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

LoS_RVC	0.29 4	0.33 85	1.19 9	0.25 15	0.34 257	0.43 17	0.22 43	0.42 5	0.32 2	0.22 5	0.33 34	0.23 13	0.24 30	0.31 16	0.21 22	0.07 1	0.07 11	0.07 1	0.05 1	0.10 11	0.31 301

Selective-IGEV	0.29 4	0.23 21	1.28 14	0.27 39	0.30 217	0.35 10	0.20 22	0.56 62	0.38 10	0.21 2	0.30 25	0.22 8	0.18 6	0.37 43	0.18 1	0.07 1	0.06 1	0.08 3	0.15 223	0.16 109	0.29 286

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 79	0.86 276	1.78 107	0.28 57	0.17 61	0.52 69	0.20 22	0.62 87	0.61 155	0.50 131	0.61 204	0.39 77	0.32 109	0.35 32	0.30 97	0.07 1	0.10 140	0.09 20	0.09 44	0.35 301	0.10 27

MIM_Stereo	0.41 66	0.60 186	1.88 157	0.31 116	0.21 113	0.50 50	0.19 13	0.64 91	0.44 37	0.43 74	0.53 143	0.43 105	0.27 67	0.51 107	0.28 73	0.08 4	0.14 225	0.11 91	0.10 75	0.26 243	0.26 267

ProNet	0.30 8	0.54 172	1.29 15	0.25 15	0.15 24	0.47 33	0.25 97	0.48 23	0.39 15	0.21 2	0.23 5	0.22 8	0.20 14	0.44 67	0.19 3	0.08 4	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.23 203	0.12 63

RAFT_CTSACE	0.46 119	0.76 238	2.07 209	0.35 188	0.30 217	0.54 78	0.30 172	0.61 83	0.48 64	0.49 124	0.76 291	0.55 165	0.36 125	0.58 129	0.22 30	0.08 4	0.13 211	0.11 91	0.10 75	0.41 332	0.08 10

test_4	0.40 63	0.37 105	2.01 197	0.29 78	0.21 113	0.50 50	0.28 146	0.47 20	0.39 15	0.42 69	0.76 291	0.38 73	0.22 19	0.52 111	0.33 127	0.08 4	0.07 11	0.11 91	0.15 223	0.28 256	0.07 3

GMOStereo	0.41 66	0.62 193	1.78 107	0.28 57	0.36 274	0.51 56	0.31 182	0.53 48	0.44 37	0.57 202	0.48 101	0.41 89	0.27 67	0.28 3	0.23 33	0.08 4	0.38 357	0.13 189	0.11 124	0.34 293	0.11 37

error version	0.41 66	0.62 193	1.78 107	0.28 57	0.36 274	0.51 56	0.31 182	0.53 48	0.44 37	0.57 202	0.48 101	0.41 89	0.27 67	0.28 3	0.23 33	0.08 4	0.38 357	0.13 189	0.11 124	0.34 293	0.11 37

test-v	0.41 66	0.62 193	1.78 107	0.28 57	0.36 274	0.51 56	0.31 182	0.53 48	0.44 37	0.57 202	0.48 101	0.41 89	0.27 67	0.28 3	0.23 33	0.08 4	0.38 357	0.13 189	0.11 124	0.34 293	0.11 37

test-3	0.43 85	0.20 4	1.70 74	0.34 174	0.32 241	0.45 19	0.23 59	0.71 117	0.46 50	0.51 143	0.29 20	0.45 123	0.21 15	0.59 132	0.98 291	0.08 4	0.07 11	0.10 48	0.35 347	0.29 259	0.28 280

test_1	0.43 85	0.20 4	1.70 74	0.34 174	0.32 241	0.45 19	0.23 59	0.71 117	0.46 50	0.50 131	0.29 20	0.45 123	0.21 15	0.59 132	0.98 291	0.08 4	0.07 11	0.10 48	0.35 347	0.29 259	0.29 286

test_3	0.44 94	0.20 4	1.70 74	0.36 206	0.32 241	0.47 33	0.30 172	0.73 130	0.49 68	0.50 131	0.30 25	0.45 123	0.22 19	0.59 132	0.98 291	0.08 4	0.10 140	0.11 91	0.35 347	0.29 259	0.28 280

test-2	0.41 66	0.62 193	1.78 107	0.28 57	0.36 274	0.51 56	0.31 182	0.53 48	0.44 37	0.57 202	0.48 101	0.41 89	0.27 67	0.28 3	0.23 33	0.08 4	0.38 357	0.13 189	0.11 124	0.34 293	0.11 37

cross-raft	0.40 63	0.27 42	2.22 242	0.30 91	0.17 61	0.49 44	0.35 221	0.71 117	0.39 15	0.43 74	0.45 82	0.64 212	0.25 41	0.32 20	0.25 53	0.08 4	0.08 58	0.09 20	0.23 302	0.11 22	0.14 107

AFF-stereo	0.44 94	0.96 305	1.78 107	0.31 116	0.15 24	0.50 50	0.21 31	0.64 91	0.63 180	0.47 94	0.64 235	0.49 145	0.34 119	0.46 80	0.31 107	0.08 4	0.09 112	0.10 48	0.10 75	0.37 312	0.10 27

MyStereo07	0.34 26	0.40 119	1.46 36	0.29 78	0.23 145	0.60 154	0.31 182	0.53 48	0.42 28	0.25 19	0.25 14	0.20 2	0.26 53	0.57 127	0.19 3	0.09 17	0.18 278	0.12 135	0.11 124	0.16 109	0.19 195

MyStereo06	0.54 195	0.41 122	2.68 318	0.30 91	0.23 145	0.60 154	0.30 172	0.81 196	0.44 37	0.84 329	0.52 135	0.78 281	0.58 264	0.48 90	1.10 308	0.09 17	0.17 270	0.12 135	0.10 75	0.16 109	0.20 208

MyStereo05	0.49 153	0.41 122	2.72 324	0.30 91	0.23 145	0.60 154	0.30 172	0.82 202	0.77 292	0.52 149	0.37 45	0.51 150	0.42 185	0.52 111	0.38 147	0.09 17	0.17 270	0.12 135	0.10 75	0.16 109	0.20 208

MyStereo04	0.48 136	0.40 119	2.65 315	0.29 78	0.23 145	0.60 154	0.31 182	0.83 208	0.75 278	0.47 94	0.36 42	0.53 158	0.42 185	0.53 117	0.39 154	0.09 17	0.18 278	0.12 135	0.11 124	0.16 109	0.19 195

AE-Stereo	0.42 79	0.29 66	1.65 62	0.43 273	0.47 331	0.56 97	0.23 59	0.86 230	0.46 50	0.31 34	0.41 66	0.43 105	0.24 30	0.34 30	0.24 47	0.09 17	0.48 373	0.11 91	0.45 364	0.22 195	0.19 195

ff7	0.32 14	0.52 164	1.38 26	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 59	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 24	0.48 90	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 263	0.23 203	0.22 224

IGEVStereo-DCA	0.33 19	0.34 92	1.38 26	0.27 39	0.16 37	0.45 19	0.23 59	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.21 2	0.26 31	0.25 41	0.64 145	0.52 210	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.18 263	0.16 109	0.22 224

ffff	0.32 14	0.52 164	1.38 26	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 59	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 24	0.48 90	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 263	0.23 203	0.22 224

rrr	0.46 119	0.34 92	3.08 357	0.27 39	0.16 37	0.45 19	0.28 146	1.09 356	0.51 78	0.24 11	0.21 2	0.26 31	0.25 41	0.64 145	0.52 210	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.29 326	0.16 109	0.25 258

11t	0.32 14	0.52 164	1.38 26	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 59	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 24	0.48 90	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 263	0.23 203	0.22 224

IGEV_Zeroshot_test	0.53 190	0.33 85	2.91 345	0.32 137	0.18 83	0.54 78	0.21 31	0.72 122	0.42 28	0.81 322	0.51 128	0.71 256	0.41 170	0.48 90	1.13 310	0.09 17	0.15 246	0.10 48	0.35 347	0.19 164	0.09 16

MSKI-zero shot	0.46 119	0.38 110	2.47 288	0.27 39	0.43 314	0.56 97	0.20 22	0.77 164	0.43 35	0.60 235	0.51 128	0.44 116	0.17 1	0.68 156	0.21 22	0.09 17	0.29 342	0.09 20	0.32 338	0.14 69	0.10 27

AEACV	0.33 19	0.24 29	1.44 34	0.28 57	0.35 267	0.47 33	0.21 31	0.43 6	0.28 1	0.26 26	0.25 14	0.22 8	0.38 138	0.30 14	0.18 1	0.09 17	0.35 351	0.09 20	0.36 353	0.23 203	0.25 258

RAFT-Test	0.44 94	0.38 110	2.01 197	0.27 39	0.44 315	0.64 221	0.37 234	0.72 122	0.57 121	0.45 86	0.48 101	0.65 215	0.24 30	0.35 32	0.29 86	0.09 17	0.11 172	0.09 20	0.38 356	0.10 11	0.11 37

HH	0.49 153	0.49 155	2.78 333	0.50 312	0.41 307	0.38 12	0.23 59	0.72 122	0.38 10	0.63 261	0.48 101	0.87 306	0.41 170	0.64 145	0.21 22	0.09 17	0.17 270	0.10 48	0.09 44	0.16 109	0.12 63

HanStereo	0.49 153	0.49 155	2.78 333	0.50 312	0.41 307	0.38 12	0.23 59	0.72 122	0.38 10	0.63 261	0.48 101	0.87 306	0.41 170	0.64 145	0.21 22	0.09 17	0.17 270	0.10 48	0.09 44	0.16 109	0.12 63

LL-Strereo2	0.41 66	0.90 287	1.83 139	0.44 278	0.24 158	0.54 78	0.27 136	0.58 69	0.45 47	0.41 65	0.33 34	0.44 116	0.21 15	0.44 67	0.34 131	0.09 17	0.08 58	0.16 259	0.14 203	0.17 128	0.17 170

4D-IteraStereo	0.44 94	0.96 305	2.63 311	0.27 39	0.30 217	0.45 19	0.25 97	0.52 43	0.50 74	0.40 59	0.31 28	0.40 85	0.19 9	0.35 32	0.32 117	0.09 17	0.06 1	0.12 135	0.11 124	0.19 164	0.30 294

anonymousdsp2	0.34 26	0.24 29	1.16 7	0.28 57	0.15 24	0.57 114	0.23 59	0.79 190	0.47 63	0.38 52	0.37 45	0.40 85	0.25 41	0.47 86	0.21 22	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.13 179	0.19 164	0.27 275

anonymousdsp	0.34 26	0.53 169	1.47 38	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 59	0.49 27	0.40 19	0.25 19	0.24 11	0.22 8	0.24 30	0.55 124	0.19 3	0.09 17	0.11 172	0.10 48	0.18 263	0.24 218	0.29 286

CES	0.30 8	0.27 42	1.09 3	0.23 3	0.50 334	0.40 15	0.20 22	0.46 12	0.44 37	0.22 5	0.28 17	0.26 31	0.19 9	0.33 26	0.21 22	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.49 357

EGLCR-Stereo	0.29 4	0.27 42	0.97 1	0.30 91	0.19 96	0.56 97	0.17 5	0.68 109	0.36 6	0.30 33	0.18 1	0.27 37	0.17 1	0.38 47	0.19 3	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.08 29	0.10 11	0.35 317

DCRE	0.50 162	0.63 200	2.13 224	0.30 91	0.23 145	0.45 19	0.24 82	0.59 74	0.53 99	0.50 131	2.10 375	0.42 102	0.26 53	0.35 32	0.23 33	0.09 17	0.14 225	0.10 48	0.32 338	0.16 109	0.15 137

MC-Stereo	0.32 14	0.31 77	1.46 36	0.31 116	0.15 24	0.53 75	0.19 13	0.44 8	0.35 4	0.36 43	0.38 52	0.27 37	0.27 67	0.42 59	0.19 3	0.09 17	0.13 211	0.09 20	0.16 238	0.20 176	0.13 94

RCA-Stereo	0.34 26	0.32 80	1.30 17	0.26 31	0.14 12	0.58 129	0.23 59	0.78 178	0.62 171	0.40 59	0.44 81	0.28 40	0.35 121	0.29 11	0.20 19	0.09 17	0.10 140	0.09 20	0.07 13	0.19 164	0.08 10

CroCo-Stereo Lap2	0.33 19	0.61 190	1.47 38	0.32 137	0.38 291	0.23 2	0.22 43	0.58 69	0.46 50	0.22 5	0.27 16	0.29 44	0.23 24	0.32 20	0.26 56	0.09 17	0.09 112	0.10 48	0.08 29	0.21 184	0.14 107

DCANet-4	0.40 63	0.27 42	2.21 239	0.25 15	0.14 12	0.51 56	0.22 43	0.77 164	0.72 248	0.54 169	0.47 89	0.28 40	0.37 133	0.37 43	0.34 131	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 224

ccc-4	0.32 14	0.52 164	1.38 26	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 59	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 24	0.48 90	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 263	0.23 203	0.22 224

fff	0.43 85	0.77 246	1.95 182	0.24 7	0.13 5	0.51 56	0.22 43	0.77 164	0.75 278	0.54 169	0.47 89	0.31 47	0.65 286	0.36 36	0.34 131	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 224

ADStereo(finetuned)	0.45 109	0.77 246	2.12 222	0.25 15	0.14 12	0.51 56	0.22 43	0.77 164	0.72 248	0.54 169	0.48 101	0.31 47	0.76 313	0.37 43	0.38 147	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.13 51	0.23 242

raft_robust	0.55 206	0.84 271	1.73 81	0.28 57	0.54 343	0.53 75	0.25 97	0.88 243	0.75 278	0.48 113	0.46 86	0.76 276	0.75 312	1.46 243	0.27 64	0.09 17	0.10 140	0.10 48	0.30 331	0.26 243	0.16 159

RAFT+CT+SA	0.50 162	0.86 276	1.82 137	0.37 224	0.75 366	0.54 78	0.34 215	0.77 164	0.63 180	0.38 52	0.55 161	0.34 60	0.29 90	0.68 156	0.27 64	0.09 17	0.07 11	0.11 91	0.51 369	0.29 259	0.41 347

test_5	0.51 176	0.87 279	1.99 194	0.37 224	0.65 359	0.58 129	0.35 221	0.78 178	0.62 171	0.48 113	0.55 161	0.45 123	0.40 159	0.72 169	0.30 97	0.09 17	0.07 11	0.12 135	0.12 154	0.33 286	0.38 335

SA	0.50 162	0.75 237	1.95 182	0.31 116	0.61 357	0.57 114	0.31 182	0.91 265	0.73 262	0.42 69	0.62 209	0.38 73	0.47 219	0.68 156	0.29 86	0.09 17	0.09 112	0.13 189	0.32 338	0.30 268	0.10 27

IGEV-Stereo	0.34 26	0.54 172	1.47 38	0.25 15	0.16 37	0.56 97	0.23 59	0.49 27	0.40 19	0.25 19	0.24 11	0.22 8	0.24 30	0.54 120	0.19 3	0.09 17	0.10 140	0.10 48	0.18 263	0.24 218	0.29 286
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.54 195	1.01 325	2.08 214	0.27 39	0.21 113	0.49 44	0.28 146	0.73 130	0.58 130	0.40 59	0.61 204	0.62 201	0.46 214	1.78 291	0.47 192	0.09 17	0.07 11	0.11 91	0.10 75	0.39 326	0.12 63

iRaft-Stereo_20w	0.58 223	0.39 117	1.96 191	0.45 291	0.32 241	0.92 333	0.57 313	1.14 361	0.56 118	0.81 322	0.40 62	0.55 165	0.69 296	0.65 152	1.04 305	0.09 17	0.16 260	0.09 20	0.36 353	0.17 128	0.25 258

GLC_STEREO	0.28 1	0.27 42	1.36 23	0.28 57	0.12 3	0.41 16	0.20 22	0.37 2	0.38 10	0.26 26	0.30 25	0.25 26	0.19 9	0.33 26	0.24 47	0.09 17	0.11 172	0.12 135	0.10 75	0.13 51	0.09 16

IPLG	0.69 274	0.84 271	2.43 281	0.35 188	0.21 113	1.65 377	0.61 322	1.36 374	0.58 130	1.39 375	0.51 128	0.37 67	0.87 328	1.41 236	0.36 140	0.09 17	0.07 11	0.14 218	0.12 154	0.32 280	0.11 37

MIPNet	0.83 323	0.81 262	2.40 274	0.61 347	0.18 83	1.48 367	1.39 389	1.60 383	0.74 266	1.94 385	0.85 307	0.73 261	1.68 379	0.87 192	0.31 107	0.09 17	0.08 58	0.11 91	0.32 338	0.25 229	0.12 63

IPLGR	0.54 195	0.56 181	2.68 318	0.36 206	0.18 83	0.62 194	0.54 301	1.02 338	0.64 187	0.73 306	0.46 86	0.47 137	0.45 206	1.12 214	0.29 86	0.09 17	0.08 58	0.11 91	0.09 44	0.19 164	0.12 63

LCNet	0.54 195	0.37 105	1.78 107	0.92 372	0.22 134	0.96 336	0.30 172	0.59 74	0.58 130	0.51 143	0.55 161	0.41 89	0.76 313	0.84 188	0.26 56	0.09 17	0.06 1	0.12 135	0.18 263	0.98 378	0.39 338

STrans-v2	0.67 264	0.56 181	2.64 313	0.27 39	0.23 145	0.57 114	0.33 211	0.96 297	0.69 222	0.92 338	0.85 307	0.89 312	0.93 335	1.83 301	1.21 318	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.09 44	0.11 22	0.12 63

PSM-AAD	0.63 246	0.22 17	1.77 103	0.37 224	0.23 145	0.86 322	1.17 379	0.59 74	0.60 141	0.64 270	0.71 278	0.68 236	2.93 395	0.65 152	0.31 107	0.09 17	0.07 11	0.17 275	0.15 223	0.13 51	0.33 312

GrayStereo	0.66 261	0.19 2	1.76 95	0.90 370	0.23 145	0.62 194	1.42 393	0.62 87	0.60 141	0.72 302	0.78 295	0.56 174	3.07 398	0.60 137	0.26 56	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.21 296	0.11 22	0.18 187

CroCo-Stereo	0.30 8	0.45 142	1.08 2	0.31 116	0.17 61	0.19 1	0.21 31	0.73 130	0.50 74	0.21 2	0.24 11	0.55 165	0.22 19	0.27 1	0.26 56	0.09 17	0.08 58	0.08 3	0.07 13	0.12 32	0.09 16
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test-1	0.44 94	0.48 153	1.69 70	0.30 91	0.27 194	0.50 50	0.28 146	0.80 192	0.43 35	0.40 59	0.54 153	0.41 89	0.24 30	0.31 16	1.16 314	0.09 17	0.20 297	0.10 48	0.17 253	0.11 22	0.26 267

Prome-Stereo	0.49 153	0.30 71	1.76 95	0.60 346	0.23 145	0.63 210	0.42 255	0.62 87	0.60 141	0.59 227	1.03 336	0.43 105	0.72 303	0.60 137	0.33 127	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.09 44	0.11 22	0.43 349

iRaftStereo_RVC	0.37 41	0.53 169	1.41 31	0.28 57	0.15 24	0.52 69	0.20 22	0.54 58	0.46 50	0.37 47	0.43 71	0.41 89	0.23 24	0.36 36	0.26 56	0.09 17	0.15 246	0.12 135	0.11 124	0.41 332	0.37 332

CREStereo++_RVC	0.33 19	0.29 66	1.74 85	0.24 7	0.16 37	0.54 78	0.15 1	0.40 3	0.55 110	0.37 47	0.51 128	0.24 20	0.19 9	0.27 1	0.26 56	0.09 17	0.06 1	0.08 3	0.30 331	0.08 1	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
raft+_RVC	0.44 94	0.67 214	1.85 142	0.34 174	0.71 364	0.51 56	0.25 97	0.64 91	0.51 78	0.35 41	0.45 82	0.32 53	0.28 77	0.43 62	0.32 117	0.09 17	0.19 288	0.10 48	0.09 44	0.20 176	0.40 342

DCANet	0.42 79	0.77 246	1.95 182	0.25 15	0.14 12	0.51 56	0.22 43	0.77 164	0.72 248	0.54 169	0.48 101	0.31 47	0.41 170	0.36 36	0.39 154	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.13 51	0.23 242

csc	0.43 85	0.77 246	1.95 182	0.24 7	0.13 5	0.51 56	0.22 43	0.77 164	0.75 278	0.54 169	0.47 89	0.31 47	0.65 286	0.36 36	0.34 131	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 224

cscssc	0.43 85	0.77 246	1.95 182	0.24 7	0.13 5	0.51 56	0.22 43	0.77 164	0.75 278	0.54 169	0.47 89	0.31 47	0.65 286	0.36 36	0.34 131	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 224

111	0.48 136	1.09 336	1.95 182	0.24 7	0.13 5	0.59 145	0.26 113	0.83 208	0.78 297	0.48 113	0.52 135	0.56 174	0.38 138	0.49 99	0.38 147	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.23 203	0.35 317

test_xeample3	0.46 119	0.34 92	2.99 352	0.37 224	0.16 37	0.49 44	0.33 211	1.06 351	0.44 37	0.25 19	0.23 5	0.24 20	0.25 41	0.49 99	0.56 225	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.40 359	0.17 128	0.26 267

EAI-Stereo	0.78 312	0.25 32	1.67 67	0.54 328	0.59 352	1.95 386	2.05 398	1.11 360	0.64 187	0.95 342	1.49 360	0.50 148	0.67 292	0.59 132	1.44 333	0.09 17	0.19 288	0.09 20	0.49 367	0.13 51	0.22 224

CFNet-RSSM	0.41 66	0.32 80	2.20 238	0.27 39	0.44 315	0.52 69	0.19 13	0.76 154	0.48 64	0.43 74	0.36 42	0.54 162	0.26 53	0.33 26	0.25 53	0.09 17	0.08 58	0.09 20	0.38 356	0.10 11	0.09 16

Gwc-CoAtRS	0.38 46	0.33 85	1.92 172	0.27 39	0.41 307	0.48 39	0.19 13	0.59 74	0.46 50	0.43 74	0.39 59	0.57 180	0.26 53	0.32 20	0.26 56	0.09 17	0.09 112	0.09 20	0.31 335	0.11 22	0.09 16

HITNet	0.46 119	0.92 289	2.09 215	0.33 151	0.14 12	0.55 88	0.22 43	0.83 208	0.56 118	0.51 143	0.49 118	0.48 143	0.37 133	0.48 90	0.54 218	0.09 17	0.06 1	0.10 48	0.08 29	0.23 203	0.09 16
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
MLCV	0.48 136	0.89 285	1.85 142	0.29 78	0.14 12	0.59 145	0.23 59	0.72 122	0.59 137	0.66 280	0.66 246	0.55 165	0.36 125	1.03 205	0.49 200	0.09 17	0.06 1	0.09 20	0.07 13	0.19 164	0.11 37

ACVNet-DCA	0.42 79	0.64 202	2.07 209	0.35 188	0.14 12	0.76 285	0.25 97	0.76 154	0.52 83	0.31 34	0.38 52	0.24 20	0.38 138	0.69 161	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.11 91	0.09 44	0.12 32	0.14 107

xx1	0.46 119	0.64 202	2.07 209	0.35 188	0.14 12	0.76 285	0.25 97	0.74 135	1.01 346	0.31 34	0.38 52	0.46 131	0.36 125	0.69 161	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.12 135	0.12 154	0.12 32	0.14 107

1test111	0.44 94	0.64 202	2.07 209	0.35 188	0.14 12	0.76 285	0.25 97	0.76 154	0.52 83	0.31 34	0.38 52	0.24 20	0.38 138	0.96 197	0.30 97	0.10 78	0.24 318	0.11 91	0.09 44	0.12 32	0.14 107

cc1	0.47 132	0.64 202	2.07 209	0.35 188	0.14 12	0.76 285	0.25 97	0.74 135	1.01 346	0.31 34	0.38 52	0.24 20	0.38 138	0.69 161	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.11 91	0.09 44	0.25 229	0.40 342

DualNet	0.64 249	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 113	0.74 135	0.88 324	0.53 158	0.63 219	0.66 220	0.39 152	0.63 142	3.43 387	0.10 78	0.24 318	0.15 244	0.13 179	0.25 229	0.36 325

ffm	0.47 132	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 113	0.74 135	0.88 324	0.53 158	0.63 219	0.66 220	0.39 152	0.63 142	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.15 244	0.13 179	0.25 229	0.36 325

ff1	0.73 296	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 113	0.74 135	0.88 324	0.53 158	0.63 219	0.66 220	0.39 152	2.52 364	3.43 387	0.10 78	0.24 318	0.15 244	0.13 179	0.25 229	0.36 325

tt1	0.44 94	0.64 202	1.83 139	0.35 188	0.14 12	0.76 285	0.25 97	0.74 135	0.88 324	0.31 34	0.37 45	0.25 26	0.35 121	0.63 142	0.19 3	0.10 78	0.24 318	0.11 91	0.09 44	0.25 229	0.36 325

StereoIM	0.29 4	0.54 172	1.44 34	0.24 7	0.29 207	0.29 3	0.16 3	0.45 11	0.37 9	0.19 1	0.21 2	0.28 40	0.22 19	0.30 14	0.29 86	0.10 78	0.09 112	0.10 48	0.08 29	0.11 22	0.11 37

MIF-Stereo	0.30 8	0.36 103	1.68 68	0.27 39	0.24 158	0.29 3	0.18 11	0.33 1	0.34 3	0.26 26	0.37 45	0.18 1	0.18 6	0.31 16	0.27 64	0.10 78	0.08 58	0.08 3	0.07 13	0.25 229	0.08 10

CASnet	0.28 1	0.31 77	1.20 10	0.28 57	0.11 1	0.47 33	0.19 13	0.44 8	0.44 37	0.38 52	0.31 28	0.23 13	0.17 1	0.29 11	0.19 3	0.10 78	0.06 1	0.15 244	0.12 154	0.16 109	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.38 46	0.25 32	1.89 161	0.27 39	0.17 61	0.68 254	0.21 31	0.78 178	0.53 99	0.43 74	0.43 71	0.54 162	0.30 98	0.41 56	0.20 19	0.10 78	0.12 197	0.08 3	0.06 7	0.10 11	0.09 16

LL-Strereo	0.72 288	1.29 361	2.49 292	0.36 206	0.45 323	0.55 88	0.32 203	0.93 278	0.71 240	0.67 284	0.58 183	0.85 300	0.79 316	2.67 373	0.46 183	0.10 78	0.18 278	0.14 218	0.12 154	0.40 330	0.42 348

CBFPSM	0.56 212	0.91 288	1.82 137	0.28 57	0.23 145	0.71 264	0.37 234	0.72 122	0.64 187	0.50 131	0.49 118	1.03 340	0.83 320	0.62 140	1.35 326	0.10 78	0.12 197	0.10 48	0.10 75	0.18 147	0.19 195

LoS	0.31 12	0.30 71	1.52 46	0.23 3	0.13 5	0.54 78	0.20 22	0.48 23	0.49 68	0.25 19	0.28 17	0.37 67	0.24 30	0.38 47	0.23 33	0.10 78	0.08 58	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.07 3

ToySt	0.44 94	0.61 190	1.89 161	0.29 78	0.18 83	0.55 88	0.35 221	0.67 106	0.53 99	0.39 57	0.50 124	0.59 189	0.43 195	0.51 107	0.49 200	0.10 78	0.12 197	0.13 189	0.16 238	0.24 218	0.19 195

anonymousa	0.48 136	0.46 144	2.44 283	0.29 78	0.34 257	0.61 174	0.25 97	0.66 97	0.54 106	0.53 158	0.77 294	0.73 261	0.46 214	0.33 26	0.31 107	0.10 78	0.09 112	0.12 135	0.29 326	0.10 11	0.19 195

Selective-RAFT	0.35 34	0.26 41	1.48 41	0.31 116	0.15 24	0.61 174	0.19 13	0.60 81	0.54 106	0.28 31	0.29 20	0.40 85	0.33 112	0.50 104	0.27 64	0.10 78	0.07 11	0.09 20	0.35 347	0.19 164	0.08 10

TestStereo1	0.49 153	0.81 262	1.85 142	0.39 246	0.57 349	0.56 97	0.34 215	0.75 145	0.69 222	0.44 79	0.63 219	0.35 64	0.42 185	0.64 145	0.29 86	0.10 78	0.08 58	0.12 135	0.10 75	0.33 286	0.26 267

SA-5K	0.49 153	0.81 262	1.85 142	0.39 246	0.57 349	0.56 97	0.34 215	0.75 145	0.69 222	0.44 79	0.63 219	0.35 64	0.42 185	0.64 145	0.29 86	0.10 78	0.08 58	0.12 135	0.10 75	0.33 286	0.26 267

Sa-1000	0.51 176	0.72 228	1.90 164	0.31 116	0.60 356	0.60 154	0.31 182	0.94 282	0.71 240	0.52 149	0.83 300	0.42 102	0.33 112	0.68 156	0.28 73	0.10 78	0.09 112	0.13 189	0.29 326	0.29 259	0.10 27

CrosDoStereo	0.94 337	0.37 105	2.53 297	0.25 15	0.32 241	0.54 78	3.76 408	0.72 122	0.60 141	0.70 295	1.40 357	0.53 158	1.49 372	1.78 291	3.09 377	0.10 78	0.08 58	0.11 91	0.11 124	0.21 184	0.11 37

TransformOpticalFlow	0.64 249	0.56 181	2.66 316	0.44 278	0.26 183	0.62 194	0.28 146	0.83 208	0.71 240	0.76 311	0.74 286	0.91 315	0.85 324	1.83 301	0.81 280	0.10 78	0.07 11	0.11 91	0.09 44	0.11 22	0.12 63

OMP-Stereo	0.59 227	0.65 208	1.74 85	0.56 336	0.37 286	0.60 154	0.26 113	0.70 115	0.65 199	0.66 280	0.60 197	0.69 243	0.32 109	2.09 331	1.20 316	0.10 78	0.07 11	0.12 135	0.09 44	0.17 128	0.10 27

KYRaft	0.48 136	0.29 66	1.75 91	0.33 151	0.21 113	0.75 283	0.44 269	0.58 69	0.57 121	0.64 270	0.93 320	0.53 158	0.72 303	0.60 137	0.24 47	0.10 78	0.07 11	0.12 135	0.14 203	0.12 32	0.54 359

ASMatch	0.60 231	0.43 131	2.58 307	0.91 371	0.36 274	0.56 97	0.25 97	0.52 43	0.61 155	0.47 94	1.21 347	0.47 137	0.66 290	1.34 232	0.94 287	0.10 78	0.08 58	0.11 91	0.11 124	0.10 11	0.16 159

DeepStereo_LL	0.94 337	0.37 105	2.53 297	0.25 15	0.32 241	0.54 78	3.76 408	0.72 122	0.60 141	0.70 295	1.40 357	0.53 158	1.49 372	1.78 291	3.09 377	0.10 78	0.08 58	0.11 91	0.11 124	0.21 184	0.11 37

DEmStereo	0.68 270	0.31 77	2.25 249	0.42 269	0.17 61	0.66 238	0.89 359	0.51 33	0.59 137	0.60 235	1.01 332	0.45 123	1.26 357	1.54 256	2.26 366	0.10 78	0.08 58	0.10 48	0.10 75	0.10 11	0.11 37

THIR-Stereo	0.86 327	0.62 193	2.13 224	0.25 15	0.16 37	0.58 129	2.74 404	0.59 74	0.51 78	0.62 253	1.62 364	0.97 330	1.80 383	1.69 279	2.25 365	0.10 78	0.08 58	0.14 218	0.11 124	0.15 83	0.11 37

DRaft	0.62 243	0.38 110	1.76 95	0.24 7	0.16 37	0.64 221	0.66 330	0.53 48	0.53 99	0.67 284	0.99 329	0.38 73	1.00 342	1.44 238	2.10 360	0.10 78	0.14 225	0.10 48	0.14 203	0.18 147	0.21 214

RAFT-345	0.53 190	0.30 71	2.34 262	0.38 238	0.34 257	0.58 129	0.42 255	0.47 20	0.61 155	0.51 143	1.00 331	0.43 105	0.28 77	1.57 260	0.82 281	0.10 78	0.07 11	0.11 91	0.09 44	0.10 11	0.08 10

GMM-Stereo	0.50 162	0.23 21	2.41 275	0.54 328	0.24 158	0.77 293	0.46 277	0.59 74	0.57 121	0.58 214	0.73 284	0.47 137	0.43 195	0.68 156	0.27 64	0.10 78	0.06 1	0.13 189	0.13 179	0.14 69	0.44 351

rafts_anoy	0.43 85	0.89 285	1.96 191	0.32 137	0.30 217	0.48 39	0.24 82	0.62 87	0.49 68	0.37 47	0.38 52	0.33 56	0.30 98	0.51 107	0.34 131	0.10 78	0.39 363	0.13 189	0.15 223	0.17 128	0.15 137

TANstereo	0.33 19	0.49 155	1.75 91	0.23 3	0.12 3	0.54 78	0.16 3	0.40 3	0.45 47	0.45 86	0.51 128	0.26 31	0.22 19	0.29 11	0.20 19	0.10 78	0.10 140	0.08 3	0.06 7	0.08 1	0.11 37

XX-TBD	0.34 26	0.77 246	1.75 91	0.34 174	0.13 5	0.51 56	0.17 5	0.43 6	0.50 74	0.37 47	0.49 118	0.23 13	0.18 6	0.28 3	0.24 47	0.10 78	0.07 11	0.08 3	0.06 7	0.09 7	0.07 3

raftrobust	0.38 46	0.68 216	1.54 47	0.32 137	0.46 329	0.52 69	0.21 31	0.56 62	0.42 28	0.52 149	0.35 41	0.31 47	0.33 112	0.37 43	0.30 97	0.10 78	0.11 172	0.08 3	0.07 13	0.21 184	0.19 195

RALCasStereoNet	0.45 109	0.88 282	1.85 142	0.30 91	0.26 183	0.49 44	0.26 113	0.58 69	0.51 78	0.36 43	0.48 101	0.36 66	0.28 77	0.55 124	0.34 131	0.10 78	0.53 375	0.09 20	0.08 29	0.25 229	0.34 316

RALAANet	0.43 85	0.98 316	1.90 164	0.32 137	0.23 145	0.48 39	0.19 13	0.67 106	0.53 99	0.48 113	0.45 82	0.39 77	0.30 98	0.48 90	0.37 142	0.10 78	0.08 58	0.11 91	0.14 203	0.27 250	0.10 27

XX-Stereo	0.55 206	0.54 172	3.50 380	0.48 308	0.39 293	0.54 78	0.17 5	0.89 249	0.40 19	0.44 79	0.65 244	0.85 300	0.19 9	0.77 179	0.21 22	0.10 78	0.14 225	0.10 48	0.32 338	0.17 128	0.14 107

ARAFT	0.60 231	1.23 355	3.10 359	0.28 57	0.16 37	0.64 221	0.36 227	0.90 255	0.67 212	0.61 242	0.49 118	0.55 165	0.31 106	1.24 228	0.32 117	0.10 78	0.08 58	0.14 218	0.13 179	0.37 312	0.21 214

MMNet	0.50 162	0.48 153	1.93 175	0.33 151	0.27 194	0.79 302	0.28 146	0.81 196	0.74 266	0.60 235	0.56 172	0.59 189	0.55 251	0.79 184	0.59 235	0.10 78	0.09 112	0.12 135	0.11 124	0.13 51	0.14 107

DIP-Stereo	0.37 41	0.34 92	1.50 43	0.27 39	0.18 83	0.63 210	0.17 5	0.92 273	0.53 99	0.49 124	0.48 101	0.30 45	0.30 98	0.39 50	0.30 97	0.10 78	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.15 83	0.12 63
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.36 38	0.21 9	1.70 74	0.29 78	0.18 83	0.55 88	0.26 113	0.78 178	0.36 6	0.57 202	0.67 249	0.33 56	0.24 30	0.32 20	0.23 33	0.10 78	0.08 58	0.09 20	0.07 13	0.09 7	0.12 63

RAFT-Stereo	0.36 38	0.21 9	1.70 74	0.29 78	0.18 83	0.55 88	0.26 113	0.78 178	0.36 6	0.57 202	0.67 249	0.33 56	0.24 30	0.32 20	0.23 33	0.10 78	0.08 58	0.09 20	0.07 13	0.09 7	0.12 63
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.51 176	0.76 238	2.59 308	0.41 261	0.17 61	0.64 221	0.27 136	0.82 202	0.70 231	0.57 202	0.64 235	0.43 105	0.36 125	0.70 165	0.52 210	0.10 78	0.07 11	0.09 20	0.08 29	0.21 184	0.13 94

mmm	0.38 46	0.21 9	1.18 8	0.35 188	0.17 61	0.49 44	0.26 113	0.78 178	0.52 83	0.50 131	0.57 177	0.41 89	0.37 133	0.71 167	0.31 107	0.11 123	0.13 211	0.14 218	0.13 179	0.15 83	0.14 107

11t1	0.33 19	0.19 2	1.41 31	0.33 151	0.16 37	0.48 39	0.21 31	0.67 106	0.48 64	0.40 59	0.34 38	0.32 53	0.33 112	0.42 59	0.27 64	0.11 123	0.12 197	0.10 48	0.08 29	0.13 51	0.14 107

test croco	0.37 41	0.47 152	2.15 230	0.27 39	0.19 96	0.33 7	0.20 22	0.58 69	0.46 50	0.23 10	0.37 45	0.23 13	0.25 41	0.45 74	0.28 73	0.11 123	0.08 58	0.13 189	0.09 44	0.42 336	0.12 63

MIF-Stereo (partial)	0.34 26	0.41 122	1.93 175	0.26 31	0.24 158	0.32 6	0.17 5	0.53 48	0.42 28	0.25 19	0.37 45	0.25 26	0.26 53	0.44 67	0.31 107	0.11 123	0.08 58	0.12 135	0.10 75	0.19 164	0.14 107

PCWNet_CMD	0.46 119	0.45 142	2.28 253	0.26 31	0.20 106	0.55 88	0.21 31	0.75 145	0.64 187	0.48 113	0.55 161	0.68 236	0.57 260	0.46 80	0.30 97	0.11 123	0.10 140	0.14 218	0.10 75	0.18 147	0.14 107

gwcnet-sp	0.49 153	0.43 131	2.54 303	0.31 116	0.22 134	0.67 243	0.31 182	0.78 178	0.65 199	0.58 214	0.47 89	0.46 131	0.43 195	0.76 175	0.46 183	0.11 123	0.11 172	0.11 91	0.11 124	0.15 83	0.14 107

scenet	0.49 153	0.43 131	2.54 303	0.31 116	0.22 134	0.67 243	0.31 182	0.78 178	0.65 199	0.58 214	0.47 89	0.46 131	0.43 195	0.76 175	0.46 183	0.11 123	0.11 172	0.11 91	0.11 124	0.15 83	0.14 107

knoymous	0.34 26	0.25 32	1.75 91	0.24 7	0.18 83	0.45 19	0.24 82	0.57 65	0.38 10	0.41 65	0.39 59	0.55 165	0.25 41	0.38 47	0.23 33	0.11 123	0.08 58	0.12 135	0.07 13	0.13 51	0.12 63

riskmin	0.37 41	0.22 17	1.74 85	0.32 137	0.20 106	0.48 39	0.20 22	0.66 97	0.46 50	0.36 43	0.34 38	0.69 243	0.45 206	0.39 50	0.27 64	0.11 123	0.08 58	0.12 135	0.08 29	0.13 51	0.16 159

ssnet	0.49 153	0.43 131	2.54 303	0.31 116	0.22 134	0.67 243	0.31 182	0.78 178	0.65 199	0.58 214	0.47 89	0.46 131	0.43 195	0.76 175	0.46 183	0.11 123	0.11 172	0.11 91	0.11 124	0.15 83	0.14 107

qqq	0.38 46	0.21 9	1.34 22	0.28 57	0.15 24	0.45 19	0.26 113	0.76 154	0.52 83	0.39 57	0.41 66	0.46 131	0.36 125	0.96 197	0.30 97	0.11 123	0.14 225	0.12 135	0.12 154	0.12 32	0.14 107

x	0.35 34	0.20 4	1.36 23	0.33 151	0.17 61	0.47 33	0.24 82	0.75 145	0.54 106	0.40 59	0.40 62	0.42 102	0.34 119	0.45 74	0.32 117	0.11 123	0.14 225	0.11 91	0.09 44	0.12 32	0.14 107

IER	0.43 85	0.38 110	1.69 70	0.26 31	0.25 170	0.66 238	0.26 113	0.71 117	0.55 110	0.54 169	0.59 186	0.60 195	0.53 243	0.52 111	0.39 154	0.11 123	0.08 58	0.11 91	0.11 124	0.14 69	0.11 37

hknet	0.47 132	0.29 66	1.70 74	0.30 91	0.24 158	0.76 285	0.31 182	1.00 327	0.64 187	0.63 261	0.53 143	0.80 287	0.38 138	0.77 179	0.37 142	0.11 123	0.10 140	0.14 218	0.12 154	0.12 32	0.11 37

CIPLG	0.56 212	1.19 351	2.46 286	0.80 363	0.31 233	0.61 174	0.57 313	0.76 154	0.57 121	0.56 192	0.63 219	0.41 89	0.30 98	0.45 74	0.40 159	0.11 123	0.20 297	0.13 189	0.13 179	0.35 301	0.19 195

IPLGR_C	0.58 223	1.25 358	2.72 324	0.80 363	0.31 233	0.60 154	0.61 322	0.76 154	0.58 130	0.56 192	0.62 209	0.41 89	0.31 106	0.43 62	0.40 159	0.11 123	0.22 310	0.13 189	0.15 223	0.35 301	0.19 195

ACRE	0.56 212	1.14 342	2.77 331	0.76 359	0.28 202	0.60 154	0.56 309	0.76 154	0.58 130	0.55 183	0.62 209	0.41 89	0.29 90	0.44 67	0.39 154	0.11 123	0.19 288	0.13 189	0.14 203	0.36 305	0.18 187

AAGNet	0.88 330	0.33 85	1.79 125	0.54 328	0.98 379	0.62 194	0.46 277	0.50 31	0.60 141	0.58 214	0.53 143	0.50 148	0.73 306	1.23 225	7.48 407	0.11 123	0.07 11	0.12 135	0.10 75	0.14 69	0.09 16

IIG-Stereo	0.59 227	0.65 208	1.74 85	0.54 328	0.23 145	0.61 174	0.21 31	0.73 130	0.65 199	0.64 270	0.69 264	0.69 243	0.38 138	2.09 331	1.39 329	0.11 123	0.07 11	0.11 91	0.09 44	0.15 83	0.09 16

NF-Stereo	0.48 136	0.25 32	1.81 132	0.52 319	0.16 37	0.61 174	0.44 269	0.66 97	0.61 155	0.50 131	0.47 89	0.37 67	0.26 53	1.45 242	0.79 278	0.11 123	0.07 11	0.12 135	0.10 75	0.13 51	0.16 159

OCTAStereo	0.48 136	0.25 32	1.81 132	0.52 319	0.16 37	0.61 174	0.43 261	0.66 97	0.61 155	0.50 131	0.47 89	0.37 67	0.26 53	1.44 238	0.80 279	0.11 123	0.07 11	0.12 135	0.10 75	0.13 51	0.17 170

NRIStereo	0.46 119	0.25 32	1.77 103	0.47 300	0.16 37	0.95 335	0.74 345	0.51 33	0.56 118	0.48 113	0.39 59	0.59 189	0.29 90	0.77 179	0.32 117	0.11 123	0.13 211	0.11 91	0.09 44	0.21 184	0.24 249

SST-Stereo	0.52 185	0.20 4	1.76 95	0.62 348	0.53 341	0.62 194	0.66 330	0.55 61	0.61 155	0.58 214	0.53 143	0.52 156	0.60 269	1.59 266	0.29 86	0.11 123	0.07 11	0.12 135	0.10 75	0.16 109	0.10 27

RAFT_R40	0.50 162	0.21 9	1.76 95	0.50 312	0.40 300	0.61 174	0.53 298	0.56 62	0.60 141	0.56 192	0.54 153	0.55 165	0.51 236	1.57 260	0.53 214	0.11 123	0.07 11	0.12 135	0.10 75	0.16 109	0.09 16

RE-Stereo	0.48 136	0.25 32	1.81 132	0.52 319	0.16 37	0.61 174	0.43 261	0.66 97	0.60 141	0.50 131	0.47 89	0.37 67	0.26 53	1.44 238	0.78 273	0.11 123	0.07 11	0.12 135	0.10 75	0.13 51	0.17 170

TVStereo	0.48 136	0.25 32	1.81 132	0.52 319	0.16 37	0.61 174	0.43 261	0.66 97	0.60 141	0.50 131	0.47 89	0.37 67	0.26 53	1.44 238	0.78 273	0.11 123	0.07 11	0.12 135	0.10 75	0.13 51	0.17 170

DeepStereo_RVC	0.44 94	0.28 62	1.92 172	0.49 310	0.17 61	0.60 154	0.59 317	0.50 31	0.52 83	0.49 124	0.45 82	0.39 77	0.86 327	0.45 74	0.33 127	0.11 123	0.08 58	0.11 91	0.09 44	0.15 83	0.19 195

IRAFT_RVC	0.54 195	0.53 169	1.78 107	0.46 295	0.21 113	0.58 129	0.43 261	0.65 95	0.66 209	0.54 169	0.50 124	0.49 145	0.51 236	1.58 264	1.01 301	0.11 123	0.25 332	0.13 189	0.10 75	0.15 83	0.13 94

AnonymousM	0.37 41	0.44 137	1.50 43	0.25 15	0.15 24	0.52 69	0.23 59	0.60 81	0.42 28	0.42 69	0.32 31	0.30 45	0.25 41	0.34 30	0.23 33	0.11 123	0.09 112	0.71 376	0.36 353	0.12 32	0.07 3

CRE-IMP	0.41 66	0.22 17	1.76 95	0.48 308	0.17 61	0.79 302	0.69 337	0.52 43	0.52 83	0.47 94	0.42 69	0.45 123	0.26 53	0.41 56	0.31 107	0.11 123	0.07 11	0.12 135	0.09 44	0.17 128	0.23 242

RAFT	0.45 109	0.92 289	1.59 53	0.34 174	0.19 96	0.46 31	0.35 221	0.65 95	0.49 68	0.49 124	0.49 118	0.70 253	0.40 159	0.47 86	0.32 117	0.11 123	0.16 260	0.14 218	0.13 179	0.51 352	0.13 94

s12784h	0.36 38	0.28 62	1.58 52	0.23 3	0.11 1	0.62 194	0.24 82	0.79 190	0.64 187	0.44 79	0.52 135	0.28 40	0.26 53	0.50 104	0.24 47	0.11 123	0.06 1	0.09 20	0.06 7	0.16 109	0.06 1

TestStereo	0.45 109	0.54 172	2.11 219	0.29 78	0.16 37	0.43 17	0.24 82	0.54 58	0.45 47	0.37 47	0.46 86	0.34 60	0.27 67	1.98 320	0.27 64	0.11 123	0.08 58	0.12 135	0.09 44	0.14 69	0.08 10

CFNet_pseudo	0.45 109	0.46 144	2.23 246	0.25 15	0.19 96	0.56 97	0.21 31	0.77 164	0.60 141	0.49 124	0.56 172	0.69 243	0.47 219	0.52 111	0.31 107	0.11 123	0.10 140	0.15 244	0.10 75	0.17 128	0.14 107

delet	0.52 185	0.54 172	1.62 60	0.31 116	0.35 267	0.74 277	0.46 277	0.85 222	0.74 266	0.55 183	0.60 197	0.67 230	0.50 234	1.12 214	0.57 228	0.11 123	0.11 172	0.13 189	0.14 203	0.16 109	0.12 63

UNet	0.54 195	0.44 137	2.83 336	0.31 116	0.33 252	0.74 277	0.27 136	0.82 202	0.61 155	0.53 158	0.54 153	0.72 258	0.54 246	0.78 183	0.56 225	0.11 123	0.09 112	0.13 189	0.11 124	0.14 69	0.12 63

CREStereo	0.28 1	0.30 71	1.33 20	0.19 1	0.13 5	0.55 88	0.17 5	0.48 23	0.46 50	0.27 29	0.33 34	0.24 20	0.21 15	0.31 16	0.21 22	0.11 123	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.10 11	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
ACVNet	0.45 109	0.44 137	1.79 125	0.28 57	0.21 113	0.59 145	0.36 227	0.66 97	0.68 214	0.45 86	0.59 186	0.69 243	0.40 159	0.44 67	0.55 219	0.11 123	0.09 112	0.10 48	0.09 44	0.34 293	0.10 27

acv_ft	0.48 136	0.44 137	1.76 95	0.32 137	0.41 307	0.63 210	0.28 146	0.81 196	0.68 214	0.61 242	0.59 186	0.69 243	0.45 206	0.44 67	0.63 243	0.11 123	0.09 112	0.10 48	0.09 44	0.41 332	0.10 27

BEATNet_4x	0.47 132	0.73 231	1.91 169	0.33 151	0.15 24	0.56 97	0.25 97	0.85 222	0.58 130	0.54 169	0.51 128	0.57 180	0.42 185	0.57 127	0.61 239	0.11 123	0.08 58	0.12 135	0.09 44	0.20 176	0.16 159

MSMDNet	0.46 119	0.44 137	2.28 253	0.26 31	0.20 106	0.55 88	0.21 31	0.75 145	0.64 187	0.48 113	0.55 161	0.68 236	0.56 255	0.46 80	0.30 97	0.11 123	0.10 140	0.13 189	0.10 75	0.18 147	0.15 137

ccs_rob	0.45 109	0.46 144	2.22 242	0.26 31	0.19 96	0.56 97	0.21 31	0.77 164	0.60 141	0.49 124	0.56 172	0.69 243	0.47 219	0.52 111	0.31 107	0.11 123	0.09 112	0.16 259	0.10 75	0.17 128	0.14 107

iResNetv2_ROB	0.59 227	1.43 371	2.96 347	0.40 255	0.22 134	0.58 129	0.28 146	0.91 265	0.73 262	0.57 202	0.63 219	0.60 195	0.41 170	0.74 171	0.35 138	0.11 123	0.08 58	0.10 48	0.07 13	0.43 337	0.17 170

HSM	0.62 243	0.76 238	1.72 80	0.30 91	0.29 207	0.64 221	0.28 146	0.94 282	0.62 171	0.58 214	0.57 177	1.40 368	0.64 284	2.59 368	0.42 167	0.11 123	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.14 69	0.11 37

StereoDRNet-Refined	0.50 162	0.41 122	1.50 43	0.33 151	0.21 113	0.68 254	0.26 113	0.81 196	0.68 214	0.67 284	0.68 257	0.73 261	0.42 185	1.10 211	0.59 235	0.11 123	0.08 58	0.14 218	0.14 203	0.25 229	0.21 214
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 162	1.15 346	1.73 81	0.31 116	0.21 113	0.58 129	0.22 43	0.95 293	0.82 310	0.58 214	0.62 209	0.57 180	0.39 152	0.84 188	0.40 159	0.11 123	0.08 58	0.09 20	0.06 7	0.21 184	0.13 94

DN-CSS_ROB	0.48 136	1.23 355	1.99 194	0.39 246	0.22 134	0.56 97	0.19 13	0.75 145	0.61 155	0.45 86	0.62 209	0.41 89	0.31 106	0.70 165	0.32 117	0.11 123	0.08 58	0.14 218	0.13 179	0.36 305	0.12 63

CoDeX	0.52 185	0.43 131	2.25 249	0.29 78	0.26 183	0.61 174	0.32 203	0.99 319	0.68 214	0.48 113	0.55 161	0.52 156	0.40 159	1.60 267	0.35 138	0.12 170	0.09 112	0.11 91	0.10 75	0.13 51	0.12 63

1111x	0.74 299	0.21 9	1.93 175	0.31 116	0.17 61	0.63 210	0.32 203	1.03 345	0.74 266	0.52 149	0.62 209	0.57 180	0.47 219	2.38 349	4.25 396	0.12 170	0.14 225	0.11 91	0.12 154	0.12 32	0.14 107

whm_eth	0.45 109	0.73 231	2.23 246	0.30 91	0.31 233	0.49 44	0.24 82	0.73 130	0.69 222	0.47 94	0.87 310	0.26 31	0.26 53	0.36 36	0.28 73	0.12 170	0.11 172	0.13 189	0.12 154	0.14 69	0.26 267

EKT-Stereo	1.47 377	0.49 155	1.93 175	2.57 405	19.31 419	0.55 88	0.22 43	0.69 111	0.42 28	0.38 52	0.36 42	0.43 105	0.27 67	0.69 161	0.26 56	0.12 170	0.14 225	0.11 91	0.16 238	0.20 176	0.15 137

DisPM	0.43 85	0.33 85	1.78 107	0.57 338	0.18 83	0.59 145	0.63 328	0.53 48	0.61 155	0.60 235	0.53 143	0.38 73	0.26 53	0.75 172	0.29 86	0.12 170	0.07 11	0.12 135	0.11 124	0.11 22	0.14 107

DAS	0.56 212	0.35 98	1.55 49	0.33 151	0.34 257	0.50 50	0.42 255	0.83 208	0.74 266	0.83 327	0.68 257	0.56 174	0.48 226	2.40 353	0.46 183	0.12 170	0.08 58	0.12 135	0.09 44	0.18 147	0.15 137

SepStereo	0.52 185	0.35 98	1.55 49	0.33 151	0.34 257	0.50 50	0.42 255	0.83 208	0.74 266	0.83 327	0.68 257	0.56 174	0.48 226	1.56 258	0.46 183	0.12 170	0.08 58	0.12 135	0.09 44	0.18 147	0.15 137

TRStereo	0.53 190	0.76 238	2.38 270	0.42 269	0.29 207	0.69 257	0.23 59	1.81 388	0.55 110	0.36 43	0.32 31	0.47 137	0.40 159	0.46 80	0.25 53	0.12 170	0.11 172	0.11 91	0.41 362	0.13 51	0.32 305

Patchmatch Stereo++	0.39 59	0.27 42	1.78 107	0.44 278	0.16 37	0.61 174	0.27 136	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.43 105	0.28 77	0.54 120	0.28 73	0.12 170	0.08 58	0.12 135	0.10 75	0.17 128	0.12 63
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.48 136	0.27 42	1.85 142	0.51 315	0.17 61	0.61 174	0.40 246	0.61 83	0.57 121	0.52 149	0.48 101	0.39 77	0.25 41	1.46 243	0.77 271	0.12 170	0.08 58	0.13 189	0.12 154	0.12 32	0.14 107

KMStereo	0.48 136	0.27 42	1.85 142	0.51 315	0.17 61	0.61 174	0.40 246	0.61 83	0.57 121	0.52 149	0.48 101	0.39 77	0.25 41	1.46 243	0.77 271	0.12 170	0.08 58	0.13 189	0.12 154	0.12 32	0.14 107

PSM-adaLoss	0.38 46	0.27 42	1.78 107	0.44 278	0.17 61	0.60 154	0.29 166	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.44 116	0.28 77	0.47 86	0.28 73	0.12 170	0.08 58	0.12 135	0.10 75	0.17 128	0.12 63

ROB_FTStereo_v2	0.38 46	0.27 42	1.78 107	0.44 278	0.17 61	0.61 174	0.28 146	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.44 116	0.28 77	0.47 86	0.28 73	0.12 170	0.08 58	0.12 135	0.10 75	0.17 128	0.12 63

ROB_FTStereo	0.38 46	0.27 42	1.78 107	0.44 278	0.17 61	0.61 174	0.26 113	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.43 105	0.28 77	0.49 99	0.28 73	0.12 170	0.08 58	0.12 135	0.10 75	0.17 128	0.12 63

HUI-Stereo	0.38 46	0.27 42	1.79 125	0.44 278	0.17 61	0.61 174	0.28 146	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.44 116	0.28 77	0.45 74	0.28 73	0.12 170	0.08 58	0.12 135	0.10 75	0.17 128	0.12 63

Pruner-Stereo	0.51 176	0.27 42	1.78 107	1.79 397	0.19 96	0.62 194	0.45 275	0.57 65	0.60 141	0.61 242	0.48 101	0.41 89	0.24 30	0.46 80	1.00 297	0.12 170	0.07 11	0.12 135	0.10 75	0.12 32	0.13 94

iGMRVC	0.39 59	0.27 42	1.78 107	0.44 278	0.17 61	0.61 174	0.27 136	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.44 116	0.28 77	0.55 124	0.28 73	0.12 170	0.08 58	0.12 135	0.10 75	0.17 128	0.12 63

iRAFT	0.39 59	0.27 42	1.78 107	0.44 278	0.16 37	0.61 174	0.27 136	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.43 105	0.28 77	0.54 120	0.28 73	0.12 170	0.08 58	0.12 135	0.10 75	0.17 128	0.12 63

RAFT-IKP	0.38 46	0.27 42	1.79 125	0.44 278	0.16 37	0.60 154	0.28 146	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 71	0.43 105	0.28 77	0.50 104	0.28 73	0.12 170	0.08 58	0.12 135	0.10 75	0.17 128	0.12 63

sAnonymous2	0.38 46	0.62 193	2.15 230	0.31 116	0.24 158	0.34 8	0.27 136	0.53 48	0.46 50	0.24 11	0.29 20	0.23 13	0.28 77	0.28 3	0.22 30	0.12 170	0.09 112	0.11 91	0.13 179	0.38 318	0.35 317

CroCo_RVC	0.38 46	0.62 193	2.15 230	0.31 116	0.24 158	0.34 8	0.27 136	0.53 48	0.46 50	0.24 11	0.29 20	0.23 13	0.28 77	0.28 3	0.22 30	0.12 170	0.09 112	0.11 91	0.13 179	0.38 318	0.35 317

test_xeample	0.72 288	0.21 9	1.36 23	0.27 39	0.17 61	0.59 145	0.28 146	1.01 335	0.70 231	0.55 183	0.67 249	0.44 116	0.39 152	1.88 313	5.17 401	0.12 170	0.10 140	0.11 91	0.10 75	0.13 51	0.15 137

RAFT + AFF	0.64 249	1.20 352	1.95 182	0.34 174	0.33 252	0.67 243	0.52 295	0.99 319	0.74 266	0.53 158	0.58 183	0.57 180	0.80 317	1.76 288	0.51 208	0.12 170	0.27 339	0.15 244	0.14 203	0.43 337	0.29 286

SFCPSM	0.46 119	0.24 29	2.35 265	0.27 39	0.27 194	0.70 262	0.32 203	0.96 297	0.63 180	0.49 124	0.52 135	0.43 105	0.36 125	0.52 111	0.43 175	0.12 170	0.09 112	0.12 135	0.16 238	0.16 109	0.12 63

FENet	0.44 94	0.30 71	2.42 277	0.32 137	0.17 61	0.58 129	0.22 43	0.77 164	0.59 137	0.47 94	0.42 69	0.55 165	0.38 138	0.49 99	0.47 192	0.12 170	0.09 112	0.12 135	0.11 124	0.13 51	0.16 159

RASNet	0.61 239	0.68 216	2.03 205	0.35 188	0.46 329	0.65 233	0.28 146	0.78 178	0.70 231	0.48 113	0.64 235	0.93 320	0.61 276	2.21 338	0.73 265	0.12 170	0.09 112	0.09 20	0.10 75	0.14 69	0.11 37

CFNet	0.58 223	0.96 305	1.78 107	0.33 151	0.25 170	0.63 210	0.22 43	0.88 243	0.75 278	0.46 93	0.59 186	0.58 187	0.40 159	2.29 342	0.48 195	0.12 170	0.09 112	0.15 244	0.14 203	0.30 268	0.15 137

DISCO	0.57 218	0.34 92	1.87 155	0.45 291	0.34 257	0.84 316	0.35 221	0.84 218	0.78 297	0.59 227	0.63 219	1.06 347	0.53 243	1.10 211	0.82 281	0.12 170	0.09 112	0.11 91	0.10 75	0.22 195	0.18 187

SMFormer	0.50 162	0.46 144	1.60 55	0.30 91	0.15 24	0.45 19	0.24 82	0.90 255	0.72 248	0.56 192	0.64 235	0.51 150	0.41 170	1.87 308	0.49 200	0.13 198	0.10 140	0.11 91	0.10 75	0.15 83	0.16 159

tta	0.50 162	0.46 144	1.60 55	0.30 91	0.15 24	0.45 19	0.24 82	0.90 255	0.72 248	0.56 192	0.64 235	0.51 150	0.41 170	1.87 308	0.49 200	0.13 198	0.10 140	0.11 91	0.10 75	0.14 69	0.11 37

qqq1	0.48 136	0.46 144	1.60 55	0.30 91	0.15 24	0.45 19	0.24 82	0.90 255	0.72 248	0.56 192	0.64 235	0.51 150	0.41 170	1.87 308	0.23 33	0.13 198	0.10 140	0.09 20	0.08 29	0.14 69	0.11 37

fff1	0.48 136	0.46 144	1.60 55	0.30 91	0.15 24	0.45 19	0.24 82	0.90 255	0.72 248	0.56 192	0.64 235	0.51 150	0.41 170	1.87 308	0.23 33	0.13 198	0.10 140	0.09 20	0.08 29	0.14 69	0.11 37

mmx	0.72 288	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 113	0.99 319	0.76 288	0.53 158	0.63 219	0.66 220	0.39 152	2.52 364	3.43 387	0.13 198	0.10 140	0.15 244	0.13 179	0.15 83	0.15 137

xxx	0.72 288	0.23 21	2.01 197	0.30 91	0.21 113	0.57 114	0.26 113	0.99 319	0.76 288	0.53 158	0.63 219	0.66 220	0.39 152	2.52 364	3.43 387	0.13 198	0.10 140	0.15 244	0.13 179	0.15 83	0.15 137

StereoVision	0.45 109	0.72 228	1.94 179	0.33 151	0.32 241	0.47 33	0.26 113	0.68 109	0.57 121	0.32 40	0.89 315	0.45 123	0.27 67	0.49 99	0.36 140	0.13 198	0.15 246	0.16 259	0.15 223	0.19 164	0.13 94

CFNet_ucs	0.48 136	0.50 161	2.32 257	0.26 31	0.22 134	0.57 114	0.22 43	0.85 222	0.65 199	0.53 158	0.64 235	0.68 236	0.44 202	0.54 120	0.31 107	0.13 198	0.12 197	0.16 259	0.11 124	0.19 164	0.17 170

iinet-f	0.57 218	0.93 295	2.27 252	0.31 116	0.25 170	0.83 314	0.33 211	0.81 196	0.65 199	0.54 169	0.63 219	0.73 261	0.67 292	0.73 170	0.67 251	0.13 198	0.13 211	0.11 91	0.10 75	0.43 337	0.16 159

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 218	0.87 279	2.11 219	0.32 137	0.30 217	0.84 316	0.40 246	0.88 243	0.72 248	0.65 277	0.73 284	0.66 220	0.57 260	0.93 194	0.71 258	0.13 198	0.07 11	0.10 48	0.08 29	0.15 83	0.14 107

BUS	0.41 66	0.27 42	1.13 4	0.30 91	0.21 113	0.91 331	0.23 59	1.00 327	0.61 155	0.63 261	0.53 143	0.66 220	0.30 98	0.43 62	0.32 117	0.13 198	0.10 140	0.14 218	0.12 154	0.12 32	0.11 37

BSDual-CNN	0.41 66	0.27 42	1.13 4	0.30 91	0.21 113	0.76 285	0.31 182	1.00 327	0.61 155	0.63 261	0.53 143	0.63 204	0.37 133	0.43 62	0.38 147	0.13 198	0.10 140	0.14 218	0.12 154	0.12 32	0.11 37

psmg	0.41 66	0.27 42	1.13 4	0.27 39	0.21 113	0.75 283	0.36 227	0.90 255	0.61 155	0.59 227	0.59 186	0.63 204	0.37 133	0.43 62	0.38 147	0.13 198	0.10 140	0.13 189	0.12 154	0.13 51	0.11 37

GwcNet-ADL	0.50 162	0.74 235	2.90 344	0.31 116	0.20 106	0.58 129	0.29 166	0.87 239	0.64 187	0.47 94	0.47 89	0.56 174	0.33 112	0.46 80	0.46 183	0.13 198	0.12 197	0.09 20	0.09 44	0.14 69	0.21 214

ADLNet2	0.68 270	0.84 271	3.19 369	0.33 151	0.36 274	0.64 221	0.37 234	0.89 249	0.79 302	0.54 169	0.65 244	0.93 320	0.48 226	2.07 328	0.56 225	0.13 198	0.11 172	0.11 91	0.11 124	0.33 286	0.18 187

PFNet+	0.45 109	0.37 105	1.86 150	0.46 295	0.18 83	0.58 129	0.77 349	0.52 43	0.64 187	0.56 192	0.48 101	0.39 77	0.26 53	0.93 194	0.32 117	0.13 198	0.09 112	0.14 218	0.13 179	0.12 32	0.15 137

222	0.78 312	0.23 21	1.23 11	0.28 57	0.18 83	0.62 194	0.24 82	1.02 338	0.70 231	0.58 214	0.66 246	0.46 131	0.42 185	1.80 297	6.53 406	0.13 198	0.10 140	0.11 91	0.10 75	0.12 32	0.17 170

xxxx	0.70 278	0.21 9	1.33 20	0.28 57	0.18 83	0.63 210	0.24 82	1.02 338	0.69 222	0.50 131	0.62 209	0.58 187	0.38 138	1.47 250	5.21 402	0.13 198	0.12 197	0.11 91	0.10 75	0.12 32	0.15 137

UPFNet	0.46 119	0.28 62	1.73 81	0.33 151	0.32 241	0.65 233	0.38 240	0.83 208	0.59 137	0.57 202	0.52 135	0.61 197	0.40 159	0.75 172	0.52 210	0.13 198	0.12 197	0.13 189	0.12 154	0.15 83	0.11 37

EDNetEfficientorigin	8.18 410	0.98 316	145.96 434	0.51 315	0.89 374	0.72 269	0.48 288	0.85 222	1.56 380	2.12 387	1.49 360	1.29 362	1.31 361	1.83 301	2.13 361	0.13 198	0.12 197	0.17 275	0.18 263	0.39 326	0.45 352

HGLStereo	0.54 195	0.69 219	2.00 196	0.35 188	0.40 300	0.66 238	0.30 172	0.83 208	0.62 171	0.57 202	0.69 264	0.69 243	0.54 246	1.07 208	0.55 219	0.13 198	0.13 211	0.13 189	0.11 124	0.19 164	0.17 170

cf-r	0.53 190	0.81 262	2.15 230	0.33 151	0.28 202	0.60 154	0.28 146	0.78 178	0.64 187	0.51 143	0.60 197	0.75 272	0.40 159	1.32 230	0.43 175	0.13 198	0.09 112	0.11 91	0.12 154	0.15 83	0.14 107

GwcNet-RSSM	0.57 218	0.94 297	2.13 224	0.32 137	0.25 170	0.60 154	0.30 172	0.80 192	0.66 209	0.52 149	0.64 235	0.71 256	0.40 159	1.79 295	0.50 205	0.13 198	0.09 112	0.12 135	0.12 154	0.21 184	0.15 137

ADCRef	0.80 316	0.96 305	2.29 255	0.37 224	0.35 267	0.96 336	0.51 292	0.87 239	0.75 278	0.88 333	0.83 300	0.61 197	1.36 365	1.02 203	3.27 382	0.13 198	0.11 172	0.17 275	0.19 281	0.25 229	0.21 214

ADCP+	0.94 337	1.12 338	3.14 363	0.34 174	0.39 293	1.06 346	0.79 351	0.89 249	0.80 305	0.66 280	0.67 249	0.85 300	1.55 375	0.93 194	4.55 398	0.13 198	0.11 172	0.16 259	0.15 223	0.26 243	0.25 258

HSM-Net_RVC	0.67 264	0.34 92	2.23 246	0.26 31	0.19 96	0.67 243	0.29 166	1.26 370	0.69 222	0.72 302	0.70 274	0.78 281	0.42 185	3.77 397	0.41 165	0.13 198	0.09 112	0.10 48	0.09 44	0.12 32	0.11 37
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DLCB_ROB	0.54 195	0.55 180	1.49 42	0.36 206	0.25 170	0.65 233	0.36 227	0.80 192	0.70 231	0.72 302	0.69 264	0.83 295	0.46 214	1.53 255	0.60 237	0.13 198	0.12 197	0.14 218	0.14 203	0.14 69	0.13 94

pmcnn	1.32 366	1.05 331	2.77 331	0.74 358	1.43 394	0.72 269	0.56 309	0.96 297	0.91 332	0.99 344	2.92 396	6.01 406	0.70 298	2.38 349	3.32 384	0.13 198	0.10 140	0.08 3	0.06 7	0.34 293	0.22 224

AASNet	0.56 212	1.03 329	2.34 262	0.37 224	0.33 252	0.65 233	0.29 166	0.96 297	0.73 262	0.54 169	0.60 197	0.55 165	0.38 138	0.59 132	0.58 233	0.14 226	0.12 197	0.13 189	0.10 75	0.43 337	0.24 249

AACVNet	0.54 195	0.78 254	1.73 81	0.36 206	0.21 113	0.57 114	0.25 97	0.71 117	0.51 78	0.55 183	0.59 186	0.64 212	0.41 170	2.13 333	0.41 165	0.14 226	0.11 172	0.14 218	0.11 124	0.33 286	0.15 137

GANet-ADL	0.44 94	0.41 122	2.31 256	0.33 151	0.20 106	0.57 114	0.25 97	0.75 145	0.54 106	0.42 69	0.59 186	0.56 174	0.30 98	0.40 54	0.38 147	0.14 226	0.11 172	0.09 20	0.08 29	0.22 195	0.17 170

RAFT-RH_RVC	0.61 239	0.50 161	2.33 260	0.36 206	0.29 207	0.60 154	0.18 11	0.44 8	0.58 130	0.76 311	1.91 371	0.47 137	0.29 90	1.60 267	1.23 320	0.14 226	0.07 11	0.13 189	0.13 179	0.10 11	0.09 16

sCroCo_RVC	0.33 19	0.32 80	1.89 161	0.34 174	0.27 194	0.30 5	0.22 43	0.48 23	0.44 37	0.22 5	0.33 34	0.25 26	0.25 41	0.32 20	0.24 47	0.14 226	0.16 260	0.12 135	0.12 154	0.15 83	0.13 94

Anonymous	0.35 34	0.32 80	1.87 155	0.34 174	0.31 233	0.37 11	0.31 182	0.54 58	0.40 19	0.25 19	0.28 17	0.23 13	0.29 90	0.36 36	0.27 64	0.14 226	0.13 211	0.11 91	0.12 154	0.24 218	0.20 208

ADLNet	0.60 231	0.71 224	1.95 182	0.35 188	0.34 257	0.67 243	0.34 215	0.90 255	0.74 266	0.68 290	0.62 209	0.80 287	0.45 206	1.78 291	0.64 246	0.14 226	0.11 172	0.14 218	0.14 203	0.29 259	0.21 214

GMStereo	0.38 46	0.99 319	1.91 169	0.27 39	0.16 37	0.39 14	0.23 59	0.47 20	0.62 171	0.38 52	0.34 38	0.25 26	0.25 41	0.39 50	0.29 86	0.14 226	0.08 58	0.10 48	0.12 154	0.15 83	0.11 37
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ac_64	0.55 206	0.46 144	1.92 172	0.36 206	0.34 257	0.63 210	0.31 182	0.82 202	0.61 155	0.55 183	0.51 128	0.89 312	0.48 226	1.83 301	0.55 219	0.14 226	0.11 172	0.12 135	0.12 154	0.18 147	0.12 63

GANet-RSSM	0.55 206	0.73 231	1.90 164	0.36 206	0.26 183	0.59 145	0.27 136	0.78 178	0.52 83	0.47 94	0.57 177	0.63 204	0.45 206	1.92 318	0.43 175	0.14 226	0.10 140	0.25 330	0.11 124	0.34 293	0.14 107

CFNet-ft	0.51 176	0.76 238	1.79 125	0.28 57	0.30 217	0.63 210	0.28 146	0.66 97	0.55 110	0.45 86	0.57 177	0.74 267	0.41 170	1.46 243	0.42 167	0.14 226	0.10 140	0.28 337	0.13 179	0.18 147	0.14 107

DMCA	0.41 66	0.52 164	1.26 13	0.31 116	0.24 158	0.59 145	0.26 113	0.77 164	0.63 180	0.58 214	0.48 101	0.57 180	0.35 121	0.40 54	0.50 205	0.14 226	0.10 140	0.14 218	0.10 75	0.15 83	0.15 137

RYNet	0.70 278	0.56 181	2.25 249	0.35 188	0.41 307	0.86 322	0.43 261	0.94 282	0.82 310	0.62 253	0.53 143	0.91 315	0.60 269	2.70 374	1.00 297	0.14 226	0.11 172	0.16 259	0.14 203	0.25 229	0.27 275

CFNet_RVC	0.51 176	0.76 238	1.79 125	0.28 57	0.30 217	0.63 210	0.28 146	0.66 97	0.55 110	0.45 86	0.57 177	0.74 267	0.41 170	1.46 243	0.42 167	0.14 226	0.10 140	0.28 337	0.13 179	0.18 147	0.14 107

GMStereo_Zeroshot	0.41 66	0.36 103	1.54 47	0.41 261	0.19 96	0.52 69	0.19 13	0.59 74	0.52 83	0.57 202	0.59 186	0.63 204	0.29 90	0.58 129	0.33 127	0.15 240	0.09 112	0.16 259	0.09 44	0.24 218	0.12 63

fast-acv-ft	0.63 246	0.88 282	3.10 359	0.38 238	0.30 217	0.79 302	0.48 288	0.69 111	0.72 248	0.58 214	0.78 295	0.76 276	0.60 269	0.67 155	0.73 265	0.15 240	0.15 246	0.18 292	0.17 253	0.37 312	0.16 159

Wz-Net-LNSev	0.59 227	0.96 305	2.47 288	0.34 174	0.37 286	0.79 302	0.44 269	0.86 230	0.77 292	0.61 242	0.67 249	0.79 285	0.56 255	0.64 145	0.62 241	0.15 240	0.14 225	0.12 135	0.12 154	0.18 147	0.19 195

CRFU-Net	0.56 212	0.38 110	1.86 150	0.46 295	0.26 183	0.82 312	0.36 227	0.90 255	0.49 68	0.62 253	0.59 186	0.78 281	1.35 364	1.00 201	0.48 195	0.15 240	0.14 225	0.17 275	0.10 75	0.19 164	0.14 107

NINENet	0.50 162	0.33 85	1.69 70	0.55 334	0.25 170	0.91 331	0.23 59	0.98 308	0.71 240	0.53 158	0.55 161	0.66 220	0.30 98	1.22 224	0.32 117	0.15 240	0.13 211	0.16 259	0.11 124	0.16 109	0.13 94

PSMNet-ADL	0.51 176	0.38 110	1.65 62	0.35 188	0.21 113	0.67 243	0.26 113	0.74 135	0.55 110	0.42 69	0.52 135	0.70 253	0.45 206	1.91 316	0.57 228	0.15 240	0.13 211	0.11 91	0.13 179	0.15 83	0.20 208

HHNet	0.60 231	0.65 208	2.60 310	0.36 206	0.25 170	0.64 221	0.61 322	0.64 91	0.62 171	0.55 183	1.13 345	0.32 53	0.60 269	0.42 59	1.79 347	0.15 240	0.07 11	0.12 135	0.10 75	0.18 147	0.15 137

GEStereo_RVC	0.54 195	0.87 279	1.95 182	0.47 300	0.25 170	0.62 194	0.37 234	1.00 327	0.74 266	0.53 158	0.54 153	0.59 189	0.44 202	1.10 211	0.46 183	0.15 240	0.11 172	0.12 135	0.10 75	0.26 243	0.19 195

GES	0.44 94	0.28 62	1.88 157	0.30 91	0.18 83	0.61 174	0.30 172	0.88 243	0.46 50	0.47 94	0.52 135	0.39 77	0.42 185	0.58 129	0.67 251	0.15 240	0.11 172	0.12 135	0.10 75	0.15 83	0.17 170

HCRNet	0.46 119	0.49 155	1.65 62	0.38 238	0.29 207	0.58 129	0.22 43	0.75 145	0.62 171	0.47 94	0.49 118	0.48 143	0.36 125	1.12 214	0.37 142	0.15 240	0.10 140	0.15 244	0.13 179	0.17 128	0.17 170

EDNetEfficient	1.27 364	0.70 222	4.05 391	0.64 350	0.98 379	0.94 334	1.40 390	0.85 222	1.75 385	2.34 396	1.33 355	1.05 345	2.21 389	1.58 264	4.15 394	0.15 240	0.19 288	0.14 218	0.27 320	0.38 318	0.32 305

PSMNet-RSSM	0.53 190	0.82 266	1.78 107	0.31 116	0.25 170	0.58 129	0.28 146	0.84 218	0.60 141	0.50 131	0.61 204	0.67 230	0.43 195	1.68 277	0.42 167	0.15 240	0.10 140	0.14 218	0.16 238	0.15 83	0.13 94

SuperB	1.15 354	1.14 342	5.43 403	0.36 206	0.26 183	0.81 309	0.89 359	0.88 243	1.17 362	0.67 284	0.68 257	0.63 204	1.39 368	1.74 286	3.37 385	0.15 240	0.12 197	0.17 275	0.16 238	2.80 406	0.25 258

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 206	0.92 289	2.36 268	0.38 238	0.37 286	0.60 154	0.28 146	0.82 202	0.62 171	0.62 253	0.55 161	0.72 258	0.45 206	1.00 201	0.43 175	0.15 240	0.11 172	0.14 218	0.14 203	0.15 83	0.16 159
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.48 136	0.82 266	1.85 142	0.30 91	0.27 194	0.64 221	0.26 113	0.74 135	0.55 110	0.48 113	0.53 143	0.63 204	0.41 170	0.88 193	0.38 147	0.15 240	0.10 140	0.17 275	0.17 253	0.18 147	0.15 137

DRN-Test	0.64 249	0.43 131	2.44 283	0.39 246	0.44 315	0.80 308	0.41 252	1.02 338	0.78 297	0.80 317	0.63 219	0.69 243	0.56 255	1.79 295	0.69 255	0.15 240	0.12 197	0.17 275	0.16 238	0.18 147	0.17 170

StereoDRNet	0.64 249	0.88 282	2.35 265	0.41 261	0.45 323	0.73 274	0.47 285	0.94 282	0.74 266	0.75 308	0.54 153	0.74 267	0.47 219	1.70 280	0.72 262	0.15 240	0.14 225	0.15 244	0.14 203	0.20 176	0.19 195

ttt	0.66 261	0.22 17	1.68 68	0.34 174	0.24 158	0.60 154	0.26 113	1.00 327	0.77 292	0.55 183	0.67 249	0.54 162	0.36 125	2.14 334	3.03 376	0.16 257	0.13 211	0.13 189	0.12 154	0.15 83	0.17 170

ssnet_v2	0.55 206	0.60 186	1.86 150	0.32 137	0.22 134	0.72 269	0.44 269	0.94 282	0.74 266	0.63 261	0.54 153	0.81 290	0.47 219	0.77 179	0.70 256	0.16 257	0.14 225	0.14 218	0.14 203	0.30 268	0.30 294

Wz-Net-SNSev	0.76 304	1.32 366	3.11 361	0.40 255	0.31 233	0.71 264	0.60 319	0.98 308	0.87 321	0.67 284	0.83 300	0.96 327	0.60 269	1.67 276	0.97 290	0.16 257	0.15 246	0.16 259	0.17 253	0.36 305	0.24 249

Wz-Net-MNSev	0.65 257	0.97 313	2.19 237	0.36 206	0.33 252	0.90 329	0.60 319	0.92 273	0.81 309	0.75 308	0.72 282	0.73 261	0.65 286	1.39 235	0.71 258	0.16 257	0.13 211	0.14 218	0.14 203	0.24 218	0.18 187

CSP-Net	0.50 162	0.39 117	1.25 12	0.29 78	0.23 145	0.77 293	0.35 221	0.86 230	0.57 121	0.59 227	0.59 186	0.65 215	0.40 159	1.77 290	0.44 179	0.16 257	0.11 172	0.10 48	0.10 75	0.20 176	0.14 107

ICVP	0.46 119	0.29 66	2.41 275	0.33 151	0.22 134	0.59 145	0.55 304	0.75 145	0.50 74	0.44 79	0.60 197	0.49 145	0.35 121	0.53 117	0.37 142	0.16 257	0.16 260	0.14 218	0.11 124	0.15 83	0.15 137
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
psm_up	0.57 218	0.61 190	1.83 139	0.35 188	0.30 217	0.64 221	0.37 234	0.90 255	0.68 214	0.59 227	0.55 161	0.68 236	0.54 246	1.91 316	0.46 183	0.16 257	0.15 246	0.16 259	0.15 223	0.23 203	0.13 94

GwcNet	0.69 274	0.71 224	3.12 362	0.36 206	0.45 323	0.81 309	0.44 269	0.86 230	0.84 315	0.60 235	0.74 286	0.82 293	0.49 231	1.65 273	0.66 248	0.16 257	0.15 246	0.15 244	0.15 223	0.31 276	0.24 249

DSFCA	0.54 195	0.35 98	1.41 31	0.28 57	0.28 202	0.79 302	0.88 358	0.76 154	0.70 231	0.72 302	0.66 246	0.67 230	0.57 260	1.17 220	0.63 243	0.16 257	0.14 225	0.13 189	0.14 203	0.16 109	0.13 94

DMCA-RVC	0.62 243	0.96 305	2.63 311	0.36 206	0.90 375	0.56 97	0.31 182	0.69 111	0.57 121	0.68 290	0.52 135	0.59 189	0.56 255	1.23 225	0.53 214	0.16 257	0.38 357	0.20 305	0.15 223	0.20 176	0.15 137

STTStereo	0.51 176	0.69 219	2.14 229	0.36 206	0.30 217	0.61 174	0.32 203	0.77 164	0.60 141	0.60 235	0.54 153	0.67 230	0.43 195	0.86 191	0.42 167	0.16 257	0.15 246	0.17 275	0.20 291	0.16 109	0.15 137

NaN_ROB	1.14 352	0.94 297	2.96 347	0.53 325	0.56 348	1.13 355	0.99 365	0.98 308	1.00 344	1.09 351	0.87 310	0.77 278	1.06 349	5.90 405	2.72 371	0.16 257	0.23 315	0.16 259	0.24 304	0.22 195	0.36 325

MDST_ROB	1.17 357	0.42 128	3.87 385	0.54 328	0.44 315	4.11 406	0.58 315	1.31 372	0.84 315	2.12 387	1.12 344	0.98 331	0.71 300	4.24 401	0.99 296	0.16 257	0.14 225	0.19 297	0.17 253	0.18 147	0.35 317

ETE_ROB	0.60 231	0.71 224	1.55 49	0.37 224	0.25 170	0.69 257	0.51 292	1.47 377	0.70 231	0.80 317	0.69 264	0.85 300	0.49 231	1.36 234	0.58 233	0.16 257	0.13 211	0.19 297	0.16 238	0.21 184	0.23 242

CASS	0.39 59	0.30 71	1.61 59	0.32 137	0.17 61	0.53 75	0.24 82	0.70 115	0.49 68	0.59 227	0.54 153	0.40 85	0.40 159	0.41 56	0.30 97	0.17 271	0.10 140	0.14 218	0.11 124	0.18 147	0.17 170
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.42 79	0.96 305	1.77 103	0.31 116	0.17 61	0.57 114	0.26 113	0.49 27	0.68 214	0.41 65	0.40 62	0.34 60	0.27 67	0.45 74	0.40 159	0.17 271	0.10 140	0.13 189	0.12 154	0.21 184	0.12 63

pcwnet_v2	0.64 249	0.49 155	4.41 395	0.32 137	0.27 194	0.60 154	0.25 97	0.97 304	0.88 324	0.59 227	0.70 274	0.63 204	0.55 251	0.66 154	0.37 142	0.17 271	0.15 246	0.15 244	0.14 203	0.21 184	0.23 242

APVNet	0.70 278	0.67 214	2.71 322	0.38 238	0.36 274	0.85 320	0.43 261	0.91 265	0.68 214	0.55 183	0.69 264	0.75 272	0.55 251	2.31 343	0.78 273	0.17 271	0.17 270	0.24 325	0.19 281	0.33 286	0.23 242

FADNet-RVC	0.61 239	1.26 359	2.12 222	0.33 151	0.26 183	0.59 145	0.29 166	0.86 230	0.62 171	0.45 86	0.50 124	0.62 201	0.46 214	1.73 284	0.55 219	0.17 271	0.20 297	0.17 275	0.18 263	0.59 360	0.28 280

ADCL	0.99 341	0.79 256	2.43 281	0.39 246	0.32 241	1.50 369	1.90 397	0.92 273	0.97 340	1.26 368	1.27 350	1.00 335	1.42 370	1.14 217	3.31 383	0.17 271	0.14 225	0.22 313	0.21 296	0.30 268	0.22 224

PA-Net	0.84 325	1.00 321	3.49 379	0.63 349	0.40 300	0.70 262	0.52 295	0.86 230	0.84 315	0.52 149	0.59 186	0.70 253	0.54 246	2.35 345	2.23 364	0.17 271	0.27 339	0.19 297	0.28 323	0.22 195	0.36 325
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.75 301	0.84 271	2.01 197	0.40 255	0.25 170	0.74 277	0.66 330	0.87 239	0.73 262	0.71 299	1.07 341	0.84 297	0.59 267	2.71 376	1.15 313	0.17 271	0.16 260	0.44 364	0.16 238	0.31 276	0.20 208

AdaStereo	0.44 94	0.38 110	1.79 125	0.34 174	0.20 106	0.57 114	0.28 146	0.92 273	0.69 222	0.52 149	0.55 161	0.61 197	0.33 112	0.48 90	0.39 154	0.17 271	0.08 58	0.17 275	0.11 124	0.18 147	0.12 63
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.
PSMNet_ROB	0.66 261	1.01 325	2.33 260	0.38 238	0.31 233	0.72 269	0.55 304	0.86 230	0.69 222	0.54 169	0.60 197	0.75 272	0.47 219	2.00 324	0.82 281	0.17 271	0.13 211	0.19 297	0.19 281	0.24 218	0.27 275

SACVNet	0.60 231	0.74 235	1.90 164	0.37 224	0.28 202	0.64 221	0.37 234	0.86 230	0.61 155	0.65 277	0.62 209	0.69 243	0.44 202	2.08 329	0.42 167	0.18 281	0.14 225	0.16 259	0.15 223	0.38 318	0.24 249

Anonymous3	0.42 79	0.35 98	2.09 215	0.33 151	0.24 158	0.72 269	0.31 182	0.74 135	0.55 110	0.35 41	0.40 62	0.33 56	0.29 90	0.44 67	0.28 73	0.18 281	0.18 278	0.13 189	0.13 179	0.17 128	0.17 170

aanetorigin	0.77 308	0.80 258	2.59 308	0.43 273	0.44 315	0.58 129	1.01 369	0.57 65	0.68 214	1.53 380	1.23 348	0.81 290	1.08 350	1.07 208	1.07 306	0.18 281	0.15 246	0.17 275	0.21 296	0.54 357	0.30 294

FAT-Stereo	0.70 278	0.54 172	2.88 338	0.36 206	0.29 207	0.62 194	0.54 301	0.97 304	0.87 321	0.76 311	0.92 317	0.94 324	0.80 317	1.84 306	0.57 228	0.18 281	0.19 288	0.17 275	0.16 238	0.22 195	0.25 258

S-Stereo	0.80 316	0.69 219	3.89 386	0.39 246	0.37 286	0.69 257	0.70 340	0.94 282	0.98 343	0.62 253	0.91 316	0.83 295	0.60 269	2.37 346	0.66 248	0.18 281	0.21 305	0.17 275	0.18 263	0.30 268	0.35 317

RTSC	0.72 288	1.00 321	2.22 242	0.40 255	0.29 207	0.82 312	0.31 182	0.96 297	1.10 357	0.92 338	0.81 298	0.78 281	0.58 264	1.23 225	1.55 338	0.18 281	0.17 270	0.14 218	0.17 253	0.43 337	0.30 294

DANet	0.80 316	0.65 208	2.21 239	1.19 386	0.48 333	0.74 277	1.25 382	0.89 249	1.53 378	0.89 335	0.71 278	0.96 327	0.56 255	1.83 301	0.96 289	0.18 281	0.16 260	0.19 297	0.16 238	0.26 243	0.29 286
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
SANet	1.20 358	1.21 353	3.33 378	0.38 238	0.27 194	1.73 381	0.85 356	1.10 357	2.49 394	1.16 356	1.83 369	1.72 375	1.50 374	2.37 346	2.84 374	0.18 281	0.16 260	0.16 259	0.15 223	0.32 280	0.32 305

PWC_ROB	0.70 278	0.94 297	1.88 157	0.39 246	0.39 293	0.62 194	0.30 172	0.98 308	0.94 336	0.91 337	1.29 352	0.77 278	0.62 281	1.62 271	1.03 304	0.18 281	0.11 172	0.18 292	0.13 179	0.51 352	0.22 224

CBMV	0.71 285	0.76 238	2.64 313	0.33 151	0.20 106	0.78 298	0.79 351	0.98 308	0.78 297	0.85 332	0.71 278	0.86 304	1.10 352	1.46 243	0.62 241	0.18 281	0.20 297	0.21 311	0.19 281	0.25 229	0.33 312
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
WZ-Net	0.92 335	1.31 363	3.76 383	0.41 261	0.36 274	0.86 322	0.71 341	1.00 327	1.06 353	0.82 326	0.92 317	1.06 347	1.05 347	2.16 335	1.61 340	0.19 291	0.13 211	0.15 244	0.16 238	0.32 280	0.28 280

FTStereo	0.76 304	0.18 1	2.35 265	0.71 356	0.21 113	0.73 274	1.79 396	0.57 65	0.53 99	1.07 349	1.63 365	1.29 362	2.13 387	0.75 172	0.29 86	0.19 291	0.08 58	0.12 135	0.11 124	0.11 22	0.40 342

LMCR-Stereo	0.52 185	0.71 224	2.39 272	0.40 255	0.21 113	0.74 277	0.31 182	1.02 338	0.64 187	0.61 242	0.63 219	0.39 77	0.51 236	0.62 140	0.42 167	0.19 291	0.09 112	0.12 135	0.09 44	0.23 203	0.12 63

psmorigin	1.36 370	0.60 186	13.80 416	0.37 224	0.29 207	0.62 194	0.33 211	0.77 164	0.61 155	0.96 343	0.88 313	1.17 360	0.73 306	4.00 398	0.86 284	0.19 291	0.22 310	0.17 275	0.18 263	0.24 218	0.29 286

stereogan	0.69 274	0.51 163	2.44 283	0.39 246	0.39 293	1.01 343	0.41 252	0.94 282	0.92 335	0.73 306	0.85 307	1.15 358	0.69 296	1.57 260	0.53 214	0.19 291	0.18 278	0.20 305	0.16 238	0.36 305	0.24 249

CVANet_RVC	0.65 257	0.80 258	2.13 224	0.36 206	0.26 183	0.62 194	0.42 255	0.84 218	0.72 248	0.69 292	0.68 257	0.68 236	0.52 241	2.64 370	0.42 167	0.19 291	0.12 197	0.22 313	0.17 253	0.37 312	0.15 137

Anonymous Stereo	0.70 278	1.08 335	2.47 288	0.42 269	0.36 274	0.60 154	0.78 350	0.83 208	0.75 278	0.65 277	0.63 219	0.62 201	0.38 138	2.43 357	0.78 273	0.19 291	0.18 278	0.19 297	0.20 291	0.30 268	0.23 242

NVstereo2D	0.58 223	0.40 119	2.03 205	0.35 188	0.35 267	0.69 257	0.39 244	0.91 265	0.80 305	0.47 94	0.53 143	0.67 230	0.46 214	1.99 323	0.48 195	0.19 291	0.11 172	0.17 275	0.13 179	0.25 229	0.25 258

DeepPruner_ROB	0.50 162	0.70 222	1.94 179	0.29 78	0.26 183	0.63 210	0.31 182	0.80 192	0.48 64	0.61 242	0.55 161	0.66 220	0.38 138	0.98 199	0.40 159	0.19 291	0.14 225	0.14 218	0.14 203	0.23 203	0.17 170

Wz-Net-TNSev	0.91 333	1.73 387	3.08 357	0.36 206	0.31 233	1.00 342	0.71 341	1.06 351	0.97 340	0.71 299	0.72 282	1.09 351	0.87 328	2.42 355	1.59 339	0.20 300	0.20 297	0.16 259	0.20 291	0.44 344	0.35 317

Syn2CoEx	0.70 278	1.07 334	2.74 328	0.43 273	0.30 217	0.64 221	0.42 255	0.99 319	0.78 297	0.62 253	0.78 295	0.74 267	0.72 303	1.92 318	0.61 239	0.20 300	0.17 270	0.19 297	0.15 223	0.29 259	0.22 224

TDLM	0.67 264	0.92 289	1.76 95	0.37 224	0.24 158	0.66 238	0.56 309	0.82 202	0.74 266	1.16 356	0.62 209	0.61 197	0.48 226	2.70 374	0.50 205	0.20 300	0.11 172	0.35 351	0.14 203	0.32 280	0.16 159

NCCL2	0.65 257	0.94 297	1.96 191	0.43 273	0.30 217	0.71 264	0.68 335	0.84 218	0.65 199	0.70 295	0.60 197	0.86 304	0.54 246	1.56 258	0.57 228	0.20 300	0.16 260	0.67 374	0.25 310	0.22 195	0.24 249

GASNet	0.73 296	1.47 373	3.04 354	0.47 300	0.33 252	0.57 114	0.34 215	0.91 265	0.75 278	0.58 214	0.58 183	0.74 267	0.55 251	2.03 325	0.65 247	0.21 304	0.15 246	0.19 297	0.17 253	0.51 352	0.28 280

edge stereo	0.81 321	0.73 231	3.30 375	0.37 224	1.21 391	0.62 194	0.39 244	0.93 278	0.79 302	0.80 317	0.88 313	1.14 357	0.71 300	2.18 336	0.71 258	0.21 304	0.20 297	0.26 333	0.18 263	0.38 318	0.26 267

SHD	0.72 288	0.77 246	2.36 268	0.45 291	0.40 300	0.71 264	0.32 203	1.02 338	1.25 367	1.07 349	0.84 303	0.90 314	0.73 306	1.09 210	0.98 291	0.21 304	0.18 278	0.20 305	0.21 296	0.32 280	0.31 301

RTS	1.21 359	1.31 363	6.39 405	0.52 319	0.51 339	1.61 373	0.79 351	1.03 345	1.37 372	1.13 353	1.30 353	1.10 353	0.85 324	2.65 371	2.08 357	0.21 304	0.24 318	0.18 292	0.18 263	0.43 337	0.32 305

RTSA	1.21 359	1.31 363	6.39 405	0.52 319	0.51 339	1.61 373	0.79 351	1.03 345	1.37 372	1.13 353	1.30 353	1.10 353	0.85 324	2.65 371	2.08 357	0.21 304	0.24 318	0.18 292	0.18 263	0.43 337	0.32 305

ADCMid	0.96 340	1.32 366	2.74 328	0.38 238	0.35 267	0.99 339	0.58 315	0.94 282	0.86 318	1.23 364	1.01 332	1.01 336	1.00 342	1.05 207	3.97 391	0.21 304	0.19 288	0.42 362	0.32 338	0.40 330	0.29 286

ADCS	1.05 349	1.36 370	2.98 351	0.42 269	0.36 274	0.96 336	0.81 355	1.06 351	1.12 359	1.25 365	0.97 326	1.08 349	0.90 333	1.25 229	4.86 400	0.21 304	0.21 305	0.22 313	0.23 302	0.36 305	0.38 335

AnyNet_C32	1.00 344	1.33 368	2.53 297	0.49 310	0.54 343	1.15 357	1.14 377	0.91 265	0.89 329	1.11 352	0.95 323	0.87 306	0.93 335	1.50 252	4.07 393	0.21 304	0.20 297	0.25 330	0.24 304	0.38 318	0.33 312

ADCPNet	0.99 341	0.99 319	3.93 389	0.37 224	0.68 361	1.36 363	0.62 326	0.87 239	0.76 288	0.78 315	0.81 298	1.08 349	1.18 355	1.14 217	2.49 370	0.21 304	0.69 388	0.21 311	0.95 395	0.29 259	0.37 332

LSM	3.31 402	1.11 337	5.29 402	9.40 415	30.65 428	0.84 316	1.12 376	0.91 265	1.22 365	1.36 371	2.19 378	0.93 320	0.83 320	1.66 274	0.90 285	0.21 304	0.31 345	0.24 325	0.28 323	0.39 326	6.33 413

XPNet_ROB	0.61 239	0.72 228	1.66 66	0.37 224	0.27 194	0.67 243	0.47 285	0.89 249	0.71 240	0.78 315	0.70 274	0.81 290	0.53 243	1.70 280	0.76 269	0.21 304	0.16 260	0.16 259	0.15 223	0.20 176	0.21 214

LALA_ROB	0.60 231	0.76 238	1.69 70	0.36 206	0.29 207	0.79 302	0.55 304	0.94 282	0.77 292	0.81 322	0.67 249	0.94 324	0.49 231	0.99 200	0.73 265	0.21 304	0.15 246	0.20 305	0.18 263	0.23 203	0.21 214

SGM-Forest	1.04 348	0.42 128	3.59 382	0.41 261	0.32 241	1.05 345	1.32 385	0.94 282	0.83 313	1.16 356	2.23 381	1.03 340	1.39 368	2.49 362	2.35 367	0.21 304	0.21 305	0.20 305	0.19 281	0.23 203	0.32 305
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AF-Net	0.69 274	0.92 289	2.21 239	0.41 261	0.40 300	0.68 254	0.40 246	1.02 338	0.86 318	0.69 292	1.03 336	1.04 343	0.84 323	1.19 221	0.78 273	0.22 317	0.14 225	0.25 330	0.17 253	0.30 268	0.18 187

CBMV_ROB	0.76 304	0.42 128	2.68 318	0.33 151	0.22 134	0.74 277	0.47 285	0.96 297	0.76 288	1.04 348	0.96 324	0.88 310	0.93 335	2.06 327	1.19 315	0.22 317	0.24 318	0.27 334	0.25 310	0.25 229	0.28 280

MeshStereo	1.21 359	1.15 346	3.01 353	0.34 174	0.28 202	1.10 352	0.69 337	1.35 373	1.01 346	2.71 400	2.41 384	2.96 388	1.45 371	2.80 380	1.40 331	0.22 317	0.22 310	0.22 313	0.19 281	0.50 350	0.26 267
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
HBP-ISP	0.76 304	1.30 362	3.19 369	0.35 188	0.26 183	0.85 320	0.54 301	1.03 345	0.72 248	0.80 317	0.69 264	0.68 236	0.83 320	2.04 326	0.44 179	0.23 320	0.24 318	0.29 344	0.25 310	0.28 256	0.24 249

FINET	0.65 257	0.95 303	3.06 356	0.35 188	0.40 300	0.58 129	0.48 288	0.92 273	1.10 357	0.57 202	0.68 257	0.47 137	0.44 202	1.15 219	0.60 237	0.23 320	0.21 305	0.17 275	0.15 223	0.26 243	0.25 258

hitnet-ft	0.67 264	0.80 258	1.90 164	0.28 57	0.22 134	0.69 257	0.36 227	0.85 222	0.65 199	0.56 192	0.84 303	1.03 340	0.95 340	2.32 344	0.55 219	0.23 320	0.14 225	0.41 361	0.13 179	0.24 218	0.17 170

RGC	0.71 285	0.97 313	2.18 236	0.44 278	0.44 315	0.73 274	0.40 246	0.94 282	0.71 240	0.71 299	1.04 339	1.01 336	0.71 300	1.74 286	0.70 256	0.23 320	0.18 278	0.28 337	0.26 316	0.29 259	0.27 275

Nwc_Net	0.68 270	0.83 269	2.53 297	0.41 261	0.39 293	0.77 293	0.38 240	1.01 335	0.70 231	0.60 235	0.99 329	0.98 331	0.68 295	1.41 236	0.63 243	0.23 320	0.15 246	0.23 319	0.25 310	0.23 203	0.18 187

DeepPrunerF	0.86 327	0.86 276	2.91 345	0.45 291	0.50 334	0.64 221	0.48 288	1.14 361	2.64 395	0.63 261	0.61 204	0.65 215	0.62 281	2.21 338	1.31 323	0.23 320	0.19 288	0.30 345	0.28 323	0.36 305	0.25 258

NOSS_ROB	0.64 249	0.65 208	1.62 60	0.46 295	0.25 170	0.67 243	0.30 172	0.93 278	0.77 292	0.59 227	0.57 177	0.77 278	0.38 138	2.78 378	0.44 179	0.23 320	0.24 318	0.28 337	0.26 316	0.27 250	0.39 338

UDGNet	0.44 94	1.02 328	1.74 85	0.35 188	0.19 96	0.58 129	0.23 59	0.49 27	0.66 209	0.41 65	0.38 52	0.34 60	0.29 90	0.53 117	0.30 97	0.24 327	0.10 140	0.37 357	0.19 281	0.27 250	0.15 137

FADNet-RVC-Resample	0.67 264	1.16 350	3.16 365	0.37 224	0.29 207	0.62 194	0.38 240	0.86 230	0.63 180	0.51 143	0.50 124	0.57 180	0.45 206	1.57 260	0.49 200	0.24 327	0.32 349	0.23 319	0.19 281	0.27 250	0.62 366

SAMSARA	0.91 333	0.97 313	2.22 242	0.80 363	0.58 351	1.32 361	1.31 384	1.01 335	0.94 336	1.36 371	0.87 310	1.38 367	0.90 333	1.72 283	1.02 302	0.24 327	0.30 344	0.22 313	0.25 310	0.36 305	0.35 317

XQC	0.73 296	0.98 316	2.39 272	0.46 295	0.35 267	0.81 309	0.46 277	1.00 327	1.00 344	0.80 317	0.69 264	0.88 310	0.74 311	1.32 230	1.20 316	0.24 327	0.16 260	0.23 319	0.20 291	0.41 332	0.33 312

PS-NSSS	0.63 246	1.00 321	1.81 132	0.30 91	0.31 233	0.63 210	0.34 215	0.98 308	0.69 222	0.54 169	0.74 286	0.51 150	0.41 170	2.43 357	0.48 195	0.24 327	0.17 270	0.27 334	0.18 263	0.27 250	0.21 214

RP	0.67 264	0.82 266	1.94 179	0.43 273	0.44 315	0.65 233	0.45 275	0.89 249	0.82 310	0.66 280	0.92 317	0.99 334	0.76 313	1.55 257	0.66 248	0.25 332	0.18 278	0.23 319	0.20 291	0.31 276	0.22 224

G-Net	0.99 341	0.64 202	2.76 330	0.57 338	0.67 360	2.03 391	0.72 344	0.76 154	0.67 212	1.14 355	2.56 387	1.30 365	1.02 344	1.48 251	1.74 345	0.25 332	0.24 318	0.24 325	0.26 316	0.37 312	0.31 301

AnyNet_C01	1.14 352	1.49 374	4.23 394	0.54 328	0.53 341	1.51 370	1.37 387	1.04 349	1.07 354	1.17 361	1.33 355	1.15 358	1.08 350	1.61 270	2.74 372	0.25 332	0.22 310	0.28 337	0.24 304	0.48 346	0.40 342

PVD	0.90 332	0.85 275	2.15 230	0.53 325	0.50 334	0.99 339	0.56 309	1.15 364	1.64 381	1.41 376	1.41 359	1.11 355	1.13 354	1.35 233	1.31 323	0.26 335	0.28 341	0.28 337	0.26 316	0.37 312	0.49 357

DPSNet	0.86 327	0.60 186	2.34 262	0.58 340	0.36 274	1.07 351	0.75 346	1.30 371	1.05 350	0.70 295	0.68 257	0.94 324	1.29 358	2.08 329	1.82 348	0.26 335	0.23 315	0.16 259	0.17 253	0.48 346	0.40 342

FBW_ROB	0.83 323	0.77 246	1.77 103	0.44 278	0.30 217	0.87 326	0.46 277	1.10 357	0.91 332	0.81 322	0.75 289	1.01 336	0.61 276	3.66 396	1.23 320	0.26 335	0.23 315	0.36 353	0.25 310	0.27 250	0.62 366

CSAN	1.25 363	1.12 338	3.04 354	0.51 315	0.37 286	1.06 346	1.15 378	1.22 366	1.08 355	1.17 361	1.91 371	1.04 343	1.31 361	5.96 406	2.43 369	0.26 335	0.22 310	0.24 325	0.24 304	0.31 276	0.30 294

WCMA_ROB	1.12 351	0.83 269	2.66 316	0.58 340	0.34 257	1.17 359	0.71 341	0.93 278	0.94 336	1.74 383	2.63 390	3.09 390	1.71 381	1.70 280	1.84 349	0.26 335	0.21 305	0.20 305	0.21 296	0.28 256	0.43 349

dad	0.51 176	1.01 325	1.74 85	0.29 78	0.19 96	0.60 154	0.26 113	0.52 43	0.75 278	0.63 261	0.63 219	0.63 204	0.33 112	0.85 190	0.47 192	0.27 340	0.15 246	0.40 360	0.18 263	0.22 195	0.14 107

NCC-stereo	0.79 314	0.94 297	2.42 277	0.59 343	0.45 323	1.90 384	0.46 277	0.99 319	0.72 248	0.64 270	0.84 303	0.91 315	0.73 306	1.80 297	1.00 297	0.27 340	0.19 288	0.23 319	0.31 335	0.24 218	0.22 224

Abc-Net	0.79 314	0.94 297	2.42 277	0.59 343	0.45 323	1.90 384	0.46 277	0.99 319	0.72 248	0.64 270	0.84 303	0.91 315	0.73 306	1.80 297	1.00 297	0.27 340	0.19 288	0.23 319	0.31 335	0.24 218	0.22 224
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-ForestM	2.98 400	1.70 385	3.52 381	0.67 354	0.47 331	5.18 409	3.36 406	3.30 405	2.86 398	4.44 406	3.79 401	9.80 410	5.50 407	6.29 407	6.52 405	0.27 340	0.36 353	0.24 325	0.27 320	0.38 318	0.58 364

PFNet	0.60 231	0.33 85	2.47 288	0.41 261	0.55 346	0.62 194	0.27 136	0.61 83	0.63 180	0.61 242	0.56 172	0.45 123	0.32 109	1.88 313	1.14 311	0.28 344	0.09 112	0.12 135	0.16 238	0.26 243	0.20 208

FC-DCNN	1.49 379	0.59 185	2.88 338	0.44 278	0.39 293	1.97 389	0.66 330	1.67 385	1.70 383	2.72 401	2.89 394	4.22 397	2.97 397	2.55 367	2.19 362	0.29 345	0.26 334	0.31 346	0.30 331	0.32 280	0.39 338

MSMD_ROB	1.34 368	0.96 305	2.38 270	0.39 246	0.32 241	1.96 387	0.62 326	0.91 265	1.43 374	2.94 403	2.60 388	4.77 402	1.95 385	2.43 357	1.33 325	0.29 345	0.26 334	0.32 348	0.32 338	0.30 268	0.30 294

SDNR	1.22 362	0.80 258	2.71 322	0.33 151	1.48 399	1.98 390	0.23 59	1.93 391	2.44 392	0.89 335	2.52 385	1.36 366	0.51 236	3.65 395	1.93 350	0.30 347	0.31 345	0.22 313	0.16 238	0.33 286	0.36 325

FCDSN-DC	1.29 365	0.54 172	2.50 294	0.47 300	0.41 307	1.12 353	0.60 319	1.10 357	1.27 369	2.23 393	2.87 393	3.67 394	3.12 399	2.39 352	1.69 342	0.30 347	0.26 334	0.31 346	0.30 331	0.35 301	0.38 335
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PWCDC_ROB	0.72 288	1.06 332	2.09 215	0.47 300	0.36 274	0.78 298	0.26 113	0.98 308	1.34 371	0.61 242	2.07 373	0.64 212	0.61 276	0.83 186	0.71 258	0.31 349	0.14 225	0.15 244	0.12 154	0.60 363	0.21 214

Anonymous_2	0.74 299	0.32 80	1.65 62	0.33 151	0.30 217	0.67 243	0.32 203	0.69 111	0.46 50	0.48 113	0.41 66	0.84 297	0.58 264	0.51 107	0.40 159	0.32 350	0.38 357	1.43 398	3.69 412	0.80 374	0.27 275

ccnet	0.71 285	0.41 122	1.59 53	0.40 255	0.45 323	1.06 346	0.55 304	0.98 308	0.71 240	0.88 333	0.97 326	0.82 293	0.88 331	1.68 277	0.94 287	0.32 350	0.26 334	0.32 348	0.27 320	0.34 293	0.30 294

GANetREF_RVC	0.75 301	1.15 346	2.46 286	0.47 300	0.26 183	0.83 314	0.61 322	0.97 304	0.89 329	0.62 253	0.61 204	0.72 258	0.59 267	2.42 355	0.55 219	0.32 350	0.25 332	0.36 353	0.24 304	0.39 326	0.31 301
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
PASM	0.72 288	0.68 216	1.91 169	0.47 300	0.44 315	0.60 154	0.51 292	0.76 154	0.80 305	0.77 314	0.67 249	0.87 306	0.61 276	2.40 353	0.67 251	0.32 350	0.35 351	0.36 353	0.41 362	0.45 345	0.39 338

ELAS_RVC	1.37 372	0.78 254	3.21 371	0.55 334	0.50 334	1.49 368	2.48 402	1.48 378	1.71 384	2.13 390	2.09 374	2.07 380	2.56 393	1.90 315	2.02 354	0.35 354	0.36 353	0.37 357	0.34 345	0.49 348	0.47 354
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 373	0.79 256	2.86 337	0.53 325	0.50 334	2.81 400	2.20 399	1.61 384	1.50 377	2.28 395	2.35 382	1.82 376	2.13 387	1.73 284	2.22 363	0.35 354	0.37 355	0.35 351	0.35 347	0.49 348	0.47 354
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AANet_RVC	0.68 270	1.00 321	2.09 215	0.33 151	0.25 170	0.58 129	0.32 203	0.81 196	0.80 305	0.61 242	0.94 321	0.80 287	0.41 170	2.46 360	1.02 302	0.36 356	0.14 225	0.10 48	0.09 44	0.23 203	0.22 224

PDISCO_ROB	0.75 301	1.06 332	2.11 219	0.64 350	0.59 352	1.13 355	0.43 261	1.14 361	1.05 350	0.64 270	0.71 278	0.96 327	0.61 276	1.21 222	0.76 269	0.37 357	0.18 278	0.27 334	0.24 304	0.56 359	0.32 305

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 346	1.67 381	2.32 257	0.47 300	0.39 293	1.47 366	0.95 362	0.95 293	0.91 332	0.84 329	0.94 321	1.05 345	0.60 269	2.95 383	0.72 262	0.41 358	0.72 392	0.32 348	0.55 372	0.74 369	1.22 396

PMTNet	0.31 12	0.35 98	1.30 17	0.20 2	0.14 12	0.57 114	0.25 97	0.46 12	0.42 28	0.27 29	0.32 31	0.27 37	0.24 30	0.39 50	0.23 33	0.43 359	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.18 147	0.07 3

coex-ft	5.95 408	1.67 381	60.57 432	0.34 174	0.30 217	0.77 293	0.69 337	0.74 135	4.41 400	19.22 420	2.15 377	1.62 374	7.97 409	1.81 300	8.96 409	0.44 360	2.08 408	0.18 292	0.19 281	0.38 318	4.62 412

Consistency-Raft	0.88 330	0.93 295	3.23 373	0.99 378	0.64 358	0.77 293	0.55 304	0.98 308	0.97 340	0.61 242	1.03 336	0.65 215	1.05 347	0.79 184	1.38 328	0.44 360	0.46 367	0.51 367	0.58 377	0.65 365	0.47 354

UDG	0.77 308	1.23 355	2.15 230	0.67 354	0.59 352	0.78 298	0.38 240	0.90 255	0.70 231	0.61 242	0.69 264	1.01 336	0.67 292	1.02 203	0.73 265	0.45 362	0.34 350	0.87 379	0.51 369	0.67 367	0.46 353

MADNet+	1.36 370	1.93 398	5.95 404	0.81 366	0.59 352	1.57 372	1.09 373	1.39 376	1.22 365	0.84 329	1.01 332	1.25 361	1.12 353	3.19 388	2.36 368	0.45 362	0.47 370	0.38 359	0.34 345	0.59 360	0.57 362

FADNet	0.64 249	1.22 354	2.06 207	0.32 137	0.30 217	0.66 238	0.29 166	0.88 243	0.72 248	0.44 79	0.48 101	0.66 220	0.57 260	1.84 306	0.45 182	0.46 364	0.20 297	0.17 275	0.19 281	0.59 360	0.24 249

NVStereoNet_ROB	1.16 356	0.95 303	2.54 303	0.58 340	0.55 346	0.78 298	0.63 328	1.00 327	1.08 355	1.03 346	4.07 402	1.48 371	1.22 356	2.88 382	1.27 322	0.50 365	0.46 367	0.54 368	0.62 380	0.50 350	0.63 368
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	1.78 384	1.63 377	3.92 387	0.73 357	1.21 391	4.38 407	3.35 405	1.59 382	1.20 364	1.26 368	1.52 362	2.37 384	1.88 384	3.23 389	3.00 375	0.53 366	0.47 370	0.48 366	0.49 367	1.29 389	0.97 386

SGM_RVC	1.89 387	0.92 289	2.50 294	0.96 377	0.93 378	1.63 375	1.37 387	1.52 381	12.43 409	1.85 384	1.69 366	2.40 385	1.74 382	2.81 381	1.71 343	0.53 366	0.47 370	0.42 362	0.47 365	0.74 369	0.74 372
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.77 308	1.12 338	1.88 157	0.76 359	0.69 362	0.84 316	0.43 261	0.85 222	0.65 199	0.67 284	0.75 289	0.91 315	0.52 241	1.03 205	0.57 228	0.54 368	0.37 355	0.95 382	0.52 371	0.71 368	0.57 362

DispFullNet	1.67 383	2.10 401	5.22 400	1.53 393	8.90 410	0.86 322	0.31 182	0.96 297	0.96 339	1.37 374	1.01 332	1.13 356	1.98 386	1.51 253	0.91 286	0.54 368	0.31 345	1.18 388	0.63 382	1.13 381	0.80 378

MANE	2.90 399	1.14 342	2.96 347	1.03 379	1.01 382	5.01 408	2.45 401	5.36 409	6.88 407	3.58 405	4.76 406	5.99 405	4.99 404	4.23 400	4.61 399	0.56 370	0.67 383	0.44 364	0.78 388	0.51 352	1.03 392

anonymity	0.80 316	0.66 213	1.29 15	0.59 343	0.75 366	0.67 243	0.52 295	0.95 293	0.71 240	0.94 340	0.70 274	0.67 230	0.87 328	0.71 167	1.35 326	0.64 371	0.62 380	0.58 369	1.44 404	0.60 363	0.65 369

SPS-STEREO	1.07 350	1.13 341	2.88 338	0.65 352	0.69 362	0.99 339	0.68 335	1.05 350	0.87 321	1.36 371	1.23 348	1.46 370	0.94 338	1.87 308	1.72 344	0.66 372	0.61 379	0.58 369	0.57 375	0.65 365	0.77 376
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.92 335	1.28 360	2.53 297	0.82 367	0.76 369	0.90 329	0.75 346	0.98 308	1.04 349	1.03 346	1.05 340	0.84 297	0.94 338	0.83 186	0.72 262	0.68 373	0.60 378	0.63 372	0.60 379	0.77 372	0.74 372

WAO-7	1.48 378	1.63 377	2.49 292	0.93 373	0.75 366	1.72 380	1.10 374	1.84 390	1.96 389	1.43 377	2.54 386	1.97 378	1.61 378	3.06 385	2.08 357	0.69 374	0.66 382	0.94 381	0.74 386	0.80 374	0.69 371

SGM+DAISY	1.83 386	1.43 371	3.81 384	0.87 368	1.01 382	2.38 397	2.53 403	1.36 374	1.75 385	2.92 402	3.22 398	2.65 386	2.93 395	2.22 341	3.10 379	0.72 375	0.69 388	0.63 372	0.62 380	0.77 372	0.98 387

CAS	0.35 34	0.25 32	1.30 17	0.79 362	0.34 257	0.51 56	0.23 59	0.46 12	0.39 15	0.22 5	0.31 28	0.20 2	0.17 1	0.28 3	0.23 33	0.73 376	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 7	0.37 332

SQANet	0.80 316	1.58 376	2.53 297	0.76 359	0.83 370	0.76 285	0.36 227	0.83 208	0.64 187	0.63 261	0.69 264	0.73 261	0.51 236	1.21 222	0.53 214	0.77 377	0.29 342	0.59 371	0.29 326	0.86 376	0.61 365

LE_ROB	4.43 405	1.35 369	9.38 408	2.79 408	3.93 407	2.43 398	3.46 407	2.68 398	11.19 408	11.66 413	4.73 405	5.26 403	10.46 411	4.50 403	9.49 410	0.82 378	0.69 388	1.34 395	0.98 396	0.75 371	0.76 375

ACVNet_2	1.42 376	1.81 389	3.23 373	1.08 381	0.92 377	1.32 361	0.85 356	1.49 379	1.69 382	1.19 363	1.73 367	2.13 381	1.03 345	2.50 363	1.40 331	0.91 379	0.53 375	1.00 384	0.55 372	2.11 401	0.85 380

CC-Net-ROB	0.85 326	1.15 346	2.13 224	0.88 369	0.38 291	0.88 327	0.44 269	1.06 351	0.79 302	0.58 214	0.69 264	0.65 215	0.50 234	2.74 377	0.51 208	0.93 380	0.39 363	0.87 379	0.29 326	0.54 357	0.54 359

FADNet_RVC	0.81 321	1.14 342	2.42 277	0.30 91	0.24 158	0.71 264	0.24 82	0.95 293	0.61 155	0.44 79	0.56 172	0.59 189	0.42 185	1.52 254	0.68 254	0.94 381	0.96 398	0.28 337	1.00 397	0.90 377	1.36 399

WAO-6	1.58 382	1.54 375	2.32 257	1.14 385	1.00 381	2.30 395	1.03 370	1.82 389	2.85 397	1.25 365	2.61 389	2.20 382	1.56 376	2.47 361	1.99 353	0.95 382	0.67 383	1.19 391	0.83 390	1.08 379	0.88 384

otaku	1.03 347	1.68 383	2.72 324	0.95 375	0.73 365	1.03 344	0.59 317	0.99 319	0.86 318	0.69 292	1.61 363	0.98 331	0.64 284	1.46 243	1.14 311	0.95 382	0.46 367	0.72 377	0.40 359	1.24 387	0.78 377

Ntro	1.00 344	1.68 383	2.80 335	0.95 375	0.85 371	1.06 346	0.53 298	0.98 308	0.90 331	0.62 253	0.76 291	0.93 320	0.66 290	1.66 274	0.98 291	0.99 384	0.45 366	0.75 378	0.40 359	1.19 383	0.75 374

ACVNet_1	1.33 367	1.91 396	4.03 390	1.09 382	0.88 373	1.19 360	0.66 330	1.24 368	1.17 362	0.94 340	0.96 324	3.09 390	1.04 346	2.37 346	1.11 309	1.04 385	0.48 373	1.03 386	0.48 366	1.12 380	0.83 379

PWCK	1.49 379	1.90 395	3.22 372	1.09 382	0.54 343	1.71 379	1.73 395	1.49 379	1.53 378	1.44 378	1.80 368	1.82 376	1.30 360	3.34 391	1.76 346	1.07 386	0.56 377	0.97 383	0.58 377	1.38 393	0.65 369

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 308	1.04 330	2.06 207	0.94 374	0.35 267	0.89 328	0.40 246	0.85 222	0.63 180	0.55 183	0.63 219	0.75 272	0.38 138	2.38 349	0.48 195	1.10 387	0.31 345	0.36 353	0.21 296	0.53 356	0.55 361

Dean	1.79 385	1.83 390	3.92 387	1.29 387	1.07 386	1.55 371	1.00 368	1.95 392	2.33 391	1.47 379	4.19 403	4.26 400	1.33 363	2.21 338	1.48 335	1.14 388	0.68 387	1.18 388	0.74 386	1.24 387	0.98 387

RainbowNet	1.15 354	1.78 388	2.72 324	1.12 384	0.91 376	1.06 346	0.76 348	1.16 365	1.13 361	0.75 308	0.97 326	1.09 351	0.80 317	1.60 267	1.21 318	1.17 389	1.26 401	1.01 385	0.57 375	1.13 381	0.88 384

TorneroNet-64	2.65 392	1.83 390	3.30 375	1.46 391	1.20 390	3.89 403	0.99 365	3.51 407	6.71 406	2.56 398	4.60 404	4.22 397	3.85 402	3.33 390	3.14 380	1.19 390	0.65 381	1.39 397	0.79 389	3.31 408	1.15 394

IMH-64-1	1.39 373	1.64 379	1.86 150	1.36 388	1.11 387	1.39 364	1.19 380	1.76 386	1.45 375	1.16 356	2.21 379	1.53 372	1.38 366	1.98 320	1.52 336	1.29 391	0.67 383	1.27 392	0.69 383	1.29 389	0.98 387

IMH-64	1.39 373	1.64 379	1.86 150	1.36 388	1.11 387	1.39 364	1.19 380	1.76 386	1.45 375	1.16 356	2.21 379	1.53 372	1.38 366	1.98 320	1.52 336	1.29 391	0.67 383	1.27 392	0.69 383	1.29 389	0.98 387

TorneroNet	5.50 407	1.92 397	3.16 365	1.47 392	1.25 393	14.07 415	1.06 372	4.90 408	20.99 425	10.17 409	16.48 417	11.88 414	6.93 408	3.34 391	4.20 395	1.30 393	0.69 388	1.45 399	0.86 391	2.61 405	1.20 395

JetRed	3.29 401	4.93 411	10.17 409	1.45 390	1.72 402	7.44 410	5.05 410	3.06 400	2.12 390	2.41 397	2.39 383	2.99 389	2.37 390	3.51 394	6.44 404	1.32 394	1.90 407	1.37 396	1.23 403	2.21 403	1.76 404

UNDER WATER	2.74 394	1.85 392	4.54 396	1.81 399	1.44 396	2.34 396	1.40 390	3.24 402	6.60 405	2.60 399	2.76 392	5.75 404	5.24 406	3.02 384	4.01 392	1.45 395	0.81 393	1.59 403	1.06 398	1.80 397	1.51 402

UNDER WATER-64	2.47 391	1.89 394	4.86 398	1.82 400	1.44 396	3.18 402	1.57 394	2.62 396	5.64 402	2.05 386	2.13 376	4.13 396	3.76 401	2.62 369	3.42 386	1.47 396	0.85 395	1.57 402	1.07 399	1.82 398	1.49 401

KSHMR	4.10 403	1.97 399	5.27 401	1.71 396	1.47 398	1.96 387	1.28 383	3.19 401	17.33 420	2.12 387	15.91 415	9.18 409	1.57 377	8.42 410	1.98 352	1.52 397	1.26 401	1.67 404	1.19 401	1.67 396	1.40 400

notaker	2.66 393	2.07 400	3.31 377	2.61 406	1.43 394	1.76 382	1.11 375	2.76 399	1.79 387	2.26 394	11.53 413	3.96 395	4.29 403	3.09 386	2.76 373	1.55 398	0.88 396	1.70 405	1.07 399	2.00 400	1.35 398

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 368	1.70 385	2.50 294	0.56 336	0.40 300	2.15 393	0.99 365	1.24 368	1.26 368	1.02 345	1.10 343	1.29 362	0.88 331	3.10 387	1.08 307	1.66 399	0.83 394	0.68 375	0.88 392	1.57 394	1.80 406

BEATNet-Init1	12.10 413	11.19 414	27.29 430	2.99 409	3.51 406	21.84 425	11.10 412	14.34 418	13.83 415	20.34 421	20.33 422	26.35 431	20.03 419	19.06 423	14.80 418	1.74 400	1.81 404	2.05 408	2.49 409	3.69 410	3.12 410

ktn	4.35 404	2.10 401	2.89 341	1.80 398	1.49 400	2.13 392	1.41 392	2.26 394	12.72 410	11.41 412	16.43 416	11.15 412	3.75 400	4.36 402	3.18 381	1.82 401	0.98 400	1.73 406	1.21 402	2.97 407	1.27 397

MFN_U_SF_RVC	1.55 381	2.39 408	3.16 365	0.65 352	0.41 307	1.12 353	0.46 277	1.23 367	1.33 370	1.61 381	1.20 346	1.43 369	0.98 341	1.76 288	1.97 351	1.90 402	1.80 403	1.98 407	2.15 406	1.63 395	1.77 405

WAO-8	2.80 396	2.14 404	2.89 341	1.91 401	1.04 384	3.98 404	0.96 363	3.26 403	6.17 403	2.15 391	3.37 399	3.31 392	2.41 391	11.84 412	2.03 355	2.05 403	1.86 405	1.54 400	0.92 393	1.22 384	0.87 382

Venus	2.80 396	2.14 404	2.89 341	1.91 401	1.04 384	3.98 404	0.96 363	3.26 403	6.17 403	2.15 391	3.37 399	3.31 392	2.41 391	11.84 412	2.03 355	2.05 403	1.86 405	1.54 400	0.92 393	1.22 384	0.87 382

SPstereo	16.50 418	2.87 410	4.74 397	2.64 407	2.53 405	29.48 426	52.22 426	39.30 433	29.70 433	21.90 429	21.75 424	27.53 432	23.84 428	28.05 433	26.36 427	2.38 405	2.58 411	4.92 412	3.03 410	2.19 402	2.05 407

MADNet++	2.79 395	2.11 403	2.97 350	2.49 404	2.28 404	2.95 401	2.31 400	2.67 397	2.47 393	3.03 404	3.13 397	2.70 387	2.92 394	4.10 399	4.48 397	2.68 406	2.24 410	3.04 410	2.44 408	2.37 404	2.34 408

LVE	1.96 389	2.17 407	3.14 363	1.68 394	1.80 403	1.63 375	1.03 370	2.34 395	2.81 396	1.25 365	2.89 394	4.24 399	1.29 358	2.79 379	1.44 333	2.85 407	0.91 397	1.18 388	1.46 405	1.23 386	1.10 393

DGTPSM_ROB	8.89 411	5.62 412	12.25 411	5.92 412	11.32 412	8.54 411	24.18 418	6.40 411	13.49 411	5.15 407	11.46 411	6.19 407	10.92 412	7.00 408	13.72 414	4.47 408	7.65 413	3.92 411	7.45 416	4.38 411	7.87 415

DGSMNet	2.89 398	0.63 200	3.18 368	3.43 410	4.17 409	2.57 399	6.98 411	0.97 304	0.83 313	0.56 192	1.86 370	0.79 285	0.62 281	1.64 272	1.39 329	4.61 409	5.01 412	5.17 414	4.71 413	4.44 412	4.19 411

IMH	2.02 390	2.15 406	2.69 321	1.68 394	1.12 389	1.66 378	0.92 361	2.10 393	1.92 388	1.32 370	2.66 391	2.21 383	1.69 380	5.78 404	1.68 341	5.54 410	0.96 398	1.31 394	0.71 385	1.32 392	0.99 391

ACVNet-4b	1.93 388	1.85 392	4.10 392	1.07 380	0.86 372	1.15 357	0.53 298	1.06 351	1.12 359	0.64 270	1.09 342	1.99 379	0.70 298	2.20 337	9.86 412	5.62 411	0.41 365	1.03 386	0.55 372	1.86 399	0.85 380

tt	4.93 406	0.27 42	4.20 393	2.29 403	1.58 401	10.20 413	16.97 416	9.42 414	5.02 401	1.67 382	1.28 351	4.68 401	5.03 405	3.37 393	5.92 403	6.16 412	9.47 419	2.82 409	3.18 411	3.60 409	1.53 403

PML	23.15 422	16.83 418	7.78 407	5.49 411	9.93 411	51.13 433	104.50 433	5.76 410	13.62 413	37.30 433	105.93 433	30.86 433	23.50 424	12.07 414	7.87 408	6.30 413	2.12 409	6.32 416	2.43 407	10.44 417	2.90 409

DLNR_Zeroshot_test	13.43 416	19.94 421	23.55 421	121.61 434	35.03 429	0.46 31	0.15 1	8.02 413	0.35 4	0.28 31	0.37 45	0.26 31	0.17 1	0.76 175	0.29 86	6.42 414	0.26 334	0.09 20	0.38 356	50.13 432	0.18 187

DPSM_ROB	12.34 414	11.21 416	12.51 412	12.91 417	12.80 415	19.84 422	28.28 424	14.38 419	14.28 416	10.58 410	11.26 409	12.03 415	11.85 415	13.15 418	15.34 419	7.11 415	8.31 416	6.50 417	7.35 414	8.84 415	8.31 417

DPSM	12.34 414	11.21 416	12.51 412	12.91 417	12.80 415	19.84 422	28.28 424	14.38 419	14.28 416	10.58 410	11.26 409	12.03 415	11.85 415	13.15 418	15.34 419	7.11 415	8.31 416	6.50 417	7.35 414	8.84 415	8.31 417

DPSMNet_ROB	9.48 412	5.64 413	13.01 415	8.82 414	11.82 413	8.54 411	24.20 419	6.41 412	13.65 414	5.32 408	11.47 412	6.33 408	10.92 412	7.69 409	13.89 415	7.25 417	8.19 415	5.06 413	7.78 417	5.31 413	8.26 416

HanzoNet	7.64 409	2.86 409	5.05 399	7.01 413	3.97 408	2.18 394	1.34 386	3.37 406	4.05 399	13.17 414	10.58 407	10.73 411	16.52 417	8.45 411	10.51 413	10.48 418	9.72 420	5.59 415	13.46 419	6.84 414	6.83 414

CasAABBNet	24.81 424	22.53 427	24.83 422	26.08 424	25.74 425	39.86 427	57.06 429	28.87 430	28.83 428	21.16 424	22.54 426	24.22 427	23.89 430	26.38 429	30.87 429	14.25 419	16.71 423	13.09 419	14.81 421	17.78 422	16.71 421

MyStereo03	24.83 425	22.55 428	25.13 424	26.08 424	25.72 422	39.87 428	57.07 430	28.77 427	28.85 429	21.33 426	22.66 428	24.16 424	23.82 425	26.32 426	30.89 431	14.27 420	16.73 425	13.09 419	14.82 422	17.77 419	16.71 421

MyStereo02	24.83 425	22.55 428	25.13 424	26.08 424	25.72 422	39.87 428	57.07 430	28.77 427	28.85 429	21.33 426	22.66 428	24.16 424	23.82 425	26.32 426	30.89 431	14.27 420	16.73 425	13.09 419	14.82 422	17.77 419	16.71 421

MyStereo	24.83 425	22.55 428	25.13 424	26.08 424	25.72 422	39.87 428	57.07 430	28.77 427	28.85 429	21.33 426	22.66 428	24.16 424	23.82 425	26.32 426	30.89 431	14.27 420	16.73 425	13.09 419	14.82 422	17.77 419	16.71 421

Selective-RAFT-Error	24.87 428	22.59 431	25.14 427	26.13 428	25.82 426	39.93 431	57.03 428	28.97 431	28.95 432	21.21 425	22.65 427	24.25 428	23.98 431	26.43 430	30.83 428	14.27 420	16.71 423	13.10 423	14.82 422	17.82 423	16.76 425

LSM0	26.58 429	22.63 432	25.88 428	30.13 429	52.21 433	39.94 432	56.74 427	28.97 431	28.72 427	21.14 423	22.26 425	24.43 429	23.88 429	26.54 431	30.87 429	14.32 424	16.55 422	13.12 424	14.71 420	17.92 424	20.60 427

DPSimNet_ROB	17.97 419	20.20 425	24.98 423	17.62 419	15.92 417	21.53 424	21.00 417	13.70 416	15.61 418	23.89 430	14.69 414	22.87 422	24.58 432	12.70 417	14.56 416	18.48 425	12.91 421	20.21 425	12.05 418	17.76 418	14.17 420

LRCNet_RVC	13.74 417	19.30 419	12.75 414	19.46 421	12.69 414	1.86 383	0.41 252	12.33 415	1.05 350	15.77 416	18.83 421	12.62 417	8.70 410	12.21 415	9.62 411	22.22 426	8.37 418	25.85 427	24.01 427	19.32 425	17.44 426

xxxxx1	28.96 431	20.11 422	14.07 417	49.74 430	39.15 430	18.98 417	26.64 420	21.94 423	20.21 422	16.45 417	17.48 418	18.36 418	21.56 420	16.21 420	20.88 422	23.07 427	26.55 429	66.40 431	78.70 431	30.27 428	32.51 431

tt_ll	28.96 431	20.11 422	14.07 417	49.74 430	39.15 430	18.98 417	26.64 420	21.94 423	20.21 422	16.45 417	17.48 418	18.36 418	21.56 420	16.21 420	20.88 422	23.07 427	26.55 429	66.40 431	78.70 431	30.27 428	32.51 431

ff	28.96 431	20.11 422	14.07 417	49.74 430	39.15 430	18.98 417	26.64 420	21.94 423	20.21 422	16.45 417	17.48 418	18.36 418	21.56 420	16.21 420	20.88 422	23.07 427	26.55 429	66.40 431	78.70 431	30.27 428	32.51 431

HaxPig	19.86 420	22.40 426	22.34 420	17.95 420	17.95 418	11.77 414	11.89 413	16.02 421	15.89 419	21.10 422	21.41 423	18.74 421	18.39 418	20.08 424	19.69 421	23.63 430	23.22 428	24.06 426	23.69 426	23.00 426	23.95 428

MEDIAN_ROB	23.96 423	27.05 433	26.39 429	22.16 422	22.13 420	16.12 416	13.97 414	20.24 422	20.05 421	25.50 431	25.31 431	22.96 423	22.63 423	24.39 425	23.24 425	28.20 431	27.23 432	28.62 428	27.75 428	27.50 427	27.76 429

AVERAGE_ROB	26.93 430	30.34 434	29.27 431	25.82 423	25.34 421	19.48 421	15.17 415	23.55 426	23.00 426	28.45 432	27.87 432	26.25 430	25.86 433	26.96 432	25.55 426	31.30 432	30.07 433	31.76 429	30.81 429	30.79 431	30.93 430

Anonymous_1	22.91 421	11.20 415	12.13 410	12.75 416	26.28 427	19.43 420	27.92 423	14.08 417	13.61 412	14.96 415	10.58 407	11.26 413	11.19 414	12.55 416	14.57 417	38.28 433	7.88 414	34.96 430	63.99 430	89.57 433	10.94 419

test_example2	115.39 434	123.23 435	94.57 433	115.52 433	123.55 434	101.63 434	114.33 434	53.41 434	99.48 434	134.90 434	135.05 434	85.83 434	85.11 434	111.32 434	106.15 434	152.55 434	205.26 434	99.78 434	114.96 434	140.96 434	110.20 434

ASD4		19.65 420

Low-res two-view benchmark