Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

CAS	0.37 61	0.13 1	0.27 7	1.34 386	0.31 228	0.46 131	0.38 171	0.50 11	0.48 56	0.35 15	0.52 40	0.24 1	0.19 3	0.30 1	0.28 29	1.03 388	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 2	0.28 280

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

CES	0.29 9	0.15 2	0.25 1	0.31 4	0.71 369	0.36 78	0.27 42	0.51 12	0.47 54	0.34 13	0.48 28	0.27 2	0.23 7	0.40 14	0.24 2	0.13 9	0.11 39	0.12 2	0.08 1	0.13 14	0.32 299

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

CREStereo++_RVC	0.32 26	0.16 4	0.25 1	0.32 6	0.24 77	0.27 25	0.22 11	0.48 8	0.89 204	0.47 46	0.80 124	0.29 4	0.25 12	0.37 5	0.34 83	0.14 18	0.09 2	0.13 8	0.52 374	0.14 36	0.10 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 35	0.28 220	0.48 115	0.37 35	0.25 101	0.47 133	0.30 69	0.60 31	0.92 220	0.43 37	0.37 17	0.30 6	0.29 41	0.50 49	0.30 48	0.17 125	0.14 172	0.18 116	0.15 90	0.18 151	0.16 98

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

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

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

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

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

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

XX-TBD	0.32 26	0.53 325	0.26 4	0.53 302	0.21 25	0.38 91	0.24 23	0.41 2	0.77 139	0.55 62	0.70 82	0.31 7	0.26 17	0.33 3	0.28 29	0.16 99	0.10 8	0.12 2	0.09 4	0.13 14	0.11 3

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

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

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

IGEV-Stereo	0.30 12	0.22 97	0.41 50	0.38 45	0.26 130	0.30 39	0.35 139	0.68 72	0.36 11	0.40 29	0.33 10	0.32 14	0.28 27	0.62 117	0.26 8	0.14 18	0.10 8	0.17 85	0.12 26	0.15 66	0.16 98
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CREStereo	0.28 6	0.16 4	0.25 1	0.28 1	0.17 2	0.38 91	0.25 30	0.52 13	0.76 137	0.43 37	0.51 37	0.32 14	0.28 27	0.39 8	0.27 23	0.16 99	0.11 39	0.12 2	0.09 4	0.12 2	0.12 10
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
IPLG	0.40 103	0.21 74	0.64 221	0.41 105	0.25 101	0.54 160	0.27 42	0.77 141	0.68 103	0.85 205	0.82 132	0.33 19	0.32 60	0.64 133	0.49 193	0.13 9	0.11 39	0.16 57	0.14 69	0.14 36	0.14 49

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

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

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

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

cc1	0.38 77	0.25 167	0.35 19	0.42 130	0.23 56	0.53 154	0.37 158	0.71 100	1.17 314	0.42 32	0.50 32	0.34 22	0.47 142	0.61 95	0.26 8	0.17 125	0.11 39	0.19 148	0.13 49	0.16 103	0.17 135

Selective-IGEV	0.25 1	0.18 14	0.37 27	0.37 35	0.20 18	0.27 25	0.25 30	0.59 29	0.25 1	0.27 2	0.26 1	0.34 22	0.18 1	0.62 117	0.23 1	0.12 4	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.13 14	0.11 3

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

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

tt1	0.37 61	0.25 167	0.35 19	0.43 167	0.23 56	0.52 151	0.37 158	0.72 110	1.13 302	0.42 32	0.46 23	0.35 26	0.44 125	0.61 95	0.26 8	0.17 125	0.11 39	0.19 148	0.13 49	0.16 103	0.17 135

sAnonymous2	0.42 124	0.41 298	0.96 312	0.48 249	0.37 278	0.41 110	0.48 249	0.60 31	0.52 62	0.39 21	0.48 28	0.35 26	0.44 125	0.44 22	0.30 48	0.19 192	0.14 172	0.19 148	0.17 158	0.55 363	0.43 343

CroCo_RVC	0.42 124	0.41 298	0.96 312	0.48 249	0.37 278	0.41 110	0.48 249	0.60 31	0.52 62	0.39 21	0.48 28	0.35 26	0.44 125	0.44 22	0.30 48	0.19 192	0.14 172	0.19 148	0.17 158	0.55 363	0.43 343

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

whm_eth	0.49 180	0.32 253	0.79 275	0.47 241	0.38 283	0.37 86	0.37 158	0.83 159	0.83 175	0.82 184	1.73 349	0.36 32	0.39 103	0.61 95	0.38 120	0.19 192	0.17 238	0.20 177	0.20 227	0.20 200	0.25 258

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

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

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

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

GMStereo	0.40 103	0.38 282	0.61 208	0.41 105	0.27 159	0.47 133	0.35 139	0.62 37	1.04 271	0.57 66	0.54 45	0.38 36	0.36 79	0.56 66	0.41 153	0.20 211	0.13 141	0.16 57	0.17 158	0.24 249	0.20 193
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.33 30	0.17 8	0.26 4	0.29 2	0.18 5	0.44 127	0.22 11	0.57 26	0.66 96	0.46 44	0.54 45	0.38 36	0.34 71	0.50 49	0.25 3	0.75 377	0.10 8	0.12 2	0.09 4	0.13 14	0.12 10

CASnet	0.30 12	0.20 54	0.34 13	0.42 130	0.17 2	0.25 16	0.24 23	0.53 16	0.56 67	0.54 61	0.54 45	0.39 39	0.24 10	0.41 17	0.26 8	0.15 67	0.10 8	0.22 230	0.18 184	0.18 151	0.12 10
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
StereoIM	0.27 2	0.19 33	0.39 36	0.37 35	0.26 130	0.28 31	0.28 50	0.45 5	0.37 14	0.27 2	0.27 2	0.40 40	0.27 22	0.40 14	0.30 48	0.16 99	0.14 172	0.16 57	0.13 49	0.15 66	0.12 10

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

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

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

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

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

DLNR_Zeroshot_test	20.12 419	36.36 426	38.38 424	170.13 435	62.28 431	0.22 4	0.20 1	13.43 418	0.40 29	0.45 40	0.66 73	0.42 46	0.21 5	0.64 133	0.32 64	5.57 417	0.10 8	0.15 41	0.11 15	72.31 434	0.13 31

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

LoS	0.30 12	0.16 4	0.32 12	0.30 3	0.19 8	0.32 60	0.29 57	0.54 18	0.73 127	0.35 15	0.52 40	0.42 46	0.29 41	0.48 41	0.29 37	0.15 67	0.11 39	0.13 8	0.09 4	0.12 2	0.12 10

EGLCR-Stereo	0.27 2	0.17 8	0.36 25	0.35 12	0.21 25	0.37 86	0.20 1	0.58 27	0.37 14	0.29 4	0.28 4	0.42 46	0.18 1	0.47 34	0.27 23	0.14 18	0.10 8	0.16 57	0.14 69	0.13 14	0.12 10

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

CroCo-Stereo	0.27 2	0.23 120	0.40 45	0.49 258	0.22 30	0.20 2	0.29 57	0.55 19	0.45 47	0.29 4	0.27 2	0.42 46	0.26 17	0.30 1	0.26 8	0.15 67	0.13 141	0.13 8	0.12 26	0.16 103	0.13 31
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test_4	0.37 61	0.19 33	0.34 13	0.45 200	0.26 130	0.20 2	0.34 117	0.58 27	0.42 38	0.60 72	1.45 327	0.43 52	0.26 17	0.67 156	0.29 37	0.12 4	0.10 8	0.17 85	0.19 208	0.15 66	0.12 10

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

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

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

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

RAFT-345	0.41 117	0.19 33	0.42 58	0.39 61	0.23 56	0.32 60	0.25 30	0.62 37	0.56 67	0.74 148	1.77 351	0.44 55	0.35 74	0.67 156	0.37 107	0.14 18	0.11 39	0.18 116	0.14 69	0.14 36	0.13 31

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

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

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

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

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

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

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

RCA-Stereo	0.36 43	0.18 14	0.37 27	0.38 45	0.23 56	0.31 51	0.33 109	0.70 93	1.25 326	0.45 40	0.65 70	0.46 65	0.43 120	0.40 14	0.29 37	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.12 26	0.12 2	0.12 10

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

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

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

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

AnonymousM	0.42 124	0.86 368	0.31 10	0.35 12	0.23 56	0.30 39	0.37 158	0.56 24	0.44 43	0.72 134	0.50 32	0.47 69	0.29 41	0.42 18	0.35 90	0.16 99	0.12 86	1.51 386	0.32 331	0.12 2	0.11 3

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

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

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

TestStereo	0.39 89	0.32 253	0.42 58	0.45 200	0.20 18	0.41 110	0.38 171	0.69 83	0.66 96	0.56 64	0.78 110	0.48 72	0.43 120	0.59 79	0.37 107	0.18 157	0.13 141	0.20 177	0.15 90	0.23 241	0.14 49

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

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

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

DRaft	0.49 180	0.18 14	0.50 132	0.38 45	0.25 101	0.57 180	0.39 184	0.67 67	0.86 186	1.02 288	1.75 350	0.50 77	0.79 280	0.65 139	0.42 156	0.14 18	0.11 39	0.16 57	0.16 116	0.14 36	0.17 135

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

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

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

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

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

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

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

DIP-Stereo	0.40 103	0.22 97	0.58 194	0.42 130	0.29 199	0.62 196	0.27 42	0.87 167	0.42 38	0.65 99	0.86 150	0.52 83	0.35 74	0.67 156	0.43 158	0.15 67	0.13 141	0.17 85	0.14 69	0.15 66	0.17 135
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
StereoVision	0.43 136	0.29 230	0.54 178	0.50 269	0.28 180	0.37 86	0.38 171	0.75 134	0.63 84	0.46 44	1.11 255	0.53 87	0.38 90	0.57 70	0.34 83	0.21 226	0.24 302	0.25 268	0.24 285	0.26 264	0.17 135

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

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

SFCPSM	0.48 171	0.22 97	0.59 202	0.41 105	0.27 159	0.85 281	0.36 146	1.39 332	0.79 148	0.81 183	0.85 146	0.54 89	0.50 151	0.60 89	0.39 128	0.18 157	0.14 172	0.18 116	0.20 227	0.17 127	0.16 98

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

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

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

Sa-1000	0.49 180	0.25 167	0.45 84	0.46 223	0.25 101	0.64 209	0.34 117	0.85 164	0.95 233	0.85 205	1.51 334	0.55 91	0.44 125	0.94 263	0.31 58	0.16 99	0.12 86	0.21 218	0.20 227	0.15 66	0.14 49

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

RAFT-RH_RVC	0.57 240	0.18 14	0.44 79	0.38 45	0.23 56	0.56 170	0.24 23	0.61 35	0.73 127	1.18 328	3.90 397	0.55 91	0.40 108	0.67 156	0.38 120	0.14 18	0.11 39	0.20 177	0.15 90	0.12 2	0.14 49

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

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 61	0.18 14	0.45 84	0.36 27	0.19 8	0.33 66	0.28 50	0.67 67	0.77 139	0.72 134	0.99 208	0.56 97	0.39 103	0.44 22	0.31 58	0.11 1	0.09 2	0.15 41	0.14 69	0.13 14	0.11 3

CFNet-RSSM	0.35 37	0.18 14	0.47 102	0.39 61	0.22 30	0.35 74	0.23 20	0.78 144	0.86 186	0.67 110	0.54 45	0.56 97	0.28 27	0.49 47	0.28 29	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.12 26	0.13 14	0.12 10

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

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

Patchmatch Stereo++	0.36 43	0.24 139	0.51 140	0.42 130	0.22 30	0.24 7	0.21 5	0.63 43	0.39 21	0.63 85	0.73 86	0.57 100	0.38 90	0.61 95	0.39 128	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.21 209	0.16 98
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NF-Stereo	0.39 89	0.21 74	0.51 140	0.42 130	0.25 101	0.26 18	0.30 69	0.71 100	0.72 118	0.66 103	0.77 102	0.57 100	0.31 54	0.69 170	0.39 128	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.16 103	0.27 271

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

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

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

DEmStereo	0.49 180	0.18 14	0.53 166	0.39 61	0.26 130	0.57 180	0.33 109	0.65 54	0.75 134	0.90 239	1.65 342	0.57 100	1.02 327	0.63 126	0.44 165	0.14 18	0.12 86	0.16 57	0.16 116	0.14 36	0.17 135

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

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

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

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

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

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

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

UDGNet	0.50 191	0.82 363	0.56 185	0.51 281	0.32 245	0.41 110	0.34 117	0.71 100	0.93 222	0.65 99	0.60 59	0.58 115	0.44 125	0.65 139	0.43 158	0.33 326	0.15 191	0.67 374	0.20 227	0.49 351	0.23 243

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

PSM-AAD	0.48 171	0.21 74	0.39 36	0.44 188	0.23 56	0.56 170	0.47 244	0.67 67	0.73 127	1.08 312	1.12 257	0.58 115	0.87 304	0.63 126	0.33 74	0.15 67	0.11 39	0.25 268	0.26 304	0.18 151	0.42 339

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

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

Prome-Stereo	0.46 153	0.20 54	0.37 27	0.45 200	0.26 130	0.40 101	0.42 219	0.69 83	0.49 57	0.96 271	1.84 354	0.58 115	0.64 212	0.63 126	0.32 64	0.15 67	0.11 39	0.16 57	0.14 69	0.17 127	0.30 289

Gwc-CoAtRS	0.35 37	0.18 14	0.46 91	0.39 61	0.23 56	0.34 72	0.22 11	0.74 129	0.77 139	0.62 78	0.60 59	0.58 115	0.29 41	0.47 34	0.29 37	0.14 18	0.11 39	0.14 13	0.12 26	0.13 14	0.13 31

R-Stereo Train	0.40 103	0.19 33	0.47 102	0.43 167	0.27 159	0.41 110	0.31 88	0.74 129	0.38 17	0.90 239	1.28 296	0.58 115	0.35 74	0.43 20	0.35 90	0.15 67	0.13 141	0.14 13	0.12 26	0.14 36	0.14 49

RAFT-Stereo	0.40 103	0.19 33	0.47 102	0.43 167	0.27 159	0.41 110	0.31 88	0.74 129	0.38 17	0.90 239	1.28 296	0.58 115	0.35 74	0.43 20	0.35 90	0.15 67	0.13 141	0.14 13	0.12 26	0.14 36	0.14 49
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DisPM	0.40 103	0.20 54	0.50 132	0.42 130	0.27 159	0.24 7	0.30 69	0.68 72	0.61 83	0.88 225	0.87 156	0.59 124	0.32 60	0.80 220	0.34 83	0.19 192	0.12 86	0.19 148	0.17 158	0.16 103	0.21 209

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

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

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

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

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

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

ASMatch	0.48 171	0.20 54	0.47 102	0.39 61	0.28 180	0.37 86	0.26 40	0.76 136	0.72 118	0.77 164	2.29 366	0.61 129	0.51 156	0.64 133	0.39 128	0.15 67	0.12 86	0.17 85	0.15 90	0.14 36	0.22 224

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

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

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

SDNR	0.89 323	0.39 286	1.66 371	0.42 130	0.39 292	3.35 398	0.32 100	0.95 197	1.05 273	1.05 302	2.12 364	0.62 135	0.71 249	1.40 339	0.78 264	0.53 368	0.56 382	0.36 334	0.27 308	0.46 345	0.50 360

CrosDoStereo	0.51 201	0.19 33	0.46 91	0.39 61	0.24 77	0.39 96	1.14 368	0.69 83	0.87 190	0.94 254	1.36 309	0.62 135	0.75 265	0.68 164	0.46 174	0.15 67	0.12 86	0.17 85	0.18 184	0.14 36	0.16 98

DeepStereo_LL	0.51 201	0.19 33	0.46 91	0.39 61	0.24 77	0.39 96	1.14 368	0.69 83	0.87 190	0.94 254	1.36 309	0.62 135	0.75 265	0.68 164	0.46 174	0.15 67	0.12 86	0.17 85	0.18 184	0.14 36	0.16 98

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

ttt	0.56 236	0.27 207	0.49 123	0.39 61	0.25 101	0.65 215	0.42 219	1.24 290	1.08 289	0.76 156	1.10 251	0.63 139	0.51 156	0.95 268	1.03 315	0.25 274	0.22 287	0.22 230	0.21 244	0.25 258	0.25 258

iRaft-Stereo_20w	0.42 124	0.20 54	0.63 217	0.39 61	0.27 159	0.33 66	0.25 30	1.76 376	0.37 14	0.73 141	0.53 42	0.63 139	0.42 117	0.86 239	0.29 37	0.14 18	0.11 39	0.14 13	0.13 49	0.15 66	0.15 78

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

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

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

FENet	0.43 136	0.23 120	0.40 45	0.40 87	0.24 77	0.54 160	0.33 109	0.83 159	0.72 118	0.74 148	0.73 86	0.63 139	0.56 175	0.65 139	0.45 170	0.19 192	0.13 141	0.19 148	0.17 158	0.18 151	0.20 193

RAFT-Test	0.35 37	0.19 33	0.42 58	0.39 61	0.24 77	0.50 139	0.23 20	0.74 129	0.44 43	0.62 78	0.85 146	0.64 146	0.28 27	0.48 41	0.30 48	0.14 18	0.11 39	0.14 13	0.11 15	0.13 14	0.13 31

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

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

AASNet	0.55 227	0.27 207	0.62 213	0.51 281	0.32 245	0.73 242	0.44 232	1.55 356	0.88 200	0.88 225	0.94 181	0.64 146	0.63 205	0.62 117	0.84 277	0.23 256	0.20 272	0.20 177	0.16 116	0.22 227	0.20 193

xx1	0.40 103	0.25 167	0.35 19	0.42 130	0.23 56	0.53 154	0.37 158	0.71 100	1.17 314	0.42 32	0.50 32	0.65 150	0.56 175	0.61 95	0.26 8	0.17 125	0.11 39	0.20 177	0.19 208	0.18 151	0.19 166

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

111	0.42 124	0.18 14	0.46 91	0.35 12	0.19 8	0.52 151	0.28 50	0.76 136	1.16 311	0.52 54	0.92 176	0.65 150	0.51 156	0.65 139	0.37 107	0.15 67	0.10 8	0.14 13	0.12 26	0.13 14	0.16 98

Any-RAFT	0.36 43	0.17 8	0.31 10	0.35 12	0.21 25	0.51 144	0.21 5	0.93 189	0.75 134	0.56 64	0.73 86	0.66 162	0.29 41	0.48 41	0.25 3	0.15 67	0.10 8	0.13 8	0.10 10	0.13 14	0.13 31

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

AAGNet	1.40 368	0.20 54	0.52 159	0.45 200	0.26 130	0.29 35	0.29 57	0.67 67	0.71 116	0.97 274	0.86 150	0.66 162	0.60 194	0.66 147	19.98 417	0.17 125	0.11 39	0.19 148	0.15 90	0.20 200	0.13 31

HITNet	0.43 136	0.27 207	0.50 132	0.34 9	0.18 5	0.65 215	0.32 100	0.99 208	0.70 110	0.73 141	0.86 150	0.66 162	0.56 175	0.61 95	0.47 183	0.14 18	0.10 8	0.15 41	0.13 49	0.18 151	0.13 31
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
HBP-ISP	0.61 265	0.47 318	0.45 84	0.46 223	0.33 256	0.79 258	0.29 57	1.15 261	1.05 273	0.85 205	1.18 279	0.67 166	0.71 249	0.92 257	0.57 221	0.37 344	0.38 359	0.47 357	0.41 357	0.39 328	0.32 299

PFNet	0.43 136	0.19 33	0.61 208	0.44 188	0.24 77	0.42 117	0.31 88	0.76 136	0.81 162	1.01 284	0.74 97	0.67 166	0.41 112	0.75 193	0.39 128	0.16 99	0.10 8	0.20 177	0.15 90	0.16 103	0.14 49

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

test_3	0.37 61	0.19 33	0.50 132	0.45 200	0.24 77	0.47 133	0.36 146	0.69 83	0.84 176	0.66 103	0.46 23	0.68 169	0.25 12	0.45 25	0.32 64	0.12 4	0.10 8	0.18 116	0.16 116	0.15 66	0.12 10

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

FTStereo	0.56 236	0.21 74	0.39 36	0.42 130	0.25 101	0.39 96	0.73 329	0.69 83	0.45 47	1.09 316	3.23 386	0.69 171	0.71 249	0.55 62	0.34 83	0.15 67	0.13 141	0.19 148	0.17 158	0.15 66	0.32 299

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

test_xeample	1.06 341	0.23 120	0.51 140	0.37 35	0.22 30	0.71 238	0.39 184	1.31 315	0.92 220	0.87 217	1.08 249	0.70 173	0.64 212	0.75 193	11.43 410	0.19 192	0.16 212	0.18 116	0.17 158	0.18 151	0.19 166

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

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

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

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

DualNet	0.53 217	0.28 220	0.68 239	0.39 61	0.26 130	0.56 170	0.40 194	0.72 110	1.13 302	0.76 156	0.98 199	0.71 174	0.55 167	0.61 95	1.46 349	0.17 125	0.11 39	0.25 268	0.21 244	0.16 103	0.17 135

ffm	0.47 162	0.28 220	0.68 239	0.39 61	0.26 130	0.56 170	0.40 194	0.72 110	1.13 302	0.76 156	0.98 199	0.71 174	0.55 167	0.61 95	0.26 8	0.17 125	0.11 39	0.25 268	0.21 244	0.16 103	0.17 135

ff1	0.56 236	0.28 220	0.68 239	0.39 61	0.26 130	0.56 170	0.40 194	0.72 110	1.13 302	0.76 156	0.98 199	0.71 174	0.55 167	1.25 321	1.46 349	0.17 125	0.11 39	0.25 268	0.21 244	0.16 103	0.17 135

mmx	0.59 255	0.28 220	0.68 239	0.39 61	0.26 130	0.56 170	0.40 194	1.24 290	1.06 277	0.76 156	0.98 199	0.71 174	0.55 167	1.25 321	1.46 349	0.21 226	0.16 212	0.25 268	0.21 244	0.24 249	0.22 224

xxx	0.59 255	0.28 220	0.68 239	0.39 61	0.26 130	0.56 170	0.40 194	1.24 290	1.06 277	0.76 156	0.98 199	0.71 174	0.55 167	1.25 321	1.46 349	0.21 226	0.16 212	0.25 268	0.21 244	0.24 249	0.22 224

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

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

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

SST-Stereo	0.41 117	0.20 54	0.48 115	0.43 167	0.25 101	0.25 16	0.21 5	0.68 72	0.50 60	1.08 312	0.79 114	0.71 174	0.42 117	0.81 224	0.38 120	0.17 125	0.11 39	0.20 177	0.16 116	0.19 185	0.15 78

THIR-Stereo	0.51 201	0.19 33	0.47 102	0.39 61	0.23 56	0.74 246	0.64 310	0.68 72	0.88 200	1.03 291	1.40 315	0.71 174	0.75 265	0.64 133	0.43 158	0.16 99	0.11 39	0.17 85	0.18 184	0.15 66	0.17 135

pcwnet_v2	0.60 262	0.29 230	0.89 302	0.46 223	0.36 276	0.62 196	0.38 171	1.33 323	1.24 324	1.02 288	1.27 295	0.71 174	0.59 191	0.71 182	0.51 197	0.28 296	0.21 278	0.24 257	0.23 271	0.29 282	0.30 289

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

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

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

MLCV	0.49 180	0.26 195	0.73 262	0.38 45	0.18 5	0.64 209	0.33 109	0.84 163	0.89 204	0.96 271	1.12 257	0.72 189	0.45 132	1.00 289	0.59 228	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.14 36	0.14 49

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

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

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

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

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

222	1.25 358	0.23 120	0.53 166	0.38 45	0.23 56	0.78 252	0.37 158	1.41 338	0.93 222	0.97 274	1.13 263	0.74 197	0.71 249	0.74 188	14.86 413	0.20 211	0.16 212	0.17 85	0.16 116	0.18 151	0.20 193

FINET	0.75 297	0.45 307	1.38 350	0.48 249	0.46 332	0.98 304	1.00 360	1.22 286	1.69 368	0.91 246	1.25 288	0.74 197	0.74 262	1.09 302	0.82 275	0.37 344	0.31 339	0.27 290	0.24 285	0.35 315	0.34 310

SuperB	1.00 338	0.41 298	4.03 394	0.45 200	0.32 245	0.99 306	0.49 259	1.09 244	2.09 378	1.10 319	1.10 251	0.74 197	0.83 290	1.13 306	1.75 361	0.20 211	0.15 191	0.17 85	0.15 90	2.50 402	0.27 271

ICVP	0.48 171	0.26 195	0.42 58	0.49 258	0.28 180	0.63 201	0.43 226	1.05 229	0.72 118	0.68 117	0.95 185	0.75 201	0.56 175	0.55 62	0.61 233	0.24 262	0.18 247	0.19 148	0.17 158	0.19 185	0.21 209
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.47 162	0.25 167	0.55 181	0.38 45	0.28 180	0.58 184	0.32 100	0.89 173	0.90 208	0.83 189	1.03 229	0.75 201	0.48 145	0.61 95	0.46 174	0.17 125	0.13 141	0.24 257	0.16 116	0.26 264	0.21 209

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

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

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

AdaStereo	0.52 211	0.34 264	0.53 166	0.49 258	0.25 101	0.71 238	0.36 146	1.24 290	0.91 214	0.77 164	0.98 199	0.75 201	0.50 151	0.71 182	0.51 197	0.27 288	0.13 141	0.28 300	0.18 184	0.23 241	0.18 157
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
BSDual-CNN	0.48 171	0.26 195	0.47 102	0.46 223	0.29 199	0.75 249	0.46 239	0.99 208	0.80 153	0.77 164	0.80 124	0.76 207	0.59 191	0.66 147	0.48 186	0.21 226	0.15 191	0.22 230	0.19 208	0.18 151	0.19 166

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

GMM-Stereo	0.44 142	0.20 54	0.39 36	0.42 130	0.25 101	0.50 139	0.44 232	0.72 110	0.57 71	0.77 164	1.37 312	0.76 207	0.38 90	0.62 117	0.34 83	0.15 67	0.10 8	0.20 177	0.19 208	0.17 127	0.28 280

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

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

GrayStereo	0.49 180	0.20 54	0.44 79	0.47 241	0.29 199	0.51 144	0.62 305	0.71 100	0.66 96	1.04 297	1.46 328	0.77 212	0.73 260	0.58 74	0.35 90	0.15 67	0.12 86	0.17 85	0.17 158	0.15 66	0.30 289

NOSS_ROB	0.59 255	0.40 294	0.42 58	0.45 200	0.31 228	0.79 258	0.53 274	1.09 244	1.12 297	0.69 120	0.92 176	0.77 212	0.63 205	0.81 224	0.52 201	0.39 350	0.38 359	0.44 352	0.42 359	0.38 324	0.36 316

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

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

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

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

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

KYRaft	0.48 171	0.21 74	0.41 50	0.45 200	0.23 56	0.43 121	0.36 146	0.68 72	0.45 47	0.94 254	1.72 348	0.78 214	0.40 108	0.65 139	0.32 64	0.16 99	0.11 39	0.18 116	0.22 262	0.17 127	0.76 376

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

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

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

MSMDNet	0.49 180	0.25 167	0.56 185	0.40 87	0.27 159	0.64 209	0.32 100	0.99 208	0.99 252	0.87 217	1.07 243	0.79 220	0.46 138	0.61 95	0.44 165	0.17 125	0.13 141	0.20 177	0.16 116	0.25 258	0.20 193

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

PWCDC_ROB	0.93 325	0.54 331	0.97 316	0.78 369	0.41 300	1.03 315	0.42 219	1.39 332	2.34 384	1.04 297	3.73 394	0.80 224	1.12 339	1.29 328	1.04 320	0.37 344	0.22 287	0.24 257	0.20 227	0.36 319	0.31 296

CBMV_ROB	0.62 271	0.39 286	0.41 50	0.41 105	0.28 180	0.86 283	0.28 50	1.06 234	1.02 263	0.95 259	1.33 304	0.81 226	0.84 293	0.94 263	0.56 217	0.37 344	0.37 358	0.43 350	0.40 352	0.33 303	0.32 299

iResNet_ROB	0.55 227	0.24 139	0.61 208	0.38 45	0.22 30	0.66 220	0.30 69	1.59 364	1.33 340	0.94 254	1.05 235	0.81 226	0.69 239	0.84 235	0.46 174	0.17 125	0.12 86	0.14 13	0.09 4	0.15 66	0.20 193

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

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

TDLM	0.59 255	0.35 268	0.57 192	0.53 302	0.32 245	0.67 229	0.72 324	1.09 244	1.03 267	0.84 195	1.11 255	0.84 229	0.71 249	0.96 271	0.61 233	0.28 296	0.18 247	0.26 282	0.22 262	0.27 273	0.21 209

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

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

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

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

RAFT_CTSACE	0.46 153	0.20 54	0.48 115	0.46 223	0.27 159	0.34 72	0.39 184	0.62 37	0.74 132	0.78 175	1.44 324	0.86 235	0.38 90	1.09 302	0.27 23	0.13 9	0.13 141	0.18 116	0.16 116	0.16 103	0.12 10

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

AANet_RVC	0.59 255	0.35 268	0.68 239	0.47 241	0.28 180	0.57 180	0.47 244	1.04 223	1.28 331	0.87 217	1.33 304	0.86 235	0.63 205	1.16 312	0.89 284	0.19 192	0.13 141	0.15 41	0.14 69	0.18 151	0.20 193

Anonymous Stereo	0.82 307	0.59 345	2.10 379	0.59 330	0.58 354	0.68 233	1.42 386	1.05 229	1.07 284	1.03 291	1.02 218	0.86 235	0.65 218	1.33 336	1.36 344	0.32 318	0.31 339	0.31 318	0.33 337	0.34 309	0.39 325

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

ADCRef	0.84 314	0.46 312	1.60 365	0.52 295	0.45 324	1.08 321	0.52 271	1.13 256	1.03 267	1.22 333	1.43 323	0.87 239	0.93 317	0.91 255	3.35 387	0.19 192	0.16 212	0.23 244	0.23 271	0.23 241	0.22 224

DeepPrunerF	0.93 325	0.55 337	3.88 391	0.70 360	0.81 371	0.72 241	0.74 331	1.28 308	1.97 375	0.95 259	1.02 218	0.87 239	0.85 297	1.16 312	1.07 325	0.35 338	0.29 327	0.43 350	0.40 352	0.31 293	0.33 308

CSP-Net	0.57 240	0.29 230	0.55 181	0.42 130	0.29 199	1.20 339	0.49 259	1.29 312	0.75 134	0.98 277	0.97 196	0.88 242	0.69 239	0.85 237	0.66 243	0.27 288	0.18 247	0.17 85	0.17 158	0.18 151	0.19 166

OMP-Stereo	0.43 136	0.23 120	0.50 132	0.53 302	0.25 101	0.36 78	0.24 23	0.73 123	0.81 162	0.78 175	0.64 68	0.88 242	0.41 112	0.95 268	0.36 99	0.15 67	0.12 86	0.20 177	0.15 90	0.16 103	0.13 31

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

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

PA-Net	0.70 284	0.46 312	0.96 312	0.51 281	0.53 345	0.94 295	0.73 329	1.14 258	1.15 309	0.83 189	0.90 164	0.88 242	0.76 274	1.19 316	0.96 303	0.25 274	0.41 368	0.29 308	0.44 360	0.27 273	0.39 325
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GwcNet-RSSM	0.51 201	0.25 167	0.51 140	0.41 105	0.24 77	0.56 170	0.41 214	0.97 203	0.96 240	0.75 151	1.17 275	0.89 247	0.66 220	0.66 147	0.74 258	0.22 242	0.15 191	0.19 148	0.21 244	0.17 127	0.16 98

iResNetv2_ROB	0.55 227	0.29 230	0.86 293	0.39 61	0.25 101	0.67 229	0.37 158	1.21 280	1.02 263	1.02 288	1.10 251	0.89 247	0.79 280	0.74 188	0.43 158	0.19 192	0.13 141	0.15 41	0.11 15	0.19 185	0.16 98

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

delet	0.57 240	0.25 167	0.63 217	0.46 223	0.34 266	1.05 319	0.51 265	1.04 223	0.94 229	0.90 239	0.99 208	0.90 249	0.68 237	0.87 241	0.78 264	0.18 157	0.18 247	0.20 177	0.21 244	0.17 127	0.17 135

DSFCA	0.57 240	0.27 207	0.71 252	0.41 105	0.36 276	0.78 252	0.53 274	1.08 241	0.85 180	1.08 312	0.84 139	0.90 249	0.66 220	1.05 297	0.63 240	0.26 279	0.22 287	0.21 218	0.21 244	0.22 227	0.20 193

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

CC-Net-ROB	0.84 314	1.01 377	0.93 306	0.60 332	0.45 324	1.25 341	0.71 320	1.20 277	1.05 273	0.84 195	1.24 287	0.90 249	0.78 279	1.14 308	0.70 251	0.48 362	0.34 353	1.71 388	0.38 347	0.78 373	0.40 331

NVstereo2D	0.62 271	0.32 253	0.82 282	0.50 269	0.44 317	0.88 286	0.48 249	1.12 250	1.17 314	0.67 110	0.90 164	0.90 249	0.69 239	1.02 293	0.69 250	0.33 326	0.16 212	0.29 308	0.20 227	0.43 338	0.46 353

Anonymous_2	0.84 314	0.45 307	0.66 228	0.41 105	0.45 324	0.82 272	0.53 274	0.81 153	0.81 162	0.73 141	0.61 62	0.91 255	0.76 274	0.77 208	0.61 233	0.51 366	0.55 381	0.54 368	4.92 416	0.54 361	0.42 339

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

UCFNet_RVC	0.50 191	0.27 207	0.37 27	0.40 87	0.27 159	0.66 220	0.42 219	1.18 271	0.86 186	0.70 124	0.89 162	0.91 255	0.60 194	0.62 117	0.48 186	0.24 262	0.18 247	0.28 300	0.27 308	0.25 258	0.24 251

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

ADLNet	0.57 240	0.29 230	0.58 194	0.46 223	0.35 271	0.80 264	0.46 239	1.14 258	0.88 200	1.03 291	0.98 199	0.92 258	0.66 220	0.71 182	0.83 276	0.22 242	0.16 212	0.22 230	0.22 262	0.22 227	0.23 243

GASNet	0.70 284	0.77 360	1.16 330	0.71 362	0.49 336	0.62 196	0.48 249	1.12 250	1.05 273	0.98 277	0.84 139	0.94 260	0.82 288	1.41 342	0.85 279	0.33 326	0.22 287	0.29 308	0.28 314	0.44 341	0.26 263

1111x	0.64 275	0.23 120	0.61 208	0.39 61	0.21 25	0.68 233	0.46 239	1.32 320	1.03 267	0.76 156	1.02 218	0.95 261	0.72 256	1.13 306	2.15 372	0.18 157	0.18 247	0.18 116	0.19 208	0.20 200	0.19 166

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 286	0.84 367	0.80 276	0.55 317	0.38 283	1.38 348	0.57 289	1.07 236	0.81 162	0.90 239	0.94 181	0.95 261	0.54 164	1.01 290	0.61 233	0.41 355	0.30 331	0.57 370	0.31 328	0.86 375	0.39 325

STTStereo	0.57 240	0.39 286	0.87 298	0.45 200	0.32 245	0.62 196	0.45 236	1.01 215	0.87 190	1.01 284	0.91 170	0.95 261	0.58 187	0.77 208	0.66 243	0.25 274	0.24 302	0.27 290	0.33 337	0.25 258	0.26 263

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

xxxx	1.07 343	0.23 120	0.53 166	0.38 45	0.22 30	0.83 275	0.36 146	1.41 338	0.95 233	0.75 151	0.99 208	0.97 265	0.64 212	0.70 177	11.37 409	0.20 211	0.17 238	0.18 116	0.17 158	0.19 185	0.20 193

MDST_ROB	0.97 333	0.29 230	1.02 320	0.64 345	0.43 312	2.64 385	0.82 343	1.68 372	1.18 318	2.89 391	1.82 353	0.97 265	0.75 265	1.83 369	0.89 284	0.26 279	0.22 287	0.32 323	0.28 314	0.26 264	0.26 263

ssnet_v2	0.61 265	0.29 230	0.69 247	0.45 200	0.30 218	0.93 293	0.62 305	1.20 277	1.03 267	0.97 274	0.81 130	0.98 267	0.67 229	0.84 235	0.97 306	0.26 279	0.23 294	0.23 244	0.24 285	0.20 200	0.21 209

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

FADNet	0.63 274	0.53 325	1.20 332	0.46 223	0.44 317	0.66 220	0.41 214	1.24 290	1.07 284	0.70 124	0.84 139	0.98 267	0.65 218	0.87 241	0.54 213	0.29 303	0.30 331	0.27 290	0.30 319	0.48 348	0.36 316

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 227	0.33 259	0.71 252	0.46 223	0.31 228	0.66 220	0.43 226	1.07 236	0.89 204	0.93 250	0.91 170	0.98 267	0.61 198	0.76 201	0.64 242	0.22 242	0.18 247	0.22 230	0.22 262	0.22 227	0.24 251
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ADLNet2	0.57 240	0.26 195	0.71 252	0.48 249	0.31 228	0.83 275	0.51 265	1.10 248	0.99 252	0.85 205	0.99 208	0.99 271	0.70 244	0.79 218	0.78 264	0.21 226	0.17 238	0.18 116	0.18 184	0.22 227	0.22 224

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

DGSMNet	0.80 304	0.58 343	1.42 353	0.61 336	0.65 363	0.94 295	0.75 333	1.35 326	1.16 311	0.88 225	1.26 291	1.00 272	0.75 265	1.07 298	0.89 284	0.36 340	0.31 339	0.41 348	0.40 352	0.60 369	0.59 372

psm_up	0.57 240	0.27 207	0.52 159	0.50 269	0.33 256	0.65 215	0.60 301	1.07 236	0.84 176	0.87 217	0.91 170	1.00 272	1.06 332	0.80 220	0.66 243	0.22 242	0.25 310	0.26 282	0.23 271	0.22 227	0.21 209

StereoDRNet-Refined	0.61 265	0.33 259	0.63 217	0.47 241	0.31 228	0.94 295	0.41 214	1.04 223	0.97 245	1.15 326	1.13 263	1.00 272	0.74 262	0.93 260	0.93 296	0.18 157	0.13 141	0.22 230	0.21 244	0.20 200	0.21 209
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iRaft-Stereo_5w	0.46 153	0.22 97	0.53 166	0.43 167	0.30 218	0.30 39	0.53 274	0.66 56	0.71 116	0.62 78	0.89 162	1.01 276	0.67 229	0.76 201	0.67 246	0.13 9	0.12 86	0.17 85	0.15 90	0.15 66	0.17 135

CVANet_RVC	0.59 255	0.35 268	0.54 178	0.49 258	0.33 256	0.70 235	0.67 312	1.12 250	0.97 245	0.88 225	1.05 235	1.01 276	0.72 256	0.94 263	0.55 215	0.30 310	0.20 272	0.28 300	0.26 304	0.32 299	0.23 243

anonymity	0.98 335	0.89 369	1.06 323	0.93 374	1.04 383	0.97 300	0.82 343	1.33 323	0.93 222	1.08 312	0.98 199	1.02 278	0.95 322	1.02 293	0.93 296	0.96 384	0.96 404	0.90 379	0.91 389	0.92 377	0.95 382

SACVNet	0.61 265	0.36 276	0.67 232	0.57 323	0.37 278	0.65 215	0.47 244	1.16 263	0.80 153	1.04 297	1.06 241	1.02 278	0.81 287	0.99 284	0.57 221	0.28 296	0.21 278	0.25 268	0.24 285	0.30 289	0.39 325

SQANet	0.87 321	0.76 359	0.76 269	1.16 381	0.99 379	1.10 322	0.51 265	1.12 250	0.85 180	0.93 250	1.05 235	1.03 280	0.76 274	1.07 298	0.70 251	0.79 378	0.25 310	1.04 382	0.36 342	1.56 385	0.70 374

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

Syn2CoEx	0.74 293	0.55 337	1.17 331	0.66 349	0.45 324	0.89 289	0.56 287	1.54 355	1.15 309	0.95 259	1.35 308	1.03 280	1.03 328	0.96 271	0.89 284	0.31 313	0.27 320	0.29 308	0.24 285	0.23 241	0.27 271

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

iinet-f	0.69 283	0.29 230	2.34 383	0.41 105	0.31 228	1.16 333	0.58 296	0.87 167	0.85 180	0.86 215	1.17 275	1.04 284	0.83 290	0.76 201	1.26 338	0.21 226	0.18 247	0.17 85	0.16 116	0.21 209	0.21 209

APVNet	0.73 288	0.39 286	1.01 319	0.58 328	0.45 324	1.16 333	0.68 315	1.47 349	0.87 190	0.84 195	1.15 267	1.04 284	0.84 293	1.14 308	1.18 333	0.27 288	0.28 325	0.32 323	0.31 328	0.29 282	0.32 299

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

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

RASNet	0.57 240	0.24 139	0.61 208	0.39 61	0.23 56	0.71 238	0.40 194	1.02 217	0.93 222	0.77 164	1.05 235	1.05 287	0.98 325	0.99 284	1.03 315	0.16 99	0.14 172	0.14 13	0.17 158	0.15 66	0.14 49

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

DRN-Test	0.68 281	0.34 264	0.77 272	0.52 295	0.40 295	1.14 329	0.61 303	1.56 360	1.04 271	1.18 328	1.10 251	1.05 287	0.72 256	0.82 229	1.01 310	0.24 262	0.18 247	0.26 282	0.25 296	0.26 264	0.23 243

CRFU-Net	0.59 255	0.29 230	0.62 213	0.47 241	0.31 228	1.20 339	0.51 265	1.19 274	0.59 74	1.05 302	1.00 212	1.06 291	0.87 304	0.83 231	0.77 263	0.22 242	0.19 264	0.18 116	0.16 116	0.19 185	0.20 193

GwcNet	0.73 288	0.39 286	1.37 349	0.53 302	0.43 312	1.10 322	0.52 271	1.27 303	1.19 319	1.05 302	1.41 317	1.06 291	0.86 301	0.98 280	1.01 310	0.26 279	0.24 302	0.24 257	0.23 271	0.23 241	0.28 280

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

CBMV	0.68 281	0.37 278	0.50 132	0.43 167	0.26 130	1.00 307	0.71 320	1.17 269	1.16 311	1.24 337	1.29 300	1.06 291	0.86 301	0.98 280	0.75 260	0.29 303	0.30 331	0.34 330	0.30 319	0.26 264	0.27 271
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
StereoDRNet	0.67 278	0.35 268	0.82 282	0.53 302	0.44 317	1.03 315	0.53 274	1.51 353	1.06 277	1.13 324	0.91 170	1.07 295	0.74 262	0.87 241	0.95 301	0.24 262	0.19 264	0.25 268	0.23 271	0.27 273	0.22 224

LL-Strereo	0.58 251	0.29 230	0.83 286	0.48 249	0.35 271	0.39 96	0.48 249	1.04 223	0.99 252	0.87 217	0.79 114	1.08 296	1.15 344	1.35 338	0.51 197	0.18 157	0.15 191	0.22 230	0.19 208	0.17 127	0.21 209

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

ADCP+	1.18 354	0.37 278	3.09 386	0.50 269	0.52 343	1.48 354	0.61 303	1.32 320	1.07 284	1.21 331	1.16 270	1.08 296	1.11 337	1.63 357	7.17 404	0.20 211	0.16 212	0.24 257	0.22 262	0.29 282	0.22 224

NaN_ROB	0.73 288	0.46 312	0.89 302	0.52 295	0.34 266	0.98 304	1.11 365	1.28 308	1.20 321	1.27 341	0.96 189	1.08 296	0.79 280	1.34 337	0.78 264	0.24 262	0.30 331	0.23 244	0.24 285	0.23 241	0.26 263

PSMNet_ROB	0.67 278	0.39 286	0.76 269	0.57 323	0.43 312	1.00 307	0.85 349	1.25 296	0.93 222	0.82 184	1.04 232	1.08 296	0.64 212	0.89 248	1.02 314	0.29 303	0.21 278	0.31 318	0.31 328	0.27 273	0.25 258

anonymousa	0.51 201	0.21 74	0.47 102	0.39 61	0.25 101	0.89 289	0.36 146	0.78 144	0.63 84	0.88 225	1.54 335	1.09 301	0.67 229	0.53 54	0.46 174	0.17 125	0.14 172	0.19 148	0.21 244	0.16 103	0.16 98

GANetREF_RVC	0.82 307	0.77 360	0.95 311	0.68 354	0.43 312	1.15 331	1.06 363	1.19 274	1.20 321	1.03 291	1.02 218	1.10 302	0.89 310	1.20 319	0.78 264	0.49 363	0.39 363	0.58 371	0.39 349	0.69 370	0.49 358
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
SGM-Forest	0.65 276	0.33 259	0.43 74	0.44 188	0.30 218	1.01 311	0.54 280	1.13 256	1.09 295	1.11 322	1.21 282	1.10 302	0.76 274	0.99 284	0.71 253	0.32 318	0.33 350	0.33 328	0.30 319	0.30 289	0.28 280
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-LNSev	0.75 297	0.54 331	1.59 362	0.51 281	0.41 300	1.16 333	0.79 339	1.27 303	1.13 302	1.04 297	1.14 265	1.11 304	0.94 320	0.93 260	1.00 309	0.24 262	0.22 287	0.21 218	0.19 208	0.26 264	0.27 271

Consistency-Raft	1.01 339	0.82 363	1.27 339	0.85 371	0.97 377	0.81 269	0.83 345	1.35 326	1.61 363	1.06 310	1.66 343	1.11 304	0.93 317	0.93 260	1.11 328	0.65 375	0.75 391	0.79 376	0.91 389	1.09 382	0.79 377

S-Stereo	0.76 300	0.36 276	1.10 324	0.57 323	0.46 332	0.83 275	0.59 299	1.31 315	1.62 364	0.98 277	1.41 317	1.11 304	0.93 317	0.85 237	1.07 325	0.27 288	0.31 339	0.28 300	0.25 296	0.33 303	0.50 360

hitnet-ft	0.57 240	0.29 230	0.43 74	0.42 130	0.29 199	0.81 269	0.40 194	0.98 205	0.91 214	0.84 195	1.01 216	1.13 307	0.72 256	0.83 231	0.71 253	0.28 296	0.21 278	0.28 300	0.22 262	0.29 282	0.27 271

GANet	0.74 293	0.38 282	0.63 217	0.54 311	0.35 271	1.01 311	0.95 356	1.15 261	0.95 233	1.09 316	2.00 361	1.14 308	0.92 315	1.29 328	0.75 260	0.25 274	0.27 320	0.27 290	0.23 271	0.32 299	0.24 251

RTSC	0.93 325	0.54 331	1.59 362	0.56 320	0.40 295	1.17 337	0.55 284	1.44 345	1.82 372	1.53 353	1.26 291	1.15 309	0.82 288	1.70 362	2.44 376	0.26 279	0.20 272	0.23 244	0.24 285	0.31 293	0.32 299

Wz-Net-MNSev	0.81 306	0.42 302	1.64 368	0.51 281	0.41 300	1.46 352	0.95 356	1.24 290	1.26 329	1.31 343	1.25 288	1.17 310	0.83 290	1.21 320	1.06 323	0.22 242	0.19 264	0.24 257	0.23 271	0.29 282	0.26 263

dad	0.61 265	0.53 325	0.72 258	0.44 188	0.31 228	0.64 209	0.37 158	0.85 164	1.28 331	1.05 302	1.17 275	1.18 311	0.61 198	0.70 177	0.54 213	0.36 340	0.23 294	0.37 338	0.21 244	0.31 293	0.23 243

PWC_ROB	0.92 324	0.57 340	1.64 368	0.53 302	0.33 256	0.93 293	0.39 184	1.42 343	1.51 357	1.66 360	2.57 375	1.18 311	1.11 337	1.50 351	1.54 356	0.26 279	0.18 247	0.28 300	0.20 227	0.30 289	0.32 299

HSM	0.53 217	0.25 167	0.46 91	0.40 87	0.25 101	0.74 246	0.44 232	1.29 312	0.78 142	0.82 184	0.92 176	1.21 313	0.75 265	0.90 253	0.48 186	0.18 157	0.14 172	0.17 85	0.14 69	0.17 127	0.18 157

MFMNet_re	1.17 353	0.99 374	1.31 344	1.02 377	0.95 375	1.32 344	1.32 379	1.44 345	1.58 361	1.72 365	1.70 347	1.21 313	1.57 367	1.16 312	1.04 320	0.88 382	0.76 393	0.79 376	0.75 384	0.90 376	0.94 380

DLCB_ROB	0.60 262	0.29 230	0.53 166	0.50 269	0.33 256	0.76 251	0.51 265	1.02 217	0.94 229	1.07 311	1.16 270	1.21 313	0.73 260	0.98 280	0.75 260	0.21 226	0.20 272	0.22 230	0.23 271	0.22 227	0.20 193

ADCL	1.10 345	0.42 302	1.57 361	0.51 281	0.41 300	1.71 369	0.92 353	1.36 330	1.45 351	1.33 344	1.56 337	1.22 316	1.26 351	1.45 347	5.27 399	0.22 242	0.19 264	0.25 268	0.25 296	0.29 282	0.29 285

HSM-Net_RVC	0.55 227	0.23 120	0.37 27	0.38 45	0.22 30	0.86 283	0.40 194	1.31 315	0.93 222	0.92 247	1.15 267	1.26 317	0.71 249	0.75 193	0.53 210	0.17 125	0.14 172	0.16 57	0.15 90	0.17 127	0.17 135
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
fast-acv-ft	0.66 277	0.32 253	0.80 276	0.46 223	0.34 266	1.26 342	0.50 262	0.91 179	1.00 256	1.05 302	1.36 309	1.28 318	0.84 293	0.81 224	0.90 290	0.22 242	0.24 302	0.23 244	0.23 271	0.21 209	0.22 224

DDUNet	1.10 345	2.58 410	0.83 286	1.21 383	1.27 387	1.02 313	0.69 317	1.17 269	0.95 233	0.98 277	1.26 291	1.28 318	0.84 293	0.97 278	0.79 271	0.85 381	0.40 366	2.00 393	0.60 378	1.34 384	0.94 380

ccnet	0.84 314	0.59 345	0.86 293	0.56 320	0.60 359	1.11 326	0.72 324	1.44 345	0.97 245	1.15 326	1.44 324	1.28 318	0.95 322	1.01 290	1.33 343	0.49 363	0.43 372	0.50 365	0.47 362	0.52 359	0.48 357

G-Net	0.95 330	0.48 320	1.13 327	0.67 351	0.49 336	2.07 377	0.63 308	1.02 217	0.90 208	1.77 366	2.62 378	1.28 318	1.60 368	1.09 302	1.06 323	0.37 344	0.30 331	0.35 331	0.25 296	0.46 345	0.45 349

Ntro	1.15 350	1.00 376	1.00 318	1.49 388	1.20 386	1.69 368	0.81 341	1.39 332	1.25 326	1.01 284	1.28 296	1.31 322	1.00 326	1.31 333	0.89 284	1.10 389	0.43 372	1.36 385	0.51 372	1.95 389	0.99 385

RYNet	0.76 300	0.37 278	0.74 266	0.54 311	0.67 366	1.35 346	0.68 315	1.28 308	1.21 323	1.10 319	0.90 164	1.31 322	0.94 320	1.01 290	1.30 340	0.22 242	0.16 212	0.27 290	0.23 271	0.43 338	0.45 349

otaku	1.10 345	0.96 372	0.96 312	1.37 387	1.06 384	1.65 365	0.72 324	1.46 348	1.19 319	1.10 319	1.32 303	1.32 324	0.95 322	1.29 328	0.81 274	0.89 383	0.46 376	1.24 384	0.50 371	1.86 387	0.89 379

UDG	0.93 325	1.03 378	0.75 268	1.00 375	0.97 377	1.02 313	0.57 289	1.18 271	1.01 258	0.93 250	1.02 218	1.32 324	1.03 328	0.88 247	0.92 294	0.55 372	0.33 350	1.82 390	0.41 357	1.20 383	0.74 375

aanetorigin	0.85 319	0.58 343	1.98 376	0.50 269	0.40 295	0.66 220	0.70 318	0.72 110	1.01 258	2.44 386	2.00 361	1.32 324	1.25 350	0.96 271	1.16 332	0.20 211	0.19 264	0.20 177	0.20 227	0.27 273	0.33 308

RTS	2.03 385	1.03 378	11.50 409	0.68 354	0.63 361	2.71 386	1.56 390	1.55 356	2.32 382	1.93 371	2.57 375	1.32 324	1.32 353	5.20 405	4.30 394	0.31 313	0.23 294	0.29 308	0.30 319	0.41 332	0.40 331

RTSA	2.03 385	1.03 378	11.50 409	0.68 354	0.63 361	2.71 386	1.56 390	1.55 356	2.32 382	1.93 371	2.57 375	1.32 324	1.32 353	5.20 405	4.30 394	0.31 313	0.23 294	0.29 308	0.30 319	0.41 332	0.40 331

CBFPSM	0.61 265	0.25 167	1.41 352	0.39 61	0.27 159	1.10 322	0.67 312	0.83 159	0.84 176	0.82 184	0.81 130	1.33 329	0.85 297	0.72 186	0.86 280	0.16 99	0.15 191	0.15 41	0.17 158	0.17 127	0.23 243

XQC	0.97 333	0.70 354	1.54 360	0.70 360	0.55 348	1.48 354	0.81 341	1.41 338	1.57 360	1.21 331	1.12 257	1.33 329	1.04 330	1.55 353	2.00 369	0.39 350	0.25 310	0.37 338	0.32 331	0.55 363	0.49 358

DANet	0.74 293	0.47 318	0.98 317	0.60 332	0.41 300	0.92 292	0.41 214	1.02 217	0.87 190	1.22 333	1.22 284	1.33 329	0.88 308	1.26 324	1.37 345	0.27 288	0.24 302	0.31 318	0.25 296	0.37 322	0.36 316
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 341	0.61 347	1.82 373	0.69 357	0.51 341	2.62 384	1.69 395	1.28 308	1.44 350	1.39 349	1.56 337	1.34 332	0.91 313	1.68 361	0.95 301	0.38 349	0.39 363	0.46 356	0.61 379	0.41 332	0.43 343

PASM	0.96 331	0.71 357	2.05 378	0.72 363	0.72 370	0.84 280	0.92 353	1.14 258	1.34 341	1.25 338	1.22 284	1.34 332	1.07 333	1.31 333	1.11 328	0.53 368	0.57 383	0.59 372	0.67 380	0.56 368	0.57 371

LSM	4.83 406	0.83 366	11.23 408	0.76 368	56.73 430	1.10 322	1.18 371	1.35 326	1.70 369	2.13 376	2.34 368	1.34 332	1.19 345	1.52 352	1.23 337	0.34 333	0.50 379	0.39 344	0.47 362	0.51 356	9.82 417

PDISCO_ROB	0.96 331	0.51 321	1.13 327	1.03 378	1.00 380	1.81 372	0.77 335	1.72 374	1.60 362	1.09 316	1.19 280	1.34 332	0.80 284	1.62 356	1.01 310	0.58 373	0.22 287	0.45 353	0.40 352	0.50 353	0.41 336

NCC-stereo	0.82 307	0.43 304	0.87 298	0.63 342	0.68 367	0.88 286	0.72 324	1.60 366	1.12 297	0.95 259	1.41 317	1.37 336	1.37 357	1.26 324	0.94 298	0.32 318	0.30 331	0.37 338	0.49 369	0.34 309	0.35 313

Abc-Net	0.82 307	0.43 304	0.87 298	0.63 342	0.68 367	0.88 286	0.72 324	1.60 366	1.12 297	0.95 259	1.41 317	1.37 336	1.37 357	1.26 324	0.94 298	0.32 318	0.30 331	0.37 338	0.49 369	0.34 309	0.35 313
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CSAN	0.88 322	0.52 323	0.93 306	0.61 336	0.42 309	1.19 338	1.11 365	1.27 303	1.48 355	1.37 346	1.44 324	1.37 336	1.30 352	1.46 349	1.01 310	0.39 350	0.31 339	0.36 334	0.37 344	0.35 315	0.36 316

XPNet_ROB	0.73 288	0.38 282	0.80 276	0.53 302	0.40 295	0.80 264	0.83 345	1.21 280	0.96 240	1.37 346	1.17 275	1.37 336	0.87 304	1.14 308	0.99 308	0.33 326	0.25 310	0.27 290	0.24 285	0.31 293	0.29 285

AnyNet_C32	1.27 360	0.72 358	3.33 390	0.59 330	0.56 349	1.51 358	1.53 388	1.27 303	1.28 331	1.52 352	1.48 331	1.38 340	1.23 348	1.64 358	5.26 398	0.30 310	0.29 327	0.29 308	0.34 339	0.38 324	0.44 347

ETE_ROB	0.73 288	0.52 323	0.93 306	0.57 323	0.37 278	0.80 264	0.86 350	1.19 274	0.95 233	1.20 330	1.22 284	1.39 341	0.86 301	1.07 298	0.88 282	0.27 288	0.21 278	0.31 318	0.27 308	0.34 309	0.35 313

Nwc_Net	0.82 307	0.40 294	0.86 293	0.62 340	0.56 349	1.04 317	0.57 289	1.72 374	1.08 289	0.93 250	1.88 356	1.44 342	1.24 349	1.19 316	0.94 298	0.31 313	0.25 310	0.36 334	0.39 349	0.31 293	0.31 296

RP	0.80 304	0.38 282	0.73 262	0.67 351	0.59 356	0.82 272	0.57 289	1.21 280	1.28 331	1.03 291	1.68 344	1.45 343	1.49 365	1.08 301	0.90 290	0.36 340	0.31 339	0.37 338	0.30 319	0.36 319	0.36 316

Wz-Net-SNSev	0.99 337	0.80 362	3.00 385	0.57 323	0.46 332	0.94 295	1.22 375	1.40 336	1.28 331	1.04 297	1.33 304	1.46 344	0.90 312	2.06 376	1.65 359	0.26 279	0.24 302	0.25 268	0.26 304	0.33 303	0.30 289

AF-Net	0.85 319	0.41 298	0.87 298	0.66 349	0.54 347	0.96 299	0.52 271	1.66 370	1.37 342	1.03 291	2.04 363	1.46 344	1.36 355	1.19 316	1.05 322	0.34 333	0.24 302	0.39 344	0.28 314	0.31 293	0.26 263

SHD	0.98 335	0.54 331	1.30 343	0.63 342	0.50 339	1.14 329	0.50 262	1.80 378	2.20 379	1.66 360	1.39 314	1.47 346	1.21 346	1.40 339	1.80 362	0.32 318	0.27 320	0.32 323	0.34 339	0.41 332	0.44 347

FBW_ROB	0.94 329	0.54 331	1.03 321	0.56 320	0.42 309	1.16 333	0.76 334	1.56 360	1.41 346	1.38 348	1.33 304	1.47 346	1.07 333	2.94 393	1.14 331	0.26 279	0.32 345	0.45 353	0.30 319	0.34 309	0.30 289

NCCL2	0.74 293	0.45 307	0.77 272	0.65 347	0.45 324	0.97 300	1.16 370	1.16 263	1.02 263	1.00 282	0.98 199	1.48 348	0.88 308	0.99 284	0.89 284	0.31 313	0.27 320	0.39 344	0.39 349	0.33 303	0.34 310

ADCMid	1.22 355	0.57 340	3.17 388	0.54 311	0.44 317	1.07 320	0.77 335	1.31 315	1.13 302	2.14 379	1.48 331	1.49 349	1.47 364	1.65 359	5.30 400	0.26 279	0.24 302	0.29 308	0.32 331	0.38 324	0.36 316

psmorigin	0.84 314	0.53 325	2.21 381	0.50 269	0.41 300	0.86 283	0.57 289	1.08 241	0.90 208	1.50 351	1.42 321	1.50 350	1.09 335	1.29 328	1.03 315	0.32 318	0.33 350	0.27 290	0.27 308	0.34 309	0.45 349

RGC	0.82 307	0.62 348	0.80 276	0.67 351	0.66 365	0.91 291	0.59 299	1.35 326	1.09 295	1.12 323	1.46 328	1.50 350	1.09 335	1.28 327	0.97 306	0.34 333	0.30 331	0.48 360	0.40 352	0.38 324	0.38 324

ADCS	1.60 375	0.70 354	4.02 393	0.61 336	0.53 345	1.31 343	1.11 365	1.71 373	1.86 374	1.97 374	1.68 344	1.51 352	1.46 362	2.07 377	9.20 407	0.34 333	0.32 345	0.33 328	0.36 342	0.45 342	0.46 353

DPSNet	1.08 344	0.44 306	2.64 384	0.54 311	0.42 309	1.59 361	1.25 376	2.39 388	1.50 356	1.13 324	1.12 257	1.51 352	2.19 388	1.44 346	1.51 355	0.35 338	0.25 310	0.25 268	0.21 244	0.49 351	0.39 325

DISCO	0.72 287	0.27 207	0.72 258	0.45 200	0.31 228	1.12 327	0.53 274	1.32 320	1.25 326	0.84 195	1.07 243	1.52 354	0.87 304	1.82 368	1.08 327	0.20 211	0.15 191	0.18 116	0.16 116	0.24 249	0.24 251

RainbowNet	1.42 369	1.53 392	1.31 344	1.93 394	1.46 388	1.52 359	1.03 361	1.67 371	1.55 358	1.23 335	1.59 340	1.54 355	1.21 346	1.40 339	1.03 315	1.70 395	0.70 386	1.82 390	0.80 386	2.11 393	1.22 390

DispFullNet	1.64 377	2.64 411	3.14 387	2.57 403	1.78 396	1.32 344	0.55 284	1.42 343	1.45 351	1.89 370	1.48 331	1.55 356	2.35 390	2.08 378	1.12 330	0.60 374	0.19 264	2.33 401	0.73 383	2.35 398	1.30 394

LALA_ROB	0.76 300	0.46 312	0.86 293	0.55 317	0.41 300	1.00 307	0.93 355	1.25 296	1.13 302	1.23 335	1.15 267	1.55 356	0.80 284	1.11 305	0.96 303	0.33 326	0.23 294	0.35 331	0.30 319	0.35 315	0.32 299

stereogan	0.83 313	0.33 259	0.89 302	0.61 336	0.51 341	1.80 371	0.50 262	1.41 338	1.39 345	1.05 302	1.47 330	1.56 358	1.04 330	1.32 335	0.87 281	0.29 303	0.29 327	0.29 308	0.25 296	0.39 328	0.40 331

Wz-Net-TNSev	1.23 357	1.24 383	5.25 399	0.51 281	0.43 312	1.49 357	1.09 364	1.58 363	1.42 348	1.25 338	1.26 291	1.58 359	1.52 366	1.97 373	1.95 365	0.33 326	0.32 345	0.26 282	0.30 319	0.41 332	0.43 343

FAT-Stereo	0.75 297	0.34 264	0.81 281	0.51 281	0.38 283	0.78 252	0.63 308	1.39 332	1.32 338	1.05 302	1.40 315	1.58 359	1.14 342	0.92 257	0.91 292	0.29 303	0.28 325	0.28 300	0.23 271	0.28 280	0.41 336

EDNetEfficient	1.47 372	0.82 363	6.28 402	0.48 249	0.40 295	0.73 242	0.83 345	0.95 197	2.77 389	3.48 403	1.95 358	1.64 361	2.12 385	1.42 343	3.84 392	0.21 226	0.19 264	0.21 218	0.21 244	0.43 338	0.42 339

ADCPNet	1.11 348	0.53 325	3.26 389	0.55 317	0.44 317	1.47 353	0.83 345	1.21 280	1.17 314	1.26 340	1.42 321	1.67 362	1.12 339	1.48 350	3.86 393	0.30 310	0.29 327	0.30 317	0.32 331	0.37 322	0.37 322

WZ-Net	1.29 362	0.64 350	5.42 400	0.64 345	0.52 343	1.37 347	1.29 378	1.41 338	1.77 371	1.56 354	1.69 346	1.74 363	1.41 359	2.50 388	2.16 373	0.28 296	0.21 278	0.23 244	0.25 296	0.39 328	0.41 336

edge stereo	0.79 303	0.40 294	0.82 282	0.52 295	0.44 317	0.83 275	0.58 296	1.34 325	1.08 289	1.30 342	1.38 313	1.79 364	1.13 341	1.15 311	0.92 294	0.34 333	0.32 345	0.42 349	0.28 314	0.33 303	0.39 325

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 366	0.91 370	2.11 380	0.89 372	0.57 353	4.27 404	1.79 399	1.55 356	2.00 377	1.64 358	1.85 355	1.83 365	1.44 361	1.89 372	1.49 353	0.49 363	0.40 366	0.56 369	0.58 376	0.75 372	0.52 366

AnyNet_C01	1.63 376	1.16 381	7.38 404	0.65 347	0.56 349	2.25 380	1.53 388	1.53 354	1.46 353	1.71 364	1.95 358	1.83 365	1.41 359	2.48 386	4.42 396	0.33 326	0.32 345	0.32 323	0.34 339	0.45 342	0.50 360

MADNet+	2.28 392	2.56 408	10.82 407	1.25 384	0.96 376	2.77 390	1.44 387	2.34 386	1.76 370	1.36 345	1.78 352	1.84 367	1.74 374	6.33 408	4.57 397	0.67 376	0.66 385	0.59 372	0.54 375	0.84 374	0.81 378

PVD	1.34 365	0.70 354	1.42 353	0.78 369	0.65 363	1.68 367	0.91 351	2.12 384	3.01 391	2.25 381	2.35 370	1.90 368	1.99 382	1.98 374	2.14 371	0.40 354	0.38 359	0.49 363	0.37 344	0.51 356	0.67 373

MFN_U_SF_RVC	1.14 349	0.63 349	2.33 382	0.69 357	0.46 332	2.04 376	0.70 318	1.90 379	1.37 342	1.62 356	1.56 337	1.94 369	1.36 355	1.73 364	1.90 364	0.41 355	0.38 359	0.45 353	0.48 366	0.45 342	0.47 355

SPS-STEREO	1.29 362	0.94 371	1.10 324	1.05 379	1.03 382	1.48 354	0.91 351	1.57 362	1.24 324	2.13 376	1.90 357	1.94 369	1.46 362	1.77 365	1.64 358	0.97 385	0.94 403	0.90 379	0.89 388	0.96 379	0.97 383
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SAMSARA	1.15 350	0.69 353	1.44 355	1.09 380	0.93 373	2.10 378	1.87 402	1.64 369	1.47 354	1.64 358	1.21 282	2.06 371	1.14 342	1.61 355	1.50 354	0.39 350	0.45 374	0.36 334	0.38 347	0.50 353	0.51 364

ACVNet-4b	1.43 370	1.34 386	1.28 340	1.95 395	1.60 390	1.93 375	0.77 335	1.59 364	1.64 366	1.05 302	1.60 341	2.10 372	0.92 315	1.79 367	0.84 277	1.76 397	0.35 355	2.03 396	0.67 380	2.16 394	1.18 389

PWCK	2.06 387	1.75 400	4.11 395	1.69 389	0.93 373	3.13 397	2.86 409	2.18 385	2.41 385	2.38 383	2.33 367	2.22 373	1.85 377	3.52 397	2.20 374	1.65 394	0.73 387	1.52 387	0.83 387	1.81 386	1.02 388

EDNetEfficientorigin	9.96 413	1.17 382	175.17 435	0.49 258	0.37 278	1.13 328	0.74 331	1.27 303	2.70 388	3.16 400	2.49 372	2.28 374	2.15 386	1.88 370	2.27 375	0.21 226	0.19 264	0.25 268	0.20 227	0.54 361	0.53 368

ACVNet_1	1.55 374	1.36 387	1.35 348	1.96 396	1.63 391	1.83 373	0.96 358	2.09 382	1.85 373	1.43 350	1.54 335	2.31 375	1.68 372	1.42 343	1.18 333	1.76 397	0.51 380	2.05 398	0.59 377	2.24 397	1.30 394

NVStereoNet_ROB	1.31 364	0.96 372	1.33 346	0.90 373	0.92 372	1.15 331	1.05 362	1.49 350	1.62 364	1.63 357	2.51 373	2.31 375	1.62 369	2.16 381	1.42 347	0.81 380	0.73 387	0.79 376	1.02 393	0.73 371	0.97 383
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.15 350	0.45 307	1.40 351	0.50 269	0.32 245	1.54 360	1.21 373	1.49 350	3.35 395	1.61 355	2.41 371	2.32 377	1.80 376	1.57 354	1.27 339	0.28 296	0.25 310	0.26 282	0.24 285	0.36 319	0.32 299

IMH-64-1	1.96 382	1.64 397	1.26 336	2.26 400	1.91 399	2.30 382	1.35 382	2.99 392	2.29 380	1.70 362	2.79 382	2.47 378	1.66 370	2.33 383	1.95 365	2.07 400	0.74 389	2.44 402	1.04 395	2.40 399	1.59 400

IMH-64	1.96 382	1.64 397	1.26 336	2.26 400	1.91 399	2.30 382	1.35 382	2.99 392	2.29 380	1.70 362	2.79 382	2.47 378	1.66 370	2.33 383	1.95 365	2.07 400	0.74 389	2.44 402	1.04 395	2.40 399	1.59 400

SGM_RVC	1.04 340	0.30 244	0.47 102	0.41 105	0.23 56	1.73 370	0.77 335	1.63 368	1.30 336	2.39 384	1.99 360	2.64 380	1.78 375	2.22 382	1.40 346	0.28 296	0.27 320	0.27 290	0.25 296	0.25 258	0.25 258
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
coex-ft	6.50 411	1.57 393	87.99 434	0.49 258	0.38 283	1.41 349	1.21 373	1.21 280	7.96 407	12.14 414	2.78 381	2.74 381	3.83 402	1.30 332	3.19 386	0.24 262	0.23 294	0.27 290	0.24 285	0.48 348	0.40 331

SGM+DAISY	1.52 373	0.99 374	1.61 366	1.01 376	1.02 381	1.86 374	1.19 372	1.49 350	1.38 344	2.96 395	3.00 385	2.79 382	1.94 378	1.88 370	1.62 357	0.98 386	0.97 405	0.91 381	0.91 389	0.94 378	0.99 385

ELAS	1.77 381	0.64 350	1.10 324	0.72 363	0.58 354	3.37 399	1.76 397	2.54 389	2.57 386	3.77 404	3.96 399	2.83 383	3.44 401	2.34 385	2.73 383	0.53 368	0.47 377	0.50 365	0.48 366	0.55 363	0.55 369
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.74 379	1.30 385	1.62 367	1.81 391	1.63 391	2.28 381	1.34 381	2.35 387	2.64 387	1.82 367	2.55 374	2.99 384	1.71 373	1.67 360	1.20 336	1.48 393	0.59 384	1.81 389	0.71 382	2.09 392	1.29 393

IMH	2.15 390	1.66 399	1.29 341	2.25 399	1.92 401	2.87 392	1.33 380	3.25 395	3.04 392	1.87 369	3.33 392	3.00 385	2.03 383	2.80 392	1.95 365	2.09 402	0.78 394	2.45 404	1.05 398	2.44 401	1.62 402

MSMD_ROB	1.25 358	0.51 321	0.64 221	0.60 332	0.50 339	1.66 366	0.67 312	1.26 298	1.26 329	2.64 388	3.82 395	3.06 386	3.20 400	1.45 347	0.91 292	0.46 358	0.41 368	0.49 363	0.51 372	0.47 347	0.45 349

ELAS_RVC	1.76 380	0.64 350	1.20 332	0.74 365	0.59 356	2.18 379	2.53 407	2.10 383	2.85 390	3.46 402	3.41 393	3.12 387	4.11 404	2.69 391	2.53 381	0.54 371	0.47 377	0.51 367	0.48 366	0.55 363	0.55 369
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Dean	2.07 388	1.39 388	1.69 372	2.17 398	1.83 398	2.75 389	1.28 377	3.49 400	3.80 399	2.13 376	3.30 389	3.18 388	1.98 381	1.78 366	1.72 360	1.73 396	0.79 397	1.99 392	0.91 389	2.17 395	1.34 397

WAO-7	1.96 382	1.24 383	1.52 357	1.28 385	1.06 384	2.92 394	1.64 393	3.32 396	3.05 393	2.28 382	3.32 390	3.19 389	2.38 391	3.39 395	2.49 380	1.02 387	0.92 399	1.06 383	1.04 395	1.05 381	0.99 385

WCMA_ROB	1.22 355	0.39 286	0.93 306	0.51 281	0.45 324	1.44 351	0.79 339	1.20 277	1.30 336	2.99 397	3.94 398	3.30 390	2.17 387	1.42 343	1.31 341	0.46 358	0.35 355	0.35 331	0.37 344	0.41 332	0.42 339

JetBlue	3.02 397	1.39 388	7.91 405	1.17 382	1.49 389	8.53 410	7.94 412	2.82 390	1.98 376	2.15 380	2.69 380	3.32 391	3.01 398	6.66 409	3.81 391	0.79 378	0.78 394	0.75 375	0.76 385	1.04 380	1.33 396

KSHMR	2.64 393	1.96 403	1.86 375	2.69 407	2.44 405	2.88 393	2.04 403	3.46 399	6.31 405	2.51 387	3.27 387	3.39 392	1.97 379	2.59 389	2.08 370	2.48 407	1.41 409	2.80 411	1.51 407	2.98 407	2.09 405

LVE	2.20 391	1.47 390	1.44 355	2.06 397	1.80 397	2.79 391	1.77 398	2.96 391	3.94 401	1.95 373	4.29 403	3.47 393	1.97 379	2.48 386	1.85 363	2.06 399	0.88 398	2.06 399	1.13 400	2.17 395	1.53 399

WAO-6	2.11 389	1.52 391	1.25 335	1.73 390	1.69 395	2.72 388	1.62 392	3.15 394	3.64 396	2.01 375	3.28 388	3.52 394	2.20 389	2.59 389	2.48 379	1.31 392	0.92 399	2.04 397	1.22 404	1.89 388	1.35 398

MADNet++	4.18 402	2.72 413	4.00 392	3.80 414	3.44 413	4.72 405	4.05 411	4.01 404	3.74 397	4.52 407	5.14 409	4.20 395	4.89 408	7.04 411	6.39 401	3.79 412	3.70 415	3.27 414	2.70 413	3.68 413	3.74 415

FCDSN-DC	1.43 370	0.57 340	0.69 247	0.74 365	0.59 356	1.42 350	0.65 311	1.40 336	1.41 346	3.31 401	4.42 404	4.57 396	3.01 398	1.70 362	1.19 335	0.46 358	0.42 370	0.48 360	0.47 362	0.51 356	0.51 364
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MeshStereo	1.38 366	0.45 307	0.58 194	0.45 200	0.35 271	1.63 364	0.60 301	2.07 381	1.43 349	4.49 406	3.32 390	4.67 397	2.08 384	2.08 378	1.32 342	0.36 340	0.36 357	0.37 338	0.32 331	0.32 299	0.34 310
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
JetRed	5.38 409	6.17 415	12.68 412	2.38 402	2.85 411	12.60 416	11.17 414	4.60 406	3.74 397	3.87 405	3.85 396	4.83 398	4.13 405	6.81 410	12.18 411	2.18 403	2.95 414	2.19 400	1.98 409	3.49 412	3.01 412

tt	6.21 410	0.22 97	5.88 401	3.55 413	2.07 402	11.25 415	19.19 416	11.84 416	5.47 404	2.71 389	2.18 365	4.87 399	6.25 409	3.71 398	7.09 403	8.31 418	11.17 422	4.91 415	5.39 417	5.72 415	2.42 408

WAO-8	3.00 395	1.60 394	1.52 357	1.82 392	1.65 393	5.57 406	1.35 382	4.65 407	12.37 410	2.89 391	4.04 400	4.89 400	2.78 394	3.73 399	2.44 376	1.29 390	0.93 401	2.00 393	1.16 402	2.02 390	1.23 391

Venus	3.00 395	1.60 394	1.52 357	1.82 392	1.65 393	5.57 406	1.35 382	4.65 407	12.37 410	2.89 391	4.04 400	4.89 400	2.78 394	3.73 399	2.44 376	1.29 390	0.93 401	2.00 393	1.16 402	2.02 390	1.23 391

LE_ROB	4.86 407	0.27 207	9.43 406	0.45 200	0.24 77	1.61 362	0.96 358	2.05 380	17.75 420	16.36 422	4.84 407	5.17 402	19.48 422	2.05 375	15.49 414	0.17 125	0.15 191	0.16 57	0.16 116	0.20 200	0.19 166

DPSimNet_ROB	5.19 408	2.71 412	18.56 413	2.59 404	2.49 406	4.25 403	10.93 413	3.33 397	3.93 400	5.02 409	4.52 405	5.74 403	10.18 410	5.44 407	8.79 406	2.40 406	2.47 412	2.48 405	2.54 411	2.56 403	2.87 411

UNDER WATER	3.63 400	2.12 405	4.11 395	3.17 410	2.51 407	3.77 402	2.45 406	3.53 401	13.66 413	2.98 396	2.92 384	5.75 404	4.13 405	3.85 401	3.75 390	2.84 411	1.11 406	2.71 409	1.41 405	3.26 411	2.50 409

FC-DCNN	1.67 378	0.53 325	0.68 239	0.62 340	0.49 336	1.62 363	0.71 320	1.77 377	1.55 358	4.73 408	4.66 406	5.82 405	3.94 403	2.13 380	1.42 347	0.47 361	0.42 370	0.47 357	0.46 361	0.48 348	0.47 355

ktn	3.02 397	2.27 406	1.85 374	2.89 408	2.54 409	3.72 400	2.14 404	3.79 403	5.33 403	2.82 390	5.09 408	5.95 406	2.54 392	3.34 394	2.58 382	2.65 409	1.44 410	2.78 410	2.03 410	2.61 404	2.10 406

UNDER WATER-64	3.72 401	2.07 404	4.57 397	3.30 412	2.52 408	5.61 408	2.63 408	3.67 402	12.27 409	3.09 398	2.66 379	5.99 407	4.74 407	3.93 402	3.57 388	2.54 408	1.24 408	2.65 407	1.48 406	3.21 410	2.62 410

notaker	2.87 394	2.31 407	2.01 377	3.03 409	2.60 410	2.94 395	1.82 400	3.43 398	3.06 394	2.89 391	4.21 402	6.15 408	2.71 393	3.42 396	2.90 384	2.67 410	1.18 407	3.00 412	1.67 408	3.13 408	2.26 407

TorneroNet	4.49 403	1.92 402	1.65 370	2.60 405	2.29 403	14.95 417	1.86 401	4.86 410	19.56 424	3.10 399	7.52 412	7.00 409	2.90 397	4.48 404	3.66 389	2.24 404	0.78 394	2.68 408	1.14 401	2.79 406	1.80 403

TorneroNet-64	3.54 399	1.89 401	1.59 362	2.62 406	2.29 403	6.88 409	1.72 396	4.72 409	11.88 408	2.43 385	5.46 410	8.16 410	2.80 396	4.13 403	3.03 385	2.25 405	0.75 391	2.57 406	1.09 399	2.65 405	1.84 404

DPSMNet_ROB	12.13 415	8.03 416	21.13 415	9.02 418	16.82 417	10.68 413	30.78 421	9.15 415	15.24 416	6.56 411	15.50 422	9.02 411	15.13 414	9.28 414	21.71 418	4.59 416	8.60 417	5.08 417	9.26 418	5.89 417	11.06 418

DGTPSM_ROB	12.12 414	8.03 416	21.12 414	8.97 417	16.81 416	10.68 413	30.77 420	9.14 414	15.23 415	6.55 410	15.49 421	9.02 411	15.13 414	9.26 413	21.71 418	4.58 415	8.60 417	5.07 416	9.26 418	5.88 416	11.06 418

pmcnn	1.27 360	0.31 251	1.14 329	0.41 105	0.23 56	0.97 300	0.71 320	1.23 289	1.32 338	1.83 368	2.34 368	11.25 413	0.89 310	1.04 296	0.96 303	0.15 67	0.12 86	0.12 2	0.10 10	0.15 66	0.16 98

MANE	4.73 404	0.54 331	0.77 272	0.69 357	0.60 359	10.35 412	1.67 394	8.68 413	12.66 412	6.90 412	9.43 413	11.59 414	10.59 411	8.26 412	8.41 405	0.51 366	0.45 374	0.48 360	1.02 393	0.50 353	0.50 360

xxxxx1	36.77 429	19.69 421	24.00 418	62.46 432	66.77 432	27.30 423	39.89 425	20.40 419	18.80 421	14.18 418	13.11 415	17.29 415	17.30 419	21.62 421	27.81 423	13.61 422	18.98 430	111.36 433	133.25 433	28.84 427	38.64 430

tt_ll	36.77 429	19.69 421	24.00 418	62.46 432	66.77 432	27.30 423	39.89 425	20.40 419	18.80 421	14.18 418	13.11 415	17.29 415	17.30 419	21.62 421	27.81 423	13.61 422	18.98 430	111.36 433	133.25 433	28.84 427	38.64 430

ff	36.77 429	19.69 421	24.00 418	62.46 432	66.77 432	27.30 423	39.89 425	20.40 419	18.80 421	14.18 418	13.11 415	17.29 415	17.30 419	21.62 421	27.81 423	13.61 422	18.98 430	111.36 433	133.25 433	28.84 427	38.64 430

HanzoNet	6.97 412	2.57 409	4.66 398	3.29 411	2.96 412	3.75 401	2.35 405	5.08 411	7.11 406	14.46 421	13.06 414	17.69 418	22.95 424	13.72 416	6.61 402	4.36 414	1.96 411	3.14 413	2.59 412	3.88 414	3.19 413

Anonymous_1	33.12 423	18.23 418	23.86 417	20.53 419	21.18 420	25.45 419	35.84 422	22.44 426	15.68 417	13.41 415	13.70 418	18.00 419	15.15 416	20.31 417	24.47 420	14.56 425	8.84 419	66.24 432	117.79 432	155.41 435	11.40 420

SGM-ForestM	4.73 404	0.34 264	1.05 322	0.46 223	0.28 180	10.26 411	3.48 410	4.52 405	5.16 402	8.68 413	7.48 411	18.87 420	10.80 412	11.26 415	10.01 408	0.32 318	0.34 353	0.32 323	0.32 331	0.29 282	0.30 289

DPSM_ROB	17.80 417	18.60 419	24.24 421	20.89 420	19.49 418	25.83 420	36.10 423	21.62 424	16.41 418	13.46 416	14.26 419	19.11 421	16.15 417	20.74 418	25.59 421	9.37 420	9.23 420	9.47 420	9.81 420	13.47 418	12.09 421

DPSM	17.80 417	18.60 419	24.24 421	20.89 420	19.49 418	25.83 420	36.10 423	21.62 424	16.41 418	13.46 416	14.26 419	19.11 421	16.15 417	20.74 418	25.59 421	9.37 420	9.23 420	9.47 420	9.81 420	13.47 418	12.09 421

LRCNet_RVC	21.27 420	31.14 425	21.46 416	28.97 423	23.77 421	3.11 396	0.62 305	20.94 422	1.64 366	25.57 423	28.13 424	21.96 423	14.74 413	21.99 424	16.44 415	29.16 432	14.92 423	33.57 428	31.28 428	29.67 430	26.33 428

HaxPig	31.93 422	37.19 427	34.22 423	24.41 422	24.94 422	18.53 418	20.18 417	21.15 423	28.84 426	35.74 432	38.86 432	26.18 424	28.75 426	33.85 426	34.15 426	35.89 433	38.80 433	37.79 429	40.52 429	39.33 431	39.33 433

MEDIAN_ROB	37.35 432	40.72 435	40.37 426	32.26 424	31.80 423	27.29 422	25.02 418	29.47 427	33.43 434	41.99 434	41.60 434	33.48 425	34.37 434	39.66 428	36.94 427	43.49 435	43.96 435	44.07 431	43.35 431	41.32 433	42.43 435

AVERAGE_ROB	37.53 433	40.05 434	40.01 425	34.74 425	33.76 424	28.46 426	25.14 419	32.31 428	34.08 435	41.20 433	40.52 433	34.51 426	34.78 435	39.11 427	37.48 428	42.68 434	43.32 434	43.80 430	42.99 430	40.42 432	41.31 434

MyStereo03	35.83 425	37.48 430	48.64 429	42.37 428	39.41 427	51.98 430	72.91 430	43.07 429	33.07 430	27.20 427	28.81 428	38.36 427	32.60 428	41.58 429	51.47 431	18.74 427	18.61 427	19.07 422	19.77 424	27.10 421	24.35 424

MyStereo02	35.83 425	37.48 430	48.64 429	42.37 428	39.41 427	51.98 430	72.91 430	43.07 429	33.07 430	27.20 427	28.81 428	38.36 427	32.60 428	41.58 429	51.47 431	18.74 427	18.61 427	19.07 422	19.77 424	27.10 421	24.35 424

MyStereo	35.83 425	37.48 430	48.64 429	42.37 428	39.41 427	51.98 430	72.91 430	43.07 429	33.07 430	27.20 427	28.81 428	38.36 427	32.60 428	41.58 429	51.47 431	18.74 427	18.61 427	19.07 422	19.77 424	27.10 421	24.35 424

CasAABBNet	35.77 424	37.38 428	48.59 428	42.20 426	39.23 425	51.95 429	72.92 433	43.36 432	33.03 429	26.93 424	28.31 425	38.43 430	32.32 427	41.58 429	51.50 434	18.71 426	18.58 425	19.11 426	19.75 423	27.11 424	24.33 423

LSM0	38.96 434	37.52 433	48.37 427	43.79 431	91.31 435	52.31 434	72.38 428	43.71 434	32.75 427	27.16 426	28.73 427	38.51 431	32.63 431	41.75 434	51.59 435	18.85 431	18.43 424	19.09 425	19.60 422	27.21 426	33.44 429

Selective-RAFT-Error	35.87 428	37.42 429	48.73 432	42.24 427	39.28 426	52.00 433	72.87 429	43.41 433	32.95 428	26.97 425	28.72 426	38.71 432	33.15 432	41.59 433	51.42 430	18.77 430	18.60 426	19.14 427	19.78 427	27.19 425	24.42 427

SPstereo	24.33 421	4.45 414	7.15 403	4.44 415	4.17 414	45.69 428	77.93 434	63.66 435	33.40 433	27.58 430	26.62 423	39.42 433	33.37 433	42.68 435	50.66 429	4.01 413	3.77 416	6.06 418	4.73 415	3.17 409	3.55 414

BEATNet-Init1	15.65 416	1.62 396	54.26 433	0.75 367	0.56 349	37.03 427	13.39 415	13.20 417	14.59 414	29.41 431	29.29 431	47.69 434	21.87 423	26.91 425	19.58 416	0.43 357	0.39 363	0.47 357	0.47 362	0.52 359	0.52 366

PML	40.49 435	30.31 424	12.46 411	7.19 416	14.30 415	91.44 435	212.44 436	7.73 412	23.24 425	74.44 435	185.05 436	49.81 435	25.78 425	21.34 420	12.84 412	8.71 419	2.93 413	8.43 419	3.24 414	13.77 420	4.45 416

test_example2	176.82 436	204.75 436	198.54 436	188.58 436	191.23 436	151.28 436	169.77 435	97.63 436	125.81 436	179.94 436	183.74 435	158.20 436	139.14 436	192.16 436	198.12 436	203.48 436	236.37 436	163.71 436	173.22 436	217.79 436	162.95 436

Low-res two-view benchmark