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

CES	3.85 21	1.14 29	2.91 1	3.05 6	11.37 348	5.37 53	1.02 20	9.52 12	8.82 57	3.50 8	9.21 30	1.78 2	0.90 1	6.53 13	2.37 40	0.02 76	0.04 55	0.01 62	0.00 1	1.62 272	7.74 356

XX-TBD	4.45 28	10.67 333	3.01 2	10.28 297	0.57 32	5.84 82	0.07 1	7.57 5	12.24 81	11.43 64	14.74 69	4.07 17	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

AnonymousM	6.33 91	11.42 339	3.06 3	3.93 31	1.49 115	4.54 15	3.29 119	11.00 26	7.70 44	16.52 158	9.38 31	9.07 70	3.97 27	7.10 19	3.01 63	0.43 228	0.07 124	22.69 373	7.67 363	0.06 6	0.21 104

CAS	5.20 36	0.78 1	3.30 4	17.06 348	7.59 314	8.07 131	6.31 204	9.46 11	9.09 58	4.57 19	10.67 42	1.91 3	1.22 2	4.18 2	2.16 33	10.33 366	0.02 28	0.00 1	0.02 86	0.44 164	6.83 344

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 98	6.93 33	10.44 40	5.29 35	3.47 21	5.82 8	2.62 49	0.01 45	0.01 9	0.02 72	0.01 63	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
PMTNet	5.36 45	0.97 6	3.42 6	1.97 1	1.30 99	8.96 135	0.69 11	12.33 33	12.16 80	8.50 43	11.35 48	6.09 39	4.50 42	9.34 49	2.70 51	22.71 380	0.01 9	0.04 100	0.02 86	0.06 6	0.01 1

GLC_STEREO	3.40 10	1.06 15	3.44 7	6.52 174	0.20 1	4.76 27	1.66 41	8.97 8	6.59 24	5.39 29	9.04 28	5.23 33	2.03 10	9.76 51	2.77 52	0.01 45	0.03 46	0.21 212	0.00 1	0.23 79	0.06 20

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	16.94 133	8.65 45	16.77 87	4.46 22	2.18 11	5.72 6	3.12 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	10.32 371	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
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 90	4.54 18	10.75 43	3.89 16	3.27 17	8.78 37	2.63 50	0.03 90	0.03 46	0.09 135	0.00 1	0.12 31	0.04 10

LoS_RVC	3.72 20	2.57 231	3.90 10	4.27 44	7.61 315	5.39 54	2.90 111	7.29 3	3.84 1	3.67 11	10.20 37	3.66 13	4.48 41	6.19 11	2.14 32	0.01 45	0.03 46	0.00 1	0.00 1	0.06 6	6.15 335

TANstereo	4.70 31	1.08 20	4.01 11	3.53 23	0.47 24	14.26 204	0.15 3	8.67 7	12.54 83	12.50 73	18.43 101	5.20 32	4.54 45	5.68 5	2.07 23	0.00 1	0.13 173	0.00 1	0.01 63	0.02 1	0.63 204

s12784h	5.87 73	0.88 3	4.11 12	3.01 5	0.51 26	18.49 264	0.98 18	18.89 138	17.60 142	12.52 75	12.46 56	7.87 56	5.01 56	11.05 77	3.13 70	0.73 271	0.01 9	0.04 100	0.00 1	0.07 11	0.01 1

knoymous	6.19 89	1.49 84	4.49 13	3.81 30	1.87 129	5.84 82	5.76 186	14.51 69	14.18 104	13.31 100	21.59 139	12.64 111	6.49 94	12.41 144	4.03 103	0.12 135	0.13 173	0.12 165	0.00 1	0.71 223	0.35 155

Any-RAFT	6.04 84	1.16 30	4.52 14	4.47 54	1.20 95	10.46 148	1.97 71	21.84 169	15.52 119	11.21 63	19.37 109	13.34 129	4.72 54	8.65 34	2.03 21	0.01 45	0.19 203	0.00 1	0.00 1	0.04 3	0.08 27

CASnet	3.91 22	1.03 13	4.68 15	4.98 76	0.27 7	4.99 40	2.95 112	11.02 27	11.02 69	10.61 58	11.76 51	4.15 18	1.65 6	5.85 9	1.91 12	0.50 240	0.00 1	0.59 263	0.12 185	0.13 36	0.02 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MC-Stereo	3.99 23	0.95 5	4.70 16	5.09 81	0.44 23	3.77 11	1.79 61	9.86 15	7.05 39	6.34 30	13.35 63	6.83 44	6.34 93	10.80 70	1.75 9	0.00 1	0.11 165	0.06 118	0.24 236	0.12 31	0.14 58

UCFNet_RVC	9.48 187	2.12 207	4.89 17	7.03 200	3.78 188	16.05 234	6.37 210	28.25 231	20.00 159	15.93 145	23.07 156	25.21 257	12.79 198	12.57 150	8.01 186	0.07 121	0.04 55	1.17 302	0.23 229	1.31 265	0.69 216

Selective-IGEV	3.06 4	1.11 25	4.98 18	3.56 24	1.66 119	4.73 20	2.14 78	10.73 25	4.56 3	2.93 2	4.60 6	5.54 37	1.77 9	10.82 72	1.69 8	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.14 192	0.06 6	0.13 53

ACVNet-DCA	5.28 41	2.00 189	4.99 19	5.89 133	0.26 2	10.85 157	5.38 173	20.20 149	11.88 76	6.95 34	10.01 32	4.49 23	9.78 153	10.79 67	1.59 2	0.00 1	0.05 75	0.00 1	0.04 116	0.25 86	0.20 97

xx1	5.99 81	2.00 189	4.99 19	5.89 133	0.26 2	10.85 157	5.38 173	17.84 120	15.48 117	6.95 34	10.01 32	16.02 167	11.15 174	10.79 67	1.59 2	0.00 1	0.05 75	0.02 72	0.05 134	0.25 86	0.20 97

1test111	5.59 65	2.00 189	4.99 19	5.89 133	0.26 2	10.85 157	5.38 173	20.20 149	11.88 76	6.95 34	10.01 32	4.49 23	9.78 153	11.09 78	7.45 173	0.00 1	0.05 75	0.00 1	0.04 116	0.25 86	0.20 97

cc1	5.34 44	2.00 189	4.99 19	5.89 133	0.26 2	10.85 157	5.38 173	17.85 122	15.48 117	6.95 34	10.01 32	4.49 23	9.78 153	10.79 67	1.59 2	0.00 1	0.05 75	0.00 1	0.04 116	0.30 113	0.13 53

MyStereo07	4.38 27	1.92 180	5.06 23	6.09 150	4.31 215	6.54 104	9.96 263	15.35 82	5.15 15	4.34 16	5.65 16	3.15 6	5.77 75	11.33 93	1.81 10	0.06 113	0.10 156	0.03 85	0.04 116	0.63 209	0.30 144

tt1	5.27 40	1.99 188	5.11 24	6.02 146	0.26 2	10.59 153	4.22 151	18.45 130	16.31 126	6.75 32	8.95 27	4.75 29	9.15 139	10.82 72	1.61 5	0.00 1	0.05 75	0.00 1	0.04 116	0.26 94	0.14 58

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 57	1.71 8	9.22 47	1.62 7	0.05 103	0.12 169	0.00 1	0.00 1	0.23 79	0.16 76

LCNet	7.52 136	1.23 35	5.35 26	6.42 167	1.29 98	9.27 139	5.64 183	17.85 122	10.63 66	16.54 159	24.54 165	14.85 152	11.29 177	11.74 115	3.88 94	0.02 76	0.02 28	0.22 216	2.04 333	0.90 244	6.76 342

AEACV	3.17 5	1.11 25	5.39 27	4.55 58	5.35 256	4.29 13	1.60 39	6.21 2	5.43 16	3.08 3	7.85 20	4.23 19	6.55 96	5.51 4	1.56 1	0.00 1	0.09 146	0.03 85	0.32 261	0.20 61	0.12 45

HSM-Net_RVC	10.88 230	1.23 35	5.46 28	5.57 113	2.63 154	20.12 275	6.06 199	27.67 225	28.35 234	20.63 234	25.51 175	34.01 310	14.38 232	16.18 228	9.29 204	0.11 133	0.07 124	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
Prome-Stereo	8.10 150	1.28 42	5.48 29	6.50 172	1.51 116	6.70 108	9.42 253	21.08 160	9.13 59	20.88 237	32.84 267	11.95 104	11.86 187	11.75 116	3.97 98	0.01 45	0.02 28	0.18 196	0.12 185	0.41 160	7.01 347

ACVNet	10.36 215	1.68 137	5.49 30	6.01 143	2.75 158	12.78 185	3.56 134	21.89 170	34.81 285	14.96 119	30.78 233	24.72 253	13.88 220	15.81 215	17.20 267	0.13 138	0.01 9	0.06 118	0.06 148	0.51 187	0.15 72

CFNet-ft	9.87 201	2.18 214	5.49 30	7.45 221	5.25 248	15.76 229	5.98 193	21.89 170	21.87 177	14.96 119	30.02 222	25.68 261	13.68 213	12.46 147	10.94 224	0.08 124	0.06 107	1.83 317	0.22 221	1.09 249	0.43 171

CFNet_RVC	9.87 201	2.18 214	5.49 30	7.45 221	5.25 248	15.76 229	5.98 193	21.89 170	21.87 177	14.96 119	30.02 222	25.68 261	13.68 213	12.46 147	10.94 224	0.08 124	0.06 107	1.83 317	0.22 221	1.09 249	0.43 171

test_4	5.47 47	0.98 7	5.56 33	6.55 177	0.62 39	5.53 57	1.88 65	11.68 28	6.00 20	12.60 84	30.86 235	7.48 54	3.87 25	12.25 137	2.97 61	0.00 1	0.07 124	0.03 85	0.14 192	0.34 139	0.04 10

raft+_RVC	6.69 106	1.61 123	5.57 34	6.37 164	4.62 224	6.51 103	6.18 202	20.39 156	23.38 189	10.62 60	17.82 91	9.89 77	5.65 71	10.70 64	3.67 85	0.00 1	0.14 183	0.00 1	0.00 1	0.34 139	0.27 133

anonymousdsp	3.51 15	1.75 152	5.66 35	3.49 18	1.13 87	5.04 45	1.74 55	13.69 59	5.07 11	4.83 24	5.42 10	4.25 20	4.44 40	11.14 82	1.98 15	0.00 1	0.04 55	0.00 1	0.18 206	0.31 124	0.13 53

IGEV-Stereo	3.52 16	1.75 152	5.67 36	3.49 18	1.12 85	5.04 45	1.73 54	13.70 60	5.07 11	4.83 24	5.42 10	4.27 21	4.43 39	11.15 87	1.98 15	0.00 1	0.04 55	0.00 1	0.18 206	0.31 124	0.12 45
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PSM-AAD	8.62 164	1.22 33	5.69 37	6.31 162	1.12 85	12.74 183	10.01 265	19.29 142	15.25 114	21.54 250	25.11 170	14.24 141	13.47 209	12.15 132	3.93 96	0.01 45	0.06 107	2.48 329	0.16 201	0.38 154	7.28 352

RCA-Stereo	5.32 43	1.08 20	5.91 38	4.29 47	0.51 26	5.65 67	4.12 147	16.97 109	18.67 152	8.27 40	14.16 65	8.86 67	8.90 136	6.45 12	2.18 34	0.00 1	0.07 124	0.10 151	0.00 1	0.10 26	0.07 23

MSKI-zero shot	4.76 32	1.56 107	5.98 39	5.14 91	1.13 87	6.55 106	1.55 36	12.76 44	8.06 48	10.44 57	11.50 49	13.47 135	2.38 13	12.07 129	1.90 11	0.01 45	0.20 207	0.02 72	0.29 251	0.14 39	0.14 58

raftrobust	5.56 62	1.42 64	6.00 40	7.04 202	5.11 244	4.90 34	1.88 65	17.13 112	13.72 100	11.87 65	11.58 50	7.82 55	9.21 140	10.28 56	2.92 59	0.02 76	0.05 75	0.00 1	0.00 1	0.22 67	0.11 41

FTStereo	8.67 165	1.13 28	6.04 41	6.04 147	2.39 147	7.86 129	12.05 297	17.72 119	8.33 52	20.16 227	41.41 325	16.10 170	12.64 197	10.80 70	4.37 110	0.18 153	0.01 9	0.09 135	0.16 201	0.15 41	5.71 332

PSMNet-RSSM	9.71 195	1.73 141	6.09 42	7.47 223	4.27 209	10.06 143	6.00 195	29.14 238	21.74 176	15.76 139	32.88 268	22.63 235	13.18 204	12.94 163	9.12 203	0.09 126	0.02 28	0.07 126	0.10 175	0.70 221	0.24 123

ICVP	10.07 209	1.73 141	6.11 43	9.08 260	3.31 176	12.25 177	6.56 218	26.30 214	22.52 183	16.49 157	31.80 253	26.94 270	12.42 193	11.35 94	10.92 222	1.17 303	0.57 302	0.17 191	0.10 175	0.58 202	1.07 255
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
hitnet-ft	12.04 247	2.11 206	6.14 44	7.27 210	3.90 192	25.98 313	3.56 134	22.56 176	23.74 195	20.55 231	33.81 280	31.59 294	18.67 285	19.47 264	17.20 267	0.42 227	1.36 327	0.35 244	0.07 155	1.11 252	0.86 237

ProNet	3.61 19	1.91 176	6.17 45	3.31 8	0.67 42	5.51 56	6.46 214	12.60 42	6.23 22	3.18 4	4.80 8	3.64 12	3.57 23	11.15 87	2.11 29	0.02 76	0.21 213	0.01 62	0.01 63	0.41 160	0.14 58

ff7	3.48 11	1.76 156	6.20 46	3.45 14	1.13 87	5.02 41	1.70 44	13.26 51	5.04 6	4.66 20	5.47 12	3.49 8	4.70 49	11.14 82	2.01 17	0.00 1	0.04 55	0.00 1	0.18 206	0.30 113	0.14 58

IGEVStereo-DCA	3.31 8	1.57 111	6.20 46	3.36 10	0.60 37	4.93 35	1.70 44	13.26 51	5.04 6	3.79 12	4.58 4	4.53 26	4.00 28	10.13 54	2.09 26	0.00 1	0.06 107	0.00 1	0.18 206	0.12 31	0.14 58

ffff	3.48 11	1.76 156	6.20 46	3.45 14	1.13 87	5.02 41	1.70 44	13.26 51	5.04 6	4.66 20	5.47 12	3.49 8	4.70 49	11.14 82	2.01 17	0.00 1	0.04 55	0.00 1	0.18 206	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 44	13.26 51	5.04 6	4.66 20	5.47 12	3.49 8	4.70 49	11.14 82	2.01 17	0.00 1	0.04 55	0.00 1	0.18 206	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 44	13.26 51	5.04 6	4.66 20	5.47 12	3.49 8	4.70 49	11.14 82	2.01 17	0.00 1	0.04 55	0.00 1	0.18 206	0.30 113	0.14 58

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 49	4.71 53	5.74 7	2.91 58	0.00 1	0.05 75	0.00 1	0.00 1	0.15 41	0.12 45

rafts_anoy	6.02 82	1.67 132	6.27 52	6.53 175	4.98 237	5.30 52	2.53 96	13.77 64	21.01 164	12.70 87	16.23 81	8.56 65	5.65 71	9.09 45	5.22 134	0.04 96	0.31 254	0.09 135	0.03 101	0.25 86	0.17 80

GMM-Stereo	8.34 155	1.09 23	6.42 53	6.14 155	2.52 152	10.30 147	9.64 258	23.44 186	10.64 67	17.84 183	29.89 221	17.37 191	7.75 116	11.55 102	4.36 109	0.05 103	0.01 9	0.23 219	0.90 305	0.46 166	6.26 336

GANet-RSSM	9.48 187	1.32 50	6.45 54	6.72 190	5.51 261	12.78 185	6.03 197	26.55 216	18.96 154	14.92 118	27.95 198	25.41 260	14.69 239	13.52 179	7.60 180	0.10 130	0.10 156	0.16 189	0.01 63	0.51 187	0.39 160

RAFT+CT+SA	7.44 135	1.46 75	6.46 55	10.73 304	3.34 177	4.70 19	7.45 236	16.45 103	25.89 214	10.18 55	27.15 194	7.27 50	8.00 122	15.11 203	3.19 73	0.02 76	0.00 1	0.18 196	0.46 283	0.30 113	0.47 177

SGM-Forest	12.92 264	1.87 171	6.61 56	5.68 119	2.05 136	23.19 296	11.30 287	34.24 300	30.77 252	26.54 295	31.99 255	29.98 283	15.74 255	21.17 288	13.36 238	1.05 297	0.33 261	0.84 288	0.01 63	0.71 223	0.97 246
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
cross-raft	5.37 46	1.23 35	6.66 57	5.91 137	1.25 97	6.00 88	1.48 31	15.82 94	7.70 44	12.95 91	20.80 134	11.63 95	4.42 37	8.59 29	2.23 36	0.01 45	0.21 213	0.00 1	0.22 221	0.21 64	0.10 35

FENet	7.94 145	1.01 9	6.72 58	5.87 132	2.07 137	11.11 162	2.03 74	21.39 163	20.81 162	17.14 171	22.65 152	14.43 144	11.54 184	12.97 165	7.89 183	0.15 146	0.24 238	0.03 85	0.02 86	0.14 39	0.62 203

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 19	1.09 1	1.47 3	8.80 38	5.11 130	0.03 90	0.07 124	0.00 1	0.01 63	0.48 175	0.11 41

raft_robust	7.97 148	2.26 218	6.75 60	5.83 130	0.72 56	5.57 63	0.84 14	33.59 291	34.21 281	18.17 193	19.88 119	6.50 42	5.62 69	15.33 205	2.83 54	0.03 90	0.23 227	0.00 1	0.37 272	0.32 133	0.39 160

riskmin	6.42 94	1.29 43	6.76 61	3.95 32	2.25 142	10.49 149	2.53 96	15.11 76	17.60 142	9.77 52	12.91 60	15.25 159	12.04 190	11.58 105	5.11 130	0.14 140	0.24 238	0.13 176	0.03 101	0.61 204	0.69 216

RAFT-Test	5.75 70	1.32 50	6.77 62	4.07 33	1.71 122	9.95 141	1.56 37	15.78 93	8.34 54	12.73 88	23.83 161	11.80 98	4.69 48	8.99 42	2.57 48	0.01 45	0.29 250	0.00 1	0.38 274	0.16 46	0.07 23

SGM_RVC	19.52 322	2.12 207	6.79 63	6.59 178	1.33 105	38.20 356	15.74 325	38.13 332	34.07 278	45.71 365	41.91 329	51.41 371	38.10 358	38.77 364	27.80 334	0.61 257	0.36 266	0.51 258	0.33 265	1.03 247	0.90 240
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PSMNet-ADL	9.88 203	2.01 195	6.80 64	9.18 264	4.26 208	15.11 220	3.50 127	27.12 221	24.42 204	14.72 113	18.96 106	25.32 259	13.43 208	15.76 214	14.04 243	0.79 276	0.78 315	0.00 1	0.02 86	0.26 94	1.18 264

RAFT-345	6.79 114	1.29 43	6.80 64	5.06 79	0.91 71	5.61 64	3.32 124	13.36 56	10.17 62	13.73 103	43.66 338	9.12 72	5.38 61	12.29 138	4.44 112	0.32 196	0.05 75	0.09 135	0.06 148	0.06 6	0.03 8

NOSS_ROB	10.99 231	3.81 266	6.88 66	6.69 187	2.30 144	16.06 236	10.94 281	30.06 246	32.41 267	16.10 148	18.72 104	22.78 237	14.21 228	17.52 244	8.62 197	2.35 323	1.84 336	3.32 341	1.57 325	2.06 288	1.52 276

iRaftStereo_RVC	4.68 30	1.51 90	6.89 67	4.91 75	0.72 56	5.26 51	0.46 7	17.60 116	10.47 64	9.53 50	15.13 72	5.75 38	3.24 16	8.93 40	2.22 35	0.00 1	0.09 146	0.00 1	0.00 1	0.46 166	0.41 167

CBMV_ROB	11.77 243	2.89 242	6.92 68	5.20 100	2.88 162	14.12 201	4.79 165	26.69 218	29.84 245	26.17 293	31.92 254	23.61 245	20.74 297	20.20 274	10.18 214	1.78 314	1.80 335	2.17 324	1.26 320	1.61 271	0.55 191

x	6.80 115	1.36 55	6.94 69	4.58 62	1.88 130	10.78 155	4.55 157	19.79 146	10.62 65	12.69 86	19.54 116	14.87 153	10.11 158	9.52 50	8.03 187	0.07 121	0.15 186	0.04 100	0.04 116	0.24 84	0.22 110

GrayStereo	8.86 172	1.17 32	6.94 69	8.09 242	2.82 160	10.58 152	11.40 290	17.93 126	15.74 123	22.43 260	30.95 236	17.80 195	12.44 194	11.19 89	4.57 113	0.02 76	0.02 28	0.18 196	0.79 302	0.31 124	1.90 287

RAFT-RH_RVC	7.73 140	1.25 41	6.99 71	4.83 68	0.90 70	11.76 166	1.53 34	13.00 47	14.43 108	17.51 180	46.41 349	11.02 87	6.30 92	12.68 151	4.93 127	0.51 243	0.04 55	0.12 165	0.13 188	0.09 16	0.09 29

KYRaft	9.04 174	1.11 25	7.02 72	6.50 172	0.97 75	8.27 132	8.19 240	22.86 181	8.20 50	21.30 248	31.38 244	22.64 236	8.20 125	11.99 121	2.96 60	0.02 76	0.02 28	0.05 106	0.68 296	0.40 157	18.09 378

AFF-stereo	6.17 88	1.61 123	7.02 72	4.08 34	0.64 40	3.53 10	0.76 12	16.00 98	13.14 92	12.86 89	25.42 174	15.67 163	7.86 118	11.12 81	3.21 74	0.02 76	0.06 107	0.00 1	0.00 1	0.40 157	0.08 27

HSM	11.33 234	1.80 166	7.04 74	6.13 154	3.99 201	16.16 242	6.92 226	29.69 244	19.39 155	22.95 264	26.05 181	41.08 343	15.79 256	20.25 275	8.89 201	0.02 76	0.03 46	0.01 62	0.00 1	0.15 41	0.34 154

RALCasStereoNet	5.95 76	2.02 197	7.09 75	7.06 203	5.10 243	6.36 98	5.44 178	13.97 66	13.25 95	9.93 53	17.45 88	10.37 81	3.89 26	11.64 112	4.24 108	0.02 76	0.46 285	0.10 151	0.00 1	0.20 61	0.31 149

GMOStereo	5.97 77	1.55 98	7.18 76	5.17 93	0.71 48	5.54 58	2.21 79	10.54 20	12.86 86	18.29 196	22.01 141	17.06 177	6.27 88	6.62 14	2.43 42	0.00 1	0.23 227	0.12 165	0.00 1	0.46 166	0.10 35

error version	5.97 77	1.55 98	7.18 76	5.17 93	0.71 48	5.54 58	2.21 79	10.54 20	12.86 86	18.29 196	22.01 141	17.06 177	6.27 88	6.62 14	2.43 42	0.00 1	0.23 227	0.12 165	0.00 1	0.46 166	0.10 35

test-v	5.97 77	1.55 98	7.18 76	5.17 93	0.71 48	5.54 58	2.21 79	10.54 20	12.86 86	18.29 196	22.01 141	17.06 177	6.27 88	6.62 14	2.43 42	0.00 1	0.23 227	0.12 165	0.00 1	0.46 166	0.10 35

CroCo-Stereo	3.27 7	1.90 173	7.18 76	8.50 251	1.11 83	0.96 1	0.97 17	10.18 16	8.20 50	3.59 9	4.69 7	8.02 61	4.53 43	2.75 1	2.34 38	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
test-2	5.97 77	1.55 98	7.18 76	5.17 93	0.71 48	5.54 58	2.21 79	10.54 20	12.86 86	18.29 196	22.01 141	17.06 177	6.27 88	6.62 14	2.43 42	0.00 1	0.23 227	0.12 165	0.00 1	0.46 166	0.10 35

HHNet	7.39 132	1.75 152	7.24 81	3.26 7	3.18 170	5.04 45	6.40 211	19.04 140	15.70 122	20.71 236	32.13 258	10.69 83	5.91 78	10.45 58	4.60 114	0.40 221	0.07 124	0.21 212	0.13 188	0.54 193	0.41 167

MIF-Stereo (partial)	4.33 26	1.23 35	7.27 82	5.04 78	5.31 255	3.47 9	0.95 16	9.06 9	7.41 42	4.15 14	15.76 76	5.38 36	5.22 58	11.56 103	4.21 106	0.04 96	0.02 28	0.05 106	0.03 101	0.34 139	0.12 45

fff	6.83 116	1.55 98	7.28 83	3.56 24	0.32 8	4.73 20	1.70 44	15.75 90	31.87 258	15.11 124	20.25 122	6.90 45	12.80 199	8.63 31	5.33 139	0.01 45	0.04 55	0.00 1	0.00 1	0.09 16	0.63 204

DCANet	6.46 96	1.59 115	7.28 83	3.51 22	0.68 43	4.77 30	1.75 58	15.33 80	23.62 191	15.55 136	20.73 133	7.31 52	11.56 185	8.83 39	5.26 136	0.00 1	0.05 75	0.00 1	0.00 1	0.26 94	1.11 257

csc	6.83 116	1.55 98	7.28 83	3.56 24	0.32 8	4.73 20	1.70 44	15.75 90	31.87 258	15.11 124	20.25 122	6.90 45	12.80 199	8.63 31	5.33 139	0.01 45	0.04 55	0.00 1	0.00 1	0.09 16	0.63 204

cscssc	6.83 116	1.55 98	7.28 83	3.56 24	0.32 8	4.73 20	1.70 44	15.75 90	31.87 258	15.11 124	20.25 122	6.90 45	12.80 199	8.63 31	5.33 139	0.01 45	0.04 55	0.00 1	0.00 1	0.09 16	0.63 204

111	7.26 131	1.65 129	7.28 83	3.56 24	0.32 8	10.76 154	3.53 132	20.55 157	27.51 228	10.07 54	16.62 84	14.30 142	9.53 149	12.02 122	5.87 150	0.14 140	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.31 124	1.14 261

ttt	9.98 206	1.49 84	7.30 88	6.43 168	3.95 195	14.02 199	5.06 167	33.03 285	29.84 245	14.90 117	30.95 236	14.81 151	9.66 151	15.36 207	11.38 230	0.38 209	0.19 203	0.10 151	0.03 101	0.37 149	0.28 136

TestStereo	6.02 82	2.55 230	7.33 89	5.57 113	1.68 121	6.05 90	1.78 60	13.73 61	16.40 130	10.87 61	23.79 160	9.00 69	5.63 70	11.26 92	3.96 97	0.09 126	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.69 218	0.01 1

test_xeample	11.49 237	1.24 40	7.50 90	5.22 103	2.18 140	17.40 255	6.49 216	31.14 261	22.77 185	17.90 186	33.09 271	18.48 205	14.61 238	13.51 178	37.38 360	0.16 148	0.13 173	0.01 62	0.03 101	0.23 79	0.24 123

RAFT-Stereo + iAFF	5.48 50	1.66 131	7.56 91	3.49 18	0.40 13	2.75 5	0.67 10	16.07 99	14.76 110	12.27 69	18.67 103	11.95 104	8.08 123	7.84 24	2.89 55	0.01 45	0.06 107	0.00 1	0.00 1	0.37 149	0.04 10

TestStereo1	7.62 137	1.62 125	7.60 92	10.47 298	1.86 127	4.76 27	2.48 94	19.73 144	22.33 181	16.79 165	26.02 178	9.33 74	9.30 141	15.92 221	3.37 76	0.01 45	0.02 28	0.02 72	0.05 134	0.55 196	0.28 136

SA-5K	7.62 137	1.62 125	7.60 92	10.47 298	1.86 127	4.76 27	2.48 94	19.73 144	22.33 181	16.79 165	26.02 178	9.33 74	9.30 141	15.92 221	3.37 76	0.01 45	0.02 28	0.02 72	0.05 134	0.55 196	0.28 136

test_xeample3	3.34 9	1.54 95	7.67 94	3.33 9	0.68 43	5.74 78	1.63 40	12.05 31	3.88 2	6.71 31	3.81 3	3.17 7	3.34 18	10.59 60	2.07 23	0.00 1	0.02 28	0.00 1	0.27 245	0.13 36	0.16 76

CASS	8.15 152	1.67 132	7.68 95	8.25 248	1.52 117	14.39 208	2.72 104	22.65 179	17.23 135	15.42 133	22.68 153	13.47 135	11.87 188	12.44 145	6.07 154	0.96 290	0.05 75	0.12 165	0.01 63	0.71 223	3.14 310
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test-3	5.21 38	1.06 15	7.71 96	4.19 38	0.59 34	6.72 110	3.01 113	12.96 45	17.49 140	12.53 81	8.65 21	13.20 126	4.14 32	9.00 43	2.11 29	0.00 1	0.05 75	0.00 1	0.32 261	0.25 86	0.18 84

rrr	3.26 6	1.57 111	7.72 97	3.36 10	0.60 37	4.93 35	1.59 38	10.72 24	5.11 14	3.79 12	4.58 4	4.53 26	4.00 28	10.13 54	2.09 26	0.00 1	0.06 107	0.00 1	0.22 221	0.12 31	0.18 84

test_1	5.20 36	1.06 15	7.72 97	4.21 40	0.59 34	6.69 107	3.03 115	12.98 46	17.51 141	12.35 71	8.66 23	13.20 126	4.12 31	9.00 43	2.11 29	0.00 1	0.05 75	0.00 1	0.32 261	0.25 86	0.18 84

11t1	5.86 72	1.10 24	7.74 99	5.18 98	1.44 110	13.82 197	2.36 88	14.92 74	7.26 41	12.98 92	11.10 45	11.24 92	9.30 141	11.59 107	6.54 159	0.10 130	0.16 192	0.00 1	0.01 63	0.18 55	0.23 117

HCRNet	8.80 168	1.43 67	7.74 99	14.41 335	5.25 248	10.85 157	2.56 99	26.07 211	18.04 149	15.48 134	25.03 168	18.63 206	9.93 156	13.01 168	6.76 161	0.04 96	0.04 55	0.10 151	0.01 63	0.18 55	0.38 157

EKT-Stereo	5.73 68	1.42 64	7.85 101	7.16 208	5.35 256	5.22 49	4.41 154	18.13 128	14.05 102	8.77 46	12.85 59	9.55 76	4.26 34	11.19 89	2.45 46	0.45 231	0.23 227	0.07 126	0.10 175	0.16 46	0.87 239

xxxx	11.74 242	1.16 30	7.88 102	5.61 115	1.99 133	20.46 276	3.12 116	33.99 295	23.76 197	15.53 135	30.67 229	26.88 269	14.50 237	12.98 166	35.48 352	0.19 157	0.18 199	0.01 62	0.02 86	0.22 67	0.27 133

R-Stereo Train	7.04 123	1.34 52	7.89 103	6.23 159	2.30 144	7.51 123	5.54 180	23.96 187	6.94 28	16.26 151	33.57 277	12.04 107	5.61 66	7.67 22	3.74 87	0.01 45	0.05 75	0.01 62	0.00 1	0.10 26	0.12 45

RAFT-Stereo	7.04 123	1.34 52	7.89 103	6.23 159	2.30 144	7.51 123	5.54 180	23.96 187	6.94 28	16.26 151	33.57 277	12.04 107	5.61 66	7.67 22	3.74 87	0.01 45	0.05 75	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
BUS	9.20 176	1.48 80	7.93 105	6.74 191	3.96 196	17.62 258	2.79 108	33.06 286	21.58 172	17.99 188	21.34 135	14.49 145	9.40 146	14.18 187	10.57 219	0.19 157	0.13 173	0.14 180	0.04 116	0.30 113	0.09 29

BSDual-CNN	9.70 194	1.48 80	7.93 105	6.74 191	3.96 196	16.10 238	7.13 230	33.06 286	21.58 172	17.99 188	21.34 135	22.28 233	11.53 182	14.18 187	7.81 181	0.19 157	0.13 173	0.14 180	0.04 116	0.30 113	0.09 29

psmg	9.80 197	1.48 80	7.93 105	5.18 98	3.96 196	15.85 232	7.93 239	29.11 237	21.58 172	20.93 238	25.06 169	22.28 233	11.53 182	14.18 187	7.81 181	0.19 157	0.13 173	0.17 191	0.04 116	0.36 144	0.21 104

4D-IteraStereo	5.15 34	1.47 77	7.98 108	4.89 74	4.69 226	6.25 92	1.85 64	13.23 50	16.30 125	14.18 107	11.26 47	8.33 62	1.61 4	8.07 25	2.42 41	0.00 1	0.05 75	0.08 129	0.01 63	0.19 59	0.15 72

AE-Stereo	5.15 34	1.56 107	7.99 109	8.70 252	2.18 140	9.12 137	3.02 114	11.78 29	13.30 97	4.34 16	12.84 58	10.83 84	4.53 43	8.71 35	2.82 53	0.04 96	0.44 279	0.05 106	0.33 265	0.20 61	0.17 80

cf-r	10.06 208	1.60 119	7.99 109	5.82 128	5.70 270	12.92 187	4.78 163	24.18 193	27.47 227	16.91 167	31.02 239	25.12 256	14.05 223	11.63 111	11.01 227	0.03 90	0.03 46	0.05 106	0.03 101	0.43 163	0.39 160

CBMV	13.69 277	3.63 260	8.02 111	5.93 138	2.69 156	22.57 291	12.44 299	29.81 245	31.57 256	31.20 324	33.79 279	31.04 290	17.41 275	25.28 310	14.11 244	0.71 267	0.60 304	0.60 264	0.11 184	1.11 252	1.13 260
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
anonymousa	9.03 173	1.62 125	8.03 112	4.19 38	5.53 262	15.37 225	3.81 141	18.55 134	21.20 168	18.28 195	30.99 238	20.79 220	13.42 207	10.58 59	7.57 178	0.00 1	0.05 75	0.29 235	0.18 206	0.10 26	0.11 41

test_3	5.55 60	1.02 10	8.07 113	6.18 156	0.54 29	9.00 136	3.28 118	13.55 57	18.66 151	11.97 66	8.89 26	13.98 140	4.05 30	8.96 41	2.10 28	0.00 1	0.05 75	0.00 1	0.31 258	0.26 94	0.18 84

222	12.33 252	1.29 43	8.09 114	6.06 148	2.14 139	19.51 270	2.53 96	33.63 292	23.55 190	21.72 252	30.51 228	20.11 218	16.77 265	13.22 172	46.51 381	0.15 146	0.14 183	0.01 62	0.03 101	0.26 94	0.26 131

Sa-1000	8.38 157	1.50 87	8.13 115	7.56 227	0.89 69	14.39 208	2.47 93	24.31 194	23.74 195	15.18 131	28.35 201	11.42 93	8.85 135	16.20 232	3.28 75	0.17 151	0.23 227	0.15 185	0.23 229	0.46 166	0.19 94

CroCo-Stereo Lap2	4.01 24	2.03 199	8.14 116	9.82 283	6.03 276	1.11 2	0.79 13	9.71 14	7.98 47	3.26 5	4.99 9	9.08 71	5.80 76	6.08 10	4.39 111	0.00 1	0.05 75	0.00 1	0.00 1	0.71 223	0.30 144

qqq	6.96 121	1.40 61	8.15 117	4.50 55	1.03 76	8.55 134	6.93 227	20.20 149	11.88 76	12.00 67	18.19 100	16.02 167	11.15 174	11.09 78	7.45 173	0.06 113	0.13 173	0.02 72	0.05 134	0.25 86	0.20 97

CrosDoStereo	9.24 177	1.29 43	8.16 118	4.56 60	1.04 77	7.52 125	15.00 318	15.85 95	24.31 198	24.27 272	33.44 274	13.37 130	13.82 217	12.23 135	8.86 199	0.01 45	0.11 165	0.09 135	0.04 116	0.36 144	0.53 188

DeepStereo_LL	9.24 177	1.29 43	8.16 118	4.56 60	1.04 77	7.52 125	15.00 318	15.85 95	24.31 198	24.27 272	33.44 274	13.37 130	13.82 217	12.23 135	8.86 199	0.01 45	0.11 165	0.09 135	0.04 116	0.36 144	0.53 188

test_5	8.51 160	1.50 87	8.19 120	11.06 310	5.00 239	6.91 114	5.67 184	17.50 115	22.09 179	16.07 147	29.63 218	15.28 160	10.78 164	15.94 223	3.65 84	0.00 1	0.00 1	0.26 225	0.08 158	0.31 124	0.35 155

anonymousdsp2	5.93 74	1.54 95	8.34 121	4.43 53	0.38 12	9.24 138	4.11 145	21.92 173	17.36 138	12.28 70	10.08 36	10.05 78	4.42 37	11.04 76	2.54 47	0.01 45	0.02 28	0.30 239	0.18 206	0.21 64	0.18 84

DisPM	6.43 95	1.31 48	8.36 122	6.61 183	1.06 80	5.83 80	3.82 142	13.04 49	11.63 74	16.38 154	23.88 163	12.80 114	6.50 95	13.03 171	3.04 65	0.51 243	0.01 9	0.08 129	0.15 198	0.10 26	0.42 169

SST-Stereo	6.60 101	1.46 75	8.37 123	6.68 186	0.77 61	6.01 89	1.93 70	14.68 71	9.24 60	19.09 210	20.43 127	16.86 175	8.59 129	13.49 176	3.80 90	0.22 170	0.05 75	0.13 176	0.00 1	0.08 14	0.05 13

RAFT_CTSACE	8.24 154	1.97 186	8.39 124	6.89 197	5.11 244	5.86 86	2.63 102	14.62 70	16.88 132	23.52 270	34.77 287	16.02 167	7.37 110	17.91 249	2.23 36	0.00 1	0.12 169	0.00 1	0.03 101	0.39 156	0.05 13

HITNet	7.83 142	2.93 245	8.39 124	4.76 66	1.48 113	12.75 184	4.64 160	20.97 159	14.37 107	15.14 128	22.15 150	14.57 148	10.62 163	14.38 193	8.14 189	0.04 96	0.01 9	0.48 255	0.02 86	0.57 200	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
Gwc-CoAtRS	5.54 57	1.22 33	8.40 126	4.28 45	1.36 108	6.93 115	1.31 26	15.48 84	15.03 112	12.62 85	13.32 62	12.74 113	5.71 73	8.61 30	2.98 62	0.01 45	0.22 222	0.00 1	0.29 251	0.28 105	0.07 23

DCRE	6.07 86	1.75 152	8.41 127	7.20 209	3.82 191	6.48 100	4.18 150	15.52 86	10.42 63	9.24 48	22.47 151	11.71 97	5.46 62	10.62 61	3.02 64	0.02 76	0.26 246	0.05 106	0.30 255	0.15 41	0.24 123

NRIStereo	5.73 68	1.67 132	8.42 128	5.72 126	0.41 14	6.71 109	2.60 100	14.73 72	10.71 68	12.39 72	15.07 71	11.58 94	6.23 86	12.06 127	4.78 119	0.61 257	0.17 194	0.11 162	0.00 1	0.28 105	0.27 133

CVANet_RVC	13.24 271	3.39 256	8.43 129	8.42 250	5.04 240	18.52 265	11.72 294	32.03 271	33.85 276	23.17 266	32.77 265	29.78 281	16.51 263	23.20 297	11.28 228	0.94 288	0.04 55	1.19 305	0.47 284	3.13 309	1.01 252

GANet-ADL	8.36 156	2.31 220	8.44 130	7.39 217	2.65 155	12.58 181	5.24 171	29.55 243	25.24 208	14.19 108	16.70 86	17.07 182	6.91 106	10.65 63	6.26 157	0.38 209	0.39 268	0.10 151	0.12 185	0.75 233	0.28 136

RAFT_R40	6.91 119	1.53 93	8.45 131	6.79 194	0.77 61	5.86 86	3.82 142	14.85 73	14.53 109	18.05 191	20.03 120	17.06 177	8.69 131	13.40 175	3.84 93	0.14 140	0.02 28	0.14 180	0.00 1	0.09 16	0.05 13

EAI-Stereo	5.21 38	1.74 143	8.46 132	5.69 120	1.37 109	5.67 77	3.52 131	18.77 136	5.65 19	9.75 51	16.08 79	6.36 40	3.57 23	11.73 114	3.64 82	0.01 45	0.33 261	0.03 85	1.06 313	0.21 64	0.65 211

HBP-ISP	12.52 257	7.82 316	8.47 133	7.57 228	4.27 209	12.56 180	6.42 212	28.68 233	29.56 236	21.11 244	35.69 289	15.85 164	18.42 282	20.44 281	11.00 226	3.03 334	2.63 348	7.09 357	3.97 350	3.58 316	2.27 297

ASMatch	7.40 133	1.42 64	8.49 134	5.09 81	2.00 134	4.74 25	2.62 101	16.54 105	13.17 93	17.08 169	34.75 286	13.13 125	10.33 162	12.04 124	4.82 124	0.05 103	0.24 238	0.21 212	0.17 205	0.16 46	0.97 246

THIR-Stereo	9.38 185	1.78 165	8.50 135	4.74 64	0.71 48	15.92 233	11.93 296	16.39 102	21.56 171	24.27 272	32.07 256	14.40 143	14.14 227	11.49 98	8.39 194	0.05 103	0.25 244	0.10 151	0.05 134	0.33 136	0.58 197

IIG-Stereo	7.41 134	2.13 209	8.55 136	10.02 289	1.76 124	6.82 113	1.53 34	17.17 113	15.84 124	18.74 207	20.30 126	18.01 198	8.39 127	12.89 159	5.22 134	0.27 188	0.03 46	0.03 85	0.00 1	0.16 46	0.30 144

mmm	7.72 139	1.50 87	8.56 137	5.29 106	1.89 131	14.14 203	5.70 185	18.42 129	11.02 69	16.04 146	23.78 159	17.00 176	10.03 157	12.03 123	7.54 176	0.12 135	0.07 124	0.50 257	0.20 217	0.31 124	0.18 84

GwcNet-RSSM	10.65 220	1.94 184	8.57 138	6.89 197	5.26 251	12.26 178	5.21 170	25.80 208	31.50 255	16.67 162	33.52 276	23.70 247	13.88 220	12.84 157	13.67 241	0.05 103	0.10 156	0.14 180	0.02 86	0.65 215	0.39 160

CFNet-RSSM	5.55 60	1.08 20	8.60 139	4.30 48	1.21 96	6.42 99	1.25 25	16.12 100	17.84 144	13.12 94	11.14 46	11.84 100	5.52 63	9.14 46	2.35 39	0.01 45	0.20 207	0.00 1	0.36 269	0.34 139	0.07 23

Pruner-Stereo	6.59 98	1.51 90	8.71 140	6.34 163	0.85 65	5.66 72	4.15 148	13.74 62	11.02 69	18.11 192	22.09 146	15.86 165	5.80 76	11.75 116	5.15 132	0.60 254	0.02 28	0.18 196	0.10 175	0.07 11	0.16 76

MyStereo04	9.24 177	1.92 180	8.78 141	6.09 150	4.31 215	6.54 104	9.96 263	32.24 277	41.99 322	14.26 109	11.98 53	12.00 106	12.01 189	13.93 183	7.53 175	0.06 113	0.10 156	0.03 85	0.04 116	0.63 209	0.30 144

psm_up	13.18 269	1.91 176	8.81 142	9.59 278	5.84 275	15.17 223	11.37 289	38.74 337	30.81 253	20.66 235	30.32 226	30.00 284	23.12 305	19.19 261	16.02 257	0.58 250	0.10 156	0.17 191	0.01 63	0.65 215	0.55 191

CFNet	10.67 221	2.33 221	8.90 143	6.66 185	4.09 204	16.05 234	4.26 152	30.44 255	31.01 254	18.53 203	26.48 186	23.69 246	13.68 213	15.27 204	10.59 221	0.05 103	0.02 28	0.44 252	0.05 134	0.73 228	0.23 117

NF-Stereo	6.72 107	1.59 115	8.93 144	6.60 181	0.73 60	6.27 94	3.38 125	20.21 155	18.01 147	13.22 99	19.46 113	11.82 99	6.16 82	12.39 143	4.74 118	0.33 198	0.06 107	0.20 207	0.23 229	0.08 14	0.05 13

RAFT	8.51 160	2.16 210	8.93 144	8.14 244	0.81 64	12.63 182	8.49 242	16.34 101	15.56 120	22.31 257	18.99 107	19.29 214	11.39 180	17.57 245	6.05 151	0.01 45	0.19 203	0.27 226	0.02 86	0.64 213	0.45 175

RE-Stereo	6.73 108	1.58 113	8.94 146	6.59 178	0.71 48	6.27 94	3.51 129	20.20 149	17.99 145	13.21 96	19.46 113	11.94 102	6.20 84	12.34 140	4.79 122	0.34 202	0.05 75	0.20 207	0.23 229	0.09 16	0.05 13

TVStereo	6.73 108	1.58 113	8.94 146	6.59 178	0.71 48	6.27 94	3.51 129	20.20 149	17.99 145	13.21 96	19.46 113	11.94 102	6.20 84	12.34 140	4.79 122	0.34 202	0.05 75	0.20 207	0.23 229	0.09 16	0.05 13

MyStereo05	9.29 182	1.76 156	8.95 148	6.19 157	4.40 218	7.09 119	9.95 261	31.21 262	40.82 315	17.31 174	12.93 61	10.33 80	12.52 196	13.93 183	7.05 165	0.06 113	0.10 156	0.02 72	0.04 116	0.73 228	0.29 141

1111x	11.32 233	1.34 52	8.95 148	5.20 100	1.96 132	14.46 214	7.75 238	35.65 314	28.23 233	15.66 138	26.66 189	26.65 265	14.76 241	15.88 218	22.27 300	0.24 179	0.13 173	0.04 100	0.06 148	0.30 113	0.24 123

RAFT-IKP	5.53 54	1.74 143	8.95 148	5.09 81	0.41 14	5.45 55	2.08 77	12.52 37	7.00 31	12.52 75	18.13 98	12.93 115	6.79 105	11.59 107	3.99 99	0.80 277	0.09 146	0.09 135	0.00 1	0.22 67	0.22 110

OCTAStereo	6.74 111	1.59 115	8.96 151	6.60 181	0.72 56	6.25 92	3.50 127	20.20 149	18.03 148	13.21 96	19.45 111	12.07 109	6.16 82	12.36 142	4.78 119	0.35 205	0.06 107	0.20 207	0.23 229	0.09 16	0.05 13

ROB_FTStereo	5.49 52	1.74 143	8.96 151	5.09 81	0.42 18	5.65 67	1.68 42	12.53 40	7.00 31	12.53 81	18.00 92	13.02 120	6.74 100	11.51 100	3.81 91	0.60 254	0.09 146	0.09 135	0.00 1	0.22 67	0.22 110

ROB_FTStereo_v2	5.53 54	1.74 143	8.97 153	5.09 81	0.42 18	5.64 66	2.02 73	12.50 35	7.00 31	12.51 74	18.10 95	12.99 117	6.72 99	11.50 99	4.04 104	0.70 265	0.09 146	0.09 135	0.00 1	0.22 67	0.23 117

HH	5.47 47	2.08 203	9.00 154	4.88 72	1.07 81	4.93 35	3.60 138	16.68 106	6.83 26	8.39 41	12.14 54	15.05 154	9.06 137	12.68 151	1.93 13	0.02 76	0.17 194	0.18 196	0.00 1	0.28 105	0.48 180

HanStereo	5.47 47	2.08 203	9.00 154	4.88 72	1.07 81	4.93 35	3.60 138	16.68 106	6.83 26	8.39 41	12.14 54	15.05 154	9.06 137	12.68 151	1.93 13	0.02 76	0.17 194	0.18 196	0.00 1	0.28 105	0.48 180

Patchmatch Stereo++	5.56 62	1.74 143	9.01 156	5.09 81	0.41 14	5.66 72	2.40 90	12.52 37	7.00 31	12.52 75	18.08 93	13.02 120	6.74 100	11.59 107	4.01 101	0.78 273	0.09 146	0.09 135	0.00 1	0.22 67	0.22 110
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
HUI-Stereo	5.48 50	1.74 143	9.01 156	5.08 80	0.42 18	5.65 67	2.77 107	12.55 41	7.03 38	12.54 83	18.10 95	13.07 124	6.71 98	9.92 52	3.74 87	0.61 257	0.08 138	0.09 135	0.00 1	0.22 67	0.23 117

iGMRVC	5.54 57	1.74 143	9.01 156	5.09 81	0.42 18	5.66 72	1.81 62	12.61 43	7.02 37	12.52 75	18.11 97	13.02 120	6.64 97	11.57 104	4.16 105	0.82 279	0.09 146	0.09 135	0.00 1	0.22 67	0.21 104

iRAFT	5.56 62	1.74 143	9.01 156	5.09 81	0.41 14	5.66 72	2.40 90	12.52 37	7.00 31	12.52 75	18.08 93	13.02 120	6.74 100	11.59 107	4.01 101	0.78 273	0.09 146	0.09 135	0.00 1	0.22 67	0.22 110

OMP-Stereo	6.93 120	2.57 231	9.03 160	10.63 301	1.72 123	4.89 33	1.91 68	17.84 120	15.56 120	16.69 163	14.16 65	17.70 194	7.33 109	12.93 162	4.83 125	0.24 179	0.03 46	0.06 118	0.02 86	0.19 59	0.39 160

PSM-adaLoss	5.50 53	1.74 143	9.03 160	5.09 81	0.42 18	5.66 72	1.98 72	12.50 35	7.01 36	12.52 75	18.13 98	12.96 116	6.77 104	11.11 80	3.83 92	0.72 269	0.09 146	0.09 135	0.00 1	0.22 67	0.22 110

DeepStereo_RVC	5.65 67	1.65 129	9.06 162	5.21 102	0.56 31	5.55 62	1.84 63	12.16 32	7.22 40	13.94 104	14.96 70	12.58 110	10.27 160	11.25 91	5.81 149	0.39 219	0.10 156	0.11 162	0.00 1	0.18 55	0.22 110

DRaft	9.27 181	1.23 35	9.08 163	3.62 29	0.78 63	13.27 191	5.89 187	16.97 109	29.57 237	21.15 246	38.46 309	10.09 79	13.98 222	11.58 105	7.91 184	0.43 228	0.30 251	0.06 118	0.26 241	0.26 94	0.45 175

XX-Stereo	6.14 87	1.47 77	9.11 164	11.87 318	6.76 294	3.27 7	0.93 15	15.13 77	5.43 16	8.79 47	28.46 202	13.71 138	2.22 12	11.51 100	2.07 23	0.20 164	0.24 238	0.08 129	0.29 251	1.04 248	0.13 53

LL-Strereo2	5.54 57	2.17 211	9.12 165	5.65 117	2.54 153	6.48 100	2.27 85	15.08 75	7.79 46	10.99 62	10.26 38	15.94 166	3.50 22	13.25 173	3.63 81	0.00 1	0.13 173	1.34 310	0.10 175	0.30 113	0.19 94

DLCB_ROB	13.35 273	3.00 249	9.12 165	9.43 269	5.68 268	21.80 285	10.12 269	29.19 240	29.92 247	27.71 303	31.45 252	32.37 298	19.50 289	19.02 257	16.73 264	0.22 170	0.04 55	0.38 250	0.06 148	0.49 182	0.85 236

SA	7.93 144	1.54 95	9.13 167	7.98 240	0.64 40	5.85 84	2.29 86	22.27 174	24.54 205	13.17 95	31.07 240	8.87 68	10.32 161	16.49 236	3.12 68	0.04 96	0.12 169	0.17 191	0.30 255	0.45 165	0.17 80

SGM-ForestM	23.72 348	2.44 224	9.13 167	7.43 219	2.25 142	44.80 366	19.11 344	44.90 365	49.97 353	50.74 371	51.18 360	62.06 384	45.83 372	44.96 372	33.88 348	1.00 293	0.84 318	0.78 276	0.62 294	1.29 262	1.11 257

AdaStereo	10.22 211	3.63 260	9.14 169	9.15 262	3.24 174	15.79 231	5.39 177	31.94 269	25.42 210	18.39 201	26.47 185	19.44 215	9.50 148	16.60 238	8.59 196	0.44 230	0.05 75	0.40 251	0.00 1	0.57 200	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.
StereoVision	7.21 130	2.17 211	9.29 170	9.43 269	3.91 194	5.09 48	1.91 68	20.04 148	17.37 139	8.57 44	29.59 217	11.08 88	6.76 103	12.44 145	4.71 116	0.54 246	0.05 75	0.16 189	0.03 101	0.82 236	0.30 144

TransformOpticalFlow	7.76 141	1.90 173	9.31 171	5.50 111	1.18 94	6.97 116	8.27 241	17.86 124	13.21 94	14.58 111	29.13 207	19.01 207	10.85 165	12.51 149	3.69 86	0.01 45	0.04 55	0.20 207	0.04 116	0.17 53	0.84 233

iRaft-Stereo_5w	8.70 166	1.81 167	9.33 172	5.83 130	3.78 188	4.87 32	11.12 284	15.86 97	14.80 111	15.23 132	26.36 184	21.49 226	12.91 202	15.94 223	12.73 235	0.58 250	0.05 75	0.08 129	0.09 169	0.85 238	0.33 153

AAGNet	7.94 145	1.48 80	9.34 173	7.13 207	0.70 47	5.85 84	5.16 169	15.40 83	14.01 101	20.13 226	24.03 164	15.28 160	11.52 181	12.05 125	15.47 254	0.63 261	0.06 107	0.32 241	0.01 63	0.12 31	0.09 29

GwcNet-ADL	8.48 158	1.70 139	9.38 174	7.10 205	2.78 159	6.74 111	6.57 219	30.15 247	26.01 217	15.15 129	17.77 90	13.93 139	6.96 107	12.96 164	9.91 208	0.48 237	0.72 309	0.01 62	0.01 63	0.51 187	0.84 233

STrans-v2	7.98 149	1.84 168	9.42 175	4.84 70	1.48 113	12.23 176	10.05 266	19.06 141	12.32 82	13.63 102	26.06 182	18.13 203	12.35 192	12.99 167	3.99 99	0.01 45	0.01 9	0.18 196	0.01 63	0.22 67	0.83 232

PSM-softLoss	6.61 102	1.60 119	9.42 175	6.48 170	0.88 67	5.65 67	2.04 75	22.64 177	8.77 55	13.95 105	22.11 148	13.01 118	5.22 58	12.73 154	6.05 151	0.49 238	0.06 107	0.27 226	0.56 291	0.16 46	0.06 20

KMStereo	6.61 102	1.60 119	9.42 175	6.48 170	0.88 67	5.65 67	2.04 75	22.64 177	8.77 55	13.95 105	22.11 148	13.01 118	5.22 58	12.73 154	6.05 151	0.49 238	0.06 107	0.27 226	0.56 291	0.16 46	0.06 20

CoDeX	9.24 177	1.77 162	9.54 178	6.08 149	3.79 190	16.45 249	6.76 223	26.15 212	25.03 206	17.18 172	25.12 171	14.69 150	11.68 186	12.22 134	6.71 160	0.30 192	0.20 207	0.15 185	0.02 86	0.23 79	0.68 214

IRAFT_RVC	8.76 167	1.47 77	9.55 179	7.31 211	1.77 125	6.49 102	10.43 275	25.94 209	27.33 224	17.50 179	19.85 118	17.93 197	10.21 159	12.88 158	5.44 143	0.17 151	0.30 251	0.19 204	0.05 134	0.22 67	0.12 45

PFNet+	6.68 104	1.40 61	9.60 180	5.64 116	0.85 65	5.79 79	1.74 55	13.63 58	15.30 115	17.88 185	21.38 138	14.52 147	6.07 81	12.74 156	4.89 126	0.63 261	0.20 207	0.11 162	0.30 255	0.05 5	0.91 242

CRE-IMP	5.53 54	1.63 128	9.62 181	5.65 117	0.48 25	7.02 117	1.70 44	11.84 30	8.33 52	12.99 93	16.02 78	11.08 88	6.23 86	12.06 127	5.06 129	0.28 189	0.07 124	0.09 135	0.00 1	0.24 84	0.21 104

CSP-Net	12.85 263	2.95 246	9.64 182	5.94 139	3.96 196	25.85 311	9.93 260	28.81 235	26.00 216	29.31 315	32.44 262	30.00 284	15.16 248	20.25 275	14.30 246	0.55 248	0.19 203	0.03 85	0.00 1	0.65 215	0.98 249

DCANet-4	6.41 93	1.02 10	9.66 183	3.41 13	0.68 43	4.73 20	1.70 44	17.70 118	24.33 200	15.10 123	20.25 122	6.45 41	8.65 130	8.47 28	5.31 138	0.01 45	0.04 55	0.00 1	0.00 1	0.09 16	0.63 204

DualNet	9.14 175	1.43 67	9.67 184	5.70 121	3.44 178	11.96 170	6.35 205	18.45 130	16.31 126	15.83 140	31.44 247	17.22 185	10.87 167	10.82 72	21.98 295	0.00 1	0.05 75	0.80 280	0.08 158	0.26 94	0.14 58

ffm	8.12 151	1.43 67	9.67 184	5.70 121	3.44 178	11.96 170	6.35 205	18.45 130	16.31 126	15.83 140	31.44 247	17.22 185	10.87 167	10.82 72	1.61 5	0.00 1	0.05 75	0.80 280	0.08 158	0.26 94	0.14 58

ff1	9.41 186	1.43 67	9.67 184	5.70 121	3.44 178	11.96 170	6.35 205	18.45 130	16.31 126	15.83 140	31.44 247	17.22 185	10.87 167	16.19 229	21.98 295	0.00 1	0.05 75	0.80 280	0.08 158	0.26 94	0.14 58

mmx	10.71 222	1.43 67	9.67 184	5.70 121	3.44 178	11.96 170	6.35 205	32.18 274	28.03 230	15.83 140	31.44 247	17.22 185	10.87 167	16.19 229	21.98 295	0.22 170	0.06 107	0.80 280	0.08 158	0.48 175	0.21 104

xxx	10.71 222	1.43 67	9.67 184	5.70 121	3.44 178	11.96 170	6.35 205	32.18 274	28.03 230	15.83 140	31.44 247	17.22 185	10.87 167	16.19 229	21.98 295	0.22 170	0.06 107	0.80 280	0.08 158	0.48 175	0.21 104

RALAANet	6.49 97	2.49 228	9.69 189	7.09 204	4.98 237	6.23 91	1.68 42	19.90 147	14.26 105	15.04 122	14.56 67	12.69 112	4.38 36	12.91 161	3.07 66	0.02 76	0.07 124	0.00 1	0.10 175	0.51 187	0.15 72

ADStereo(finetuned)	6.68 104	1.59 115	9.70 190	3.49 18	0.68 43	4.79 31	1.75 58	15.33 80	23.64 192	15.56 137	20.68 128	7.30 51	13.85 219	8.71 35	5.17 133	0.00 1	0.05 75	0.00 1	0.00 1	0.25 86	1.05 253

TDLM	12.98 267	3.78 265	9.77 191	10.75 305	4.94 233	16.10 238	14.08 310	35.05 307	31.87 258	22.36 258	26.51 188	26.09 264	14.97 246	24.73 307	13.11 236	1.05 297	0.05 75	1.21 306	0.27 245	1.83 277	1.00 251

AACVNet	10.58 219	2.86 241	9.78 192	8.95 257	3.30 175	10.80 156	4.78 163	22.37 175	12.55 84	27.50 302	29.84 220	30.06 286	15.99 258	19.10 260	11.60 231	0.40 221	0.18 199	0.22 216	0.03 101	0.62 207	0.73 223

ac_64	11.10 232	1.49 84	9.88 193	8.24 247	5.45 260	19.12 267	6.46 214	24.10 192	14.34 106	22.80 263	23.87 162	33.28 307	15.54 253	18.87 256	17.26 269	0.28 189	0.12 169	0.02 72	0.02 86	0.26 94	0.63 204

DMCA	8.51 160	1.90 173	9.96 194	5.16 92	4.14 205	10.29 146	4.46 156	25.52 201	19.55 157	16.33 153	20.69 129	17.59 192	11.26 176	10.42 57	11.36 229	0.50 240	0.08 138	0.35 244	0.05 134	0.36 144	0.31 149

test croco	4.15 25	1.67 132	9.97 195	4.86 71	2.97 168	3.27 7	1.41 30	8.20 6	5.51 18	3.37 7	16.69 85	3.03 4	2.71 14	14.44 194	3.91 95	0.14 140	0.00 1	0.03 85	0.01 63	0.69 218	0.14 58

IER	9.78 196	1.55 98	9.97 195	4.51 56	5.23 247	13.78 195	5.11 168	26.66 217	22.79 186	19.69 217	29.45 215	16.42 171	18.52 283	13.64 181	7.57 178	0.06 113	0.03 46	0.18 196	0.09 169	0.18 55	0.23 117

DEmStereo	8.85 170	1.36 55	9.99 197	4.24 42	1.05 79	11.49 165	5.91 188	13.76 63	26.68 221	22.03 254	32.92 269	11.86 101	15.27 250	11.48 97	8.08 188	0.16 148	0.15 186	0.02 72	0.09 169	0.09 16	0.44 173

UDGNet	10.05 207	13.89 349	10.00 198	9.36 268	2.69 156	7.82 128	1.88 65	18.86 137	34.64 284	17.52 181	13.70 64	13.40 132	7.18 108	13.01 168	6.30 158	5.30 351	0.08 138	12.57 368	2.80 341	8.19 348	1.71 283

DIP-Stereo	6.74 111	1.93 183	10.02 199	4.28 45	1.64 118	13.54 193	1.52 33	15.16 78	6.63 25	14.30 110	26.81 190	10.90 85	5.19 57	14.78 201	7.56 177	0.00 1	0.06 107	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
ADLNet	12.34 253	2.22 216	10.14 200	8.38 249	6.78 296	17.56 257	9.05 246	33.21 289	26.28 219	27.06 298	26.01 177	26.80 267	13.76 216	16.99 241	18.74 277	0.24 179	0.39 268	0.23 219	0.10 175	0.64 213	2.16 295

Selective-RAFT	5.78 71	0.83 2	10.24 201	6.70 188	0.72 56	15.49 228	1.13 22	13.82 65	15.41 116	6.97 38	6.97 18	11.63 95	8.27 126	12.32 139	4.73 117	0.10 130	0.01 9	0.00 1	0.26 241	0.07 11	0.03 8

hknet	10.13 210	1.56 107	10.27 202	6.74 191	3.72 186	16.10 238	7.13 230	33.06 286	21.12 166	17.99 188	21.34 135	23.11 238	14.95 242	16.43 235	8.34 193	0.14 140	0.13 173	0.14 180	0.04 116	0.30 113	0.09 29

UPFNet	11.72 240	1.52 92	10.33 203	7.38 215	7.14 304	20.05 274	9.62 257	28.90 236	25.94 215	20.02 222	29.73 219	20.91 221	16.34 261	18.61 254	16.17 261	0.26 187	0.17 194	0.25 223	0.03 101	0.55 196	0.56 194

RASNet	11.59 238	1.71 140	10.36 204	6.30 161	5.66 267	15.48 227	6.12 200	34.50 304	20.86 163	16.61 160	32.51 263	22.04 230	23.00 304	19.44 263	16.15 260	0.71 267	0.03 46	0.05 106	0.01 63	0.15 41	0.13 53

NINENet	10.74 224	2.29 219	10.44 205	8.03 241	5.09 242	17.62 258	2.79 108	38.69 336	33.24 274	18.35 200	26.31 183	14.49 145	9.40 146	15.88 218	10.57 219	0.41 223	0.21 213	0.29 235	0.00 1	0.42 162	0.23 117

AASNet	12.49 256	2.46 226	10.49 206	9.82 283	6.86 297	17.33 254	6.73 222	41.09 347	37.86 304	22.53 261	29.11 206	16.68 173	13.48 211	14.54 199	17.87 273	0.20 164	0.02 28	0.78 276	0.05 134	1.18 255	0.76 227

PCWNet_CMD	9.64 192	1.77 162	10.59 207	4.80 67	2.90 164	16.25 247	2.42 92	29.37 242	34.10 279	17.41 175	22.04 145	19.10 210	7.70 114	12.05 125	6.86 162	0.22 170	0.45 283	0.80 280	0.22 221	3.11 308	0.69 216

MSMDNet	9.64 192	1.77 162	10.63 208	4.83 68	2.90 164	16.35 248	2.37 89	29.33 241	34.29 282	17.43 177	22.10 147	19.05 209	7.79 117	12.11 131	6.87 163	0.23 177	0.46 285	0.67 269	0.21 220	2.77 298	0.60 200

LMCR-Stereo	10.75 225	4.13 273	10.67 209	13.11 325	3.99 201	16.68 251	5.91 188	25.30 200	22.69 184	22.04 255	21.80 140	14.67 149	14.24 229	20.55 284	15.86 256	1.90 317	0.04 55	0.00 1	0.02 86	1.29 262	0.18 84

ccs_rob	9.61 191	1.92 180	10.72 210	4.55 58	2.89 163	14.33 206	2.86 110	26.85 220	32.36 266	17.05 168	22.91 154	22.12 231	8.70 132	12.10 130	7.44 172	0.19 157	0.44 279	1.38 311	0.25 239	2.68 296	0.57 195

CFNet_pseudo	9.58 189	1.91 176	10.73 211	4.53 57	2.91 166	14.26 204	2.75 106	26.73 219	32.14 264	17.10 170	23.02 155	22.14 232	8.74 133	12.17 133	7.43 171	0.20 164	0.45 283	1.24 309	0.24 236	2.49 293	0.49 183

iResNet_ROB	11.71 239	1.96 185	10.77 212	6.01 143	3.68 185	15.13 222	2.34 87	31.72 268	37.58 301	26.16 292	32.77 265	25.88 263	15.34 251	16.35 234	7.94 185	0.19 157	0.01 9	0.00 1	0.00 1	0.31 124	0.12 45

MIM_Stereo	7.02 122	1.55 98	10.78 213	4.17 37	0.58 33	5.25 50	1.32 28	19.03 139	12.59 85	16.74 164	28.83 205	13.20 126	5.53 64	12.89 159	7.11 166	0.00 1	0.23 227	0.00 1	0.01 63	0.38 154	0.28 136

StereoDRNet-Refined	13.36 274	2.80 236	10.82 214	7.94 238	3.10 169	18.95 266	4.45 155	28.47 232	29.65 239	29.11 311	41.47 326	24.44 250	17.64 277	23.34 298	21.66 291	0.16 148	0.07 124	0.53 259	0.32 261	0.77 234	1.64 280
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
AANet_RVC	13.16 268	5.34 292	10.83 215	8.20 246	4.44 220	14.13 202	9.46 254	28.78 234	37.67 302	23.44 269	37.47 301	23.48 243	15.83 257	22.39 294	16.63 263	1.67 312	0.86 319	0.24 222	0.02 86	0.63 209	1.60 278

GMStereo	5.94 75	3.84 268	10.86 216	5.13 90	0.71 48	7.27 121	2.66 103	12.38 34	25.14 207	12.01 68	10.66 41	5.12 31	3.46 20	11.39 95	6.16 156	0.45 231	0.02 28	0.05 106	0.31 258	0.86 239	0.25 128
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MeshStereo	22.27 341	6.87 310	11.15 217	7.69 230	4.87 230	37.70 354	13.06 303	41.64 350	36.95 299	50.92 372	53.41 366	58.12 376	41.93 367	37.73 360	27.62 333	2.52 329	2.37 345	2.99 335	2.07 335	3.09 307	2.60 300
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
ssnet_v2	13.23 270	2.43 223	11.25 218	7.34 212	2.92 167	23.05 295	12.95 302	35.93 316	32.92 273	21.23 247	25.38 173	28.81 275	15.22 249	22.57 295	19.81 284	0.18 153	0.08 138	0.19 204	0.05 134	1.24 260	1.06 254

TRStereo	6.22 90	6.09 299	11.30 219	9.19 265	7.41 310	4.75 26	1.74 55	19.70 143	11.74 75	10.61 58	8.65 21	10.67 82	3.22 15	13.81 182	3.60 80	0.31 195	0.23 227	0.12 165	0.36 269	0.48 175	0.38 157

SFCPSM	8.85 170	1.40 61	11.34 220	5.23 105	3.47 184	16.55 250	7.18 233	30.71 258	25.24 208	16.45 155	19.45 111	11.10 90	9.61 150	11.88 120	5.52 145	0.22 170	0.17 194	0.36 247	0.22 221	0.29 109	0.58 197

delet	12.65 260	1.85 170	11.36 221	7.71 233	6.22 281	22.52 290	10.22 274	28.14 230	37.67 302	19.66 216	29.24 208	21.00 222	15.99 258	21.97 291	17.77 272	0.03 90	0.07 124	0.19 204	0.04 116	0.60 203	0.75 226

SACVNet	13.38 275	4.08 271	11.41 222	11.67 315	5.79 271	17.28 253	9.39 252	32.77 281	22.29 180	28.11 306	33.35 272	32.48 299	21.86 301	19.75 267	10.28 217	1.00 293	0.48 288	0.85 289	0.29 251	1.31 265	3.08 307

dd	7.96 147	4.08 271	11.49 223	6.53 175	0.93 73	8.28 133	4.03 144	16.53 104	33.82 275	15.17 130	16.50 83	6.79 43	5.96 80	14.30 191	9.90 207	1.13 301	0.42 275	0.17 191	0.44 280	2.01 285	0.79 231

PFNet	7.91 143	1.44 74	11.60 224	7.03 200	2.42 148	7.60 127	6.03 197	23.36 185	17.24 136	20.29 229	17.67 89	15.44 162	7.71 115	13.02 170	5.71 147	0.24 179	0.20 207	0.12 165	0.19 216	0.31 124	0.61 202

DMCA-RVC	11.41 236	3.32 255	11.68 225	10.12 291	4.81 228	11.92 169	4.11 145	24.67 197	23.66 194	20.06 224	28.51 203	26.71 266	24.96 318	15.95 225	14.82 249	0.41 223	0.34 264	0.56 261	0.16 201	0.72 227	0.69 216

CRFU-Net	12.56 258	2.89 242	11.77 226	8.18 245	5.80 272	24.84 304	10.46 280	24.56 195	13.12 91	30.06 319	29.37 209	29.09 276	19.64 290	19.96 269	18.53 276	0.82 279	0.48 288	0.27 226	0.15 198	0.53 192	0.68 214

GES	8.51 160	1.98 187	11.82 227	6.39 166	1.77 125	12.36 179	6.22 203	21.55 165	21.34 169	19.02 209	26.02 178	8.79 66	9.34 144	13.94 185	7.24 168	0.38 209	0.10 156	0.30 239	0.14 192	0.69 218	0.73 223

CFNet_ucs	10.25 212	1.91 176	11.88 228	4.98 76	4.08 203	15.11 220	3.57 136	28.02 228	31.98 263	18.21 194	25.20 172	23.27 241	9.38 145	13.38 174	7.22 167	0.23 177	0.81 316	1.65 315	0.22 221	3.01 304	0.93 243

acv_ft	12.16 249	1.68 137	11.97 229	7.70 231	6.20 279	19.61 271	5.52 179	25.78 206	34.81 285	25.62 288	30.78 233	24.72 253	13.20 206	15.81 215	18.80 278	0.13 138	0.01 9	0.06 118	0.06 148	0.63 209	0.15 72

iRaft-Stereo_20w	6.06 85	1.84 168	12.04 230	4.23 41	1.67 120	6.77 112	2.22 83	18.73 135	6.08 21	14.72 113	10.33 39	13.42 134	8.14 124	15.88 218	3.08 67	0.01 45	0.24 238	0.13 176	0.39 276	0.61 204	0.71 221

BEATNet_4x	9.37 184	4.85 285	12.05 231	5.48 110	1.35 107	13.15 189	6.15 201	25.06 199	16.74 131	16.18 149	24.65 166	17.29 190	12.51 195	16.91 240	10.92 222	0.38 209	0.18 199	0.81 286	0.05 134	1.95 281	0.65 211

MIPNet	6.75 113	1.67 132	12.34 232	4.67 63	1.47 111	10.01 142	2.24 84	26.43 215	17.22 134	14.72 113	12.75 57	7.02 48	9.68 152	8.44 27	5.26 136	0.01 45	0.04 55	0.05 106	0.09 169	0.35 143	0.55 191

HGLStereo	12.72 261	2.66 235	12.34 232	9.93 286	7.55 312	16.16 242	7.45 236	31.48 267	27.01 223	20.01 221	35.31 288	26.98 271	18.90 286	17.87 248	18.90 279	0.33 198	0.16 192	0.07 126	0.05 134	0.48 175	0.70 220

GANet	16.92 298	4.32 276	12.46 234	10.84 307	4.24 207	23.04 294	15.36 324	39.91 342	34.47 283	32.42 332	45.10 343	40.04 339	27.54 326	23.61 301	20.20 286	1.02 296	0.08 138	0.67 269	0.22 221	1.87 279	0.97 246

LL-Strereo	10.79 227	3.52 259	12.54 235	8.77 253	5.44 259	7.49 122	9.26 250	35.15 309	28.70 235	16.47 156	15.85 77	21.06 223	17.42 276	21.62 290	9.72 206	0.21 167	0.22 222	0.74 274	0.08 158	0.98 245	0.60 200

IPLG	7.20 129	1.43 67	12.55 236	5.17 93	4.32 217	11.11 162	1.48 31	21.79 168	15.10 113	19.16 211	20.23 121	5.26 34	5.61 66	11.68 113	8.14 189	0.05 103	0.06 107	0.03 85	0.07 155	0.33 136	0.50 184

MLCV	9.32 183	2.22 216	12.55 236	5.22 103	1.32 104	13.79 196	1.35 29	21.14 162	23.65 193	21.91 253	31.37 243	17.14 184	7.57 111	16.00 226	10.18 214	0.22 170	0.01 9	0.03 85	0.02 86	0.40 157	0.29 141

MMNet	12.97 265	2.08 203	12.74 238	6.98 199	6.27 285	26.39 317	4.73 161	23.10 183	41.79 320	25.48 286	32.29 261	21.09 224	17.79 278	19.52 265	17.90 274	0.19 157	0.07 124	0.10 151	0.00 1	0.37 149	0.59 199

CIPLG	7.15 127	2.44 224	12.82 239	7.38 215	4.93 232	10.51 150	4.56 158	15.17 79	13.25 95	17.45 178	19.75 117	8.42 63	4.60 47	11.41 96	8.31 191	0.33 198	0.32 257	0.03 85	0.14 192	0.37 149	0.72 222

ADLNet2	12.44 255	2.17 211	12.84 240	9.17 263	5.82 273	20.00 273	10.13 270	32.53 279	36.22 296	18.62 204	19.39 110	21.96 228	17.07 270	21.43 289	19.42 281	0.24 179	0.15 186	0.06 118	0.08 158	0.86 239	0.57 195

DSFCA	11.85 244	2.01 195	12.93 241	5.40 108	6.87 298	15.36 224	10.45 277	30.68 257	31.84 257	25.99 290	23.52 157	22.03 229	14.05 223	20.28 278	12.46 232	0.57 249	0.41 271	0.28 232	0.38 274	1.02 246	0.47 177

IPLGR_C	7.16 128	2.48 227	12.98 242	7.52 225	4.91 231	10.56 151	4.59 159	15.63 89	14.12 103	17.42 176	18.87 105	8.00 59	4.59 46	10.76 66	8.81 198	0.32 196	0.32 257	0.03 85	0.13 188	0.36 144	0.76 227

DeepPruner_ROB	10.77 226	4.56 280	13.13 243	6.37 164	4.28 214	10.14 144	6.86 224	36.42 320	19.59 158	17.87 184	27.37 195	23.19 240	12.26 191	19.09 259	10.23 216	1.05 297	0.48 288	0.23 219	0.15 198	0.89 242	1.17 262

IPLGR	7.14 126	1.31 48	13.14 244	4.24 42	1.15 93	9.78 140	0.98 18	23.98 189	21.70 175	16.22 150	18.43 101	8.45 64	7.66 112	9.26 48	5.45 144	0.21 167	0.05 75	0.04 100	0.06 148	0.32 133	0.38 157

MyStereo06	6.40 92	1.76 156	13.15 245	6.19 157	4.40 218	7.09 119	9.95 261	16.68 106	6.98 30	12.91 90	10.76 44	17.84 196	5.71 73	9.97 53	3.39 78	0.06 113	0.10 156	0.02 72	0.04 116	0.73 228	0.29 141

ACRE	7.07 125	2.38 222	13.26 246	7.36 214	4.86 229	10.28 145	4.40 153	15.51 85	13.69 99	17.22 173	19.23 108	8.00 59	4.20 33	10.64 62	8.50 195	0.33 198	0.32 257	0.03 85	0.14 192	0.37 149	0.77 230

UNet	12.64 259	2.02 197	13.36 247	6.85 196	7.76 318	25.31 310	4.74 162	34.10 296	28.19 232	20.03 223	31.07 240	27.02 272	17.36 274	20.18 273	13.87 242	0.06 113	0.05 75	0.27 226	0.01 63	0.23 79	0.39 160

SMFormer	10.46 217	1.37 57	13.37 248	4.41 49	1.30 99	14.40 211	3.29 119	30.25 249	29.81 241	19.55 212	29.37 209	18.06 199	14.40 233	15.42 209	12.70 234	0.38 209	0.21 213	0.28 232	0.03 101	0.33 136	0.31 149

tta	10.45 216	1.37 57	13.37 248	4.41 49	1.30 99	14.39 208	3.29 119	30.25 249	29.81 241	19.55 212	29.37 209	18.06 199	14.40 233	15.42 209	12.69 233	0.38 209	0.21 213	0.28 232	0.03 101	0.29 109	0.18 84

qqq1	9.96 204	1.37 57	13.37 248	4.41 49	1.30 99	14.40 211	3.29 119	30.25 249	29.81 241	19.55 212	29.37 209	18.06 199	14.40 233	15.42 209	3.18 71	0.38 209	0.21 213	0.00 1	0.01 63	0.29 109	0.18 84

fff1	9.96 204	1.37 57	13.37 248	4.41 49	1.30 99	14.40 211	3.29 119	30.25 249	29.81 241	19.55 212	29.37 209	18.06 199	14.40 233	15.42 209	3.18 71	0.38 209	0.21 213	0.00 1	0.01 63	0.29 109	0.18 84

iResNetv2_ROB	12.00 246	2.91 244	13.46 252	5.82 128	3.73 187	13.15 189	6.45 213	34.15 297	36.02 293	25.25 282	33.81 280	29.79 282	14.24 229	13.61 180	6.10 155	0.21 167	0.02 28	0.12 165	0.00 1	0.82 236	0.25 128

gwcnet-sp	9.81 198	2.82 237	13.47 253	5.99 140	4.27 209	16.20 244	5.91 188	25.55 202	24.34 201	21.01 239	20.69 129	15.22 156	14.96 243	14.50 196	9.97 209	0.05 103	0.15 186	0.02 72	0.08 158	0.49 182	0.51 185

scenet	9.81 198	2.82 237	13.47 253	5.99 140	4.27 209	16.20 244	5.91 188	25.55 202	24.34 201	21.01 239	20.69 129	15.22 156	14.96 243	14.50 196	9.97 209	0.05 103	0.15 186	0.02 72	0.08 158	0.49 182	0.51 185

ssnet	9.81 198	2.82 237	13.47 253	5.99 140	4.27 209	16.20 244	5.91 188	25.55 202	24.34 201	21.01 239	20.69 129	15.22 156	14.96 243	14.50 196	9.97 209	0.05 103	0.15 186	0.02 72	0.08 158	0.49 182	0.51 185

GEStereo_RVC	12.81 262	2.49 228	13.64 256	9.68 280	4.97 235	18.16 260	11.30 287	31.26 263	47.47 342	19.84 218	26.97 191	19.03 208	13.19 205	20.14 272	14.86 251	0.83 281	0.51 295	0.10 151	0.13 188	0.54 193	0.99 250

dad	12.24 250	10.20 327	13.68 257	6.64 184	1.47 111	13.55 194	3.58 137	17.62 117	35.33 289	27.15 301	32.65 264	30.85 289	10.86 166	14.33 192	10.04 212	2.95 333	0.55 300	7.92 359	0.91 308	3.35 313	1.17 262

MDST_ROB	17.92 309	1.60 119	13.68 257	13.88 331	6.44 287	43.05 365	14.86 316	42.74 355	41.66 318	43.25 360	42.85 334	28.43 274	17.28 273	29.35 327	16.06 258	0.88 285	0.11 165	0.63 266	0.47 284	0.50 186	0.64 210

DAS	10.80 228	2.03 199	13.96 259	9.01 258	6.23 282	14.67 217	7.38 234	21.59 166	32.58 269	18.67 205	28.13 199	19.20 212	17.08 271	16.54 237	7.31 169	0.58 250	0.01 9	0.29 235	0.01 63	0.47 173	0.20 97

SepStereo	11.34 235	2.03 199	13.96 259	9.01 258	6.23 282	14.67 217	7.38 234	21.59 166	32.58 269	18.67 205	28.13 199	19.20 212	17.08 271	27.36 318	7.31 169	0.58 250	0.01 9	0.29 235	0.01 63	0.47 173	0.20 97

LE_ROB	22.93 346	3.07 250	14.02 261	7.70 231	2.86 161	31.99 339	17.35 337	28.10 229	67.19 390	70.51 392	55.61 372	49.07 366	47.62 374	24.76 308	36.49 354	0.35 205	0.20 207	0.27 226	0.55 290	0.48 175	0.44 173

DN-CSS_ROB	8.17 153	2.59 233	14.14 262	6.11 153	3.22 173	6.31 97	3.53 132	22.92 182	20.59 161	16.66 161	30.05 224	9.31 73	7.95 121	13.49 176	4.78 119	0.72 269	0.00 1	0.45 253	0.00 1	0.54 193	0.09 29

PSMNet_ROB	16.90 297	5.45 293	14.16 263	13.77 328	7.25 306	27.65 321	32.74 377	43.21 359	37.88 305	24.00 271	32.97 270	34.55 315	16.69 264	17.41 243	23.96 310	0.38 209	0.22 222	0.93 293	2.05 334	1.83 277	0.96 245

AF-Net	18.38 314	5.60 295	14.21 264	15.95 344	10.78 344	22.26 287	10.45 277	35.39 311	50.22 355	24.71 279	37.77 302	41.55 346	29.24 336	29.11 326	26.67 326	4.35 347	0.06 107	4.56 344	0.90 305	2.42 291	1.38 270

IGEV_Zeroshot_test	5.28 41	2.03 199	14.26 265	6.09 150	1.33 105	4.32 14	1.03 21	14.46 67	6.50 23	13.33 101	11.89 52	11.01 86	3.45 19	10.71 65	3.64 82	0.03 90	0.22 222	0.15 185	0.26 241	0.80 235	0.20 97

NCCL2	17.23 300	6.37 304	14.30 266	23.45 365	7.18 305	24.16 299	17.05 335	34.39 302	25.88 213	31.55 325	38.01 304	42.09 348	26.81 322	20.94 287	22.69 304	0.45 231	0.23 227	2.63 331	1.80 328	2.02 286	2.57 299

StereoDRNet	15.30 285	4.47 279	14.35 267	10.71 302	8.69 331	25.02 308	11.03 282	39.66 341	35.62 291	29.17 312	28.81 204	34.05 311	17.80 279	18.80 255	23.77 308	0.41 223	0.30 251	0.15 185	0.14 192	1.64 273	1.42 272

UDG	21.45 337	14.84 351	14.44 268	21.30 362	20.08 371	32.05 340	13.76 307	35.98 318	35.52 290	25.93 289	30.69 230	37.26 325	30.66 342	21.97 291	19.89 285	10.88 369	5.55 370	22.78 374	7.65 362	14.83 371	13.05 371

DDUNet	22.66 342	19.69 364	14.64 269	24.11 366	22.38 375	24.84 304	17.71 338	30.36 254	30.32 249	29.02 310	37.31 300	37.63 327	24.66 315	24.67 305	17.08 266	18.42 377	7.92 376	26.43 377	11.81 373	17.23 373	16.95 375

PS-NSSS	13.70 278	7.41 314	14.68 270	6.70 188	5.63 265	18.43 263	12.59 300	38.89 339	25.56 211	20.27 228	35.71 290	21.11 225	16.35 262	17.16 242	17.56 270	2.28 321	0.53 297	5.37 346	0.36 269	4.28 324	3.09 308

DRN-Test	15.88 287	3.83 267	14.70 271	9.96 288	8.02 325	28.93 327	14.65 313	42.34 352	38.25 307	28.18 307	34.31 285	29.22 279	18.35 281	20.01 270	22.68 303	0.37 208	0.41 271	0.46 254	0.28 248	1.28 261	1.34 267

MSMD_ROB	22.90 345	9.64 325	14.76 272	17.46 349	9.88 338	34.94 347	18.83 342	33.67 293	37.47 300	40.97 354	59.80 376	45.93 359	38.34 359	31.74 336	23.24 306	6.22 357	3.58 360	8.78 361	11.03 372	6.76 339	5.06 331

test-1	5.62 66	1.53 93	14.78 273	7.44 220	1.11 83	7.99 130	1.19 24	13.03 48	12.04 79	9.39 49	15.23 73	11.15 91	5.56 65	7.06 18	3.57 79	0.07 121	0.50 292	0.00 1	0.10 175	0.16 46	0.47 177

RP	17.58 304	4.92 287	15.27 274	15.44 343	11.95 353	21.05 280	11.75 295	27.64 224	45.09 338	22.99 265	42.05 330	39.39 335	27.74 328	25.54 311	22.33 301	5.45 352	0.59 303	4.33 343	1.62 326	3.53 315	2.86 304

XPNet_ROB	17.33 303	4.84 284	15.44 275	11.15 311	6.64 289	20.88 278	16.10 327	36.26 319	39.54 309	31.80 329	41.32 324	41.30 345	23.91 308	24.67 305	27.40 330	1.07 300	0.74 311	0.79 278	0.25 239	1.10 251	1.31 266

ToySt	10.51 218	2.00 189	15.67 276	5.33 107	0.95 74	14.97 219	9.51 255	24.02 190	27.37 225	14.61 112	24.67 167	24.56 251	14.70 240	16.86 239	13.35 237	0.06 113	0.23 227	0.03 85	0.09 169	0.62 207	0.67 213

iResNet	10.26 213	3.10 252	15.72 277	7.35 213	2.13 138	13.86 198	7.07 229	22.80 180	28.01 229	20.10 225	30.40 227	16.79 174	11.06 173	14.46 195	10.29 218	0.39 219	0.05 75	0.00 1	0.07 155	0.73 228	0.73 223

LALA_ROB	19.19 320	7.15 313	15.93 278	12.96 323	5.30 254	28.30 323	23.21 360	42.51 353	36.69 298	33.45 337	40.81 321	50.96 370	24.53 312	27.92 321	25.66 323	0.60 254	0.44 279	2.04 321	1.22 319	2.54 294	1.47 274

DISCO	16.36 290	1.88 172	16.15 279	7.78 234	4.19 206	26.92 319	10.21 273	30.31 253	44.26 333	21.35 249	33.91 282	35.80 321	22.40 303	35.65 351	33.87 347	0.18 153	0.08 138	0.04 100	0.04 116	1.71 275	0.54 190

fast-acv-ft	14.25 280	4.00 270	16.20 280	7.51 224	5.14 246	26.38 316	9.77 259	24.62 196	34.84 287	25.30 284	37.27 299	32.09 297	20.38 295	18.32 250	19.50 282	0.36 207	0.32 257	0.63 266	0.47 284	1.18 255	0.76 227

NaN_ROB	16.51 292	6.51 305	16.22 281	10.53 300	4.64 225	31.76 337	17.78 339	37.00 325	43.37 328	29.68 317	31.29 242	32.67 304	20.32 294	28.00 323	16.06 258	0.38 209	0.41 271	0.32 241	0.41 278	0.87 241	1.94 288

NLCA_NET_v2_RVC	12.05 248	3.43 257	16.25 282	7.62 229	5.58 263	14.57 216	6.00 195	32.98 284	27.41 226	21.69 251	31.40 245	25.21 257	13.47 209	14.96 202	15.60 255	0.84 283	0.33 261	0.35 244	0.35 268	1.29 262	1.78 284
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	15.15 283	2.97 247	16.28 283	9.23 266	7.56 313	30.03 329	9.53 256	42.80 356	42.72 324	15.11 124	27.03 193	23.16 239	16.93 267	24.28 303	15.45 253	3.07 336	0.43 278	1.44 312	0.61 293	6.74 338	7.60 354

stereogan	18.62 316	3.07 250	16.31 284	13.04 324	9.99 339	35.74 350	9.09 248	38.17 333	45.27 339	24.39 278	41.24 323	39.93 337	25.46 319	31.29 334	24.33 315	1.80 315	0.91 321	2.71 333	0.75 300	5.15 331	3.70 313

sCroCo_RVC	5.06 33	3.29 254	16.45 285	10.72 303	6.64 289	5.83 80	2.74 105	9.67 13	8.06 48	3.66 10	9.20 29	4.81 30	4.95 55	8.12 26	4.64 115	0.64 263	0.50 292	0.06 118	0.03 101	0.70 221	0.42 169

ARAFT	8.50 159	3.19 253	16.58 286	5.52 112	0.91 71	12.13 175	11.20 285	17.19 114	18.28 150	18.40 202	16.33 82	17.10 183	8.58 128	18.56 252	5.00 128	0.11 133	0.04 55	0.00 1	0.00 1	0.55 196	0.25 128

RYNet	18.92 318	4.69 283	16.88 287	10.99 308	15.84 362	46.72 367	16.57 332	37.84 330	48.03 343	26.92 296	26.48 186	37.84 329	24.92 317	19.80 268	31.04 345	0.25 185	0.25 244	0.62 265	0.03 101	6.34 336	6.39 339

RAFT + AFF	10.27 214	3.77 264	17.13 288	10.24 295	4.97 235	13.08 188	11.52 291	25.69 205	25.80 212	14.72 113	16.12 80	19.16 211	11.35 179	16.24 233	9.04 202	0.30 192	1.46 330	0.66 268	0.20 217	2.03 287	1.94 288

pcwnet_v2	12.32 251	2.00 189	17.53 289	7.79 235	5.69 269	17.06 252	3.69 140	36.52 321	46.17 340	20.55 231	29.39 214	16.50 172	13.00 203	15.70 213	9.32 205	0.50 240	1.00 324	0.34 243	0.24 236	2.00 284	1.38 270

FAT-Stereo	16.81 293	2.97 247	17.56 290	9.80 282	6.21 280	16.12 241	13.23 305	38.18 334	39.67 310	27.00 297	39.73 316	37.55 326	31.30 345	20.39 279	21.52 290	3.44 338	2.05 338	0.81 286	1.10 315	1.89 280	5.72 333

Anonymous_2	14.95 282	6.75 309	17.63 291	5.45 109	7.10 303	26.19 314	11.58 292	18.06 127	17.30 137	17.61 182	15.47 74	23.33 242	20.95 299	20.55 284	14.63 247	11.05 371	12.86 379	11.27 366	25.12 381	11.32 363	4.82 328

edge stereo	18.75 317	5.12 288	17.66 292	10.77 306	7.84 321	22.41 289	11.03 282	35.23 310	42.07 323	34.62 339	42.74 332	41.28 344	35.50 352	25.14 309	24.17 312	2.42 327	2.42 346	6.35 350	1.45 323	2.89 303	3.80 314

ETE_ROB	17.67 306	9.48 323	17.66 292	13.60 326	4.57 223	23.03 293	21.09 349	32.49 278	35.24 288	30.49 320	38.06 305	46.18 361	24.49 311	26.40 314	24.21 313	0.46 235	0.24 238	1.14 301	0.84 303	1.52 270	2.13 292

whm_eth	8.83 169	4.45 278	17.70 294	7.42 218	6.66 292	7.07 118	3.45 126	17.88 125	19.49 156	22.17 256	39.18 311	4.69 28	4.32 35	14.26 190	5.35 142	0.18 153	0.08 138	0.21 212	0.09 169	0.61 204	1.30 265

MANE	31.97 371	10.75 334	17.71 295	20.94 358	13.77 358	47.80 369	26.85 368	53.00 381	55.20 368	59.29 376	64.30 383	64.93 387	56.31 385	51.83 382	38.69 363	9.61 364	4.72 367	6.91 353	19.93 379	9.20 352	7.64 355

Nwc_Net	17.98 310	4.67 282	17.79 296	14.26 333	11.65 352	25.14 309	14.88 317	40.85 346	39.83 311	21.07 243	43.24 336	34.50 314	27.64 327	26.44 316	25.03 317	3.22 337	0.18 199	2.52 330	3.18 342	1.98 282	1.51 275

MaskLacGwcNet_RVC	16.87 296	16.27 354	17.93 297	11.24 314	6.69 293	28.95 328	10.44 276	41.23 349	21.49 170	29.68 317	34.27 284	32.48 299	11.00 172	20.05 271	15.09 252	8.22 359	2.59 347	12.23 367	0.75 300	10.40 356	6.34 338

PWCDC_ROB	17.80 308	9.62 324	18.38 298	17.95 350	7.74 317	24.61 303	5.56 182	34.41 303	52.79 358	29.66 316	50.20 359	20.63 219	19.69 291	29.85 330	20.87 288	6.18 355	0.26 246	0.10 151	0.05 134	5.36 332	2.00 290

Anonymous	6.73 108	2.83 240	18.61 299	11.88 319	7.83 319	14.52 215	9.37 251	14.49 68	10.15 61	4.28 15	6.89 17	3.13 5	7.67 113	11.82 118	5.66 146	0.83 281	0.35 265	0.08 129	0.20 217	2.86 300	1.09 256

FCDSN-DC	25.59 359	14.91 352	18.83 300	28.55 372	15.68 361	39.29 361	18.16 340	42.83 358	41.69 319	44.43 364	51.94 361	50.82 369	39.22 362	34.59 345	27.29 329	6.05 354	3.63 361	7.01 355	6.41 358	10.35 355	10.17 366
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	24.37 352	10.99 337	19.02 301	18.44 352	9.16 335	36.98 352	23.07 358	40.44 343	43.05 325	46.25 367	53.58 368	50.44 368	37.86 357	35.45 347	27.57 332	6.87 358	3.37 357	6.01 348	4.88 355	7.86 344	6.05 334

sAnonymous2	6.59 98	6.21 301	19.05 302	8.91 255	5.27 252	4.58 16	6.69 220	15.56 87	11.12 72	4.86 26	8.71 24	3.81 14	7.93 119	7.38 20	2.89 55	0.09 126	0.07 124	0.05 106	0.28 248	11.25 361	7.10 349

CroCo_RVC	6.59 98	6.21 301	19.05 302	8.91 255	5.27 252	4.58 16	6.69 220	15.56 87	11.12 72	4.86 26	8.71 24	3.81 14	7.93 119	7.38 20	2.89 55	0.09 126	0.07 124	0.05 106	0.28 248	11.25 361	7.10 349

SQANet	21.24 333	24.08 371	19.60 304	26.40 370	18.74 369	30.87 335	9.24 249	32.70 280	29.58 238	25.25 282	33.37 273	33.47 308	19.19 287	28.11 324	18.32 275	10.87 368	2.92 354	26.49 378	5.65 357	18.43 375	11.48 367

WCMA_ROB	20.02 329	4.30 275	19.72 305	9.47 274	7.00 301	32.71 343	13.99 309	31.97 270	32.48 268	41.51 355	52.00 362	44.09 352	36.14 354	32.43 337	24.29 314	6.19 356	2.79 352	1.09 299	1.10 315	3.95 319	3.13 309

pmcnn	14.59 281	3.68 262	19.78 306	6.83 195	4.51 222	21.27 282	14.67 314	27.37 222	30.54 250	27.09 300	40.19 318	38.71 330	18.53 284	17.70 246	19.27 280	0.84 283	0.09 146	0.00 1	0.00 1	0.48 175	0.31 149

GMStereo_Zeroshot	10.83 229	7.81 315	19.95 307	9.55 275	2.47 151	11.83 167	1.31 26	20.84 158	20.52 160	22.73 262	35.93 291	24.76 255	5.94 79	19.68 266	7.04 164	0.45 231	0.02 28	0.25 223	0.01 63	5.38 333	0.19 94

GwcNet	16.48 291	5.23 290	20.03 308	10.24 295	8.48 328	28.79 324	10.09 267	38.60 335	44.51 334	23.29 268	36.95 297	31.29 292	19.79 293	20.42 280	25.70 324	0.54 246	0.72 309	0.57 262	0.39 276	1.37 267	2.64 301

RGC	19.90 327	13.26 345	20.24 309	18.19 351	14.06 360	21.21 281	14.33 311	34.97 306	43.60 331	27.73 304	41.49 327	39.76 336	27.98 329	34.52 344	21.37 289	3.66 341	0.54 298	8.67 360	4.16 351	4.19 322	4.02 318

APVNet	17.75 307	5.46 294	20.35 310	12.31 321	8.40 327	30.16 330	24.10 362	41.14 348	30.12 248	25.08 280	41.09 322	31.24 291	23.12 305	27.07 317	27.86 335	0.34 202	0.56 301	3.02 336	0.52 289	1.68 274	1.45 273

S-Stereo	16.85 294	3.95 269	20.67 311	12.08 320	8.91 334	21.68 283	12.61 301	32.20 276	44.61 335	22.37 259	38.42 308	29.15 278	28.02 330	18.58 253	22.36 302	2.88 332	3.11 356	0.87 292	1.82 329	3.58 316	9.08 362

ccnet	24.02 350	16.16 353	21.70 312	11.83 317	17.75 367	37.87 355	16.18 328	45.46 367	31.93 262	36.99 346	46.46 350	38.76 332	29.52 337	37.55 359	40.93 370	9.20 363	6.29 371	9.63 363	7.71 364	11.19 360	7.21 351

FBW_ROB	21.00 332	10.23 328	22.72 313	13.71 327	6.77 295	30.49 334	16.46 331	44.58 364	43.57 330	44.25 363	39.59 314	43.27 351	26.12 320	33.96 342	21.80 293	2.58 330	1.84 336	7.14 358	2.78 340	4.00 320	4.06 319

CSAN	21.34 336	9.45 322	23.34 314	20.99 359	4.95 234	32.57 341	34.26 378	38.83 338	49.95 352	36.97 345	39.72 315	44.97 355	31.73 346	26.05 312	23.94 309	1.52 310	0.47 287	0.85 289	1.43 322	2.73 297	2.14 294

NCC-stereo	19.75 324	6.08 296	23.96 315	15.05 339	16.17 363	18.42 261	21.45 350	43.31 361	41.00 316	24.30 275	38.12 306	34.98 317	26.92 323	35.46 348	25.65 321	4.29 345	2.07 339	3.24 339	8.90 367	2.86 300	2.86 304

Abc-Net	19.75 324	6.08 296	23.96 315	15.05 339	16.17 363	18.42 261	21.45 350	43.31 361	41.00 316	24.30 275	38.12 306	34.98 317	26.92 323	35.46 348	25.65 321	4.29 345	2.07 339	3.24 339	8.90 367	2.86 300	2.86 304
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	25.41 358	29.28 373	24.63 317	25.18 367	6.04 277	30.44 332	35.39 381	47.84 370	50.60 356	36.88 344	36.04 293	34.11 313	31.23 344	37.46 358	27.96 338	8.58 360	2.66 349	16.29 370	4.95 356	14.37 370	8.32 358
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FINET	15.49 286	6.08 296	24.99 318	8.12 243	7.69 316	21.80 285	22.35 354	33.76 294	48.27 344	25.99 290	32.27 260	19.48 216	16.83 266	19.07 258	16.38 262	1.37 307	0.70 308	0.95 294	0.27 245	2.61 295	0.90 240

PWC_ROB	18.37 313	10.55 331	25.19 319	10.21 294	6.29 286	23.75 297	4.79 165	35.93 316	48.75 347	32.56 333	44.46 342	34.68 316	24.78 316	30.99 332	25.72 325	1.38 309	0.08 138	1.57 313	0.26 241	2.18 290	3.17 311

Syn2CoEx	17.03 299	10.40 330	25.65 320	20.35 354	8.02 325	26.28 315	11.27 286	37.16 326	32.69 271	28.89 309	40.17 317	29.27 280	26.63 321	19.19 261	17.63 271	0.98 291	0.54 298	1.23 308	0.23 229	1.82 276	2.24 296

DANet	16.85 294	8.00 317	26.04 321	14.56 338	7.25 306	20.59 277	5.37 172	26.22 213	26.02 218	32.17 331	36.00 292	37.20 324	29.77 338	30.75 331	24.62 316	1.14 302	1.34 325	2.21 325	0.51 288	3.18 310	4.07 320
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
STTStereo	12.97 265	4.88 286	26.57 322	7.54 226	5.41 258	13.43 192	6.49 216	30.53 256	26.35 220	25.14 281	31.43 246	32.00 296	14.12 225	16.01 227	14.83 250	0.29 191	0.31 254	0.67 269	1.08 314	1.21 257	1.11 257

PA-Net	16.29 289	6.88 311	27.34 323	9.88 285	11.12 346	21.77 284	28.15 372	32.06 272	39.49 308	19.99 220	27.91 197	23.50 244	20.59 296	20.25 275	24.04 311	0.24 179	2.26 344	0.22 216	4.59 353	1.13 254	4.48 325
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
Wz-Net-LNSev-Ref	15.26 284	3.68 262	27.36 324	7.11 206	5.83 274	24.88 306	12.12 298	30.19 248	36.12 295	27.08 299	45.98 344	29.10 277	13.65 212	20.45 282	20.26 287	0.67 264	0.00 1	0.10 151	0.00 1	0.32 133	0.26 131

CC-Net-ROB	22.04 340	22.91 368	28.86 325	14.05 332	8.73 332	33.79 345	15.26 321	46.84 368	36.06 294	33.72 338	32.10 257	35.47 319	24.02 310	23.57 300	27.88 336	8.95 362	2.95 355	24.94 376	3.68 346	12.41 365	4.62 326

SDNR	16.15 288	5.23 290	28.92 326	5.73 127	6.05 278	56.85 382	3.26 117	23.18 184	29.73 240	20.62 233	36.48 294	13.59 137	16.97 269	18.43 251	13.44 239	10.56 367	13.84 380	3.10 338	0.44 280	7.80 343	8.81 360

CBFPSM	12.42 254	2.59 233	28.96 327	4.74 64	3.20 172	22.33 288	16.31 329	21.13 161	21.03 165	21.04 242	27.81 196	30.24 287	15.99 258	14.59 200	14.80 248	0.04 96	0.49 291	0.10 151	0.16 201	0.51 187	2.34 298

PDISCO_ROB	24.45 354	9.24 319	29.28 328	28.68 373	19.96 370	37.14 353	15.33 323	45.04 366	54.69 363	29.24 313	42.67 331	46.07 360	28.17 331	35.35 346	30.30 343	9.92 365	2.13 341	6.90 352	3.20 343	8.74 351	6.87 345

SANet	20.96 331	6.60 307	29.81 329	8.83 254	3.19 171	31.27 336	20.56 348	41.86 351	56.09 371	39.30 351	43.62 337	44.95 354	31.93 347	27.83 320	23.67 307	0.94 288	0.52 296	0.99 296	0.42 279	4.72 325	2.03 291

Anonymous3	9.60 190	3.45 258	29.83 330	9.58 277	4.75 227	24.51 301	10.20 272	24.04 191	18.77 153	10.42 56	14.64 68	7.97 58	8.75 134	14.05 186	5.80 148	2.44 328	1.39 328	0.08 129	0.06 148	0.73 228	0.48 180

MFN_U_SF_DS_RVC	23.92 349	13.60 347	30.09 331	25.46 368	10.02 340	38.51 358	20.40 347	35.77 315	43.76 332	42.15 356	47.10 351	39.99 338	28.20 332	35.96 352	27.06 328	3.64 340	3.85 364	6.66 351	16.30 378	4.97 328	4.98 330

SHD	21.32 335	10.03 326	30.16 332	14.30 334	8.68 330	24.15 298	8.93 243	40.82 345	61.17 379	35.79 342	44.15 341	38.73 331	30.20 339	33.88 340	31.09 346	2.00 318	0.81 316	1.17 302	1.55 324	4.08 321	4.78 327

FADNet-RVC-Resample	11.72 240	4.35 277	30.33 333	9.46 273	3.90 192	14.11 200	7.17 232	25.78 206	23.31 188	23.27 267	29.52 216	19.50 217	15.00 247	15.38 208	8.33 192	0.53 245	0.50 292	0.49 256	0.50 287	1.38 268	1.67 281

GASNet	17.30 301	19.38 362	30.46 334	20.66 356	9.36 337	16.06 236	9.06 247	43.89 363	40.04 312	25.35 285	23.73 158	32.90 305	15.37 252	28.91 325	17.05 265	3.04 335	0.27 249	1.88 319	0.45 282	6.73 337	1.37 269

RTSC	19.64 323	9.36 320	31.06 335	10.99 308	6.24 284	28.10 322	10.14 271	37.50 329	58.34 375	31.74 327	36.70 296	32.50 301	21.03 300	36.00 354	37.24 359	1.23 305	0.44 279	0.12 165	0.31 258	1.98 282	1.69 282

SAMSARA	34.43 376	18.53 358	31.91 336	55.34 387	35.34 381	75.99 404	94.71 414	47.97 371	50.84 357	37.47 347	36.99 298	53.12 373	38.55 360	39.56 365	38.65 362	3.59 339	5.40 369	2.22 326	3.72 347	9.43 353	9.29 364

ADCP+	18.16 311	4.61 281	32.94 337	9.31 267	10.23 341	28.87 325	11.69 293	33.43 290	36.49 297	29.28 314	40.49 319	24.18 248	24.61 314	33.89 341	35.33 351	0.25 185	0.40 270	2.00 320	1.17 317	2.16 289	1.87 286

DPSNet	24.40 353	6.97 312	33.14 338	11.16 312	6.54 288	53.33 376	43.32 386	51.28 376	59.37 377	30.89 322	39.36 312	40.35 340	34.30 351	32.57 338	25.09 318	4.65 350	1.62 332	0.37 248	0.66 295	8.51 350	4.44 324

Wz-Net-MNSev	18.98 319	6.53 306	33.16 339	10.15 292	7.26 308	38.37 357	16.45 330	34.19 299	43.20 327	30.65 321	40.76 320	40.51 341	19.24 288	27.56 319	28.06 340	0.81 278	0.26 246	0.05 106	0.10 175	1.45 269	0.84 233

DGSMNet	19.79 326	12.06 342	33.43 340	13.79 329	16.23 365	22.97 292	15.88 326	35.41 312	41.96 321	19.90 219	32.16 259	35.60 320	18.14 280	29.48 329	23.10 305	3.85 342	3.89 365	6.16 349	4.75 354	13.56 367	13.44 372

psmorigin	20.95 330	10.24 329	35.84 341	9.75 281	7.05 302	24.59 302	10.11 268	32.85 283	32.17 265	43.09 358	54.57 369	42.79 349	36.62 355	35.99 353	27.41 331	1.58 311	2.72 351	0.79 278	1.05 312	3.26 312	6.50 340

ELAS_RVC	33.79 375	19.15 361	35.97 342	21.28 361	13.79 359	52.58 374	36.11 382	48.96 373	55.66 369	61.47 383	62.91 378	58.35 378	53.55 379	53.37 384	42.23 374	11.25 372	6.64 374	10.32 365	7.05 360	13.56 367	11.58 368
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	33.68 374	18.95 360	36.71 343	20.64 355	13.61 357	56.43 378	35.14 380	50.03 375	49.90 349	60.58 379	63.83 382	58.64 379	53.36 378	50.73 377	44.44 377	11.03 370	6.58 373	10.02 364	7.43 361	13.58 369	11.94 369
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FADNet	14.18 279	10.92 336	37.56 344	7.79 235	6.64 289	17.48 256	6.91 225	34.73 305	34.03 277	18.85 208	27.02 192	28.26 273	14.24 229	17.77 247	10.09 213	0.41 223	0.67 307	0.37 248	0.37 272	8.13 346	1.34 267

PVD	33.19 373	18.59 359	37.64 345	26.09 369	16.99 366	33.25 344	42.25 385	51.42 377	66.03 388	52.65 374	64.31 384	51.93 372	55.13 381	51.61 381	40.40 366	4.00 343	3.51 359	9.53 362	4.26 352	10.62 357	23.56 380

G-Net	21.25 334	8.24 318	37.97 346	15.14 342	9.26 336	50.87 373	16.80 334	27.96 226	30.54 250	38.92 348	42.93 335	33.27 306	32.17 348	27.99 322	25.25 319	4.40 348	3.83 363	3.60 342	0.97 311	7.91 345	6.95 346

FADNet-RVC	13.27 272	11.57 340	39.71 347	7.94 238	4.50 221	15.41 226	6.95 228	27.96 226	22.98 187	20.37 230	30.73 232	26.86 268	11.31 178	20.50 283	14.28 245	0.14 140	0.14 183	0.13 176	0.18 206	2.83 299	0.86 237

FADNet_RVC	11.94 245	5.17 289	39.74 348	6.44 169	3.46 183	11.42 164	4.17 149	29.16 239	26.89 222	17.97 187	25.96 176	13.41 133	15.67 254	15.84 217	13.54 240	0.90 287	0.75 313	0.55 260	1.20 318	3.65 318	2.85 303

AnyNet_C32	23.37 347	13.28 346	40.29 349	12.36 322	11.44 349	30.39 331	29.15 373	31.36 266	44.90 337	35.36 340	48.86 353	33.61 309	34.20 350	43.15 371	41.62 373	1.27 306	1.35 326	1.18 304	2.58 338	4.77 326	6.27 337

Wz-Net-LNSev	18.19 312	10.57 332	41.33 350	10.19 293	7.94 323	24.29 300	15.28 322	34.15 297	43.38 329	32.90 335	43.72 339	31.94 295	22.21 302	20.81 286	22.26 299	0.47 236	0.22 222	0.00 1	0.02 86	1.22 258	0.94 244

ADCMid	22.76 344	10.75 334	41.73 351	11.23 313	7.97 324	27.26 320	19.18 345	35.44 313	38.02 306	40.23 352	46.38 347	36.56 323	42.70 368	38.20 362	40.75 367	1.77 313	1.43 329	3.05 337	3.81 348	4.96 327	3.82 315

ADCRef	17.30 301	6.73 308	42.01 352	10.11 290	8.78 333	26.61 318	10.45 277	31.29 265	32.75 272	31.19 323	41.62 328	18.47 204	19.78 292	24.29 304	34.06 349	0.76 272	0.42 275	2.16 323	1.79 327	1.23 259	1.56 277

DeepPrunerF	19.92 328	11.02 338	44.29 353	20.74 357	17.75 367	19.19 268	22.57 355	36.86 324	49.93 350	25.48 286	36.62 295	24.69 252	23.97 309	23.44 299	21.79 292	2.68 331	1.63 333	5.70 347	3.95 349	3.38 314	2.67 302

NVStereoNet_ROB	41.93 383	32.40 375	44.55 354	36.60 376	27.78 378	34.52 346	32.38 376	48.84 372	57.18 372	69.34 391	75.62 397	66.07 388	64.86 389	47.34 374	60.78 394	15.72 375	23.99 383	23.40 375	32.06 384	21.34 376	23.86 381
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Consistency-Raft	41.82 382	35.10 377	44.56 355	32.85 375	41.39 385	46.76 368	34.76 379	57.01 385	54.94 365	32.10 330	65.22 387	30.82 288	48.46 375	40.81 368	48.77 384	27.39 383	34.28 386	42.92 384	51.66 394	39.28 384	27.28 382

Wz-Net-SNSev	22.67 343	16.94 356	45.69 356	13.85 330	8.52 329	28.89 326	27.06 369	39.39 340	55.04 366	31.77 328	53.23 364	39.18 333	23.41 307	26.40 314	36.25 353	0.78 273	0.21 213	1.21 306	0.90 305	3.03 305	1.62 279

iinet-f	13.51 276	4.29 274	45.90 357	6.01 143	3.96 196	21.00 279	13.40 306	27.40 223	21.12 166	21.11 244	30.72 231	21.49 226	16.96 268	15.33 205	19.50 282	0.12 135	0.42 275	0.09 135	0.05 134	0.89 242	0.39 160

ADCS	26.20 360	13.71 348	46.90 358	14.51 337	10.34 342	30.46 333	22.72 357	42.81 357	57.61 374	42.58 357	49.37 357	41.91 347	40.43 364	41.90 370	44.58 378	2.37 324	2.19 343	2.37 328	3.29 344	7.32 340	6.52 341

ADCL	21.64 338	6.20 300	47.32 359	9.93 286	6.91 300	38.69 360	19.97 346	31.26 263	54.04 360	27.89 305	47.97 352	31.35 293	30.66 342	33.18 339	36.62 355	0.99 292	0.92 323	2.63 331	1.82 329	2.45 292	2.13 292

PASM	28.19 363	17.35 357	48.18 360	22.49 364	22.20 374	25.92 312	25.84 367	34.35 301	49.45 348	35.37 341	39.48 313	46.72 363	33.36 349	34.28 343	36.77 356	11.73 373	14.94 381	17.43 372	22.18 380	13.45 366	12.32 370

Anonymous Stereo	18.60 315	11.75 341	49.81 361	14.43 336	12.02 355	14.33 206	23.23 361	32.16 273	43.08 326	24.32 277	34.16 283	24.24 249	14.12 225	31.67 335	30.84 344	0.89 286	0.91 321	1.74 316	1.92 332	3.23 311	3.23 312

XQC	24.10 351	16.76 355	50.68 362	21.37 363	11.01 345	35.24 349	18.84 343	37.28 328	55.11 367	31.64 326	30.06 225	37.71 328	30.31 341	37.17 357	39.66 364	4.20 344	0.41 271	2.76 334	1.89 331	11.46 364	8.42 359

otaku	33.18 372	35.99 379	52.93 363	40.01 378	21.41 372	55.08 377	17.25 336	43.30 360	61.58 380	39.25 350	49.16 356	46.61 362	28.49 334	39.77 366	28.76 341	18.56 378	7.00 375	31.82 380	9.61 369	21.53 377	15.48 373

MFN_U_SF_RVC	28.16 362	14.14 350	53.23 364	21.11 360	7.91 322	39.97 362	13.13 304	51.65 378	46.34 341	47.41 368	53.38 365	55.32 374	40.53 365	38.47 363	39.74 365	5.67 353	4.46 366	6.98 354	8.73 366	7.47 341	7.44 353

aanetorigin	19.21 321	12.59 343	53.50 365	9.67 279	7.83 319	11.85 168	13.87 308	17.05 111	34.15 280	49.18 369	48.89 355	34.05 311	30.22 340	22.86 296	28.00 339	1.01 295	0.75 313	0.67 269	0.89 304	3.07 306	4.14 321

MSC_U_SF_DS_RVC	37.16 380	34.69 376	53.68 366	37.47 377	12.55 356	56.80 381	22.63 356	52.02 379	63.29 385	66.20 388	63.82 381	58.12 376	53.73 380	51.21 378	46.48 380	8.79 361	5.31 368	14.69 369	15.22 377	17.27 374	9.21 363

WAO-7	72.21 401	78.21 402	54.04 367	79.33 404	69.31 406	70.20 396	72.09 405	77.85 409	84.90 408	77.35 400	86.03 407	79.37 398	79.88 402	65.32 389	65.33 400	62.33 397	69.70 409	70.51 394	73.21 400	67.23 396	62.02 398

Ntro	34.97 377	37.63 380	54.53 368	43.26 382	22.45 376	57.73 383	21.97 352	47.14 369	64.21 386	39.12 349	48.86 353	47.93 365	36.94 356	40.66 367	29.83 342	17.16 376	6.51 372	32.70 381	10.17 370	24.06 378	16.48 374

BEATNet-Init1	35.08 378	20.64 366	54.70 369	27.43 371	12.00 354	58.29 384	31.01 375	52.58 380	57.49 373	60.36 378	62.98 379	69.98 389	55.54 383	53.00 383	44.40 376	4.61 349	2.84 353	7.05 356	6.89 359	10.97 359	8.94 361

LSM	29.98 366	19.52 363	55.11 370	19.06 353	53.75 391	32.57 341	23.17 359	42.61 354	48.57 346	45.97 366	55.04 371	42.93 350	36.02 353	35.63 350	27.03 327	2.33 322	9.19 377	4.87 345	7.71 364	10.65 358	27.91 385

ACVNet-4b	36.40 379	52.20 385	56.11 371	42.45 381	21.78 373	48.56 370	14.37 312	49.50 374	60.15 378	43.17 359	46.38 347	55.62 375	24.56 313	38.15 361	21.97 294	25.13 382	3.66 362	46.93 385	33.56 385	25.97 379	17.74 377

SuperB	17.60 305	6.22 303	56.40 372	7.91 237	5.07 241	19.70 272	9.03 245	24.87 198	50.15 354	26.25 294	39.13 310	17.61 193	20.84 298	22.28 293	25.31 320	0.70 265	0.31 254	1.10 300	0.71 297	16.58 372	1.86 285

ADCPNet	21.93 339	9.38 321	57.92 373	11.76 316	6.88 299	36.03 351	18.44 341	32.80 282	35.93 292	32.91 336	43.80 340	39.21 334	26.99 325	31.14 333	36.94 357	2.05 319	2.67 350	2.30 327	3.45 345	4.22 323	3.82 315

Wz-Net-TNSev	25.12 355	20.16 365	57.98 374	9.56 276	7.42 311	42.73 364	22.27 353	35.14 308	53.46 359	35.97 343	42.74 332	45.83 357	39.87 363	36.56 355	34.73 350	1.82 316	1.51 331	0.76 275	1.34 321	5.84 335	6.80 343

DispFullNet	30.27 369	31.74 374	58.63 375	30.13 374	28.18 379	31.79 338	8.94 244	37.16 326	54.68 362	32.60 334	37.99 303	44.62 353	28.80 335	41.55 369	27.93 337	11.94 374	3.46 358	35.53 382	12.34 374	30.08 382	17.26 376

DPSimNet_ROB	74.29 405	83.27 411	59.30 376	77.19 399	65.13 400	75.14 400	74.95 406	73.99 404	76.94 400	81.99 405	75.48 396	80.18 400	71.76 393	67.39 391	84.00 411	81.87 409	51.14 398	79.99 400	76.70 405	70.17 400	79.21 411

SGM+DAISY	54.67 388	56.61 386	62.73 377	40.21 379	53.22 389	61.95 390	48.59 388	55.05 382	44.62 336	61.03 382	63.68 380	60.46 382	55.62 384	60.68 388	55.34 390	56.34 394	48.56 394	50.16 386	49.63 391	52.25 389	56.76 395

WZ-Net	25.17 357	12.95 344	63.02 378	15.13 341	10.42 343	38.51 358	27.42 371	40.46 344	54.17 361	28.32 308	52.95 363	40.81 342	28.36 333	37.07 356	41.35 372	1.21 304	0.21 213	0.73 273	0.94 309	5.42 334	3.87 317

anonymity	52.32 385	58.23 389	63.91 379	41.12 380	59.25 395	53.27 375	41.04 384	55.69 384	40.20 314	54.85 375	49.49 358	49.13 367	55.48 382	59.07 386	49.65 387	55.86 393	50.03 397	51.00 387	51.08 392	51.71 388	56.36 393

SPS-STEREO	55.62 389	59.14 390	64.16 380	45.05 384	53.84 392	59.88 388	44.00 387	59.53 387	49.94 351	62.33 385	61.09 377	59.80 380	56.82 386	60.06 387	57.85 391	58.41 395	48.34 393	51.07 388	49.21 390	55.41 392	56.48 394
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	72.05 399	79.64 406	64.23 381	52.73 386	84.71 411	77.93 406	68.35 399	63.96 390	66.93 389	61.00 381	71.29 393	63.84 386	68.91 391	72.42 402	61.11 395	82.03 410	74.22 411	80.34 402	74.44 403	83.62 412	89.34 413

RainbowNet	51.25 384	62.74 393	64.52 382	60.13 388	39.00 384	58.72 387	30.83 374	57.31 386	79.18 402	50.24 370	65.35 388	60.13 381	44.25 371	49.47 375	41.16 371	46.52 390	46.06 391	52.72 389	31.78 383	52.33 390	32.47 386

ACVNet_1	41.30 381	49.46 383	64.91 383	44.67 383	25.07 377	49.43 372	25.23 365	55.33 383	65.87 387	59.72 377	59.33 375	63.43 385	48.79 376	49.63 376	37.09 358	19.05 379	9.82 378	38.29 383	13.97 376	28.67 380	18.23 379

WAO-6	70.64 396	73.02 399	66.25 384	79.92 405	61.74 399	68.74 395	59.08 394	75.27 405	87.02 409	74.72 397	79.40 400	79.19 397	84.60 407	67.70 392	60.53 393	67.85 399	48.88 395	81.48 403	73.29 401	65.57 395	58.60 396

WAO-8	76.87 407	78.41 403	66.45 385	86.81 410	72.47 408	79.27 408	68.59 401	77.75 407	89.01 411	83.09 408	86.98 408	85.87 407	84.97 409	72.12 398	69.11 402	74.93 403	55.23 400	87.79 413	83.50 408	70.47 401	64.56 401

Venus	76.87 407	78.41 403	66.45 385	86.81 410	72.47 408	79.27 408	68.59 401	77.75 407	89.01 411	83.09 408	86.98 408	85.87 407	84.97 409	72.12 398	69.11 402	74.93 403	55.23 400	87.79 413	83.50 408	70.48 402	64.56 401

IMH-64-1	59.25 391	58.09 387	67.69 387	66.06 389	50.51 387	56.45 379	49.45 390	68.83 394	67.75 391	67.58 389	80.37 401	70.15 390	74.28 397	72.16 400	48.94 385	42.00 387	42.87 388	65.57 391	47.02 387	51.52 386	37.76 389

IMH-64	59.25 391	58.09 387	67.69 387	66.06 389	50.51 387	56.45 379	49.45 390	68.83 394	67.75 391	67.58 389	80.37 401	70.15 390	74.28 397	72.16 400	48.94 385	42.00 387	42.87 388	65.57 391	47.02 387	51.52 386	37.76 389

IMH	62.95 393	60.33 391	67.78 389	69.51 393	53.65 390	65.09 393	54.21 392	72.00 401	73.28 396	72.49 394	81.93 403	72.96 392	79.81 401	76.65 406	51.41 388	43.57 389	49.82 396	67.81 393	51.14 393	54.83 391	40.67 391

ktn	72.58 402	80.06 409	69.96 390	79.14 403	69.86 407	75.40 402	70.43 404	69.01 396	76.90 399	72.88 395	77.46 398	77.43 394	77.41 400	72.78 403	55.00 389	79.09 405	65.99 406	80.09 401	68.29 397	71.46 404	62.98 399

TorneroNet-64	65.66 394	70.70 397	71.20 391	76.52 398	59.70 397	66.78 394	58.05 393	67.53 393	80.00 403	62.67 386	67.40 389	83.09 401	69.42 392	67.34 390	62.05 397	48.31 392	44.07 390	72.93 395	63.88 396	68.05 397	53.58 392

ACVNet_2	57.39 390	61.72 392	72.56 392	66.35 391	38.29 383	61.93 389	48.64 389	71.64 400	81.91 405	79.28 404	88.72 412	76.25 393	72.87 395	54.33 385	46.74 382	37.13 385	23.36 382	54.52 390	37.80 386	46.22 385	27.59 383

JetBlue	54.08 387	45.10 382	74.15 393	51.17 385	47.68 386	75.66 403	60.97 395	63.63 389	62.09 382	63.32 387	64.88 385	78.86 396	68.17 390	68.15 393	75.09 408	36.86 384	24.88 385	29.01 379	29.12 382	28.71 381	34.13 387

LRCNet_RVC	73.59 404	69.80 396	74.41 394	77.63 400	60.56 398	40.33 363	15.08 320	71.04 398	48.36 345	88.07 412	94.62 414	90.11 410	81.83 404	80.58 409	61.26 396	97.12 418	72.30 410	96.65 417	97.58 418	77.13 408	77.30 410

AnyNet_C01	29.76 365	25.78 372	75.37 395	17.03 347	11.34 347	49.00 371	27.12 370	37.99 331	40.05 313	40.73 353	65.13 386	46.98 364	38.86 361	46.63 373	48.19 383	2.14 320	2.13 341	2.13 322	2.56 337	8.14 347	7.98 357

TorneroNet	71.21 397	73.44 400	75.82 396	80.82 407	65.65 401	70.53 397	64.39 398	71.42 399	75.97 398	71.47 393	73.68 395	84.17 404	74.00 396	69.85 396	69.09 401	59.37 396	48.19 392	79.67 399	73.51 402	74.93 407	68.26 406

EDNetEfficient	25.16 356	22.23 367	77.22 397	9.09 261	7.38 309	19.38 269	16.78 333	21.41 164	55.74 370	61.52 384	53.51 367	36.22 322	40.65 366	24.22 302	38.27 361	0.62 260	0.74 311	0.86 291	2.60 339	7.70 342	7.09 348

notaker	72.18 400	79.78 407	78.84 398	78.75 402	68.52 404	63.26 391	61.68 396	69.22 397	75.95 397	77.58 401	78.85 399	79.69 399	84.79 408	77.39 407	58.43 392	69.68 402	60.79 405	77.46 398	68.48 398	69.62 399	64.92 403

SPstereo	83.40 412	68.64 395	79.07 399	76.12 397	67.23 403	87.60 412	91.47 413	100.00 422	100.00 421	99.11 418	99.10 418	100.00 425	98.04 417	98.41 418	88.76 413	65.51 398	59.97 404	82.34 406	80.81 407	62.36 393	63.44 400

PWCK	65.90 395	88.63 413	79.40 400	80.32 406	29.96 380	63.85 392	39.45 383	72.07 402	71.26 394	78.74 403	68.99 391	77.82 395	61.77 388	82.81 410	62.64 398	80.17 407	39.88 387	81.90 405	47.37 389	73.54 406	37.51 388

HanzoNet	77.61 409	81.11 410	82.83 401	77.82 401	69.15 405	75.25 401	69.06 403	73.49 403	77.84 401	82.19 407	82.80 404	85.42 406	86.67 411	85.99 412	73.64 406	85.24 414	68.38 408	81.71 404	75.47 404	71.98 405	66.24 404

Dean	80.72 411	85.82 412	83.27 402	84.91 409	59.53 396	75.11 399	68.39 400	81.59 411	88.05 410	92.41 413	86.98 408	92.41 412	93.02 413	83.11 411	73.31 405	68.01 400	66.13 407	94.82 416	84.66 411	83.28 411	69.50 407

KSHMR	88.54 413	93.03 415	83.31 403	95.54 415	91.74 415	82.37 411	83.41 411	84.43 412	81.99 406	87.89 411	84.05 405	91.94 411	81.33 403	76.34 405	81.76 410	96.44 417	96.14 417	96.69 418	97.12 417	92.52 417	92.67 417

LVE	71.50 398	72.46 398	83.91 404	75.21 396	55.29 394	74.81 398	62.76 397	77.22 406	83.77 407	82.09 406	87.11 411	83.38 402	82.41 406	75.93 404	64.49 399	48.28 391	57.24 403	74.61 397	62.53 395	65.49 394	61.01 397

UNDER WATER-64	73.11 403	74.48 401	87.70 405	74.03 395	55.20 393	78.24 407	75.71 407	65.33 391	67.91 393	75.60 399	69.32 392	84.41 405	76.93 399	68.43 394	72.45 404	81.18 408	56.77 402	82.46 407	80.34 406	68.22 398	67.48 405

UNDER WATER	75.92 406	79.25 405	87.75 406	84.39 408	66.43 402	77.08 405	77.22 408	66.90 392	72.16 395	75.32 398	71.56 394	85.89 409	82.15 405	70.11 397	74.99 407	79.34 406	53.61 399	86.40 411	84.53 410	71.29 403	72.11 408

MADNet++	94.16 418	94.02 416	90.25 407	96.28 416	96.84 416	97.17 415	90.16 412	94.71 416	91.69 413	97.07 417	93.71 413	94.62 413	92.63 412	96.15 416	95.18 417	95.42 415	95.89 416	92.80 415	92.23 416	92.10 416	94.30 419

DLNR_Zeroshot_test	27.62 361	51.32 384	91.46 408	98.51 418	98.03 417	3.10 6	0.50 8	30.95 260	7.65 43	8.16 39	15.68 75	7.31 52	1.63 5	11.87 119	4.21 106	40.37 386	0.87 320	0.06 118	0.34 267	80.23 409	0.24 123

JetRed	79.55 410	79.88 408	91.52 409	71.05 394	75.80 410	91.66 413	80.11 409	79.14 410	80.44 404	84.35 410	84.23 406	83.38 402	72.48 394	79.43 408	85.44 412	69.33 401	81.58 412	73.66 396	72.56 399	82.35 410	72.60 409

coex-ft	30.77 370	38.58 381	93.29 410	9.44 272	5.62 264	34.95 348	25.30 366	30.83 259	59.36 376	73.23 396	58.53 374	45.92 358	47.29 373	29.44 328	45.30 379	1.37 307	1.65 334	0.95 294	0.96 310	8.35 349	4.96 329

RTS	30.15 367	23.12 369	96.33 411	16.71 345	11.63 350	58.66 385	24.28 363	36.80 322	62.63 383	43.79 361	46.10 345	32.56 302	43.90 369	51.29 379	40.92 368	2.38 325	0.66 305	1.06 297	0.74 298	5.11 329	4.34 322

RTSA	30.15 367	23.12 369	96.33 411	16.71 345	11.63 350	58.66 385	24.28 363	36.80 322	62.63 383	43.79 361	46.10 345	32.56 302	43.90 369	51.29 379	40.92 368	2.38 325	0.66 305	1.06 297	0.74 298	5.11 329	4.34 322

HaxPig	99.40 421	99.99 422	97.38 413	100.00 422	100.00 422	96.91 414	97.35 415	99.59 420	99.99 420	100.00 423	100.00 422	99.99 423	99.99 421	99.04 419	97.77 418	100.00 421	100.00 423	100.00 421	100.00 422	100.00 422	99.99 422

PML	99.19 419	100.00 425	98.08 414	99.28 419	99.53 419	100.00 422	99.73 421	98.24 417	99.44 418	100.00 423	99.57 420	98.76 418	99.84 420	100.00 424	98.88 420	100.00 421	99.54 418	100.00 421	99.50 420	99.90 421	93.55 418

xxxxx1	91.92 415	95.33 417	98.45 415	87.29 412	89.24 412	98.50 416	98.17 418	92.95 413	93.21 414	93.55 414	95.36 415	96.99 414	96.28 414	94.65 413	94.94 414	83.26 411	84.17 413	82.90 408	88.32 413	85.49 413	89.37 414

tt_ll	91.92 415	95.33 417	98.45 415	87.29 412	89.24 412	98.50 416	98.17 418	92.95 413	93.21 414	93.55 414	95.36 415	96.99 414	96.28 414	94.65 413	94.94 414	83.26 411	84.17 413	82.90 408	88.32 413	85.49 413	89.37 414

ff	91.92 415	95.33 417	98.45 415	87.29 412	89.24 412	98.50 416	98.17 418	92.95 413	93.21 414	93.55 414	95.36 415	96.99 414	96.28 414	94.65 413	94.94 414	83.26 411	84.17 413	82.90 408	88.32 413	85.49 413	89.37 414

MADNet+	53.31 386	68.61 394	98.75 418	67.03 392	37.58 382	79.83 410	81.74 410	60.38 388	61.61 381	51.43 373	54.92 370	61.11 383	59.29 387	69.66 395	76.71 409	23.88 381	24.03 384	17.08 371	12.35 375	32.47 383	27.69 384

AVERAGE_ROB	99.80 424	99.99 422	99.40 419	100.00 422	100.00 422	98.99 420	97.72 416	100.00 422	100.00 421	100.00 423	100.00 422	100.00 425	100.00 422	100.00 424	100.00 425	100.00 421	100.00 423	100.00 421	100.00 422	100.00 422	100.00 423

MEDIAN_ROB	99.19 419	99.84 420	99.62 420	98.49 417	98.51 418	98.58 419	97.81 417	98.80 419	98.56 417	99.36 421	99.49 419	99.56 419	99.06 419	98.35 417	98.31 419	99.99 420	99.63 419	100.00 421	100.00 422	99.81 420	99.95 421

EDNetEfficientorigin	28.98 364	35.45 378	99.82 421	9.43 269	5.65 266	24.97 307	14.79 315	26.06 210	54.82 364	60.87 380	57.59 373	45.42 356	50.27 377	26.11 313	43.62 375	0.30 192	0.37 267	1.61 314	2.35 336	10.17 354	9.99 365

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ASD4		90.49 414

Low-res two-view benchmark