Low-res two-view results

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

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

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

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

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

CASnet	0.32 3	0.40 63	1.80 10	0.28 33	0.11 1	0.47 29	0.19 12	0.45 7	0.47 24	0.39 30	0.31 25	0.23 13	0.17 1	0.31 3	0.21 1	0.11 110	0.06 1	0.15 244	0.12 138	0.16 69	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
s12784h	0.41 18	0.34 30	2.17 71	0.24 4	0.11 1	0.64 206	0.24 79	0.85 178	0.70 177	0.45 51	0.54 139	0.28 37	0.27 61	0.51 74	0.27 36	0.11 110	0.06 1	0.09 13	0.06 6	0.16 69	0.14 24

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

TANstereo	0.39 15	0.70 155	2.48 166	0.23 3	0.12 3	0.54 72	0.16 3	0.41 3	0.47 24	0.45 51	0.51 115	0.26 28	0.22 18	0.34 15	0.21 1	0.10 47	0.10 103	0.08 3	0.07 12	0.09 5	0.18 56

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

XX-TBD	0.40 17	1.04 235	2.49 169	0.35 142	0.13 5	0.51 45	0.17 5	0.44 6	0.52 45	0.38 28	0.51 115	0.23 13	0.19 7	0.31 3	0.25 23	0.10 47	0.07 6	0.08 3	0.06 6	0.09 5	0.18 56

CREStereo	0.31 1	0.35 37	1.66 6	0.19 1	0.13 5	0.55 81	0.17 5	0.50 23	0.50 35	0.28 18	0.34 33	0.24 19	0.21 15	0.34 15	0.23 14	0.11 110	0.07 6	0.08 3	0.05 1	0.10 10	0.12 10
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DCANet-4	0.43 25	0.32 14	2.31 93	0.26 15	0.14 8	0.51 45	0.22 38	0.84 168	0.78 240	0.55 141	0.48 88	0.28 37	0.37 127	0.40 34	0.37 106	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.08 1	0.43 197

ADStereo(finetuned)	0.50 70	0.91 213	2.43 125	0.26 15	0.14 8	0.51 45	0.22 38	0.84 168	0.78 240	0.56 151	0.49 101	0.32 51	0.75 309	0.40 34	0.40 115	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.13 35	0.45 214

DCANet	0.49 66	0.91 213	2.63 212	0.26 15	0.14 8	0.51 45	0.22 38	0.84 168	0.78 240	0.56 151	0.49 101	0.32 51	0.41 162	0.39 30	0.41 117	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.14 51	0.45 214

PMTNet	0.35 7	0.38 55	1.75 8	0.21 2	0.14 8	0.57 104	0.24 79	0.48 11	0.44 16	0.28 18	0.32 31	0.26 28	0.24 26	0.41 40	0.24 15	0.42 355	0.07 6	0.08 3	0.05 1	0.18 109	0.15 30

HITNet	0.55 102	1.28 293	2.73 256	0.35 142	0.14 8	0.56 85	0.23 57	0.89 211	0.62 92	0.52 118	0.51 115	0.49 135	0.38 134	0.52 78	0.60 181	0.09 11	0.07 6	0.10 46	0.08 27	0.25 207	0.61 263
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
fff	0.50 70	0.90 210	2.63 212	0.25 5	0.15 13	0.51 45	0.22 38	0.85 178	0.82 268	0.55 141	0.48 88	0.31 47	0.65 280	0.39 30	0.37 106	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.08 1	0.43 197

AnonymousM	0.45 40	0.49 89	1.83 14	0.29 45	0.15 13	0.53 65	0.22 38	0.64 78	0.66 123	0.47 63	0.33 32	0.30 42	0.25 40	0.49 68	0.29 50	0.12 142	0.27 254	0.71 378	0.37 343	0.12 25	0.41 188

iRaftStereo_RVC	0.47 48	0.84 191	1.91 28	0.29 45	0.15 13	0.53 65	0.20 20	0.58 55	0.50 35	0.37 25	0.43 63	0.42 90	0.23 24	0.38 26	0.28 41	0.09 11	0.70 323	0.12 134	0.11 108	0.43 332	0.77 297

csc	0.50 70	0.90 210	2.63 212	0.25 5	0.15 13	0.51 45	0.22 38	0.85 178	0.82 268	0.55 141	0.48 88	0.31 47	0.65 280	0.39 30	0.37 106	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.08 1	0.43 197

cscssc	0.50 70	0.90 210	2.63 212	0.25 5	0.15 13	0.51 45	0.22 38	0.85 178	0.82 268	0.55 141	0.48 88	0.31 47	0.65 280	0.39 30	0.37 106	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.08 1	0.43 197

111	0.57 117	1.41 319	2.63 212	0.25 5	0.15 13	0.59 129	0.26 110	0.90 219	0.83 274	0.50 99	0.54 139	0.57 174	0.38 134	0.54 90	0.41 117	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.24 192	0.81 306

MLCV	0.59 140	1.41 319	2.41 116	0.31 73	0.15 13	0.60 141	0.23 57	0.77 118	0.63 103	0.67 256	0.66 231	0.55 163	0.37 127	1.16 203	1.09 277	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.21 158	0.29 119

SMFormer	0.64 185	0.54 106	1.92 29	0.32 90	0.16 20	0.46 20	0.24 79	0.94 241	0.85 289	0.58 169	0.70 254	0.51 142	0.41 162	1.89 310	0.86 250	0.13 184	1.01 339	0.11 92	0.26 289	0.17 90	0.84 308

tta	0.63 178	0.54 106	1.92 29	0.32 90	0.16 20	0.46 20	0.24 79	0.94 241	0.85 289	0.58 169	0.70 254	0.51 142	0.41 162	1.89 310	0.86 250	0.13 184	1.01 339	0.11 92	0.26 289	0.19 132	0.59 258

qqq1	0.62 166	0.54 106	1.92 29	0.32 90	0.16 20	0.46 20	0.24 79	0.94 241	0.85 289	0.58 169	0.70 254	0.51 142	0.41 162	1.89 310	0.64 195	0.13 184	1.01 339	0.09 13	0.24 277	0.19 132	0.59 258

fff1	0.62 166	0.54 106	1.92 29	0.32 90	0.16 20	0.46 20	0.24 79	0.94 241	0.85 289	0.58 169	0.70 254	0.51 142	0.41 162	1.89 310	0.64 195	0.13 184	1.01 339	0.09 13	0.24 277	0.19 132	0.59 258

Selective-RAFT	0.46 45	0.48 88	1.88 23	0.32 90	0.16 20	0.61 159	0.19 12	0.66 83	0.62 92	0.28 18	0.30 20	0.41 86	0.33 111	0.51 74	0.32 77	0.11 110	1.09 348	0.09 13	0.35 337	0.19 132	0.37 161

NF-Stereo	0.53 91	0.33 23	2.55 188	0.55 285	0.16 20	0.61 159	0.43 258	0.70 98	0.70 177	0.50 99	0.47 82	0.37 66	0.26 48	1.44 239	0.78 232	0.12 142	0.07 6	0.12 134	0.10 70	0.13 35	0.17 49

OCTAStereo	0.53 91	0.33 23	2.54 181	0.56 294	0.16 20	0.61 159	0.42 251	0.70 98	0.70 177	0.50 99	0.47 82	0.37 66	0.26 48	1.43 235	0.79 235	0.12 142	0.07 6	0.12 134	0.10 70	0.13 35	0.17 49

NRIStereo	0.50 70	0.34 30	2.44 133	0.52 274	0.16 20	0.94 331	0.73 343	0.52 27	0.65 116	0.48 65	0.40 58	0.59 181	0.29 87	0.78 157	0.33 86	0.11 110	0.13 152	0.11 92	0.09 37	0.22 172	0.25 97

THIR-Stereo	0.88 297	0.85 193	2.33 97	0.26 15	0.16 20	0.59 129	2.69 400	0.62 70	0.54 54	0.62 216	1.61 365	0.96 324	1.77 378	1.67 273	2.20 350	0.10 47	0.08 38	0.14 219	0.11 108	0.16 69	0.21 72

RE-Stereo	0.53 91	0.33 23	2.54 181	0.56 294	0.16 20	0.61 159	0.43 258	0.70 98	0.70 177	0.50 99	0.47 82	0.37 66	0.26 48	1.43 235	0.77 228	0.12 142	0.07 6	0.12 134	0.10 70	0.13 35	0.17 49

TVStereo	0.53 91	0.33 23	2.54 181	0.56 294	0.16 20	0.61 159	0.43 258	0.70 98	0.70 177	0.50 99	0.47 82	0.37 66	0.26 48	1.43 235	0.77 228	0.12 142	0.07 6	0.12 134	0.10 70	0.13 35	0.17 49

RAFT-IKP	0.43 25	0.36 40	2.44 133	0.48 254	0.16 20	0.60 141	0.28 132	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 63	0.43 91	0.28 71	0.51 74	0.31 69	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.13 12

CREStereo++_RVC	0.38 13	0.37 50	2.47 161	0.25 5	0.16 20	0.54 72	0.15 1	0.42 4	0.57 66	0.37 25	0.52 122	0.24 19	0.19 7	0.31 3	0.27 36	0.09 11	0.06 1	0.08 3	0.30 309	0.09 5	0.22 76
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TestStereo	0.49 66	0.88 200	2.38 104	0.30 59	0.16 20	0.43 15	0.25 98	0.55 47	0.46 18	0.38 28	0.46 77	0.34 59	0.28 71	1.96 319	0.28 41	0.11 110	0.08 38	0.12 134	0.09 37	0.15 60	0.13 12

ARAFT	0.65 190	1.69 357	3.34 327	0.29 45	0.16 20	0.65 220	0.36 223	0.96 257	0.73 199	0.63 225	0.49 101	0.56 170	0.31 101	1.23 211	0.35 101	0.11 110	0.08 38	0.14 219	0.13 158	0.38 309	0.50 231

GMStereo	0.44 37	1.32 298	2.65 222	0.28 33	0.16 20	0.42 14	0.22 38	0.48 11	0.63 103	0.41 33	0.36 37	0.26 28	0.25 40	0.41 40	0.30 55	0.14 214	0.08 38	0.10 46	0.12 138	0.17 90	0.13 12
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
BEATNet_4x	0.57 117	1.16 262	2.56 192	0.35 142	0.16 20	0.56 85	0.25 98	0.91 226	0.64 109	0.55 141	0.53 125	0.59 181	0.43 186	0.67 127	0.76 226	0.12 142	0.09 81	0.12 134	0.09 37	0.23 186	0.58 255

CASS	0.43 25	0.34 30	2.01 42	0.33 110	0.17 37	0.54 72	0.24 79	0.71 104	0.52 45	0.62 216	0.55 148	0.40 81	0.41 162	0.43 44	0.33 86	0.17 265	0.10 103	0.14 219	0.11 108	0.18 109	0.23 84
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.48 55	1.32 298	2.41 116	0.31 73	0.17 37	0.58 111	0.26 110	0.50 23	0.71 189	0.42 37	0.41 59	0.34 59	0.28 71	0.47 50	0.41 117	0.18 276	0.10 103	0.13 190	0.12 138	0.22 172	0.16 43

Patchmatch Stereo++	0.43 25	0.36 40	2.44 133	0.48 254	0.17 37	0.61 159	0.26 110	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 63	0.43 91	0.28 71	0.56 94	0.30 55	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.13 12
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.52 82	0.34 30	2.47 161	0.55 285	0.17 37	0.61 159	0.39 240	0.64 78	0.67 135	0.52 118	0.48 88	0.39 73	0.25 40	1.46 240	0.77 228	0.13 184	0.08 38	0.13 190	0.12 138	0.12 25	0.15 30

KMStereo	0.52 82	0.34 30	2.47 161	0.55 285	0.17 37	0.61 159	0.39 240	0.64 78	0.67 135	0.52 118	0.48 88	0.39 73	0.25 40	1.46 240	0.77 228	0.13 184	0.08 38	0.13 190	0.12 138	0.12 25	0.15 30

ROB_FTStereo_v2	0.43 25	0.36 40	2.44 133	0.49 265	0.17 37	0.61 159	0.28 132	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 63	0.44 106	0.28 71	0.48 58	0.30 55	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.13 12

DRaft	0.65 190	0.47 85	2.38 104	0.25 5	0.17 37	0.64 206	0.65 328	0.56 48	0.57 66	0.67 256	0.98 327	0.38 71	0.99 340	1.42 234	2.06 340	0.11 110	0.14 165	0.10 46	0.14 176	0.18 109	0.21 72

iRAFT	0.43 25	0.36 40	2.44 133	0.48 254	0.17 37	0.61 159	0.26 110	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 63	0.43 91	0.28 71	0.56 94	0.30 55	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.13 12

CRE-IMP	0.46 45	0.31 7	2.40 112	0.53 278	0.17 37	0.79 295	0.68 336	0.54 39	0.66 123	0.47 63	0.43 63	0.44 106	0.26 48	0.43 44	0.33 86	0.12 142	0.07 6	0.12 134	0.09 37	0.17 90	0.23 84

CroCo-Stereo	0.35 7	0.71 157	1.67 7	0.32 90	0.17 37	0.19 1	0.21 29	0.79 132	0.54 54	0.22 3	0.25 11	0.55 163	0.22 18	0.28 1	0.28 41	0.10 47	0.08 38	0.08 3	0.07 12	0.12 25	0.10 4
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
knoymous	0.37 11	0.34 30	1.83 14	0.25 5	0.18 47	0.45 17	0.24 79	0.60 65	0.40 4	0.42 37	0.39 50	0.54 155	0.25 40	0.41 40	0.29 50	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.07 12	0.13 35	0.20 68

DisPM	0.48 55	0.41 68	2.54 181	0.61 306	0.18 47	0.59 129	0.62 323	0.54 39	0.67 135	0.61 204	0.53 125	0.38 71	0.26 48	0.76 152	0.31 69	0.13 184	0.07 6	0.12 134	0.11 108	0.12 25	0.15 30

MIPNet	0.88 297	1.07 238	2.85 281	0.61 306	0.18 47	1.46 364	1.37 386	1.65 380	0.78 240	1.93 384	0.85 302	0.75 262	1.66 372	0.87 170	0.34 94	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.32 319	0.27 233	0.26 102

IPLGR	0.58 125	0.64 139	3.12 312	0.37 166	0.18 47	0.62 181	0.54 297	1.06 327	0.69 167	0.73 282	0.46 77	0.50 139	0.44 194	1.12 198	0.31 69	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.09 37	0.21 158	0.20 68

PFNet+	0.50 70	0.43 76	2.54 181	0.49 265	0.18 47	0.58 111	0.76 345	0.54 39	0.72 196	0.56 151	0.48 88	0.39 73	0.26 48	0.94 178	0.33 86	0.14 214	0.09 81	0.14 219	0.13 158	0.12 25	0.16 43

PSM-adaLoss	0.43 25	0.36 40	2.44 133	0.48 254	0.18 47	0.61 159	0.28 132	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 63	0.43 91	0.28 71	0.49 68	0.30 55	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.13 12

ROB_FTStereo	0.43 25	0.36 40	2.44 133	0.48 254	0.18 47	0.61 159	0.26 110	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 63	0.43 91	0.28 71	0.51 74	0.30 55	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.13 12

HUI-Stereo	0.43 25	0.36 40	2.45 149	0.48 254	0.18 47	0.61 159	0.27 124	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 63	0.44 106	0.28 71	0.47 50	0.30 55	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.13 12

DEmStereo	0.69 221	0.40 63	2.42 120	0.42 222	0.18 47	0.66 233	0.88 356	0.54 39	0.64 109	0.60 197	1.00 331	0.45 118	1.24 354	1.53 248	2.21 351	0.10 47	0.08 38	0.10 46	0.10 70	0.11 17	0.14 24

DeepStereo_RVC	0.47 48	0.37 50	2.19 74	0.55 285	0.18 47	0.60 141	0.58 310	0.52 27	0.62 92	0.49 81	0.45 75	0.39 73	0.85 322	0.47 50	0.34 94	0.12 142	0.08 38	0.11 92	0.09 37	0.15 60	0.19 60

iGMRVC	0.43 25	0.36 40	2.44 133	0.48 254	0.18 47	0.61 159	0.27 124	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 63	0.43 91	0.28 71	0.57 97	0.31 69	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.13 12

FENet	0.48 55	0.58 118	2.46 156	0.33 110	0.18 47	0.58 111	0.22 38	0.83 161	0.64 109	0.49 81	0.42 61	0.55 163	0.38 134	0.52 78	0.51 159	0.12 142	0.09 81	0.12 134	0.11 108	0.17 90	0.31 136

DIP-Stereo	0.43 25	0.50 95	2.21 79	0.27 21	0.18 47	0.63 194	0.17 5	0.94 241	0.58 72	0.49 81	0.48 88	0.30 42	0.30 97	0.40 34	0.31 69	0.10 47	0.08 38	0.10 46	0.08 27	0.15 60	0.33 141
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	0.42 22	0.31 7	2.51 173	0.30 59	0.18 47	0.56 85	0.25 98	0.82 151	0.41 5	0.57 163	0.67 234	0.33 55	0.24 26	0.34 15	0.33 86	0.10 47	0.08 38	0.09 13	0.07 12	0.09 5	0.18 56

RAFT-Stereo	0.42 22	0.31 7	2.51 173	0.30 59	0.18 47	0.56 85	0.25 98	0.82 151	0.41 5	0.57 163	0.67 234	0.33 55	0.24 26	0.34 15	0.33 86	0.10 47	0.08 38	0.09 13	0.07 12	0.09 5	0.18 56
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.59 140	1.09 242	2.54 181	0.44 237	0.18 47	0.65 220	0.29 157	0.89 211	0.75 221	0.59 188	0.64 218	0.43 91	0.39 145	0.73 146	1.24 295	0.11 110	0.08 38	0.09 13	0.08 27	0.21 158	0.40 181

test croco	0.43 25	0.73 165	2.80 269	0.28 33	0.19 63	0.33 7	0.21 29	0.63 76	0.50 35	0.24 9	0.38 47	0.24 19	0.25 40	0.48 58	0.32 77	0.12 142	0.08 38	0.13 190	0.09 37	0.43 332	0.13 12

UDGNet	0.50 70	1.36 311	2.44 133	0.37 166	0.19 63	0.58 111	0.23 57	0.49 14	0.69 167	0.42 37	0.39 50	0.34 59	0.29 87	0.55 91	0.32 77	0.25 329	0.10 103	0.37 356	0.19 248	0.30 257	0.17 49

Pruner-Stereo	0.55 102	0.38 55	2.49 169	1.78 393	0.19 63	0.63 194	0.45 269	0.59 62	0.67 135	0.61 204	0.48 88	0.41 86	0.25 40	0.49 68	0.99 266	0.13 184	0.07 6	0.12 134	0.10 70	0.13 35	0.14 24

GES	0.49 66	0.54 106	2.37 102	0.31 73	0.19 63	0.61 159	0.30 169	0.93 236	0.52 45	0.49 81	0.53 125	0.40 81	0.43 186	0.59 101	0.67 205	0.16 246	0.11 124	0.12 134	0.10 70	0.20 149	0.30 128

HSM-Net_RVC	0.70 226	0.40 63	2.45 149	0.27 21	0.19 63	0.68 246	0.30 169	1.29 362	0.73 199	0.73 282	0.70 254	0.77 268	0.45 202	3.73 399	0.46 138	0.13 184	0.09 81	0.10 46	0.09 37	0.13 35	0.32 138
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GMStereo_Zeroshot	0.44 37	0.44 80	1.84 17	0.44 237	0.20 68	0.52 60	0.19 12	0.60 65	0.54 54	0.58 169	0.59 181	0.63 199	0.29 87	0.59 101	0.34 94	0.16 246	0.09 81	0.16 260	0.09 37	0.26 222	0.26 102

PCWNet_CMD	0.48 55	0.50 95	2.23 81	0.27 21	0.20 68	0.56 85	0.22 38	0.78 125	0.67 135	0.49 81	0.55 148	0.68 230	0.56 250	0.48 58	0.32 77	0.11 110	0.10 103	0.14 219	0.10 70	0.19 132	0.43 197

dad	0.58 125	1.35 307	2.39 110	0.31 73	0.20 68	0.62 181	0.26 110	0.56 48	0.79 249	0.66 254	0.64 218	0.64 205	0.36 122	0.87 170	0.48 144	0.28 339	0.15 179	0.40 359	0.18 232	0.24 192	0.22 76

GwcNet-ADL	0.54 98	0.78 184	2.85 281	0.31 73	0.20 68	0.58 111	0.29 157	0.93 236	0.67 135	0.48 65	0.47 82	0.56 170	0.33 111	0.48 58	0.80 237	0.13 184	0.12 139	0.09 13	0.09 37	0.14 51	0.40 181

GANet-ADL	0.48 55	0.56 115	2.51 173	0.34 127	0.20 68	0.58 111	0.25 98	0.80 137	0.57 66	0.43 43	0.61 196	0.56 170	0.31 101	0.44 47	0.44 130	0.14 214	0.11 124	0.10 46	0.09 37	0.22 172	0.38 169

CFNet_pseudo	0.47 48	0.50 95	2.19 74	0.26 15	0.20 68	0.56 85	0.22 38	0.80 137	0.62 92	0.50 99	0.56 160	0.68 230	0.47 217	0.53 85	0.33 86	0.11 110	0.10 103	0.15 244	0.10 70	0.18 109	0.33 141

MSMDNet	0.48 55	0.50 95	2.23 81	0.27 21	0.20 68	0.56 85	0.22 38	0.78 125	0.67 135	0.49 81	0.55 148	0.68 230	0.56 250	0.48 58	0.32 77	0.11 110	0.10 103	0.13 190	0.10 70	0.18 109	0.43 197

ccs_rob	0.47 48	0.50 95	2.19 74	0.26 15	0.20 68	0.56 85	0.22 38	0.80 137	0.62 92	0.50 99	0.56 160	0.68 230	0.47 217	0.53 85	0.33 86	0.11 110	0.10 103	0.16 260	0.10 70	0.18 109	0.33 141

AdaStereo	0.48 55	0.44 80	2.18 73	0.36 156	0.20 68	0.59 129	0.29 157	0.97 264	0.74 216	0.52 118	0.55 148	0.61 190	0.33 111	0.52 78	0.44 130	0.18 276	0.08 38	0.17 274	0.11 108	0.18 109	0.24 93
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
Any-RAFT	0.42 22	0.33 23	1.89 25	0.28 33	0.21 77	0.69 249	0.21 29	0.83 161	0.60 80	0.45 51	0.43 63	0.62 195	0.30 97	0.48 58	0.24 15	0.11 110	0.40 277	0.08 3	0.06 6	0.10 10	0.16 43

IPLG	0.74 243	1.09 242	2.87 284	0.36 156	0.21 77	1.63 374	0.60 316	1.39 369	0.63 103	1.39 368	0.51 115	0.40 81	0.86 324	1.40 231	0.37 106	0.09 11	0.07 6	0.14 219	0.12 138	0.34 280	0.23 84

AACVNet	0.61 153	1.13 253	2.47 161	0.37 166	0.21 77	0.57 104	0.25 98	0.75 110	0.55 59	0.56 151	0.60 188	0.66 216	0.44 194	2.11 331	0.49 153	0.14 214	0.11 124	0.14 219	0.11 108	0.35 291	0.23 84

FTStereo	0.79 264	0.32 14	2.83 277	0.70 328	0.21 77	0.73 265	1.75 395	0.61 67	0.60 80	1.07 340	1.62 366	1.28 363	2.11 387	0.75 150	0.30 55	0.19 287	0.08 38	0.12 134	0.11 108	0.12 25	0.39 176

KYRaft	0.52 82	0.35 37	2.40 112	0.34 127	0.21 77	0.75 272	0.43 258	0.62 70	0.63 103	0.64 236	0.92 317	0.53 150	0.72 298	0.60 106	0.26 32	0.10 47	0.07 6	0.12 134	0.14 176	0.13 35	0.54 246

IRAFT_RVC	0.59 140	0.74 174	2.42 120	0.47 253	0.21 77	0.59 129	0.42 251	0.68 89	0.73 199	0.54 130	0.50 113	0.49 135	0.51 231	1.57 256	1.00 268	0.11 110	0.25 245	0.13 190	0.10 70	0.15 60	0.14 24

StereoDRNet-Refined	0.55 102	0.61 131	2.07 53	0.34 127	0.21 77	0.68 246	0.26 110	0.87 197	0.73 199	0.70 270	0.69 241	0.74 258	0.45 202	1.10 192	0.62 189	0.12 142	0.09 81	0.14 219	0.14 176	0.27 233	0.24 93
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.60 146	1.59 344	2.04 49	0.32 90	0.21 77	0.60 141	0.22 38	0.99 275	0.85 289	0.61 204	0.63 211	0.58 178	0.42 173	1.08 190	0.98 264	0.11 110	0.08 38	0.09 13	0.06 6	0.23 186	0.33 141

CBMV	0.86 290	1.00 225	2.82 275	0.35 142	0.21 77	0.78 291	0.78 347	1.05 315	0.87 297	0.90 321	0.74 275	0.87 302	1.89 382	1.67 273	1.38 309	0.19 287	0.20 220	0.21 309	0.19 248	0.28 243	0.84 308
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DualNet	0.97 321	0.67 143	3.39 333	0.32 90	0.22 86	0.58 111	0.28 132	0.85 178	0.96 327	0.54 130	0.74 275	0.67 218	0.40 151	0.64 117	3.86 389	0.10 47	2.16 400	0.15 244	0.33 329	0.25 207	2.19 390

ffm	0.78 261	0.67 143	3.39 333	0.32 90	0.22 86	0.58 111	0.28 132	0.85 178	0.96 327	0.54 130	0.74 275	0.67 218	0.40 151	0.64 117	0.22 4	0.10 47	2.16 400	0.15 244	0.33 329	0.25 207	2.19 390

ff1	1.07 337	0.67 143	3.39 333	0.32 90	0.22 86	0.58 111	0.28 132	0.85 178	0.96 327	0.54 130	0.74 275	0.67 218	0.40 151	2.75 377	3.86 389	0.10 47	2.16 400	0.15 244	0.33 329	0.25 207	2.19 390

mmx	0.99 325	0.67 143	3.39 333	0.32 90	0.22 86	0.58 111	0.28 132	1.05 315	0.92 313	0.54 130	0.74 275	0.67 218	0.40 151	2.75 377	3.86 389	0.13 184	1.25 359	0.15 244	0.33 329	0.19 132	1.28 354

xxx	0.99 325	0.67 143	3.39 333	0.32 90	0.22 86	0.58 111	0.28 132	1.05 315	0.92 313	0.54 130	0.74 275	0.67 218	0.40 151	2.75 377	3.86 389	0.13 184	1.25 359	0.15 244	0.33 329	0.19 132	1.28 354

CFNet_ucs	0.50 70	0.55 113	2.28 87	0.27 21	0.22 86	0.58 111	0.23 57	0.90 219	0.69 167	0.54 130	0.64 218	0.68 230	0.44 194	0.55 91	0.34 94	0.14 214	0.12 139	0.16 260	0.11 108	0.19 132	0.38 169

gwcnet-sp	0.52 82	0.71 157	2.66 226	0.32 90	0.22 86	0.66 233	0.31 179	0.84 168	0.69 167	0.61 204	0.49 101	0.46 122	0.43 186	0.77 153	0.48 144	0.12 142	0.11 124	0.11 92	0.11 108	0.19 132	0.19 60

scenet	0.52 82	0.71 157	2.66 226	0.32 90	0.22 86	0.66 233	0.31 179	0.84 168	0.69 167	0.61 204	0.49 101	0.46 122	0.43 186	0.77 153	0.48 144	0.12 142	0.11 124	0.11 92	0.11 108	0.19 132	0.19 60

ssnet_v2	0.64 185	0.99 224	2.67 233	0.33 110	0.22 86	0.72 262	0.45 269	1.00 281	0.80 256	0.66 254	0.54 139	0.81 283	0.48 223	0.91 175	1.08 276	0.16 246	0.14 165	0.14 219	0.14 176	0.33 274	0.31 136

ssnet	0.52 82	0.71 157	2.66 226	0.32 90	0.22 86	0.66 233	0.31 179	0.84 168	0.69 167	0.61 204	0.49 101	0.46 122	0.43 186	0.77 153	0.48 144	0.12 142	0.11 124	0.11 92	0.11 108	0.19 132	0.19 60

BUS	0.45 40	0.32 14	1.58 3	0.31 73	0.22 86	0.91 325	0.23 57	1.05 315	0.67 135	0.64 236	0.53 125	0.65 209	0.32 106	0.48 58	0.34 94	0.13 184	0.10 103	0.14 219	0.12 138	0.13 35	0.15 30

BSDual-CNN	0.48 55	0.32 14	1.58 3	0.31 73	0.22 86	0.76 276	0.32 189	1.05 315	0.67 135	0.64 236	0.53 125	0.63 199	0.38 134	0.48 58	0.97 258	0.13 184	0.10 103	0.14 219	0.12 138	0.13 35	0.15 30

psmg	0.48 55	0.32 14	1.58 3	0.28 33	0.22 86	0.75 272	0.35 216	0.94 241	0.67 135	0.61 204	0.59 181	0.63 199	0.38 134	0.48 58	0.97 258	0.13 184	0.11 124	0.13 190	0.13 158	0.14 51	0.15 30

PSMNet-ADL	0.56 110	0.47 85	2.03 46	0.35 142	0.22 86	0.67 240	0.27 124	0.77 118	0.58 72	0.43 43	0.53 125	0.70 247	0.45 202	1.89 310	0.64 195	0.16 246	0.13 152	0.11 92	0.13 158	0.15 60	0.51 235

LCNet	0.58 125	0.43 76	2.42 120	0.91 350	0.22 86	0.95 333	0.29 157	0.62 70	0.64 109	0.52 118	0.55 148	0.41 86	0.75 309	0.84 167	0.27 36	0.10 47	0.07 6	0.12 134	0.18 232	0.97 379	0.40 181

LMCR-Stereo	0.61 153	1.00 225	2.60 203	0.42 222	0.22 86	0.74 270	0.31 179	1.06 327	0.70 177	0.62 216	0.64 218	0.40 81	0.52 238	0.84 167	1.27 298	0.20 295	0.09 81	0.12 134	0.09 37	0.26 222	0.16 43

ICVP	0.48 55	0.33 23	2.37 102	0.34 127	0.22 86	0.60 141	0.55 301	0.79 132	0.53 51	0.45 51	0.60 188	0.49 135	0.36 122	0.55 91	0.46 138	0.16 246	0.16 191	0.14 219	0.11 108	0.16 69	0.32 138
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ACVNet	0.54 98	0.87 196	2.45 149	0.28 33	0.22 86	0.59 129	0.36 223	0.69 91	0.73 199	0.49 81	0.59 181	0.69 241	0.42 173	0.47 50	0.70 211	0.11 110	0.10 103	0.10 46	0.09 37	0.36 297	0.39 176

hitnet-ft	0.73 240	1.09 242	2.59 198	0.28 33	0.22 86	0.71 256	0.36 223	0.89 211	0.67 135	0.58 169	0.83 297	1.03 338	0.94 337	2.31 341	0.70 211	0.23 316	0.14 165	0.41 361	0.13 158	0.24 192	0.28 113

iResNetv2_ROB	0.71 230	1.90 369	3.48 345	0.43 232	0.22 86	0.60 141	0.29 157	0.96 257	0.78 240	0.60 197	0.65 225	0.60 188	0.46 209	0.80 162	1.21 290	0.12 142	0.08 38	0.10 46	0.07 12	0.44 335	0.33 141

CBMV_ROB	0.88 297	0.75 178	2.73 256	0.36 156	0.22 86	0.76 276	0.47 278	1.05 315	0.81 263	1.06 339	1.04 338	0.88 306	1.36 358	2.17 335	2.03 337	0.23 316	0.24 238	0.27 333	0.25 283	0.27 233	0.73 294

DN-CSS_ROB	0.56 110	1.64 352	2.75 260	0.42 222	0.22 86	0.57 104	0.19 12	0.79 132	0.66 123	0.46 61	0.62 203	0.41 86	0.32 106	0.73 146	0.49 153	0.12 142	0.08 38	0.14 219	0.13 158	0.38 309	0.17 49

CBFPSM	0.62 166	1.34 304	2.12 63	0.30 59	0.23 108	0.71 256	0.38 234	0.77 118	0.68 159	0.51 110	0.49 101	1.03 338	0.82 316	0.63 113	1.35 303	0.11 110	0.12 139	0.10 46	0.10 70	0.19 132	0.37 161

CSP-Net	0.55 102	0.61 131	1.81 13	0.30 59	0.23 108	0.77 286	0.35 216	0.90 219	0.62 92	0.62 216	0.60 188	0.65 209	0.42 173	1.76 284	0.47 141	0.17 265	0.12 139	0.10 46	0.10 70	0.21 158	0.16 43

STrans-v2	0.69 221	0.62 135	2.66 226	0.28 33	0.23 108	0.57 104	0.32 189	1.01 289	0.77 237	0.92 324	0.84 299	0.88 306	0.92 334	1.81 295	1.19 288	0.10 47	0.07 6	0.10 46	0.09 37	0.12 25	0.30 128

IIG-Stereo	0.65 190	0.87 196	2.32 95	0.55 285	0.23 108	0.62 181	0.21 29	0.78 125	0.71 189	0.64 236	0.69 241	0.69 241	0.38 134	2.07 325	1.37 307	0.11 110	0.08 38	0.11 92	0.09 37	0.15 60	0.27 107

PSM-AAD	0.67 210	0.29 2	2.41 116	0.37 166	0.23 108	0.86 313	1.15 376	0.62 70	0.66 123	0.64 236	0.71 267	0.67 218	2.90 395	0.65 121	0.32 77	0.10 47	0.08 38	0.17 274	0.15 194	0.14 51	0.34 148

GrayStereo	0.71 230	0.27 1	2.40 112	0.89 346	0.23 108	0.62 181	1.40 390	0.67 86	0.70 177	0.72 281	0.77 289	0.55 163	3.03 396	0.60 106	0.28 41	0.10 47	0.08 38	0.10 46	0.21 268	0.12 25	0.37 161

Prome-Stereo	0.53 91	0.36 40	2.39 110	0.60 300	0.23 108	0.63 194	0.41 245	0.66 83	0.67 135	0.59 188	1.02 334	0.43 91	0.71 297	0.61 109	0.34 94	0.10 47	0.07 6	0.10 46	0.09 37	0.13 35	0.44 209

RALAANet	0.52 82	1.37 314	2.63 212	0.33 110	0.23 108	0.48 32	0.19 12	0.69 91	0.55 59	0.49 81	0.46 77	0.39 73	0.31 101	0.53 85	0.53 164	0.10 47	0.33 263	0.11 92	0.17 224	0.29 251	0.13 12

AFF-stereo	0.57 117	1.51 335	2.59 198	0.33 110	0.23 108	0.51 45	0.21 29	0.69 91	0.68 159	0.49 81	0.63 211	0.49 135	0.34 118	0.50 73	0.37 106	0.08 1	0.54 296	0.10 46	0.10 70	0.40 322	0.60 262

MIF-Stereo (partial)	0.41 18	0.71 157	2.67 233	0.27 21	0.24 117	0.32 6	0.17 5	0.56 48	0.46 18	0.26 14	0.37 41	0.25 22	0.26 48	0.46 48	0.35 101	0.11 110	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.21 158	0.15 30

MIF-Stereo	0.36 10	0.66 142	2.43 125	0.28 33	0.24 117	0.30 4	0.18 10	0.35 1	0.36 2	0.26 14	0.37 41	0.18 1	0.18 6	0.33 14	0.30 55	0.11 110	0.08 38	0.09 13	0.08 27	0.25 207	0.09 2

hknet	0.53 91	0.39 59	2.04 49	0.31 73	0.24 117	0.76 276	0.32 189	1.05 315	0.71 189	0.64 236	0.53 125	0.79 274	0.40 151	0.84 167	0.78 232	0.12 142	0.10 103	0.14 219	0.12 138	0.13 35	0.15 30

GMM-Stereo	0.53 91	0.33 23	2.89 286	0.53 278	0.24 117	0.77 286	0.46 274	0.62 70	0.65 116	0.58 169	0.73 272	0.47 127	0.43 186	0.68 131	0.29 50	0.10 47	0.06 1	0.13 190	0.13 158	0.14 51	0.44 209

DMCA	0.50 70	0.83 190	1.95 34	0.32 90	0.24 117	0.59 129	0.26 110	0.81 144	0.68 159	0.59 188	0.49 101	0.56 170	0.36 122	0.65 121	0.65 200	0.14 214	0.10 103	0.14 219	0.10 70	0.19 132	0.29 119

FADNet_RVC	0.87 296	1.51 335	2.90 288	0.31 73	0.24 117	0.71 256	0.25 98	1.00 281	0.65 116	0.45 51	0.57 170	0.61 190	0.44 194	1.53 248	0.75 223	0.94 379	0.97 336	0.28 336	1.00 398	0.89 376	1.36 362

MyStereo06	0.70 226	0.72 162	3.51 347	0.31 73	0.25 123	0.60 141	0.30 169	0.90 219	0.67 135	1.48 376	0.53 125	0.84 291	0.57 255	0.60 106	1.11 279	0.09 11	0.55 298	0.12 134	0.20 257	0.16 69	0.56 253

MyStereo05	0.57 117	0.72 162	2.72 251	0.31 73	0.25 123	0.60 141	0.30 169	0.87 197	0.82 268	0.54 130	0.37 41	0.53 150	0.42 173	0.63 113	0.73 220	0.09 11	0.55 298	0.12 134	0.20 257	0.16 69	0.56 253

iinet-f	0.62 166	1.18 268	2.55 188	0.33 110	0.25 123	0.82 305	0.34 207	0.87 197	0.69 167	0.56 151	0.64 218	0.73 256	0.67 288	0.80 162	0.81 241	0.14 214	0.13 152	0.11 92	0.10 70	0.44 335	0.26 102

RCA-Stereo	0.45 40	0.38 55	1.80 10	0.27 21	0.25 123	0.58 111	0.23 57	0.84 168	0.66 123	0.42 37	0.44 74	0.28 37	0.35 120	0.31 3	0.21 1	0.09 11	1.01 339	0.09 13	0.07 12	0.21 158	0.53 243

IER	0.49 66	0.73 165	2.12 63	0.27 21	0.25 123	0.65 220	0.27 124	0.76 112	0.59 76	0.56 151	0.59 181	0.60 188	0.53 241	0.64 117	0.44 130	0.12 142	0.09 81	0.11 92	0.11 108	0.18 109	0.15 30

HHNet	0.63 178	0.67 143	3.10 310	0.37 166	0.25 123	0.64 206	0.60 316	0.70 98	0.67 135	0.55 141	1.12 344	0.32 51	0.60 270	0.43 44	1.75 326	0.16 246	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.18 109	0.22 76

GEStereo_RVC	0.61 153	1.19 271	2.61 207	0.48 254	0.25 123	0.63 194	0.37 226	1.05 315	0.79 249	0.55 141	0.55 148	0.59 181	0.44 194	1.10 192	0.48 144	0.16 246	0.11 124	0.12 134	0.11 108	0.27 233	0.43 197

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

sAnonymous2	0.45 40	0.88 200	2.97 296	0.31 73	0.25 123	0.34 8	0.28 132	0.56 48	0.49 29	0.25 11	0.30 20	0.23 13	0.29 87	0.31 3	0.22 4	0.12 142	0.09 81	0.12 134	0.13 158	0.38 309	0.43 197

CroCo_RVC	0.45 40	0.88 200	2.97 296	0.31 73	0.25 123	0.34 8	0.28 132	0.56 48	0.49 29	0.25 11	0.30 20	0.23 13	0.29 87	0.31 3	0.22 4	0.12 142	0.09 81	0.12 134	0.13 158	0.38 309	0.43 197

PSMNet-RSSM	0.61 153	1.19 271	2.43 125	0.33 110	0.25 123	0.59 129	0.28 132	0.88 205	0.65 116	0.54 130	0.62 203	0.69 241	0.46 209	1.67 273	0.50 156	0.15 232	0.10 103	0.14 219	0.16 211	0.20 149	0.28 113

CFNet	0.65 190	1.45 328	2.27 85	0.34 127	0.25 123	0.64 206	0.23 57	0.93 236	0.79 249	0.48 65	0.59 181	0.58 178	0.40 151	2.28 339	0.63 194	0.13 184	0.09 81	0.15 244	0.14 176	0.34 280	0.26 102

AANet_RVC	0.79 264	1.46 330	2.72 251	0.34 127	0.25 123	0.59 129	0.32 189	0.88 205	0.83 274	0.62 216	0.95 322	0.80 280	0.43 186	2.46 355	1.72 323	0.38 352	0.26 248	0.10 46	0.09 37	0.25 207	0.43 197

DLCB_ROB	0.61 153	0.96 223	2.00 40	0.37 166	0.25 123	0.65 220	0.37 226	0.86 190	0.76 229	0.73 282	0.70 254	0.84 291	0.47 217	1.57 256	0.72 219	0.13 184	0.13 152	0.14 219	0.14 176	0.18 109	0.33 141

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

NINENet	0.54 98	0.40 63	2.19 74	0.55 285	0.26 137	0.91 325	0.23 57	1.05 315	0.77 237	0.54 130	0.57 170	0.65 209	0.32 106	1.22 209	0.34 94	0.16 246	0.13 152	0.16 260	0.11 108	0.16 69	0.14 24

TransformOpticalFlow	0.65 190	0.61 131	2.67 233	0.45 244	0.26 137	0.62 181	0.28 132	0.88 205	0.76 229	0.76 292	0.74 275	0.90 310	0.84 319	1.82 298	0.80 237	0.10 47	0.07 6	0.11 92	0.09 37	0.12 25	0.19 60

GANet-RSSM	0.63 178	1.14 254	2.67 233	0.38 184	0.26 137	0.59 129	0.29 157	0.81 144	0.56 63	0.50 99	0.57 170	0.67 218	0.50 227	1.91 316	0.50 156	0.14 214	0.10 103	0.24 325	0.12 138	0.36 297	0.28 113

GwcNet-RSSM	0.64 185	1.38 317	2.69 244	0.33 110	0.26 137	0.60 141	0.32 189	0.84 168	0.73 199	0.56 151	0.65 225	0.72 250	0.42 173	1.78 290	0.60 181	0.14 214	0.10 103	0.12 134	0.13 158	0.26 222	0.26 102

FADNet-RVC	0.69 221	1.65 353	2.74 258	0.35 142	0.26 137	0.60 141	0.29 157	0.91 226	0.67 135	0.46 61	0.51 115	0.62 195	0.46 209	1.75 282	0.81 241	0.17 265	0.20 220	0.17 274	0.18 232	0.60 358	0.39 176

SuperB	1.19 347	1.62 349	5.29 398	0.37 166	0.26 137	0.81 303	0.87 354	0.94 241	1.19 361	0.68 262	0.68 237	0.63 199	1.37 359	1.73 279	3.30 377	0.16 246	0.12 139	0.17 274	0.16 211	2.74 409	0.63 269

TDLM	0.83 276	1.28 293	2.38 104	0.46 247	0.26 137	0.66 233	0.55 301	0.87 197	0.80 256	2.54 399	0.62 203	0.61 190	0.51 231	2.68 371	0.67 205	0.20 295	0.11 124	0.35 353	0.15 194	0.33 274	0.48 223

DeepPruner_ROB	0.58 125	1.06 237	2.68 238	0.30 59	0.26 137	0.63 194	0.31 179	0.83 161	0.51 40	0.62 216	0.56 160	0.65 209	0.39 145	1.06 187	0.56 173	0.19 287	0.14 165	0.14 219	0.14 176	0.24 192	0.33 141

NOSS_ROB	0.75 252	1.03 232	2.27 85	0.68 326	0.26 137	0.68 246	0.30 169	0.99 275	0.82 268	0.59 188	0.58 176	0.77 268	0.39 145	2.75 377	0.48 144	0.25 329	0.24 238	0.28 336	0.26 289	0.29 251	1.07 336

ETE_ROB	0.68 215	1.09 242	2.32 95	0.38 184	0.26 137	0.69 249	0.51 288	1.49 374	0.75 221	0.81 306	0.71 267	0.85 296	0.51 231	1.39 229	0.70 211	0.17 265	0.14 165	0.19 295	0.16 211	0.24 192	0.35 154

HBP-ISP	0.82 272	1.57 339	3.28 322	0.50 270	0.27 148	0.86 313	0.54 297	1.09 335	0.78 240	0.81 306	0.70 254	0.68 230	1.00 341	2.02 322	0.47 141	0.24 323	0.24 238	0.29 344	0.25 283	0.28 243	0.52 240

CRFU-Net	0.58 125	0.42 70	1.90 26	0.49 265	0.27 148	0.83 306	0.35 216	0.94 241	0.54 54	0.65 248	0.60 188	0.78 272	1.34 355	1.00 181	0.51 159	0.17 265	0.14 165	0.17 274	0.10 70	0.19 132	0.20 68

pcwnet_v2	0.65 190	0.54 106	4.29 384	0.33 110	0.27 148	0.60 141	0.25 98	1.02 295	0.92 313	0.61 204	0.69 241	0.62 195	0.54 243	0.67 127	0.38 112	0.18 276	0.15 179	0.15 244	0.14 176	0.21 158	0.49 229

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

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

MMNet	0.55 102	0.92 218	2.03 46	0.34 127	0.27 148	0.79 295	0.28 132	0.86 190	0.79 249	0.62 216	0.58 176	0.59 181	0.56 250	0.80 162	0.61 186	0.11 110	0.11 124	0.12 134	0.11 108	0.21 158	0.22 76

GANetREF_RVC	0.81 269	1.44 327	3.04 305	0.49 265	0.27 148	0.83 306	0.63 324	1.03 301	0.92 313	0.63 225	0.61 196	0.72 250	0.59 265	2.40 350	0.58 177	0.33 348	0.25 245	0.37 356	0.25 283	0.41 328	0.36 160
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
GANet	0.92 310	1.20 273	2.68 238	0.45 244	0.27 148	0.76 276	0.66 330	0.94 241	0.77 237	0.79 303	1.17 345	0.84 291	0.91 331	2.72 373	1.76 327	0.18 276	0.42 279	0.44 366	0.20 257	0.33 274	0.94 322

UCFNet_RVC	0.55 102	1.16 262	2.48 166	0.31 73	0.27 148	0.65 220	0.28 132	0.76 112	0.58 72	0.51 110	0.53 125	0.67 218	0.42 173	0.91 175	0.45 134	0.16 246	0.11 124	0.17 274	0.17 224	0.20 149	0.23 84

XPNet_ROB	0.68 215	1.11 249	2.28 87	0.38 184	0.27 148	0.67 240	0.47 278	0.94 241	0.75 221	0.80 305	0.71 267	0.81 283	0.54 243	1.72 278	0.84 247	0.22 308	0.16 191	0.16 260	0.15 194	0.25 207	0.45 214

ACRE	0.63 178	1.55 338	3.41 339	0.76 333	0.28 158	0.60 141	0.56 305	0.82 151	0.68 159	0.57 163	0.62 203	0.43 91	0.30 97	0.47 50	0.42 121	0.12 142	0.19 208	0.13 190	0.14 176	0.36 297	0.20 68

SACVNet	0.68 215	1.08 241	2.58 196	0.38 184	0.28 158	0.65 220	0.37 226	0.91 226	0.65 116	0.67 256	0.62 203	0.69 241	0.47 217	2.07 325	0.65 200	0.18 276	0.14 165	0.16 260	0.15 194	0.39 316	0.41 188

cf-r	0.62 166	1.27 291	2.99 301	0.34 127	0.28 158	0.60 141	0.28 132	0.82 151	0.70 177	0.55 141	0.61 196	0.77 268	0.41 162	1.32 224	0.52 161	0.13 184	0.09 81	0.11 92	0.12 138	0.22 172	0.27 107

CVANet_RVC	0.82 272	1.18 268	3.98 370	0.40 210	0.28 158	0.63 194	0.43 258	0.90 219	0.78 240	1.14 345	0.69 241	0.68 230	0.52 238	2.62 364	0.48 144	0.20 295	0.13 152	0.22 313	0.37 343	0.37 303	0.48 223

MeshStereo	1.29 353	1.34 304	3.04 305	0.35 142	0.28 158	1.10 349	0.69 338	1.42 371	1.07 348	2.71 402	2.43 385	2.95 388	1.50 368	2.92 383	2.03 337	0.23 316	0.22 230	0.22 313	0.19 248	0.50 346	0.69 287
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
StereoIM	0.35 7	0.89 205	2.15 68	0.25 5	0.29 163	0.29 3	0.17 5	0.47 10	0.41 5	0.21 1	0.22 2	0.28 37	0.21 15	0.32 13	0.31 69	0.10 47	0.09 81	0.10 46	0.08 27	0.11 17	0.12 10

RAFT_CTSACE	0.58 125	1.16 262	2.76 263	0.36 156	0.29 163	0.54 72	0.29 157	0.69 91	0.51 40	0.51 110	0.75 282	0.67 218	0.37 127	0.63 113	0.47 141	0.08 1	0.49 290	0.11 92	0.10 70	0.41 328	0.32 138

test_4	0.47 48	0.80 188	2.15 68	0.36 156	0.29 163	0.59 129	0.28 132	0.50 23	0.42 9	0.43 43	0.76 285	0.39 73	0.22 18	0.73 146	0.49 153	0.08 1	0.18 204	0.11 92	0.15 194	0.29 251	0.27 107

RAFT-RH_RVC	0.65 190	0.73 165	2.78 266	0.39 197	0.29 163	0.60 141	0.18 10	0.45 7	0.63 103	0.75 290	1.89 371	0.47 127	0.29 87	1.59 263	1.21 290	0.15 232	0.07 6	0.13 190	0.13 158	0.11 17	0.10 4

HCRNet	0.50 70	0.75 178	2.08 55	0.39 197	0.29 163	0.58 111	0.22 38	0.79 132	0.67 135	0.49 81	0.49 101	0.48 133	0.37 127	1.13 199	0.40 115	0.15 232	0.10 103	0.15 244	0.13 158	0.21 158	0.19 60

FAT-Stereo	0.72 238	0.60 126	2.86 283	0.37 166	0.29 163	0.64 206	0.55 301	1.01 289	0.91 311	0.76 292	0.94 319	0.93 316	0.79 314	1.82 298	0.60 181	0.19 287	0.19 208	0.17 274	0.16 211	0.23 186	0.47 219

DSFCA	0.62 166	0.77 181	1.95 34	0.29 45	0.29 163	0.79 295	0.86 353	0.81 144	0.73 199	0.73 282	0.66 231	0.67 218	0.57 255	1.17 205	1.03 271	0.16 246	0.15 179	0.13 190	0.14 176	0.19 132	0.28 113

FADNet-RVC-Resample	0.74 243	1.54 337	3.81 365	0.38 184	0.29 163	0.62 181	0.38 234	0.91 226	0.67 135	0.52 118	0.51 115	0.63 199	0.44 194	1.56 252	0.59 179	0.24 323	0.32 259	0.22 313	0.19 248	0.30 257	0.71 292

HSM	0.67 210	0.92 218	2.29 89	0.30 59	0.29 163	0.65 220	0.29 157	0.98 270	0.67 135	0.59 188	0.58 176	1.39 368	0.65 280	2.56 359	0.45 134	0.11 110	0.09 81	0.10 46	0.08 27	0.18 109	0.24 93

SANet	1.35 358	1.80 363	4.39 386	0.41 219	0.29 163	1.72 378	0.89 357	1.17 352	2.47 392	1.22 358	1.82 369	1.72 376	1.70 375	2.57 360	3.30 377	0.18 276	0.16 191	0.16 260	0.15 194	0.34 280	0.62 265

LALA_ROB	0.68 215	1.14 254	2.50 172	0.37 166	0.29 163	0.78 291	0.55 301	0.99 275	0.84 286	0.82 310	0.68 237	0.93 316	0.50 227	1.01 182	0.89 252	0.21 303	0.15 179	0.21 309	0.18 232	0.26 222	0.30 128

4D-IteraStereo	0.62 166	1.29 295	3.04 305	0.27 21	0.30 174	0.46 20	0.26 110	0.54 39	0.51 40	0.41 33	0.31 25	0.39 73	0.19 7	0.53 85	0.65 200	0.09 11	0.47 286	0.12 134	0.11 108	0.21 158	2.14 387

coex-ft	6.14 409	1.98 372	60.80 434	0.34 127	0.30 174	0.80 298	1.17 379	0.76 112	4.34 402	19.82 422	2.15 378	1.61 374	8.77 412	1.82 298	10.36 414	0.44 359	2.05 389	0.18 290	0.19 248	0.39 316	4.61 414

fast-acv-ft	0.67 210	1.24 285	3.26 320	0.39 197	0.30 174	0.80 298	0.48 280	0.74 108	0.76 229	0.60 197	0.78 293	0.76 266	0.60 270	0.70 134	0.78 232	0.16 246	0.15 179	0.18 290	0.17 224	0.38 309	0.24 93

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 190	1.15 260	2.40 112	0.33 110	0.30 174	0.83 306	0.40 243	0.94 241	0.82 268	0.67 256	0.76 285	0.68 230	0.58 262	1.13 199	1.25 296	0.14 214	0.08 38	0.10 46	0.08 27	0.18 109	0.28 113

psmorigin	1.41 362	0.91 213	13.83 416	0.37 166	0.30 174	0.63 194	0.37 226	0.80 137	0.64 109	0.98 329	0.87 309	1.16 361	0.78 312	3.95 400	1.09 277	0.19 287	0.22 230	0.17 274	0.19 248	0.25 207	0.47 219

CFNet-ft	0.60 146	1.16 262	2.45 149	0.29 45	0.30 174	0.64 206	0.28 132	0.69 91	0.57 66	0.49 81	0.57 170	0.79 274	0.44 194	1.48 243	0.62 189	0.15 232	0.10 103	0.28 336	0.14 176	0.21 158	0.29 119

FADNet	0.71 230	1.60 348	2.53 177	0.33 110	0.30 174	0.67 240	0.29 157	0.92 233	0.75 221	0.45 51	0.49 101	0.66 216	0.57 255	1.85 303	0.85 248	0.46 362	0.20 220	0.17 274	0.20 257	0.60 358	0.37 161

CFNet_RVC	0.60 146	1.16 262	2.45 149	0.29 45	0.30 174	0.64 206	0.28 132	0.69 91	0.57 66	0.49 81	0.57 170	0.79 274	0.44 194	1.48 243	0.62 189	0.15 232	0.10 103	0.28 336	0.14 176	0.21 158	0.29 119

ttt	0.89 304	0.51 100	2.51 173	0.36 156	0.31 182	0.61 159	0.28 132	1.07 330	0.92 313	0.56 151	0.77 289	0.55 163	0.37 127	2.27 338	3.51 383	0.16 246	1.21 357	0.13 190	0.31 314	0.18 109	1.26 351

whm_eth	0.51 80	0.86 195	2.79 267	0.31 73	0.31 182	0.49 37	0.24 79	0.78 125	0.75 221	0.48 65	0.86 307	0.26 28	0.26 48	0.38 26	0.29 50	0.13 184	0.11 124	0.13 190	0.12 138	0.14 51	0.44 209

Wz-Net-TNSev	1.02 328	2.26 393	3.69 359	0.38 184	0.31 182	1.00 337	0.71 340	1.12 343	1.02 340	0.74 288	0.73 272	1.09 352	0.91 331	2.46 355	2.15 347	0.21 303	0.20 220	0.16 260	0.20 257	0.48 344	0.62 265

Wz-Net-SNSev	0.85 287	1.83 365	3.36 328	0.42 222	0.31 182	0.71 256	0.66 330	1.04 307	0.94 320	0.68 262	0.85 302	0.96 324	0.62 274	1.75 282	1.14 282	0.16 246	0.15 179	0.16 260	0.17 224	0.39 316	0.63 269

CIPLG	0.63 178	1.59 344	3.16 314	0.79 339	0.31 182	0.62 181	0.57 308	0.82 151	0.68 159	0.58 169	0.63 211	0.43 91	0.31 101	0.48 58	0.42 121	0.12 142	0.20 220	0.13 190	0.13 158	0.36 297	0.21 72

IPLGR_C	0.64 185	1.66 355	3.36 328	0.80 340	0.31 182	0.60 141	0.60 316	0.82 151	0.69 167	0.58 169	0.62 203	0.44 106	0.31 101	0.47 50	0.43 127	0.12 142	0.22 230	0.13 190	0.15 194	0.35 291	0.21 72

TRStereo	0.89 304	1.02 229	2.91 289	4.59 413	0.31 182	0.93 329	0.23 57	1.93 390	0.66 123	0.37 25	0.54 139	0.48 133	0.40 151	0.67 127	0.29 50	0.13 184	0.37 267	0.11 92	0.48 362	0.13 35	1.21 347

Syn2CoEx	0.78 261	1.43 326	3.54 351	0.44 237	0.31 182	0.64 206	0.43 258	1.04 307	0.83 274	0.64 236	0.77 289	0.74 258	0.74 305	1.91 316	0.64 195	0.20 295	0.17 198	0.19 295	0.15 194	0.30 257	0.59 258

psm_up	0.65 190	1.02 229	2.53 177	0.36 156	0.31 182	0.64 206	0.38 234	0.96 257	0.73 199	0.63 225	0.57 170	0.68 230	0.57 255	1.90 315	0.52 161	0.17 265	0.15 179	0.16 260	0.15 194	0.27 233	0.22 76

STTStereo	0.58 125	0.95 222	2.95 294	0.37 166	0.31 182	0.62 181	0.32 189	0.81 144	0.63 103	0.61 204	0.55 148	0.67 218	0.43 186	0.87 170	0.48 144	0.16 246	0.16 191	0.17 274	0.20 257	0.17 90	0.25 97

NCCL2	0.71 230	1.32 298	2.30 91	0.44 237	0.31 182	0.71 256	0.67 334	0.89 211	0.69 167	0.70 270	0.61 196	0.85 296	0.54 243	1.58 262	0.70 211	0.20 295	0.17 198	0.66 375	0.25 283	0.26 222	0.38 169

StereoVision	0.52 82	1.12 251	2.70 248	0.34 127	0.32 193	0.47 29	0.26 110	0.73 106	0.61 83	0.33 22	0.89 313	0.45 118	0.26 48	0.52 78	0.39 114	0.14 214	0.15 179	0.16 260	0.15 194	0.22 172	0.14 24

Anonymous	0.41 18	0.44 80	2.55 188	0.35 142	0.32 193	0.38 11	0.34 207	0.57 53	0.41 5	0.25 11	0.30 20	0.23 13	0.29 87	0.38 26	0.28 41	0.15 232	0.13 152	0.11 92	0.12 138	0.24 192	0.30 128

PS-NSSS	0.69 221	1.37 314	2.44 133	0.31 73	0.32 193	0.64 206	0.34 207	1.04 307	0.74 216	0.56 151	0.75 282	0.51 142	0.42 173	2.41 352	0.54 169	0.24 323	0.17 198	0.27 333	0.18 232	0.30 257	0.23 84

FBW_ROB	0.94 316	1.23 284	2.35 99	0.46 247	0.32 193	0.87 317	0.46 274	1.15 346	0.97 333	0.83 313	0.78 293	1.01 334	0.64 279	3.65 398	1.65 320	0.27 336	0.24 238	0.40 359	0.26 289	0.32 270	0.88 316

MSMD_ROB	1.41 362	1.03 232	2.75 260	0.41 219	0.32 193	2.00 389	0.61 321	0.96 257	1.43 371	2.97 404	2.63 391	4.76 403	2.04 386	2.44 354	1.78 329	0.30 343	0.26 248	0.32 348	0.32 319	0.32 270	0.63 269

PSMNet_ROB	0.75 252	1.42 323	2.93 291	0.39 197	0.32 193	0.73 265	0.56 305	0.90 219	0.74 216	0.56 151	0.60 188	0.75 262	0.47 217	2.00 321	1.31 299	0.18 276	0.13 152	0.19 295	0.20 257	0.26 222	0.40 181

GASNet	0.84 279	1.98 372	4.07 373	0.48 254	0.33 199	0.58 111	0.34 207	0.97 264	0.81 263	0.60 197	0.59 181	0.74 258	0.55 248	2.08 328	1.18 286	0.22 308	0.15 179	0.19 295	0.17 224	0.55 354	0.29 119

Wz-Net-MNSev	0.74 243	1.42 323	2.75 260	0.38 184	0.33 199	0.90 324	0.61 321	0.98 270	0.94 320	0.77 294	0.75 282	0.75 262	0.66 286	1.39 229	0.76 226	0.17 265	0.13 152	0.14 219	0.14 176	0.28 243	0.48 223

AASNet	0.66 207	1.49 334	2.97 296	0.37 166	0.33 199	0.65 220	0.30 169	1.00 281	0.78 240	0.56 151	0.60 188	0.55 163	0.39 145	0.88 174	0.96 257	0.15 232	0.12 139	0.13 190	0.11 108	0.45 337	0.35 154

CrosDoStereo	0.96 318	0.49 89	2.66 226	0.27 21	0.33 199	0.54 72	3.69 404	0.77 118	0.66 123	0.70 270	1.39 358	0.53 150	1.47 365	1.77 287	3.02 375	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.11 108	0.22 172	0.30 128

DeepStereo_LL	0.96 318	0.49 89	2.66 226	0.27 21	0.33 199	0.54 72	3.69 404	0.77 118	0.66 123	0.70 270	1.39 358	0.53 150	1.47 365	1.77 287	3.02 375	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.11 108	0.22 172	0.30 128

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

UPFNet	0.51 80	0.67 143	2.04 49	0.34 127	0.33 199	0.65 220	0.37 226	0.88 205	0.65 116	0.60 197	0.53 125	0.61 190	0.41 162	0.77 153	0.55 171	0.13 184	0.13 152	0.13 190	0.13 158	0.20 149	0.16 43

ADCL	1.07 337	1.22 280	2.80 269	0.40 210	0.33 199	1.50 366	1.87 397	0.97 264	1.04 344	1.26 362	1.28 351	0.99 330	1.41 362	1.36 228	3.51 383	0.17 265	0.14 165	0.22 313	0.21 268	0.32 270	0.43 197

SGM-Forest	1.84 382	7.91 416	10.36 410	0.42 222	0.33 199	1.04 340	1.29 384	1.01 289	0.88 301	1.19 349	2.30 383	1.03 338	1.79 379	2.60 363	2.81 370	0.22 308	0.21 228	0.21 309	0.19 248	0.25 207	0.79 302
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MyStereo8	0.73 240	1.16 262	2.89 286	0.53 278	0.34 208	0.71 256	0.20 20	1.87 387	0.59 76	0.53 126	0.66 231	0.50 139	0.33 111	1.27 219	0.62 189	0.10 47	1.19 353	0.10 46	0.21 268	0.21 158	0.61 263

CAS	0.39 15	0.31 7	1.79 9	0.81 342	0.34 208	0.51 45	0.23 57	0.49 14	0.42 9	0.23 6	0.31 25	0.20 2	0.17 1	0.30 2	0.25 23	0.77 374	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 10	0.41 188

DAS	0.61 153	0.42 70	1.85 19	0.34 127	0.34 208	0.52 60	0.42 251	0.89 211	0.80 256	0.85 315	0.69 241	0.57 174	0.51 231	2.38 348	0.57 175	0.13 184	0.09 81	0.12 134	0.09 37	0.18 109	0.37 161

SepStereo	0.57 117	0.42 70	1.85 19	0.34 127	0.34 208	0.52 60	0.42 251	0.89 211	0.80 256	0.85 315	0.69 241	0.57 174	0.51 231	1.55 250	0.57 175	0.13 184	0.09 81	0.12 134	0.09 37	0.18 109	0.37 161

RAFT-345	0.56 110	0.37 50	2.68 238	0.40 210	0.34 208	0.58 111	0.41 245	0.49 14	0.70 177	0.51 110	0.99 330	0.43 91	0.28 71	1.56 252	0.81 241	0.10 47	0.07 6	0.11 92	0.09 37	0.11 17	0.09 2

ADLNet	0.68 215	1.02 229	2.68 238	0.35 142	0.34 208	0.67 240	0.34 207	0.95 254	0.79 249	0.70 270	0.62 203	0.80 280	0.46 209	1.77 287	0.69 210	0.15 232	0.12 139	0.14 219	0.14 176	0.31 265	0.54 246

ac_64	0.63 178	0.77 181	2.71 249	0.37 166	0.34 208	0.64 206	0.30 169	0.86 190	0.67 135	0.58 169	0.53 125	0.88 306	0.48 223	1.84 301	0.71 215	0.15 232	0.12 139	0.12 134	0.12 138	0.21 158	0.25 97

DISCO	0.61 153	0.63 137	1.98 39	0.46 247	0.34 208	0.84 311	0.35 216	0.88 205	0.81 263	0.61 204	0.64 218	1.06 346	0.53 241	1.11 196	0.83 246	0.13 184	0.10 103	0.11 92	0.10 70	0.26 222	0.37 161

LoS_RVC	0.34 5	0.38 55	1.96 37	0.27 21	0.35 216	0.43 15	0.22 38	0.43 5	0.34 1	0.24 9	0.34 33	0.23 13	0.28 71	0.34 15	0.22 4	0.08 1	0.07 6	0.07 1	0.05 1	0.10 10	0.35 154

RAFT + AFF	0.79 264	1.73 358	2.99 301	0.34 127	0.35 216	0.67 240	0.51 288	1.05 315	0.79 249	0.54 130	0.58 176	0.59 181	0.81 315	1.80 293	1.21 290	0.13 184	0.27 254	0.15 244	0.14 176	0.45 337	0.69 287

delet	0.60 146	0.84 191	2.45 149	0.33 110	0.35 216	0.73 265	0.46 274	0.89 211	0.80 256	0.58 169	0.62 203	0.67 218	0.51 231	1.14 201	0.64 195	0.12 142	0.12 139	0.13 190	0.14 176	0.22 172	0.29 119

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 279	1.41 319	2.80 269	0.94 352	0.35 216	0.89 321	0.41 245	0.89 211	0.66 123	0.57 163	0.63 211	0.75 262	0.38 134	2.37 345	0.55 171	1.16 389	0.31 258	0.36 354	0.21 268	0.59 357	0.63 269

ADCRef	0.88 297	1.45 328	2.68 238	0.38 184	0.35 216	0.95 333	0.51 288	0.92 233	0.81 263	0.89 319	0.84 299	0.61 190	1.35 356	1.26 218	3.38 380	0.14 214	0.12 139	0.17 274	0.19 248	0.28 243	0.34 148

NVstereo2D	0.63 178	0.57 116	2.29 89	0.37 166	0.35 216	0.69 249	0.49 285	0.96 257	0.88 301	0.49 81	0.54 139	0.72 250	0.46 209	1.98 320	0.50 156	0.19 287	0.20 220	0.18 290	0.16 211	0.28 243	0.34 148

WZ-Net	1.04 333	1.83 365	4.20 378	0.42 222	0.36 222	0.88 319	0.71 340	1.05 315	1.11 353	0.84 314	0.94 319	1.06 346	1.17 352	2.37 345	2.24 353	0.20 295	0.14 165	0.15 244	0.16 211	0.36 297	0.53 243

ADLNet2	0.73 240	1.22 280	3.28 322	0.34 127	0.36 222	0.65 220	0.37 226	0.94 241	0.87 297	0.57 163	0.65 225	0.92 311	0.48 223	2.05 323	0.60 181	0.13 184	0.11 124	0.11 92	0.11 108	0.37 303	0.38 169

ASMatch	0.61 153	0.47 85	2.72 251	0.91 350	0.36 222	0.56 85	0.24 79	0.54 39	0.67 135	0.48 65	1.20 347	0.47 127	0.65 280	1.33 225	0.93 255	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.11 108	0.10 10	0.17 49

APVNet	0.76 255	1.11 249	3.23 316	0.39 197	0.36 222	0.85 312	0.44 264	0.96 257	0.73 199	0.58 169	0.69 241	0.76 266	0.56 250	2.29 340	0.82 244	0.17 265	0.18 204	0.24 325	0.19 248	0.35 291	0.27 107

ADCMid	1.06 335	1.82 364	3.53 350	0.39 197	0.36 222	0.99 336	0.58 310	1.01 289	0.94 320	1.23 360	1.02 334	1.01 334	1.01 342	1.11 196	4.04 393	0.22 308	0.19 208	0.42 363	0.32 319	0.42 330	0.53 243

WCMA_ROB	1.29 353	1.21 275	3.13 313	0.65 315	0.36 222	1.20 358	0.78 347	1.00 281	0.98 334	1.78 383	2.62 390	3.08 392	2.01 385	1.86 305	2.35 357	0.38 352	0.38 271	0.32 348	0.32 319	0.31 265	1.06 335

Wz-Net-LNSev	0.66 207	1.30 296	2.81 273	0.35 142	0.37 228	0.80 298	0.48 280	0.91 226	0.87 297	0.63 225	0.70 254	0.80 280	0.59 265	0.67 127	0.68 208	0.15 232	0.14 165	0.12 134	0.12 138	0.24 192	0.38 169

OMP-Stereo	0.64 185	0.87 196	2.38 104	0.56 294	0.37 228	0.60 141	0.26 110	0.75 110	0.71 189	0.65 248	0.60 188	0.68 230	0.32 106	2.07 325	1.18 286	0.11 110	0.08 38	0.12 134	0.09 37	0.17 90	0.28 113

S-Stereo	0.82 272	0.73 165	3.79 363	0.40 210	0.37 228	0.70 252	0.69 338	1.00 281	1.03 341	0.63 225	0.92 317	0.82 286	0.59 265	2.35 344	0.71 215	0.18 276	0.22 230	0.17 274	0.18 232	0.30 257	0.67 278

ADCS	1.14 344	2.02 377	3.36 328	0.43 232	0.37 228	0.96 335	0.81 350	1.12 343	1.17 360	1.25 361	0.98 327	1.08 349	0.92 334	1.41 233	4.97 401	0.23 316	0.21 228	0.22 313	0.23 275	0.40 322	0.67 278

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 166	1.15 260	3.11 311	0.39 197	0.37 228	0.60 141	0.28 132	0.87 197	0.64 109	0.63 225	0.56 160	0.71 249	0.45 202	1.08 190	0.52 161	0.15 232	0.12 139	0.14 219	0.15 194	0.18 109	0.25 97
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PWCDC_ROB	0.83 276	1.57 339	2.63 212	0.48 254	0.37 228	0.78 291	0.29 157	1.04 307	1.36 370	0.63 225	2.05 375	0.64 205	0.70 296	1.10 192	1.20 289	0.33 348	0.14 165	0.15 244	0.12 138	0.63 362	0.46 217

CroCo-Stereo Lap2	0.38 13	0.91 213	2.02 45	0.33 110	0.38 234	0.23 2	0.21 29	0.63 76	0.51 40	0.23 6	0.28 15	0.29 41	0.23 24	0.34 15	0.28 41	0.10 47	0.09 81	0.10 46	0.08 27	0.22 172	0.15 30

CSAN	1.38 360	1.74 361	4.12 374	0.53 278	0.38 234	1.06 345	1.15 376	1.29 362	1.12 354	1.19 349	1.90 372	1.04 342	1.44 363	5.92 408	2.82 371	0.26 333	0.22 230	0.24 325	0.25 283	0.35 291	0.54 246

Nwc_Net	0.75 252	1.10 247	2.96 295	0.42 222	0.39 236	0.77 286	0.39 240	1.06 327	0.73 199	0.65 248	1.00 331	0.99 330	0.74 305	1.43 235	0.99 266	0.24 323	0.15 179	0.23 320	0.26 289	0.27 233	0.30 128

ADCP+	1.03 332	1.68 356	3.83 366	0.35 142	0.39 236	1.05 342	0.79 349	0.94 241	0.86 295	0.69 267	0.68 237	0.85 296	1.53 371	1.02 183	4.56 398	0.13 184	0.12 139	0.16 260	0.15 194	0.28 243	0.44 209

CC-Net-ROB	0.95 317	1.57 339	2.93 291	0.90 348	0.39 236	0.87 317	0.44 264	1.12 343	0.83 274	0.59 188	0.69 241	0.64 205	0.50 227	2.73 375	0.93 255	0.97 382	0.40 277	0.87 381	0.29 303	0.61 361	0.66 276

FC-DCNN	1.60 378	0.85 193	3.44 343	0.46 247	0.39 236	1.96 385	0.66 330	1.72 383	1.70 382	2.75 403	2.91 398	4.20 398	3.15 398	2.72 373	2.66 366	0.30 343	0.26 248	0.31 346	0.30 309	0.33 274	0.91 319

Anonymous Stereo	0.83 276	1.57 339	3.56 352	0.46 247	0.39 236	0.63 194	0.84 352	0.92 233	0.83 274	0.68 262	0.68 237	0.64 205	0.42 173	2.42 353	1.02 270	0.23 316	0.23 235	0.19 295	0.20 257	0.31 265	0.40 181

DPSNet	1.02 328	0.72 162	2.84 279	0.60 300	0.39 236	1.08 347	0.75 344	1.41 370	1.14 356	0.74 288	0.69 241	1.05 345	1.67 373	2.09 330	2.22 352	0.27 336	0.61 307	0.20 305	0.50 366	0.48 344	1.03 333

HGLStereo	0.61 153	1.20 273	2.59 198	0.36 156	0.40 242	0.65 220	0.30 169	0.87 197	0.67 135	0.60 197	0.70 254	0.69 241	0.56 250	1.07 189	0.59 179	0.14 214	0.13 152	0.13 190	0.12 138	0.23 186	0.23 84

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 340	2.01 376	2.56 192	0.49 265	0.40 242	1.49 365	0.96 361	1.02 295	0.95 325	0.85 315	0.94 319	1.06 346	0.59 265	2.92 383	1.15 283	0.43 358	0.74 327	0.32 348	0.55 372	0.74 368	1.35 360

stereogan	0.74 243	0.68 150	2.82 275	0.40 210	0.40 242	1.05 342	0.42 251	0.99 275	0.96 327	0.78 302	0.86 307	1.15 359	0.73 301	1.57 256	0.56 173	0.20 295	0.19 208	0.20 305	0.16 211	0.37 303	0.34 148

RTSC	0.84 279	1.40 318	2.67 233	0.50 270	0.40 242	0.83 306	0.33 202	1.11 341	1.14 356	0.93 327	0.82 295	0.84 291	0.58 262	1.34 226	1.82 331	0.18 276	0.49 290	0.14 219	0.30 309	0.46 341	0.42 192

PWC_ROB	0.81 269	1.41 319	2.60 203	0.41 219	0.40 242	0.63 194	0.31 179	1.04 307	0.99 337	0.92 324	1.29 352	0.78 272	0.68 290	1.65 272	1.50 314	0.19 287	0.12 139	0.18 290	0.13 158	0.51 348	0.54 246

MyStereo07	0.56 110	0.68 150	2.42 120	0.30 59	0.41 247	0.61 159	0.31 179	0.58 55	0.72 196	1.17 348	0.26 14	0.20 2	0.27 61	1.28 220	0.28 41	0.09 11	0.59 305	0.12 134	0.21 268	0.16 69	0.48 223

MyStereo04	0.57 117	0.68 150	2.66 226	0.30 59	0.41 247	0.61 159	0.31 179	0.88 205	0.80 256	0.48 65	0.37 41	0.54 155	0.42 173	0.61 109	0.71 215	0.09 11	0.59 305	0.12 134	0.21 268	0.16 69	0.48 223

FCDSN-DC	1.45 366	1.12 251	3.30 325	0.48 254	0.41 247	1.13 351	0.60 316	1.17 352	1.28 365	2.25 393	2.85 395	3.65 395	3.34 400	2.58 361	2.44 359	0.31 345	0.26 248	0.31 346	0.30 309	0.37 303	0.78 300
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Gwc-CoAtRS	0.41 18	0.37 50	2.06 52	0.28 33	0.41 247	0.48 32	0.19 12	0.64 78	0.49 29	0.45 51	0.39 50	0.57 174	0.26 48	0.37 24	0.28 41	0.09 11	0.19 208	0.09 13	0.31 314	0.11 17	0.25 97

acv_ft	0.57 117	0.87 196	2.45 149	0.33 110	0.41 247	0.63 194	0.29 157	0.86 190	0.73 199	0.64 236	0.59 181	0.69 241	0.45 202	0.47 50	0.68 208	0.11 110	0.10 103	0.10 46	0.09 37	0.43 332	0.39 176

MFN_U_SF_RVC	1.57 376	2.56 406	3.30 325	0.66 319	0.41 247	1.15 353	0.51 288	1.27 360	1.35 369	1.61 380	1.20 347	1.43 369	0.97 339	1.80 293	2.10 342	1.88 404	1.79 383	1.97 409	2.14 408	1.61 397	1.76 377

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 361	2.04 379	3.02 304	0.58 299	0.41 247	2.15 392	1.00 366	1.31 364	1.29 366	1.05 337	1.10 343	1.29 365	0.91 331	3.07 386	1.34 301	1.65 401	0.84 331	0.68 377	0.88 392	1.55 396	1.91 378

AF-Net	0.76 255	1.14 254	2.74 258	0.42 222	0.41 247	0.70 252	0.41 245	1.07 330	0.94 320	0.73 282	1.05 340	1.04 342	0.86 324	1.23 211	1.00 268	0.23 316	0.15 179	0.25 330	0.18 232	0.32 270	0.35 154

RYNet	0.77 259	0.91 213	2.36 100	0.37 166	0.41 247	0.88 319	0.44 264	0.99 275	0.88 301	0.65 248	0.54 139	0.92 311	0.61 272	2.70 372	1.23 294	0.15 232	0.14 165	0.17 274	0.14 176	0.27 233	0.55 252

PA-Net	0.93 315	1.36 311	4.14 375	0.64 313	0.41 247	0.70 252	0.53 294	0.91 226	0.88 301	0.53 126	0.60 188	0.70 247	0.54 243	2.40 350	2.57 365	0.17 265	0.28 256	0.19 295	0.28 299	0.25 207	0.48 223
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RAFT_R40	0.55 102	0.31 7	2.44 133	0.57 298	0.42 257	0.62 181	0.52 292	0.58 55	0.66 123	0.56 151	0.54 139	0.54 155	0.50 227	1.56 252	0.53 164	0.11 110	0.07 6	0.12 134	0.10 70	0.16 69	0.10 4

CFNet-RSSM	0.44 37	0.36 40	2.38 104	0.28 33	0.43 258	0.53 65	0.20 20	0.86 190	0.52 45	0.44 49	0.36 37	0.53 150	0.26 48	0.40 34	0.27 36	0.09 11	0.08 38	0.09 13	0.38 346	0.10 10	0.22 76

aanetorigin	0.81 269	1.03 232	2.64 221	0.44 237	0.44 259	0.59 129	1.00 366	0.59 62	0.70 177	1.54 378	1.22 349	0.82 286	1.08 347	1.06 187	1.07 275	0.18 276	0.15 179	0.17 274	0.21 268	0.53 352	0.65 275

XQC	0.84 279	1.32 298	2.61 207	0.78 338	0.44 259	0.89 321	0.53 294	1.16 349	1.07 348	0.85 315	0.69 241	0.92 311	0.73 301	1.40 231	1.44 311	0.24 323	0.35 265	0.23 320	0.26 289	0.45 337	0.39 176

DRN-Test	0.71 230	0.79 186	2.83 277	0.40 210	0.44 259	0.80 298	0.41 245	1.07 330	0.83 274	0.82 310	0.64 218	0.68 230	0.57 255	1.78 290	0.79 235	0.16 246	0.13 152	0.17 274	0.16 211	0.24 192	0.51 235

GwcNet	0.76 255	1.09 242	3.68 358	0.38 184	0.45 262	0.81 303	0.45 269	0.91 226	0.89 306	0.63 225	0.77 289	0.82 286	0.51 231	1.64 269	0.85 248	0.17 265	0.16 191	0.15 244	0.15 194	0.33 274	0.34 148

RP	0.74 243	1.01 228	2.48 166	0.44 237	0.45 262	0.66 233	0.45 269	0.95 254	0.87 297	0.70 270	0.95 322	0.99 330	0.82 316	1.55 250	0.82 244	0.26 333	0.19 208	0.23 320	0.20 257	0.34 280	0.38 169

RGC	0.78 261	1.10 247	2.55 188	0.45 244	0.45 262	0.73 265	0.40 243	1.00 281	0.75 221	0.75 290	1.04 338	1.02 337	0.73 301	1.74 281	1.15 283	0.24 323	0.19 208	0.28 336	0.26 289	0.31 265	0.38 169

NCC-stereo	0.88 297	1.22 280	2.97 296	0.60 300	0.45 262	1.88 383	0.48 280	1.04 307	0.75 221	0.70 270	0.85 302	0.93 316	0.84 319	1.81 295	1.51 315	0.28 339	0.19 208	0.23 320	0.31 314	0.27 233	0.35 154

Abc-Net	0.88 297	1.22 280	2.97 296	0.60 300	0.45 262	1.88 383	0.48 280	1.04 307	0.75 221	0.70 270	0.85 302	0.93 316	0.84 319	1.81 295	1.51 315	0.28 339	0.19 208	0.23 320	0.31 314	0.27 233	0.35 154
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
StereoDRNet	0.71 230	1.24 285	2.56 192	0.42 222	0.45 262	0.73 265	0.46 274	0.98 270	0.81 263	0.77 294	0.56 160	0.74 258	0.48 223	1.69 277	0.91 254	0.15 232	0.14 165	0.15 244	0.15 194	0.26 222	0.51 235

MDST_ROB	1.28 352	0.53 104	3.84 367	0.55 285	0.45 262	4.06 405	0.60 316	1.36 367	0.89 306	2.18 390	1.17 345	0.98 327	0.72 298	4.28 402	2.12 344	0.20 295	0.16 191	0.19 295	0.17 224	0.20 149	0.84 308

ccnet	0.77 259	0.61 131	2.01 42	0.40 210	0.46 269	1.05 342	0.59 313	1.02 295	0.74 216	0.90 321	0.97 324	0.82 286	0.89 329	1.68 276	1.16 285	0.32 346	0.26 248	0.32 348	0.28 299	0.35 291	0.47 219

RASNet	0.69 221	1.05 236	2.59 198	0.37 166	0.47 270	0.66 233	0.33 202	0.82 151	0.76 229	0.51 110	0.65 225	0.93 316	0.62 274	2.20 336	0.80 237	0.14 214	0.09 81	0.09 13	0.11 108	0.18 109	0.37 161

DANet	0.85 287	0.68 150	2.41 116	1.18 368	0.48 271	0.77 286	1.23 382	0.93 236	1.53 377	0.90 321	0.72 270	0.97 326	0.57 255	1.86 305	1.05 273	0.18 276	0.16 191	0.19 295	0.16 211	0.26 222	0.67 278
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PASM	0.82 272	1.00 225	2.68 238	0.52 274	0.48 271	0.65 220	0.59 313	0.83 161	0.89 306	0.82 310	0.73 272	0.89 309	0.68 290	2.39 349	0.73 220	0.35 351	0.37 267	0.36 354	0.41 354	0.45 337	0.51 235

STTRV1_RVC		0.59 124		0.43 232	0.49 273	0.80 298	0.44 264	1.18 354	0.84 286	0.63 225	0.89 313	0.72 250	0.63 278	2.67 368	0.67 205	0.51 364	0.65 313	0.27 333	0.24 277	0.35 291	0.29 119

AE-Stereo	0.71 230	0.32 14	2.44 133	0.44 237	0.50 274	0.58 111	0.23 57	1.08 333	0.67 135	0.67 256	0.51 115	0.47 127	0.24 26	0.63 113	0.32 77	0.09 11	2.15 399	0.11 92	0.45 358	0.22 172	2.01 381

CES	0.33 4	0.32 14	1.46 2	0.25 5	0.50 274	0.40 12	0.20 20	0.48 11	0.48 27	0.22 3	0.29 17	0.26 28	0.19 7	0.35 21	0.22 4	0.09 11	0.07 6	0.08 3	0.05 1	0.16 69	0.54 246

222	1.02 328	0.60 126	1.95 34	0.29 45	0.51 276	0.62 181	0.24 79	1.09 335	0.86 295	0.64 236	0.67 234	0.47 127	0.42 173	1.86 305	6.73 407	0.13 184	1.21 357	0.11 92	0.32 319	0.17 90	1.44 366

DeepPrunerF	0.92 310	1.33 302	3.41 339	0.46 247	0.51 276	0.64 206	0.49 285	1.16 349	2.62 394	0.65 248	0.61 196	0.65 209	0.62 274	2.23 337	1.31 299	0.23 316	0.19 208	0.30 345	0.28 299	0.39 316	0.34 148

ACVNet-DCA	0.67 210	0.73 165	2.43 125	0.67 321	0.52 278	0.76 276	0.24 79	0.81 144	0.83 274	0.77 294	0.39 50	0.25 22	0.38 134	0.70 134	0.22 4	0.10 47	2.13 395	0.11 92	0.09 37	0.16 69	1.18 341

xx1	0.71 230	0.73 165	2.43 125	0.67 321	0.52 278	0.76 276	0.24 79	0.85 178	1.05 345	0.77 294	0.39 50	0.46 122	0.37 127	0.70 134	0.22 4	0.10 47	2.13 395	0.12 134	0.41 354	0.16 69	1.18 341

1test111	0.72 238	0.73 165	2.43 125	0.67 321	0.52 278	0.76 276	0.24 79	0.81 144	0.83 274	0.77 294	0.39 50	0.25 22	0.38 134	1.03 185	0.75 223	0.10 47	2.13 395	0.11 92	0.09 37	0.16 69	1.18 341

cc1	0.74 243	0.73 165	2.43 125	0.67 321	0.52 278	0.76 276	0.24 79	0.85 178	1.05 345	0.77 294	0.39 50	0.25 22	0.38 134	0.70 134	0.22 4	0.10 47	2.13 395	0.11 92	0.09 37	0.25 207	2.20 394

SHD	0.84 279	1.14 254	2.54 181	0.80 340	0.52 278	0.76 276	0.34 207	1.16 349	1.29 366	1.11 342	0.85 302	0.98 327	0.74 305	1.25 216	1.48 313	0.22 308	0.37 267	0.20 305	0.27 297	0.36 297	0.41 188

RAFT	0.62 166	1.35 307	2.26 84	0.62 308	0.53 283	0.47 29	0.35 216	0.70 98	0.58 72	0.50 99	0.50 113	0.79 274	0.40 151	0.49 68	0.36 103	0.11 110	0.79 328	0.14 219	0.13 158	0.52 351	0.72 293

AnyNet_C01	1.20 348	1.89 368	4.25 380	0.55 285	0.54 284	1.57 369	1.39 389	1.10 338	1.13 355	1.19 349	1.34 357	1.15 359	1.11 349	1.73 279	2.89 372	0.26 333	0.24 238	0.28 336	0.24 277	0.50 346	0.68 283

AnyNet_C32	1.08 340	1.76 362	3.01 303	0.50 270	0.54 284	1.17 355	1.16 378	0.97 264	0.95 325	1.11 342	0.98 327	0.87 302	0.93 336	1.57 256	4.11 395	0.22 308	0.20 220	0.25 330	0.25 283	0.40 322	0.68 283

SST-Stereo	0.56 110	0.30 5	2.44 133	0.71 330	0.55 286	0.62 181	0.65 328	0.57 53	0.67 135	0.59 188	0.53 125	0.51 142	0.59 265	1.57 256	0.31 69	0.12 142	0.07 6	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.11 9

PFNet	0.62 166	0.42 70	2.69 244	0.43 232	0.55 286	0.62 181	0.27 124	0.64 78	0.72 196	0.61 204	0.56 160	0.45 118	0.33 111	1.86 305	1.12 280	0.28 339	0.09 81	0.12 134	0.16 211	0.26 222	0.27 107

NaN_ROB	1.25 350	1.46 330	3.84 367	0.54 284	0.56 288	1.12 350	0.99 362	1.05 315	1.03 341	1.10 341	0.87 309	0.77 268	1.07 346	5.85 407	2.98 373	0.16 246	0.23 235	0.16 260	0.24 277	0.28 243	0.66 276

PWCK	1.62 379	2.32 398	4.27 381	1.11 364	0.56 288	1.81 381	1.84 396	1.55 377	1.54 378	1.45 373	1.81 368	1.82 377	1.38 360	3.34 391	2.14 346	1.09 387	0.57 302	0.98 385	0.59 377	1.50 395	0.79 302

ELAS_RVC	1.51 372	0.88 200	3.36 328	0.63 310	0.56 288	1.53 367	2.73 401	1.53 375	1.76 385	2.26 394	2.21 382	2.10 381	3.07 397	2.08 328	2.52 361	0.42 355	0.42 279	0.42 363	0.37 343	0.51 348	0.84 308
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
raft_robust	0.68 215	1.24 285	2.42 120	0.30 59	0.57 291	0.53 65	0.25 98	0.95 254	0.79 249	0.49 81	0.46 77	1.12 355	0.74 305	1.50 246	0.61 186	0.09 11	0.62 310	0.10 46	0.30 309	0.26 222	0.30 128

RTS	1.29 353	1.59 344	6.48 405	0.63 310	0.57 291	1.59 371	0.90 358	1.15 346	1.44 372	1.20 354	1.31 353	1.10 353	0.87 327	2.67 368	2.27 355	0.21 303	0.38 271	0.19 295	0.20 257	0.46 341	0.68 283

RTSA	1.29 353	1.59 344	6.48 405	0.63 310	0.57 291	1.59 371	0.90 358	1.15 346	1.44 372	1.20 354	1.31 353	1.10 353	0.87 327	2.67 368	2.27 355	0.21 303	0.38 271	0.19 295	0.20 257	0.46 341	0.68 283

ELAS	1.52 373	0.92 218	2.91 289	0.62 308	0.57 291	3.13 400	2.21 399	1.67 381	1.58 380	2.42 397	2.43 385	1.87 378	2.49 392	1.85 303	2.70 368	0.42 355	0.43 282	0.41 361	0.40 350	0.51 348	0.85 312
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
11t1	0.60 146	0.49 89	2.19 74	0.35 142	0.58 295	0.48 32	0.21 29	0.72 105	0.73 199	0.49 81	0.47 82	0.35 62	0.34 118	0.61 109	0.71 215	0.12 142	1.26 362	0.10 46	0.29 303	0.16 69	1.22 349

UDG	0.86 290	1.57 339	2.80 269	0.68 326	0.59 296	0.78 291	0.38 234	0.97 264	0.74 216	0.63 225	0.70 254	1.01 334	0.68 290	1.02 183	1.22 293	0.45 360	0.34 264	0.89 382	0.51 367	0.73 367	0.58 255

test-3	0.58 125	0.43 76	2.44 133	0.52 274	0.59 296	0.46 20	0.23 57	0.77 118	0.49 29	0.52 118	0.29 17	0.44 106	0.22 18	0.59 101	0.97 258	0.08 1	1.27 363	0.10 46	0.35 337	0.29 251	0.62 265

test_1	0.58 125	0.43 76	2.44 133	0.52 274	0.59 296	0.46 20	0.23 57	0.77 118	0.49 29	0.51 110	0.29 17	0.44 106	0.22 18	0.59 101	0.97 258	0.08 1	1.27 363	0.10 46	0.35 337	0.29 251	0.63 269

test_3	0.59 140	0.44 80	2.44 133	0.53 278	0.59 296	0.48 32	0.30 169	0.79 132	0.52 45	0.51 110	0.30 20	0.45 118	0.22 18	0.59 101	0.97 258	0.08 1	1.25 359	0.11 92	0.35 337	0.30 257	0.62 265

PDISCO_ROB	0.84 279	1.46 330	2.84 279	0.65 315	0.59 296	1.17 355	0.48 280	1.19 355	1.08 350	0.67 256	0.72 270	1.00 333	0.61 272	1.24 213	1.05 273	0.38 352	0.18 204	0.28 336	0.24 277	0.58 356	0.44 209

ff7	0.65 190	0.58 118	2.09 56	0.39 197	0.60 301	0.56 85	0.23 57	0.49 14	0.62 92	1.00 331	0.24 6	0.20 2	0.24 26	0.71 140	0.24 15	0.09 11	2.09 390	0.10 46	0.18 232	0.24 192	2.22 395

ffff	0.65 190	0.58 118	2.09 56	0.39 197	0.60 301	0.56 85	0.23 57	0.49 14	0.62 92	1.00 331	0.24 6	0.20 2	0.24 26	0.71 140	0.24 15	0.09 11	2.09 390	0.10 46	0.18 232	0.24 192	2.22 395

11t	0.65 190	0.58 118	2.09 56	0.39 197	0.60 301	0.56 85	0.23 57	0.49 14	0.62 92	1.00 331	0.24 6	0.20 2	0.24 26	0.71 140	0.24 15	0.09 11	2.09 390	0.10 46	0.18 232	0.24 192	2.22 395

1111x	1.06 335	0.79 186	3.29 324	0.33 110	0.60 301	0.64 206	0.33 202	1.10 338	0.92 313	0.59 188	0.69 241	0.59 181	0.47 217	2.64 366	4.61 399	0.12 142	1.38 372	0.11 92	0.49 364	0.18 109	1.30 356

TestStereo1	0.59 140	1.21 275	2.63 212	0.40 210	0.60 301	0.56 85	0.34 207	0.82 151	0.73 199	0.45 51	0.63 211	0.36 63	0.42 173	0.66 124	0.42 121	0.10 47	0.32 259	0.12 134	0.10 70	0.34 280	0.52 240

ccc-4	0.65 190	0.58 118	2.09 56	0.39 197	0.60 301	0.56 85	0.23 57	0.49 14	0.62 92	1.00 331	0.24 6	0.20 2	0.24 26	0.71 140	0.24 15	0.09 11	2.09 390	0.10 46	0.18 232	0.24 192	2.22 395

SA-5K	0.59 140	1.21 275	2.63 212	0.40 210	0.60 301	0.56 85	0.34 207	0.82 151	0.73 199	0.45 51	0.63 211	0.36 63	0.42 173	0.66 124	0.42 121	0.10 47	0.32 259	0.12 134	0.10 70	0.34 280	0.52 240

LL-Strereo	0.85 287	1.73 358	3.06 309	0.37 166	0.61 308	0.54 72	0.33 202	1.01 289	0.76 229	0.69 267	0.58 176	0.85 296	0.78 312	2.65 367	0.54 169	0.14 214	0.58 304	0.14 219	0.12 138	0.42 330	1.05 334

x	0.65 190	0.62 135	2.12 63	0.36 156	0.61 308	0.48 32	0.24 79	0.80 137	0.89 306	0.50 99	0.56 160	0.44 106	0.36 122	0.62 112	0.80 237	0.11 110	1.44 376	0.11 92	0.39 349	0.16 69	1.34 359

Sa-1000	0.61 153	1.07 238	2.71 249	0.32 90	0.61 308	0.61 159	0.31 179	1.00 281	0.76 229	0.53 126	0.83 297	0.43 91	0.33 111	0.69 133	0.30 55	0.10 47	0.52 295	0.13 190	0.28 299	0.29 251	0.29 119

tt1	0.74 243	0.73 165	2.34 98	0.67 321	0.63 311	0.75 272	0.24 79	0.85 178	0.96 327	0.81 306	0.38 47	0.26 28	0.35 120	0.64 117	0.22 4	0.10 47	2.16 400	0.11 92	0.09 37	0.25 207	2.19 390

SA	0.61 153	1.14 254	2.79 267	0.32 90	0.63 311	0.57 104	0.30 169	0.97 264	0.78 240	0.43 43	0.63 211	0.39 73	0.46 209	0.70 134	0.31 69	0.10 47	0.44 283	0.13 190	0.32 319	0.31 265	0.51 235

iRaft-Stereo_5w	0.65 190	1.35 307	2.21 79	0.30 59	0.63 311	0.49 37	0.28 132	0.78 125	0.64 109	0.41 33	0.61 196	0.62 195	0.46 209	1.79 292	0.48 144	0.10 47	0.25 245	0.11 92	0.12 138	0.40 322	0.94 322

Consistency-Raft	0.92 310	1.21 275	3.50 346	0.98 356	0.63 311	0.77 286	0.54 297	1.02 295	1.01 339	0.62 216	1.03 336	0.65 209	1.04 344	0.81 165	1.36 305	0.45 360	0.47 286	0.51 369	0.59 377	0.65 364	0.47 219

MC-Stereo	0.58 125	0.37 50	2.00 40	0.88 345	0.64 315	0.54 72	0.19 12	0.46 9	0.39 3	0.58 169	0.39 50	0.27 35	0.27 61	0.71 140	0.32 77	0.09 11	1.20 354	0.09 13	0.16 211	0.22 172	1.92 379

qqq	0.65 190	0.63 137	2.10 62	0.30 59	0.64 315	0.46 20	0.27 124	0.81 144	0.83 274	0.48 65	0.56 160	0.46 122	0.37 127	1.03 185	0.75 223	0.11 110	1.41 375	0.12 134	0.41 354	0.16 69	1.18 341

test_5	0.61 153	1.25 288	2.76 263	0.39 197	0.64 315	0.58 111	0.35 216	0.85 178	0.66 123	0.49 81	0.56 160	0.55 163	0.40 151	0.79 158	0.32 77	0.10 47	0.19 208	0.12 134	0.12 138	0.33 274	0.85 312

G-Net	1.02 328	0.70 155	3.23 316	0.60 300	0.66 318	2.00 389	0.71 340	0.78 125	0.70 177	1.14 345	2.53 387	1.29 365	1.01 342	1.47 242	1.74 325	0.25 329	0.24 238	0.24 325	0.26 289	0.37 303	0.40 181

ProNet	0.46 45	0.60 126	1.85 19	0.35 142	0.67 319	0.49 37	0.25 98	0.53 30	0.57 66	0.21 1	0.24 6	0.22 8	0.20 14	0.52 78	0.22 4	0.09 11	0.47 286	0.10 46	0.09 37	0.23 186	1.33 357

xxxx	0.97 321	0.64 139	2.14 67	0.30 59	0.67 319	0.64 206	0.24 79	1.09 335	0.91 311	0.57 163	0.65 225	0.58 178	0.39 145	1.57 256	5.49 404	0.13 184	1.38 372	0.11 92	0.32 319	0.17 90	1.41 364

test_xeample	0.98 323	0.65 141	2.12 63	0.29 45	0.67 319	0.60 141	0.28 132	1.08 333	0.85 289	0.62 216	0.70 254	0.44 106	0.41 162	1.95 318	5.45 403	0.12 142	1.33 370	0.11 92	0.31 314	0.18 109	1.42 365

ADCPNet	1.07 337	1.37 314	4.54 390	0.38 184	0.68 322	1.36 359	0.64 325	0.93 236	0.83 274	0.79 303	0.82 295	1.08 349	1.18 353	1.30 223	2.68 367	0.21 303	0.69 320	0.21 309	0.95 395	0.30 257	0.54 246

DDUNet	0.90 307	1.63 351	2.77 265	0.77 336	0.69 323	0.83 306	0.44 264	0.90 219	0.70 177	0.68 262	0.76 285	0.92 311	0.54 243	1.14 201	1.35 303	0.61 368	0.37 267	0.96 384	0.52 369	0.77 372	0.67 278

SPS-STEREO	1.22 349	1.65 353	3.41 339	0.66 319	0.69 323	1.01 338	0.68 336	1.10 338	0.96 327	1.40 370	1.25 350	1.46 371	1.08 347	2.05 323	2.24 353	0.66 370	0.61 307	0.58 371	0.57 375	0.66 365	1.65 374
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	1.44 364	2.19 386	6.00 403	0.89 346	0.70 325	1.58 370	1.11 371	1.56 378	1.30 368	0.89 319	1.03 336	1.25 362	1.12 350	3.29 390	2.80 369	0.48 363	0.57 302	0.39 358	0.36 342	0.63 362	0.69 287

NVStereoNet_ROB	1.45 366	1.62 349	3.59 355	1.09 361	0.70 325	0.86 313	0.67 334	1.19 355	1.51 376	1.20 354	4.05 403	1.61 374	1.94 383	2.97 385	2.07 341	0.67 371	0.69 320	0.55 370	0.70 381	0.57 355	0.67 278
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ToySt	0.67 210	0.88 200	2.61 207	0.39 197	0.73 327	0.61 159	0.38 234	0.78 125	0.73 199	0.43 43	0.70 254	0.72 250	0.45 202	0.66 124	0.62 189	0.14 214	0.63 311	0.13 190	0.33 329	0.24 192	1.18 341

otaku	1.15 345	2.10 382	3.51 347	0.98 356	0.74 328	1.02 339	0.59 313	1.03 301	0.89 306	0.70 270	1.60 364	0.98 327	0.65 280	1.63 266	1.80 330	0.99 383	0.46 284	0.73 379	0.40 350	1.30 389	0.88 316

WAO-7	1.58 377	2.04 379	3.25 319	0.94 352	0.75 329	1.75 379	1.13 373	1.87 387	1.97 388	1.46 375	2.53 387	1.98 380	1.75 376	3.13 387	2.48 360	0.69 373	0.67 316	0.94 383	0.74 386	0.80 375	0.77 297

MSKI-zero shot	0.70 226	0.44 80	2.62 211	1.47 378	0.75 329	0.56 85	0.20 20	0.80 137	0.45 17	0.60 197	0.52 122	0.44 106	0.17 1	0.70 134	0.26 32	0.09 11	2.87 411	0.09 13	0.32 319	0.14 51	0.50 231

RAFT+CT+SA	0.60 146	1.25 288	2.49 169	0.38 184	0.75 329	0.55 81	0.34 207	0.83 161	0.68 159	0.39 30	0.55 148	0.44 106	0.29 87	0.75 150	0.28 41	0.09 11	0.24 238	0.11 92	0.51 367	0.30 257	0.74 296

test_xeample3	0.86 290	0.75 178	3.36 328	0.65 315	0.76 332	0.49 37	0.33 202	1.21 358	0.80 256	0.61 204	0.23 5	0.30 42	0.29 87	1.17 205	1.57 319	0.10 47	1.79 383	0.10 46	0.40 350	0.25 207	2.09 384

MFMNet_re	1.01 327	1.73 358	3.04 305	0.85 344	0.76 332	0.93 329	0.81 350	1.02 295	1.10 351	1.05 337	1.06 341	0.84 291	0.96 338	0.93 177	0.97 258	0.68 372	0.61 307	0.63 374	0.60 379	0.77 372	0.80 304

IGEVStereo-DCA	0.74 243	0.74 174	2.09 56	0.76 333	0.77 334	0.45 17	0.23 57	0.49 14	0.62 92	0.71 279	0.22 2	0.30 42	0.28 71	1.29 221	1.53 317	0.10 47	1.50 377	0.10 46	0.18 232	0.24 192	2.22 395

rrr	0.84 279	0.74 174	3.40 338	0.76 333	0.77 334	0.45 17	0.28 132	1.23 359	0.84 286	0.71 279	0.22 2	0.30 42	0.28 71	1.29 221	1.53 317	0.10 47	1.50 377	0.10 46	0.29 303	0.24 192	1.75 376

SAMSARA	1.11 342	1.35 307	2.60 203	1.34 371	0.77 334	1.67 376	1.41 392	1.47 373	0.99 337	1.54 378	0.89 313	1.44 370	0.90 330	1.88 309	1.71 321	0.25 329	0.55 298	0.22 313	0.34 335	0.39 316	0.50 231

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 125	1.48 333	2.53 177	0.29 45	0.78 337	0.52 60	0.20 20	0.68 89	0.66 123	0.51 110	0.61 196	0.40 81	0.32 106	0.40 34	0.43 127	0.08 1	0.63 311	0.09 13	0.09 37	0.37 303	0.58 255

HH	0.79 264	0.52 101	2.72 251	1.45 376	0.80 338	0.91 325	0.23 57	0.76 112	0.76 229	0.64 236	0.55 148	0.87 302	0.41 162	0.94 178	0.45 134	0.09 11	1.20 354	0.10 46	0.09 37	0.16 69	2.16 388

HanStereo	0.79 264	0.52 101	2.72 251	1.45 376	0.80 338	0.91 325	0.23 57	0.76 112	0.76 229	0.64 236	0.55 148	0.87 302	0.41 162	0.94 178	0.45 134	0.09 11	1.20 354	0.10 46	0.09 37	0.16 69	2.16 388

SQANet	0.92 310	1.96 370	3.23 316	0.77 336	0.83 340	0.76 276	0.38 234	0.87 197	0.68 159	0.64 236	0.69 241	0.73 256	0.52 238	1.35 227	1.36 305	0.80 375	0.30 257	0.60 373	0.29 303	0.93 377	0.70 290

anonymity	0.86 290	0.68 150	1.44 1	0.64 313	0.83 340	0.67 240	0.52 292	0.98 270	0.73 199	0.96 328	0.70 254	0.81 283	0.86 324	1.10 192	1.34 301	0.64 369	0.72 326	0.58 371	1.44 406	0.60 358	0.91 319

cross-raft	0.47 48	0.34 30	2.17 71	0.70 328	0.84 342	0.50 43	0.35 216	0.74 108	0.43 13	0.44 49	0.45 75	0.63 199	0.25 40	0.37 24	0.27 36	0.08 1	0.14 165	0.10 46	0.23 275	0.11 17	0.27 107

mmm	0.66 207	0.53 104	1.83 14	0.38 184	0.86 343	0.49 37	0.27 124	0.82 151	0.83 274	0.59 188	0.69 241	0.47 127	0.38 134	0.81 165	0.73 220	0.12 142	1.37 371	0.14 219	0.45 358	0.18 109	1.35 360

ACVNet-4b	2.00 386	2.19 386	4.85 392	1.09 361	0.86 343	1.15 353	0.53 294	1.11 341	1.15 358	0.65 248	1.09 342	1.97 379	0.69 294	2.31 341	9.78 413	5.73 413	0.42 279	1.03 388	0.55 372	1.89 400	0.92 321

Ntro	1.11 342	2.10 382	3.52 349	0.97 355	0.87 345	1.06 345	0.54 297	1.02 295	0.93 319	0.63 225	0.76 285	0.93 316	0.67 288	1.76 284	1.71 321	1.03 384	0.46 284	0.76 380	0.41 354	1.29 387	0.86 315

ACVNet_1	1.47 368	2.27 394	4.92 393	1.11 364	0.89 346	1.19 357	0.66 330	1.28 361	1.19 361	0.98 329	0.97 324	3.06 391	1.48 367	2.37 345	1.82 331	1.08 386	0.49 290	1.03 388	0.48 362	1.20 383	0.95 325

DMCA-RVC	0.70 226	1.30 296	3.59 355	0.37 166	0.89 346	0.57 104	0.31 179	0.73 106	0.59 76	0.69 267	0.54 139	0.59 181	0.57 255	1.25 216	0.66 203	0.16 246	0.38 271	0.20 305	0.15 194	0.22 172	0.23 84

PVD	1.05 334	1.21 275	2.36 100	0.84 343	0.91 348	1.04 340	0.64 325	1.32 365	1.68 381	1.43 372	1.41 360	1.14 357	1.15 351	1.49 245	1.77 328	0.27 336	0.65 313	0.28 336	0.35 337	0.40 322	0.73 294

RainbowNet	1.27 351	2.22 389	3.58 354	1.14 366	0.92 349	1.08 347	0.76 345	1.19 355	1.15 358	0.77 294	0.97 324	1.08 349	0.83 318	1.64 269	1.72 323	1.20 391	1.30 368	1.01 387	0.58 376	1.23 384	0.97 330

SGM_RVC	2.11 389	1.07 238	2.87 284	0.98 356	0.92 349	2.72 399	1.88 398	1.91 389	12.27 411	2.09 386	1.99 374	2.47 386	2.24 390	2.87 382	2.03 337	0.54 365	0.47 286	0.42 363	0.47 361	0.74 368	1.22 349
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_2	1.54 374	2.20 388	4.42 387	1.10 363	0.93 351	1.37 361	0.87 354	1.53 375	1.71 383	1.22 358	1.72 367	2.12 382	1.06 345	2.58 361	1.93 333	0.94 379	0.54 296	1.00 386	0.56 374	2.11 404	0.96 327

EGLCR-Stereo	0.90 307	0.31 7	1.90 26	1.60 384	0.95 352	1.14 352	0.42 251	0.85 178	0.43 13	1.74 382	0.21 1	0.27 35	0.17 1	1.56 252	0.30 55	0.10 47	2.60 408	0.10 46	0.09 37	0.10 10	3.10 408

LL-Strereo2	0.62 166	1.36 311	2.47 161	1.37 373	0.96 353	0.54 72	0.28 132	0.61 67	0.49 29	0.42 37	0.34 33	0.44 106	0.21 15	0.57 97	0.53 164	0.11 110	0.26 248	0.16 260	0.14 176	0.18 109	0.98 332

RALCasStereoNet	0.65 190	1.34 304	2.56 192	0.43 232	0.96 353	0.50 43	0.26 110	0.62 70	0.56 63	0.43 43	0.49 101	0.36 63	0.28 71	0.72 145	0.53 164	0.10 47	1.18 352	0.09 13	0.08 27	0.27 233	1.27 352

EDNetEfficientorigin	8.19 411	1.27 291	145.54 436	0.51 273	0.96 353	0.75 272	0.49 285	0.86 190	1.57 379	2.12 388	1.49 362	1.28 363	1.35 356	1.84 301	2.15 347	0.14 214	0.13 152	0.17 274	0.18 232	0.39 316	0.64 274

EAI-Stereo	1.16 346	0.29 2	1.94 33	0.55 285	0.97 356	1.96 385	7.94 413	1.34 366	1.03 341	1.01 335	1.48 361	0.51 142	0.66 286	0.65 121	1.42 310	0.09 11	0.23 235	0.09 13	0.53 370	0.13 35	0.49 229

GMOStereo	0.58 125	0.89 205	2.46 156	0.29 45	0.99 357	0.51 45	0.32 189	0.58 55	0.46 18	0.58 169	0.48 88	0.54 155	0.27 61	0.31 3	0.25 23	0.09 11	1.64 379	0.13 190	0.11 108	0.34 280	0.42 192

error version	0.58 125	0.89 205	2.46 156	0.29 45	0.99 357	0.51 45	0.32 189	0.58 55	0.46 18	0.58 169	0.48 88	0.54 155	0.27 61	0.31 3	0.25 23	0.09 11	1.64 379	0.13 190	0.11 108	0.34 280	0.42 192

test-v	0.58 125	0.89 205	2.46 156	0.29 45	0.99 357	0.51 45	0.32 189	0.58 55	0.46 18	0.58 169	0.48 88	0.54 155	0.27 61	0.31 3	0.25 23	0.09 11	1.64 379	0.13 190	0.11 108	0.34 280	0.42 192

test-2	0.58 125	0.89 205	2.46 156	0.29 45	0.99 357	0.51 45	0.32 189	0.58 55	0.46 18	0.58 169	0.48 88	0.54 155	0.27 61	0.31 3	0.25 23	0.09 11	1.64 379	0.13 190	0.11 108	0.34 280	0.42 192

raftrobust	0.52 82	1.14 254	2.15 68	0.33 110	0.99 357	0.53 65	0.21 29	0.59 62	0.50 35	0.53 126	0.36 37	0.31 47	0.33 111	0.47 50	0.42 121	0.10 47	0.55 298	0.09 13	0.08 27	0.22 172	0.46 217

WAO-6	1.69 380	1.87 367	3.21 315	1.15 367	1.01 362	2.29 393	1.06 370	1.85 386	2.84 398	1.30 365	2.59 389	2.19 383	1.67 373	2.62 364	2.52 361	0.96 381	0.68 317	1.19 391	0.84 389	1.13 380	0.95 325

AAGNet	0.92 310	0.40 63	2.53 177	0.60 300	1.01 362	0.62 181	0.45 269	0.52 27	0.68 159	0.58 169	0.53 125	0.50 139	0.72 298	1.22 209	7.32 409	0.12 142	0.07 6	0.12 134	0.10 70	0.16 69	0.10 4

EDNetEfficient	1.29 353	0.78 184	4.27 381	0.65 315	1.03 364	0.94 331	1.38 388	0.87 197	1.75 384	2.33 396	1.32 355	1.04 342	2.21 389	1.59 263	4.07 394	0.16 246	0.19 208	0.15 244	0.27 297	0.38 309	0.40 181

WAO-8	2.91 396	2.55 404	3.77 361	1.93 400	1.04 365	4.08 406	0.99 362	3.25 404	6.09 405	2.20 391	3.34 400	3.33 393	2.64 393	11.73 414	2.52 361	2.12 405	1.92 386	1.55 402	0.93 393	1.27 385	0.96 327

Venus	2.91 396	2.55 404	3.77 361	1.93 400	1.04 365	4.08 406	0.99 362	3.25 404	6.09 405	2.20 391	3.34 400	3.33 393	2.64 393	11.73 414	2.52 361	2.12 405	1.92 386	1.55 402	0.93 393	1.27 385	0.96 327

RAFT-Test	0.56 110	0.41 68	2.01 42	0.90 348	1.07 367	0.65 220	0.37 226	0.83 161	0.65 116	0.49 81	0.49 101	0.93 316	0.24 26	0.52 78	0.30 55	0.10 47	0.38 271	0.09 13	0.38 346	0.11 17	0.19 60

Dean	1.92 384	2.31 397	5.03 395	1.31 369	1.08 368	1.55 368	0.99 362	1.98 392	2.33 391	1.51 377	4.15 404	4.23 401	1.39 361	2.31 341	2.10 342	1.18 390	0.69 320	1.18 390	0.75 387	1.30 389	1.07 336

MIM_Stereo	0.55 102	0.92 218	2.65 222	0.32 90	1.09 369	0.51 45	0.19 12	0.67 86	0.52 45	0.48 65	0.54 139	0.43 91	0.27 61	0.57 97	0.30 55	0.08 1	0.17 198	0.11 92	0.10 70	0.28 243	0.80 304

rafts_anoy	0.60 146	1.33 302	2.59 198	0.53 278	1.09 369	0.49 37	0.25 98	0.67 86	0.53 51	0.41 33	0.38 47	0.33 55	0.30 97	0.68 131	0.41 117	0.10 47	1.13 351	0.13 190	0.15 194	0.20 149	0.29 119

IMH-64-1	1.50 369	1.98 372	2.69 244	1.39 374	1.12 371	1.39 362	1.19 380	1.80 384	1.47 374	1.19 349	2.20 380	1.53 372	1.51 369	2.12 332	1.98 334	1.34 394	0.68 317	1.28 394	0.70 381	1.37 391	1.12 338

IMH-64	1.50 369	1.98 372	2.69 244	1.39 374	1.12 371	1.39 362	1.19 380	1.80 384	1.47 374	1.19 349	2.20 380	1.53 372	1.51 369	2.12 332	1.98 334	1.34 394	0.68 317	1.28 394	0.70 381	1.37 391	1.12 338

IMH	2.14 390	2.46 402	3.60 357	1.70 389	1.13 373	1.65 375	0.93 360	2.13 393	1.93 387	1.37 366	2.64 392	2.19 383	1.82 380	5.77 406	2.18 349	5.70 412	1.05 346	1.31 396	0.72 385	1.39 393	1.13 340

DCRE	0.76 255	0.80 188	2.31 93	1.05 359	1.18 374	0.63 194	0.26 110	1.03 301	0.59 76	0.52 118	2.12 376	0.44 106	0.27 61	0.41 40	0.53 164	0.09 11	1.02 344	0.10 46	0.32 319	0.16 69	1.47 368

TorneroNet-64	2.74 393	2.23 390	4.18 377	1.48 379	1.20 375	3.88 404	1.01 368	3.48 408	6.61 408	2.62 401	4.55 406	4.20 398	3.84 403	3.39 394	3.40 381	1.23 392	0.66 315	1.39 399	0.80 388	3.42 411	1.27 352

edge stereo	0.84 279	0.74 174	3.42 342	0.38 184	1.21 376	0.63 194	0.41 245	0.98 270	0.83 274	0.81 306	0.88 311	1.14 357	0.73 301	2.16 334	0.89 252	0.22 308	0.20 220	0.26 332	0.18 232	0.38 309	0.43 197

JetBlue	1.89 383	2.09 381	4.16 376	0.74 331	1.23 377	4.52 409	3.86 406	1.68 382	1.26 363	1.28 364	1.54 363	2.36 385	1.86 381	3.35 392	3.37 379	0.54 365	0.49 290	0.48 367	0.49 364	1.39 393	1.21 347

anonymousdsp	0.86 290	0.59 124	2.65 222	1.33 370	1.25 378	0.56 85	0.23 57	0.54 39	0.71 189	1.13 344	0.25 11	0.22 8	0.24 26	1.24 213	0.24 15	0.09 11	2.34 405	0.10 46	0.18 232	0.25 207	3.12 409

IGEV-Stereo	0.86 290	0.60 126	2.65 222	1.35 372	1.25 378	0.56 85	0.23 57	0.54 39	0.71 189	1.14 345	0.25 11	0.22 8	0.24 26	1.24 213	0.24 15	0.09 11	2.34 405	0.10 46	0.18 232	0.25 207	3.13 410
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TorneroNet	5.60 408	2.30 396	3.98 370	1.49 381	1.26 380	14.47 417	1.11 371	4.85 410	20.66 426	10.12 411	16.30 418	11.78 416	7.35 410	3.41 395	4.38 397	1.36 396	0.70 323	1.46 401	0.87 391	2.73 408	1.33 357

Selective-IGEV	0.57 117	0.42 70	1.87 22	1.67 388	1.33 381	0.36 10	0.20 20	0.61 67	0.71 189	0.22 3	0.31 25	0.22 8	0.19 7	0.52 78	0.36 103	0.09 11	0.97 336	0.09 13	0.15 194	0.20 149	0.85 312

anonymousa	0.74 243	0.60 126	2.58 196	0.96 354	1.33 381	0.61 159	0.26 110	0.69 91	0.56 63	0.55 141	0.84 299	0.82 286	0.46 209	0.56 94	0.61 186	0.10 47	1.11 350	0.12 134	0.98 397	0.14 51	0.97 330

test-1	0.61 153	0.54 106	2.09 56	0.31 73	1.37 383	0.51 45	0.28 132	0.83 161	0.50 35	0.42 37	0.55 148	0.54 155	0.24 26	0.38 26	1.25 296	0.10 47	1.08 347	0.10 46	0.17 224	0.11 17	0.77 297

FINET	1.92 384	1.96 370	4.49 389	1.62 385	1.39 384	3.51 403	4.39 407	2.89 400	2.58 393	1.39 368	1.98 373	1.35 367	2.12 388	1.64 269	2.12 344	0.84 377	1.03 345	0.18 290	0.29 303	0.54 353	2.12 386

pmcnn	1.44 364	1.25 288	3.57 353	0.74 331	1.42 385	0.72 262	0.56 305	1.04 307	1.06 347	1.03 336	2.89 397	6.01 407	0.75 309	2.54 358	3.60 385	0.14 214	0.11 124	0.08 3	0.06 6	0.34 280	0.81 306

notaker	2.77 394	2.35 399	4.02 372	2.61 408	1.44 386	1.77 380	1.14 374	2.77 399	1.81 386	2.30 395	11.41 413	3.95 396	4.70 405	3.24 389	3.01 374	1.58 400	0.88 333	1.71 407	1.08 400	2.10 403	1.44 366

UNDER WATER-64	2.59 391	2.28 395	5.63 400	1.85 397	1.45 387	3.28 401	1.60 394	2.62 396	5.57 404	2.09 386	2.12 376	4.10 397	4.21 404	2.74 376	3.64 386	1.49 398	0.86 332	1.58 404	1.09 401	1.91 401	1.62 373

UNDER WATER	2.84 395	2.25 391	5.25 397	1.84 396	1.45 387	2.36 395	1.44 393	3.23 403	6.51 407	2.61 400	2.73 394	5.69 405	5.64 408	3.14 388	4.18 396	1.48 397	0.81 330	1.60 405	1.07 399	1.91 401	1.67 375

KSHMR	4.19 404	2.37 400	6.24 404	1.73 392	1.48 389	1.97 387	1.29 384	3.18 402	17.06 421	2.15 389	15.74 416	9.09 411	1.75 376	8.33 412	2.37 358	1.55 399	1.29 366	1.70 406	1.23 403	1.75 398	1.60 372

ktn	4.44 405	2.47 403	3.70 360	1.82 395	1.49 390	2.11 391	1.40 390	2.30 394	12.56 412	11.36 414	16.25 417	11.30 415	3.77 402	4.41 404	3.47 382	1.86 403	0.99 338	1.74 408	1.21 402	3.28 410	1.39 363

anonymousdsp2	0.88 297	0.31 7	1.96 37	1.06 360	1.56 391	0.57 104	0.22 38	0.84 168	0.98 334	1.20 354	0.37 41	0.65 209	0.26 48	1.19 207	0.46 138	0.10 47	2.40 407	0.10 46	0.13 158	0.19 132	2.96 406

Anonymous_2	1.36 359	0.49 89	2.03 46	1.71 390	1.58 392	2.49 397	0.58 310	1.59 379	2.31 390	0.77 294	0.88 311	1.03 338	0.58 262	1.20 208	0.66 203	0.32 346	1.38 372	1.42 400	3.87 414	0.78 374	1.56 370

tt	4.94 407	0.32 14	4.22 379	2.29 404	1.58 392	10.19 415	16.94 418	9.44 416	5.03 403	1.69 381	1.33 356	4.68 402	5.02 406	3.38 393	5.91 405	6.15 414	9.47 421	2.80 411	3.16 413	3.54 412	1.58 371

riskmin	0.96 318	0.32 14	2.07 53	1.72 391	1.61 394	1.62 373	0.57 308	1.45 372	0.55 59	0.73 282	0.89 313	0.92 311	0.45 202	1.16 203	0.60 181	0.11 110	1.30 368	0.12 134	1.38 405	0.14 51	1.51 369

AEACV	0.89 304	0.29 2	1.84 17	2.50 405	1.68 395	0.53 65	0.21 29	1.01 289	0.42 9	0.68 262	0.31 25	0.22 8	0.39 145	1.63 266	0.25 23	0.09 11	2.60 408	0.09 13	0.54 371	0.23 186	2.27 400

SGM-ForestM	3.67 403	2.70 408	5.34 399	1.65 387	1.72 396	6.02 411	5.08 409	4.10 409	3.47 400	4.59 408	4.21 405	9.81 412	5.79 409	6.44 409	6.97 408	0.88 378	1.09 348	0.33 352	0.45 358	0.68 366	2.10 385

JetRed	3.37 400	4.96 413	10.08 409	1.48 379	1.73 397	7.63 412	5.47 411	3.47 406	2.20 389	2.42 397	2.40 384	2.98 389	2.35 391	3.52 396	6.60 406	1.33 393	1.90 385	1.38 398	1.23 403	2.30 406	2.02 382

LVE	2.10 388	2.61 407	4.30 385	1.79 394	1.81 398	1.68 377	1.04 369	2.35 395	2.78 397	1.27 363	2.87 396	4.21 400	1.46 364	2.83 381	2.02 336	2.87 409	0.92 335	1.19 391	1.47 407	1.29 387	1.18 341

IGEV_Zeroshot_test	0.91 309	0.39 59	3.80 364	0.42 222	1.95 399	0.56 85	0.64 325	0.84 168	0.55 59	1.45 373	0.53 125	0.79 274	0.42 173	0.57 97	1.13 281	0.10 47	0.49 290	0.10 46	0.34 335	0.19 132	2.97 407

MANE	3.51 402	2.03 378	3.88 369	1.89 398	2.01 400	5.98 410	4.72 408	5.87 412	7.13 409	3.80 407	5.10 408	6.11 408	5.34 407	4.39 403	5.05 402	1.07 385	1.28 365	0.50 368	0.85 390	0.76 371	2.36 402

raft+_RVC	0.62 166	1.18 268	2.43 125	0.36 156	2.08 401	0.52 60	0.25 98	0.66 83	0.54 54	0.36 23	0.46 77	0.32 51	0.28 71	0.49 68	0.43 127	0.10 47	0.91 334	0.10 46	0.09 37	0.22 172	0.70 290

iRaft-Stereo_20w	1.50 369	0.42 70	4.81 391	2.24 403	2.09 402	1.36 359	1.27 383	1.38 368	0.94 320	2.07 385	0.42 61	0.85 296	0.69 294	0.87 170	1.37 307	0.10 47	4.04 413	0.09 13	0.40 350	0.17 90	4.53 413

SGM+DAISY	2.67 392	2.14 384	4.28 383	1.92 399	2.11 403	4.36 408	5.22 410	3.17 401	3.00 399	3.24 406	3.81 402	3.03 390	3.61 401	2.53 357	3.79 387	1.15 388	1.29 366	0.66 375	0.71 384	0.95 378	2.44 403

MADNet++	2.94 399	2.17 385	3.27 321	2.55 407	2.28 404	3.29 402	3.37 402	2.76 398	2.67 396	3.10 405	3.20 399	2.78 387	3.25 399	4.11 401	4.68 400	2.72 408	2.27 404	3.03 412	2.43 410	2.34 407	2.59 404

SPstereo	16.55 419	3.18 410	4.92 393	2.73 409	2.77 405	29.67 427	52.00 429	39.41 435	29.70 436	21.94 431	21.64 426	27.45 433	23.83 428	27.92 436	26.10 430	2.44 407	2.60 408	4.96 414	3.11 412	2.27 405	2.32 401

FADE		3.24 411		2.10 402	2.93 406													65.47 434		1.78 399

BEATNet-Init1	12.32 414	12.82 420	28.66 431	3.22 411	3.71 407	21.59 426	11.42 414	14.54 421	13.73 417	20.24 423	20.16 423	26.14 431	19.85 422	19.08 425	15.33 421	1.81 402	1.93 388	2.05 410	2.48 411	4.25 413	3.41 411

HanzoNet	7.85 410	3.30 412	5.75 401	7.47 416	3.97 408	2.34 394	1.37 386	3.47 406	4.02 401	13.30 416	10.49 409	10.86 413	16.67 419	8.50 413	10.51 415	10.80 420	9.84 422	5.83 417	13.69 420	7.24 417	7.51 416

LE_ROB	4.55 406	2.43 401	9.94 408	2.79 410	4.03 409	2.40 396	3.54 403	2.72 397	11.04 410	11.64 415	4.69 407	5.25 404	10.74 413	4.52 405	9.73 412	0.82 376	0.70 323	1.34 397	0.97 396	0.74 368	0.94 322

DGSMNet	2.93 398	0.77 181	3.44 343	3.58 412	4.25 410	2.53 398	6.86 412	1.03 301	0.88 301	0.58 169	1.85 370	0.79 274	0.62 274	1.63 266	1.46 312	4.62 411	4.98 414	5.15 416	4.71 415	4.52 415	4.37 412

SDNR	2.06 387	2.93 409	2.94 293	1.55 383	5.13 411	1.98 388	0.24 79	1.95 391	2.62 394	0.92 324	2.71 393	5.76 406	0.68 290	3.61 397	3.84 388	0.33 348	0.38 271	0.22 313	0.17 224	1.13 380	2.04 383

XX-Stereo	0.98 323	0.57 116	4.45 388	1.64 386	5.33 412	0.55 81	0.16 3	0.96 257	0.43 13	0.45 51	0.65 225	0.85 296	0.19 7	0.79 158	0.26 32	0.11 110	0.80 329	0.10 46	0.32 319	0.17 90	0.78 300

DispFullNet	1.69 380	2.25 391	5.23 396	1.53 382	8.78 413	0.89 321	0.37 226	1.03 301	0.98 334	1.37 366	1.00 331	1.13 356	1.97 384	1.51 247	0.98 264	0.55 367	0.32 259	1.19 391	0.64 380	1.16 382	0.88 316

PML	22.99 422	17.34 421	8.24 407	5.48 414	9.84 414	50.35 436	102.65 436	5.84 411	13.52 413	37.08 436	104.84 436	30.61 435	23.20 427	12.09 416	7.96 410	6.27 415	2.12 394	6.31 418	2.42 409	10.67 420	2.95 405

DGTPSM_ROB	8.97 412	5.94 414	13.01 414	5.95 415	11.34 415	8.54 413	24.06 419	6.47 413	13.52 413	5.19 409	11.52 414	6.18 409	11.04 414	7.02 410	13.92 416	4.47 410	7.66 415	3.90 413	7.43 418	4.34 414	7.98 417

DPSMNet_ROB	9.58 413	5.96 415	13.98 417	8.88 417	11.87 416	8.54 413	24.08 420	6.48 414	13.67 416	5.35 410	11.53 415	6.31 410	11.04 414	7.69 411	14.09 417	7.61 419	8.23 417	5.03 415	7.75 419	5.24 416	8.36 418

LRCNet_RVC	13.78 418	19.34 422	13.01 414	19.47 423	12.67 417	1.85 382	0.42 251	12.28 417	1.10 351	15.76 418	18.69 422	12.52 419	8.65 411	12.22 417	9.64 411	22.29 427	8.38 420	25.92 429	24.06 430	19.72 428	17.59 424

DPSM_ROB	12.32 414	11.13 418	12.31 412	12.90 420	12.80 418	19.81 424	28.13 425	14.50 419	14.31 418	10.62 412	11.34 411	12.03 417	11.89 417	13.08 419	15.22 419	7.09 416	8.31 418	6.47 419	7.32 416	8.69 418	8.43 419

DPSM	12.32 414	11.13 418	12.31 412	12.90 420	12.80 418	19.81 424	28.13 425	14.50 419	14.31 418	10.62 412	11.34 411	12.03 417	11.89 417	13.08 419	15.22 419	7.09 416	8.31 418	6.47 419	7.32 416	8.69 418	8.43 419

ASD4	27.03 432	24.46 435	23.91 422	27.24 432	17.87 420	47.08 435	31.36 427	41.80 436	21.82 427	31.12 435	20.82 424	33.80 436	18.50 421	27.25 435	21.57 427	29.52 434	20.55 430	27.54 430	23.38 428	30.03 431	20.96 429

HaxPig	19.88 420	22.39 428	22.30 421	17.98 422	17.98 421	12.06 416	12.06 415	16.25 422	15.97 420	21.05 424	21.41 425	18.85 423	18.35 420	20.07 426	19.64 423	23.57 431	23.19 431	24.07 428	23.71 429	22.95 429	23.72 431

EKT-Stereo	1.56 375	0.55 113	2.60 203	2.54 406	19.66 422	0.55 81	0.22 38	0.76 112	0.51 40	0.40 32	0.36 37	0.43 91	0.27 61	0.74 149	0.42 121	0.13 184	0.17 198	0.11 92	0.16 211	0.20 149	0.50 231

MEDIAN_ROB	23.95 423	26.96 436	26.29 430	22.14 424	22.09 423	16.18 418	14.23 416	20.47 423	20.09 422	25.43 432	25.22 434	22.96 424	22.54 426	24.33 427	23.18 428	28.15 433	27.16 435	28.60 431	27.73 431	27.59 430	27.58 432

DPSimNet_ROB	24.35 424	23.81 434	31.38 433	25.93 426	22.83 424	31.30 428	34.38 428	20.78 424	28.92 431	27.39 433	22.99 433	28.29 434	35.76 436	15.47 421	17.82 422	24.28 432	17.90 429	22.23 427	14.12 421	19.38 427	22.12 430

AVERAGE_ROB	26.91 431	30.28 437	29.18 432	25.78 425	25.30 425	19.49 423	15.38 417	23.70 428	23.02 428	28.38 434	27.78 435	26.23 432	25.76 435	26.95 434	25.55 429	31.27 435	30.02 436	31.76 432	30.80 432	30.88 435	30.77 433

CasAABBNet	24.76 425	22.38 427	24.44 424	26.05 427	25.75 426	39.79 429	56.76 432	29.10 432	28.88 430	21.22 425	22.69 428	24.21 428	23.99 433	26.23 428	30.62 432	14.22 421	16.71 424	13.03 421	14.75 423	17.49 424	16.97 422

Selective-RAFT-Error	24.83 426	22.44 432	24.80 425	26.10 428	25.82 427	39.85 433	56.72 431	29.21 434	29.03 435	21.29 427	22.80 429	24.25 429	24.07 434	26.28 432	30.60 431	14.24 422	16.85 425	13.04 425	14.75 423	17.53 425	17.02 423

MyStereo03	24.90 427	22.40 429	24.90 426	26.19 429	25.93 428	39.80 430	56.77 433	29.00 429	28.95 432	21.51 428	22.81 430	24.16 425	23.92 429	26.26 429	30.65 433	14.24 422	17.13 426	13.03 421	14.76 425	17.48 421	18.00 425

MyStereo02	24.90 427	22.40 429	24.90 426	26.19 429	25.93 428	39.80 430	56.77 433	29.00 429	28.95 432	21.51 428	22.81 430	24.16 425	23.92 429	26.26 429	30.65 433	14.24 422	17.13 426	13.03 421	14.76 425	17.48 421	18.00 425

MyStereo	24.90 427	22.40 429	24.90 426	26.19 429	25.93 428	39.80 430	56.77 433	29.00 429	28.95 432	21.51 428	22.81 430	24.16 425	23.92 429	26.26 429	30.65 433	14.24 422	17.13 426	13.03 421	14.76 425	17.48 421	18.00 425

Anonymous_1	22.76 421	11.11 417	11.93 411	12.73 419	26.05 431	19.39 422	27.77 424	14.18 418	13.64 415	14.92 417	10.66 410	11.26 414	11.24 416	12.48 418	14.45 418	37.82 436	7.87 416	34.92 433	63.61 433	87.51 437	11.75 421

LSM	3.40 401	1.42 323	5.81 402	9.98 418	30.74 432	0.86 313	1.14 374	0.99 275	1.26 363	1.40 370	2.18 379	0.93 316	0.85 322	1.76 284	1.03 271	0.22 308	0.35 265	0.24 325	0.29 303	0.40 322	6.21 415

DLNR_Zeroshot_test	13.74 417	20.06 423	23.92 423	121.50 438	35.20 433	0.46 20	0.15 1	7.96 415	0.47 24	0.29 21	0.37 41	0.26 28	0.17 1	0.79 158	0.36 103	7.16 418	2.95 412	0.09 13	0.38 346	50.40 436	1.95 380

xxxxx1	29.05 433	20.74 424	14.05 418	50.10 434	40.25 434	19.01 419	26.60 421	21.83 425	20.22 423	16.52 419	17.56 419	18.33 420	21.41 423	16.11 422	20.77 424	23.48 428	26.77 432	66.36 435	78.56 434	30.19 432	32.23 434

tt_ll	29.05 433	20.74 424	14.05 418	50.10 434	40.25 434	19.01 419	26.60 421	21.83 425	20.22 423	16.52 419	17.56 419	18.33 420	21.41 423	16.11 422	20.77 424	23.48 428	26.77 432	66.36 435	78.56 434	30.19 432	32.23 434

ff	29.05 433	20.74 424	14.05 418	50.10 434	40.25 434	19.01 419	26.60 421	21.83 425	20.22 423	16.52 419	17.56 419	18.33 420	21.41 423	16.11 422	20.77 424	23.48 428	26.77 432	66.36 435	78.56 434	30.19 432	32.23 434

LSM0	26.57 430	22.53 433	25.76 429	30.62 433	52.30 437	39.86 434	56.49 430	29.18 433	28.76 429	21.26 426	22.46 427	24.42 430	23.97 432	26.42 433	30.66 436	14.29 426	16.56 423	13.06 426	14.65 422	17.62 426	20.52 428

test_example2	115.17 436	122.38 438	93.45 435	115.38 437	123.53 438	101.24 437	113.11 437	54.67 437	99.94 437	135.50 437	136.43 437	85.67 437	85.40 437	110.44 437	104.91 437	152.17 437	205.21 437	99.17 438	114.27 437	138.55 438	112.04 437

Low-res two-view benchmark