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

anonymity	0.86 290	0.68 149	1.44 1	0.64 312	0.83 339	0.67 240	0.52 291	0.98 270	0.73 199	0.96 327	0.70 254	0.81 282	0.86 323	1.10 192	1.34 300	0.64 368	0.72 325	0.58 370	1.44 405	0.60 357	0.91 318

CES	0.33 4	0.32 14	1.46 2	0.25 5	0.50 273	0.40 12	0.20 20	0.48 11	0.48 27	0.22 3	0.29 17	0.26 28	0.19 7	0.35 21	0.22 4	0.09 11	0.07 6	0.08 3	0.05 1	0.16 69	0.54 245

BUS	0.45 40	0.32 14	1.58 3	0.31 73	0.22 86	0.91 324	0.23 57	1.05 315	0.67 135	0.64 235	0.53 125	0.65 209	0.32 106	0.48 58	0.34 94	0.13 184	0.10 103	0.14 219	0.12 138	0.13 35	0.15 30

BSDual-CNN	0.48 55	0.32 14	1.58 3	0.31 73	0.22 86	0.76 276	0.32 189	1.05 315	0.67 135	0.64 235	0.53 125	0.63 199	0.38 134	0.48 58	0.97 257	0.13 184	0.10 103	0.14 219	0.12 138	0.13 35	0.15 30

psmg	0.48 55	0.32 14	1.58 3	0.28 33	0.22 86	0.75 272	0.35 216	0.94 241	0.67 135	0.61 204	0.59 181	0.63 199	0.38 134	0.48 58	0.97 257	0.13 184	0.11 124	0.13 190	0.13 158	0.14 51	0.15 30

CREStereo	0.31 1	0.35 37	1.66 6	0.19 1	0.13 5	0.55 81	0.17 5	0.50 23	0.50 35	0.28 18	0.34 33	0.24 19	0.21 15	0.34 15	0.23 14	0.11 110	0.07 6	0.08 3	0.05 1	0.10 10	0.12 10
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
CroCo-Stereo	0.35 7	0.71 156	1.67 7	0.32 90	0.17 37	0.19 1	0.21 29	0.79 132	0.54 54	0.22 3	0.25 11	0.55 163	0.22 18	0.28 1	0.28 41	0.10 47	0.08 38	0.08 3	0.07 12	0.12 25	0.10 4
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
PMTNet	0.35 7	0.38 55	1.75 8	0.21 2	0.14 8	0.57 104	0.24 79	0.48 11	0.44 16	0.28 18	0.32 31	0.26 28	0.24 26	0.41 40	0.24 15	0.42 355	0.07 6	0.08 3	0.05 1	0.18 109	0.15 30

CAS	0.39 15	0.31 7	1.79 9	0.81 341	0.34 208	0.51 45	0.23 57	0.49 14	0.42 9	0.23 6	0.31 25	0.20 2	0.17 1	0.30 2	0.25 23	0.77 373	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 10	0.41 187

CASnet	0.32 3	0.40 63	1.80 10	0.28 33	0.11 1	0.47 29	0.19 12	0.45 7	0.47 24	0.39 30	0.31 25	0.23 13	0.17 1	0.31 3	0.21 1	0.11 110	0.06 1	0.15 244	0.12 138	0.16 69	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RCA-Stereo	0.45 40	0.38 55	1.80 10	0.27 21	0.25 123	0.58 111	0.23 57	0.84 168	0.66 123	0.42 37	0.44 74	0.28 37	0.35 120	0.31 3	0.21 1	0.09 11	1.01 338	0.09 13	0.07 12	0.21 158	0.53 242

GLC_STEREO	0.31 1	0.30 5	1.80 10	0.29 45	0.12 3	0.41 13	0.20 20	0.39 2	0.42 9	0.26 14	0.31 25	0.25 22	0.19 7	0.36 23	0.26 32	0.09 11	0.11 124	0.12 134	0.10 70	0.13 35	0.15 30

CSP-Net	0.55 102	0.61 130	1.81 13	0.30 59	0.23 108	0.77 286	0.35 216	0.90 219	0.62 92	0.62 216	0.60 188	0.65 209	0.42 173	1.76 284	0.47 141	0.17 265	0.12 139	0.10 46	0.10 70	0.21 158	0.16 43

mmm	0.66 207	0.53 104	1.83 14	0.38 184	0.86 342	0.49 37	0.27 124	0.82 151	0.83 274	0.59 188	0.69 241	0.47 127	0.38 134	0.81 165	0.73 219	0.12 142	1.37 370	0.14 219	0.45 357	0.18 109	1.35 359

knoymous	0.37 11	0.34 30	1.83 14	0.25 5	0.18 47	0.45 17	0.24 79	0.60 65	0.40 4	0.42 37	0.39 50	0.54 155	0.25 40	0.41 40	0.29 50	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.07 12	0.13 35	0.20 68

AnonymousM	0.45 40	0.49 89	1.83 14	0.29 45	0.15 13	0.53 65	0.22 38	0.64 78	0.66 123	0.47 63	0.33 32	0.30 42	0.25 40	0.49 68	0.29 50	0.12 142	0.27 254	0.71 377	0.37 342	0.12 25	0.41 187

GMStereo_Zeroshot	0.44 37	0.44 80	1.84 17	0.44 236	0.20 68	0.52 60	0.19 12	0.60 65	0.54 54	0.58 169	0.59 181	0.63 199	0.29 87	0.59 101	0.34 94	0.16 246	0.09 81	0.16 260	0.09 37	0.26 222	0.26 102

AEACV	0.89 304	0.29 2	1.84 17	2.50 403	1.68 394	0.53 65	0.21 29	1.01 289	0.42 9	0.68 261	0.31 25	0.22 8	0.39 145	1.63 266	0.25 23	0.09 11	2.60 407	0.09 13	0.54 370	0.23 186	2.27 399

ProNet	0.46 45	0.60 125	1.85 19	0.35 142	0.67 318	0.49 37	0.25 98	0.53 30	0.57 66	0.21 1	0.24 6	0.22 8	0.20 14	0.52 78	0.22 4	0.09 11	0.47 286	0.10 46	0.09 37	0.23 186	1.33 356

DAS	0.61 153	0.42 70	1.85 19	0.34 127	0.34 208	0.52 60	0.42 251	0.89 211	0.80 256	0.85 314	0.69 241	0.57 174	0.51 231	2.38 348	0.57 175	0.13 184	0.09 81	0.12 134	0.09 37	0.18 109	0.37 160

SepStereo	0.57 117	0.42 70	1.85 19	0.34 127	0.34 208	0.52 60	0.42 251	0.89 211	0.80 256	0.85 314	0.69 241	0.57 174	0.51 231	1.55 250	0.57 175	0.13 184	0.09 81	0.12 134	0.09 37	0.18 109	0.37 160

Selective-IGEV	0.57 117	0.42 70	1.87 22	1.67 387	1.33 380	0.36 10	0.20 20	0.61 67	0.71 189	0.22 3	0.31 25	0.22 8	0.19 7	0.52 78	0.36 103	0.09 11	0.97 335	0.09 13	0.15 194	0.20 149	0.85 311

LoS	0.34 5	0.35 37	1.88 23	0.25 5	0.13 5	0.53 65	0.20 20	0.50 23	0.53 51	0.26 14	0.28 15	0.37 66	0.24 26	0.40 34	0.25 23	0.10 47	0.08 38	0.08 3	0.06 6	0.15 60	0.10 4

Selective-RAFT	0.46 45	0.48 88	1.88 23	0.32 90	0.16 20	0.61 159	0.19 12	0.66 83	0.62 92	0.28 18	0.30 20	0.41 86	0.33 111	0.51 74	0.32 77	0.11 110	1.09 347	0.09 13	0.35 336	0.19 132	0.37 160

Any-RAFT	0.42 22	0.33 23	1.89 25	0.28 33	0.21 77	0.69 249	0.21 29	0.83 161	0.60 80	0.45 51	0.43 63	0.62 195	0.30 97	0.48 58	0.24 15	0.11 110	0.40 277	0.08 3	0.06 6	0.10 10	0.16 43

EGLCR-Stereo	0.90 307	0.31 7	1.90 26	1.60 383	0.95 351	1.14 351	0.42 251	0.85 178	0.43 13	1.74 381	0.21 1	0.27 35	0.17 1	1.56 252	0.30 55	0.10 47	2.60 407	0.10 46	0.09 37	0.10 10	3.10 407

CRFU-Net	0.58 125	0.42 70	1.90 26	0.49 264	0.27 148	0.83 305	0.35 216	0.94 241	0.54 54	0.65 247	0.60 188	0.78 271	1.34 354	1.00 181	0.51 159	0.17 265	0.14 165	0.17 274	0.10 70	0.19 132	0.20 68

iRaftStereo_RVC	0.47 48	0.84 190	1.91 28	0.29 45	0.15 13	0.53 65	0.20 20	0.58 55	0.50 35	0.37 25	0.43 63	0.42 90	0.23 24	0.38 26	0.28 41	0.09 11	0.70 322	0.12 134	0.11 108	0.43 331	0.77 296

SMFormer	0.64 185	0.54 106	1.92 29	0.32 90	0.16 20	0.46 20	0.24 79	0.94 241	0.85 288	0.58 169	0.70 254	0.51 142	0.41 162	1.89 310	0.86 249	0.13 184	1.01 338	0.11 92	0.26 288	0.17 90	0.84 307

tta	0.63 178	0.54 106	1.92 29	0.32 90	0.16 20	0.46 20	0.24 79	0.94 241	0.85 288	0.58 169	0.70 254	0.51 142	0.41 162	1.89 310	0.86 249	0.13 184	1.01 338	0.11 92	0.26 288	0.19 132	0.59 257

qqq1	0.62 166	0.54 106	1.92 29	0.32 90	0.16 20	0.46 20	0.24 79	0.94 241	0.85 288	0.58 169	0.70 254	0.51 142	0.41 162	1.89 310	0.64 195	0.13 184	1.01 338	0.09 13	0.24 277	0.19 132	0.59 257

fff1	0.62 166	0.54 106	1.92 29	0.32 90	0.16 20	0.46 20	0.24 79	0.94 241	0.85 288	0.58 169	0.70 254	0.51 142	0.41 162	1.89 310	0.64 195	0.13 184	1.01 338	0.09 13	0.24 277	0.19 132	0.59 257

EAI-Stereo	1.16 346	0.29 2	1.94 33	0.55 284	0.97 355	1.96 384	7.94 412	1.34 365	1.03 340	1.01 334	1.48 360	0.51 142	0.66 285	0.65 121	1.42 309	0.09 11	0.23 235	0.09 13	0.53 369	0.13 35	0.49 228

222	1.02 328	0.60 125	1.95 34	0.29 45	0.51 275	0.62 181	0.24 79	1.09 335	0.86 294	0.64 235	0.67 234	0.47 127	0.42 173	1.86 305	6.73 406	0.13 184	1.21 356	0.11 92	0.32 318	0.17 90	1.44 365

DSFCA	0.62 166	0.77 180	1.95 34	0.29 45	0.29 163	0.79 295	0.86 352	0.81 144	0.73 199	0.73 281	0.66 231	0.67 218	0.57 255	1.17 205	1.03 270	0.16 246	0.15 179	0.13 190	0.14 176	0.19 132	0.28 113

DMCA	0.50 70	0.83 189	1.95 34	0.32 90	0.24 117	0.59 129	0.26 110	0.81 144	0.68 159	0.59 188	0.49 101	0.56 170	0.36 122	0.65 121	0.65 200	0.14 214	0.10 103	0.14 219	0.10 70	0.19 132	0.29 119

LoS_RVC	0.34 5	0.38 55	1.96 37	0.27 21	0.35 216	0.43 15	0.22 38	0.43 5	0.34 1	0.24 9	0.34 33	0.23 13	0.28 71	0.34 15	0.22 4	0.08 1	0.07 6	0.07 1	0.05 1	0.10 10	0.35 153

anonymousdsp2	0.88 297	0.31 7	1.96 37	1.06 359	1.56 390	0.57 104	0.22 38	0.84 168	0.98 333	1.20 353	0.37 41	0.65 209	0.26 48	1.19 207	0.46 138	0.10 47	2.40 406	0.10 46	0.13 158	0.19 132	2.96 405

DISCO	0.61 153	0.63 136	1.98 39	0.46 246	0.34 208	0.84 310	0.35 216	0.88 205	0.81 263	0.61 204	0.64 218	1.06 345	0.53 241	1.11 196	0.83 245	0.13 184	0.10 103	0.11 92	0.10 70	0.26 222	0.37 160

MC-Stereo	0.58 125	0.37 50	2.00 40	0.88 344	0.64 314	0.54 72	0.19 12	0.46 9	0.39 3	0.58 169	0.39 50	0.27 35	0.27 61	0.71 140	0.32 77	0.09 11	1.20 353	0.09 13	0.16 211	0.22 172	1.92 378

DLCB_ROB	0.61 153	0.96 222	2.00 40	0.37 166	0.25 123	0.65 220	0.37 226	0.86 190	0.76 229	0.73 281	0.70 254	0.84 290	0.47 217	1.57 256	0.72 218	0.13 184	0.13 152	0.14 219	0.14 176	0.18 109	0.33 140

RAFT-Test	0.56 110	0.41 68	2.01 42	0.90 347	1.07 366	0.65 220	0.37 226	0.83 161	0.65 116	0.49 81	0.49 101	0.93 315	0.24 26	0.52 78	0.30 55	0.10 47	0.38 271	0.09 13	0.38 345	0.11 17	0.19 60

CASS	0.43 25	0.34 30	2.01 42	0.33 110	0.17 37	0.54 72	0.24 79	0.71 104	0.52 45	0.62 216	0.55 148	0.40 81	0.41 162	0.43 44	0.33 86	0.17 265	0.10 103	0.14 219	0.11 108	0.18 109	0.23 84
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ccnet	0.77 259	0.61 130	2.01 42	0.40 210	0.46 269	1.05 341	0.59 312	1.02 295	0.74 216	0.90 320	0.97 323	0.82 285	0.89 328	1.68 276	1.16 284	0.32 346	0.26 248	0.32 347	0.28 298	0.35 291	0.47 218

CroCo-Stereo Lap2	0.38 13	0.91 212	2.02 45	0.33 110	0.38 234	0.23 2	0.21 29	0.63 76	0.51 40	0.23 6	0.28 15	0.29 41	0.23 24	0.34 15	0.28 41	0.10 47	0.09 81	0.10 46	0.08 27	0.22 172	0.15 30

Anonymous_2	1.36 359	0.49 89	2.03 46	1.71 389	1.58 391	2.49 396	0.58 309	1.59 378	2.31 389	0.77 293	0.88 311	1.03 337	0.58 262	1.20 208	0.66 203	0.32 346	1.38 371	1.42 399	3.87 413	0.78 373	1.56 369

PSMNet-ADL	0.56 110	0.47 85	2.03 46	0.35 142	0.22 86	0.67 240	0.27 124	0.77 118	0.58 72	0.43 43	0.53 125	0.70 247	0.45 202	1.89 310	0.64 195	0.16 246	0.13 152	0.11 92	0.13 158	0.15 60	0.51 234

MMNet	0.55 102	0.92 217	2.03 46	0.34 127	0.27 148	0.79 295	0.28 132	0.86 190	0.79 249	0.62 216	0.58 176	0.59 181	0.56 250	0.80 162	0.61 186	0.11 110	0.11 124	0.12 134	0.11 108	0.21 158	0.22 76

hknet	0.53 91	0.39 59	2.04 49	0.31 73	0.24 117	0.76 276	0.32 189	1.05 315	0.71 189	0.64 235	0.53 125	0.79 273	0.40 151	0.84 167	0.78 231	0.12 142	0.10 103	0.14 219	0.12 138	0.13 35	0.15 30

UPFNet	0.51 80	0.67 142	2.04 49	0.34 127	0.33 199	0.65 220	0.37 226	0.88 205	0.65 116	0.60 197	0.53 125	0.61 190	0.41 162	0.77 153	0.55 171	0.13 184	0.13 152	0.13 190	0.13 158	0.20 149	0.16 43

iResNet_ROB	0.60 146	1.59 343	2.04 49	0.32 90	0.21 77	0.60 141	0.22 38	0.99 275	0.85 288	0.61 204	0.63 211	0.58 178	0.42 173	1.08 190	0.98 263	0.11 110	0.08 38	0.09 13	0.06 6	0.23 186	0.33 140

Gwc-CoAtRS	0.41 18	0.37 50	2.06 52	0.28 33	0.41 247	0.48 32	0.19 12	0.64 78	0.49 29	0.45 51	0.39 50	0.57 174	0.26 48	0.37 24	0.28 41	0.09 11	0.19 208	0.09 13	0.31 313	0.11 17	0.25 97

riskmin	0.96 318	0.32 14	2.07 53	1.72 390	1.61 393	1.62 372	0.57 307	1.45 371	0.55 59	0.73 281	0.89 313	0.92 310	0.45 202	1.16 203	0.60 181	0.11 110	1.30 367	0.12 134	1.38 404	0.14 51	1.51 368

StereoDRNet-Refined	0.55 102	0.61 130	2.07 53	0.34 127	0.21 77	0.68 246	0.26 110	0.87 197	0.73 199	0.70 269	0.69 241	0.74 257	0.45 202	1.10 192	0.62 189	0.12 142	0.09 81	0.14 219	0.14 176	0.27 233	0.24 93
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
HCRNet	0.50 70	0.75 177	2.08 55	0.39 197	0.29 163	0.58 111	0.22 38	0.79 132	0.67 135	0.49 81	0.49 101	0.48 133	0.37 127	1.13 199	0.40 115	0.15 232	0.10 103	0.15 244	0.13 158	0.21 158	0.19 60

ff7	0.65 190	0.58 118	2.09 56	0.39 197	0.60 300	0.56 85	0.23 57	0.49 14	0.62 92	1.00 330	0.24 6	0.20 2	0.24 26	0.71 140	0.24 15	0.09 11	2.09 389	0.10 46	0.18 232	0.24 192	2.22 394

IGEVStereo-DCA	0.74 243	0.74 173	2.09 56	0.76 332	0.77 333	0.45 17	0.23 57	0.49 14	0.62 92	0.71 278	0.22 2	0.30 42	0.28 71	1.29 221	1.53 316	0.10 47	1.50 376	0.10 46	0.18 232	0.24 192	2.22 394

ffff	0.65 190	0.58 118	2.09 56	0.39 197	0.60 300	0.56 85	0.23 57	0.49 14	0.62 92	1.00 330	0.24 6	0.20 2	0.24 26	0.71 140	0.24 15	0.09 11	2.09 389	0.10 46	0.18 232	0.24 192	2.22 394

11t	0.65 190	0.58 118	2.09 56	0.39 197	0.60 300	0.56 85	0.23 57	0.49 14	0.62 92	1.00 330	0.24 6	0.20 2	0.24 26	0.71 140	0.24 15	0.09 11	2.09 389	0.10 46	0.18 232	0.24 192	2.22 394

ccc-4	0.65 190	0.58 118	2.09 56	0.39 197	0.60 300	0.56 85	0.23 57	0.49 14	0.62 92	1.00 330	0.24 6	0.20 2	0.24 26	0.71 140	0.24 15	0.09 11	2.09 389	0.10 46	0.18 232	0.24 192	2.22 394

test-1	0.61 153	0.54 106	2.09 56	0.31 73	1.37 382	0.51 45	0.28 132	0.83 161	0.50 35	0.42 37	0.55 148	0.54 155	0.24 26	0.38 26	1.25 295	0.10 47	1.08 346	0.10 46	0.17 224	0.11 17	0.77 296

qqq	0.65 190	0.63 136	2.10 62	0.30 59	0.64 314	0.46 20	0.27 124	0.81 144	0.83 274	0.48 65	0.56 160	0.46 122	0.37 127	1.03 185	0.75 222	0.11 110	1.41 374	0.12 134	0.41 353	0.16 69	1.18 340

CBFPSM	0.62 166	1.34 303	2.12 63	0.30 59	0.23 108	0.71 256	0.38 234	0.77 118	0.68 159	0.51 110	0.49 101	1.03 337	0.82 315	0.63 113	1.35 302	0.11 110	0.12 139	0.10 46	0.10 70	0.19 132	0.37 160

x	0.65 190	0.62 134	2.12 63	0.36 156	0.61 307	0.48 32	0.24 79	0.80 137	0.89 305	0.50 99	0.56 160	0.44 106	0.36 122	0.62 112	0.80 236	0.11 110	1.44 375	0.11 92	0.39 348	0.16 69	1.34 358

IER	0.49 66	0.73 164	2.12 63	0.27 21	0.25 123	0.65 220	0.27 124	0.76 112	0.59 76	0.56 151	0.59 181	0.60 188	0.53 241	0.64 117	0.44 130	0.12 142	0.09 81	0.11 92	0.11 108	0.18 109	0.15 30

test_xeample	0.98 323	0.65 140	2.12 63	0.29 45	0.67 318	0.60 141	0.28 132	1.08 333	0.85 288	0.62 216	0.70 254	0.44 106	0.41 162	1.95 318	5.45 402	0.12 142	1.33 369	0.11 92	0.31 313	0.18 109	1.42 364

xxxx	0.97 321	0.64 138	2.14 67	0.30 59	0.67 318	0.64 206	0.24 79	1.09 335	0.91 310	0.57 163	0.65 225	0.58 178	0.39 145	1.57 256	5.49 403	0.13 184	1.38 371	0.11 92	0.32 318	0.17 90	1.41 363

StereoIM	0.35 7	0.89 204	2.15 68	0.25 5	0.29 163	0.29 3	0.17 5	0.47 10	0.41 5	0.21 1	0.22 2	0.28 37	0.21 15	0.32 13	0.31 69	0.10 47	0.09 81	0.10 46	0.08 27	0.11 17	0.12 10

test_4	0.47 48	0.80 187	2.15 68	0.36 156	0.29 163	0.59 129	0.28 132	0.50 23	0.42 9	0.43 43	0.76 285	0.39 73	0.22 18	0.73 146	0.49 153	0.08 1	0.18 204	0.11 92	0.15 194	0.29 251	0.27 107

raftrobust	0.52 82	1.14 253	2.15 68	0.33 110	0.99 356	0.53 65	0.21 29	0.59 62	0.50 35	0.53 126	0.36 37	0.31 47	0.33 111	0.47 50	0.42 121	0.10 47	0.55 298	0.09 13	0.08 27	0.22 172	0.46 216

cross-raft	0.47 48	0.34 30	2.17 71	0.70 327	0.84 341	0.50 43	0.35 216	0.74 108	0.43 13	0.44 49	0.45 75	0.63 199	0.25 40	0.37 24	0.27 36	0.08 1	0.14 165	0.10 46	0.23 275	0.11 17	0.27 107

s12784h	0.41 18	0.34 30	2.17 71	0.24 4	0.11 1	0.64 206	0.24 79	0.85 178	0.70 177	0.45 51	0.54 139	0.28 37	0.27 61	0.51 74	0.27 36	0.11 110	0.06 1	0.09 13	0.06 6	0.16 69	0.14 24

AdaStereo	0.48 55	0.44 80	2.18 73	0.36 156	0.20 68	0.59 129	0.29 157	0.97 264	0.74 216	0.52 118	0.55 148	0.61 190	0.33 111	0.52 78	0.44 130	0.18 276	0.08 38	0.17 274	0.11 108	0.18 109	0.24 93
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.
11t1	0.60 146	0.49 89	2.19 74	0.35 142	0.58 294	0.48 32	0.21 29	0.72 105	0.73 199	0.49 81	0.47 82	0.35 62	0.34 118	0.61 109	0.71 214	0.12 142	1.26 361	0.10 46	0.29 302	0.16 69	1.22 348

NINENet	0.54 98	0.40 63	2.19 74	0.55 284	0.26 137	0.91 324	0.23 57	1.05 315	0.77 237	0.54 130	0.57 170	0.65 209	0.32 106	1.22 209	0.34 94	0.16 246	0.13 152	0.16 260	0.11 108	0.16 69	0.14 24

DeepStereo_RVC	0.47 48	0.37 50	2.19 74	0.55 284	0.18 47	0.60 141	0.58 309	0.52 27	0.62 92	0.49 81	0.45 75	0.39 73	0.85 321	0.47 50	0.34 94	0.12 142	0.08 38	0.11 92	0.09 37	0.15 60	0.19 60

CFNet_pseudo	0.47 48	0.50 95	2.19 74	0.26 15	0.20 68	0.56 85	0.22 38	0.80 137	0.62 92	0.50 99	0.56 160	0.68 230	0.47 217	0.53 85	0.33 86	0.11 110	0.10 103	0.15 244	0.10 70	0.18 109	0.33 140

ccs_rob	0.47 48	0.50 95	2.19 74	0.26 15	0.20 68	0.56 85	0.22 38	0.80 137	0.62 92	0.50 99	0.56 160	0.68 230	0.47 217	0.53 85	0.33 86	0.11 110	0.10 103	0.16 260	0.10 70	0.18 109	0.33 140

iRaft-Stereo_5w	0.65 190	1.35 306	2.21 79	0.30 59	0.63 310	0.49 37	0.28 132	0.78 125	0.64 109	0.41 33	0.61 196	0.62 195	0.46 209	1.79 292	0.48 144	0.10 47	0.25 245	0.11 92	0.12 138	0.40 321	0.94 321

DIP-Stereo	0.43 25	0.50 95	2.21 79	0.27 21	0.18 47	0.63 194	0.17 5	0.94 241	0.58 72	0.49 81	0.48 88	0.30 42	0.30 97	0.40 34	0.31 69	0.10 47	0.08 38	0.10 46	0.08 27	0.15 60	0.33 140
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PCWNet_CMD	0.48 55	0.50 95	2.23 81	0.27 21	0.20 68	0.56 85	0.22 38	0.78 125	0.67 135	0.49 81	0.55 148	0.68 230	0.56 250	0.48 58	0.32 77	0.11 110	0.10 103	0.14 219	0.10 70	0.19 132	0.43 196

MSMDNet	0.48 55	0.50 95	2.23 81	0.27 21	0.20 68	0.56 85	0.22 38	0.78 125	0.67 135	0.49 81	0.55 148	0.68 230	0.56 250	0.48 58	0.32 77	0.11 110	0.10 103	0.13 190	0.10 70	0.18 109	0.43 196

CoDeX	0.54 98	0.52 101	2.25 83	0.30 59	0.26 137	0.61 159	0.32 189	1.03 301	0.73 199	0.49 81	0.56 160	0.52 149	0.40 151	1.59 263	0.38 112	0.12 142	0.09 81	0.11 92	0.10 70	0.15 60	0.22 76

RAFT	0.62 166	1.35 306	2.26 84	0.62 307	0.53 282	0.47 29	0.35 216	0.70 98	0.58 72	0.50 99	0.50 113	0.79 273	0.40 151	0.49 68	0.36 103	0.11 110	0.79 327	0.14 219	0.13 158	0.52 350	0.72 292

CFNet	0.65 190	1.45 327	2.27 85	0.34 127	0.25 123	0.64 206	0.23 57	0.93 236	0.79 249	0.48 65	0.59 181	0.58 178	0.40 151	2.28 339	0.63 194	0.13 184	0.09 81	0.15 244	0.14 176	0.34 280	0.26 102

NOSS_ROB	0.75 252	1.03 231	2.27 85	0.68 325	0.26 137	0.68 246	0.30 169	0.99 275	0.82 268	0.59 188	0.58 176	0.77 267	0.39 145	2.75 376	0.48 144	0.25 329	0.24 238	0.28 335	0.26 288	0.29 251	1.07 335

CFNet_ucs	0.50 70	0.55 113	2.28 87	0.27 21	0.22 86	0.58 111	0.23 57	0.90 219	0.69 167	0.54 130	0.64 218	0.68 230	0.44 194	0.55 91	0.34 94	0.14 214	0.12 139	0.16 260	0.11 108	0.19 132	0.38 168

XPNet_ROB	0.68 215	1.11 248	2.28 87	0.38 184	0.27 148	0.67 240	0.47 277	0.94 241	0.75 221	0.80 304	0.71 267	0.81 282	0.54 243	1.72 278	0.84 246	0.22 308	0.16 191	0.16 260	0.15 194	0.25 207	0.45 213

NVstereo2D	0.63 178	0.57 116	2.29 89	0.37 166	0.35 216	0.69 249	0.49 284	0.96 257	0.88 300	0.49 81	0.54 139	0.72 250	0.46 209	1.98 320	0.50 156	0.19 287	0.20 220	0.18 290	0.16 211	0.28 243	0.34 147

HSM	0.67 210	0.92 217	2.29 89	0.30 59	0.29 163	0.65 220	0.29 157	0.98 270	0.67 135	0.59 188	0.58 176	1.39 367	0.65 279	2.56 359	0.45 134	0.11 110	0.09 81	0.10 46	0.08 27	0.18 109	0.24 93

SFCPSM	0.48 55	0.39 59	2.30 91	0.28 33	0.27 148	0.70 252	0.32 189	1.00 281	0.69 167	0.50 99	0.52 122	0.43 91	0.36 122	0.53 85	0.44 130	0.12 142	0.09 81	0.12 134	0.16 211	0.18 109	0.23 84

NCCL2	0.71 230	1.32 297	2.30 91	0.44 236	0.31 182	0.71 256	0.67 333	0.89 211	0.69 167	0.70 269	0.61 196	0.85 295	0.54 243	1.58 262	0.70 210	0.20 295	0.17 198	0.66 374	0.25 282	0.26 222	0.38 168

DCRE	0.76 255	0.80 187	2.31 93	1.05 358	1.18 373	0.63 194	0.26 110	1.03 301	0.59 76	0.52 118	2.12 375	0.44 106	0.27 61	0.41 40	0.53 164	0.09 11	1.02 343	0.10 46	0.32 318	0.16 69	1.47 367

DCANet-4	0.43 25	0.32 14	2.31 93	0.26 15	0.14 8	0.51 45	0.22 38	0.84 168	0.78 240	0.55 141	0.48 88	0.28 37	0.37 127	0.40 34	0.37 106	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.08 1	0.43 196

IIG-Stereo	0.65 190	0.87 195	2.32 95	0.55 284	0.23 108	0.62 181	0.21 29	0.78 125	0.71 189	0.64 235	0.69 241	0.69 241	0.38 134	2.07 325	1.37 306	0.11 110	0.08 38	0.11 92	0.09 37	0.15 60	0.27 107

ETE_ROB	0.68 215	1.09 241	2.32 95	0.38 184	0.26 137	0.69 249	0.51 287	1.49 373	0.75 221	0.81 305	0.71 267	0.85 295	0.51 231	1.39 229	0.70 210	0.17 265	0.14 165	0.19 295	0.16 211	0.24 192	0.35 153

THIR-Stereo	0.88 297	0.85 192	2.33 97	0.26 15	0.16 20	0.59 129	2.69 399	0.62 70	0.54 54	0.62 216	1.61 364	0.96 323	1.77 377	1.67 273	2.20 349	0.10 47	0.08 38	0.14 219	0.11 108	0.16 69	0.21 72

tt1	0.74 243	0.73 164	2.34 98	0.67 320	0.63 310	0.75 272	0.24 79	0.85 178	0.96 326	0.81 305	0.38 47	0.26 28	0.35 120	0.64 117	0.22 4	0.10 47	2.16 399	0.11 92	0.09 37	0.25 207	2.19 389

FBW_ROB	0.94 316	1.23 283	2.35 99	0.46 246	0.32 193	0.87 316	0.46 273	1.15 346	0.97 332	0.83 312	0.78 293	1.01 333	0.64 278	3.65 397	1.65 319	0.27 336	0.24 238	0.40 358	0.26 288	0.32 270	0.88 315

PVD	1.05 334	1.21 274	2.36 100	0.84 342	0.91 347	1.04 339	0.64 324	1.32 364	1.68 380	1.43 371	1.41 359	1.14 356	1.15 350	1.49 245	1.77 327	0.27 336	0.65 313	0.28 335	0.35 336	0.40 321	0.73 293

RYNet	0.77 259	0.91 212	2.36 100	0.37 166	0.41 247	0.88 318	0.44 264	0.99 275	0.88 300	0.65 247	0.54 139	0.92 310	0.61 272	2.70 371	1.23 293	0.15 232	0.14 165	0.17 274	0.14 176	0.27 233	0.55 251

ICVP	0.48 55	0.33 23	2.37 102	0.34 127	0.22 86	0.60 141	0.55 300	0.79 132	0.53 51	0.45 51	0.60 188	0.49 135	0.36 122	0.55 91	0.46 138	0.16 246	0.16 191	0.14 219	0.11 108	0.16 69	0.32 137
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.49 66	0.54 106	2.37 102	0.31 73	0.19 63	0.61 159	0.30 169	0.93 236	0.52 45	0.49 81	0.53 125	0.40 81	0.43 186	0.59 101	0.67 205	0.16 246	0.11 124	0.12 134	0.10 70	0.20 149	0.30 127

OMP-Stereo	0.64 185	0.87 195	2.38 104	0.56 293	0.37 228	0.60 141	0.26 110	0.75 110	0.71 189	0.65 247	0.60 188	0.68 230	0.32 106	2.07 325	1.18 285	0.11 110	0.08 38	0.12 134	0.09 37	0.17 90	0.28 113

DRaft	0.65 190	0.47 85	2.38 104	0.25 5	0.17 37	0.64 206	0.65 327	0.56 48	0.57 66	0.67 255	0.98 326	0.38 71	0.99 339	1.42 234	2.06 339	0.11 110	0.14 165	0.10 46	0.14 176	0.18 109	0.21 72

TestStereo	0.49 66	0.88 199	2.38 104	0.30 59	0.16 20	0.43 15	0.25 98	0.55 47	0.46 18	0.38 28	0.46 77	0.34 59	0.28 71	1.96 319	0.28 41	0.11 110	0.08 38	0.12 134	0.09 37	0.15 60	0.13 12

sCroCo_RVC	0.37 11	0.39 59	2.38 104	0.35 142	0.27 148	0.31 5	0.22 38	0.49 14	0.48 27	0.23 6	0.34 33	0.25 22	0.24 26	0.35 21	0.25 23	0.15 232	0.17 198	0.12 134	0.11 108	0.15 60	0.15 30

CFNet-RSSM	0.44 37	0.36 40	2.38 104	0.28 33	0.43 258	0.53 65	0.20 20	0.86 190	0.52 45	0.44 49	0.36 37	0.53 150	0.26 48	0.40 34	0.27 36	0.09 11	0.08 38	0.09 13	0.38 345	0.10 10	0.22 76

TDLM	0.83 276	1.28 292	2.38 104	0.46 246	0.26 137	0.66 233	0.55 300	0.87 197	0.80 256	2.54 398	0.62 203	0.61 190	0.51 231	2.68 370	0.67 205	0.20 295	0.11 124	0.35 352	0.15 194	0.33 274	0.48 222

dad	0.58 125	1.35 306	2.39 110	0.31 73	0.20 68	0.62 181	0.26 110	0.56 48	0.79 249	0.66 253	0.64 218	0.64 205	0.36 122	0.87 170	0.48 144	0.28 339	0.15 179	0.40 358	0.18 232	0.24 192	0.22 76

Prome-Stereo	0.53 91	0.36 40	2.39 110	0.60 299	0.23 108	0.63 194	0.41 245	0.66 83	0.67 135	0.59 188	1.02 333	0.43 91	0.71 296	0.61 109	0.34 94	0.10 47	0.07 6	0.10 46	0.09 37	0.13 35	0.44 208

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 190	1.15 259	2.40 112	0.33 110	0.30 174	0.83 305	0.40 243	0.94 241	0.82 268	0.67 255	0.76 285	0.68 230	0.58 262	1.13 199	1.25 295	0.14 214	0.08 38	0.10 46	0.08 27	0.18 109	0.28 113

KYRaft	0.52 82	0.35 37	2.40 112	0.34 127	0.21 77	0.75 272	0.43 258	0.62 70	0.63 103	0.64 235	0.92 316	0.53 150	0.72 297	0.60 106	0.26 32	0.10 47	0.07 6	0.12 134	0.14 176	0.13 35	0.54 245

GrayStereo	0.71 230	0.27 1	2.40 112	0.89 345	0.23 108	0.62 181	1.40 389	0.67 86	0.70 177	0.72 280	0.77 289	0.55 163	3.03 395	0.60 106	0.28 41	0.10 47	0.08 38	0.10 46	0.21 268	0.12 25	0.37 160

CRE-IMP	0.46 45	0.31 7	2.40 112	0.53 277	0.17 37	0.79 295	0.68 335	0.54 39	0.66 123	0.47 63	0.43 63	0.44 106	0.26 48	0.43 44	0.33 86	0.12 142	0.07 6	0.12 134	0.09 37	0.17 90	0.23 84

dd	0.48 55	1.32 297	2.41 116	0.31 73	0.17 37	0.58 111	0.26 110	0.50 23	0.71 189	0.42 37	0.41 59	0.34 59	0.28 71	0.47 50	0.41 117	0.18 276	0.10 103	0.13 190	0.12 138	0.22 172	0.16 43

PSM-AAD	0.67 210	0.29 2	2.41 116	0.37 166	0.23 108	0.86 312	1.15 375	0.62 70	0.66 123	0.64 235	0.71 267	0.67 218	2.90 394	0.65 121	0.32 77	0.10 47	0.08 38	0.17 274	0.15 194	0.14 51	0.34 147

DANet	0.85 287	0.68 149	2.41 116	1.18 367	0.48 271	0.77 286	1.23 381	0.93 236	1.53 376	0.90 320	0.72 270	0.97 325	0.57 255	1.86 305	1.05 272	0.18 276	0.16 191	0.19 295	0.16 211	0.26 222	0.67 277
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MLCV	0.59 140	1.41 318	2.41 116	0.31 73	0.15 13	0.60 141	0.23 57	0.77 118	0.63 103	0.67 255	0.66 231	0.55 163	0.37 127	1.16 203	1.09 276	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.21 158	0.29 119

MyStereo07	0.56 110	0.68 149	2.42 120	0.30 59	0.41 247	0.61 159	0.31 179	0.58 55	0.72 196	1.17 347	0.26 14	0.20 2	0.27 61	1.28 220	0.28 41	0.09 11	0.59 305	0.12 134	0.21 268	0.16 69	0.48 222

raft_robust	0.68 215	1.24 284	2.42 120	0.30 59	0.57 290	0.53 65	0.25 98	0.95 254	0.79 249	0.49 81	0.46 77	1.12 354	0.74 304	1.50 246	0.61 186	0.09 11	0.62 310	0.10 46	0.30 308	0.26 222	0.30 127

LCNet	0.58 125	0.43 76	2.42 120	0.91 349	0.22 86	0.95 332	0.29 157	0.62 70	0.64 109	0.52 118	0.55 148	0.41 86	0.75 308	0.84 167	0.27 36	0.10 47	0.07 6	0.12 134	0.18 232	0.97 378	0.40 180

DEmStereo	0.69 221	0.40 63	2.42 120	0.42 222	0.18 47	0.66 233	0.88 355	0.54 39	0.64 109	0.60 197	1.00 330	0.45 118	1.24 353	1.53 248	2.21 350	0.10 47	0.08 38	0.10 46	0.10 70	0.11 17	0.14 24

IRAFT_RVC	0.59 140	0.74 173	2.42 120	0.47 252	0.21 77	0.59 129	0.42 251	0.68 89	0.73 199	0.54 130	0.50 113	0.49 135	0.51 231	1.57 256	1.00 267	0.11 110	0.25 245	0.13 190	0.10 70	0.15 60	0.14 24

ACVNet-DCA	0.67 210	0.73 164	2.43 125	0.67 320	0.52 277	0.76 276	0.24 79	0.81 144	0.83 274	0.77 293	0.39 50	0.25 22	0.38 134	0.70 134	0.22 4	0.10 47	2.13 394	0.11 92	0.09 37	0.16 69	1.18 340

xx1	0.71 230	0.73 164	2.43 125	0.67 320	0.52 277	0.76 276	0.24 79	0.85 178	1.05 344	0.77 293	0.39 50	0.46 122	0.37 127	0.70 134	0.22 4	0.10 47	2.13 394	0.12 134	0.41 353	0.16 69	1.18 340

1test111	0.72 238	0.73 164	2.43 125	0.67 320	0.52 277	0.76 276	0.24 79	0.81 144	0.83 274	0.77 293	0.39 50	0.25 22	0.38 134	1.03 185	0.75 222	0.10 47	2.13 394	0.11 92	0.09 37	0.16 69	1.18 340

cc1	0.74 243	0.73 164	2.43 125	0.67 320	0.52 277	0.76 276	0.24 79	0.85 178	1.05 344	0.77 293	0.39 50	0.25 22	0.38 134	0.70 134	0.22 4	0.10 47	2.13 394	0.11 92	0.09 37	0.25 207	2.20 393

MIF-Stereo	0.36 10	0.66 141	2.43 125	0.28 33	0.24 117	0.30 4	0.18 10	0.35 1	0.36 2	0.26 14	0.37 41	0.18 1	0.18 6	0.33 14	0.30 55	0.11 110	0.08 38	0.09 13	0.08 27	0.25 207	0.09 2

ADStereo(finetuned)	0.50 70	0.91 212	2.43 125	0.26 15	0.14 8	0.51 45	0.22 38	0.84 168	0.78 240	0.56 151	0.49 101	0.32 51	0.75 308	0.40 34	0.40 115	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.13 35	0.45 213

raft+_RVC	0.62 166	1.18 267	2.43 125	0.36 156	2.08 400	0.52 60	0.25 98	0.66 83	0.54 54	0.36 23	0.46 77	0.32 51	0.28 71	0.49 68	0.43 127	0.10 47	0.91 333	0.10 46	0.09 37	0.22 172	0.70 289

PSMNet-RSSM	0.61 153	1.19 270	2.43 125	0.33 110	0.25 123	0.59 129	0.28 132	0.88 205	0.65 116	0.54 130	0.62 203	0.69 241	0.46 209	1.67 273	0.50 156	0.15 232	0.10 103	0.14 219	0.16 211	0.20 149	0.28 113

AE-Stereo	0.71 230	0.32 14	2.44 133	0.44 236	0.50 273	0.58 111	0.23 57	1.08 333	0.67 135	0.67 255	0.51 115	0.47 127	0.24 26	0.63 113	0.32 77	0.09 11	2.15 398	0.11 92	0.45 357	0.22 172	2.01 380

UDGNet	0.50 70	1.36 310	2.44 133	0.37 166	0.19 63	0.58 111	0.23 57	0.49 14	0.69 167	0.42 37	0.39 50	0.34 59	0.29 87	0.55 91	0.32 77	0.25 329	0.10 103	0.37 355	0.19 248	0.30 257	0.17 49

test-3	0.58 125	0.43 76	2.44 133	0.52 273	0.59 295	0.46 20	0.23 57	0.77 118	0.49 29	0.52 118	0.29 17	0.44 106	0.22 18	0.59 101	0.97 257	0.08 1	1.27 362	0.10 46	0.35 336	0.29 251	0.62 264

test_1	0.58 125	0.43 76	2.44 133	0.52 273	0.59 295	0.46 20	0.23 57	0.77 118	0.49 29	0.51 110	0.29 17	0.44 106	0.22 18	0.59 101	0.97 257	0.08 1	1.27 362	0.10 46	0.35 336	0.29 251	0.63 268

test_3	0.59 140	0.44 80	2.44 133	0.53 277	0.59 295	0.48 32	0.30 169	0.79 132	0.52 45	0.51 110	0.30 20	0.45 118	0.22 18	0.59 101	0.97 257	0.08 1	1.25 358	0.11 92	0.35 336	0.30 257	0.62 264

Patchmatch Stereo++	0.43 25	0.36 40	2.44 133	0.48 253	0.17 37	0.61 159	0.26 110	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 63	0.43 91	0.28 71	0.56 94	0.30 55	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.13 12
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
NRIStereo	0.50 70	0.34 30	2.44 133	0.52 273	0.16 20	0.94 330	0.73 342	0.52 27	0.65 116	0.48 65	0.40 58	0.59 181	0.29 87	0.78 157	0.33 86	0.11 110	0.13 152	0.11 92	0.09 37	0.22 172	0.25 97

PSM-adaLoss	0.43 25	0.36 40	2.44 133	0.48 253	0.18 47	0.61 159	0.28 132	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 63	0.43 91	0.28 71	0.49 68	0.30 55	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.13 12

ROB_FTStereo_v2	0.43 25	0.36 40	2.44 133	0.49 264	0.17 37	0.61 159	0.28 132	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 63	0.44 106	0.28 71	0.48 58	0.30 55	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.13 12

ROB_FTStereo	0.43 25	0.36 40	2.44 133	0.48 253	0.18 47	0.61 159	0.26 110	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 63	0.43 91	0.28 71	0.51 74	0.30 55	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.13 12

SST-Stereo	0.56 110	0.30 5	2.44 133	0.71 329	0.55 285	0.62 181	0.65 327	0.57 53	0.67 135	0.59 188	0.53 125	0.51 142	0.59 265	1.57 256	0.31 69	0.12 142	0.07 6	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.11 9

RAFT_R40	0.55 102	0.31 7	2.44 133	0.57 297	0.42 257	0.62 181	0.52 291	0.58 55	0.66 123	0.56 151	0.54 139	0.54 155	0.50 227	1.56 252	0.53 164	0.11 110	0.07 6	0.12 134	0.10 70	0.16 69	0.10 4

iGMRVC	0.43 25	0.36 40	2.44 133	0.48 253	0.18 47	0.61 159	0.27 124	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 63	0.43 91	0.28 71	0.57 97	0.31 69	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.13 12

iRAFT	0.43 25	0.36 40	2.44 133	0.48 253	0.17 37	0.61 159	0.26 110	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 63	0.43 91	0.28 71	0.56 94	0.30 55	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.13 12

RAFT-IKP	0.43 25	0.36 40	2.44 133	0.48 253	0.16 20	0.60 141	0.28 132	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 63	0.43 91	0.28 71	0.51 74	0.31 69	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.13 12

PS-NSSS	0.69 221	1.37 313	2.44 133	0.31 73	0.32 193	0.64 206	0.34 207	1.04 307	0.74 216	0.56 151	0.75 282	0.51 142	0.42 173	2.41 352	0.54 169	0.24 323	0.17 198	0.27 333	0.18 232	0.30 257	0.23 84

HUI-Stereo	0.43 25	0.36 40	2.45 149	0.48 253	0.18 47	0.61 159	0.27 124	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 63	0.44 106	0.28 71	0.47 50	0.30 55	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.13 12

delet	0.60 146	0.84 190	2.45 149	0.33 110	0.35 216	0.73 265	0.46 273	0.89 211	0.80 256	0.58 169	0.62 203	0.67 218	0.51 231	1.14 201	0.64 195	0.12 142	0.12 139	0.13 190	0.14 176	0.22 172	0.29 119

ACVNet	0.54 98	0.87 195	2.45 149	0.28 33	0.22 86	0.59 129	0.36 223	0.69 91	0.73 199	0.49 81	0.59 181	0.69 241	0.42 173	0.47 50	0.70 210	0.11 110	0.10 103	0.10 46	0.09 37	0.36 296	0.39 175

acv_ft	0.57 117	0.87 195	2.45 149	0.33 110	0.41 247	0.63 194	0.29 157	0.86 190	0.73 199	0.64 235	0.59 181	0.69 241	0.45 202	0.47 50	0.68 207	0.11 110	0.10 103	0.10 46	0.09 37	0.43 331	0.39 175

CFNet-ft	0.60 146	1.16 261	2.45 149	0.29 45	0.30 174	0.64 206	0.28 132	0.69 91	0.57 66	0.49 81	0.57 170	0.79 273	0.44 194	1.48 243	0.62 189	0.15 232	0.10 103	0.28 335	0.14 176	0.21 158	0.29 119

HSM-Net_RVC	0.70 226	0.40 63	2.45 149	0.27 21	0.19 63	0.68 246	0.30 169	1.29 361	0.73 199	0.73 281	0.70 254	0.77 267	0.45 202	3.73 398	0.46 138	0.13 184	0.09 81	0.10 46	0.09 37	0.13 35	0.32 137
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.60 146	1.16 261	2.45 149	0.29 45	0.30 174	0.64 206	0.28 132	0.69 91	0.57 66	0.49 81	0.57 170	0.79 273	0.44 194	1.48 243	0.62 189	0.15 232	0.10 103	0.28 335	0.14 176	0.21 158	0.29 119

GMOStereo	0.58 125	0.89 204	2.46 156	0.29 45	0.99 356	0.51 45	0.32 189	0.58 55	0.46 18	0.58 169	0.48 88	0.54 155	0.27 61	0.31 3	0.25 23	0.09 11	1.64 378	0.13 190	0.11 108	0.34 280	0.42 191

error version	0.58 125	0.89 204	2.46 156	0.29 45	0.99 356	0.51 45	0.32 189	0.58 55	0.46 18	0.58 169	0.48 88	0.54 155	0.27 61	0.31 3	0.25 23	0.09 11	1.64 378	0.13 190	0.11 108	0.34 280	0.42 191

test-v	0.58 125	0.89 204	2.46 156	0.29 45	0.99 356	0.51 45	0.32 189	0.58 55	0.46 18	0.58 169	0.48 88	0.54 155	0.27 61	0.31 3	0.25 23	0.09 11	1.64 378	0.13 190	0.11 108	0.34 280	0.42 191

test-2	0.58 125	0.89 204	2.46 156	0.29 45	0.99 356	0.51 45	0.32 189	0.58 55	0.46 18	0.58 169	0.48 88	0.54 155	0.27 61	0.31 3	0.25 23	0.09 11	1.64 378	0.13 190	0.11 108	0.34 280	0.42 191

FENet	0.48 55	0.58 118	2.46 156	0.33 110	0.18 47	0.58 111	0.22 38	0.83 161	0.64 109	0.49 81	0.42 61	0.55 163	0.38 134	0.52 78	0.51 159	0.12 142	0.09 81	0.12 134	0.11 108	0.17 90	0.31 135

LL-Strereo2	0.62 166	1.36 310	2.47 161	1.37 372	0.96 352	0.54 72	0.28 132	0.61 67	0.49 29	0.42 37	0.34 33	0.44 106	0.21 15	0.57 97	0.53 164	0.11 110	0.26 248	0.16 260	0.14 176	0.18 109	0.98 331

AACVNet	0.61 153	1.13 252	2.47 161	0.37 166	0.21 77	0.57 104	0.25 98	0.75 110	0.55 59	0.56 151	0.60 188	0.66 216	0.44 194	2.11 331	0.49 153	0.14 214	0.11 124	0.14 219	0.11 108	0.35 291	0.23 84

PSM-softLoss	0.52 82	0.34 30	2.47 161	0.55 284	0.17 37	0.61 159	0.39 240	0.64 78	0.67 135	0.52 118	0.48 88	0.39 73	0.25 40	1.46 240	0.77 227	0.13 184	0.08 38	0.13 190	0.12 138	0.12 25	0.15 30

KMStereo	0.52 82	0.34 30	2.47 161	0.55 284	0.17 37	0.61 159	0.39 240	0.64 78	0.67 135	0.52 118	0.48 88	0.39 73	0.25 40	1.46 240	0.77 227	0.13 184	0.08 38	0.13 190	0.12 138	0.12 25	0.15 30

CREStereo++_RVC	0.38 13	0.37 50	2.47 161	0.25 5	0.16 20	0.54 72	0.15 1	0.42 4	0.57 66	0.37 25	0.52 122	0.24 19	0.19 7	0.31 3	0.27 36	0.09 11	0.06 1	0.08 3	0.30 308	0.09 5	0.22 76
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
TANstereo	0.39 15	0.70 154	2.48 166	0.23 3	0.12 3	0.54 72	0.16 3	0.41 3	0.47 24	0.45 51	0.51 115	0.26 28	0.22 18	0.34 15	0.21 1	0.10 47	0.10 103	0.08 3	0.07 12	0.09 5	0.18 56

RP	0.74 243	1.01 227	2.48 166	0.44 236	0.45 262	0.66 233	0.45 268	0.95 254	0.87 296	0.70 269	0.95 321	0.99 329	0.82 315	1.55 250	0.82 243	0.26 333	0.19 208	0.23 320	0.20 257	0.34 280	0.38 168

UCFNet_RVC	0.55 102	1.16 261	2.48 166	0.31 73	0.27 148	0.65 220	0.28 132	0.76 112	0.58 72	0.51 110	0.53 125	0.67 218	0.42 173	0.91 175	0.45 134	0.16 246	0.11 124	0.17 274	0.17 224	0.20 149	0.23 84

RAFT+CT+SA	0.60 146	1.25 287	2.49 169	0.38 184	0.75 328	0.55 81	0.34 207	0.83 161	0.68 159	0.39 30	0.55 148	0.44 106	0.29 87	0.75 150	0.28 41	0.09 11	0.24 238	0.11 92	0.51 366	0.30 257	0.74 295

Pruner-Stereo	0.55 102	0.38 55	2.49 169	1.78 392	0.19 63	0.63 194	0.45 268	0.59 62	0.67 135	0.61 204	0.48 88	0.41 86	0.25 40	0.49 68	0.99 265	0.13 184	0.07 6	0.12 134	0.10 70	0.13 35	0.14 24

XX-TBD	0.40 17	1.04 234	2.49 169	0.35 142	0.13 5	0.51 45	0.17 5	0.44 6	0.52 45	0.38 28	0.51 115	0.23 13	0.19 7	0.31 3	0.25 23	0.10 47	0.07 6	0.08 3	0.06 6	0.09 5	0.18 56

LALA_ROB	0.68 215	1.14 253	2.50 172	0.37 166	0.29 163	0.78 291	0.55 300	0.99 275	0.84 286	0.82 309	0.68 237	0.93 315	0.50 227	1.01 182	0.89 251	0.21 303	0.15 179	0.21 309	0.18 232	0.26 222	0.30 127

ttt	0.89 304	0.51 100	2.51 173	0.36 156	0.31 182	0.61 159	0.28 132	1.07 330	0.92 312	0.56 151	0.77 289	0.55 163	0.37 127	2.27 338	3.51 382	0.16 246	1.21 356	0.13 190	0.31 313	0.18 109	1.26 350

GANet-ADL	0.48 55	0.56 115	2.51 173	0.34 127	0.20 68	0.58 111	0.25 98	0.80 137	0.57 66	0.43 43	0.61 196	0.56 170	0.31 101	0.44 47	0.44 130	0.14 214	0.11 124	0.10 46	0.09 37	0.22 172	0.38 168

R-Stereo Train	0.42 22	0.31 7	2.51 173	0.30 59	0.18 47	0.56 85	0.25 98	0.82 151	0.41 5	0.57 163	0.67 234	0.33 55	0.24 26	0.34 15	0.33 86	0.10 47	0.08 38	0.09 13	0.07 12	0.09 5	0.18 56

RAFT-Stereo	0.42 22	0.31 7	2.51 173	0.30 59	0.18 47	0.56 85	0.25 98	0.82 151	0.41 5	0.57 163	0.67 234	0.33 55	0.24 26	0.34 15	0.33 86	0.10 47	0.08 38	0.09 13	0.07 12	0.09 5	0.18 56
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AAGNet	0.92 310	0.40 63	2.53 177	0.60 299	1.01 361	0.62 181	0.45 268	0.52 27	0.68 159	0.58 169	0.53 125	0.50 139	0.72 297	1.22 209	7.32 408	0.12 142	0.07 6	0.12 134	0.10 70	0.16 69	0.10 4

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 125	1.48 332	2.53 177	0.29 45	0.78 336	0.52 60	0.20 20	0.68 89	0.66 123	0.51 110	0.61 196	0.40 81	0.32 106	0.40 34	0.43 127	0.08 1	0.63 311	0.09 13	0.09 37	0.37 302	0.58 254

psm_up	0.65 190	1.02 228	2.53 177	0.36 156	0.31 182	0.64 206	0.38 234	0.96 257	0.73 199	0.63 225	0.57 170	0.68 230	0.57 255	1.90 315	0.52 161	0.17 265	0.15 179	0.16 260	0.15 194	0.27 233	0.22 76

FADNet	0.71 230	1.60 347	2.53 177	0.33 110	0.30 174	0.67 240	0.29 157	0.92 233	0.75 221	0.45 51	0.49 101	0.66 216	0.57 255	1.85 303	0.85 247	0.46 362	0.20 220	0.17 274	0.20 257	0.60 357	0.37 160

DisPM	0.48 55	0.41 68	2.54 181	0.61 305	0.18 47	0.59 129	0.62 322	0.54 39	0.67 135	0.61 204	0.53 125	0.38 71	0.26 48	0.76 152	0.31 69	0.13 184	0.07 6	0.12 134	0.11 108	0.12 25	0.15 30

PFNet+	0.50 70	0.43 76	2.54 181	0.49 264	0.18 47	0.58 111	0.76 344	0.54 39	0.72 196	0.56 151	0.48 88	0.39 73	0.26 48	0.94 178	0.33 86	0.14 214	0.09 81	0.14 219	0.13 158	0.12 25	0.16 43

OCTAStereo	0.53 91	0.33 23	2.54 181	0.56 293	0.16 20	0.61 159	0.42 251	0.70 98	0.70 177	0.50 99	0.47 82	0.37 66	0.26 48	1.43 235	0.79 234	0.12 142	0.07 6	0.12 134	0.10 70	0.13 35	0.17 49

RE-Stereo	0.53 91	0.33 23	2.54 181	0.56 293	0.16 20	0.61 159	0.43 258	0.70 98	0.70 177	0.50 99	0.47 82	0.37 66	0.26 48	1.43 235	0.77 227	0.12 142	0.07 6	0.12 134	0.10 70	0.13 35	0.17 49

TVStereo	0.53 91	0.33 23	2.54 181	0.56 293	0.16 20	0.61 159	0.43 258	0.70 98	0.70 177	0.50 99	0.47 82	0.37 66	0.26 48	1.43 235	0.77 227	0.12 142	0.07 6	0.12 134	0.10 70	0.13 35	0.17 49

SHD	0.84 279	1.14 253	2.54 181	0.80 339	0.52 277	0.76 276	0.34 207	1.16 349	1.29 365	1.11 341	0.85 302	0.98 326	0.74 304	1.25 216	1.48 312	0.22 308	0.37 267	0.20 305	0.27 296	0.36 296	0.41 187

iResNet	0.59 140	1.09 241	2.54 181	0.44 236	0.18 47	0.65 220	0.29 157	0.89 211	0.75 221	0.59 188	0.64 218	0.43 91	0.39 145	0.73 146	1.24 294	0.11 110	0.08 38	0.09 13	0.08 27	0.21 158	0.40 180

iinet-f	0.62 166	1.18 267	2.55 188	0.33 110	0.25 123	0.82 304	0.34 207	0.87 197	0.69 167	0.56 151	0.64 218	0.73 255	0.67 287	0.80 162	0.81 240	0.14 214	0.13 152	0.11 92	0.10 70	0.44 334	0.26 102

NF-Stereo	0.53 91	0.33 23	2.55 188	0.55 284	0.16 20	0.61 159	0.43 258	0.70 98	0.70 177	0.50 99	0.47 82	0.37 66	0.26 48	1.44 239	0.78 231	0.12 142	0.07 6	0.12 134	0.10 70	0.13 35	0.17 49

Anonymous	0.41 18	0.44 80	2.55 188	0.35 142	0.32 193	0.38 11	0.34 207	0.57 53	0.41 5	0.25 11	0.30 20	0.23 13	0.29 87	0.38 26	0.28 41	0.15 232	0.13 152	0.11 92	0.12 138	0.24 192	0.30 127

RGC	0.78 261	1.10 246	2.55 188	0.45 243	0.45 262	0.73 265	0.40 243	1.00 281	0.75 221	0.75 289	1.04 337	1.02 336	0.73 300	1.74 281	1.15 282	0.24 323	0.19 208	0.28 335	0.26 288	0.31 265	0.38 168

RALCasStereoNet	0.65 190	1.34 303	2.56 192	0.43 232	0.96 352	0.50 43	0.26 110	0.62 70	0.56 63	0.43 43	0.49 101	0.36 63	0.28 71	0.72 145	0.53 164	0.10 47	1.18 351	0.09 13	0.08 27	0.27 233	1.27 351

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 340	2.01 375	2.56 192	0.49 264	0.40 242	1.49 364	0.96 360	1.02 295	0.95 324	0.85 314	0.94 318	1.06 345	0.59 265	2.92 382	1.15 282	0.43 358	0.74 326	0.32 347	0.55 371	0.74 367	1.35 359

BEATNet_4x	0.57 117	1.16 261	2.56 192	0.35 142	0.16 20	0.56 85	0.25 98	0.91 226	0.64 109	0.55 141	0.53 125	0.59 181	0.43 186	0.67 127	0.76 225	0.12 142	0.09 81	0.12 134	0.09 37	0.23 186	0.58 254

StereoDRNet	0.71 230	1.24 284	2.56 192	0.42 222	0.45 262	0.73 265	0.46 273	0.98 270	0.81 263	0.77 293	0.56 160	0.74 257	0.48 223	1.69 277	0.91 253	0.15 232	0.14 165	0.15 244	0.15 194	0.26 222	0.51 234

anonymousa	0.74 243	0.60 125	2.58 196	0.96 353	1.33 380	0.61 159	0.26 110	0.69 91	0.56 63	0.55 141	0.84 299	0.82 285	0.46 209	0.56 94	0.61 186	0.10 47	1.11 349	0.12 134	0.98 396	0.14 51	0.97 329

SACVNet	0.68 215	1.08 240	2.58 196	0.38 184	0.28 158	0.65 220	0.37 226	0.91 226	0.65 116	0.67 255	0.62 203	0.69 241	0.47 217	2.07 325	0.65 200	0.18 276	0.14 165	0.16 260	0.15 194	0.39 315	0.41 187

rafts_anoy	0.60 146	1.33 301	2.59 198	0.53 277	1.09 368	0.49 37	0.25 98	0.67 86	0.53 51	0.41 33	0.38 47	0.33 55	0.30 97	0.68 131	0.41 117	0.10 47	1.13 350	0.13 190	0.15 194	0.20 149	0.29 119

AFF-stereo	0.57 117	1.51 334	2.59 198	0.33 110	0.23 108	0.51 45	0.21 29	0.69 91	0.68 159	0.49 81	0.63 211	0.49 135	0.34 118	0.50 73	0.37 106	0.08 1	0.54 296	0.10 46	0.10 70	0.40 321	0.60 261

HGLStereo	0.61 153	1.20 272	2.59 198	0.36 156	0.40 242	0.65 220	0.30 169	0.87 197	0.67 135	0.60 197	0.70 254	0.69 241	0.56 250	1.07 189	0.59 179	0.14 214	0.13 152	0.13 190	0.12 138	0.23 186	0.23 84

hitnet-ft	0.73 240	1.09 241	2.59 198	0.28 33	0.22 86	0.71 256	0.36 223	0.89 211	0.67 135	0.58 169	0.83 297	1.03 337	0.94 336	2.31 341	0.70 210	0.23 316	0.14 165	0.41 360	0.13 158	0.24 192	0.28 113

RASNet	0.69 221	1.05 235	2.59 198	0.37 166	0.47 270	0.66 233	0.33 202	0.82 151	0.76 229	0.51 110	0.65 225	0.93 315	0.62 274	2.20 336	0.80 236	0.14 214	0.09 81	0.09 13	0.11 108	0.18 109	0.37 160

EKT-Stereo	1.56 375	0.55 113	2.60 203	2.54 404	19.66 419	0.55 81	0.22 38	0.76 112	0.51 40	0.40 32	0.36 37	0.43 91	0.27 61	0.74 149	0.42 121	0.13 184	0.17 198	0.11 92	0.16 211	0.20 149	0.50 230

LMCR-Stereo	0.61 153	1.00 224	2.60 203	0.42 222	0.22 86	0.74 270	0.31 179	1.06 327	0.70 177	0.62 216	0.64 218	0.40 81	0.52 238	0.84 167	1.27 297	0.20 295	0.09 81	0.12 134	0.09 37	0.26 222	0.16 43

SAMSARA	1.11 342	1.35 306	2.60 203	1.34 370	0.77 333	1.67 375	1.41 391	1.47 372	0.99 336	1.54 377	0.89 313	1.44 369	0.90 329	1.88 309	1.71 320	0.25 329	0.55 298	0.22 313	0.34 334	0.39 315	0.50 230

PWC_ROB	0.81 269	1.41 318	2.60 203	0.41 219	0.40 242	0.63 194	0.31 179	1.04 307	0.99 336	0.92 323	1.29 351	0.78 271	0.68 289	1.65 272	1.50 313	0.19 287	0.12 139	0.18 290	0.13 158	0.51 347	0.54 245

ToySt	0.67 210	0.88 199	2.61 207	0.39 197	0.73 326	0.61 159	0.38 234	0.78 125	0.73 199	0.43 43	0.70 254	0.72 250	0.45 202	0.66 124	0.62 189	0.14 214	0.63 311	0.13 190	0.33 328	0.24 192	1.18 340

GEStereo_RVC	0.61 153	1.19 270	2.61 207	0.48 253	0.25 123	0.63 194	0.37 226	1.05 315	0.79 249	0.55 141	0.55 148	0.59 181	0.44 194	1.10 192	0.48 144	0.16 246	0.11 124	0.12 134	0.11 108	0.27 233	0.43 196

Anonymous3	0.47 48	0.49 89	2.61 207	0.33 110	0.25 123	0.72 262	0.32 189	0.80 137	0.60 80	0.36 23	0.41 59	0.33 55	0.29 87	0.46 48	0.30 55	0.19 287	0.18 204	0.13 190	0.13 158	0.18 109	0.22 76

XQC	0.84 279	1.32 297	2.61 207	0.78 337	0.44 259	0.89 320	0.53 293	1.16 349	1.07 347	0.85 314	0.69 241	0.92 310	0.73 300	1.40 231	1.44 310	0.24 323	0.35 265	0.23 320	0.26 288	0.45 336	0.39 175

MSKI-zero shot	0.70 226	0.44 80	2.62 211	1.47 377	0.75 328	0.56 85	0.20 20	0.80 137	0.45 17	0.60 197	0.52 122	0.44 106	0.17 1	0.70 134	0.26 32	0.09 11	2.87 410	0.09 13	0.32 318	0.14 51	0.50 230

TestStereo1	0.59 140	1.21 274	2.63 212	0.40 210	0.60 300	0.56 85	0.34 207	0.82 151	0.73 199	0.45 51	0.63 211	0.36 63	0.42 173	0.66 124	0.42 121	0.10 47	0.32 259	0.12 134	0.10 70	0.34 280	0.52 239

fff	0.50 70	0.90 209	2.63 212	0.25 5	0.15 13	0.51 45	0.22 38	0.85 178	0.82 268	0.55 141	0.48 88	0.31 47	0.65 279	0.39 30	0.37 106	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.08 1	0.43 196

SA-5K	0.59 140	1.21 274	2.63 212	0.40 210	0.60 300	0.56 85	0.34 207	0.82 151	0.73 199	0.45 51	0.63 211	0.36 63	0.42 173	0.66 124	0.42 121	0.10 47	0.32 259	0.12 134	0.10 70	0.34 280	0.52 239

RALAANet	0.52 82	1.37 313	2.63 212	0.33 110	0.23 108	0.48 32	0.19 12	0.69 91	0.55 59	0.49 81	0.46 77	0.39 73	0.31 101	0.53 85	0.53 164	0.10 47	0.33 263	0.11 92	0.17 224	0.29 251	0.13 12

DCANet	0.49 66	0.91 212	2.63 212	0.26 15	0.14 8	0.51 45	0.22 38	0.84 168	0.78 240	0.56 151	0.49 101	0.32 51	0.41 162	0.39 30	0.41 117	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.14 51	0.45 213

csc	0.50 70	0.90 209	2.63 212	0.25 5	0.15 13	0.51 45	0.22 38	0.85 178	0.82 268	0.55 141	0.48 88	0.31 47	0.65 279	0.39 30	0.37 106	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.08 1	0.43 196

cscssc	0.50 70	0.90 209	2.63 212	0.25 5	0.15 13	0.51 45	0.22 38	0.85 178	0.82 268	0.55 141	0.48 88	0.31 47	0.65 279	0.39 30	0.37 106	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.08 1	0.43 196

111	0.57 117	1.41 318	2.63 212	0.25 5	0.15 13	0.59 129	0.26 110	0.90 219	0.83 274	0.50 99	0.54 139	0.57 174	0.38 134	0.54 90	0.41 117	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.24 192	0.81 305

PWCDC_ROB	0.83 276	1.57 338	2.63 212	0.48 253	0.37 228	0.78 291	0.29 157	1.04 307	1.36 369	0.63 225	2.05 374	0.64 205	0.70 295	1.10 192	1.20 288	0.33 348	0.14 165	0.15 244	0.12 138	0.63 361	0.46 216

aanetorigin	0.81 269	1.03 231	2.64 221	0.44 236	0.44 259	0.59 129	1.00 365	0.59 62	0.70 177	1.54 377	1.22 348	0.82 285	1.08 346	1.06 187	1.07 274	0.18 276	0.15 179	0.17 274	0.21 268	0.53 351	0.65 274

MIM_Stereo	0.55 102	0.92 217	2.65 222	0.32 90	1.09 368	0.51 45	0.19 12	0.67 86	0.52 45	0.48 65	0.54 139	0.43 91	0.27 61	0.57 97	0.30 55	0.08 1	0.17 198	0.11 92	0.10 70	0.28 243	0.80 303

anonymousdsp	0.86 290	0.59 124	2.65 222	1.33 369	1.25 377	0.56 85	0.23 57	0.54 39	0.71 189	1.13 343	0.25 11	0.22 8	0.24 26	1.24 213	0.24 15	0.09 11	2.34 404	0.10 46	0.18 232	0.25 207	3.12 408

IGEV-Stereo	0.86 290	0.60 125	2.65 222	1.35 371	1.25 377	0.56 85	0.23 57	0.54 39	0.71 189	1.14 344	0.25 11	0.22 8	0.24 26	1.24 213	0.24 15	0.09 11	2.34 404	0.10 46	0.18 232	0.25 207	3.13 409
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMStereo	0.44 37	1.32 297	2.65 222	0.28 33	0.16 20	0.42 14	0.22 38	0.48 11	0.63 103	0.41 33	0.36 37	0.26 28	0.25 40	0.41 40	0.30 55	0.14 214	0.08 38	0.10 46	0.12 138	0.17 90	0.13 12
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MyStereo04	0.57 117	0.68 149	2.66 226	0.30 59	0.41 247	0.61 159	0.31 179	0.88 205	0.80 256	0.48 65	0.37 41	0.54 155	0.42 173	0.61 109	0.71 214	0.09 11	0.59 305	0.12 134	0.21 268	0.16 69	0.48 222

gwcnet-sp	0.52 82	0.71 156	2.66 226	0.32 90	0.22 86	0.66 233	0.31 179	0.84 168	0.69 167	0.61 204	0.49 101	0.46 122	0.43 186	0.77 153	0.48 144	0.12 142	0.11 124	0.11 92	0.11 108	0.19 132	0.19 60

scenet	0.52 82	0.71 156	2.66 226	0.32 90	0.22 86	0.66 233	0.31 179	0.84 168	0.69 167	0.61 204	0.49 101	0.46 122	0.43 186	0.77 153	0.48 144	0.12 142	0.11 124	0.11 92	0.11 108	0.19 132	0.19 60

ssnet	0.52 82	0.71 156	2.66 226	0.32 90	0.22 86	0.66 233	0.31 179	0.84 168	0.69 167	0.61 204	0.49 101	0.46 122	0.43 186	0.77 153	0.48 144	0.12 142	0.11 124	0.11 92	0.11 108	0.19 132	0.19 60

CrosDoStereo	0.96 318	0.49 89	2.66 226	0.27 21	0.33 199	0.54 72	3.69 403	0.77 118	0.66 123	0.70 269	1.39 357	0.53 150	1.47 364	1.77 287	3.02 374	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.11 108	0.22 172	0.30 127

STrans-v2	0.69 221	0.62 134	2.66 226	0.28 33	0.23 108	0.57 104	0.32 189	1.01 289	0.77 237	0.92 323	0.84 299	0.88 305	0.92 333	1.81 295	1.19 287	0.10 47	0.07 6	0.10 46	0.09 37	0.12 25	0.30 127

DeepStereo_LL	0.96 318	0.49 89	2.66 226	0.27 21	0.33 199	0.54 72	3.69 403	0.77 118	0.66 123	0.70 269	1.39 357	0.53 150	1.47 364	1.77 287	3.02 374	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.11 108	0.22 172	0.30 127

MIF-Stereo (partial)	0.41 18	0.71 156	2.67 233	0.27 21	0.24 117	0.32 6	0.17 5	0.56 48	0.46 18	0.26 14	0.37 41	0.25 22	0.26 48	0.46 48	0.35 101	0.11 110	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.21 158	0.15 30

ssnet_v2	0.64 185	0.99 223	2.67 233	0.33 110	0.22 86	0.72 262	0.45 268	1.00 281	0.80 256	0.66 253	0.54 139	0.81 282	0.48 223	0.91 175	1.08 275	0.16 246	0.14 165	0.14 219	0.14 176	0.33 274	0.31 135

TransformOpticalFlow	0.65 190	0.61 130	2.67 233	0.45 243	0.26 137	0.62 181	0.28 132	0.88 205	0.76 229	0.76 291	0.74 275	0.90 309	0.84 318	1.82 298	0.80 236	0.10 47	0.07 6	0.11 92	0.09 37	0.12 25	0.19 60

GANet-RSSM	0.63 178	1.14 253	2.67 233	0.38 184	0.26 137	0.59 129	0.29 157	0.81 144	0.56 63	0.50 99	0.57 170	0.67 218	0.50 227	1.91 316	0.50 156	0.14 214	0.10 103	0.24 325	0.12 138	0.36 296	0.28 113

RTSC	0.84 279	1.40 317	2.67 233	0.50 269	0.40 242	0.83 305	0.33 202	1.11 341	1.14 355	0.93 326	0.82 295	0.84 290	0.58 262	1.34 226	1.82 330	0.18 276	0.49 290	0.14 219	0.30 308	0.46 340	0.42 191

RAFT-345	0.56 110	0.37 50	2.68 238	0.40 210	0.34 208	0.58 111	0.41 245	0.49 14	0.70 177	0.51 110	0.99 329	0.43 91	0.28 71	1.56 252	0.81 240	0.10 47	0.07 6	0.11 92	0.09 37	0.11 17	0.09 2

ADLNet	0.68 215	1.02 228	2.68 238	0.35 142	0.34 208	0.67 240	0.34 207	0.95 254	0.79 249	0.70 269	0.62 203	0.80 279	0.46 209	1.77 287	0.69 209	0.15 232	0.12 139	0.14 219	0.14 176	0.31 265	0.54 245

ADCRef	0.88 297	1.45 327	2.68 238	0.38 184	0.35 216	0.95 332	0.51 287	0.92 233	0.81 263	0.89 318	0.84 299	0.61 190	1.35 355	1.26 218	3.38 379	0.14 214	0.12 139	0.17 274	0.19 248	0.28 243	0.34 147

GANet	0.92 310	1.20 272	2.68 238	0.45 243	0.27 148	0.76 276	0.66 329	0.94 241	0.77 237	0.79 302	1.17 344	0.84 290	0.91 330	2.72 372	1.76 326	0.18 276	0.42 279	0.44 365	0.20 257	0.33 274	0.94 321

PASM	0.82 272	1.00 224	2.68 238	0.52 273	0.48 271	0.65 220	0.59 312	0.83 161	0.89 305	0.82 309	0.73 272	0.89 308	0.68 289	2.39 349	0.73 219	0.35 351	0.37 267	0.36 353	0.41 353	0.45 336	0.51 234

DeepPruner_ROB	0.58 125	1.06 236	2.68 238	0.30 59	0.26 137	0.63 194	0.31 179	0.83 161	0.51 40	0.62 216	0.56 160	0.65 209	0.39 145	1.06 187	0.56 173	0.19 287	0.14 165	0.14 219	0.14 176	0.24 192	0.33 140

IMH-64-1	1.50 369	1.98 371	2.69 244	1.39 373	1.12 370	1.39 361	1.19 379	1.80 383	1.47 373	1.19 348	2.20 379	1.53 371	1.51 368	2.12 332	1.98 333	1.34 393	0.68 316	1.28 393	0.70 380	1.37 390	1.12 337

IMH-64	1.50 369	1.98 371	2.69 244	1.39 373	1.12 370	1.39 361	1.19 379	1.80 383	1.47 373	1.19 348	2.20 379	1.53 371	1.51 368	2.12 332	1.98 333	1.34 393	0.68 316	1.28 393	0.70 380	1.37 390	1.12 337

PFNet	0.62 166	0.42 70	2.69 244	0.43 232	0.55 285	0.62 181	0.27 124	0.64 78	0.72 196	0.61 204	0.56 160	0.45 118	0.33 111	1.86 305	1.12 279	0.28 339	0.09 81	0.12 134	0.16 211	0.26 222	0.27 107

GwcNet-RSSM	0.64 185	1.38 316	2.69 244	0.33 110	0.26 137	0.60 141	0.32 189	0.84 168	0.73 199	0.56 151	0.65 225	0.72 250	0.42 173	1.78 290	0.60 181	0.14 214	0.10 103	0.12 134	0.13 158	0.26 222	0.26 102

StereoVision	0.52 82	1.12 250	2.70 248	0.34 127	0.32 193	0.47 29	0.26 110	0.73 106	0.61 83	0.33 22	0.89 313	0.45 118	0.26 48	0.52 78	0.39 114	0.14 214	0.15 179	0.16 260	0.15 194	0.22 172	0.14 24

Sa-1000	0.61 153	1.07 237	2.71 249	0.32 90	0.61 307	0.61 159	0.31 179	1.00 281	0.76 229	0.53 126	0.83 297	0.43 91	0.33 111	0.69 133	0.30 55	0.10 47	0.52 295	0.13 190	0.28 298	0.29 251	0.29 119

ac_64	0.63 178	0.77 180	2.71 249	0.37 166	0.34 208	0.64 206	0.30 169	0.86 190	0.67 135	0.58 169	0.53 125	0.88 305	0.48 223	1.84 301	0.71 214	0.15 232	0.12 139	0.12 134	0.12 138	0.21 158	0.25 97

MyStereo05	0.57 117	0.72 161	2.72 251	0.31 73	0.25 123	0.60 141	0.30 169	0.87 197	0.82 268	0.54 130	0.37 41	0.53 150	0.42 173	0.63 113	0.73 219	0.09 11	0.55 298	0.12 134	0.20 257	0.16 69	0.56 252

HH	0.79 264	0.52 101	2.72 251	1.45 375	0.80 337	0.91 324	0.23 57	0.76 112	0.76 229	0.64 235	0.55 148	0.87 301	0.41 162	0.94 178	0.45 134	0.09 11	1.20 353	0.10 46	0.09 37	0.16 69	2.16 387

HanStereo	0.79 264	0.52 101	2.72 251	1.45 375	0.80 337	0.91 324	0.23 57	0.76 112	0.76 229	0.64 235	0.55 148	0.87 301	0.41 162	0.94 178	0.45 134	0.09 11	1.20 353	0.10 46	0.09 37	0.16 69	2.16 387

ASMatch	0.61 153	0.47 85	2.72 251	0.91 349	0.36 222	0.56 85	0.24 79	0.54 39	0.67 135	0.48 65	1.20 346	0.47 127	0.65 279	1.33 225	0.93 254	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.11 108	0.10 10	0.17 49

AANet_RVC	0.79 264	1.46 329	2.72 251	0.34 127	0.25 123	0.59 129	0.32 189	0.88 205	0.83 274	0.62 216	0.95 321	0.80 279	0.43 186	2.46 355	1.72 322	0.38 352	0.26 248	0.10 46	0.09 37	0.25 207	0.43 196

HITNet	0.55 102	1.28 292	2.73 256	0.35 142	0.14 8	0.56 85	0.23 57	0.89 211	0.62 92	0.52 118	0.51 115	0.49 135	0.38 134	0.52 78	0.60 181	0.09 11	0.07 6	0.10 46	0.08 27	0.25 207	0.61 262
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
CBMV_ROB	0.88 297	0.75 177	2.73 256	0.36 156	0.22 86	0.76 276	0.47 277	1.05 315	0.81 263	1.06 338	1.04 337	0.88 305	1.36 357	2.17 335	2.03 336	0.23 316	0.24 238	0.27 333	0.25 282	0.27 233	0.73 293

FADNet-RVC	0.69 221	1.65 352	2.74 258	0.35 142	0.26 137	0.60 141	0.29 157	0.91 226	0.67 135	0.46 61	0.51 115	0.62 195	0.46 209	1.75 282	0.81 240	0.17 265	0.20 220	0.17 274	0.18 232	0.60 357	0.39 175

AF-Net	0.76 255	1.14 253	2.74 258	0.42 222	0.41 247	0.70 252	0.41 245	1.07 330	0.94 319	0.73 281	1.05 339	1.04 341	0.86 323	1.23 211	1.00 267	0.23 316	0.15 179	0.25 330	0.18 232	0.32 270	0.35 153

Wz-Net-MNSev	0.74 243	1.42 322	2.75 260	0.38 184	0.33 199	0.90 323	0.61 320	0.98 270	0.94 319	0.77 293	0.75 282	0.75 261	0.66 285	1.39 229	0.76 225	0.17 265	0.13 152	0.14 219	0.14 176	0.28 243	0.48 222

DN-CSS_ROB	0.56 110	1.64 351	2.75 260	0.42 222	0.22 86	0.57 104	0.19 12	0.79 132	0.66 123	0.46 61	0.62 203	0.41 86	0.32 106	0.73 146	0.49 153	0.12 142	0.08 38	0.14 219	0.13 158	0.38 308	0.17 49

MSMD_ROB	1.41 362	1.03 231	2.75 260	0.41 219	0.32 193	2.00 388	0.61 320	0.96 257	1.43 370	2.97 403	2.63 390	4.76 402	2.04 385	2.44 354	1.78 328	0.30 343	0.26 248	0.32 347	0.32 318	0.32 270	0.63 268

RAFT_CTSACE	0.58 125	1.16 261	2.76 263	0.36 156	0.29 163	0.54 72	0.29 157	0.69 91	0.51 40	0.51 110	0.75 282	0.67 218	0.37 127	0.63 113	0.47 141	0.08 1	0.49 290	0.11 92	0.10 70	0.41 327	0.32 137

test_5	0.61 153	1.25 287	2.76 263	0.39 197	0.64 314	0.58 111	0.35 216	0.85 178	0.66 123	0.49 81	0.56 160	0.55 163	0.40 151	0.79 158	0.32 77	0.10 47	0.19 208	0.12 134	0.12 138	0.33 274	0.85 311

DDUNet	0.90 307	1.63 350	2.77 265	0.77 335	0.69 322	0.83 305	0.44 264	0.90 219	0.70 177	0.68 261	0.76 285	0.92 310	0.54 243	1.14 201	1.35 302	0.61 367	0.37 267	0.96 383	0.52 368	0.77 371	0.67 277

RAFT-RH_RVC	0.65 190	0.73 164	2.78 266	0.39 197	0.29 163	0.60 141	0.18 10	0.45 7	0.63 103	0.75 289	1.89 370	0.47 127	0.29 87	1.59 263	1.21 289	0.15 232	0.07 6	0.13 190	0.13 158	0.11 17	0.10 4

whm_eth	0.51 80	0.86 194	2.79 267	0.31 73	0.31 182	0.49 37	0.24 79	0.78 125	0.75 221	0.48 65	0.86 307	0.26 28	0.26 48	0.38 26	0.29 50	0.13 184	0.11 124	0.13 190	0.12 138	0.14 51	0.44 208

SA	0.61 153	1.14 253	2.79 267	0.32 90	0.63 310	0.57 104	0.30 169	0.97 264	0.78 240	0.43 43	0.63 211	0.39 73	0.46 209	0.70 134	0.31 69	0.10 47	0.44 283	0.13 190	0.32 318	0.31 265	0.51 234

test croco	0.43 25	0.73 164	2.80 269	0.28 33	0.19 63	0.33 7	0.21 29	0.63 76	0.50 35	0.24 9	0.38 47	0.24 19	0.25 40	0.48 58	0.32 77	0.12 142	0.08 38	0.13 190	0.09 37	0.43 331	0.13 12

UDG	0.86 290	1.57 338	2.80 269	0.68 325	0.59 295	0.78 291	0.38 234	0.97 264	0.74 216	0.63 225	0.70 254	1.01 333	0.68 289	1.02 183	1.22 292	0.45 360	0.34 264	0.89 381	0.51 366	0.73 366	0.58 254

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 279	1.41 318	2.80 269	0.94 351	0.35 216	0.89 320	0.41 245	0.89 211	0.66 123	0.57 163	0.63 211	0.75 261	0.38 134	2.37 345	0.55 171	1.16 388	0.31 258	0.36 353	0.21 268	0.59 356	0.63 268

ADCL	1.07 337	1.22 279	2.80 269	0.40 210	0.33 199	1.50 365	1.87 396	0.97 264	1.04 343	1.26 361	1.28 350	0.99 329	1.41 361	1.36 228	3.51 382	0.17 265	0.14 165	0.22 313	0.21 268	0.32 270	0.43 196

Wz-Net-LNSev	0.66 207	1.30 295	2.81 273	0.35 142	0.37 228	0.80 298	0.48 279	0.91 226	0.87 296	0.63 225	0.70 254	0.80 279	0.59 265	0.67 127	0.68 207	0.15 232	0.14 165	0.12 134	0.12 138	0.24 192	0.38 168

UNet	0.56 110	0.58 118	2.81 273	0.32 90	0.33 199	0.74 270	0.27 124	0.86 190	0.67 135	0.55 141	0.55 148	0.72 250	0.55 248	0.79 158	0.58 177	0.12 142	0.09 81	0.13 190	0.11 108	0.20 149	0.19 60

stereogan	0.74 243	0.68 149	2.82 275	0.40 210	0.40 242	1.05 341	0.42 251	0.99 275	0.96 326	0.78 301	0.86 307	1.15 358	0.73 300	1.57 256	0.56 173	0.20 295	0.19 208	0.20 305	0.16 211	0.37 302	0.34 147

CBMV	0.86 290	1.00 224	2.82 275	0.35 142	0.21 77	0.78 291	0.78 346	1.05 315	0.87 296	0.90 320	0.74 275	0.87 301	1.89 381	1.67 273	1.38 308	0.19 287	0.20 220	0.21 309	0.19 248	0.28 243	0.84 307
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FTStereo	0.79 264	0.32 14	2.83 277	0.70 327	0.21 77	0.73 265	1.75 394	0.61 67	0.60 80	1.07 339	1.62 365	1.28 362	2.11 386	0.75 150	0.30 55	0.19 287	0.08 38	0.12 134	0.11 108	0.12 25	0.39 175

DRN-Test	0.71 230	0.79 185	2.83 277	0.40 210	0.44 259	0.80 298	0.41 245	1.07 330	0.83 274	0.82 309	0.64 218	0.68 230	0.57 255	1.78 290	0.79 234	0.16 246	0.13 152	0.17 274	0.16 211	0.24 192	0.51 234

DPSNet	1.02 328	0.72 161	2.84 279	0.60 299	0.39 236	1.08 346	0.75 343	1.41 369	1.14 355	0.74 287	0.69 241	1.05 344	1.67 372	2.09 330	2.22 351	0.27 336	0.61 307	0.20 305	0.50 365	0.48 343	1.03 332

PDISCO_ROB	0.84 279	1.46 329	2.84 279	0.65 314	0.59 295	1.17 354	0.48 279	1.19 354	1.08 349	0.67 255	0.72 270	1.00 332	0.61 272	1.24 213	1.05 272	0.38 352	0.18 204	0.28 335	0.24 277	0.58 355	0.44 208

MIPNet	0.88 297	1.07 237	2.85 281	0.61 305	0.18 47	1.46 363	1.37 385	1.65 379	0.78 240	1.93 383	0.85 302	0.75 261	1.66 371	0.87 170	0.34 94	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.32 318	0.27 233	0.26 102

GwcNet-ADL	0.54 98	0.78 183	2.85 281	0.31 73	0.20 68	0.58 111	0.29 157	0.93 236	0.67 135	0.48 65	0.47 82	0.56 170	0.33 111	0.48 58	0.80 236	0.13 184	0.12 139	0.09 13	0.09 37	0.14 51	0.40 180

FAT-Stereo	0.72 238	0.60 125	2.86 283	0.37 166	0.29 163	0.64 206	0.55 300	1.01 289	0.91 310	0.76 291	0.94 318	0.93 315	0.79 313	1.82 298	0.60 181	0.19 287	0.19 208	0.17 274	0.16 211	0.23 186	0.47 218

IPLG	0.74 243	1.09 241	2.87 284	0.36 156	0.21 77	1.63 373	0.60 315	1.39 368	0.63 103	1.39 367	0.51 115	0.40 81	0.86 323	1.40 231	0.37 106	0.09 11	0.07 6	0.14 219	0.12 138	0.34 280	0.23 84

SGM_RVC	2.11 389	1.07 237	2.87 284	0.98 355	0.92 348	2.72 398	1.88 397	1.91 388	12.27 410	2.09 385	1.99 373	2.47 385	2.24 389	2.87 381	2.03 336	0.54 364	0.47 286	0.42 362	0.47 360	0.74 367	1.22 348
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MyStereo8	0.73 240	1.16 261	2.89 286	0.53 277	0.34 208	0.71 256	0.20 20	1.87 386	0.59 76	0.53 126	0.66 231	0.50 139	0.33 111	1.27 219	0.62 189	0.10 47	1.19 352	0.10 46	0.21 268	0.21 158	0.61 262

GMM-Stereo	0.53 91	0.33 23	2.89 286	0.53 277	0.24 117	0.77 286	0.46 273	0.62 70	0.65 116	0.58 169	0.73 272	0.47 127	0.43 186	0.68 131	0.29 50	0.10 47	0.06 1	0.13 190	0.13 158	0.14 51	0.44 208

FADNet_RVC	0.87 296	1.51 334	2.90 288	0.31 73	0.24 117	0.71 256	0.25 98	1.00 281	0.65 116	0.45 51	0.57 170	0.61 190	0.44 194	1.53 248	0.75 222	0.94 378	0.97 335	0.28 335	1.00 397	0.89 375	1.36 361

TRStereo	0.89 304	1.02 228	2.91 289	4.59 411	0.31 182	0.93 328	0.23 57	1.93 389	0.66 123	0.37 25	0.54 139	0.48 133	0.40 151	0.67 127	0.29 50	0.13 184	0.37 267	0.11 92	0.48 361	0.13 35	1.21 346

ELAS	1.52 373	0.92 217	2.91 289	0.62 307	0.57 290	3.13 399	2.21 398	1.67 380	1.58 379	2.42 396	2.43 384	1.87 377	2.49 391	1.85 303	2.70 367	0.42 355	0.43 282	0.41 360	0.40 349	0.51 347	0.85 311
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CC-Net-ROB	0.95 317	1.57 338	2.93 291	0.90 347	0.39 236	0.87 316	0.44 264	1.12 343	0.83 274	0.59 188	0.69 241	0.64 205	0.50 227	2.73 374	0.93 254	0.97 381	0.40 277	0.87 380	0.29 302	0.61 360	0.66 275

PSMNet_ROB	0.75 252	1.42 322	2.93 291	0.39 197	0.32 193	0.73 265	0.56 304	0.90 219	0.74 216	0.56 151	0.60 188	0.75 261	0.47 217	2.00 321	1.31 298	0.18 276	0.13 152	0.19 295	0.20 257	0.26 222	0.40 180

SDNR	2.06 387	2.93 408	2.94 293	1.55 382	5.13 409	1.98 387	0.24 79	1.95 390	2.62 393	0.92 323	2.71 392	5.76 405	0.68 289	3.61 396	3.84 387	0.33 348	0.38 271	0.22 313	0.17 224	1.13 379	2.04 382

STTStereo	0.58 125	0.95 221	2.95 294	0.37 166	0.31 182	0.62 181	0.32 189	0.81 144	0.63 103	0.61 204	0.55 148	0.67 218	0.43 186	0.87 170	0.48 144	0.16 246	0.16 191	0.17 274	0.20 257	0.17 90	0.25 97

Nwc_Net	0.75 252	1.10 246	2.96 295	0.42 222	0.39 236	0.77 286	0.39 240	1.06 327	0.73 199	0.65 247	1.00 330	0.99 329	0.74 304	1.43 235	0.99 265	0.24 323	0.15 179	0.23 320	0.26 288	0.27 233	0.30 127

AASNet	0.66 207	1.49 333	2.97 296	0.37 166	0.33 199	0.65 220	0.30 169	1.00 281	0.78 240	0.56 151	0.60 188	0.55 163	0.39 145	0.88 174	0.96 256	0.15 232	0.12 139	0.13 190	0.11 108	0.45 336	0.35 153

sAnonymous2	0.45 40	0.88 199	2.97 296	0.31 73	0.25 123	0.34 8	0.28 132	0.56 48	0.49 29	0.25 11	0.30 20	0.23 13	0.29 87	0.31 3	0.22 4	0.12 142	0.09 81	0.12 134	0.13 158	0.38 308	0.43 196

CroCo_RVC	0.45 40	0.88 199	2.97 296	0.31 73	0.25 123	0.34 8	0.28 132	0.56 48	0.49 29	0.25 11	0.30 20	0.23 13	0.29 87	0.31 3	0.22 4	0.12 142	0.09 81	0.12 134	0.13 158	0.38 308	0.43 196

NCC-stereo	0.88 297	1.22 279	2.97 296	0.60 299	0.45 262	1.88 382	0.48 279	1.04 307	0.75 221	0.70 269	0.85 302	0.93 315	0.84 318	1.81 295	1.51 314	0.28 339	0.19 208	0.23 320	0.31 313	0.27 233	0.35 153

Abc-Net	0.88 297	1.22 279	2.97 296	0.60 299	0.45 262	1.88 382	0.48 279	1.04 307	0.75 221	0.70 269	0.85 302	0.93 315	0.84 318	1.81 295	1.51 314	0.28 339	0.19 208	0.23 320	0.31 313	0.27 233	0.35 153
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RAFT + AFF	0.79 264	1.73 357	2.99 301	0.34 127	0.35 216	0.67 240	0.51 287	1.05 315	0.79 249	0.54 130	0.58 176	0.59 181	0.81 314	1.80 293	1.21 289	0.13 184	0.27 254	0.15 244	0.14 176	0.45 336	0.69 286

cf-r	0.62 166	1.27 290	2.99 301	0.34 127	0.28 158	0.60 141	0.28 132	0.82 151	0.70 177	0.55 141	0.61 196	0.77 267	0.41 162	1.32 224	0.52 161	0.13 184	0.09 81	0.11 92	0.12 138	0.22 172	0.27 107

AnyNet_C32	1.08 340	1.76 361	3.01 303	0.50 269	0.54 283	1.17 354	1.16 377	0.97 264	0.95 324	1.11 341	0.98 326	0.87 301	0.93 335	1.57 256	4.11 394	0.22 308	0.20 220	0.25 330	0.25 282	0.40 321	0.68 282

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 361	2.04 378	3.02 304	0.58 298	0.41 247	2.15 391	1.00 365	1.31 363	1.29 365	1.05 336	1.10 342	1.29 364	0.91 330	3.07 385	1.34 300	1.65 400	0.84 330	0.68 376	0.88 391	1.55 395	1.91 377

4D-IteraStereo	0.62 166	1.29 294	3.04 305	0.27 21	0.30 174	0.46 20	0.26 110	0.54 39	0.51 40	0.41 33	0.31 25	0.39 73	0.19 7	0.53 85	0.65 200	0.09 11	0.47 286	0.12 134	0.11 108	0.21 158	2.14 386

GANetREF_RVC	0.81 269	1.44 326	3.04 305	0.49 264	0.27 148	0.83 305	0.63 323	1.03 301	0.92 312	0.63 225	0.61 196	0.72 250	0.59 265	2.40 350	0.58 177	0.33 348	0.25 245	0.37 355	0.25 282	0.41 327	0.36 159
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
MFMNet_re	1.01 327	1.73 357	3.04 305	0.85 343	0.76 331	0.93 328	0.81 349	1.02 295	1.10 350	1.05 336	1.06 340	0.84 290	0.96 337	0.93 177	0.97 257	0.68 371	0.61 307	0.63 373	0.60 378	0.77 371	0.80 303

MeshStereo	1.29 353	1.34 303	3.04 305	0.35 142	0.28 158	1.10 348	0.69 337	1.42 370	1.07 347	2.71 401	2.43 384	2.95 387	1.50 367	2.92 382	2.03 336	0.23 316	0.22 230	0.22 313	0.19 248	0.50 345	0.69 286
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
LL-Strereo	0.85 287	1.73 357	3.06 309	0.37 166	0.61 307	0.54 72	0.33 202	1.01 289	0.76 229	0.69 266	0.58 176	0.85 295	0.78 311	2.65 367	0.54 169	0.14 214	0.58 304	0.14 219	0.12 138	0.42 329	1.05 333

HHNet	0.63 178	0.67 142	3.10 310	0.37 166	0.25 123	0.64 206	0.60 315	0.70 98	0.67 135	0.55 141	1.12 343	0.32 51	0.60 270	0.43 44	1.75 325	0.16 246	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.18 109	0.22 76

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 166	1.15 259	3.11 311	0.39 197	0.37 228	0.60 141	0.28 132	0.87 197	0.64 109	0.63 225	0.56 160	0.71 249	0.45 202	1.08 190	0.52 161	0.15 232	0.12 139	0.14 219	0.15 194	0.18 109	0.25 97
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IPLGR	0.58 125	0.64 138	3.12 312	0.37 166	0.18 47	0.62 181	0.54 296	1.06 327	0.69 167	0.73 281	0.46 77	0.50 139	0.44 194	1.12 198	0.31 69	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.09 37	0.21 158	0.20 68

WCMA_ROB	1.29 353	1.21 274	3.13 313	0.65 314	0.36 222	1.20 357	0.78 346	1.00 281	0.98 333	1.78 382	2.62 389	3.08 391	2.01 384	1.86 305	2.35 356	0.38 352	0.38 271	0.32 347	0.32 318	0.31 265	1.06 334

CIPLG	0.63 178	1.59 343	3.16 314	0.79 338	0.31 182	0.62 181	0.57 307	0.82 151	0.68 159	0.58 169	0.63 211	0.43 91	0.31 101	0.48 58	0.42 121	0.12 142	0.20 220	0.13 190	0.13 158	0.36 296	0.21 72

WAO-6	1.69 380	1.87 366	3.21 315	1.15 366	1.01 361	2.29 392	1.06 369	1.85 385	2.84 397	1.30 364	2.59 388	2.19 382	1.67 372	2.62 364	2.52 360	0.96 380	0.68 316	1.19 390	0.84 388	1.13 379	0.95 324

SQANet	0.92 310	1.96 369	3.23 316	0.77 335	0.83 339	0.76 276	0.38 234	0.87 197	0.68 159	0.64 235	0.69 241	0.73 255	0.52 238	1.35 227	1.36 304	0.80 374	0.30 257	0.60 372	0.29 302	0.93 376	0.70 289

APVNet	0.76 255	1.11 248	3.23 316	0.39 197	0.36 222	0.85 311	0.44 264	0.96 257	0.73 199	0.58 169	0.69 241	0.76 265	0.56 250	2.29 340	0.82 243	0.17 265	0.18 204	0.24 325	0.19 248	0.35 291	0.27 107

G-Net	1.02 328	0.70 154	3.23 316	0.60 299	0.66 317	2.00 388	0.71 339	0.78 125	0.70 177	1.14 344	2.53 386	1.29 364	1.01 341	1.47 242	1.74 324	0.25 329	0.24 238	0.24 325	0.26 288	0.37 302	0.40 180

WAO-7	1.58 377	2.04 378	3.25 319	0.94 351	0.75 328	1.75 378	1.13 372	1.87 386	1.97 387	1.46 374	2.53 386	1.98 379	1.75 375	3.13 386	2.48 359	0.69 372	0.67 315	0.94 382	0.74 385	0.80 374	0.77 296

fast-acv-ft	0.67 210	1.24 284	3.26 320	0.39 197	0.30 174	0.80 298	0.48 279	0.74 108	0.76 229	0.60 197	0.78 293	0.76 265	0.60 270	0.70 134	0.78 231	0.16 246	0.15 179	0.18 290	0.17 224	0.38 308	0.24 93

MADNet++	2.94 399	2.17 384	3.27 321	2.55 405	2.28 403	3.29 401	3.37 401	2.76 397	2.67 395	3.10 404	3.20 398	2.78 386	3.25 398	4.11 400	4.68 399	2.72 407	2.27 403	3.03 411	2.43 409	2.34 405	2.59 403

HBP-ISP	0.82 272	1.57 338	3.28 322	0.50 269	0.27 148	0.86 312	0.54 296	1.09 335	0.78 240	0.81 305	0.70 254	0.68 230	1.00 340	2.02 322	0.47 141	0.24 323	0.24 238	0.29 343	0.25 282	0.28 243	0.52 239

ADLNet2	0.73 240	1.22 279	3.28 322	0.34 127	0.36 222	0.65 220	0.37 226	0.94 241	0.87 296	0.57 163	0.65 225	0.92 310	0.48 223	2.05 323	0.60 181	0.13 184	0.11 124	0.11 92	0.11 108	0.37 302	0.38 168

1111x	1.06 335	0.79 185	3.29 324	0.33 110	0.60 300	0.64 206	0.33 202	1.10 338	0.92 312	0.59 188	0.69 241	0.59 181	0.47 217	2.64 366	4.61 398	0.12 142	1.38 371	0.11 92	0.49 363	0.18 109	1.30 355

FCDSN-DC	1.45 366	1.12 250	3.30 325	0.48 253	0.41 247	1.13 350	0.60 315	1.17 352	1.28 364	2.25 392	2.85 394	3.65 394	3.34 399	2.58 361	2.44 358	0.31 345	0.26 248	0.31 345	0.30 308	0.37 302	0.78 299
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.57 376	2.56 405	3.30 325	0.66 318	0.41 247	1.15 352	0.51 287	1.27 359	1.35 368	1.61 379	1.20 346	1.43 368	0.97 338	1.80 293	2.10 341	1.88 403	1.79 382	1.97 408	2.14 407	1.61 396	1.76 376

ARAFT	0.65 190	1.69 356	3.34 327	0.29 45	0.16 20	0.65 220	0.36 223	0.96 257	0.73 199	0.63 225	0.49 101	0.56 170	0.31 101	1.23 211	0.35 101	0.11 110	0.08 38	0.14 219	0.13 158	0.38 308	0.50 230

Wz-Net-SNSev	0.85 287	1.83 364	3.36 328	0.42 222	0.31 182	0.71 256	0.66 329	1.04 307	0.94 319	0.68 261	0.85 302	0.96 323	0.62 274	1.75 282	1.14 281	0.16 246	0.15 179	0.16 260	0.17 224	0.39 315	0.63 268

IPLGR_C	0.64 185	1.66 354	3.36 328	0.80 339	0.31 182	0.60 141	0.60 315	0.82 151	0.69 167	0.58 169	0.62 203	0.44 106	0.31 101	0.47 50	0.43 127	0.12 142	0.22 230	0.13 190	0.15 194	0.35 291	0.21 72

test_xeample3	0.86 290	0.75 177	3.36 328	0.65 314	0.76 331	0.49 37	0.33 202	1.21 357	0.80 256	0.61 204	0.23 5	0.30 42	0.29 87	1.17 205	1.57 318	0.10 47	1.79 382	0.10 46	0.40 349	0.25 207	2.09 383

ADCS	1.14 344	2.02 376	3.36 328	0.43 232	0.37 228	0.96 334	0.81 349	1.12 343	1.17 359	1.25 360	0.98 326	1.08 348	0.92 333	1.41 233	4.97 400	0.23 316	0.21 228	0.22 313	0.23 275	0.40 321	0.67 277

ELAS_RVC	1.51 372	0.88 199	3.36 328	0.63 309	0.56 287	1.53 366	2.73 400	1.53 374	1.76 384	2.26 393	2.21 381	2.10 380	3.07 396	2.08 328	2.52 360	0.42 355	0.42 279	0.42 362	0.37 342	0.51 347	0.84 307
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DualNet	0.97 321	0.67 142	3.39 333	0.32 90	0.22 86	0.58 111	0.28 132	0.85 178	0.96 326	0.54 130	0.74 275	0.67 218	0.40 151	0.64 117	3.86 388	0.10 47	2.16 399	0.15 244	0.33 328	0.25 207	2.19 389

ffm	0.78 261	0.67 142	3.39 333	0.32 90	0.22 86	0.58 111	0.28 132	0.85 178	0.96 326	0.54 130	0.74 275	0.67 218	0.40 151	0.64 117	0.22 4	0.10 47	2.16 399	0.15 244	0.33 328	0.25 207	2.19 389

ff1	1.07 337	0.67 142	3.39 333	0.32 90	0.22 86	0.58 111	0.28 132	0.85 178	0.96 326	0.54 130	0.74 275	0.67 218	0.40 151	2.75 376	3.86 388	0.10 47	2.16 399	0.15 244	0.33 328	0.25 207	2.19 389

mmx	0.99 325	0.67 142	3.39 333	0.32 90	0.22 86	0.58 111	0.28 132	1.05 315	0.92 312	0.54 130	0.74 275	0.67 218	0.40 151	2.75 376	3.86 388	0.13 184	1.25 358	0.15 244	0.33 328	0.19 132	1.28 353

xxx	0.99 325	0.67 142	3.39 333	0.32 90	0.22 86	0.58 111	0.28 132	1.05 315	0.92 312	0.54 130	0.74 275	0.67 218	0.40 151	2.75 376	3.86 388	0.13 184	1.25 358	0.15 244	0.33 328	0.19 132	1.28 353

rrr	0.84 279	0.74 173	3.40 338	0.76 332	0.77 333	0.45 17	0.28 132	1.23 358	0.84 286	0.71 278	0.22 2	0.30 42	0.28 71	1.29 221	1.53 316	0.10 47	1.50 376	0.10 46	0.29 302	0.24 192	1.75 375

ACRE	0.63 178	1.55 337	3.41 339	0.76 332	0.28 158	0.60 141	0.56 304	0.82 151	0.68 159	0.57 163	0.62 203	0.43 91	0.30 97	0.47 50	0.42 121	0.12 142	0.19 208	0.13 190	0.14 176	0.36 296	0.20 68

DeepPrunerF	0.92 310	1.33 301	3.41 339	0.46 246	0.51 275	0.64 206	0.49 284	1.16 349	2.62 393	0.65 247	0.61 196	0.65 209	0.62 274	2.23 337	1.31 298	0.23 316	0.19 208	0.30 344	0.28 298	0.39 315	0.34 147

SPS-STEREO	1.22 349	1.65 352	3.41 339	0.66 318	0.69 322	1.01 337	0.68 335	1.10 338	0.96 326	1.40 369	1.25 349	1.46 370	1.08 346	2.05 323	2.24 352	0.66 369	0.61 307	0.58 370	0.57 374	0.66 364	1.65 373
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
edge stereo	0.84 279	0.74 173	3.42 342	0.38 184	1.21 375	0.63 194	0.41 245	0.98 270	0.83 274	0.81 305	0.88 311	1.14 356	0.73 300	2.16 334	0.89 251	0.22 308	0.20 220	0.26 332	0.18 232	0.38 308	0.43 196

DGSMNet	2.93 398	0.77 180	3.44 343	3.58 410	4.25 408	2.53 397	6.86 411	1.03 301	0.88 300	0.58 169	1.85 369	0.79 273	0.62 274	1.63 266	1.46 311	4.62 410	4.98 413	5.15 415	4.71 414	4.52 413	4.37 411

FC-DCNN	1.60 378	0.85 192	3.44 343	0.46 246	0.39 236	1.96 384	0.66 329	1.72 382	1.70 381	2.75 402	2.91 397	4.20 397	3.15 397	2.72 372	2.66 365	0.30 343	0.26 248	0.31 345	0.30 308	0.33 274	0.91 318

iResNetv2_ROB	0.71 230	1.90 368	3.48 345	0.43 232	0.22 86	0.60 141	0.29 157	0.96 257	0.78 240	0.60 197	0.65 225	0.60 188	0.46 209	0.80 162	1.21 289	0.12 142	0.08 38	0.10 46	0.07 12	0.44 334	0.33 140

Consistency-Raft	0.92 310	1.21 274	3.50 346	0.98 355	0.63 310	0.77 286	0.54 296	1.02 295	1.01 338	0.62 216	1.03 335	0.65 209	1.04 343	0.81 165	1.36 304	0.45 360	0.47 286	0.51 368	0.59 376	0.65 363	0.47 218

MyStereo06	0.70 226	0.72 161	3.51 347	0.31 73	0.25 123	0.60 141	0.30 169	0.90 219	0.67 135	1.48 375	0.53 125	0.84 290	0.57 255	0.60 106	1.11 278	0.09 11	0.55 298	0.12 134	0.20 257	0.16 69	0.56 252

otaku	1.15 345	2.10 381	3.51 347	0.98 355	0.74 327	1.02 338	0.59 312	1.03 301	0.89 305	0.70 269	1.60 363	0.98 326	0.65 279	1.63 266	1.80 329	0.99 382	0.46 284	0.73 378	0.40 349	1.30 388	0.88 315

Ntro	1.11 342	2.10 381	3.52 349	0.97 354	0.87 344	1.06 344	0.54 296	1.02 295	0.93 318	0.63 225	0.76 285	0.93 315	0.67 287	1.76 284	1.71 320	1.03 383	0.46 284	0.76 379	0.41 353	1.29 386	0.86 314

ADCMid	1.06 335	1.82 363	3.53 350	0.39 197	0.36 222	0.99 335	0.58 309	1.01 289	0.94 319	1.23 359	1.02 333	1.01 333	1.01 341	1.11 196	4.04 392	0.22 308	0.19 208	0.42 362	0.32 318	0.42 329	0.53 242

Syn2CoEx	0.78 261	1.43 325	3.54 351	0.44 236	0.31 182	0.64 206	0.43 258	1.04 307	0.83 274	0.64 235	0.77 289	0.74 257	0.74 304	1.91 316	0.64 195	0.20 295	0.17 198	0.19 295	0.15 194	0.30 257	0.59 257

Anonymous Stereo	0.83 276	1.57 338	3.56 352	0.46 246	0.39 236	0.63 194	0.84 351	0.92 233	0.83 274	0.68 261	0.68 237	0.64 205	0.42 173	2.42 353	1.02 269	0.23 316	0.23 235	0.19 295	0.20 257	0.31 265	0.40 180

pmcnn	1.44 364	1.25 287	3.57 353	0.74 330	1.42 384	0.72 262	0.56 304	1.04 307	1.06 346	1.03 335	2.89 396	6.01 406	0.75 308	2.54 358	3.60 384	0.14 214	0.11 124	0.08 3	0.06 6	0.34 280	0.81 305

RainbowNet	1.27 351	2.22 388	3.58 354	1.14 365	0.92 348	1.08 346	0.76 344	1.19 354	1.15 357	0.77 293	0.97 323	1.08 348	0.83 317	1.64 269	1.72 322	1.20 390	1.30 367	1.01 386	0.58 375	1.23 383	0.97 329

DMCA-RVC	0.70 226	1.30 295	3.59 355	0.37 166	0.89 345	0.57 104	0.31 179	0.73 106	0.59 76	0.69 266	0.54 139	0.59 181	0.57 255	1.25 216	0.66 203	0.16 246	0.38 271	0.20 305	0.15 194	0.22 172	0.23 84

NVStereoNet_ROB	1.45 366	1.62 348	3.59 355	1.09 360	0.70 324	0.86 312	0.67 333	1.19 354	1.51 375	1.20 353	4.05 402	1.61 373	1.94 382	2.97 384	2.07 340	0.67 370	0.69 319	0.55 369	0.70 380	0.57 354	0.67 277
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH	2.14 390	2.46 401	3.60 357	1.70 388	1.13 372	1.65 374	0.93 359	2.13 392	1.93 386	1.37 365	2.64 391	2.19 382	1.82 379	5.77 405	2.18 348	5.70 411	1.05 345	1.31 395	0.72 384	1.39 392	1.13 339

GwcNet	0.76 255	1.09 241	3.68 358	0.38 184	0.45 262	0.81 302	0.45 268	0.91 226	0.89 305	0.63 225	0.77 289	0.82 285	0.51 231	1.64 269	0.85 247	0.17 265	0.16 191	0.15 244	0.15 194	0.33 274	0.34 147

Wz-Net-TNSev	1.02 328	2.26 392	3.69 359	0.38 184	0.31 182	1.00 336	0.71 339	1.12 343	1.02 339	0.74 287	0.73 272	1.09 351	0.91 330	2.46 355	2.15 346	0.21 303	0.20 220	0.16 260	0.20 257	0.48 343	0.62 264

ktn	4.44 405	2.47 402	3.70 360	1.82 394	1.49 389	2.11 390	1.40 389	2.30 393	12.56 411	11.36 413	16.25 416	11.30 414	3.77 401	4.41 403	3.47 381	1.86 402	0.99 337	1.74 407	1.21 401	3.28 408	1.39 362

WAO-8	2.91 396	2.55 403	3.77 361	1.93 399	1.04 364	4.08 405	0.99 361	3.25 403	6.09 404	2.20 390	3.34 399	3.33 392	2.64 392	11.73 413	2.52 360	2.12 404	1.92 385	1.55 401	0.93 392	1.27 384	0.96 326

Venus	2.91 396	2.55 403	3.77 361	1.93 399	1.04 364	4.08 405	0.99 361	3.25 403	6.09 404	2.20 390	3.34 399	3.33 392	2.64 392	11.73 413	2.52 360	2.12 404	1.92 385	1.55 401	0.93 392	1.27 384	0.96 326

S-Stereo	0.82 272	0.73 164	3.79 363	0.40 210	0.37 228	0.70 252	0.69 337	1.00 281	1.03 340	0.63 225	0.92 316	0.82 285	0.59 265	2.35 344	0.71 214	0.18 276	0.22 230	0.17 274	0.18 232	0.30 257	0.67 277

IGEV_Zeroshot_test	0.91 309	0.39 59	3.80 364	0.42 222	1.95 398	0.56 85	0.64 324	0.84 168	0.55 59	1.45 372	0.53 125	0.79 273	0.42 173	0.57 97	1.13 280	0.10 47	0.49 290	0.10 46	0.34 334	0.19 132	2.97 406

FADNet-RVC-Resample	0.74 243	1.54 336	3.81 365	0.38 184	0.29 163	0.62 181	0.38 234	0.91 226	0.67 135	0.52 118	0.51 115	0.63 199	0.44 194	1.56 252	0.59 179	0.24 323	0.32 259	0.22 313	0.19 248	0.30 257	0.71 291

ADCP+	1.03 332	1.68 355	3.83 366	0.35 142	0.39 236	1.05 341	0.79 348	0.94 241	0.86 294	0.69 266	0.68 237	0.85 295	1.53 370	1.02 183	4.56 397	0.13 184	0.12 139	0.16 260	0.15 194	0.28 243	0.44 208

NaN_ROB	1.25 350	1.46 329	3.84 367	0.54 283	0.56 287	1.12 349	0.99 361	1.05 315	1.03 340	1.10 340	0.87 309	0.77 267	1.07 345	5.85 406	2.98 372	0.16 246	0.23 235	0.16 260	0.24 277	0.28 243	0.66 275

MDST_ROB	1.28 352	0.53 104	3.84 367	0.55 284	0.45 262	4.06 404	0.60 315	1.36 366	0.89 305	2.18 389	1.17 344	0.98 326	0.72 297	4.28 401	2.12 343	0.20 295	0.16 191	0.19 295	0.17 224	0.20 149	0.84 307

MANE	3.51 402	2.03 377	3.88 369	1.89 397	2.01 399	5.98 409	4.72 407	5.87 411	7.13 408	3.80 406	5.10 407	6.11 407	5.34 406	4.39 402	5.05 401	1.07 384	1.28 364	0.50 367	0.85 389	0.76 370	2.36 401

TorneroNet	5.60 408	2.30 395	3.98 370	1.49 380	1.26 379	14.47 416	1.11 370	4.85 409	20.66 425	10.12 410	16.30 417	11.78 415	7.35 409	3.41 394	4.38 396	1.36 395	0.70 322	1.46 400	0.87 390	2.73 406	1.33 356

CVANet_RVC	0.82 272	1.18 267	3.98 370	0.40 210	0.28 158	0.63 194	0.43 258	0.90 219	0.78 240	1.14 344	0.69 241	0.68 230	0.52 238	2.62 364	0.48 144	0.20 295	0.13 152	0.22 313	0.37 342	0.37 302	0.48 222

notaker	2.77 394	2.35 398	4.02 372	2.61 406	1.44 385	1.77 379	1.14 373	2.77 398	1.81 385	2.30 394	11.41 412	3.95 395	4.70 404	3.24 388	3.01 373	1.58 399	0.88 332	1.71 406	1.08 399	2.10 401	1.44 365

GASNet	0.84 279	1.98 371	4.07 373	0.48 253	0.33 199	0.58 111	0.34 207	0.97 264	0.81 263	0.60 197	0.59 181	0.74 257	0.55 248	2.08 328	1.18 285	0.22 308	0.15 179	0.19 295	0.17 224	0.55 353	0.29 119

CSAN	1.38 360	1.74 360	4.12 374	0.53 277	0.38 234	1.06 344	1.15 375	1.29 361	1.12 353	1.19 348	1.90 371	1.04 341	1.44 362	5.92 407	2.82 370	0.26 333	0.22 230	0.24 325	0.25 282	0.35 291	0.54 245

PA-Net	0.93 315	1.36 310	4.14 375	0.64 312	0.41 247	0.70 252	0.53 293	0.91 226	0.88 300	0.53 126	0.60 188	0.70 247	0.54 243	2.40 350	2.57 364	0.17 265	0.28 256	0.19 295	0.28 298	0.25 207	0.48 222
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
JetBlue	1.89 383	2.09 380	4.16 376	0.74 330	1.23 376	4.52 408	3.86 405	1.68 381	1.26 362	1.28 363	1.54 362	2.36 384	1.86 380	3.35 391	3.37 378	0.54 364	0.49 290	0.48 366	0.49 363	1.39 392	1.21 346

TorneroNet-64	2.74 393	2.23 389	4.18 377	1.48 378	1.20 374	3.88 403	1.01 367	3.48 407	6.61 407	2.62 400	4.55 405	4.20 397	3.84 402	3.39 393	3.40 380	1.23 391	0.66 314	1.39 398	0.80 387	3.42 409	1.27 351

WZ-Net	1.04 333	1.83 364	4.20 378	0.42 222	0.36 222	0.88 318	0.71 339	1.05 315	1.11 352	0.84 313	0.94 318	1.06 345	1.17 351	2.37 345	2.24 352	0.20 295	0.14 165	0.15 244	0.16 211	0.36 296	0.53 242

tt	4.94 407	0.32 14	4.22 379	2.29 402	1.58 391	10.19 414	16.94 417	9.44 415	5.03 402	1.69 380	1.33 355	4.68 401	5.02 405	3.38 392	5.91 404	6.15 413	9.47 420	2.80 410	3.16 412	3.54 410	1.58 370

AnyNet_C01	1.20 348	1.89 367	4.25 380	0.55 284	0.54 283	1.57 368	1.39 388	1.10 338	1.13 354	1.19 348	1.34 356	1.15 358	1.11 348	1.73 279	2.89 371	0.26 333	0.24 238	0.28 335	0.24 277	0.50 345	0.68 282

EDNetEfficient	1.29 353	0.78 183	4.27 381	0.65 314	1.03 363	0.94 330	1.38 387	0.87 197	1.75 383	2.33 395	1.32 354	1.04 341	2.21 388	1.59 263	4.07 393	0.16 246	0.19 208	0.15 244	0.27 296	0.38 308	0.40 180

PWCK	1.62 379	2.32 397	4.27 381	1.11 363	0.56 287	1.81 380	1.84 395	1.55 376	1.54 377	1.45 372	1.81 367	1.82 376	1.38 359	3.34 390	2.14 345	1.09 386	0.57 302	0.98 384	0.59 376	1.50 394	0.79 301

SGM+DAISY	2.67 392	2.14 383	4.28 383	1.92 398	2.11 402	4.36 407	5.22 409	3.17 400	3.00 398	3.24 405	3.81 401	3.03 389	3.61 400	2.53 357	3.79 386	1.15 387	1.29 365	0.66 374	0.71 383	0.95 377	2.44 402

pcwnet_v2	0.65 190	0.54 106	4.29 384	0.33 110	0.27 148	0.60 141	0.25 98	1.02 295	0.92 312	0.61 204	0.69 241	0.62 195	0.54 243	0.67 127	0.38 112	0.18 276	0.15 179	0.15 244	0.14 176	0.21 158	0.49 228

LVE	2.10 388	2.61 406	4.30 385	1.79 393	1.81 397	1.68 376	1.04 368	2.35 394	2.78 396	1.27 362	2.87 395	4.21 399	1.46 363	2.83 380	2.02 335	2.87 408	0.92 334	1.19 390	1.47 406	1.29 386	1.18 340

SANet	1.35 358	1.80 362	4.39 386	0.41 219	0.29 163	1.72 377	0.89 356	1.17 352	2.47 391	1.22 357	1.82 368	1.72 375	1.70 374	2.57 360	3.30 376	0.18 276	0.16 191	0.16 260	0.15 194	0.34 280	0.62 264

ACVNet_2	1.54 374	2.20 387	4.42 387	1.10 362	0.93 350	1.37 360	0.87 353	1.53 374	1.71 382	1.22 357	1.72 366	2.12 381	1.06 344	2.58 361	1.93 332	0.94 378	0.54 296	1.00 385	0.56 373	2.11 402	0.96 326

XX-Stereo	0.98 323	0.57 116	4.45 388	1.64 385	5.33 410	0.55 81	0.16 3	0.96 257	0.43 13	0.45 51	0.65 225	0.85 295	0.19 7	0.79 158	0.26 32	0.11 110	0.80 328	0.10 46	0.32 318	0.17 90	0.78 299

FINET	1.92 384	1.96 369	4.49 389	1.62 384	1.39 383	3.51 402	4.39 406	2.89 399	2.58 392	1.39 367	1.98 372	1.35 366	2.12 387	1.64 269	2.12 343	0.84 376	1.03 344	0.18 290	0.29 302	0.54 352	2.12 385

ADCPNet	1.07 337	1.37 313	4.54 390	0.38 184	0.68 321	1.36 358	0.64 324	0.93 236	0.83 274	0.79 302	0.82 295	1.08 348	1.18 352	1.30 223	2.68 366	0.21 303	0.69 319	0.21 309	0.95 394	0.30 257	0.54 245

iRaft-Stereo_20w	1.50 369	0.42 70	4.81 391	2.24 401	2.09 401	1.36 358	1.27 382	1.38 367	0.94 319	2.07 384	0.42 61	0.85 295	0.69 293	0.87 170	1.37 306	0.10 47	4.04 412	0.09 13	0.40 349	0.17 90	4.53 412

ACVNet-4b	2.00 386	2.19 385	4.85 392	1.09 360	0.86 342	1.15 352	0.53 293	1.11 341	1.15 357	0.65 247	1.09 341	1.97 378	0.69 293	2.31 341	9.78 412	5.73 412	0.42 279	1.03 387	0.55 371	1.89 398	0.92 320

ACVNet_1	1.47 368	2.27 393	4.92 393	1.11 363	0.89 345	1.19 356	0.66 329	1.28 360	1.19 360	0.98 328	0.97 323	3.06 390	1.48 366	2.37 345	1.82 330	1.08 385	0.49 290	1.03 387	0.48 361	1.20 382	0.95 324

SPstereo	16.55 419	3.18 409	4.92 393	2.73 407	2.77 404	29.67 426	52.00 427	39.41 434	29.70 434	21.94 430	21.64 424	27.45 432	23.83 426	27.92 434	26.10 428	2.44 406	2.60 407	4.96 413	3.11 411	2.27 403	2.32 400

Dean	1.92 384	2.31 396	5.03 395	1.31 368	1.08 367	1.55 367	0.99 361	1.98 391	2.33 390	1.51 376	4.15 403	4.23 400	1.39 360	2.31 341	2.10 341	1.18 389	0.69 319	1.18 389	0.75 386	1.30 388	1.07 335

DispFullNet	1.69 380	2.25 390	5.23 396	1.53 381	8.78 411	0.89 320	0.37 226	1.03 301	0.98 333	1.37 365	1.00 330	1.13 355	1.97 383	1.51 247	0.98 263	0.55 366	0.32 259	1.19 390	0.64 379	1.16 381	0.88 315

UNDER WATER	2.84 395	2.25 390	5.25 397	1.84 395	1.45 386	2.36 394	1.44 392	3.23 402	6.51 406	2.61 399	2.73 393	5.69 404	5.64 407	3.14 387	4.18 395	1.48 396	0.81 329	1.60 404	1.07 398	1.91 399	1.67 374

SuperB	1.19 347	1.62 348	5.29 398	0.37 166	0.26 137	0.81 302	0.87 353	0.94 241	1.19 360	0.68 261	0.68 237	0.63 199	1.37 358	1.73 279	3.30 376	0.16 246	0.12 139	0.17 274	0.16 211	2.74 407	0.63 268

SGM-ForestM	3.67 403	2.70 407	5.34 399	1.65 386	1.72 395	6.02 410	5.08 408	4.10 408	3.47 399	4.59 407	4.21 404	9.81 411	5.79 408	6.44 408	6.97 407	0.88 377	1.09 347	0.33 351	0.45 357	0.68 365	2.10 384

UNDER WATER-64	2.59 391	2.28 394	5.63 400	1.85 396	1.45 386	3.28 400	1.60 393	2.62 395	5.57 403	2.09 385	2.12 375	4.10 396	4.21 403	2.74 375	3.64 385	1.49 397	0.86 331	1.58 403	1.09 400	1.91 399	1.62 372

HanzoNet	7.85 410	3.30 410	5.75 401	7.47 414	3.97 406	2.34 393	1.37 385	3.47 405	4.02 400	13.30 415	10.49 408	10.86 412	16.67 418	8.50 412	10.51 414	10.80 419	9.84 421	5.83 416	13.69 419	7.24 415	7.51 415

LSM	3.40 401	1.42 322	5.81 402	9.98 416	30.74 429	0.86 312	1.14 373	0.99 275	1.26 362	1.40 369	2.18 378	0.93 315	0.85 321	1.76 284	1.03 270	0.22 308	0.35 265	0.24 325	0.29 302	0.40 321	6.21 414

MADNet+	1.44 364	2.19 385	6.00 403	0.89 345	0.70 324	1.58 369	1.11 370	1.56 377	1.30 367	0.89 318	1.03 335	1.25 361	1.12 349	3.29 389	2.80 368	0.48 363	0.57 302	0.39 357	0.36 341	0.63 361	0.69 286

KSHMR	4.19 404	2.37 399	6.24 404	1.73 391	1.48 388	1.97 386	1.29 383	3.18 401	17.06 420	2.15 388	15.74 415	9.09 410	1.75 375	8.33 411	2.37 357	1.55 398	1.29 365	1.70 405	1.23 402	1.75 397	1.60 371

RTS	1.29 353	1.59 343	6.48 405	0.63 309	0.57 290	1.59 370	0.90 357	1.15 346	1.44 371	1.20 353	1.31 352	1.10 352	0.87 326	2.67 368	2.27 354	0.21 303	0.38 271	0.19 295	0.20 257	0.46 340	0.68 282

RTSA	1.29 353	1.59 343	6.48 405	0.63 309	0.57 290	1.59 370	0.90 357	1.15 346	1.44 371	1.20 353	1.31 352	1.10 352	0.87 326	2.67 368	2.27 354	0.21 303	0.38 271	0.19 295	0.20 257	0.46 340	0.68 282

PML	22.99 422	17.34 419	8.24 407	5.48 412	9.84 412	50.35 434	102.65 434	5.84 410	13.52 412	37.08 434	104.84 434	30.61 434	23.20 425	12.09 415	7.96 409	6.27 414	2.12 393	6.31 417	2.42 408	10.67 418	2.95 404

LE_ROB	4.55 406	2.43 400	9.94 408	2.79 408	4.03 407	2.40 395	3.54 402	2.72 396	11.04 409	11.64 414	4.69 406	5.25 403	10.74 412	4.52 404	9.73 411	0.82 375	0.70 322	1.34 396	0.97 395	0.74 367	0.94 321

JetRed	3.37 400	4.96 411	10.08 409	1.48 378	1.73 396	7.63 411	5.47 410	3.47 405	2.20 388	2.42 396	2.40 383	2.98 388	2.35 390	3.52 395	6.60 405	1.33 392	1.90 384	1.38 397	1.23 402	2.30 404	2.02 381

SGM-Forest	1.84 382	7.91 414	10.36 410	0.42 222	0.33 199	1.04 339	1.29 383	1.01 289	0.88 300	1.19 348	2.30 382	1.03 337	1.79 378	2.60 363	2.81 369	0.22 308	0.21 228	0.21 309	0.19 248	0.25 207	0.79 301
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Anonymous_1	22.76 421	11.11 415	11.93 411	12.73 417	26.05 428	19.39 421	27.77 423	14.18 417	13.64 414	14.92 416	10.66 409	11.26 413	11.24 415	12.48 417	14.45 417	37.82 434	7.87 415	34.92 431	63.61 431	87.51 434	11.75 420

DPSM_ROB	12.32 414	11.13 416	12.31 412	12.90 418	12.80 416	19.81 423	28.13 424	14.50 418	14.31 417	10.62 411	11.34 410	12.03 416	11.89 416	13.08 418	15.22 418	7.09 415	8.31 417	6.47 418	7.32 415	8.69 416	8.43 418

DPSM	12.32 414	11.13 416	12.31 412	12.90 418	12.80 416	19.81 423	28.13 424	14.50 418	14.31 417	10.62 411	11.34 410	12.03 416	11.89 416	13.08 418	15.22 418	7.09 415	8.31 417	6.47 418	7.32 415	8.69 416	8.43 418

LRCNet_RVC	13.78 418	19.34 420	13.01 414	19.47 421	12.67 415	1.85 381	0.42 251	12.28 416	1.10 350	15.76 417	18.69 421	12.52 418	8.65 410	12.22 416	9.64 410	22.29 426	8.38 419	25.92 428	24.06 428	19.72 426	17.59 423

DGTPSM_ROB	8.97 412	5.94 412	13.01 414	5.95 413	11.34 413	8.54 412	24.06 418	6.47 412	13.52 412	5.19 408	11.52 413	6.18 408	11.04 413	7.02 409	13.92 415	4.47 409	7.66 414	3.90 412	7.43 417	4.34 412	7.98 416

psmorigin	1.41 362	0.91 212	13.83 416	0.37 166	0.30 174	0.63 194	0.37 226	0.80 137	0.64 109	0.98 328	0.87 309	1.16 360	0.78 311	3.95 399	1.09 276	0.19 287	0.22 230	0.17 274	0.19 248	0.25 207	0.47 218

DPSMNet_ROB	9.58 413	5.96 413	13.98 417	8.88 415	11.87 414	8.54 412	24.08 419	6.48 413	13.67 415	5.35 409	11.53 414	6.31 409	11.04 413	7.69 410	14.09 416	7.61 418	8.23 416	5.03 414	7.75 418	5.24 414	8.36 417

xxxxx1	29.05 432	20.74 422	14.05 418	50.10 431	40.25 431	19.01 418	26.60 420	21.83 424	20.22 422	16.52 418	17.56 418	18.33 419	21.41 421	16.11 421	20.77 423	23.48 427	26.77 430	66.36 432	78.56 432	30.19 429	32.23 432

tt_ll	29.05 432	20.74 422	14.05 418	50.10 431	40.25 431	19.01 418	26.60 420	21.83 424	20.22 422	16.52 418	17.56 418	18.33 419	21.41 421	16.11 421	20.77 423	23.48 427	26.77 430	66.36 432	78.56 432	30.19 429	32.23 432

ff	29.05 432	20.74 422	14.05 418	50.10 431	40.25 431	19.01 418	26.60 420	21.83 424	20.22 422	16.52 418	17.56 418	18.33 419	21.41 421	16.11 421	20.77 423	23.48 427	26.77 430	66.36 432	78.56 432	30.19 429	32.23 432

HaxPig	19.88 420	22.39 426	22.30 421	17.98 420	17.98 418	12.06 415	12.06 414	16.25 421	15.97 419	21.05 423	21.41 423	18.85 422	18.35 419	20.07 425	19.64 422	23.57 430	23.19 429	24.07 427	23.71 427	22.95 427	23.72 429

DLNR_Zeroshot_test	13.74 417	20.06 421	23.92 422	121.50 435	35.20 430	0.46 20	0.15 1	7.96 414	0.47 24	0.29 21	0.37 41	0.26 28	0.17 1	0.79 158	0.36 103	7.16 417	2.95 411	0.09 13	0.38 345	50.40 433	1.95 379

CasAABBNet	24.76 425	22.38 425	24.44 423	26.05 425	25.75 423	39.79 428	56.76 430	29.10 431	28.88 428	21.22 424	22.69 426	24.21 427	23.99 431	26.23 427	30.62 430	14.22 420	16.71 423	13.03 420	14.75 422	17.49 422	16.97 421

Selective-RAFT-Error	24.83 426	22.44 430	24.80 424	26.10 426	25.82 424	39.85 432	56.72 429	29.21 433	29.03 433	21.29 426	22.80 427	24.25 428	24.07 432	26.28 431	30.60 429	14.24 421	16.85 424	13.04 424	14.75 422	17.53 423	17.02 422

MyStereo03	24.90 427	22.40 427	24.90 425	26.19 427	25.93 425	39.80 429	56.77 431	29.00 428	28.95 430	21.51 427	22.81 428	24.16 424	23.92 427	26.26 428	30.65 431	14.24 421	17.13 425	13.03 420	14.76 424	17.48 419	18.00 424

MyStereo02	24.90 427	22.40 427	24.90 425	26.19 427	25.93 425	39.80 429	56.77 431	29.00 428	28.95 430	21.51 427	22.81 428	24.16 424	23.92 427	26.26 428	30.65 431	14.24 421	17.13 425	13.03 420	14.76 424	17.48 419	18.00 424

MyStereo	24.90 427	22.40 427	24.90 425	26.19 427	25.93 425	39.80 429	56.77 431	29.00 428	28.95 430	21.51 427	22.81 428	24.16 424	23.92 427	26.26 428	30.65 431	14.24 421	17.13 425	13.03 420	14.76 424	17.48 419	18.00 424

LSM0	26.57 430	22.53 431	25.76 428	30.62 430	52.30 434	39.86 433	56.49 428	29.18 432	28.76 427	21.26 425	22.46 425	24.42 429	23.97 430	26.42 432	30.66 434	14.29 425	16.56 422	13.06 425	14.65 421	17.62 424	20.52 427

MEDIAN_ROB	23.95 423	26.96 433	26.29 429	22.14 422	22.09 420	16.18 417	14.23 415	20.47 422	20.09 421	25.43 431	25.22 432	22.96 423	22.54 424	24.33 426	23.18 426	28.15 432	27.16 433	28.60 429	27.73 429	27.59 428	27.58 430

BEATNet-Init1	12.32 414	12.82 418	28.66 430	3.22 409	3.71 405	21.59 425	11.42 413	14.54 420	13.73 416	20.24 422	20.16 422	26.14 430	19.85 420	19.08 424	15.33 420	1.81 401	1.93 387	2.05 409	2.48 410	4.25 411	3.41 410

AVERAGE_ROB	26.91 431	30.28 434	29.18 431	25.78 423	25.30 422	19.49 422	15.38 416	23.70 427	23.02 426	28.38 433	27.78 433	26.23 431	25.76 433	26.95 433	25.55 427	31.27 433	30.02 434	31.76 430	30.80 430	30.88 432	30.77 431

DPSimNet_ROB	24.35 424	23.81 432	31.38 432	25.93 424	22.83 421	31.30 427	34.38 426	20.78 423	28.92 429	27.39 432	22.99 431	28.29 433	35.76 434	15.47 420	17.82 421	24.28 431	17.90 428	22.23 426	14.12 420	19.38 425	22.12 428

coex-ft	6.14 409	1.98 371	60.80 433	0.34 127	0.30 174	0.80 298	1.17 378	0.76 112	4.34 401	19.82 421	2.15 377	1.61 373	8.77 411	1.82 298	10.36 413	0.44 359	2.05 388	0.18 290	0.19 248	0.39 315	4.61 413

test_example2	115.17 435	122.38 435	93.45 434	115.38 434	123.53 435	101.24 435	113.11 435	54.67 435	99.94 435	135.50 435	136.43 435	85.67 435	85.40 435	110.44 435	104.91 435	152.17 435	205.21 435	99.17 435	114.27 435	138.55 435	112.04 435

EDNetEfficientorigin	8.19 411	1.27 290	145.54 435	0.51 272	0.96 352	0.75 272	0.49 284	0.86 190	1.57 378	2.12 387	1.49 361	1.28 362	1.35 355	1.84 301	2.15 346	0.14 214	0.13 152	0.17 274	0.18 232	0.39 315	0.64 273

Low-res two-view benchmark