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

LoS_RVC	0.45 11	0.29 61	0.48 10	0.49 34	0.83 337	0.51 43	0.43 107	0.65 2	0.44 1	0.47 11	0.78 41	0.44 7	0.60 99	0.59 11	0.37 25	0.14 1	0.12 5	0.14 1	0.10 1	0.14 1	1.08 374

LoS	0.41 4	0.23 6	0.46 8	0.39 2	0.23 5	0.48 23	0.40 79	1.12 72	0.94 88	0.50 19	0.66 21	0.49 28	0.42 19	0.63 23	0.39 31	0.19 65	0.14 58	0.16 8	0.11 6	0.14 1	0.15 3

CREStereo	0.40 3	0.24 9	0.40 2	0.37 1	0.22 4	0.52 47	0.29 21	0.81 6	1.15 171	0.59 31	0.72 33	0.51 32	0.42 19	0.57 8	0.37 25	0.19 65	0.13 17	0.15 3	0.10 1	0.14 1	0.15 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
DCANet-4	0.59 81	0.28 43	1.65 287	0.44 7	0.25 8	0.48 23	0.36 55	1.15 89	1.36 258	1.13 126	1.03 97	0.56 40	0.74 134	0.77 40	0.58 142	0.17 18	0.14 58	0.17 13	0.13 11	0.15 4	0.24 141

fff	0.58 70	0.26 19	1.15 212	0.46 14	0.25 8	0.48 23	0.36 55	1.20 103	1.28 225	1.13 126	1.03 97	0.59 45	1.04 255	0.77 40	0.58 142	0.17 18	0.14 58	0.17 13	0.13 11	0.15 4	0.24 141

AnonymousM	0.63 101	1.14 363	0.43 5	0.46 14	0.32 97	0.43 13	0.46 138	1.27 121	0.78 42	1.00 90	0.66 21	0.68 65	0.45 28	0.61 14	0.46 76	0.21 120	0.16 139	1.84 386	0.98 383	0.15 4	0.15 3

raftrobust	0.55 36	0.27 35	0.63 32	0.68 252	0.69 302	0.50 38	0.34 40	1.08 55	0.97 100	1.32 222	0.88 60	0.62 52	0.80 160	0.82 50	0.44 61	0.20 99	0.16 139	0.16 8	0.14 22	0.15 4	0.18 32

csc	0.58 70	0.26 19	1.15 212	0.46 14	0.25 8	0.48 23	0.36 55	1.20 103	1.28 225	1.13 126	1.03 97	0.59 45	1.04 255	0.77 40	0.58 142	0.17 18	0.14 58	0.17 13	0.13 11	0.15 4	0.24 141

cscssc	0.58 70	0.26 19	1.15 212	0.46 14	0.25 8	0.48 23	0.36 55	1.20 103	1.28 225	1.13 126	1.03 97	0.59 45	1.04 255	0.77 40	0.58 142	0.17 18	0.14 58	0.17 13	0.13 11	0.15 4	0.24 141

PMTNet	0.47 22	0.22 3	0.43 5	0.39 2	0.24 6	0.71 136	0.26 10	0.78 5	1.03 123	0.65 38	0.69 27	0.55 38	0.48 43	0.90 68	0.36 16	0.99 374	0.13 17	0.15 3	0.10 1	0.15 4	0.15 3

MSKI-zero shot	0.56 47	0.30 79	0.61 28	0.55 110	0.28 40	0.68 123	0.28 17	1.25 116	0.68 23	0.92 77	1.33 204	0.81 97	0.33 10	1.94 227	0.36 16	0.18 40	0.13 17	0.17 13	0.13 11	0.16 11	0.19 51

Any-RAFT	0.55 36	0.27 35	0.49 11	0.50 46	0.27 19	0.98 226	0.25 4	1.71 203	1.08 137	0.90 75	0.99 82	1.13 207	0.46 35	0.74 34	0.35 6	0.19 65	0.13 17	0.17 13	0.13 11	0.16 11	0.19 51

RAFT-Test	0.58 70	0.27 35	0.81 98	0.50 46	0.33 110	0.95 219	0.27 14	1.40 138	0.89 66	1.00 90	1.12 129	1.39 263	0.48 43	0.74 34	0.41 49	0.17 18	0.14 58	0.17 13	0.14 22	0.16 11	0.18 32

Selective-IGEV	0.42 8	0.26 19	0.56 16	0.48 29	0.27 19	0.45 16	0.33 33	1.56 167	0.61 15	0.36 1	0.47 4	0.52 35	0.30 4	1.08 99	0.33 3	0.15 4	0.13 17	0.17 13	0.13 11	0.16 11	0.15 3

MC-Stereo	0.46 19	0.24 9	0.58 18	0.63 200	0.30 63	0.38 7	0.32 29	0.98 30	0.74 36	0.66 39	0.85 54	0.56 40	0.60 99	1.07 97	0.32 2	0.17 18	0.12 5	0.17 13	0.15 30	0.16 11	0.16 13

RCA-Stereo	0.52 33	0.26 19	0.66 44	0.49 34	0.33 110	0.54 60	0.44 124	1.20 103	1.41 279	0.69 42	1.06 106	0.63 56	0.79 154	0.62 18	0.35 6	0.17 18	0.12 5	0.17 13	0.14 22	0.16 11	0.16 13

RAFT-RH_RVC	1.04 261	0.26 19	0.76 79	0.53 89	0.29 51	0.80 166	0.32 29	0.85 14	1.12 156	2.04 347	4.63 384	1.03 178	0.57 77	5.93 354	0.52 108	0.20 99	0.13 17	0.26 224	0.20 128	0.16 11	0.19 51

CFNet-RSSM	0.57 59	0.25 16	0.76 79	0.49 34	0.28 40	0.59 79	0.27 14	1.89 245	1.17 180	1.09 112	0.95 69	1.06 183	0.53 61	0.74 34	0.41 49	0.17 18	0.13 17	0.17 13	0.15 30	0.16 11	0.16 13

Gwc-CoAtRS	0.55 36	0.27 35	0.73 67	0.49 34	0.30 63	0.63 97	0.25 4	1.38 136	1.12 156	1.05 105	1.02 90	1.10 198	0.55 70	0.72 32	0.44 61	0.17 18	0.14 58	0.17 13	0.15 30	0.16 11	0.17 23

IGEVStereo-DCA	0.49 25	0.33 135	0.64 37	0.46 14	0.34 122	0.50 38	0.42 91	0.93 20	0.59 7	0.48 13	0.48 5	0.48 24	0.45 28	2.28 263	0.44 61	0.19 65	0.14 58	0.19 47	0.15 30	0.17 20	0.21 87

rrr	0.57 59	0.33 135	2.43 331	0.46 14	0.34 122	0.50 38	0.38 68	0.84 13	0.55 4	0.48 13	0.48 5	0.48 24	0.45 28	2.28 263	0.44 61	0.19 65	0.14 58	0.19 47	0.15 30	0.17 20	0.18 32

MIM_Stereo	0.60 87	0.26 19	1.02 182	0.49 34	0.32 97	0.52 47	0.28 17	1.41 142	0.82 53	1.02 97	1.16 150	0.93 144	0.53 61	1.48 159	0.63 158	0.17 18	0.17 161	0.20 70	0.19 102	0.17 20	0.18 32

AEACV	0.41 4	0.25 16	0.60 24	0.55 110	0.52 237	0.43 13	0.38 68	0.98 30	0.63 17	0.44 5	0.56 18	0.46 15	0.59 95	0.56 6	0.31 1	0.17 18	0.13 17	0.18 33	0.16 54	0.17 20	0.17 23

CAS	0.66 110	0.19 1	0.41 4	2.31 387	0.86 342	0.56 67	0.53 179	0.83 10	0.63 17	0.49 16	0.70 31	0.36 2	0.26 1	0.47 2	0.37 25	2.33 389	0.10 1	0.14 1	0.10 1	0.17 20	1.31 379

EGLCR-Stereo	0.41 4	0.24 9	0.59 22	0.45 8	0.27 19	0.54 60	0.22 2	1.23 113	0.56 6	0.44 5	0.43 2	0.68 65	0.29 3	0.89 65	0.34 4	0.17 18	0.12 5	0.20 70	0.17 70	0.17 20	0.18 32

test-3	0.56 47	0.24 9	0.82 107	0.50 46	0.29 51	0.57 69	0.34 40	1.09 62	1.03 123	1.33 227	0.69 27	0.87 120	0.45 28	1.68 191	0.39 31	0.17 18	0.12 5	0.20 70	0.17 70	0.17 20	0.16 13

test_1	0.56 47	0.24 9	0.82 107	0.50 46	0.29 51	0.57 69	0.34 40	1.09 62	1.03 123	1.28 208	0.69 27	0.87 120	0.45 28	1.67 189	0.39 31	0.17 18	0.12 5	0.20 70	0.17 70	0.17 20	0.16 13

RAFT-345	0.86 213	0.26 19	0.73 67	0.53 89	0.28 40	0.53 51	0.41 87	0.85 14	1.31 242	1.33 227	2.32 348	0.85 118	0.53 61	5.69 348	0.48 88	0.19 65	0.14 58	0.22 120	0.17 70	0.17 20	0.17 23

TANstereo	0.45 11	0.23 6	0.50 13	0.43 5	0.21 2	0.65 109	0.26 10	0.83 10	0.88 65	0.95 83	0.99 82	0.51 32	0.45 28	0.56 6	0.36 16	0.19 65	0.24 261	0.16 8	0.13 11	0.17 20	0.27 193

XX-TBD	0.47 22	0.71 326	0.39 1	0.81 315	0.25 8	0.57 69	0.26 10	0.73 3	1.30 235	0.78 52	1.01 88	0.45 14	0.33 10	0.49 3	0.39 31	0.20 99	0.15 112	0.15 3	0.11 6	0.17 20	0.15 3

test_xeample3	0.57 59	0.33 135	3.11 348	0.46 14	0.34 122	0.55 64	0.38 68	0.86 17	0.49 2	0.54 29	0.46 3	0.44 7	0.44 26	1.49 165	0.45 72	0.18 40	0.14 58	0.19 47	0.15 30	0.17 20	0.18 32

ARAFT	0.82 193	0.40 230	1.77 292	0.53 89	0.31 77	0.89 196	0.81 276	2.32 327	1.08 137	1.66 315	1.25 175	1.04 179	0.64 112	1.91 224	0.52 108	0.20 99	0.15 112	0.28 245	0.27 258	0.17 20	0.18 32

EAI-Stereo	0.76 163	0.31 104	0.74 72	0.55 110	0.28 40	0.70 134	1.72 365	2.57 358	0.90 70	0.75 50	3.03 366	0.57 42	0.43 22	1.10 105	0.49 97	0.19 65	0.14 58	0.17 13	0.18 84	0.17 20	0.21 87

ff7	0.45 11	0.30 79	0.64 37	0.47 24	0.33 110	0.49 28	0.42 91	0.93 20	0.59 7	0.50 19	0.53 9	0.44 7	0.48 43	1.41 143	0.36 16	0.18 40	0.13 17	0.21 93	0.15 30	0.18 34	0.21 87

ffff	0.45 11	0.30 79	0.64 37	0.47 24	0.33 110	0.49 28	0.42 91	0.93 20	0.59 7	0.50 19	0.53 9	0.44 7	0.48 43	1.41 143	0.36 16	0.18 40	0.13 17	0.21 93	0.15 30	0.18 34	0.21 87

11t	0.45 11	0.30 79	0.64 37	0.47 24	0.33 110	0.49 28	0.42 91	0.93 20	0.59 7	0.50 19	0.53 9	0.44 7	0.48 43	1.41 143	0.36 16	0.18 40	0.13 17	0.21 93	0.15 30	0.18 34	0.21 87

anonymousdsp	0.45 11	0.30 79	0.60 24	0.48 29	0.34 122	0.49 28	0.42 91	0.97 26	0.60 12	0.51 26	0.53 9	0.46 15	0.47 41	1.36 134	0.35 6	0.18 40	0.13 17	0.21 93	0.15 30	0.18 34	0.21 87

DCRE	0.85 211	0.28 43	0.76 79	0.60 169	0.49 221	0.59 79	0.53 179	1.04 45	0.92 76	0.80 55	7.34 397	0.87 120	0.57 77	0.78 47	0.43 57	0.16 7	0.17 161	0.19 47	0.17 70	0.18 34	0.22 108

ProNet	0.46 19	0.30 79	0.69 53	0.46 14	0.32 97	0.57 69	0.52 173	1.15 89	0.67 22	0.44 5	0.50 8	0.44 7	0.43 22	1.31 127	0.38 28	0.16 7	0.15 112	0.19 47	0.16 54	0.18 34	0.18 32

ccc-4	0.45 11	0.30 79	0.64 37	0.47 24	0.33 110	0.49 28	0.42 91	0.93 20	0.59 7	0.50 19	0.53 9	0.44 7	0.48 43	1.41 143	0.36 16	0.18 40	0.13 17	0.21 93	0.15 30	0.18 34	0.21 87

IGEV-Stereo	0.45 11	0.30 79	0.60 24	0.48 29	0.34 122	0.49 28	0.42 91	0.98 30	0.60 12	0.51 26	0.53 9	0.46 15	0.47 41	1.36 134	0.35 6	0.18 40	0.13 17	0.21 93	0.15 30	0.18 34	0.21 87
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.72 149	0.29 61	1.12 206	0.53 89	0.44 197	0.79 165	0.33 33	1.35 131	1.10 147	1.32 222	1.11 126	0.52 35	0.54 68	3.13 297	0.71 181	0.17 18	0.14 58	0.20 70	0.17 70	0.18 34	0.21 87

MIPNet	0.60 87	0.31 104	1.07 195	0.51 57	0.34 122	0.68 123	0.40 79	1.67 189	1.14 167	1.11 115	0.93 66	0.60 48	0.78 149	0.77 40	0.58 142	0.18 40	0.14 58	0.19 47	0.16 54	0.18 34	0.21 87

CrosDoStereo	1.56 326	0.26 19	0.78 88	0.51 57	0.29 51	0.66 115	11.86 407	1.18 95	1.00 114	1.35 238	1.76 303	0.99 165	1.83 349	6.64 369	0.83 206	0.19 65	0.15 112	0.20 70	0.22 186	0.18 34	0.25 160

TRStereo	0.67 118	0.71 326	1.06 191	0.77 307	0.68 299	0.53 51	0.38 68	2.52 355	0.96 96	0.81 59	0.84 52	0.87 120	0.39 15	1.16 114	0.46 76	0.24 187	0.17 161	0.23 146	0.24 225	0.18 34	0.20 70

STrans-v2	1.06 265	0.31 104	1.02 182	0.52 69	0.33 110	0.67 120	0.78 264	2.66 365	1.26 217	1.15 141	1.46 241	1.37 261	1.40 314	6.68 371	0.46 76	0.19 65	0.13 17	0.21 93	0.18 84	0.18 34	0.21 87

TransformOpticalFlow	0.97 246	0.30 79	0.96 169	0.54 100	0.31 77	0.65 109	0.54 188	1.87 238	1.19 185	1.12 123	1.44 236	1.34 255	0.98 230	6.68 371	0.44 61	0.19 65	0.12 5	0.21 93	0.19 102	0.18 34	0.23 122

DeepStereo_LL	1.56 326	0.26 19	0.78 88	0.51 57	0.29 51	0.66 115	11.86 407	1.18 95	1.00 114	1.35 238	1.76 303	0.99 165	1.83 349	6.64 369	0.83 206	0.19 65	0.15 112	0.20 70	0.22 186	0.18 34	0.25 160

DEmStereo	0.98 249	0.25 16	0.85 130	0.49 34	0.33 110	1.02 231	0.55 195	0.97 26	0.93 83	1.41 259	2.13 339	1.01 173	2.01 356	5.62 347	0.78 193	0.19 65	0.15 112	0.20 70	0.20 128	0.18 34	0.25 160

DRaft	0.81 191	0.26 19	0.77 82	0.47 24	0.31 77	0.95 219	0.52 173	1.13 76	0.99 110	1.78 327	2.01 333	0.80 91	1.71 341	2.64 281	0.74 184	0.19 65	0.14 58	0.20 70	0.20 128	0.18 34	0.24 141

GrayStereo	0.83 202	0.28 43	0.62 31	0.66 230	0.37 144	0.76 151	1.79 369	1.19 99	0.91 71	1.98 344	1.89 322	1.07 186	1.76 345	1.43 150	0.50 100	0.20 99	0.15 112	0.19 47	0.21 164	0.18 34	0.41 289

CREStereo++_RVC	0.49 25	0.22 3	0.46 8	0.48 29	0.38 154	0.45 16	0.25 4	0.77 4	1.30 235	0.82 61	1.23 169	0.47 20	0.37 13	0.55 5	0.44 61	0.16 7	0.11 2	0.16 8	0.80 376	0.18 34	0.12 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
raft+_RVC	0.56 47	0.29 61	0.61 28	0.65 217	0.56 257	0.53 51	0.53 179	1.40 138	1.02 120	0.78 52	1.04 101	0.70 72	0.55 70	1.00 82	0.49 97	0.18 40	0.16 139	0.19 47	0.19 102	0.18 34	0.17 23

111	0.66 110	0.27 35	1.15 212	0.46 14	0.25 8	0.72 139	0.42 91	1.57 170	1.44 290	0.83 62	1.39 223	1.10 198	0.80 160	0.97 79	0.65 165	0.20 99	0.14 58	0.18 33	0.15 30	0.18 34	0.28 204

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 47	0.28 43	0.81 98	0.45 8	0.25 8	0.40 9	0.34 40	1.12 72	1.13 161	1.35 238	1.58 276	0.80 91	0.67 122	0.71 30	0.43 57	0.14 1	0.11 2	0.18 33	0.17 70	0.18 34	0.16 13

AFF-stereo	0.60 87	0.28 43	0.72 57	0.48 29	0.29 51	0.34 4	0.37 61	1.22 109	1.20 189	1.21 175	1.59 280	1.10 198	0.70 130	1.01 84	0.44 61	0.14 1	0.12 5	0.19 47	0.20 128	0.18 34	0.15 3

R-Stereo Train	0.60 87	0.30 79	0.72 57	0.57 140	0.37 144	0.68 123	0.52 173	1.45 147	0.78 42	1.61 308	1.50 253	0.76 82	0.53 61	0.67 27	0.51 102	0.19 65	0.16 139	0.18 33	0.15 30	0.18 34	0.19 51

RAFT-Stereo	0.60 87	0.30 79	0.72 57	0.57 140	0.37 144	0.68 123	0.52 173	1.45 147	0.78 42	1.61 308	1.50 253	0.76 82	0.53 61	0.67 27	0.51 102	0.19 65	0.16 139	0.18 33	0.15 30	0.18 34	0.19 51
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
tta	0.79 178	0.32 118	0.95 162	0.49 34	0.27 19	0.83 180	0.43 107	2.16 301	1.45 295	1.27 203	1.50 253	0.98 160	0.96 220	1.87 217	0.99 240	0.24 187	0.22 231	0.22 120	0.21 164	0.19 59	0.22 108

qqq1	0.76 163	0.32 118	0.95 162	0.49 34	0.27 19	0.83 180	0.43 107	2.16 301	1.45 295	1.27 203	1.50 253	0.98 160	0.96 220	1.87 217	0.48 88	0.24 187	0.22 231	0.18 33	0.15 30	0.19 59	0.22 108

fff1	0.76 163	0.32 118	0.95 162	0.49 34	0.27 19	0.83 180	0.43 107	2.16 301	1.45 295	1.27 203	1.50 253	0.98 160	0.96 220	1.87 217	0.48 88	0.24 187	0.22 231	0.18 33	0.15 30	0.19 59	0.22 108

AE-Stereo	0.58 70	0.29 61	0.81 98	0.62 190	0.41 180	0.69 131	0.46 138	2.49 351	1.25 211	0.49 16	0.77 39	0.69 69	0.46 35	0.61 14	0.42 54	0.17 18	0.16 139	0.21 93	0.20 128	0.19 59	0.18 32

cc1	0.68 127	0.34 162	0.63 32	0.60 169	0.27 19	1.16 257	0.51 165	1.07 50	3.23 381	0.60 34	0.80 46	0.47 20	0.87 188	1.48 159	0.35 6	0.21 120	0.13 17	0.25 203	0.15 30	0.19 59	0.23 122

StereoIM	0.38 1	0.27 35	0.72 57	0.45 8	0.35 137	0.30 3	0.31 25	0.81 6	0.54 3	0.38 2	0.38 1	0.58 43	0.49 53	0.53 4	0.39 31	0.20 99	0.16 139	0.19 47	0.15 30	0.19 59	0.15 3

MIF-Stereo	0.38 1	0.24 9	0.67 47	0.49 34	0.36 139	0.40 9	0.32 29	0.55 1	0.55 4	0.55 30	0.55 17	0.36 2	0.31 6	0.59 11	0.52 108	0.21 120	0.15 112	0.17 13	0.15 30	0.19 59	0.17 23

HH	0.68 127	0.33 135	0.83 115	0.53 89	0.34 122	0.92 208	0.45 132	1.79 217	0.74 36	0.71 43	1.13 139	1.60 295	0.83 168	1.95 230	0.39 31	0.18 40	0.14 58	0.19 47	0.17 70	0.19 59	0.19 51

HanStereo	0.68 127	0.33 135	0.83 115	0.53 89	0.34 122	0.92 208	0.45 132	1.79 217	0.74 36	0.71 43	1.13 139	1.60 295	0.83 168	1.95 230	0.39 31	0.18 40	0.14 58	0.19 47	0.17 70	0.19 59	0.19 51

4D-IteraStereo	0.50 29	0.26 19	0.84 124	0.51 57	0.49 221	0.64 105	0.31 25	0.91 19	1.02 120	1.05 105	0.72 33	0.76 82	0.32 9	0.69 29	0.40 44	0.18 40	0.11 2	0.23 146	0.20 128	0.19 59	0.16 13

CES	0.51 31	0.21 2	0.40 2	0.42 4	1.40 377	0.53 51	0.34 40	1.04 45	0.68 23	0.45 9	0.67 23	0.35 1	0.28 2	0.58 10	0.35 6	0.16 7	0.13 17	0.15 3	0.10 1	0.19 59	1.69 384

Selective-RAFT	0.55 36	0.29 61	0.85 130	0.58 150	0.28 40	0.91 201	0.34 40	1.00 36	0.96 96	0.59 31	0.64 20	0.80 91	0.76 140	1.34 132	0.51 102	0.21 120	0.15 112	0.17 13	0.15 30	0.19 59	0.19 51

ADStereo(finetuned)	0.62 92	0.26 19	1.59 284	0.45 8	0.25 8	0.49 28	0.36 55	1.18 95	1.35 251	1.16 145	1.04 101	0.60 48	1.18 287	0.85 59	0.57 137	0.17 18	0.14 58	0.17 13	0.13 11	0.19 59	0.24 141

CIPLG	0.67 118	0.37 204	1.17 226	0.60 169	0.51 234	0.75 146	0.48 151	1.26 117	1.11 151	1.43 267	1.58 276	0.64 58	0.48 43	0.94 71	0.78 193	0.24 187	0.15 112	0.19 47	0.16 54	0.19 59	0.29 216

IPLGR_C	0.67 118	0.38 221	1.20 232	0.60 169	0.50 225	0.75 146	0.48 151	1.28 125	1.13 161	1.42 263	1.57 275	0.62 52	0.48 43	0.85 59	0.80 202	0.24 187	0.15 112	0.19 47	0.16 54	0.19 59	0.29 216

ACRE	0.66 110	0.37 204	1.27 246	0.60 169	0.50 225	0.74 144	0.47 147	1.26 117	1.10 147	1.40 257	1.56 271	0.62 52	0.46 35	0.88 63	0.78 193	0.24 187	0.15 112	0.19 47	0.16 54	0.19 59	0.29 216

FTStereo	0.92 235	0.28 43	0.61 28	0.57 140	0.34 122	0.65 109	1.80 372	1.09 62	0.84 58	1.75 322	4.13 379	1.04 179	1.62 330	1.59 177	0.48 88	0.21 120	0.17 161	0.23 146	0.22 186	0.19 59	0.58 337

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DCANet	0.58 70	0.26 19	1.15 212	0.45 8	0.25 8	0.49 28	0.36 55	1.18 95	1.35 251	1.15 141	1.04 101	0.60 48	0.91 202	0.84 56	0.58 142	0.17 18	0.14 58	0.17 13	0.13 11	0.19 59	0.25 160

cf-r	0.79 178	0.32 118	1.06 191	0.57 140	0.64 285	0.78 161	0.51 165	2.04 276	1.22 201	1.20 169	1.27 184	1.53 286	0.91 202	1.47 157	0.94 233	0.25 207	0.19 198	0.22 120	0.23 213	0.19 59	0.21 87

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Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	1.16 281	0.34 162	1.11 203	0.73 286	0.86 342	1.00 228	0.60 223	1.56 167	1.43 288	1.07 110	1.37 217	2.08 346	1.44 319	7.00 376	1.56 305	0.20 99	0.17 161	0.17 13	0.19 102	0.19 59	0.19 51

MLCV	0.77 168	0.39 225	1.31 251	0.55 110	0.25 8	0.91 201	0.39 77	1.48 154	1.28 225	1.49 286	1.54 263	1.02 175	0.68 125	2.12 251	0.93 228	0.19 65	0.13 17	0.19 47	0.14 22	0.19 59	0.22 108

iResNet_ROB	0.82 193	0.36 188	1.13 207	0.60 169	0.37 144	0.91 201	0.38 68	2.41 338	1.61 324	1.35 238	1.35 212	1.25 230	0.97 227	1.75 200	0.88 214	0.21 120	0.14 58	0.17 13	0.12 9	0.19 59	0.30 229

DualNet	1.46 317	0.36 188	1.51 271	0.56 122	0.40 170	0.76 151	0.59 215	1.08 55	2.62 369	1.19 163	1.49 246	1.07 186	0.85 175	1.57 171	13.82 400	0.21 120	0.13 17	0.31 266	0.28 267	0.20 86	0.23 122

ffm	0.79 178	0.36 188	1.51 271	0.56 122	0.40 170	0.76 151	0.59 215	1.08 55	2.62 369	1.19 163	1.49 246	1.07 186	0.85 175	1.57 171	0.35 6	0.21 120	0.13 17	0.31 266	0.28 267	0.20 86	0.23 122

ff1	1.88 347	0.36 188	1.51 271	0.56 122	0.40 170	0.76 151	0.59 215	1.08 55	2.62 369	1.19 163	1.49 246	1.07 186	0.85 175	9.88 404	13.82 400	0.21 120	0.13 17	0.31 266	0.28 267	0.20 86	0.23 122

tt1	0.65 108	0.34 162	0.65 42	0.60 169	0.27 19	1.14 251	0.48 151	1.08 55	2.62 369	0.59 31	0.79 43	0.49 28	0.80 160	1.57 171	0.35 6	0.21 120	0.13 17	0.25 203	0.16 54	0.20 86	0.23 122

IGEV_Zeroshot_test	0.59 81	0.33 135	1.11 203	0.63 200	0.37 144	0.41 12	0.33 33	1.80 221	0.79 48	1.04 103	1.10 119	1.06 183	0.43 22	0.87 61	0.48 88	0.18 40	0.13 17	0.19 47	0.18 84	0.20 86	0.23 122

EKT-Stereo	0.56 47	0.33 135	0.84 124	0.61 182	0.64 285	0.51 43	0.48 151	1.14 78	0.95 92	0.74 48	0.89 62	0.77 86	0.42 19	1.18 118	0.42 54	0.23 169	0.17 161	0.21 93	0.18 84	0.20 86	0.26 177

anonymousdsp2	0.58 70	0.29 61	0.93 153	0.51 57	0.30 63	0.75 146	0.46 138	1.95 258	0.87 64	0.81 59	0.78 41	0.76 82	0.48 43	1.10 105	0.45 72	0.19 65	0.14 58	0.18 33	0.13 11	0.20 86	0.22 108

anonymousa	0.78 170	0.30 79	0.85 130	0.51 57	0.96 355	1.41 295	0.47 147	1.61 181	0.94 88	1.33 227	1.77 305	1.66 303	1.11 271	0.72 32	0.63 158	0.19 65	0.18 184	0.23 146	0.25 233	0.20 86	0.22 108

DisPM	0.68 127	0.30 79	0.85 130	0.66 230	0.35 137	0.60 83	0.44 124	1.10 68	1.10 147	1.56 299	1.10 119	0.80 91	0.58 92	2.37 271	0.46 76	0.25 207	0.14 58	0.23 146	0.21 164	0.20 86	0.26 177

IER	0.74 155	0.33 135	1.25 243	0.50 46	0.53 242	1.32 279	0.55 195	1.31 128	1.08 137	1.30 214	1.34 207	1.11 203	1.10 269	1.05 91	0.81 204	0.20 99	0.17 161	0.21 93	0.21 164	0.20 86	0.21 87

RAFT_CTSACE	0.66 110	0.29 61	1.14 210	0.57 140	0.51 234	0.68 123	0.44 124	0.88 18	0.98 103	1.03 101	1.83 314	1.23 225	0.67 122	1.48 159	0.38 28	0.16 7	0.16 139	0.21 93	0.20 128	0.20 86	0.17 23

test_4	0.55 36	0.23 6	0.67 47	0.56 122	0.32 97	0.71 136	0.39 77	0.83 10	0.72 28	0.93 80	1.87 321	0.70 72	0.41 16	1.21 121	0.39 31	0.16 7	0.13 17	0.21 93	0.23 213	0.20 86	0.18 32

iRaft-Stereo_20w	0.71 144	0.33 135	1.25 243	0.50 46	0.36 139	0.82 174	0.31 25	3.16 378	0.89 66	1.24 185	1.14 144	0.79 89	0.65 116	1.15 112	0.43 57	0.18 40	0.13 17	0.18 33	0.17 70	0.20 86	0.23 122

GMOStereo	0.55 36	0.28 43	0.72 57	0.52 69	0.30 63	0.53 51	0.43 107	1.02 37	0.98 103	1.44 270	1.14 144	0.88 126	0.57 77	0.62 18	0.39 31	0.16 7	0.14 58	0.24 167	0.22 186	0.20 86	0.18 32

error version	0.55 36	0.28 43	0.72 57	0.52 69	0.30 63	0.53 51	0.43 107	1.02 37	0.98 103	1.44 270	1.14 144	0.88 126	0.57 77	0.62 18	0.39 31	0.16 7	0.14 58	0.24 167	0.22 186	0.20 86	0.18 32

test-v	0.55 36	0.28 43	0.72 57	0.52 69	0.30 63	0.53 51	0.43 107	1.02 37	0.98 103	1.44 270	1.14 144	0.88 126	0.57 77	0.62 18	0.39 31	0.16 7	0.14 58	0.24 167	0.22 186	0.20 86	0.18 32

HHNet	0.64 104	0.28 43	0.69 53	0.45 8	0.46 207	0.50 38	0.57 204	1.13 76	1.03 123	1.26 198	2.21 343	0.70 72	0.59 95	1.10 105	0.51 102	0.21 120	0.13 17	0.23 146	0.19 102	0.20 86	0.31 238

IIG-Stereo	0.97 246	0.34 162	0.80 97	0.90 343	0.33 110	0.61 87	0.26 10	1.27 121	1.08 137	1.69 318	1.37 217	1.44 269	0.74 134	6.94 375	0.53 117	0.21 120	0.14 58	0.23 146	0.18 84	0.20 86	0.15 3

NF-Stereo	0.82 193	0.33 135	0.83 115	0.65 217	0.31 77	0.63 97	0.43 107	1.35 131	0.93 83	1.30 214	1.02 90	0.81 97	0.57 77	5.37 344	0.55 127	0.26 224	0.14 58	0.24 167	0.20 128	0.20 86	0.30 229

OCTAStereo	0.82 193	0.33 135	0.83 115	0.65 217	0.31 77	0.62 89	0.44 124	1.35 131	0.93 83	1.30 214	1.02 90	0.81 97	0.57 77	5.32 339	0.55 127	0.26 224	0.14 58	0.24 167	0.20 128	0.20 86	0.30 229

PSM-softLoss	0.80 183	0.33 135	0.89 142	0.63 200	0.32 97	0.55 64	0.40 79	1.26 117	0.78 42	1.25 188	1.07 108	0.83 111	0.51 55	5.33 340	0.61 153	0.25 207	0.15 112	0.25 203	0.22 186	0.20 86	0.26 177

KMStereo	0.80 183	0.33 135	0.89 142	0.63 200	0.32 97	0.55 64	0.40 79	1.26 117	0.78 42	1.25 188	1.07 108	0.83 111	0.51 55	5.33 340	0.61 153	0.25 207	0.15 112	0.25 203	0.22 186	0.20 86	0.26 177

ASMatch	0.89 220	0.29 61	0.72 57	0.56 122	0.36 139	0.47 18	0.37 61	1.16 92	0.95 92	1.11 115	3.26 369	0.95 152	0.96 220	4.88 333	0.53 117	0.20 99	0.16 139	0.22 120	0.19 102	0.20 86	0.30 229

PFNet	0.92 235	0.28 43	1.20 232	0.68 252	0.32 97	0.62 89	0.55 195	1.27 121	1.01 117	1.47 279	1.09 117	0.97 159	0.68 125	6.58 368	0.59 148	0.21 120	0.13 17	0.24 167	0.19 102	0.20 86	0.20 70

RE-Stereo	0.82 193	0.33 135	0.84 124	0.65 217	0.31 77	0.63 97	0.44 124	1.35 131	0.93 83	1.30 214	1.02 90	0.80 91	0.57 77	5.34 342	0.55 127	0.26 224	0.14 58	0.24 167	0.20 128	0.20 86	0.31 238

TVStereo	0.82 193	0.33 135	0.84 124	0.65 217	0.31 77	0.63 97	0.44 124	1.35 131	0.93 83	1.30 214	1.02 90	0.80 91	0.57 77	5.34 342	0.55 127	0.26 224	0.14 58	0.24 167	0.20 128	0.20 86	0.31 238

IRAFT_RVC	0.90 227	0.30 79	0.89 142	0.67 243	0.31 77	0.64 105	1.00 313	1.40 138	0.97 100	1.23 181	1.04 101	1.00 169	0.96 220	5.77 351	0.57 137	0.24 187	0.13 17	0.25 203	0.21 164	0.20 86	0.21 87

CroCo-Stereo	0.42 8	0.33 135	0.83 115	0.59 162	0.28 40	0.26 1	0.33 33	1.22 109	0.85 61	0.43 4	0.49 7	0.65 59	0.46 35	0.40 1	0.36 16	0.19 65	0.15 112	0.16 8	0.14 22	0.20 86	0.17 23
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
test-2	0.55 36	0.28 43	0.72 57	0.52 69	0.30 63	0.53 51	0.43 107	1.02 37	0.98 103	1.44 270	1.14 144	0.88 126	0.57 77	0.62 18	0.39 31	0.16 7	0.14 58	0.24 167	0.22 186	0.20 86	0.18 32

test-1	0.56 47	0.28 43	1.13 207	0.58 150	0.34 122	0.60 83	0.38 68	1.56 167	0.98 103	0.80 55	1.02 90	0.83 111	0.52 59	0.64 24	0.46 76	0.17 18	0.16 139	0.20 70	0.17 70	0.20 86	0.26 177

Prome-Stereo	0.76 163	0.29 61	0.57 17	0.58 150	0.33 110	0.58 78	0.94 303	0.98 30	0.92 76	1.46 278	2.45 355	0.91 137	1.38 311	1.60 182	0.44 61	0.19 65	0.13 17	0.19 47	0.18 84	0.20 86	0.87 367

iRaftStereo_RVC	0.49 25	0.28 43	0.72 57	0.53 89	0.29 51	0.52 47	0.33 33	1.14 78	0.84 58	0.85 67	0.99 82	0.55 38	0.36 12	0.83 53	0.40 44	0.18 40	0.13 17	0.22 120	0.20 128	0.20 86	0.18 32

RALCasStereoNet	0.58 70	0.34 162	0.77 82	0.65 217	0.64 285	0.64 105	0.51 165	1.06 49	0.99 110	0.71 43	1.06 106	0.77 86	0.44 26	1.38 138	0.52 108	0.20 99	0.18 184	0.18 33	0.16 54	0.20 86	0.22 108

HSM-Net_RVC	0.91 232	0.31 104	0.60 24	0.54 100	0.31 77	1.15 254	0.60 223	3.76 385	1.30 235	1.57 302	1.75 302	1.67 305	1.01 242	1.61 184	0.90 219	0.23 169	0.17 161	0.19 47	0.18 84	0.20 86	0.22 108
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
pmcnn	2.84 380	0.46 254	5.19 372	0.68 252	0.42 187	1.55 307	1.16 331	2.32 327	1.60 323	2.72 368	7.49 398	17.96 412	1.48 323	6.04 357	6.64 381	0.18 40	0.15 112	0.15 3	0.12 9	0.20 86	0.20 70

CoDeX	0.78 170	0.31 104	1.04 186	0.56 122	0.37 144	1.13 248	0.60 223	2.77 369	1.29 233	1.17 147	1.26 177	0.91 137	0.87 188	1.42 148	0.74 184	0.21 120	0.16 139	0.21 93	0.18 84	0.21 121	0.21 87

11t1	0.57 59	0.30 79	0.84 124	0.54 100	0.30 63	0.83 180	0.41 87	1.34 130	0.79 48	0.88 73	0.82 50	0.70 72	0.70 130	0.96 78	0.67 170	0.21 120	0.21 221	0.20 70	0.16 54	0.21 121	0.26 177

CroCo-Stereo Lap2	0.46 19	0.37 204	0.87 137	0.62 190	0.79 328	0.28 2	0.35 49	0.81 6	0.73 29	0.39 3	0.54 15	0.71 78	0.54 68	0.60 13	0.48 88	0.18 40	0.18 184	0.19 47	0.16 54	0.21 121	0.21 87

TestStereo1	0.66 110	0.29 61	0.95 162	0.82 319	0.32 97	0.47 18	0.43 107	1.52 157	1.22 201	0.99 86	1.32 200	0.65 59	0.76 140	1.78 204	0.44 61	0.20 99	0.16 139	0.22 120	0.19 102	0.21 121	0.20 70

x	0.59 81	0.34 162	0.79 92	0.51 57	0.32 97	0.69 131	0.46 138	1.64 185	0.97 100	0.86 71	0.86 55	0.83 111	0.74 134	0.75 38	0.70 178	0.21 120	0.22 231	0.22 120	0.20 128	0.21 121	0.24 141

raft_robust	0.71 144	0.32 118	0.75 77	0.54 100	0.28 40	0.54 60	0.35 49	1.54 163	1.24 205	1.18 158	1.07 108	0.73 79	0.53 61	3.65 310	0.40 44	0.19 65	0.16 139	0.20 70	0.22 186	0.21 121	0.19 51

RAFT+CT+SA	0.63 101	0.30 79	0.73 67	0.69 262	0.37 144	0.40 9	0.55 195	1.93 254	1.04 129	0.72 46	1.23 169	0.62 52	0.69 128	1.69 195	0.42 54	0.19 65	0.13 17	0.22 120	0.22 186	0.21 121	0.19 51

SA-5K	0.66 110	0.29 61	0.95 162	0.82 319	0.32 97	0.47 18	0.43 107	1.52 157	1.22 201	0.99 86	1.32 200	0.65 59	0.76 140	1.78 204	0.44 61	0.20 99	0.16 139	0.22 120	0.19 102	0.21 121	0.20 70

Sa-1000	0.76 163	0.30 79	0.92 152	0.62 190	0.31 77	0.78 161	0.37 61	2.00 268	1.38 265	1.30 214	2.04 334	0.86 119	0.74 134	1.87 217	0.40 44	0.19 65	0.14 58	0.25 203	0.24 225	0.21 121	0.19 51

iRaft-Stereo_5w	0.89 220	0.31 104	1.04 186	0.56 122	0.47 213	0.47 18	0.68 241	1.19 99	1.08 137	0.80 55	1.35 212	1.46 274	0.90 200	5.11 336	1.16 259	0.18 40	0.15 112	0.22 120	0.19 102	0.21 121	0.24 141

GLC_STEREO	0.41 4	0.27 35	0.43 5	0.55 110	0.24 6	0.47 18	0.30 23	0.81 6	0.64 19	0.53 28	0.74 35	0.50 31	0.31 6	0.65 25	0.45 72	0.18 40	0.20 208	0.23 146	0.19 102	0.21 121	0.21 87

IPLGR	0.62 92	0.28 43	1.32 253	0.50 46	0.29 51	0.65 109	0.34 40	1.47 152	1.19 185	1.21 175	1.07 108	0.70 72	0.65 116	1.05 91	0.55 127	0.18 40	0.15 112	0.20 70	0.17 70	0.21 121	0.20 70

test_3	0.57 59	0.24 9	0.87 137	0.55 110	0.30 63	0.60 83	0.40 79	1.07 50	1.08 137	1.20 169	0.68 24	0.92 142	0.43 22	1.68 191	0.40 44	0.16 7	0.13 17	0.22 120	0.19 102	0.21 121	0.17 23

PFNet+	0.62 92	0.31 104	0.99 174	0.57 140	0.31 77	0.57 69	0.30 23	0.99 35	1.25 211	1.33 227	1.10 119	0.79 89	0.57 77	1.35 133	0.53 117	0.26 224	0.17 161	0.28 245	0.26 244	0.21 121	0.27 193

OMP-Stereo	0.95 241	0.35 184	0.79 92	0.92 345	0.32 97	0.49 28	0.35 49	1.22 109	1.11 151	1.58 303	1.12 129	1.44 269	0.69 128	6.92 374	0.51 102	0.20 99	0.15 112	0.24 167	0.19 102	0.21 121	0.16 13

KYRaft	0.77 168	0.29 61	0.68 49	0.59 162	0.29 51	0.66 115	0.83 281	1.05 48	0.89 66	1.63 312	2.22 344	1.15 211	0.99 233	1.59 177	0.41 49	0.21 120	0.14 58	0.22 120	0.28 267	0.21 121	1.01 370

Pruner-Stereo	0.64 104	0.31 104	0.79 92	0.66 230	0.31 77	0.61 87	0.42 91	1.22 109	1.09 144	1.53 292	1.09 117	0.94 149	0.55 70	1.37 137	0.56 134	0.25 207	0.14 58	0.24 167	0.21 164	0.21 121	0.25 160

GMM-Stereo	0.75 158	0.27 35	0.66 44	0.56 122	0.34 122	0.71 136	0.97 308	1.09 62	0.91 71	1.37 244	1.79 307	1.11 203	0.79 154	2.08 247	0.48 88	0.19 65	0.12 5	0.25 203	0.25 233	0.21 121	0.78 361

GwcNet-RSSM	0.83 202	0.34 162	1.29 250	0.65 217	0.55 253	0.78 161	0.62 227	1.89 245	1.27 221	1.18 158	1.39 223	1.56 291	0.91 202	1.60 182	1.22 267	0.26 224	0.20 208	0.23 146	0.24 225	0.21 121	0.21 87

MyStereo8	0.70 138	0.32 118	1.24 241	0.63 200	0.53 242	0.90 199	0.34 40	1.60 179	1.35 251	1.20 169	1.31 195	0.89 132	0.64 112	0.77 40	1.02 247	0.18 40	0.15 112	0.20 70	0.18 84	0.22 140	0.30 229

LL-Strereo2	0.56 47	0.36 188	0.77 82	0.56 122	0.40 170	0.68 123	0.37 61	1.21 107	0.83 56	0.96 84	0.79 43	0.91 137	0.41 16	1.08 99	0.48 88	0.18 40	0.17 161	0.29 253	0.25 233	0.22 140	0.19 51

CBFPSM	0.95 241	0.37 204	2.10 316	0.51 57	0.39 161	1.73 323	0.87 291	1.59 177	1.13 161	1.11 115	1.00 86	2.34 355	1.64 335	1.42 148	1.44 292	0.19 65	0.18 184	0.20 70	0.20 128	0.22 140	0.36 270

test_5	0.70 138	0.32 118	0.99 174	0.69 262	0.50 225	0.89 196	0.51 165	1.88 243	1.14 167	0.78 52	1.13 139	1.04 179	0.89 197	1.59 177	0.46 76	0.19 65	0.14 58	0.23 146	0.22 186	0.22 140	0.20 70

SA	0.69 136	0.31 104	0.97 170	0.64 211	0.30 63	0.56 67	0.38 68	1.84 230	1.35 251	0.99 86	1.37 217	0.69 69	0.94 213	1.88 223	0.43 57	0.20 99	0.16 139	0.25 203	0.23 213	0.22 140	0.19 51

NRIStereo	0.62 92	0.31 104	0.78 88	0.56 122	0.28 40	0.63 97	0.33 33	1.16 92	0.92 76	1.15 141	0.87 57	0.90 134	0.58 92	2.24 259	0.56 134	0.22 149	0.14 58	0.21 93	0.19 102	0.22 140	0.18 32

PSM-AAD	0.80 183	0.29 61	0.58 18	0.58 150	0.29 51	0.76 151	1.19 334	1.08 55	0.94 88	1.65 314	1.58 276	0.81 97	2.12 365	1.67 189	0.44 61	0.19 65	0.14 58	0.38 316	0.32 302	0.22 140	0.68 352

RAFT	0.67 118	0.32 118	0.83 115	0.63 200	0.34 122	0.69 131	0.57 204	1.14 78	0.84 58	1.12 123	1.20 158	1.75 318	0.92 210	1.09 103	0.60 150	0.22 149	0.19 198	0.27 233	0.24 225	0.22 140	0.23 122

rafts_anoy	0.55 36	0.32 118	0.66 44	0.72 279	0.61 278	0.53 51	0.40 79	1.24 114	1.06 133	0.85 67	0.83 51	0.67 63	0.53 61	0.77 40	0.55 127	0.20 99	0.15 112	0.25 203	0.26 244	0.22 140	0.21 87

GES	0.70 138	0.37 204	1.05 188	0.62 190	0.38 154	0.94 213	0.57 204	2.37 334	0.92 76	1.05 105	1.12 129	0.67 63	0.77 144	1.02 86	0.65 165	0.28 252	0.20 208	0.20 70	0.20 128	0.22 140	0.31 238

222	1.67 333	0.31 104	0.93 153	0.59 162	0.31 77	1.05 236	0.43 107	2.39 335	1.47 301	1.37 244	1.55 266	0.94 149	0.94 213	1.98 233	17.76 410	0.24 187	0.22 231	0.21 93	0.20 128	0.22 140	0.26 177

delet	0.90 227	0.34 162	1.15 212	0.69 262	0.66 294	1.63 316	0.81 276	1.95 258	1.49 306	1.42 263	1.38 221	1.29 244	0.91 202	1.78 204	1.18 260	0.22 149	0.22 231	0.24 167	0.25 233	0.22 140	0.24 141

FENet	0.62 92	0.30 79	0.68 49	0.57 140	0.33 110	0.82 174	0.40 79	1.41 142	1.12 156	1.03 101	0.87 57	0.98 160	0.84 170	1.00 82	0.70 178	0.23 169	0.16 139	0.23 146	0.20 128	0.22 140	0.24 141

ac_64	0.86 213	0.32 118	1.02 182	0.74 292	0.60 273	1.04 233	0.53 179	2.20 314	0.99 110	1.23 181	1.11 126	1.96 333	1.06 261	2.01 238	1.01 245	0.30 269	0.22 231	0.24 167	0.23 213	0.22 140	0.22 108

acv_ft	0.78 170	0.33 135	1.10 201	0.73 286	0.86 342	1.23 272	0.57 204	1.65 188	1.11 151	1.31 220	1.31 195	1.07 186	0.91 202	0.82 50	1.35 284	0.22 149	0.19 198	0.21 93	0.18 84	0.22 140	0.19 51

HSM	1.22 292	0.34 162	0.81 98	0.61 182	0.39 161	1.22 270	0.63 232	2.45 342	1.25 211	1.32 222	1.26 177	1.91 323	1.08 264	9.21 396	0.75 187	0.23 169	0.17 161	0.20 70	0.16 54	0.22 140	0.24 141

iResNet	0.80 183	0.45 251	1.47 267	0.72 279	0.31 77	0.96 224	0.64 233	1.80 221	1.28 225	1.31 220	1.48 245	0.94 149	0.78 149	1.77 202	0.99 240	0.19 65	0.14 58	0.18 33	0.15 30	0.22 140	0.27 193

DN-CSS_ROB	0.67 118	0.36 188	1.36 258	0.59 162	0.41 180	0.54 60	0.45 132	1.30 127	0.95 92	1.05 105	1.47 243	0.69 69	0.64 112	1.80 211	0.60 150	0.19 65	0.15 112	0.25 203	0.23 213	0.22 140	0.23 122

SMFormer	0.79 178	0.32 118	0.95 162	0.49 34	0.27 19	0.83 180	0.43 107	2.16 301	1.45 295	1.27 203	1.50 253	0.98 160	0.96 220	1.87 217	0.99 240	0.24 187	0.22 231	0.22 120	0.21 164	0.23 158	0.27 193

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MyStereo06	0.67 118	0.29 61	1.06 191	0.58 150	0.48 215	0.62 89	0.72 253	2.26 319	0.89 66	1.07 110	1.12 129	1.22 221	0.56 75	0.83 53	0.47 84	0.17 18	0.17 161	0.24 167	0.21 164	0.23 158	0.23 122

MyStereo05	0.70 138	0.29 61	1.22 236	0.58 150	0.48 215	0.62 89	0.72 253	1.52 157	1.54 313	1.17 147	0.91 64	0.77 86	0.79 154	1.45 153	0.68 174	0.17 18	0.17 161	0.24 167	0.21 164	0.23 158	0.23 122

MyStereo04	0.71 144	0.30 79	1.28 247	0.58 150	0.48 215	0.59 79	0.78 264	1.74 208	1.49 306	0.94 81	0.91 64	0.74 80	0.86 182	1.59 177	0.69 175	0.18 40	0.18 184	0.24 167	0.21 164	0.23 158	0.23 122

ACVNet-DCA	0.59 81	0.34 162	0.63 32	0.60 169	0.27 19	1.16 257	0.51 165	1.58 172	0.91 71	0.60 34	0.80 46	0.47 20	0.87 188	1.48 159	0.35 6	0.21 120	0.13 17	0.25 203	0.15 30	0.23 158	0.25 160

xx1	0.70 138	0.34 162	0.63 32	0.60 169	0.27 19	1.16 257	0.51 165	1.07 50	3.23 381	0.60 34	0.80 46	0.95 152	0.79 154	1.48 159	0.35 6	0.21 120	0.13 17	0.24 167	0.23 213	0.23 158	0.25 160

1test111	0.58 70	0.34 162	0.63 32	0.60 169	0.27 19	1.16 257	0.51 165	1.58 172	0.91 71	0.60 34	0.80 46	0.47 20	0.87 188	0.99 80	0.67 170	0.21 120	0.13 17	0.25 203	0.15 30	0.23 158	0.25 160

CASnet	0.42 8	0.26 19	0.52 15	0.52 69	0.21 2	0.49 28	0.35 49	0.85 14	0.85 61	0.84 65	0.69 27	0.48 24	0.31 6	0.57 8	0.34 4	0.19 65	0.12 5	0.27 233	0.22 186	0.23 158	0.15 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	1.42 313	0.44 250	2.02 311	0.62 190	1.07 361	0.73 142	0.65 235	2.02 270	1.21 195	1.60 307	1.62 282	2.02 339	2.10 362	9.67 400	1.07 251	0.22 149	0.20 208	0.27 233	0.24 225	0.23 158	0.33 252

gwcnet-sp	0.80 183	0.37 204	1.94 304	0.62 190	0.45 200	1.38 288	0.53 179	1.68 190	1.20 189	1.37 244	1.08 114	0.93 144	0.82 165	1.45 153	0.79 197	0.22 149	0.22 231	0.22 120	0.21 164	0.23 158	0.25 160

scenet	0.80 183	0.37 204	1.94 304	0.62 190	0.45 200	1.38 288	0.53 179	1.68 190	1.20 189	1.37 244	1.08 114	0.93 144	0.82 165	1.45 153	0.79 197	0.22 149	0.22 231	0.22 120	0.21 164	0.23 158	0.25 160

knoymous	0.53 34	0.32 118	0.51 14	0.46 14	0.30 63	0.57 69	0.54 188	1.10 68	0.78 42	0.99 86	0.84 52	0.95 152	0.57 77	0.89 65	0.51 102	0.21 120	0.14 58	0.26 224	0.14 22	0.23 158	0.25 160

ssnet	0.80 183	0.37 204	1.94 304	0.62 190	0.45 200	1.38 288	0.53 179	1.68 190	1.20 189	1.37 244	1.08 114	0.93 144	0.82 165	1.45 153	0.79 197	0.22 149	0.22 231	0.22 120	0.21 164	0.23 158	0.25 160

qqq	0.62 92	0.36 188	0.88 139	0.50 46	0.28 40	0.64 105	0.62 227	1.58 172	0.91 71	0.83 62	0.96 71	0.95 152	0.79 154	0.99 80	0.67 170	0.21 120	0.23 253	0.24 167	0.23 213	0.23 158	0.25 160

BUS	0.78 170	0.34 162	0.77 82	0.55 110	0.45 200	2.30 358	0.42 91	2.65 362	1.04 129	1.25 188	1.12 129	1.02 175	0.70 130	0.94 71	0.75 187	0.25 207	0.18 184	0.25 203	0.22 186	0.23 158	0.24 141

BSDual-CNN	0.75 158	0.34 162	0.77 82	0.55 110	0.45 200	1.25 274	0.66 237	2.65 362	1.04 129	1.25 188	1.12 129	1.11 203	0.77 144	0.94 71	0.76 190	0.25 207	0.18 184	0.25 203	0.22 186	0.23 158	0.24 141

hknet	0.82 193	0.34 162	1.15 212	0.55 110	0.39 161	1.25 274	0.66 237	2.65 362	1.10 147	1.25 188	1.12 129	1.58 294	0.85 175	1.41 143	0.79 197	0.23 169	0.18 184	0.25 203	0.22 186	0.23 158	0.24 141

psmg	0.75 158	0.34 162	0.77 82	0.52 69	0.45 200	1.46 300	0.73 256	2.15 299	1.04 129	1.25 188	1.33 204	1.11 203	0.77 144	0.94 71	0.76 190	0.25 207	0.20 208	0.25 203	0.26 244	0.23 158	0.24 141

CSP-Net	1.00 254	0.41 239	0.99 174	0.56 122	0.43 190	1.62 315	0.76 260	2.16 301	1.16 176	1.33 227	1.22 165	1.32 252	0.89 197	4.67 330	0.93 228	0.35 298	0.24 261	0.20 70	0.20 128	0.23 158	0.30 229

GANet-ADL	0.63 101	0.38 221	0.82 107	0.67 243	0.41 180	0.68 123	0.51 165	1.64 185	1.16 176	0.98 85	1.10 119	0.90 134	0.58 92	0.81 48	0.63 158	0.27 241	0.18 184	0.18 33	0.16 54	0.23 158	0.27 193

SST-Stereo	0.85 211	0.30 79	0.81 98	0.63 200	0.31 77	0.70 134	0.25 4	1.16 92	0.95 92	1.47 279	1.11 126	0.99 165	0.86 182	5.69 348	0.53 117	0.23 169	0.13 17	0.23 146	0.19 102	0.23 158	0.19 51

RAFT_R40	0.84 206	0.30 79	0.83 115	0.63 200	0.31 77	0.66 115	0.43 107	1.15 89	0.99 110	1.47 279	1.10 119	1.00 169	0.84 170	5.44 345	0.53 117	0.23 169	0.13 17	0.23 146	0.20 128	0.23 158	0.19 51

xxxx	1.61 329	0.32 118	0.98 172	0.58 150	0.31 77	1.15 254	0.43 107	2.43 340	1.41 279	1.17 147	1.40 228	1.21 217	0.86 182	1.94 227	16.68 409	0.24 187	0.24 261	0.21 93	0.20 128	0.23 158	0.27 193

test_xeample	1.55 325	0.31 104	0.94 159	0.54 100	0.31 77	0.94 213	0.58 211	2.40 337	1.40 276	1.29 212	1.55 266	0.89 132	0.88 195	1.72 197	15.94 407	0.22 149	0.22 231	0.22 120	0.21 164	0.23 158	0.25 160

SFCPSM	0.74 155	0.30 79	1.06 191	0.52 69	0.39 161	1.36 287	0.64 233	2.42 339	1.11 151	1.18 158	1.21 163	0.81 97	0.78 149	1.08 99	0.57 137	0.22 149	0.17 161	0.22 120	0.24 225	0.23 158	0.21 87

ACVNet	0.66 110	0.33 135	0.74 72	0.55 110	0.37 144	0.80 166	0.47 147	1.46 149	1.11 151	1.01 93	1.31 195	1.07 186	0.91 202	0.82 50	1.09 252	0.22 149	0.19 198	0.21 93	0.18 84	0.23 158	0.19 51

GANet-RSSM	0.78 170	0.31 104	0.90 147	0.67 243	0.58 263	0.80 166	0.62 227	2.04 276	1.15 171	1.11 115	1.27 184	1.26 236	1.18 287	1.68 191	0.74 184	0.26 224	0.21 221	0.22 120	0.22 186	0.23 158	0.23 122

AANet_RVC	1.22 292	0.60 296	1.94 304	0.69 262	0.46 207	0.75 146	0.69 245	1.51 155	1.57 319	1.36 243	1.90 324	1.51 283	0.87 188	7.23 378	1.89 330	0.26 224	0.19 198	0.19 47	0.16 54	0.23 158	0.37 273

MIF-Stereo (partial)	0.48 24	0.28 43	0.83 115	0.51 57	0.53 242	0.39 8	0.27 14	1.03 43	0.64 19	0.47 11	0.71 32	0.51 32	0.51 55	1.13 110	0.47 84	0.20 99	0.16 139	0.23 146	0.20 128	0.24 187	0.20 70

riskmin	0.62 92	0.29 61	0.73 67	0.50 46	0.34 122	0.86 191	0.44 124	1.74 208	1.07 134	0.76 51	0.76 36	1.19 214	1.01 242	0.84 56	0.60 150	0.20 99	0.16 139	0.24 167	0.16 54	0.24 187	0.29 216

CRFU-Net	0.90 227	0.42 241	1.10 201	0.69 262	0.59 269	1.76 327	0.84 283	2.33 332	0.92 76	1.45 276	1.20 158	1.62 297	1.25 294	1.38 138	0.94 233	0.28 252	0.23 253	0.22 120	0.19 102	0.24 187	0.27 193

AAGNet	1.84 346	0.30 79	0.79 92	0.66 230	0.32 97	0.65 109	0.50 164	1.02 37	1.01 117	1.47 279	1.21 163	0.99 165	1.16 277	2.76 288	22.69 416	0.24 187	0.13 17	0.22 120	0.20 128	0.24 187	0.16 13

DeepStereo_RVC	0.57 59	0.31 104	0.78 88	0.53 89	0.30 63	0.57 69	0.32 29	1.11 70	0.80 52	1.17 147	0.94 68	0.83 111	0.93 211	1.01 84	0.61 153	0.23 169	0.14 58	0.21 93	0.19 102	0.24 187	0.26 177

ICVP	0.66 110	0.35 184	0.71 56	0.63 200	0.41 180	0.85 190	0.56 201	1.78 214	0.96 96	0.92 77	1.24 173	0.88 126	0.75 139	0.76 39	0.93 228	0.31 273	0.22 231	0.22 120	0.21 164	0.24 187	0.28 204
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HGLStereo	0.89 220	0.42 241	1.15 212	0.82 319	1.03 359	1.16 257	0.57 204	1.68 190	1.28 225	1.26 198	1.62 282	1.13 207	1.31 303	1.85 213	1.11 256	0.25 207	0.24 261	0.24 167	0.22 186	0.24 187	0.29 216

DMCA	0.71 144	0.36 188	1.17 226	0.53 89	0.45 200	0.84 187	0.46 138	1.52 157	1.09 144	1.20 169	1.12 129	1.21 217	0.74 134	0.87 61	1.09 252	0.25 207	0.20 208	0.27 233	0.19 102	0.24 187	0.29 216

iResNetv2_ROB	0.88 218	0.43 245	2.62 339	0.60 169	0.38 154	0.94 213	0.67 239	1.88 243	1.38 265	1.27 203	1.45 239	1.26 236	1.05 260	1.92 225	0.64 161	0.24 187	0.15 112	0.19 47	0.14 22	0.24 187	0.21 87

1111x	1.96 353	0.32 118	1.54 280	0.54 100	0.30 63	1.00 228	0.69 245	2.47 347	1.33 246	1.21 175	1.44 236	1.21 217	1.11 271	8.49 391	16.14 408	0.22 149	0.23 253	0.22 120	0.23 213	0.25 196	0.26 177

whm_eth	0.69 136	0.51 274	1.32 253	0.56 122	0.64 285	0.67 120	0.45 132	1.59 177	1.33 246	1.02 97	1.92 327	0.48 24	0.48 43	0.71 30	0.53 117	0.24 187	0.20 208	0.25 203	0.24 225	0.25 196	0.35 267

test croco	0.49 25	0.29 61	1.23 238	0.51 57	0.40 170	0.35 5	0.37 61	1.04 45	0.62 16	0.44 5	0.76 36	0.42 4	0.41 16	1.17 117	0.46 76	0.23 169	0.15 112	0.24 167	0.19 102	0.25 196	0.18 32

GwcNet-ADL	0.67 118	0.33 135	0.90 147	0.58 150	0.41 180	0.60 83	0.59 215	1.55 165	1.28 225	1.11 115	1.13 139	0.90 134	0.59 95	1.11 108	0.91 221	0.28 252	0.18 184	0.18 33	0.18 84	0.25 196	0.33 252

HCRNet	0.72 149	0.40 230	0.86 135	0.61 182	0.57 261	0.75 146	0.35 49	1.39 137	1.21 195	1.11 115	0.99 82	1.01 173	0.76 140	2.18 255	0.73 182	0.28 252	0.19 198	0.28 245	0.23 213	0.25 196	0.26 177

MMNet	0.89 220	0.35 184	1.44 264	0.64 211	0.59 269	1.83 335	0.48 151	1.70 202	1.38 265	1.45 276	1.19 157	1.25 230	1.16 277	1.77 202	1.27 275	0.20 99	0.19 198	0.23 146	0.22 186	0.25 196	0.24 141

UNet	0.86 213	0.36 188	1.52 276	0.62 190	0.74 313	1.56 309	0.49 159	1.55 165	1.12 156	1.28 208	1.10 119	1.52 285	1.10 269	1.69 195	1.14 257	0.24 187	0.18 184	0.25 203	0.21 164	0.25 196	0.25 160

PSMNet-RSSM	0.78 170	0.32 118	0.89 142	0.65 217	0.43 190	0.73 142	0.58 211	2.14 295	1.19 185	1.18 158	1.38 221	1.31 248	1.07 263	1.43 150	0.82 205	0.28 252	0.21 221	0.27 233	0.29 282	0.25 196	0.26 177

StereoDRNet-Refined	0.84 206	0.43 245	1.01 180	0.66 230	0.43 190	1.32 279	0.49 159	1.64 185	1.24 205	1.53 292	1.45 239	1.49 279	0.97 227	1.32 130	1.31 277	0.21 120	0.17 161	0.27 233	0.25 233	0.25 196	0.34 259
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LE_ROB	8.35 406	0.47 259	27.42 420	0.83 323	0.34 122	2.84 373	3.36 402	4.03 389	27.04 420	25.20 420	8.72 404	8.55 403	27.35 420	7.37 380	22.13 413	0.22 149	0.20 208	0.20 70	0.21 164	0.25 196	0.25 160

iinet-f	1.04 261	0.50 270	4.24 365	0.58 150	0.43 190	1.78 332	0.70 251	1.29 126	1.16 176	1.25 188	1.42 232	1.57 293	1.42 316	1.47 157	1.70 321	0.26 224	0.23 253	0.20 70	0.20 128	0.26 206	0.26 177

UPFNet	0.84 206	0.34 162	1.09 198	0.62 190	0.74 313	1.25 274	0.78 264	1.69 199	1.20 189	1.39 251	1.13 139	1.30 246	0.87 188	1.73 198	1.22 267	0.24 187	0.26 279	0.24 167	0.23 213	0.26 206	0.20 70

mmm	0.68 127	0.37 204	0.91 150	0.54 100	0.34 122	0.86 191	0.58 211	1.72 206	1.02 120	1.13 126	1.41 231	0.83 111	0.78 149	0.95 77	0.67 170	0.22 149	0.20 208	0.29 253	0.26 244	0.27 208	0.27 193

ToySt	0.73 152	0.35 184	1.64 286	0.54 100	0.37 144	0.92 208	0.81 276	1.21 107	1.03 123	0.86 71	1.12 129	1.31 248	1.01 242	1.04 88	0.88 214	0.19 65	0.20 208	0.24 167	0.24 225	0.27 208	0.28 204

NINENet	0.81 191	0.40 230	0.89 142	0.65 217	0.53 242	2.30 358	0.42 91	2.12 290	1.13 161	1.20 169	1.27 184	1.02 175	0.70 130	1.26 124	0.75 187	0.29 264	0.24 261	0.31 266	0.21 164	0.27 208	0.26 177

PSMNet-ADL	0.75 158	0.36 188	0.69 53	0.71 274	0.47 213	1.13 248	0.46 138	1.47 152	1.07 134	0.85 67	1.18 154	1.31 248	0.94 213	1.56 169	1.06 250	0.34 290	0.22 231	0.22 120	0.23 213	0.27 208	0.36 270

ADLNet2	0.92 235	0.37 204	1.25 243	0.80 312	0.65 291	1.12 247	0.75 258	1.95 258	1.42 287	1.26 198	1.67 291	1.68 307	1.04 255	1.80 211	1.23 270	0.25 207	0.22 231	0.21 93	0.22 186	0.27 208	0.31 238

Patchmatch Stereo++	0.57 59	0.33 135	0.82 107	0.52 69	0.27 19	0.63 97	0.28 17	1.14 78	0.73 29	1.13 126	0.96 71	0.82 103	0.60 99	1.40 141	0.52 108	0.23 169	0.14 58	0.24 167	0.20 128	0.27 208	0.20 70
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	0.56 47	0.33 135	0.81 98	0.52 69	0.27 19	0.63 97	0.41 87	1.14 78	0.73 29	1.13 126	0.96 71	0.82 103	0.60 99	1.09 103	0.52 108	0.23 169	0.14 58	0.24 167	0.20 128	0.27 208	0.20 70

ROB_FTStereo_v2	0.57 59	0.33 135	0.81 98	0.52 69	0.27 19	0.62 89	0.42 91	1.14 78	0.73 29	1.13 126	0.97 78	0.82 103	0.60 99	1.15 112	0.53 117	0.23 169	0.14 58	0.24 167	0.20 128	0.27 208	0.20 70

ROB_FTStereo	0.56 47	0.33 135	0.82 107	0.52 69	0.27 19	0.62 89	0.25 4	1.14 78	0.74 36	1.13 126	0.96 71	0.82 103	0.60 99	1.18 118	0.52 108	0.23 169	0.14 58	0.24 167	0.20 128	0.27 208	0.20 70

HUI-Stereo	0.54 35	0.33 135	0.81 98	0.52 69	0.27 19	0.62 89	0.29 21	1.14 78	0.74 36	1.13 126	0.96 71	0.82 103	0.60 99	0.83 53	0.52 108	0.23 169	0.14 58	0.24 167	0.20 128	0.27 208	0.20 70

iGMRVC	0.58 70	0.33 135	0.81 98	0.52 69	0.27 19	0.62 89	0.38 68	1.14 78	0.73 29	1.13 126	0.97 78	0.82 103	0.59 95	1.54 168	0.53 117	0.23 169	0.14 58	0.24 167	0.20 128	0.27 208	0.20 70

iRAFT	0.57 59	0.33 135	0.82 107	0.52 69	0.27 19	0.63 97	0.28 17	1.14 78	0.73 29	1.13 126	0.96 71	0.82 103	0.60 99	1.40 141	0.52 108	0.23 169	0.14 58	0.24 167	0.20 128	0.27 208	0.20 70

RAFT-IKP	0.57 59	0.33 135	0.82 107	0.52 69	0.27 19	0.57 69	0.35 49	1.14 78	0.73 29	1.13 126	0.96 71	0.83 111	0.61 109	1.26 124	0.53 117	0.23 169	0.14 58	0.24 167	0.20 128	0.27 208	0.20 70

RALAANet	0.62 92	0.37 204	0.97 170	0.66 230	0.50 225	0.67 120	0.31 25	1.27 121	1.09 144	1.11 115	1.17 152	0.88 126	0.46 35	1.27 126	0.45 72	0.20 99	0.15 112	0.21 93	0.18 84	0.27 208	0.19 51

CFNet	0.99 251	0.40 230	1.23 238	0.65 217	0.43 190	1.03 232	0.49 159	2.01 269	1.35 251	1.02 97	1.39 223	1.10 198	0.86 182	5.47 346	0.89 216	0.24 187	0.18 184	0.28 245	0.27 258	0.27 208	0.22 108

fast-acv-ft	1.00 254	0.48 262	1.85 300	0.61 182	0.52 237	1.77 329	0.69 245	1.52 157	1.47 301	1.34 234	1.85 318	1.73 313	1.24 293	1.62 185	1.56 305	0.27 241	0.28 291	0.28 245	0.28 267	0.28 223	0.31 238

ssnet_v2	0.92 235	0.39 225	1.22 236	0.66 230	0.39 161	1.31 278	0.96 307	2.32 327	1.45 295	1.48 284	1.17 152	1.53 286	0.91 202	1.16 114	1.71 323	0.31 273	0.27 287	0.30 262	0.29 282	0.28 223	0.29 216

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 272	0.46 254	2.61 338	0.71 274	0.65 291	2.00 346	0.78 264	2.07 283	1.47 301	1.62 310	1.47 243	1.53 286	1.29 299	2.10 249	1.65 317	0.24 187	0.14 58	0.20 70	0.16 54	0.28 223	0.28 204

AASNet	0.80 183	0.39 225	1.16 225	0.84 327	0.80 330	1.14 251	0.59 215	2.12 290	1.21 195	1.26 198	1.26 177	0.93 144	0.77 144	0.84 56	1.23 270	0.28 252	0.24 261	0.24 167	0.20 128	0.28 223	0.27 193

LCNet	0.73 152	0.30 79	0.58 18	0.58 150	0.31 77	0.68 123	0.53 179	1.09 62	0.94 88	1.19 163	1.34 207	0.96 156	1.32 305	2.50 274	0.46 76	0.19 65	0.13 17	0.21 93	0.25 233	0.28 223	0.69 354

CRE-IMP	0.57 59	0.32 118	0.82 107	0.54 100	0.29 51	0.77 160	0.25 4	1.19 99	0.79 48	1.09 112	0.95 69	0.81 97	0.57 77	1.11 108	0.57 137	0.22 149	0.14 58	0.23 146	0.19 102	0.28 223	0.24 141

GEStereo_RVC	0.93 240	0.40 230	1.15 212	0.67 243	0.50 225	0.95 219	0.78 264	2.73 367	1.21 195	1.20 169	1.12 129	1.25 230	0.91 202	3.21 300	0.95 235	0.31 273	0.20 208	0.23 146	0.20 128	0.28 223	0.31 238

TestStereo	0.65 108	0.42 241	0.83 115	0.52 69	0.27 19	0.57 69	0.44 124	1.07 50	0.92 76	0.85 67	1.01 88	0.68 65	0.56 75	3.22 301	0.47 84	0.23 169	0.15 112	0.24 167	0.18 84	0.28 223	0.18 32

psm_up	0.83 202	0.37 204	0.88 139	0.68 252	0.59 269	1.05 236	0.92 298	1.68 190	1.17 180	1.41 259	1.22 165	1.30 246	1.31 303	1.39 140	0.89 216	0.27 241	0.30 303	0.31 266	0.27 258	0.28 223	0.28 204

DLCB_ROB	0.92 235	0.43 245	0.95 162	0.71 274	0.55 253	1.11 245	0.83 281	1.61 181	1.32 244	1.67 316	1.66 289	1.70 310	0.93 211	1.96 232	1.34 282	0.26 224	0.25 274	0.27 233	0.28 267	0.28 223	0.28 204

ttt	1.26 301	0.36 188	0.79 92	0.65 217	0.42 187	0.94 213	0.57 204	2.33 332	1.38 265	1.25 188	1.65 288	0.92 142	0.78 149	2.64 281	8.73 388	0.30 269	0.28 291	0.26 224	0.25 233	0.29 233	0.32 246

CASS	0.67 118	0.36 188	0.84 124	0.57 140	0.28 40	0.82 174	0.43 107	1.62 184	0.92 76	1.39 251	1.28 189	0.87 120	0.84 170	0.88 63	0.59 148	0.36 305	0.19 198	0.26 224	0.22 186	0.29 233	0.43 299
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DAS	0.89 220	0.37 204	1.20 232	0.66 230	0.69 302	0.82 174	0.62 227	1.79 217	1.26 217	1.93 339	1.55 266	0.96 156	1.17 280	2.72 286	0.69 175	0.22 149	0.16 139	0.25 203	0.18 84	0.29 233	0.24 141

SepStereo	0.87 216	0.37 204	1.20 232	0.66 230	0.69 302	0.82 174	0.62 227	1.79 217	1.26 217	1.93 339	1.55 266	0.96 156	1.17 280	2.34 266	0.69 175	0.22 149	0.16 139	0.25 203	0.18 84	0.29 233	0.24 141

sCroCo_RVC	0.51 31	0.43 245	1.15 212	0.66 230	0.60 273	0.52 47	0.40 79	0.93 20	0.64 19	0.45 9	0.76 36	0.49 28	0.49 53	0.65 25	0.49 97	0.27 241	0.28 291	0.23 146	0.22 186	0.29 233	0.28 204

ADLNet	0.89 220	0.39 225	1.09 198	0.88 335	0.73 309	1.24 273	0.75 258	2.02 270	1.41 279	1.58 303	1.37 217	1.26 236	1.00 239	1.31 127	1.18 260	0.28 252	0.21 221	0.26 224	0.26 244	0.29 233	0.36 270

RAFT + AFF	1.07 269	0.47 259	1.36 258	0.68 252	0.50 225	1.20 268	1.22 337	2.58 359	1.26 217	1.33 227	1.56 271	1.19 214	1.49 324	3.89 317	1.01 245	0.22 149	0.26 279	0.30 262	0.27 258	0.29 233	0.32 246

DSFCA	0.95 241	0.38 221	1.23 238	0.55 110	0.66 294	1.50 302	0.93 301	1.58 172	1.24 205	1.59 306	1.16 150	1.48 277	0.95 218	2.96 293	1.20 262	0.31 273	0.28 291	0.25 203	0.26 244	0.29 233	0.26 177

HITNet	0.71 144	0.42 241	1.07 195	0.52 69	0.25 8	1.05 236	0.48 151	2.12 290	1.08 137	1.21 175	1.23 169	0.91 137	0.84 170	0.90 68	0.91 221	0.17 18	0.12 5	0.21 93	0.17 70	0.29 233	0.18 32
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
AdaStereo	0.74 155	0.48 262	0.86 135	0.75 299	0.38 154	0.94 213	0.56 201	2.05 280	1.24 205	1.15 141	1.22 165	1.07 186	0.67 122	1.05 91	0.73 182	0.33 283	0.16 139	0.32 278	0.22 186	0.29 233	0.23 122
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.
AACVNet	0.90 227	0.40 230	0.98 172	0.86 332	0.40 170	0.80 166	0.49 159	1.81 224	0.86 63	1.11 115	1.34 207	1.32 252	0.99 233	4.23 319	0.86 210	0.26 224	0.22 231	0.28 245	0.22 186	0.30 243	0.28 204

Syn2CoEx	1.23 296	0.80 336	3.07 347	0.83 323	0.68 299	1.39 291	0.87 291	2.23 316	1.57 319	1.28 208	1.58 276	1.42 265	1.57 328	3.79 315	1.48 298	0.36 305	0.32 318	0.34 294	0.30 293	0.30 243	0.41 289

GwcNet	1.26 301	0.63 307	5.13 371	0.81 315	1.15 369	1.73 323	0.69 245	1.84 230	1.53 311	1.51 287	1.71 298	1.72 311	1.09 266	2.20 256	1.61 309	0.31 273	0.30 303	0.29 253	0.27 258	0.30 243	0.41 289

NLCA_NET_v2_RVC	0.84 206	0.46 254	1.40 263	0.69 262	0.61 278	0.95 219	0.52 173	1.68 190	1.21 195	1.39 251	1.15 149	1.42 265	0.88 195	1.78 204	0.93 228	0.26 224	0.23 253	0.27 233	0.27 258	0.30 243	0.39 282
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NaN_ROB	1.23 296	0.63 307	1.76 291	0.67 243	0.50 225	1.59 312	2.00 376	1.87 238	1.52 309	2.14 352	1.26 177	1.40 264	1.09 266	4.60 328	1.75 324	0.28 252	0.34 323	0.28 245	0.29 282	0.30 243	0.37 273

LMCR-Stereo	0.87 216	0.50 270	0.99 174	0.80 312	0.43 190	1.32 279	0.55 195	2.79 372	1.03 123	1.55 298	1.49 246	0.74 80	1.01 242	1.76 201	0.99 240	0.30 269	0.17 161	0.22 120	0.18 84	0.31 248	0.22 108

Anonymous3	0.64 104	0.47 259	1.31 251	0.59 162	0.50 225	0.93 211	0.69 245	1.11 70	0.83 56	0.74 48	0.89 62	0.65 59	0.68 125	1.08 99	0.54 126	0.40 317	0.31 308	0.26 224	0.26 244	0.31 248	0.30 229

GMStereo	0.58 70	0.50 270	1.09 198	0.52 69	0.32 97	0.80 166	0.43 107	1.02 37	1.41 279	0.89 74	0.77 39	0.52 35	0.46 35	0.89 65	0.56 134	0.25 207	0.16 139	0.20 70	0.22 186	0.31 248	0.27 193
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-ft	0.78 170	0.36 188	0.74 72	0.67 243	0.56 257	0.86 191	0.54 188	1.46 149	1.17 180	1.01 93	1.28 189	1.68 307	1.03 249	1.57 171	0.95 235	0.27 241	0.21 221	0.33 286	0.26 244	0.31 248	0.26 177

ADCRef	1.50 321	0.61 301	3.83 360	0.76 305	0.77 322	1.91 340	0.77 261	2.16 301	1.34 248	1.63 312	1.59 280	1.35 256	1.40 314	1.79 209	8.32 387	0.25 207	0.21 221	0.32 278	0.31 297	0.31 248	0.32 246

CFNet_RVC	0.78 170	0.36 188	0.74 72	0.67 243	0.56 257	0.86 191	0.54 188	1.46 149	1.17 180	1.01 93	1.28 189	1.68 307	1.03 249	1.57 171	0.95 235	0.27 241	0.21 221	0.33 286	0.26 244	0.31 248	0.26 177

MDST_ROB	1.88 347	0.40 230	1.71 289	0.93 350	0.60 273	4.27 395	1.23 339	3.99 388	1.44 290	4.61 395	2.63 359	1.44 269	1.03 249	9.78 401	1.62 311	0.33 283	0.26 279	0.37 312	0.33 311	0.31 248	0.34 259

SGM_RVC	1.88 347	0.40 230	0.90 147	0.63 200	0.30 63	2.81 371	1.26 342	2.73 367	1.81 341	4.09 387	2.85 363	3.88 381	3.19 382	8.42 390	2.44 346	0.33 283	0.31 308	0.30 262	0.28 267	0.31 248	0.31 238
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
mmx	1.89 350	0.36 188	1.51 271	0.56 122	0.40 170	0.76 151	0.59 215	2.32 327	1.41 279	1.19 163	1.49 246	1.07 186	0.85 175	9.88 404	13.82 400	0.25 207	0.21 221	0.31 266	0.28 267	0.32 256	0.29 216

xxx	1.89 350	0.36 188	1.51 271	0.56 122	0.40 170	0.76 151	0.59 215	2.32 327	1.41 279	1.19 163	1.49 246	1.07 186	0.85 175	9.88 404	13.82 400	0.25 207	0.21 221	0.31 266	0.28 267	0.32 256	0.29 216

DMCA-RVC	0.83 202	0.46 254	2.19 323	0.68 252	0.49 221	0.84 187	0.48 151	1.44 145	1.07 134	1.56 299	1.04 101	1.29 244	0.86 182	1.49 165	0.92 225	0.27 241	0.22 231	0.35 300	0.28 267	0.32 256	0.28 204

DeepPruner_ROB	0.79 178	0.55 286	1.14 210	0.61 182	0.46 207	0.78 161	0.54 188	1.83 229	1.00 114	1.42 263	1.27 184	1.23 225	0.77 144	1.56 169	0.89 216	0.35 298	0.28 291	0.27 233	0.26 244	0.32 256	0.34 259

DISCO	1.06 265	0.37 204	1.19 231	0.73 286	0.46 207	2.04 349	0.84 283	2.26 319	1.54 313	1.25 188	1.36 216	2.38 357	1.08 264	2.60 280	1.62 311	0.24 187	0.19 198	0.22 120	0.20 128	0.32 256	0.29 216

Wz-Net-LNSev	1.17 283	0.72 329	4.71 369	0.66 230	0.84 340	1.72 320	1.13 325	1.97 262	1.43 288	1.34 234	1.32 200	1.66 303	1.30 302	1.44 152	1.51 301	0.29 264	0.26 279	0.24 167	0.23 213	0.33 261	0.35 267

STTStereo	0.82 193	0.53 280	1.53 279	0.68 252	0.56 257	0.88 195	0.56 201	1.57 170	1.14 167	1.39 251	1.10 119	1.26 236	0.84 170	1.49 165	0.90 219	0.29 264	0.28 291	0.33 286	0.40 331	0.33 261	0.37 273

PA-Net	1.14 278	0.63 307	2.12 318	0.67 243	0.75 316	1.19 267	0.91 296	1.91 249	1.46 300	1.18 158	1.23 169	1.33 254	1.17 280	4.31 322	1.41 289	0.29 264	0.46 359	0.33 286	0.50 354	0.33 261	0.57 334
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UCFNet_RVC	0.72 149	0.37 204	0.59 22	0.66 230	0.41 180	0.89 196	0.68 241	1.78 214	1.15 171	1.01 93	1.20 158	1.22 221	0.95 218	1.07 97	0.66 169	0.28 252	0.21 221	0.34 294	0.31 297	0.33 261	0.29 216

DRN-Test	1.07 269	0.49 267	1.95 308	0.75 299	0.81 334	1.61 313	0.78 264	2.26 319	1.53 311	1.84 331	1.35 212	1.42 265	1.04 255	2.26 261	1.61 309	0.28 252	0.23 253	0.31 266	0.30 293	0.33 261	0.33 252

CBMV	1.04 261	0.48 262	0.88 139	0.56 122	0.36 139	1.52 304	1.55 356	1.87 238	1.59 321	2.11 350	1.67 291	1.46 274	1.35 308	1.92 225	1.31 277	0.35 298	0.35 327	0.39 320	0.33 311	0.34 266	0.34 259
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Wz-Net-MNSev	1.21 291	0.66 317	3.44 355	0.69 262	0.73 309	1.93 342	1.44 351	2.16 301	1.59 321	1.85 333	1.49 246	1.50 281	1.34 307	2.05 245	1.54 304	0.27 241	0.24 261	0.28 245	0.28 267	0.35 267	0.32 246

dd	0.62 92	0.51 274	1.17 226	0.56 122	0.33 110	0.74 144	0.46 138	1.03 43	1.40 276	0.80 55	0.87 57	0.60 48	0.57 77	1.02 86	0.86 210	0.28 252	0.18 184	0.26 224	0.19 102	0.35 267	0.27 193

SACVNet	0.89 220	0.51 274	1.08 197	0.83 323	0.58 263	0.83 180	0.78 264	1.84 230	1.17 180	1.39 251	1.33 204	1.25 230	1.01 242	2.31 265	0.92 225	0.35 298	0.26 279	0.31 266	0.29 282	0.35 267	0.48 310

StereoDRNet	1.05 264	0.53 280	2.21 324	0.80 312	0.93 349	1.50 302	0.90 294	2.06 281	1.44 290	1.68 317	1.20 158	1.48 277	0.99 233	1.86 216	1.60 308	0.29 264	0.24 261	0.29 253	0.28 267	0.35 267	0.33 252

APVNet	1.11 275	0.59 295	1.95 308	0.87 333	0.77 322	1.90 339	0.82 280	2.03 274	1.15 171	1.14 139	1.43 234	1.55 289	1.12 275	3.03 294	1.62 311	0.32 280	0.34 323	0.42 331	0.36 322	0.36 271	0.41 289

hitnet-ft	0.84 206	0.38 221	0.75 77	0.59 162	0.44 197	0.99 227	0.47 147	1.61 181	1.38 265	1.21 175	1.22 165	1.82 321	0.99 233	1.87 217	1.09 252	0.33 283	0.29 299	0.34 294	0.27 258	0.36 271	0.33 252

FAT-Stereo	1.10 273	0.43 245	1.46 266	0.74 292	0.60 273	1.13 248	0.92 298	2.06 281	1.71 331	1.75 322	2.00 332	2.02 339	1.47 322	2.02 240	1.26 274	0.44 333	0.36 331	0.34 294	0.29 282	0.36 271	0.57 334

FADNet-RVC-Resample	0.91 232	0.51 274	2.92 343	0.64 211	0.46 207	1.07 241	0.60 223	1.76 211	1.24 205	1.10 114	0.98 81	1.06 183	0.98 230	2.17 254	0.95 235	0.24 187	0.22 231	0.30 262	0.32 302	0.36 271	0.40 286

PSMNet_ROB	0.95 241	0.57 294	1.45 265	0.75 299	0.64 285	1.28 277	1.12 323	1.84 230	1.15 171	1.16 145	1.29 193	1.44 269	0.89 197	1.74 199	1.70 321	0.33 283	0.25 274	0.37 312	0.39 329	0.36 271	0.32 246

StereoVision	0.67 118	0.37 204	1.02 182	0.60 169	0.41 180	0.50 38	0.41 87	1.32 129	0.96 96	0.73 47	2.48 357	0.82 103	0.57 77	1.06 95	0.50 100	0.26 224	0.28 291	0.29 253	0.28 267	0.37 276	0.22 108

pcwnet_v2	0.91 232	0.39 225	2.74 340	0.64 211	0.55 253	0.81 173	0.49 159	2.19 311	1.63 325	1.44 270	1.64 287	1.09 197	0.79 154	1.31 127	0.70 178	0.32 280	0.25 274	0.29 253	0.27 258	0.37 276	0.37 273

BEATNet_4x	0.82 193	0.54 283	2.02 311	0.56 122	0.28 40	1.04 233	0.55 195	2.14 295	1.13 161	1.24 185	1.26 177	1.00 169	0.94 213	1.13 110	1.23 270	0.21 120	0.14 58	0.24 167	0.20 128	0.37 276	0.23 122

SGM-ForestM	7.81 405	0.48 262	11.02 394	0.74 292	0.40 170	16.83 413	12.72 411	7.91 408	8.13 402	11.53 411	10.25 406	22.44 420	14.01 410	17.02 414	20.52 412	0.38 308	0.39 343	0.37 312	0.36 322	0.37 276	0.38 279

XPNet_ROB	1.02 258	0.56 289	1.33 255	0.75 299	0.58 263	1.11 245	1.13 325	1.77 212	1.29 233	1.88 334	1.43 234	1.63 300	1.13 276	2.04 241	1.69 319	0.40 317	0.31 308	0.33 286	0.29 282	0.37 276	0.37 273

SGM-Forest	1.29 305	0.40 230	0.74 72	0.54 100	0.37 144	1.55 307	1.26 342	1.82 227	1.39 274	2.22 353	1.81 313	1.64 301	1.02 247	7.65 383	1.20 262	0.39 315	0.37 335	0.39 320	0.34 316	0.37 276	0.34 259
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
aanetorigin	1.26 301	0.85 343	3.00 345	0.72 279	0.80 330	1.08 242	1.05 317	1.12 72	1.39 274	3.53 385	2.60 358	1.72 311	1.73 343	1.98 233	1.77 327	0.26 224	0.24 261	0.26 224	0.25 233	0.38 282	0.51 319

RTSC	1.43 316	0.89 344	3.62 358	0.94 353	0.64 285	1.85 336	0.69 245	2.20 314	2.04 354	2.22 353	1.70 296	1.67 305	1.27 297	2.53 276	4.48 369	0.33 283	0.25 274	0.27 233	0.29 282	0.38 282	0.40 286

ADCP+	2.12 360	0.56 289	10.01 390	0.68 252	0.91 345	2.25 356	1.04 316	1.92 253	1.50 308	1.58 303	1.34 207	1.73 313	1.62 330	2.27 262	13.20 397	0.25 207	0.22 231	0.32 278	0.29 282	0.38 282	0.34 259

TDLM	1.08 271	0.50 270	1.01 180	0.69 262	0.54 249	0.91 201	1.40 349	1.60 179	1.36 258	1.17 147	1.40 228	1.07 186	1.00 239	6.19 358	0.85 209	0.34 290	0.22 231	0.35 300	0.26 244	0.38 282	0.29 216

CFNet_pseudo	0.68 127	0.34 162	0.93 153	0.50 46	0.39 161	0.72 139	0.42 91	1.44 145	1.25 211	1.17 147	1.35 212	1.22 221	0.66 120	1.04 88	0.64 161	0.21 120	0.17 161	0.33 286	0.19 102	0.39 286	0.28 204

Nwc_Net	1.19 287	0.53 280	2.34 329	0.92 345	0.81 334	1.49 301	0.70 251	2.28 325	1.32 244	1.41 259	2.27 345	2.03 342	1.76 345	2.05 245	1.46 295	0.43 325	0.30 303	0.43 332	0.46 346	0.39 286	0.40 286

ADCL	1.82 344	0.70 324	4.57 368	0.70 271	0.63 284	2.56 364	1.77 368	2.08 284	1.77 335	1.95 343	1.89 322	2.04 344	1.88 352	2.36 268	9.55 392	0.27 241	0.25 274	0.35 300	0.32 302	0.39 286	0.39 282

PWC_ROB	1.39 309	0.93 351	4.07 363	0.77 307	0.83 337	1.16 257	0.53 179	1.87 238	2.01 352	2.36 357	3.06 367	1.65 302	1.60 329	2.65 283	2.29 343	0.34 290	0.23 253	0.36 310	0.25 233	0.39 286	0.49 311

AF-Net	1.23 296	0.56 289	2.31 328	0.88 335	0.93 349	1.41 295	0.73 256	2.27 323	1.71 331	1.76 326	2.42 353	2.00 336	1.70 339	1.98 233	1.62 311	0.50 349	0.29 299	0.49 345	0.33 311	0.40 290	0.34 259

GANet	1.41 311	0.52 278	1.18 230	0.74 292	0.48 215	1.40 293	1.69 361	1.87 238	1.28 225	1.56 299	2.39 351	1.56 291	1.25 294	9.13 394	1.20 262	0.31 273	0.32 318	0.34 294	0.29 282	0.40 290	0.33 252

ccs_rob	0.68 127	0.34 162	0.93 153	0.50 46	0.39 161	0.72 139	0.42 91	1.43 144	1.25 211	1.17 147	1.34 207	1.22 221	0.66 120	1.04 88	0.64 161	0.21 120	0.17 161	0.35 300	0.20 128	0.40 290	0.29 216

ETE_ROB	1.01 257	0.69 323	1.49 269	0.72 279	0.50 225	1.15 254	1.12 323	1.91 249	1.24 205	1.94 341	1.50 253	1.73 313	1.06 261	1.78 204	1.33 281	0.33 283	0.26 279	0.38 316	0.34 316	0.40 290	0.44 302

Anonymous	0.56 47	0.41 239	1.05 188	0.67 243	0.73 309	0.65 109	0.68 241	1.12 72	0.79 48	0.48 13	0.60 19	0.42 4	0.60 99	0.81 48	0.55 127	0.26 224	0.24 261	0.21 93	0.21 164	0.41 294	0.30 229

MSMDNet	0.68 127	0.34 162	0.93 153	0.52 69	0.38 154	0.80 166	0.42 91	1.52 157	1.35 251	1.17 147	1.31 195	1.23 225	0.65 116	0.94 71	0.62 156	0.21 120	0.17 161	0.26 224	0.19 102	0.41 294	0.28 204

NCCL2	1.06 265	0.64 310	1.35 256	0.78 310	0.58 263	1.32 279	1.69 361	1.89 245	1.38 265	1.52 289	1.20 158	1.91 323	1.17 280	1.79 209	1.50 299	0.35 298	0.31 308	0.45 336	0.44 341	0.41 294	0.45 304

CBMV_ROB	0.99 251	0.46 254	0.68 49	0.53 89	0.39 161	1.40 293	0.48 151	2.09 286	1.30 235	1.53 292	2.29 347	1.36 257	1.23 290	2.46 272	1.04 249	0.44 333	0.42 351	0.47 342	0.44 341	0.41 294	0.39 282

CFNet_ucs	0.73 152	0.34 162	0.94 159	0.53 89	0.44 197	0.76 151	0.46 138	1.73 207	1.34 248	1.24 185	1.54 263	1.08 196	0.64 112	1.05 91	0.64 161	0.26 224	0.20 208	0.37 312	0.22 186	0.42 298	0.30 229

FADNet-RVC	0.96 245	0.72 329	2.96 344	0.64 211	0.49 221	0.90 199	0.59 215	1.85 236	1.27 221	0.92 77	0.97 78	1.36 257	0.90 200	2.36 268	1.31 277	0.30 269	0.29 299	0.32 278	0.32 302	0.42 298	0.37 273

PCWNet_CMD	0.68 127	0.34 162	0.93 153	0.51 57	0.38 154	0.80 166	0.42 91	1.51 155	1.34 248	1.17 147	1.31 195	1.23 225	0.65 116	0.94 71	0.62 156	0.21 120	0.17 161	0.27 233	0.19 102	0.43 300	0.28 204

Wz-Net-SNSev	1.68 335	1.45 376	8.71 387	0.71 274	0.67 298	1.35 286	1.51 352	2.15 299	1.47 301	1.51 287	1.68 293	2.27 350	1.38 311	4.23 319	2.36 345	0.32 280	0.29 299	0.31 266	0.33 311	0.43 300	0.39 282

FINET	1.54 324	0.67 320	7.28 379	0.76 305	0.97 356	1.42 298	1.38 348	2.80 374	3.12 380	1.23 181	1.68 293	1.04 179	1.11 271	3.35 306	1.78 328	0.43 325	0.37 335	0.32 278	0.29 282	0.43 300	0.41 289

NCC-stereo	1.20 289	0.60 296	1.84 298	0.88 335	0.95 353	1.32 279	0.94 303	2.14 295	1.36 258	1.43 267	1.79 307	1.93 327	2.13 366	2.54 277	1.41 289	0.49 345	0.38 338	0.45 336	0.59 366	0.43 300	0.45 304

edge stereo	1.15 280	0.54 283	1.50 270	0.73 286	0.66 294	1.18 266	0.84 283	2.13 294	1.41 279	1.73 321	1.84 315	2.53 362	1.46 320	2.46 272	1.35 284	0.43 325	0.41 346	0.54 353	0.36 322	0.43 300	0.50 314

Abc-Net	1.20 289	0.60 296	1.84 298	0.88 335	0.95 353	1.32 279	0.94 303	2.14 295	1.36 258	1.43 267	1.79 307	1.93 327	2.13 366	2.54 277	1.41 289	0.49 345	0.38 338	0.45 336	0.59 366	0.43 300	0.45 304
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	1.68 335	0.82 340	6.82 377	0.94 353	1.20 373	0.91 201	0.97 308	2.50 352	5.19 398	1.22 180	1.30 194	1.18 213	1.29 299	4.96 335	1.75 324	0.43 325	0.35 327	0.52 348	0.48 350	0.43 300	0.42 295

CSAN	1.61 329	0.67 320	3.24 352	0.74 292	0.52 237	1.77 329	1.74 366	1.98 263	1.94 348	2.47 364	2.33 349	1.93 327	2.04 359	6.45 367	1.95 333	0.43 325	0.36 331	0.41 330	0.42 336	0.43 300	0.44 302

LALA_ROB	1.06 265	0.66 317	1.37 261	0.70 271	0.53 242	1.61 313	1.25 341	1.81 224	1.48 305	1.82 330	1.40 228	1.93 327	1.03 249	1.68 191	1.69 319	0.38 308	0.28 291	0.43 332	0.37 326	0.43 300	0.38 279

MeshStereo	2.36 367	0.60 296	1.05 188	0.63 200	0.51 234	2.58 365	0.99 311	3.46 382	2.21 360	7.38 407	5.06 389	7.50 397	3.10 381	7.02 377	2.54 348	0.44 333	0.44 353	0.45 336	0.40 331	0.43 300	0.45 304
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
dad	0.90 227	0.73 332	1.28 247	0.59 162	0.39 161	0.83 180	0.45 132	1.24 114	1.54 313	1.52 289	1.28 189	1.36 257	0.86 182	2.54 277	0.91 221	0.43 325	0.27 287	0.82 371	0.26 244	0.44 310	0.34 259

CVANet_RVC	1.10 273	0.49 267	1.15 212	0.65 217	0.54 249	0.93 211	1.00 313	1.69 199	1.36 258	1.42 263	1.39 223	1.24 229	1.17 280	6.22 360	0.80 202	0.35 298	0.24 261	0.35 300	0.30 293	0.44 310	0.32 246

psmorigin	1.69 337	0.74 334	13.13 398	0.70 271	0.60 273	1.16 257	0.79 272	1.69 199	1.25 211	2.07 349	1.77 305	2.23 347	1.51 325	2.14 252	1.45 293	0.39 315	0.41 346	0.34 294	0.33 311	0.45 312	0.63 346

S-Stereo	1.17 283	0.48 262	2.25 327	0.83 323	0.81 334	1.22 270	1.17 332	2.12 290	2.08 355	1.47 279	2.13 339	1.55 289	1.16 277	2.09 248	1.46 295	0.42 324	0.40 345	0.35 300	0.32 302	0.45 312	0.73 356

Anonymous Stereo	1.42 313	0.90 345	3.93 361	0.81 315	0.83 337	1.06 239	1.90 375	1.81 224	1.52 309	1.75 322	1.44 236	1.28 242	0.87 188	5.94 355	1.94 332	0.38 308	0.39 343	0.38 316	0.41 335	0.45 312	0.50 314

NOSS_ROB	1.29 305	0.49 267	0.68 49	0.60 169	0.40 170	1.09 244	0.77 261	1.94 255	1.44 290	1.04 103	1.46 241	1.10 198	0.81 164	10.57 409	0.78 193	0.46 337	0.43 352	0.48 343	0.45 344	0.45 312	0.43 299

FADNet_RVC	0.88 218	0.56 289	2.15 320	0.57 140	0.43 190	1.17 264	0.46 138	1.68 190	1.12 156	0.91 76	1.24 173	0.91 137	0.94 213	2.22 257	1.20 262	0.28 252	0.22 231	0.32 278	0.28 267	0.46 316	0.42 295

RP	1.17 283	0.54 283	1.48 268	0.93 350	1.05 360	1.14 251	0.85 288	1.99 267	1.70 329	1.72 320	2.07 336	1.91 323	1.93 354	2.00 237	1.37 286	0.55 356	0.37 335	0.48 343	0.37 326	0.46 316	0.46 309

DANet	1.16 281	0.64 310	1.52 276	0.88 335	0.74 313	1.52 304	0.52 173	1.68 190	1.21 195	1.81 328	1.55 266	2.02 339	1.11 271	3.30 305	2.28 341	0.34 290	0.31 308	0.40 326	0.30 293	0.46 316	0.54 324
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FBW_ROB	1.78 340	0.66 317	1.90 303	0.72 279	0.66 294	1.79 333	1.07 319	2.79 372	1.77 335	1.84 331	1.79 307	1.98 334	1.37 310	12.42 412	2.22 339	0.36 305	0.38 338	0.57 361	0.39 329	0.46 316	0.51 319

ADCPNet	1.97 354	0.78 335	9.38 389	0.74 292	0.61 278	2.73 369	1.36 347	2.11 289	1.66 327	1.92 337	1.70 296	2.45 360	2.07 360	2.50 274	6.84 382	0.38 308	0.38 338	0.38 316	0.43 339	0.47 320	0.50 314

HBP-ISP	1.00 254	0.60 296	0.85 130	0.64 211	0.48 215	1.63 316	0.77 261	2.24 318	1.30 235	1.33 227	1.53 262	0.87 120	0.99 233	3.26 303	0.76 190	0.46 337	0.44 353	0.54 353	0.48 350	0.48 321	0.42 295

SHD	1.42 313	0.81 339	2.79 342	0.98 357	0.92 346	1.97 343	0.68 241	2.43 340	2.55 366	2.54 365	1.72 299	2.01 338	1.62 330	2.14 252	2.70 350	0.40 317	0.33 321	0.39 320	0.40 331	0.48 321	0.54 324

WCMA_ROB	2.05 355	0.55 286	1.77 292	0.74 292	0.61 278	2.24 355	1.56 357	2.17 308	1.79 339	4.16 391	6.36 393	5.66 392	4.66 396	3.19 299	2.77 351	0.55 356	0.45 355	0.40 326	0.43 339	0.48 321	0.50 314

RGC	1.22 292	0.82 340	1.71 289	0.95 355	0.98 358	1.53 306	0.80 275	2.18 309	1.35 251	1.69 318	1.94 328	2.03 342	1.66 336	2.36 268	1.50 299	0.46 337	0.36 331	0.59 364	0.48 350	0.49 324	0.49 311

MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 342	1.11 362	4.33 366	0.84 327	0.77 322	3.70 384	2.41 395	2.04 276	1.85 343	1.75 322	1.90 324	1.92 326	1.25 294	7.33 379	1.45 293	0.47 341	0.47 360	0.53 352	0.77 374	0.50 325	0.55 329

AnyNet_C32	2.14 361	1.45 376	7.38 380	0.95 355	1.12 363	2.23 354	2.34 391	2.10 288	1.54 313	2.44 360	1.79 307	2.04 344	1.66 336	2.69 284	10.48 394	0.38 308	0.35 327	0.35 300	0.42 336	0.50 325	0.60 342

ADCMid	2.11 359	0.90 345	8.39 385	0.75 299	0.69 302	1.98 344	1.14 328	2.18 309	1.67 328	2.85 372	1.85 318	2.35 356	2.02 358	2.35 267	10.58 395	0.34 290	0.32 318	0.39 320	0.44 341	0.51 327	0.53 323

WZ-Net	2.14 361	1.08 358	11.68 397	0.89 342	0.78 326	1.76 327	1.59 359	2.39 335	2.03 353	2.11 350	1.95 330	2.30 353	2.28 369	5.94 355	3.86 365	0.35 298	0.27 287	0.29 253	0.32 302	0.52 328	0.50 314

stereogan	1.22 292	0.45 251	2.03 313	0.87 333	0.85 341	2.52 363	0.72 253	1.98 263	1.78 338	1.92 337	1.94 328	2.31 354	1.42 316	2.10 249	1.14 257	0.38 308	0.36 331	0.39 320	0.32 302	0.52 328	0.49 311

RTS	2.76 374	1.55 382	15.40 400	1.13 366	1.42 378	3.75 387	2.21 385	2.45 342	2.72 375	2.91 375	2.85 363	2.58 364	1.62 330	6.28 362	5.80 377	0.41 320	0.30 303	0.35 300	0.35 320	0.52 328	0.54 324

RTSA	2.76 374	1.55 382	15.40 400	1.13 366	1.42 378	3.75 387	2.21 385	2.45 342	2.72 375	2.91 375	2.85 363	2.58 364	1.62 330	6.28 362	5.80 377	0.41 320	0.30 303	0.35 300	0.35 320	0.52 328	0.54 324

PS-NSSS	1.02 258	0.62 306	1.17 226	0.61 182	0.58 263	0.91 201	0.79 272	2.02 270	1.19 185	1.17 147	1.68 293	1.00 169	0.85 175	4.43 324	0.86 210	0.38 308	0.31 308	0.52 348	0.32 302	0.52 328	0.45 304

FC-DCNN	2.88 383	0.61 301	1.15 212	0.75 299	0.57 261	2.85 374	1.05 317	3.44 381	2.64 373	6.93 404	7.63 399	9.86 406	7.02 404	5.76 350	4.31 367	0.54 353	0.48 362	0.51 347	0.50 354	0.53 333	0.52 321

MSMD_ROB	2.08 357	0.61 301	1.15 212	0.71 274	0.62 282	4.00 391	0.93 301	1.94 255	1.79 339	4.71 397	4.60 383	8.14 401	3.87 392	3.75 314	1.65 317	0.54 353	0.48 362	0.55 357	0.58 364	0.53 333	0.52 321

Wz-Net-TNSev	2.10 358	2.71 406	9.30 388	0.72 279	0.65 291	2.41 362	1.81 373	2.45 342	1.77 335	1.62 310	1.56 271	2.56 363	2.01 356	5.30 338	4.46 368	0.41 320	0.38 338	0.33 286	0.37 326	0.54 335	0.64 347

SANet	2.26 365	0.70 324	6.94 378	0.69 262	0.46 207	2.76 370	1.76 367	2.61 360	5.84 400	2.45 361	3.52 373	3.71 378	3.38 387	5.90 352	2.14 337	0.34 290	0.31 308	0.32 278	0.29 282	0.54 335	0.43 299

GASNet	1.13 277	1.10 361	3.29 353	1.00 359	0.68 299	0.82 174	0.67 239	1.85 236	1.38 265	1.39 251	1.25 175	1.25 230	1.20 289	2.72 286	1.62 311	0.46 337	0.26 279	0.36 310	0.34 316	0.55 337	0.33 252

MANE	7.50 404	0.64 310	7.97 381	1.40 375	2.10 386	16.86 414	12.56 410	12.91 414	17.51 416	8.50 409	11.60 407	14.66 411	13.33 408	12.02 411	13.28 398	0.62 361	0.52 368	0.52 348	1.90 402	0.56 338	0.58 337

PWCDC_ROB	1.39 309	0.91 349	2.10 316	1.08 363	0.92 346	1.72 320	0.58 211	2.03 274	3.30 383	1.32 222	4.87 387	1.21 217	1.71 341	1.98 233	1.75 324	0.65 364	0.26 279	0.29 253	0.25 233	0.56 338	0.41 289

GMStereo_Zeroshot	0.70 138	0.64 310	1.11 203	0.65 217	0.38 154	0.84 187	0.37 61	1.09 62	1.16 176	1.14 139	1.07 108	1.26 236	0.55 70	1.23 122	0.65 165	0.34 290	0.17 161	0.31 266	0.18 84	0.57 340	0.23 122

FCDSN-DC	2.47 371	0.65 316	1.00 179	0.85 329	0.75 316	2.26 357	0.97 308	2.31 326	1.83 342	5.52 403	7.65 400	7.72 400	7.70 405	4.43 324	2.64 349	0.52 351	0.48 362	0.52 348	0.52 357	0.57 340	0.59 339
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RYNet	1.24 299	0.52 278	1.57 283	0.73 286	0.97 356	1.74 325	0.95 306	2.09 286	1.54 313	1.44 270	1.18 154	1.94 331	1.29 299	4.57 327	1.93 331	0.27 241	0.23 253	0.35 300	0.27 258	0.57 340	0.59 339

SAMSARA	1.80 342	0.90 345	3.37 354	1.28 374	1.13 365	3.71 385	2.33 390	2.53 356	1.93 347	3.17 383	1.73 300	2.99 371	1.68 338	3.53 309	2.46 347	0.47 341	0.54 370	0.43 332	0.47 348	0.59 343	0.64 347

ADCS	2.35 366	1.26 370	6.54 376	0.85 329	0.77 322	2.18 353	1.79 369	2.47 347	2.20 359	2.80 371	2.14 341	2.38 357	2.09 361	2.81 289	13.83 404	0.43 325	0.41 346	0.40 326	0.45 344	0.59 343	0.67 349

NVstereo2D	0.99 251	0.45 251	2.21 324	0.79 311	0.75 316	1.20 268	0.86 289	1.98 263	1.41 279	1.02 97	1.18 154	1.31 248	0.97 227	2.25 260	0.93 228	0.45 336	0.22 231	0.39 320	0.25 233	0.59 343	0.68 352

ccnet	1.19 287	0.71 326	1.36 258	0.81 315	0.75 316	1.72 320	1.13 325	1.98 263	1.31 242	1.52 289	1.84 315	1.75 318	1.36 309	2.01 238	2.04 334	0.57 358	0.54 370	0.57 361	0.56 362	0.60 346	0.60 342

MFN_U_SF_RVC	1.62 331	0.96 353	4.36 367	0.92 345	0.69 302	2.62 367	1.10 321	2.50 352	1.74 334	1.99 345	1.86 320	2.45 360	1.78 347	3.08 296	2.84 352	0.54 353	0.50 367	0.56 359	0.60 368	0.60 346	0.67 349

PVD	1.82 344	0.91 349	3.02 346	1.03 360	0.94 352	2.61 366	1.14 328	2.78 371	3.40 385	3.08 381	2.75 360	2.39 359	2.49 374	2.81 289	3.66 362	0.48 343	0.49 366	0.59 364	0.49 353	0.60 346	0.81 364

FADNet	0.98 249	0.64 310	2.57 335	0.66 230	0.55 253	0.95 219	0.57 204	1.91 249	1.38 265	0.94 81	1.02 90	1.36 257	1.00 239	2.69 284	0.97 239	0.34 290	0.34 323	0.31 266	0.34 316	0.61 349	0.42 295

G-Net	1.71 338	0.67 320	2.09 315	1.14 369	0.75 316	2.96 376	0.89 293	1.58 172	1.30 235	2.76 370	8.12 403	2.29 352	2.51 375	1.94 227	2.23 340	0.49 345	0.45 355	0.45 336	0.31 297	0.62 350	0.59 339

BEATNet-Init1	27.39 420	21.01 419	73.65 432	1.07 362	0.80 330	56.07 427	22.82 414	33.14 425	31.71 422	51.78 433	52.93 432	65.63 433	48.54 432	48.75 434	36.36 424	0.52 351	0.47 360	0.54 353	0.54 360	0.64 351	0.72 355

LSM	6.55 401	1.26 370	15.64 403	1.79 382	68.74 429	1.67 319	2.08 382	2.26 319	2.59 367	3.13 382	3.08 368	1.90 322	1.81 348	2.89 292	2.16 338	0.43 325	0.59 377	0.50 346	0.58 364	0.64 351	17.24 420

ELAS	2.67 373	0.80 336	2.13 319	1.13 366	1.15 369	6.25 402	2.56 396	3.50 383	3.68 388	5.36 401	4.92 388	3.79 379	5.56 398	3.65 310	5.22 374	0.66 365	0.57 374	0.56 359	0.54 360	0.65 353	0.75 359
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	2.87 382	0.80 336	3.22 351	1.16 371	1.12 363	2.92 375	5.33 404	2.98 376	4.18 392	5.04 399	4.82 386	4.71 386	8.23 406	4.25 321	4.79 370	0.67 366	0.57 374	0.57 361	0.53 359	0.66 354	0.74 357
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DPSNet	1.91 352	0.64 310	5.95 373	0.73 286	0.59 269	2.04 349	1.61 360	3.84 386	1.96 350	1.54 295	1.39 223	2.27 350	3.32 385	4.95 334	4.79 370	0.50 349	0.31 308	0.29 253	0.26 244	0.67 355	0.54 324

AnyNet_C01	2.38 368	2.21 396	10.17 391	0.99 358	0.79 328	3.12 377	2.37 392	2.69 366	1.89 345	2.58 367	2.44 354	2.70 368	1.86 351	3.65 310	7.12 383	0.41 320	0.41 346	0.40 326	0.42 336	0.68 356	0.79 362

coex-ft	8.35 406	2.39 398	100.24 433	0.68 252	0.54 249	1.77 329	1.57 358	1.71 203	11.00 404	18.91 418	3.76 375	3.85 380	8.23 406	3.29 304	6.58 380	0.31 273	0.31 308	0.32 278	0.31 297	0.69 357	0.57 334

EDNetEfficient	2.40 370	1.14 363	8.59 386	0.77 307	0.73 309	1.06 239	1.53 355	1.54 163	4.06 391	4.87 398	2.81 361	2.23 347	3.53 388	3.04 295	9.65 393	0.27 241	0.24 261	0.27 233	0.31 297	0.70 358	0.67 349

PASM	1.48 320	1.08 358	3.96 362	0.93 350	0.93 349	1.17 264	1.19 334	1.77 212	1.65 326	1.90 335	1.52 261	1.75 318	1.42 316	4.54 326	1.52 303	0.64 363	0.68 382	0.69 368	0.79 375	0.70 358	0.74 357

SDNR	1.66 332	0.55 286	2.36 330	0.56 122	0.58 263	3.79 389	0.45 132	1.78 214	1.40 276	1.38 249	2.45 355	1.13 207	0.96 220	11.03 410	1.31 277	0.67 366	0.64 378	0.43 332	0.32 302	0.71 360	0.76 360

XQC	1.51 322	0.98 354	3.20 349	0.92 345	0.76 321	2.01 347	1.17 332	2.53 356	1.99 351	2.01 346	1.54 263	2.00 336	1.54 326	3.16 298	3.46 360	0.49 345	0.31 308	0.45 336	0.40 331	0.71 360	0.62 344

PDISCO_ROB	1.41 311	0.73 332	2.04 314	1.40 375	1.46 380	2.83 372	1.07 319	2.64 361	2.11 357	1.41 259	1.50 253	1.73 313	0.99 233	2.83 291	1.46 295	1.03 376	0.27 287	0.54 353	0.47 348	0.77 362	0.84 366

DGSMNet	1.24 299	0.84 342	3.20 349	0.91 344	0.92 346	1.39 291	1.34 345	2.46 346	1.44 290	1.34 234	1.66 289	1.50 281	1.03 249	1.85 213	1.30 276	0.48 343	0.48 362	0.55 357	0.51 356	0.78 363	0.79 362

UDGNet	0.75 158	1.23 369	0.99 174	0.82 319	0.42 187	0.76 151	0.38 68	0.98 30	1.37 263	0.83 62	0.88 60	0.70 72	0.60 99	1.25 123	0.57 137	0.57 358	0.19 198	1.03 378	0.26 244	0.79 364	0.35 267

sAnonymous2	0.59 81	0.61 301	1.82 296	0.61 182	0.52 237	0.51 43	0.54 188	0.97 26	0.70 26	0.50 19	0.68 24	0.46 15	0.63 110	0.61 14	0.41 49	0.22 149	0.17 161	0.23 146	0.21 164	0.85 365	0.56 331

CroCo_RVC	0.59 81	0.61 301	1.82 296	0.61 182	0.52 237	0.51 43	0.54 188	0.97 26	0.70 26	0.50 19	0.68 24	0.46 15	0.63 110	0.61 14	0.41 49	0.22 149	0.17 161	0.23 146	0.21 164	0.85 365	0.56 331

EDNetEfficientorigin	10.59 409	1.52 380	177.33 434	0.68 252	0.54 249	1.66 318	1.20 336	1.94 255	3.39 384	4.69 396	3.37 370	3.08 374	2.79 379	3.25 302	3.63 361	0.26 224	0.24 261	0.33 286	0.28 267	0.85 365	0.87 367

GANetREF_RVC	1.11 275	0.90 345	1.56 281	0.88 335	0.53 242	1.41 295	1.35 346	1.91 249	1.54 313	1.28 208	1.32 200	1.46 274	1.23 290	2.04 241	1.00 244	0.57 358	0.45 355	0.67 366	0.52 357	0.91 368	0.62 344
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
NVStereoNet_ROB	2.17 363	1.18 365	3.51 356	1.14 369	1.26 376	1.57 310	1.51 352	2.19 311	2.11 357	2.04 347	4.80 385	3.17 376	2.11 364	7.97 386	2.10 335	1.12 381	0.94 394	1.10 380	1.34 392	0.95 369	1.31 379
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	1.14 278	0.98 354	1.24 241	1.09 364	1.13 365	1.08 242	0.90 294	2.02 270	1.23 204	1.32 222	1.27 184	1.27 241	1.09 266	1.16 114	1.03 248	1.02 375	1.01 398	0.97 375	0.97 382	0.98 370	1.01 370

MFMNet_re	1.47 318	1.20 367	2.50 333	1.46 380	1.08 362	1.58 311	1.51 352	1.96 261	1.87 344	2.31 356	2.20 342	1.51 283	1.88 352	1.57 171	1.34 282	0.94 373	0.83 384	0.84 372	0.80 376	1.00 371	1.06 373

SGM+DAISY	5.38 396	1.28 372	8.24 382	1.27 373	1.16 371	10.62 407	16.01 412	2.93 375	2.53 365	8.64 410	13.03 408	8.26 402	13.38 409	6.34 365	7.59 385	1.07 379	1.05 400	1.00 377	0.98 383	1.02 372	1.12 376

SPS-STEREO	1.78 340	1.09 360	1.52 276	1.22 372	1.14 367	1.87 338	1.11 322	2.27 323	1.70 329	3.17 383	2.39 351	2.84 370	1.93 354	4.41 323	2.93 353	1.04 378	0.99 397	0.97 375	0.94 380	1.03 373	1.05 372
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	2.80 377	3.38 409	11.57 396	1.50 381	1.21 375	3.18 379	2.00 376	3.52 384	2.61 368	1.81 328	2.09 337	2.83 369	2.18 368	7.55 382	5.44 376	0.84 370	0.83 384	0.71 369	0.66 371	1.05 374	1.08 374

Anonymous_2	1.37 307	0.56 289	0.94 159	0.57 140	0.62 282	1.04 233	0.65 235	1.82 227	1.01 117	1.00 90	0.79 43	1.42 265	1.27 297	1.06 95	0.83 206	0.62 361	0.67 380	1.05 379	9.88 416	1.09 375	0.55 329

MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 364	1.29 373	4.14 364	1.10 365	0.78 326	5.00 398	2.38 394	2.47 347	2.67 374	1.94 341	2.28 346	2.66 367	1.70 339	9.10 393	2.29 343	0.68 368	0.52 368	0.68 367	0.71 372	1.17 376	0.81 364

WAO-7	2.78 376	1.54 381	2.18 322	1.41 378	1.19 372	3.92 390	2.01 379	4.19 390	3.89 390	2.98 377	5.47 390	4.18 382	3.28 384	8.24 389	4.27 366	1.13 382	1.01 398	1.18 381	1.13 391	1.19 377	1.13 377

Consistency-Raft	1.27 304	1.01 356	2.17 321	1.04 361	1.20 373	0.96 224	1.00 313	1.84 230	1.95 349	1.38 249	2.11 338	1.44 269	1.03 249	1.18 118	1.40 288	0.73 369	0.83 384	0.89 373	0.99 385	1.33 378	0.95 369

CC-Net-ROB	1.53 323	1.31 374	1.68 288	0.92 345	0.80 330	1.75 326	0.99 311	2.04 276	1.27 221	1.12 123	1.62 282	1.20 216	0.98 230	7.82 384	0.92 225	1.15 383	0.41 346	2.20 387	0.46 346	1.37 379	0.56 331

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 283	1.06 357	1.28 247	0.88 335	0.69 302	1.92 341	0.92 298	1.71 203	1.14 167	1.17 147	1.26 177	1.49 279	0.80 160	2.04 241	0.86 210	2.02 385	0.34 323	0.79 370	0.36 322	1.38 380	1.33 381

UDG	1.47 318	2.69 404	1.13 207	1.45 379	1.65 383	1.34 285	0.79 272	1.75 210	1.27 221	1.29 212	1.74 301	1.99 335	1.39 313	1.66 188	1.51 301	0.91 372	0.55 372	2.30 389	0.76 373	1.99 381	1.20 378

DDUNet	1.56 326	2.70 405	1.35 256	1.79 382	1.88 385	1.82 334	0.91 296	1.84 230	1.20 189	1.40 257	1.79 307	1.62 297	1.17 280	1.59 177	1.22 267	1.11 380	0.76 383	2.38 392	0.94 380	2.12 382	1.53 383

JetBlue	4.18 391	2.45 401	10.42 392	1.40 375	2.89 402	10.68 408	10.68 406	3.91 387	2.52 364	2.74 369	3.39 371	4.50 383	4.27 394	7.97 386	7.67 386	0.89 371	0.97 396	0.89 373	0.92 379	2.26 383	2.21 390

WAO-6	2.98 384	1.67 385	1.88 302	2.38 390	2.30 393	3.53 383	2.37 392	4.38 393	4.64 396	2.42 358	4.50 380	4.85 387	2.99 380	5.22 337	5.37 375	1.77 384	1.16 404	2.31 390	1.47 398	2.42 384	1.99 388

SQANet	1.38 308	0.95 352	1.37 261	1.89 384	1.47 381	1.44 299	0.81 276	1.89 245	1.13 161	1.34 234	1.26 177	1.28 242	1.02 247	1.64 186	0.91 221	2.55 390	0.35 327	1.47 382	0.56 362	2.48 385	1.74 385

WAO-8	4.57 394	2.01 391	2.58 336	2.37 388	2.21 388	9.75 404	1.71 363	6.04 404	16.34 408	4.11 388	7.69 401	7.41 395	3.85 390	10.02 407	3.85 363	2.05 386	1.09 401	2.44 396	1.39 393	2.56 386	1.86 386

Venus	4.57 394	2.01 391	2.58 336	2.37 388	2.21 388	9.75 404	1.71 363	6.04 404	16.34 408	4.11 388	7.69 401	7.41 395	3.85 390	10.02 407	3.85 363	2.05 386	1.09 401	2.44 396	1.39 393	2.56 386	1.86 386

ACVNet_2	2.86 381	1.47 378	8.28 383	2.68 392	2.26 391	2.70 368	1.84 374	3.41 380	3.04 379	2.27 355	3.42 372	4.58 384	2.10 362	5.91 353	1.62 311	2.58 391	0.67 380	2.22 388	0.85 378	2.79 388	2.47 394

PWCK	3.24 387	2.37 397	10.86 393	2.14 385	1.14 367	3.71 385	4.19 403	3.02 377	3.55 387	3.05 380	3.63 374	3.09 375	2.35 373	8.16 388	3.41 359	2.17 388	0.96 395	1.77 384	1.01 387	2.84 389	1.40 382

DispFullNet	2.39 369	2.89 407	3.74 359	3.09 399	2.27 392	2.04 349	0.84 283	2.19 311	1.73 333	2.54 365	1.98 331	2.23 347	5.83 399	3.44 308	1.84 329	1.03 376	0.33 321	2.65 400	1.97 404	2.87 390	2.34 392

otaku	1.67 333	1.18 365	1.56 281	2.27 386	1.59 382	1.98 344	1.23 339	2.23 316	1.37 263	1.48 284	1.63 286	1.73 313	1.23 290	1.85 213	1.09 252	2.96 393	0.58 376	1.74 383	0.61 369	2.94 391	2.15 389

RainbowNet	2.06 356	1.86 387	1.97 310	2.86 394	2.25 390	2.03 348	1.79 369	2.77 369	1.92 346	1.54 295	1.84 315	1.95 332	1.73 343	2.23 258	1.38 287	3.40 400	0.86 389	2.39 394	1.00 386	2.94 391	2.42 393

LVE	3.40 389	1.80 386	2.21 324	2.90 396	2.44 396	3.27 382	2.25 387	4.80 396	5.06 397	2.43 359	6.79 394	5.99 393	2.64 378	9.20 395	2.28 341	3.30 398	1.11 403	2.38 392	1.48 399	2.95 393	2.62 397

Ntro	1.72 339	1.21 368	1.62 285	2.54 391	1.86 384	2.09 352	1.14 328	2.08 284	1.38 265	1.23 181	1.62 282	1.62 297	1.33 306	2.04 241	1.21 266	3.09 394	0.56 373	1.82 385	0.65 370	2.97 394	2.25 391

ACVNet-4b	3.05 385	1.42 375	18.09 409	2.85 393	2.33 394	2.32 361	1.22 337	2.47 347	2.21 360	1.26 198	2.36 350	2.64 366	1.46 320	6.32 364	1.23 270	3.29 397	0.45 355	2.37 391	1.02 388	3.03 395	2.61 396

Dean	3.77 390	1.65 384	17.87 406	3.01 398	2.54 397	3.15 378	2.10 383	4.80 396	4.42 393	2.89 374	6.03 391	5.45 391	2.55 377	3.40 307	2.13 336	3.22 395	0.89 391	2.51 398	1.07 390	3.07 396	2.65 399

ACVNet_1	3.08 386	1.48 379	17.70 405	2.90 396	2.35 395	2.30 358	1.43 350	3.16 378	2.26 362	1.91 336	2.05 335	3.51 377	2.32 370	3.71 313	1.58 307	3.25 396	0.66 379	2.40 395	1.06 389	3.07 396	2.59 395

ktn	4.56 393	2.41 399	2.54 334	3.79 408	3.25 405	4.81 397	2.91 400	5.52 400	7.36 401	4.12 390	14.55 410	7.54 398	3.70 389	7.84 385	3.35 358	4.06 408	1.86 409	3.26 409	2.22 408	3.27 398	2.86 400

IMH-64-1	2.82 378	1.87 388	1.77 292	3.31 401	2.69 398	3.22 380	2.07 380	4.25 391	2.77 377	2.46 362	3.78 376	3.05 372	2.34 371	4.67 330	3.00 355	3.84 404	0.84 387	2.75 401	1.39 393	3.34 399	2.93 401

IMH-64	2.82 378	1.87 388	1.77 292	3.31 401	2.69 398	3.22 380	2.07 380	4.25 391	2.77 377	2.46 362	3.78 376	3.05 372	2.34 371	4.67 330	3.00 355	3.84 404	0.84 387	2.75 401	1.39 393	3.34 399	2.93 401

IMH	3.35 388	1.95 390	1.86 301	3.30 400	2.72 400	4.03 393	2.00 376	4.58 395	3.83 389	2.87 373	6.99 396	4.69 385	3.21 383	6.77 373	2.97 354	3.91 407	0.89 391	2.78 403	1.40 397	3.36 401	2.93 401

TorneroNet-64	5.41 397	2.10 394	2.43 331	3.49 404	2.83 401	9.90 406	2.13 384	8.87 410	16.79 413	5.39 402	9.18 405	10.68 410	3.92 393	9.55 399	5.11 373	3.36 399	0.86 389	2.88 404	1.62 400	3.76 402	3.37 404

KSHMR	8.76 408	2.14 395	3.59 357	3.60 406	3.13 404	4.15 394	2.67 397	5.61 402	58.90 433	3.04 379	55.71 433	4.94 388	2.54 376	4.61 329	3.05 357	3.49 401	1.57 408	3.14 406	1.98 405	3.84 403	3.49 405

TorneroNet	10.72 410	2.09 393	2.76 341	3.48 403	3.03 403	44.72 425	2.31 389	8.62 409	67.06 434	7.45 408	23.21 418	10.59 409	4.28 395	9.03 392	9.00 389	3.67 402	0.91 393	3.04 405	1.63 401	3.92 404	3.55 407

MADNet++	5.41 397	3.18 408	6.43 375	4.66 413	3.95 411	6.15 401	6.75 405	4.51 394	4.51 395	5.06 400	6.27 392	4.96 389	6.14 400	9.39 398	11.70 396	4.71 410	4.19 413	3.97 412	3.33 410	4.08 405	4.25 411

notaker	4.29 392	2.42 400	5.06 370	3.89 409	3.29 407	4.00 391	2.25 387	4.93 398	3.47 386	4.21 393	6.79 394	7.67 399	3.37 386	9.25 397	6.47 379	4.09 409	1.42 406	3.35 410	2.13 407	4.11 406	3.54 406

JetRed	7.02 403	8.94 414	25.72 416	2.89 395	3.27 406	14.25 412	12.27 409	6.69 406	4.45 394	4.46 394	4.56 381	6.65 394	5.43 397	7.46 381	14.41 406	2.60 392	3.31 410	2.61 399	2.30 409	4.34 407	3.79 408

UNDER WATER-64	5.84 400	2.48 403	17.93 407	3.97 410	3.58 409	7.70 403	3.03 401	5.72 403	14.13 405	4.18 392	4.00 378	9.27 405	6.80 403	6.20 359	9.22 391	3.67 402	1.52 407	3.14 406	1.95 403	4.43 408	3.83 409

UNDER WATER	5.68 399	2.46 402	15.52 402	3.98 411	3.53 408	5.15 399	2.74 398	5.58 401	16.41 411	4.00 386	4.56 381	9.12 404	6.43 402	6.22 360	9.11 390	3.85 406	1.35 405	3.18 408	1.98 405	4.51 409	3.84 410

SPstereo	26.71 419	6.90 411	11.42 395	5.86 414	6.44 412	48.17 426	80.34 433	67.41 434	34.42 429	28.80 427	27.49 419	43.68 431	37.53 428	44.96 433	54.23 434	5.06 413	4.92 414	10.92 420	6.03 413	4.54 410	5.00 414

DPSimNet_ROB	24.77 418	9.69 415	61.46 431	3.56 405	19.46 415	25.95 415	77.56 432	5.09 399	16.60 412	21.50 419	29.82 422	25.12 422	85.69 434	13.37 413	23.07 417	7.23 414	17.79 421	8.55 416	7.57 415	4.57 411	31.84 427

tt	6.61 402	0.28 43	6.10 374	3.77 407	2.17 387	11.53 409	19.61 413	13.53 415	5.81 399	3.00 378	2.82 362	4.97 390	6.33 401	3.83 316	7.23 384	9.13 416	11.32 420	5.87 415	6.22 414	6.01 412	2.63 398

DGTPSM_ROB	13.06 412	8.27 412	22.29 411	9.53 416	18.14 413	11.53 409	31.97 418	10.82 412	16.25 406	7.14 405	19.39 416	10.12 407	16.69 412	9.85 402	22.49 414	4.77 411	8.72 415	5.37 413	10.24 417	6.15 413	11.56 415

DPSMNet_ROB	13.08 413	8.28 413	22.32 412	9.54 417	18.15 414	11.53 409	31.98 419	10.83 413	16.27 407	7.17 406	19.40 417	10.12 407	16.69 412	9.87 403	22.50 415	4.78 412	8.72 415	5.38 414	10.25 418	6.16 414	11.59 416

SuperB	2.50 372	0.72 329	18.07 408	0.72 279	0.53 242	1.85 336	0.86 289	1.80 221	2.40 363	1.54 295	1.42 232	1.13 207	1.17 280	4.18 318	4.80 372	0.25 207	0.20 208	0.23 146	0.19 102	7.64 415	0.38 279

HanzoNet	11.92 411	5.12 410	17.18 404	4.19 412	3.59 410	5.16 400	2.82 399	7.41 407	9.96 403	33.31 429	27.60 420	22.25 419	37.31 424	18.18 415	13.57 399	8.13 415	3.44 412	3.50 411	3.44 411	7.77 416	4.52 412

DPSM_ROB	19.12 414	19.13 417	25.13 414	22.15 419	20.86 417	28.06 417	37.75 421	27.18 418	16.95 414	14.25 412	15.07 411	21.66 414	18.69 415	21.83 417	26.51 419	10.15 418	9.30 418	10.45 418	10.41 419	14.00 417	12.85 418

DPSM	19.12 414	19.13 417	25.13 414	22.15 419	20.86 417	28.06 417	37.75 421	27.18 418	16.95 414	14.25 412	15.07 411	21.66 414	18.69 415	21.83 417	26.51 419	10.15 418	9.30 418	10.45 418	10.41 419	14.00 417	12.85 418

PML	51.64 431	37.49 424	14.31 399	7.45 415	20.27 416	107.80 434	231.34 435	8.94 411	27.70 421	86.74 434	268.93 435	69.03 434	61.09 433	24.71 423	14.36 405	9.71 417	3.40 411	9.60 417	4.67 412	20.46 419	4.76 413

MyStereo03	38.45 422	38.46 427	50.33 426	44.93 427	42.03 425	56.44 428	76.24 428	54.16 428	34.06 426	28.68 424	30.42 425	43.46 426	37.33 425	43.76 427	53.43 430	20.29 422	18.73 425	21.02 421	21.05 423	28.19 420	25.91 423

MyStereo02	38.45 422	38.46 427	50.33 426	44.93 427	42.03 425	56.44 428	76.24 428	54.16 428	34.06 426	28.68 424	30.42 425	43.46 426	37.33 425	43.76 427	53.43 430	20.29 422	18.73 425	21.02 421	21.05 423	28.19 420	25.91 423

MyStereo	38.45 422	38.46 427	50.33 426	44.93 427	42.03 425	56.44 428	76.24 428	54.16 428	34.06 426	28.68 424	30.42 425	43.46 426	37.33 425	43.76 427	53.43 430	20.29 422	18.73 425	21.02 421	21.05 423	28.19 420	25.91 423

CasAABBNet	38.42 421	38.42 425	50.26 425	44.76 426	41.87 423	56.47 431	76.22 427	54.44 431	33.92 424	28.53 422	30.36 424	43.53 430	37.59 429	43.77 430	53.32 429	20.27 421	18.70 423	21.03 424	21.04 422	28.19 420	25.79 421

Selective-RAFT-Error	38.47 425	38.44 426	50.38 429	44.74 425	42.01 424	56.47 431	76.24 428	54.44 431	34.02 425	28.59 423	30.30 423	43.51 429	38.10 430	43.69 426	53.24 428	20.36 425	18.72 424	21.05 425	21.02 421	28.25 424	25.87 422

LSM0	42.92 430	38.72 430	50.66 430	47.49 430	110.18 434	56.77 433	75.87 426	54.87 433	33.74 423	29.48 428	31.12 428	43.77 432	37.12 423	43.85 431	53.44 433	20.50 426	18.67 422	21.05 425	21.07 426	28.37 425	41.73 428

LRCNet_RVC	22.79 416	32.09 423	22.06 410	29.83 421	26.15 419	4.40 396	0.84 283	22.64 416	2.10 356	26.93 421	29.25 421	23.03 421	15.56 411	23.91 419	18.92 411	32.00 427	20.04 428	34.68 427	32.13 427	30.66 426	28.52 426

HaxPig	39.02 426	41.39 431	41.59 421	30.10 422	32.36 420	29.49 419	27.65 416	30.56 421	37.94 430	43.75 430	43.81 429	33.42 423	35.69 421	41.51 424	40.33 426	43.91 431	47.48 433	45.87 428	47.14 429	42.29 427	44.06 430

AVERAGE_ROB	40.42 427	42.30 432	42.61 422	36.91 424	35.54 422	30.42 420	27.59 415	37.45 427	38.45 431	44.87 431	44.27 430	37.55 425	36.69 422	41.82 425	40.25 425	45.36 432	46.73 432	47.09 429	46.32 428	42.47 428	43.74 429

MEDIAN_ROB	42.01 428	44.30 433	44.14 424	35.08 423	34.90 421	31.33 424	29.90 417	36.77 426	40.11 432	47.14 432	46.55 431	37.49 424	38.50 431	44.30 432	42.32 427	47.93 433	49.31 434	49.68 430	49.00 430	44.98 429	46.46 431

xxxxx1	54.34 432	26.72 420	27.03 417	114.14 431	99.00 431	30.68 421	47.19 423	32.52 422	26.09 417	17.85 415	17.48 413	21.86 416	20.92 417	24.38 420	33.78 421	34.73 428	41.33 429	157.67 432	175.68 432	65.82 430	71.99 432

tt_ll	54.34 432	26.72 420	27.03 417	114.14 431	99.00 431	30.68 421	47.19 423	32.52 422	26.09 417	17.85 415	17.48 413	21.86 416	20.92 417	24.38 420	33.78 421	34.73 428	41.33 429	157.67 432	175.68 432	65.82 430	71.99 432

ff	54.34 432	26.72 420	27.03 417	114.14 431	99.00 431	30.68 421	47.19 423	32.52 422	26.09 417	17.85 415	17.48 413	21.86 416	20.92 417	24.38 420	33.78 421	34.73 428	41.33 429	157.67 432	175.68 432	65.82 430	71.99 432

DLNR_Zeroshot_test	23.23 417	48.25 434	43.77 423	177.04 434	78.39 430	0.35 5	0.21 1	23.33 417	0.82 53	0.67 41	0.86 55	0.58 43	0.30 4	1.64 186	0.48 88	10.69 420	0.13 17	0.18 33	0.14 22	76.63 433	0.23 122

Anonymous_1	42.79 429	18.71 416	24.75 413	21.81 418	45.16 428	27.68 416	37.52 420	28.64 420	16.34 408	14.72 414	14.53 409	20.60 413	17.82 414	21.52 416	25.88 418	113.45 434	8.91 417	100.63 431	126.37 431	158.50 434	12.31 417

test_example2	192.91 435	210.59 435	206.44 435	199.86 435	204.90 435	172.02 435	182.95 434	138.34 435	134.89 435	193.14 435	200.54 434	186.77 435	177.82 435	204.95 435	207.57 435	221.83 435	238.70 435	186.02 435	190.07 435	226.94 435	173.78 435

Low-res two-view benchmark