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

Selective-IGEV	0.39 5	0.24 19	0.50 18	0.44 23	0.25 18	0.46 18	0.33 33	1.25 151	0.40 1	0.35 1	0.45 3	0.52 37	0.30 4	1.07 109	0.30 1	0.14 4	0.12 9	0.17 14	0.13 11	0.16 13	0.13 3

LoS_RVC	0.42 11	0.26 46	0.40 8	0.44 23	0.82 345	0.51 49	0.44 124	0.64 2	0.41 2	0.44 8	0.78 45	0.44 9	0.47 39	0.56 10	0.36 33	0.13 1	0.12 9	0.14 1	0.10 2	0.13 1	0.84 369

test_xeample3	0.42 11	0.28 83	0.69 97	0.43 8	0.33 122	0.56 68	0.38 69	0.79 13	0.45 3	0.53 29	0.46 4	0.44 9	0.44 27	1.38 153	0.31 5	0.18 60	0.14 75	0.19 49	0.15 30	0.17 24	0.16 41

EGLCR-Stereo	0.37 3	0.22 9	0.51 24	0.43 8	0.26 20	0.44 16	0.22 2	0.99 64	0.48 4	0.42 4	0.42 2	0.67 67	0.29 3	0.86 69	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.19 49	0.17 74	0.17 24	0.15 27

MIF-Stereo	0.36 1	0.23 13	0.59 52	0.48 52	0.36 145	0.40 10	0.32 30	0.53 1	0.49 5	0.54 30	0.55 17	0.36 2	0.31 6	0.58 13	0.51 131	0.20 117	0.15 125	0.17 14	0.15 30	0.19 71	0.15 27

ff7	0.43 13	0.27 67	0.56 37	0.44 23	0.33 122	0.50 39	0.42 96	0.87 25	0.50 6	0.49 20	0.53 10	0.44 9	0.48 47	1.38 153	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.15 30	0.18 41	0.18 78

IGEVStereo-DCA	0.46 24	0.28 83	0.56 37	0.43 8	0.33 122	0.49 30	0.42 96	0.87 25	0.50 6	0.47 13	0.48 6	0.48 22	0.46 33	2.03 251	0.30 1	0.19 92	0.14 75	0.19 49	0.15 30	0.16 13	0.18 78

ffff	0.43 13	0.27 67	0.56 37	0.44 23	0.33 122	0.50 39	0.42 96	0.87 25	0.50 6	0.49 20	0.53 10	0.44 9	0.48 47	1.38 153	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.15 30	0.18 41	0.18 78

rrr	0.46 24	0.28 83	0.73 130	0.43 8	0.33 122	0.49 30	0.38 69	0.76 10	0.50 6	0.47 13	0.48 6	0.48 22	0.46 33	2.03 251	0.30 1	0.19 92	0.14 75	0.19 49	0.15 30	0.16 13	0.16 41

11t	0.43 13	0.27 67	0.56 37	0.44 23	0.33 122	0.50 39	0.42 96	0.87 25	0.50 6	0.49 20	0.53 10	0.44 9	0.48 47	1.38 153	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.15 30	0.18 41	0.18 78

StereoIM	0.36 1	0.25 35	0.58 48	0.44 23	0.34 137	0.30 3	0.30 22	0.72 5	0.50 6	0.37 2	0.36 1	0.58 47	0.49 55	0.52 4	0.36 33	0.19 92	0.16 156	0.19 49	0.15 30	0.18 41	0.14 11

ccc-4	0.43 13	0.27 67	0.56 37	0.44 23	0.33 122	0.50 39	0.42 96	0.87 25	0.50 6	0.49 20	0.53 10	0.44 9	0.48 47	1.38 153	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.15 30	0.18 41	0.18 78

MyStereo07	0.48 32	0.29 110	0.50 18	0.55 153	0.45 210	0.59 78	0.79 273	1.05 87	0.51 13	0.48 17	0.53 10	0.43 7	0.55 74	1.30 136	0.34 24	0.17 32	0.16 156	0.24 170	0.20 136	0.23 177	0.20 134

anonymousdsp	0.43 13	0.27 67	0.53 28	0.44 23	0.32 106	0.50 39	0.42 96	0.89 33	0.51 13	0.49 20	0.53 10	0.47 19	0.47 39	1.33 141	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.15 30	0.18 41	0.18 78

IGEV-Stereo	0.43 13	0.27 67	0.54 32	0.45 32	0.32 106	0.50 39	0.42 96	0.90 39	0.51 13	0.49 20	0.53 10	0.47 19	0.47 39	1.32 139	0.33 16	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.15 30	0.18 41	0.18 78
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AEACV	0.37 3	0.24 19	0.52 26	0.47 41	0.51 244	0.37 8	0.38 69	0.65 3	0.53 16	0.42 4	0.56 18	0.46 16	0.60 97	0.53 5	0.30 1	0.16 11	0.13 42	0.18 36	0.15 30	0.17 24	0.14 11

test croco	0.46 24	0.27 67	1.01 240	0.50 72	0.40 183	0.35 5	0.37 65	0.87 25	0.56 17	0.43 7	0.76 42	0.42 5	0.40 17	1.13 118	0.45 92	0.21 144	0.15 125	0.24 170	0.19 108	0.24 191	0.16 41

ProNet	0.43 13	0.28 83	0.58 48	0.43 8	0.30 79	0.56 68	0.52 179	1.00 68	0.58 18	0.44 8	0.49 8	0.43 7	0.43 23	1.28 132	0.36 33	0.15 6	0.13 42	0.19 49	0.16 58	0.17 24	0.16 41

GLC_STEREO	0.39 5	0.25 35	0.41 9	0.54 134	0.23 6	0.48 20	0.30 22	0.73 6	0.58 18	0.52 28	0.73 36	0.51 32	0.31 6	0.64 26	0.42 73	0.17 32	0.20 225	0.23 150	0.19 108	0.21 131	0.17 60

XX-Stereo	0.63 116	0.26 46	1.90 348	0.81 328	0.67 303	0.43 14	0.23 3	1.03 77	0.58 18	0.65 41	1.56 274	1.41 266	0.39 14	1.28 132	0.35 27	0.20 117	0.14 75	0.20 73	0.19 108	0.18 41	0.14 11

MIF-Stereo (partial)	0.45 23	0.25 35	0.70 103	0.50 72	0.52 252	0.35 5	0.26 9	0.91 40	0.59 21	0.45 12	0.71 33	0.51 32	0.51 58	1.11 115	0.45 92	0.20 117	0.16 156	0.23 150	0.20 136	0.24 191	0.18 78

sCroCo_RVC	0.49 35	0.40 249	1.02 246	0.65 258	0.60 285	0.52 51	0.40 83	0.83 22	0.61 22	0.44 8	0.74 38	0.49 29	0.50 56	0.63 25	0.48 115	0.26 243	0.27 291	0.23 150	0.22 197	0.29 240	0.25 206

CAS	0.63 116	0.18 1	0.37 2	2.27 388	0.84 347	0.57 73	0.54 189	0.79 13	0.62 23	0.48 17	0.70 31	0.36 2	0.26 1	0.45 2	0.35 27	2.24 390	0.10 1	0.14 1	0.09 1	0.15 5	1.06 380

test_4	0.53 48	0.22 9	0.56 37	0.54 134	0.32 106	0.64 96	0.39 80	0.80 18	0.62 23	0.92 82	1.87 323	0.68 69	0.42 21	1.16 122	0.37 38	0.15 6	0.13 42	0.20 73	0.22 197	0.20 97	0.15 27

11t1	0.52 39	0.28 83	0.68 88	0.51 95	0.28 52	0.83 189	0.39 80	1.22 143	0.63 25	0.84 72	0.74 38	0.68 69	0.68 127	0.91 76	0.57 159	0.21 144	0.18 195	0.19 49	0.16 58	0.20 97	0.21 150

IGEV_Zeroshot_test	0.53 48	0.30 126	0.99 231	0.56 165	0.35 140	0.41 12	0.32 30	1.37 168	0.63 25	1.00 101	1.09 124	0.95 154	0.41 19	0.83 62	0.39 54	0.18 60	0.12 9	0.19 49	0.18 88	0.19 71	0.17 60

MSKI-zero shot	0.55 77	0.26 46	0.57 45	0.51 95	0.26 20	0.69 132	0.28 17	1.18 129	0.64 27	0.91 80	1.32 208	0.82 103	0.33 10	1.92 240	0.32 7	0.17 32	0.12 9	0.17 14	0.13 11	0.16 13	0.16 41

HH	0.63 116	0.30 126	0.77 159	0.50 72	0.32 106	0.49 30	0.46 142	1.65 233	0.64 27	0.69 44	1.09 124	1.63 303	0.85 185	1.90 238	0.37 38	0.18 60	0.13 42	0.19 49	0.17 74	0.19 71	0.16 41

HanStereo	0.63 116	0.30 126	0.77 159	0.50 72	0.32 106	0.49 30	0.46 142	1.65 233	0.64 27	0.69 44	1.09 124	1.63 303	0.85 185	1.90 238	0.37 38	0.18 60	0.13 42	0.19 49	0.17 74	0.19 71	0.16 41

Patchmatch Stereo++	0.55 77	0.30 126	0.73 130	0.50 72	0.27 33	0.65 108	0.29 19	1.05 87	0.64 27	1.12 137	0.96 74	0.83 110	0.60 97	1.37 149	0.45 92	0.22 167	0.14 75	0.24 170	0.20 136	0.26 209	0.18 78
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	0.54 62	0.30 126	0.73 130	0.50 72	0.27 33	0.65 108	0.41 94	1.04 81	0.64 27	1.12 137	0.96 74	0.82 103	0.61 106	1.06 105	0.45 92	0.22 167	0.14 75	0.24 170	0.20 136	0.26 209	0.18 78

ROB_FTStereo_v2	0.54 62	0.30 126	0.73 130	0.50 72	0.27 33	0.64 96	0.42 96	1.05 87	0.64 27	1.12 137	0.96 74	0.83 110	0.60 97	1.12 117	0.46 105	0.22 167	0.14 75	0.24 170	0.20 136	0.26 209	0.18 78

ROB_FTStereo	0.54 62	0.30 126	0.73 130	0.50 72	0.27 33	0.64 96	0.25 4	1.05 87	0.64 27	1.12 137	0.95 72	0.82 103	0.61 106	1.15 120	0.45 92	0.22 167	0.14 75	0.24 170	0.20 136	0.26 209	0.18 78

HUI-Stereo	0.52 39	0.30 126	0.73 130	0.50 72	0.27 33	0.65 108	0.30 22	1.04 81	0.64 27	1.12 137	0.96 74	0.83 110	0.60 97	0.79 54	0.45 92	0.22 167	0.14 75	0.24 170	0.20 136	0.26 209	0.18 78

iGMRVC	0.56 86	0.30 126	0.73 130	0.50 72	0.27 33	0.65 108	0.38 69	1.05 87	0.64 27	1.12 137	0.96 74	0.83 110	0.60 97	1.52 179	0.46 105	0.22 167	0.14 75	0.24 170	0.20 136	0.26 209	0.18 78

iRAFT	0.55 77	0.30 126	0.73 130	0.50 72	0.27 33	0.65 108	0.29 19	1.05 87	0.64 27	1.12 137	0.96 74	0.83 110	0.60 97	1.37 149	0.45 92	0.22 167	0.14 75	0.24 170	0.20 136	0.26 209	0.18 78

AnonymousM	0.59 98	1.11 370	0.41 9	0.44 23	0.32 106	0.43 14	0.47 148	1.05 87	0.64 27	0.98 97	0.63 21	0.67 67	0.43 23	0.59 14	0.41 65	0.20 117	0.15 125	1.84 387	0.84 379	0.14 2	0.13 3

RAFT-IKP	0.54 62	0.30 126	0.73 130	0.50 72	0.27 33	0.59 78	0.36 56	1.04 81	0.64 27	1.12 137	0.96 74	0.83 110	0.61 106	1.22 126	0.45 92	0.22 167	0.14 75	0.24 170	0.20 136	0.26 209	0.18 78

EAI-Stereo	0.65 131	0.28 83	0.69 97	0.53 119	0.27 33	0.60 84	0.40 83	2.28 360	0.64 27	0.71 48	3.18 369	0.57 43	0.43 23	1.06 105	0.41 65	0.18 60	0.13 42	0.17 14	0.17 74	0.17 24	0.17 60

CES	0.48 32	0.20 2	0.37 2	0.39 4	1.39 381	0.55 65	0.35 46	0.98 62	0.66 40	0.44 8	0.66 23	0.35 1	0.27 2	0.56 10	0.33 16	0.15 6	0.13 42	0.15 3	0.10 2	0.19 71	1.46 385

MyStereo06	0.61 107	0.28 83	0.95 222	0.56 165	0.46 220	0.61 87	0.73 260	1.78 266	0.67 41	1.03 111	1.12 139	1.13 211	0.56 78	0.78 51	0.41 65	0.17 32	0.16 156	0.23 150	0.20 136	0.22 152	0.20 134

LL-Strereo2	0.52 39	0.33 187	0.69 97	0.52 111	0.37 153	0.70 139	0.30 22	1.13 118	0.67 41	0.94 88	0.78 45	0.91 136	0.42 21	1.05 104	0.42 73	0.17 32	0.16 156	0.29 254	0.25 239	0.21 131	0.16 41

DIP-Stereo	0.62 110	0.30 126	0.83 179	0.48 52	0.36 145	0.95 220	0.33 33	2.37 367	0.67 41	1.25 211	1.00 87	0.68 69	0.51 58	0.91 76	0.61 173	0.18 60	0.15 125	0.21 96	0.17 74	0.19 71	0.19 111
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MC-Stereo	0.43 13	0.23 13	0.48 15	0.51 95	0.28 52	0.39 9	0.32 30	0.88 32	0.68 44	0.60 38	0.84 55	0.56 41	0.61 106	1.03 98	0.31 5	0.17 32	0.11 3	0.17 14	0.15 30	0.16 13	0.13 3

sAnonymous2	0.55 77	0.56 304	1.46 317	0.60 206	0.51 244	0.48 20	0.52 179	0.79 13	0.68 44	0.50 26	0.67 25	0.46 16	0.62 111	0.59 14	0.40 58	0.22 167	0.17 180	0.22 122	0.21 172	0.86 367	0.56 340

CroCo_RVC	0.55 77	0.56 304	1.46 317	0.60 206	0.51 244	0.48 20	0.52 179	0.79 13	0.68 44	0.50 26	0.67 25	0.46 16	0.62 111	0.59 14	0.40 58	0.22 167	0.17 180	0.22 122	0.21 172	0.86 367	0.56 340

iRaft-Stereo_20w	0.65 131	0.31 157	1.00 236	0.47 41	0.34 137	0.73 147	0.30 22	2.96 381	0.70 47	1.15 156	1.14 147	0.76 86	0.65 124	1.11 115	0.38 48	0.17 32	0.13 42	0.18 36	0.16 58	0.19 71	0.18 78

PSM-softLoss	0.78 198	0.31 157	0.77 159	0.58 182	0.32 106	0.56 68	0.40 83	1.18 129	0.70 47	1.24 207	1.07 116	0.83 110	0.52 60	5.36 346	0.53 145	0.24 205	0.15 125	0.25 206	0.22 197	0.20 97	0.25 206

KMStereo	0.78 198	0.31 157	0.77 159	0.58 182	0.32 106	0.56 68	0.40 83	1.18 129	0.70 47	1.24 207	1.07 116	0.83 110	0.52 60	5.36 346	0.53 145	0.24 205	0.15 125	0.25 206	0.22 197	0.20 97	0.25 206

DeepStereo_RVC	0.55 77	0.29 110	0.72 118	0.51 95	0.30 79	0.59 78	0.33 33	1.03 77	0.70 47	1.16 167	0.93 70	0.83 110	0.94 223	0.96 83	0.54 151	0.21 144	0.14 75	0.21 96	0.19 108	0.24 191	0.24 194

CroCo-Stereo Lap2	0.44 21	0.34 206	0.77 159	0.61 218	0.79 336	0.28 2	0.35 46	0.75 8	0.71 51	0.38 3	0.50 9	0.72 80	0.55 74	0.57 12	0.47 110	0.17 32	0.18 195	0.19 49	0.16 58	0.21 131	0.20 134

CRE-IMP	0.55 77	0.30 126	0.74 144	0.52 111	0.29 63	0.79 175	0.25 4	1.04 81	0.72 52	1.09 123	0.95 72	0.81 98	0.57 86	1.10 112	0.50 128	0.21 144	0.14 75	0.23 150	0.19 108	0.28 235	0.22 165

R-Stereo Train	0.57 90	0.26 46	0.63 66	0.54 134	0.36 145	0.69 132	0.54 189	1.22 143	0.72 52	1.61 315	1.50 262	0.75 83	0.53 65	0.64 26	0.44 84	0.18 60	0.15 125	0.17 14	0.15 30	0.17 24	0.17 60

RAFT-Stereo	0.57 90	0.26 46	0.63 66	0.54 134	0.36 145	0.69 132	0.54 189	1.22 143	0.72 52	1.61 315	1.50 262	0.75 83	0.53 65	0.64 26	0.44 84	0.18 60	0.15 125	0.17 14	0.15 30	0.17 24	0.17 60
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Anonymous	0.53 48	0.38 240	0.91 211	0.66 263	0.73 319	0.65 108	0.59 228	0.95 52	0.73 55	0.47 13	0.58 19	0.42 5	0.60 97	0.80 55	0.53 145	0.24 205	0.23 263	0.21 96	0.21 172	0.41 299	0.29 244

MIM_Stereo	0.57 90	0.24 19	0.92 215	0.46 35	0.30 79	0.54 59	0.28 17	1.27 153	0.75 56	1.00 101	1.16 156	0.93 145	0.53 65	1.45 168	0.61 173	0.16 11	0.16 156	0.20 73	0.19 108	0.17 24	0.14 11

DLNR_Zeroshot_test	23.17 419	48.52 436	43.29 425	176.68 435	78.69 431	0.35 5	0.21 1	23.41 418	0.75 56	0.66 42	0.86 57	0.59 51	0.30 4	1.56 190	0.44 84	9.57 418	0.12 9	0.18 36	0.14 22	76.92 434	0.16 41

FTStereo	0.91 243	0.26 46	0.56 37	0.54 134	0.33 122	0.66 117	1.87 377	1.00 68	0.75 56	1.75 328	4.15 380	1.04 184	1.65 340	1.57 191	0.46 105	0.19 92	0.16 156	0.23 150	0.21 172	0.18 41	0.63 353

cross-raft	0.54 62	0.25 35	0.61 59	0.52 111	0.29 63	0.68 128	0.37 65	1.46 188	0.76 59	1.01 104	1.06 113	1.28 246	0.46 33	0.71 37	0.35 27	0.15 6	0.12 9	0.18 36	0.16 58	0.19 71	0.14 11

RAFT	0.64 126	0.30 126	0.73 130	0.59 195	0.33 122	0.68 128	0.58 221	1.04 81	0.76 59	1.08 118	1.19 164	1.65 308	0.93 218	1.06 105	0.56 157	0.21 144	0.18 195	0.27 236	0.24 228	0.22 152	0.17 60

knoymous	0.51 38	0.29 110	0.47 13	0.43 8	0.30 79	0.55 65	0.55 202	1.02 74	0.77 61	0.98 97	0.85 56	0.94 148	0.56 78	0.85 66	0.45 92	0.20 117	0.14 75	0.26 225	0.14 22	0.23 177	0.23 182

iRaftStereo_RVC	0.47 30	0.26 46	0.64 72	0.50 72	0.29 63	0.53 56	0.33 33	1.05 87	0.77 61	0.84 72	1.00 87	0.55 39	0.37 12	0.81 59	0.40 58	0.17 32	0.12 9	0.22 122	0.20 136	0.19 71	0.15 27

ACVNet-DCA	0.56 86	0.31 157	0.50 18	0.54 134	0.26 20	1.18 264	0.51 170	1.42 178	0.78 63	0.58 32	0.79 48	0.48 22	0.88 200	1.46 170	0.32 7	0.20 117	0.12 9	0.25 206	0.15 30	0.22 152	0.21 150

1test111	0.54 62	0.31 157	0.50 18	0.54 134	0.26 20	1.18 264	0.51 170	1.42 178	0.78 63	0.58 32	0.79 48	0.48 22	0.88 200	0.88 71	0.59 164	0.20 117	0.12 9	0.25 206	0.15 30	0.22 152	0.21 150

DCRE	0.82 212	0.26 46	0.70 103	0.58 182	0.44 203	0.54 59	0.48 156	0.95 52	0.78 63	0.78 57	7.33 399	0.86 123	0.52 60	0.76 48	0.41 65	0.16 11	0.16 156	0.19 49	0.17 74	0.18 41	0.17 60

qqq	0.57 90	0.34 206	0.71 114	0.47 41	0.27 33	0.64 96	0.62 235	1.42 178	0.78 63	0.80 62	0.92 68	0.95 154	0.77 152	0.88 71	0.59 164	0.21 144	0.20 225	0.24 170	0.23 217	0.22 152	0.21 150

x	0.54 62	0.31 157	0.61 59	0.47 41	0.30 79	0.67 121	0.47 148	1.53 210	0.79 67	0.81 66	0.83 53	0.78 90	0.70 133	0.70 33	0.62 176	0.21 144	0.19 208	0.22 122	0.19 108	0.21 131	0.20 134

CASnet	0.41 10	0.25 35	0.48 15	0.50 72	0.20 2	0.50 39	0.36 56	0.81 21	0.80 68	0.83 70	0.68 27	0.48 22	0.31 6	0.54 7	0.32 7	0.18 60	0.12 9	0.27 236	0.22 197	0.23 177	0.14 11
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-Test	0.54 62	0.25 35	0.64 72	0.47 41	0.30 79	0.97 228	0.27 14	1.24 149	0.81 69	0.96 90	1.12 139	1.28 246	0.48 47	0.71 37	0.36 33	0.17 32	0.13 42	0.17 14	0.14 22	0.16 13	0.16 41

CRFU-Net	0.86 230	0.39 245	1.00 236	0.65 258	0.57 267	1.78 333	0.86 291	2.15 340	0.81 69	1.38 267	1.18 161	1.64 306	1.19 290	1.35 145	0.90 245	0.26 243	0.22 255	0.21 96	0.19 108	0.23 177	0.24 194

AACVNet	0.86 230	0.35 222	0.79 169	0.82 333	0.39 178	0.76 160	0.49 163	1.61 226	0.81 69	1.08 118	1.33 210	1.30 250	0.93 218	4.34 330	0.74 203	0.25 229	0.21 241	0.28 246	0.22 197	0.29 240	0.25 206

CroCo-Stereo	0.40 8	0.31 157	0.73 130	0.58 182	0.27 33	0.26 1	0.33 33	0.95 52	0.81 69	0.42 4	0.47 5	0.65 63	0.47 39	0.39 1	0.34 24	0.18 60	0.15 125	0.16 9	0.14 22	0.19 71	0.16 41
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
Anonymous3	0.61 107	0.44 264	1.11 270	0.59 195	0.49 228	0.93 214	0.65 240	0.93 45	0.81 69	0.72 51	0.88 62	0.65 63	0.69 130	1.06 105	0.53 145	0.35 306	0.30 309	0.26 225	0.26 252	0.31 256	0.27 230

anonymousdsp2	0.53 48	0.27 67	0.74 144	0.48 52	0.29 63	0.76 160	0.47 148	1.61 226	0.82 74	0.77 56	0.77 43	0.75 83	0.47 39	1.03 98	0.40 58	0.18 60	0.13 42	0.18 36	0.13 11	0.19 71	0.18 78

TANstereo	0.44 21	0.21 4	0.44 11	0.41 5	0.21 3	0.65 108	0.26 9	0.79 13	0.83 75	0.93 83	0.98 82	0.51 32	0.46 33	0.54 7	0.35 27	0.18 60	0.24 272	0.16 9	0.13 11	0.16 13	0.26 224

KYRaft	0.75 185	0.28 83	0.62 63	0.56 165	0.29 63	0.67 121	0.86 291	0.94 49	0.84 76	1.62 318	2.21 345	1.16 215	1.02 257	1.57 191	0.40 58	0.20 117	0.13 42	0.22 122	0.28 277	0.20 97	1.02 375

mmm	0.63 116	0.35 222	0.72 118	0.51 95	0.30 79	0.86 198	0.54 189	1.59 220	0.86 77	1.07 117	1.38 228	0.79 93	0.75 140	0.91 76	0.58 162	0.22 167	0.18 195	0.29 254	0.25 239	0.25 201	0.23 182

CASS	0.65 131	0.34 206	0.72 118	0.56 165	0.27 33	0.78 171	0.42 96	1.59 220	0.86 77	1.30 232	1.25 181	0.87 127	0.84 182	0.84 64	0.54 151	0.35 306	0.19 208	0.26 225	0.21 172	0.28 235	0.42 307
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
SST-Stereo	0.83 217	0.28 83	0.72 118	0.59 195	0.31 91	0.72 144	0.26 9	1.09 107	0.86 77	1.47 287	1.10 128	1.00 169	0.87 196	5.73 358	0.45 92	0.22 167	0.13 42	0.23 150	0.19 108	0.23 177	0.18 78

GES	0.66 139	0.34 206	0.90 208	0.59 195	0.38 170	0.94 216	0.57 218	2.11 333	0.86 77	1.02 107	1.11 133	0.66 65	0.79 159	0.99 91	0.61 173	0.27 252	0.19 208	0.20 73	0.20 136	0.21 131	0.30 256

iRaft-Stereo_5w	0.85 225	0.29 110	0.91 211	0.53 119	0.43 197	0.49 30	0.68 250	0.99 64	0.87 81	0.79 60	1.34 215	1.46 276	0.91 209	5.11 342	1.11 273	0.17 32	0.14 75	0.22 122	0.18 88	0.20 97	0.20 134

NRIStereo	0.60 101	0.29 110	0.69 97	0.53 119	0.28 52	0.63 94	0.33 33	1.08 106	0.87 81	1.14 153	0.87 60	0.91 136	0.59 95	2.24 268	0.49 122	0.20 117	0.14 75	0.21 96	0.19 108	0.21 131	0.17 60

GrayStereo	0.82 212	0.26 46	0.58 48	0.63 237	0.37 153	0.76 160	1.86 376	1.11 115	0.87 81	1.99 348	1.89 325	1.08 193	1.82 355	1.39 158	0.48 115	0.19 92	0.14 75	0.19 49	0.21 172	0.18 41	0.39 298

GMM-Stereo	0.74 178	0.25 35	0.59 52	0.54 134	0.34 137	0.72 144	0.99 317	1.01 73	0.87 81	1.36 260	1.78 311	1.12 206	0.81 167	2.09 256	0.46 105	0.18 60	0.12 9	0.25 206	0.25 239	0.20 97	0.85 370

Selective-RAFT	0.52 39	0.28 83	0.79 169	0.55 153	0.27 33	0.91 205	0.33 33	0.80 18	0.88 85	0.58 32	0.63 21	0.81 98	0.77 152	1.29 135	0.48 115	0.19 92	0.14 75	0.17 14	0.15 30	0.19 71	0.17 60

LCNet	0.72 161	0.28 83	0.52 26	0.55 153	0.31 91	0.69 132	0.54 189	1.00 68	0.88 85	1.19 184	1.34 215	0.97 162	1.34 314	2.56 285	0.45 92	0.18 60	0.13 42	0.21 96	0.25 239	0.27 221	0.73 364

Prome-Stereo	0.75 185	0.27 67	0.53 28	0.55 153	0.32 106	0.59 78	0.97 313	0.89 33	0.88 85	1.45 284	2.46 357	0.91 136	1.41 317	1.58 193	0.44 84	0.18 60	0.13 42	0.19 49	0.17 74	0.20 97	0.92 371

anonymousa	0.72 161	0.27 67	0.75 146	0.47 41	0.63 294	1.43 300	0.45 135	1.24 149	0.89 88	1.28 220	1.75 308	1.62 301	1.13 281	0.69 31	0.59 164	0.19 92	0.16 156	0.23 150	0.25 239	0.20 97	0.18 78

TRStereo	0.60 101	0.60 321	0.97 228	0.74 310	0.67 303	0.46 18	0.38 69	1.85 280	0.89 88	0.79 60	0.80 52	0.88 130	0.39 14	1.10 112	0.41 65	0.23 190	0.15 125	0.23 150	0.24 228	0.17 24	0.15 27

DEmStereo	0.97 259	0.23 13	0.79 169	0.47 41	0.32 106	1.04 239	0.56 208	0.93 45	0.89 88	1.39 272	2.14 343	1.02 178	2.07 368	5.64 356	0.77 214	0.17 32	0.15 125	0.20 73	0.20 136	0.18 41	0.20 134

ICVP	0.63 116	0.33 187	0.57 45	0.61 218	0.40 183	0.80 180	0.58 221	1.61 226	0.89 88	0.90 78	1.24 177	0.88 130	0.73 136	0.72 40	0.88 242	0.29 270	0.21 241	0.22 122	0.21 172	0.24 191	0.27 230
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
EKT-Stereo	0.53 48	0.30 126	0.73 130	0.58 182	0.60 285	0.51 49	0.48 156	0.94 49	0.90 92	0.71 48	0.88 62	0.77 87	0.43 23	1.07 109	0.40 58	0.22 167	0.16 156	0.21 96	0.18 88	0.20 97	0.22 165

NF-Stereo	0.80 204	0.30 126	0.75 146	0.60 206	0.31 91	0.64 96	0.44 124	1.21 136	0.90 92	1.29 225	1.02 99	0.82 103	0.57 86	5.40 350	0.48 115	0.23 190	0.14 75	0.24 170	0.20 136	0.20 97	0.30 256

OCTAStereo	0.80 204	0.30 126	0.75 146	0.60 206	0.31 91	0.64 96	0.44 124	1.21 136	0.90 92	1.29 225	1.01 92	0.82 103	0.57 86	5.35 345	0.48 115	0.24 205	0.14 75	0.24 170	0.20 136	0.20 97	0.30 256

RE-Stereo	0.80 204	0.30 126	0.75 146	0.60 206	0.31 91	0.64 96	0.44 124	1.21 136	0.90 92	1.29 225	1.01 92	0.81 98	0.57 86	5.37 348	0.48 115	0.24 205	0.14 75	0.24 170	0.20 136	0.20 97	0.30 256

TVStereo	0.80 204	0.30 126	0.75 146	0.60 206	0.31 91	0.64 96	0.44 124	1.21 136	0.90 92	1.29 225	1.01 92	0.81 98	0.57 86	5.37 348	0.48 115	0.24 205	0.14 75	0.24 170	0.20 136	0.20 97	0.30 256

PSM-AAD	0.79 201	0.27 67	0.53 28	0.55 153	0.28 52	0.77 166	1.24 343	0.99 64	0.91 97	1.66 321	1.57 278	0.81 98	2.19 371	1.65 201	0.44 84	0.19 92	0.14 75	0.38 317	0.32 306	0.21 131	0.70 361

test-1	0.52 39	0.26 46	1.04 253	0.56 165	0.32 106	0.61 87	0.38 69	1.10 109	0.91 97	0.78 57	1.01 92	0.77 87	0.52 60	0.60 23	0.42 73	0.17 32	0.14 75	0.20 73	0.17 74	0.20 97	0.23 182

TestStereo	0.64 126	0.39 245	0.71 114	0.51 95	0.27 33	0.56 68	0.42 96	1.03 77	0.91 97	0.80 62	1.00 87	0.68 69	0.52 60	3.25 309	0.45 92	0.22 167	0.15 125	0.24 170	0.18 88	0.27 221	0.16 41

raftrobust	0.52 39	0.25 35	0.56 37	0.65 258	0.52 252	0.49 30	0.34 43	0.98 62	0.91 97	1.30 232	0.87 60	0.63 57	0.81 167	0.78 51	0.41 65	0.19 92	0.15 125	0.16 9	0.14 22	0.15 5	0.16 41

ASMatch	0.88 235	0.26 46	0.69 97	0.51 95	0.35 140	0.48 20	0.37 65	1.12 117	0.92 101	1.10 131	3.28 370	0.96 160	0.98 240	4.90 339	0.49 122	0.19 92	0.16 156	0.22 122	0.19 108	0.19 71	0.27 230

ac_64	0.82 212	0.29 110	0.81 175	0.71 298	0.60 285	1.05 240	0.54 189	1.99 313	0.92 101	1.18 180	1.06 113	1.99 338	1.08 271	1.94 244	0.97 255	0.27 252	0.22 255	0.24 170	0.23 217	0.22 152	0.19 111

StereoVision	0.65 131	0.34 206	0.86 187	0.59 195	0.40 183	0.50 39	0.41 94	1.09 107	0.93 103	0.71 48	2.50 358	0.82 103	0.57 86	1.03 98	0.49 122	0.25 229	0.28 297	0.29 254	0.28 277	0.36 276	0.20 134

RALCasStereoNet	0.54 62	0.30 126	0.66 82	0.59 195	0.51 244	0.61 87	0.52 179	0.94 49	0.93 103	0.70 46	1.01 92	0.78 90	0.44 27	1.33 141	0.47 110	0.20 117	0.16 156	0.18 36	0.16 58	0.20 97	0.19 111

DN-CSS_ROB	0.64 126	0.32 171	1.05 254	0.55 153	0.40 183	0.54 59	0.45 135	1.21 136	0.93 103	1.03 111	1.47 253	0.69 74	0.63 116	1.76 224	0.49 122	0.18 60	0.14 75	0.25 206	0.22 197	0.22 152	0.20 134

LoS	0.40 8	0.21 4	0.44 11	0.37 2	0.22 4	0.50 39	0.40 83	1.00 68	0.94 106	0.48 17	0.66 23	0.48 22	0.40 17	0.60 23	0.37 38	0.18 60	0.14 75	0.16 9	0.11 6	0.14 2	0.14 11

IRAFT_RVC	0.88 235	0.28 83	0.76 155	0.63 237	0.31 91	0.65 108	1.02 322	1.22 143	0.94 106	1.22 196	1.04 110	1.01 176	0.98 240	5.82 359	0.53 145	0.22 167	0.12 9	0.25 206	0.20 136	0.20 97	0.19 111

ACRE	0.61 107	0.33 187	1.01 240	0.58 182	0.49 228	0.75 156	0.47 148	1.06 100	0.95 108	1.37 262	1.55 270	0.62 55	0.46 33	0.83 62	0.70 191	0.23 190	0.15 125	0.19 49	0.16 58	0.18 41	0.21 150

RAFT_R40	0.83 217	0.28 83	0.73 130	0.59 195	0.31 91	0.69 132	0.44 124	1.10 109	0.95 108	1.47 287	1.10 128	1.00 169	0.85 185	5.53 352	0.46 105	0.22 167	0.13 42	0.23 150	0.20 136	0.23 177	0.18 78

CIPLG	0.62 110	0.33 187	0.96 226	0.58 182	0.50 234	0.75 156	0.48 156	1.05 87	0.96 110	1.40 273	1.57 278	0.64 60	0.48 47	0.89 74	0.70 191	0.23 190	0.15 125	0.19 49	0.16 58	0.19 71	0.21 150

IPLGR_C	0.62 110	0.33 187	0.99 231	0.58 182	0.49 228	0.76 160	0.48 156	1.10 109	0.96 110	1.40 273	1.56 274	0.62 55	0.48 47	0.80 55	0.71 196	0.23 190	0.15 125	0.19 49	0.16 58	0.19 71	0.21 150

GMOStereo	0.53 48	0.26 46	0.65 76	0.50 72	0.29 63	0.52 51	0.43 112	0.89 33	0.96 110	1.41 275	1.14 147	0.85 119	0.56 78	0.59 14	0.38 48	0.16 11	0.14 75	0.24 170	0.21 172	0.20 97	0.15 27

error version	0.53 48	0.26 46	0.65 76	0.50 72	0.29 63	0.52 51	0.43 112	0.89 33	0.96 110	1.41 275	1.14 147	0.85 119	0.56 78	0.59 14	0.38 48	0.16 11	0.14 75	0.24 170	0.21 172	0.20 97	0.15 27

test-v	0.53 48	0.26 46	0.65 76	0.50 72	0.29 63	0.52 51	0.43 112	0.89 33	0.96 110	1.41 275	1.14 147	0.85 119	0.56 78	0.59 14	0.38 48	0.16 11	0.14 75	0.24 170	0.21 172	0.20 97	0.15 27

test-2	0.53 48	0.26 46	0.65 76	0.50 72	0.29 63	0.52 51	0.43 112	0.89 33	0.96 110	1.41 275	1.14 147	0.85 119	0.56 78	0.59 14	0.38 48	0.16 11	0.14 75	0.24 170	0.21 172	0.20 97	0.15 27

DeepPruner_ROB	0.74 178	0.48 281	0.87 197	0.57 176	0.44 203	0.79 175	0.54 189	1.73 247	0.96 110	1.38 267	1.27 190	1.24 231	0.73 136	1.43 165	0.73 202	0.34 299	0.28 297	0.27 236	0.26 252	0.31 256	0.31 266

ToySt	0.66 139	0.33 187	1.23 285	0.51 95	0.33 122	0.86 198	0.68 250	1.10 109	0.97 117	0.84 72	1.08 119	1.25 235	0.94 223	1.01 95	0.74 203	0.19 92	0.19 208	0.24 170	0.24 228	0.27 221	0.23 182

Anonymous_2	1.30 314	0.55 301	0.82 177	0.52 111	0.58 275	1.01 235	0.64 238	1.25 151	0.97 117	0.96 90	0.78 45	1.33 255	1.29 306	1.03 98	0.74 203	0.62 365	0.64 381	1.06 380	9.63 417	1.16 377	0.49 329

RAFT_CTSACE	0.63 116	0.26 46	0.88 200	0.55 153	0.51 244	0.71 142	0.44 124	0.80 18	0.97 117	0.97 93	1.84 318	1.18 219	0.68 127	1.47 174	0.36 33	0.16 11	0.15 125	0.21 96	0.20 136	0.20 97	0.14 11

THIR-Stereo	1.02 273	0.27 67	0.69 97	0.49 65	0.28 52	0.95 220	1.34 350	1.03 77	0.97 117	1.34 255	1.90 326	1.17 216	1.58 333	6.44 369	0.78 216	0.19 92	0.14 75	0.21 96	0.22 197	0.19 71	0.20 134

DRaft	0.80 204	0.24 19	0.70 103	0.45 32	0.30 79	0.97 228	0.53 185	1.05 87	0.97 117	1.78 331	2.02 336	0.80 95	1.74 347	2.73 292	0.72 199	0.17 32	0.14 75	0.20 73	0.20 136	0.18 41	0.21 150

BUS	0.74 178	0.32 171	0.68 88	0.54 134	0.44 203	2.34 363	0.42 96	2.16 343	0.98 122	1.20 188	1.11 133	1.03 181	0.62 111	0.91 76	0.70 191	0.24 205	0.17 180	0.25 206	0.22 197	0.22 152	0.22 165

BSDual-CNN	0.71 160	0.32 171	0.68 88	0.54 134	0.44 203	1.27 278	0.65 240	2.16 343	0.98 122	1.20 188	1.11 133	1.12 206	0.74 138	0.91 76	0.66 185	0.24 205	0.17 180	0.25 206	0.22 197	0.22 152	0.22 165

psmg	0.72 161	0.32 171	0.68 88	0.50 72	0.44 203	1.48 303	0.75 262	1.94 304	0.98 122	1.21 191	1.33 210	1.12 206	0.74 138	0.91 76	0.66 185	0.24 205	0.19 208	0.25 206	0.25 239	0.23 177	0.22 165

CrosDoStereo	1.58 337	0.24 19	0.72 118	0.48 52	0.29 63	0.67 121	12.49 412	1.10 109	0.98 122	1.34 255	1.75 308	1.00 169	1.89 357	6.65 372	0.81 226	0.19 92	0.15 125	0.20 73	0.22 197	0.18 41	0.19 111

AAGNet	1.83 354	0.28 83	0.72 118	0.61 218	0.32 106	0.67 121	0.51 170	0.96 59	0.98 122	1.47 287	1.20 167	1.00 169	1.18 287	2.83 294	22.77 418	0.22 167	0.13 42	0.22 122	0.19 108	0.23 177	0.15 27

DeepStereo_LL	1.58 337	0.24 19	0.72 118	0.48 52	0.29 63	0.67 121	12.49 412	1.10 109	0.98 122	1.34 255	1.75 308	1.00 169	1.89 357	6.65 372	0.81 226	0.19 92	0.15 125	0.20 73	0.22 197	0.18 41	0.19 111

LMCR-Stereo	0.82 212	0.46 272	0.88 200	0.75 314	0.43 197	1.33 285	0.56 208	2.43 371	0.98 122	1.53 300	1.49 259	0.74 81	1.00 250	1.63 199	0.89 243	0.28 262	0.17 180	0.22 122	0.17 74	0.29 240	0.20 134

DisPM	0.66 139	0.28 83	0.72 118	0.61 218	0.35 140	0.62 93	0.45 135	1.02 74	0.99 129	1.56 308	1.10 128	0.80 95	0.59 95	2.37 277	0.41 65	0.23 190	0.14 75	0.23 150	0.21 172	0.20 97	0.25 206

IER	0.70 155	0.31 157	1.02 246	0.48 52	0.52 252	1.34 287	0.51 170	1.17 124	0.99 129	1.23 199	1.34 215	1.12 206	1.11 276	0.99 91	0.71 196	0.20 117	0.16 156	0.21 96	0.21 172	0.20 97	0.19 111

PFNet	0.91 243	0.26 46	1.10 268	0.63 237	0.32 106	0.64 96	0.56 208	1.17 124	0.99 129	1.47 287	1.08 119	0.98 163	0.69 130	6.62 371	0.54 151	0.20 117	0.12 9	0.24 170	0.19 108	0.20 97	0.17 60

Pruner-Stereo	0.62 110	0.29 110	0.70 103	0.61 218	0.31 91	0.63 94	0.43 112	1.17 124	0.99 129	1.53 300	1.08 119	0.95 154	0.55 74	1.35 145	0.51 131	0.23 190	0.14 75	0.24 170	0.21 172	0.21 131	0.23 182

raft+_RVC	0.53 48	0.26 46	0.54 32	0.60 206	0.47 224	0.54 59	0.54 189	1.27 153	0.99 129	0.76 53	1.03 107	0.70 77	0.56 78	0.93 82	0.47 110	0.18 60	0.14 75	0.19 49	0.18 88	0.18 41	0.15 27

test-3	0.54 62	0.22 9	0.68 88	0.47 41	0.27 33	0.58 74	0.35 46	0.92 41	1.00 134	1.32 244	0.69 30	0.87 127	0.45 30	1.68 211	0.37 38	0.16 11	0.11 3	0.20 73	0.16 58	0.17 24	0.13 3

test_1	0.54 62	0.22 9	0.68 88	0.47 41	0.27 33	0.58 74	0.35 46	0.92 41	1.00 134	1.28 220	0.68 27	0.87 127	0.45 30	1.67 206	0.37 38	0.16 11	0.11 3	0.20 73	0.16 58	0.17 24	0.13 3

PSMNet-ADL	0.72 161	0.35 222	0.62 63	0.69 286	0.46 220	1.14 254	0.44 124	1.37 168	1.01 136	0.83 70	1.17 159	1.33 255	0.96 233	1.43 165	0.95 250	0.33 291	0.22 255	0.21 96	0.23 217	0.27 221	0.29 244

HHNet	0.62 110	0.26 46	0.63 66	0.43 8	0.45 210	0.50 39	0.58 221	1.07 102	1.01 136	1.25 211	2.23 346	0.70 77	0.61 106	1.07 109	0.47 110	0.20 117	0.13 42	0.23 150	0.19 108	0.19 71	0.30 256

DMCA-RVC	0.74 178	0.40 249	1.27 294	0.66 263	0.49 228	0.77 166	0.47 148	1.35 165	1.01 136	1.53 300	1.01 92	1.29 249	0.82 171	1.31 137	0.78 216	0.27 252	0.21 241	0.35 304	0.27 260	0.32 261	0.24 194

4D-IteraStereo	0.48 32	0.24 19	0.76 155	0.50 72	0.44 203	0.66 117	0.31 27	0.87 25	1.02 139	1.03 111	0.72 35	0.78 90	0.32 9	0.64 26	0.37 38	0.17 32	0.11 3	0.23 150	0.19 108	0.19 71	0.13 3

DMCA	0.67 148	0.34 206	0.90 208	0.51 95	0.44 203	0.86 198	0.47 148	1.42 178	1.02 139	1.17 176	1.12 139	1.23 229	0.75 140	0.78 51	0.95 250	0.25 229	0.19 208	0.27 236	0.19 108	0.24 191	0.27 230

HITNet	0.65 131	0.40 249	0.77 159	0.48 52	0.24 9	1.05 240	0.49 163	1.76 259	1.02 139	1.18 180	1.18 161	0.89 134	0.80 164	0.85 66	0.79 222	0.17 32	0.12 9	0.21 96	0.17 74	0.29 240	0.15 27
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
RAFT+CT+SA	0.58 95	0.29 110	0.60 56	0.66 263	0.37 153	0.42 13	0.55 202	1.27 153	1.03 142	0.70 46	1.22 171	0.60 52	0.70 133	1.64 200	0.41 65	0.18 60	0.13 42	0.22 122	0.22 197	0.21 131	0.18 78

IIG-Stereo	0.96 253	0.31 157	0.72 118	0.88 350	0.33 122	0.61 87	0.26 9	1.19 135	1.03 142	1.69 324	1.37 224	1.46 276	0.75 140	6.96 380	0.51 131	0.19 92	0.14 75	0.23 150	0.18 88	0.20 97	0.14 11

rafts_anoy	0.52 39	0.29 110	0.59 52	0.59 195	0.50 234	0.53 56	0.40 83	1.11 115	1.03 142	0.84 72	0.83 53	0.68 69	0.54 68	0.72 40	0.51 131	0.19 92	0.14 75	0.24 170	0.26 252	0.21 131	0.18 78

SFCPSM	0.70 155	0.28 83	1.02 246	0.51 95	0.38 170	1.37 290	0.66 245	2.00 314	1.03 142	1.17 176	1.21 169	0.82 103	0.78 157	1.03 98	0.53 145	0.21 144	0.17 180	0.22 122	0.24 228	0.21 131	0.19 111

riskmin	0.56 86	0.27 67	0.60 56	0.43 8	0.31 91	0.83 189	0.42 96	1.14 119	1.04 146	0.73 52	0.75 40	1.11 205	1.01 252	0.81 59	0.51 131	0.20 117	0.14 75	0.24 170	0.15 30	0.24 191	0.25 206

NINENet	0.77 192	0.37 235	0.78 167	0.62 229	0.51 244	2.34 363	0.42 96	1.83 278	1.04 146	1.14 153	1.23 175	1.03 181	0.62 111	1.24 129	0.70 191	0.28 262	0.23 263	0.31 267	0.21 172	0.26 209	0.25 206

UNet	0.83 217	0.34 206	1.31 298	0.58 182	0.74 321	1.58 312	0.49 163	1.41 176	1.04 146	1.21 191	1.08 119	1.54 289	1.12 279	1.65 201	1.09 268	0.23 190	0.17 180	0.25 206	0.20 136	0.25 201	0.22 165

PMTNet	0.46 24	0.21 4	0.38 4	0.37 2	0.23 6	0.71 142	0.27 14	0.74 7	1.04 146	0.64 40	0.70 31	0.55 39	0.47 39	0.86 69	0.35 27	1.00 375	0.13 42	0.15 3	0.10 2	0.15 5	0.13 3

Any-RAFT	0.53 48	0.24 19	0.47 13	0.47 41	0.27 33	1.00 234	0.25 4	1.58 219	1.05 150	0.85 76	0.99 84	1.06 186	0.47 39	0.70 33	0.32 7	0.18 60	0.13 42	0.16 9	0.13 11	0.16 13	0.16 41

CSP-Net	0.97 259	0.38 240	0.83 179	0.53 119	0.41 189	1.63 316	0.77 268	2.00 314	1.05 150	1.25 211	1.20 167	1.33 255	0.83 180	4.93 341	0.85 239	0.32 286	0.22 255	0.20 73	0.20 136	0.23 177	0.25 206

test_3	0.55 77	0.23 13	0.71 114	0.53 119	0.28 52	0.61 87	0.40 83	0.92 41	1.05 150	1.19 184	0.68 27	0.93 145	0.44 27	1.67 206	0.39 54	0.15 6	0.12 9	0.22 122	0.19 108	0.21 131	0.14 11

IPLG	0.69 153	0.27 67	0.97 228	0.51 95	0.43 197	0.79 175	0.33 33	1.21 136	1.06 153	1.30 232	1.10 128	0.52 37	0.55 74	3.16 307	0.63 180	0.16 11	0.14 75	0.19 49	0.16 58	0.18 41	0.17 60

OMP-Stereo	0.94 249	0.33 187	0.72 118	0.90 354	0.31 91	0.49 30	0.36 56	1.16 122	1.06 153	1.58 314	1.12 139	1.46 276	0.69 130	6.94 379	0.49 122	0.19 92	0.14 75	0.24 170	0.18 88	0.20 97	0.14 11

RALAANet	0.60 101	0.33 187	0.87 197	0.62 229	0.50 234	0.69 132	0.31 27	1.21 136	1.06 153	1.09 123	1.16 156	0.88 130	0.46 33	1.22 126	0.42 73	0.19 92	0.15 125	0.21 96	0.17 74	0.27 221	0.17 60

ARAFT	0.77 192	0.36 229	1.49 324	0.51 95	0.31 91	0.90 203	0.82 283	1.90 291	1.06 153	1.62 318	1.24 177	1.02 178	0.64 119	1.84 231	0.50 128	0.18 60	0.14 75	0.28 246	0.27 260	0.17 24	0.16 41

BEATNet_4x	0.73 175	0.49 284	1.17 279	0.53 119	0.26 20	1.03 237	0.55 202	1.82 274	1.06 153	1.21 191	1.22 171	0.96 160	0.91 209	1.01 95	1.06 263	0.21 144	0.14 75	0.24 170	0.19 108	0.37 280	0.21 150

hknet	0.77 192	0.32 171	0.95 222	0.54 134	0.38 170	1.27 278	0.65 240	2.16 343	1.07 158	1.20 188	1.11 133	1.59 297	0.81 167	1.37 149	0.66 185	0.22 167	0.17 180	0.25 206	0.22 197	0.22 152	0.22 165

FENet	0.60 101	0.28 83	0.63 66	0.54 134	0.33 122	0.83 189	0.38 69	1.27 153	1.07 158	1.00 101	0.86 57	0.99 168	0.85 185	0.96 83	0.68 189	0.22 167	0.15 125	0.23 150	0.20 136	0.22 152	0.23 182

ACVNet	0.63 116	0.31 157	0.54 32	0.54 134	0.36 145	0.80 180	0.46 142	1.37 168	1.07 158	0.93 83	1.30 198	1.08 193	0.85 185	0.80 55	0.94 248	0.21 144	0.19 208	0.21 96	0.18 88	0.22 152	0.18 78

acv_ft	0.75 185	0.31 157	0.95 222	0.70 291	0.86 350	1.24 274	0.53 185	1.44 185	1.07 158	1.24 207	1.30 198	1.08 193	0.92 212	0.80 55	1.34 299	0.21 144	0.19 208	0.21 96	0.18 88	0.21 131	0.18 78

MIPNet	0.56 86	0.28 83	0.94 219	0.49 65	0.33 122	0.66 117	0.38 69	1.35 165	1.08 162	1.06 115	0.92 68	0.60 52	0.79 159	0.73 43	0.52 137	0.17 32	0.14 75	0.19 49	0.16 58	0.18 41	0.17 60

AASNet	0.76 191	0.35 222	0.91 211	0.79 322	0.81 343	1.14 254	0.56 208	2.02 321	1.08 162	1.22 196	1.24 177	0.93 145	0.76 148	0.77 50	1.16 278	0.27 252	0.23 263	0.24 170	0.20 136	0.28 235	0.24 194

RAFT-RH_RVC	1.03 274	0.24 19	0.67 85	0.49 65	0.28 52	0.81 184	0.33 33	0.83 22	1.08 162	2.05 351	4.65 386	1.04 184	0.57 86	5.98 364	0.50 128	0.18 60	0.13 42	0.26 225	0.20 136	0.16 13	0.17 60

APVNet	1.06 278	0.53 297	1.42 310	0.84 337	0.79 336	1.92 342	0.82 283	1.90 291	1.08 162	1.08 118	1.43 241	1.56 292	1.13 281	3.07 302	1.58 327	0.31 281	0.34 324	0.42 332	0.36 325	0.36 276	0.37 289

Gwc-CoAtRS	0.52 39	0.24 19	0.68 88	0.48 52	0.29 63	0.64 96	0.25 4	1.16 122	1.08 162	1.01 104	1.00 87	1.12 206	0.56 78	0.69 31	0.37 38	0.16 11	0.13 42	0.17 14	0.15 30	0.15 5	0.15 27

GANet-RSSM	0.72 161	0.28 83	0.63 66	0.64 246	0.58 275	0.80 180	0.58 221	1.89 288	1.08 162	1.04 114	1.25 181	1.15 214	1.04 260	1.49 176	0.62 176	0.25 229	0.19 208	0.22 122	0.22 197	0.22 152	0.21 150

AE-Stereo	0.49 35	0.27 67	0.67 85	0.60 206	0.39 178	0.67 121	0.46 142	1.18 129	1.09 168	0.47 13	0.75 40	0.69 74	0.47 39	0.59 14	0.40 58	0.16 11	0.15 125	0.21 96	0.20 136	0.19 71	0.15 27

SQANet	1.31 315	0.88 356	1.08 264	1.83 385	1.44 382	1.44 301	0.75 262	1.74 251	1.09 168	1.32 244	1.26 187	1.28 246	1.01 252	1.50 178	0.83 233	2.50 391	0.34 324	1.47 383	0.55 363	2.32 386	1.57 386

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 62	0.25 35	0.68 88	0.43 8	0.24 9	0.40 10	0.34 43	1.04 81	1.09 168	1.32 244	1.60 282	0.80 95	0.68 127	0.67 30	0.39 54	0.13 1	0.10 1	0.18 36	0.17 74	0.17 24	0.13 3

FADNet_RVC	0.83 217	0.51 291	1.83 346	0.54 134	0.42 192	1.19 268	0.46 142	1.51 201	1.09 168	0.89 77	1.24 177	0.91 136	0.87 196	2.11 258	1.11 273	0.27 252	0.22 255	0.31 267	0.28 277	0.43 309	0.38 295

UPFNet	0.80 204	0.32 171	0.90 208	0.59 195	0.74 321	1.26 277	0.80 279	1.52 204	1.10 172	1.30 232	1.12 139	1.30 250	0.84 182	1.67 206	1.09 268	0.24 205	0.24 272	0.24 170	0.23 217	0.25 201	0.18 78

PSMNet-RSSM	0.72 161	0.30 126	0.61 59	0.63 237	0.42 192	0.73 147	0.56 208	1.92 298	1.10 172	1.09 123	1.37 224	1.22 224	0.98 240	1.28 132	0.72 199	0.27 252	0.19 208	0.27 236	0.29 288	0.24 191	0.24 194

RAFT-345	0.84 221	0.25 35	0.66 82	0.50 72	0.27 33	0.54 59	0.42 96	0.83 22	1.11 174	1.32 244	2.34 351	0.86 123	0.54 68	5.72 357	0.47 110	0.18 60	0.13 42	0.22 122	0.17 74	0.17 24	0.16 41

CREStereo	0.39 5	0.21 4	0.38 4	0.34 1	0.22 4	0.53 56	0.29 19	0.77 11	1.11 174	0.58 32	0.71 33	0.51 32	0.41 19	0.54 7	0.34 24	0.18 60	0.13 42	0.15 3	0.10 2	0.14 2	0.14 11
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
MaskLacGwcNet_RVC	1.10 288	1.02 363	1.00 236	0.82 333	0.67 303	1.93 343	0.93 307	1.62 229	1.11 174	1.15 156	1.25 181	1.50 284	0.79 159	1.96 246	0.76 208	1.89 386	0.34 324	0.79 371	0.36 325	1.25 380	0.83 368

STTStereo	0.78 198	0.50 288	1.22 284	0.64 246	0.54 258	0.89 201	0.54 189	1.44 185	1.11 174	1.38 267	1.09 124	1.27 243	0.85 185	1.43 165	0.83 233	0.29 270	0.27 291	0.33 287	0.39 331	0.32 261	0.30 256

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 24	0.36 229	0.71 114	0.47 41	0.36 145	0.67 121	0.35 46	0.78 12	1.12 178	0.61 39	0.62 20	0.39 4	0.39 14	0.71 37	0.39 54	0.20 117	0.17 180	0.22 122	0.18 88	0.23 177	0.19 111

GMStereo_Zeroshot	0.67 148	0.61 322	1.01 240	0.64 246	0.37 153	0.84 196	0.35 46	1.05 87	1.12 178	1.12 137	1.06 113	1.27 243	0.54 68	1.19 123	0.59 164	0.32 286	0.17 180	0.31 267	0.18 88	0.52 335	0.22 165

CBFPSM	0.92 245	0.33 187	1.86 347	0.49 65	0.38 170	1.75 326	0.84 285	1.39 174	1.12 178	1.09 123	0.99 84	2.37 357	1.66 344	1.32 139	1.42 316	0.19 92	0.18 195	0.20 73	0.20 136	0.21 131	0.33 276

test_5	0.65 131	0.30 126	0.75 146	0.67 273	0.50 234	0.92 211	0.52 179	1.39 174	1.12 178	0.76 53	1.11 133	1.00 169	0.90 207	1.53 183	0.45 92	0.18 60	0.13 42	0.23 150	0.22 197	0.21 131	0.19 111

SACVNet	0.85 225	0.46 272	0.85 181	0.81 328	0.56 265	0.80 180	0.79 273	1.68 239	1.12 178	1.34 255	1.33 210	1.25 235	0.94 223	2.39 279	0.76 208	0.34 299	0.26 283	0.31 267	0.29 288	0.35 270	0.44 313

GANet-ADL	0.60 101	0.35 222	0.72 118	0.64 246	0.40 183	0.68 128	0.51 170	1.49 192	1.12 178	0.95 89	1.08 119	0.91 136	0.57 86	0.76 48	0.55 155	0.26 243	0.18 195	0.18 36	0.16 58	0.23 177	0.25 206

STrans-v2	1.04 277	0.28 83	0.96 226	0.49 65	0.32 106	0.68 128	0.79 273	2.47 373	1.12 178	1.12 137	1.46 252	1.40 264	1.46 323	6.70 376	0.43 82	0.18 60	0.13 42	0.20 73	0.18 88	0.18 41	0.18 78

TransformOpticalFlow	0.96 253	0.28 83	0.89 205	0.52 111	0.31 91	0.66 117	0.54 189	1.75 253	1.12 178	1.09 123	1.44 244	1.37 263	1.01 252	6.70 376	0.42 73	0.19 92	0.12 9	0.20 73	0.19 108	0.18 41	0.19 111

psm_up	0.77 192	0.34 206	0.70 103	0.66 263	0.58 275	1.05 240	0.92 303	1.52 204	1.12 178	1.26 215	1.16 156	1.31 253	1.23 298	1.20 124	0.81 226	0.25 229	0.29 305	0.31 267	0.27 260	0.27 221	0.25 206

PSMNet_ROB	0.90 240	0.52 294	1.17 279	0.72 301	0.61 288	1.27 278	1.12 332	1.76 259	1.12 178	1.09 123	1.28 194	1.45 274	0.89 206	1.65 201	1.42 316	0.33 291	0.25 279	0.37 314	0.39 331	0.35 270	0.29 244

IPLGR	0.58 95	0.27 67	1.14 275	0.48 52	0.28 52	0.65 108	0.33 33	1.22 143	1.13 188	1.18 180	1.05 111	0.69 74	0.66 126	0.96 83	0.52 137	0.17 32	0.15 125	0.20 73	0.17 74	0.20 97	0.18 78

HCRNet	0.70 155	0.39 245	0.73 130	0.60 206	0.59 282	0.76 160	0.35 46	1.22 143	1.13 188	1.02 107	0.99 84	1.02 178	0.76 148	2.19 265	0.70 191	0.28 262	0.19 208	0.28 246	0.23 217	0.25 201	0.23 182

iinet-f	0.99 264	0.45 270	3.71 382	0.55 153	0.43 197	1.81 334	0.68 250	1.14 119	1.14 190	1.18 180	1.42 237	1.58 296	1.44 320	1.34 144	1.59 329	0.24 205	0.23 263	0.20 73	0.19 108	0.26 209	0.25 206

gwcnet-sp	0.74 178	0.33 187	1.44 311	0.57 176	0.45 210	1.40 295	0.54 189	1.50 196	1.14 190	1.30 232	1.02 99	0.94 148	0.82 171	1.39 158	0.76 208	0.21 144	0.21 241	0.22 122	0.21 172	0.22 152	0.22 165

scenet	0.74 178	0.33 187	1.44 311	0.57 176	0.45 210	1.40 295	0.54 189	1.50 196	1.14 190	1.30 232	1.02 99	0.94 148	0.82 171	1.39 158	0.76 208	0.21 144	0.21 241	0.22 122	0.21 172	0.22 152	0.22 165

ssnet	0.74 178	0.33 187	1.44 311	0.57 176	0.45 210	1.40 295	0.54 189	1.50 196	1.14 190	1.30 232	1.02 99	0.94 148	0.82 171	1.39 158	0.76 208	0.21 144	0.21 241	0.22 122	0.21 172	0.22 152	0.22 165

PFNet+	0.59 98	0.28 83	0.77 159	0.53 119	0.30 79	0.59 78	0.31 27	0.92 41	1.14 190	1.33 252	1.10 128	0.79 93	0.57 86	1.31 137	0.49 122	0.25 229	0.17 180	0.28 246	0.26 252	0.21 131	0.25 206

AFF-stereo	0.58 95	0.25 35	0.64 72	0.46 35	0.29 63	0.34 4	0.38 69	1.15 121	1.14 190	1.17 176	1.60 282	1.10 201	0.71 135	0.97 88	0.43 82	0.13 1	0.11 3	0.19 49	0.19 108	0.17 24	0.14 11

CFNet-RSSM	0.54 62	0.24 19	0.70 103	0.48 52	0.28 52	0.60 84	0.27 14	1.49 192	1.14 190	1.06 115	0.93 70	1.08 193	0.54 68	0.70 33	0.35 27	0.16 11	0.12 9	0.17 14	0.15 30	0.16 13	0.14 11

UCFNet_RVC	0.69 153	0.35 222	0.49 17	0.64 246	0.39 178	0.85 197	0.58 221	1.75 253	1.14 190	0.97 93	1.19 164	1.17 216	0.93 218	0.99 91	0.62 176	0.28 262	0.20 225	0.34 297	0.31 300	0.32 261	0.27 230

PS-NSSS	0.99 264	0.58 311	0.93 217	0.58 182	0.57 267	0.91 205	0.80 279	1.81 273	1.14 190	1.14 153	1.67 299	1.00 169	0.83 180	4.62 334	0.78 216	0.37 313	0.31 315	0.52 349	0.32 306	0.45 319	0.38 295

cf-r	0.73 175	0.30 126	0.77 159	0.55 153	0.63 294	0.78 171	0.48 156	1.79 268	1.15 199	1.13 151	1.26 187	1.43 268	0.87 196	1.40 163	0.85 239	0.25 229	0.18 195	0.22 122	0.23 217	0.19 71	0.19 111

CFNet-ft	0.72 161	0.32 171	0.54 32	0.66 263	0.54 258	0.83 189	0.55 202	1.37 168	1.15 199	0.93 83	1.28 194	1.57 293	0.97 236	1.35 145	0.81 226	0.26 243	0.20 225	0.33 287	0.25 239	0.30 249	0.23 182

DANet	1.08 283	0.61 322	1.32 301	0.85 342	0.72 316	1.37 290	0.51 170	1.54 212	1.15 199	1.78 331	1.54 268	2.01 340	1.11 276	2.90 297	2.00 346	0.33 291	0.30 309	0.40 328	0.30 296	0.44 316	0.45 315
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CFNet_RVC	0.72 161	0.32 171	0.54 32	0.66 263	0.54 258	0.83 189	0.55 202	1.37 168	1.15 199	0.93 83	1.28 194	1.57 293	0.97 236	1.35 145	0.81 226	0.26 243	0.20 225	0.33 287	0.25 239	0.30 249	0.23 182

anonymity	1.12 293	0.97 359	1.21 282	1.07 371	1.12 370	1.08 246	0.89 296	1.95 306	1.16 203	1.29 225	1.26 187	1.22 224	1.09 274	1.15 120	1.01 259	1.02 378	1.00 399	0.97 376	0.97 386	0.98 371	0.99 374

DDUNet	1.50 332	2.69 407	1.12 272	1.77 384	1.88 387	1.84 338	0.92 303	1.70 244	1.16 203	1.38 267	1.79 312	1.60 299	1.12 279	1.37 149	1.08 266	1.10 383	0.76 384	2.37 392	0.94 384	2.00 384	1.37 384

CoDeX	0.73 175	0.29 110	0.93 217	0.54 134	0.36 145	1.14 254	0.61 233	2.34 365	1.17 205	1.16 167	1.25 181	0.91 136	0.87 196	1.33 141	0.64 183	0.20 117	0.16 156	0.21 96	0.18 88	0.20 97	0.18 78

LL-Strereo	1.33 318	0.39 245	1.38 307	0.61 218	0.61 288	0.75 156	0.66 245	1.63 231	1.17 205	1.56 308	1.60 282	2.03 343	2.12 369	9.72 407	0.97 255	0.21 144	0.18 195	0.27 236	0.23 217	0.22 152	0.25 206

GEStereo_RVC	0.90 240	0.37 235	0.99 231	0.64 246	0.50 234	0.95 220	0.79 273	2.42 370	1.17 205	1.16 167	1.11 133	1.26 239	0.92 212	3.24 308	0.90 245	0.29 270	0.19 208	0.23 150	0.20 136	0.27 221	0.29 244

StereoDRNet-Refined	0.80 204	0.41 255	0.88 200	0.62 229	0.42 192	1.33 285	0.48 156	1.52 204	1.17 205	1.45 284	1.44 244	1.44 272	0.90 207	1.26 131	1.24 286	0.20 117	0.16 156	0.27 236	0.24 228	0.25 201	0.28 241
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FADNet-RVC	0.88 235	0.67 331	1.93 350	0.60 206	0.48 225	0.91 205	0.60 232	1.71 245	1.18 209	0.90 78	0.96 74	1.36 260	0.92 212	2.25 270	1.17 280	0.30 274	0.29 305	0.32 280	0.32 306	0.41 299	0.35 283

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 201	0.43 261	1.05 254	0.64 246	0.58 275	0.95 220	0.53 185	1.53 210	1.18 209	1.37 262	1.15 153	1.43 268	0.88 200	1.61 197	0.84 236	0.25 229	0.22 255	0.27 236	0.27 260	0.29 240	0.29 244
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AdaStereo	0.70 155	0.43 261	0.75 146	0.73 308	0.37 153	0.92 211	0.53 185	1.85 280	1.18 209	1.12 137	1.23 175	1.07 192	0.65 124	0.96 83	0.63 180	0.31 281	0.15 125	0.32 280	0.21 172	0.29 240	0.22 165
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.
RAFT + AFF	1.00 268	0.42 258	1.09 265	0.67 273	0.50 234	1.22 272	1.24 343	2.24 357	1.19 212	1.30 232	1.56 274	1.17 216	1.49 328	3.44 316	0.83 233	0.21 144	0.25 279	0.30 263	0.26 252	0.27 221	0.27 230

psmorigin	1.52 334	0.69 334	10.52 403	0.68 283	0.59 282	1.13 253	0.70 256	1.57 218	1.19 212	1.99 348	1.79 312	2.26 351	1.47 325	2.09 256	1.36 303	0.39 320	0.40 348	0.34 297	0.33 312	0.43 309	0.56 340

DSFCA	0.93 248	0.34 206	1.06 257	0.52 111	0.65 299	1.55 310	0.93 307	1.49 192	1.19 212	1.56 308	1.15 153	1.50 284	0.96 233	3.07 302	1.02 260	0.30 274	0.26 283	0.25 206	0.25 239	0.28 235	0.24 194

HSM	1.19 305	0.32 171	0.65 76	0.57 176	0.38 170	1.23 273	0.59 228	2.25 358	1.19 212	1.30 232	1.25 181	1.94 333	1.03 259	9.32 402	0.71 196	0.22 167	0.16 156	0.20 73	0.16 58	0.21 131	0.21 150

ETE_ROB	0.96 253	0.64 328	1.16 277	0.69 286	0.48 225	1.14 254	1.13 333	1.77 262	1.19 212	1.91 345	1.45 246	1.73 316	1.05 264	1.60 196	1.14 276	0.32 286	0.26 283	0.38 317	0.34 317	0.39 292	0.41 303

DAS	0.84 221	0.34 206	1.03 250	0.64 246	0.69 311	0.77 166	0.63 236	1.54 212	1.20 217	1.79 334	1.55 270	0.95 154	1.04 260	2.83 294	0.60 171	0.21 144	0.16 156	0.25 206	0.18 88	0.27 221	0.22 165

SepStereo	0.82 212	0.34 206	1.03 250	0.64 246	0.69 311	0.77 166	0.63 236	1.54 212	1.20 217	1.79 334	1.55 270	0.95 154	1.04 260	2.30 272	0.60 171	0.21 144	0.16 156	0.25 206	0.18 88	0.27 221	0.22 165

HGLStereo	0.85 225	0.38 240	0.94 219	0.80 325	1.03 363	1.17 263	0.58 221	1.52 204	1.20 217	1.19 184	1.62 289	1.13 211	1.20 293	1.80 228	1.06 263	0.24 205	0.24 272	0.24 170	0.21 172	0.23 177	0.27 230

GwcNet-RSSM	0.77 192	0.32 171	1.01 240	0.62 229	0.54 258	0.78 171	0.51 170	1.73 247	1.20 217	1.09 123	1.37 224	1.46 276	0.85 185	1.53 183	1.09 268	0.25 229	0.18 195	0.23 150	0.24 228	0.20 97	0.19 111

FADNet-RVC-Resample	0.84 221	0.47 276	2.10 354	0.61 218	0.45 210	1.07 245	0.61 233	1.59 220	1.20 217	1.08 118	0.98 82	1.03 181	0.98 240	2.17 261	0.72 199	0.23 190	0.22 255	0.30 263	0.32 306	0.35 270	0.34 278

TestStereo1	0.63 116	0.28 83	0.75 146	0.76 316	0.31 91	0.48 20	0.43 112	1.30 157	1.21 222	0.97 93	1.31 203	0.64 60	0.77 152	1.75 219	0.42 73	0.20 117	0.15 125	0.22 122	0.18 88	0.21 131	0.17 60

SA-5K	0.63 116	0.28 83	0.75 146	0.76 316	0.31 91	0.48 20	0.43 112	1.30 157	1.21 222	0.97 93	1.31 203	0.64 60	0.77 152	1.75 219	0.42 73	0.20 117	0.15 125	0.22 122	0.18 88	0.21 131	0.17 60

CFNet_pseudo	0.66 139	0.32 171	0.86 187	0.48 52	0.39 178	0.70 139	0.40 83	1.33 159	1.22 224	1.16 167	1.34 215	1.24 231	0.64 119	0.98 89	0.59 164	0.21 144	0.16 156	0.33 287	0.19 108	0.36 276	0.25 206

G-Net	1.66 344	0.63 326	1.56 327	1.11 373	0.74 321	2.98 380	0.91 301	1.55 216	1.22 224	2.76 375	8.18 405	2.32 355	2.53 380	1.92 240	1.87 338	0.48 348	0.44 356	0.45 338	0.31 300	0.60 351	0.57 344

ccs_rob	0.66 139	0.33 187	0.86 187	0.48 52	0.39 178	0.70 139	0.40 83	1.33 159	1.22 224	1.16 167	1.34 215	1.23 229	0.64 119	0.98 89	0.59 164	0.21 144	0.16 156	0.35 304	0.20 136	0.37 280	0.25 206

UDG	1.41 327	2.65 406	0.99 231	1.44 382	1.64 385	1.34 287	0.80 279	1.60 223	1.23 227	1.23 199	1.71 302	2.01 340	1.34 314	1.47 174	1.41 312	0.90 373	0.54 375	2.29 390	0.75 374	1.84 383	1.04 377

MLCV	0.72 161	0.34 206	1.10 268	0.51 95	0.23 6	0.91 205	0.39 80	1.33 159	1.23 227	1.46 286	1.55 270	1.01 176	0.64 119	1.95 245	0.80 225	0.18 60	0.12 9	0.18 36	0.14 22	0.19 71	0.17 60

DLCB_ROB	0.86 230	0.40 249	0.78 167	0.68 283	0.54 258	1.11 249	0.84 285	1.49 192	1.23 227	1.64 320	1.65 295	1.70 313	0.91 209	1.70 213	1.05 261	0.25 229	0.24 272	0.26 225	0.27 260	0.27 221	0.24 194

XPNet_ROB	0.96 253	0.49 284	1.09 265	0.72 301	0.57 267	1.11 249	1.14 334	1.66 237	1.23 227	1.85 340	1.39 232	1.64 306	1.11 276	1.80 228	1.42 316	0.38 317	0.30 309	0.33 287	0.29 288	0.37 280	0.34 278

raft_robust	0.68 152	0.30 126	0.64 72	0.52 111	0.26 20	0.54 59	0.35 46	1.33 159	1.24 231	1.16 167	1.07 116	0.60 52	0.54 68	3.58 319	0.37 38	0.18 60	0.14 75	0.20 73	0.22 197	0.20 97	0.16 41

ADLNet2	0.88 235	0.34 206	1.17 279	0.77 319	0.64 296	1.12 252	0.76 265	1.74 251	1.24 231	1.21 191	1.65 295	1.71 314	1.05 264	1.67 206	1.17 280	0.24 205	0.21 241	0.21 96	0.22 197	0.26 209	0.29 244

GANet	1.36 321	0.47 276	0.86 187	0.67 273	0.45 210	1.34 287	1.73 368	1.64 232	1.24 231	1.49 295	2.38 352	1.55 291	1.20 293	9.30 401	0.93 247	0.30 274	0.31 315	0.33 287	0.28 277	0.39 292	0.30 256

fff	0.53 48	0.24 19	0.70 103	0.43 8	0.24 9	0.48 20	0.36 56	1.07 102	1.25 234	1.10 131	1.02 99	0.57 43	1.06 267	0.73 43	0.52 137	0.16 11	0.13 42	0.17 14	0.13 11	0.15 5	0.19 111

s12784h	0.52 39	0.20 2	0.38 4	0.41 5	0.19 1	0.96 224	0.34 43	1.17 124	1.25 234	0.81 66	0.90 65	0.63 57	0.50 56	1.45 168	0.42 73	0.14 4	0.12 9	0.17 14	0.11 6	0.18 41	0.11 1

csc	0.53 48	0.24 19	0.70 103	0.43 8	0.24 9	0.48 20	0.36 56	1.07 102	1.25 234	1.10 131	1.02 99	0.57 43	1.06 267	0.73 43	0.52 137	0.16 11	0.13 42	0.17 14	0.13 11	0.15 5	0.19 111

cscssc	0.53 48	0.24 19	0.70 103	0.43 8	0.24 9	0.48 20	0.36 56	1.07 102	1.25 234	1.10 131	1.02 99	0.57 43	1.06 267	0.73 43	0.52 137	0.16 11	0.13 42	0.17 14	0.13 11	0.15 5	0.19 111

iResNet	0.75 185	0.40 249	1.36 306	0.67 273	0.29 63	0.92 211	0.59 228	1.52 204	1.25 234	1.28 220	1.48 258	0.94 148	0.76 148	1.62 198	0.78 216	0.18 60	0.14 75	0.18 36	0.15 30	0.22 152	0.23 182

whm_eth	0.65 131	0.47 276	1.05 254	0.55 153	0.64 296	0.69 132	0.45 135	1.34 163	1.26 239	1.02 107	1.92 328	0.49 29	0.48 47	0.70 33	0.52 137	0.23 190	0.20 225	0.25 206	0.24 228	0.24 191	0.31 266

GwcNet-ADL	0.64 126	0.31 157	0.79 169	0.56 165	0.41 189	0.60 84	0.58 221	1.41 176	1.26 239	1.08 118	1.13 144	0.91 136	0.60 97	1.04 103	0.78 216	0.27 252	0.18 195	0.18 36	0.18 88	0.25 201	0.29 244

ccnet	1.12 293	0.67 331	1.01 240	0.78 321	0.73 319	1.72 324	0.99 317	1.84 279	1.26 239	1.47 287	1.85 320	1.75 321	1.29 306	1.75 219	1.88 340	0.57 361	0.53 372	0.57 364	0.55 363	0.59 347	0.54 336

RGC	1.14 298	0.79 348	1.26 291	0.91 357	0.96 361	1.52 307	0.77 268	1.92 298	1.26 239	1.54 304	1.93 329	2.02 342	1.54 330	2.25 270	1.31 296	0.44 339	0.35 332	0.58 365	0.48 352	0.47 322	0.46 319

CC-Net-ROB	1.49 330	1.26 377	1.27 294	0.88 350	0.79 336	1.76 328	1.00 319	1.79 268	1.26 239	1.10 131	1.61 286	1.21 222	0.99 248	8.13 395	0.84 236	1.09 382	0.41 350	2.20 388	0.46 348	1.20 379	0.48 325

TDLM	1.06 278	0.44 264	0.79 169	0.63 237	0.50 234	0.89 201	1.44 355	1.48 191	1.26 239	1.12 137	1.40 234	1.08 193	0.98 240	6.65 372	0.78 216	0.33 291	0.21 241	0.33 287	0.26 252	0.37 280	0.24 194

CVANet_RVC	1.07 280	0.43 261	0.76 155	0.60 206	0.50 234	0.90 203	0.97 313	1.52 204	1.26 239	1.33 252	1.38 228	1.24 231	1.18 287	6.75 378	0.75 206	0.34 299	0.23 263	0.34 297	0.29 288	0.42 304	0.27 230

XX-TBD	0.46 24	0.70 337	0.35 1	0.79 322	0.25 18	0.58 74	0.26 9	0.69 4	1.27 246	0.76 53	1.00 87	0.45 15	0.33 10	0.47 3	0.37 38	0.19 92	0.15 125	0.15 3	0.11 6	0.17 24	0.14 11

MMNet	0.84 221	0.32 171	1.09 265	0.60 206	0.59 282	1.85 339	0.49 163	1.51 201	1.27 246	1.37 262	1.15 153	1.26 239	1.18 287	1.67 206	1.22 284	0.19 92	0.18 195	0.23 150	0.22 197	0.25 201	0.21 150

Nwc_Net	1.09 285	0.49 284	1.33 303	0.89 353	0.80 341	1.49 305	0.66 245	2.19 351	1.27 246	1.32 244	2.26 347	1.96 335	1.54 330	1.92 240	1.34 299	0.40 322	0.30 309	0.43 334	0.45 345	0.38 288	0.37 289

ADCRef	1.35 320	0.55 301	2.37 365	0.72 301	0.77 331	1.94 344	0.78 270	1.91 295	1.27 246	1.57 312	1.59 281	1.36 260	1.41 317	1.54 185	7.53 389	0.23 190	0.20 225	0.32 280	0.30 296	0.29 240	0.29 244

CBMV_ROB	0.90 240	0.44 264	0.63 66	0.51 95	0.37 153	1.25 276	0.49 163	1.77 262	1.27 246	1.41 275	2.00 333	1.33 255	1.08 271	2.17 261	0.76 208	0.43 334	0.42 352	0.47 343	0.44 343	0.41 299	0.36 287

1111x	1.70 349	0.29 110	0.86 187	0.51 95	0.27 33	1.01 235	0.68 250	2.22 355	1.28 251	1.13 151	1.40 234	1.21 222	1.10 275	5.53 352	15.20 409	0.22 167	0.21 241	0.22 122	0.22 197	0.24 191	0.22 165

GASNet	0.99 264	0.97 359	1.72 337	0.98 363	0.68 309	0.83 189	0.67 248	1.60 223	1.28 251	1.31 242	1.22 171	1.22 224	1.21 296	2.41 280	1.41 312	0.43 334	0.26 283	0.36 312	0.34 317	0.55 340	0.31 266

HBP-ISP	0.96 253	0.58 311	0.72 118	0.61 218	0.46 220	1.64 318	0.76 265	1.86 283	1.28 251	1.30 232	1.53 266	0.86 123	0.94 223	3.27 310	0.69 190	0.45 340	0.44 356	0.54 355	0.48 352	0.47 322	0.40 299

HSM-Net_RVC	0.87 234	0.29 110	0.53 28	0.53 119	0.30 79	1.15 259	0.55 202	3.57 388	1.28 251	1.53 300	1.74 305	1.68 311	0.93 218	1.49 176	0.77 214	0.22 167	0.17 180	0.19 49	0.18 88	0.20 97	0.19 111
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_ucs	0.70 155	0.33 187	0.88 200	0.50 72	0.43 197	0.74 150	0.44 124	1.60 223	1.29 255	1.22 196	1.54 268	1.09 199	0.63 116	0.99 91	0.59 164	0.25 229	0.20 225	0.37 314	0.21 172	0.40 296	0.28 241

SDNR	1.62 342	0.51 291	2.17 358	0.53 119	0.56 265	3.80 391	0.45 135	1.54 212	1.29 255	1.33 252	2.41 355	1.08 193	0.96 233	11.18 411	1.16 278	0.66 369	0.63 380	0.43 334	0.32 306	0.64 354	0.67 358

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 264	0.40 249	1.82 344	0.66 263	0.62 293	2.05 351	0.78 270	1.91 295	1.29 255	1.54 304	1.42 237	1.51 286	1.23 298	1.99 248	1.33 297	0.23 190	0.14 75	0.20 73	0.15 30	0.27 221	0.26 224

CREStereo++_RVC	0.47 30	0.21 4	0.38 4	0.45 32	0.38 170	0.45 17	0.25 4	0.75 8	1.29 255	0.80 62	1.21 169	0.47 19	0.37 12	0.53 5	0.44 84	0.16 11	0.11 3	0.15 3	0.80 377	0.18 41	0.11 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
xxxx	1.51 333	0.28 83	0.68 88	0.54 134	0.28 52	1.16 261	0.44 124	2.19 351	1.29 255	1.09 123	1.36 222	1.22 224	0.85 185	1.79 227	15.70 411	0.24 205	0.21 241	0.21 96	0.20 136	0.22 152	0.23 182

test_xeample	1.45 329	0.28 83	0.65 76	0.51 95	0.28 52	0.94 216	0.59 228	2.14 338	1.29 255	1.24 207	1.51 264	0.88 130	0.86 193	1.46 170	15.10 408	0.22 167	0.20 225	0.22 122	0.20 136	0.22 152	0.22 165

DCANet-4	0.54 62	0.26 46	1.07 261	0.42 7	0.24 9	0.48 20	0.36 56	0.99 64	1.30 261	1.10 131	1.02 99	0.56 41	0.75 140	0.73 43	0.52 137	0.16 11	0.13 42	0.17 14	0.13 11	0.15 5	0.19 111

ADStereo(finetuned)	0.57 90	0.24 19	1.06 257	0.43 8	0.24 9	0.49 30	0.35 46	1.05 87	1.30 261	1.12 137	1.03 107	0.58 47	1.20 293	0.84 64	0.51 131	0.16 11	0.13 42	0.17 14	0.13 11	0.18 41	0.19 111

SA	0.66 139	0.30 126	0.82 177	0.61 218	0.30 79	0.58 74	0.38 69	1.44 185	1.30 261	0.96 90	1.36 222	0.66 65	0.95 228	1.85 234	0.42 73	0.19 92	0.15 125	0.25 206	0.23 217	0.21 131	0.17 60

DCANet	0.54 62	0.24 19	0.70 103	0.43 8	0.24 9	0.49 30	0.36 56	1.05 87	1.30 261	1.12 137	1.03 107	0.58 47	0.92 212	0.81 59	0.52 137	0.16 11	0.13 42	0.17 14	0.13 11	0.18 41	0.19 111

MyStereo8	0.65 131	0.29 110	1.00 236	0.58 182	0.49 228	0.91 205	0.35 46	1.18 129	1.31 265	1.16 167	1.27 190	0.90 135	0.64 119	0.72 40	0.95 250	0.18 60	0.14 75	0.20 73	0.18 88	0.22 152	0.26 224

PCWNet_CMD	0.66 139	0.32 171	0.88 200	0.49 65	0.37 153	0.78 171	0.40 83	1.42 178	1.31 265	1.16 167	1.31 203	1.25 235	0.62 111	0.89 74	0.57 159	0.20 117	0.16 156	0.27 236	0.19 108	0.40 296	0.25 206

222	1.61 341	0.29 110	0.67 85	0.56 165	0.29 63	1.06 243	0.42 96	2.17 349	1.31 265	1.31 242	1.52 265	0.92 144	0.94 223	1.76 224	17.65 412	0.24 205	0.20 225	0.21 96	0.19 108	0.22 152	0.23 182

MSMDNet	0.66 139	0.32 171	0.87 197	0.49 65	0.37 153	0.79 175	0.40 83	1.43 184	1.31 265	1.15 156	1.31 203	1.24 231	0.63 116	0.88 71	0.57 159	0.21 144	0.16 156	0.26 225	0.19 108	0.39 292	0.24 194

Anonymous Stereo	1.28 311	0.75 344	2.45 367	0.74 310	0.77 331	0.93 214	1.77 369	1.51 201	1.31 265	1.67 322	1.29 197	1.20 221	0.75 140	6.29 367	1.68 333	0.37 313	0.36 337	0.38 317	0.40 335	0.43 309	0.45 315

Wz-Net-LNSev	1.03 274	0.67 331	2.71 374	0.64 246	0.84 347	1.75 326	1.00 319	1.80 270	1.32 270	1.28 220	1.25 181	1.65 308	1.22 297	1.39 158	1.40 308	0.28 262	0.26 283	0.24 170	0.23 217	0.33 267	0.32 272

CFNet	0.96 253	0.36 229	1.01 240	0.62 229	0.42 192	0.99 232	0.47 148	1.90 291	1.32 270	0.99 99	1.39 232	1.10 201	0.86 193	5.58 355	0.79 222	0.23 190	0.17 180	0.28 246	0.27 260	0.26 209	0.21 150

StereoDRNet	0.98 263	0.47 276	1.70 335	0.76 316	0.94 358	1.51 306	0.91 301	1.92 298	1.32 270	1.61 315	1.13 144	1.47 281	0.97 236	1.75 219	1.46 321	0.28 262	0.23 263	0.29 254	0.27 260	0.35 270	0.27 230

Sa-1000	0.72 161	0.29 110	0.76 155	0.59 195	0.30 79	0.73 147	0.37 65	1.62 229	1.33 273	1.28 220	2.04 337	0.86 123	0.75 140	1.84 231	0.38 48	0.19 92	0.14 75	0.25 206	0.23 217	0.20 97	0.16 41

hitnet-ft	0.79 201	0.35 222	0.57 45	0.58 182	0.42 192	0.96 224	0.46 142	1.47 190	1.33 273	1.19 184	1.22 171	1.81 322	0.98 240	1.66 205	0.94 248	0.33 291	0.28 297	0.34 297	0.27 260	0.35 270	0.31 266

FADNet	0.92 245	0.61 322	1.81 343	0.62 229	0.55 264	0.96 224	0.57 218	1.78 266	1.33 273	0.93 83	1.01 92	1.36 260	1.01 252	2.71 291	0.75 206	0.33 291	0.34 324	0.31 267	0.34 317	0.59 347	0.40 299

ttt	0.94 249	0.34 206	0.59 52	0.61 218	0.37 153	0.94 216	0.50 169	2.17 349	1.34 276	1.23 199	1.61 286	0.91 136	0.76 148	1.85 234	3.97 375	0.30 274	0.26 283	0.26 225	0.24 228	0.29 240	0.29 244

ssnet_v2	0.88 235	0.36 229	1.02 246	0.62 229	0.38 170	1.32 284	0.97 313	2.07 329	1.34 276	1.37 262	1.18 161	1.54 289	0.92 212	1.10 112	1.65 330	0.30 274	0.27 291	0.30 263	0.28 277	0.27 221	0.26 224

UDGNet	0.72 161	1.17 375	0.80 174	0.77 319	0.41 189	0.77 166	0.38 69	0.97 60	1.34 276	0.81 66	0.88 62	0.71 79	0.60 97	1.21 125	0.54 151	0.52 353	0.19 208	1.02 379	0.26 252	0.71 363	0.31 266

dd	0.59 98	0.48 281	0.97 228	0.55 153	0.32 106	0.64 96	0.47 148	1.02 74	1.34 276	0.78 57	0.86 57	0.58 47	0.54 68	1.01 95	0.86 241	0.28 262	0.18 195	0.26 225	0.19 108	0.32 261	0.24 194

NCC-stereo	1.10 288	0.54 298	1.24 288	0.84 337	0.94 358	1.29 281	0.89 296	2.01 318	1.34 276	1.32 244	1.74 305	1.88 323	1.74 347	2.35 275	1.25 287	0.45 340	0.37 339	0.45 338	0.58 366	0.42 304	0.42 307

Abc-Net	1.10 288	0.54 298	1.24 288	0.84 337	0.94 358	1.29 281	0.89 296	2.01 318	1.34 276	1.32 244	1.74 305	1.88 323	1.74 347	2.35 275	1.25 287	0.45 340	0.37 339	0.45 338	0.58 366	0.42 304	0.42 307
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCP+	1.99 364	0.48 281	7.73 395	0.66 263	0.91 354	2.30 361	1.05 325	1.82 274	1.34 276	1.54 304	1.32 208	1.74 318	1.61 337	2.17 261	13.37 404	0.24 205	0.21 241	0.32 280	0.28 277	0.37 280	0.29 244

iResNetv2_ROB	0.80 204	0.37 235	1.71 336	0.56 165	0.37 153	0.94 216	0.64 238	1.73 247	1.34 276	1.23 199	1.42 237	1.26 239	0.92 212	1.85 234	0.56 157	0.23 190	0.15 125	0.19 49	0.14 22	0.24 191	0.19 111

DGSMNet	1.14 298	0.76 346	2.49 369	0.81 328	0.86 350	1.39 294	1.39 352	2.13 334	1.35 284	1.26 215	1.63 292	1.48 282	0.98 240	1.75 219	1.10 271	0.45 340	0.43 353	0.55 359	0.49 355	0.75 365	0.70 361

delet	0.85 225	0.32 171	0.95 222	0.65 258	0.66 301	1.64 318	0.84 285	1.75 253	1.35 284	1.32 244	1.30 198	1.30 250	0.88 200	1.68 211	1.10 271	0.21 144	0.21 241	0.24 170	0.24 228	0.21 131	0.21 150

RASNet	1.12 293	0.30 126	0.91 211	0.66 263	0.77 331	0.97 228	0.57 218	1.37 168	1.35 284	1.02 107	1.34 215	2.11 347	1.43 319	7.09 381	1.39 307	0.19 92	0.17 180	0.17 14	0.19 108	0.18 41	0.16 41

otaku	1.60 339	1.11 370	1.21 282	2.20 387	1.56 384	1.97 346	1.24 343	2.07 329	1.36 287	1.44 282	1.62 289	1.73 316	1.19 290	1.73 218	0.98 257	2.89 395	0.57 377	1.74 384	0.60 370	2.78 391	1.94 391

ADLNet	0.85 225	0.36 229	0.89 205	0.85 342	0.72 316	1.24 274	0.76 265	1.82 274	1.36 287	1.52 299	1.35 221	1.27 243	0.99 248	1.23 128	1.15 277	0.27 252	0.20 225	0.26 225	0.25 239	0.28 235	0.30 256

NCCL2	1.00 268	0.56 304	1.06 257	0.75 314	0.57 267	1.31 283	1.72 367	1.77 262	1.36 287	1.50 296	1.17 159	1.91 328	1.17 284	1.54 185	1.29 294	0.35 306	0.31 315	0.45 338	0.44 343	0.40 296	0.40 299

SGM-Forest	1.24 307	0.38 240	0.60 56	0.52 111	0.37 153	1.56 311	1.30 348	1.65 233	1.36 287	2.11 354	1.79 312	1.63 303	0.93 218	7.48 389	0.95 250	0.36 309	0.37 339	0.39 323	0.34 317	0.37 280	0.32 272
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
mmx	1.39 324	0.33 187	0.85 181	0.53 119	0.37 153	0.74 150	0.56 208	2.13 334	1.37 291	1.15 156	1.45 246	1.06 186	0.82 171	7.22 382	7.61 390	0.24 205	0.19 208	0.31 267	0.27 260	0.30 249	0.25 206

xxx	1.39 324	0.33 187	0.85 181	0.53 119	0.37 153	0.74 150	0.56 208	2.13 334	1.37 291	1.15 156	1.45 246	1.06 186	0.82 171	7.22 382	7.61 390	0.24 205	0.19 208	0.31 267	0.27 260	0.30 249	0.25 206

aanetorigin	1.23 306	0.79 348	2.78 376	0.70 291	0.79 336	0.99 232	1.06 326	1.06 100	1.37 291	3.52 386	2.61 360	1.72 315	1.63 338	1.99 248	1.78 335	0.25 229	0.24 272	0.26 225	0.25 239	0.38 288	0.45 315

edge stereo	1.11 291	0.50 288	1.30 297	0.71 298	0.65 299	1.14 254	0.75 262	1.93 302	1.37 291	1.71 325	1.83 316	2.54 363	1.44 320	2.43 281	1.23 285	0.42 329	0.41 350	0.54 355	0.35 321	0.42 304	0.46 319

Ntro	1.64 343	1.15 373	1.23 285	2.48 392	1.83 386	2.09 353	1.16 337	1.96 307	1.38 295	1.21 191	1.62 289	1.62 301	1.29 306	1.87 237	1.11 273	3.04 396	0.56 376	1.82 386	0.64 371	2.80 392	2.05 392

RCA-Stereo	0.50 37	0.23 13	0.58 48	0.48 52	0.33 122	0.55 65	0.45 135	0.97 60	1.38 295	0.68 43	1.05 111	0.63 57	0.80 164	0.59 14	0.32 7	0.17 32	0.12 9	0.17 14	0.14 22	0.16 13	0.14 11

NVstereo2D	0.92 245	0.41 255	1.48 322	0.72 301	0.72 316	1.20 270	0.87 293	1.75 253	1.38 295	0.99 99	1.13 144	1.26 239	0.98 240	2.21 267	0.89 243	0.43 334	0.20 225	0.38 317	0.24 228	0.57 343	0.63 353

LALA_ROB	1.01 271	0.59 314	1.16 277	0.67 273	0.51 244	1.63 316	1.26 347	1.69 241	1.38 295	1.81 337	1.37 224	1.94 333	1.02 257	1.58 193	1.38 304	0.37 313	0.27 291	0.43 334	0.37 328	0.43 309	0.37 289

SMFormer	0.75 185	0.30 126	0.86 187	0.46 35	0.26 20	0.82 185	0.43 112	2.05 323	1.39 299	1.23 199	1.47 253	0.98 163	0.95 228	1.71 214	0.82 231	0.24 205	0.20 225	0.22 122	0.21 172	0.23 177	0.24 194

tta	0.75 185	0.30 126	0.86 187	0.46 35	0.26 20	0.82 185	0.43 112	2.05 323	1.39 299	1.23 199	1.47 253	0.98 163	0.95 228	1.71 214	0.82 231	0.24 205	0.20 225	0.22 122	0.21 172	0.18 41	0.18 78

qqq1	0.72 161	0.30 126	0.86 187	0.46 35	0.26 20	0.82 185	0.43 112	2.05 323	1.39 299	1.23 199	1.47 253	0.98 163	0.95 228	1.71 214	0.44 84	0.24 205	0.20 225	0.18 36	0.15 30	0.18 41	0.18 78

fff1	0.72 161	0.30 126	0.86 187	0.46 35	0.26 20	0.82 185	0.43 112	2.05 323	1.39 299	1.23 199	1.47 253	0.98 163	0.95 228	1.71 214	0.44 84	0.24 205	0.20 225	0.18 36	0.15 30	0.18 41	0.18 78

Wz-Net-SNSev	1.49 330	1.23 376	6.27 393	0.68 283	0.67 303	1.37 290	1.41 353	2.00 314	1.39 299	1.48 293	1.61 286	2.29 352	1.32 312	3.93 321	2.14 351	0.31 281	0.28 297	0.31 267	0.33 312	0.42 304	0.36 287

MyStereo04	0.67 148	0.29 110	1.07 261	0.55 153	0.45 210	0.59 78	0.79 273	1.50 196	1.40 304	0.91 80	0.91 66	0.74 81	0.86 193	1.52 179	0.62 176	0.17 32	0.16 156	0.24 170	0.20 136	0.23 177	0.20 134

GMStereo	0.55 77	0.45 270	0.94 219	0.50 72	0.32 106	0.64 96	0.43 112	1.00 68	1.40 304	0.82 69	0.73 36	0.51 32	0.45 30	0.85 66	0.55 155	0.24 205	0.15 125	0.20 73	0.21 172	0.31 256	0.24 194
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NOSS_ROB	1.26 310	0.46 272	0.62 63	0.56 165	0.38 170	1.06 243	0.78 270	1.73 247	1.40 304	1.01 104	1.43 241	1.10 201	0.75 140	10.62 410	0.65 184	0.45 340	0.43 353	0.48 344	0.45 345	0.44 316	0.41 303

MyStereo05	0.66 139	0.28 83	1.07 261	0.56 165	0.46 220	0.61 87	0.73 260	1.34 163	1.41 307	1.15 156	0.91 66	0.77 87	0.80 164	1.41 164	0.63 180	0.17 32	0.16 156	0.23 150	0.20 136	0.22 152	0.20 134

111	0.60 101	0.23 13	0.70 103	0.43 8	0.24 9	0.72 144	0.42 96	1.18 129	1.41 307	0.80 62	1.38 228	1.10 201	0.79 159	0.96 83	0.58 162	0.18 60	0.13 42	0.17 14	0.15 30	0.17 24	0.19 111

MDST_ROB	1.67 345	0.34 206	1.58 329	0.92 359	0.58 275	4.26 397	1.11 330	2.83 378	1.41 307	4.49 397	2.55 359	1.45 274	0.97 236	7.79 392	1.17 280	0.31 281	0.25 279	0.37 314	0.33 312	0.31 256	0.30 256

fast-acv-ft	0.94 249	0.44 264	1.40 308	0.58 182	0.51 244	1.77 331	0.69 254	1.36 167	1.42 310	1.29 225	1.86 321	1.74 318	1.25 301	1.52 179	1.38 304	0.26 243	0.28 297	0.28 246	0.28 277	0.27 221	0.26 224

CBMV	0.95 252	0.44 264	0.66 82	0.53 119	0.35 140	1.53 308	1.63 366	1.69 241	1.42 310	2.00 350	1.60 282	1.43 268	1.17 284	1.59 195	0.99 258	0.34 299	0.34 324	0.39 323	0.33 312	0.33 267	0.32 272
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PA-Net	1.01 271	0.57 308	1.29 296	0.64 246	0.74 321	1.19 268	0.84 285	1.69 241	1.43 312	1.16 167	1.19 164	1.32 254	1.19 290	3.42 314	1.25 287	0.29 270	0.45 360	0.33 287	0.49 355	0.32 261	0.47 322
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DRN-Test	1.00 268	0.44 264	1.13 274	0.70 291	0.81 343	1.62 315	0.79 273	2.14 338	1.44 313	1.78 331	1.33 210	1.43 268	1.05 264	2.18 264	1.53 326	0.27 252	0.21 241	0.31 267	0.30 296	0.32 261	0.28 241

Wz-Net-MNSev	1.11 291	0.58 311	2.23 361	0.66 263	0.71 314	1.95 345	1.46 356	1.98 312	1.45 314	1.79 334	1.43 241	1.49 283	1.33 313	1.97 247	1.42 316	0.27 252	0.23 263	0.28 246	0.28 277	0.34 269	0.31 266

RYNet	1.17 304	0.49 284	1.24 288	0.70 291	0.97 362	1.71 322	0.92 303	1.91 295	1.46 315	1.38 267	1.14 147	1.88 323	1.30 310	4.24 326	1.87 338	0.26 243	0.21 241	0.35 304	0.27 260	0.55 340	0.54 336

GwcNet	1.08 283	0.51 291	2.33 363	0.79 322	1.18 375	1.76 328	0.70 256	1.68 239	1.47 316	1.41 275	1.64 293	1.74 318	1.04 260	2.20 266	1.41 312	0.30 274	0.29 305	0.29 254	0.27 260	0.30 249	0.35 283

ADCMid	1.89 360	0.73 339	5.06 386	0.72 301	0.67 303	2.00 349	1.14 334	1.97 311	1.48 317	2.86 378	1.81 315	2.37 357	2.05 367	2.24 268	10.39 401	0.33 291	0.31 315	0.39 323	0.43 341	0.50 329	0.44 313

AnyNet_C32	1.96 362	1.10 367	5.17 387	0.90 354	1.11 368	2.12 355	2.37 396	1.85 280	1.48 317	2.45 366	1.70 301	2.05 345	1.64 339	2.50 283	10.28 400	0.37 313	0.34 324	0.35 304	0.41 337	0.49 328	0.54 336

NaN_ROB	1.13 296	0.55 301	1.15 276	0.64 246	0.48 225	1.61 314	2.03 385	1.72 246	1.48 317	2.09 353	1.27 190	1.40 264	1.08 271	3.94 322	1.30 295	0.28 262	0.34 324	0.28 246	0.28 277	0.30 249	0.33 276

dad	0.86 230	0.66 330	1.06 257	0.56 165	0.37 153	0.76 160	0.44 124	1.17 124	1.50 320	1.44 282	1.27 190	1.34 259	0.75 140	2.52 284	0.84 236	0.42 329	0.27 291	0.83 372	0.26 252	0.41 299	0.29 244

DISCO	1.03 274	0.34 206	1.11 270	0.69 286	0.45 210	2.07 352	0.84 285	2.13 334	1.50 320	1.15 156	1.33 210	2.40 359	1.07 270	2.60 287	1.51 325	0.23 190	0.18 195	0.22 122	0.20 136	0.31 256	0.27 230

PASM	1.34 319	0.92 357	2.62 372	0.86 344	0.87 352	1.03 237	1.08 328	1.50 196	1.51 322	1.82 338	1.41 236	1.68 311	1.26 303	4.87 338	1.34 299	0.61 364	0.65 383	0.68 368	0.78 376	0.69 361	0.68 360

GANetREF_RVC	1.07 280	0.86 353	1.31 298	0.82 333	0.53 255	1.41 299	1.31 349	1.76 259	1.52 323	1.27 218	1.31 203	1.46 276	1.24 300	2.03 251	0.96 254	0.56 360	0.45 360	0.67 367	0.50 357	0.88 369	0.59 347
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
SPS-STEREO	1.67 345	1.04 364	1.23 285	1.21 375	1.13 372	1.82 336	1.11 330	2.16 343	1.52 323	3.07 385	2.32 349	2.82 371	1.80 352	4.11 325	2.04 347	1.03 379	0.99 398	0.97 376	0.94 384	1.03 375	1.02 375
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
pmcnn	2.37 374	0.42 258	2.71 374	0.63 237	0.43 197	1.54 309	1.19 340	2.01 318	1.53 325	2.64 371	7.60 400	18.07 414	1.45 322	3.44 316	2.78 360	0.18 60	0.15 125	0.15 3	0.12 9	0.20 97	0.18 78

Syn2CoEx	1.14 298	0.69 334	1.66 333	0.80 325	0.67 303	1.40 295	0.88 294	2.06 328	1.54 326	1.25 211	1.58 280	1.42 267	1.50 329	4.09 324	1.40 308	0.36 309	0.32 322	0.34 297	0.29 288	0.29 240	0.34 278

ADCPNet	1.85 356	0.69 334	8.07 396	0.71 298	0.58 275	2.79 376	1.22 342	1.94 304	1.54 326	1.88 341	1.69 300	2.46 362	2.04 365	2.37 277	6.48 384	0.38 317	0.37 339	0.38 317	0.43 341	0.47 322	0.45 315

AANet_RVC	1.16 303	0.52 294	1.49 324	0.65 258	0.45 210	0.75 156	0.69 254	1.42 178	1.55 328	1.34 255	1.87 323	1.53 288	0.78 157	7.43 387	1.38 304	0.25 229	0.17 180	0.19 49	0.16 58	0.22 152	0.26 224

pcwnet_v2	0.97 259	0.37 235	4.33 383	0.62 229	0.54 258	0.79 175	0.45 135	2.02 321	1.58 329	1.42 281	1.64 293	1.09 199	0.79 159	1.24 129	0.67 188	0.32 286	0.25 279	0.29 254	0.27 260	0.37 280	0.35 283

iResNet_ROB	0.77 192	0.30 126	0.99 231	0.57 176	0.36 145	0.83 189	0.36 56	2.33 363	1.58 329	1.27 218	1.30 198	1.25 235	0.84 182	1.65 201	0.79 222	0.20 117	0.14 75	0.17 14	0.12 9	0.18 41	0.27 230

AF-Net	1.13 296	0.52 294	1.33 303	0.86 344	0.91 354	1.38 293	0.71 258	2.16 343	1.62 331	1.56 308	2.40 354	1.99 338	1.65 340	1.81 230	1.48 323	0.48 348	0.28 297	0.49 346	0.33 312	0.39 292	0.32 272

RP	1.09 285	0.50 288	1.12 272	0.90 354	1.04 364	1.11 249	0.84 285	1.80 270	1.62 331	1.55 307	2.00 333	1.90 327	1.78 350	1.84 231	1.25 287	0.52 353	0.36 337	0.48 344	0.36 325	0.45 319	0.43 311

FAT-Stereo	1.07 280	0.41 255	1.32 301	0.72 301	0.58 275	1.08 246	0.89 296	1.96 307	1.65 333	1.75 328	1.98 332	2.03 343	1.48 326	2.02 250	1.18 283	0.42 329	0.35 332	0.34 297	0.29 288	0.35 270	0.53 335

SGM+DAISY	2.41 377	1.07 365	2.14 357	1.18 374	1.10 367	2.14 356	1.36 351	1.96 307	1.66 334	5.46 405	7.07 397	4.95 390	4.32 398	5.50 351	2.26 353	1.04 380	1.02 401	0.99 378	0.97 386	1.02 374	1.04 377

ADCL	1.72 352	0.57 308	3.66 380	0.67 273	0.61 288	2.61 372	1.85 375	1.96 307	1.67 335	1.90 344	1.83 316	2.06 346	1.90 359	2.13 259	9.15 397	0.26 243	0.24 272	0.34 297	0.32 306	0.38 288	0.35 283

SGM_RVC	1.68 347	0.36 229	0.61 59	0.59 195	0.29 63	2.25 359	1.18 339	2.38 368	1.68 336	3.60 387	2.67 362	3.69 380	2.42 377	8.13 395	1.90 341	0.31 281	0.31 315	0.30 263	0.28 277	0.30 249	0.29 244
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFN_U_SF_RVC	1.52 334	0.84 350	3.42 378	0.87 349	0.66 301	2.56 370	0.95 311	2.36 366	1.70 337	1.98 347	1.86 321	2.45 361	1.79 351	2.95 298	2.58 356	0.52 353	0.48 365	0.55 359	0.59 369	0.59 347	0.61 351

FBW_ROB	1.71 351	0.62 325	1.45 315	0.67 273	0.61 288	1.81 334	1.08 328	2.52 374	1.70 337	1.77 330	1.73 304	1.98 337	1.25 301	12.57 413	1.84 337	0.34 299	0.37 339	0.56 362	0.38 330	0.45 319	0.43 311

DispFullNet	2.34 373	2.85 408	3.66 380	3.08 401	2.27 393	1.97 346	0.67 248	2.00 314	1.70 337	2.52 367	2.00 333	2.23 349	5.86 402	3.44 316	1.58 327	1.01 376	0.32 322	2.64 401	1.94 406	2.85 396	2.24 394

stereogan	1.15 301	0.42 258	1.40 308	0.86 344	0.84 347	2.38 365	0.71 258	1.88 286	1.73 340	1.72 326	1.94 331	2.31 354	1.29 306	2.07 255	1.08 266	0.36 309	0.35 332	0.39 323	0.31 300	0.51 333	0.46 319

WCMA_ROB	1.84 355	0.47 276	1.31 298	0.69 286	0.57 267	2.11 354	1.14 334	1.87 284	1.73 340	4.04 391	6.43 394	5.62 394	3.61 391	2.59 286	1.94 343	0.52 353	0.44 356	0.39 323	0.42 339	0.48 325	0.47 322

Wz-Net-TNSev	1.88 357	2.08 400	7.66 394	0.67 273	0.64 296	2.42 366	1.83 374	2.33 363	1.74 342	1.57 312	1.56 274	2.58 364	1.90 359	4.86 337	3.12 364	0.39 320	0.37 339	0.33 287	0.37 328	0.53 337	0.58 345

DPSNet	1.69 348	0.59 314	4.33 383	0.70 291	0.57 267	2.02 350	1.62 365	3.35 387	1.78 343	1.48 293	1.38 228	2.17 348	2.84 383	4.77 336	3.66 371	0.48 348	0.31 315	0.29 254	0.25 239	0.64 354	0.48 325

MSMD_ROB	1.99 364	0.59 314	0.89 205	0.70 291	0.61 288	3.95 393	0.94 309	1.80 270	1.79 344	4.41 395	4.43 381	8.17 403	3.66 392	3.40 312	1.33 297	0.52 353	0.48 365	0.54 355	0.58 366	0.53 337	0.50 330

FCDSN-DC	2.32 372	0.63 326	0.81 175	0.84 337	0.75 327	2.23 358	0.94 309	2.09 332	1.80 345	5.45 404	7.72 402	7.77 402	6.93 408	3.39 311	1.80 336	0.52 353	0.48 365	0.52 349	0.51 359	0.57 343	0.58 345
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AnyNet_C01	2.26 370	1.78 389	10.22 402	0.93 360	0.74 321	2.92 379	2.20 391	2.29 361	1.80 345	2.53 368	2.41 355	2.71 369	1.73 346	3.41 313	6.72 386	0.41 326	0.39 346	0.40 328	0.42 339	0.67 359	0.63 353

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 353	0.87 354	3.56 379	0.80 325	0.75 327	3.72 388	2.44 398	1.82 274	1.82 347	1.74 327	1.91 327	1.92 331	1.26 303	7.69 391	1.28 293	0.45 340	0.47 364	0.52 349	0.77 375	0.50 329	0.50 330

MFMNet_re	1.40 326	1.14 372	1.68 334	1.39 379	1.07 365	1.48 303	1.43 354	1.87 284	1.82 347	2.26 357	2.19 344	1.51 286	1.86 356	1.52 179	1.25 287	0.93 374	0.83 387	0.84 373	0.80 377	0.99 373	1.05 379

XQC	1.37 322	0.87 354	2.56 370	0.84 337	0.69 311	1.83 337	0.89 296	2.07 329	1.88 349	1.88 341	1.53 266	1.91 328	1.55 332	2.85 296	3.05 362	0.48 348	0.29 305	0.44 337	0.39 331	0.69 361	0.60 350

RainbowNet	1.97 363	1.76 388	1.57 328	2.81 395	2.21 391	1.98 348	1.81 372	2.54 375	1.89 350	1.50 296	1.84 318	1.96 335	1.65 340	2.14 260	1.25 287	3.33 402	0.85 391	2.39 395	0.98 388	2.82 394	2.22 393

SAMSARA	1.55 336	0.84 350	2.61 371	1.22 376	1.07 365	2.50 368	1.93 380	2.05 323	1.89 350	2.75 374	1.66 297	2.81 370	1.69 345	3.08 304	1.97 345	0.46 346	0.51 370	0.42 332	0.46 348	0.58 345	0.59 347

CSAN	1.41 327	0.59 314	1.26 291	0.70 291	0.50 234	1.76 328	1.78 370	1.77 262	1.90 352	2.35 361	2.32 349	1.92 331	1.94 361	5.56 354	1.49 324	0.43 334	0.35 332	0.40 328	0.41 337	0.43 309	0.41 303

Consistency-Raft	1.25 309	0.99 361	1.93 350	1.02 367	1.21 377	0.96 224	1.01 321	1.75 253	1.92 353	1.36 260	2.12 341	1.44 272	1.01 252	1.14 119	1.40 308	0.72 370	0.82 386	0.89 374	0.98 388	1.31 381	0.95 372

PWC_ROB	1.24 307	0.76 346	2.46 368	0.72 301	0.78 334	1.15 259	0.49 163	1.75 253	1.92 353	2.31 358	3.07 367	1.59 297	1.40 316	2.46 282	2.10 350	0.33 291	0.22 255	0.35 304	0.24 228	0.38 288	0.41 303

NVStereoNet_ROB	1.88 357	1.07 365	1.45 315	1.07 371	1.17 373	1.47 302	1.48 358	1.89 288	1.93 355	1.94 346	4.67 387	3.08 375	1.80 352	6.51 370	1.65 330	1.06 381	0.86 393	1.08 381	1.32 393	0.93 370	1.26 383
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WZ-Net	1.95 361	0.95 358	10.10 400	0.86 344	0.78 334	1.69 321	1.60 364	2.20 354	1.98 356	2.08 352	1.93 329	2.30 353	1.97 362	5.30 344	3.17 367	0.34 299	0.26 283	0.29 254	0.31 300	0.51 333	0.47 322

RTSC	1.29 312	0.73 339	2.44 366	0.83 336	0.57 267	1.85 339	0.65 240	1.88 286	2.00 357	2.20 356	1.66 297	1.60 299	1.26 303	2.33 274	3.92 373	0.32 286	0.23 263	0.27 236	0.29 288	0.37 280	0.37 289

LRCNet_RVC	22.74 418	32.10 425	21.97 413	29.84 422	26.23 420	4.42 398	0.81 282	22.66 417	2.02 358	26.93 422	29.26 423	23.06 423	15.59 412	23.84 420	18.88 413	31.75 428	19.90 429	34.65 428	32.13 428	30.54 427	28.32 428

S-Stereo	1.15 301	0.46 272	2.17 358	0.81 328	0.80 341	1.21 271	1.19 340	1.93 302	2.02 358	1.47 287	2.11 340	1.57 293	1.17 284	2.05 254	1.41 312	0.40 322	0.40 348	0.35 304	0.31 300	0.44 316	0.70 361

MeshStereo	2.26 370	0.56 304	0.92 215	0.61 218	0.49 228	2.60 371	1.02 322	3.18 384	2.05 360	7.40 410	4.98 390	7.58 400	2.98 386	6.37 368	1.96 344	0.43 334	0.43 353	0.45 338	0.39 331	0.43 309	0.42 307
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
PDISCO_ROB	1.32 317	0.65 329	1.44 311	1.36 377	1.46 383	2.55 369	0.92 303	2.45 372	2.07 361	1.37 262	1.49 259	1.65 308	1.00 250	2.82 293	1.35 302	1.01 376	0.27 291	0.54 355	0.47 350	0.71 363	0.73 364

ACVNet-4b	2.15 367	1.41 381	1.64 331	2.80 394	2.31 395	2.31 362	1.24 343	2.32 362	2.14 362	1.26 215	2.39 353	2.66 367	1.48 326	5.95 363	1.06 263	3.20 400	0.45 360	2.37 392	0.89 381	2.83 395	2.37 396

ADCS	2.25 369	0.99 361	5.55 388	0.81 328	0.74 321	2.19 357	1.80 371	2.27 359	2.14 362	2.80 377	2.13 342	2.40 359	2.03 364	2.64 289	13.69 405	0.41 326	0.39 346	0.40 328	0.45 345	0.58 345	0.56 340

FINET	0.97 259	0.54 298	1.60 330	0.63 237	0.79 336	1.08 246	1.07 327	1.56 217	2.20 364	1.15 156	1.49 259	0.94 148	0.88 200	2.32 273	1.05 261	0.42 329	0.35 332	0.32 280	0.28 277	0.43 309	0.38 295

ACVNet_1	2.18 368	1.45 383	1.72 337	2.85 396	2.33 396	2.28 360	1.46 356	3.08 383	2.22 365	1.82 338	2.05 338	3.56 378	1.98 363	3.09 305	1.40 308	3.17 397	0.60 379	2.40 396	0.92 383	2.91 398	2.37 396

MADNet+	2.69 384	3.22 410	11.53 405	1.44 382	1.12 370	3.19 382	1.81 372	2.85 379	2.37 366	1.68 323	2.07 339	2.85 372	2.18 370	7.41 386	5.23 380	0.79 371	0.76 384	0.69 370	0.65 372	0.98 371	0.95 372

SuperB	2.53 380	0.59 314	18.45 410	0.69 286	0.50 234	1.87 341	0.88 294	1.67 238	2.39 367	1.50 296	1.42 237	1.14 213	1.15 283	4.28 329	5.07 379	0.24 205	0.19 208	0.22 122	0.19 108	7.86 417	0.34 278

JetBlue	3.97 393	2.01 395	10.19 401	1.38 378	2.84 403	10.53 410	9.54 410	3.60 389	2.41 368	2.73 373	3.39 372	4.54 384	4.31 397	7.85 394	6.84 387	0.88 372	0.93 397	0.89 374	0.91 382	1.74 382	1.91 390

LSM	6.33 403	1.10 367	13.19 406	1.41 381	68.17 430	1.64 318	1.90 379	1.92 298	2.46 369	2.99 381	3.11 368	1.88 323	1.80 352	2.61 288	2.06 349	0.41 326	0.58 378	0.50 347	0.57 365	0.64 354	17.66 422

DualNet	1.09 285	0.33 187	0.85 181	0.53 119	0.37 153	0.74 150	0.56 208	0.95 52	2.47 370	1.15 156	1.45 246	1.06 186	0.82 171	1.55 187	7.61 390	0.20 117	0.12 9	0.31 267	0.27 260	0.19 71	0.20 134

ffm	0.72 161	0.33 187	0.85 181	0.53 119	0.37 153	0.74 150	0.56 208	0.95 52	2.47 370	1.15 156	1.45 246	1.06 186	0.82 171	1.55 187	0.32 7	0.20 117	0.12 9	0.31 267	0.27 260	0.19 71	0.20 134

ff1	1.37 322	0.33 187	0.85 181	0.53 119	0.37 153	0.74 150	0.56 208	0.95 52	2.47 370	1.15 156	1.45 246	1.06 186	0.82 171	7.22 382	7.61 390	0.20 117	0.12 9	0.31 267	0.27 260	0.19 71	0.20 134

tt1	0.62 110	0.32 171	0.51 24	0.54 134	0.26 20	1.16 261	0.48 156	0.95 52	2.47 370	0.57 31	0.77 43	0.49 29	0.81 167	1.55 187	0.32 7	0.20 117	0.12 9	0.24 170	0.15 30	0.19 71	0.20 134

SHD	1.31 315	0.71 338	2.34 364	0.86 344	0.75 327	1.77 331	0.65 240	2.22 355	2.50 374	2.40 365	1.71 302	1.91 328	1.60 336	1.93 243	2.37 354	0.38 317	0.31 315	0.38 317	0.40 335	0.48 325	0.50 330

FC-DCNN	2.72 387	0.59 314	0.86 187	0.73 308	0.57 267	2.91 378	1.04 324	3.01 382	2.60 375	6.83 406	7.64 401	9.92 407	6.33 406	5.21 343	3.14 365	0.53 359	0.48 365	0.51 348	0.50 357	0.53 337	0.51 334

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 366	1.15 373	3.10 377	1.05 368	0.76 330	5.03 402	2.40 397	2.16 343	2.62 376	1.89 343	2.28 348	2.69 368	1.65 340	9.35 403	2.04 347	0.64 368	0.51 370	0.68 368	0.71 373	1.09 376	0.67 358

RTS	2.67 382	1.38 378	15.28 408	0.99 364	1.26 379	3.78 389	1.96 382	2.15 340	2.62 376	2.61 369	2.85 365	2.60 365	1.59 334	6.27 365	5.71 382	0.40 322	0.28 297	0.35 304	0.35 321	0.50 329	0.48 325

RTSA	2.67 382	1.38 378	15.28 408	0.99 364	1.26 379	3.78 389	1.96 382	2.15 340	2.62 376	2.61 369	2.85 365	2.60 365	1.59 334	6.27 365	5.71 382	0.40 322	0.28 297	0.35 304	0.35 321	0.50 329	0.48 325

IMH-64-1	2.70 385	1.79 390	1.46 317	3.26 403	2.66 399	3.23 384	2.10 386	4.08 391	2.75 379	2.34 359	3.81 377	3.06 373	2.22 372	4.25 327	2.59 357	3.75 406	0.84 388	2.75 402	1.35 394	3.15 400	2.60 402

IMH-64	2.70 385	1.79 390	1.46 317	3.26 403	2.66 399	3.23 384	2.10 386	4.08 391	2.75 379	2.34 359	3.81 377	3.06 373	2.22 372	4.25 327	2.59 357	3.75 406	0.84 388	2.75 402	1.35 394	3.15 400	2.60 402

ACVNet_2	2.43 378	1.41 381	2.04 352	2.62 393	2.24 392	2.63 373	1.88 378	3.31 385	3.01 381	2.19 355	3.45 373	4.62 385	2.04 365	4.50 332	1.47 322	2.55 392	0.64 381	2.22 389	0.84 379	2.69 390	2.29 395

xx1	0.67 148	0.31 157	0.50 18	0.54 134	0.26 20	1.18 264	0.51 170	0.93 45	3.05 382	0.58 32	0.79 48	0.95 154	0.77 152	1.46 170	0.32 7	0.20 117	0.12 9	0.24 170	0.23 217	0.22 152	0.21 150

cc1	0.64 126	0.31 157	0.50 18	0.54 134	0.26 20	1.18 264	0.51 170	0.93 45	3.05 382	0.58 32	0.79 48	0.48 22	0.88 200	1.46 170	0.32 7	0.20 117	0.12 9	0.25 206	0.15 30	0.19 71	0.19 111

PWCDC_ROB	1.29 312	0.75 344	1.33 303	1.05 368	0.88 353	1.73 325	0.52 179	1.89 288	3.28 384	1.29 225	4.88 389	1.22 224	1.46 323	1.77 226	1.45 320	0.60 363	0.26 283	0.29 254	0.25 239	0.52 335	0.37 289

PVD	1.70 349	0.84 350	2.26 362	0.94 362	0.83 346	2.48 367	0.97 313	2.59 376	3.35 385	3.01 383	2.77 363	2.34 356	2.47 379	2.67 290	3.14 365	0.47 347	0.45 360	0.59 366	0.48 352	0.59 347	0.75 366

EDNetEfficientorigin	10.57 410	1.47 384	177.42 435	0.67 273	0.53 255	1.58 312	1.16 337	1.90 291	3.37 386	4.71 399	3.38 371	3.10 376	2.69 382	3.13 306	3.58 370	0.25 229	0.23 263	0.33 287	0.27 260	0.83 366	0.81 367

ELAS	2.37 374	0.74 342	1.54 326	0.99 364	0.92 356	4.78 399	2.33 395	3.33 386	3.37 386	5.05 403	4.77 388	3.67 379	4.53 399	3.42 314	4.50 377	0.62 365	0.53 372	0.55 359	0.53 361	0.63 352	0.64 357
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
notaker	3.98 394	2.40 405	2.68 373	3.82 410	3.27 408	3.97 394	2.14 389	4.78 399	3.45 388	4.12 394	6.94 396	7.65 401	3.26 388	7.82 393	5.30 381	4.04 410	1.41 407	3.36 411	2.10 408	3.88 406	3.31 408

PWCK	2.88 389	2.05 398	5.72 390	2.08 386	1.11 368	3.55 386	3.90 406	2.86 380	3.54 389	3.03 384	3.63 375	3.10 376	2.31 374	8.15 397	3.09 363	2.12 389	0.91 396	1.75 385	0.98 388	2.57 389	1.18 382

IMH	3.21 391	1.85 394	1.48 322	3.25 402	2.69 401	4.07 395	2.02 384	4.41 396	3.80 390	2.72 372	7.11 398	4.75 388	2.92 384	5.92 361	2.55 355	3.85 409	0.88 394	2.78 404	1.36 396	3.19 402	2.59 401

WAO-7	2.66 381	1.40 380	1.73 339	1.39 379	1.17 373	3.93 392	1.94 381	4.11 393	3.88 391	2.92 379	5.50 391	4.18 383	3.00 387	7.63 390	3.71 372	1.13 384	1.00 399	1.17 382	1.13 392	1.18 378	1.09 381

EDNetEfficient	2.37 374	1.10 367	8.08 397	0.74 310	0.71 314	0.98 231	1.56 361	1.46 188	4.06 392	4.90 400	2.82 364	2.25 350	3.48 390	2.95 298	9.97 398	0.26 243	0.24 272	0.26 225	0.30 296	0.68 360	0.61 351

ELAS_RVC	2.48 379	0.74 342	1.90 348	1.05 368	0.92 356	2.76 374	4.01 407	2.76 377	4.11 393	4.69 398	4.63 385	4.62 385	5.96 404	3.97 323	3.96 374	0.63 367	0.53 372	0.56 362	0.52 360	0.64 354	0.63 353
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	5.01 398	3.14 409	4.91 385	4.55 414	3.94 412	5.20 403	4.41 408	4.40 395	4.13 394	4.95 401	6.08 392	4.74 387	5.37 400	9.40 404	10.67 402	4.65 412	4.15 414	3.97 413	3.34 412	4.09 408	4.08 413

JetRed	6.91 406	8.80 416	25.96 418	2.85 396	3.25 407	13.98 416	11.87 411	6.25 407	4.28 395	4.45 396	4.56 383	6.69 396	5.46 401	7.46 388	14.05 406	2.59 393	3.31 411	2.59 400	2.29 410	4.20 409	3.36 409

Dean	2.91 390	1.53 385	2.07 353	2.96 400	2.51 398	3.15 381	2.14 389	4.75 398	4.41 396	2.76 375	6.10 393	5.53 393	2.37 375	2.97 300	1.92 342	3.18 398	0.85 391	2.51 399	1.04 391	2.88 397	2.47 399

WAO-6	2.81 388	1.60 386	1.46 317	2.36 391	2.28 394	3.55 386	2.29 394	4.21 394	4.56 397	2.36 363	4.51 382	4.88 389	2.66 381	4.60 333	4.07 376	1.72 385	1.15 405	2.31 391	1.46 399	2.31 385	1.85 389

LVE	3.31 392	1.67 387	1.64 331	2.85 396	2.42 397	3.20 383	2.26 393	4.78 399	5.05 398	2.35 361	6.91 395	6.02 395	2.37 375	9.15 399	2.17 352	3.19 399	1.08 404	2.38 394	1.47 400	2.81 393	2.40 398

DeepPrunerF	1.60 339	0.73 339	5.81 391	0.88 350	1.19 376	0.91 205	0.95 311	2.19 351	5.24 399	1.17 176	1.30 198	1.19 220	1.30 310	4.90 339	1.66 332	0.42 329	0.34 324	0.52 349	0.47 350	0.41 299	0.40 299

tt	6.58 405	0.26 46	6.10 392	3.77 409	2.16 388	11.55 411	19.63 415	13.33 416	5.74 400	2.96 380	2.65 361	4.97 391	6.33 406	3.81 320	7.24 388	9.15 417	11.32 422	5.89 417	6.24 416	6.03 413	2.55 400

SANet	1.88 357	0.57 308	2.18 360	0.63 237	0.40 183	2.80 377	1.57 363	2.39 369	5.88 401	2.36 363	3.57 374	3.72 381	2.97 385	4.74 335	1.76 334	0.34 299	0.30 309	0.32 280	0.29 288	0.48 325	0.37 289

DPSimNet_ROB	11.20 413	4.98 412	35.43 422	2.90 399	4.52 413	7.89 406	17.09 414	4.66 397	6.06 402	14.89 416	10.93 410	17.29 413	36.81 425	13.18 414	15.68 410	2.86 394	6.29 416	5.75 416	5.09 414	3.91 407	7.70 416

SGM-ForestM	6.52 404	0.38 240	1.26 291	0.63 237	0.35 140	13.59 415	5.32 409	6.32 408	6.70 403	11.14 412	9.18 407	22.51 422	13.93 411	16.89 415	20.07 414	0.36 309	0.37 339	0.36 312	0.35 321	0.36 276	0.34 278

ktn	4.70 397	2.38 404	2.12 356	3.76 408	3.24 406	4.85 400	2.95 404	5.52 401	7.37 404	4.07 393	19.32 417	7.46 399	3.47 389	7.39 385	2.95 361	4.04 410	1.85 410	3.26 410	2.22 409	3.08 399	2.65 404

HanzoNet	11.04 412	3.62 411	8.10 398	4.08 413	3.55 411	4.90 401	2.73 402	7.19 409	10.10 405	31.86 430	28.92 422	21.96 421	36.36 423	18.08 416	10.17 399	7.94 416	3.32 412	3.47 412	3.31 411	7.06 416	4.04 412

coex-ft	8.13 408	2.13 401	98.04 434	0.67 273	0.53 255	1.71 322	1.56 361	1.65 233	11.11 406	18.17 420	3.75 376	3.88 382	7.61 409	2.98 301	6.49 385	0.30 274	0.30 309	0.32 280	0.31 300	0.66 358	0.50 330

UNDER WATER-64	5.27 400	2.32 402	8.78 399	3.93 411	3.54 410	7.61 405	3.03 405	5.84 404	14.19 407	4.04 391	4.04 379	9.39 406	6.26 405	5.93 362	8.48 395	3.60 405	1.51 408	3.13 407	1.88 404	4.29 410	3.61 410

Anonymous_1	43.04 431	18.73 419	24.79 415	21.81 419	46.26 429	27.80 417	37.60 422	28.08 421	16.14 408	14.66 415	14.30 411	20.65 415	17.88 415	21.56 417	25.94 419	117.93 435	8.92 419	100.65 432	126.50 432	158.64 435	12.08 419

DGTPSM_ROB	13.01 414	8.23 414	21.87 411	9.51 417	18.10 415	11.56 412	32.01 420	10.63 413	16.20 409	7.03 407	19.48 418	10.15 408	16.66 413	9.83 408	22.42 416	4.75 413	8.68 417	5.37 414	10.25 418	6.16 414	11.36 417

DPSMNet_ROB	13.02 415	8.23 414	21.91 412	9.53 418	18.11 416	11.56 412	32.02 421	10.64 414	16.23 410	7.05 408	19.49 419	10.16 409	16.66 413	9.85 409	22.43 417	4.77 414	8.68 417	5.38 415	10.26 419	6.17 415	11.36 417

WAO-8	4.40 395	1.82 392	1.79 341	2.34 389	2.20 389	9.19 407	1.53 359	6.09 405	16.46 411	3.94 389	7.84 403	7.32 397	3.72 394	9.41 405	3.31 368	2.00 387	1.07 402	2.44 397	1.37 397	2.50 387	1.68 387

Venus	4.40 395	1.82 392	1.79 341	2.34 389	2.20 389	9.19 407	1.53 359	6.09 405	16.46 411	3.94 389	7.84 403	7.32 397	3.72 394	9.41 405	3.31 368	2.00 387	1.07 402	2.44 397	1.37 397	2.50 387	1.68 387

UNDER WATER	5.08 399	2.33 403	5.55 388	3.94 412	3.51 409	5.20 403	2.72 401	5.61 403	16.52 413	3.84 388	4.60 384	9.21 405	5.89 403	5.90 360	8.66 396	3.75 406	1.34 406	3.18 409	1.88 404	4.33 411	3.61 410

DPSM_ROB	19.08 416	19.14 420	25.17 416	22.15 420	20.85 418	28.17 418	37.82 423	26.56 419	16.85 414	14.14 413	14.84 412	21.70 416	18.75 416	21.87 418	26.55 420	10.16 420	9.30 420	10.47 419	10.42 420	14.03 418	12.61 420

DPSM	19.08 416	19.14 420	25.17 416	22.15 420	20.85 418	28.17 418	37.82 423	26.56 419	16.85 414	14.14 413	14.84 412	21.70 416	18.75 416	21.87 418	26.55 420	10.16 420	9.30 420	10.47 419	10.42 420	14.03 418	12.61 420

TorneroNet-64	5.30 401	2.03 396	1.74 340	3.43 405	2.81 402	10.09 409	2.12 388	9.10 412	17.12 416	4.96 402	9.27 408	10.72 411	3.70 393	9.20 400	4.55 378	3.31 401	0.84 388	2.88 405	1.55 401	3.49 403	3.04 405

MANE	6.19 402	0.59 314	1.03 250	0.93 360	1.22 378	13.38 414	2.69 399	12.81 415	17.94 417	8.21 411	10.82 409	14.72 412	11.68 410	11.39 412	11.90 403	0.59 362	0.50 369	0.52 349	1.76 403	0.55 340	0.54 336

xxxxx1	54.10 433	25.67 422	27.13 419	113.43 432	96.96 432	30.69 422	47.44 425	32.38 423	25.60 418	17.75 417	17.27 414	21.81 418	21.02 418	24.43 421	33.82 422	33.37 429	40.54 430	157.71 433	175.86 433	66.16 431	72.93 433

tt_ll	54.10 433	25.67 422	27.13 419	113.43 432	96.96 432	30.69 422	47.44 425	32.38 423	25.60 418	17.75 417	17.27 414	21.81 418	21.02 418	24.43 421	33.82 422	33.37 429	40.54 430	157.71 433	175.86 433	66.16 431	72.93 433

ff	54.10 433	25.67 422	27.13 419	113.43 432	96.96 432	30.69 422	47.44 425	32.38 423	25.60 418	17.75 417	17.27 414	21.81 418	21.02 418	24.43 421	33.82 422	33.37 429	40.54 430	157.71 433	175.86 433	66.16 431	72.93 433

LE_ROB	8.05 407	0.37 235	23.53 414	0.74 310	0.33 122	2.77 375	2.87 403	3.71 390	27.24 421	25.39 421	8.87 406	8.46 404	26.71 421	6.65 372	21.99 415	0.21 144	0.19 208	0.20 73	0.21 172	0.25 201	0.22 165

PML	51.67 432	36.25 426	13.28 407	7.46 416	20.81 417	108.69 435	232.22 436	8.72 410	27.82 422	87.01 435	269.67 436	69.67 435	61.95 435	24.76 424	14.20 407	9.74 419	3.40 413	9.62 418	4.70 413	18.74 420	4.72 415

BEATNet-Init1	26.87 421	13.43 418	70.68 433	0.91 357	0.68 309	57.02 434	21.06 416	32.82 426	32.67 423	52.12 434	53.61 433	66.05 434	49.56 434	48.79 435	34.71 425	0.49 352	0.44 356	0.53 354	0.53 361	0.63 352	0.59 347

LSM0	42.82 430	38.75 432	50.81 432	47.07 431	109.38 435	57.00 433	76.02 428	53.74 434	33.71 424	29.02 429	30.41 429	43.87 433	37.22 426	43.91 432	53.54 434	20.52 427	18.62 423	21.10 427	21.11 427	28.41 426	42.22 429

CasAABBNet	38.33 422	38.46 427	50.35 427	44.75 430	41.84 424	56.68 431	76.37 429	53.22 432	33.83 425	28.31 423	29.54 424	43.62 431	37.71 431	43.84 431	53.41 430	20.30 422	18.70 424	21.07 425	21.07 423	28.24 424	25.34 423

Selective-RAFT-Error	38.39 426	38.47 428	50.44 431	44.73 426	41.97 428	56.68 431	76.38 430	53.24 433	33.92 426	28.34 424	29.85 425	43.60 430	38.20 432	43.75 427	53.34 429	20.38 426	18.70 424	21.09 426	21.05 422	28.30 425	25.43 427

MyStereo03	38.34 423	38.50 429	50.41 428	44.74 427	41.86 425	56.65 428	76.38 430	52.99 429	33.93 427	28.39 425	29.99 426	43.54 427	37.42 427	43.82 428	53.53 431	20.31 423	18.71 426	21.06 422	21.08 424	28.23 421	25.35 424

MyStereo02	38.34 423	38.50 429	50.41 428	44.74 427	41.86 425	56.65 428	76.38 430	52.99 429	33.93 427	28.39 425	29.99 426	43.54 427	37.42 427	43.82 428	53.53 431	20.31 423	18.71 426	21.06 422	21.08 424	28.23 421	25.35 424

MyStereo	38.34 423	38.50 429	50.41 428	44.74 427	41.86 425	56.65 428	76.38 430	52.99 429	33.93 427	28.39 425	29.99 426	43.54 427	37.42 427	43.82 428	53.53 431	20.31 423	18.71 426	21.06 422	21.08 424	28.23 421	25.35 424

SPstereo	26.54 420	6.08 413	10.71 404	5.55 415	5.68 414	48.14 427	80.43 434	67.31 435	34.39 430	28.70 428	27.52 421	43.76 432	37.60 430	45.04 434	54.41 435	4.92 415	4.89 415	10.74 421	5.88 415	4.46 412	4.57 414

HaxPig	38.92 427	41.40 433	41.64 423	29.95 423	32.27 421	28.90 420	27.60 417	29.73 422	37.71 431	43.82 431	43.87 430	33.17 424	35.56 422	41.53 425	40.37 427	43.94 432	47.51 434	45.82 429	47.08 430	42.38 428	44.15 431

AVERAGE_ROB	40.43 428	42.37 434	42.73 424	36.96 425	35.58 423	30.50 421	27.61 418	36.71 428	38.39 432	44.91 432	44.36 431	37.45 426	36.70 424	41.88 426	40.35 426	45.43 433	46.81 433	47.11 430	46.35 429	42.51 429	43.87 430

MEDIAN_ROB	42.00 429	44.40 435	44.29 426	35.15 424	34.95 422	31.28 425	29.60 419	35.88 427	40.02 433	47.20 433	46.64 432	37.37 425	38.48 433	44.35 433	42.45 428	48.03 434	49.39 435	49.71 431	49.03 431	45.14 430	46.65 432

KSHMR	8.75 409	2.06 399	2.11 355	3.53 407	3.11 405	4.13 396	2.69 399	5.60 402	61.37 434	3.00 382	55.83 434	4.98 392	2.45 378	4.49 331	2.61 359	3.46 403	1.55 409	3.14 408	1.94 406	3.72 405	3.18 407

TorneroNet	10.70 411	2.03 396	1.82 344	3.43 405	3.01 404	43.83 426	2.22 392	8.87 411	67.47 435	7.17 409	27.36 420	10.68 410	3.85 396	8.67 398	7.65 394	3.59 404	0.88 394	3.04 406	1.57 402	3.71 404	3.17 406

test_example2	192.40 436	210.76 437	206.48 436	199.83 436	204.73 436	172.94 436	183.52 435	133.93 436	133.41 436	191.38 436	196.19 435	187.13 436	178.77 436	205.33 436	208.00 436	222.09 436	238.72 436	186.54 436	190.54 436	227.34 436	170.31 436

ASD4		10.99 417

Low-res two-view benchmark