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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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