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

LoS_RVC	0.29 4	0.33 85	1.19 10	0.25 15	0.34 259	0.43 17	0.22 45	0.42 5	0.32 2	0.22 5	0.33 35	0.23 14	0.24 31	0.31 17	0.21 22	0.07 1	0.07 11	0.07 1	0.05 1	0.10 11	0.31 303

CAS	0.35 34	0.25 32	1.30 18	0.79 365	0.34 259	0.51 57	0.23 61	0.46 12	0.39 15	0.22 5	0.31 28	0.20 2	0.17 1	0.28 3	0.23 34	0.73 379	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 7	0.37 335

MIF-Stereo	0.30 8	0.36 104	1.68 69	0.27 40	0.24 159	0.29 3	0.18 11	0.33 1	0.34 3	0.26 26	0.37 46	0.18 1	0.18 6	0.31 17	0.27 65	0.10 78	0.08 58	0.08 3	0.07 13	0.25 231	0.08 10

Any-RAFT	0.38 46	0.25 32	1.89 162	0.27 40	0.17 61	0.68 255	0.21 33	0.78 178	0.53 99	0.43 74	0.43 72	0.54 164	0.30 99	0.41 57	0.20 19	0.10 78	0.12 198	0.08 3	0.06 7	0.10 11	0.09 16

LoS	0.31 12	0.30 71	1.52 47	0.23 3	0.13 5	0.54 79	0.20 22	0.48 23	0.49 68	0.25 19	0.28 17	0.37 68	0.24 31	0.38 48	0.23 34	0.10 78	0.08 58	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.07 3

CES	0.30 8	0.27 42	1.09 4	0.23 3	0.50 337	0.40 15	0.20 22	0.46 12	0.44 37	0.22 5	0.28 17	0.26 32	0.19 9	0.33 27	0.21 22	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.15 83	0.49 360

Selective-IGEV	0.29 4	0.23 21	1.28 15	0.27 40	0.30 218	0.35 10	0.20 22	0.56 62	0.38 10	0.21 2	0.30 25	0.22 8	0.18 6	0.37 44	0.18 1	0.07 1	0.06 1	0.08 3	0.15 225	0.16 110	0.29 288

DCANet-4	0.40 63	0.27 42	2.21 240	0.25 15	0.14 12	0.51 57	0.22 45	0.77 164	0.72 249	0.54 170	0.47 90	0.28 41	0.37 135	0.37 44	0.34 132	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 225

fff	0.43 85	0.77 248	1.95 183	0.24 7	0.13 5	0.51 57	0.22 45	0.77 164	0.75 279	0.54 170	0.47 90	0.31 48	0.65 289	0.36 37	0.34 132	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 225

CroCo-Stereo	0.30 8	0.45 143	1.08 3	0.31 117	0.17 61	0.19 1	0.21 33	0.73 130	0.50 74	0.21 2	0.24 11	0.55 167	0.22 20	0.27 1	0.26 57	0.09 17	0.08 58	0.08 3	0.07 13	0.12 32	0.09 16
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
CREStereo++_RVC	0.33 19	0.29 66	1.74 86	0.24 7	0.16 37	0.54 79	0.15 1	0.40 3	0.55 110	0.37 47	0.51 129	0.24 21	0.19 9	0.27 1	0.26 57	0.09 17	0.06 1	0.08 3	0.30 334	0.08 1	0.06 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
TANstereo	0.33 19	0.49 156	1.75 92	0.23 3	0.12 3	0.54 79	0.16 3	0.40 3	0.45 47	0.45 86	0.51 129	0.26 32	0.22 20	0.29 11	0.20 19	0.10 78	0.10 141	0.08 3	0.06 7	0.08 1	0.11 37

XX-TBD	0.34 26	0.77 248	1.75 92	0.34 176	0.13 5	0.51 57	0.17 5	0.43 6	0.50 74	0.37 47	0.49 119	0.23 14	0.18 6	0.28 3	0.24 48	0.10 78	0.07 11	0.08 3	0.06 7	0.09 7	0.07 3

raftrobust	0.38 46	0.68 218	1.54 48	0.32 138	0.46 331	0.52 70	0.21 33	0.56 62	0.42 28	0.52 150	0.35 42	0.31 48	0.33 113	0.37 44	0.30 98	0.10 78	0.11 173	0.08 3	0.07 13	0.21 185	0.19 195

csc	0.43 85	0.77 248	1.95 183	0.24 7	0.13 5	0.51 57	0.22 45	0.77 164	0.75 279	0.54 170	0.47 90	0.31 48	0.65 289	0.36 37	0.34 132	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 225

cscssc	0.43 85	0.77 248	1.95 183	0.24 7	0.13 5	0.51 57	0.22 45	0.77 164	0.75 279	0.54 170	0.47 90	0.31 48	0.65 289	0.36 37	0.34 132	0.09 17	0.07 11	0.08 3	0.07 13	0.08 1	0.22 225

CREStereo	0.28 1	0.30 71	1.33 21	0.19 1	0.13 5	0.55 89	0.17 5	0.48 23	0.46 50	0.27 29	0.33 35	0.24 21	0.21 16	0.31 17	0.21 22	0.11 125	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.10 11	0.07 3
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
PMTNet	0.31 12	0.35 99	1.30 18	0.20 2	0.14 12	0.57 115	0.25 99	0.46 12	0.42 28	0.27 29	0.32 31	0.27 38	0.24 31	0.39 51	0.23 34	0.43 361	0.07 11	0.08 3	0.05 1	0.18 148	0.07 3

pmcnn	1.32 369	1.05 334	2.77 333	0.74 361	1.43 397	0.72 271	0.56 312	0.96 298	0.91 334	0.99 346	2.92 399	6.01 410	0.70 301	2.38 351	3.32 387	0.13 200	0.10 141	0.08 3	0.06 7	0.34 295	0.22 225

qqq1	0.48 136	0.46 145	1.60 56	0.30 92	0.15 24	0.45 19	0.24 84	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 237	0.51 152	0.41 172	1.87 310	0.23 34	0.13 200	0.10 141	0.09 20	0.08 29	0.14 69	0.11 37

fff1	0.48 136	0.46 145	1.60 56	0.30 92	0.15 24	0.45 19	0.24 84	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 237	0.51 152	0.41 172	1.87 310	0.23 34	0.13 200	0.10 141	0.09 20	0.08 29	0.14 69	0.11 37

MSKI-zero shot	0.46 119	0.38 111	2.47 289	0.27 40	0.43 316	0.56 98	0.20 22	0.77 164	0.43 35	0.60 236	0.51 129	0.44 117	0.17 1	0.68 157	0.21 22	0.09 17	0.29 343	0.09 20	0.32 341	0.14 69	0.10 27

DLNR_Zeroshot_test	13.43 419	19.94 425	23.55 425	121.61 439	35.03 434	0.46 31	0.15 1	8.02 417	0.35 4	0.28 31	0.37 46	0.26 32	0.17 1	0.76 177	0.29 87	6.42 417	0.26 335	0.09 20	0.38 359	50.13 437	0.18 187

AEACV	0.33 19	0.24 29	1.44 35	0.28 58	0.35 269	0.47 34	0.21 33	0.43 6	0.28 1	0.26 26	0.25 14	0.22 8	0.38 140	0.30 14	0.18 1	0.09 17	0.35 353	0.09 20	0.36 356	0.23 205	0.25 259

RAFT-Test	0.44 94	0.38 111	2.01 198	0.27 40	0.44 317	0.64 222	0.37 236	0.72 122	0.57 121	0.45 86	0.48 102	0.65 217	0.24 31	0.35 33	0.29 87	0.09 17	0.11 173	0.09 20	0.38 359	0.10 11	0.11 37

Selective-RAFT	0.35 34	0.26 41	1.48 42	0.31 117	0.15 24	0.61 175	0.19 13	0.60 81	0.54 106	0.28 31	0.29 20	0.40 86	0.33 113	0.50 105	0.27 65	0.10 78	0.07 11	0.09 20	0.35 350	0.19 165	0.08 10

MC-Stereo	0.32 14	0.31 77	1.46 37	0.31 117	0.15 24	0.53 76	0.19 13	0.44 8	0.35 4	0.36 43	0.38 53	0.27 38	0.27 68	0.42 60	0.19 3	0.09 17	0.13 212	0.09 20	0.16 240	0.20 177	0.13 94

RCA-Stereo	0.34 26	0.32 80	1.30 18	0.26 31	0.14 12	0.58 130	0.23 61	0.78 178	0.62 172	0.40 59	0.44 82	0.28 41	0.35 123	0.29 11	0.20 19	0.09 17	0.10 141	0.09 20	0.07 13	0.19 165	0.08 10

ADStereo(finetuned)	0.45 109	0.77 248	2.12 223	0.25 15	0.14 12	0.51 57	0.22 45	0.77 164	0.72 249	0.54 170	0.48 102	0.31 48	0.76 316	0.37 44	0.38 148	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.13 51	0.23 243

iRaft-Stereo_20w	0.58 225	0.39 118	1.96 192	0.45 294	0.32 242	0.92 336	0.57 316	1.14 363	0.56 118	0.81 324	0.40 63	0.55 167	0.69 299	0.65 153	1.04 308	0.09 17	0.16 261	0.09 20	0.36 356	0.17 129	0.25 259

GwcNet-ADL	0.50 162	0.74 237	2.90 347	0.31 117	0.20 106	0.58 130	0.29 168	0.87 239	0.64 188	0.47 94	0.47 90	0.56 176	0.33 113	0.46 81	0.46 184	0.13 200	0.12 198	0.09 20	0.09 44	0.14 69	0.21 215

GANet-ADL	0.44 94	0.41 123	2.31 257	0.33 153	0.20 106	0.57 115	0.25 99	0.75 145	0.54 106	0.42 69	0.59 187	0.56 176	0.30 99	0.40 55	0.38 148	0.14 228	0.11 173	0.09 20	0.08 29	0.22 197	0.17 170

cross-raft	0.40 63	0.27 42	2.22 243	0.30 92	0.17 61	0.49 45	0.35 223	0.71 117	0.39 15	0.43 74	0.45 83	0.64 214	0.25 42	0.32 21	0.25 54	0.08 4	0.08 58	0.09 20	0.23 304	0.11 22	0.14 107

s12784h	0.36 38	0.28 62	1.58 53	0.23 3	0.11 1	0.62 195	0.24 84	0.79 190	0.64 188	0.44 79	0.52 136	0.28 41	0.26 54	0.50 105	0.24 48	0.11 125	0.06 1	0.09 20	0.06 7	0.16 110	0.06 1

RALCasStereoNet	0.45 109	0.88 285	1.85 143	0.30 92	0.26 184	0.49 45	0.26 115	0.58 69	0.51 78	0.36 43	0.48 102	0.36 67	0.28 78	0.55 125	0.34 132	0.10 78	0.53 377	0.09 20	0.08 29	0.25 231	0.34 318

DCANet	0.42 79	0.77 248	1.95 183	0.25 15	0.14 12	0.51 57	0.22 45	0.77 164	0.72 249	0.54 170	0.48 102	0.31 48	0.41 172	0.36 37	0.39 155	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.13 51	0.23 243

111	0.48 136	1.09 339	1.95 183	0.24 7	0.13 5	0.59 146	0.26 115	0.83 208	0.78 298	0.48 113	0.52 136	0.56 176	0.38 140	0.49 100	0.38 148	0.09 17	0.07 11	0.09 20	0.07 13	0.23 205	0.35 320

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 79	0.86 279	1.78 108	0.28 58	0.17 61	0.52 70	0.20 22	0.62 87	0.61 156	0.50 131	0.61 206	0.39 78	0.32 110	0.35 33	0.30 98	0.07 1	0.10 141	0.09 20	0.09 44	0.35 303	0.10 27

EAI-Stereo	0.78 314	0.25 32	1.67 68	0.54 331	0.59 355	1.95 389	2.05 401	1.11 362	0.64 188	0.95 344	1.49 363	0.50 149	0.67 295	0.59 133	1.44 336	0.09 17	0.19 289	0.09 20	0.49 370	0.13 51	0.22 225

CFNet-RSSM	0.41 66	0.32 80	2.20 239	0.27 40	0.44 317	0.52 70	0.19 13	0.76 154	0.48 64	0.43 74	0.36 43	0.54 164	0.26 54	0.33 27	0.25 54	0.09 17	0.08 58	0.09 20	0.38 359	0.10 11	0.09 16

Gwc-CoAtRS	0.38 46	0.33 85	1.92 173	0.27 40	0.41 309	0.48 40	0.19 13	0.59 74	0.46 50	0.43 74	0.39 60	0.57 182	0.26 54	0.32 21	0.26 57	0.09 17	0.09 112	0.09 20	0.31 338	0.11 22	0.09 16

R-Stereo Train	0.36 38	0.21 9	1.70 75	0.29 79	0.18 83	0.55 89	0.26 115	0.78 178	0.36 6	0.57 203	0.67 251	0.33 57	0.24 31	0.32 21	0.23 34	0.10 78	0.08 58	0.09 20	0.07 13	0.09 7	0.12 63

RAFT-Stereo	0.36 38	0.21 9	1.70 75	0.29 79	0.18 83	0.55 89	0.26 115	0.78 178	0.36 6	0.57 203	0.67 251	0.33 57	0.24 31	0.32 21	0.23 34	0.10 78	0.08 58	0.09 20	0.07 13	0.09 7	0.12 63
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.61 241	0.68 218	2.03 206	0.35 190	0.46 331	0.65 234	0.28 148	0.78 178	0.70 232	0.48 113	0.64 237	0.93 323	0.61 278	2.21 340	0.73 268	0.12 172	0.09 112	0.09 20	0.10 76	0.14 69	0.11 37

MLCV	0.48 136	0.89 288	1.85 143	0.29 79	0.14 12	0.59 146	0.23 61	0.72 122	0.59 138	0.66 282	0.66 248	0.55 167	0.36 127	1.03 207	0.49 201	0.09 17	0.06 1	0.09 20	0.07 13	0.19 165	0.11 37

iResNet	0.51 177	0.76 240	2.59 309	0.41 263	0.17 61	0.64 222	0.27 138	0.82 202	0.70 232	0.57 203	0.64 237	0.43 106	0.36 127	0.70 167	0.52 211	0.10 78	0.07 11	0.09 20	0.08 29	0.21 185	0.13 94

iResNet_ROB	0.50 162	1.15 349	1.73 82	0.31 117	0.21 113	0.58 130	0.22 45	0.95 294	0.82 311	0.58 215	0.62 211	0.57 182	0.39 154	0.84 190	0.40 160	0.11 125	0.08 58	0.09 20	0.06 7	0.21 185	0.13 94

MyStereo8	0.54 196	0.80 260	2.76 331	0.32 138	0.33 253	0.71 265	0.20 22	0.87 239	0.57 121	0.51 143	0.59 187	0.50 149	0.33 113	0.68 157	0.55 220	0.10 78	0.29 343	0.10 48	0.13 180	0.21 185	0.34 318

11t1	0.33 19	0.19 2	1.41 32	0.33 153	0.16 37	0.48 40	0.21 33	0.67 106	0.48 64	0.40 59	0.34 39	0.32 54	0.33 113	0.42 60	0.27 65	0.11 125	0.12 198	0.10 48	0.08 29	0.13 51	0.14 107

ff7	0.32 14	0.52 165	1.38 27	0.25 15	0.16 37	0.56 98	0.23 61	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 25	0.48 91	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 265	0.23 205	0.22 225

IGEVStereo-DCA	0.33 19	0.34 93	1.38 27	0.27 40	0.16 37	0.45 19	0.23 61	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.21 2	0.26 32	0.25 42	0.64 146	0.52 211	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.18 265	0.16 110	0.22 225

ffff	0.32 14	0.52 165	1.38 27	0.25 15	0.16 37	0.56 98	0.23 61	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 25	0.48 91	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 265	0.23 205	0.22 225

rrr	0.46 119	0.34 93	3.08 360	0.27 40	0.16 37	0.45 19	0.28 148	1.09 357	0.51 78	0.24 11	0.21 2	0.26 32	0.25 42	0.64 146	0.52 211	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.29 329	0.16 110	0.25 259

11t	0.32 14	0.52 165	1.38 27	0.25 15	0.16 37	0.56 98	0.23 61	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 25	0.48 91	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 265	0.23 205	0.22 225

StereoIM	0.29 4	0.54 173	1.44 35	0.24 7	0.29 208	0.29 3	0.16 3	0.45 11	0.37 9	0.19 1	0.21 2	0.28 41	0.22 20	0.30 14	0.29 87	0.10 78	0.09 112	0.10 48	0.08 29	0.11 22	0.11 37

IGEV_Zeroshot_test	0.53 191	0.33 85	2.91 348	0.32 138	0.18 83	0.54 79	0.21 33	0.72 122	0.42 28	0.81 324	0.51 129	0.71 258	0.41 172	0.48 91	1.13 313	0.09 17	0.15 247	0.10 48	0.35 350	0.19 165	0.09 16

HH	0.49 153	0.49 156	2.78 335	0.50 315	0.41 309	0.38 12	0.23 61	0.72 122	0.38 10	0.63 263	0.48 102	0.87 309	0.41 172	0.64 146	0.21 22	0.09 17	0.17 271	0.10 48	0.09 44	0.16 110	0.12 63

HanStereo	0.49 153	0.49 156	2.78 335	0.50 315	0.41 309	0.38 12	0.23 61	0.72 122	0.38 10	0.63 263	0.48 102	0.87 309	0.41 172	0.64 146	0.21 22	0.09 17	0.17 271	0.10 48	0.09 44	0.16 110	0.12 63

anonymousdsp2	0.34 26	0.24 29	1.16 8	0.28 58	0.15 24	0.57 115	0.23 61	0.79 190	0.47 63	0.38 52	0.37 46	0.40 86	0.25 42	0.47 87	0.21 22	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.13 180	0.19 165	0.27 276

anonymousdsp	0.34 26	0.53 170	1.47 39	0.25 15	0.16 37	0.56 98	0.23 61	0.49 27	0.40 19	0.25 19	0.24 11	0.22 8	0.24 31	0.55 125	0.19 3	0.09 17	0.11 173	0.10 48	0.18 265	0.24 220	0.29 288

CBFPSM	0.56 214	0.91 291	1.82 138	0.28 58	0.23 146	0.71 265	0.37 236	0.72 122	0.64 188	0.50 131	0.49 119	1.03 343	0.83 323	0.62 141	1.35 329	0.10 78	0.12 198	0.10 48	0.10 76	0.18 148	0.19 195

EGLCR-Stereo	0.29 4	0.27 42	0.97 2	0.30 92	0.19 96	0.56 98	0.17 5	0.68 109	0.36 6	0.30 33	0.18 1	0.27 38	0.17 1	0.38 48	0.19 3	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.08 29	0.10 11	0.35 320

DCRE	0.50 162	0.63 202	2.13 225	0.30 92	0.23 146	0.45 19	0.24 84	0.59 74	0.53 99	0.50 131	2.10 378	0.42 103	0.26 54	0.35 33	0.23 34	0.09 17	0.14 226	0.10 48	0.32 341	0.16 110	0.15 137

ProNet	0.30 8	0.54 173	1.29 16	0.25 15	0.15 24	0.47 34	0.25 99	0.48 23	0.39 15	0.21 2	0.23 5	0.22 8	0.20 14	0.44 68	0.19 3	0.08 4	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.23 205	0.12 63

CroCo-Stereo Lap2	0.33 19	0.61 192	1.47 39	0.32 138	0.38 293	0.23 2	0.22 45	0.58 69	0.46 50	0.22 5	0.27 16	0.29 45	0.23 25	0.32 21	0.26 57	0.09 17	0.09 112	0.10 48	0.08 29	0.21 185	0.14 107

ccc-4	0.32 14	0.52 165	1.38 27	0.25 15	0.16 37	0.56 98	0.23 61	0.46 12	0.41 23	0.24 11	0.23 5	0.20 2	0.23 25	0.48 91	0.19 3	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.18 265	0.23 205	0.22 225

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 220	0.87 282	2.11 220	0.32 138	0.30 218	0.84 319	0.40 248	0.88 244	0.72 249	0.65 279	0.73 286	0.66 222	0.57 262	0.93 196	0.71 261	0.13 200	0.07 11	0.10 48	0.08 29	0.15 83	0.14 107

raft_robust	0.55 208	0.84 274	1.73 82	0.28 58	0.54 346	0.53 76	0.25 99	0.88 244	0.75 279	0.48 113	0.46 87	0.76 279	0.75 315	1.46 245	0.27 65	0.09 17	0.10 141	0.10 48	0.30 334	0.26 245	0.16 159

IGEV-Stereo	0.34 26	0.54 173	1.47 39	0.25 15	0.16 37	0.56 98	0.23 61	0.49 27	0.40 19	0.25 19	0.24 11	0.22 8	0.24 31	0.54 121	0.19 3	0.09 17	0.10 141	0.10 48	0.18 265	0.24 220	0.29 288
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CSP-Net	0.50 162	0.39 118	1.25 13	0.29 79	0.23 146	0.77 295	0.35 223	0.86 230	0.57 121	0.59 228	0.59 187	0.65 217	0.40 161	1.77 292	0.44 180	0.16 259	0.11 173	0.10 48	0.10 76	0.20 177	0.14 107

test-3	0.43 85	0.20 4	1.70 75	0.34 176	0.32 242	0.45 19	0.23 61	0.71 117	0.46 50	0.51 143	0.29 20	0.45 124	0.21 16	0.59 133	0.98 294	0.08 4	0.07 11	0.10 48	0.35 350	0.29 261	0.28 282

test_1	0.43 85	0.20 4	1.70 75	0.34 176	0.32 242	0.45 19	0.23 61	0.71 117	0.46 50	0.50 131	0.29 20	0.45 124	0.21 16	0.59 133	0.98 294	0.08 4	0.07 11	0.10 48	0.35 350	0.29 261	0.29 288

STrans-v2	0.67 266	0.56 183	2.64 314	0.27 40	0.23 146	0.57 115	0.33 213	0.96 298	0.69 223	0.92 340	0.85 309	0.89 315	0.93 338	1.83 303	1.21 321	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.09 44	0.11 22	0.12 63

DEmStereo	0.68 272	0.31 77	2.25 250	0.42 271	0.17 61	0.66 239	0.89 362	0.51 33	0.59 138	0.60 236	1.01 335	0.45 124	1.26 360	1.54 258	2.26 369	0.10 78	0.08 58	0.10 48	0.10 76	0.10 11	0.11 37

DRaft	0.62 245	0.38 111	1.76 96	0.24 7	0.16 37	0.64 222	0.66 333	0.53 48	0.53 99	0.67 286	0.99 332	0.38 74	1.00 345	1.44 240	2.10 363	0.10 78	0.14 226	0.10 48	0.14 205	0.18 148	0.21 215

GrayStereo	0.66 263	0.19 2	1.76 96	0.90 373	0.23 146	0.62 195	1.42 396	0.62 87	0.60 142	0.72 304	0.78 297	0.56 176	3.07 401	0.60 138	0.26 57	0.09 17	0.08 58	0.10 48	0.21 298	0.11 22	0.18 187

test-1	0.44 94	0.48 154	1.69 71	0.30 92	0.27 195	0.50 51	0.28 148	0.80 192	0.43 35	0.40 59	0.54 154	0.41 90	0.24 31	0.31 17	1.16 317	0.09 17	0.20 298	0.10 48	0.17 255	0.11 22	0.26 268

Prome-Stereo	0.49 153	0.30 71	1.76 96	0.60 349	0.23 146	0.63 211	0.42 257	0.62 87	0.60 142	0.59 228	1.03 339	0.43 106	0.72 306	0.60 138	0.33 128	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.09 44	0.11 22	0.43 352

raft+_RVC	0.44 94	0.67 216	1.85 143	0.34 176	0.71 367	0.51 57	0.25 99	0.64 91	0.51 78	0.35 41	0.45 83	0.32 54	0.28 78	0.43 63	0.32 118	0.09 17	0.19 289	0.10 48	0.09 44	0.20 177	0.40 345

XX-Stereo	0.55 208	0.54 173	3.50 383	0.48 311	0.39 295	0.54 79	0.17 5	0.89 250	0.40 19	0.44 79	0.65 246	0.85 303	0.19 9	0.77 181	0.21 22	0.10 78	0.14 226	0.10 48	0.32 341	0.17 129	0.14 107

test_xeample3	0.46 119	0.34 93	2.99 355	0.37 226	0.16 37	0.49 45	0.33 213	1.06 352	0.44 37	0.25 19	0.23 5	0.24 21	0.25 42	0.49 100	0.56 227	0.09 17	0.07 11	0.10 48	0.40 362	0.17 129	0.26 268

AFF-stereo	0.44 94	0.96 308	1.78 108	0.31 117	0.15 24	0.50 51	0.21 33	0.64 91	0.63 181	0.47 94	0.64 237	0.49 146	0.34 121	0.46 81	0.31 108	0.08 4	0.09 112	0.10 48	0.10 76	0.37 315	0.10 27

GMStereo	0.38 46	0.99 322	1.91 170	0.27 40	0.16 37	0.39 14	0.23 61	0.47 20	0.62 172	0.38 52	0.34 39	0.25 27	0.25 42	0.39 51	0.29 87	0.14 228	0.08 58	0.10 48	0.12 155	0.15 83	0.11 37
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.45 109	0.44 138	1.79 126	0.28 58	0.21 113	0.59 146	0.36 229	0.66 97	0.68 215	0.45 86	0.59 187	0.69 245	0.40 161	0.44 68	0.55 220	0.11 125	0.09 112	0.10 48	0.09 44	0.34 295	0.10 27

acv_ft	0.48 136	0.44 138	1.76 96	0.32 138	0.41 309	0.63 211	0.28 148	0.81 196	0.68 215	0.61 243	0.59 187	0.69 245	0.45 208	0.44 68	0.63 245	0.11 125	0.09 112	0.10 48	0.09 44	0.41 335	0.10 27

DIP-Stereo	0.37 41	0.34 93	1.50 44	0.27 40	0.18 83	0.63 211	0.17 5	0.92 274	0.53 99	0.49 124	0.48 102	0.30 46	0.30 99	0.39 51	0.30 98	0.10 78	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.15 83	0.12 63
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.67 266	0.34 93	2.23 247	0.26 31	0.19 96	0.67 244	0.29 168	1.26 373	0.69 223	0.72 304	0.70 276	0.78 284	0.42 187	3.77 400	0.41 166	0.13 200	0.09 112	0.10 48	0.09 44	0.12 32	0.11 37
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.68 272	1.00 324	2.09 216	0.33 153	0.25 171	0.58 130	0.32 205	0.81 196	0.80 306	0.61 243	0.94 324	0.80 290	0.41 172	2.46 362	1.02 305	0.36 358	0.14 226	0.10 48	0.09 44	0.23 205	0.22 225

HITNet	0.46 119	0.92 292	2.09 216	0.33 153	0.14 12	0.55 89	0.22 45	0.83 208	0.56 118	0.51 143	0.49 119	0.48 144	0.37 135	0.48 91	0.54 219	0.09 17	0.06 1	0.10 48	0.08 29	0.23 205	0.09 16
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
iResNetv2_ROB	0.59 229	1.43 374	2.96 350	0.40 257	0.22 134	0.58 130	0.28 148	0.91 266	0.73 263	0.57 203	0.63 221	0.60 197	0.41 172	0.74 173	0.35 139	0.11 125	0.08 58	0.10 48	0.07 13	0.43 340	0.17 170

HSM	0.62 245	0.76 240	1.72 81	0.30 92	0.29 208	0.64 222	0.28 148	0.94 283	0.62 172	0.58 215	0.57 178	1.40 371	0.64 287	2.59 370	0.42 168	0.11 125	0.08 58	0.10 48	0.08 29	0.14 69	0.11 37

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 162	0.33 85	0.93 1	0.26 31	0.22 134	0.46 31	0.20 22	1.10 358	1.34 373	3.16 408	0.32 31	0.22 8	0.20 14	0.30 14	0.22 30	0.10 78	0.09 112	0.11 92	0.09 44	0.15 83	0.19 195

SMFormer	0.50 162	0.46 145	1.60 56	0.30 92	0.15 24	0.45 19	0.24 84	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 237	0.51 152	0.41 172	1.87 310	0.49 201	0.13 200	0.10 141	0.11 92	0.10 76	0.15 83	0.16 159

tta	0.50 162	0.46 145	1.60 56	0.30 92	0.15 24	0.45 19	0.24 84	0.90 256	0.72 249	0.56 193	0.64 237	0.51 152	0.41 172	1.87 310	0.49 201	0.13 200	0.10 141	0.11 92	0.10 76	0.14 69	0.11 37

AE-Stereo	0.42 79	0.29 66	1.65 63	0.43 276	0.47 333	0.56 98	0.23 61	0.86 230	0.46 50	0.31 34	0.41 67	0.43 106	0.24 31	0.34 31	0.24 48	0.09 17	0.48 375	0.11 92	0.45 367	0.22 197	0.19 195

CoDeX	0.52 186	0.43 132	2.25 250	0.29 79	0.26 184	0.61 175	0.32 205	0.99 320	0.68 215	0.48 113	0.55 162	0.52 158	0.40 161	1.60 269	0.35 139	0.12 172	0.09 112	0.11 92	0.10 76	0.13 51	0.12 63

ACVNet-DCA	0.42 79	0.64 204	2.07 210	0.35 190	0.14 12	0.76 287	0.25 99	0.76 154	0.52 83	0.31 34	0.38 53	0.24 21	0.38 140	0.69 163	0.19 3	0.10 78	0.24 319	0.11 92	0.09 44	0.12 32	0.14 107

1test111	0.44 94	0.64 204	2.07 210	0.35 190	0.14 12	0.76 287	0.25 99	0.76 154	0.52 83	0.31 34	0.38 53	0.24 21	0.38 140	0.96 199	0.30 98	0.10 78	0.24 319	0.11 92	0.09 44	0.12 32	0.14 107

cc1	0.47 132	0.64 204	2.07 210	0.35 190	0.14 12	0.76 287	0.25 99	0.74 135	1.01 348	0.31 34	0.38 53	0.24 21	0.38 140	0.69 163	0.19 3	0.10 78	0.24 319	0.11 92	0.09 44	0.25 231	0.40 345

tt1	0.44 94	0.64 204	1.83 140	0.35 190	0.14 12	0.76 287	0.25 99	0.74 135	0.88 326	0.31 34	0.37 46	0.25 27	0.35 123	0.63 143	0.19 3	0.10 78	0.24 319	0.11 92	0.09 44	0.25 231	0.36 328

1111x	0.74 301	0.21 9	1.93 176	0.31 117	0.17 61	0.63 211	0.32 205	1.03 346	0.74 267	0.52 150	0.62 211	0.57 182	0.47 221	2.38 351	4.25 399	0.12 172	0.14 226	0.11 92	0.12 155	0.12 32	0.14 107

EKT-Stereo	1.47 380	0.49 156	1.93 176	2.57 409	19.31 424	0.55 89	0.22 45	0.69 111	0.42 28	0.38 52	0.36 43	0.43 106	0.27 68	0.69 163	0.26 57	0.12 172	0.14 226	0.11 92	0.16 240	0.20 177	0.15 137

MIM_Stereo	0.41 66	0.60 188	1.88 158	0.31 117	0.21 113	0.50 51	0.19 13	0.64 91	0.44 37	0.43 74	0.53 144	0.43 106	0.27 68	0.51 108	0.28 74	0.08 4	0.14 226	0.11 92	0.10 76	0.26 245	0.26 268

iinet-f	0.57 220	0.93 298	2.27 253	0.31 117	0.25 171	0.83 317	0.33 213	0.81 196	0.65 200	0.54 170	0.63 221	0.73 264	0.67 295	0.73 172	0.67 254	0.13 200	0.13 212	0.11 92	0.10 76	0.43 340	0.16 159

gwcnet-sp	0.49 153	0.43 132	2.54 304	0.31 117	0.22 134	0.67 244	0.31 184	0.78 178	0.65 200	0.58 215	0.47 90	0.46 132	0.43 197	0.76 177	0.46 184	0.11 125	0.11 173	0.11 92	0.11 125	0.15 83	0.14 107

scenet	0.49 153	0.43 132	2.54 304	0.31 117	0.22 134	0.67 244	0.31 184	0.78 178	0.65 200	0.58 215	0.47 90	0.46 132	0.43 197	0.76 177	0.46 184	0.11 125	0.11 173	0.11 92	0.11 125	0.15 83	0.14 107

ssnet	0.49 153	0.43 132	2.54 304	0.31 117	0.22 134	0.67 244	0.31 184	0.78 178	0.65 200	0.58 215	0.47 90	0.46 132	0.43 197	0.76 177	0.46 184	0.11 125	0.11 173	0.11 92	0.11 125	0.15 83	0.14 107

x	0.35 34	0.20 4	1.36 24	0.33 153	0.17 61	0.47 34	0.24 84	0.75 145	0.54 106	0.40 59	0.40 63	0.42 103	0.34 121	0.45 75	0.32 118	0.11 125	0.14 226	0.11 92	0.09 44	0.12 32	0.14 107

IER	0.43 85	0.38 111	1.69 71	0.26 31	0.25 171	0.66 239	0.26 115	0.71 117	0.55 110	0.54 170	0.59 187	0.60 197	0.53 245	0.52 112	0.39 155	0.11 125	0.08 58	0.11 92	0.11 125	0.14 69	0.11 37

RAFT_CTSACE	0.46 119	0.76 240	2.07 210	0.35 190	0.30 218	0.54 79	0.30 174	0.61 83	0.48 64	0.49 124	0.76 293	0.55 167	0.36 127	0.58 130	0.22 30	0.08 4	0.13 212	0.11 92	0.10 76	0.41 335	0.08 10

RAFT+CT+SA	0.50 162	0.86 279	1.82 138	0.37 226	0.75 369	0.54 79	0.34 217	0.77 164	0.63 181	0.38 52	0.55 162	0.34 61	0.29 91	0.68 157	0.27 65	0.09 17	0.07 11	0.11 92	0.51 372	0.29 261	0.41 350

test_4	0.40 63	0.37 106	2.01 198	0.29 79	0.21 113	0.50 51	0.28 148	0.47 20	0.39 15	0.42 69	0.76 293	0.38 74	0.22 20	0.52 112	0.33 128	0.08 4	0.07 11	0.11 92	0.15 225	0.28 258	0.07 3

iRaft-Stereo_5w	0.54 196	1.01 328	2.08 215	0.27 40	0.21 113	0.49 45	0.28 148	0.73 130	0.58 131	0.40 59	0.61 206	0.62 203	0.46 216	1.78 293	0.47 193	0.09 17	0.07 11	0.11 92	0.10 76	0.39 329	0.12 63

MIPNet	0.83 326	0.81 265	2.40 275	0.61 350	0.18 83	1.48 370	1.39 392	1.60 386	0.74 267	1.94 388	0.85 309	0.73 264	1.68 382	0.87 194	0.31 108	0.09 17	0.08 58	0.11 92	0.32 341	0.25 231	0.12 63

IPLGR	0.54 196	0.56 183	2.68 319	0.36 208	0.18 83	0.62 195	0.54 304	1.02 339	0.64 188	0.73 308	0.46 87	0.47 138	0.45 208	1.12 216	0.29 87	0.09 17	0.08 58	0.11 92	0.09 44	0.19 165	0.12 63

test_3	0.44 94	0.20 4	1.70 75	0.36 208	0.32 242	0.47 34	0.30 174	0.73 130	0.49 68	0.50 131	0.30 25	0.45 124	0.22 20	0.59 133	0.98 294	0.08 4	0.10 141	0.11 92	0.35 350	0.29 261	0.28 282

PSMNet-ADL	0.51 177	0.38 111	1.65 63	0.35 190	0.21 113	0.67 244	0.26 115	0.74 135	0.55 110	0.42 69	0.52 136	0.70 255	0.45 208	1.91 318	0.57 230	0.15 242	0.13 212	0.11 92	0.13 180	0.15 83	0.20 209

ADLNet2	0.68 272	0.84 274	3.19 372	0.33 153	0.36 276	0.64 222	0.37 236	0.89 250	0.79 303	0.54 170	0.65 246	0.93 323	0.48 228	2.07 330	0.56 227	0.13 200	0.11 173	0.11 92	0.11 125	0.33 288	0.18 187

CrosDoStereo	0.94 340	0.37 106	2.53 298	0.25 15	0.32 242	0.54 79	3.76 411	0.72 122	0.60 142	0.70 297	1.40 360	0.53 160	1.49 375	1.78 293	3.09 380	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.11 125	0.21 185	0.11 37

TRStereo	0.53 191	0.76 240	2.38 271	0.42 271	0.29 208	0.69 258	0.23 61	1.81 391	0.55 110	0.36 43	0.32 31	0.47 138	0.40 161	0.46 81	0.25 54	0.12 172	0.11 173	0.11 92	0.41 365	0.13 51	0.32 307

TransformOpticalFlow	0.64 251	0.56 183	2.66 317	0.44 281	0.26 184	0.62 195	0.28 148	0.83 208	0.71 241	0.76 313	0.74 288	0.91 318	0.85 327	1.83 303	0.81 283	0.10 78	0.07 11	0.11 92	0.09 44	0.11 22	0.12 63

IIG-Stereo	0.59 229	0.65 210	1.74 86	0.54 331	0.23 146	0.61 175	0.21 33	0.73 130	0.65 200	0.64 272	0.69 266	0.69 245	0.38 140	2.09 333	1.39 332	0.11 125	0.07 11	0.11 92	0.09 44	0.15 83	0.09 16

NRIStereo	0.46 119	0.25 32	1.77 104	0.47 303	0.16 37	0.95 338	0.74 348	0.51 33	0.56 118	0.48 113	0.39 60	0.59 191	0.29 91	0.77 181	0.32 118	0.11 125	0.13 212	0.11 92	0.09 44	0.21 185	0.24 250

ASMatch	0.60 233	0.43 132	2.58 308	0.91 374	0.36 276	0.56 98	0.25 99	0.52 43	0.61 156	0.47 94	1.21 350	0.47 138	0.66 293	1.34 234	0.94 290	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.11 125	0.10 11	0.16 159

DeepStereo_LL	0.94 340	0.37 106	2.53 298	0.25 15	0.32 242	0.54 79	3.76 411	0.72 122	0.60 142	0.70 297	1.40 360	0.53 160	1.49 375	1.78 293	3.09 380	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.11 125	0.21 185	0.11 37

DeepStereo_RVC	0.44 94	0.28 62	1.92 173	0.49 313	0.17 61	0.60 155	0.59 320	0.50 31	0.52 83	0.49 124	0.45 83	0.39 78	0.86 330	0.45 75	0.33 128	0.11 125	0.08 58	0.11 92	0.09 44	0.15 83	0.19 195

RAFT-345	0.53 191	0.30 71	2.34 263	0.38 240	0.34 259	0.58 130	0.42 257	0.47 20	0.61 156	0.51 143	1.00 334	0.43 106	0.28 78	1.57 262	0.82 284	0.10 78	0.07 11	0.11 92	0.09 44	0.10 11	0.08 10

sAnonymous2	0.38 46	0.62 195	2.15 231	0.31 117	0.24 159	0.34 8	0.27 138	0.53 48	0.46 50	0.24 11	0.29 20	0.23 14	0.28 78	0.28 3	0.22 30	0.12 172	0.09 112	0.11 92	0.13 180	0.38 321	0.35 320

CroCo_RVC	0.38 46	0.62 195	2.15 231	0.31 117	0.24 159	0.34 8	0.27 138	0.53 48	0.46 50	0.24 11	0.29 20	0.23 14	0.28 78	0.28 3	0.22 30	0.12 172	0.09 112	0.11 92	0.13 180	0.38 321	0.35 320

RALAANet	0.43 85	0.98 319	1.90 165	0.32 138	0.23 146	0.48 40	0.19 13	0.67 106	0.53 99	0.48 113	0.45 83	0.39 78	0.30 99	0.48 91	0.37 143	0.10 78	0.08 58	0.11 92	0.14 205	0.27 252	0.10 27

Anonymous	0.35 34	0.32 80	1.87 156	0.34 176	0.31 234	0.37 11	0.31 184	0.54 58	0.40 19	0.25 19	0.28 17	0.23 14	0.29 91	0.36 37	0.27 65	0.14 228	0.13 212	0.11 92	0.12 155	0.24 220	0.20 209

222	0.78 314	0.23 21	1.23 12	0.28 58	0.18 83	0.62 195	0.24 84	1.02 339	0.70 232	0.58 215	0.66 248	0.46 132	0.42 187	1.80 299	6.53 409	0.13 200	0.10 141	0.11 92	0.10 76	0.12 32	0.17 170

xxxx	0.70 280	0.21 9	1.33 21	0.28 58	0.18 83	0.63 211	0.24 84	1.02 339	0.69 223	0.50 131	0.62 211	0.58 189	0.38 140	1.47 252	5.21 405	0.13 200	0.12 198	0.11 92	0.10 76	0.12 32	0.15 137

test_xeample	0.72 290	0.21 9	1.36 24	0.27 40	0.17 61	0.59 146	0.28 148	1.01 336	0.70 232	0.55 184	0.67 251	0.44 117	0.39 154	1.88 315	5.17 404	0.12 172	0.10 141	0.11 92	0.10 76	0.13 51	0.15 137

cf-r	0.53 191	0.81 265	2.15 231	0.33 153	0.28 203	0.60 155	0.28 148	0.78 178	0.64 188	0.51 143	0.60 199	0.75 275	0.40 161	1.32 232	0.43 176	0.13 200	0.09 112	0.11 92	0.12 155	0.15 83	0.14 107

DISCO	0.57 220	0.34 93	1.87 156	0.45 294	0.34 259	0.84 319	0.35 223	0.84 218	0.78 298	0.59 228	0.63 221	1.06 350	0.53 245	1.10 213	0.82 284	0.12 172	0.09 112	0.11 92	0.10 76	0.22 197	0.18 187

MyStereo07	0.34 26	0.40 120	1.46 37	0.29 79	0.23 146	0.60 155	0.31 184	0.53 48	0.42 28	0.25 19	0.25 14	0.20 2	0.26 54	0.57 128	0.19 3	0.09 17	0.18 279	0.12 137	0.11 125	0.16 110	0.19 195

MyStereo06	0.54 196	0.41 123	2.68 319	0.30 92	0.23 146	0.60 155	0.30 174	0.81 196	0.44 37	0.84 331	0.52 136	0.78 284	0.58 266	0.48 91	1.10 311	0.09 17	0.17 271	0.12 137	0.10 76	0.16 110	0.20 209

MyStereo05	0.49 153	0.41 123	2.72 325	0.30 92	0.23 146	0.60 155	0.30 174	0.82 202	0.77 293	0.52 150	0.37 46	0.51 152	0.42 187	0.52 112	0.38 148	0.09 17	0.17 271	0.12 137	0.10 76	0.16 110	0.20 209

MyStereo04	0.48 136	0.40 120	2.65 316	0.29 79	0.23 146	0.60 155	0.31 184	0.83 208	0.75 279	0.47 94	0.36 43	0.53 160	0.42 187	0.53 118	0.39 155	0.09 17	0.18 279	0.12 137	0.11 125	0.16 110	0.19 195

xx1	0.46 119	0.64 204	2.07 210	0.35 190	0.14 12	0.76 287	0.25 99	0.74 135	1.01 348	0.31 34	0.38 53	0.46 132	0.36 127	0.69 163	0.19 3	0.10 78	0.24 319	0.12 137	0.12 155	0.12 32	0.14 107

MIF-Stereo (partial)	0.34 26	0.41 123	1.93 176	0.26 31	0.24 159	0.32 6	0.17 5	0.53 48	0.42 28	0.25 19	0.37 46	0.25 27	0.26 54	0.44 68	0.31 108	0.11 125	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.19 165	0.14 107

4D-IteraStereo	0.44 94	0.96 308	2.63 312	0.27 40	0.30 218	0.45 19	0.25 99	0.52 43	0.50 74	0.40 59	0.31 28	0.40 86	0.19 9	0.35 33	0.32 118	0.09 17	0.06 1	0.12 137	0.11 125	0.19 165	0.30 296

knoymous	0.34 26	0.25 32	1.75 92	0.24 7	0.18 83	0.45 19	0.24 84	0.57 65	0.38 10	0.41 65	0.39 60	0.55 167	0.25 42	0.38 48	0.23 34	0.11 125	0.08 58	0.12 137	0.07 13	0.13 51	0.12 63

anonymousa	0.48 136	0.46 145	2.44 284	0.29 79	0.34 259	0.61 175	0.25 99	0.66 97	0.54 106	0.53 159	0.77 296	0.73 264	0.46 216	0.33 27	0.31 108	0.10 78	0.09 112	0.12 137	0.29 329	0.10 11	0.19 195

riskmin	0.37 41	0.22 17	1.74 86	0.32 138	0.20 106	0.48 40	0.20 22	0.66 97	0.46 50	0.36 43	0.34 39	0.69 245	0.45 208	0.39 51	0.27 65	0.11 125	0.08 58	0.12 137	0.08 29	0.13 51	0.16 159

TestStereo1	0.49 153	0.81 265	1.85 143	0.39 248	0.57 352	0.56 98	0.34 217	0.75 145	0.69 223	0.44 79	0.63 221	0.35 65	0.42 187	0.64 146	0.29 87	0.10 78	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.33 288	0.26 268

qqq	0.38 46	0.21 9	1.34 23	0.28 58	0.15 24	0.45 19	0.26 115	0.76 154	0.52 83	0.39 57	0.41 67	0.46 132	0.36 127	0.96 199	0.30 98	0.11 125	0.14 226	0.12 137	0.12 155	0.12 32	0.14 107

DisPM	0.43 85	0.33 85	1.78 108	0.57 341	0.18 83	0.59 146	0.63 331	0.53 48	0.61 156	0.60 236	0.53 144	0.38 74	0.26 54	0.75 174	0.29 87	0.12 172	0.07 11	0.12 137	0.11 125	0.11 22	0.14 107

Wz-Net-LNSev	0.59 229	0.96 308	2.47 289	0.34 176	0.37 288	0.79 304	0.44 271	0.86 230	0.77 293	0.61 243	0.67 251	0.79 288	0.56 257	0.64 146	0.62 243	0.15 242	0.14 226	0.12 137	0.12 155	0.18 148	0.19 195

test_5	0.51 177	0.87 282	1.99 195	0.37 226	0.65 362	0.58 130	0.35 223	0.78 178	0.62 172	0.48 113	0.55 162	0.45 124	0.40 161	0.72 171	0.30 98	0.09 17	0.07 11	0.12 137	0.12 155	0.33 288	0.38 338

SA-5K	0.49 153	0.81 265	1.85 143	0.39 248	0.57 352	0.56 98	0.34 217	0.75 145	0.69 223	0.44 79	0.63 221	0.35 65	0.42 187	0.64 146	0.29 87	0.10 78	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.33 288	0.26 268

GLC_STEREO	0.28 1	0.27 42	1.36 24	0.28 58	0.12 3	0.41 16	0.20 22	0.37 2	0.38 10	0.26 26	0.30 25	0.25 27	0.19 9	0.33 27	0.24 48	0.09 17	0.11 173	0.12 137	0.10 76	0.13 51	0.09 16

DAS	0.56 214	0.35 99	1.55 50	0.33 153	0.34 259	0.50 51	0.42 257	0.83 208	0.74 267	0.83 329	0.68 259	0.56 176	0.48 228	2.40 355	0.46 184	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.09 44	0.18 148	0.15 137

SepStereo	0.52 186	0.35 99	1.55 50	0.33 153	0.34 259	0.50 51	0.42 257	0.83 208	0.74 267	0.83 329	0.68 259	0.56 176	0.48 228	1.56 260	0.46 184	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.09 44	0.18 148	0.15 137

LCNet	0.54 196	0.37 106	1.78 108	0.92 375	0.22 134	0.96 339	0.30 174	0.59 74	0.58 131	0.51 143	0.55 162	0.41 90	0.76 316	0.84 190	0.26 57	0.09 17	0.06 1	0.12 137	0.18 265	0.98 381	0.39 341

HHNet	0.60 233	0.65 210	2.60 311	0.36 208	0.25 171	0.64 222	0.61 325	0.64 91	0.62 172	0.55 184	1.13 348	0.32 54	0.60 271	0.42 60	1.79 350	0.15 242	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.18 148	0.15 137

Patchmatch Stereo++	0.39 59	0.27 42	1.78 108	0.44 281	0.16 37	0.61 175	0.27 138	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 72	0.43 106	0.28 78	0.54 121	0.28 74	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.17 129	0.12 63
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
AAGNet	0.88 333	0.33 85	1.79 126	0.54 331	0.98 382	0.62 195	0.46 280	0.50 31	0.60 142	0.58 215	0.53 144	0.50 149	0.73 309	1.23 227	7.48 410	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.14 69	0.09 16

OMP-Stereo	0.59 229	0.65 210	1.74 86	0.56 339	0.37 288	0.60 155	0.26 115	0.70 115	0.65 200	0.66 282	0.60 199	0.69 245	0.32 110	2.09 333	1.20 319	0.10 78	0.07 11	0.12 137	0.09 44	0.17 129	0.10 27

NF-Stereo	0.48 136	0.25 32	1.81 133	0.52 322	0.16 37	0.61 175	0.44 271	0.66 97	0.61 156	0.50 131	0.47 90	0.37 68	0.26 54	1.45 244	0.79 281	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.13 51	0.16 159

OCTAStereo	0.48 136	0.25 32	1.81 133	0.52 322	0.16 37	0.61 175	0.43 263	0.66 97	0.61 156	0.50 131	0.47 90	0.37 68	0.26 54	1.44 240	0.80 282	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.13 51	0.17 170

PSM-adaLoss	0.38 46	0.27 42	1.78 108	0.44 281	0.17 61	0.60 155	0.29 168	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 72	0.44 117	0.28 78	0.47 87	0.28 74	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.17 129	0.12 63

FTStereo	0.76 306	0.18 1	2.35 266	0.71 359	0.21 113	0.73 276	1.79 399	0.57 65	0.53 99	1.07 351	1.63 368	1.29 365	2.13 390	0.75 174	0.29 87	0.19 293	0.08 58	0.12 137	0.11 125	0.11 22	0.40 345

ROB_FTStereo_v2	0.38 46	0.27 42	1.78 108	0.44 281	0.17 61	0.61 175	0.28 148	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 72	0.44 117	0.28 78	0.47 87	0.28 74	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.17 129	0.12 63

ROB_FTStereo	0.38 46	0.27 42	1.78 108	0.44 281	0.17 61	0.61 175	0.26 115	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 72	0.43 106	0.28 78	0.49 100	0.28 74	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.17 129	0.12 63

KYRaft	0.48 136	0.29 66	1.75 92	0.33 153	0.21 113	0.75 285	0.44 271	0.58 69	0.57 121	0.64 272	0.93 323	0.53 160	0.72 306	0.60 138	0.24 48	0.10 78	0.07 11	0.12 137	0.14 205	0.12 32	0.54 362

HUI-Stereo	0.38 46	0.27 42	1.79 126	0.44 281	0.17 61	0.61 175	0.28 148	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 72	0.44 117	0.28 78	0.45 75	0.28 74	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.17 129	0.12 63

SST-Stereo	0.52 186	0.20 4	1.76 96	0.62 351	0.53 344	0.62 195	0.66 333	0.55 61	0.61 156	0.58 215	0.53 144	0.52 158	0.60 271	1.59 268	0.29 87	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.16 110	0.10 27

RAFT_R40	0.50 162	0.21 9	1.76 96	0.50 315	0.40 302	0.61 175	0.53 301	0.56 62	0.60 142	0.56 193	0.54 154	0.55 167	0.51 238	1.57 262	0.53 215	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.16 110	0.09 16

PFNet	0.60 233	0.33 85	2.47 289	0.41 263	0.55 349	0.62 195	0.27 138	0.61 83	0.63 181	0.61 243	0.56 173	0.45 124	0.32 110	1.88 315	1.14 314	0.28 346	0.09 112	0.12 137	0.16 240	0.26 245	0.20 209

RE-Stereo	0.48 136	0.25 32	1.81 133	0.52 322	0.16 37	0.61 175	0.43 263	0.66 97	0.60 142	0.50 131	0.47 90	0.37 68	0.26 54	1.44 240	0.78 276	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.13 51	0.17 170

Pruner-Stereo	0.51 177	0.27 42	1.78 108	1.79 400	0.19 96	0.62 195	0.45 278	0.57 65	0.60 142	0.61 243	0.48 102	0.41 90	0.24 31	0.46 81	1.00 300	0.12 172	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.12 32	0.13 94

TVStereo	0.48 136	0.25 32	1.81 133	0.52 322	0.16 37	0.61 175	0.43 263	0.66 97	0.60 142	0.50 131	0.47 90	0.37 68	0.26 54	1.44 240	0.78 276	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.10 76	0.13 51	0.17 170

iGMRVC	0.39 59	0.27 42	1.78 108	0.44 281	0.17 61	0.61 175	0.27 138	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 72	0.44 117	0.28 78	0.55 125	0.28 74	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.17 129	0.12 63

iRAFT	0.39 59	0.27 42	1.78 108	0.44 281	0.16 37	0.61 175	0.27 138	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 72	0.43 106	0.28 78	0.54 121	0.28 74	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.17 129	0.12 63

CRE-IMP	0.41 66	0.22 17	1.76 96	0.48 311	0.17 61	0.79 304	0.69 340	0.52 43	0.52 83	0.47 94	0.42 70	0.45 124	0.26 54	0.41 57	0.31 108	0.11 125	0.07 11	0.12 137	0.09 44	0.17 129	0.23 243

RAFT-IKP	0.38 46	0.27 42	1.79 126	0.44 281	0.16 37	0.60 155	0.28 148	0.51 33	0.52 83	0.47 94	0.43 72	0.43 106	0.28 78	0.50 105	0.28 74	0.12 172	0.08 58	0.12 137	0.10 76	0.17 129	0.12 63

LMCR-Stereo	0.52 186	0.71 226	2.39 273	0.40 257	0.21 113	0.74 279	0.31 184	1.02 339	0.64 188	0.61 243	0.63 221	0.39 78	0.51 238	0.62 141	0.42 168	0.19 293	0.09 112	0.12 137	0.09 44	0.23 205	0.12 63

iRaftStereo_RVC	0.37 41	0.53 170	1.41 32	0.28 58	0.15 24	0.52 70	0.20 22	0.54 58	0.46 50	0.37 47	0.43 72	0.41 90	0.23 25	0.36 37	0.26 57	0.09 17	0.15 247	0.12 137	0.11 125	0.41 335	0.37 335

GEStereo_RVC	0.54 196	0.87 282	1.95 183	0.47 303	0.25 171	0.62 195	0.37 236	1.00 328	0.74 267	0.53 159	0.54 154	0.59 191	0.44 204	1.10 213	0.46 184	0.15 242	0.11 173	0.12 137	0.10 76	0.26 245	0.19 195

TestStereo	0.45 109	0.54 173	2.11 220	0.29 79	0.16 37	0.43 17	0.24 84	0.54 58	0.45 47	0.37 47	0.46 87	0.34 61	0.27 68	1.98 322	0.27 65	0.11 125	0.08 58	0.12 137	0.09 44	0.14 69	0.08 10

sCroCo_RVC	0.33 19	0.32 80	1.89 162	0.34 176	0.27 195	0.30 5	0.22 45	0.48 23	0.44 37	0.22 5	0.33 35	0.25 27	0.25 42	0.32 21	0.24 48	0.14 228	0.16 261	0.12 137	0.12 155	0.15 83	0.13 94

GES	0.44 94	0.28 62	1.88 158	0.30 92	0.18 83	0.61 175	0.30 174	0.88 244	0.46 50	0.47 94	0.52 136	0.39 78	0.42 187	0.58 130	0.67 254	0.15 242	0.11 173	0.12 137	0.10 76	0.15 83	0.17 170

SFCPSM	0.46 119	0.24 29	2.35 266	0.27 40	0.27 195	0.70 263	0.32 205	0.96 298	0.63 181	0.49 124	0.52 136	0.43 106	0.36 127	0.52 112	0.43 176	0.12 172	0.09 112	0.12 137	0.16 240	0.16 110	0.12 63

MMNet	0.50 162	0.48 154	1.93 176	0.33 153	0.27 195	0.79 304	0.28 148	0.81 196	0.74 267	0.60 236	0.56 173	0.59 191	0.55 253	0.79 186	0.59 237	0.10 78	0.09 112	0.12 137	0.11 125	0.13 51	0.14 107

FENet	0.44 94	0.30 71	2.42 278	0.32 138	0.17 61	0.58 130	0.22 45	0.77 164	0.59 138	0.47 94	0.42 70	0.55 167	0.38 140	0.49 100	0.47 193	0.12 172	0.09 112	0.12 137	0.11 125	0.13 51	0.16 159

ac_64	0.55 208	0.46 145	1.92 173	0.36 208	0.34 259	0.63 211	0.31 184	0.82 202	0.61 156	0.55 184	0.51 129	0.89 315	0.48 228	1.83 303	0.55 220	0.14 228	0.11 173	0.12 137	0.12 155	0.18 148	0.12 63

GwcNet-RSSM	0.57 220	0.94 300	2.13 225	0.32 138	0.25 171	0.60 155	0.30 174	0.80 192	0.66 210	0.52 150	0.64 237	0.71 258	0.40 161	1.79 297	0.50 206	0.13 200	0.09 112	0.12 137	0.12 155	0.21 185	0.15 137

BEATNet_4x	0.47 132	0.73 233	1.91 170	0.33 153	0.15 24	0.56 98	0.25 99	0.85 222	0.58 131	0.54 170	0.51 129	0.57 182	0.42 187	0.57 128	0.61 241	0.11 125	0.08 58	0.12 137	0.09 44	0.20 177	0.16 159

ttt	0.66 263	0.22 17	1.68 69	0.34 176	0.24 159	0.60 155	0.26 115	1.00 328	0.77 293	0.55 184	0.67 251	0.54 164	0.36 127	2.14 336	3.03 379	0.16 259	0.13 212	0.13 191	0.12 155	0.15 83	0.17 170

whm_eth	0.45 109	0.73 233	2.23 247	0.30 92	0.31 234	0.49 45	0.24 84	0.73 130	0.69 223	0.47 94	0.87 312	0.26 32	0.26 54	0.36 37	0.28 74	0.12 172	0.11 173	0.13 191	0.12 155	0.14 69	0.26 268

test croco	0.37 41	0.47 153	2.15 231	0.27 40	0.19 96	0.33 7	0.20 22	0.58 69	0.46 50	0.23 10	0.37 46	0.23 14	0.25 42	0.45 75	0.28 74	0.11 125	0.08 58	0.13 191	0.09 44	0.42 339	0.12 63

ToySt	0.44 94	0.61 192	1.89 162	0.29 79	0.18 83	0.55 89	0.35 223	0.67 106	0.53 99	0.39 57	0.50 125	0.59 191	0.43 197	0.51 108	0.49 201	0.10 78	0.12 198	0.13 191	0.16 240	0.24 220	0.19 195

Sa-1000	0.51 177	0.72 230	1.90 165	0.31 117	0.60 359	0.60 155	0.31 184	0.94 283	0.71 241	0.52 150	0.83 302	0.42 103	0.33 113	0.68 157	0.28 74	0.10 78	0.09 112	0.13 191	0.29 329	0.29 261	0.10 27

SA	0.50 162	0.75 239	1.95 183	0.31 117	0.61 360	0.57 115	0.31 184	0.91 266	0.73 263	0.42 69	0.62 211	0.38 74	0.47 221	0.68 157	0.29 87	0.09 17	0.09 112	0.13 191	0.32 341	0.30 270	0.10 27

psmg	0.41 66	0.27 42	1.13 5	0.27 40	0.21 113	0.75 285	0.36 229	0.90 256	0.61 156	0.59 228	0.59 187	0.63 206	0.37 135	0.43 63	0.38 148	0.13 200	0.10 141	0.13 191	0.12 155	0.13 51	0.11 37

CIPLG	0.56 214	1.19 354	2.46 287	0.80 366	0.31 234	0.61 175	0.57 316	0.76 154	0.57 121	0.56 193	0.63 221	0.41 90	0.30 99	0.45 75	0.40 160	0.11 125	0.20 298	0.13 191	0.13 180	0.35 303	0.19 195

dd	0.42 79	0.96 308	1.77 104	0.31 117	0.17 61	0.57 115	0.26 115	0.49 27	0.68 215	0.41 65	0.40 63	0.34 61	0.27 68	0.45 75	0.40 160	0.17 273	0.10 141	0.13 191	0.12 155	0.21 185	0.12 63

IPLGR_C	0.58 225	1.25 361	2.72 325	0.80 366	0.31 234	0.60 155	0.61 325	0.76 154	0.58 131	0.56 193	0.62 211	0.41 90	0.31 107	0.43 63	0.40 160	0.11 125	0.22 311	0.13 191	0.15 225	0.35 303	0.19 195

AASNet	0.56 214	1.03 332	2.34 263	0.37 226	0.33 253	0.65 234	0.29 168	0.96 298	0.73 263	0.54 170	0.60 199	0.55 167	0.38 140	0.59 133	0.58 235	0.14 228	0.12 198	0.13 191	0.10 76	0.43 340	0.24 250

GMOStereo	0.41 66	0.62 195	1.78 108	0.28 58	0.36 276	0.51 57	0.31 184	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 102	0.41 90	0.27 68	0.28 3	0.23 34	0.08 4	0.38 359	0.13 191	0.11 125	0.34 295	0.11 37

error version	0.41 66	0.62 195	1.78 108	0.28 58	0.36 276	0.51 57	0.31 184	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 102	0.41 90	0.27 68	0.28 3	0.23 34	0.08 4	0.38 359	0.13 191	0.11 125	0.34 295	0.11 37

test-v	0.41 66	0.62 195	1.78 108	0.28 58	0.36 276	0.51 57	0.31 184	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 102	0.41 90	0.27 68	0.28 3	0.23 34	0.08 4	0.38 359	0.13 191	0.11 125	0.34 295	0.11 37

ACRE	0.56 214	1.14 345	2.77 333	0.76 362	0.28 203	0.60 155	0.56 312	0.76 154	0.58 131	0.55 184	0.62 211	0.41 90	0.29 91	0.44 68	0.39 155	0.11 125	0.19 289	0.13 191	0.14 205	0.36 308	0.18 187

PSM-softLoss	0.48 136	0.27 42	1.85 143	0.51 318	0.17 61	0.61 175	0.40 248	0.61 83	0.57 121	0.52 150	0.48 102	0.39 78	0.25 42	1.46 245	0.77 274	0.12 172	0.08 58	0.13 191	0.12 155	0.12 32	0.14 107

KMStereo	0.48 136	0.27 42	1.85 143	0.51 318	0.17 61	0.61 175	0.40 248	0.61 83	0.57 121	0.52 150	0.48 102	0.39 78	0.25 42	1.46 245	0.77 274	0.12 172	0.08 58	0.13 191	0.12 155	0.12 32	0.14 107

RAFT-RH_RVC	0.61 241	0.50 162	2.33 261	0.36 208	0.29 208	0.60 155	0.18 11	0.44 8	0.58 131	0.76 313	1.91 374	0.47 138	0.29 91	1.60 269	1.23 323	0.14 228	0.07 11	0.13 191	0.13 180	0.10 11	0.09 16

IRAFT_RVC	0.54 196	0.53 170	1.78 108	0.46 298	0.21 113	0.58 130	0.43 263	0.65 95	0.66 210	0.54 170	0.50 125	0.49 146	0.51 238	1.58 266	1.01 304	0.11 125	0.25 333	0.13 191	0.10 76	0.15 83	0.13 94

test-2	0.41 66	0.62 195	1.78 108	0.28 58	0.36 276	0.51 57	0.31 184	0.53 48	0.44 37	0.57 203	0.48 102	0.41 90	0.27 68	0.28 3	0.23 34	0.08 4	0.38 359	0.13 191	0.11 125	0.34 295	0.11 37

GMM-Stereo	0.50 162	0.23 21	2.41 276	0.54 331	0.24 159	0.77 295	0.46 280	0.59 74	0.57 121	0.58 215	0.73 286	0.47 138	0.43 197	0.68 157	0.27 65	0.10 78	0.06 1	0.13 191	0.13 180	0.14 69	0.44 354

rafts_anoy	0.43 85	0.89 288	1.96 192	0.32 138	0.30 218	0.48 40	0.24 84	0.62 87	0.49 68	0.37 47	0.38 53	0.33 57	0.30 99	0.51 108	0.34 132	0.10 78	0.39 365	0.13 191	0.15 225	0.17 129	0.15 137

Anonymous3	0.42 79	0.35 99	2.09 216	0.33 153	0.24 159	0.72 271	0.31 184	0.74 135	0.55 110	0.35 41	0.40 63	0.33 57	0.29 91	0.44 68	0.28 74	0.18 283	0.18 279	0.13 191	0.13 180	0.17 129	0.17 170

delet	0.52 186	0.54 173	1.62 61	0.31 117	0.35 269	0.74 279	0.46 280	0.85 222	0.74 267	0.55 184	0.60 199	0.67 232	0.50 236	1.12 216	0.57 230	0.11 125	0.11 173	0.13 191	0.14 205	0.16 110	0.12 63

UNet	0.54 196	0.44 138	2.83 338	0.31 117	0.33 253	0.74 279	0.27 138	0.82 202	0.61 156	0.53 159	0.54 154	0.72 260	0.54 248	0.78 185	0.56 227	0.11 125	0.09 112	0.13 191	0.11 125	0.14 69	0.12 63

UPFNet	0.46 119	0.28 62	1.73 82	0.33 153	0.32 242	0.65 234	0.38 242	0.83 208	0.59 138	0.57 203	0.52 136	0.61 199	0.40 161	0.75 174	0.52 211	0.13 200	0.12 198	0.13 191	0.12 155	0.15 83	0.11 37

HGLStereo	0.54 196	0.69 221	2.00 197	0.35 190	0.40 302	0.66 239	0.30 174	0.83 208	0.62 172	0.57 203	0.69 266	0.69 245	0.54 248	1.07 210	0.55 220	0.13 200	0.13 212	0.13 191	0.11 125	0.19 165	0.17 170

DSFCA	0.54 196	0.35 99	1.41 32	0.28 58	0.28 203	0.79 304	0.88 361	0.76 154	0.70 232	0.72 304	0.66 248	0.67 232	0.57 262	1.17 222	0.63 245	0.16 259	0.14 226	0.13 191	0.14 205	0.16 110	0.13 94

MSMDNet	0.46 119	0.44 138	2.28 254	0.26 31	0.20 106	0.55 89	0.21 33	0.75 145	0.64 188	0.48 113	0.55 162	0.68 238	0.56 257	0.46 81	0.30 98	0.11 125	0.10 141	0.13 191	0.10 76	0.18 148	0.15 137

mmm	0.38 46	0.21 9	1.18 9	0.35 190	0.17 61	0.49 45	0.26 115	0.78 178	0.52 83	0.50 131	0.57 178	0.41 90	0.37 135	0.71 169	0.31 108	0.11 125	0.13 212	0.14 220	0.13 180	0.15 83	0.14 107

PCWNet_CMD	0.46 119	0.45 143	2.28 254	0.26 31	0.20 106	0.55 89	0.21 33	0.75 145	0.64 188	0.48 113	0.55 162	0.68 238	0.57 262	0.46 81	0.30 98	0.11 125	0.10 141	0.14 220	0.10 76	0.18 148	0.14 107

LL-Strereo	0.72 290	1.29 364	2.49 293	0.36 208	0.45 325	0.55 89	0.32 205	0.93 279	0.71 241	0.67 286	0.58 184	0.85 303	0.79 319	2.67 375	0.46 184	0.10 78	0.18 279	0.14 220	0.12 155	0.40 333	0.42 351

CASS	0.39 59	0.30 71	1.61 60	0.32 138	0.17 61	0.53 76	0.24 84	0.70 115	0.49 68	0.59 228	0.54 154	0.40 86	0.40 161	0.41 57	0.30 98	0.17 273	0.10 141	0.14 220	0.11 125	0.18 148	0.17 170
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.55 208	0.60 188	1.86 151	0.32 138	0.22 134	0.72 271	0.44 271	0.94 283	0.74 267	0.63 263	0.54 154	0.81 293	0.47 221	0.77 181	0.70 259	0.16 259	0.14 226	0.14 220	0.14 205	0.30 270	0.30 296

BUS	0.41 66	0.27 42	1.13 5	0.30 92	0.21 113	0.91 334	0.23 61	1.00 328	0.61 156	0.63 263	0.53 144	0.66 222	0.30 99	0.43 63	0.32 118	0.13 200	0.10 141	0.14 220	0.12 155	0.12 32	0.11 37

Wz-Net-MNSev	0.65 259	0.97 316	2.19 238	0.36 208	0.33 253	0.90 332	0.60 322	0.92 274	0.81 310	0.75 310	0.72 284	0.73 264	0.65 289	1.39 237	0.71 261	0.16 259	0.13 212	0.14 220	0.14 205	0.24 220	0.18 187

BSDual-CNN	0.41 66	0.27 42	1.13 5	0.30 92	0.21 113	0.76 287	0.31 184	1.00 328	0.61 156	0.63 263	0.53 144	0.63 206	0.37 135	0.43 63	0.38 148	0.13 200	0.10 141	0.14 220	0.12 155	0.12 32	0.11 37

hknet	0.47 132	0.29 66	1.70 75	0.30 92	0.24 159	0.76 287	0.31 184	1.00 328	0.64 188	0.63 263	0.53 144	0.80 290	0.38 140	0.77 181	0.37 143	0.11 125	0.10 141	0.14 220	0.12 155	0.12 32	0.11 37

IPLG	0.69 276	0.84 274	2.43 282	0.35 190	0.21 113	1.65 380	0.61 325	1.36 377	0.58 131	1.39 378	0.51 129	0.37 68	0.87 331	1.41 238	0.36 141	0.09 17	0.07 11	0.14 220	0.12 155	0.32 282	0.11 37

AACVNet	0.54 196	0.78 256	1.73 82	0.36 208	0.21 113	0.57 115	0.25 99	0.71 117	0.51 78	0.55 184	0.59 187	0.64 214	0.41 172	2.13 335	0.41 166	0.14 228	0.11 173	0.14 220	0.11 125	0.33 288	0.15 137

PFNet+	0.45 109	0.37 106	1.86 151	0.46 298	0.18 83	0.58 130	0.77 352	0.52 43	0.64 188	0.56 193	0.48 102	0.39 78	0.26 54	0.93 196	0.32 118	0.13 200	0.09 112	0.14 220	0.13 180	0.12 32	0.15 137

THIR-Stereo	0.86 330	0.62 195	2.13 225	0.25 15	0.16 37	0.58 130	2.74 407	0.59 74	0.51 78	0.62 254	1.62 367	0.97 333	1.80 386	1.69 281	2.25 368	0.10 78	0.08 58	0.14 220	0.11 125	0.15 83	0.11 37

RAFT	0.45 109	0.92 292	1.59 54	0.34 176	0.19 96	0.46 31	0.35 223	0.65 95	0.49 68	0.49 124	0.49 119	0.70 255	0.40 161	0.47 87	0.32 118	0.11 125	0.16 261	0.14 220	0.13 180	0.51 355	0.13 94

ICVP	0.46 119	0.29 66	2.41 276	0.33 153	0.22 134	0.59 146	0.55 307	0.75 145	0.50 74	0.44 79	0.60 199	0.49 146	0.35 123	0.53 118	0.37 143	0.16 259	0.16 261	0.14 220	0.11 125	0.15 83	0.15 137
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADLNet	0.60 233	0.71 226	1.95 183	0.35 190	0.34 259	0.67 244	0.34 217	0.90 256	0.74 267	0.68 292	0.62 211	0.80 290	0.45 208	1.78 293	0.64 248	0.14 228	0.11 173	0.14 220	0.14 205	0.29 261	0.21 215

ARAFT	0.60 233	1.23 358	3.10 362	0.28 58	0.16 37	0.64 222	0.36 229	0.90 256	0.67 213	0.61 243	0.49 119	0.55 167	0.31 107	1.24 230	0.32 118	0.10 78	0.08 58	0.14 220	0.13 180	0.37 315	0.21 215

EDNetEfficient	1.27 367	0.70 224	4.05 394	0.64 353	0.98 382	0.94 337	1.40 393	0.85 222	1.75 388	2.34 399	1.33 358	1.05 348	2.21 392	1.58 266	4.15 397	0.15 242	0.19 289	0.14 220	0.27 323	0.38 321	0.32 307

PSMNet-RSSM	0.53 191	0.82 269	1.78 108	0.31 117	0.25 171	0.58 130	0.28 148	0.84 218	0.60 142	0.50 131	0.61 206	0.67 232	0.43 197	1.68 279	0.42 168	0.15 242	0.10 141	0.14 220	0.16 240	0.15 83	0.13 94

DMCA	0.41 66	0.52 165	1.26 14	0.31 117	0.24 159	0.59 146	0.26 115	0.77 164	0.63 181	0.58 215	0.48 102	0.57 182	0.35 123	0.40 55	0.50 206	0.14 228	0.10 141	0.14 220	0.10 76	0.15 83	0.15 137

RTSC	0.72 290	1.00 324	2.22 243	0.40 257	0.29 208	0.82 315	0.31 184	0.96 298	1.10 359	0.92 340	0.81 300	0.78 284	0.58 266	1.23 227	1.55 341	0.18 283	0.17 271	0.14 220	0.17 255	0.43 340	0.30 296

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 208	0.92 292	2.36 269	0.38 240	0.37 288	0.60 155	0.28 148	0.82 202	0.62 172	0.62 254	0.55 162	0.72 260	0.45 208	1.00 203	0.43 176	0.15 242	0.11 173	0.14 220	0.14 205	0.15 83	0.16 159
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.50 162	0.70 224	1.94 180	0.29 79	0.26 184	0.63 211	0.31 184	0.80 192	0.48 64	0.61 243	0.55 162	0.66 222	0.38 140	0.98 201	0.40 160	0.19 293	0.14 226	0.14 220	0.14 205	0.23 205	0.17 170

StereoDRNet-Refined	0.50 162	0.41 123	1.50 44	0.33 153	0.21 113	0.68 255	0.26 115	0.81 196	0.68 215	0.67 286	0.68 259	0.73 264	0.42 187	1.10 213	0.59 237	0.11 125	0.08 58	0.14 220	0.14 205	0.25 231	0.21 215
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.54 196	0.55 181	1.49 43	0.36 208	0.25 171	0.65 234	0.36 229	0.80 192	0.70 232	0.72 304	0.69 266	0.83 298	0.46 216	1.53 257	0.60 239	0.13 200	0.12 198	0.14 220	0.14 205	0.14 69	0.13 94

DN-CSS_ROB	0.48 136	1.23 358	1.99 195	0.39 248	0.22 134	0.56 98	0.19 13	0.75 145	0.61 156	0.45 86	0.62 211	0.41 90	0.31 107	0.70 167	0.32 118	0.11 125	0.08 58	0.14 220	0.13 180	0.36 308	0.12 63

DualNet	0.64 251	0.23 21	2.01 198	0.30 92	0.21 113	0.57 115	0.26 115	0.74 135	0.88 326	0.53 159	0.63 221	0.66 222	0.39 154	0.63 143	3.43 390	0.10 78	0.24 319	0.15 246	0.13 180	0.25 231	0.36 328

ffm	0.47 132	0.23 21	2.01 198	0.30 92	0.21 113	0.57 115	0.26 115	0.74 135	0.88 326	0.53 159	0.63 221	0.66 222	0.39 154	0.63 143	0.19 3	0.10 78	0.24 319	0.15 246	0.13 180	0.25 231	0.36 328

ff1	0.73 298	0.23 21	2.01 198	0.30 92	0.21 113	0.57 115	0.26 115	0.74 135	0.88 326	0.53 159	0.63 221	0.66 222	0.39 154	2.52 366	3.43 390	0.10 78	0.24 319	0.15 246	0.13 180	0.25 231	0.36 328

mmx	0.72 290	0.23 21	2.01 198	0.30 92	0.21 113	0.57 115	0.26 115	0.99 320	0.76 289	0.53 159	0.63 221	0.66 222	0.39 154	2.52 366	3.43 390	0.13 200	0.10 141	0.15 246	0.13 180	0.15 83	0.15 137

xxx	0.72 290	0.23 21	2.01 198	0.30 92	0.21 113	0.57 115	0.26 115	0.99 320	0.76 289	0.53 159	0.63 221	0.66 222	0.39 154	2.52 366	3.43 390	0.13 200	0.10 141	0.15 246	0.13 180	0.15 83	0.15 137

CASnet	0.28 1	0.31 77	1.20 11	0.28 58	0.11 1	0.47 34	0.19 13	0.44 8	0.44 37	0.38 52	0.31 28	0.23 14	0.17 1	0.29 11	0.19 3	0.10 78	0.06 1	0.15 246	0.12 155	0.16 110	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
WZ-Net	0.92 338	1.31 366	3.76 386	0.41 263	0.36 276	0.86 325	0.71 344	1.00 328	1.06 355	0.82 328	0.92 320	1.06 350	1.05 350	2.16 337	1.61 343	0.19 293	0.13 212	0.15 246	0.16 240	0.32 282	0.28 282

CFNet_pseudo	0.45 109	0.46 145	2.23 247	0.25 15	0.19 96	0.56 98	0.21 33	0.77 164	0.60 142	0.49 124	0.56 173	0.69 245	0.47 221	0.52 112	0.31 108	0.11 125	0.10 141	0.15 246	0.10 76	0.17 129	0.14 107

pcwnet_v2	0.64 251	0.49 156	4.41 398	0.32 138	0.27 195	0.60 155	0.25 99	0.97 305	0.88 326	0.59 228	0.70 276	0.63 206	0.55 253	0.66 155	0.37 143	0.17 273	0.15 247	0.15 246	0.14 205	0.21 185	0.23 243

HCRNet	0.46 119	0.49 156	1.65 63	0.38 240	0.29 208	0.58 130	0.22 45	0.75 145	0.62 172	0.47 94	0.49 119	0.48 144	0.36 127	1.12 216	0.37 143	0.15 242	0.10 141	0.15 246	0.13 180	0.17 129	0.17 170

RAFT + AFF	0.64 251	1.20 355	1.95 183	0.34 176	0.33 253	0.67 244	0.52 298	0.99 320	0.74 267	0.53 159	0.58 184	0.57 182	0.80 320	1.76 290	0.51 209	0.12 172	0.27 340	0.15 246	0.14 205	0.43 340	0.29 288

GwcNet	0.69 276	0.71 226	3.12 365	0.36 208	0.45 325	0.81 312	0.44 271	0.86 230	0.84 317	0.60 236	0.74 288	0.82 296	0.49 233	1.65 275	0.66 251	0.16 259	0.15 247	0.15 246	0.15 225	0.31 278	0.24 250

CFNet	0.58 225	0.96 308	1.78 108	0.33 153	0.25 171	0.63 211	0.22 45	0.88 244	0.75 279	0.46 93	0.59 187	0.58 189	0.40 161	2.29 344	0.48 196	0.12 172	0.09 112	0.15 246	0.14 205	0.30 270	0.15 137

StereoDRNet	0.64 251	0.88 285	2.35 266	0.41 263	0.45 325	0.73 276	0.47 288	0.94 283	0.74 267	0.75 310	0.54 154	0.74 270	0.47 221	1.70 282	0.72 265	0.15 242	0.14 226	0.15 246	0.14 205	0.20 177	0.19 195

PWCDC_ROB	0.72 290	1.06 335	2.09 216	0.47 303	0.36 276	0.78 300	0.26 115	0.98 309	1.34 373	0.61 243	2.07 376	0.64 214	0.61 278	0.83 188	0.71 261	0.31 351	0.14 226	0.15 246	0.12 155	0.60 366	0.21 215

GMStereo_Zeroshot	0.41 66	0.36 104	1.54 48	0.41 263	0.19 96	0.52 70	0.19 13	0.59 74	0.52 83	0.57 203	0.59 187	0.63 206	0.29 91	0.58 130	0.33 128	0.15 242	0.09 112	0.16 261	0.09 44	0.24 220	0.12 63

StereoVision	0.45 109	0.72 230	1.94 180	0.33 153	0.32 242	0.47 34	0.26 115	0.68 109	0.57 121	0.32 40	0.89 317	0.45 124	0.27 68	0.49 100	0.36 141	0.13 200	0.15 247	0.16 261	0.15 225	0.19 165	0.13 94

CFNet_ucs	0.48 136	0.50 162	2.32 258	0.26 31	0.22 134	0.57 115	0.22 45	0.85 222	0.65 200	0.53 159	0.64 237	0.68 238	0.44 204	0.54 121	0.31 108	0.13 200	0.12 198	0.16 261	0.11 125	0.19 165	0.17 170

LL-Strereo2	0.41 66	0.90 290	1.83 140	0.44 281	0.24 159	0.54 79	0.27 138	0.58 69	0.45 47	0.41 65	0.33 35	0.44 117	0.21 16	0.44 68	0.34 132	0.09 17	0.08 58	0.16 261	0.14 205	0.17 129	0.17 170

Wz-Net-TNSev	0.91 336	1.73 390	3.08 360	0.36 208	0.31 234	1.00 345	0.71 344	1.06 352	0.97 342	0.71 301	0.72 284	1.09 354	0.87 331	2.42 357	1.59 342	0.20 302	0.20 298	0.16 261	0.20 293	0.44 347	0.35 320

Wz-Net-SNSev	0.76 306	1.32 369	3.11 364	0.40 257	0.31 234	0.71 265	0.60 322	0.98 309	0.87 323	0.67 286	0.83 302	0.96 330	0.60 271	1.67 278	0.97 293	0.16 259	0.15 247	0.16 261	0.17 255	0.36 308	0.24 250

NINENet	0.50 162	0.33 85	1.69 71	0.55 337	0.25 171	0.91 334	0.23 61	0.98 309	0.71 241	0.53 159	0.55 162	0.66 222	0.30 99	1.22 226	0.32 118	0.15 242	0.13 212	0.16 261	0.11 125	0.16 110	0.13 94

SACVNet	0.60 233	0.74 237	1.90 165	0.37 226	0.28 203	0.64 222	0.37 236	0.86 230	0.61 156	0.65 279	0.62 211	0.69 245	0.44 204	2.08 331	0.42 168	0.18 283	0.14 226	0.16 261	0.15 225	0.38 321	0.24 250

psm_up	0.57 220	0.61 192	1.83 140	0.35 190	0.30 218	0.64 222	0.37 236	0.90 256	0.68 215	0.59 228	0.55 162	0.68 238	0.54 248	1.91 318	0.46 184	0.16 259	0.15 247	0.16 261	0.15 225	0.23 205	0.13 94

ADCP+	0.94 340	1.12 341	3.14 366	0.34 176	0.39 295	1.06 349	0.79 354	0.89 250	0.80 306	0.66 282	0.67 251	0.85 303	1.55 378	0.93 196	4.55 401	0.13 200	0.11 173	0.16 261	0.15 225	0.26 245	0.25 259

RYNet	0.70 280	0.56 183	2.25 250	0.35 190	0.41 309	0.86 325	0.43 263	0.94 283	0.82 311	0.62 254	0.53 144	0.91 318	0.60 271	2.70 377	1.00 300	0.14 228	0.11 173	0.16 261	0.14 205	0.25 231	0.27 276

ccs_rob	0.45 109	0.46 145	2.22 243	0.26 31	0.19 96	0.56 98	0.21 33	0.77 164	0.60 142	0.49 124	0.56 173	0.69 245	0.47 221	0.52 112	0.31 108	0.11 125	0.09 112	0.16 261	0.10 76	0.17 129	0.14 107

DPSNet	0.86 330	0.60 188	2.34 263	0.58 343	0.36 276	1.07 354	0.75 349	1.30 374	1.05 352	0.70 297	0.68 259	0.94 327	1.29 361	2.08 331	1.82 351	0.26 337	0.23 316	0.16 261	0.17 255	0.48 349	0.40 345

NaN_ROB	1.14 355	0.94 300	2.96 350	0.53 328	0.56 351	1.13 358	0.99 368	0.98 309	1.00 346	1.09 353	0.87 312	0.77 281	1.06 352	5.90 408	2.72 374	0.16 259	0.23 316	0.16 261	0.24 306	0.22 197	0.36 328

SANet	1.20 361	1.21 356	3.33 381	0.38 240	0.27 195	1.73 384	0.85 359	1.10 358	2.49 397	1.16 358	1.83 372	1.72 378	1.50 377	2.37 348	2.84 377	0.18 283	0.16 261	0.16 261	0.15 225	0.32 282	0.32 307

XPNet_ROB	0.61 241	0.72 230	1.66 67	0.37 226	0.27 195	0.67 244	0.47 288	0.89 250	0.71 241	0.78 317	0.70 276	0.81 293	0.53 245	1.70 282	0.76 272	0.21 306	0.16 261	0.16 261	0.15 225	0.20 177	0.21 215

CRFU-Net	0.56 214	0.38 111	1.86 151	0.46 298	0.26 184	0.82 315	0.36 229	0.90 256	0.49 68	0.62 254	0.59 187	0.78 284	1.35 367	1.00 203	0.48 196	0.15 242	0.14 226	0.17 277	0.10 76	0.19 165	0.14 107

PSM-AAD	0.63 248	0.22 17	1.77 104	0.37 226	0.23 146	0.86 325	1.17 382	0.59 74	0.60 142	0.64 272	0.71 280	0.68 238	2.93 398	0.65 153	0.31 108	0.09 17	0.07 11	0.17 277	0.15 225	0.13 51	0.33 314

FINET	0.65 259	0.95 306	3.06 359	0.35 190	0.40 302	0.58 130	0.48 291	0.92 274	1.10 359	0.57 203	0.68 259	0.47 138	0.44 204	1.15 221	0.60 239	0.23 322	0.21 306	0.17 277	0.15 225	0.26 245	0.25 259

psmorigin	1.36 373	0.60 188	13.80 419	0.37 226	0.29 208	0.62 195	0.33 213	0.77 164	0.61 156	0.96 345	0.88 315	1.17 363	0.73 309	4.00 401	0.86 287	0.19 293	0.22 311	0.17 277	0.18 265	0.24 220	0.29 288

aanetorigin	0.77 310	0.80 260	2.59 309	0.43 276	0.44 317	0.58 130	1.01 372	0.57 65	0.68 215	1.53 383	1.23 351	0.81 293	1.08 353	1.07 210	1.07 309	0.18 283	0.15 247	0.17 277	0.21 298	0.54 360	0.30 296

EDNetEfficientorigin	8.18 413	0.98 319	145.96 438	0.51 318	0.89 377	0.72 271	0.48 291	0.85 222	1.56 383	2.12 390	1.49 363	1.29 365	1.31 364	1.83 303	2.13 364	0.13 200	0.12 198	0.17 277	0.18 265	0.39 329	0.45 355

FAT-Stereo	0.70 280	0.54 173	2.88 340	0.36 208	0.29 208	0.62 195	0.54 304	0.97 305	0.87 323	0.76 313	0.92 320	0.94 327	0.80 320	1.84 308	0.57 230	0.18 283	0.19 289	0.17 277	0.16 240	0.22 197	0.25 259

FADNet-RVC	0.61 241	1.26 362	2.12 223	0.33 153	0.26 184	0.59 146	0.29 168	0.86 230	0.62 172	0.45 86	0.50 125	0.62 203	0.46 216	1.73 286	0.55 220	0.17 273	0.20 298	0.17 277	0.18 265	0.59 363	0.28 282

FADNet	0.64 251	1.22 357	2.06 208	0.32 138	0.30 218	0.66 239	0.29 168	0.88 244	0.72 249	0.44 79	0.48 102	0.66 222	0.57 262	1.84 308	0.45 183	0.46 366	0.20 298	0.17 277	0.19 283	0.59 363	0.24 250

S-Stereo	0.80 318	0.69 221	3.89 389	0.39 248	0.37 288	0.69 258	0.70 343	0.94 283	0.98 345	0.62 254	0.91 319	0.83 298	0.60 271	2.37 348	0.66 251	0.18 283	0.21 306	0.17 277	0.18 265	0.30 270	0.35 320

STTStereo	0.51 177	0.69 221	2.14 230	0.36 208	0.30 218	0.61 175	0.32 205	0.77 164	0.60 142	0.60 236	0.54 154	0.67 232	0.43 197	0.86 193	0.42 168	0.16 259	0.15 247	0.17 277	0.20 293	0.16 110	0.15 137

SuperB	1.15 357	1.14 345	5.43 406	0.36 208	0.26 184	0.81 312	0.89 362	0.88 244	1.17 364	0.67 286	0.68 259	0.63 206	1.39 371	1.74 288	3.37 388	0.15 242	0.12 198	0.17 277	0.16 240	2.80 410	0.25 259

ADCRef	0.80 318	0.96 308	2.29 256	0.37 226	0.35 269	0.96 339	0.51 295	0.87 239	0.75 279	0.88 335	0.83 302	0.61 199	1.36 368	1.02 205	3.27 385	0.13 200	0.11 173	0.17 277	0.19 283	0.25 231	0.21 215

UCFNet_RVC	0.48 136	0.82 269	1.85 143	0.30 92	0.27 195	0.64 222	0.26 115	0.74 135	0.55 110	0.48 113	0.53 144	0.63 206	0.41 172	0.88 195	0.38 148	0.15 242	0.10 141	0.17 277	0.17 255	0.18 148	0.15 137

AdaStereo	0.44 94	0.38 111	1.79 126	0.34 176	0.20 106	0.57 115	0.28 148	0.92 274	0.69 223	0.52 150	0.55 162	0.61 199	0.33 113	0.48 91	0.39 155	0.17 273	0.08 58	0.17 277	0.11 125	0.18 148	0.12 63
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.
NVstereo2D	0.58 225	0.40 120	2.03 206	0.35 190	0.35 269	0.69 258	0.39 246	0.91 266	0.80 306	0.47 94	0.53 144	0.67 232	0.46 216	1.99 325	0.48 196	0.19 293	0.11 173	0.17 277	0.13 180	0.25 231	0.25 259

DRN-Test	0.64 251	0.43 132	2.44 284	0.39 248	0.44 317	0.80 311	0.41 254	1.02 339	0.78 298	0.80 319	0.63 221	0.69 245	0.56 257	1.79 297	0.69 258	0.15 242	0.12 198	0.17 277	0.16 240	0.18 148	0.17 170

coex-ft	5.95 411	1.67 384	60.57 436	0.34 176	0.30 218	0.77 295	0.69 340	0.74 135	4.41 404	19.22 424	2.15 380	1.62 377	7.97 412	1.81 302	8.96 412	0.44 362	2.08 411	0.18 294	0.19 283	0.38 321	4.62 416

fast-acv-ft	0.63 248	0.88 285	3.10 362	0.38 240	0.30 218	0.79 304	0.48 291	0.69 111	0.72 249	0.58 215	0.78 297	0.76 279	0.60 271	0.67 156	0.73 268	0.15 242	0.15 247	0.18 294	0.17 255	0.37 315	0.16 159

RTS	1.21 362	1.31 366	6.39 408	0.52 322	0.51 342	1.61 376	0.79 354	1.03 346	1.37 375	1.13 355	1.30 356	1.10 356	0.85 327	2.65 373	2.08 360	0.21 306	0.24 319	0.18 294	0.18 265	0.43 340	0.32 307

RTSA	1.21 362	1.31 366	6.39 408	0.52 322	0.51 342	1.61 376	0.79 354	1.03 346	1.37 375	1.13 355	1.30 356	1.10 356	0.85 327	2.65 373	2.08 360	0.21 306	0.24 319	0.18 294	0.18 265	0.43 340	0.32 307

PWC_ROB	0.70 280	0.94 300	1.88 158	0.39 248	0.39 295	0.62 195	0.30 174	0.98 309	0.94 338	0.91 339	1.29 355	0.77 281	0.62 283	1.62 273	1.03 307	0.18 283	0.11 173	0.18 294	0.13 180	0.51 355	0.22 225

GASNet	0.73 298	1.47 376	3.04 357	0.47 303	0.33 253	0.57 115	0.34 217	0.91 266	0.75 279	0.58 215	0.58 184	0.74 270	0.55 253	2.03 327	0.65 250	0.21 306	0.15 247	0.19 299	0.17 255	0.51 355	0.28 282

Syn2CoEx	0.70 280	1.07 337	2.74 329	0.43 276	0.30 218	0.64 222	0.42 257	0.99 320	0.78 298	0.62 254	0.78 297	0.74 270	0.72 306	1.92 320	0.61 241	0.20 302	0.17 271	0.19 299	0.15 225	0.29 261	0.22 225

PA-Net	0.84 328	1.00 324	3.49 382	0.63 352	0.40 302	0.70 263	0.52 298	0.86 230	0.84 317	0.52 150	0.59 187	0.70 255	0.54 248	2.35 347	2.23 367	0.17 273	0.27 340	0.19 299	0.28 326	0.22 197	0.36 328
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.80 318	0.65 210	2.21 240	1.19 389	0.48 335	0.74 279	1.25 385	0.89 250	1.53 381	0.89 337	0.71 280	0.96 330	0.56 257	1.83 303	0.96 292	0.18 283	0.16 261	0.19 299	0.16 240	0.26 245	0.29 288
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Anonymous Stereo	0.70 280	1.08 338	2.47 289	0.42 271	0.36 276	0.60 155	0.78 353	0.83 208	0.75 279	0.65 279	0.63 221	0.62 203	0.38 140	2.43 359	0.78 276	0.19 293	0.18 279	0.19 299	0.20 293	0.30 270	0.23 243

MDST_ROB	1.17 360	0.42 129	3.87 388	0.54 331	0.44 317	4.11 409	0.58 318	1.31 375	0.84 317	2.12 390	1.12 347	0.98 334	0.71 303	4.24 404	0.99 299	0.16 259	0.14 226	0.19 299	0.17 255	0.18 148	0.35 320

ETE_ROB	0.60 233	0.71 226	1.55 50	0.37 226	0.25 171	0.69 258	0.51 295	1.47 380	0.70 232	0.80 319	0.69 266	0.85 303	0.49 233	1.36 236	0.58 235	0.16 259	0.13 212	0.19 299	0.16 240	0.21 185	0.23 243

PSMNet_ROB	0.66 263	1.01 328	2.33 261	0.38 240	0.31 234	0.72 271	0.55 307	0.86 230	0.69 223	0.54 170	0.60 199	0.75 275	0.47 221	2.00 326	0.82 284	0.17 273	0.13 212	0.19 299	0.19 283	0.24 220	0.27 276

DMCA-RVC	0.62 245	0.96 308	2.63 312	0.36 208	0.90 378	0.56 98	0.31 184	0.69 111	0.57 121	0.68 292	0.52 136	0.59 191	0.56 257	1.23 227	0.53 215	0.16 259	0.38 359	0.20 307	0.15 225	0.20 177	0.15 137

stereogan	0.69 276	0.51 164	2.44 284	0.39 248	0.39 295	1.01 346	0.41 254	0.94 283	0.92 337	0.73 308	0.85 309	1.15 361	0.69 299	1.57 262	0.53 215	0.19 293	0.18 279	0.20 307	0.16 240	0.36 308	0.24 250

SHD	0.72 290	0.77 248	2.36 269	0.45 294	0.40 302	0.71 265	0.32 205	1.02 339	1.25 369	1.07 351	0.84 305	0.90 317	0.73 309	1.09 212	0.98 294	0.21 306	0.18 279	0.20 307	0.21 298	0.32 282	0.31 303

LALA_ROB	0.60 233	0.76 240	1.69 71	0.36 208	0.29 208	0.79 304	0.55 307	0.94 283	0.77 293	0.81 324	0.67 251	0.94 327	0.49 233	0.99 202	0.73 268	0.21 306	0.15 247	0.20 307	0.18 265	0.23 205	0.21 215

WCMA_ROB	1.12 354	0.83 272	2.66 317	0.58 343	0.34 259	1.17 362	0.71 344	0.93 279	0.94 338	1.74 386	2.63 393	3.09 394	1.71 384	1.70 282	1.84 352	0.26 337	0.21 306	0.20 307	0.21 298	0.28 258	0.43 352

SGM-Forest	1.04 351	0.42 129	3.59 385	0.41 263	0.32 242	1.05 348	1.32 388	0.94 283	0.83 315	1.16 358	2.23 384	1.03 343	1.39 371	2.49 364	2.35 370	0.21 306	0.21 306	0.20 307	0.19 283	0.23 205	0.32 307
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCPNet	0.99 344	0.99 322	3.93 392	0.37 226	0.68 364	1.36 366	0.62 329	0.87 239	0.76 289	0.78 317	0.81 300	1.08 352	1.18 358	1.14 219	2.49 373	0.21 306	0.69 391	0.21 313	0.95 398	0.29 261	0.37 335

CBMV	0.71 287	0.76 240	2.64 314	0.33 153	0.20 106	0.78 300	0.79 354	0.98 309	0.78 298	0.85 334	0.71 280	0.86 307	1.10 355	1.46 245	0.62 243	0.18 283	0.20 298	0.21 313	0.19 283	0.25 231	0.33 314
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SDNR	1.22 365	0.80 260	2.71 323	0.33 153	1.48 402	1.98 393	0.23 61	1.93 394	2.44 395	0.89 337	2.52 388	1.36 369	0.51 238	3.65 398	1.93 353	0.30 349	0.31 347	0.22 315	0.16 240	0.33 288	0.36 328

SAMSARA	0.91 336	0.97 316	2.22 243	0.80 366	0.58 354	1.32 364	1.31 387	1.01 336	0.94 338	1.36 374	0.87 312	1.38 370	0.90 336	1.72 285	1.02 305	0.24 329	0.30 346	0.22 315	0.25 313	0.36 308	0.35 320

ADCL	0.99 344	0.79 258	2.43 282	0.39 248	0.32 242	1.50 372	1.90 400	0.92 274	0.97 342	1.26 371	1.27 353	1.00 338	1.42 373	1.14 219	3.31 386	0.17 273	0.14 226	0.22 315	0.21 298	0.30 270	0.22 225

ADCS	1.05 352	1.36 373	2.98 354	0.42 271	0.36 276	0.96 339	0.81 358	1.06 352	1.12 361	1.25 367	0.97 329	1.08 352	0.90 336	1.25 231	4.86 403	0.21 306	0.21 306	0.22 315	0.23 304	0.36 308	0.38 338

CVANet_RVC	0.65 259	0.80 260	2.13 225	0.36 208	0.26 184	0.62 195	0.42 257	0.84 218	0.72 249	0.69 294	0.68 259	0.68 238	0.52 243	2.64 372	0.42 168	0.19 293	0.12 198	0.22 315	0.17 255	0.37 315	0.15 137

MeshStereo	1.21 362	1.15 349	3.01 356	0.34 176	0.28 203	1.10 355	0.69 340	1.35 376	1.01 348	2.71 403	2.41 387	2.96 391	1.45 374	2.80 383	1.40 334	0.22 319	0.22 311	0.22 315	0.19 283	0.50 353	0.26 268
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
FADNet-RVC-Resample	0.67 266	1.16 353	3.16 368	0.37 226	0.29 208	0.62 195	0.38 242	0.86 230	0.63 181	0.51 143	0.50 125	0.57 182	0.45 208	1.57 262	0.49 201	0.24 329	0.32 351	0.23 321	0.19 283	0.27 252	0.62 369

RP	0.67 266	0.82 269	1.94 180	0.43 276	0.44 317	0.65 234	0.45 278	0.89 250	0.82 311	0.66 282	0.92 320	0.99 337	0.76 316	1.55 259	0.66 251	0.25 334	0.18 279	0.23 321	0.20 293	0.31 278	0.22 225

NCC-stereo	0.79 316	0.94 300	2.42 278	0.59 346	0.45 325	1.90 387	0.46 280	0.99 320	0.72 249	0.64 272	0.84 305	0.91 318	0.73 309	1.80 299	1.00 300	0.27 342	0.19 289	0.23 321	0.31 338	0.24 220	0.22 225

Nwc_Net	0.68 272	0.83 272	2.53 298	0.41 263	0.39 295	0.77 295	0.38 242	1.01 336	0.70 232	0.60 236	0.99 332	0.98 334	0.68 298	1.41 238	0.63 245	0.23 322	0.15 247	0.23 321	0.25 313	0.23 205	0.18 187

Abc-Net	0.79 316	0.94 300	2.42 278	0.59 346	0.45 325	1.90 387	0.46 280	0.99 320	0.72 249	0.64 272	0.84 305	0.91 318	0.73 309	1.80 299	1.00 300	0.27 342	0.19 289	0.23 321	0.31 338	0.24 220	0.22 225
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.73 298	0.98 319	2.39 273	0.46 298	0.35 269	0.81 312	0.46 280	1.00 328	1.00 346	0.80 319	0.69 266	0.88 313	0.74 314	1.32 232	1.20 319	0.24 329	0.16 261	0.23 321	0.20 293	0.41 335	0.33 314

APVNet	0.70 280	0.67 216	2.71 323	0.38 240	0.36 276	0.85 323	0.43 263	0.91 266	0.68 215	0.55 184	0.69 266	0.75 275	0.55 253	2.31 345	0.78 276	0.17 273	0.17 271	0.24 327	0.19 283	0.33 288	0.23 243

G-Net	0.99 344	0.64 204	2.76 331	0.57 341	0.67 363	2.03 394	0.72 347	0.76 154	0.67 213	1.14 357	2.56 390	1.30 368	1.02 347	1.48 253	1.74 348	0.25 334	0.24 319	0.24 327	0.26 319	0.37 315	0.31 303

SGM-ForestM	2.98 403	1.70 388	3.52 384	0.67 357	0.47 333	5.18 412	3.36 409	3.30 408	2.86 402	4.44 410	3.79 404	9.80 414	5.50 410	6.29 410	6.52 408	0.27 342	0.36 355	0.24 327	0.27 323	0.38 321	0.58 367

LSM	3.31 405	1.11 340	5.29 405	9.40 419	30.65 433	0.84 319	1.12 379	0.91 266	1.22 367	1.36 374	2.19 381	0.93 323	0.83 323	1.66 276	0.90 288	0.21 306	0.31 347	0.24 327	0.28 326	0.39 329	6.33 417

CSAN	1.25 366	1.12 341	3.04 357	0.51 318	0.37 288	1.06 349	1.15 381	1.22 369	1.08 357	1.17 363	1.91 374	1.04 346	1.31 364	5.96 409	2.43 372	0.26 337	0.22 311	0.24 327	0.24 306	0.31 278	0.30 296

GANet-RSSM	0.55 208	0.73 233	1.90 165	0.36 208	0.26 184	0.59 146	0.27 138	0.78 178	0.52 83	0.47 94	0.57 178	0.63 206	0.45 208	1.92 320	0.43 176	0.14 228	0.10 141	0.25 332	0.11 125	0.34 295	0.14 107

AF-Net	0.69 276	0.92 292	2.21 240	0.41 263	0.40 302	0.68 255	0.40 248	1.02 339	0.86 320	0.69 294	1.03 339	1.04 346	0.84 326	1.19 223	0.78 276	0.22 319	0.14 226	0.25 332	0.17 255	0.30 270	0.18 187

AnyNet_C32	1.00 347	1.33 371	2.53 298	0.49 313	0.54 346	1.15 360	1.14 380	0.91 266	0.89 331	1.11 354	0.95 326	0.87 309	0.93 338	1.50 254	4.07 396	0.21 306	0.20 298	0.25 332	0.24 306	0.38 321	0.33 314

edge stereo	0.81 324	0.73 233	3.30 378	0.37 226	1.21 394	0.62 195	0.39 246	0.93 279	0.79 303	0.80 319	0.88 315	1.14 360	0.71 303	2.18 338	0.71 261	0.21 306	0.20 298	0.26 335	0.18 265	0.38 321	0.26 268

STTRV1_RVC	0.80 318	0.55 181	2.89 343	0.42 271	0.49 336	0.79 304	0.44 271	1.15 366	0.82 311	0.62 254	0.89 317	0.72 260	0.63 286	2.69 376	0.64 248	0.48 367	0.64 383	0.27 336	0.24 306	0.35 303	0.27 276

PS-NSSS	0.63 248	1.00 324	1.81 133	0.30 92	0.31 234	0.63 211	0.34 217	0.98 309	0.69 223	0.54 170	0.74 288	0.51 152	0.41 172	2.43 359	0.48 196	0.24 329	0.17 271	0.27 336	0.18 265	0.27 252	0.21 215

CBMV_ROB	0.76 306	0.42 129	2.68 319	0.33 153	0.22 134	0.74 279	0.47 288	0.96 298	0.76 289	1.04 350	0.96 327	0.88 313	0.93 338	2.06 329	1.19 318	0.22 319	0.24 319	0.27 336	0.25 313	0.25 231	0.28 282

PDISCO_ROB	0.75 303	1.06 335	2.11 220	0.64 353	0.59 355	1.13 358	0.43 263	1.14 363	1.05 352	0.64 272	0.71 280	0.96 330	0.61 278	1.21 224	0.76 272	0.37 359	0.18 279	0.27 336	0.24 306	0.56 362	0.32 307

CFNet-ft	0.51 177	0.76 240	1.79 126	0.28 58	0.30 218	0.63 211	0.28 148	0.66 97	0.55 110	0.45 86	0.57 178	0.74 270	0.41 172	1.46 245	0.42 168	0.14 228	0.10 141	0.28 340	0.13 180	0.18 148	0.14 107

FADNet_RVC	0.81 324	1.14 345	2.42 278	0.30 92	0.24 159	0.71 265	0.24 84	0.95 294	0.61 156	0.44 79	0.56 173	0.59 191	0.42 187	1.52 256	0.68 257	0.94 384	0.96 401	0.28 340	1.00 400	0.90 380	1.36 403

RGC	0.71 287	0.97 316	2.18 237	0.44 281	0.44 317	0.73 276	0.40 248	0.94 283	0.71 241	0.71 301	1.04 342	1.01 339	0.71 303	1.74 288	0.70 259	0.23 322	0.18 279	0.28 340	0.26 319	0.29 261	0.27 276

PVD	0.90 335	0.85 278	2.15 231	0.53 328	0.50 337	0.99 342	0.56 312	1.15 366	1.64 384	1.41 379	1.41 362	1.11 358	1.13 357	1.35 235	1.31 326	0.26 337	0.28 342	0.28 340	0.26 319	0.37 315	0.49 360

AnyNet_C01	1.14 355	1.49 377	4.23 397	0.54 331	0.53 344	1.51 373	1.37 390	1.04 350	1.07 356	1.17 363	1.33 358	1.15 361	1.08 353	1.61 272	2.74 375	0.25 334	0.22 311	0.28 340	0.24 306	0.48 349	0.40 345

CFNet_RVC	0.51 177	0.76 240	1.79 126	0.28 58	0.30 218	0.63 211	0.28 148	0.66 97	0.55 110	0.45 86	0.57 178	0.74 270	0.41 172	1.46 245	0.42 168	0.14 228	0.10 141	0.28 340	0.13 180	0.18 148	0.14 107

NOSS_ROB	0.64 251	0.65 210	1.62 61	0.46 298	0.25 171	0.67 244	0.30 174	0.93 279	0.77 293	0.59 228	0.57 178	0.77 281	0.38 140	2.78 381	0.44 180	0.23 322	0.24 319	0.28 340	0.26 319	0.27 252	0.39 341

HBP-ISP	0.76 306	1.30 365	3.19 372	0.35 190	0.26 184	0.85 323	0.54 304	1.03 346	0.72 249	0.80 319	0.69 266	0.68 238	0.83 323	2.04 328	0.44 180	0.23 322	0.24 319	0.29 347	0.25 313	0.28 258	0.24 250

DeepPrunerF	0.86 330	0.86 279	2.91 348	0.45 294	0.50 337	0.64 222	0.48 291	1.14 363	2.64 399	0.63 263	0.61 206	0.65 217	0.62 283	2.21 340	1.31 326	0.23 322	0.19 289	0.30 348	0.28 326	0.36 308	0.25 259

FCDSN-DC	1.29 368	0.54 173	2.50 295	0.47 303	0.41 309	1.12 356	0.60 322	1.10 358	1.27 371	2.23 396	2.87 396	3.67 398	3.12 402	2.39 354	1.69 345	0.30 349	0.26 335	0.31 349	0.30 334	0.35 303	0.38 338
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.49 382	0.59 187	2.88 340	0.44 281	0.39 295	1.97 392	0.66 333	1.67 388	1.70 386	2.72 404	2.89 397	4.22 401	2.97 400	2.55 369	2.19 365	0.29 347	0.26 335	0.31 349	0.30 334	0.32 282	0.39 341

ccnet	0.71 287	0.41 123	1.59 54	0.40 257	0.45 325	1.06 349	0.55 307	0.98 309	0.71 241	0.88 335	0.97 329	0.82 296	0.88 334	1.68 279	0.94 290	0.32 352	0.26 335	0.32 351	0.27 323	0.34 295	0.30 296

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 349	1.67 384	2.32 258	0.47 303	0.39 295	1.47 369	0.95 365	0.95 294	0.91 334	0.84 331	0.94 324	1.05 348	0.60 271	2.95 386	0.72 265	0.41 360	0.72 395	0.32 351	0.55 375	0.74 372	1.22 399

MSMD_ROB	1.34 371	0.96 308	2.38 271	0.39 248	0.32 242	1.96 390	0.62 329	0.91 266	1.43 377	2.94 406	2.60 391	4.77 406	1.95 388	2.43 359	1.33 328	0.29 347	0.26 335	0.32 351	0.32 341	0.30 270	0.30 296

TDLM	0.67 266	0.92 292	1.76 96	0.37 226	0.24 159	0.66 239	0.56 312	0.82 202	0.74 267	1.16 358	0.62 211	0.61 199	0.48 228	2.70 377	0.50 206	0.20 302	0.11 173	0.35 354	0.14 205	0.32 282	0.16 159

ELAS	1.39 376	0.79 258	2.86 339	0.53 328	0.50 337	2.81 403	2.20 402	1.61 387	1.50 380	2.28 398	2.35 385	1.82 379	2.13 390	1.73 286	2.22 366	0.35 356	0.37 357	0.35 354	0.35 350	0.49 351	0.47 357
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MaskLacGwcNet_RVC	0.77 310	1.04 333	2.06 208	0.94 377	0.35 269	0.89 331	0.40 248	0.85 222	0.63 181	0.55 184	0.63 221	0.75 275	0.38 140	2.38 351	0.48 196	1.10 390	0.31 347	0.36 356	0.21 298	0.53 359	0.55 364

GANetREF_RVC	0.75 303	1.15 349	2.46 287	0.47 303	0.26 184	0.83 317	0.61 325	0.97 305	0.89 331	0.62 254	0.61 206	0.72 260	0.59 269	2.42 357	0.55 220	0.32 352	0.25 333	0.36 356	0.24 306	0.39 329	0.31 303
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
PASM	0.72 290	0.68 218	1.91 170	0.47 303	0.44 317	0.60 155	0.51 295	0.76 154	0.80 306	0.77 316	0.67 251	0.87 309	0.61 278	2.40 355	0.67 254	0.32 352	0.35 353	0.36 356	0.41 365	0.45 348	0.39 341

FBW_ROB	0.83 326	0.77 248	1.77 104	0.44 281	0.30 218	0.87 329	0.46 280	1.10 358	0.91 334	0.81 324	0.75 291	1.01 339	0.61 278	3.66 399	1.23 323	0.26 337	0.23 316	0.36 356	0.25 313	0.27 252	0.62 369

UDGNet	0.44 94	1.02 331	1.74 86	0.35 190	0.19 96	0.58 130	0.23 61	0.49 27	0.66 210	0.41 65	0.38 53	0.34 61	0.29 91	0.53 118	0.30 98	0.24 329	0.10 141	0.37 360	0.19 283	0.27 252	0.15 137

ELAS_RVC	1.37 375	0.78 256	3.21 374	0.55 337	0.50 337	1.49 371	2.48 405	1.48 381	1.71 387	2.13 393	2.09 377	2.07 383	2.56 396	1.90 317	2.02 357	0.35 356	0.36 355	0.37 360	0.34 348	0.49 351	0.47 357
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	1.36 373	1.93 401	5.95 407	0.81 369	0.59 355	1.57 375	1.09 376	1.39 379	1.22 367	0.84 331	1.01 335	1.25 364	1.12 356	3.19 391	2.36 371	0.45 364	0.47 372	0.38 362	0.34 348	0.59 363	0.57 365

dad	0.51 177	1.01 328	1.74 86	0.29 79	0.19 96	0.60 155	0.26 115	0.52 43	0.75 279	0.63 263	0.63 221	0.63 206	0.33 113	0.85 192	0.47 193	0.27 342	0.15 247	0.40 363	0.18 265	0.22 197	0.14 107

hitnet-ft	0.67 266	0.80 260	1.90 165	0.28 58	0.22 134	0.69 258	0.36 229	0.85 222	0.65 200	0.56 193	0.84 305	1.03 343	0.95 343	2.32 346	0.55 220	0.23 322	0.14 226	0.41 364	0.13 180	0.24 220	0.17 170

ADCMid	0.96 343	1.32 369	2.74 329	0.38 240	0.35 269	0.99 342	0.58 318	0.94 283	0.86 320	1.23 366	1.01 335	1.01 339	1.00 345	1.05 209	3.97 394	0.21 306	0.19 289	0.42 365	0.32 341	0.40 333	0.29 288

SGM_RVC	1.89 390	0.92 292	2.50 295	0.96 380	0.93 381	1.63 378	1.37 390	1.52 384	12.43 413	1.85 387	1.69 369	2.40 388	1.74 385	2.81 384	1.71 346	0.53 369	0.47 372	0.42 365	0.47 368	0.74 372	0.74 375
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MANE	2.90 402	1.14 345	2.96 350	1.03 382	1.01 385	5.01 411	2.45 404	5.36 413	6.88 411	3.58 409	4.76 409	5.99 409	4.99 407	4.23 403	4.61 402	0.56 373	0.67 386	0.44 367	0.78 391	0.51 355	1.03 395

GANet	0.75 303	0.84 274	2.01 198	0.40 257	0.25 171	0.74 279	0.66 333	0.87 239	0.73 263	0.71 301	1.07 344	0.84 300	0.59 269	2.71 379	1.15 316	0.17 273	0.16 261	0.44 367	0.16 240	0.31 278	0.20 209

JetBlue	1.78 387	1.63 380	3.92 390	0.73 360	1.21 394	4.38 410	3.35 408	1.59 385	1.20 366	1.26 371	1.52 365	2.37 387	1.88 387	3.23 392	3.00 378	0.53 369	0.47 372	0.48 369	0.49 370	1.29 392	0.97 389

Consistency-Raft	0.88 333	0.93 298	3.23 376	0.99 381	0.64 361	0.77 295	0.55 307	0.98 309	0.97 342	0.61 243	1.03 339	0.65 217	1.05 350	0.79 186	1.38 331	0.44 362	0.46 369	0.51 370	0.58 380	0.65 368	0.47 357

NVStereoNet_ROB	1.16 359	0.95 306	2.54 304	0.58 343	0.55 349	0.78 300	0.63 331	1.00 328	1.08 357	1.03 348	4.07 405	1.48 374	1.22 359	2.88 385	1.27 325	0.50 368	0.46 369	0.54 371	0.62 383	0.50 353	0.63 371
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
anonymity	0.80 318	0.66 215	1.29 16	0.59 346	0.75 369	0.67 244	0.52 298	0.95 294	0.71 241	0.94 342	0.70 276	0.67 232	0.87 331	0.71 169	1.35 329	0.64 374	0.62 382	0.58 372	1.44 407	0.60 366	0.65 372

SPS-STEREO	1.07 353	1.13 344	2.88 340	0.65 355	0.69 365	0.99 342	0.68 338	1.05 351	0.87 323	1.36 374	1.23 351	1.46 373	0.94 341	1.87 310	1.72 347	0.66 375	0.61 381	0.58 372	0.57 378	0.65 368	0.77 379
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SQANet	0.80 318	1.58 379	2.53 298	0.76 362	0.83 373	0.76 287	0.36 229	0.83 208	0.64 188	0.63 263	0.69 266	0.73 264	0.51 238	1.21 224	0.53 215	0.77 380	0.29 343	0.59 374	0.29 329	0.86 379	0.61 368

MFMNet_re	0.92 338	1.28 363	2.53 298	0.82 370	0.76 372	0.90 332	0.75 349	0.98 309	1.04 351	1.03 348	1.05 343	0.84 300	0.94 341	0.83 188	0.72 265	0.68 376	0.60 380	0.63 375	0.60 382	0.77 375	0.74 375

SGM+DAISY	1.83 389	1.43 374	3.81 387	0.87 371	1.01 385	2.38 400	2.53 406	1.36 377	1.75 388	2.92 405	3.22 401	2.65 389	2.93 398	2.22 343	3.10 382	0.72 378	0.69 391	0.63 375	0.62 383	0.77 375	0.98 390

NCCL2	0.65 259	0.94 300	1.96 192	0.43 276	0.30 218	0.71 265	0.68 338	0.84 218	0.65 200	0.70 297	0.60 199	0.86 307	0.54 248	1.56 260	0.57 230	0.20 302	0.16 261	0.67 377	0.25 313	0.22 197	0.24 250

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 371	1.70 388	2.50 295	0.56 339	0.40 302	2.15 396	0.99 368	1.24 371	1.26 370	1.02 347	1.10 346	1.29 365	0.88 334	3.10 390	1.08 310	1.66 402	0.83 397	0.68 378	0.88 395	1.57 397	1.80 410

AnonymousM	0.37 41	0.44 138	1.50 44	0.25 15	0.15 24	0.52 70	0.23 61	0.60 81	0.42 28	0.42 69	0.32 31	0.30 46	0.25 42	0.34 31	0.23 34	0.11 125	0.09 112	0.71 379	0.36 356	0.12 32	0.07 3

otaku	1.03 350	1.68 386	2.72 325	0.95 378	0.73 368	1.03 347	0.59 320	0.99 320	0.86 320	0.69 294	1.61 366	0.98 334	0.64 287	1.46 245	1.14 314	0.95 385	0.46 369	0.72 380	0.40 362	1.24 390	0.78 380

Ntro	1.00 347	1.68 386	2.80 337	0.95 378	0.85 374	1.06 349	0.53 301	0.98 309	0.90 333	0.62 254	0.76 293	0.93 323	0.66 293	1.66 276	0.98 294	0.99 387	0.45 368	0.75 381	0.40 362	1.19 386	0.75 377

UDG	0.77 310	1.23 358	2.15 231	0.67 357	0.59 355	0.78 300	0.38 242	0.90 256	0.70 232	0.61 243	0.69 266	1.01 339	0.67 295	1.02 205	0.73 268	0.45 364	0.34 352	0.87 382	0.51 372	0.67 370	0.46 356

CC-Net-ROB	0.85 329	1.15 349	2.13 225	0.88 372	0.38 293	0.88 330	0.44 271	1.06 352	0.79 303	0.58 215	0.69 266	0.65 217	0.50 236	2.74 380	0.51 209	0.93 383	0.39 365	0.87 382	0.29 329	0.54 360	0.54 362

WAO-7	1.48 381	1.63 380	2.49 293	0.93 376	0.75 369	1.72 383	1.10 377	1.84 393	1.96 392	1.43 380	2.54 389	1.97 381	1.61 381	3.06 388	2.08 360	0.69 377	0.66 385	0.94 384	0.74 389	0.80 377	0.69 374

DDUNet	0.77 310	1.12 341	1.88 158	0.76 362	0.69 365	0.84 319	0.43 263	0.85 222	0.65 200	0.67 286	0.75 291	0.91 318	0.52 243	1.03 207	0.57 230	0.54 371	0.37 357	0.95 385	0.52 374	0.71 371	0.57 365

PWCK	1.49 382	1.90 398	3.22 375	1.09 385	0.54 346	1.71 382	1.73 398	1.49 382	1.53 381	1.44 381	1.80 371	1.82 379	1.30 363	3.34 394	1.76 349	1.07 389	0.56 379	0.97 386	0.58 380	1.38 396	0.65 372

ACVNet_2	1.42 379	1.81 392	3.23 376	1.08 384	0.92 380	1.32 364	0.85 359	1.49 382	1.69 385	1.19 365	1.73 370	2.13 384	1.03 348	2.50 365	1.40 334	0.91 382	0.53 377	1.00 387	0.55 375	2.11 405	0.85 383

RainbowNet	1.15 357	1.78 391	2.72 325	1.12 387	0.91 379	1.06 349	0.76 351	1.16 368	1.13 363	0.75 310	0.97 329	1.09 354	0.80 320	1.60 269	1.21 321	1.17 392	1.26 404	1.01 388	0.57 378	1.13 384	0.88 387

ACVNet_1	1.33 370	1.91 399	4.03 393	1.09 385	0.88 376	1.19 363	0.66 333	1.24 371	1.17 364	0.94 342	0.96 327	3.09 394	1.04 349	2.37 348	1.11 312	1.04 388	0.48 375	1.03 389	0.48 369	1.12 383	0.83 382

ACVNet-4b	1.93 391	1.85 395	4.10 395	1.07 383	0.86 375	1.15 360	0.53 301	1.06 352	1.12 361	0.64 272	1.09 345	1.99 382	0.70 301	2.20 339	9.86 415	5.62 414	0.41 367	1.03 389	0.55 375	1.86 403	0.85 383

LVE	1.96 392	2.17 410	3.14 366	1.68 397	1.80 406	1.63 378	1.03 373	2.34 398	2.81 400	1.25 367	2.89 397	4.24 403	1.29 361	2.79 382	1.44 336	2.85 410	0.91 400	1.18 391	1.46 408	1.23 389	1.10 396

Dean	1.79 388	1.83 393	3.92 390	1.29 390	1.07 389	1.55 374	1.00 371	1.95 395	2.33 394	1.47 382	4.19 406	4.26 404	1.33 366	2.21 340	1.48 338	1.14 391	0.68 390	1.18 391	0.74 389	1.24 390	0.98 390

DispFullNet	1.67 386	2.10 404	5.22 403	1.53 396	8.90 414	0.86 325	0.31 184	0.96 298	0.96 341	1.37 377	1.01 335	1.13 359	1.98 389	1.51 255	0.91 289	0.54 371	0.31 347	1.18 391	0.63 385	1.13 384	0.80 381

WAO-6	1.58 385	1.54 378	2.32 258	1.14 388	1.00 384	2.30 398	1.03 373	1.82 392	2.85 401	1.25 367	2.61 392	2.20 385	1.56 379	2.47 363	1.99 356	0.95 385	0.67 386	1.19 394	0.83 393	1.08 382	0.88 387

IMH-64-1	1.39 376	1.64 382	1.86 151	1.36 391	1.11 390	1.39 367	1.19 383	1.76 389	1.45 378	1.16 358	2.21 382	1.53 375	1.38 369	1.98 322	1.52 339	1.29 394	0.67 386	1.27 395	0.69 386	1.29 392	0.98 390

IMH-64	1.39 376	1.64 382	1.86 151	1.36 391	1.11 390	1.39 367	1.19 383	1.76 389	1.45 378	1.16 358	2.21 382	1.53 375	1.38 369	1.98 322	1.52 339	1.29 394	0.67 386	1.27 395	0.69 386	1.29 392	0.98 390

IMH	2.02 393	2.15 409	2.69 322	1.68 397	1.12 392	1.66 381	0.92 364	2.10 396	1.92 391	1.32 373	2.66 394	2.21 386	1.69 383	5.78 407	1.68 344	5.54 413	0.96 401	1.31 397	0.71 388	1.32 395	0.99 394

LE_ROB	4.43 408	1.35 372	9.38 411	2.79 412	3.93 411	2.43 401	3.46 410	2.68 401	11.19 412	11.66 417	4.73 408	5.26 407	10.46 414	4.50 406	9.49 413	0.82 381	0.69 391	1.34 398	0.98 399	0.75 374	0.76 378

JetRed	3.29 404	4.93 415	10.17 412	1.45 393	1.72 405	7.44 413	5.05 413	3.06 403	2.12 393	2.41 400	2.39 386	2.99 392	2.37 393	3.51 397	6.44 407	1.32 397	1.90 410	1.37 399	1.23 406	2.21 407	1.76 408

TorneroNet-64	2.65 395	1.83 393	3.30 378	1.46 394	1.20 393	3.89 406	0.99 368	3.51 410	6.71 410	2.56 401	4.60 407	4.22 401	3.85 405	3.33 393	3.14 383	1.19 393	0.65 384	1.39 400	0.79 392	3.31 412	1.15 397

Anonymous_2	0.74 301	0.32 80	1.65 63	0.33 153	0.30 218	0.67 244	0.32 205	0.69 111	0.46 50	0.48 113	0.41 67	0.84 300	0.58 266	0.51 108	0.40 160	0.32 352	0.38 359	1.43 401	3.69 415	0.80 377	0.27 276

TorneroNet	5.50 410	1.92 400	3.16 368	1.47 395	1.25 396	14.07 418	1.06 375	4.90 411	20.99 430	10.17 413	16.48 421	11.88 418	6.93 411	3.34 394	4.20 398	1.30 396	0.69 391	1.45 402	0.86 394	2.61 409	1.20 398

WAO-8	2.80 399	2.14 407	2.89 343	1.91 404	1.04 387	3.98 407	0.96 366	3.26 406	6.17 407	2.15 394	3.37 402	3.31 396	2.41 394	11.84 416	2.03 358	2.05 406	1.86 408	1.54 403	0.92 396	1.22 387	0.87 385

Venus	2.80 399	2.14 407	2.89 343	1.91 404	1.04 387	3.98 407	0.96 366	3.26 406	6.17 407	2.15 394	3.37 402	3.31 396	2.41 394	11.84 416	2.03 358	2.05 406	1.86 408	1.54 403	0.92 396	1.22 387	0.87 385

UNDER WATER-64	2.47 394	1.89 397	4.86 401	1.82 403	1.44 399	3.18 405	1.57 397	2.62 399	5.64 406	2.05 389	2.13 379	4.13 400	3.76 404	2.62 371	3.42 389	1.47 399	0.85 398	1.57 405	1.07 402	1.82 402	1.49 405

UNDER WATER	2.74 397	1.85 395	4.54 399	1.81 402	1.44 399	2.34 399	1.40 393	3.24 405	6.60 409	2.60 402	2.76 395	5.75 408	5.24 409	3.02 387	4.01 395	1.45 398	0.81 396	1.59 406	1.06 401	1.80 401	1.51 406

KSHMR	4.10 406	1.97 402	5.27 404	1.71 399	1.47 401	1.96 390	1.28 386	3.19 404	17.33 424	2.12 390	15.91 419	9.18 413	1.57 380	8.42 414	1.98 355	1.52 400	1.26 404	1.67 407	1.19 404	1.67 400	1.40 404

notaker	2.66 396	2.07 403	3.31 380	2.61 410	1.43 397	1.76 385	1.11 378	2.76 402	1.79 390	2.26 397	11.53 416	3.96 399	4.29 406	3.09 389	2.76 376	1.55 401	0.88 399	1.70 408	1.07 402	2.00 404	1.35 402

ktn	4.35 407	2.10 404	2.89 343	1.80 401	1.49 403	2.13 395	1.41 395	2.26 397	12.72 414	11.41 416	16.43 420	11.15 416	3.75 403	4.36 405	3.18 384	1.82 404	0.98 403	1.73 409	1.21 405	2.97 411	1.27 400

MFN_U_SF_RVC	1.55 384	2.39 411	3.16 368	0.65 355	0.41 309	1.12 356	0.46 280	1.23 370	1.33 372	1.61 384	1.20 349	1.43 372	0.98 344	1.76 290	1.97 354	1.90 405	1.80 406	1.98 410	2.15 409	1.63 398	1.77 409

BEATNet-Init1	12.10 416	11.19 418	27.29 434	2.99 413	3.51 410	21.84 428	11.10 415	14.34 422	13.83 419	20.34 425	20.33 426	26.35 436	20.03 423	19.06 427	14.80 421	1.74 403	1.81 407	2.05 411	2.49 412	3.69 414	3.12 414

tt	4.93 409	0.27 42	4.20 396	2.29 407	1.58 404	10.20 416	16.97 419	9.42 418	5.02 405	1.67 385	1.28 354	4.68 405	5.03 408	3.37 396	5.92 406	6.16 415	9.47 422	2.82 412	3.18 414	3.60 413	1.53 407

MADNet++	2.79 398	2.11 406	2.97 353	2.49 408	2.28 407	2.95 404	2.31 403	2.67 400	2.47 396	3.03 407	3.13 400	2.70 390	2.92 397	4.10 402	4.48 400	2.68 409	2.24 413	3.04 413	2.44 411	2.37 408	2.34 412

DGTPSM_ROB	8.89 414	5.62 416	12.25 414	5.92 416	11.32 416	8.54 414	24.18 421	6.40 415	13.49 415	5.15 411	11.46 414	6.19 411	10.92 415	7.00 411	13.72 417	4.47 411	7.65 416	3.92 414	7.45 419	4.38 415	7.87 419

SPstereo	16.50 421	2.87 413	4.74 400	2.64 411	2.53 408	29.48 430	52.22 430	39.30 438	29.70 438	21.90 433	21.75 428	27.53 437	23.84 432	28.05 438	26.36 431	2.38 408	2.58 414	4.92 415	3.03 413	2.19 406	2.05 411

DPSMNet_ROB	9.48 415	5.64 417	13.01 418	8.82 418	11.82 417	8.54 414	24.20 422	6.41 416	13.65 418	5.32 412	11.47 415	6.33 412	10.92 415	7.69 412	13.89 418	7.25 420	8.19 418	5.06 416	7.78 420	5.31 417	8.26 420

DGSMNet	2.89 401	0.63 202	3.18 371	3.43 414	4.17 413	2.57 402	6.98 414	0.97 305	0.83 315	0.56 193	1.86 373	0.79 288	0.62 283	1.64 274	1.39 332	4.61 412	5.01 415	5.17 417	4.71 416	4.44 416	4.19 415

HanzoNet	7.64 412	2.86 412	5.05 402	7.01 417	3.97 412	2.18 397	1.34 389	3.37 409	4.05 403	13.17 418	10.58 410	10.73 415	16.52 421	8.45 415	10.51 416	10.48 421	9.72 423	5.59 418	13.46 422	6.84 418	6.83 418

PML	23.15 426	16.83 422	7.78 410	5.49 415	9.93 415	51.13 437	104.50 437	5.76 414	13.62 417	37.30 438	105.93 437	30.86 438	23.50 428	12.07 418	7.87 411	6.30 416	2.12 412	6.32 419	2.43 410	10.44 421	2.90 413

DPSM_ROB	12.34 417	11.21 420	12.51 415	12.91 421	12.80 419	19.84 425	28.28 427	14.38 423	14.28 420	10.58 414	11.26 412	12.03 419	11.85 418	13.15 422	15.34 422	7.11 418	8.31 419	6.50 420	7.35 417	8.84 419	8.31 421

DPSM	12.34 417	11.21 420	12.51 415	12.91 421	12.80 419	19.84 425	28.28 427	14.38 423	14.28 420	10.58 414	11.26 412	12.03 419	11.85 418	13.15 422	15.34 422	7.11 418	8.31 419	6.50 420	7.35 417	8.84 419	8.31 421

MyStereo03	24.83 429	22.55 432	25.13 428	26.08 429	25.72 427	39.87 432	57.07 434	28.77 431	28.85 434	21.33 430	22.66 432	24.16 429	23.82 429	26.32 431	30.89 435	14.27 423	16.73 428	13.09 422	14.82 425	17.77 423	16.71 425

MyStereo02	24.83 429	22.55 432	25.13 428	26.08 429	25.72 427	39.87 432	57.07 434	28.77 431	28.85 434	21.33 430	22.66 432	24.16 429	23.82 429	26.32 431	30.89 435	14.27 423	16.73 428	13.09 422	14.82 425	17.77 423	16.71 425

MyStereo	24.83 429	22.55 432	25.13 428	26.08 429	25.72 427	39.87 432	57.07 434	28.77 431	28.85 434	21.33 430	22.66 432	24.16 429	23.82 429	26.32 431	30.89 435	14.27 423	16.73 428	13.09 422	14.82 425	17.77 423	16.71 425

CasAABBNet	24.81 428	22.53 431	24.83 426	26.08 429	25.74 430	39.86 431	57.06 433	28.87 434	28.83 433	21.16 428	22.54 430	24.22 432	23.89 434	26.38 434	30.87 433	14.25 422	16.71 426	13.09 422	14.81 424	17.78 426	16.71 425

Selective-RAFT-Error	24.87 432	22.59 435	25.14 431	26.13 433	25.82 431	39.93 435	57.03 432	28.97 435	28.95 437	21.21 429	22.65 431	24.25 433	23.98 435	26.43 435	30.83 432	14.27 423	16.71 426	13.10 426	14.82 425	17.82 427	16.76 429

LSM0	26.58 433	22.63 436	25.88 432	30.13 434	52.21 438	39.94 436	56.74 431	28.97 435	28.72 432	21.14 427	22.26 429	24.43 434	23.88 433	26.54 436	30.87 433	14.32 427	16.55 425	13.12 427	14.71 423	17.92 428	20.60 432

DPSimNet_ROB	17.97 422	20.20 429	24.98 427	17.62 423	15.92 421	21.53 427	21.00 420	13.70 420	15.61 422	23.89 434	14.69 418	22.87 427	24.58 436	12.70 421	14.56 419	18.48 428	12.91 424	20.21 428	12.05 421	17.76 422	14.17 424

HaxPig	19.86 423	22.40 430	22.34 424	17.95 424	17.95 423	11.77 417	11.89 416	16.02 425	15.89 423	21.10 426	21.41 427	18.74 425	18.39 422	20.08 428	19.69 425	23.63 434	23.22 432	24.06 429	23.69 430	23.00 430	23.95 433

LRCNet_RVC	13.74 420	19.30 423	12.75 417	19.46 425	12.69 418	1.86 386	0.41 254	12.33 419	1.05 352	15.77 420	18.83 425	12.62 421	8.70 413	12.21 419	9.62 414	22.22 430	8.37 421	25.85 430	24.01 431	19.32 429	17.44 430

ASD4	21.52 424	19.65 424	22.13 423	22.45 427	16.42 422	23.29 429	30.71 429	33.06 437	17.47 425	24.18 435	14.11 417	21.71 426	15.88 420	21.06 429	18.11 424	19.78 429	17.78 431	26.52 431	20.33 429	27.03 431	18.73 431

MEDIAN_ROB	23.96 427	27.05 437	26.39 433	22.16 426	22.13 425	16.12 419	13.97 417	20.24 426	20.05 426	25.50 436	25.31 435	22.96 428	22.63 427	24.39 430	23.24 429	28.20 435	27.23 436	28.62 432	27.75 432	27.50 432	27.76 434

AVERAGE_ROB	26.93 434	30.34 438	29.27 435	25.82 428	25.34 426	19.48 424	15.17 418	23.55 430	23.00 431	28.45 437	27.87 436	26.25 435	25.86 437	26.96 437	25.55 430	31.30 436	30.07 437	31.76 433	30.81 433	30.79 436	30.93 435

Anonymous_1	22.91 425	11.20 419	12.13 413	12.75 420	26.28 432	19.43 423	27.92 426	14.08 421	13.61 416	14.96 419	10.58 410	11.26 417	11.19 417	12.55 420	14.57 420	38.28 437	7.88 417	34.96 434	63.99 434	89.57 438	10.94 423

FADE		3.00 414		2.11 406	2.94 409			5.00 412	2.49 397	1.25 367		3.05 393		8.02 413		94.83 438	35.90 438	65.83 435	66.18 435	1.66 399	1.30 401

xxxxx1	28.96 435	20.11 426	14.07 420	49.74 435	39.15 435	18.98 420	26.64 423	21.94 427	20.21 427	16.45 421	17.48 422	18.36 422	21.56 424	16.21 424	20.88 426	23.07 431	26.55 433	66.40 436	78.70 436	30.27 433	32.51 436

tt_ll	28.96 435	20.11 426	14.07 420	49.74 435	39.15 435	18.98 420	26.64 423	21.94 427	20.21 427	16.45 421	17.48 422	18.36 422	21.56 424	16.21 424	20.88 426	23.07 431	26.55 433	66.40 436	78.70 436	30.27 433	32.51 436

ff	28.96 435	20.11 426	14.07 420	49.74 435	39.15 435	18.98 420	26.64 423	21.94 427	20.21 427	16.45 421	17.48 422	18.36 422	21.56 424	16.21 424	20.88 426	23.07 431	26.55 433	66.40 436	78.70 436	30.27 433	32.51 436

test_example2	115.39 438	123.23 439	94.57 437	115.52 438	123.55 439	101.63 438	114.33 438	53.41 439	99.48 439	134.90 439	135.05 438	85.83 439	85.11 438	111.32 439	106.15 438	152.55 439	205.26 439	99.78 439	114.96 439	140.96 439	110.20 439

Low-res two-view benchmark