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

PMTNet	5.36 46	0.97 6	3.42 6	1.97 1	1.30 99	8.96 135	0.69 11	12.33 33	12.16 81	8.50 44	11.35 49	6.09 40	4.50 43	9.34 49	2.70 52	22.71 382	0.01 9	0.04 100	0.02 87	0.06 6	0.01 1

CREStereo	3.58 17	1.05 14	3.35 5	2.17 2	0.59 34	5.61 64	0.40 5	10.50 19	13.34 99	6.93 33	10.44 41	5.29 36	3.47 22	5.82 8	2.62 50	0.01 45	0.01 9	0.02 72	0.01 64	0.04 3	0.01 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
LoS	3.59 18	1.07 19	3.81 9	2.80 3	0.52 28	4.98 39	1.18 23	10.35 17	12.97 91	4.54 18	10.75 44	3.89 17	3.27 18	8.78 37	2.63 51	0.03 90	0.03 47	0.09 137	0.00 1	0.12 31	0.04 10

StereoIM	2.73 1	1.56 107	6.21 51	2.96 4	2.45 150	1.80 3	0.28 4	7.43 4	5.07 11	2.57 1	3.43 2	7.13 50	4.71 54	5.74 7	2.91 59	0.00 1	0.05 76	0.00 1	0.00 1	0.15 41	0.12 45

s12784h	5.87 74	0.88 3	4.11 12	3.01 5	0.51 26	18.49 266	0.98 18	18.89 140	17.60 143	12.52 76	12.46 57	7.87 57	5.01 57	11.05 79	3.13 71	0.73 273	0.01 9	0.04 100	0.00 1	0.07 11	0.01 1

CES	3.85 21	1.14 29	2.91 1	3.05 6	11.37 350	5.37 53	1.02 20	9.52 12	8.82 57	3.50 8	9.21 31	1.78 2	0.90 1	6.53 13	2.37 41	0.02 76	0.04 56	0.01 62	0.00 1	1.62 274	7.74 358

HHNet	7.39 134	1.75 152	7.24 81	3.26 7	3.18 170	5.04 45	6.40 213	19.04 142	15.70 123	20.71 238	32.13 260	10.69 84	5.91 79	10.45 60	4.60 115	0.40 223	0.07 125	0.21 214	0.13 189	0.54 194	0.41 168

ProNet	3.61 19	1.91 176	6.17 45	3.31 8	0.67 42	5.51 56	6.46 216	12.60 42	6.23 22	3.18 4	4.80 8	3.64 13	3.57 24	11.15 89	2.11 29	0.02 76	0.21 215	0.01 62	0.01 64	0.41 160	0.14 58

test_xeample3	3.34 9	1.54 95	7.67 94	3.33 9	0.68 43	5.74 78	1.63 42	12.05 31	3.88 2	6.71 31	3.81 3	3.17 8	3.34 19	10.59 62	2.07 23	0.00 1	0.02 28	0.00 1	0.27 247	0.13 36	0.16 76

IGEVStereo-DCA	3.31 8	1.57 111	6.20 46	3.36 10	0.60 37	4.93 35	1.70 46	13.26 51	5.04 6	3.79 12	4.58 4	4.53 27	4.00 29	10.13 56	2.09 26	0.00 1	0.06 108	0.00 1	0.18 207	0.12 31	0.14 58

rrr	3.26 6	1.57 111	7.72 97	3.36 10	0.60 37	4.93 35	1.59 40	10.72 24	5.11 14	3.79 12	4.58 4	4.53 27	4.00 29	10.13 56	2.09 26	0.00 1	0.06 108	0.00 1	0.22 223	0.12 31	0.18 84

EGLCR-Stereo	2.92 3	1.06 15	5.28 25	3.38 12	0.55 30	4.59 18	0.66 9	10.43 18	4.81 4	3.30 6	3.23 1	7.93 58	1.71 8	9.22 47	1.62 7	0.05 104	0.12 170	0.00 1	0.00 1	0.23 79	0.16 76

DCANet-4	6.41 94	1.02 10	9.66 184	3.41 13	0.68 43	4.73 20	1.70 46	17.70 120	24.33 202	15.10 124	20.25 123	6.45 42	8.65 132	8.47 28	5.31 139	0.01 45	0.04 56	0.00 1	0.00 1	0.09 16	0.63 205

ff7	3.48 11	1.76 156	6.20 46	3.45 14	1.13 87	5.02 41	1.70 46	13.26 51	5.04 6	4.66 20	5.47 12	3.49 9	4.70 50	11.14 84	2.01 17	0.00 1	0.04 56	0.00 1	0.18 207	0.30 113	0.14 58

ffff	3.48 11	1.76 156	6.20 46	3.45 14	1.13 87	5.02 41	1.70 46	13.26 51	5.04 6	4.66 20	5.47 12	3.49 9	4.70 50	11.14 84	2.01 17	0.00 1	0.04 56	0.00 1	0.18 207	0.30 113	0.14 58

11t	3.48 11	1.76 156	6.20 46	3.45 14	1.13 87	5.02 41	1.70 46	13.26 51	5.04 6	4.66 20	5.47 12	3.49 9	4.70 50	11.14 84	2.01 17	0.00 1	0.04 56	0.00 1	0.18 207	0.30 113	0.14 58

ccc-4	3.48 11	1.76 156	6.20 46	3.45 14	1.13 87	5.02 41	1.70 46	13.26 51	5.04 6	4.66 20	5.47 12	3.49 9	4.70 50	11.14 84	2.01 17	0.00 1	0.04 56	0.00 1	0.18 207	0.30 113	0.14 58

anonymousdsp	3.51 15	1.75 152	5.66 35	3.49 18	1.13 87	5.04 45	1.74 57	13.69 60	5.07 11	4.83 24	5.42 10	4.25 21	4.44 41	11.14 84	1.98 15	0.00 1	0.04 56	0.00 1	0.18 207	0.31 124	0.13 53

ADStereo(finetuned)	6.68 105	1.59 115	9.70 191	3.49 18	0.68 43	4.79 31	1.75 60	15.33 82	23.64 194	15.56 138	20.68 129	7.30 52	13.85 221	8.71 35	5.17 134	0.00 1	0.05 76	0.00 1	0.00 1	0.25 86	1.05 255

IGEV-Stereo	3.52 16	1.75 152	5.67 36	3.49 18	1.12 85	5.04 45	1.73 56	13.70 61	5.07 11	4.83 24	5.42 10	4.27 22	4.43 40	11.15 89	1.98 15	0.00 1	0.04 56	0.00 1	0.18 207	0.31 124	0.12 45
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
RAFT-Stereo + iAFF	5.48 51	1.66 131	7.56 91	3.49 18	0.40 13	2.75 5	0.67 10	16.07 101	14.76 111	12.27 70	18.67 104	11.95 105	8.08 125	7.84 24	2.89 56	0.01 45	0.06 108	0.00 1	0.00 1	0.37 149	0.04 10

DCANet	6.46 97	1.59 115	7.28 83	3.51 22	0.68 43	4.77 30	1.75 60	15.33 82	23.62 193	15.55 137	20.73 134	7.31 53	11.56 187	8.83 39	5.26 137	0.00 1	0.05 76	0.00 1	0.00 1	0.26 94	1.11 259

TANstereo	4.70 32	1.08 20	4.01 11	3.53 23	0.47 24	14.26 206	0.15 3	8.67 7	12.54 84	12.50 74	18.43 102	5.20 33	4.54 46	5.68 5	2.07 23	0.00 1	0.13 174	0.00 1	0.01 64	0.02 1	0.63 205

Selective-IGEV	3.06 4	1.11 25	4.98 18	3.56 24	1.66 119	4.73 20	2.14 80	10.73 25	4.56 3	2.93 2	4.60 6	5.54 38	1.77 9	10.82 74	1.69 8	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.14 193	0.06 6	0.13 53

fff	6.83 117	1.55 98	7.28 83	3.56 24	0.32 8	4.73 20	1.70 46	15.75 92	31.87 260	15.11 125	20.25 123	6.90 46	12.80 201	8.63 31	5.33 140	0.01 45	0.04 56	0.00 1	0.00 1	0.09 16	0.63 205

csc	6.83 117	1.55 98	7.28 83	3.56 24	0.32 8	4.73 20	1.70 46	15.75 92	31.87 260	15.11 125	20.25 123	6.90 46	12.80 201	8.63 31	5.33 140	0.01 45	0.04 56	0.00 1	0.00 1	0.09 16	0.63 205

cscssc	6.83 117	1.55 98	7.28 83	3.56 24	0.32 8	4.73 20	1.70 46	15.75 92	31.87 260	15.11 125	20.25 123	6.90 46	12.80 201	8.63 31	5.33 140	0.01 45	0.04 56	0.00 1	0.00 1	0.09 16	0.63 205

111	7.26 133	1.65 129	7.28 83	3.56 24	0.32 8	10.76 156	3.53 134	20.55 159	27.51 230	10.07 55	16.62 85	14.30 144	9.53 151	12.02 124	5.87 151	0.14 142	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.31 124	1.14 263

DRaft	9.27 183	1.23 35	9.08 164	3.62 29	0.78 63	13.27 193	5.89 189	16.97 111	29.57 239	21.15 248	38.46 311	10.09 80	13.98 224	11.58 107	7.91 185	0.43 230	0.30 253	0.06 118	0.26 243	0.26 94	0.45 176

knoymous	6.19 90	1.49 84	4.49 13	3.81 30	1.87 129	5.84 82	5.76 188	14.51 70	14.18 105	13.31 101	21.59 140	12.64 113	6.49 95	12.41 146	4.03 104	0.12 137	0.13 174	0.12 167	0.00 1	0.71 225	0.35 156

AnonymousM	6.33 92	11.42 341	3.06 3	3.93 31	1.49 115	4.54 15	3.29 121	11.00 26	7.70 44	16.52 160	9.38 32	9.07 71	3.97 28	7.10 19	3.01 64	0.43 230	0.07 125	22.69 375	7.67 365	0.06 6	0.21 104

riskmin	6.42 95	1.29 43	6.76 61	3.95 32	2.25 142	10.49 150	2.53 98	15.11 78	17.60 143	9.77 53	12.91 61	15.25 161	12.04 192	11.58 107	5.11 131	0.14 142	0.24 240	0.13 178	0.03 102	0.61 206	0.69 217

RAFT-Test	5.75 71	1.32 50	6.77 62	4.07 33	1.71 122	9.95 142	1.56 39	15.78 95	8.34 54	12.73 89	23.83 163	11.80 99	4.69 49	8.99 42	2.57 49	0.01 45	0.29 252	0.00 1	0.38 276	0.16 46	0.07 23

MIF-Stereo	2.89 2	0.90 4	6.74 59	4.08 34	2.42 148	2.63 4	0.42 6	5.57 1	4.88 5	5.36 28	7.63 20	1.09 1	1.47 3	8.80 38	5.11 131	0.03 90	0.07 125	0.00 1	0.01 64	0.48 175	0.11 41

CREStereo++_RVC	4.61 29	0.99 8	3.70 8	4.08 34	2.01 135	3.94 12	0.10 2	9.10 10	16.94 134	8.65 46	16.77 88	4.46 23	2.18 11	5.72 6	3.12 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	10.32 373	0.02 1	0.01 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
AFF-stereo	6.17 89	1.61 123	7.02 72	4.08 34	0.64 40	3.53 10	0.76 12	16.00 100	13.14 93	12.86 90	25.42 176	15.67 165	7.86 119	11.12 83	3.21 75	0.02 76	0.06 108	0.00 1	0.00 1	0.40 157	0.08 27

MIM_Stereo	7.02 123	1.55 98	10.78 214	4.17 37	0.58 33	5.25 50	1.32 28	19.03 141	12.59 86	16.74 166	28.83 207	13.20 128	5.53 65	12.89 161	7.11 167	0.00 1	0.23 229	0.00 1	0.01 64	0.38 154	0.28 137

anonymousa	9.03 175	1.62 125	8.03 112	4.19 38	5.53 264	15.37 227	3.81 143	18.55 136	21.20 170	18.28 197	30.99 240	20.79 222	13.42 209	10.58 61	7.57 179	0.00 1	0.05 76	0.29 237	0.18 207	0.10 26	0.11 41

test-3	5.21 39	1.06 15	7.71 96	4.19 38	0.59 34	6.72 110	3.01 115	12.96 45	17.49 141	12.53 82	8.65 22	13.20 128	4.14 33	9.00 43	2.11 29	0.00 1	0.05 76	0.00 1	0.32 263	0.25 86	0.18 84

test_1	5.20 37	1.06 15	7.72 97	4.21 40	0.59 34	6.69 107	3.03 117	12.98 46	17.51 142	12.35 72	8.66 24	13.20 128	4.12 32	9.00 43	2.11 29	0.00 1	0.05 76	0.00 1	0.32 263	0.25 86	0.18 84

iRaft-Stereo_20w	6.06 86	1.84 168	12.04 232	4.23 41	1.67 120	6.77 112	2.22 85	18.73 137	6.08 21	14.72 114	10.33 40	13.42 136	8.14 126	15.88 220	3.08 68	0.01 45	0.24 240	0.13 178	0.39 278	0.61 206	0.71 222

IPLGR	7.14 128	1.31 48	13.14 246	4.24 42	1.15 93	9.78 141	0.98 18	23.98 191	21.70 177	16.22 152	18.43 102	8.45 65	7.66 113	9.26 48	5.45 145	0.21 169	0.05 76	0.04 100	0.06 149	0.32 133	0.38 158

DEmStereo	8.85 172	1.36 55	9.99 198	4.24 42	1.05 79	11.49 167	5.91 190	13.76 64	26.68 223	22.03 256	32.92 271	11.86 102	15.27 252	11.48 99	8.08 189	0.16 150	0.15 187	0.02 72	0.09 170	0.09 16	0.44 174

Former-RAFT_DAM_RVC	4.69 31	2.56 232	8.72 141	4.26 44	3.52 185	9.22 138	1.48 32	13.54 57	18.88 155	7.47 39	7.08 19	2.04 4	2.24 13	9.66 51	2.27 38	0.05 104	0.02 28	0.07 126	0.00 1	0.53 192	0.21 104

LoS_RVC	3.72 20	2.57 233	3.90 10	4.27 45	7.61 317	5.39 54	2.90 113	7.29 3	3.84 1	3.67 11	10.20 38	3.66 14	4.48 42	6.19 11	2.14 32	0.01 45	0.03 47	0.00 1	0.00 1	0.06 6	6.15 337

Gwc-CoAtRS	5.54 58	1.22 33	8.40 126	4.28 46	1.36 108	6.93 115	1.31 26	15.48 86	15.03 113	12.62 86	13.32 63	12.74 115	5.71 74	8.61 30	2.98 63	0.01 45	0.22 224	0.00 1	0.29 253	0.28 105	0.07 23

DIP-Stereo	6.74 112	1.93 183	10.02 200	4.28 46	1.64 118	13.54 195	1.52 35	15.16 80	6.63 25	14.30 111	26.81 192	10.90 86	5.19 58	14.78 203	7.56 178	0.00 1	0.06 108	0.05 106	0.00 1	0.17 53	0.17 80
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RCA-Stereo	5.32 44	1.08 20	5.91 38	4.29 48	0.51 26	5.65 67	4.12 149	16.97 111	18.67 153	8.27 41	14.16 66	8.86 68	8.90 138	6.45 12	2.18 34	0.00 1	0.07 125	0.10 153	0.00 1	0.10 26	0.07 23

CFNet-RSSM	5.55 61	1.08 20	8.60 139	4.30 49	1.21 96	6.42 99	1.25 25	16.12 102	17.84 145	13.12 95	11.14 47	11.84 101	5.52 64	9.14 46	2.35 40	0.01 45	0.20 209	0.00 1	0.36 271	0.34 139	0.07 23

SMFormer	10.46 219	1.37 57	13.37 250	4.41 50	1.30 99	14.40 213	3.29 121	30.25 251	29.81 243	19.55 214	29.37 211	18.06 201	14.40 235	15.42 211	12.70 236	0.38 211	0.21 215	0.28 234	0.03 102	0.33 136	0.31 150

tta	10.45 218	1.37 57	13.37 250	4.41 50	1.30 99	14.39 210	3.29 121	30.25 251	29.81 243	19.55 214	29.37 211	18.06 201	14.40 235	15.42 211	12.69 235	0.38 211	0.21 215	0.28 234	0.03 102	0.29 109	0.18 84

qqq1	9.96 206	1.37 57	13.37 250	4.41 50	1.30 99	14.40 213	3.29 121	30.25 251	29.81 243	19.55 214	29.37 211	18.06 201	14.40 235	15.42 211	3.18 72	0.38 211	0.21 215	0.00 1	0.01 64	0.29 109	0.18 84

fff1	9.96 206	1.37 57	13.37 250	4.41 50	1.30 99	14.40 213	3.29 121	30.25 251	29.81 243	19.55 214	29.37 211	18.06 201	14.40 235	15.42 211	3.18 72	0.38 211	0.21 215	0.00 1	0.01 64	0.29 109	0.18 84

anonymousdsp2	5.93 75	1.54 95	8.34 121	4.43 54	0.38 12	9.24 139	4.11 147	21.92 175	17.36 139	12.28 71	10.08 37	10.05 79	4.42 38	11.04 78	2.54 48	0.01 45	0.02 28	0.30 241	0.18 207	0.21 64	0.18 84

Any-RAFT	6.04 85	1.16 30	4.52 14	4.47 55	1.20 95	10.46 149	1.97 73	21.84 171	15.52 120	11.21 64	19.37 110	13.34 131	4.72 55	8.65 34	2.03 21	0.01 45	0.19 204	0.00 1	0.00 1	0.04 3	0.08 27

qqq	6.96 122	1.40 61	8.15 117	4.50 56	1.03 76	8.55 134	6.93 229	20.20 151	11.88 77	12.00 68	18.19 101	16.02 169	11.15 176	11.09 80	7.45 174	0.06 115	0.13 174	0.02 72	0.05 135	0.25 86	0.20 97

IER	9.78 198	1.55 98	9.97 196	4.51 57	5.23 249	13.78 197	5.11 170	26.66 219	22.79 188	19.69 219	29.45 217	16.42 173	18.52 285	13.64 183	7.57 179	0.06 115	0.03 47	0.18 198	0.09 170	0.18 55	0.23 118

CFNet_pseudo	9.58 191	1.91 176	10.73 212	4.53 58	2.91 166	14.26 206	2.75 108	26.73 221	32.14 266	17.10 172	23.02 156	22.14 234	8.74 135	12.17 135	7.43 172	0.20 166	0.45 285	1.24 311	0.24 238	2.49 295	0.49 184

AEACV	3.17 5	1.11 25	5.39 27	4.55 59	5.35 258	4.29 13	1.60 41	6.21 2	5.43 16	3.08 3	7.85 21	4.23 20	6.55 97	5.51 4	1.56 1	0.00 1	0.09 147	0.03 85	0.32 263	0.20 61	0.12 45

ccs_rob	9.61 193	1.92 180	10.72 211	4.55 59	2.89 163	14.33 208	2.86 112	26.85 222	32.36 268	17.05 170	22.91 155	22.12 233	8.70 134	12.10 132	7.44 173	0.19 159	0.44 281	1.38 313	0.25 241	2.68 298	0.57 196

CrosDoStereo	9.24 179	1.29 43	8.16 118	4.56 61	1.04 77	7.52 125	15.00 320	15.85 97	24.31 200	24.27 274	33.44 276	13.37 132	13.82 219	12.23 137	8.86 200	0.01 45	0.11 166	0.09 137	0.04 117	0.36 144	0.53 189

DeepStereo_LL	9.24 179	1.29 43	8.16 118	4.56 61	1.04 77	7.52 125	15.00 320	15.85 97	24.31 200	24.27 274	33.44 276	13.37 132	13.82 219	12.23 137	8.86 200	0.01 45	0.11 166	0.09 137	0.04 117	0.36 144	0.53 189

x	6.80 116	1.36 55	6.94 69	4.58 63	1.88 130	10.78 157	4.55 159	19.79 148	10.62 66	12.69 87	19.54 117	14.87 155	10.11 160	9.52 50	8.03 188	0.07 123	0.15 187	0.04 100	0.04 117	0.24 84	0.22 111

MIPNet	6.75 114	1.67 132	12.34 234	4.67 64	1.47 111	10.01 143	2.24 86	26.43 217	17.22 135	14.72 114	12.75 58	7.02 49	9.68 154	8.44 27	5.26 137	0.01 45	0.04 56	0.05 106	0.09 170	0.35 143	0.55 192

CBFPSM	12.42 256	2.59 235	28.96 329	4.74 65	3.20 172	22.33 290	16.31 331	21.13 163	21.03 167	21.04 244	27.81 198	30.24 289	15.99 260	14.59 202	14.80 250	0.04 96	0.49 293	0.10 153	0.16 202	0.51 187	2.34 300

THIR-Stereo	9.38 187	1.78 165	8.50 135	4.74 65	0.71 48	15.92 235	11.93 298	16.39 104	21.56 173	24.27 274	32.07 258	14.40 145	14.14 229	11.49 100	8.39 195	0.05 104	0.25 246	0.10 153	0.05 135	0.33 136	0.58 198

HITNet	7.83 144	2.93 247	8.39 124	4.76 67	1.48 113	12.75 186	4.64 162	20.97 161	14.37 108	15.14 129	22.15 151	14.57 150	10.62 165	14.38 195	8.14 190	0.04 96	0.01 9	0.48 257	0.02 87	0.57 201	0.10 35
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
PCWNet_CMD	9.64 194	1.77 162	10.59 208	4.80 68	2.90 164	16.25 249	2.42 94	29.37 244	34.10 281	17.41 177	22.04 146	19.10 212	7.70 115	12.05 127	6.86 163	0.22 172	0.45 285	0.80 282	0.22 223	3.11 310	0.69 217

RAFT-RH_RVC	7.73 142	1.25 41	6.99 71	4.83 69	0.90 70	11.76 168	1.53 36	13.00 47	14.43 109	17.51 182	46.41 351	11.02 88	6.30 93	12.68 153	4.93 128	0.51 245	0.04 56	0.12 167	0.13 189	0.09 16	0.09 29

MSMDNet	9.64 194	1.77 162	10.63 209	4.83 69	2.90 164	16.35 250	2.37 91	29.33 243	34.29 284	17.43 179	22.10 148	19.05 211	7.79 118	12.11 133	6.87 164	0.23 179	0.46 287	0.67 271	0.21 221	2.77 300	0.60 201

STrans-v2	7.98 151	1.84 168	9.42 176	4.84 71	1.48 113	12.23 178	10.05 268	19.06 143	12.32 83	13.63 103	26.06 184	18.13 205	12.35 194	12.99 169	3.99 100	0.01 45	0.01 9	0.18 198	0.01 64	0.22 67	0.83 234

test croco	4.15 25	1.67 132	9.97 196	4.86 72	2.97 168	3.27 7	1.41 30	8.20 6	5.51 18	3.37 7	16.69 86	3.03 5	2.71 15	14.44 196	3.91 96	0.14 142	0.00 1	0.03 85	0.01 64	0.69 220	0.14 58

HH	5.47 48	2.08 203	9.00 155	4.88 73	1.07 81	4.93 35	3.60 140	16.68 108	6.83 26	8.39 42	12.14 55	15.05 156	9.06 139	12.68 153	1.93 13	0.02 76	0.17 195	0.18 198	0.00 1	0.28 105	0.48 181

HanStereo	5.47 48	2.08 203	9.00 155	4.88 73	1.07 81	4.93 35	3.60 140	16.68 108	6.83 26	8.39 42	12.14 55	15.05 156	9.06 139	12.68 153	1.93 13	0.02 76	0.17 195	0.18 198	0.00 1	0.28 105	0.48 181

4D-IteraStereo	5.15 35	1.47 77	7.98 108	4.89 75	4.69 227	6.25 92	1.85 66	13.23 50	16.30 126	14.18 108	11.26 48	8.33 63	1.61 4	8.07 25	2.42 42	0.00 1	0.05 76	0.08 130	0.01 64	0.19 59	0.15 72

iRaftStereo_RVC	4.68 30	1.51 90	6.89 67	4.91 76	0.72 56	5.26 51	0.46 7	17.60 118	10.47 65	9.53 51	15.13 73	5.75 39	3.24 17	8.93 40	2.22 35	0.00 1	0.09 147	0.00 1	0.00 1	0.46 166	0.41 168

CASnet	3.91 22	1.03 13	4.68 15	4.98 77	0.27 7	4.99 40	2.95 114	11.02 27	11.02 70	10.61 59	11.76 52	4.15 19	1.65 6	5.85 9	1.91 12	0.50 242	0.00 1	0.59 265	0.12 186	0.13 36	0.02 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_ucs	10.25 214	1.91 176	11.88 230	4.98 77	4.08 204	15.11 222	3.57 138	28.02 230	31.98 265	18.21 196	25.20 174	23.27 243	9.38 147	13.38 176	7.22 168	0.23 179	0.81 318	1.65 317	0.22 223	3.01 306	0.93 245

MIF-Stereo (partial)	4.33 26	1.23 35	7.27 82	5.04 79	5.31 257	3.47 9	0.95 16	9.06 9	7.41 42	4.15 14	15.76 77	5.38 37	5.22 59	11.56 105	4.21 107	0.04 96	0.02 28	0.05 106	0.03 102	0.34 139	0.12 45

RAFT-345	6.79 115	1.29 43	6.80 64	5.06 80	0.91 71	5.61 64	3.32 126	13.36 56	10.17 63	13.73 104	43.66 340	9.12 73	5.38 62	12.29 140	4.44 113	0.32 198	0.05 76	0.09 137	0.06 149	0.06 6	0.03 8

HUI-Stereo	5.48 51	1.74 143	9.01 157	5.08 81	0.42 18	5.65 67	2.77 109	12.55 41	7.03 38	12.54 84	18.10 96	13.07 126	6.71 99	9.92 54	3.74 88	0.61 259	0.08 139	0.09 137	0.00 1	0.22 67	0.23 118

MC-Stereo	3.99 23	0.95 5	4.70 16	5.09 82	0.44 23	3.77 11	1.79 63	9.86 15	7.05 39	6.34 30	13.35 64	6.83 45	6.34 94	10.80 72	1.75 9	0.00 1	0.11 166	0.06 118	0.24 238	0.12 31	0.14 58

Patchmatch Stereo++	5.56 63	1.74 143	9.01 157	5.09 82	0.41 14	5.66 72	2.40 92	12.52 37	7.00 31	12.52 76	18.08 94	13.02 122	6.74 101	11.59 109	4.01 102	0.78 275	0.09 147	0.09 137	0.00 1	0.22 67	0.22 111
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	5.50 54	1.74 143	9.03 161	5.09 82	0.42 18	5.66 72	1.98 74	12.50 35	7.01 36	12.52 76	18.13 99	12.96 118	6.77 105	11.11 82	3.83 93	0.72 271	0.09 147	0.09 137	0.00 1	0.22 67	0.22 111

ROB_FTStereo_v2	5.53 55	1.74 143	8.97 154	5.09 82	0.42 18	5.64 66	2.02 75	12.50 35	7.00 31	12.51 75	18.10 96	12.99 119	6.72 100	11.50 101	4.04 105	0.70 267	0.09 147	0.09 137	0.00 1	0.22 67	0.23 118

ROB_FTStereo	5.49 53	1.74 143	8.96 152	5.09 82	0.42 18	5.65 67	1.68 44	12.53 40	7.00 31	12.53 82	18.00 93	13.02 122	6.74 101	11.51 102	3.81 92	0.60 256	0.09 147	0.09 137	0.00 1	0.22 67	0.22 111

ASMatch	7.40 135	1.42 64	8.49 134	5.09 82	2.00 134	4.74 25	2.62 103	16.54 107	13.17 94	17.08 171	34.75 288	13.13 127	10.33 164	12.04 126	4.82 125	0.05 104	0.24 240	0.21 214	0.17 206	0.16 46	0.97 248

iGMRVC	5.54 58	1.74 143	9.01 157	5.09 82	0.42 18	5.66 72	1.81 64	12.61 43	7.02 37	12.52 76	18.11 98	13.02 122	6.64 98	11.57 106	4.16 106	0.82 281	0.09 147	0.09 137	0.00 1	0.22 67	0.21 104

iRAFT	5.56 63	1.74 143	9.01 157	5.09 82	0.41 14	5.66 72	2.40 92	12.52 37	7.00 31	12.52 76	18.08 94	13.02 122	6.74 101	11.59 109	4.01 102	0.78 275	0.09 147	0.09 137	0.00 1	0.22 67	0.22 111

RAFT-IKP	5.53 55	1.74 143	8.95 149	5.09 82	0.41 14	5.45 55	2.08 79	12.52 37	7.00 31	12.52 76	18.13 99	12.93 117	6.79 106	11.59 109	3.99 100	0.80 279	0.09 147	0.09 137	0.00 1	0.22 67	0.22 111

GMStereo	5.94 76	3.84 270	10.86 217	5.13 91	0.71 48	7.27 121	2.66 105	12.38 34	25.14 209	12.01 69	10.66 42	5.12 32	3.46 21	11.39 97	6.16 157	0.45 233	0.02 28	0.05 106	0.31 260	0.86 241	0.25 129
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MSKI-zero shot	4.76 33	1.56 107	5.98 39	5.14 92	1.13 87	6.55 106	1.55 38	12.76 44	8.06 48	10.44 58	11.50 50	13.47 137	2.38 14	12.07 131	1.90 11	0.01 45	0.20 209	0.02 72	0.29 253	0.14 39	0.14 58

DMCA	8.51 162	1.90 173	9.96 195	5.16 93	4.14 206	10.29 147	4.46 158	25.52 203	19.55 159	16.33 155	20.69 130	17.59 194	11.26 178	10.42 59	11.36 231	0.50 242	0.08 139	0.35 246	0.05 135	0.36 144	0.31 150

IPLG	7.20 131	1.43 67	12.55 238	5.17 94	4.32 218	11.11 164	1.48 32	21.79 170	15.10 114	19.16 213	20.23 122	5.26 35	5.61 67	11.68 115	8.14 190	0.05 104	0.06 108	0.03 85	0.07 156	0.33 136	0.50 185

GMOStereo	5.97 78	1.55 98	7.18 76	5.17 94	0.71 48	5.54 58	2.21 81	10.54 20	12.86 87	18.29 198	22.01 142	17.06 179	6.27 89	6.62 14	2.43 43	0.00 1	0.23 229	0.12 167	0.00 1	0.46 166	0.10 35

error version	5.97 78	1.55 98	7.18 76	5.17 94	0.71 48	5.54 58	2.21 81	10.54 20	12.86 87	18.29 198	22.01 142	17.06 179	6.27 89	6.62 14	2.43 43	0.00 1	0.23 229	0.12 167	0.00 1	0.46 166	0.10 35

test-v	5.97 78	1.55 98	7.18 76	5.17 94	0.71 48	5.54 58	2.21 81	10.54 20	12.86 87	18.29 198	22.01 142	17.06 179	6.27 89	6.62 14	2.43 43	0.00 1	0.23 229	0.12 167	0.00 1	0.46 166	0.10 35

test-2	5.97 78	1.55 98	7.18 76	5.17 94	0.71 48	5.54 58	2.21 81	10.54 20	12.86 87	18.29 198	22.01 142	17.06 179	6.27 89	6.62 14	2.43 43	0.00 1	0.23 229	0.12 167	0.00 1	0.46 166	0.10 35

11t1	5.86 73	1.10 24	7.74 99	5.18 99	1.44 110	13.82 199	2.36 90	14.92 76	7.26 41	12.98 93	11.10 46	11.24 93	9.30 143	11.59 109	6.54 160	0.10 132	0.16 193	0.00 1	0.01 64	0.18 55	0.23 118

psmg	9.80 199	1.48 80	7.93 105	5.18 99	3.96 197	15.85 234	7.93 241	29.11 239	21.58 174	20.93 240	25.06 171	22.28 235	11.53 184	14.18 189	7.81 182	0.19 159	0.13 174	0.17 193	0.04 117	0.36 144	0.21 104

1111x	11.32 235	1.34 52	8.95 149	5.20 101	1.96 132	14.46 216	7.75 240	35.65 316	28.23 235	15.66 139	26.66 191	26.65 267	14.76 243	15.88 220	22.27 302	0.24 181	0.13 174	0.04 100	0.06 149	0.30 113	0.24 124

CBMV_ROB	11.77 245	2.89 244	6.92 68	5.20 101	2.88 162	14.12 203	4.79 167	26.69 220	29.84 247	26.17 295	31.92 256	23.61 247	20.74 299	20.20 276	10.18 215	1.78 316	1.80 337	2.17 326	1.26 322	1.61 273	0.55 192

DeepStereo_RVC	5.65 68	1.65 129	9.06 163	5.21 103	0.56 31	5.55 62	1.84 65	12.16 32	7.22 40	13.94 105	14.96 71	12.58 112	10.27 162	11.25 93	5.81 150	0.39 221	0.10 157	0.11 164	0.00 1	0.18 55	0.22 111

test_xeample	11.49 239	1.24 40	7.50 90	5.22 104	2.18 140	17.40 257	6.49 218	31.14 263	22.77 187	17.90 188	33.09 273	18.48 207	14.61 240	13.51 180	37.38 362	0.16 150	0.13 174	0.01 62	0.03 102	0.23 79	0.24 124

MLCV	9.32 185	2.22 216	12.55 238	5.22 104	1.32 104	13.79 198	1.35 29	21.14 164	23.65 195	21.91 255	31.37 245	17.14 186	7.57 112	16.00 228	10.18 215	0.22 172	0.01 9	0.03 85	0.02 87	0.40 157	0.29 142

SFCPSM	8.85 172	1.40 61	11.34 222	5.23 106	3.47 184	16.55 252	7.18 235	30.71 260	25.24 210	16.45 157	19.45 112	11.10 91	9.61 152	11.88 122	5.52 146	0.22 172	0.17 195	0.36 249	0.22 223	0.29 109	0.58 198

mmm	7.72 141	1.50 87	8.56 137	5.29 107	1.89 131	14.14 205	5.70 187	18.42 131	11.02 70	16.04 148	23.78 161	17.00 178	10.03 159	12.03 125	7.54 177	0.12 137	0.07 125	0.50 259	0.20 218	0.31 124	0.18 84

ToySt	10.51 220	2.00 189	15.67 278	5.33 108	0.95 74	14.97 221	9.51 257	24.02 192	27.37 227	14.61 113	24.67 169	24.56 253	14.70 242	16.86 241	13.35 239	0.06 115	0.23 229	0.03 85	0.09 170	0.62 209	0.67 214

DSFCA	11.85 246	2.01 195	12.93 243	5.40 109	6.87 300	15.36 226	10.45 279	30.68 259	31.84 259	25.99 292	23.52 159	22.03 231	14.05 225	20.28 280	12.46 234	0.57 251	0.41 273	0.28 234	0.38 276	1.02 248	0.47 178

Anonymous_2	14.95 284	6.75 311	17.63 293	5.45 110	7.10 305	26.19 316	11.58 294	18.06 129	17.30 138	17.61 184	15.47 75	23.33 244	20.95 301	20.55 286	14.63 249	11.05 373	12.86 381	11.27 368	25.12 383	11.32 365	4.82 330

BEATNet_4x	9.37 186	4.85 287	12.05 233	5.48 111	1.35 107	13.15 191	6.15 203	25.06 201	16.74 132	16.18 151	24.65 168	17.29 192	12.51 197	16.91 242	10.92 224	0.38 211	0.18 200	0.81 288	0.05 135	1.95 283	0.65 212

TransformOpticalFlow	7.76 143	1.90 173	9.31 172	5.50 112	1.18 94	6.97 116	8.27 243	17.86 126	13.21 95	14.58 112	29.13 209	19.01 209	10.85 167	12.51 151	3.69 87	0.01 45	0.04 56	0.20 209	0.04 117	0.17 53	0.84 235

ARAFT	8.50 161	3.19 255	16.58 288	5.52 113	0.91 71	12.13 177	11.20 287	17.19 116	18.28 151	18.40 204	16.33 83	17.10 185	8.58 130	18.56 254	5.00 129	0.11 135	0.04 56	0.00 1	0.00 1	0.55 197	0.25 129

TestStereo	6.02 83	2.55 231	7.33 89	5.57 114	1.68 121	6.05 90	1.78 62	13.73 62	16.40 131	10.87 62	23.79 162	9.00 70	5.63 71	11.26 94	3.96 98	0.09 128	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.69 220	0.01 1

HSM-Net_RVC	10.88 232	1.23 35	5.46 28	5.57 114	2.63 154	20.12 277	6.06 201	27.67 227	28.35 236	20.63 236	25.51 177	34.01 312	14.38 234	16.18 230	9.29 205	0.11 135	0.07 125	0.01 62	0.00 1	0.13 36	0.14 58
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
xxxx	11.74 244	1.16 30	7.88 102	5.61 116	1.99 133	20.46 278	3.12 118	33.99 297	23.76 199	15.53 136	30.67 231	26.88 271	14.50 239	12.98 168	35.48 354	0.19 159	0.18 200	0.01 62	0.02 87	0.22 67	0.27 134

PFNet+	6.68 105	1.40 61	9.60 181	5.64 117	0.85 65	5.79 79	1.74 57	13.63 59	15.30 116	17.88 187	21.38 139	14.52 149	6.07 82	12.74 158	4.89 127	0.63 263	0.20 209	0.11 164	0.30 257	0.05 5	0.91 244

LL-Strereo2	5.54 58	2.17 211	9.12 166	5.65 118	2.54 153	6.48 100	2.27 87	15.08 77	7.79 46	10.99 63	10.26 39	15.94 168	3.50 23	13.25 175	3.63 82	0.00 1	0.13 174	1.34 312	0.10 176	0.30 113	0.19 94

CRE-IMP	5.53 55	1.63 128	9.62 182	5.65 118	0.48 25	7.02 117	1.70 46	11.84 30	8.33 52	12.99 94	16.02 79	11.08 89	6.23 87	12.06 129	5.06 130	0.28 191	0.07 125	0.09 137	0.00 1	0.24 84	0.21 104

SGM-Forest	12.92 266	1.87 171	6.61 56	5.68 120	2.05 136	23.19 298	11.30 289	34.24 302	30.77 254	26.54 297	31.99 257	29.98 285	15.74 257	21.17 290	13.36 240	1.05 299	0.33 263	0.84 290	0.01 64	0.71 225	0.97 248
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
EAI-Stereo	5.21 39	1.74 143	8.46 132	5.69 121	1.37 109	5.67 77	3.52 133	18.77 138	5.65 19	9.75 52	16.08 80	6.36 41	3.57 24	11.73 116	3.64 83	0.01 45	0.33 263	0.03 85	1.06 315	0.21 64	0.65 212

DualNet	9.14 177	1.43 67	9.67 185	5.70 122	3.44 178	11.96 172	6.35 207	18.45 132	16.31 127	15.83 142	31.44 249	17.22 187	10.87 169	10.82 74	21.98 297	0.00 1	0.05 76	0.80 282	0.08 159	0.26 94	0.14 58

ffm	8.12 153	1.43 67	9.67 185	5.70 122	3.44 178	11.96 172	6.35 207	18.45 132	16.31 127	15.83 142	31.44 249	17.22 187	10.87 169	10.82 74	1.61 5	0.00 1	0.05 76	0.80 282	0.08 159	0.26 94	0.14 58

ff1	9.41 188	1.43 67	9.67 185	5.70 122	3.44 178	11.96 172	6.35 207	18.45 132	16.31 127	15.83 142	31.44 249	17.22 187	10.87 169	16.19 231	21.98 297	0.00 1	0.05 76	0.80 282	0.08 159	0.26 94	0.14 58

mmx	10.71 224	1.43 67	9.67 185	5.70 122	3.44 178	11.96 172	6.35 207	32.18 276	28.03 232	15.83 142	31.44 249	17.22 187	10.87 169	16.19 231	21.98 297	0.22 172	0.06 108	0.80 282	0.08 159	0.48 175	0.21 104

xxx	10.71 224	1.43 67	9.67 185	5.70 122	3.44 178	11.96 172	6.35 207	32.18 276	28.03 232	15.83 142	31.44 249	17.22 187	10.87 169	16.19 231	21.98 297	0.22 172	0.06 108	0.80 282	0.08 159	0.48 175	0.21 104

NRIStereo	5.73 69	1.67 132	8.42 128	5.72 127	0.41 14	6.71 109	2.60 102	14.73 74	10.71 69	12.39 73	15.07 72	11.58 95	6.23 87	12.06 129	4.78 120	0.61 259	0.17 195	0.11 164	0.00 1	0.28 105	0.27 134

SDNR	16.15 290	5.23 292	28.92 328	5.73 128	6.05 280	56.85 384	3.26 119	23.18 186	29.73 242	20.62 235	36.48 296	13.59 139	16.97 271	18.43 253	13.44 241	10.56 369	13.84 382	3.10 340	0.44 282	7.80 345	8.81 362

cf-r	10.06 210	1.60 119	7.99 109	5.82 129	5.70 272	12.92 189	4.78 165	24.18 195	27.47 229	16.91 169	31.02 241	25.12 258	14.05 225	11.63 113	11.01 229	0.03 90	0.03 47	0.05 106	0.03 102	0.43 163	0.39 161

iResNetv2_ROB	12.00 248	2.91 246	13.46 254	5.82 129	3.73 188	13.15 191	6.45 215	34.15 299	36.02 295	25.25 284	33.81 282	29.79 284	14.24 231	13.61 182	6.10 156	0.21 169	0.02 28	0.12 167	0.00 1	0.82 238	0.25 129

raft_robust	7.97 150	2.26 218	6.75 60	5.83 131	0.72 56	5.57 63	0.84 14	33.59 293	34.21 283	18.17 195	19.88 120	6.50 43	5.62 70	15.33 207	2.83 55	0.03 90	0.23 229	0.00 1	0.37 274	0.32 133	0.39 161

iRaft-Stereo_5w	8.70 168	1.81 167	9.33 173	5.83 131	3.78 189	4.87 32	11.12 286	15.86 99	14.80 112	15.23 133	26.36 186	21.49 228	12.91 204	15.94 225	12.73 237	0.58 252	0.05 76	0.08 130	0.09 170	0.85 240	0.33 154

FENet	7.94 147	1.01 9	6.72 58	5.87 133	2.07 137	11.11 164	2.03 76	21.39 165	20.81 164	17.14 173	22.65 153	14.43 146	11.54 186	12.97 167	7.89 184	0.15 148	0.24 240	0.03 85	0.02 87	0.14 39	0.62 204

ACVNet-DCA	5.28 42	2.00 189	4.99 19	5.89 134	0.26 2	10.85 159	5.38 175	20.20 151	11.88 77	6.95 34	10.01 33	4.49 24	9.78 155	10.79 69	1.59 2	0.00 1	0.05 76	0.00 1	0.04 117	0.25 86	0.20 97

xx1	5.99 82	2.00 189	4.99 19	5.89 134	0.26 2	10.85 159	5.38 175	17.84 122	15.48 118	6.95 34	10.01 33	16.02 169	11.15 176	10.79 69	1.59 2	0.00 1	0.05 76	0.02 72	0.05 135	0.25 86	0.20 97

1test111	5.59 66	2.00 189	4.99 19	5.89 134	0.26 2	10.85 159	5.38 175	20.20 151	11.88 77	6.95 34	10.01 33	4.49 24	9.78 155	11.09 80	7.45 174	0.00 1	0.05 76	0.00 1	0.04 117	0.25 86	0.20 97

cc1	5.34 45	2.00 189	4.99 19	5.89 134	0.26 2	10.85 159	5.38 175	17.85 124	15.48 118	6.95 34	10.01 33	4.49 24	9.78 155	10.79 69	1.59 2	0.00 1	0.05 76	0.00 1	0.04 117	0.30 113	0.13 53

cross-raft	5.37 47	1.23 35	6.66 57	5.91 138	1.25 97	6.00 88	1.48 32	15.82 96	7.70 44	12.95 92	20.80 135	11.63 96	4.42 38	8.59 29	2.23 36	0.01 45	0.21 215	0.00 1	0.22 223	0.21 64	0.10 35

CBMV	13.69 279	3.63 262	8.02 111	5.93 139	2.69 156	22.57 293	12.44 301	29.81 247	31.57 258	31.20 326	33.79 281	31.04 292	17.41 277	25.28 312	14.11 246	0.71 269	0.60 306	0.60 266	0.11 185	1.11 254	1.13 262
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CSP-Net	12.85 265	2.95 248	9.64 183	5.94 140	3.96 197	25.85 313	9.93 262	28.81 237	26.00 218	29.31 317	32.44 264	30.00 286	15.16 250	20.25 277	14.30 248	0.55 250	0.19 204	0.03 85	0.00 1	0.65 217	0.98 251

gwcnet-sp	9.81 200	2.82 239	13.47 255	5.99 141	4.27 210	16.20 246	5.91 190	25.55 204	24.34 203	21.01 241	20.69 130	15.22 158	14.96 245	14.50 198	9.97 210	0.05 104	0.15 187	0.02 72	0.08 159	0.49 182	0.51 186

scenet	9.81 200	2.82 239	13.47 255	5.99 141	4.27 210	16.20 246	5.91 190	25.55 204	24.34 203	21.01 241	20.69 130	15.22 158	14.96 245	14.50 198	9.97 210	0.05 104	0.15 187	0.02 72	0.08 159	0.49 182	0.51 186

ssnet	9.81 200	2.82 239	13.47 255	5.99 141	4.27 210	16.20 246	5.91 190	25.55 204	24.34 203	21.01 241	20.69 130	15.22 158	14.96 245	14.50 198	9.97 210	0.05 104	0.15 187	0.02 72	0.08 159	0.49 182	0.51 186

iinet-f	13.51 278	4.29 276	45.90 359	6.01 144	3.96 197	21.00 281	13.40 308	27.40 225	21.12 168	21.11 246	30.72 233	21.49 228	16.96 270	15.33 207	19.50 284	0.12 137	0.42 277	0.09 137	0.05 135	0.89 244	0.39 161

ACVNet	10.36 217	1.68 137	5.49 30	6.01 144	2.75 158	12.78 187	3.56 136	21.89 172	34.81 287	14.96 120	30.78 235	24.72 255	13.88 222	15.81 217	17.20 269	0.13 140	0.01 9	0.06 118	0.06 149	0.51 187	0.15 72

iResNet_ROB	11.71 241	1.96 185	10.77 213	6.01 144	3.68 186	15.13 224	2.34 89	31.72 270	37.58 303	26.16 294	32.77 267	25.88 265	15.34 253	16.35 236	7.94 186	0.19 159	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.31 124	0.12 45

tt1	5.27 41	1.99 188	5.11 24	6.02 147	0.26 2	10.59 154	4.22 153	18.45 132	16.31 127	6.75 32	8.95 28	4.75 30	9.15 141	10.82 74	1.61 5	0.00 1	0.05 76	0.00 1	0.04 117	0.26 94	0.14 58

FTStereo	8.67 167	1.13 28	6.04 41	6.04 148	2.39 147	7.86 129	12.05 299	17.72 121	8.33 52	20.16 229	41.41 327	16.10 172	12.64 199	10.80 72	4.37 111	0.18 155	0.01 9	0.09 137	0.16 202	0.15 41	5.71 334

222	12.33 254	1.29 43	8.09 114	6.06 149	2.14 139	19.51 272	2.53 98	33.63 294	23.55 192	21.72 254	30.51 230	20.11 220	16.77 267	13.22 174	46.51 383	0.15 148	0.14 184	0.01 62	0.03 102	0.26 94	0.26 132

CoDeX	9.24 179	1.77 162	9.54 179	6.08 150	3.79 191	16.45 251	6.76 225	26.15 214	25.03 208	17.18 174	25.12 173	14.69 152	11.68 188	12.22 136	6.71 161	0.30 194	0.20 209	0.15 187	0.02 87	0.23 79	0.68 215

MyStereo07	4.38 27	1.92 180	5.06 23	6.09 151	4.31 216	6.54 104	9.96 265	15.35 84	5.15 15	4.34 16	5.65 16	3.15 7	5.77 76	11.33 95	1.81 10	0.06 115	0.10 157	0.03 85	0.04 117	0.63 211	0.30 145

MyStereo04	9.24 179	1.92 180	8.78 142	6.09 151	4.31 216	6.54 104	9.96 265	32.24 279	41.99 324	14.26 110	11.98 54	12.00 107	12.01 191	13.93 185	7.53 176	0.06 115	0.10 157	0.03 85	0.04 117	0.63 211	0.30 145

IGEV_Zeroshot_test	5.28 42	2.03 199	14.26 267	6.09 151	1.33 105	4.32 14	1.03 21	14.46 68	6.50 23	13.33 102	11.89 53	11.01 87	3.45 20	10.71 67	3.64 83	0.03 90	0.22 224	0.15 187	0.26 243	0.80 237	0.20 97

DN-CSS_ROB	8.17 155	2.59 235	14.14 264	6.11 154	3.22 173	6.31 97	3.53 134	22.92 184	20.59 163	16.66 163	30.05 226	9.31 74	7.95 122	13.49 178	4.78 120	0.72 271	0.00 1	0.45 255	0.00 1	0.54 194	0.09 29

HSM	11.33 236	1.80 166	7.04 74	6.13 155	3.99 202	16.16 244	6.92 228	29.69 246	19.39 157	22.95 266	26.05 183	41.08 345	15.79 258	20.25 277	8.89 202	0.02 76	0.03 47	0.01 62	0.00 1	0.15 41	0.34 155

GMM-Stereo	8.34 157	1.09 23	6.42 53	6.14 156	2.52 152	10.30 148	9.64 260	23.44 188	10.64 68	17.84 185	29.89 223	17.37 193	7.75 117	11.55 104	4.36 110	0.05 104	0.01 9	0.23 221	0.90 307	0.46 166	6.26 338

test_3	5.55 61	1.02 10	8.07 113	6.18 157	0.54 29	9.00 136	3.28 120	13.55 58	18.66 152	11.97 67	8.89 27	13.98 142	4.05 31	8.96 41	2.10 28	0.00 1	0.05 76	0.00 1	0.31 260	0.26 94	0.18 84

MyStereo06	6.40 93	1.76 156	13.15 247	6.19 158	4.40 219	7.09 119	9.95 263	16.68 108	6.98 30	12.91 91	10.76 45	17.84 198	5.71 74	9.97 55	3.39 79	0.06 115	0.10 157	0.02 72	0.04 117	0.73 230	0.29 142

MyStereo05	9.29 184	1.76 156	8.95 149	6.19 158	4.40 219	7.09 119	9.95 263	31.21 264	40.82 317	17.31 176	12.93 62	10.33 81	12.52 198	13.93 185	7.05 166	0.06 115	0.10 157	0.02 72	0.04 117	0.73 230	0.29 142

R-Stereo Train	7.04 124	1.34 52	7.89 103	6.23 160	2.30 144	7.51 123	5.54 182	23.96 189	6.94 28	16.26 153	33.57 279	12.04 108	5.61 67	7.67 22	3.74 88	0.01 45	0.05 76	0.01 62	0.00 1	0.10 26	0.12 45

RAFT-Stereo	7.04 124	1.34 52	7.89 103	6.23 160	2.30 144	7.51 123	5.54 182	23.96 189	6.94 28	16.26 153	33.57 279	12.04 108	5.61 67	7.67 22	3.74 88	0.01 45	0.05 76	0.01 62	0.00 1	0.10 26	0.12 45
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	11.59 240	1.71 140	10.36 205	6.30 162	5.66 269	15.48 229	6.12 202	34.50 306	20.86 165	16.61 162	32.51 265	22.04 232	23.00 306	19.44 265	16.15 262	0.71 269	0.03 47	0.05 106	0.01 64	0.15 41	0.13 53

PSM-AAD	8.62 166	1.22 33	5.69 37	6.31 163	1.12 85	12.74 185	10.01 267	19.29 144	15.25 115	21.54 252	25.11 172	14.24 143	13.47 211	12.15 134	3.93 97	0.01 45	0.06 108	2.48 331	0.16 202	0.38 154	7.28 354

Pruner-Stereo	6.59 99	1.51 90	8.71 140	6.34 164	0.85 65	5.66 72	4.15 150	13.74 63	11.02 70	18.11 194	22.09 147	15.86 167	5.80 77	11.75 118	5.15 133	0.60 256	0.02 28	0.18 198	0.10 176	0.07 11	0.16 76

raft+_RVC	6.69 107	1.61 123	5.57 34	6.37 165	4.62 225	6.51 103	6.18 204	20.39 158	23.38 191	10.62 61	17.82 92	9.89 78	5.65 72	10.70 66	3.67 86	0.00 1	0.14 184	0.00 1	0.00 1	0.34 139	0.27 134

DeepPruner_ROB	10.77 228	4.56 282	13.13 245	6.37 165	4.28 215	10.14 145	6.86 226	36.42 322	19.59 160	17.87 186	27.37 197	23.19 242	12.26 193	19.09 261	10.23 218	1.05 299	0.48 290	0.23 221	0.15 199	0.89 244	1.17 264

GES	8.51 162	1.98 187	11.82 229	6.39 167	1.77 125	12.36 181	6.22 205	21.55 167	21.34 171	19.02 211	26.02 180	8.79 67	9.34 146	13.94 187	7.24 169	0.38 211	0.10 157	0.30 241	0.14 193	0.69 220	0.73 224

LCNet	7.52 138	1.23 35	5.35 26	6.42 168	1.29 98	9.27 140	5.64 185	17.85 124	10.63 67	16.54 161	24.54 167	14.85 154	11.29 179	11.74 117	3.88 95	0.02 76	0.02 28	0.22 218	2.04 335	0.90 246	6.76 344

ttt	9.98 208	1.49 84	7.30 88	6.43 169	3.95 196	14.02 201	5.06 169	33.03 287	29.84 247	14.90 118	30.95 238	14.81 153	9.66 153	15.36 209	11.38 232	0.38 211	0.19 204	0.10 153	0.03 102	0.37 149	0.28 137

FADNet_RVC	11.94 247	5.17 291	39.74 350	6.44 170	3.46 183	11.42 166	4.17 151	29.16 241	26.89 224	17.97 189	25.96 178	13.41 135	15.67 256	15.84 219	13.54 242	0.90 289	0.75 315	0.55 262	1.20 320	3.65 320	2.85 305

PSM-softLoss	6.61 103	1.60 119	9.42 176	6.48 171	0.88 67	5.65 67	2.04 77	22.64 179	8.77 55	13.95 106	22.11 149	13.01 120	5.22 59	12.73 156	6.05 152	0.49 240	0.06 108	0.27 228	0.56 293	0.16 46	0.06 20

KMStereo	6.61 103	1.60 119	9.42 176	6.48 171	0.88 67	5.65 67	2.04 77	22.64 179	8.77 55	13.95 106	22.11 149	13.01 120	5.22 59	12.73 156	6.05 152	0.49 240	0.06 108	0.27 228	0.56 293	0.16 46	0.06 20

KYRaft	9.04 176	1.11 25	7.02 72	6.50 173	0.97 75	8.27 132	8.19 242	22.86 183	8.20 50	21.30 250	31.38 246	22.64 238	8.20 127	11.99 123	2.96 61	0.02 76	0.02 28	0.05 106	0.68 298	0.40 157	18.09 380

Prome-Stereo	8.10 152	1.28 42	5.48 29	6.50 173	1.51 116	6.70 108	9.42 255	21.08 162	9.13 59	20.88 239	32.84 269	11.95 105	11.86 189	11.75 118	3.97 99	0.01 45	0.02 28	0.18 198	0.12 186	0.41 160	7.01 349

GLC_STEREO	3.40 10	1.06 15	3.44 7	6.52 175	0.20 1	4.76 27	1.66 43	8.97 8	6.59 24	5.39 29	9.04 29	5.23 34	2.03 10	9.76 52	2.77 53	0.01 45	0.03 47	0.21 214	0.00 1	0.23 79	0.06 20

dd	7.96 149	4.08 273	11.49 225	6.53 176	0.93 73	8.28 133	4.03 146	16.53 106	33.82 277	15.17 131	16.50 84	6.79 44	5.96 81	14.30 193	9.90 208	1.13 303	0.42 277	0.17 193	0.44 282	2.01 287	0.79 232

rafts_anoy	6.02 83	1.67 132	6.27 52	6.53 176	4.98 238	5.30 52	2.53 98	13.77 65	21.01 166	12.70 88	16.23 82	8.56 66	5.65 72	9.09 45	5.22 135	0.04 96	0.31 256	0.09 137	0.03 102	0.25 86	0.17 80

test_4	5.47 48	0.98 7	5.56 33	6.55 178	0.62 39	5.53 57	1.88 67	11.68 28	6.00 20	12.60 85	30.86 237	7.48 55	3.87 26	12.25 139	2.97 62	0.00 1	0.07 125	0.03 85	0.14 193	0.34 139	0.04 10

RE-Stereo	6.73 109	1.58 113	8.94 147	6.59 179	0.71 48	6.27 94	3.51 131	20.20 151	17.99 146	13.21 97	19.46 114	11.94 103	6.20 85	12.34 142	4.79 123	0.34 204	0.05 76	0.20 209	0.23 231	0.09 16	0.05 13

TVStereo	6.73 109	1.58 113	8.94 147	6.59 179	0.71 48	6.27 94	3.51 131	20.20 151	17.99 146	13.21 97	19.46 114	11.94 103	6.20 85	12.34 142	4.79 123	0.34 204	0.05 76	0.20 209	0.23 231	0.09 16	0.05 13

SGM_RVC	19.52 324	2.12 207	6.79 63	6.59 179	1.33 105	38.20 358	15.74 327	38.13 334	34.07 280	45.71 367	41.91 331	51.41 373	38.10 360	38.77 366	27.80 336	0.61 259	0.36 268	0.51 260	0.33 267	1.03 249	0.90 242
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
NF-Stereo	6.72 108	1.59 115	8.93 145	6.60 182	0.73 60	6.27 94	3.38 127	20.21 157	18.01 148	13.22 100	19.46 114	11.82 100	6.16 83	12.39 145	4.74 119	0.33 200	0.06 108	0.20 209	0.23 231	0.08 14	0.05 13

OCTAStereo	6.74 112	1.59 115	8.96 152	6.60 182	0.72 56	6.25 92	3.50 129	20.20 151	18.03 149	13.21 97	19.45 112	12.07 110	6.16 83	12.36 144	4.78 120	0.35 207	0.06 108	0.20 209	0.23 231	0.09 16	0.05 13

DisPM	6.43 96	1.31 48	8.36 122	6.61 184	1.06 80	5.83 80	3.82 144	13.04 49	11.63 75	16.38 156	23.88 165	12.80 116	6.50 96	13.03 173	3.04 66	0.51 245	0.01 9	0.08 130	0.15 199	0.10 26	0.42 170

dad	12.24 252	10.20 329	13.68 259	6.64 185	1.47 111	13.55 196	3.58 139	17.62 119	35.33 291	27.15 303	32.65 266	30.85 291	10.86 168	14.33 194	10.04 213	2.95 335	0.55 302	7.92 361	0.91 310	3.35 315	1.17 264

CFNet	10.67 223	2.33 221	8.90 144	6.66 186	4.09 205	16.05 236	4.26 154	30.44 257	31.01 256	18.53 205	26.48 188	23.69 248	13.68 215	15.27 206	10.59 223	0.05 104	0.02 28	0.44 254	0.05 135	0.73 230	0.23 118

SST-Stereo	6.60 102	1.46 75	8.37 123	6.68 187	0.77 61	6.01 89	1.93 72	14.68 73	9.24 60	19.09 212	20.43 128	16.86 177	8.59 131	13.49 178	3.80 91	0.22 172	0.05 76	0.13 178	0.00 1	0.08 14	0.05 13

NOSS_ROB	10.99 233	3.81 268	6.88 66	6.69 188	2.30 144	16.06 238	10.94 283	30.06 248	32.41 269	16.10 150	18.72 105	22.78 239	14.21 230	17.52 246	8.62 198	2.35 325	1.84 338	3.32 343	1.57 327	2.06 290	1.52 278

Selective-RAFT	5.78 72	0.83 2	10.24 202	6.70 189	0.72 56	15.49 230	1.13 22	13.82 66	15.41 117	6.97 38	6.97 18	11.63 96	8.27 128	12.32 141	4.73 118	0.10 132	0.01 9	0.00 1	0.26 243	0.07 11	0.03 8

PS-NSSS	13.70 280	7.41 316	14.68 272	6.70 189	5.63 267	18.43 265	12.59 302	38.89 341	25.56 213	20.27 230	35.71 292	21.11 227	16.35 264	17.16 244	17.56 272	2.28 323	0.53 299	5.37 348	0.36 271	4.28 326	3.09 310

GANet-RSSM	9.48 189	1.32 50	6.45 54	6.72 191	5.51 263	12.78 187	6.03 199	26.55 218	18.96 156	14.92 119	27.95 200	25.41 262	14.69 241	13.52 181	7.60 181	0.10 132	0.10 157	0.16 191	0.01 64	0.51 187	0.39 161

BUS	9.20 178	1.48 80	7.93 105	6.74 192	3.96 197	17.62 260	2.79 110	33.06 288	21.58 174	17.99 190	21.34 136	14.49 147	9.40 148	14.18 189	10.57 221	0.19 159	0.13 174	0.14 182	0.04 117	0.30 113	0.09 29

BSDual-CNN	9.70 196	1.48 80	7.93 105	6.74 192	3.96 197	16.10 240	7.13 232	33.06 288	21.58 174	17.99 190	21.34 136	22.28 235	11.53 184	14.18 189	7.81 182	0.19 159	0.13 174	0.14 182	0.04 117	0.30 113	0.09 29

hknet	10.13 212	1.56 107	10.27 203	6.74 192	3.72 187	16.10 240	7.13 232	33.06 288	21.12 168	17.99 190	21.34 136	23.11 240	14.95 244	16.43 237	8.34 194	0.14 142	0.13 174	0.14 182	0.04 117	0.30 113	0.09 29

RAFT_R40	6.91 120	1.53 93	8.45 131	6.79 195	0.77 61	5.86 86	3.82 144	14.85 75	14.53 110	18.05 193	20.03 121	17.06 179	8.69 133	13.40 177	3.84 94	0.14 142	0.02 28	0.14 182	0.00 1	0.09 16	0.05 13

MyStereo8	7.13 127	2.48 227	10.86 217	6.81 196	4.98 238	10.73 155	1.42 31	14.58 71	9.73 61	15.75 140	23.16 158	12.17 111	7.96 123	9.85 53	10.21 217	0.04 96	0.19 204	0.08 130	0.21 221	0.58 203	0.82 233

pmcnn	14.59 283	3.68 264	19.78 308	6.83 197	4.51 223	21.27 284	14.67 316	27.37 224	30.54 252	27.09 302	40.19 320	38.71 332	18.53 286	17.70 248	19.27 282	0.84 285	0.09 147	0.00 1	0.00 1	0.48 175	0.31 150

UNet	12.64 261	2.02 197	13.36 249	6.85 198	7.76 320	25.31 312	4.74 164	34.10 298	28.19 234	20.03 225	31.07 242	27.02 274	17.36 276	20.18 275	13.87 244	0.06 115	0.05 76	0.27 228	0.01 64	0.23 79	0.39 161

RAFT_CTSACE	8.24 156	1.97 186	8.39 124	6.89 199	5.11 246	5.86 86	2.63 104	14.62 72	16.88 133	23.52 272	34.77 289	16.02 169	7.37 111	17.91 251	2.23 36	0.00 1	0.12 170	0.00 1	0.03 102	0.39 156	0.05 13

GwcNet-RSSM	10.65 222	1.94 184	8.57 138	6.89 199	5.26 253	12.26 180	5.21 172	25.80 210	31.50 257	16.67 164	33.52 278	23.70 249	13.88 222	12.84 159	13.67 243	0.05 104	0.10 157	0.14 182	0.02 87	0.65 217	0.39 161

MMNet	12.97 267	2.08 203	12.74 240	6.98 201	6.27 287	26.39 319	4.73 163	23.10 185	41.79 322	25.48 288	32.29 263	21.09 226	17.79 280	19.52 267	17.90 276	0.19 159	0.07 125	0.10 153	0.00 1	0.37 149	0.59 200

PFNet	7.91 145	1.44 74	11.60 226	7.03 202	2.42 148	7.60 127	6.03 199	23.36 187	17.24 137	20.29 231	17.67 90	15.44 164	7.71 116	13.02 172	5.71 148	0.24 181	0.20 209	0.12 167	0.19 217	0.31 124	0.61 203

UCFNet_RVC	9.48 189	2.12 207	4.89 17	7.03 202	3.78 189	16.05 236	6.37 212	28.25 233	20.00 161	15.93 147	23.07 157	25.21 259	12.79 200	12.57 152	8.01 187	0.07 123	0.04 56	1.17 304	0.23 231	1.31 267	0.69 217

raftrobust	5.56 63	1.42 64	6.00 40	7.04 204	5.11 246	4.90 34	1.88 67	17.13 114	13.72 101	11.87 66	11.58 51	7.82 56	9.21 142	10.28 58	2.92 60	0.02 76	0.05 76	0.00 1	0.00 1	0.22 67	0.11 41

RALCasStereoNet	5.95 77	2.02 197	7.09 75	7.06 205	5.10 245	6.36 98	5.44 180	13.97 67	13.25 96	9.93 54	17.45 89	10.37 82	3.89 27	11.64 114	4.24 109	0.02 76	0.46 287	0.10 153	0.00 1	0.20 61	0.31 150

RALAANet	6.49 98	2.49 229	9.69 190	7.09 206	4.98 238	6.23 91	1.68 44	19.90 149	14.26 106	15.04 123	14.56 68	12.69 114	4.38 37	12.91 163	3.07 67	0.02 76	0.07 125	0.00 1	0.10 176	0.51 187	0.15 72

GwcNet-ADL	8.48 160	1.70 139	9.38 175	7.10 207	2.78 159	6.74 111	6.57 221	30.15 249	26.01 219	15.15 130	17.77 91	13.93 141	6.96 108	12.96 166	9.91 209	0.48 239	0.72 311	0.01 62	0.01 64	0.51 187	0.84 235

Wz-Net-LNSev-Ref	15.26 286	3.68 264	27.36 326	7.11 208	5.83 276	24.88 308	12.12 300	30.19 250	36.12 297	27.08 301	45.98 346	29.10 279	13.65 214	20.45 284	20.26 289	0.67 266	0.00 1	0.10 153	0.00 1	0.32 133	0.26 132

AAGNet	7.94 147	1.48 80	9.34 174	7.13 209	0.70 47	5.85 84	5.16 171	15.40 85	14.01 102	20.13 228	24.03 166	15.28 162	11.52 183	12.05 127	15.47 256	0.63 263	0.06 108	0.32 243	0.01 64	0.12 31	0.09 29

EKT-Stereo	5.73 69	1.42 64	7.85 101	7.16 210	5.35 258	5.22 49	4.41 156	18.13 130	14.05 103	8.77 47	12.85 60	9.55 77	4.26 35	11.19 91	2.45 47	0.45 233	0.23 229	0.07 126	0.10 176	0.16 46	0.87 241

DCRE	6.07 87	1.75 152	8.41 127	7.20 211	3.82 192	6.48 100	4.18 152	15.52 88	10.42 64	9.24 49	22.47 152	11.71 98	5.46 63	10.62 63	3.02 65	0.02 76	0.26 248	0.05 106	0.30 257	0.15 41	0.24 124

hitnet-ft	12.04 249	2.11 206	6.14 44	7.27 212	3.90 193	25.98 315	3.56 136	22.56 178	23.74 197	20.55 233	33.81 282	31.59 296	18.67 287	19.47 266	17.20 269	0.42 229	1.36 329	0.35 246	0.07 156	1.11 254	0.86 239

IRAFT_RVC	8.76 169	1.47 77	9.55 180	7.31 213	1.77 125	6.49 102	10.43 277	25.94 211	27.33 226	17.50 181	19.85 119	17.93 199	10.21 161	12.88 160	5.44 144	0.17 153	0.30 253	0.19 206	0.05 135	0.22 67	0.12 45

ssnet_v2	13.23 272	2.43 223	11.25 220	7.34 214	2.92 167	23.05 297	12.95 304	35.93 318	32.92 275	21.23 249	25.38 175	28.81 277	15.22 251	22.57 297	19.81 286	0.18 155	0.08 139	0.19 206	0.05 135	1.24 262	1.06 256

iResNet	10.26 215	3.10 254	15.72 279	7.35 215	2.13 138	13.86 200	7.07 231	22.80 182	28.01 231	20.10 227	30.40 229	16.79 176	11.06 175	14.46 197	10.29 220	0.39 221	0.05 76	0.00 1	0.07 156	0.73 230	0.73 224

ACRE	7.07 126	2.38 222	13.26 248	7.36 216	4.86 230	10.28 146	4.40 155	15.51 87	13.69 100	17.22 175	19.23 109	8.00 60	4.20 34	10.64 64	8.50 196	0.33 200	0.32 259	0.03 85	0.14 193	0.37 149	0.77 231

CIPLG	7.15 129	2.44 224	12.82 241	7.38 217	4.93 233	10.51 151	4.56 160	15.17 81	13.25 96	17.45 180	19.75 118	8.42 64	4.60 48	11.41 98	8.31 192	0.33 200	0.32 259	0.03 85	0.14 193	0.37 149	0.72 223

UPFNet	11.72 242	1.52 92	10.33 204	7.38 217	7.14 306	20.05 276	9.62 259	28.90 238	25.94 217	20.02 224	29.73 221	20.91 223	16.34 263	18.61 256	16.17 263	0.26 189	0.17 195	0.25 225	0.03 102	0.55 197	0.56 195

GANet-ADL	8.36 158	2.31 220	8.44 130	7.39 219	2.65 155	12.58 183	5.24 173	29.55 245	25.24 210	14.19 109	16.70 87	17.07 184	6.91 107	10.65 65	6.26 158	0.38 211	0.39 270	0.10 153	0.12 186	0.75 235	0.28 137

whm_eth	8.83 171	4.45 280	17.70 296	7.42 220	6.66 294	7.07 118	3.45 128	17.88 127	19.49 158	22.17 258	39.18 313	4.69 29	4.32 36	14.26 192	5.35 143	0.18 155	0.08 139	0.21 214	0.09 170	0.61 206	1.30 267

SGM-ForestM	23.72 350	2.44 224	9.13 168	7.43 221	2.25 142	44.80 368	19.11 346	44.90 367	49.97 355	50.74 373	51.18 362	62.06 386	45.83 374	44.96 374	33.88 350	1.00 295	0.84 320	0.78 278	0.62 296	1.29 264	1.11 259

test-1	5.62 67	1.53 93	14.78 275	7.44 222	1.11 83	7.99 130	1.19 24	13.03 48	12.04 80	9.39 50	15.23 74	11.15 92	5.56 66	7.06 18	3.57 80	0.07 123	0.50 294	0.00 1	0.10 176	0.16 46	0.47 178

CFNet-ft	9.87 203	2.18 214	5.49 30	7.45 223	5.25 250	15.76 231	5.98 195	21.89 172	21.87 179	14.96 120	30.02 224	25.68 263	13.68 215	12.46 149	10.94 226	0.08 126	0.06 108	1.83 319	0.22 223	1.09 251	0.43 172

CFNet_RVC	9.87 203	2.18 214	5.49 30	7.45 223	5.25 250	15.76 231	5.98 195	21.89 172	21.87 179	14.96 120	30.02 224	25.68 263	13.68 215	12.46 149	10.94 226	0.08 126	0.06 108	1.83 319	0.22 223	1.09 251	0.43 172

PSMNet-RSSM	9.71 197	1.73 141	6.09 42	7.47 225	4.27 210	10.06 144	6.00 197	29.14 240	21.74 178	15.76 141	32.88 270	22.63 237	13.18 206	12.94 165	9.12 204	0.09 128	0.02 28	0.07 126	0.10 176	0.70 223	0.24 124

fast-acv-ft	14.25 282	4.00 272	16.20 282	7.51 226	5.14 248	26.38 318	9.77 261	24.62 198	34.84 289	25.30 286	37.27 301	32.09 299	20.38 297	18.32 252	19.50 284	0.36 209	0.32 259	0.63 268	0.47 286	1.18 257	0.76 228

IPLGR_C	7.16 130	2.48 227	12.98 244	7.52 227	4.91 232	10.56 152	4.59 161	15.63 91	14.12 104	17.42 178	18.87 106	8.00 60	4.59 47	10.76 68	8.81 199	0.32 198	0.32 259	0.03 85	0.13 189	0.36 144	0.76 228

STTStereo	12.97 267	4.88 288	26.57 324	7.54 228	5.41 260	13.43 194	6.49 218	30.53 258	26.35 222	25.14 283	31.43 248	32.00 298	14.12 227	16.01 229	14.83 252	0.29 193	0.31 256	0.67 271	1.08 316	1.21 259	1.11 259

Sa-1000	8.38 159	1.50 87	8.13 115	7.56 229	0.89 69	14.39 210	2.47 95	24.31 196	23.74 197	15.18 132	28.35 203	11.42 94	8.85 137	16.20 234	3.28 76	0.17 153	0.23 229	0.15 187	0.23 231	0.46 166	0.19 94

HBP-ISP	12.52 259	7.82 318	8.47 133	7.57 230	4.27 210	12.56 182	6.42 214	28.68 235	29.56 238	21.11 246	35.69 291	15.85 166	18.42 284	20.44 283	11.00 228	3.03 336	2.63 350	7.09 359	3.97 352	3.58 318	2.27 299

NLCA_NET_v2_RVC	12.05 250	3.43 259	16.25 284	7.62 231	5.58 265	14.57 218	6.00 197	32.98 286	27.41 228	21.69 253	31.40 247	25.21 259	13.47 211	14.96 204	15.60 257	0.84 285	0.33 263	0.35 246	0.35 270	1.29 264	1.78 286
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MeshStereo	22.27 343	6.87 312	11.15 219	7.69 232	4.87 231	37.70 356	13.06 305	41.64 352	36.95 301	50.92 374	53.41 368	58.12 378	41.93 369	37.73 362	27.62 335	2.52 331	2.37 347	2.99 337	2.07 337	3.09 309	2.60 302
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
acv_ft	12.16 251	1.68 137	11.97 231	7.70 233	6.20 281	19.61 273	5.52 181	25.78 208	34.81 287	25.62 290	30.78 235	24.72 255	13.20 208	15.81 217	18.80 280	0.13 140	0.01 9	0.06 118	0.06 149	0.63 211	0.15 72

LE_ROB	22.93 348	3.07 252	14.02 263	7.70 233	2.86 161	31.99 341	17.35 339	28.10 231	67.19 392	70.51 394	55.61 374	49.07 368	47.62 376	24.76 310	36.49 356	0.35 207	0.20 209	0.27 228	0.55 292	0.48 175	0.44 174

delet	12.65 262	1.85 170	11.36 223	7.71 235	6.22 283	22.52 292	10.22 276	28.14 232	37.67 304	19.66 218	29.24 210	21.00 224	15.99 260	21.97 293	17.77 274	0.03 90	0.07 125	0.19 206	0.04 117	0.60 205	0.75 227

DISCO	16.36 292	1.88 172	16.15 281	7.78 236	4.19 207	26.92 321	10.21 275	30.31 255	44.26 335	21.35 251	33.91 284	35.80 323	22.40 305	35.65 353	33.87 349	0.18 155	0.08 139	0.04 100	0.04 117	1.71 277	0.54 191

pcwnet_v2	12.32 253	2.00 189	17.53 291	7.79 237	5.69 271	17.06 254	3.69 142	36.52 323	46.17 342	20.55 233	29.39 216	16.50 174	13.00 205	15.70 215	9.32 206	0.50 242	1.00 326	0.34 245	0.24 238	2.00 286	1.38 272

FADNet	14.18 281	10.92 338	37.56 346	7.79 237	6.64 291	17.48 258	6.91 227	34.73 307	34.03 279	18.85 210	27.02 194	28.26 275	14.24 231	17.77 249	10.09 214	0.41 225	0.67 309	0.37 250	0.37 274	8.13 348	1.34 269

SuperB	17.60 307	6.22 305	56.40 374	7.91 239	5.07 243	19.70 274	9.03 247	24.87 200	50.15 356	26.25 296	39.13 312	17.61 195	20.84 300	22.28 295	25.31 322	0.70 267	0.31 256	1.10 302	0.71 299	16.58 374	1.86 287

FADNet-RVC	13.27 274	11.57 342	39.71 349	7.94 240	4.50 222	15.41 228	6.95 230	27.96 228	22.98 189	20.37 232	30.73 234	26.86 270	11.31 180	20.50 285	14.28 247	0.14 142	0.14 184	0.13 178	0.18 207	2.83 301	0.86 239

StereoDRNet-Refined	13.36 276	2.80 238	10.82 215	7.94 240	3.10 169	18.95 268	4.45 157	28.47 234	29.65 241	29.11 313	41.47 328	24.44 252	17.64 279	23.34 300	21.66 293	0.16 150	0.07 125	0.53 261	0.32 263	0.77 236	1.64 282
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SA	7.93 146	1.54 95	9.13 168	7.98 242	0.64 40	5.85 84	2.29 88	22.27 176	24.54 207	13.17 96	31.07 242	8.87 69	10.32 163	16.49 238	3.12 69	0.04 96	0.12 170	0.17 193	0.30 257	0.45 165	0.17 80

NINENet	10.74 226	2.29 219	10.44 206	8.03 243	5.09 244	17.62 260	2.79 110	38.69 338	33.24 276	18.35 202	26.31 185	14.49 147	9.40 148	15.88 220	10.57 221	0.41 225	0.21 215	0.29 237	0.00 1	0.42 162	0.23 118

GrayStereo	8.86 174	1.17 32	6.94 69	8.09 244	2.82 160	10.58 153	11.40 292	17.93 128	15.74 124	22.43 262	30.95 238	17.80 197	12.44 196	11.19 91	4.57 114	0.02 76	0.02 28	0.18 198	0.79 304	0.31 124	1.90 289

FINET	15.49 288	6.08 298	24.99 320	8.12 245	7.69 318	21.80 287	22.35 356	33.76 296	48.27 346	25.99 292	32.27 262	19.48 218	16.83 268	19.07 260	16.38 264	1.37 309	0.70 310	0.95 296	0.27 247	2.61 297	0.90 242

RAFT	8.51 162	2.16 210	8.93 145	8.14 246	0.81 64	12.63 184	8.49 244	16.34 103	15.56 121	22.31 259	18.99 108	19.29 216	11.39 182	17.57 247	6.05 152	0.01 45	0.19 204	0.27 228	0.02 87	0.64 215	0.45 176

CRFU-Net	12.56 260	2.89 244	11.77 228	8.18 247	5.80 274	24.84 306	10.46 282	24.56 197	13.12 92	30.06 321	29.37 211	29.09 278	19.64 292	19.96 271	18.53 278	0.82 281	0.48 290	0.27 228	0.15 199	0.53 192	0.68 215

AANet_RVC	13.16 270	5.34 294	10.83 216	8.20 248	4.44 221	14.13 204	9.46 256	28.78 236	37.67 304	23.44 271	37.47 303	23.48 245	15.83 259	22.39 296	16.63 265	1.67 314	0.86 321	0.24 224	0.02 87	0.63 211	1.60 280

ac_64	11.10 234	1.49 84	9.88 194	8.24 249	5.45 262	19.12 269	6.46 216	24.10 194	14.34 107	22.80 265	23.87 164	33.28 309	15.54 255	18.87 258	17.26 271	0.28 191	0.12 170	0.02 72	0.02 87	0.26 94	0.63 205

CASS	8.15 154	1.67 132	7.68 95	8.25 250	1.52 117	14.39 210	2.72 106	22.65 181	17.23 136	15.42 134	22.68 154	13.47 137	11.87 190	12.44 147	6.07 155	0.96 292	0.05 76	0.12 167	0.01 64	0.71 225	3.14 312
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ADLNet	12.34 255	2.22 216	10.14 201	8.38 251	6.78 298	17.56 259	9.05 248	33.21 291	26.28 221	27.06 300	26.01 179	26.80 269	13.76 218	16.99 243	18.74 279	0.24 181	0.39 270	0.23 221	0.10 176	0.64 215	2.16 297

CVANet_RVC	13.24 273	3.39 258	8.43 129	8.42 252	5.04 242	18.52 267	11.72 296	32.03 273	33.85 278	23.17 268	32.77 267	29.78 283	16.51 265	23.20 299	11.28 230	0.94 290	0.04 56	1.19 307	0.47 286	3.13 311	1.01 254

CroCo-Stereo	3.27 7	1.90 173	7.18 76	8.50 253	1.11 83	0.96 1	0.97 17	10.18 16	8.20 50	3.59 9	4.69 7	8.02 62	4.53 44	2.75 1	2.34 39	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 124	0.11 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
AE-Stereo	5.15 35	1.56 107	7.99 109	8.70 254	2.18 140	9.12 137	3.02 116	11.78 29	13.30 98	4.34 16	12.84 59	10.83 85	4.53 44	8.71 35	2.82 54	0.04 96	0.44 281	0.05 106	0.33 267	0.20 61	0.17 80

LL-Strereo	10.79 229	3.52 261	12.54 237	8.77 255	5.44 261	7.49 122	9.26 252	35.15 311	28.70 237	16.47 158	15.85 78	21.06 225	17.42 278	21.62 292	9.72 207	0.21 169	0.22 224	0.74 276	0.08 159	0.98 247	0.60 201

SANet	20.96 333	6.60 309	29.81 331	8.83 256	3.19 171	31.27 338	20.56 350	41.86 353	56.09 373	39.30 353	43.62 339	44.95 356	31.93 349	27.83 322	23.67 309	0.94 290	0.52 298	0.99 298	0.42 281	4.72 327	2.03 293

sAnonymous2	6.59 99	6.21 303	19.05 304	8.91 257	5.27 254	4.58 16	6.69 222	15.56 89	11.12 73	4.86 26	8.71 25	3.81 15	7.93 120	7.38 20	2.89 56	0.09 128	0.07 125	0.05 106	0.28 250	11.25 363	7.10 351

CroCo_RVC	6.59 99	6.21 303	19.05 304	8.91 257	5.27 254	4.58 16	6.69 222	15.56 89	11.12 73	4.86 26	8.71 25	3.81 15	7.93 120	7.38 20	2.89 56	0.09 128	0.07 125	0.05 106	0.28 250	11.25 363	7.10 351

AACVNet	10.58 221	2.86 243	9.78 193	8.95 259	3.30 175	10.80 158	4.78 165	22.37 177	12.55 85	27.50 304	29.84 222	30.06 288	15.99 260	19.10 262	11.60 233	0.40 223	0.18 200	0.22 218	0.03 102	0.62 209	0.73 224

DAS	10.80 230	2.03 199	13.96 261	9.01 260	6.23 284	14.67 219	7.38 236	21.59 168	32.58 271	18.67 207	28.13 201	19.20 214	17.08 273	16.54 239	7.31 170	0.58 252	0.01 9	0.29 237	0.01 64	0.47 173	0.20 97

SepStereo	11.34 237	2.03 199	13.96 261	9.01 260	6.23 284	14.67 219	7.38 236	21.59 168	32.58 271	18.67 207	28.13 201	19.20 214	17.08 273	27.36 320	7.31 170	0.58 252	0.01 9	0.29 237	0.01 64	0.47 173	0.20 97

ICVP	10.07 211	1.73 141	6.11 43	9.08 262	3.31 176	12.25 179	6.56 220	26.30 216	22.52 185	16.49 159	31.80 255	26.94 272	12.42 195	11.35 96	10.92 224	1.17 305	0.57 304	0.17 193	0.10 176	0.58 203	1.07 257
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
EDNetEfficient	25.16 358	22.23 369	77.22 399	9.09 263	7.38 311	19.38 271	16.78 335	21.41 166	55.74 372	61.52 386	53.51 369	36.22 324	40.65 368	24.22 304	38.27 363	0.62 262	0.74 313	0.86 293	2.60 341	7.70 344	7.09 350

AdaStereo	10.22 213	3.63 262	9.14 170	9.15 264	3.24 174	15.79 233	5.39 179	31.94 271	25.42 212	18.39 203	26.47 187	19.44 217	9.50 150	16.60 240	8.59 197	0.44 232	0.05 76	0.40 253	0.00 1	0.57 201	0.16 76
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.
ADLNet2	12.44 257	2.17 211	12.84 242	9.17 265	5.82 275	20.00 275	10.13 272	32.53 281	36.22 298	18.62 206	19.39 111	21.96 230	17.07 272	21.43 291	19.42 283	0.24 181	0.15 187	0.06 118	0.08 159	0.86 241	0.57 196

PSMNet-ADL	9.88 205	2.01 195	6.80 64	9.18 266	4.26 209	15.11 222	3.50 129	27.12 223	24.42 206	14.72 114	18.96 107	25.32 261	13.43 210	15.76 216	14.04 245	0.79 278	0.78 317	0.00 1	0.02 87	0.26 94	1.18 266

TRStereo	6.22 91	6.09 301	11.30 221	9.19 267	7.41 312	4.75 26	1.74 57	19.70 145	11.74 76	10.61 59	8.65 22	10.67 83	3.22 16	13.81 184	3.60 81	0.31 197	0.23 229	0.12 167	0.36 271	0.48 175	0.38 158

NVstereo2D	15.15 285	2.97 249	16.28 285	9.23 268	7.56 315	30.03 331	9.53 258	42.80 358	42.72 326	15.11 125	27.03 195	23.16 241	16.93 269	24.28 305	15.45 255	3.07 338	0.43 280	1.44 314	0.61 295	6.74 340	7.60 356

ADCP+	18.16 313	4.61 283	32.94 339	9.31 269	10.23 343	28.87 327	11.69 295	33.43 292	36.49 299	29.28 316	40.49 321	24.18 250	24.61 316	33.89 343	35.33 353	0.25 187	0.40 272	2.00 322	1.17 319	2.16 291	1.87 288

UDGNet	10.05 209	13.89 351	10.00 199	9.36 270	2.69 156	7.82 128	1.88 67	18.86 139	34.64 286	17.52 183	13.70 65	13.40 134	7.18 109	13.01 170	6.30 159	5.30 353	0.08 139	12.57 370	2.80 343	8.19 350	1.71 285

StereoVision	7.21 132	2.17 211	9.29 171	9.43 271	3.91 195	5.09 48	1.91 70	20.04 150	17.37 140	8.57 45	29.59 219	11.08 89	6.76 104	12.44 147	4.71 117	0.54 248	0.05 76	0.16 191	0.03 102	0.82 238	0.30 145

EDNetEfficientorigin	28.98 366	35.45 380	99.82 423	9.43 271	5.65 268	24.97 309	14.79 317	26.06 212	54.82 366	60.87 382	57.59 375	45.42 358	50.27 379	26.11 315	43.62 377	0.30 194	0.37 269	1.61 316	2.35 338	10.17 356	9.99 367

DLCB_ROB	13.35 275	3.00 251	9.12 166	9.43 271	5.68 270	21.80 287	10.12 271	29.19 242	29.92 249	27.71 305	31.45 254	32.37 300	19.50 291	19.02 259	16.73 266	0.22 172	0.04 56	0.38 252	0.06 149	0.49 182	0.85 238

coex-ft	30.77 372	38.58 383	93.29 412	9.44 274	5.62 266	34.95 350	25.30 368	30.83 261	59.36 378	73.23 398	58.53 376	45.92 360	47.29 375	29.44 330	45.30 381	1.37 309	1.65 336	0.95 296	0.96 312	8.35 351	4.96 331

FADNet-RVC-Resample	11.72 242	4.35 279	30.33 335	9.46 275	3.90 193	14.11 202	7.17 234	25.78 208	23.31 190	23.27 269	29.52 218	19.50 219	15.00 249	15.38 210	8.33 193	0.53 247	0.50 294	0.49 258	0.50 289	1.38 270	1.67 283

WCMA_ROB	20.02 331	4.30 277	19.72 307	9.47 276	7.00 303	32.71 345	13.99 311	31.97 272	32.48 270	41.51 357	52.00 364	44.09 354	36.14 356	32.43 339	24.29 316	6.19 358	2.79 354	1.09 301	1.10 317	3.95 321	3.13 311

GMStereo_Zeroshot	10.83 231	7.81 317	19.95 309	9.55 277	2.47 151	11.83 169	1.31 26	20.84 160	20.52 162	22.73 264	35.93 293	24.76 257	5.94 80	19.68 268	7.04 165	0.45 233	0.02 28	0.25 225	0.01 64	5.38 335	0.19 94

Wz-Net-TNSev	25.12 357	20.16 367	57.98 376	9.56 278	7.42 313	42.73 366	22.27 355	35.14 310	53.46 361	35.97 345	42.74 334	45.83 359	39.87 365	36.56 357	34.73 352	1.82 318	1.51 333	0.76 277	1.34 323	5.84 337	6.80 345

Anonymous3	9.60 192	3.45 260	29.83 332	9.58 279	4.75 228	24.51 303	10.20 274	24.04 193	18.77 154	10.42 57	14.64 69	7.97 59	8.75 136	14.05 188	5.80 149	2.44 330	1.39 330	0.08 130	0.06 149	0.73 230	0.48 181

psm_up	13.18 271	1.91 176	8.81 143	9.59 280	5.84 277	15.17 225	11.37 291	38.74 339	30.81 255	20.66 237	30.32 228	30.00 286	23.12 307	19.19 263	16.02 259	0.58 252	0.10 157	0.17 193	0.01 64	0.65 217	0.55 192

aanetorigin	19.21 323	12.59 345	53.50 367	9.67 281	7.83 321	11.85 170	13.87 310	17.05 113	34.15 282	49.18 371	48.89 357	34.05 313	30.22 342	22.86 298	28.00 341	1.01 297	0.75 315	0.67 271	0.89 306	3.07 308	4.14 323

GEStereo_RVC	12.81 264	2.49 229	13.64 258	9.68 282	4.97 236	18.16 262	11.30 289	31.26 265	47.47 344	19.84 220	26.97 193	19.03 210	13.19 207	20.14 274	14.86 253	0.83 283	0.51 297	0.10 153	0.13 189	0.54 194	0.99 252

psmorigin	20.95 332	10.24 331	35.84 343	9.75 283	7.05 304	24.59 304	10.11 270	32.85 285	32.17 267	43.09 360	54.57 371	42.79 351	36.62 357	35.99 355	27.41 333	1.58 313	2.72 353	0.79 280	1.05 314	3.26 314	6.50 342

FAT-Stereo	16.81 295	2.97 249	17.56 292	9.80 284	6.21 282	16.12 243	13.23 307	38.18 336	39.67 312	27.00 299	39.73 318	37.55 328	31.30 347	20.39 281	21.52 292	3.44 340	2.05 340	0.81 288	1.10 317	1.89 282	5.72 335

CroCo-Stereo Lap2	4.01 24	2.03 199	8.14 116	9.82 285	6.03 278	1.11 2	0.79 13	9.71 14	7.98 47	3.26 5	4.99 9	9.08 72	5.80 77	6.08 10	4.39 112	0.00 1	0.05 76	0.00 1	0.00 1	0.71 225	0.30 145

AASNet	12.49 258	2.46 226	10.49 207	9.82 285	6.86 299	17.33 256	6.73 224	41.09 349	37.86 306	22.53 263	29.11 208	16.68 175	13.48 213	14.54 201	17.87 275	0.20 166	0.02 28	0.78 278	0.05 135	1.18 257	0.76 228

PA-Net	16.29 291	6.88 313	27.34 325	9.88 287	11.12 348	21.77 286	28.15 374	32.06 274	39.49 310	19.99 222	27.91 199	23.50 246	20.59 298	20.25 277	24.04 313	0.24 181	2.26 346	0.22 218	4.59 355	1.13 256	4.48 327
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
HGLStereo	12.72 263	2.66 237	12.34 234	9.93 288	7.55 314	16.16 244	7.45 238	31.48 269	27.01 225	20.01 223	35.31 290	26.98 273	18.90 288	17.87 250	18.90 281	0.33 200	0.16 193	0.07 126	0.05 135	0.48 175	0.70 221

ADCL	21.64 340	6.20 302	47.32 361	9.93 288	6.91 302	38.69 362	19.97 348	31.26 265	54.04 362	27.89 307	47.97 354	31.35 295	30.66 344	33.18 341	36.62 357	0.99 294	0.92 325	2.63 333	1.82 331	2.45 294	2.13 294

DRN-Test	15.88 289	3.83 269	14.70 273	9.96 290	8.02 327	28.93 329	14.65 315	42.34 354	38.25 309	28.18 309	34.31 287	29.22 281	18.35 283	20.01 272	22.68 305	0.37 210	0.41 273	0.46 256	0.28 250	1.28 263	1.34 269

IIG-Stereo	7.41 136	2.13 209	8.55 136	10.02 291	1.76 124	6.82 113	1.53 36	17.17 115	15.84 125	18.74 209	20.30 127	18.01 200	8.39 129	12.89 161	5.22 135	0.27 190	0.03 47	0.03 85	0.00 1	0.16 46	0.30 145

ADCRef	17.30 303	6.73 310	42.01 354	10.11 292	8.78 335	26.61 320	10.45 279	31.29 267	32.75 274	31.19 325	41.62 330	18.47 206	19.78 294	24.29 306	34.06 351	0.76 274	0.42 277	2.16 325	1.79 329	1.23 261	1.56 279

DMCA-RVC	11.41 238	3.32 257	11.68 227	10.12 293	4.81 229	11.92 171	4.11 147	24.67 199	23.66 196	20.06 226	28.51 205	26.71 268	24.96 320	15.95 227	14.82 251	0.41 225	0.34 266	0.56 263	0.16 202	0.72 229	0.69 217

Wz-Net-MNSev	18.98 321	6.53 308	33.16 341	10.15 294	7.26 310	38.37 359	16.45 332	34.19 301	43.20 329	30.65 323	40.76 322	40.51 343	19.24 290	27.56 321	28.06 342	0.81 280	0.26 248	0.05 106	0.10 176	1.45 271	0.84 235

Wz-Net-LNSev	18.19 314	10.57 334	41.33 352	10.19 295	7.94 325	24.29 302	15.28 324	34.15 299	43.38 331	32.90 337	43.72 341	31.94 297	22.21 304	20.81 288	22.26 301	0.47 238	0.22 224	0.00 1	0.02 87	1.22 260	0.94 246

PWC_ROB	18.37 315	10.55 333	25.19 321	10.21 296	6.29 288	23.75 299	4.79 167	35.93 318	48.75 349	32.56 335	44.46 344	34.68 318	24.78 318	30.99 334	25.72 327	1.38 311	0.08 139	1.57 315	0.26 243	2.18 292	3.17 313

RAFT + AFF	10.27 216	3.77 266	17.13 290	10.24 297	4.97 236	13.08 190	11.52 293	25.69 207	25.80 214	14.72 114	16.12 81	19.16 213	11.35 181	16.24 235	9.04 203	0.30 194	1.46 332	0.66 270	0.20 218	2.03 289	1.94 290

GwcNet	16.48 293	5.23 292	20.03 310	10.24 297	8.48 330	28.79 326	10.09 269	38.60 337	44.51 336	23.29 270	36.95 299	31.29 294	19.79 295	20.42 282	25.70 326	0.54 248	0.72 311	0.57 264	0.39 278	1.37 269	2.64 303

XX-TBD	4.45 28	10.67 335	3.01 2	10.28 299	0.57 32	5.84 82	0.07 1	7.57 5	12.24 82	11.43 65	14.74 70	4.07 18	1.66 7	4.51 3	2.05 22	0.01 45	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.26 94	0.01 1

TestStereo1	7.62 139	1.62 125	7.60 92	10.47 300	1.86 127	4.76 27	2.48 96	19.73 146	22.33 183	16.79 167	26.02 180	9.33 75	9.30 143	15.92 223	3.37 77	0.01 45	0.02 28	0.02 72	0.05 135	0.55 197	0.28 137

SA-5K	7.62 139	1.62 125	7.60 92	10.47 300	1.86 127	4.76 27	2.48 96	19.73 146	22.33 183	16.79 167	26.02 180	9.33 75	9.30 143	15.92 223	3.37 77	0.01 45	0.02 28	0.02 72	0.05 135	0.55 197	0.28 137

NaN_ROB	16.51 294	6.51 307	16.22 283	10.53 302	4.64 226	31.76 339	17.78 341	37.00 327	43.37 330	29.68 319	31.29 244	32.67 306	20.32 296	28.00 325	16.06 260	0.38 211	0.41 273	0.32 243	0.41 280	0.87 243	1.94 290

OMP-Stereo	6.93 121	2.57 233	9.03 161	10.63 303	1.72 123	4.89 33	1.91 70	17.84 122	15.56 121	16.69 165	14.16 66	17.70 196	7.33 110	12.93 164	4.83 126	0.24 181	0.03 47	0.06 118	0.02 87	0.19 59	0.39 161

StereoDRNet	15.30 287	4.47 281	14.35 269	10.71 304	8.69 333	25.02 310	11.03 284	39.66 343	35.62 293	29.17 314	28.81 206	34.05 313	17.80 281	18.80 257	23.77 310	0.41 225	0.30 253	0.15 187	0.14 193	1.64 275	1.42 274

sCroCo_RVC	5.06 34	3.29 256	16.45 287	10.72 305	6.64 291	5.83 80	2.74 107	9.67 13	8.06 48	3.66 10	9.20 30	4.81 31	4.95 56	8.12 26	4.64 116	0.64 265	0.50 294	0.06 118	0.03 102	0.70 223	0.42 170

RAFT+CT+SA	7.44 137	1.46 75	6.46 55	10.73 306	3.34 177	4.70 19	7.45 238	16.45 105	25.89 216	10.18 56	27.15 196	7.27 51	8.00 124	15.11 205	3.19 74	0.02 76	0.00 1	0.18 198	0.46 285	0.30 113	0.47 178

TDLM	12.98 269	3.78 267	9.77 192	10.75 307	4.94 234	16.10 240	14.08 312	35.05 309	31.87 260	22.36 260	26.51 190	26.09 266	14.97 248	24.73 309	13.11 238	1.05 299	0.05 76	1.21 308	0.27 247	1.83 279	1.00 253

edge stereo	18.75 319	5.12 290	17.66 294	10.77 308	7.84 323	22.41 291	11.03 284	35.23 312	42.07 325	34.62 341	42.74 334	41.28 346	35.50 354	25.14 311	24.17 314	2.42 329	2.42 348	6.35 352	1.45 325	2.89 305	3.80 316

GANet	16.92 300	4.32 278	12.46 236	10.84 309	4.24 208	23.04 296	15.36 326	39.91 344	34.47 285	32.42 334	45.10 345	40.04 341	27.54 328	23.61 303	20.20 288	1.02 298	0.08 139	0.67 271	0.22 223	1.87 281	0.97 248

RTSC	19.64 325	9.36 322	31.06 337	10.99 310	6.24 286	28.10 324	10.14 273	37.50 331	58.34 377	31.74 329	36.70 298	32.50 303	21.03 302	36.00 356	37.24 361	1.23 307	0.44 281	0.12 167	0.31 260	1.98 284	1.69 284

RYNet	18.92 320	4.69 285	16.88 289	10.99 310	15.84 364	46.72 369	16.57 334	37.84 332	48.03 345	26.92 298	26.48 188	37.84 331	24.92 319	19.80 270	31.04 347	0.25 187	0.25 246	0.62 267	0.03 102	6.34 338	6.39 341

test_5	8.51 162	1.50 87	8.19 120	11.06 312	5.00 241	6.91 114	5.67 186	17.50 117	22.09 181	16.07 149	29.63 220	15.28 162	10.78 166	15.94 225	3.65 85	0.00 1	0.00 1	0.26 227	0.08 159	0.31 124	0.35 156

XPNet_ROB	17.33 305	4.84 286	15.44 277	11.15 313	6.64 291	20.88 280	16.10 329	36.26 321	39.54 311	31.80 331	41.32 326	41.30 347	23.91 310	24.67 307	27.40 332	1.07 302	0.74 313	0.79 280	0.25 241	1.10 253	1.31 268

DPSNet	24.40 355	6.97 314	33.14 340	11.16 314	6.54 290	53.33 378	43.32 388	51.28 378	59.37 379	30.89 324	39.36 314	40.35 342	34.30 353	32.57 340	25.09 320	4.65 352	1.62 334	0.37 250	0.66 297	8.51 352	4.44 326

ADCMid	22.76 346	10.75 336	41.73 353	11.23 315	7.97 326	27.26 322	19.18 347	35.44 315	38.02 308	40.23 354	46.38 349	36.56 325	42.70 370	38.20 364	40.75 369	1.77 315	1.43 331	3.05 339	3.81 350	4.96 329	3.82 317

MaskLacGwcNet_RVC	16.87 298	16.27 356	17.93 299	11.24 316	6.69 295	28.95 330	10.44 278	41.23 351	21.49 172	29.68 319	34.27 286	32.48 301	11.00 174	20.05 273	15.09 254	8.22 361	2.59 349	12.23 369	0.75 302	10.40 358	6.34 340

SACVNet	13.38 277	4.08 273	11.41 224	11.67 317	5.79 273	17.28 255	9.39 254	32.77 283	22.29 182	28.11 308	33.35 274	32.48 301	21.86 303	19.75 269	10.28 219	1.00 295	0.48 290	0.85 291	0.29 253	1.31 267	3.08 309

ADCPNet	21.93 341	9.38 323	57.92 375	11.76 318	6.88 301	36.03 353	18.44 343	32.80 284	35.93 294	32.91 338	43.80 342	39.21 336	26.99 327	31.14 335	36.94 359	2.05 321	2.67 352	2.30 329	3.45 347	4.22 325	3.82 317

ccnet	24.02 352	16.16 355	21.70 314	11.83 319	17.75 369	37.87 357	16.18 330	45.46 369	31.93 264	36.99 348	46.46 352	38.76 334	29.52 339	37.55 361	40.93 372	9.20 365	6.29 373	9.63 365	7.71 366	11.19 362	7.21 353

XX-Stereo	6.14 88	1.47 77	9.11 165	11.87 320	6.76 296	3.27 7	0.93 15	15.13 79	5.43 16	8.79 48	28.46 204	13.71 140	2.22 12	11.51 102	2.07 23	0.20 166	0.24 240	0.08 130	0.29 253	1.04 250	0.13 53

Anonymous	6.73 109	2.83 242	18.61 301	11.88 321	7.83 321	14.52 217	9.37 253	14.49 69	10.15 62	4.28 15	6.89 17	3.13 6	7.67 114	11.82 120	5.66 147	0.83 283	0.35 267	0.08 130	0.20 218	2.86 302	1.09 258

S-Stereo	16.85 296	3.95 271	20.67 313	12.08 322	8.91 336	21.68 285	12.61 303	32.20 278	44.61 337	22.37 261	38.42 310	29.15 280	28.02 332	18.58 255	22.36 304	2.88 334	3.11 358	0.87 294	1.82 331	3.58 318	9.08 364

APVNet	17.75 309	5.46 296	20.35 312	12.31 323	8.40 329	30.16 332	24.10 364	41.14 350	30.12 250	25.08 282	41.09 324	31.24 293	23.12 307	27.07 319	27.86 337	0.34 204	0.56 303	3.02 338	0.52 291	1.68 276	1.45 275

AnyNet_C32	23.37 349	13.28 348	40.29 351	12.36 324	11.44 351	30.39 333	29.15 375	31.36 268	44.90 339	35.36 342	48.86 355	33.61 311	34.20 352	43.15 373	41.62 375	1.27 308	1.35 328	1.18 306	2.58 340	4.77 328	6.27 339

LALA_ROB	19.19 322	7.15 315	15.93 280	12.96 325	5.30 256	28.30 325	23.21 362	42.51 355	36.69 300	33.45 339	40.81 323	50.96 372	24.53 314	27.92 323	25.66 325	0.60 256	0.44 281	2.04 323	1.22 321	2.54 296	1.47 276

stereogan	18.62 318	3.07 252	16.31 286	13.04 326	9.99 341	35.74 352	9.09 250	38.17 335	45.27 341	24.39 280	41.24 325	39.93 339	25.46 321	31.29 336	24.33 317	1.80 317	0.91 323	2.71 335	0.75 302	5.15 333	3.70 315

LMCR-Stereo	10.75 227	4.13 275	10.67 210	13.11 327	3.99 202	16.68 253	5.91 190	25.30 202	22.69 186	22.04 257	21.80 141	14.67 151	14.24 231	20.55 286	15.86 258	1.90 319	0.04 56	0.00 1	0.02 87	1.29 264	0.18 84

ETE_ROB	17.67 308	9.48 325	17.66 294	13.60 328	4.57 224	23.03 295	21.09 351	32.49 280	35.24 290	30.49 322	38.06 307	46.18 363	24.49 313	26.40 316	24.21 315	0.46 237	0.24 240	1.14 303	0.84 305	1.52 272	2.13 294

FBW_ROB	21.00 334	10.23 330	22.72 315	13.71 329	6.77 297	30.49 336	16.46 333	44.58 366	43.57 332	44.25 365	39.59 316	43.27 353	26.12 322	33.96 344	21.80 295	2.58 332	1.84 338	7.14 360	2.78 342	4.00 322	4.06 321

PSMNet_ROB	16.90 299	5.45 295	14.16 265	13.77 330	7.25 308	27.65 323	32.74 379	43.21 361	37.88 307	24.00 273	32.97 272	34.55 317	16.69 266	17.41 245	23.96 312	0.38 211	0.22 224	0.93 295	2.05 336	1.83 279	0.96 247

DGSMNet	19.79 328	12.06 344	33.43 342	13.79 331	16.23 367	22.97 294	15.88 328	35.41 314	41.96 323	19.90 221	32.16 261	35.60 322	18.14 282	29.48 331	23.10 307	3.85 344	3.89 367	6.16 351	4.75 356	13.56 369	13.44 374

Wz-Net-SNSev	22.67 345	16.94 358	45.69 358	13.85 332	8.52 331	28.89 328	27.06 371	39.39 342	55.04 368	31.77 330	53.23 366	39.18 335	23.41 309	26.40 316	36.25 355	0.78 275	0.21 215	1.21 308	0.90 307	3.03 307	1.62 281

MDST_ROB	17.92 311	1.60 119	13.68 259	13.88 333	6.44 289	43.05 367	14.86 318	42.74 357	41.66 320	43.25 362	42.85 336	28.43 276	17.28 275	29.35 329	16.06 260	0.88 287	0.11 166	0.63 268	0.47 286	0.50 186	0.64 211

CC-Net-ROB	22.04 342	22.91 370	28.86 327	14.05 334	8.73 334	33.79 347	15.26 323	46.84 370	36.06 296	33.72 340	32.10 259	35.47 321	24.02 312	23.57 302	27.88 338	8.95 364	2.95 357	24.94 378	3.68 348	12.41 367	4.62 328

Nwc_Net	17.98 312	4.67 284	17.79 298	14.26 335	11.65 354	25.14 311	14.88 319	40.85 348	39.83 313	21.07 245	43.24 338	34.50 316	27.64 329	26.44 318	25.03 319	3.22 339	0.18 200	2.52 332	3.18 344	1.98 284	1.51 277

SHD	21.32 337	10.03 328	30.16 334	14.30 336	8.68 332	24.15 300	8.93 245	40.82 347	61.17 381	35.79 344	44.15 343	38.73 333	30.20 341	33.88 342	31.09 348	2.00 320	0.81 318	1.17 304	1.55 326	4.08 323	4.78 329

HCRNet	8.80 170	1.43 67	7.74 99	14.41 337	5.25 250	10.85 159	2.56 101	26.07 213	18.04 150	15.48 135	25.03 170	18.63 208	9.93 158	13.01 170	6.76 162	0.04 96	0.04 56	0.10 153	0.01 64	0.18 55	0.38 158

Anonymous Stereo	18.60 317	11.75 343	49.81 363	14.43 338	12.02 357	14.33 208	23.23 363	32.16 275	43.08 328	24.32 279	34.16 285	24.24 251	14.12 227	31.67 337	30.84 346	0.89 288	0.91 323	1.74 318	1.92 334	3.23 313	3.23 314

ADCS	26.20 362	13.71 350	46.90 360	14.51 339	10.34 344	30.46 335	22.72 359	42.81 359	57.61 376	42.58 359	49.37 359	41.91 349	40.43 366	41.90 372	44.58 380	2.37 326	2.19 345	2.37 330	3.29 346	7.32 342	6.52 343

DANet	16.85 296	8.00 319	26.04 323	14.56 340	7.25 308	20.59 279	5.37 174	26.22 215	26.02 220	32.17 333	36.00 294	37.20 326	29.77 340	30.75 333	24.62 318	1.14 304	1.34 327	2.21 327	0.51 290	3.18 312	4.07 322
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCC-stereo	19.75 326	6.08 298	23.96 317	15.05 341	16.17 365	18.42 263	21.45 352	43.31 363	41.00 318	24.30 277	38.12 308	34.98 319	26.92 325	35.46 350	25.65 323	4.29 347	2.07 341	3.24 341	8.90 369	2.86 302	2.86 306

Abc-Net	19.75 326	6.08 298	23.96 317	15.05 341	16.17 365	18.42 263	21.45 352	43.31 363	41.00 318	24.30 277	38.12 308	34.98 319	26.92 325	35.46 350	25.65 323	4.29 347	2.07 341	3.24 341	8.90 369	2.86 302	2.86 306
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
WZ-Net	25.17 359	12.95 346	63.02 380	15.13 343	10.42 345	38.51 360	27.42 373	40.46 346	54.17 363	28.32 310	52.95 365	40.81 344	28.36 335	37.07 358	41.35 374	1.21 306	0.21 215	0.73 275	0.94 311	5.42 336	3.87 319

G-Net	21.25 336	8.24 320	37.97 348	15.14 344	9.26 338	50.87 375	16.80 336	27.96 228	30.54 252	38.92 350	42.93 337	33.27 308	32.17 350	27.99 324	25.25 321	4.40 350	3.83 365	3.60 344	0.97 313	7.91 347	6.95 348

RP	17.58 306	4.92 289	15.27 276	15.44 345	11.95 355	21.05 282	11.75 297	27.64 226	45.09 340	22.99 267	42.05 332	39.39 337	27.74 330	25.54 313	22.33 303	5.45 354	0.59 305	4.33 345	1.62 328	3.53 317	2.86 306

AF-Net	18.38 316	5.60 297	14.21 266	15.95 346	10.78 346	22.26 289	10.45 279	35.39 313	50.22 357	24.71 281	37.77 304	41.55 348	29.24 338	29.11 328	26.67 328	4.35 349	0.06 108	4.56 346	0.90 307	2.42 293	1.38 272

RTS	30.15 369	23.12 371	96.33 413	16.71 347	11.63 352	58.66 387	24.28 365	36.80 324	62.63 385	43.79 363	46.10 347	32.56 304	43.90 371	51.29 381	40.92 370	2.38 327	0.66 307	1.06 299	0.74 300	5.11 331	4.34 324

RTSA	30.15 369	23.12 371	96.33 413	16.71 347	11.63 352	58.66 387	24.28 365	36.80 324	62.63 385	43.79 363	46.10 347	32.56 304	43.90 371	51.29 381	40.92 370	2.38 327	0.66 307	1.06 299	0.74 300	5.11 331	4.34 324

AnyNet_C01	29.76 367	25.78 374	75.37 397	17.03 349	11.34 349	49.00 373	27.12 372	37.99 333	40.05 315	40.73 355	65.13 388	46.98 366	38.86 363	46.63 375	48.19 385	2.14 322	2.13 343	2.13 324	2.56 339	8.14 349	7.98 359

CAS	5.20 37	0.78 1	3.30 4	17.06 350	7.59 316	8.07 131	6.31 206	9.46 11	9.09 58	4.57 19	10.67 43	1.91 3	1.22 2	4.18 2	2.16 33	10.33 368	0.02 28	0.00 1	0.02 87	0.44 164	6.83 346

MSMD_ROB	22.90 347	9.64 327	14.76 274	17.46 351	9.88 340	34.94 349	18.83 344	33.67 295	37.47 302	40.97 356	59.80 378	45.93 361	38.34 361	31.74 338	23.24 308	6.22 359	3.58 362	8.78 363	11.03 374	6.76 341	5.06 333

PWCDC_ROB	17.80 310	9.62 326	18.38 300	17.95 352	7.74 319	24.61 305	5.56 184	34.41 305	52.79 360	29.66 318	50.20 361	20.63 221	19.69 293	29.85 332	20.87 290	6.18 357	0.26 248	0.10 153	0.05 135	5.36 334	2.00 292

RGC	19.90 329	13.26 347	20.24 311	18.19 353	14.06 362	21.21 283	14.33 313	34.97 308	43.60 333	27.73 306	41.49 329	39.76 338	27.98 331	34.52 346	21.37 291	3.66 343	0.54 300	8.67 362	4.16 353	4.19 324	4.02 320

FC-DCNN	24.37 354	10.99 339	19.02 303	18.44 354	9.16 337	36.98 354	23.07 360	40.44 345	43.05 327	46.25 369	53.58 370	50.44 370	37.86 359	35.45 349	27.57 334	6.87 360	3.37 359	6.01 350	4.88 357	7.86 346	6.05 336

LSM	29.98 368	19.52 365	55.11 372	19.06 355	53.75 393	32.57 343	23.17 361	42.61 356	48.57 348	45.97 368	55.04 373	42.93 352	36.02 355	35.63 352	27.03 329	2.33 324	9.19 379	4.87 347	7.71 366	10.65 360	27.91 387

Syn2CoEx	17.03 301	10.40 332	25.65 322	20.35 356	8.02 327	26.28 317	11.27 288	37.16 328	32.69 273	28.89 311	40.17 319	29.27 282	26.63 323	19.19 263	17.63 273	0.98 293	0.54 300	1.23 310	0.23 231	1.82 278	2.24 298

ELAS	33.68 376	18.95 362	36.71 345	20.64 357	13.61 359	56.43 380	35.14 382	50.03 377	49.90 351	60.58 381	63.83 384	58.64 381	53.36 380	50.73 379	44.44 379	11.03 372	6.58 375	10.02 366	7.43 363	13.58 371	11.94 371
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GASNet	17.30 303	19.38 364	30.46 336	20.66 358	9.36 339	16.06 238	9.06 249	43.89 365	40.04 314	25.35 287	23.73 160	32.90 307	15.37 254	28.91 327	17.05 267	3.04 337	0.27 251	1.88 321	0.45 284	6.73 339	1.37 271

DeepPrunerF	19.92 330	11.02 340	44.29 355	20.74 359	17.75 369	19.19 270	22.57 357	36.86 326	49.93 352	25.48 288	36.62 297	24.69 254	23.97 311	23.44 301	21.79 294	2.68 333	1.63 335	5.70 349	3.95 351	3.38 316	2.67 304

MANE	31.97 373	10.75 336	17.71 297	20.94 360	13.77 360	47.80 371	26.85 370	53.00 383	55.20 370	59.29 378	64.30 385	64.93 389	56.31 387	51.83 384	38.69 365	9.61 366	4.72 369	6.91 355	19.93 381	9.20 354	7.64 357

CSAN	21.34 338	9.45 324	23.34 316	20.99 361	4.95 235	32.57 343	34.26 380	38.83 340	49.95 354	36.97 347	39.72 317	44.97 357	31.73 348	26.05 314	23.94 311	1.52 312	0.47 289	0.85 291	1.43 324	2.73 299	2.14 296

MFN_U_SF_RVC	28.16 364	14.14 352	53.23 366	21.11 362	7.91 324	39.97 364	13.13 306	51.65 380	46.34 343	47.41 370	53.38 367	55.32 376	40.53 367	38.47 365	39.74 367	5.67 355	4.46 368	6.98 356	8.73 368	7.47 343	7.44 355

ELAS_RVC	33.79 377	19.15 363	35.97 344	21.28 363	13.79 361	52.58 376	36.11 384	48.96 375	55.66 371	61.47 385	62.91 380	58.35 380	53.55 381	53.37 386	42.23 376	11.25 374	6.64 376	10.32 367	7.05 362	13.56 369	11.58 370
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	21.45 339	14.84 353	14.44 270	21.30 364	20.08 373	32.05 342	13.76 309	35.98 320	35.52 292	25.93 291	30.69 232	37.26 327	30.66 344	21.97 293	19.89 287	10.88 371	5.55 372	22.78 376	7.65 364	14.83 373	13.05 373

XQC	24.10 353	16.76 357	50.68 364	21.37 365	11.01 347	35.24 351	18.84 345	37.28 330	55.11 369	31.64 328	30.06 227	37.71 330	30.31 343	37.17 359	39.66 366	4.20 346	0.41 273	2.76 336	1.89 333	11.46 366	8.42 361

PASM	28.19 365	17.35 359	48.18 362	22.49 366	22.20 376	25.92 314	25.84 369	34.35 303	49.45 350	35.37 343	39.48 315	46.72 365	33.36 351	34.28 345	36.77 358	11.73 375	14.94 383	17.43 374	22.18 382	13.45 368	12.32 372

NCCL2	17.23 302	6.37 306	14.30 268	23.45 367	7.18 307	24.16 301	17.05 337	34.39 304	25.88 215	31.55 327	38.01 306	42.09 350	26.81 324	20.94 289	22.69 306	0.45 233	0.23 229	2.63 333	1.80 330	2.02 288	2.57 301

DDUNet	22.66 344	19.69 366	14.64 271	24.11 368	22.38 377	24.84 306	17.71 340	30.36 256	30.32 251	29.02 312	37.31 302	37.63 329	24.66 317	24.67 307	17.08 268	18.42 379	7.92 378	26.43 379	11.81 375	17.23 375	16.95 377

GANetREF_RVC	25.41 360	29.28 375	24.63 319	25.18 369	6.04 279	30.44 334	35.39 383	47.84 372	50.60 358	36.88 346	36.04 295	34.11 315	31.23 346	37.46 360	27.96 340	8.58 362	2.66 351	16.29 372	4.95 358	14.37 372	8.32 360
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
MFN_U_SF_DS_RVC	23.92 351	13.60 349	30.09 333	25.46 370	10.02 342	38.51 360	20.40 349	35.77 317	43.76 334	42.15 358	47.10 353	39.99 340	28.20 334	35.96 354	27.06 330	3.64 342	3.85 366	6.66 353	16.30 380	4.97 330	4.98 332

PVD	33.19 375	18.59 361	37.64 347	26.09 371	16.99 368	33.25 346	42.25 387	51.42 379	66.03 390	52.65 376	64.31 386	51.93 374	55.13 383	51.61 383	40.40 368	4.00 345	3.51 361	9.53 364	4.26 354	10.62 359	23.56 382

SQANet	21.24 335	24.08 373	19.60 306	26.40 372	18.74 371	30.87 337	9.24 251	32.70 282	29.58 240	25.25 284	33.37 275	33.47 310	19.19 289	28.11 326	18.32 277	10.87 370	2.92 356	26.49 380	5.65 359	18.43 377	11.48 369

BEATNet-Init1	35.08 380	20.64 368	54.70 371	27.43 373	12.00 356	58.29 386	31.01 377	52.58 382	57.49 375	60.36 380	62.98 381	69.98 391	55.54 385	53.00 385	44.40 378	4.61 351	2.84 355	7.05 358	6.89 361	10.97 361	8.94 363

FCDSN-DC	25.59 361	14.91 354	18.83 302	28.55 374	15.68 363	39.29 363	18.16 342	42.83 360	41.69 321	44.43 366	51.94 363	50.82 371	39.22 364	34.59 347	27.29 331	6.05 356	3.63 363	7.01 357	6.41 360	10.35 357	10.17 368
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PDISCO_ROB	24.45 356	9.24 321	29.28 330	28.68 375	19.96 372	37.14 355	15.33 325	45.04 368	54.69 365	29.24 315	42.67 333	46.07 362	28.17 333	35.35 348	30.30 345	9.92 367	2.13 343	6.90 354	3.20 345	8.74 353	6.87 347

DispFullNet	30.27 371	31.74 376	58.63 377	30.13 376	28.18 381	31.79 340	8.94 246	37.16 328	54.68 364	32.60 336	37.99 305	44.62 355	28.80 337	41.55 371	27.93 339	11.94 376	3.46 360	35.53 384	12.34 376	30.08 384	17.26 378

Consistency-Raft	41.82 384	35.10 379	44.56 357	32.85 377	41.39 387	46.76 370	34.76 381	57.01 387	54.94 367	32.10 332	65.22 389	30.82 290	48.46 377	40.81 370	48.77 386	27.39 385	34.28 388	42.92 386	51.66 396	39.28 386	27.28 384

NVStereoNet_ROB	41.93 385	32.40 377	44.55 356	36.60 378	27.78 380	34.52 348	32.38 378	48.84 374	57.18 374	69.34 393	75.62 399	66.07 390	64.86 391	47.34 376	60.78 396	15.72 377	23.99 385	23.40 377	32.06 386	21.34 378	23.86 383
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	37.16 382	34.69 378	53.68 368	37.47 379	12.55 358	56.80 383	22.63 358	52.02 381	63.29 387	66.20 390	63.82 383	58.12 378	53.73 382	51.21 380	46.48 382	8.79 363	5.31 370	14.69 371	15.22 379	17.27 376	9.21 365

otaku	33.18 374	35.99 381	52.93 365	40.01 380	21.41 374	55.08 379	17.25 338	43.30 362	61.58 382	39.25 352	49.16 358	46.61 364	28.49 336	39.77 368	28.76 343	18.56 380	7.00 377	31.82 382	9.61 371	21.53 379	15.48 375

SGM+DAISY	54.67 390	56.61 388	62.73 379	40.21 381	53.22 391	61.95 392	48.59 390	55.05 384	44.62 338	61.03 384	63.68 382	60.46 384	55.62 386	60.68 390	55.34 392	56.34 396	48.56 396	50.16 388	49.63 393	52.25 391	56.76 397

anonymity	52.32 387	58.23 391	63.91 381	41.12 382	59.25 397	53.27 377	41.04 386	55.69 386	40.20 316	54.85 377	49.49 360	49.13 369	55.48 384	59.07 388	49.65 389	55.86 395	50.03 399	51.00 389	51.08 394	51.71 390	56.36 395

ACVNet-4b	36.40 381	52.20 387	56.11 373	42.45 383	21.78 375	48.56 372	14.37 314	49.50 376	60.15 380	43.17 361	46.38 349	55.62 377	24.56 315	38.15 363	21.97 296	25.13 384	3.66 364	46.93 387	33.56 387	25.97 381	17.74 379

Ntro	34.97 379	37.63 382	54.53 370	43.26 384	22.45 378	57.73 385	21.97 354	47.14 371	64.21 388	39.12 351	48.86 355	47.93 367	36.94 358	40.66 369	29.83 344	17.16 378	6.51 374	32.70 383	10.17 372	24.06 380	16.48 376

ACVNet_1	41.30 383	49.46 385	64.91 385	44.67 385	25.07 379	49.43 374	25.23 367	55.33 385	65.87 389	59.72 379	59.33 377	63.43 387	48.79 378	49.63 378	37.09 360	19.05 381	9.82 380	38.29 385	13.97 378	28.67 382	18.23 381

SPS-STEREO	55.62 391	59.14 392	64.16 382	45.05 386	53.84 394	59.88 390	44.00 389	59.53 389	49.94 353	62.33 387	61.09 379	59.80 382	56.82 388	60.06 389	57.85 393	58.41 397	48.34 395	51.07 390	49.21 392	55.41 394	56.48 396
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	54.08 389	45.10 384	74.15 395	51.17 387	47.68 388	75.66 405	60.97 397	63.63 391	62.09 384	63.32 389	64.88 387	78.86 398	68.17 392	68.15 395	75.09 410	36.86 386	24.88 387	29.01 381	29.12 384	28.71 383	34.13 389

MFMNet_re	72.05 401	79.64 408	64.23 383	52.73 388	84.71 413	77.93 408	68.35 401	63.96 392	66.93 391	61.00 383	71.29 395	63.84 388	68.91 393	72.42 404	61.11 397	82.03 412	74.22 413	80.34 404	74.44 405	83.62 414	89.34 415

SAMSARA	34.43 378	18.53 360	31.91 338	55.34 389	35.34 383	75.99 406	94.71 416	47.97 373	50.84 359	37.47 349	36.99 300	53.12 375	38.55 362	39.56 367	38.65 364	3.59 341	5.40 371	2.22 328	3.72 349	9.43 355	9.29 366

RainbowNet	51.25 386	62.74 395	64.52 384	60.13 390	39.00 386	58.72 389	30.83 376	57.31 388	79.18 404	50.24 372	65.35 390	60.13 383	44.25 373	49.47 377	41.16 373	46.52 392	46.06 393	52.72 391	31.78 385	52.33 392	32.47 388

IMH-64-1	59.25 393	58.09 389	67.69 389	66.06 391	50.51 389	56.45 381	49.45 392	68.83 396	67.75 393	67.58 391	80.37 403	70.15 392	74.28 399	72.16 402	48.94 387	42.00 389	42.87 390	65.57 393	47.02 389	51.52 388	37.76 391

IMH-64	59.25 393	58.09 389	67.69 389	66.06 391	50.51 389	56.45 381	49.45 392	68.83 396	67.75 393	67.58 391	80.37 403	70.15 392	74.28 399	72.16 402	48.94 387	42.00 389	42.87 390	65.57 393	47.02 389	51.52 388	37.76 391

ACVNet_2	57.39 392	61.72 394	72.56 394	66.35 393	38.29 385	61.93 391	48.64 391	71.64 402	81.91 407	79.28 406	88.72 414	76.25 395	72.87 397	54.33 387	46.74 384	37.13 387	23.36 384	54.52 392	37.80 388	46.22 387	27.59 385

MADNet+	53.31 388	68.61 396	98.75 420	67.03 394	37.58 384	79.83 412	81.74 412	60.38 390	61.61 383	51.43 375	54.92 372	61.11 385	59.29 389	69.66 397	76.71 411	23.88 383	24.03 386	17.08 373	12.35 377	32.47 385	27.69 386

IMH	62.95 395	60.33 393	67.78 391	69.51 395	53.65 392	65.09 395	54.21 394	72.00 403	73.28 398	72.49 396	81.93 405	72.96 394	79.81 403	76.65 408	51.41 390	43.57 391	49.82 398	67.81 395	51.14 395	54.83 393	40.67 393

JetRed	79.55 412	79.88 410	91.52 411	71.05 396	75.80 412	91.66 415	80.11 411	79.14 412	80.44 406	84.35 412	84.23 408	83.38 404	72.48 396	79.43 410	85.44 414	69.33 403	81.58 414	73.66 398	72.56 401	82.35 412	72.60 411

UNDER WATER-64	73.11 405	74.48 403	87.70 407	74.03 397	55.20 395	78.24 409	75.71 409	65.33 393	67.91 395	75.60 401	69.32 394	84.41 407	76.93 401	68.43 396	72.45 406	81.18 410	56.77 404	82.46 409	80.34 408	68.22 400	67.48 407

LVE	71.50 400	72.46 400	83.91 406	75.21 398	55.29 396	74.81 400	62.76 399	77.22 408	83.77 409	82.09 408	87.11 413	83.38 404	82.41 408	75.93 406	64.49 401	48.28 393	57.24 405	74.61 399	62.53 397	65.49 396	61.01 399

SPstereo	83.40 414	68.64 397	79.07 401	76.12 399	67.23 405	87.60 414	91.47 415	100.00 424	100.00 423	99.11 420	99.10 420	100.00 427	98.04 419	98.41 420	88.76 415	65.51 400	59.97 406	82.34 408	80.81 409	62.36 395	63.44 402

TorneroNet-64	65.66 396	70.70 399	71.20 393	76.52 400	59.70 399	66.78 396	58.05 395	67.53 395	80.00 405	62.67 388	67.40 391	83.09 403	69.42 394	67.34 392	62.05 399	48.31 394	44.07 392	72.93 397	63.88 398	68.05 399	53.58 394

DPSimNet_ROB	74.29 407	83.27 413	59.30 378	77.19 401	65.13 402	75.14 402	74.95 408	73.99 406	76.94 402	81.99 407	75.48 398	80.18 402	71.76 395	67.39 393	84.00 413	81.87 411	51.14 400	79.99 402	76.70 407	70.17 402	79.21 413

LRCNet_RVC	73.59 406	69.80 398	74.41 396	77.63 402	60.56 400	40.33 365	15.08 322	71.04 400	48.36 347	88.07 414	94.62 416	90.11 412	81.83 406	80.58 411	61.26 398	97.12 420	72.30 412	96.65 419	97.58 420	77.13 410	77.30 412

HanzoNet	77.61 411	81.11 412	82.83 403	77.82 403	69.15 407	75.25 403	69.06 405	73.49 405	77.84 403	82.19 409	82.80 406	85.42 408	86.67 413	85.99 414	73.64 408	85.24 416	68.38 410	81.71 406	75.47 406	71.98 407	66.24 406

notaker	72.18 402	79.78 409	78.84 400	78.75 404	68.52 406	63.26 393	61.68 398	69.22 399	75.95 399	77.58 403	78.85 401	79.69 401	84.79 410	77.39 409	58.43 394	69.68 404	60.79 407	77.46 400	68.48 400	69.62 401	64.92 405

ktn	72.58 404	80.06 411	69.96 392	79.14 405	69.86 409	75.40 404	70.43 406	69.01 398	76.90 401	72.88 397	77.46 400	77.43 396	77.41 402	72.78 405	55.00 391	79.09 407	65.99 408	80.09 403	68.29 399	71.46 406	62.98 401

WAO-7	72.21 403	78.21 404	54.04 369	79.33 406	69.31 408	70.20 398	72.09 407	77.85 411	84.90 410	77.35 402	86.03 409	79.37 400	79.88 404	65.32 391	65.33 402	62.33 399	69.70 411	70.51 396	73.21 402	67.23 398	62.02 400

WAO-6	70.64 398	73.02 401	66.25 386	79.92 407	61.74 401	68.74 397	59.08 396	75.27 407	87.02 411	74.72 399	79.40 402	79.19 399	84.60 409	67.70 394	60.53 395	67.85 401	48.88 397	81.48 405	73.29 403	65.57 397	58.60 398

PWCK	65.90 397	88.63 415	79.40 402	80.32 408	29.96 382	63.85 394	39.45 385	72.07 404	71.26 396	78.74 405	68.99 393	77.82 397	61.77 390	82.81 412	62.64 400	80.17 409	39.88 389	81.90 407	47.37 391	73.54 408	37.51 390

TorneroNet	71.21 399	73.44 402	75.82 398	80.82 409	65.65 403	70.53 399	64.39 400	71.42 401	75.97 400	71.47 395	73.68 397	84.17 406	74.00 398	69.85 398	69.09 403	59.37 398	48.19 394	79.67 401	73.51 404	74.93 409	68.26 408

UNDER WATER	75.92 408	79.25 407	87.75 408	84.39 410	66.43 404	77.08 407	77.22 410	66.90 394	72.16 397	75.32 400	71.56 396	85.89 411	82.15 407	70.11 399	74.99 409	79.34 408	53.61 401	86.40 413	84.53 412	71.29 405	72.11 410

Dean	80.72 413	85.82 414	83.27 404	84.91 411	59.53 398	75.11 401	68.39 402	81.59 413	88.05 412	92.41 415	86.98 410	92.41 414	93.02 415	83.11 413	73.31 407	68.01 402	66.13 409	94.82 418	84.66 413	83.28 413	69.50 409

WAO-8	76.87 409	78.41 405	66.45 387	86.81 412	72.47 410	79.27 410	68.59 403	77.75 409	89.01 413	83.09 410	86.98 410	85.87 409	84.97 411	72.12 400	69.11 404	74.93 405	55.23 402	87.79 415	83.50 410	70.47 403	64.56 403

Venus	76.87 409	78.41 405	66.45 387	86.81 412	72.47 410	79.27 410	68.59 403	77.75 409	89.01 413	83.09 410	86.98 410	85.87 409	84.97 411	72.12 400	69.11 404	74.93 405	55.23 402	87.79 415	83.50 410	70.48 404	64.56 403

xxxxx1	91.92 417	95.33 419	98.45 417	87.29 414	89.24 414	98.50 418	98.17 420	92.95 415	93.21 416	93.55 416	95.36 417	96.99 416	96.28 416	94.65 415	94.94 416	83.26 413	84.17 415	82.90 410	88.32 415	85.49 415	89.37 416

tt_ll	91.92 417	95.33 419	98.45 417	87.29 414	89.24 414	98.50 418	98.17 420	92.95 415	93.21 416	93.55 416	95.36 417	96.99 416	96.28 416	94.65 415	94.94 416	83.26 413	84.17 415	82.90 410	88.32 415	85.49 415	89.37 416

ff	91.92 417	95.33 419	98.45 417	87.29 414	89.24 414	98.50 418	98.17 420	92.95 415	93.21 416	93.55 416	95.36 417	96.99 416	96.28 416	94.65 415	94.94 416	83.26 413	84.17 415	82.90 410	88.32 415	85.49 415	89.37 416

KSHMR	88.54 415	93.03 417	83.31 405	95.54 417	91.74 417	82.37 413	83.41 413	84.43 414	81.99 408	87.89 413	84.05 407	91.94 413	81.33 405	76.34 407	81.76 412	96.44 419	96.14 419	96.69 420	97.12 419	92.52 419	92.67 419

MADNet++	94.16 420	94.02 418	90.25 409	96.28 418	96.84 418	97.17 417	90.16 414	94.71 418	91.69 415	97.07 419	93.71 415	94.62 415	92.63 414	96.15 418	95.18 419	95.42 417	95.89 418	92.80 417	92.23 418	92.10 418	94.30 421

MEDIAN_ROB	99.19 421	99.84 422	99.62 422	98.49 419	98.51 420	98.58 421	97.81 419	98.80 421	98.56 419	99.36 423	99.49 421	99.56 421	99.06 421	98.35 419	98.31 421	99.99 422	99.63 421	100.00 423	100.00 424	99.81 422	99.95 423

DLNR_Zeroshot_test	27.62 363	51.32 386	91.46 410	98.51 420	98.03 419	3.10 6	0.50 8	30.95 262	7.65 43	8.16 40	15.68 76	7.31 53	1.63 5	11.87 121	4.21 107	40.37 388	0.87 322	0.06 118	0.34 269	80.23 411	0.24 124

PML	99.19 421	100.00 427	98.08 416	99.28 421	99.53 421	100.00 424	99.73 423	98.24 419	99.44 420	100.00 425	99.57 422	98.76 420	99.84 422	100.00 426	98.88 422	100.00 423	99.54 420	100.00 423	99.50 422	99.90 423	93.55 420

tt	89.96 416	1.02 10	100.00 426	99.40 422	100.00 424	100.00 424	100.00 425	100.00 424	100.00 423	78.36 404	67.94 392	99.99 425	100.00 424	100.00 426	100.00 427	95.81 418	99.93 423	87.43 414	86.39 414	95.11 420	87.89 414

Anonymous_1	99.65 424	99.95 423	99.93 424	99.80 423	99.60 422	100.00 424	100.00 425	99.82 423	99.98 421	99.62 424	99.94 423	99.75 422	100.00 424	99.66 422	99.88 423	98.45 421	99.84 422	98.73 421	99.26 421	99.41 421	99.36 422

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

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

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

HaxPig	99.40 423	99.99 424	97.38 415	100.00 424	100.00 424	96.91 416	97.35 417	99.59 422	99.99 422	100.00 425	100.00 424	99.99 425	99.99 423	99.04 421	97.77 420	100.00 423	100.00 425	100.00 423	100.00 424	100.00 424	99.99 424

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

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

test_example2	99.68 425	99.99 424	99.99 425	100.00 424	99.99 423	99.86 423	99.99 424	98.29 420	100.00 423	100.00 425	100.00 424	98.15 419	98.39 420	99.98 423	99.98 424	100.00 423	99.99 424	99.40 422	99.53 423	100.00 424	100.00 425

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

DPSMNet_ROB	99.95 427	100.00 427	100.00 426	100.00 424	100.00 424	100.00 424	100.00 425	100.00 424	100.00 423	99.15 422	100.00 424	99.96 423	100.00 424	99.99 424	99.99 425	100.00 423	100.00 425	100.00 423	100.00 424	100.00 424	100.00 425

DGTPSM_ROB	99.95 427	100.00 427	100.00 426	100.00 424	100.00 424	100.00 424	100.00 425	100.00 424	100.00 423	99.14 421	100.00 424	99.96 423	100.00 424	99.99 424	99.99 425	100.00 423	100.00 425	100.00 423	100.00 424	100.00 424	100.00 425

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

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

AVERAGE_ROB	99.80 426	99.99 424	99.40 421	100.00 424	100.00 424	98.99 422	97.72 418	100.00 424	100.00 423	100.00 425	100.00 424	100.00 427	100.00 424	100.00 426	100.00 427	100.00 423	100.00 425	100.00 423	100.00 424	100.00 424	100.00 425

ASD4		90.49 416

Low-res two-view benchmark