Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.28 1	0.30 40	1.33 4	0.19 1	0.13 3	0.55 33	0.17 3	0.48 6	0.46 15	0.27 5	0.33 8	0.24 5	0.21 4	0.31 7	0.21 2	0.11 42	0.07 5	0.08 1	0.05 1	0.10 9	0.07 3
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	0.31 2	0.35 52	1.30 3	0.20 2	0.14 8	0.57 42	0.25 44	0.46 4	0.42 7	0.27 5	0.32 5	0.27 10	0.24 7	0.39 26	0.23 6	0.43 217	0.07 5	0.08 1	0.05 1	0.18 83	0.07 3

CroCo-Stereo	0.32 3	0.29 34	0.93 1	0.30 39	0.25 66	0.61 77	0.40 119	0.55 24	0.54 33	0.29 7	0.29 2	0.27 10	0.25 11	0.31 7	0.25 14	0.18 143	0.09 68	0.12 54	0.15 121	0.17 73	0.13 71

TANstereo	0.33 4	0.49 78	1.75 31	0.23 3	0.12 2	0.54 28	0.16 2	0.40 1	0.45 13	0.45 29	0.51 54	0.26 9	0.22 5	0.29 6	0.20 1	0.10 21	0.10 88	0.08 1	0.06 3	0.08 1	0.11 46

CREStereo++_RVC	0.33 4	0.29 34	1.74 28	0.24 5	0.16 21	0.54 28	0.15 1	0.40 1	0.55 34	0.37 12	0.51 54	0.24 5	0.19 2	0.27 1	0.26 18	0.09 5	0.06 1	0.08 1	0.30 202	0.08 1	0.06 1

sCroCo_RVC	0.33 4	0.32 43	1.89 84	0.34 78	0.27 84	0.30 1	0.22 18	0.48 6	0.44 11	0.22 1	0.33 8	0.25 7	0.25 11	0.32 10	0.24 11	0.14 105	0.16 143	0.12 54	0.12 88	0.15 43	0.13 71

XX-TBD	0.34 7	0.77 132	1.75 31	0.34 78	0.13 3	0.51 15	0.17 3	0.43 3	0.50 25	0.37 12	0.49 41	0.23 1	0.18 1	0.28 2	0.24 11	0.10 21	0.07 5	0.08 1	0.06 3	0.09 6	0.07 3

Anonymous	0.35 8	0.32 43	1.87 79	0.34 78	0.31 113	0.37 4	0.31 85	0.54 18	0.40 5	0.25 4	0.28 1	0.23 1	0.29 35	0.36 19	0.27 22	0.14 105	0.13 121	0.11 42	0.12 88	0.24 123	0.20 121

RAFT-Stereo	0.36 9	0.21 5	1.70 23	0.29 34	0.18 33	0.55 33	0.26 48	0.78 91	0.36 1	0.57 92	0.67 131	0.33 21	0.24 7	0.32 10	0.23 6	0.10 21	0.08 47	0.09 11	0.07 8	0.09 6	0.12 58
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
s12784h	0.36 9	0.28 30	1.58 13	0.23 3	0.11 1	0.62 91	0.24 37	0.79 96	0.64 93	0.44 23	0.52 60	0.28 12	0.26 17	0.50 42	0.24 11	0.11 42	0.06 1	0.09 11	0.06 3	0.16 61	0.06 1

R-Stereo Train	0.36 9	0.21 5	1.70 23	0.29 34	0.18 33	0.55 33	0.26 48	0.78 91	0.36 1	0.57 92	0.67 131	0.33 21	0.24 7	0.32 10	0.23 6	0.10 21	0.08 47	0.09 11	0.07 8	0.09 6	0.12 58

AnonymousM	0.37 12	0.44 70	1.50 8	0.25 9	0.15 13	0.52 22	0.23 28	0.60 41	0.42 7	0.42 19	0.32 5	0.30 13	0.25 11	0.34 17	0.23 6	0.11 42	0.09 68	0.71 228	0.36 214	0.12 16	0.07 3

DIP-Stereo	0.37 12	0.34 49	1.50 8	0.27 18	0.18 33	0.63 114	0.17 3	0.92 155	0.53 31	0.49 48	0.48 34	0.30 13	0.30 41	0.39 26	0.30 33	0.10 21	0.08 47	0.10 28	0.08 19	0.15 43	0.12 58
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iRaftStereo_RVC	0.37 12	0.53 83	1.41 5	0.28 24	0.15 13	0.52 22	0.20 12	0.54 18	0.46 15	0.37 12	0.43 18	0.41 33	0.23 6	0.36 19	0.26 18	0.09 5	0.15 136	0.12 54	0.11 77	0.41 196	0.37 198

GMStereo	0.38 15	0.99 186	1.91 88	0.27 18	0.16 21	0.39 5	0.23 28	0.47 5	0.62 75	0.38 17	0.34 10	0.25 7	0.25 11	0.39 26	0.29 26	0.14 105	0.08 47	0.10 28	0.12 88	0.15 43	0.11 46
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. arXiv 2022
CroCo_RVC	0.38 15	0.62 98	2.15 128	0.31 48	0.24 60	0.34 2	0.27 57	0.53 13	0.46 15	0.24 2	0.29 2	0.23 1	0.28 30	0.28 2	0.22 4	0.12 84	0.09 68	0.11 42	0.13 96	0.38 186	0.35 190

raftrobust	0.38 15	0.68 109	1.54 11	0.32 56	0.46 189	0.52 22	0.21 15	0.56 30	0.42 7	0.52 56	0.35 11	0.31 15	0.33 50	0.37 25	0.30 33	0.10 21	0.11 99	0.08 1	0.07 8	0.21 102	0.19 118

sAnonymous2	0.38 15	0.62 98	2.15 128	0.31 48	0.24 60	0.34 2	0.27 57	0.53 13	0.46 15	0.24 2	0.29 2	0.23 1	0.28 30	0.28 2	0.22 4	0.12 84	0.09 68	0.11 42	0.13 96	0.38 186	0.35 190

Gwc-CoAtRS	0.38 15	0.33 46	1.92 91	0.27 18	0.41 166	0.48 8	0.19 8	0.59 40	0.46 15	0.43 20	0.39 14	0.57 90	0.26 17	0.32 10	0.26 18	0.09 5	0.09 68	0.09 11	0.31 205	0.11 11	0.09 8

RANet	0.39 20	0.27 28	1.78 50	0.44 146	0.16 21	0.61 77	0.27 57	0.51 9	0.52 29	0.47 36	0.43 18	0.43 38	0.28 30	0.54 45	0.28 24	0.12 84	0.08 47	0.12 54	0.10 42	0.17 73	0.12 58

MSMDNet	0.40 21	0.39 60	2.05 113	0.27 18	0.42 172	0.53 27	0.20 12	0.55 24	0.38 3	0.44 23	0.40 15	0.62 108	0.26 17	0.33 15	0.26 18	0.10 21	0.09 68	0.09 11	0.29 200	0.20 96	0.10 30

cross-raft	0.40 21	0.27 28	2.22 136	0.30 39	0.17 27	0.49 11	0.35 102	0.71 69	0.39 4	0.43 20	0.45 22	0.64 114	0.25 11	0.32 10	0.25 14	0.08 2	0.08 47	0.09 11	0.23 177	0.11 11	0.14 81

GMO	0.41 23	0.62 98	1.78 50	0.28 24	0.36 136	0.51 15	0.31 85	0.53 13	0.44 11	0.57 92	0.48 34	0.41 33	0.27 22	0.28 2	0.23 6	0.08 2	0.38 213	0.13 96	0.11 77	0.34 166	0.11 46

CFNet-RSSM	0.41 23	0.32 43	2.20 133	0.27 18	0.44 175	0.52 22	0.19 8	0.76 79	0.48 21	0.43 20	0.36 12	0.54 76	0.26 17	0.33 15	0.25 14	0.09 5	0.08 47	0.09 11	0.38 215	0.10 9	0.09 8

DMCA	0.41 23	0.52 82	1.26 2	0.31 48	0.24 60	0.59 59	0.26 48	0.77 83	0.63 85	0.58 107	0.48 34	0.57 90	0.35 54	0.40 29	0.50 92	0.14 105	0.10 88	0.14 111	0.10 42	0.15 43	0.15 89

Anonymous3	0.42 26	0.35 52	2.09 117	0.33 64	0.24 60	0.72 156	0.31 85	0.74 74	0.55 34	0.35 8	0.40 15	0.33 21	0.29 35	0.44 31	0.28 24	0.18 143	0.18 156	0.13 96	0.13 96	0.17 73	0.17 105

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 26	0.86 153	1.78 50	0.28 24	0.17 27	0.52 22	0.20 12	0.62 44	0.61 66	0.50 50	0.61 110	0.39 28	0.32 47	0.35 18	0.30 33	0.07 1	0.10 88	0.09 11	0.09 24	0.35 174	0.10 30

DCANet	0.42 26	0.77 132	1.95 99	0.25 9	0.14 8	0.51 15	0.22 18	0.77 83	0.72 136	0.54 65	0.48 34	0.31 15	0.41 75	0.36 19	0.39 64	0.09 5	0.07 5	0.09 11	0.07 8	0.13 18	0.23 143

RALAANet	0.43 29	0.98 183	1.90 85	0.32 56	0.23 53	0.48 8	0.19 8	0.67 65	0.53 31	0.48 44	0.45 22	0.39 28	0.30 41	0.48 37	0.37 59	0.10 21	0.08 47	0.11 42	0.14 108	0.27 141	0.10 30

FTStereo	0.43 29	0.22 14	1.85 72	0.47 160	0.22 47	0.61 77	0.74 192	0.61 42	0.61 66	0.57 92	0.49 41	0.44 40	0.29 35	0.60 51	0.30 33	0.11 42	0.07 5	0.12 54	0.10 42	0.14 31	0.10 30

csc	0.43 29	0.77 132	1.95 99	0.24 5	0.13 3	0.51 15	0.22 18	0.77 83	0.75 151	0.54 65	0.47 30	0.31 15	0.65 153	0.36 19	0.34 53	0.09 5	0.07 5	0.08 1	0.07 8	0.08 1	0.22 131

cscssc	0.43 29	0.77 132	1.95 99	0.24 5	0.13 3	0.51 15	0.22 18	0.77 83	0.75 151	0.54 65	0.47 30	0.31 15	0.65 153	0.36 19	0.34 53	0.09 5	0.07 5	0.08 1	0.07 8	0.08 1	0.22 131

rafts_anoy	0.43 29	0.89 158	1.96 106	0.32 56	0.30 102	0.48 8	0.24 37	0.62 44	0.49 23	0.37 12	0.38 13	0.33 21	0.30 41	0.51 43	0.34 53	0.10 21	0.39 216	0.13 96	0.15 121	0.17 73	0.15 89

GES	0.44 34	0.28 30	1.88 82	0.30 39	0.18 33	0.61 77	0.30 80	0.88 137	0.46 15	0.47 36	0.52 60	0.39 28	0.42 83	0.58 48	0.67 135	0.15 116	0.11 99	0.12 54	0.10 42	0.15 43	0.17 105

raft+_RVC	0.44 34	0.67 107	1.85 72	0.34 78	0.71 217	0.51 15	0.25 44	0.64 48	0.51 27	0.35 8	0.45 22	0.32 20	0.28 30	0.43 30	0.32 48	0.09 5	0.19 163	0.10 28	0.09 24	0.20 96	0.40 205

222	0.44 34	0.77 132	2.08 116	0.25 9	0.14 8	0.51 15	0.22 18	0.77 83	0.72 136	0.54 65	0.47 30	0.31 15	0.65 153	0.36 19	0.34 53	0.09 5	0.07 5	0.08 1	0.07 8	0.13 18	0.22 131

AFF-stereo	0.44 34	0.96 176	1.78 50	0.31 48	0.15 13	0.50 13	0.21 15	0.64 48	0.63 85	0.47 36	0.64 123	0.49 51	0.34 53	0.46 34	0.31 45	0.08 2	0.09 68	0.10 28	0.10 42	0.37 181	0.10 30

GMO-cross-data	0.44 34	0.48 75	1.69 21	0.30 39	0.27 84	0.50 13	0.28 64	0.80 99	0.43 10	0.40 18	0.54 72	0.41 33	0.24 7	0.31 7	1.16 180	0.09 5	0.20 171	0.10 28	0.17 143	0.11 11	0.26 157

FENet	0.44 34	0.30 40	2.42 156	0.32 56	0.17 27	0.58 45	0.22 18	0.77 83	0.59 48	0.47 36	0.42 17	0.55 79	0.38 60	0.49 40	0.47 84	0.12 84	0.09 68	0.12 54	0.11 77	0.13 18	0.16 101

AdaStereo	0.44 34	0.38 58	1.79 60	0.34 78	0.20 39	0.57 42	0.28 64	0.92 155	0.69 121	0.52 56	0.55 81	0.61 104	0.33 50	0.48 37	0.39 64	0.17 135	0.08 47	0.17 139	0.11 77	0.18 83	0.12 58
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.
PSM-softLoss	0.44 34	0.19 1	1.78 50	0.48 167	0.35 129	0.61 77	0.24 37	0.51 9	0.59 48	0.57 92	0.43 18	0.50 58	0.29 35	1.28 96	0.30 33	0.11 42	0.07 5	0.12 54	0.09 24	0.16 61	0.09 8

ACVNet	0.45 42	0.44 70	1.79 60	0.28 24	0.21 42	0.59 59	0.36 105	0.66 59	0.68 113	0.45 29	0.59 97	0.69 127	0.40 68	0.44 31	0.55 107	0.11 42	0.09 68	0.10 28	0.09 24	0.34 166	0.10 30

NRIStereo	0.45 42	0.23 18	1.77 47	0.48 167	0.48 193	0.62 91	0.23 28	0.53 13	0.58 43	0.57 92	0.46 25	0.52 70	0.27 22	1.13 82	0.29 26	0.11 42	0.07 5	0.12 54	0.09 24	0.33 164	0.09 8

RALCasStereoNet	0.45 42	0.88 156	1.85 72	0.30 39	0.26 76	0.49 11	0.26 48	0.58 39	0.51 27	0.36 10	0.48 34	0.36 26	0.28 30	0.55 46	0.34 53	0.10 21	0.53 221	0.09 11	0.08 19	0.25 129	0.34 188

RAFT+GMM	0.45 42	0.92 161	1.59 14	0.34 78	0.19 37	0.46 7	0.35 102	0.65 56	0.49 23	0.49 48	0.49 41	0.70 133	0.40 68	0.47 36	0.32 48	0.11 42	0.16 143	0.14 111	0.13 96	0.51 211	0.13 71

OCTAStereo	0.45 42	0.21 5	1.80 66	0.50 178	0.32 117	0.62 91	0.24 37	0.51 9	0.62 75	0.61 128	0.46 25	0.49 51	0.31 44	1.32 97	0.31 45	0.11 42	0.07 5	0.13 96	0.10 42	0.16 61	0.09 8

TestStereo	0.45 42	0.54 85	2.11 121	0.29 34	0.16 21	0.43 6	0.24 37	0.54 18	0.45 13	0.37 12	0.46 25	0.34 25	0.27 22	1.98 182	0.27 22	0.11 42	0.08 47	0.12 54	0.09 24	0.14 31	0.08 7

NF-Stereo	0.46 48	0.21 5	1.79 60	0.51 182	0.44 175	0.62 91	0.34 100	0.54 18	0.62 75	0.57 92	0.44 21	0.50 58	0.27 22	1.40 104	0.30 33	0.11 42	0.07 5	0.13 96	0.10 42	0.16 61	0.09 8

KMStereo	0.46 48	0.22 14	1.78 50	0.48 167	0.48 193	0.62 91	0.25 44	0.54 18	0.57 41	0.58 107	0.48 34	0.50 58	0.27 22	1.48 112	0.30 33	0.11 42	0.07 5	0.13 96	0.10 42	0.15 43	0.09 8

HITNet	0.46 48	0.92 161	2.09 117	0.33 64	0.14 8	0.55 33	0.22 18	0.83 112	0.56 40	0.51 53	0.49 41	0.48 47	0.37 59	0.48 37	0.54 106	0.09 5	0.06 1	0.10 28	0.08 19	0.23 114	0.09 8
Vladimir Tankovich, Christian Häne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
UPFNet	0.46 48	0.28 30	1.73 26	0.33 64	0.32 117	0.65 132	0.38 112	0.83 112	0.59 48	0.57 92	0.52 60	0.61 104	0.40 68	0.75 57	0.52 97	0.13 94	0.12 112	0.13 96	0.12 88	0.15 43	0.11 46

ICVP	0.46 48	0.29 34	2.41 155	0.33 64	0.22 47	0.59 59	0.55 162	0.75 76	0.50 25	0.44 23	0.60 101	0.49 51	0.35 54	0.53 44	0.37 59	0.16 126	0.16 143	0.14 111	0.11 77	0.15 43	0.15 89

HCRNet	0.46 48	0.49 78	1.65 18	0.38 112	0.29 94	0.58 45	0.22 18	0.75 76	0.62 75	0.47 36	0.49 41	0.48 47	0.36 56	1.12 80	0.37 59	0.15 116	0.10 88	0.15 124	0.13 96	0.17 73	0.17 105

ROB_FTStereo	0.47 54	0.23 18	1.80 66	0.48 167	0.17 27	0.61 77	0.64 178	0.55 24	0.62 75	0.57 92	0.52 60	0.54 76	0.29 35	1.43 106	0.30 33	0.11 42	0.07 5	0.12 54	0.10 42	0.15 43	0.09 8

Consistency-Raft	0.47 54	0.25 23	1.85 72	0.48 167	0.23 53	0.61 77	0.70 187	0.62 44	0.62 75	0.54 65	0.50 48	0.50 58	0.27 22	1.32 97	0.29 26	0.14 105	0.07 5	0.12 54	0.10 42	0.14 31	0.09 8

ROB_FTStereo_v2	0.47 54	0.23 18	1.85 72	0.50 178	0.42 172	0.61 77	0.47 144	0.56 30	0.63 85	0.55 75	0.50 48	0.51 67	0.27 22	1.43 106	0.29 26	0.11 42	0.07 5	0.13 96	0.10 42	0.15 43	0.09 8

BEATNet_4x	0.47 54	0.73 121	1.91 88	0.33 64	0.15 13	0.56 37	0.25 44	0.85 123	0.58 43	0.54 65	0.51 54	0.57 90	0.42 83	0.57 47	0.61 125	0.11 42	0.08 47	0.12 54	0.09 24	0.20 96	0.16 101

acv_ft	0.48 58	0.44 70	1.76 36	0.32 56	0.41 166	0.63 114	0.28 64	0.81 103	0.68 113	0.61 128	0.59 97	0.69 127	0.45 93	0.44 31	0.63 128	0.11 42	0.09 68	0.10 28	0.09 24	0.41 196	0.10 30

UCFNet_RVC	0.48 58	0.82 146	1.85 72	0.30 39	0.27 84	0.64 125	0.26 48	0.74 74	0.55 34	0.48 44	0.53 66	0.63 111	0.41 75	0.88 66	0.38 62	0.15 116	0.10 88	0.17 139	0.17 143	0.18 83	0.15 89

DN-CSS_ROB	0.48 58	1.23 215	1.99 108	0.39 118	0.22 47	0.56 37	0.19 8	0.75 76	0.61 66	0.45 29	0.62 114	0.41 33	0.31 44	0.70 54	0.32 48	0.11 42	0.08 47	0.14 111	0.13 96	0.36 176	0.12 58

LCNet	0.48 58	0.25 23	1.81 68	0.52 188	0.16 21	0.61 77	0.43 128	0.66 59	0.60 55	0.50 50	0.47 30	0.37 27	0.26 17	1.44 108	0.78 149	0.11 42	0.07 5	0.12 54	0.10 42	0.13 18	0.17 105

111	0.48 58	1.09 199	1.95 99	0.24 5	0.13 3	0.59 59	0.26 48	0.83 112	0.78 161	0.48 44	0.52 60	0.56 86	0.38 60	0.49 40	0.38 62	0.09 5	0.07 5	0.09 11	0.07 8	0.23 114	0.35 190

MLCV	0.48 58	0.89 158	1.85 72	0.29 34	0.14 8	0.59 59	0.23 28	0.72 70	0.59 48	0.66 147	0.66 129	0.55 79	0.36 56	1.03 72	0.49 89	0.09 5	0.06 1	0.09 11	0.07 8	0.19 94	0.11 46

PSM-AAD	0.49 64	0.22 14	2.62 180	0.51 182	0.41 166	0.61 77	0.23 28	0.53 13	0.61 66	0.58 107	0.46 25	0.49 51	0.27 22	1.35 101	0.30 33	0.11 42	0.07 5	0.12 54	0.10 42	0.15 43	0.10 30

StereoDRNet-Refined	0.50 65	0.41 63	1.50 8	0.33 64	0.21 42	0.68 143	0.26 48	0.81 103	0.68 113	0.67 151	0.68 137	0.73 139	0.42 83	1.10 77	0.59 120	0.11 42	0.08 47	0.14 111	0.14 108	0.25 129	0.21 124
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DeepPruner_ROB	0.50 65	0.70 115	1.94 95	0.29 34	0.26 76	0.63 114	0.31 85	0.80 99	0.48 21	0.61 128	0.55 81	0.66 118	0.38 60	0.98 68	0.40 66	0.19 154	0.14 126	0.14 111	0.14 108	0.23 114	0.17 105

GMM-Stereo	0.50 65	0.21 5	1.76 36	0.51 182	0.39 147	0.62 91	0.54 159	0.56 30	0.60 55	0.56 83	0.54 72	0.55 79	0.51 110	1.57 127	0.53 99	0.11 42	0.07 5	0.12 54	0.10 42	0.16 61	0.09 8

iRAFT	0.50 65	0.48 75	1.78 50	0.44 146	0.23 53	0.59 59	0.48 148	0.66 59	0.63 85	0.58 107	0.51 54	0.49 51	0.59 137	1.60 137	0.31 45	0.11 42	0.07 5	0.13 96	0.10 42	0.13 18	0.10 30

MMNet	0.50 65	0.48 75	1.93 93	0.33 64	0.27 84	0.79 172	0.28 64	0.81 103	0.74 144	0.60 120	0.56 87	0.59 97	0.55 124	0.79 60	0.59 120	0.10 21	0.09 68	0.12 54	0.11 77	0.13 18	0.14 81

THIR-Stereo	0.50 65	0.21 5	1.76 36	0.50 178	0.40 157	0.61 77	0.53 157	0.56 30	0.60 55	0.56 83	0.54 72	0.55 79	0.51 110	1.57 127	0.53 99	0.11 42	0.07 5	0.12 54	0.10 42	0.16 61	0.09 8

RAFT_R40	0.50 65	0.21 5	1.76 36	0.50 178	0.40 157	0.61 77	0.53 157	0.56 30	0.60 55	0.56 83	0.54 72	0.55 79	0.51 110	1.57 127	0.53 99	0.11 42	0.07 5	0.12 54	0.10 42	0.16 61	0.09 8

iResNet_ROB	0.50 65	1.15 207	1.73 26	0.31 48	0.21 42	0.58 45	0.22 18	0.95 171	0.82 172	0.58 107	0.62 114	0.57 90	0.39 67	0.84 64	0.40 66	0.11 42	0.08 47	0.09 11	0.06 3	0.21 102	0.13 71

Pruner-Stereo	0.50 65	0.21 5	1.76 36	0.51 182	0.39 147	0.62 91	0.54 159	0.56 30	0.60 55	0.56 83	0.54 72	0.55 79	0.51 110	1.57 127	0.53 99	0.11 42	0.07 5	0.12 54	0.10 42	0.16 61	0.09 8

iResNet	0.51 74	0.76 125	2.59 178	0.41 131	0.17 27	0.64 125	0.27 57	0.82 107	0.70 126	0.57 92	0.64 123	0.43 38	0.36 56	0.70 54	0.52 97	0.10 21	0.07 5	0.09 11	0.08 19	0.21 102	0.13 71

test_xeample3	0.51 74	0.94 167	2.44 161	0.25 9	0.15 13	0.69 145	0.45 135	0.83 112	0.75 151	0.52 56	0.69 142	0.40 32	0.41 75	0.59 49	0.43 76	0.09 5	0.08 47	0.09 11	0.07 8	0.08 1	0.30 169

STTStereo	0.51 74	0.69 112	2.14 127	0.36 94	0.30 102	0.61 77	0.32 94	0.77 83	0.60 55	0.60 120	0.54 72	0.67 120	0.43 88	0.86 65	0.42 69	0.16 126	0.15 136	0.17 139	0.20 168	0.16 61	0.15 89

CFNet_RVC	0.51 74	0.76 125	1.79 60	0.28 24	0.30 102	0.63 114	0.28 64	0.66 59	0.55 34	0.45 29	0.57 91	0.74 140	0.41 75	1.46 109	0.42 69	0.14 105	0.10 88	0.28 196	0.13 96	0.18 83	0.14 81

CFNet-ft	0.51 74	0.76 125	1.79 60	0.28 24	0.30 102	0.63 114	0.28 64	0.66 59	0.55 34	0.45 29	0.57 91	0.74 140	0.41 75	1.46 109	0.42 69	0.14 105	0.10 88	0.28 196	0.13 96	0.18 83	0.14 81

RAFT-345	0.51 74	0.28 30	1.75 31	0.42 137	0.30 102	0.58 45	0.33 97	0.63 47	0.65 99	0.57 92	0.69 142	0.51 67	0.55 124	1.58 133	0.30 33	0.12 84	0.35 208	0.13 96	0.10 42	0.13 18	0.12 58

iGMRVC	0.51 74	0.39 60	1.75 31	0.56 202	0.27 84	0.60 68	0.38 112	0.68 66	0.66 107	0.60 120	0.70 151	0.46 42	0.48 102	1.75 160	0.33 52	0.13 94	0.07 5	0.12 54	0.09 24	0.13 18	0.09 8

HUI-Stereo	0.51 74	0.21 5	1.76 36	0.53 192	0.42 172	0.62 91	0.70 187	0.54 18	0.58 43	0.60 120	0.49 41	0.50 58	0.25 11	1.48 112	0.81 153	0.11 42	0.07 5	0.12 54	0.10 42	0.17 73	0.10 30

ASMatch	0.51 74	0.20 2	1.76 36	0.52 188	0.40 157	0.63 114	0.62 174	0.55 24	0.59 48	0.60 120	0.51 54	0.49 51	0.29 35	1.53 121	0.85 157	0.11 42	0.07 5	0.12 54	0.10 42	0.17 73	0.10 30

pcwnet_v2	0.51 74	0.38 58	1.84 71	0.33 64	0.23 53	0.60 68	0.24 37	0.91 148	0.64 93	0.53 61	0.67 131	0.46 42	0.44 90	1.51 117	0.49 89	0.18 143	0.13 121	0.14 111	0.14 108	0.14 31	0.18 114

CFNet-pseudo	0.52 84	0.43 68	1.95 99	0.34 78	0.23 53	0.63 114	0.23 28	0.95 171	0.74 144	0.47 36	0.65 127	0.46 42	0.33 50	1.65 141	0.53 99	0.14 105	0.12 112	0.17 139	0.17 143	0.13 18	0.14 81

delet	0.52 84	0.54 85	1.62 16	0.31 48	0.35 129	0.74 162	0.46 137	0.85 123	0.74 144	0.55 75	0.60 101	0.67 120	0.50 108	1.12 80	0.57 114	0.11 42	0.11 99	0.13 96	0.14 108	0.16 61	0.12 58

LMCR-Stereo	0.52 84	0.71 117	2.39 152	0.40 125	0.21 42	0.74 162	0.31 85	1.02 199	0.64 93	0.61 128	0.63 117	0.39 28	0.51 110	0.62 52	0.42 69	0.19 154	0.09 68	0.12 54	0.09 24	0.23 114	0.12 58

SST-Stereo	0.52 84	0.20 2	1.76 36	0.62 212	0.53 202	0.62 91	0.66 179	0.55 24	0.61 66	0.58 107	0.53 66	0.52 70	0.60 140	1.59 136	0.29 26	0.11 42	0.07 5	0.12 54	0.10 42	0.16 61	0.10 30

PSMNet-RSSM	0.53 88	0.82 146	1.78 50	0.31 48	0.25 66	0.58 45	0.28 64	0.84 119	0.60 55	0.50 50	0.61 110	0.67 120	0.43 88	1.68 145	0.42 69	0.15 116	0.10 88	0.14 111	0.16 133	0.15 43	0.13 71

cf-r	0.53 88	0.81 145	2.15 128	0.33 64	0.28 91	0.60 68	0.28 64	0.78 91	0.64 93	0.51 53	0.60 101	0.75 144	0.40 68	1.32 97	0.43 76	0.13 94	0.09 68	0.11 42	0.12 88	0.15 43	0.14 81

TRStereo	0.53 88	0.76 125	2.38 150	0.42 137	0.29 94	0.69 145	0.23 28	1.81 231	0.55 34	0.36 10	0.32 5	0.47 45	0.40 68	0.46 34	0.25 14	0.12 84	0.11 99	0.11 42	0.41 216	0.13 18	0.32 178

DLCB_ROB	0.54 91	0.55 90	1.49 7	0.36 94	0.25 66	0.65 132	0.36 105	0.80 99	0.70 126	0.72 164	0.69 142	0.83 160	0.46 97	1.53 121	0.60 123	0.13 94	0.12 112	0.14 111	0.14 108	0.14 31	0.13 71

IRAFT_RVC	0.54 91	0.53 83	1.78 50	0.46 155	0.21 42	0.58 45	0.43 128	0.65 56	0.66 107	0.54 65	0.50 48	0.49 51	0.51 110	1.58 133	1.01 168	0.11 42	0.25 194	0.13 96	0.10 42	0.15 43	0.13 71

DSFCA	0.54 91	0.35 52	1.41 5	0.28 24	0.28 91	0.79 172	0.88 202	0.76 79	0.70 126	0.72 164	0.66 129	0.67 120	0.57 130	1.17 88	0.63 128	0.16 126	0.14 126	0.13 96	0.14 108	0.16 61	0.13 71

HGLStereo	0.54 91	0.69 112	2.00 109	0.35 88	0.40 157	0.66 136	0.30 80	0.83 112	0.62 75	0.57 92	0.69 142	0.69 127	0.54 119	1.07 74	0.55 107	0.13 94	0.13 121	0.13 96	0.11 77	0.19 94	0.17 105

GEStereo_RVC	0.54 91	0.87 155	1.95 99	0.47 160	0.25 66	0.62 91	0.37 109	1.00 194	0.74 144	0.53 61	0.54 72	0.59 97	0.44 90	1.10 77	0.46 82	0.15 116	0.11 99	0.12 54	0.10 42	0.26 136	0.19 118

UNet	0.54 91	0.44 70	2.83 193	0.31 48	0.33 124	0.74 162	0.27 57	0.82 107	0.61 66	0.53 61	0.54 72	0.72 136	0.54 119	0.78 59	0.56 113	0.11 42	0.09 68	0.13 96	0.11 77	0.14 31	0.12 58

GANet-RSSM	0.55 97	0.73 121	1.90 85	0.36 94	0.26 76	0.59 59	0.27 57	0.78 91	0.52 29	0.47 36	0.57 91	0.63 111	0.45 93	1.92 180	0.43 76	0.14 105	0.10 88	0.25 189	0.11 77	0.34 166	0.14 81

ac_64	0.55 97	0.46 74	1.92 91	0.36 94	0.34 126	0.63 114	0.31 85	0.82 107	0.61 66	0.55 75	0.51 54	0.89 173	0.48 102	1.83 169	0.55 107	0.14 105	0.11 99	0.12 54	0.12 88	0.18 83	0.12 58

XX-Stereo	0.55 97	0.54 85	3.50 218	0.48 167	0.39 147	0.54 28	0.17 3	0.89 141	0.40 5	0.44 23	0.65 127	0.85 164	0.19 2	0.77 58	0.21 2	0.10 21	0.14 126	0.10 28	0.32 208	0.17 73	0.14 81

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 97	0.92 161	2.36 146	0.38 112	0.37 142	0.60 68	0.28 64	0.82 107	0.62 75	0.62 136	0.55 81	0.72 136	0.45 93	1.00 70	0.43 76	0.15 116	0.11 99	0.14 111	0.14 108	0.15 43	0.16 101
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CRE-IMP	0.55 97	0.35 52	1.77 47	0.40 125	0.17 27	0.62 91	0.58 169	0.64 48	0.64 93	0.54 65	0.50 48	0.42 37	0.77 171	1.52 119	0.59 120	0.11 42	0.59 223	0.12 54	0.09 24	0.15 43	0.34 188

GwcNet-RSSM	0.57 102	0.94 167	2.13 124	0.32 56	0.25 66	0.60 68	0.30 80	0.80 99	0.66 107	0.52 56	0.64 123	0.71 135	0.40 68	1.79 165	0.50 92	0.13 94	0.09 68	0.12 54	0.12 88	0.21 102	0.15 89

DISCO	0.57 102	0.34 49	1.87 79	0.45 152	0.34 126	0.84 181	0.35 102	0.84 119	0.78 161	0.59 117	0.63 117	1.06 200	0.53 117	1.10 77	0.82 155	0.12 84	0.09 68	0.11 42	0.10 42	0.22 109	0.18 114

KYRaft	0.57 102	0.20 2	1.76 36	0.46 155	0.44 175	0.63 114	0.23 28	0.55 24	0.58 43	0.60 120	0.53 66	0.48 47	2.60 226	1.50 115	0.29 26	0.11 42	0.07 5	0.12 54	0.10 42	0.13 18	0.10 30

psm_up	0.57 102	0.61 97	1.83 70	0.35 88	0.30 102	0.64 125	0.37 109	0.90 146	0.68 113	0.59 117	0.55 81	0.68 125	0.54 119	1.91 179	0.46 82	0.16 126	0.15 136	0.16 132	0.15 121	0.23 114	0.13 71

DEmStereo	0.58 106	0.22 14	1.75 31	0.49 176	0.47 191	0.62 91	0.23 28	0.57 36	0.59 48	0.57 92	0.55 81	0.53 73	2.57 225	1.55 123	0.29 26	0.11 42	0.07 5	0.12 54	0.10 42	0.13 18	0.09 8

NVstereo2D	0.58 106	0.40 62	2.03 111	0.35 88	0.35 129	0.69 145	0.39 117	0.91 148	0.80 168	0.47 36	0.53 66	0.67 120	0.46 97	1.99 183	0.48 85	0.19 154	0.11 99	0.17 139	0.13 96	0.25 129	0.25 151

CFNet	0.58 106	0.96 176	1.78 50	0.33 64	0.25 66	0.63 114	0.22 18	0.88 137	0.75 151	0.46 35	0.59 97	0.58 96	0.40 68	2.29 193	0.48 85	0.12 84	0.09 68	0.15 124	0.14 108	0.30 150	0.15 89

iResNetv2_ROB	0.59 109	1.43 225	2.96 199	0.40 125	0.22 47	0.58 45	0.28 64	0.91 148	0.73 142	0.57 92	0.63 117	0.60 101	0.41 75	0.74 56	0.35 58	0.11 42	0.08 47	0.10 28	0.07 8	0.43 199	0.17 105

OMP-Stereo	0.59 109	0.65 103	1.74 28	0.56 202	0.37 142	0.60 68	0.26 48	0.70 68	0.65 99	0.66 147	0.60 101	0.69 127	0.32 47	2.09 187	1.20 182	0.10 21	0.07 5	0.12 54	0.09 24	0.17 73	0.10 30

IIG-Stereo	0.59 109	0.65 103	1.74 28	0.54 196	0.23 53	0.61 77	0.21 15	0.73 73	0.65 99	0.64 142	0.69 142	0.69 127	0.38 60	2.09 187	1.39 191	0.11 42	0.07 5	0.11 42	0.09 24	0.15 43	0.09 8

RAFT-RH_RVC	0.59 109	0.30 40	2.56 177	0.42 137	0.31 113	0.59 59	0.66 179	0.65 56	0.63 85	0.56 83	0.56 87	0.48 47	0.57 130	1.73 155	1.01 168	0.17 135	0.07 5	0.12 54	0.10 42	0.18 83	0.09 8

PFNet	0.60 113	0.33 46	2.47 166	0.41 131	0.55 207	0.62 91	0.27 57	0.61 42	0.63 85	0.61 128	0.56 87	0.45 41	0.32 47	1.88 177	1.14 178	0.28 201	0.09 68	0.12 54	0.16 133	0.26 136	0.20 121

ETE_ROB	0.60 113	0.71 117	1.55 12	0.37 104	0.25 66	0.69 145	0.51 152	1.47 225	0.70 126	0.80 174	0.69 142	0.85 164	0.49 105	1.36 103	0.58 117	0.16 126	0.13 121	0.19 158	0.16 133	0.21 102	0.23 143

ARAFT	0.60 113	1.23 215	3.10 207	0.28 24	0.16 21	0.64 125	0.36 105	0.90 146	0.67 111	0.61 128	0.49 41	0.55 79	0.31 44	1.24 94	0.32 48	0.10 21	0.08 47	0.14 111	0.13 96	0.37 181	0.21 124

LALA_ROB	0.60 113	0.76 125	1.69 21	0.36 94	0.29 94	0.79 172	0.55 162	0.94 162	0.77 159	0.81 178	0.67 131	0.94 182	0.49 105	0.99 69	0.73 145	0.21 164	0.15 136	0.20 165	0.18 151	0.23 114	0.21 124

XPNet_ROB	0.61 117	0.72 120	1.66 19	0.37 104	0.27 84	0.67 139	0.47 144	0.89 141	0.71 132	0.78 172	0.70 151	0.81 156	0.53 117	1.70 148	0.76 147	0.21 164	0.16 143	0.16 132	0.15 121	0.20 96	0.21 124

DeepStereo_LL	0.61 117	0.24 22	1.76 36	0.61 211	0.54 204	0.62 91	0.17 3	0.57 36	0.60 55	0.58 107	0.55 81	0.54 76	2.74 227	1.69 147	0.30 33	0.11 42	0.07 5	0.12 54	0.10 42	0.14 31	0.09 8

RASNet	0.61 117	0.68 109	2.03 111	0.35 88	0.46 189	0.65 132	0.28 64	0.78 91	0.70 126	0.48 44	0.64 123	0.93 180	0.61 144	2.21 190	0.73 145	0.12 84	0.09 68	0.09 11	0.10 42	0.14 31	0.11 46

FADNet-RVC	0.61 117	1.26 217	2.12 123	0.33 64	0.26 76	0.59 59	0.29 77	0.86 129	0.62 75	0.45 29	0.50 48	0.62 108	0.46 97	1.73 155	0.55 107	0.17 135	0.20 171	0.17 139	0.18 151	0.59 218	0.28 163

RE-Stereo	0.62 121	0.29 34	1.94 95	0.48 167	0.78 219	0.58 45	0.88 202	0.64 48	0.65 99	0.55 75	0.60 101	0.56 86	0.58 133	1.71 151	1.09 175	0.34 209	0.07 5	0.12 54	0.10 42	0.34 166	0.15 89

GrayStereo	0.62 121	0.29 34	1.94 95	0.48 167	0.78 219	0.58 45	0.88 202	0.64 48	0.65 99	0.55 75	0.60 101	0.56 86	0.58 133	1.71 151	1.09 175	0.34 209	0.07 5	0.12 54	0.10 42	0.34 166	0.15 89

TVStereo	0.62 121	0.29 34	1.87 79	0.48 167	0.78 219	0.58 45	0.88 202	0.64 48	0.65 99	0.55 75	0.60 101	0.56 86	0.58 133	1.71 151	1.09 175	0.34 209	0.07 5	0.12 54	0.10 42	0.34 166	0.15 89

HSM	0.62 121	0.76 125	1.72 25	0.30 39	0.29 94	0.64 125	0.28 64	0.94 162	0.62 75	0.58 107	0.57 91	1.40 216	0.64 152	2.59 210	0.42 69	0.11 42	0.08 47	0.10 28	0.08 19	0.14 31	0.11 46

DRaft	0.62 121	0.90 160	1.93 93	0.32 56	0.30 102	0.71 152	0.68 183	0.66 59	0.90 186	0.56 83	0.82 164	0.60 101	0.86 179	0.83 61	0.64 131	0.10 21	0.38 213	0.11 42	0.44 218	0.18 83	0.48 212

DMCA-RVC	0.62 121	0.96 176	2.63 181	0.36 94	0.90 223	0.56 37	0.31 85	0.69 67	0.57 41	0.68 153	0.52 60	0.59 97	0.56 127	1.23 91	0.53 99	0.16 126	0.38 213	0.20 165	0.15 121	0.20 96	0.15 89

PS-NSSS	0.63 127	1.00 188	1.81 68	0.30 39	0.31 113	0.63 114	0.34 100	0.98 183	0.69 121	0.54 65	0.74 157	0.51 67	0.41 75	2.43 204	0.48 85	0.24 186	0.17 152	0.27 193	0.18 151	0.27 141	0.21 124

PSM-adaLoss	0.63 127	0.23 18	2.40 154	0.46 155	0.20 39	0.62 91	0.37 109	0.51 9	0.58 43	0.56 83	0.46 25	0.52 70	3.10 231	1.56 125	0.30 33	0.11 42	0.07 5	0.12 54	0.09 24	0.15 43	0.09 8

DRN-Test	0.64 129	0.43 68	2.44 161	0.39 118	0.44 175	0.80 175	0.41 123	1.02 199	0.78 161	0.80 174	0.63 117	0.69 127	0.56 127	1.79 165	0.69 138	0.15 116	0.12 112	0.17 139	0.16 133	0.18 83	0.17 105

StereoDRNet	0.64 129	0.88 156	2.35 145	0.41 131	0.45 184	0.73 160	0.47 144	0.94 162	0.74 144	0.75 168	0.54 72	0.74 140	0.47 100	1.70 148	0.72 142	0.15 116	0.14 126	0.15 124	0.14 108	0.20 96	0.19 118

FADNet	0.64 129	1.22 214	2.06 114	0.32 56	0.30 102	0.66 136	0.29 77	0.88 137	0.72 136	0.44 23	0.48 34	0.66 118	0.57 130	1.84 174	0.45 81	0.46 219	0.20 171	0.17 139	0.19 160	0.59 218	0.24 147

TransformOpticalFlow	0.64 129	0.56 91	2.66 184	0.44 146	0.26 76	0.62 91	0.28 64	0.83 112	0.71 132	0.76 169	0.74 157	0.91 176	0.85 176	1.83 169	0.81 153	0.10 21	0.07 5	0.11 42	0.09 24	0.11 11	0.12 58

RAFT + AFF	0.64 129	1.20 212	1.95 99	0.34 78	0.33 124	0.67 139	0.52 155	0.99 190	0.74 144	0.53 61	0.58 96	0.57 90	0.80 172	1.76 161	0.51 95	0.12 84	0.27 200	0.15 124	0.14 108	0.43 199	0.29 165

NOSS_ROB	0.64 129	0.65 103	1.62 16	0.46 155	0.25 66	0.67 139	0.30 80	0.93 159	0.77 159	0.59 117	0.57 91	0.77 148	0.38 60	2.78 218	0.44 80	0.23 179	0.24 189	0.28 196	0.26 190	0.27 141	0.39 202

CVANet_RVC	0.65 135	0.80 142	2.13 124	0.36 94	0.26 76	0.62 91	0.42 126	0.84 119	0.72 136	0.69 154	0.68 137	0.68 125	0.52 116	2.64 211	0.42 69	0.19 154	0.12 112	0.22 173	0.17 143	0.37 181	0.15 89

NCCL2	0.65 135	0.94 167	1.96 106	0.43 142	0.30 102	0.71 152	0.68 183	0.84 119	0.65 99	0.70 156	0.60 101	0.86 167	0.54 119	1.56 125	0.57 114	0.20 161	0.16 143	0.67 226	0.25 185	0.22 109	0.24 147

FINET	0.65 135	0.95 174	3.06 206	0.35 88	0.40 157	0.58 45	0.48 148	0.92 155	1.10 207	0.57 92	0.68 137	0.47 45	0.44 90	1.15 87	0.60 123	0.23 179	0.21 177	0.17 139	0.15 121	0.26 136	0.25 151

PSMNet_ROB	0.66 138	1.01 192	2.33 143	0.38 112	0.31 113	0.72 156	0.55 162	0.86 129	0.69 121	0.54 65	0.60 101	0.75 144	0.47 100	2.00 184	0.82 155	0.17 135	0.13 121	0.19 158	0.19 160	0.24 123	0.27 160

FADNet-RVC-Resample	0.67 139	1.16 211	3.16 210	0.37 104	0.29 94	0.62 91	0.38 112	0.86 129	0.63 85	0.51 53	0.50 48	0.57 90	0.45 93	1.57 127	0.49 89	0.24 186	0.32 207	0.23 178	0.19 160	0.27 141	0.62 218

RP	0.67 139	0.82 146	1.94 95	0.43 142	0.44 175	0.65 132	0.45 135	0.89 141	0.82 172	0.66 147	0.92 177	0.99 189	0.76 170	1.55 123	0.66 132	0.25 190	0.18 156	0.23 178	0.20 168	0.31 156	0.22 131

TDLM	0.67 139	0.92 161	1.76 36	0.37 104	0.24 60	0.66 136	0.56 166	0.82 107	0.74 144	1.16 204	0.62 114	0.61 104	0.48 102	2.70 214	0.50 92	0.20 161	0.11 99	0.35 209	0.14 108	0.32 160	0.16 101

HSM-Net_RVC	0.67 139	0.34 49	2.23 139	0.26 17	0.19 37	0.67 139	0.29 77	1.26 219	0.69 121	0.72 164	0.70 151	0.78 151	0.42 83	3.77 227	0.41 68	0.13 94	0.09 68	0.10 28	0.09 24	0.12 16	0.11 46
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
hitnet-ft	0.67 139	0.80 142	1.90 85	0.28 24	0.22 47	0.69 145	0.36 105	0.85 123	0.65 99	0.56 83	0.84 166	1.03 194	0.95 189	2.32 195	0.55 107	0.23 179	0.14 126	0.41 217	0.13 96	0.24 123	0.17 105

STrans-v2	0.67 139	0.56 91	2.64 182	0.27 18	0.23 53	0.57 42	0.33 97	0.96 175	0.69 121	0.92 189	0.85 170	0.89 173	0.93 184	1.83 169	1.21 184	0.09 5	0.07 5	0.10 28	0.09 24	0.11 11	0.12 58

AANet_RVC	0.68 145	1.00 188	2.09 117	0.33 64	0.25 66	0.58 45	0.32 94	0.81 103	0.80 168	0.61 128	0.94 179	0.80 155	0.41 75	2.46 207	1.02 170	0.36 214	0.14 126	0.10 28	0.09 24	0.23 114	0.22 131

Nwc_Net	0.68 145	0.83 149	2.53 171	0.41 131	0.39 147	0.77 168	0.38 112	1.01 197	0.70 126	0.60 120	0.99 185	0.98 187	0.68 157	1.41 105	0.63 128	0.23 179	0.15 136	0.23 178	0.25 185	0.23 114	0.18 114

AF-Net	0.69 147	0.92 161	2.21 134	0.41 131	0.40 157	0.68 143	0.40 119	1.02 199	0.86 180	0.69 154	1.03 189	1.04 196	0.84 175	1.19 89	0.78 149	0.22 176	0.14 126	0.25 189	0.17 143	0.30 150	0.18 114

stereogan	0.69 147	0.51 80	2.44 161	0.39 118	0.39 147	1.01 196	0.41 123	0.94 162	0.92 190	0.73 167	0.85 170	1.15 208	0.69 158	1.57 127	0.53 99	0.19 154	0.18 156	0.20 165	0.16 133	0.36 176	0.24 147

GwcNet	0.69 147	0.71 117	3.12 208	0.36 94	0.45 184	0.81 176	0.44 133	0.86 129	0.84 177	0.60 120	0.74 157	0.82 158	0.49 105	1.65 141	0.66 132	0.16 126	0.15 136	0.15 124	0.15 121	0.31 156	0.24 147

APVNet	0.70 150	0.67 107	2.71 188	0.38 112	0.36 136	0.85 183	0.43 128	0.91 148	0.68 113	0.55 75	0.69 142	0.75 144	0.55 124	2.31 194	0.78 149	0.17 135	0.17 152	0.24 184	0.19 160	0.33 164	0.23 143

DeepStereo_RVC	0.70 150	0.74 124	2.44 161	0.71 219	0.15 13	0.60 68	0.38 112	0.64 48	0.66 107	0.88 184	1.51 212	0.60 101	1.01 192	1.67 144	1.22 185	0.23 179	0.10 88	0.12 54	0.10 42	0.17 73	0.11 46

Syn2CoEx	0.70 150	1.07 197	2.74 189	0.43 142	0.30 102	0.64 125	0.42 126	0.99 190	0.78 161	0.62 136	0.78 161	0.74 140	0.72 163	1.92 180	0.61 125	0.20 161	0.17 152	0.19 158	0.15 121	0.29 147	0.22 131

RYNet	0.70 150	0.56 91	2.25 140	0.35 88	0.41 166	0.86 184	0.43 128	0.94 162	0.82 172	0.62 136	0.53 66	0.91 176	0.60 140	2.70 214	1.00 165	0.14 105	0.11 99	0.16 132	0.14 108	0.25 129	0.27 160

PWC_ROB	0.70 150	0.94 167	1.88 82	0.39 118	0.39 147	0.62 91	0.30 80	0.98 183	0.94 191	0.91 188	1.29 199	0.77 148	0.62 149	1.62 139	1.03 172	0.18 143	0.11 99	0.18 155	0.13 96	0.51 211	0.22 131

Anonymous Stereo	0.70 150	1.08 198	2.47 166	0.42 137	0.36 136	0.60 68	0.78 195	0.83 112	0.75 151	0.65 146	0.63 117	0.62 108	0.38 60	2.43 204	0.78 149	0.19 154	0.18 156	0.19 158	0.20 168	0.30 150	0.23 143

FAT-Stereo	0.70 150	0.54 85	2.88 195	0.36 94	0.29 94	0.62 91	0.54 159	0.97 180	0.87 182	0.76 169	0.92 177	0.94 182	0.80 172	1.84 174	0.57 114	0.18 143	0.19 163	0.17 139	0.16 133	0.22 109	0.25 151

ccnet	0.71 157	0.41 63	1.59 14	0.40 125	0.45 184	1.06 198	0.55 162	0.98 183	0.71 132	0.88 184	0.97 183	0.82 158	0.88 180	1.68 145	0.94 161	0.32 206	0.26 196	0.32 206	0.27 194	0.34 166	0.30 169

RGC	0.71 157	0.97 181	2.18 132	0.44 146	0.44 175	0.73 160	0.40 119	0.94 162	0.71 132	0.71 160	1.04 190	1.01 191	0.71 160	1.74 158	0.70 139	0.23 179	0.18 156	0.28 196	0.26 190	0.29 147	0.27 160

CBMV	0.71 157	0.76 125	2.64 182	0.33 64	0.20 39	0.78 169	0.79 196	0.98 183	0.78 161	0.85 183	0.71 154	0.86 167	1.10 197	1.46 109	0.62 127	0.18 143	0.20 171	0.21 171	0.19 160	0.25 129	0.33 185
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PASM	0.72 160	0.68 109	1.91 88	0.47 160	0.44 175	0.60 68	0.51 152	0.76 79	0.80 168	0.77 171	0.67 131	0.87 169	0.61 144	2.40 202	0.67 135

Low-res two-view benchmark