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

MIF-Stereo	0.36 10	0.66 143	2.43 126	0.28 34	0.24 118	0.30 4	0.18 10	0.35 1	0.36 2	0.26 14	0.37 42	0.18 1	0.18 6	0.33 14	0.30 56	0.11 110	0.08 38	0.09 13	0.08 27	0.25 208	0.09 2

MyStereo07	0.56 111	0.68 151	2.42 121	0.30 60	0.41 248	0.61 160	0.31 180	0.58 55	0.72 196	1.17 348	0.26 14	0.20 2	0.27 62	1.28 221	0.28 42	0.09 11	0.59 306	0.12 135	0.21 269	0.16 69	0.48 224

ff7	0.65 191	0.58 119	2.09 57	0.39 198	0.60 302	0.56 86	0.23 58	0.49 14	0.62 92	1.00 331	0.24 6	0.20 2	0.24 27	0.71 141	0.24 15	0.09 11	2.09 391	0.10 46	0.18 233	0.24 193	2.22 396

ffff	0.65 191	0.58 119	2.09 57	0.39 198	0.60 302	0.56 86	0.23 58	0.49 14	0.62 92	1.00 331	0.24 6	0.20 2	0.24 27	0.71 141	0.24 15	0.09 11	2.09 391	0.10 46	0.18 233	0.24 193	2.22 396

11t	0.65 191	0.58 119	2.09 57	0.39 198	0.60 302	0.56 86	0.23 58	0.49 14	0.62 92	1.00 331	0.24 6	0.20 2	0.24 27	0.71 141	0.24 15	0.09 11	2.09 391	0.10 46	0.18 233	0.24 193	2.22 396

CAS	0.39 15	0.31 7	1.79 10	0.81 343	0.34 209	0.51 46	0.23 58	0.49 14	0.42 9	0.23 6	0.31 25	0.20 2	0.17 1	0.30 2	0.25 23	0.77 375	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 10	0.41 189

ccc-4	0.65 191	0.58 119	2.09 57	0.39 198	0.60 302	0.56 86	0.23 58	0.49 14	0.62 92	1.00 331	0.24 6	0.20 2	0.24 27	0.71 141	0.24 15	0.09 11	2.09 391	0.10 46	0.18 233	0.24 193	2.22 396

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 82	0.51 100	1.12 1	0.26 15	0.22 86	0.46 20	0.20 20	1.10 338	1.33 369	3.13 406	0.33 32	0.22 8	0.20 14	0.34 15	0.26 32	0.11 110	0.09 81	0.11 92	0.09 37	0.17 90	0.21 72

AEACV	0.89 305	0.29 2	1.84 18	2.50 406	1.68 396	0.53 66	0.21 30	1.01 289	0.42 9	0.68 262	0.31 25	0.22 8	0.39 146	1.63 267	0.25 23	0.09 11	2.60 409	0.09 13	0.54 372	0.23 187	2.27 401

anonymousdsp	0.86 291	0.59 125	2.65 223	1.33 371	1.25 379	0.56 86	0.23 58	0.54 39	0.71 189	1.13 344	0.25 11	0.22 8	0.24 27	1.24 214	0.24 15	0.09 11	2.34 406	0.10 46	0.18 233	0.25 208	3.12 410

Selective-IGEV	0.57 118	0.42 70	1.87 23	1.67 389	1.33 382	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 79	0.36 104	0.09 11	0.97 337	0.09 13	0.15 195	0.20 150	0.85 313

ProNet	0.46 45	0.60 127	1.85 20	0.35 143	0.67 320	0.49 38	0.25 99	0.53 30	0.57 66	0.21 1	0.24 6	0.22 8	0.20 14	0.52 79	0.22 4	0.09 11	0.47 287	0.10 46	0.09 37	0.23 187	1.33 358

IGEV-Stereo	0.86 291	0.60 127	2.65 223	1.35 373	1.25 379	0.56 86	0.23 58	0.54 39	0.71 189	1.14 345	0.25 11	0.22 8	0.24 27	1.24 214	0.24 15	0.09 11	2.34 406	0.10 46	0.18 233	0.25 208	3.13 411
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CASnet	0.32 3	0.40 63	1.80 11	0.28 34	0.11 1	0.47 30	0.19 12	0.45 7	0.47 24	0.39 30	0.31 25	0.23 14	0.17 1	0.31 3	0.21 1	0.11 110	0.06 1	0.15 245	0.12 139	0.16 69	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.34 5	0.38 55	1.96 38	0.27 22	0.35 217	0.43 15	0.22 39	0.43 5	0.34 1	0.24 9	0.34 34	0.23 14	0.28 72	0.34 15	0.22 4	0.08 1	0.07 6	0.07 1	0.05 1	0.10 10	0.35 155

XX-TBD	0.40 17	1.04 236	2.49 170	0.35 143	0.13 5	0.51 46	0.17 5	0.44 6	0.52 45	0.38 28	0.51 116	0.23 14	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

sAnonymous2	0.45 40	0.88 201	2.97 297	0.31 74	0.25 124	0.34 8	0.28 133	0.56 48	0.49 29	0.25 11	0.30 20	0.23 14	0.29 88	0.31 3	0.22 4	0.12 143	0.09 81	0.12 135	0.13 159	0.38 310	0.43 198

CroCo_RVC	0.45 40	0.88 201	2.97 297	0.31 74	0.25 124	0.34 8	0.28 133	0.56 48	0.49 29	0.25 11	0.30 20	0.23 14	0.29 88	0.31 3	0.22 4	0.12 143	0.09 81	0.12 135	0.13 159	0.38 310	0.43 198

Anonymous	0.41 18	0.44 80	2.55 189	0.35 143	0.32 194	0.38 11	0.34 208	0.57 53	0.41 5	0.25 11	0.30 20	0.23 14	0.29 88	0.38 27	0.28 42	0.15 233	0.13 153	0.11 92	0.12 139	0.24 193	0.30 129

test croco	0.43 25	0.73 166	2.80 270	0.28 34	0.19 63	0.33 7	0.21 30	0.63 76	0.50 35	0.24 9	0.38 48	0.24 20	0.25 41	0.48 59	0.32 78	0.12 143	0.08 38	0.13 191	0.09 37	0.43 333	0.13 12

CREStereo++_RVC	0.38 13	0.37 50	2.47 162	0.25 5	0.16 20	0.54 73	0.15 1	0.42 4	0.57 66	0.37 25	0.52 123	0.24 20	0.19 7	0.31 3	0.27 37	0.09 11	0.06 1	0.08 3	0.30 310	0.09 5	0.22 77
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
CREStereo	0.31 1	0.35 37	1.66 7	0.19 1	0.13 5	0.55 82	0.17 5	0.50 23	0.50 35	0.28 18	0.34 34	0.24 20	0.21 16	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
ACVNet-DCA	0.67 211	0.73 166	2.43 126	0.67 322	0.52 279	0.76 277	0.24 80	0.81 144	0.83 274	0.77 294	0.39 51	0.25 23	0.38 135	0.70 135	0.22 4	0.10 47	2.13 396	0.11 92	0.09 37	0.16 69	1.18 342

1test111	0.72 239	0.73 166	2.43 126	0.67 322	0.52 279	0.76 277	0.24 80	0.81 144	0.83 274	0.77 294	0.39 51	0.25 23	0.38 135	1.03 186	0.75 224	0.10 47	2.13 396	0.11 92	0.09 37	0.16 69	1.18 342

cc1	0.74 244	0.73 166	2.43 126	0.67 322	0.52 279	0.76 277	0.24 80	0.85 178	1.05 345	0.77 294	0.39 51	0.25 23	0.38 135	0.70 135	0.22 4	0.10 47	2.13 396	0.11 92	0.09 37	0.25 208	2.20 395

MIF-Stereo (partial)	0.41 18	0.71 158	2.67 234	0.27 22	0.24 118	0.32 6	0.17 5	0.56 48	0.46 18	0.26 14	0.37 42	0.25 23	0.26 49	0.46 49	0.35 102	0.11 110	0.08 38	0.12 135	0.10 71	0.21 159	0.15 30

GLC_STEREO	0.31 1	0.30 5	1.80 11	0.29 46	0.12 3	0.41 13	0.20 20	0.39 2	0.42 9	0.26 14	0.31 25	0.25 23	0.19 7	0.36 24	0.26 32	0.09 11	0.11 125	0.12 135	0.10 71	0.13 35	0.15 30

sCroCo_RVC	0.37 11	0.39 59	2.38 105	0.35 143	0.27 149	0.31 5	0.22 39	0.49 14	0.48 27	0.23 6	0.34 34	0.25 23	0.24 27	0.35 22	0.25 23	0.15 233	0.17 199	0.12 135	0.11 109	0.15 60	0.15 30

tt1	0.74 244	0.73 166	2.34 99	0.67 322	0.63 312	0.75 273	0.24 80	0.85 178	0.96 327	0.81 306	0.38 48	0.26 29	0.35 121	0.64 118	0.22 4	0.10 47	2.16 401	0.11 92	0.09 37	0.25 208	2.19 391

whm_eth	0.51 80	0.86 196	2.79 268	0.31 74	0.31 183	0.49 38	0.24 80	0.78 125	0.75 221	0.48 65	0.86 308	0.26 29	0.26 49	0.38 27	0.29 51	0.13 185	0.11 125	0.13 191	0.12 139	0.14 51	0.44 210

DLNR_Zeroshot_test	13.74 418	20.06 424	23.92 424	121.50 439	35.20 434	0.46 20	0.15 1	7.96 416	0.47 24	0.29 21	0.37 42	0.26 29	0.17 1	0.79 159	0.36 104	7.16 419	2.95 413	0.09 13	0.38 347	50.40 437	1.95 381

CES	0.33 4	0.32 14	1.46 3	0.25 5	0.50 275	0.40 12	0.20 20	0.48 11	0.48 27	0.22 3	0.29 17	0.26 29	0.19 7	0.35 22	0.22 4	0.09 11	0.07 6	0.08 3	0.05 1	0.16 69	0.54 247

TANstereo	0.39 15	0.70 156	2.48 167	0.23 3	0.12 3	0.54 73	0.16 3	0.41 3	0.47 24	0.45 51	0.51 116	0.26 29	0.22 19	0.34 15	0.21 1	0.10 47	0.10 104	0.08 3	0.07 12	0.09 5	0.18 56

GMStereo	0.44 37	1.32 299	2.65 223	0.28 34	0.16 20	0.42 14	0.22 39	0.48 11	0.63 103	0.41 33	0.36 38	0.26 29	0.25 41	0.41 41	0.30 56	0.14 215	0.08 38	0.10 46	0.12 139	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
PMTNet	0.35 7	0.38 55	1.75 9	0.21 2	0.14 8	0.57 105	0.24 80	0.48 11	0.44 16	0.28 18	0.32 31	0.26 29	0.24 27	0.41 41	0.24 15	0.42 356	0.07 6	0.08 3	0.05 1	0.18 110	0.15 30

EGLCR-Stereo	0.90 308	0.31 7	1.90 27	1.60 385	0.95 353	1.14 353	0.42 252	0.85 178	0.43 13	1.74 382	0.21 1	0.27 36	0.17 1	1.56 253	0.30 56	0.10 47	2.60 409	0.10 46	0.09 37	0.10 10	3.10 409

MC-Stereo	0.58 126	0.37 50	2.00 41	0.88 346	0.64 316	0.54 73	0.19 12	0.46 9	0.39 3	0.58 169	0.39 51	0.27 36	0.27 62	0.71 141	0.32 78	0.09 11	1.20 355	0.09 13	0.16 212	0.22 173	1.92 380

StereoIM	0.35 7	0.89 206	2.15 69	0.25 5	0.29 164	0.29 3	0.17 5	0.47 10	0.41 5	0.21 1	0.22 2	0.28 38	0.21 16	0.32 13	0.31 70	0.10 47	0.09 81	0.10 46	0.08 27	0.11 17	0.12 10

RCA-Stereo	0.45 40	0.38 55	1.80 11	0.27 22	0.25 124	0.58 112	0.23 58	0.84 168	0.66 123	0.42 37	0.44 75	0.28 38	0.35 121	0.31 3	0.21 1	0.09 11	1.01 340	0.09 13	0.07 12	0.21 159	0.53 244

DCANet-4	0.43 25	0.32 14	2.31 94	0.26 15	0.14 8	0.51 46	0.22 39	0.84 168	0.78 240	0.55 141	0.48 89	0.28 38	0.37 128	0.40 35	0.37 107	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.08 1	0.43 198

s12784h	0.41 18	0.34 30	2.17 72	0.24 4	0.11 1	0.64 207	0.24 80	0.85 178	0.70 177	0.45 51	0.54 140	0.28 38	0.27 62	0.51 75	0.27 37	0.11 110	0.06 1	0.09 13	0.06 6	0.16 69	0.14 24

CroCo-Stereo Lap2	0.38 13	0.91 214	2.02 46	0.33 111	0.38 235	0.23 2	0.21 30	0.63 76	0.51 40	0.23 6	0.28 15	0.29 42	0.23 25	0.34 15	0.28 42	0.10 47	0.09 81	0.10 46	0.08 27	0.22 173	0.15 30

IGEVStereo-DCA	0.74 244	0.74 175	2.09 57	0.76 334	0.77 335	0.45 17	0.23 58	0.49 14	0.62 92	0.71 279	0.22 2	0.30 43	0.28 72	1.29 222	1.53 318	0.10 47	1.50 378	0.10 46	0.18 233	0.24 193	2.22 396

rrr	0.84 280	0.74 175	3.40 339	0.76 334	0.77 335	0.45 17	0.28 133	1.23 360	0.84 286	0.71 279	0.22 2	0.30 43	0.28 72	1.29 222	1.53 318	0.10 47	1.50 378	0.10 46	0.29 304	0.24 193	1.75 377

AnonymousM	0.45 40	0.49 89	1.83 15	0.29 46	0.15 13	0.53 66	0.22 39	0.64 78	0.66 123	0.47 63	0.33 32	0.30 43	0.25 41	0.49 69	0.29 51	0.12 143	0.27 255	0.71 379	0.37 344	0.12 25	0.41 189

test_xeample3	0.86 291	0.75 179	3.36 329	0.65 316	0.76 333	0.49 38	0.33 203	1.21 359	0.80 256	0.61 204	0.23 5	0.30 43	0.29 88	1.17 206	1.57 320	0.10 47	1.79 384	0.10 46	0.40 351	0.25 208	2.09 385

DIP-Stereo	0.43 25	0.50 95	2.21 80	0.27 22	0.18 47	0.63 195	0.17 5	0.94 241	0.58 72	0.49 81	0.48 89	0.30 43	0.30 98	0.40 35	0.31 70	0.10 47	0.08 38	0.10 46	0.08 27	0.15 60	0.33 142
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
fff	0.50 70	0.90 211	2.63 213	0.25 5	0.15 13	0.51 46	0.22 39	0.85 178	0.82 268	0.55 141	0.48 89	0.31 48	0.65 281	0.39 31	0.37 107	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.08 1	0.43 198

raftrobust	0.52 82	1.14 255	2.15 69	0.33 111	0.99 358	0.53 66	0.21 30	0.59 62	0.50 35	0.53 126	0.36 38	0.31 48	0.33 112	0.47 51	0.42 122	0.10 47	0.55 299	0.09 13	0.08 27	0.22 173	0.46 218

csc	0.50 70	0.90 211	2.63 213	0.25 5	0.15 13	0.51 46	0.22 39	0.85 178	0.82 268	0.55 141	0.48 89	0.31 48	0.65 281	0.39 31	0.37 107	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.08 1	0.43 198

cscssc	0.50 70	0.90 211	2.63 213	0.25 5	0.15 13	0.51 46	0.22 39	0.85 178	0.82 268	0.55 141	0.48 89	0.31 48	0.65 281	0.39 31	0.37 107	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.08 1	0.43 198

ADStereo(finetuned)	0.50 70	0.91 214	2.43 126	0.26 15	0.14 8	0.51 46	0.22 39	0.84 168	0.78 240	0.56 151	0.49 102	0.32 52	0.75 310	0.40 35	0.40 116	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.13 35	0.45 215

HHNet	0.63 179	0.67 144	3.10 311	0.37 167	0.25 124	0.64 207	0.60 317	0.70 98	0.67 135	0.55 141	1.12 345	0.32 52	0.60 271	0.43 45	1.75 327	0.16 247	0.08 38	0.12 135	0.10 71	0.18 110	0.22 77

raft+_RVC	0.62 167	1.18 269	2.43 126	0.36 157	2.08 402	0.52 61	0.25 99	0.66 83	0.54 54	0.36 23	0.46 78	0.32 52	0.28 72	0.49 69	0.43 128	0.10 47	0.91 335	0.10 46	0.09 37	0.22 173	0.70 291

DCANet	0.49 66	0.91 214	2.63 213	0.26 15	0.14 8	0.51 46	0.22 39	0.84 168	0.78 240	0.56 151	0.49 102	0.32 52	0.41 163	0.39 31	0.41 118	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.14 51	0.45 215

rafts_anoy	0.60 147	1.33 303	2.59 199	0.53 279	1.09 370	0.49 38	0.25 99	0.67 86	0.53 51	0.41 33	0.38 48	0.33 56	0.30 98	0.68 132	0.41 118	0.10 47	1.13 352	0.13 191	0.15 195	0.20 150	0.29 120

Anonymous3	0.47 48	0.49 89	2.61 208	0.33 111	0.25 124	0.72 263	0.32 190	0.80 137	0.60 80	0.36 23	0.41 60	0.33 56	0.29 88	0.46 49	0.30 56	0.19 288	0.18 205	0.13 191	0.13 159	0.18 110	0.22 77

R-Stereo Train	0.42 22	0.31 7	2.51 174	0.30 60	0.18 47	0.56 86	0.25 99	0.82 151	0.41 5	0.57 163	0.67 235	0.33 56	0.24 27	0.34 15	0.33 87	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	2.51 174	0.30 60	0.18 47	0.56 86	0.25 99	0.82 151	0.41 5	0.57 163	0.67 235	0.33 56	0.24 27	0.34 15	0.33 87	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
UDGNet	0.50 70	1.36 312	2.44 134	0.37 167	0.19 63	0.58 112	0.23 58	0.49 14	0.69 167	0.42 37	0.39 51	0.34 60	0.29 88	0.55 92	0.32 78	0.25 330	0.10 104	0.37 357	0.19 249	0.30 258	0.17 49

dd	0.48 55	1.32 299	2.41 117	0.31 74	0.17 37	0.58 112	0.26 111	0.50 23	0.71 189	0.42 37	0.41 60	0.34 60	0.28 72	0.47 51	0.41 118	0.18 277	0.10 104	0.13 191	0.12 139	0.22 173	0.16 43

TestStereo	0.49 66	0.88 201	2.38 105	0.30 60	0.16 20	0.43 15	0.25 99	0.55 47	0.46 18	0.38 28	0.46 78	0.34 60	0.28 72	1.96 320	0.28 42	0.11 110	0.08 38	0.12 135	0.09 37	0.15 60	0.13 12

11t1	0.60 147	0.49 89	2.19 75	0.35 143	0.58 296	0.48 33	0.21 30	0.72 105	0.73 199	0.49 81	0.47 83	0.35 63	0.34 119	0.61 110	0.71 216	0.12 143	1.26 363	0.10 46	0.29 304	0.16 69	1.22 350

TestStereo1	0.59 141	1.21 276	2.63 213	0.40 211	0.60 302	0.56 86	0.34 208	0.82 151	0.73 199	0.45 51	0.63 212	0.36 64	0.42 174	0.66 125	0.42 122	0.10 47	0.32 260	0.12 135	0.10 71	0.34 281	0.52 241

SA-5K	0.59 141	1.21 276	2.63 213	0.40 211	0.60 302	0.56 86	0.34 208	0.82 151	0.73 199	0.45 51	0.63 212	0.36 64	0.42 174	0.66 125	0.42 122	0.10 47	0.32 260	0.12 135	0.10 71	0.34 281	0.52 241

RALCasStereoNet	0.65 191	1.34 305	2.56 193	0.43 233	0.96 354	0.50 44	0.26 111	0.62 70	0.56 63	0.43 43	0.49 102	0.36 64	0.28 72	0.72 146	0.53 165	0.10 47	1.18 353	0.09 13	0.08 27	0.27 234	1.27 353

LoS	0.34 5	0.35 37	1.88 24	0.25 5	0.13 5	0.53 66	0.20 20	0.50 23	0.53 51	0.26 14	0.28 15	0.37 67	0.24 27	0.40 35	0.25 23	0.10 47	0.08 38	0.08 3	0.06 6	0.15 60	0.10 4

NF-Stereo	0.53 92	0.33 23	2.55 189	0.55 286	0.16 20	0.61 160	0.43 259	0.70 98	0.70 177	0.50 99	0.47 83	0.37 67	0.26 49	1.44 240	0.78 233	0.12 143	0.07 6	0.12 135	0.10 71	0.13 35	0.17 49

OCTAStereo	0.53 92	0.33 23	2.54 182	0.56 295	0.16 20	0.61 160	0.42 252	0.70 98	0.70 177	0.50 99	0.47 83	0.37 67	0.26 49	1.43 236	0.79 236	0.12 143	0.07 6	0.12 135	0.10 71	0.13 35	0.17 49

RE-Stereo	0.53 92	0.33 23	2.54 182	0.56 295	0.16 20	0.61 160	0.43 259	0.70 98	0.70 177	0.50 99	0.47 83	0.37 67	0.26 49	1.43 236	0.77 229	0.12 143	0.07 6	0.12 135	0.10 71	0.13 35	0.17 49

TVStereo	0.53 92	0.33 23	2.54 182	0.56 295	0.16 20	0.61 160	0.43 259	0.70 98	0.70 177	0.50 99	0.47 83	0.37 67	0.26 49	1.43 236	0.77 229	0.12 143	0.07 6	0.12 135	0.10 71	0.13 35	0.17 49

DisPM	0.48 55	0.41 68	2.54 182	0.61 307	0.18 47	0.59 130	0.62 324	0.54 39	0.67 135	0.61 204	0.53 126	0.38 72	0.26 49	0.76 153	0.31 70	0.13 185	0.07 6	0.12 135	0.11 109	0.12 25	0.15 30

DRaft	0.65 191	0.47 85	2.38 105	0.25 5	0.17 37	0.64 207	0.65 329	0.56 48	0.57 66	0.67 256	0.98 328	0.38 72	0.99 341	1.42 235	2.06 341	0.11 110	0.14 166	0.10 46	0.14 177	0.18 110	0.21 72

4D-IteraStereo	0.62 167	1.29 296	3.04 306	0.27 22	0.30 175	0.46 20	0.26 111	0.54 39	0.51 40	0.41 33	0.31 25	0.39 74	0.19 7	0.53 86	0.65 201	0.09 11	0.47 287	0.12 135	0.11 109	0.21 159	2.14 388

SA	0.61 154	1.14 255	2.79 268	0.32 91	0.63 312	0.57 105	0.30 170	0.97 264	0.78 240	0.43 43	0.63 212	0.39 74	0.46 210	0.70 135	0.31 70	0.10 47	0.44 284	0.13 191	0.32 320	0.31 266	0.51 236

test_4	0.47 48	0.80 189	2.15 69	0.36 157	0.29 164	0.59 130	0.28 133	0.50 23	0.42 9	0.43 43	0.76 286	0.39 74	0.22 19	0.73 147	0.49 154	0.08 1	0.18 205	0.11 92	0.15 195	0.29 252	0.27 108

PFNet+	0.50 70	0.43 76	2.54 182	0.49 266	0.18 47	0.58 112	0.76 346	0.54 39	0.72 196	0.56 151	0.48 89	0.39 74	0.26 49	0.94 179	0.33 87	0.14 215	0.09 81	0.14 220	0.13 159	0.12 25	0.16 43

PSM-softLoss	0.52 82	0.34 30	2.47 162	0.55 286	0.17 37	0.61 160	0.39 241	0.64 78	0.67 135	0.52 118	0.48 89	0.39 74	0.25 41	1.46 241	0.77 229	0.13 185	0.08 38	0.13 191	0.12 139	0.12 25	0.15 30

KMStereo	0.52 82	0.34 30	2.47 162	0.55 286	0.17 37	0.61 160	0.39 241	0.64 78	0.67 135	0.52 118	0.48 89	0.39 74	0.25 41	1.46 241	0.77 229	0.13 185	0.08 38	0.13 191	0.12 139	0.12 25	0.15 30

DeepStereo_RVC	0.47 48	0.37 50	2.19 75	0.55 286	0.18 47	0.60 142	0.58 311	0.52 27	0.62 92	0.49 81	0.45 76	0.39 74	0.85 323	0.47 51	0.34 95	0.12 143	0.08 38	0.11 92	0.09 37	0.15 60	0.19 60

RALAANet	0.52 82	1.37 315	2.63 213	0.33 111	0.23 109	0.48 33	0.19 12	0.69 91	0.55 59	0.49 81	0.46 78	0.39 74	0.31 102	0.53 86	0.53 165	0.10 47	0.33 264	0.11 92	0.17 225	0.29 252	0.13 12

CASS	0.43 25	0.34 30	2.01 43	0.33 111	0.17 37	0.54 73	0.24 80	0.71 104	0.52 45	0.62 216	0.55 149	0.40 82	0.41 163	0.43 45	0.33 87	0.17 266	0.10 104	0.14 220	0.11 109	0.18 110	0.23 85
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLG	0.74 244	1.09 243	2.87 285	0.36 157	0.21 77	1.63 375	0.60 317	1.39 370	0.63 103	1.39 368	0.51 116	0.40 82	0.86 325	1.40 232	0.37 107	0.09 11	0.07 6	0.14 220	0.12 139	0.34 281	0.23 85

LMCR-Stereo	0.61 154	1.00 226	2.60 204	0.42 223	0.22 86	0.74 271	0.31 180	1.06 327	0.70 177	0.62 216	0.64 219	0.40 82	0.52 239	0.84 168	1.27 299	0.20 296	0.09 81	0.12 135	0.09 37	0.26 223	0.16 43

GES	0.49 66	0.54 107	2.37 103	0.31 74	0.19 63	0.61 160	0.30 170	0.93 236	0.52 45	0.49 81	0.53 126	0.40 82	0.43 187	0.59 102	0.67 206	0.16 247	0.11 125	0.12 135	0.10 71	0.20 150	0.30 129

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 126	1.48 334	2.53 178	0.29 46	0.78 338	0.52 61	0.20 20	0.68 89	0.66 123	0.51 110	0.61 197	0.40 82	0.32 107	0.40 35	0.43 128	0.08 1	0.63 312	0.09 13	0.09 37	0.37 304	0.58 256

Selective-RAFT	0.46 45	0.48 88	1.88 24	0.32 91	0.16 20	0.61 160	0.19 12	0.66 83	0.62 92	0.28 18	0.30 20	0.41 87	0.33 112	0.51 75	0.32 78	0.11 110	1.09 349	0.09 13	0.35 338	0.19 133	0.37 162

LCNet	0.58 126	0.43 76	2.42 121	0.91 351	0.22 86	0.95 334	0.29 158	0.62 70	0.64 109	0.52 118	0.55 149	0.41 87	0.75 310	0.84 168	0.27 37	0.10 47	0.07 6	0.12 135	0.18 233	0.97 380	0.40 182

Pruner-Stereo	0.55 103	0.38 55	2.49 170	1.78 394	0.19 63	0.63 195	0.45 270	0.59 62	0.67 135	0.61 204	0.48 89	0.41 87	0.25 41	0.49 69	0.99 267	0.13 185	0.07 6	0.12 135	0.10 71	0.13 35	0.14 24

DN-CSS_ROB	0.56 111	1.64 353	2.75 261	0.42 223	0.22 86	0.57 105	0.19 12	0.79 132	0.66 123	0.46 61	0.62 204	0.41 87	0.32 107	0.73 147	0.49 154	0.12 143	0.08 38	0.14 220	0.13 159	0.38 310	0.17 49

iRaftStereo_RVC	0.47 48	0.84 192	1.91 29	0.29 46	0.15 13	0.53 66	0.20 20	0.58 55	0.50 35	0.37 25	0.43 64	0.42 91	0.23 25	0.38 27	0.28 42	0.09 11	0.70 324	0.12 135	0.11 109	0.43 333	0.77 298

EKT-Stereo	1.56 376	0.55 114	2.60 204	2.54 407	19.66 423	0.55 82	0.22 39	0.76 112	0.51 40	0.40 32	0.36 38	0.43 92	0.27 62	0.74 150	0.42 122	0.13 185	0.17 199	0.11 92	0.16 212	0.20 150	0.50 232

MIM_Stereo	0.55 103	0.92 219	2.65 223	0.32 91	1.09 370	0.51 46	0.19 12	0.67 86	0.52 45	0.48 65	0.54 140	0.43 92	0.27 62	0.57 98	0.30 56	0.08 1	0.17 199	0.11 92	0.10 71	0.28 244	0.80 305

Sa-1000	0.61 154	1.07 239	2.71 250	0.32 91	0.61 309	0.61 160	0.31 180	1.00 281	0.76 229	0.53 126	0.83 298	0.43 92	0.33 112	0.69 134	0.30 56	0.10 47	0.52 296	0.13 191	0.28 300	0.29 252	0.29 120

CIPLG	0.63 179	1.59 345	3.16 315	0.79 340	0.31 183	0.62 182	0.57 309	0.82 151	0.68 159	0.58 169	0.63 212	0.43 92	0.31 102	0.48 59	0.42 122	0.12 143	0.20 221	0.13 191	0.13 159	0.36 298	0.21 72

ACRE	0.63 179	1.55 339	3.41 340	0.76 334	0.28 159	0.60 142	0.56 306	0.82 151	0.68 159	0.57 163	0.62 204	0.43 92	0.30 98	0.47 51	0.42 122	0.12 143	0.19 209	0.13 191	0.14 177	0.36 298	0.20 68

Patchmatch Stereo++	0.43 25	0.36 40	2.44 134	0.48 255	0.17 37	0.61 160	0.26 111	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 64	0.43 92	0.28 72	0.56 95	0.30 56	0.12 143	0.08 38	0.12 135	0.10 71	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-adaLoss	0.43 25	0.36 40	2.44 134	0.48 255	0.18 47	0.61 160	0.28 133	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 64	0.43 92	0.28 72	0.49 69	0.30 56	0.12 143	0.08 38	0.12 135	0.10 71	0.17 90	0.13 12

ROB_FTStereo	0.43 25	0.36 40	2.44 134	0.48 255	0.18 47	0.61 160	0.26 111	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 64	0.43 92	0.28 72	0.51 75	0.30 56	0.12 143	0.08 38	0.12 135	0.10 71	0.17 90	0.13 12

iGMRVC	0.43 25	0.36 40	2.44 134	0.48 255	0.18 47	0.61 160	0.27 125	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 64	0.43 92	0.28 72	0.57 98	0.31 70	0.12 143	0.08 38	0.12 135	0.10 71	0.17 90	0.13 12

RAFT-345	0.56 111	0.37 50	2.68 239	0.40 211	0.34 209	0.58 112	0.41 246	0.49 14	0.70 177	0.51 110	0.99 331	0.43 92	0.28 72	1.56 253	0.81 242	0.10 47	0.07 6	0.11 92	0.09 37	0.11 17	0.09 2

iRAFT	0.43 25	0.36 40	2.44 134	0.48 255	0.17 37	0.61 160	0.26 111	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 64	0.43 92	0.28 72	0.56 95	0.30 56	0.12 143	0.08 38	0.12 135	0.10 71	0.17 90	0.13 12

RAFT-IKP	0.43 25	0.36 40	2.44 134	0.48 255	0.16 20	0.60 142	0.28 133	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 64	0.43 92	0.28 72	0.51 75	0.31 70	0.12 143	0.08 38	0.12 135	0.10 71	0.17 90	0.13 12

Prome-Stereo	0.53 92	0.36 40	2.39 111	0.60 301	0.23 109	0.63 195	0.41 246	0.66 83	0.67 135	0.59 188	1.02 335	0.43 92	0.71 298	0.61 110	0.34 95	0.10 47	0.07 6	0.10 46	0.09 37	0.13 35	0.44 210

SFCPSM	0.48 55	0.39 59	2.30 92	0.28 34	0.27 149	0.70 253	0.32 190	1.00 281	0.69 167	0.50 99	0.52 123	0.43 92	0.36 123	0.53 86	0.44 131	0.12 143	0.09 81	0.12 135	0.16 212	0.18 110	0.23 85

iResNet	0.59 141	1.09 243	2.54 182	0.44 238	0.18 47	0.65 221	0.29 158	0.89 211	0.75 221	0.59 188	0.64 219	0.43 92	0.39 146	0.73 147	1.24 296	0.11 110	0.08 38	0.09 13	0.08 27	0.21 159	0.40 182

MSKI-zero shot	0.70 227	0.44 80	2.62 212	1.47 379	0.75 330	0.56 86	0.20 20	0.80 137	0.45 17	0.60 197	0.52 123	0.44 107	0.17 1	0.70 135	0.26 32	0.09 11	2.87 412	0.09 13	0.32 320	0.14 51	0.50 232

LL-Strereo2	0.62 167	1.36 312	2.47 162	1.37 374	0.96 354	0.54 73	0.28 133	0.61 67	0.49 29	0.42 37	0.34 34	0.44 107	0.21 16	0.57 98	0.53 165	0.11 110	0.26 249	0.16 261	0.14 177	0.18 110	0.98 333

DCRE	0.76 256	0.80 189	2.31 94	1.05 360	1.18 375	0.63 195	0.26 111	1.03 301	0.59 76	0.52 118	2.12 377	0.44 107	0.27 62	0.41 41	0.53 165	0.09 11	1.02 345	0.10 46	0.32 320	0.16 69	1.47 369

x	0.65 191	0.62 136	2.12 64	0.36 157	0.61 309	0.48 33	0.24 80	0.80 137	0.89 306	0.50 99	0.56 161	0.44 107	0.36 123	0.62 113	0.80 238	0.11 110	1.44 377	0.11 92	0.39 350	0.16 69	1.34 360

RAFT+CT+SA	0.60 147	1.25 289	2.49 170	0.38 185	0.75 330	0.55 82	0.34 208	0.83 161	0.68 159	0.39 30	0.55 149	0.44 107	0.29 88	0.75 151	0.28 42	0.09 11	0.24 239	0.11 92	0.51 368	0.30 258	0.74 297

IPLGR_C	0.64 186	1.66 356	3.36 329	0.80 341	0.31 183	0.60 142	0.60 317	0.82 151	0.69 167	0.58 169	0.62 204	0.44 107	0.31 102	0.47 51	0.43 128	0.12 143	0.22 231	0.13 191	0.15 195	0.35 292	0.21 72

test-3	0.58 126	0.43 76	2.44 134	0.52 275	0.59 297	0.46 20	0.23 58	0.77 118	0.49 29	0.52 118	0.29 17	0.44 107	0.22 19	0.59 102	0.97 259	0.08 1	1.27 364	0.10 46	0.35 338	0.29 252	0.62 266

test_1	0.58 126	0.43 76	2.44 134	0.52 275	0.59 297	0.46 20	0.23 58	0.77 118	0.49 29	0.51 110	0.29 17	0.44 107	0.22 19	0.59 102	0.97 259	0.08 1	1.27 364	0.10 46	0.35 338	0.29 252	0.63 270

ROB_FTStereo_v2	0.43 25	0.36 40	2.44 134	0.49 266	0.17 37	0.61 160	0.28 133	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 64	0.44 107	0.28 72	0.48 59	0.30 56	0.12 143	0.08 38	0.12 135	0.10 71	0.17 90	0.13 12

HUI-Stereo	0.43 25	0.36 40	2.45 150	0.48 255	0.18 47	0.61 160	0.27 125	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 64	0.44 107	0.28 72	0.47 51	0.30 56	0.12 143	0.08 38	0.12 135	0.10 71	0.17 90	0.13 12

CRE-IMP	0.46 45	0.31 7	2.40 113	0.53 279	0.17 37	0.79 296	0.68 337	0.54 39	0.66 123	0.47 63	0.43 64	0.44 107	0.26 49	0.43 45	0.33 87	0.12 143	0.07 6	0.12 135	0.09 37	0.17 90	0.23 85

test_xeample	0.98 324	0.65 142	2.12 64	0.29 46	0.67 320	0.60 142	0.28 133	1.08 333	0.85 289	0.62 216	0.70 255	0.44 107	0.41 163	1.95 319	5.45 404	0.12 143	1.33 371	0.11 92	0.31 315	0.18 110	1.42 366

StereoVision	0.52 82	1.12 252	2.70 249	0.34 128	0.32 194	0.47 30	0.26 111	0.73 106	0.61 83	0.33 22	0.89 314	0.45 119	0.26 49	0.52 79	0.39 115	0.14 215	0.15 180	0.16 261	0.15 195	0.22 173	0.14 24

test_3	0.59 141	0.44 80	2.44 134	0.53 279	0.59 297	0.48 33	0.30 170	0.79 132	0.52 45	0.51 110	0.30 20	0.45 119	0.22 19	0.59 102	0.97 259	0.08 1	1.25 360	0.11 92	0.35 338	0.30 258	0.62 266

DEmStereo	0.69 222	0.40 63	2.42 121	0.42 223	0.18 47	0.66 234	0.88 357	0.54 39	0.64 109	0.60 197	1.00 332	0.45 119	1.24 355	1.53 249	2.21 352	0.10 47	0.08 38	0.10 46	0.10 71	0.11 17	0.14 24

PFNet	0.62 167	0.42 70	2.69 245	0.43 233	0.55 287	0.62 182	0.27 125	0.64 78	0.72 196	0.61 204	0.56 161	0.45 119	0.33 112	1.86 306	1.12 281	0.28 340	0.09 81	0.12 135	0.16 212	0.26 223	0.27 108

xx1	0.71 231	0.73 166	2.43 126	0.67 322	0.52 279	0.76 277	0.24 80	0.85 178	1.05 345	0.77 294	0.39 51	0.46 123	0.37 128	0.70 135	0.22 4	0.10 47	2.13 396	0.12 135	0.41 355	0.16 69	1.18 342

gwcnet-sp	0.52 82	0.71 158	2.66 227	0.32 91	0.22 86	0.66 234	0.31 180	0.84 168	0.69 167	0.61 204	0.49 102	0.46 123	0.43 187	0.77 154	0.48 145	0.12 143	0.11 125	0.11 92	0.11 109	0.19 133	0.19 60

scenet	0.52 82	0.71 158	2.66 227	0.32 91	0.22 86	0.66 234	0.31 180	0.84 168	0.69 167	0.61 204	0.49 102	0.46 123	0.43 187	0.77 154	0.48 145	0.12 143	0.11 125	0.11 92	0.11 109	0.19 133	0.19 60

ssnet	0.52 82	0.71 158	2.66 227	0.32 91	0.22 86	0.66 234	0.31 180	0.84 168	0.69 167	0.61 204	0.49 102	0.46 123	0.43 187	0.77 154	0.48 145	0.12 143	0.11 125	0.11 92	0.11 109	0.19 133	0.19 60

qqq	0.65 191	0.63 138	2.10 63	0.30 60	0.64 316	0.46 20	0.27 125	0.81 144	0.83 274	0.48 65	0.56 161	0.46 123	0.37 128	1.03 186	0.75 224	0.11 110	1.41 376	0.12 135	0.41 355	0.16 69	1.18 342

AE-Stereo	0.71 231	0.32 14	2.44 134	0.44 238	0.50 275	0.58 112	0.23 58	1.08 333	0.67 135	0.67 256	0.51 116	0.47 128	0.24 27	0.63 114	0.32 78	0.09 11	2.15 400	0.11 92	0.45 359	0.22 173	2.01 382

mmm	0.66 208	0.53 105	1.83 15	0.38 185	0.86 344	0.49 38	0.27 125	0.82 151	0.83 274	0.59 188	0.69 242	0.47 128	0.38 135	0.81 166	0.73 221	0.12 143	1.37 372	0.14 220	0.45 359	0.18 110	1.35 361

ASMatch	0.61 154	0.47 85	2.72 252	0.91 351	0.36 223	0.56 86	0.24 80	0.54 39	0.67 135	0.48 65	1.20 348	0.47 128	0.65 281	1.33 226	0.93 256	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.11 109	0.10 10	0.17 49

RAFT-RH_RVC	0.65 191	0.73 166	2.78 267	0.39 198	0.29 164	0.60 142	0.18 10	0.45 7	0.63 103	0.75 290	1.89 372	0.47 128	0.29 88	1.59 264	1.21 291	0.15 233	0.07 6	0.13 191	0.13 159	0.11 17	0.10 4

GMM-Stereo	0.53 92	0.33 23	2.89 287	0.53 279	0.24 118	0.77 287	0.46 275	0.62 70	0.65 116	0.58 169	0.73 273	0.47 128	0.43 187	0.68 132	0.29 51	0.10 47	0.06 1	0.13 191	0.13 159	0.14 51	0.44 210

222	1.02 329	0.60 127	1.95 35	0.29 46	0.51 277	0.62 182	0.24 80	1.09 335	0.86 295	0.64 236	0.67 235	0.47 128	0.42 174	1.86 306	6.73 408	0.13 185	1.21 358	0.11 92	0.32 320	0.17 90	1.44 367

TRStereo	0.89 305	1.02 230	2.91 290	4.59 414	0.31 183	0.93 330	0.23 58	1.93 391	0.66 123	0.37 25	0.54 140	0.48 134	0.40 152	0.67 128	0.29 51	0.13 185	0.37 268	0.11 92	0.48 363	0.13 35	1.21 348

HCRNet	0.50 70	0.75 179	2.08 56	0.39 198	0.29 164	0.58 112	0.22 39	0.79 132	0.67 135	0.49 81	0.49 102	0.48 134	0.37 128	1.13 200	0.40 116	0.15 233	0.10 104	0.15 245	0.13 159	0.21 159	0.19 60

IRAFT_RVC	0.59 141	0.74 175	2.42 121	0.47 254	0.21 77	0.59 130	0.42 252	0.68 89	0.73 199	0.54 130	0.50 114	0.49 136	0.51 232	1.57 257	1.00 269	0.11 110	0.25 246	0.13 191	0.10 71	0.15 60	0.14 24

ICVP	0.48 55	0.33 23	2.37 103	0.34 128	0.22 86	0.60 142	0.55 302	0.79 132	0.53 51	0.45 51	0.60 189	0.49 136	0.36 123	0.55 92	0.46 139	0.16 247	0.16 192	0.14 220	0.11 109	0.16 69	0.32 139
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
AFF-stereo	0.57 118	1.51 336	2.59 199	0.33 111	0.23 109	0.51 46	0.21 30	0.69 91	0.68 159	0.49 81	0.63 212	0.49 136	0.34 119	0.50 74	0.37 107	0.08 1	0.54 297	0.10 46	0.10 71	0.40 323	0.60 263

HITNet	0.55 103	1.28 294	2.73 257	0.35 143	0.14 8	0.56 86	0.23 58	0.89 211	0.62 92	0.52 118	0.51 116	0.49 136	0.38 135	0.52 79	0.60 182	0.09 11	0.07 6	0.10 46	0.08 27	0.25 208	0.61 264
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
MyStereo8	0.73 241	1.16 263	2.89 287	0.53 279	0.34 209	0.71 257	0.20 20	1.87 388	0.59 76	0.53 126	0.66 232	0.50 140	0.33 112	1.27 220	0.62 190	0.10 47	1.19 354	0.10 46	0.21 269	0.21 159	0.61 264

IPLGR	0.58 126	0.64 140	3.12 313	0.37 167	0.18 47	0.62 182	0.54 298	1.06 327	0.69 167	0.73 282	0.46 78	0.50 140	0.44 195	1.12 199	0.31 70	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.09 37	0.21 159	0.20 68

AAGNet	0.92 311	0.40 63	2.53 178	0.60 301	1.01 363	0.62 182	0.45 270	0.52 27	0.68 159	0.58 169	0.53 126	0.50 140	0.72 299	1.22 210	7.32 410	0.12 143	0.07 6	0.12 135	0.10 71	0.16 69	0.10 4

SMFormer	0.64 186	0.54 107	1.92 30	0.32 91	0.16 20	0.46 20	0.24 80	0.94 241	0.85 289	0.58 169	0.70 255	0.51 143	0.41 163	1.89 311	0.86 251	0.13 185	1.01 340	0.11 92	0.26 290	0.17 90	0.84 309

tta	0.63 179	0.54 107	1.92 30	0.32 91	0.16 20	0.46 20	0.24 80	0.94 241	0.85 289	0.58 169	0.70 255	0.51 143	0.41 163	1.89 311	0.86 251	0.13 185	1.01 340	0.11 92	0.26 290	0.19 133	0.59 259

qqq1	0.62 167	0.54 107	1.92 30	0.32 91	0.16 20	0.46 20	0.24 80	0.94 241	0.85 289	0.58 169	0.70 255	0.51 143	0.41 163	1.89 311	0.64 196	0.13 185	1.01 340	0.09 13	0.24 278	0.19 133	0.59 259

fff1	0.62 167	0.54 107	1.92 30	0.32 91	0.16 20	0.46 20	0.24 80	0.94 241	0.85 289	0.58 169	0.70 255	0.51 143	0.41 163	1.89 311	0.64 196	0.13 185	1.01 340	0.09 13	0.24 278	0.19 133	0.59 259

SST-Stereo	0.56 111	0.30 5	2.44 134	0.71 331	0.55 287	0.62 182	0.65 329	0.57 53	0.67 135	0.59 188	0.53 126	0.51 143	0.59 266	1.57 257	0.31 70	0.12 143	0.07 6	0.12 135	0.10 71	0.17 90	0.11 9

EAI-Stereo	1.16 347	0.29 2	1.94 34	0.55 286	0.97 357	1.96 386	7.94 414	1.34 367	1.03 341	1.01 335	1.48 362	0.51 143	0.66 287	0.65 122	1.42 311	0.09 11	0.23 236	0.09 13	0.53 371	0.13 35	0.49 230

PS-NSSS	0.69 222	1.37 315	2.44 134	0.31 74	0.32 194	0.64 207	0.34 208	1.04 307	0.74 216	0.56 151	0.75 283	0.51 143	0.42 174	2.41 353	0.54 170	0.24 324	0.17 199	0.27 334	0.18 233	0.30 258	0.23 85

CoDeX	0.54 99	0.52 102	2.25 84	0.30 60	0.26 138	0.61 160	0.32 190	1.03 301	0.73 199	0.49 81	0.56 161	0.52 150	0.40 152	1.59 264	0.38 113	0.12 143	0.09 81	0.11 92	0.10 71	0.15 60	0.22 77

MyStereo05	0.57 118	0.72 163	2.72 252	0.31 74	0.25 124	0.60 142	0.30 170	0.87 197	0.82 268	0.54 130	0.37 42	0.53 151	0.42 174	0.63 114	0.73 221	0.09 11	0.55 299	0.12 135	0.20 258	0.16 69	0.56 254

CrosDoStereo	0.96 319	0.49 89	2.66 227	0.27 22	0.33 200	0.54 73	3.69 405	0.77 118	0.66 123	0.70 270	1.39 359	0.53 151	1.47 366	1.77 288	3.02 376	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.11 109	0.22 173	0.30 129

KYRaft	0.52 82	0.35 37	2.40 113	0.34 128	0.21 77	0.75 273	0.43 259	0.62 70	0.63 103	0.64 236	0.92 318	0.53 151	0.72 299	0.60 107	0.26 32	0.10 47	0.07 6	0.12 135	0.14 177	0.13 35	0.54 247

DeepStereo_LL	0.96 319	0.49 89	2.66 227	0.27 22	0.33 200	0.54 73	3.69 405	0.77 118	0.66 123	0.70 270	1.39 359	0.53 151	1.47 366	1.77 288	3.02 376	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.11 109	0.22 173	0.30 129

CFNet-RSSM	0.44 37	0.36 40	2.38 105	0.28 34	0.43 259	0.53 66	0.20 20	0.86 190	0.52 45	0.44 49	0.36 38	0.53 151	0.26 49	0.40 35	0.27 37	0.09 11	0.08 38	0.09 13	0.38 347	0.10 10	0.22 77

MyStereo04	0.57 118	0.68 151	2.66 227	0.30 60	0.41 248	0.61 160	0.31 180	0.88 205	0.80 256	0.48 65	0.37 42	0.54 156	0.42 174	0.61 110	0.71 216	0.09 11	0.59 306	0.12 135	0.21 269	0.16 69	0.48 224

knoymous	0.37 11	0.34 30	1.83 15	0.25 5	0.18 47	0.45 17	0.24 80	0.60 65	0.40 4	0.42 37	0.39 51	0.54 156	0.25 41	0.41 41	0.29 51	0.12 143	0.08 38	0.12 135	0.07 12	0.13 35	0.20 68

GMOStereo	0.58 126	0.89 206	2.46 157	0.29 46	0.99 358	0.51 46	0.32 190	0.58 55	0.46 18	0.58 169	0.48 89	0.54 156	0.27 62	0.31 3	0.25 23	0.09 11	1.64 380	0.13 191	0.11 109	0.34 281	0.42 193

error version	0.58 126	0.89 206	2.46 157	0.29 46	0.99 358	0.51 46	0.32 190	0.58 55	0.46 18	0.58 169	0.48 89	0.54 156	0.27 62	0.31 3	0.25 23	0.09 11	1.64 380	0.13 191	0.11 109	0.34 281	0.42 193

test-v	0.58 126	0.89 206	2.46 157	0.29 46	0.99 358	0.51 46	0.32 190	0.58 55	0.46 18	0.58 169	0.48 89	0.54 156	0.27 62	0.31 3	0.25 23	0.09 11	1.64 380	0.13 191	0.11 109	0.34 281	0.42 193

RAFT_R40	0.55 103	0.31 7	2.44 134	0.57 299	0.42 258	0.62 182	0.52 293	0.58 55	0.66 123	0.56 151	0.54 140	0.54 156	0.50 228	1.56 253	0.53 165	0.11 110	0.07 6	0.12 135	0.10 71	0.16 69	0.10 4

test-2	0.58 126	0.89 206	2.46 157	0.29 46	0.99 358	0.51 46	0.32 190	0.58 55	0.46 18	0.58 169	0.48 89	0.54 156	0.27 62	0.31 3	0.25 23	0.09 11	1.64 380	0.13 191	0.11 109	0.34 281	0.42 193

test-1	0.61 154	0.54 107	2.09 57	0.31 74	1.37 384	0.51 46	0.28 133	0.83 161	0.50 35	0.42 37	0.55 149	0.54 156	0.24 27	0.38 27	1.25 297	0.10 47	1.08 348	0.10 46	0.17 225	0.11 17	0.77 298

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test_5	0.61 154	1.25 289	2.76 264	0.39 198	0.64 316	0.58 112	0.35 217	0.85 178	0.66 123	0.49 81	0.56 161	0.55 164	0.40 152	0.79 159	0.32 78	0.10 47	0.19 209	0.12 135	0.12 139	0.33 275	0.85 313

AASNet	0.66 208	1.49 335	2.97 297	0.37 167	0.33 200	0.65 221	0.30 170	1.00 281	0.78 240	0.56 151	0.60 189	0.55 164	0.39 146	0.88 175	0.96 258	0.15 233	0.12 140	0.13 191	0.11 109	0.45 338	0.35 155

GrayStereo	0.71 231	0.27 1	2.40 113	0.89 347	0.23 109	0.62 182	1.40 391	0.67 86	0.70 177	0.72 281	0.77 290	0.55 164	3.03 397	0.60 107	0.28 42	0.10 47	0.08 38	0.10 46	0.21 269	0.12 25	0.37 162

CroCo-Stereo	0.35 7	0.71 158	1.67 8	0.32 91	0.17 37	0.19 1	0.21 30	0.79 132	0.54 54	0.22 3	0.25 11	0.55 164	0.22 19	0.28 1	0.28 42	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
FENet	0.48 55	0.58 119	2.46 157	0.33 111	0.18 47	0.58 112	0.22 39	0.83 161	0.64 109	0.49 81	0.42 62	0.55 164	0.38 135	0.52 79	0.51 160	0.12 143	0.09 81	0.12 135	0.11 109	0.17 90	0.31 137

MLCV	0.59 141	1.41 320	2.41 117	0.31 74	0.15 13	0.60 142	0.23 58	0.77 118	0.63 103	0.67 256	0.66 232	0.55 164	0.37 128	1.16 204	1.09 278	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.21 159	0.29 120

GwcNet-ADL	0.54 99	0.78 185	2.85 282	0.31 74	0.20 68	0.58 112	0.29 158	0.93 236	0.67 135	0.48 65	0.47 83	0.56 171	0.33 112	0.48 59	0.80 238	0.13 185	0.12 140	0.09 13	0.09 37	0.14 51	0.40 182

GANet-ADL	0.48 55	0.56 116	2.51 174	0.34 128	0.20 68	0.58 112	0.25 99	0.80 137	0.57 66	0.43 43	0.61 197	0.56 171	0.31 102	0.44 48	0.44 131	0.14 215	0.11 125	0.10 46	0.09 37	0.22 173	0.38 170

ARAFT	0.65 191	1.69 358	3.34 328	0.29 46	0.16 20	0.65 221	0.36 224	0.96 257	0.73 199	0.63 225	0.49 102	0.56 171	0.31 102	1.23 212	0.35 102	0.11 110	0.08 38	0.14 220	0.13 159	0.38 310	0.50 232

DMCA	0.50 70	0.83 191	1.95 35	0.32 91	0.24 118	0.59 130	0.26 111	0.81 144	0.68 159	0.59 188	0.49 102	0.56 171	0.36 123	0.65 122	0.65 201	0.14 215	0.10 104	0.14 220	0.10 71	0.19 133	0.29 120

DAS	0.61 154	0.42 70	1.85 20	0.34 128	0.34 209	0.52 61	0.42 252	0.89 211	0.80 256	0.85 315	0.69 242	0.57 175	0.51 232	2.38 349	0.57 176	0.13 185	0.09 81	0.12 135	0.09 37	0.18 110	0.37 162

SepStereo	0.57 118	0.42 70	1.85 20	0.34 128	0.34 209	0.52 61	0.42 252	0.89 211	0.80 256	0.85 315	0.69 242	0.57 175	0.51 232	1.55 251	0.57 176	0.13 185	0.09 81	0.12 135	0.09 37	0.18 110	0.37 162

111	0.57 118	1.41 320	2.63 213	0.25 5	0.15 13	0.59 130	0.26 111	0.90 219	0.83 274	0.50 99	0.54 140	0.57 175	0.38 135	0.54 91	0.41 118	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.24 193	0.81 307

Gwc-CoAtRS	0.41 18	0.37 50	2.06 53	0.28 34	0.41 248	0.48 33	0.19 12	0.64 78	0.49 29	0.45 51	0.39 51	0.57 175	0.26 49	0.37 25	0.28 42	0.09 11	0.19 209	0.09 13	0.31 315	0.11 17	0.25 98

xxxx	0.97 322	0.64 140	2.14 68	0.30 60	0.67 320	0.64 207	0.24 80	1.09 335	0.91 311	0.57 163	0.65 226	0.58 179	0.39 146	1.57 257	5.49 405	0.13 185	1.38 373	0.11 92	0.32 320	0.17 90	1.41 365

CFNet	0.65 191	1.45 329	2.27 86	0.34 128	0.25 124	0.64 207	0.23 58	0.93 236	0.79 249	0.48 65	0.59 182	0.58 179	0.40 152	2.28 340	0.63 195	0.13 185	0.09 81	0.15 245	0.14 177	0.34 281	0.26 103

iResNet_ROB	0.60 147	1.59 345	2.04 50	0.32 91	0.21 77	0.60 142	0.22 39	0.99 275	0.85 289	0.61 204	0.63 212	0.58 179	0.42 174	1.08 191	0.98 265	0.11 110	0.08 38	0.09 13	0.06 6	0.23 187	0.33 142

1111x	1.06 336	0.79 187	3.29 325	0.33 111	0.60 302	0.64 207	0.33 203	1.10 338	0.92 313	0.59 188	0.69 242	0.59 182	0.47 218	2.64 367	4.61 400	0.12 143	1.38 373	0.11 92	0.49 365	0.18 110	1.30 357

NRIStereo	0.50 70	0.34 30	2.44 134	0.52 275	0.16 20	0.94 332	0.73 344	0.52 27	0.65 116	0.48 65	0.40 59	0.59 182	0.29 88	0.78 158	0.33 87	0.11 110	0.13 153	0.11 92	0.09 37	0.22 173	0.25 98

GEStereo_RVC	0.61 154	1.19 272	2.61 208	0.48 255	0.25 124	0.63 195	0.37 227	1.05 315	0.79 249	0.55 141	0.55 149	0.59 182	0.44 195	1.10 193	0.48 145	0.16 247	0.11 125	0.12 135	0.11 109	0.27 234	0.43 198

RAFT + AFF	0.79 265	1.73 359	2.99 302	0.34 128	0.35 217	0.67 241	0.51 289	1.05 315	0.79 249	0.54 130	0.58 177	0.59 182	0.81 316	1.80 294	1.21 291	0.13 185	0.27 255	0.15 245	0.14 177	0.45 338	0.69 288

MMNet	0.55 103	0.92 219	2.03 47	0.34 128	0.27 149	0.79 296	0.28 133	0.86 190	0.79 249	0.62 216	0.58 177	0.59 182	0.56 251	0.80 163	0.61 187	0.11 110	0.11 125	0.12 135	0.11 109	0.21 159	0.22 77

DMCA-RVC	0.70 227	1.30 297	3.59 356	0.37 167	0.89 347	0.57 105	0.31 180	0.73 106	0.59 76	0.69 267	0.54 140	0.59 182	0.57 256	1.25 217	0.66 204	0.16 247	0.38 272	0.20 306	0.15 195	0.22 173	0.23 85

BEATNet_4x	0.57 118	1.16 263	2.56 193	0.35 143	0.16 20	0.56 86	0.25 99	0.91 226	0.64 109	0.55 141	0.53 126	0.59 182	0.43 187	0.67 128	0.76 227	0.12 143	0.09 81	0.12 135	0.09 37	0.23 187	0.58 256

IER	0.49 66	0.73 166	2.12 64	0.27 22	0.25 124	0.65 221	0.27 125	0.76 112	0.59 76	0.56 151	0.59 182	0.60 189	0.53 242	0.64 118	0.44 131	0.12 143	0.09 81	0.11 92	0.11 109	0.18 110	0.15 30

iResNetv2_ROB	0.71 231	1.90 370	3.48 346	0.43 233	0.22 86	0.60 142	0.29 158	0.96 257	0.78 240	0.60 197	0.65 226	0.60 189	0.46 210	0.80 163	1.21 291	0.12 143	0.08 38	0.10 46	0.07 12	0.44 336	0.33 142

UPFNet	0.51 80	0.67 144	2.04 50	0.34 128	0.33 200	0.65 221	0.37 227	0.88 205	0.65 116	0.60 197	0.53 126	0.61 191	0.41 163	0.77 154	0.55 172	0.13 185	0.13 153	0.13 191	0.13 159	0.20 150	0.16 43

FADNet_RVC	0.87 297	1.51 336	2.90 289	0.31 74	0.24 118	0.71 257	0.25 99	1.00 281	0.65 116	0.45 51	0.57 171	0.61 191	0.44 195	1.53 249	0.75 224	0.94 380	0.97 337	0.28 337	1.00 399	0.89 377	1.36 363

ADCRef	0.88 298	1.45 329	2.68 239	0.38 185	0.35 217	0.95 334	0.51 289	0.92 233	0.81 263	0.89 319	0.84 300	0.61 191	1.35 357	1.26 219	3.38 381	0.14 215	0.12 140	0.17 275	0.19 249	0.28 244	0.34 149

TDLM	0.83 277	1.28 294	2.38 105	0.46 248	0.26 138	0.66 234	0.55 302	0.87 197	0.80 256	2.54 399	0.62 204	0.61 191	0.51 232	2.68 372	0.67 206	0.20 296	0.11 125	0.35 354	0.15 195	0.33 275	0.48 224

AdaStereo	0.48 55	0.44 80	2.18 74	0.36 157	0.20 68	0.59 130	0.29 158	0.97 264	0.74 216	0.52 118	0.55 149	0.61 191	0.33 112	0.52 79	0.44 131	0.18 277	0.08 38	0.17 275	0.11 109	0.18 110	0.24 94
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 26	0.28 34	0.21 77	0.69 250	0.21 30	0.83 161	0.60 80	0.45 51	0.43 64	0.62 196	0.30 98	0.48 59	0.24 15	0.11 110	0.40 278	0.08 3	0.06 6	0.10 10	0.16 43

iRaft-Stereo_5w	0.65 191	1.35 308	2.21 80	0.30 60	0.63 312	0.49 38	0.28 133	0.78 125	0.64 109	0.41 33	0.61 197	0.62 196	0.46 210	1.79 293	0.48 145	0.10 47	0.25 246	0.11 92	0.12 139	0.40 323	0.94 323

pcwnet_v2	0.65 191	0.54 107	4.29 385	0.33 111	0.27 149	0.60 142	0.25 99	1.02 295	0.92 313	0.61 204	0.69 242	0.62 196	0.54 244	0.67 128	0.38 113	0.18 277	0.15 180	0.15 245	0.14 177	0.21 159	0.49 230

FADNet-RVC	0.69 222	1.65 354	2.74 259	0.35 143	0.26 138	0.60 142	0.29 158	0.91 226	0.67 135	0.46 61	0.51 116	0.62 196	0.46 210	1.75 283	0.81 242	0.17 266	0.20 221	0.17 275	0.18 233	0.60 359	0.39 177

GMStereo_Zeroshot	0.44 37	0.44 80	1.84 18	0.44 238	0.20 68	0.52 61	0.19 12	0.60 65	0.54 54	0.58 169	0.59 182	0.63 200	0.29 88	0.59 102	0.34 95	0.16 247	0.09 81	0.16 261	0.09 37	0.26 223	0.26 103

BSDual-CNN	0.48 55	0.32 14	1.58 4	0.31 74	0.22 86	0.76 277	0.32 190	1.05 315	0.67 135	0.64 236	0.53 126	0.63 200	0.38 135	0.48 59	0.97 259	0.13 185	0.10 104	0.14 220	0.12 139	0.13 35	0.15 30

psmg	0.48 55	0.32 14	1.58 4	0.28 34	0.22 86	0.75 273	0.35 217	0.94 241	0.67 135	0.61 204	0.59 182	0.63 200	0.38 135	0.48 59	0.97 259	0.13 185	0.11 125	0.13 191	0.13 159	0.14 51	0.15 30

cross-raft	0.47 48	0.34 30	2.17 72	0.70 329	0.84 343	0.50 44	0.35 217	0.74 108	0.43 13	0.44 49	0.45 76	0.63 200	0.25 41	0.37 25	0.27 37	0.08 1	0.14 166	0.10 46	0.23 276	0.11 17	0.27 108

FADNet-RVC-Resample	0.74 244	1.54 338	3.81 366	0.38 185	0.29 164	0.62 182	0.38 235	0.91 226	0.67 135	0.52 118	0.51 116	0.63 200	0.44 195	1.56 253	0.59 180	0.24 324	0.32 260	0.22 314	0.19 249	0.30 258	0.71 293

SuperB	1.19 348	1.62 350	5.29 399	0.37 167	0.26 138	0.81 304	0.87 355	0.94 241	1.19 361	0.68 262	0.68 238	0.63 200	1.37 360	1.73 280	3.30 378	0.16 247	0.12 140	0.17 275	0.16 212	2.74 410	0.63 270

dad	0.58 126	1.35 308	2.39 111	0.31 74	0.20 68	0.62 182	0.26 111	0.56 48	0.79 249	0.66 254	0.64 219	0.64 206	0.36 123	0.87 171	0.48 145	0.28 340	0.15 180	0.40 360	0.18 233	0.24 193	0.22 77

CC-Net-ROB	0.95 318	1.57 340	2.93 292	0.90 349	0.39 237	0.87 318	0.44 265	1.12 344	0.83 274	0.59 188	0.69 242	0.64 206	0.50 228	2.73 376	0.93 256	0.97 383	0.40 278	0.87 382	0.29 304	0.61 362	0.66 277

Anonymous Stereo	0.83 277	1.57 340	3.56 353	0.46 248	0.39 237	0.63 195	0.84 353	0.92 233	0.83 274	0.68 262	0.68 238	0.64 206	0.42 174	2.42 354	1.02 271	0.23 317	0.23 236	0.19 296	0.20 258	0.31 266	0.40 182

PWCDC_ROB	0.83 277	1.57 340	2.63 213	0.48 255	0.37 229	0.78 292	0.29 158	1.04 307	1.36 371	0.63 225	2.05 376	0.64 206	0.70 297	1.10 193	1.20 290	0.33 349	0.14 166	0.15 245	0.12 139	0.63 363	0.46 218

anonymousdsp2	0.88 298	0.31 7	1.96 38	1.06 361	1.56 392	0.57 105	0.22 39	0.84 168	0.98 334	1.20 354	0.37 42	0.65 210	0.26 49	1.19 208	0.46 139	0.10 47	2.40 408	0.10 46	0.13 159	0.19 133	2.96 407

BUS	0.45 40	0.32 14	1.58 4	0.31 74	0.22 86	0.91 326	0.23 58	1.05 315	0.67 135	0.64 236	0.53 126	0.65 210	0.32 107	0.48 59	0.34 95	0.13 185	0.10 104	0.14 220	0.12 139	0.13 35	0.15 30

NINENet	0.54 99	0.40 63	2.19 75	0.55 286	0.26 138	0.91 326	0.23 58	1.05 315	0.77 237	0.54 130	0.57 171	0.65 210	0.32 107	1.22 210	0.34 95	0.16 247	0.13 153	0.16 261	0.11 109	0.16 69	0.14 24

CSP-Net	0.55 103	0.61 132	1.81 14	0.30 60	0.23 109	0.77 287	0.35 217	0.90 219	0.62 92	0.62 216	0.60 189	0.65 210	0.42 174	1.76 285	0.47 142	0.17 266	0.12 140	0.10 46	0.10 71	0.21 159	0.16 43

Consistency-Raft	0.92 311	1.21 276	3.50 347	0.98 357	0.63 312	0.77 287	0.54 298	1.02 295	1.01 339	0.62 216	1.03 337	0.65 210	1.04 345	0.81 166	1.36 306	0.45 361	0.47 287	0.51 370	0.59 378	0.65 365	0.47 220

DeepPrunerF	0.92 311	1.33 303	3.41 340	0.46 248	0.51 277	0.64 207	0.49 286	1.16 350	2.62 395	0.65 248	0.61 197	0.65 210	0.62 275	2.23 338	1.31 300	0.23 317	0.19 209	0.30 346	0.28 300	0.39 317	0.34 149

DeepPruner_ROB	0.58 126	1.06 238	2.68 239	0.30 60	0.26 138	0.63 195	0.31 180	0.83 161	0.51 40	0.62 216	0.56 161	0.65 210	0.39 146	1.06 188	0.56 174	0.19 288	0.14 166	0.14 220	0.14 177	0.24 193	0.33 142

AACVNet	0.61 154	1.13 254	2.47 162	0.37 167	0.21 77	0.57 105	0.25 99	0.75 110	0.55 59	0.56 151	0.60 189	0.66 217	0.44 195	2.11 332	0.49 154	0.14 215	0.11 125	0.14 220	0.11 109	0.35 292	0.23 85

FADNet	0.71 231	1.60 349	2.53 178	0.33 111	0.30 175	0.67 241	0.29 158	0.92 233	0.75 221	0.45 51	0.49 102	0.66 217	0.57 256	1.85 304	0.85 249	0.46 363	0.20 221	0.17 275	0.20 258	0.60 359	0.37 162

DualNet	0.97 322	0.67 144	3.39 334	0.32 91	0.22 86	0.58 112	0.28 133	0.85 178	0.96 327	0.54 130	0.74 276	0.67 219	0.40 152	0.64 118	3.86 390	0.10 47	2.16 401	0.15 245	0.33 330	0.25 208	2.19 391

ffm	0.78 262	0.67 144	3.39 334	0.32 91	0.22 86	0.58 112	0.28 133	0.85 178	0.96 327	0.54 130	0.74 276	0.67 219	0.40 152	0.64 118	0.22 4	0.10 47	2.16 401	0.15 245	0.33 330	0.25 208	2.19 391

ff1	1.07 338	0.67 144	3.39 334	0.32 91	0.22 86	0.58 112	0.28 133	0.85 178	0.96 327	0.54 130	0.74 276	0.67 219	0.40 152	2.75 378	3.86 390	0.10 47	2.16 401	0.15 245	0.33 330	0.25 208	2.19 391

mmx	0.99 326	0.67 144	3.39 334	0.32 91	0.22 86	0.58 112	0.28 133	1.05 315	0.92 313	0.54 130	0.74 276	0.67 219	0.40 152	2.75 378	3.86 390	0.13 185	1.25 360	0.15 245	0.33 330	0.19 133	1.28 355

xxx	0.99 326	0.67 144	3.39 334	0.32 91	0.22 86	0.58 112	0.28 133	1.05 315	0.92 313	0.54 130	0.74 276	0.67 219	0.40 152	2.75 378	3.86 390	0.13 185	1.25 360	0.15 245	0.33 330	0.19 133	1.28 355

RAFT_CTSACE	0.58 126	1.16 263	2.76 264	0.36 157	0.29 164	0.54 73	0.29 158	0.69 91	0.51 40	0.51 110	0.75 283	0.67 219	0.37 128	0.63 114	0.47 142	0.08 1	0.49 291	0.11 92	0.10 71	0.41 329	0.32 139

PSM-AAD	0.67 211	0.29 2	2.41 117	0.37 167	0.23 109	0.86 314	1.15 377	0.62 70	0.66 123	0.64 236	0.71 268	0.67 219	2.90 396	0.65 122	0.32 78	0.10 47	0.08 38	0.17 275	0.15 195	0.14 51	0.34 149

delet	0.60 147	0.84 192	2.45 150	0.33 111	0.35 217	0.73 266	0.46 275	0.89 211	0.80 256	0.58 169	0.62 204	0.67 219	0.51 232	1.14 202	0.64 196	0.12 143	0.12 140	0.13 191	0.14 177	0.22 173	0.29 120

GANet-RSSM	0.63 179	1.14 255	2.67 234	0.38 185	0.26 138	0.59 130	0.29 158	0.81 144	0.56 63	0.50 99	0.57 171	0.67 219	0.50 228	1.91 317	0.50 157	0.14 215	0.10 104	0.24 326	0.12 139	0.36 298	0.28 114

DSFCA	0.62 167	0.77 182	1.95 35	0.29 46	0.29 164	0.79 296	0.86 354	0.81 144	0.73 199	0.73 282	0.66 232	0.67 219	0.57 256	1.17 206	1.03 272	0.16 247	0.15 180	0.13 191	0.14 177	0.19 133	0.28 114

STTStereo	0.58 126	0.95 223	2.95 295	0.37 167	0.31 183	0.62 182	0.32 190	0.81 144	0.63 103	0.61 204	0.55 149	0.67 219	0.43 187	0.87 171	0.48 145	0.16 247	0.16 192	0.17 275	0.20 258	0.17 90	0.25 98

UCFNet_RVC	0.55 103	1.16 263	2.48 167	0.31 74	0.27 149	0.65 221	0.28 133	0.76 112	0.58 72	0.51 110	0.53 126	0.67 219	0.42 174	0.91 176	0.45 135	0.16 247	0.11 125	0.17 275	0.17 225	0.20 150	0.23 85

PCWNet_CMD	0.48 55	0.50 95	2.23 82	0.27 22	0.20 68	0.56 86	0.22 39	0.78 125	0.67 135	0.49 81	0.55 149	0.68 231	0.56 251	0.48 59	0.32 78	0.11 110	0.10 104	0.14 220	0.10 71	0.19 133	0.43 198

CFNet_ucs	0.50 70	0.55 114	2.28 88	0.27 22	0.22 86	0.58 112	0.23 58	0.90 219	0.69 167	0.54 130	0.64 219	0.68 231	0.44 195	0.55 92	0.34 95	0.14 215	0.12 140	0.16 261	0.11 109	0.19 133	0.38 170

HBP-ISP	0.82 273	1.57 340	3.28 323	0.50 271	0.27 149	0.86 314	0.54 298	1.09 335	0.78 240	0.81 306	0.70 255	0.68 231	1.00 342	2.02 323	0.47 142	0.24 324	0.24 239	0.29 345	0.25 284	0.28 244	0.52 241

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 191	1.15 261	2.40 113	0.33 111	0.30 175	0.83 307	0.40 244	0.94 241	0.82 268	0.67 256	0.76 286	0.68 231	0.58 263	1.13 200	1.25 297	0.14 215	0.08 38	0.10 46	0.08 27	0.18 110	0.28 114

OMP-Stereo	0.64 186	0.87 197	2.38 105	0.56 295	0.37 229	0.60 142	0.26 111	0.75 110	0.71 189	0.65 248	0.60 189	0.68 231	0.32 107	2.07 326	1.18 287	0.11 110	0.08 38	0.12 135	0.09 37	0.17 90	0.28 114

CFNet_pseudo	0.47 48	0.50 95	2.19 75	0.26 15	0.20 68	0.56 86	0.22 39	0.80 137	0.62 92	0.50 99	0.56 161	0.68 231	0.47 218	0.53 86	0.33 87	0.11 110	0.10 104	0.15 245	0.10 71	0.18 110	0.33 142

psm_up	0.65 191	1.02 230	2.53 178	0.36 157	0.31 183	0.64 207	0.38 235	0.96 257	0.73 199	0.63 225	0.57 171	0.68 231	0.57 256	1.90 316	0.52 162	0.17 266	0.15 180	0.16 261	0.15 195	0.27 234	0.22 77

MSMDNet	0.48 55	0.50 95	2.23 82	0.27 22	0.20 68	0.56 86	0.22 39	0.78 125	0.67 135	0.49 81	0.55 149	0.68 231	0.56 251	0.48 59	0.32 78	0.11 110	0.10 104	0.13 191	0.10 71	0.18 110	0.43 198

CVANet_RVC	0.82 273	1.18 269	3.98 371	0.40 211	0.28 159	0.63 195	0.43 259	0.90 219	0.78 240	1.14 345	0.69 242	0.68 231	0.52 239	2.62 365	0.48 145	0.20 296	0.13 153	0.22 314	0.37 344	0.37 304	0.48 224

ccs_rob	0.47 48	0.50 95	2.19 75	0.26 15	0.20 68	0.56 86	0.22 39	0.80 137	0.62 92	0.50 99	0.56 161	0.68 231	0.47 218	0.53 86	0.33 87	0.11 110	0.10 104	0.16 261	0.10 71	0.18 110	0.33 142

DRN-Test	0.71 231	0.79 187	2.83 278	0.40 211	0.44 260	0.80 299	0.41 246	1.07 330	0.83 274	0.82 310	0.64 219	0.68 231	0.57 256	1.78 291	0.79 236	0.16 247	0.13 153	0.17 275	0.16 212	0.24 193	0.51 236

SACVNet	0.68 216	1.08 242	2.58 197	0.38 185	0.28 159	0.65 221	0.37 227	0.91 226	0.65 116	0.67 256	0.62 204	0.69 242	0.47 218	2.07 326	0.65 201	0.18 277	0.14 166	0.16 261	0.15 195	0.39 317	0.41 189

IIG-Stereo	0.65 191	0.87 197	2.32 96	0.55 286	0.23 109	0.62 182	0.21 30	0.78 125	0.71 189	0.64 236	0.69 242	0.69 242	0.38 135	2.07 326	1.37 308	0.11 110	0.08 38	0.11 92	0.09 37	0.15 60	0.27 108

ACVNet	0.54 99	0.87 197	2.45 150	0.28 34	0.22 86	0.59 130	0.36 224	0.69 91	0.73 199	0.49 81	0.59 182	0.69 242	0.42 174	0.47 51	0.70 212	0.11 110	0.10 104	0.10 46	0.09 37	0.36 298	0.39 177

acv_ft	0.57 118	0.87 197	2.45 150	0.33 111	0.41 248	0.63 195	0.29 158	0.86 190	0.73 199	0.64 236	0.59 182	0.69 242	0.45 203	0.47 51	0.68 209	0.11 110	0.10 104	0.10 46	0.09 37	0.43 333	0.39 177

HGLStereo	0.61 154	1.20 274	2.59 199	0.36 157	0.40 243	0.65 221	0.30 170	0.87 197	0.67 135	0.60 197	0.70 255	0.69 242	0.56 251	1.07 190	0.59 180	0.14 215	0.13 153	0.13 191	0.12 139	0.23 187	0.23 85

PSMNet-RSSM	0.61 154	1.19 272	2.43 126	0.33 111	0.25 124	0.59 130	0.28 133	0.88 205	0.65 116	0.54 130	0.62 204	0.69 242	0.46 210	1.67 274	0.50 157	0.15 233	0.10 104	0.14 220	0.16 212	0.20 150	0.28 114

PSMNet-ADL	0.56 111	0.47 85	2.03 47	0.35 143	0.22 86	0.67 241	0.27 125	0.77 118	0.58 72	0.43 43	0.53 126	0.70 248	0.45 203	1.89 311	0.64 196	0.16 247	0.13 153	0.11 92	0.13 159	0.15 60	0.51 236

PA-Net	0.93 316	1.36 312	4.14 376	0.64 314	0.41 248	0.70 253	0.53 295	0.91 226	0.88 301	0.53 126	0.60 189	0.70 248	0.54 244	2.40 351	2.57 366	0.17 266	0.28 257	0.19 296	0.28 300	0.25 208	0.48 224
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NLCA_NET_v2_RVC	0.62 167	1.15 261	3.11 312	0.39 198	0.37 229	0.60 142	0.28 133	0.87 197	0.64 109	0.63 225	0.56 161	0.71 250	0.45 203	1.08 191	0.52 162	0.15 233	0.12 140	0.14 220	0.15 195	0.18 110	0.25 98
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ToySt	0.67 211	0.88 201	2.61 208	0.39 198	0.73 328	0.61 160	0.38 235	0.78 125	0.73 199	0.43 43	0.70 255	0.72 251	0.45 203	0.66 125	0.62 190	0.14 215	0.63 312	0.13 191	0.33 330	0.24 193	1.18 342

UNet	0.56 111	0.58 119	2.81 274	0.32 91	0.33 200	0.74 271	0.27 125	0.86 190	0.67 135	0.55 141	0.55 149	0.72 251	0.55 249	0.79 159	0.58 178	0.12 143	0.09 81	0.13 191	0.11 109	0.20 150	0.19 60

GwcNet-RSSM	0.64 186	1.38 318	2.69 245	0.33 111	0.26 138	0.60 142	0.32 190	0.84 168	0.73 199	0.56 151	0.65 226	0.72 251	0.42 174	1.78 291	0.60 182	0.14 215	0.10 104	0.12 135	0.13 159	0.26 223	0.26 103

STTRV1_RVC		0.59 125		0.43 233	0.49 274	0.80 299	0.44 265	1.18 355	0.84 286	0.63 225	0.89 314	0.72 251	0.63 279	2.67 369	0.67 206	0.51 365	0.65 314	0.27 334	0.24 278	0.35 292	0.29 120

GANetREF_RVC	0.81 270	1.44 328	3.04 306	0.49 266	0.27 149	0.83 307	0.63 325	1.03 301	0.92 313	0.63 225	0.61 197	0.72 251	0.59 266	2.40 351	0.58 178	0.33 349	0.25 246	0.37 357	0.25 284	0.41 329	0.36 161
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
NVstereo2D	0.63 179	0.57 117	2.29 90	0.37 167	0.35 217	0.69 250	0.49 286	0.96 257	0.88 301	0.49 81	0.54 140	0.72 251	0.46 210	1.98 321	0.50 157	0.19 288	0.20 221	0.18 291	0.16 212	0.28 244	0.34 149

SQANet	0.92 311	1.96 371	3.23 317	0.77 337	0.83 341	0.76 277	0.38 235	0.87 197	0.68 159	0.64 236	0.69 242	0.73 257	0.52 239	1.35 228	1.36 306	0.80 376	0.30 258	0.60 374	0.29 304	0.93 378	0.70 291

iinet-f	0.62 167	1.18 269	2.55 189	0.33 111	0.25 124	0.82 306	0.34 208	0.87 197	0.69 167	0.56 151	0.64 219	0.73 257	0.67 289	0.80 163	0.81 242	0.14 215	0.13 153	0.11 92	0.10 71	0.44 336	0.26 103

GASNet	0.84 280	1.98 373	4.07 374	0.48 255	0.33 200	0.58 112	0.34 208	0.97 264	0.81 263	0.60 197	0.59 182	0.74 259	0.55 249	2.08 329	1.18 287	0.22 309	0.15 180	0.19 296	0.17 225	0.55 355	0.29 120

Syn2CoEx	0.78 262	1.43 327	3.54 352	0.44 238	0.31 183	0.64 207	0.43 259	1.04 307	0.83 274	0.64 236	0.77 290	0.74 259	0.74 306	1.91 317	0.64 196	0.20 296	0.17 199	0.19 296	0.15 195	0.30 258	0.59 259

StereoDRNet-Refined	0.55 103	0.61 132	2.07 54	0.34 128	0.21 77	0.68 247	0.26 111	0.87 197	0.73 199	0.70 270	0.69 242	0.74 259	0.45 203	1.10 193	0.62 190	0.12 143	0.09 81	0.14 220	0.14 177	0.27 234	0.24 94
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.71 231	1.24 286	2.56 193	0.42 223	0.45 263	0.73 266	0.46 275	0.98 270	0.81 263	0.77 294	0.56 161	0.74 259	0.48 224	1.69 278	0.91 255	0.15 233	0.14 166	0.15 245	0.15 195	0.26 223	0.51 236

Wz-Net-MNSev	0.74 244	1.42 324	2.75 261	0.38 185	0.33 200	0.90 325	0.61 322	0.98 270	0.94 320	0.77 294	0.75 283	0.75 263	0.66 287	1.39 230	0.76 227	0.17 266	0.13 153	0.14 220	0.14 177	0.28 244	0.48 224

MIPNet	0.88 298	1.07 239	2.85 282	0.61 307	0.18 47	1.46 365	1.37 387	1.65 381	0.78 240	1.93 384	0.85 303	0.75 263	1.66 373	0.87 171	0.34 95	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.32 320	0.27 234	0.26 103

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 280	1.41 320	2.80 270	0.94 353	0.35 217	0.89 322	0.41 246	0.89 211	0.66 123	0.57 163	0.63 212	0.75 263	0.38 135	2.37 346	0.55 172	1.16 390	0.31 259	0.36 355	0.21 269	0.59 358	0.63 270

PSMNet_ROB	0.75 253	1.42 324	2.93 292	0.39 198	0.32 194	0.73 266	0.56 306	0.90 219	0.74 216	0.56 151	0.60 189	0.75 263	0.47 218	2.00 322	1.31 300	0.18 277	0.13 153	0.19 296	0.20 258	0.26 223	0.40 182

fast-acv-ft	0.67 211	1.24 286	3.26 321	0.39 198	0.30 175	0.80 299	0.48 281	0.74 108	0.76 229	0.60 197	0.78 294	0.76 267	0.60 271	0.70 135	0.78 233	0.16 247	0.15 180	0.18 291	0.17 225	0.38 310	0.24 94

APVNet	0.76 256	1.11 250	3.23 317	0.39 198	0.36 223	0.85 313	0.44 265	0.96 257	0.73 199	0.58 169	0.69 242	0.76 267	0.56 251	2.29 341	0.82 245	0.17 266	0.18 205	0.24 326	0.19 249	0.35 292	0.27 108

cf-r	0.62 167	1.27 292	2.99 302	0.34 128	0.28 159	0.60 142	0.28 133	0.82 151	0.70 177	0.55 141	0.61 197	0.77 269	0.41 163	1.32 225	0.52 162	0.13 185	0.09 81	0.11 92	0.12 139	0.22 173	0.27 108

HSM-Net_RVC	0.70 227	0.40 63	2.45 150	0.27 22	0.19 63	0.68 247	0.30 170	1.29 363	0.73 199	0.73 282	0.70 255	0.77 269	0.45 203	3.73 400	0.46 139	0.13 185	0.09 81	0.10 46	0.09 37	0.13 35	0.32 139
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	1.25 351	1.46 331	3.84 368	0.54 285	0.56 289	1.12 351	0.99 363	1.05 315	1.03 341	1.10 341	0.87 310	0.77 269	1.07 347	5.85 408	2.98 374	0.16 247	0.23 236	0.16 261	0.24 278	0.28 244	0.66 277

NOSS_ROB	0.75 253	1.03 233	2.27 86	0.68 327	0.26 138	0.68 247	0.30 170	0.99 275	0.82 268	0.59 188	0.58 177	0.77 269	0.39 146	2.75 378	0.48 145	0.25 330	0.24 239	0.28 337	0.26 290	0.29 252	1.07 337

CRFU-Net	0.58 126	0.42 70	1.90 27	0.49 266	0.27 149	0.83 307	0.35 217	0.94 241	0.54 54	0.65 248	0.60 189	0.78 273	1.34 356	1.00 182	0.51 160	0.17 266	0.14 166	0.17 275	0.10 71	0.19 133	0.20 68

PWC_ROB	0.81 270	1.41 320	2.60 204	0.41 220	0.40 243	0.63 195	0.31 180	1.04 307	0.99 337	0.92 324	1.29 353	0.78 273	0.68 291	1.65 273	1.50 315	0.19 288	0.12 140	0.18 291	0.13 159	0.51 349	0.54 247

IGEV_Zeroshot_test	0.91 310	0.39 59	3.80 365	0.42 223	1.95 400	0.56 86	0.64 326	0.84 168	0.55 59	1.45 373	0.53 126	0.79 275	0.42 174	0.57 98	1.13 282	0.10 47	0.49 291	0.10 46	0.34 336	0.19 133	2.97 408

hknet	0.53 92	0.39 59	2.04 50	0.31 74	0.24 118	0.76 277	0.32 190	1.05 315	0.71 189	0.64 236	0.53 126	0.79 275	0.40 152	0.84 168	0.78 233	0.12 143	0.10 104	0.14 220	0.12 139	0.13 35	0.15 30

RAFT	0.62 167	1.35 308	2.26 85	0.62 309	0.53 284	0.47 30	0.35 217	0.70 98	0.58 72	0.50 99	0.50 114	0.79 275	0.40 152	0.49 69	0.36 104	0.11 110	0.79 329	0.14 220	0.13 159	0.52 352	0.72 294

DGSMNet	2.93 399	0.77 182	3.44 344	3.58 413	4.25 411	2.53 399	6.86 413	1.03 301	0.88 301	0.58 169	1.85 371	0.79 275	0.62 275	1.63 267	1.46 313	4.62 412	4.98 415	5.15 417	4.71 416	4.52 416	4.37 413

CFNet-ft	0.60 147	1.16 263	2.45 150	0.29 46	0.30 175	0.64 207	0.28 133	0.69 91	0.57 66	0.49 81	0.57 171	0.79 275	0.44 195	1.48 244	0.62 190	0.15 233	0.10 104	0.28 337	0.14 177	0.21 159	0.29 120

CFNet_RVC	0.60 147	1.16 263	2.45 150	0.29 46	0.30 175	0.64 207	0.28 133	0.69 91	0.57 66	0.49 81	0.57 171	0.79 275	0.44 195	1.48 244	0.62 190	0.15 233	0.10 104	0.28 337	0.14 177	0.21 159	0.29 120

Wz-Net-LNSev	0.66 208	1.30 297	2.81 274	0.35 143	0.37 229	0.80 299	0.48 281	0.91 226	0.87 297	0.63 225	0.70 255	0.80 281	0.59 266	0.67 128	0.68 209	0.15 233	0.14 166	0.12 135	0.12 139	0.24 193	0.38 170

ADLNet	0.68 216	1.02 230	2.68 239	0.35 143	0.34 209	0.67 241	0.34 208	0.95 254	0.79 249	0.70 270	0.62 204	0.80 281	0.46 210	1.77 288	0.69 211	0.15 233	0.12 140	0.14 220	0.14 177	0.31 266	0.54 247

AANet_RVC	0.79 265	1.46 331	2.72 252	0.34 128	0.25 124	0.59 130	0.32 190	0.88 205	0.83 274	0.62 216	0.95 323	0.80 281	0.43 187	2.46 356	1.72 324	0.38 353	0.26 249	0.10 46	0.09 37	0.25 208	0.43 198

ssnet_v2	0.64 186	0.99 225	2.67 234	0.33 111	0.22 86	0.72 263	0.45 270	1.00 281	0.80 256	0.66 254	0.54 140	0.81 284	0.48 224	0.91 176	1.08 277	0.16 247	0.14 166	0.14 220	0.14 177	0.33 275	0.31 137

anonymity	0.86 291	0.68 151	1.44 2	0.64 314	0.83 341	0.67 241	0.52 293	0.98 270	0.73 199	0.96 328	0.70 255	0.81 284	0.86 325	1.10 193	1.34 302	0.64 370	0.72 327	0.58 372	1.44 407	0.60 359	0.91 320

XPNet_ROB	0.68 216	1.11 250	2.28 88	0.38 185	0.27 149	0.67 241	0.47 279	0.94 241	0.75 221	0.80 305	0.71 268	0.81 284	0.54 244	1.72 279	0.84 248	0.22 309	0.16 192	0.16 261	0.15 195	0.25 208	0.45 215

anonymousa	0.74 244	0.60 127	2.58 197	0.96 355	1.33 382	0.61 160	0.26 111	0.69 91	0.56 63	0.55 141	0.84 300	0.82 287	0.46 210	0.56 95	0.61 187	0.10 47	1.11 351	0.12 135	0.98 398	0.14 51	0.97 331

ccnet	0.77 260	0.61 132	2.01 43	0.40 211	0.46 270	1.05 343	0.59 314	1.02 295	0.74 216	0.90 321	0.97 325	0.82 287	0.89 330	1.68 277	1.16 286	0.32 347	0.26 249	0.32 349	0.28 300	0.35 292	0.47 220

aanetorigin	0.81 270	1.03 233	2.64 222	0.44 238	0.44 260	0.59 130	1.00 367	0.59 62	0.70 177	1.54 378	1.22 350	0.82 287	1.08 348	1.06 188	1.07 276	0.18 277	0.15 180	0.17 275	0.21 269	0.53 353	0.65 276

GwcNet	0.76 256	1.09 243	3.68 359	0.38 185	0.45 263	0.81 304	0.45 270	0.91 226	0.89 306	0.63 225	0.77 290	0.82 287	0.51 232	1.64 270	0.85 249	0.17 266	0.16 192	0.15 245	0.15 195	0.33 275	0.34 149

S-Stereo	0.82 273	0.73 166	3.79 364	0.40 211	0.37 229	0.70 253	0.69 339	1.00 281	1.03 341	0.63 225	0.92 318	0.82 287	0.59 266	2.35 345	0.71 216	0.18 277	0.22 231	0.17 275	0.18 233	0.30 258	0.67 279

MyStereo06	0.70 227	0.72 163	3.51 348	0.31 74	0.25 124	0.60 142	0.30 170	0.90 219	0.67 135	1.48 376	0.53 126	0.84 292	0.57 256	0.60 107	1.11 280	0.09 11	0.55 299	0.12 135	0.20 258	0.16 69	0.56 254

RTSC	0.84 280	1.40 319	2.67 234	0.50 271	0.40 243	0.83 307	0.33 203	1.11 342	1.14 356	0.93 327	0.82 296	0.84 292	0.58 263	1.34 227	1.82 332	0.18 277	0.49 291	0.14 220	0.30 310	0.46 342	0.42 193

GANet	0.92 311	1.20 274	2.68 239	0.45 245	0.27 149	0.76 277	0.66 331	0.94 241	0.77 237	0.79 303	1.17 346	0.84 292	0.91 332	2.72 374	1.76 328	0.18 277	0.42 280	0.44 367	0.20 258	0.33 275	0.94 323

MFMNet_re	1.01 328	1.73 359	3.04 306	0.85 345	0.76 333	0.93 330	0.81 351	1.02 295	1.10 351	1.05 337	1.06 342	0.84 292	0.96 339	0.93 178	0.97 259	0.68 373	0.61 308	0.63 375	0.60 380	0.77 373	0.80 305

DLCB_ROB	0.61 154	0.96 224	2.00 41	0.37 167	0.25 124	0.65 221	0.37 227	0.86 190	0.76 229	0.73 282	0.70 255	0.84 292	0.47 218	1.57 257	0.72 220	0.13 185	0.13 153	0.14 220	0.14 177	0.18 110	0.33 142

LL-Strereo	0.85 288	1.73 359	3.06 310	0.37 167	0.61 309	0.54 73	0.33 203	1.01 289	0.76 229	0.69 267	0.58 177	0.85 297	0.78 313	2.65 368	0.54 170	0.14 215	0.58 305	0.14 220	0.12 139	0.42 331	1.05 335

iRaft-Stereo_20w	1.50 370	0.42 70	4.81 392	2.24 404	2.09 403	1.36 360	1.27 384	1.38 369	0.94 320	2.07 385	0.42 62	0.85 297	0.69 295	0.87 171	1.37 308	0.10 47	4.04 414	0.09 13	0.40 351	0.17 90	4.53 414

XX-Stereo	0.98 324	0.57 117	4.45 389	1.64 387	5.33 413	0.55 82	0.16 3	0.96 257	0.43 13	0.45 51	0.65 226	0.85 297	0.19 7	0.79 159	0.26 32	0.11 110	0.80 330	0.10 46	0.32 320	0.17 90	0.78 301

ADCP+	1.03 333	1.68 357	3.83 367	0.35 143	0.39 237	1.05 343	0.79 350	0.94 241	0.86 295	0.69 267	0.68 238	0.85 297	1.53 372	1.02 184	4.56 399	0.13 185	0.12 140	0.16 261	0.15 195	0.28 244	0.44 210

NCCL2	0.71 231	1.32 299	2.30 92	0.44 238	0.31 183	0.71 257	0.67 335	0.89 211	0.69 167	0.70 270	0.61 197	0.85 297	0.54 244	1.58 263	0.70 212	0.20 296	0.17 199	0.66 376	0.25 284	0.26 223	0.38 170

ETE_ROB	0.68 216	1.09 243	2.32 96	0.38 185	0.26 138	0.69 250	0.51 289	1.49 375	0.75 221	0.81 306	0.71 268	0.85 297	0.51 232	1.39 230	0.70 212	0.17 266	0.14 166	0.19 296	0.16 212	0.24 193	0.35 155

HH	0.79 265	0.52 102	2.72 252	1.45 377	0.80 339	0.91 326	0.23 58	0.76 112	0.76 229	0.64 236	0.55 149	0.87 303	0.41 163	0.94 179	0.45 135	0.09 11	1.20 355	0.10 46	0.09 37	0.16 69	2.16 389

HanStereo	0.79 265	0.52 102	2.72 252	1.45 377	0.80 339	0.91 326	0.23 58	0.76 112	0.76 229	0.64 236	0.55 149	0.87 303	0.41 163	0.94 179	0.45 135	0.09 11	1.20 355	0.10 46	0.09 37	0.16 69	2.16 389

AnyNet_C32	1.08 341	1.76 363	3.01 304	0.50 271	0.54 285	1.17 356	1.16 379	0.97 264	0.95 325	1.11 342	0.98 328	0.87 303	0.93 337	1.57 257	4.11 396	0.22 309	0.20 221	0.25 331	0.25 284	0.40 323	0.68 284

CBMV	0.86 291	1.00 226	2.82 276	0.35 143	0.21 77	0.78 292	0.78 348	1.05 315	0.87 297	0.90 321	0.74 276	0.87 303	1.89 383	1.67 274	1.38 310	0.19 288	0.20 221	0.21 310	0.19 249	0.28 244	0.84 309
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
STrans-v2	0.69 222	0.62 136	2.66 227	0.28 34	0.23 109	0.57 105	0.32 190	1.01 289	0.77 237	0.92 324	0.84 300	0.88 307	0.92 335	1.81 296	1.19 289	0.10 47	0.07 6	0.10 46	0.09 37	0.12 25	0.30 129

ac_64	0.63 179	0.77 182	2.71 250	0.37 167	0.34 209	0.64 207	0.30 170	0.86 190	0.67 135	0.58 169	0.53 126	0.88 307	0.48 224	1.84 302	0.71 216	0.15 233	0.12 140	0.12 135	0.12 139	0.21 159	0.25 98

CBMV_ROB	0.88 298	0.75 179	2.73 257	0.36 157	0.22 86	0.76 277	0.47 279	1.05 315	0.81 263	1.06 339	1.04 339	0.88 307	1.36 359	2.17 336	2.03 338	0.23 317	0.24 239	0.27 334	0.25 284	0.27 234	0.73 295

PASM	0.82 273	1.00 226	2.68 239	0.52 275	0.48 272	0.65 221	0.59 314	0.83 161	0.89 306	0.82 310	0.73 273	0.89 310	0.68 291	2.39 350	0.73 221	0.35 352	0.37 268	0.36 355	0.41 355	0.45 338	0.51 236

TransformOpticalFlow	0.65 191	0.61 132	2.67 234	0.45 245	0.26 138	0.62 182	0.28 133	0.88 205	0.76 229	0.76 292	0.74 276	0.90 311	0.84 320	1.82 299	0.80 238	0.10 47	0.07 6	0.11 92	0.09 37	0.12 25	0.19 60

riskmin	0.96 319	0.32 14	2.07 54	1.72 392	1.61 395	1.62 374	0.57 309	1.45 373	0.55 59	0.73 282	0.89 314	0.92 312	0.45 203	1.16 204	0.60 182	0.11 110	1.30 369	0.12 135	1.38 406	0.14 51	1.51 370

DDUNet	0.90 308	1.63 352	2.77 266	0.77 337	0.69 324	0.83 307	0.44 265	0.90 219	0.70 177	0.68 262	0.76 286	0.92 312	0.54 244	1.14 202	1.35 304	0.61 369	0.37 268	0.96 385	0.52 370	0.77 373	0.67 279

ADLNet2	0.73 241	1.22 281	3.28 323	0.34 128	0.36 223	0.65 221	0.37 227	0.94 241	0.87 297	0.57 163	0.65 226	0.92 312	0.48 224	2.05 324	0.60 182	0.13 185	0.11 125	0.11 92	0.11 109	0.37 304	0.38 170

XQC	0.84 280	1.32 299	2.61 208	0.78 339	0.44 260	0.89 322	0.53 295	1.16 350	1.07 348	0.85 315	0.69 242	0.92 312	0.73 302	1.40 232	1.44 312	0.24 324	0.35 266	0.23 321	0.26 290	0.45 338	0.39 177

RYNet	0.77 260	0.91 214	2.36 101	0.37 167	0.41 248	0.88 320	0.44 265	0.99 275	0.88 301	0.65 248	0.54 140	0.92 312	0.61 273	2.70 373	1.23 295	0.15 233	0.14 166	0.17 275	0.14 177	0.27 234	0.55 253

Ntro	1.11 343	2.10 383	3.52 350	0.97 356	0.87 346	1.06 346	0.54 298	1.02 295	0.93 319	0.63 225	0.76 286	0.93 317	0.67 289	1.76 285	1.71 322	1.03 385	0.46 285	0.76 381	0.41 355	1.29 388	0.86 316

RAFT-Test	0.56 111	0.41 68	2.01 43	0.90 349	1.07 368	0.65 221	0.37 227	0.83 161	0.65 116	0.49 81	0.49 102	0.93 317	0.24 27	0.52 79	0.30 56	0.10 47	0.38 272	0.09 13	0.38 347	0.11 17	0.19 60

FAT-Stereo	0.72 239	0.60 127	2.86 284	0.37 167	0.29 164	0.64 207	0.55 302	1.01 289	0.91 311	0.76 292	0.94 320	0.93 317	0.79 315	1.82 299	0.60 182	0.19 288	0.19 209	0.17 275	0.16 212	0.23 187	0.47 220

NCC-stereo	0.88 298	1.22 281	2.97 297	0.60 301	0.45 263	1.88 384	0.48 281	1.04 307	0.75 221	0.70 270	0.85 303	0.93 317	0.84 320	1.81 296	1.51 316	0.28 340	0.19 209	0.23 321	0.31 315	0.27 234	0.35 155

Abc-Net	0.88 298	1.22 281	2.97 297	0.60 301	0.45 263	1.88 384	0.48 281	1.04 307	0.75 221	0.70 270	0.85 303	0.93 317	0.84 320	1.81 296	1.51 316	0.28 340	0.19 209	0.23 321	0.31 315	0.27 234	0.35 155
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RASNet	0.69 222	1.05 237	2.59 199	0.37 167	0.47 271	0.66 234	0.33 203	0.82 151	0.76 229	0.51 110	0.65 226	0.93 317	0.62 275	2.20 337	0.80 238	0.14 215	0.09 81	0.09 13	0.11 109	0.18 110	0.37 162

LSM	3.40 402	1.42 324	5.81 403	9.98 419	30.74 433	0.86 314	1.14 375	0.99 275	1.26 363	1.40 370	2.18 380	0.93 317	0.85 323	1.76 285	1.03 272	0.22 309	0.35 266	0.24 326	0.29 304	0.40 323	6.21 416

LALA_ROB	0.68 216	1.14 255	2.50 173	0.37 167	0.29 164	0.78 292	0.55 302	0.99 275	0.84 286	0.82 310	0.68 238	0.93 317	0.50 228	1.01 183	0.89 253	0.21 304	0.15 180	0.21 310	0.18 233	0.26 223	0.30 129

Wz-Net-SNSev	0.85 288	1.83 366	3.36 329	0.42 223	0.31 183	0.71 257	0.66 331	1.04 307	0.94 320	0.68 262	0.85 303	0.96 325	0.62 275	1.75 283	1.14 283	0.16 247	0.15 180	0.16 261	0.17 225	0.39 317	0.63 270

THIR-Stereo	0.88 298	0.85 194	2.33 98	0.26 15	0.16 20	0.59 130	2.69 401	0.62 70	0.54 54	0.62 216	1.61 366	0.96 325	1.77 379	1.67 274	2.20 351	0.10 47	0.08 38	0.14 220	0.11 109	0.16 69	0.21 72

DANet	0.85 288	0.68 151	2.41 117	1.18 369	0.48 272	0.77 287	1.23 383	0.93 236	1.53 378	0.90 321	0.72 271	0.97 327	0.57 256	1.86 306	1.05 274	0.18 277	0.16 192	0.19 296	0.16 212	0.26 223	0.67 279
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
otaku	1.15 346	2.10 383	3.51 348	0.98 357	0.74 329	1.02 340	0.59 314	1.03 301	0.89 306	0.70 270	1.60 365	0.98 328	0.65 281	1.63 267	1.80 331	0.99 384	0.46 285	0.73 380	0.40 351	1.30 390	0.88 317

SHD	0.84 280	1.14 255	2.54 182	0.80 341	0.52 279	0.76 277	0.34 208	1.16 350	1.29 366	1.11 342	0.85 303	0.98 328	0.74 306	1.25 217	1.48 314	0.22 309	0.37 268	0.20 306	0.27 298	0.36 298	0.41 189

MDST_ROB	1.28 353	0.53 105	3.84 368	0.55 286	0.45 263	4.06 406	0.60 317	1.36 368	0.89 306	2.18 390	1.17 346	0.98 328	0.72 299	4.28 403	2.12 345	0.20 296	0.16 192	0.19 296	0.17 225	0.20 150	0.84 309

RP	0.74 244	1.01 229	2.48 167	0.44 238	0.45 263	0.66 234	0.45 270	0.95 254	0.87 297	0.70 270	0.95 323	0.99 331	0.82 317	1.55 251	0.82 245	0.26 334	0.19 209	0.23 321	0.20 258	0.34 281	0.38 170

Nwc_Net	0.75 253	1.10 248	2.96 296	0.42 223	0.39 237	0.77 287	0.39 241	1.06 327	0.73 199	0.65 248	1.00 332	0.99 331	0.74 306	1.43 236	0.99 267	0.24 324	0.15 180	0.23 321	0.26 290	0.27 234	0.30 129

ADCL	1.07 338	1.22 281	2.80 270	0.40 211	0.33 200	1.50 367	1.87 398	0.97 264	1.04 344	1.26 362	1.28 352	0.99 331	1.41 363	1.36 229	3.51 384	0.17 266	0.14 166	0.22 314	0.21 269	0.32 271	0.43 198

PDISCO_ROB	0.84 280	1.46 331	2.84 280	0.65 316	0.59 297	1.17 356	0.48 281	1.19 356	1.08 350	0.67 256	0.72 271	1.00 334	0.61 273	1.24 214	1.05 274	0.38 353	0.18 205	0.28 337	0.24 278	0.58 357	0.44 210

UDG	0.86 291	1.57 340	2.80 270	0.68 327	0.59 297	0.78 292	0.38 235	0.97 264	0.74 216	0.63 225	0.70 255	1.01 335	0.68 291	1.02 184	1.22 294	0.45 361	0.34 265	0.89 383	0.51 368	0.73 368	0.58 256

ADCMid	1.06 336	1.82 365	3.53 351	0.39 198	0.36 223	0.99 337	0.58 311	1.01 289	0.94 320	1.23 360	1.02 335	1.01 335	1.01 343	1.11 197	4.04 394	0.22 309	0.19 209	0.42 364	0.32 320	0.42 331	0.53 244

FBW_ROB	0.94 317	1.23 285	2.35 100	0.46 248	0.32 194	0.87 318	0.46 275	1.15 347	0.97 333	0.83 313	0.78 294	1.01 335	0.64 280	3.65 399	1.65 321	0.27 337	0.24 239	0.40 360	0.26 290	0.32 271	0.88 317

RGC	0.78 262	1.10 248	2.55 189	0.45 245	0.45 263	0.73 266	0.40 244	1.00 281	0.75 221	0.75 290	1.04 339	1.02 338	0.73 302	1.74 282	1.15 284	0.24 324	0.19 209	0.28 337	0.26 290	0.31 266	0.38 170

CBFPSM	0.62 167	1.34 305	2.12 64	0.30 60	0.23 109	0.71 257	0.38 235	0.77 118	0.68 159	0.51 110	0.49 102	1.03 339	0.82 317	0.63 114	1.35 304	0.11 110	0.12 140	0.10 46	0.10 71	0.19 133	0.37 162

Anonymous_2	1.36 360	0.49 89	2.03 47	1.71 391	1.58 393	2.49 398	0.58 311	1.59 380	2.31 391	0.77 294	0.88 312	1.03 339	0.58 263	1.20 209	0.66 204	0.32 347	1.38 373	1.42 401	3.87 415	0.78 375	1.56 371

hitnet-ft	0.73 241	1.09 243	2.59 199	0.28 34	0.22 86	0.71 257	0.36 224	0.89 211	0.67 135	0.58 169	0.83 298	1.03 339	0.94 338	2.31 342	0.70 212	0.23 317	0.14 166	0.41 362	0.13 159	0.24 193	0.28 114

SGM-Forest	1.84 383	7.91 417	10.36 411	0.42 223	0.33 200	1.04 341	1.29 385	1.01 289	0.88 301	1.19 349	2.30 384	1.03 339	1.79 380	2.60 364	2.81 371	0.22 309	0.21 229	0.21 310	0.19 249	0.25 208	0.79 303
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
EDNetEfficient	1.29 354	0.78 185	4.27 382	0.65 316	1.03 365	0.94 332	1.38 389	0.87 197	1.75 385	2.33 396	1.32 356	1.04 343	2.21 390	1.59 264	4.07 395	0.16 247	0.19 209	0.15 245	0.27 298	0.38 310	0.40 182

AF-Net	0.76 256	1.14 255	2.74 259	0.42 223	0.41 248	0.70 253	0.41 246	1.07 330	0.94 320	0.73 282	1.05 341	1.04 343	0.86 325	1.23 212	1.00 269	0.23 317	0.15 180	0.25 331	0.18 233	0.32 271	0.35 155

CSAN	1.38 361	1.74 362	4.12 375	0.53 279	0.38 235	1.06 346	1.15 377	1.29 363	1.12 354	1.19 349	1.90 373	1.04 343	1.44 364	5.92 409	2.82 372	0.26 334	0.22 231	0.24 326	0.25 284	0.35 292	0.54 247

DPSNet	1.02 329	0.72 163	2.84 280	0.60 301	0.39 237	1.08 348	0.75 345	1.41 371	1.14 356	0.74 288	0.69 242	1.05 346	1.67 374	2.09 331	2.22 353	0.27 337	0.61 308	0.20 306	0.50 367	0.48 345	1.03 334

WZ-Net	1.04 334	1.83 366	4.20 379	0.42 223	0.36 223	0.88 320	0.71 341	1.05 315	1.11 353	0.84 314	0.94 320	1.06 347	1.17 353	2.37 346	2.24 354	0.20 296	0.14 166	0.15 245	0.16 212	0.36 298	0.53 244

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 341	2.01 377	2.56 193	0.49 266	0.40 243	1.49 366	0.96 362	1.02 295	0.95 325	0.85 315	0.94 320	1.06 347	0.59 266	2.92 384	1.15 284	0.43 359	0.74 328	0.32 349	0.55 373	0.74 369	1.35 361

DISCO	0.61 154	0.63 138	1.98 40	0.46 248	0.34 209	0.84 312	0.35 217	0.88 205	0.81 263	0.61 204	0.64 219	1.06 347	0.53 242	1.11 197	0.83 247	0.13 185	0.10 104	0.11 92	0.10 71	0.26 223	0.37 162

RainbowNet	1.27 352	2.22 390	3.58 355	1.14 367	0.92 350	1.08 348	0.76 346	1.19 356	1.15 358	0.77 294	0.97 325	1.08 350	0.83 319	1.64 270	1.72 324	1.20 392	1.30 369	1.01 388	0.58 377	1.23 385	0.97 331

ADCS	1.14 345	2.02 378	3.36 329	0.43 233	0.37 229	0.96 336	0.81 351	1.12 344	1.17 360	1.25 361	0.98 328	1.08 350	0.92 335	1.41 234	4.97 402	0.23 317	0.21 229	0.22 314	0.23 276	0.40 323	0.67 279

ADCPNet	1.07 338	1.37 315	4.54 391	0.38 185	0.68 323	1.36 360	0.64 326	0.93 236	0.83 274	0.79 303	0.82 296	1.08 350	1.18 354	1.30 224	2.68 368	0.21 304	0.69 321	0.21 310	0.95 396	0.30 258	0.54 247

Wz-Net-TNSev	1.02 329	2.26 394	3.69 360	0.38 185	0.31 183	1.00 338	0.71 341	1.12 344	1.02 340	0.74 288	0.73 273	1.09 353	0.91 332	2.46 356	2.15 348	0.21 304	0.20 221	0.16 261	0.20 258	0.48 345	0.62 266

RTS	1.29 354	1.59 345	6.48 406	0.63 311	0.57 292	1.59 372	0.90 359	1.15 347	1.44 373	1.20 354	1.31 354	1.10 354	0.87 328	2.67 369	2.27 356	0.21 304	0.38 272	0.19 296	0.20 258	0.46 342	0.68 284

RTSA	1.29 354	1.59 345	6.48 406	0.63 311	0.57 292	1.59 372	0.90 359	1.15 347	1.44 373	1.20 354	1.31 354	1.10 354	0.87 328	2.67 369	2.27 356	0.21 304	0.38 272	0.19 296	0.20 258	0.46 342	0.68 284

raft_robust	0.68 216	1.24 286	2.42 121	0.30 60	0.57 292	0.53 66	0.25 99	0.95 254	0.79 249	0.49 81	0.46 78	1.12 356	0.74 306	1.50 247	0.61 187	0.09 11	0.62 311	0.10 46	0.30 310	0.26 223	0.30 129

DispFullNet	1.69 381	2.25 392	5.23 397	1.53 383	8.78 414	0.89 322	0.37 227	1.03 301	0.98 334	1.37 366	1.00 332	1.13 357	1.97 385	1.51 248	0.98 265	0.55 368	0.32 260	1.19 392	0.64 381	1.16 383	0.88 317

edge stereo	0.84 280	0.74 175	3.42 343	0.38 185	1.21 377	0.63 195	0.41 246	0.98 270	0.83 274	0.81 306	0.88 312	1.14 358	0.73 302	2.16 335	0.89 253	0.22 309	0.20 221	0.26 333	0.18 233	0.38 310	0.43 198

PVD	1.05 335	1.21 276	2.36 101	0.84 344	0.91 349	1.04 341	0.64 326	1.32 366	1.68 382	1.43 372	1.41 361	1.14 358	1.15 352	1.49 246	1.77 329	0.27 337	0.65 314	0.28 337	0.35 338	0.40 323	0.73 295

stereogan	0.74 244	0.68 151	2.82 276	0.40 211	0.40 243	1.05 343	0.42 252	0.99 275	0.96 327	0.78 302	0.86 308	1.15 360	0.73 302	1.57 257	0.56 174	0.20 296	0.19 209	0.20 306	0.16 212	0.37 304	0.34 149

AnyNet_C01	1.20 349	1.89 369	4.25 381	0.55 286	0.54 285	1.57 370	1.39 390	1.10 338	1.13 355	1.19 349	1.34 358	1.15 360	1.11 350	1.73 280	2.89 373	0.26 334	0.24 239	0.28 337	0.24 278	0.50 347	0.68 284

psmorigin	1.41 363	0.91 214	13.83 417	0.37 167	0.30 175	0.63 195	0.37 227	0.80 137	0.64 109	0.98 329	0.87 310	1.16 362	0.78 313	3.95 401	1.09 278	0.19 288	0.22 231	0.17 275	0.19 249	0.25 208	0.47 220

MADNet+	1.44 365	2.19 387	6.00 404	0.89 347	0.70 326	1.58 371	1.11 372	1.56 379	1.30 368	0.89 319	1.03 337	1.25 363	1.12 351	3.29 391	2.80 370	0.48 364	0.57 303	0.39 359	0.36 343	0.63 363	0.69 288

FTStereo	0.79 265	0.32 14	2.83 278	0.70 329	0.21 77	0.73 266	1.75 396	0.61 67	0.60 80	1.07 340	1.62 367	1.28 364	2.11 388	0.75 151	0.30 56	0.19 288	0.08 38	0.12 135	0.11 109	0.12 25	0.39 177

EDNetEfficientorigin	8.19 412	1.27 292	145.54 437	0.51 274	0.96 354	0.75 273	0.49 286	0.86 190	1.57 380	2.12 388	1.49 363	1.28 364	1.35 357	1.84 302	2.15 348	0.14 215	0.13 153	0.17 275	0.18 233	0.39 317	0.64 275

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 362	2.04 380	3.02 305	0.58 300	0.41 248	2.15 393	1.00 367	1.31 365	1.29 366	1.05 337	1.10 344	1.29 366	0.91 332	3.07 387	1.34 302	1.65 402	0.84 332	0.68 378	0.88 393	1.55 397	1.91 379

G-Net	1.02 329	0.70 156	3.23 317	0.60 301	0.66 319	2.00 390	0.71 341	0.78 125	0.70 177	1.14 345	2.53 388	1.29 366	1.01 343	1.47 243	1.74 326	0.25 330	0.24 239	0.24 326	0.26 290	0.37 304	0.40 182

FINET	1.92 385	1.96 371	4.49 390	1.62 386	1.39 385	3.51 404	4.39 408	2.89 401	2.58 394	1.39 368	1.98 374	1.35 368	2.12 389	1.64 270	2.12 345	0.84 378	1.03 346	0.18 291	0.29 304	0.54 354	2.12 387

HSM	0.67 211	0.92 219	2.29 90	0.30 60	0.29 164	0.65 221	0.29 158	0.98 270	0.67 135	0.59 188	0.58 177	1.39 369	0.65 281	2.56 360	0.45 135	0.11 110	0.09 81	0.10 46	0.08 27	0.18 110	0.24 94

MFN_U_SF_RVC	1.57 377	2.56 407	3.30 326	0.66 320	0.41 248	1.15 354	0.51 289	1.27 361	1.35 370	1.61 380	1.20 348	1.43 370	0.97 340	1.80 294	2.10 343	1.88 405	1.79 384	1.97 410	2.14 409	1.61 398	1.76 378

SAMSARA	1.11 343	1.35 308	2.60 204	1.34 372	0.77 335	1.67 377	1.41 393	1.47 374	0.99 337	1.54 378	0.89 314	1.44 371	0.90 331	1.88 310	1.71 322	0.25 330	0.55 299	0.22 314	0.34 336	0.39 317	0.50 232

SPS-STEREO	1.22 350	1.65 354	3.41 340	0.66 320	0.69 324	1.01 339	0.68 337	1.10 338	0.96 327	1.40 370	1.25 351	1.46 372	1.08 348	2.05 324	2.24 354	0.66 371	0.61 308	0.58 372	0.57 376	0.66 366	1.65 375
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH-64-1	1.50 370	1.98 373	2.69 245	1.39 375	1.12 372	1.39 363	1.19 381	1.80 385	1.47 375	1.19 349	2.20 381	1.53 373	1.51 370	2.12 333	1.98 335	1.34 395	0.68 318	1.28 395	0.70 382	1.37 392	1.12 339

IMH-64	1.50 370	1.98 373	2.69 245	1.39 375	1.12 372	1.39 363	1.19 381	1.80 385	1.47 375	1.19 349	2.20 381	1.53 373	1.51 370	2.12 333	1.98 335	1.34 395	0.68 318	1.28 395	0.70 382	1.37 392	1.12 339

coex-ft	6.14 410	1.98 373	60.80 435	0.34 128	0.30 175	0.80 299	1.17 380	0.76 112	4.34 403	19.82 423	2.15 379	1.61 375	8.77 413	1.82 299	10.36 415	0.44 360	2.05 390	0.18 291	0.19 249	0.39 317	4.61 415

NVStereoNet_ROB	1.45 367	1.62 350	3.59 356	1.09 362	0.70 326	0.86 314	0.67 335	1.19 356	1.51 377	1.20 354	4.05 404	1.61 375	1.94 384	2.97 386	2.07 342	0.67 372	0.69 321	0.55 371	0.70 382	0.57 356	0.67 279
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.35 359	1.80 364	4.39 387	0.41 220	0.29 164	1.72 379	0.89 358	1.17 353	2.47 393	1.22 358	1.82 370	1.72 377	1.70 376	2.57 361	3.30 378	0.18 277	0.16 192	0.16 261	0.15 195	0.34 281	0.62 266

PWCK	1.62 380	2.32 399	4.27 382	1.11 365	0.56 289	1.81 382	1.84 397	1.55 378	1.54 379	1.45 373	1.81 369	1.82 378	1.38 361	3.34 392	2.14 347	1.09 388	0.57 303	0.98 386	0.59 378	1.50 396	0.79 303

ELAS	1.52 374	0.92 219	2.91 290	0.62 309	0.57 292	3.13 401	2.21 400	1.67 382	1.58 381	2.42 397	2.43 386	1.87 379	2.49 393	1.85 304	2.70 369	0.42 356	0.43 283	0.41 362	0.40 351	0.51 349	0.85 313
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet-4b	2.00 387	2.19 387	4.85 393	1.09 362	0.86 344	1.15 354	0.53 295	1.11 342	1.15 358	0.65 248	1.09 343	1.97 380	0.69 295	2.31 342	9.78 414	5.73 414	0.42 280	1.03 389	0.55 373	1.89 401	0.92 322

WAO-7	1.58 378	2.04 380	3.25 320	0.94 353	0.75 330	1.75 380	1.13 374	1.87 388	1.97 389	1.46 375	2.53 388	1.98 381	1.75 377	3.13 388	2.48 361	0.69 374	0.67 317	0.94 384	0.74 387	0.80 376	0.77 298

ELAS_RVC	1.51 373	0.88 201	3.36 329	0.63 311	0.56 289	1.53 368	2.73 402	1.53 376	1.76 386	2.26 394	2.21 383	2.10 382	3.07 398	2.08 329	2.52 362	0.42 356	0.42 280	0.42 364	0.37 344	0.51 349	0.84 309
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.54 375	2.20 389	4.42 388	1.10 364	0.93 352	1.37 362	0.87 355	1.53 376	1.71 384	1.22 358	1.72 368	2.12 383	1.06 346	2.58 362	1.93 334	0.94 380	0.54 297	1.00 387	0.56 375	2.11 405	0.96 328

WAO-6	1.69 381	1.87 368	3.21 316	1.15 368	1.01 363	2.29 394	1.06 371	1.85 387	2.84 399	1.30 365	2.59 390	2.19 384	1.67 374	2.62 365	2.52 362	0.96 382	0.68 318	1.19 392	0.84 390	1.13 381	0.95 326

IMH	2.14 391	2.46 403	3.60 358	1.70 390	1.13 374	1.65 376	0.93 361	2.13 394	1.93 388	1.37 366	2.64 393	2.19 384	1.82 381	5.77 407	2.18 350	5.70 413	1.05 347	1.31 397	0.72 386	1.39 394	1.13 341

JetBlue	1.89 384	2.09 382	4.16 377	0.74 332	1.23 378	4.52 410	3.86 407	1.68 383	1.26 363	1.28 364	1.54 364	2.36 386	1.86 382	3.35 393	3.37 380	0.54 366	0.49 291	0.48 368	0.49 365	1.39 394	1.21 348

SGM_RVC	2.11 390	1.07 239	2.87 285	0.98 357	0.92 350	2.72 400	1.88 399	1.91 390	12.27 412	2.09 386	1.99 375	2.47 387	2.24 391	2.87 383	2.03 338	0.54 366	0.47 287	0.42 364	0.47 362	0.74 369	1.22 350
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MADNet++	2.94 400	2.17 386	3.27 322	2.55 408	2.28 405	3.29 403	3.37 403	2.76 399	2.67 397	3.10 405	3.20 400	2.78 388	3.25 400	4.11 402	4.68 401	2.72 409	2.27 405	3.03 413	2.43 411	2.34 408	2.59 405

MeshStereo	1.29 354	1.34 305	3.04 306	0.35 143	0.28 159	1.10 350	0.69 339	1.42 372	1.07 348	2.71 402	2.43 386	2.95 389	1.50 369	2.92 384	2.03 338	0.23 317	0.22 231	0.22 314	0.19 249	0.50 347	0.69 288
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
JetRed	3.37 401	4.96 414	10.08 410	1.48 380	1.73 398	7.63 413	5.47 412	3.47 407	2.20 390	2.42 397	2.40 385	2.98 390	2.35 392	3.52 397	6.60 407	1.33 394	1.90 386	1.38 399	1.23 404	2.30 407	2.02 383

SGM+DAISY	2.67 393	2.14 385	4.28 384	1.92 400	2.11 404	4.36 409	5.22 411	3.17 402	3.00 400	3.24 407	3.81 403	3.03 391	3.61 402	2.53 358	3.79 388	1.15 389	1.29 367	0.66 376	0.71 385	0.95 379	2.44 404

ACVNet_1	1.47 369	2.27 395	4.92 394	1.11 365	0.89 347	1.19 358	0.66 331	1.28 362	1.19 361	0.98 329	0.97 325	3.06 392	1.48 368	2.37 346	1.82 332	1.08 387	0.49 291	1.03 389	0.48 363	1.20 384	0.95 326

WCMA_ROB	1.29 354	1.21 276	3.13 314	0.65 316	0.36 223	1.20 359	0.78 348	1.00 281	0.98 334	1.78 383	2.62 391	3.08 393	2.01 386	1.86 306	2.35 358	0.38 353	0.38 272	0.32 349	0.32 320	0.31 266	1.06 336

WAO-8	2.91 397	2.55 405	3.77 362	1.93 401	1.04 366	4.08 407	0.99 363	3.25 405	6.09 406	2.20 391	3.34 401	3.33 394	2.64 394	11.73 415	2.52 362	2.12 406	1.92 387	1.55 403	0.93 394	1.27 386	0.96 328

Venus	2.91 397	2.55 405	3.77 362	1.93 401	1.04 366	4.08 407	0.99 363	3.25 405	6.09 406	2.20 391	3.34 401	3.33 394	2.64 394	11.73 415	2.52 362	2.12 406	1.92 387	1.55 403	0.93 394	1.27 386	0.96 328

FCDSN-DC	1.45 367	1.12 252	3.30 326	0.48 255	0.41 248	1.13 352	0.60 317	1.17 353	1.28 365	2.25 393	2.85 396	3.65 396	3.34 401	2.58 362	2.44 360	0.31 346	0.26 249	0.31 347	0.30 310	0.37 304	0.78 301
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
notaker	2.77 395	2.35 400	4.02 373	2.61 409	1.44 387	1.77 381	1.14 375	2.77 400	1.81 387	2.30 395	11.41 414	3.95 397	4.70 406	3.24 390	3.01 375	1.58 401	0.88 334	1.71 408	1.08 401	2.10 404	1.44 367

UNDER WATER-64	2.59 392	2.28 396	5.63 401	1.85 398	1.45 388	3.28 402	1.60 395	2.62 397	5.57 405	2.09 386	2.12 377	4.10 398	4.21 405	2.74 377	3.64 387	1.49 399	0.86 333	1.58 405	1.09 402	1.91 402	1.62 374

TorneroNet-64	2.74 394	2.23 391	4.18 378	1.48 380	1.20 376	3.88 405	1.01 369	3.48 409	6.61 409	2.62 401	4.55 407	4.20 399	3.84 404	3.39 395	3.40 382	1.23 393	0.66 316	1.39 400	0.80 389	3.42 412	1.27 353

FC-DCNN	1.60 379	0.85 194	3.44 344	0.46 248	0.39 237	1.96 386	0.66 331	1.72 384	1.70 383	2.75 403	2.91 399	4.20 399	3.15 399	2.72 374	2.66 367	0.30 344	0.26 249	0.31 347	0.30 310	0.33 275	0.91 320

LVE	2.10 389	2.61 408	4.30 386	1.79 395	1.81 399	1.68 378	1.04 370	2.35 396	2.78 398	1.27 363	2.87 397	4.21 401	1.46 365	2.83 382	2.02 337	2.87 410	0.92 336	1.19 392	1.47 408	1.29 388	1.18 342

Dean	1.92 385	2.31 398	5.03 396	1.31 370	1.08 369	1.55 369	0.99 363	1.98 393	2.33 392	1.51 377	4.15 405	4.23 402	1.39 362	2.31 342	2.10 343	1.18 391	0.69 321	1.18 391	0.75 388	1.30 390	1.07 337

tt	4.94 408	0.32 14	4.22 380	2.29 405	1.58 393	10.19 416	16.94 419	9.44 417	5.03 404	1.69 381	1.33 357	4.68 403	5.02 407	3.38 394	5.91 406	6.15 415	9.47 422	2.80 412	3.16 414	3.54 413	1.58 372

MSMD_ROB	1.41 363	1.03 233	2.75 261	0.41 220	0.32 194	2.00 390	0.61 322	0.96 257	1.43 372	2.97 404	2.63 392	4.76 404	2.04 387	2.44 355	1.78 330	0.30 344	0.26 249	0.32 349	0.32 320	0.32 271	0.63 270

LE_ROB	4.55 407	2.43 402	9.94 409	2.79 411	4.03 410	2.40 397	3.54 404	2.72 398	11.04 411	11.64 416	4.69 408	5.25 405	10.74 414	4.52 406	9.73 413	0.82 377	0.70 324	1.34 398	0.97 397	0.74 369	0.94 323

UNDER WATER	2.84 396	2.25 392	5.25 398	1.84 397	1.45 388	2.36 396	1.44 394	3.23 404	6.51 408	2.61 400	2.73 395	5.69 406	5.64 409	3.14 389	4.18 397	1.48 398	0.81 331	1.60 406	1.07 400	1.91 402	1.67 376

SDNR	2.06 388	2.93 410	2.94 294	1.55 384	5.13 412	1.98 389	0.24 80	1.95 392	2.62 395	0.92 324	2.71 394	5.76 407	0.68 291	3.61 398	3.84 389	0.33 349	0.38 272	0.22 314	0.17 225	1.13 381	2.04 384

pmcnn	1.44 365	1.25 289	3.57 354	0.74 332	1.42 386	0.72 263	0.56 306	1.04 307	1.06 347	1.03 336	2.89 398	6.01 408	0.75 310	2.54 359	3.60 386	0.14 215	0.11 125	0.08 3	0.06 6	0.34 281	0.81 307

MANE	3.51 403	2.03 379	3.88 370	1.89 399	2.01 401	5.98 411	4.72 409	5.87 413	7.13 410	3.80 408	5.10 409	6.11 409	5.34 408	4.39 404	5.05 403	1.07 386	1.28 366	0.50 369	0.85 391	0.76 372	2.36 403

DGTPSM_ROB	8.97 413	5.94 415	13.01 415	5.95 416	11.34 416	8.54 414	24.06 420	6.47 414	13.52 414	5.19 410	11.52 415	6.18 410	11.04 415	7.02 411	13.92 417	4.47 411	7.66 416	3.90 414	7.43 419	4.34 415	7.98 418

DPSMNet_ROB	9.58 414	5.96 416	13.98 418	8.88 418	11.87 417	8.54 414	24.08 421	6.48 415	13.67 417	5.35 411	11.53 416	6.31 411	11.04 415	7.69 412	14.09 418	7.61 420	8.23 418	5.03 416	7.75 420	5.24 417	8.36 419

KSHMR	4.19 405	2.37 401	6.24 405	1.73 393	1.48 390	1.97 388	1.29 385	3.18 403	17.06 422	2.15 389	15.74 417	9.09 412	1.75 377	8.33 413	2.37 359	1.55 400	1.29 367	1.70 407	1.23 404	1.75 399	1.60 373

SGM-ForestM	3.67 404	2.70 409	5.34 400	1.65 388	1.72 397	6.02 412	5.08 410	4.10 410	3.47 401	4.59 409	4.21 406	9.81 413	5.79 410	6.44 410	6.97 409	0.88 379	1.09 349	0.33 353	0.45 359	0.68 367	2.10 386

HanzoNet	7.85 411	3.30 413	5.75 402	7.47 417	3.97 409	2.34 395	1.37 387	3.47 407	4.02 402	13.30 417	10.49 410	10.86 414	16.67 420	8.50 414	10.51 416	10.80 421	9.84 423	5.83 418	13.69 421	7.24 418	7.51 417

Anonymous_1	22.76 422	11.11 418	11.93 412	12.73 420	26.05 432	19.39 423	27.77 425	14.18 419	13.64 416	14.92 418	10.66 411	11.26 415	11.24 417	12.48 419	14.45 419	37.82 437	7.87 417	34.92 434	63.61 434	87.51 438	11.75 422

ktn	4.44 406	2.47 404	3.70 361	1.82 396	1.49 391	2.11 392	1.40 391	2.30 395	12.56 413	11.36 415	16.25 418	11.30 416	3.77 403	4.41 405	3.47 383	1.86 404	0.99 339	1.74 409	1.21 403	3.28 411	1.39 364

TorneroNet	5.60 409	2.30 397	3.98 371	1.49 382	1.26 381	14.47 418	1.11 372	4.85 411	20.66 427	10.12 412	16.30 419	11.78 417	7.35 411	3.41 396	4.38 398	1.36 397	0.70 324	1.46 402	0.87 392	2.73 409	1.33 358

DPSM_ROB	12.32 415	11.13 419	12.31 413	12.90 421	12.80 419	19.81 425	28.13 426	14.50 420	14.31 419	10.62 413	11.34 412	12.03 418	11.89 418	13.08 420	15.22 420	7.09 417	8.31 419	6.47 420	7.32 417	8.69 419	8.43 420

DPSM	12.32 415	11.13 419	12.31 413	12.90 421	12.80 419	19.81 425	28.13 426	14.50 420	14.31 419	10.62 413	11.34 412	12.03 418	11.89 418	13.08 420	15.22 420	7.09 417	8.31 419	6.47 420	7.32 417	8.69 419	8.43 420

LRCNet_RVC	13.78 419	19.34 423	13.01 415	19.47 424	12.67 418	1.85 383	0.42 252	12.28 418	1.10 351	15.76 419	18.69 423	12.52 420	8.65 412	12.22 418	9.64 412	22.29 428	8.38 421	25.92 430	24.06 431	19.72 429	17.59 425

xxxxx1	29.05 434	20.74 425	14.05 419	50.10 435	40.25 435	19.01 420	26.60 422	21.83 426	20.22 424	16.52 420	17.56 420	18.33 421	21.41 424	16.11 423	20.77 425	23.48 429	26.77 433	66.36 436	78.56 435	30.19 433	32.23 435

tt_ll	29.05 434	20.74 425	14.05 419	50.10 435	40.25 435	19.01 420	26.60 422	21.83 426	20.22 424	16.52 420	17.56 420	18.33 421	21.41 424	16.11 423	20.77 425	23.48 429	26.77 433	66.36 436	78.56 435	30.19 433	32.23 435

ff	29.05 434	20.74 425	14.05 419	50.10 435	40.25 435	19.01 420	26.60 422	21.83 426	20.22 424	16.52 420	17.56 420	18.33 421	21.41 424	16.11 423	20.77 425	23.48 429	26.77 433	66.36 436	78.56 435	30.19 433	32.23 435

HaxPig	19.88 421	22.39 429	22.30 422	17.98 423	17.98 422	12.06 417	12.06 416	16.25 423	15.97 421	21.05 425	21.41 426	18.85 424	18.35 421	20.07 427	19.64 424	23.57 432	23.19 432	24.07 429	23.71 430	22.95 430	23.72 432

MEDIAN_ROB	23.95 424	26.96 437	26.29 431	22.14 425	22.09 424	16.18 419	14.23 417	20.47 424	20.09 423	25.43 433	25.22 435	22.96 425	22.54 427	24.33 428	23.18 429	28.15 434	27.16 436	28.60 432	27.73 432	27.59 431	27.58 433

MyStereo03	24.90 428	22.40 430	24.90 427	26.19 430	25.93 429	39.80 431	56.77 434	29.00 430	28.95 433	21.51 429	22.81 431	24.16 426	23.92 430	26.26 430	30.65 434	14.24 423	17.13 427	13.03 422	14.76 426	17.48 422	18.00 426

MyStereo02	24.90 428	22.40 430	24.90 427	26.19 430	25.93 429	39.80 431	56.77 434	29.00 430	28.95 433	21.51 429	22.81 431	24.16 426	23.92 430	26.26 430	30.65 434	14.24 423	17.13 427	13.03 422	14.76 426	17.48 422	18.00 426

MyStereo	24.90 428	22.40 430	24.90 427	26.19 430	25.93 429	39.80 431	56.77 434	29.00 430	28.95 433	21.51 429	22.81 431	24.16 426	23.92 430	26.26 430	30.65 434	14.24 423	17.13 427	13.03 422	14.76 426	17.48 422	18.00 426

CasAABBNet	24.76 426	22.38 428	24.44 425	26.05 428	25.75 427	39.79 430	56.76 433	29.10 433	28.88 431	21.22 426	22.69 429	24.21 429	23.99 434	26.23 429	30.62 433	14.22 422	16.71 425	13.03 422	14.75 424	17.49 425	16.97 423

Selective-RAFT-Error	24.83 427	22.44 433	24.80 426	26.10 429	25.82 428	39.85 434	56.72 432	29.21 435	29.03 436	21.29 428	22.80 430	24.25 430	24.07 435	26.28 433	30.60 432	14.24 423	16.85 426	13.04 426	14.75 424	17.53 426	17.02 424

LSM0	26.57 431	22.53 434	25.76 430	30.62 434	52.30 438	39.86 435	56.49 431	29.18 434	28.76 430	21.26 427	22.46 428	24.42 431	23.97 433	26.42 434	30.66 437	14.29 427	16.56 424	13.06 427	14.65 423	17.62 427	20.52 429

BEATNet-Init1	12.32 415	12.82 421	28.66 432	3.22 412	3.71 408	21.59 427	11.42 415	14.54 422	13.73 418	20.24 424	20.16 424	26.14 432	19.85 423	19.08 426	15.33 422	1.81 403	1.93 389	2.05 411	2.48 412	4.25 414	3.41 412

AVERAGE_ROB	26.91 432	30.28 438	29.18 433	25.78 426	25.30 426	19.49 424	15.38 418	23.70 429	23.02 429	28.38 435	27.78 436	26.23 433	25.76 436	26.95 435	25.55 430	31.27 436	30.02 437	31.76 433	30.80 433	30.88 436	30.77 434

SPstereo	16.55 420	3.18 411	4.92 394	2.73 410	2.77 406	29.67 428	52.00 430	39.41 436	29.70 437	21.94 432	21.64 427	27.45 434	23.83 429	27.92 437	26.10 431	2.44 408	2.60 409	4.96 415	3.11 413	2.27 406	2.32 402

DPSimNet_ROB	24.35 425	23.81 435	31.38 434	25.93 427	22.83 425	31.30 429	34.38 429	20.78 425	28.92 432	27.39 434	22.99 434	28.29 435	35.76 437	15.47 422	17.82 423	24.28 433	17.90 430	22.23 428	14.12 422	19.38 428	22.12 431

PML	22.99 423	17.34 422	8.24 408	5.48 415	9.84 415	50.35 437	102.65 437	5.84 412	13.52 414	37.08 437	104.84 437	30.61 436	23.20 428	12.09 417	7.96 411	6.27 416	2.12 395	6.31 419	2.42 410	10.67 421	2.95 406

ASD4	27.03 433	24.46 436	23.91 423	27.24 433	17.87 421	47.08 436	31.36 428	41.80 437	21.82 428	31.12 436	20.82 425	33.80 437	18.50 422	27.25 436	21.57 428	29.52 435	20.55 431	27.54 431	23.38 429	30.03 432	20.96 430

test_example2	115.17 437	122.38 439	93.45 436	115.38 438	123.53 439	101.24 438	113.11 438	54.67 438	99.94 438	135.50 438	136.43 438	85.67 438	85.40 438	110.44 438	104.91 438	152.17 438	205.21 438	99.17 439	114.27 438	138.55 439	112.04 438

FADE		3.24 412		2.10 403	2.93 407													65.47 435		1.78 400

Low-res two-view benchmark