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

GLC_STEREO	0.83 1	0.59 25	1.71 12	0.89 58	0.34 4	1.88 38	0.80 164	1.48 3	1.60 46	0.98 44	1.06 22	0.68 14	0.71 26	1.19 16	0.89 46	0.25 10	0.25 112	0.32 163	0.25 96	0.32 84	0.34 37

CASnet	0.85 2	0.59 25	1.66 11	0.91 71	0.30 1	1.37 22	0.73 115	1.63 8	1.94 95	1.66 106	1.14 38	0.66 12	0.63 16	1.07 6	0.90 49	0.37 194	0.17 3	0.41 292	0.31 223	0.33 105	0.23 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
rvit_stereo_0081	0.87 3	0.73 96	1.54 5	0.92 79	0.65 117	1.27 16	0.61 55	2.11 38	2.35 154	0.86 21	0.75 4	0.86 46	0.74 33	1.36 47	0.83 35	0.33 125	0.26 133	0.27 63	0.25 96	0.38 174	0.35 43

rvit_stereo_0082	0.87 3	0.73 96	1.54 5	0.92 79	0.65 117	1.27 16	0.61 55	2.11 38	2.35 154	0.86 21	0.75 4	0.86 46	0.74 33	1.36 47	0.83 35	0.33 125	0.26 133	0.27 63	0.25 96	0.38 174	0.35 43

rvit_stereo_0083	0.91 5	0.73 96	1.60 10	0.90 67	0.66 121	1.21 8	0.64 75	1.75 17	2.71 199	0.83 17	0.93 15	0.94 60	1.06 110	1.50 69	0.79 24	0.34 146	0.36 207	0.30 126	0.27 129	0.34 127	0.34 37

Pointernet	0.99 6	0.50 4	3.54 26	0.89 58	0.44 33	2.30 62	0.38 7	3.12 120	1.48 12	0.69 2	1.44 91	0.92 58	0.73 28	1.28 28	0.82 33	0.24 5	0.23 79	0.21 3	0.19 12	0.19 1	0.25 6

RSM++	0.99 6	0.56 10	1.35 3	1.54 334	0.50 61	1.53 29	0.68 90	2.31 48	4.13 382	0.86 21	1.27 58	0.90 55	0.60 10	1.21 19	0.78 17	0.27 27	0.20 21	0.25 32	0.21 36	0.29 44	0.42 95

RSM	0.99 6	0.54 6	1.25 1	0.94 91	0.61 96	1.32 20	0.74 124	2.54 66	4.08 379	0.89 33	1.49 98	1.22 96	0.62 14	1.24 22	0.80 27	0.25 10	0.20 21	0.25 32	0.21 36	0.29 44	0.42 95

Former-RAFT_DAM_RVC	0.99 6	0.85 157	1.58 9	0.95 101	1.08 253	2.95 90	0.53 33	1.93 24	2.00 102	1.19 58	1.63 140	0.59 4	0.65 19	1.10 8	0.90 49	0.28 38	0.23 79	0.31 145	0.25 96	0.45 252	0.32 22

trnet	1.00 10	0.55 7	1.89 14	0.66 4	0.33 3	4.41 358	0.40 12	2.42 54	1.95 96	0.96 42	1.24 50	0.88 50	0.89 69	1.27 26	0.78 17	0.30 70	0.19 10	0.23 9	0.15 3	0.22 3	0.22 1

CREStereo	1.00 10	0.59 25	1.82 13	0.66 4	0.36 5	4.43 361	0.40 12	2.43 55	1.98 99	0.96 42	1.22 47	0.88 50	0.87 65	1.30 31	0.79 24	0.30 70	0.20 21	0.23 9	0.16 6	0.23 5	0.22 1
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
CAS++	1.01 12	0.77 136	3.30 23	0.86 44	0.53 66	1.23 13	0.85 190	3.43 152	1.57 35	1.16 56	1.33 69	0.62 7	0.58 8	1.18 15	0.63 3	0.37 194	0.30 166	0.35 234	0.27 129	0.41 212	0.38 72
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	1.05 13	0.58 17	3.31 24	0.91 71	0.38 8	4.14 300	0.50 26	2.22 42	1.49 17	1.02 47	0.88 13	0.62 7	0.84 57	1.69 87	0.94 59	0.27 27	0.20 21	0.24 21	0.17 9	0.22 3	0.32 22
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
rvit_stereo_0081_aga	1.06 14	1.02 217	5.34 41	0.75 13	0.74 146	1.21 8	0.63 70	2.00 29	2.30 147	0.88 28	0.82 11	0.79 34	0.69 23	1.42 56	0.78 17	0.36 182	0.29 156	0.26 49	0.26 113	0.41 212	0.32 22

WCG-NET	1.06 14	0.94 191	1.57 8	0.96 108	0.84 179	2.01 45	0.63 70	3.16 123	2.30 147	1.70 115	1.10 29	1.31 104	1.05 107	1.26 24	0.66 5	0.29 46	0.19 10	0.22 5	0.20 27	0.27 21	0.51 148

CroCo-Stereo	1.07 16	1.18 244	3.66 28	0.91 71	0.60 93	0.49 1	0.49 22	4.07 259	1.91 91	0.84 19	1.29 64	1.00 65	0.75 36	1.32 38	1.38 151	0.26 19	0.21 40	0.24 21	0.20 27	0.37 164	0.30 16
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
IGEV-Stereo+	1.08 17	0.55 7	2.59 20	0.89 58	2.06 407	1.40 24	0.38 7	1.18 1	1.29 3	0.76 9	0.45 1	0.47 2	0.79 47	2.16 146	0.65 4	0.29 46	0.25 112	0.22 5	0.19 12	2.27 432	2.70 369

CES	1.08 17	0.63 44	2.53 18	0.95 101	2.18 410	2.13 53	0.50 26	2.07 34	1.46 10	0.79 11	1.06 22	0.61 6	0.48 3	1.45 59	0.87 43	0.24 5	0.18 6	0.24 21	0.15 3	0.64 336	2.36 360

rvit_0105_6	1.10 19	1.17 241	3.33 25	0.93 84	0.55 73	1.45 26	0.79 156	2.51 61	3.30 308	0.78 10	0.74 3	1.03 68	0.75 36	1.45 59	0.97 69	0.42 239	0.43 258	0.34 216	0.31 223	0.44 244	0.38 72

rvit_stereo_0080	1.10 19	1.09 229	3.78 29	0.65 2	0.60 93	1.91 40	0.74 124	2.74 88	2.65 192	0.94 40	1.09 27	0.85 43	0.81 53	1.20 17	0.89 46	0.39 216	0.29 156	0.25 32	0.28 155	0.46 262	0.35 43

whm_eth	1.10 19	1.09 229	3.78 29	0.65 2	0.60 93	1.91 40	0.74 124	2.74 88	2.65 192	0.94 40	1.09 27	0.85 43	0.81 53	1.20 17	0.89 46	0.39 216	0.29 156	0.25 32	0.28 155	0.46 262	0.35 43

IGEV-BASED-STEREO-	1.13 22	3.31 367	2.61 21	0.87 51	0.40 23	1.26 14	0.61 55	1.55 6	1.61 52	0.93 38	0.94 16	0.65 10	0.57 6	1.10 8	0.68 6	1.55 426	0.19 10	0.32 163	0.28 155	1.11 406	2.04 349

PMTNet	1.13 22	0.55 7	3.88 34	0.71 11	0.59 89	4.21 326	0.43 16	2.00 29	1.58 38	1.02 47	1.06 22	0.78 31	0.98 84	1.58 76	0.93 53	1.21 413	0.20 21	0.23 9	0.15 3	0.23 5	0.27 9

LoS_RVC	1.23 24	1.51 292	6.09 46	0.88 57	1.71 381	1.96 44	0.59 48	1.61 7	1.37 6	0.84 19	1.35 72	0.84 41	1.15 138	1.49 65	0.83 35	0.21 1	0.17 3	0.20 1	0.14 1	0.20 2	1.49 322

MGS-Stereo	1.24 25	0.66 61	9.68 67	0.97 115	0.40 23	1.26 14	0.72 108	1.50 4	1.35 4	1.03 49	2.26 307	0.80 36	0.56 5	1.28 28	0.78 17	0.31 86	0.23 79	0.26 49	0.22 59	0.28 29	0.34 37

rvit_stereo_ft	1.28 26	1.39 279	6.72 50	0.99 125	0.66 121	1.06 5	0.79 156	2.81 94	3.14 274	0.83 17	1.02 19	0.95 62	1.13 126	1.27 26	1.00 76	0.34 146	0.24 99	0.27 63	0.29 188	0.40 192	0.35 43

CAS	1.34 27	0.48 2	2.20 15	3.01 436	1.66 376	4.08 285	0.73 115	1.96 28	1.51 22	0.86 21	1.10 29	0.59 4	0.53 4	1.36 47	0.94 59	3.07 441	0.14 1	0.21 3	0.14 1	0.38 174	1.78 340

Selective-RAFT	1.34 27	0.58 17	2.21 16	1.01 132	0.49 52	4.19 322	0.51 29	3.39 148	3.62 355	1.15 55	1.40 83	1.45 123	1.40 177	2.09 136	1.31 135	0.43 256	0.40 239	0.25 32	0.26 113	0.29 44	0.38 72

RAFT-Stereo-weight	1.38 29	0.57 15	5.44 42	1.05 148	0.63 109	4.19 322	0.77 144	3.95 228	1.53 25	2.01 182	1.53 103	1.30 103	0.65 19	1.30 31	1.05 85	0.27 27	0.26 133	0.26 49	0.22 59	0.28 29	0.38 72

RCA-Stereo	1.38 29	0.61 37	3.95 36	0.94 91	0.48 45	4.68 413	0.78 149	4.17 299	1.95 96	1.93 148	1.84 214	0.94 60	1.48 202	1.23 20	0.75 12	0.30 70	0.43 258	0.25 32	0.20 27	0.26 16	0.37 65

AnonymousM	1.38 29	1.33 273	2.35 17	0.95 101	0.56 77	4.03 271	0.67 82	2.63 81	2.49 175	1.51 88	1.36 75	1.15 80	1.00 87	1.26 24	1.04 82	0.41 229	0.46 274	2.07 436	1.71 437	0.25 7	0.40 83

AIO-Stereo	1.40 32	0.62 42	1.44 4	0.85 40	0.76 155	1.28 19	0.79 156	2.39 50	2.83 218	0.75 6	1.62 135	0.89 53	0.46 1	1.30 31	0.77 15	0.28 38	0.27 143	0.25 32	0.23 71	0.27 21	9.88 439

Selective-IGEV	1.42 33	0.58 17	8.82 64	0.92 79	0.85 181	1.32 20	0.80 164	2.85 98	3.84 368	0.87 27	1.68 153	0.71 22	0.62 14	1.30 31	0.75 12	0.24 5	0.27 143	0.24 21	0.19 12	0.27 21	1.18 300

WCG-NET（raft）	1.44 34	0.92 183	1.56 7	0.89 58	0.32 2	1.43 25	0.97 255	1.69 15	2.42 163	1.68 109	1.44 91	2.37 246	1.01 90	1.33 39	0.85 39	0.25 10	8.56 446	0.22 5	0.21 36	0.28 29	0.32 22

knoymous	1.50 35	0.65 54	8.73 63	0.91 71	0.75 151	2.97 94	0.90 220	2.93 101	1.38 7	1.56 91	1.07 25	2.75 287	0.88 66	1.43 57	1.13 94	0.32 102	0.22 55	0.35 234	0.20 27	0.45 252	0.41 88

GMStereo_Zeroshot	1.51 36	1.27 261	4.75 37	1.54 334	0.72 141	3.33 131	0.54 35	2.67 84	1.74 72	2.34 289	1.57 123	2.40 247	0.96 82	2.51 176	1.21 108	0.48 302	0.23 79	0.41 292	0.24 85	0.82 379	0.40 83

RAStereo	1.53 37	0.71 86	17.55 169	0.62 1	0.65 117	1.18 7	0.32 3	1.94 25	1.15 2	0.80 12	1.07 25	0.64 9	0.47 2	0.89 1	1.01 80	0.25 10	0.20 21	0.27 63	0.21 36	0.36 159	0.27 9

MaDis-Stereo	1.60 38	1.11 233	16.13 135	0.67 6	1.87 395	1.22 12	0.39 10	2.17 41	1.42 9	0.69 2	0.78 7	0.88 50	0.70 24	1.24 22	1.13 94	0.32 102	0.23 79	0.26 49	0.21 36	0.32 84	0.28 11

BSDual-CNN	1.61 39	0.64 47	3.82 31	0.94 91	0.86 185	4.18 314	1.14 292	4.49 398	2.29 144	2.96 376	1.82 200	2.58 271	1.30 161	1.79 103	1.44 163	0.39 216	0.25 112	0.31 145	0.28 155	0.38 174	0.41 88

Any-RAFT	1.62 40	0.59 25	5.29 40	1.12 175	0.76 155	4.41 358	0.79 156	4.12 282	3.26 295	2.02 184	1.36 75	2.82 293	1.56 222	1.90 120	0.81 28	0.29 46	0.25 112	0.26 49	0.19 12	0.25 7	0.35 43

rvit_0105_4	1.63 41	1.29 266	12.50 79	0.94 91	0.54 69	1.56 30	0.84 185	2.84 97	3.25 293	0.82 14	0.94 16	1.10 74	0.86 62	1.65 79	1.07 88	0.43 256	0.45 269	0.35 234	0.31 223	0.44 244	0.45 109

ProNet	1.63 41	0.91 176	5.70 43	0.96 108	0.64 112	2.40 67	0.82 172	1.92 23	3.28 299	0.69 2	1.17 41	0.78 31	0.76 38	1.72 95	0.87 43	0.27 27	0.97 360	0.25 32	0.26 113	0.31 66	7.97 423

psmg	1.63 41	0.64 47	3.82 31	0.96 108	0.86 185	4.35 347	1.41 332	4.11 276	2.29 144	2.68 345	2.09 277	2.58 271	1.30 161	1.79 103	1.44 163	0.39 216	0.29 156	0.33 197	0.34 254	0.38 174	0.44 105

BUS	1.64 44	0.64 47	3.82 31	0.94 91	0.86 185	4.50 373	0.75 134	4.49 398	2.29 144	2.96 376	1.82 200	3.61 356	1.03 92	1.79 103	1.18 102	0.39 216	0.25 112	0.31 145	0.28 155	0.38 174	0.41 88

CASS	1.65 45	0.73 96	8.72 62	0.97 115	0.67 125	2.88 85	0.69 98	3.07 117	1.86 85	2.82 363	2.02 259	1.39 114	1.55 220	1.75 101	1.36 145	0.51 324	0.28 151	0.34 216	0.28 155	0.47 275	0.63 205
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	1.65 45	1.14 239	14.70 111	1.00 129	1.80 393	0.53 2	0.46 19	3.18 125	1.62 54	1.10 54	1.24 50	1.05 71	0.78 41	1.40 54	1.18 102	0.31 86	0.23 79	0.27 63	0.22 59	0.46 262	0.38 72

RAFT-Test	1.67 47	0.64 47	6.13 47	1.25 240	1.82 394	3.06 97	0.78 149	4.02 245	3.09 269	1.88 140	1.70 158	3.76 363	1.03 92	1.40 54	1.07 88	0.29 46	0.33 184	0.25 32	0.23 71	0.29 44	0.33 29

IGEV-Stereo++	1.68 48	0.48 2	1.27 2	0.77 15	1.31 306	3.87 237	0.33 4	3.41 150	1.72 71	0.89 33	1.20 42	0.68 14	1.03 92	1.15 12	0.49 1	0.23 3	0.22 55	0.23 9	0.18 11	0.26 16	13.90 447

iRaftStereo_RVC	1.70 49	1.18 244	3.88 34	0.99 125	0.46 36	3.83 224	0.41 14	2.41 52	1.60 46	1.69 113	1.76 174	1.81 176	0.83 56	1.58 76	1.23 113	0.31 86	4.86 430	0.29 105	0.26 113	0.33 105	4.33 402

rvit_0105_5	1.72 50	1.26 257	13.05 84	0.92 79	0.56 77	1.92 43	0.90 220	3.07 117	3.04 259	0.98 44	1.24 50	1.19 89	0.93 77	1.55 74	1.22 110	0.43 256	0.43 258	0.37 260	0.36 276	0.43 231	0.51 148

UniTT-Stereo	1.73 51	0.60 32	20.25 305	0.98 119	1.19 281	0.78 3	0.39 10	1.19 2	1.55 30	1.21 59	1.28 60	0.52 3	0.64 17	1.17 14	1.16 101	0.35 161	0.20 21	0.25 32	0.22 59	0.42 221	0.31 19

DDVS	1.78 52	0.84 156	3.58 27	1.32 265	1.15 269	3.17 106	0.77 144	3.35 144	1.86 85	1.88 140	1.91 240	2.91 301	1.42 184	6.19 270	1.85 248	0.47 293	0.65 330	0.35 234	0.38 295	0.48 282	1.01 285

Gwc-CoAtRS	1.80 53	0.61 37	14.92 113	1.08 157	0.61 96	2.88 85	0.63 70	2.47 57	1.62 54	1.80 133	1.50 100	2.73 282	1.17 140	1.35 45	1.08 90	0.30 70	0.22 55	0.25 32	0.23 71	0.28 29	0.30 16

test-1	1.81 54	0.72 90	9.51 66	1.02 136	1.57 353	3.85 229	0.60 52	4.07 259	1.51 22	1.94 154	1.81 198	2.04 216	0.91 73	1.39 53	1.73 227	0.27 27	0.93 354	0.31 145	0.25 96	0.29 44	1.37 310

sCroCo_RVC	1.81 54	0.93 188	19.44 227	1.04 144	1.05 246	0.97 4	0.61 55	2.08 35	1.36 5	0.71 5	1.28 60	0.82 40	1.10 120	1.31 35	0.97 69	0.54 339	0.41 246	0.33 197	0.30 206	0.46 262	0.48 132

MIF-Stereo (partial)	1.93 56	0.69 75	21.14 413	0.74 12	1.02 234	1.07 6	0.49 22	2.75 90	1.78 77	0.82 14	1.22 47	0.80 36	0.90 71	1.68 82	1.63 202	0.38 209	0.24 99	0.33 197	0.26 113	0.41 212	0.32 22

cross-raft	1.95 57	0.66 61	16.17 137	1.23 224	0.92 209	2.25 58	0.70 100	3.69 178	1.68 65	1.78 128	1.53 103	3.15 319	1.13 126	1.35 45	1.06 87	0.24 5	0.23 79	0.26 49	0.24 85	0.29 44	0.45 109

rvit_0105_3	1.97 58	1.34 275	16.03 131	0.98 119	0.59 89	2.37 66	1.08 276	3.30 138	3.01 250	1.21 59	1.47 95	1.24 97	1.04 99	1.82 112	1.23 113	0.47 293	0.44 265	0.40 285	0.43 332	0.43 231	0.55 169

test_4	1.98 59	0.68 70	15.65 125	0.91 71	0.48 45	4.11 290	1.09 280	2.41 52	1.50 19	1.55 90	2.31 319	1.87 186	0.79 47	2.86 202	1.51 173	0.34 146	0.19 10	0.29 105	0.29 188	0.30 59	0.40 83

CREStereo++_RVC	1.98 59	0.59 25	19.94 268	0.87 51	0.55 73	4.02 269	0.31 2	1.75 17	2.09 107	1.65 104	2.20 299	0.85 43	0.65 19	1.03 4	0.72 10	0.29 46	0.16 2	0.23 9	1.22 426	0.25 7	0.22 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	1.98 59	0.87 162	20.35 320	0.80 27	0.37 7	4.05 276	0.38 7	1.50 4	1.65 60	2.03 189	2.16 289	0.84 41	0.93 77	1.09 7	0.68 6	0.30 70	0.36 207	0.24 21	0.20 27	0.26 16	0.46 117

XX-TBD	1.98 59	1.08 226	20.29 312	1.31 259	0.43 29	3.97 263	0.33 4	1.76 19	1.77 75	1.59 96	2.18 295	0.69 17	0.59 9	1.44 58	0.75 12	0.33 125	0.25 112	0.23 9	0.16 6	0.31 66	0.22 1

CSP-Net	1.99 63	1.70 312	4.84 38	1.22 217	1.02 234	3.42 141	1.30 316	3.66 172	2.11 114	2.07 203	1.93 247	2.40 247	1.48 202	8.56 317	1.62 199	0.51 324	0.41 246	0.27 63	0.27 129	0.44 244	0.54 166

plain	2.00 64	0.89 168	21.49 434	0.67 6	0.73 142	1.66 33	0.57 40	3.27 137	2.18 121	0.80 12	1.25 54	0.80 36	0.86 62	1.72 95	1.13 94	0.34 146	0.21 40	0.32 163	0.25 96	0.44 244	0.34 37

sAnonymous2	2.00 64	1.54 296	21.24 423	0.93 84	0.89 198	1.21 8	0.62 65	2.58 76	2.28 140	0.86 21	1.04 20	0.73 23	1.22 148	1.10 8	0.85 39	0.30 70	0.25 112	0.31 145	0.31 223	1.06 397	0.72 232

CroCo_RVC	2.00 64	1.54 296	21.24 423	0.93 84	0.89 198	1.21 8	0.62 65	2.58 76	2.28 140	0.86 21	1.04 20	0.73 23	1.22 148	1.10 8	0.85 39	0.30 70	0.25 112	0.31 145	0.31 223	1.06 397	0.72 232

PSMNet-ADL	2.01 67	0.78 138	2.89 22	1.11 165	0.86 185	4.13 295	0.80 164	3.84 207	2.26 136	1.74 123	1.87 227	2.90 299	1.81 279	10.37 365	2.34 304	0.49 308	0.47 284	0.29 105	0.30 206	0.39 188	0.56 172

GMStereo	2.01 67	2.26 346	20.93 390	0.90 67	0.48 45	1.67 34	0.56 37	1.90 22	2.19 122	1.58 95	1.31 66	0.87 49	0.74 33	1.68 82	1.00 76	0.41 229	0.21 40	0.30 126	0.32 236	0.50 288	0.46 117
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
anonymity	2.02 69	1.28 264	5.16 39	1.73 373	1.63 365	1.86 37	1.06 274	3.50 156	2.42 163	2.19 238	2.11 279	1.88 187	3.89 394	1.92 121	1.56 183	1.11 408	1.14 368	1.08 420	1.11 418	1.05 396	2.68 368

DMCA	2.02 69	1.07 222	11.33 75	1.17 198	0.96 222	3.92 251	0.89 205	3.80 200	3.11 270	2.89 367	1.58 129	2.35 244	1.17 140	1.79 103	2.25 297	0.42 239	0.29 156	0.42 303	0.27 129	0.38 174	0.43 101

CFNet_pseudo	2.03 71	0.74 105	12.75 81	0.87 51	0.74 146	3.91 244	0.65 79	4.04 252	1.93 93	1.93 148	1.79 188	3.25 326	1.61 232	2.51 176	1.25 124	0.32 102	0.37 213	0.53 356	0.28 155	0.64 336	0.50 142

DIP-Stereo	2.03 71	0.98 205	16.44 149	0.67 6	0.62 106	4.30 342	0.58 46	4.43 390	2.89 232	1.97 165	1.40 83	0.91 56	0.86 62	1.31 35	1.27 131	0.38 209	0.23 79	0.33 197	0.23 71	0.33 105	0.57 176
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	2.03 71	0.74 105	12.67 80	0.87 51	0.75 151	3.91 244	0.66 80	4.04 252	1.93 93	1.92 147	1.79 188	3.24 324	1.63 243	2.52 180	1.25 124	0.32 102	0.37 213	0.54 364	0.28 155	0.66 346	0.51 148

raftrobust	2.05 74	1.45 286	13.44 86	1.29 252	5.81 459	3.59 175	0.67 82	2.80 92	1.50 19	2.21 247	1.41 87	1.17 82	1.22 148	1.37 52	1.46 169	0.29 46	0.33 184	0.22 5	0.20 27	0.27 21	0.36 63

DCANet-4	2.06 75	0.58 17	15.30 117	0.86 44	0.44 33	4.16 306	0.57 40	4.31 354	3.28 299	2.31 274	1.82 200	1.04 70	1.54 217	1.69 87	1.56 183	0.35 161	0.24 99	0.24 21	0.19 12	0.25 7	0.57 176

s12784h	2.08 76	0.50 4	16.85 154	0.75 13	0.36 5	4.42 360	0.49 22	4.23 320	3.08 266	2.03 189	2.67 363	0.91 56	1.05 107	2.05 133	0.78 17	0.37 194	0.18 6	0.24 21	0.16 6	0.27 21	0.26 7

IER	2.09 77	0.91 176	14.11 97	0.97 115	1.15 269	3.17 106	0.89 205	3.59 163	2.39 157	2.15 224	1.98 254	2.27 233	2.11 308	2.39 170	1.80 240	0.35 161	0.24 99	0.36 249	0.30 206	0.34 127	0.42 95

ITSA-stereo	2.11 78	0.85 157	7.84 56	1.24 225	0.68 132	4.06 280	0.91 230	4.30 343	2.57 183	1.94 154	1.77 181	1.61 134	2.12 310	6.12 268	2.79 323	0.42 239	0.38 226	0.40 285	0.41 322	0.51 293	1.26 305

AEACV	2.12 79	0.67 64	6.33 48	1.38 285	1.50 336	3.53 166	0.90 220	2.83 96	1.60 46	0.91 35	0.81 10	0.80 36	1.61 232	1.56 75	0.73 11	0.25 10	0.60 320	0.26 49	0.27 129	0.29 44	15.65 463

R-Stereo Train	2.13 80	0.65 54	19.43 225	1.02 136	0.67 125	3.79 216	0.89 205	4.12 282	1.55 30	2.15 224	1.72 164	1.13 77	0.94 79	1.46 61	1.30 133	0.32 102	0.25 112	0.27 63	0.21 36	0.28 29	0.37 65

RAFT-Stereo	2.13 80	0.65 54	19.43 225	1.02 136	0.67 125	3.79 216	0.89 205	4.12 282	1.55 30	2.15 224	1.72 164	1.13 77	0.94 79	1.46 61	1.30 133	0.32 102	0.25 112	0.27 63	0.21 36	0.28 29	0.37 65
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_stereo_0075_2	2.14 82	0.76 128	21.42 433	0.91 71	1.26 297	2.49 70	0.68 90	2.30 47	2.10 109	1.42 79	1.86 223	1.45 123	0.85 59	1.49 65	1.03 81	0.47 293	0.40 239	0.48 329	0.38 295	0.47 275	0.53 161

MMNet	2.15 83	1.33 273	12.06 77	1.22 217	1.23 291	3.55 169	0.89 205	3.84 207	2.26 136	2.19 238	1.78 185	2.15 225	2.10 306	3.70 221	2.35 305	0.45 273	0.38 226	0.34 216	0.28 155	0.40 192	0.52 156

PCWNet_CMD	2.16 84	0.71 86	15.44 121	0.84 35	0.76 155	3.38 133	0.68 90	3.69 178	2.24 130	1.72 118	1.63 140	3.20 321	3.00 364	2.09 136	1.23 113	0.32 102	0.37 213	0.47 324	0.27 129	0.65 342	0.51 148

SFCPSM	2.16 84	0.75 118	15.82 128	0.91 71	0.98 224	3.74 207	1.27 314	4.15 293	2.56 181	1.90 143	1.82 200	1.64 139	1.39 173	2.51 176	1.57 186	0.36 182	0.28 151	0.39 280	0.36 276	0.36 159	0.50 142

MSMDNet	2.16 84	0.71 86	15.36 119	0.86 44	0.75 151	3.41 139	0.69 98	3.70 181	2.25 133	1.73 120	1.64 145	3.21 322	2.95 356	2.09 136	1.24 118	0.32 102	0.37 213	0.45 316	0.27 129	0.63 333	0.50 142

rvit_105_1	2.17 87	1.36 277	16.82 153	1.09 160	0.68 132	2.78 81	1.26 313	3.55 159	2.90 234	1.40 75	1.57 123	1.29 102	1.14 132	2.91 204	1.49 171	0.55 342	0.47 284	0.45 316	0.61 381	0.45 252	0.63 205

test_3	2.17 87	0.58 17	18.64 193	1.11 165	0.78 160	2.15 55	0.85 190	4.42 388	1.47 11	2.00 173	1.20 42	2.02 213	0.79 47	2.70 194	1.35 138	0.29 46	1.04 363	0.29 105	0.29 188	0.31 66	1.07 292

CFNet-RSSM	2.17 87	0.56 10	20.50 343	1.08 157	0.57 85	3.42 141	0.62 65	4.24 326	1.60 46	1.73 120	1.39 81	2.55 266	1.19 145	1.36 47	1.04 82	0.29 46	0.20 21	0.26 49	0.23 71	0.28 29	0.32 22

H2IRNET	2.19 90	0.83 151	19.13 208	1.25 240	0.61 96	4.48 371	0.44 17	2.94 103	1.86 85	1.08 51	2.29 315	1.67 140	1.40 177	2.18 150	1.64 205	0.41 229	0.21 40	0.33 197	0.37 286	0.38 174	0.39 80

test-3	2.19 90	0.59 25	18.63 192	1.13 180	0.75 151	2.07 51	0.89 205	4.37 376	1.53 25	2.25 254	1.20 42	2.05 219	0.79 47	2.68 190	1.35 138	0.29 46	0.95 357	0.28 89	0.27 129	0.27 21	1.47 321

test_1	2.19 90	0.59 25	18.67 194	1.13 180	0.78 160	2.07 51	0.89 205	4.37 376	1.53 25	2.18 233	1.20 42	2.05 219	0.78 41	2.68 190	1.36 145	0.29 46	0.93 354	0.28 89	0.27 129	0.28 29	1.53 324

ICVP	2.19 90	0.72 90	19.18 212	1.03 140	0.88 197	4.22 328	0.94 244	3.44 154	1.69 67	1.68 109	1.76 174	1.35 108	1.19 145	1.80 109	1.40 154	0.58 349	0.37 213	0.34 216	0.30 206	0.41 212	0.59 190
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
test_sample2	2.20 94	0.70 81	6.07 45	1.49 323	0.81 166	2.96 91	0.86 194	4.13 285	3.31 310	2.07 203	1.54 114	1.56 130	1.63 243	10.61 368	1.80 240	0.33 125	0.77 343	0.32 163	0.32 236	0.38 174	2.35 359

Anonymous3	2.20 94	0.80 143	20.08 285	0.86 44	0.86 185	4.46 364	0.84 185	3.64 171	1.40 8	1.37 73	1.40 83	1.11 76	1.03 92	1.71 91	1.24 118	0.75 388	0.58 317	0.34 216	0.35 267	0.48 282	0.65 214

AdaStereo	2.22 96	0.90 173	16.41 147	1.33 269	0.83 171	3.21 109	1.12 288	4.25 335	2.91 236	2.06 197	1.76 174	2.47 259	1.17 140	1.93 124	1.65 208	0.50 318	0.26 133	0.43 307	0.29 188	0.46 262	0.39 80
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.
UPFNet	2.23 97	0.86 159	14.25 99	1.28 247	1.44 329	3.51 162	1.34 321	4.05 255	2.11 114	2.44 317	1.53 103	2.41 251	1.39 173	3.62 220	1.91 259	0.41 229	0.41 246	0.37 260	0.32 236	0.44 244	0.48 132

StereoDRNet-Refined	2.23 97	0.98 205	10.62 70	1.25 240	0.78 160	3.29 125	0.71 105	3.96 230	2.20 125	2.43 314	2.05 270	2.97 303	1.46 196	6.87 290	2.33 303	0.37 194	0.25 112	0.42 303	0.34 254	0.47 275	0.80 253
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBFPSM	2.24 99	2.06 335	12.12 78	1.13 180	1.05 246	2.85 82	1.23 309	3.37 147	2.05 105	1.82 135	1.33 69	4.55 405	4.00 396	2.38 169	2.35 305	0.27 27	0.38 226	0.32 163	0.28 155	0.39 188	0.89 270

HCRNet	2.24 99	0.74 105	14.54 106	0.82 33	1.36 314	4.11 290	0.70 100	3.61 167	3.03 256	1.83 137	1.61 132	1.58 131	1.40 177	5.79 256	1.60 195	0.35 161	0.28 151	0.36 249	0.29 188	0.34 127	0.46 117

Occ-G	2.25 101	0.74 105	13.22 85	0.90 67	0.89 198	1.52 28	0.78 149	1.82 20	2.87 229	1.65 104	0.89 14	2.18 226	0.89 69	1.04 5	1.69 215	0.28 38	0.27 143	0.26 49	0.19 12	0.25 7	12.70 444

gcap-zeroshot	2.25 101	0.74 105	19.48 229	0.97 115	1.18 275	3.50 159	0.83 176	3.21 127	2.66 194	1.86 138	1.23 49	3.24 324	0.88 66	1.92 121	0.94 59	0.34 146	0.43 258	0.28 89	0.22 59	0.29 44	0.83 257

GANet-ADL	2.25 101	0.80 143	20.17 292	1.28 247	0.69 139	3.83 224	0.75 134	3.63 169	1.83 81	1.68 109	2.04 263	2.09 223	1.10 120	1.63 78	1.43 159	0.42 239	0.33 184	0.26 49	0.23 71	0.43 231	0.41 88

ROB_FTStereo_v2	2.25 101	0.74 105	20.45 331	0.77 15	0.38 8	4.66 404	0.74 124	2.54 66	3.20 279	2.00 173	1.53 103	1.77 162	1.14 132	2.13 142	0.96 66	0.50 318	0.22 55	0.32 163	0.28 155	0.40 192	0.35 43

PSM-adaLoss	2.26 105	0.74 105	20.53 346	0.77 15	0.38 8	4.67 405	0.71 105	2.54 66	3.22 288	2.00 173	1.53 103	1.77 162	1.13 126	2.22 156	0.96 66	0.50 318	0.23 79	0.32 163	0.28 155	0.40 192	0.35 43

ROB_FTStereo	2.26 105	0.74 105	20.44 329	0.77 15	0.38 8	4.65 401	0.75 134	2.54 66	3.19 278	2.00 173	1.54 114	1.77 162	1.13 126	2.28 163	0.94 59	0.49 308	0.22 55	0.32 163	0.28 155	0.40 192	0.35 43

GES	2.26 105	0.79 141	19.68 243	1.12 175	0.59 89	4.30 342	1.01 260	3.90 216	1.59 41	1.78 128	1.78 185	1.28 100	1.75 268	1.80 109	1.61 197	0.42 239	0.29 156	0.33 197	0.31 223	0.45 252	0.50 142

dd	2.27 108	3.06 363	20.18 293	0.96 108	0.51 62	4.24 334	0.74 124	1.94 25	2.43 166	1.48 86	1.28 60	1.19 89	1.05 107	1.82 112	1.69 215	0.63 362	0.34 192	0.35 234	0.33 244	0.61 322	0.57 176

HUI-Stereo	2.27 108	0.74 105	20.56 351	0.77 15	0.38 8	4.67 405	0.78 149	2.54 66	3.23 291	2.00 173	1.53 103	1.77 162	1.13 126	2.21 155	0.93 53	0.49 308	0.23 79	0.32 163	0.28 155	0.40 192	0.35 43

iGMRVC	2.27 108	0.74 105	20.46 332	0.77 15	0.38 8	4.65 401	0.73 115	2.54 66	3.21 282	2.00 173	1.53 103	1.77 162	1.14 132	2.47 174	0.99 73	0.51 324	0.23 79	0.32 163	0.28 155	0.40 192	0.35 43

RAFT-IKP	2.27 108	0.74 105	20.55 349	0.77 15	0.38 8	4.64 400	0.73 115	2.54 66	3.21 282	2.00 173	1.53 103	1.77 162	1.13 126	2.25 162	1.00 76	0.51 324	0.22 55	0.32 163	0.28 155	0.40 192	0.35 43

Patchmatch Stereo++	2.28 112	0.74 105	20.54 347	0.77 15	0.38 8	4.67 405	0.75 134	2.55 73	3.21 282	2.00 173	1.53 103	1.77 162	1.14 132	2.46 171	0.98 71	0.51 324	0.23 79	0.32 163	0.28 155	0.40 192	0.35 43
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
iRAFT	2.28 112	0.74 105	20.54 347	0.77 15	0.38 8	4.67 405	0.75 134	2.55 73	3.21 282	2.00 173	1.53 103	1.77 162	1.14 132	2.46 171	0.98 71	0.51 324	0.23 79	0.32 163	0.28 155	0.40 192	0.35 43

CRE-IMP	2.28 112	0.68 70	19.67 242	0.85 40	0.39 22	4.54 379	0.80 164	2.63 81	4.84 421	1.96 162	1.51 101	1.86 183	0.96 82	1.52 70	1.43 159	0.47 293	0.21 40	0.31 145	0.26 113	0.41 212	0.35 43

test_sample1	2.29 115	0.72 90	5.74 44	1.51 328	0.86 185	2.35 63	0.64 75	4.07 259	3.45 341	2.01 182	1.51 101	1.70 147	1.71 263	9.53 334	1.73 227	0.31 86	0.97 360	0.31 145	0.31 223	0.33 105	6.12 415

MyStereo07	2.29 115	1.18 244	20.10 288	1.04 144	1.21 288	3.96 261	0.95 248	2.13 40	3.37 322	1.09 52	1.28 60	0.68 14	0.91 73	1.74 100	0.86 42	0.26 19	3.49 423	0.34 216	0.27 129	0.43 231	0.49 137

DisPM	2.29 115	0.61 37	20.25 305	1.79 381	0.52 65	4.58 390	0.77 144	2.50 60	2.22 128	2.49 325	1.82 200	1.45 123	1.01 90	2.73 195	1.04 82	0.48 302	0.20 21	0.32 163	0.31 223	0.32 84	0.45 109

RALAANet	2.29 115	2.73 357	21.08 402	1.29 252	0.94 218	1.45 26	0.68 90	3.25 134	2.61 188	2.02 184	1.80 193	1.28 100	1.04 99	2.12 140	1.79 239	0.30 70	0.22 55	0.27 63	0.27 129	0.41 212	0.35 43

ADStereo(finetuned)	2.30 119	0.97 202	17.29 164	0.86 44	0.43 29	4.17 311	0.59 48	4.31 354	3.29 304	2.35 291	1.86 223	1.18 85	3.35 381	1.69 87	1.59 191	0.34 146	0.25 112	0.23 9	0.19 12	0.31 66	0.72 232

FENet	2.30 119	0.61 37	20.21 299	1.43 310	0.68 132	4.04 272	0.60 52	4.01 240	2.26 136	2.03 189	1.13 35	2.42 253	1.42 184	1.72 95	1.43 159	0.36 182	0.24 99	0.33 197	0.27 129	0.29 44	0.51 148

DCVSM-stereo	2.31 121	0.72 90	20.28 308	1.15 185	0.93 213	2.53 73	0.75 134	2.70 85	1.69 67	2.56 331	1.53 103	3.27 327	1.71 263	2.23 157	1.38 151	0.36 182	0.53 305	0.41 292	0.33 244	0.46 262	0.64 210

CFNet_ucs	2.32 122	0.75 118	17.05 158	0.90 67	0.81 166	3.86 232	0.68 90	4.31 354	2.68 195	2.13 217	2.04 263	3.30 329	1.24 151	2.63 186	1.23 113	0.37 194	0.46 274	0.56 368	0.30 206	0.67 348	0.53 161

RAFT+CT+SA	2.32 122	1.30 269	19.71 245	1.01 132	1.41 324	4.04 272	0.92 237	3.96 230	1.64 58	1.64 101	1.69 156	1.63 138	1.18 143	3.06 209	1.19 105	0.28 38	0.22 55	0.32 163	0.34 254	0.34 127	0.47 125

NRIStereo	2.32 122	0.69 75	20.07 280	1.35 272	0.38 8	4.73 420	0.89 205	2.43 55	3.35 320	1.95 160	1.37 77	1.75 155	1.21 147	2.97 207	1.35 138	0.49 308	0.22 55	0.29 105	0.26 113	0.31 66	0.33 29

MSKI-zero shot	2.33 125	0.69 75	20.22 301	1.14 184	0.77 158	4.05 276	0.68 90	3.95 228	1.51 22	1.93 148	2.35 322	1.91 193	0.71 26	3.01 208	0.79 24	0.28 38	1.47 378	0.27 63	0.21 36	0.28 29	0.44 105

Pruner-Stereo	2.33 125	0.70 81	20.66 366	2.05 401	0.48 45	4.73 420	0.78 149	2.55 73	2.70 198	2.47 320	1.57 123	1.48 126	1.03 92	1.71 91	1.55 182	0.48 302	0.21 40	0.34 216	0.30 206	0.31 66	0.42 95

hknet	2.34 127	0.78 138	13.86 92	0.94 91	1.07 250	4.18 314	1.14 292	4.49 398	3.00 246	2.96 376	1.82 200	3.47 340	1.30 161	4.11 232	1.77 234	0.35 161	0.25 112	0.31 145	0.28 155	0.38 174	0.41 88

UDGNet	2.34 127	1.71 313	20.28 308	1.42 304	0.62 106	4.39 353	0.67 82	1.82 20	2.28 140	1.40 75	1.21 46	0.99 64	1.00 87	2.23 157	1.23 113	1.14 410	0.35 201	1.30 428	0.98 412	1.11 406	0.62 202

qqq1	2.35 129	0.73 96	8.34 58	1.41 297	0.61 96	2.04 46	0.72 108	4.30 343	4.43 399	2.41 310	2.40 330	1.94 196	1.52 212	10.99 383	1.36 145	0.35 161	0.84 348	0.30 126	0.25 96	0.31 66	1.75 335

fff1	2.35 129	0.73 96	8.34 58	1.41 297	0.61 96	2.04 46	0.72 108	4.30 343	4.43 399	2.41 310	2.40 330	1.94 196	1.52 212	10.99 383	1.36 145	0.35 161	0.84 348	0.30 126	0.25 96	0.31 66	1.75 335

StereoVision	2.36 131	1.15 240	20.38 323	1.07 156	1.79 391	2.58 76	0.61 55	3.14 121	2.34 151	1.33 70	3.46 400	1.85 182	0.88 66	2.12 140	2.01 274	0.46 285	0.36 207	0.37 260	0.36 276	0.50 288	0.41 88

LL-Strereo2	2.36 131	1.81 321	19.35 222	1.04 144	1.03 238	3.73 205	1.35 324	2.70 85	2.04 104	1.76 126	1.44 91	1.82 178	0.73 28	1.48 64	1.53 176	0.33 125	0.30 166	0.55 365	0.35 267	0.30 59	3.51 391

SepStereo	2.36 131	0.76 128	7.72 53	1.16 191	1.64 369	2.96 91	2.10 390	4.14 289	3.31 310	4.16 421	2.51 347	2.56 269	1.81 279	8.34 315	1.83 245	0.44 264	0.23 79	0.39 280	0.25 96	0.42 221	0.45 109

RAFT	2.36 131	1.62 305	18.03 181	1.75 377	0.54 69	1.91 40	0.91 230	3.24 131	3.65 357	1.64 101	1.73 170	3.45 339	1.58 223	1.82 112	1.74 230	0.42 239	1.06 364	0.40 285	0.32 236	0.44 244	1.03 289

DCANet	2.37 135	0.98 205	20.47 335	0.86 44	0.43 29	4.18 314	0.59 48	4.31 354	3.29 304	2.35 291	1.86 223	1.18 85	1.63 243	1.69 87	1.59 191	0.34 146	0.25 112	0.24 21	0.19 12	0.31 66	0.73 237

gwcnet-sp	2.38 136	1.51 292	17.58 172	1.11 165	0.92 209	3.59 175	1.03 266	3.79 195	2.43 166	2.60 335	1.63 140	1.80 173	1.61 232	3.87 224	1.99 268	0.33 125	0.32 178	0.30 126	0.29 188	0.40 192	0.47 125

scenet	2.38 136	1.51 292	17.58 172	1.11 165	0.92 209	3.59 175	1.03 266	3.79 195	2.43 166	2.60 335	1.63 140	1.80 173	1.61 232	3.87 224	1.99 268	0.33 125	0.32 178	0.30 126	0.29 188	0.40 192	0.47 125

ssnet	2.38 136	1.51 292	17.58 172	1.11 165	0.92 209	3.59 175	1.03 266	3.79 195	2.43 166	2.60 335	1.63 140	1.80 173	1.61 232	3.87 224	1.99 268	0.33 125	0.32 178	0.30 126	0.29 188	0.40 192	0.47 125

DSFCA	2.38 136	1.03 218	11.06 72	1.15 185	1.18 275	3.97 263	1.75 366	3.63 169	2.44 170	3.14 388	1.68 153	2.90 299	2.48 338	5.38 248	3.17 343	0.49 308	0.45 269	0.37 260	0.37 286	0.54 299	0.46 117

SMFormer	2.40 140	0.73 96	8.34 58	1.41 297	0.61 96	2.04 46	0.72 108	4.30 343	4.43 399	2.41 310	2.40 330	1.94 196	1.52 212	10.99 383	3.10 340	0.35 161	0.84 348	0.36 249	0.33 244	0.40 192	0.77 245

fff	2.40 140	0.96 198	20.47 335	0.84 35	0.38 8	4.15 303	0.57 40	4.30 343	2.85 221	2.31 274	1.82 200	1.19 89	2.98 360	1.68 82	1.57 186	0.35 161	0.24 99	0.23 9	0.19 12	0.25 7	0.57 176

csc	2.40 140	0.96 198	20.47 335	0.84 35	0.38 8	4.15 303	0.57 40	4.30 343	2.85 221	2.31 274	1.82 200	1.19 89	2.98 360	1.68 82	1.57 186	0.35 161	0.24 99	0.23 9	0.19 12	0.25 7	0.57 176

cscssc	2.40 140	0.96 198	20.47 335	0.84 35	0.38 8	4.15 303	0.57 40	4.30 343	2.85 221	2.31 274	1.82 200	1.19 89	2.98 360	1.68 82	1.57 186	0.35 161	0.24 99	0.23 9	0.19 12	0.25 7	0.57 176

ACVNet	2.40 140	0.97 202	20.20 295	0.94 91	0.86 185	4.22 328	0.79 156	2.97 112	2.85 221	1.93 148	1.91 240	3.07 313	1.46 196	1.52 70	2.37 308	0.33 125	0.27 143	0.30 126	0.27 129	0.42 221	0.35 43

DISCO	2.40 140	0.99 214	11.99 76	1.81 382	1.12 264	3.47 150	1.24 311	3.34 143	2.57 183	2.73 350	1.96 250	4.52 404	1.90 293	4.18 234	3.62 351	0.37 194	0.27 143	0.31 145	0.30 206	0.70 356	0.62 202

RAFT_CTSACE	2.41 146	1.83 324	20.33 318	1.77 380	1.39 319	3.50 159	1.03 266	3.25 134	1.64 58	1.80 133	2.04 263	2.82 293	1.78 273	2.11 139	1.10 92	0.27 27	0.24 99	0.28 89	0.30 206	0.31 66	0.33 29

TestStereo	2.41 146	1.95 331	19.15 209	0.77 15	0.61 96	1.83 36	0.58 46	2.33 49	1.53 25	1.44 83	1.37 77	1.26 98	0.90 71	11.59 412	0.94 59	0.36 182	0.19 10	0.33 197	0.24 85	0.45 252	0.32 22

DeepStereo_RVC	2.42 148	0.70 81	18.41 188	0.79 26	0.43 29	4.50 373	0.70 100	2.51 61	3.51 348	2.02 184	1.79 188	1.54 129	6.35 423	1.93 124	1.22 110	0.47 293	0.22 55	0.29 105	0.29 188	0.35 141	0.40 83

model_zeroshot	2.43 149	0.72 90	19.99 273	1.24 225	1.23 291	3.70 201	0.63 70	3.76 190	1.61 52	2.79 358	1.41 87	2.24 230	0.82 55	2.87 203	1.22 110	0.33 125	0.52 303	0.30 126	0.25 96	0.28 29	2.59 366

MIPNet	2.43 149	1.13 237	20.00 274	0.93 84	0.58 88	4.74 422	0.62 65	4.33 365	2.95 239	1.94 154	1.49 98	1.52 128	1.96 296	2.77 196	1.60 195	0.35 161	0.20 21	0.27 63	0.23 71	0.32 84	0.59 190

tta	2.44 151	0.73 96	8.34 58	1.41 297	0.61 96	2.04 46	0.72 108	4.30 343	4.43 399	2.41 310	2.40 330	1.94 196	1.52 212	10.99 383	3.10 340	0.35 161	0.84 348	0.36 249	0.33 244	0.31 66	1.75 335

iinet-f	2.44 151	1.82 323	14.97 114	1.21 213	1.11 261	3.78 215	1.10 285	4.19 307	2.90 234	2.10 211	1.76 174	2.99 305	2.97 358	2.84 201	2.79 323	0.38 209	0.38 226	0.28 89	0.28 155	0.50 288	0.47 125

test_5	2.45 153	1.43 284	19.72 247	1.20 208	1.39 319	3.88 238	1.25 312	4.03 248	1.98 99	1.74 123	1.82 200	1.86 183	1.78 273	3.57 217	1.35 138	0.33 125	0.21 40	0.35 234	0.33 244	0.34 127	0.43 101

acv_ft	2.45 153	0.97 202	19.57 233	1.15 185	2.01 403	2.97 94	0.96 253	3.88 212	2.85 221	2.34 289	1.91 240	3.07 313	1.65 252	1.52 70	2.26 298	0.33 125	0.27 143	0.30 126	0.27 129	0.42 221	0.35 43

riskmin	2.46 155	0.61 37	12.91 83	1.22 217	1.65 373	3.56 171	0.61 55	4.30 343	1.50 19	1.86 138	1.16 40	4.30 395	2.02 301	1.53 73	1.32 136	0.29 46	0.95 357	0.34 216	0.23 71	0.43 231	8.34 431

PFNet+	2.46 155	0.64 47	21.10 409	0.98 119	0.48 45	4.63 398	0.83 176	2.47 57	3.48 345	2.14 219	1.67 151	1.34 106	1.03 92	4.66 238	1.35 138	0.49 308	0.33 184	0.38 275	0.39 303	0.33 105	0.49 137

testlalala2	2.47 157	0.75 118	20.46 332	2.58 423	2.91 426	3.80 219	0.76 142	4.20 309	3.87 372	1.45 85	1.57 123	2.43 255	0.80 51	1.23 20	0.71 9	0.28 38	0.33 184	0.24 21	0.21 36	0.35 141	0.38 72

CoDeX	2.47 157	0.91 176	13.65 88	1.03 140	1.17 273	3.28 122	1.30 316	4.17 299	2.99 244	1.78 128	1.85 218	2.04 216	1.46 196	9.99 352	1.66 209	0.38 209	0.28 151	0.32 163	0.28 155	0.34 127	0.57 176

iRaft-Stereo_5w	2.47 157	1.37 278	13.85 90	0.87 51	0.99 226	3.22 111	0.84 185	3.72 184	2.12 116	1.57 93	2.49 343	2.20 228	2.22 321	9.12 326	2.03 277	0.48 302	0.27 143	0.35 234	0.29 188	0.48 282	0.94 278

RAFT-Stereo + iAFF	2.49 160	1.68 310	20.50 343	1.11 165	1.32 310	4.13 295	0.42 15	3.23 130	3.30 308	2.05 196	2.40 330	1.61 134	1.11 123	1.49 65	1.63 202	0.22 2	0.22 55	0.26 49	0.24 85	0.31 66	2.47 365

HITNet	2.49 160	2.91 360	19.23 217	1.54 334	0.57 85	3.47 150	0.79 156	4.16 295	2.93 237	2.18 233	1.65 148	1.68 143	1.45 191	2.17 148	2.99 335	0.28 38	0.20 21	0.41 292	0.27 129	0.45 252	0.52 156
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
GwcNet-ADL	2.51 162	0.75 118	21.41 432	0.98 119	0.73 142	4.58 390	0.95 248	4.46 396	2.61 188	2.06 197	1.80 193	2.54 265	1.24 151	1.98 130	1.73 227	0.41 229	0.46 274	0.24 21	0.27 129	0.41 212	0.55 169

HHNet	2.51 162	0.76 128	20.83 381	0.67 6	0.67 125	4.07 281	0.90 220	3.85 209	1.59 41	2.14 219	4.91 419	0.98 63	3.32 378	1.73 98	1.80 240	0.41 229	0.20 21	0.31 145	0.28 155	0.38 174	0.44 105

EGLCR-Stereo	2.52 164	0.56 10	9.39 65	1.16 191	0.81 166	5.24 434	0.61 55	4.20 309	1.56 33	1.09 52	0.71 2	1.09 73	0.66 22	1.92 121	0.82 33	0.29 46	0.30 166	0.29 105	0.24 85	0.37 164	19.09 474

DAS	2.52 164	0.76 128	7.72 53	1.16 191	1.64 369	2.96 91	2.10 390	4.14 289	3.31 310	4.16 421	2.51 347	2.56 269	1.81 279	11.54 410	1.83 245	0.44 264	0.23 79	0.39 280	0.25 96	0.42 221	0.45 109

GMM-Stereo	2.52 164	0.56 10	20.57 355	0.92 79	0.83 171	4.18 314	1.88 374	2.51 61	2.40 160	2.48 322	2.30 318	1.69 144	1.84 285	2.93 206	1.25 124	0.32 102	0.19 10	0.33 197	0.49 350	0.37 164	2.40 361

MLCV	2.52 164	1.77 317	18.20 185	1.17 198	0.63 109	3.60 179	0.53 33	3.88 212	2.35 154	2.82 363	2.24 304	1.99 208	1.42 184	4.59 237	3.09 339	0.39 216	0.22 55	0.33 197	0.22 59	0.35 141	0.52 156

ToySt	2.53 168	0.89 168	19.20 214	1.12 175	0.95 220	3.47 150	1.13 290	3.72 184	2.25 133	1.36 72	1.71 162	2.22 229	1.59 226	2.14 145	1.81 244	0.28 38	0.64 327	0.30 126	0.33 244	0.43 231	5.14 408

LMCR-Stereo	2.53 168	2.30 348	18.81 197	1.64 358	0.86 185	3.88 238	1.14 292	4.33 365	1.63 56	2.27 263	2.35 322	1.13 77	2.41 333	2.63 186	2.26 298	1.06 406	0.24 99	0.29 105	0.25 96	0.62 327	0.42 95

UNet	2.53 168	0.91 176	20.07 280	1.19 206	1.44 329	3.45 147	0.75 134	3.80 200	1.98 99	2.09 209	1.57 123	2.74 285	2.37 330	3.51 216	2.52 317	0.35 161	0.30 166	0.41 292	0.28 155	0.40 192	0.50 142

UCFNet_RVC	2.53 168	1.29 266	20.56 351	1.42 304	1.40 323	4.01 267	1.04 271	2.79 91	1.67 64	2.27 263	1.88 229	2.94 302	1.50 206	3.48 214	1.68 212	0.37 194	0.29 156	0.52 352	0.41 322	0.55 302	0.51 148

MyStereo04	2.54 172	1.18 244	18.82 199	1.04 144	1.21 288	3.96 261	0.95 248	4.02 245	3.01 250	2.06 197	1.27 58	2.33 240	1.66 253	2.06 134	2.01 274	0.26 19	3.49 423	0.34 216	0.27 129	0.43 231	0.49 137

MC-Stereo	2.54 172	0.58 17	6.38 49	1.30 256	1.37 317	4.56 389	0.60 52	2.08 35	1.57 35	1.97 165	1.68 153	0.89 53	1.12 125	1.46 61	0.88 45	0.27 27	8.44 444	0.27 63	0.22 59	0.26 16	14.87 454

Sa-1000	2.54 172	1.47 288	20.36 321	1.16 191	0.55 73	4.07 281	1.39 329	4.49 398	3.01 250	2.06 197	2.79 372	1.84 181	1.43 188	2.68 190	1.53 176	0.31 86	0.26 133	0.36 249	0.33 244	0.37 164	0.46 117

LCNet	2.54 172	0.60 32	20.89 387	1.01 132	0.57 85	3.60 179	1.21 307	3.20 126	1.70 69	2.17 230	1.76 174	1.43 120	4.12 398	3.61 218	0.94 59	0.32 102	0.20 21	0.28 89	0.76 396	0.50 288	1.83 344

AFF-stereo	2.54 172	3.44 371	20.84 384	1.30 256	0.48 45	3.94 255	0.48 21	3.30 138	3.40 331	1.94 154	2.21 302	2.10 224	1.51 208	2.36 168	1.62 199	0.23 3	0.21 40	0.25 32	0.25 96	0.33 105	0.53 161

MyStereo05	2.55 177	1.07 222	19.87 262	1.06 152	1.08 253	4.26 336	0.86 194	4.10 273	3.01 250	2.19 238	1.26 56	2.30 237	1.64 246	2.13 142	1.99 268	0.25 10	2.43 407	0.34 216	0.27 129	0.46 262	0.48 132

SA	2.55 177	1.54 296	20.70 371	1.12 175	0.48 45	4.26 336	1.33 320	4.45 394	3.28 299	1.68 109	1.96 250	1.69 144	2.25 323	2.60 184	1.57 186	0.30 70	0.29 156	0.37 260	0.38 295	0.36 159	0.47 125

KYRaft	2.55 177	0.57 15	20.60 359	0.98 119	0.51 62	4.38 349	1.76 367	2.51 61	1.59 41	2.48 322	2.98 381	1.99 208	3.36 382	2.17 148	0.96 66	0.34 146	0.22 55	0.33 197	0.46 343	0.38 174	2.44 363

RAFT-345	2.55 177	0.60 32	19.89 264	1.22 217	0.49 52	4.43 361	0.77 144	1.68 9	3.54 350	2.09 209	3.10 388	1.95 200	1.30 161	6.65 281	1.47 170	0.41 229	0.23 79	0.32 163	0.26 113	0.29 44	0.28 11

DLCB_ROB	2.55 177	1.32 272	10.26 69	1.31 259	1.04 244	2.94 89	1.29 315	3.81 203	2.73 201	2.93 371	2.17 290	3.37 335	1.53 216	10.40 366	3.26 345	0.42 239	0.35 201	0.41 292	0.37 286	0.43 231	0.68 221

TestStereo1	2.56 182	1.41 282	20.56 351	1.63 354	0.74 146	4.13 295	1.34 321	3.93 225	3.38 325	1.61 97	2.56 352	1.43 120	2.13 313	2.55 182	1.70 218	0.32 102	0.22 55	0.34 216	0.26 113	0.40 192	0.53 161

CRFU-Net	2.56 182	0.89 168	10.77 71	2.53 420	1.09 256	3.91 244	1.40 330	3.87 211	1.92 92	2.25 254	1.80 193	3.32 332	7.85 438	5.53 253	1.54 179	0.58 349	0.36 207	0.31 145	0.28 155	0.39 188	0.56 172

SA-5K	2.56 182	1.41 282	20.56 351	1.63 354	0.74 146	4.13 295	1.34 321	3.93 225	3.38 325	1.61 97	2.56 352	1.43 120	2.13 313	2.55 182	1.70 218	0.32 102	0.22 55	0.34 216	0.26 113	0.40 192	0.53 161

IPLG	2.56 182	1.11 233	19.89 264	0.95 101	0.79 163	4.60 394	0.56 37	4.31 354	2.10 109	1.94 154	2.00 258	1.34 106	1.37 169	6.59 280	1.59 191	0.32 102	0.21 40	0.27 63	0.23 71	0.32 84	0.63 205

Prome-Stereo	2.57 186	0.60 32	20.29 312	1.01 132	0.62 106	4.40 356	1.80 370	3.22 129	1.74 72	2.18 233	3.43 399	1.71 150	3.45 387	2.24 159	1.19 105	0.32 102	0.20 21	0.27 63	0.25 96	0.37 164	2.15 353

SPstereo	2.59 187	1.07 222	20.48 341	0.91 71	4.13 450	3.67 193	0.51 29	2.27 43	1.76 74	1.18 57	1.15 39	1.18 85	0.84 57	1.36 47	1.54 179	0.27 27	8.46 445	0.27 63	0.19 12	0.29 44	0.30 16

NINENet	2.59 187	0.89 168	16.09 133	1.16 191	1.07 250	4.50 373	0.75 134	4.43 390	2.61 188	2.18 233	1.91 240	3.61 356	1.03 92	7.92 310	1.18 102	0.49 308	0.34 192	0.41 292	0.30 206	0.42 221	0.44 105

111	2.59 187	3.10 364	20.47 335	0.84 35	0.38 8	4.26 336	0.91 230	4.45 394	2.96 240	2.48 322	2.07 275	2.31 238	1.64 246	1.49 65	1.90 256	0.35 161	0.22 55	0.25 32	0.21 36	0.32 84	1.14 297

ff7	2.60 190	0.81 146	16.25 138	0.89 58	0.56 77	4.55 385	0.83 176	1.68 9	3.44 335	0.88 28	1.10 29	0.70 18	0.78 41	1.93 124	0.93 53	0.29 46	0.37 213	0.29 105	0.21 36	0.33 105	15.08 457

ffff	2.60 190	0.81 146	16.25 138	0.89 58	0.56 77	4.55 385	0.83 176	1.68 9	3.44 335	0.88 28	1.10 29	0.70 18	0.78 41	1.93 124	0.93 53	0.29 46	0.37 213	0.29 105	0.21 36	0.33 105	15.08 457

11t	2.60 190	0.81 146	16.25 138	0.89 58	0.56 77	4.55 385	0.83 176	1.68 9	3.44 335	0.88 28	1.10 29	0.70 18	0.78 41	1.93 124	0.93 53	0.29 46	0.37 213	0.29 105	0.21 36	0.33 105	15.08 457

ccc-4	2.60 190	0.81 146	16.25 138	0.89 58	0.56 77	4.55 385	0.83 176	1.68 9	3.44 335	0.88 28	1.10 29	0.70 18	0.78 41	1.93 124	0.93 53	0.29 46	0.37 213	0.29 105	0.21 36	0.33 105	15.08 457

IPLGR	2.61 194	0.73 96	20.72 374	0.87 51	0.54 69	4.58 390	0.52 32	4.32 362	2.79 211	1.91 144	1.54 114	1.72 151	1.71 263	6.94 294	1.43 159	0.31 86	0.21 40	0.27 63	0.24 85	0.34 127	0.48 132

RAFT_R40	2.61 194	0.64 47	19.86 260	1.69 365	0.46 36	4.74 422	0.95 248	2.28 45	2.52 178	2.02 184	2.32 320	2.69 281	2.52 343	6.70 284	1.05 85	0.42 239	0.19 10	0.30 126	0.27 129	0.33 105	0.29 14

DeepPruner_ROB	2.61 194	1.97 332	19.32 221	1.03 140	1.20 283	4.38 349	0.90 220	3.44 154	1.77 75	2.61 339	1.54 114	2.77 290	1.27 153	5.05 241	2.08 283	0.52 334	0.40 239	0.37 260	0.35 267	0.52 295	0.62 202

fast-acv-ft	2.62 197	1.62 305	20.48 341	1.45 313	1.39 319	3.16 105	1.16 297	3.41 150	2.45 172	1.97 165	2.15 285	2.68 279	2.15 315	2.92 205	2.47 314	0.43 256	0.40 239	0.45 316	0.40 312	0.62 327	0.64 210

PSM-softLoss	2.62 197	0.65 54	21.11 411	2.46 417	0.49 52	4.68 413	0.68 90	2.61 79	4.23 388	2.14 219	1.47 95	1.42 118	0.99 85	6.04 265	1.24 118	0.47 293	0.23 79	0.37 260	0.39 303	0.33 105	0.34 37

KMStereo	2.62 197	0.65 54	21.11 411	2.46 417	0.49 52	4.68 413	0.68 90	2.61 79	4.23 388	2.14 219	1.47 95	1.42 118	0.99 85	6.04 265	1.24 118	0.47 293	0.23 79	0.37 260	0.39 303	0.33 105	0.34 37

STTStereo	2.62 197	1.28 264	19.16 210	1.52 331	1.55 346	3.84 226	0.89 205	3.75 189	2.59 187	2.23 251	1.59 131	2.48 261	1.58 223	5.11 242	1.72 224	0.38 209	0.41 246	0.47 324	0.54 366	0.53 296	0.75 243

SST-Stereo	2.63 201	0.63 44	19.76 251	1.69 365	0.46 36	4.71 419	0.74 124	2.27 43	3.07 265	2.07 203	2.15 285	2.42 253	3.17 373	6.66 282	0.95 65	0.45 273	0.19 10	0.30 126	0.27 129	0.35 141	0.31 19

GMOStereo	2.64 202	0.92 183	19.83 256	0.81 28	0.68 132	3.22 111	0.89 205	2.94 103	1.48 12	2.36 297	1.54 114	1.75 155	1.04 99	1.33 39	1.15 97	0.26 19	11.32 462	0.35 234	0.28 155	0.35 141	0.33 29

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test-2	2.64 202	0.92 183	19.83 256	0.81 28	0.68 132	3.22 111	0.89 205	2.94 103	1.48 12	2.36 297	1.54 114	1.75 155	1.04 99	1.33 39	1.15 97	0.26 19	11.32 462	0.35 234	0.28 155	0.35 141	0.33 29

test_sample3	2.65 206	0.75 118	15.69 126	1.42 304	0.85 181	3.14 104	0.73 115	4.28 339	3.21 282	2.28 265	1.79 188	1.78 170	1.46 196	11.11 392	1.84 247	0.36 182	0.46 274	0.34 216	0.36 276	0.40 192	0.76 244

dad	2.65 206	3.40 369	19.45 228	1.05 148	0.65 117	4.21 326	0.84 185	2.10 37	2.77 208	2.32 285	1.72 164	1.72 151	1.27 153	3.86 223	2.04 279	1.06 406	0.40 239	2.04 435	0.49 350	0.78 371	0.83 257

AASNet	2.65 206	3.20 365	20.19 294	1.38 285	1.49 335	3.84 226	1.06 274	3.92 221	3.28 299	2.07 203	2.28 313	1.95 200	1.28 156	2.19 151	2.17 291	0.42 239	0.33 184	0.45 316	0.30 206	0.59 317	0.52 156

ASMatch	2.65 206	0.68 70	20.65 365	1.60 347	0.71 140	4.40 356	0.77 144	2.02 32	1.65 60	1.71 117	3.89 407	1.93 194	3.75 392	5.45 250	1.67 210	0.33 125	0.24 99	0.34 216	0.28 155	0.34 127	0.57 176

BEATNet_4x	2.65 206	4.43 384	18.10 182	1.41 297	0.59 89	3.44 144	1.02 263	4.08 267	2.97 241	2.28 265	1.75 173	2.18 226	1.61 232	2.80 199	3.54 349	0.39 216	0.25 112	0.47 324	0.31 223	0.61 322	0.86 267

IGEV_Zeroshot_test	2.66 211	0.75 118	21.55 436	1.50 326	0.89 198	2.21 56	0.90 220	3.52 157	1.83 81	2.17 230	1.57 123	4.09 380	1.60 227	1.73 98	1.21 108	0.32 102	0.33 184	0.28 89	0.30 206	0.44 244	6.09 414

GEStereo_RVC	2.66 211	1.20 254	20.38 323	1.29 252	1.05 246	4.02 269	1.42 333	4.17 299	2.24 130	2.10 211	1.86 223	2.33 240	1.84 285	4.93 240	1.78 235	0.51 324	0.38 226	0.32 163	0.29 188	0.44 244	0.56 172

XX-Stereo	2.66 211	0.70 81	21.17 418	2.33 410	1.24 294	4.31 345	0.45 18	4.48 397	1.60 46	2.39 305	1.89 231	4.60 408	0.60 10	4.17 233	1.11 93	0.34 146	0.26 133	0.29 105	0.29 188	0.53 296	0.43 101

delet	2.66 211	1.11 233	18.42 189	1.05 148	1.65 373	3.47 150	2.00 383	3.81 203	2.82 217	2.15 224	2.11 279	2.62 275	1.88 292	5.38 248	2.21 295	0.34 146	0.38 226	0.40 285	0.32 236	0.45 252	0.54 166

OCTAStereo	2.67 215	0.67 64	21.08 402	2.43 413	0.47 40	4.67 405	0.67 82	3.68 174	4.31 397	2.11 213	1.62 135	1.36 110	1.09 115	6.02 264	1.25 124	0.45 273	0.20 21	0.36 249	0.34 254	0.32 84	0.37 65

RE-Stereo	2.67 215	0.67 64	21.08 402	2.43 413	0.47 40	4.67 405	0.67 82	3.68 174	4.30 394	2.11 213	1.62 135	1.36 110	1.09 115	6.01 261	1.26 129	0.45 273	0.20 21	0.36 249	0.34 254	0.32 84	0.37 65

TVStereo	2.67 215	0.67 64	21.08 402	2.43 413	0.47 40	4.67 405	0.67 82	3.68 174	4.30 394	2.11 213	1.62 135	1.36 110	1.09 115	6.01 261	1.26 129	0.45 273	0.20 21	0.36 249	0.34 254	0.32 84	0.37 65

test_sample5	2.68 218	0.76 128	14.56 107	1.40 293	0.83 171	3.11 101	0.74 124	4.33 365	4.48 405	2.29 269	2.04 263	1.67 140	1.45 191	11.18 395	1.88 252	0.37 194	0.47 284	0.37 260	0.39 303	0.43 231	0.78 248

test_sample4	2.68 218	0.76 128	15.85 129	1.45 313	0.83 171	3.10 98	0.72 108	4.31 354	3.37 322	2.39 305	1.90 239	1.72 151	1.47 201	11.13 394	1.86 250	0.36 182	0.47 284	0.35 234	0.37 286	0.42 221	0.85 263

DualNet	2.68 218	0.76 128	14.56 107	1.40 293	0.83 171	3.11 101	0.74 124	4.33 365	4.48 405	2.35 291	2.13 282	1.67 140	1.45 191	11.18 395	1.88 252	0.37 194	0.47 284	0.37 260	0.39 303	0.43 231	0.78 248

NF-Stereo	2.68 218	0.67 64	21.09 407	2.43 413	0.47 40	4.67 405	0.67 82	3.68 174	4.30 394	2.11 213	1.62 135	1.36 110	1.09 115	6.07 267	1.24 118	0.45 273	0.20 21	0.36 249	0.34 254	0.32 84	0.37 65

testlalala_base	2.69 222	0.77 136	21.10 409	1.22 217	1.46 331	2.72 78	0.83 176	4.11 276	1.49 17	1.28 69	1.45 94	1.21 95	0.85 59	1.28 28	1.19 105	3.94 454	2.36 402	0.27 63	0.19 12	4.48 456	1.58 327

mmm	2.70 223	0.80 143	8.26 57	1.50 326	1.18 275	2.44 69	0.85 190	4.08 267	4.59 408	2.31 274	1.95 249	1.51 127	1.55 220	2.33 167	1.72 224	0.31 86	7.71 442	0.45 316	0.42 327	0.40 192	9.56 436

iResNet	2.70 223	1.35 276	20.93 390	2.01 397	0.73 142	3.76 210	0.83 176	4.28 339	2.93 237	2.38 303	2.03 261	1.35 108	1.54 217	3.28 212	4.42 362	0.42 239	0.25 112	0.29 105	0.23 71	0.45 252	0.64 210

test_sample6	2.71 225	0.76 128	14.30 100	1.43 310	0.83 171	3.17 106	0.79 156	4.40 383	4.65 413	2.35 291	2.13 282	1.69 144	1.45 191	11.48 408	1.99 268	0.39 216	0.46 274	0.38 275	0.40 312	0.43 231	0.77 245

MIM_Stereo	2.71 225	1.26 257	20.92 389	1.34 271	5.57 458	3.10 98	0.59 48	3.25 134	2.51 176	1.64 101	1.61 132	1.82 178	1.29 159	2.07 135	1.35 138	0.25 10	0.31 172	0.28 89	0.26 113	0.29 44	4.43 404

anonymousdsp2	2.72 227	0.68 70	11.15 73	1.20 208	0.64 112	3.66 192	0.71 105	3.71 183	2.14 119	1.62 99	1.61 132	1.95 200	1.00 87	2.24 159	0.81 28	0.32 102	0.50 298	0.28 89	0.20 27	0.34 127	19.58 475

Wz-Net-LNSev-Ref	2.72 227	2.55 354	14.91 112	1.37 281	1.36 314	3.50 159	1.63 356	4.11 276	3.38 325	2.55 330	2.04 263	2.35 244	2.50 341	5.14 243	4.64 366	0.53 336	0.22 55	0.35 234	0.21 36	0.41 212	0.60 194

RAFT-RH_RVC	2.72 227	0.64 47	20.10 288	1.48 321	0.49 52	4.46 364	0.56 37	1.73 16	2.86 227	3.06 381	5.50 422	2.02 213	1.28 156	6.70 284	1.56 183	0.46 285	0.22 55	0.37 260	0.34 254	0.29 44	0.33 29

DMCA-RVC	2.72 227	3.31 367	20.08 285	1.27 245	1.13 266	2.49 70	0.85 190	3.43 152	1.85 84	3.04 380	1.58 129	1.99 208	1.51 208	6.42 276	2.86 328	0.39 216	0.31 172	0.44 309	0.37 286	0.47 275	0.65 214

iResNet_ROB	2.72 227	10.38 418	14.41 103	1.46 315	0.99 226	3.74 207	0.66 80	4.01 240	2.84 220	2.04 192	2.05 270	1.98 207	1.38 170	4.73 239	1.91 259	0.35 161	0.20 21	0.28 89	0.19 12	0.33 105	0.41 88

pcwnet_v2	2.73 232	0.70 81	22.43 457	1.11 165	1.02 234	3.58 174	0.80 164	4.31 354	3.42 334	2.39 305	2.28 313	2.99 305	1.68 256	3.31 213	1.54 179	0.44 264	0.51 300	0.41 292	0.34 254	0.62 327	0.74 241

GCAP-BAT	2.74 233	0.79 141	19.74 250	1.06 152	0.85 181	4.25 335	0.91 230	2.80 92	1.83 81	2.14 219	2.08 276	2.55 266	0.80 51	1.87 119	1.41 155	0.35 161	7.97 443	0.24 21	0.22 59	0.27 21	2.72 370

MyStereo06	2.74 233	1.07 222	21.19 421	1.06 152	1.08 253	4.26 336	0.86 194	3.72 184	1.80 78	2.25 254	1.77 181	4.28 393	4.12 398	1.85 117	1.38 151	0.25 10	2.43 407	0.34 216	0.27 129	0.46 262	0.48 132

IRAFT_RVC	2.74 233	0.71 86	19.80 252	2.52 419	0.67 125	4.60 394	1.57 351	3.05 115	2.99 244	2.23 251	1.72 164	2.08 222	2.59 344	6.69 283	1.61 197	0.37 194	0.21 40	0.33 197	0.29 188	0.33 105	0.35 43

HGLStereo	2.74 233	1.03 218	20.80 379	1.24 225	1.55 346	3.62 184	0.94 244	3.83 206	2.09 107	2.18 233	2.20 299	3.11 317	2.12 310	5.65 254	2.07 282	0.50 318	0.34 192	0.32 163	0.30 206	0.42 221	0.50 142

ACRE	2.75 237	7.69 403	19.93 267	0.93 84	1.30 302	3.94 255	0.90 220	4.23 320	3.66 358	2.33 287	2.61 357	1.17 82	1.04 99	1.80 109	1.35 138	0.46 285	0.25 112	0.27 63	0.23 71	0.32 84	0.60 194

PFNet	2.75 237	0.69 75	19.96 269	2.25 406	0.80 164	4.63 398	0.90 220	2.60 78	3.85 370	2.39 305	2.71 367	1.82 178	1.41 182	7.53 304	1.41 155	0.36 182	0.21 40	0.36 249	0.27 129	0.32 84	0.46 117

rafts_anoy	2.76 239	1.68 310	20.42 327	1.42 304	3.90 445	3.03 96	0.61 55	3.24 131	1.66 62	1.42 79	1.26 56	1.19 89	1.11 123	2.13 142	1.64 205	0.33 125	8.77 451	0.32 163	0.32 236	0.32 84	0.38 72

NLCA_NET_v2_RVC	2.76 239	1.48 289	19.72 247	1.62 351	2.00 402	3.95 257	0.86 194	3.92 221	2.51 176	2.56 331	1.69 156	2.83 295	1.61 232	5.65 254	1.78 235	0.48 302	0.36 207	0.38 275	0.42 327	0.56 308	0.77 245
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AACVNet	2.77 241	1.64 308	19.22 216	1.57 341	0.86 185	3.28 122	0.74 124	3.31 141	1.66 62	2.06 197	1.82 200	2.47 259	1.40 177	10.95 382	1.92 263	0.41 229	0.35 201	0.38 275	0.33 244	0.46 262	0.61 198

UGAM	2.78 242	0.78 138	19.69 244	0.93 84	0.73 142	3.27 119	1.02 263	2.88 99	3.06 264	1.40 75	2.76 371	3.51 349	1.28 156	10.74 373	1.44 163	0.30 70	0.30 166	0.40 285	0.33 244	0.37 164	0.49 137

Wz-Net-LNSev	2.78 242	6.16 392	17.27 163	1.24 225	1.65 373	3.49 157	1.55 348	3.70 181	3.61 353	1.96 162	1.76 174	3.30 329	2.17 319	2.78 197	2.24 296	0.49 308	0.35 201	0.32 163	0.31 223	0.56 308	0.65 214

NVstereo2D	2.79 244	1.13 237	13.75 89	1.37 281	1.47 334	3.57 172	1.38 328	4.17 299	3.77 366	2.04 192	1.72 164	3.05 310	1.75 268	10.84 376	1.72 224	0.62 359	0.48 291	0.56 368	0.54 366	0.79 375	1.02 287

ssnet_v2	2.81 245	1.39 279	21.16 416	1.25 240	0.90 203	3.86 232	1.63 356	4.10 273	3.22 288	2.79 358	1.96 250	3.78 364	1.70 261	2.53 181	3.12 342	0.44 264	0.37 213	0.42 303	0.38 295	0.59 317	0.58 188

11t1	2.82 246	0.72 90	17.81 179	1.60 347	0.93 213	2.27 60	0.62 65	3.76 190	4.47 404	1.72 118	1.33 69	1.05 71	1.34 165	1.84 116	1.45 167	0.29 46	5.57 434	0.29 105	0.26 113	0.32 84	8.80 434

DANet	2.82 246	1.17 241	10.20 68	1.87 385	1.72 383	3.25 118	1.15 295	4.36 373	3.02 254	3.42 401	2.18 295	4.09 380	1.79 276	9.78 340	4.32 359	0.55 342	0.57 310	0.60 378	0.44 336	0.65 342	1.25 304
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AIO-Stereo-zeroshot	2.84 248	1.17 241	20.72 374	1.15 185	2.05 406	3.61 181	0.49 22	4.63 418	2.10 109	1.41 78	1.66 150	6.02 431	2.40 331	2.79 198	2.09 286	0.30 70	0.51 300	0.31 145	0.96 409	0.59 317	1.93 345

test_sample7	2.85 249	0.81 146	14.48 105	1.59 346	0.77 158	2.42 68	1.08 276	4.40 383	4.92 423	2.20 244	1.85 218	1.90 189	2.00 298	6.87 290	1.75 232	0.47 293	1.36 375	0.44 309	0.41 322	0.47 275	6.81 420

GCST	2.86 250	3.95 378	20.52 345	1.93 391	1.56 350	1.74 35	0.50 26	3.69 178	2.10 109	1.79 131	1.64 145	1.60 133	1.29 159	5.27 246	1.90 256	2.10 430	0.77 343	1.45 429	0.97 411	1.15 409	1.38 311

TRStereo	2.86 250	2.12 340	19.98 272	1.68 364	1.18 275	4.35 347	1.05 272	5.07 433	3.48 345	1.56 91	1.39 81	1.75 155	0.85 59	2.01 132	1.50 172	0.43 256	0.34 192	0.33 197	0.36 276	0.36 159	7.50 421

CFNet-ft	2.87 252	1.80 318	20.20 295	1.10 161	1.54 342	4.09 286	0.89 205	2.97 112	1.88 88	1.93 148	1.70 158	3.50 346	1.60 227	9.35 330	2.17 291	0.35 161	0.32 178	0.61 381	0.38 295	0.55 302	0.45 109

CFNet_RVC	2.87 252	1.80 318	20.20 295	1.10 161	1.54 342	4.09 286	0.89 205	2.97 112	1.88 88	1.93 148	1.70 158	3.50 346	1.60 227	9.35 330	2.17 291	0.35 161	0.32 178	0.61 381	0.38 295	0.55 302	0.45 109

CIPLG	2.88 254	10.01 416	20.02 276	0.95 101	1.34 311	3.95 257	0.91 230	4.24 326	3.69 361	2.36 297	2.66 361	1.17 82	1.06 110	1.82 112	1.37 150	0.45 273	0.25 112	0.27 63	0.23 71	0.33 105	0.60 194

LALA_ROB	2.88 254	2.13 342	19.08 206	1.10 161	0.99 226	3.91 244	1.81 371	4.50 402	3.04 259	3.32 398	1.87 227	2.75 287	1.66 253	4.06 230	4.02 355	0.47 293	0.44 265	0.55 365	0.53 363	0.61 322	0.73 237

IIG-Stereo	2.89 256	0.98 205	19.80 252	2.78 428	0.67 125	4.62 396	0.74 124	4.29 341	2.26 136	2.62 341	3.10 388	3.33 333	1.60 227	7.64 305	1.51 173	0.42 239	0.21 40	0.32 163	0.25 96	0.33 105	0.28 11

DN-CSS_ROB	2.89 256	9.72 414	19.71 245	2.07 402	0.90 203	4.01 267	0.61 55	4.06 257	3.35 320	1.66 106	1.89 231	1.39 114	1.06 110	3.24 211	1.88 252	0.44 264	0.19 10	0.44 309	0.29 188	0.40 192	0.42 95

AE-Stereo	2.91 258	0.63 44	17.05 158	1.15 185	0.63 109	4.39 353	0.70 100	4.02 245	2.12 116	1.24 67	2.04 263	1.01 66	0.91 73	1.67 81	1.42 157	0.30 70	1.14 368	0.28 89	0.28 155	0.27 21	16.93 472

PSMNet-RSSM	2.91 258	1.55 299	20.10 288	1.32 265	1.30 302	4.19 322	0.95 248	3.78 194	2.28 140	2.28 265	1.80 193	2.64 277	1.87 290	9.83 342	1.93 264	0.37 194	0.33 184	0.35 234	0.38 295	0.46 262	0.40 83

Consistency-Raft	2.93 260	1.93 330	19.72 247	1.41 297	1.75 385	3.85 229	1.32 319	4.09 271	2.75 204	1.82 135	2.66 361	1.81 176	4.34 404	2.29 164	2.08 283	0.90 399	0.94 356	1.03 417	1.13 419	1.71 430	1.10 294

ac_64	2.93 260	0.87 162	19.66 236	1.35 272	1.70 380	3.29 125	0.92 237	3.56 160	3.46 343	1.91 144	1.79 188	3.90 370	1.76 270	10.23 359	1.93 264	0.44 264	0.32 178	0.33 197	0.31 223	0.35 141	0.51 148

cf-r	2.93 260	2.19 344	20.59 358	1.49 323	1.35 313	4.18 314	0.92 237	3.73 188	3.12 272	2.16 228	1.82 200	3.40 336	1.44 189	8.22 312	1.93 264	0.34 146	0.31 172	0.33 197	0.30 206	0.38 174	0.45 109

ETE_ROB	2.93 260	2.12 340	17.80 178	1.13 180	0.94 218	3.71 202	1.53 344	4.29 341	2.98 243	3.32 398	2.13 282	2.34 243	1.51 208	8.68 319	2.82 326	0.44 264	0.40 239	0.51 349	0.49 350	0.56 308	0.80 253

x	2.94 264	0.83 151	16.07 132	1.51 328	0.83 171	2.13 53	0.96 253	3.97 233	4.73 415	1.73 120	1.43 89	1.61 134	1.27 153	2.24 159	1.71 221	0.29 46	6.91 439	0.34 216	0.31 223	0.34 127	9.60 437

OMP-Stereo	2.94 264	1.26 257	20.07 280	2.73 426	0.67 125	4.58 390	1.46 338	4.33 365	2.21 127	3.14 388	2.68 364	3.22 323	1.38 170	7.65 306	1.42 157	0.46 285	0.21 40	0.33 197	0.26 113	0.34 127	0.31 19

testlalala	2.95 266	0.66 61	20.83 381	1.03 140	0.81 166	4.39 353	0.90 220	2.96 110	3.69 361	2.50 326	1.55 122	1.31 104	0.61 12	1.15 12	0.77 15	0.42 239	14.33 467	0.25 32	0.20 27	0.26 16	0.36 63

4D-IteraStereo	2.95 266	1.83 324	20.75 376	0.81 28	1.56 350	2.22 57	1.03 266	2.48 59	1.56 33	1.42 79	1.00 18	1.93 194	0.61 12	1.65 79	2.04 279	0.31 86	0.22 55	0.31 145	0.26 113	0.28 29	16.75 470

ACV-stereo	2.96 268	1.09 229	20.34 319	1.37 281	1.05 246	4.65 401	1.09 280	2.82 95	1.68 65	1.48 86	1.32 67	5.40 424	4.22 400	7.83 309	2.08 283	0.46 285	0.52 303	0.33 197	0.30 206	0.45 252	0.71 228

qqq	2.96 268	0.88 165	15.54 124	1.27 245	0.74 146	2.29 61	0.90 220	4.07 259	4.63 409	1.63 100	1.32 67	1.78 170	1.36 167	5.19 244	1.68 212	0.29 46	6.43 437	0.33 197	0.36 276	0.35 141	8.09 424

IPLGR_C	2.96 268	11.71 425	20.02 276	0.95 101	1.31 306	3.93 252	0.92 237	4.22 315	3.76 364	2.35 291	2.62 358	1.16 81	1.07 113	1.71 91	1.34 137	0.45 273	0.25 112	0.27 63	0.23 71	0.33 105	0.60 194

GANet-RSSM	2.96 268	1.27 261	21.17 418	1.73 373	1.23 291	4.22 328	0.91 230	3.39 148	2.02 103	1.97 165	1.74 172	2.53 263	2.06 303	10.91 381	1.88 252	0.37 194	0.35 201	0.32 163	0.29 188	0.42 221	0.46 117

NCCL2	2.96 268	4.07 381	15.75 127	1.24 225	1.03 238	3.48 156	2.55 406	3.79 195	2.39 157	2.78 356	1.80 193	2.41 251	1.67 255	10.27 362	2.48 315	0.46 285	0.41 246	0.57 371	0.55 370	0.61 322	0.86 267

MyStereo8	2.97 273	1.76 315	18.94 201	1.55 338	1.62 362	4.16 306	0.57 40	3.79 195	2.41 162	2.22 249	2.93 379	2.27 233	1.14 132	2.16 146	2.28 300	0.27 27	8.58 447	0.32 163	0.29 188	0.37 164	1.72 334

hitnet-ft	2.99 274	1.23 256	19.37 224	0.96 108	0.90 203	3.76 210	0.79 156	3.60 165	2.68 195	2.31 274	2.04 263	3.63 359	1.49 205	11.70 419	2.37 308	0.45 273	0.54 306	0.44 309	0.36 276	0.54 299	0.56 172

XPNet_ROB	2.99 274	1.58 300	17.06 160	1.38 285	0.99 226	3.91 244	1.62 355	4.20 309	2.42 163	2.87 366	2.03 261	2.31 238	1.72 266	10.76 374	3.60 350	0.55 342	0.49 294	0.48 329	0.40 312	0.53 296	0.85 263

DCRE	3.02 276	0.95 196	18.48 190	1.18 202	1.89 396	3.57 172	0.82 172	3.36 146	1.70 69	2.04 192	8.12 431	1.73 154	1.07 113	1.31 35	1.24 118	0.24 5	0.87 352	0.26 49	0.27 129	0.28 29	11.03 442

HSM-Net_RVC	3.02 276	0.65 54	19.48 229	0.94 91	0.90 203	3.71 202	1.20 302	5.61 446	2.87 229	3.24 394	2.49 343	2.53 263	1.61 232	11.39 403	1.90 256	0.37 194	0.27 143	0.27 63	0.24 85	0.31 66	0.39 80
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccnet	3.03 278	1.48 289	12.88 82	1.54 334	1.26 297	3.71 202	2.32 399	4.11 276	3.05 262	2.92 370	3.21 392	2.86 296	2.40 331	9.87 343	4.19 356	0.80 391	0.76 342	0.71 400	0.70 391	0.78 371	1.07 292

Nwc_Net	3.03 278	1.90 329	19.16 210	1.38 285	1.69 379	3.53 166	1.19 299	4.03 248	2.19 122	2.79 358	2.84 375	3.80 366	2.46 337	6.93 293	2.87 330	0.96 402	0.41 246	0.59 374	0.68 389	0.60 321	0.65 214

psm_up	3.04 280	1.30 269	18.97 204	1.31 259	1.51 338	3.86 232	1.22 308	4.26 336	2.31 149	2.72 348	1.83 213	2.43 255	1.68 256	12.86 443	1.78 235	0.43 256	0.41 246	0.41 292	0.34 254	0.46 262	0.67 220

CFNet	3.04 280	6.89 398	16.27 143	1.36 276	1.24 294	4.09 286	0.72 108	4.15 293	3.00 246	1.69 113	1.88 229	2.27 233	1.45 191	11.41 404	2.12 288	0.36 182	0.29 156	0.43 307	0.36 276	0.48 282	0.38 72

SACVNet	3.06 282	1.61 304	19.29 220	1.46 315	1.18 275	4.05 276	1.48 341	4.03 248	2.58 186	2.75 352	1.89 231	2.55 266	1.38 170	11.33 401	2.28 300	0.51 324	0.41 246	0.48 329	0.43 332	0.57 312	0.93 277

TransformOpticalFlow	3.07 283	0.87 162	20.87 386	1.10 161	0.56 77	4.18 314	0.64 75	4.36 373	3.28 299	2.19 238	3.08 386	4.32 396	5.01 410	7.36 301	1.59 191	0.34 146	0.18 6	0.32 163	0.26 113	0.29 44	0.57 176

StereoDRNet	3.07 283	2.92 362	16.33 145	1.36 276	1.57 353	3.45 147	2.04 387	3.77 193	2.85 221	3.31 397	1.85 218	2.78 291	1.79 276	10.85 377	3.41 346	0.45 273	0.36 207	0.39 280	0.37 286	0.62 327	0.85 263

IGEVStereo-DCA	3.09 285	3.48 372	16.25 138	0.96 108	0.49 52	1.59 31	0.83 176	1.68 9	3.44 335	0.75 6	0.78 7	0.74 28	0.73 28	5.79 256	7.75 390	0.32 102	0.26 133	0.28 89	0.21 36	0.32 84	15.08 457

FADNet_RVC	3.10 286	7.62 401	19.12 207	1.05 148	0.93 213	4.09 286	0.84 185	4.34 370	2.05 105	1.54 89	1.78 185	1.61 134	1.50 206	8.92 323	2.64 322	0.50 318	0.38 226	0.44 309	0.61 381	0.91 387	1.16 299

iRaft-Stereo_20w	3.11 287	0.69 75	18.89 200	1.00 129	1.09 256	5.03 431	1.00 259	5.86 448	2.46 173	2.83 365	1.64 145	3.06 312	4.30 402	3.08 210	1.74 230	0.31 86	0.30 166	0.27 63	0.35 267	0.42 221	7.93 422

STrans-v2	3.11 287	0.95 196	20.80 379	0.86 44	0.64 112	3.90 241	1.01 260	4.30 343	3.61 353	2.28 265	3.65 403	4.11 383	5.17 412	7.32 298	1.63 202	0.34 146	0.18 6	0.29 105	0.26 113	0.30 59	0.65 214

PS-NSSS	3.11 287	1.60 303	19.48 229	1.00 129	1.53 341	4.12 292	1.08 276	4.59 416	2.80 212	2.19 238	2.38 326	1.76 161	1.39 173	11.79 423	1.94 267	0.69 371	0.45 269	0.95 415	0.43 332	1.03 395	1.00 283

DRaft	3.12 290	0.68 70	20.57 355	0.77 15	0.49 52	3.95 257	1.20 302	2.40 51	1.60 46	2.64 343	2.80 373	1.59 132	5.33 413	6.94 294	9.51 398	0.43 256	0.22 55	0.27 63	0.27 129	0.32 84	0.47 125

NOSS_ROB	3.12 290	0.89 168	19.03 205	2.01 397	1.07 250	3.90 241	0.97 255	4.32 362	3.08 266	2.94 373	2.19 298	3.85 369	1.18 143	11.75 421	1.69 215	0.69 371	0.54 306	0.57 371	0.52 361	0.57 312	0.72 232

GwcNet-RSSM	3.13 292	5.08 386	19.86 260	1.28 247	1.20 283	4.12 292	1.11 286	3.89 214	2.80 212	2.13 217	1.81 198	3.11 317	1.46 196	10.33 364	2.19 294	0.36 182	0.34 192	0.35 234	0.31 223	0.45 252	0.43 101

UGAM-zero	3.14 293	0.62 42	20.64 364	1.02 136	0.93 213	2.87 84	0.51 29	4.52 404	1.57 35	2.19 238	1.65 148	5.78 428	3.40 385	9.89 345	1.71 221	0.33 125	0.44 265	0.28 89	0.59 376	0.30 59	3.59 392

anonymousdsp	3.14 293	0.83 151	20.28 308	0.94 91	0.64 112	4.54 379	0.82 172	2.03 33	3.32 315	0.91 35	1.13 35	0.78 31	0.77 39	1.78 102	0.90 49	0.29 46	0.25 112	0.29 105	0.21 36	0.33 105	21.81 476

anonymousa	3.14 293	0.83 151	19.20 214	1.62 351	9.63 462	2.06 50	0.78 149	2.93 101	2.20 125	1.95 160	2.17 290	3.41 337	1.81 279	1.33 39	1.67 210	0.29 46	8.64 449	0.34 216	0.37 286	0.32 84	1.33 308

IGEV-Stereo	3.15 296	0.83 151	20.31 316	0.94 91	0.64 112	4.54 379	0.82 172	2.01 31	3.31 310	0.91 35	1.13 35	0.79 34	0.77 39	1.79 103	0.92 52	0.29 46	0.25 112	0.29 105	0.21 36	0.33 105	21.85 477
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AF-Net	3.15 296	2.65 356	18.81 197	1.37 281	1.76 387	3.30 129	1.57 351	4.20 309	3.05 262	2.76 353	2.94 380	4.50 402	3.21 374	5.88 259	3.07 338	0.88 398	0.39 236	0.72 403	0.50 356	0.75 368	0.66 219

RASNet	3.15 296	1.20 254	19.81 254	1.63 354	2.26 413	3.67 193	1.09 280	3.58 161	3.44 335	1.99 169	2.15 285	4.59 407	2.30 326	10.24 361	2.98 334	0.57 348	0.26 133	0.25 32	0.25 96	0.30 59	0.54 166

RYNet	3.15 296	1.48 289	16.27 143	1.24 225	1.39 319	3.67 193	1.44 337	4.09 271	3.20 279	2.26 260	1.70 158	3.83 367	2.15 315	13.64 455	3.23 344	0.45 273	0.45 269	0.50 344	0.35 267	0.81 377	0.83 257

raft_robust	3.17 300	2.15 343	20.28 308	1.06 152	0.55 73	3.86 232	0.46 19	4.42 388	2.77 208	1.70 115	1.37 77	7.48 438	6.35 423	6.81 289	1.44 163	0.31 86	0.74 341	0.30 126	0.37 286	0.32 84	0.57 176

RALCasStereoNet	3.17 300	1.87 327	20.86 385	1.17 198	1.63 365	3.10 98	0.70 100	3.21 127	2.19 122	1.39 74	1.73 170	1.18 85	0.91 73	2.46 171	1.64 205	0.31 86	8.75 450	0.25 32	0.22 59	0.31 66	9.45 435

DRN-Test	3.17 300	1.30 269	19.66 236	1.41 297	1.60 359	3.61 181	1.47 339	4.18 304	2.83 218	3.48 403	1.92 246	2.58 271	2.50 341	10.81 375	2.90 332	0.49 308	0.49 294	0.44 309	0.42 327	0.57 312	0.78 248

HH	3.19 303	0.91 176	21.34 428	1.24 225	0.61 96	4.16 306	0.80 164	2.94 103	1.82 79	1.23 65	1.84 214	4.61 409	1.84 285	2.63 186	0.99 73	0.29 46	1.53 380	0.30 126	0.24 85	0.34 127	14.22 452

HanStereo	3.19 303	0.91 176	21.34 428	1.24 225	0.61 96	4.16 306	0.80 164	2.94 103	1.82 79	1.23 65	1.84 214	4.61 409	1.84 285	2.63 186	0.99 73	0.29 46	1.53 380	0.30 126	0.24 85	0.34 127	14.22 452

AIO-Stereo-zeroshot1	3.20 305	1.87 327	21.91 442	1.18 202	2.03 404	4.07 281	0.98 257	3.99 236	2.17 120	1.57 93	5.62 424	4.27 391	2.92 355	2.69 193	2.50 316	0.27 27	0.49 294	0.31 145	1.20 423	0.92 389	3.04 380

ADLNet2	3.20 305	1.43 284	20.11 291	1.22 217	1.78 390	3.86 232	1.47 339	3.96 230	3.89 373	2.26 260	2.49 343	4.63 411	1.92 295	10.68 372	2.00 273	0.42 239	0.37 213	0.29 105	0.30 206	0.51 293	0.46 117

FADNet	3.20 305	11.55 424	16.16 136	1.24 225	0.95 220	3.30 129	0.87 198	4.00 238	2.73 201	1.42 79	1.35 72	2.51 262	2.04 302	9.95 350	2.39 310	0.44 264	0.46 274	0.40 285	0.44 336	1.13 408	0.61 198

TDLM	3.20 305	1.58 300	18.80 196	1.70 369	1.10 259	4.29 340	2.17 393	3.81 203	3.27 297	2.89 367	1.98 254	2.06 221	1.70 261	12.44 438	2.15 289	0.58 349	0.31 172	0.56 368	0.40 312	0.58 315	1.59 328

DispNO	3.22 309	2.06 335	19.82 255	1.21 213	1.11 261	3.74 207	0.93 242	4.31 354	2.89 232	2.37 302	2.27 310	4.51 403	2.09 305	11.41 404	3.47 348	0.35 161	0.28 151	0.31 145	0.29 188	0.39 188	0.51 148

SHD	3.22 309	4.21 382	14.19 98	2.37 411	2.12 409	2.77 79	1.19 299	4.24 326	3.25 293	4.64 430	2.73 368	3.62 358	2.76 349	6.30 274	4.75 368	0.66 366	1.25 373	0.52 352	0.59 376	0.69 355	1.64 332

PASM	3.22 309	2.89 359	15.38 120	2.00 395	1.57 353	2.77 79	1.96 378	3.62 168	2.75 204	2.95 375	2.26 307	3.10 316	2.24 322	11.87 424	2.46 312	0.97 403	1.06 364	0.87 412	1.02 413	1.20 413	1.41 314

ADLNet	3.23 312	1.19 250	21.03 396	1.36 276	1.61 360	3.69 197	1.23 309	4.05 255	3.41 332	2.72 348	2.29 315	4.00 376	1.77 272	11.21 397	2.15 289	0.42 239	0.43 258	0.36 249	0.35 267	0.47 275	0.82 255

FADNet-RVC	3.23 312	12.51 428	17.02 157	1.17 198	0.81 166	3.52 164	1.09 280	4.16 295	2.74 203	1.44 83	1.29 64	1.86 183	1.76 270	9.82 341	2.46 312	0.39 216	0.38 226	0.40 285	0.41 322	0.68 353	0.59 190

DEmStereo	3.24 314	0.65 54	18.95 202	0.83 34	0.54 69	3.85 229	1.79 369	2.53 65	2.54 180	2.25 254	2.74 369	2.02 213	6.02 420	6.78 287	11.30 404	0.40 226	0.26 133	0.27 63	0.27 129	0.28 29	0.57 176

ARAFT	3.24 314	13.49 433	19.88 263	0.93 84	0.49 52	4.16 306	1.40 330	4.37 376	3.21 282	2.40 309	1.91 240	1.70 147	1.04 99	6.43 277	1.45 167	0.37 194	0.19 10	0.37 260	0.35 267	0.37 164	0.35 43

APVNet	3.24 314	1.59 302	21.72 439	1.36 276	1.52 340	3.93 252	1.12 288	3.58 161	2.80 212	2.32 285	2.02 259	3.05 310	1.96 296	11.77 422	2.61 320	0.44 264	0.46 274	0.65 392	0.47 345	0.73 363	0.73 237

HSM	3.25 317	1.08 226	19.18 212	1.19 206	1.54 342	3.45 147	1.02 263	4.04 252	2.61 188	2.31 274	2.17 290	8.01 441	2.99 363	11.59 412	1.80 240	0.35 161	0.24 99	0.28 89	0.24 85	0.33 105	0.55 169

Wz-Net-MNSev	3.26 318	7.24 400	17.26 162	1.58 343	1.37 317	3.27 119	2.45 401	4.10 273	4.50 407	2.61 339	2.17 290	2.33 240	3.02 365	7.48 303	2.88 331	0.46 285	0.39 236	0.37 260	0.38 295	0.61 322	0.63 205

GwcNet	3.26 318	3.93 376	20.24 304	1.38 285	2.04 405	3.24 116	1.53 344	3.72 184	3.66 358	2.17 230	2.25 306	3.55 354	1.69 258	9.38 332	3.03 336	0.48 302	0.49 294	0.46 322	0.39 303	0.66 346	0.86 267

RP	3.26 318	1.73 314	17.70 177	1.56 340	1.93 399	3.43 143	1.94 376	4.18 304	2.72 200	2.77 354	3.05 384	3.96 374	2.69 346	10.17 356	2.86 328	1.04 404	0.50 298	0.71 400	0.59 376	0.75 368	0.83 257

stereogan	3.26 318	1.26 257	18.01 180	1.38 285	1.66 376	3.76 210	1.64 359	4.06 257	3.86 371	3.23 393	2.70 366	5.02 418	2.85 351	9.88 344	1.85 248	0.71 375	0.51 300	0.69 397	0.48 347	0.86 383	0.85 263

FADNet-RVC-Resample	3.31 322	8.52 405	22.84 458	1.18 202	0.91 208	3.52 164	1.35 324	4.13 285	2.32 150	1.75 125	1.35 72	2.26 232	1.51 208	9.51 333	2.03 277	0.42 239	0.38 226	0.42 303	0.44 336	0.59 317	0.71 228

iResNetv2_ROB	3.31 322	14.88 461	20.01 275	2.17 404	1.09 256	3.84 226	1.13 290	4.22 315	3.15 276	2.02 184	2.06 272	2.00 212	1.69 258	3.61 218	2.10 287	0.36 182	0.22 55	0.32 163	0.22 59	0.48 282	0.58 188

DualNet (step1)	3.32 324	1.19 250	20.68 367	1.11 165	0.87 194	4.22 328	1.20 302	4.40 383	4.92 423	2.20 244	1.85 218	1.90 189	2.00 298	6.87 290	1.75 232	1.41 420	1.36 375	4.19 463	2.07 450	0.70 356	1.43 316

CVANet_RVC	3.32 324	1.63 307	21.06 401	1.66 360	1.29 301	3.99 265	1.55 348	3.98 234	3.00 246	3.51 404	2.06 272	2.58 271	1.72 266	12.46 439	1.70 218	0.62 359	0.34 192	0.53 356	0.47 345	0.64 336	1.66 333

PDISCO_ROB	3.32 324	5.22 388	18.16 184	2.03 399	2.19 412	4.52 378	1.63 356	4.74 427	3.32 315	2.22 249	2.18 295	3.71 360	2.41 333	5.36 247	2.43 311	1.35 416	0.79 345	0.72 403	0.62 384	1.31 419	1.53 324

PWC_ROB	3.32 324	4.61 385	14.41 103	1.46 315	1.90 397	3.21 109	1.15 295	4.39 382	3.46 343	3.13 385	3.40 398	2.79 292	2.34 328	9.17 327	6.94 381	0.61 354	0.34 192	0.61 381	0.37 286	0.73 363	1.40 312

aanetorigin	3.34 328	2.00 333	17.58 172	1.20 208	1.57 353	2.57 74	3.75 439	2.73 87	2.10 109	6.11 443	4.27 412	2.88 297	5.64 416	5.46 251	4.60 365	0.53 336	0.46 274	0.45 316	0.48 347	1.15 409	1.22 301

RGC	3.35 329	1.84 326	18.13 183	1.52 331	1.79 391	3.33 131	1.37 327	4.18 304	2.39 157	2.96 376	3.23 394	3.98 375	2.71 347	11.53 409	3.42 347	0.90 399	0.48 291	0.79 408	0.79 399	0.75 368	0.89 270

test_for_model	3.36 330	3.87 375	21.00 393	4.24 452	3.68 440	2.57 74	0.94 244	3.80 200	3.64 356	2.59 334	1.40 83	1.02 67	0.73 28	0.97 3	0.70 8	3.05 440	2.42 405	0.26 49	0.17 9	5.36 460	4.82 406

FAT-Stereo	3.38 331	0.88 165	19.96 269	1.28 247	1.20 283	3.44 144	1.97 379	4.26 336	3.15 276	3.14 388	3.92 408	3.50 346	3.28 376	11.68 418	2.04 279	0.65 365	0.68 334	0.48 329	0.54 366	0.63 333	0.91 272

PSMNet_ROB	3.38 331	5.24 389	20.61 360	1.24 225	1.22 290	3.76 210	1.64 359	3.59 163	2.80 212	2.07 203	1.72 164	2.75 287	1.79 276	11.42 406	4.58 364	0.42 239	0.38 226	0.50 344	0.62 384	0.62 327	0.69 224

PSM-AAD	3.41 333	0.58 17	20.55 349	0.95 101	0.56 77	4.46 364	7.40 454	3.11 119	1.58 38	2.30 271	2.56 352	1.26 98	16.19 460	2.47 174	1.00 76	0.32 102	0.22 55	0.58 373	0.41 322	0.37 164	1.32 307

XQC	3.41 333	6.58 395	15.18 116	1.97 392	1.62 362	3.40 136	1.76 367	4.53 405	3.67 360	3.40 400	2.45 339	3.73 361	2.91 354	6.78 287	5.36 372	0.73 383	0.90 353	0.60 378	0.61 381	1.02 394	0.99 282

Syn2CoEx	3.42 335	7.66 402	20.57 355	1.42 304	1.18 275	2.49 70	1.64 359	4.07 259	2.68 195	2.51 327	2.27 310	2.89 298	3.15 372	9.56 335	2.58 318	0.52 334	0.45 269	0.53 356	0.42 327	0.79 375	1.00 283

RTSC	3.44 336	6.78 397	16.53 150	1.76 379	1.54 342	3.53 166	0.94 244	4.22 315	2.97 241	3.65 409	3.23 394	3.31 331	2.29 324	6.22 271	7.41 387	0.61 354	1.32 374	0.37 260	0.42 327	0.78 371	0.98 281

MFMNet_re	3.44 336	8.89 406	19.36 223	3.25 440	1.91 398	3.13 103	1.99 380	3.60 165	4.16 384	3.17 391	2.86 376	2.25 231	2.41 333	2.61 185	2.35 305	1.13 409	1.06 364	0.94 414	0.91 408	1.29 418	1.57 326

edge stereo	3.45 338	1.08 226	22.14 450	1.31 259	1.36 314	2.68 77	1.54 346	4.13 285	3.27 297	2.94 373	3.27 396	4.34 397	2.48 338	11.60 414	2.79 323	0.62 359	0.64 327	0.79 408	0.56 372	0.70 356	0.82 255

PA-Net	3.45 338	2.50 351	20.39 326	1.42 304	1.20 283	3.39 135	1.73 365	3.93 225	3.57 352	1.94 154	2.17 290	3.02 308	1.87 290	11.67 415	6.48 379	0.40 226	0.55 308	0.44 309	0.63 388	0.55 302	1.13 296
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	3.45 338	5.10 387	19.89 264	1.58 343	0.80 164	4.13 295	1.82 372	4.24 326	3.33 317	1.91 144	1.76 174	2.46 258	1.83 284	13.17 448	1.87 251	0.83 396	0.57 310	0.79 408	0.77 397	1.21 414	0.91 272
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
raft+_RVC	3.46 341	2.57 355	19.51 232	1.49 323	17.54 469	3.63 185	0.76 142	3.24 131	1.53 25	1.35 71	1.67 151	1.03 68	1.10 120	1.98 130	1.53 176	0.25 10	7.10 440	0.25 32	0.24 85	0.28 29	2.18 356

Wz-Net-SNSev	3.47 342	10.51 419	16.90 155	1.65 359	1.20 283	3.29 125	2.03 386	4.16 295	3.03 256	2.35 291	2.39 328	3.48 341	2.12 310	7.95 311	4.28 358	0.51 324	0.40 239	0.53 356	0.49 350	0.74 367	1.46 320

NCC-stereo	3.49 343	2.07 337	20.23 302	1.31 259	1.76 387	4.04 272	1.42 333	4.01 240	2.34 151	3.06 381	2.59 355	3.51 349	3.02 365	10.02 354	5.44 373	1.38 418	0.66 332	0.64 390	0.88 405	0.67 348	0.84 261

Abc-Net	3.49 343	2.07 337	20.23 302	1.31 259	1.76 387	4.04 272	1.42 333	4.01 240	2.34 151	3.06 381	2.59 355	3.51 349	3.02 365	10.02 354	5.44 373	1.38 418	0.66 332	0.64 390	0.88 405	0.67 348	0.84 261
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
S-Stereo	3.51 345	0.96 198	22.00 448	1.38 285	1.50 336	3.55 169	2.49 404	4.27 338	3.00 246	2.38 303	3.94 409	3.73 361	1.84 285	11.89 425	2.59 319	0.64 363	0.71 339	0.49 342	0.81 401	0.68 353	1.31 306

MoCha-V2	3.53 346	0.90 173	17.00 156	1.32 265	8.54 461	1.38 23	0.55 36	2.89 100	3.31 310	0.99 46	1.82 200	0.66 12	1.16 139	1.79 103	0.84 38	0.26 19	15.15 470	0.20 1	0.20 27	0.25 7	11.33 443

STTRV1_RVC	3.55 347	1.06 221	20.71 373	1.47 319	1.46 331	3.29 125	1.56 350	4.14 289	3.33 317	1.96 162	3.50 401	2.63 276	2.08 304	11.95 427	2.32 302	2.09 429	4.04 427	0.81 411	0.73 394	1.06 397	0.71 228

IGEV++	3.59 348	0.91 176	13.63 87	1.08 157	0.98 224	1.27 16	0.98 257	3.33 142	1.89 90	0.93 38	1.38 80	0.86 46	1.09 115	1.71 91	1.09 91	0.36 182	21.52 481	0.23 9	0.21 36	0.31 66	18.10 473

PWCDC_ROB	3.62 349	9.86 415	17.35 165	1.62 351	1.57 353	4.19 322	1.01 260	4.35 371	4.20 385	2.26 260	7.36 427	2.73 282	2.75 348	4.10 231	4.51 363	1.47 423	0.37 213	0.39 280	0.34 254	1.22 415	0.73 237

GANet	3.64 350	1.76 315	19.65 235	1.92 390	1.04 244	3.91 244	2.51 405	3.86 210	2.81 216	3.13 385	3.03 383	3.19 320	2.19 320	12.43 437	8.23 393	0.60 353	0.43 258	0.52 352	0.43 332	0.63 333	0.63 205

DDUNet	3.65 351	2.81 358	19.59 234	3.57 445	2.26 413	3.47 150	1.35 324	4.21 314	2.40 160	2.68 345	2.48 342	4.17 386	1.78 273	5.48 252	2.61 320	2.25 432	1.77 387	2.61 444	2.43 456	2.63 436	2.40 361

rrr	3.66 352	3.48 372	23.50 462	0.96 108	0.49 52	1.59 31	0.92 237	8.19 455	2.75 204	0.75 6	0.78 7	0.74 28	0.73 28	5.79 256	7.75 390	0.32 102	0.26 133	0.28 89	0.21 36	0.32 84	13.47 445

ADCRef	3.66 352	5.95 391	15.50 123	1.20 208	1.41 324	3.93 252	1.61 353	3.92 221	2.77 208	3.13 385	2.20 299	2.40 247	2.78 350	6.23 273	16.59 435	0.50 318	0.35 201	0.63 388	0.62 384	0.58 315	0.92 274

ACVNet-DCA	3.67 354	0.94 191	19.66 236	1.87 385	0.42 25	4.47 367	0.73 115	4.07 259	4.63 409	1.21 59	1.89 231	0.73 23	1.62 240	2.20 152	0.81 28	0.31 86	18.77 471	0.32 163	0.21 36	0.35 141	8.09 424

test_xeample3	3.67 354	3.52 374	21.53 435	0.98 119	0.51 62	1.88 38	0.91 230	8.10 454	2.76 207	0.82 14	0.76 6	0.65 10	0.70 24	5.88 259	7.74 389	0.32 102	0.29 156	0.27 63	0.22 59	0.29 44	15.33 462

GrayStereo	3.68 356	0.56 10	20.61 360	1.71 370	0.90 203	4.17 311	8.11 456	3.17 124	4.13 382	2.80 361	2.49 343	1.70 147	17.06 462	2.83 200	1.25 124	0.37 194	0.23 79	0.27 63	0.32 236	0.30 59	0.57 176

xx1	3.69 357	0.94 191	19.66 236	1.87 385	0.42 25	4.47 367	0.73 115	4.24 326	4.01 377	1.21 59	1.89 231	1.78 170	1.36 167	2.20 152	0.81 28	0.31 86	18.77 471	0.33 197	0.36 276	0.35 141	8.09 424

AANet_RVC	3.70 358	7.03 399	17.25 161	1.21 213	1.12 264	3.79 216	1.09 280	3.98 234	3.38 325	2.65 344	4.29 413	3.95 373	1.40 177	11.43 407	7.88 392	1.25 414	0.57 310	0.34 216	0.25 96	0.43 231	0.71 228

FTStereo	3.74 359	0.60 32	20.43 328	0.99 125	0.66 121	4.34 346	11.24 458	2.63 81	1.95 96	2.58 333	5.03 420	1.90 189	13.77 455	3.70 221	1.28 132	0.41 229	0.24 99	0.31 145	0.33 244	0.32 84	2.08 350

MaskLacGwcNet_RVC	3.77 360	1.65 309	20.61 360	2.55 421	1.63 365	4.29 340	1.67 362	3.99 236	2.56 181	1.76 126	1.93 247	3.03 309	1.41 182	13.24 450	2.02 276	4.47 459	1.63 384	1.12 423	0.48 347	2.42 435	2.85 373

HBP-ISP	3.78 361	9.10 409	20.83 381	1.72 371	1.14 267	4.54 379	2.82 413	4.61 417	3.03 256	4.13 420	1.98 254	1.88 187	3.31 377	11.06 387	1.52 175	0.74 386	0.57 310	0.67 394	0.62 384	0.65 342	0.64 210

tt1	3.79 362	0.93 188	15.34 118	1.83 383	0.45 35	4.54 379	0.78 149	4.23 320	4.73 415	1.27 68	1.89 231	0.74 28	1.48 202	2.29 164	0.78 17	0.30 70	19.28 478	0.32 163	0.22 59	0.31 66	14.02 449

222	3.82 363	0.88 165	6.92 51	1.15 185	0.99 226	3.27 119	0.64 75	4.57 411	5.37 434	2.43 314	2.32 320	1.41 117	1.44 189	10.64 370	18.51 457	0.32 102	4.89 431	0.32 163	0.30 206	0.34 127	9.80 438

CC-Net-ROB	3.82 363	3.41 370	20.20 295	2.40 412	1.66 376	4.49 372	1.61 353	4.77 428	3.08 266	2.06 197	2.06 272	1.99 208	1.60 227	12.57 441	1.91 259	2.82 437	2.19 395	2.67 446	1.06 416	2.31 434	1.59 328

UDG	3.84 365	2.91 360	20.05 279	2.98 434	1.98 401	3.95 257	1.18 298	4.43 390	2.24 130	2.47 320	2.53 350	4.49 401	2.44 336	6.52 279	4.74 367	2.14 431	1.77 387	2.64 445	2.58 458	2.66 437	2.19 357

1test111	3.86 366	0.94 191	19.66 236	1.87 385	0.42 25	4.47 367	0.73 115	4.07 259	4.63 409	1.21 59	1.89 231	0.73 23	1.62 240	5.19 244	1.68 212	0.31 86	18.77 471	0.32 163	0.21 36	0.35 141	8.09 424

GASNet	3.86 366	15.35 466	21.16 416	1.63 354	1.25 296	2.35 63	1.11 286	4.11 276	2.86 227	1.99 169	2.11 279	2.99 305	2.16 317	10.62 369	3.75 352	0.71 375	0.37 213	0.61 381	0.46 343	0.91 387	0.70 226

AAGNet	3.88 368	0.67 64	20.04 278	2.27 407	0.46 36	4.76 424	1.05 272	2.28 45	3.38 325	2.16 228	1.84 214	2.40 247	3.95 395	6.22 271	24.21 467	0.49 308	0.19 10	0.30 126	0.29 188	0.33 105	0.29 14

PVD	3.91 369	4.36 383	13.89 94	2.81 432	4.79 455	3.80 219	1.94 376	3.89 214	4.11 380	5.75 439	3.56 402	3.59 355	3.34 380	6.44 278	6.44 378	0.73 383	2.84 411	0.74 406	0.84 403	0.82 379	3.45 390

FBW_ROB	3.91 369	2.07 337	15.46 122	1.60 347	1.16 271	3.80 219	1.48 341	4.37 376	3.41 332	2.53 328	2.45 339	4.19 388	2.10 306	15.17 462	9.45 397	0.86 397	0.65 330	1.54 432	0.96 409	1.08 402	3.80 393

cc1	3.93 371	0.94 191	19.66 236	1.87 385	0.42 25	4.47 367	0.73 115	4.24 326	4.01 377	1.21 59	1.89 231	0.73 23	1.62 240	2.20 152	0.81 28	0.31 86	18.77 471	0.32 163	0.21 36	0.32 84	13.93 448

DPSNet	3.94 372	2.01 334	14.69 110	1.58 343	1.30 302	4.17 311	2.08 389	4.57 411	4.63 409	2.78 356	1.99 257	3.79 365	7.88 439	10.66 371	11.35 406	0.94 401	0.99 362	0.41 292	0.57 373	1.09 403	1.40 312

RAFT + AFF	3.98 373	14.10 446	20.78 377	1.16 191	1.96 400	4.14 300	2.00 383	4.56 409	3.52 349	2.23 251	2.51 347	2.27 233	4.92 409	8.94 324	2.82 326	0.33 125	0.60 320	0.48 329	0.39 303	0.81 377	1.03 289

DeepPrunerF	4.00 374	5.64 390	16.81 152	1.36 276	1.75 385	3.69 197	1.54 346	4.24 326	13.98 461	2.21 247	1.77 181	2.73 282	2.29 324	10.90 380	6.64 380	0.71 375	0.61 322	0.77 407	0.79 399	0.87 385	0.79 252

Anonymous_2	4.03 375	0.99 214	11.19 74	1.20 208	1.71 381	3.68 196	0.93 242	3.76 190	1.63 56	2.07 203	1.43 89	4.76 413	2.34 328	1.86 118	1.78 235	0.82 395	2.42 405	8.69 472	16.64 476	4.38 453	8.29 429

MFN_U_SF_RVC	4.08 376	13.72 441	15.13 115	2.00 395	1.43 327	3.73 205	1.68 363	4.11 276	3.39 330	2.93 371	2.38 326	4.39 398	3.63 389	8.63 318	6.14 375	1.14 410	1.07 367	1.01 416	1.35 431	1.63 427	2.09 352

CBMV	4.12 377	1.27 261	21.14 413	1.52 331	0.85 181	3.80 219	3.89 443	4.58 413	3.02 254	3.56 407	2.37 325	4.44 399	13.88 457	11.23 399	3.78 353	0.56 346	0.43 258	0.48 329	0.39 303	0.55 302	0.74 241
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G-Net	4.16 378	1.39 279	20.31 316	2.30 408	2.91 426	4.68 413	2.86 415	3.35 144	2.44 170	4.43 427	9.43 443	6.89 435	3.83 393	8.91 322	4.83 369	0.80 391	0.80 346	0.70 398	0.50 356	0.95 392	0.97 280

test_xeample	4.19 379	0.93 188	14.09 96	1.16 191	1.17 273	3.28 122	0.80 164	4.63 418	5.30 430	2.46 319	2.35 322	1.39 114	1.42 184	10.88 378	17.68 451	0.30 70	6.50 438	0.32 163	0.32 236	0.36 159	8.38 432

SQANet	4.22 380	14.03 445	20.30 314	2.78 428	2.75 424	3.41 139	1.48 341	3.66 172	2.25 133	2.62 341	1.77 181	2.68 279	1.90 293	7.41 302	3.78 353	2.97 439	1.42 377	1.85 434	1.13 419	3.28 439	2.86 374

Wz-Net-TNSev	4.22 380	13.55 434	15.87 130	1.57 341	1.19 281	3.61 181	2.48 403	4.38 380	3.45 341	2.29 269	1.91 240	4.20 389	2.86 352	12.11 429	10.56 400	0.61 354	0.59 318	0.48 329	0.54 366	0.93 390	1.24 303

ttt	4.23 382	0.75 118	19.96 269	1.48 321	1.31 306	3.69 197	0.87 198	4.65 420	5.33 431	2.45 318	2.39 328	2.44 257	1.54 217	11.35 402	16.49 434	0.43 256	4.35 428	0.37 260	0.35 267	0.41 212	4.01 399

xxxx	4.25 383	0.86 159	14.59 109	1.30 256	1.16 271	3.51 162	0.63 70	4.56 409	5.42 437	2.33 287	2.29 315	2.04 216	1.39 173	10.23 359	18.00 453	0.33 125	7.15 441	0.31 145	0.30 206	0.35 141	8.33 430

ADCPNet	4.25 383	4.04 379	21.95 444	1.33 269	1.31 306	6.34 443	2.63 409	4.07 259	3.23 291	2.81 362	2.21 302	4.27 391	6.08 421	6.01 261	11.73 411	0.67 369	1.17 370	0.71 400	1.71 437	0.87 385	1.82 342

LL-Strereo	4.26 385	13.69 438	20.37 322	1.24 225	2.18 410	2.90 88	1.08 276	4.35 371	2.22 128	3.20 392	2.26 307	3.29 328	3.13 369	11.30 400	1.91 259	0.33 125	3.89 426	0.46 322	0.34 254	0.54 299	6.47 418

ffm	4.27 386	0.98 205	21.04 397	1.24 225	1.03 238	3.64 186	0.87 198	4.23 320	4.73 415	2.31 274	2.40 330	3.49 342	1.64 246	2.29 164	0.78 17	0.30 70	19.28 478	0.48 329	0.40 312	0.31 66	14.02 449

RTS	4.29 387	9.35 410	18.25 186	2.79 430	2.29 415	4.98 429	3.41 427	4.72 424	4.27 392	4.35 424	3.10 388	4.93 415	3.14 370	7.71 307	6.99 382	0.71 375	0.68 334	0.51 349	0.50 356	1.07 400	1.98 346

RTSA	4.29 387	9.35 410	18.25 186	2.79 430	2.29 415	4.98 429	3.41 427	4.72 424	4.27 392	4.35 424	3.10 388	4.93 415	3.14 370	7.71 307	6.99 382	0.71 375	0.68 334	0.51 349	0.50 356	1.07 400	1.98 346

SDNR	4.37 389	2.22 345	20.63 363	1.60 347	0.99 226	5.15 432	0.67 82	4.36 373	5.55 440	4.89 432	7.17 425	5.50 427	1.58 223	17.48 464	4.33 360	0.80 391	0.72 340	0.59 374	0.45 341	1.18 412	1.43 316

MFN_U_SF_DS_RVC	4.38 390	13.66 436	13.95 95	1.39 292	1.58 358	5.18 433	3.31 425	4.53 405	3.22 288	2.60 335	2.62 358	4.99 417	2.11 308	13.99 459	4.21 357	1.53 425	2.56 409	0.67 394	1.82 443	0.83 382	2.92 377

WZ-Net	4.39 391	12.37 427	17.44 167	1.47 319	1.42 326	3.76 210	2.27 397	4.17 299	3.11 270	2.89 367	2.24 304	4.05 378	5.69 418	10.89 379	12.07 412	0.66 366	0.41 246	0.47 324	0.49 350	0.78 371	1.12 295

ADCP+	4.42 392	12.67 430	18.95 202	1.12 175	1.55 346	4.30 342	3.60 436	4.01 240	3.80 367	2.30 271	1.71 162	3.93 371	4.29 401	3.49 215	18.77 461	0.40 226	0.41 246	0.63 388	0.53 363	0.67 348	1.35 309

MADNet+	4.46 393	11.36 422	14.35 102	2.23 405	2.50 421	4.18 314	2.86 415	5.46 441	4.43 399	2.74 351	2.69 365	4.55 405	3.43 386	8.97 325	9.42 396	1.47 423	2.06 393	1.09 421	1.02 413	1.54 425	2.96 379

AnyNet_C32	4.49 394	9.53 412	13.85 90	1.67 361	1.56 350	5.40 436	4.06 445	4.03 248	3.69 361	4.21 423	3.09 387	3.09 315	3.38 384	8.24 313	18.76 460	0.56 346	0.64 327	0.53 356	0.81 401	1.36 421	1.42 315

THIR-Stereo	4.50 395	1.11 233	18.71 195	0.89 58	0.47 40	2.25 58	16.71 463	3.53 158	1.58 38	2.04 192	12.04 455	2.66 278	7.52 435	7.29 297	11.25 403	0.32 102	0.21 40	0.29 105	0.28 155	0.35 141	0.52 156

ADCMid	4.55 396	10.78 420	17.67 176	1.32 265	1.43 327	4.62 396	2.24 395	4.22 315	4.97 426	3.93 415	3.01 382	3.84 368	3.66 390	4.22 235	18.57 459	0.69 371	0.62 325	1.09 421	1.20 423	1.48 423	1.49 322

mmx	4.56 397	0.98 205	21.04 397	1.24 225	1.03 238	3.64 186	0.87 198	4.53 405	5.34 432	2.31 274	2.40 330	3.49 342	1.64 246	12.40 432	16.90 438	0.34 146	5.98 435	0.48 329	0.40 312	0.46 262	5.71 411

xxx	4.56 397	0.98 205	21.04 397	1.24 225	1.03 238	3.64 186	0.87 198	4.53 405	5.34 432	2.31 274	2.40 330	3.49 342	1.64 246	12.40 432	16.90 438	0.34 146	5.98 435	0.48 329	0.40 312	0.46 262	5.71 411

CBMV_ROB	4.57 399	0.90 173	21.30 427	1.46 315	0.89 198	4.43 361	1.69 364	4.51 403	3.14 274	5.97 441	4.23 411	4.16 385	7.83 437	11.06 387	16.47 433	0.61 354	0.55 308	0.53 356	0.51 360	0.56 308	0.59 190

SAMSARA	4.67 400	6.50 394	16.40 146	4.62 462	3.13 433	6.62 445	3.49 430	5.24 434	3.04 259	7.78 449	3.07 385	5.32 422	4.05 397	9.98 351	6.42 377	0.69 371	2.39 404	0.60 378	0.74 395	0.99 393	2.26 358

test_sample9	4.68 401	1.19 250	20.68 367	1.11 165	0.87 194	4.22 328	1.20 302	4.40 383	4.92 423	2.20 244	1.85 218	1.90 189	2.00 298	11.08 390	11.57 409	1.41 420	14.65 468	4.19 463	2.07 450	0.70 356	1.43 316

AnyNet_C01	4.68 401	10.90 421	16.41 147	2.03 399	1.62 362	6.25 441	6.40 451	4.19 307	5.13 429	4.03 417	3.77 406	4.14 384	3.26 375	7.23 296	11.19 402	0.64 363	0.80 346	0.65 392	0.72 393	2.18 431	2.08 350

ADCL	4.70 403	4.04 379	16.12 134	1.35 272	1.28 299	5.46 437	10.88 457	4.08 267	4.25 390	5.97 441	4.51 415	4.29 394	5.60 414	6.37 275	15.21 430	0.54 339	0.48 291	0.88 413	0.78 398	0.86 383	1.01 285

DispFullNet	4.71 404	3.93 376	23.92 464	4.00 450	3.01 429	3.38 133	1.31 318	4.23 320	3.26 295	6.31 444	2.92 378	4.03 377	7.80 436	3.93 227	5.15 370	2.80 436	1.61 383	3.11 454	2.70 461	3.32 440	3.38 388

NaN_ROB	4.73 405	6.66 396	21.89 440	1.26 244	1.28 299	3.49 157	3.02 420	4.38 380	3.93 374	3.65 409	2.55 351	2.97 303	5.01 410	13.23 449	17.43 449	0.38 209	0.42 257	0.38 275	0.40 312	0.50 288	1.82 342

1111x	4.75 406	1.05 220	20.89 387	1.28 247	1.02 234	3.81 223	0.88 204	4.65 420	5.52 438	2.43 314	2.27 310	1.97 206	1.81 279	12.40 432	18.19 455	0.32 102	9.06 456	0.32 163	0.34 254	0.38 174	6.34 417

ADCS	4.77 407	12.63 429	17.40 166	1.72 371	1.34 311	3.90 241	3.60 436	4.30 343	3.54 350	5.11 435	2.81 374	4.44 399	3.05 368	6.15 269	19.32 462	0.74 386	0.68 334	0.70 398	0.70 391	1.25 417	1.98 346

Ntro	4.83 408	14.73 456	20.47 335	3.24 439	2.97 428	4.12 292	1.88 374	4.00 238	2.57 183	1.79 131	2.15 285	3.34 334	2.16 317	10.01 353	7.34 384	3.53 448	1.77 387	2.13 437	1.32 429	3.89 448	3.23 381

EAI-Stereo	4.89 409	0.69 75	7.74 55	0.99 125	1.63 365	4.68 413	51.52 481	5.79 447	3.37 322	3.64 408	7.24 426	1.10 74	0.95 81	2.51 176	1.71 221	0.33 125	0.31 172	0.28 89	2.04 449	0.28 29	0.92 274

MSC_U_SF_DS_RVC	4.90 410	13.94 444	16.59 151	1.69 365	1.46 331	6.15 440	3.52 432	5.47 442	3.95 375	2.77 354	2.74 369	4.81 414	2.49 340	13.78 456	5.33 371	2.34 433	3.46 422	1.05 418	1.21 425	2.28 433	2.94 378

SGM-Forest	4.96 411	0.86 159	21.02 395	1.22 217	0.83 171	4.05 276	3.26 424	4.40 383	3.49 347	4.40 426	3.69 405	4.66 412	13.91 458	11.94 426	17.16 446	0.66 366	0.46 274	0.49 342	0.39 303	0.49 287	1.77 339
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SuperB	5.03 412	8.93 407	20.96 392	1.51 328	1.11 261	3.88 238	3.00 418	4.24 326	3.13 273	2.53 328	2.10 278	2.74 285	3.37 383	8.76 320	19.44 463	0.45 273	0.34 192	0.53 356	0.40 312	11.97 474	1.15 298

SPS-STEREO	5.18 413	10.36 417	21.09 407	1.74 375	1.72 383	3.24 116	2.26 396	3.92 221	4.12 381	5.06 434	3.66 404	5.43 425	3.33 379	9.56 335	12.34 414	1.17 412	1.17 370	1.07 419	1.03 415	1.17 411	10.25 440
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	5.20 414	15.03 463	21.14 413	3.66 447	3.25 437	4.18 314	2.98 417	4.22 315	3.20 279	2.30 271	2.65 360	4.24 390	2.97 358	9.92 347	6.29 376	3.92 453	2.27 399	2.71 448	1.73 439	3.82 447	3.43 389

CrosDoStereo	5.27 415	0.75 118	20.07 280	0.85 40	0.53 66	3.40 136	18.03 464	3.90 216	3.29 304	1.99 169	8.27 433	1.95 200	6.95 432	7.34 299	25.94 470	0.33 125	0.22 55	0.30 126	0.28 155	0.35 141	0.61 198

DeepStereo_LL	5.27 415	0.75 118	20.07 280	0.85 40	0.53 66	3.40 136	18.03 464	3.90 216	3.29 304	1.99 169	8.27 433	1.95 200	6.95 432	7.34 299	25.94 470	0.33 125	0.22 55	0.30 126	0.28 155	0.35 141	0.61 198

test_sample8	5.57 417	1.19 250	20.68 367	1.11 165	0.87 194	4.22 328	1.20 302	4.43 390	3.76 364	5.63 437	1.97 253	12.99 454	6.34 422	11.08 390	11.57 409	1.41 420	14.65 468	4.19 463	2.07 450	0.70 356	1.43 316

ff1	5.58 418	0.98 205	21.04 397	1.24 225	1.03 238	3.64 186	0.87 198	4.23 320	4.73 415	2.31 274	2.40 330	3.49 342	1.64 246	12.40 432	16.90 438	0.30 70	19.28 478	0.48 329	0.40 312	0.31 66	14.02 449

otaku	5.59 419	14.82 460	20.70 371	3.13 437	2.70 423	3.91 244	2.56 407	3.90 216	2.48 174	2.25 254	9.38 442	4.06 379	2.32 327	9.59 337	14.37 425	3.52 447	1.66 385	2.15 438	1.19 422	3.73 446	3.35 387

EDNetEfficient	5.62 420	2.26 346	17.51 168	1.67 361	3.59 439	3.99 265	7.25 452	3.14 121	5.63 442	11.52 467	4.82 418	3.94 372	12.48 451	8.39 316	20.56 465	0.46 285	0.46 274	0.48 329	1.06 416	1.65 429	1.62 331

MeshStereo	5.67 421	1.80 318	21.28 425	1.40 293	1.14 267	4.38 349	3.83 442	5.51 444	4.85 422	10.12 462	11.72 453	11.44 447	5.87 419	13.86 457	12.31 413	0.68 370	0.61 322	0.61 381	0.60 379	0.73 363	0.68 221
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
WCMA_ROB	5.78 422	2.42 350	21.71 438	1.67 361	1.55 346	4.07 281	3.53 433	4.14 289	4.73 415	6.59 445	10.89 448	12.82 453	9.59 447	10.17 356	12.65 417	1.05 405	0.61 322	0.52 352	0.52 361	0.71 361	5.64 410

pmcnn	5.90 423	1.81 321	22.30 453	1.69 365	2.37 418	3.47 150	2.10 390	4.58 413	5.56 441	3.75 412	13.12 458	22.07 465	3.70 391	11.99 428	17.13 444	0.58 349	0.23 79	0.23 9	0.19 12	0.37 164	0.70 226

CSAN	5.95 424	13.70 439	21.94 443	1.35 272	0.93 213	3.65 190	3.46 429	4.73 426	4.26 391	3.98 416	7.70 429	3.54 353	6.94 431	22.83 468	16.00 432	0.53 336	0.47 284	0.50 344	0.55 370	0.65 342	1.22 301

MSMD_ROB	5.99 425	1.29 266	19.23 217	1.40 293	0.84 179	10.25 456	2.05 388	4.20 309	6.02 446	10.42 464	8.00 430	22.21 466	9.45 446	11.67 415	8.73 394	0.76 389	0.59 318	0.67 394	0.68 389	0.67 348	0.72 232

WAO-7	6.00 426	14.29 449	20.46 332	1.97 392	1.51 338	5.31 435	3.06 422	5.00 431	5.92 445	4.55 429	8.87 440	6.52 433	6.47 426	13.38 452	13.85 421	1.35 416	1.24 372	1.48 430	1.36 432	1.63 427	1.79 341

ACVNet_2	6.09 427	15.28 465	21.36 430	3.30 441	3.17 434	4.50 373	3.00 418	4.70 422	3.96 376	3.52 405	5.34 421	7.79 439	2.95 356	12.40 432	13.76 420	3.28 443	2.23 397	2.70 447	1.70 436	3.52 441	3.24 382

IMH-64-1	6.10 428	13.83 442	17.55 169	4.34 455	3.78 442	4.79 425	5.94 448	5.34 435	4.20 385	4.10 418	8.31 435	5.07 419	6.92 429	9.63 338	7.36 385	4.60 462	2.96 416	3.04 450	2.14 453	4.30 451	3.88 396

IMH-64	6.10 428	13.83 442	17.55 169	4.34 455	3.78 442	4.79 425	5.94 448	5.34 435	4.20 385	4.10 418	8.31 435	5.07 419	6.92 429	9.63 338	7.36 385	4.60 462	2.96 416	3.04 450	2.14 453	4.30 451	3.88 396

SGM_RVC	6.11 430	1.10 232	20.44 329	2.15 403	0.66 121	15.87 468	3.98 444	5.00 431	6.19 447	9.79 460	11.46 451	8.23 443	12.63 452	12.32 431	9.15 395	0.54 339	0.39 236	0.41 292	0.35 267	0.55 302	1.05 291
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MDST_ROB	6.31 431	1.18 244	22.96 461	2.56 422	2.69 422	21.07 469	2.01 385	4.79 429	2.87 229	9.49 456	4.45 414	4.10 382	4.48 405	22.33 467	17.61 450	0.79 390	0.44 265	0.47 324	0.44 336	0.47 275	0.95 279

ELAS_RVC	6.36 432	2.53 352	20.21 299	2.67 425	2.48 419	4.90 428	11.89 459	4.84 430	6.31 450	9.03 454	8.54 438	8.09 442	12.73 453	9.32 329	13.25 419	1.92 427	2.18 394	1.51 431	1.31 427	1.40 422	2.15 353
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SANet	6.43 433	13.71 440	22.08 449	1.43 310	1.00 232	6.86 447	3.78 441	4.71 423	11.10 456	4.71 431	8.72 439	7.47 437	7.91 440	12.46 439	18.12 454	0.51 324	0.47 284	0.50 344	0.45 341	0.94 391	1.60 330

PWCK	6.49 434	13.40 432	20.27 307	2.95 433	1.61 360	5.68 439	7.63 455	5.37 438	4.77 420	3.90 414	7.48 428	7.96 440	5.63 415	15.15 461	10.93 401	3.21 442	1.55 382	2.34 439	1.43 434	6.05 461	2.45 364

ELAS	6.58 435	2.54 353	20.08 285	2.66 424	2.48 419	15.49 466	7.29 453	5.50 443	5.72 443	10.05 461	8.94 441	6.91 436	10.83 449	8.33 314	14.27 424	1.92 427	2.19 395	1.23 426	1.31 427	1.62 426	2.17 355
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
psmorigin	6.62 436	1.45 286	87.38 486	1.55 338	0.97 223	2.86 83	1.42 333	3.30 138	2.12 116	3.74 411	2.45 339	5.15 421	2.59 344	10.55 367	2.91 333	0.55 342	0.68 334	0.48 329	0.53 363	0.73 363	1.02 287

ACVNet_1	6.63 437	14.79 459	21.40 431	3.59 446	3.17 434	4.69 418	2.46 402	4.24 326	3.34 319	3.11 384	2.86 376	23.21 467	4.59 407	11.06 387	12.59 416	3.75 449	2.34 401	2.60 443	1.80 442	3.70 443	3.31 385

NVStereoNet_ROB	6.63 437	9.57 413	19.28 219	3.19 438	2.11 408	3.69 197	1.99 380	4.32 362	6.27 449	3.26 396	24.57 471	5.45 426	11.39 450	13.56 453	12.37 415	2.79 435	2.05 392	1.76 433	1.75 440	1.49 424	1.75 335
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-6	6.68 439	9.03 408	20.68 367	2.98 434	2.79 425	11.93 458	3.56 435	5.39 439	11.65 458	3.55 406	9.59 444	6.77 434	6.72 428	12.28 430	11.56 407	2.88 438	2.36 402	2.50 440	1.84 444	2.89 438	2.72 370

JetBlue	6.69 440	12.01 426	14.30 100	1.98 394	4.64 454	11.97 459	12.29 460	5.39 439	4.32 398	3.81 413	4.51 415	9.50 445	6.53 427	10.22 358	14.50 426	1.32 415	1.47 378	1.18 424	1.36 432	7.48 468	5.05 407

FCDSN-DC	6.71 441	1.18 244	21.61 437	1.29 252	1.10 259	4.38 349	2.59 408	4.58 413	5.52 438	9.58 457	11.19 449	19.17 461	17.69 464	13.03 446	17.11 443	0.73 383	0.57 310	0.61 381	0.60 379	0.71 361	0.92 274
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ACVNet-4b	6.98 442	14.78 458	22.17 451	3.56 444	3.11 432	4.14 300	2.23 394	4.08 267	3.84 368	1.67 108	3.96 410	5.86 429	2.87 353	10.30 363	17.16 446	26.09 479	2.24 398	2.53 441	1.79 441	3.91 449	3.28 384

FC-DCNN	7.08 443	1.01 216	21.89 440	1.74 375	1.64 369	8.18 453	2.31 398	6.50 450	9.16 454	10.85 465	11.33 450	19.85 463	13.33 454	12.94 444	17.10 442	0.72 380	0.57 310	0.59 374	0.57 373	0.64 336	0.69 224

IMH	7.25 444	16.24 470	21.08 402	4.40 457	3.79 444	5.46 437	3.03 421	5.58 445	6.26 448	4.92 433	10.32 446	9.24 444	8.30 442	13.62 454	11.56 407	4.84 466	3.00 419	3.09 453	2.14 453	4.38 453	3.83 395

tt	7.29 445	0.58 17	7.34 52	4.04 451	2.30 417	12.04 460	20.18 467	15.60 472	7.41 451	3.46 402	3.36 397	5.36 423	6.39 425	4.27 236	7.46 388	9.80 472	11.53 466	7.04 470	7.45 471	6.31 462	3.81 394

FC-DCNN v2	7.41 446	0.98 205	22.19 452	1.75 377	1.64 369	8.98 454	2.37 400	7.60 452	9.44 455	11.09 466	11.95 454	20.04 464	16.35 461	12.99 445	17.14 445	0.72 380	0.57 310	0.59 374	0.57 373	0.64 336	0.68 221

LVE	7.57 447	15.80 467	21.28 425	3.69 448	3.19 436	4.54 379	2.78 410	10.13 458	11.63 457	3.24 394	11.52 452	18.10 460	4.55 406	11.67 415	10.30 399	4.62 465	2.95 414	2.56 442	1.91 446	3.63 442	3.26 383

EKT-Stereo	7.93 448	0.75 118	21.17 418	1.84 384	109.80 485	4.51 377	0.61 55	4.13 285	1.59 41	1.89 142	1.24 50	1.96 205	1.35 166	4.02 229	1.36 145	0.42 239	0.31 172	0.29 105	0.27 129	0.35 141	0.78 248

DGSMNet	8.13 449	2.31 349	18.62 191	2.77 427	13.96 468	6.91 448	42.17 480	4.16 295	2.53 179	2.25 254	3.21 392	3.41 337	1.69 258	9.19 328	3.03 336	3.79 451	10.31 461	11.70 477	5.68 468	4.38 453	10.58 441

Dean	8.35 450	15.23 464	22.34 454	3.76 449	3.55 438	4.81 427	3.51 431	5.34 435	5.37 434	4.49 428	26.13 472	25.59 473	4.33 403	11.21 397	13.12 418	3.78 450	2.31 400	2.90 449	1.89 445	4.04 450	3.34 386

MADNet++	8.64 451	6.17 393	13.88 93	6.61 465	5.25 457	10.15 455	14.20 462	5.89 449	8.25 452	7.14 446	8.18 432	6.41 432	9.84 448	11.71 420	16.73 437	9.65 471	5.03 432	8.63 471	5.68 468	4.83 458	8.57 433

UNDER WATER-64	10.08 452	14.27 448	22.85 459	5.26 464	4.88 456	11.00 457	4.57 447	11.41 459	17.25 466	7.68 448	9.72 445	15.96 459	21.47 471	11.12 393	16.63 436	4.38 456	2.88 413	4.41 467	2.95 465	7.12 466	5.81 413

TorneroNet-64	10.52 453	14.33 450	21.95 444	4.29 454	3.76 441	13.77 463	2.83 414	14.96 469	23.11 474	10.24 463	23.77 470	13.44 455	8.15 441	13.98 458	17.70 452	4.03 455	2.73 410	3.23 455	2.53 457	7.27 467	4.35 403

FINET	10.59 454	14.44 454	25.84 467	2.30 408	3.90 445	21.74 470	25.19 470	8.85 456	16.99 464	2.68 345	15.19 461	11.45 448	13.83 456	6.71 286	15.11 429	0.80 391	8.59 448	0.53 356	0.44 336	0.62 327	16.67 466

JetRed	10.68 455	26.07 477	35.62 472	4.40 457	4.16 451	15.72 467	13.07 461	14.57 468	5.83 444	5.85 440	5.55 423	10.12 446	7.37 434	8.86 321	25.99 472	3.33 444	3.82 425	3.59 461	2.98 466	8.51 471	8.22 428

notaker	10.92 456	14.17 447	20.38 323	4.56 461	3.98 447	6.29 442	3.53 433	7.68 453	5.10 428	9.04 455	46.37 478	13.84 458	28.85 473	14.18 460	14.16 423	4.57 461	3.19 420	3.52 458	2.70 461	8.16 470	4.13 400

UNDER WATER	11.28 457	13.60 435	22.90 460	5.11 463	4.53 453	7.75 451	3.75 439	12.50 461	21.62 473	7.80 450	10.68 447	23.75 469	35.20 474	11.54 410	17.40 448	4.46 458	2.95 414	4.23 466	2.90 464	6.57 463	6.27 416

EDNetEfficientorigin	12.42 458	3.26 366	179.44 491	1.21 213	1.00 232	2.89 87	1.82 372	3.05 115	5.37 434	8.87 453	4.78 417	4.17 386	4.80 408	9.91 346	11.32 405	0.41 229	0.41 246	0.62 387	0.88 405	1.33 420	2.81 372

WAO-8	12.61 459	16.02 468	21.99 446	3.55 442	3.10 430	15.07 464	2.80 411	12.81 463	19.10 471	7.93 451	13.05 456	11.75 449	8.46 444	83.86 489	15.10 427	3.51 445	1.94 390	3.54 459	1.96 447	3.72 444	2.89 375

Venus	12.61 459	16.02 468	21.99 446	3.55 442	3.10 430	15.07 464	2.80 411	12.81 463	19.10 471	7.93 451	13.05 456	11.75 449	8.46 444	83.86 489	15.10 427	3.51 445	1.94 390	3.54 459	1.96 447	3.72 444	2.89 375

U	12.87 461	0.43 1	2.54 19	0.68 10	58.93 482	63.36 487	0.33 4	1.95 27	1.08 1	0.62 1	0.83 12	0.46 1	0.57 6	0.91 2	0.50 2	0.31 86	0.17 3	63.34 485	59.81 484	0.30 59	0.26 7

LSM	13.03 462	7.72 404	21.01 394	55.44 485	85.65 483	3.65 190	6.27 450	3.91 220	5.06 427	5.63 437	13.91 459	3.53 352	3.46 388	9.93 348	4.36 361	0.72 380	0.95 357	0.72 403	0.85 404	1.09 403	26.67 478

SGM+DAISY	13.18 463	14.36 451	24.65 466	8.10 468	13.49 467	22.47 471	25.54 471	12.13 460	17.08 465	14.77 469	15.82 463	12.17 452	13.97 459	12.65 442	18.22 456	8.40 469	9.18 457	1.23 426	1.33 430	1.23 416	16.81 471

MANE	15.29 464	13.67 437	23.58 463	10.15 472	13.37 466	23.58 473	23.86 468	27.83 475	26.26 475	12.02 468	15.10 460	19.83 462	18.01 465	15.68 463	20.35 464	8.58 470	9.20 458	3.05 452	4.19 467	0.82 379	16.69 467

SGM-ForestM	15.60 465	14.94 462	28.17 471	7.84 467	10.49 463	23.43 472	24.58 469	20.87 473	16.87 462	15.92 472	15.89 464	27.08 474	22.45 472	24.86 473	28.42 477	3.85 452	8.90 452	0.55 365	1.15 421	0.64 336	15.05 455

DGTPSM_ROB	16.67 466	21.79 475	40.19 476	10.00 471	19.05 470	12.43 461	33.20 474	13.71 465	18.09 469	9.71 458	22.85 468	13.77 456	19.64 466	21.23 465	24.07 466	5.09 467	8.95 453	5.62 468	11.49 472	6.73 464	15.75 464

DPSMNet_ROB	16.76 467	21.81 476	40.95 477	10.20 473	19.08 471	12.43 461	33.21 475	13.73 466	18.21 470	9.76 459	22.88 469	13.78 457	19.64 466	21.39 466	24.21 467	5.20 468	8.97 454	5.63 469	11.51 475	6.80 465	15.82 465

KSHMR	17.50 468	14.38 453	22.35 455	4.50 459	4.51 452	8.17 452	3.33 426	15.44 471	76.15 485	7.32 447	61.40 482	56.33 483	5.66 417	32.91 476	13.97 422	4.42 457	2.99 418	3.64 462	2.79 463	5.13 459	4.55 405

LE_ROB	19.18 469	12.99 431	48.22 480	8.42 470	23.91 474	7.26 449	19.71 466	9.92 457	38.58 479	43.44 477	21.85 467	28.15 475	41.18 477	23.00 469	54.71 482	0.38 209	0.34 192	0.32 163	0.36 276	0.43 231	0.49 137

coex-ft	20.00 470	11.54 423	120.82 488	1.18 202	1.30 302	2.36 65	1.99 380	2.96 110	13.96 460	129.83 490	8.40 437	5.88 430	52.82 483	9.93 348	31.13 478	0.61 354	0.62 325	0.50 344	0.49 350	1.10 405	2.63 367

DPSM_ROB	20.83 471	20.01 473	26.54 469	23.64 477	22.42 472	31.06 475	39.94 478	34.02 478	17.42 467	15.35 470	16.05 465	24.04 470	20.69 469	23.28 471	27.60 474	10.77 473	9.41 459	11.68 475	11.50 473	14.48 475	16.71 468

DPSM	20.83 471	20.01 473	26.54 469	23.64 477	22.42 472	31.06 475	39.94 478	34.02 478	17.42 467	15.35 470	16.05 465	24.04 470	20.69 469	23.28 471	27.60 474	10.77 473	9.41 459	11.68 475	11.50 473	14.48 475	16.71 468

ktn	22.24 473	14.37 452	20.30 314	4.54 460	4.02 448	6.52 444	4.50 446	6.78 451	78.80 487	84.67 487	100.54 489	58.48 484	8.39 443	13.13 447	17.09 441	4.61 464	3.24 421	3.49 457	2.62 459	4.70 457	3.96 398

LRCNet_RVC	25.63 474	33.47 478	24.35 465	31.77 479	32.74 475	6.73 446	1.19 299	25.87 474	4.67 414	28.95 473	30.91 473	24.89 472	17.54 463	27.82 474	24.57 469	35.48 480	25.62 482	35.91 481	33.80 480	31.95 482	34.38 482

TorneroNet	26.32 475	14.70 455	22.40 456	4.24 452	4.08 449	54.72 483	3.19 423	15.11 470	76.73 486	57.99 482	82.55 486	86.65 488	45.79 482	13.34 451	18.51 457	4.52 460	2.86 412	3.45 456	2.63 460	8.75 472	4.28 401

DLNR_Zeroshot_test	29.83 476	55.48 485	50.99 482	183.84 489	114.74 486	3.44 144	0.28 1	29.52 477	1.59 41	1.03 49	1.25 54	0.93 59	0.64 17	3.95 228	1.62 199	37.16 481	1.69 386	0.26 49	0.23 71	92.97 486	15.07 456

HanzoNet	31.86 477	17.33 471	21.23 422	7.52 466	5.85 460	7.49 450	3.61 438	14.35 467	13.37 459	50.38 480	46.35 477	44.46 477	56.50 484	36.53 480	28.25 476	64.05 485	58.31 486	9.45 473	89.24 486	31.17 481	31.77 479

Selective-RAFT-Error	41.88 478	40.10 480	53.23 483	47.74 484	45.20 481	62.42 484	80.58 487	68.27 485	34.95 477	30.85 475	32.30 474	48.08 480	42.07 480	46.54 484	54.92 483	21.60 477	19.12 476	23.46 478	23.15 478	29.14 478	33.95 481

CasAABBNet	41.89 479	40.14 481	53.33 484	47.71 483	45.10 480	62.42 484	80.65 488	68.29 486	34.85 476	30.67 474	32.34 475	48.22 481	41.76 479	46.61 486	55.60 485	21.59 476	18.89 475	23.46 478	23.21 479	29.17 479	33.75 480

HaxPig	43.31 480	43.63 482	45.01 478	33.88 480	35.67 477	32.79 477	30.52 473	45.50 481	42.95 480	48.75 478	48.14 479	43.24 476	40.44 476	44.58 482	43.63 479	47.17 482	49.30 483	51.65 483	50.37 482	43.72 483	45.27 484

AVERAGE_ROB	44.46 481	45.87 483	46.48 479	40.54 482	38.62 478	32.95 478	30.49 472	46.80 482	43.31 481	49.57 479	48.93 480	44.57 478	39.87 475	45.01 483	43.89 480	48.70 483	50.65 484	50.80 482	49.79 481	45.54 484	46.89 485

MEDIAN_ROB	47.37 482	49.00 484	49.74 481	40.28 481	39.94 479	34.93 479	33.41 476	49.78 483	46.38 483	53.04 481	52.61 481	47.67 479	42.28 481	48.33 487	47.25 481	52.06 484	53.99 485	54.28 484	53.48 483	48.70 485	50.27 486

LSM0	49.69 483	40.02 479	53.50 485	97.07 486	129.56 487	62.65 486	79.82 486	68.02 484	35.12 478	33.72 476	33.34 476	48.41 482	41.54 478	46.57 485	55.40 484	21.63 478	19.16 477	23.60 480	23.13 477	29.46 480	52.08 487

BEATNet-Init1	51.93 484	71.67 487	99.39 487	10.91 475	13.10 464	84.39 488	59.36 482	73.78 487	67.97 484	88.09 488	88.15 487	91.73 489	97.51 489	85.13 491	72.56 489	2.59 434	5.18 433	1.20 425	1.49 435	10.61 473	13.83 446

Anonymous_1	57.77 485	19.65 472	26.12 468	23.12 476	141.97 489	30.79 474	39.72 477	34.10 480	16.98 463	70.09 486	15.64 462	23.44 468	19.73 468	23.03 470	27.21 473	164.70 491	9.02 455	130.41 486	137.42 488	161.21 492	41.01 483

PML	64.55 486	56.00 486	20.79 378	8.10 468	32.82 476	147.60 490	247.57 492	12.71 462	45.39 482	111.32 489	288.85 492	101.42 490	100.62 490	31.63 475	15.84 431	13.96 475	4.84 429	10.95 474	6.18 470	28.99 477	5.33 409

xxxxx1	112.85 487	94.19 488	38.10 473	228.21 491	161.02 490	39.23 480	61.26 483	92.54 488	79.08 488	63.44 483	74.84 483	77.80 485	69.88 485	33.55 477	70.96 486	117.25 487	130.44 489	258.49 490	273.88 490	145.63 489	147.24 490

tt_ll	112.85 487	94.19 488	38.10 473	228.21 491	161.02 490	39.23 480	61.26 483	92.54 488	79.08 488	63.44 483	74.84 483	77.80 485	69.88 485	33.55 477	70.96 486	117.25 487	130.44 489	258.49 490	273.88 490	145.63 489	147.24 490

ff	112.85 487	94.19 488	38.10 473	228.21 491	161.02 490	39.23 480	61.26 483	92.54 488	79.08 488	63.44 483	74.84 483	77.80 485	69.88 485	33.55 477	70.96 486	117.25 487	130.44 489	258.49 490	273.88 490	145.63 489	147.24 490

ASD4	117.27 490	129.52 491	123.56 489	122.58 487	90.02 484	142.70 489	121.49 489	155.40 492	106.26 491	137.15 491	93.99 488	116.23 491	77.54 488	123.37 492	97.34 490	115.20 486	101.37 487	138.98 488	118.15 487	131.38 488	103.11 488

DPSimNet_ROB	143.68 491	156.64 492	170.66 490	162.59 488	135.40 488	195.13 491	174.01 490	141.76 491	167.78 493	174.58 492	138.78 490	186.01 492	183.75 491	82.32 488	97.85 491	151.24 490	102.48 488	131.25 487	82.78 485	115.21 487	123.37 489

test_example2	213.42 492	219.67 493	222.97 492	213.78 490	220.82 493	199.03 492	200.49 491	189.27 493	143.61 492	211.05 493	218.08 491	210.69 493	205.21 492	221.14 493	216.49 492	236.74 492	242.08 493	213.66 489	216.96 489	235.55 493	231.06 493

FADE		14.73 456		10.62 474	13.30 465			28.45 476	8.38 453	5.17 436		11.84 451		44.20 481		481.80 493	167.92 492	346.21 493	320.29 493	7.64 469	6.52 419

Low-res two-view benchmark