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

U	3.17 456	0.17 16	0.35 25	0.41 143	0.71 424	57.93 488	0.20 3	0.43 8	0.39 34	0.26 5	0.23 2	0.23 3	0.22 14	0.26 1	0.22 1	0.16 120	0.10 9	0.74 431	0.13 70	0.13 20	0.11 3

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 285	3.08 470	2.41 441	0.32 7	0.18 6	0.29 49	0.20 3	0.39 2	0.33 11	0.29 10	0.25 4	0.18 1	0.18 3	0.32 5	0.22 1	1.08 445	0.09 2	0.17 109	0.16 141	0.15 87	0.96 439

IGEV-Stereo+	0.25 2	0.15 2	0.28 9	0.32 7	0.19 12	0.13 1	0.17 1	0.29 1	0.30 6	0.22 1	0.15 1	0.22 2	0.22 14	0.42 32	0.22 1	0.14 25	0.10 9	0.12 2	0.09 5	0.15 87	1.09 446

IGEV-Stereo++	0.22 1	0.16 8	0.29 11	0.38 64	0.20 24	0.22 5	0.18 2	0.44 9	0.36 22	0.23 2	0.29 12	0.24 4	0.17 1	0.28 2	0.23 4	0.12 4	0.10 9	0.12 2	0.10 15	0.12 4	0.11 3

AIO-Stereo	0.26 6	0.19 44	0.36 35	0.39 84	0.18 6	0.28 40	0.30 96	0.52 29	0.29 5	0.30 15	0.31 13	0.32 22	0.17 1	0.55 90	0.23 4	0.13 13	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.13 20	0.11 3

RSM	0.26 6	0.19 44	0.35 25	0.37 47	0.21 33	0.27 30	0.33 141	0.55 42	0.28 3	0.26 5	0.25 4	0.38 48	0.20 9	0.59 113	0.23 4	0.12 4	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.14 54	0.11 3

MoCha-V2	0.26 6	0.16 8	0.30 13	0.41 143	0.18 6	0.27 30	0.26 54	0.57 51	0.28 3	0.37 31	0.27 7	0.33 28	0.34 98	0.56 96	0.23 4	0.12 4	0.10 9	0.12 2	0.10 15	0.13 20	0.13 43

Selective-IGEV	0.25 2	0.18 25	0.37 41	0.37 47	0.20 24	0.27 30	0.25 43	0.59 57	0.25 2	0.27 8	0.26 6	0.34 31	0.18 3	0.62 151	0.23 4	0.12 4	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.13 20	0.11 3

RSM++	0.26 6	0.19 44	0.36 35	0.37 47	0.21 33	0.28 40	0.29 81	0.54 39	0.34 13	0.26 5	0.23 2	0.36 44	0.21 11	0.52 78	0.24 9	0.12 4	0.11 49	0.14 20	0.12 42	0.14 54	0.11 3

SPstereo	0.29 20	0.21 94	0.45 104	0.39 84	0.20 24	0.39 122	0.22 16	0.60 59	0.46 70	0.47 71	0.50 56	0.39 52	0.27 40	0.34 9	0.24 9	0.14 25	0.12 104	0.14 20	0.11 26	0.13 20	0.12 18

CES	0.29 20	0.15 2	0.25 1	0.31 5	0.71 424	0.36 101	0.27 61	0.51 25	0.47 76	0.34 24	0.48 49	0.27 7	0.23 18	0.40 25	0.24 9	0.13 13	0.11 49	0.12 2	0.08 1	0.13 20	0.32 350

gcap-zeroshot	0.35 62	0.20 70	0.61 251	0.39 84	0.23 69	0.53 193	0.27 61	0.58 54	0.35 16	0.64 128	0.49 55	0.87 287	0.34 98	0.49 69	0.25 12	0.14 25	0.12 104	0.15 59	0.12 42	0.13 20	0.14 66

IGEVStereo-DCA	0.30 26	0.24 166	0.42 75	0.36 36	0.27 191	0.38 116	0.34 150	0.66 91	0.35 16	0.39 38	0.31 13	0.35 37	0.27 40	0.62 151	0.25 12	0.16 120	0.12 104	0.16 80	0.12 42	0.14 54	0.16 128

rrr	0.31 38	0.24 166	0.56 226	0.36 36	0.27 191	0.38 116	0.31 118	0.56 48	0.44 60	0.39 38	0.31 13	0.35 37	0.27 40	0.62 151	0.25 12	0.16 120	0.12 104	0.16 80	0.13 70	0.14 54	0.14 66

testlalala	0.29 20	0.20 70	0.45 104	0.34 13	0.24 103	0.44 161	0.29 81	0.50 23	0.30 6	0.70 166	0.50 56	0.35 37	0.25 25	0.33 6	0.25 12	0.15 79	0.11 49	0.14 20	0.09 5	0.12 4	0.13 43

AEACV	0.28 16	0.18 25	0.34 19	0.36 36	0.45 375	0.27 30	0.27 61	0.41 5	0.39 34	0.31 17	0.46 42	0.31 15	0.36 111	0.38 17	0.25 12	0.14 25	0.11 49	0.15 59	0.13 70	0.13 20	0.13 43

Any-RAFT	0.36 71	0.17 16	0.31 14	0.35 19	0.21 33	0.51 182	0.21 9	0.93 231	0.75 172	0.56 95	0.73 125	0.66 199	0.29 64	0.48 62	0.25 12	0.15 79	0.10 9	0.13 14	0.10 15	0.13 20	0.13 43

PMTNet	0.33 50	0.17 16	0.26 5	0.29 2	0.18 6	0.44 161	0.22 16	0.57 51	0.66 129	0.46 69	0.54 76	0.38 48	0.34 98	0.50 73	0.25 12	0.75 432	0.10 9	0.12 2	0.09 5	0.13 20	0.12 18

WCG-NET	0.30 26	0.16 8	0.39 50	0.37 47	0.23 69	0.42 149	0.22 16	0.51 25	0.52 89	0.42 53	0.48 49	0.45 85	0.27 40	0.56 96	0.26 19	0.15 79	0.11 49	0.14 20	0.12 42	0.13 20	0.13 43

RAStereo	0.25 2	0.17 16	0.33 18	0.40 121	0.21 33	0.24 9	0.26 54	0.45 11	0.46 70	0.23 2	0.34 25	0.30 11	0.19 6	0.34 9	0.26 19	0.15 79	0.12 104	0.16 80	0.13 70	0.14 54	0.11 3

CAS++	0.33 50	0.25 197	0.39 50	0.38 64	0.26 159	0.32 78	0.24 33	0.87 207	0.53 93	0.48 75	0.46 42	0.26 6	0.21 11	0.50 73	0.26 19	0.23 296	0.20 317	0.22 269	0.17 191	0.21 240	0.17 167
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ACVNet-DCA	0.36 71	0.25 197	0.35 25	0.42 172	0.23 69	0.53 193	0.37 196	0.91 220	0.59 106	0.42 53	0.50 56	0.34 31	0.47 178	0.61 131	0.26 19	0.17 150	0.11 49	0.19 178	0.13 70	0.18 177	0.19 201

xx1	0.40 133	0.25 197	0.35 25	0.42 172	0.23 69	0.53 193	0.37 196	0.71 136	1.17 369	0.42 53	0.50 56	0.65 187	0.56 215	0.61 131	0.26 19	0.17 150	0.11 49	0.20 213	0.19 246	0.18 177	0.19 201

cc1	0.38 106	0.25 197	0.35 25	0.42 172	0.23 69	0.53 193	0.37 196	0.71 136	1.17 369	0.42 53	0.50 56	0.34 31	0.47 178	0.61 131	0.26 19	0.17 150	0.11 49	0.19 178	0.13 70	0.16 128	0.17 167

ff7	0.30 26	0.22 121	0.42 75	0.37 47	0.26 159	0.31 67	0.34 150	0.66 91	0.35 16	0.39 38	0.33 19	0.31 15	0.28 48	0.61 131	0.26 19	0.14 25	0.11 49	0.17 109	0.12 42	0.15 87	0.16 128

ffff	0.30 26	0.22 121	0.42 75	0.37 47	0.26 159	0.31 67	0.34 150	0.66 91	0.35 16	0.39 38	0.33 19	0.31 15	0.28 48	0.61 131	0.26 19	0.14 25	0.11 49	0.17 109	0.12 42	0.15 87	0.16 128

ffm	0.47 197	0.28 261	0.68 285	0.39 84	0.26 159	0.56 211	0.40 239	0.72 146	1.13 358	0.76 199	0.98 255	0.71 216	0.55 208	0.61 131	0.26 19	0.17 150	0.11 49	0.25 315	0.21 286	0.16 128	0.17 167

11t	0.30 26	0.22 121	0.42 75	0.37 47	0.26 159	0.31 67	0.34 150	0.66 91	0.35 16	0.39 38	0.33 19	0.31 15	0.28 48	0.61 131	0.26 19	0.14 25	0.11 49	0.17 109	0.12 42	0.15 87	0.16 128

tt1	0.37 89	0.25 197	0.35 25	0.43 210	0.23 69	0.52 190	0.37 196	0.72 146	1.13 358	0.42 53	0.46 42	0.35 37	0.44 159	0.61 131	0.26 19	0.17 150	0.11 49	0.19 178	0.13 70	0.16 128	0.17 167

CASnet	0.30 26	0.20 70	0.34 19	0.42 172	0.17 3	0.25 20	0.24 33	0.53 34	0.56 96	0.54 90	0.54 76	0.39 52	0.24 21	0.41 28	0.26 19	0.15 79	0.10 9	0.22 269	0.18 219	0.18 177	0.12 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.37 89	0.22 121	0.49 149	0.41 143	0.26 159	0.36 101	0.30 96	0.87 207	0.41 48	0.45 63	0.59 91	0.78 259	0.43 153	0.77 257	0.26 19	0.15 79	0.11 49	0.15 59	0.14 93	0.14 54	0.14 66

HanStereo	0.37 89	0.22 121	0.49 149	0.41 143	0.26 159	0.36 101	0.30 96	0.87 207	0.41 48	0.45 63	0.59 91	0.78 259	0.43 153	0.77 257	0.26 19	0.15 79	0.11 49	0.15 59	0.14 93	0.14 54	0.14 66

anonymousdsp	0.30 26	0.22 121	0.41 67	0.38 64	0.26 159	0.31 67	0.35 172	0.68 107	0.36 22	0.40 48	0.33 19	0.32 22	0.28 48	0.62 151	0.26 19	0.14 25	0.10 9	0.17 109	0.12 42	0.15 87	0.16 128

ccc-4	0.30 26	0.22 121	0.42 75	0.37 47	0.26 159	0.31 67	0.34 150	0.66 91	0.35 16	0.39 38	0.33 19	0.31 15	0.28 48	0.61 131	0.26 19	0.14 25	0.11 49	0.17 109	0.12 42	0.15 87	0.16 128

IGEV-Stereo	0.30 26	0.22 121	0.41 67	0.38 64	0.26 159	0.30 55	0.35 172	0.68 107	0.36 22	0.40 48	0.33 19	0.32 22	0.28 48	0.62 151	0.26 19	0.14 25	0.10 9	0.17 109	0.12 42	0.15 87	0.16 128
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CroCo-Stereo	0.27 10	0.23 145	0.40 62	0.49 307	0.22 43	0.20 3	0.29 81	0.55 42	0.45 64	0.29 10	0.27 7	0.42 67	0.26 35	0.30 3	0.26 19	0.15 79	0.13 166	0.13 14	0.12 42	0.16 128	0.13 43
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
UGAM-zero	0.48 206	0.21 94	0.66 273	0.38 64	0.23 69	0.36 101	0.22 16	1.30 368	0.43 57	0.67 148	0.61 97	1.74 417	0.89 364	0.79 267	0.27 37	0.15 79	0.12 104	0.15 59	0.12 42	0.13 20	0.14 66

model_zeroshot	0.35 62	0.20 70	0.56 226	0.41 143	0.30 259	0.51 182	0.26 54	0.69 117	0.48 78	0.65 133	0.51 63	0.52 112	0.25 25	0.46 49	0.27 37	0.17 150	0.13 166	0.15 59	0.14 93	0.13 20	0.14 66

Pointernet	0.27 10	0.15 2	0.35 25	0.36 36	0.23 69	0.35 94	0.21 9	0.74 165	0.41 48	0.39 38	0.37 28	0.34 31	0.25 25	0.37 14	0.27 37	0.15 79	0.11 49	0.12 2	0.09 5	0.11 1	0.11 3

test_for_model	0.90 377	3.60 471	0.42 75	2.47 460	2.11 460	0.39 122	0.28 72	0.46 15	0.48 78	0.76 199	0.32 17	0.30 11	0.28 48	0.35 11	0.27 37	0.69 431	0.12 104	0.13 14	0.09 5	3.76 470	0.74 430

trnet	0.28 16	0.15 2	0.25 1	0.29 2	0.16 2	0.38 116	0.23 28	0.53 34	0.77 179	0.43 59	0.52 69	0.34 31	0.28 48	0.39 18	0.27 37	0.15 79	0.11 49	0.12 2	0.08 1	0.11 1	0.11 3

MSKI-zero shot	0.33 50	0.19 44	0.36 35	0.41 143	0.22 43	0.32 78	0.22 16	0.65 87	0.45 64	0.52 82	0.64 104	0.60 160	0.19 6	0.78 265	0.27 37	0.14 25	0.11 49	0.14 20	0.10 15	0.13 20	0.13 43

EGLCR-Stereo	0.27 10	0.17 16	0.36 35	0.35 19	0.21 33	0.37 111	0.20 3	0.58 54	0.37 26	0.29 10	0.28 10	0.42 67	0.18 3	0.47 55	0.27 37	0.14 25	0.10 9	0.16 80	0.14 93	0.13 20	0.12 18

MC-Stereo	0.29 20	0.18 25	0.35 25	0.40 121	0.21 33	0.26 22	0.26 54	0.53 34	0.40 43	0.38 35	0.61 97	0.41 61	0.31 79	0.57 103	0.27 37	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.12 42	0.12 4	0.12 18

RAFT_CTSACE	0.46 188	0.20 70	0.48 141	0.46 271	0.27 191	0.34 92	0.39 227	0.62 68	0.74 169	0.78 218	1.44 382	0.86 281	0.38 123	1.09 358	0.27 37	0.13 13	0.13 166	0.18 146	0.16 141	0.16 128	0.12 18

test_xeample3	0.31 38	0.23 145	0.56 226	0.36 36	0.26 159	0.35 94	0.32 130	0.60 59	0.38 30	0.44 62	0.32 17	0.33 28	0.28 48	0.66 185	0.27 37	0.14 25	0.12 104	0.16 80	0.12 42	0.14 54	0.14 66

CREStereo	0.28 16	0.16 8	0.25 1	0.28 1	0.17 3	0.38 116	0.25 43	0.52 29	0.76 176	0.43 59	0.51 63	0.32 22	0.28 48	0.39 18	0.27 37	0.16 120	0.11 49	0.12 2	0.09 5	0.12 4	0.12 18
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
GCAP-BAT	0.32 42	0.21 94	0.45 104	0.34 13	0.29 235	0.28 40	0.27 61	0.53 34	0.32 9	0.61 108	0.66 109	0.47 94	0.25 25	0.59 113	0.28 48	0.15 79	0.12 104	0.15 59	0.10 15	0.12 4	0.12 18

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 173	0.22 121	0.83 335	0.39 84	0.45 375	0.41 140	0.26 54	1.04 267	0.50 84	0.54 90	0.76 142	1.03 330	0.43 153	0.67 195	0.28 48	0.16 120	0.11 49	0.17 109	0.19 246	0.21 240	0.21 247

WCG-NET（raft）	0.31 38	0.16 8	0.39 50	0.33 11	0.19 12	0.35 94	0.27 61	0.54 39	0.79 190	0.45 63	0.55 81	0.47 94	0.27 40	0.56 96	0.28 48	0.13 13	0.10 9	0.12 2	0.11 26	0.12 4	0.12 18

MGS-Stereo	0.29 20	0.20 70	0.42 75	0.37 47	0.24 103	0.37 111	0.30 96	0.40 3	0.50 84	0.32 20	0.51 63	0.40 56	0.24 21	0.45 43	0.28 48	0.16 120	0.12 104	0.15 59	0.13 70	0.15 87	0.14 66

MyStereo07	0.33 50	0.23 145	0.37 41	0.43 210	0.29 235	0.40 130	0.48 302	0.78 181	0.38 30	0.38 35	0.34 25	0.32 22	0.30 76	0.63 161	0.28 48	0.14 25	0.13 166	0.19 178	0.17 191	0.18 177	0.17 167

LoS_RVC	0.28 16	0.17 16	0.29 11	0.33 11	0.32 295	0.43 154	0.34 150	0.42 7	0.34 13	0.33 22	0.51 63	0.29 9	0.38 123	0.37 14	0.28 48	0.11 1	0.10 9	0.11 1	0.08 1	0.11 1	0.26 308

CAS	0.37 89	0.13 1	0.27 8	1.34 442	0.31 271	0.46 168	0.38 212	0.50 23	0.48 78	0.35 26	0.52 69	0.24 4	0.19 6	0.30 3	0.28 48	1.03 444	0.08 1	0.12 2	0.08 1	0.12 4	0.28 328

ProNet	0.30 26	0.22 121	0.41 67	0.36 36	0.25 129	0.33 85	0.42 265	0.62 68	0.41 48	0.33 22	0.31 13	0.32 22	0.28 48	0.60 125	0.28 48	0.13 13	0.11 49	0.16 80	0.13 70	0.13 20	0.14 66

TANstereo	0.31 38	0.16 8	0.34 19	0.31 5	0.17 3	0.55 205	0.23 28	0.46 15	0.56 96	0.60 104	0.69 118	0.37 45	0.26 35	0.36 13	0.28 48	0.16 120	0.16 245	0.13 14	0.10 15	0.14 54	0.15 103

XX-TBD	0.32 42	0.53 380	0.26 5	0.53 354	0.21 33	0.38 116	0.24 33	0.41 5	0.77 179	0.55 92	0.70 121	0.31 15	0.26 35	0.33 6	0.28 48	0.16 120	0.10 9	0.12 2	0.09 5	0.13 20	0.11 3

XX-Stereo	0.38 106	0.18 25	0.52 190	0.58 382	0.38 336	0.39 122	0.20 3	0.62 68	0.31 8	0.47 71	1.29 358	0.72 231	0.25 25	0.59 113	0.28 48	0.16 120	0.11 49	0.17 109	0.16 141	0.14 54	0.11 3

CFNet-RSSM	0.35 62	0.18 25	0.47 128	0.39 84	0.22 43	0.35 94	0.23 28	0.78 181	0.86 234	0.67 148	0.54 76	0.56 127	0.28 48	0.49 69	0.28 48	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.12 42	0.13 20	0.12 18

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 256	0.23 145	1.38 407	0.40 121	0.53 399	0.29 49	0.30 96	1.49 406	0.45 64	0.69 160	1.15 323	0.98 316	0.32 86	0.70 217	0.29 60	0.15 79	0.11 49	0.17 109	0.20 267	0.22 263	0.27 318

IGEV++	0.25 2	0.17 16	0.35 25	0.40 121	0.23 69	0.24 9	0.23 28	0.56 48	0.24 1	0.29 10	0.36 27	0.30 11	0.22 14	0.33 6	0.29 60	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.10 15	0.13 20	0.14 66

IGEV_Zeroshot_test	0.36 71	0.19 44	0.71 298	0.41 143	0.29 235	0.30 55	0.25 43	0.86 206	0.40 43	0.64 128	0.57 86	0.56 127	0.25 25	0.56 96	0.29 60	0.15 79	0.11 49	0.16 80	0.14 93	0.14 54	0.14 66

LoS	0.30 26	0.16 8	0.32 16	0.30 4	0.19 12	0.32 78	0.29 81	0.54 39	0.73 163	0.35 26	0.52 69	0.42 67	0.29 64	0.48 62	0.29 60	0.15 79	0.11 49	0.13 14	0.09 5	0.12 4	0.12 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	0.36 71	0.18 25	0.37 41	0.38 64	0.23 69	0.31 67	0.33 141	0.70 129	1.25 382	0.45 63	0.65 106	0.46 89	0.43 153	0.40 25	0.29 60	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.12 42	0.12 4	0.12 18

test_4	0.37 89	0.19 44	0.34 19	0.45 247	0.26 159	0.20 3	0.34 150	0.58 54	0.42 53	0.60 104	1.45 385	0.43 74	0.26 35	0.67 195	0.29 60	0.12 4	0.10 9	0.17 109	0.19 246	0.15 87	0.12 18

iRaft-Stereo_20w	0.42 154	0.20 70	0.63 261	0.39 84	0.27 191	0.33 85	0.25 43	1.76 433	0.37 26	0.73 184	0.53 73	0.63 174	0.42 151	0.86 291	0.29 60	0.14 25	0.11 49	0.14 20	0.13 70	0.15 87	0.15 103

GMOStereo	0.38 106	0.19 44	0.42 75	0.43 210	0.24 103	0.40 130	0.39 227	0.55 42	0.64 120	0.89 284	0.84 186	0.65 187	0.37 115	0.39 18	0.29 60	0.14 25	0.12 104	0.20 213	0.18 219	0.15 87	0.12 18

error version	0.38 106	0.19 44	0.42 75	0.43 210	0.24 103	0.40 130	0.39 227	0.55 42	0.64 120	0.89 284	0.84 186	0.65 187	0.37 115	0.39 18	0.29 60	0.14 25	0.12 104	0.20 213	0.18 219	0.15 87	0.12 18

test-v	0.38 106	0.19 44	0.42 75	0.43 210	0.24 103	0.40 130	0.39 227	0.55 42	0.64 120	0.89 284	0.84 186	0.65 187	0.37 115	0.39 18	0.29 60	0.14 25	0.12 104	0.20 213	0.18 219	0.15 87	0.12 18

TRStereo	0.39 119	0.32 300	0.64 266	0.49 307	0.41 352	0.30 55	0.30 96	0.97 246	0.63 116	0.53 89	0.43 36	0.52 112	0.26 35	0.77 257	0.29 60	0.18 182	0.12 104	0.19 178	0.19 246	0.13 20	0.13 43

test-2	0.38 106	0.19 44	0.42 75	0.43 210	0.24 103	0.40 130	0.39 227	0.55 42	0.64 120	0.89 284	0.84 186	0.65 187	0.37 115	0.39 18	0.29 60	0.14 25	0.12 104	0.20 213	0.18 219	0.15 87	0.12 18

Gwc-CoAtRS	0.35 62	0.18 25	0.46 117	0.39 84	0.23 69	0.34 92	0.22 16	0.74 165	0.77 179	0.62 111	0.60 94	0.58 146	0.29 64	0.47 55	0.29 60	0.14 25	0.11 49	0.14 20	0.12 42	0.13 20	0.13 43

Occ-G	0.27 10	0.15 2	0.32 16	0.35 19	0.21 33	0.28 40	0.32 130	0.44 9	0.34 13	0.29 10	0.43 36	0.49 103	0.25 25	0.50 73	0.30 73	0.14 25	0.11 49	0.14 20	0.11 26	0.13 20	0.13 43

RAFT-Stereo-weight	0.33 50	0.19 44	0.36 35	0.39 84	0.23 69	0.28 40	0.29 81	0.69 117	0.83 222	0.55 92	0.51 63	0.58 146	0.20 9	0.48 62	0.30 73	0.13 13	0.10 9	0.14 20	0.12 42	0.13 20	0.12 18

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 59	0.28 261	0.48 141	0.37 47	0.25 129	0.47 170	0.30 96	0.60 59	0.92 273	0.43 59	0.37 28	0.30 11	0.29 64	0.50 73	0.30 73	0.17 150	0.14 200	0.18 146	0.15 115	0.18 177	0.16 128

MaDis-Stereo	0.27 10	0.19 44	0.39 50	0.37 47	0.26 159	0.28 40	0.28 72	0.45 11	0.37 26	0.27 8	0.27 7	0.40 56	0.27 40	0.40 25	0.30 73	0.16 120	0.14 200	0.16 80	0.13 70	0.15 87	0.12 18

RAFT-Test	0.35 62	0.19 44	0.42 75	0.39 84	0.24 103	0.50 177	0.23 28	0.74 165	0.44 60	0.62 111	0.85 194	0.64 181	0.28 48	0.48 62	0.30 73	0.14 25	0.11 49	0.14 20	0.11 26	0.13 20	0.13 43

4D-IteraStereo	0.33 50	0.19 44	0.43 93	0.40 121	0.24 103	0.32 78	0.27 61	0.59 57	0.72 154	0.66 139	0.53 73	0.42 67	0.22 14	0.46 49	0.30 73	0.14 25	0.09 2	0.20 213	0.16 141	0.16 128	0.12 18

CroCo-Stereo Lap2	0.29 20	0.25 197	0.44 98	0.50 318	0.30 259	0.19 2	0.31 118	0.52 29	0.41 48	0.25 4	0.28 10	0.46 89	0.31 79	0.39 18	0.30 73	0.15 79	0.15 221	0.16 80	0.13 70	0.17 152	0.16 128

raft_robust	0.41 147	0.24 166	0.39 50	0.43 210	0.22 43	0.40 130	0.33 141	0.80 190	0.98 306	0.80 225	0.88 208	0.41 61	0.32 86	0.89 300	0.30 73	0.14 25	0.12 104	0.16 80	0.18 219	0.15 87	0.13 43

test-1	0.37 89	0.20 70	0.76 316	0.47 290	0.27 191	0.44 161	0.36 183	0.63 75	0.65 126	0.49 76	0.67 115	0.54 119	0.35 105	0.42 32	0.30 73	0.14 25	0.12 104	0.16 80	0.14 93	0.15 87	0.18 191

sAnonymous2	0.42 154	0.41 352	0.96 368	0.48 298	0.37 330	0.41 140	0.48 302	0.60 59	0.52 89	0.39 38	0.48 49	0.35 37	0.44 159	0.44 38	0.30 73	0.19 219	0.14 200	0.19 178	0.17 191	0.55 418	0.43 396

CroCo_RVC	0.42 154	0.41 352	0.96 368	0.48 298	0.37 330	0.41 140	0.48 302	0.60 59	0.52 89	0.39 38	0.48 49	0.35 37	0.44 159	0.44 38	0.30 73	0.19 219	0.14 200	0.19 178	0.17 191	0.55 418	0.43 396

EAI-Stereo	0.36 71	0.21 94	0.46 117	0.40 121	0.22 43	0.33 85	0.36 183	1.22 339	0.32 9	0.52 82	0.75 139	0.35 37	0.28 48	0.65 175	0.30 73	0.14 25	0.11 49	0.14 20	0.14 93	0.14 54	0.13 43

rvit_stereo_0081_aga	0.32 42	0.29 274	0.50 161	0.43 210	0.29 235	0.36 101	0.32 130	0.46 15	0.42 53	0.40 48	0.44 38	0.41 61	0.34 98	0.43 35	0.31 85	0.23 296	0.17 277	0.19 178	0.16 141	0.20 229	0.15 103

MyStereo06	0.40 133	0.22 121	0.65 271	0.42 172	0.29 235	0.43 154	0.48 302	1.05 274	0.43 57	0.64 128	0.54 76	0.78 259	0.27 40	0.53 81	0.31 85	0.14 25	0.13 166	0.18 146	0.17 191	0.17 152	0.17 167

AE-Stereo	0.36 71	0.21 94	0.47 128	0.49 307	0.31 271	0.50 177	0.34 150	0.72 146	0.73 163	0.34 24	0.55 81	0.52 112	0.28 48	0.48 62	0.31 85	0.13 13	0.13 166	0.18 146	0.16 141	0.15 87	0.14 66

Sa-1000	0.49 219	0.25 197	0.45 104	0.46 271	0.25 129	0.64 255	0.34 150	0.85 203	0.95 289	0.85 256	1.51 392	0.55 121	0.44 159	0.94 317	0.31 85	0.16 120	0.12 104	0.21 256	0.20 267	0.15 87	0.14 66

cross-raft	0.34 59	0.20 70	0.38 47	0.45 247	0.24 103	0.32 78	0.35 172	0.77 178	0.42 53	0.62 111	0.77 144	0.58 146	0.27 40	0.46 49	0.31 85	0.12 4	0.10 9	0.15 59	0.13 70	0.15 87	0.12 18

raftrobust	0.35 62	0.20 70	0.39 50	0.43 210	0.29 235	0.31 67	0.25 43	0.73 158	0.66 129	0.59 102	0.56 84	0.44 77	0.45 166	0.55 90	0.31 85	0.16 120	0.12 104	0.14 20	0.12 42	0.12 4	0.14 66

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 89	0.18 25	0.45 104	0.36 36	0.19 12	0.33 85	0.28 72	0.67 102	0.77 179	0.72 177	0.99 263	0.56 127	0.39 138	0.44 38	0.31 85	0.11 1	0.09 2	0.15 59	0.14 93	0.13 20	0.11 3

plain	0.32 42	0.21 94	0.59 245	0.40 121	0.29 235	0.27 30	0.30 96	0.46 15	0.36 22	0.32 20	0.66 109	0.31 15	0.33 92	0.68 204	0.32 92	0.18 182	0.13 166	0.20 213	0.15 115	0.18 177	0.13 43

MIF-Stereo (partial)	0.32 42	0.19 44	0.41 67	0.41 143	0.32 295	0.29 49	0.24 33	0.49 21	0.44 60	0.31 17	0.63 101	0.37 45	0.36 111	0.60 125	0.32 92	0.17 150	0.13 166	0.19 178	0.17 191	0.18 177	0.15 103

DLNR_Zeroshot_test	20.12 477	36.36 483	38.38 481	170.13 489	62.28 485	0.22 5	0.20 3	13.43 476	0.40 43	0.45 63	0.66 109	0.42 67	0.21 11	0.64 168	0.32 92	5.57 474	0.10 9	0.15 59	0.11 26	72.31 488	0.13 43

LL-Strereo2	0.36 71	0.25 197	0.52 190	0.43 210	0.27 191	0.36 101	0.27 61	0.70 129	0.46 70	0.55 92	0.53 73	0.65 187	0.24 21	0.69 210	0.32 92	0.14 25	0.13 166	0.23 288	0.20 267	0.19 212	0.14 66

DCRE	0.38 106	0.19 44	0.47 128	0.45 247	0.33 307	0.45 166	0.40 239	0.66 91	0.53 93	0.49 76	0.95 239	0.57 131	0.39 138	0.53 81	0.32 92	0.14 25	0.13 166	0.15 59	0.14 93	0.14 54	0.15 103

test-3	0.35 62	0.17 16	0.48 141	0.40 121	0.22 43	0.42 149	0.22 16	0.66 91	0.80 198	0.72 177	0.45 39	0.63 174	0.29 64	0.45 43	0.32 92	0.13 13	0.09 2	0.17 109	0.13 70	0.13 20	0.11 3

test_1	0.35 62	0.17 16	0.48 141	0.40 121	0.22 43	0.42 149	0.22 16	0.66 91	0.80 198	0.70 166	0.45 39	0.63 174	0.29 64	0.45 43	0.32 92	0.13 13	0.09 2	0.17 109	0.13 70	0.13 20	0.11 3

test_3	0.37 89	0.19 44	0.50 161	0.45 247	0.24 103	0.47 170	0.36 183	0.69 117	0.84 223	0.66 139	0.46 42	0.68 209	0.25 25	0.45 43	0.32 92	0.12 4	0.10 9	0.18 146	0.16 141	0.15 87	0.12 18

KYRaft	0.48 206	0.21 94	0.41 67	0.45 247	0.23 69	0.43 154	0.36 183	0.68 107	0.45 64	0.94 309	1.72 406	0.78 259	0.40 142	0.65 175	0.32 92	0.16 120	0.11 49	0.18 146	0.22 307	0.17 152	0.76 432

Prome-Stereo	0.46 188	0.20 70	0.37 41	0.45 247	0.26 159	0.40 130	0.42 265	0.69 117	0.49 81	0.96 326	1.84 411	0.58 146	0.64 261	0.63 161	0.32 92	0.15 79	0.11 49	0.16 80	0.14 93	0.17 152	0.30 339

testlalala2	0.37 89	0.19 44	0.45 104	0.94 430	0.56 404	0.45 166	0.25 43	0.64 85	0.51 88	0.69 160	0.57 86	0.44 77	0.24 21	0.35 11	0.33 102	0.15 79	0.13 166	0.14 20	0.10 15	0.13 20	0.14 66

testlalala_base	0.49 219	0.26 229	0.44 98	0.47 290	0.34 317	0.57 219	0.26 54	0.60 59	0.37 26	0.52 82	0.56 84	0.46 89	0.31 79	0.45 43	0.33 102	1.56 451	0.11 49	0.14 20	0.10 15	1.85 443	0.15 103

anonymousdsp2	0.37 89	0.21 94	0.49 149	0.38 64	0.24 103	0.48 175	0.31 118	0.91 220	0.68 136	0.57 98	0.51 63	0.51 109	0.34 98	0.59 113	0.33 102	0.14 25	0.11 49	0.14 20	0.10 15	0.16 128	0.16 128

TestStereo1	0.44 173	0.24 166	0.45 104	0.52 346	0.25 129	0.35 94	0.40 239	0.81 192	0.94 285	0.70 166	0.96 243	0.48 99	0.45 166	0.94 317	0.33 102	0.16 120	0.13 166	0.18 146	0.16 141	0.15 87	0.14 66

RAFT+CT+SA	0.40 133	0.24 166	0.40 62	0.53 354	0.27 191	0.28 40	0.45 285	0.79 188	0.81 207	0.51 79	0.90 217	0.42 67	0.39 138	0.81 275	0.33 102	0.15 79	0.11 49	0.18 146	0.18 219	0.15 87	0.15 103

SA-5K	0.44 173	0.24 166	0.45 104	0.52 346	0.25 129	0.35 94	0.40 239	0.81 192	0.94 285	0.70 166	0.96 243	0.48 99	0.45 166	0.94 317	0.33 102	0.16 120	0.13 166	0.18 146	0.16 141	0.15 87	0.14 66

SA	0.45 182	0.26 229	0.50 161	0.47 290	0.24 103	0.46 168	0.36 183	0.79 188	1.00 313	0.61 108	1.04 286	0.50 105	0.50 189	0.98 334	0.33 102	0.16 120	0.13 166	0.21 256	0.19 246	0.15 87	0.14 66

TransformOpticalFlow	0.46 188	0.21 94	0.49 149	0.42 172	0.24 103	0.36 101	0.46 288	1.04 267	0.84 223	0.67 148	1.14 321	0.73 236	0.56 215	0.78 265	0.33 102	0.15 79	0.10 9	0.17 109	0.15 115	0.14 54	0.15 103

PSM-AAD	0.48 206	0.21 94	0.39 50	0.44 234	0.23 69	0.56 211	0.47 296	0.67 102	0.73 163	1.08 367	1.12 313	0.58 146	0.87 358	0.63 161	0.33 102	0.15 79	0.11 49	0.25 315	0.26 354	0.18 177	0.42 392

iRaftStereo_RVC	0.33 50	0.20 70	0.40 62	0.40 121	0.23 69	0.31 67	0.29 81	0.70 129	0.55 95	0.49 76	0.66 109	0.37 45	0.23 18	0.47 55	0.33 102	0.14 25	0.11 49	0.19 178	0.17 191	0.16 128	0.13 43

sCroCo_RVC	0.36 71	0.29 274	0.73 308	0.52 346	0.39 344	0.42 149	0.31 118	0.52 29	0.46 70	0.31 17	0.48 49	0.38 48	0.32 86	0.46 49	0.33 102	0.22 272	0.23 343	0.19 178	0.19 246	0.21 240	0.22 266

rvit_stereo_0080	0.32 42	0.26 229	0.45 104	0.39 84	0.28 212	0.27 30	0.46 288	0.51 25	0.46 70	0.36 29	0.42 34	0.41 61	0.29 64	0.41 28	0.34 113	0.22 272	0.17 277	0.17 109	0.16 141	0.23 283	0.16 128

whm_eth	0.32 42	0.26 229	0.45 104	0.39 84	0.28 212	0.27 30	0.46 288	0.51 25	0.46 70	0.36 29	0.42 34	0.41 61	0.29 64	0.41 28	0.34 113	0.22 272	0.17 277	0.17 109	0.16 141	0.23 283	0.16 128

StereoVision	0.43 167	0.29 274	0.54 211	0.50 318	0.28 212	0.37 111	0.38 212	0.75 171	0.63 116	0.46 69	1.11 311	0.53 117	0.38 123	0.57 103	0.34 113	0.21 254	0.24 352	0.25 315	0.24 334	0.26 315	0.17 167

EKT-Stereo	0.36 71	0.24 166	0.44 98	0.44 234	0.30 259	0.37 111	0.30 96	0.72 146	0.68 136	0.47 71	0.63 101	0.49 103	0.28 48	0.59 113	0.34 113	0.19 219	0.14 200	0.18 146	0.15 115	0.16 128	0.18 191

DisPM	0.40 133	0.20 70	0.50 161	0.42 172	0.27 191	0.24 9	0.30 96	0.68 107	0.61 115	0.88 277	0.87 205	0.59 156	0.32 86	0.80 270	0.34 113	0.19 219	0.12 104	0.19 178	0.17 191	0.16 128	0.21 247

STrans-v2	0.47 197	0.21 94	0.49 149	0.41 143	0.25 129	0.54 200	0.49 313	1.16 311	0.82 217	0.67 148	1.05 289	0.71 216	0.67 278	0.74 233	0.34 113	0.15 79	0.11 49	0.17 109	0.15 115	0.14 54	0.14 66

FTStereo	0.56 285	0.21 94	0.39 50	0.42 172	0.25 129	0.39 122	0.73 388	0.69 117	0.45 64	1.09 371	3.23 443	0.69 211	0.71 298	0.55 90	0.34 113	0.15 79	0.13 166	0.19 178	0.17 191	0.15 87	0.32 350

GMM-Stereo	0.44 173	0.20 70	0.39 50	0.42 172	0.25 129	0.50 177	0.44 280	0.72 146	0.57 102	0.77 207	1.37 370	0.76 252	0.38 123	0.62 151	0.34 113	0.15 79	0.10 9	0.20 213	0.19 246	0.17 152	0.28 328

CREStereo++_RVC	0.32 42	0.16 8	0.25 1	0.32 7	0.24 103	0.27 30	0.22 16	0.48 20	0.89 257	0.47 71	0.80 168	0.29 9	0.25 25	0.37 14	0.34 113	0.14 25	0.09 2	0.13 14	0.52 431	0.14 54	0.10 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
rvit_stereo_0081	0.33 50	0.25 197	0.49 149	0.43 210	0.26 159	0.31 67	0.37 196	0.45 11	0.56 96	0.37 31	0.40 31	0.39 52	0.38 123	0.44 38	0.35 122	0.22 272	0.16 245	0.19 178	0.16 141	0.20 229	0.14 66

rvit_stereo_0082	0.33 50	0.25 197	0.49 149	0.43 210	0.26 159	0.31 67	0.37 196	0.45 11	0.56 96	0.37 31	0.40 31	0.39 52	0.38 123	0.44 38	0.35 122	0.22 272	0.16 245	0.19 178	0.16 141	0.20 229	0.14 66

UniTT-Stereo	0.27 10	0.18 25	0.40 62	0.40 121	0.28 212	0.30 55	0.28 72	0.40 3	0.33 11	0.30 15	0.46 42	0.27 7	0.25 25	0.48 62	0.35 122	0.17 150	0.13 166	0.14 20	0.12 42	0.14 54	0.13 43

LCNet	0.42 154	0.21 94	0.34 19	0.44 234	0.24 103	0.47 170	0.28 72	0.69 117	0.57 102	0.72 177	1.03 283	0.66 199	0.58 229	0.60 125	0.35 122	0.15 79	0.10 9	0.19 178	0.19 246	0.22 263	0.37 376

GrayStereo	0.49 219	0.20 70	0.44 98	0.47 290	0.29 235	0.51 182	0.62 362	0.71 136	0.66 129	1.04 352	1.46 386	0.77 257	0.73 313	0.58 106	0.35 122	0.15 79	0.12 104	0.17 109	0.17 191	0.15 87	0.30 339

AnonymousM	0.42 154	0.86 423	0.31 14	0.35 19	0.23 69	0.30 55	0.37 196	0.56 48	0.44 60	0.72 177	0.50 56	0.47 94	0.29 64	0.42 32	0.35 122	0.16 120	0.12 104	1.51 444	0.32 384	0.12 4	0.11 3

s12784h	0.37 89	0.15 2	0.26 5	0.34 13	0.15 1	0.80 318	0.29 81	0.83 199	0.87 241	0.58 101	0.58 89	0.43 74	0.41 146	0.59 113	0.35 122	0.12 4	0.10 9	0.14 20	0.09 5	0.14 54	0.10 1

RALAANet	0.40 133	0.24 166	0.56 226	0.43 210	0.30 259	0.36 101	0.25 43	0.89 214	0.69 143	0.69 160	0.65 106	0.61 162	0.30 76	0.63 161	0.35 122	0.16 120	0.13 166	0.18 146	0.15 115	0.21 240	0.14 66

AFF-stereo	0.39 119	0.20 70	0.42 75	0.37 47	0.22 43	0.27 30	0.31 118	0.67 102	0.72 154	0.66 139	1.12 313	0.75 245	0.38 123	0.57 103	0.35 122	0.11 1	0.09 2	0.16 80	0.16 141	0.14 54	0.12 18

R-Stereo Train	0.40 133	0.19 44	0.47 128	0.43 210	0.27 191	0.41 140	0.31 118	0.74 165	0.38 30	0.90 291	1.28 354	0.58 146	0.35 105	0.43 35	0.35 122	0.15 79	0.13 166	0.14 20	0.12 42	0.14 54	0.14 66

RAFT-Stereo	0.40 133	0.19 44	0.47 128	0.43 210	0.27 191	0.41 140	0.31 118	0.74 165	0.38 30	0.90 291	1.28 354	0.58 146	0.35 105	0.43 35	0.35 122	0.15 79	0.13 166	0.14 20	0.12 42	0.14 54	0.14 66
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_stereo_ft	0.35 62	0.26 229	0.54 211	0.53 354	0.32 295	0.33 85	0.46 288	0.52 29	0.52 89	0.35 26	0.41 33	0.41 61	0.34 98	0.49 69	0.36 133	0.22 272	0.14 200	0.19 178	0.18 219	0.19 212	0.15 103

qqq1	0.51 243	0.24 166	0.67 278	0.35 19	0.20 24	0.63 246	0.34 150	1.26 352	1.06 334	0.85 256	1.02 273	0.71 216	0.66 269	0.96 325	0.36 133	0.19 219	0.16 245	0.14 20	0.12 42	0.15 87	0.16 128

fff1	0.51 243	0.24 166	0.67 278	0.35 19	0.20 24	0.63 246	0.34 150	1.26 352	1.06 334	0.85 256	1.02 273	0.71 216	0.66 269	0.96 325	0.36 133	0.19 219	0.16 245	0.14 20	0.12 42	0.15 87	0.16 128

knoymous	0.37 89	0.22 121	0.34 19	0.32 7	0.22 43	0.38 116	0.29 81	0.63 75	0.65 126	0.69 160	0.69 118	0.60 160	0.40 142	0.61 131	0.36 133	0.17 150	0.11 49	0.20 213	0.12 42	0.18 177	0.19 201

Selective-RAFT	0.36 71	0.23 145	0.54 211	0.45 247	0.22 43	0.64 255	0.27 61	0.62 68	0.65 126	0.41 51	0.38 30	0.55 121	0.39 138	0.59 113	0.36 133	0.14 25	0.12 104	0.14 20	0.12 42	0.16 128	0.14 66

ADStereo(finetuned)	0.39 119	0.18 25	0.58 237	0.35 19	0.19 12	0.30 55	0.30 96	0.72 146	0.96 296	0.72 177	0.77 144	0.45 85	0.68 286	0.46 49	0.36 133	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.13 20	0.15 103

test_5	0.44 173	0.25 197	0.48 141	0.53 354	0.28 212	0.28 40	0.42 265	0.77 178	0.87 241	0.63 118	0.91 224	0.73 236	0.53 198	0.82 280	0.36 133	0.14 25	0.11 49	0.18 146	0.18 219	0.18 177	0.16 128

OMP-Stereo	0.43 167	0.23 145	0.50 161	0.53 354	0.25 129	0.36 101	0.24 33	0.73 158	0.81 207	0.78 218	0.64 104	0.88 291	0.41 146	0.95 322	0.36 133	0.15 79	0.12 104	0.20 213	0.15 115	0.16 128	0.13 43

DCANet	0.38 106	0.18 25	0.46 117	0.35 19	0.19 12	0.30 55	0.30 96	0.72 146	0.96 296	0.72 177	0.77 144	0.45 85	0.56 215	0.47 55	0.36 133	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.13 20	0.15 103

rvit_0105_6	0.40 133	0.28 261	0.68 285	0.51 330	0.30 259	0.39 122	0.41 258	0.53 34	0.68 136	0.41 51	0.45 39	0.50 105	0.45 166	0.55 90	0.37 142	0.28 341	0.26 369	0.24 302	0.22 307	0.22 263	0.17 167

rvit_0105_4	0.42 154	0.30 289	0.77 319	0.52 346	0.29 235	0.41 140	0.44 280	0.57 51	0.75 172	0.45 63	0.48 49	0.56 127	0.49 186	0.58 106	0.37 142	0.28 341	0.26 369	0.25 315	0.22 307	0.24 296	0.19 201

DCANet-4	0.38 106	0.22 121	0.58 237	0.35 19	0.19 12	0.30 55	0.30 96	0.69 117	0.97 301	0.70 166	0.79 158	0.40 56	0.46 173	0.46 49	0.37 142	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.12 4	0.15 103

fff	0.39 119	0.18 25	0.46 117	0.35 19	0.19 12	0.30 55	0.30 96	0.73 158	1.08 345	0.70 166	0.79 158	0.44 77	0.62 248	0.47 55	0.37 142	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.12 4	0.15 103

GLC_STEREO	0.30 26	0.20 70	0.28 9	0.44 234	0.19 12	0.31 67	0.25 43	0.49 21	0.43 57	0.37 31	0.47 47	0.40 56	0.23 18	0.51 77	0.37 142	0.15 79	0.18 291	0.19 178	0.16 141	0.16 128	0.14 66

PFNet+	0.41 147	0.20 70	0.53 198	0.40 121	0.25 129	0.28 40	0.22 16	0.66 91	0.76 176	0.85 256	0.79 158	0.63 174	0.34 98	0.75 240	0.37 142	0.20 239	0.14 200	0.23 288	0.20 267	0.17 152	0.21 247

HHNet	0.42 154	0.19 44	0.43 93	0.35 19	0.38 336	0.33 85	0.33 141	0.71 136	0.78 183	0.87 269	1.30 360	0.52 112	0.36 111	0.53 81	0.37 142	0.16 120	0.11 49	0.19 178	0.15 115	0.15 87	0.25 304

IIG-Stereo	0.45 182	0.22 121	0.48 141	0.51 330	0.26 159	0.43 154	0.21 9	0.73 158	0.80 198	0.84 244	0.95 239	0.82 274	0.46 173	0.95 322	0.37 142	0.16 120	0.12 104	0.19 178	0.15 115	0.15 87	0.12 18

RAFT-345	0.41 147	0.19 44	0.42 75	0.39 84	0.23 69	0.32 78	0.25 43	0.62 68	0.56 96	0.74 191	1.77 408	0.44 77	0.35 105	0.67 195	0.37 142	0.14 25	0.11 49	0.18 146	0.14 93	0.14 54	0.13 43

RAFT	0.46 188	0.23 145	0.52 190	0.48 298	0.27 191	0.55 205	0.47 296	0.68 107	0.60 113	0.83 238	0.82 178	1.00 322	0.56 215	0.76 250	0.37 142	0.18 182	0.16 245	0.22 269	0.20 267	0.16 128	0.14 66

TestStereo	0.39 119	0.32 300	0.42 75	0.45 247	0.20 24	0.41 140	0.38 212	0.69 117	0.66 129	0.56 95	0.78 153	0.48 99	0.43 153	0.59 113	0.37 142	0.18 182	0.13 166	0.20 213	0.15 115	0.23 283	0.14 66

csc	0.39 119	0.18 25	0.46 117	0.35 19	0.19 12	0.30 55	0.30 96	0.73 158	1.08 345	0.70 166	0.79 158	0.44 77	0.62 248	0.47 55	0.37 142	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.12 4	0.15 103

cscssc	0.39 119	0.18 25	0.46 117	0.35 19	0.19 12	0.30 55	0.30 96	0.73 158	1.08 345	0.70 166	0.79 158	0.44 77	0.62 248	0.47 55	0.37 142	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.12 4	0.15 103

111	0.42 154	0.18 25	0.46 117	0.35 19	0.19 12	0.52 190	0.28 72	0.76 173	1.16 366	0.52 82	0.92 230	0.65 187	0.51 194	0.65 175	0.37 142	0.15 79	0.10 9	0.14 20	0.12 42	0.13 20	0.16 128

ARAFT	0.48 206	0.25 197	0.82 331	0.42 172	0.25 129	0.56 211	0.54 338	0.82 197	0.82 217	0.92 299	0.75 139	0.75 245	0.48 182	0.89 300	0.37 142	0.15 79	0.12 104	0.23 288	0.22 307	0.14 54	0.14 66

rvit_0105_5	0.44 173	0.32 300	0.79 323	0.51 330	0.29 235	0.44 161	0.43 272	0.62 68	0.76 176	0.51 79	0.52 69	0.61 162	0.53 198	0.58 106	0.38 157	0.28 341	0.25 360	0.25 315	0.24 334	0.22 263	0.20 230

GCST	0.85 371	1.25 440	0.80 324	1.58 445	1.03 438	1.04 371	0.24 33	0.81 192	0.81 207	0.99 337	0.67 115	0.78 259	0.35 105	0.98 334	0.38 157	0.97 440	0.65 440	1.20 441	0.81 444	0.93 433	0.72 429

PSM-adaLoss	0.36 71	0.24 166	0.51 170	0.42 172	0.22 43	0.24 9	0.31 118	0.63 75	0.39 34	0.63 118	0.73 125	0.57 131	0.38 123	0.59 113	0.38 157	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.21 240	0.16 128

ROB_FTStereo	0.36 71	0.24 166	0.51 170	0.42 172	0.22 43	0.24 9	0.20 3	0.63 75	0.39 34	0.63 118	0.73 125	0.57 131	0.38 123	0.60 125	0.38 157	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.21 240	0.16 128

HUI-Stereo	0.36 71	0.24 166	0.51 170	0.42 172	0.22 43	0.24 9	0.22 16	0.63 75	0.40 43	0.64 128	0.73 125	0.58 146	0.38 123	0.53 81	0.38 157	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.21 240	0.16 128

SST-Stereo	0.41 147	0.20 70	0.48 141	0.43 210	0.25 129	0.25 20	0.21 9	0.68 107	0.50 84	1.08 367	0.79 158	0.71 216	0.42 151	0.81 275	0.38 157	0.17 150	0.11 49	0.20 213	0.16 141	0.19 212	0.15 103

RAFT-RH_RVC	0.57 291	0.18 25	0.44 98	0.38 64	0.23 69	0.56 211	0.24 33	0.61 65	0.73 163	1.18 384	3.90 454	0.55 121	0.40 142	0.67 195	0.38 157	0.14 25	0.11 49	0.20 213	0.15 115	0.12 4	0.14 66

RALCasStereoNet	0.37 89	0.23 145	0.41 67	0.44 234	0.28 212	0.36 101	0.38 212	0.66 91	0.67 135	0.51 79	0.74 137	0.51 109	0.29 64	0.64 168	0.38 157	0.17 150	0.14 200	0.15 59	0.13 70	0.17 152	0.17 167

HCRNet	0.46 188	0.35 316	0.45 104	0.54 364	0.26 159	0.52 190	0.29 81	0.87 207	0.64 120	0.75 194	0.82 178	0.76 252	0.53 198	0.70 217	0.38 157	0.24 306	0.16 245	0.24 302	0.20 267	0.21 240	0.20 230

rvit_stereo_0083	0.34 59	0.25 197	0.53 198	0.45 247	0.28 212	0.35 94	0.35 172	0.47 19	0.64 120	0.38 35	0.47 47	0.42 67	0.37 115	0.41 28	0.39 166	0.22 272	0.20 317	0.20 213	0.17 191	0.21 240	0.15 103

MIM_Stereo	0.39 119	0.18 25	0.59 245	0.38 64	0.25 129	0.27 30	0.24 33	0.72 146	0.56 96	0.72 177	1.00 267	0.62 169	0.29 64	0.67 195	0.39 166	0.13 13	0.14 200	0.17 109	0.16 141	0.14 54	0.12 18

riskmin	0.41 147	0.21 94	0.44 98	0.34 13	0.24 103	0.58 224	0.32 130	0.70 129	0.86 234	0.52 82	0.57 86	0.78 259	0.60 239	0.58 106	0.39 166	0.17 150	0.12 104	0.19 178	0.13 70	0.19 212	0.22 266

MIPNet	0.39 119	0.22 121	0.66 273	0.40 121	0.25 129	0.53 193	0.29 81	0.78 181	0.74 169	0.68 157	0.60 94	0.40 56	0.48 182	0.45 43	0.39 166	0.14 25	0.11 49	0.16 80	0.13 70	0.14 54	0.14 66

Patchmatch Stereo++	0.36 71	0.24 166	0.51 170	0.42 172	0.22 43	0.24 9	0.21 9	0.63 75	0.39 34	0.63 118	0.73 125	0.57 131	0.38 123	0.61 131	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.21 240	0.16 128
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
NF-Stereo	0.39 119	0.21 94	0.51 170	0.42 172	0.25 129	0.26 22	0.30 96	0.71 136	0.72 154	0.66 139	0.77 144	0.57 131	0.31 79	0.69 210	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.16 128	0.27 318

OCTAStereo	0.39 119	0.21 94	0.51 170	0.42 172	0.25 129	0.26 22	0.30 96	0.71 136	0.72 154	0.66 139	0.77 144	0.58 146	0.31 79	0.69 210	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.16 128	0.27 318

ROB_FTStereo_v2	0.36 71	0.24 166	0.51 170	0.42 172	0.22 43	0.24 9	0.31 118	0.63 75	0.39 34	0.63 118	0.73 125	0.57 131	0.38 123	0.60 125	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.21 240	0.16 128

ASMatch	0.48 206	0.20 70	0.47 128	0.39 84	0.28 212	0.37 111	0.26 54	0.76 173	0.72 154	0.77 207	2.29 423	0.61 162	0.51 194	0.64 168	0.39 166	0.15 79	0.12 104	0.17 109	0.15 115	0.14 54	0.22 266

RAFT_R40	0.41 147	0.20 70	0.47 128	0.44 234	0.25 129	0.23 8	0.25 43	0.69 117	0.70 146	0.98 332	0.78 153	0.72 231	0.43 153	0.80 270	0.39 166	0.17 150	0.11 49	0.20 213	0.16 141	0.18 177	0.15 103

PFNet	0.43 167	0.19 44	0.61 251	0.44 234	0.24 103	0.42 149	0.31 118	0.76 173	0.81 207	1.01 340	0.74 137	0.67 206	0.41 146	0.75 240	0.39 166	0.16 120	0.10 9	0.20 213	0.15 115	0.16 128	0.14 66

RE-Stereo	0.39 119	0.21 94	0.51 170	0.42 172	0.25 129	0.26 22	0.30 96	0.71 136	0.72 154	0.66 139	0.77 144	0.57 131	0.31 79	0.70 217	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.16 128	0.27 318

Pruner-Stereo	0.39 119	0.21 94	0.51 170	0.41 143	0.25 129	0.22 5	0.24 33	0.71 136	0.59 106	0.90 291	0.75 139	0.67 206	0.30 76	0.64 168	0.39 166	0.19 219	0.12 104	0.20 213	0.17 191	0.17 152	0.19 201

TVStereo	0.39 119	0.21 94	0.51 170	0.42 172	0.25 129	0.26 22	0.30 96	0.71 136	0.72 154	0.66 139	0.77 144	0.57 131	0.31 79	0.70 217	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.16 128	0.27 318

iGMRVC	0.36 71	0.24 166	0.51 170	0.42 172	0.22 43	0.24 9	0.29 81	0.63 75	0.39 34	0.63 118	0.73 125	0.57 131	0.38 123	0.61 131	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.21 240	0.16 128

IRAFT_RVC	0.43 167	0.20 70	0.52 190	0.45 247	0.24 103	0.26 22	0.51 322	0.76 173	0.78 183	0.77 207	0.80 168	0.73 236	0.50 189	0.74 233	0.39 166	0.18 182	0.10 9	0.21 256	0.17 191	0.17 152	0.15 103

iRAFT	0.36 71	0.24 166	0.51 170	0.42 172	0.22 43	0.24 9	0.21 9	0.63 75	0.39 34	0.63 118	0.73 125	0.57 131	0.38 123	0.61 131	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.21 240	0.16 128

RAFT-IKP	0.36 71	0.24 166	0.51 170	0.42 172	0.22 43	0.24 9	0.27 61	0.63 75	0.39 34	0.63 118	0.73 125	0.57 131	0.38 123	0.61 131	0.39 166	0.18 182	0.12 104	0.20 213	0.16 141	0.21 240	0.16 128

Anonymous3	0.47 197	0.35 316	0.91 361	0.50 318	0.38 336	0.81 323	0.55 341	0.76 173	0.66 129	0.52 82	0.65 106	0.44 77	0.45 166	0.66 185	0.39 166	0.25 318	0.25 360	0.22 269	0.21 286	0.23 283	0.24 298

SFCPSM	0.48 206	0.22 121	0.59 245	0.41 143	0.27 191	0.85 335	0.36 183	1.39 388	0.79 190	0.81 229	0.85 194	0.54 119	0.50 189	0.60 125	0.39 166	0.18 182	0.14 200	0.18 146	0.20 267	0.17 152	0.16 128

CoDeX	0.48 206	0.21 94	0.53 198	0.43 210	0.25 129	0.74 300	0.38 212	1.36 386	0.82 217	0.84 244	0.96 243	0.63 174	0.57 226	0.63 161	0.40 186	0.17 150	0.13 166	0.17 109	0.15 115	0.16 128	0.15 103

IPLGR	0.40 133	0.22 121	0.70 296	0.40 121	0.22 43	0.51 182	0.29 81	0.78 181	0.78 183	0.80 225	0.77 144	0.44 77	0.41 146	0.48 62	0.40 186	0.14 25	0.12 104	0.16 80	0.14 93	0.16 128	0.14 66

NRIStereo	0.37 89	0.21 94	0.49 149	0.42 172	0.23 69	0.33 85	0.25 43	0.68 107	0.59 106	0.65 133	0.63 101	0.55 121	0.37 115	0.67 195	0.40 186	0.16 120	0.12 104	0.18 146	0.15 115	0.17 152	0.15 103

CRE-IMP	0.37 89	0.23 145	0.53 198	0.42 172	0.24 103	0.40 130	0.21 9	0.61 65	0.45 64	0.65 133	0.73 125	0.53 117	0.37 115	0.63 161	0.40 186	0.18 182	0.11 49	0.19 178	0.16 141	0.21 240	0.19 201

DN-CSS_ROB	0.45 182	0.27 245	0.74 312	0.41 143	0.29 235	0.43 154	0.29 81	0.80 190	0.78 183	0.73 184	1.08 305	0.48 99	0.45 166	0.81 275	0.40 186	0.15 79	0.12 104	0.21 256	0.19 246	0.18 177	0.17 167

rvit_0105_3	0.48 206	0.35 316	0.85 348	0.56 373	0.31 271	0.48 175	0.48 302	0.65 87	0.81 207	0.66 139	0.59 91	0.66 199	0.56 215	0.66 185	0.41 191	0.30 358	0.27 373	0.29 358	0.28 366	0.21 240	0.21 247

test_sample2	0.45 182	0.24 166	0.49 149	0.34 13	0.21 33	0.60 236	0.43 272	1.01 258	0.73 163	0.67 148	0.80 168	0.70 213	0.64 261	0.65 175	0.41 191	0.19 219	0.15 221	0.18 146	0.16 141	0.19 212	0.19 201

rafts_anoy	0.38 106	0.22 121	0.38 47	0.43 210	0.28 212	0.32 78	0.32 130	0.70 129	0.91 267	0.59 102	0.66 109	0.45 85	0.33 92	0.49 69	0.41 191	0.16 120	0.12 104	0.21 256	0.23 320	0.18 177	0.16 128

raft+_RVC	0.38 106	0.20 70	0.38 47	0.39 84	0.27 191	0.44 161	0.35 172	0.81 192	0.90 261	0.52 82	0.78 153	0.50 105	0.29 64	0.56 96	0.41 191	0.15 79	0.12 104	0.17 109	0.15 115	0.14 54	0.13 43

GMStereo	0.40 133	0.38 335	0.61 251	0.41 143	0.27 191	0.47 170	0.35 172	0.62 68	1.04 328	0.57 98	0.54 76	0.38 48	0.36 111	0.56 96	0.41 191	0.20 239	0.13 166	0.16 80	0.17 191	0.24 296	0.20 230
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DRaft	0.49 219	0.18 25	0.50 161	0.38 64	0.25 129	0.57 219	0.39 227	0.67 102	0.86 234	1.02 344	1.75 407	0.50 105	0.79 334	0.65 175	0.42 196	0.14 25	0.11 49	0.16 80	0.16 141	0.14 54	0.17 167

DeepStereo_RVC	0.37 89	0.22 121	0.51 170	0.41 143	0.24 103	0.26 22	0.22 16	0.64 85	0.40 43	0.69 160	0.67 115	0.57 131	0.50 189	0.58 106	0.42 196	0.17 150	0.12 104	0.18 146	0.16 141	0.19 212	0.19 201

MyStereo05	0.46 188	0.22 121	0.51 170	0.42 172	0.29 235	0.43 154	0.48 302	0.96 244	1.12 353	0.77 207	0.62 100	0.51 109	0.57 226	0.79 267	0.43 198	0.14 25	0.13 166	0.18 146	0.17 191	0.17 152	0.17 167

UDGNet	0.50 232	0.82 418	0.56 226	0.51 330	0.32 295	0.41 140	0.34 150	0.71 136	0.93 278	0.65 133	0.60 94	0.58 146	0.44 159	0.65 175	0.43 198	0.33 374	0.15 221	0.67 430	0.20 267	0.49 406	0.23 287

PSM-softLoss	0.40 133	0.21 94	0.53 198	0.42 172	0.26 159	0.29 49	0.34 150	0.70 129	0.49 81	0.63 118	0.82 178	0.59 156	0.33 92	0.75 240	0.43 198	0.20 239	0.12 104	0.20 213	0.18 219	0.17 152	0.22 266

KMStereo	0.40 133	0.21 94	0.53 198	0.42 172	0.26 159	0.29 49	0.34 150	0.70 129	0.49 81	0.63 118	0.82 178	0.59 156	0.33 92	0.75 240	0.43 198	0.20 239	0.12 104	0.20 213	0.18 219	0.17 152	0.22 266

THIR-Stereo	0.51 243	0.19 44	0.47 128	0.39 84	0.23 69	0.74 300	0.64 367	0.68 107	0.88 252	1.03 347	1.40 373	0.71 216	0.75 318	0.64 168	0.43 198	0.16 120	0.11 49	0.17 109	0.18 219	0.15 87	0.17 167

DIP-Stereo	0.40 133	0.22 121	0.58 237	0.42 172	0.29 235	0.62 241	0.27 61	0.87 207	0.42 53	0.65 133	0.86 198	0.52 112	0.35 105	0.67 195	0.43 198	0.15 79	0.13 166	0.17 109	0.14 93	0.15 87	0.17 167
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
iResNetv2_ROB	0.55 276	0.29 274	0.86 349	0.39 84	0.25 129	0.67 278	0.37 196	1.21 332	1.02 320	1.02 344	1.10 307	0.89 296	0.79 334	0.74 233	0.43 198	0.19 219	0.13 166	0.15 59	0.11 26	0.19 212	0.16 128

H2IRNET	0.38 106	0.21 94	0.36 35	0.39 84	0.25 129	0.26 22	0.24 33	0.61 65	0.74 169	0.39 38	0.89 211	0.74 240	0.53 198	0.53 81	0.44 205	0.16 120	0.13 166	0.19 178	0.20 267	0.17 152	0.15 103

PCWNet_CMD	0.49 219	0.25 197	0.56 226	0.40 121	0.27 191	0.64 255	0.32 130	0.98 248	0.99 309	0.87 269	1.07 299	0.78 259	0.46 173	0.61 131	0.44 205	0.17 150	0.13 166	0.21 256	0.16 141	0.26 315	0.20 230

CASS	0.46 188	0.28 261	0.45 104	0.48 298	0.22 43	0.63 246	0.34 150	0.99 251	0.66 129	0.76 199	0.86 198	0.61 162	0.58 229	0.58 106	0.44 205	0.29 351	0.16 245	0.22 269	0.18 219	0.23 283	0.28 328
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GANet-ADL	0.44 173	0.27 245	0.48 141	0.44 234	0.30 259	0.54 200	0.36 183	0.94 236	0.88 252	0.64 128	0.72 123	0.68 209	0.44 159	0.55 90	0.44 205	0.22 272	0.15 221	0.15 59	0.13 70	0.18 177	0.21 247

DEmStereo	0.49 219	0.18 25	0.53 198	0.39 84	0.26 159	0.57 219	0.33 141	0.65 87	0.75 172	0.90 291	1.65 400	0.57 131	1.02 383	0.63 161	0.44 205	0.14 25	0.12 104	0.16 80	0.16 141	0.14 54	0.17 167

MSMDNet	0.49 219	0.25 197	0.56 226	0.40 121	0.27 191	0.64 255	0.32 130	0.99 251	0.99 309	0.87 269	1.07 299	0.79 266	0.46 173	0.61 131	0.44 205	0.17 150	0.13 166	0.20 213	0.16 141	0.25 307	0.20 230

MyStereo04	0.45 182	0.23 145	0.52 190	0.43 210	0.29 235	0.40 130	0.48 302	1.02 261	1.12 353	0.62 111	0.58 89	0.55 121	0.56 215	0.77 257	0.45 211	0.14 25	0.13 166	0.19 178	0.17 191	0.18 177	0.17 167

11t1	0.38 106	0.23 145	0.49 149	0.36 36	0.23 69	0.61 237	0.31 118	0.74 165	0.47 76	0.62 111	0.55 81	0.55 121	0.49 186	0.58 106	0.45 211	0.18 182	0.15 221	0.16 80	0.13 70	0.17 152	0.19 201

CFNet_ucs	0.51 243	0.25 197	0.58 237	0.39 84	0.31 271	0.59 231	0.35 172	1.04 267	0.95 289	0.89 284	1.19 338	0.80 270	0.49 186	0.66 185	0.45 211	0.21 254	0.16 245	0.26 331	0.18 219	0.27 324	0.23 287

FENet	0.43 167	0.23 145	0.40 62	0.40 121	0.24 103	0.54 200	0.33 141	0.83 199	0.72 154	0.74 191	0.73 125	0.63 174	0.56 215	0.65 175	0.45 211	0.19 219	0.13 166	0.19 178	0.17 191	0.18 177	0.20 230

GMStereo_Zeroshot	0.51 243	0.46 367	0.80 324	0.50 318	0.28 212	0.57 219	0.30 96	0.75 171	0.79 190	0.88 277	0.94 235	0.90 298	0.37 115	0.77 257	0.46 215	0.27 332	0.14 200	0.26 331	0.15 115	0.39 382	0.19 201

anonymousa	0.51 243	0.21 94	0.47 128	0.39 84	0.25 129	0.89 343	0.36 183	0.78 181	0.63 116	0.88 277	1.54 393	1.09 353	0.67 278	0.53 81	0.46 215	0.17 150	0.14 200	0.19 178	0.21 286	0.16 128	0.16 128

IER	0.48 206	0.25 197	0.60 250	0.38 64	0.28 212	0.67 278	0.38 212	0.82 197	0.68 136	0.88 277	0.95 239	0.74 240	0.79 334	0.62 151	0.46 215	0.17 150	0.14 200	0.17 109	0.17 191	0.17 152	0.16 128

CrosDoStereo	0.51 243	0.19 44	0.46 117	0.39 84	0.24 103	0.39 122	1.14 427	0.69 117	0.87 241	0.94 309	1.36 367	0.62 169	0.75 318	0.68 204	0.46 215	0.15 79	0.12 104	0.17 109	0.18 219	0.14 54	0.16 128

DeepStereo_LL	0.51 243	0.19 44	0.46 117	0.39 84	0.24 103	0.39 122	1.14 427	0.69 117	0.87 241	0.94 309	1.36 367	0.62 169	0.75 318	0.68 204	0.46 215	0.15 79	0.12 104	0.17 109	0.18 219	0.14 54	0.16 128

CFNet_pseudo	0.47 197	0.25 197	0.55 215	0.38 64	0.28 212	0.58 224	0.32 130	0.89 214	0.90 261	0.83 238	1.03 283	0.75 245	0.48 182	0.61 131	0.46 215	0.17 150	0.13 166	0.24 302	0.16 141	0.26 315	0.21 247

GES	0.46 188	0.25 197	0.62 257	0.41 143	0.30 259	0.62 241	0.37 196	1.06 279	0.70 146	0.75 194	0.83 183	0.47 94	0.52 197	0.69 210	0.46 215	0.23 296	0.17 277	0.17 109	0.16 141	0.18 177	0.24 298

ccs_rob	0.47 197	0.25 197	0.55 215	0.38 64	0.28 212	0.58 224	0.32 130	0.89 214	0.90 261	0.83 238	1.02 273	0.75 245	0.48 182	0.61 131	0.46 215	0.17 150	0.12 104	0.24 302	0.16 141	0.26 315	0.21 247

iResNet_ROB	0.55 276	0.24 166	0.61 251	0.38 64	0.22 43	0.66 269	0.30 96	1.59 421	1.33 397	0.94 309	1.05 289	0.81 272	0.69 288	0.84 286	0.46 215	0.17 150	0.12 104	0.14 20	0.09 5	0.15 87	0.20 230

rvit_stereo_0075_2	0.48 206	0.38 335	0.74 312	0.54 364	0.46 384	0.43 154	0.35 172	0.85 203	0.68 136	0.56 95	0.73 125	0.59 156	0.47 178	0.64 168	0.47 224	0.33 374	0.23 343	0.35 382	0.26 354	0.32 350	0.26 308

DAS	0.54 268	0.26 229	0.66 273	0.49 307	0.31 271	0.61 237	0.43 272	0.89 214	1.01 315	0.95 314	1.16 328	0.71 216	0.85 351	0.89 300	0.47 224	0.18 182	0.14 200	0.18 146	0.15 115	0.22 263	0.19 201

SepStereo	0.54 268	0.26 229	0.66 273	0.49 307	0.31 271	0.61 237	0.43 272	0.89 214	1.01 315	0.95 314	1.16 328	0.71 216	0.85 351	0.97 332	0.47 224	0.18 182	0.14 200	0.18 146	0.15 115	0.22 263	0.19 201

HITNet	0.43 167	0.27 245	0.50 161	0.34 13	0.18 6	0.65 262	0.32 130	0.99 251	0.70 146	0.73 184	0.86 198	0.66 199	0.56 215	0.61 131	0.47 224	0.14 25	0.10 9	0.15 59	0.13 70	0.18 177	0.13 43
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
test_sample5	0.50 232	0.28 261	0.55 215	0.37 47	0.23 69	0.65 262	0.38 212	1.19 323	0.86 234	0.81 229	0.97 251	0.64 181	0.60 239	0.72 229	0.48 228	0.22 272	0.16 245	0.22 269	0.21 286	0.23 283	0.22 266

1test111	0.37 89	0.25 197	0.35 25	0.42 172	0.23 69	0.53 193	0.37 196	0.91 220	0.59 106	0.42 53	0.50 56	0.34 31	0.47 178	0.59 113	0.48 228	0.17 150	0.11 49	0.19 178	0.13 70	0.18 177	0.19 201

DualNet	0.51 243	0.28 261	0.55 215	0.37 47	0.23 69	0.65 262	0.38 212	1.19 323	0.86 234	0.84 244	1.06 295	0.64 181	0.60 239	0.72 229	0.48 228	0.22 272	0.16 245	0.22 269	0.21 286	0.23 283	0.22 266

qqq	0.42 154	0.28 261	0.50 161	0.37 47	0.22 43	0.47 170	0.39 227	0.91 220	0.59 106	0.57 98	0.71 122	0.65 187	0.56 215	0.59 113	0.48 228	0.17 150	0.17 277	0.20 213	0.19 246	0.18 177	0.19 201

BSDual-CNN	0.48 206	0.26 229	0.47 128	0.46 271	0.29 235	0.75 303	0.46 288	0.99 251	0.80 198	0.77 207	0.80 168	0.76 252	0.59 235	0.66 185	0.48 228	0.21 254	0.15 221	0.22 269	0.19 246	0.18 177	0.19 201

psmg	0.50 232	0.26 229	0.47 128	0.42 172	0.29 235	0.82 326	0.42 265	1.07 281	0.80 198	0.95 314	0.94 235	0.76 252	0.59 235	0.66 185	0.48 228	0.21 254	0.16 245	0.20 213	0.20 267	0.19 212	0.19 201

GANet-RSSM	0.49 219	0.22 121	0.42 75	0.39 84	0.26 159	0.58 224	0.41 258	1.12 298	0.82 217	0.73 184	1.02 273	0.88 291	0.75 318	0.67 195	0.48 228	0.22 272	0.16 245	0.18 146	0.19 246	0.18 177	0.18 191

UCFNet_RVC	0.50 232	0.27 245	0.37 41	0.40 121	0.27 191	0.66 269	0.42 265	1.18 319	0.86 234	0.70 166	0.89 211	0.91 304	0.60 239	0.62 151	0.48 228	0.24 306	0.18 291	0.28 350	0.27 360	0.25 307	0.24 298

HSM	0.53 263	0.25 197	0.46 117	0.40 121	0.25 129	0.74 300	0.44 280	1.29 366	0.78 183	0.82 231	0.92 230	1.21 366	0.75 318	0.90 306	0.48 228	0.18 182	0.14 200	0.17 109	0.14 93	0.17 152	0.18 191

test_sample4	0.49 219	0.27 245	0.55 215	0.36 36	0.23 69	0.70 283	0.37 196	1.22 339	0.86 234	0.82 231	0.86 198	0.62 169	0.58 229	0.71 224	0.49 237	0.21 254	0.16 245	0.21 256	0.20 267	0.22 263	0.21 247

mmm	0.47 197	0.28 261	0.51 170	0.39 84	0.25 129	0.61 237	0.38 212	1.00 257	0.60 113	0.77 207	1.07 299	0.65 187	0.53 198	0.61 131	0.49 237	0.18 182	0.15 221	0.23 288	0.20 267	0.21 240	0.20 230

IPLG	0.40 133	0.21 94	0.64 266	0.41 143	0.25 129	0.54 200	0.27 61	0.77 178	0.68 136	0.85 256	0.82 178	0.33 28	0.32 86	0.64 168	0.49 237	0.13 13	0.11 49	0.16 80	0.14 93	0.14 54	0.14 66

test_sample3	0.49 219	0.27 245	0.55 215	0.36 36	0.23 69	0.70 283	0.37 196	1.21 332	0.87 241	0.79 223	0.84 186	0.66 199	0.53 198	0.70 217	0.50 240	0.21 254	0.16 245	0.20 213	0.19 246	0.21 240	0.21 247

DispNO	0.48 206	0.24 166	0.84 342	0.40 121	0.31 271	0.58 224	0.39 227	0.91 220	0.79 190	0.79 223	0.83 183	0.71 216	0.59 235	0.75 240	0.50 240	0.19 219	0.14 200	0.20 213	0.18 219	0.16 128	0.17 167

x	0.41 147	0.25 197	0.46 117	0.36 36	0.24 103	0.54 200	0.31 118	0.94 236	0.58 105	0.60 104	0.72 123	0.61 162	0.53 198	0.52 78	0.50 240	0.18 182	0.16 245	0.17 109	0.16 141	0.17 152	0.18 191

hknet	0.51 243	0.26 229	0.58 237	0.46 271	0.29 235	0.75 303	0.46 288	0.99 251	0.89 257	0.77 207	0.80 168	0.96 313	0.67 278	0.75 240	0.50 240	0.19 219	0.15 221	0.22 269	0.19 246	0.18 177	0.19 201

test_sample1	0.44 173	0.24 166	0.52 190	0.35 19	0.23 69	0.59 231	0.36 183	1.05 274	0.57 102	0.66 139	0.78 153	0.70 213	0.71 298	0.62 151	0.51 244	0.18 182	0.15 221	0.17 109	0.16 141	0.18 177	0.18 191

LL-Strereo	0.58 302	0.29 274	0.83 335	0.48 298	0.35 323	0.39 122	0.48 302	1.04 267	0.99 309	0.87 269	0.79 158	1.08 348	1.15 400	1.35 395	0.51 244	0.18 182	0.15 221	0.22 269	0.19 246	0.17 152	0.21 247

pcwnet_v2	0.60 313	0.29 274	0.89 358	0.46 271	0.36 328	0.62 241	0.38 212	1.33 379	1.24 380	1.02 344	1.27 353	0.71 216	0.59 235	0.71 224	0.51 244	0.28 341	0.21 325	0.24 302	0.23 320	0.29 334	0.30 339

RAFT + AFF	0.54 268	0.30 289	0.84 342	0.51 330	0.32 295	0.63 246	0.57 346	1.05 274	0.95 289	0.80 225	0.87 205	0.85 277	0.57 226	0.87 293	0.51 244	0.18 182	0.21 325	0.23 288	0.22 307	0.19 212	0.19 201

AdaStereo	0.52 256	0.34 312	0.53 198	0.49 307	0.25 129	0.71 288	0.36 183	1.24 344	0.91 267	0.77 207	0.98 255	0.75 245	0.50 189	0.71 224	0.51 244	0.27 332	0.13 166	0.28 350	0.18 219	0.23 283	0.18 191
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.
DCVSM-stereo	0.51 243	0.28 261	0.56 226	0.39 84	0.29 235	0.55 205	0.28 72	0.78 181	0.78 183	1.11 377	0.77 144	1.04 335	0.76 327	0.65 175	0.52 249	0.20 239	0.20 317	0.24 302	0.21 286	0.25 307	0.31 346

test_sample6	0.51 243	0.27 245	0.55 215	0.38 64	0.23 69	0.64 255	0.39 227	1.18 319	0.88 252	0.84 244	1.06 295	0.66 199	0.61 245	0.75 240	0.52 249	0.23 296	0.17 277	0.22 269	0.22 307	0.24 296	0.23 287

MyStereo8	0.42 154	0.21 94	0.64 266	0.43 210	0.29 235	0.55 205	0.28 72	0.72 146	0.50 84	0.73 184	1.01 271	0.57 131	0.44 159	0.52 78	0.52 249	0.15 79	0.12 104	0.16 80	0.14 93	0.19 212	0.21 247

gwcnet-sp	0.50 232	0.25 197	0.84 342	0.41 143	0.27 191	0.79 312	0.40 239	0.93 231	0.85 228	0.95 314	0.79 158	0.65 187	0.63 253	0.69 210	0.52 249	0.18 182	0.17 277	0.18 146	0.18 219	0.18 177	0.19 201

scenet	0.50 232	0.25 197	0.84 342	0.41 143	0.27 191	0.79 312	0.40 239	0.93 231	0.85 228	0.95 314	0.79 158	0.65 187	0.63 253	0.69 210	0.52 249	0.18 182	0.17 277	0.18 146	0.18 219	0.18 177	0.19 201

ssnet	0.50 232	0.25 197	0.84 342	0.41 143	0.27 191	0.79 312	0.40 239	0.93 231	0.85 228	0.95 314	0.79 158	0.65 187	0.63 253	0.69 210	0.52 249	0.18 182	0.17 277	0.18 146	0.18 219	0.18 177	0.19 201

CIPLG	0.42 154	0.23 145	0.71 298	0.45 247	0.33 307	0.51 182	0.33 141	0.68 107	0.68 136	0.84 244	0.96 243	0.47 94	0.33 92	0.56 96	0.52 249	0.17 150	0.12 104	0.16 80	0.14 93	0.13 20	0.16 128

ACRE	0.42 154	0.23 145	0.73 308	0.45 247	0.33 307	0.50 177	0.33 141	0.68 107	0.70 146	0.82 231	0.92 230	0.46 89	0.32 86	0.53 81	0.52 249	0.17 150	0.12 104	0.15 59	0.14 93	0.13 20	0.16 128

PSMNet-RSSM	0.50 232	0.24 166	0.41 67	0.43 210	0.26 159	0.51 182	0.40 239	1.16 311	0.79 190	0.75 194	1.07 299	0.87 287	0.69 288	0.66 185	0.52 249	0.24 306	0.16 245	0.23 288	0.26 354	0.20 229	0.20 230

FADNet-RVC-Resample	0.58 302	0.35 316	1.34 404	0.50 318	0.34 317	0.73 296	0.43 272	1.09 289	0.96 296	0.83 238	0.87 205	0.76 252	0.66 269	0.77 257	0.52 249	0.19 219	0.18 291	0.26 331	0.27 360	0.28 332	0.29 334

NOSS_ROB	0.59 306	0.40 348	0.42 75	0.45 247	0.31 271	0.79 312	0.53 332	1.09 289	1.12 353	0.69 160	0.92 230	0.77 257	0.63 253	0.81 275	0.52 249	0.39 400	0.38 413	0.44 407	0.42 415	0.38 378	0.36 370

DualNet (step1)	0.60 313	0.37 327	0.83 335	0.39 84	0.31 271	0.72 292	0.49 313	1.11 294	0.92 273	0.93 302	0.89 211	0.86 281	0.71 298	0.74 233	0.53 260	0.42 407	0.22 334	0.40 399	0.41 410	0.36 370	0.35 364

test_sample7	0.54 268	0.30 289	0.55 215	0.37 47	0.28 212	0.63 246	0.47 296	1.11 294	0.92 273	0.93 302	0.89 211	0.86 281	0.71 298	0.74 233	0.53 260	0.27 332	0.22 334	0.27 339	0.26 354	0.27 324	0.26 308

dd	0.44 173	0.40 348	0.62 257	0.44 234	0.26 159	0.51 182	0.38 212	0.72 146	1.07 341	0.60 104	0.66 109	0.43 74	0.40 142	0.68 204	0.53 260	0.24 306	0.15 221	0.21 256	0.16 141	0.24 296	0.19 201

IPLGR_C	0.42 154	0.23 145	0.71 298	0.46 271	0.33 307	0.51 182	0.34 150	0.69 117	0.69 143	0.84 244	0.92 230	0.46 89	0.33 92	0.53 81	0.53 260	0.17 150	0.12 104	0.16 80	0.14 93	0.13 20	0.16 128

HSM-Net_RVC	0.55 276	0.23 145	0.37 41	0.38 64	0.22 43	0.86 337	0.40 239	1.31 370	0.93 278	0.92 299	1.15 323	1.26 370	0.71 298	0.75 240	0.53 260	0.17 150	0.14 200	0.16 80	0.15 115	0.17 152	0.17 167
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
dad	0.61 317	0.53 380	0.72 304	0.44 234	0.31 271	0.64 255	0.37 196	0.85 203	1.28 388	1.05 357	1.17 333	1.18 364	0.61 245	0.70 217	0.54 265	0.36 390	0.23 343	0.37 390	0.21 286	0.31 344	0.23 287

FADNet	0.63 326	0.53 380	1.20 389	0.46 271	0.44 369	0.66 269	0.41 258	1.24 344	1.07 341	0.70 166	0.84 186	0.98 316	0.65 268	0.87 293	0.54 265	0.29 351	0.30 386	0.27 339	0.30 372	0.48 402	0.36 370

GwcNet-ADL	0.45 182	0.24 166	0.51 170	0.46 271	0.30 259	0.41 140	0.40 239	0.95 239	0.98 306	0.73 184	0.78 153	0.61 162	0.41 146	0.67 195	0.55 267	0.20 239	0.14 200	0.15 59	0.14 93	0.19 212	0.22 266

CVANet_RVC	0.59 306	0.35 316	0.54 211	0.49 307	0.33 307	0.70 283	0.67 369	1.12 298	0.97 301	0.88 277	1.05 289	1.01 326	0.72 309	0.94 317	0.55 267	0.30 358	0.20 317	0.28 350	0.26 354	0.32 350	0.23 287

rvit_105_1	0.56 285	0.42 356	0.84 342	0.59 384	0.37 330	0.59 231	0.68 372	0.73 158	0.97 301	0.82 231	0.69 118	0.75 245	0.63 253	0.80 270	0.56 269	0.34 382	0.29 381	0.31 369	0.34 391	0.23 283	0.23 287

UGAM	0.54 268	0.23 145	0.51 170	0.46 271	0.26 159	0.40 130	0.52 328	0.65 87	1.19 374	0.78 218	1.15 323	1.38 393	0.56 215	1.03 350	0.56 269	0.18 182	0.15 221	0.25 315	0.21 286	0.15 87	0.13 43

BUS	0.47 197	0.26 229	0.47 128	0.46 271	0.29 235	0.78 306	0.34 150	0.99 251	0.80 198	0.77 207	0.80 168	0.64 181	0.54 205	0.66 185	0.56 269	0.21 254	0.15 221	0.22 269	0.19 246	0.18 177	0.19 201

NINENet	0.52 256	0.30 289	0.55 215	0.46 271	0.33 307	0.78 306	0.34 150	1.18 319	0.91 267	0.84 244	0.97 251	0.64 181	0.54 205	0.74 233	0.56 269	0.23 296	0.20 317	0.25 315	0.18 219	0.22 263	0.22 266

DeepPruner_ROB	0.55 276	0.37 327	0.67 278	0.42 172	0.31 271	0.50 177	0.43 272	1.22 339	0.73 163	0.86 266	1.05 289	0.85 277	0.58 229	0.90 306	0.56 269	0.29 351	0.23 343	0.22 269	0.22 307	0.26 315	0.26 308

CBMV_ROB	0.62 323	0.39 340	0.41 67	0.41 143	0.28 212	0.86 337	0.28 72	1.06 279	1.02 320	0.95 314	1.33 362	0.81 272	0.84 347	0.94 317	0.56 269	0.37 394	0.37 412	0.43 405	0.40 405	0.33 355	0.32 350

HBP-ISP	0.61 317	0.47 373	0.45 104	0.46 271	0.33 307	0.79 312	0.29 81	1.15 309	1.05 330	0.85 256	1.18 337	0.67 206	0.71 298	0.92 311	0.57 275	0.37 394	0.38 413	0.47 412	0.41 410	0.39 382	0.32 350

SACVNet	0.61 317	0.36 325	0.67 278	0.57 377	0.37 330	0.65 262	0.47 296	1.16 311	0.80 198	1.04 352	1.06 295	1.02 328	0.81 341	0.99 339	0.57 275	0.28 341	0.21 325	0.25 315	0.24 334	0.30 341	0.39 379

CFNet-ft	0.50 232	0.25 197	0.39 50	0.41 143	0.26 159	0.66 269	0.37 196	0.91 220	0.87 241	0.67 148	1.00 267	1.05 339	0.70 293	0.68 204	0.57 275	0.23 296	0.16 245	0.24 302	0.21 286	0.24 296	0.19 201

DMCA	0.47 197	0.27 245	0.59 245	0.39 84	0.29 235	0.53 193	0.34 150	0.98 248	0.70 146	0.78 218	0.83 183	0.79 266	0.55 208	0.54 89	0.57 275	0.21 254	0.16 245	0.21 256	0.16 141	0.19 212	0.22 266

CFNet_RVC	0.50 232	0.25 197	0.39 50	0.41 143	0.26 159	0.66 269	0.37 196	0.91 220	0.87 241	0.67 148	1.00 267	1.05 339	0.70 293	0.68 204	0.57 275	0.23 296	0.16 245	0.24 302	0.21 286	0.24 296	0.19 201

AACVNet	0.52 256	0.25 197	0.56 226	0.48 298	0.29 235	0.55 205	0.38 212	0.96 244	0.59 106	0.83 238	1.03 283	1.03 330	0.77 332	0.91 309	0.58 280	0.22 272	0.18 291	0.24 302	0.18 219	0.24 296	0.22 266

CFNet	0.53 263	0.30 289	0.53 198	0.42 172	0.28 212	0.73 296	0.35 172	1.21 332	1.01 315	0.74 191	1.07 299	0.85 277	0.60 239	0.83 282	0.58 280	0.19 219	0.15 221	0.23 288	0.23 320	0.21 240	0.17 167

MLCV	0.49 219	0.26 229	0.73 308	0.38 64	0.18 6	0.64 255	0.33 141	0.84 202	0.89 257	0.96 326	1.12 313	0.72 231	0.45 166	1.00 344	0.59 282	0.14 25	0.10 9	0.14 20	0.11 26	0.14 54	0.14 66

SMFormer	0.53 263	0.24 166	0.67 278	0.35 19	0.20 24	0.63 246	0.34 150	1.26 352	1.06 334	0.85 256	1.02 273	0.71 216	0.66 269	0.96 325	0.60 283	0.19 219	0.16 245	0.18 146	0.17 191	0.19 212	0.20 230

tta	0.53 263	0.24 166	0.67 278	0.35 19	0.20 24	0.63 246	0.34 150	1.26 352	1.06 334	0.85 256	1.02 273	0.71 216	0.66 269	0.96 325	0.60 283	0.19 219	0.16 245	0.18 146	0.17 191	0.15 87	0.16 128

BEATNet_4x	0.49 219	0.35 316	0.72 304	0.38 64	0.20 24	0.65 262	0.36 183	1.08 286	0.78 183	0.78 218	0.88 208	0.73 236	0.64 261	0.71 224	0.60 283	0.16 120	0.12 104	0.16 80	0.15 115	0.24 296	0.18 191

iResNet	0.52 256	0.31 298	0.86 349	0.44 234	0.22 43	0.66 269	0.47 296	0.92 229	1.02 320	0.89 284	1.12 313	0.69 211	0.55 208	0.86 291	0.60 283	0.15 79	0.11 49	0.15 59	0.12 42	0.17 152	0.17 167

ToySt	0.52 256	0.27 245	0.93 362	0.42 172	0.28 212	0.67 278	0.56 344	0.88 213	0.79 190	0.61 108	0.85 194	0.92 307	0.70 293	0.72 229	0.61 287	0.16 120	0.17 277	0.21 256	0.21 286	0.22 263	0.21 247

Anonymous_2	0.84 366	0.45 362	0.66 273	0.41 143	0.45 375	0.82 326	0.53 332	0.81 192	0.81 207	0.73 184	0.61 97	0.91 304	0.76 327	0.77 257	0.61 287	0.51 420	0.55 436	0.54 424	4.92 473	0.54 416	0.42 392

ICVP	0.48 206	0.26 229	0.42 75	0.49 307	0.28 212	0.63 246	0.43 272	1.05 274	0.72 154	0.68 157	0.95 239	0.75 245	0.56 215	0.55 90	0.61 287	0.24 306	0.18 291	0.19 178	0.17 191	0.19 212	0.21 247
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
cf-r	0.49 219	0.24 166	0.49 149	0.40 121	0.23 69	0.58 224	0.38 212	0.92 229	0.87 241	0.77 207	1.06 295	0.98 316	0.67 278	0.59 113	0.61 287	0.21 254	0.14 200	0.17 109	0.19 246	0.15 87	0.16 128

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 339	0.84 422	0.80 324	0.55 370	0.38 336	1.38 404	0.57 346	1.07 281	0.81 207	0.90 291	0.94 235	0.95 310	0.54 205	1.01 345	0.61 287	0.41 405	0.30 386	0.57 426	0.31 381	0.86 430	0.39 379

TDLM	0.59 306	0.35 316	0.57 235	0.53 354	0.32 295	0.67 278	0.72 383	1.09 289	1.03 324	0.84 244	1.11 311	0.84 275	0.71 298	0.96 325	0.61 287	0.28 341	0.18 291	0.26 331	0.22 307	0.27 324	0.21 247

PS-NSSS	0.60 313	0.46 367	0.68 285	0.43 210	0.34 317	0.66 269	0.57 346	1.05 274	0.91 267	0.80 225	1.28 354	0.72 231	0.67 278	0.89 300	0.61 287	0.32 367	0.26 369	0.40 399	0.27 360	0.35 366	0.29 334

DSFCA	0.57 291	0.27 245	0.71 298	0.41 143	0.36 328	0.78 306	0.53 332	1.08 286	0.85 228	1.08 367	0.84 186	0.90 298	0.66 269	1.05 353	0.63 294	0.26 323	0.22 334	0.21 256	0.21 286	0.22 263	0.20 230

DMCA-RVC	0.54 268	0.32 300	0.83 335	0.51 330	0.32 295	0.59 231	0.38 212	0.89 214	0.70 146	0.95 314	0.88 208	0.90 298	0.69 288	0.75 240	0.63 294	0.23 296	0.18 291	0.31 369	0.24 334	0.27 324	0.21 247

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 276	0.33 307	0.71 298	0.46 271	0.31 271	0.66 269	0.43 272	1.07 281	0.89 257	0.93 302	0.91 224	0.98 316	0.61 245	0.76 250	0.64 296	0.22 272	0.18 291	0.22 269	0.22 307	0.22 263	0.24 298
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CSP-Net	0.57 291	0.29 274	0.55 215	0.42 172	0.29 235	1.20 394	0.49 313	1.29 366	0.75 172	0.98 332	0.97 251	0.88 291	0.69 288	0.85 289	0.66 297	0.27 332	0.18 291	0.17 109	0.17 191	0.18 177	0.19 201

psm_up	0.57 291	0.27 245	0.52 190	0.50 318	0.33 307	0.65 262	0.60 358	1.07 281	0.84 223	0.87 269	0.91 224	1.00 322	1.06 388	0.80 270	0.66 297	0.22 272	0.25 360	0.26 331	0.23 320	0.22 263	0.21 247

STTStereo	0.57 291	0.39 340	0.87 354	0.45 247	0.32 295	0.62 241	0.45 285	1.01 258	0.87 241	1.01 340	0.91 224	0.95 310	0.58 229	0.77 257	0.66 297	0.25 318	0.24 352	0.27 339	0.33 390	0.25 307	0.26 308

DDVS	0.53 263	0.32 300	0.63 261	0.42 172	0.31 271	0.71 288	0.35 172	0.95 239	0.69 143	0.86 266	0.90 217	1.11 356	0.46 173	0.90 306	0.67 300	0.23 296	0.17 277	0.22 269	0.18 219	0.25 307	0.28 328

iRaft-Stereo_5w	0.46 188	0.22 121	0.53 198	0.43 210	0.30 259	0.30 55	0.53 332	0.66 91	0.71 152	0.62 111	0.89 211	1.01 326	0.67 278	0.76 250	0.67 300	0.13 13	0.12 104	0.17 109	0.15 115	0.15 87	0.17 167

GEStereo_RVC	0.56 285	0.30 289	0.70 296	0.51 330	0.31 271	0.70 283	0.54 338	1.31 370	0.93 278	0.85 256	0.86 198	0.84 275	0.63 253	0.92 311	0.67 300	0.24 306	0.16 245	0.19 178	0.17 191	0.21 240	0.23 287

UNet	0.55 276	0.27 245	0.72 304	0.45 247	0.41 352	0.97 354	0.40 239	1.01 258	0.80 198	0.87 269	0.90 217	1.03 330	0.75 318	0.76 250	0.67 300	0.19 219	0.15 221	0.20 213	0.17 191	0.21 240	0.18 191

ACV-stereo	0.63 326	0.37 327	1.03 377	0.44 234	0.31 271	1.27 398	0.41 258	0.78 181	0.84 223	0.65 133	0.76 142	2.07 427	1.00 381	0.84 286	0.68 304	0.22 272	0.17 277	0.19 178	0.18 219	0.22 263	0.23 287

PSMNet-ADL	0.50 232	0.28 261	0.43 93	0.49 307	0.31 271	0.70 283	0.38 212	0.94 236	0.81 207	0.62 111	0.80 168	0.91 304	0.62 248	0.76 250	0.68 304	0.24 306	0.18 291	0.19 178	0.20 267	0.22 263	0.22 266

NVstereo2D	0.62 323	0.32 300	0.82 331	0.50 318	0.44 369	0.88 340	0.48 302	1.12 298	1.17 369	0.67 148	0.90 217	0.90 298	0.69 288	1.02 348	0.69 306	0.33 374	0.16 245	0.29 358	0.20 267	0.43 392	0.46 406

SQANet	0.87 374	0.76 414	0.76 316	1.16 437	0.99 435	1.10 377	0.51 322	1.12 298	0.85 228	0.93 302	1.05 289	1.03 330	0.76 327	1.07 354	0.70 307	0.79 433	0.25 360	1.04 439	0.36 395	1.56 441	0.70 428

CC-Net-ROB	0.84 366	1.01 432	0.93 362	0.60 386	0.45 375	1.25 396	0.71 378	1.20 329	1.05 330	0.84 244	1.24 345	0.90 298	0.78 333	1.14 364	0.70 307	0.48 416	0.34 407	1.71 446	0.38 400	0.78 428	0.40 384

ACVNet	0.47 197	0.24 166	0.39 50	0.40 121	0.28 212	0.58 224	0.40 239	0.91 220	0.81 207	0.67 148	0.96 243	0.79 266	0.66 269	0.65 175	0.71 309	0.18 182	0.15 221	0.16 80	0.15 115	0.18 177	0.15 103

hitnet-ft	0.57 291	0.29 274	0.43 93	0.42 172	0.29 235	0.81 323	0.40 239	0.98 248	0.91 267	0.84 244	1.01 271	1.13 360	0.72 309	0.83 282	0.71 309	0.28 341	0.21 325	0.28 350	0.22 307	0.29 334	0.27 318

SGM-Forest	0.65 329	0.33 307	0.43 93	0.44 234	0.30 259	1.01 365	0.54 338	1.13 304	1.09 351	1.11 377	1.21 340	1.10 354	0.76 327	0.99 339	0.71 309	0.32 367	0.33 404	0.33 379	0.30 372	0.30 341	0.28 328
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ITSA-stereo	0.54 268	0.29 274	0.55 215	0.41 143	0.23 69	0.59 231	0.35 172	1.31 370	1.25 382	0.82 231	0.80 168	0.72 231	0.58 229	0.89 300	0.72 312	0.22 272	0.18 291	0.23 288	0.22 307	0.22 263	0.29 334

ac_64	0.54 268	0.24 166	0.58 237	0.46 271	0.28 212	0.79 312	0.44 280	1.11 294	0.63 116	0.94 309	0.85 194	1.06 343	0.70 293	0.76 250	0.72 312	0.22 272	0.18 291	0.20 213	0.19 246	0.18 177	0.16 128

LMCR-Stereo	0.55 276	0.33 307	0.57 235	0.60 386	0.30 259	0.80 318	0.36 183	1.30 368	0.79 190	0.90 291	1.04 286	0.57 131	0.64 261	0.87 293	0.73 314	0.20 239	0.15 221	0.19 178	0.14 93	0.25 307	0.18 191

HGLStereo	0.58 302	0.30 289	0.65 271	0.51 330	0.38 336	0.78 306	0.45 285	1.07 281	0.82 217	0.89 284	1.16 328	0.88 291	0.91 368	0.80 270	0.74 315	0.21 254	0.21 325	0.20 213	0.18 219	0.19 212	0.22 266

GwcNet-RSSM	0.51 243	0.25 197	0.51 170	0.41 143	0.24 103	0.56 211	0.41 258	0.97 246	0.96 296	0.75 194	1.17 333	0.89 296	0.66 269	0.66 185	0.74 315	0.22 272	0.15 221	0.19 178	0.21 286	0.17 152	0.16 128

GANet	0.74 346	0.38 335	0.63 261	0.54 364	0.35 323	1.01 365	0.95 415	1.15 309	0.95 289	1.09 371	2.00 418	1.14 361	0.92 370	1.29 384	0.75 317	0.25 318	0.27 373	0.27 339	0.23 320	0.32 350	0.24 298

DLCB_ROB	0.60 313	0.29 274	0.53 198	0.50 318	0.33 307	0.76 305	0.51 322	1.02 261	0.94 285	1.07 366	1.16 328	1.21 366	0.73 313	0.98 334	0.75 317	0.21 254	0.20 317	0.22 269	0.23 320	0.22 263	0.20 230

CBMV	0.68 334	0.37 327	0.50 161	0.43 210	0.26 159	1.00 361	0.71 378	1.17 317	1.16 366	1.24 393	1.29 358	1.06 343	0.86 355	0.98 334	0.75 317	0.29 351	0.30 386	0.34 381	0.30 372	0.26 315	0.27 318
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CRFU-Net	0.59 306	0.29 274	0.62 257	0.47 290	0.31 271	1.20 394	0.51 322	1.19 323	0.59 106	1.05 357	1.00 267	1.06 343	0.87 358	0.83 282	0.77 320	0.22 272	0.19 309	0.18 146	0.16 141	0.19 212	0.20 230

SDNR	0.89 376	0.39 340	1.66 429	0.42 172	0.39 344	3.35 455	0.32 130	0.95 239	1.05 330	1.05 357	2.12 421	0.62 169	0.71 298	1.40 396	0.78 321	0.53 422	0.56 437	0.36 386	0.27 360	0.46 399	0.50 414

ADLNet2	0.57 291	0.26 229	0.71 298	0.48 298	0.31 271	0.83 329	0.51 322	1.10 293	0.99 309	0.85 256	0.99 263	0.99 321	0.70 293	0.79 267	0.78 321	0.21 254	0.17 277	0.18 146	0.18 219	0.22 263	0.22 266

delet	0.57 291	0.25 197	0.63 261	0.46 271	0.34 317	1.05 374	0.51 322	1.04 267	0.94 285	0.90 291	0.99 263	0.90 298	0.68 286	0.87 293	0.78 321	0.18 182	0.18 291	0.20 213	0.21 286	0.17 152	0.17 167

UPFNet	0.55 276	0.26 229	0.59 245	0.46 271	0.38 336	0.83 329	0.48 302	1.03 266	0.80 198	0.92 299	0.91 224	0.85 277	0.67 278	0.87 293	0.78 321	0.20 239	0.21 325	0.20 213	0.20 267	0.20 229	0.15 103

FADNet-RVC	0.62 323	0.56 395	1.29 398	0.47 290	0.39 344	0.63 246	0.40 239	1.16 311	0.91 267	0.71 176	0.86 198	1.04 335	0.55 208	0.99 339	0.78 321	0.27 332	0.26 369	0.28 350	0.29 371	0.32 350	0.31 346

GANetREF_RVC	0.82 360	0.77 415	0.95 367	0.68 409	0.43 364	1.15 386	1.06 422	1.19 323	1.20 377	1.03 347	1.02 273	1.10 354	0.89 364	1.20 375	0.78 321	0.49 417	0.39 417	0.58 427	0.39 402	0.69 425	0.49 412
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
NaN_ROB	0.73 341	0.46 367	0.89 358	0.52 346	0.34 317	0.98 358	1.11 424	1.28 362	1.20 377	1.27 397	0.96 243	1.08 348	0.79 334	1.34 394	0.78 321	0.24 306	0.30 386	0.23 288	0.24 334	0.23 283	0.26 308

DDUNet	1.10 399	2.58 466	0.83 335	1.21 439	1.27 444	1.02 367	0.69 375	1.17 317	0.95 289	0.98 332	1.26 349	1.28 371	0.84 347	0.97 332	0.79 328	0.85 436	0.40 420	2.00 451	0.60 435	1.34 440	0.94 436

MMNet	0.57 291	0.26 229	0.67 278	0.45 247	0.35 323	1.04 371	0.39 227	0.93 231	0.98 306	0.96 326	0.97 251	0.86 281	0.80 338	0.83 282	0.80 329	0.16 120	0.15 221	0.19 178	0.19 246	0.20 229	0.17 167

FADNet_RVC	0.58 302	0.39 340	1.26 393	0.45 247	0.32 295	0.55 205	0.34 150	1.12 298	0.90 261	0.68 157	0.90 217	0.61 162	0.71 298	1.03 350	0.80 329	0.21 254	0.18 291	0.27 339	0.23 320	0.33 355	0.30 339

otaku	1.10 399	0.96 427	0.96 368	1.37 443	1.06 441	1.65 421	0.72 383	1.46 404	1.19 374	1.10 374	1.32 361	1.32 377	0.95 377	1.29 384	0.81 331	0.89 438	0.46 431	1.24 442	0.50 428	1.86 444	0.89 435

FINET	0.75 350	0.45 362	1.38 407	0.48 298	0.46 384	0.98 358	1.00 419	1.22 339	1.69 426	0.91 298	1.25 346	0.74 240	0.74 315	1.09 358	0.82 332	0.37 394	0.31 394	0.27 339	0.24 334	0.35 366	0.34 361

ADLNet	0.57 291	0.29 274	0.58 237	0.46 271	0.35 323	0.80 318	0.46 288	1.14 306	0.88 252	1.03 347	0.98 255	0.92 307	0.66 269	0.71 224	0.83 333	0.22 272	0.16 245	0.22 269	0.22 307	0.22 263	0.23 287

ACVNet-4b	1.43 426	1.34 442	1.28 397	1.95 452	1.60 447	1.93 432	0.77 394	1.59 421	1.64 424	1.05 357	1.60 399	2.10 428	0.92 370	1.79 424	0.84 334	1.76 455	0.35 409	2.03 454	0.67 437	2.16 451	1.18 447

AASNet	0.55 276	0.27 245	0.62 257	0.51 330	0.32 295	0.73 296	0.44 280	1.55 413	0.88 252	0.88 277	0.94 235	0.64 181	0.63 253	0.62 151	0.84 334	0.23 296	0.20 317	0.20 213	0.16 141	0.22 263	0.20 230

GASNet	0.70 337	0.77 415	1.16 387	0.71 417	0.49 389	0.62 241	0.48 302	1.12 298	1.05 330	0.98 332	0.84 186	0.94 309	0.82 342	1.41 399	0.85 336	0.33 374	0.22 334	0.29 358	0.28 366	0.44 395	0.26 308

CBFPSM	0.61 317	0.25 197	1.41 410	0.39 84	0.27 191	1.10 377	0.67 369	0.83 199	0.84 223	0.82 231	0.81 176	1.33 382	0.85 351	0.72 229	0.86 337	0.16 120	0.15 221	0.15 59	0.17 191	0.17 152	0.23 287

stereogan	0.83 365	0.33 307	0.89 358	0.61 390	0.51 395	1.80 428	0.50 319	1.41 394	1.39 402	1.05 357	1.47 388	1.56 412	1.04 386	1.32 393	0.87 338	0.29 351	0.29 381	0.29 358	0.25 346	0.39 382	0.40 384

acv_ft	0.52 256	0.24 166	0.64 266	0.45 247	0.28 212	0.85 335	0.40 239	0.95 239	0.81 207	1.00 338	0.96 243	0.79 266	0.62 248	0.65 175	0.88 339	0.18 182	0.15 221	0.16 80	0.15 115	0.18 177	0.15 103

ETE_ROB	0.73 341	0.52 378	0.93 362	0.57 377	0.37 330	0.80 318	0.86 409	1.19 323	0.95 289	1.20 386	1.22 342	1.39 395	0.86 355	1.07 354	0.88 339	0.27 332	0.21 325	0.31 369	0.27 360	0.34 361	0.35 364

Ntro	1.15 404	1.00 431	1.00 374	1.49 444	1.20 443	1.69 425	0.81 400	1.39 388	1.25 382	1.01 340	1.28 354	1.31 375	1.00 381	1.31 391	0.89 341	1.10 446	0.43 427	1.36 443	0.51 429	1.95 446	0.99 442

DGSMNet	0.80 357	0.58 399	1.42 411	0.61 390	0.65 418	0.94 349	0.75 392	1.35 382	1.16 366	0.88 277	1.26 349	1.00 322	0.75 318	1.07 354	0.89 341	0.36 390	0.31 394	0.41 403	0.40 405	0.60 424	0.59 426

Syn2CoEx	0.74 346	0.55 393	1.17 388	0.66 404	0.45 375	0.89 343	0.56 344	1.54 412	1.15 364	0.95 314	1.35 366	1.03 330	1.03 384	0.96 325	0.89 341	0.31 362	0.27 373	0.29 358	0.24 334	0.23 283	0.27 318

AANet_RVC	0.59 306	0.35 316	0.68 285	0.47 290	0.28 212	0.57 219	0.47 296	1.04 267	1.28 388	0.87 269	1.33 362	0.86 281	0.63 253	1.16 368	0.89 341	0.19 219	0.13 166	0.15 59	0.14 93	0.18 177	0.20 230

NCCL2	0.74 346	0.45 362	0.77 319	0.65 402	0.45 375	0.97 354	1.16 429	1.16 311	1.02 320	1.00 338	0.98 255	1.48 402	0.88 362	0.99 339	0.89 341	0.31 362	0.27 373	0.39 396	0.39 402	0.33 355	0.34 361

MDST_ROB	0.97 387	0.29 274	1.02 376	0.64 400	0.43 364	2.64 442	0.82 402	1.68 429	1.18 373	2.89 448	1.82 410	0.97 314	0.75 318	1.83 426	0.89 341	0.26 323	0.22 334	0.32 374	0.28 366	0.26 315	0.26 308

fast-acv-ft	0.66 330	0.32 300	0.80 324	0.46 271	0.34 317	1.26 397	0.50 319	0.91 220	1.00 313	1.05 357	1.36 367	1.28 371	0.84 347	0.81 275	0.90 347	0.22 272	0.24 352	0.23 288	0.23 320	0.21 240	0.22 266

RP	0.80 357	0.38 335	0.73 308	0.67 406	0.59 411	0.82 326	0.57 346	1.21 332	1.28 388	1.03 347	1.68 402	1.45 397	1.49 421	1.08 357	0.90 347	0.36 390	0.31 394	0.37 390	0.30 372	0.36 370	0.36 370

FAT-Stereo	0.75 350	0.34 312	0.81 330	0.51 330	0.38 336	0.78 306	0.63 365	1.39 388	1.32 395	1.05 357	1.40 373	1.58 413	1.14 398	0.92 311	0.91 349	0.29 351	0.28 379	0.28 350	0.23 320	0.28 332	0.41 389

MSMD_ROB	1.25 413	0.51 376	0.64 266	0.60 386	0.50 393	1.66 422	0.67 369	1.26 352	1.26 386	2.64 445	3.82 452	3.06 442	3.20 457	1.45 404	0.91 349	0.46 411	0.41 422	0.49 419	0.51 429	0.47 401	0.45 402

UDG	0.93 379	1.03 433	0.75 315	1.00 431	0.97 433	1.02 367	0.57 346	1.18 319	1.01 315	0.93 302	1.02 273	1.32 377	1.03 384	0.88 299	0.92 351	0.55 426	0.33 404	1.82 448	0.41 410	1.20 439	0.74 430

edge stereo	0.79 356	0.40 348	0.82 331	0.52 346	0.44 369	0.83 329	0.58 353	1.34 381	1.08 345	1.30 398	1.38 371	1.79 419	1.13 397	1.15 367	0.92 351	0.34 382	0.32 399	0.42 404	0.28 366	0.33 355	0.39 379

anonymity	0.98 389	0.89 424	1.06 380	0.93 429	1.04 440	0.97 354	0.82 402	1.33 379	0.93 278	1.08 367	0.98 255	1.02 328	0.95 377	1.02 348	0.93 353	0.96 439	0.96 460	0.90 436	0.91 447	0.92 432	0.95 438

StereoDRNet-Refined	0.61 317	0.33 307	0.63 261	0.47 290	0.31 271	0.94 349	0.41 258	1.04 267	0.97 301	1.15 382	1.13 319	1.00 322	0.74 315	0.93 314	0.93 353	0.18 182	0.13 166	0.22 269	0.21 286	0.20 229	0.21 247
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NCC-stereo	0.82 360	0.43 359	0.87 354	0.63 397	0.68 422	0.88 340	0.72 383	1.60 423	1.12 353	0.95 314	1.41 375	1.37 389	1.37 413	1.26 380	0.94 355	0.32 367	0.30 386	0.37 390	0.49 426	0.34 361	0.35 364

Nwc_Net	0.82 360	0.40 348	0.86 349	0.62 394	0.56 404	1.04 371	0.57 346	1.72 431	1.08 345	0.93 302	1.88 413	1.44 396	1.24 405	1.19 372	0.94 355	0.31 362	0.25 360	0.36 386	0.39 402	0.31 344	0.31 346

Abc-Net	0.82 360	0.43 359	0.87 354	0.63 397	0.68 422	0.88 340	0.72 383	1.60 423	1.12 353	0.95 314	1.41 375	1.37 389	1.37 413	1.26 380	0.94 355	0.32 367	0.30 386	0.37 390	0.49 426	0.34 361	0.35 364
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 395	0.61 402	1.82 431	0.69 412	0.51 395	2.62 441	1.69 453	1.28 362	1.44 407	1.39 405	1.56 395	1.34 385	0.91 368	1.68 418	0.95 358	0.38 399	0.39 417	0.46 411	0.61 436	0.41 386	0.43 396

StereoDRNet	0.67 331	0.35 316	0.82 331	0.53 354	0.44 369	1.03 369	0.53 332	1.51 410	1.06 334	1.13 380	0.91 224	1.07 347	0.74 315	0.87 293	0.95 358	0.24 306	0.19 309	0.25 315	0.23 320	0.27 324	0.22 266

PA-Net	0.70 337	0.46 367	0.96 368	0.51 330	0.53 399	0.94 349	0.73 388	1.14 306	1.15 364	0.83 238	0.90 217	0.88 291	0.76 327	1.19 372	0.96 360	0.25 318	0.41 422	0.29 358	0.44 416	0.27 324	0.39 379
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	0.76 353	0.46 367	0.86 349	0.55 370	0.41 352	1.00 361	0.93 414	1.25 350	1.13 358	1.23 391	1.15 323	1.55 410	0.80 338	1.11 361	0.96 360	0.33 374	0.23 343	0.35 382	0.30 372	0.35 366	0.32 350

pmcnn	1.27 415	0.31 298	1.14 386	0.41 143	0.23 69	0.97 354	0.71 378	1.23 343	1.32 395	1.83 425	2.34 425	11.25 471	0.89 364	1.04 352	0.96 360	0.15 79	0.12 104	0.12 2	0.10 15	0.15 87	0.16 128

ssnet_v2	0.61 317	0.29 274	0.69 294	0.45 247	0.30 259	0.93 347	0.62 362	1.20 329	1.03 324	0.97 329	0.81 176	0.98 316	0.67 278	0.84 286	0.97 363	0.26 323	0.23 343	0.23 288	0.24 334	0.20 229	0.21 247

RGC	0.82 360	0.62 403	0.80 324	0.67 406	0.66 420	0.91 345	0.59 356	1.35 382	1.09 351	1.12 379	1.46 386	1.50 404	1.09 391	1.28 383	0.97 363	0.34 382	0.30 386	0.48 416	0.40 405	0.38 378	0.38 378

XPNet_ROB	0.73 341	0.38 335	0.80 324	0.53 354	0.40 347	0.80 318	0.83 404	1.21 332	0.96 296	1.37 402	1.17 333	1.37 389	0.87 358	1.14 364	0.99 365	0.33 374	0.25 360	0.27 339	0.24 334	0.31 344	0.29 334

Wz-Net-LNSev	0.75 350	0.54 387	1.59 420	0.51 330	0.41 352	1.16 388	0.79 398	1.27 357	1.13 358	1.04 352	1.14 321	1.11 356	0.94 375	0.93 314	1.00 366	0.24 306	0.22 334	0.21 256	0.19 246	0.26 315	0.27 318

GwcNet	0.73 341	0.39 340	1.37 406	0.53 354	0.43 364	1.10 377	0.52 328	1.27 357	1.19 374	1.05 357	1.41 375	1.06 343	0.86 355	0.98 334	1.01 367	0.26 323	0.24 352	0.24 302	0.23 320	0.23 283	0.28 328

DRN-Test	0.68 334	0.34 312	0.77 319	0.52 346	0.40 347	1.14 384	0.61 360	1.56 417	1.04 328	1.18 384	1.10 307	1.05 339	0.72 309	0.82 280	1.01 367	0.24 306	0.18 291	0.26 331	0.25 346	0.26 315	0.23 287

CSAN	0.88 375	0.52 378	0.93 362	0.61 390	0.42 361	1.19 393	1.11 424	1.27 357	1.48 412	1.37 402	1.44 382	1.37 389	1.30 408	1.46 406	1.01 367	0.39 400	0.31 394	0.36 386	0.37 397	0.35 366	0.36 370

PDISCO_ROB	0.96 385	0.51 376	1.13 384	1.03 434	1.00 436	1.81 429	0.77 394	1.72 431	1.60 420	1.09 371	1.19 338	1.34 385	0.80 338	1.62 413	1.01 367	0.58 427	0.22 334	0.45 408	0.40 405	0.50 408	0.41 389

PSMNet_ROB	0.67 331	0.39 340	0.76 316	0.57 377	0.43 364	1.00 361	0.85 408	1.25 350	0.93 278	0.82 231	1.04 286	1.08 348	0.64 261	0.89 300	1.02 371	0.29 351	0.21 325	0.31 369	0.31 381	0.27 324	0.25 304

ttt	0.56 285	0.27 245	0.49 149	0.39 84	0.25 129	0.65 262	0.42 265	1.24 344	1.08 345	0.76 199	1.10 307	0.63 174	0.51 194	0.95 322	1.03 372	0.25 318	0.22 334	0.22 269	0.21 286	0.25 307	0.25 304

RainbowNet	1.42 425	1.53 448	1.31 401	1.93 451	1.46 445	1.52 415	1.03 420	1.67 428	1.55 415	1.23 391	1.59 398	1.54 409	1.21 402	1.40 396	1.03 372	1.70 453	0.70 442	1.82 448	0.80 443	2.11 450	1.22 448

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 331	0.30 289	1.20 389	0.42 172	0.31 271	1.00 361	0.58 353	1.16 311	1.07 341	1.01 340	1.25 346	1.08 348	0.75 318	1.18 371	1.03 372	0.20 239	0.12 104	0.16 80	0.13 70	0.22 263	0.22 266

psmorigin	0.84 366	0.53 380	2.21 438	0.50 318	0.41 352	0.86 337	0.57 346	1.08 286	0.90 261	1.50 407	1.42 379	1.50 404	1.09 391	1.29 384	1.03 372	0.32 367	0.33 404	0.27 339	0.27 360	0.34 361	0.45 402

RASNet	0.57 291	0.24 166	0.61 251	0.39 84	0.23 69	0.71 288	0.40 239	1.02 261	0.93 278	0.77 207	1.05 289	1.05 339	0.98 380	0.99 339	1.03 372	0.16 120	0.14 200	0.14 20	0.17 191	0.15 87	0.14 66

MFMNet_re	1.17 407	0.99 429	1.31 401	1.02 433	0.95 431	1.32 400	1.32 438	1.44 401	1.58 419	1.72 422	1.70 405	1.21 366	1.57 423	1.16 368	1.04 377	0.88 437	0.76 449	0.79 433	0.75 441	0.90 431	0.94 436

PWCDC_ROB	0.93 379	0.54 387	0.97 372	0.78 424	0.41 352	1.03 369	0.42 265	1.39 388	2.34 442	1.04 352	3.73 451	0.80 270	1.12 395	1.29 384	1.04 377	0.37 394	0.22 334	0.24 302	0.20 267	0.36 370	0.31 346

AF-Net	0.85 371	0.41 352	0.87 354	0.66 404	0.54 402	0.96 353	0.52 328	1.66 427	1.37 399	1.03 347	2.04 420	1.46 398	1.36 411	1.19 372	1.05 379	0.34 382	0.24 352	0.39 396	0.28 366	0.31 344	0.26 308

Wz-Net-MNSev	0.81 359	0.42 356	1.64 426	0.51 330	0.41 352	1.46 408	0.95 415	1.24 344	1.26 386	1.31 399	1.25 346	1.17 363	0.83 344	1.21 376	1.06 380	0.22 272	0.19 309	0.24 302	0.23 320	0.29 334	0.26 308

G-Net	0.95 384	0.48 375	1.13 384	0.67 406	0.49 389	2.07 434	0.63 365	1.02 261	0.90 261	1.77 423	2.62 435	1.28 371	1.60 424	1.09 358	1.06 380	0.37 394	0.30 386	0.35 382	0.25 346	0.46 399	0.45 402

S-Stereo	0.76 353	0.36 325	1.10 381	0.57 377	0.46 384	0.83 329	0.59 356	1.31 370	1.62 422	0.98 332	1.41 375	1.11 356	0.93 372	0.85 289	1.07 382	0.27 332	0.31 394	0.28 350	0.25 346	0.33 355	0.50 414

DeepPrunerF	0.93 379	0.55 393	3.88 449	0.70 415	0.81 427	0.72 292	0.74 390	1.28 362	1.97 433	0.95 314	1.02 273	0.87 287	0.85 351	1.16 368	1.07 382	0.35 388	0.29 381	0.43 405	0.40 405	0.31 344	0.33 359

DISCO	0.72 340	0.27 245	0.72 304	0.45 247	0.31 271	1.12 382	0.53 332	1.32 376	1.25 382	0.84 244	1.07 299	1.52 408	0.87 358	1.82 425	1.08 384	0.20 239	0.15 221	0.18 146	0.16 141	0.24 296	0.24 298

Consistency-Raft	1.01 393	0.82 418	1.27 396	0.85 426	0.97 433	0.81 323	0.83 404	1.35 382	1.61 421	1.06 365	1.66 401	1.11 356	0.93 372	0.93 314	1.11 385	0.65 429	0.75 447	0.79 433	0.91 447	1.09 438	0.79 433

PASM	0.96 385	0.71 412	2.05 436	0.72 418	0.72 426	0.84 334	0.92 412	1.14 306	1.34 398	1.25 394	1.22 342	1.34 385	1.07 389	1.31 391	1.11 385	0.53 422	0.57 438	0.59 428	0.67 437	0.56 423	0.57 425

DispFullNet	1.64 433	2.64 467	3.14 445	2.57 461	1.78 453	1.32 400	0.55 341	1.42 399	1.45 408	1.89 427	1.48 389	1.55 410	2.35 447	2.08 435	1.12 387	0.60 428	0.19 309	2.33 459	0.73 440	2.35 455	1.30 452

FBW_ROB	0.94 383	0.54 387	1.03 377	0.56 373	0.42 361	1.16 388	0.76 393	1.56 417	1.41 403	1.38 404	1.33 362	1.47 400	1.07 389	2.94 451	1.14 388	0.26 323	0.32 399	0.45 408	0.30 372	0.34 361	0.30 339

aanetorigin	0.85 371	0.58 399	1.98 434	0.50 318	0.40 347	0.66 269	0.70 376	0.72 146	1.01 315	2.44 443	2.00 418	1.32 377	1.25 406	0.96 325	1.16 389	0.20 239	0.19 309	0.20 213	0.20 267	0.27 324	0.33 359

ACVNet_1	1.55 430	1.36 443	1.35 405	1.96 453	1.63 448	1.83 430	0.96 417	2.09 440	1.85 431	1.43 406	1.54 393	2.31 431	1.68 429	1.42 400	1.18 390	1.76 455	0.51 435	2.05 456	0.59 434	2.24 454	1.30 452

APVNet	0.73 341	0.39 340	1.01 375	0.58 382	0.45 375	1.16 388	0.68 372	1.47 405	0.87 241	0.84 244	1.15 323	1.04 335	0.84 347	1.14 364	1.18 390	0.27 332	0.28 379	0.32 374	0.31 381	0.29 334	0.32 350

FCDSN-DC	1.43 426	0.57 396	0.69 294	0.74 420	0.59 411	1.42 406	0.65 368	1.40 392	1.41 403	3.31 458	4.42 461	4.57 453	3.01 455	1.70 419	1.19 392	0.46 411	0.42 424	0.48 416	0.47 419	0.51 411	0.51 418
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ACVNet_2	1.74 435	1.30 441	1.62 425	1.81 448	1.63 448	2.28 438	1.34 440	2.35 445	2.64 445	1.82 424	2.55 431	2.99 440	1.71 430	1.67 417	1.20 393	1.48 450	0.59 439	1.81 447	0.71 439	2.09 449	1.29 451

LSM	4.83 464	0.83 421	11.23 465	0.76 423	56.73 484	1.10 377	1.18 430	1.35 382	1.70 427	2.13 433	2.34 425	1.34 385	1.19 401	1.52 409	1.23 394	0.34 382	0.50 434	0.39 396	0.47 419	0.51 411	9.82 474

iinet-f	0.69 336	0.29 274	2.34 440	0.41 143	0.31 271	1.16 388	0.58 353	0.87 207	0.85 228	0.86 266	1.17 333	1.04 335	0.83 344	0.76 250	1.26 395	0.21 254	0.18 291	0.17 109	0.16 141	0.21 240	0.21 247

SANet	1.15 404	0.45 362	1.40 409	0.50 318	0.32 295	1.54 416	1.21 432	1.49 406	3.35 453	1.61 412	2.41 428	2.32 433	1.80 433	1.57 411	1.27 396	0.28 341	0.25 360	0.26 331	0.24 334	0.36 370	0.32 350

RYNet	0.76 353	0.37 327	0.74 312	0.54 364	0.67 421	1.35 402	0.68 372	1.28 362	1.21 379	1.10 374	0.90 217	1.31 375	0.94 375	1.01 345	1.30 397	0.22 272	0.16 245	0.27 339	0.23 320	0.43 392	0.45 402

WCMA_ROB	1.22 410	0.39 340	0.93 362	0.51 330	0.45 375	1.44 407	0.79 398	1.20 329	1.30 393	2.99 454	3.94 455	3.30 447	2.17 444	1.42 400	1.31 398	0.46 411	0.35 409	0.35 382	0.37 397	0.41 386	0.42 392

MeshStereo	1.38 422	0.45 362	0.58 237	0.45 247	0.35 323	1.63 420	0.60 358	2.07 439	1.43 406	4.49 463	3.32 447	4.67 454	2.08 441	2.08 435	1.32 399	0.36 390	0.36 411	0.37 390	0.32 384	0.32 350	0.34 361
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
ccnet	0.84 366	0.59 401	0.86 349	0.56 373	0.60 414	1.11 381	0.72 383	1.44 401	0.97 301	1.15 382	1.44 382	1.28 371	0.95 377	1.01 345	1.33 400	0.49 417	0.43 427	0.50 421	0.47 419	0.52 414	0.48 411

DANet	0.74 346	0.47 373	0.98 373	0.60 386	0.41 352	0.92 346	0.41 258	1.02 261	0.87 241	1.22 389	1.22 342	1.33 382	0.88 362	1.26 380	1.37 401	0.27 332	0.24 352	0.31 369	0.25 346	0.37 376	0.36 370
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
SGM_RVC	1.04 394	0.30 289	0.47 128	0.41 143	0.23 69	1.73 427	0.77 394	1.63 425	1.30 393	2.39 441	1.99 417	2.64 436	1.78 432	2.22 439	1.40 402	0.28 341	0.27 373	0.27 339	0.25 346	0.25 307	0.25 304
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FC-DCNN	1.67 434	0.53 380	0.68 285	0.62 394	0.49 389	1.62 419	0.71 378	1.77 434	1.55 415	4.73 465	4.66 463	5.82 462	3.94 461	2.13 437	1.42 403	0.47 414	0.42 424	0.47 412	0.46 417	0.48 402	0.47 408

NVStereoNet_ROB	1.31 419	0.96 427	1.33 403	0.90 428	0.92 428	1.15 386	1.05 421	1.49 406	1.62 422	1.63 414	2.51 430	2.31 431	1.62 425	2.16 438	1.42 403	0.81 435	0.73 443	0.79 433	1.02 451	0.73 426	0.97 440
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FC-DCNN v2	1.74 435	0.53 380	0.68 285	0.62 394	0.49 389	1.67 423	0.71 378	1.85 436	1.57 417	4.84 466	5.01 465	6.42 466	3.92 460	2.24 440	1.43 405	0.47 414	0.42 424	0.47 412	0.46 417	0.48 402	0.47 408

ff1	0.56 285	0.28 261	0.68 285	0.39 84	0.26 159	0.56 211	0.40 239	0.72 146	1.13 358	0.76 199	0.98 255	0.71 216	0.55 208	1.25 377	1.46 406	0.17 150	0.11 49	0.25 315	0.21 286	0.16 128	0.17 167

mmx	0.59 306	0.28 261	0.68 285	0.39 84	0.26 159	0.56 211	0.40 239	1.24 344	1.06 334	0.76 199	0.98 255	0.71 216	0.55 208	1.25 377	1.46 406	0.21 254	0.16 245	0.25 315	0.21 286	0.24 296	0.22 266

xxx	0.59 306	0.28 261	0.68 285	0.39 84	0.26 159	0.56 211	0.40 239	1.24 344	1.06 334	0.76 199	0.98 255	0.71 216	0.55 208	1.25 377	1.46 406	0.21 254	0.16 245	0.25 315	0.21 286	0.24 296	0.22 266

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 422	0.91 425	2.11 437	0.89 427	0.57 409	4.27 461	1.79 457	1.55 413	2.00 435	1.64 415	1.85 412	1.83 420	1.44 417	1.89 429	1.49 409	0.49 417	0.40 420	0.56 425	0.58 433	0.75 427	0.52 420

SAMSARA	1.15 404	0.69 408	1.44 413	1.09 436	0.93 429	2.10 435	1.87 460	1.64 426	1.47 411	1.64 415	1.21 340	2.06 426	1.14 398	1.61 412	1.50 410	0.39 400	0.45 429	0.36 386	0.38 400	0.50 408	0.51 418

DPSNet	1.08 398	0.44 361	2.64 442	0.54 364	0.42 361	1.59 417	1.25 435	2.39 446	1.50 413	1.13 380	1.12 313	1.51 406	2.19 445	1.44 403	1.51 411	0.35 388	0.25 360	0.25 315	0.21 286	0.49 406	0.39 379

PWC_ROB	0.92 378	0.57 396	1.64 426	0.53 354	0.33 307	0.93 347	0.39 227	1.42 399	1.51 414	1.66 417	2.57 432	1.18 364	1.11 393	1.50 408	1.54 412	0.26 323	0.18 291	0.28 350	0.20 267	0.30 341	0.32 350

SGM+DAISY	1.52 429	0.99 429	1.61 424	1.01 432	1.02 437	1.86 431	1.19 431	1.49 406	1.38 401	2.96 452	3.00 442	2.79 438	1.94 435	1.88 427	1.62 413	0.98 442	0.97 461	0.91 438	0.91 447	0.94 434	0.99 442

SPS-STEREO	1.29 417	0.94 426	1.10 381	1.05 435	1.03 438	1.48 410	0.91 410	1.57 419	1.24 380	2.13 433	1.90 414	1.94 424	1.46 418	1.77 422	1.64 414	0.97 440	0.94 459	0.90 436	0.89 446	0.96 435	0.97 440
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-SNSev	0.99 391	0.80 417	3.00 443	0.57 377	0.46 384	0.94 349	1.22 434	1.40 392	1.28 388	1.04 352	1.33 362	1.46 398	0.90 367	2.06 433	1.65 415	0.26 323	0.24 352	0.25 315	0.26 354	0.33 355	0.30 339

Dean	2.07 445	1.39 444	1.69 430	2.17 455	1.83 455	2.75 446	1.28 436	3.49 458	3.80 457	2.13 433	3.30 446	3.18 444	1.98 438	1.78 423	1.72 416	1.73 454	0.79 453	1.99 450	0.91 447	2.17 452	1.34 455

SuperB	1.00 392	0.41 352	4.03 452	0.45 247	0.32 295	0.99 360	0.49 313	1.09 289	2.09 436	1.10 374	1.10 307	0.74 240	0.83 344	1.13 362	1.75 417	0.20 239	0.15 221	0.17 109	0.15 115	2.50 459	0.27 318

SHD	0.98 389	0.54 387	1.30 400	0.63 397	0.50 393	1.14 384	0.50 319	1.80 435	2.20 437	1.66 417	1.39 372	1.47 400	1.21 402	1.40 396	1.80 418	0.32 367	0.27 373	0.32 374	0.34 391	0.41 386	0.44 400

LVE	2.20 448	1.47 446	1.44 413	2.06 454	1.80 454	2.79 448	1.77 456	2.96 449	3.94 459	1.95 430	4.29 460	3.47 450	1.97 436	2.48 444	1.85 419	2.06 457	0.88 454	2.06 457	1.13 458	2.17 452	1.53 457

MFN_U_SF_RVC	1.14 403	0.63 404	2.33 439	0.69 412	0.46 384	2.04 433	0.70 376	1.90 437	1.37 399	1.62 413	1.56 395	1.94 424	1.36 411	1.73 421	1.90 420	0.41 405	0.38 413	0.45 408	0.48 423	0.45 396	0.47 408

IMH-64-1	1.96 439	1.64 453	1.26 393	2.26 457	1.91 456	2.30 439	1.35 441	2.99 450	2.29 438	1.70 419	2.79 439	2.47 434	1.66 427	2.33 441	1.95 421	2.07 458	0.74 445	2.44 460	1.04 453	2.40 456	1.59 458

IMH-64	1.96 439	1.64 453	1.26 393	2.26 457	1.91 456	2.30 439	1.35 441	2.99 450	2.29 438	1.70 419	2.79 439	2.47 434	1.66 427	2.33 441	1.95 421	2.07 458	0.74 445	2.44 460	1.04 453	2.40 456	1.59 458

IMH	2.15 447	1.66 455	1.29 398	2.25 456	1.92 458	2.87 449	1.33 439	3.25 453	3.04 450	1.87 426	3.33 449	3.00 441	2.03 440	2.80 450	1.95 421	2.09 460	0.78 450	2.45 462	1.05 456	2.44 458	1.62 460

Wz-Net-TNSev	1.23 412	1.24 438	5.25 457	0.51 330	0.43 364	1.49 413	1.09 423	1.58 420	1.42 405	1.25 394	1.26 349	1.58 413	1.52 422	1.97 430	1.95 421	0.33 374	0.32 399	0.26 331	0.30 372	0.41 386	0.43 396

XQC	0.97 387	0.70 409	1.54 418	0.70 415	0.55 403	1.48 410	0.81 400	1.41 394	1.57 417	1.21 387	1.12 313	1.33 382	1.04 386	1.55 410	2.00 425	0.39 400	0.25 360	0.37 390	0.32 384	0.55 418	0.49 412

test_sample9	1.17 407	0.37 327	0.83 335	0.39 84	0.31 271	0.72 292	0.49 313	1.11 294	0.92 273	0.93 302	0.89 211	0.86 281	0.71 298	1.29 384	2.03 426	0.42 407	9.50 477	0.40 399	0.41 410	0.36 370	0.35 364

test_sample8	1.36 421	0.37 327	0.83 335	0.39 84	0.31 271	0.72 292	0.49 313	1.19 323	0.79 190	1.51 408	0.96 243	3.29 446	1.64 426	1.29 384	2.03 426	0.42 407	9.50 477	0.40 399	0.41 410	0.36 370	0.35 364

KSHMR	2.64 450	1.96 459	1.86 433	2.69 465	2.44 463	2.88 450	2.04 461	3.46 457	6.31 463	2.51 444	3.27 444	3.39 449	1.97 436	2.59 447	2.08 428	2.48 465	1.41 465	2.80 469	1.51 465	2.98 464	2.09 463

PVD	1.34 420	0.70 409	1.42 411	0.78 424	0.65 418	1.68 424	0.91 410	2.12 442	3.01 449	2.25 438	2.35 427	1.90 423	1.99 439	1.98 431	2.14 429	0.40 404	0.38 413	0.49 419	0.37 397	0.51 411	0.67 427

1111x	0.64 328	0.23 145	0.61 251	0.39 84	0.21 33	0.68 282	0.46 288	1.32 376	1.03 324	0.76 199	1.02 273	0.95 310	0.72 309	1.13 362	2.15 430	0.18 182	0.18 291	0.18 146	0.19 246	0.20 229	0.19 201

WZ-Net	1.29 417	0.64 405	5.42 458	0.64 400	0.52 397	1.37 403	1.29 437	1.41 394	1.77 429	1.56 411	1.69 404	1.74 417	1.41 415	2.50 446	2.16 431	0.28 341	0.21 325	0.23 288	0.25 346	0.39 382	0.41 389

PWCK	2.06 444	1.75 456	4.11 453	1.69 446	0.93 429	3.13 454	2.86 467	2.18 443	2.41 443	2.38 440	2.33 424	2.22 429	1.85 434	3.52 455	2.20 432	1.65 452	0.73 443	1.52 445	0.83 445	1.81 442	1.02 445

EDNetEfficientorigin	9.96 471	1.17 437	175.17 489	0.49 307	0.37 330	1.13 383	0.74 390	1.27 357	2.70 446	3.16 457	2.49 429	2.28 430	2.15 443	1.88 427	2.27 433	0.21 254	0.19 309	0.25 315	0.20 267	0.54 416	0.53 422

WAO-8	3.00 452	1.60 450	1.52 415	1.82 449	1.65 450	5.57 463	1.35 441	4.65 465	12.37 468	2.89 448	4.04 457	4.89 457	2.78 451	3.73 457	2.44 434	1.29 447	0.93 457	2.00 451	1.16 460	2.02 447	1.23 449

Venus	3.00 452	1.60 450	1.52 415	1.82 449	1.65 450	5.57 463	1.35 441	4.65 465	12.37 468	2.89 448	4.04 457	4.89 457	2.78 451	3.73 457	2.44 434	1.29 447	0.93 457	2.00 451	1.16 460	2.02 447	1.23 449

RTSC	0.93 379	0.54 387	1.59 420	0.56 373	0.40 347	1.17 392	0.55 341	1.44 401	1.82 430	1.53 410	1.26 349	1.15 362	0.82 342	1.70 419	2.44 434	0.26 323	0.20 317	0.23 288	0.24 334	0.31 344	0.32 350

WAO-6	2.11 446	1.52 447	1.25 392	1.73 447	1.69 452	2.72 445	1.62 450	3.15 452	3.64 454	2.01 432	3.28 445	3.52 451	2.20 446	2.59 447	2.48 437	1.31 449	0.92 455	2.04 455	1.22 462	1.89 445	1.35 456

WAO-7	1.96 439	1.24 438	1.52 415	1.28 441	1.06 441	2.92 451	1.64 451	3.32 454	3.05 451	2.28 439	3.32 447	3.19 445	2.38 448	3.39 453	2.49 438	1.02 443	0.92 455	1.06 440	1.04 453	1.05 437	0.99 442

ELAS_RVC	1.76 437	0.64 405	1.20 389	0.74 420	0.59 411	2.18 436	2.53 465	2.10 441	2.85 448	3.46 459	3.41 450	3.12 443	4.11 462	2.69 449	2.53 439	0.54 425	0.47 432	0.51 423	0.48 423	0.55 418	0.55 423
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ktn	3.02 454	2.27 462	1.85 432	2.89 466	2.54 467	3.72 457	2.14 462	3.79 461	5.33 461	2.82 447	5.09 466	5.95 463	2.54 449	3.34 452	2.58 440	2.65 467	1.44 466	2.78 468	2.03 468	2.61 461	2.10 464

ELAS	1.77 438	0.64 405	1.10 381	0.72 418	0.58 410	3.37 456	1.76 455	2.54 447	2.57 444	3.77 461	3.96 456	2.83 439	3.44 458	2.34 443	2.73 441	0.53 422	0.47 432	0.50 421	0.48 423	0.55 418	0.55 423
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
notaker	2.87 451	2.31 463	2.01 435	3.03 467	2.60 468	2.94 452	1.82 458	3.43 456	3.06 452	2.89 448	4.21 459	6.15 465	2.71 450	3.42 454	2.90 442	2.67 468	1.18 463	3.00 470	1.67 466	3.13 465	2.26 465

TorneroNet-64	3.54 457	1.89 457	1.59 420	2.62 464	2.29 461	6.88 466	1.72 454	4.72 467	11.88 466	2.43 442	5.46 468	8.16 468	2.80 453	4.13 461	3.03 443	2.25 463	0.75 447	2.57 464	1.09 457	2.65 462	1.84 462

coex-ft	6.50 469	1.57 449	87.99 488	0.49 307	0.38 336	1.41 405	1.21 432	1.21 332	7.96 465	12.14 472	2.78 438	2.74 437	3.83 459	1.30 390	3.19 444	0.24 306	0.23 343	0.27 339	0.24 334	0.48 402	0.40 384

ADCRef	0.84 366	0.46 367	1.60 423	0.52 346	0.45 375	1.08 376	0.52 328	1.13 304	1.03 324	1.22 389	1.43 381	0.87 287	0.93 372	0.91 309	3.35 445	0.19 219	0.16 245	0.23 288	0.23 320	0.23 283	0.22 266

UNDER WATER-64	3.72 459	2.07 460	4.57 455	3.30 470	2.52 466	5.61 465	2.63 466	3.67 460	12.27 467	3.09 455	2.66 436	5.99 464	4.74 465	3.93 460	3.57 446	2.54 466	1.24 464	2.65 465	1.48 464	3.21 466	2.62 468

TorneroNet	4.49 461	1.92 458	1.65 428	2.60 463	2.29 461	14.95 474	1.86 459	4.86 468	19.56 482	3.10 456	7.52 470	7.00 467	2.90 454	4.48 462	3.66 447	2.24 462	0.78 450	2.68 466	1.14 459	2.79 463	1.80 461

UNDER WATER	3.63 458	2.12 461	4.11 453	3.17 468	2.51 465	3.77 459	2.45 464	3.53 459	13.66 471	2.98 453	2.92 441	5.75 461	4.13 463	3.85 459	3.75 448	2.84 469	1.11 462	2.71 467	1.41 463	3.26 467	2.50 467

JetBlue	3.02 454	1.39 444	7.91 462	1.17 438	1.49 446	8.53 467	7.94 470	2.82 448	1.98 434	2.15 437	2.69 437	3.32 448	3.01 455	6.66 467	3.81 449	0.79 433	0.78 450	0.75 432	0.76 442	1.04 436	1.33 454

EDNetEfficient	1.47 428	0.82 418	6.28 460	0.48 298	0.40 347	0.73 296	0.83 404	0.95 239	2.77 447	3.48 460	1.95 415	1.64 415	2.12 442	1.42 400	3.84 450	0.21 254	0.19 309	0.21 256	0.21 286	0.43 392	0.42 392

ADCPNet	1.11 402	0.53 380	3.26 447	0.55 370	0.44 369	1.47 409	0.83 404	1.21 332	1.17 369	1.26 396	1.42 379	1.67 416	1.12 395	1.48 407	3.86 451	0.30 358	0.29 381	0.30 368	0.32 384	0.37 376	0.37 376

RTS	2.03 442	1.03 433	11.50 466	0.68 409	0.63 416	2.71 443	1.56 448	1.55 413	2.32 440	1.93 428	2.57 432	1.32 377	1.32 409	5.20 463	4.30 452	0.31 362	0.23 343	0.29 358	0.30 372	0.41 386	0.40 384

RTSA	2.03 442	1.03 433	11.50 466	0.68 409	0.63 416	2.71 443	1.56 448	1.55 413	2.32 440	1.93 428	2.57 432	1.32 377	1.32 409	5.20 463	4.30 452	0.31 362	0.23 343	0.29 358	0.30 372	0.41 386	0.40 384

AnyNet_C01	1.63 432	1.16 436	7.38 461	0.65 402	0.56 404	2.25 437	1.53 446	1.53 411	1.46 410	1.71 421	1.95 415	1.83 420	1.41 415	2.48 444	4.42 454	0.33 374	0.32 399	0.32 374	0.34 391	0.45 396	0.50 414

MADNet+	2.28 449	2.56 464	10.82 464	1.25 440	0.96 432	2.77 447	1.44 445	2.34 444	1.76 428	1.36 401	1.78 409	1.84 422	1.74 431	6.33 466	4.57 455	0.67 430	0.66 441	0.59 428	0.54 432	0.84 429	0.81 434

AnyNet_C32	1.27 415	0.72 413	3.33 448	0.59 384	0.56 404	1.51 414	1.53 446	1.27 357	1.28 388	1.52 409	1.48 389	1.38 393	1.23 404	1.64 415	5.26 456	0.30 358	0.29 381	0.29 358	0.34 391	0.38 378	0.44 400

ADCL	1.10 399	0.42 356	1.57 419	0.51 330	0.41 352	1.71 426	0.92 412	1.36 386	1.45 408	1.33 400	1.56 395	1.22 369	1.26 407	1.45 404	5.27 457	0.22 272	0.19 309	0.25 315	0.25 346	0.29 334	0.29 334

ADCMid	1.22 410	0.57 396	3.17 446	0.54 364	0.44 369	1.07 375	0.77 394	1.31 370	1.13 358	2.14 436	1.48 389	1.49 403	1.47 420	1.65 416	5.30 458	0.26 323	0.24 352	0.29 358	0.32 384	0.38 378	0.36 370

MADNet++	4.18 460	2.72 469	4.00 450	3.80 472	3.44 471	4.72 462	4.05 469	4.01 462	3.74 455	4.52 464	5.14 467	4.20 452	4.89 466	7.04 469	6.39 459	3.79 470	3.70 471	3.27 472	2.70 471	3.68 469	3.74 472

HanzoNet	6.97 470	2.57 465	4.66 456	3.29 469	2.96 470	3.75 458	2.35 463	5.08 469	7.11 464	14.46 479	13.06 472	17.69 476	22.95 482	13.72 474	6.61 460	4.36 471	1.96 467	3.14 471	2.59 470	3.88 471	3.19 471

tt	6.21 468	0.22 121	5.88 459	3.55 471	2.07 459	11.25 472	19.19 474	11.84 474	5.47 462	2.71 446	2.18 422	4.87 456	6.25 467	3.71 456	7.09 461	8.31 475	11.17 479	4.91 473	5.39 474	5.72 472	2.42 466

ADCP+	1.18 409	0.37 327	3.09 444	0.50 318	0.52 397	1.48 410	0.61 360	1.32 376	1.07 341	1.21 387	1.16 328	1.08 348	1.11 393	1.63 414	7.17 462	0.20 239	0.16 245	0.24 302	0.22 307	0.29 334	0.22 266

MANE	4.73 462	0.54 387	0.77 319	0.69 412	0.60 414	10.35 469	1.67 452	8.68 471	12.66 470	6.90 470	9.43 471	11.59 472	10.59 469	8.26 470	8.41 463	0.51 420	0.45 429	0.48 416	1.02 451	0.50 408	0.50 414

DPSimNet_ROB	5.19 466	2.71 468	18.56 470	2.59 462	2.49 464	4.25 460	10.93 471	3.33 455	3.93 458	5.02 467	4.52 462	5.74 460	10.18 468	5.44 465	8.79 464	2.40 464	2.47 468	2.48 463	2.54 469	2.56 460	2.87 469

ADCS	1.60 431	0.70 409	4.02 451	0.61 390	0.53 399	1.31 399	1.11 424	1.71 430	1.86 432	1.97 431	1.68 402	1.51 406	1.46 418	2.07 434	9.20 465	0.34 382	0.32 399	0.33 379	0.36 395	0.45 396	0.46 406

SGM-ForestM	4.73 462	0.34 312	1.05 379	0.46 271	0.28 212	10.26 468	3.48 468	4.52 463	5.16 460	8.68 471	7.48 469	18.87 478	10.80 470	11.26 473	10.01 466	0.32 367	0.34 407	0.32 374	0.32 384	0.29 334	0.30 339

xxxx	1.07 397	0.23 145	0.53 198	0.38 64	0.22 43	0.83 329	0.36 183	1.41 394	0.95 289	0.75 194	0.99 263	0.97 314	0.64 261	0.70 217	11.37 467	0.20 239	0.17 277	0.18 146	0.17 191	0.19 212	0.20 230

test_xeample	1.06 395	0.23 145	0.51 170	0.37 47	0.22 43	0.71 288	0.39 227	1.31 370	0.92 273	0.87 269	1.08 305	0.70 213	0.64 261	0.75 240	11.43 468	0.19 219	0.16 245	0.18 146	0.17 191	0.18 177	0.19 201

JetRed	5.38 467	6.17 472	12.68 469	2.38 459	2.85 469	12.60 473	11.17 472	4.60 464	3.74 455	3.87 462	3.85 453	4.83 455	4.13 463	6.81 468	12.18 469	2.18 461	2.95 470	2.19 458	1.98 467	3.49 468	3.01 470

PML	40.49 489	30.31 481	12.46 468	7.19 473	14.30 472	91.44 489	212.44 490	7.73 470	23.24 483	74.44 489	185.05 490	49.81 489	25.78 483	21.34 478	12.84 470	8.71 476	2.93 469	8.43 476	3.24 472	13.77 477	4.45 473

222	1.25 413	0.23 145	0.53 198	0.38 64	0.23 69	0.78 306	0.37 196	1.41 394	0.93 278	0.97 329	1.13 319	0.74 240	0.71 298	0.74 233	14.86 471	0.20 239	0.16 245	0.17 109	0.16 141	0.18 177	0.20 230

LE_ROB	4.86 465	0.27 245	9.43 463	0.45 247	0.24 103	1.61 418	0.96 417	2.05 438	17.75 478	16.36 480	4.84 464	5.17 459	19.48 480	2.05 432	15.49 472	0.17 150	0.15 221	0.16 80	0.16 141	0.20 229	0.19 201

LRCNet_RVC	21.27 478	31.14 482	21.46 473	28.97 480	23.77 478	3.11 453	0.62 362	20.94 480	1.64 424	25.57 481	28.13 481	21.96 481	14.74 471	21.99 482	16.44 473	29.16 486	14.92 480	33.57 482	31.28 482	29.67 484	26.33 482

BEATNet-Init1	15.65 474	1.62 452	54.26 487	0.75 422	0.56 404	37.03 484	13.39 473	13.20 475	14.59 472	29.41 485	29.29 485	47.69 488	21.87 481	26.91 483	19.58 474	0.43 410	0.39 417	0.47 412	0.47 419	0.52 414	0.52 420

AAGNet	1.40 424	0.20 70	0.52 190	0.45 247	0.26 159	0.29 49	0.29 81	0.67 102	0.71 152	0.97 329	0.86 198	0.66 199	0.60 239	0.66 185	19.98 475	0.17 150	0.11 49	0.19 178	0.15 115	0.20 229	0.13 43

DPSMNet_ROB	12.13 473	8.03 473	21.13 472	9.02 475	16.82 474	10.68 470	30.78 479	9.15 473	15.24 474	6.56 469	15.50 480	9.02 469	15.13 472	9.28 472	21.71 476	4.59 473	8.60 472	5.08 475	9.26 475	5.89 474	11.06 475

DGTPSM_ROB	12.12 472	8.03 473	21.12 471	8.97 474	16.81 473	10.68 470	30.77 478	9.14 472	15.23 473	6.55 468	15.49 479	9.02 469	15.13 472	9.26 471	21.71 476	4.58 472	8.60 472	5.07 474	9.26 475	5.88 473	11.06 475

Anonymous_1	33.12 480	18.23 475	23.86 474	20.53 476	21.18 477	25.45 476	35.84 480	22.44 484	15.68 475	13.41 473	13.70 476	18.00 477	15.15 474	20.31 475	24.47 478	14.56 482	8.84 474	66.24 486	117.79 486	155.41 489	11.40 477

DPSM_ROB	17.80 475	18.60 476	24.24 478	20.89 477	19.49 475	25.83 477	36.10 481	21.62 482	16.41 476	13.46 474	14.26 477	19.11 479	16.15 475	20.74 476	25.59 479	9.37 477	9.23 475	9.47 477	9.81 477	13.47 475	12.09 478

DPSM	17.80 475	18.60 476	24.24 478	20.89 477	19.49 475	25.83 477	36.10 481	21.62 482	16.41 476	13.46 474	14.26 477	19.11 479	16.15 475	20.74 476	25.59 479	9.37 477	9.23 475	9.47 477	9.81 477	13.47 475	12.09 478

xxxxx1	36.77 483	19.69 478	24.00 475	62.46 486	66.77 486	27.30 480	39.89 483	20.40 477	18.80 479	14.18 476	13.11 473	17.29 473	17.30 477	21.62 479	27.81 481	13.61 479	18.98 484	111.36 487	133.25 487	28.84 481	38.64 484

tt_ll	36.77 483	19.69 478	24.00 475	62.46 486	66.77 486	27.30 480	39.89 483	20.40 477	18.80 479	14.18 476	13.11 473	17.29 473	17.30 477	21.62 479	27.81 481	13.61 479	18.98 484	111.36 487	133.25 487	28.84 481	38.64 484

ff	36.77 483	19.69 478	24.00 475	62.46 486	66.77 486	27.30 480	39.89 483	20.40 477	18.80 479	14.18 476	13.11 473	17.29 473	17.30 477	21.62 479	27.81 481	13.61 479	18.98 484	111.36 487	133.25 487	28.84 481	38.64 484

HaxPig	31.93 479	37.19 484	34.22 480	24.41 479	24.94 479	18.53 475	20.18 475	21.15 481	28.84 484	35.74 486	38.86 486	26.18 482	28.75 484	33.85 484	34.15 484	35.89 487	38.80 487	37.79 483	40.52 483	39.33 485	39.33 487

MEDIAN_ROB	37.35 486	40.72 489	40.37 483	32.26 481	31.80 480	27.29 479	25.02 476	29.47 485	33.43 488	41.99 488	41.60 488	33.48 483	34.37 488	39.66 486	36.94 485	43.49 489	43.96 489	44.07 485	43.35 485	41.32 487	42.43 489

AVERAGE_ROB	37.53 487	40.05 488	40.01 482	34.74 482	33.76 481	28.46 483	25.14 477	32.31 486	34.08 489	41.20 487	40.52 487	34.51 484	34.78 489	39.11 485	37.48 486	42.68 488	43.32 488	43.80 484	42.99 484	40.42 486	41.31 488

Selective-RAFT-Error	35.87 482	37.42 486	48.73 486	42.24 484	39.28 483	52.00 486	72.87 487	43.41 488	32.95 486	26.97 483	28.72 483	38.71 487	33.15 487	41.59 488	51.42 487	18.77 484	18.60 483	19.14 481	19.78 481	27.19 479	24.42 481

CasAABBNet	35.77 481	37.38 485	48.59 485	42.20 483	39.23 482	51.95 485	72.92 488	43.36 487	33.03 487	26.93 482	28.31 482	38.43 485	32.32 485	41.58 487	51.50 488	18.71 483	18.58 482	19.11 480	19.75 480	27.11 478	24.33 480

LSM0	38.96 488	37.52 487	48.37 484	43.79 485	91.31 489	52.31 487	72.38 486	43.71 489	32.75 485	27.16 484	28.73 484	38.51 486	32.63 486	41.75 489	51.59 489	18.85 485	18.43 481	19.09 479	19.60 479	27.21 480	33.44 483

test_example2	176.82 490	204.75 490	198.54 490	188.58 490	191.23 490	151.28 490	169.77 489	97.63 490	125.81 490	179.94 490	183.74 489	158.20 490	139.14 490	192.16 490	198.12 490	203.48 490	236.37 490	163.71 490	173.22 490	217.79 490	162.95 490

Low-res two-view benchmark