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

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 300	3.08 466	2.43 442	0.31 7	0.18 8	0.29 52	0.20 3	0.37 2	0.32 15	0.28 10	0.24 6	0.18 1	0.18 2	0.31 5	0.22 1	1.09 443	0.08 1	0.17 109	0.16 149	0.14 63	0.97 444

IGEV-Stereo+	0.23 2	0.14 2	0.26 8	0.32 10	0.19 13	0.12 1	0.17 1	0.29 1	0.29 6	0.21 1	0.15 1	0.22 2	0.22 14	0.40 27	0.22 1	0.14 41	0.10 12	0.12 2	0.09 8	0.15 100	0.86 435

IGEV-Stereo++	0.21 1	0.15 7	0.27 10	0.37 64	0.19 13	0.22 5	0.18 2	0.42 10	0.35 28	0.22 2	0.28 12	0.24 3	0.18 2	0.27 2	0.22 1	0.12 4	0.09 3	0.12 2	0.10 16	0.12 11	0.10 3

U	0.45 194	0.16 16	0.32 24	0.40 145	0.71 422	3.55 454	0.20 3	0.41 7	0.38 48	0.26 6	0.23 3	0.24 3	0.22 14	0.26 1	0.22 1	0.15 93	0.09 3	0.88 431	0.13 71	0.13 28	0.11 15

CAS	0.34 61	0.13 1	0.25 7	1.28 438	0.30 264	0.46 171	0.38 221	0.48 25	0.47 85	0.34 25	0.52 73	0.24 3	0.19 5	0.29 3	0.27 56	0.69 429	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 11	0.15 135

CAS++	0.32 48	0.24 210	0.36 48	0.37 64	0.26 176	0.28 44	0.23 25	0.87 225	0.50 91	0.47 75	0.45 39	0.26 6	0.21 10	0.49 75	0.24 14	0.23 296	0.19 310	0.22 268	0.17 196	0.21 255	0.16 177
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
UniTT-Stereo	0.27 14	0.17 28	0.37 61	0.40 145	0.27 203	0.30 60	0.28 72	0.39 4	0.31 12	0.29 14	0.46 44	0.27 7	0.25 25	0.47 65	0.34 130	0.17 168	0.13 178	0.13 15	0.12 46	0.14 63	0.12 47

CES	0.28 19	0.14 2	0.23 1	0.30 5	0.70 421	0.37 111	0.27 62	0.48 25	0.46 81	0.34 25	0.48 52	0.27 7	0.22 14	0.39 24	0.23 10	0.13 17	0.11 69	0.12 2	0.08 1	0.13 28	0.17 195

LoS_RVC	0.27 14	0.16 16	0.27 10	0.32 10	0.30 264	0.44 160	0.34 148	0.41 7	0.33 18	0.31 18	0.51 65	0.29 9	0.32 87	0.36 14	0.28 68	0.11 1	0.10 12	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.19 243

RAStereo	0.24 3	0.17 28	0.29 14	0.40 145	0.21 40	0.23 7	0.26 52	0.42 10	0.45 77	0.23 3	0.34 25	0.30 10	0.19 5	0.34 10	0.25 21	0.15 93	0.12 119	0.16 83	0.13 71	0.14 63	0.11 15

test_for_model	0.82 365	3.60 467	0.39 87	2.35 455	2.07 455	0.39 128	0.28 72	0.42 10	0.45 77	0.71 183	0.31 17	0.30 10	0.27 42	0.34 10	0.25 21	0.34 385	0.11 69	0.13 15	0.09 8	3.49 466	0.18 211

IGEV++	0.24 3	0.17 28	0.31 19	0.38 89	0.22 55	0.24 10	0.22 14	0.50 36	0.23 1	0.28 10	0.35 27	0.30 10	0.22 14	0.31 5	0.28 68	0.14 41	0.10 12	0.13 15	0.10 16	0.13 28	0.13 75

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 61	0.27 268	0.45 157	0.36 49	0.25 139	0.48 175	0.30 94	0.58 65	0.90 276	0.42 59	0.36 28	0.30 10	0.29 67	0.49 75	0.30 87	0.16 134	0.14 206	0.18 148	0.15 119	0.18 184	0.15 135

plain	0.31 42	0.20 92	0.50 229	0.39 116	0.29 251	0.27 31	0.30 94	0.44 17	0.35 28	0.31 18	0.66 112	0.30 10	0.31 83	0.65 203	0.31 94	0.17 168	0.13 178	0.20 214	0.15 119	0.17 165	0.12 47

CREStereo++_RVC	0.32 48	0.15 7	0.23 1	0.31 7	0.24 113	0.27 31	0.22 14	0.46 22	0.88 261	0.46 72	0.80 168	0.30 10	0.26 35	0.36 14	0.33 116	0.13 17	0.09 3	0.13 15	0.51 426	0.13 28	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
AEACV	0.27 14	0.17 28	0.31 19	0.34 17	0.45 377	0.26 21	0.28 72	0.37 2	0.32 15	0.30 17	0.46 44	0.31 16	0.37 124	0.36 14	0.24 14	0.14 41	0.10 12	0.15 60	0.12 46	0.13 28	0.11 15

XX-TBD	0.32 48	0.53 392	0.26 8	0.51 345	0.20 28	0.37 111	0.24 37	0.40 6	0.73 175	0.54 95	0.69 119	0.31 16	0.25 25	0.32 7	0.27 56	0.16 134	0.10 12	0.12 2	0.09 8	0.13 28	0.11 15

AIO-Stereo	0.25 6	0.18 45	0.34 38	0.37 64	0.18 8	0.28 44	0.30 94	0.48 25	0.27 3	0.29 14	0.30 13	0.32 18	0.17 1	0.52 89	0.23 10	0.12 4	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.13 28	0.10 3

MyStereo07	0.32 48	0.22 154	0.34 38	0.42 209	0.28 225	0.40 132	0.50 314	0.72 168	0.37 44	0.37 34	0.34 25	0.32 18	0.31 83	0.59 156	0.27 56	0.14 41	0.13 178	0.18 148	0.17 196	0.17 165	0.16 177

ff7	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.36 49	0.26 176	0.31 72	0.35 167	0.62 89	0.34 19	0.38 38	0.33 19	0.32 18	0.29 67	0.58 141	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.12 46	0.14 63	0.15 135

ffff	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.36 49	0.26 176	0.31 72	0.35 167	0.62 89	0.34 19	0.38 38	0.33 19	0.32 18	0.29 67	0.58 141	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.12 46	0.14 63	0.15 135

11t	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.36 49	0.26 176	0.31 72	0.35 167	0.62 89	0.34 19	0.38 38	0.33 19	0.32 18	0.29 67	0.58 141	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.12 46	0.14 63	0.15 135

ProNet	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.35 38	0.24 113	0.32 82	0.43 276	0.57 59	0.37 44	0.33 24	0.30 13	0.32 18	0.28 54	0.57 123	0.26 44	0.13 17	0.11 69	0.16 83	0.13 71	0.13 28	0.13 75

ccc-4	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.36 49	0.26 176	0.31 72	0.35 167	0.62 89	0.34 19	0.38 38	0.33 19	0.32 18	0.29 67	0.58 141	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.12 46	0.14 63	0.15 135

IPLG	0.39 139	0.20 92	0.59 275	0.40 145	0.24 113	0.54 199	0.27 62	0.75 184	0.63 131	0.84 269	0.81 175	0.32 18	0.32 87	0.60 162	0.45 234	0.13 17	0.11 69	0.16 83	0.13 71	0.13 28	0.12 47

CREStereo	0.28 19	0.15 7	0.24 4	0.27 1	0.17 4	0.37 111	0.25 44	0.51 37	0.72 168	0.42 59	0.51 65	0.32 18	0.26 35	0.38 22	0.25 21	0.16 134	0.11 69	0.12 2	0.08 1	0.12 11	0.11 15
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
MoCha-V2	0.25 6	0.15 7	0.29 14	0.40 145	0.18 8	0.27 31	0.26 52	0.49 29	0.27 3	0.36 31	0.27 9	0.33 27	0.35 107	0.49 75	0.22 1	0.12 4	0.10 12	0.12 2	0.10 16	0.13 28	0.11 15

anonymousdsp	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.37 64	0.25 139	0.30 60	0.35 167	0.63 95	0.35 28	0.39 46	0.33 19	0.33 27	0.28 54	0.59 156	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.12 46	0.14 63	0.15 135

IGEV-Stereo	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.37 64	0.25 139	0.30 60	0.35 167	0.63 95	0.35 28	0.39 46	0.33 19	0.33 27	0.28 54	0.59 156	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.12 46	0.14 63	0.15 135
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Pointernet	0.27 14	0.14 2	0.33 28	0.35 38	0.23 89	0.35 101	0.21 8	0.72 168	0.38 48	0.39 46	0.36 28	0.34 30	0.25 25	0.36 14	0.25 21	0.15 93	0.10 12	0.12 2	0.08 1	0.11 1	0.10 3

trnet	0.27 14	0.14 2	0.23 1	0.28 2	0.15 1	0.37 111	0.23 25	0.52 44	0.72 168	0.42 59	0.51 65	0.34 30	0.26 35	0.39 24	0.25 21	0.15 93	0.11 69	0.12 2	0.08 1	0.11 1	0.10 3

ACVNet-DCA	0.35 75	0.23 174	0.33 28	0.41 172	0.22 55	0.55 204	0.38 221	0.85 215	0.54 103	0.41 54	0.50 58	0.34 30	0.49 186	0.57 123	0.25 21	0.16 134	0.10 12	0.19 186	0.13 71	0.18 184	0.17 195

1test111	0.36 93	0.23 174	0.33 28	0.41 172	0.22 55	0.55 204	0.38 221	0.85 215	0.54 103	0.41 54	0.50 58	0.34 30	0.49 186	0.55 103	0.45 234	0.16 134	0.10 12	0.19 186	0.13 71	0.18 184	0.17 195

cc1	0.37 109	0.23 174	0.33 28	0.41 172	0.22 55	0.55 204	0.38 221	0.67 126	1.06 350	0.41 54	0.50 58	0.34 30	0.49 186	0.57 123	0.25 21	0.16 134	0.10 12	0.19 186	0.13 71	0.16 133	0.15 135

Selective-IGEV	0.24 3	0.18 45	0.35 43	0.35 38	0.19 13	0.27 31	0.25 44	0.55 54	0.23 1	0.27 8	0.25 7	0.34 30	0.19 5	0.58 141	0.22 1	0.12 4	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.12 11	0.10 3

test_xeample3	0.29 26	0.21 125	0.41 103	0.35 38	0.26 176	0.35 101	0.32 132	0.56 56	0.36 34	0.43 62	0.32 18	0.34 30	0.28 54	0.54 99	0.23 10	0.14 41	0.11 69	0.16 83	0.12 46	0.14 63	0.13 75

IGEVStereo-DCA	0.29 26	0.22 154	0.38 70	0.35 38	0.27 203	0.37 111	0.35 167	0.62 89	0.34 19	0.38 38	0.30 13	0.35 37	0.27 42	0.51 84	0.22 1	0.15 93	0.12 119	0.16 83	0.12 46	0.13 28	0.15 135

rrr	0.29 26	0.22 154	0.41 103	0.35 38	0.27 203	0.37 111	0.32 132	0.52 44	0.42 64	0.38 38	0.30 13	0.35 37	0.27 42	0.51 84	0.22 1	0.15 93	0.12 119	0.16 83	0.13 71	0.13 28	0.14 114

tt1	0.36 93	0.24 210	0.32 24	0.41 172	0.22 55	0.54 199	0.38 221	0.68 136	1.04 339	0.41 54	0.46 44	0.35 37	0.45 171	0.57 123	0.25 21	0.16 134	0.10 12	0.19 186	0.13 71	0.16 133	0.16 177

testlalala	0.28 19	0.19 67	0.43 133	0.34 17	0.23 89	0.45 167	0.30 94	0.43 15	0.29 6	0.68 163	0.49 55	0.35 37	0.25 25	0.32 7	0.25 21	0.14 41	0.11 69	0.14 25	0.09 8	0.11 1	0.11 15

sAnonymous2	0.40 150	0.39 349	0.85 365	0.48 301	0.37 330	0.40 132	0.46 290	0.57 59	0.52 96	0.38 38	0.46 44	0.35 37	0.42 151	0.43 40	0.30 87	0.19 226	0.14 206	0.18 148	0.17 196	0.57 419	0.44 402

CroCo_RVC	0.40 150	0.39 349	0.85 365	0.48 301	0.37 330	0.40 132	0.46 290	0.57 59	0.52 96	0.38 38	0.46 44	0.35 37	0.42 151	0.43 40	0.30 87	0.19 226	0.14 206	0.18 148	0.17 196	0.57 419	0.44 402

MIF-Stereo (partial)	0.31 42	0.18 45	0.37 61	0.41 172	0.31 285	0.28 44	0.23 25	0.47 23	0.42 64	0.31 18	0.63 101	0.36 43	0.35 107	0.57 123	0.31 94	0.17 168	0.13 178	0.19 186	0.17 196	0.18 184	0.14 114

EAI-Stereo	0.34 61	0.19 67	0.44 145	0.39 116	0.21 40	0.31 72	0.30 94	1.15 331	0.30 9	0.49 78	0.75 139	0.36 43	0.28 54	0.62 175	0.27 56	0.14 41	0.11 69	0.14 25	0.13 71	0.13 28	0.12 47

RSM++	0.25 6	0.18 45	0.34 38	0.36 49	0.20 28	0.28 44	0.30 94	0.51 37	0.32 15	0.25 5	0.22 2	0.37 45	0.21 10	0.50 79	0.24 14	0.12 4	0.10 12	0.14 25	0.12 46	0.14 63	0.10 3

iRaftStereo_RVC	0.32 48	0.19 67	0.37 61	0.39 116	0.22 55	0.31 72	0.29 80	0.68 136	0.51 93	0.49 78	0.66 112	0.37 45	0.23 18	0.45 50	0.33 116	0.14 41	0.10 12	0.18 148	0.17 196	0.15 100	0.12 47

TANstereo	0.30 39	0.15 7	0.31 19	0.30 5	0.17 4	0.55 204	0.23 25	0.44 17	0.55 107	0.59 105	0.68 118	0.37 45	0.26 35	0.35 13	0.27 56	0.15 93	0.16 264	0.12 2	0.10 16	0.13 28	0.14 114

GMStereo	0.39 139	0.37 335	0.54 256	0.40 145	0.26 176	0.42 152	0.36 187	0.59 67	1.04 339	0.55 97	0.51 65	0.37 45	0.35 107	0.54 99	0.41 201	0.19 226	0.13 178	0.16 83	0.17 196	0.24 304	0.18 211
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
sCroCo_RVC	0.35 75	0.28 281	0.69 323	0.51 345	0.39 343	0.41 145	0.31 115	0.49 29	0.45 77	0.31 18	0.48 52	0.38 49	0.32 87	0.46 58	0.32 104	0.21 262	0.22 334	0.19 186	0.19 246	0.21 255	0.20 265

rvit_stereo_0081	0.32 48	0.24 210	0.47 186	0.43 228	0.26 176	0.30 60	0.37 200	0.42 10	0.55 107	0.36 31	0.40 31	0.39 50	0.35 107	0.43 40	0.33 116	0.22 284	0.16 264	0.19 186	0.16 149	0.19 218	0.13 75

rvit_stereo_0082	0.32 48	0.24 210	0.47 186	0.43 228	0.26 176	0.30 60	0.37 200	0.42 10	0.55 107	0.36 31	0.40 31	0.39 50	0.35 107	0.43 40	0.33 116	0.22 284	0.16 264	0.19 186	0.16 149	0.19 218	0.13 75

RSM	0.25 6	0.18 45	0.33 28	0.36 49	0.20 28	0.27 31	0.34 148	0.51 37	0.27 3	0.26 6	0.23 3	0.39 50	0.21 10	0.56 112	0.22 1	0.12 4	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.14 63	0.10 3

CASnet	0.30 39	0.20 92	0.33 28	0.41 172	0.16 3	0.26 21	0.24 37	0.52 44	0.53 99	0.52 88	0.54 77	0.39 50	0.24 22	0.40 27	0.26 44	0.14 41	0.10 12	0.22 268	0.18 220	0.18 184	0.11 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
SPstereo	0.28 19	0.19 67	0.40 95	0.38 89	0.19 13	0.38 124	0.23 25	0.57 59	0.41 59	0.45 67	0.49 55	0.39 50	0.27 42	0.33 9	0.23 10	0.14 41	0.12 119	0.14 25	0.11 26	0.12 11	0.11 15

raft_robust	0.41 161	0.23 174	0.36 48	0.42 209	0.21 40	0.40 132	0.33 141	0.79 200	0.98 312	0.79 229	0.87 208	0.39 50	0.33 97	0.84 302	0.29 81	0.13 17	0.12 119	0.16 83	0.17 196	0.15 100	0.12 47

PMTNet	0.32 48	0.16 16	0.24 4	0.29 3	0.18 8	0.45 167	0.22 14	0.56 56	0.63 131	0.46 72	0.54 77	0.39 50	0.34 104	0.48 72	0.24 14	0.75 431	0.10 12	0.12 2	0.08 1	0.12 11	0.11 15

rvit_stereo_0081_aga	0.31 42	0.28 281	0.44 145	0.42 209	0.29 251	0.34 93	0.31 115	0.44 17	0.40 55	0.39 46	0.44 38	0.40 57	0.32 87	0.42 36	0.29 81	0.23 296	0.17 282	0.19 186	0.16 149	0.20 234	0.15 135

rvit_stereo_0080	0.31 42	0.25 232	0.40 95	0.39 116	0.28 225	0.27 31	0.46 290	0.49 29	0.44 70	0.35 29	0.42 35	0.40 57	0.28 54	0.41 32	0.33 116	0.22 284	0.17 282	0.17 109	0.16 149	0.22 275	0.15 135

MGS-Stereo	0.28 19	0.19 67	0.40 95	0.36 49	0.23 89	0.37 111	0.30 94	0.39 4	0.44 70	0.31 18	0.51 65	0.40 57	0.24 22	0.43 40	0.26 44	0.15 93	0.12 119	0.15 60	0.13 71	0.14 63	0.13 75

whm_eth	0.31 42	0.25 232	0.40 95	0.39 116	0.28 225	0.27 31	0.46 290	0.49 29	0.44 70	0.35 29	0.42 35	0.40 57	0.28 54	0.41 32	0.33 116	0.22 284	0.17 282	0.17 109	0.16 149	0.22 275	0.15 135

DCANet-4	0.36 93	0.20 92	0.48 205	0.34 17	0.19 13	0.29 52	0.30 94	0.66 116	0.92 286	0.69 171	0.78 156	0.40 57	0.47 178	0.45 50	0.34 130	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.11 1	0.13 75

MIPNet	0.37 109	0.21 125	0.59 275	0.39 116	0.25 139	0.50 182	0.28 72	0.77 192	0.70 157	0.65 143	0.60 95	0.40 57	0.49 186	0.44 49	0.37 178	0.14 41	0.11 69	0.16 83	0.13 71	0.14 63	0.13 75

rvit_stereo_ft	0.33 58	0.25 232	0.47 186	0.52 356	0.32 299	0.33 86	0.47 297	0.49 29	0.50 91	0.34 25	0.41 33	0.41 63	0.32 87	0.48 72	0.34 130	0.22 284	0.14 206	0.19 186	0.18 220	0.19 218	0.14 114

MaDis-Stereo	0.26 11	0.18 45	0.36 48	0.36 49	0.26 176	0.27 31	0.27 62	0.43 15	0.35 28	0.27 8	0.26 8	0.41 63	0.28 54	0.40 27	0.28 68	0.16 134	0.14 206	0.16 83	0.13 71	0.14 63	0.12 47

LoS	0.29 26	0.15 7	0.30 17	0.29 3	0.18 8	0.33 86	0.29 80	0.51 37	0.72 168	0.34 25	0.52 73	0.41 63	0.28 54	0.47 65	0.28 68	0.15 93	0.11 69	0.13 15	0.09 8	0.11 1	0.11 15
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.25 6	0.16 16	0.33 28	0.34 17	0.20 28	0.35 101	0.20 3	0.52 44	0.36 34	0.28 10	0.27 9	0.41 63	0.18 2	0.45 50	0.26 44	0.14 41	0.10 12	0.16 83	0.14 96	0.13 28	0.11 15

MC-Stereo	0.28 19	0.17 28	0.32 24	0.38 89	0.20 28	0.26 21	0.26 52	0.49 29	0.37 44	0.37 34	0.61 98	0.41 63	0.31 83	0.55 103	0.25 21	0.13 17	0.09 3	0.14 25	0.12 46	0.12 11	0.11 15

RAFT+CT+SA	0.39 139	0.23 174	0.36 48	0.51 345	0.27 203	0.29 52	0.46 290	0.75 184	0.80 215	0.51 83	0.89 219	0.41 63	0.40 143	0.78 280	0.32 104	0.14 41	0.11 69	0.18 148	0.18 220	0.15 100	0.14 114

GLC_STEREO	0.29 26	0.19 67	0.27 10	0.44 245	0.19 13	0.31 72	0.26 52	0.47 23	0.43 66	0.37 34	0.47 49	0.41 63	0.23 18	0.50 79	0.34 130	0.14 41	0.18 296	0.19 186	0.16 149	0.16 133	0.13 75

rvit_stereo_0083	0.34 61	0.24 210	0.50 229	0.44 245	0.27 203	0.34 93	0.35 167	0.45 20	0.62 120	0.37 34	0.47 49	0.42 70	0.35 107	0.40 27	0.36 163	0.22 284	0.20 318	0.20 214	0.17 196	0.20 234	0.14 114

4D-IteraStereo	0.33 58	0.18 45	0.40 95	0.40 145	0.24 113	0.32 82	0.27 62	0.58 65	0.72 168	0.65 143	0.54 77	0.42 70	0.23 18	0.45 50	0.28 68	0.14 41	0.09 3	0.19 186	0.16 149	0.16 133	0.11 15

fff	0.37 109	0.16 16	0.41 103	0.34 17	0.19 13	0.29 52	0.30 94	0.69 144	1.06 350	0.69 171	0.78 156	0.42 70	0.63 266	0.46 58	0.34 130	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.11 1	0.13 75

dd	0.43 178	0.38 345	0.55 261	0.44 245	0.25 139	0.47 173	0.38 221	0.70 158	1.05 343	0.59 105	0.65 107	0.42 70	0.39 138	0.66 211	0.50 257	0.24 307	0.15 235	0.21 255	0.15 119	0.22 275	0.18 211

CroCo-Stereo	0.26 11	0.22 154	0.36 48	0.48 301	0.22 55	0.20 2	0.29 80	0.51 37	0.44 70	0.28 10	0.23 3	0.42 70	0.26 35	0.29 3	0.26 44	0.15 93	0.13 178	0.13 15	0.11 26	0.16 133	0.12 47
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
csc	0.37 109	0.16 16	0.41 103	0.34 17	0.19 13	0.29 52	0.30 94	0.69 144	1.06 350	0.69 171	0.78 156	0.42 70	0.63 266	0.46 58	0.34 130	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.11 1	0.13 75

cscssc	0.37 109	0.16 16	0.41 103	0.34 17	0.19 13	0.29 52	0.30 94	0.69 144	1.06 350	0.69 171	0.78 156	0.42 70	0.63 266	0.46 58	0.34 130	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.11 1	0.13 75

DLNR_Zeroshot_test	20.09 473	36.28 480	38.04 477	169.85 485	61.80 481	0.23 7	0.20 3	13.88 472	0.37 44	0.44 65	0.66 112	0.43 77	0.21 10	0.62 175	0.28 68	5.46 470	0.10 12	0.15 60	0.11 26	72.60 484	0.11 15

ADStereo(finetuned)	0.37 109	0.16 16	0.49 216	0.34 17	0.19 13	0.30 60	0.30 94	0.68 136	0.91 281	0.70 177	0.77 146	0.43 77	0.69 300	0.45 50	0.33 116	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.13 28	0.12 47

test_4	0.36 93	0.18 45	0.31 19	0.44 245	0.25 139	0.20 2	0.34 148	0.56 56	0.41 59	0.59 105	1.45 383	0.43 77	0.25 25	0.63 185	0.28 68	0.12 4	0.10 12	0.17 109	0.19 246	0.15 100	0.11 15

s12784h	0.36 93	0.15 7	0.24 4	0.34 17	0.15 1	0.77 307	0.29 80	0.80 203	0.83 232	0.56 100	0.57 88	0.43 77	0.40 143	0.57 123	0.33 116	0.12 4	0.10 12	0.14 25	0.09 8	0.14 63	0.09 1

DCANet	0.36 93	0.16 16	0.41 103	0.34 17	0.19 13	0.30 60	0.30 94	0.68 136	0.91 281	0.70 177	0.77 146	0.43 77	0.57 230	0.45 50	0.34 130	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.13 28	0.12 47

testlalala2	0.36 93	0.18 45	0.45 157	0.89 425	0.53 398	0.44 160	0.26 52	0.61 83	0.49 87	0.68 163	0.56 85	0.44 82	0.24 22	0.34 10	0.31 94	0.15 93	0.12 119	0.14 25	0.10 16	0.13 28	0.13 75

IPLGR	0.39 139	0.21 125	0.63 294	0.39 116	0.22 55	0.49 179	0.29 80	0.76 189	0.74 181	0.78 226	0.77 146	0.44 82	0.42 151	0.47 65	0.38 186	0.13 17	0.12 119	0.16 83	0.14 96	0.15 100	0.13 75

GCAP-BAT	0.30 39	0.21 125	0.42 123	0.33 14	0.27 203	0.26 21	0.27 62	0.45 20	0.30 9	0.60 109	0.64 104	0.45 84	0.23 18	0.56 112	0.26 44	0.15 93	0.12 119	0.15 60	0.10 16	0.12 11	0.11 15

IPLGR_C	0.40 150	0.21 125	0.64 299	0.45 267	0.33 309	0.52 189	0.34 148	0.66 116	0.62 120	0.82 250	0.92 229	0.45 84	0.32 87	0.52 89	0.46 244	0.17 168	0.12 119	0.15 60	0.14 96	0.13 28	0.14 114

ACRE	0.40 150	0.21 125	0.65 305	0.45 267	0.33 309	0.51 186	0.33 141	0.66 116	0.63 131	0.80 231	0.92 229	0.45 84	0.32 87	0.52 89	0.45 234	0.16 134	0.12 119	0.15 60	0.14 96	0.13 28	0.14 114

RAFT-345	0.40 150	0.18 45	0.40 95	0.38 89	0.22 55	0.33 86	0.26 52	0.61 83	0.51 93	0.74 207	1.79 406	0.45 84	0.33 97	0.66 211	0.36 163	0.14 41	0.11 69	0.18 148	0.14 96	0.13 28	0.13 75

rafts_anoy	0.37 109	0.21 125	0.36 48	0.41 172	0.26 176	0.30 60	0.33 141	0.67 126	0.90 276	0.58 103	0.66 112	0.45 84	0.33 97	0.47 65	0.39 192	0.16 134	0.11 69	0.21 255	0.23 319	0.17 165	0.14 114

Anonymous3	0.46 201	0.34 319	0.86 370	0.50 330	0.37 330	0.81 322	0.50 314	0.72 168	0.65 143	0.51 83	0.65 107	0.45 84	0.45 171	0.64 196	0.38 186	0.24 307	0.24 352	0.22 268	0.21 290	0.23 291	0.23 303

raftrobust	0.34 61	0.19 67	0.36 48	0.41 172	0.27 203	0.30 60	0.25 44	0.71 164	0.63 131	0.58 103	0.55 82	0.45 84	0.46 175	0.51 84	0.29 81	0.16 134	0.12 119	0.14 25	0.12 46	0.12 11	0.13 75

WCG-NET	0.29 26	0.15 7	0.36 48	0.36 49	0.23 89	0.43 154	0.23 25	0.48 25	0.46 81	0.40 51	0.47 49	0.46 91	0.28 54	0.55 103	0.25 21	0.15 93	0.11 69	0.13 15	0.12 46	0.13 28	0.12 47

testlalala_base	0.46 201	0.25 232	0.41 103	0.46 287	0.33 309	0.58 223	0.25 44	0.57 59	0.34 19	0.51 83	0.56 85	0.46 91	0.30 78	0.43 40	0.31 94	1.47 451	0.11 69	0.14 25	0.09 8	1.59 440	0.13 75

CroCo-Stereo Lap2	0.28 19	0.24 210	0.39 87	0.50 330	0.29 251	0.20 2	0.31 115	0.49 29	0.38 48	0.24 4	0.27 9	0.46 91	0.31 83	0.39 24	0.30 87	0.14 41	0.15 235	0.16 83	0.13 71	0.16 133	0.15 135

CIPLG	0.41 161	0.21 125	0.63 294	0.45 267	0.33 309	0.52 189	0.33 141	0.65 107	0.60 118	0.82 250	0.96 245	0.46 91	0.32 87	0.55 103	0.44 226	0.16 134	0.12 119	0.15 60	0.14 96	0.13 28	0.14 114

RCA-Stereo	0.35 75	0.17 28	0.34 38	0.38 89	0.22 55	0.31 72	0.34 148	0.68 136	1.24 384	0.45 67	0.65 107	0.47 95	0.43 157	0.38 22	0.27 56	0.13 17	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.11 1	0.11 15

AnonymousM	0.41 161	0.81 417	0.29 14	0.34 17	0.22 55	0.28 44	0.38 221	0.53 53	0.41 59	0.70 177	0.49 55	0.47 95	0.27 42	0.41 32	0.31 94	0.15 93	0.12 119	1.51 440	0.26 353	0.12 11	0.10 3

TestStereo	0.38 124	0.31 303	0.40 95	0.45 267	0.20 28	0.40 132	0.37 200	0.66 116	0.65 143	0.53 91	0.78 156	0.47 95	0.40 143	0.55 103	0.37 178	0.18 197	0.13 178	0.20 214	0.15 119	0.22 275	0.13 75

GES	0.44 184	0.23 174	0.57 270	0.40 145	0.30 264	0.59 235	0.36 187	0.96 258	0.68 152	0.74 207	0.83 184	0.47 95	0.48 183	0.67 221	0.43 210	0.22 284	0.16 264	0.17 109	0.16 149	0.18 184	0.23 303

WCG-NET（raft）	0.31 42	0.15 7	0.36 48	0.32 10	0.19 13	0.35 101	0.27 62	0.51 37	0.78 205	0.45 67	0.55 82	0.48 99	0.27 42	0.54 99	0.26 44	0.13 17	0.10 12	0.12 2	0.11 26	0.12 11	0.11 15

TestStereo1	0.43 178	0.23 174	0.41 103	0.51 345	0.24 113	0.34 93	0.40 252	0.77 192	0.90 276	0.68 163	0.96 245	0.48 99	0.46 175	0.91 329	0.32 104	0.16 134	0.13 178	0.18 148	0.15 119	0.14 63	0.13 75

SA-5K	0.43 178	0.23 174	0.41 103	0.51 345	0.24 113	0.34 93	0.40 252	0.77 192	0.90 276	0.68 163	0.96 245	0.48 99	0.46 175	0.91 329	0.32 104	0.16 134	0.13 178	0.18 148	0.15 119	0.14 63	0.13 75

SA	0.44 184	0.25 232	0.46 174	0.46 287	0.24 113	0.43 154	0.36 187	0.75 184	0.96 305	0.59 105	1.03 281	0.48 99	0.52 203	0.94 345	0.32 104	0.16 134	0.12 119	0.21 255	0.19 246	0.15 100	0.13 75

DN-CSS_ROB	0.43 178	0.26 251	0.62 285	0.40 145	0.29 251	0.44 160	0.27 62	0.77 192	0.75 184	0.72 195	1.09 307	0.48 99	0.43 157	0.69 236	0.37 178	0.15 93	0.12 119	0.21 255	0.19 246	0.18 184	0.16 177

Occ-G	0.26 11	0.14 2	0.28 13	0.34 17	0.20 28	0.27 31	0.34 148	0.41 7	0.31 12	0.29 14	0.43 37	0.49 104	0.25 25	0.47 65	0.28 68	0.13 17	0.11 69	0.14 25	0.11 26	0.12 11	0.12 47

EKT-Stereo	0.35 75	0.23 174	0.39 87	0.43 228	0.29 251	0.38 124	0.31 115	0.69 144	0.64 138	0.45 67	0.63 101	0.49 104	0.27 42	0.56 112	0.33 116	0.18 197	0.14 206	0.18 148	0.15 119	0.16 133	0.16 177

rvit_0105_6	0.38 124	0.28 281	0.64 299	0.50 330	0.30 264	0.39 128	0.38 221	0.51 37	0.67 148	0.40 51	0.45 39	0.50 106	0.41 149	0.54 99	0.36 163	0.27 335	0.26 366	0.24 300	0.21 290	0.22 275	0.16 177

anonymousdsp2	0.35 75	0.20 92	0.43 133	0.37 64	0.24 113	0.48 175	0.31 115	0.86 218	0.65 143	0.55 97	0.50 58	0.50 106	0.34 104	0.56 112	0.31 94	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.10 16	0.16 133	0.14 114

DRaft	0.49 242	0.17 28	0.47 186	0.37 64	0.25 139	0.58 223	0.40 252	0.65 107	0.85 243	1.02 352	1.75 405	0.50 106	0.82 348	0.63 185	0.40 198	0.13 17	0.11 69	0.16 83	0.16 149	0.14 63	0.15 135

raft+_RVC	0.38 124	0.19 67	0.35 43	0.37 64	0.25 139	0.45 167	0.37 200	0.78 197	0.89 274	0.51 83	0.78 156	0.50 106	0.29 67	0.53 96	0.40 198	0.15 93	0.12 119	0.17 109	0.15 119	0.14 63	0.12 47

model_zeroshot	0.33 58	0.18 45	0.48 205	0.39 116	0.28 225	0.45 167	0.25 44	0.63 95	0.45 77	0.61 115	0.50 58	0.51 110	0.25 25	0.45 50	0.26 44	0.16 134	0.13 178	0.15 60	0.14 96	0.13 28	0.13 75

MyStereo05	0.44 184	0.21 125	0.45 157	0.41 172	0.28 225	0.41 145	0.50 314	0.93 244	1.09 361	0.76 216	0.61 98	0.51 110	0.57 230	0.73 254	0.42 205	0.14 41	0.13 178	0.18 148	0.17 196	0.17 165	0.15 135

RALCasStereoNet	0.36 93	0.21 125	0.37 61	0.42 209	0.26 176	0.35 101	0.38 221	0.63 95	0.64 138	0.50 81	0.72 124	0.51 110	0.29 67	0.59 156	0.36 163	0.16 134	0.14 206	0.15 60	0.13 71	0.17 165	0.16 177

AE-Stereo	0.34 61	0.21 125	0.42 123	0.48 301	0.31 285	0.48 175	0.35 167	0.61 83	0.62 120	0.32 23	0.55 82	0.52 113	0.27 42	0.47 65	0.29 81	0.13 17	0.13 178	0.18 148	0.16 149	0.15 100	0.12 47

TRStereo	0.37 109	0.27 268	0.59 275	0.47 296	0.41 355	0.29 52	0.30 94	0.84 212	0.59 116	0.52 88	0.41 33	0.52 113	0.26 35	0.73 254	0.27 56	0.17 168	0.12 119	0.19 186	0.19 246	0.13 28	0.11 15

HHNet	0.41 161	0.17 28	0.41 103	0.34 17	0.37 330	0.33 86	0.34 148	0.69 144	0.75 184	0.86 275	1.30 357	0.52 113	0.32 87	0.52 89	0.35 147	0.15 93	0.11 69	0.19 186	0.15 119	0.15 100	0.24 309

DIP-Stereo	0.39 139	0.21 125	0.50 229	0.41 172	0.28 225	0.62 250	0.27 62	0.77 192	0.40 55	0.64 135	0.86 201	0.52 113	0.33 97	0.66 211	0.42 205	0.15 93	0.13 178	0.17 109	0.14 96	0.15 100	0.15 135
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
11t1	0.36 93	0.21 125	0.42 123	0.35 38	0.22 55	0.62 250	0.29 80	0.69 144	0.43 66	0.60 109	0.53 75	0.53 117	0.48 183	0.56 112	0.40 198	0.18 197	0.14 206	0.16 83	0.13 71	0.17 165	0.17 195

Sa-1000	0.48 225	0.24 210	0.41 103	0.45 267	0.25 139	0.59 235	0.34 148	0.81 206	0.93 291	0.82 250	1.50 387	0.53 117	0.45 171	0.92 332	0.30 87	0.15 93	0.12 119	0.21 255	0.19 246	0.15 100	0.13 75

CRE-IMP	0.36 93	0.23 174	0.49 216	0.42 209	0.24 113	0.41 145	0.21 8	0.57 59	0.41 59	0.65 143	0.72 124	0.53 117	0.37 124	0.61 168	0.38 186	0.17 168	0.11 69	0.19 186	0.15 119	0.21 255	0.18 211

test-1	0.36 93	0.19 67	0.71 331	0.46 287	0.26 176	0.44 160	0.36 187	0.60 77	0.59 116	0.48 77	0.67 116	0.53 117	0.36 121	0.40 27	0.29 81	0.14 41	0.11 69	0.16 83	0.14 96	0.15 100	0.16 177

IGEV_Zeroshot_test	0.34 61	0.18 45	0.67 314	0.39 116	0.28 225	0.30 60	0.25 44	0.74 178	0.31 12	0.62 117	0.57 88	0.54 121	0.25 25	0.53 96	0.27 56	0.14 41	0.10 12	0.15 60	0.14 96	0.14 63	0.12 47

StereoVision	0.42 168	0.28 281	0.45 157	0.49 316	0.28 225	0.38 124	0.38 221	0.72 168	0.62 120	0.44 65	1.14 322	0.54 121	0.39 138	0.56 112	0.34 130	0.21 262	0.24 352	0.25 312	0.24 333	0.26 316	0.16 177

SFCPSM	0.47 214	0.21 125	0.55 261	0.40 145	0.27 203	0.87 340	0.37 200	1.33 389	0.77 198	0.80 231	0.84 189	0.54 121	0.49 186	0.57 123	0.37 178	0.18 197	0.13 178	0.18 148	0.20 270	0.16 133	0.15 135

rvit_0105_4	0.41 161	0.29 291	0.71 331	0.50 330	0.29 251	0.41 145	0.41 265	0.55 54	0.73 175	0.45 67	0.48 52	0.55 124	0.44 166	0.57 123	0.36 163	0.28 343	0.26 366	0.25 312	0.22 306	0.23 291	0.18 211

MyStereo04	0.44 184	0.22 154	0.44 145	0.42 209	0.28 225	0.40 132	0.50 314	1.00 270	1.08 359	0.62 117	0.58 92	0.55 124	0.57 230	0.71 244	0.44 226	0.14 41	0.13 178	0.18 148	0.17 196	0.17 165	0.16 177

Selective-RAFT	0.35 75	0.23 174	0.51 241	0.44 245	0.21 40	0.64 266	0.27 62	0.59 67	0.63 131	0.40 51	0.38 30	0.55 124	0.40 143	0.57 123	0.35 147	0.13 17	0.11 69	0.14 25	0.12 46	0.16 133	0.13 75

DCRE	0.37 109	0.18 45	0.46 174	0.45 267	0.32 299	0.42 152	0.37 200	0.63 95	0.51 93	0.47 75	0.94 233	0.56 127	0.36 121	0.52 89	0.32 104	0.14 41	0.13 178	0.15 60	0.14 96	0.14 63	0.13 75

NRIStereo	0.36 93	0.20 92	0.45 157	0.41 172	0.23 89	0.34 93	0.26 52	0.65 107	0.55 107	0.64 135	0.63 101	0.56 127	0.37 124	0.65 203	0.37 178	0.15 93	0.11 69	0.18 148	0.15 119	0.17 165	0.14 114

RAFT-RH_RVC	0.56 300	0.17 28	0.41 103	0.37 64	0.23 89	0.57 221	0.24 37	0.60 77	0.70 157	1.19 385	3.94 452	0.56 127	0.38 127	0.65 203	0.36 163	0.13 17	0.11 69	0.20 214	0.14 96	0.12 11	0.13 75

LMCR-Stereo	0.53 277	0.30 299	0.53 253	0.58 381	0.30 264	0.83 332	0.36 187	1.19 347	0.76 191	0.88 290	1.04 287	0.56 127	0.62 260	0.82 290	0.67 310	0.19 226	0.15 235	0.19 186	0.14 96	0.23 291	0.17 195

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 93	0.17 28	0.41 103	0.35 38	0.19 13	0.33 86	0.29 80	0.65 107	0.73 175	0.68 163	1.01 269	0.56 127	0.40 143	0.42 36	0.30 87	0.11 1	0.09 3	0.15 60	0.14 96	0.13 28	0.10 3

NF-Stereo	0.38 124	0.20 92	0.45 157	0.41 172	0.25 139	0.26 21	0.31 115	0.69 144	0.70 157	0.65 143	0.77 146	0.57 132	0.30 78	0.67 221	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 214	0.16 149	0.16 133	0.27 328

ROB_FTStereo_v2	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 172	0.22 55	0.24 10	0.31 115	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.57 132	0.38 127	0.57 123	0.36 163	0.18 197	0.12 119	0.20 214	0.16 149	0.20 234	0.15 135

DeepStereo_RVC	0.36 93	0.21 125	0.47 186	0.40 145	0.24 113	0.26 21	0.22 14	0.60 77	0.38 48	0.69 171	0.67 116	0.57 132	0.51 201	0.56 112	0.39 192	0.16 134	0.12 119	0.18 148	0.15 119	0.19 218	0.18 211

cross-raft	0.34 61	0.20 92	0.37 61	0.44 245	0.23 89	0.32 82	0.35 167	0.74 178	0.40 55	0.60 109	0.77 146	0.57 132	0.27 42	0.43 40	0.28 68	0.12 4	0.10 12	0.15 60	0.13 71	0.15 100	0.11 15

RAFT-IKP	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 172	0.22 55	0.24 10	0.28 72	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.57 132	0.38 127	0.58 141	0.36 163	0.18 197	0.12 119	0.20 214	0.16 149	0.20 234	0.15 135

CFNet-RSSM	0.34 61	0.17 28	0.45 157	0.39 116	0.22 55	0.35 101	0.23 25	0.73 176	0.84 236	0.65 143	0.54 77	0.57 132	0.28 54	0.46 58	0.26 44	0.13 17	0.10 12	0.14 25	0.12 46	0.13 28	0.11 15

R-Stereo Train	0.39 139	0.18 45	0.42 123	0.42 209	0.26 176	0.40 132	0.32 132	0.72 168	0.34 19	0.89 294	1.28 353	0.57 132	0.35 107	0.42 36	0.32 104	0.15 93	0.12 119	0.14 25	0.12 46	0.14 63	0.13 75

RAFT-Stereo	0.39 139	0.18 45	0.42 123	0.42 209	0.26 176	0.40 132	0.32 132	0.72 168	0.34 19	0.89 294	1.28 353	0.57 132	0.35 107	0.42 36	0.32 104	0.15 93	0.12 119	0.14 25	0.12 46	0.14 63	0.13 75
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT-Stereo-weight	0.32 48	0.18 45	0.33 28	0.39 116	0.22 55	0.26 21	0.29 80	0.67 126	0.80 215	0.53 91	0.51 65	0.58 140	0.20 8	0.47 65	0.27 56	0.13 17	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.13 28	0.11 15

MyStereo8	0.40 150	0.20 92	0.54 256	0.41 172	0.29 251	0.53 195	0.29 80	0.65 107	0.49 87	0.71 183	0.98 259	0.58 140	0.43 157	0.50 79	0.51 267	0.15 93	0.12 119	0.16 83	0.14 96	0.19 218	0.19 243

UDGNet	0.48 225	0.77 414	0.50 229	0.48 301	0.31 285	0.41 145	0.34 148	0.70 158	0.92 286	0.65 143	0.60 95	0.58 140	0.43 157	0.63 185	0.41 201	0.32 371	0.15 235	0.66 426	0.19 246	0.36 370	0.21 283

Patchmatch Stereo++	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 172	0.22 55	0.24 10	0.22 14	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.58 140	0.38 127	0.58 141	0.36 163	0.18 197	0.12 119	0.20 214	0.16 149	0.20 234	0.15 135
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
OCTAStereo	0.38 124	0.20 92	0.46 174	0.41 172	0.25 139	0.26 21	0.31 115	0.69 144	0.70 157	0.65 143	0.77 146	0.58 140	0.30 78	0.67 221	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 214	0.16 149	0.16 133	0.27 328

PSM-adaLoss	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 172	0.22 55	0.24 10	0.31 115	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.58 140	0.38 127	0.56 112	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 214	0.16 149	0.20 234	0.15 135

PSM-AAD	0.48 225	0.20 92	0.37 61	0.43 228	0.23 89	0.56 217	0.50 314	0.65 107	0.70 157	1.07 369	1.12 313	0.58 140	0.92 370	0.61 168	0.32 104	0.15 93	0.11 69	0.25 312	0.26 353	0.18 184	0.43 401

ROB_FTStereo	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 172	0.22 55	0.25 19	0.21 8	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.58 140	0.38 127	0.57 123	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 214	0.16 149	0.20 234	0.15 135

HUI-Stereo	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 172	0.22 55	0.24 10	0.22 14	0.60 77	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.58 140	0.38 127	0.50 79	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 214	0.16 149	0.20 234	0.15 135

DEmStereo	0.48 225	0.17 28	0.50 229	0.38 89	0.25 139	0.59 235	0.34 148	0.63 95	0.74 181	0.89 294	1.66 398	0.58 140	1.06 389	0.60 162	0.42 205	0.14 41	0.11 69	0.16 83	0.16 149	0.14 63	0.15 135

RE-Stereo	0.38 124	0.20 92	0.46 174	0.41 172	0.25 139	0.26 21	0.31 115	0.69 144	0.70 157	0.65 143	0.77 146	0.58 140	0.30 78	0.67 221	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 214	0.16 149	0.16 133	0.27 328

TVStereo	0.38 124	0.20 92	0.46 174	0.41 172	0.25 139	0.26 21	0.31 115	0.69 144	0.70 157	0.65 143	0.77 146	0.58 140	0.30 78	0.67 221	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 214	0.16 149	0.16 133	0.27 328

iGMRVC	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 172	0.22 55	0.24 10	0.30 94	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.58 140	0.38 127	0.58 141	0.36 163	0.18 197	0.12 119	0.20 214	0.16 149	0.20 234	0.15 135

iRAFT	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 172	0.22 55	0.24 10	0.22 14	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.58 140	0.38 127	0.58 141	0.36 163	0.18 197	0.12 119	0.20 214	0.16 149	0.20 234	0.15 135

Gwc-CoAtRS	0.34 61	0.17 28	0.44 145	0.39 116	0.23 89	0.34 93	0.22 14	0.70 158	0.75 184	0.60 109	0.59 93	0.58 140	0.29 67	0.45 50	0.26 44	0.14 41	0.11 69	0.14 25	0.12 46	0.12 11	0.12 47

rvit_stereo_0075_2	0.47 214	0.37 335	0.70 327	0.53 362	0.46 384	0.43 154	0.36 187	0.81 206	0.67 148	0.55 97	0.74 137	0.59 155	0.43 157	0.63 185	0.43 210	0.32 371	0.23 344	0.35 379	0.25 342	0.30 341	0.25 316

SDNR	0.86 374	0.37 335	1.47 425	0.40 145	0.38 339	3.38 453	0.33 141	0.90 237	0.98 312	0.99 340	2.09 418	0.59 155	0.71 317	1.29 393	0.70 317	0.51 419	0.56 433	0.36 383	0.26 353	0.43 392	0.46 407

x	0.39 139	0.24 210	0.41 103	0.34 17	0.23 89	0.52 189	0.32 132	0.86 218	0.52 96	0.57 102	0.70 122	0.59 155	0.50 197	0.49 75	0.46 244	0.17 168	0.15 235	0.17 109	0.15 119	0.17 165	0.16 177

PSM-softLoss	0.38 124	0.20 92	0.48 205	0.41 172	0.26 176	0.30 60	0.35 167	0.69 144	0.46 81	0.62 117	0.82 178	0.59 155	0.33 97	0.70 239	0.39 192	0.19 226	0.12 119	0.20 214	0.18 220	0.16 133	0.22 297

KMStereo	0.38 124	0.20 92	0.48 205	0.41 172	0.26 176	0.30 60	0.35 167	0.69 144	0.46 81	0.62 117	0.82 178	0.59 155	0.33 97	0.70 239	0.39 192	0.19 226	0.12 119	0.20 214	0.18 220	0.16 133	0.22 297

Prome-Stereo	0.46 201	0.19 67	0.35 43	0.44 245	0.26 176	0.40 132	0.45 287	0.68 136	0.44 70	0.96 329	1.84 408	0.59 155	0.67 290	0.61 168	0.32 104	0.14 41	0.11 69	0.16 83	0.14 96	0.16 133	0.29 341

rvit_0105_5	0.42 168	0.31 303	0.73 339	0.50 330	0.29 251	0.44 160	0.42 274	0.61 83	0.74 181	0.51 83	0.51 65	0.60 161	0.47 178	0.57 123	0.38 186	0.27 335	0.25 360	0.25 312	0.23 319	0.22 275	0.18 211

knoymous	0.36 93	0.20 92	0.31 19	0.31 7	0.22 55	0.36 109	0.29 80	0.61 83	0.64 138	0.67 157	0.70 122	0.60 161	0.40 143	0.58 141	0.34 130	0.17 168	0.11 69	0.20 214	0.11 26	0.17 165	0.18 211

DisPM	0.39 139	0.19 67	0.44 145	0.41 172	0.27 203	0.24 10	0.31 115	0.65 107	0.57 114	0.87 282	0.87 208	0.60 161	0.32 87	0.76 269	0.32 104	0.18 197	0.12 119	0.19 186	0.17 196	0.15 100	0.20 265

iRaft-Stereo_20w	0.39 139	0.19 67	0.57 270	0.37 64	0.27 203	0.31 72	0.24 37	1.44 409	0.29 6	0.69 171	0.53 75	0.60 161	0.42 151	0.83 297	0.27 56	0.14 41	0.11 69	0.14 25	0.13 71	0.15 100	0.13 75

RALAANet	0.38 124	0.23 174	0.48 205	0.42 209	0.29 251	0.35 101	0.25 44	0.86 218	0.64 138	0.67 157	0.65 107	0.60 161	0.29 67	0.60 162	0.34 130	0.15 93	0.12 119	0.17 109	0.15 119	0.21 255	0.13 75

MSKI-zero shot	0.32 48	0.17 28	0.34 38	0.39 116	0.21 40	0.32 82	0.22 14	0.61 83	0.43 66	0.52 88	0.64 104	0.61 166	0.20 8	0.74 261	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.10 16	0.12 11	0.12 47

RAFT-Test	0.34 61	0.18 45	0.37 61	0.38 89	0.23 89	0.50 182	0.23 25	0.69 144	0.40 55	0.60 109	0.85 198	0.61 166	0.28 54	0.46 58	0.27 56	0.14 41	0.11 69	0.14 25	0.11 26	0.13 28	0.12 47

CASS	0.45 194	0.27 268	0.42 123	0.48 301	0.22 55	0.61 243	0.34 148	0.97 261	0.62 120	0.71 183	0.85 198	0.61 166	0.55 222	0.57 123	0.41 201	0.29 350	0.16 264	0.22 268	0.18 220	0.22 275	0.28 335
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GwcNet-ADL	0.44 184	0.22 154	0.48 205	0.45 267	0.30 264	0.40 132	0.37 200	0.92 242	0.97 308	0.71 183	0.78 156	0.61 166	0.42 151	0.62 175	0.50 257	0.19 226	0.14 206	0.15 60	0.14 96	0.18 184	0.18 211

ASMatch	0.48 225	0.19 67	0.45 157	0.39 116	0.28 225	0.37 111	0.26 52	0.74 178	0.68 152	0.76 216	2.34 421	0.61 166	0.52 203	0.62 175	0.37 178	0.14 41	0.12 119	0.17 109	0.15 119	0.14 63	0.21 283

FADNet_RVC	0.55 289	0.37 335	1.17 399	0.44 245	0.31 285	0.56 217	0.34 148	1.06 295	0.88 261	0.67 157	0.90 222	0.61 166	0.65 282	0.93 338	0.70 317	0.21 262	0.18 296	0.26 328	0.23 319	0.31 346	0.28 335

test_sample4	0.47 214	0.26 251	0.50 229	0.35 38	0.22 55	0.69 284	0.38 221	1.15 331	0.81 222	0.78 226	0.82 178	0.62 172	0.53 206	0.63 185	0.44 226	0.21 262	0.15 235	0.21 255	0.19 246	0.21 255	0.19 243

CoDeX	0.47 214	0.20 92	0.49 216	0.42 209	0.25 139	0.75 304	0.36 187	1.27 379	0.80 215	0.82 250	0.96 245	0.62 172	0.57 230	0.60 162	0.36 163	0.17 168	0.12 119	0.17 109	0.15 119	0.16 133	0.14 114

mmm	0.44 184	0.27 268	0.46 174	0.38 89	0.24 113	0.61 243	0.35 167	0.94 248	0.53 99	0.72 195	1.05 291	0.63 174	0.50 197	0.57 123	0.45 234	0.18 197	0.15 235	0.23 286	0.20 270	0.20 234	0.18 211

ttt	0.51 263	0.25 232	0.43 133	0.38 89	0.24 113	0.65 273	0.38 221	1.18 345	1.05 343	0.72 195	1.08 303	0.63 174	0.49 186	0.84 302	0.59 293	0.24 307	0.21 328	0.22 268	0.20 270	0.24 304	0.24 309

MIM_Stereo	0.38 124	0.17 28	0.53 253	0.37 64	0.24 113	0.27 31	0.24 37	0.70 158	0.54 103	0.72 195	1.00 266	0.63 174	0.29 67	0.64 196	0.38 186	0.13 17	0.14 206	0.17 109	0.16 149	0.14 63	0.11 15

CrosDoStereo	0.50 256	0.18 45	0.45 157	0.38 89	0.24 113	0.40 132	1.18 428	0.67 126	0.86 248	0.94 321	1.37 366	0.63 174	0.77 333	0.65 203	0.45 234	0.15 93	0.12 119	0.17 109	0.18 220	0.14 63	0.14 114

DeepStereo_LL	0.50 256	0.18 45	0.45 157	0.38 89	0.24 113	0.40 132	1.18 428	0.67 126	0.86 248	0.94 321	1.37 366	0.63 174	0.77 333	0.65 203	0.45 234	0.15 93	0.12 119	0.17 109	0.18 220	0.14 63	0.14 114

111	0.40 150	0.17 28	0.41 103	0.34 17	0.19 13	0.52 189	0.28 72	0.74 178	1.16 370	0.50 81	0.91 225	0.63 174	0.48 183	0.61 168	0.35 147	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.12 46	0.13 28	0.13 75

FENet	0.42 168	0.22 154	0.38 70	0.39 116	0.24 113	0.55 204	0.32 132	0.79 200	0.70 157	0.71 183	0.72 124	0.63 174	0.57 230	0.62 175	0.44 226	0.19 226	0.13 178	0.19 186	0.17 196	0.18 184	0.19 243

rvit_0105_3	0.47 214	0.34 319	0.77 358	0.54 368	0.31 285	0.49 179	0.47 297	0.63 95	0.79 213	0.65 143	0.59 93	0.64 181	0.50 197	0.65 203	0.39 192	0.29 350	0.27 372	0.29 356	0.28 364	0.21 255	0.20 265

test_sample5	0.47 214	0.26 251	0.49 216	0.36 49	0.22 55	0.64 266	0.39 243	1.13 319	0.81 222	0.77 222	0.94 233	0.64 181	0.54 217	0.65 203	0.43 210	0.21 262	0.16 264	0.22 268	0.20 270	0.22 275	0.20 265

DualNet	0.48 225	0.26 251	0.49 216	0.36 49	0.22 55	0.64 266	0.39 243	1.13 319	0.81 222	0.80 231	1.03 281	0.64 181	0.54 217	0.65 203	0.43 210	0.21 262	0.16 264	0.22 268	0.20 270	0.22 275	0.20 265

Any-RAFT	0.35 75	0.16 16	0.30 17	0.34 17	0.21 40	0.52 189	0.22 14	0.88 230	0.73 175	0.53 91	0.73 128	0.64 181	0.28 54	0.46 58	0.24 14	0.15 93	0.10 12	0.13 15	0.10 16	0.13 28	0.12 47

AASNet	0.53 277	0.25 232	0.52 246	0.49 316	0.32 299	0.74 301	0.40 252	1.50 415	0.86 248	0.86 275	0.92 229	0.64 181	0.59 245	0.59 156	0.79 334	0.23 296	0.19 310	0.20 214	0.16 149	0.21 255	0.19 243

GMOStereo	0.37 109	0.19 67	0.38 70	0.43 228	0.24 113	0.37 111	0.38 221	0.52 44	0.62 120	0.87 282	0.84 189	0.64 181	0.35 107	0.37 18	0.28 68	0.13 17	0.11 69	0.20 214	0.18 220	0.15 100	0.11 15

error version	0.37 109	0.19 67	0.38 70	0.43 228	0.24 113	0.37 111	0.38 221	0.52 44	0.62 120	0.87 282	0.84 189	0.64 181	0.35 107	0.37 18	0.28 68	0.13 17	0.11 69	0.20 214	0.18 220	0.15 100	0.11 15

test-v	0.37 109	0.19 67	0.38 70	0.43 228	0.24 113	0.37 111	0.38 221	0.52 44	0.62 120	0.87 282	0.84 189	0.64 181	0.35 107	0.37 18	0.28 68	0.13 17	0.11 69	0.20 214	0.18 220	0.15 100	0.11 15

test-3	0.34 61	0.16 16	0.43 133	0.39 116	0.21 40	0.43 154	0.22 14	0.63 95	0.78 205	0.71 183	0.45 39	0.64 181	0.27 42	0.43 40	0.31 94	0.12 4	0.09 3	0.17 109	0.13 71	0.12 11	0.10 3

test_1	0.34 61	0.16 16	0.43 133	0.39 116	0.21 40	0.43 154	0.23 25	0.63 95	0.78 205	0.68 163	0.45 39	0.64 181	0.27 42	0.43 40	0.31 94	0.12 4	0.09 3	0.17 109	0.13 71	0.12 11	0.10 3

PFNet+	0.40 150	0.19 67	0.49 216	0.39 116	0.25 139	0.28 44	0.23 25	0.64 106	0.70 157	0.85 270	0.79 165	0.64 181	0.35 107	0.72 249	0.34 130	0.19 226	0.14 206	0.23 286	0.20 270	0.16 133	0.20 265

test-2	0.37 109	0.19 67	0.38 70	0.43 228	0.24 113	0.37 111	0.38 221	0.52 44	0.62 120	0.87 282	0.84 189	0.64 181	0.35 107	0.37 18	0.28 68	0.13 17	0.11 69	0.20 214	0.18 220	0.15 100	0.11 15

HITNet	0.41 161	0.26 251	0.45 157	0.33 14	0.17 4	0.63 259	0.30 94	0.93 244	0.64 138	0.71 183	0.82 178	0.64 181	0.52 203	0.59 156	0.43 210	0.14 41	0.10 12	0.15 60	0.13 71	0.19 218	0.12 47
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
xx1	0.39 139	0.23 174	0.33 28	0.41 172	0.22 55	0.55 204	0.38 221	0.67 126	1.06 350	0.41 54	0.50 58	0.65 194	0.53 206	0.57 123	0.25 21	0.16 134	0.10 12	0.20 214	0.19 246	0.18 184	0.17 195

HBP-ISP	0.59 320	0.45 369	0.43 133	0.45 267	0.33 309	0.70 288	0.28 72	1.11 313	1.00 323	0.83 262	1.18 336	0.65 194	0.68 296	0.88 315	0.52 274	0.35 390	0.38 411	0.47 408	0.41 407	0.38 379	0.31 354

qqq	0.40 150	0.26 251	0.44 145	0.36 49	0.22 55	0.46 171	0.36 187	0.85 215	0.54 103	0.56 100	0.69 119	0.65 194	0.53 206	0.55 103	0.45 234	0.17 168	0.16 264	0.20 214	0.19 246	0.18 184	0.17 195

BUS	0.45 194	0.25 232	0.43 133	0.45 267	0.28 225	0.70 288	0.34 148	0.94 248	0.76 191	0.75 209	0.80 168	0.65 194	0.49 186	0.64 196	0.51 267	0.20 249	0.14 206	0.22 268	0.19 246	0.18 184	0.18 211

NINENet	0.50 256	0.29 291	0.51 241	0.45 267	0.32 299	0.70 288	0.34 148	1.10 308	0.88 261	0.80 231	0.94 233	0.65 194	0.49 186	0.73 254	0.51 267	0.22 284	0.20 318	0.25 312	0.18 220	0.22 275	0.21 283

test_sample6	0.49 242	0.26 251	0.50 229	0.37 64	0.22 55	0.63 259	0.40 252	1.12 317	0.83 232	0.80 231	1.03 281	0.66 199	0.55 222	0.67 221	0.46 244	0.22 284	0.16 264	0.22 268	0.22 306	0.23 291	0.21 283

test_sample3	0.46 201	0.25 232	0.50 229	0.35 38	0.23 89	0.69 284	0.37 200	1.15 331	0.81 222	0.75 209	0.79 165	0.66 199	0.49 186	0.63 185	0.46 244	0.21 262	0.15 235	0.20 214	0.19 246	0.21 255	0.19 243

LL-Strereo2	0.35 75	0.24 210	0.48 205	0.41 172	0.26 176	0.35 101	0.24 37	0.67 126	0.44 70	0.54 95	0.51 65	0.66 199	0.25 25	0.66 211	0.30 87	0.14 41	0.12 119	0.23 286	0.20 270	0.18 184	0.13 75

gwcnet-sp	0.48 225	0.23 174	0.70 327	0.40 145	0.26 176	0.81 322	0.41 265	0.89 232	0.84 236	0.91 306	0.76 142	0.66 199	0.61 254	0.66 211	0.50 257	0.18 197	0.17 282	0.18 148	0.18 220	0.18 184	0.18 211

scenet	0.48 225	0.23 174	0.70 327	0.40 145	0.26 176	0.81 322	0.41 265	0.89 232	0.84 236	0.91 306	0.76 142	0.66 199	0.61 254	0.66 211	0.50 257	0.18 197	0.17 282	0.18 148	0.18 220	0.18 184	0.18 211

ssnet	0.48 225	0.23 174	0.70 327	0.40 145	0.26 176	0.81 322	0.41 265	0.89 232	0.84 236	0.91 306	0.76 142	0.66 199	0.61 254	0.66 211	0.50 257	0.18 197	0.17 282	0.18 148	0.18 220	0.18 184	0.18 211

LCNet	0.41 161	0.20 92	0.32 24	0.44 245	0.24 113	0.47 173	0.29 80	0.67 126	0.53 99	0.72 195	1.03 281	0.66 199	0.60 249	0.58 141	0.34 130	0.14 41	0.10 12	0.19 186	0.19 246	0.21 255	0.36 376

AAGNet	1.43 425	0.20 92	0.48 205	0.44 245	0.25 139	0.29 52	0.31 115	0.65 107	0.68 152	0.97 333	0.86 201	0.67 206	0.62 260	0.64 196	20.63 471	0.16 134	0.11 69	0.19 186	0.15 119	0.19 218	0.12 47

test_3	0.36 93	0.19 67	0.44 145	0.44 245	0.23 89	0.48 175	0.36 187	0.66 116	0.82 227	0.64 135	0.45 39	0.68 207	0.25 25	0.41 32	0.31 94	0.12 4	0.10 12	0.18 148	0.16 149	0.15 100	0.11 15

GANet-ADL	0.42 168	0.25 232	0.45 157	0.43 228	0.29 251	0.54 199	0.35 167	0.89 232	0.86 248	0.63 125	0.72 124	0.68 207	0.42 151	0.52 89	0.41 201	0.21 262	0.14 206	0.15 60	0.13 71	0.18 184	0.19 243

PFNet	0.42 168	0.18 45	0.58 274	0.43 228	0.24 113	0.43 154	0.32 132	0.74 178	0.78 205	1.00 345	0.74 137	0.68 207	0.39 138	0.72 249	0.37 178	0.16 134	0.10 12	0.20 214	0.15 119	0.16 133	0.13 75

Pruner-Stereo	0.38 124	0.20 92	0.45 157	0.40 145	0.25 139	0.22 5	0.24 37	0.67 126	0.55 107	0.89 294	0.76 142	0.68 207	0.29 67	0.62 175	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 214	0.17 196	0.17 165	0.18 211

test_sample2	0.42 168	0.22 154	0.43 133	0.33 14	0.21 40	0.58 223	0.39 243	0.95 255	0.67 148	0.63 125	0.77 146	0.69 211	0.57 230	0.61 168	0.38 186	0.19 226	0.14 206	0.18 148	0.16 149	0.19 218	0.18 211

test_sample1	0.42 168	0.22 154	0.46 174	0.34 17	0.23 89	0.58 223	0.35 167	0.99 266	0.49 87	0.62 117	0.75 139	0.69 211	0.61 254	0.58 141	0.44 226	0.18 197	0.14 206	0.17 109	0.15 119	0.17 165	0.17 195

test_xeample	1.01 391	0.21 125	0.42 123	0.35 38	0.21 40	0.71 293	0.39 243	1.23 365	0.86 248	0.81 241	1.04 287	0.69 211	0.61 254	0.69 236	10.93 464	0.19 226	0.15 235	0.18 148	0.17 196	0.18 184	0.17 195

iResNet	0.49 242	0.29 291	0.79 360	0.42 209	0.21 40	0.61 243	0.40 252	0.82 208	0.99 317	0.87 282	1.12 313	0.69 211	0.53 206	0.78 280	0.51 267	0.15 93	0.11 69	0.14 25	0.12 46	0.17 165	0.15 135

DAS	0.51 263	0.25 232	0.60 280	0.48 301	0.31 285	0.58 223	0.41 265	0.83 209	0.97 308	0.89 294	1.12 313	0.70 215	0.75 326	0.82 290	0.43 210	0.17 168	0.13 178	0.18 148	0.15 119	0.20 234	0.18 211

SepStereo	0.51 263	0.25 232	0.60 280	0.48 301	0.31 285	0.58 223	0.41 265	0.83 209	0.97 308	0.89 294	1.12 313	0.70 215	0.75 326	0.93 338	0.43 210	0.17 168	0.13 178	0.18 148	0.15 119	0.20 234	0.18 211

FTStereo	0.56 300	0.20 92	0.37 61	0.41 172	0.25 139	0.40 132	0.79 398	0.66 116	0.43 66	1.09 374	3.27 441	0.70 215	0.73 322	0.55 103	0.33 116	0.14 41	0.13 178	0.19 186	0.17 196	0.15 100	0.30 348

BEATNet_4x	0.46 201	0.32 306	0.56 267	0.37 64	0.19 13	0.63 259	0.35 167	1.01 277	0.72 168	0.77 222	0.83 184	0.70 215	0.59 245	0.68 231	0.53 277	0.16 134	0.12 119	0.16 83	0.14 96	0.24 304	0.16 177

SMFormer	0.51 263	0.23 174	0.62 285	0.34 17	0.20 28	0.62 250	0.34 148	1.21 353	1.02 330	0.81 241	1.01 269	0.71 219	0.65 282	0.84 302	0.55 286	0.19 226	0.15 235	0.18 148	0.16 149	0.18 184	0.18 211

tta	0.51 263	0.23 174	0.62 285	0.34 17	0.20 28	0.62 250	0.34 148	1.21 353	1.02 330	0.81 241	1.01 269	0.71 219	0.65 282	0.84 302	0.55 286	0.19 226	0.15 235	0.18 148	0.16 149	0.15 100	0.14 114

qqq1	0.49 242	0.23 174	0.62 285	0.34 17	0.20 28	0.62 250	0.34 148	1.21 353	1.02 330	0.81 241	1.01 269	0.71 219	0.65 282	0.84 302	0.34 130	0.19 226	0.15 235	0.14 25	0.12 46	0.15 100	0.14 114

fff1	0.49 242	0.23 174	0.62 285	0.34 17	0.20 28	0.62 250	0.34 148	1.21 353	1.02 330	0.81 241	1.01 269	0.71 219	0.65 282	0.84 302	0.34 130	0.19 226	0.15 235	0.14 25	0.12 46	0.15 100	0.14 114

ffm	0.44 184	0.26 251	0.49 216	0.37 64	0.25 139	0.55 204	0.37 200	0.68 136	1.04 339	0.73 202	0.96 245	0.71 219	0.53 206	0.57 123	0.25 21	0.16 134	0.10 12	0.25 312	0.21 290	0.16 133	0.16 177

ff1	0.49 242	0.26 251	0.49 216	0.37 64	0.25 139	0.55 204	0.37 200	0.68 136	1.04 339	0.73 202	0.96 245	0.71 219	0.53 206	1.01 352	0.88 354	0.16 134	0.10 12	0.25 312	0.21 290	0.16 133	0.16 177

mmx	0.53 277	0.26 251	0.49 216	0.37 64	0.25 139	0.55 204	0.37 200	1.16 337	1.03 335	0.73 202	0.96 245	0.71 219	0.53 206	1.01 352	0.88 354	0.20 249	0.15 235	0.25 312	0.21 290	0.22 275	0.20 265

xxx	0.53 277	0.26 251	0.49 216	0.37 64	0.25 139	0.55 204	0.37 200	1.16 337	1.03 335	0.73 202	0.96 245	0.71 219	0.53 206	1.01 352	0.88 354	0.20 249	0.15 235	0.25 312	0.21 290	0.22 275	0.20 265

FINET	0.67 333	0.42 359	1.00 382	0.46 287	0.43 366	0.83 332	0.89 409	1.08 303	1.50 411	0.87 282	1.14 322	0.71 219	0.68 296	0.92 332	0.70 317	0.36 393	0.30 384	0.26 328	0.24 333	0.35 366	0.33 362

DispNO	0.47 214	0.23 174	0.71 331	0.39 116	0.31 285	0.60 241	0.38 221	0.89 232	0.77 198	0.75 209	0.84 189	0.72 228	0.54 217	0.73 254	0.46 244	0.19 226	0.14 206	0.20 214	0.18 220	0.16 133	0.17 195

test_5	0.43 178	0.24 210	0.43 133	0.52 356	0.28 225	0.28 44	0.42 274	0.72 168	0.82 227	0.62 117	0.91 225	0.72 228	0.55 222	0.79 284	0.35 147	0.14 41	0.11 69	0.18 148	0.18 220	0.18 184	0.16 177

STrans-v2	0.46 201	0.20 92	0.48 205	0.40 145	0.24 113	0.55 204	0.50 314	1.07 299	0.73 175	0.65 143	1.05 291	0.72 228	0.69 300	0.72 249	0.33 116	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.14 96	0.13 28	0.12 47

SST-Stereo	0.40 150	0.19 67	0.45 157	0.42 209	0.25 139	0.25 19	0.21 8	0.66 116	0.47 85	1.08 372	0.79 165	0.72 228	0.43 157	0.77 276	0.35 147	0.16 134	0.11 69	0.20 214	0.16 149	0.19 218	0.15 135

THIR-Stereo	0.50 256	0.18 45	0.45 157	0.38 89	0.23 89	0.75 304	0.67 369	0.66 116	0.87 257	1.02 352	1.40 372	0.72 228	0.76 329	0.62 175	0.42 205	0.15 93	0.11 69	0.17 109	0.18 220	0.14 63	0.15 135

RAFT_R40	0.40 150	0.19 67	0.44 145	0.43 228	0.25 139	0.23 7	0.26 52	0.67 126	0.67 148	0.98 338	0.78 156	0.72 228	0.43 157	0.76 269	0.35 147	0.16 134	0.11 69	0.20 214	0.16 149	0.18 184	0.14 114

pcwnet_v2	0.58 313	0.28 281	0.84 364	0.45 267	0.35 323	0.61 243	0.35 167	1.27 379	1.21 379	0.99 340	1.27 351	0.72 228	0.58 239	0.67 221	0.48 254	0.27 335	0.21 328	0.24 300	0.23 319	0.29 332	0.29 341

222	1.18 411	0.22 154	0.44 145	0.37 64	0.22 55	0.79 314	0.37 200	1.31 386	0.89 274	0.92 314	1.08 303	0.72 228	0.71 317	0.66 211	13.89 467	0.20 249	0.15 235	0.17 109	0.16 149	0.18 184	0.19 243

PS-NSSS	0.58 313	0.44 365	0.62 285	0.42 209	0.33 309	0.66 276	0.58 352	1.02 280	0.86 248	0.77 222	1.28 353	0.72 228	0.64 276	0.82 290	0.59 293	0.31 360	0.26 366	0.40 395	0.27 359	0.33 356	0.26 321

MLCV	0.47 214	0.24 210	0.61 282	0.37 64	0.17 4	0.61 243	0.33 141	0.80 203	0.87 257	0.94 321	1.13 319	0.72 228	0.43 157	0.89 320	0.51 267	0.13 17	0.10 12	0.13 15	0.11 26	0.14 63	0.12 47

rvit_105_1	0.54 287	0.40 353	0.76 353	0.58 381	0.37 330	0.59 235	0.68 374	0.70 158	0.94 298	0.82 250	0.69 119	0.73 238	0.58 239	0.78 280	0.54 281	0.32 371	0.29 380	0.31 365	0.34 388	0.23 291	0.20 265

riskmin	0.38 124	0.20 92	0.39 87	0.32 10	0.23 89	0.53 195	0.30 94	0.63 95	0.80 215	0.49 78	0.56 85	0.73 238	0.58 239	0.55 103	0.36 163	0.17 168	0.11 69	0.19 186	0.13 71	0.19 218	0.20 265

TransformOpticalFlow	0.44 184	0.20 92	0.47 186	0.41 172	0.23 89	0.37 111	0.47 297	0.94 248	0.76 191	0.65 143	1.14 322	0.73 238	0.56 229	0.76 269	0.32 104	0.15 93	0.10 12	0.17 109	0.15 119	0.14 63	0.13 75

IRAFT_RVC	0.42 168	0.20 92	0.48 205	0.44 245	0.24 113	0.27 31	0.54 339	0.74 178	0.77 198	0.76 216	0.80 168	0.73 238	0.51 201	0.70 239	0.36 163	0.17 168	0.10 12	0.21 255	0.16 149	0.16 133	0.14 114

XX-Stereo	0.37 109	0.17 28	0.45 157	0.55 372	0.36 325	0.38 124	0.20 3	0.60 77	0.30 9	0.46 72	1.30 357	0.73 238	0.26 35	0.56 112	0.26 44	0.16 134	0.11 69	0.17 109	0.16 149	0.14 63	0.10 3

ARAFT	0.47 214	0.24 210	0.79 360	0.42 209	0.25 139	0.55 204	0.55 343	0.75 184	0.81 222	0.89 294	0.75 139	0.73 238	0.47 178	0.88 315	0.37 178	0.15 93	0.12 119	0.23 286	0.22 306	0.14 63	0.13 75

H2IRNET	0.37 109	0.20 92	0.33 28	0.38 89	0.25 139	0.27 31	0.23 25	0.59 67	0.72 168	0.39 46	0.90 222	0.74 244	0.55 222	0.52 89	0.43 210	0.15 93	0.13 178	0.18 148	0.20 270	0.16 133	0.13 75

FADNet-RVC-Resample	0.56 300	0.33 314	1.16 395	0.49 316	0.34 317	0.71 293	0.43 276	1.01 277	0.93 291	0.82 250	0.87 208	0.74 244	0.67 290	0.73 254	0.45 234	0.18 197	0.18 296	0.26 328	0.27 359	0.26 316	0.27 328

IER	0.46 201	0.23 174	0.50 229	0.38 89	0.28 225	0.69 284	0.35 167	0.80 203	0.66 146	0.83 262	0.94 233	0.75 246	0.77 333	0.60 162	0.42 205	0.17 168	0.14 206	0.17 109	0.17 196	0.17 165	0.15 135

ICVP	0.46 201	0.25 232	0.38 70	0.48 301	0.28 225	0.58 223	0.43 276	1.00 270	0.70 157	0.67 157	0.95 241	0.75 246	0.55 222	0.53 96	0.54 281	0.23 296	0.17 282	0.19 186	0.17 196	0.19 218	0.20 265
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.46 201	0.24 210	0.52 246	0.37 64	0.27 203	0.58 223	0.30 94	0.86 218	0.88 261	0.82 250	1.03 281	0.75 246	0.47 178	0.58 141	0.44 226	0.17 168	0.12 119	0.24 300	0.16 149	0.24 304	0.19 243

SuperB	1.04 396	0.37 335	4.81 455	0.43 228	0.31 285	0.99 359	0.46 290	1.02 280	2.09 432	1.09 374	1.09 307	0.75 246	0.81 344	1.06 362	1.76 420	0.19 226	0.15 235	0.17 109	0.15 119	2.82 461	0.26 321

ccs_rob	0.46 201	0.24 210	0.52 246	0.37 64	0.27 203	0.58 223	0.31 115	0.86 218	0.88 261	0.82 250	1.02 277	0.75 246	0.47 178	0.58 141	0.44 226	0.17 168	0.12 119	0.24 300	0.16 149	0.24 304	0.19 243

AdaStereo	0.50 256	0.32 306	0.47 186	0.48 301	0.25 139	0.67 280	0.32 132	1.17 342	0.88 261	0.75 209	0.99 264	0.75 246	0.49 186	0.67 221	0.46 244	0.27 335	0.12 119	0.28 348	0.18 220	0.23 291	0.18 211
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.
MyStereo06	0.38 124	0.21 125	0.61 282	0.41 172	0.28 225	0.41 145	0.50 314	0.95 255	0.35 28	0.62 117	0.54 77	0.76 252	0.27 42	0.50 79	0.29 81	0.14 41	0.13 178	0.18 148	0.17 196	0.17 165	0.15 135

BSDual-CNN	0.46 201	0.25 232	0.43 133	0.45 267	0.28 225	0.77 307	0.40 252	0.94 248	0.76 191	0.75 209	0.80 168	0.76 252	0.54 217	0.64 196	0.43 210	0.20 249	0.14 206	0.22 268	0.19 246	0.18 184	0.18 211

psmg	0.49 242	0.25 232	0.43 133	0.41 172	0.28 225	0.85 336	0.43 276	0.99 266	0.76 191	0.91 306	0.94 233	0.76 252	0.54 217	0.64 196	0.43 210	0.20 249	0.15 235	0.20 214	0.20 270	0.18 184	0.18 211

GMM-Stereo	0.44 184	0.19 67	0.36 48	0.42 209	0.25 139	0.51 186	0.47 297	0.71 164	0.53 99	0.76 216	1.37 366	0.76 252	0.38 127	0.60 162	0.33 116	0.15 93	0.10 12	0.20 214	0.19 246	0.16 133	0.27 328

AFF-stereo	0.38 124	0.19 67	0.39 87	0.37 64	0.21 40	0.27 31	0.31 115	0.65 107	0.66 146	0.64 135	1.13 319	0.76 252	0.39 138	0.55 103	0.33 116	0.11 1	0.09 3	0.16 83	0.16 149	0.13 28	0.11 15

NOSS_ROB	0.57 306	0.39 349	0.39 87	0.44 245	0.30 264	0.73 300	0.54 339	1.03 284	1.08 359	0.67 157	0.87 208	0.76 252	0.57 230	0.77 276	0.47 251	0.38 397	0.38 411	0.44 403	0.42 411	0.37 375	0.34 369

HCRNet	0.44 184	0.34 319	0.41 103	0.53 362	0.26 176	0.53 195	0.29 80	0.83 209	0.63 131	0.71 183	0.81 175	0.77 258	0.50 197	0.66 211	0.36 163	0.24 307	0.16 264	0.24 300	0.20 270	0.21 255	0.18 211

GCST	0.83 371	1.22 437	0.74 344	1.58 441	1.01 434	1.06 372	0.23 25	0.78 197	0.78 205	0.97 333	0.65 107	0.78 259	0.35 107	0.92 332	0.34 130	0.96 437	0.65 437	1.20 437	0.81 440	0.91 428	0.70 427

GrayStereo	0.49 242	0.19 67	0.42 123	0.46 287	0.28 225	0.53 195	0.67 369	0.69 144	0.63 131	1.02 352	1.47 386	0.78 259	0.76 329	0.56 112	0.33 116	0.14 41	0.12 119	0.17 109	0.17 196	0.15 100	0.29 341

PCWNet_CMD	0.48 225	0.24 210	0.52 246	0.39 116	0.27 203	0.63 259	0.30 94	0.95 255	0.96 305	0.86 275	1.07 300	0.79 261	0.44 166	0.57 123	0.43 210	0.17 168	0.12 119	0.21 255	0.16 149	0.24 304	0.19 243

HH	0.35 75	0.20 92	0.47 186	0.40 145	0.25 139	0.33 86	0.31 115	0.76 189	0.38 48	0.43 62	0.57 88	0.79 261	0.44 166	0.71 244	0.25 21	0.15 93	0.11 69	0.15 60	0.14 96	0.14 63	0.12 47

HanStereo	0.35 75	0.20 92	0.47 186	0.40 145	0.25 139	0.33 86	0.31 115	0.76 189	0.38 48	0.43 62	0.57 88	0.79 261	0.44 166	0.71 244	0.25 21	0.15 93	0.11 69	0.15 60	0.14 96	0.14 63	0.12 47

KYRaft	0.48 225	0.20 92	0.38 70	0.44 245	0.23 89	0.44 160	0.37 200	0.66 116	0.41 59	0.94 321	1.73 402	0.79 261	0.41 149	0.63 185	0.31 94	0.16 134	0.11 69	0.18 148	0.22 306	0.16 133	0.78 430

ACVNet	0.46 201	0.23 174	0.36 48	0.39 116	0.28 225	0.58 223	0.40 252	0.87 225	0.80 215	0.64 135	0.96 245	0.79 261	0.60 249	0.63 185	0.67 310	0.17 168	0.15 235	0.16 83	0.15 119	0.18 184	0.15 135

acv_ft	0.51 263	0.23 174	0.56 267	0.44 245	0.28 225	0.86 339	0.39 243	0.91 241	0.80 215	0.97 333	0.96 245	0.79 261	0.59 245	0.63 185	0.87 352	0.17 168	0.15 235	0.16 83	0.15 119	0.17 165	0.15 135

DMCA	0.45 194	0.26 251	0.50 229	0.38 89	0.28 225	0.51 186	0.34 148	0.93 244	0.68 152	0.75 209	0.83 184	0.79 261	0.53 206	0.51 84	0.54 281	0.21 262	0.16 264	0.21 255	0.16 149	0.19 218	0.21 283

MSMDNet	0.48 225	0.24 210	0.52 246	0.39 116	0.27 203	0.63 259	0.30 94	0.96 258	0.96 305	0.86 275	1.07 300	0.79 261	0.44 166	0.57 123	0.43 210	0.17 168	0.12 119	0.20 214	0.16 149	0.23 291	0.19 243

CFNet_ucs	0.50 256	0.24 210	0.55 261	0.38 89	0.31 285	0.58 223	0.33 141	0.98 264	0.93 291	0.88 290	1.19 340	0.80 269	0.49 186	0.63 185	0.43 210	0.21 262	0.15 235	0.26 328	0.18 220	0.26 316	0.22 297

iResNet_ROB	0.52 272	0.21 125	0.53 253	0.37 64	0.21 40	0.61 243	0.29 80	1.51 418	1.32 396	0.90 301	1.02 277	0.80 269	0.62 260	0.76 269	0.43 210	0.16 134	0.12 119	0.13 15	0.09 8	0.15 100	0.18 211

CBMV_ROB	0.59 320	0.37 335	0.38 70	0.39 116	0.28 225	0.74 301	0.28 72	1.00 270	0.98 312	0.94 321	1.25 349	0.81 271	0.78 338	0.87 312	0.50 257	0.36 393	0.37 409	0.43 401	0.40 402	0.33 356	0.30 348

PWCDC_ROB	0.89 379	0.49 375	0.80 362	0.74 419	0.40 348	1.03 366	0.39 243	1.33 389	2.35 439	1.02 352	3.77 447	0.81 271	0.92 370	1.20 381	0.90 366	0.34 385	0.22 334	0.24 300	0.20 270	0.34 362	0.29 341

gcap-zeroshot	0.34 61	0.18 45	0.52 246	0.38 89	0.22 55	0.49 179	0.27 62	0.52 44	0.34 19	0.64 135	0.50 58	0.83 273	0.34 104	0.48 72	0.24 14	0.13 17	0.11 69	0.15 60	0.12 46	0.13 28	0.12 47

RAFT_CTSACE	0.45 194	0.20 92	0.44 145	0.45 267	0.27 203	0.34 93	0.39 243	0.60 77	0.73 175	0.76 216	1.44 380	0.83 273	0.38 127	1.08 367	0.26 44	0.12 4	0.13 178	0.18 148	0.16 149	0.15 100	0.11 15

IIG-Stereo	0.43 178	0.21 125	0.44 145	0.50 330	0.25 139	0.44 160	0.21 8	0.71 164	0.76 191	0.83 262	0.95 241	0.83 273	0.43 157	0.90 322	0.35 147	0.15 93	0.12 119	0.19 186	0.14 96	0.15 100	0.11 15

RAFT + AFF	0.53 277	0.29 291	0.75 348	0.51 345	0.32 299	0.63 259	0.60 356	1.00 270	0.91 281	0.78 226	0.87 208	0.83 273	0.58 239	0.80 285	0.47 251	0.17 168	0.20 318	0.23 286	0.22 306	0.18 184	0.18 211

PSMNet-RSSM	0.48 225	0.22 154	0.38 70	0.42 209	0.25 139	0.50 182	0.37 200	1.10 308	0.77 198	0.70 177	1.06 297	0.84 277	0.64 276	0.62 175	0.47 251	0.23 296	0.15 235	0.23 286	0.25 342	0.20 234	0.19 243

TDLM	0.57 306	0.33 314	0.49 216	0.51 345	0.30 264	0.66 276	0.73 391	1.03 284	1.01 327	0.82 250	1.10 309	0.84 277	0.70 313	0.86 311	0.58 289	0.28 343	0.17 282	0.25 312	0.22 306	0.26 316	0.19 243

DualNet (step1)	0.57 306	0.36 329	0.72 336	0.38 89	0.30 264	0.71 293	0.43 276	1.06 295	0.88 261	0.92 314	0.86 201	0.85 279	0.69 300	0.68 231	0.50 257	0.41 404	0.20 318	0.40 395	0.41 407	0.36 370	0.33 362

test_sample9	1.05 399	0.36 329	0.72 336	0.38 89	0.30 264	0.71 293	0.43 276	1.06 295	0.88 261	0.92 314	0.86 201	0.85 279	0.69 300	1.20 381	1.36 409	0.41 404	8.41 468	0.40 395	0.41 407	0.36 370	0.33 362

test_sample7	0.52 272	0.29 291	0.50 229	0.36 49	0.27 203	0.62 250	0.41 265	1.06 295	0.88 261	0.92 314	0.86 201	0.85 279	0.69 300	0.68 231	0.50 257	0.26 327	0.20 318	0.27 340	0.26 353	0.27 326	0.24 309

GEStereo_RVC	0.55 289	0.29 291	0.63 294	0.49 316	0.31 285	0.70 288	0.54 339	1.22 361	0.92 286	0.82 250	0.85 198	0.85 279	0.63 266	0.90 322	0.65 305	0.24 307	0.16 264	0.19 186	0.16 149	0.21 255	0.22 297

CFNet	0.51 263	0.29 291	0.46 174	0.41 172	0.27 203	0.70 288	0.32 132	1.13 319	1.00 323	0.72 195	1.07 300	0.85 279	0.60 249	0.76 269	0.52 274	0.19 226	0.14 206	0.23 286	0.23 319	0.21 255	0.16 177

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 225	0.21 125	1.26 408	0.39 116	0.51 393	0.28 44	0.30 94	1.25 375	0.44 70	0.68 163	1.11 310	0.86 284	0.33 97	0.67 221	0.27 56	0.15 93	0.11 69	0.17 109	0.20 270	0.22 275	0.24 309

MMNet	0.55 289	0.25 232	0.61 282	0.43 228	0.34 317	1.07 373	0.39 243	0.87 225	0.91 281	0.91 306	0.93 232	0.86 284	0.76 329	0.81 288	0.76 329	0.15 93	0.14 206	0.18 148	0.19 246	0.20 234	0.16 177

UPFNet	0.53 277	0.24 210	0.51 241	0.45 267	0.38 339	0.84 335	0.49 311	0.99 266	0.75 184	0.87 282	0.88 215	0.86 284	0.64 276	0.80 285	0.71 321	0.20 249	0.20 318	0.20 214	0.20 270	0.19 218	0.15 135

GANet-RSSM	0.47 214	0.21 125	0.37 61	0.38 89	0.25 139	0.58 223	0.36 187	1.07 299	0.78 205	0.68 163	1.01 269	0.86 284	0.67 290	0.62 175	0.44 226	0.21 262	0.15 235	0.18 148	0.18 220	0.18 184	0.17 195

GwcNet-RSSM	0.49 242	0.24 210	0.42 123	0.40 145	0.23 89	0.55 204	0.38 221	0.93 244	0.93 291	0.71 183	1.16 332	0.86 284	0.60 249	0.62 175	0.66 307	0.21 262	0.14 206	0.19 186	0.20 270	0.16 133	0.15 135

DeepPruner_ROB	0.53 277	0.34 319	0.59 275	0.41 172	0.30 264	0.50 182	0.43 276	1.19 347	0.70 157	0.85 270	1.05 291	0.86 284	0.55 222	0.84 302	0.51 267	0.29 350	0.23 344	0.22 268	0.22 306	0.26 316	0.25 316

Anonymous_2	0.82 365	0.44 365	0.63 294	0.40 145	0.43 366	0.80 317	0.52 331	0.72 168	0.77 198	0.71 183	0.60 95	0.87 290	0.76 329	0.75 265	0.58 289	0.52 420	0.54 432	0.54 420	4.82 469	0.56 417	0.40 392

ADCRef	0.80 361	0.43 361	1.32 414	0.50 330	0.45 377	1.07 373	0.51 328	1.07 299	0.98 312	1.17 383	1.42 375	0.87 290	0.91 366	0.85 309	3.19 441	0.18 197	0.16 264	0.23 286	0.23 319	0.22 275	0.21 283

DeepPrunerF	0.89 379	0.52 389	3.43 448	0.68 412	0.81 423	0.72 299	0.72 390	1.22 361	1.99 431	0.93 318	1.01 269	0.87 290	0.86 357	1.08 367	0.95 373	0.34 385	0.28 375	0.43 401	0.39 400	0.30 341	0.32 358

PA-Net	0.67 333	0.43 361	0.83 363	0.50 330	0.53 398	0.94 347	0.68 374	1.10 308	1.14 368	0.80 231	0.88 215	0.87 290	0.77 333	1.02 357	0.88 354	0.24 307	0.41 418	0.29 356	0.44 412	0.26 316	0.34 369
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.57 306	0.32 306	0.54 256	0.45 267	0.27 203	0.57 221	0.48 305	1.00 270	1.28 392	0.86 275	1.33 361	0.87 290	0.58 239	1.07 365	0.75 328	0.18 197	0.12 119	0.15 60	0.13 71	0.18 184	0.18 211

ToySt	0.49 242	0.27 268	0.75 348	0.40 145	0.27 203	0.64 266	0.49 311	0.84 212	0.77 198	0.60 109	0.83 184	0.88 295	0.66 287	0.70 239	0.56 288	0.16 134	0.17 282	0.21 255	0.20 270	0.21 255	0.19 243

UCFNet_RVC	0.49 242	0.26 251	0.35 43	0.39 116	0.26 176	0.64 266	0.36 187	1.15 331	0.84 236	0.67 157	0.88 215	0.88 295	0.59 245	0.58 141	0.45 234	0.24 307	0.17 282	0.27 340	0.27 359	0.25 312	0.23 303

NVstereo2D	0.60 323	0.30 299	0.75 348	0.48 301	0.43 366	0.89 341	0.48 305	1.05 292	1.15 369	0.66 155	0.86 201	0.88 295	0.70 313	0.99 348	0.65 305	0.32 371	0.15 235	0.28 348	0.20 270	0.40 382	0.36 376

iResNetv2_ROB	0.52 272	0.27 268	0.69 323	0.38 89	0.25 139	0.62 250	0.35 167	1.17 342	1.01 327	0.99 340	1.06 297	0.88 295	0.67 290	0.66 211	0.39 192	0.19 226	0.13 178	0.15 60	0.11 26	0.18 184	0.16 177

CSP-Net	0.56 300	0.27 268	0.49 216	0.41 172	0.28 225	1.22 393	0.50 314	1.23 365	0.72 168	0.95 328	0.95 241	0.89 299	0.62 260	0.83 297	0.62 299	0.26 327	0.17 282	0.17 109	0.17 196	0.18 184	0.17 195

OMP-Stereo	0.42 168	0.22 154	0.46 174	0.52 356	0.24 113	0.36 109	0.25 44	0.71 164	0.78 205	0.77 222	0.64 104	0.89 299	0.39 138	0.91 329	0.35 147	0.15 93	0.12 119	0.20 214	0.15 119	0.15 100	0.12 47

HGLStereo	0.56 300	0.28 281	0.57 270	0.50 330	0.37 330	0.80 317	0.45 287	1.02 280	0.78 205	0.86 275	1.14 322	0.89 299	0.82 348	0.76 269	0.73 324	0.21 262	0.20 318	0.19 186	0.18 220	0.19 218	0.21 283

DSFCA	0.55 289	0.25 232	0.62 285	0.40 145	0.36 325	0.74 301	0.52 331	1.04 287	0.82 227	1.06 366	0.84 189	0.89 299	0.63 266	0.99 348	0.58 289	0.25 317	0.21 328	0.21 255	0.21 290	0.21 255	0.19 243

delet	0.55 289	0.24 210	0.55 261	0.44 245	0.33 309	1.07 373	0.50 314	1.00 270	0.86 248	0.85 270	0.96 245	0.90 303	0.63 266	0.83 297	0.74 327	0.18 197	0.18 296	0.20 214	0.21 290	0.16 133	0.15 135

CC-Net-ROB	0.82 365	0.96 428	0.85 365	0.58 381	0.45 377	1.27 398	0.70 384	1.17 342	1.02 330	0.83 262	1.23 346	0.90 303	0.77 333	1.06 362	0.69 314	0.46 410	0.34 404	1.71 442	0.38 396	0.59 422	0.36 376

GMStereo_Zeroshot	0.49 242	0.44 365	0.74 344	0.49 316	0.27 203	0.56 217	0.29 80	0.73 176	0.76 191	0.86 275	0.94 233	0.91 305	0.36 121	0.74 261	0.43 210	0.26 327	0.14 206	0.26 328	0.15 119	0.36 370	0.18 211

DMCA-RVC	0.51 263	0.30 299	0.59 275	0.50 330	0.32 299	0.54 199	0.38 221	0.86 218	0.68 152	0.94 321	0.86 201	0.91 305	0.68 296	0.70 239	0.59 293	0.23 296	0.18 296	0.31 365	0.23 319	0.26 316	0.19 243

PSMNet-ADL	0.48 225	0.27 268	0.40 95	0.48 301	0.30 264	0.68 282	0.37 200	0.90 237	0.80 215	0.61 115	0.80 168	0.92 307	0.62 260	0.72 249	0.63 302	0.23 296	0.18 296	0.18 148	0.20 270	0.22 275	0.20 265

ADLNet	0.55 289	0.27 268	0.51 241	0.44 245	0.35 323	0.78 311	0.46 290	1.08 303	0.86 248	0.99 340	0.98 259	0.92 307	0.63 266	0.69 236	0.81 339	0.22 284	0.16 264	0.22 268	0.22 306	0.21 255	0.21 283

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 168	0.20 92	0.74 344	0.38 89	0.43 366	0.39 128	0.26 52	0.94 248	0.49 87	0.53 91	0.77 146	0.93 309	0.45 171	0.63 185	0.24 14	0.16 134	0.10 12	0.17 109	0.18 220	0.20 234	0.20 265

GASNet	0.67 333	0.72 410	0.96 378	0.70 415	0.48 386	0.62 250	0.47 297	1.08 303	1.03 335	0.94 321	0.82 178	0.93 309	0.83 352	1.33 397	0.80 336	0.31 360	0.22 334	0.29 356	0.28 364	0.44 393	0.24 309

RAFT	0.45 194	0.22 154	0.45 157	0.47 296	0.26 176	0.54 199	0.47 297	0.66 116	0.58 115	0.80 231	0.82 178	0.94 311	0.57 230	0.75 265	0.34 130	0.17 168	0.15 235	0.22 268	0.20 270	0.16 133	0.12 47

cf-r	0.47 214	0.23 174	0.41 103	0.39 116	0.23 89	0.59 235	0.37 200	0.88 230	0.85 243	0.72 195	1.05 291	0.94 311	0.62 260	0.56 112	0.54 281	0.21 262	0.14 206	0.17 109	0.19 246	0.15 100	0.15 135

1111x	0.55 289	0.22 154	0.46 174	0.38 89	0.20 28	0.66 276	0.43 276	1.23 365	0.99 317	0.71 183	0.99 264	0.95 313	0.69 300	0.90 322	1.08 390	0.18 197	0.17 282	0.18 148	0.19 246	0.20 234	0.18 211

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 333	0.81 417	0.73 339	0.53 362	0.37 330	1.40 404	0.53 335	1.04 287	0.79 213	0.88 290	0.94 233	0.95 313	0.53 206	0.93 338	0.58 289	0.39 399	0.30 384	0.57 422	0.31 378	0.53 413	0.30 348

STTStereo	0.55 289	0.37 335	0.76 353	0.44 245	0.31 285	0.60 241	0.44 285	0.96 258	0.86 248	0.99 340	0.90 222	0.96 315	0.58 239	0.71 244	0.61 297	0.25 317	0.23 344	0.26 328	0.32 384	0.24 304	0.23 303

StereoDRNet-Refined	0.58 313	0.32 306	0.54 256	0.46 287	0.30 264	0.96 353	0.40 252	1.00 270	0.94 298	1.12 378	1.08 303	0.96 315	0.67 290	0.90 322	0.89 364	0.17 168	0.13 178	0.22 268	0.21 290	0.20 234	0.19 243
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
hknet	0.49 242	0.25 232	0.51 241	0.45 267	0.29 251	0.77 307	0.40 252	0.94 248	0.83 232	0.75 209	0.80 168	0.97 317	0.61 254	0.73 254	0.45 234	0.18 197	0.14 206	0.22 268	0.19 246	0.18 184	0.18 211

xxxx	1.01 391	0.22 154	0.43 133	0.36 49	0.21 40	0.82 330	0.36 187	1.32 387	0.88 261	0.71 183	0.94 233	0.97 317	0.63 266	0.64 196	10.58 463	0.20 249	0.16 264	0.18 148	0.17 196	0.19 218	0.19 243

MDST_ROB	0.91 383	0.27 268	0.85 365	0.63 397	0.41 355	2.53 437	0.71 389	1.60 425	1.13 366	2.83 446	1.73 402	0.97 317	0.69 300	1.61 415	0.73 324	0.25 317	0.22 334	0.32 370	0.28 364	0.25 312	0.24 309

FADNet	0.61 325	0.51 382	1.10 389	0.45 267	0.44 373	0.65 273	0.41 265	1.19 347	1.05 343	0.70 177	0.84 189	0.98 320	0.66 287	0.82 290	0.50 257	0.29 350	0.30 384	0.27 340	0.30 371	0.46 400	0.35 374

ssnet_v2	0.58 313	0.28 281	0.56 267	0.43 228	0.29 251	0.95 350	0.59 354	1.13 319	0.99 317	0.93 318	0.80 168	0.99 321	0.64 276	0.82 290	0.94 370	0.25 317	0.22 334	0.23 286	0.24 333	0.20 234	0.19 243

ADLNet2	0.55 289	0.25 232	0.65 305	0.47 296	0.30 264	0.83 332	0.50 314	1.05 292	0.95 304	0.80 231	0.98 259	0.99 321	0.69 300	0.77 276	0.73 324	0.20 249	0.16 264	0.17 109	0.18 220	0.21 255	0.21 283

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 277	0.32 306	0.64 299	0.44 245	0.30 264	0.66 276	0.44 285	1.04 287	0.88 261	0.91 306	0.91 225	0.99 321	0.60 249	0.68 231	0.60 296	0.21 262	0.17 282	0.22 268	0.22 306	0.21 255	0.21 283
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
anonymity	0.97 388	0.89 423	1.05 385	0.92 426	1.03 435	0.97 354	0.81 400	1.29 382	0.91 281	1.07 369	0.98 259	1.00 324	0.95 379	1.02 357	0.92 369	0.96 437	0.95 456	0.90 432	0.91 446	0.92 429	0.94 438

AACVNet	0.50 256	0.23 174	0.49 216	0.46 287	0.29 251	0.52 189	0.38 221	0.90 237	0.55 107	0.81 241	1.03 281	1.00 324	0.70 313	0.83 297	0.54 281	0.21 262	0.18 296	0.24 300	0.18 220	0.23 291	0.20 265

DGSMNet	0.76 353	0.55 394	1.29 411	0.58 381	0.62 414	0.94 347	0.70 384	1.26 377	1.11 363	0.83 262	1.24 347	1.00 324	0.71 317	1.03 359	0.81 339	0.34 385	0.29 380	0.41 399	0.40 402	0.57 419	0.55 423

iRaft-Stereo_5w	0.45 194	0.21 125	0.48 205	0.42 209	0.28 225	0.31 72	0.54 339	0.63 95	0.62 120	0.62 117	0.89 219	1.01 327	0.69 300	0.75 265	0.66 307	0.13 17	0.12 119	0.17 109	0.15 119	0.14 63	0.15 135

psm_up	0.55 289	0.26 251	0.47 186	0.49 316	0.32 299	0.65 273	0.56 348	1.04 287	0.82 227	0.82 250	0.88 215	1.01 327	0.94 376	0.74 261	0.61 297	0.21 262	0.25 360	0.26 328	0.23 319	0.21 255	0.20 265

CFNet-ft	0.48 225	0.23 174	0.36 48	0.40 145	0.26 176	0.64 266	0.37 200	0.87 225	0.85 243	0.64 135	1.00 266	1.01 327	0.64 276	0.61 168	0.53 277	0.23 296	0.15 235	0.24 300	0.21 290	0.23 291	0.18 211

CFNet_RVC	0.48 225	0.23 174	0.36 48	0.40 145	0.26 176	0.64 266	0.37 200	0.87 225	0.85 243	0.64 135	1.00 266	1.01 327	0.64 276	0.61 168	0.53 277	0.23 296	0.15 235	0.24 300	0.21 290	0.23 291	0.18 211

CVANet_RVC	0.57 306	0.33 314	0.44 145	0.47 296	0.32 299	0.67 280	0.61 361	1.05 292	0.93 291	0.85 270	1.04 287	1.01 327	0.73 322	0.83 297	0.52 274	0.29 350	0.19 310	0.27 340	0.25 342	0.31 346	0.21 283

SACVNet	0.58 313	0.34 319	0.55 261	0.55 372	0.36 325	0.63 259	0.48 305	1.13 319	0.77 198	1.02 352	1.06 297	1.02 332	0.74 324	0.90 322	0.51 267	0.27 335	0.21 328	0.25 312	0.24 333	0.29 332	0.36 376

Syn2CoEx	0.71 344	0.51 382	0.95 376	0.64 398	0.45 377	0.91 342	0.53 335	1.48 412	1.13 366	0.93 318	1.35 362	1.02 332	0.99 383	0.92 332	0.80 336	0.30 357	0.27 372	0.28 348	0.24 333	0.23 291	0.24 309

SQANet	0.82 365	0.74 412	0.67 314	1.13 433	0.98 432	1.11 379	0.47 297	1.07 299	0.83 232	0.91 306	1.05 291	1.03 334	0.74 324	1.01 352	0.64 304	0.61 426	0.24 352	1.03 435	0.35 391	1.18 437	0.58 424

RASNet	0.53 277	0.22 154	0.52 246	0.38 89	0.22 55	0.68 282	0.38 221	0.97 261	0.88 261	0.73 202	1.04 287	1.03 334	0.92 370	0.90 322	0.86 348	0.16 134	0.14 206	0.14 25	0.17 196	0.15 100	0.13 75

APVNet	0.71 344	0.37 335	0.89 373	0.56 375	0.45 377	1.18 390	0.68 374	1.41 405	0.85 243	0.81 241	1.15 327	1.04 336	0.81 344	1.10 370	1.17 398	0.26 327	0.28 375	0.32 370	0.31 378	0.29 332	0.30 348

UNet	0.54 287	0.26 251	0.66 311	0.44 245	0.40 348	0.99 359	0.41 265	0.98 264	0.75 184	0.83 262	0.89 219	1.04 336	0.72 321	0.73 254	0.62 299	0.19 226	0.14 206	0.20 214	0.17 196	0.20 234	0.17 195

FADNet-RVC	0.60 323	0.53 392	1.14 394	0.46 287	0.39 343	0.61 243	0.39 243	1.12 317	0.87 257	0.70 177	0.84 189	1.04 336	0.55 222	0.94 345	0.69 314	0.26 327	0.25 360	0.28 348	0.28 364	0.31 346	0.31 354

CBMV	0.64 328	0.35 324	0.41 103	0.42 209	0.25 139	1.01 361	0.77 395	1.13 319	1.09 361	1.17 383	1.22 342	1.04 336	0.75 326	0.88 315	0.63 302	0.28 343	0.30 384	0.34 377	0.30 371	0.26 316	0.26 321
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
iinet-f	0.67 333	0.26 251	2.15 439	0.39 116	0.31 285	1.19 391	0.56 348	0.84 212	0.84 236	0.80 231	1.17 334	1.05 340	0.84 354	0.71 244	1.21 401	0.20 249	0.18 296	0.17 109	0.15 119	0.20 234	0.20 265

anonymousa	0.49 242	0.20 92	0.42 123	0.38 89	0.23 89	0.91 342	0.35 167	0.75 184	0.62 120	0.85 270	1.54 391	1.06 341	0.66 287	0.51 84	0.43 210	0.16 134	0.13 178	0.19 186	0.21 290	0.16 133	0.14 114

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 327	0.28 281	0.99 381	0.40 145	0.30 264	1.03 366	0.56 348	1.10 308	0.99 317	0.97 333	1.22 342	1.06 341	0.69 300	1.07 365	0.95 373	0.19 226	0.11 69	0.16 83	0.13 71	0.22 275	0.21 283

CRFU-Net	0.57 306	0.27 268	0.57 270	0.46 287	0.30 264	1.20 392	0.52 331	1.10 308	0.56 113	1.00 345	0.98 259	1.06 341	0.79 340	0.81 288	0.71 321	0.21 262	0.19 310	0.18 148	0.16 149	0.18 184	0.19 243

GwcNet	0.69 338	0.36 329	1.10 389	0.51 345	0.42 361	1.08 377	0.50 314	1.21 353	1.16 370	1.00 345	1.37 366	1.06 341	0.79 340	0.92 332	0.94 370	0.25 317	0.24 352	0.24 300	0.22 306	0.23 291	0.26 321

DRN-Test	0.66 332	0.32 306	0.66 311	0.50 330	0.39 343	1.15 385	0.61 361	1.49 414	1.01 327	1.12 378	1.08 303	1.06 341	0.69 300	0.77 276	0.94 370	0.23 296	0.17 282	0.26 328	0.25 342	0.25 312	0.21 283

ac_64	0.52 272	0.22 154	0.50 229	0.45 267	0.28 225	0.80 317	0.45 287	1.02 280	0.61 119	0.91 306	0.83 184	1.07 346	0.68 296	0.74 261	0.70 317	0.21 262	0.18 296	0.20 214	0.19 246	0.18 184	0.15 135

StereoDRNet	0.64 328	0.33 314	0.68 317	0.51 345	0.43 366	1.03 366	0.53 335	1.47 411	0.99 317	1.10 376	0.87 208	1.07 346	0.71 317	0.82 290	0.88 354	0.23 296	0.19 310	0.25 312	0.23 319	0.27 326	0.19 243

Wz-Net-LNSev	0.71 344	0.51 382	1.36 420	0.50 330	0.41 355	1.15 385	0.69 379	1.21 353	1.07 356	1.02 352	1.12 313	1.08 348	0.87 360	0.89 320	0.89 364	0.24 307	0.22 334	0.21 255	0.19 246	0.26 316	0.26 321

NaN_ROB	0.69 338	0.44 365	0.69 323	0.51 345	0.33 309	0.97 354	1.06 422	1.22 361	1.19 376	1.24 393	0.96 245	1.08 348	0.78 338	1.20 381	0.67 310	0.24 307	0.30 384	0.23 286	0.24 333	0.23 291	0.25 316

PSMNet_ROB	0.64 328	0.37 335	0.65 305	0.56 375	0.42 361	0.97 354	0.83 401	1.21 353	0.92 286	0.79 229	1.02 277	1.08 348	0.63 266	0.82 290	0.91 368	0.29 350	0.20 318	0.31 365	0.31 378	0.26 316	0.23 303

LL-Strereo	0.57 306	0.27 268	0.68 317	0.48 301	0.34 317	0.39 128	0.48 305	0.94 248	0.97 308	0.83 262	0.78 156	1.10 351	1.18 401	1.33 397	0.49 256	0.17 168	0.14 206	0.22 268	0.19 246	0.16 133	0.17 195

ADCP+	1.06 400	0.35 324	1.51 427	0.49 316	0.51 393	1.45 410	0.55 343	1.25 375	1.03 335	1.16 382	1.15 327	1.10 351	1.07 391	1.56 412	6.75 460	0.19 226	0.16 264	0.23 286	0.21 290	0.28 329	0.21 283

GANetREF_RVC	0.80 361	0.75 413	0.86 370	0.66 406	0.42 361	1.15 385	0.98 416	1.14 328	1.19 376	1.01 350	1.02 277	1.10 351	0.90 365	1.15 375	0.76 329	0.48 414	0.39 415	0.57 422	0.38 396	0.63 423	0.46 407
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	0.62 326	0.32 306	0.39 87	0.43 228	0.30 264	1.02 363	0.55 343	1.09 307	1.05 343	1.06 366	1.18 336	1.10 351	0.67 290	0.88 315	0.62 299	0.31 360	0.33 402	0.33 375	0.30 371	0.30 341	0.28 335
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Consistency-Raft	1.01 391	0.81 417	1.24 406	0.84 422	0.97 430	0.81 322	0.84 404	1.30 385	1.59 418	1.05 363	1.68 401	1.12 355	0.91 366	0.92 332	1.11 392	0.65 427	0.74 441	0.79 429	0.90 443	1.06 435	0.79 432

S-Stereo	0.74 351	0.35 324	0.96 378	0.56 375	0.45 377	0.82 330	0.60 356	1.24 372	1.60 421	0.96 329	1.41 374	1.12 355	0.94 376	0.80 285	1.04 387	0.26 327	0.31 393	0.28 348	0.25 342	0.32 351	0.47 412

RTSC	0.87 375	0.48 372	1.23 405	0.52 356	0.37 330	1.13 382	0.50 314	1.34 391	1.79 426	1.51 406	1.24 347	1.12 355	0.81 344	1.62 416	2.16 430	0.25 317	0.19 310	0.23 286	0.24 333	0.30 341	0.31 354

Wz-Net-MNSev	0.76 353	0.40 353	1.34 415	0.50 330	0.40 348	1.44 409	0.83 401	1.15 331	1.16 370	1.25 394	1.20 341	1.13 358	0.81 344	1.16 376	1.00 383	0.22 284	0.19 310	0.24 300	0.23 319	0.28 329	0.26 321

hitnet-ft	0.55 289	0.27 268	0.39 87	0.41 172	0.28 225	0.78 311	0.40 252	0.92 242	0.90 276	0.82 250	1.01 269	1.13 358	0.70 313	0.78 280	0.67 310	0.28 343	0.20 318	0.28 348	0.22 306	0.29 332	0.26 321

GANet	0.70 340	0.37 335	0.55 261	0.51 345	0.34 317	0.94 347	0.96 415	1.08 303	0.94 298	1.04 361	1.98 414	1.13 358	0.88 363	1.12 373	0.66 307	0.25 317	0.26 366	0.27 340	0.22 306	0.31 346	0.22 297

dad	0.58 313	0.50 379	0.64 299	0.43 228	0.30 264	0.59 235	0.36 187	0.78 197	1.25 388	1.01 350	1.17 334	1.15 361	0.53 206	0.68 231	0.50 257	0.35 390	0.23 344	0.37 387	0.21 290	0.29 332	0.20 265

PWC_ROB	0.87 375	0.52 389	1.28 409	0.50 330	0.32 299	0.91 342	0.37 200	1.36 397	1.46 409	1.61 412	2.59 430	1.16 362	1.01 386	1.34 399	1.40 413	0.25 317	0.18 296	0.28 348	0.20 270	0.29 332	0.28 335

HSM	0.51 263	0.24 210	0.41 103	0.39 116	0.24 113	0.75 304	0.40 252	1.22 361	0.75 184	0.81 241	0.91 225	1.21 363	0.69 300	0.87 312	0.46 244	0.17 168	0.13 178	0.17 109	0.14 96	0.17 165	0.17 195

MFMNet_re	1.14 406	0.97 431	1.19 401	0.99 428	0.95 428	1.25 397	1.22 433	1.39 401	1.55 415	1.69 419	1.67 400	1.21 363	1.53 419	1.12 373	0.99 380	0.87 436	0.75 445	0.79 429	0.75 437	0.90 427	0.94 438

DLCB_ROB	0.58 313	0.28 281	0.47 186	0.49 316	0.32 299	0.77 307	0.50 314	0.99 266	0.92 286	1.04 361	1.14 322	1.21 363	0.69 300	0.88 315	0.69 314	0.20 249	0.20 318	0.22 268	0.22 306	0.21 255	0.18 211

ADCL	1.04 396	0.38 345	1.35 416	0.50 330	0.39 343	1.61 419	0.89 409	1.29 382	1.39 402	1.29 396	1.50 387	1.24 366	1.24 406	1.37 405	4.87 453	0.21 262	0.19 310	0.25 312	0.25 342	0.29 332	0.27 328

HSM-Net_RVC	0.53 277	0.22 154	0.35 43	0.37 64	0.21 40	0.85 336	0.37 200	1.23 365	0.93 291	0.90 301	1.15 327	1.26 367	0.63 266	0.72 249	0.48 254	0.17 168	0.13 178	0.16 83	0.15 119	0.17 165	0.15 135
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DDUNet	1.06 400	2.56 463	0.68 317	1.21 435	1.26 440	1.03 366	0.69 379	1.11 313	0.94 298	0.96 329	1.22 342	1.27 368	0.82 348	0.93 338	0.72 323	0.84 434	0.38 411	1.99 446	0.60 431	1.10 436	0.85 434

RYNet	0.72 348	0.35 324	0.64 299	0.53 362	0.67 417	1.31 400	0.67 369	1.20 351	1.18 374	1.05 363	0.87 208	1.27 368	0.93 375	0.93 338	1.27 406	0.22 284	0.16 264	0.26 328	0.23 319	0.40 382	0.39 389

XQC	0.89 379	0.65 407	1.31 412	0.67 409	0.52 397	1.22 393	0.68 374	1.26 377	1.52 412	1.14 381	1.11 310	1.28 370	1.04 388	1.40 407	1.77 421	0.38 397	0.24 352	0.37 387	0.31 378	0.53 413	0.47 412

fast-acv-ft	0.64 328	0.30 299	0.73 339	0.45 267	0.34 317	1.17 388	0.49 311	0.86 218	0.98 312	1.02 352	1.36 363	1.29 371	0.85 355	0.76 269	0.81 339	0.21 262	0.23 344	0.23 286	0.23 319	0.21 255	0.20 265

ccnet	0.82 365	0.57 397	0.75 348	0.54 368	0.59 412	1.09 378	0.66 367	1.38 400	0.94 298	1.12 378	1.44 380	1.29 371	0.92 370	0.95 347	1.24 402	0.49 416	0.42 420	0.50 417	0.47 417	0.51 408	0.46 407

G-Net	0.95 387	0.46 371	1.04 384	0.64 398	0.48 386	2.12 433	0.64 365	1.01 277	0.87 257	1.75 420	2.82 437	1.30 373	1.64 428	1.06 362	0.96 375	0.36 393	0.29 380	0.35 379	0.25 342	0.45 397	0.42 396

Ntro	1.09 404	0.97 431	0.91 374	1.44 440	1.19 439	1.69 425	0.80 399	1.35 394	1.25 388	1.00 345	1.29 356	1.31 374	0.97 381	1.26 390	0.84 343	0.84 434	0.43 424	1.36 439	0.50 424	1.56 439	0.78 430

UDG	0.88 377	0.82 420	0.67 314	1.00 430	0.96 429	1.02 363	0.57 351	1.13 319	0.99 317	0.90 301	0.97 258	1.31 374	0.99 383	0.85 309	0.84 343	0.54 424	0.32 396	1.77 443	0.40 402	0.94 430	0.66 426

aanetorigin	0.83 371	0.56 395	1.87 434	0.49 316	0.38 339	0.56 217	0.66 367	0.70 158	1.00 323	2.42 439	2.02 415	1.31 374	1.18 401	0.93 338	1.13 397	0.20 249	0.18 296	0.20 214	0.19 246	0.27 326	0.30 348

PASM	0.90 382	0.64 406	1.69 429	0.69 414	0.69 420	0.78 311	0.84 404	1.03 284	1.26 391	1.19 385	1.15 327	1.31 374	0.98 382	1.24 388	1.03 384	0.52 420	0.56 433	0.59 425	0.66 433	0.56 417	0.54 422

PDISCO_ROB	0.91 383	0.48 372	1.06 386	0.99 428	0.97 430	1.67 424	0.63 363	1.64 428	1.59 418	1.06 366	1.18 336	1.31 374	0.79 340	1.55 410	0.97 376	0.49 416	0.22 334	0.45 404	0.40 402	0.45 397	0.37 381

UGAM	0.52 272	0.22 154	0.46 174	0.45 267	0.25 139	0.41 145	0.52 331	0.62 89	1.16 370	0.76 216	1.13 319	1.32 379	0.57 230	1.00 351	0.53 277	0.17 168	0.14 206	0.25 312	0.21 290	0.15 100	0.13 75

RTS	1.98 440	0.96 428	11.36 463	0.65 403	0.57 409	2.77 443	1.40 444	1.39 401	2.26 434	1.89 424	2.56 427	1.32 379	1.25 407	5.20 460	4.05 448	0.31 360	0.22 334	0.29 356	0.29 369	0.40 382	0.37 381

RTSA	1.98 440	0.96 428	11.36 463	0.65 403	0.57 409	2.77 443	1.40 444	1.39 401	2.26 434	1.89 424	2.56 427	1.32 379	1.25 407	5.20 460	4.05 448	0.31 360	0.22 334	0.29 356	0.29 369	0.40 382	0.37 381

otaku	1.04 396	0.93 425	0.88 372	1.33 439	1.05 437	1.66 422	0.70 384	1.40 404	1.18 374	1.08 372	1.32 360	1.33 382	0.91 366	1.23 387	0.76 329	0.72 430	0.46 429	1.24 438	0.50 424	1.40 438	0.75 428

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 394	0.57 397	1.51 427	0.67 409	0.50 390	2.57 438	1.66 451	1.20 351	1.43 405	1.38 401	1.57 393	1.33 382	0.92 370	1.64 419	0.88 354	0.37 396	0.39 415	0.46 407	0.60 431	0.41 388	0.40 392

NCC-stereo	0.78 357	0.40 353	0.76 353	0.61 392	0.67 417	0.81 322	0.69 379	1.54 422	1.11 363	0.90 301	1.36 363	1.33 382	1.16 398	1.19 379	0.88 354	0.31 360	0.30 384	0.37 387	0.48 419	0.33 356	0.33 362

Abc-Net	0.78 357	0.40 353	0.76 353	0.61 392	0.67 417	0.81 322	0.69 379	1.54 422	1.11 363	0.90 301	1.36 363	1.33 382	1.16 398	1.19 379	0.88 354	0.31 360	0.30 384	0.37 387	0.48 419	0.33 356	0.33 362
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DANet	0.71 344	0.45 369	0.91 374	0.59 385	0.40 348	0.81 322	0.40 252	0.97 261	0.84 236	1.20 388	1.22 342	1.33 382	0.88 363	1.16 376	1.24 402	0.27 335	0.23 344	0.31 365	0.25 342	0.35 366	0.32 358
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
LSM	4.74 462	0.77 414	10.16 461	0.70 415	56.56 480	1.02 363	1.00 420	1.24 372	1.62 422	2.04 429	2.34 421	1.33 382	1.17 400	1.38 406	1.09 391	0.33 379	0.49 430	0.39 392	0.46 413	0.51 408	10.09 470

CBFPSM	0.59 320	0.22 154	1.31 412	0.38 89	0.27 203	1.12 381	0.65 366	0.79 200	0.82 227	0.80 231	0.81 175	1.35 388	0.87 360	0.67 221	0.76 329	0.16 134	0.15 235	0.15 60	0.16 149	0.17 165	0.22 297

CSAN	0.83 371	0.49 375	0.77 358	0.60 390	0.41 355	1.14 383	1.06 422	1.19 347	1.46 409	1.32 397	1.43 378	1.37 389	1.19 403	1.27 392	0.86 348	0.39 399	0.31 393	0.36 383	0.37 393	0.35 366	0.34 369

XPNet_ROB	0.70 340	0.35 324	0.68 317	0.52 356	0.40 348	0.79 314	0.85 407	1.16 337	0.94 298	1.33 399	1.15 327	1.38 390	0.83 352	1.03 359	0.90 366	0.32 371	0.25 360	0.26 328	0.24 333	0.31 346	0.28 335

AnyNet_C32	1.16 410	0.62 405	2.40 441	0.57 380	0.55 403	1.41 406	1.34 441	1.18 345	1.24 384	1.49 404	1.42 375	1.39 391	1.20 405	1.55 410	4.82 452	0.29 350	0.28 375	0.29 356	0.34 388	0.38 379	0.42 396

ETE_ROB	0.70 340	0.49 375	0.73 339	0.56 375	0.36 325	0.79 314	0.87 408	1.14 328	0.93 291	1.19 385	1.18 336	1.39 391	0.82 348	0.99 348	0.80 336	0.26 327	0.21 328	0.31 365	0.26 353	0.33 356	0.34 369

Nwc_Net	0.78 357	0.38 345	0.73 339	0.60 390	0.55 403	1.05 371	0.55 343	1.67 430	1.05 343	0.88 290	1.86 410	1.40 393	1.09 392	1.10 370	0.87 352	0.30 357	0.25 360	0.36 383	0.38 396	0.29 332	0.29 341

SHD	0.93 386	0.50 379	1.18 400	0.59 385	0.46 384	0.97 354	0.48 305	1.70 431	2.15 433	1.58 409	1.37 366	1.42 394	1.19 403	1.31 395	1.60 415	0.31 360	0.26 366	0.32 370	0.33 387	0.40 382	0.42 396

RP	0.76 353	0.36 329	0.63 294	0.66 406	0.58 411	0.80 317	0.55 343	1.14 328	1.22 381	0.97 333	1.65 396	1.43 395	1.32 411	1.01 352	0.84 343	0.33 379	0.30 384	0.36 383	0.30 371	0.34 362	0.34 369

Wz-Net-SNSev	0.91 383	0.73 411	2.13 438	0.56 375	0.45 377	0.95 350	1.13 427	1.34 391	1.24 384	1.02 352	1.30 357	1.46 396	0.86 357	1.81 426	1.50 414	0.25 317	0.23 344	0.25 312	0.26 353	0.32 351	0.29 341

AF-Net	0.81 364	0.39 349	0.68 317	0.64 398	0.54 401	0.91 342	0.51 328	1.61 426	1.31 395	0.96 329	2.02 415	1.46 396	1.26 409	1.11 372	0.99 380	0.32 371	0.24 352	0.39 392	0.27 359	0.30 341	0.25 316

DPSNet	0.99 390	0.42 359	1.88 435	0.53 362	0.41 355	1.59 418	1.26 436	2.21 441	1.43 405	1.10 376	1.11 310	1.46 396	1.95 438	1.34 399	1.26 404	0.34 385	0.25 360	0.25 312	0.21 290	0.46 400	0.37 381

RGC	0.79 360	0.59 399	0.71 331	0.65 403	0.65 416	0.92 346	0.58 352	1.29 382	1.05 343	1.07 369	1.45 383	1.47 399	1.03 387	1.21 385	0.88 354	0.32 371	0.30 384	0.48 412	0.40 402	0.37 375	0.37 381

FBW_ROB	0.88 377	0.50 379	0.85 365	0.55 372	0.40 348	1.17 388	0.78 397	1.50 415	1.37 399	1.33 399	1.27 351	1.48 400	1.00 385	2.57 447	0.98 379	0.25 317	0.32 396	0.45 404	0.30 371	0.34 362	0.28 335

NCCL2	0.72 348	0.41 357	0.65 305	0.64 398	0.44 373	0.98 358	1.20 430	1.11 313	1.00 323	0.98 338	0.96 245	1.49 401	0.87 360	0.90 322	0.79 334	0.31 360	0.26 366	0.39 392	0.39 400	0.32 351	0.32 358

psmorigin	0.82 365	0.51 382	2.09 437	0.49 316	0.41 355	0.85 336	0.50 314	1.04 287	0.88 261	1.45 403	1.43 378	1.50 402	1.06 389	1.22 386	0.97 376	0.31 360	0.32 396	0.27 340	0.27 359	0.33 356	0.42 396

ADCMid	1.14 406	0.52 389	2.23 440	0.53 362	0.43 366	1.07 373	0.75 393	1.23 365	1.05 343	2.15 433	1.44 380	1.50 402	1.43 417	1.56 412	5.01 454	0.26 327	0.24 352	0.29 356	0.31 378	0.37 375	0.33 362

DISCO	0.70 340	0.26 251	0.68 317	0.44 245	0.31 285	1.14 383	0.51 328	1.23 365	1.23 382	0.81 241	1.05 291	1.50 402	0.85 355	1.82 427	1.03 384	0.19 226	0.15 235	0.18 148	0.16 149	0.24 304	0.23 303

ADCS	1.51 428	0.61 402	3.42 447	0.59 385	0.51 393	1.27 398	1.08 425	1.59 424	1.81 427	1.91 427	1.66 398	1.51 405	1.42 416	1.94 433	8.60 462	0.33 379	0.32 396	0.33 375	0.36 392	0.44 393	0.42 396

RainbowNet	1.35 421	1.49 444	1.19 401	1.88 447	1.45 441	1.48 411	1.07 424	1.61 426	1.55 415	1.20 388	1.59 394	1.54 406	1.13 395	1.34 399	0.97 376	1.36 450	0.70 438	1.82 444	0.79 439	1.71 442	1.07 447

DispFullNet	1.60 431	2.63 464	2.75 444	2.56 459	1.79 450	1.24 396	0.47 297	1.37 399	1.45 408	1.87 423	1.50 387	1.55 407	2.46 444	2.04 436	1.04 387	0.59 425	0.18 296	2.32 455	0.68 435	2.29 454	1.14 448

stereogan	0.80 361	0.31 303	0.71 331	0.59 385	0.50 390	1.72 426	0.48 305	1.35 394	1.37 399	1.00 345	1.46 385	1.56 408	0.95 379	1.29 393	0.84 343	0.28 343	0.29 380	0.29 356	0.25 342	0.38 379	0.38 387

LALA_ROB	0.74 351	0.43 361	0.69 323	0.54 368	0.40 348	1.01 361	0.95 414	1.21 353	1.07 356	1.22 390	1.12 313	1.56 408	0.79 340	1.04 361	0.86 348	0.33 379	0.22 334	0.35 379	0.30 371	0.35 366	0.31 354

Wz-Net-TNSev	1.14 406	1.06 434	4.32 454	0.49 316	0.42 361	1.51 413	1.11 426	1.48 412	1.40 404	1.22 390	1.26 350	1.58 410	1.43 417	1.76 424	1.70 417	0.32 371	0.31 393	0.26 328	0.30 371	0.41 388	0.41 395

FAT-Stereo	0.73 350	0.33 314	0.75 348	0.49 316	0.37 330	0.71 293	0.59 354	1.36 397	1.30 394	1.03 360	1.40 372	1.59 411	1.15 397	0.87 312	0.86 348	0.28 343	0.28 375	0.28 348	0.23 319	0.28 329	0.38 387

EDNetEfficient	1.46 426	0.80 416	6.12 457	0.47 296	0.39 343	0.69 284	0.83 401	0.90 237	2.77 444	3.50 456	1.96 413	1.66 412	2.03 440	1.26 390	4.18 450	0.21 262	0.18 296	0.21 255	0.20 270	0.41 388	0.39 389

ADCPNet	1.03 395	0.48 372	2.70 443	0.54 368	0.42 361	1.40 404	0.75 393	1.13 319	1.07 356	1.22 390	1.42 375	1.68 413	1.09 392	1.36 404	3.45 445	0.30 357	0.28 375	0.29 356	0.32 384	0.37 375	0.35 374

UGAM-zero	0.46 201	0.19 67	0.62 285	0.37 64	0.23 89	0.34 93	0.21 8	1.15 331	0.39 54	0.66 155	0.61 98	1.70 414	0.91 366	0.75 265	0.25 21	0.14 41	0.11 69	0.15 60	0.12 46	0.13 28	0.13 75

WZ-Net	1.19 412	0.59 399	4.07 452	0.62 396	0.51 393	1.34 401	1.31 440	1.32 387	1.74 425	1.53 408	1.65 396	1.74 415	1.28 410	2.25 441	2.01 427	0.27 335	0.21 328	0.23 286	0.25 342	0.40 382	0.39 389

edge stereo	0.76 353	0.38 345	0.74 344	0.52 356	0.43 366	0.80 317	0.53 335	1.28 381	1.06 350	1.28 395	1.38 371	1.81 416	1.11 394	1.08 367	0.85 347	0.33 379	0.32 396	0.41 399	0.28 364	0.32 351	0.36 376

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 419	0.87 422	1.76 432	0.86 423	0.56 406	4.29 458	1.79 456	1.50 415	1.98 430	1.61 412	1.85 409	1.84 417	1.41 415	1.89 429	1.36 409	0.48 414	0.40 417	0.56 421	0.57 429	0.69 424	0.48 414

AnyNet_C01	1.56 429	1.05 433	7.45 459	0.64 398	0.54 401	1.99 431	1.38 443	1.43 408	1.36 397	1.63 415	1.92 411	1.84 417	1.33 412	2.40 443	4.03 447	0.33 379	0.32 396	0.32 370	0.34 388	0.44 393	0.45 406

PVD	1.28 418	0.67 409	1.28 409	0.74 419	0.62 414	1.50 412	0.84 404	1.99 437	2.96 445	2.18 434	2.36 423	1.85 419	1.95 438	1.92 431	1.94 425	0.39 399	0.36 408	0.49 415	0.37 393	0.51 408	0.64 425

MADNet+	2.23 446	2.43 460	10.85 462	1.22 436	0.91 426	2.76 442	1.40 444	2.12 440	1.67 424	1.32 397	1.74 404	1.86 420	1.74 430	6.25 462	4.41 451	0.65 427	0.64 436	0.58 424	0.54 428	0.80 426	0.76 429

SPS-STEREO	1.25 416	0.93 425	1.06 386	1.04 431	1.03 435	1.41 406	0.91 412	1.51 418	1.19 376	2.09 431	1.83 407	1.94 421	1.39 414	1.62 416	1.39 412	0.97 439	0.94 455	0.90 432	0.89 442	0.96 432	0.96 441
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_RVC	1.09 404	0.59 399	1.97 436	0.67 409	0.44 373	1.93 430	0.60 356	1.85 434	1.36 397	1.61 412	1.54 391	1.95 422	1.37 413	1.64 419	1.73 418	0.40 403	0.37 409	0.45 404	0.48 419	0.44 393	0.44 402

SAMSARA	1.07 402	0.65 407	1.19 401	1.06 432	0.90 425	1.76 427	1.76 455	1.46 410	1.44 407	1.51 406	1.16 332	2.00 423	1.14 396	1.48 408	1.31 408	0.39 399	0.44 426	0.35 379	0.38 396	0.49 405	0.49 417

ACVNet-4b	1.35 421	1.31 440	1.10 389	1.90 448	1.59 443	1.92 429	0.77 395	1.52 421	1.62 422	1.05 363	1.60 395	2.11 424	0.94 376	1.64 419	0.77 333	1.30 447	0.35 406	2.03 450	0.67 434	1.88 448	0.84 433

PWCK	1.92 439	1.66 452	3.12 446	1.65 442	0.91 426	2.84 445	2.26 461	2.10 439	2.41 440	2.36 438	2.31 419	2.22 425	1.82 432	3.43 451	2.03 428	1.61 454	0.71 440	1.51 440	0.82 441	1.69 441	0.91 437

NVStereoNet_ROB	1.24 415	0.90 424	1.13 393	0.86 423	0.88 424	1.11 379	0.99 418	1.42 406	1.53 413	1.59 411	2.48 425	2.24 426	1.53 419	1.96 434	1.30 407	0.76 432	0.70 438	0.78 428	1.00 448	0.71 425	0.88 436
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
EDNetEfficientorigin	9.93 467	1.15 435	175.16 485	0.48 301	0.36 325	1.04 370	0.68 374	1.24 372	2.69 443	3.17 453	2.50 426	2.30 427	2.07 441	1.76 424	2.21 431	0.20 249	0.18 296	0.24 300	0.19 246	0.51 408	0.50 418

ACVNet_1	1.46 426	1.33 441	1.12 392	1.91 449	1.62 444	1.83 428	0.98 416	2.00 438	1.85 428	1.39 402	1.53 390	2.32 428	1.53 419	1.34 399	1.11 392	1.30 447	0.50 431	2.06 452	0.58 430	1.93 450	0.95 440

SANet	1.07 402	0.41 357	1.06 386	0.48 301	0.30 264	1.41 406	0.94 413	1.42 406	3.36 450	1.58 409	2.43 424	2.33 429	1.70 429	1.34 399	1.07 389	0.28 343	0.24 352	0.26 328	0.23 319	0.34 362	0.30 348

SGM+DAISY	1.35 421	0.94 427	1.25 407	0.96 427	1.00 433	1.52 414	1.02 421	1.34 391	1.21 379	2.64 442	2.65 432	2.44 430	1.56 422	1.64 419	1.26 404	0.97 439	0.95 456	0.90 432	0.90 443	0.94 430	0.96 441

IMH-64-1	1.86 436	1.62 449	1.16 395	2.20 452	1.89 452	2.33 435	1.30 437	2.89 446	2.29 436	1.66 416	2.80 435	2.49 431	1.61 425	2.10 437	1.78 422	1.60 452	0.74 441	2.43 456	1.02 449	2.12 451	1.17 451

IMH-64	1.86 436	1.62 449	1.16 395	2.20 452	1.89 452	2.33 435	1.30 437	2.89 446	2.29 436	1.66 416	2.80 435	2.49 431	1.61 425	2.10 437	1.78 422	1.60 452	0.74 441	2.43 456	1.02 449	2.12 451	1.17 451

SGM_RVC	0.97 388	0.28 281	0.41 103	0.39 116	0.22 55	1.55 415	0.73 391	1.51 418	1.25 388	2.25 436	1.92 411	2.58 433	1.56 422	2.02 435	1.19 400	0.27 335	0.27 372	0.27 340	0.25 342	0.25 312	0.25 316
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	1.63 433	0.61 402	0.95 376	0.68 412	0.55 403	3.01 451	1.55 449	2.39 443	2.33 438	3.64 457	3.89 451	2.75 434	2.90 452	2.15 439	2.27 436	0.52 420	0.45 427	0.50 417	0.48 419	0.54 415	0.52 420
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
coex-ft	6.43 465	1.51 446	87.33 484	0.49 316	0.38 339	1.34 401	1.21 432	1.16 337	8.09 461	12.12 468	2.79 434	2.77 435	3.31 455	1.16 376	3.15 440	0.24 307	0.23 344	0.27 340	0.24 333	0.45 397	0.37 381

IMH	2.04 443	1.62 449	1.20 404	2.20 452	1.89 452	2.91 450	1.30 437	3.11 449	3.03 446	1.81 422	3.35 445	3.03 436	1.90 435	2.48 444	1.80 424	1.66 455	0.77 447	2.45 458	1.04 452	2.15 453	1.19 454

ACVNet_2	1.65 434	1.27 439	1.41 423	1.75 444	1.62 444	2.22 434	1.20 430	2.30 442	2.62 441	1.78 421	2.56 427	3.03 436	1.61 425	1.54 409	1.12 396	1.06 442	0.58 435	1.82 444	0.70 436	1.82 444	0.96 441

ELAS_RVC	1.60 431	0.61 402	1.01 383	0.70 415	0.56 406	2.00 432	1.89 458	1.96 436	2.65 442	3.33 455	3.26 440	3.03 436	3.41 458	2.49 445	2.09 429	0.52 420	0.45 427	0.50 417	0.48 419	0.54 415	0.52 420
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSMD_ROB	1.21 413	0.49 375	0.62 285	0.59 385	0.50 390	1.62 421	0.67 369	1.23 365	1.24 384	2.45 440	3.77 447	3.09 439	2.98 453	1.32 396	0.81 339	0.45 409	0.41 418	0.49 415	0.51 426	0.47 402	0.44 402

WAO-7	1.90 438	1.20 436	1.35 416	1.27 437	1.06 438	2.84 445	1.56 450	3.23 451	3.06 448	2.23 435	3.33 444	3.17 440	2.28 443	3.12 448	2.21 431	1.02 441	0.91 451	1.06 436	1.03 451	1.04 434	0.97 444

Dean	1.98 440	1.36 442	1.36 420	2.12 451	1.81 451	2.74 440	1.36 442	3.37 455	3.80 454	2.08 430	3.32 443	3.21 441	1.82 432	1.71 423	1.67 416	1.27 444	0.77 447	1.99 446	0.90 443	1.86 445	1.03 446

WCMA_ROB	1.14 406	0.36 329	0.76 353	0.49 316	0.44 373	1.23 395	0.67 369	1.11 313	1.23 382	2.84 447	3.95 453	3.28 442	1.83 434	1.25 389	0.99 380	0.44 408	0.34 404	0.34 377	0.37 393	0.41 388	0.40 392

test_sample8	1.25 416	0.36 329	0.72 336	0.38 89	0.30 264	0.71 293	0.43 276	1.13 319	0.75 184	1.50 405	0.95 241	3.29 443	1.59 424	1.20 381	1.36 409	0.41 404	8.41 468	0.40 395	0.41 407	0.36 370	0.33 362

JetBlue	2.78 449	1.26 438	7.04 458	1.16 434	1.48 442	8.00 466	6.02 467	2.60 444	1.92 429	2.12 432	2.64 431	3.34 444	3.05 454	6.49 463	3.39 443	0.78 433	0.76 446	0.75 427	0.76 438	0.97 433	1.18 453

KSHMR	2.57 447	1.93 455	1.69 429	2.63 461	2.42 460	2.86 447	2.07 459	3.27 453	6.50 459	2.49 441	3.36 446	3.41 445	1.92 436	2.49 445	1.94 425	2.13 461	1.40 461	2.79 465	1.50 461	2.73 459	1.77 459

LVE	2.12 445	1.44 443	1.36 420	1.99 450	1.78 449	2.75 441	1.79 456	2.82 445	3.95 455	1.90 426	4.33 457	3.52 446	1.81 431	2.24 440	1.74 419	1.74 456	0.87 450	2.06 452	1.13 454	1.91 449	1.35 456

WAO-6	2.04 443	1.50 445	1.16 395	1.70 443	1.67 448	2.69 439	1.44 447	3.06 448	3.63 453	1.98 428	3.27 441	3.54 447	2.07 441	2.36 442	2.22 433	1.31 449	0.91 451	2.04 451	1.22 458	1.73 443	1.27 455

MADNet++	4.03 457	2.70 465	3.44 449	3.72 468	3.44 467	4.44 459	3.52 465	3.95 459	3.61 452	4.46 459	4.98 462	4.10 448	4.58 462	7.00 465	5.89 456	3.74 466	3.67 467	3.27 468	2.71 467	3.70 467	3.66 468

FCDSN-DC	1.39 424	0.56 395	0.65 305	0.74 419	0.59 412	1.38 403	0.63 363	1.35 394	1.39 402	3.26 454	4.50 458	4.61 449	2.63 448	1.58 414	1.03 384	0.46 410	0.42 420	0.48 412	0.47 417	0.50 407	0.50 418
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DPSimNet_ROB	3.58 456	2.45 461	8.57 460	2.53 457	2.37 459	2.88 448	3.77 466	3.14 450	3.23 449	4.71 462	3.86 450	4.68 450	4.87 463	4.07 458	5.62 455	2.33 464	2.33 464	2.47 459	2.52 465	2.51 458	2.64 465

MeshStereo	1.34 419	0.43 361	0.54 256	0.44 245	0.34 317	1.66 422	0.60 356	1.94 435	1.37 399	4.47 460	3.25 439	4.71 451	1.94 437	1.92 431	1.17 398	0.35 390	0.35 406	0.37 387	0.31 378	0.32 351	0.32 358
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
WAO-8	2.92 450	1.55 447	1.35 416	1.79 445	1.63 446	5.23 460	1.22 433	4.58 461	12.56 465	2.84 447	4.07 455	4.83 452	2.72 450	3.49 452	2.25 434	1.27 444	0.91 451	1.99 446	1.15 456	1.86 445	1.15 449

Venus	2.92 450	1.55 447	1.35 416	1.79 445	1.63 446	5.23 460	1.22 433	4.58 461	12.56 465	2.84 447	4.06 454	4.83 452	2.72 450	3.49 452	2.25 434	1.27 444	0.91 451	1.99 446	1.15 456	1.86 445	1.15 449

JetRed	5.27 463	5.84 468	12.81 466	2.36 456	2.83 465	12.23 470	10.50 469	4.46 460	3.60 451	3.86 458	3.83 449	4.85 454	4.18 461	6.78 464	11.96 465	2.17 462	2.96 466	2.18 454	1.97 463	3.38 465	2.68 466

tt	6.20 464	0.20 92	5.89 456	3.55 467	2.07 455	11.26 469	19.21 470	11.74 470	5.46 457	2.69 443	2.04 417	4.87 455	6.25 464	3.70 455	7.09 461	8.32 471	11.17 475	4.93 469	5.41 470	5.74 468	2.37 464

LE_ROB	4.42 460	0.24 210	2.75 444	0.42 209	0.23 89	1.57 417	0.90 411	1.71 432	17.88 474	16.56 476	4.88 460	5.17 456	18.85 476	1.63 418	14.62 468	0.17 168	0.14 206	0.16 83	0.16 149	0.19 218	0.17 195

UNDER WATER	3.46 454	2.07 457	3.64 450	3.09 464	2.48 461	3.75 456	2.42 463	3.31 454	13.77 467	2.90 451	2.95 438	5.84 457	3.69 459	3.69 454	3.48 446	2.07 460	1.11 458	2.70 463	1.40 459	2.84 462	1.98 461

FC-DCNN	1.59 430	0.51 382	0.66 311	0.61 392	0.49 388	1.56 416	0.70 384	1.66 429	1.53 413	4.64 461	4.62 459	5.85 458	3.34 457	1.84 428	1.11 392	0.46 410	0.42 420	0.47 408	0.46 413	0.48 403	0.46 407

ktn	2.98 452	2.25 458	1.73 431	2.84 462	2.53 463	3.76 457	2.15 460	3.70 457	5.47 458	2.75 444	5.17 463	5.94 459	2.48 445	3.23 449	2.46 437	2.34 465	1.44 462	2.78 464	2.03 464	2.45 457	2.01 462

UNDER WATER-64	3.53 455	2.01 456	3.94 451	3.22 466	2.49 462	5.41 462	2.60 464	3.43 456	12.41 464	3.03 452	2.68 433	6.07 460	4.04 460	3.79 456	3.33 442	2.02 459	1.24 460	2.63 461	1.46 460	2.78 460	2.08 463

notaker	2.76 448	2.29 459	1.80 433	2.96 463	2.58 464	2.90 449	1.75 454	3.24 452	3.05 447	2.78 445	4.24 456	6.15 461	2.51 446	3.34 450	2.75 439	2.31 463	1.18 459	3.00 466	1.65 462	2.84 462	1.97 460

FC-DCNN v2	1.65 434	0.51 382	0.65 305	0.61 392	0.49 388	1.61 419	0.70 384	1.75 433	1.56 417	4.74 463	4.91 461	6.46 462	3.31 455	1.91 430	1.11 392	0.46 410	0.42 420	0.47 408	0.46 413	0.48 403	0.46 407

TorneroNet	4.53 461	1.89 454	1.48 426	2.55 458	2.27 457	13.78 471	1.69 453	4.84 465	23.73 479	2.89 450	7.70 466	7.06 463	2.69 449	4.26 459	3.42 444	1.84 458	0.77 447	2.68 462	1.13 454	2.42 456	1.47 458

TorneroNet-64	3.44 453	1.86 453	1.42 424	2.58 460	2.28 458	6.87 463	1.68 452	4.70 463	12.03 462	2.31 437	5.59 464	8.25 464	2.55 447	3.97 457	2.73 438	1.81 457	0.74 441	2.57 460	1.07 453	2.35 455	1.44 457

DPSMNet_ROB	12.08 469	8.00 469	21.00 468	8.97 471	16.79 470	10.67 467	30.89 475	9.02 469	15.17 470	6.51 465	15.41 475	9.04 465	14.85 468	9.27 468	21.67 472	4.58 469	8.57 470	5.09 471	9.29 472	5.90 469	10.95 471

DGTPSM_ROB	12.07 468	8.00 469	20.99 467	8.93 470	16.78 469	10.67 467	30.87 474	9.01 468	15.16 469	6.50 464	15.41 475	9.04 465	14.85 468	9.25 467	21.67 472	4.57 468	8.57 470	5.08 470	9.28 471	5.90 469	10.95 471

MANE	4.13 459	0.51 382	0.64 299	0.66 406	0.56 406	6.89 464	0.99 418	7.55 466	12.04 463	6.68 466	8.57 467	10.69 467	9.45 466	7.59 466	6.39 458	0.49 416	0.43 424	0.48 412	0.98 447	0.49 405	0.48 414

pmcnn	1.23 414	0.29 291	0.96 378	0.40 145	0.23 89	0.95 350	0.69 379	1.16 337	1.28 392	1.67 418	2.33 420	11.15 468	0.86 357	0.93 338	0.88 354	0.15 93	0.12 119	0.12 2	0.10 16	0.15 100	0.15 135

xxxxx1	36.64 479	19.51 475	24.21 471	61.66 482	64.63 482	27.28 477	40.10 479	20.25 473	18.63 475	14.07 473	12.97 468	17.26 469	17.36 473	21.70 475	27.93 477	13.18 475	18.50 478	111.26 483	133.37 483	29.24 477	39.73 480

tt_ll	36.64 479	19.51 475	24.21 471	61.66 482	64.63 482	27.28 477	40.10 479	20.25 473	18.63 475	14.07 473	12.97 468	17.26 469	17.36 473	21.70 475	27.93 477	13.18 475	18.50 478	111.26 483	133.37 483	29.24 477	39.73 480

ff	36.64 479	19.51 475	24.21 471	61.66 482	64.63 482	27.28 477	40.10 479	20.25 473	18.63 475	14.07 473	12.97 468	17.26 469	17.36 473	21.70 475	27.93 477	13.18 475	18.50 478	111.26 483	133.37 483	29.24 477	39.73 480

HanzoNet	6.76 466	2.45 461	4.22 453	3.19 465	2.94 466	3.62 455	2.28 462	4.79 464	7.20 460	14.00 472	13.19 471	17.49 472	22.30 477	13.25 470	6.19 457	4.20 467	1.93 463	3.10 467	2.56 466	3.35 464	2.88 467

Anonymous_1	33.25 476	18.26 472	23.92 470	20.54 472	21.28 473	25.59 473	35.94 476	22.01 480	15.57 471	13.33 469	13.49 472	18.08 473	15.29 470	20.36 471	24.60 474	16.28 478	8.84 472	66.59 482	118.00 482	155.73 485	11.23 473

SGM-ForestM	4.04 458	0.32 306	0.46 174	0.43 228	0.27 203	7.50 465	1.45 448	3.84 458	4.24 456	8.19 467	6.76 465	19.00 474	9.08 465	10.74 469	6.62 459	0.31 360	0.33 402	0.32 370	0.32 384	0.29 332	0.29 341

DPSM_ROB	17.78 471	18.63 473	24.31 474	20.90 473	19.47 471	25.97 474	36.21 477	21.23 478	16.24 472	13.38 470	14.06 473	19.18 475	16.30 471	20.78 472	25.67 475	9.38 473	9.23 473	9.49 473	9.82 473	13.51 472	11.91 474

DPSM	17.78 471	18.63 473	24.31 474	20.90 473	19.47 471	25.97 474	36.21 477	21.23 478	16.24 472	13.38 470	14.06 473	19.18 475	16.30 471	20.78 472	25.67 475	9.38 473	9.23 473	9.49 473	9.82 473	13.51 472	11.91 474

LRCNet_RVC	21.24 474	31.15 479	21.41 469	28.98 476	23.82 474	3.13 452	0.60 356	20.96 477	1.59 418	25.58 477	28.15 479	21.99 477	14.79 467	21.94 478	16.41 469	28.89 482	14.87 476	33.53 478	31.28 478	29.51 480	26.16 478

HaxPig	31.96 475	37.24 481	34.27 476	24.37 475	24.88 475	18.26 472	19.86 471	20.64 476	28.52 480	35.97 482	38.75 482	25.57 478	28.72 480	33.88 480	34.39 480	35.94 483	38.87 483	37.80 479	40.48 479	39.68 481	41.15 483

MEDIAN_ROB	37.38 482	40.85 486	40.60 479	32.31 477	31.85 476	27.20 476	24.55 472	29.10 481	33.19 484	42.09 484	41.76 484	33.35 479	34.39 484	39.78 482	37.07 481	43.64 485	44.10 485	44.12 481	43.40 481	41.51 483	42.76 485

AVERAGE_ROB	37.58 483	40.13 485	40.15 478	34.81 478	33.82 477	28.55 480	25.10 473	32.02 482	34.06 485	41.28 483	40.66 483	34.46 480	34.81 485	39.18 481	37.57 482	42.78 484	43.44 484	43.82 480	43.03 480	40.47 482	41.51 484

CasAABBNet	35.74 477	37.43 482	48.72 481	42.22 479	39.20 478	52.24 482	73.12 484	42.61 483	32.62 482	26.78 478	27.95 477	38.58 481	32.60 481	41.67 483	51.65 484	18.74 479	18.57 481	19.15 476	19.77 476	27.20 474	23.98 476

LSM0	38.95 484	37.60 484	48.58 480	43.57 481	91.06 485	52.57 484	72.57 482	43.17 485	32.63 483	26.97 480	27.97 478	38.65 482	32.94 482	41.86 485	51.78 485	18.89 481	18.41 477	19.13 475	19.63 475	27.29 476	33.77 479

Selective-RAFT-Error	35.84 478	37.49 483	48.83 482	42.26 480	39.24 479	52.30 483	73.09 483	42.66 484	32.61 481	26.80 479	28.30 480	38.84 483	33.51 483	41.68 484	51.59 483	18.82 480	18.58 482	19.17 477	19.80 477	27.28 475	24.05 477

BEATNet-Init1	15.13 470	0.82 420	50.86 483	0.72 418	0.53 398	38.10 481	7.03 468	11.83 471	14.25 468	29.78 481	30.17 481	48.21 484	22.64 478	26.78 479	18.11 470	0.42 407	0.38 411	0.47 408	0.46 413	0.51 408	0.48 414

PML	40.80 485	29.24 478	11.87 465	7.20 469	14.47 468	92.13 485	213.69 486	7.63 467	23.35 478	74.72 485	190.14 486	50.17 485	26.15 479	21.39 474	12.70 466	8.76 472	2.92 465	8.45 472	3.25 468	13.26 471	4.42 469

test_example2	176.61 486	205.14 487	198.86 486	188.60 486	190.98 486	152.67 486	170.61 485	94.86 486	123.55 486	178.88 486	179.48 485	158.94 486	141.34 486	192.61 486	198.96 486	203.76 486	236.37 486	164.13 486	173.55 486	218.58 486	160.41 486

ASD4		8.86 471

Low-res two-view benchmark