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

Anonymous	1.37 7	0.52 68	4.23 103	1.38 76	2.70 175	1.85 17	0.42 38	4.77 13	3.54 16	0.53 4	1.56 6	0.19 1	1.32 31	3.11 28	0.92 36	0.05 140	0.08 153	0.00 1	0.00 1	0.17 129	0.15 126

CroCo_RVC	1.35 5	1.66 177	8.14 178	0.55 28	0.46 83	1.23 2	0.24 27	4.00 6	3.47 12	0.40 2	1.11 2	0.23 2	1.42 37	0.96 4	0.57 7	0.01 65	0.00 1	0.00 1	0.20 183	2.07 217	0.22 145

sAnonymous2	1.35 5	1.66 177	8.14 178	0.55 28	0.46 83	1.23 2	0.24 27	4.00 6	3.47 12	0.40 2	1.11 2	0.23 2	1.42 37	0.96 4	0.57 7	0.01 65	0.00 1	0.00 1	0.20 183	2.07 217	0.22 145

XX-TBD	1.44 9	0.85 115	2.04 7	2.45 161	0.05 4	2.34 23	0.01 1	3.46 4	7.51 116	2.88 13	4.98 27	0.26 4	0.25 2	1.15 6	0.46 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PMTNet	1.41 8	0.37 36	2.06 9	0.26 16	0.15 23	2.94 49	0.34 33	3.39 2	5.33 70	1.00 6	1.27 4	0.28 5	0.93 18	4.04 35	0.74 13	5.00 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 44	0.01 8

TANstereo	1.20 3	0.49 66	2.04 7	0.34 24	0.10 14	1.80 16	0.01 1	3.40 3	4.10 34	4.37 27	4.82 22	0.41 6	0.70 8	0.94 3	0.46 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo	0.98 1	0.42 52	1.86 2	0.07 1	0.22 38	1.65 9	0.02 6	4.07 8	6.33 92	0.72 5	1.54 5	0.43 7	0.64 7	1.22 7	0.44 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1
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
DIP-Stereo	1.97 23	0.64 87	2.95 46	0.17 8	0.10 14	4.83 123	0.13 14	8.60 96	4.06 32	6.42 68	4.92 24	0.44 8	0.72 11	3.57 31	1.80 69	0.00 1	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.05 72	0.04 69
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CREStereo++_RVC	1.59 10	0.39 47	2.26 12	0.36 25	0.01 1	1.67 10	0.01 1	2.95 1	8.12 127	3.69 23	7.44 80	0.47 9	0.32 3	0.74 1	0.39 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 229	0.00 1	0.00 1

sCroCo_RVC	1.21 4	0.65 90	5.16 129	1.09 57	1.29 126	0.92 1	0.19 23	3.92 5	2.68 4	0.30 1	3.04 11	0.52 10	1.56 41	1.58 10	0.78 18	0.09 152	0.25 198	0.00 1	0.00 1	0.07 81	0.11 108

GMStereo	1.83 18	0.99 132	4.55 114	0.57 30	0.05 4	2.53 29	0.01 1	4.95 19	11.14 153	3.52 20	2.24 10	0.53 11	0.49 4	3.76 34	0.80 21	0.20 174	0.00 1	0.00 1	0.12 175	0.12 106	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. arXiv 2022
s12784h	1.89 20	0.30 6	2.57 21	0.11 3	0.09 12	4.18 107	0.13 14	6.61 78	7.44 115	3.62 22	4.28 17	0.59 12	0.81 16	6.61 61	0.46 3	0.01 65	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.00 1

raft+_RVC	1.79 15	0.84 113	2.32 15	2.40 157	0.85 108	1.38 5	0.09 10	6.36 70	4.75 60	2.85 12	5.46 41	1.17 13	1.36 35	4.54 38	0.91 33	0.00 1	0.10 159	0.00 1	0.00 1	0.11 98	0.22 145

EAI-Stereo	2.31 35	0.44 54	2.72 31	0.68 33	0.56 89	3.51 68	2.62 130	11.42 142	4.14 35	2.09 8	7.23 77	1.21 14	0.91 17	5.67 48	1.51 60	0.01 65	0.25 198	0.00 1	0.88 217	0.04 61	0.26 159

DCANet	2.08 27	0.64 87	3.81 89	0.31 19	0.17 29	1.70 15	0.25 29	5.23 28	8.47 133	6.07 57	5.30 40	1.41 15	4.23 97	1.85 15	2.02 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 61	0.19 139

cscssc	2.28 33	0.61 81	3.81 89	0.22 12	0.07 9	1.69 12	0.11 11	5.37 35	11.84 162	5.80 50	5.17 33	1.44 16	5.41 128	2.00 19	1.92 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.18 135

csc	2.28 33	0.61 81	3.81 89	0.22 12	0.07 9	1.69 12	0.11 11	5.37 35	11.84 162	5.80 50	5.17 33	1.44 16	5.41 128	2.00 19	1.92 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.18 135

222	2.20 31	0.61 81	5.31 131	0.31 19	0.19 34	1.69 12	0.11 11	5.37 35	8.54 135	5.80 50	5.17 33	1.44 16	5.41 128	2.00 19	1.92 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 61	0.18 135

Anonymous3	1.76 14	0.44 54	6.37 154	0.33 23	0.50 86	4.33 109	0.54 47	4.43 11	2.48 2	2.21 9	3.24 13	1.53 19	1.14 23	5.64 47	1.29 54	0.17 168	0.23 192	0.00 1	0.00 1	0.12 106	0.15 126

CroCo-Stereo	1.05 2	0.26 2	2.66 25	0.20 9	1.31 129	3.32 63	1.79 123	4.41 10	1.04 1	1.56 7	0.32 1	1.53 19	0.61 5	0.88 2	0.78 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 124	0.06 77	0.15 126

raftrobust	1.86 19	0.74 101	1.94 5	2.15 138	2.24 162	2.74 39	0.53 44	4.89 17	4.05 30	6.09 58	3.89 15	1.64 21	2.55 62	2.44 25	1.12 49	0.00 1	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.12 106	0.08 89

R-Stereo Train	2.44 38	0.32 9	1.93 3	0.94 43	0.16 24	3.67 72	0.61 61	6.37 71	3.08 8	9.14 122	17.44 180	1.80 22	0.77 12	1.76 13	0.70 9	0.00 1	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.03 48

RAFT-Stereo	2.44 38	0.32 9	1.93 3	0.94 43	0.16 24	3.67 72	0.61 61	6.37 71	3.08 8	9.14 122	17.44 180	1.80 22	0.77 12	1.76 13	0.70 9	0.00 1	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.03 48
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GES	2.49 41	0.38 42	4.29 106	1.58 88	0.05 4	4.58 118	1.07 101	9.70 110	3.39 11	5.21 40	6.64 64	1.84 24	3.36 74	4.86 42	2.54 92	0.06 145	0.01 87	0.06 178	0.01 124	0.12 106	0.03 48

AnonymousM	2.71 61	6.75 222	0.98 1	0.73 34	0.06 8	2.41 25	0.53 44	5.30 31	3.05 6	4.75 32	2.09 8	1.89 25	1.01 20	1.88 18	0.51 6	0.01 65	0.02 107	17.42 233	4.76 232	0.02 17	0.01 8

LMCR-Stereo	3.63 106	1.29 159	4.20 102	2.54 166	0.17 29	8.08 157	1.52 115	11.46 143	4.73 59	8.45 110	10.66 115	1.91 26	5.03 121	7.69 77	3.58 118	0.92 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 171	0.02 18

rafts_anoy	1.72 12	0.79 108	2.58 22	2.03 125	1.75 144	2.47 28	0.16 21	5.48 41	6.01 86	3.24 17	2.11 9	1.92 27	1.33 33	3.08 27	1.13 51	0.01 65	0.18 185	0.00 1	0.01 124	0.03 44	0.07 84

TestStereo	1.74 13	1.02 135	3.64 84	0.20 9	0.28 52	1.33 4	0.01 1	5.24 29	4.01 29	3.18 14	4.97 26	2.07 28	0.70 8	7.32 70	0.75 15	0.02 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1

RALCasStereoNet	1.93 21	1.01 133	2.75 33	1.88 110	1.75 144	2.88 46	0.18 22	4.64 12	4.36 47	2.27 10	5.14 31	2.22 29	0.79 15	7.10 67	1.00 41	0.00 1	0.34 204	0.00 1	0.00 1	0.10 92	0.16 131

DN-CSS_ROB	2.69 60	1.40 162	5.34 132	2.31 152	0.75 100	3.14 57	0.06 8	6.11 65	3.87 26	5.34 44	12.18 135	2.34 30	1.22 26	7.84 83	1.48 59	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 169	0.03 48

iRaftStereo_RVC	1.62 11	0.68 93	1.98 6	0.67 32	0.05 4	2.99 53	0.04 7	5.36 33	3.74 20	3.82 24	4.96 25	2.54 31	0.62 6	3.35 30	0.97 38	0.00 1	0.07 149	0.00 1	0.00 1	0.30 160	0.27 162

CFNet-pseudo	3.23 85	0.36 34	3.58 82	2.13 135	1.45 130	3.78 82	0.70 71	12.67 163	9.52 140	5.16 39	12.28 138	2.62 32	1.81 52	5.36 46	3.08 103	0.01 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 84

LCNet	2.25 32	0.33 14	3.03 54	2.04 127	0.10 14	3.47 66	0.43 39	6.50 75	3.18 10	6.84 76	5.20 38	2.65 33	1.34 34	8.18 102	1.58 63	0.01 65	0.00 1	0.01 137	0.00 1	0.02 17	0.01 8

pcwnet_v2	2.93 75	0.29 3	3.01 52	2.39 156	1.07 119	2.73 37	0.89 84	11.37 140	6.25 89	6.20 62	11.49 127	2.71 34	2.74 66	4.22 37	2.75 97	0.06 145	0.05 133	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.37 172

ICVP	2.32 36	0.38 42	2.89 45	0.92 42	0.70 97	2.55 30	0.87 83	9.97 114	3.99 28	4.13 26	8.97 100	2.71 34	1.69 46	2.52 26	3.52 117	0.05 140	0.24 197	0.01 137	0.01 124	0.11 98	0.13 117

GMO	1.81 16	0.47 63	2.09 10	0.10 2	0.27 48	1.49 6	0.89 84	4.40 9	4.51 53	8.16 103	6.97 70	2.96 36	1.15 24	1.42 8	0.88 30	0.00 1	0.14 175	0.00 1	0.00 1	0.23 154	0.03 48

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 29	0.58 77	2.43 17	1.27 70	0.16 24	1.60 8	0.14 17	5.17 27	5.90 81	7.10 80	10.10 108	3.06 37	1.74 50	1.87 17	0.97 38	0.01 65	0.02 107	0.00 1	0.00 1	0.23 154	0.02 18

RANet	1.95 22	0.40 48	2.86 42	0.12 4	0.18 32	3.74 78	0.66 68	5.24 29	2.96 5	5.86 53	4.32 18	3.46 38	1.52 39	6.88 63	0.70 9	0.01 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 84	0.09 94

test_xeample3	3.34 93	0.93 125	4.33 107	0.28 18	0.12 20	3.46 65	3.98 152	6.58 77	11.84 162	6.79 75	13.56 149	3.52 39	4.23 97	3.71 33	2.05 82	0.01 65	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.02 17	1.40 212

RALAANet	2.46 40	1.09 142	3.70 86	2.55 168	0.80 105	3.37 64	0.15 19	7.44 87	5.54 74	5.65 48	6.01 50	3.54 40	1.13 22	6.34 57	1.58 63	0.00 1	0.01 87	0.00 1	0.05 156	0.21 145	0.03 48

GMO-cross-data	1.82 17	0.45 56	5.42 133	0.89 39	0.41 75	2.14 18	0.56 51	5.75 48	4.15 37	3.28 18	5.11 30	3.61 41	0.70 8	1.53 9	1.56 61	0.02 102	0.34 204	0.00 1	0.08 163	0.02 17	0.30 167

HITNet	2.79 71	0.77 104	4.02 99	2.03 125	0.11 18	5.58 130	0.59 56	9.24 104	5.15 67	6.42 68	7.26 78	3.66 42	2.92 70	4.07 36	3.87 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 77	0.02 18
Vladimir Tankovich, Christian Häne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
CRE-IMP	2.51 45	0.34 25	2.10 11	1.59 91	0.16 24	2.81 40	1.03 98	6.03 60	3.51 15	8.55 112	6.80 66	3.71 43	4.77 111	7.31 69	0.97 38	0.01 65	0.22 189	0.00 1	0.00 1	0.03 44	0.17 132

FTStereo	2.52 47	0.38 42	3.13 67	1.32 72	0.41 75	3.85 88	0.96 89	5.54 43	4.76 61	9.96 148	5.68 44	3.92 44	1.60 42	7.83 82	1.09 44	0.01 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.02 18

TRStereo	2.36 37	3.10 205	4.70 120	1.99 122	2.08 154	2.61 33	1.11 103	8.79 99	3.73 19	3.19 15	3.04 11	3.96 45	0.77 12	5.92 50	1.44 57	0.03 119	0.14 175	0.00 1	0.29 196	0.08 84	0.25 155

ROB_FTStereo_v2	2.59 54	0.37 36	3.38 76	1.08 54	0.23 41	3.90 96	0.94 87	5.57 44	5.71 79	9.39 131	6.78 65	4.00 46	1.23 27	8.06 94	1.12 49	0.01 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.02 18

iResNet	3.68 108	0.91 120	7.94 176	2.97 184	0.34 65	4.44 116	0.48 41	7.70 88	9.74 143	7.72 92	12.74 143	4.03 47	2.87 69	8.05 93	3.37 111	0.02 102	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.10 92	0.09 94

FADNet_RVC	3.91 121	1.67 179	12.95 201	0.96 45	0.75 100	5.71 133	0.54 47	10.83 135	6.60 97	3.46 19	8.09 89	4.10 48	3.40 76	9.43 156	6.33 147	0.36 193	0.44 212	0.17 198	0.46 210	0.91 200	0.95 204

HHNet	3.90 118	0.33 14	2.44 18	0.15 6	0.04 2	4.72 120	10.85 216	5.15 25	6.54 95	8.08 99	16.73 172	4.20 49	8.08 166	7.89 84	2.39 88	0.03 119	0.10 159	0.10 188	0.10 170	0.12 106	0.03 48

RAFT-IKP	3.90 118	0.33 14	2.44 18	0.15 6	0.04 2	4.72 120	10.85 216	5.15 25	6.54 95	8.08 99	16.73 172	4.20 49	8.08 166	7.89 84	2.39 88	0.03 119	0.10 159	0.10 188	0.10 170	0.12 106	0.03 48

FINET	5.32 149	1.14 147	10.04 187	2.17 139	3.67 198	6.49 143	6.76 190	11.68 146	22.08 206	7.42 87	12.15 133	4.24 51	3.61 80	9.25 151	5.35 138	0.04 132	0.04 128	0.00 1	0.00 1	0.17 129	0.09 94

PSM-AAD	2.52 47	0.35 30	4.26 104	1.01 48	0.22 38	3.73 76	0.58 55	4.93 18	4.14 35	9.98 150	6.06 52	4.28 52	1.11 21	8.64 126	1.03 42	0.01 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.05 78

OCTAStereo	2.51 45	0.33 14	3.04 56	1.08 54	0.25 45	4.02 104	0.59 56	4.88 16	4.88 63	10.98 169	4.67 20	4.28 52	1.65 45	8.43 114	1.05 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 44	0.02 18

PSM-softLoss	2.49 41	0.35 30	3.12 66	1.04 49	0.28 52	3.93 100	0.64 66	5.11 23	5.26 68	9.98 150	4.87 23	4.36 54	1.64 44	8.32 108	0.77 17	0.01 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 44	0.01 8

iGMRVC	3.24 86	0.34 25	3.11 65	2.51 164	0.53 88	2.59 32	4.88 168	6.35 69	4.43 49	8.81 115	11.94 130	4.39 55	4.96 119	8.70 130	1.21 53	0.08 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.03 48

Consistency-Raft	2.52 47	0.37 36	3.28 72	1.20 63	0.43 79	3.74 78	0.96 89	5.76 50	4.53 54	8.86 118	5.92 48	4.40 56	1.25 28	8.55 119	1.09 44	0.10 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.02 18

NF-Stereo	2.50 44	0.37 36	3.05 61	1.08 54	0.27 48	3.90 96	0.89 84	5.03 21	5.38 71	9.78 143	5.04 29	4.50 57	1.29 30	8.40 111	0.93 37	0.01 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 44	0.02 18

PSM-adaLoss	2.76 69	0.36 34	3.86 93	1.16 62	0.24 44	3.84 87	0.97 91	4.99 20	3.79 22	9.69 138	5.15 32	4.51 58	6.91 156	8.87 142	0.81 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.02 18

BEATNet_4x	3.24 86	1.27 155	5.89 145	1.56 87	0.10 14	5.26 127	1.07 101	10.08 118	5.50 72	6.89 78	7.73 86	4.53 59	4.13 92	5.05 45	5.27 136	0.04 132	0.05 133	0.00 1	0.00 1	0.23 154	0.23 149

RAFT-RH_RVC	3.43 97	0.41 50	4.53 112	2.18 140	0.23 41	2.69 36	8.25 198	6.48 74	4.22 38	9.17 124	9.35 103	4.59 60	5.44 131	8.83 138	2.04 81	0.13 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 77	0.03 48

ROB_FTStereo	2.68 58	0.35 30	3.16 69	1.10 58	0.14 21	3.85 88	0.97 91	5.46 40	5.10 65	10.19 155	7.65 84	4.62 61	1.60 42	8.25 105	1.14 52	0.01 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.02 18

DEmStereo	2.73 67	0.37 36	2.69 26	0.13 5	0.32 61	3.97 101	0.59 56	6.01 58	4.29 41	10.10 154	7.07 75	4.73 62	5.05 123	8.44 115	0.76 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.02 18

KMStereo	2.55 50	0.34 25	3.09 63	0.99 46	0.23 41	3.76 80	0.59 56	5.10 22	4.72 57	9.97 149	6.44 61	4.76 63	1.32 31	8.52 118	1.10 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.03 48

PFNet	2.93 75	0.40 48	5.51 137	2.13 135	0.84 107	3.11 56	0.75 78	6.78 81	4.79 62	9.98 150	6.00 49	4.78 64	2.13 55	8.33 109	2.11 83	0.19 171	0.06 141	0.00 1	0.11 174	0.20 139	0.35 171

KYRaft	2.68 58	0.29 3	2.88 44	0.52 27	0.28 52	3.86 92	0.57 53	5.37 35	4.26 40	10.83 165	7.00 72	4.79 65	4.18 95	7.95 87	0.73 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.03 48

FENet	2.19 30	0.34 25	3.04 56	2.05 128	0.26 47	2.82 43	0.13 14	7.02 83	5.55 75	4.97 35	1.94 7	4.91 66	3.39 75	4.71 40	2.50 90	0.02 102	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 143

iRAFT	2.98 77	0.38 42	3.32 73	1.90 113	0.44 80	2.73 37	4.03 153	6.23 68	4.72 57	7.71 91	7.55 82	4.96 67	5.82 135	8.16 100	1.58 63	0.01 65	0.00 1	0.01 137	0.00 1	0.02 17	0.02 18

ASMatch	2.63 56	0.31 7	2.86 42	1.58 88	0.36 70	3.88 94	1.14 105	5.36 33	4.23 39	10.51 158	5.91 47	4.97 68	1.81 52	8.68 129	0.86 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 61	0.03 48

AAGNet	3.41 95	0.34 25	2.45 20	1.78 105	0.39 71	3.69 75	1.05 99	4.79 15	4.61 55	9.62 136	7.74 87	4.98 69	6.38 147	7.34 71	13.02 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 44	0.04 69

NRIStereo	2.49 41	0.33 14	3.03 54	1.04 49	0.22 38	3.89 95	0.60 60	4.78 14	4.41 48	9.92 146	5.75 45	4.98 69	1.18 25	8.28 107	1.11 47	0.01 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 148	0.02 18

DeepStereo_LL	2.80 72	0.42 52	2.77 35	0.21 11	0.32 61	4.00 103	0.33 31	6.00 57	4.05 30	10.83 165	6.32 57	4.98 69	6.09 144	8.72 131	0.88 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.02 18

PFNet+	3.96 122	0.45 56	3.04 56	0.32 21	0.20 35	3.28 60	11.63 219	5.76 50	4.45 50	9.04 120	16.58 170	4.99 72	7.45 161	8.04 90	3.72 119	0.00 1	0.02 107	0.01 137	0.00 1	0.16 125	0.10 103

CrosDoStereo	3.96 122	0.45 56	3.04 56	0.32 21	0.20 35	3.28 60	11.63 219	5.76 50	4.45 50	9.04 120	16.58 170	4.99 72	7.45 161	8.04 90	3.72 119	0.00 1	0.02 107	0.01 137	0.00 1	0.16 125	0.10 103

SST-Stereo	2.75 68	0.31 7	2.78 36	1.33 73	0.33 64	3.99 102	0.82 80	5.60 45	3.93 27	10.92 167	6.19 53	5.00 74	4.23 97	8.66 128	0.74 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 44	0.03 48

PS-NSSS	3.90 118	1.84 186	4.55 114	0.87 37	2.95 179	4.10 106	2.00 126	10.77 133	8.23 129	6.75 73	14.63 159	5.01 75	2.24 58	8.41 113	2.91 99	0.33 191	0.03 121	0.83 219	0.00 1	0.82 198	0.70 197

THIR-Stereo	2.71 61	0.33 14	3.00 50	1.26 65	0.30 55	3.83 85	1.00 94	5.69 46	4.29 41	9.69 138	6.32 57	5.02 76	4.02 88	8.58 122	0.86 24	0.01 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 44	0.02 18

RAFT_R40	2.71 61	0.33 14	3.00 50	1.26 65	0.30 55	3.83 85	1.00 94	5.69 46	4.29 41	9.69 138	6.33 59	5.02 76	4.02 88	8.58 122	0.86 24	0.01 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 44	0.02 18

GMM-Stereo	2.72 65	0.33 14	2.99 48	1.26 65	0.27 48	3.85 88	1.00 94	5.79 53	4.29 41	9.70 141	6.30 55	5.03 78	4.03 90	8.58 122	0.87 27	0.01 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 44	0.02 18

Pruner-Stereo	2.72 65	0.33 14	2.99 48	1.26 65	0.27 48	3.85 88	1.00 94	5.79 53	4.29 41	9.70 141	6.30 55	5.03 78	4.03 90	8.58 122	0.87 27	0.01 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 44	0.02 18

HUI-Stereo	2.64 57	0.29 3	2.96 47	1.74 103	0.41 75	3.79 84	1.66 118	5.14 24	4.09 33	10.76 162	6.02 51	5.05 80	1.00 19	9.03 145	0.84 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 61	0.01 8

IRAFT_RVC	2.85 74	0.41 50	3.32 73	2.09 130	0.41 75	2.92 47	5.22 173	6.41 73	3.63 18	6.53 72	5.48 42	5.09 81	4.88 118	8.20 103	2.15 84	0.01 65	0.17 182	0.01 137	0.00 1	0.02 17	0.04 69

MLCV	3.44 99	0.88 117	5.60 139	1.39 77	0.25 45	4.36 111	0.33 31	7.25 85	7.28 110	9.17 124	12.24 137	5.09 81	2.47 60	9.15 149	3.23 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 92	0.02 18

ARAFT	3.13 81	1.11 145	7.34 170	0.42 26	0.14 21	4.52 117	2.99 135	7.41 86	5.97 84	8.85 117	7.06 74	5.20 83	1.25 28	8.49 116	1.44 57	0.00 1	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.33 165	0.11 108

HCRNet	2.56 51	0.53 72	3.35 75	0.24 15	3.39 188	2.19 19	0.23 26	6.89 82	5.50 72	5.26 41	4.79 21	5.27 84	2.78 67	7.71 78	2.89 98	0.00 1	0.02 107	0.00 1	0.00 1	0.04 61	0.04 69

FADNet-RVC-Resample	3.79 114	1.62 174	12.06 195	1.43 80	0.66 94	5.94 135	2.41 128	10.18 122	8.58 136	6.28 66	4.22 16	5.33 85	4.80 116	7.71 78	3.19 107	0.17 168	0.21 188	0.17 198	0.12 175	0.41 179	0.29 165

CFNet-RSSM	2.11 28	0.33 14	2.71 30	1.04 49	0.30 55	3.21 59	0.41 37	6.67 80	6.96 102	5.62 47	4.58 19	5.40 86	1.71 47	1.86 16	0.87 27	0.00 1	0.08 153	0.00 1	0.32 197	0.02 17	0.02 18

RAFT-345	3.17 83	0.24 1	3.05 61	1.80 106	0.60 91	3.15 58	1.51 114	6.01 58	4.67 56	8.22 105	12.71 142	5.45 87	5.89 138	8.15 99	1.57 62	0.02 102	0.23 192	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.13 117

111	2.78 70	0.92 123	3.81 89	0.22 12	0.07 9	2.83 44	0.70 71	6.03 60	14.00 173	3.22 16	8.93 97	5.48 88	3.30 73	3.66 32	2.03 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 92	0.29 165

Gwc-CoAtRS	2.02 24	0.33 14	2.61 23	1.04 49	0.30 55	3.56 69	0.40 36	5.89 55	5.94 82	5.08 37	5.01 28	5.55 89	1.72 48	1.60 11	0.91 33	0.01 65	0.09 158	0.00 1	0.25 191	0.01 6	0.02 18

NOSS_ROB	3.30 89	0.46 59	2.62 24	2.08 129	1.01 117	5.60 131	0.74 76	10.37 124	11.48 158	5.15 38	8.43 92	5.67 90	1.73 49	7.97 88	2.34 87	0.02 102	0.06 141	0.00 1	0.00 1	0.07 81	0.14 120

acv_ft	3.69 109	0.53 72	4.58 117	2.31 152	4.71 216	7.44 154	0.86 82	8.54 95	5.70 77	9.29 127	9.26 101	5.77 91	4.15 93	2.24 23	8.13 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 159	0.01 8

ACVNet	2.58 53	0.53 72	2.69 26	0.84 36	0.59 90	2.61 33	0.55 49	8.35 91	5.70 77	4.45 28	9.26 101	5.77 91	3.50 77	2.24 23	4.41 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 129	0.01 8

AdaStereo	3.09 79	0.58 77	3.04 56	2.84 176	0.48 85	4.08 105	1.29 111	12.16 157	7.77 121	6.03 56	9.62 105	5.79 93	1.53 40	4.56 39	1.93 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.02 18
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.
MSMDNet	2.02 24	0.37 36	2.84 40	1.14 61	0.34 65	3.73 76	0.53 44	6.21 67	3.55 17	5.32 43	5.17 33	5.85 94	1.74 50	2.23 22	0.91 33	0.01 65	0.10 159	0.00 1	0.24 189	0.02 17	0.02 18

TDLM	4.11 127	1.11 145	3.54 81	1.62 94	1.04 118	3.91 98	7.41 196	10.60 129	10.67 151	6.38 67	12.59 141	5.95 95	4.77 111	8.79 134	3.04 101	0.58 205	0.00 1	0.01 137	0.00 1	0.19 138	0.12 113

SuperB	8.10 189	3.15 208	24.67 221	2.65 171	1.23 122	9.88 172	4.29 159	10.18 122	30.07 218	11.53 173	12.18 135	6.12 96	6.65 152	10.50 167	14.47 205	0.14 162	0.11 165	0.35 211	0.25 191	13.06 233	0.48 182

AFF-stereo	2.59 54	0.68 93	2.35 16	1.55 86	0.17 29	1.67 10	0.08 9	5.75 48	6.60 97	6.20 62	12.13 132	6.16 97	2.36 59	4.75 41	1.11 47	0.02 102	0.02 107	0.00 1	0.00 1	0.23 154	0.05 78

DeepStereo_RVC	4.75 143	0.72 97	2.27 13	2.13 135	0.11 18	3.28 60	3.29 141	8.23 90	3.49 14	11.45 172	34.77 223	6.17 98	9.02 177	7.68 76	2.22 85	0.09 152	0.05 133	0.01 137	0.01 124	0.05 72	0.02 18

cross-raft	2.03 26	0.35 30	2.78 36	1.10 58	0.16 24	3.77 81	0.48 41	7.03 84	3.75 21	5.06 36	5.55 43	6.26 99	1.41 36	1.75 12	0.89 32	0.01 65	0.07 149	0.00 1	0.19 182	0.03 44	0.03 48

CFNet	3.72 111	1.10 144	5.03 125	2.49 163	1.59 134	4.90 125	0.22 25	11.38 141	9.88 145	4.80 33	11.25 123	6.44 100	3.68 82	8.33 109	3.00 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 148	0.07 84

TVStereo	3.61 103	0.46 59	3.87 94	1.71 100	0.35 67	2.95 50	9.20 205	6.08 62	3.82 25	9.31 129	10.85 118	6.46 101	5.98 141	8.80 135	1.91 74	0.20 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 129	0.14 120

RE-Stereo	3.61 103	0.46 59	3.87 94	1.71 100	0.35 67	2.95 50	9.18 203	6.09 63	3.81 23	9.31 129	10.86 119	6.46 101	5.99 142	8.80 135	1.89 71	0.20 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 135	0.14 120

GrayStereo	3.61 103	0.46 59	3.87 94	1.71 100	0.35 67	2.96 52	9.18 203	6.09 63	3.81 23	9.30 128	10.86 119	6.47 103	5.99 142	8.80 135	1.89 71	0.20 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 135	0.14 120

GANet-RSSM	3.27 88	0.60 79	3.38 76	2.94 183	2.00 153	2.61 33	0.48 41	10.93 138	6.11 88	5.47 45	10.20 110	6.57 104	5.44 131	6.25 55	2.23 86	0.00 1	0.00 1	0.08 183	0.00 1	0.17 129	0.03 48

Prome-Stereo	3.56 101	0.65 90	3.87 94	0.74 35	0.18 32	2.44 27	7.62 197	5.91 56	6.30 90	7.37 86	14.80 161	6.64 105	6.75 155	4.95 43	2.68 93	0.00 1	0.01 87	0.01 137	0.10 170	0.11 98	0.04 69

TransformOpticalFlow	3.38 94	0.70 96	4.54 113	1.00 47	0.30 55	3.56 69	0.14 17	9.67 109	7.30 111	5.55 46	13.34 147	6.74 106	5.03 121	8.22 104	1.34 55	0.00 1	0.01 87	0.01 137	0.00 1	0.04 61	0.11 108

STrans-v2	3.43 97	0.73 99	4.82 121	0.26 16	0.60 91	3.00 54	1.19 106	10.41 126	7.22 108	5.79 49	10.97 121	6.75 107	7.03 158	8.25 105	1.40 56	0.00 1	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.03 44	0.18 135

Anonymous Stereo	6.16 160	3.15 208	23.75 220	2.97 184	2.48 170	4.39 115	13.30 222	9.21 103	9.86 144	9.56 135	8.76 94	6.79 108	1.99 54	13.50 191	13.04 200	0.01 65	0.05 133	0.00 1	0.06 159	0.22 148	0.19 139

HGLStereo	4.25 135	0.52 68	4.65 118	3.09 186	5.18 218	6.51 145	0.73 75	10.37 124	6.74 100	7.32 85	12.44 140	7.00 109	7.21 159	7.46 73	5.51 140	0.00 1	0.02 107	0.00 1	0.00 1	0.06 77	0.10 103

XX-Stereo	2.71 61	0.38 42	5.96 147	2.25 147	2.20 160	1.54 7	0.21 24	5.44 39	3.05 6	2.28 11	16.16 169	7.03 110	0.24 1	6.19 53	0.79 20	0.00 1	0.15 177	0.00 1	0.23 187	0.13 116	0.04 69

iResNet_ROB	4.23 133	1.02 135	4.90 122	2.18 140	0.93 115	2.92 47	0.37 35	15.10 187	16.91 188	7.89 95	10.51 113	7.03 110	3.07 71	8.16 100	3.46 115	0.01 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 92	0.02 18

PWCDC_ROB	7.92 187	3.17 210	7.48 174	5.73 223	4.40 206	10.45 177	0.35 34	14.52 182	28.19 215	10.36 157	31.27 212	7.04 112	9.14 180	13.22 190	8.78 175	2.74 226	0.02 107	0.00 1	0.00 1	1.31 210	0.17 132

PSMNet-RSSM	3.33 92	0.77 104	3.22 71	2.12 133	1.90 152	2.33 22	0.71 73	11.17 139	5.83 80	5.90 54	11.43 126	7.04 112	4.83 117	5.96 52	3.17 106	0.00 1	0.00 1	0.02 158	0.00 1	0.08 84	0.02 18

DeepPruner_ROB	3.52 100	1.14 147	4.06 100	1.12 60	1.65 137	3.65 71	0.83 81	13.96 175	4.47 52	7.80 93	10.84 116	7.05 114	2.16 57	8.14 98	3.08 103	0.07 149	0.03 121	0.00 1	0.01 124	0.32 164	0.06 82

RAFT + AFF	4.30 138	1.55 170	5.84 143	1.43 80	2.36 164	5.94 135	6.72 189	10.01 115	7.56 118	7.55 89	8.96 99	7.09 115	6.73 154	8.57 121	4.02 125	0.02 102	0.47 215	0.00 1	0.01 124	0.56 184	0.54 189

CBMV_ROB	4.14 128	0.52 68	3.14 68	1.30 71	0.77 103	6.92 148	1.97 125	10.11 120	9.58 141	8.92 119	14.20 157	7.12 116	5.90 139	8.65 127	3.50 116	0.01 65	0.05 133	0.00 1	0.00 1	0.04 61	0.09 94

DMCA	2.82 73	0.64 87	4.45 110	1.61 93	0.89 110	3.86 92	0.57 53	9.18 102	5.10 65	6.24 64	6.49 62	7.17 117	2.13 55	3.31 29	4.73 132	0.00 1	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.04 61	0.02 18

DeepPrunerF	6.75 170	2.69 199	23.31 219	3.68 201	7.16 226	3.78 82	4.29 159	13.42 170	20.13 202	8.13 102	10.46 111	7.18 118	8.06 165	11.10 174	9.44 179	0.24 181	0.15 177	0.29 207	0.42 206	0.66 193	0.45 179

MMNet	4.16 129	0.77 104	5.47 136	1.40 78	1.67 139	10.78 180	0.63 64	8.64 98	8.47 133	8.80 114	8.33 91	7.51 119	6.61 150	7.53 74	6.54 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 44	0.05 78

UCFNet_RVC	3.09 79	0.77 104	2.27 13	2.35 154	1.79 148	3.50 67	1.06 100	12.12 155	6.91 101	4.71 31	7.67 85	7.58 120	4.40 103	4.95 43	1.67 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 98	0.01 8

CC-Net-ROB	7.68 182	9.21 228	7.46 173	3.82 206	3.66 197	15.68 201	5.02 170	17.95 201	10.45 150	6.44 70	14.00 153	7.63 121	4.77 111	10.75 170	3.10 105	5.99 231	2.46 229	16.28 232	1.08 220	6.30 230	1.56 215

iResNetv2_ROB	4.28 137	1.43 163	7.17 169	2.91 178	1.26 124	4.36 111	1.62 117	13.64 173	10.25 149	9.83 144	11.41 124	7.68 122	4.00 87	7.75 81	1.85 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 172	0.09 94

GEStereo_RVC	3.74 112	0.73 99	4.95 123	2.01 124	1.24 123	4.36 111	3.07 136	11.77 149	7.80 122	6.87 77	6.52 63	7.70 123	4.31 102	8.98 144	4.19 126	0.03 119	0.01 87	0.02 158	0.02 134	0.13 116	0.11 108

NVstereo2D	4.51 140	0.82 111	6.86 167	3.28 193	3.38 186	8.16 158	3.13 138	10.51 127	15.15 178	4.90 34	6.89 69	7.87 124	4.78 114	9.88 161	3.91 124	0.01 65	0.00 1	0.00 1	0.06 159	0.02 17	0.58 191

PA-Net	4.98 145	1.47 165	7.42 172	2.40 157	2.14 156	8.73 161	3.64 150	12.42 159	13.11 169	7.03 79	7.57 83	7.88 125	6.52 149	10.16 164	7.82 160	0.02 102	0.03 121	0.00 1	0.00 1	0.11 98	1.07 207
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UPFNet	3.82 115	0.47 63	4.34 108	2.21 144	3.38 186	7.26 151	2.69 132	9.89 112	5.96 83	7.98 97	7.53 81	7.89 126	3.15 72	7.72 80	5.88 143	0.01 65	0.02 107	0.00 1	0.00 1	0.04 61	0.06 82

GwcNet-RSSM	3.77 113	1.05 138	5.06 126	2.21 144	1.87 150	2.36 24	1.52 115	8.98 100	7.96 124	5.91 55	14.59 158	7.94 127	3.50 77	6.43 58	5.70 141	0.00 1	0.00 1	0.04 173	0.00 1	0.20 139	0.08 89

IIG-Stereo	3.16 82	0.75 102	2.83 39	4.08 211	0.21 37	2.56 31	0.74 76	6.55 76	5.56 76	8.39 107	9.38 104	7.94 127	2.79 68	9.50 159	1.89 71	0.02 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.04 69

ADCRef	7.27 179	1.38 161	16.37 208	2.52 165	3.30 184	11.63 186	3.16 139	10.80 134	9.35 139	13.03 186	25.27 202	8.17 129	8.92 176	8.06 94	21.81 218	0.15 164	0.08 153	0.16 197	0.34 200	0.38 173	0.58 191

DMCA-RVC	3.17 83	1.26 154	6.39 156	2.10 132	1.51 133	3.02 55	0.56 51	7.84 89	5.06 64	9.23 126	5.19 37	8.46 130	2.72 65	6.31 56	3.22 108	0.06 145	0.11 165	0.09 186	0.02 134	0.16 125	0.08 89

delet	4.27 136	0.72 97	4.50 111	1.07 53	3.75 200	10.79 181	4.04 154	9.95 113	7.89 123	8.09 101	8.89 96	8.46 130	3.81 84	7.56 75	5.80 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 98	0.02 18

DSFCA	4.21 132	0.50 67	5.45 135	1.34 74	1.68 141	7.04 150	4.51 164	10.73 132	7.00 104	10.78 163	6.80 66	8.48 132	4.63 107	9.91 162	5.12 135	0.02 102	0.06 141	0.02 158	0.03 145	0.08 84	0.03 48

AANet_RVC	5.01 146	1.74 181	6.38 155	1.96 120	1.29 126	2.26 21	1.69 120	10.07 117	18.53 192	7.88 94	18.15 182	8.49 133	2.70 64	10.59 169	7.04 153	0.96 216	0.15 177	0.02 158	0.00 1	0.13 116	0.12 113

OMP-Stereo	3.03 78	0.93 125	2.72 31	4.21 215	0.51 87	2.19 19	1.25 108	6.19 66	6.00 85	7.99 98	6.21 54	8.50 134	2.49 61	9.44 158	1.74 67	0.01 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 84	0.05 78

STTStereo	3.60 102	0.93 125	6.34 153	2.71 173	2.23 161	3.68 74	0.63 64	9.42 105	6.73 99	9.87 145	6.97 70	8.84 135	3.65 81	6.85 62	3.04 101	0.00 1	0.02 107	0.01 137	0.00 1	0.02 17	0.02 18

cf-r	3.42 96	0.81 110	3.97 98	2.41 159	2.78 176	2.85 45	0.64 66	8.44 94	6.32 91	6.25 65	11.57 128	8.97 136	3.54 79	5.93 51	3.83 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 91	0.07 84

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 155	5.36 217	5.02 124	3.75 205	3.57 193	15.81 202	4.27 158	11.72 147	6.96 102	7.23 83	8.47 93	9.09 137	2.66 63	9.36 155	2.71 95	7.49 232	2.32 228	2.01 228	0.08 163	6.77 231	4.67 228

StereoDRNet-Refined	4.46 139	0.62 86	3.80 88	1.92 115	0.40 73	9.35 165	0.15 19	10.02 116	8.83 138	12.69 180	11.62 129	9.34 138	3.87 85	8.06 94	8.02 163	0.00 1	0.00 1	0.01 137	0.05 156	0.20 139	0.26 159
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RAFT+GMM	2.57 52	0.76 103	3.09 63	0.91 41	0.09 12	2.41 25	0.94 87	5.35 32	2.65 3	6.11 59	7.21 76	9.43 139	4.30 100	5.73 49	1.77 68	0.00 1	0.12 170	0.00 1	0.02 134	0.46 182	0.08 89

DRaft	5.28 148	0.95 130	6.75 163	0.87 37	0.30 55	6.10 137	6.99 192	6.63 79	18.00 191	7.90 96	14.13 155	9.43 139	8.77 174	8.84 139	8.74 174	0.03 119	0.39 207	0.00 1	0.37 202	0.11 98	0.34 170

MDST_ROB	8.37 191	0.32 9	9.03 182	4.18 214	2.42 168	26.86 223	6.14 178	19.36 212	13.52 172	27.09 218	22.75 194	9.47 141	4.74 110	15.06 201	6.34 148	0.02 102	0.02 107	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.13 117

FADNet	4.23 133	1.65 176	11.75 194	1.64 96	0.80 105	4.80 122	0.77 79	13.76 174	11.65 160	3.97 25	5.24 39	9.62 142	5.14 124	8.40 111	3.78 121	0.21 178	0.04 128	0.07 182	0.05 156	1.14 205	0.10 103

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 116	1.06 139	5.23 130	2.72 174	3.27 182	4.36 111	0.61 61	10.71 131	7.56 118	8.75 113	7.89 88	9.86 143	3.90 86	7.15 68	3.44 114	0.14 162	0.02 107	0.02 158	0.03 145	0.04 61	0.03 48
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DGSMNet	6.47 166	2.61 198	13.64 204	3.46 198	3.74 199	8.97 163	6.01 177	14.15 178	13.01 168	7.46 88	14.10 154	9.94 144	4.79 115	10.44 166	6.22 145	1.30 220	1.70 226	1.80 226	1.52 227	2.27 220	2.35 224

psm_up	3.85 117	0.82 111	3.01 52	2.00 123	2.58 173	5.28 128	3.34 143	10.85 136	6.33 92	7.27 84	7.32 79	10.15 145	9.02 177	6.19 53	2.51 91	0.22 179	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.12 106	0.03 48

CFNet_RVC	3.31 90	0.94 128	2.69 26	1.50 83	2.38 165	2.81 40	0.68 69	8.35 91	7.43 113	4.45 28	9.94 106	10.20 146	4.60 105	6.49 59	3.41 112	0.00 1	0.00 1	0.03 166	0.00 1	0.22 148	0.03 48

CFNet-ft	3.31 90	0.94 128	2.69 26	1.50 83	2.38 165	2.81 40	0.68 69	8.35 91	7.43 113	4.45 28	9.94 106	10.20 146	4.60 105	6.50 60	3.41 112	0.00 1	0.00 1	0.03 166	0.00 1	0.22 148	0.03 48

CVANet_RVC	4.16 129	1.16 149	3.60 83	1.94 118	1.46 131	3.92 99	4.68 167	10.89 137	8.34 131	7.58 90	10.84 116	10.27 148	6.62 151	8.56 120	2.69 94	0.39 195	0.00 1	0.00 1	0.01 124	0.21 145	0.09 94

Syn2CoEx	6.32 163	2.72 200	9.33 184	2.45 161	1.67 139	8.59 159	3.32 142	18.08 203	12.27 166	8.53 111	21.08 188	10.30 149	9.80 182	9.30 153	7.86 161	0.01 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 191	0.43 178

RASNet	4.52 142	0.61 81	4.42 109	3.42 196	4.68 215	4.58 118	0.99 93	9.54 108	8.01 125	5.28 42	11.42 125	10.34 150	8.88 175	9.28 152	8.68 172	0.15 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 44	0.04 69

UNet	3.97 124	0.61 81	6.50 159	1.68 98	3.22 181	9.82 171	0.31 30	9.50 106	5.32 69	7.20 82	6.35 60	10.59 151	5.91 140	6.93 65	5.49 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 17	0.01 8

FADNet-RVC	3.98 125	1.84 186	12.48 198	1.69 99	0.44 80	4.33 109	1.31 112	11.84 150	7.15 107	3.53 21	3.50 14	10.63 152	4.43 104	9.12 147	6.25 146	0.03 119	0.10 159	0.00 1	0.03 145	0.60 189	0.25 155

APVNet	5.98 156	1.72 180	8.72 181	3.21 191	4.04 204	12.31 189	1.81 124	19.09 209	6.10 87	6.13 60	13.41 148	10.69 153	6.30 145	11.26 176	13.90 202	0.05 140	0.02 107	0.11 190	0.03 145	0.53 183	0.20 142

ac_64	3.70 110	0.47 63	3.50 80	2.87 177	3.50 191	5.91 134	0.72 74	10.17 121	4.34 46	8.16 103	5.80 46	10.82 154	5.64 134	7.08 66	4.73 132	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 84	0.14 120

GwcNet	6.42 165	1.97 190	10.92 190	2.59 170	5.58 221	11.55 185	2.21 127	14.10 177	16.52 187	10.04 153	17.19 179	10.86 155	5.61 133	9.23 150	8.84 176	0.01 65	0.06 141	0.03 166	0.08 163	0.56 184	0.40 175

CBMV	5.35 150	0.91 120	3.67 85	1.62 94	0.44 80	10.09 174	7.19 195	12.49 160	12.33 167	12.22 176	14.69 160	10.93 156	6.48 148	8.51 117	4.96 134	0.02 102	0.15 177	0.00 1	0.00 1	0.17 129	0.17 132
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCP+	8.09 188	1.79 184	14.50 206	1.54 85	4.28 205	16.57 205	5.20 172	12.80 164	11.20 155	12.83 184	17.07 176	11.02 157	10.80 187	17.59 210	23.18 221	0.03 119	0.05 133	0.01 137	0.18 180	0.39 177	0.81 200

DRN-Test	5.87 153	0.98 131	5.89 145	2.69 172	3.65 196	12.37 190	3.35 144	20.07 219	10.20 148	11.93 175	12.31 139	11.06 158	5.31 126	7.89 84	9.05 177	0.04 132	0.05 133	0.04 173	0.04 154	0.18 135	0.25 155

StereoDRNet	5.59 151	1.75 182	6.80 165	3.12 188	4.45 210	10.61 179	4.35 161	18.80 207	9.73 142	12.22 176	6.87 68	11.44 159	4.65 108	8.09 97	8.26 168	0.02 102	0.11 165	0.00 1	0.03 145	0.20 139	0.28 164

SGM-Forest	4.96 144	0.32 9	2.84 40	1.21 64	0.64 93	10.23 176	6.64 188	11.55 144

Low-res two-view benchmark