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-	0.56 303	3.08 472	2.43 447	0.31 7	0.18 8	0.29 52	0.20 3	0.37 2	0.32 15	0.28 10	0.24 6	0.18 1	0.18 2	0.31 5	0.22 1	1.09 448	0.08 1	0.17 109	0.16 149	0.14 63	0.97 450

IGEV-Stereo+	0.23 2	0.14 2	0.26 8	0.32 10	0.19 13	0.12 1	0.17 1	0.29 1	0.29 6	0.21 1	0.15 1	0.22 2	0.22 14	0.40 27	0.22 1	0.14 41	0.10 12	0.12 2	0.09 8	0.15 100	0.86 441

IGEV-Stereo++	0.21 1	0.15 7	0.27 10	0.37 64	0.19 13	0.22 5	0.18 2	0.42 10	0.35 28	0.22 2	0.28 12	0.24 3	0.18 2	0.27 2	0.22 1	0.12 4	0.09 3	0.12 2	0.10 16	0.12 11	0.10 3

U	0.45 194	0.16 16	0.32 24	0.40 146	0.71 426	3.55 460	0.20 3	0.41 7	0.38 48	0.26 6	0.23 3	0.24 3	0.22 14	0.26 1	0.22 1	0.15 93	0.09 3	0.88 436	0.13 71	0.13 28	0.11 15

CAS	0.34 61	0.13 1	0.25 7	1.28 444	0.30 266	0.46 171	0.38 224	0.48 25	0.47 85	0.34 25	0.52 73	0.24 3	0.19 5	0.29 3	0.27 56	0.69 434	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 11	0.15 135

CAS++	0.32 48	0.24 210	0.36 48	0.37 64	0.26 177	0.28 44	0.23 25	0.87 227	0.50 91	0.47 75	0.45 39	0.26 6	0.21 10	0.49 75	0.24 14	0.23 300	0.19 313	0.22 269	0.17 196	0.21 255	0.16 177
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
UniTT-Stereo	0.27 14	0.17 28	0.37 61	0.40 146	0.27 204	0.30 60	0.28 73	0.39 4	0.31 12	0.29 14	0.46 44	0.27 7	0.25 25	0.47 65	0.34 130	0.17 168	0.13 178	0.13 15	0.12 46	0.14 63	0.12 47

CES	0.28 19	0.14 2	0.23 1	0.30 5	0.70 425	0.37 111	0.27 63	0.48 25	0.46 81	0.34 25	0.48 52	0.27 7	0.22 14	0.39 24	0.23 10	0.13 17	0.11 69	0.12 2	0.08 1	0.13 28	0.17 195

LoS_RVC	0.27 14	0.16 16	0.27 10	0.32 10	0.30 266	0.44 160	0.34 149	0.41 7	0.33 18	0.31 18	0.51 65	0.29 9	0.32 87	0.36 14	0.28 68	0.11 1	0.10 12	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.19 243

RAStereo	0.24 3	0.17 28	0.29 14	0.40 146	0.21 40	0.23 7	0.26 52	0.42 10	0.45 77	0.23 3	0.34 25	0.30 10	0.19 5	0.34 10	0.25 21	0.15 93	0.12 119	0.16 83	0.13 71	0.14 63	0.11 15

test_for_model	0.82 369	3.60 473	0.39 87	2.35 461	2.07 461	0.39 128	0.28 73	0.42 10	0.45 77	0.71 184	0.31 17	0.30 10	0.27 42	0.34 10	0.25 21	0.34 389	0.11 69	0.13 15	0.09 8	3.49 472	0.18 211

IGEV++	0.24 3	0.17 28	0.31 19	0.38 89	0.22 55	0.24 10	0.22 14	0.50 36	0.23 1	0.28 10	0.35 27	0.30 10	0.22 14	0.31 5	0.28 68	0.14 41	0.10 12	0.13 15	0.10 16	0.13 28	0.13 75

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 61	0.27 268	0.45 157	0.36 49	0.25 140	0.48 175	0.30 95	0.58 65	0.90 279	0.42 59	0.36 28	0.30 10	0.29 67	0.49 75	0.30 87	0.16 134	0.14 206	0.18 148	0.15 119	0.18 184	0.15 135

plain	0.31 42	0.20 92	0.50 229	0.39 116	0.29 252	0.27 31	0.30 95	0.44 17	0.35 28	0.31 18	0.66 112	0.30 10	0.31 83	0.65 204	0.31 94	0.17 168	0.13 178	0.20 215	0.15 119	0.17 165	0.12 47

CREStereo++_RVC	0.32 48	0.15 7	0.23 1	0.31 7	0.24 114	0.27 31	0.22 14	0.46 22	0.88 264	0.46 72	0.80 170	0.30 10	0.26 35	0.36 14	0.33 116	0.13 17	0.09 3	0.13 15	0.51 431	0.13 28	0.09 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
AEACV	0.27 14	0.17 28	0.31 19	0.34 17	0.45 381	0.26 21	0.28 73	0.37 2	0.32 15	0.30 17	0.46 44	0.31 16	0.37 124	0.36 14	0.24 14	0.14 41	0.10 12	0.15 60	0.12 46	0.13 28	0.11 15

XX-TBD	0.32 48	0.53 396	0.26 8	0.51 349	0.20 28	0.37 111	0.24 37	0.40 6	0.73 176	0.54 95	0.69 119	0.31 16	0.25 25	0.32 7	0.27 56	0.16 134	0.10 12	0.12 2	0.09 8	0.13 28	0.11 15

AIO-Stereo	0.25 6	0.18 45	0.34 38	0.37 64	0.18 8	0.28 44	0.30 95	0.48 25	0.27 3	0.29 14	0.30 13	0.32 18	0.17 1	0.52 89	0.23 10	0.12 4	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.13 28	0.10 3

MyStereo07	0.32 48	0.22 154	0.34 38	0.42 212	0.28 226	0.40 132	0.50 318	0.72 168	0.37 44	0.37 34	0.34 25	0.32 18	0.31 83	0.59 156	0.27 56	0.14 41	0.13 178	0.18 148	0.17 196	0.17 165	0.16 177

ff7	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.36 49	0.26 177	0.31 72	0.35 170	0.62 89	0.34 19	0.38 38	0.33 19	0.32 18	0.29 67	0.58 141	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.12 46	0.14 63	0.15 135

ffff	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.36 49	0.26 177	0.31 72	0.35 170	0.62 89	0.34 19	0.38 38	0.33 19	0.32 18	0.29 67	0.58 141	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.12 46	0.14 63	0.15 135

11t	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.36 49	0.26 177	0.31 72	0.35 170	0.62 89	0.34 19	0.38 38	0.33 19	0.32 18	0.29 67	0.58 141	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.12 46	0.14 63	0.15 135

ProNet	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.35 38	0.24 114	0.32 82	0.43 280	0.57 59	0.37 44	0.33 24	0.30 13	0.32 18	0.28 54	0.57 123	0.26 44	0.13 17	0.11 69	0.16 83	0.13 71	0.13 28	0.13 75

ccc-4	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.36 49	0.26 177	0.31 72	0.35 170	0.62 89	0.34 19	0.38 38	0.33 19	0.32 18	0.29 67	0.58 141	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.12 46	0.14 63	0.15 135

IPLG	0.39 139	0.20 92	0.59 278	0.40 146	0.24 114	0.54 200	0.27 63	0.75 184	0.63 131	0.84 271	0.81 177	0.32 18	0.32 87	0.60 162	0.45 234	0.13 17	0.11 69	0.16 83	0.13 71	0.13 28	0.12 47

CREStereo	0.28 19	0.15 7	0.24 4	0.27 1	0.17 4	0.37 111	0.25 44	0.51 37	0.72 169	0.42 59	0.51 65	0.32 18	0.26 35	0.38 22	0.25 21	0.16 134	0.11 69	0.12 2	0.08 1	0.12 11	0.11 15
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
MoCha-V2	0.25 6	0.15 7	0.29 14	0.40 146	0.18 8	0.27 31	0.26 52	0.49 29	0.27 3	0.36 31	0.27 9	0.33 27	0.35 107	0.49 75	0.22 1	0.12 4	0.10 12	0.12 2	0.10 16	0.13 28	0.11 15

anonymousdsp	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.37 64	0.25 140	0.30 60	0.35 170	0.63 95	0.35 28	0.39 46	0.33 19	0.33 27	0.28 54	0.59 156	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.12 46	0.14 63	0.15 135

IGEV-Stereo	0.29 26	0.21 125	0.38 70	0.37 64	0.25 140	0.30 60	0.35 170	0.63 95	0.35 28	0.39 46	0.33 19	0.33 27	0.28 54	0.59 156	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.12 46	0.14 63	0.15 135
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Pointernet	0.27 14	0.14 2	0.33 28	0.35 38	0.23 89	0.35 101	0.21 8	0.72 168	0.38 48	0.39 46	0.36 28	0.34 30	0.25 25	0.36 14	0.25 21	0.15 93	0.10 12	0.12 2	0.08 1	0.11 1	0.10 3

trnet	0.27 14	0.14 2	0.23 1	0.28 2	0.15 1	0.37 111	0.23 25	0.52 44	0.72 169	0.42 59	0.51 65	0.34 30	0.26 35	0.39 24	0.25 21	0.15 93	0.11 69	0.12 2	0.08 1	0.11 1	0.10 3

ACVNet-DCA	0.35 75	0.23 174	0.33 28	0.41 174	0.22 55	0.55 205	0.38 224	0.85 217	0.54 103	0.41 54	0.50 58	0.34 30	0.49 187	0.57 123	0.25 21	0.16 134	0.10 12	0.19 187	0.13 71	0.18 184	0.17 195

1test111	0.36 93	0.23 174	0.33 28	0.41 174	0.22 55	0.55 205	0.38 224	0.85 217	0.54 103	0.41 54	0.50 58	0.34 30	0.49 187	0.55 103	0.45 234	0.16 134	0.10 12	0.19 187	0.13 71	0.18 184	0.17 195

cc1	0.37 109	0.23 174	0.33 28	0.41 174	0.22 55	0.55 205	0.38 224	0.67 126	1.06 353	0.41 54	0.50 58	0.34 30	0.49 187	0.57 123	0.25 21	0.16 134	0.10 12	0.19 187	0.13 71	0.16 133	0.15 135

Selective-IGEV	0.24 3	0.18 45	0.35 43	0.35 38	0.19 13	0.27 31	0.25 44	0.55 54	0.23 1	0.27 8	0.25 7	0.34 30	0.19 5	0.58 141	0.22 1	0.12 4	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.12 11	0.10 3

test_xeample3	0.29 26	0.21 125	0.41 103	0.35 38	0.26 177	0.35 101	0.32 133	0.56 56	0.36 34	0.43 62	0.32 18	0.34 30	0.28 54	0.54 99	0.23 10	0.14 41	0.11 69	0.16 83	0.12 46	0.14 63	0.13 75

IGEVStereo-DCA	0.29 26	0.22 154	0.38 70	0.35 38	0.27 204	0.37 111	0.35 170	0.62 89	0.34 19	0.38 38	0.30 13	0.35 37	0.27 42	0.51 84	0.22 1	0.15 93	0.12 119	0.16 83	0.12 46	0.13 28	0.15 135

rrr	0.29 26	0.22 154	0.41 103	0.35 38	0.27 204	0.37 111	0.32 133	0.52 44	0.42 64	0.38 38	0.30 13	0.35 37	0.27 42	0.51 84	0.22 1	0.15 93	0.12 119	0.16 83	0.13 71	0.13 28	0.14 114

tt1	0.36 93	0.24 210	0.32 24	0.41 174	0.22 55	0.54 200	0.38 224	0.68 136	1.04 342	0.41 54	0.46 44	0.35 37	0.45 171	0.57 123	0.25 21	0.16 134	0.10 12	0.19 187	0.13 71	0.16 133	0.16 177

testlalala	0.28 19	0.19 67	0.43 133	0.34 17	0.23 89	0.45 167	0.30 95	0.43 15	0.29 6	0.68 164	0.49 55	0.35 37	0.25 25	0.32 7	0.25 21	0.14 41	0.11 69	0.14 25	0.09 8	0.11 1	0.11 15

sAnonymous2	0.40 150	0.39 353	0.85 368	0.48 305	0.37 334	0.40 132	0.46 294	0.57 59	0.52 96	0.38 38	0.46 44	0.35 37	0.42 151	0.43 40	0.30 87	0.19 226	0.14 206	0.18 148	0.17 196	0.57 423	0.44 407

CroCo_RVC	0.40 150	0.39 353	0.85 368	0.48 305	0.37 334	0.40 132	0.46 294	0.57 59	0.52 96	0.38 38	0.46 44	0.35 37	0.42 151	0.43 40	0.30 87	0.19 226	0.14 206	0.18 148	0.17 196	0.57 423	0.44 407

MIF-Stereo (partial)	0.31 42	0.18 45	0.37 61	0.41 174	0.31 287	0.28 44	0.23 25	0.47 23	0.42 64	0.31 18	0.63 101	0.36 43	0.35 107	0.57 123	0.31 94	0.17 168	0.13 178	0.19 187	0.17 196	0.18 184	0.14 114

EAI-Stereo	0.34 61	0.19 67	0.44 145	0.39 116	0.21 40	0.31 72	0.30 95	1.15 334	0.30 9	0.49 78	0.75 139	0.36 43	0.28 54	0.62 176	0.27 56	0.14 41	0.11 69	0.14 25	0.13 71	0.13 28	0.12 47

RSM++	0.25 6	0.18 45	0.34 38	0.36 49	0.20 28	0.28 44	0.30 95	0.51 37	0.32 15	0.25 5	0.22 2	0.37 45	0.21 10	0.50 79	0.24 14	0.12 4	0.10 12	0.14 25	0.12 46	0.14 63	0.10 3

iRaftStereo_RVC	0.32 48	0.19 67	0.37 61	0.39 116	0.22 55	0.31 72	0.29 81	0.68 136	0.51 93	0.49 78	0.66 112	0.37 45	0.23 18	0.45 50	0.33 116	0.14 41	0.10 12	0.18 148	0.17 196	0.15 100	0.12 47

TANstereo	0.30 39	0.15 7	0.31 19	0.30 5	0.17 4	0.55 205	0.23 25	0.44 17	0.55 107	0.59 105	0.68 118	0.37 45	0.26 35	0.35 13	0.27 56	0.15 93	0.16 264	0.12 2	0.10 16	0.13 28	0.14 114

GMStereo	0.39 139	0.37 339	0.54 258	0.40 146	0.26 177	0.42 152	0.36 190	0.59 67	1.04 342	0.55 97	0.51 65	0.37 45	0.35 107	0.54 99	0.41 201	0.19 226	0.13 178	0.16 83	0.17 196	0.24 306	0.18 211
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
sCroCo_RVC	0.35 75	0.28 282	0.69 326	0.51 349	0.39 347	0.41 145	0.31 116	0.49 29	0.45 77	0.31 18	0.48 52	0.38 49	0.32 87	0.46 58	0.32 104	0.21 263	0.22 338	0.19 187	0.19 248	0.21 255	0.20 265

rvit_stereo_0081	0.32 48	0.24 210	0.47 186	0.43 231	0.26 177	0.30 60	0.37 203	0.42 10	0.55 107	0.36 31	0.40 31	0.39 50	0.35 107	0.43 40	0.33 116	0.22 287	0.16 264	0.19 187	0.16 149	0.19 218	0.13 75

rvit_stereo_0082	0.32 48	0.24 210	0.47 186	0.43 231	0.26 177	0.30 60	0.37 203	0.42 10	0.55 107	0.36 31	0.40 31	0.39 50	0.35 107	0.43 40	0.33 116	0.22 287	0.16 264	0.19 187	0.16 149	0.19 218	0.13 75

RSM	0.25 6	0.18 45	0.33 28	0.36 49	0.20 28	0.27 31	0.34 149	0.51 37	0.27 3	0.26 6	0.23 3	0.39 50	0.21 10	0.56 112	0.22 1	0.12 4	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.14 63	0.10 3

CASnet	0.30 39	0.20 92	0.33 28	0.41 174	0.16 3	0.26 21	0.24 37	0.52 44	0.53 99	0.52 88	0.54 77	0.39 50	0.24 22	0.40 27	0.26 44	0.14 41	0.10 12	0.22 269	0.18 220	0.18 184	0.11 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
SPstereo	0.28 19	0.19 67	0.40 95	0.38 89	0.19 13	0.38 124	0.23 25	0.57 59	0.41 59	0.45 67	0.49 55	0.39 50	0.27 42	0.33 9	0.23 10	0.14 41	0.12 119	0.14 25	0.11 26	0.12 11	0.11 15

raft_robust	0.41 161	0.23 174	0.36 48	0.42 212	0.21 40	0.40 132	0.33 142	0.79 202	0.98 315	0.79 230	0.87 211	0.39 50	0.33 97	0.84 305	0.29 81	0.13 17	0.12 119	0.16 83	0.17 196	0.15 100	0.12 47

PMTNet	0.32 48	0.16 16	0.24 4	0.29 3	0.18 8	0.45 167	0.22 14	0.56 56	0.63 131	0.46 72	0.54 77	0.39 50	0.34 104	0.48 72	0.24 14	0.75 436	0.10 12	0.12 2	0.08 1	0.12 11	0.11 15

rvit_stereo_0081_aga	0.31 42	0.28 282	0.44 145	0.42 212	0.29 252	0.34 93	0.31 116	0.44 17	0.40 55	0.39 46	0.44 38	0.40 57	0.32 87	0.42 36	0.29 81	0.23 300	0.17 283	0.19 187	0.16 149	0.20 234	0.15 135

rvit_stereo_0080	0.31 42	0.25 232	0.40 95	0.39 116	0.28 226	0.27 31	0.46 294	0.49 29	0.44 70	0.35 29	0.42 35	0.40 57	0.28 54	0.41 32	0.33 116	0.22 287	0.17 283	0.17 109	0.16 149	0.22 276	0.15 135

MGS-Stereo	0.28 19	0.19 67	0.40 95	0.36 49	0.23 89	0.37 111	0.30 95	0.39 4	0.44 70	0.31 18	0.51 65	0.40 57	0.24 22	0.43 40	0.26 44	0.15 93	0.12 119	0.15 60	0.13 71	0.14 63	0.13 75

whm_eth	0.31 42	0.25 232	0.40 95	0.39 116	0.28 226	0.27 31	0.46 294	0.49 29	0.44 70	0.35 29	0.42 35	0.40 57	0.28 54	0.41 32	0.33 116	0.22 287	0.17 283	0.17 109	0.16 149	0.22 276	0.15 135

DCANet-4	0.36 93	0.20 92	0.48 205	0.34 17	0.19 13	0.29 52	0.30 95	0.66 116	0.92 289	0.69 172	0.78 158	0.40 57	0.47 179	0.45 50	0.34 130	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.11 1	0.13 75

MIPNet	0.37 109	0.21 125	0.59 278	0.39 116	0.25 140	0.50 182	0.28 73	0.77 194	0.70 158	0.65 144	0.60 95	0.40 57	0.49 187	0.44 49	0.37 178	0.14 41	0.11 69	0.16 83	0.13 71	0.14 63	0.13 75

rvit_stereo_ft	0.33 58	0.25 232	0.47 186	0.52 360	0.32 303	0.33 86	0.47 301	0.49 29	0.50 91	0.34 25	0.41 33	0.41 63	0.32 87	0.48 72	0.34 130	0.22 287	0.14 206	0.19 187	0.18 220	0.19 218	0.14 114

MaDis-Stereo	0.26 11	0.18 45	0.36 48	0.36 49	0.26 177	0.27 31	0.27 63	0.43 15	0.35 28	0.27 8	0.26 8	0.41 63	0.28 54	0.40 27	0.28 68	0.16 134	0.14 206	0.16 83	0.13 71	0.14 63	0.12 47

LoS	0.29 26	0.15 7	0.30 17	0.29 3	0.18 8	0.33 86	0.29 81	0.51 37	0.72 169	0.34 25	0.52 73	0.41 63	0.28 54	0.47 65	0.28 68	0.15 93	0.11 69	0.13 15	0.09 8	0.11 1	0.11 15
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.25 6	0.16 16	0.33 28	0.34 17	0.20 28	0.35 101	0.20 3	0.52 44	0.36 34	0.28 10	0.27 9	0.41 63	0.18 2	0.45 50	0.26 44	0.14 41	0.10 12	0.16 83	0.14 96	0.13 28	0.11 15

MC-Stereo	0.28 19	0.17 28	0.32 24	0.38 89	0.20 28	0.26 21	0.26 52	0.49 29	0.37 44	0.37 34	0.61 98	0.41 63	0.31 83	0.55 103	0.25 21	0.13 17	0.09 3	0.14 25	0.12 46	0.12 11	0.11 15

RAFT+CT+SA	0.39 139	0.23 174	0.36 48	0.51 349	0.27 204	0.29 52	0.46 294	0.75 184	0.80 217	0.51 83	0.89 222	0.41 63	0.40 143	0.78 281	0.32 104	0.14 41	0.11 69	0.18 148	0.18 220	0.15 100	0.14 114

GLC_STEREO	0.29 26	0.19 67	0.27 10	0.44 249	0.19 13	0.31 72	0.26 52	0.47 23	0.43 66	0.37 34	0.47 49	0.41 63	0.23 18	0.50 79	0.34 130	0.14 41	0.18 299	0.19 187	0.16 149	0.16 133	0.13 75

rvit_stereo_0083	0.34 61	0.24 210	0.50 229	0.44 249	0.27 204	0.34 93	0.35 170	0.45 20	0.62 120	0.37 34	0.47 49	0.42 70	0.35 107	0.40 27	0.36 163	0.22 287	0.20 322	0.20 215	0.17 196	0.20 234	0.14 114

4D-IteraStereo	0.33 58	0.18 45	0.40 95	0.40 146	0.24 114	0.32 82	0.27 63	0.58 65	0.72 169	0.65 144	0.54 77	0.42 70	0.23 18	0.45 50	0.28 68	0.14 41	0.09 3	0.19 187	0.16 149	0.16 133	0.11 15

fff	0.37 109	0.16 16	0.41 103	0.34 17	0.19 13	0.29 52	0.30 95	0.69 144	1.06 353	0.69 172	0.78 158	0.42 70	0.63 268	0.46 58	0.34 130	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.11 1	0.13 75

dd	0.43 178	0.38 349	0.55 263	0.44 249	0.25 140	0.47 173	0.38 224	0.70 158	1.05 346	0.59 105	0.65 107	0.42 70	0.39 138	0.66 212	0.50 258	0.24 311	0.15 235	0.21 256	0.15 119	0.22 276	0.18 211

CroCo-Stereo	0.26 11	0.22 154	0.36 48	0.48 305	0.22 55	0.20 2	0.29 81	0.51 37	0.44 70	0.28 10	0.23 3	0.42 70	0.26 35	0.29 3	0.26 44	0.15 93	0.13 178	0.13 15	0.11 26	0.16 133	0.12 47
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
csc	0.37 109	0.16 16	0.41 103	0.34 17	0.19 13	0.29 52	0.30 95	0.69 144	1.06 353	0.69 172	0.78 158	0.42 70	0.63 268	0.46 58	0.34 130	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.11 1	0.13 75

cscssc	0.37 109	0.16 16	0.41 103	0.34 17	0.19 13	0.29 52	0.30 95	0.69 144	1.06 353	0.69 172	0.78 158	0.42 70	0.63 268	0.46 58	0.34 130	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.11 1	0.13 75

DLNR_Zeroshot_test	20.09 480	36.28 486	38.04 484	169.85 492	61.80 488	0.23 7	0.20 3	13.88 479	0.37 44	0.44 65	0.66 112	0.43 77	0.21 10	0.62 176	0.28 68	5.46 476	0.10 12	0.15 60	0.11 26	72.60 491	0.11 15

ADStereo(finetuned)	0.37 109	0.16 16	0.49 216	0.34 17	0.19 13	0.30 60	0.30 95	0.68 136	0.91 284	0.70 178	0.77 147	0.43 77	0.69 302	0.45 50	0.33 116	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.13 28	0.12 47

test_4	0.36 93	0.18 45	0.31 19	0.44 249	0.25 140	0.20 2	0.34 149	0.56 56	0.41 59	0.59 105	1.45 388	0.43 77	0.25 25	0.63 186	0.28 68	0.12 4	0.10 12	0.17 109	0.19 248	0.15 100	0.11 15

s12784h	0.36 93	0.15 7	0.24 4	0.34 17	0.15 1	0.77 310	0.29 81	0.80 205	0.83 234	0.56 100	0.57 88	0.43 77	0.40 143	0.57 123	0.33 116	0.12 4	0.10 12	0.14 25	0.09 8	0.14 63	0.09 1

DCANet	0.36 93	0.16 16	0.41 103	0.34 17	0.19 13	0.30 60	0.30 95	0.68 136	0.91 284	0.70 178	0.77 147	0.43 77	0.57 231	0.45 50	0.34 130	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.13 28	0.12 47

testlalala2	0.36 93	0.18 45	0.45 157	0.89 430	0.53 402	0.44 160	0.26 52	0.61 83	0.49 87	0.68 164	0.56 85	0.44 82	0.24 22	0.34 10	0.31 94	0.15 93	0.12 119	0.14 25	0.10 16	0.13 28	0.13 75

IPLGR	0.39 139	0.21 125	0.63 297	0.39 116	0.22 55	0.49 179	0.29 81	0.76 191	0.74 182	0.78 227	0.77 147	0.44 82	0.42 151	0.47 65	0.38 186	0.13 17	0.12 119	0.16 83	0.14 96	0.15 100	0.13 75

GCAP-BAT	0.30 39	0.21 125	0.42 123	0.33 14	0.27 204	0.26 21	0.27 63	0.45 20	0.30 9	0.60 109	0.64 104	0.45 84	0.23 18	0.56 112	0.26 44	0.15 93	0.12 119	0.15 60	0.10 16	0.12 11	0.11 15

IPLGR_C	0.40 150	0.21 125	0.64 302	0.45 271	0.33 313	0.52 190	0.34 149	0.66 116	0.62 120	0.82 252	0.92 233	0.45 84	0.32 87	0.52 89	0.46 244	0.17 168	0.12 119	0.15 60	0.14 96	0.13 28	0.14 114

ACRE	0.40 150	0.21 125	0.65 308	0.45 271	0.33 313	0.51 186	0.33 142	0.66 116	0.63 131	0.80 232	0.92 233	0.45 84	0.32 87	0.52 89	0.45 234	0.16 134	0.12 119	0.15 60	0.14 96	0.13 28	0.14 114

RAFT-345	0.40 150	0.18 45	0.40 95	0.38 89	0.22 55	0.33 86	0.26 52	0.61 83	0.51 93	0.74 208	1.79 412	0.45 84	0.33 97	0.66 212	0.36 163	0.14 41	0.11 69	0.18 148	0.14 96	0.13 28	0.13 75

rafts_anoy	0.37 109	0.21 125	0.36 48	0.41 174	0.26 177	0.30 60	0.33 142	0.67 126	0.90 279	0.58 103	0.66 112	0.45 84	0.33 97	0.47 65	0.39 192	0.16 134	0.11 69	0.21 256	0.23 323	0.17 165	0.14 114

Anonymous3	0.46 201	0.34 322	0.86 373	0.50 334	0.37 334	0.81 325	0.50 318	0.72 168	0.65 143	0.51 83	0.65 107	0.45 84	0.45 171	0.64 197	0.38 186	0.24 311	0.24 356	0.22 269	0.21 293	0.23 293	0.23 304

raftrobust	0.34 61	0.19 67	0.36 48	0.41 174	0.27 204	0.30 60	0.25 44	0.71 164	0.63 131	0.58 103	0.55 82	0.45 84	0.46 175	0.51 84	0.29 81	0.16 134	0.12 119	0.14 25	0.12 46	0.12 11	0.13 75

WCG-NET	0.29 26	0.15 7	0.36 48	0.36 49	0.23 89	0.43 154	0.23 25	0.48 25	0.46 81	0.40 51	0.47 49	0.46 91	0.28 54	0.55 103	0.25 21	0.15 93	0.11 69	0.13 15	0.12 46	0.13 28	0.12 47

testlalala_base	0.46 201	0.25 232	0.41 103	0.46 291	0.33 313	0.58 225	0.25 44	0.57 59	0.34 19	0.51 83	0.56 85	0.46 91	0.30 78	0.43 40	0.31 94	1.47 456	0.11 69	0.14 25	0.09 8	1.59 446	0.13 75

CroCo-Stereo Lap2	0.28 19	0.24 210	0.39 87	0.50 334	0.29 252	0.20 2	0.31 116	0.49 29	0.38 48	0.24 4	0.27 9	0.46 91	0.31 83	0.39 24	0.30 87	0.14 41	0.15 235	0.16 83	0.13 71	0.16 133	0.15 135

CIPLG	0.41 161	0.21 125	0.63 297	0.45 271	0.33 313	0.52 190	0.33 142	0.65 107	0.60 118	0.82 252	0.96 249	0.46 91	0.32 87	0.55 103	0.44 226	0.16 134	0.12 119	0.15 60	0.14 96	0.13 28	0.14 114

RCA-Stereo	0.35 75	0.17 28	0.34 38	0.38 89	0.22 55	0.31 72	0.34 149	0.68 136	1.24 388	0.45 67	0.65 107	0.47 95	0.43 157	0.38 22	0.27 56	0.13 17	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.11 1	0.11 15

AnonymousM	0.41 161	0.81 422	0.29 14	0.34 17	0.22 55	0.28 44	0.38 224	0.53 53	0.41 59	0.70 178	0.49 55	0.47 95	0.27 42	0.41 32	0.31 94	0.15 93	0.12 119	1.51 445	0.26 357	0.12 11	0.10 3

TestStereo	0.38 124	0.31 306	0.40 95	0.45 271	0.20 28	0.40 132	0.37 203	0.66 116	0.65 143	0.53 91	0.78 158	0.47 95	0.40 143	0.55 103	0.37 178	0.18 197	0.13 178	0.20 215	0.15 119	0.22 276	0.13 75

GES	0.44 184	0.23 174	0.57 273	0.40 146	0.30 266	0.59 237	0.36 190	0.96 261	0.68 153	0.74 208	0.83 187	0.47 95	0.48 184	0.67 222	0.43 210	0.22 287	0.16 264	0.17 109	0.16 149	0.18 184	0.23 304

WCG-NET（raft）	0.31 42	0.15 7	0.36 48	0.32 10	0.19 13	0.35 101	0.27 63	0.51 37	0.78 207	0.45 67	0.55 82	0.48 99	0.27 42	0.54 99	0.26 44	0.13 17	0.10 12	0.12 2	0.11 26	0.12 11	0.11 15

TestStereo1	0.43 178	0.23 174	0.41 103	0.51 349	0.24 114	0.34 93	0.40 255	0.77 194	0.90 279	0.68 164	0.96 249	0.48 99	0.46 175	0.91 333	0.32 104	0.16 134	0.13 178	0.18 148	0.15 119	0.14 63	0.13 75

SA-5K	0.43 178	0.23 174	0.41 103	0.51 349	0.24 114	0.34 93	0.40 255	0.77 194	0.90 279	0.68 164	0.96 249	0.48 99	0.46 175	0.91 333	0.32 104	0.16 134	0.13 178	0.18 148	0.15 119	0.14 63	0.13 75

SA	0.44 184	0.25 232	0.46 174	0.46 291	0.24 114	0.43 154	0.36 190	0.75 184	0.96 308	0.59 105	1.03 285	0.48 99	0.52 204	0.94 349	0.32 104	0.16 134	0.12 119	0.21 256	0.19 248	0.15 100	0.13 75

DN-CSS_ROB	0.43 178	0.26 251	0.62 288	0.40 146	0.29 252	0.44 160	0.27 63	0.77 194	0.75 185	0.72 196	1.09 311	0.48 99	0.43 157	0.69 237	0.37 178	0.15 93	0.12 119	0.21 256	0.19 248	0.18 184	0.16 177

Occ-G	0.26 11	0.14 2	0.28 13	0.34 17	0.20 28	0.27 31	0.34 149	0.41 7	0.31 12	0.29 14	0.43 37	0.49 104	0.25 25	0.47 65	0.28 68	0.13 17	0.11 69	0.14 25	0.11 26	0.12 11	0.12 47

EKT-Stereo	0.35 75	0.23 174	0.39 87	0.43 231	0.29 252	0.38 124	0.31 116	0.69 144	0.64 138	0.45 67	0.63 101	0.49 104	0.27 42	0.56 112	0.33 116	0.18 197	0.14 206	0.18 148	0.15 119	0.16 133	0.16 177

rvit_0105_6	0.38 124	0.28 282	0.64 302	0.50 334	0.30 266	0.39 128	0.38 224	0.51 37	0.67 148	0.40 51	0.45 39	0.50 106	0.41 149	0.54 99	0.36 163	0.27 339	0.26 371	0.24 303	0.21 293	0.22 276	0.16 177

anonymousdsp2	0.35 75	0.20 92	0.43 133	0.37 64	0.24 114	0.48 175	0.31 116	0.86 220	0.65 143	0.55 97	0.50 58	0.50 106	0.34 104	0.56 112	0.31 94	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.10 16	0.16 133	0.14 114

DRaft	0.49 242	0.17 28	0.47 186	0.37 64	0.25 140	0.58 225	0.40 255	0.65 107	0.85 246	1.02 356	1.75 411	0.50 106	0.82 351	0.63 186	0.40 198	0.13 17	0.11 69	0.16 83	0.16 149	0.14 63	0.15 135

raft+_RVC	0.38 124	0.19 67	0.35 43	0.37 64	0.25 140	0.45 167	0.37 203	0.78 199	0.89 277	0.51 83	0.78 158	0.50 106	0.29 67	0.53 96	0.40 198	0.15 93	0.12 119	0.17 109	0.15 119	0.14 63	0.12 47

model_zeroshot	0.33 58	0.18 45	0.48 205	0.39 116	0.28 226	0.45 167	0.25 44	0.63 95	0.45 77	0.61 115	0.50 58	0.51 110	0.25 25	0.45 50	0.26 44	0.16 134	0.13 178	0.15 60	0.14 96	0.13 28	0.13 75

MyStereo05	0.44 184	0.21 125	0.45 157	0.41 174	0.28 226	0.41 145	0.50 318	0.93 247	1.09 364	0.76 217	0.61 98	0.51 110	0.57 231	0.73 255	0.42 205	0.14 41	0.13 178	0.18 148	0.17 196	0.17 165	0.15 135

RALCasStereoNet	0.36 93	0.21 125	0.37 61	0.42 212	0.26 177	0.35 101	0.38 224	0.63 95	0.64 138	0.50 81	0.72 124	0.51 110	0.29 67	0.59 156	0.36 163	0.16 134	0.14 206	0.15 60	0.13 71	0.17 165	0.16 177

AE-Stereo	0.34 61	0.21 125	0.42 123	0.48 305	0.31 287	0.48 175	0.35 170	0.61 83	0.62 120	0.32 23	0.55 82	0.52 113	0.27 42	0.47 65	0.29 81	0.13 17	0.13 178	0.18 148	0.16 149	0.15 100	0.12 47

TRStereo	0.37 109	0.27 268	0.59 278	0.47 300	0.41 359	0.29 52	0.30 95	0.84 214	0.59 116	0.52 88	0.41 33	0.52 113	0.26 35	0.73 255	0.27 56	0.17 168	0.12 119	0.19 187	0.19 248	0.13 28	0.11 15

HHNet	0.41 161	0.17 28	0.41 103	0.34 17	0.37 334	0.33 86	0.34 149	0.69 144	0.75 185	0.86 278	1.30 361	0.52 113	0.32 87	0.52 89	0.35 147	0.15 93	0.11 69	0.19 187	0.15 119	0.15 100	0.24 310

DIP-Stereo	0.39 139	0.21 125	0.50 229	0.41 174	0.28 226	0.62 252	0.27 63	0.77 194	0.40 55	0.64 135	0.86 204	0.52 113	0.33 97	0.66 212	0.42 205	0.15 93	0.13 178	0.17 109	0.14 96	0.15 100	0.15 135
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
11t1	0.36 93	0.21 125	0.42 123	0.35 38	0.22 55	0.62 252	0.29 81	0.69 144	0.43 66	0.60 109	0.53 75	0.53 117	0.48 184	0.56 112	0.40 198	0.18 197	0.14 206	0.16 83	0.13 71	0.17 165	0.17 195

Sa-1000	0.48 225	0.24 210	0.41 103	0.45 271	0.25 140	0.59 237	0.34 149	0.81 208	0.93 294	0.82 252	1.50 392	0.53 117	0.45 171	0.92 336	0.30 87	0.15 93	0.12 119	0.21 256	0.19 248	0.15 100	0.13 75

CRE-IMP	0.36 93	0.23 174	0.49 216	0.42 212	0.24 114	0.41 145	0.21 8	0.57 59	0.41 59	0.65 144	0.72 124	0.53 117	0.37 124	0.61 169	0.38 186	0.17 168	0.11 69	0.19 187	0.15 119	0.21 255	0.18 211

test-1	0.36 93	0.19 67	0.71 334	0.46 291	0.26 177	0.44 160	0.36 190	0.60 77	0.59 116	0.48 77	0.67 116	0.53 117	0.36 121	0.40 27	0.29 81	0.14 41	0.11 69	0.16 83	0.14 96	0.15 100	0.16 177

IGEV_Zeroshot_test	0.34 61	0.18 45	0.67 317	0.39 116	0.28 226	0.30 60	0.25 44	0.74 178	0.31 12	0.62 117	0.57 88	0.54 121	0.25 25	0.53 96	0.27 56	0.14 41	0.10 12	0.15 60	0.14 96	0.14 63	0.12 47

StereoVision	0.42 168	0.28 282	0.45 157	0.49 320	0.28 226	0.38 124	0.38 224	0.72 168	0.62 120	0.44 65	1.14 326	0.54 121	0.39 138	0.56 112	0.34 130	0.21 263	0.24 356	0.25 316	0.24 337	0.26 320	0.16 177

SFCPSM	0.47 214	0.21 125	0.55 263	0.40 146	0.27 204	0.87 343	0.37 203	1.33 394	0.77 200	0.80 232	0.84 192	0.54 121	0.49 187	0.57 123	0.37 178	0.18 197	0.13 178	0.18 148	0.20 272	0.16 133	0.15 135

rvit_0105_4	0.41 161	0.29 293	0.71 334	0.50 334	0.29 252	0.41 145	0.41 269	0.55 54	0.73 176	0.45 67	0.48 52	0.55 124	0.44 166	0.57 123	0.36 163	0.28 347	0.26 371	0.25 316	0.22 310	0.23 293	0.18 211

MyStereo04	0.44 184	0.22 154	0.44 145	0.42 212	0.28 226	0.40 132	0.50 318	1.00 273	1.08 362	0.62 117	0.58 92	0.55 124	0.57 231	0.71 245	0.44 226	0.14 41	0.13 178	0.18 148	0.17 196	0.17 165	0.16 177

Selective-RAFT	0.35 75	0.23 174	0.51 241	0.44 249	0.21 40	0.64 268	0.27 63	0.59 67	0.63 131	0.40 51	0.38 30	0.55 124	0.40 143	0.57 123	0.35 147	0.13 17	0.11 69	0.14 25	0.12 46	0.16 133	0.13 75

DCRE	0.37 109	0.18 45	0.46 174	0.45 271	0.32 303	0.42 152	0.37 203	0.63 95	0.51 93	0.47 75	0.94 237	0.56 127	0.36 121	0.52 89	0.32 104	0.14 41	0.13 178	0.15 60	0.14 96	0.14 63	0.13 75

NRIStereo	0.36 93	0.20 92	0.45 157	0.41 174	0.23 89	0.34 93	0.26 52	0.65 107	0.55 107	0.64 135	0.63 101	0.56 127	0.37 124	0.65 204	0.37 178	0.15 93	0.11 69	0.18 148	0.15 119	0.17 165	0.14 114

RAFT-RH_RVC	0.56 303	0.17 28	0.41 103	0.37 64	0.23 89	0.57 223	0.24 37	0.60 77	0.70 158	1.19 390	3.94 458	0.56 127	0.38 127	0.65 204	0.36 163	0.13 17	0.11 69	0.20 215	0.14 96	0.12 11	0.13 75

LMCR-Stereo	0.53 279	0.30 301	0.53 254	0.58 385	0.30 266	0.83 335	0.36 190	1.19 350	0.76 193	0.88 293	1.04 291	0.56 127	0.62 262	0.82 292	0.67 314	0.19 226	0.15 235	0.19 187	0.14 96	0.23 293	0.17 195

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 93	0.17 28	0.41 103	0.35 38	0.19 13	0.33 86	0.29 81	0.65 107	0.73 176	0.68 164	1.01 273	0.56 127	0.40 143	0.42 36	0.30 87	0.11 1	0.09 3	0.15 60	0.14 96	0.13 28	0.10 3

NF-Stereo	0.38 124	0.20 92	0.45 157	0.41 174	0.25 140	0.26 21	0.31 116	0.69 144	0.70 158	0.65 144	0.77 147	0.57 132	0.30 78	0.67 222	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.16 133	0.27 331

ROB_FTStereo_v2	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 174	0.22 55	0.24 10	0.31 116	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.57 132	0.38 127	0.57 123	0.36 163	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.20 234	0.15 135

DeepStereo_RVC	0.36 93	0.21 125	0.47 186	0.40 146	0.24 114	0.26 21	0.22 14	0.60 77	0.38 48	0.69 172	0.67 116	0.57 132	0.51 202	0.56 112	0.39 192	0.16 134	0.12 119	0.18 148	0.15 119	0.19 218	0.18 211

cross-raft	0.34 61	0.20 92	0.37 61	0.44 249	0.23 89	0.32 82	0.35 170	0.74 178	0.40 55	0.60 109	0.77 147	0.57 132	0.27 42	0.43 40	0.28 68	0.12 4	0.10 12	0.15 60	0.13 71	0.15 100	0.11 15

RAFT-IKP	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 174	0.22 55	0.24 10	0.28 73	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.57 132	0.38 127	0.58 141	0.36 163	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.20 234	0.15 135

CFNet-RSSM	0.34 61	0.17 28	0.45 157	0.39 116	0.22 55	0.35 101	0.23 25	0.73 176	0.84 239	0.65 144	0.54 77	0.57 132	0.28 54	0.46 58	0.26 44	0.13 17	0.10 12	0.14 25	0.12 46	0.13 28	0.11 15

R-Stereo Train	0.39 139	0.18 45	0.42 123	0.42 212	0.26 177	0.40 132	0.32 133	0.72 168	0.34 19	0.89 297	1.28 357	0.57 132	0.35 107	0.42 36	0.32 104	0.15 93	0.12 119	0.14 25	0.12 46	0.14 63	0.13 75

RAFT-Stereo	0.39 139	0.18 45	0.42 123	0.42 212	0.26 177	0.40 132	0.32 133	0.72 168	0.34 19	0.89 297	1.28 357	0.57 132	0.35 107	0.42 36	0.32 104	0.15 93	0.12 119	0.14 25	0.12 46	0.14 63	0.13 75
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT-Stereo-weight	0.32 48	0.18 45	0.33 28	0.39 116	0.22 55	0.26 21	0.29 81	0.67 126	0.80 217	0.53 91	0.51 65	0.58 140	0.20 8	0.47 65	0.27 56	0.13 17	0.10 12	0.14 25	0.11 26	0.13 28	0.11 15

MyStereo8	0.40 150	0.20 92	0.54 258	0.41 174	0.29 252	0.53 196	0.29 81	0.65 107	0.49 87	0.71 184	0.98 263	0.58 140	0.43 157	0.50 79	0.51 268	0.15 93	0.12 119	0.16 83	0.14 96	0.19 218	0.19 243

UDGNet	0.48 225	0.77 419	0.50 229	0.48 305	0.31 287	0.41 145	0.34 149	0.70 158	0.92 289	0.65 144	0.60 95	0.58 140	0.43 157	0.63 186	0.41 201	0.32 375	0.15 235	0.66 431	0.19 248	0.36 374	0.21 283

Patchmatch Stereo++	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 174	0.22 55	0.24 10	0.22 14	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.58 140	0.38 127	0.58 141	0.36 163	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.20 234	0.15 135
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
OCTAStereo	0.38 124	0.20 92	0.46 174	0.41 174	0.25 140	0.26 21	0.31 116	0.69 144	0.70 158	0.65 144	0.77 147	0.58 140	0.30 78	0.67 222	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.16 133	0.27 331

PSM-adaLoss	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 174	0.22 55	0.24 10	0.31 116	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.58 140	0.38 127	0.56 112	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.20 234	0.15 135

PSM-AAD	0.48 225	0.20 92	0.37 61	0.43 231	0.23 89	0.56 218	0.50 318	0.65 107	0.70 158	1.07 373	1.12 317	0.58 140	0.92 373	0.61 169	0.32 104	0.15 93	0.11 69	0.25 316	0.26 357	0.18 184	0.43 406

ROB_FTStereo	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 174	0.22 55	0.25 19	0.21 8	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.58 140	0.38 127	0.57 123	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.20 234	0.15 135

HUI-Stereo	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 174	0.22 55	0.24 10	0.22 14	0.60 77	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.58 140	0.38 127	0.50 79	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.20 234	0.15 135

DEmStereo	0.48 225	0.17 28	0.50 229	0.38 89	0.25 140	0.59 237	0.34 149	0.63 95	0.74 182	0.89 297	1.66 404	0.58 140	1.06 394	0.60 162	0.42 205	0.14 41	0.11 69	0.16 83	0.16 149	0.14 63	0.15 135

RE-Stereo	0.38 124	0.20 92	0.46 174	0.41 174	0.25 140	0.26 21	0.31 116	0.69 144	0.70 158	0.65 144	0.77 147	0.58 140	0.30 78	0.67 222	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.16 133	0.27 331

TVStereo	0.38 124	0.20 92	0.46 174	0.41 174	0.25 140	0.26 21	0.31 116	0.69 144	0.70 158	0.65 144	0.77 147	0.58 140	0.30 78	0.67 222	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.16 133	0.27 331

iGMRVC	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 174	0.22 55	0.24 10	0.30 95	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.58 140	0.38 127	0.58 141	0.36 163	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.20 234	0.15 135

iRAFT	0.35 75	0.23 174	0.47 186	0.41 174	0.22 55	0.24 10	0.22 14	0.59 67	0.36 34	0.63 125	0.73 128	0.58 140	0.38 127	0.58 141	0.36 163	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.20 234	0.15 135

Gwc-CoAtRS	0.34 61	0.17 28	0.44 145	0.39 116	0.23 89	0.34 93	0.22 14	0.70 158	0.75 185	0.60 109	0.59 93	0.58 140	0.29 67	0.45 50	0.26 44	0.14 41	0.11 69	0.14 25	0.12 46	0.12 11	0.12 47

rvit_stereo_0075_2	0.47 214	0.37 339	0.70 330	0.53 366	0.46 388	0.43 154	0.36 190	0.81 208	0.67 148	0.55 97	0.74 137	0.59 155	0.43 157	0.63 186	0.43 210	0.32 375	0.23 348	0.35 383	0.25 346	0.30 345	0.25 317

SDNR	0.86 379	0.37 339	1.47 430	0.40 146	0.38 343	3.38 459	0.33 142	0.90 239	0.98 315	0.99 344	2.09 424	0.59 155	0.71 319	1.29 398	0.70 321	0.51 423	0.56 438	0.36 387	0.26 357	0.43 396	0.46 412

x	0.39 139	0.24 210	0.41 103	0.34 17	0.23 89	0.52 190	0.32 133	0.86 220	0.52 96	0.57 102	0.70 122	0.59 155	0.50 198	0.49 75	0.46 244	0.17 168	0.15 235	0.17 109	0.15 119	0.17 165	0.16 177

PSM-softLoss	0.38 124	0.20 92	0.48 205	0.41 174	0.26 177	0.30 60	0.35 170	0.69 144	0.46 81	0.62 117	0.82 181	0.59 155	0.33 97	0.70 240	0.39 192	0.19 226	0.12 119	0.20 215	0.18 220	0.16 133	0.22 298

KMStereo	0.38 124	0.20 92	0.48 205	0.41 174	0.26 177	0.30 60	0.35 170	0.69 144	0.46 81	0.62 117	0.82 181	0.59 155	0.33 97	0.70 240	0.39 192	0.19 226	0.12 119	0.20 215	0.18 220	0.16 133	0.22 298

Prome-Stereo	0.46 201	0.19 67	0.35 43	0.44 249	0.26 177	0.40 132	0.45 291	0.68 136	0.44 70	0.96 332	1.84 414	0.59 155	0.67 292	0.61 169	0.32 104	0.14 41	0.11 69	0.16 83	0.14 96	0.16 133	0.29 344

rvit_0105_5	0.42 168	0.31 306	0.73 342	0.50 334	0.29 252	0.44 160	0.42 278	0.61 83	0.74 182	0.51 83	0.51 65	0.60 161	0.47 179	0.57 123	0.38 186	0.27 339	0.25 364	0.25 316	0.23 323	0.22 276	0.18 211

knoymous	0.36 93	0.20 92	0.31 19	0.31 7	0.22 55	0.36 109	0.29 81	0.61 83	0.64 138	0.67 158	0.70 122	0.60 161	0.40 143	0.58 141	0.34 130	0.17 168	0.11 69	0.20 215	0.11 26	0.17 165	0.18 211

DisPM	0.39 139	0.19 67	0.44 145	0.41 174	0.27 204	0.24 10	0.31 116	0.65 107	0.57 114	0.87 285	0.87 211	0.60 161	0.32 87	0.76 270	0.32 104	0.18 197	0.12 119	0.19 187	0.17 196	0.15 100	0.20 265

iRaft-Stereo_20w	0.39 139	0.19 67	0.57 273	0.37 64	0.27 204	0.31 72	0.24 37	1.44 414	0.29 6	0.69 172	0.53 75	0.60 161	0.42 151	0.83 300	0.27 56	0.14 41	0.11 69	0.14 25	0.13 71	0.15 100	0.13 75

RALAANet	0.38 124	0.23 174	0.48 205	0.42 212	0.29 252	0.35 101	0.25 44	0.86 220	0.64 138	0.67 158	0.65 107	0.60 161	0.29 67	0.60 162	0.34 130	0.15 93	0.12 119	0.17 109	0.15 119	0.21 255	0.13 75

MSKI-zero shot	0.32 48	0.17 28	0.34 38	0.39 116	0.21 40	0.32 82	0.22 14	0.61 83	0.43 66	0.52 88	0.64 104	0.61 166	0.20 8	0.74 262	0.25 21	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.10 16	0.12 11	0.12 47

RAFT-Test	0.34 61	0.18 45	0.37 61	0.38 89	0.23 89	0.50 182	0.23 25	0.69 144	0.40 55	0.60 109	0.85 201	0.61 166	0.28 54	0.46 58	0.27 56	0.14 41	0.11 69	0.14 25	0.11 26	0.13 28	0.12 47

CASS	0.45 194	0.27 268	0.42 123	0.48 305	0.22 55	0.61 245	0.34 149	0.97 264	0.62 120	0.71 184	0.85 201	0.61 166	0.55 223	0.57 123	0.41 201	0.29 354	0.16 264	0.22 269	0.18 220	0.22 276	0.28 338
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GwcNet-ADL	0.44 184	0.22 154	0.48 205	0.45 271	0.30 266	0.40 132	0.37 203	0.92 245	0.97 311	0.71 184	0.78 158	0.61 166	0.42 151	0.62 176	0.50 258	0.19 226	0.14 206	0.15 60	0.14 96	0.18 184	0.18 211

ASMatch	0.48 225	0.19 67	0.45 157	0.39 116	0.28 226	0.37 111	0.26 52	0.74 178	0.68 153	0.76 217	2.34 427	0.61 166	0.52 204	0.62 176	0.37 178	0.14 41	0.12 119	0.17 109	0.15 119	0.14 63	0.21 283

FADNet_RVC	0.55 292	0.37 339	1.17 404	0.44 249	0.31 287	0.56 218	0.34 149	1.06 298	0.88 264	0.67 158	0.90 226	0.61 166	0.65 284	0.93 342	0.70 321	0.21 263	0.18 299	0.26 332	0.23 323	0.31 350	0.28 338

test_sample4	0.47 214	0.26 251	0.50 229	0.35 38	0.22 55	0.69 286	0.38 224	1.15 334	0.81 224	0.78 227	0.82 181	0.62 172	0.53 207	0.63 186	0.44 226	0.21 263	0.15 235	0.21 256	0.19 248	0.21 255	0.19 243

CoDeX	0.47 214	0.20 92	0.49 216	0.42 212	0.25 140	0.75 307	0.36 190	1.27 383	0.80 217	0.82 252	0.96 249	0.62 172	0.57 231	0.60 162	0.36 163	0.17 168	0.12 119	0.17 109	0.15 119	0.16 133	0.14 114

mmm	0.44 184	0.27 268	0.46 174	0.38 89	0.24 114	0.61 245	0.35 170	0.94 251	0.53 99	0.72 196	1.05 295	0.63 174	0.50 198	0.57 123	0.45 234	0.18 197	0.15 235	0.23 288	0.20 272	0.20 234	0.18 211

ttt	0.51 264	0.25 232	0.43 133	0.38 89	0.24 114	0.65 275	0.38 224	1.18 348	1.05 346	0.72 196	1.08 307	0.63 174	0.49 187	0.84 305	0.59 294	0.24 311	0.21 332	0.22 269	0.20 272	0.24 306	0.24 310

MIM_Stereo	0.38 124	0.17 28	0.53 254	0.37 64	0.24 114	0.27 31	0.24 37	0.70 158	0.54 103	0.72 196	1.00 270	0.63 174	0.29 67	0.64 197	0.38 186	0.13 17	0.14 206	0.17 109	0.16 149	0.14 63	0.11 15

CrosDoStereo	0.50 257	0.18 45	0.45 157	0.38 89	0.24 114	0.40 132	1.18 434	0.67 126	0.86 251	0.94 324	1.37 371	0.63 174	0.77 336	0.65 204	0.45 234	0.15 93	0.12 119	0.17 109	0.18 220	0.14 63	0.14 114

DeepStereo_LL	0.50 257	0.18 45	0.45 157	0.38 89	0.24 114	0.40 132	1.18 434	0.67 126	0.86 251	0.94 324	1.37 371	0.63 174	0.77 336	0.65 204	0.45 234	0.15 93	0.12 119	0.17 109	0.18 220	0.14 63	0.14 114

111	0.40 150	0.17 28	0.41 103	0.34 17	0.19 13	0.52 190	0.28 73	0.74 178	1.16 374	0.50 81	0.91 229	0.63 174	0.48 184	0.61 169	0.35 147	0.14 41	0.10 12	0.14 25	0.12 46	0.13 28	0.13 75

FENet	0.42 168	0.22 154	0.38 70	0.39 116	0.24 114	0.55 205	0.32 133	0.79 202	0.70 158	0.71 184	0.72 124	0.63 174	0.57 231	0.62 176	0.44 226	0.19 226	0.13 178	0.19 187	0.17 196	0.18 184	0.19 243

rvit_0105_3	0.47 214	0.34 322	0.77 361	0.54 372	0.31 287	0.49 179	0.47 301	0.63 95	0.79 215	0.65 144	0.59 93	0.64 181	0.50 198	0.65 204	0.39 192	0.29 354	0.27 377	0.29 360	0.28 368	0.21 255	0.20 265

test_sample5	0.47 214	0.26 251	0.49 216	0.36 49	0.22 55	0.64 268	0.39 246	1.13 322	0.81 224	0.77 223	0.94 237	0.64 181	0.54 218	0.65 204	0.43 210	0.21 263	0.16 264	0.22 269	0.20 272	0.22 276	0.20 265

DualNet	0.48 225	0.26 251	0.49 216	0.36 49	0.22 55	0.64 268	0.39 246	1.13 322	0.81 224	0.80 232	1.03 285	0.64 181	0.54 218	0.65 204	0.43 210	0.21 263	0.16 264	0.22 269	0.20 272	0.22 276	0.20 265

Any-RAFT	0.35 75	0.16 16	0.30 17	0.34 17	0.21 40	0.52 190	0.22 14	0.88 232	0.73 176	0.53 91	0.73 128	0.64 181	0.28 54	0.46 58	0.24 14	0.15 93	0.10 12	0.13 15	0.10 16	0.13 28	0.12 47

AASNet	0.53 279	0.25 232	0.52 246	0.49 320	0.32 303	0.74 304	0.40 255	1.50 420	0.86 251	0.86 278	0.92 233	0.64 181	0.59 247	0.59 156	0.79 338	0.23 300	0.19 313	0.20 215	0.16 149	0.21 255	0.19 243

GMOStereo	0.37 109	0.19 67	0.38 70	0.43 231	0.24 114	0.37 111	0.38 224	0.52 44	0.62 120	0.87 285	0.84 192	0.64 181	0.35 107	0.37 18	0.28 68	0.13 17	0.11 69	0.20 215	0.18 220	0.15 100	0.11 15

error version	0.37 109	0.19 67	0.38 70	0.43 231	0.24 114	0.37 111	0.38 224	0.52 44	0.62 120	0.87 285	0.84 192	0.64 181	0.35 107	0.37 18	0.28 68	0.13 17	0.11 69	0.20 215	0.18 220	0.15 100	0.11 15

test-v	0.37 109	0.19 67	0.38 70	0.43 231	0.24 114	0.37 111	0.38 224	0.52 44	0.62 120	0.87 285	0.84 192	0.64 181	0.35 107	0.37 18	0.28 68	0.13 17	0.11 69	0.20 215	0.18 220	0.15 100	0.11 15

test-3	0.34 61	0.16 16	0.43 133	0.39 116	0.21 40	0.43 154	0.22 14	0.63 95	0.78 207	0.71 184	0.45 39	0.64 181	0.27 42	0.43 40	0.31 94	0.12 4	0.09 3	0.17 109	0.13 71	0.12 11	0.10 3

test_1	0.34 61	0.16 16	0.43 133	0.39 116	0.21 40	0.43 154	0.23 25	0.63 95	0.78 207	0.68 164	0.45 39	0.64 181	0.27 42	0.43 40	0.31 94	0.12 4	0.09 3	0.17 109	0.13 71	0.12 11	0.10 3

PFNet+	0.40 150	0.19 67	0.49 216	0.39 116	0.25 140	0.28 44	0.23 25	0.64 106	0.70 158	0.85 272	0.79 167	0.64 181	0.35 107	0.72 250	0.34 130	0.19 226	0.14 206	0.23 288	0.20 272	0.16 133	0.20 265

test-2	0.37 109	0.19 67	0.38 70	0.43 231	0.24 114	0.37 111	0.38 224	0.52 44	0.62 120	0.87 285	0.84 192	0.64 181	0.35 107	0.37 18	0.28 68	0.13 17	0.11 69	0.20 215	0.18 220	0.15 100	0.11 15

HITNet	0.41 161	0.26 251	0.45 157	0.33 14	0.17 4	0.63 261	0.30 95	0.93 247	0.64 138	0.71 184	0.82 181	0.64 181	0.52 204	0.59 156	0.43 210	0.14 41	0.10 12	0.15 60	0.13 71	0.19 218	0.12 47
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
xx1	0.39 139	0.23 174	0.33 28	0.41 174	0.22 55	0.55 205	0.38 224	0.67 126	1.06 353	0.41 54	0.50 58	0.65 194	0.53 207	0.57 123	0.25 21	0.16 134	0.10 12	0.20 215	0.19 248	0.18 184	0.17 195

HBP-ISP	0.59 323	0.45 373	0.43 133	0.45 271	0.33 313	0.70 290	0.28 73	1.11 316	1.00 326	0.83 264	1.18 340	0.65 194	0.68 298	0.88 319	0.52 275	0.35 394	0.38 416	0.47 413	0.41 412	0.38 383	0.31 358

qqq	0.40 150	0.26 251	0.44 145	0.36 49	0.22 55	0.46 171	0.36 190	0.85 217	0.54 103	0.56 100	0.69 119	0.65 194	0.53 207	0.55 103	0.45 234	0.17 168	0.16 264	0.20 215	0.19 248	0.18 184	0.17 195

BUS	0.45 194	0.25 232	0.43 133	0.45 271	0.28 226	0.70 290	0.34 149	0.94 251	0.76 193	0.75 210	0.80 170	0.65 194	0.49 187	0.64 197	0.51 268	0.20 249	0.14 206	0.22 269	0.19 248	0.18 184	0.18 211

NINENet	0.50 257	0.29 293	0.51 241	0.45 271	0.32 303	0.70 290	0.34 149	1.10 311	0.88 264	0.80 232	0.94 237	0.65 194	0.49 187	0.73 255	0.51 268	0.22 287	0.20 322	0.25 316	0.18 220	0.22 276	0.21 283

test_sample6	0.49 242	0.26 251	0.50 229	0.37 64	0.22 55	0.63 261	0.40 255	1.12 320	0.83 234	0.80 232	1.03 285	0.66 199	0.55 223	0.67 222	0.46 244	0.22 287	0.16 264	0.22 269	0.22 310	0.23 293	0.21 283

test_sample3	0.46 201	0.25 232	0.50 229	0.35 38	0.23 89	0.69 286	0.37 203	1.15 334	0.81 224	0.75 210	0.79 167	0.66 199	0.49 187	0.63 186	0.46 244	0.21 263	0.15 235	0.20 215	0.19 248	0.21 255	0.19 243

LL-Strereo2	0.35 75	0.24 210	0.48 205	0.41 174	0.26 177	0.35 101	0.24 37	0.67 126	0.44 70	0.54 95	0.51 65	0.66 199	0.25 25	0.66 212	0.30 87	0.14 41	0.12 119	0.23 288	0.20 272	0.18 184	0.13 75

gwcnet-sp	0.48 225	0.23 174	0.70 330	0.40 146	0.26 177	0.81 325	0.41 269	0.89 234	0.84 239	0.91 309	0.76 143	0.66 199	0.61 256	0.66 212	0.50 258	0.18 197	0.17 283	0.18 148	0.18 220	0.18 184	0.18 211

scenet	0.48 225	0.23 174	0.70 330	0.40 146	0.26 177	0.81 325	0.41 269	0.89 234	0.84 239	0.91 309	0.76 143	0.66 199	0.61 256	0.66 212	0.50 258	0.18 197	0.17 283	0.18 148	0.18 220	0.18 184	0.18 211

ssnet	0.48 225	0.23 174	0.70 330	0.40 146	0.26 177	0.81 325	0.41 269	0.89 234	0.84 239	0.91 309	0.76 143	0.66 199	0.61 256	0.66 212	0.50 258	0.18 197	0.17 283	0.18 148	0.18 220	0.18 184	0.18 211

LCNet	0.41 161	0.20 92	0.32 24	0.44 249	0.24 114	0.47 173	0.29 81	0.67 126	0.53 99	0.72 196	1.03 285	0.66 199	0.60 251	0.58 141	0.34 130	0.14 41	0.10 12	0.19 187	0.19 248	0.21 255	0.36 380

AAGNet	1.43 430	0.20 92	0.48 205	0.44 249	0.25 140	0.29 52	0.31 116	0.65 107	0.68 153	0.97 336	0.86 204	0.67 206	0.62 262	0.64 197	20.63 478	0.16 134	0.11 69	0.19 187	0.15 119	0.19 218	0.12 47

test_3	0.36 93	0.19 67	0.44 145	0.44 249	0.23 89	0.48 175	0.36 190	0.66 116	0.82 229	0.64 135	0.45 39	0.68 207	0.25 25	0.41 32	0.31 94	0.12 4	0.10 12	0.18 148	0.16 149	0.15 100	0.11 15

GANet-ADL	0.42 168	0.25 232	0.45 157	0.43 231	0.29 252	0.54 200	0.35 170	0.89 234	0.86 251	0.63 125	0.72 124	0.68 207	0.42 151	0.52 89	0.41 201	0.21 263	0.14 206	0.15 60	0.13 71	0.18 184	0.19 243

PFNet	0.42 168	0.18 45	0.58 277	0.43 231	0.24 114	0.43 154	0.32 133	0.74 178	0.78 207	1.00 349	0.74 137	0.68 207	0.39 138	0.72 250	0.37 178	0.16 134	0.10 12	0.20 215	0.15 119	0.16 133	0.13 75

Pruner-Stereo	0.38 124	0.20 92	0.45 157	0.40 146	0.25 140	0.22 5	0.24 37	0.67 126	0.55 107	0.89 297	0.76 143	0.68 207	0.29 67	0.62 176	0.35 147	0.18 197	0.12 119	0.20 215	0.17 196	0.17 165	0.18 211

test_sample2	0.42 168	0.22 154	0.43 133	0.33 14	0.21 40	0.58 225	0.39 246	0.95 258	0.67 148	0.63 125	0.77 147	0.69 211	0.57 231	0.61 169	0.38 186	0.19 226	0.14 206	0.18 148	0.16 149	0.19 218	0.18 211

test_sample1	0.42 168	0.22 154	0.46 174	0.34 17	0.23 89	0.58 225	0.35 170	0.99 269	0.49 87	0.62 117	0.75 139	0.69 211	0.61 256	0.58 141	0.44 226	0.18 197	0.14 206	0.17 109	0.15 119	0.17 165	0.17 195

test_xeample	1.01 396	0.21 125	0.42 123	0.35 38	0.21 40	0.71 295	0.39 246	1.23 368	0.86 251	0.81 243	1.04 291	0.69 211	0.61 256	0.69 237	10.93 470	0.19 226	0.15 235	0.18 148	0.17 196	0.18 184	0.17 195

iResNet	0.49 242	0.29 293	0.79 363	0.42 212	0.21 40	0.61 245	0.40 255	0.82 210	0.99 320	0.87 285	1.12 317	0.69 211	0.53 207	0.78 281	0.51 268	0.15 93	0.11 69	0.14 25	0.12 46	0.17 165	0.15 135

DAS	0.51 264	0.25 232	0.60 283	0.48 305	0.31 287	0.58 225	0.41 269	0.83 211	0.97 311	0.89 297	1.12 317	0.70 215	0.75 329	0.82 292	0.43 210	0.17 168	0.13 178	0.18 148	0.15 119	0.20 234	0.18 211

SepStereo	0.51 264	0.25 232	0.60 283	0.48 305	0.31 287	0.58 225	0.41 269	0.83 211	0.97 311	0.89 297	1.12 317	0.70 215	0.75 329	0.93 342	0.43 210	0.17 168	0.13 178	0.18 148	0.15 119	0.20 234	0.18 211

FTStereo	0.56 303	0.20 92	0.37 61	0.41 174	0.25 140	0.40 132	0.79 403	0.66 116	0.43 66	1.09 378	3.27 447	0.70 215	0.73 325	0.55 103	0.33 116	0.14 41	0.13 178	0.19 187	0.17 196	0.15 100	0.30 351

BEATNet_4x	0.46 201	0.32 309	0.56 269	0.37 64	0.19 13	0.63 261	0.35 170	1.01 280	0.72 169	0.77 223	0.83 187	0.70 215	0.59 247	0.68 232	0.53 278	0.16 134	0.12 119	0.16 83	0.14 96	0.24 306	0.16 177

SMFormer	0.51 264	0.23 174	0.62 288	0.34 17	0.20 28	0.62 252	0.34 149	1.21 356	1.02 333	0.81 243	1.01 273	0.71 219	0.65 284	0.84 305	0.55 287	0.19 226	0.15 235	0.18 148	0.16 149	0.18 184	0.18 211

tta	0.51 264	0.23 174	0.62 288	0.34 17	0.20 28	0.62 252	0.34 149	1.21 356	1.02 333	0.81 243	1.01 273	0.71 219	0.65 284	0.84 305	0.55 287	0.19 226	0.15 235	0.18 148	0.16 149	0.15 100	0.14 114

qqq1	0.49 242	0.23 174	0.62 288	0.34 17	0.20 28	0.62 252	0.34 149	1.21 356	1.02 333	0.81 243	1.01 273	0.71 219	0.65 284	0.84 305	0.34 130	0.19 226	0.15 235	0.14 25	0.12 46	0.15 100	0.14 114

fff1	0.49 242	0.23 174	0.62 288	0.34 17	0.20 28	0.62 252	0.34 149	1.21 356	1.02 333	0.81 243	1.01 273	0.71 219	0.65 284	0.84 305	0.34 130	0.19 226	0.15 235	0.14 25	0.12 46	0.15 100	0.14 114

ffm	0.44 184	0.26 251	0.49 216	0.37 64	0.25 140	0.55 205	0.37 203	0.68 136	1.04 342	0.73 203	0.96 249	0.71 219	0.53 207	0.57 123	0.25 21	0.16 134	0.10 12	0.25 316	0.21 293	0.16 133	0.16 177

ff1	0.49 242	0.26 251	0.49 216	0.37 64	0.25 140	0.55 205	0.37 203	0.68 136	1.04 342	0.73 203	0.96 249	0.71 219	0.53 207	1.01 356	0.88 359	0.16 134	0.10 12	0.25 316	0.21 293	0.16 133	0.16 177

mmx	0.53 279	0.26 251	0.49 216	0.37 64	0.25 140	0.55 205	0.37 203	1.16 340	1.03 338	0.73 203	0.96 249	0.71 219	0.53 207	1.01 356	0.88 359	0.20 249	0.15 235	0.25 316	0.21 293	0.22 276	0.20 265

xxx	0.53 279	0.26 251	0.49 216	0.37 64	0.25 140	0.55 205	0.37 203	1.16 340	1.03 338	0.73 203	0.96 249	0.71 219	0.53 207	1.01 356	0.88 359	0.20 249	0.15 235	0.25 316	0.21 293	0.22 276	0.20 265

FINET	0.67 337	0.42 363	1.00 385	0.46 291	0.43 370	0.83 335	0.89 414	1.08 306	1.50 416	0.87 285	1.14 326	0.71 219	0.68 298	0.92 336	0.70 321	0.36 397	0.30 389	0.26 332	0.24 337	0.35 370	0.33 366

ITSA-stereo	0.53 279	0.28 282	0.52 246	0.40 146	0.23 89	0.56 218	0.34 149	1.24 375	1.24 388	0.80 232	0.81 177	0.72 228	0.58 240	0.82 292	0.65 308	0.21 263	0.17 283	0.23 288	0.21 293	0.22 276	0.26 322

DispNO	0.47 214	0.23 174	0.71 334	0.39 116	0.31 287	0.60 243	0.38 224	0.89 234	0.77 200	0.75 210	0.84 192	0.72 228	0.54 218	0.73 255	0.46 244	0.19 226	0.14 206	0.20 215	0.18 220	0.16 133	0.17 195

test_5	0.43 178	0.24 210	0.43 133	0.52 360	0.28 226	0.28 44	0.42 278	0.72 168	0.82 229	0.62 117	0.91 229	0.72 228	0.55 223	0.79 285	0.35 147	0.14 41	0.11 69	0.18 148	0.18 220	0.18 184	0.16 177

STrans-v2	0.46 201	0.20 92	0.48 205	0.40 146	0.24 114	0.55 205	0.50 318	1.07 302	0.73 176	0.65 144	1.05 295	0.72 228	0.69 302	0.72 250	0.33 116	0.14 41	0.10 12	0.17 109	0.14 96	0.13 28	0.12 47

SST-Stereo	0.40 150	0.19 67	0.45 157	0.42 212	0.25 140	0.25 19	0.21 8	0.66 116	0.47 85	1.08 376	0.79 167	0.72 228	0.43 157	0.77 277	0.35 147	0.16 134	0.11 69	0.20 215	0.16 149	0.19 218	0.15 135

THIR-Stereo	0.50 257	0.18 45	0.45 157	0.38 89	0.23 89	0.75 307	0.67 374	0.66 116	0.87 260	1.02 356	1.40 377	0.72 228	0.76 332	0.62 176	0.42 205	0.15 93	0.11 69	0.17 109	0.18 220	0.14 63	0.15 135

RAFT_R40	0.40 150	0.19 67	0.44 145	0.43 231	0.25 140	0.23 7	0.26 52	0.67 126	0.67 148	0.98 341	0.78 158	0.72 228	0.43 157	0.76 270	0.35 147	0.16 134	0.11 69	0.20 215	0.16 149	0.18 184	0.14 114

pcwnet_v2	0.58 316	0.28 282	0.84 367	0.45 271	0.35 327	0.61 245	0.35 170	1.27 383	1.21 383	0.99 344	1.27 355	0.72 228	0.58 240	0.67 222	0.48 255	0.27 339	0.21 332	0.24 303	0.23 323	0.29 336	0.29 344

222	1.18 416	0.22 154	0.44 145	0.37 64	0.22 55	0.79 317	0.37 203	1.31 391	0.89 277	0.92 317	1.08 307	0.72 228	0.71 319	0.66 212	13.89 473	0.20 249	0.15 235	0.17 109	0.16 149	0.18 184	0.19 243

PS-NSSS	0.58 316	0.44 369	0.62 288	0.42 212	0.33 313	0.66 278	0.58 356	1.02 283	0.86 251	0.77 223	1.28 357	0.72 228	0.64 278	0.82 292	0.59 294	0.31 364	0.26 371	0.40 399	0.27 363	0.33 360	0.26 322

MLCV	0.47 214	0.24 210	0.61 285	0.37 64	0.17 4	0.61 245	0.33 142	0.80 205	0.87 260	0.94 324	1.13 323	0.72 228	0.43 157	0.89 324	0.51 268	0.13 17	0.10 12	0.13 15	0.11 26	0.14 63	0.12 47

rvit_105_1	0.54 290	0.40 357	0.76 356	0.58 385	0.37 334	0.59 237	0.68 379	0.70 158	0.94 301	0.82 252	0.69 119	0.73 239	0.58 240	0.78 281	0.54 282	0.32 375	0.29 385	0.31 369	0.34 392	0.23 293	0.20 265

riskmin	0.38 124	0.20 92	0.39 87	0.32 10	0.23 89	0.53 196	0.30 95	0.63 95	0.80 217	0.49 78	0.56 85	0.73 239	0.58 240	0.55 103	0.36 163	0.17 168	0.11 69	0.19 187	0.13 71	0.19 218	0.20 265

TransformOpticalFlow	0.44 184	0.20 92	0.47 186	0.41 174	0.23 89	0.37 111	0.47 301	0.94 251	0.76 193	0.65 144	1.14 326	0.73 239	0.56 230	0.76 270	0.32 104	0.15 93	0.10 12	0.17 109	0.15 119	0.14 63	0.13 75

IRAFT_RVC	0.42 168	0.20 92	0.48 205	0.44 249	0.24 114	0.27 31	0.54 343	0.74 178	0.77 200	0.76 217	0.80 170	0.73 239	0.51 202	0.70 240	0.36 163	0.17 168	0.10 12	0.21 256	0.16 149	0.16 133	0.14 114

XX-Stereo	0.37 109	0.17 28	0.45 157	0.55 376	0.36 329	0.38 124	0.20 3	0.60 77	0.30 9	0.46 72	1.30 361	0.73 239	0.26 35	0.56 112	0.26 44	0.16 134	0.11 69	0.17 109	0.16 149	0.14 63	0.10 3

ARAFT	0.47 214	0.24 210	0.79 363	0.42 212	0.25 140	0.55 205	0.55 347	0.75 184	0.81 224	0.89 297	0.75 139	0.73 239	0.47 179	0.88 319	0.37 178	0.15 93	0.12 119	0.23 288	0.22 310	0.14 63	0.13 75

H2IRNET	0.37 109	0.20 92	0.33 28	0.38 89	0.25 140	0.27 31	0.23 25	0.59 67	0.72 169	0.39 46	0.90 226	0.74 245	0.55 223	0.52 89	0.43 210	0.15 93	0.13 178	0.18 148	0.20 272	0.16 133	0.13 75

FADNet-RVC-Resample	0.56 303	0.33 317	1.16 399	0.49 320	0.34 321	0.71 295	0.43 280	1.01 280	0.93 294	0.82 252	0.87 211	0.74 245	0.67 292	0.73 255	0.45 234	0.18 197	0.18 299	0.26 332	0.27 363	0.26 320	0.27 331

IER	0.46 201	0.23 174	0.50 229	0.38 89	0.28 226	0.69 286	0.35 170	0.80 205	0.66 146	0.83 264	0.94 237	0.75 247	0.77 336	0.60 162	0.42 205	0.17 168	0.14 206	0.17 109	0.17 196	0.17 165	0.15 135

ICVP	0.46 201	0.25 232	0.38 70	0.48 305	0.28 226	0.58 225	0.43 280	1.00 273	0.70 158	0.67 158	0.95 245	0.75 247	0.55 223	0.53 96	0.54 282	0.23 300	0.17 283	0.19 187	0.17 196	0.19 218	0.20 265
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.46 201	0.24 210	0.52 246	0.37 64	0.27 204	0.58 225	0.30 95	0.86 220	0.88 264	0.82 252	1.03 285	0.75 247	0.47 179	0.58 141	0.44 226	0.17 168	0.12 119	0.24 303	0.16 149	0.24 306	0.19 243

SuperB	1.04 401	0.37 339	4.81 460	0.43 231	0.31 287	0.99 362	0.46 294	1.02 283	2.09 437	1.09 378	1.09 311	0.75 247	0.81 347	1.06 366	1.76 425	0.19 226	0.15 235	0.17 109	0.15 119	2.82 467	0.26 322

ccs_rob	0.46 201	0.24 210	0.52 246	0.37 64	0.27 204	0.58 225	0.31 116	0.86 220	0.88 264	0.82 252	1.02 281	0.75 247	0.47 179	0.58 141	0.44 226	0.17 168	0.12 119	0.24 303	0.16 149	0.24 306	0.19 243

AdaStereo	0.50 257	0.32 309	0.47 186	0.48 305	0.25 140	0.67 282	0.32 133	1.17 345	0.88 264	0.75 210	0.99 268	0.75 247	0.49 187	0.67 222	0.46 244	0.27 339	0.12 119	0.28 352	0.18 220	0.23 293	0.18 211
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.
MyStereo06	0.38 124	0.21 125	0.61 285	0.41 174	0.28 226	0.41 145	0.50 318	0.95 258	0.35 28	0.62 117	0.54 77	0.76 253	0.27 42	0.50 79	0.29 81	0.14 41	0.13 178	0.18 148	0.17 196	0.17 165	0.15 135

BSDual-CNN	0.46 201	0.25 232	0.43 133	0.45 271	0.28 226	0.77 310	0.40 255	0.94 251	0.76 193	0.75 210	0.80 170	0.76 253	0.54 218	0.64 197	0.43 210	0.20 249	0.14 206	0.22 269	0.19 248	0.18 184	0.18 211

psmg	0.49 242	0.25 232	0.43 133	0.41 174	0.28 226	0.85 339	0.43 280	0.99 269	0.76 193	0.91 309	0.94 237	0.76 253	0.54 218	0.64 197	0.43 210	0.20 249	0.15 235	0.20 215	0.20 272	0.18 184	0.18 211

GMM-Stereo	0.44 184	0.19 67	0.36 48	0.42 212	0.25 140	0.51 186	0.47 301	0.71 164	0.53 99	0.76 217	1.37 371	0.76 253	0.38 127	0.60 162	0.33 116	0.15 93	0.10 12	0.20 215	0.19 248	0.16 133	0.27 331

AFF-stereo	0.38 124	0.19 67	0.39 87	0.37 64	0.21 40	0.27 31	0.31 116	0.65 107	0.66 146	0.64 135	1.13 323	0.76 253	0.39 138	0.55 103	0.33 116	0.11 1	0.09 3	0.16 83	0.16 149	0.13 28	0.11 15

NOSS_ROB	0.57 309	0.39 353	0.39 87	0.44 249	0.30 266	0.73 303	0.54 343	1.03 287	1.08 362	0.67 158	0.87 211	0.76 253	0.57 231	0.77 277	0.47 251	0.38 401	0.38 416	0.44 408	0.42 416	0.37 379	0.34 373

HCRNet	0.44 184	0.34 322	0.41 103	0.53 366	0.26 177	0.53 196	0.29 81	0.83 211	0.63 131	0.71 184	0.81 177	0.77 259	0.50 198	0.66 212	0.36 163	0.24 311	0.16 264	0.24 303	0.20 272	0.21 255	0.18 211

GCST	0.83 376	1.22 442	0.74 347	1.58 447	1.01 440	1.06 375	0.23 25	0.78 199	0.78 207	0.97 336	0.65 107	0.78 260	0.35 107	0.92 336	0.34 130	0.96 442	0.65 442	1.20 442	0.81 445	0.91 434	0.70 433

GrayStereo	0.49 242	0.19 67	0.42 123	0.46 291	0.28 226	0.53 196	0.67 374	0.69 144	0.63 131	1.02 356	1.47 391	0.78 260	0.76 332	0.56 112	0.33 116	0.14 41	0.12 119	0.17 109	0.17 196	0.15 100	0.29 344

PCWNet_CMD	0.48 225	0.24 210	0.52 246	0.39 116	0.27 204	0.63 261	0.30 95	0.95 258	0.96 308	0.86 278	1.07 304	0.79 262	0.44 166	0.57 123	0.43 210	0.17 168	0.12 119	0.21 256	0.16 149	0.24 306	0.19 243

HH	0.35 75	0.20 92	0.47 186	0.40 146	0.25 140	0.33 86	0.31 116	0.76 191	0.38 48	0.43 62	0.57 88	0.79 262	0.44 166	0.71 245	0.25 21	0.15 93	0.11 69	0.15 60	0.14 96	0.14 63	0.12 47

HanStereo	0.35 75	0.20 92	0.47 186	0.40 146	0.25 140	0.33 86	0.31 116	0.76 191	0.38 48	0.43 62	0.57 88	0.79 262	0.44 166	0.71 245	0.25 21	0.15 93	0.11 69	0.15 60	0.14 96	0.14 63	0.12 47

KYRaft	0.48 225	0.20 92	0.38 70	0.44 249	0.23 89	0.44 160	0.37 203	0.66 116	0.41 59	0.94 324	1.73 408	0.79 262	0.41 149	0.63 186	0.31 94	0.16 134	0.11 69	0.18 148	0.22 310	0.16 133	0.78 436

ACVNet	0.46 201	0.23 174	0.36 48	0.39 116	0.28 226	0.58 225	0.40 255	0.87 227	0.80 217	0.64 135	0.96 249	0.79 262	0.60 251	0.63 186	0.67 314	0.17 168	0.15 235	0.16 83	0.15 119	0.18 184	0.15 135

acv_ft	0.51 264	0.23 174	0.56 269	0.44 249	0.28 226	0.86 342	0.39 246	0.91 243	0.80 217	0.97 336	0.96 249	0.79 262	0.59 247	0.63 186	0.87 356	0.17 168	0.15 235	0.16 83	0.15 119	0.17 165	0.15 135

DMCA	0.45 194	0.26 251	0.50 229	0.38 89	0.28 226	0.51 186	0.34 149	0.93 247	0.68 153	0.75 210	0.83 187	0.79 262	0.53 207	0.51 84	0.54 282	0.21 263	0.16 264	0.21 256	0.16 149	0.19 218	0.21 283

MSMDNet	0.48 225	0.24 210	0.52 246	0.39 116	0.27 204	0.63 261	0.30 95	0.96 261	0.96 308	0.86 278	1.07 304	0.79 262	0.44 166	0.57 123	0.43 210	0.17 168	0.12 119	0.20 215	0.16 149	0.23 293	0.19 243

CFNet_ucs	0.50 257	0.24 210	0.55 263	0.38 89	0.31 287	0.58 225	0.33 142	0.98 267	0.93 294	0.88 293	1.19 344	0.80 270	0.49 187	0.63 186	0.43 210	0.21 263	0.15 235	0.26 332	0.18 220	0.26 320	0.22 298

iResNet_ROB	0.52 273	0.21 125	0.53 254	0.37 64	0.21 40	0.61 245	0.29 81	1.51 423	1.32 401	0.90 304	1.02 281	0.80 270	0.62 262	0.76 270	0.43 210	0.16 134	0.12 119	0.13 15	0.09 8	0.15 100	0.18 211

CBMV_ROB	0.59 323	0.37 339	0.38 70	0.39 116	0.28 226	0.74 304	0.28 73	1.00 273	0.98 315	0.94 324	1.25 353	0.81 272	0.78 341	0.87 316	0.50 258	0.36 397	0.37 414	0.43 405	0.40 407	0.33 360	0.30 351

PWCDC_ROB	0.89 384	0.49 379	0.80 365	0.74 424	0.40 352	1.03 369	0.39 246	1.33 394	2.35 444	1.02 356	3.77 453	0.81 272	0.92 373	1.20 385	0.90 371	0.34 389	0.22 338	0.24 303	0.20 272	0.34 366	0.29 344

gcap-zeroshot	0.34 61	0.18 45	0.52 246	0.38 89	0.22 55	0.49 179	0.27 63	0.52 44	0.34 19	0.64 135	0.50 58	0.83 274	0.34 104	0.48 72	0.24 14	0.13 17	0.11 69	0.15 60	0.12 46	0.13 28	0.12 47

RAFT_CTSACE	0.45 194	0.20 92	0.44 145	0.45 271	0.27 204	0.34 93	0.39 246	0.60 77	0.73 176	0.76 217	1.44 385	0.83 274	0.38 127	1.08 371	0.26 44	0.12 4	0.13 178	0.18 148	0.16 149	0.15 100	0.11 15

IIG-Stereo	0.43 178	0.21 125	0.44 145	0.50 334	0.25 140	0.44 160	0.21 8	0.71 164	0.76 193	0.83 264	0.95 245	0.83 274	0.43 157	0.90 326	0.35 147	0.15 93	0.12 119	0.19 187	0.14 96	0.15 100	0.11 15

RAFT + AFF	0.53 279	0.29 293	0.75 351	0.51 349	0.32 303	0.63 261	0.60 360	1.00 273	0.91 284	0.78 227	0.87 211	0.83 274	0.58 240	0.80 286	0.47 251	0.17 168	0.20 322	0.23 288	0.22 310	0.18 184	0.18 211

PSMNet-RSSM	0.48 225	0.22 154	0.38 70	0.42 212	0.25 140	0.50 182	0.37 203	1.10 311	0.77 200	0.70 178	1.06 301	0.84 278	0.64 278	0.62 176	0.47 251	0.23 300	0.15 235	0.23 288	0.25 346	0.20 234	0.19 243

TDLM	0.57 309	0.33 317	0.49 216	0.51 349	0.30 266	0.66 278	0.73 396	1.03 287	1.01 330	0.82 252	1.10 313	0.84 278	0.70 315	0.86 314	0.58 290	0.28 347	0.17 283	0.25 316	0.22 310	0.26 320	0.19 243

DualNet (step1)	0.57 309	0.36 333	0.72 339	0.38 89	0.30 266	0.71 295	0.43 280	1.06 298	0.88 264	0.92 317	0.86 204	0.85 280	0.69 302	0.68 232	0.50 258	0.41 408	0.20 322	0.40 399	0.41 412	0.36 374	0.33 366

test_sample9	1.05 404	0.36 333	0.72 339	0.38 89	0.30 266	0.71 295	0.43 280	1.06 298	0.88 264	0.92 317	0.86 204	0.85 280	0.69 302	1.20 385	1.36 414	0.41 408	8.41 475	0.40 399	0.41 412	0.36 374	0.33 366

test_sample7	0.52 273	0.29 293	0.50 229	0.36 49	0.27 204	0.62 252	0.41 269	1.06 298	0.88 264	0.92 317	0.86 204	0.85 280	0.69 302	0.68 232	0.50 258	0.26 331	0.20 322	0.27 344	0.26 357	0.27 330	0.24 310

GEStereo_RVC	0.55 292	0.29 293	0.63 297	0.49 320	0.31 287	0.70 290	0.54 343	1.22 364	0.92 289	0.82 252	0.85 201	0.85 280	0.63 268	0.90 326	0.65 308	0.24 311	0.16 264	0.19 187	0.16 149	0.21 255	0.22 298

CFNet	0.51 264	0.29 293	0.46 174	0.41 174	0.27 204	0.70 290	0.32 133	1.13 322	1.00 326	0.72 196	1.07 304	0.85 280	0.60 251	0.76 270	0.52 275	0.19 226	0.14 206	0.23 288	0.23 323	0.21 255	0.16 177

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 225	0.21 125	1.26 413	0.39 116	0.51 397	0.28 44	0.30 95	1.25 379	0.44 70	0.68 164	1.11 314	0.86 285	0.33 97	0.67 222	0.27 56	0.15 93	0.11 69	0.17 109	0.20 272	0.22 276	0.24 310

MMNet	0.55 292	0.25 232	0.61 285	0.43 231	0.34 321	1.07 376	0.39 246	0.87 227	0.91 284	0.91 309	0.93 236	0.86 285	0.76 332	0.81 289	0.76 333	0.15 93	0.14 206	0.18 148	0.19 248	0.20 234	0.16 177

UPFNet	0.53 279	0.24 210	0.51 241	0.45 271	0.38 343	0.84 338	0.49 315	0.99 269	0.75 185	0.87 285	0.88 218	0.86 285	0.64 278	0.80 286	0.71 325	0.20 249	0.20 322	0.20 215	0.20 272	0.19 218	0.15 135

GANet-RSSM	0.47 214	0.21 125	0.37 61	0.38 89	0.25 140	0.58 225	0.36 190	1.07 302	0.78 207	0.68 164	1.01 273	0.86 285	0.67 292	0.62 176	0.44 226	0.21 263	0.15 235	0.18 148	0.18 220	0.18 184	0.17 195

GwcNet-RSSM	0.49 242	0.24 210	0.42 123	0.40 146	0.23 89	0.55 205	0.38 224	0.93 247	0.93 294	0.71 184	1.16 336	0.86 285	0.60 251	0.62 176	0.66 311	0.21 263	0.14 206	0.19 187	0.20 272	0.16 133	0.15 135

DeepPruner_ROB	0.53 279	0.34 322	0.59 278	0.41 174	0.30 266	0.50 182	0.43 280	1.19 350	0.70 158	0.85 272	1.05 295	0.86 285	0.55 223	0.84 305	0.51 268	0.29 354	0.23 348	0.22 269	0.22 310	0.26 320	0.25 317

Anonymous_2	0.82 369	0.44 369	0.63 297	0.40 146	0.43 370	0.80 320	0.52 335	0.72 168	0.77 200	0.71 184	0.60 95	0.87 291	0.76 332	0.75 266	0.58 290	0.52 424	0.54 437	0.54 425	4.82 475	0.56 421	0.40 396

ADCRef	0.80 365	0.43 365	1.32 419	0.50 334	0.45 381	1.07 376	0.51 332	1.07 302	0.98 315	1.17 388	1.42 380	0.87 291	0.91 369	0.85 312	3.19 446	0.18 197	0.16 264	0.23 288	0.23 323	0.22 276	0.21 283

DeepPrunerF	0.89 384	0.52 393	3.43 453	0.68 417	0.81 427	0.72 302	0.72 395	1.22 364	1.99 436	0.93 321	1.01 273	0.87 291	0.86 360	1.08 371	0.95 378	0.34 389	0.28 380	0.43 405	0.39 404	0.30 345	0.32 362

PA-Net	0.67 337	0.43 365	0.83 366	0.50 334	0.53 402	0.94 350	0.68 379	1.10 311	1.14 372	0.80 232	0.88 218	0.87 291	0.77 336	1.02 361	0.88 359	0.24 311	0.41 423	0.29 360	0.44 417	0.26 320	0.34 373
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AANet_RVC	0.57 309	0.32 309	0.54 258	0.45 271	0.27 204	0.57 223	0.48 309	1.00 273	1.28 397	0.86 278	1.33 365	0.87 291	0.58 240	1.07 369	0.75 332	0.18 197	0.12 119	0.15 60	0.13 71	0.18 184	0.18 211

ToySt	0.49 242	0.27 268	0.75 351	0.40 146	0.27 204	0.64 268	0.49 315	0.84 214	0.77 200	0.60 109	0.83 187	0.88 296	0.66 289	0.70 240	0.56 289	0.16 134	0.17 283	0.21 256	0.20 272	0.21 255	0.19 243

UCFNet_RVC	0.49 242	0.26 251	0.35 43	0.39 116	0.26 177	0.64 268	0.36 190	1.15 334	0.84 239	0.67 158	0.88 218	0.88 296	0.59 247	0.58 141	0.45 234	0.24 311	0.17 283	0.27 344	0.27 363	0.25 314	0.23 304

NVstereo2D	0.60 326	0.30 301	0.75 351	0.48 305	0.43 370	0.89 344	0.48 309	1.05 295	1.15 373	0.66 156	0.86 204	0.88 296	0.70 315	0.99 352	0.65 308	0.32 375	0.15 235	0.28 352	0.20 272	0.40 386	0.36 380

iResNetv2_ROB	0.52 273	0.27 268	0.69 326	0.38 89	0.25 140	0.62 252	0.35 170	1.17 345	1.01 330	0.99 344	1.06 301	0.88 296	0.67 292	0.66 212	0.39 192	0.19 226	0.13 178	0.15 60	0.11 26	0.18 184	0.16 177

CSP-Net	0.56 303	0.27 268	0.49 216	0.41 174	0.28 226	1.22 398	0.50 318	1.23 368	0.72 169	0.95 331	0.95 245	0.89 300	0.62 262	0.83 300	0.62 301	0.26 331	0.17 283	0.17 109	0.17 196	0.18 184	0.17 195

OMP-Stereo	0.42 168	0.22 154	0.46 174	0.52 360	0.24 114	0.36 109	0.25 44	0.71 164	0.78 207	0.77 223	0.64 104	0.89 300	0.39 138	0.91 333	0.35 147	0.15 93	0.12 119	0.20 215	0.15 119	0.15 100	0.12 47

HGLStereo	0.56 303	0.28 282	0.57 273	0.50 334	0.37 334	0.80 320	0.45 291	1.02 283	0.78 207	0.86 278	1.14 326	0.89 300	0.82 351	0.76 270	0.73 328	0.21 263	0.20 322	0.19 187	0.18 220	0.19 218	0.21 283

DSFCA	0.55 292	0.25 232	0.62 288	0.40 146	0.36 329	0.74 304	0.52 335	1.04 290	0.82 229	1.06 370	0.84 192	0.89 300	0.63 268	0.99 352	0.58 290	0.25 321	0.21 332	0.21 256	0.21 293	0.21 255	0.19 243

delet	0.55 292	0.24 210	0.55 263	0.44 249	0.33 313	1.07 376	0.50 318	1.00 273	0.86 251	0.85 272	0.96 249	0.90 304	0.63 268	0.83 300	0.74 331	0.18 197	0.18 299	0.20 215	0.21 293	0.16 133	0.15 135

CC-Net-ROB	0.82 369	0.96 433	0.85 368	0.58 385	0.45 381	1.27 403	0.70 389	1.17 345	1.02 333	0.83 264	1.23 350	0.90 304	0.77 336	1.06 366	0.69 318	0.46 414	0.34 409	1.71 447	0.38 400	0.59 427	0.36 380

GMStereo_Zeroshot	0.49 242	0.44 369	0.74 347	0.49 320	0.27 204	0.56 218	0.29 81	0.73 176	0.76 193	0.86 278	0.94 237	0.91 306	0.36 121	0.74 262	0.43 210	0.26 331	0.14 206	0.26 332	0.15 119	0.36 374	0.18 211

DMCA-RVC	0.51 264	0.30 301	0.59 278	0.50 334	0.32 303	0.54 200	0.38 224	0.86 220	0.68 153	0.94 324	0.86 204	0.91 306	0.68 298	0.70 240	0.59 294	0.23 300	0.18 299	0.31 369	0.23 323	0.26 320	0.19 243

PSMNet-ADL	0.48 225	0.27 268	0.40 95	0.48 305	0.30 266	0.68 284	0.37 203	0.90 239	0.80 217	0.61 115	0.80 170	0.92 308	0.62 262	0.72 250	0.63 304	0.23 300	0.18 299	0.18 148	0.20 272	0.22 276	0.20 265

ADLNet	0.55 292	0.27 268	0.51 241	0.44 249	0.35 327	0.78 314	0.46 294	1.08 306	0.86 251	0.99 344	0.98 263	0.92 308	0.63 268	0.69 237	0.81 343	0.22 287	0.16 264	0.22 269	0.22 310	0.21 255	0.21 283

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 168	0.20 92	0.74 347	0.38 89	0.43 370	0.39 128	0.26 52	0.94 251	0.49 87	0.53 91	0.77 147	0.93 310	0.45 171	0.63 186	0.24 14	0.16 134	0.10 12	0.17 109	0.18 220	0.20 234	0.20 265

GASNet	0.67 337	0.72 415	0.96 381	0.70 420	0.48 390	0.62 252	0.47 301	1.08 306	1.03 338	0.94 324	0.82 181	0.93 310	0.83 355	1.33 402	0.80 340	0.31 364	0.22 338	0.29 360	0.28 368	0.44 397	0.24 310

RAFT	0.45 194	0.22 154	0.45 157	0.47 300	0.26 177	0.54 200	0.47 301	0.66 116	0.58 115	0.80 232	0.82 181	0.94 312	0.57 231	0.75 266	0.34 130	0.17 168	0.15 235	0.22 269	0.20 272	0.16 133	0.12 47

cf-r	0.47 214	0.23 174	0.41 103	0.39 116	0.23 89	0.59 237	0.37 203	0.88 232	0.85 246	0.72 196	1.05 295	0.94 312	0.62 262	0.56 112	0.54 282	0.21 263	0.14 206	0.17 109	0.19 248	0.15 100	0.15 135

1111x	0.55 292	0.22 154	0.46 174	0.38 89	0.20 28	0.66 278	0.43 280	1.23 368	0.99 320	0.71 184	0.99 268	0.95 314	0.69 302	0.90 326	1.08 395	0.18 197	0.17 283	0.18 148	0.19 248	0.20 234	0.18 211

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 337	0.81 422	0.73 342	0.53 366	0.37 334	1.40 409	0.53 339	1.04 290	0.79 215	0.88 293	0.94 237	0.95 314	0.53 207	0.93 342	0.58 290	0.39 403	0.30 389	0.57 427	0.31 382	0.53 417	0.30 351

STTStereo	0.55 292	0.37 339	0.76 356	0.44 249	0.31 287	0.60 243	0.44 289	0.96 261	0.86 251	0.99 344	0.90 226	0.96 316	0.58 240	0.71 245	0.61 299	0.25 321	0.23 348	0.26 332	0.32 388	0.24 306	0.23 304

StereoDRNet-Refined	0.58 316	0.32 309	0.54 258	0.46 291	0.30 266	0.96 356	0.40 255	1.00 273	0.94 301	1.12 383	1.08 307	0.96 316	0.67 292	0.90 326	0.89 369	0.17 168	0.13 178	0.22 269	0.21 293	0.20 234	0.19 243
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
hknet	0.49 242	0.25 232	0.51 241	0.45 271	0.29 252	0.77 310	0.40 255	0.94 251	0.83 234	0.75 210	0.80 170	0.97 318	0.61 256	0.73 255	0.45 234	0.18 197	0.14 206	0.22 269	0.19 248	0.18 184	0.18 211

xxxx	1.01 396	0.22 154	0.43 133	0.36 49	0.21 40	0.82 333	0.36 190	1.32 392	0.88 264	0.71 184	0.94 237	0.97 318	0.63 268	0.64 197	10.58 469	0.20 249	0.16 264	0.18 148	0.17 196	0.19 218	0.19 243

MDST_ROB	0.91 388	0.27 268	0.85 368	0.63 401	0.41 359	2.53 443	0.71 394	1.60 430	1.13 370	2.83 452	1.73 408	0.97 318	0.69 302	1.61 420	0.73 328	0.25 321	0.22 338	0.32 374	0.28 368	0.25 314	0.24 310

FADNet	0.61 328	0.51 386	1.10 393	0.45 271	0.44 377	0.65 275	0.41 269	1.19 350	1.05 346	0.70 178	0.84 192	0.98 321	0.66 289	0.82 292	0.50 258	0.29 354	0.30 389	0.27 344	0.30 375	0.46 404	0.35 378

ssnet_v2	0.58 316	0.28 282	0.56 269	0.43 231	0.29 252	0.95 353	0.59 358	1.13 322	0.99 320	0.93 321	0.80 170	0.99 322	0.64 278	0.82 292	0.94 375	0.25 321	0.22 338	0.23 288	0.24 337	0.20 234	0.19 243

ADLNet2	0.55 292	0.25 232	0.65 308	0.47 300	0.30 266	0.83 335	0.50 318	1.05 295	0.95 307	0.80 232	0.98 263	0.99 322	0.69 302	0.77 277	0.73 328	0.20 249	0.16 264	0.17 109	0.18 220	0.21 255	0.21 283

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 279	0.32 309	0.64 302	0.44 249	0.30 266	0.66 278	0.44 289	1.04 290	0.88 264	0.91 309	0.91 229	0.99 322	0.60 251	0.68 232	0.60 297	0.21 263	0.17 283	0.22 269	0.22 310	0.21 255	0.21 283
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
anonymity	0.97 393	0.89 428	1.05 389	0.92 431	1.03 441	0.97 357	0.81 405	1.29 386	0.91 284	1.07 373	0.98 263	1.00 325	0.95 382	1.02 361	0.92 374	0.96 442	0.95 461	0.90 437	0.91 451	0.92 435	0.94 444

AACVNet	0.50 257	0.23 174	0.49 216	0.46 291	0.29 252	0.52 190	0.38 224	0.90 239	0.55 107	0.81 243	1.03 285	1.00 325	0.70 315	0.83 300	0.54 282	0.21 263	0.18 299	0.24 303	0.18 220	0.23 293	0.20 265

DGSMNet	0.76 357	0.55 398	1.29 416	0.58 385	0.62 418	0.94 350	0.70 389	1.26 381	1.11 366	0.83 264	1.24 351	1.00 325	0.71 319	1.03 363	0.81 343	0.34 389	0.29 385	0.41 403	0.40 407	0.57 423	0.55 428

iRaft-Stereo_5w	0.45 194	0.21 125	0.48 205	0.42 212	0.28 226	0.31 72	0.54 343	0.63 95	0.62 120	0.62 117	0.89 222	1.01 328	0.69 302	0.75 266	0.66 311	0.13 17	0.12 119	0.17 109	0.15 119	0.14 63	0.15 135

psm_up	0.55 292	0.26 251	0.47 186	0.49 320	0.32 303	0.65 275	0.56 352	1.04 290	0.82 229	0.82 252	0.88 218	1.01 328	0.94 379	0.74 262	0.61 299	0.21 263	0.25 364	0.26 332	0.23 323	0.21 255	0.20 265

CFNet-ft	0.48 225	0.23 174	0.36 48	0.40 146	0.26 177	0.64 268	0.37 203	0.87 227	0.85 246	0.64 135	1.00 270	1.01 328	0.64 278	0.61 169	0.53 278	0.23 300	0.15 235	0.24 303	0.21 293	0.23 293	0.18 211

CFNet_RVC	0.48 225	0.23 174	0.36 48	0.40 146	0.26 177	0.64 268	0.37 203	0.87 227	0.85 246	0.64 135	1.00 270	1.01 328	0.64 278	0.61 169	0.53 278	0.23 300	0.15 235	0.24 303	0.21 293	0.23 293	0.18 211

CVANet_RVC	0.57 309	0.33 317	0.44 145	0.47 300	0.32 303	0.67 282	0.61 365	1.05 295	0.93 294	0.85 272	1.04 291	1.01 328	0.73 325	0.83 300	0.52 275	0.29 354	0.19 313	0.27 344	0.25 346	0.31 350	0.21 283

SACVNet	0.58 316	0.34 322	0.55 263	0.55 376	0.36 329	0.63 261	0.48 309	1.13 322	0.77 200	1.02 356	1.06 301	1.02 333	0.74 327	0.90 326	0.51 268	0.27 339	0.21 332	0.25 316	0.24 337	0.29 336	0.36 380

Syn2CoEx	0.71 348	0.51 386	0.95 379	0.64 402	0.45 381	0.91 345	0.53 339	1.48 417	1.13 370	0.93 321	1.35 367	1.02 333	0.99 387	0.92 336	0.80 340	0.30 361	0.27 377	0.28 352	0.24 337	0.23 293	0.24 310

SQANet	0.82 369	0.74 417	0.67 317	1.13 439	0.98 437	1.11 382	0.47 301	1.07 302	0.83 234	0.91 309	1.05 295	1.03 335	0.74 327	1.01 356	0.64 306	0.61 431	0.24 356	1.03 440	0.35 395	1.18 443	0.58 429

RASNet	0.53 279	0.22 154	0.52 246	0.38 89	0.22 55	0.68 284	0.38 224	0.97 264	0.88 264	0.73 203	1.04 291	1.03 335	0.92 373	0.90 326	0.86 352	0.16 134	0.14 206	0.14 25	0.17 196	0.15 100	0.13 75

APVNet	0.71 348	0.37 339	0.89 376	0.56 379	0.45 381	1.18 394	0.68 379	1.41 410	0.85 246	0.81 243	1.15 331	1.04 337	0.81 347	1.10 374	1.17 403	0.26 331	0.28 380	0.32 374	0.31 382	0.29 336	0.30 351

UNet	0.54 290	0.26 251	0.66 314	0.44 249	0.40 352	0.99 362	0.41 269	0.98 267	0.75 185	0.83 264	0.89 222	1.04 337	0.72 323	0.73 255	0.62 301	0.19 226	0.14 206	0.20 215	0.17 196	0.20 234	0.17 195

FADNet-RVC	0.60 326	0.53 396	1.14 398	0.46 291	0.39 347	0.61 245	0.39 246	1.12 320	0.87 260	0.70 178	0.84 192	1.04 337	0.55 223	0.94 349	0.69 318	0.26 331	0.25 364	0.28 352	0.28 368	0.31 350	0.31 358

CBMV	0.64 332	0.35 328	0.41 103	0.42 212	0.25 140	1.01 364	0.77 400	1.13 322	1.09 364	1.17 388	1.22 346	1.04 337	0.75 329	0.88 319	0.63 304	0.28 347	0.30 389	0.34 381	0.30 375	0.26 320	0.26 322
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DCVSM-stereo	0.49 242	0.27 268	0.53 254	0.39 116	0.29 252	0.51 186	0.26 52	0.75 184	0.75 185	1.11 382	0.75 139	1.05 341	0.72 323	0.60 162	0.47 251	0.20 249	0.19 313	0.24 303	0.20 272	0.25 314	0.30 351

iinet-f	0.67 337	0.26 251	2.15 444	0.39 116	0.31 287	1.19 395	0.56 352	0.84 214	0.84 239	0.80 232	1.17 338	1.05 341	0.84 357	0.71 245	1.21 406	0.20 249	0.18 299	0.17 109	0.15 119	0.20 234	0.20 265

anonymousa	0.49 242	0.20 92	0.42 123	0.38 89	0.23 89	0.91 345	0.35 170	0.75 184	0.62 120	0.85 272	1.54 396	1.06 343	0.66 289	0.51 84	0.43 210	0.16 134	0.13 178	0.19 187	0.21 293	0.16 133	0.14 114

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 331	0.28 282	0.99 384	0.40 146	0.30 266	1.03 369	0.56 352	1.10 311	0.99 320	0.97 336	1.22 346	1.06 343	0.69 302	1.07 369	0.95 378	0.19 226	0.11 69	0.16 83	0.13 71	0.22 276	0.21 283

CRFU-Net	0.57 309	0.27 268	0.57 273	0.46 291	0.30 266	1.20 396	0.52 335	1.10 311	0.56 113	1.00 349	0.98 263	1.06 343	0.79 343	0.81 289	0.71 325	0.21 263	0.19 313	0.18 148	0.16 149	0.18 184	0.19 243

GwcNet	0.69 342	0.36 333	1.10 393	0.51 349	0.42 365	1.08 380	0.50 318	1.21 356	1.16 374	1.00 349	1.37 371	1.06 343	0.79 343	0.92 336	0.94 375	0.25 321	0.24 356	0.24 303	0.22 310	0.23 293	0.26 322

DRN-Test	0.66 336	0.32 309	0.66 314	0.50 334	0.39 347	1.15 389	0.61 365	1.49 419	1.01 330	1.12 383	1.08 307	1.06 343	0.69 302	0.77 277	0.94 375	0.23 300	0.17 283	0.26 332	0.25 346	0.25 314	0.21 283

ac_64	0.52 273	0.22 154	0.50 229	0.45 271	0.28 226	0.80 320	0.45 291	1.02 283	0.61 119	0.91 309	0.83 187	1.07 348	0.68 298	0.74 262	0.70 321	0.21 263	0.18 299	0.20 215	0.19 248	0.18 184	0.15 135

StereoDRNet	0.64 332	0.33 317	0.68 320	0.51 349	0.43 370	1.03 369	0.53 339	1.47 416	0.99 320	1.10 380	0.87 211	1.07 348	0.71 319	0.82 292	0.88 359	0.23 300	0.19 313	0.25 316	0.23 323	0.27 330	0.19 243

Wz-Net-LNSev	0.71 348	0.51 386	1.36 425	0.50 334	0.41 359	1.15 389	0.69 384	1.21 356	1.07 359	1.02 356	1.12 317	1.08 350	0.87 363	0.89 324	0.89 369	0.24 311	0.22 338	0.21 256	0.19 248	0.26 320	0.26 322

STTRV1_RVC	0.82 369	0.59 403	1.16 399	0.67 413	0.81 427	1.11 382	0.63 367	1.30 389	1.11 366	0.98 341	1.33 365	1.08 350	0.95 382	1.26 394	0.87 356	0.55 429	0.25 364	0.43 405	0.39 404	0.58 426	0.40 396

NaN_ROB	0.69 342	0.44 369	0.69 326	0.51 349	0.33 313	0.97 357	1.06 428	1.22 364	1.19 380	1.24 398	0.96 249	1.08 350	0.78 341	1.20 385	0.67 314	0.24 311	0.30 389	0.23 288	0.24 337	0.23 293	0.25 317

PSMNet_ROB	0.64 332	0.37 339	0.65 308	0.56 379	0.42 365	0.97 357	0.83 406	1.21 356	0.92 289	0.79 230	1.02 281	1.08 350	0.63 268	0.82 292	0.91 373	0.29 354	0.20 322	0.31 369	0.31 382	0.26 320	0.23 304

LL-Strereo	0.57 309	0.27 268	0.68 320	0.48 305	0.34 321	0.39 128	0.48 309	0.94 251	0.97 311	0.83 264	0.78 158	1.10 354	1.18 406	1.33 402	0.49 257	0.17 168	0.14 206	0.22 269	0.19 248	0.16 133	0.17 195

ADCP+	1.06 405	0.35 328	1.51 432	0.49 320	0.51 397	1.45 415	0.55 347	1.25 379	1.03 338	1.16 387	1.15 331	1.10 354	1.07 396	1.56 417	6.75 466	0.19 226	0.16 264	0.23 288	0.21 293	0.28 333	0.21 283

GANetREF_RVC	0.80 365	0.75 418	0.86 373	0.66 410	0.42 365	1.15 389	0.98 422	1.14 331	1.19 380	1.01 354	1.02 281	1.10 354	0.90 368	1.15 379	0.76 333	0.48 418	0.39 420	0.57 427	0.38 400	0.63 429	0.46 412
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
SGM-Forest	0.62 329	0.32 309	0.39 87	0.43 231	0.30 266	1.02 366	0.55 347	1.09 310	1.05 346	1.06 370	1.18 340	1.10 354	0.67 292	0.88 319	0.62 301	0.31 364	0.33 407	0.33 379	0.30 375	0.30 345	0.28 338
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DDVS	0.52 273	0.30 301	0.56 269	0.41 174	0.31 287	0.71 295	0.34 149	0.91 243	0.67 148	0.85 272	0.89 222	1.12 358	0.46 175	0.86 314	0.60 297	0.22 287	0.16 264	0.22 269	0.18 220	0.25 314	0.26 322

Consistency-Raft	1.01 396	0.81 422	1.24 411	0.84 427	0.97 435	0.81 325	0.84 409	1.30 389	1.59 423	1.05 367	1.68 407	1.12 358	0.91 369	0.92 336	1.11 397	0.65 432	0.74 446	0.79 434	0.90 448	1.06 441	0.79 438

S-Stereo	0.74 355	0.35 328	0.96 381	0.56 379	0.45 381	0.82 333	0.60 360	1.24 375	1.60 426	0.96 332	1.41 379	1.12 358	0.94 379	0.80 286	1.04 392	0.26 331	0.31 398	0.28 352	0.25 346	0.32 355	0.47 417

RTSC	0.87 380	0.48 376	1.23 410	0.52 360	0.37 334	1.13 386	0.50 318	1.34 396	1.79 431	1.51 411	1.24 351	1.12 358	0.81 347	1.62 421	2.16 435	0.25 321	0.19 313	0.23 288	0.24 337	0.30 345	0.31 358

Wz-Net-MNSev	0.76 357	0.40 357	1.34 420	0.50 334	0.40 352	1.44 414	0.83 406	1.15 334	1.16 374	1.25 399	1.20 345	1.13 362	0.81 347	1.16 380	1.00 388	0.22 287	0.19 313	0.24 303	0.23 323	0.28 333	0.26 322

hitnet-ft	0.55 292	0.27 268	0.39 87	0.41 174	0.28 226	0.78 314	0.40 255	0.92 245	0.90 279	0.82 252	1.01 273	1.13 362	0.70 315	0.78 281	0.67 314	0.28 347	0.20 322	0.28 352	0.22 310	0.29 336	0.26 322

GANet	0.70 344	0.37 339	0.55 263	0.51 349	0.34 321	0.94 350	0.96 421	1.08 306	0.94 301	1.04 365	1.98 420	1.13 362	0.88 366	1.12 377	0.66 311	0.25 321	0.26 371	0.27 344	0.22 310	0.31 350	0.22 298

dad	0.58 316	0.50 383	0.64 302	0.43 231	0.30 266	0.59 237	0.36 190	0.78 199	1.25 393	1.01 354	1.17 338	1.15 365	0.53 207	0.68 232	0.50 258	0.35 394	0.23 348	0.37 391	0.21 293	0.29 336	0.20 265

PWC_ROB	0.87 380	0.52 393	1.28 414	0.50 334	0.32 303	0.91 345	0.37 203	1.36 402	1.46 414	1.61 417	2.59 436	1.16 366	1.01 390	1.34 404	1.40 418	0.25 321	0.18 299	0.28 352	0.20 272	0.29 336	0.28 338

HSM	0.51 264	0.24 210	0.41 103	0.39 116	0.24 114	0.75 307	0.40 255	1.22 364	0.75 185	0.81 243	0.91 229	1.21 367	0.69 302	0.87 316	0.46 244	0.17 168	0.13 178	0.17 109	0.14 96	0.17 165	0.17 195

MFMNet_re	1.14 411	0.97 436	1.19 406	0.99 433	0.95 433	1.25 402	1.22 439	1.39 406	1.55 420	1.69 424	1.67 406	1.21 367	1.53 424	1.12 377	0.99 385	0.87 441	0.75 450	0.79 434	0.75 442	0.90 433	0.94 444

DLCB_ROB	0.58 316	0.28 282	0.47 186	0.49 320	0.32 303	0.77 310	0.50 318	0.99 269	0.92 289	1.04 365	1.14 326	1.21 367	0.69 302	0.88 319	0.69 318	0.20 249	0.20 322	0.22 269	0.22 310	0.21 255	0.18 211

ADCL	1.04 401	0.38 349	1.35 421	0.50 334	0.39 347	1.61 424	0.89 414	1.29 386	1.39 407	1.29 401	1.50 392	1.24 370	1.24 411	1.37 410	4.87 459	0.21 263	0.19 313	0.25 316	0.25 346	0.29 336	0.27 331

HSM-Net_RVC	0.53 279	0.22 154	0.35 43	0.37 64	0.21 40	0.85 339	0.37 203	1.23 368	0.93 294	0.90 304	1.15 331	1.26 371	0.63 268	0.72 250	0.48 255	0.17 168	0.13 178	0.16 83	0.15 119	0.17 165	0.15 135
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DDUNet	1.06 405	2.56 469	0.68 320	1.21 441	1.26 446	1.03 369	0.69 384	1.11 316	0.94 301	0.96 332	1.22 346	1.27 372	0.82 351	0.93 342	0.72 327	0.84 439	0.38 416	1.99 451	0.60 436	1.10 442	0.85 440

RYNet	0.72 352	0.35 328	0.64 302	0.53 366	0.67 421	1.31 405	0.67 374	1.20 354	1.18 378	1.05 367	0.87 211	1.27 372	0.93 378	0.93 342	1.27 411	0.22 287	0.16 264	0.26 332	0.23 323	0.40 386	0.39 393

XQC	0.89 384	0.65 412	1.31 417	0.67 413	0.52 401	1.22 398	0.68 379	1.26 381	1.52 417	1.14 386	1.11 314	1.28 374	1.04 393	1.40 412	1.77 426	0.38 401	0.24 356	0.37 391	0.31 382	0.53 417	0.47 417

fast-acv-ft	0.64 332	0.30 301	0.73 342	0.45 271	0.34 321	1.17 392	0.49 315	0.86 220	0.98 315	1.02 356	1.36 368	1.29 375	0.85 358	0.76 270	0.81 343	0.21 263	0.23 348	0.23 288	0.23 323	0.21 255	0.20 265

ccnet	0.82 369	0.57 401	0.75 351	0.54 372	0.59 416	1.09 381	0.66 372	1.38 405	0.94 301	1.12 383	1.44 385	1.29 375	0.92 373	0.95 351	1.24 407	0.49 420	0.42 425	0.50 422	0.47 422	0.51 412	0.46 412

G-Net	0.95 392	0.46 375	1.04 388	0.64 402	0.48 390	2.12 439	0.64 370	1.01 280	0.87 260	1.75 425	2.82 443	1.30 377	1.64 433	1.06 366	0.96 380	0.36 397	0.29 385	0.35 383	0.25 346	0.45 401	0.42 401

Ntro	1.09 409	0.97 436	0.91 377	1.44 446	1.19 445	1.69 430	0.80 404	1.35 399	1.25 393	1.00 349	1.29 360	1.31 378	0.97 385	1.26 394	0.84 347	0.84 439	0.43 429	1.36 444	0.50 429	1.56 445	0.78 436

UDG	0.88 382	0.82 425	0.67 317	1.00 435	0.96 434	1.02 366	0.57 355	1.13 322	0.99 320	0.90 304	0.97 262	1.31 378	0.99 387	0.85 312	0.84 347	0.54 428	0.32 401	1.77 448	0.40 407	0.94 436	0.66 432

aanetorigin	0.83 376	0.56 399	1.87 439	0.49 320	0.38 343	0.56 218	0.66 372	0.70 158	1.00 326	2.42 445	2.02 421	1.31 378	1.18 406	0.93 342	1.13 402	0.20 249	0.18 299	0.20 215	0.19 248	0.27 330	0.30 351

PASM	0.90 387	0.64 411	1.69 434	0.69 419	0.69 424	0.78 314	0.84 409	1.03 287	1.26 396	1.19 390	1.15 331	1.31 378	0.98 386	1.24 392	1.03 389	0.52 424	0.56 438	0.59 430	0.66 438	0.56 421	0.54 427

PDISCO_ROB	0.91 388	0.48 376	1.06 390	0.99 433	0.97 435	1.67 429	0.63 367	1.64 433	1.59 423	1.06 370	1.18 340	1.31 378	0.79 343	1.55 415	0.97 381	0.49 420	0.22 338	0.45 409	0.40 407	0.45 401	0.37 385

UGAM	0.52 273	0.22 154	0.46 174	0.45 271	0.25 140	0.41 145	0.52 335	0.62 89	1.16 374	0.76 217	1.13 323	1.32 383	0.57 231	1.00 355	0.53 278	0.17 168	0.14 206	0.25 316	0.21 293	0.15 100	0.13 75

RTS	1.98 445	0.96 433	11.36 468	0.65 407	0.57 413	2.77 449	1.40 450	1.39 406	2.26 439	1.89 430	2.56 433	1.32 383	1.25 412	5.20 465	4.05 454	0.31 364	0.22 338	0.29 360	0.29 373	0.40 386	0.37 385

RTSA	1.98 445	0.96 433	11.36 468	0.65 407	0.57 413	2.77 449	1.40 450	1.39 406	2.26 439	1.89 430	2.56 433	1.32 383	1.25 412	5.20 465	4.05 454	0.31 364	0.22 338	0.29 360	0.29 373	0.40 386	0.37 385

otaku	1.04 401	0.93 430	0.88 375	1.33 445	1.05 443	1.66 427	0.70 389	1.40 409	1.18 378	1.08 376	1.32 364	1.33 386	0.91 369	1.23 391	0.76 333	0.72 435	0.46 434	1.24 443	0.50 429	1.40 444	0.75 434

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 399	0.57 401	1.51 432	0.67 413	0.50 394	2.57 444	1.66 457	1.20 354	1.43 410	1.38 406	1.57 398	1.33 386	0.92 373	1.64 424	0.88 359	0.37 400	0.39 420	0.46 412	0.60 436	0.41 392	0.40 396

NCC-stereo	0.78 361	0.40 357	0.76 356	0.61 396	0.67 421	0.81 325	0.69 384	1.54 427	1.11 366	0.90 304	1.36 368	1.33 386	1.16 403	1.19 383	0.88 359	0.31 364	0.30 389	0.37 391	0.48 424	0.33 360	0.33 366

Abc-Net	0.78 361	0.40 357	0.76 356	0.61 396	0.67 421	0.81 325	0.69 384	1.54 427	1.11 366	0.90 304	1.36 368	1.33 386	1.16 403	1.19 383	0.88 359	0.31 364	0.30 389	0.37 391	0.48 424	0.33 360	0.33 366
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DANet	0.71 348	0.45 373	0.91 377	0.59 389	0.40 352	0.81 325	0.40 255	0.97 264	0.84 239	1.20 393	1.22 346	1.33 386	0.88 366	1.16 380	1.24 407	0.27 339	0.23 348	0.31 369	0.25 346	0.35 370	0.32 362
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
LSM	4.74 467	0.77 419	10.16 466	0.70 420	56.56 487	1.02 366	1.00 426	1.24 375	1.62 427	2.04 435	2.34 427	1.33 386	1.17 405	1.38 411	1.09 396	0.33 383	0.49 435	0.39 396	0.46 418	0.51 412	10.09 477

CBFPSM	0.59 323	0.22 154	1.31 417	0.38 89	0.27 204	1.12 385	0.65 371	0.79 202	0.82 229	0.80 232	0.81 177	1.35 392	0.87 363	0.67 222	0.76 333	0.16 134	0.15 235	0.15 60	0.16 149	0.17 165	0.22 298

CSAN	0.83 376	0.49 379	0.77 361	0.60 394	0.41 359	1.14 387	1.06 428	1.19 350	1.46 414	1.32 402	1.43 383	1.37 393	1.19 408	1.27 397	0.86 352	0.39 403	0.31 398	0.36 387	0.37 397	0.35 370	0.34 373

XPNet_ROB	0.70 344	0.35 328	0.68 320	0.52 360	0.40 352	0.79 317	0.85 412	1.16 340	0.94 301	1.33 404	1.15 331	1.38 394	0.83 355	1.03 363	0.90 371	0.32 375	0.25 364	0.26 332	0.24 337	0.31 350	0.28 338

AnyNet_C32	1.16 415	0.62 410	2.40 446	0.57 384	0.55 407	1.41 411	1.34 447	1.18 348	1.24 388	1.49 409	1.42 380	1.39 395	1.20 410	1.55 415	4.82 458	0.29 354	0.28 380	0.29 360	0.34 392	0.38 383	0.42 401

ETE_ROB	0.70 344	0.49 379	0.73 342	0.56 379	0.36 329	0.79 317	0.87 413	1.14 331	0.93 294	1.19 390	1.18 340	1.39 395	0.82 351	0.99 352	0.80 340	0.26 331	0.21 332	0.31 369	0.26 357	0.33 360	0.34 373

Nwc_Net	0.78 361	0.38 349	0.73 342	0.60 394	0.55 407	1.05 374	0.55 347	1.67 435	1.05 346	0.88 293	1.86 416	1.40 397	1.09 397	1.10 374	0.87 356	0.30 361	0.25 364	0.36 387	0.38 400	0.29 336	0.29 344

SHD	0.93 391	0.50 383	1.18 405	0.59 389	0.46 388	0.97 357	0.48 309	1.70 436	2.15 438	1.58 414	1.37 371	1.42 398	1.19 408	1.31 400	1.60 420	0.31 364	0.26 371	0.32 374	0.33 391	0.40 386	0.42 401

RP	0.76 357	0.36 333	0.63 297	0.66 410	0.58 415	0.80 320	0.55 347	1.14 331	1.22 385	0.97 336	1.65 402	1.43 399	1.32 416	1.01 356	0.84 347	0.33 383	0.30 389	0.36 387	0.30 375	0.34 366	0.34 373

Wz-Net-SNSev	0.91 388	0.73 416	2.13 443	0.56 379	0.45 381	0.95 353	1.13 433	1.34 396	1.24 388	1.02 356	1.30 361	1.46 400	0.86 360	1.81 431	1.50 419	0.25 321	0.23 348	0.25 316	0.26 357	0.32 355	0.29 344

AF-Net	0.81 368	0.39 353	0.68 320	0.64 402	0.54 405	0.91 345	0.51 332	1.61 431	1.31 400	0.96 332	2.02 421	1.46 400	1.26 414	1.11 376	0.99 385	0.32 375	0.24 356	0.39 396	0.27 363	0.30 345	0.25 317

DPSNet	0.99 395	0.42 363	1.88 440	0.53 366	0.41 359	1.59 423	1.26 442	2.21 446	1.43 410	1.10 380	1.11 314	1.46 400	1.95 443	1.34 404	1.26 409	0.34 389	0.25 364	0.25 316	0.21 293	0.46 404	0.37 385

RGC	0.79 364	0.59 403	0.71 334	0.65 407	0.65 420	0.92 349	0.58 356	1.29 386	1.05 346	1.07 373	1.45 388	1.47 403	1.03 391	1.21 389	0.88 359	0.32 375	0.30 389	0.48 417	0.40 407	0.37 379	0.37 385

FBW_ROB	0.88 382	0.50 383	0.85 368	0.55 376	0.40 352	1.17 392	0.78 402	1.50 420	1.37 404	1.33 404	1.27 355	1.48 404	1.00 389	2.57 452	0.98 384	0.25 321	0.32 401	0.45 409	0.30 375	0.34 366	0.28 338

NCCL2	0.72 352	0.41 361	0.65 308	0.64 402	0.44 377	0.98 361	1.20 436	1.11 316	1.00 326	0.98 341	0.96 249	1.49 405	0.87 363	0.90 326	0.79 338	0.31 364	0.26 371	0.39 396	0.39 404	0.32 355	0.32 362

psmorigin	0.82 369	0.51 386	2.09 442	0.49 320	0.41 359	0.85 339	0.50 318	1.04 290	0.88 264	1.45 408	1.43 383	1.50 406	1.06 394	1.22 390	0.97 381	0.31 364	0.32 401	0.27 344	0.27 363	0.33 360	0.42 401

ADCMid	1.14 411	0.52 393	2.23 445	0.53 366	0.43 370	1.07 376	0.75 398	1.23 368	1.05 346	2.15 439	1.44 385	1.50 406	1.43 422	1.56 417	5.01 460	0.26 331	0.24 356	0.29 360	0.31 382	0.37 379	0.33 366

DISCO	0.70 344	0.26 251	0.68 320	0.44 249	0.31 287	1.14 387	0.51 332	1.23 368	1.23 386	0.81 243	1.05 295	1.50 406	0.85 358	1.82 432	1.03 389	0.19 226	0.15 235	0.18 148	0.16 149	0.24 306	0.23 304

ADCS	1.51 433	0.61 407	3.42 452	0.59 389	0.51 397	1.27 403	1.08 431	1.59 429	1.81 432	1.91 433	1.66 404	1.51 409	1.42 421	1.94 438	8.60 468	0.33 383	0.32 401	0.33 379	0.36 396	0.44 397	0.42 401

RainbowNet	1.35 426	1.49 449	1.19 406	1.88 453	1.45 447	1.48 416	1.07 430	1.61 431	1.55 420	1.20 393	1.59 399	1.54 410	1.13 400	1.34 404	0.97 381	1.36 455	0.70 443	1.82 449	0.79 444	1.71 448	1.07 453

DispFullNet	1.60 436	2.63 470	2.75 449	2.56 465	1.79 456	1.24 401	0.47 301	1.37 404	1.45 413	1.87 429	1.50 392	1.55 411	2.46 449	2.04 441	1.04 392	0.59 430	0.18 299	2.32 460	0.68 440	2.29 460	1.14 454

stereogan	0.80 365	0.31 306	0.71 334	0.59 389	0.50 394	1.72 431	0.48 309	1.35 399	1.37 404	1.00 349	1.46 390	1.56 412	0.95 382	1.29 398	0.84 347	0.28 347	0.29 385	0.29 360	0.25 346	0.38 383	0.38 391

LALA_ROB	0.74 355	0.43 365	0.69 326	0.54 372	0.40 352	1.01 364	0.95 420	1.21 356	1.07 359	1.22 395	1.12 317	1.56 412	0.79 343	1.04 365	0.86 352	0.33 383	0.22 338	0.35 383	0.30 375	0.35 370	0.31 358

Wz-Net-TNSev	1.14 411	1.06 439	4.32 459	0.49 320	0.42 365	1.51 418	1.11 432	1.48 417	1.40 409	1.22 395	1.26 354	1.58 414	1.43 422	1.76 429	1.70 422	0.32 375	0.31 398	0.26 332	0.30 375	0.41 392	0.41 400

FAT-Stereo	0.73 354	0.33 317	0.75 351	0.49 320	0.37 334	0.71 295	0.59 358	1.36 402	1.30 399	1.03 364	1.40 377	1.59 415	1.15 402	0.87 316	0.86 352	0.28 347	0.28 380	0.28 352	0.23 323	0.28 333	0.38 391

EDNetEfficient	1.46 431	0.80 421	6.12 462	0.47 300	0.39 347	0.69 286	0.83 406	0.90 239	2.77 449	3.50 462	1.96 419	1.66 416	2.03 445	1.26 394	4.18 456	0.21 263	0.18 299	0.21 256	0.20 272	0.41 392	0.39 393

ADCPNet	1.03 400	0.48 376	2.70 448	0.54 372	0.42 365	1.40 409	0.75 398	1.13 322	1.07 359	1.22 395	1.42 380	1.68 417	1.09 397	1.36 409	3.45 450	0.30 361	0.28 380	0.29 360	0.32 388	0.37 379	0.35 378

UGAM-zero	0.46 201	0.19 67	0.62 288	0.37 64	0.23 89	0.34 93	0.21 8	1.15 334	0.39 54	0.66 156	0.61 98	1.70 418	0.91 369	0.75 266	0.25 21	0.14 41	0.11 69	0.15 60	0.12 46	0.13 28	0.13 75

WZ-Net	1.19 417	0.59 403	4.07 457	0.62 400	0.51 397	1.34 406	1.31 446	1.32 392	1.74 430	1.53 413	1.65 402	1.74 419	1.28 415	2.25 446	2.01 432	0.27 339	0.21 332	0.23 288	0.25 346	0.40 386	0.39 393

edge stereo	0.76 357	0.38 349	0.74 347	0.52 360	0.43 370	0.80 320	0.53 339	1.28 385	1.06 353	1.28 400	1.38 376	1.81 420	1.11 399	1.08 371	0.85 351	0.33 383	0.32 401	0.41 403	0.28 368	0.32 355	0.36 380

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 424	0.87 427	1.76 437	0.86 428	0.56 410	4.29 464	1.79 462	1.50 420	1.98 435	1.61 417	1.85 415	1.84 421	1.41 420	1.89 434	1.36 414	0.48 418	0.40 422	0.56 426	0.57 434	0.69 430	0.48 419

AnyNet_C01	1.56 434	1.05 438	7.45 464	0.64 402	0.54 405	1.99 436	1.38 449	1.43 413	1.36 402	1.63 420	1.92 417	1.84 421	1.33 417	2.40 448	4.03 453	0.33 383	0.32 401	0.32 374	0.34 392	0.44 397	0.45 411

PVD	1.28 423	0.67 414	1.28 414	0.74 424	0.62 418	1.50 417	0.84 409	1.99 442	2.96 450	2.18 440	2.36 429	1.85 423	1.95 443	1.92 436	1.94 430	0.39 403	0.36 413	0.49 420	0.37 397	0.51 412	0.64 430

MADNet+	2.23 451	2.43 466	10.85 467	1.22 442	0.91 431	2.76 448	1.40 450	2.12 445	1.67 429	1.32 402	1.74 410	1.86 424	1.74 435	6.25 468	4.41 457	0.65 432	0.64 441	0.58 429	0.54 433	0.80 432	0.76 435

SPS-STEREO	1.25 421	0.93 430	1.06 390	1.04 437	1.03 441	1.41 411	0.91 417	1.51 423	1.19 380	2.09 437	1.83 413	1.94 425	1.39 419	1.62 421	1.39 417	0.97 444	0.94 460	0.90 437	0.89 447	0.96 438	0.96 447
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_RVC	1.09 409	0.59 403	1.97 441	0.67 413	0.44 377	1.93 435	0.60 360	1.85 439	1.36 402	1.61 417	1.54 396	1.95 426	1.37 418	1.64 424	1.73 423	0.40 407	0.37 414	0.45 409	0.48 424	0.44 397	0.44 407

SAMSARA	1.07 407	0.65 412	1.19 406	1.06 438	0.90 430	1.76 432	1.76 461	1.46 415	1.44 412	1.51 411	1.16 336	2.00 427	1.14 401	1.48 413	1.31 413	0.39 403	0.44 431	0.35 383	0.38 400	0.49 409	0.49 422

ACV-stereo	0.62 329	0.34 322	1.00 385	0.43 231	0.31 287	1.20 396	0.40 255	0.75 184	0.83 234	0.64 135	0.77 147	2.10 428	1.03 391	0.81 289	0.64 306	0.21 263	0.17 283	0.18 148	0.18 220	0.21 255	0.21 283

ACVNet-4b	1.35 426	1.31 445	1.10 393	1.90 454	1.59 449	1.92 434	0.77 400	1.52 426	1.62 427	1.05 367	1.60 400	2.11 429	0.94 379	1.64 424	0.77 337	1.30 452	0.35 411	2.03 455	0.67 439	1.88 454	0.84 439

PWCK	1.92 444	1.66 457	3.12 451	1.65 448	0.91 431	2.84 451	2.26 467	2.10 444	2.41 445	2.36 444	2.31 425	2.22 430	1.82 437	3.43 456	2.03 433	1.61 459	0.71 445	1.51 445	0.82 446	1.69 447	0.91 443

NVStereoNet_ROB	1.24 420	0.90 429	1.13 397	0.86 428	0.88 429	1.11 382	0.99 424	1.42 411	1.53 418	1.59 416	2.48 431	2.24 431	1.53 424	1.96 439	1.30 412	0.76 437	0.70 443	0.78 433	1.00 453	0.71 431	0.88 442
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
EDNetEfficientorigin	9.93 473	1.15 440	175.16 492	0.48 305	0.36 329	1.04 373	0.68 379	1.24 375	2.69 448	3.17 459	2.50 432	2.30 432	2.07 446	1.76 429	2.21 436	0.20 249	0.18 299	0.24 303	0.19 248	0.51 412	0.50 423

ACVNet_1	1.46 431	1.33 446	1.12 396	1.91 455	1.62 450	1.83 433	0.98 422	2.00 443	1.85 433	1.39 407	1.53 395	2.32 433	1.53 424	1.34 404	1.11 397	1.30 452	0.50 436	2.06 457	0.58 435	1.93 456	0.95 446

SANet	1.07 407	0.41 361	1.06 390	0.48 305	0.30 266	1.41 411	0.94 419	1.42 411	3.36 456	1.58 414	2.43 430	2.33 434	1.70 434	1.34 404	1.07 394	0.28 347	0.24 356	0.26 332	0.23 323	0.34 366	0.30 351

SGM+DAISY	1.35 426	0.94 432	1.25 412	0.96 432	1.00 439	1.52 419	1.02 427	1.34 396	1.21 383	2.64 448	2.65 438	2.44 435	1.56 427	1.64 424	1.26 409	0.97 444	0.95 461	0.90 437	0.90 448	0.94 436	0.96 447

IMH-64-1	1.86 441	1.62 454	1.16 399	2.20 458	1.89 458	2.33 441	1.30 443	2.89 451	2.29 441	1.66 421	2.80 441	2.49 436	1.61 430	2.10 442	1.78 427	1.60 457	0.74 446	2.43 461	1.02 454	2.12 457	1.17 457

IMH-64	1.86 441	1.62 454	1.16 399	2.20 458	1.89 458	2.33 441	1.30 443	2.89 451	2.29 441	1.66 421	2.80 441	2.49 436	1.61 430	2.10 442	1.78 427	1.60 457	0.74 446	2.43 461	1.02 454	2.12 457	1.17 457

SGM_RVC	0.97 393	0.28 282	0.41 103	0.39 116	0.22 55	1.55 420	0.73 396	1.51 423	1.25 393	2.25 442	1.92 417	2.58 438	1.56 427	2.02 440	1.19 405	0.27 339	0.27 377	0.27 344	0.25 346	0.25 314	0.25 317
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FADE	5.17 468	2.05 462	13.14 472	1.03 436	0.99 438	2.09 438	0.91 417	3.91 464	3.00 451	1.76 426	1.60 400	2.73 439	6.73 470	5.95 467	3.95 452	11.57 481	1.70 468	23.09 484	15.86 481	0.62 428	0.65 431

ELAS	1.63 438	0.61 407	0.95 379	0.68 417	0.55 407	3.01 457	1.55 455	2.39 448	2.33 443	3.64 463	3.89 457	2.75 440	2.90 457	2.15 444	2.27 441	0.52 424	0.45 432	0.50 422	0.48 424	0.54 419	0.52 425
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
coex-ft	6.43 471	1.51 451	87.33 491	0.49 320	0.38 343	1.34 406	1.21 438	1.16 340	8.09 467	12.12 475	2.79 440	2.77 441	3.31 460	1.16 380	3.15 445	0.24 311	0.23 348	0.27 344	0.24 337	0.45 401	0.37 385

IMH	2.04 448	1.62 454	1.20 409	2.20 458	1.89 458	2.91 456	1.30 443	3.11 454	3.03 452	1.81 428	3.35 451	3.03 442	1.90 440	2.48 449	1.80 429	1.66 460	0.77 452	2.45 463	1.04 457	2.15 459	1.19 460

ACVNet_2	1.65 439	1.27 444	1.41 428	1.75 450	1.62 450	2.22 440	1.20 436	2.30 447	2.62 446	1.78 427	2.56 433	3.03 442	1.61 430	1.54 414	1.12 401	1.06 447	0.58 440	1.82 449	0.70 441	1.82 450	0.96 447

ELAS_RVC	1.60 436	0.61 407	1.01 387	0.70 420	0.56 410	2.00 437	1.89 464	1.96 441	2.65 447	3.33 461	3.26 446	3.03 442	3.41 463	2.49 450	2.09 434	0.52 424	0.45 432	0.50 422	0.48 424	0.54 419	0.52 425
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSMD_ROB	1.21 418	0.49 379	0.62 288	0.59 389	0.50 394	1.62 426	0.67 374	1.23 368	1.24 388	2.45 446	3.77 453	3.09 445	2.98 458	1.32 401	0.81 343	0.45 413	0.41 423	0.49 420	0.51 431	0.47 406	0.44 407

WAO-7	1.90 443	1.20 441	1.35 421	1.27 443	1.06 444	2.84 451	1.56 456	3.23 456	3.06 454	2.23 441	3.33 450	3.17 446	2.28 448	3.12 453	2.21 436	1.02 446	0.91 456	1.06 441	1.03 456	1.04 440	0.97 450

Dean	1.98 445	1.36 447	1.36 425	2.12 457	1.81 457	2.74 446	1.36 448	3.37 460	3.80 460	2.08 436	3.32 449	3.21 447	1.82 437	1.71 428	1.67 421	1.27 449	0.77 452	1.99 451	0.90 448	1.86 451	1.03 452

WCMA_ROB	1.14 411	0.36 333	0.76 356	0.49 320	0.44 377	1.23 400	0.67 374	1.11 316	1.23 386	2.84 453	3.95 459	3.28 448	1.83 439	1.25 393	0.99 385	0.44 412	0.34 409	0.34 381	0.37 397	0.41 392	0.40 396

test_sample8	1.25 421	0.36 333	0.72 339	0.38 89	0.30 266	0.71 295	0.43 280	1.13 322	0.75 185	1.50 410	0.95 245	3.29 449	1.59 429	1.20 385	1.36 414	0.41 408	8.41 475	0.40 399	0.41 412	0.36 374	0.33 366

JetBlue	2.78 454	1.26 443	7.04 463	1.16 440	1.48 448	8.00 472	6.02 473	2.60 449	1.92 434	2.12 438	2.64 437	3.34 450	3.05 459	6.49 469	3.39 448	0.78 438	0.76 451	0.75 432	0.76 443	0.97 439	1.18 459

KSHMR	2.57 452	1.93 460	1.69 434	2.63 467	2.42 466	2.86 453	2.07 465	3.27 458	6.50 465	2.49 447	3.36 452	3.41 451	1.92 441	2.49 450	1.94 430	2.13 466	1.40 466	2.79 470	1.50 466	2.73 465	1.77 465

LVE	2.12 450	1.44 448	1.36 425	1.99 456	1.78 455	2.75 447	1.79 462	2.82 450	3.95 461	1.90 432	4.33 463	3.52 452	1.81 436	2.24 445	1.74 424	1.74 461	0.87 455	2.06 457	1.13 459	1.91 455	1.35 462

WAO-6	2.04 448	1.50 450	1.16 399	1.70 449	1.67 454	2.69 445	1.44 453	3.06 453	3.63 459	1.98 434	3.27 447	3.54 453	2.07 446	2.36 447	2.22 438	1.31 454	0.91 456	2.04 456	1.22 463	1.73 449	1.27 461

MADNet++	4.03 462	2.70 471	3.44 454	3.72 474	3.44 473	4.44 465	3.52 471	3.95 465	3.61 458	4.46 465	4.98 468	4.10 454	4.58 467	7.00 471	5.89 462	3.74 471	3.67 473	3.27 473	2.71 472	3.70 473	3.66 474

FCDSN-DC	1.39 429	0.56 399	0.65 308	0.74 424	0.59 416	1.38 408	0.63 367	1.35 399	1.39 407	3.26 460	4.50 464	4.61 455	2.63 453	1.58 419	1.03 389	0.46 414	0.42 425	0.48 417	0.47 422	0.50 411	0.50 423
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DPSimNet_ROB	3.58 461	2.45 467	8.57 465	2.53 463	2.37 465	2.88 454	3.77 472	3.14 455	3.23 455	4.71 468	3.86 456	4.68 456	4.87 468	4.07 463	5.62 461	2.33 469	2.33 470	2.47 464	2.52 470	2.51 464	2.64 471

MeshStereo	1.34 424	0.43 365	0.54 258	0.44 249	0.34 321	1.66 427	0.60 360	1.94 440	1.37 404	4.47 466	3.25 445	4.71 457	1.94 442	1.92 436	1.17 403	0.35 394	0.35 411	0.37 391	0.31 382	0.32 355	0.32 362
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
WAO-8	2.92 455	1.55 452	1.35 421	1.79 451	1.63 452	5.23 466	1.22 439	4.58 467	12.56 472	2.84 453	4.07 461	4.83 458	2.72 455	3.49 457	2.25 439	1.27 449	0.91 456	1.99 451	1.15 461	1.86 451	1.15 455

Venus	2.92 455	1.55 452	1.35 421	1.79 451	1.63 452	5.23 466	1.22 439	4.58 467	12.56 472	2.84 453	4.06 460	4.83 458	2.72 455	3.49 457	2.25 439	1.27 449	0.91 456	1.99 451	1.15 461	1.86 451	1.15 455

JetRed	5.27 469	5.84 474	12.81 471	2.36 462	2.83 471	12.23 476	10.50 475	4.46 466	3.60 457	3.86 464	3.83 455	4.85 460	4.18 466	6.78 470	11.96 471	2.17 467	2.96 472	2.18 459	1.97 468	3.38 471	2.68 472

tt	6.20 470	0.20 92	5.89 461	3.55 473	2.07 461	11.26 475	19.21 476	11.74 477	5.46 463	2.69 449	2.04 423	4.87 461	6.25 469	3.70 460	7.09 467	8.32 477	11.17 482	4.93 474	5.41 476	5.74 475	2.37 470

LE_ROB	4.42 465	0.24 210	2.75 449	0.42 212	0.23 89	1.57 422	0.90 416	1.71 437	17.88 481	16.56 483	4.88 466	5.17 462	18.85 483	1.63 423	14.62 474	0.17 168	0.14 206	0.16 83	0.16 149	0.19 218	0.17 195

UNDER WATER	3.46 459	2.07 463	3.64 455	3.09 470	2.48 467	3.75 462	2.42 469	3.31 459	13.77 474	2.90 457	2.95 444	5.84 463	3.69 464	3.69 459	3.48 451	2.07 465	1.11 463	2.70 468	1.40 464	2.84 468	1.98 467

FC-DCNN	1.59 435	0.51 386	0.66 314	0.61 396	0.49 392	1.56 421	0.70 389	1.66 434	1.53 418	4.64 467	4.62 465	5.85 464	3.34 462	1.84 433	1.11 397	0.46 414	0.42 425	0.47 413	0.46 418	0.48 407	0.46 412

ktn	2.98 457	2.25 464	1.73 436	2.84 468	2.53 469	3.76 463	2.15 466	3.70 462	5.47 464	2.75 450	5.17 469	5.94 465	2.48 450	3.23 454	2.46 442	2.34 470	1.44 467	2.78 469	2.03 469	2.45 463	2.01 468

UNDER WATER-64	3.53 460	2.01 461	3.94 456	3.22 472	2.49 468	5.41 468	2.60 470	3.43 461	12.41 471	3.03 458	2.68 439	6.07 466	4.04 465	3.79 461	3.33 447	2.02 464	1.24 465	2.63 466	1.46 465	2.78 466	2.08 469

notaker	2.76 453	2.29 465	1.80 438	2.96 469	2.58 470	2.90 455	1.75 460	3.24 457	3.05 453	2.78 451	4.24 462	6.15 467	2.51 451	3.34 455	2.75 444	2.31 468	1.18 464	3.00 471	1.65 467	2.84 468	1.97 466

FC-DCNN v2	1.65 439	0.51 386	0.65 308	0.61 396	0.49 392	1.61 424	0.70 389	1.75 438	1.56 422	4.74 469	4.91 467	6.46 468	3.31 460	1.91 435	1.11 397	0.46 414	0.42 425	0.47 413	0.46 418	0.48 407	0.46 412

TorneroNet	4.53 466	1.89 459	1.48 431	2.55 464	2.27 463	13.78 477	1.69 459	4.84 471	23.73 486	2.89 456	7.70 473	7.06 469	2.69 454	4.26 464	3.42 449	1.84 463	0.77 452	2.68 467	1.13 459	2.42 462	1.47 464

TorneroNet-64	3.44 458	1.86 458	1.42 429	2.58 466	2.28 464	6.87 469	1.68 458	4.70 469	12.03 469	2.31 443	5.59 470	8.25 470	2.55 452	3.97 462	2.73 443	1.81 462	0.74 446	2.57 465	1.07 458	2.35 461	1.44 463

ASD4	9.96 474	8.86 477	17.78 473	7.17 475	9.80 474	16.08 478	28.92 480	9.77 476	8.20 468	7.02 473	7.08 472	8.47 471	9.57 473	11.17 476	20.26 477	4.12 472	4.14 474	5.57 477	4.74 474	5.53 474	4.90 476

DPSMNet_ROB	12.08 476	8.00 475	21.00 475	8.97 478	16.79 477	10.67 473	30.89 482	9.02 475	15.17 477	6.51 471	15.41 482	9.04 472	14.85 475	9.27 474	21.67 479	4.58 475	8.57 477	5.09 476	9.29 478	5.90 476	10.95 478

DGTPSM_ROB	12.07 475	8.00 475	20.99 474	8.93 477	16.78 476	10.67 473	30.87 481	9.01 474	15.16 476	6.50 470	15.41 482	9.04 472	14.85 475	9.25 473	21.67 479	4.57 474	8.57 477	5.08 475	9.28 477	5.90 476	10.95 478

MANE	4.13 464	0.51 386	0.64 302	0.66 410	0.56 410	6.89 470	0.99 424	7.55 472	12.04 470	6.68 472	8.57 474	10.69 474	9.45 472	7.59 472	6.39 464	0.49 420	0.43 429	0.48 417	0.98 452	0.49 409	0.48 419

pmcnn	1.23 419	0.29 293	0.96 381	0.40 146	0.23 89	0.95 353	0.69 384	1.16 340	1.28 397	1.67 423	2.33 426	11.15 475	0.86 360	0.93 342	0.88 359	0.15 93	0.12 119	0.12 2	0.10 16	0.15 100	0.15 135

xxxxx1	36.64 486	19.51 481	24.21 478	61.66 489	64.63 489	27.28 484	40.10 486	20.25 480	18.63 482	14.07 480	12.97 475	17.26 476	17.36 480	21.70 482	27.93 484	13.18 482	18.50 485	111.26 490	133.37 490	29.24 484	39.73 487

tt_ll	36.64 486	19.51 481	24.21 478	61.66 489	64.63 489	27.28 484	40.10 486	20.25 480	18.63 482	14.07 480	12.97 475	17.26 476	17.36 480	21.70 482	27.93 484	13.18 482	18.50 485	111.26 490	133.37 490	29.24 484	39.73 487

ff	36.64 486	19.51 481	24.21 478	61.66 489	64.63 489	27.28 484	40.10 486	20.25 480	18.63 482	14.07 480	12.97 475	17.26 476	17.36 480	21.70 482	27.93 484	13.18 482	18.50 485	111.26 490	133.37 490	29.24 484	39.73 487

HanzoNet	6.76 472	2.45 467	4.22 458	3.19 471	2.94 472	3.62 461	2.28 468	4.79 470	7.20 466	14.00 479	13.19 478	17.49 479	22.30 484	13.25 477	6.19 463	4.20 473	1.93 469	3.10 472	2.56 471	3.35 470	2.88 473

Anonymous_1	33.25 483	18.26 478	23.92 477	20.54 479	21.28 480	25.59 480	35.94 483	22.01 487	15.57 478	13.33 476	13.49 479	18.08 480	15.29 477	20.36 478	24.60 481	16.28 485	8.84 479	66.59 489	118.00 489	155.73 492	11.23 480

SGM-ForestM	4.04 463	0.32 309	0.46 174	0.43 231	0.27 204	7.50 471	1.45 454	3.84 463	4.24 462	8.19 474	6.76 471	19.00 481	9.08 471	10.74 475	6.62 465	0.31 364	0.33 407	0.32 374	0.32 388	0.29 336	0.29 344

DPSM_ROB	17.78 478	18.63 479	24.31 481	20.90 480	19.47 478	25.97 481	36.21 484	21.23 485	16.24 479	13.38 477	14.06 480	19.18 482	16.30 478	20.78 479	25.67 482	9.38 479	9.23 480	9.49 479	9.82 479	13.51 479	11.91 481

DPSM	17.78 478	18.63 479	24.31 481	20.90 480	19.47 478	25.97 481	36.21 484	21.23 485	16.24 479	13.38 477	14.06 480	19.18 482	16.30 478	20.78 479	25.67 482	9.38 479	9.23 480	9.49 479	9.82 479	13.51 479	11.91 481

LRCNet_RVC	21.24 481	31.15 485	21.41 476	28.98 483	23.82 481	3.13 458	0.60 360	20.96 484	1.59 423	25.58 484	28.15 486	21.99 484	14.79 474	21.94 485	16.41 475	28.89 489	14.87 483	33.53 485	31.28 485	29.51 487	26.16 485

HaxPig	31.96 482	37.24 487	34.27 483	24.37 482	24.88 482	18.26 479	19.86 477	20.64 483	28.52 487	35.97 489	38.75 489	25.57 485	28.72 487	33.88 487	34.39 487	35.94 490	38.87 490	37.80 486	40.48 486	39.68 488	41.15 490

MEDIAN_ROB	37.38 489	40.85 492	40.60 486	32.31 484	31.85 483	27.20 483	24.55 478	29.10 488	33.19 491	42.09 491	41.76 491	33.35 486	34.39 491	39.78 489	37.07 488	43.64 492	44.10 492	44.12 488	43.40 488	41.51 490	42.76 492

AVERAGE_ROB	37.58 490	40.13 491	40.15 485	34.81 485	33.82 484	28.55 487	25.10 479	32.02 489	34.06 492	41.28 490	40.66 490	34.46 487	34.81 492	39.18 488	37.57 489	42.78 491	43.44 491	43.82 487	43.03 487	40.47 489	41.51 491

CasAABBNet	35.74 484	37.43 488	48.72 488	42.22 486	39.20 485	52.24 489	73.12 491	42.61 490	32.62 489	26.78 485	27.95 484	38.58 488	32.60 488	41.67 490	51.65 491	18.74 486	18.57 488	19.15 482	19.77 483	27.20 481	23.98 483

LSM0	38.95 491	37.60 490	48.58 487	43.57 488	91.06 492	52.57 491	72.57 489	43.17 492	32.63 490	26.97 487	27.97 485	38.65 489	32.94 489	41.86 492	51.78 492	18.89 488	18.41 484	19.13 481	19.63 482	27.29 483	33.77 486

Selective-RAFT-Error	35.84 485	37.49 489	48.83 489	42.26 487	39.24 486	52.30 490	73.09 490	42.66 491	32.61 488	26.80 486	28.30 487	38.84 490	33.51 490	41.68 491	51.59 490	18.82 487	18.58 489	19.17 483	19.80 484	27.28 482	24.05 484

BEATNet-Init1	15.13 477	0.82 425	50.86 490	0.72 423	0.53 402	38.10 488	7.03 474	11.83 478	14.25 475	29.78 488	30.17 488	48.21 491	22.64 485	26.78 486	18.11 476	0.42 411	0.38 416	0.47 413	0.46 418	0.51 412	0.48 419

PML	40.80 492	29.24 484	11.87 470	7.20 476	14.47 475	92.13 492	213.69 493	7.63 473	23.35 485	74.72 492	190.14 493	50.17 492	26.15 486	21.39 481	12.70 472	8.76 478	2.92 471	8.45 478	3.25 473	13.26 478	4.42 475

test_example2	176.61 493	205.14 493	198.86 493	188.60 493	190.98 493	152.67 493	170.61 492	94.86 493	123.55 493	178.88 493	179.48 492	158.94 493	141.34 493	192.61 493	198.96 493	203.76 493	236.37 493	164.13 493	173.55 493	218.58 493	160.41 493

Low-res two-view benchmark