Low-res two-view results

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

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

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

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

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

Selective-IGEV	0.25 1	0.18 14	0.37 27	0.37 35	0.20 18	0.27 25	0.25 30	0.59 29	0.25 1	0.27 2	0.26 1	0.34 22	0.18 1	0.62 117	0.23 1	0.12 4	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.13 14	0.11 3

EGLCR-Stereo	0.27 2	0.17 8	0.36 25	0.35 12	0.21 25	0.37 86	0.20 1	0.58 27	0.37 14	0.29 4	0.28 4	0.42 46	0.18 1	0.47 34	0.27 23	0.14 18	0.10 8	0.16 57	0.14 69	0.13 14	0.12 10

MSKI-zero shot	0.33 30	0.19 33	0.36 25	0.41 105	0.22 30	0.32 60	0.22 11	0.65 54	0.45 47	0.52 54	0.64 68	0.60 127	0.19 3	0.78 216	0.27 23	0.14 18	0.11 39	0.14 13	0.10 10	0.13 14	0.13 31

CAS	0.37 61	0.13 1	0.27 7	1.34 388	0.31 228	0.46 131	0.38 171	0.50 11	0.48 56	0.35 15	0.52 40	0.24 1	0.19 3	0.30 1	0.28 29	1.03 389	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 2	0.28 280

DLNR_Zeroshot_test	20.12 420	36.36 429	38.38 425	170.13 438	62.28 434	0.22 4	0.20 1	13.43 420	0.40 29	0.45 40	0.66 73	0.42 46	0.21 5	0.64 133	0.32 64	5.57 419	0.10 8	0.15 41	0.11 15	72.31 437	0.13 31

4D-IteraStereo	0.33 30	0.19 33	0.43 74	0.40 87	0.24 77	0.32 60	0.27 42	0.59 29	0.72 118	0.66 103	0.53 42	0.42 46	0.22 6	0.46 29	0.30 48	0.14 18	0.09 2	0.20 177	0.16 116	0.16 103	0.12 10

CES	0.29 9	0.15 2	0.25 1	0.31 4	0.71 369	0.36 78	0.27 42	0.51 12	0.47 54	0.34 13	0.48 28	0.27 2	0.23 7	0.40 14	0.24 2	0.13 9	0.11 39	0.12 2	0.08 1	0.13 14	0.32 299

GLC_STEREO	0.30 12	0.20 54	0.28 8	0.44 188	0.19 8	0.31 51	0.25 30	0.49 9	0.43 41	0.37 17	0.47 27	0.40 40	0.23 7	0.51 51	0.37 107	0.15 67	0.18 247	0.19 148	0.16 116	0.16 103	0.14 49

iRaftStereo_RVC	0.33 30	0.20 54	0.40 45	0.40 87	0.23 56	0.31 51	0.29 57	0.70 93	0.55 66	0.49 49	0.66 73	0.37 33	0.23 7	0.47 34	0.33 74	0.14 18	0.11 39	0.19 148	0.17 158	0.16 103	0.13 31

CASnet	0.30 12	0.20 54	0.34 13	0.42 130	0.17 2	0.25 16	0.24 23	0.53 16	0.56 67	0.54 61	0.54 45	0.39 39	0.24 10	0.41 17	0.26 8	0.15 67	0.10 8	0.22 230	0.18 184	0.18 151	0.12 10
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.36 43	0.25 167	0.52 159	0.43 167	0.27 159	0.36 78	0.27 42	0.70 93	0.46 52	0.55 62	0.53 42	0.65 150	0.24 10	0.69 170	0.32 64	0.14 18	0.13 141	0.23 244	0.20 227	0.19 185	0.14 49

IGEV_Zeroshot_test	0.36 43	0.19 33	0.71 252	0.41 105	0.29 199	0.30 39	0.25 30	0.86 166	0.40 29	0.64 95	0.57 53	0.56 97	0.25 12	0.56 66	0.29 37	0.15 67	0.11 39	0.16 57	0.14 69	0.14 36	0.14 49

MIF-Stereo	0.27 2	0.18 14	0.40 45	0.40 87	0.28 180	0.30 39	0.28 50	0.40 1	0.33 4	0.30 6	0.46 23	0.27 2	0.25 12	0.48 41	0.35 90	0.17 125	0.13 141	0.14 13	0.12 26	0.14 36	0.13 31

test_3	0.37 61	0.19 33	0.50 132	0.45 200	0.24 77	0.47 133	0.36 146	0.69 83	0.84 176	0.66 103	0.46 23	0.68 169	0.25 12	0.45 25	0.32 64	0.12 4	0.10 8	0.18 116	0.16 116	0.15 66	0.12 10

CREStereo++_RVC	0.32 26	0.16 4	0.25 1	0.32 6	0.24 77	0.27 25	0.22 11	0.48 8	0.89 204	0.47 46	0.80 124	0.29 4	0.25 12	0.37 5	0.34 83	0.14 18	0.09 2	0.13 8	0.52 375	0.14 36	0.10 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-Stereo	0.38 77	0.18 14	0.52 159	0.58 328	0.38 283	0.39 96	0.20 1	0.62 37	0.31 2	0.47 46	1.29 300	0.72 189	0.25 12	0.59 79	0.28 29	0.16 99	0.11 39	0.17 85	0.16 116	0.14 36	0.11 3

test_4	0.37 61	0.19 33	0.34 13	0.45 200	0.26 130	0.20 2	0.34 117	0.58 27	0.42 38	0.60 72	1.45 328	0.43 52	0.26 17	0.67 156	0.29 37	0.12 4	0.10 8	0.17 85	0.19 208	0.15 66	0.12 10

TRStereo	0.39 89	0.32 253	0.64 221	0.49 258	0.41 300	0.30 39	0.30 69	0.97 203	0.63 84	0.53 60	0.43 19	0.52 83	0.26 17	0.77 208	0.29 37	0.18 157	0.12 86	0.19 148	0.19 208	0.13 14	0.13 31

CroCo-Stereo	0.27 2	0.23 120	0.40 45	0.49 258	0.22 30	0.20 2	0.29 57	0.55 19	0.45 47	0.29 4	0.27 2	0.42 46	0.26 17	0.30 1	0.26 8	0.15 67	0.13 141	0.13 8	0.12 26	0.16 103	0.13 31
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
TANstereo	0.31 23	0.16 4	0.34 13	0.31 4	0.17 2	0.55 165	0.23 20	0.46 6	0.56 67	0.60 72	0.69 80	0.37 33	0.26 17	0.36 4	0.28 29	0.16 99	0.16 212	0.13 8	0.10 10	0.14 36	0.15 78

XX-TBD	0.32 26	0.53 325	0.26 4	0.53 302	0.21 25	0.38 91	0.24 23	0.41 2	0.77 139	0.55 62	0.70 82	0.31 7	0.26 17	0.33 3	0.28 29	0.16 99	0.10 8	0.12 2	0.09 4	0.13 14	0.11 3

MyStereo06	0.40 103	0.22 97	0.65 226	0.42 130	0.29 199	0.43 121	0.48 249	1.05 229	0.43 41	0.64 95	0.54 45	0.78 214	0.27 22	0.53 54	0.31 58	0.14 18	0.13 141	0.18 116	0.17 158	0.17 127	0.17 135

IGEVStereo-DCA	0.30 12	0.24 139	0.42 58	0.36 27	0.27 159	0.38 91	0.34 117	0.66 56	0.35 6	0.39 21	0.31 6	0.35 26	0.27 22	0.62 117	0.25 3	0.16 99	0.12 86	0.16 57	0.12 26	0.14 36	0.16 98

rrr	0.31 23	0.24 139	0.56 185	0.36 27	0.27 159	0.38 91	0.31 88	0.56 24	0.44 43	0.39 21	0.31 6	0.35 26	0.27 22	0.62 117	0.25 3	0.16 99	0.12 86	0.16 57	0.13 49	0.14 36	0.14 49

StereoIM	0.27 2	0.19 33	0.39 36	0.37 35	0.26 130	0.28 31	0.28 50	0.45 5	0.37 14	0.27 2	0.27 2	0.40 40	0.27 22	0.40 14	0.30 48	0.16 99	0.14 172	0.16 57	0.13 49	0.15 66	0.12 10

cross-raft	0.34 35	0.20 54	0.38 33	0.45 200	0.24 77	0.32 60	0.35 139	0.77 141	0.42 38	0.62 78	0.77 102	0.58 115	0.27 22	0.46 29	0.31 58	0.12 4	0.10 8	0.15 41	0.13 49	0.15 66	0.12 10

AE-Stereo	0.36 43	0.21 74	0.47 102	0.49 258	0.31 228	0.50 139	0.34 117	0.72 110	0.73 127	0.34 13	0.55 50	0.52 83	0.28 27	0.48 41	0.31 58	0.13 9	0.13 141	0.18 116	0.16 116	0.15 66	0.14 49

ff7	0.30 12	0.22 97	0.42 58	0.37 35	0.26 130	0.31 51	0.34 117	0.66 56	0.35 6	0.39 21	0.33 10	0.31 7	0.28 27	0.61 95	0.26 8	0.14 18	0.11 39	0.17 85	0.12 26	0.15 66	0.16 98

ffff	0.30 12	0.22 97	0.42 58	0.37 35	0.26 130	0.31 51	0.34 117	0.66 56	0.35 6	0.39 21	0.33 10	0.31 7	0.28 27	0.61 95	0.26 8	0.14 18	0.11 39	0.17 85	0.12 26	0.15 66	0.16 98

11t	0.30 12	0.22 97	0.42 58	0.37 35	0.26 130	0.31 51	0.34 117	0.66 56	0.35 6	0.39 21	0.33 10	0.31 7	0.28 27	0.61 95	0.26 8	0.14 18	0.11 39	0.17 85	0.12 26	0.15 66	0.16 98

EKT-Stereo	0.36 43	0.24 139	0.44 79	0.44 188	0.30 218	0.37 86	0.30 69	0.72 110	0.68 103	0.47 46	0.63 65	0.49 76	0.28 27	0.59 79	0.34 83	0.19 192	0.14 172	0.18 116	0.15 90	0.16 103	0.18 157

RAFT-Test	0.35 37	0.19 33	0.42 58	0.39 61	0.24 77	0.50 139	0.23 20	0.74 129	0.44 43	0.62 78	0.85 146	0.64 146	0.28 27	0.48 41	0.30 48	0.14 18	0.11 39	0.14 13	0.11 15	0.13 14	0.13 31

anonymousdsp	0.30 12	0.22 97	0.41 50	0.38 45	0.26 130	0.31 51	0.35 139	0.68 72	0.36 11	0.40 29	0.33 10	0.32 14	0.28 27	0.62 117	0.26 8	0.14 18	0.10 8	0.17 85	0.12 26	0.15 66	0.16 98

ProNet	0.30 12	0.22 97	0.41 50	0.36 27	0.25 101	0.33 66	0.42 219	0.62 37	0.41 34	0.33 11	0.31 6	0.32 14	0.28 27	0.60 89	0.28 29	0.13 9	0.11 39	0.16 57	0.13 49	0.13 14	0.14 49

ccc-4	0.30 12	0.22 97	0.42 58	0.37 35	0.26 130	0.31 51	0.34 117	0.66 56	0.35 6	0.39 21	0.33 10	0.31 7	0.28 27	0.61 95	0.26 8	0.14 18	0.11 39	0.17 85	0.12 26	0.15 66	0.16 98

IGEV-Stereo	0.30 12	0.22 97	0.41 50	0.38 45	0.26 130	0.30 39	0.35 139	0.68 72	0.36 11	0.40 29	0.33 10	0.32 14	0.28 27	0.62 117	0.26 8	0.14 18	0.10 8	0.17 85	0.12 26	0.15 66	0.16 98
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test_xeample3	0.31 23	0.23 120	0.56 185	0.36 27	0.26 130	0.35 74	0.32 100	0.60 31	0.38 17	0.44 39	0.32 9	0.33 19	0.28 27	0.66 147	0.27 23	0.14 18	0.12 86	0.16 57	0.12 26	0.14 36	0.14 49

EAI-Stereo	0.36 43	0.21 74	0.46 91	0.40 87	0.22 30	0.33 66	0.36 146	1.22 286	0.32 3	0.52 54	0.75 99	0.35 26	0.28 27	0.65 139	0.30 48	0.14 18	0.11 39	0.14 13	0.14 69	0.14 36	0.13 31

CFNet-RSSM	0.35 37	0.18 14	0.47 102	0.39 61	0.22 30	0.35 74	0.23 20	0.78 144	0.86 186	0.67 110	0.54 45	0.56 97	0.28 27	0.49 47	0.28 29	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.12 26	0.13 14	0.12 10

CREStereo	0.28 6	0.16 4	0.25 1	0.28 1	0.17 2	0.38 91	0.25 30	0.52 13	0.76 137	0.43 37	0.51 37	0.32 14	0.28 27	0.39 8	0.27 23	0.16 99	0.11 39	0.12 2	0.09 4	0.12 2	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
Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 35	0.28 220	0.48 115	0.37 35	0.25 101	0.47 133	0.30 69	0.60 31	0.92 220	0.43 37	0.37 17	0.30 6	0.29 41	0.50 49	0.30 48	0.17 125	0.14 172	0.18 116	0.15 90	0.18 151	0.16 98

MIM_Stereo	0.39 89	0.18 14	0.59 202	0.38 45	0.25 101	0.27 25	0.24 23	0.72 110	0.56 67	0.72 134	1.00 212	0.62 135	0.29 41	0.67 156	0.39 128	0.13 9	0.14 172	0.17 85	0.16 116	0.14 36	0.12 10

Any-RAFT	0.36 43	0.17 8	0.31 10	0.35 12	0.21 25	0.51 144	0.21 5	0.93 189	0.75 134	0.56 64	0.73 86	0.66 162	0.29 41	0.48 41	0.25 3	0.15 67	0.10 8	0.13 8	0.10 10	0.13 14	0.13 31

LoS	0.30 12	0.16 4	0.32 12	0.30 3	0.19 8	0.32 60	0.29 57	0.54 18	0.73 127	0.35 15	0.52 40	0.42 46	0.29 41	0.48 41	0.29 37	0.15 67	0.11 39	0.13 8	0.09 4	0.12 2	0.12 10

test-3	0.35 37	0.17 8	0.48 115	0.40 87	0.22 30	0.42 117	0.22 11	0.66 56	0.80 153	0.72 134	0.45 21	0.63 139	0.29 41	0.45 25	0.32 64	0.13 9	0.09 2	0.17 85	0.13 49	0.13 14	0.11 3

test_1	0.35 37	0.17 8	0.48 115	0.40 87	0.22 30	0.42 117	0.22 11	0.66 56	0.80 153	0.70 124	0.45 21	0.63 139	0.29 41	0.45 25	0.32 64	0.13 9	0.09 2	0.17 85	0.13 49	0.13 14	0.11 3

AnonymousM	0.42 124	0.86 369	0.31 10	0.35 12	0.23 56	0.30 39	0.37 158	0.56 24	0.44 43	0.72 134	0.50 32	0.47 69	0.29 41	0.42 18	0.35 90	0.16 99	0.12 86	1.51 387	0.32 331	0.12 2	0.11 3

raft+_RVC	0.38 77	0.20 54	0.38 33	0.39 61	0.27 159	0.44 127	0.35 139	0.81 153	0.90 208	0.52 54	0.78 110	0.50 77	0.29 41	0.56 66	0.41 153	0.15 67	0.12 86	0.17 85	0.15 90	0.14 36	0.13 31

RALCasStereoNet	0.37 61	0.23 120	0.41 50	0.44 188	0.28 180	0.36 78	0.38 171	0.66 56	0.67 102	0.51 52	0.74 97	0.51 80	0.29 41	0.64 133	0.38 120	0.17 125	0.14 172	0.15 41	0.13 49	0.17 127	0.17 135

Gwc-CoAtRS	0.35 37	0.18 14	0.46 91	0.39 61	0.23 56	0.34 72	0.22 11	0.74 129	0.77 139	0.62 78	0.60 59	0.58 115	0.29 41	0.47 34	0.29 37	0.14 18	0.11 39	0.14 13	0.12 26	0.13 14	0.13 31

MyStereo07	0.33 30	0.23 120	0.37 27	0.43 167	0.29 199	0.40 101	0.48 249	0.78 144	0.38 17	0.38 18	0.34 16	0.32 14	0.30 51	0.63 126	0.28 29	0.14 18	0.13 141	0.19 148	0.17 158	0.18 151	0.17 135

Pruner-Stereo	0.39 89	0.21 74	0.51 140	0.41 105	0.25 101	0.22 4	0.24 23	0.71 100	0.59 74	0.90 239	0.75 99	0.67 166	0.30 51	0.64 133	0.39 128	0.19 192	0.12 86	0.20 177	0.17 158	0.17 127	0.19 166

RALAANet	0.40 103	0.24 139	0.56 185	0.43 167	0.30 218	0.36 78	0.25 30	0.89 173	0.69 108	0.69 120	0.65 70	0.61 129	0.30 51	0.63 126	0.35 90	0.16 99	0.13 141	0.18 116	0.15 90	0.21 209	0.14 49

MC-Stereo	0.29 9	0.18 14	0.35 19	0.40 87	0.21 25	0.26 18	0.26 40	0.53 16	0.40 29	0.38 18	0.61 62	0.41 44	0.31 54	0.57 70	0.27 23	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.12 26	0.12 2	0.12 10

CroCo-Stereo Lap2	0.29 9	0.25 167	0.44 79	0.50 269	0.30 218	0.19 1	0.31 88	0.52 13	0.41 34	0.25 1	0.28 4	0.46 65	0.31 54	0.39 8	0.30 48	0.15 67	0.15 191	0.16 57	0.13 49	0.17 127	0.16 98

NF-Stereo	0.39 89	0.21 74	0.51 140	0.42 130	0.25 101	0.26 18	0.30 69	0.71 100	0.72 118	0.66 103	0.77 102	0.57 100	0.31 54	0.69 170	0.39 128	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.16 103	0.27 271

OCTAStereo	0.39 89	0.21 74	0.51 140	0.42 130	0.25 101	0.26 18	0.30 69	0.71 100	0.72 118	0.66 103	0.77 102	0.58 115	0.31 54	0.69 170	0.39 128	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.16 103	0.27 271

RE-Stereo	0.39 89	0.21 74	0.51 140	0.42 130	0.25 101	0.26 18	0.30 69	0.71 100	0.72 118	0.66 103	0.77 102	0.57 100	0.31 54	0.70 177	0.39 128	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.16 103	0.27 271

TVStereo	0.39 89	0.21 74	0.51 140	0.42 130	0.25 101	0.26 18	0.30 69	0.71 100	0.72 118	0.66 103	0.77 102	0.57 100	0.31 54	0.70 177	0.39 128	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.16 103	0.27 271

DisPM	0.40 103	0.20 54	0.50 132	0.42 130	0.27 159	0.24 7	0.30 69	0.68 72	0.61 83	0.88 225	0.87 156	0.59 124	0.32 60	0.80 220	0.34 83	0.19 192	0.12 86	0.19 148	0.17 158	0.16 103	0.21 209

raft_robust	0.41 117	0.24 139	0.39 36	0.43 167	0.22 30	0.40 101	0.33 109	0.80 151	0.98 249	0.80 179	0.88 159	0.41 44	0.32 60	0.89 248	0.30 48	0.14 18	0.12 86	0.16 57	0.18 184	0.15 66	0.13 31

IPLG	0.40 103	0.21 74	0.64 221	0.41 105	0.25 101	0.54 160	0.27 42	0.77 141	0.68 103	0.85 205	0.82 132	0.33 19	0.32 60	0.64 133	0.49 193	0.13 9	0.11 39	0.16 57	0.14 69	0.14 36	0.14 49

ACRE	0.42 124	0.23 120	0.73 262	0.45 200	0.33 256	0.50 139	0.33 109	0.68 72	0.70 110	0.82 184	0.92 176	0.46 65	0.32 60	0.53 54	0.52 201	0.17 125	0.12 86	0.15 41	0.14 69	0.13 14	0.16 98

sCroCo_RVC	0.36 43	0.29 230	0.73 262	0.52 295	0.39 292	0.42 117	0.31 88	0.52 13	0.46 52	0.31 7	0.48 28	0.38 36	0.32 60	0.46 29	0.33 74	0.22 242	0.23 294	0.19 148	0.19 208	0.21 209	0.22 224

test croco	0.32 26	0.21 74	0.59 202	0.40 87	0.29 199	0.27 25	0.30 69	0.46 6	0.36 11	0.32 10	0.66 73	0.31 7	0.33 65	0.68 164	0.32 64	0.18 157	0.13 141	0.20 177	0.15 90	0.18 151	0.13 31

CIPLG	0.42 124	0.23 120	0.71 252	0.45 200	0.33 256	0.51 144	0.33 109	0.68 72	0.68 103	0.84 195	0.96 189	0.47 69	0.33 65	0.56 66	0.52 201	0.17 125	0.12 86	0.16 57	0.14 69	0.13 14	0.16 98

IPLGR_C	0.42 124	0.23 120	0.71 252	0.46 223	0.33 256	0.51 144	0.34 117	0.69 83	0.69 108	0.84 195	0.92 176	0.46 65	0.33 65	0.53 54	0.53 210	0.17 125	0.12 86	0.16 57	0.14 69	0.13 14	0.16 98

PSM-softLoss	0.40 103	0.21 74	0.53 166	0.42 130	0.26 130	0.29 35	0.34 117	0.70 93	0.49 57	0.63 85	0.82 132	0.59 124	0.33 65	0.75 193	0.43 158	0.20 211	0.12 86	0.20 177	0.18 184	0.17 127	0.22 224

KMStereo	0.40 103	0.21 74	0.53 166	0.42 130	0.26 130	0.29 35	0.34 117	0.70 93	0.49 57	0.63 85	0.82 132	0.59 124	0.33 65	0.75 193	0.43 158	0.20 211	0.12 86	0.20 177	0.18 184	0.17 127	0.22 224

rafts_anoy	0.38 77	0.22 97	0.38 33	0.43 167	0.28 180	0.32 60	0.32 100	0.70 93	0.91 214	0.59 70	0.66 73	0.45 62	0.33 65	0.49 47	0.41 153	0.16 99	0.12 86	0.21 218	0.23 271	0.18 151	0.16 98

anonymousdsp2	0.37 61	0.21 74	0.49 123	0.38 45	0.24 77	0.48 138	0.31 88	0.91 179	0.68 103	0.57 66	0.51 37	0.51 80	0.34 71	0.59 79	0.33 74	0.14 18	0.11 39	0.14 13	0.10 10	0.16 103	0.16 98

PFNet+	0.41 117	0.20 54	0.53 166	0.40 87	0.25 101	0.28 31	0.22 11	0.66 56	0.76 137	0.85 205	0.79 114	0.63 139	0.34 71	0.75 193	0.37 107	0.20 211	0.14 172	0.23 244	0.20 227	0.17 127	0.21 209

PMTNet	0.33 30	0.17 8	0.26 4	0.29 2	0.18 5	0.44 127	0.22 11	0.57 26	0.66 96	0.46 44	0.54 45	0.38 36	0.34 71	0.50 49	0.25 3	0.75 378	0.10 8	0.12 2	0.09 4	0.13 14	0.12 10

RAFT-345	0.41 117	0.19 33	0.42 58	0.39 61	0.23 56	0.32 60	0.25 30	0.62 37	0.56 67	0.74 148	1.77 352	0.44 55	0.35 74	0.67 156	0.37 107	0.14 18	0.11 39	0.18 116	0.14 69	0.14 36	0.13 31

test-1	0.37 61	0.20 54	0.76 269	0.47 241	0.27 159	0.44 127	0.36 146	0.63 43	0.65 93	0.49 49	0.67 78	0.54 89	0.35 74	0.42 18	0.30 48	0.14 18	0.12 86	0.16 57	0.14 69	0.15 66	0.18 157

DIP-Stereo	0.40 103	0.22 97	0.58 194	0.42 130	0.29 199	0.62 196	0.27 42	0.87 167	0.42 38	0.65 99	0.86 150	0.52 83	0.35 74	0.67 156	0.43 158	0.15 67	0.13 141	0.17 85	0.14 69	0.15 66	0.17 135
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.40 103	0.19 33	0.47 102	0.43 167	0.27 159	0.41 110	0.31 88	0.74 129	0.38 17	0.90 239	1.28 296	0.58 115	0.35 74	0.43 20	0.35 90	0.15 67	0.13 141	0.14 13	0.12 26	0.14 36	0.14 49

RAFT-Stereo	0.40 103	0.19 33	0.47 102	0.43 167	0.27 159	0.41 110	0.31 88	0.74 129	0.38 17	0.90 239	1.28 296	0.58 115	0.35 74	0.43 20	0.35 90	0.15 67	0.13 141	0.14 13	0.12 26	0.14 36	0.14 49
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MIF-Stereo (partial)	0.32 26	0.19 33	0.41 50	0.41 105	0.32 245	0.29 35	0.24 23	0.49 9	0.44 43	0.31 7	0.63 65	0.37 33	0.36 79	0.60 89	0.32 64	0.17 125	0.13 141	0.19 148	0.17 158	0.18 151	0.15 78

AEACV	0.28 6	0.18 14	0.34 13	0.36 27	0.45 324	0.27 25	0.27 42	0.41 2	0.39 21	0.31 7	0.46 23	0.31 7	0.36 79	0.38 7	0.25 3	0.14 18	0.11 39	0.15 41	0.13 49	0.13 14	0.13 31

HHNet	0.42 124	0.19 33	0.43 74	0.35 12	0.38 283	0.33 66	0.33 109	0.71 100	0.78 142	0.87 217	1.30 302	0.52 83	0.36 79	0.53 54	0.37 107	0.16 99	0.11 39	0.19 148	0.15 90	0.15 66	0.25 258

GMStereo	0.40 103	0.38 282	0.61 208	0.41 105	0.27 159	0.47 133	0.35 139	0.62 37	1.04 271	0.57 66	0.54 45	0.38 36	0.36 79	0.56 66	0.41 153	0.20 211	0.13 141	0.16 57	0.17 158	0.24 249	0.20 193
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
GMStereo_Zeroshot	0.51 201	0.46 312	0.80 276	0.50 269	0.28 180	0.57 180	0.30 69	0.75 134	0.79 148	0.88 225	0.94 181	0.90 249	0.37 83	0.77 208	0.46 174	0.27 288	0.14 172	0.26 282	0.15 90	0.39 328	0.19 166

GMOStereo	0.38 77	0.19 33	0.42 58	0.43 167	0.24 77	0.40 101	0.39 184	0.55 19	0.64 88	0.89 232	0.84 139	0.65 150	0.37 83	0.39 8	0.29 37	0.14 18	0.12 86	0.20 177	0.18 184	0.15 66	0.12 10

error version	0.38 77	0.19 33	0.42 58	0.43 167	0.24 77	0.40 101	0.39 184	0.55 19	0.64 88	0.89 232	0.84 139	0.65 150	0.37 83	0.39 8	0.29 37	0.14 18	0.12 86	0.20 177	0.18 184	0.15 66	0.12 10

test-v	0.38 77	0.19 33	0.42 58	0.43 167	0.24 77	0.40 101	0.39 184	0.55 19	0.64 88	0.89 232	0.84 139	0.65 150	0.37 83	0.39 8	0.29 37	0.14 18	0.12 86	0.20 177	0.18 184	0.15 66	0.12 10

NRIStereo	0.37 61	0.21 74	0.49 123	0.42 130	0.23 56	0.33 66	0.25 30	0.68 72	0.59 74	0.65 99	0.63 65	0.55 91	0.37 83	0.67 156	0.40 148	0.16 99	0.12 86	0.18 116	0.15 90	0.17 127	0.15 78

CRE-IMP	0.37 61	0.23 120	0.53 166	0.42 130	0.24 77	0.40 101	0.21 5	0.61 35	0.45 47	0.65 99	0.73 86	0.53 87	0.37 83	0.63 126	0.40 148	0.18 157	0.11 39	0.19 148	0.16 116	0.21 209	0.19 166

test-2	0.38 77	0.19 33	0.42 58	0.43 167	0.24 77	0.40 101	0.39 184	0.55 19	0.64 88	0.89 232	0.84 139	0.65 150	0.37 83	0.39 8	0.29 37	0.14 18	0.12 86	0.20 177	0.18 184	0.15 66	0.12 10

StereoVision	0.43 136	0.29 230	0.54 178	0.50 269	0.28 180	0.37 86	0.38 171	0.75 134	0.63 84	0.46 44	1.11 255	0.53 87	0.38 90	0.57 70	0.34 83	0.21 226	0.24 302	0.25 268	0.24 285	0.26 264	0.17 135

LoS_RVC	0.28 6	0.17 8	0.29 9	0.33 8	0.32 245	0.43 121	0.34 117	0.42 4	0.34 5	0.33 11	0.51 37	0.29 4	0.38 90	0.37 5	0.28 29	0.11 1	0.10 8	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.26 263

RAFT_CTSACE	0.46 153	0.20 54	0.48 115	0.46 223	0.27 159	0.34 72	0.39 184	0.62 37	0.74 132	0.78 175	1.44 325	0.86 235	0.38 90	1.09 302	0.27 23	0.13 9	0.13 141	0.18 116	0.16 116	0.16 103	0.12 10

Patchmatch Stereo++	0.36 43	0.24 139	0.51 140	0.42 130	0.22 30	0.24 7	0.21 5	0.63 43	0.39 21	0.63 85	0.73 86	0.57 100	0.38 90	0.61 95	0.39 128	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.21 209	0.16 98
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	0.36 43	0.24 139	0.51 140	0.42 130	0.22 30	0.24 7	0.31 88	0.63 43	0.39 21	0.63 85	0.73 86	0.57 100	0.38 90	0.59 79	0.38 120	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.21 209	0.16 98

ROB_FTStereo_v2	0.36 43	0.24 139	0.51 140	0.42 130	0.22 30	0.24 7	0.31 88	0.63 43	0.39 21	0.63 85	0.73 86	0.57 100	0.38 90	0.60 89	0.39 128	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.21 209	0.16 98

ROB_FTStereo	0.36 43	0.24 139	0.51 140	0.42 130	0.22 30	0.24 7	0.20 1	0.63 43	0.39 21	0.63 85	0.73 86	0.57 100	0.38 90	0.60 89	0.38 120	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.21 209	0.16 98

HUI-Stereo	0.36 43	0.24 139	0.51 140	0.42 130	0.22 30	0.24 7	0.22 11	0.63 43	0.40 29	0.64 95	0.73 86	0.58 115	0.38 90	0.53 54	0.38 120	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.21 209	0.16 98

iGMRVC	0.36 43	0.24 139	0.51 140	0.42 130	0.22 30	0.24 7	0.29 57	0.63 43	0.39 21	0.63 85	0.73 86	0.57 100	0.38 90	0.61 95	0.39 128	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.21 209	0.16 98

iRAFT	0.36 43	0.24 139	0.51 140	0.42 130	0.22 30	0.24 7	0.21 5	0.63 43	0.39 21	0.63 85	0.73 86	0.57 100	0.38 90	0.61 95	0.39 128	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.21 209	0.16 98

GMM-Stereo	0.44 142	0.20 54	0.39 36	0.42 130	0.25 101	0.50 139	0.44 232	0.72 110	0.57 71	0.77 164	1.37 313	0.76 207	0.38 90	0.62 117	0.34 83	0.15 67	0.10 8	0.20 177	0.19 208	0.17 127	0.28 280

RAFT-IKP	0.36 43	0.24 139	0.51 140	0.42 130	0.22 30	0.24 7	0.27 42	0.63 43	0.39 21	0.63 85	0.73 86	0.57 100	0.38 90	0.61 95	0.39 128	0.18 157	0.12 86	0.20 177	0.16 116	0.21 209	0.16 98

AFF-stereo	0.39 89	0.20 54	0.42 58	0.37 35	0.22 30	0.27 25	0.31 88	0.67 67	0.72 118	0.66 103	1.12 257	0.75 201	0.38 90	0.57 70	0.35 90	0.11 1	0.09 2	0.16 57	0.16 116	0.14 36	0.12 10

whm_eth	0.49 180	0.32 253	0.79 275	0.47 241	0.38 283	0.37 86	0.37 158	0.83 159	0.83 175	0.82 184	1.73 350	0.36 32	0.39 103	0.61 95	0.38 120	0.19 192	0.17 238	0.20 177	0.20 227	0.20 200	0.25 258

DCRE	0.38 77	0.19 33	0.47 102	0.45 200	0.33 256	0.45 130	0.40 194	0.66 56	0.53 65	0.49 49	0.95 185	0.57 100	0.39 103	0.53 54	0.32 64	0.14 18	0.13 141	0.15 41	0.14 69	0.14 36	0.15 78

Selective-RAFT	0.36 43	0.23 120	0.54 178	0.45 200	0.22 30	0.64 209	0.27 42	0.62 37	0.65 93	0.41 31	0.38 18	0.55 91	0.39 103	0.59 79	0.36 99	0.14 18	0.12 86	0.14 13	0.12 26	0.16 103	0.14 49

RAFT+CT+SA	0.40 103	0.24 139	0.40 45	0.53 302	0.27 159	0.28 31	0.45 236	0.79 149	0.81 162	0.51 52	0.90 164	0.42 46	0.39 103	0.81 224	0.33 74	0.15 67	0.11 39	0.18 116	0.18 184	0.15 66	0.15 78

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 61	0.18 14	0.45 84	0.36 27	0.19 8	0.33 66	0.28 50	0.67 67	0.77 139	0.72 134	0.99 208	0.56 97	0.39 103	0.44 22	0.31 58	0.11 1	0.09 2	0.15 41	0.14 69	0.13 14	0.11 3

knoymous	0.37 61	0.22 97	0.34 13	0.32 6	0.22 30	0.38 91	0.29 57	0.63 43	0.65 93	0.69 120	0.69 80	0.60 127	0.40 108	0.61 95	0.36 99	0.17 125	0.11 39	0.20 177	0.12 26	0.18 151	0.19 166

dd	0.44 142	0.40 294	0.62 213	0.44 188	0.26 130	0.51 144	0.38 171	0.72 110	1.07 284	0.60 72	0.66 73	0.43 52	0.40 108	0.68 164	0.53 210	0.24 262	0.15 191	0.21 218	0.16 116	0.24 249	0.19 166

KYRaft	0.48 171	0.21 74	0.41 50	0.45 200	0.23 56	0.43 121	0.36 146	0.68 72	0.45 47	0.94 254	1.72 349	0.78 214	0.40 108	0.65 139	0.32 64	0.16 99	0.11 39	0.18 116	0.22 262	0.17 127	0.76 377

RAFT-RH_RVC	0.57 240	0.18 14	0.44 79	0.38 45	0.23 56	0.56 170	0.24 23	0.61 35	0.73 127	1.18 329	3.90 398	0.55 91	0.40 108	0.67 156	0.38 120	0.14 18	0.11 39	0.20 177	0.15 90	0.12 2	0.14 49

IPLGR	0.40 103	0.22 97	0.70 249	0.40 87	0.22 30	0.51 144	0.29 57	0.78 144	0.78 142	0.80 179	0.77 102	0.44 55	0.41 112	0.48 41	0.40 148	0.14 18	0.12 86	0.16 57	0.14 69	0.16 103	0.14 49

GwcNet-ADL	0.45 148	0.24 139	0.51 140	0.46 223	0.30 218	0.41 110	0.40 194	0.95 197	0.98 249	0.73 141	0.78 110	0.61 129	0.41 112	0.67 156	0.55 215	0.20 211	0.14 172	0.15 41	0.14 69	0.19 185	0.22 224

OMP-Stereo	0.43 136	0.23 120	0.50 132	0.53 302	0.25 101	0.36 78	0.24 23	0.73 123	0.81 162	0.78 175	0.64 68	0.88 242	0.41 112	0.95 268	0.36 99	0.15 67	0.12 86	0.20 177	0.15 90	0.16 103	0.13 31

PFNet	0.43 136	0.19 33	0.61 208	0.44 188	0.24 77	0.42 117	0.31 88	0.76 136	0.81 162	1.01 285	0.74 97	0.67 166	0.41 112	0.75 193	0.39 128	0.16 99	0.10 8	0.20 177	0.15 90	0.16 103	0.14 49

s12784h	0.37 61	0.15 2	0.26 4	0.34 9	0.15 1	0.80 264	0.29 57	0.83 159	0.87 190	0.58 69	0.58 55	0.43 52	0.41 112	0.59 79	0.35 90	0.12 4	0.10 8	0.14 13	0.09 4	0.14 36	0.10 1

iRaft-Stereo_20w	0.42 124	0.20 54	0.63 217	0.39 61	0.27 159	0.33 66	0.25 30	1.76 377	0.37 14	0.73 141	0.53 42	0.63 139	0.42 117	0.86 239	0.29 37	0.14 18	0.11 39	0.14 13	0.13 49	0.15 66	0.15 78

SST-Stereo	0.41 117	0.20 54	0.48 115	0.43 167	0.25 101	0.25 16	0.21 5	0.68 72	0.50 60	1.08 313	0.79 114	0.71 174	0.42 117	0.81 224	0.38 120	0.17 125	0.11 39	0.20 177	0.16 116	0.19 185	0.15 78

Anonymous	0.40 103	0.29 230	0.70 249	0.54 311	0.44 317	0.56 170	0.54 280	0.68 72	0.52 62	0.38 18	0.44 20	0.33 19	0.42 117	0.57 70	0.39 128	0.20 211	0.20 272	0.18 116	0.18 184	0.30 289	0.24 251

HH	0.37 61	0.22 97	0.49 123	0.41 105	0.26 130	0.36 78	0.30 69	0.87 167	0.41 34	0.45 40	0.59 57	0.78 214	0.43 120	0.77 208	0.26 8	0.15 67	0.11 39	0.15 41	0.14 69	0.14 36	0.14 49

HanStereo	0.37 61	0.22 97	0.49 123	0.41 105	0.26 130	0.36 78	0.30 69	0.87 167	0.41 34	0.45 40	0.59 57	0.78 214	0.43 120	0.77 208	0.26 8	0.15 67	0.11 39	0.15 41	0.14 69	0.14 36	0.14 49

RCA-Stereo	0.36 43	0.18 14	0.37 27	0.38 45	0.23 56	0.31 51	0.33 109	0.70 93	1.25 327	0.45 40	0.65 70	0.46 65	0.43 120	0.40 14	0.29 37	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.12 26	0.12 2	0.12 10

RAFT_R40	0.41 117	0.20 54	0.47 102	0.44 188	0.25 101	0.23 6	0.25 30	0.69 83	0.70 110	0.98 277	0.78 110	0.72 189	0.43 120	0.80 220	0.39 128	0.17 125	0.11 39	0.20 177	0.16 116	0.18 151	0.15 78

TestStereo	0.39 89	0.32 253	0.42 58	0.45 200	0.20 18	0.41 110	0.38 171	0.69 83	0.66 96	0.56 64	0.78 110	0.48 72	0.43 120	0.59 79	0.37 107	0.18 157	0.13 141	0.20 177	0.15 90	0.23 241	0.14 49

MyStereo8	0.42 124	0.21 74	0.64 221	0.43 167	0.29 199	0.55 165	0.28 50	0.72 110	0.50 60	0.73 141	1.01 216	0.57 100	0.44 125	0.52 52	0.52 201	0.15 67	0.12 86	0.16 57	0.14 69	0.19 185	0.21 209

tt1	0.37 61	0.25 167	0.35 19	0.43 167	0.23 56	0.52 151	0.37 158	0.72 110	1.13 303	0.42 32	0.46 23	0.35 26	0.44 125	0.61 95	0.26 8	0.17 125	0.11 39	0.19 148	0.13 49	0.16 103	0.17 135

Sa-1000	0.49 180	0.25 167	0.45 84	0.46 223	0.25 101	0.64 209	0.34 117	0.85 164	0.95 233	0.85 205	1.51 335	0.55 91	0.44 125	0.94 263	0.31 58	0.16 99	0.12 86	0.21 218	0.20 227	0.15 66	0.14 49

UDGNet	0.50 191	0.82 364	0.56 185	0.51 281	0.32 245	0.41 110	0.34 117	0.71 100	0.93 222	0.65 99	0.60 59	0.58 115	0.44 125	0.65 139	0.43 158	0.33 326	0.15 191	0.67 375	0.20 227	0.49 351	0.23 243

GANet-ADL	0.44 142	0.27 207	0.48 115	0.44 188	0.30 218	0.54 160	0.36 146	0.94 194	0.88 200	0.64 95	0.72 84	0.68 169	0.44 125	0.55 62	0.44 165	0.22 242	0.15 191	0.15 41	0.13 49	0.18 151	0.21 209

sAnonymous2	0.42 124	0.41 298	0.96 312	0.48 249	0.37 278	0.41 110	0.48 249	0.60 31	0.52 62	0.39 21	0.48 28	0.35 26	0.44 125	0.44 22	0.30 48	0.19 192	0.14 172	0.19 148	0.17 158	0.55 363	0.43 344

CroCo_RVC	0.42 124	0.41 298	0.96 312	0.48 249	0.37 278	0.41 110	0.48 249	0.60 31	0.52 62	0.39 21	0.48 28	0.35 26	0.44 125	0.44 22	0.30 48	0.19 192	0.14 172	0.19 148	0.17 158	0.55 363	0.43 344

TestStereo1	0.44 142	0.24 139	0.45 84	0.52 295	0.25 101	0.35 74	0.40 194	0.81 153	0.94 229	0.70 124	0.96 189	0.48 72	0.45 132	0.94 263	0.33 74	0.16 99	0.13 141	0.18 116	0.16 116	0.15 66	0.14 49

SA-5K	0.44 142	0.24 139	0.45 84	0.52 295	0.25 101	0.35 74	0.40 194	0.81 153	0.94 229	0.70 124	0.96 189	0.48 72	0.45 132	0.94 263	0.33 74	0.16 99	0.13 141	0.18 116	0.16 116	0.15 66	0.14 49

Anonymous3	0.47 162	0.35 268	0.91 305	0.50 269	0.38 283	0.81 269	0.55 284	0.76 136	0.66 96	0.52 54	0.65 70	0.44 55	0.45 132	0.66 147	0.39 128	0.25 274	0.25 310	0.22 230	0.21 244	0.23 241	0.24 251

raftrobust	0.35 37	0.20 54	0.39 36	0.43 167	0.29 199	0.31 51	0.25 30	0.73 123	0.66 96	0.59 70	0.56 52	0.44 55	0.45 132	0.55 62	0.31 58	0.16 99	0.12 86	0.14 13	0.12 26	0.12 2	0.14 49

MLCV	0.49 180	0.26 195	0.73 262	0.38 45	0.18 5	0.64 209	0.33 109	0.84 163	0.89 204	0.96 271	1.12 257	0.72 189	0.45 132	1.00 289	0.59 228	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.14 36	0.14 49

DN-CSS_ROB	0.45 148	0.27 207	0.74 266	0.41 105	0.29 199	0.43 121	0.29 57	0.80 151	0.78 142	0.73 141	1.08 249	0.48 72	0.45 132	0.81 224	0.40 148	0.15 67	0.12 86	0.21 218	0.19 208	0.18 151	0.17 135

PCWNet_CMD	0.49 180	0.25 167	0.56 185	0.40 87	0.27 159	0.64 209	0.32 100	0.98 205	0.99 252	0.87 217	1.07 243	0.78 214	0.46 138	0.61 95	0.44 165	0.17 125	0.13 141	0.21 218	0.16 116	0.26 264	0.20 193

DCANet-4	0.38 77	0.22 97	0.58 194	0.35 12	0.19 8	0.30 39	0.30 69	0.69 83	0.97 245	0.70 124	0.79 114	0.40 40	0.46 138	0.46 29	0.37 107	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.12 2	0.15 78

IIG-Stereo	0.45 148	0.22 97	0.48 115	0.51 281	0.26 130	0.43 121	0.21 5	0.73 123	0.80 153	0.84 195	0.95 185	0.82 228	0.46 138	0.95 268	0.37 107	0.16 99	0.12 86	0.19 148	0.15 90	0.15 66	0.12 10

MSMDNet	0.49 180	0.25 167	0.56 185	0.40 87	0.27 159	0.64 209	0.32 100	0.99 208	0.99 252	0.87 217	1.07 243	0.79 220	0.46 138	0.61 95	0.44 165	0.17 125	0.13 141	0.20 177	0.16 116	0.25 258	0.20 193

ACVNet-DCA	0.36 43	0.25 167	0.35 19	0.42 130	0.23 56	0.53 154	0.37 158	0.91 179	0.59 74	0.42 32	0.50 32	0.34 22	0.47 142	0.61 95	0.26 8	0.17 125	0.11 39	0.19 148	0.13 49	0.18 151	0.19 166

1test111	0.37 61	0.25 167	0.35 19	0.42 130	0.23 56	0.53 154	0.37 158	0.91 179	0.59 74	0.42 32	0.50 32	0.34 22	0.47 142	0.59 79	0.48 186	0.17 125	0.11 39	0.19 148	0.13 49	0.18 151	0.19 166

cc1	0.38 77	0.25 167	0.35 19	0.42 130	0.23 56	0.53 154	0.37 158	0.71 100	1.17 315	0.42 32	0.50 32	0.34 22	0.47 142	0.61 95	0.26 8	0.17 125	0.11 39	0.19 148	0.13 49	0.16 103	0.17 135

MIPNet	0.39 89	0.22 97	0.66 228	0.40 87	0.25 101	0.53 154	0.29 57	0.78 144	0.74 132	0.68 117	0.60 59	0.40 40	0.48 145	0.45 25	0.39 128	0.14 18	0.11 39	0.16 57	0.13 49	0.14 36	0.14 49

CFNet_pseudo	0.47 162	0.25 167	0.55 181	0.38 45	0.28 180	0.58 184	0.32 100	0.89 173	0.90 208	0.83 189	1.03 229	0.75 201	0.48 145	0.61 95	0.46 174	0.17 125	0.13 141	0.24 257	0.16 116	0.26 264	0.21 209

ARAFT	0.48 171	0.25 167	0.82 282	0.42 130	0.25 101	0.56 170	0.54 280	0.82 157	0.82 170	0.92 247	0.75 99	0.75 201	0.48 145	0.89 248	0.37 107	0.15 67	0.12 86	0.23 244	0.22 262	0.14 36	0.14 49

ccs_rob	0.47 162	0.25 167	0.55 181	0.38 45	0.28 180	0.58 184	0.32 100	0.89 173	0.90 208	0.83 189	1.02 218	0.75 201	0.48 145	0.61 95	0.46 174	0.17 125	0.12 86	0.24 257	0.16 116	0.26 264	0.21 209

11t1	0.38 77	0.23 120	0.49 123	0.36 27	0.23 56	0.61 192	0.31 88	0.74 129	0.47 54	0.62 78	0.55 50	0.55 91	0.49 149	0.58 74	0.45 170	0.18 157	0.15 191	0.16 57	0.13 49	0.17 127	0.19 166

CFNet_ucs	0.51 201	0.25 167	0.58 194	0.39 61	0.31 228	0.59 190	0.35 139	1.04 223	0.95 233	0.89 232	1.19 280	0.80 224	0.49 149	0.66 147	0.45 170	0.21 226	0.16 212	0.26 282	0.18 184	0.27 273	0.23 243

SA	0.45 148	0.26 195	0.50 132	0.47 241	0.24 77	0.46 131	0.36 146	0.79 149	1.00 256	0.61 76	1.04 232	0.50 77	0.50 151	0.98 280	0.33 74	0.16 99	0.13 141	0.21 218	0.19 208	0.15 66	0.14 49

DeepStereo_RVC	0.37 61	0.22 97	0.51 140	0.41 105	0.24 77	0.26 18	0.22 11	0.64 53	0.40 29	0.69 120	0.67 78	0.57 100	0.50 151	0.58 74	0.42 156	0.17 125	0.12 86	0.18 116	0.16 116	0.19 185	0.19 166

IRAFT_RVC	0.43 136	0.20 54	0.52 159	0.45 200	0.24 77	0.26 18	0.51 265	0.76 136	0.78 142	0.77 164	0.80 124	0.73 193	0.50 151	0.74 188	0.39 128	0.18 157	0.10 8	0.21 218	0.17 158	0.17 127	0.15 78

SFCPSM	0.48 171	0.22 97	0.59 202	0.41 105	0.27 159	0.85 281	0.36 146	1.39 333	0.79 148	0.81 183	0.85 146	0.54 89	0.50 151	0.60 89	0.39 128	0.18 157	0.14 172	0.18 116	0.20 227	0.17 127	0.16 98

AdaStereo	0.52 211	0.34 264	0.53 166	0.49 258	0.25 101	0.71 238	0.36 146	1.24 290	0.91 214	0.77 164	0.98 199	0.75 201	0.50 151	0.71 182	0.51 197	0.27 288	0.13 141	0.28 300	0.18 184	0.23 241	0.18 157
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.
ttt	0.56 236	0.27 207	0.49 123	0.39 61	0.25 101	0.65 215	0.42 219	1.24 290	1.08 289	0.76 156	1.10 251	0.63 139	0.51 156	0.95 268	1.03 316	0.25 274	0.22 287	0.22 230	0.21 244	0.25 258	0.25 258

ASMatch	0.48 171	0.20 54	0.47 102	0.39 61	0.28 180	0.37 86	0.26 40	0.76 136	0.72 118	0.77 164	2.29 367	0.61 129	0.51 156	0.64 133	0.39 128	0.15 67	0.12 86	0.17 85	0.15 90	0.14 36	0.22 224

111	0.42 124	0.18 14	0.46 91	0.35 12	0.19 8	0.52 151	0.28 50	0.76 136	1.16 312	0.52 54	0.92 176	0.65 150	0.51 156	0.65 139	0.37 107	0.15 67	0.10 8	0.14 13	0.12 26	0.13 14	0.16 98

GES	0.46 153	0.25 167	0.62 213	0.41 105	0.30 218	0.62 196	0.37 158	1.06 234	0.70 110	0.75 151	0.83 137	0.47 69	0.52 159	0.69 170	0.46 174	0.23 256	0.17 238	0.17 85	0.16 116	0.18 151	0.24 251

mmm	0.47 162	0.28 220	0.51 140	0.39 61	0.25 101	0.61 192	0.38 171	1.00 214	0.60 81	0.77 164	1.07 243	0.65 150	0.53 160	0.61 95	0.49 193	0.18 157	0.15 191	0.23 244	0.20 227	0.21 209	0.20 193

x	0.41 117	0.25 167	0.46 91	0.36 27	0.24 77	0.54 160	0.31 88	0.94 194	0.58 73	0.60 72	0.72 84	0.61 129	0.53 160	0.52 52	0.50 195	0.18 157	0.16 212	0.17 85	0.16 116	0.17 127	0.18 157

test_5	0.44 142	0.25 167	0.48 115	0.53 302	0.28 180	0.28 31	0.42 219	0.77 141	0.87 190	0.63 85	0.91 170	0.73 193	0.53 160	0.82 229	0.36 99	0.14 18	0.11 39	0.18 116	0.18 184	0.18 151	0.16 98

HCRNet	0.46 153	0.35 268	0.45 84	0.54 311	0.26 130	0.52 151	0.29 57	0.87 167	0.64 88	0.75 151	0.82 132	0.76 207	0.53 160	0.70 177	0.38 120	0.24 262	0.16 212	0.24 257	0.20 227	0.21 209	0.20 193

BUS	0.47 162	0.26 195	0.47 102	0.46 223	0.29 199	0.78 252	0.34 117	0.99 208	0.80 153	0.77 164	0.80 124	0.64 146	0.54 164	0.66 147	0.56 217	0.21 226	0.15 191	0.22 230	0.19 208	0.18 151	0.19 166

NINENet	0.52 211	0.30 244	0.55 181	0.46 223	0.33 256	0.78 252	0.34 117	1.18 271	0.91 214	0.84 195	0.97 196	0.64 146	0.54 164	0.74 188	0.56 217	0.23 256	0.20 272	0.25 268	0.18 184	0.22 227	0.22 224

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 286	0.84 368	0.80 276	0.55 317	0.38 283	1.38 349	0.57 289	1.07 236	0.81 162	0.90 239	0.94 181	0.95 261	0.54 164	1.01 290	0.61 233	0.41 355	0.30 332	0.57 371	0.31 328	0.86 377	0.39 325

DualNet	0.53 217	0.28 220	0.68 239	0.39 61	0.26 130	0.56 170	0.40 194	0.72 110	1.13 303	0.76 156	0.98 199	0.71 174	0.55 167	0.61 95	1.46 350	0.17 125	0.11 39	0.25 268	0.21 244	0.16 103	0.17 135

ffm	0.47 162	0.28 220	0.68 239	0.39 61	0.26 130	0.56 170	0.40 194	0.72 110	1.13 303	0.76 156	0.98 199	0.71 174	0.55 167	0.61 95	0.26 8	0.17 125	0.11 39	0.25 268	0.21 244	0.16 103	0.17 135

ff1	0.56 236	0.28 220	0.68 239	0.39 61	0.26 130	0.56 170	0.40 194	0.72 110	1.13 303	0.76 156	0.98 199	0.71 174	0.55 167	1.25 321	1.46 350	0.17 125	0.11 39	0.25 268	0.21 244	0.16 103	0.17 135

mmx	0.59 255	0.28 220	0.68 239	0.39 61	0.26 130	0.56 170	0.40 194	1.24 290	1.06 277	0.76 156	0.98 199	0.71 174	0.55 167	1.25 321	1.46 350	0.21 226	0.16 212	0.25 268	0.21 244	0.24 249	0.22 224

xxx	0.59 255	0.28 220	0.68 239	0.39 61	0.26 130	0.56 170	0.40 194	1.24 290	1.06 277	0.76 156	0.98 199	0.71 174	0.55 167	1.25 321	1.46 350	0.21 226	0.16 212	0.25 268	0.21 244	0.24 249	0.22 224

DMCA	0.47 162	0.27 207	0.59 202	0.39 61	0.29 199	0.53 154	0.34 117	0.98 205	0.70 110	0.78 175	0.83 137	0.79 220	0.55 167	0.54 61	0.57 221	0.21 226	0.16 212	0.21 218	0.16 116	0.19 185	0.22 224

FADNet-RVC	0.62 271	0.56 339	1.29 341	0.47 241	0.39 292	0.63 201	0.40 194	1.16 263	0.91 214	0.71 133	0.86 150	1.04 284	0.55 167	0.99 284	0.78 264	0.27 288	0.26 319	0.28 300	0.29 318	0.32 299	0.31 296

iResNet	0.52 211	0.31 251	0.86 293	0.44 188	0.22 30	0.66 220	0.47 244	0.92 187	1.02 263	0.89 232	1.12 257	0.69 171	0.55 167	0.86 239	0.60 229	0.15 67	0.11 39	0.15 41	0.12 26	0.17 127	0.17 135

MyStereo04	0.45 148	0.23 120	0.52 159	0.43 167	0.29 199	0.40 101	0.48 249	1.02 217	1.12 297	0.62 78	0.58 55	0.55 91	0.56 175	0.77 208	0.45 170	0.14 18	0.13 141	0.19 148	0.17 158	0.18 151	0.17 135

xx1	0.40 103	0.25 167	0.35 19	0.42 130	0.23 56	0.53 154	0.37 158	0.71 100	1.17 315	0.42 32	0.50 32	0.65 150	0.56 175	0.61 95	0.26 8	0.17 125	0.11 39	0.20 177	0.19 208	0.18 151	0.19 166

qqq	0.42 124	0.28 220	0.50 132	0.37 35	0.22 30	0.47 133	0.39 184	0.91 179	0.59 74	0.57 66	0.71 83	0.65 150	0.56 175	0.59 79	0.48 186	0.17 125	0.17 238	0.20 177	0.19 208	0.18 151	0.19 166

TransformOpticalFlow	0.46 153	0.21 74	0.49 123	0.42 130	0.24 77	0.36 78	0.46 239	1.04 223	0.84 176	0.67 110	1.14 265	0.73 193	0.56 175	0.78 216	0.33 74	0.15 67	0.10 8	0.17 85	0.15 90	0.14 36	0.15 78

RAFT	0.46 153	0.23 120	0.52 159	0.48 249	0.27 159	0.55 165	0.47 244	0.68 72	0.60 81	0.83 189	0.82 132	1.00 272	0.56 175	0.76 201	0.37 107	0.18 157	0.16 212	0.22 230	0.20 227	0.16 103	0.14 49

ICVP	0.48 171	0.26 195	0.42 58	0.49 258	0.28 180	0.63 201	0.43 226	1.05 229	0.72 118	0.68 117	0.95 185	0.75 201	0.56 175	0.55 62	0.61 233	0.24 262	0.18 247	0.19 148	0.17 158	0.19 185	0.21 209
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DCANet	0.38 77	0.18 14	0.46 91	0.35 12	0.19 8	0.30 39	0.30 69	0.72 110	0.96 240	0.72 134	0.77 102	0.45 62	0.56 175	0.47 34	0.36 99	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.13 14	0.15 78

FENet	0.43 136	0.23 120	0.40 45	0.40 87	0.24 77	0.54 160	0.33 109	0.83 159	0.72 118	0.74 148	0.73 86	0.63 139	0.56 175	0.65 139	0.45 170	0.19 192	0.13 141	0.19 148	0.17 158	0.18 151	0.20 193

HITNet	0.43 136	0.27 207	0.50 132	0.34 9	0.18 5	0.65 215	0.32 100	0.99 208	0.70 110	0.73 141	0.86 150	0.66 162	0.56 175	0.61 95	0.47 183	0.14 18	0.10 8	0.15 41	0.13 49	0.18 151	0.13 31
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
MyStereo05	0.46 153	0.22 97	0.51 140	0.42 130	0.29 199	0.43 121	0.48 249	0.96 201	1.12 297	0.77 164	0.62 64	0.51 80	0.57 184	0.79 218	0.43 158	0.14 18	0.13 141	0.18 116	0.17 158	0.17 127	0.17 135

CoDeX	0.48 171	0.21 74	0.53 166	0.43 167	0.25 101	0.74 246	0.38 171	1.36 330	0.82 170	0.84 195	0.96 189	0.63 139	0.57 184	0.63 126	0.40 148	0.17 125	0.13 141	0.17 85	0.15 90	0.16 103	0.15 78

RAFT + AFF	0.54 222	0.30 244	0.84 289	0.51 281	0.32 245	0.63 201	0.57 289	1.05 229	0.95 233	0.80 179	0.87 156	0.85 231	0.57 184	0.87 241	0.51 197	0.18 157	0.21 278	0.23 244	0.22 262	0.19 185	0.19 166

CASS	0.46 153	0.28 220	0.45 84	0.48 249	0.22 30	0.63 201	0.34 117	0.99 208	0.66 96	0.76 156	0.86 150	0.61 129	0.58 187	0.58 74	0.44 165	0.29 303	0.16 212	0.22 230	0.18 184	0.23 241	0.28 280
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
LCNet	0.42 124	0.21 74	0.34 13	0.44 188	0.24 77	0.47 133	0.28 50	0.69 83	0.57 71	0.72 134	1.03 229	0.66 162	0.58 187	0.60 89	0.35 90	0.15 67	0.10 8	0.19 148	0.19 208	0.22 227	0.37 322

STTStereo	0.57 240	0.39 286	0.87 298	0.45 200	0.32 245	0.62 196	0.45 236	1.01 215	0.87 190	1.01 285	0.91 170	0.95 261	0.58 187	0.77 208	0.66 243	0.25 274	0.24 302	0.27 290	0.33 337	0.25 258	0.26 263

DeepPruner_ROB	0.55 227	0.37 278	0.67 232	0.42 130	0.31 228	0.50 139	0.43 226	1.22 286	0.73 127	0.86 215	1.05 235	0.85 231	0.58 187	0.90 253	0.56 217	0.29 303	0.23 294	0.22 230	0.22 262	0.26 264	0.26 263

BSDual-CNN	0.48 171	0.26 195	0.47 102	0.46 223	0.29 199	0.75 249	0.46 239	0.99 208	0.80 153	0.77 164	0.80 124	0.76 207	0.59 191	0.66 147	0.48 186	0.21 226	0.15 191	0.22 230	0.19 208	0.18 151	0.19 166

psmg	0.50 191	0.26 195	0.47 102	0.42 130	0.29 199	0.82 272	0.42 219	1.07 236	0.80 153	0.95 259	0.94 181	0.76 207	0.59 191	0.66 147	0.48 186	0.21 226	0.16 212	0.20 177	0.20 227	0.19 185	0.19 166

pcwnet_v2	0.60 262	0.29 230	0.89 302	0.46 223	0.36 276	0.62 196	0.38 171	1.33 323	1.24 325	1.02 289	1.27 295	0.71 174	0.59 191	0.71 182	0.51 197	0.28 296	0.21 278	0.24 257	0.23 271	0.29 282	0.30 289

riskmin	0.41 117	0.21 74	0.44 79	0.34 9	0.24 77	0.58 184	0.32 100	0.70 93	0.86 186	0.52 54	0.57 53	0.78 214	0.60 194	0.58 74	0.39 128	0.17 125	0.12 86	0.19 148	0.13 49	0.19 185	0.22 224

AAGNet	1.40 368	0.20 54	0.52 159	0.45 200	0.26 130	0.29 35	0.29 57	0.67 67	0.71 116	0.97 274	0.86 150	0.66 162	0.60 194	0.66 147	19.98 418	0.17 125	0.11 39	0.19 148	0.15 90	0.20 200	0.13 31

CFNet	0.53 217	0.30 244	0.53 166	0.42 130	0.28 180	0.73 242	0.35 139	1.21 280	1.01 258	0.74 148	1.07 243	0.85 231	0.60 194	0.83 231	0.58 226	0.19 192	0.15 191	0.23 244	0.23 271	0.21 209	0.17 135

UCFNet_RVC	0.50 191	0.27 207	0.37 27	0.40 87	0.27 159	0.66 220	0.42 219	1.18 271	0.86 186	0.70 124	0.89 162	0.91 255	0.60 194	0.62 117	0.48 186	0.24 262	0.18 247	0.28 300	0.27 308	0.25 258	0.24 251

dad	0.61 265	0.53 325	0.72 258	0.44 188	0.31 228	0.64 209	0.37 158	0.85 164	1.28 332	1.05 303	1.17 275	1.18 312	0.61 198	0.70 177	0.54 213	0.36 340	0.23 294	0.37 338	0.21 244	0.31 293	0.23 243

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 227	0.33 259	0.71 252	0.46 223	0.31 228	0.66 220	0.43 226	1.07 236	0.89 204	0.93 250	0.91 170	0.98 267	0.61 198	0.76 201	0.64 242	0.22 242	0.18 247	0.22 230	0.22 262	0.22 227	0.24 251
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
fff	0.39 89	0.18 14	0.46 91	0.35 12	0.19 8	0.30 39	0.30 69	0.73 123	1.08 289	0.70 124	0.79 114	0.44 55	0.62 200	0.47 34	0.37 107	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.12 2	0.15 78

PSMNet-ADL	0.50 191	0.28 220	0.43 74	0.49 258	0.31 228	0.70 235	0.38 171	0.94 194	0.81 162	0.62 78	0.80 124	0.91 255	0.62 200	0.76 201	0.68 249	0.24 262	0.18 247	0.19 148	0.20 227	0.22 227	0.22 224

csc	0.39 89	0.18 14	0.46 91	0.35 12	0.19 8	0.30 39	0.30 69	0.73 123	1.08 289	0.70 124	0.79 114	0.44 55	0.62 200	0.47 34	0.37 107	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.12 2	0.15 78

cscssc	0.39 89	0.18 14	0.46 91	0.35 12	0.19 8	0.30 39	0.30 69	0.73 123	1.08 289	0.70 124	0.79 114	0.44 55	0.62 200	0.47 34	0.37 107	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.12 2	0.15 78

acv_ft	0.52 211	0.24 139	0.64 221	0.45 200	0.28 180	0.85 281	0.40 194	0.95 197	0.81 162	1.00 283	0.96 189	0.79 220	0.62 200	0.65 139	0.88 282	0.18 157	0.15 191	0.16 57	0.15 90	0.18 151	0.15 78

gwcnet-sp	0.50 191	0.25 167	0.84 289	0.41 105	0.27 159	0.79 258	0.40 194	0.93 189	0.85 180	0.95 259	0.79 114	0.65 150	0.63 205	0.69 170	0.52 201	0.18 157	0.17 238	0.18 116	0.18 184	0.18 151	0.19 166

scenet	0.50 191	0.25 167	0.84 289	0.41 105	0.27 159	0.79 258	0.40 194	0.93 189	0.85 180	0.95 259	0.79 114	0.65 150	0.63 205	0.69 170	0.52 201	0.18 157	0.17 238	0.18 116	0.18 184	0.18 151	0.19 166

ssnet	0.50 191	0.25 167	0.84 289	0.41 105	0.27 159	0.79 258	0.40 194	0.93 189	0.85 180	0.95 259	0.79 114	0.65 150	0.63 205	0.69 170	0.52 201	0.18 157	0.17 238	0.18 116	0.18 184	0.18 151	0.19 166

AASNet	0.55 227	0.27 207	0.62 213	0.51 281	0.32 245	0.73 242	0.44 232	1.55 357	0.88 200	0.88 225	0.94 181	0.64 146	0.63 205	0.62 117	0.84 277	0.23 256	0.20 272	0.20 177	0.16 116	0.22 227	0.20 193

GEStereo_RVC	0.56 236	0.30 244	0.70 249	0.51 281	0.31 228	0.70 235	0.54 280	1.31 315	0.93 222	0.85 205	0.86 150	0.84 229	0.63 205	0.92 257	0.67 246	0.24 262	0.16 212	0.19 148	0.17 158	0.21 209	0.23 243

AANet_RVC	0.59 255	0.35 268	0.68 239	0.47 241	0.28 180	0.57 180	0.47 244	1.04 223	1.28 332	0.87 217	1.33 304	0.86 235	0.63 205	1.16 312	0.89 284	0.19 192	0.13 141	0.15 41	0.14 69	0.18 151	0.20 193

NOSS_ROB	0.59 255	0.40 294	0.42 58	0.45 200	0.31 228	0.79 258	0.53 274	1.09 244	1.12 297	0.69 120	0.92 176	0.77 212	0.63 205	0.81 224	0.52 201	0.39 350	0.38 360	0.44 352	0.42 360	0.38 324	0.36 316

Prome-Stereo	0.46 153	0.20 54	0.37 27	0.45 200	0.26 130	0.40 101	0.42 219	0.69 83	0.49 57	0.96 271	1.84 355	0.58 115	0.64 212	0.63 126	0.32 64	0.15 67	0.11 39	0.16 57	0.14 69	0.17 127	0.30 289

LMCR-Stereo	0.55 227	0.33 259	0.57 192	0.60 332	0.30 218	0.80 264	0.36 146	1.30 314	0.79 148	0.90 239	1.04 232	0.57 100	0.64 212	0.87 241	0.73 257	0.20 211	0.15 191	0.19 148	0.14 69	0.25 258	0.18 157

xxxx	1.07 343	0.23 120	0.53 166	0.38 45	0.22 30	0.83 275	0.36 146	1.41 339	0.95 233	0.75 151	0.99 208	0.97 265	0.64 212	0.70 177	11.37 410	0.20 211	0.17 238	0.18 116	0.17 158	0.19 185	0.20 193

test_xeample	1.06 341	0.23 120	0.51 140	0.37 35	0.22 30	0.71 238	0.39 184	1.31 315	0.92 220	0.87 217	1.08 249	0.70 173	0.64 212	0.75 193	11.43 411	0.19 192	0.16 212	0.18 116	0.17 158	0.18 151	0.19 166

BEATNet_4x	0.49 180	0.35 268	0.72 258	0.38 45	0.20 18	0.65 215	0.36 146	1.08 241	0.78 142	0.78 175	0.88 159	0.73 193	0.64 212	0.71 182	0.60 229	0.16 99	0.12 86	0.16 57	0.15 90	0.24 249	0.18 157

PSMNet_ROB	0.67 278	0.39 286	0.76 269	0.57 323	0.43 312	1.00 307	0.85 350	1.25 296	0.93 222	0.82 184	1.04 232	1.08 296	0.64 212	0.89 248	1.02 315	0.29 303	0.21 278	0.31 318	0.31 328	0.27 273	0.25 258

FADNet	0.63 274	0.53 325	1.20 332	0.46 223	0.44 317	0.66 220	0.41 214	1.24 290	1.07 284	0.70 124	0.84 139	0.98 267	0.65 218	0.87 241	0.54 213	0.29 303	0.30 332	0.27 290	0.30 319	0.48 348	0.36 316

Anonymous Stereo	0.82 307	0.59 345	2.10 379	0.59 330	0.58 354	0.68 233	1.42 387	1.05 229	1.07 284	1.03 292	1.02 218	0.86 235	0.65 218	1.33 337	1.36 345	0.32 318	0.31 340	0.31 318	0.33 337	0.34 309	0.39 325

SMFormer	0.53 217	0.24 139	0.67 232	0.35 12	0.20 18	0.63 201	0.34 117	1.26 298	1.06 277	0.85 205	1.02 218	0.71 174	0.66 220	0.96 271	0.60 229	0.19 192	0.16 212	0.18 116	0.17 158	0.19 185	0.20 193

tta	0.53 217	0.24 139	0.67 232	0.35 12	0.20 18	0.63 201	0.34 117	1.26 298	1.06 277	0.85 205	1.02 218	0.71 174	0.66 220	0.96 271	0.60 229	0.19 192	0.16 212	0.18 116	0.17 158	0.15 66	0.16 98

qqq1	0.51 201	0.24 139	0.67 232	0.35 12	0.20 18	0.63 201	0.34 117	1.26 298	1.06 277	0.85 205	1.02 218	0.71 174	0.66 220	0.96 271	0.36 99	0.19 192	0.16 212	0.14 13	0.12 26	0.15 66	0.16 98

fff1	0.51 201	0.24 139	0.67 232	0.35 12	0.20 18	0.63 201	0.34 117	1.26 298	1.06 277	0.85 205	1.02 218	0.71 174	0.66 220	0.96 271	0.36 99	0.19 192	0.16 212	0.14 13	0.12 26	0.15 66	0.16 98

ADLNet	0.57 240	0.29 230	0.58 194	0.46 223	0.35 271	0.80 264	0.46 239	1.14 258	0.88 200	1.03 292	0.98 199	0.92 258	0.66 220	0.71 182	0.83 276	0.22 242	0.16 212	0.22 230	0.22 262	0.22 227	0.23 243

ACVNet	0.47 162	0.24 139	0.39 36	0.40 87	0.28 180	0.58 184	0.40 194	0.91 179	0.81 162	0.67 110	0.96 189	0.79 220	0.66 220	0.65 139	0.71 253	0.18 157	0.15 191	0.16 57	0.15 90	0.18 151	0.15 78

GwcNet-RSSM	0.51 201	0.25 167	0.51 140	0.41 105	0.24 77	0.56 170	0.41 214	0.97 203	0.96 240	0.75 151	1.17 275	0.89 247	0.66 220	0.66 147	0.74 258	0.22 242	0.15 191	0.19 148	0.21 244	0.17 127	0.16 98

DSFCA	0.57 240	0.27 207	0.71 252	0.41 105	0.36 276	0.78 252	0.53 274	1.08 241	0.85 180	1.08 313	0.84 139	0.90 249	0.66 220	1.05 297	0.63 240	0.26 279	0.22 287	0.21 218	0.21 244	0.22 227	0.20 193

FADNet-RVC-Resample	0.58 251	0.35 268	1.34 347	0.50 269	0.34 266	0.73 242	0.43 226	1.09 244	0.96 240	0.83 189	0.87 156	0.76 207	0.66 220	0.77 208	0.52 201	0.19 192	0.18 247	0.26 282	0.27 308	0.28 280	0.29 285

anonymousa	0.51 201	0.21 74	0.47 102	0.39 61	0.25 101	0.89 289	0.36 146	0.78 144	0.63 84	0.88 225	1.54 336	1.09 302	0.67 229	0.53 54	0.46 174	0.17 125	0.14 172	0.19 148	0.21 244	0.16 103	0.16 98

ssnet_v2	0.61 265	0.29 230	0.69 247	0.45 200	0.30 218	0.93 293	0.62 305	1.20 277	1.03 267	0.97 274	0.81 130	0.98 267	0.67 229	0.84 235	0.97 307	0.26 279	0.23 294	0.23 244	0.24 285	0.20 200	0.21 209

hknet	0.51 201	0.26 195	0.58 194	0.46 223	0.29 199	0.75 249	0.46 239	0.99 208	0.89 204	0.77 164	0.80 124	0.96 264	0.67 229	0.75 193	0.50 195	0.19 192	0.15 191	0.22 230	0.19 208	0.18 151	0.19 166

iRaft-Stereo_5w	0.46 153	0.22 97	0.53 166	0.43 167	0.30 218	0.30 39	0.53 274	0.66 56	0.71 116	0.62 78	0.89 162	1.01 276	0.67 229	0.76 201	0.67 246	0.13 9	0.12 86	0.17 85	0.15 90	0.15 66	0.17 135

STrans-v2	0.47 162	0.21 74	0.49 123	0.41 105	0.25 101	0.54 160	0.49 259	1.16 263	0.82 170	0.67 110	1.05 235	0.71 174	0.67 229	0.74 188	0.34 83	0.15 67	0.11 39	0.17 85	0.15 90	0.14 36	0.14 49

UPFNet	0.55 227	0.26 195	0.59 202	0.46 223	0.38 283	0.83 275	0.48 249	1.03 222	0.80 153	0.92 247	0.91 170	0.85 231	0.67 229	0.87 241	0.78 264	0.20 211	0.21 278	0.20 177	0.20 227	0.20 200	0.15 78

cf-r	0.49 180	0.24 139	0.49 123	0.40 87	0.23 56	0.58 184	0.38 171	0.92 187	0.87 190	0.77 164	1.06 241	0.98 267	0.67 229	0.59 79	0.61 233	0.21 226	0.14 172	0.17 85	0.19 208	0.15 66	0.16 98

PS-NSSS	0.60 262	0.46 312	0.68 239	0.43 167	0.34 266	0.66 220	0.57 289	1.05 229	0.91 214	0.80 179	1.28 296	0.72 189	0.67 229	0.89 248	0.61 233	0.32 318	0.26 319	0.40 347	0.27 308	0.35 315	0.29 285

ADStereo(finetuned)	0.39 89	0.18 14	0.58 194	0.35 12	0.19 8	0.30 39	0.30 69	0.72 110	0.96 240	0.72 134	0.77 102	0.45 62	0.68 237	0.46 29	0.36 99	0.14 18	0.10 8	0.14 13	0.11 15	0.13 14	0.15 78

delet	0.57 240	0.25 167	0.63 217	0.46 223	0.34 266	1.05 319	0.51 265	1.04 223	0.94 229	0.90 239	0.99 208	0.90 249	0.68 237	0.87 241	0.78 264	0.18 157	0.18 247	0.20 177	0.21 244	0.17 127	0.17 135

CSP-Net	0.57 240	0.29 230	0.55 181	0.42 130	0.29 199	1.20 340	0.49 259	1.29 312	0.75 134	0.98 277	0.97 196	0.88 242	0.69 239	0.85 237	0.66 243	0.27 288	0.18 247	0.17 85	0.17 158	0.18 151	0.19 166

PSMNet-RSSM	0.50 191	0.24 139	0.41 50	0.43 167	0.26 130	0.51 144	0.40 194	1.16 263	0.79 148	0.75 151	1.07 243	0.87 239	0.69 239	0.66 147	0.52 201	0.24 262	0.16 212	0.23 244	0.26 304	0.20 200	0.20 193

DMCA-RVC	0.54 222	0.32 253	0.83 286	0.51 281	0.32 245	0.59 190	0.38 171	0.89 173	0.70 110	0.95 259	0.88 159	0.90 249	0.69 239	0.75 193	0.63 240	0.23 256	0.18 247	0.31 318	0.24 285	0.27 273	0.21 209

NVstereo2D	0.62 271	0.32 253	0.82 282	0.50 269	0.44 317	0.88 286	0.48 249	1.12 250	1.17 315	0.67 110	0.90 164	0.90 249	0.69 239	1.02 293	0.69 250	0.33 326	0.16 212	0.29 308	0.20 227	0.43 338	0.46 354

iResNet_ROB	0.55 227	0.24 139	0.61 208	0.38 45	0.22 30	0.66 220	0.30 69	1.59 365	1.33 341	0.94 254	1.05 235	0.81 226	0.69 239	0.84 235	0.46 174	0.17 125	0.12 86	0.14 13	0.09 4	0.15 66	0.20 193

ToySt	0.52 211	0.27 207	0.93 306	0.42 130	0.28 180	0.67 229	0.56 287	0.88 172	0.79 148	0.61 76	0.85 146	0.92 258	0.70 244	0.72 186	0.61 233	0.16 99	0.17 238	0.21 218	0.21 244	0.22 227	0.21 209

ADLNet2	0.57 240	0.26 195	0.71 252	0.48 249	0.31 228	0.83 275	0.51 265	1.10 248	0.99 252	0.85 205	0.99 208	0.99 271	0.70 244	0.79 218	0.78 264	0.21 226	0.17 238	0.18 116	0.18 184	0.22 227	0.22 224

ac_64	0.54 222	0.24 139	0.58 194	0.46 223	0.28 180	0.79 258	0.44 232	1.11 249	0.63 84	0.94 254	0.85 146	1.06 291	0.70 244	0.76 201	0.72 256	0.22 242	0.18 247	0.20 177	0.19 208	0.18 151	0.16 98

CFNet-ft	0.50 191	0.25 167	0.39 36	0.41 105	0.26 130	0.66 220	0.37 158	0.91 179	0.87 190	0.67 110	1.00 212	1.05 287	0.70 244	0.68 164	0.57 221	0.23 256	0.16 212	0.24 257	0.21 244	0.24 249	0.19 166

CFNet_RVC	0.50 191	0.25 167	0.39 36	0.41 105	0.26 130	0.66 220	0.37 158	0.91 179	0.87 190	0.67 110	1.00 212	1.05 287	0.70 244	0.68 164	0.57 221	0.23 256	0.16 212	0.24 257	0.21 244	0.24 249	0.19 166

SDNR	0.89 323	0.39 286	1.66 371	0.42 130	0.39 292	3.35 399	0.32 100	0.95 197	1.05 273	1.05 303	2.12 365	0.62 135	0.71 249	1.40 340	0.78 264	0.53 368	0.56 383	0.36 334	0.27 308	0.46 345	0.50 361

HBP-ISP	0.61 265	0.47 318	0.45 84	0.46 223	0.33 256	0.79 258	0.29 57	1.15 261	1.05 273	0.85 205	1.18 279	0.67 166	0.71 249	0.92 257	0.57 221	0.37 344	0.38 360	0.47 358	0.41 358	0.39 328	0.32 299

FTStereo	0.56 236	0.21 74	0.39 36	0.42 130	0.25 101	0.39 96	0.73 330	0.69 83	0.45 47	1.09 317	3.23 387	0.69 171	0.71 249	0.55 62	0.34 83	0.15 67	0.13 141	0.19 148	0.17 158	0.15 66	0.32 299

222	1.25 358	0.23 120	0.53 166	0.38 45	0.23 56	0.78 252	0.37 158	1.41 339	0.93 222	0.97 274	1.13 263	0.74 197	0.71 249	0.74 188	14.86 414	0.20 211	0.16 212	0.17 85	0.16 116	0.18 151	0.20 193

FADNet_RVC	0.58 251	0.39 286	1.26 336	0.45 200	0.32 245	0.55 165	0.34 117	1.12 250	0.90 208	0.68 117	0.90 164	0.61 129	0.71 249	1.03 295	0.80 272	0.21 226	0.18 247	0.27 290	0.23 271	0.33 303	0.30 289

HSM-Net_RVC	0.55 227	0.23 120	0.37 27	0.38 45	0.22 30	0.86 283	0.40 194	1.31 315	0.93 222	0.92 247	1.15 267	1.26 318	0.71 249	0.75 193	0.53 210	0.17 125	0.14 172	0.16 57	0.15 90	0.17 127	0.17 135
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.59 255	0.35 268	0.57 192	0.53 302	0.32 245	0.67 229	0.72 325	1.09 244	1.03 267	0.84 195	1.11 255	0.84 229	0.71 249	0.96 271	0.61 233	0.28 296	0.18 247	0.26 282	0.22 262	0.27 273	0.21 209

1111x	0.64 275	0.23 120	0.61 208	0.39 61	0.21 25	0.68 233	0.46 239	1.32 320	1.03 267	0.76 156	1.02 218	0.95 261	0.72 256	1.13 306	2.15 373	0.18 157	0.18 247	0.18 116	0.19 208	0.20 200	0.19 166

hitnet-ft	0.57 240	0.29 230	0.43 74	0.42 130	0.29 199	0.81 269	0.40 194	0.98 205	0.91 214	0.84 195	1.01 216	1.13 308	0.72 256	0.83 231	0.71 253	0.28 296	0.21 278	0.28 300	0.22 262	0.29 282	0.27 271

CVANet_RVC	0.59 255	0.35 268	0.54 178	0.49 258	0.33 256	0.70 235	0.67 313	1.12 250	0.97 245	0.88 225	1.05 235	1.01 276	0.72 256	0.94 263	0.55 215	0.30 310	0.20 272	0.28 300	0.26 304	0.32 299	0.23 243

DRN-Test	0.68 281	0.34 264	0.77 272	0.52 295	0.40 295	1.14 330	0.61 303	1.56 361	1.04 271	1.18 329	1.10 251	1.05 287	0.72 256	0.82 229	1.01 311	0.24 262	0.18 247	0.26 282	0.25 296	0.26 264	0.23 243

GrayStereo	0.49 180	0.20 54	0.44 79	0.47 241	0.29 199	0.51 144	0.62 305	0.71 100	0.66 96	1.04 298	1.46 329	0.77 212	0.73 260	0.58 74	0.35 90	0.15 67	0.12 86	0.17 85	0.17 158	0.15 66	0.30 289

DLCB_ROB	0.60 262	0.29 230	0.53 166	0.50 269	0.33 256	0.76 251	0.51 265	1.02 217	0.94 229	1.07 312	1.16 270	1.21 314	0.73 260	0.98 280	0.75 260	0.21 226	0.20 272	0.22 230	0.23 271	0.22 227	0.20 193

FINET	0.75 297	0.45 307	1.38 350	0.48 249	0.46 332	0.98 304	1.00 361	1.22 286	1.69 369	0.91 246	1.25 288	0.74 197	0.74 262	1.09 302	0.82 275	0.37 344	0.31 340	0.27 290	0.24 285	0.35 315	0.34 310

StereoDRNet-Refined	0.61 265	0.33 259	0.63 217	0.47 241	0.31 228	0.94 295	0.41 214	1.04 223	0.97 245	1.15 327	1.13 263	1.00 272	0.74 262	0.93 260	0.93 297	0.18 157	0.13 141	0.22 230	0.21 244	0.20 200	0.21 209
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.67 278	0.35 268	0.82 282	0.53 302	0.44 317	1.03 315	0.53 274	1.51 354	1.06 277	1.13 325	0.91 170	1.07 295	0.74 262	0.87 241	0.95 302	0.24 262	0.19 264	0.25 268	0.23 271	0.27 273	0.22 224

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 278	0.30 244	1.20 332	0.42 130	0.31 228	1.00 307	0.58 296	1.16 263	1.07 284	1.01 285	1.25 288	1.08 296	0.75 265	1.18 315	1.03 316	0.20 211	0.12 86	0.16 57	0.13 49	0.22 227	0.22 224

CrosDoStereo	0.51 201	0.19 33	0.46 91	0.39 61	0.24 77	0.39 96	1.14 369	0.69 83	0.87 190	0.94 254	1.36 310	0.62 135	0.75 265	0.68 164	0.46 174	0.15 67	0.12 86	0.17 85	0.18 184	0.14 36	0.16 98

DeepStereo_LL	0.51 201	0.19 33	0.46 91	0.39 61	0.24 77	0.39 96	1.14 369	0.69 83	0.87 190	0.94 254	1.36 310	0.62 135	0.75 265	0.68 164	0.46 174	0.15 67	0.12 86	0.17 85	0.18 184	0.14 36	0.16 98

THIR-Stereo	0.51 201	0.19 33	0.47 102	0.39 61	0.23 56	0.74 246	0.64 311	0.68 72	0.88 200	1.03 292	1.40 316	0.71 174	0.75 265	0.64 133	0.43 158	0.16 99	0.11 39	0.17 85	0.18 184	0.15 66	0.17 135

DGSMNet	0.80 304	0.58 343	1.42 353	0.61 336	0.65 363	0.94 295	0.75 334	1.35 326	1.16 312	0.88 225	1.26 291	1.00 272	0.75 265	1.07 298	0.89 284	0.36 340	0.31 340	0.41 348	0.40 353	0.60 369	0.59 373

UNet	0.55 227	0.27 207	0.72 258	0.45 200	0.41 300	0.97 300	0.40 194	1.01 215	0.80 153	0.87 217	0.90 164	1.03 280	0.75 265	0.76 201	0.67 246	0.19 192	0.15 191	0.20 177	0.17 158	0.21 209	0.18 157

GANet-RSSM	0.49 180	0.22 97	0.42 58	0.39 61	0.26 130	0.58 184	0.41 214	1.12 250	0.82 170	0.73 141	1.02 218	0.88 242	0.75 265	0.67 156	0.48 186	0.22 242	0.16 212	0.18 116	0.19 208	0.18 151	0.18 157

HSM	0.53 217	0.25 167	0.46 91	0.40 87	0.25 101	0.74 246	0.44 232	1.29 312	0.78 142	0.82 184	0.92 176	1.21 314	0.75 265	0.90 253	0.48 186	0.18 157	0.14 172	0.17 85	0.14 69	0.17 127	0.18 157

MDST_ROB	0.97 333	0.29 230	1.02 320	0.64 345	0.43 312	2.64 386	0.82 344	1.68 373	1.18 319	2.89 392	1.82 354	0.97 265	0.75 265	1.83 370	0.89 284	0.26 279	0.22 287	0.32 323	0.28 314	0.26 264	0.26 263

SQANet	0.87 321	0.76 360	0.76 269	1.16 383	0.99 380	1.10 322	0.51 265	1.12 250	0.85 180	0.93 250	1.05 235	1.03 280	0.76 274	1.07 298	0.70 251	0.79 379	0.25 310	1.04 383	0.36 342	1.56 387	0.70 375

Anonymous_2	0.84 314	0.45 307	0.66 228	0.41 105	0.45 324	0.82 272	0.53 274	0.81 153	0.81 162	0.73 141	0.61 62	0.91 255	0.76 274	0.77 208	0.61 233	0.51 366	0.55 382	0.54 369	4.92 417	0.54 361	0.42 340

PA-Net	0.70 284	0.46 312	0.96 312	0.51 281	0.53 345	0.94 295	0.73 330	1.14 258	1.15 310	0.83 189	0.90 164	0.88 242	0.76 274	1.19 316	0.96 304	0.25 274	0.41 369	0.29 308	0.44 361	0.27 273	0.39 325
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-Forest	0.65 276	0.33 259	0.43 74	0.44 188	0.30 218	1.01 311	0.54 280	1.13 256	1.09 295	1.11 323	1.21 282	1.10 303	0.76 274	0.99 284	0.71 253	0.32 318	0.33 351	0.33 328	0.30 319	0.30 289	0.28 280
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AACVNet	0.52 211	0.25 167	0.56 185	0.48 249	0.29 199	0.55 165	0.38 171	0.96 201	0.59 74	0.83 189	1.03 229	1.03 280	0.77 278	0.91 255	0.58 226	0.22 242	0.18 247	0.24 257	0.18 184	0.24 249	0.22 224

CC-Net-ROB	0.84 314	1.01 378	0.93 306	0.60 332	0.45 324	1.25 342	0.71 321	1.20 277	1.05 273	0.84 195	1.24 287	0.90 249	0.78 279	1.14 308	0.70 251	0.48 362	0.34 354	1.71 389	0.38 347	0.78 375	0.40 331

IER	0.48 171	0.25 167	0.60 207	0.38 45	0.28 180	0.67 229	0.38 171	0.82 157	0.68 103	0.88 225	0.95 185	0.74 197	0.79 280	0.62 117	0.46 174	0.17 125	0.14 172	0.17 85	0.17 158	0.17 127	0.16 98

DRaft	0.49 180	0.18 14	0.50 132	0.38 45	0.25 101	0.57 180	0.39 184	0.67 67	0.86 186	1.02 289	1.75 351	0.50 77	0.79 280	0.65 139	0.42 156	0.14 18	0.11 39	0.16 57	0.16 116	0.14 36	0.17 135

iResNetv2_ROB	0.55 227	0.29 230	0.86 293	0.39 61	0.25 101	0.67 229	0.37 158	1.21 280	1.02 263	1.02 289	1.10 251	0.89 247	0.79 280	0.74 188	0.43 158	0.19 192	0.13 141	0.15 41	0.11 15	0.19 185	0.16 98

NaN_ROB	0.73 288	0.46 312	0.89 302	0.52 295	0.34 266	0.98 304	1.11 366	1.28 308	1.20 322	1.27 342	0.96 189	1.08 296	0.79 280	1.34 338	0.78 264	0.24 262	0.30 332	0.23 244	0.24 285	0.23 241	0.26 263

MMNet	0.57 240	0.26 195	0.67 232	0.45 200	0.35 271	1.04 317	0.39 184	0.93 189	0.98 249	0.96 271	0.97 196	0.86 235	0.80 284	0.83 231	0.80 272	0.16 99	0.15 191	0.19 148	0.19 208	0.20 200	0.17 135

PDISCO_ROB	0.96 331	0.51 321	1.13 327	1.03 379	1.00 381	1.81 373	0.77 336	1.72 375	1.60 363	1.09 317	1.19 280	1.34 333	0.80 284	1.62 357	1.01 311	0.58 374	0.22 287	0.45 354	0.40 353	0.50 353	0.41 336

LALA_ROB	0.76 300	0.46 312	0.86 293	0.55 317	0.41 300	1.00 307	0.93 356	1.25 296	1.13 303	1.23 336	1.15 267	1.55 357	0.80 284	1.11 305	0.96 304	0.33 326	0.23 294	0.35 331	0.30 319	0.35 315	0.32 299

SACVNet	0.61 265	0.36 276	0.67 232	0.57 323	0.37 278	0.65 215	0.47 244	1.16 263	0.80 153	1.04 298	1.06 241	1.02 278	0.81 287	0.99 284	0.57 221	0.28 296	0.21 278	0.25 268	0.24 285	0.30 289	0.39 325

GASNet	0.70 284	0.77 361	1.16 330	0.71 363	0.49 336	0.62 196	0.48 249	1.12 250	1.05 273	0.98 277	0.84 139	0.94 260	0.82 288	1.41 343	0.85 279	0.33 326	0.22 287	0.29 308	0.28 314	0.44 341	0.26 263

RTSC	0.93 325	0.54 331	1.59 362	0.56 320	0.40 295	1.17 338	0.55 284	1.44 346	1.82 373	1.53 354	1.26 291	1.15 310	0.82 288	1.70 363	2.44 377	0.26 279	0.20 272	0.23 244	0.24 285	0.31 293	0.32 299

iinet-f	0.69 283	0.29 230	2.34 383	0.41 105	0.31 228	1.16 334	0.58 296	0.87 167	0.85 180	0.86 215	1.17 275	1.04 284	0.83 290	0.76 201	1.26 339	0.21 226	0.18 247	0.17 85	0.16 116	0.21 209	0.21 209

Wz-Net-MNSev	0.81 306	0.42 302	1.64 368	0.51 281	0.41 300	1.46 353	0.95 357	1.24 290	1.26 330	1.31 344	1.25 288	1.17 311	0.83 290	1.21 320	1.06 324	0.22 242	0.19 264	0.24 257	0.23 271	0.29 282	0.26 263

SuperB	1.00 338	0.41 298	4.03 394	0.45 200	0.32 245	0.99 306	0.49 259	1.09 244	2.09 379	1.10 320	1.10 251	0.74 197	0.83 290	1.13 306	1.75 362	0.20 211	0.15 191	0.17 85	0.15 90	2.50 404	0.27 271

fast-acv-ft	0.66 277	0.32 253	0.80 276	0.46 223	0.34 266	1.26 343	0.50 262	0.91 179	1.00 256	1.05 303	1.36 310	1.28 319	0.84 293	0.81 224	0.90 290	0.22 242	0.24 302	0.23 244	0.23 271	0.21 209	0.22 224

DDUNet	1.10 345	2.58 412	0.83 286	1.21 385	1.27 389	1.02 313	0.69 318	1.17 269	0.95 233	0.98 277	1.26 291	1.28 319	0.84 293	0.97 278	0.79 271	0.85 382	0.40 367	2.00 394	0.60 379	1.34 386	0.94 381

APVNet	0.73 288	0.39 286	1.01 319	0.58 328	0.45 324	1.16 334	0.68 316	1.47 350	0.87 190	0.84 195	1.15 267	1.04 284	0.84 293	1.14 308	1.18 334	0.27 288	0.28 326	0.32 323	0.31 328	0.29 282	0.32 299

CBMV_ROB	0.62 271	0.39 286	0.41 50	0.41 105	0.28 180	0.86 283	0.28 50	1.06 234	1.02 263	0.95 259	1.33 304	0.81 226	0.84 293	0.94 263	0.56 217	0.37 344	0.37 359	0.43 350	0.40 353	0.33 303	0.32 299

CBFPSM	0.61 265	0.25 167	1.41 352	0.39 61	0.27 159	1.10 322	0.67 313	0.83 159	0.84 176	0.82 184	0.81 130	1.33 330	0.85 297	0.72 186	0.86 280	0.16 99	0.15 191	0.15 41	0.17 158	0.17 127	0.23 243

DAS	0.54 222	0.26 195	0.66 228	0.49 258	0.31 228	0.61 192	0.43 226	0.89 173	1.01 258	0.95 259	1.16 270	0.71 174	0.85 297	0.89 248	0.47 183	0.18 157	0.14 172	0.18 116	0.15 90	0.22 227	0.19 166

SepStereo	0.54 222	0.26 195	0.66 228	0.49 258	0.31 228	0.61 192	0.43 226	0.89 173	1.01 258	0.95 259	1.16 270	0.71 174	0.85 297	0.97 278	0.47 183	0.18 157	0.14 172	0.18 116	0.15 90	0.22 227	0.19 166

DeepPrunerF	0.93 325	0.55 337	3.88 391	0.70 361	0.81 371	0.72 241	0.74 332	1.28 308	1.97 376	0.95 259	1.02 218	0.87 239	0.85 297	1.16 312	1.07 326	0.35 338	0.29 328	0.43 350	0.40 353	0.31 293	0.33 308

GwcNet	0.73 288	0.39 286	1.37 349	0.53 302	0.43 312	1.10 322	0.52 271	1.27 303	1.19 320	1.05 303	1.41 318	1.06 291	0.86 301	0.98 280	1.01 311	0.26 279	0.24 302	0.24 257	0.23 271	0.23 241	0.28 280

ETE_ROB	0.73 288	0.52 323	0.93 306	0.57 323	0.37 278	0.80 264	0.86 351	1.19 274	0.95 233	1.20 331	1.22 284	1.39 342	0.86 301	1.07 298	0.88 282	0.27 288	0.21 278	0.31 318	0.27 308	0.34 309	0.35 313

CBMV	0.68 281	0.37 278	0.50 132	0.43 167	0.26 130	1.00 307	0.71 321	1.17 269	1.16 312	1.24 338	1.29 300	1.06 291	0.86 301	0.98 280	0.75 260	0.29 303	0.30 332	0.34 330	0.30 319	0.26 264	0.27 271
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CRFU-Net	0.59 255	0.29 230	0.62 213	0.47 241	0.31 228	1.20 340	0.51 265	1.19 274	0.59 74	1.05 303	1.00 212	1.06 291	0.87 304	0.83 231	0.77 263	0.22 242	0.19 264	0.18 116	0.16 116	0.19 185	0.20 193

PSM-AAD	0.48 171	0.21 74	0.39 36	0.44 188	0.23 56	0.56 170	0.47 244	0.67 67	0.73 127	1.08 313	1.12 257	0.58 115	0.87 304	0.63 126	0.33 74	0.15 67	0.11 39	0.25 268	0.26 304	0.18 151	0.42 340

DISCO	0.72 287	0.27 207	0.72 258	0.45 200	0.31 228	1.12 327	0.53 274	1.32 320	1.25 327	0.84 195	1.07 243	1.52 355	0.87 304	1.82 369	1.08 328	0.20 211	0.15 191	0.18 116	0.16 116	0.24 249	0.24 251

XPNet_ROB	0.73 288	0.38 282	0.80 276	0.53 302	0.40 295	0.80 264	0.83 346	1.21 280	0.96 240	1.37 347	1.17 275	1.37 337	0.87 304	1.14 308	0.99 309	0.33 326	0.25 310	0.27 290	0.24 285	0.31 293	0.29 285

DANet	0.74 293	0.47 318	0.98 317	0.60 332	0.41 300	0.92 292	0.41 214	1.02 217	0.87 190	1.22 334	1.22 284	1.33 330	0.88 308	1.26 324	1.37 346	0.27 288	0.24 302	0.31 318	0.25 296	0.37 322	0.36 316
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.74 293	0.45 307	0.77 272	0.65 347	0.45 324	0.97 300	1.16 371	1.16 263	1.02 263	1.00 283	0.98 199	1.48 349	0.88 308	0.99 284	0.89 284	0.31 313	0.27 321	0.39 344	0.39 349	0.33 303	0.34 310

GANetREF_RVC	0.82 307	0.77 361	0.95 311	0.68 355	0.43 312	1.15 332	1.06 364	1.19 274	1.20 322	1.03 292	1.02 218	1.10 303	0.89 310	1.20 319	0.78 264	0.49 363	0.39 364	0.58 372	0.39 349	0.69 372	0.49 359
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
pmcnn	1.27 360	0.31 251	1.14 329	0.41 105	0.23 56	0.97 300	0.71 321	1.23 289	1.32 339	1.83 369	2.34 369	11.25 415	0.89 310	1.04 296	0.96 304	0.15 67	0.12 86	0.12 2	0.10 10	0.15 66	0.16 98

Wz-Net-SNSev	0.99 337	0.80 363	3.00 385	0.57 323	0.46 332	0.94 295	1.22 376	1.40 337	1.28 332	1.04 298	1.33 304	1.46 345	0.90 312	2.06 377	1.65 360	0.26 279	0.24 302	0.25 268	0.26 304	0.33 303	0.30 289

HGLStereo	0.58 251	0.30 244	0.65 226	0.51 281	0.38 283	0.78 252	0.45 236	1.07 236	0.82 170	0.89 232	1.16 270	0.88 242	0.91 313	0.80 220	0.74 258	0.21 226	0.21 278	0.20 177	0.18 184	0.19 185	0.22 224

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 341	0.61 348	1.82 373	0.69 358	0.51 341	2.62 385	1.69 396	1.28 308	1.44 351	1.39 350	1.56 338	1.34 333	0.91 313	1.68 362	0.95 302	0.38 349	0.39 364	0.46 357	0.61 380	0.41 332	0.43 344

ACVNet-4b	1.43 370	1.34 387	1.28 340	1.95 397	1.60 392	1.93 376	0.77 336	1.59 365	1.64 367	1.05 303	1.60 342	2.10 373	0.92 315	1.79 368	0.84 277	1.76 398	0.35 356	2.03 397	0.67 381	2.16 396	1.18 390

GANet	0.74 293	0.38 282	0.63 217	0.54 311	0.35 271	1.01 311	0.95 357	1.15 261	0.95 233	1.09 317	2.00 362	1.14 309	0.92 315	1.29 329	0.75 260	0.25 274	0.27 321	0.27 290	0.23 271	0.32 299	0.24 251

Consistency-Raft	1.01 339	0.82 364	1.27 339	0.85 372	0.97 378	0.81 269	0.83 346	1.35 326	1.61 364	1.06 311	1.66 344	1.11 305	0.93 317	0.93 260	1.11 329	0.65 376	0.75 392	0.79 377	0.91 390	1.09 384	0.79 378

S-Stereo	0.76 300	0.36 276	1.10 324	0.57 323	0.46 332	0.83 275	0.59 299	1.31 315	1.62 365	0.98 277	1.41 318	1.11 305	0.93 317	0.85 237	1.07 326	0.27 288	0.31 340	0.28 300	0.25 296	0.33 303	0.50 361

ADCRef	0.84 314	0.46 312	1.60 365	0.52 295	0.45 324	1.08 321	0.52 271	1.13 256	1.03 267	1.22 334	1.43 324	0.87 239	0.93 317	0.91 255	3.35 388	0.19 192	0.16 212	0.23 244	0.23 271	0.23 241	0.22 224

Wz-Net-LNSev	0.75 297	0.54 331	1.59 362	0.51 281	0.41 300	1.16 334	0.79 340	1.27 303	1.13 303	1.04 298	1.14 265	1.11 305	0.94 320	0.93 260	1.00 310	0.24 262	0.22 287	0.21 218	0.19 208	0.26 264	0.27 271

RYNet	0.76 300	0.37 278	0.74 266	0.54 311	0.67 366	1.35 347	0.68 316	1.28 308	1.21 324	1.10 320	0.90 164	1.31 323	0.94 320	1.01 290	1.30 341	0.22 242	0.16 212	0.27 290	0.23 271	0.43 338	0.45 350

otaku	1.10 345	0.96 373	0.96 312	1.37 389	1.06 386	1.65 366	0.72 325	1.46 349	1.19 320	1.10 320	1.32 303	1.32 325	0.95 322	1.29 329	0.81 274	0.89 384	0.46 377	1.24 385	0.50 372	1.86 389	0.89 380

anonymity	0.98 335	0.89 370	1.06 323	0.93 375	1.04 385	0.97 300	0.82 344	1.33 323	0.93 222	1.08 313	0.98 199	1.02 278	0.95 322	1.02 293	0.93 297	0.96 385	0.96 405	0.90 380	0.91 390	0.92 379	0.95 383

ccnet	0.84 314	0.59 345	0.86 293	0.56 320	0.60 359	1.11 326	0.72 325	1.44 346	0.97 245	1.15 327	1.44 325	1.28 319	0.95 322	1.01 290	1.33 344	0.49 363	0.43 373	0.50 366	0.47 363	0.52 359	0.48 358

STTRV1_RVC		0.60 347		0.67 351	0.81 371	1.12 327	0.63 308	1.37 332	1.12 297	0.98 277	1.34 308	1.08 296	0.95 322	1.28 327	0.90 290	0.57 373	0.25 310	0.44 352	0.39 349	0.60 369	0.41 336

RASNet	0.57 240	0.24 139	0.61 208	0.39 61	0.23 56	0.71 238	0.40 194	1.02 217	0.93 222	0.77 164	1.05 235	1.05 287	0.98 326	0.99 284	1.03 316	0.16 99	0.14 172	0.14 13	0.17 158	0.15 66	0.14 49

Ntro	1.15 350	1.00 377	1.00 318	1.49 390	1.20 388	1.69 369	0.81 342	1.39 333	1.25 327	1.01 285	1.28 296	1.31 323	1.00 327	1.31 334	0.89 284	1.10 390	0.43 373	1.36 386	0.51 373	1.95 391	0.99 386

DEmStereo	0.49 180	0.18 14	0.53 166	0.39 61	0.26 130	0.57 180	0.33 109	0.65 54	0.75 134	0.90 239	1.65 343	0.57 100	1.02 328	0.63 126	0.44 165	0.14 18	0.12 86	0.16 57	0.16 116	0.14 36	0.17 135

UDG	0.93 325	1.03 379	0.75 268	1.00 376	0.97 378	1.02 313	0.57 289	1.18 271	1.01 258	0.93 250	1.02 218	1.32 325	1.03 329	0.88 247	0.92 295	0.55 372	0.33 351	1.82 391	0.41 358	1.20 385	0.74 376

Syn2CoEx	0.74 293	0.55 337	1.17 331	0.66 349	0.45 324	0.89 289	0.56 287	1.54 356	1.15 310	0.95 259	1.35 309	1.03 280	1.03 329	0.96 271	0.89 284	0.31 313	0.27 321	0.29 308	0.24 285	0.23 241	0.27 271

stereogan	0.83 313	0.33 259	0.89 302	0.61 336	0.51 341	1.80 372	0.50 262	1.41 339	1.39 346	1.05 303	1.47 331	1.56 359	1.04 331	1.32 336	0.87 281	0.29 303	0.29 328	0.29 308	0.25 296	0.39 328	0.40 331

XQC	0.97 333	0.70 355	1.54 360	0.70 361	0.55 348	1.48 355	0.81 342	1.41 339	1.57 361	1.21 332	1.12 257	1.33 330	1.04 331	1.55 354	2.00 370	0.39 350	0.25 310	0.37 338	0.32 331	0.55 363	0.49 359

psm_up	0.57 240	0.27 207	0.52 159	0.50 269	0.33 256	0.65 215	0.60 301	1.07 236	0.84 176	0.87 217	0.91 170	1.00 272	1.06 333	0.80 220	0.66 243	0.22 242	0.25 310	0.26 282	0.23 271	0.22 227	0.21 209

PASM	0.96 331	0.71 358	2.05 378	0.72 364	0.72 370	0.84 280	0.92 354	1.14 258	1.34 342	1.25 339	1.22 284	1.34 333	1.07 334	1.31 334	1.11 329	0.53 368	0.57 384	0.59 373	0.67 381	0.56 368	0.57 372

FBW_ROB	0.94 329	0.54 331	1.03 321	0.56 320	0.42 309	1.16 334	0.76 335	1.56 361	1.41 347	1.38 349	1.33 304	1.47 347	1.07 334	2.94 394	1.14 332	0.26 279	0.32 346	0.45 354	0.30 319	0.34 309	0.30 289

psmorigin	0.84 314	0.53 325	2.21 381	0.50 269	0.41 300	0.86 283	0.57 289	1.08 241	0.90 208	1.50 352	1.42 322	1.50 351	1.09 336	1.29 329	1.03 316	0.32 318	0.33 351	0.27 290	0.27 308	0.34 309	0.45 350

RGC	0.82 307	0.62 349	0.80 276	0.67 351	0.66 365	0.91 291	0.59 299	1.35 326	1.09 295	1.12 324	1.46 329	1.50 351	1.09 336	1.28 327	0.97 307	0.34 333	0.30 332	0.48 361	0.40 353	0.38 324	0.38 324

ADCP+	1.18 354	0.37 278	3.09 386	0.50 269	0.52 343	1.48 355	0.61 303	1.32 320	1.07 284	1.21 332	1.16 270	1.08 296	1.11 338	1.63 358	7.17 405	0.20 211	0.16 212	0.24 257	0.22 262	0.29 282	0.22 224

PWC_ROB	0.92 324	0.57 340	1.64 368	0.53 302	0.33 256	0.93 293	0.39 184	1.42 344	1.51 358	1.66 361	2.57 376	1.18 312	1.11 338	1.50 352	1.54 357	0.26 279	0.18 247	0.28 300	0.20 227	0.30 289	0.32 299

ADCPNet	1.11 348	0.53 325	3.26 389	0.55 317	0.44 317	1.47 354	0.83 346	1.21 280	1.17 315	1.26 341	1.42 322	1.67 363	1.12 340	1.48 351	3.86 394	0.30 310	0.29 328	0.30 317	0.32 331	0.37 322	0.37 322

PWCDC_ROB	0.93 325	0.54 331	0.97 316	0.78 370	0.41 300	1.03 315	0.42 219	1.39 333	2.34 385	1.04 298	3.73 395	0.80 224	1.12 340	1.29 329	1.04 321	0.37 344	0.22 287	0.24 257	0.20 227	0.36 319	0.31 296

edge stereo	0.79 303	0.40 294	0.82 282	0.52 295	0.44 317	0.83 275	0.58 296	1.34 325	1.08 289	1.30 343	1.38 314	1.79 365	1.13 342	1.15 311	0.92 295	0.34 333	0.32 346	0.42 349	0.28 314	0.33 303	0.39 325

FAT-Stereo	0.75 297	0.34 264	0.81 281	0.51 281	0.38 283	0.78 252	0.63 308	1.39 333	1.32 339	1.05 303	1.40 316	1.58 360	1.14 343	0.92 257	0.91 293	0.29 303	0.28 326	0.28 300	0.23 271	0.28 280	0.41 336

SAMSARA	1.15 350	0.69 354	1.44 355	1.09 382	0.93 374	2.10 379	1.87 403	1.64 370	1.47 355	1.64 359	1.21 282	2.06 372	1.14 343	1.61 356	1.50 355	0.39 350	0.45 375	0.36 334	0.38 347	0.50 353	0.51 365

LL-Strereo	0.58 251	0.29 230	0.83 286	0.48 249	0.35 271	0.39 96	0.48 249	1.04 223	0.99 252	0.87 217	0.79 114	1.08 296	1.15 345	1.35 339	0.51 197	0.18 157	0.15 191	0.22 230	0.19 208	0.17 127	0.21 209

LSM	4.83 406	0.83 367	11.23 408	0.76 369	56.73 433	1.10 322	1.18 372	1.35 326	1.70 370	2.13 377	2.34 369	1.34 333	1.19 346	1.52 353	1.23 338	0.34 333	0.50 380	0.39 344	0.47 363	0.51 356	9.82 419

RainbowNet	1.42 369	1.53 393	1.31 344	1.93 396	1.46 390	1.52 360	1.03 362	1.67 372	1.55 359	1.23 336	1.59 341	1.54 356	1.21 347	1.40 340	1.03 316	1.70 396	0.70 387	1.82 391	0.80 387	2.11 395	1.22 391

SHD	0.98 335	0.54 331	1.30 343	0.63 342	0.50 339	1.14 330	0.50 262	1.80 379	2.20 380	1.66 361	1.39 315	1.47 347	1.21 347	1.40 340	1.80 363	0.32 318	0.27 321	0.32 323	0.34 339	0.41 332	0.44 348

AnyNet_C32	1.27 360	0.72 359	3.33 390	0.59 330	0.56 349	1.51 359	1.53 389	1.27 303	1.28 332	1.52 353	1.48 332	1.38 341	1.23 349	1.64 359	5.26 399	0.30 310	0.29 328	0.29 308	0.34 339	0.38 324	0.44 348

Nwc_Net	0.82 307	0.40 294	0.86 293	0.62 340	0.56 349	1.04 317	0.57 289	1.72 375	1.08 289	0.93 250	1.88 357	1.44 343	1.24 350	1.19 316	0.94 299	0.31 313	0.25 310	0.36 334	0.39 349	0.31 293	0.31 296

aanetorigin	0.85 319	0.58 343	1.98 376	0.50 269	0.40 295	0.66 220	0.70 319	0.72 110	1.01 258	2.44 387	2.00 362	1.32 325	1.25 351	0.96 271	1.16 333	0.20 211	0.19 264	0.20 177	0.20 227	0.27 273	0.33 308

ADCL	1.10 345	0.42 302	1.57 361	0.51 281	0.41 300	1.71 370	0.92 354	1.36 330	1.45 352	1.33 345	1.56 338	1.22 317	1.26 352	1.45 348	5.27 400	0.22 242	0.19 264	0.25 268	0.25 296	0.29 282	0.29 285

CSAN	0.88 322	0.52 323	0.93 306	0.61 336	0.42 309	1.19 339	1.11 366	1.27 303	1.48 356	1.37 347	1.44 325	1.37 337	1.30 353	1.46 350	1.01 311	0.39 350	0.31 340	0.36 334	0.37 344	0.35 315	0.36 316

RTS	2.03 385	1.03 379	11.50 409	0.68 355	0.63 361	2.71 387	1.56 391	1.55 357	2.32 383	1.93 372	2.57 376	1.32 325	1.32 354	5.20 406	4.30 395	0.31 313	0.23 294	0.29 308	0.30 319	0.41 332	0.40 331

RTSA	2.03 385	1.03 379	11.50 409	0.68 355	0.63 361	2.71 387	1.56 391	1.55 357	2.32 383	1.93 372	2.57 376	1.32 325	1.32 354	5.20 406	4.30 395	0.31 313	0.23 294	0.29 308	0.30 319	0.41 332	0.40 331

MFN_U_SF_RVC	1.14 349	0.63 350	2.33 382	0.69 358	0.46 332	2.04 377	0.70 319	1.90 380	1.37 343	1.62 357	1.56 338	1.94 370	1.36 356	1.73 365	1.90 365	0.41 355	0.38 360	0.45 354	0.48 367	0.45 342	0.47 356

AF-Net	0.85 319	0.41 298	0.87 298	0.66 349	0.54 347	0.96 299	0.52 271	1.66 371	1.37 343	1.03 292	2.04 364	1.46 345	1.36 356	1.19 316	1.05 323	0.34 333	0.24 302	0.39 344	0.28 314	0.31 293	0.26 263

NCC-stereo	0.82 307	0.43 304	0.87 298	0.63 342	0.68 367	0.88 286	0.72 325	1.60 367	1.12 297	0.95 259	1.41 318	1.37 337	1.37 358	1.26 324	0.94 299	0.32 318	0.30 332	0.37 338	0.49 370	0.34 309	0.35 313

Abc-Net	0.82 307	0.43 304	0.87 298	0.63 342	0.68 367	0.88 286	0.72 325	1.60 367	1.12 297	0.95 259	1.41 318	1.37 337	1.37 358	1.26 324	0.94 299	0.32 318	0.30 332	0.37 338	0.49 370	0.34 309	0.35 313
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
WZ-Net	1.29 362	0.64 351	5.42 400	0.64 345	0.52 343	1.37 348	1.29 379	1.41 339	1.77 372	1.56 355	1.69 347	1.74 364	1.41 360	2.50 389	2.16 374	0.28 296	0.21 278	0.23 244	0.25 296	0.39 328	0.41 336

AnyNet_C01	1.63 376	1.16 382	7.38 404	0.65 347	0.56 349	2.25 381	1.53 389	1.53 355	1.46 354	1.71 365	1.95 359	1.83 366	1.41 360	2.48 387	4.42 397	0.33 326	0.32 346	0.32 323	0.34 339	0.45 342	0.50 361

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 366	0.91 371	2.11 380	0.89 373	0.57 353	4.27 405	1.79 400	1.55 357	2.00 378	1.64 359	1.85 356	1.83 366	1.44 362	1.89 373	1.49 354	0.49 363	0.40 367	0.56 370	0.58 377	0.75 374	0.52 367

ADCS	1.60 375	0.70 355	4.02 393	0.61 336	0.53 345	1.31 344	1.11 366	1.71 374	1.86 375	1.97 375	1.68 345	1.51 353	1.46 363	2.07 378	9.20 408	0.34 333	0.32 346	0.33 328	0.36 342	0.45 342	0.46 354

SPS-STEREO	1.29 362	0.94 372	1.10 324	1.05 381	1.03 384	1.48 355	0.91 352	1.57 363	1.24 325	2.13 377	1.90 358	1.94 370	1.46 363	1.77 366	1.64 359	0.97 386	0.94 404	0.90 380	0.89 389	0.96 381	0.97 384
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCMid	1.22 355	0.57 340	3.17 388	0.54 311	0.44 317	1.07 320	0.77 336	1.31 315	1.13 303	2.14 380	1.48 332	1.49 350	1.47 365	1.65 360	5.30 401	0.26 279	0.24 302	0.29 308	0.32 331	0.38 324	0.36 316

RP	0.80 304	0.38 282	0.73 262	0.67 351	0.59 356	0.82 272	0.57 289	1.21 280	1.28 332	1.03 292	1.68 345	1.45 344	1.49 366	1.08 301	0.90 290	0.36 340	0.31 340	0.37 338	0.30 319	0.36 319	0.36 316

Wz-Net-TNSev	1.23 357	1.24 384	5.25 399	0.51 281	0.43 312	1.49 358	1.09 365	1.58 364	1.42 349	1.25 339	1.26 291	1.58 360	1.52 367	1.97 374	1.95 366	0.33 326	0.32 346	0.26 282	0.30 319	0.41 332	0.43 344

MFMNet_re	1.17 353	0.99 375	1.31 344	1.02 378	0.95 376	1.32 345	1.32 380	1.44 346	1.58 362	1.72 366	1.70 348	1.21 314	1.57 368	1.16 312	1.04 321	0.88 383	0.76 394	0.79 377	0.75 385	0.90 378	0.94 381

G-Net	0.95 330	0.48 320	1.13 327	0.67 351	0.49 336	2.07 378	0.63 308	1.02 217	0.90 208	1.77 367	2.62 379	1.28 319	1.60 369	1.09 302	1.06 324	0.37 344	0.30 332	0.35 331	0.25 296	0.46 345	0.45 350

NVStereoNet_ROB	1.31 364	0.96 373	1.33 346	0.90 374	0.92 373	1.15 332	1.05 363	1.49 351	1.62 365	1.63 358	2.51 374	2.31 376	1.62 370	2.16 382	1.42 348	0.81 381	0.73 388	0.79 377	1.02 394	0.73 373	0.97 384
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	1.96 382	1.64 398	1.26 336	2.26 402	1.91 401	2.30 383	1.35 383	2.99 393	2.29 381	1.70 363	2.79 383	2.47 379	1.66 371	2.33 384	1.95 366	2.07 401	0.74 390	2.44 403	1.04 396	2.40 401	1.59 401

IMH-64	1.96 382	1.64 398	1.26 336	2.26 402	1.91 401	2.30 383	1.35 383	2.99 393	2.29 381	1.70 363	2.79 383	2.47 379	1.66 371	2.33 384	1.95 366	2.07 401	0.74 390	2.44 403	1.04 396	2.40 401	1.59 401

ACVNet_1	1.55 374	1.36 388	1.35 348	1.96 398	1.63 393	1.83 374	0.96 359	2.09 383	1.85 374	1.43 351	1.54 336	2.31 376	1.68 373	1.42 344	1.18 334	1.76 398	0.51 381	2.05 399	0.59 378	2.24 399	1.30 395

ACVNet_2	1.74 379	1.30 386	1.62 367	1.81 393	1.63 393	2.28 382	1.34 382	2.35 388	2.64 388	1.82 368	2.55 375	2.99 385	1.71 374	1.67 361	1.20 337	1.48 394	0.59 385	1.81 390	0.71 383	2.09 394	1.29 394

MADNet+	2.28 392	2.56 410	10.82 407	1.25 386	0.96 377	2.77 391	1.44 388	2.34 387	1.76 371	1.36 346	1.78 353	1.84 368	1.74 375	6.33 409	4.57 398	0.67 377	0.66 386	0.59 373	0.54 376	0.84 376	0.81 379

SGM_RVC	1.04 340	0.30 244	0.47 102	0.41 105	0.23 56	1.73 371	0.77 336	1.63 369	1.30 337	2.39 385	1.99 361	2.64 381	1.78 376	2.22 383	1.40 347	0.28 296	0.27 321	0.27 290	0.25 296	0.25 258	0.25 258
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SANet	1.15 350	0.45 307	1.40 351	0.50 269	0.32 245	1.54 361	1.21 374	1.49 351	3.35 396	1.61 356	2.41 372	2.32 378	1.80 377	1.57 355	1.27 340	0.28 296	0.25 310	0.26 282	0.24 285	0.36 319	0.32 299

PWCK	2.06 387	1.75 401	4.11 395	1.69 391	0.93 374	3.13 398	2.86 410	2.18 386	2.41 386	2.38 384	2.33 368	2.22 374	1.85 378	3.52 398	2.20 375	1.65 395	0.73 388	1.52 388	0.83 388	1.81 388	1.02 389

SGM+DAISY	1.52 373	0.99 375	1.61 366	1.01 377	1.02 383	1.86 375	1.19 373	1.49 351	1.38 345	2.96 396	3.00 386	2.79 383	1.94 379	1.88 371	1.62 358	0.98 387	0.97 406	0.91 382	0.91 390	0.94 380	0.99 386

KSHMR	2.64 393	1.96 404	1.86 375	2.69 409	2.44 407	2.88 394	2.04 404	3.46 400	6.31 406	2.51 388	3.27 388	3.39 393	1.97 380	2.59 390	2.08 371	2.48 408	1.41 410	2.80 412	1.51 408	2.98 409	2.09 406

LVE	2.20 391	1.47 391	1.44 355	2.06 399	1.80 399	2.79 392	1.77 399	2.96 392	3.94 402	1.95 374	4.29 404	3.47 394	1.97 380	2.48 387	1.85 364	2.06 400	0.88 399	2.06 400	1.13 401	2.17 397	1.53 400

Dean	2.07 388	1.39 389	1.69 372	2.17 400	1.83 400	2.75 390	1.28 378	3.49 401	3.80 400	2.13 377	3.30 390	3.18 389	1.98 382	1.78 367	1.72 361	1.73 397	0.79 398	1.99 393	0.91 390	2.17 397	1.34 398

PVD	1.34 365	0.70 355	1.42 353	0.78 370	0.65 363	1.68 368	0.91 352	2.12 385	3.01 392	2.25 382	2.35 371	1.90 369	1.99 383	1.98 375	2.14 372	0.40 354	0.38 360	0.49 364	0.37 344	0.51 356	0.67 374

IMH	2.15 390	1.66 400	1.29 341	2.25 401	1.92 403	2.87 393	1.33 381	3.25 396	3.04 393	1.87 370	3.33 393	3.00 386	2.03 384	2.80 393	1.95 366	2.09 403	0.78 395	2.45 405	1.05 399	2.44 403	1.62 403

MeshStereo	1.38 366	0.45 307	0.58 194	0.45 200	0.35 271	1.63 365	0.60 301	2.07 382	1.43 350	4.49 407	3.32 391	4.67 398	2.08 385	2.08 379	1.32 343	0.36 340	0.36 358	0.37 338	0.32 331	0.32 299	0.34 310
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
EDNetEfficient	1.47 372	0.82 364	6.28 402	0.48 249	0.40 295	0.73 242	0.83 346	0.95 197	2.77 390	3.48 404	1.95 359	1.64 362	2.12 386	1.42 344	3.84 393	0.21 226	0.19 264	0.21 218	0.21 244	0.43 338	0.42 340

EDNetEfficientorigin	9.96 413	1.17 383	175.17 436	0.49 258	0.37 278	1.13 329	0.74 332	1.27 303	2.70 389	3.16 401	2.49 373	2.28 375	2.15 387	1.88 371	2.27 376	0.21 226	0.19 264	0.25 268	0.20 227	0.54 361	0.53 369

WCMA_ROB	1.22 355	0.39 286	0.93 306	0.51 281	0.45 324	1.44 352	0.79 340	1.20 277	1.30 337	2.99 398	3.94 399	3.30 391	2.17 388	1.42 344	1.31 342	0.46 358	0.35 356	0.35 331	0.37 344	0.41 332	0.42 340

DPSNet	1.08 344	0.44 306	2.64 384	0.54 311	0.42 309	1.59 362	1.25 377	2.39 389	1.50 357	1.13 325	1.12 257	1.51 353	2.19 389	1.44 347	1.51 356	0.35 338	0.25 310	0.25 268	0.21 244	0.49 351	0.39 325

WAO-6	2.11 389	1.52 392	1.25 335	1.73 392	1.69 397	2.72 389	1.62 393	3.15 395	3.64 397	2.01 376	3.28 389	3.52 395	2.20 390	2.59 390	2.48 380	1.31 393	0.92 400	2.04 398	1.22 405	1.89 390	1.35 399

DispFullNet	1.64 377	2.64 413	3.14 387	2.57 405	1.78 398	1.32 345	0.55 284	1.42 344	1.45 352	1.89 371	1.48 332	1.55 357	2.35 391	2.08 379	1.12 331	0.60 375	0.19 264	2.33 402	0.73 384	2.35 400	1.30 395

WAO-7	1.96 382	1.24 384	1.52 357	1.28 387	1.06 386	2.92 395	1.64 394	3.32 397	3.05 394	2.28 383	3.32 391	3.19 390	2.38 392	3.39 396	2.49 381	1.02 388	0.92 400	1.06 384	1.04 396	1.05 383	0.99 386

ktn	3.02 397	2.27 407	1.85 374	2.89 410	2.54 411	3.72 401	2.14 405	3.79 404	5.33 404	2.82 391	5.09 409	5.95 407	2.54 393	3.34 395	2.58 383	2.65 410	1.44 411	2.78 411	2.03 411	2.61 406	2.10 407

notaker	2.87 394	2.31 408	2.01 377	3.03 411	2.60 412	2.94 396	1.82 401	3.43 399	3.06 395	2.89 392	4.21 403	6.15 409	2.71 394	3.42 397	2.90 385	2.67 411	1.18 408	3.00 413	1.67 409	3.13 410	2.26 408

WAO-8	3.00 395	1.60 395	1.52 357	1.82 394	1.65 395	5.57 407	1.35 383	4.65 408	12.37 412	2.89 392	4.04 401	4.89 401	2.78 395	3.73 400	2.44 377	1.29 391	0.93 402	2.00 394	1.16 403	2.02 392	1.23 392

Venus	3.00 395	1.60 395	1.52 357	1.82 394	1.65 395	5.57 407	1.35 383	4.65 408	12.37 412	2.89 392	4.04 401	4.89 401	2.78 395	3.73 400	2.44 377	1.29 391	0.93 402	2.00 394	1.16 403	2.02 392	1.23 392

TorneroNet-64	3.54 399	1.89 402	1.59 362	2.62 408	2.29 405	6.88 410	1.72 397	4.72 410	11.88 410	2.43 386	5.46 411	8.16 411	2.80 397	4.13 404	3.03 386	2.25 406	0.75 392	2.57 407	1.09 400	2.65 407	1.84 405

TorneroNet	4.49 403	1.92 403	1.65 370	2.60 407	2.29 405	14.95 418	1.86 402	4.86 411	19.56 426	3.10 400	7.52 414	7.00 410	2.90 398	4.48 405	3.66 390	2.24 405	0.78 395	2.68 409	1.14 402	2.79 408	1.80 404

JetBlue	3.02 397	1.39 389	7.91 405	1.17 384	1.49 391	8.53 411	7.94 413	2.82 391	1.98 377	2.15 381	2.69 381	3.32 392	3.01 399	6.66 410	3.81 392	0.79 379	0.78 395	0.75 376	0.76 386	1.04 382	1.33 397

FCDSN-DC	1.43 370	0.57 340	0.69 247	0.74 366	0.59 356	1.42 351	0.65 312	1.40 337	1.41 347	3.31 402	4.42 405	4.57 397	3.01 399	1.70 363	1.19 336	0.46 358	0.42 371	0.48 361	0.47 363	0.51 356	0.51 365
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.25 358	0.51 321	0.64 221	0.60 332	0.50 339	1.66 367	0.67 313	1.26 298	1.26 330	2.64 389	3.82 396	3.06 387	3.20 401	1.45 348	0.91 293	0.46 358	0.41 369	0.49 364	0.51 373	0.47 347	0.45 350

ELAS	1.77 381	0.64 351	1.10 324	0.72 364	0.58 354	3.37 400	1.76 398	2.54 390	2.57 387	3.77 405	3.96 400	2.83 384	3.44 402	2.34 386	2.73 384	0.53 368	0.47 378	0.50 366	0.48 367	0.55 363	0.55 370
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
coex-ft	6.50 411	1.57 394	87.99 435	0.49 258	0.38 283	1.41 350	1.21 374	1.21 280	7.96 408	12.14 416	2.78 382	2.74 382	3.83 403	1.30 333	3.19 387	0.24 262	0.23 294	0.27 290	0.24 285	0.48 348	0.40 331

FC-DCNN	1.67 378	0.53 325	0.68 239	0.62 340	0.49 336	1.62 364	0.71 321	1.77 378	1.55 359	4.73 409	4.66 407	5.82 406	3.94 404	2.13 381	1.42 348	0.47 361	0.42 371	0.47 358	0.46 362	0.48 348	0.47 356

ELAS_RVC	1.76 380	0.64 351	1.20 332	0.74 366	0.59 356	2.18 380	2.53 408	2.10 384	2.85 391	3.46 403	3.41 394	3.12 388	4.11 405	2.69 392	2.53 382	0.54 371	0.47 378	0.51 368	0.48 367	0.55 363	0.55 370
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	5.38 409	6.17 417	12.68 412	2.38 404	2.85 413	12.60 417	11.17 415	4.60 407	3.74 398	3.87 406	3.85 397	4.83 399	4.13 406	6.81 411	12.18 412	2.18 404	2.95 415	2.19 401	1.98 410	3.49 414	3.01 413

UNDER WATER	3.63 400	2.12 406	4.11 395	3.17 412	2.51 409	3.77 403	2.45 407	3.53 402	13.66 415	2.98 397	2.92 385	5.75 405	4.13 406	3.85 402	3.75 391	2.84 412	1.11 407	2.71 410	1.41 406	3.26 413	2.50 410

UNDER WATER-64	3.72 401	2.07 405	4.57 397	3.30 414	2.52 410	5.61 409	2.63 409	3.67 403	12.27 411	3.09 399	2.66 380	5.99 408	4.74 408	3.93 403	3.57 389	2.54 409	1.24 409	2.65 408	1.48 407	3.21 412	2.62 411

MADNet++	4.18 402	2.72 415	4.00 392	3.80 416	3.44 415	4.72 406	4.05 412	4.01 405	3.74 398	4.52 408	5.14 410	4.20 396	4.89 409	7.04 412	6.39 402	3.79 413	3.70 416	3.27 415	2.70 414	3.68 415	3.74 416

tt	6.21 410	0.22 97	5.88 401	3.55 415	2.07 404	11.25 416	19.19 417	11.84 418	5.47 405	2.71 390	2.18 366	4.87 400	6.25 410	3.71 399	7.09 404	8.31 420	11.17 424	4.91 416	5.39 419	5.72 417	2.42 409

DPSimNet_ROB	5.19 408	2.71 414	18.56 414	2.59 406	2.49 408	4.25 404	10.93 414	3.33 398	3.93 401	5.02 410	4.52 406	5.74 404	10.18 411	5.44 408	8.79 407	2.40 407	2.47 413	2.48 406	2.54 412	2.56 405	2.87 412

ASD4	10.37 414	9.12 420	17.90 413	7.49 419	10.02 417	16.90 419	28.93 421	11.05 417	8.53 409	7.42 414	7.41 412	8.91 412	10.32 412	11.44 417	20.38 419	4.52 416	4.58 418	5.68 419	5.04 418	5.72 417	6.02 418

MANE	4.73 404	0.54 331	0.77 272	0.69 358	0.60 359	10.35 413	1.67 395	8.68 414	12.66 414	6.90 413	9.43 415	11.59 416	10.59 413	8.26 413	8.41 406	0.51 366	0.45 375	0.48 361	1.02 394	0.50 353	0.50 361

SGM-ForestM	4.73 404	0.34 264	1.05 322	0.46 223	0.28 180	10.26 412	3.48 411	4.52 406	5.16 403	8.68 415	7.48 413	18.87 422	10.80 414	11.26 416	10.01 409	0.32 318	0.34 354	0.32 323	0.32 331	0.29 282	0.30 289

LRCNet_RVC	21.27 421	31.14 428	21.46 417	28.97 426	23.77 424	3.11 397	0.62 305	20.94 424	1.64 367	25.57 425	28.13 426	21.96 425	14.74 415	21.99 426	16.44 416	29.16 434	14.92 425	33.57 431	31.28 430	29.67 433	26.33 430

DPSMNet_ROB	12.13 416	8.03 418	21.13 416	9.02 421	16.82 420	10.68 414	30.78 423	9.15 416	15.24 418	6.56 412	15.50 424	9.02 413	15.13 416	9.28 415	21.71 420	4.59 418	8.60 419	5.08 418	9.26 420	5.89 420	11.06 420

DGTPSM_ROB	12.12 415	8.03 418	21.12 415	8.97 420	16.81 419	10.68 414	30.77 422	9.14 415	15.23 417	6.55 411	15.49 423	9.02 413	15.13 416	9.26 414	21.71 420	4.58 417	8.60 419	5.07 417	9.26 420	5.88 419	11.06 420

Anonymous_1	33.12 424	18.23 421	23.86 418	20.53 422	21.18 423	25.45 421	35.84 424	22.44 428	15.68 419	13.41 417	13.70 420	18.00 421	15.15 418	20.31 419	24.47 422	14.56 427	8.84 421	66.24 435	117.79 434	155.41 438	11.40 422

DPSM_ROB	17.80 418	18.60 422	24.24 422	20.89 423	19.49 421	25.83 422	36.10 425	21.62 426	16.41 420	13.46 418	14.26 421	19.11 423	16.15 419	20.74 420	25.59 423	9.37 422	9.23 422	9.47 422	9.81 422	13.47 421	12.09 423

DPSM	17.80 418	18.60 422	24.24 422	20.89 423	19.49 421	25.83 422	36.10 425	21.62 426	16.41 420	13.46 418	14.26 421	19.11 423	16.15 419	20.74 420	25.59 423	9.37 422	9.23 422	9.47 422	9.81 422	13.47 421	12.09 423

xxxxx1	36.77 430	19.69 424	24.00 419	62.46 435	66.77 435	27.30 425	39.89 427	20.40 421	18.80 423	14.18 420	13.11 417	17.29 417	17.30 421	21.62 423	27.81 425	13.61 424	18.98 432	111.36 436	133.25 435	28.84 430	38.64 432

tt_ll	36.77 430	19.69 424	24.00 419	62.46 435	66.77 435	27.30 425	39.89 427	20.40 421	18.80 423	14.18 420	13.11 417	17.29 417	17.30 421	21.62 423	27.81 425	13.61 424	18.98 432	111.36 436	133.25 435	28.84 430	38.64 432

ff	36.77 430	19.69 424	24.00 419	62.46 435	66.77 435	27.30 425	39.89 427	20.40 421	18.80 423	14.18 420	13.11 417	17.29 417	17.30 421	21.62 423	27.81 425	13.61 424	18.98 432	111.36 436	133.25 435	28.84 430	38.64 432

LE_ROB	4.86 407	0.27 207	9.43 406	0.45 200	0.24 77	1.61 363	0.96 359	2.05 381	17.75 422	16.36 424	4.84 408	5.17 403	19.48 424	2.05 376	15.49 415	0.17 125	0.15 191	0.16 57	0.16 116	0.20 200	0.19 166

BEATNet-Init1	15.65 417	1.62 397	54.26 434	0.75 368	0.56 349	37.03 429	13.39 416	13.20 419	14.59 416	29.41 433	29.29 433	47.69 436	21.87 425	26.91 427	19.58 417	0.43 357	0.39 364	0.47 358	0.47 363	0.52 359	0.52 367

HanzoNet	6.97 412	2.57 411	4.66 398	3.29 413	2.96 414	3.75 402	2.35 406	5.08 412	7.11 407	14.46 423	13.06 416	17.69 420	22.95 426	13.72 418	6.61 403	4.36 415	1.96 412	3.14 414	2.59 413	3.88 416	3.19 414

PML	40.49 436	30.31 427	12.46 411	7.19 418	14.30 418	91.44 437	212.44 438	7.73 413	23.24 427	74.44 437	185.05 438	49.81 437	25.78 427	21.34 422	12.84 413	8.71 421	2.93 414	8.43 421	3.24 415	13.77 423	4.45 417

HaxPig	31.93 423	37.19 430	34.22 424	24.41 425	24.94 425	18.53 420	20.18 418	21.15 425	28.84 428	35.74 434	38.86 434	26.18 426	28.75 428	33.85 428	34.15 428	35.89 435	38.80 435	37.79 432	40.52 431	39.33 434	39.33 435

CasAABBNet	35.77 425	37.38 431	48.59 429	42.20 429	39.23 428	51.95 431	72.92 435	43.36 434	33.03 431	26.93 426	28.31 427	38.43 432	32.32 429	41.58 431	51.50 436	18.71 428	18.58 427	19.11 428	19.75 425	27.11 427	24.33 425

MyStereo03	35.83 426	37.48 433	48.64 430	42.37 431	39.41 430	51.98 432	72.91 432	43.07 431	33.07 432	27.20 429	28.81 430	38.36 429	32.60 430	41.58 431	51.47 433	18.74 429	18.61 429	19.07 424	19.77 426	27.10 424	24.35 426

MyStereo02	35.83 426	37.48 433	48.64 430	42.37 431	39.41 430	51.98 432	72.91 432	43.07 431	33.07 432	27.20 429	28.81 430	38.36 429	32.60 430	41.58 431	51.47 433	18.74 429	18.61 429	19.07 424	19.77 426	27.10 424	24.35 426

MyStereo	35.83 426	37.48 433	48.64 430	42.37 431	39.41 430	51.98 432	72.91 432	43.07 431	33.07 432	27.20 429	28.81 430	38.36 429	32.60 430	41.58 431	51.47 433	18.74 429	18.61 429	19.07 424	19.77 426	27.10 424	24.35 426

LSM0	38.96 435	37.52 436	48.37 428	43.79 434	91.31 438	52.31 436	72.38 430	43.71 436	32.75 429	27.16 428	28.73 429	38.51 433	32.63 433	41.75 436	51.59 437	18.85 433	18.43 426	19.09 427	19.60 424	27.21 429	33.44 431

Selective-RAFT-Error	35.87 429	37.42 432	48.73 433	42.24 430	39.28 429	52.00 435	72.87 431	43.41 435	32.95 430	26.97 427	28.72 428	38.71 434	33.15 434	41.59 435	51.42 432	18.77 432	18.60 428	19.14 429	19.78 429	27.19 428	24.42 429

SPstereo	24.33 422	4.45 416	7.15 403	4.44 417	4.17 416	45.69 430	77.93 436	63.66 437	33.40 435	27.58 432	26.62 425	39.42 435	33.37 435	42.68 437	50.66 431	4.01 414	3.77 417	6.06 420	4.73 416	3.17 411	3.55 415

MEDIAN_ROB	37.35 433	40.72 438	40.37 427	32.26 427	31.80 426	27.29 424	25.02 419	29.47 429	33.43 436	41.99 436	41.60 436	33.48 427	34.37 436	39.66 430	36.94 429	43.49 437	43.96 437	44.07 434	43.35 433	41.32 436	42.43 437

AVERAGE_ROB	37.53 434	40.05 437	40.01 426	34.74 428	33.76 427	28.46 428	25.14 420	32.31 430	34.08 437	41.20 435	40.52 435	34.51 428	34.78 437	39.11 429	37.48 430	42.68 436	43.32 436	43.80 433	42.99 432	40.42 435	41.31 436

test_example2	176.82 437	204.75 439	198.54 437	188.58 439	191.23 439	151.28 438	169.77 437	97.63 438	125.81 438	179.94 438	183.74 437	158.20 438	139.14 438	192.16 438	198.12 438	203.48 438	236.37 438	163.71 439	173.22 438	217.79 439	162.95 438

FADE		2.54 409		1.04 380	1.00 381													21.24 430		0.63 371

Low-res two-view benchmark