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.

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

CAS	0.63 115	0.18 1	0.37 2	2.27 389	0.84 346	0.57 73	0.54 188	0.79 12	0.62 23	0.48 17	0.70 30	0.36 2	0.26 1	0.45 2	0.35 27	2.24 390	0.10 1	0.14 1	0.09 1	0.15 5	1.06 380

CES	0.48 31	0.20 2	0.37 2	0.39 4	1.39 381	0.55 65	0.35 46	0.98 61	0.66 40	0.44 8	0.66 22	0.35 1	0.27 2	0.56 10	0.33 16	0.15 6	0.13 42	0.15 3	0.10 2	0.19 71	1.46 386

EGLCR-Stereo	0.37 3	0.22 9	0.51 24	0.43 8	0.26 20	0.44 16	0.22 2	0.99 63	0.48 4	0.42 4	0.42 2	0.67 66	0.29 3	0.86 68	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.19 49	0.17 74	0.17 24	0.15 27

DLNR_Zeroshot_test	23.17 420	48.52 437	43.29 427	176.68 437	78.69 433	0.35 5	0.21 1	23.41 420	0.75 56	0.66 41	0.86 56	0.59 50	0.30 4	1.56 189	0.44 83	9.57 418	0.12 9	0.18 36	0.14 22	76.92 436	0.16 41

Selective-IGEV	0.39 5	0.24 19	0.50 18	0.44 23	0.25 18	0.46 18	0.33 33	1.25 150	0.40 1	0.35 1	0.45 3	0.52 36	0.30 4	1.07 108	0.30 1	0.14 4	0.12 9	0.17 14	0.13 11	0.16 13	0.13 3

MIF-Stereo	0.36 1	0.23 13	0.59 52	0.48 51	0.36 145	0.40 10	0.32 30	0.53 1	0.49 5	0.54 30	0.55 17	0.36 2	0.31 6	0.58 13	0.51 130	0.20 117	0.15 125	0.17 14	0.15 30	0.19 71	0.15 27

CASnet	0.41 10	0.25 35	0.48 15	0.50 71	0.20 2	0.50 39	0.36 55	0.81 20	0.80 68	0.83 69	0.68 26	0.48 21	0.31 6	0.54 7	0.32 7	0.18 60	0.12 9	0.27 235	0.22 196	0.23 177	0.14 11
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GLC_STEREO	0.39 5	0.25 35	0.41 9	0.54 133	0.23 6	0.48 20	0.30 22	0.73 6	0.58 18	0.52 28	0.73 35	0.51 31	0.31 6	0.64 26	0.42 72	0.17 32	0.20 224	0.23 149	0.19 107	0.21 131	0.17 60

4D-IteraStereo	0.48 31	0.24 19	0.76 154	0.50 71	0.44 202	0.66 117	0.31 27	0.87 24	1.02 139	1.03 110	0.72 34	0.78 89	0.32 9	0.64 26	0.37 38	0.17 32	0.11 3	0.23 149	0.19 107	0.19 71	0.13 3

MSKI-zero shot	0.55 76	0.26 46	0.57 45	0.51 94	0.26 20	0.69 131	0.28 17	1.18 128	0.64 27	0.91 79	1.32 207	0.82 102	0.33 10	1.92 239	0.32 7	0.17 32	0.12 9	0.17 14	0.13 11	0.16 13	0.16 41

XX-TBD	0.46 24	0.70 337	0.35 1	0.79 321	0.25 18	0.58 74	0.26 9	0.69 4	1.27 245	0.76 52	1.00 86	0.45 14	0.33 10	0.47 3	0.37 38	0.19 92	0.15 125	0.15 3	0.11 6	0.17 24	0.14 11

iRaftStereo_RVC	0.47 29	0.26 46	0.64 72	0.50 71	0.29 63	0.53 56	0.33 33	1.05 86	0.77 61	0.84 71	1.00 86	0.55 38	0.37 12	0.81 58	0.40 57	0.17 32	0.12 9	0.22 122	0.20 135	0.19 71	0.15 27

CREStereo++_RVC	0.47 29	0.21 4	0.38 4	0.45 32	0.38 169	0.45 17	0.25 4	0.75 8	1.29 254	0.80 61	1.21 168	0.47 18	0.37 12	0.53 5	0.44 83	0.16 11	0.11 3	0.15 3	0.80 377	0.18 41	0.11 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
TRStereo	0.60 100	0.60 320	0.97 227	0.74 309	0.67 302	0.46 18	0.38 68	1.85 279	0.89 88	0.79 59	0.80 51	0.88 129	0.39 14	1.10 111	0.41 64	0.23 189	0.15 125	0.23 149	0.24 227	0.17 24	0.15 27

XX-Stereo	0.63 115	0.26 46	1.90 347	0.81 327	0.67 302	0.43 14	0.23 3	1.03 76	0.58 18	0.65 40	1.56 273	1.41 266	0.39 14	1.28 131	0.35 27	0.20 117	0.14 75	0.20 73	0.19 107	0.18 41	0.14 11

test croco	0.46 24	0.27 67	1.01 239	0.50 71	0.40 182	0.35 5	0.37 64	0.87 24	0.56 17	0.43 7	0.76 41	0.42 4	0.40 16	1.13 117	0.45 91	0.21 143	0.15 125	0.24 169	0.19 107	0.24 190	0.16 41

LoS	0.40 8	0.21 4	0.44 11	0.37 2	0.22 4	0.50 39	0.40 82	1.00 67	0.94 106	0.48 17	0.66 22	0.48 21	0.40 16	0.60 23	0.37 38	0.18 60	0.14 75	0.16 9	0.11 6	0.14 2	0.14 11

IGEV_Zeroshot_test	0.53 47	0.30 126	0.99 230	0.56 164	0.35 140	0.41 12	0.32 30	1.37 167	0.63 25	1.00 100	1.09 123	0.95 153	0.41 18	0.83 61	0.39 54	0.18 60	0.12 9	0.19 49	0.18 88	0.19 71	0.17 60

CREStereo	0.39 5	0.21 4	0.38 4	0.34 1	0.22 4	0.53 56	0.29 19	0.77 11	1.11 174	0.58 32	0.71 32	0.51 31	0.41 18	0.54 7	0.34 24	0.18 60	0.13 42	0.15 3	0.10 2	0.14 2	0.14 11
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
LL-Strereo2	0.52 38	0.33 187	0.69 97	0.52 110	0.37 152	0.70 138	0.30 22	1.13 117	0.67 41	0.94 87	0.78 44	0.91 135	0.42 20	1.05 103	0.42 72	0.17 32	0.16 156	0.29 253	0.25 238	0.21 131	0.16 41

test_4	0.53 47	0.22 9	0.56 37	0.54 133	0.32 106	0.64 96	0.39 79	0.80 17	0.62 23	0.92 81	1.87 322	0.68 68	0.42 20	1.16 121	0.37 38	0.15 6	0.13 42	0.20 73	0.22 196	0.20 97	0.15 27

EKT-Stereo	0.53 47	0.30 126	0.73 129	0.58 181	0.60 284	0.51 49	0.48 155	0.94 48	0.90 92	0.71 47	0.88 61	0.77 86	0.43 22	1.07 108	0.40 57	0.22 166	0.16 156	0.21 96	0.18 88	0.20 97	0.22 164

ProNet	0.43 13	0.28 83	0.58 48	0.43 8	0.30 79	0.56 68	0.52 178	1.00 67	0.58 18	0.44 8	0.49 8	0.43 6	0.43 22	1.28 131	0.36 33	0.15 6	0.13 42	0.19 49	0.16 58	0.17 24	0.16 41

AnonymousM	0.59 97	1.11 370	0.41 9	0.44 23	0.32 106	0.43 14	0.47 147	1.05 86	0.64 27	0.98 96	0.63 20	0.67 66	0.43 22	0.59 14	0.41 64	0.20 117	0.15 125	1.84 387	0.84 379	0.14 2	0.13 3

EAI-Stereo	0.65 130	0.28 83	0.69 97	0.53 118	0.27 33	0.60 84	0.40 82	2.28 360	0.64 27	0.71 47	3.18 370	0.57 42	0.43 22	1.06 104	0.41 64	0.18 60	0.13 42	0.17 14	0.17 74	0.17 24	0.17 60

test_3	0.55 76	0.23 13	0.71 114	0.53 118	0.28 52	0.61 87	0.40 82	0.92 40	1.05 150	1.19 183	0.68 26	0.93 144	0.44 26	1.67 205	0.39 54	0.15 6	0.12 9	0.22 122	0.19 107	0.21 131	0.14 11

RALCasStereoNet	0.54 61	0.30 126	0.66 82	0.59 194	0.51 243	0.61 87	0.52 178	0.94 48	0.93 103	0.70 45	1.01 91	0.78 89	0.44 26	1.33 140	0.47 109	0.20 117	0.16 156	0.18 36	0.16 58	0.20 97	0.19 111

test_xeample3	0.42 11	0.28 83	0.69 97	0.43 8	0.33 122	0.56 68	0.38 68	0.79 12	0.45 3	0.53 29	0.46 4	0.44 8	0.44 26	1.38 152	0.31 5	0.18 60	0.14 75	0.19 49	0.15 30	0.17 24	0.16 41

test-3	0.54 61	0.22 9	0.68 88	0.47 41	0.27 33	0.58 74	0.35 46	0.92 40	1.00 134	1.32 244	0.69 29	0.87 126	0.45 29	1.68 210	0.37 38	0.16 11	0.11 3	0.20 73	0.16 58	0.17 24	0.13 3

test_1	0.54 61	0.22 9	0.68 88	0.47 41	0.27 33	0.58 74	0.35 46	0.92 40	1.00 134	1.28 219	0.68 26	0.87 126	0.45 29	1.67 205	0.37 38	0.16 11	0.11 3	0.20 73	0.16 58	0.17 24	0.13 3

GMStereo	0.55 76	0.45 269	0.94 218	0.50 71	0.32 106	0.64 96	0.43 111	1.00 67	1.40 303	0.82 68	0.73 35	0.51 31	0.45 29	0.85 65	0.55 154	0.24 204	0.15 125	0.20 73	0.21 171	0.31 255	0.24 193
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
IGEVStereo-DCA	0.46 24	0.28 83	0.56 37	0.43 8	0.33 122	0.49 30	0.42 95	0.87 24	0.50 6	0.47 13	0.48 6	0.48 21	0.46 32	2.03 250	0.30 1	0.19 92	0.14 75	0.19 49	0.15 30	0.16 13	0.18 78

rrr	0.46 24	0.28 83	0.73 129	0.43 8	0.33 122	0.49 30	0.38 68	0.76 10	0.50 6	0.47 13	0.48 6	0.48 21	0.46 32	2.03 250	0.30 1	0.19 92	0.14 75	0.19 49	0.15 30	0.16 13	0.16 41

ACRE	0.61 106	0.33 187	1.01 239	0.58 181	0.49 227	0.75 155	0.47 147	1.06 99	0.95 108	1.37 262	1.55 269	0.62 54	0.46 32	0.83 61	0.70 190	0.23 189	0.15 125	0.19 49	0.16 58	0.18 41	0.21 149

cross-raft	0.54 61	0.25 35	0.61 59	0.52 110	0.29 63	0.68 127	0.37 64	1.46 187	0.76 59	1.01 103	1.06 112	1.28 245	0.46 32	0.71 37	0.35 27	0.15 6	0.12 9	0.18 36	0.16 58	0.19 71	0.14 11

TANstereo	0.44 21	0.21 4	0.44 11	0.41 5	0.21 3	0.65 108	0.26 9	0.79 12	0.83 75	0.93 82	0.98 81	0.51 31	0.46 32	0.54 7	0.35 27	0.18 60	0.24 271	0.16 9	0.13 11	0.16 13	0.26 223

RALAANet	0.60 100	0.33 187	0.87 196	0.62 228	0.50 233	0.69 131	0.31 27	1.21 135	1.06 153	1.09 122	1.16 155	0.88 129	0.46 32	1.22 125	0.42 72	0.19 92	0.15 125	0.21 96	0.17 74	0.27 220	0.17 60

AE-Stereo	0.49 34	0.27 67	0.67 85	0.60 205	0.39 177	0.67 121	0.46 141	1.18 128	1.09 168	0.47 13	0.75 39	0.69 73	0.47 38	0.59 14	0.40 57	0.16 11	0.15 125	0.21 96	0.20 135	0.19 71	0.15 27

Any-RAFT	0.53 47	0.24 19	0.47 13	0.47 41	0.27 33	1.00 233	0.25 4	1.58 218	1.05 150	0.85 75	0.99 83	1.06 185	0.47 38	0.70 33	0.32 7	0.18 60	0.13 42	0.16 9	0.13 11	0.16 13	0.16 41

LoS_RVC	0.42 11	0.26 46	0.40 8	0.44 23	0.82 344	0.51 49	0.44 123	0.64 2	0.41 2	0.44 8	0.78 44	0.44 8	0.47 38	0.56 10	0.36 33	0.13 1	0.12 9	0.14 1	0.10 2	0.13 1	0.84 369

anonymousdsp2	0.53 47	0.27 67	0.74 143	0.48 51	0.29 63	0.76 159	0.47 147	1.61 225	0.82 74	0.77 55	0.77 42	0.75 82	0.47 38	1.03 97	0.40 57	0.18 60	0.13 42	0.18 36	0.13 11	0.19 71	0.18 78

anonymousdsp	0.43 13	0.27 67	0.53 28	0.44 23	0.32 106	0.50 39	0.42 95	0.89 32	0.51 13	0.49 20	0.53 10	0.47 18	0.47 38	1.33 140	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.15 30	0.18 41	0.18 78

IGEV-Stereo	0.43 13	0.27 67	0.54 32	0.45 32	0.32 106	0.50 39	0.42 95	0.90 38	0.51 13	0.49 20	0.53 10	0.47 18	0.47 38	1.32 138	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.15 30	0.18 41	0.18 78
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.40 8	0.31 157	0.73 129	0.58 181	0.27 33	0.26 1	0.33 33	0.95 51	0.81 69	0.42 4	0.47 5	0.65 62	0.47 38	0.39 1	0.34 24	0.18 60	0.15 125	0.16 9	0.14 22	0.19 71	0.16 41
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
PMTNet	0.46 24	0.21 4	0.38 4	0.37 2	0.23 6	0.71 141	0.27 14	0.74 7	1.04 146	0.64 39	0.70 30	0.55 38	0.47 38	0.86 68	0.35 27	1.00 375	0.13 42	0.15 3	0.10 2	0.15 5	0.13 3

ff7	0.43 13	0.27 67	0.56 37	0.44 23	0.33 122	0.50 39	0.42 95	0.87 24	0.50 6	0.49 20	0.53 10	0.44 8	0.48 46	1.38 152	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.15 30	0.18 41	0.18 78

ffff	0.43 13	0.27 67	0.56 37	0.44 23	0.33 122	0.50 39	0.42 95	0.87 24	0.50 6	0.49 20	0.53 10	0.44 8	0.48 46	1.38 152	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.15 30	0.18 41	0.18 78

11t	0.43 13	0.27 67	0.56 37	0.44 23	0.33 122	0.50 39	0.42 95	0.87 24	0.50 6	0.49 20	0.53 10	0.44 8	0.48 46	1.38 152	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.15 30	0.18 41	0.18 78

whm_eth	0.65 130	0.47 275	1.05 253	0.55 152	0.64 295	0.69 131	0.45 134	1.34 162	1.26 238	1.02 106	1.92 327	0.49 28	0.48 46	0.70 33	0.52 136	0.23 189	0.20 224	0.25 205	0.24 227	0.24 190	0.31 265

RAFT-Test	0.54 61	0.25 35	0.64 72	0.47 41	0.30 79	0.97 227	0.27 14	1.24 148	0.81 69	0.96 89	1.12 138	1.28 245	0.48 46	0.71 37	0.36 33	0.17 32	0.13 42	0.17 14	0.14 22	0.16 13	0.16 41

ccc-4	0.43 13	0.27 67	0.56 37	0.44 23	0.33 122	0.50 39	0.42 95	0.87 24	0.50 6	0.49 20	0.53 10	0.44 8	0.48 46	1.38 152	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.15 30	0.18 41	0.18 78

CIPLG	0.62 109	0.33 187	0.96 225	0.58 181	0.50 233	0.75 155	0.48 155	1.05 86	0.96 110	1.40 273	1.57 277	0.64 59	0.48 46	0.89 73	0.70 190	0.23 189	0.15 125	0.19 49	0.16 58	0.19 71	0.21 149

IPLGR_C	0.62 109	0.33 187	0.99 230	0.58 181	0.49 227	0.76 159	0.48 155	1.10 108	0.96 110	1.40 273	1.56 273	0.62 54	0.48 46	0.80 54	0.71 195	0.23 189	0.15 125	0.19 49	0.16 58	0.19 71	0.21 149

StereoIM	0.36 1	0.25 35	0.58 48	0.44 23	0.34 137	0.30 3	0.30 22	0.72 5	0.50 6	0.37 2	0.36 1	0.58 46	0.49 54	0.52 4	0.36 33	0.19 92	0.16 156	0.19 49	0.15 30	0.18 41	0.14 11

s12784h	0.52 38	0.20 2	0.38 4	0.41 5	0.19 1	0.96 223	0.34 43	1.17 123	1.25 233	0.81 65	0.90 64	0.63 56	0.50 55	1.45 167	0.42 72	0.14 4	0.12 9	0.17 14	0.11 6	0.18 41	0.11 1

sCroCo_RVC	0.49 34	0.40 248	1.02 245	0.65 257	0.60 284	0.52 51	0.40 82	0.83 21	0.61 22	0.44 8	0.74 37	0.49 28	0.50 55	0.63 25	0.48 114	0.26 242	0.27 290	0.23 149	0.22 196	0.29 239	0.25 205

MIF-Stereo (partial)	0.45 23	0.25 35	0.70 103	0.50 71	0.52 251	0.35 5	0.26 9	0.91 39	0.59 21	0.45 12	0.71 32	0.51 31	0.51 57	1.11 114	0.45 91	0.20 117	0.16 156	0.23 149	0.20 135	0.24 190	0.18 78

DIP-Stereo	0.62 109	0.30 126	0.83 178	0.48 51	0.36 145	0.95 219	0.33 33	2.37 367	0.67 41	1.25 210	1.00 86	0.68 68	0.51 57	0.91 75	0.61 172	0.18 60	0.15 125	0.21 96	0.17 74	0.19 71	0.19 111
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DCRE	0.82 211	0.26 46	0.70 103	0.58 181	0.44 202	0.54 59	0.48 155	0.95 51	0.78 63	0.78 56	7.33 400	0.86 122	0.52 59	0.76 47	0.41 64	0.16 11	0.16 156	0.19 49	0.17 74	0.18 41	0.17 60

PSM-softLoss	0.78 197	0.31 157	0.77 158	0.58 181	0.32 106	0.56 68	0.40 82	1.18 128	0.70 47	1.24 206	1.07 115	0.83 109	0.52 59	5.36 345	0.53 144	0.24 204	0.15 125	0.25 205	0.22 196	0.20 97	0.25 205

KMStereo	0.78 197	0.31 157	0.77 158	0.58 181	0.32 106	0.56 68	0.40 82	1.18 128	0.70 47	1.24 206	1.07 115	0.83 109	0.52 59	5.36 345	0.53 144	0.24 204	0.15 125	0.25 205	0.22 196	0.20 97	0.25 205

test-1	0.52 38	0.26 46	1.04 252	0.56 164	0.32 106	0.61 87	0.38 68	1.10 108	0.91 97	0.78 56	1.01 91	0.77 86	0.52 59	0.60 23	0.42 72	0.17 32	0.14 75	0.20 73	0.17 74	0.20 97	0.23 181

TestStereo	0.64 125	0.39 244	0.71 114	0.51 94	0.27 33	0.56 68	0.42 95	1.03 76	0.91 97	0.80 61	1.00 86	0.68 68	0.52 59	3.25 308	0.45 91	0.22 166	0.15 125	0.24 169	0.18 88	0.27 220	0.16 41

MIM_Stereo	0.57 89	0.24 19	0.92 214	0.46 35	0.30 79	0.54 59	0.28 17	1.27 152	0.75 56	1.00 100	1.16 155	0.93 144	0.53 64	1.45 167	0.61 172	0.16 11	0.16 156	0.20 73	0.19 107	0.17 24	0.14 11

R-Stereo Train	0.57 89	0.26 46	0.63 66	0.54 133	0.36 145	0.69 131	0.54 188	1.22 142	0.72 52	1.61 315	1.50 261	0.75 82	0.53 64	0.64 26	0.44 83	0.18 60	0.15 125	0.17 14	0.15 30	0.17 24	0.17 60

RAFT-Stereo	0.57 89	0.26 46	0.63 66	0.54 133	0.36 145	0.69 131	0.54 188	1.22 142	0.72 52	1.61 315	1.50 261	0.75 82	0.53 64	0.64 26	0.44 83	0.18 60	0.15 125	0.17 14	0.15 30	0.17 24	0.17 60
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GMStereo_Zeroshot	0.67 147	0.61 321	1.01 239	0.64 245	0.37 152	0.84 195	0.35 46	1.05 86	1.12 178	1.12 136	1.06 112	1.27 242	0.54 67	1.19 122	0.59 163	0.32 285	0.17 180	0.31 266	0.18 88	0.52 334	0.22 164

raft_robust	0.68 151	0.30 126	0.64 72	0.52 110	0.26 20	0.54 59	0.35 46	1.33 158	1.24 230	1.16 166	1.07 115	0.60 51	0.54 67	3.58 318	0.37 38	0.18 60	0.14 75	0.20 73	0.22 196	0.20 97	0.16 41

dd	0.59 97	0.48 280	0.97 227	0.55 152	0.32 106	0.64 96	0.47 147	1.02 73	1.34 275	0.78 56	0.86 56	0.58 46	0.54 67	1.01 94	0.86 240	0.28 261	0.18 194	0.26 224	0.19 107	0.32 260	0.24 193

RAFT-345	0.84 220	0.25 35	0.66 82	0.50 71	0.27 33	0.54 59	0.42 95	0.83 21	1.11 174	1.32 244	2.34 352	0.86 122	0.54 67	5.72 356	0.47 109	0.18 60	0.13 42	0.22 122	0.17 74	0.17 24	0.16 41

rafts_anoy	0.52 38	0.29 110	0.59 52	0.59 194	0.50 233	0.53 56	0.40 82	1.11 114	1.03 142	0.84 71	0.83 52	0.68 68	0.54 67	0.72 39	0.51 130	0.19 92	0.14 75	0.24 169	0.26 251	0.21 131	0.18 78

CFNet-RSSM	0.54 61	0.24 19	0.70 103	0.48 51	0.28 52	0.60 84	0.27 14	1.49 191	1.14 189	1.06 114	0.93 69	1.08 192	0.54 67	0.70 33	0.35 27	0.16 11	0.12 9	0.17 14	0.15 30	0.16 13	0.14 11

MyStereo07	0.48 31	0.29 110	0.50 18	0.55 152	0.45 209	0.59 78	0.79 272	1.05 86	0.51 13	0.48 17	0.53 10	0.43 6	0.55 73	1.30 135	0.34 24	0.17 32	0.16 156	0.24 169	0.20 135	0.23 177	0.20 133

CroCo-Stereo Lap2	0.44 21	0.34 206	0.77 158	0.61 217	0.79 335	0.28 2	0.35 46	0.75 8	0.71 51	0.38 3	0.50 9	0.72 79	0.55 73	0.57 12	0.47 109	0.17 32	0.18 194	0.19 49	0.16 58	0.21 131	0.20 133

IPLG	0.69 152	0.27 67	0.97 227	0.51 94	0.43 196	0.79 174	0.33 33	1.21 135	1.06 153	1.30 232	1.10 127	0.52 36	0.55 73	3.16 306	0.63 179	0.16 11	0.14 75	0.19 49	0.16 58	0.18 41	0.17 60

Pruner-Stereo	0.62 109	0.29 110	0.70 103	0.61 217	0.31 91	0.63 94	0.43 111	1.17 123	0.99 129	1.53 300	1.08 118	0.95 153	0.55 73	1.35 144	0.51 130	0.23 189	0.14 75	0.24 169	0.21 171	0.21 131	0.23 181

MyStereo06	0.61 106	0.28 83	0.95 221	0.56 164	0.46 219	0.61 87	0.73 259	1.78 265	0.67 41	1.03 110	1.12 138	1.13 210	0.56 77	0.78 50	0.41 64	0.17 32	0.16 156	0.23 149	0.20 135	0.22 152	0.20 133

knoymous	0.51 37	0.29 110	0.47 13	0.43 8	0.30 79	0.55 65	0.55 201	1.02 73	0.77 61	0.98 96	0.85 55	0.94 147	0.56 77	0.85 65	0.45 91	0.20 117	0.14 75	0.26 224	0.14 22	0.23 177	0.23 181

GMOStereo	0.53 47	0.26 46	0.65 76	0.50 71	0.29 63	0.52 51	0.43 111	0.89 32	0.96 110	1.41 275	1.14 146	0.85 118	0.56 77	0.59 14	0.38 48	0.16 11	0.14 75	0.24 169	0.21 171	0.20 97	0.15 27

error version	0.53 47	0.26 46	0.65 76	0.50 71	0.29 63	0.52 51	0.43 111	0.89 32	0.96 110	1.41 275	1.14 146	0.85 118	0.56 77	0.59 14	0.38 48	0.16 11	0.14 75	0.24 169	0.21 171	0.20 97	0.15 27

test-v	0.53 47	0.26 46	0.65 76	0.50 71	0.29 63	0.52 51	0.43 111	0.89 32	0.96 110	1.41 275	1.14 146	0.85 118	0.56 77	0.59 14	0.38 48	0.16 11	0.14 75	0.24 169	0.21 171	0.20 97	0.15 27

test-2	0.53 47	0.26 46	0.65 76	0.50 71	0.29 63	0.52 51	0.43 111	0.89 32	0.96 110	1.41 275	1.14 146	0.85 118	0.56 77	0.59 14	0.38 48	0.16 11	0.14 75	0.24 169	0.21 171	0.20 97	0.15 27

raft+_RVC	0.53 47	0.26 46	0.54 32	0.60 205	0.47 223	0.54 59	0.54 188	1.27 152	0.99 129	0.76 52	1.03 106	0.70 76	0.56 77	0.93 81	0.47 109	0.18 60	0.14 75	0.19 49	0.18 88	0.18 41	0.15 27

Gwc-CoAtRS	0.52 38	0.24 19	0.68 88	0.48 51	0.29 63	0.64 96	0.25 4	1.16 121	1.08 162	1.01 103	1.00 86	1.12 205	0.56 77	0.69 31	0.37 38	0.16 11	0.13 42	0.17 14	0.15 30	0.15 5	0.15 27

StereoVision	0.65 130	0.34 206	0.86 186	0.59 194	0.40 182	0.50 39	0.41 93	1.09 106	0.93 103	0.71 47	2.50 359	0.82 102	0.57 85	1.03 97	0.49 121	0.25 228	0.28 296	0.29 253	0.28 276	0.36 275	0.20 133

GANet-ADL	0.60 100	0.35 222	0.72 117	0.64 245	0.40 182	0.68 127	0.51 169	1.49 191	1.12 178	0.95 88	1.08 118	0.91 135	0.57 85	0.76 47	0.55 154	0.26 242	0.18 194	0.18 36	0.16 58	0.23 177	0.25 205

PFNet+	0.59 97	0.28 83	0.77 158	0.53 118	0.30 79	0.59 78	0.31 27	0.92 40	1.14 189	1.33 252	1.10 127	0.79 92	0.57 85	1.31 136	0.49 121	0.25 228	0.17 180	0.28 245	0.26 251	0.21 131	0.25 205

NF-Stereo	0.80 203	0.30 126	0.75 145	0.60 205	0.31 91	0.64 96	0.44 123	1.21 135	0.90 92	1.29 224	1.02 98	0.82 102	0.57 85	5.40 349	0.48 114	0.23 189	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.20 97	0.30 255

OCTAStereo	0.80 203	0.30 126	0.75 145	0.60 205	0.31 91	0.64 96	0.44 123	1.21 135	0.90 92	1.29 224	1.01 91	0.82 102	0.57 85	5.35 344	0.48 114	0.24 204	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.20 97	0.30 255

RE-Stereo	0.80 203	0.30 126	0.75 145	0.60 205	0.31 91	0.64 96	0.44 123	1.21 135	0.90 92	1.29 224	1.01 91	0.81 97	0.57 85	5.37 347	0.48 114	0.24 204	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.20 97	0.30 255

TVStereo	0.80 203	0.30 126	0.75 145	0.60 205	0.31 91	0.64 96	0.44 123	1.21 135	0.90 92	1.29 224	1.01 91	0.81 97	0.57 85	5.37 347	0.48 114	0.24 204	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.20 97	0.30 255

RAFT-RH_RVC	1.03 273	0.24 19	0.67 85	0.49 64	0.28 52	0.81 183	0.33 33	0.83 21	1.08 162	2.05 351	4.65 387	1.04 183	0.57 85	5.98 363	0.50 127	0.18 60	0.13 42	0.26 224	0.20 135	0.16 13	0.17 60

CRE-IMP	0.55 76	0.30 126	0.74 143	0.52 110	0.29 63	0.79 174	0.25 4	1.04 80	0.72 52	1.09 122	0.95 71	0.81 97	0.57 85	1.10 111	0.50 127	0.21 143	0.14 75	0.23 149	0.19 107	0.28 234	0.22 164

DisPM	0.66 138	0.28 83	0.72 117	0.61 217	0.35 140	0.62 93	0.45 134	1.02 73	0.99 129	1.56 308	1.10 127	0.80 94	0.59 94	2.37 276	0.41 64	0.23 189	0.14 75	0.23 149	0.21 171	0.20 97	0.25 205

NRIStereo	0.60 100	0.29 110	0.69 97	0.53 118	0.28 52	0.63 94	0.33 33	1.08 105	0.87 81	1.14 152	0.87 59	0.91 135	0.59 94	2.24 267	0.49 121	0.20 117	0.14 75	0.21 96	0.19 107	0.21 131	0.17 60

AEACV	0.37 3	0.24 19	0.52 26	0.47 41	0.51 243	0.37 8	0.38 68	0.65 3	0.53 16	0.42 4	0.56 18	0.46 15	0.60 96	0.53 5	0.30 1	0.16 11	0.13 42	0.18 36	0.15 30	0.17 24	0.14 11

UDGNet	0.72 160	1.17 375	0.80 173	0.77 318	0.41 188	0.77 165	0.38 68	0.97 59	1.34 275	0.81 65	0.88 61	0.71 78	0.60 96	1.21 124	0.54 150	0.52 352	0.19 207	1.02 379	0.26 251	0.71 362	0.31 265

GwcNet-ADL	0.64 125	0.31 157	0.79 168	0.56 164	0.41 188	0.60 84	0.58 220	1.41 175	1.26 238	1.08 117	1.13 143	0.91 135	0.60 96	1.04 102	0.78 215	0.27 251	0.18 194	0.18 36	0.18 88	0.25 200	0.29 243

Patchmatch Stereo++	0.55 76	0.30 126	0.73 129	0.50 71	0.27 33	0.65 108	0.29 19	1.05 86	0.64 27	1.12 136	0.96 73	0.83 109	0.60 96	1.37 148	0.45 91	0.22 166	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.26 208	0.18 78
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
ROB_FTStereo_v2	0.54 61	0.30 126	0.73 129	0.50 71	0.27 33	0.64 96	0.42 95	1.05 86	0.64 27	1.12 136	0.96 73	0.83 109	0.60 96	1.12 116	0.46 104	0.22 166	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.26 208	0.18 78

HUI-Stereo	0.52 38	0.30 126	0.73 129	0.50 71	0.27 33	0.65 108	0.30 22	1.04 80	0.64 27	1.12 136	0.96 73	0.83 109	0.60 96	0.79 53	0.45 91	0.22 166	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.26 208	0.18 78

iGMRVC	0.56 85	0.30 126	0.73 129	0.50 71	0.27 33	0.65 108	0.38 68	1.05 86	0.64 27	1.12 136	0.96 73	0.83 109	0.60 96	1.52 178	0.46 104	0.22 166	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.26 208	0.18 78

iRAFT	0.55 76	0.30 126	0.73 129	0.50 71	0.27 33	0.65 108	0.29 19	1.05 86	0.64 27	1.12 136	0.96 73	0.83 109	0.60 96	1.37 148	0.45 91	0.22 166	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.26 208	0.18 78

Anonymous	0.53 47	0.38 239	0.91 210	0.66 262	0.73 318	0.65 108	0.59 227	0.95 51	0.73 55	0.47 13	0.58 19	0.42 4	0.60 96	0.80 54	0.53 144	0.24 204	0.23 262	0.21 96	0.21 171	0.41 298	0.29 243

MC-Stereo	0.43 13	0.23 13	0.48 15	0.51 94	0.28 52	0.39 9	0.32 30	0.88 31	0.68 44	0.60 38	0.84 54	0.56 40	0.61 105	1.03 97	0.31 5	0.17 32	0.11 3	0.17 14	0.15 30	0.16 13	0.13 3

HHNet	0.62 109	0.26 46	0.63 66	0.43 8	0.45 209	0.50 39	0.58 220	1.07 101	1.01 136	1.25 210	2.23 347	0.70 76	0.61 105	1.07 108	0.47 109	0.20 117	0.13 42	0.23 149	0.19 107	0.19 71	0.30 255

PSM-adaLoss	0.54 61	0.30 126	0.73 129	0.50 71	0.27 33	0.65 108	0.41 93	1.04 80	0.64 27	1.12 136	0.96 73	0.82 102	0.61 105	1.06 104	0.45 91	0.22 166	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.26 208	0.18 78

ROB_FTStereo	0.54 61	0.30 126	0.73 129	0.50 71	0.27 33	0.64 96	0.25 4	1.05 86	0.64 27	1.12 136	0.95 71	0.82 102	0.61 105	1.15 119	0.45 91	0.22 166	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.26 208	0.18 78

RAFT-IKP	0.54 61	0.30 126	0.73 129	0.50 71	0.27 33	0.59 78	0.36 55	1.04 80	0.64 27	1.12 136	0.96 73	0.83 109	0.61 105	1.22 125	0.45 91	0.22 166	0.14 75	0.24 169	0.20 135	0.26 208	0.18 78

PCWNet_CMD	0.66 138	0.32 171	0.88 199	0.49 64	0.37 152	0.78 170	0.40 82	1.42 177	1.31 264	1.16 166	1.31 202	1.25 234	0.62 110	0.89 73	0.57 158	0.20 117	0.16 156	0.27 235	0.19 107	0.40 295	0.25 205

BUS	0.74 177	0.32 171	0.68 88	0.54 133	0.44 202	2.34 363	0.42 95	2.16 342	0.98 122	1.20 187	1.11 132	1.03 180	0.62 110	0.91 75	0.70 190	0.24 204	0.17 180	0.25 205	0.22 196	0.22 152	0.22 164

NINENet	0.77 191	0.37 234	0.78 166	0.62 228	0.51 243	2.34 363	0.42 95	1.83 277	1.04 146	1.14 152	1.23 174	1.03 180	0.62 110	1.24 128	0.70 190	0.28 261	0.23 262	0.31 266	0.21 171	0.26 208	0.25 205

sAnonymous2	0.55 76	0.56 303	1.46 316	0.60 205	0.51 243	0.48 20	0.52 178	0.79 12	0.68 44	0.50 26	0.67 24	0.46 15	0.62 110	0.59 14	0.40 57	0.22 166	0.17 180	0.22 122	0.21 171	0.86 367	0.56 340

CroCo_RVC	0.55 76	0.56 303	1.46 316	0.60 205	0.51 243	0.48 20	0.52 178	0.79 12	0.68 44	0.50 26	0.67 24	0.46 15	0.62 110	0.59 14	0.40 57	0.22 166	0.17 180	0.22 122	0.21 171	0.86 367	0.56 340

CFNet_ucs	0.70 154	0.33 187	0.88 199	0.50 71	0.43 196	0.74 149	0.44 123	1.60 222	1.29 254	1.22 195	1.54 267	1.09 198	0.63 115	0.99 90	0.59 163	0.25 228	0.20 224	0.37 313	0.21 171	0.40 295	0.28 240

MSMDNet	0.66 138	0.32 171	0.87 196	0.49 64	0.37 152	0.79 174	0.40 82	1.43 183	1.31 264	1.15 155	1.31 202	1.24 230	0.63 115	0.88 70	0.57 158	0.21 143	0.16 156	0.26 224	0.19 107	0.39 291	0.24 193

DN-CSS_ROB	0.64 125	0.32 171	1.05 253	0.55 152	0.40 182	0.54 59	0.45 134	1.21 135	0.93 103	1.03 110	1.47 252	0.69 73	0.63 115	1.76 223	0.49 121	0.18 60	0.14 75	0.25 205	0.22 196	0.22 152	0.20 133

MyStereo8	0.65 130	0.29 110	1.00 235	0.58 181	0.49 227	0.91 204	0.35 46	1.18 128	1.31 264	1.16 166	1.27 189	0.90 134	0.64 118	0.72 39	0.95 249	0.18 60	0.14 75	0.20 73	0.18 88	0.22 152	0.26 223

CFNet_pseudo	0.66 138	0.32 171	0.86 186	0.48 51	0.39 177	0.70 138	0.40 82	1.33 158	1.22 223	1.16 166	1.34 214	1.24 230	0.64 118	0.98 88	0.59 163	0.21 143	0.16 156	0.33 286	0.19 107	0.36 275	0.25 205

ARAFT	0.77 191	0.36 229	1.49 323	0.51 94	0.31 91	0.90 202	0.82 282	1.90 290	1.06 153	1.62 318	1.24 176	1.02 177	0.64 118	1.84 230	0.50 127	0.18 60	0.14 75	0.28 245	0.27 259	0.17 24	0.16 41

ccs_rob	0.66 138	0.33 187	0.86 186	0.48 51	0.39 177	0.70 138	0.40 82	1.33 158	1.22 223	1.16 166	1.34 214	1.23 228	0.64 118	0.98 88	0.59 163	0.21 143	0.16 156	0.35 303	0.20 135	0.37 279	0.25 205

MLCV	0.72 160	0.34 206	1.10 267	0.51 94	0.23 6	0.91 204	0.39 79	1.33 158	1.23 226	1.46 286	1.55 269	1.01 175	0.64 118	1.95 244	0.80 224	0.18 60	0.12 9	0.18 36	0.14 22	0.19 71	0.17 60

iRaft-Stereo_20w	0.65 130	0.31 157	1.00 235	0.47 41	0.34 137	0.73 146	0.30 22	2.96 381	0.70 47	1.15 155	1.14 146	0.76 85	0.65 123	1.11 114	0.38 48	0.17 32	0.13 42	0.18 36	0.16 58	0.19 71	0.18 78

AdaStereo	0.70 154	0.43 260	0.75 145	0.73 307	0.37 152	0.92 210	0.53 184	1.85 279	1.18 208	1.12 136	1.23 174	1.07 191	0.65 123	0.96 82	0.63 179	0.31 280	0.15 125	0.32 279	0.21 171	0.29 239	0.22 164
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.
IPLGR	0.58 94	0.27 67	1.14 274	0.48 51	0.28 52	0.65 108	0.33 33	1.22 142	1.13 187	1.18 179	1.05 110	0.69 73	0.66 125	0.96 82	0.52 136	0.17 32	0.15 125	0.20 73	0.17 74	0.20 97	0.18 78

11t1	0.52 38	0.28 83	0.68 88	0.51 94	0.28 52	0.83 188	0.39 79	1.22 142	0.63 25	0.84 71	0.74 37	0.68 68	0.68 126	0.91 75	0.57 158	0.21 143	0.18 194	0.19 49	0.16 58	0.20 97	0.21 149

RAFT_CTSACE	0.63 115	0.26 46	0.88 199	0.55 152	0.51 243	0.71 141	0.44 123	0.80 17	0.97 117	0.97 92	1.84 317	1.18 218	0.68 126	1.47 173	0.36 33	0.16 11	0.15 125	0.21 96	0.20 135	0.20 97	0.14 11

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 61	0.25 35	0.68 88	0.43 8	0.24 9	0.40 10	0.34 43	1.04 80	1.09 168	1.32 244	1.60 281	0.80 94	0.68 126	0.67 30	0.39 54	0.13 1	0.10 1	0.18 36	0.17 74	0.17 24	0.13 3

OMP-Stereo	0.94 248	0.33 187	0.72 117	0.90 354	0.31 91	0.49 30	0.36 55	1.16 121	1.06 153	1.58 314	1.12 138	1.46 276	0.69 129	6.94 378	0.49 121	0.19 92	0.14 75	0.24 169	0.18 88	0.20 97	0.14 11

PFNet	0.91 242	0.26 46	1.10 267	0.63 236	0.32 106	0.64 96	0.56 207	1.17 123	0.99 129	1.47 287	1.08 118	0.98 162	0.69 129	6.62 370	0.54 150	0.20 117	0.12 9	0.24 169	0.19 107	0.20 97	0.17 60

Anonymous3	0.61 106	0.44 263	1.11 269	0.59 194	0.49 227	0.93 213	0.65 239	0.93 44	0.81 69	0.72 50	0.88 61	0.65 62	0.69 129	1.06 104	0.53 144	0.35 305	0.30 308	0.26 224	0.26 251	0.31 255	0.27 229

x	0.54 61	0.31 157	0.61 59	0.47 41	0.30 79	0.67 121	0.47 147	1.53 209	0.79 67	0.81 65	0.83 52	0.78 89	0.70 132	0.70 33	0.62 175	0.21 143	0.19 207	0.22 122	0.19 107	0.21 131	0.20 133

RAFT+CT+SA	0.58 94	0.29 110	0.60 56	0.66 262	0.37 152	0.42 13	0.55 201	1.27 152	1.03 142	0.70 45	1.22 170	0.60 51	0.70 132	1.64 199	0.41 64	0.18 60	0.13 42	0.22 122	0.22 196	0.21 131	0.18 78

AFF-stereo	0.58 94	0.25 35	0.64 72	0.46 35	0.29 63	0.34 4	0.38 68	1.15 120	1.14 189	1.17 175	1.60 281	1.10 200	0.71 134	0.97 87	0.43 81	0.13 1	0.11 3	0.19 49	0.19 107	0.17 24	0.14 11

ICVP	0.63 115	0.33 187	0.57 45	0.61 217	0.40 182	0.80 179	0.58 220	1.61 225	0.89 88	0.90 77	1.24 176	0.88 129	0.73 135	0.72 39	0.88 241	0.29 269	0.21 240	0.22 122	0.21 171	0.24 190	0.27 229
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DeepPruner_ROB	0.74 177	0.48 280	0.87 196	0.57 175	0.44 202	0.79 174	0.54 188	1.73 246	0.96 110	1.38 267	1.27 189	1.24 230	0.73 135	1.43 164	0.73 201	0.34 298	0.28 296	0.27 235	0.26 251	0.31 255	0.31 265

BSDual-CNN	0.71 159	0.32 171	0.68 88	0.54 133	0.44 202	1.27 277	0.65 239	2.16 342	0.98 122	1.20 187	1.11 132	1.12 205	0.74 137	0.91 75	0.66 184	0.24 204	0.17 180	0.25 205	0.22 196	0.22 152	0.22 164

psmg	0.72 160	0.32 171	0.68 88	0.50 71	0.44 202	1.48 302	0.75 261	1.94 303	0.98 122	1.21 190	1.33 209	1.12 205	0.74 137	0.91 75	0.66 184	0.24 204	0.19 207	0.25 205	0.25 238	0.23 177	0.22 164

mmm	0.63 115	0.35 222	0.72 117	0.51 94	0.30 79	0.86 197	0.54 188	1.59 219	0.86 77	1.07 116	1.38 227	0.79 92	0.75 139	0.91 75	0.58 161	0.22 166	0.18 194	0.29 253	0.25 238	0.25 200	0.23 181

DCANet-4	0.54 61	0.26 46	1.07 260	0.42 7	0.24 9	0.48 20	0.36 55	0.99 63	1.30 260	1.10 130	1.02 98	0.56 40	0.75 139	0.73 42	0.52 136	0.16 11	0.13 42	0.17 14	0.13 11	0.15 5	0.19 111

Sa-1000	0.72 160	0.29 110	0.76 154	0.59 194	0.30 79	0.73 146	0.37 64	1.62 228	1.33 272	1.28 219	2.04 337	0.86 122	0.75 139	1.84 230	0.38 48	0.19 92	0.14 75	0.25 205	0.23 216	0.20 97	0.16 41

dad	0.86 229	0.66 329	1.06 256	0.56 164	0.37 152	0.76 159	0.44 123	1.17 123	1.50 319	1.44 282	1.27 189	1.34 258	0.75 139	2.52 283	0.84 235	0.42 328	0.27 290	0.83 372	0.26 251	0.41 298	0.29 243

IIG-Stereo	0.96 252	0.31 157	0.72 117	0.88 349	0.33 122	0.61 87	0.26 9	1.19 134	1.03 142	1.69 324	1.37 223	1.46 276	0.75 139	6.96 379	0.51 130	0.19 92	0.14 75	0.23 149	0.18 88	0.20 97	0.14 11

DMCA	0.67 147	0.34 206	0.90 207	0.51 94	0.44 202	0.86 197	0.47 147	1.42 177	1.02 139	1.17 175	1.12 138	1.23 228	0.75 139	0.78 50	0.95 249	0.25 228	0.19 207	0.27 235	0.19 107	0.24 190	0.27 229

Anonymous Stereo	1.28 310	0.75 344	2.45 367	0.74 309	0.77 330	0.93 213	1.77 369	1.51 200	1.31 264	1.67 322	1.29 196	1.20 220	0.75 139	6.29 366	1.68 333	0.37 312	0.36 337	0.38 316	0.40 334	0.43 308	0.45 314

NOSS_ROB	1.26 309	0.46 271	0.62 63	0.56 164	0.38 169	1.06 242	0.78 269	1.73 246	1.40 303	1.01 103	1.43 240	1.10 200	0.75 139	10.62 411	0.65 183	0.45 339	0.43 353	0.48 343	0.45 344	0.44 315	0.41 302

ttt	0.94 248	0.34 206	0.59 52	0.61 217	0.37 152	0.94 215	0.50 168	2.17 348	1.34 275	1.23 198	1.61 285	0.91 135	0.76 147	1.85 233	3.97 375	0.30 273	0.26 282	0.26 224	0.24 227	0.29 239	0.29 243

AASNet	0.76 190	0.35 222	0.91 210	0.79 321	0.81 342	1.14 253	0.56 207	2.02 320	1.08 162	1.22 195	1.24 176	0.93 144	0.76 147	0.77 49	1.16 277	0.27 251	0.23 262	0.24 169	0.20 135	0.28 234	0.24 193

HCRNet	0.70 154	0.39 244	0.73 129	0.60 205	0.59 281	0.76 159	0.35 46	1.22 142	1.13 187	1.02 106	0.99 83	1.02 177	0.76 147	2.19 264	0.70 190	0.28 261	0.19 207	0.28 245	0.23 216	0.25 200	0.23 181

iResNet	0.75 184	0.40 248	1.36 305	0.67 272	0.29 63	0.92 210	0.59 227	1.52 203	1.25 233	1.28 219	1.48 257	0.94 147	0.76 147	1.62 197	0.78 215	0.18 60	0.14 75	0.18 36	0.15 30	0.22 152	0.23 181

xx1	0.67 147	0.31 157	0.50 18	0.54 133	0.26 20	1.18 263	0.51 169	0.93 44	3.05 382	0.58 32	0.79 47	0.95 153	0.77 151	1.46 169	0.32 7	0.20 117	0.12 9	0.24 169	0.23 216	0.22 152	0.21 149

Selective-RAFT	0.52 38	0.28 83	0.79 168	0.55 152	0.27 33	0.91 204	0.33 33	0.80 17	0.88 85	0.58 32	0.63 20	0.81 97	0.77 151	1.29 134	0.48 114	0.19 92	0.14 75	0.17 14	0.15 30	0.19 71	0.17 60

TestStereo1	0.63 115	0.28 83	0.75 145	0.76 315	0.31 91	0.48 20	0.43 111	1.30 156	1.21 221	0.97 92	1.31 202	0.64 59	0.77 151	1.75 218	0.42 72	0.20 117	0.15 125	0.22 122	0.18 88	0.21 131	0.17 60

qqq	0.57 89	0.34 206	0.71 114	0.47 41	0.27 33	0.64 96	0.62 234	1.42 177	0.78 63	0.80 61	0.92 67	0.95 153	0.77 151	0.88 70	0.59 163	0.21 143	0.20 224	0.24 169	0.23 216	0.22 152	0.21 149

SA-5K	0.63 115	0.28 83	0.75 145	0.76 315	0.31 91	0.48 20	0.43 111	1.30 156	1.21 221	0.97 92	1.31 202	0.64 59	0.77 151	1.75 218	0.42 72	0.20 117	0.15 125	0.22 122	0.18 88	0.21 131	0.17 60

SFCPSM	0.70 154	0.28 83	1.02 245	0.51 94	0.38 169	1.37 289	0.66 244	2.00 313	1.03 142	1.17 175	1.21 168	0.82 102	0.78 156	1.03 97	0.53 144	0.21 143	0.17 180	0.22 122	0.24 227	0.21 131	0.19 111

AANet_RVC	1.16 302	0.52 293	1.49 323	0.65 257	0.45 209	0.75 155	0.69 253	1.42 177	1.55 327	1.34 255	1.87 322	1.53 288	0.78 156	7.43 386	1.38 304	0.25 228	0.17 180	0.19 49	0.16 58	0.22 152	0.26 223

MIPNet	0.56 85	0.28 83	0.94 218	0.49 64	0.33 122	0.66 117	0.38 68	1.35 164	1.08 162	1.06 114	0.92 67	0.60 51	0.79 158	0.73 42	0.52 136	0.17 32	0.14 75	0.19 49	0.16 58	0.18 41	0.17 60

pcwnet_v2	0.97 258	0.37 234	4.33 383	0.62 228	0.54 257	0.79 174	0.45 134	2.02 320	1.58 328	1.42 281	1.64 292	1.09 198	0.79 158	1.24 128	0.67 187	0.32 285	0.25 278	0.29 253	0.27 259	0.37 279	0.35 282

GES	0.66 138	0.34 206	0.90 207	0.59 194	0.38 169	0.94 215	0.57 217	2.11 332	0.86 77	1.02 106	1.11 132	0.66 64	0.79 158	0.99 90	0.61 172	0.27 251	0.19 207	0.20 73	0.20 135	0.21 131	0.30 255

111	0.60 100	0.23 13	0.70 103	0.43 8	0.24 9	0.72 143	0.42 95	1.18 128	1.41 306	0.80 61	1.38 227	1.10 200	0.79 158	0.96 82	0.58 161	0.18 60	0.13 42	0.17 14	0.15 30	0.17 24	0.19 111

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 287	1.02 363	1.00 235	0.82 332	0.67 302	1.93 343	0.93 307	1.62 228	1.11 174	1.15 155	1.25 180	1.50 284	0.79 158	1.96 245	0.76 207	1.89 386	0.34 324	0.79 371	0.36 324	1.25 381	0.83 368

MyStereo05	0.66 138	0.28 83	1.07 260	0.56 164	0.46 219	0.61 87	0.73 259	1.34 162	1.41 306	1.15 155	0.91 65	0.77 86	0.80 163	1.41 163	0.63 179	0.17 32	0.16 156	0.23 149	0.20 135	0.22 152	0.20 133

RCA-Stereo	0.50 36	0.23 13	0.58 48	0.48 51	0.33 122	0.55 65	0.45 134	0.97 59	1.38 294	0.68 42	1.05 110	0.63 56	0.80 163	0.59 14	0.32 7	0.17 32	0.12 9	0.17 14	0.14 22	0.16 13	0.14 11

HITNet	0.65 130	0.40 248	0.77 158	0.48 51	0.24 9	1.05 239	0.49 162	1.76 258	1.02 139	1.18 179	1.18 160	0.89 133	0.80 163	0.85 65	0.79 221	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.17 74	0.29 239	0.15 27
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
tt1	0.62 109	0.32 171	0.51 24	0.54 133	0.26 20	1.16 260	0.48 155	0.95 51	2.47 370	0.57 31	0.77 42	0.49 28	0.81 166	1.55 186	0.32 7	0.20 117	0.12 9	0.24 169	0.15 30	0.19 71	0.20 133

hknet	0.77 191	0.32 171	0.95 221	0.54 133	0.38 169	1.27 277	0.65 239	2.16 342	1.07 158	1.20 187	1.11 132	1.59 297	0.81 166	1.37 148	0.66 184	0.22 166	0.17 180	0.25 205	0.22 196	0.22 152	0.22 164

GMM-Stereo	0.74 177	0.25 35	0.59 52	0.54 133	0.34 137	0.72 143	0.99 317	1.01 72	0.87 81	1.36 260	1.78 310	1.12 205	0.81 166	2.09 255	0.46 104	0.18 60	0.12 9	0.25 205	0.25 238	0.20 97	0.85 370

raftrobust	0.52 38	0.25 35	0.56 37	0.65 257	0.52 251	0.49 30	0.34 43	0.98 61	0.91 97	1.30 232	0.87 59	0.63 56	0.81 166	0.78 50	0.41 64	0.19 92	0.15 125	0.16 9	0.14 22	0.15 5	0.16 41

DualNet	1.09 284	0.33 187	0.85 180	0.53 118	0.37 152	0.74 149	0.56 207	0.95 51	2.47 370	1.15 155	1.45 245	1.06 185	0.82 170	1.55 186	7.61 390	0.20 117	0.12 9	0.31 266	0.27 259	0.19 71	0.20 133

ffm	0.72 160	0.33 187	0.85 180	0.53 118	0.37 152	0.74 149	0.56 207	0.95 51	2.47 370	1.15 155	1.45 245	1.06 185	0.82 170	1.55 186	0.32 7	0.20 117	0.12 9	0.31 266	0.27 259	0.19 71	0.20 133

ff1	1.37 321	0.33 187	0.85 180	0.53 118	0.37 152	0.74 149	0.56 207	0.95 51	2.47 370	1.15 155	1.45 245	1.06 185	0.82 170	7.22 381	7.61 390	0.20 117	0.12 9	0.31 266	0.27 259	0.19 71	0.20 133

mmx	1.39 323	0.33 187	0.85 180	0.53 118	0.37 152	0.74 149	0.56 207	2.13 333	1.37 290	1.15 155	1.45 245	1.06 185	0.82 170	7.22 381	7.61 390	0.24 204	0.19 207	0.31 266	0.27 259	0.30 248	0.25 205

xxx	1.39 323	0.33 187	0.85 180	0.53 118	0.37 152	0.74 149	0.56 207	2.13 333	1.37 290	1.15 155	1.45 245	1.06 185	0.82 170	7.22 381	7.61 390	0.24 204	0.19 207	0.31 266	0.27 259	0.30 248	0.25 205

gwcnet-sp	0.74 177	0.33 187	1.44 310	0.57 175	0.45 209	1.40 294	0.54 188	1.50 195	1.14 189	1.30 232	1.02 98	0.94 147	0.82 170	1.39 157	0.76 207	0.21 143	0.21 240	0.22 122	0.21 171	0.22 152	0.22 164

scenet	0.74 177	0.33 187	1.44 310	0.57 175	0.45 209	1.40 294	0.54 188	1.50 195	1.14 189	1.30 232	1.02 98	0.94 147	0.82 170	1.39 157	0.76 207	0.21 143	0.21 240	0.22 122	0.21 171	0.22 152	0.22 164

ssnet	0.74 177	0.33 187	1.44 310	0.57 175	0.45 209	1.40 294	0.54 188	1.50 195	1.14 189	1.30 232	1.02 98	0.94 147	0.82 170	1.39 157	0.76 207	0.21 143	0.21 240	0.22 122	0.21 171	0.22 152	0.22 164

DMCA-RVC	0.74 177	0.40 248	1.27 293	0.66 262	0.49 227	0.77 165	0.47 147	1.35 164	1.01 136	1.53 300	1.01 91	1.29 248	0.82 170	1.31 136	0.78 215	0.27 251	0.21 240	0.35 303	0.27 259	0.32 260	0.24 193

CSP-Net	0.97 258	0.38 239	0.83 178	0.53 118	0.41 188	1.63 316	0.77 267	2.00 313	1.05 150	1.25 210	1.20 166	1.33 254	0.83 179	4.93 340	0.85 238	0.32 285	0.22 254	0.20 73	0.20 135	0.23 177	0.25 205

PS-NSSS	0.99 263	0.58 310	0.93 216	0.58 181	0.57 266	0.91 204	0.80 278	1.81 272	1.14 189	1.14 152	1.67 298	1.00 168	0.83 179	4.62 333	0.78 215	0.37 312	0.31 314	0.52 348	0.32 305	0.45 318	0.38 294

CASS	0.65 130	0.34 206	0.72 117	0.56 164	0.27 33	0.78 170	0.42 95	1.59 219	0.86 77	1.30 232	1.25 180	0.87 126	0.84 181	0.84 63	0.54 150	0.35 305	0.19 207	0.26 224	0.21 171	0.28 234	0.42 306
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UPFNet	0.80 203	0.32 171	0.90 207	0.59 194	0.74 320	1.26 276	0.80 278	1.52 203	1.10 172	1.30 232	1.12 138	1.30 249	0.84 181	1.67 205	1.09 267	0.24 204	0.24 271	0.24 169	0.23 216	0.25 200	0.18 78

iResNet_ROB	0.77 191	0.30 126	0.99 230	0.57 175	0.36 145	0.83 188	0.36 55	2.33 363	1.58 328	1.27 217	1.30 197	1.25 234	0.84 181	1.65 200	0.79 221	0.20 117	0.14 75	0.17 14	0.12 9	0.18 41	0.27 229

HH	0.63 115	0.30 126	0.77 158	0.50 71	0.32 106	0.49 30	0.46 141	1.65 232	0.64 27	0.69 43	1.09 123	1.63 303	0.85 184	1.90 237	0.37 38	0.18 60	0.13 42	0.19 49	0.17 74	0.19 71	0.16 41

HanStereo	0.63 115	0.30 126	0.77 158	0.50 71	0.32 106	0.49 30	0.46 141	1.65 232	0.64 27	0.69 43	1.09 123	1.63 303	0.85 184	1.90 237	0.37 38	0.18 60	0.13 42	0.19 49	0.17 74	0.19 71	0.16 41

RAFT_R40	0.83 216	0.28 83	0.73 129	0.59 194	0.31 91	0.69 131	0.44 123	1.10 108	0.95 108	1.47 287	1.10 127	1.00 168	0.85 184	5.53 351	0.46 104	0.22 166	0.13 42	0.23 149	0.20 135	0.23 177	0.18 78

xxxx	1.51 332	0.28 83	0.68 88	0.54 133	0.28 52	1.16 260	0.44 123	2.19 350	1.29 254	1.09 122	1.36 221	1.22 223	0.85 184	1.79 226	15.70 412	0.24 204	0.21 240	0.21 96	0.20 135	0.22 152	0.23 181

FENet	0.60 100	0.28 83	0.63 66	0.54 133	0.33 122	0.83 188	0.38 68	1.27 152	1.07 158	1.00 100	0.86 56	0.99 167	0.85 184	0.96 82	0.68 188	0.22 166	0.15 125	0.23 149	0.20 135	0.22 152	0.23 181

ACVNet	0.63 115	0.31 157	0.54 32	0.54 133	0.36 145	0.80 179	0.46 141	1.37 167	1.07 158	0.93 82	1.30 197	1.08 192	0.85 184	0.80 54	0.94 247	0.21 143	0.19 207	0.21 96	0.18 88	0.22 152	0.18 78

GwcNet-RSSM	0.77 191	0.32 171	1.01 239	0.62 228	0.54 257	0.78 170	0.51 169	1.73 246	1.20 216	1.09 122	1.37 223	1.46 276	0.85 184	1.53 182	1.09 267	0.25 228	0.18 194	0.23 149	0.24 227	0.20 97	0.19 111

STTStereo	0.78 197	0.50 287	1.22 283	0.64 245	0.54 257	0.89 200	0.54 188	1.44 184	1.11 174	1.38 267	1.09 123	1.27 242	0.85 184	1.43 164	0.83 232	0.29 269	0.27 290	0.33 286	0.39 330	0.32 260	0.30 255

MyStereo04	0.67 147	0.29 110	1.07 260	0.55 152	0.45 209	0.59 78	0.79 272	1.50 195	1.40 303	0.91 79	0.91 65	0.74 80	0.86 192	1.52 178	0.62 175	0.17 32	0.16 156	0.24 169	0.20 135	0.23 177	0.20 133

test_xeample	1.45 328	0.28 83	0.65 76	0.51 94	0.28 52	0.94 215	0.59 227	2.14 337	1.29 254	1.24 206	1.51 263	0.88 129	0.86 192	1.46 169	15.10 409	0.22 166	0.20 224	0.22 122	0.20 135	0.22 152	0.22 164

CFNet	0.96 252	0.36 229	1.01 239	0.62 228	0.42 191	0.99 231	0.47 147	1.90 290	1.32 269	0.99 98	1.39 231	1.10 200	0.86 192	5.58 354	0.79 221	0.23 189	0.17 180	0.28 245	0.27 259	0.26 208	0.21 149

CoDeX	0.73 174	0.29 110	0.93 216	0.54 133	0.36 145	1.14 253	0.61 232	2.34 365	1.17 204	1.16 166	1.25 180	0.91 135	0.87 195	1.33 140	0.64 182	0.20 117	0.16 156	0.21 96	0.18 88	0.20 97	0.18 78

SST-Stereo	0.83 216	0.28 83	0.72 117	0.59 194	0.31 91	0.72 143	0.26 9	1.09 106	0.86 77	1.47 287	1.10 127	1.00 168	0.87 195	5.73 357	0.45 91	0.22 166	0.13 42	0.23 149	0.19 107	0.23 177	0.18 78

cf-r	0.73 174	0.30 126	0.77 158	0.55 152	0.63 293	0.78 170	0.48 155	1.79 267	1.15 198	1.13 150	1.26 186	1.43 268	0.87 195	1.40 162	0.85 238	0.25 228	0.18 194	0.22 122	0.23 216	0.19 71	0.19 111

FADNet_RVC	0.83 216	0.51 290	1.83 345	0.54 133	0.42 191	1.19 267	0.46 141	1.51 200	1.09 168	0.89 76	1.24 176	0.91 135	0.87 195	2.11 257	1.11 272	0.27 251	0.22 254	0.31 266	0.28 276	0.43 308	0.38 294

ACVNet-DCA	0.56 85	0.31 157	0.50 18	0.54 133	0.26 20	1.18 263	0.51 169	1.42 177	0.78 63	0.58 32	0.79 47	0.48 21	0.88 199	1.46 169	0.32 7	0.20 117	0.12 9	0.25 205	0.15 30	0.22 152	0.21 149

1test111	0.54 61	0.31 157	0.50 18	0.54 133	0.26 20	1.18 263	0.51 169	1.42 177	0.78 63	0.58 32	0.79 47	0.48 21	0.88 199	0.88 70	0.59 163	0.20 117	0.12 9	0.25 205	0.15 30	0.22 152	0.21 149

cc1	0.64 125	0.31 157	0.50 18	0.54 133	0.26 20	1.18 263	0.51 169	0.93 44	3.05 382	0.58 32	0.79 47	0.48 21	0.88 199	1.46 169	0.32 7	0.20 117	0.12 9	0.25 205	0.15 30	0.19 71	0.19 111

FINET	0.97 258	0.54 297	1.60 329	0.63 236	0.79 335	1.08 245	1.07 327	1.56 216	2.20 364	1.15 155	1.49 258	0.94 147	0.88 199	2.32 272	1.05 260	0.42 328	0.35 332	0.32 279	0.28 276	0.43 308	0.38 294

delet	0.85 224	0.32 171	0.95 221	0.65 257	0.66 300	1.64 318	0.84 284	1.75 252	1.35 283	1.32 244	1.30 197	1.30 249	0.88 199	1.68 210	1.10 270	0.21 143	0.21 240	0.24 169	0.24 227	0.21 131	0.21 149

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 200	0.43 260	1.05 253	0.64 245	0.58 274	0.95 219	0.53 184	1.53 209	1.18 208	1.37 262	1.15 152	1.43 268	0.88 199	1.61 196	0.84 235	0.25 228	0.22 254	0.27 235	0.27 259	0.29 239	0.29 243
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PSMNet_ROB	0.90 239	0.52 293	1.17 278	0.72 300	0.61 287	1.27 277	1.12 332	1.76 258	1.12 178	1.09 122	1.28 193	1.45 274	0.89 205	1.65 200	1.42 316	0.33 290	0.25 278	0.37 313	0.39 330	0.35 269	0.29 243

test_5	0.65 130	0.30 126	0.75 145	0.67 272	0.50 233	0.92 210	0.52 178	1.39 173	1.12 178	0.76 52	1.11 132	1.00 168	0.90 206	1.53 182	0.45 91	0.18 60	0.13 42	0.23 149	0.22 196	0.21 131	0.19 111

StereoDRNet-Refined	0.80 203	0.41 254	0.88 199	0.62 228	0.42 191	1.33 284	0.48 155	1.52 203	1.17 204	1.45 284	1.44 243	1.44 272	0.90 206	1.26 130	1.24 285	0.20 117	0.16 156	0.27 235	0.24 227	0.25 200	0.28 240
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iRaft-Stereo_5w	0.85 224	0.29 110	0.91 210	0.53 118	0.43 196	0.49 30	0.68 249	0.99 63	0.87 81	0.79 59	1.34 214	1.46 276	0.91 208	5.11 341	1.11 272	0.17 32	0.14 75	0.22 122	0.18 88	0.20 97	0.20 133

BEATNet_4x	0.73 174	0.49 283	1.17 278	0.53 118	0.26 20	1.03 236	0.55 201	1.82 273	1.06 153	1.21 190	1.22 170	0.96 159	0.91 208	1.01 94	1.06 262	0.21 143	0.14 75	0.24 169	0.19 107	0.37 279	0.21 149

DLCB_ROB	0.86 229	0.40 248	0.78 166	0.68 282	0.54 257	1.11 248	0.84 284	1.49 191	1.23 226	1.64 320	1.65 294	1.70 313	0.91 208	1.70 212	1.05 260	0.25 228	0.24 271	0.26 224	0.27 259	0.27 220	0.24 193

ssnet_v2	0.88 234	0.36 229	1.02 245	0.62 228	0.38 169	1.32 283	0.97 313	2.07 328	1.34 275	1.37 262	1.18 160	1.54 289	0.92 211	1.10 111	1.65 330	0.30 273	0.27 290	0.30 262	0.28 276	0.27 220	0.26 223

GEStereo_RVC	0.90 239	0.37 234	0.99 230	0.64 245	0.50 233	0.95 219	0.79 272	2.42 370	1.17 204	1.16 166	1.11 132	1.26 238	0.92 211	3.24 307	0.90 244	0.29 269	0.19 207	0.23 149	0.20 135	0.27 220	0.29 243

DCANet	0.54 61	0.24 19	0.70 103	0.43 8	0.24 9	0.49 30	0.36 55	1.05 86	1.30 260	1.12 136	1.03 106	0.58 46	0.92 211	0.81 58	0.52 136	0.16 11	0.13 42	0.17 14	0.13 11	0.18 41	0.19 111

acv_ft	0.75 184	0.31 157	0.95 221	0.70 290	0.86 349	1.24 273	0.53 184	1.44 184	1.07 158	1.24 206	1.30 197	1.08 192	0.92 211	0.80 54	1.34 299	0.21 143	0.19 207	0.21 96	0.18 88	0.21 131	0.18 78

FADNet-RVC	0.88 234	0.67 330	1.93 349	0.60 205	0.48 224	0.91 204	0.60 231	1.71 244	1.18 208	0.90 77	0.96 73	1.36 259	0.92 211	2.25 269	1.17 279	0.30 273	0.29 304	0.32 279	0.32 305	0.41 298	0.35 282

iResNetv2_ROB	0.80 203	0.37 234	1.71 335	0.56 164	0.37 152	0.94 215	0.64 237	1.73 246	1.34 275	1.23 198	1.42 236	1.26 238	0.92 211	1.85 233	0.56 156	0.23 189	0.15 125	0.19 49	0.14 22	0.24 190	0.19 111

AACVNet	0.86 229	0.35 222	0.79 168	0.82 332	0.39 177	0.76 159	0.49 162	1.61 225	0.81 69	1.08 117	1.33 209	1.30 249	0.93 217	4.34 329	0.74 202	0.25 228	0.21 240	0.28 245	0.22 196	0.29 239	0.25 205

RAFT	0.64 125	0.30 126	0.73 129	0.59 194	0.33 122	0.68 127	0.58 220	1.04 80	0.76 59	1.08 117	1.19 163	1.65 308	0.93 217	1.06 104	0.56 156	0.21 143	0.18 194	0.27 235	0.24 227	0.22 152	0.17 60

HSM-Net_RVC	0.87 233	0.29 110	0.53 28	0.53 118	0.30 79	1.15 258	0.55 201	3.57 388	1.28 250	1.53 300	1.74 304	1.68 311	0.93 217	1.49 175	0.77 213	0.22 166	0.17 180	0.19 49	0.18 88	0.20 97	0.19 111
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.69 152	0.35 222	0.49 17	0.64 245	0.39 177	0.85 196	0.58 220	1.75 252	1.14 189	0.97 92	1.19 163	1.17 215	0.93 217	0.99 90	0.62 175	0.28 261	0.20 224	0.34 296	0.31 299	0.32 260	0.27 229

SGM-Forest	1.24 306	0.38 239	0.60 56	0.52 110	0.37 152	1.56 310	1.30 348	1.65 232	1.36 286	2.11 354	1.79 311	1.63 303	0.93 217	7.48 388	0.95 249	0.36 308	0.37 339	0.39 322	0.34 316	0.37 279	0.32 271
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ToySt	0.66 138	0.33 187	1.23 284	0.51 94	0.33 122	0.86 197	0.68 249	1.10 108	0.97 117	0.84 71	1.08 118	1.25 234	0.94 222	1.01 94	0.74 202	0.19 92	0.19 207	0.24 169	0.24 227	0.27 220	0.23 181

HBP-ISP	0.96 252	0.58 310	0.72 117	0.61 217	0.46 219	1.64 318	0.76 264	1.86 282	1.28 250	1.30 232	1.53 265	0.86 122	0.94 222	3.27 309	0.69 189	0.45 339	0.44 356	0.54 354	0.48 351	0.47 321	0.40 298

SACVNet	0.85 224	0.46 271	0.85 180	0.81 327	0.56 264	0.80 179	0.79 272	1.68 238	1.12 178	1.34 255	1.33 209	1.25 234	0.94 222	2.39 278	0.76 207	0.34 298	0.26 282	0.31 266	0.29 287	0.35 269	0.44 312

DeepStereo_RVC	0.55 76	0.29 110	0.72 117	0.51 94	0.30 79	0.59 78	0.33 33	1.03 76	0.70 47	1.16 166	0.93 69	0.83 109	0.94 222	0.96 82	0.54 150	0.21 143	0.14 75	0.21 96	0.19 107	0.24 190	0.24 193

222	1.61 341	0.29 110	0.67 85	0.56 164	0.29 63	1.06 242	0.42 95	2.17 348	1.31 264	1.31 242	1.52 264	0.92 143	0.94 222	1.76 223	17.65 413	0.24 204	0.20 224	0.21 96	0.19 107	0.22 152	0.23 181

SMFormer	0.75 184	0.30 126	0.86 186	0.46 35	0.26 20	0.82 184	0.43 111	2.05 322	1.39 298	1.23 198	1.47 252	0.98 162	0.95 227	1.71 213	0.82 230	0.24 204	0.20 224	0.22 122	0.21 171	0.23 177	0.24 193

tta	0.75 184	0.30 126	0.86 186	0.46 35	0.26 20	0.82 184	0.43 111	2.05 322	1.39 298	1.23 198	1.47 252	0.98 162	0.95 227	1.71 213	0.82 230	0.24 204	0.20 224	0.22 122	0.21 171	0.18 41	0.18 78

qqq1	0.72 160	0.30 126	0.86 186	0.46 35	0.26 20	0.82 184	0.43 111	2.05 322	1.39 298	1.23 198	1.47 252	0.98 162	0.95 227	1.71 213	0.44 83	0.24 204	0.20 224	0.18 36	0.15 30	0.18 41	0.18 78

fff1	0.72 160	0.30 126	0.86 186	0.46 35	0.26 20	0.82 184	0.43 111	2.05 322	1.39 298	1.23 198	1.47 252	0.98 162	0.95 227	1.71 213	0.44 83	0.24 204	0.20 224	0.18 36	0.15 30	0.18 41	0.18 78

SA	0.66 138	0.30 126	0.82 176	0.61 217	0.30 79	0.58 74	0.38 68	1.44 184	1.30 260	0.96 89	1.36 221	0.66 64	0.95 227	1.85 233	0.42 72	0.19 92	0.15 125	0.25 205	0.23 216	0.21 131	0.17 60

SDNR	1.62 342	0.51 290	2.17 358	0.53 118	0.56 264	3.80 392	0.45 134	1.54 211	1.29 254	1.33 252	2.41 356	1.08 192	0.96 232	11.18 412	1.16 277	0.66 368	0.63 380	0.43 333	0.32 305	0.64 353	0.67 358

PSMNet-ADL	0.72 160	0.35 222	0.62 63	0.69 285	0.46 219	1.14 253	0.44 123	1.37 167	1.01 136	0.83 69	1.17 158	1.33 254	0.96 232	1.43 164	0.95 249	0.33 290	0.22 254	0.21 96	0.23 216	0.27 220	0.29 243

DSFCA	0.93 247	0.34 206	1.06 256	0.52 110	0.65 298	1.55 309	0.93 307	1.49 191	1.19 211	1.56 308	1.15 152	1.50 284	0.96 232	3.07 301	1.02 259	0.30 273	0.26 282	0.25 205	0.25 238	0.28 234	0.24 193

CFNet-ft	0.72 160	0.32 171	0.54 32	0.66 262	0.54 257	0.83 188	0.55 201	1.37 167	1.15 198	0.93 82	1.28 193	1.57 293	0.97 235	1.35 144	0.81 225	0.26 242	0.20 224	0.33 286	0.25 238	0.30 248	0.23 181

CFNet_RVC	0.72 160	0.32 171	0.54 32	0.66 262	0.54 257	0.83 188	0.55 201	1.37 167	1.15 198	0.93 82	1.28 193	1.57 293	0.97 235	1.35 144	0.81 225	0.26 242	0.20 224	0.33 286	0.25 238	0.30 248	0.23 181

StereoDRNet	0.98 262	0.47 275	1.70 334	0.76 315	0.94 357	1.51 305	0.91 301	1.92 297	1.32 269	1.61 315	1.13 143	1.47 281	0.97 235	1.75 218	1.46 321	0.28 261	0.23 262	0.29 253	0.27 259	0.35 269	0.27 229

MDST_ROB	1.67 345	0.34 206	1.58 328	0.92 359	0.58 274	4.26 398	1.11 330	2.83 378	1.41 306	4.49 398	2.55 360	1.45 274	0.97 235	7.79 391	1.17 279	0.31 280	0.25 278	0.37 313	0.33 311	0.31 255	0.30 255

ASMatch	0.88 234	0.26 46	0.69 97	0.51 94	0.35 140	0.48 20	0.37 64	1.12 116	0.92 101	1.10 130	3.28 371	0.96 159	0.98 239	4.90 338	0.49 121	0.19 92	0.16 156	0.22 122	0.19 107	0.19 71	0.27 229

IRAFT_RVC	0.88 234	0.28 83	0.76 154	0.63 236	0.31 91	0.65 108	1.02 322	1.22 142	0.94 106	1.22 195	1.04 109	1.01 175	0.98 239	5.82 358	0.53 144	0.22 166	0.12 9	0.25 205	0.20 135	0.20 97	0.19 111

DGSMNet	1.14 297	0.76 346	2.49 369	0.81 327	0.86 349	1.39 293	1.39 352	2.13 333	1.35 283	1.26 214	1.63 291	1.48 282	0.98 239	1.75 218	1.10 270	0.45 339	0.43 353	0.55 359	0.49 354	0.75 365	0.70 361

hitnet-ft	0.79 200	0.35 222	0.57 45	0.58 181	0.42 191	0.96 223	0.46 141	1.47 189	1.33 272	1.19 183	1.22 170	1.81 322	0.98 239	1.66 204	0.94 247	0.33 290	0.28 296	0.34 296	0.27 259	0.35 269	0.31 265

PSMNet-RSSM	0.72 160	0.30 126	0.61 59	0.63 236	0.42 191	0.73 146	0.56 207	1.92 297	1.10 172	1.09 122	1.37 223	1.22 223	0.98 239	1.28 131	0.72 198	0.27 251	0.19 207	0.27 235	0.29 287	0.24 190	0.24 193

FADNet-RVC-Resample	0.84 220	0.47 275	2.10 354	0.61 217	0.45 209	1.07 244	0.61 232	1.59 219	1.20 216	1.08 117	0.98 81	1.03 180	0.98 239	2.17 260	0.72 198	0.23 189	0.22 254	0.30 262	0.32 305	0.35 269	0.34 277

TDLM	1.06 277	0.44 263	0.79 168	0.63 236	0.50 233	0.89 200	1.44 355	1.48 190	1.26 238	1.12 136	1.40 233	1.08 192	0.98 239	6.65 371	0.78 215	0.33 290	0.21 240	0.33 286	0.26 251	0.37 279	0.24 193

NVstereo2D	0.92 244	0.41 254	1.48 321	0.72 300	0.72 315	1.20 269	0.87 292	1.75 252	1.38 294	0.99 98	1.13 143	1.26 238	0.98 239	2.21 266	0.89 242	0.43 333	0.20 224	0.38 316	0.24 227	0.57 342	0.63 353

ADLNet	0.85 224	0.36 229	0.89 204	0.85 341	0.72 315	1.24 273	0.76 264	1.82 273	1.36 286	1.52 299	1.35 220	1.27 242	0.99 247	1.23 127	1.15 276	0.27 251	0.20 224	0.26 224	0.25 238	0.28 234	0.30 255

CC-Net-ROB	1.49 329	1.26 377	1.27 293	0.88 349	0.79 335	1.76 328	1.00 319	1.79 267	1.26 238	1.10 130	1.61 285	1.21 221	0.99 247	8.13 394	0.84 235	1.09 382	0.41 350	2.20 388	0.46 347	1.20 380	0.48 324

LMCR-Stereo	0.82 211	0.46 271	0.88 199	0.75 313	0.43 196	1.33 284	0.56 207	2.43 371	0.98 122	1.53 300	1.49 258	0.74 80	1.00 249	1.63 198	0.89 242	0.28 261	0.17 180	0.22 122	0.17 74	0.29 239	0.20 133

PDISCO_ROB	1.32 316	0.65 328	1.44 310	1.36 377	1.46 383	2.55 369	0.92 303	2.45 372	2.07 361	1.37 262	1.49 258	1.65 308	1.00 249	2.82 292	1.35 302	1.01 376	0.27 290	0.54 354	0.47 349	0.71 362	0.73 364

SQANet	1.31 314	0.88 356	1.08 263	1.83 385	1.44 382	1.44 300	0.75 261	1.74 250	1.09 168	1.32 244	1.26 186	1.28 245	1.01 251	1.50 177	0.83 232	2.50 391	0.34 324	1.47 383	0.55 363	2.32 387	1.57 387

riskmin	0.56 85	0.27 67	0.60 56	0.43 8	0.31 91	0.83 188	0.42 95	1.14 118	1.04 146	0.73 51	0.75 39	1.11 204	1.01 251	0.81 58	0.51 130	0.20 117	0.14 75	0.24 169	0.15 30	0.24 190	0.25 205

TransformOpticalFlow	0.96 252	0.28 83	0.89 204	0.52 110	0.31 91	0.66 117	0.54 188	1.75 252	1.12 178	1.09 122	1.44 243	1.37 262	1.01 251	6.70 375	0.42 72	0.19 92	0.12 9	0.20 73	0.19 107	0.18 41	0.19 111

Consistency-Raft	1.25 308	0.99 361	1.93 349	1.02 367	1.21 377	0.96 223	1.01 321	1.75 252	1.92 353	1.36 260	2.12 341	1.44 272	1.01 251	1.14 118	1.40 308	0.72 369	0.82 386	0.89 374	0.98 388	1.31 382	0.95 372

FADNet	0.92 244	0.61 321	1.81 342	0.62 228	0.55 263	0.96 223	0.57 217	1.78 265	1.33 272	0.93 82	1.01 91	1.36 259	1.01 251	2.71 290	0.75 205	0.33 290	0.34 324	0.31 266	0.34 316	0.59 346	0.40 298

KYRaft	0.75 184	0.28 83	0.62 63	0.56 164	0.29 63	0.67 121	0.86 290	0.94 48	0.84 76	1.62 318	2.21 346	1.16 214	1.02 256	1.57 190	0.40 57	0.20 117	0.13 42	0.22 122	0.28 276	0.20 97	1.02 375

LALA_ROB	1.01 270	0.59 313	1.16 276	0.67 272	0.51 243	1.63 316	1.26 347	1.69 240	1.38 294	1.81 337	1.37 223	1.94 333	1.02 256	1.58 192	1.38 304	0.37 312	0.27 290	0.43 333	0.37 327	0.43 308	0.37 288

HSM	1.19 304	0.32 171	0.65 76	0.57 175	0.38 169	1.23 272	0.59 227	2.25 357	1.19 211	1.30 232	1.25 180	1.94 333	1.03 258	9.32 401	0.71 195	0.22 166	0.16 156	0.20 73	0.16 58	0.21 131	0.21 149

DAS	0.84 220	0.34 206	1.03 249	0.64 245	0.69 310	0.77 165	0.63 235	1.54 211	1.20 216	1.79 334	1.55 269	0.95 153	1.04 259	2.83 293	0.60 170	0.21 143	0.16 156	0.25 205	0.18 88	0.27 220	0.22 164

SepStereo	0.82 211	0.34 206	1.03 249	0.64 245	0.69 310	0.77 165	0.63 235	1.54 211	1.20 216	1.79 334	1.55 269	0.95 153	1.04 259	2.30 271	0.60 170	0.21 143	0.16 156	0.25 205	0.18 88	0.27 220	0.22 164

GwcNet	1.08 282	0.51 290	2.33 363	0.79 321	1.18 375	1.76 328	0.70 255	1.68 238	1.47 315	1.41 275	1.64 292	1.74 318	1.04 259	2.20 265	1.41 312	0.30 273	0.29 304	0.29 253	0.27 259	0.30 248	0.35 282

GANet-RSSM	0.72 160	0.28 83	0.63 66	0.64 245	0.58 274	0.80 179	0.58 220	1.89 287	1.08 162	1.04 113	1.25 180	1.15 213	1.04 259	1.49 175	0.62 175	0.25 228	0.19 207	0.22 122	0.22 196	0.22 152	0.21 149

ADLNet2	0.88 234	0.34 206	1.17 278	0.77 318	0.64 295	1.12 251	0.76 264	1.74 250	1.24 230	1.21 190	1.65 294	1.71 314	1.05 263	1.67 205	1.17 279	0.24 204	0.21 240	0.21 96	0.22 196	0.26 208	0.29 243

DRN-Test	1.00 267	0.44 263	1.13 273	0.70 290	0.81 342	1.62 315	0.79 272	2.14 337	1.44 312	1.78 331	1.33 209	1.43 268	1.05 263	2.18 263	1.53 326	0.27 251	0.21 240	0.31 266	0.30 295	0.32 260	0.28 240

ETE_ROB	0.96 252	0.64 327	1.16 276	0.69 285	0.48 224	1.14 253	1.13 333	1.77 261	1.19 211	1.91 345	1.45 245	1.73 316	1.05 263	1.60 195	1.14 275	0.32 285	0.26 282	0.38 316	0.34 316	0.39 291	0.41 302

fff	0.53 47	0.24 19	0.70 103	0.43 8	0.24 9	0.48 20	0.36 55	1.07 101	1.25 233	1.10 130	1.02 98	0.57 42	1.06 266	0.73 42	0.52 136	0.16 11	0.13 42	0.17 14	0.13 11	0.15 5	0.19 111

csc	0.53 47	0.24 19	0.70 103	0.43 8	0.24 9	0.48 20	0.36 55	1.07 101	1.25 233	1.10 130	1.02 98	0.57 42	1.06 266	0.73 42	0.52 136	0.16 11	0.13 42	0.17 14	0.13 11	0.15 5	0.19 111

cscssc	0.53 47	0.24 19	0.70 103	0.43 8	0.24 9	0.48 20	0.36 55	1.07 101	1.25 233	1.10 130	1.02 98	0.57 42	1.06 266	0.73 42	0.52 136	0.16 11	0.13 42	0.17 14	0.13 11	0.15 5	0.19 111

DISCO	1.03 273	0.34 206	1.11 269	0.69 285	0.45 209	2.07 352	0.84 284	2.13 333	1.50 319	1.15 155	1.33 209	2.40 359	1.07 269	2.60 286	1.51 325	0.23 189	0.18 194	0.22 122	0.20 135	0.31 255	0.27 229

ac_64	0.82 211	0.29 110	0.81 174	0.71 297	0.60 284	1.05 239	0.54 188	1.99 312	0.92 101	1.18 179	1.06 112	1.99 338	1.08 270	1.94 243	0.97 254	0.27 251	0.22 254	0.24 169	0.23 216	0.22 152	0.19 111

NaN_ROB	1.13 295	0.55 300	1.15 275	0.64 245	0.48 224	1.61 314	2.03 386	1.72 245	1.48 316	2.09 353	1.27 189	1.40 263	1.08 270	3.94 321	1.30 294	0.28 261	0.34 324	0.28 245	0.28 276	0.30 248	0.33 275

CBMV_ROB	0.90 239	0.44 263	0.63 66	0.51 94	0.37 152	1.25 275	0.49 162	1.77 261	1.27 245	1.41 275	2.00 332	1.33 254	1.08 270	2.17 260	0.76 207	0.43 333	0.42 352	0.47 342	0.44 342	0.41 298	0.36 286

anonymity	1.12 292	0.97 359	1.21 281	1.07 371	1.12 369	1.08 245	0.89 295	1.95 305	1.16 202	1.29 224	1.26 186	1.22 223	1.09 273	1.15 119	1.01 258	1.02 378	1.00 399	0.97 376	0.97 386	0.98 371	0.99 374

1111x	1.70 349	0.29 110	0.86 186	0.51 94	0.27 33	1.01 234	0.68 249	2.22 354	1.28 250	1.13 150	1.40 233	1.21 221	1.10 274	5.53 351	15.20 410	0.22 166	0.21 240	0.22 122	0.22 196	0.24 190	0.22 164

IER	0.70 154	0.31 157	1.02 245	0.48 51	0.52 251	1.34 286	0.51 169	1.17 123	0.99 129	1.23 198	1.34 214	1.12 205	1.11 275	0.99 90	0.71 195	0.20 117	0.16 156	0.21 96	0.21 171	0.20 97	0.19 111

DANet	1.08 282	0.61 321	1.32 300	0.85 341	0.72 315	1.37 289	0.51 169	1.54 211	1.15 198	1.78 331	1.54 267	2.01 340	1.11 275	2.90 296	2.00 346	0.33 290	0.30 308	0.40 327	0.30 295	0.44 315	0.45 314
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
XPNet_ROB	0.96 252	0.49 283	1.09 264	0.72 300	0.57 266	1.11 248	1.14 334	1.66 236	1.23 226	1.85 340	1.39 231	1.64 306	1.11 275	1.80 227	1.42 316	0.38 316	0.30 308	0.33 286	0.29 287	0.37 279	0.34 277

DDUNet	1.50 331	2.69 407	1.12 271	1.77 384	1.88 387	1.84 338	0.92 303	1.70 243	1.16 202	1.38 267	1.79 311	1.60 299	1.12 278	1.37 148	1.08 265	1.10 383	0.76 384	2.37 392	0.94 384	2.00 385	1.37 385

UNet	0.83 216	0.34 206	1.31 297	0.58 181	0.74 320	1.58 312	0.49 162	1.41 175	1.04 146	1.21 190	1.08 118	1.54 289	1.12 278	1.65 200	1.09 267	0.23 189	0.17 180	0.25 205	0.20 135	0.25 200	0.22 164

anonymousa	0.72 160	0.27 67	0.75 145	0.47 41	0.63 293	1.43 299	0.45 134	1.24 148	0.89 88	1.28 219	1.75 307	1.62 301	1.13 280	0.69 31	0.59 163	0.19 92	0.16 156	0.23 149	0.25 238	0.20 97	0.18 78

APVNet	1.06 277	0.53 296	1.42 309	0.84 336	0.79 335	1.92 342	0.82 282	1.90 290	1.08 162	1.08 117	1.43 240	1.56 292	1.13 280	3.07 301	1.58 327	0.31 280	0.34 324	0.42 331	0.36 324	0.36 275	0.37 288

SuperB	2.53 380	0.59 313	18.45 410	0.69 285	0.50 233	1.87 341	0.88 293	1.67 237	2.39 367	1.50 296	1.42 236	1.14 212	1.15 282	4.28 328	5.07 379	0.24 204	0.19 207	0.22 122	0.19 107	7.86 418	0.34 277

S-Stereo	1.15 300	0.46 271	2.17 358	0.81 327	0.80 340	1.21 270	1.19 340	1.93 301	2.02 358	1.47 287	2.11 340	1.57 293	1.17 283	2.05 253	1.41 312	0.40 321	0.40 348	0.35 303	0.31 299	0.44 315	0.70 361

NCCL2	1.00 267	0.56 303	1.06 256	0.75 313	0.57 266	1.31 282	1.72 367	1.77 261	1.36 286	1.50 296	1.17 158	1.91 328	1.17 283	1.54 184	1.29 293	0.35 305	0.31 314	0.45 337	0.44 342	0.40 295	0.40 298

CBMV	0.95 251	0.44 263	0.66 82	0.53 118	0.35 140	1.53 307	1.63 366	1.69 240	1.42 309	2.00 350	1.60 281	1.43 268	1.17 283	1.59 194	0.99 257	0.34 298	0.34 324	0.39 322	0.33 311	0.33 266	0.32 271
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AAGNet	1.83 354	0.28 83	0.72 117	0.61 217	0.32 106	0.67 121	0.51 169	0.96 58	0.98 122	1.47 287	1.20 166	1.00 168	1.18 286	2.83 293	22.77 419	0.22 166	0.13 42	0.22 122	0.19 107	0.23 177	0.15 27

MMNet	0.84 220	0.32 171	1.09 264	0.60 205	0.59 281	1.85 339	0.49 162	1.51 200	1.27 245	1.37 262	1.15 152	1.26 238	1.18 286	1.67 205	1.22 283	0.19 92	0.18 194	0.23 149	0.22 196	0.25 200	0.21 149

CVANet_RVC	1.07 279	0.43 260	0.76 154	0.60 205	0.50 233	0.90 202	0.97 313	1.52 203	1.26 238	1.33 252	1.38 227	1.24 230	1.18 286	6.75 377	0.75 205	0.34 298	0.23 262	0.34 296	0.29 287	0.42 303	0.27 229

otaku	1.60 339	1.11 370	1.21 281	2.20 388	1.56 384	1.97 346	1.24 343	2.07 328	1.36 286	1.44 282	1.62 288	1.73 316	1.19 289	1.73 217	0.98 256	2.89 395	0.57 377	1.74 384	0.60 370	2.78 392	1.94 392

CRFU-Net	0.86 229	0.39 244	1.00 235	0.65 257	0.57 266	1.78 333	0.86 290	2.15 339	0.81 69	1.38 267	1.18 160	1.64 306	1.19 289	1.35 144	0.90 244	0.26 242	0.22 254	0.21 96	0.19 107	0.23 177	0.24 193

PA-Net	1.01 270	0.57 307	1.29 295	0.64 245	0.74 320	1.19 267	0.84 284	1.69 240	1.43 311	1.16 166	1.19 163	1.32 253	1.19 289	3.42 313	1.25 286	0.29 269	0.45 360	0.33 286	0.49 354	0.32 260	0.47 321
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ADStereo(finetuned)	0.57 89	0.24 19	1.06 256	0.43 8	0.24 9	0.49 30	0.35 46	1.05 86	1.30 260	1.12 136	1.03 106	0.58 46	1.20 292	0.84 63	0.51 130	0.16 11	0.13 42	0.17 14	0.13 11	0.18 41	0.19 111

HGLStereo	0.85 224	0.38 239	0.94 218	0.80 324	1.03 362	1.17 262	0.58 220	1.52 203	1.20 216	1.19 183	1.62 288	1.13 210	1.20 292	1.80 227	1.06 262	0.24 204	0.24 271	0.24 169	0.21 171	0.23 177	0.27 229

GANet	1.36 320	0.47 275	0.86 186	0.67 272	0.45 209	1.34 286	1.73 368	1.64 231	1.24 230	1.49 295	2.38 353	1.55 291	1.20 292	9.30 400	0.93 246	0.30 273	0.31 314	0.33 286	0.28 276	0.39 291	0.30 255

GASNet	0.99 263	0.97 359	1.72 336	0.98 363	0.68 308	0.83 188	0.67 247	1.60 222	1.28 250	1.31 242	1.22 170	1.22 223	1.21 295	2.41 279	1.41 312	0.43 333	0.26 282	0.36 311	0.34 316	0.55 339	0.31 265

Wz-Net-LNSev	1.03 273	0.67 330	2.71 374	0.64 245	0.84 346	1.75 326	1.00 319	1.80 269	1.32 269	1.28 219	1.25 180	1.65 308	1.22 296	1.39 157	1.40 308	0.28 261	0.26 282	0.24 169	0.23 216	0.33 266	0.32 271

STTRV1_RVC	1.58 336	0.68 333	1.96 351	0.88 349	1.12 369	1.57 311	0.90 300	2.25 357	1.75 342	1.29 224	2.02 335	1.40 263	1.22 296	9.77 407	1.31 295	0.81 371	0.33 323	0.54 354	0.49 354	0.73 364	0.52 334

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 263	0.40 248	1.82 343	0.66 262	0.62 292	2.05 351	0.78 269	1.91 294	1.29 254	1.54 304	1.42 236	1.51 286	1.23 298	1.99 247	1.33 297	0.23 189	0.14 75	0.20 73	0.15 30	0.27 220	0.26 223

psm_up	0.77 191	0.34 206	0.70 103	0.66 262	0.58 274	1.05 239	0.92 303	1.52 203	1.12 178	1.26 214	1.16 155	1.31 252	1.23 298	1.20 123	0.81 225	0.25 228	0.29 304	0.31 266	0.27 259	0.27 220	0.25 205

GANetREF_RVC	1.07 279	0.86 353	1.31 297	0.82 332	0.53 254	1.41 298	1.31 349	1.76 258	1.52 322	1.27 217	1.31 202	1.46 276	1.24 300	2.03 250	0.96 253	0.56 359	0.45 360	0.67 367	0.50 357	0.88 369	0.59 347
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
fast-acv-ft	0.94 248	0.44 263	1.40 307	0.58 181	0.51 243	1.77 331	0.69 253	1.36 166	1.42 309	1.29 224	1.86 320	1.74 318	1.25 301	1.52 178	1.38 304	0.26 242	0.28 296	0.28 245	0.28 276	0.27 220	0.26 223

FBW_ROB	1.71 351	0.62 324	1.45 314	0.67 272	0.61 287	1.81 334	1.08 328	2.52 374	1.70 336	1.77 330	1.73 303	1.98 337	1.25 301	12.57 414	1.84 337	0.34 298	0.37 339	0.56 362	0.38 329	0.45 318	0.43 310

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 353	0.87 354	3.56 379	0.80 324	0.75 326	3.72 389	2.44 399	1.82 273	1.82 347	1.74 327	1.91 326	1.92 331	1.26 303	7.69 390	1.28 292	0.45 339	0.47 364	0.52 348	0.77 375	0.50 328	0.50 329

RTSC	1.29 311	0.73 339	2.44 366	0.83 335	0.57 266	1.85 339	0.65 239	1.88 285	2.00 357	2.20 356	1.66 296	1.60 299	1.26 303	2.33 273	3.92 373	0.32 285	0.23 262	0.27 235	0.29 287	0.37 279	0.37 288

PASM	1.34 318	0.92 357	2.62 372	0.86 343	0.87 351	1.03 236	1.08 328	1.50 195	1.51 321	1.82 338	1.41 235	1.68 311	1.26 303	4.87 337	1.34 299	0.61 363	0.65 383	0.68 368	0.78 376	0.69 360	0.68 360

Ntro	1.64 343	1.15 373	1.23 284	2.48 393	1.83 386	2.09 353	1.16 337	1.96 306	1.38 294	1.21 190	1.62 288	1.62 301	1.29 306	1.87 236	1.11 272	3.04 396	0.56 376	1.82 386	0.64 371	2.80 393	2.05 393

Anonymous_2	1.30 313	0.55 300	0.82 176	0.52 110	0.58 274	1.01 234	0.64 237	1.25 150	0.97 117	0.96 89	0.78 44	1.33 254	1.29 306	1.03 97	0.74 202	0.62 364	0.64 381	1.06 380	9.63 417	1.16 378	0.49 328

ccnet	1.12 292	0.67 330	1.01 239	0.78 320	0.73 318	1.72 324	0.99 317	1.84 278	1.26 238	1.47 287	1.85 319	1.75 321	1.29 306	1.75 218	1.88 340	0.57 360	0.53 372	0.57 364	0.55 363	0.59 346	0.54 336

stereogan	1.15 300	0.42 257	1.40 307	0.86 343	0.84 346	2.38 365	0.71 257	1.88 285	1.73 339	1.72 326	1.94 330	2.31 354	1.29 306	2.07 254	1.08 265	0.36 308	0.35 332	0.39 322	0.31 299	0.51 332	0.46 318

DeepPrunerF	1.60 339	0.73 339	5.81 391	0.88 349	1.19 376	0.91 204	0.95 311	2.19 350	5.24 400	1.17 175	1.30 197	1.19 219	1.30 310	4.90 338	1.66 332	0.42 328	0.34 324	0.52 348	0.47 349	0.41 298	0.40 298

RYNet	1.17 303	0.49 283	1.24 287	0.70 290	0.97 361	1.71 322	0.92 303	1.91 294	1.46 314	1.38 267	1.14 146	1.88 323	1.30 310	4.24 325	1.87 338	0.26 242	0.21 240	0.35 303	0.27 259	0.55 339	0.54 336

Wz-Net-SNSev	1.49 329	1.23 376	6.27 393	0.68 282	0.67 302	1.37 289	1.41 353	2.00 313	1.39 298	1.48 293	1.61 285	2.29 352	1.32 312	3.93 320	2.14 351	0.31 280	0.28 296	0.31 266	0.33 311	0.42 303	0.36 286

Wz-Net-MNSev	1.11 290	0.58 310	2.23 361	0.66 262	0.71 313	1.95 345	1.46 356	1.98 311	1.45 313	1.79 334	1.43 240	1.49 283	1.33 313	1.97 246	1.42 316	0.27 251	0.23 262	0.28 245	0.28 276	0.34 268	0.31 265

UDG	1.41 326	2.65 406	0.99 230	1.44 382	1.64 385	1.34 286	0.80 278	1.60 222	1.23 226	1.23 198	1.71 301	2.01 340	1.34 314	1.47 173	1.41 312	0.90 373	0.54 375	2.29 390	0.75 374	1.84 384	1.04 377

LCNet	0.72 160	0.28 83	0.52 26	0.55 152	0.31 91	0.69 131	0.54 188	1.00 67	0.88 85	1.19 183	1.34 214	0.97 161	1.34 314	2.56 284	0.45 91	0.18 60	0.13 42	0.21 96	0.25 238	0.27 220	0.73 364

PWC_ROB	1.24 306	0.76 346	2.46 368	0.72 300	0.78 333	1.15 258	0.49 162	1.75 252	1.92 353	2.31 358	3.07 368	1.59 297	1.40 316	2.46 281	2.10 350	0.33 290	0.22 254	0.35 303	0.24 227	0.38 287	0.41 302

Prome-Stereo	0.75 184	0.27 67	0.53 28	0.55 152	0.32 106	0.59 78	0.97 313	0.89 32	0.88 85	1.45 284	2.46 358	0.91 135	1.41 317	1.58 192	0.44 83	0.18 60	0.13 42	0.19 49	0.17 74	0.20 97	0.92 371

ADCRef	1.35 319	0.55 300	2.37 365	0.72 300	0.77 330	1.94 344	0.78 269	1.91 294	1.27 245	1.57 312	1.59 280	1.36 259	1.41 317	1.54 184	7.53 389	0.23 189	0.20 224	0.32 279	0.30 295	0.29 239	0.29 243

RASNet	1.12 292	0.30 126	0.91 210	0.66 262	0.77 330	0.97 227	0.57 217	1.37 167	1.35 283	1.02 106	1.34 214	2.11 347	1.43 319	7.09 380	1.39 307	0.19 92	0.17 180	0.17 14	0.19 107	0.18 41	0.16 41

iinet-f	0.99 263	0.45 269	3.71 382	0.55 152	0.43 196	1.81 334	0.68 249	1.14 118	1.14 189	1.18 179	1.42 236	1.58 296	1.44 320	1.34 143	1.59 329	0.24 204	0.23 262	0.20 73	0.19 107	0.26 208	0.25 205

edge stereo	1.11 290	0.50 287	1.30 296	0.71 297	0.65 298	1.14 253	0.75 261	1.93 301	1.37 290	1.71 325	1.83 315	2.54 363	1.44 320	2.43 280	1.23 284	0.42 328	0.41 350	0.54 354	0.35 320	0.42 303	0.46 318

pmcnn	2.37 374	0.42 257	2.71 374	0.63 236	0.43 196	1.54 308	1.19 340	2.01 317	1.53 324	2.64 371	7.60 401	18.07 416	1.45 322	3.44 315	2.78 360	0.18 60	0.15 125	0.15 3	0.12 9	0.20 97	0.18 78

STrans-v2	1.04 276	0.28 83	0.96 225	0.49 64	0.32 106	0.68 127	0.79 272	2.47 373	1.12 178	1.12 136	1.46 251	1.40 263	1.46 323	6.70 375	0.43 81	0.18 60	0.13 42	0.20 73	0.18 88	0.18 41	0.18 78

PWCDC_ROB	1.29 311	0.75 344	1.33 302	1.05 368	0.88 352	1.73 325	0.52 178	1.89 287	3.28 384	1.29 224	4.88 390	1.22 223	1.46 323	1.77 225	1.45 320	0.60 362	0.26 282	0.29 253	0.25 238	0.52 334	0.37 288

psmorigin	1.52 333	0.69 334	10.52 403	0.68 282	0.59 281	1.13 252	0.70 255	1.57 217	1.19 211	1.99 348	1.79 311	2.26 351	1.47 325	2.09 255	1.36 303	0.39 319	0.40 348	0.34 296	0.33 311	0.43 308	0.56 340

ACVNet-4b	2.15 367	1.41 381	1.64 330	2.80 395	2.31 396	2.31 362	1.24 343	2.32 362	2.14 362	1.26 214	2.39 354	2.66 367	1.48 326	5.95 362	1.06 262	3.20 400	0.45 360	2.37 392	0.89 381	2.83 396	2.37 397

FAT-Stereo	1.07 279	0.41 254	1.32 300	0.72 300	0.58 274	1.08 245	0.89 295	1.96 306	1.65 332	1.75 328	1.98 331	2.03 343	1.48 326	2.02 249	1.18 282	0.42 328	0.35 332	0.34 296	0.29 287	0.35 269	0.53 335

RAFT + AFF	1.00 267	0.42 257	1.09 264	0.67 272	0.50 233	1.22 271	1.24 343	2.24 356	1.19 211	1.30 232	1.56 273	1.17 215	1.49 328	3.44 315	0.83 232	0.21 143	0.25 278	0.30 262	0.26 251	0.27 220	0.27 229

Syn2CoEx	1.14 297	0.69 334	1.66 332	0.80 324	0.67 302	1.40 294	0.88 293	2.06 327	1.54 325	1.25 210	1.58 279	1.42 267	1.50 329	4.09 323	1.40 308	0.36 308	0.32 321	0.34 296	0.29 287	0.29 239	0.34 277

RGC	1.14 297	0.79 348	1.26 290	0.91 357	0.96 360	1.52 306	0.77 267	1.92 297	1.26 238	1.54 304	1.93 328	2.02 342	1.54 330	2.25 269	1.31 295	0.44 338	0.35 332	0.58 365	0.48 351	0.47 321	0.46 318

Nwc_Net	1.09 284	0.49 283	1.33 302	0.89 353	0.80 340	1.49 304	0.66 244	2.19 350	1.27 245	1.32 244	2.26 348	1.96 335	1.54 330	1.92 239	1.34 299	0.40 321	0.30 308	0.43 333	0.45 344	0.38 287	0.37 288

XQC	1.37 321	0.87 354	2.56 370	0.84 336	0.69 310	1.83 337	0.89 295	2.07 328	1.88 349	1.88 341	1.53 265	1.91 328	1.55 332	2.85 295	3.05 362	0.48 347	0.29 304	0.44 336	0.39 330	0.69 360	0.60 350

THIR-Stereo	1.02 272	0.27 67	0.69 97	0.49 64	0.28 52	0.95 219	1.34 350	1.03 76	0.97 117	1.34 255	1.90 325	1.17 215	1.58 333	6.44 368	0.78 215	0.19 92	0.14 75	0.21 96	0.22 196	0.19 71	0.20 133

RTS	2.67 382	1.38 378	15.28 408	0.99 364	1.26 379	3.78 390	1.96 382	2.15 339	2.62 376	2.61 369	2.85 366	2.60 365	1.59 334	6.27 364	5.71 382	0.40 321	0.28 296	0.35 303	0.35 320	0.50 328	0.48 324

RTSA	2.67 382	1.38 378	15.28 408	0.99 364	1.26 379	3.78 390	1.96 382	2.15 339	2.62 376	2.61 369	2.85 366	2.60 365	1.59 334	6.27 364	5.71 382	0.40 321	0.28 296	0.35 303	0.35 320	0.50 328	0.48 324

SHD	1.31 314	0.71 338	2.34 364	0.86 343	0.75 326	1.77 331	0.65 239	2.22 354	2.50 374	2.40 365	1.71 301	1.91 328	1.60 336	1.93 242	2.37 354	0.38 316	0.31 314	0.38 316	0.40 334	0.48 324	0.50 329

ADCP+	1.99 364	0.48 280	7.73 395	0.66 262	0.91 353	2.30 361	1.05 325	1.82 273	1.34 275	1.54 304	1.32 207	1.74 318	1.61 337	2.17 260	13.37 405	0.24 204	0.21 240	0.32 279	0.28 276	0.37 279	0.29 243

aanetorigin	1.23 305	0.79 348	2.78 376	0.70 290	0.79 335	0.99 231	1.06 326	1.06 99	1.37 290	3.52 387	2.61 361	1.72 315	1.63 338	1.99 247	1.78 335	0.25 228	0.24 271	0.26 224	0.25 238	0.38 287	0.45 314

AnyNet_C32	1.96 362	1.10 367	5.17 387	0.90 354	1.11 367	2.12 355	2.37 397	1.85 279	1.48 316	2.45 366	1.70 300	2.05 345	1.64 339	2.50 282	10.28 401	0.37 312	0.34 324	0.35 303	0.41 336	0.49 327	0.54 336

RainbowNet	1.97 363	1.76 388	1.57 327	2.81 396	2.21 392	1.98 348	1.81 372	2.54 375	1.89 350	1.50 296	1.84 317	1.96 335	1.65 340	2.14 259	1.25 286	3.33 402	0.85 391	2.39 395	0.98 388	2.82 395	2.22 394

FTStereo	0.91 242	0.26 46	0.56 37	0.54 133	0.33 122	0.66 117	1.87 377	1.00 67	0.75 56	1.75 328	4.15 381	1.04 183	1.65 340	1.57 190	0.46 104	0.19 92	0.16 156	0.23 149	0.21 171	0.18 41	0.63 353

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 366	1.15 373	3.10 377	1.05 368	0.76 329	5.03 403	2.40 398	2.16 342	2.62 376	1.89 343	2.28 349	2.69 368	1.65 340	9.35 402	2.04 347	0.64 367	0.51 370	0.68 368	0.71 373	1.09 377	0.67 358

AF-Net	1.13 295	0.52 293	1.33 302	0.86 343	0.91 353	1.38 292	0.71 257	2.16 342	1.62 330	1.56 308	2.40 355	1.99 338	1.65 340	1.81 229	1.48 323	0.48 347	0.28 296	0.49 345	0.33 311	0.39 291	0.32 271

CBFPSM	0.92 244	0.33 187	1.86 346	0.49 64	0.38 169	1.75 326	0.84 284	1.39 173	1.12 178	1.09 122	0.99 83	2.37 357	1.66 344	1.32 138	1.42 316	0.19 92	0.18 194	0.20 73	0.20 135	0.21 131	0.33 275

SAMSARA	1.55 335	0.84 350	2.61 371	1.22 376	1.07 364	2.50 368	1.93 380	2.05 322	1.89 350	2.75 374	1.66 296	2.81 370	1.69 345	3.08 303	1.97 345	0.46 345	0.51 370	0.42 331	0.46 347	0.58 344	0.59 347

AnyNet_C01	2.26 370	1.78 389	10.22 402	0.93 360	0.74 320	2.92 380	2.20 392	2.29 361	1.80 345	2.53 368	2.41 356	2.71 369	1.73 346	3.41 312	6.72 386	0.41 325	0.39 346	0.40 327	0.42 338	0.67 358	0.63 353

DRaft	0.80 203	0.24 19	0.70 103	0.45 32	0.30 79	0.97 227	0.53 184	1.05 86	0.97 117	1.78 331	2.02 335	0.80 94	1.74 347	2.73 291	0.72 198	0.17 32	0.14 75	0.20 73	0.20 135	0.18 41	0.21 149

NCC-stereo	1.10 287	0.54 297	1.24 287	0.84 336	0.94 357	1.29 280	0.89 295	2.01 317	1.34 275	1.32 244	1.74 304	1.88 323	1.74 347	2.35 274	1.25 286	0.45 339	0.37 339	0.45 337	0.58 366	0.42 303	0.42 306

Abc-Net	1.10 287	0.54 297	1.24 287	0.84 336	0.94 357	1.29 280	0.89 295	2.01 317	1.34 275	1.32 244	1.74 304	1.88 323	1.74 347	2.35 274	1.25 286	0.45 339	0.37 339	0.45 337	0.58 366	0.42 303	0.42 306
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RP	1.09 284	0.50 287	1.12 271	0.90 354	1.04 363	1.11 248	0.84 284	1.80 269	1.62 330	1.55 307	2.00 332	1.90 327	1.78 350	1.84 230	1.25 286	0.52 352	0.36 337	0.48 343	0.36 324	0.45 318	0.43 310

MFN_U_SF_RVC	1.52 333	0.84 350	3.42 378	0.87 348	0.66 300	2.56 370	0.95 311	2.36 366	1.70 336	1.98 347	1.86 320	2.45 361	1.79 351	2.95 297	2.58 356	0.52 352	0.48 365	0.55 359	0.59 369	0.59 346	0.61 351

LSM	6.33 403	1.10 367	13.19 406	1.41 381	68.17 432	1.64 318	1.90 379	1.92 297	2.46 369	2.99 382	3.11 369	1.88 323	1.80 352	2.61 287	2.06 349	0.41 325	0.58 378	0.50 346	0.57 365	0.64 353	17.66 424

NVStereoNet_ROB	1.88 357	1.07 365	1.45 314	1.07 371	1.17 373	1.47 301	1.48 358	1.89 287	1.93 355	1.94 346	4.67 388	3.08 375	1.80 352	6.51 369	1.65 330	1.06 381	0.86 393	1.08 381	1.32 393	0.93 370	1.26 384
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SPS-STEREO	1.67 345	1.04 364	1.23 284	1.21 375	1.13 372	1.82 336	1.11 330	2.16 342	1.52 322	3.07 386	2.32 350	2.82 371	1.80 352	4.11 324	2.04 347	1.03 379	0.99 398	0.97 376	0.94 384	1.03 375	1.02 375
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GrayStereo	0.82 211	0.26 46	0.58 48	0.63 236	0.37 152	0.76 159	1.86 376	1.11 114	0.87 81	1.99 348	1.89 324	1.08 192	1.82 355	1.39 157	0.48 114	0.19 92	0.14 75	0.19 49	0.21 171	0.18 41	0.39 297

MFMNet_re	1.40 325	1.14 372	1.68 333	1.39 379	1.07 364	1.48 302	1.43 354	1.87 283	1.82 347	2.26 357	2.19 345	1.51 286	1.86 356	1.52 178	1.25 286	0.93 374	0.83 387	0.84 373	0.80 377	0.99 373	1.05 379

CrosDoStereo	1.58 336	0.24 19	0.72 117	0.48 51	0.29 63	0.67 121	12.49 413	1.10 108	0.98 122	1.34 255	1.75 307	1.00 168	1.89 357	6.65 371	0.81 225	0.19 92	0.15 125	0.20 73	0.22 196	0.18 41	0.19 111

DeepStereo_LL	1.58 336	0.24 19	0.72 117	0.48 51	0.29 63	0.67 121	12.49 413	1.10 108	0.98 122	1.34 255	1.75 307	1.00 168	1.89 357	6.65 371	0.81 225	0.19 92	0.15 125	0.20 73	0.22 196	0.18 41	0.19 111

Wz-Net-TNSev	1.88 357	2.08 400	7.66 394	0.67 272	0.64 295	2.42 366	1.83 374	2.33 363	1.74 341	1.57 312	1.56 273	2.58 364	1.90 359	4.86 336	3.12 364	0.39 319	0.37 339	0.33 286	0.37 327	0.53 336	0.58 345

ADCL	1.72 352	0.57 307	3.66 380	0.67 272	0.61 287	2.61 372	1.85 375	1.96 306	1.67 334	1.90 344	1.83 315	2.06 346	1.90 359	2.13 258	9.15 398	0.26 242	0.24 271	0.34 296	0.32 305	0.38 287	0.35 282

CSAN	1.41 326	0.59 313	1.26 290	0.70 290	0.50 233	1.76 328	1.78 370	1.77 261	1.90 352	2.35 361	2.32 350	1.92 331	1.94 361	5.56 353	1.49 324	0.43 333	0.35 332	0.40 327	0.41 336	0.43 308	0.41 302

WZ-Net	1.95 361	0.95 358	10.10 400	0.86 343	0.78 333	1.69 321	1.60 364	2.20 353	1.98 356	2.08 352	1.93 328	2.30 353	1.97 362	5.30 343	3.17 367	0.34 298	0.26 282	0.29 253	0.31 299	0.51 332	0.47 321

ACVNet_1	2.18 368	1.45 383	1.72 336	2.85 397	2.33 397	2.28 360	1.46 356	3.08 383	2.22 365	1.82 338	2.05 338	3.56 378	1.98 363	3.09 304	1.40 308	3.17 397	0.60 379	2.40 396	0.92 383	2.91 399	2.37 397

ADCS	2.25 369	0.99 361	5.55 388	0.81 327	0.74 320	2.19 357	1.80 371	2.27 359	2.14 362	2.80 377	2.13 342	2.40 359	2.03 364	2.64 288	13.69 406	0.41 325	0.39 346	0.40 327	0.45 344	0.58 344	0.56 340

ACVNet_2	2.43 378	1.41 381	2.04 352	2.62 394	2.24 393	2.63 373	1.88 378	3.31 385	3.01 381	2.19 355	3.45 374	4.62 386	2.04 365	4.50 331	1.47 322	2.55 392	0.64 381	2.22 389	0.84 379	2.69 391	2.29 396

ADCPNet	1.85 356	0.69 334	8.07 396	0.71 297	0.58 274	2.79 376	1.22 342	1.94 303	1.54 325	1.88 341	1.69 299	2.46 362	2.04 365	2.37 276	6.48 384	0.38 316	0.37 339	0.38 316	0.43 340	0.47 321	0.45 314

ADCMid	1.89 360	0.73 339	5.06 386	0.72 300	0.67 302	2.00 349	1.14 334	1.97 310	1.48 316	2.86 378	1.81 314	2.37 357	2.05 367	2.24 267	10.39 402	0.33 290	0.31 314	0.39 322	0.43 340	0.50 328	0.44 312

DEmStereo	0.97 258	0.23 13	0.79 168	0.47 41	0.32 106	1.04 238	0.56 207	0.93 44	0.89 88	1.39 272	2.14 343	1.02 177	2.07 368	5.64 355	0.77 213	0.17 32	0.15 125	0.20 73	0.20 135	0.18 41	0.20 133

LL-Strereo	1.33 317	0.39 244	1.38 306	0.61 217	0.61 287	0.75 155	0.66 244	1.63 230	1.17 204	1.56 308	1.60 281	2.03 343	2.12 369	9.72 406	0.97 254	0.21 143	0.18 194	0.27 235	0.23 216	0.22 152	0.25 205

MADNet+	2.69 384	3.22 410	11.53 405	1.44 382	1.12 369	3.19 383	1.81 372	2.85 379	2.37 366	1.68 323	2.07 339	2.85 372	2.18 370	7.41 385	5.23 380	0.79 370	0.76 384	0.69 370	0.65 372	0.98 371	0.95 372

PSM-AAD	0.79 200	0.27 67	0.53 28	0.55 152	0.28 52	0.77 165	1.24 343	0.99 63	0.91 97	1.66 321	1.57 277	0.81 97	2.19 371	1.65 200	0.44 83	0.19 92	0.14 75	0.38 316	0.32 305	0.21 131	0.70 361

IMH-64-1	2.70 385	1.79 390	1.46 316	3.26 404	2.66 400	3.23 385	2.10 387	4.08 391	2.75 379	2.34 359	3.81 378	3.06 373	2.22 372	4.25 326	2.59 357	3.75 406	0.84 388	2.75 402	1.35 394	3.15 401	2.60 403

IMH-64	2.70 385	1.79 390	1.46 316	3.26 404	2.66 400	3.23 385	2.10 387	4.08 391	2.75 379	2.34 359	3.81 378	3.06 373	2.22 372	4.25 326	2.59 357	3.75 406	0.84 388	2.75 402	1.35 394	3.15 401	2.60 403

PWCK	2.88 389	2.05 398	5.72 390	2.08 387	1.11 367	3.55 387	3.90 407	2.86 380	3.54 389	3.03 385	3.63 376	3.10 376	2.31 374	8.15 396	3.09 363	2.12 389	0.91 396	1.75 385	0.98 388	2.57 390	1.18 383

LVE	3.31 392	1.67 387	1.64 330	2.85 397	2.42 398	3.20 384	2.26 394	4.78 399	5.05 399	2.35 361	6.91 396	6.02 396	2.37 375	9.15 398	2.17 352	3.19 399	1.08 404	2.38 394	1.47 400	2.81 394	2.40 399

Dean	2.91 390	1.53 385	2.07 353	2.96 401	2.51 399	3.15 382	2.14 390	4.75 398	4.41 396	2.76 375	6.10 394	5.53 394	2.37 375	2.97 299	1.92 342	3.18 398	0.85 391	2.51 399	1.04 391	2.88 398	2.47 400

SGM_RVC	1.68 347	0.36 229	0.61 59	0.59 194	0.29 63	2.25 359	1.18 339	2.38 368	1.68 335	3.60 388	2.67 363	3.69 380	2.42 377	8.13 394	1.90 341	0.31 280	0.31 314	0.30 262	0.28 276	0.30 248	0.29 243
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
KSHMR	8.75 409	2.06 399	2.11 355	3.53 408	3.11 406	4.13 397	2.69 400	5.60 403	61.37 436	3.00 383	55.83 436	4.98 393	2.45 378	4.49 330	2.61 359	3.46 403	1.55 409	3.14 408	1.94 406	3.72 406	3.18 408

PVD	1.70 349	0.84 350	2.26 362	0.94 362	0.83 345	2.48 367	0.97 313	2.59 376	3.35 385	3.01 384	2.77 364	2.34 356	2.47 379	2.67 289	3.14 365	0.47 346	0.45 360	0.59 366	0.48 351	0.59 346	0.75 366

G-Net	1.66 344	0.63 325	1.56 326	1.11 373	0.74 320	2.98 381	0.91 301	1.55 215	1.22 223	2.76 375	8.18 406	2.32 355	2.53 380	1.92 239	1.87 338	0.48 347	0.44 356	0.45 337	0.31 299	0.60 350	0.57 344

WAO-6	2.81 388	1.60 386	1.46 316	2.36 392	2.28 395	3.55 387	2.29 395	4.21 394	4.56 397	2.36 363	4.51 383	4.88 390	2.66 381	4.60 332	4.07 376	1.72 385	1.15 405	2.31 391	1.46 399	2.31 386	1.85 390

EDNetEfficientorigin	10.57 410	1.47 384	177.42 437	0.67 272	0.53 254	1.58 312	1.16 337	1.90 290	3.37 386	4.71 400	3.38 372	3.10 376	2.69 382	3.13 305	3.58 370	0.25 228	0.23 262	0.33 286	0.27 259	0.83 366	0.81 367

DPSNet	1.69 348	0.59 313	4.33 383	0.70 290	0.57 266	2.02 350	1.62 365	3.35 387	1.78 343	1.48 293	1.38 227	2.17 348	2.84 383	4.77 335	3.66 371	0.48 347	0.31 314	0.29 253	0.25 238	0.64 353	0.48 324

IMH	3.21 391	1.85 394	1.48 321	3.25 403	2.69 402	4.07 396	2.02 385	4.41 396	3.80 390	2.72 372	7.11 399	4.75 389	2.92 384	5.92 360	2.55 355	3.85 409	0.88 394	2.78 404	1.36 396	3.19 403	2.59 402

SANet	1.88 357	0.57 307	2.18 360	0.63 236	0.40 182	2.80 377	1.57 363	2.39 369	5.88 402	2.36 363	3.57 375	3.72 381	2.97 385	4.74 334	1.76 334	0.34 298	0.30 308	0.32 279	0.29 287	0.48 324	0.37 288

MeshStereo	2.26 370	0.56 303	0.92 214	0.61 217	0.49 227	2.60 371	1.02 322	3.18 384	2.05 360	7.40 411	4.98 391	7.58 401	2.98 386	6.37 367	1.96 344	0.43 333	0.43 353	0.45 337	0.39 330	0.43 308	0.42 306
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-7	2.66 381	1.40 380	1.73 338	1.39 379	1.17 373	3.93 393	1.94 381	4.11 393	3.88 391	2.92 379	5.50 392	4.18 384	3.00 387	7.63 389	3.71 372	1.13 384	1.00 399	1.17 382	1.13 392	1.18 379	1.09 381

notaker	3.98 394	2.40 405	2.68 373	3.82 411	3.27 409	3.97 395	2.14 390	4.78 399	3.45 388	4.12 395	6.94 397	7.65 402	3.26 388	7.82 392	5.30 381	4.04 410	1.41 407	3.36 411	2.10 408	3.88 407	3.31 409

ktn	4.70 397	2.38 404	2.12 356	3.76 409	3.24 407	4.85 401	2.95 405	5.52 401	7.37 405	4.07 394	19.32 419	7.46 400	3.47 389	7.39 384	2.95 361	4.04 410	1.85 410	3.26 410	2.22 409	3.08 400	2.65 405

EDNetEfficient	2.37 374	1.10 367	8.08 397	0.74 309	0.71 313	0.98 230	1.56 361	1.46 187	4.06 392	4.90 401	2.82 365	2.25 350	3.48 390	2.95 297	9.97 399	0.26 242	0.24 271	0.26 224	0.30 295	0.68 359	0.61 351

WCMA_ROB	1.84 355	0.47 275	1.31 297	0.69 285	0.57 266	2.11 354	1.14 334	1.87 283	1.73 339	4.04 392	6.43 395	5.62 395	3.61 391	2.59 285	1.94 343	0.52 352	0.44 356	0.39 322	0.42 338	0.48 324	0.47 321

MSMD_ROB	1.99 364	0.59 313	0.89 204	0.70 290	0.61 287	3.95 394	0.94 309	1.80 269	1.79 344	4.41 396	4.43 382	8.17 404	3.66 392	3.40 311	1.33 297	0.52 352	0.48 365	0.54 354	0.58 366	0.53 336	0.50 329

TorneroNet-64	5.30 401	2.03 396	1.74 339	3.43 406	2.81 403	10.09 410	2.12 389	9.10 413	17.12 418	4.96 403	9.27 409	10.72 412	3.70 393	9.20 399	4.55 378	3.31 401	0.84 388	2.88 405	1.55 401	3.49 404	3.04 406

WAO-8	4.40 395	1.82 392	1.79 340	2.34 390	2.20 390	9.19 408	1.53 359	6.09 406	16.46 413	3.94 390	7.84 404	7.32 398	3.72 394	9.41 404	3.31 368	2.00 387	1.07 402	2.44 397	1.37 397	2.50 388	1.68 388

Venus	4.40 395	1.82 392	1.79 340	2.34 390	2.20 390	9.19 408	1.53 359	6.09 406	16.46 413	3.94 390	7.84 404	7.32 398	3.72 394	9.41 404	3.31 368	2.00 387	1.07 402	2.44 397	1.37 397	2.50 388	1.68 388

TorneroNet	10.70 411	2.03 396	1.82 343	3.43 406	3.01 405	43.83 428	2.22 393	8.87 412	67.47 437	7.17 410	27.36 422	10.68 411	3.85 396	8.67 397	7.65 394	3.59 404	0.88 394	3.04 406	1.57 402	3.71 405	3.17 407

JetBlue	3.97 393	2.01 395	10.19 401	1.38 378	2.84 404	10.53 411	9.54 411	3.60 389	2.41 368	2.73 373	3.39 373	4.54 385	4.31 397	7.85 393	6.84 387	0.88 372	0.93 397	0.89 374	0.91 382	1.74 383	1.91 391

SGM+DAISY	2.41 377	1.07 365	2.14 357	1.18 374	1.10 366	2.14 356	1.36 351	1.96 306	1.66 333	5.46 406	7.07 398	4.95 391	4.32 398	5.50 350	2.26 353	1.04 380	1.02 401	0.99 378	0.97 386	1.02 374	1.04 377

ELAS	2.37 374	0.74 342	1.54 325	0.99 364	0.92 355	4.78 400	2.33 396	3.33 386	3.37 386	5.05 404	4.77 389	3.67 379	4.53 399	3.42 313	4.50 377	0.62 364	0.53 372	0.55 359	0.53 361	0.63 351	0.64 357
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	5.01 398	3.14 409	4.91 385	4.55 415	3.94 413	5.20 404	4.41 409	4.40 395	4.13 394	4.95 402	6.08 393	4.74 388	5.37 400	9.40 403	10.67 403	4.65 412	4.15 415	3.97 413	3.34 412	4.09 409	4.08 414

JetRed	6.91 406	8.80 417	25.96 420	2.85 397	3.25 408	13.98 417	11.87 412	6.25 408	4.28 395	4.45 397	4.56 384	6.69 397	5.46 401	7.46 387	14.05 407	2.59 393	3.31 412	2.59 400	2.29 410	4.20 410	3.36 410

DispFullNet	2.34 373	2.85 408	3.66 380	3.08 402	2.27 394	1.97 346	0.67 247	2.00 313	1.70 336	2.52 367	2.00 332	2.23 349	5.86 402	3.44 315	1.58 327	1.01 376	0.32 321	2.64 401	1.94 406	2.85 397	2.24 395

UNDER WATER	5.08 399	2.33 403	5.55 388	3.94 413	3.51 410	5.20 404	2.72 402	5.61 404	16.52 415	3.84 389	4.60 385	9.21 406	5.89 403	5.90 359	8.66 397	3.75 406	1.34 406	3.18 409	1.88 404	4.33 412	3.61 411

ELAS_RVC	2.48 379	0.74 342	1.90 347	1.05 368	0.92 355	2.76 374	4.01 408	2.76 377	4.11 393	4.69 399	4.63 386	4.62 386	5.96 404	3.97 322	3.96 374	0.63 366	0.53 372	0.56 362	0.52 360	0.64 353	0.63 353
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER-64	5.27 400	2.32 402	8.78 399	3.93 412	3.54 411	7.61 406	3.03 406	5.84 405	14.19 409	4.04 392	4.04 380	9.39 407	6.26 405	5.93 361	8.48 396	3.60 405	1.51 408	3.13 407	1.88 404	4.29 411	3.61 411

tt	6.58 405	0.26 46	6.10 392	3.77 410	2.16 389	11.55 412	19.63 416	13.33 417	5.74 401	2.96 381	2.65 362	4.97 392	6.33 406	3.81 319	7.24 388	9.15 417	11.32 424	5.89 417	6.24 416	6.03 414	2.55 401

FC-DCNN	2.72 387	0.59 313	0.86 186	0.73 307	0.57 266	2.91 378	1.04 324	3.01 382	2.60 375	6.83 407	7.64 402	9.92 408	6.33 406	5.21 342	3.14 365	0.53 358	0.48 365	0.51 347	0.50 357	0.53 336	0.51 333

FCDSN-DC	2.32 372	0.63 325	0.81 174	0.84 336	0.75 326	2.23 358	0.94 309	2.09 331	1.80 345	5.45 405	7.72 403	7.77 403	6.93 408	3.39 310	1.80 336	0.52 352	0.48 365	0.52 348	0.51 359	0.57 342	0.58 345
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
coex-ft	8.13 408	2.13 401	98.04 436	0.67 272	0.53 254	1.71 322	1.56 361	1.65 232	11.11 408	18.17 422	3.75 377	3.88 382	7.61 409	2.98 300	6.49 385	0.30 273	0.30 308	0.32 279	0.31 299	0.66 357	0.50 329

MANE	6.19 402	0.59 313	1.03 249	0.93 360	1.22 378	13.38 415	2.69 400	12.81 416	17.94 419	8.21 412	10.82 411	14.72 414	11.68 410	11.39 413	11.90 404	0.59 361	0.50 369	0.52 348	1.76 403	0.55 339	0.54 336

ASD4	15.85 416	10.99 418	19.63 411	10.21 420	11.70 416	19.24 418	31.10 421	19.35 418	10.68 407	11.14 413	10.18 410	12.59 413	12.64 411	14.74 416	24.83 420	12.93 422	9.94 423	26.83 428	19.40 422	16.23 421	12.70 423

SGM-ForestM	6.52 404	0.38 239	1.26 290	0.63 236	0.35 140	13.59 416	5.32 410	6.32 409	6.70 404	11.14 413	9.18 408	22.51 424	13.93 412	16.89 417	20.07 415	0.36 308	0.37 339	0.36 311	0.35 320	0.36 275	0.34 277

FADE	26.59 422	4.78 412	20.96 412	1.89 386	1.92 388	2.91 378	2.00 384	5.58 402	5.04 398	2.92 379	2.16 344	4.13 383	14.18 413	10.23 410	8.46 395	188.09 437	2.77 411	123.78 434	127.92 434	1.06 376	1.10 382

LRCNet_RVC	22.74 419	32.10 426	21.97 415	29.84 424	26.23 422	4.42 399	0.81 281	22.66 419	2.02 358	26.93 424	29.26 425	23.06 425	15.59 414	23.84 422	18.88 414	31.75 429	19.90 431	34.65 429	32.13 429	30.54 429	28.32 430

DPSMNet_ROB	13.02 415	8.23 415	21.91 414	9.53 419	18.11 418	11.56 413	32.02 423	10.64 415	16.23 412	7.05 409	19.49 421	10.16 410	16.66 415	9.85 409	22.43 418	4.77 414	8.68 418	5.38 415	10.26 419	6.17 416	11.36 418

DGTPSM_ROB	13.01 414	8.23 415	21.87 413	9.51 418	18.10 417	11.56 413	32.01 422	10.63 414	16.20 411	7.03 408	19.48 420	10.15 409	16.66 415	9.83 408	22.42 417	4.75 413	8.68 418	5.37 414	10.25 418	6.16 415	11.36 418

Anonymous_1	43.04 433	18.73 420	24.79 417	21.81 421	46.26 431	27.80 419	37.60 424	28.08 423	16.14 410	14.66 417	14.30 413	20.65 417	17.88 417	21.56 419	25.94 421	117.93 436	8.92 420	100.65 433	126.50 433	158.64 437	12.08 420

DPSM_ROB	19.08 417	19.14 421	25.17 418	22.15 422	20.85 420	28.17 420	37.82 425	26.56 421	16.85 416	14.14 415	14.84 414	21.70 418	18.75 418	21.87 420	26.55 422	10.16 420	9.30 421	10.47 419	10.42 420	14.03 419	12.61 421

DPSM	19.08 417	19.14 421	25.17 418	22.15 422	20.85 420	28.17 420	37.82 425	26.56 421	16.85 416	14.14 415	14.84 414	21.70 418	18.75 418	21.87 420	26.55 422	10.16 420	9.30 421	10.47 419	10.42 420	14.03 419	12.61 421

xxxxx1	54.10 435	25.67 423	27.13 421	113.43 434	96.96 434	30.69 424	47.44 427	32.38 425	25.60 420	17.75 419	17.27 416	21.81 420	21.02 420	24.43 423	33.82 424	33.37 430	40.54 432	157.71 435	175.86 435	66.16 433	72.93 435

tt_ll	54.10 435	25.67 423	27.13 421	113.43 434	96.96 434	30.69 424	47.44 427	32.38 425	25.60 420	17.75 419	17.27 416	21.81 420	21.02 420	24.43 423	33.82 424	33.37 430	40.54 432	157.71 435	175.86 435	66.16 433	72.93 435

ff	54.10 435	25.67 423	27.13 421	113.43 434	96.96 434	30.69 424	47.44 427	32.38 425	25.60 420	17.75 419	17.27 416	21.81 420	21.02 420	24.43 423	33.82 424	33.37 430	40.54 432	157.71 435	175.86 435	66.16 433	72.93 435

LE_ROB	8.05 407	0.37 234	23.53 416	0.74 309	0.33 122	2.77 375	2.87 404	3.71 390	27.24 423	25.39 423	8.87 407	8.46 405	26.71 423	6.65 371	21.99 416	0.21 143	0.19 207	0.20 73	0.21 171	0.25 200	0.22 164

HaxPig	38.92 429	41.40 434	41.64 425	29.95 425	32.27 423	28.90 422	27.60 418	29.73 424	37.71 433	43.82 433	43.87 432	33.17 426	35.56 424	41.53 427	40.37 429	43.94 433	47.51 436	45.82 430	47.08 431	42.38 430	44.15 433

HanzoNet	11.04 412	3.62 411	8.10 398	4.08 414	3.55 412	4.90 402	2.73 403	7.19 410	10.10 406	31.86 432	28.92 424	21.96 423	36.36 425	18.08 418	10.17 400	7.94 416	3.32 413	3.47 412	3.31 411	7.06 417	4.04 413

AVERAGE_ROB	40.43 430	42.37 435	42.73 426	36.96 427	35.58 425	30.50 423	27.61 419	36.71 430	38.39 434	44.91 434	44.36 433	37.45 428	36.70 426	41.88 428	40.35 428	45.43 434	46.81 435	47.11 431	46.35 430	42.51 431	43.87 432

DPSimNet_ROB	11.20 413	4.98 413	35.43 424	2.90 400	4.52 414	7.89 407	17.09 415	4.66 397	6.06 403	14.89 418	10.93 412	17.29 415	36.81 427	13.18 415	15.68 411	2.86 394	6.29 417	5.75 416	5.09 414	3.91 408	7.70 417

LSM0	42.82 432	38.75 433	50.81 434	47.07 433	109.38 437	57.00 435	76.02 430	53.74 436	33.71 426	29.02 431	30.41 431	43.87 435	37.22 428	43.91 434	53.54 436	20.52 428	18.62 425	21.10 427	21.11 428	28.41 428	42.22 431

MyStereo03	38.34 425	38.50 430	50.41 430	44.74 429	41.86 427	56.65 430	76.38 432	52.99 431	33.93 429	28.39 427	29.99 428	43.54 429	37.42 429	43.82 430	53.53 433	20.31 424	18.71 428	21.06 422	21.08 425	28.23 423	25.35 426

MyStereo02	38.34 425	38.50 430	50.41 430	44.74 429	41.86 427	56.65 430	76.38 432	52.99 431	33.93 429	28.39 427	29.99 428	43.54 429	37.42 429	43.82 430	53.53 433	20.31 424	18.71 428	21.06 422	21.08 425	28.23 423	25.35 426

MyStereo	38.34 425	38.50 430	50.41 430	44.74 429	41.86 427	56.65 430	76.38 432	52.99 431	33.93 429	28.39 427	29.99 428	43.54 429	37.42 429	43.82 430	53.53 433	20.31 424	18.71 428	21.06 422	21.08 425	28.23 423	25.35 426

SPstereo	26.54 421	6.08 414	10.71 404	5.55 416	5.68 415	48.14 429	80.43 436	67.31 437	34.39 432	28.70 430	27.52 423	43.76 434	37.60 432	45.04 436	54.41 437	4.92 415	4.89 416	10.74 421	5.88 415	4.46 413	4.57 415

CasAABBNet	38.33 424	38.46 428	50.35 429	44.75 432	41.84 426	56.68 433	76.37 431	53.22 434	33.83 427	28.31 425	29.54 426	43.62 433	37.71 433	43.84 433	53.41 432	20.30 423	18.70 426	21.07 425	21.07 424	28.24 426	25.34 425

Selective-RAFT-Error	38.39 428	38.47 429	50.44 433	44.73 428	41.97 430	56.68 433	76.38 432	53.24 435	33.92 428	28.34 426	29.85 427	43.60 432	38.20 434	43.75 429	53.34 431	20.38 427	18.70 426	21.09 426	21.05 423	28.30 427	25.43 429

MEDIAN_ROB	42.00 431	44.40 436	44.29 428	35.15 426	34.95 424	31.28 427	29.60 420	35.88 429	40.02 435	47.20 435	46.64 434	37.37 427	38.48 435	44.35 435	42.45 430	48.03 435	49.39 437	49.71 432	49.03 432	45.14 432	46.65 434

BEATNet-Init1	26.87 423	13.43 419	70.68 435	0.91 357	0.68 308	57.02 436	21.06 417	32.82 428	32.67 425	52.12 436	53.61 435	66.05 436	49.56 436	48.79 437	34.71 427	0.49 351	0.44 356	0.53 353	0.53 361	0.63 351	0.59 347

PML	51.67 434	36.25 427	13.28 407	7.46 417	20.81 419	108.69 437	232.22 438	8.72 411	27.82 424	87.01 437	269.67 438	69.67 437	61.95 437	24.76 426	14.20 408	9.74 419	3.40 414	9.62 418	4.70 413	18.74 422	4.72 416

test_example2	192.40 438	210.76 438	206.48 438	199.83 438	204.73 438	172.94 438	183.52 437	133.93 438	133.41 438	191.38 438	196.19 437	187.13 438	178.77 438	205.33 438	208.00 438	222.09 438	238.72 438	186.54 438	190.54 438	227.34 438	170.31 438

Low-res two-view benchmark