Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 68	1.34 428	1.24 31	0.23 4	0.12 3	0.33 15	0.20 34	0.40 6	0.33 6	0.25 35	0.21 4	0.16 1	0.14 1	0.27 5	0.63 296	0.55 424	0.06 1	0.11 120	0.13 205	0.25 273	0.49 414

IGEV-Stereo++	0.23 1	0.23 27	0.64 4	0.24 11	0.22 168	0.47 57	0.13 1	0.52 60	0.33 6	0.18 2	0.24 14	0.17 2	0.22 39	0.32 37	0.19 6	0.08 5	0.06 1	0.08 4	0.06 8	0.17 155	0.09 23

IGEV-Stereo+	0.29 15	0.29 78	0.86 7	0.25 23	0.34 308	0.30 8	0.14 2	0.32 1	0.53 133	0.18 2	0.12 1	0.18 3	0.19 18	0.49 135	0.17 2	0.09 23	0.08 68	0.08 4	0.20 330	0.46 402	0.59 425

UniTT-Stereo	0.30 21	0.36 131	1.68 103	0.27 58	0.24 198	0.29 6	0.18 17	0.33 2	0.34 8	0.26 43	0.37 76	0.18 3	0.18 14	0.31 30	0.27 96	0.10 96	0.08 68	0.08 4	0.07 15	0.25 273	0.08 13

RAStereo	0.28 9	0.48 195	1.52 80	0.26 45	0.18 96	0.25 3	0.19 21	0.42 12	0.35 10	0.20 5	0.25 19	0.20 5	0.16 4	0.24 2	0.24 70	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.08 36	0.12 40	0.08 13

MyStereo07	0.34 47	0.40 151	1.46 65	0.29 108	0.23 185	0.60 198	0.31 234	0.53 68	0.42 40	0.25 35	0.25 19	0.20 5	0.26 83	0.57 165	0.19 6	0.09 23	0.18 328	0.12 171	0.11 143	0.16 134	0.19 239

ff7	0.32 33	0.52 207	1.38 50	0.25 23	0.16 45	0.56 138	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.23 8	0.20 5	0.23 49	0.48 125	0.19 6	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.18 301	0.23 248	0.22 271

ffff	0.32 33	0.52 207	1.38 50	0.25 23	0.16 45	0.56 138	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.23 8	0.20 5	0.23 49	0.48 125	0.19 6	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.18 301	0.23 248	0.22 271

11t	0.32 33	0.52 207	1.38 50	0.25 23	0.16 45	0.56 138	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.23 8	0.20 5	0.23 49	0.48 125	0.19 6	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.18 301	0.23 248	0.22 271

CAS	0.35 58	0.25 38	1.30 38	0.79 420	0.34 308	0.51 82	0.23 92	0.46 24	0.39 25	0.22 12	0.31 49	0.20 5	0.17 6	0.28 9	0.23 51	0.73 434	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 10	0.37 387

ccc-4	0.32 33	0.52 207	1.38 50	0.25 23	0.16 45	0.56 138	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.23 8	0.20 5	0.23 49	0.48 125	0.19 6	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.18 301	0.23 248	0.22 271

CAS++	0.31 28	0.33 107	1.43 60	0.25 23	0.17 69	0.31 10	0.20 34	0.78 216	0.41 34	0.30 56	0.30 42	0.21 12	0.16 4	0.33 45	0.18 3	0.15 283	0.12 228	0.13 228	0.10 86	0.15 101	0.11 55
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV++	0.34 47	0.43 167	1.32 41	0.31 149	0.14 17	0.32 13	0.21 51	0.70 150	0.34 8	0.22 12	0.28 29	0.22 13	0.27 99	0.35 55	0.27 96	0.09 23	0.39 418	0.08 4	0.15 255	0.25 273	0.45 408

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 203	0.33 107	0.93 10	0.26 45	0.22 168	0.46 54	0.20 34	1.10 415	1.34 430	3.16 466	0.32 53	0.22 13	0.20 24	0.30 23	0.22 44	0.10 96	0.09 127	0.11 120	0.09 53	0.15 101	0.19 239

AEACV	0.33 40	0.24 35	1.44 62	0.28 80	0.35 319	0.47 57	0.21 51	0.43 16	0.28 1	0.26 43	0.25 19	0.22 13	0.38 186	0.30 23	0.18 3	0.09 23	0.35 406	0.09 30	0.36 404	0.23 248	0.25 312

anonymousdsp	0.34 47	0.53 212	1.47 69	0.25 23	0.16 45	0.56 138	0.23 92	0.49 41	0.40 30	0.25 35	0.24 14	0.22 13	0.24 56	0.55 162	0.19 6	0.09 23	0.11 204	0.10 70	0.18 301	0.24 263	0.29 340

Selective-IGEV	0.29 15	0.23 27	1.28 35	0.27 58	0.30 265	0.35 22	0.20 34	0.56 86	0.38 19	0.21 7	0.30 42	0.22 13	0.18 14	0.37 68	0.18 3	0.07 1	0.06 1	0.08 4	0.15 255	0.16 134	0.29 340

ProNet	0.30 21	0.54 216	1.29 36	0.25 23	0.15 31	0.47 57	0.25 134	0.48 35	0.39 25	0.21 7	0.23 8	0.22 13	0.20 24	0.44 98	0.19 6	0.08 5	0.08 68	0.10 70	0.08 36	0.23 248	0.12 86

IGEV-Stereo	0.34 47	0.54 216	1.47 69	0.25 23	0.16 45	0.56 138	0.23 92	0.49 41	0.40 30	0.25 35	0.24 14	0.22 13	0.24 56	0.54 158	0.19 6	0.09 23	0.10 159	0.10 70	0.18 301	0.24 263	0.29 340
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AIO-Stereo	0.30 21	0.27 52	1.25 32	0.27 58	0.24 198	0.37 26	0.20 34	0.52 60	0.36 13	0.21 7	0.30 42	0.23 20	0.14 1	0.31 30	0.20 24	0.08 5	0.07 14	0.09 30	0.38 407	0.19 200	0.31 355

plain	0.37 68	0.47 192	2.15 281	0.27 58	0.19 122	0.33 15	0.20 34	0.58 94	0.46 69	0.23 19	0.37 76	0.23 20	0.25 69	0.45 107	0.28 105	0.11 151	0.08 68	0.13 228	0.09 53	0.42 391	0.12 86

CASnet	0.28 9	0.31 97	1.20 26	0.28 80	0.11 1	0.47 57	0.19 21	0.44 19	0.44 51	0.38 82	0.31 49	0.23 20	0.17 6	0.29 18	0.19 6	0.10 96	0.06 1	0.15 289	0.12 176	0.16 134	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.29 15	0.33 107	1.19 24	0.25 23	0.34 308	0.43 38	0.22 69	0.42 12	0.32 4	0.22 12	0.33 58	0.23 20	0.24 56	0.31 30	0.21 34	0.07 1	0.07 14	0.07 1	0.05 1	0.10 16	0.31 355

XX-TBD	0.34 47	0.77 302	1.75 127	0.34 226	0.13 9	0.51 82	0.17 11	0.43 16	0.50 100	0.37 76	0.49 159	0.23 20	0.18 14	0.28 9	0.24 70	0.10 96	0.07 14	0.08 4	0.06 8	0.09 10	0.07 3

sAnonymous2	0.38 74	0.62 243	2.15 281	0.31 149	0.24 198	0.34 18	0.27 178	0.53 68	0.46 69	0.24 22	0.29 34	0.23 20	0.28 113	0.28 9	0.22 44	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.13 205	0.38 373	0.35 373

CroCo_RVC	0.38 74	0.62 243	2.15 281	0.31 149	0.24 198	0.34 18	0.27 178	0.53 68	0.46 69	0.24 22	0.29 34	0.23 20	0.28 113	0.28 9	0.22 44	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.13 205	0.38 373	0.35 373

RSM++	0.27 5	0.26 48	0.87 8	0.28 80	0.13 9	0.39 31	0.20 34	0.45 22	0.45 64	0.20 5	0.24 14	0.24 27	0.17 6	0.36 61	0.20 24	0.08 5	0.07 14	0.09 30	0.35 397	0.26 291	0.18 227

trnet	0.28 9	0.26 48	1.32 41	0.19 1	0.12 3	0.54 112	0.15 4	0.48 35	0.46 69	0.27 48	0.33 58	0.24 27	0.21 30	0.30 23	0.21 34	0.10 96	0.07 14	0.08 4	0.05 1	0.09 10	0.07 3

ACVNet-DCA	0.42 113	0.64 256	2.07 260	0.35 241	0.14 17	0.76 341	0.25 134	0.76 192	0.52 114	0.31 60	0.38 84	0.24 27	0.38 186	0.69 202	0.19 6	0.10 96	0.24 369	0.11 120	0.09 53	0.12 40	0.14 135

1test111	0.44 129	0.64 256	2.07 260	0.35 241	0.14 17	0.76 341	0.25 134	0.76 192	0.52 114	0.31 60	0.38 84	0.24 27	0.38 186	0.96 239	0.30 133	0.10 96	0.24 369	0.11 120	0.09 53	0.12 40	0.14 135

cc1	0.47 170	0.64 256	2.07 260	0.35 241	0.14 17	0.76 341	0.25 134	0.74 170	1.01 405	0.31 60	0.38 84	0.24 27	0.38 186	0.69 202	0.19 6	0.10 96	0.24 369	0.11 120	0.09 53	0.25 273	0.40 398

CREStereo++_RVC	0.33 40	0.29 78	1.74 121	0.24 11	0.16 45	0.54 112	0.15 4	0.40 6	0.55 150	0.37 76	0.51 171	0.24 27	0.19 18	0.27 5	0.26 88	0.09 23	0.06 1	0.08 4	0.30 377	0.08 1	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
test_xeample3	0.46 156	0.34 118	2.99 411	0.37 279	0.16 45	0.49 71	0.33 265	1.06 409	0.44 51	0.25 35	0.23 8	0.24 27	0.25 69	0.49 135	0.56 278	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.40 412	0.17 155	0.26 321

CREStereo	0.28 9	0.30 88	1.33 43	0.19 1	0.13 9	0.55 124	0.17 11	0.48 35	0.46 69	0.27 48	0.33 58	0.24 27	0.21 30	0.31 30	0.21 34	0.11 151	0.07 14	0.08 4	0.05 1	0.10 16	0.07 3
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
rvit_stereo_0081	0.25 2	0.21 13	0.61 2	0.28 80	0.17 69	0.31 10	0.22 69	0.42 12	0.53 133	0.24 22	0.25 19	0.25 35	0.21 30	0.34 51	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.12 40	0.09 23

rvit_stereo_0082	0.25 2	0.21 13	0.61 2	0.28 80	0.17 69	0.31 10	0.22 69	0.42 12	0.53 133	0.24 22	0.25 19	0.25 35	0.21 30	0.34 51	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.12 40	0.09 23

test_for_model	0.64 302	1.60 437	1.82 177	1.23 446	1.02 443	0.53 106	0.23 92	0.75 180	0.50 100	0.57 250	0.29 34	0.25 35	0.20 24	0.26 3	0.22 44	0.76 436	0.31 399	0.08 4	0.07 15	1.68 458	0.50 417

MGS-Stereo	0.32 33	0.34 118	1.70 109	0.25 23	0.14 17	0.40 33	0.22 69	0.38 4	0.43 48	0.24 22	0.51 171	0.25 35	0.18 14	0.31 30	0.20 24	0.09 23	0.08 68	0.09 30	0.08 36	0.47 403	0.08 13

tt1	0.44 129	0.64 256	1.83 182	0.35 241	0.14 17	0.76 341	0.25 134	0.74 170	0.88 384	0.31 60	0.37 76	0.25 35	0.35 160	0.63 183	0.19 6	0.10 96	0.24 369	0.11 120	0.09 53	0.25 273	0.36 381

MIF-Stereo (partial)	0.34 47	0.41 156	1.93 223	0.26 45	0.24 198	0.32 13	0.17 11	0.53 68	0.42 40	0.25 35	0.37 76	0.25 35	0.26 83	0.44 98	0.31 145	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.19 200	0.14 135

GLC_STEREO	0.28 9	0.27 52	1.36 47	0.28 80	0.12 3	0.41 35	0.20 34	0.37 3	0.38 19	0.26 43	0.30 42	0.25 35	0.19 18	0.33 45	0.24 70	0.09 23	0.11 204	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.09 23

sCroCo_RVC	0.33 40	0.32 101	1.89 208	0.34 226	0.27 239	0.30 8	0.22 69	0.48 35	0.44 51	0.22 12	0.33 58	0.25 35	0.25 69	0.32 37	0.24 70	0.14 266	0.16 302	0.12 171	0.12 176	0.15 101	0.13 120

GMStereo	0.38 74	0.99 378	1.91 217	0.27 58	0.16 45	0.39 31	0.23 92	0.47 32	0.62 217	0.38 82	0.34 64	0.25 35	0.25 69	0.39 77	0.29 119	0.14 266	0.08 68	0.10 70	0.12 176	0.15 101	0.11 55
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Pointernet	0.29 15	0.25 38	1.49 74	0.24 11	0.20 137	0.47 57	0.15 4	0.62 117	0.47 84	0.22 12	0.29 34	0.26 44	0.20 24	0.28 9	0.20 24	0.10 96	0.07 14	0.07 1	0.12 176	0.10 16	0.07 3

IGEVStereo-DCA	0.33 40	0.34 118	1.38 50	0.27 58	0.16 45	0.45 41	0.23 92	0.46 24	0.41 34	0.24 22	0.21 4	0.26 44	0.25 69	0.64 185	0.52 262	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.18 301	0.16 134	0.22 271

rrr	0.46 156	0.34 118	3.08 416	0.27 58	0.16 45	0.45 41	0.28 193	1.09 414	0.51 108	0.24 22	0.21 4	0.26 44	0.25 69	0.64 185	0.52 262	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.29 371	0.16 134	0.25 312

DLNR_Zeroshot_test	13.43 477	19.94 482	23.55 482	121.61 493	35.03 488	0.46 54	0.15 4	8.02 475	0.35 10	0.28 53	0.37 76	0.26 44	0.17 6	0.76 217	0.29 119	6.42 474	0.26 384	0.09 30	0.38 407	50.13 491	0.18 227

CES	0.30 21	0.27 52	1.09 16	0.23 4	0.50 389	0.40 33	0.20 34	0.46 24	0.44 51	0.22 12	0.28 29	0.26 44	0.19 18	0.33 45	0.21 34	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.05 1	0.15 101	0.49 414

TANstereo	0.33 40	0.49 198	1.75 127	0.23 4	0.12 3	0.54 112	0.16 9	0.40 6	0.45 64	0.45 123	0.51 171	0.26 44	0.22 39	0.29 18	0.20 24	0.10 96	0.10 159	0.08 4	0.06 8	0.08 1	0.11 55

rvit_stereo_0083	0.25 2	0.19 4	0.58 1	0.28 80	0.18 96	0.28 4	0.22 69	0.38 4	0.54 145	0.23 19	0.30 42	0.27 50	0.26 83	0.37 68	0.24 70	0.14 266	0.12 228	0.13 228	0.10 86	0.12 40	0.10 41

rvit_stereo_0081_aga	0.27 5	0.29 78	1.08 14	0.26 45	0.20 137	0.33 15	0.21 51	0.41 10	0.42 40	0.26 43	0.28 29	0.27 50	0.21 30	0.31 30	0.21 34	0.14 266	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.14 85	0.10 41

U	3.37 463	0.17 1	0.91 9	0.26 45	13.79 477	19.19 480	0.15 4	0.41 10	0.31 2	0.17 1	0.18 2	0.27 50	0.15 3	0.21 1	0.16 1	0.09 23	0.06 1	17.88 481	12.81 478	0.10 16	0.08 13

rvit_stereo_0080	0.27 5	0.38 138	0.76 5	0.24 11	0.18 96	0.34 18	0.27 178	0.54 78	0.44 51	0.24 22	0.26 24	0.27 50	0.22 39	0.29 18	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.10 70	0.10 86	0.15 101	0.11 55

whm_eth	0.27 5	0.38 138	0.76 5	0.24 11	0.18 96	0.34 18	0.27 178	0.54 78	0.44 51	0.24 22	0.26 24	0.27 50	0.22 39	0.29 18	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.10 70	0.10 86	0.15 101	0.11 55

EGLCR-Stereo	0.29 15	0.27 52	0.97 11	0.30 123	0.19 122	0.56 138	0.17 11	0.68 142	0.36 13	0.30 56	0.18 2	0.27 50	0.17 6	0.38 73	0.19 6	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.08 36	0.10 16	0.35 373

MC-Stereo	0.32 33	0.31 97	1.46 65	0.31 149	0.15 31	0.53 106	0.19 21	0.44 19	0.35 10	0.36 72	0.38 84	0.27 50	0.27 99	0.42 89	0.19 6	0.09 23	0.13 245	0.09 30	0.16 274	0.20 215	0.13 120

PMTNet	0.31 28	0.35 125	1.30 38	0.20 3	0.14 17	0.57 156	0.25 134	0.46 24	0.42 40	0.27 48	0.32 53	0.27 50	0.24 56	0.39 77	0.23 51	0.43 412	0.07 14	0.08 4	0.05 1	0.18 179	0.07 3

rvit_stereo_ft	0.31 28	0.61 237	1.18 22	0.32 177	0.21 147	0.28 4	0.27 178	0.55 83	0.48 86	0.23 19	0.27 26	0.28 58	0.26 83	0.32 37	0.25 81	0.13 228	0.09 127	0.11 120	0.11 143	0.13 66	0.14 135

RSM	0.28 9	0.26 48	0.97 11	0.25 23	0.24 198	0.37 26	0.21 51	0.49 41	0.44 51	0.21 7	0.27 26	0.28 58	0.17 6	0.38 73	0.20 24	0.07 1	0.07 14	0.09 30	0.34 394	0.21 225	0.16 191

MoCha-V2	0.36 62	0.32 101	1.41 56	0.36 259	0.31 281	0.35 22	0.19 21	0.57 89	0.39 25	0.30 56	0.32 53	0.28 58	0.27 99	0.47 120	0.24 70	0.08 5	0.56 434	0.08 4	0.38 407	0.18 179	0.12 86

MaDis-Stereo	0.29 15	0.54 216	1.44 62	0.24 11	0.29 255	0.29 6	0.16 9	0.45 22	0.37 17	0.19 4	0.21 4	0.28 58	0.22 39	0.30 23	0.29 119	0.10 96	0.09 127	0.10 70	0.08 36	0.11 29	0.11 55

RCA-Stereo	0.34 47	0.32 101	1.30 38	0.26 45	0.14 17	0.58 172	0.23 92	0.78 216	0.62 217	0.40 90	0.44 116	0.28 58	0.35 160	0.29 18	0.20 24	0.09 23	0.10 159	0.09 30	0.07 15	0.19 200	0.08 13

DCANet-4	0.40 92	0.27 52	2.21 291	0.25 23	0.14 17	0.51 82	0.22 69	0.77 202	0.72 306	0.54 212	0.47 130	0.28 58	0.37 179	0.37 68	0.34 172	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.07 15	0.08 1	0.22 271

s12784h	0.36 62	0.28 73	1.58 87	0.23 4	0.11 1	0.62 239	0.24 119	0.79 232	0.64 236	0.44 113	0.52 183	0.28 58	0.26 83	0.50 141	0.24 70	0.11 151	0.06 1	0.09 30	0.06 8	0.16 134	0.06 1

SPstereo	0.34 47	0.89 342	1.76 131	0.26 45	0.12 3	0.52 99	0.14 2	0.49 41	0.38 19	0.29 55	0.30 42	0.29 65	0.22 39	0.30 23	0.20 24	0.09 23	0.17 318	0.09 30	0.07 15	0.21 225	0.11 55

CroCo-Stereo Lap2	0.33 40	0.61 237	1.47 69	0.32 177	0.38 343	0.23 2	0.22 69	0.58 94	0.46 69	0.22 12	0.27 26	0.29 65	0.23 49	0.32 37	0.26 88	0.09 23	0.09 127	0.10 70	0.08 36	0.21 225	0.14 135

AnonymousM	0.37 68	0.44 176	1.50 77	0.25 23	0.15 31	0.52 99	0.23 92	0.60 111	0.42 40	0.42 102	0.32 53	0.30 67	0.25 69	0.34 51	0.23 51	0.11 151	0.09 127	0.71 432	0.36 404	0.12 40	0.07 3

DIP-Stereo	0.37 68	0.34 118	1.50 77	0.27 58	0.18 96	0.63 256	0.17 11	0.92 319	0.53 133	0.49 162	0.48 142	0.30 67	0.30 134	0.39 77	0.30 133	0.10 96	0.08 68	0.10 70	0.08 36	0.15 101	0.12 86
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
testlalala	0.36 62	0.30 88	1.77 140	0.28 80	0.33 301	0.60 198	0.22 69	0.55 83	0.51 108	0.55 229	0.35 68	0.31 69	0.20 24	0.26 3	0.22 44	0.10 96	0.13 245	0.09 30	0.24 347	0.08 1	0.07 3

testlalala_base	0.46 156	0.30 88	1.82 177	0.34 226	0.27 239	0.55 124	0.21 51	0.85 265	0.32 4	0.32 66	0.39 92	0.31 69	0.23 49	0.30 23	0.28 105	0.95 442	0.30 397	0.09 30	0.21 335	1.03 438	0.18 227

fff	0.43 119	0.77 302	1.95 233	0.24 11	0.13 9	0.51 82	0.22 69	0.77 202	0.75 337	0.54 212	0.47 130	0.31 69	0.65 342	0.36 61	0.34 172	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.07 15	0.08 1	0.22 271

ADStereo(finetuned)	0.45 147	0.77 302	2.12 273	0.25 23	0.14 17	0.51 82	0.22 69	0.77 202	0.72 306	0.54 212	0.48 142	0.31 69	0.76 370	0.37 68	0.38 192	0.09 23	0.07 14	0.09 30	0.07 15	0.13 66	0.23 292

raftrobust	0.38 74	0.68 271	1.54 82	0.32 177	0.46 382	0.52 99	0.21 51	0.56 86	0.42 40	0.52 189	0.35 68	0.31 69	0.33 150	0.37 68	0.30 133	0.10 96	0.11 204	0.08 4	0.07 15	0.21 225	0.19 239

DCANet	0.42 113	0.77 302	1.95 233	0.25 23	0.14 17	0.51 82	0.22 69	0.77 202	0.72 306	0.54 212	0.48 142	0.31 69	0.41 217	0.36 61	0.39 203	0.09 23	0.07 14	0.09 30	0.07 15	0.13 66	0.23 292

csc	0.43 119	0.77 302	1.95 233	0.24 11	0.13 9	0.51 82	0.22 69	0.77 202	0.75 337	0.54 212	0.47 130	0.31 69	0.65 342	0.36 61	0.34 172	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.07 15	0.08 1	0.22 271

cscssc	0.43 119	0.77 302	1.95 233	0.24 11	0.13 9	0.51 82	0.22 69	0.77 202	0.75 337	0.54 212	0.47 130	0.31 69	0.65 342	0.36 61	0.34 172	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.07 15	0.08 1	0.22 271

rvit_0105_6	0.31 28	0.29 78	1.00 13	0.31 149	0.18 96	0.35 22	0.25 134	0.51 49	0.61 199	0.25 35	0.28 29	0.32 77	0.25 69	0.39 77	0.25 81	0.18 328	0.16 302	0.15 289	0.13 205	0.14 85	0.13 120

WCG-NET	0.30 21	0.32 101	1.16 20	0.25 23	0.19 122	0.51 82	0.18 17	0.54 78	0.46 69	0.35 68	0.29 34	0.32 77	0.26 83	0.36 61	0.19 6	0.10 96	0.10 159	0.08 4	0.07 15	0.29 308	0.09 23

11t1	0.33 40	0.19 4	1.41 56	0.33 198	0.16 45	0.48 65	0.21 51	0.67 139	0.48 86	0.40 90	0.34 64	0.32 77	0.33 150	0.42 89	0.27 96	0.11 151	0.12 228	0.10 70	0.08 36	0.13 66	0.14 135

HHNet	0.60 281	0.65 262	2.60 365	0.36 259	0.25 213	0.64 267	0.61 382	0.64 123	0.62 217	0.55 229	1.13 404	0.32 77	0.60 323	0.42 89	1.79 406	0.15 283	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.18 179	0.15 168

raft+_RVC	0.44 129	0.67 269	1.85 187	0.34 226	0.71 423	0.51 82	0.25 134	0.64 123	0.51 108	0.35 68	0.45 119	0.32 77	0.28 113	0.43 92	0.32 155	0.09 23	0.19 338	0.10 70	0.09 53	0.20 215	0.40 398

rafts_anoy	0.43 119	0.89 342	1.96 242	0.32 177	0.30 265	0.48 65	0.24 119	0.62 117	0.49 92	0.37 76	0.38 84	0.33 82	0.30 134	0.51 144	0.34 172	0.10 96	0.39 418	0.13 228	0.15 255	0.17 155	0.15 168

Anonymous3	0.42 113	0.35 125	2.09 266	0.33 198	0.24 198	0.72 324	0.31 234	0.74 170	0.55 150	0.35 68	0.40 97	0.33 82	0.29 126	0.44 98	0.28 105	0.18 328	0.18 328	0.13 228	0.13 205	0.17 155	0.17 208

R-Stereo Train	0.36 62	0.21 13	1.70 109	0.29 108	0.18 96	0.55 124	0.26 153	0.78 216	0.36 13	0.57 250	0.67 305	0.33 82	0.24 56	0.32 37	0.23 51	0.10 96	0.08 68	0.09 30	0.07 15	0.09 10	0.12 86

RAFT-Stereo	0.36 62	0.21 13	1.70 109	0.29 108	0.18 96	0.55 124	0.26 153	0.78 216	0.36 13	0.57 250	0.67 305	0.33 82	0.24 56	0.32 37	0.23 51	0.10 96	0.08 68	0.09 30	0.07 15	0.09 10	0.12 86
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT+CT+SA	0.50 203	0.86 333	1.82 177	0.37 279	0.75 425	0.54 112	0.34 269	0.77 202	0.63 228	0.38 82	0.55 211	0.34 86	0.29 126	0.68 196	0.27 96	0.09 23	0.07 14	0.11 120	0.51 425	0.29 308	0.41 403

UDGNet	0.44 129	1.02 387	1.74 121	0.35 241	0.19 122	0.58 172	0.23 92	0.49 41	0.66 263	0.41 97	0.38 84	0.34 86	0.29 126	0.53 154	0.30 133	0.24 379	0.10 159	0.37 413	0.19 320	0.27 299	0.15 168

dd	0.42 113	0.96 363	1.77 140	0.31 149	0.17 69	0.57 156	0.26 153	0.49 41	0.68 272	0.41 97	0.40 97	0.34 86	0.27 99	0.45 107	0.40 209	0.17 317	0.10 159	0.13 228	0.12 176	0.21 225	0.12 86

TestStereo	0.45 147	0.54 216	2.11 270	0.29 108	0.16 45	0.43 38	0.24 119	0.54 78	0.45 64	0.37 76	0.46 126	0.34 86	0.27 99	1.98 377	0.27 96	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.09 53	0.14 85	0.08 13

rvit_0105_4	0.35 58	0.35 125	1.45 64	0.31 149	0.18 96	0.37 26	0.28 193	0.59 101	0.62 217	0.27 48	0.31 49	0.35 90	0.27 99	0.43 92	0.25 81	0.18 328	0.16 302	0.15 289	0.13 205	0.15 101	0.12 86

TestStereo1	0.49 193	0.81 319	1.85 187	0.39 301	0.57 405	0.56 138	0.34 269	0.75 180	0.69 281	0.44 113	0.63 276	0.35 90	0.42 233	0.64 185	0.29 119	0.10 96	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.33 340	0.26 321

SA-5K	0.49 193	0.81 319	1.85 187	0.39 301	0.57 405	0.56 138	0.34 269	0.75 180	0.69 281	0.44 113	0.63 276	0.35 90	0.42 233	0.64 185	0.29 119	0.10 96	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.33 340	0.26 321

RAFT-Stereo-weight	0.34 47	0.29 78	1.43 60	0.28 80	0.28 249	0.55 124	0.22 69	0.78 216	0.48 86	0.46 131	0.38 84	0.36 93	0.17 6	0.33 45	0.23 51	0.09 23	0.08 68	0.09 30	0.07 15	0.09 10	0.09 23

RALCasStereoNet	0.45 147	0.88 339	1.85 187	0.30 123	0.26 227	0.49 71	0.26 153	0.58 94	0.51 108	0.36 72	0.48 142	0.36 93	0.28 113	0.55 162	0.34 172	0.10 96	0.53 432	0.09 30	0.08 36	0.25 273	0.34 371

rvit_0105_5	0.36 62	0.39 147	1.48 72	0.30 123	0.18 96	0.41 35	0.30 222	0.64 123	0.62 217	0.30 56	0.33 58	0.37 95	0.29 126	0.41 84	0.28 105	0.18 328	0.16 302	0.15 289	0.15 255	0.15 101	0.14 135

LoS	0.31 28	0.30 88	1.52 80	0.23 4	0.13 9	0.54 112	0.20 34	0.48 35	0.49 92	0.25 35	0.28 29	0.37 95	0.24 56	0.38 73	0.23 51	0.10 96	0.08 68	0.08 4	0.05 1	0.15 101	0.07 3
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLG	0.69 329	0.84 328	2.43 333	0.35 241	0.21 147	1.65 436	0.61 382	1.36 434	0.58 173	1.39 435	0.51 171	0.37 95	0.87 386	1.41 285	0.36 181	0.09 23	0.07 14	0.14 262	0.12 176	0.32 332	0.11 55

NF-Stereo	0.48 175	0.25 38	1.81 171	0.52 376	0.16 45	0.61 219	0.44 325	0.66 130	0.61 199	0.50 169	0.47 130	0.37 95	0.26 83	1.45 291	0.79 335	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.16 191

OCTAStereo	0.48 175	0.25 38	1.81 171	0.52 376	0.16 45	0.61 219	0.43 317	0.66 130	0.61 199	0.50 169	0.47 130	0.37 95	0.26 83	1.44 287	0.80 336	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.17 208

RE-Stereo	0.48 175	0.25 38	1.81 171	0.52 376	0.16 45	0.61 219	0.43 317	0.66 130	0.60 184	0.50 169	0.47 130	0.37 95	0.26 83	1.44 287	0.78 331	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.17 208

TVStereo	0.48 175	0.25 38	1.81 171	0.52 376	0.16 45	0.61 219	0.43 317	0.66 130	0.60 184	0.50 169	0.47 130	0.37 95	0.26 83	1.44 287	0.78 331	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.17 208

DisPM	0.43 119	0.33 107	1.78 145	0.57 395	0.18 96	0.59 188	0.63 388	0.53 68	0.61 199	0.60 287	0.53 192	0.38 102	0.26 83	0.75 214	0.29 119	0.12 199	0.07 14	0.12 171	0.11 143	0.11 29	0.14 135

SA	0.50 203	0.75 292	1.95 233	0.31 149	0.61 416	0.57 156	0.31 234	0.91 310	0.73 320	0.42 102	0.62 264	0.38 102	0.47 270	0.68 196	0.29 119	0.09 23	0.09 127	0.13 228	0.32 387	0.30 319	0.10 41

test_4	0.40 92	0.37 133	2.01 249	0.29 108	0.21 147	0.50 76	0.28 193	0.47 32	0.39 25	0.42 102	0.76 348	0.38 102	0.22 39	0.52 148	0.33 165	0.08 5	0.07 14	0.11 120	0.15 255	0.28 305	0.07 3

DRaft	0.62 294	0.38 138	1.76 131	0.24 11	0.16 45	0.64 267	0.66 390	0.53 68	0.53 133	0.67 336	0.99 388	0.38 102	1.00 401	1.44 287	2.10 419	0.10 96	0.14 261	0.10 70	0.14 233	0.18 179	0.21 261

PFNet+	0.45 147	0.37 133	1.86 195	0.46 351	0.18 96	0.58 172	0.77 410	0.52 60	0.64 236	0.56 239	0.48 142	0.39 106	0.26 83	0.93 236	0.32 155	0.13 228	0.09 127	0.14 262	0.13 205	0.12 40	0.15 168

PSM-softLoss	0.48 175	0.27 52	1.85 187	0.51 372	0.17 69	0.61 219	0.40 302	0.61 113	0.57 163	0.52 189	0.48 142	0.39 106	0.25 69	1.46 292	0.77 329	0.12 199	0.08 68	0.13 228	0.12 176	0.12 40	0.14 135

KMStereo	0.48 175	0.27 52	1.85 187	0.51 372	0.17 69	0.61 219	0.40 302	0.61 113	0.57 163	0.52 189	0.48 142	0.39 106	0.25 69	1.46 292	0.77 329	0.12 199	0.08 68	0.13 228	0.12 176	0.12 40	0.14 135

DeepStereo_RVC	0.44 129	0.28 73	1.92 220	0.49 366	0.17 69	0.60 198	0.59 376	0.50 47	0.52 114	0.49 162	0.45 119	0.39 106	0.86 385	0.45 107	0.33 165	0.11 151	0.08 68	0.11 120	0.09 53	0.15 101	0.19 239

LMCR-Stereo	0.52 231	0.71 280	2.39 324	0.40 310	0.21 147	0.74 332	0.31 234	1.02 396	0.64 236	0.61 294	0.63 276	0.39 106	0.51 289	0.62 180	0.42 217	0.19 342	0.09 127	0.12 171	0.09 53	0.23 248	0.12 86

RALAANet	0.43 119	0.98 374	1.90 211	0.32 177	0.23 185	0.48 65	0.19 21	0.67 139	0.53 133	0.48 151	0.45 119	0.39 106	0.30 134	0.48 125	0.37 186	0.10 96	0.08 68	0.11 120	0.14 233	0.27 299	0.10 41

GES	0.44 129	0.28 73	1.88 201	0.30 123	0.18 96	0.61 219	0.30 222	0.88 288	0.46 69	0.47 133	0.52 183	0.39 106	0.42 233	0.58 168	0.67 307	0.15 283	0.11 204	0.12 171	0.10 86	0.15 101	0.17 208

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 113	0.86 333	1.78 145	0.28 80	0.17 69	0.52 99	0.20 34	0.62 117	0.61 199	0.50 169	0.61 259	0.39 106	0.32 147	0.35 55	0.30 133	0.07 1	0.10 159	0.09 30	0.09 53	0.35 355	0.10 41

rvit_0105_3	0.39 87	0.47 192	1.46 65	0.33 198	0.19 122	0.45 41	0.35 276	0.69 144	0.65 249	0.37 76	0.37 76	0.40 114	0.31 142	0.44 98	0.30 133	0.18 328	0.17 318	0.17 324	0.18 301	0.15 101	0.15 168

rvit_stereo_0075_2	0.40 92	0.40 151	1.88 201	0.33 198	0.32 288	0.41 35	0.22 69	0.58 94	0.53 133	0.38 82	0.51 171	0.40 114	0.27 99	0.44 98	0.29 119	0.20 350	0.15 286	0.22 366	0.15 255	0.18 179	0.23 292

4D-IteraStereo	0.44 129	0.96 363	2.63 366	0.27 58	0.30 265	0.45 41	0.25 134	0.52 60	0.50 100	0.40 90	0.31 49	0.40 114	0.19 18	0.35 55	0.32 155	0.09 23	0.06 1	0.12 171	0.11 143	0.19 200	0.30 348

anonymousdsp2	0.34 47	0.24 35	1.16 20	0.28 80	0.15 31	0.57 156	0.23 92	0.79 232	0.47 84	0.38 82	0.37 76	0.40 114	0.25 69	0.47 120	0.21 34	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.13 205	0.19 200	0.27 328

CASS	0.39 87	0.30 88	1.61 94	0.32 177	0.17 69	0.53 106	0.24 119	0.70 150	0.49 92	0.59 279	0.54 202	0.40 114	0.40 206	0.41 84	0.30 133	0.17 317	0.10 159	0.14 262	0.11 143	0.18 179	0.17 208
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Selective-RAFT	0.35 58	0.26 48	1.48 72	0.31 149	0.15 31	0.61 219	0.19 21	0.60 111	0.54 145	0.28 53	0.29 34	0.40 114	0.33 150	0.50 141	0.27 96	0.10 96	0.07 14	0.09 30	0.35 397	0.19 200	0.08 13

mmm	0.38 74	0.21 13	1.18 22	0.35 241	0.17 69	0.49 71	0.26 153	0.78 216	0.52 114	0.50 169	0.57 230	0.41 120	0.37 179	0.71 209	0.31 145	0.11 151	0.13 245	0.14 262	0.13 205	0.15 101	0.14 135

CIPLG	0.56 260	1.19 410	2.46 338	0.80 421	0.31 281	0.61 219	0.57 372	0.76 192	0.57 163	0.56 239	0.63 276	0.41 120	0.30 134	0.45 107	0.40 209	0.11 151	0.20 347	0.13 228	0.13 205	0.35 355	0.19 239

IPLGR_C	0.58 271	1.25 417	2.72 379	0.80 421	0.31 281	0.60 198	0.61 382	0.76 192	0.58 173	0.56 239	0.62 264	0.41 120	0.31 142	0.43 92	0.40 209	0.11 151	0.22 360	0.13 228	0.15 255	0.35 355	0.19 239

GMOStereo	0.41 98	0.62 243	1.78 145	0.28 80	0.36 327	0.51 82	0.31 234	0.53 68	0.44 51	0.57 250	0.48 142	0.41 120	0.27 99	0.28 9	0.23 51	0.08 5	0.38 412	0.13 228	0.11 143	0.34 347	0.11 55

error version	0.41 98	0.62 243	1.78 145	0.28 80	0.36 327	0.51 82	0.31 234	0.53 68	0.44 51	0.57 250	0.48 142	0.41 120	0.27 99	0.28 9	0.23 51	0.08 5	0.38 412	0.13 228	0.11 143	0.34 347	0.11 55

test-v	0.41 98	0.62 243	1.78 145	0.28 80	0.36 327	0.51 82	0.31 234	0.53 68	0.44 51	0.57 250	0.48 142	0.41 120	0.27 99	0.28 9	0.23 51	0.08 5	0.38 412	0.13 228	0.11 143	0.34 347	0.11 55

ACRE	0.56 260	1.14 401	2.77 387	0.76 417	0.28 249	0.60 198	0.56 368	0.76 192	0.58 173	0.55 229	0.62 264	0.41 120	0.29 126	0.44 98	0.39 203	0.11 151	0.19 338	0.13 228	0.14 233	0.36 360	0.18 227

LCNet	0.54 242	0.37 133	1.78 145	0.92 430	0.22 168	0.96 394	0.30 222	0.59 101	0.58 173	0.51 182	0.55 211	0.41 120	0.76 370	0.84 230	0.26 88	0.09 23	0.06 1	0.12 171	0.18 301	0.98 437	0.39 394

Pruner-Stereo	0.51 220	0.27 52	1.78 145	1.79 457	0.19 122	0.62 239	0.45 332	0.57 89	0.60 184	0.61 294	0.48 142	0.41 120	0.24 56	0.46 113	1.00 356	0.12 199	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.12 40	0.13 120

test-2	0.41 98	0.62 243	1.78 145	0.28 80	0.36 327	0.51 82	0.31 234	0.53 68	0.44 51	0.57 250	0.48 142	0.41 120	0.27 99	0.28 9	0.23 51	0.08 5	0.38 412	0.13 228	0.11 143	0.34 347	0.11 55

test-1	0.44 129	0.48 195	1.69 105	0.30 123	0.27 239	0.50 76	0.28 193	0.80 234	0.43 48	0.40 90	0.54 202	0.41 120	0.24 56	0.31 30	1.16 373	0.09 23	0.20 347	0.10 70	0.17 291	0.11 29	0.26 321

iRaftStereo_RVC	0.37 68	0.53 212	1.41 56	0.28 80	0.15 31	0.52 99	0.20 34	0.54 78	0.46 69	0.37 76	0.43 106	0.41 120	0.23 49	0.36 61	0.26 88	0.09 23	0.15 286	0.12 171	0.11 143	0.41 387	0.37 387

DN-CSS_ROB	0.48 175	1.23 414	1.99 246	0.39 301	0.22 168	0.56 138	0.19 21	0.75 180	0.61 199	0.45 123	0.62 264	0.41 120	0.31 142	0.70 207	0.32 155	0.11 151	0.08 68	0.14 262	0.13 205	0.36 360	0.12 86

model_zeroshot	0.44 129	0.68 271	1.97 245	0.28 80	0.18 96	0.69 309	0.21 51	0.63 122	0.40 30	1.00 402	0.34 64	0.42 133	0.20 24	0.69 202	0.24 70	0.10 96	0.22 360	0.10 70	0.22 342	0.12 40	0.10 41

DCRE	0.50 203	0.63 254	2.13 275	0.30 123	0.23 185	0.45 41	0.24 119	0.59 101	0.53 133	0.50 169	2.10 435	0.42 133	0.26 83	0.35 55	0.23 51	0.09 23	0.14 261	0.10 70	0.32 387	0.16 134	0.15 168

x	0.35 58	0.20 8	1.36 47	0.33 198	0.17 69	0.47 57	0.24 119	0.75 180	0.54 145	0.40 90	0.40 97	0.42 133	0.34 158	0.45 107	0.32 155	0.11 151	0.14 261	0.11 120	0.09 53	0.12 40	0.14 135

Sa-1000	0.51 220	0.72 284	1.90 211	0.31 149	0.60 414	0.60 198	0.31 234	0.94 335	0.71 298	0.52 189	0.83 359	0.42 133	0.33 150	0.68 196	0.28 105	0.10 96	0.09 127	0.13 228	0.29 371	0.29 308	0.10 41

AE-Stereo	0.42 113	0.29 78	1.65 97	0.43 328	0.47 384	0.56 138	0.23 92	0.86 274	0.46 69	0.31 60	0.41 101	0.43 137	0.24 56	0.34 51	0.24 70	0.09 23	0.48 430	0.11 120	0.45 420	0.22 239	0.19 239

EKT-Stereo	1.47 436	0.49 198	1.93 223	2.57 467	19.31 481	0.55 124	0.22 69	0.69 144	0.42 40	0.38 82	0.36 73	0.43 137	0.27 99	0.69 202	0.26 88	0.12 199	0.14 261	0.11 120	0.16 274	0.20 215	0.15 168

MIM_Stereo	0.41 98	0.60 233	1.88 201	0.31 149	0.21 147	0.50 76	0.19 21	0.64 123	0.44 51	0.43 107	0.53 192	0.43 137	0.27 99	0.51 144	0.28 105	0.08 5	0.14 261	0.11 120	0.10 86	0.26 291	0.26 321

Patchmatch Stereo++	0.39 87	0.27 52	1.78 145	0.44 333	0.16 45	0.61 219	0.27 178	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.43 137	0.28 113	0.54 158	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86
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
ROB_FTStereo	0.38 74	0.27 52	1.78 145	0.44 333	0.17 69	0.61 219	0.26 153	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.43 137	0.28 113	0.49 135	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

RAFT-345	0.53 237	0.30 88	2.34 314	0.38 293	0.34 308	0.58 172	0.42 311	0.47 32	0.61 199	0.51 182	1.00 390	0.43 137	0.28 113	1.57 310	0.82 338	0.10 96	0.07 14	0.11 120	0.09 53	0.10 16	0.08 13

iRAFT	0.39 87	0.27 52	1.78 145	0.44 333	0.16 45	0.61 219	0.27 178	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.43 137	0.28 113	0.54 158	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

RAFT-IKP	0.38 74	0.27 52	1.79 164	0.44 333	0.16 45	0.60 198	0.28 193	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.43 137	0.28 113	0.50 141	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

Prome-Stereo	0.49 193	0.30 88	1.76 131	0.60 403	0.23 185	0.63 256	0.42 311	0.62 117	0.60 184	0.59 279	1.03 395	0.43 137	0.72 360	0.60 177	0.33 165	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.09 53	0.11 29	0.43 405

SFCPSM	0.46 156	0.24 35	2.35 317	0.27 58	0.27 239	0.70 316	0.32 257	0.96 353	0.63 228	0.49 162	0.52 183	0.43 137	0.36 166	0.52 148	0.43 226	0.12 199	0.09 127	0.12 171	0.16 274	0.16 134	0.12 86

iResNet	0.51 220	0.76 293	2.59 362	0.41 316	0.17 69	0.64 267	0.27 178	0.82 245	0.70 289	0.57 250	0.64 291	0.43 137	0.36 166	0.70 207	0.52 262	0.10 96	0.07 14	0.09 30	0.08 36	0.21 225	0.13 120

rvit_105_1	0.44 129	0.54 216	1.46 65	0.36 259	0.24 198	0.51 82	0.45 332	0.75 180	0.74 324	0.45 123	0.44 116	0.44 148	0.36 166	0.62 180	0.38 192	0.20 350	0.18 328	0.18 344	0.22 342	0.18 179	0.18 227

GCAP-BAT	0.43 119	0.31 97	1.82 177	0.25 23	0.26 227	0.65 279	0.23 92	0.48 35	0.37 17	0.67 336	0.82 358	0.44 148	0.24 56	0.48 125	0.87 343	0.09 23	0.13 245	0.09 30	0.22 342	0.08 1	0.09 23

MSKI-zero shot	0.46 156	0.38 138	2.47 340	0.27 58	0.43 367	0.56 138	0.20 34	0.77 202	0.43 48	0.60 287	0.51 171	0.44 148	0.17 6	0.68 196	0.21 34	0.09 23	0.29 393	0.09 30	0.32 387	0.14 85	0.10 41

LL-Strereo2	0.41 98	0.90 345	1.83 182	0.44 333	0.24 198	0.54 112	0.27 178	0.58 94	0.45 64	0.41 97	0.33 58	0.44 148	0.21 30	0.44 98	0.34 172	0.09 23	0.08 68	0.16 307	0.14 233	0.17 155	0.17 208

PSM-adaLoss	0.38 74	0.27 52	1.78 145	0.44 333	0.17 69	0.60 198	0.29 214	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.44 148	0.28 113	0.47 120	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

ROB_FTStereo_v2	0.38 74	0.27 52	1.78 145	0.44 333	0.17 69	0.61 219	0.28 193	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.44 148	0.28 113	0.47 120	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

HUI-Stereo	0.38 74	0.27 52	1.79 164	0.44 333	0.17 69	0.61 219	0.28 193	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.44 148	0.28 113	0.45 107	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

iGMRVC	0.39 87	0.27 52	1.78 145	0.44 333	0.17 69	0.61 219	0.27 178	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.44 148	0.28 113	0.55 162	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

test_xeample	0.72 343	0.21 13	1.36 47	0.27 58	0.17 69	0.59 188	0.28 193	1.01 393	0.70 289	0.55 229	0.67 305	0.44 148	0.39 200	1.88 367	5.17 462	0.12 199	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.13 66	0.15 168

test_sample5	0.51 220	0.43 167	1.83 182	0.32 177	0.18 96	0.55 124	0.26 153	0.92 319	0.65 249	0.53 199	0.59 239	0.45 157	0.36 166	1.87 360	0.36 181	0.13 228	0.10 159	0.13 228	0.12 176	0.17 155	0.16 191

test_sample4	0.50 203	0.42 163	1.88 201	0.32 177	0.19 122	0.56 138	0.26 153	0.93 327	0.65 249	0.54 212	0.54 202	0.45 157	0.36 166	1.79 345	0.36 181	0.13 228	0.10 159	0.13 228	0.12 176	0.17 155	0.16 191

test_sample1	0.40 92	0.18 2	1.19 24	0.31 149	0.18 96	0.48 65	0.23 92	0.78 216	0.49 92	0.44 113	0.44 116	0.45 157	0.41 217	1.39 282	0.33 165	0.11 151	0.09 127	0.10 70	0.09 53	0.12 40	0.13 120

testlalala2	0.44 129	0.28 73	2.59 362	0.64 407	0.56 403	0.57 156	0.20 34	0.78 216	0.52 114	0.40 90	0.39 92	0.45 157	0.21 30	0.27 5	0.22 44	0.09 23	0.10 159	0.08 4	0.29 371	0.12 40	0.10 41

DualNet	0.51 220	0.43 167	1.83 182	0.32 177	0.18 96	0.55 124	0.26 153	0.92 319	0.65 249	0.54 212	0.62 264	0.45 157	0.36 166	1.87 360	0.36 181	0.13 228	0.10 159	0.13 228	0.12 176	0.17 155	0.16 191

StereoVision	0.45 147	0.72 284	1.94 230	0.33 198	0.32 288	0.47 57	0.26 153	0.68 142	0.57 163	0.32 66	0.89 373	0.45 157	0.27 99	0.49 135	0.36 181	0.13 228	0.15 286	0.16 307	0.15 255	0.19 200	0.13 120

test_5	0.51 220	0.87 336	1.99 246	0.37 279	0.65 418	0.58 172	0.35 276	0.78 216	0.62 217	0.48 151	0.55 211	0.45 157	0.40 206	0.72 211	0.30 133	0.09 23	0.07 14	0.12 171	0.12 176	0.33 340	0.38 390

test-3	0.43 119	0.20 8	1.70 109	0.34 226	0.32 288	0.45 41	0.23 92	0.71 153	0.46 69	0.51 182	0.29 34	0.45 157	0.21 30	0.59 172	0.98 350	0.08 5	0.07 14	0.10 70	0.35 397	0.29 308	0.28 334

test_1	0.43 119	0.20 8	1.70 109	0.34 226	0.32 288	0.45 41	0.23 92	0.71 153	0.46 69	0.50 169	0.29 34	0.45 157	0.21 30	0.59 172	0.98 350	0.08 5	0.07 14	0.10 70	0.35 397	0.29 308	0.29 340

test_3	0.44 129	0.20 8	1.70 109	0.36 259	0.32 288	0.47 57	0.30 222	0.73 166	0.49 92	0.50 169	0.30 42	0.45 157	0.22 39	0.59 172	0.98 350	0.08 5	0.10 159	0.11 120	0.35 397	0.29 308	0.28 334

DEmStereo	0.68 325	0.31 97	2.25 301	0.42 324	0.17 69	0.66 285	0.89 419	0.51 49	0.59 180	0.60 287	1.01 391	0.45 157	1.26 416	1.54 306	2.26 425	0.10 96	0.08 68	0.10 70	0.10 86	0.10 16	0.11 55

PFNet	0.60 281	0.33 107	2.47 340	0.41 316	0.55 401	0.62 239	0.27 178	0.61 113	0.63 228	0.61 294	0.56 222	0.45 157	0.32 147	1.88 367	1.14 370	0.28 396	0.09 127	0.12 171	0.16 274	0.26 291	0.20 254

CRE-IMP	0.41 98	0.22 23	1.76 131	0.48 364	0.17 69	0.79 358	0.69 398	0.52 60	0.52 114	0.47 133	0.42 104	0.45 157	0.26 83	0.41 84	0.31 145	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.09 53	0.17 155	0.23 292

Occ-G	0.30 21	0.30 88	1.33 43	0.23 4	0.15 31	0.36 25	0.25 134	0.43 16	0.31 2	0.26 43	0.35 68	0.46 170	0.22 39	0.30 23	0.25 81	0.09 23	0.07 14	0.09 30	0.16 274	0.31 326	0.08 13

test_sample2	0.41 98	0.19 4	1.23 29	0.31 149	0.17 69	0.51 82	0.27 178	0.81 238	0.55 150	0.44 113	0.45 119	0.46 170	0.38 186	1.51 302	0.30 133	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.10 86	0.14 85	0.14 135

xx1	0.46 156	0.64 256	2.07 260	0.35 241	0.14 17	0.76 341	0.25 134	0.74 170	1.01 405	0.31 60	0.38 84	0.46 170	0.36 166	0.69 202	0.19 6	0.10 96	0.24 369	0.12 171	0.12 176	0.12 40	0.14 135

gwcnet-sp	0.49 193	0.43 167	2.54 356	0.31 149	0.22 168	0.67 291	0.31 234	0.78 216	0.65 249	0.58 266	0.47 130	0.46 170	0.43 243	0.76 217	0.46 234	0.11 151	0.11 204	0.11 120	0.11 143	0.15 101	0.14 135

scenet	0.49 193	0.43 167	2.54 356	0.31 149	0.22 168	0.67 291	0.31 234	0.78 216	0.65 249	0.58 266	0.47 130	0.46 170	0.43 243	0.76 217	0.46 234	0.11 151	0.11 204	0.11 120	0.11 143	0.15 101	0.14 135

ssnet	0.49 193	0.43 167	2.54 356	0.31 149	0.22 168	0.67 291	0.31 234	0.78 216	0.65 249	0.58 266	0.47 130	0.46 170	0.43 243	0.76 217	0.46 234	0.11 151	0.11 204	0.11 120	0.11 143	0.15 101	0.14 135

qqq	0.38 74	0.21 13	1.34 46	0.28 80	0.15 31	0.45 41	0.26 153	0.76 192	0.52 114	0.39 88	0.41 101	0.46 170	0.36 166	0.96 239	0.30 133	0.11 151	0.14 261	0.12 171	0.12 176	0.12 40	0.14 135

222	0.78 368	0.23 27	1.23 29	0.28 80	0.18 96	0.62 239	0.24 119	1.02 396	0.70 289	0.58 266	0.66 302	0.46 170	0.42 233	1.80 349	6.53 467	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.12 40	0.17 208

WCG-NET（raft）	0.32 33	0.53 212	1.21 28	0.23 4	0.12 3	0.44 40	0.24 119	0.40 6	0.50 100	0.35 68	0.35 68	0.47 178	0.25 69	0.35 55	0.20 24	0.08 5	0.29 393	0.08 4	0.07 15	0.22 239	0.11 55

GCST	0.72 343	1.10 395	2.15 281	1.11 442	0.59 409	0.62 239	0.19 21	0.75 180	0.53 133	0.56 239	0.63 276	0.47 178	0.31 142	1.11 256	0.33 165	0.75 435	0.45 422	0.84 435	0.64 442	0.69 426	0.54 418

test_sample6	0.52 231	0.44 176	1.81 171	0.33 198	0.18 96	0.55 124	0.27 178	0.94 335	0.66 263	0.54 212	0.62 264	0.47 178	0.36 166	1.97 376	0.38 192	0.14 266	0.10 159	0.13 228	0.13 205	0.17 155	0.16 191

test_sample3	0.50 203	0.41 156	1.88 201	0.32 177	0.19 122	0.57 156	0.25 134	0.92 319	0.64 236	0.52 189	0.49 159	0.47 178	0.35 160	1.79 345	0.37 186	0.13 228	0.10 159	0.12 171	0.11 143	0.16 134	0.16 191

H2IRNET	0.40 92	0.61 237	1.90 211	0.29 108	0.17 69	0.54 112	0.18 17	0.52 60	0.50 100	0.27 48	0.56 222	0.47 178	0.35 160	0.46 113	0.33 165	0.10 96	0.07 14	0.12 171	0.14 233	0.32 332	0.12 86

IPLGR	0.54 242	0.56 227	2.68 373	0.36 259	0.18 96	0.62 239	0.54 360	1.02 396	0.64 236	0.73 360	0.46 126	0.47 178	0.45 254	1.12 259	0.29 119	0.09 23	0.08 68	0.11 120	0.09 53	0.19 200	0.12 86

TRStereo	0.53 237	0.76 293	2.38 322	0.42 324	0.29 255	0.69 309	0.23 92	1.81 448	0.55 150	0.36 72	0.32 53	0.47 178	0.40 206	0.46 113	0.25 81	0.12 199	0.11 204	0.11 120	0.41 415	0.13 66	0.32 360

ASMatch	0.60 281	0.43 167	2.58 360	0.91 429	0.36 327	0.56 138	0.25 134	0.52 60	0.61 199	0.47 133	1.21 406	0.47 178	0.66 347	1.34 279	0.94 346	0.10 96	0.08 68	0.11 120	0.11 143	0.10 16	0.16 191

RAFT-RH_RVC	0.61 289	0.50 204	2.33 312	0.36 259	0.29 255	0.60 198	0.18 17	0.44 19	0.58 173	0.76 366	1.91 431	0.47 178	0.29 126	1.60 317	1.23 379	0.14 266	0.07 14	0.13 228	0.13 205	0.10 16	0.09 23

GMM-Stereo	0.50 203	0.23 27	2.41 327	0.54 385	0.24 198	0.77 349	0.46 335	0.59 101	0.57 163	0.58 266	0.73 340	0.47 178	0.43 243	0.68 196	0.27 96	0.10 96	0.06 1	0.13 228	0.13 205	0.14 85	0.44 407

FINET	0.65 310	0.95 361	3.06 415	0.35 241	0.40 353	0.58 172	0.48 346	0.92 319	1.10 416	0.57 250	0.68 313	0.47 178	0.44 250	1.15 264	0.60 290	0.23 372	0.21 355	0.17 324	0.15 255	0.26 291	0.25 312

HCRNet	0.46 156	0.49 198	1.65 97	0.38 293	0.29 255	0.58 172	0.22 69	0.75 180	0.62 217	0.47 133	0.49 159	0.48 189	0.36 166	1.12 259	0.37 186	0.15 283	0.10 159	0.15 289	0.13 205	0.17 155	0.17 208

HITNet	0.46 156	0.92 347	2.09 266	0.33 198	0.14 17	0.55 124	0.22 69	0.83 251	0.56 160	0.51 182	0.49 159	0.48 189	0.37 179	0.48 125	0.54 270	0.09 23	0.06 1	0.10 70	0.08 36	0.23 248	0.09 23
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
IRAFT_RVC	0.54 242	0.53 212	1.78 145	0.46 351	0.21 147	0.58 172	0.43 317	0.65 128	0.66 263	0.54 212	0.50 167	0.49 191	0.51 289	1.58 314	1.01 360	0.11 151	0.25 382	0.13 228	0.10 86	0.15 101	0.13 120

ICVP	0.46 156	0.29 78	2.41 327	0.33 198	0.22 168	0.59 188	0.55 363	0.75 180	0.50 100	0.44 113	0.60 252	0.49 191	0.35 160	0.53 154	0.37 186	0.16 303	0.16 302	0.14 262	0.11 143	0.15 101	0.15 168
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
AFF-stereo	0.44 129	0.96 363	1.78 145	0.31 149	0.15 31	0.50 76	0.21 51	0.64 123	0.63 228	0.47 133	0.64 291	0.49 191	0.34 158	0.46 113	0.31 145	0.08 5	0.09 127	0.10 70	0.10 86	0.37 367	0.10 41

MyStereo8	0.54 242	0.80 314	2.76 385	0.32 177	0.33 301	0.71 318	0.20 34	0.87 283	0.57 163	0.51 182	0.59 239	0.50 194	0.33 150	0.68 196	0.55 271	0.10 96	0.29 393	0.10 70	0.13 205	0.21 225	0.34 371

AAGNet	0.88 387	0.33 107	1.79 164	0.54 385	0.98 438	0.62 239	0.46 335	0.50 47	0.60 184	0.58 266	0.53 192	0.50 194	0.73 363	1.23 271	7.48 468	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.14 85	0.09 23

EAI-Stereo	0.78 368	0.25 38	1.67 102	0.54 385	0.59 409	1.95 445	2.05 459	1.11 419	0.64 236	0.95 399	1.49 420	0.50 194	0.67 349	0.59 172	1.44 392	0.09 23	0.19 338	0.09 30	0.49 423	0.13 66	0.22 271

SMFormer	0.50 203	0.46 184	1.60 90	0.30 123	0.15 31	0.45 41	0.24 119	0.90 300	0.72 306	0.56 239	0.64 291	0.51 197	0.41 217	1.87 360	0.49 252	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.15 101	0.16 191

tta	0.50 203	0.46 184	1.60 90	0.30 123	0.15 31	0.45 41	0.24 119	0.90 300	0.72 306	0.56 239	0.64 291	0.51 197	0.41 217	1.87 360	0.49 252	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.14 85	0.11 55

qqq1	0.48 175	0.46 184	1.60 90	0.30 123	0.15 31	0.45 41	0.24 119	0.90 300	0.72 306	0.56 239	0.64 291	0.51 197	0.41 217	1.87 360	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.09 30	0.08 36	0.14 85	0.11 55

fff1	0.48 175	0.46 184	1.60 90	0.30 123	0.15 31	0.45 41	0.24 119	0.90 300	0.72 306	0.56 239	0.64 291	0.51 197	0.41 217	1.87 360	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.09 30	0.08 36	0.14 85	0.11 55

MyStereo05	0.49 193	0.41 156	2.72 379	0.30 123	0.23 185	0.60 198	0.30 222	0.82 245	0.77 350	0.52 189	0.37 76	0.51 197	0.42 233	0.52 148	0.38 192	0.09 23	0.17 318	0.12 171	0.10 86	0.16 134	0.20 254

PS-NSSS	0.63 298	1.00 380	1.81 171	0.30 123	0.31 281	0.63 256	0.34 269	0.98 365	0.69 281	0.54 212	0.74 343	0.51 197	0.41 217	2.43 415	0.48 247	0.24 379	0.17 318	0.27 388	0.18 301	0.27 299	0.21 261

CoDeX	0.52 231	0.43 167	2.25 301	0.29 108	0.26 227	0.61 219	0.32 257	0.99 377	0.68 272	0.48 151	0.55 211	0.52 203	0.40 206	1.60 317	0.35 179	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.10 86	0.13 66	0.12 86

SST-Stereo	0.52 231	0.20 8	1.76 131	0.62 405	0.53 396	0.62 239	0.66 390	0.55 83	0.61 199	0.58 266	0.53 192	0.52 203	0.60 323	1.59 316	0.29 119	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.16 134	0.10 41

ITSA-stereo	0.48 175	0.33 107	1.20 26	0.33 198	0.18 96	0.60 198	0.29 214	0.94 335	0.80 363	0.50 169	0.49 159	0.53 205	0.59 320	1.25 275	0.64 300	0.15 283	0.12 228	0.17 324	0.16 274	0.18 179	0.23 292

MyStereo04	0.48 175	0.40 151	2.65 370	0.29 108	0.23 185	0.60 198	0.31 234	0.83 251	0.75 337	0.47 133	0.36 73	0.53 205	0.42 233	0.53 154	0.39 203	0.09 23	0.18 328	0.12 171	0.11 143	0.16 134	0.19 239

CrosDoStereo	0.94 394	0.37 133	2.53 350	0.25 23	0.32 288	0.54 112	3.76 469	0.72 158	0.60 184	0.70 349	1.40 417	0.53 205	1.49 432	1.78 341	3.09 439	0.10 96	0.08 68	0.11 120	0.11 143	0.21 225	0.11 55

KYRaft	0.48 175	0.29 78	1.75 127	0.33 198	0.21 147	0.75 338	0.44 325	0.58 94	0.57 163	0.64 323	0.93 379	0.53 205	0.72 360	0.60 177	0.24 70	0.10 96	0.07 14	0.12 171	0.14 233	0.12 40	0.54 418

DeepStereo_LL	0.94 394	0.37 133	2.53 350	0.25 23	0.32 288	0.54 112	3.76 469	0.72 158	0.60 184	0.70 349	1.40 417	0.53 205	1.49 432	1.78 341	3.09 439	0.10 96	0.08 68	0.11 120	0.11 143	0.21 225	0.11 55

ttt	0.66 314	0.22 23	1.68 103	0.34 226	0.24 198	0.60 198	0.26 153	1.00 385	0.77 350	0.55 229	0.67 305	0.54 210	0.36 166	2.14 392	3.03 438	0.16 303	0.13 245	0.13 228	0.12 176	0.15 101	0.17 208

Any-RAFT	0.38 74	0.25 38	1.89 208	0.27 58	0.17 69	0.68 303	0.21 51	0.78 216	0.53 133	0.43 107	0.43 106	0.54 210	0.30 134	0.41 84	0.20 24	0.10 96	0.12 228	0.08 4	0.06 8	0.10 16	0.09 23

CFNet-RSSM	0.41 98	0.32 101	2.20 290	0.27 58	0.44 368	0.52 99	0.19 21	0.76 192	0.48 86	0.43 107	0.36 73	0.54 210	0.26 83	0.33 45	0.25 81	0.09 23	0.08 68	0.09 30	0.38 407	0.10 16	0.09 23

DualNet (step1)	0.59 276	0.62 243	1.93 223	0.27 58	0.22 168	0.68 303	0.31 234	0.93 327	0.66 263	0.57 250	0.51 171	0.55 213	0.45 254	1.11 256	0.38 192	0.61 426	0.14 261	0.87 436	0.56 431	0.25 273	0.23 292

test_sample9	0.94 394	0.62 243	1.93 223	0.27 58	0.22 168	0.68 303	0.31 234	0.93 327	0.66 263	0.57 250	0.51 171	0.55 213	0.45 254	1.91 370	2.55 431	0.61 426	4.16 470	0.87 436	0.56 431	0.25 273	0.23 292

test_sample7	0.47 170	0.33 107	1.49 74	0.34 226	0.20 137	0.51 82	0.30 222	0.93 327	0.66 263	0.57 250	0.51 171	0.55 213	0.45 254	1.11 256	0.38 192	0.17 317	0.14 261	0.16 307	0.15 255	0.19 200	0.18 227

knoymous	0.34 47	0.25 38	1.75 127	0.24 11	0.18 96	0.45 41	0.24 119	0.57 89	0.38 19	0.41 97	0.39 92	0.55 213	0.25 69	0.38 73	0.23 51	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.07 15	0.13 66	0.12 86

RAFT_CTSACE	0.46 156	0.76 293	2.07 260	0.35 241	0.30 265	0.54 112	0.30 222	0.61 113	0.48 86	0.49 162	0.76 348	0.55 213	0.36 166	0.58 168	0.22 44	0.08 5	0.13 245	0.11 120	0.10 86	0.41 387	0.08 13

iRaft-Stereo_20w	0.58 271	0.39 147	1.96 242	0.45 347	0.32 288	0.92 391	0.57 372	1.14 420	0.56 160	0.81 379	0.40 97	0.55 213	0.69 353	0.65 192	1.04 364	0.09 23	0.16 302	0.09 30	0.36 404	0.17 155	0.25 312

AASNet	0.56 260	1.03 388	2.34 314	0.37 279	0.33 301	0.65 279	0.29 214	0.96 353	0.73 320	0.54 212	0.60 252	0.55 213	0.38 186	0.59 172	0.58 286	0.14 266	0.12 228	0.13 228	0.10 86	0.43 393	0.24 303

RAFT_R40	0.50 203	0.21 13	1.76 131	0.50 368	0.40 353	0.61 219	0.53 357	0.56 86	0.60 184	0.56 239	0.54 202	0.55 213	0.51 289	1.57 310	0.53 266	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.16 134	0.09 23

CroCo-Stereo	0.30 21	0.45 182	1.08 14	0.31 149	0.17 69	0.19 1	0.21 51	0.73 166	0.50 100	0.21 7	0.24 14	0.55 213	0.22 39	0.27 5	0.26 88	0.09 23	0.08 68	0.08 4	0.07 15	0.12 40	0.09 23
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
ARAFT	0.60 281	1.23 414	3.10 418	0.28 80	0.16 45	0.64 267	0.36 283	0.90 300	0.67 270	0.61 294	0.49 159	0.55 213	0.31 142	1.24 274	0.32 155	0.10 96	0.08 68	0.14 262	0.13 205	0.37 367	0.21 261

FENet	0.44 129	0.30 88	2.42 329	0.32 177	0.17 69	0.58 172	0.22 69	0.77 202	0.59 180	0.47 133	0.42 104	0.55 213	0.38 186	0.49 135	0.47 243	0.12 199	0.09 127	0.12 171	0.11 143	0.13 66	0.16 191

MLCV	0.48 175	0.89 342	1.85 187	0.29 108	0.14 17	0.59 188	0.23 92	0.72 158	0.59 180	0.66 332	0.66 302	0.55 213	0.36 166	1.03 247	0.49 252	0.09 23	0.06 1	0.09 30	0.07 15	0.19 200	0.11 55

DAS	0.56 260	0.35 125	1.55 84	0.33 198	0.34 308	0.50 76	0.42 311	0.83 251	0.74 324	0.83 384	0.68 313	0.56 225	0.48 278	2.40 411	0.46 234	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.09 53	0.18 179	0.15 168

SepStereo	0.52 231	0.35 125	1.55 84	0.33 198	0.34 308	0.50 76	0.42 311	0.83 251	0.74 324	0.83 384	0.68 313	0.56 225	0.48 278	1.56 308	0.46 234	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.09 53	0.18 179	0.15 168

GwcNet-ADL	0.50 203	0.74 290	2.90 403	0.31 149	0.20 137	0.58 172	0.29 214	0.87 283	0.64 236	0.47 133	0.47 130	0.56 225	0.33 150	0.46 113	0.46 234	0.13 228	0.12 228	0.09 30	0.09 53	0.14 85	0.21 261

GANet-ADL	0.44 129	0.41 156	2.31 308	0.33 198	0.20 137	0.57 156	0.25 134	0.75 180	0.54 145	0.42 102	0.59 239	0.56 225	0.30 134	0.40 82	0.38 192	0.14 266	0.11 204	0.09 30	0.08 36	0.22 239	0.17 208

GrayStereo	0.66 314	0.19 4	1.76 131	0.90 428	0.23 185	0.62 239	1.42 454	0.62 117	0.60 184	0.72 356	0.78 352	0.56 225	3.07 458	0.60 177	0.26 88	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.21 335	0.11 29	0.18 227

111	0.48 175	1.09 394	1.95 233	0.24 11	0.13 9	0.59 188	0.26 153	0.83 251	0.78 355	0.48 151	0.52 183	0.56 225	0.38 186	0.49 135	0.38 192	0.09 23	0.07 14	0.09 30	0.07 15	0.23 248	0.35 373

1111x	0.74 355	0.21 13	1.93 223	0.31 149	0.17 69	0.63 256	0.32 257	1.03 403	0.74 324	0.52 189	0.62 264	0.57 231	0.47 270	2.38 407	4.25 457	0.12 199	0.14 261	0.11 120	0.12 176	0.12 40	0.14 135

RAFT + AFF	0.64 302	1.20 411	1.95 233	0.34 226	0.33 301	0.67 291	0.52 353	0.99 377	0.74 324	0.53 199	0.58 236	0.57 231	0.80 374	1.76 338	0.51 260	0.12 199	0.27 390	0.15 289	0.14 233	0.43 393	0.29 340

Gwc-CoAtRS	0.38 74	0.33 107	1.92 220	0.27 58	0.41 360	0.48 65	0.19 21	0.59 101	0.46 69	0.43 107	0.39 92	0.57 231	0.26 83	0.32 37	0.26 88	0.09 23	0.09 127	0.09 30	0.31 382	0.11 29	0.09 23

DMCA	0.41 98	0.52 207	1.26 34	0.31 149	0.24 198	0.59 188	0.26 153	0.77 202	0.63 228	0.58 266	0.48 142	0.57 231	0.35 160	0.40 82	0.50 257	0.14 266	0.10 159	0.14 262	0.10 86	0.15 101	0.15 168

FADNet-RVC-Resample	0.67 318	1.16 409	3.16 424	0.37 279	0.29 255	0.62 239	0.38 296	0.86 274	0.63 228	0.51 182	0.50 167	0.57 231	0.45 254	1.57 310	0.49 252	0.24 379	0.32 404	0.23 373	0.19 320	0.27 299	0.62 427

BEATNet_4x	0.47 170	0.73 287	1.91 217	0.33 198	0.15 31	0.56 138	0.25 134	0.85 265	0.58 173	0.54 212	0.51 171	0.57 231	0.42 233	0.57 165	0.61 292	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.09 53	0.20 215	0.16 191

iResNet_ROB	0.50 203	1.15 405	1.73 117	0.31 149	0.21 147	0.58 172	0.22 69	0.95 348	0.82 369	0.58 266	0.62 264	0.57 231	0.39 200	0.84 230	0.40 209	0.11 151	0.08 68	0.09 30	0.06 8	0.21 225	0.13 120

xxxx	0.70 333	0.21 13	1.33 43	0.28 80	0.18 96	0.63 256	0.24 119	1.02 396	0.69 281	0.50 169	0.62 264	0.58 238	0.38 186	1.47 299	5.21 463	0.13 228	0.12 228	0.11 120	0.10 86	0.12 40	0.15 168

CFNet	0.58 271	0.96 363	1.78 145	0.33 198	0.25 213	0.63 256	0.22 69	0.88 288	0.75 337	0.46 131	0.59 239	0.58 238	0.40 206	2.29 400	0.48 247	0.12 199	0.09 127	0.15 289	0.14 233	0.30 319	0.15 168

ToySt	0.44 129	0.61 237	1.89 208	0.29 108	0.18 96	0.55 124	0.35 276	0.67 139	0.53 133	0.39 88	0.50 167	0.59 240	0.43 243	0.51 144	0.49 252	0.10 96	0.12 228	0.13 228	0.16 274	0.24 263	0.19 239

NRIStereo	0.46 156	0.25 38	1.77 140	0.47 356	0.16 45	0.95 393	0.74 406	0.51 49	0.56 160	0.48 151	0.39 92	0.59 240	0.29 126	0.77 221	0.32 155	0.11 151	0.13 245	0.11 120	0.09 53	0.21 225	0.24 303

GEStereo_RVC	0.54 242	0.87 336	1.95 233	0.47 356	0.25 213	0.62 239	0.37 290	1.00 385	0.74 324	0.53 199	0.54 202	0.59 240	0.44 250	1.10 253	0.46 234	0.15 283	0.11 204	0.12 171	0.10 86	0.26 291	0.19 239

MMNet	0.50 203	0.48 195	1.93 223	0.33 198	0.27 239	0.79 358	0.28 193	0.81 238	0.74 324	0.60 287	0.56 222	0.59 240	0.55 304	0.79 226	0.59 288	0.10 96	0.09 127	0.12 171	0.11 143	0.13 66	0.14 135

DMCA-RVC	0.62 294	0.96 363	2.63 366	0.36 259	0.90 434	0.56 138	0.31 234	0.69 144	0.57 163	0.68 343	0.52 183	0.59 240	0.56 308	1.23 271	0.53 266	0.16 303	0.38 412	0.20 358	0.15 255	0.20 215	0.15 168

FADNet_RVC	0.81 378	1.14 401	2.42 329	0.30 123	0.24 198	0.71 318	0.24 119	0.95 348	0.61 199	0.44 113	0.56 222	0.59 240	0.42 233	1.52 304	0.68 310	0.94 441	0.96 457	0.28 392	1.00 457	0.90 436	1.36 461

IER	0.43 119	0.38 138	1.69 105	0.26 45	0.25 213	0.66 285	0.26 153	0.71 153	0.55 150	0.54 212	0.59 239	0.60 246	0.53 296	0.52 148	0.39 203	0.11 151	0.08 68	0.11 120	0.11 143	0.14 85	0.11 55

iResNetv2_ROB	0.59 276	1.43 431	2.96 406	0.40 310	0.22 168	0.58 172	0.28 193	0.91 310	0.73 320	0.57 250	0.63 276	0.60 246	0.41 217	0.74 213	0.35 179	0.11 151	0.08 68	0.10 70	0.07 15	0.43 393	0.17 208

UPFNet	0.46 156	0.28 73	1.73 117	0.33 198	0.32 288	0.65 279	0.38 296	0.83 251	0.59 180	0.57 250	0.52 183	0.61 248	0.40 206	0.75 214	0.52 262	0.13 228	0.12 228	0.13 228	0.12 176	0.15 101	0.11 55

ADCRef	0.80 372	0.96 363	2.29 307	0.37 279	0.35 319	0.96 394	0.51 350	0.87 283	0.75 337	0.88 390	0.83 359	0.61 248	1.36 425	1.02 245	3.27 444	0.13 228	0.11 204	0.17 324	0.19 320	0.25 273	0.21 261

TDLM	0.67 318	0.92 347	1.76 131	0.37 279	0.24 198	0.66 285	0.56 368	0.82 245	0.74 324	1.16 414	0.62 264	0.61 248	0.48 278	2.70 435	0.50 257	0.20 350	0.11 204	0.35 407	0.14 233	0.32 332	0.16 191

AdaStereo	0.44 129	0.38 138	1.79 164	0.34 226	0.20 137	0.57 156	0.28 193	0.92 319	0.69 281	0.52 189	0.55 211	0.61 248	0.33 150	0.48 125	0.39 203	0.17 317	0.08 68	0.17 324	0.11 143	0.18 179	0.12 86
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.
gcap-zeroshot	0.41 98	0.62 243	1.78 145	0.31 149	0.32 288	0.69 309	0.21 51	0.74 170	0.52 114	0.43 107	0.35 68	0.62 252	0.24 56	0.41 84	0.24 70	0.09 23	0.16 302	0.09 30	0.31 382	0.08 1	0.09 23

iRaft-Stereo_5w	0.54 242	1.01 384	2.08 265	0.27 58	0.21 147	0.49 71	0.28 193	0.73 166	0.58 173	0.40 90	0.61 259	0.62 252	0.46 265	1.78 341	0.47 243	0.09 23	0.07 14	0.11 120	0.10 86	0.39 381	0.12 86

FADNet-RVC	0.61 289	1.26 418	2.12 273	0.33 198	0.26 227	0.59 188	0.29 214	0.86 274	0.62 217	0.45 123	0.50 167	0.62 252	0.46 265	1.73 334	0.55 271	0.17 317	0.20 347	0.17 324	0.18 301	0.59 418	0.28 334

GMStereo_Zeroshot	0.41 98	0.36 131	1.54 82	0.41 316	0.19 122	0.52 99	0.19 21	0.59 101	0.52 114	0.57 250	0.59 239	0.63 255	0.29 126	0.58 168	0.33 165	0.15 283	0.09 127	0.16 307	0.09 53	0.24 263	0.12 86

BSDual-CNN	0.41 98	0.27 52	1.13 17	0.30 123	0.21 147	0.76 341	0.31 234	1.00 385	0.61 199	0.63 314	0.53 192	0.63 255	0.37 179	0.43 92	0.38 192	0.13 228	0.10 159	0.14 262	0.12 176	0.12 40	0.11 55

psmg	0.41 98	0.27 52	1.13 17	0.27 58	0.21 147	0.75 338	0.36 283	0.90 300	0.61 199	0.59 279	0.59 239	0.63 255	0.37 179	0.43 92	0.38 192	0.13 228	0.10 159	0.13 228	0.12 176	0.13 66	0.11 55

dad	0.51 220	1.01 384	1.74 121	0.29 108	0.19 122	0.60 198	0.26 153	0.52 60	0.75 337	0.63 314	0.63 276	0.63 255	0.33 150	0.85 232	0.47 243	0.27 392	0.15 286	0.40 416	0.18 301	0.22 239	0.14 135

pcwnet_v2	0.64 302	0.49 198	4.41 456	0.32 177	0.27 239	0.60 198	0.25 134	0.97 361	0.88 384	0.59 279	0.70 330	0.63 255	0.55 304	0.66 194	0.37 186	0.17 317	0.15 286	0.15 289	0.14 233	0.21 225	0.23 292

GANet-RSSM	0.55 254	0.73 287	1.90 211	0.36 259	0.26 227	0.59 188	0.27 178	0.78 216	0.52 114	0.47 133	0.57 230	0.63 255	0.45 254	1.92 374	0.43 226	0.14 266	0.10 159	0.25 384	0.11 143	0.34 347	0.14 135

SuperB	1.15 413	1.14 401	5.43 463	0.36 259	0.26 227	0.81 366	0.89 419	0.88 288	1.17 421	0.67 336	0.68 313	0.63 255	1.39 428	1.74 336	3.37 447	0.15 283	0.12 228	0.17 324	0.16 274	2.80 467	0.25 312

UCFNet_RVC	0.48 175	0.82 323	1.85 187	0.30 123	0.27 239	0.64 267	0.26 153	0.74 170	0.55 150	0.48 151	0.53 192	0.63 255	0.41 217	0.88 235	0.38 192	0.15 283	0.10 159	0.17 324	0.17 291	0.18 179	0.15 168

AACVNet	0.54 242	0.78 310	1.73 117	0.36 259	0.21 147	0.57 156	0.25 134	0.71 153	0.51 108	0.55 229	0.59 239	0.64 263	0.41 217	2.13 391	0.41 215	0.14 266	0.11 204	0.14 262	0.11 143	0.33 340	0.15 168

cross-raft	0.40 92	0.27 52	2.22 295	0.30 123	0.17 69	0.49 71	0.35 276	0.71 153	0.39 25	0.43 107	0.45 119	0.64 263	0.25 69	0.32 37	0.25 81	0.08 5	0.08 68	0.09 30	0.23 345	0.11 29	0.14 135

PWCDC_ROB	0.72 343	1.06 391	2.09 266	0.47 356	0.36 327	0.78 354	0.26 153	0.98 365	1.34 430	0.61 294	2.07 433	0.64 263	0.61 331	0.83 228	0.71 316	0.31 402	0.14 261	0.15 289	0.12 176	0.60 421	0.21 261

RAFT-Test	0.44 129	0.38 138	2.01 249	0.27 58	0.44 368	0.64 267	0.37 290	0.72 158	0.57 163	0.45 123	0.48 142	0.65 266	0.24 56	0.35 55	0.29 119	0.09 23	0.11 204	0.09 30	0.38 407	0.10 16	0.11 55

CSP-Net	0.50 203	0.39 147	1.25 32	0.29 108	0.23 185	0.77 349	0.35 276	0.86 274	0.57 163	0.59 279	0.59 239	0.65 266	0.40 206	1.77 340	0.44 230	0.16 303	0.11 204	0.10 70	0.10 86	0.20 215	0.14 135

Consistency-Raft	0.88 387	0.93 353	3.23 432	0.99 436	0.64 417	0.77 349	0.55 363	0.98 365	0.97 399	0.61 294	1.03 395	0.65 266	1.05 406	0.79 226	1.38 387	0.44 413	0.46 424	0.51 423	0.58 436	0.65 423	0.47 411

DeepPrunerF	0.86 384	0.86 333	2.91 404	0.45 347	0.50 389	0.64 267	0.48 346	1.14 420	2.64 457	0.63 314	0.61 259	0.65 266	0.62 336	2.21 396	1.31 382	0.23 372	0.19 338	0.30 400	0.28 368	0.36 360	0.25 312

CC-Net-ROB	0.85 383	1.15 405	2.13 275	0.88 427	0.38 343	0.88 385	0.44 325	1.06 409	0.79 360	0.58 266	0.69 320	0.65 266	0.50 287	2.74 438	0.51 260	0.93 440	0.39 418	0.87 436	0.29 371	0.54 415	0.54 418

ffm	0.47 170	0.23 27	2.01 249	0.30 123	0.21 147	0.57 156	0.26 153	0.74 170	0.88 384	0.53 199	0.63 276	0.66 271	0.39 200	0.63 183	0.19 6	0.10 96	0.24 369	0.15 289	0.13 205	0.25 273	0.36 381

ff1	0.73 352	0.23 27	2.01 249	0.30 123	0.21 147	0.57 156	0.26 153	0.74 170	0.88 384	0.53 199	0.63 276	0.66 271	0.39 200	2.52 422	3.43 449	0.10 96	0.24 369	0.15 289	0.13 205	0.25 273	0.36 381

mmx	0.72 343	0.23 27	2.01 249	0.30 123	0.21 147	0.57 156	0.26 153	0.99 377	0.76 346	0.53 199	0.63 276	0.66 271	0.39 200	2.52 422	3.43 449	0.13 228	0.10 159	0.15 289	0.13 205	0.15 101	0.15 168

xxx	0.72 343	0.23 27	2.01 249	0.30 123	0.21 147	0.57 156	0.26 153	0.99 377	0.76 346	0.53 199	0.63 276	0.66 271	0.39 200	2.52 422	3.43 449	0.13 228	0.10 159	0.15 289	0.13 205	0.15 101	0.15 168

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 266	0.87 336	2.11 270	0.32 177	0.30 265	0.84 373	0.40 302	0.88 288	0.72 306	0.65 330	0.73 340	0.66 271	0.57 313	0.93 236	0.71 316	0.13 228	0.07 14	0.10 70	0.08 36	0.15 101	0.14 135

BUS	0.41 98	0.27 52	1.13 17	0.30 123	0.21 147	0.91 389	0.23 92	1.00 385	0.61 199	0.63 314	0.53 192	0.66 271	0.30 134	0.43 92	0.32 155	0.13 228	0.10 159	0.14 262	0.12 176	0.12 40	0.11 55

NINENet	0.50 203	0.33 107	1.69 105	0.55 391	0.25 213	0.91 389	0.23 92	0.98 365	0.71 298	0.53 199	0.55 211	0.66 271	0.30 134	1.22 269	0.32 155	0.15 283	0.13 245	0.16 307	0.11 143	0.16 134	0.13 120

FADNet	0.64 302	1.22 413	2.06 258	0.32 177	0.30 265	0.66 285	0.29 214	0.88 288	0.72 306	0.44 113	0.48 142	0.66 271	0.57 313	1.84 358	0.45 233	0.46 417	0.20 347	0.17 324	0.19 320	0.59 418	0.24 303

DeepPruner_ROB	0.50 203	0.70 278	1.94 230	0.29 108	0.26 227	0.63 256	0.31 234	0.80 234	0.48 86	0.61 294	0.55 211	0.66 271	0.38 186	0.98 241	0.40 209	0.19 342	0.14 261	0.14 262	0.14 233	0.23 248	0.17 208

anonymity	0.80 372	0.66 268	1.29 36	0.59 400	0.75 425	0.67 291	0.52 353	0.95 348	0.71 298	0.94 397	0.70 330	0.67 280	0.87 386	0.71 209	1.35 385	0.64 429	0.62 438	0.58 425	1.44 464	0.60 421	0.65 430

delet	0.52 231	0.54 216	1.62 95	0.31 149	0.35 319	0.74 332	0.46 335	0.85 265	0.74 324	0.55 229	0.60 252	0.67 280	0.50 287	1.12 259	0.57 281	0.11 151	0.11 204	0.13 228	0.14 233	0.16 134	0.12 86

PSMNet-RSSM	0.53 237	0.82 323	1.78 145	0.31 149	0.25 213	0.58 172	0.28 193	0.84 261	0.60 184	0.50 169	0.61 259	0.67 280	0.43 243	1.68 327	0.42 217	0.15 283	0.10 159	0.14 262	0.16 274	0.15 101	0.13 120

DSFCA	0.54 242	0.35 125	1.41 56	0.28 80	0.28 249	0.79 358	0.88 418	0.76 192	0.70 289	0.72 356	0.66 302	0.67 280	0.57 313	1.17 265	0.63 296	0.16 303	0.14 261	0.13 228	0.14 233	0.16 134	0.13 120

STTStereo	0.51 220	0.69 275	2.14 280	0.36 259	0.30 265	0.61 219	0.32 257	0.77 202	0.60 184	0.60 287	0.54 202	0.67 280	0.43 243	0.86 233	0.42 217	0.16 303	0.15 286	0.17 324	0.20 330	0.16 134	0.15 168

NVstereo2D	0.58 271	0.40 151	2.03 256	0.35 241	0.35 319	0.69 309	0.39 300	0.91 310	0.80 363	0.47 133	0.53 192	0.67 280	0.46 265	1.99 380	0.48 247	0.19 342	0.11 204	0.17 324	0.13 205	0.25 273	0.25 312

PCWNet_CMD	0.46 156	0.45 182	2.28 305	0.26 45	0.20 137	0.55 124	0.21 51	0.75 180	0.64 236	0.48 151	0.55 211	0.68 286	0.57 313	0.46 113	0.30 133	0.11 151	0.10 159	0.14 262	0.10 86	0.18 179	0.14 135

CFNet_ucs	0.48 175	0.50 204	2.32 309	0.26 45	0.22 168	0.57 156	0.22 69	0.85 265	0.65 249	0.53 199	0.64 291	0.68 286	0.44 250	0.54 158	0.31 145	0.13 228	0.12 228	0.16 307	0.11 143	0.19 200	0.17 208

HBP-ISP	0.76 360	1.30 421	3.19 428	0.35 241	0.26 227	0.85 377	0.54 360	1.03 403	0.72 306	0.80 374	0.69 320	0.68 286	0.83 378	2.04 383	0.44 230	0.23 372	0.24 369	0.29 399	0.25 355	0.28 305	0.24 303

PSM-AAD	0.63 298	0.22 23	1.77 140	0.37 279	0.23 185	0.86 379	1.17 440	0.59 101	0.60 184	0.64 323	0.71 334	0.68 286	2.93 455	0.65 192	0.31 145	0.09 23	0.07 14	0.17 324	0.15 255	0.13 66	0.33 367

psm_up	0.57 266	0.61 237	1.83 182	0.35 241	0.30 265	0.64 267	0.37 290	0.90 300	0.68 272	0.59 279	0.55 211	0.68 286	0.54 299	1.91 370	0.46 234	0.16 303	0.15 286	0.16 307	0.15 255	0.23 248	0.13 120

MSMDNet	0.46 156	0.44 176	2.28 305	0.26 45	0.20 137	0.55 124	0.21 51	0.75 180	0.64 236	0.48 151	0.55 211	0.68 286	0.56 308	0.46 113	0.30 133	0.11 151	0.10 159	0.13 228	0.10 86	0.18 179	0.15 168

CVANet_RVC	0.65 310	0.80 314	2.13 275	0.36 259	0.26 227	0.62 239	0.42 311	0.84 261	0.72 306	0.69 345	0.68 313	0.68 286	0.52 294	2.64 429	0.42 217	0.19 342	0.12 228	0.22 366	0.17 291	0.37 367	0.15 168

riskmin	0.37 68	0.22 23	1.74 121	0.32 177	0.20 137	0.48 65	0.20 34	0.66 130	0.46 69	0.36 72	0.34 64	0.69 293	0.45 254	0.39 77	0.27 96	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.08 36	0.13 66	0.16 191

SACVNet	0.60 281	0.74 290	1.90 211	0.37 279	0.28 249	0.64 267	0.37 290	0.86 274	0.61 199	0.65 330	0.62 264	0.69 293	0.44 250	2.08 387	0.42 217	0.18 328	0.14 261	0.16 307	0.15 255	0.38 373	0.24 303

OMP-Stereo	0.59 276	0.65 262	1.74 121	0.56 393	0.37 338	0.60 198	0.26 153	0.70 150	0.65 249	0.66 332	0.60 252	0.69 293	0.32 147	2.09 389	1.20 375	0.10 96	0.07 14	0.12 171	0.09 53	0.17 155	0.10 41

IIG-Stereo	0.59 276	0.65 262	1.74 121	0.54 385	0.23 185	0.61 219	0.21 51	0.73 166	0.65 249	0.64 323	0.69 320	0.69 293	0.38 186	2.09 389	1.39 388	0.11 151	0.07 14	0.11 120	0.09 53	0.15 101	0.09 23

CFNet_pseudo	0.45 147	0.46 184	2.23 299	0.25 23	0.19 122	0.56 138	0.21 51	0.77 202	0.60 184	0.49 162	0.56 222	0.69 293	0.47 270	0.52 148	0.31 145	0.11 151	0.10 159	0.15 289	0.10 86	0.17 155	0.14 135

ACVNet	0.45 147	0.44 176	1.79 164	0.28 80	0.21 147	0.59 188	0.36 283	0.66 130	0.68 272	0.45 123	0.59 239	0.69 293	0.40 206	0.44 98	0.55 271	0.11 151	0.09 127	0.10 70	0.09 53	0.34 347	0.10 41

acv_ft	0.48 175	0.44 176	1.76 131	0.32 177	0.41 360	0.63 256	0.28 193	0.81 238	0.68 272	0.61 294	0.59 239	0.69 293	0.45 254	0.44 98	0.63 296	0.11 151	0.09 127	0.10 70	0.09 53	0.41 387	0.10 41

HGLStereo	0.54 242	0.69 275	2.00 248	0.35 241	0.40 353	0.66 285	0.30 222	0.83 251	0.62 217	0.57 250	0.69 320	0.69 293	0.54 299	1.07 250	0.55 271	0.13 228	0.13 245	0.13 228	0.11 143	0.19 200	0.17 208

ccs_rob	0.45 147	0.46 184	2.22 295	0.26 45	0.19 122	0.56 138	0.21 51	0.77 202	0.60 184	0.49 162	0.56 222	0.69 293	0.47 270	0.52 148	0.31 145	0.11 151	0.09 127	0.16 307	0.10 86	0.17 155	0.14 135

DRN-Test	0.64 302	0.43 167	2.44 335	0.39 301	0.44 368	0.80 365	0.41 308	1.02 396	0.78 355	0.80 374	0.63 276	0.69 293	0.56 308	1.79 345	0.69 312	0.15 283	0.12 228	0.17 324	0.16 274	0.18 179	0.17 208

PSMNet-ADL	0.51 220	0.38 138	1.65 97	0.35 241	0.21 147	0.67 291	0.26 153	0.74 170	0.55 150	0.42 102	0.52 183	0.70 303	0.45 254	1.91 370	0.57 281	0.15 283	0.13 245	0.11 120	0.13 205	0.15 101	0.20 254

RAFT	0.45 147	0.92 347	1.59 88	0.34 226	0.19 122	0.46 54	0.35 276	0.65 128	0.49 92	0.49 162	0.49 159	0.70 303	0.40 206	0.47 120	0.32 155	0.11 151	0.16 302	0.14 262	0.13 205	0.51 410	0.13 120

PA-Net	0.84 382	1.00 380	3.49 440	0.63 406	0.40 353	0.70 316	0.52 353	0.86 274	0.84 375	0.52 189	0.59 239	0.70 303	0.54 299	2.35 403	2.23 423	0.17 317	0.27 390	0.19 350	0.28 368	0.22 239	0.36 381
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
IGEV_Zeroshot_test	0.53 237	0.33 107	2.91 404	0.32 177	0.18 96	0.54 112	0.21 51	0.72 158	0.42 40	0.81 379	0.51 171	0.71 306	0.41 217	0.48 125	1.13 369	0.09 23	0.15 286	0.10 70	0.35 397	0.19 200	0.09 23

GwcNet-RSSM	0.57 266	0.94 355	2.13 275	0.32 177	0.25 213	0.60 198	0.30 222	0.80 234	0.66 263	0.52 189	0.64 291	0.71 306	0.40 206	1.79 345	0.50 257	0.13 228	0.09 127	0.12 171	0.12 176	0.21 225	0.15 168

UNet	0.54 242	0.44 176	2.83 393	0.31 149	0.33 301	0.74 332	0.27 178	0.82 245	0.61 199	0.53 199	0.54 202	0.72 308	0.54 299	0.78 225	0.56 278	0.11 151	0.09 127	0.13 228	0.11 143	0.14 85	0.12 86

STTRV1_RVC	0.80 372	0.55 225	2.89 399	0.42 324	0.49 387	0.79 358	0.44 325	1.15 423	0.82 369	0.62 305	0.89 373	0.72 308	0.63 339	2.69 434	0.64 300	0.48 418	0.64 439	0.27 388	0.24 347	0.35 355	0.27 328

GANetREF_RVC	0.75 357	1.15 405	2.46 338	0.47 356	0.26 227	0.83 371	0.61 382	0.97 361	0.89 388	0.62 305	0.61 259	0.72 308	0.59 320	2.42 413	0.55 271	0.32 403	0.25 382	0.36 409	0.24 347	0.39 381	0.31 355
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
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 254	0.92 347	2.36 320	0.38 293	0.37 338	0.60 198	0.28 193	0.82 245	0.62 217	0.62 305	0.55 211	0.72 308	0.45 254	1.00 243	0.43 226	0.15 283	0.11 204	0.14 262	0.14 233	0.15 101	0.16 191
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SQANet	0.80 372	1.58 436	2.53 350	0.76 417	0.83 429	0.76 341	0.36 283	0.83 251	0.64 236	0.63 314	0.69 320	0.73 312	0.51 289	1.21 267	0.53 266	0.77 437	0.29 393	0.59 427	0.29 371	0.86 435	0.61 426

iinet-f	0.57 266	0.93 353	2.27 304	0.31 149	0.25 213	0.83 371	0.33 265	0.81 238	0.65 249	0.54 212	0.63 276	0.73 312	0.67 349	0.73 212	0.67 307	0.13 228	0.13 245	0.11 120	0.10 86	0.43 393	0.16 191

anonymousa	0.48 175	0.46 184	2.44 335	0.29 108	0.34 308	0.61 219	0.25 134	0.66 130	0.54 145	0.53 199	0.77 351	0.73 312	0.46 265	0.33 45	0.31 145	0.10 96	0.09 127	0.12 171	0.29 371	0.10 16	0.19 239

Wz-Net-MNSev	0.65 310	0.97 371	2.19 289	0.36 259	0.33 301	0.90 387	0.60 378	0.92 319	0.81 368	0.75 363	0.72 338	0.73 312	0.65 342	1.39 282	0.71 316	0.16 303	0.13 245	0.14 262	0.14 233	0.24 263	0.18 227

MIPNet	0.83 380	0.81 319	2.40 326	0.61 404	0.18 96	1.48 426	1.39 450	1.60 443	0.74 324	1.94 445	0.85 366	0.73 312	1.68 439	0.87 234	0.31 145	0.09 23	0.08 68	0.11 120	0.32 387	0.25 273	0.12 86

StereoDRNet-Refined	0.50 203	0.41 156	1.50 77	0.33 198	0.21 147	0.68 303	0.26 153	0.81 238	0.68 272	0.67 336	0.68 313	0.73 312	0.42 233	1.10 253	0.59 288	0.11 151	0.08 68	0.14 262	0.14 233	0.25 273	0.21 261
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GASNet	0.73 352	1.47 433	3.04 413	0.47 356	0.33 301	0.57 156	0.34 269	0.91 310	0.75 337	0.58 266	0.58 236	0.74 318	0.55 304	2.03 382	0.65 303	0.21 356	0.15 286	0.19 350	0.17 291	0.51 410	0.28 334

Syn2CoEx	0.70 333	1.07 393	2.74 383	0.43 328	0.30 265	0.64 267	0.42 311	0.99 377	0.78 355	0.62 305	0.78 352	0.74 318	0.72 360	1.92 374	0.61 292	0.20 350	0.17 318	0.19 350	0.15 255	0.29 308	0.22 271

CFNet-ft	0.51 220	0.76 293	1.79 164	0.28 80	0.30 265	0.63 256	0.28 193	0.66 130	0.55 150	0.45 123	0.57 230	0.74 318	0.41 217	1.46 292	0.42 217	0.14 266	0.10 159	0.28 392	0.13 205	0.18 179	0.14 135

CFNet_RVC	0.51 220	0.76 293	1.79 164	0.28 80	0.30 265	0.63 256	0.28 193	0.66 130	0.55 150	0.45 123	0.57 230	0.74 318	0.41 217	1.46 292	0.42 217	0.14 266	0.10 159	0.28 392	0.13 205	0.18 179	0.14 135

StereoDRNet	0.64 302	0.88 339	2.35 317	0.41 316	0.45 376	0.73 329	0.47 343	0.94 335	0.74 324	0.75 363	0.54 202	0.74 318	0.47 270	1.70 330	0.72 320	0.15 283	0.14 261	0.15 289	0.14 233	0.20 215	0.19 239

APVNet	0.70 333	0.67 269	2.71 377	0.38 293	0.36 327	0.85 377	0.43 317	0.91 310	0.68 272	0.55 229	0.69 320	0.75 323	0.55 304	2.31 401	0.78 331	0.17 317	0.17 318	0.24 379	0.19 320	0.33 340	0.23 292

cf-r	0.53 237	0.81 319	2.15 281	0.33 198	0.28 249	0.60 198	0.28 193	0.78 216	0.64 236	0.51 182	0.60 252	0.75 323	0.40 206	1.32 277	0.43 226	0.13 228	0.09 127	0.11 120	0.12 176	0.15 101	0.14 135

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 364	1.04 389	2.06 258	0.94 432	0.35 319	0.89 386	0.40 302	0.85 265	0.63 228	0.55 229	0.63 276	0.75 323	0.38 186	2.38 407	0.48 247	1.10 448	0.31 399	0.36 409	0.21 335	0.53 414	0.55 421

PSMNet_ROB	0.66 314	1.01 384	2.33 312	0.38 293	0.31 281	0.72 324	0.55 363	0.86 274	0.69 281	0.54 212	0.60 252	0.75 323	0.47 270	2.00 381	0.82 338	0.17 317	0.13 245	0.19 350	0.19 320	0.24 263	0.27 328

fast-acv-ft	0.63 298	0.88 339	3.10 418	0.38 293	0.30 265	0.79 358	0.48 346	0.69 144	0.72 306	0.58 266	0.78 352	0.76 327	0.60 323	0.67 195	0.73 323	0.15 283	0.15 286	0.18 344	0.17 291	0.37 367	0.16 191

raft_robust	0.55 254	0.84 328	1.73 117	0.28 80	0.54 398	0.53 106	0.25 134	0.88 288	0.75 337	0.48 151	0.46 126	0.76 327	0.75 369	1.46 292	0.27 96	0.09 23	0.10 159	0.10 70	0.30 377	0.26 291	0.16 191

NaN_ROB	1.14 411	0.94 355	2.96 406	0.53 382	0.56 403	1.13 414	0.99 425	0.98 365	1.00 403	1.09 409	0.87 369	0.77 329	1.06 408	5.90 466	2.72 433	0.16 303	0.23 366	0.16 307	0.24 347	0.22 239	0.36 381

NOSS_ROB	0.64 302	0.65 262	1.62 95	0.46 351	0.25 213	0.67 291	0.30 222	0.93 327	0.77 350	0.59 279	0.57 230	0.77 329	0.38 186	2.78 439	0.44 230	0.23 372	0.24 369	0.28 392	0.26 361	0.27 299	0.39 394

PWC_ROB	0.70 333	0.94 355	1.88 201	0.39 301	0.39 345	0.62 239	0.30 222	0.98 365	0.94 395	0.91 394	1.29 411	0.77 329	0.62 336	1.62 321	1.03 363	0.18 328	0.11 204	0.18 344	0.13 205	0.51 410	0.22 271

UGAM	0.58 271	0.47 192	2.21 291	0.30 123	0.19 122	0.53 106	0.34 269	0.59 101	0.63 228	0.44 113	0.73 340	0.78 332	0.37 179	2.58 426	0.39 203	0.10 96	0.08 68	0.17 324	0.14 233	0.42 391	0.17 208

MyStereo06	0.54 242	0.41 156	2.68 373	0.30 123	0.23 185	0.60 198	0.30 222	0.81 238	0.44 51	0.84 386	0.52 183	0.78 332	0.58 317	0.48 125	1.10 367	0.09 23	0.17 318	0.12 171	0.10 86	0.16 134	0.20 254

CRFU-Net	0.56 260	0.38 138	1.86 195	0.46 351	0.26 227	0.82 369	0.36 283	0.90 300	0.49 92	0.62 305	0.59 239	0.78 332	1.35 424	1.00 243	0.48 247	0.15 283	0.14 261	0.17 324	0.10 86	0.19 200	0.14 135

RTSC	0.72 343	1.00 380	2.22 295	0.40 310	0.29 255	0.82 369	0.31 234	0.96 353	1.10 416	0.92 395	0.81 356	0.78 332	0.58 317	1.23 271	1.55 397	0.18 328	0.17 318	0.14 262	0.17 291	0.43 393	0.30 348

HSM-Net_RVC	0.67 318	0.34 118	2.23 299	0.26 45	0.19 122	0.67 291	0.29 214	1.26 430	0.69 281	0.72 356	0.70 330	0.78 332	0.42 233	3.77 458	0.41 215	0.13 228	0.09 127	0.10 70	0.09 53	0.12 40	0.11 55
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DCVSM-stereo	0.49 193	0.29 78	2.49 343	0.29 108	0.22 168	0.53 106	0.52 353	0.58 94	0.49 92	0.69 345	0.46 126	0.79 337	0.48 278	0.53 154	0.42 217	0.13 228	0.14 261	0.15 289	0.12 176	0.20 215	0.20 254

Wz-Net-LNSev	0.59 276	0.96 363	2.47 340	0.34 226	0.37 338	0.79 358	0.44 325	0.86 274	0.77 350	0.61 294	0.67 305	0.79 337	0.56 308	0.64 185	0.62 294	0.15 283	0.14 261	0.12 171	0.12 176	0.18 179	0.19 239

DGSMNet	2.89 458	0.63 254	3.18 427	3.43 471	4.17 469	2.57 459	6.98 472	0.97 361	0.83 373	0.56 239	1.86 430	0.79 337	0.62 336	1.64 322	1.39 388	4.61 469	5.01 472	5.17 473	4.71 472	4.44 473	4.19 472

hknet	0.47 170	0.29 78	1.70 109	0.30 123	0.24 198	0.76 341	0.31 234	1.00 385	0.64 236	0.63 314	0.53 192	0.80 340	0.38 186	0.77 221	0.37 186	0.11 151	0.10 159	0.14 262	0.12 176	0.12 40	0.11 55

ADLNet	0.60 281	0.71 280	1.95 233	0.35 241	0.34 308	0.67 291	0.34 269	0.90 300	0.74 324	0.68 343	0.62 264	0.80 340	0.45 254	1.78 341	0.64 300	0.14 266	0.11 204	0.14 262	0.14 233	0.29 308	0.21 261

AANet_RVC	0.68 325	1.00 380	2.09 266	0.33 198	0.25 213	0.58 172	0.32 257	0.81 238	0.80 363	0.61 294	0.94 380	0.80 340	0.41 217	2.46 417	1.02 361	0.36 409	0.14 261	0.10 70	0.09 53	0.23 248	0.22 271

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 333	0.65 262	3.45 439	0.50 368	0.60 414	0.75 338	0.23 92	0.96 353	0.60 184	0.76 366	1.30 412	0.81 343	0.60 323	0.57 165	0.82 338	0.10 96	0.16 302	0.11 120	0.43 418	0.31 326	0.22 271

ssnet_v2	0.55 254	0.60 233	1.86 195	0.32 177	0.22 168	0.72 324	0.44 325	0.94 335	0.74 324	0.63 314	0.54 202	0.81 343	0.47 270	0.77 221	0.70 314	0.16 303	0.14 261	0.14 262	0.14 233	0.30 319	0.30 348

aanetorigin	0.77 364	0.80 314	2.59 362	0.43 328	0.44 368	0.58 172	1.01 430	0.57 89	0.68 272	1.53 440	1.23 407	0.81 343	1.08 409	1.07 250	1.07 365	0.18 328	0.15 286	0.17 324	0.21 335	0.54 415	0.30 348

XPNet_ROB	0.61 289	0.72 284	1.66 101	0.37 279	0.27 239	0.67 291	0.47 343	0.89 294	0.71 298	0.78 372	0.70 330	0.81 343	0.53 296	1.70 330	0.76 327	0.21 356	0.16 302	0.16 307	0.15 255	0.20 215	0.21 261

ccnet	0.71 340	0.41 156	1.59 88	0.40 310	0.45 376	1.06 405	0.55 363	0.98 365	0.71 298	0.88 390	0.97 385	0.82 347	0.88 389	1.68 327	0.94 346	0.32 403	0.26 384	0.32 404	0.27 365	0.34 347	0.30 348

GwcNet	0.69 329	0.71 280	3.12 421	0.36 259	0.45 376	0.81 366	0.44 325	0.86 274	0.84 375	0.60 287	0.74 343	0.82 347	0.49 284	1.65 323	0.66 304	0.16 303	0.15 286	0.15 289	0.15 255	0.31 326	0.24 303

DispNO	0.67 318	0.98 374	2.58 360	0.31 149	0.27 239	0.59 188	0.29 214	0.83 251	0.68 272	0.53 199	0.79 355	0.83 349	0.47 270	2.46 417	0.68 310	0.12 199	0.10 159	0.19 350	0.31 382	0.16 134	0.17 208

S-Stereo	0.80 372	0.69 275	3.89 447	0.39 301	0.37 338	0.69 309	0.70 401	0.94 335	0.98 402	0.62 305	0.91 375	0.83 349	0.60 323	2.37 404	0.66 304	0.18 328	0.21 355	0.17 324	0.18 301	0.30 319	0.35 373

DLCB_ROB	0.54 242	0.55 225	1.49 74	0.36 259	0.25 213	0.65 279	0.36 283	0.80 234	0.70 289	0.72 356	0.69 320	0.83 349	0.46 265	1.53 305	0.60 290	0.13 228	0.12 228	0.14 262	0.14 233	0.14 85	0.13 120

Anonymous_2	0.74 355	0.32 101	1.65 97	0.33 198	0.30 265	0.67 291	0.32 257	0.69 144	0.46 69	0.48 151	0.41 101	0.84 352	0.58 317	0.51 144	0.40 209	0.32 403	0.38 412	1.43 458	3.69 471	0.80 433	0.27 328

GANet	0.75 357	0.84 328	2.01 249	0.40 310	0.25 213	0.74 332	0.66 390	0.87 283	0.73 320	0.71 353	1.07 400	0.84 352	0.59 320	2.71 437	1.15 372	0.17 317	0.16 302	0.44 420	0.16 274	0.31 326	0.20 254

MFMNet_re	0.92 392	1.28 419	2.53 350	0.82 425	0.76 428	0.90 387	0.75 407	0.98 365	1.04 408	1.03 404	1.05 399	0.84 352	0.94 396	0.83 228	0.72 320	0.68 431	0.60 436	0.63 428	0.60 438	0.77 431	0.74 433

LL-Strereo	0.72 343	1.29 420	2.49 343	0.36 259	0.45 376	0.55 124	0.32 257	0.93 327	0.71 298	0.67 336	0.58 236	0.85 355	0.79 373	2.67 433	0.46 234	0.10 96	0.18 328	0.14 262	0.12 176	0.40 385	0.42 404

XX-Stereo	0.55 254	0.54 216	3.50 441	0.48 364	0.39 345	0.54 112	0.17 11	0.89 294	0.40 30	0.44 113	0.65 300	0.85 355	0.19 18	0.77 221	0.21 34	0.10 96	0.14 261	0.10 70	0.32 387	0.17 155	0.14 135

ADCP+	0.94 394	1.12 397	3.14 422	0.34 226	0.39 345	1.06 405	0.79 411	0.89 294	0.80 363	0.66 332	0.67 305	0.85 355	1.55 435	0.93 236	4.55 459	0.13 228	0.11 204	0.16 307	0.15 255	0.26 291	0.25 312

ETE_ROB	0.60 281	0.71 280	1.55 84	0.37 279	0.25 213	0.69 309	0.51 350	1.47 437	0.70 289	0.80 374	0.69 320	0.85 355	0.49 284	1.36 281	0.58 286	0.16 303	0.13 245	0.19 350	0.16 274	0.21 225	0.23 292

NCCL2	0.65 310	0.94 355	1.96 242	0.43 328	0.30 265	0.71 318	0.68 396	0.84 261	0.65 249	0.70 349	0.60 252	0.86 359	0.54 299	1.56 308	0.57 281	0.20 350	0.16 302	0.67 430	0.25 355	0.22 239	0.24 303

CBMV	0.71 340	0.76 293	2.64 368	0.33 198	0.20 137	0.78 354	0.79 411	0.98 365	0.78 355	0.85 389	0.71 334	0.86 359	1.10 411	1.46 292	0.62 294	0.18 328	0.20 347	0.21 364	0.19 320	0.25 273	0.33 367
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HH	0.49 193	0.49 198	2.78 389	0.50 368	0.41 360	0.38 29	0.23 92	0.72 158	0.38 19	0.63 314	0.48 142	0.87 361	0.41 217	0.64 185	0.21 34	0.09 23	0.17 318	0.10 70	0.09 53	0.16 134	0.12 86

HanStereo	0.49 193	0.49 198	2.78 389	0.50 368	0.41 360	0.38 29	0.23 92	0.72 158	0.38 19	0.63 314	0.48 142	0.87 361	0.41 217	0.64 185	0.21 34	0.09 23	0.17 318	0.10 70	0.09 53	0.16 134	0.12 86

AnyNet_C32	1.00 402	1.33 427	2.53 350	0.49 366	0.54 398	1.15 416	1.14 438	0.91 310	0.89 388	1.11 410	0.95 382	0.87 361	0.93 393	1.50 301	4.07 454	0.21 356	0.20 347	0.25 384	0.24 347	0.38 373	0.33 367

PASM	0.72 343	0.68 271	1.91 217	0.47 356	0.44 368	0.60 198	0.51 350	0.76 192	0.80 363	0.77 370	0.67 305	0.87 361	0.61 331	2.40 411	0.67 307	0.32 403	0.35 406	0.36 409	0.41 415	0.45 401	0.39 394

XQC	0.73 352	0.98 374	2.39 324	0.46 351	0.35 319	0.81 366	0.46 335	1.00 385	1.00 403	0.80 374	0.69 320	0.88 365	0.74 368	1.32 277	1.20 375	0.24 379	0.16 302	0.23 373	0.20 330	0.41 387	0.33 367

CBMV_ROB	0.76 360	0.42 163	2.68 373	0.33 198	0.22 168	0.74 332	0.47 343	0.96 353	0.76 346	1.04 406	0.96 383	0.88 365	0.93 393	2.06 385	1.19 374	0.22 369	0.24 369	0.27 388	0.25 355	0.25 273	0.28 334

STrans-v2	0.67 318	0.56 227	2.64 368	0.27 58	0.23 185	0.57 156	0.33 265	0.96 353	0.69 281	0.92 395	0.85 366	0.89 367	0.93 393	1.83 353	1.21 377	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.09 53	0.11 29	0.12 86

ac_64	0.55 254	0.46 184	1.92 220	0.36 259	0.34 308	0.63 256	0.31 234	0.82 245	0.61 199	0.55 229	0.51 171	0.89 367	0.48 278	1.83 353	0.55 271	0.14 266	0.11 204	0.12 171	0.12 176	0.18 179	0.12 86

DDVS	0.62 294	0.40 151	1.40 55	2.21 464	0.35 319	0.87 383	1.00 428	0.69 144	0.50 100	0.53 199	0.56 222	0.90 369	0.37 179	1.22 269	0.47 243	0.15 283	0.14 261	0.14 262	0.12 176	0.19 200	0.22 271

SHD	0.72 343	0.77 302	2.36 320	0.45 347	0.40 353	0.71 318	0.32 257	1.02 396	1.25 426	1.07 407	0.84 362	0.90 369	0.73 363	1.09 252	0.98 350	0.21 356	0.18 328	0.20 358	0.21 335	0.32 332	0.31 355

DDUNet	0.77 364	1.12 397	1.88 201	0.76 417	0.69 421	0.84 373	0.43 317	0.85 265	0.65 249	0.67 336	0.75 346	0.91 371	0.52 294	1.03 247	0.57 281	0.54 422	0.37 410	0.95 442	0.52 427	0.71 427	0.57 422

TransformOpticalFlow	0.64 302	0.56 227	2.66 371	0.44 333	0.26 227	0.62 239	0.28 193	0.83 251	0.71 298	0.76 366	0.74 343	0.91 371	0.85 382	1.83 353	0.81 337	0.10 96	0.07 14	0.11 120	0.09 53	0.11 29	0.12 86

NCC-stereo	0.79 370	0.94 355	2.42 329	0.59 400	0.45 376	1.90 443	0.46 335	0.99 377	0.72 306	0.64 323	0.84 362	0.91 371	0.73 363	1.80 349	1.00 356	0.27 392	0.19 338	0.23 373	0.31 382	0.24 263	0.22 271

Abc-Net	0.79 370	0.94 355	2.42 329	0.59 400	0.45 376	1.90 443	0.46 335	0.99 377	0.72 306	0.64 323	0.84 362	0.91 371	0.73 363	1.80 349	1.00 356	0.27 392	0.19 338	0.23 373	0.31 382	0.24 263	0.22 271
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RYNet	0.70 333	0.56 227	2.25 301	0.35 241	0.41 360	0.86 379	0.43 317	0.94 335	0.82 369	0.62 305	0.53 192	0.91 371	0.60 323	2.70 435	1.00 356	0.14 266	0.11 204	0.16 307	0.14 233	0.25 273	0.27 328

Ntro	1.00 402	1.68 444	2.80 391	0.95 433	0.85 430	1.06 405	0.53 357	0.98 365	0.90 390	0.62 305	0.76 348	0.93 376	0.66 347	1.66 324	0.98 350	0.99 445	0.45 422	0.75 434	0.40 412	1.19 443	0.75 435

ADLNet2	0.68 325	0.84 328	3.19 428	0.33 198	0.36 327	0.64 267	0.37 290	0.89 294	0.79 360	0.54 212	0.65 300	0.93 376	0.48 278	2.07 386	0.56 278	0.13 228	0.11 204	0.11 120	0.11 143	0.33 340	0.18 227

RASNet	0.61 289	0.68 271	2.03 256	0.35 241	0.46 382	0.65 279	0.28 193	0.78 216	0.70 289	0.48 151	0.64 291	0.93 376	0.61 331	2.21 396	0.73 323	0.12 199	0.09 127	0.09 30	0.10 86	0.14 85	0.11 55

LSM	3.31 462	1.11 396	5.29 462	9.40 476	30.65 487	0.84 373	1.12 437	0.91 310	1.22 424	1.36 431	2.19 438	0.93 376	0.83 378	1.66 324	0.90 344	0.21 356	0.31 399	0.24 379	0.28 368	0.39 381	6.33 474

FAT-Stereo	0.70 333	0.54 216	2.88 396	0.36 259	0.29 255	0.62 239	0.54 360	0.97 361	0.87 381	0.76 366	0.92 376	0.94 380	0.80 374	1.84 358	0.57 281	0.18 328	0.19 338	0.17 324	0.16 274	0.22 239	0.25 312

DPSNet	0.86 384	0.60 233	2.34 314	0.58 397	0.36 327	1.07 410	0.75 407	1.30 431	1.05 409	0.70 349	0.68 313	0.94 380	1.29 417	2.08 387	1.82 407	0.26 387	0.23 366	0.16 307	0.17 291	0.48 404	0.40 398

LALA_ROB	0.60 281	0.76 293	1.69 105	0.36 259	0.29 255	0.79 358	0.55 363	0.94 335	0.77 350	0.81 379	0.67 305	0.94 380	0.49 284	0.99 242	0.73 323	0.21 356	0.15 286	0.20 358	0.18 301	0.23 248	0.21 261

Wz-Net-SNSev	0.76 360	1.32 425	3.11 420	0.40 310	0.31 281	0.71 318	0.60 378	0.98 365	0.87 381	0.67 336	0.83 359	0.96 383	0.60 323	1.67 326	0.97 349	0.16 303	0.15 286	0.16 307	0.17 291	0.36 360	0.24 303

DANet	0.80 372	0.65 262	2.21 291	1.19 445	0.48 386	0.74 332	1.25 443	0.89 294	1.53 438	0.89 392	0.71 334	0.96 383	0.56 308	1.83 353	0.96 348	0.18 328	0.16 302	0.19 350	0.16 274	0.26 291	0.29 340
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PDISCO_ROB	0.75 357	1.06 391	2.11 270	0.64 407	0.59 409	1.13 414	0.43 317	1.14 420	1.05 409	0.64 323	0.71 334	0.96 383	0.61 331	1.21 267	0.76 327	0.37 410	0.18 328	0.27 388	0.24 347	0.56 417	0.32 360

THIR-Stereo	0.86 384	0.62 243	2.13 275	0.25 23	0.16 45	0.58 172	2.74 465	0.59 101	0.51 108	0.62 305	1.62 424	0.97 386	1.80 443	1.69 329	2.25 424	0.10 96	0.08 68	0.14 262	0.11 143	0.15 101	0.11 55

otaku	1.03 405	1.68 444	2.72 379	0.95 433	0.73 424	1.03 403	0.59 376	0.99 377	0.86 378	0.69 345	1.61 423	0.98 387	0.64 340	1.46 292	1.14 370	0.95 442	0.46 424	0.72 433	0.40 412	1.24 447	0.78 438

Nwc_Net	0.68 325	0.83 326	2.53 350	0.41 316	0.39 345	0.77 349	0.38 296	1.01 393	0.70 289	0.60 287	0.99 388	0.98 387	0.68 352	1.41 285	0.63 296	0.23 372	0.15 286	0.23 373	0.25 355	0.23 248	0.18 227

MDST_ROB	1.17 416	0.42 163	3.87 446	0.54 385	0.44 368	4.11 466	0.58 374	1.31 432	0.84 375	2.12 447	1.12 403	0.98 387	0.71 357	4.24 462	0.99 355	0.16 303	0.14 261	0.19 350	0.17 291	0.18 179	0.35 373

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 289	0.61 237	3.35 438	0.33 198	0.58 407	0.66 285	0.20 34	0.98 365	0.55 150	0.73 360	0.52 183	0.99 390	0.65 342	0.58 168	0.29 119	0.10 96	0.16 302	0.10 70	0.41 415	0.29 308	0.20 254

RP	0.67 318	0.82 323	1.94 230	0.43 328	0.44 368	0.65 279	0.45 332	0.89 294	0.82 369	0.66 332	0.92 376	0.99 390	0.76 370	1.55 307	0.66 304	0.25 384	0.18 328	0.23 373	0.20 330	0.31 326	0.22 271

ADCL	0.99 399	0.79 312	2.43 333	0.39 301	0.32 288	1.50 428	1.90 458	0.92 319	0.97 399	1.26 428	1.27 409	1.00 392	1.42 430	1.14 262	3.31 445	0.17 317	0.14 261	0.22 366	0.21 335	0.30 319	0.22 271

UDG	0.77 364	1.23 414	2.15 281	0.67 412	0.59 409	0.78 354	0.38 296	0.90 300	0.70 289	0.61 294	0.69 320	1.01 393	0.67 349	1.02 245	0.73 323	0.45 415	0.34 405	0.87 436	0.51 425	0.67 425	0.46 410

RGC	0.71 340	0.97 371	2.18 288	0.44 333	0.44 368	0.73 329	0.40 302	0.94 335	0.71 298	0.71 353	1.04 398	1.01 393	0.71 357	1.74 336	0.70 314	0.23 372	0.18 328	0.28 392	0.26 361	0.29 308	0.27 328

ADCMid	0.96 398	1.32 425	2.74 383	0.38 293	0.35 319	0.99 397	0.58 374	0.94 335	0.86 378	1.23 423	1.01 391	1.01 393	1.00 401	1.05 249	3.97 452	0.21 356	0.19 338	0.42 418	0.32 387	0.40 385	0.29 340

FBW_ROB	0.83 380	0.77 302	1.77 140	0.44 333	0.30 265	0.87 383	0.46 335	1.10 415	0.91 391	0.81 379	0.75 346	1.01 393	0.61 331	3.66 457	1.23 379	0.26 387	0.23 366	0.36 409	0.25 355	0.27 299	0.62 427

CBFPSM	0.56 260	0.91 346	1.82 177	0.28 80	0.23 185	0.71 318	0.37 290	0.72 158	0.64 236	0.50 169	0.49 159	1.03 397	0.83 378	0.62 180	1.35 385	0.10 96	0.12 228	0.10 70	0.10 86	0.18 179	0.19 239

hitnet-ft	0.67 318	0.80 314	1.90 211	0.28 80	0.22 168	0.69 309	0.36 283	0.85 265	0.65 249	0.56 239	0.84 362	1.03 397	0.95 399	2.32 402	0.55 271	0.23 372	0.14 261	0.41 417	0.13 205	0.24 263	0.17 208

SGM-Forest	1.04 406	0.42 163	3.59 443	0.41 316	0.32 288	1.05 404	1.32 446	0.94 335	0.83 373	1.16 414	2.23 441	1.03 397	1.39 428	2.49 420	2.35 427	0.21 356	0.21 355	0.20 358	0.19 320	0.23 248	0.32 360
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AF-Net	0.69 329	0.92 347	2.21 291	0.41 316	0.40 353	0.68 303	0.40 302	1.02 396	0.86 378	0.69 345	1.03 395	1.04 400	0.84 381	1.19 266	0.78 331	0.22 369	0.14 261	0.25 384	0.17 291	0.30 319	0.18 227

CSAN	1.25 422	1.12 397	3.04 413	0.51 372	0.37 338	1.06 405	1.15 439	1.22 426	1.08 414	1.17 419	1.91 431	1.04 400	1.31 420	5.96 467	2.43 429	0.26 387	0.22 360	0.24 379	0.24 347	0.31 326	0.30 348

EDNetEfficient	1.27 423	0.70 278	4.05 452	0.64 407	0.98 438	0.94 392	1.40 451	0.85 265	1.75 445	2.34 456	1.33 415	1.05 402	2.21 449	1.58 314	4.15 455	0.15 283	0.19 338	0.14 262	0.27 365	0.38 373	0.32 360

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 404	1.67 442	2.32 309	0.47 356	0.39 345	1.47 425	0.95 422	0.95 348	0.91 391	0.84 386	0.94 380	1.05 402	0.60 323	2.95 444	0.72 320	0.41 411	0.72 451	0.32 404	0.55 428	0.74 428	1.22 457

WZ-Net	0.92 392	1.31 422	3.76 444	0.41 316	0.36 327	0.86 379	0.71 402	1.00 385	1.06 412	0.82 383	0.92 376	1.06 404	1.05 406	2.16 393	1.61 399	0.19 342	0.13 245	0.15 289	0.16 274	0.32 332	0.28 334

DISCO	0.57 266	0.34 118	1.87 200	0.45 347	0.34 308	0.84 373	0.35 276	0.84 261	0.78 355	0.59 279	0.63 276	1.06 404	0.53 296	1.10 253	0.82 338	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.10 86	0.22 239	0.18 227

ADCS	1.05 407	1.36 430	2.98 410	0.42 324	0.36 327	0.96 394	0.81 415	1.06 409	1.12 418	1.25 424	0.97 385	1.08 406	0.90 391	1.25 275	4.86 461	0.21 356	0.21 355	0.22 366	0.23 345	0.36 360	0.38 390

ADCPNet	0.99 399	0.99 378	3.93 450	0.37 279	0.68 420	1.36 422	0.62 386	0.87 283	0.76 346	0.78 372	0.81 356	1.08 406	1.18 414	1.14 262	2.49 430	0.21 356	0.69 447	0.21 364	0.95 455	0.29 308	0.37 387

RainbowNet	1.15 413	1.78 449	2.72 379	1.12 443	0.91 435	1.06 405	0.76 409	1.16 425	1.13 420	0.75 363	0.97 385	1.09 408	0.80 374	1.60 317	1.21 377	1.17 450	1.26 460	1.01 445	0.57 434	1.13 441	0.88 445

Wz-Net-TNSev	0.91 390	1.73 448	3.08 416	0.36 259	0.31 281	1.00 400	0.71 402	1.06 409	0.97 399	0.71 353	0.72 338	1.09 408	0.87 386	2.42 413	1.59 398	0.20 350	0.20 347	0.16 307	0.20 330	0.44 400	0.35 373

RTS	1.21 418	1.31 422	6.39 465	0.52 376	0.51 394	1.61 432	0.79 411	1.03 403	1.37 432	1.13 411	1.30 412	1.10 410	0.85 382	2.65 430	2.08 416	0.21 356	0.24 369	0.18 344	0.18 301	0.43 393	0.32 360

RTSA	1.21 418	1.31 422	6.39 465	0.52 376	0.51 394	1.61 432	0.79 411	1.03 403	1.37 432	1.13 411	1.30 412	1.10 410	0.85 382	2.65 430	2.08 416	0.21 356	0.24 369	0.18 344	0.18 301	0.43 393	0.32 360

PVD	0.90 389	0.85 332	2.15 281	0.53 382	0.50 389	0.99 397	0.56 368	1.15 423	1.64 441	1.41 436	1.41 419	1.11 412	1.13 413	1.35 280	1.31 382	0.26 387	0.28 392	0.28 392	0.26 361	0.37 367	0.49 414

DispFullNet	1.67 443	2.10 462	5.22 460	1.53 453	8.90 470	0.86 379	0.31 234	0.96 353	0.96 398	1.37 434	1.01 391	1.13 413	1.98 446	1.51 302	0.91 345	0.54 422	0.31 399	1.18 448	0.63 441	1.13 441	0.80 439

edge stereo	0.81 378	0.73 287	3.30 434	0.37 279	1.21 451	0.62 239	0.39 300	0.93 327	0.79 360	0.80 374	0.88 371	1.14 414	0.71 357	2.18 394	0.71 316	0.21 356	0.20 347	0.26 387	0.18 301	0.38 373	0.26 321

stereogan	0.69 329	0.51 206	2.44 335	0.39 301	0.39 345	1.01 401	0.41 308	0.94 335	0.92 394	0.73 360	0.85 366	1.15 415	0.69 353	1.57 310	0.53 266	0.19 342	0.18 328	0.20 358	0.16 274	0.36 360	0.24 303

AnyNet_C01	1.14 411	1.49 434	4.23 455	0.54 385	0.53 396	1.51 429	1.37 448	1.04 407	1.07 413	1.17 419	1.33 415	1.15 415	1.08 409	1.61 320	2.74 434	0.25 384	0.22 360	0.28 392	0.24 347	0.48 404	0.40 398

UGAM-zero	0.63 298	0.39 147	2.49 343	0.30 123	0.49 387	0.67 291	0.19 21	0.91 310	0.45 64	0.77 370	0.45 119	1.16 417	0.82 377	2.05 384	0.29 119	0.09 23	0.15 286	0.09 30	0.44 419	0.11 29	0.22 271

psmorigin	1.36 429	0.60 233	13.80 476	0.37 279	0.29 255	0.62 239	0.33 265	0.77 202	0.61 199	0.96 400	0.88 371	1.17 418	0.73 363	4.00 459	0.86 342	0.19 342	0.22 360	0.17 324	0.18 301	0.24 263	0.29 340

MADNet+	1.36 429	1.93 459	5.95 464	0.81 424	0.59 409	1.57 431	1.09 434	1.39 436	1.22 424	0.84 386	1.01 391	1.25 419	1.12 412	3.19 449	2.36 428	0.45 415	0.47 427	0.38 415	0.34 394	0.59 418	0.57 422

FTStereo	0.76 360	0.18 2	2.35 317	0.71 414	0.21 147	0.73 329	1.79 457	0.57 89	0.53 133	1.07 407	1.63 425	1.29 420	2.13 447	0.75 214	0.29 119	0.19 342	0.08 68	0.12 171	0.11 143	0.11 29	0.40 398

EDNetEfficientorigin	8.18 471	0.98 374	145.96 492	0.51 372	0.89 433	0.72 324	0.48 346	0.85 265	1.56 440	2.12 447	1.49 420	1.29 420	1.31 420	1.83 353	2.13 420	0.13 228	0.12 228	0.17 324	0.18 301	0.39 381	0.45 408

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 427	1.70 446	2.50 347	0.56 393	0.40 353	2.15 453	0.99 425	1.24 428	1.26 427	1.02 403	1.10 402	1.29 420	0.88 389	3.10 448	1.08 366	1.66 460	0.83 453	0.68 431	0.88 452	1.57 454	1.80 468

G-Net	0.99 399	0.64 256	2.76 385	0.57 395	0.67 419	2.03 450	0.72 405	0.76 192	0.67 270	1.14 413	2.56 447	1.30 423	1.02 403	1.48 300	1.74 404	0.25 384	0.24 369	0.24 379	0.26 361	0.37 367	0.31 355

SDNR	1.22 421	0.80 314	2.71 377	0.33 198	1.48 459	1.98 449	0.23 92	1.93 452	2.44 453	0.89 392	2.52 445	1.36 424	0.51 289	3.65 456	1.93 409	0.30 400	0.31 399	0.22 366	0.16 274	0.33 340	0.36 381

SAMSARA	0.91 390	0.97 371	2.22 295	0.80 421	0.58 407	1.32 420	1.31 445	1.01 393	0.94 395	1.36 431	0.87 369	1.38 425	0.90 391	1.72 333	1.02 361	0.24 379	0.30 397	0.22 366	0.25 355	0.36 360	0.35 373

HSM	0.62 294	0.76 293	1.72 116	0.30 123	0.29 255	0.64 267	0.28 193	0.94 335	0.62 217	0.58 266	0.57 230	1.40 426	0.64 340	2.59 427	0.42 217	0.11 151	0.08 68	0.10 70	0.08 36	0.14 85	0.11 55

MFN_U_SF_RVC	1.55 441	2.39 469	3.16 424	0.65 410	0.41 360	1.12 412	0.46 335	1.23 427	1.33 429	1.61 441	1.20 405	1.43 427	0.98 400	1.76 338	1.97 410	1.90 463	1.80 462	1.98 467	2.15 466	1.63 455	1.77 467

SPS-STEREO	1.07 408	1.13 400	2.88 396	0.65 410	0.69 421	0.99 397	0.68 396	1.05 408	0.87 381	1.36 431	1.23 407	1.46 428	0.94 396	1.87 360	1.72 403	0.66 430	0.61 437	0.58 425	0.57 434	0.65 423	0.77 437
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
NVStereoNet_ROB	1.16 415	0.95 361	2.54 356	0.58 397	0.55 401	0.78 354	0.63 388	1.00 385	1.08 414	1.03 404	4.07 463	1.48 429	1.22 415	2.88 443	1.27 381	0.50 419	0.46 424	0.54 424	0.62 439	0.50 408	0.63 429
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	1.39 432	1.64 440	1.86 195	1.36 448	1.11 447	1.39 423	1.19 441	1.76 446	1.45 435	1.16 414	2.21 439	1.53 430	1.38 426	1.98 377	1.52 395	1.29 452	0.67 442	1.27 452	0.69 443	1.29 449	0.98 448

IMH-64	1.39 432	1.64 440	1.86 195	1.36 448	1.11 447	1.39 423	1.19 441	1.76 446	1.45 435	1.16 414	2.21 439	1.53 430	1.38 426	1.98 377	1.52 395	1.29 452	0.67 442	1.27 452	0.69 443	1.29 449	0.98 448

ACV-stereo	0.66 314	0.76 293	2.86 394	0.32 177	0.25 213	1.01 401	0.60 378	0.59 101	0.52 114	0.41 97	0.45 119	1.55 432	0.94 396	1.40 284	0.69 312	0.14 266	0.13 245	0.12 171	0.11 143	0.20 215	0.19 239

coex-ft	5.95 469	1.67 442	60.57 490	0.34 226	0.30 265	0.77 349	0.69 398	0.74 170	4.41 462	19.22 482	2.15 437	1.62 433	7.97 470	1.81 352	8.96 470	0.44 413	2.08 467	0.18 344	0.19 320	0.38 373	4.62 473

SANet	1.20 417	1.21 412	3.33 437	0.38 293	0.27 239	1.73 440	0.85 416	1.10 415	2.49 455	1.16 414	1.83 429	1.72 434	1.50 434	2.37 404	2.84 436	0.18 328	0.16 302	0.16 307	0.15 255	0.32 332	0.32 360

PWCK	1.49 438	1.90 456	3.22 431	1.09 440	0.54 398	1.71 438	1.73 456	1.49 439	1.53 438	1.44 438	1.80 428	1.82 435	1.30 419	3.34 452	1.76 405	1.07 447	0.56 434	0.97 443	0.58 436	1.38 453	0.65 430

ELAS	1.39 432	0.79 312	2.86 394	0.53 382	0.50 389	2.81 460	2.20 460	1.61 444	1.50 437	2.28 455	2.35 442	1.82 435	2.13 447	1.73 334	2.22 422	0.35 407	0.37 410	0.35 407	0.35 397	0.49 406	0.47 411
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.48 437	1.63 438	2.49 343	0.93 431	0.75 425	1.72 439	1.10 435	1.84 450	1.96 450	1.43 437	2.54 446	1.97 437	1.61 438	3.06 446	2.08 416	0.69 432	0.66 441	0.94 441	0.74 446	0.80 433	0.69 432

ACVNet-4b	1.93 448	1.85 453	4.10 453	1.07 438	0.86 431	1.15 416	0.53 357	1.06 409	1.12 418	0.64 323	1.09 401	1.99 438	0.70 355	2.20 395	9.86 473	5.62 471	0.41 421	1.03 446	0.55 428	1.86 461	0.85 441

ELAS_RVC	1.37 431	0.78 310	3.21 430	0.55 391	0.50 389	1.49 427	2.48 463	1.48 438	1.71 444	2.13 450	2.09 434	2.07 439	2.56 453	1.90 369	2.02 413	0.35 407	0.36 408	0.37 413	0.34 394	0.49 406	0.47 411
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.42 435	1.81 450	3.23 432	1.08 439	0.92 436	1.32 420	0.85 416	1.49 439	1.69 442	1.19 422	1.73 427	2.13 440	1.03 404	2.50 421	1.40 390	0.91 439	0.53 432	1.00 444	0.55 428	2.11 463	0.85 441

WAO-6	1.58 442	1.54 435	2.32 309	1.14 444	1.00 440	2.30 455	1.03 431	1.82 449	2.85 459	1.25 424	2.61 449	2.20 441	1.56 436	2.47 419	1.99 412	0.95 442	0.67 442	1.19 451	0.83 450	1.08 439	0.88 445

IMH	2.02 450	2.15 467	2.69 376	1.68 454	1.12 449	1.66 437	0.92 421	2.10 454	1.92 449	1.32 430	2.66 451	2.21 442	1.69 440	5.78 465	1.68 400	5.54 470	0.96 457	1.31 454	0.71 445	1.32 452	0.99 452

JetBlue	1.78 444	1.63 438	3.92 448	0.73 415	1.21 451	4.38 467	3.35 466	1.59 442	1.20 423	1.26 428	1.52 422	2.37 443	1.88 444	3.23 450	3.00 437	0.53 420	0.47 427	0.48 422	0.49 423	1.29 449	0.97 447

SGM_RVC	1.89 447	0.92 347	2.50 347	0.96 435	0.93 437	1.63 434	1.37 448	1.52 441	12.43 471	1.85 444	1.69 426	2.40 444	1.74 442	2.81 442	1.71 402	0.53 420	0.47 427	0.42 418	0.47 421	0.74 428	0.74 433
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_sample8	1.12 409	0.62 243	1.93 223	0.27 58	0.22 168	0.68 303	0.31 234	0.95 348	0.61 199	1.18 421	0.56 222	2.53 445	1.31 420	1.91 370	2.55 431	0.61 426	4.16 470	0.87 436	0.56 431	0.25 273	0.23 292

SGM+DAISY	1.83 446	1.43 431	3.81 445	0.87 426	1.01 441	2.38 457	2.53 464	1.36 434	1.75 445	2.92 463	3.22 459	2.65 446	2.93 455	2.22 399	3.10 441	0.72 433	0.69 447	0.63 428	0.62 439	0.77 431	0.98 448

MADNet++	2.79 455	2.11 464	2.97 409	2.49 466	2.28 464	2.95 461	2.31 461	2.67 458	2.47 454	3.03 465	3.13 458	2.70 447	2.92 454	4.10 460	4.48 458	2.68 466	2.24 469	3.04 470	2.44 468	2.37 465	2.34 469

MeshStereo	1.21 418	1.15 405	3.01 412	0.34 226	0.28 249	1.10 411	0.69 398	1.35 433	1.01 405	2.71 460	2.41 444	2.96 448	1.45 431	2.80 441	1.40 390	0.22 369	0.22 360	0.22 366	0.19 320	0.50 408	0.26 321
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
JetRed	3.29 461	4.93 472	10.17 469	1.45 450	1.72 462	7.44 470	5.05 471	3.06 461	2.12 451	2.41 457	2.39 443	2.99 449	2.37 450	3.51 455	6.44 465	1.32 455	1.90 466	1.37 456	1.23 463	2.21 464	1.76 466

FADE		3.00 471		2.11 463	2.94 465			5.00 470	2.49 455	1.25 424		3.05 450		8.02 471		94.83 492	35.90 492	65.83 489	66.18 489	1.66 456	1.30 459

ACVNet_1	1.33 426	1.91 457	4.03 451	1.09 440	0.88 432	1.19 419	0.66 390	1.24 428	1.17 421	0.94 397	0.96 383	3.09 451	1.04 405	2.37 404	1.11 368	1.04 446	0.48 430	1.03 446	0.48 422	1.12 440	0.83 440

WCMA_ROB	1.12 409	0.83 326	2.66 371	0.58 397	0.34 308	1.17 418	0.71 402	0.93 327	0.94 395	1.74 443	2.63 450	3.09 451	1.71 441	1.70 330	1.84 408	0.26 387	0.21 355	0.20 358	0.21 335	0.28 305	0.43 405

WAO-8	2.80 456	2.14 465	2.89 399	1.91 461	1.04 444	3.98 464	0.96 423	3.26 464	6.17 465	2.15 451	3.37 460	3.31 453	2.41 451	11.84 474	2.03 414	2.05 464	1.86 464	1.54 460	0.92 453	1.22 444	0.87 443

Venus	2.80 456	2.14 465	2.89 399	1.91 461	1.04 444	3.98 464	0.96 423	3.26 464	6.17 465	2.15 451	3.37 460	3.31 453	2.41 451	11.84 474	2.03 414	2.05 464	1.86 464	1.54 460	0.92 453	1.22 444	0.87 443

FCDSN-DC	1.29 424	0.54 216	2.50 347	0.47 356	0.41 360	1.12 412	0.60 378	1.10 415	1.27 428	2.23 453	2.87 453	3.67 455	3.12 460	2.39 410	1.69 401	0.30 400	0.26 384	0.31 401	0.30 377	0.35 355	0.38 390
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
notaker	2.66 453	2.07 461	3.31 436	2.61 468	1.43 454	1.76 441	1.11 436	2.76 460	1.79 447	2.26 454	11.53 474	3.96 456	4.29 464	3.09 447	2.76 435	1.55 459	0.88 455	1.70 465	1.07 459	2.00 462	1.35 460

UNDER WATER-64	2.47 451	1.89 455	4.86 458	1.82 460	1.44 456	3.18 462	1.57 455	2.62 457	5.64 464	2.05 446	2.13 436	4.13 457	3.76 462	2.62 428	3.42 448	1.47 457	0.85 454	1.57 462	1.07 459	1.82 460	1.49 463

TorneroNet-64	2.65 452	1.83 451	3.30 434	1.46 451	1.20 450	3.89 463	0.99 425	3.51 468	6.71 468	2.56 458	4.60 465	4.22 458	3.85 463	3.33 451	3.14 442	1.19 451	0.65 440	1.39 457	0.79 449	3.31 469	1.15 455

FC-DCNN	1.49 438	0.59 232	2.88 396	0.44 333	0.39 345	1.97 448	0.66 390	1.67 445	1.70 443	2.72 461	2.89 454	4.22 458	2.97 457	2.55 425	2.19 421	0.29 397	0.26 384	0.31 401	0.30 377	0.32 332	0.39 394

LVE	1.96 449	2.17 468	3.14 422	1.68 454	1.80 463	1.63 434	1.03 431	2.34 456	2.81 458	1.25 424	2.89 454	4.24 460	1.29 417	2.79 440	1.44 392	2.85 467	0.91 456	1.18 448	1.46 465	1.23 446	1.10 454

Dean	1.79 445	1.83 451	3.92 448	1.29 447	1.07 446	1.55 430	1.00 428	1.95 453	2.33 452	1.47 439	4.19 464	4.26 461	1.33 423	2.21 396	1.48 394	1.14 449	0.68 446	1.18 448	0.74 446	1.24 447	0.98 448

FC-DCNN v2	1.54 440	0.58 231	2.80 391	0.44 333	0.39 345	2.05 451	0.66 390	1.90 451	1.84 448	2.79 462	2.97 457	4.41 462	3.07 458	2.65 430	2.30 426	0.29 397	0.26 384	0.31 401	0.30 377	0.32 332	0.38 390

tt	4.93 467	0.27 52	4.20 454	2.29 465	1.58 461	10.20 473	16.97 477	9.42 476	5.02 463	1.67 442	1.28 410	4.68 463	5.03 466	3.37 454	5.92 464	6.16 472	9.47 479	2.82 469	3.18 470	3.60 470	1.53 465

MSMD_ROB	1.34 427	0.96 363	2.38 322	0.39 301	0.32 288	1.96 446	0.62 386	0.91 310	1.43 434	2.94 464	2.60 448	4.77 464	1.95 445	2.43 415	1.33 384	0.29 397	0.26 384	0.32 404	0.32 387	0.30 319	0.30 348

LE_ROB	4.43 466	1.35 429	9.38 468	2.79 469	3.93 467	2.43 458	3.46 468	2.68 459	11.19 470	11.66 475	4.73 466	5.26 465	10.46 472	4.50 464	9.49 471	0.82 438	0.69 447	1.34 455	0.98 456	0.75 430	0.76 436

UNDER WATER	2.74 454	1.85 453	4.54 457	1.81 459	1.44 456	2.34 456	1.40 451	3.24 463	6.60 467	2.60 459	2.76 452	5.75 466	5.24 467	3.02 445	4.01 453	1.45 456	0.81 452	1.59 463	1.06 458	1.80 459	1.51 464

MANE	2.90 459	1.14 401	2.96 406	1.03 437	1.01 441	5.01 468	2.45 462	5.36 471	6.88 469	3.58 467	4.76 467	5.99 467	4.99 465	4.23 461	4.61 460	0.56 425	0.67 442	0.44 420	0.78 448	0.51 410	1.03 453

pmcnn	1.32 425	1.05 390	2.77 387	0.74 416	1.43 454	0.72 324	0.56 368	0.96 353	0.91 391	0.99 401	2.92 456	6.01 468	0.70 355	2.38 407	3.32 446	0.13 228	0.10 159	0.08 4	0.06 8	0.34 347	0.22 271

DGTPSM_ROB	8.89 472	5.62 473	12.25 471	5.92 473	11.32 472	8.54 471	24.18 479	6.40 473	13.49 473	5.15 469	11.46 472	6.19 469	10.92 473	7.00 469	13.72 475	4.47 468	7.65 473	3.92 471	7.45 475	4.38 472	7.87 476

DPSMNet_ROB	9.48 473	5.64 474	13.01 475	8.82 475	11.82 473	8.54 471	24.20 480	6.41 474	13.65 476	5.32 470	11.47 473	6.33 470	10.92 473	7.69 470	13.89 476	7.25 477	8.19 475	5.06 472	7.78 476	5.31 474	8.26 477

KSHMR	4.10 464	1.97 460	5.27 461	1.71 456	1.47 458	1.96 446	1.28 444	3.19 462	17.33 482	2.12 447	15.91 477	9.18 471	1.57 437	8.42 472	1.98 411	1.52 458	1.26 460	1.67 464	1.19 461	1.67 457	1.40 462

SGM-ForestM	2.98 460	1.70 446	3.52 442	0.67 412	0.47 384	5.18 469	3.36 467	3.30 466	2.86 460	4.44 468	3.79 462	9.80 472	5.50 468	6.29 468	6.52 466	0.27 392	0.36 408	0.24 379	0.27 365	0.38 373	0.58 424

HanzoNet	7.64 470	2.86 470	5.05 459	7.01 474	3.97 468	2.18 454	1.34 447	3.37 467	4.05 461	13.17 476	10.58 468	10.73 473	16.52 479	8.45 473	10.51 474	10.48 478	9.72 480	5.59 474	13.46 479	6.84 475	6.83 475

ktn	4.35 465	2.10 462	2.89 399	1.80 458	1.49 460	2.13 452	1.41 453	2.26 455	12.72 472	11.41 474	16.43 478	11.15 474	3.75 461	4.36 463	3.18 443	1.82 462	0.98 459	1.73 466	1.21 462	2.97 468	1.27 458

Anonymous_1	22.91 482	11.20 476	12.13 470	12.75 477	26.28 486	19.43 481	27.92 484	14.08 479	13.61 474	14.96 477	10.58 468	11.26 475	11.19 475	12.55 478	14.57 478	38.28 491	7.88 474	34.96 488	63.99 488	89.57 492	10.94 480

TorneroNet	5.50 468	1.92 458	3.16 424	1.47 452	1.25 453	14.07 475	1.06 433	4.90 469	20.99 488	10.17 471	16.48 479	11.88 476	6.93 469	3.34 452	4.20 456	1.30 454	0.69 447	1.45 459	0.86 451	2.61 466	1.20 456

DPSM_ROB	12.34 475	11.21 477	12.51 472	12.91 478	12.80 475	19.84 483	28.28 485	14.38 481	14.28 478	10.58 472	11.26 470	12.03 477	11.85 476	13.15 480	15.34 480	7.11 475	8.31 476	6.50 476	7.35 473	8.84 476	8.31 478

DPSM	12.34 475	11.21 477	12.51 472	12.91 478	12.80 475	19.84 483	28.28 485	14.38 481	14.28 478	10.58 472	11.26 470	12.03 477	11.85 476	13.15 480	15.34 480	7.11 475	8.31 476	6.50 476	7.35 473	8.84 476	8.31 478

LRCNet_RVC	13.74 478	19.30 480	12.75 474	19.46 482	12.69 474	1.86 442	0.41 308	12.33 477	1.05 409	15.77 478	18.83 483	12.62 479	8.70 471	12.21 477	9.62 472	22.22 484	8.37 478	25.85 484	24.01 485	19.32 483	17.44 484

xxxxx1	28.96 489	20.11 483	14.07 477	49.74 489	39.15 489	18.98 477	26.64 481	21.94 485	20.21 485	16.45 479	17.48 480	18.36 480	21.56 482	16.21 482	20.88 484	23.07 485	26.55 487	66.40 490	78.70 490	30.27 487	32.51 490

tt_ll	28.96 489	20.11 483	14.07 477	49.74 489	39.15 489	18.98 477	26.64 481	21.94 485	20.21 485	16.45 479	17.48 480	18.36 480	21.56 482	16.21 482	20.88 484	23.07 485	26.55 487	66.40 490	78.70 490	30.27 487	32.51 490

ff	28.96 489	20.11 483	14.07 477	49.74 489	39.15 489	18.98 477	26.64 481	21.94 485	20.21 485	16.45 479	17.48 480	18.36 480	21.56 482	16.21 482	20.88 484	23.07 485	26.55 487	66.40 490	78.70 490	30.27 487	32.51 490

HaxPig	19.86 480	22.40 487	22.34 481	17.95 481	17.95 480	11.77 474	11.89 474	16.02 483	15.89 481	21.10 484	21.41 485	18.74 483	18.39 480	20.08 486	19.69 483	23.63 488	23.22 486	24.06 483	23.69 484	23.00 484	23.95 487

ASD4	21.52 481	19.65 481	22.13 480	22.45 484	16.42 479	23.29 487	30.71 487	33.06 492	17.47 483	24.18 489	14.11 475	21.71 484	15.88 478	21.06 487	18.11 482	19.78 483	17.78 485	26.52 485	20.33 483	27.03 485	18.73 485

DPSimNet_ROB	17.97 479	20.20 486	24.98 484	17.62 480	15.92 478	21.53 485	21.00 478	13.70 478	15.61 480	23.89 488	14.69 476	22.87 485	24.58 490	12.70 479	14.56 477	18.48 482	12.91 481	20.21 482	12.05 477	17.76 479	14.17 481

MEDIAN_ROB	23.96 484	27.05 491	26.39 487	22.16 483	22.13 482	16.12 476	13.97 475	20.24 484	20.05 484	25.50 490	25.31 489	22.96 486	22.63 485	24.39 488	23.24 487	28.20 489	27.23 490	28.62 486	27.75 486	27.50 486	27.76 488

CasAABBNet	24.81 485	22.53 488	24.83 483	26.08 486	25.74 484	39.86 488	57.06 490	28.87 489	28.83 491	21.16 486	22.54 487	24.22 487	23.89 488	26.38 489	30.87 490	14.25 479	16.71 483	13.09 478	14.81 481	17.78 480	16.71 482

Selective-RAFT-Error	24.87 486	22.59 489	25.14 485	26.13 487	25.82 485	39.93 489	57.03 489	28.97 490	28.95 492	21.21 487	22.65 488	24.25 488	23.98 489	26.43 490	30.83 489	14.27 480	16.71 483	13.10 479	14.82 482	17.82 481	16.76 483

LSM0	26.58 487	22.63 490	25.88 486	30.13 488	52.21 492	39.94 490	56.74 488	28.97 490	28.72 490	21.14 485	22.26 486	24.43 489	23.88 487	26.54 491	30.87 490	14.32 481	16.55 482	13.12 480	14.71 480	17.92 482	20.60 486

AVERAGE_ROB	26.93 488	30.34 492	29.27 489	25.82 485	25.34 483	19.48 482	15.17 476	23.55 488	23.00 489	28.45 491	27.87 490	26.25 490	25.86 491	26.96 492	25.55 488	31.30 490	30.07 491	31.76 487	30.81 487	30.79 490	30.93 489

BEATNet-Init1	12.10 474	11.19 475	27.29 488	2.99 470	3.51 466	21.84 486	11.10 473	14.34 480	13.83 477	20.34 483	20.33 484	26.35 491	20.03 481	19.06 485	14.80 479	1.74 461	1.81 463	2.05 468	2.49 469	3.69 471	3.12 471

PML	23.15 483	16.83 479	7.78 467	5.49 472	9.93 471	51.13 491	104.50 491	5.76 472	13.62 475	37.30 492	105.93 491	30.86 492	23.50 486	12.07 476	7.87 469	6.30 473	2.12 468	6.32 475	2.43 467	10.44 478	2.90 470

test_example2	115.39 492	123.23 493	94.57 491	115.52 492	123.55 493	101.63 492	114.33 492	53.41 493	99.48 493	134.90 493	135.05 492	85.83 493	85.11 492	111.32 493	106.15 492	152.55 493	205.26 493	99.78 493	114.96 493	140.96 493	110.20 493

Low-res two-view benchmark