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

CASnet	0.32 3	0.40 63	1.80 10	0.28 33	0.11 1	0.47 29	0.19 12	0.45 7	0.47 24	0.39 30	0.31 25	0.23 13	0.17 1	0.31 3	0.21 1	0.11 110	0.06 1	0.15 244	0.12 138	0.16 69	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MIF-Stereo	0.36 10	0.66 142	2.43 125	0.28 33	0.24 117	0.30 4	0.18 10	0.35 1	0.36 2	0.26 14	0.37 41	0.18 1	0.18 6	0.33 14	0.30 55	0.11 110	0.08 38	0.09 13	0.08 27	0.25 207	0.09 2

RAFT-345	0.56 110	0.37 50	2.68 238	0.40 210	0.34 208	0.58 111	0.41 245	0.49 14	0.70 177	0.51 110	0.99 330	0.43 91	0.28 71	1.56 252	0.81 241	0.10 47	0.07 6	0.11 92	0.09 37	0.11 17	0.09 2

LoS	0.34 5	0.35 37	1.88 23	0.25 5	0.13 5	0.53 65	0.20 20	0.50 23	0.53 51	0.26 14	0.28 15	0.37 66	0.24 26	0.40 34	0.25 23	0.10 47	0.08 38	0.08 3	0.06 6	0.15 60	0.10 4

AAGNet	0.92 311	0.40 63	2.53 177	0.60 300	1.01 362	0.62 181	0.45 269	0.52 27	0.68 159	0.58 169	0.53 125	0.50 139	0.72 298	1.22 209	7.32 410	0.12 142	0.07 6	0.12 134	0.10 70	0.16 69	0.10 4

RAFT_R40	0.55 102	0.31 7	2.44 133	0.57 298	0.42 257	0.62 181	0.52 292	0.58 55	0.66 123	0.56 151	0.54 139	0.54 155	0.50 227	1.56 252	0.53 164	0.11 110	0.07 6	0.12 134	0.10 70	0.16 69	0.10 4

RAFT-RH_RVC	0.65 190	0.73 165	2.78 266	0.39 197	0.29 163	0.60 141	0.18 10	0.45 7	0.63 103	0.75 290	1.89 372	0.47 127	0.29 87	1.59 263	1.21 290	0.15 232	0.07 6	0.13 190	0.13 158	0.11 17	0.10 4

CroCo-Stereo	0.35 7	0.71 157	1.67 7	0.32 90	0.17 37	0.19 1	0.21 29	0.79 132	0.54 54	0.22 3	0.25 11	0.55 163	0.22 18	0.28 1	0.28 41	0.10 47	0.08 38	0.08 3	0.07 12	0.12 25	0.10 4
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
SST-Stereo	0.56 110	0.30 5	2.44 133	0.71 330	0.55 286	0.62 181	0.65 328	0.57 53	0.67 135	0.59 188	0.53 125	0.51 142	0.59 265	1.57 256	0.31 69	0.12 142	0.07 6	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.11 9

StereoIM	0.35 7	0.89 205	2.15 68	0.25 5	0.29 163	0.29 3	0.17 5	0.47 10	0.41 5	0.21 1	0.22 2	0.28 37	0.21 15	0.32 13	0.31 69	0.10 47	0.09 81	0.10 46	0.08 27	0.11 17	0.12 10

CREStereo	0.31 1	0.35 37	1.66 6	0.19 1	0.13 5	0.55 81	0.17 5	0.50 23	0.50 35	0.28 18	0.34 33	0.24 19	0.21 15	0.34 15	0.23 14	0.11 110	0.07 6	0.08 3	0.05 1	0.10 10	0.12 10
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
test croco	0.43 25	0.73 165	2.80 269	0.28 33	0.19 63	0.33 7	0.21 29	0.63 76	0.50 35	0.24 9	0.38 47	0.24 19	0.25 40	0.48 58	0.32 77	0.12 142	0.08 38	0.13 190	0.09 37	0.43 332	0.13 12

Patchmatch Stereo++	0.43 25	0.36 40	2.44 133	0.48 254	0.17 37	0.61 159	0.26 110	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 63	0.43 91	0.28 71	0.56 94	0.30 55	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.13 12
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 25	0.36 40	2.44 133	0.48 254	0.18 47	0.61 159	0.28 132	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 63	0.43 91	0.28 71	0.49 68	0.30 55	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.13 12

ROB_FTStereo_v2	0.43 25	0.36 40	2.44 133	0.49 265	0.17 37	0.61 159	0.28 132	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 63	0.44 106	0.28 71	0.48 58	0.30 55	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.13 12

ROB_FTStereo	0.43 25	0.36 40	2.44 133	0.48 254	0.18 47	0.61 159	0.26 110	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 63	0.43 91	0.28 71	0.51 74	0.30 55	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.13 12

HUI-Stereo	0.43 25	0.36 40	2.45 149	0.48 254	0.18 47	0.61 159	0.27 124	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 63	0.44 106	0.28 71	0.47 50	0.30 55	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.13 12

iGMRVC	0.43 25	0.36 40	2.44 133	0.48 254	0.18 47	0.61 159	0.27 124	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 63	0.43 91	0.28 71	0.57 97	0.31 69	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.13 12

iRAFT	0.43 25	0.36 40	2.44 133	0.48 254	0.17 37	0.61 159	0.26 110	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 63	0.43 91	0.28 71	0.56 94	0.30 55	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.13 12

RAFT-IKP	0.43 25	0.36 40	2.44 133	0.48 254	0.16 20	0.60 141	0.28 132	0.53 30	0.61 83	0.48 65	0.43 63	0.43 91	0.28 71	0.51 74	0.31 69	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.17 90	0.13 12

TestStereo	0.49 66	0.88 200	2.38 104	0.30 59	0.16 20	0.43 15	0.25 98	0.55 47	0.46 18	0.38 28	0.46 77	0.34 59	0.28 71	1.96 319	0.28 41	0.11 110	0.08 38	0.12 134	0.09 37	0.15 60	0.13 12

RALAANet	0.52 82	1.37 314	2.63 212	0.33 110	0.23 108	0.48 32	0.19 12	0.69 91	0.55 59	0.49 81	0.46 77	0.39 73	0.31 101	0.53 85	0.53 164	0.10 47	0.33 263	0.11 92	0.17 224	0.29 251	0.13 12

GMStereo	0.44 37	1.32 298	2.65 222	0.28 33	0.16 20	0.42 14	0.22 38	0.48 11	0.63 103	0.41 33	0.36 37	0.26 28	0.25 40	0.41 40	0.30 55	0.14 214	0.08 38	0.10 46	0.12 138	0.17 90	0.13 12
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoVision	0.52 82	1.12 251	2.70 248	0.34 127	0.32 193	0.47 29	0.26 110	0.73 106	0.61 83	0.33 22	0.89 313	0.45 118	0.26 48	0.52 78	0.39 114	0.14 214	0.15 179	0.16 260	0.15 194	0.22 172	0.14 24

NINENet	0.54 98	0.40 63	2.19 74	0.55 285	0.26 137	0.91 325	0.23 57	1.05 315	0.77 237	0.54 130	0.57 170	0.65 209	0.32 106	1.22 209	0.34 94	0.16 246	0.13 152	0.16 260	0.11 108	0.16 69	0.14 24

DEmStereo	0.69 221	0.40 63	2.42 120	0.42 222	0.18 47	0.66 233	0.88 356	0.54 39	0.64 109	0.60 197	1.00 331	0.45 118	1.24 354	1.53 248	2.21 351	0.10 47	0.08 38	0.10 46	0.10 70	0.11 17	0.14 24

Pruner-Stereo	0.55 102	0.38 55	2.49 169	1.78 393	0.19 63	0.63 194	0.45 269	0.59 62	0.67 135	0.61 204	0.48 88	0.41 86	0.25 40	0.49 68	0.99 266	0.13 184	0.07 6	0.12 134	0.10 70	0.13 35	0.14 24

IRAFT_RVC	0.59 140	0.74 174	2.42 120	0.47 253	0.21 77	0.59 129	0.42 251	0.68 89	0.73 199	0.54 130	0.50 113	0.49 135	0.51 231	1.57 256	1.00 268	0.11 110	0.25 245	0.13 190	0.10 70	0.15 60	0.14 24

s12784h	0.41 18	0.34 30	2.17 71	0.24 4	0.11 1	0.64 206	0.24 79	0.85 178	0.70 177	0.45 51	0.54 139	0.28 37	0.27 61	0.51 74	0.27 36	0.11 110	0.06 1	0.09 13	0.06 6	0.16 69	0.14 24

MIF-Stereo (partial)	0.41 18	0.71 157	2.67 233	0.27 21	0.24 117	0.32 6	0.17 5	0.56 48	0.46 18	0.26 14	0.37 41	0.25 22	0.26 48	0.46 48	0.35 101	0.11 110	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.21 158	0.15 30

CroCo-Stereo Lap2	0.38 13	0.91 213	2.02 45	0.33 110	0.38 234	0.23 2	0.21 29	0.63 76	0.51 40	0.23 6	0.28 15	0.29 41	0.23 24	0.34 15	0.28 41	0.10 47	0.09 81	0.10 46	0.08 27	0.22 172	0.15 30

DisPM	0.48 55	0.41 68	2.54 181	0.61 306	0.18 47	0.59 129	0.62 323	0.54 39	0.67 135	0.61 204	0.53 125	0.38 71	0.26 48	0.76 152	0.31 69	0.13 184	0.07 6	0.12 134	0.11 108	0.12 25	0.15 30

BUS	0.45 40	0.32 14	1.58 3	0.31 73	0.22 86	0.91 325	0.23 57	1.05 315	0.67 135	0.64 236	0.53 125	0.65 209	0.32 106	0.48 58	0.34 94	0.13 184	0.10 103	0.14 219	0.12 138	0.13 35	0.15 30

IER	0.49 66	0.73 165	2.12 63	0.27 21	0.25 123	0.65 220	0.27 124	0.76 112	0.59 76	0.56 151	0.59 181	0.60 188	0.53 241	0.64 117	0.44 130	0.12 142	0.09 81	0.11 92	0.11 108	0.18 109	0.15 30

BSDual-CNN	0.48 55	0.32 14	1.58 3	0.31 73	0.22 86	0.76 276	0.32 189	1.05 315	0.67 135	0.64 236	0.53 125	0.63 199	0.38 134	0.48 58	0.97 258	0.13 184	0.10 103	0.14 219	0.12 138	0.13 35	0.15 30

hknet	0.53 91	0.39 59	2.04 49	0.31 73	0.24 117	0.76 276	0.32 189	1.05 315	0.71 189	0.64 236	0.53 125	0.79 274	0.40 151	0.84 167	0.78 232	0.12 142	0.10 103	0.14 219	0.12 138	0.13 35	0.15 30

psmg	0.48 55	0.32 14	1.58 3	0.28 33	0.22 86	0.75 272	0.35 216	0.94 241	0.67 135	0.61 204	0.59 181	0.63 199	0.38 134	0.48 58	0.97 258	0.13 184	0.11 124	0.13 190	0.13 158	0.14 51	0.15 30

GLC_STEREO	0.31 1	0.30 5	1.80 10	0.29 45	0.12 3	0.41 13	0.20 20	0.39 2	0.42 9	0.26 14	0.31 25	0.25 22	0.19 7	0.36 23	0.26 32	0.09 11	0.11 124	0.12 134	0.10 70	0.13 35	0.15 30

PSM-softLoss	0.52 82	0.34 30	2.47 161	0.55 285	0.17 37	0.61 159	0.39 240	0.64 78	0.67 135	0.52 118	0.48 88	0.39 73	0.25 40	1.46 240	0.77 228	0.13 184	0.08 38	0.13 190	0.12 138	0.12 25	0.15 30

KMStereo	0.52 82	0.34 30	2.47 161	0.55 285	0.17 37	0.61 159	0.39 240	0.64 78	0.67 135	0.52 118	0.48 88	0.39 73	0.25 40	1.46 240	0.77 228	0.13 184	0.08 38	0.13 190	0.12 138	0.12 25	0.15 30

sCroCo_RVC	0.37 11	0.39 59	2.38 104	0.35 142	0.27 148	0.31 5	0.22 38	0.49 14	0.48 27	0.23 6	0.34 33	0.25 22	0.24 26	0.35 21	0.25 23	0.15 232	0.17 198	0.12 134	0.11 108	0.15 60	0.15 30

PMTNet	0.35 7	0.38 55	1.75 8	0.21 2	0.14 8	0.57 104	0.24 79	0.48 11	0.44 16	0.28 18	0.32 31	0.26 28	0.24 26	0.41 40	0.24 15	0.42 355	0.07 6	0.08 3	0.05 1	0.18 109	0.15 30

Any-RAFT	0.42 22	0.33 23	1.89 25	0.28 33	0.21 77	0.69 249	0.21 29	0.83 161	0.60 80	0.45 51	0.43 63	0.62 195	0.30 97	0.48 58	0.24 15	0.11 110	0.40 277	0.08 3	0.06 6	0.10 10	0.16 43

CSP-Net	0.55 102	0.61 131	1.81 13	0.30 59	0.23 108	0.77 286	0.35 216	0.90 219	0.62 92	0.62 216	0.60 188	0.65 209	0.42 173	1.76 284	0.47 141	0.17 265	0.12 139	0.10 46	0.10 70	0.21 158	0.16 43

dd	0.48 55	1.32 298	2.41 116	0.31 73	0.17 37	0.58 111	0.26 110	0.50 23	0.71 189	0.42 37	0.41 59	0.34 59	0.28 71	0.47 50	0.41 117	0.18 276	0.10 103	0.13 190	0.12 138	0.22 172	0.16 43

PFNet+	0.50 70	0.43 76	2.54 181	0.49 265	0.18 47	0.58 111	0.76 345	0.54 39	0.72 196	0.56 151	0.48 88	0.39 73	0.26 48	0.94 178	0.33 86	0.14 214	0.09 81	0.14 219	0.13 158	0.12 25	0.16 43

LMCR-Stereo	0.61 153	1.00 225	2.60 203	0.42 222	0.22 86	0.74 270	0.31 179	1.06 327	0.70 177	0.62 216	0.64 218	0.40 81	0.52 238	0.84 167	1.27 298	0.20 295	0.09 81	0.12 134	0.09 37	0.26 222	0.16 43

UPFNet	0.51 80	0.67 143	2.04 49	0.34 127	0.33 199	0.65 220	0.37 226	0.88 205	0.65 116	0.60 197	0.53 125	0.61 190	0.41 162	0.77 153	0.55 171	0.13 184	0.13 152	0.13 190	0.13 158	0.20 149	0.16 43

UDGNet	0.50 70	1.36 311	2.44 133	0.37 166	0.19 63	0.58 111	0.23 57	0.49 14	0.69 167	0.42 37	0.39 50	0.34 59	0.29 87	0.55 91	0.32 77	0.25 329	0.10 103	0.37 356	0.19 248	0.30 257	0.17 49

NF-Stereo	0.53 91	0.33 23	2.55 188	0.55 285	0.16 20	0.61 159	0.43 258	0.70 98	0.70 177	0.50 99	0.47 82	0.37 66	0.26 48	1.44 239	0.78 232	0.12 142	0.07 6	0.12 134	0.10 70	0.13 35	0.17 49

OCTAStereo	0.53 91	0.33 23	2.54 181	0.56 294	0.16 20	0.61 159	0.42 251	0.70 98	0.70 177	0.50 99	0.47 82	0.37 66	0.26 48	1.43 235	0.79 235	0.12 142	0.07 6	0.12 134	0.10 70	0.13 35	0.17 49

ASMatch	0.61 153	0.47 85	2.72 251	0.91 350	0.36 222	0.56 85	0.24 79	0.54 39	0.67 135	0.48 65	1.20 348	0.47 127	0.65 280	1.33 225	0.93 255	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.11 108	0.10 10	0.17 49

RE-Stereo	0.53 91	0.33 23	2.54 181	0.56 294	0.16 20	0.61 159	0.43 258	0.70 98	0.70 177	0.50 99	0.47 82	0.37 66	0.26 48	1.43 235	0.77 228	0.12 142	0.07 6	0.12 134	0.10 70	0.13 35	0.17 49

TVStereo	0.53 91	0.33 23	2.54 181	0.56 294	0.16 20	0.61 159	0.43 258	0.70 98	0.70 177	0.50 99	0.47 82	0.37 66	0.26 48	1.43 235	0.77 228	0.12 142	0.07 6	0.12 134	0.10 70	0.13 35	0.17 49

DN-CSS_ROB	0.56 110	1.64 352	2.75 260	0.42 222	0.22 86	0.57 104	0.19 12	0.79 132	0.66 123	0.46 61	0.62 203	0.41 86	0.32 106	0.73 146	0.49 153	0.12 142	0.08 38	0.14 219	0.13 158	0.38 309	0.17 49

TANstereo	0.39 15	0.70 155	2.48 166	0.23 3	0.12 3	0.54 72	0.16 3	0.41 3	0.47 24	0.45 51	0.51 115	0.26 28	0.22 18	0.34 15	0.21 1	0.10 47	0.10 103	0.08 3	0.07 12	0.09 5	0.18 56

XX-TBD	0.40 17	1.04 235	2.49 169	0.35 142	0.13 5	0.51 45	0.17 5	0.44 6	0.52 45	0.38 28	0.51 115	0.23 13	0.19 7	0.31 3	0.25 23	0.10 47	0.07 6	0.08 3	0.06 6	0.09 5	0.18 56

R-Stereo Train	0.42 22	0.31 7	2.51 173	0.30 59	0.18 47	0.56 85	0.25 98	0.82 151	0.41 5	0.57 163	0.67 234	0.33 55	0.24 26	0.34 15	0.33 86	0.10 47	0.08 38	0.09 13	0.07 12	0.09 5	0.18 56

RAFT-Stereo	0.42 22	0.31 7	2.51 173	0.30 59	0.18 47	0.56 85	0.25 98	0.82 151	0.41 5	0.57 163	0.67 234	0.33 55	0.24 26	0.34 15	0.33 86	0.10 47	0.08 38	0.09 13	0.07 12	0.09 5	0.18 56
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT-Test	0.56 110	0.41 68	2.01 42	0.90 348	1.07 367	0.65 220	0.37 226	0.83 161	0.65 116	0.49 81	0.49 101	0.93 316	0.24 26	0.52 78	0.30 55	0.10 47	0.38 271	0.09 13	0.38 346	0.11 17	0.19 60

gwcnet-sp	0.52 82	0.71 157	2.66 226	0.32 90	0.22 86	0.66 233	0.31 179	0.84 168	0.69 167	0.61 204	0.49 101	0.46 122	0.43 186	0.77 153	0.48 144	0.12 142	0.11 124	0.11 92	0.11 108	0.19 132	0.19 60

scenet	0.52 82	0.71 157	2.66 226	0.32 90	0.22 86	0.66 233	0.31 179	0.84 168	0.69 167	0.61 204	0.49 101	0.46 122	0.43 186	0.77 153	0.48 144	0.12 142	0.11 124	0.11 92	0.11 108	0.19 132	0.19 60

ssnet	0.52 82	0.71 157	2.66 226	0.32 90	0.22 86	0.66 233	0.31 179	0.84 168	0.69 167	0.61 204	0.49 101	0.46 122	0.43 186	0.77 153	0.48 144	0.12 142	0.11 124	0.11 92	0.11 108	0.19 132	0.19 60

TransformOpticalFlow	0.65 190	0.61 131	2.67 233	0.45 244	0.26 137	0.62 181	0.28 132	0.88 205	0.76 229	0.76 292	0.74 275	0.90 310	0.84 319	1.82 298	0.80 237	0.10 47	0.07 6	0.11 92	0.09 37	0.12 25	0.19 60

DeepStereo_RVC	0.47 48	0.37 50	2.19 74	0.55 285	0.18 47	0.60 141	0.58 310	0.52 27	0.62 92	0.49 81	0.45 75	0.39 73	0.85 322	0.47 50	0.34 94	0.12 142	0.08 38	0.11 92	0.09 37	0.15 60	0.19 60

HCRNet	0.50 70	0.75 178	2.08 55	0.39 197	0.29 163	0.58 111	0.22 38	0.79 132	0.67 135	0.49 81	0.49 101	0.48 133	0.37 127	1.13 199	0.40 115	0.15 232	0.10 103	0.15 244	0.13 158	0.21 158	0.19 60

UNet	0.56 110	0.58 118	2.81 273	0.32 90	0.33 199	0.74 270	0.27 124	0.86 190	0.67 135	0.55 141	0.55 148	0.72 250	0.55 248	0.79 158	0.58 177	0.12 142	0.09 81	0.13 190	0.11 108	0.20 149	0.19 60

knoymous	0.37 11	0.34 30	1.83 14	0.25 5	0.18 47	0.45 17	0.24 79	0.60 65	0.40 4	0.42 37	0.39 50	0.54 155	0.25 40	0.41 40	0.29 50	0.12 142	0.08 38	0.12 134	0.07 12	0.13 35	0.20 68

CRFU-Net	0.58 125	0.42 70	1.90 26	0.49 265	0.27 148	0.83 306	0.35 216	0.94 241	0.54 54	0.65 248	0.60 188	0.78 272	1.34 355	1.00 181	0.51 159	0.17 265	0.14 165	0.17 274	0.10 70	0.19 132	0.20 68

IPLGR	0.58 125	0.64 139	3.12 313	0.37 166	0.18 47	0.62 181	0.54 297	1.06 327	0.69 167	0.73 282	0.46 77	0.50 139	0.44 194	1.12 198	0.31 69	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.09 37	0.21 158	0.20 68

ACRE	0.63 178	1.55 338	3.41 340	0.76 333	0.28 158	0.60 141	0.56 305	0.82 151	0.68 159	0.57 163	0.62 203	0.43 91	0.30 97	0.47 50	0.42 121	0.12 142	0.19 208	0.13 190	0.14 176	0.36 297	0.20 68

CIPLG	0.63 178	1.59 344	3.16 315	0.79 339	0.31 182	0.62 181	0.57 308	0.82 151	0.68 159	0.58 169	0.63 211	0.43 91	0.31 101	0.48 58	0.42 121	0.12 142	0.20 220	0.13 190	0.13 158	0.36 297	0.21 72

IPLGR_C	0.64 185	1.66 355	3.36 329	0.80 340	0.31 182	0.60 141	0.60 316	0.82 151	0.69 167	0.58 169	0.62 203	0.44 106	0.31 101	0.47 50	0.43 127	0.12 142	0.22 230	0.13 190	0.15 194	0.35 291	0.21 72

THIR-Stereo	0.88 298	0.85 193	2.33 97	0.26 15	0.16 20	0.59 129	2.69 401	0.62 70	0.54 54	0.62 216	1.61 366	0.96 324	1.77 378	1.67 273	2.20 350	0.10 47	0.08 38	0.14 219	0.11 108	0.16 69	0.21 72

DRaft	0.65 190	0.47 85	2.38 104	0.25 5	0.17 37	0.64 206	0.65 328	0.56 48	0.57 66	0.67 256	0.98 327	0.38 71	0.99 340	1.42 234	2.06 340	0.11 110	0.14 165	0.10 46	0.14 176	0.18 109	0.21 72

CoDeX	0.54 98	0.52 101	2.25 83	0.30 59	0.26 137	0.61 159	0.32 189	1.03 301	0.73 199	0.49 81	0.56 160	0.52 149	0.40 151	1.59 263	0.38 112	0.12 142	0.09 81	0.11 92	0.10 70	0.15 60	0.22 76

dad	0.58 125	1.35 307	2.39 110	0.31 73	0.20 68	0.62 181	0.26 110	0.56 48	0.79 249	0.66 254	0.64 218	0.64 205	0.36 122	0.87 170	0.48 144	0.28 339	0.15 179	0.40 359	0.18 232	0.24 192	0.22 76

HHNet	0.63 178	0.67 143	3.10 311	0.37 166	0.25 123	0.64 206	0.60 316	0.70 98	0.67 135	0.55 141	1.12 344	0.32 51	0.60 270	0.43 44	1.75 326	0.16 246	0.08 38	0.12 134	0.10 70	0.18 109	0.22 76

Anonymous3	0.47 48	0.49 89	2.61 207	0.33 110	0.25 123	0.72 262	0.32 189	0.80 137	0.60 80	0.36 23	0.41 59	0.33 55	0.29 87	0.46 48	0.30 55	0.19 287	0.18 204	0.13 190	0.13 158	0.18 109	0.22 76

CREStereo++_RVC	0.38 13	0.37 50	2.47 161	0.25 5	0.16 20	0.54 72	0.15 1	0.42 4	0.57 66	0.37 25	0.52 122	0.24 19	0.19 7	0.31 3	0.27 36	0.09 11	0.06 1	0.08 3	0.30 309	0.09 5	0.22 76
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
CFNet-RSSM	0.44 37	0.36 40	2.38 104	0.28 33	0.43 258	0.53 65	0.20 20	0.86 190	0.52 45	0.44 49	0.36 37	0.53 150	0.26 48	0.40 34	0.27 36	0.09 11	0.08 38	0.09 13	0.38 346	0.10 10	0.22 76

MMNet	0.55 102	0.92 218	2.03 46	0.34 127	0.27 148	0.79 295	0.28 132	0.86 190	0.79 249	0.62 216	0.58 176	0.59 181	0.56 250	0.80 162	0.61 186	0.11 110	0.11 124	0.12 134	0.11 108	0.21 158	0.22 76

psm_up	0.65 190	1.02 229	2.53 177	0.36 156	0.31 182	0.64 206	0.38 234	0.96 257	0.73 199	0.63 225	0.57 170	0.68 230	0.57 255	1.90 315	0.52 161	0.17 265	0.15 179	0.16 260	0.15 194	0.27 233	0.22 76

CASS	0.43 25	0.34 30	2.01 42	0.33 110	0.17 37	0.54 72	0.24 79	0.71 104	0.52 45	0.62 216	0.55 148	0.40 81	0.41 162	0.43 44	0.33 86	0.17 265	0.10 103	0.14 219	0.11 108	0.18 109	0.23 84
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLG	0.74 243	1.09 242	2.87 284	0.36 156	0.21 77	1.63 375	0.60 316	1.39 369	0.63 103	1.39 369	0.51 115	0.40 81	0.86 324	1.40 231	0.37 106	0.09 11	0.07 6	0.14 219	0.12 138	0.34 280	0.23 84

AACVNet	0.61 153	1.13 253	2.47 161	0.37 166	0.21 77	0.57 104	0.25 98	0.75 110	0.55 59	0.56 151	0.60 188	0.66 216	0.44 194	2.11 331	0.49 153	0.14 214	0.11 124	0.14 219	0.11 108	0.35 291	0.23 84

CRE-IMP	0.46 45	0.31 7	2.40 112	0.53 278	0.17 37	0.79 295	0.68 336	0.54 39	0.66 123	0.47 63	0.43 63	0.44 106	0.26 48	0.43 44	0.33 86	0.12 142	0.07 6	0.12 134	0.09 37	0.17 90	0.23 84

SFCPSM	0.48 55	0.39 59	2.30 91	0.28 33	0.27 148	0.70 252	0.32 189	1.00 281	0.69 167	0.50 99	0.52 122	0.43 91	0.36 122	0.53 85	0.44 130	0.12 142	0.09 81	0.12 134	0.16 211	0.18 109	0.23 84

HGLStereo	0.61 153	1.20 273	2.59 198	0.36 156	0.40 242	0.65 220	0.30 169	0.87 197	0.67 135	0.60 197	0.70 254	0.69 241	0.56 250	1.07 189	0.59 179	0.14 214	0.13 152	0.13 190	0.12 138	0.23 186	0.23 84

DMCA-RVC	0.70 226	1.30 296	3.59 356	0.37 166	0.89 346	0.57 104	0.31 179	0.73 106	0.59 76	0.69 267	0.54 139	0.59 181	0.57 255	1.25 216	0.66 203	0.16 246	0.38 271	0.20 305	0.15 194	0.22 172	0.23 84

UCFNet_RVC	0.55 102	1.16 262	2.48 166	0.31 73	0.27 148	0.65 220	0.28 132	0.76 112	0.58 72	0.51 110	0.53 125	0.67 218	0.42 173	0.91 175	0.45 134	0.16 246	0.11 124	0.17 274	0.17 224	0.20 149	0.23 84

PS-NSSS	0.69 221	1.37 314	2.44 133	0.31 73	0.32 193	0.64 206	0.34 207	1.04 307	0.74 216	0.56 151	0.75 282	0.51 142	0.42 173	2.41 352	0.54 169	0.24 323	0.17 198	0.27 333	0.18 232	0.30 257	0.23 84

fast-acv-ft	0.67 210	1.24 285	3.26 321	0.39 197	0.30 174	0.80 298	0.48 280	0.74 108	0.76 229	0.60 197	0.78 293	0.76 266	0.60 270	0.70 134	0.78 232	0.16 246	0.15 179	0.18 290	0.17 224	0.38 309	0.24 93

AdaStereo	0.48 55	0.44 80	2.18 73	0.36 156	0.20 68	0.59 129	0.29 157	0.97 264	0.74 216	0.52 118	0.55 148	0.61 190	0.33 111	0.52 78	0.44 130	0.18 276	0.08 38	0.17 274	0.11 108	0.18 109	0.24 93
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.
HSM	0.67 210	0.92 218	2.29 89	0.30 59	0.29 163	0.65 220	0.29 157	0.98 270	0.67 135	0.59 188	0.58 176	1.39 368	0.65 280	2.56 359	0.45 134	0.11 110	0.09 81	0.10 46	0.08 27	0.18 109	0.24 93

StereoDRNet-Refined	0.55 102	0.61 131	2.07 53	0.34 127	0.21 77	0.68 246	0.26 110	0.87 197	0.73 199	0.70 270	0.69 241	0.74 258	0.45 202	1.10 192	0.62 189	0.12 142	0.09 81	0.14 219	0.14 176	0.27 233	0.24 93
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NRIStereo	0.50 70	0.34 30	2.44 133	0.52 274	0.16 20	0.94 331	0.73 343	0.52 27	0.65 116	0.48 65	0.40 58	0.59 181	0.29 87	0.78 157	0.33 86	0.11 110	0.13 152	0.11 92	0.09 37	0.22 172	0.25 97

Gwc-CoAtRS	0.41 18	0.37 50	2.06 52	0.28 33	0.41 247	0.48 32	0.19 12	0.64 78	0.49 29	0.45 51	0.39 50	0.57 174	0.26 48	0.37 24	0.28 41	0.09 11	0.19 208	0.09 13	0.31 314	0.11 17	0.25 97

ac_64	0.63 178	0.77 181	2.71 249	0.37 166	0.34 208	0.64 206	0.30 169	0.86 190	0.67 135	0.58 169	0.53 125	0.88 306	0.48 223	1.84 301	0.71 215	0.15 232	0.12 139	0.12 134	0.12 138	0.21 158	0.25 97

STTStereo	0.58 125	0.95 222	2.95 295	0.37 166	0.31 182	0.62 181	0.32 189	0.81 144	0.63 103	0.61 204	0.55 148	0.67 218	0.43 186	0.87 170	0.48 144	0.16 246	0.16 191	0.17 274	0.20 257	0.17 90	0.25 97

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 166	1.15 260	3.11 312	0.39 197	0.37 228	0.60 141	0.28 132	0.87 197	0.64 109	0.63 225	0.56 160	0.71 249	0.45 202	1.08 190	0.52 161	0.15 232	0.12 139	0.14 219	0.15 194	0.18 109	0.25 97
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
GMStereo_Zeroshot	0.44 37	0.44 80	1.84 17	0.44 237	0.20 68	0.52 60	0.19 12	0.60 65	0.54 54	0.58 169	0.59 181	0.63 199	0.29 87	0.59 101	0.34 94	0.16 246	0.09 81	0.16 260	0.09 37	0.26 222	0.26 102

iinet-f	0.62 166	1.18 268	2.55 188	0.33 110	0.25 123	0.82 305	0.34 207	0.87 197	0.69 167	0.56 151	0.64 218	0.73 256	0.67 288	0.80 162	0.81 241	0.14 214	0.13 152	0.11 92	0.10 70	0.44 335	0.26 102

MIPNet	0.88 298	1.07 238	2.85 281	0.61 306	0.18 47	1.46 365	1.37 387	1.65 380	0.78 240	1.93 385	0.85 302	0.75 262	1.66 372	0.87 170	0.34 94	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.32 319	0.27 233	0.26 102

GwcNet-RSSM	0.64 185	1.38 317	2.69 244	0.33 110	0.26 137	0.60 141	0.32 189	0.84 168	0.73 199	0.56 151	0.65 225	0.72 250	0.42 173	1.78 290	0.60 181	0.14 214	0.10 103	0.12 134	0.13 158	0.26 222	0.26 102

CFNet	0.65 190	1.45 328	2.27 85	0.34 127	0.25 123	0.64 206	0.23 57	0.93 236	0.79 249	0.48 65	0.59 181	0.58 178	0.40 151	2.28 339	0.63 194	0.13 184	0.09 81	0.15 244	0.14 176	0.34 280	0.26 102

test_4	0.47 48	0.80 188	2.15 68	0.36 156	0.29 163	0.59 129	0.28 132	0.50 23	0.42 9	0.43 43	0.76 285	0.39 73	0.22 18	0.73 146	0.49 153	0.08 1	0.18 204	0.11 92	0.15 194	0.29 251	0.27 107

IIG-Stereo	0.65 190	0.87 196	2.32 95	0.55 285	0.23 108	0.62 181	0.21 29	0.78 125	0.71 189	0.64 236	0.69 241	0.69 241	0.38 134	2.07 325	1.37 307	0.11 110	0.08 38	0.11 92	0.09 37	0.15 60	0.27 107

PFNet	0.62 166	0.42 70	2.69 244	0.43 232	0.55 286	0.62 181	0.27 124	0.64 78	0.72 196	0.61 204	0.56 160	0.45 118	0.33 111	1.86 305	1.12 280	0.28 339	0.09 81	0.12 134	0.16 211	0.26 222	0.27 107

cross-raft	0.47 48	0.34 30	2.17 71	0.70 328	0.84 342	0.50 43	0.35 216	0.74 108	0.43 13	0.44 49	0.45 75	0.63 199	0.25 40	0.37 24	0.27 36	0.08 1	0.14 165	0.10 46	0.23 275	0.11 17	0.27 107

APVNet	0.76 255	1.11 249	3.23 317	0.39 197	0.36 222	0.85 312	0.44 264	0.96 257	0.73 199	0.58 169	0.69 241	0.76 266	0.56 250	2.29 340	0.82 244	0.17 265	0.18 204	0.24 325	0.19 248	0.35 291	0.27 107

cf-r	0.62 166	1.27 291	2.99 302	0.34 127	0.28 158	0.60 141	0.28 132	0.82 151	0.70 177	0.55 141	0.61 196	0.77 268	0.41 162	1.32 224	0.52 161	0.13 184	0.09 81	0.11 92	0.12 138	0.22 172	0.27 107

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 190	1.15 260	2.40 112	0.33 110	0.30 174	0.83 306	0.40 243	0.94 241	0.82 268	0.67 256	0.76 285	0.68 230	0.58 262	1.13 199	1.25 296	0.14 214	0.08 38	0.10 46	0.08 27	0.18 109	0.28 113

OMP-Stereo	0.64 185	0.87 196	2.38 104	0.56 294	0.37 228	0.60 141	0.26 110	0.75 110	0.71 189	0.65 248	0.60 188	0.68 230	0.32 106	2.07 325	1.18 286	0.11 110	0.08 38	0.12 134	0.09 37	0.17 90	0.28 113

hitnet-ft	0.73 240	1.09 242	2.59 198	0.28 33	0.22 86	0.71 256	0.36 223	0.89 211	0.67 135	0.58 169	0.83 297	1.03 338	0.94 337	2.31 341	0.70 211	0.23 316	0.14 165	0.41 361	0.13 158	0.24 192	0.28 113

GANet-RSSM	0.63 178	1.14 254	2.67 233	0.38 184	0.26 137	0.59 129	0.29 157	0.81 144	0.56 63	0.50 99	0.57 170	0.67 218	0.50 227	1.91 316	0.50 156	0.14 214	0.10 103	0.24 325	0.12 138	0.36 297	0.28 113

PSMNet-RSSM	0.61 153	1.19 271	2.43 125	0.33 110	0.25 123	0.59 129	0.28 132	0.88 205	0.65 116	0.54 130	0.62 203	0.69 241	0.46 209	1.67 273	0.50 156	0.15 232	0.10 103	0.14 219	0.16 211	0.20 149	0.28 113

DSFCA	0.62 166	0.77 181	1.95 34	0.29 45	0.29 163	0.79 295	0.86 353	0.81 144	0.73 199	0.73 282	0.66 231	0.67 218	0.57 255	1.17 205	1.03 271	0.16 246	0.15 179	0.13 190	0.14 176	0.19 132	0.28 113

GASNet	0.84 280	1.98 372	4.07 374	0.48 254	0.33 199	0.58 111	0.34 207	0.97 264	0.81 263	0.60 197	0.59 181	0.74 258	0.55 248	2.08 328	1.18 286	0.22 308	0.15 179	0.19 295	0.17 224	0.55 354	0.29 119

Sa-1000	0.61 153	1.07 238	2.71 249	0.32 90	0.61 308	0.61 159	0.31 179	1.00 281	0.76 229	0.53 126	0.83 297	0.43 91	0.33 111	0.69 133	0.30 55	0.10 47	0.52 295	0.13 190	0.28 299	0.29 251	0.29 119

rafts_anoy	0.60 146	1.33 302	2.59 198	0.53 278	1.09 369	0.49 37	0.25 98	0.67 86	0.53 51	0.41 33	0.38 47	0.33 55	0.30 97	0.68 131	0.41 117	0.10 47	1.13 351	0.13 190	0.15 194	0.20 149	0.29 119

delet	0.60 146	0.84 191	2.45 149	0.33 110	0.35 216	0.73 265	0.46 274	0.89 211	0.80 256	0.58 169	0.62 203	0.67 218	0.51 231	1.14 201	0.64 195	0.12 142	0.12 139	0.13 190	0.14 176	0.22 172	0.29 119

CFNet-ft	0.60 146	1.16 262	2.45 149	0.29 45	0.30 174	0.64 206	0.28 132	0.69 91	0.57 66	0.49 81	0.57 170	0.79 274	0.44 194	1.48 243	0.62 189	0.15 232	0.10 103	0.28 336	0.14 176	0.21 158	0.29 119

DMCA	0.50 70	0.83 190	1.95 34	0.32 90	0.24 117	0.59 129	0.26 110	0.81 144	0.68 159	0.59 188	0.49 101	0.56 170	0.36 122	0.65 121	0.65 200	0.14 214	0.10 103	0.14 219	0.10 70	0.19 132	0.29 119

STTRV1_RVC	0.81 269	0.59 124	2.88 286	0.43 232	0.49 273	0.80 298	0.44 264	1.18 354	0.84 286	0.63 225	0.89 313	0.72 250	0.63 278	2.67 368	0.67 205	0.51 364	0.65 313	0.27 333	0.24 277	0.35 291	0.29 119

CFNet_RVC	0.60 146	1.16 262	2.45 149	0.29 45	0.30 174	0.64 206	0.28 132	0.69 91	0.57 66	0.49 81	0.57 170	0.79 274	0.44 194	1.48 243	0.62 189	0.15 232	0.10 103	0.28 336	0.14 176	0.21 158	0.29 119

MLCV	0.59 140	1.41 319	2.41 116	0.31 73	0.15 13	0.60 141	0.23 57	0.77 118	0.63 103	0.67 256	0.66 231	0.55 163	0.37 127	1.16 203	1.09 277	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.21 158	0.29 119

raft_robust	0.68 215	1.24 285	2.42 120	0.30 59	0.57 291	0.53 65	0.25 98	0.95 254	0.79 249	0.49 81	0.46 77	1.12 355	0.74 305	1.50 246	0.61 186	0.09 11	0.62 310	0.10 46	0.30 309	0.26 222	0.30 128

CrosDoStereo	0.96 319	0.49 89	2.66 226	0.27 21	0.33 199	0.54 72	3.69 405	0.77 118	0.66 123	0.70 270	1.39 359	0.53 150	1.47 365	1.77 287	3.02 375	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.11 108	0.22 172	0.30 128

STrans-v2	0.69 221	0.62 135	2.66 226	0.28 33	0.23 108	0.57 104	0.32 189	1.01 289	0.77 237	0.92 324	0.84 299	0.88 306	0.92 334	1.81 295	1.19 288	0.10 47	0.07 6	0.10 46	0.09 37	0.12 25	0.30 128

DeepStereo_LL	0.96 319	0.49 89	2.66 226	0.27 21	0.33 199	0.54 72	3.69 405	0.77 118	0.66 123	0.70 270	1.39 359	0.53 150	1.47 365	1.77 287	3.02 375	0.10 47	0.08 38	0.11 92	0.11 108	0.22 172	0.30 128

Anonymous	0.41 18	0.44 80	2.55 188	0.35 142	0.32 193	0.38 11	0.34 207	0.57 53	0.41 5	0.25 11	0.30 20	0.23 13	0.29 87	0.38 26	0.28 41	0.15 232	0.13 152	0.11 92	0.12 138	0.24 192	0.30 128

GES	0.49 66	0.54 106	2.37 102	0.31 73	0.19 63	0.61 159	0.30 169	0.93 236	0.52 45	0.49 81	0.53 125	0.40 81	0.43 186	0.59 101	0.67 205	0.16 246	0.11 124	0.12 134	0.10 70	0.20 149	0.30 128

Nwc_Net	0.75 252	1.10 247	2.96 296	0.42 222	0.39 236	0.77 286	0.39 240	1.06 327	0.73 199	0.65 248	1.00 331	0.99 330	0.74 305	1.43 235	0.99 266	0.24 323	0.15 179	0.23 320	0.26 289	0.27 233	0.30 128

LALA_ROB	0.68 215	1.14 254	2.50 172	0.37 166	0.29 163	0.78 291	0.55 301	0.99 275	0.84 286	0.82 310	0.68 237	0.93 316	0.50 227	1.01 182	0.89 252	0.21 303	0.15 179	0.21 309	0.18 232	0.26 222	0.30 128

ssnet_v2	0.64 185	0.99 224	2.67 233	0.33 110	0.22 86	0.72 262	0.45 269	1.00 281	0.80 256	0.66 254	0.54 139	0.81 283	0.48 223	0.91 175	1.08 276	0.16 246	0.14 165	0.14 219	0.14 176	0.33 274	0.31 136

FENet	0.48 55	0.58 118	2.46 156	0.33 110	0.18 47	0.58 111	0.22 38	0.83 161	0.64 109	0.49 81	0.42 61	0.55 163	0.38 134	0.52 78	0.51 159	0.12 142	0.09 81	0.12 134	0.11 108	0.17 90	0.31 136

RAFT_CTSACE	0.58 125	1.16 262	2.76 263	0.36 156	0.29 163	0.54 72	0.29 157	0.69 91	0.51 40	0.51 110	0.75 282	0.67 218	0.37 127	0.63 113	0.47 141	0.08 1	0.49 290	0.11 92	0.10 70	0.41 328	0.32 138

ICVP	0.48 55	0.33 23	2.37 102	0.34 127	0.22 86	0.60 141	0.55 301	0.79 132	0.53 51	0.45 51	0.60 188	0.49 135	0.36 122	0.55 91	0.46 138	0.16 246	0.16 191	0.14 219	0.11 108	0.16 69	0.32 138
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HSM-Net_RVC	0.70 226	0.40 63	2.45 149	0.27 21	0.19 63	0.68 246	0.30 169	1.29 362	0.73 199	0.73 282	0.70 254	0.77 268	0.45 202	3.73 399	0.46 138	0.13 184	0.09 81	0.10 46	0.09 37	0.13 35	0.32 138
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_pseudo	0.47 48	0.50 95	2.19 74	0.26 15	0.20 68	0.56 85	0.22 38	0.80 137	0.62 92	0.50 99	0.56 160	0.68 230	0.47 217	0.53 85	0.33 86	0.11 110	0.10 103	0.15 244	0.10 70	0.18 109	0.33 141

DIP-Stereo	0.43 25	0.50 95	2.21 79	0.27 21	0.18 47	0.63 194	0.17 5	0.94 241	0.58 72	0.49 81	0.48 88	0.30 42	0.30 97	0.40 34	0.31 69	0.10 47	0.08 38	0.10 46	0.08 27	0.15 60	0.33 141
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ccs_rob	0.47 48	0.50 95	2.19 74	0.26 15	0.20 68	0.56 85	0.22 38	0.80 137	0.62 92	0.50 99	0.56 160	0.68 230	0.47 217	0.53 85	0.33 86	0.11 110	0.10 103	0.16 260	0.10 70	0.18 109	0.33 141

DeepPruner_ROB	0.58 125	1.06 237	2.68 238	0.30 59	0.26 137	0.63 194	0.31 179	0.83 161	0.51 40	0.62 216	0.56 160	0.65 209	0.39 145	1.06 187	0.56 173	0.19 287	0.14 165	0.14 219	0.14 176	0.24 192	0.33 141

iResNetv2_ROB	0.71 230	1.90 369	3.48 346	0.43 232	0.22 86	0.60 141	0.29 157	0.96 257	0.78 240	0.60 197	0.65 225	0.60 188	0.46 209	0.80 162	1.21 290	0.12 142	0.08 38	0.10 46	0.07 12	0.44 335	0.33 141

DLCB_ROB	0.61 153	0.96 223	2.00 40	0.37 166	0.25 123	0.65 220	0.37 226	0.86 190	0.76 229	0.73 282	0.70 254	0.84 291	0.47 217	1.57 256	0.72 219	0.13 184	0.13 152	0.14 219	0.14 176	0.18 109	0.33 141

iResNet_ROB	0.60 146	1.59 344	2.04 49	0.32 90	0.21 77	0.60 141	0.22 38	0.99 275	0.85 289	0.61 204	0.63 211	0.58 178	0.42 173	1.08 190	0.98 264	0.11 110	0.08 38	0.09 13	0.06 6	0.23 186	0.33 141

PSM-AAD	0.67 210	0.29 2	2.41 116	0.37 166	0.23 108	0.86 313	1.15 377	0.62 70	0.66 123	0.64 236	0.71 267	0.67 218	2.90 395	0.65 121	0.32 77	0.10 47	0.08 38	0.17 274	0.15 194	0.14 51	0.34 148

GwcNet	0.76 255	1.09 242	3.68 359	0.38 184	0.45 262	0.81 303	0.45 269	0.91 226	0.89 306	0.63 225	0.77 289	0.82 286	0.51 231	1.64 269	0.85 248	0.17 265	0.16 191	0.15 244	0.15 194	0.33 274	0.34 148

stereogan	0.74 243	0.68 150	2.82 275	0.40 210	0.40 242	1.05 342	0.42 251	0.99 275	0.96 327	0.78 302	0.86 307	1.15 359	0.73 301	1.57 256	0.56 173	0.20 295	0.19 208	0.20 305	0.16 211	0.37 303	0.34 148

ADCRef	0.88 298	1.45 328	2.68 238	0.38 184	0.35 216	0.95 333	0.51 288	0.92 233	0.81 263	0.89 319	0.84 299	0.61 190	1.35 356	1.26 218	3.38 380	0.14 214	0.12 139	0.17 274	0.19 248	0.28 243	0.34 148

DeepPrunerF	0.92 311	1.33 302	3.41 340	0.46 247	0.51 276	0.64 206	0.49 285	1.16 349	2.62 395	0.65 248	0.61 196	0.65 209	0.62 274	2.23 337	1.31 299	0.23 316	0.19 208	0.30 345	0.28 299	0.39 316	0.34 148

NVstereo2D	0.63 178	0.57 116	2.29 89	0.37 166	0.35 216	0.69 249	0.49 285	0.96 257	0.88 301	0.49 81	0.54 139	0.72 250	0.46 209	1.98 320	0.50 156	0.19 287	0.20 220	0.18 290	0.16 211	0.28 243	0.34 148

LoS_RVC	0.34 5	0.38 55	1.96 37	0.27 21	0.35 216	0.43 15	0.22 38	0.43 5	0.34 1	0.24 9	0.34 33	0.23 13	0.28 71	0.34 15	0.22 4	0.08 1	0.07 6	0.07 1	0.05 1	0.10 10	0.35 154

AASNet	0.66 207	1.49 334	2.97 297	0.37 166	0.33 199	0.65 220	0.30 169	1.00 281	0.78 240	0.56 151	0.60 188	0.55 163	0.39 145	0.88 174	0.96 257	0.15 232	0.12 139	0.13 190	0.11 108	0.45 337	0.35 154

AF-Net	0.76 255	1.14 254	2.74 258	0.42 222	0.41 247	0.70 252	0.41 245	1.07 330	0.94 320	0.73 282	1.05 340	1.04 342	0.86 324	1.23 211	1.00 268	0.23 316	0.15 179	0.25 330	0.18 232	0.32 270	0.35 154

NCC-stereo	0.88 298	1.22 280	2.97 297	0.60 300	0.45 262	1.88 384	0.48 280	1.04 307	0.75 221	0.70 270	0.85 302	0.93 316	0.84 319	1.81 295	1.51 315	0.28 339	0.19 208	0.23 320	0.31 314	0.27 233	0.35 154

Abc-Net	0.88 298	1.22 280	2.97 297	0.60 300	0.45 262	1.88 384	0.48 280	1.04 307	0.75 221	0.70 270	0.85 302	0.93 316	0.84 319	1.81 295	1.51 315	0.28 339	0.19 208	0.23 320	0.31 314	0.27 233	0.35 154
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ETE_ROB	0.68 215	1.09 242	2.32 95	0.38 184	0.26 137	0.69 249	0.51 288	1.49 374	0.75 221	0.81 306	0.71 267	0.85 296	0.51 231	1.39 229	0.70 211	0.17 265	0.14 165	0.19 295	0.16 211	0.24 192	0.35 154

GANetREF_RVC	0.81 269	1.44 327	3.04 306	0.49 265	0.27 148	0.83 306	0.63 324	1.03 301	0.92 313	0.63 225	0.61 196	0.72 250	0.59 265	2.40 350	0.58 177	0.33 348	0.25 245	0.37 356	0.25 283	0.41 328	0.36 160
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
CBFPSM	0.62 166	1.34 304	2.12 63	0.30 59	0.23 108	0.71 256	0.38 234	0.77 118	0.68 159	0.51 110	0.49 101	1.03 338	0.82 316	0.63 113	1.35 303	0.11 110	0.12 139	0.10 46	0.10 70	0.19 132	0.37 161

Selective-RAFT	0.46 45	0.48 88	1.88 23	0.32 90	0.16 20	0.61 159	0.19 12	0.66 83	0.62 92	0.28 18	0.30 20	0.41 86	0.33 111	0.51 74	0.32 77	0.11 110	1.09 348	0.09 13	0.35 337	0.19 132	0.37 161

DAS	0.61 153	0.42 70	1.85 19	0.34 127	0.34 208	0.52 60	0.42 251	0.89 211	0.80 256	0.85 315	0.69 241	0.57 174	0.51 231	2.38 348	0.57 175	0.13 184	0.09 81	0.12 134	0.09 37	0.18 109	0.37 161

SepStereo	0.57 117	0.42 70	1.85 19	0.34 127	0.34 208	0.52 60	0.42 251	0.89 211	0.80 256	0.85 315	0.69 241	0.57 174	0.51 231	1.55 250	0.57 175	0.13 184	0.09 81	0.12 134	0.09 37	0.18 109	0.37 161

GrayStereo	0.71 230	0.27 1	2.40 112	0.89 346	0.23 108	0.62 181	1.40 391	0.67 86	0.70 177	0.72 281	0.77 289	0.55 163	3.03 396	0.60 106	0.28 41	0.10 47	0.08 38	0.10 46	0.21 268	0.12 25	0.37 161

FADNet	0.71 230	1.60 348	2.53 177	0.33 110	0.30 174	0.67 240	0.29 157	0.92 233	0.75 221	0.45 51	0.49 101	0.66 216	0.57 255	1.85 303	0.85 248	0.46 362	0.20 220	0.17 274	0.20 257	0.60 358	0.37 161

RASNet	0.69 221	1.05 236	2.59 198	0.37 166	0.47 270	0.66 233	0.33 202	0.82 151	0.76 229	0.51 110	0.65 225	0.93 316	0.62 274	2.20 336	0.80 237	0.14 214	0.09 81	0.09 13	0.11 108	0.18 109	0.37 161

DISCO	0.61 153	0.63 137	1.98 39	0.46 247	0.34 208	0.84 311	0.35 216	0.88 205	0.81 263	0.61 204	0.64 218	1.06 346	0.53 241	1.11 196	0.83 246	0.13 184	0.10 103	0.11 92	0.10 70	0.26 222	0.37 161

CFNet_ucs	0.50 70	0.55 113	2.28 87	0.27 21	0.22 86	0.58 111	0.23 57	0.90 219	0.69 167	0.54 130	0.64 218	0.68 230	0.44 194	0.55 91	0.34 94	0.14 214	0.12 139	0.16 260	0.11 108	0.19 132	0.38 169

Wz-Net-LNSev	0.66 207	1.30 296	2.81 273	0.35 142	0.37 228	0.80 298	0.48 280	0.91 226	0.87 297	0.63 225	0.70 254	0.80 280	0.59 265	0.67 127	0.68 208	0.15 232	0.14 165	0.12 134	0.12 138	0.24 192	0.38 169

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ADLNet2	0.73 240	1.22 280	3.28 323	0.34 127	0.36 222	0.65 220	0.37 226	0.94 241	0.87 297	0.57 163	0.65 225	0.92 311	0.48 223	2.05 323	0.60 181	0.13 184	0.11 124	0.11 92	0.11 108	0.37 303	0.38 169

RP	0.74 243	1.01 228	2.48 166	0.44 237	0.45 262	0.66 233	0.45 269	0.95 254	0.87 297	0.70 270	0.95 322	0.99 330	0.82 316	1.55 250	0.82 244	0.26 333	0.19 208	0.23 320	0.20 257	0.34 280	0.38 169

RGC	0.78 261	1.10 247	2.55 188	0.45 244	0.45 262	0.73 265	0.40 243	1.00 281	0.75 221	0.75 290	1.04 338	1.02 337	0.73 301	1.74 281	1.15 283	0.24 323	0.19 208	0.28 336	0.26 289	0.31 265	0.38 169

NCCL2	0.71 230	1.32 298	2.30 91	0.44 237	0.31 182	0.71 256	0.67 334	0.89 211	0.69 167	0.70 270	0.61 196	0.85 296	0.54 243	1.58 262	0.70 211	0.20 295	0.17 198	0.66 375	0.25 283	0.26 222	0.38 169

FTStereo	0.79 264	0.32 14	2.83 277	0.70 328	0.21 77	0.73 265	1.75 396	0.61 67	0.60 80	1.07 340	1.62 367	1.28 363	2.11 387	0.75 150	0.30 55	0.19 287	0.08 38	0.12 134	0.11 108	0.12 25	0.39 176

ACVNet	0.54 98	0.87 196	2.45 149	0.28 33	0.22 86	0.59 129	0.36 223	0.69 91	0.73 199	0.49 81	0.59 181	0.69 241	0.42 173	0.47 50	0.70 211	0.11 110	0.10 103	0.10 46	0.09 37	0.36 297	0.39 176

acv_ft	0.57 117	0.87 196	2.45 149	0.33 110	0.41 247	0.63 194	0.29 157	0.86 190	0.73 199	0.64 236	0.59 181	0.69 241	0.45 202	0.47 50	0.68 208	0.11 110	0.10 103	0.10 46	0.09 37	0.43 332	0.39 176

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XQC	0.84 280	1.32 298	2.61 207	0.78 338	0.44 259	0.89 321	0.53 294	1.16 349	1.07 348	0.85 315	0.69 241	0.92 311	0.73 301	1.40 231	1.44 311	0.24 323	0.35 265	0.23 320	0.26 289	0.45 337	0.39 176

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G-Net	1.02 329	0.70 155	3.23 317	0.60 300	0.66 318	2.00 390	0.71 340	0.78 125	0.70 177	1.14 345	2.53 388	1.29 365	1.01 342	1.47 242	1.74 325	0.25 329	0.24 238	0.24 325	0.26 289	0.37 303	0.40 181

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PSMNet_ROB	0.75 252	1.42 323	2.93 292	0.39 197	0.32 193	0.73 265	0.56 305	0.90 219	0.74 216	0.56 151	0.60 188	0.75 262	0.47 217	2.00 321	1.31 299	0.18 276	0.13 152	0.19 295	0.20 257	0.26 222	0.40 181

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AnonymousM	0.45 40	0.49 89	1.83 14	0.29 45	0.15 13	0.53 65	0.22 38	0.64 78	0.66 123	0.47 63	0.33 32	0.30 42	0.25 40	0.49 68	0.29 50	0.12 142	0.27 254	0.71 378	0.37 343	0.12 25	0.41 188

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csc	0.50 70	0.90 210	2.63 212	0.25 5	0.15 13	0.51 45	0.22 38	0.85 178	0.82 268	0.55 141	0.48 88	0.31 47	0.65 280	0.39 30	0.37 106	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.08 1	0.43 197

cscssc	0.50 70	0.90 210	2.63 212	0.25 5	0.15 13	0.51 45	0.22 38	0.85 178	0.82 268	0.55 141	0.48 88	0.31 47	0.65 280	0.39 30	0.37 106	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.08 1	0.43 197

edge stereo	0.84 280	0.74 174	3.42 343	0.38 184	1.21 376	0.63 194	0.41 245	0.98 270	0.83 274	0.81 306	0.88 311	1.14 357	0.73 301	2.16 334	0.89 252	0.22 308	0.20 220	0.26 332	0.18 232	0.38 309	0.43 197

ADCL	1.07 338	1.22 280	2.80 269	0.40 210	0.33 199	1.50 367	1.87 398	0.97 264	1.04 344	1.26 362	1.28 352	0.99 330	1.41 362	1.36 228	3.51 383	0.17 265	0.14 165	0.22 313	0.21 268	0.32 270	0.43 197

MSMDNet	0.48 55	0.50 95	2.23 81	0.27 21	0.20 68	0.56 85	0.22 38	0.78 125	0.67 135	0.49 81	0.55 148	0.68 230	0.56 250	0.48 58	0.32 77	0.11 110	0.10 103	0.13 190	0.10 70	0.18 109	0.43 197

AANet_RVC	0.79 264	1.46 330	2.72 251	0.34 127	0.25 123	0.59 129	0.32 189	0.88 205	0.83 274	0.62 216	0.95 322	0.80 280	0.43 186	2.46 355	1.72 323	0.38 352	0.26 248	0.10 46	0.09 37	0.25 207	0.43 197

whm_eth	0.51 80	0.86 195	2.79 267	0.31 73	0.31 182	0.49 37	0.24 79	0.78 125	0.75 221	0.48 65	0.86 307	0.26 28	0.26 48	0.38 26	0.29 50	0.13 184	0.11 124	0.13 190	0.12 138	0.14 51	0.44 209

GMM-Stereo	0.53 91	0.33 23	2.89 287	0.53 278	0.24 117	0.77 286	0.46 274	0.62 70	0.65 116	0.58 169	0.73 272	0.47 127	0.43 186	0.68 131	0.29 50	0.10 47	0.06 1	0.13 190	0.13 158	0.14 51	0.44 209

Prome-Stereo	0.53 91	0.36 40	2.39 110	0.60 300	0.23 108	0.63 194	0.41 245	0.66 83	0.67 135	0.59 188	1.02 334	0.43 91	0.71 297	0.61 109	0.34 94	0.10 47	0.07 6	0.10 46	0.09 37	0.13 35	0.44 209

ADCP+	1.03 333	1.68 356	3.83 367	0.35 142	0.39 236	1.05 342	0.79 349	0.94 241	0.86 295	0.69 267	0.68 237	0.85 296	1.53 371	1.02 183	4.56 398	0.13 184	0.12 139	0.16 260	0.15 194	0.28 243	0.44 209

PDISCO_ROB	0.84 280	1.46 330	2.84 279	0.65 315	0.59 296	1.17 355	0.48 280	1.19 355	1.08 350	0.67 256	0.72 270	1.00 333	0.61 272	1.24 213	1.05 273	0.38 352	0.18 204	0.28 336	0.24 277	0.58 356	0.44 209

ADStereo(finetuned)	0.50 70	0.91 213	2.43 125	0.26 15	0.14 8	0.51 45	0.22 38	0.84 168	0.78 240	0.56 151	0.49 101	0.32 51	0.75 309	0.40 34	0.40 115	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.13 35	0.45 214

DCANet	0.49 66	0.91 213	2.63 212	0.26 15	0.14 8	0.51 45	0.22 38	0.84 168	0.78 240	0.56 151	0.49 101	0.32 51	0.41 162	0.39 30	0.41 117	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.14 51	0.45 214

XPNet_ROB	0.68 215	1.11 249	2.28 87	0.38 184	0.27 148	0.67 240	0.47 278	0.94 241	0.75 221	0.80 305	0.71 267	0.81 283	0.54 243	1.72 278	0.84 247	0.22 308	0.16 191	0.16 260	0.15 194	0.25 207	0.45 214

raftrobust	0.52 82	1.14 254	2.15 68	0.33 110	0.99 357	0.53 65	0.21 29	0.59 62	0.50 35	0.53 126	0.36 37	0.31 47	0.33 111	0.47 50	0.42 121	0.10 47	0.55 298	0.09 13	0.08 27	0.22 172	0.46 217

PWCDC_ROB	0.83 277	1.57 339	2.63 212	0.48 254	0.37 228	0.78 291	0.29 157	1.04 307	1.36 370	0.63 225	2.05 376	0.64 205	0.70 296	1.10 192	1.20 289	0.33 348	0.14 165	0.15 244	0.12 138	0.63 362	0.46 217

Consistency-Raft	0.92 311	1.21 275	3.50 347	0.98 356	0.63 311	0.77 286	0.54 297	1.02 295	1.01 339	0.62 216	1.03 336	0.65 209	1.04 344	0.81 165	1.36 305	0.45 360	0.47 286	0.51 369	0.59 377	0.65 364	0.47 219

ccnet	0.77 259	0.61 131	2.01 42	0.40 210	0.46 269	1.05 342	0.59 313	1.02 295	0.74 216	0.90 321	0.97 324	0.82 286	0.89 329	1.68 276	1.16 285	0.32 346	0.26 248	0.32 348	0.28 299	0.35 291	0.47 219

psmorigin	1.41 363	0.91 213	13.83 418	0.37 166	0.30 174	0.63 194	0.37 226	0.80 137	0.64 109	0.98 329	0.87 309	1.16 361	0.78 312	3.95 400	1.09 277	0.19 287	0.22 230	0.17 274	0.19 248	0.25 207	0.47 219

FAT-Stereo	0.72 238	0.60 126	2.86 283	0.37 166	0.29 163	0.64 206	0.55 301	1.01 289	0.91 311	0.76 292	0.94 319	0.93 316	0.79 314	1.82 298	0.60 181	0.19 287	0.19 208	0.17 274	0.16 211	0.23 186	0.47 219

MyStereo07	0.56 110	0.68 150	2.42 120	0.30 59	0.41 247	0.61 159	0.31 179	0.58 55	0.72 196	1.17 348	0.26 14	0.20 2	0.27 61	1.28 220	0.28 41	0.09 11	0.59 305	0.12 134	0.21 268	0.16 69	0.48 223

MyStereo04	0.57 117	0.68 150	2.66 226	0.30 59	0.41 247	0.61 159	0.31 179	0.88 205	0.80 256	0.48 65	0.37 41	0.54 155	0.42 173	0.61 109	0.71 215	0.09 11	0.59 305	0.12 134	0.21 268	0.16 69	0.48 223

Wz-Net-MNSev	0.74 243	1.42 323	2.75 260	0.38 184	0.33 199	0.90 324	0.61 321	0.98 270	0.94 320	0.77 294	0.75 282	0.75 262	0.66 286	1.39 229	0.76 226	0.17 265	0.13 152	0.14 219	0.14 176	0.28 243	0.48 223

PA-Net	0.93 316	1.36 311	4.14 376	0.64 313	0.41 247	0.70 252	0.53 294	0.91 226	0.88 301	0.53 126	0.60 188	0.70 247	0.54 243	2.40 350	2.57 365	0.17 265	0.28 256	0.19 295	0.28 299	0.25 207	0.48 223
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.83 277	1.28 293	2.38 104	0.46 247	0.26 137	0.66 233	0.55 301	0.87 197	0.80 256	2.54 400	0.62 203	0.61 190	0.51 231	2.68 371	0.67 205	0.20 295	0.11 124	0.35 353	0.15 194	0.33 274	0.48 223

CVANet_RVC	0.82 273	1.18 268	3.98 371	0.40 210	0.28 158	0.63 194	0.43 258	0.90 219	0.78 240	1.14 345	0.69 241	0.68 230	0.52 238	2.62 364	0.48 144	0.20 295	0.13 152	0.22 313	0.37 343	0.37 303	0.48 223

pcwnet_v2	0.65 190	0.54 106	4.29 385	0.33 110	0.27 148	0.60 141	0.25 98	1.02 295	0.92 313	0.61 204	0.69 241	0.62 195	0.54 243	0.67 127	0.38 112	0.18 276	0.15 179	0.15 244	0.14 176	0.21 158	0.49 229

EAI-Stereo	1.16 347	0.29 2	1.94 33	0.55 285	0.97 356	1.96 386	7.94 414	1.34 366	1.03 341	1.01 335	1.48 362	0.51 142	0.66 286	0.65 121	1.42 310	0.09 11	0.23 235	0.09 13	0.53 370	0.13 35	0.49 229

MSKI-zero shot	0.70 226	0.44 80	2.62 211	1.47 378	0.75 329	0.56 85	0.20 20	0.80 137	0.45 17	0.60 197	0.52 122	0.44 106	0.17 1	0.70 134	0.26 32	0.09 11	2.87 411	0.09 13	0.32 319	0.14 51	0.50 231

EKT-Stereo	1.56 376	0.55 113	2.60 203	2.54 406	19.66 422	0.55 81	0.22 38	0.76 112	0.51 40	0.40 32	0.36 37	0.43 91	0.27 61	0.74 149	0.42 121	0.13 184	0.17 198	0.11 92	0.16 211	0.20 149	0.50 231

ARAFT	0.65 190	1.69 357	3.34 328	0.29 45	0.16 20	0.65 220	0.36 223	0.96 257	0.73 199	0.63 225	0.49 101	0.56 170	0.31 101	1.23 211	0.35 101	0.11 110	0.08 38	0.14 219	0.13 158	0.38 309	0.50 231

SAMSARA	1.11 343	1.35 307	2.60 203	1.34 371	0.77 334	1.67 377	1.41 393	1.47 373	0.99 337	1.54 379	0.89 313	1.44 370	0.90 330	1.88 309	1.71 321	0.25 329	0.55 298	0.22 313	0.34 335	0.39 316	0.50 231

SA	0.61 153	1.14 254	2.79 267	0.32 90	0.63 311	0.57 104	0.30 169	0.97 264	0.78 240	0.43 43	0.63 211	0.39 73	0.46 209	0.70 134	0.31 69	0.10 47	0.44 283	0.13 190	0.32 319	0.31 265	0.51 235

PSMNet-ADL	0.56 110	0.47 85	2.03 46	0.35 142	0.22 86	0.67 240	0.27 124	0.77 118	0.58 72	0.43 43	0.53 125	0.70 247	0.45 202	1.89 310	0.64 195	0.16 246	0.13 152	0.11 92	0.13 158	0.15 60	0.51 235

PASM	0.82 273	1.00 225	2.68 238	0.52 274	0.48 271	0.65 220	0.59 313	0.83 161	0.89 306	0.82 310	0.73 272	0.89 309	0.68 290	2.39 349	0.73 220	0.35 351	0.37 267	0.36 354	0.41 354	0.45 337	0.51 235

DRN-Test	0.71 230	0.79 186	2.83 277	0.40 210	0.44 259	0.80 298	0.41 245	1.07 330	0.83 274	0.82 310	0.64 218	0.68 230	0.57 255	1.78 290	0.79 235	0.16 246	0.13 152	0.17 274	0.16 211	0.24 192	0.51 235

StereoDRNet	0.71 230	1.24 285	2.56 192	0.42 222	0.45 262	0.73 265	0.46 274	0.98 270	0.81 263	0.77 294	0.56 160	0.74 258	0.48 223	1.69 277	0.91 254	0.15 232	0.14 165	0.15 244	0.15 194	0.26 222	0.51 235

HBP-ISP	0.82 273	1.57 339	3.28 323	0.50 270	0.27 148	0.86 313	0.54 297	1.09 335	0.78 240	0.81 306	0.70 254	0.68 230	1.00 341	2.02 322	0.47 141	0.24 323	0.24 238	0.29 344	0.25 283	0.28 243	0.52 240

TestStereo1	0.59 140	1.21 275	2.63 212	0.40 210	0.60 301	0.56 85	0.34 207	0.82 151	0.73 199	0.45 51	0.63 211	0.36 63	0.42 173	0.66 124	0.42 121	0.10 47	0.32 259	0.12 134	0.10 70	0.34 280	0.52 240

SA-5K	0.59 140	1.21 275	2.63 212	0.40 210	0.60 301	0.56 85	0.34 207	0.82 151	0.73 199	0.45 51	0.63 211	0.36 63	0.42 173	0.66 124	0.42 121	0.10 47	0.32 259	0.12 134	0.10 70	0.34 280	0.52 240

RCA-Stereo	0.45 40	0.38 55	1.80 10	0.27 21	0.25 123	0.58 111	0.23 57	0.84 168	0.66 123	0.42 37	0.44 74	0.28 37	0.35 120	0.31 3	0.21 1	0.09 11	1.01 339	0.09 13	0.07 12	0.21 158	0.53 243

WZ-Net	1.04 334	1.83 365	4.20 379	0.42 222	0.36 222	0.88 319	0.71 340	1.05 315	1.11 353	0.84 314	0.94 319	1.06 346	1.17 352	2.37 345	2.24 353	0.20 295	0.14 165	0.15 244	0.16 211	0.36 297	0.53 243

ADCMid	1.06 336	1.82 364	3.53 351	0.39 197	0.36 222	0.99 336	0.58 310	1.01 289	0.94 320	1.23 360	1.02 334	1.01 334	1.01 342	1.11 196	4.04 393	0.22 308	0.19 208	0.42 363	0.32 319	0.42 330	0.53 243

CES	0.33 4	0.32 14	1.46 2	0.25 5	0.50 274	0.40 12	0.20 20	0.48 11	0.48 27	0.22 3	0.29 17	0.26 28	0.19 7	0.35 21	0.22 4	0.09 11	0.07 6	0.08 3	0.05 1	0.16 69	0.54 246

KYRaft	0.52 82	0.35 37	2.40 112	0.34 127	0.21 77	0.75 272	0.43 258	0.62 70	0.63 103	0.64 236	0.92 317	0.53 150	0.72 298	0.60 106	0.26 32	0.10 47	0.07 6	0.12 134	0.14 176	0.13 35	0.54 246

ADLNet	0.68 215	1.02 229	2.68 238	0.35 142	0.34 208	0.67 240	0.34 207	0.95 254	0.79 249	0.70 270	0.62 203	0.80 280	0.46 209	1.77 287	0.69 210	0.15 232	0.12 139	0.14 219	0.14 176	0.31 265	0.54 246

ADCPNet	1.07 338	1.37 314	4.54 391	0.38 184	0.68 322	1.36 360	0.64 325	0.93 236	0.83 274	0.79 303	0.82 295	1.08 349	1.18 353	1.30 223	2.68 367	0.21 303	0.69 320	0.21 309	0.95 395	0.30 257	0.54 246

CSAN	1.38 361	1.74 361	4.12 375	0.53 278	0.38 234	1.06 345	1.15 377	1.29 362	1.12 354	1.19 349	1.90 373	1.04 342	1.44 363	5.92 408	2.82 371	0.26 333	0.22 230	0.24 325	0.25 283	0.35 291	0.54 246

PWC_ROB	0.81 269	1.41 319	2.60 203	0.41 219	0.40 242	0.63 194	0.31 179	1.04 307	0.99 337	0.92 324	1.29 353	0.78 272	0.68 290	1.65 272	1.50 314	0.19 287	0.12 139	0.18 290	0.13 158	0.51 348	0.54 246

RYNet	0.77 259	0.91 213	2.36 100	0.37 166	0.41 247	0.88 319	0.44 264	0.99 275	0.88 301	0.65 248	0.54 139	0.92 311	0.61 272	2.70 372	1.23 294	0.15 232	0.14 165	0.17 274	0.14 176	0.27 233	0.55 252

MyStereo06	0.70 226	0.72 162	3.51 348	0.31 73	0.25 123	0.60 141	0.30 169	0.90 219	0.67 135	1.48 377	0.53 125	0.84 291	0.57 255	0.60 106	1.11 279	0.09 11	0.55 298	0.12 134	0.20 257	0.16 69	0.56 253

MyStereo05	0.57 117	0.72 162	2.72 251	0.31 73	0.25 123	0.60 141	0.30 169	0.87 197	0.82 268	0.54 130	0.37 41	0.53 150	0.42 173	0.63 113	0.73 220	0.09 11	0.55 298	0.12 134	0.20 257	0.16 69	0.56 253

UDG	0.86 291	1.57 339	2.80 269	0.68 326	0.59 296	0.78 291	0.38 234	0.97 264	0.74 216	0.63 225	0.70 254	1.01 334	0.68 290	1.02 183	1.22 293	0.45 360	0.34 264	0.89 382	0.51 367	0.73 367	0.58 255

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 125	1.48 333	2.53 177	0.29 45	0.78 337	0.52 60	0.20 20	0.68 89	0.66 123	0.51 110	0.61 196	0.40 81	0.32 106	0.40 34	0.43 127	0.08 1	0.63 311	0.09 13	0.09 37	0.37 303	0.58 255

BEATNet_4x	0.57 117	1.16 262	2.56 192	0.35 142	0.16 20	0.56 85	0.25 98	0.91 226	0.64 109	0.55 141	0.53 125	0.59 181	0.43 186	0.67 127	0.76 226	0.12 142	0.09 81	0.12 134	0.09 37	0.23 186	0.58 255

tta	0.63 178	0.54 106	1.92 29	0.32 90	0.16 20	0.46 20	0.24 79	0.94 241	0.85 289	0.58 169	0.70 254	0.51 142	0.41 162	1.89 310	0.86 250	0.13 184	1.01 339	0.11 92	0.26 289	0.19 132	0.59 258

qqq1	0.62 166	0.54 106	1.92 29	0.32 90	0.16 20	0.46 20	0.24 79	0.94 241	0.85 289	0.58 169	0.70 254	0.51 142	0.41 162	1.89 310	0.64 195	0.13 184	1.01 339	0.09 13	0.24 277	0.19 132	0.59 258

fff1	0.62 166	0.54 106	1.92 29	0.32 90	0.16 20	0.46 20	0.24 79	0.94 241	0.85 289	0.58 169	0.70 254	0.51 142	0.41 162	1.89 310	0.64 195	0.13 184	1.01 339	0.09 13	0.24 277	0.19 132	0.59 258

Syn2CoEx	0.78 261	1.43 326	3.54 352	0.44 237	0.31 182	0.64 206	0.43 258	1.04 307	0.83 274	0.64 236	0.77 289	0.74 258	0.74 305	1.91 316	0.64 195	0.20 295	0.17 198	0.19 295	0.15 194	0.30 257	0.59 258

AFF-stereo	0.57 117	1.51 335	2.59 198	0.33 110	0.23 108	0.51 45	0.21 29	0.69 91	0.68 159	0.49 81	0.63 211	0.49 135	0.34 118	0.50 73	0.37 106	0.08 1	0.54 296	0.10 46	0.10 70	0.40 322	0.60 262

MyStereo8	0.73 240	1.16 262	2.89 287	0.53 278	0.34 208	0.71 256	0.20 20	1.87 387	0.59 76	0.53 126	0.66 231	0.50 139	0.33 111	1.27 219	0.62 189	0.10 47	1.19 353	0.10 46	0.21 268	0.21 158	0.61 263

HITNet	0.55 102	1.28 293	2.73 256	0.35 142	0.14 8	0.56 85	0.23 57	0.89 211	0.62 92	0.52 118	0.51 115	0.49 135	0.38 134	0.52 78	0.60 181	0.09 11	0.07 6	0.10 46	0.08 27	0.25 207	0.61 263
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
Wz-Net-TNSev	1.02 329	2.26 393	3.69 360	0.38 184	0.31 182	1.00 337	0.71 340	1.12 343	1.02 340	0.74 288	0.73 272	1.09 352	0.91 331	2.46 355	2.15 347	0.21 303	0.20 220	0.16 260	0.20 257	0.48 344	0.62 265

test-3	0.58 125	0.43 76	2.44 133	0.52 274	0.59 296	0.46 20	0.23 57	0.77 118	0.49 29	0.52 118	0.29 17	0.44 106	0.22 18	0.59 101	0.97 258	0.08 1	1.27 363	0.10 46	0.35 337	0.29 251	0.62 265

test_3	0.59 140	0.44 80	2.44 133	0.53 278	0.59 296	0.48 32	0.30 169	0.79 132	0.52 45	0.51 110	0.30 20	0.45 118	0.22 18	0.59 101	0.97 258	0.08 1	1.25 359	0.11 92	0.35 337	0.30 257	0.62 265

SANet	1.35 359	1.80 363	4.39 387	0.41 219	0.29 163	1.72 379	0.89 357	1.17 352	2.47 392	1.22 358	1.82 370	1.72 376	1.70 375	2.57 360	3.30 377	0.18 276	0.16 191	0.16 260	0.15 194	0.34 280	0.62 265

Wz-Net-SNSev	0.85 288	1.83 365	3.36 329	0.42 222	0.31 182	0.71 256	0.66 330	1.04 307	0.94 320	0.68 262	0.85 302	0.96 324	0.62 274	1.75 282	1.14 282	0.16 246	0.15 179	0.16 260	0.17 224	0.39 316	0.63 269

test_1	0.58 125	0.43 76	2.44 133	0.52 274	0.59 296	0.46 20	0.23 57	0.77 118	0.49 29	0.51 110	0.29 17	0.44 106	0.22 18	0.59 101	0.97 258	0.08 1	1.27 363	0.10 46	0.35 337	0.29 251	0.63 269

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 280	1.41 319	2.80 269	0.94 352	0.35 216	0.89 321	0.41 245	0.89 211	0.66 123	0.57 163	0.63 211	0.75 262	0.38 134	2.37 345	0.55 171	1.16 389	0.31 258	0.36 354	0.21 268	0.59 357	0.63 269

SuperB	1.19 348	1.62 349	5.29 399	0.37 166	0.26 137	0.81 303	0.87 354	0.94 241	1.19 361	0.68 262	0.68 237	0.63 199	1.37 359	1.73 279	3.30 377	0.16 246	0.12 139	0.17 274	0.16 211	2.74 409	0.63 269

MSMD_ROB	1.41 363	1.03 232	2.75 260	0.41 219	0.32 193	2.00 390	0.61 321	0.96 257	1.43 371	2.97 405	2.63 392	4.76 404	2.04 386	2.44 354	1.78 329	0.30 343	0.26 248	0.32 348	0.32 319	0.32 270	0.63 269

EDNetEfficientorigin	8.19 412	1.27 291	145.54 438	0.51 273	0.96 353	0.75 272	0.49 285	0.86 190	1.57 379	2.12 389	1.49 363	1.28 363	1.35 356	1.84 301	2.15 347	0.14 214	0.13 152	0.17 274	0.18 232	0.39 316	0.64 274

aanetorigin	0.81 269	1.03 232	2.64 221	0.44 237	0.44 259	0.59 129	1.00 367	0.59 62	0.70 177	1.54 379	1.22 350	0.82 286	1.08 347	1.06 187	1.07 275	0.18 276	0.15 179	0.17 274	0.21 268	0.53 352	0.65 275

CC-Net-ROB	0.95 318	1.57 339	2.93 292	0.90 348	0.39 236	0.87 317	0.44 264	1.12 343	0.83 274	0.59 188	0.69 241	0.64 205	0.50 227	2.73 375	0.93 255	0.97 382	0.40 277	0.87 381	0.29 303	0.61 361	0.66 276

NaN_ROB	1.25 351	1.46 330	3.84 368	0.54 284	0.56 288	1.12 350	0.99 363	1.05 315	1.03 341	1.10 341	0.87 309	0.77 268	1.07 346	5.85 407	2.98 373	0.16 246	0.23 235	0.16 260	0.24 277	0.28 243	0.66 276

DDUNet	0.90 308	1.63 351	2.77 265	0.77 336	0.69 323	0.83 306	0.44 264	0.90 219	0.70 177	0.68 262	0.76 285	0.92 311	0.54 243	1.14 201	1.35 303	0.61 368	0.37 267	0.96 384	0.52 369	0.77 372	0.67 278

S-Stereo	0.82 273	0.73 165	3.79 364	0.40 210	0.37 228	0.70 252	0.69 338	1.00 281	1.03 341	0.63 225	0.92 317	0.82 286	0.59 265	2.35 344	0.71 215	0.18 276	0.22 230	0.17 274	0.18 232	0.30 257	0.67 278

ADCS	1.14 345	2.02 377	3.36 329	0.43 232	0.37 228	0.96 335	0.81 350	1.12 343	1.17 360	1.25 361	0.98 327	1.08 349	0.92 334	1.41 233	4.97 401	0.23 316	0.21 228	0.22 313	0.23 275	0.40 322	0.67 278

DANet	0.85 288	0.68 150	2.41 116	1.18 368	0.48 271	0.77 286	1.23 383	0.93 236	1.53 377	0.90 321	0.72 270	0.97 326	0.57 255	1.86 305	1.05 273	0.18 276	0.16 191	0.19 295	0.16 211	0.26 222	0.67 278
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NVStereoNet_ROB	1.45 367	1.62 349	3.59 356	1.09 361	0.70 325	0.86 313	0.67 334	1.19 355	1.51 376	1.20 354	4.05 404	1.61 374	1.94 383	2.97 385	2.07 341	0.67 371	0.69 320	0.55 370	0.70 381	0.57 355	0.67 278
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
RTS	1.29 354	1.59 344	6.48 406	0.63 310	0.57 291	1.59 372	0.90 358	1.15 346	1.44 372	1.20 354	1.31 354	1.10 353	0.87 327	2.67 368	2.27 355	0.21 303	0.38 271	0.19 295	0.20 257	0.46 341	0.68 283

RTSA	1.29 354	1.59 344	6.48 406	0.63 310	0.57 291	1.59 372	0.90 358	1.15 346	1.44 372	1.20 354	1.31 354	1.10 353	0.87 327	2.67 368	2.27 355	0.21 303	0.38 271	0.19 295	0.20 257	0.46 341	0.68 283

AnyNet_C01	1.20 349	1.89 368	4.25 381	0.55 285	0.54 284	1.57 370	1.39 390	1.10 338	1.13 355	1.19 349	1.34 358	1.15 359	1.11 349	1.73 279	2.89 372	0.26 333	0.24 238	0.28 336	0.24 277	0.50 346	0.68 283

AnyNet_C32	1.08 341	1.76 362	3.01 304	0.50 270	0.54 284	1.17 355	1.16 379	0.97 264	0.95 325	1.11 342	0.98 327	0.87 302	0.93 336	1.57 256	4.11 395	0.22 308	0.20 220	0.25 330	0.25 283	0.40 322	0.68 283

RAFT + AFF	0.79 264	1.73 358	2.99 302	0.34 127	0.35 216	0.67 240	0.51 288	1.05 315	0.79 249	0.54 130	0.58 176	0.59 181	0.81 315	1.80 293	1.21 290	0.13 184	0.27 254	0.15 244	0.14 176	0.45 337	0.69 287

MADNet+	1.44 365	2.19 386	6.00 404	0.89 346	0.70 325	1.58 371	1.11 372	1.56 378	1.30 368	0.89 319	1.03 336	1.25 362	1.12 350	3.29 390	2.80 369	0.48 363	0.57 302	0.39 358	0.36 342	0.63 362	0.69 287

MeshStereo	1.29 354	1.34 304	3.04 306	0.35 142	0.28 158	1.10 349	0.69 338	1.42 371	1.07 348	2.71 403	2.43 386	2.95 388	1.50 368	2.92 383	2.03 337	0.23 316	0.22 230	0.22 313	0.19 248	0.50 346	0.69 287
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
SQANet	0.92 311	1.96 370	3.23 317	0.77 336	0.83 340	0.76 276	0.38 234	0.87 197	0.68 159	0.64 236	0.69 241	0.73 256	0.52 238	1.35 227	1.36 305	0.80 375	0.30 257	0.60 373	0.29 303	0.93 377	0.70 290

raft+_RVC	0.62 166	1.18 268	2.43 125	0.36 156	2.08 401	0.52 60	0.25 98	0.66 83	0.54 54	0.36 23	0.46 77	0.32 51	0.28 71	0.49 68	0.43 127	0.10 47	0.91 334	0.10 46	0.09 37	0.22 172	0.70 290

FADNet-RVC-Resample	0.74 243	1.54 337	3.81 366	0.38 184	0.29 163	0.62 181	0.38 234	0.91 226	0.67 135	0.52 118	0.51 115	0.63 199	0.44 194	1.56 252	0.59 179	0.24 323	0.32 259	0.22 313	0.19 248	0.30 257	0.71 292

RAFT	0.62 166	1.35 307	2.26 84	0.62 308	0.53 283	0.47 29	0.35 216	0.70 98	0.58 72	0.50 99	0.50 113	0.79 274	0.40 151	0.49 68	0.36 103	0.11 110	0.79 328	0.14 219	0.13 158	0.52 351	0.72 293

PVD	1.05 335	1.21 275	2.36 100	0.84 343	0.91 348	1.04 340	0.64 325	1.32 365	1.68 381	1.43 373	1.41 361	1.14 357	1.15 351	1.49 245	1.77 328	0.27 336	0.65 313	0.28 336	0.35 337	0.40 322	0.73 294

CBMV_ROB	0.88 298	0.75 178	2.73 256	0.36 156	0.22 86	0.76 276	0.47 278	1.05 315	0.81 263	1.06 339	1.04 338	0.88 306	1.36 358	2.17 335	2.03 337	0.23 316	0.24 238	0.27 333	0.25 283	0.27 233	0.73 294

RAFT+CT+SA	0.60 146	1.25 288	2.49 169	0.38 184	0.75 329	0.55 81	0.34 207	0.83 161	0.68 159	0.39 30	0.55 148	0.44 106	0.29 87	0.75 150	0.28 41	0.09 11	0.24 238	0.11 92	0.51 367	0.30 257	0.74 296

WAO-7	1.58 378	2.04 379	3.25 320	0.94 352	0.75 329	1.75 380	1.13 374	1.87 387	1.97 388	1.46 376	2.53 388	1.98 380	1.75 376	3.13 387	2.48 360	0.69 373	0.67 316	0.94 383	0.74 386	0.80 375	0.77 297

test-1	0.61 153	0.54 106	2.09 56	0.31 73	1.37 383	0.51 45	0.28 132	0.83 161	0.50 35	0.42 37	0.55 148	0.54 155	0.24 26	0.38 26	1.25 296	0.10 47	1.08 347	0.10 46	0.17 224	0.11 17	0.77 297

iRaftStereo_RVC	0.47 48	0.84 191	1.91 28	0.29 45	0.15 13	0.53 65	0.20 20	0.58 55	0.50 35	0.37 25	0.43 63	0.42 90	0.23 24	0.38 26	0.28 41	0.09 11	0.70 323	0.12 134	0.11 108	0.43 332	0.77 297

XX-Stereo	0.98 324	0.57 116	4.45 389	1.64 386	5.33 412	0.55 81	0.16 3	0.96 257	0.43 13	0.45 51	0.65 225	0.85 296	0.19 7	0.79 158	0.26 32	0.11 110	0.80 329	0.10 46	0.32 319	0.17 90	0.78 300

FCDSN-DC	1.45 367	1.12 251	3.30 326	0.48 254	0.41 247	1.13 351	0.60 316	1.17 352	1.28 365	2.25 394	2.85 396	3.65 396	3.34 400	2.58 361	2.44 359	0.31 345	0.26 248	0.31 346	0.30 309	0.37 303	0.78 300
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PWCK	1.62 380	2.32 398	4.27 382	1.11 364	0.56 288	1.81 382	1.84 397	1.55 377	1.54 378	1.45 374	1.81 369	1.82 377	1.38 360	3.34 391	2.14 346	1.09 387	0.57 302	0.98 385	0.59 377	1.50 395	0.79 302

SGM-Forest	1.84 383	7.91 416	10.36 412	0.42 222	0.33 199	1.04 340	1.29 385	1.01 289	0.88 301	1.19 349	2.30 384	1.03 338	1.79 379	2.60 363	2.81 370	0.22 308	0.21 228	0.21 309	0.19 248	0.25 207	0.79 302
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MIM_Stereo	0.55 102	0.92 218	2.65 222	0.32 90	1.09 369	0.51 45	0.19 12	0.67 86	0.52 45	0.48 65	0.54 139	0.43 91	0.27 61	0.57 97	0.30 55	0.08 1	0.17 198	0.11 92	0.10 70	0.28 243	0.80 304

MFMNet_re	1.01 328	1.73 358	3.04 306	0.85 344	0.76 332	0.93 329	0.81 350	1.02 295	1.10 351	1.05 337	1.06 341	0.84 291	0.96 338	0.93 177	0.97 258	0.68 372	0.61 307	0.63 374	0.60 379	0.77 372	0.80 304

111	0.57 117	1.41 319	2.63 212	0.25 5	0.15 13	0.59 129	0.26 110	0.90 219	0.83 274	0.50 99	0.54 139	0.57 174	0.38 134	0.54 90	0.41 117	0.10 47	0.07 6	0.09 13	0.07 12	0.24 192	0.81 306

pmcnn	1.44 365	1.25 288	3.57 354	0.74 331	1.42 385	0.72 262	0.56 305	1.04 307	1.06 347	1.03 336	2.89 398	6.01 408	0.75 309	2.54 358	3.60 385	0.14 214	0.11 124	0.08 3	0.06 6	0.34 280	0.81 306

SMFormer	0.64 185	0.54 106	1.92 29	0.32 90	0.16 20	0.46 20	0.24 79	0.94 241	0.85 289	0.58 169	0.70 254	0.51 142	0.41 162	1.89 310	0.86 250	0.13 184	1.01 339	0.11 92	0.26 289	0.17 90	0.84 308

MDST_ROB	1.28 353	0.53 104	3.84 368	0.55 285	0.45 262	4.06 406	0.60 316	1.36 367	0.89 306	2.18 391	1.17 345	0.98 327	0.72 298	4.28 402	2.12 344	0.20 295	0.16 191	0.19 295	0.17 224	0.20 149	0.84 308

ELAS_RVC	1.51 373	0.88 200	3.36 329	0.63 310	0.56 288	1.53 368	2.73 402	1.53 375	1.76 385	2.26 395	2.21 383	2.10 381	3.07 397	2.08 328	2.52 361	0.42 355	0.42 279	0.42 363	0.37 343	0.51 348	0.84 308
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CBMV	0.86 291	1.00 225	2.82 275	0.35 142	0.21 77	0.78 291	0.78 347	1.05 315	0.87 297	0.90 321	0.74 275	0.87 302	1.89 382	1.67 273	1.38 309	0.19 287	0.20 220	0.21 309	0.19 248	0.28 243	0.84 308
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Selective-IGEV	0.57 117	0.42 70	1.87 22	1.67 388	1.33 381	0.36 10	0.20 20	0.61 67	0.71 189	0.22 3	0.31 25	0.22 8	0.19 7	0.52 78	0.36 103	0.09 11	0.97 336	0.09 13	0.15 194	0.20 149	0.85 312

test_5	0.61 153	1.25 288	2.76 263	0.39 197	0.64 315	0.58 111	0.35 216	0.85 178	0.66 123	0.49 81	0.56 160	0.55 163	0.40 151	0.79 158	0.32 77	0.10 47	0.19 208	0.12 134	0.12 138	0.33 274	0.85 312

ELAS	1.52 374	0.92 218	2.91 290	0.62 308	0.57 291	3.13 401	2.21 400	1.67 381	1.58 380	2.42 398	2.43 386	1.87 378	2.49 392	1.85 303	2.70 368	0.42 355	0.43 282	0.41 361	0.40 350	0.51 348	0.85 312
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Ntro	1.11 343	2.10 382	3.52 350	0.97 355	0.87 345	1.06 345	0.54 297	1.02 295	0.93 319	0.63 225	0.76 285	0.93 316	0.67 288	1.76 284	1.71 321	1.03 384	0.46 284	0.76 380	0.41 354	1.29 387	0.86 315

otaku	1.15 346	2.10 382	3.51 348	0.98 356	0.74 328	1.02 339	0.59 313	1.03 301	0.89 306	0.70 270	1.60 365	0.98 327	0.65 280	1.63 266	1.80 330	0.99 383	0.46 284	0.73 379	0.40 350	1.30 389	0.88 316

FBW_ROB	0.94 317	1.23 284	2.35 99	0.46 247	0.32 193	0.87 317	0.46 274	1.15 346	0.97 333	0.83 313	0.78 293	1.01 334	0.64 279	3.65 398	1.65 320	0.27 336	0.24 238	0.40 359	0.26 289	0.32 270	0.88 316

DispFullNet	1.69 381	2.25 391	5.23 397	1.53 382	8.78 413	0.89 321	0.37 226	1.03 301	0.98 334	1.37 367	1.00 331	1.13 356	1.97 384	1.51 247	0.98 264	0.55 367	0.32 259	1.19 391	0.64 380	1.16 382	0.88 316

anonymity	0.86 291	0.68 150	1.44 1	0.64 313	0.83 340	0.67 240	0.52 292	0.98 270	0.73 199	0.96 328	0.70 254	0.81 283	0.86 324	1.10 192	1.34 301	0.64 369	0.72 326	0.58 371	1.44 406	0.60 358	0.91 319

FC-DCNN	1.60 379	0.85 193	3.44 344	0.46 247	0.39 236	1.96 386	0.66 330	1.72 383	1.70 382	2.75 404	2.91 399	4.20 399	3.15 398	2.72 373	2.66 366	0.30 343	0.26 248	0.31 346	0.30 309	0.33 274	0.91 319

ACVNet-4b	2.00 387	2.19 386	4.85 393	1.09 361	0.86 343	1.15 353	0.53 294	1.11 341	1.15 358	0.65 248	1.09 342	1.97 379	0.69 294	2.31 341	9.78 414	5.73 413	0.42 279	1.03 388	0.55 372	1.89 400	0.92 321

iRaft-Stereo_5w	0.65 190	1.35 307	2.21 79	0.30 59	0.63 311	0.49 37	0.28 132	0.78 125	0.64 109	0.41 33	0.61 196	0.62 195	0.46 209	1.79 292	0.48 144	0.10 47	0.25 245	0.11 92	0.12 138	0.40 322	0.94 322

GANet	0.92 311	1.20 273	2.68 238	0.45 244	0.27 148	0.76 276	0.66 330	0.94 241	0.77 237	0.79 303	1.17 345	0.84 291	0.91 331	2.72 373	1.76 327	0.18 276	0.42 279	0.44 366	0.20 257	0.33 274	0.94 322

LE_ROB	4.55 407	2.43 401	9.94 410	2.79 410	4.03 409	2.40 397	3.54 404	2.72 397	11.04 411	11.64 416	4.69 408	5.25 405	10.74 414	4.52 405	9.73 413	0.82 376	0.70 323	1.34 397	0.97 396	0.74 368	0.94 322

WAO-6	1.69 381	1.87 367	3.21 316	1.15 367	1.01 362	2.29 394	1.06 371	1.85 386	2.84 399	1.30 366	2.59 390	2.19 383	1.67 373	2.62 364	2.52 361	0.96 381	0.68 317	1.19 391	0.84 389	1.13 380	0.95 325

ACVNet_1	1.47 369	2.27 394	4.92 394	1.11 364	0.89 346	1.19 357	0.66 330	1.28 361	1.19 361	0.98 329	0.97 324	3.06 392	1.48 367	2.37 345	1.82 331	1.08 386	0.49 290	1.03 388	0.48 362	1.20 383	0.95 325

WAO-8	2.91 397	2.55 404	3.77 362	1.93 400	1.04 365	4.08 407	0.99 363	3.25 404	6.09 406	2.20 392	3.34 401	3.33 394	2.64 393	11.73 415	2.52 361	2.12 405	1.92 386	1.55 402	0.93 393	1.27 385	0.96 327

Venus	2.91 397	2.55 404	3.77 362	1.93 400	1.04 365	4.08 407	0.99 363	3.25 404	6.09 406	2.20 392	3.34 401	3.33 394	2.64 393	11.73 415	2.52 361	2.12 405	1.92 386	1.55 402	0.93 393	1.27 385	0.96 327

ACVNet_2	1.54 375	2.20 388	4.42 388	1.10 363	0.93 351	1.37 362	0.87 354	1.53 375	1.71 383	1.22 358	1.72 368	2.12 382	1.06 345	2.58 361	1.93 333	0.94 379	0.54 296	1.00 386	0.56 374	2.11 404	0.96 327

RainbowNet	1.27 352	2.22 389	3.58 355	1.14 366	0.92 349	1.08 347	0.76 345	1.19 355	1.15 358	0.77 294	0.97 324	1.08 349	0.83 318	1.64 269	1.72 323	1.20 391	1.30 368	1.01 387	0.58 376	1.23 384	0.97 330

anonymousa	0.74 243	0.60 126	2.58 196	0.96 354	1.33 381	0.61 159	0.26 110	0.69 91	0.56 63	0.55 141	0.84 299	0.82 286	0.46 209	0.56 94	0.61 186	0.10 47	1.11 350	0.12 134	0.98 397	0.14 51	0.97 330

LL-Strereo2	0.62 166	1.36 311	2.47 161	1.37 373	0.96 353	0.54 72	0.28 132	0.61 67	0.49 29	0.42 37	0.34 33	0.44 106	0.21 15	0.57 97	0.53 164	0.11 110	0.26 248	0.16 260	0.14 176	0.18 109	0.98 332

DPSNet	1.02 329	0.72 162	2.84 279	0.60 300	0.39 236	1.08 347	0.75 344	1.41 370	1.14 356	0.74 288	0.69 241	1.05 345	1.67 373	2.09 330	2.22 352	0.27 336	0.61 307	0.20 305	0.50 366	0.48 344	1.03 333

LL-Strereo	0.85 288	1.73 358	3.06 310	0.37 166	0.61 308	0.54 72	0.33 202	1.01 289	0.76 229	0.69 267	0.58 176	0.85 296	0.78 312	2.65 367	0.54 169	0.14 214	0.58 304	0.14 219	0.12 138	0.42 330	1.05 334

WCMA_ROB	1.29 354	1.21 275	3.13 314	0.65 315	0.36 222	1.20 359	0.78 347	1.00 281	0.98 334	1.78 384	2.62 391	3.08 393	2.01 385	1.86 305	2.35 357	0.38 352	0.38 271	0.32 348	0.32 319	0.31 265	1.06 335

Dean	1.92 385	2.31 397	5.03 396	1.31 369	1.08 368	1.55 369	0.99 363	1.98 392	2.33 391	1.51 378	4.15 405	4.23 402	1.39 361	2.31 341	2.10 342	1.18 390	0.69 320	1.18 390	0.75 387	1.30 389	1.07 336

NOSS_ROB	0.75 252	1.03 232	2.27 85	0.68 326	0.26 137	0.68 246	0.30 169	0.99 275	0.82 268	0.59 188	0.58 176	0.77 268	0.39 145	2.75 377	0.48 144	0.25 329	0.24 238	0.28 336	0.26 289	0.29 251	1.07 336

IMH-64-1	1.50 370	1.98 372	2.69 244	1.39 374	1.12 371	1.39 363	1.19 381	1.80 384	1.47 374	1.19 349	2.20 381	1.53 372	1.51 369	2.12 332	1.98 334	1.34 394	0.68 317	1.28 394	0.70 381	1.37 391	1.12 338

IMH-64	1.50 370	1.98 372	2.69 244	1.39 374	1.12 371	1.39 363	1.19 381	1.80 384	1.47 374	1.19 349	2.20 381	1.53 372	1.51 369	2.12 332	1.98 334	1.34 394	0.68 317	1.28 394	0.70 381	1.37 391	1.12 338

IMH	2.14 391	2.46 402	3.60 358	1.70 389	1.13 373	1.65 376	0.93 361	2.13 393	1.93 387	1.37 367	2.64 393	2.19 383	1.82 380	5.77 406	2.18 349	5.70 412	1.05 346	1.31 396	0.72 385	1.39 393	1.13 340

ACVNet-DCA	0.67 210	0.73 165	2.43 125	0.67 321	0.52 278	0.76 276	0.24 79	0.81 144	0.83 274	0.77 294	0.39 50	0.25 22	0.38 134	0.70 134	0.22 4	0.10 47	2.13 395	0.11 92	0.09 37	0.16 69	1.18 341

xx1	0.71 230	0.73 165	2.43 125	0.67 321	0.52 278	0.76 276	0.24 79	0.85 178	1.05 345	0.77 294	0.39 50	0.46 122	0.37 127	0.70 134	0.22 4	0.10 47	2.13 395	0.12 134	0.41 354	0.16 69	1.18 341

1test111	0.72 238	0.73 165	2.43 125	0.67 321	0.52 278	0.76 276	0.24 79	0.81 144	0.83 274	0.77 294	0.39 50	0.25 22	0.38 134	1.03 185	0.75 223	0.10 47	2.13 395	0.11 92	0.09 37	0.16 69	1.18 341

LVE	2.10 389	2.61 407	4.30 386	1.79 394	1.81 398	1.68 378	1.04 370	2.35 395	2.78 398	1.27 363	2.87 397	4.21 401	1.46 364	2.83 381	2.02 336	2.87 409	0.92 335	1.19 391	1.47 407	1.29 387	1.18 341

ToySt	0.67 210	0.88 200	2.61 207	0.39 197	0.73 327	0.61 159	0.38 234	0.78 125	0.73 199	0.43 43	0.70 254	0.72 250	0.45 202	0.66 124	0.62 189	0.14 214	0.63 311	0.13 190	0.33 329	0.24 192	1.18 341

qqq	0.65 190	0.63 137	2.10 62	0.30 59	0.64 315	0.46 20	0.27 124	0.81 144	0.83 274	0.48 65	0.56 160	0.46 122	0.37 127	1.03 185	0.75 223	0.11 110	1.41 375	0.12 134	0.41 354	0.16 69	1.18 341

JetBlue	1.89 384	2.09 381	4.16 377	0.74 331	1.23 377	4.52 410	3.86 407	1.68 382	1.26 363	1.28 364	1.54 364	2.36 385	1.86 381	3.35 392	3.37 379	0.54 365	0.49 290	0.48 367	0.49 364	1.39 393	1.21 347

TRStereo	0.89 305	1.02 229	2.91 290	4.59 413	0.31 182	0.93 329	0.23 57	1.93 390	0.66 123	0.37 25	0.54 139	0.48 133	0.40 151	0.67 127	0.29 50	0.13 184	0.37 267	0.11 92	0.48 362	0.13 35	1.21 347

11t1	0.60 146	0.49 89	2.19 74	0.35 142	0.58 295	0.48 32	0.21 29	0.72 105	0.73 199	0.49 81	0.47 82	0.35 62	0.34 118	0.61 109	0.71 215	0.12 142	1.26 362	0.10 46	0.29 303	0.16 69	1.22 349

SGM_RVC	2.11 390	1.07 238	2.87 284	0.98 356	0.92 349	2.72 400	1.88 399	1.91 389	12.27 412	2.09 387	1.99 375	2.47 386	2.24 390	2.87 382	2.03 337	0.54 365	0.47 286	0.42 363	0.47 361	0.74 368	1.22 349
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ttt	0.89 305	0.51 100	2.51 173	0.36 156	0.31 182	0.61 159	0.28 132	1.07 330	0.92 313	0.56 151	0.77 289	0.55 163	0.37 127	2.27 338	3.51 383	0.16 246	1.21 357	0.13 190	0.31 314	0.18 109	1.26 351

TorneroNet-64	2.74 394	2.23 390	4.18 378	1.48 379	1.20 375	3.88 405	1.01 369	3.48 408	6.61 409	2.62 402	4.55 407	4.20 399	3.84 403	3.39 394	3.40 381	1.23 392	0.66 315	1.39 399	0.80 388	3.42 411	1.27 352

RALCasStereoNet	0.65 190	1.34 304	2.56 192	0.43 232	0.96 353	0.50 43	0.26 110	0.62 70	0.56 63	0.43 43	0.49 101	0.36 63	0.28 71	0.72 145	0.53 164	0.10 47	1.18 352	0.09 13	0.08 27	0.27 233	1.27 352

mmx	0.99 326	0.67 143	3.39 334	0.32 90	0.22 86	0.58 111	0.28 132	1.05 315	0.92 313	0.54 130	0.74 275	0.67 218	0.40 151	2.75 377	3.86 389	0.13 184	1.25 359	0.15 244	0.33 329	0.19 132	1.28 354

xxx	0.99 326	0.67 143	3.39 334	0.32 90	0.22 86	0.58 111	0.28 132	1.05 315	0.92 313	0.54 130	0.74 275	0.67 218	0.40 151	2.75 377	3.86 389	0.13 184	1.25 359	0.15 244	0.33 329	0.19 132	1.28 354

1111x	1.06 336	0.79 186	3.29 325	0.33 110	0.60 301	0.64 206	0.33 202	1.10 338	0.92 313	0.59 188	0.69 241	0.59 181	0.47 217	2.64 366	4.61 399	0.12 142	1.38 372	0.11 92	0.49 364	0.18 109	1.30 356

TorneroNet	5.60 409	2.30 396	3.98 371	1.49 381	1.26 380	14.47 418	1.11 372	4.85 410	20.66 427	10.12 412	16.30 419	11.78 417	7.35 411	3.41 395	4.38 397	1.36 396	0.70 323	1.46 401	0.87 391	2.73 408	1.33 357

ProNet	0.46 45	0.60 126	1.85 19	0.35 142	0.67 319	0.49 37	0.25 98	0.53 30	0.57 66	0.21 1	0.24 6	0.22 8	0.20 14	0.52 78	0.22 4	0.09 11	0.47 286	0.10 46	0.09 37	0.23 186	1.33 357

x	0.65 190	0.62 135	2.12 63	0.36 156	0.61 308	0.48 32	0.24 79	0.80 137	0.89 306	0.50 99	0.56 160	0.44 106	0.36 122	0.62 112	0.80 237	0.11 110	1.44 376	0.11 92	0.39 349	0.16 69	1.34 359

FADE	15.98 420	3.24 411	8.93 409	2.10 402	2.93 406	1.19 357	0.91 360	4.99 411	2.50 393	1.28 364	1.19 347	3.05 391	7.02 410	8.01 412	5.49 404	96.22 437	36.26 437	65.47 434	65.78 434	1.78 399	1.34 359

mmm	0.66 207	0.53 104	1.83 14	0.38 184	0.86 343	0.49 37	0.27 124	0.82 151	0.83 274	0.59 188	0.69 241	0.47 127	0.38 134	0.81 165	0.73 220	0.12 142	1.37 371	0.14 219	0.45 358	0.18 109	1.35 361

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 341	2.01 376	2.56 192	0.49 265	0.40 242	1.49 366	0.96 362	1.02 295	0.95 325	0.85 315	0.94 319	1.06 346	0.59 265	2.92 383	1.15 283	0.43 358	0.74 327	0.32 348	0.55 372	0.74 368	1.35 361

FADNet_RVC	0.87 297	1.51 335	2.90 289	0.31 73	0.24 117	0.71 256	0.25 98	1.00 281	0.65 116	0.45 51	0.57 170	0.61 190	0.44 194	1.53 248	0.75 223	0.94 379	0.97 336	0.28 336	1.00 398	0.89 376	1.36 363

ktn	4.44 406	2.47 403	3.70 361	1.82 395	1.49 390	2.11 392	1.40 391	2.30 394	12.56 413	11.36 415	16.25 418	11.30 416	3.77 402	4.41 404	3.47 382	1.86 403	0.99 338	1.74 408	1.21 402	3.28 410	1.39 364

xxxx	0.97 322	0.64 139	2.14 67	0.30 59	0.67 319	0.64 206	0.24 79	1.09 335	0.91 311	0.57 163	0.65 225	0.58 178	0.39 145	1.57 256	5.49 404	0.13 184	1.38 372	0.11 92	0.32 319	0.17 90	1.41 365

test_xeample	0.98 324	0.65 141	2.12 63	0.29 45	0.67 319	0.60 141	0.28 132	1.08 333	0.85 289	0.62 216	0.70 254	0.44 106	0.41 162	1.95 318	5.45 403	0.12 142	1.33 370	0.11 92	0.31 314	0.18 109	1.42 366

notaker	2.77 395	2.35 399	4.02 373	2.61 408	1.44 386	1.77 381	1.14 375	2.77 399	1.81 386	2.30 396	11.41 414	3.95 397	4.70 405	3.24 389	3.01 374	1.58 400	0.88 333	1.71 407	1.08 400	2.10 403	1.44 367

222	1.02 329	0.60 126	1.95 34	0.29 45	0.51 276	0.62 181	0.24 79	1.09 335	0.86 295	0.64 236	0.67 234	0.47 127	0.42 173	1.86 305	6.73 408	0.13 184	1.21 357	0.11 92	0.32 319	0.17 90	1.44 367

DCRE	0.76 255	0.80 188	2.31 93	1.05 359	1.18 374	0.63 194	0.26 110	1.03 301	0.59 76	0.52 118	2.12 377	0.44 106	0.27 61	0.41 40	0.53 164	0.09 11	1.02 344	0.10 46	0.32 319	0.16 69	1.47 369

riskmin	0.96 319	0.32 14	2.07 53	1.72 391	1.61 394	1.62 374	0.57 308	1.45 372	0.55 59	0.73 282	0.89 313	0.92 311	0.45 202	1.16 203	0.60 181	0.11 110	1.30 368	0.12 134	1.38 405	0.14 51	1.51 370

Anonymous_2	1.36 360	0.49 89	2.03 46	1.71 390	1.58 392	2.49 398	0.58 310	1.59 379	2.31 390	0.77 294	0.88 311	1.03 338	0.58 262	1.20 208	0.66 203	0.32 346	1.38 372	1.42 400	3.87 414	0.78 374	1.56 371

tt	4.94 408	0.32 14	4.22 380	2.29 404	1.58 392	10.19 416	16.94 419	9.44 417	5.03 404	1.69 382	1.33 357	4.68 403	5.02 406	3.38 393	5.91 406	6.15 414	9.47 421	2.80 411	3.16 413	3.54 412	1.58 372

KSHMR	4.19 405	2.37 400	6.24 405	1.73 392	1.48 389	1.97 388	1.29 385	3.18 402	17.06 422	2.15 390	15.74 417	9.09 412	1.75 376	8.33 413	2.37 358	1.55 399	1.29 366	1.70 406	1.23 403	1.75 398	1.60 373

UNDER WATER-64	2.59 392	2.28 395	5.63 401	1.85 397	1.45 387	3.28 402	1.60 395	2.62 396	5.57 405	2.09 387	2.12 377	4.10 398	4.21 404	2.74 376	3.64 386	1.49 398	0.86 332	1.58 404	1.09 401	1.91 401	1.62 374

SPS-STEREO	1.22 350	1.65 353	3.41 340	0.66 319	0.69 323	1.01 338	0.68 336	1.10 338	0.96 327	1.40 371	1.25 351	1.46 371	1.08 347	2.05 323	2.24 353	0.66 370	0.61 307	0.58 371	0.57 375	0.66 365	1.65 375
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UNDER WATER	2.84 396	2.25 391	5.25 398	1.84 396	1.45 387	2.36 396	1.44 394	3.23 403	6.51 408	2.61 401	2.73 395	5.69 406	5.64 408	3.14 388	4.18 396	1.48 397	0.81 330	1.60 405	1.07 399	1.91 401	1.67 376

rrr	0.84 280	0.74 174	3.40 339	0.76 333	0.77 334	0.45 17	0.28 132	1.23 359	0.84 286	0.71 279	0.22 2	0.30 42	0.28 71	1.29 221	1.53 317	0.10 47	1.50 377	0.10 46	0.29 303	0.24 192	1.75 377

MFN_U_SF_RVC	1.57 377	2.56 406	3.30 326	0.66 319	0.41 247	1.15 353	0.51 288	1.27 360	1.35 369	1.61 381	1.20 348	1.43 369	0.97 339	1.80 293	2.10 342	1.88 404	1.79 383	1.97 409	2.14 408	1.61 397	1.76 378

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 362	2.04 379	3.02 305	0.58 299	0.41 247	2.15 393	1.00 367	1.31 364	1.29 366	1.05 337	1.10 343	1.29 365	0.91 331	3.07 386	1.34 301	1.65 401	0.84 331	0.68 377	0.88 392	1.55 396	1.91 379

MC-Stereo	0.58 125	0.37 50	2.00 40	0.88 345	0.64 315	0.54 72	0.19 12	0.46 9	0.39 3	0.58 169	0.39 50	0.27 35	0.27 61	0.71 140	0.32 77	0.09 11	1.20 354	0.09 13	0.16 211	0.22 172	1.92 380

DLNR_Zeroshot_test	13.74 418	20.06 423	23.92 425	121.50 438	35.20 433	0.46 20	0.15 1	7.96 416	0.47 24	0.29 21	0.37 41	0.26 28	0.17 1	0.79 158	0.36 103	7.16 418	2.95 412	0.09 13	0.38 346	50.40 436	1.95 381

AE-Stereo	0.71 230	0.32 14	2.44 133	0.44 237	0.50 274	0.58 111	0.23 57	1.08 333	0.67 135	0.67 256	0.51 115	0.47 127	0.24 26	0.63 113	0.32 77	0.09 11	2.15 399	0.11 92	0.45 358	0.22 172	2.01 382

JetRed	3.37 401	4.96 413	10.08 411	1.48 379	1.73 397	7.63 413	5.47 412	3.47 406	2.20 389	2.42 398	2.40 385	2.98 389	2.35 391	3.52 396	6.60 407	1.33 393	1.90 385	1.38 398	1.23 403	2.30 406	2.02 383

SDNR	2.06 388	2.93 409	2.94 294	1.55 383	5.13 411	1.98 389	0.24 79	1.95 391	2.62 395	0.92 324	2.71 394	5.76 407	0.68 290	3.61 397	3.84 388	0.33 348	0.38 271	0.22 313	0.17 224	1.13 380	2.04 384

test_xeample3	0.86 291	0.75 178	3.36 329	0.65 315	0.76 332	0.49 37	0.33 202	1.21 358	0.80 256	0.61 204	0.23 5	0.30 42	0.29 87	1.17 205	1.57 319	0.10 47	1.79 383	0.10 46	0.40 350	0.25 207	2.09 385

SGM-ForestM	3.67 404	2.70 408	5.34 400	1.65 387	1.72 396	6.02 412	5.08 410	4.10 409	3.47 401	4.59 409	4.21 406	9.81 413	5.79 409	6.44 409	6.97 409	0.88 378	1.09 348	0.33 352	0.45 358	0.68 366	2.10 386

FINET	1.92 385	1.96 370	4.49 390	1.62 385	1.39 384	3.51 404	4.39 408	2.89 400	2.58 394	1.39 369	1.98 374	1.35 367	2.12 388	1.64 269	2.12 344	0.84 377	1.03 345	0.18 290	0.29 303	0.54 353	2.12 387

4D-IteraStereo	0.62 166	1.29 295	3.04 306	0.27 21	0.30 174	0.46 20	0.26 110	0.54 39	0.51 40	0.41 33	0.31 25	0.39 73	0.19 7	0.53 85	0.65 200	0.09 11	0.47 286	0.12 134	0.11 108	0.21 158	2.14 388

HH	0.79 264	0.52 101	2.72 251	1.45 376	0.80 338	0.91 325	0.23 57	0.76 112	0.76 229	0.64 236	0.55 148	0.87 302	0.41 162	0.94 178	0.45 134	0.09 11	1.20 354	0.10 46	0.09 37	0.16 69	2.16 389

HanStereo	0.79 264	0.52 101	2.72 251	1.45 376	0.80 338	0.91 325	0.23 57	0.76 112	0.76 229	0.64 236	0.55 148	0.87 302	0.41 162	0.94 178	0.45 134	0.09 11	1.20 354	0.10 46	0.09 37	0.16 69	2.16 389

DualNet	0.97 322	0.67 143	3.39 334	0.32 90	0.22 86	0.58 111	0.28 132	0.85 178	0.96 327	0.54 130	0.74 275	0.67 218	0.40 151	0.64 117	3.86 389	0.10 47	2.16 400	0.15 244	0.33 329	0.25 207	2.19 391

ffm	0.78 261	0.67 143	3.39 334	0.32 90	0.22 86	0.58 111	0.28 132	0.85 178	0.96 327	0.54 130	0.74 275	0.67 218	0.40 151	0.64 117	0.22 4	0.10 47	2.16 400	0.15 244	0.33 329	0.25 207	2.19 391

ff1	1.07 338	0.67 143	3.39 334	0.32 90	0.22 86	0.58 111	0.28 132	0.85 178	0.96 327	0.54 130	0.74 275	0.67 218	0.40 151	2.75 377	3.86 389	0.10 47	2.16 400	0.15 244	0.33 329	0.25 207	2.19 391

tt1	0.74 243	0.73 165	2.34 98	0.67 321	0.63 311	0.75 272	0.24 79	0.85 178	0.96 327	0.81 306	0.38 47	0.26 28	0.35 120	0.64 117	0.22 4	0.10 47	2.16 400	0.11 92	0.09 37	0.25 207	2.19 391

cc1	0.74 243	0.73 165	2.43 125	0.67 321	0.52 278	0.76 276	0.24 79	0.85 178	1.05 345	0.77 294	0.39 50	0.25 22	0.38 134	0.70 134	0.22 4	0.10 47	2.13 395	0.11 92	0.09 37	0.25 207	2.20 395

ff7	0.65 190	0.58 118	2.09 56	0.39 197	0.60 301	0.56 85	0.23 57	0.49 14	0.62 92	1.00 331	0.24 6	0.20 2	0.24 26	0.71 140	0.24 15	0.09 11	2.09 390	0.10 46	0.18 232	0.24 192	2.22 396

IGEVStereo-DCA	0.74 243	0.74 174	2.09 56	0.76 333	0.77 334	0.45 17	0.23 57	0.49 14	0.62 92	0.71 279	0.22 2	0.30 42	0.28 71	1.29 221	1.53 317	0.10 47	1.50 377	0.10 46	0.18 232	0.24 192	2.22 396

ffff	0.65 190	0.58 118	2.09 56	0.39 197	0.60 301	0.56 85	0.23 57	0.49 14	0.62 92	1.00 331	0.24 6	0.20 2	0.24 26	0.71 140	0.24 15	0.09 11	2.09 390	0.10 46	0.18 232	0.24 192	2.22 396

11t	0.65 190	0.58 118	2.09 56	0.39 197	0.60 301	0.56 85	0.23 57	0.49 14	0.62 92	1.00 331	0.24 6	0.20 2	0.24 26	0.71 140	0.24 15	0.09 11	2.09 390	0.10 46	0.18 232	0.24 192	2.22 396

ccc-4	0.65 190	0.58 118	2.09 56	0.39 197	0.60 301	0.56 85	0.23 57	0.49 14	0.62 92	1.00 331	0.24 6	0.20 2	0.24 26	0.71 140	0.24 15	0.09 11	2.09 390	0.10 46	0.18 232	0.24 192	2.22 396

AEACV	0.89 305	0.29 2	1.84 17	2.50 405	1.68 395	0.53 65	0.21 29	1.01 289	0.42 9	0.68 262	0.31 25	0.22 8	0.39 145	1.63 266	0.25 23	0.09 11	2.60 408	0.09 13	0.54 371	0.23 186	2.27 401

SPstereo	16.55 421	3.18 410	4.92 394	2.73 409	2.77 405	29.67 428	52.00 430	39.41 436	29.70 437	21.94 432	21.64 427	27.45 434	23.83 429	27.92 437	26.10 431	2.44 407	2.60 408	4.96 414	3.11 412	2.27 405	2.32 402

MANE	3.51 403	2.03 378	3.88 370	1.89 398	2.01 400	5.98 411	4.72 409	5.87 413	7.13 410	3.80 408	5.10 409	6.11 409	5.34 407	4.39 403	5.05 402	1.07 385	1.28 365	0.50 368	0.85 390	0.76 371	2.36 403

SGM+DAISY	2.67 393	2.14 384	4.28 384	1.92 399	2.11 403	4.36 409	5.22 411	3.17 401	3.00 400	3.24 407	3.81 403	3.03 390	3.61 401	2.53 357	3.79 387	1.15 388	1.29 366	0.66 375	0.71 384	0.95 378	2.44 404

MADNet++	2.94 400	2.17 385	3.27 322	2.55 407	2.28 404	3.29 403	3.37 403	2.76 398	2.67 397	3.10 406	3.20 400	2.78 387	3.25 399	4.11 401	4.68 400	2.72 408	2.27 404	3.03 412	2.43 410	2.34 407	2.59 405

PML	22.99 424	17.34 421	8.24 408	5.48 414	9.84 414	50.35 437	102.65 437	5.84 412	13.52 414	37.08 437	104.84 437	30.61 436	23.20 428	12.09 417	7.96 411	6.27 415	2.12 394	6.31 418	2.42 409	10.67 420	2.95 406

anonymousdsp2	0.88 298	0.31 7	1.96 37	1.06 360	1.56 391	0.57 104	0.22 38	0.84 168	0.98 334	1.20 354	0.37 41	0.65 209	0.26 48	1.19 207	0.46 138	0.10 47	2.40 407	0.10 46	0.13 158	0.19 132	2.96 407

IGEV_Zeroshot_test	0.91 310	0.39 59	3.80 365	0.42 222	1.95 399	0.56 85	0.64 325	0.84 168	0.55 59	1.45 374	0.53 125	0.79 274	0.42 173	0.57 97	1.13 281	0.10 47	0.49 290	0.10 46	0.34 335	0.19 132	2.97 408

EGLCR-Stereo	0.90 308	0.31 7	1.90 26	1.60 384	0.95 352	1.14 352	0.42 251	0.85 178	0.43 13	1.74 383	0.21 1	0.27 35	0.17 1	1.56 252	0.30 55	0.10 47	2.60 408	0.10 46	0.09 37	0.10 10	3.10 409

anonymousdsp	0.86 291	0.59 124	2.65 222	1.33 370	1.25 378	0.56 85	0.23 57	0.54 39	0.71 189	1.13 344	0.25 11	0.22 8	0.24 26	1.24 213	0.24 15	0.09 11	2.34 405	0.10 46	0.18 232	0.25 207	3.12 410

IGEV-Stereo	0.86 291	0.60 126	2.65 222	1.35 372	1.25 378	0.56 85	0.23 57	0.54 39	0.71 189	1.14 345	0.25 11	0.22 8	0.24 26	1.24 213	0.24 15	0.09 11	2.34 405	0.10 46	0.18 232	0.25 207	3.13 411
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
BEATNet-Init1	12.32 415	12.82 420	28.66 433	3.22 411	3.71 407	21.59 427	11.42 415	14.54 422	13.73 418	20.24 424	20.16 424	26.14 432	19.85 423	19.08 426	15.33 422	1.81 402	1.93 388	2.05 410	2.48 411	4.25 413	3.41 412

DGSMNet	2.93 399	0.77 181	3.44 344	3.58 412	4.25 410	2.53 399	6.86 413	1.03 301	0.88 301	0.58 169	1.85 371	0.79 274	0.62 274	1.63 266	1.46 312	4.62 411	4.98 414	5.15 416	4.71 415	4.52 415	4.37 413

iRaft-Stereo_20w	1.50 370	0.42 70	4.81 392	2.24 403	2.09 402	1.36 360	1.27 384	1.38 368	0.94 320	2.07 386	0.42 61	0.85 296	0.69 294	0.87 170	1.37 307	0.10 47	4.04 413	0.09 13	0.40 350	0.17 90	4.53 414

coex-ft	6.14 410	1.98 372	60.80 436	0.34 127	0.30 174	0.80 298	1.17 380	0.76 112	4.34 403	19.82 423	2.15 379	1.61 374	8.77 413	1.82 298	10.36 415	0.44 359	2.05 389	0.18 290	0.19 248	0.39 316	4.61 415

LSM	3.40 402	1.42 323	5.81 403	9.98 418	30.74 432	0.86 313	1.14 375	0.99 275	1.26 363	1.40 371	2.18 380	0.93 316	0.85 322	1.76 284	1.03 271	0.22 308	0.35 265	0.24 325	0.29 303	0.40 322	6.21 416

HanzoNet	7.85 411	3.30 412	5.75 402	7.47 416	3.97 408	2.34 395	1.37 387	3.47 406	4.02 402	13.30 417	10.49 410	10.86 414	16.67 420	8.50 414	10.51 416	10.80 420	9.84 422	5.83 417	13.69 420	7.24 417	7.51 417

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

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

DPSM_ROB	12.32 415	11.13 418	12.31 414	12.90 420	12.80 418	19.81 425	28.13 426	14.50 420	14.31 419	10.62 413	11.34 412	12.03 418	11.89 418	13.08 420	15.22 420	7.09 416	8.31 418	6.47 419	7.32 416	8.69 418	8.43 420

DPSM	12.32 415	11.13 418	12.31 414	12.90 420	12.80 418	19.81 425	28.13 426	14.50 420	14.31 419	10.62 413	11.34 412	12.03 418	11.89 418	13.08 420	15.22 420	7.09 416	8.31 418	6.47 419	7.32 416	8.69 418	8.43 420

Anonymous_1	22.76 423	11.11 417	11.93 413	12.73 419	26.05 431	19.39 423	27.77 425	14.18 419	13.64 416	14.92 418	10.66 411	11.26 415	11.24 417	12.48 419	14.45 419	37.82 436	7.87 416	34.92 433	63.61 433	87.51 437	11.75 422

CasAABBNet	24.76 427	22.38 427	24.44 426	26.05 427	25.75 426	39.79 430	56.76 433	29.10 433	28.88 431	21.22 426	22.69 429	24.21 429	23.99 434	26.23 429	30.62 433	14.22 421	16.71 424	13.03 421	14.75 423	17.49 424	16.97 423

Selective-RAFT-Error	24.83 428	22.44 432	24.80 427	26.10 428	25.82 427	39.85 434	56.72 432	29.21 435	29.03 436	21.29 428	22.80 430	24.25 430	24.07 435	26.28 433	30.60 432	14.24 422	16.85 425	13.04 425	14.75 423	17.53 425	17.02 424

LRCNet_RVC	13.78 419	19.34 422	13.01 416	19.47 423	12.67 417	1.85 383	0.42 251	12.28 418	1.10 351	15.76 419	18.69 423	12.52 420	8.65 412	12.22 418	9.64 412	22.29 427	8.38 420	25.92 429	24.06 430	19.72 428	17.59 425

MyStereo03	24.90 429	22.40 429	24.90 428	26.19 429	25.93 428	39.80 431	56.77 434	29.00 430	28.95 433	21.51 429	22.81 431	24.16 426	23.92 430	26.26 430	30.65 434	14.24 422	17.13 426	13.03 421	14.76 425	17.48 421	18.00 426

MyStereo02	24.90 429	22.40 429	24.90 428	26.19 429	25.93 428	39.80 431	56.77 434	29.00 430	28.95 433	21.51 429	22.81 431	24.16 426	23.92 430	26.26 430	30.65 434	14.24 422	17.13 426	13.03 421	14.76 425	17.48 421	18.00 426

MyStereo	24.90 429	22.40 429	24.90 428	26.19 429	25.93 428	39.80 431	56.77 434	29.00 430	28.95 433	21.51 429	22.81 431	24.16 426	23.92 430	26.26 430	30.65 434	14.24 422	17.13 426	13.03 421	14.76 425	17.48 421	18.00 426

LSM0	26.57 432	22.53 433	25.76 431	30.62 433	52.30 437	39.86 435	56.49 431	29.18 434	28.76 430	21.26 427	22.46 428	24.42 431	23.97 433	26.42 434	30.66 437	14.29 426	16.56 423	13.06 426	14.65 422	17.62 426	20.52 429

ASD4	27.03 434	24.46 435	23.91 424	27.24 432	17.87 420	47.08 436	31.36 428	41.80 437	21.82 428	31.12 436	20.82 425	33.80 437	18.50 422	27.25 436	21.57 428	29.52 434	20.55 430	27.54 430	23.38 428	30.03 431	20.96 430

DPSimNet_ROB	24.35 426	23.81 434	31.38 435	25.93 426	22.83 424	31.30 429	34.38 429	20.78 425	28.92 432	27.39 434	22.99 434	28.29 435	35.76 437	15.47 422	17.82 423	24.28 432	17.90 429	22.23 427	14.12 421	19.38 427	22.12 431

HaxPig	19.88 422	22.39 428	22.30 423	17.98 422	17.98 421	12.06 417	12.06 416	16.25 423	15.97 421	21.05 425	21.41 426	18.85 424	18.35 421	20.07 427	19.64 424	23.57 431	23.19 431	24.07 428	23.71 429	22.95 429	23.72 432

MEDIAN_ROB	23.95 425	26.96 436	26.29 432	22.14 424	22.09 423	16.18 419	14.23 417	20.47 424	20.09 423	25.43 433	25.22 435	22.96 425	22.54 427	24.33 428	23.18 429	28.15 433	27.16 435	28.60 431	27.73 431	27.59 430	27.58 433

AVERAGE_ROB	26.91 433	30.28 437	29.18 434	25.78 425	25.30 425	19.49 424	15.38 418	23.70 429	23.02 429	28.38 435	27.78 436	26.23 433	25.76 436	26.95 435	25.55 430	31.27 435	30.02 436	31.76 432	30.80 432	30.88 435	30.77 434

xxxxx1	29.05 435	20.74 424	14.05 420	50.10 434	40.25 434	19.01 420	26.60 422	21.83 426	20.22 424	16.52 420	17.56 420	18.33 421	21.41 424	16.11 423	20.77 425	23.48 428	26.77 432	66.36 435	78.56 435	30.19 432	32.23 435

tt_ll	29.05 435	20.74 424	14.05 420	50.10 434	40.25 434	19.01 420	26.60 422	21.83 426	20.22 424	16.52 420	17.56 420	18.33 421	21.41 424	16.11 423	20.77 425	23.48 428	26.77 432	66.36 435	78.56 435	30.19 432	32.23 435

ff	29.05 435	20.74 424	14.05 420	50.10 434	40.25 434	19.01 420	26.60 422	21.83 426	20.22 424	16.52 420	17.56 420	18.33 421	21.41 424	16.11 423	20.77 425	23.48 428	26.77 432	66.36 435	78.56 435	30.19 432	32.23 435

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

Low-res two-view benchmark