Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 56	1.36 366	1.30 7	0.24 5	0.12 3	0.33 15	0.20 30	0.41 5	0.37 4	0.32 41	0.21 2	0.16 1	0.14 1	0.29 5	0.62 234	0.55 418	1.42 423	0.11 119	0.13 176	0.25 249	0.56 282

IGEV-Stereo++	0.58 155	0.29 2	1.66 22	0.37 209	0.53 323	0.47 53	0.13 1	0.54 54	0.37 4	1.02 389	0.25 14	0.17 2	0.22 36	1.04 225	0.27 52	0.08 1	1.98 444	0.08 4	0.06 7	0.17 113	1.92 434

UniTT-Stereo	0.36 20	0.66 176	2.43 169	0.28 47	0.24 149	0.30 7	0.18 16	0.35 2	0.36 3	0.26 25	0.37 69	0.18 3	0.18 14	0.33 22	0.30 77	0.11 131	0.08 40	0.09 22	0.08 32	0.25 249	0.09 2

IGEV-Stereo+	0.48 76	0.32 17	1.43 9	0.26 22	0.46 308	0.30 7	0.13 1	0.32 1	0.57 94	0.80 353	0.24 8	0.19 4	0.19 16	0.57 128	0.46 172	0.10 55	1.36 417	0.08 4	0.22 309	0.46 394	1.04 382

RAStereo	0.33 8	0.81 233	2.22 117	0.27 32	0.18 53	0.25 3	0.20 30	0.45 14	0.38 6	0.21 2	0.26 19	0.20 5	0.16 4	0.26 2	0.26 44	0.10 55	0.08 40	0.10 68	0.08 32	0.13 44	0.09 2

MyStereo07	0.56 140	0.68 184	2.42 164	0.30 81	0.41 286	0.61 205	0.31 225	0.58 73	0.72 240	1.17 403	0.26 19	0.20 5	0.27 91	1.28 265	0.28 64	0.09 13	0.59 338	0.12 169	0.21 299	0.16 91	0.48 249

ff7	0.65 231	0.58 150	2.09 87	0.39 241	0.60 343	0.56 122	0.23 89	0.49 25	0.62 126	1.00 384	0.24 8	0.20 5	0.24 51	0.71 173	0.24 21	0.09 13	2.09 446	0.10 68	0.18 262	0.24 234	2.22 451

ffff	0.65 231	0.58 150	2.09 87	0.39 241	0.60 343	0.56 122	0.23 89	0.49 25	0.62 126	1.00 384	0.24 8	0.20 5	0.24 51	0.71 173	0.24 21	0.09 13	2.09 446	0.10 68	0.18 262	0.24 234	2.22 451

11t	0.65 231	0.58 150	2.09 87	0.39 241	0.60 343	0.56 122	0.23 89	0.49 25	0.62 126	1.00 384	0.24 8	0.20 5	0.24 51	0.71 173	0.24 21	0.09 13	2.09 446	0.10 68	0.18 262	0.24 234	2.22 451

CAS	0.39 28	0.31 8	1.79 29	0.81 388	0.34 244	0.51 71	0.23 89	0.49 25	0.42 13	0.23 9	0.31 42	0.20 5	0.17 6	0.30 6	0.25 30	0.77 430	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.10 14	0.41 212

ccc-4	0.65 231	0.58 150	2.09 87	0.39 241	0.60 343	0.56 122	0.23 89	0.49 25	0.62 126	1.00 384	0.24 8	0.20 5	0.24 51	0.71 173	0.24 21	0.09 13	2.09 446	0.10 68	0.18 262	0.24 234	2.22 451

CAS++	0.34 12	0.39 71	1.90 50	0.25 10	0.18 53	0.32 10	0.20 30	0.78 158	0.44 21	0.31 39	0.31 42	0.21 12	0.16 4	0.34 27	0.20 2	0.15 275	0.13 167	0.13 228	0.10 80	0.15 74	0.14 30
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV++	0.74 289	0.70 192	2.05 80	1.11 413	1.09 421	0.32 10	0.21 47	0.75 142	0.43 17	0.30 38	0.30 35	0.22 13	0.27 91	0.98 218	0.31 94	0.10 55	2.50 463	0.08 4	0.15 218	0.27 278	2.70 460

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 106	0.51 126	1.12 2	0.26 22	0.22 114	0.46 43	0.20 30	1.10 392	1.33 425	3.13 463	0.33 52	0.22 13	0.20 24	0.34 27	0.26 44	0.11 131	0.09 86	0.11 119	0.09 46	0.17 113	0.21 83

AEACV	0.89 358	0.29 2	1.84 38	2.50 462	1.68 452	0.53 96	0.21 47	1.01 339	0.42 13	0.68 310	0.31 42	0.22 13	0.39 191	1.63 315	0.25 30	0.09 13	2.60 464	0.09 22	0.54 424	0.23 227	2.27 456

anonymousdsp	0.86 344	0.59 156	2.65 274	1.33 422	1.25 432	0.56 122	0.23 89	0.54 54	0.71 233	1.13 399	0.25 14	0.22 13	0.24 51	1.24 256	0.24 21	0.09 13	2.34 460	0.10 68	0.18 262	0.25 249	3.12 465

Selective-IGEV	0.57 147	0.42 84	1.87 46	1.67 444	1.33 436	0.36 23	0.20 30	0.61 91	0.71 233	0.22 5	0.31 42	0.22 13	0.19 16	0.52 107	0.36 132	0.09 13	0.97 376	0.09 22	0.15 218	0.20 186	0.85 357

ProNet	0.46 63	0.60 157	1.85 42	0.35 181	0.67 363	0.49 63	0.25 131	0.53 44	0.57 94	0.21 2	0.24 8	0.22 13	0.20 24	0.52 107	0.22 6	0.09 13	0.47 316	0.10 68	0.09 46	0.23 227	1.33 409

IGEV-Stereo	0.86 344	0.60 157	2.65 274	1.35 424	1.25 432	0.56 122	0.23 89	0.54 54	0.71 233	1.14 400	0.25 14	0.22 13	0.24 51	1.24 256	0.24 21	0.09 13	2.34 460	0.10 68	0.18 262	0.25 249	3.13 466
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AIO-Stereo	0.64 224	0.60 157	1.63 20	1.31 420	1.45 442	0.38 27	0.20 30	0.55 63	0.83 329	0.31 39	0.31 42	0.23 20	0.15 2	0.39 48	0.63 240	0.10 55	1.25 402	0.09 22	0.41 402	0.21 198	1.73 430

CASnet	0.32 7	0.40 76	1.80 31	0.28 47	0.11 1	0.47 53	0.19 19	0.45 14	0.47 30	0.39 54	0.31 42	0.23 20	0.17 6	0.31 8	0.21 3	0.11 131	0.06 1	0.15 288	0.12 157	0.16 91	0.08 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.34 12	0.38 66	1.96 63	0.27 32	0.35 252	0.43 36	0.22 61	0.43 10	0.34 2	0.24 14	0.34 54	0.23 20	0.28 105	0.34 27	0.22 6	0.08 1	0.07 7	0.07 1	0.05 1	0.10 14	0.35 176

XX-TBD	0.40 30	1.04 288	2.49 219	0.35 181	0.13 7	0.51 71	0.17 11	0.44 13	0.52 60	0.38 50	0.51 153	0.23 20	0.19 16	0.31 8	0.25 30	0.10 55	0.07 7	0.08 4	0.06 7	0.09 6	0.18 66

sAnonymous2	0.45 56	0.88 249	2.97 351	0.31 96	0.25 156	0.34 17	0.28 175	0.56 66	0.49 37	0.25 18	0.30 35	0.23 20	0.29 122	0.31 8	0.22 6	0.12 168	0.09 86	0.12 169	0.13 176	0.38 361	0.43 223

CroCo_RVC	0.45 56	0.88 249	2.97 351	0.31 96	0.25 156	0.34 17	0.28 175	0.56 66	0.49 37	0.25 18	0.30 35	0.23 20	0.29 122	0.31 8	0.22 6	0.12 168	0.09 86	0.12 169	0.13 176	0.38 361	0.43 223

RSM++	0.48 76	0.52 130	1.27 5	1.62 440	1.27 435	0.39 29	0.20 30	0.49 25	0.56 89	0.22 5	0.25 14	0.24 26	0.17 6	0.39 48	0.23 18	0.09 13	0.11 136	0.09 22	0.35 382	0.29 298	0.80 346

trnet	0.31 4	0.31 8	1.65 21	0.20 2	0.12 3	0.55 116	0.15 4	0.50 35	0.51 50	0.28 31	0.34 54	0.24 26	0.21 28	0.34 27	0.24 21	0.11 131	0.07 7	0.08 4	0.05 1	0.09 6	0.12 15

plain	0.43 39	0.73 203	2.80 324	0.28 47	0.19 80	0.33 15	0.21 47	0.63 102	0.50 45	0.24 14	0.38 75	0.24 26	0.25 67	0.48 87	0.32 104	0.12 168	0.08 40	0.13 228	0.09 46	0.43 384	0.13 18

CREStereo++_RVC	0.38 25	0.37 57	2.47 208	0.25 10	0.16 23	0.54 105	0.15 4	0.42 8	0.57 94	0.37 47	0.52 162	0.24 26	0.19 16	0.31 8	0.27 52	0.09 13	0.06 1	0.08 4	0.30 352	0.09 6	0.22 90
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
CREStereo	0.31 4	0.35 42	1.66 22	0.19 1	0.13 7	0.55 116	0.17 11	0.50 35	0.50 45	0.28 31	0.34 54	0.24 26	0.21 28	0.34 27	0.23 18	0.11 131	0.07 7	0.08 4	0.05 1	0.10 14	0.12 15
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
test_for_model	0.82 324	1.62 406	2.47 208	1.36 425	1.04 415	0.53 96	0.22 61	0.82 187	0.63 137	0.60 241	0.29 30	0.25 31	0.21 28	0.28 3	0.25 30	0.80 431	1.87 436	0.08 4	0.08 32	1.81 456	1.18 390

MGS-Stereo	0.35 16	0.48 109	1.99 67	0.26 22	0.14 10	0.41 31	0.22 61	0.41 5	0.48 33	0.24 14	0.51 153	0.25 31	0.18 14	0.33 22	0.22 6	0.10 55	0.08 40	0.09 22	0.08 32	0.47 398	0.10 5

ACVNet-DCA	0.67 252	0.73 203	2.43 169	0.67 367	0.52 318	0.76 324	0.24 111	0.81 179	0.83 329	0.77 342	0.39 80	0.25 31	0.38 176	0.70 167	0.22 6	0.10 55	2.13 451	0.11 119	0.09 46	0.16 91	1.18 390

1test111	0.72 284	0.73 203	2.43 169	0.67 367	0.52 318	0.76 324	0.24 111	0.81 179	0.83 329	0.77 342	0.39 80	0.25 31	0.38 176	1.03 223	0.75 276	0.10 55	2.13 451	0.11 119	0.09 46	0.16 91	1.18 390

cc1	0.74 289	0.73 203	2.43 169	0.67 367	0.52 318	0.76 324	0.24 111	0.85 218	1.05 401	0.77 342	0.39 80	0.25 31	0.38 176	0.70 167	0.22 6	0.10 55	2.13 451	0.11 119	0.09 46	0.25 249	2.20 450

MIF-Stereo (partial)	0.41 32	0.71 195	2.67 286	0.27 32	0.24 149	0.32 10	0.17 11	0.56 66	0.46 24	0.26 25	0.37 69	0.25 31	0.26 77	0.46 74	0.35 130	0.11 131	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.21 198	0.15 38

GLC_STEREO	0.31 4	0.30 6	1.80 31	0.29 65	0.12 3	0.41 31	0.20 30	0.39 3	0.42 13	0.26 25	0.31 42	0.25 31	0.19 16	0.36 39	0.26 44	0.09 13	0.11 136	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.15 38

sCroCo_RVC	0.37 22	0.39 71	2.38 146	0.35 181	0.27 182	0.31 9	0.22 61	0.49 25	0.48 33	0.23 9	0.34 54	0.25 31	0.24 51	0.35 36	0.25 30	0.15 275	0.17 221	0.12 169	0.11 125	0.15 74	0.15 38

rvit_stereo_0081	0.29 2	0.46 103	1.13 3	0.28 47	0.17 40	0.32 10	0.22 61	0.45 14	0.58 101	0.25 18	0.26 19	0.26 39	0.22 36	0.36 39	0.25 30	0.14 245	0.10 110	0.11 119	0.10 80	0.13 44	0.11 12

rvit_stereo_0082	0.29 2	0.46 103	1.13 3	0.28 47	0.17 40	0.32 10	0.22 61	0.45 14	0.58 101	0.25 18	0.26 19	0.26 39	0.22 36	0.36 39	0.25 30	0.14 245	0.10 110	0.11 119	0.10 80	0.13 44	0.11 12

tt1	0.74 289	0.73 203	2.34 139	0.67 367	0.63 355	0.75 320	0.24 111	0.85 218	0.96 384	0.81 357	0.38 75	0.26 39	0.35 158	0.64 150	0.22 6	0.10 55	2.16 456	0.11 119	0.09 46	0.25 249	2.19 447

DLNR_Zeroshot_test	13.74 476	20.06 479	23.92 480	121.50 490	35.20 485	0.46 43	0.15 4	7.96 473	0.47 30	0.29 37	0.37 69	0.26 39	0.17 6	0.79 194	0.36 132	7.16 475	2.95 467	0.09 22	0.38 394	50.40 488	1.95 436

CES	0.33 8	0.32 17	1.46 13	0.25 10	0.50 313	0.40 30	0.20 30	0.48 22	0.48 33	0.22 5	0.29 30	0.26 39	0.19 16	0.35 36	0.22 6	0.09 13	0.07 7	0.08 4	0.05 1	0.16 91	0.54 274

TANstereo	0.39 28	0.70 192	2.48 214	0.23 4	0.12 3	0.54 105	0.16 9	0.41 5	0.47 30	0.45 83	0.51 153	0.26 39	0.22 36	0.34 27	0.21 3	0.10 55	0.10 110	0.08 4	0.07 14	0.09 6	0.18 66

GMStereo	0.44 52	1.32 352	2.65 274	0.28 47	0.16 23	0.42 35	0.22 61	0.48 22	0.63 137	0.41 59	0.36 63	0.26 39	0.25 67	0.41 62	0.30 77	0.14 245	0.08 40	0.10 68	0.12 157	0.17 113	0.13 18
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.35 16	0.38 66	1.75 27	0.21 3	0.14 10	0.57 144	0.24 111	0.48 22	0.44 21	0.28 31	0.32 50	0.26 39	0.24 51	0.41 62	0.24 21	0.42 407	0.07 7	0.08 4	0.05 1	0.18 137	0.15 38

rvit_stereo_0083	0.28 1	0.37 57	0.88 1	0.28 47	0.18 53	0.28 4	0.22 61	0.40 4	0.58 101	0.25 18	0.30 35	0.27 47	0.27 91	0.38 44	0.25 30	0.14 245	0.12 152	0.13 228	0.10 80	0.13 44	0.14 30

rvit_stereo_0081_aga	0.34 12	0.67 177	1.79 29	0.27 32	0.20 92	0.34 17	0.21 47	0.43 10	0.48 33	0.26 25	0.28 25	0.27 47	0.21 28	0.33 22	0.25 30	0.14 245	0.11 136	0.11 119	0.10 80	0.14 64	0.18 66

U	3.41 460	0.37 57	1.27 5	0.27 32	13.75 475	19.65 481	0.15 4	0.43 10	0.33 1	0.18 1	0.19 1	0.27 47	0.15 2	0.23 1	0.19 1	0.10 55	0.06 1	17.75 480	12.73 476	0.11 22	0.10 5

rvit_stereo_0080	0.33 8	0.77 220	1.43 9	0.24 5	0.18 53	0.34 17	0.27 163	0.58 73	0.51 50	0.25 18	0.27 23	0.27 47	0.22 36	0.32 18	0.27 52	0.14 245	0.10 110	0.10 68	0.10 80	0.15 74	0.17 57

whm_eth	0.33 8	0.77 220	1.43 9	0.24 5	0.18 53	0.34 17	0.27 163	0.58 73	0.51 50	0.25 18	0.27 23	0.27 47	0.22 36	0.32 18	0.27 52	0.14 245	0.10 110	0.10 68	0.10 80	0.15 74	0.17 57

EGLCR-Stereo	0.90 361	0.31 8	1.90 50	1.60 439	0.95 401	1.14 405	0.42 303	0.85 218	0.43 17	1.74 438	0.21 2	0.27 47	0.17 6	1.56 300	0.30 77	0.10 55	2.60 464	0.10 68	0.09 46	0.10 14	3.10 464

MC-Stereo	0.58 155	0.37 57	2.00 68	0.88 391	0.64 359	0.54 105	0.19 19	0.46 19	0.39 7	0.58 213	0.39 80	0.27 47	0.27 91	0.71 173	0.32 104	0.09 13	1.20 395	0.09 22	0.16 239	0.22 213	1.92 434

Pointernet	0.37 22	0.31 8	1.91 53	0.25 10	0.37 266	0.47 53	0.15 4	0.67 114	0.52 60	0.23 9	0.30 35	0.28 54	0.20 24	0.32 18	0.23 18	0.10 55	0.24 262	0.07 1	0.13 176	0.10 14	0.51 262

rvit_stereo_ft	0.38 25	1.01 280	1.86 45	0.33 137	0.21 104	0.28 4	0.27 163	0.59 83	0.55 83	0.24 14	0.28 25	0.28 54	0.27 91	0.35 36	0.28 64	0.14 245	0.09 86	0.11 119	0.11 125	0.14 64	0.31 154

RSM	0.47 68	0.51 126	1.36 8	1.37 426	1.04 415	0.37 25	0.21 47	0.52 40	0.55 83	0.23 9	0.28 25	0.28 54	0.17 6	0.40 55	0.22 6	0.09 13	0.24 262	0.09 22	0.35 382	0.24 234	0.80 346

MaDis-Stereo	0.35 16	0.89 254	2.15 100	0.25 10	0.29 198	0.29 6	0.17 11	0.47 21	0.41 9	0.21 2	0.22 4	0.28 54	0.21 28	0.32 18	0.31 94	0.10 55	0.09 86	0.10 68	0.08 32	0.11 22	0.12 15

RCA-Stereo	0.45 56	0.38 66	1.80 31	0.27 32	0.25 156	0.58 154	0.23 89	0.84 206	0.66 160	0.42 64	0.44 106	0.28 54	0.35 158	0.31 8	0.21 3	0.09 13	1.01 379	0.09 22	0.07 14	0.21 198	0.53 271

DCANet-4	0.43 39	0.32 17	2.31 134	0.26 22	0.14 10	0.51 71	0.22 61	0.84 206	0.78 291	0.55 179	0.48 124	0.28 54	0.37 167	0.40 55	0.37 136	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.08 1	0.43 223

s12784h	0.41 32	0.34 34	2.17 103	0.24 5	0.11 1	0.64 252	0.24 111	0.85 218	0.70 219	0.45 83	0.54 183	0.28 54	0.27 91	0.51 103	0.27 52	0.11 131	0.06 1	0.09 22	0.06 7	0.16 91	0.14 30

CroCo-Stereo Lap2	0.38 25	0.91 262	2.02 73	0.33 137	0.38 273	0.23 2	0.21 47	0.63 102	0.51 50	0.23 9	0.28 25	0.29 61	0.23 49	0.34 27	0.28 64	0.10 55	0.09 86	0.10 68	0.08 32	0.22 213	0.15 38

MoCha-V2	0.74 289	0.78 225	2.18 106	1.01 407	1.55 447	0.36 23	0.19 19	0.61 91	0.49 37	0.33 43	0.34 54	0.30 62	0.27 91	1.56 300	0.47 176	0.09 13	1.94 441	0.08 4	0.37 390	0.18 137	1.62 426

IGEVStereo-DCA	0.74 289	0.74 213	2.09 87	0.76 379	0.77 380	0.45 40	0.23 89	0.49 25	0.62 126	0.71 327	0.22 4	0.30 62	0.28 105	1.29 266	1.53 373	0.10 55	1.50 425	0.10 68	0.18 262	0.24 234	2.22 451

rrr	0.84 332	0.74 213	3.40 396	0.76 379	0.77 380	0.45 40	0.28 175	1.23 416	0.84 341	0.71 327	0.22 4	0.30 62	0.28 105	1.29 266	1.53 373	0.10 55	1.50 425	0.10 68	0.29 345	0.24 234	1.75 431

SPstereo	0.59 171	1.35 361	2.44 177	0.49 309	1.02 413	0.52 88	0.14 3	0.53 44	0.54 75	0.44 79	0.50 150	0.30 62	0.22 36	0.68 163	0.41 149	0.09 13	1.30 413	0.09 22	0.07 14	0.23 227	0.54 274

AnonymousM	0.45 56	0.49 112	1.83 35	0.29 65	0.15 16	0.53 96	0.22 61	0.64 105	0.66 160	0.47 97	0.33 52	0.30 62	0.25 67	0.49 97	0.29 73	0.12 168	0.27 281	0.71 431	0.37 390	0.12 32	0.41 212

test_xeample3	0.86 344	0.75 217	3.36 386	0.65 360	0.76 378	0.49 63	0.33 250	1.21 415	0.80 309	0.61 250	0.23 7	0.30 62	0.29 122	1.17 245	1.57 375	0.10 55	1.79 434	0.10 68	0.40 398	0.25 249	2.09 441

DIP-Stereo	0.43 39	0.50 119	2.21 115	0.27 32	0.18 53	0.63 241	0.17 11	0.94 282	0.58 101	0.49 116	0.48 124	0.30 62	0.30 132	0.40 55	0.31 94	0.10 55	0.08 40	0.10 68	0.08 32	0.15 74	0.33 162
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
testlalala_base	0.61 186	0.35 42	2.44 177	0.35 181	0.33 234	0.55 116	0.21 47	0.88 245	0.41 9	0.41 59	0.39 80	0.31 69	0.24 51	0.33 22	0.36 132	0.98 440	1.61 428	0.09 22	0.22 309	1.11 436	0.68 316

fff	0.50 95	0.90 259	2.63 264	0.25 10	0.15 16	0.51 71	0.22 61	0.85 218	0.82 322	0.55 179	0.48 124	0.31 69	0.65 334	0.39 48	0.37 136	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.08 1	0.43 223

raftrobust	0.52 106	1.14 308	2.15 100	0.33 137	0.99 406	0.53 96	0.21 47	0.59 83	0.50 45	0.53 163	0.36 63	0.31 69	0.33 148	0.47 78	0.42 154	0.10 55	0.55 331	0.09 22	0.08 32	0.22 213	0.46 243

csc	0.50 95	0.90 259	2.63 264	0.25 10	0.15 16	0.51 71	0.22 61	0.85 218	0.82 322	0.55 179	0.48 124	0.31 69	0.65 334	0.39 48	0.37 136	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.08 1	0.43 223

cscssc	0.50 95	0.90 259	2.63 264	0.25 10	0.15 16	0.51 71	0.22 61	0.85 218	0.82 322	0.55 179	0.48 124	0.31 69	0.65 334	0.39 48	0.37 136	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.08 1	0.43 223

WCG-NET	0.42 35	0.60 157	1.68 25	0.26 22	0.19 80	0.51 71	0.18 16	0.58 73	0.49 37	0.42 64	0.58 224	0.32 74	0.26 77	0.38 44	0.30 77	0.10 55	0.59 338	0.08 4	0.07 14	0.31 314	0.49 255

testlalala	0.53 120	0.36 46	2.40 155	0.29 65	0.35 252	0.60 185	0.22 61	1.02 347	0.63 137	0.56 191	0.40 89	0.32 74	0.21 28	0.33 22	0.27 52	0.10 55	1.73 433	0.09 22	0.24 317	0.08 1	0.43 223

ADStereo(finetuned)	0.50 95	0.91 262	2.43 169	0.26 22	0.14 10	0.51 71	0.22 61	0.84 206	0.78 291	0.56 191	0.49 138	0.32 74	0.75 363	0.40 55	0.40 146	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.13 44	0.45 240

HHNet	0.63 215	0.67 177	3.10 367	0.37 209	0.25 156	0.64 252	0.60 370	0.70 128	0.67 173	0.55 179	1.12 400	0.32 74	0.60 324	0.43 69	1.75 382	0.16 291	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.18 137	0.22 90

raft+_RVC	0.62 202	1.18 322	2.43 169	0.36 197	2.08 458	0.52 88	0.25 131	0.66 111	0.54 75	0.36 45	0.46 112	0.32 74	0.28 105	0.49 97	0.43 161	0.10 55	0.91 372	0.10 68	0.09 46	0.22 213	0.70 324

DCANet	0.49 91	0.91 262	2.63 264	0.26 22	0.14 10	0.51 71	0.22 61	0.84 206	0.78 291	0.56 191	0.49 138	0.32 74	0.41 208	0.39 48	0.41 149	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.14 64	0.45 240

rvit_0105_6	0.36 20	0.55 144	1.48 15	0.31 96	0.18 53	0.35 22	0.26 146	0.56 66	0.66 160	0.26 25	0.29 30	0.33 80	0.26 77	0.41 62	0.27 52	0.18 321	0.16 211	0.15 288	0.13 176	0.15 74	0.25 112

rafts_anoy	0.60 179	1.33 356	2.59 249	0.53 323	1.09 421	0.49 63	0.25 131	0.67 114	0.53 71	0.41 59	0.38 75	0.33 80	0.30 132	0.68 163	0.41 149	0.10 55	1.13 392	0.13 228	0.15 218	0.20 186	0.29 138

Anonymous3	0.47 68	0.49 112	2.61 259	0.33 137	0.25 156	0.72 309	0.32 236	0.80 172	0.60 114	0.36 45	0.41 91	0.33 80	0.29 122	0.46 74	0.30 77	0.19 336	0.18 228	0.13 228	0.13 176	0.18 137	0.22 90

R-Stereo Train	0.42 35	0.31 8	2.51 223	0.30 81	0.18 53	0.56 122	0.25 131	0.82 187	0.41 9	0.57 207	0.67 291	0.33 80	0.24 51	0.34 27	0.33 115	0.10 55	0.08 40	0.09 22	0.07 14	0.09 6	0.18 66

RAFT-Stereo	0.42 35	0.31 8	2.51 223	0.30 81	0.18 53	0.56 122	0.25 131	0.82 187	0.41 9	0.57 207	0.67 291	0.33 80	0.24 51	0.34 27	0.33 115	0.10 55	0.08 40	0.09 22	0.07 14	0.09 6	0.18 66
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UDGNet	0.50 95	1.36 366	2.44 177	0.37 209	0.19 80	0.58 154	0.23 89	0.49 25	0.69 209	0.42 64	0.39 80	0.34 85	0.29 122	0.55 121	0.32 104	0.25 380	0.10 110	0.37 409	0.19 279	0.30 306	0.17 57

dd	0.48 76	1.32 352	2.41 160	0.31 96	0.17 40	0.58 154	0.26 146	0.50 35	0.71 233	0.42 64	0.41 91	0.34 85	0.28 105	0.47 78	0.41 149	0.18 321	0.10 110	0.13 228	0.12 157	0.22 213	0.16 51

TestStereo	0.49 91	0.88 249	2.38 146	0.30 81	0.16 23	0.43 36	0.25 131	0.55 63	0.46 24	0.38 50	0.46 112	0.34 85	0.28 105	1.96 373	0.28 64	0.11 131	0.08 40	0.12 169	0.09 46	0.15 74	0.13 18

11t1	0.60 179	0.49 112	2.19 108	0.35 181	0.58 337	0.48 58	0.21 47	0.72 135	0.73 244	0.49 116	0.47 117	0.35 88	0.34 156	0.61 141	0.71 264	0.12 168	1.26 406	0.10 68	0.29 345	0.16 91	1.22 399

rvit_0105_4	0.40 30	0.64 172	1.98 65	0.31 96	0.18 53	0.37 25	0.29 200	0.64 105	0.67 173	0.28 31	0.32 50	0.36 89	0.28 105	0.45 73	0.27 52	0.18 321	0.16 211	0.15 288	0.14 198	0.15 74	0.25 112

RAFT-Stereo-weight	0.46 63	0.37 57	1.60 19	0.29 65	0.51 315	0.57 144	0.22 61	0.84 206	0.67 173	0.48 100	0.38 75	0.36 89	0.17 6	0.39 48	0.27 52	0.09 13	1.28 409	0.09 22	0.07 14	0.09 6	0.41 212

TestStereo1	0.59 171	1.21 329	2.63 264	0.40 254	0.60 343	0.56 122	0.34 258	0.82 187	0.73 244	0.45 83	0.63 260	0.36 89	0.42 220	0.66 156	0.42 154	0.10 55	0.32 286	0.12 169	0.10 80	0.34 332	0.52 268

SA-5K	0.59 171	1.21 329	2.63 264	0.40 254	0.60 343	0.56 122	0.34 258	0.82 187	0.73 244	0.45 83	0.63 260	0.36 89	0.42 220	0.66 156	0.42 154	0.10 55	0.32 286	0.12 169	0.10 80	0.34 332	0.52 268

RALCasStereoNet	0.65 231	1.34 358	2.56 242	0.43 277	0.96 402	0.50 69	0.26 146	0.62 95	0.56 89	0.43 73	0.49 138	0.36 89	0.28 105	0.72 178	0.53 203	0.10 55	1.18 393	0.09 22	0.08 32	0.27 278	1.27 404

LoS	0.34 12	0.35 42	1.88 47	0.25 10	0.13 7	0.53 96	0.20 30	0.50 35	0.53 71	0.26 25	0.28 25	0.37 94	0.24 51	0.40 55	0.25 30	0.10 55	0.08 40	0.08 4	0.06 7	0.15 74	0.10 5
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
NF-Stereo	0.53 120	0.33 27	2.55 239	0.55 330	0.16 23	0.61 205	0.43 310	0.70 128	0.70 219	0.50 134	0.47 117	0.37 94	0.26 77	1.44 286	0.78 285	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.17 57

OCTAStereo	0.53 120	0.33 27	2.54 232	0.56 339	0.16 23	0.61 205	0.42 303	0.70 128	0.70 219	0.50 134	0.47 117	0.37 94	0.26 77	1.43 282	0.79 288	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.17 57

RE-Stereo	0.53 120	0.33 27	2.54 232	0.56 339	0.16 23	0.61 205	0.43 310	0.70 128	0.70 219	0.50 134	0.47 117	0.37 94	0.26 77	1.43 282	0.77 281	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.17 57

TVStereo	0.53 120	0.33 27	2.54 232	0.56 339	0.16 23	0.61 205	0.43 310	0.70 128	0.70 219	0.50 134	0.47 117	0.37 94	0.26 77	1.43 282	0.77 281	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.17 57

rvit_0105_5	0.43 39	0.73 203	2.10 93	0.31 96	0.18 53	0.41 31	0.31 225	0.69 120	0.67 173	0.32 41	0.34 54	0.38 99	0.30 132	0.42 68	0.30 77	0.18 321	0.16 211	0.15 288	0.15 218	0.15 74	0.30 146

DisPM	0.48 76	0.41 81	2.54 232	0.61 351	0.18 53	0.59 172	0.62 377	0.54 54	0.67 173	0.61 250	0.53 167	0.38 99	0.26 77	0.76 185	0.31 94	0.13 213	0.07 7	0.12 169	0.11 125	0.12 32	0.15 38

DRaft	0.65 231	0.47 106	2.38 146	0.25 10	0.17 40	0.64 252	0.65 382	0.56 66	0.57 94	0.67 304	0.98 383	0.38 99	0.99 395	1.42 281	2.06 396	0.11 131	0.14 182	0.10 68	0.14 198	0.18 137	0.21 83

4D-IteraStereo	0.62 202	1.29 349	3.04 362	0.27 32	0.30 210	0.46 43	0.26 146	0.54 54	0.51 50	0.41 59	0.31 42	0.39 102	0.19 16	0.53 114	0.65 247	0.09 13	0.47 316	0.12 169	0.11 125	0.21 198	2.14 444

SA	0.61 186	1.14 308	2.79 323	0.32 116	0.63 355	0.57 144	0.30 215	0.97 305	0.78 291	0.43 73	0.63 260	0.39 102	0.46 256	0.70 167	0.31 94	0.10 55	0.44 311	0.13 228	0.32 365	0.31 314	0.51 262

test_4	0.47 68	0.80 231	2.15 100	0.36 197	0.29 198	0.59 172	0.28 175	0.50 35	0.42 13	0.43 73	0.76 341	0.39 102	0.22 36	0.73 179	0.49 189	0.08 1	0.18 228	0.11 119	0.15 218	0.29 298	0.27 126

PFNet+	0.50 95	0.43 92	2.54 232	0.49 309	0.18 53	0.58 154	0.76 401	0.54 54	0.72 240	0.56 191	0.48 124	0.39 102	0.26 77	0.94 215	0.33 115	0.14 245	0.09 86	0.14 262	0.13 176	0.12 32	0.16 51

PSM-softLoss	0.52 106	0.34 34	2.47 208	0.55 330	0.17 40	0.61 205	0.39 292	0.64 105	0.67 173	0.52 155	0.48 124	0.39 102	0.25 67	1.46 287	0.77 281	0.13 213	0.08 40	0.13 228	0.12 157	0.12 32	0.15 38

KMStereo	0.52 106	0.34 34	2.47 208	0.55 330	0.17 40	0.61 205	0.39 292	0.64 105	0.67 173	0.52 155	0.48 124	0.39 102	0.25 67	1.46 287	0.77 281	0.13 213	0.08 40	0.13 228	0.12 157	0.12 32	0.15 38

DeepStereo_RVC	0.47 68	0.37 57	2.19 108	0.55 330	0.18 53	0.60 185	0.58 363	0.52 40	0.62 126	0.49 116	0.45 108	0.39 102	0.85 377	0.47 78	0.34 123	0.12 168	0.08 40	0.11 119	0.09 46	0.15 74	0.19 71

RALAANet	0.52 106	1.37 371	2.63 264	0.33 137	0.23 137	0.48 58	0.19 19	0.69 120	0.55 83	0.49 116	0.46 112	0.39 102	0.31 137	0.53 114	0.53 203	0.10 55	0.33 290	0.11 119	0.17 254	0.29 298	0.13 18

rvit_stereo_0075_2	0.45 56	0.45 101	2.60 254	0.34 160	0.32 228	0.41 31	0.21 47	0.60 87	0.54 75	0.39 54	0.51 153	0.40 110	0.29 122	0.46 74	0.31 94	0.21 354	0.15 198	0.22 365	0.15 218	0.18 137	0.33 162

CASS	0.43 39	0.34 34	2.01 70	0.33 137	0.17 40	0.54 105	0.24 111	0.71 134	0.52 60	0.62 262	0.55 193	0.40 110	0.41 208	0.43 69	0.33 115	0.17 310	0.10 110	0.14 262	0.11 125	0.18 137	0.23 99
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLG	0.74 289	1.09 296	2.87 339	0.36 197	0.21 104	1.63 430	0.60 370	1.39 426	0.63 137	1.39 424	0.51 153	0.40 110	0.86 379	1.40 276	0.37 136	0.09 13	0.07 7	0.14 262	0.12 157	0.34 332	0.23 99

LMCR-Stereo	0.61 186	1.00 277	2.60 254	0.42 267	0.22 114	0.74 318	0.31 225	1.06 381	0.70 219	0.62 262	0.64 272	0.40 110	0.52 290	0.84 203	1.27 354	0.20 345	0.09 86	0.12 169	0.09 46	0.26 267	0.16 51

GES	0.49 91	0.54 136	2.37 143	0.31 96	0.19 80	0.61 205	0.30 215	0.93 277	0.52 60	0.49 116	0.53 167	0.40 110	0.43 232	0.59 133	0.67 253	0.16 291	0.11 136	0.12 169	0.10 80	0.20 186	0.30 146

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 155	1.48 390	2.53 227	0.29 65	0.78 383	0.52 88	0.20 30	0.68 118	0.66 160	0.51 145	0.61 245	0.40 110	0.32 143	0.40 55	0.43 161	0.08 1	0.63 345	0.09 22	0.09 46	0.37 354	0.58 288

rvit_0105_3	0.46 63	0.86 243	2.24 120	0.33 137	0.19 80	0.44 39	0.35 267	0.74 139	0.70 219	0.38 50	0.38 75	0.41 116	0.33 148	0.46 74	0.32 104	0.19 336	0.17 221	0.17 322	0.18 262	0.15 74	0.22 90

Selective-RAFT	0.46 63	0.48 109	1.88 47	0.32 116	0.16 23	0.61 205	0.19 19	0.66 111	0.62 126	0.28 31	0.30 35	0.41 116	0.33 148	0.51 103	0.32 104	0.11 131	1.09 389	0.09 22	0.35 382	0.19 166	0.37 184

LCNet	0.58 155	0.43 92	2.42 164	0.91 396	0.22 114	0.95 385	0.29 200	0.62 95	0.64 146	0.52 155	0.55 193	0.41 116	0.75 363	0.84 203	0.27 52	0.10 55	0.07 7	0.12 169	0.18 262	0.97 435	0.40 204

Pruner-Stereo	0.55 132	0.38 66	2.49 219	1.78 449	0.19 80	0.63 241	0.45 320	0.59 83	0.67 173	0.61 250	0.48 124	0.41 116	0.25 67	0.49 97	0.99 321	0.13 213	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.13 44	0.14 30

DN-CSS_ROB	0.56 140	1.64 410	2.75 316	0.42 267	0.22 114	0.57 144	0.19 19	0.79 166	0.66 160	0.46 94	0.62 252	0.41 116	0.32 143	0.73 179	0.49 189	0.12 168	0.08 40	0.14 262	0.13 176	0.38 361	0.17 57

iRaftStereo_RVC	0.47 68	0.84 235	1.91 53	0.29 65	0.15 16	0.53 96	0.20 30	0.58 73	0.50 45	0.37 47	0.43 95	0.42 121	0.23 49	0.38 44	0.28 64	0.09 13	0.70 356	0.12 169	0.11 125	0.43 384	0.77 338

EKT-Stereo	1.56 432	0.55 144	2.60 254	2.54 463	19.66 477	0.55 116	0.22 61	0.76 145	0.51 50	0.40 57	0.36 63	0.43 122	0.27 91	0.74 182	0.42 154	0.13 213	0.17 221	0.11 119	0.16 239	0.20 186	0.50 258

MIM_Stereo	0.55 132	0.92 267	2.65 274	0.32 116	1.09 421	0.51 71	0.19 19	0.67 114	0.52 60	0.48 100	0.54 183	0.43 122	0.27 91	0.57 128	0.30 77	0.08 1	0.17 221	0.11 119	0.10 80	0.28 290	0.80 346

Sa-1000	0.61 186	1.07 292	2.71 305	0.32 116	0.61 352	0.61 205	0.31 225	1.00 330	0.76 276	0.53 163	0.83 354	0.43 122	0.33 148	0.69 166	0.30 77	0.10 55	0.52 325	0.13 228	0.28 341	0.29 298	0.29 138

CIPLG	0.63 215	1.59 401	3.16 372	0.79 385	0.31 218	0.62 227	0.57 361	0.82 187	0.68 200	0.58 213	0.63 260	0.43 122	0.31 137	0.48 87	0.42 154	0.12 168	0.20 245	0.13 228	0.13 176	0.36 348	0.21 83

ACRE	0.63 215	1.55 396	3.41 398	0.76 379	0.28 193	0.60 185	0.56 358	0.82 187	0.68 200	0.57 207	0.62 252	0.43 122	0.30 132	0.47 78	0.42 154	0.12 168	0.19 233	0.13 228	0.14 198	0.36 348	0.20 79

Patchmatch Stereo++	0.43 39	0.36 46	2.44 177	0.48 298	0.17 40	0.61 205	0.26 146	0.53 44	0.61 117	0.48 100	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.56 124	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.43 39	0.36 46	2.44 177	0.48 298	0.18 53	0.61 205	0.28 175	0.53 44	0.61 117	0.48 100	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.49 97	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

ROB_FTStereo	0.43 39	0.36 46	2.44 177	0.48 298	0.18 53	0.61 205	0.26 146	0.53 44	0.61 117	0.48 100	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.51 103	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

iGMRVC	0.43 39	0.36 46	2.44 177	0.48 298	0.18 53	0.61 205	0.27 163	0.53 44	0.61 117	0.48 100	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.57 128	0.31 94	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

RAFT-345	0.56 140	0.37 57	2.68 291	0.40 254	0.34 244	0.58 154	0.41 297	0.49 25	0.70 219	0.51 145	0.99 386	0.43 122	0.28 105	1.56 300	0.81 294	0.10 55	0.07 7	0.11 119	0.09 46	0.11 22	0.09 2

iRAFT	0.43 39	0.36 46	2.44 177	0.48 298	0.17 40	0.61 205	0.26 146	0.53 44	0.61 117	0.48 100	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.56 124	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

RAFT-IKP	0.43 39	0.36 46	2.44 177	0.48 298	0.16 23	0.60 185	0.28 175	0.53 44	0.61 117	0.48 100	0.43 95	0.43 122	0.28 105	0.51 103	0.31 94	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

Prome-Stereo	0.53 120	0.36 46	2.39 153	0.60 345	0.23 137	0.63 241	0.41 297	0.66 111	0.67 173	0.59 232	1.02 390	0.43 122	0.71 351	0.61 141	0.34 123	0.10 55	0.07 7	0.10 68	0.09 46	0.13 44	0.44 236

SFCPSM	0.48 76	0.39 71	2.30 131	0.28 47	0.27 182	0.70 298	0.32 236	1.00 330	0.69 209	0.50 134	0.52 162	0.43 122	0.36 161	0.53 114	0.44 164	0.12 168	0.09 86	0.12 169	0.16 239	0.18 137	0.23 99

iResNet	0.59 171	1.09 296	2.54 232	0.44 281	0.18 53	0.65 266	0.29 200	0.89 253	0.75 268	0.59 232	0.64 272	0.43 122	0.39 191	0.73 179	1.24 351	0.11 131	0.08 40	0.09 22	0.08 32	0.21 198	0.40 204

MSKI-zero shot	0.70 271	0.44 96	2.62 263	1.47 433	0.75 375	0.56 122	0.20 30	0.80 172	0.45 23	0.60 241	0.52 162	0.44 137	0.17 6	0.70 167	0.26 44	0.09 13	2.87 466	0.09 22	0.32 365	0.14 64	0.50 258

LL-Strereo2	0.62 202	1.36 366	2.47 208	1.37 426	0.96 402	0.54 105	0.28 175	0.61 91	0.49 37	0.42 64	0.34 54	0.44 137	0.21 28	0.57 128	0.53 203	0.11 131	0.26 274	0.16 307	0.14 198	0.18 137	0.98 379

DCRE	0.76 304	0.80 231	2.31 134	1.05 408	1.18 428	0.63 241	0.26 146	1.03 354	0.59 110	0.52 155	2.12 433	0.44 137	0.27 91	0.41 62	0.53 203	0.09 13	1.02 384	0.10 68	0.32 365	0.16 91	1.47 421

x	0.65 231	0.62 168	2.12 95	0.36 197	0.61 352	0.48 58	0.24 111	0.80 172	0.89 363	0.50 134	0.56 206	0.44 137	0.36 161	0.62 144	0.80 290	0.11 131	1.44 424	0.11 119	0.39 397	0.16 91	1.34 411

RAFT+CT+SA	0.60 179	1.25 342	2.49 219	0.38 228	0.75 375	0.55 116	0.34 258	0.83 198	0.68 200	0.39 54	0.55 193	0.44 137	0.29 122	0.75 183	0.28 64	0.09 13	0.24 262	0.11 119	0.51 420	0.30 306	0.74 334

IPLGR_C	0.64 224	1.66 413	3.36 386	0.80 386	0.31 218	0.60 185	0.60 370	0.82 187	0.69 209	0.58 213	0.62 252	0.44 137	0.31 137	0.47 78	0.43 161	0.12 168	0.22 255	0.13 228	0.15 218	0.35 343	0.21 83

test-3	0.58 155	0.43 92	2.44 177	0.52 319	0.59 338	0.46 43	0.23 89	0.77 151	0.49 37	0.52 155	0.29 30	0.44 137	0.22 36	0.59 133	0.97 313	0.08 1	1.27 407	0.10 68	0.35 382	0.29 298	0.62 298

test_1	0.58 155	0.43 92	2.44 177	0.52 319	0.59 338	0.46 43	0.23 89	0.77 151	0.49 37	0.51 145	0.29 30	0.44 137	0.22 36	0.59 133	0.97 313	0.08 1	1.27 407	0.10 68	0.35 382	0.29 298	0.63 302

ROB_FTStereo_v2	0.43 39	0.36 46	2.44 177	0.49 309	0.17 40	0.61 205	0.28 175	0.53 44	0.61 117	0.48 100	0.43 95	0.44 137	0.28 105	0.48 87	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

HUI-Stereo	0.43 39	0.36 46	2.45 195	0.48 298	0.18 53	0.61 205	0.27 163	0.53 44	0.61 117	0.48 100	0.43 95	0.44 137	0.28 105	0.47 78	0.30 77	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.13 18

CRE-IMP	0.46 63	0.31 8	2.40 155	0.53 323	0.17 40	0.79 344	0.68 391	0.54 54	0.66 160	0.47 97	0.43 95	0.44 137	0.26 77	0.43 69	0.33 115	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.09 46	0.17 113	0.23 99

test_xeample	0.98 378	0.65 175	2.12 95	0.29 65	0.67 363	0.60 185	0.28 175	1.08 387	0.85 343	0.62 262	0.70 310	0.44 137	0.41 208	1.95 371	5.45 461	0.12 168	1.33 416	0.11 119	0.31 358	0.18 137	1.42 418

rvit_105_1	0.52 106	0.93 271	2.30 131	0.36 197	0.24 149	0.51 71	0.45 320	0.81 179	0.79 301	0.46 94	0.44 106	0.45 149	0.38 176	0.63 145	0.39 144	0.20 345	0.18 228	0.18 341	0.22 309	0.18 137	0.21 83

test_sample5	0.63 215	0.50 119	2.19 108	0.34 160	0.19 80	0.56 122	0.26 146	0.98 312	0.77 286	0.55 179	0.63 260	0.45 149	0.38 176	1.87 360	0.58 219	0.14 245	0.82 367	0.13 228	0.22 309	0.18 137	0.76 335

test_sample4	0.62 202	0.49 112	2.24 120	0.34 160	0.19 80	0.57 144	0.25 131	0.98 312	0.76 276	0.56 191	0.55 193	0.45 149	0.38 176	1.78 339	0.56 212	0.13 213	0.80 363	0.13 228	0.21 299	0.17 113	0.76 335

testlalala2	0.48 76	0.34 34	2.53 227	0.65 360	0.56 329	0.57 144	0.20 30	0.84 206	0.63 137	0.42 64	0.54 183	0.45 149	0.21 28	0.30 6	0.26 44	0.10 55	0.13 167	0.09 22	0.29 345	0.12 32	0.31 154

DualNet	0.63 215	0.50 119	2.19 108	0.34 160	0.19 80	0.56 122	0.26 146	0.98 312	0.77 286	0.56 191	0.66 286	0.45 149	0.38 176	1.87 360	0.58 219	0.14 245	0.82 367	0.13 228	0.22 309	0.18 137	0.76 335

StereoVision	0.52 106	1.12 305	2.70 304	0.34 160	0.32 228	0.47 53	0.26 146	0.73 137	0.61 117	0.33 43	0.89 369	0.45 149	0.26 77	0.52 107	0.39 144	0.14 245	0.15 198	0.16 307	0.15 218	0.22 213	0.14 30

test_3	0.59 171	0.44 96	2.44 177	0.53 323	0.59 338	0.48 58	0.30 215	0.79 166	0.52 60	0.51 145	0.30 35	0.45 149	0.22 36	0.59 133	0.97 313	0.08 1	1.25 402	0.11 119	0.35 382	0.30 306	0.62 298

DEmStereo	0.69 265	0.40 76	2.42 164	0.42 267	0.18 53	0.66 279	0.88 412	0.54 54	0.64 146	0.60 241	1.00 387	0.45 149	1.24 409	1.53 296	2.21 407	0.10 55	0.08 40	0.10 68	0.10 80	0.11 22	0.14 30

PFNet	0.62 202	0.42 84	2.69 297	0.43 277	0.55 327	0.62 227	0.27 163	0.64 105	0.72 240	0.61 250	0.56 206	0.45 149	0.33 148	1.86 356	1.12 335	0.28 390	0.09 86	0.12 169	0.16 239	0.26 267	0.27 126

Occ-G	0.68 258	0.54 136	2.08 84	0.99 406	0.74 373	0.38 27	0.25 131	0.46 19	0.78 291	0.40 57	0.36 63	0.46 158	0.22 36	0.90 211	0.70 258	0.09 13	1.53 427	0.09 22	0.16 239	0.31 314	2.06 440

WCG-NET（raft）	0.44 52	0.97 275	1.78 28	0.24 5	0.17 40	0.43 36	0.24 111	0.42 8	0.52 60	0.38 50	0.35 61	0.46 158	0.25 67	0.41 62	0.26 44	0.08 1	1.08 387	0.08 4	0.08 32	0.27 278	0.40 204

test_sample3	0.61 186	0.48 109	2.24 120	0.34 160	0.19 80	0.58 154	0.25 131	0.97 305	0.76 276	0.54 168	0.52 162	0.46 158	0.37 167	1.78 339	0.57 215	0.13 213	0.79 361	0.12 169	0.21 299	0.17 113	0.73 331

test_sample2	0.59 171	0.42 84	1.84 38	0.33 137	0.18 53	0.52 88	0.28 175	0.86 229	0.70 219	0.47 97	0.53 167	0.46 158	0.41 208	1.51 294	0.66 250	0.12 168	0.93 374	0.11 119	0.24 317	0.16 91	1.01 380

xx1	0.71 275	0.73 203	2.43 169	0.67 367	0.52 318	0.76 324	0.24 111	0.85 218	1.05 401	0.77 342	0.39 80	0.46 158	0.37 167	0.70 167	0.22 6	0.10 55	2.13 451	0.12 169	0.41 402	0.16 91	1.18 390

gwcnet-sp	0.52 106	0.71 195	2.66 278	0.32 116	0.22 114	0.66 279	0.31 225	0.84 206	0.69 209	0.61 250	0.49 138	0.46 158	0.43 232	0.77 186	0.48 180	0.12 168	0.11 136	0.11 119	0.11 125	0.19 166	0.19 71

scenet	0.52 106	0.71 195	2.66 278	0.32 116	0.22 114	0.66 279	0.31 225	0.84 206	0.69 209	0.61 250	0.49 138	0.46 158	0.43 232	0.77 186	0.48 180	0.12 168	0.11 136	0.11 119	0.11 125	0.19 166	0.19 71

ssnet	0.52 106	0.71 195	2.66 278	0.32 116	0.22 114	0.66 279	0.31 225	0.84 206	0.69 209	0.61 250	0.49 138	0.46 158	0.43 232	0.77 186	0.48 180	0.12 168	0.11 136	0.11 119	0.11 125	0.19 166	0.19 71

qqq	0.65 231	0.63 170	2.10 93	0.30 81	0.64 359	0.46 43	0.27 163	0.81 179	0.83 329	0.48 100	0.56 206	0.46 158	0.37 167	1.03 223	0.75 276	0.11 131	1.41 422	0.12 169	0.41 402	0.16 91	1.18 390

test_sample6	0.64 224	0.51 126	2.17 103	0.35 181	0.18 53	0.56 122	0.27 163	1.00 330	0.80 309	0.56 191	0.66 286	0.47 167	0.39 191	1.95 371	0.60 225	0.14 245	0.80 363	0.13 228	0.21 299	0.18 137	0.78 341

H2IRNET	0.48 76	1.04 288	2.57 246	0.31 96	0.19 80	0.54 105	0.19 19	0.55 63	0.53 71	0.28 31	0.56 206	0.47 167	0.35 158	0.47 78	0.40 146	0.11 131	0.08 40	0.12 169	0.14 198	0.37 354	0.26 120

AE-Stereo	0.71 275	0.32 17	2.44 177	0.44 281	0.50 313	0.58 154	0.23 89	1.08 387	0.67 173	0.67 304	0.51 153	0.47 167	0.24 51	0.63 145	0.32 104	0.09 13	2.15 455	0.11 119	0.45 407	0.22 213	2.01 437

mmm	0.66 249	0.53 134	1.83 35	0.38 228	0.86 391	0.49 63	0.27 163	0.82 187	0.83 329	0.59 232	0.69 297	0.47 167	0.38 176	0.81 201	0.73 270	0.12 168	1.37 418	0.14 262	0.45 407	0.18 137	1.35 412

ASMatch	0.61 186	0.47 106	2.72 307	0.91 396	0.36 260	0.56 122	0.24 111	0.54 54	0.67 173	0.48 100	1.20 403	0.47 167	0.65 334	1.33 270	0.93 310	0.10 55	0.08 40	0.11 119	0.11 125	0.10 14	0.17 57

RAFT-RH_RVC	0.65 231	0.73 203	2.78 322	0.39 241	0.29 198	0.60 185	0.18 16	0.45 14	0.63 137	0.75 338	1.89 428	0.47 167	0.29 122	1.59 312	1.21 345	0.15 275	0.07 7	0.13 228	0.13 176	0.11 22	0.10 5

GMM-Stereo	0.53 120	0.33 27	2.89 341	0.53 323	0.24 149	0.77 334	0.46 326	0.62 95	0.65 153	0.58 213	0.73 328	0.47 167	0.43 232	0.68 163	0.29 73	0.10 55	0.06 1	0.13 228	0.13 176	0.14 64	0.44 236

222	1.02 383	0.60 157	1.95 60	0.29 65	0.51 315	0.62 227	0.24 111	1.09 389	0.86 349	0.64 281	0.67 291	0.47 167	0.42 220	1.86 356	6.73 465	0.13 213	1.21 398	0.11 119	0.32 365	0.17 113	1.44 419

TRStereo	0.89 358	1.02 282	2.91 344	4.59 469	0.31 218	0.93 381	0.23 89	1.93 447	0.66 160	0.37 47	0.54 183	0.48 175	0.40 198	0.67 159	0.29 73	0.13 213	0.37 295	0.11 119	0.48 414	0.13 44	1.21 397

HCRNet	0.50 95	0.75 217	2.08 84	0.39 241	0.29 198	0.58 154	0.22 61	0.79 166	0.67 173	0.49 116	0.49 138	0.48 175	0.37 167	1.13 238	0.40 146	0.15 275	0.10 110	0.15 288	0.13 176	0.21 198	0.19 71

IRAFT_RVC	0.59 171	0.74 213	2.42 164	0.47 297	0.21 104	0.59 172	0.42 303	0.68 118	0.73 244	0.54 168	0.50 150	0.49 177	0.51 283	1.57 305	1.00 323	0.11 131	0.25 271	0.13 228	0.10 80	0.15 74	0.14 30

ICVP	0.48 76	0.33 27	2.37 143	0.34 160	0.22 114	0.60 185	0.55 354	0.79 166	0.53 71	0.45 83	0.60 237	0.49 177	0.36 161	0.55 121	0.46 172	0.16 291	0.16 211	0.14 262	0.11 125	0.16 91	0.32 158
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
AFF-stereo	0.57 147	1.51 393	2.59 249	0.33 137	0.23 137	0.51 71	0.21 47	0.69 120	0.68 200	0.49 116	0.63 260	0.49 177	0.34 156	0.50 102	0.37 136	0.08 1	0.54 329	0.10 68	0.10 80	0.40 374	0.60 295

HITNet	0.55 132	1.28 347	2.73 312	0.35 181	0.14 10	0.56 122	0.23 89	0.89 253	0.62 126	0.52 155	0.51 153	0.49 177	0.38 176	0.52 107	0.60 225	0.09 13	0.07 7	0.10 68	0.08 32	0.25 249	0.61 296
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
GCST	0.84 332	1.48 390	3.02 360	1.12 416	1.09 421	0.62 227	0.19 19	0.79 166	0.56 89	0.60 241	0.65 279	0.50 181	0.31 137	1.24 256	0.74 275	0.76 429	0.46 313	0.84 434	0.64 436	0.71 422	0.57 286

MyStereo8	0.73 286	1.16 316	2.89 341	0.53 323	0.34 244	0.71 303	0.20 30	1.87 444	0.59 110	0.53 163	0.66 286	0.50 181	0.33 148	1.27 264	0.62 234	0.10 55	1.19 394	0.10 68	0.21 299	0.21 198	0.61 296

IPLGR	0.58 155	0.64 172	3.12 369	0.37 209	0.18 53	0.62 227	0.54 350	1.06 381	0.69 209	0.73 330	0.46 112	0.50 181	0.44 240	1.12 237	0.31 94	0.10 55	0.08 40	0.11 119	0.09 46	0.21 198	0.20 79

AAGNet	0.92 364	0.40 76	2.53 227	0.60 345	1.01 411	0.62 227	0.45 320	0.52 40	0.68 200	0.58 213	0.53 167	0.50 181	0.72 352	1.22 251	7.32 467	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.16 91	0.10 5

SMFormer	0.64 224	0.54 136	1.92 55	0.32 116	0.16 23	0.46 43	0.24 111	0.94 282	0.85 343	0.58 213	0.70 310	0.51 185	0.41 208	1.89 363	0.86 303	0.13 213	1.01 379	0.11 119	0.26 331	0.17 113	0.84 353

tta	0.63 215	0.54 136	1.92 55	0.32 116	0.16 23	0.46 43	0.24 111	0.94 282	0.85 343	0.58 213	0.70 310	0.51 185	0.41 208	1.89 363	0.86 303	0.13 213	1.01 379	0.11 119	0.26 331	0.19 166	0.59 291

qqq1	0.62 202	0.54 136	1.92 55	0.32 116	0.16 23	0.46 43	0.24 111	0.94 282	0.85 343	0.58 213	0.70 310	0.51 185	0.41 208	1.89 363	0.64 242	0.13 213	1.01 379	0.09 22	0.24 317	0.19 166	0.59 291

fff1	0.62 202	0.54 136	1.92 55	0.32 116	0.16 23	0.46 43	0.24 111	0.94 282	0.85 343	0.58 213	0.70 310	0.51 185	0.41 208	1.89 363	0.64 242	0.13 213	1.01 379	0.09 22	0.24 317	0.19 166	0.59 291

SST-Stereo	0.56 140	0.30 6	2.44 177	0.71 376	0.55 327	0.62 227	0.65 382	0.57 72	0.67 173	0.59 232	0.53 167	0.51 185	0.59 317	1.57 305	0.31 94	0.12 168	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.17 113	0.11 12

EAI-Stereo	1.16 402	0.29 2	1.94 59	0.55 330	0.97 405	1.96 441	7.94 471	1.34 423	1.03 397	1.01 388	1.48 418	0.51 185	0.66 340	0.65 153	1.42 366	0.09 13	0.23 260	0.09 22	0.53 423	0.13 44	0.49 255

PS-NSSS	0.69 265	1.37 371	2.44 177	0.31 96	0.32 228	0.64 252	0.34 258	1.04 360	0.74 262	0.56 191	0.75 338	0.51 185	0.42 220	2.41 409	0.54 208	0.24 374	0.17 221	0.27 386	0.18 262	0.30 306	0.23 99

test_sample1	0.61 186	0.45 101	1.84 38	0.33 137	0.29 198	0.49 63	0.24 111	0.83 198	0.73 244	0.51 145	0.53 167	0.52 192	0.45 248	1.40 276	0.72 268	0.11 131	0.96 375	0.10 68	0.24 317	0.15 74	1.25 402

CoDeX	0.54 128	0.52 130	2.25 123	0.30 81	0.26 171	0.61 205	0.32 236	1.03 354	0.73 244	0.49 116	0.56 206	0.52 192	0.40 198	1.59 312	0.38 142	0.12 168	0.09 86	0.11 119	0.10 80	0.15 74	0.22 90

ITSA-stereo	0.52 106	0.42 84	1.46 13	0.34 160	0.18 53	0.60 185	0.29 200	0.99 320	0.82 322	0.51 145	0.48 124	0.53 194	0.59 317	1.25 260	0.73 270	0.15 275	0.12 152	0.17 322	0.16 239	0.19 166	0.32 158

MyStereo05	0.57 147	0.72 200	2.72 307	0.31 96	0.25 156	0.60 185	0.30 215	0.87 237	0.82 322	0.54 168	0.37 69	0.53 194	0.42 220	0.63 145	0.73 270	0.09 13	0.55 331	0.12 169	0.20 289	0.16 91	0.56 282

CrosDoStereo	0.96 373	0.49 112	2.66 278	0.27 32	0.33 234	0.54 105	3.69 462	0.77 151	0.66 160	0.70 318	1.39 415	0.53 194	1.47 422	1.77 336	3.02 434	0.10 55	0.08 40	0.11 119	0.11 125	0.22 213	0.30 146

KYRaft	0.52 106	0.35 42	2.40 155	0.34 160	0.21 104	0.75 320	0.43 310	0.62 95	0.63 137	0.64 281	0.92 373	0.53 194	0.72 352	0.60 138	0.26 44	0.10 55	0.07 7	0.12 169	0.14 198	0.13 44	0.54 274

DeepStereo_LL	0.96 373	0.49 112	2.66 278	0.27 32	0.33 234	0.54 105	3.69 462	0.77 151	0.66 160	0.70 318	1.39 415	0.53 194	1.47 422	1.77 336	3.02 434	0.10 55	0.08 40	0.11 119	0.11 125	0.22 213	0.30 146

CFNet-RSSM	0.44 52	0.36 46	2.38 146	0.28 47	0.43 297	0.53 96	0.20 30	0.86 229	0.52 60	0.44 79	0.36 63	0.53 194	0.26 77	0.40 55	0.27 52	0.09 13	0.08 40	0.09 22	0.38 394	0.10 14	0.22 90

MyStereo04	0.57 147	0.68 184	2.66 278	0.30 81	0.41 286	0.61 205	0.31 225	0.88 245	0.80 309	0.48 100	0.37 69	0.54 200	0.42 220	0.61 141	0.71 264	0.09 13	0.59 338	0.12 169	0.21 299	0.16 91	0.48 249

knoymous	0.37 22	0.34 34	1.83 35	0.25 10	0.18 53	0.45 40	0.24 111	0.60 87	0.40 8	0.42 64	0.39 80	0.54 200	0.25 67	0.41 62	0.29 73	0.12 168	0.08 40	0.12 169	0.07 14	0.13 44	0.20 79

GMOStereo	0.58 155	0.89 254	2.46 203	0.29 65	0.99 406	0.51 71	0.32 236	0.58 73	0.46 24	0.58 213	0.48 124	0.54 200	0.27 91	0.31 8	0.25 30	0.09 13	1.64 429	0.13 228	0.11 125	0.34 332	0.42 217

error version	0.58 155	0.89 254	2.46 203	0.29 65	0.99 406	0.51 71	0.32 236	0.58 73	0.46 24	0.58 213	0.48 124	0.54 200	0.27 91	0.31 8	0.25 30	0.09 13	1.64 429	0.13 228	0.11 125	0.34 332	0.42 217

test-v	0.58 155	0.89 254	2.46 203	0.29 65	0.99 406	0.51 71	0.32 236	0.58 73	0.46 24	0.58 213	0.48 124	0.54 200	0.27 91	0.31 8	0.25 30	0.09 13	1.64 429	0.13 228	0.11 125	0.34 332	0.42 217

RAFT_R40	0.55 132	0.31 8	2.44 177	0.57 343	0.42 296	0.62 227	0.52 344	0.58 73	0.66 160	0.56 191	0.54 183	0.54 200	0.50 279	1.56 300	0.53 203	0.11 131	0.07 7	0.12 169	0.10 80	0.16 91	0.10 5

test-2	0.58 155	0.89 254	2.46 203	0.29 65	0.99 406	0.51 71	0.32 236	0.58 73	0.46 24	0.58 213	0.48 124	0.54 200	0.27 91	0.31 8	0.25 30	0.09 13	1.64 429	0.13 228	0.11 125	0.34 332	0.42 217

test-1	0.61 186	0.54 136	2.09 87	0.31 96	1.37 438	0.51 71	0.28 175	0.83 198	0.50 45	0.42 64	0.55 193	0.54 200	0.24 51	0.38 44	1.25 352	0.10 55	1.08 387	0.10 68	0.17 254	0.11 22	0.77 338

ttt	0.89 358	0.51 126	2.51 223	0.36 197	0.31 218	0.61 205	0.28 175	1.07 384	0.92 370	0.56 191	0.77 345	0.55 208	0.37 167	2.27 395	3.51 442	0.16 291	1.21 398	0.13 228	0.31 358	0.18 137	1.26 403

test_5	0.61 186	1.25 342	2.76 319	0.39 241	0.64 359	0.58 154	0.35 267	0.85 218	0.66 160	0.49 116	0.56 206	0.55 208	0.40 198	0.79 194	0.32 104	0.10 55	0.19 233	0.12 169	0.12 157	0.33 325	0.85 357

AASNet	0.66 249	1.49 392	2.97 351	0.37 209	0.33 234	0.65 266	0.30 215	1.00 330	0.78 291	0.56 191	0.60 237	0.55 208	0.39 191	0.88 210	0.96 312	0.15 275	0.12 152	0.13 228	0.11 125	0.45 390	0.35 176

GrayStereo	0.71 275	0.27 1	2.40 155	0.89 392	0.23 137	0.62 227	1.40 448	0.67 114	0.70 219	0.72 329	0.77 345	0.55 208	3.03 453	0.60 138	0.28 64	0.10 55	0.08 40	0.10 68	0.21 299	0.12 32	0.37 184

CroCo-Stereo	0.35 16	0.71 195	1.67 24	0.32 116	0.17 40	0.19 1	0.21 47	0.79 166	0.54 75	0.22 5	0.25 14	0.55 208	0.22 36	0.28 3	0.28 64	0.10 55	0.08 40	0.08 4	0.07 14	0.12 32	0.10 5
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
FENet	0.48 76	0.58 150	2.46 203	0.33 137	0.18 53	0.58 154	0.22 61	0.83 198	0.64 146	0.49 116	0.42 93	0.55 208	0.38 176	0.52 107	0.51 196	0.12 168	0.09 86	0.12 169	0.11 125	0.17 113	0.31 154

MLCV	0.59 171	1.41 376	2.41 160	0.31 96	0.15 16	0.60 185	0.23 89	0.77 151	0.63 137	0.67 304	0.66 286	0.55 208	0.37 167	1.16 242	1.09 332	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.21 198	0.29 138

GwcNet-ADL	0.54 128	0.78 225	2.85 336	0.31 96	0.20 92	0.58 154	0.29 200	0.93 277	0.67 173	0.48 100	0.47 117	0.56 215	0.33 148	0.48 87	0.80 290	0.13 213	0.12 152	0.09 22	0.09 46	0.14 64	0.40 204

GANet-ADL	0.48 76	0.56 147	2.51 223	0.34 160	0.20 92	0.58 154	0.25 131	0.80 172	0.57 94	0.43 73	0.61 245	0.56 215	0.31 137	0.44 72	0.44 164	0.14 245	0.11 136	0.10 68	0.09 46	0.22 213	0.38 192

ARAFT	0.65 231	1.69 415	3.34 385	0.29 65	0.16 23	0.65 266	0.36 275	0.96 298	0.73 244	0.63 271	0.49 138	0.56 215	0.31 137	1.23 254	0.35 130	0.11 131	0.08 40	0.14 262	0.13 176	0.38 361	0.50 258

DMCA	0.50 95	0.83 234	1.95 60	0.32 116	0.24 149	0.59 172	0.26 146	0.81 179	0.68 200	0.59 232	0.49 138	0.56 215	0.36 161	0.65 153	0.65 247	0.14 245	0.10 110	0.14 262	0.10 80	0.19 166	0.29 138

DAS	0.61 186	0.42 84	1.85 42	0.34 160	0.34 244	0.52 88	0.42 303	0.89 253	0.80 309	0.85 367	0.69 297	0.57 219	0.51 283	2.38 405	0.57 215	0.13 213	0.09 86	0.12 169	0.09 46	0.18 137	0.37 184

SepStereo	0.57 147	0.42 84	1.85 42	0.34 160	0.34 244	0.52 88	0.42 303	0.89 253	0.80 309	0.85 367	0.69 297	0.57 219	0.51 283	1.55 298	0.57 215	0.13 213	0.09 86	0.12 169	0.09 46	0.18 137	0.37 184

111	0.57 147	1.41 376	2.63 264	0.25 10	0.15 16	0.59 172	0.26 146	0.90 261	0.83 329	0.50 134	0.54 183	0.57 219	0.38 176	0.54 120	0.41 149	0.10 55	0.07 7	0.09 22	0.07 14	0.24 234	0.81 350

Gwc-CoAtRS	0.41 32	0.37 57	2.06 81	0.28 47	0.41 286	0.48 58	0.19 19	0.64 105	0.49 37	0.45 83	0.39 80	0.57 219	0.26 77	0.37 42	0.28 64	0.09 13	0.19 233	0.09 22	0.31 358	0.11 22	0.25 112

xxxx	0.97 376	0.64 172	2.14 99	0.30 81	0.67 363	0.64 252	0.24 111	1.09 389	0.91 368	0.57 207	0.65 279	0.58 223	0.39 191	1.57 305	5.49 462	0.13 213	1.38 419	0.11 119	0.32 365	0.17 113	1.41 417

CFNet	0.65 231	1.45 385	2.27 125	0.34 160	0.25 156	0.64 252	0.23 89	0.93 277	0.79 301	0.48 100	0.59 230	0.58 223	0.40 198	2.28 396	0.63 240	0.13 213	0.09 86	0.15 288	0.14 198	0.34 332	0.26 120

iResNet_ROB	0.60 179	1.59 401	2.04 77	0.32 116	0.21 104	0.60 185	0.22 61	0.99 320	0.85 343	0.61 250	0.63 260	0.58 223	0.42 220	1.08 229	0.98 319	0.11 131	0.08 40	0.09 22	0.06 7	0.23 227	0.33 162

1111x	1.06 390	0.79 229	3.29 382	0.33 137	0.60 343	0.64 252	0.33 250	1.10 392	0.92 370	0.59 232	0.69 297	0.59 226	0.47 264	2.64 424	4.61 457	0.12 168	1.38 419	0.11 119	0.49 416	0.18 137	1.30 408

NRIStereo	0.50 95	0.34 34	2.44 177	0.52 319	0.16 23	0.94 383	0.73 399	0.52 40	0.65 153	0.48 100	0.40 89	0.59 226	0.29 122	0.78 192	0.33 115	0.11 131	0.13 167	0.11 119	0.09 46	0.22 213	0.25 112

GEStereo_RVC	0.61 186	1.19 325	2.61 259	0.48 298	0.25 156	0.63 241	0.37 278	1.05 368	0.79 301	0.55 179	0.55 193	0.59 226	0.44 240	1.10 231	0.48 180	0.16 291	0.11 136	0.12 169	0.11 125	0.27 278	0.43 223

RAFT + AFF	0.79 316	1.73 416	2.99 356	0.34 160	0.35 252	0.67 286	0.51 340	1.05 368	0.79 301	0.54 168	0.58 224	0.59 226	0.81 369	1.80 344	1.21 345	0.13 213	0.27 281	0.15 288	0.14 198	0.45 390	0.69 321

MMNet	0.55 132	0.92 267	2.03 74	0.34 160	0.27 182	0.79 344	0.28 175	0.86 229	0.79 301	0.62 262	0.58 224	0.59 226	0.56 302	0.80 198	0.61 231	0.11 131	0.11 136	0.12 169	0.11 125	0.21 198	0.22 90

DMCA-RVC	0.70 271	1.30 350	3.59 413	0.37 209	0.89 395	0.57 144	0.31 225	0.73 137	0.59 110	0.69 314	0.54 183	0.59 226	0.57 307	1.25 260	0.66 250	0.16 291	0.38 299	0.20 357	0.15 218	0.22 213	0.23 99

BEATNet_4x	0.57 147	1.16 316	2.56 242	0.35 181	0.16 23	0.56 122	0.25 131	0.91 268	0.64 146	0.55 179	0.53 167	0.59 226	0.43 232	0.67 159	0.76 279	0.12 168	0.09 86	0.12 169	0.09 46	0.23 227	0.58 288

IER	0.49 91	0.73 203	2.12 95	0.27 32	0.25 156	0.65 266	0.27 163	0.76 145	0.59 110	0.56 191	0.59 230	0.60 233	0.53 293	0.64 150	0.44 164	0.12 168	0.09 86	0.11 119	0.11 125	0.18 137	0.15 38

iResNetv2_ROB	0.71 275	1.90 427	3.48 404	0.43 277	0.22 114	0.60 185	0.29 200	0.96 298	0.78 291	0.60 241	0.65 279	0.60 233	0.46 256	0.80 198	1.21 345	0.12 168	0.08 40	0.10 68	0.07 14	0.44 388	0.33 162

UPFNet	0.51 105	0.67 177	2.04 77	0.34 160	0.33 234	0.65 266	0.37 278	0.88 245	0.65 153	0.60 241	0.53 167	0.61 235	0.41 208	0.77 186	0.55 210	0.13 213	0.13 167	0.13 228	0.13 176	0.20 186	0.16 51

FADNet_RVC	0.87 350	1.51 393	2.90 343	0.31 96	0.24 149	0.71 303	0.25 131	1.00 330	0.65 153	0.45 83	0.57 217	0.61 235	0.44 240	1.53 296	0.75 276	0.94 436	0.97 376	0.28 388	1.00 455	0.89 432	1.36 415

ADCRef	0.88 351	1.45 385	2.68 291	0.38 228	0.35 252	0.95 385	0.51 340	0.92 275	0.81 317	0.89 371	0.84 356	0.61 235	1.35 412	1.26 263	3.38 439	0.14 245	0.12 152	0.17 322	0.19 279	0.28 290	0.34 170

TDLM	0.83 330	1.28 347	2.38 146	0.46 291	0.26 171	0.66 279	0.55 354	0.87 237	0.80 309	2.54 455	0.62 252	0.61 235	0.51 283	2.68 428	0.67 253	0.20 345	0.11 136	0.35 406	0.15 218	0.33 325	0.48 249

AdaStereo	0.48 76	0.44 96	2.18 106	0.36 197	0.20 92	0.59 172	0.29 200	0.97 305	0.74 262	0.52 155	0.55 193	0.61 235	0.33 148	0.52 107	0.44 164	0.18 321	0.08 40	0.17 322	0.11 125	0.18 137	0.24 108
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.
Any-RAFT	0.42 35	0.33 27	1.89 49	0.28 47	0.21 104	0.69 295	0.21 47	0.83 198	0.60 114	0.45 83	0.43 95	0.62 240	0.30 132	0.48 87	0.24 21	0.11 131	0.40 305	0.08 4	0.06 7	0.10 14	0.16 51

iRaft-Stereo_5w	0.65 231	1.35 361	2.21 115	0.30 81	0.63 355	0.49 63	0.28 175	0.78 158	0.64 146	0.41 59	0.61 245	0.62 240	0.46 256	1.79 343	0.48 180	0.10 55	0.25 271	0.11 119	0.12 157	0.40 374	0.94 369

pcwnet_v2	0.65 231	0.54 136	4.29 443	0.33 137	0.27 182	0.60 185	0.25 131	1.02 347	0.92 370	0.61 250	0.69 297	0.62 240	0.54 295	0.67 159	0.38 142	0.18 321	0.15 198	0.15 288	0.14 198	0.21 198	0.49 255

FADNet-RVC	0.69 265	1.65 411	2.74 314	0.35 181	0.26 171	0.60 185	0.29 200	0.91 268	0.67 173	0.46 94	0.51 153	0.62 240	0.46 256	1.75 331	0.81 294	0.17 310	0.20 245	0.17 322	0.18 262	0.60 413	0.39 199

model_zeroshot	0.75 300	0.94 272	2.48 214	1.88 454	0.68 366	0.72 309	0.22 61	1.01 339	0.51 50	1.10 395	0.35 61	0.63 244	0.20 24	0.78 192	0.32 104	0.12 168	1.97 443	0.10 68	0.23 314	0.12 32	0.56 282

GMStereo_Zeroshot	0.44 52	0.44 96	1.84 38	0.44 281	0.20 92	0.52 88	0.19 19	0.60 87	0.54 75	0.58 213	0.59 230	0.63 244	0.29 122	0.59 133	0.34 123	0.16 291	0.09 86	0.16 307	0.09 46	0.26 267	0.26 120

BSDual-CNN	0.48 76	0.32 17	1.58 16	0.31 96	0.22 114	0.76 324	0.32 236	1.05 368	0.67 173	0.64 281	0.53 167	0.63 244	0.38 176	0.48 87	0.97 313	0.13 213	0.10 110	0.14 262	0.12 157	0.13 44	0.15 38

psmg	0.48 76	0.32 17	1.58 16	0.28 47	0.22 114	0.75 320	0.35 267	0.94 282	0.67 173	0.61 250	0.59 230	0.63 244	0.38 176	0.48 87	0.97 313	0.13 213	0.11 136	0.13 228	0.13 176	0.14 64	0.15 38

cross-raft	0.47 68	0.34 34	2.17 103	0.70 374	0.84 390	0.50 69	0.35 267	0.74 139	0.43 17	0.44 79	0.45 108	0.63 244	0.25 67	0.37 42	0.27 52	0.08 1	0.14 182	0.10 68	0.23 314	0.11 22	0.27 126

FADNet-RVC-Resample	0.74 289	1.54 395	3.81 424	0.38 228	0.29 198	0.62 227	0.38 286	0.91 268	0.67 173	0.52 155	0.51 153	0.63 244	0.44 240	1.56 300	0.59 223	0.24 374	0.32 286	0.22 365	0.19 279	0.30 306	0.71 326

SuperB	1.19 403	1.62 406	5.29 456	0.37 209	0.26 171	0.81 351	0.87 410	0.94 282	1.19 417	0.68 310	0.68 294	0.63 244	1.37 415	1.73 328	3.30 436	0.16 291	0.12 152	0.17 322	0.16 239	2.74 465	0.63 302

dad	0.58 155	1.35 361	2.39 153	0.31 96	0.20 92	0.62 227	0.26 146	0.56 66	0.79 301	0.66 302	0.64 272	0.64 251	0.36 161	0.87 206	0.48 180	0.28 390	0.15 198	0.40 412	0.18 262	0.24 234	0.22 90

CC-Net-ROB	0.95 372	1.57 397	2.93 346	0.90 394	0.39 275	0.87 369	0.44 316	1.12 399	0.83 329	0.59 232	0.69 297	0.64 251	0.50 279	2.73 432	0.93 310	0.97 439	0.40 305	0.87 438	0.29 345	0.61 416	0.66 309

PWCDC_ROB	0.83 330	1.57 397	2.63 264	0.48 298	0.37 266	0.78 340	0.29 200	1.04 360	1.36 427	0.63 271	2.05 432	0.64 251	0.70 350	1.10 231	1.20 344	0.33 400	0.14 182	0.15 288	0.12 157	0.63 417	0.46 243

anonymousdsp2	0.88 351	0.31 8	1.96 63	1.06 409	1.56 448	0.57 144	0.22 61	0.84 206	0.98 390	1.20 409	0.37 69	0.65 254	0.26 77	1.19 249	0.46 172	0.10 55	2.40 462	0.10 68	0.13 176	0.19 166	2.96 462

BUS	0.45 56	0.32 17	1.58 16	0.31 96	0.22 114	0.91 377	0.23 89	1.05 368	0.67 173	0.64 281	0.53 167	0.65 254	0.32 143	0.48 87	0.34 123	0.13 213	0.10 110	0.14 262	0.12 157	0.13 44	0.15 38

NINENet	0.54 128	0.40 76	2.19 108	0.55 330	0.26 171	0.91 377	0.23 89	1.05 368	0.77 286	0.54 168	0.57 217	0.65 254	0.32 143	1.22 251	0.34 123	0.16 291	0.13 167	0.16 307	0.11 125	0.16 91	0.14 30

CSP-Net	0.55 132	0.61 164	1.81 34	0.30 81	0.23 137	0.77 334	0.35 267	0.90 261	0.62 126	0.62 262	0.60 237	0.65 254	0.42 220	1.76 333	0.47 176	0.17 310	0.12 152	0.10 68	0.10 80	0.21 198	0.16 51

Consistency-Raft	0.92 364	1.21 329	3.50 405	0.98 402	0.63 355	0.77 334	0.54 350	1.02 347	1.01 395	0.62 262	1.03 392	0.65 254	1.04 399	0.81 201	1.36 361	0.45 412	0.47 316	0.51 422	0.59 433	0.65 419	0.47 245

DeepPrunerF	0.92 364	1.33 356	3.41 398	0.46 291	0.51 315	0.64 252	0.49 337	1.16 407	2.62 452	0.65 296	0.61 245	0.65 254	0.62 328	2.23 394	1.31 355	0.23 368	0.19 233	0.30 397	0.28 341	0.39 368	0.34 170

DeepPruner_ROB	0.58 155	1.06 291	2.68 291	0.30 81	0.26 171	0.63 241	0.31 225	0.83 198	0.51 50	0.62 262	0.56 206	0.65 254	0.39 191	1.06 226	0.56 212	0.19 336	0.14 182	0.14 262	0.14 198	0.24 234	0.33 162

AACVNet	0.61 186	1.13 307	2.47 208	0.37 209	0.21 104	0.57 144	0.25 131	0.75 142	0.55 83	0.56 191	0.60 237	0.66 261	0.44 240	2.11 388	0.49 189	0.14 245	0.11 136	0.14 262	0.11 125	0.35 343	0.23 99

FADNet	0.71 275	1.60 405	2.53 227	0.33 137	0.30 210	0.67 286	0.29 200	0.92 275	0.75 268	0.45 83	0.49 138	0.66 261	0.57 307	1.85 354	0.85 301	0.46 414	0.20 245	0.17 322	0.20 289	0.60 413	0.37 184

DualNet (step1)	0.76 304	0.69 189	2.69 297	0.28 47	0.23 137	0.81 351	0.33 250	0.99 320	0.86 349	0.64 281	0.63 260	0.67 263	0.49 275	1.18 247	0.52 198	0.65 422	1.21 398	0.86 435	0.56 427	0.25 249	0.72 327

test_sample9	1.07 392	0.69 189	2.69 297	0.28 47	0.23 137	0.81 351	0.33 250	0.99 320	0.86 349	0.64 281	0.63 260	0.67 263	0.49 275	2.02 376	2.70 424	0.65 422	4.33 469	0.86 435	0.56 427	0.25 249	0.72 327

test_sample7	0.65 231	0.41 81	2.08 84	0.36 197	0.20 92	0.52 88	0.32 236	0.99 320	0.86 349	0.64 281	0.63 260	0.67 263	0.49 275	1.18 247	0.52 198	0.18 321	1.21 398	0.16 307	0.15 218	0.19 166	1.22 399

ffm	0.78 312	0.67 177	3.39 391	0.32 116	0.22 114	0.58 154	0.28 175	0.85 218	0.96 384	0.54 168	0.74 331	0.67 263	0.40 198	0.64 150	0.22 6	0.10 55	2.16 456	0.15 288	0.33 375	0.25 249	2.19 447

ff1	1.07 392	0.67 177	3.39 391	0.32 116	0.22 114	0.58 154	0.28 175	0.85 218	0.96 384	0.54 168	0.74 331	0.67 263	0.40 198	2.75 434	3.86 448	0.10 55	2.16 456	0.15 288	0.33 375	0.25 249	2.19 447

mmx	0.99 380	0.67 177	3.39 391	0.32 116	0.22 114	0.58 154	0.28 175	1.05 368	0.92 370	0.54 168	0.74 331	0.67 263	0.40 198	2.75 434	3.86 448	0.13 213	1.25 402	0.15 288	0.33 375	0.19 166	1.28 406

xxx	0.99 380	0.67 177	3.39 391	0.32 116	0.22 114	0.58 154	0.28 175	1.05 368	0.92 370	0.54 168	0.74 331	0.67 263	0.40 198	2.75 434	3.86 448	0.13 213	1.25 402	0.15 288	0.33 375	0.19 166	1.28 406

RAFT_CTSACE	0.58 155	1.16 316	2.76 319	0.36 197	0.29 198	0.54 105	0.29 200	0.69 120	0.51 50	0.51 145	0.75 338	0.67 263	0.37 167	0.63 145	0.47 176	0.08 1	0.49 320	0.11 119	0.10 80	0.41 380	0.32 158

PSM-AAD	0.67 252	0.29 2	2.41 160	0.37 209	0.23 137	0.86 364	1.15 434	0.62 95	0.66 160	0.64 281	0.71 323	0.67 263	2.90 452	0.65 153	0.32 104	0.10 55	0.08 40	0.17 322	0.15 218	0.14 64	0.34 170

delet	0.60 179	0.84 235	2.45 195	0.33 137	0.35 252	0.73 313	0.46 326	0.89 253	0.80 309	0.58 213	0.62 252	0.67 263	0.51 283	1.14 240	0.64 242	0.12 168	0.12 152	0.13 228	0.14 198	0.22 213	0.29 138

GANet-RSSM	0.63 215	1.14 308	2.67 286	0.38 228	0.26 171	0.59 172	0.29 200	0.81 179	0.56 89	0.50 134	0.57 217	0.67 263	0.50 279	1.91 369	0.50 193	0.14 245	0.10 110	0.24 378	0.12 157	0.36 348	0.28 132

DSFCA	0.62 202	0.77 220	1.95 60	0.29 65	0.29 198	0.79 344	0.86 409	0.81 179	0.73 244	0.73 330	0.66 286	0.67 263	0.57 307	1.17 245	1.03 326	0.16 291	0.15 198	0.13 228	0.14 198	0.19 166	0.28 132

STTStereo	0.58 155	0.95 273	2.95 349	0.37 209	0.31 218	0.62 227	0.32 236	0.81 179	0.63 137	0.61 250	0.55 193	0.67 263	0.43 232	0.87 206	0.48 180	0.16 291	0.16 211	0.17 322	0.20 289	0.17 113	0.25 112

UCFNet_RVC	0.55 132	1.16 316	2.48 214	0.31 96	0.27 182	0.65 266	0.28 175	0.76 145	0.58 101	0.51 145	0.53 167	0.67 263	0.42 220	0.91 212	0.45 168	0.16 291	0.11 136	0.17 322	0.17 254	0.20 186	0.23 99

PCWNet_CMD	0.48 76	0.50 119	2.23 118	0.27 32	0.20 92	0.56 122	0.22 61	0.78 158	0.67 173	0.49 116	0.55 193	0.68 277	0.56 302	0.48 87	0.32 104	0.11 131	0.10 110	0.14 262	0.10 80	0.19 166	0.43 223

CFNet_ucs	0.50 95	0.55 144	2.28 127	0.27 32	0.22 114	0.58 154	0.23 89	0.90 261	0.69 209	0.54 168	0.64 272	0.68 277	0.44 240	0.55 121	0.34 123	0.14 245	0.12 152	0.16 307	0.11 125	0.19 166	0.38 192

HBP-ISP	0.82 324	1.57 397	3.28 380	0.50 315	0.27 182	0.86 364	0.54 350	1.09 389	0.78 291	0.81 357	0.70 310	0.68 277	1.00 396	2.02 376	0.47 176	0.24 374	0.24 262	0.29 396	0.25 325	0.28 290	0.52 268

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 231	1.15 314	2.40 155	0.33 137	0.30 210	0.83 357	0.40 295	0.94 282	0.82 322	0.67 304	0.76 341	0.68 277	0.58 314	1.13 238	1.25 352	0.14 245	0.08 40	0.10 68	0.08 32	0.18 137	0.28 132

OMP-Stereo	0.64 224	0.87 245	2.38 146	0.56 339	0.37 266	0.60 185	0.26 146	0.75 142	0.71 233	0.65 296	0.60 237	0.68 277	0.32 143	2.07 381	1.18 341	0.11 131	0.08 40	0.12 169	0.09 46	0.17 113	0.28 132

CFNet_pseudo	0.47 68	0.50 119	2.19 108	0.26 22	0.20 92	0.56 122	0.22 61	0.80 172	0.62 126	0.50 134	0.56 206	0.68 277	0.47 264	0.53 114	0.33 115	0.11 131	0.10 110	0.15 288	0.10 80	0.18 137	0.33 162

psm_up	0.65 231	1.02 282	2.53 227	0.36 197	0.31 218	0.64 252	0.38 286	0.96 298	0.73 244	0.63 271	0.57 217	0.68 277	0.57 307	1.90 368	0.52 198	0.17 310	0.15 198	0.16 307	0.15 218	0.27 278	0.22 90

MSMDNet	0.48 76	0.50 119	2.23 118	0.27 32	0.20 92	0.56 122	0.22 61	0.78 158	0.67 173	0.49 116	0.55 193	0.68 277	0.56 302	0.48 87	0.32 104	0.11 131	0.10 110	0.13 228	0.10 80	0.18 137	0.43 223

CVANet_RVC	0.82 324	1.18 322	3.98 429	0.40 254	0.28 193	0.63 241	0.43 310	0.90 261	0.78 291	1.14 400	0.69 297	0.68 277	0.52 290	2.62 422	0.48 180	0.20 345	0.13 167	0.22 365	0.37 390	0.37 354	0.48 249

ccs_rob	0.47 68	0.50 119	2.19 108	0.26 22	0.20 92	0.56 122	0.22 61	0.80 172	0.62 126	0.50 134	0.56 206	0.68 277	0.47 264	0.53 114	0.33 115	0.11 131	0.10 110	0.16 307	0.10 80	0.18 137	0.33 162

DRN-Test	0.71 275	0.79 229	2.83 332	0.40 254	0.44 298	0.80 347	0.41 297	1.07 384	0.83 329	0.82 361	0.64 272	0.68 277	0.57 307	1.78 339	0.79 288	0.16 291	0.13 167	0.17 322	0.16 239	0.24 234	0.51 262

SACVNet	0.68 258	1.08 295	2.58 247	0.38 228	0.28 193	0.65 266	0.37 278	0.91 268	0.65 153	0.67 304	0.62 252	0.69 288	0.47 264	2.07 381	0.65 247	0.18 321	0.14 182	0.16 307	0.15 218	0.39 368	0.41 212

IIG-Stereo	0.65 231	0.87 245	2.32 136	0.55 330	0.23 137	0.62 227	0.21 47	0.78 158	0.71 233	0.64 281	0.69 297	0.69 288	0.38 176	2.07 381	1.37 363	0.11 131	0.08 40	0.11 119	0.09 46	0.15 74	0.27 126

ACVNet	0.54 128	0.87 245	2.45 195	0.28 47	0.22 114	0.59 172	0.36 275	0.69 120	0.73 244	0.49 116	0.59 230	0.69 288	0.42 220	0.47 78	0.70 258	0.11 131	0.10 110	0.10 68	0.09 46	0.36 348	0.39 199

acv_ft	0.57 147	0.87 245	2.45 195	0.33 137	0.41 286	0.63 241	0.29 200	0.86 229	0.73 244	0.64 281	0.59 230	0.69 288	0.45 248	0.47 78	0.68 255	0.11 131	0.10 110	0.10 68	0.09 46	0.43 384	0.39 199

HGLStereo	0.61 186	1.20 327	2.59 249	0.36 197	0.40 281	0.65 266	0.30 215	0.87 237	0.67 173	0.60 241	0.70 310	0.69 288	0.56 302	1.07 228	0.59 223	0.14 245	0.13 167	0.13 228	0.12 157	0.23 227	0.23 99

PSMNet-RSSM	0.61 186	1.19 325	2.43 169	0.33 137	0.25 156	0.59 172	0.28 175	0.88 245	0.65 153	0.54 168	0.62 252	0.69 288	0.46 256	1.67 322	0.50 193	0.15 275	0.10 110	0.14 262	0.16 239	0.20 186	0.28 132

PSMNet-ADL	0.56 140	0.47 106	2.03 74	0.35 181	0.22 114	0.67 286	0.27 163	0.77 151	0.58 101	0.43 73	0.53 167	0.70 294	0.45 248	1.89 363	0.64 242	0.16 291	0.13 167	0.11 119	0.13 176	0.15 74	0.51 262

PA-Net	0.93 369	1.36 366	4.14 434	0.64 358	0.41 286	0.70 298	0.53 347	0.91 268	0.88 358	0.53 163	0.60 237	0.70 294	0.54 295	2.40 407	2.57 421	0.17 310	0.28 283	0.19 348	0.28 341	0.25 249	0.48 249
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NLCA_NET_v2_RVC	0.62 202	1.15 314	3.11 368	0.39 241	0.37 266	0.60 185	0.28 175	0.87 237	0.64 146	0.63 271	0.56 206	0.71 296	0.45 248	1.08 229	0.52 198	0.15 275	0.12 152	0.14 262	0.15 218	0.18 137	0.25 112
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ToySt	0.67 252	0.88 249	2.61 259	0.39 241	0.73 372	0.61 205	0.38 286	0.78 158	0.73 244	0.43 73	0.70 310	0.72 297	0.45 248	0.66 156	0.62 234	0.14 245	0.63 345	0.13 228	0.33 375	0.24 234	1.18 390

UNet	0.56 140	0.58 150	2.81 328	0.32 116	0.33 234	0.74 318	0.27 163	0.86 229	0.67 173	0.55 179	0.55 193	0.72 297	0.55 300	0.79 194	0.58 219	0.12 168	0.09 86	0.13 228	0.11 125	0.20 186	0.19 71

GwcNet-RSSM	0.64 224	1.38 374	2.69 297	0.33 137	0.26 171	0.60 185	0.32 236	0.84 206	0.73 244	0.56 191	0.65 279	0.72 297	0.42 220	1.78 339	0.60 225	0.14 245	0.10 110	0.12 169	0.13 176	0.26 267	0.26 120

GANetREF_RVC	0.81 321	1.44 384	3.04 362	0.49 309	0.27 182	0.83 357	0.63 378	1.03 354	0.92 370	0.63 271	0.61 245	0.72 297	0.59 317	2.40 407	0.58 219	0.33 400	0.25 271	0.37 409	0.25 325	0.41 380	0.36 183
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
NVstereo2D	0.63 215	0.57 148	2.29 129	0.37 209	0.35 252	0.69 295	0.49 337	0.96 298	0.88 358	0.49 116	0.54 183	0.72 297	0.46 256	1.98 374	0.50 193	0.19 336	0.20 245	0.18 341	0.16 239	0.28 290	0.34 170

SQANet	0.92 364	1.96 428	3.23 374	0.77 382	0.83 388	0.76 324	0.38 286	0.87 237	0.68 200	0.64 281	0.69 297	0.73 302	0.52 290	1.35 272	1.36 361	0.80 431	0.30 284	0.60 426	0.29 345	0.93 433	0.70 324

iinet-f	0.62 202	1.18 322	2.55 239	0.33 137	0.25 156	0.82 356	0.34 258	0.87 237	0.69 209	0.56 191	0.64 272	0.73 302	0.67 342	0.80 198	0.81 294	0.14 245	0.13 167	0.11 119	0.10 80	0.44 388	0.26 120

GASNet	0.84 332	1.98 430	4.07 432	0.48 298	0.33 234	0.58 154	0.34 258	0.97 305	0.81 317	0.60 241	0.59 230	0.74 304	0.55 300	2.08 384	1.18 341	0.22 360	0.15 198	0.19 348	0.17 254	0.55 409	0.29 138

Syn2CoEx	0.78 312	1.43 383	3.54 410	0.44 281	0.31 218	0.64 252	0.43 310	1.04 360	0.83 329	0.64 281	0.77 345	0.74 304	0.74 359	1.91 369	0.64 242	0.20 345	0.17 221	0.19 348	0.15 218	0.30 306	0.59 291

StereoDRNet-Refined	0.55 132	0.61 164	2.07 82	0.34 160	0.21 104	0.68 292	0.26 146	0.87 237	0.73 244	0.70 318	0.69 297	0.74 304	0.45 248	1.10 231	0.62 234	0.12 168	0.09 86	0.14 262	0.14 198	0.27 278	0.24 108
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.71 275	1.24 339	2.56 242	0.42 267	0.45 301	0.73 313	0.46 326	0.98 312	0.81 317	0.77 342	0.56 206	0.74 304	0.48 271	1.69 326	0.91 309	0.15 275	0.14 182	0.15 288	0.15 218	0.26 267	0.51 262

Wz-Net-MNSev	0.74 289	1.42 380	2.75 316	0.38 228	0.33 234	0.90 376	0.61 375	0.98 312	0.94 377	0.77 342	0.75 338	0.75 308	0.66 340	1.39 274	0.76 279	0.17 310	0.13 167	0.14 262	0.14 198	0.28 290	0.48 249

MIPNet	0.88 351	1.07 292	2.85 336	0.61 351	0.18 53	1.46 420	1.37 444	1.65 437	0.78 291	1.93 440	0.85 359	0.75 308	1.66 429	0.87 206	0.34 123	0.10 55	0.08 40	0.11 119	0.32 365	0.27 278	0.26 120

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 332	1.41 376	2.80 324	0.94 398	0.35 252	0.89 373	0.41 297	0.89 253	0.66 160	0.57 207	0.63 260	0.75 308	0.38 176	2.37 402	0.55 210	1.16 447	0.31 285	0.36 407	0.21 299	0.59 412	0.63 302

PSMNet_ROB	0.75 300	1.42 380	2.93 346	0.39 241	0.32 228	0.73 313	0.56 358	0.90 261	0.74 262	0.56 191	0.60 237	0.75 308	0.47 264	2.00 375	1.31 355	0.18 321	0.13 167	0.19 348	0.20 289	0.26 267	0.40 204

fast-acv-ft	0.67 252	1.24 339	3.26 378	0.39 241	0.30 210	0.80 347	0.48 332	0.74 139	0.76 276	0.60 241	0.78 349	0.76 312	0.60 324	0.70 167	0.78 285	0.16 291	0.15 198	0.18 341	0.17 254	0.38 361	0.24 108

APVNet	0.76 304	1.11 303	3.23 374	0.39 241	0.36 260	0.85 363	0.44 316	0.96 298	0.73 244	0.58 213	0.69 297	0.76 312	0.56 302	2.29 397	0.82 297	0.17 310	0.18 228	0.24 378	0.19 279	0.35 343	0.27 126

cf-r	0.62 202	1.27 345	2.99 356	0.34 160	0.28 193	0.60 185	0.28 175	0.82 187	0.70 219	0.55 179	0.61 245	0.77 314	0.41 208	1.32 269	0.52 198	0.13 213	0.09 86	0.11 119	0.12 157	0.22 213	0.27 126

HSM-Net_RVC	0.70 271	0.40 76	2.45 195	0.27 32	0.19 80	0.68 292	0.30 215	1.29 419	0.73 244	0.73 330	0.70 310	0.77 314	0.45 248	3.73 457	0.46 172	0.13 213	0.09 86	0.10 68	0.09 46	0.13 44	0.32 158
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	1.25 407	1.46 387	3.84 426	0.54 329	0.56 329	1.12 403	0.99 420	1.05 368	1.03 397	1.10 395	0.87 365	0.77 314	1.07 401	5.85 465	2.98 432	0.16 291	0.23 260	0.16 307	0.24 317	0.28 290	0.66 309

NOSS_ROB	0.75 300	1.03 285	2.27 125	0.68 372	0.26 171	0.68 292	0.30 215	0.99 320	0.82 322	0.59 232	0.58 224	0.77 314	0.39 191	2.75 434	0.48 180	0.25 380	0.24 262	0.28 388	0.26 331	0.29 298	1.07 385

CRFU-Net	0.58 155	0.42 84	1.90 50	0.49 309	0.27 182	0.83 357	0.35 267	0.94 282	0.54 75	0.65 296	0.60 237	0.78 318	1.34 411	1.00 219	0.51 196	0.17 310	0.14 182	0.17 322	0.10 80	0.19 166	0.20 79

PWC_ROB	0.81 321	1.41 376	2.60 254	0.41 264	0.40 281	0.63 241	0.31 225	1.04 360	0.99 393	0.92 376	1.29 408	0.78 318	0.68 344	1.65 321	1.50 370	0.19 336	0.12 152	0.18 341	0.13 176	0.51 403	0.54 274

DCVSM-stereo	0.52 106	0.37 57	2.45 195	0.30 81	0.22 114	0.54 105	0.52 344	0.60 87	0.52 60	0.69 314	0.47 117	0.79 320	0.49 275	0.56 124	0.90 308	0.13 213	0.14 182	0.15 288	0.13 176	0.20 186	0.21 83

IGEV_Zeroshot_test	0.91 363	0.39 71	3.80 423	0.42 267	1.95 456	0.56 122	0.64 379	0.84 206	0.55 83	1.45 429	0.53 167	0.79 320	0.42 220	0.57 128	1.13 336	0.10 55	0.49 320	0.10 68	0.34 380	0.19 166	2.97 463

hknet	0.53 120	0.39 71	2.04 77	0.31 96	0.24 149	0.76 324	0.32 236	1.05 368	0.71 233	0.64 281	0.53 167	0.79 320	0.40 198	0.84 203	0.78 285	0.12 168	0.10 110	0.14 262	0.12 157	0.13 44	0.15 38

RAFT	0.62 202	1.35 361	2.26 124	0.62 353	0.53 323	0.47 53	0.35 267	0.70 128	0.58 101	0.50 134	0.50 150	0.79 320	0.40 198	0.49 97	0.36 132	0.11 131	0.79 361	0.14 262	0.13 176	0.52 406	0.72 327

DGSMNet	2.93 456	0.77 220	3.44 402	3.58 468	4.25 465	2.53 455	6.86 470	1.03 354	0.88 358	0.58 213	1.85 427	0.79 320	0.62 328	1.63 315	1.46 368	4.62 468	4.98 471	5.15 472	4.71 471	4.52 471	4.37 468

CFNet-ft	0.60 179	1.16 316	2.45 195	0.29 65	0.30 210	0.64 252	0.28 175	0.69 120	0.57 94	0.49 116	0.57 217	0.79 320	0.44 240	1.48 290	0.62 234	0.15 275	0.10 110	0.28 388	0.14 198	0.21 198	0.29 138

CFNet_RVC	0.60 179	1.16 316	2.45 195	0.29 65	0.30 210	0.64 252	0.28 175	0.69 120	0.57 94	0.49 116	0.57 217	0.79 320	0.44 240	1.48 290	0.62 234	0.15 275	0.10 110	0.28 388	0.14 198	0.21 198	0.29 138

Wz-Net-LNSev	0.66 249	1.30 350	2.81 328	0.35 181	0.37 266	0.80 347	0.48 332	0.91 268	0.87 354	0.63 271	0.70 310	0.80 327	0.59 317	0.67 159	0.68 255	0.15 275	0.14 182	0.12 169	0.12 157	0.24 234	0.38 192

ADLNet	0.68 258	1.02 282	2.68 291	0.35 181	0.34 244	0.67 286	0.34 258	0.95 295	0.79 301	0.70 318	0.62 252	0.80 327	0.46 256	1.77 336	0.69 257	0.15 275	0.12 152	0.14 262	0.14 198	0.31 314	0.54 274

AANet_RVC	0.79 316	1.46 387	2.72 307	0.34 160	0.25 156	0.59 172	0.32 236	0.88 245	0.83 329	0.62 262	0.95 378	0.80 327	0.43 232	2.46 411	1.72 379	0.38 404	0.26 274	0.10 68	0.09 46	0.25 249	0.43 223

GCAP-BAT	0.78 312	0.38 66	2.37 143	0.98 402	0.60 343	0.77 334	0.22 61	1.13 402	0.51 50	0.80 353	0.90 372	0.81 330	0.25 67	0.77 186	0.88 305	0.10 55	1.94 441	0.09 22	0.50 418	0.17 113	1.35 412

gcap-zeroshot	0.52 106	0.86 243	2.38 146	0.32 116	0.60 343	0.70 298	0.20 30	0.78 158	0.58 101	0.44 79	0.36 63	0.81 330	0.24 51	0.53 114	0.30 77	0.10 55	0.35 292	0.09 22	0.31 358	0.09 6	0.40 204

ssnet_v2	0.64 224	0.99 276	2.67 286	0.33 137	0.22 114	0.72 309	0.45 320	1.00 330	0.80 309	0.66 302	0.54 183	0.81 330	0.48 271	0.91 212	1.08 331	0.16 291	0.14 182	0.14 262	0.14 198	0.33 325	0.31 154

anonymity	0.86 344	0.68 184	1.44 12	0.64 358	0.83 388	0.67 286	0.52 344	0.98 312	0.73 244	0.96 381	0.70 310	0.81 330	0.86 379	1.10 231	1.34 357	0.64 421	0.72 359	0.58 424	1.44 463	0.60 413	0.91 365

XPNet_ROB	0.68 258	1.11 303	2.28 127	0.38 228	0.27 182	0.67 286	0.47 330	0.94 282	0.75 268	0.80 353	0.71 323	0.81 330	0.54 295	1.72 327	0.84 300	0.22 360	0.16 211	0.16 307	0.15 218	0.25 249	0.45 240

anonymousa	0.74 289	0.60 157	2.58 247	0.96 400	1.33 436	0.61 205	0.26 146	0.69 120	0.56 89	0.55 179	0.84 356	0.82 335	0.46 256	0.56 124	0.61 231	0.10 55	1.11 391	0.12 169	0.98 454	0.14 64	0.97 377

ccnet	0.77 310	0.61 164	2.01 70	0.40 254	0.46 308	1.05 395	0.59 366	1.02 347	0.74 262	0.90 373	0.97 380	0.82 335	0.89 384	1.68 325	1.16 340	0.32 398	0.26 274	0.32 401	0.28 341	0.35 343	0.47 245

aanetorigin	0.81 321	1.03 285	2.64 273	0.44 281	0.44 298	0.59 172	1.00 424	0.59 83	0.70 219	1.54 434	1.22 405	0.82 335	1.08 402	1.06 226	1.07 330	0.18 321	0.15 198	0.17 322	0.21 299	0.53 407	0.65 308

GwcNet	0.76 304	1.09 296	3.68 417	0.38 228	0.45 301	0.81 351	0.45 320	0.91 268	0.89 363	0.63 271	0.77 345	0.82 335	0.51 283	1.64 318	0.85 301	0.17 310	0.16 211	0.15 288	0.15 218	0.33 325	0.34 170

S-Stereo	0.82 324	0.73 203	3.79 422	0.40 254	0.37 266	0.70 298	0.69 393	1.00 330	1.03 397	0.63 271	0.92 373	0.82 335	0.59 317	2.35 401	0.71 264	0.18 321	0.22 255	0.17 322	0.18 262	0.30 306	0.67 311

DispNO	0.76 304	1.36 366	3.15 371	0.32 116	0.27 182	0.59 172	0.29 200	0.88 245	0.72 240	0.55 179	0.79 351	0.83 340	0.47 264	2.46 411	1.23 349	0.12 168	0.10 110	0.18 341	0.31 358	0.20 186	0.25 112

MyStereo06	0.70 271	0.72 200	3.51 406	0.31 96	0.25 156	0.60 185	0.30 215	0.90 261	0.67 173	1.48 432	0.53 167	0.84 341	0.57 307	0.60 138	1.11 334	0.09 13	0.55 331	0.12 169	0.20 289	0.16 91	0.56 282

RTSC	0.84 332	1.40 375	2.67 286	0.50 315	0.40 281	0.83 357	0.33 250	1.11 396	1.14 412	0.93 379	0.82 352	0.84 341	0.58 314	1.34 271	1.82 387	0.18 321	0.49 320	0.14 262	0.30 352	0.46 394	0.42 217

GANet	0.92 364	1.20 327	2.68 291	0.45 288	0.27 182	0.76 324	0.66 384	0.94 282	0.77 286	0.79 351	1.17 401	0.84 341	0.91 386	2.72 430	1.76 383	0.18 321	0.42 307	0.44 419	0.20 289	0.33 325	0.94 369

MFMNet_re	1.01 382	1.73 416	3.04 362	0.85 390	0.76 378	0.93 381	0.81 407	1.02 347	1.10 407	1.05 391	1.06 397	0.84 341	0.96 393	0.93 214	0.97 313	0.68 427	0.61 341	0.63 427	0.60 435	0.77 428	0.80 346

DLCB_ROB	0.61 186	0.96 274	2.00 68	0.37 209	0.25 156	0.65 266	0.37 278	0.86 229	0.76 276	0.73 330	0.70 310	0.84 341	0.47 264	1.57 305	0.72 268	0.13 213	0.13 167	0.14 262	0.14 198	0.18 137	0.33 162

LL-Strereo	0.85 341	1.73 416	3.06 366	0.37 209	0.61 352	0.54 105	0.33 250	1.01 339	0.76 276	0.69 314	0.58 224	0.85 346	0.78 366	2.65 425	0.54 208	0.14 245	0.58 337	0.14 262	0.12 157	0.42 382	1.05 383

iRaft-Stereo_20w	1.50 426	0.42 84	4.81 450	2.24 459	2.09 459	1.36 414	1.27 441	1.38 425	0.94 377	2.07 441	0.42 93	0.85 346	0.69 348	0.87 206	1.37 363	0.10 55	4.04 468	0.09 22	0.40 398	0.17 113	4.53 470

XX-Stereo	0.98 378	0.57 148	4.45 447	1.64 442	5.33 467	0.55 116	0.16 9	0.96 298	0.43 17	0.45 83	0.65 279	0.85 346	0.19 16	0.79 194	0.26 44	0.11 131	0.80 363	0.10 68	0.32 365	0.17 113	0.78 341

ADCP+	1.03 387	1.68 414	3.83 425	0.35 181	0.39 275	1.05 395	0.79 406	0.94 282	0.86 349	0.69 314	0.68 294	0.85 346	1.53 428	1.02 221	4.56 456	0.13 213	0.12 152	0.16 307	0.15 218	0.28 290	0.44 236

NCCL2	0.71 275	1.32 352	2.30 131	0.44 281	0.31 218	0.71 303	0.67 389	0.89 253	0.69 209	0.70 318	0.61 245	0.85 346	0.54 295	1.58 311	0.70 258	0.20 345	0.17 221	0.66 428	0.25 325	0.26 267	0.38 192

ETE_ROB	0.68 258	1.09 296	2.32 136	0.38 228	0.26 171	0.69 295	0.51 340	1.49 431	0.75 268	0.81 357	0.71 323	0.85 346	0.51 283	1.39 274	0.70 258	0.17 310	0.14 182	0.19 348	0.16 239	0.24 234	0.35 176

HH	0.79 316	0.52 130	2.72 307	1.45 430	0.80 385	0.91 377	0.23 89	0.76 145	0.76 276	0.64 281	0.55 193	0.87 352	0.41 208	0.94 215	0.45 168	0.09 13	1.20 395	0.10 68	0.09 46	0.16 91	2.16 445

HanStereo	0.79 316	0.52 130	2.72 307	1.45 430	0.80 385	0.91 377	0.23 89	0.76 145	0.76 276	0.64 281	0.55 193	0.87 352	0.41 208	0.94 215	0.45 168	0.09 13	1.20 395	0.10 68	0.09 46	0.16 91	2.16 445

AnyNet_C32	1.08 396	1.76 420	3.01 358	0.50 315	0.54 325	1.17 408	1.16 436	0.97 305	0.95 382	1.11 397	0.98 383	0.87 352	0.93 391	1.57 305	4.11 453	0.22 360	0.20 245	0.25 383	0.25 325	0.40 374	0.68 316

CBMV	0.86 344	1.00 277	2.82 330	0.35 181	0.21 104	0.78 340	0.78 404	1.05 368	0.87 354	0.90 373	0.74 331	0.87 352	1.89 439	1.67 322	1.38 365	0.19 336	0.20 245	0.21 361	0.19 279	0.28 290	0.84 353
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
STrans-v2	0.69 265	0.62 168	2.66 278	0.28 47	0.23 137	0.57 144	0.32 236	1.01 339	0.77 286	0.92 376	0.84 356	0.88 356	0.92 389	1.81 346	1.19 343	0.10 55	0.07 7	0.10 68	0.09 46	0.12 32	0.30 146

ac_64	0.63 215	0.77 220	2.71 305	0.37 209	0.34 244	0.64 252	0.30 215	0.86 229	0.67 173	0.58 213	0.53 167	0.88 356	0.48 271	1.84 352	0.71 264	0.15 275	0.12 152	0.12 169	0.12 157	0.21 198	0.25 112

CBMV_ROB	0.88 351	0.75 217	2.73 312	0.36 197	0.22 114	0.76 324	0.47 330	1.05 368	0.81 317	1.06 393	1.04 394	0.88 356	1.36 414	2.17 392	2.03 393	0.23 368	0.24 262	0.27 386	0.25 325	0.27 278	0.73 331

DDVS	0.67 252	0.46 103	1.74 26	2.40 461	0.35 252	0.86 364	0.98 419	0.72 135	0.52 60	0.53 163	0.57 217	0.89 359	0.37 167	1.22 251	0.57 215	0.15 275	0.14 182	0.14 262	0.12 157	0.19 166	0.42 217

PASM	0.82 324	1.00 277	2.68 291	0.52 319	0.48 311	0.65 266	0.59 366	0.83 198	0.89 363	0.82 361	0.73 328	0.89 359	0.68 344	2.39 406	0.73 270	0.35 403	0.37 295	0.36 407	0.41 402	0.45 390	0.51 262

TransformOpticalFlow	0.65 231	0.61 164	2.67 286	0.45 288	0.26 171	0.62 227	0.28 175	0.88 245	0.76 276	0.76 340	0.74 331	0.90 361	0.84 374	1.82 349	0.80 290	0.10 55	0.07 7	0.11 119	0.09 46	0.12 32	0.19 71

riskmin	0.96 373	0.32 17	2.07 82	1.72 447	1.61 451	1.62 429	0.57 361	1.45 429	0.55 83	0.73 330	0.89 369	0.92 362	0.45 248	1.16 242	0.60 225	0.11 131	1.30 413	0.12 169	1.38 462	0.14 64	1.51 422

DDUNet	0.90 361	1.63 409	2.77 321	0.77 382	0.69 368	0.83 357	0.44 316	0.90 261	0.70 219	0.68 310	0.76 341	0.92 362	0.54 295	1.14 240	1.35 359	0.61 420	0.37 295	0.96 441	0.52 422	0.77 428	0.67 311

ADLNet2	0.73 286	1.22 334	3.28 380	0.34 160	0.36 260	0.65 266	0.37 278	0.94 282	0.87 354	0.57 207	0.65 279	0.92 362	0.48 271	2.05 379	0.60 225	0.13 213	0.11 136	0.11 119	0.11 125	0.37 354	0.38 192

XQC	0.84 332	1.32 352	2.61 259	0.78 384	0.44 298	0.89 373	0.53 347	1.16 407	1.07 404	0.85 367	0.69 297	0.92 362	0.73 355	1.40 276	1.44 367	0.24 374	0.35 292	0.23 373	0.26 331	0.45 390	0.39 199

RYNet	0.77 310	0.91 262	2.36 141	0.37 209	0.41 286	0.88 371	0.44 316	0.99 320	0.88 358	0.65 296	0.54 183	0.92 362	0.61 326	2.70 429	1.23 349	0.15 275	0.14 182	0.17 322	0.14 198	0.27 278	0.55 281

Ntro	1.11 398	2.10 440	3.52 408	0.97 401	0.87 394	1.06 398	0.54 350	1.02 347	0.93 376	0.63 271	0.76 341	0.93 367	0.67 342	1.76 333	1.71 377	1.03 442	0.46 313	0.76 433	0.41 402	1.29 444	0.86 360

RAFT-Test	0.56 140	0.41 81	2.01 70	0.90 394	1.07 419	0.65 266	0.37 278	0.83 198	0.65 153	0.49 116	0.49 138	0.93 367	0.24 51	0.52 107	0.30 77	0.10 55	0.38 299	0.09 22	0.38 394	0.11 22	0.19 71

FAT-Stereo	0.72 284	0.60 157	2.86 338	0.37 209	0.29 198	0.64 252	0.55 354	1.01 339	0.91 368	0.76 340	0.94 375	0.93 367	0.79 368	1.82 349	0.60 225	0.19 336	0.19 233	0.17 322	0.16 239	0.23 227	0.47 245

NCC-stereo	0.88 351	1.22 334	2.97 351	0.60 345	0.45 301	1.88 439	0.48 332	1.04 360	0.75 268	0.70 318	0.85 359	0.93 367	0.84 374	1.81 346	1.51 371	0.28 390	0.19 233	0.23 373	0.31 358	0.27 278	0.35 176

Abc-Net	0.88 351	1.22 334	2.97 351	0.60 345	0.45 301	1.88 439	0.48 332	1.04 360	0.75 268	0.70 318	0.85 359	0.93 367	0.84 374	1.81 346	1.51 371	0.28 390	0.19 233	0.23 373	0.31 358	0.27 278	0.35 176
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RASNet	0.69 265	1.05 290	2.59 249	0.37 209	0.47 310	0.66 279	0.33 250	0.82 187	0.76 276	0.51 145	0.65 279	0.93 367	0.62 328	2.20 393	0.80 290	0.14 245	0.09 86	0.09 22	0.11 125	0.18 137	0.37 184

LSM	3.40 459	1.42 380	5.81 460	9.98 474	30.74 484	0.86 364	1.14 432	0.99 320	1.26 419	1.40 426	2.18 436	0.93 367	0.85 377	1.76 333	1.03 326	0.22 360	0.35 292	0.24 378	0.29 345	0.40 374	6.21 472

LALA_ROB	0.68 258	1.14 308	2.50 222	0.37 209	0.29 198	0.78 340	0.55 354	0.99 320	0.84 341	0.82 361	0.68 294	0.93 367	0.50 279	1.01 220	0.89 306	0.21 354	0.15 198	0.21 361	0.18 262	0.26 267	0.30 146

UGAM	0.69 265	0.84 235	2.66 278	0.40 254	0.20 92	0.53 96	0.34 258	0.63 102	0.74 262	0.45 83	0.74 331	0.95 375	0.36 161	2.57 417	0.42 154	0.11 131	0.45 312	0.17 322	0.19 279	0.43 384	0.57 286

Wz-Net-SNSev	0.85 341	1.83 423	3.36 386	0.42 267	0.31 218	0.71 303	0.66 384	1.04 360	0.94 377	0.68 310	0.85 359	0.96 376	0.62 328	1.75 331	1.14 337	0.16 291	0.15 198	0.16 307	0.17 254	0.39 368	0.63 302

THIR-Stereo	0.88 351	0.85 239	2.33 138	0.26 22	0.16 23	0.59 172	2.69 458	0.62 95	0.54 75	0.62 262	1.61 422	0.96 376	1.77 435	1.67 322	2.20 406	0.10 55	0.08 40	0.14 262	0.11 125	0.16 91	0.21 83

DANet	0.85 341	0.68 184	2.41 160	1.18 419	0.48 311	0.77 334	1.23 440	0.93 277	1.53 434	0.90 373	0.72 326	0.97 378	0.57 307	1.86 356	1.05 328	0.18 321	0.16 211	0.19 348	0.16 239	0.26 267	0.67 311
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
otaku	1.15 401	2.10 440	3.51 406	0.98 402	0.74 373	1.02 392	0.59 366	1.03 354	0.89 363	0.70 318	1.60 421	0.98 379	0.65 334	1.63 315	1.80 386	0.99 441	0.46 313	0.73 432	0.40 398	1.30 446	0.88 362

SHD	0.84 332	1.14 308	2.54 232	0.80 386	0.52 318	0.76 324	0.34 258	1.16 407	1.29 422	1.11 397	0.85 359	0.98 379	0.74 359	1.25 260	1.48 369	0.22 360	0.37 295	0.20 357	0.27 339	0.36 348	0.41 212

MDST_ROB	1.28 409	0.53 134	3.84 426	0.55 330	0.45 301	4.06 462	0.60 370	1.36 424	0.89 363	2.18 446	1.17 401	0.98 379	0.72 352	4.28 460	2.12 400	0.20 345	0.16 211	0.19 348	0.17 254	0.20 186	0.84 353

RP	0.74 289	1.01 280	2.48 214	0.44 281	0.45 301	0.66 279	0.45 320	0.95 295	0.87 354	0.70 318	0.95 378	0.99 382	0.82 371	1.55 298	0.82 297	0.26 384	0.19 233	0.23 373	0.20 289	0.34 332	0.38 192

Nwc_Net	0.75 300	1.10 301	2.96 350	0.42 267	0.39 275	0.77 334	0.39 292	1.06 381	0.73 244	0.65 296	1.00 387	0.99 382	0.74 359	1.43 282	0.99 321	0.24 374	0.15 198	0.23 373	0.26 331	0.27 278	0.30 146

ADCL	1.07 392	1.22 334	2.80 324	0.40 254	0.33 234	1.50 422	1.87 455	0.97 305	1.04 400	1.26 418	1.28 407	0.99 382	1.41 418	1.36 273	3.51 442	0.17 310	0.14 182	0.22 365	0.21 299	0.32 321	0.43 223

PDISCO_ROB	0.84 332	1.46 387	2.84 334	0.65 360	0.59 338	1.17 408	0.48 332	1.19 412	1.08 406	0.67 304	0.72 326	1.00 385	0.61 326	1.24 256	1.05 328	0.38 404	0.18 228	0.28 388	0.24 317	0.58 411	0.44 236

UDG	0.86 344	1.57 397	2.80 324	0.68 372	0.59 338	0.78 340	0.38 286	0.97 305	0.74 262	0.63 271	0.70 310	1.01 386	0.68 344	1.02 221	1.22 348	0.45 412	0.34 291	0.89 439	0.51 420	0.73 423	0.58 288

ADCMid	1.06 390	1.82 422	3.53 409	0.39 241	0.36 260	0.99 388	0.58 363	1.01 339	0.94 377	1.23 415	1.02 390	1.01 386	1.01 397	1.11 235	4.04 451	0.22 360	0.19 233	0.42 416	0.32 365	0.42 382	0.53 271

FBW_ROB	0.94 370	1.23 338	2.35 140	0.46 291	0.32 228	0.87 369	0.46 326	1.15 404	0.97 389	0.83 364	0.78 349	1.01 386	0.64 332	3.65 456	1.65 376	0.27 387	0.24 262	0.40 412	0.26 331	0.32 321	0.88 362

RGC	0.78 312	1.10 301	2.55 239	0.45 288	0.45 301	0.73 313	0.40 295	1.00 330	0.75 268	0.75 338	1.04 394	1.02 389	0.73 355	1.74 330	1.15 338	0.24 374	0.19 233	0.28 388	0.26 331	0.31 314	0.38 192

CBFPSM	0.62 202	1.34 358	2.12 95	0.30 81	0.23 137	0.71 303	0.38 286	0.77 151	0.68 200	0.51 145	0.49 138	1.03 390	0.82 371	0.63 145	1.35 359	0.11 131	0.12 152	0.10 68	0.10 80	0.19 166	0.37 184

Anonymous_2	1.36 416	0.49 112	2.03 74	1.71 446	1.58 449	2.49 454	0.58 363	1.59 436	2.31 448	0.77 342	0.88 367	1.03 390	0.58 314	1.20 250	0.66 250	0.32 398	1.38 419	1.42 457	3.87 470	0.78 430	1.56 423

hitnet-ft	0.73 286	1.09 296	2.59 249	0.28 47	0.22 114	0.71 303	0.36 275	0.89 253	0.67 173	0.58 213	0.83 354	1.03 390	0.94 392	2.31 398	0.70 258	0.23 368	0.14 182	0.41 414	0.13 176	0.24 234	0.28 132

SGM-Forest	1.84 440	7.91 472	10.36 468	0.42 267	0.33 234	1.04 393	1.29 442	1.01 339	0.88 358	1.19 404	2.30 440	1.03 390	1.79 436	2.60 421	2.81 429	0.22 360	0.21 253	0.21 361	0.19 279	0.25 249	0.79 344
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
EDNetEfficient	1.29 410	0.78 225	4.27 440	0.65 360	1.03 414	0.94 383	1.38 446	0.87 237	1.75 441	2.33 452	1.32 412	1.04 394	2.21 446	1.59 312	4.07 452	0.16 291	0.19 233	0.15 288	0.27 339	0.38 361	0.40 204

AF-Net	0.76 304	1.14 308	2.74 314	0.42 267	0.41 286	0.70 298	0.41 297	1.07 384	0.94 377	0.73 330	1.05 396	1.04 394	0.86 379	1.23 254	1.00 323	0.23 368	0.15 198	0.25 383	0.18 262	0.32 321	0.35 176

CSAN	1.38 417	1.74 419	4.12 433	0.53 323	0.38 273	1.06 398	1.15 434	1.29 419	1.12 410	1.19 404	1.90 429	1.04 394	1.44 419	5.92 466	2.82 430	0.26 384	0.22 255	0.24 378	0.25 325	0.35 343	0.54 274

DPSNet	1.02 383	0.72 200	2.84 334	0.60 345	0.39 275	1.08 400	0.75 400	1.41 427	1.14 412	0.74 336	0.69 297	1.05 397	1.67 430	2.09 387	2.22 408	0.27 387	0.61 341	0.20 357	0.50 418	0.48 399	1.03 381

WZ-Net	1.04 388	1.83 423	4.20 437	0.42 267	0.36 260	0.88 371	0.71 396	1.05 368	1.11 409	0.84 365	0.94 375	1.06 398	1.17 407	2.37 402	2.24 409	0.20 345	0.14 182	0.15 288	0.16 239	0.36 348	0.53 271

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 396	2.01 434	2.56 242	0.49 309	0.40 281	1.49 421	0.96 418	1.02 347	0.95 382	0.85 367	0.94 375	1.06 398	0.59 317	2.92 441	1.15 338	0.43 410	0.74 360	0.32 401	0.55 425	0.74 424	1.35 412

DISCO	0.61 186	0.63 170	1.98 65	0.46 291	0.34 244	0.84 362	0.35 267	0.88 245	0.81 317	0.61 250	0.64 272	1.06 398	0.53 293	1.11 235	0.83 299	0.13 213	0.10 110	0.11 119	0.10 80	0.26 267	0.37 184

RainbowNet	1.27 408	2.22 447	3.58 412	1.14 417	0.92 398	1.08 400	0.76 401	1.19 412	1.15 414	0.77 342	0.97 380	1.08 401	0.83 373	1.64 318	1.72 379	1.20 449	1.30 413	1.01 444	0.58 432	1.23 441	0.97 377

ADCS	1.14 400	2.02 435	3.36 386	0.43 277	0.37 266	0.96 387	0.81 407	1.12 399	1.17 416	1.25 417	0.98 383	1.08 401	0.92 389	1.41 280	4.97 459	0.23 368	0.21 253	0.22 365	0.23 314	0.40 374	0.67 311

ADCPNet	1.07 392	1.37 371	4.54 449	0.38 228	0.68 366	1.36 414	0.64 379	0.93 277	0.83 329	0.79 351	0.82 352	1.08 401	1.18 408	1.30 268	2.68 423	0.21 354	0.69 353	0.21 361	0.95 452	0.30 306	0.54 274

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 370	0.84 235	3.40 396	1.46 432	0.78 383	1.37 416	0.70 395	1.11 396	0.68 200	0.80 353	1.29 408	1.09 404	0.59 317	1.16 242	1.01 325	0.14 245	0.53 327	0.11 119	0.46 411	0.31 314	0.86 360

Wz-Net-TNSev	1.02 383	2.26 451	3.69 418	0.38 228	0.31 218	1.00 389	0.71 396	1.12 399	1.02 396	0.74 336	0.73 328	1.09 404	0.91 386	2.46 411	2.15 403	0.21 354	0.20 245	0.16 307	0.20 289	0.48 399	0.62 298

RTS	1.29 410	1.59 401	6.48 463	0.63 355	0.57 333	1.59 427	0.90 415	1.15 404	1.44 429	1.20 409	1.31 410	1.10 406	0.87 382	2.67 426	2.27 411	0.21 354	0.38 299	0.19 348	0.20 289	0.46 394	0.68 316

RTSA	1.29 410	1.59 401	6.48 463	0.63 355	0.57 333	1.59 427	0.90 415	1.15 404	1.44 429	1.20 409	1.31 410	1.10 406	0.87 382	2.67 426	2.27 411	0.21 354	0.38 299	0.19 348	0.20 289	0.46 394	0.68 316

raft_robust	0.68 258	1.24 339	2.42 164	0.30 81	0.57 333	0.53 96	0.25 131	0.95 295	0.79 301	0.49 116	0.46 112	1.12 408	0.74 359	1.50 293	0.61 231	0.09 13	0.62 344	0.10 68	0.30 352	0.26 267	0.30 146

DispFullNet	1.69 438	2.25 449	5.23 454	1.53 437	8.78 468	0.89 373	0.37 278	1.03 354	0.98 390	1.37 422	1.00 387	1.13 409	1.97 441	1.51 294	0.98 319	0.55 418	0.32 286	1.19 448	0.64 436	1.16 439	0.88 362

edge stereo	0.84 332	0.74 213	3.42 401	0.38 228	1.21 430	0.63 241	0.41 297	0.98 312	0.83 329	0.81 357	0.88 367	1.14 410	0.73 355	2.16 391	0.89 306	0.22 360	0.20 245	0.26 385	0.18 262	0.38 361	0.43 223

PVD	1.05 389	1.21 329	2.36 141	0.84 389	0.91 397	1.04 393	0.64 379	1.32 422	1.68 438	1.43 428	1.41 417	1.14 410	1.15 406	1.49 292	1.77 384	0.27 387	0.65 347	0.28 388	0.35 382	0.40 374	0.73 331

stereogan	0.74 289	0.68 184	2.82 330	0.40 254	0.40 281	1.05 395	0.42 303	0.99 320	0.96 384	0.78 350	0.86 364	1.15 412	0.73 355	1.57 305	0.56 212	0.20 345	0.19 233	0.20 357	0.16 239	0.37 354	0.34 170

AnyNet_C01	1.20 404	1.89 426	4.25 439	0.55 330	0.54 325	1.57 425	1.39 447	1.10 392	1.13 411	1.19 404	1.34 414	1.15 412	1.11 404	1.73 328	2.89 431	0.26 384	0.24 262	0.28 388	0.24 317	0.50 401	0.68 316

psmorigin	1.41 419	0.91 262	13.83 474	0.37 209	0.30 210	0.63 241	0.37 278	0.80 172	0.64 146	0.98 382	0.87 365	1.16 414	0.78 366	3.95 458	1.09 332	0.19 336	0.22 255	0.17 322	0.19 279	0.25 249	0.47 245

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 324	0.78 225	3.67 416	0.35 181	0.81 387	1.25 412	0.88 412	1.13 402	0.58 101	0.84 365	0.52 162	1.24 415	0.64 332	0.77 186	0.70 258	0.10 55	0.53 327	0.11 119	0.45 407	0.29 298	0.81 350

MADNet+	1.44 421	2.19 444	6.00 461	0.89 392	0.70 370	1.58 426	1.11 429	1.56 435	1.30 424	0.89 371	1.03 392	1.25 416	1.12 405	3.29 448	2.80 428	0.48 415	0.57 335	0.39 411	0.36 389	0.63 417	0.69 321

FTStereo	0.79 316	0.32 17	2.83 332	0.70 374	0.21 104	0.73 313	1.75 453	0.61 91	0.60 114	1.07 394	1.62 423	1.28 417	2.11 444	0.75 183	0.30 77	0.19 336	0.08 40	0.12 169	0.11 125	0.12 32	0.39 199

EDNetEfficientorigin	8.19 470	1.27 345	145.54 490	0.51 318	0.96 402	0.75 320	0.49 337	0.86 229	1.57 436	2.12 444	1.49 419	1.28 417	1.35 412	1.84 352	2.15 403	0.14 245	0.13 167	0.17 322	0.18 262	0.39 368	0.64 307

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 418	2.04 437	3.02 360	0.58 344	0.41 286	2.15 449	1.00 424	1.31 421	1.29 422	1.05 391	1.10 399	1.29 419	0.91 386	3.07 444	1.34 357	1.65 459	0.84 369	0.68 430	0.88 449	1.55 453	1.91 433

G-Net	1.02 383	0.70 192	3.23 374	0.60 345	0.66 362	2.00 445	0.71 396	0.78 158	0.70 219	1.14 400	2.53 444	1.29 419	1.01 397	1.47 289	1.74 381	0.25 380	0.24 262	0.24 378	0.26 331	0.37 354	0.40 204

UGAM-zero	0.97 376	0.44 96	2.48 214	0.33 137	0.86 391	1.26 413	0.76 401	1.05 368	0.52 60	0.93 379	0.45 108	1.32 421	0.81 369	2.08 384	0.49 189	0.10 55	0.52 325	0.09 22	0.47 412	0.11 22	4.43 469

FINET	1.92 442	1.96 428	4.49 448	1.62 440	1.39 439	3.51 460	4.39 465	2.89 458	2.58 451	1.39 424	1.98 430	1.35 422	2.12 445	1.64 318	2.12 400	0.84 434	1.03 385	0.18 341	0.29 345	0.54 408	2.12 443

HSM	0.67 252	0.92 267	2.29 129	0.30 81	0.29 198	0.65 266	0.29 200	0.98 312	0.67 173	0.59 232	0.58 224	1.39 423	0.65 334	2.56 416	0.45 168	0.11 131	0.09 86	0.10 68	0.08 32	0.18 137	0.24 108

MFN_U_SF_RVC	1.57 433	2.56 464	3.30 383	0.66 365	0.41 286	1.15 406	0.51 340	1.27 417	1.35 426	1.61 436	1.20 403	1.43 424	0.97 394	1.80 344	2.10 398	1.88 462	1.79 434	1.97 466	2.14 465	1.61 454	1.76 432

SAMSARA	1.11 398	1.35 361	2.60 254	1.34 423	0.77 380	1.67 432	1.41 450	1.47 430	0.99 393	1.54 434	0.89 369	1.44 425	0.90 385	1.88 362	1.71 377	0.25 380	0.55 331	0.22 365	0.34 380	0.39 368	0.50 258

SPS-STEREO	1.22 405	1.65 411	3.41 398	0.66 365	0.69 368	1.01 390	0.68 391	1.10 392	0.96 384	1.40 426	1.25 406	1.46 426	1.08 402	2.05 379	2.24 409	0.66 425	0.61 341	0.58 424	0.57 431	0.66 420	1.65 428
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH-64-1	1.50 426	1.98 430	2.69 297	1.39 428	1.12 425	1.39 418	1.19 438	1.80 441	1.47 431	1.19 404	2.20 437	1.53 427	1.51 426	2.12 389	1.98 390	1.34 452	0.68 350	1.28 451	0.70 438	1.37 448	1.12 387

IMH-64	1.50 426	1.98 430	2.69 297	1.39 428	1.12 425	1.39 418	1.19 438	1.80 441	1.47 431	1.19 404	2.20 437	1.53 427	1.51 426	2.12 389	1.98 390	1.34 452	0.68 350	1.28 451	0.70 438	1.37 448	1.12 387

ACV-stereo	0.71 275	0.85 239	3.01 358	0.33 137	0.25 156	1.01 390	0.59 366	0.62 95	0.54 75	0.42 64	0.45 108	1.54 429	1.44 419	1.40 276	0.73 270	0.14 245	0.13 167	0.12 169	0.11 125	0.20 186	0.35 176

coex-ft	6.14 468	1.98 430	60.80 488	0.34 160	0.30 210	0.80 347	1.17 437	0.76 145	4.34 460	19.82 480	2.15 435	1.61 430	8.77 470	1.82 349	10.36 472	0.44 411	2.05 445	0.18 341	0.19 279	0.39 368	4.61 471

NVStereoNet_ROB	1.45 423	1.62 406	3.59 413	1.09 410	0.70 370	0.86 364	0.67 389	1.19 412	1.51 433	1.20 409	4.05 461	1.61 430	1.94 440	2.97 443	2.07 397	0.67 426	0.69 353	0.55 423	0.70 438	0.57 410	0.67 311
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	1.35 415	1.80 421	4.39 445	0.41 264	0.29 198	1.72 434	0.89 414	1.17 410	2.47 450	1.22 413	1.82 426	1.72 432	1.70 432	2.57 417	3.30 436	0.18 321	0.16 211	0.16 307	0.15 218	0.34 332	0.62 298

PWCK	1.62 436	2.32 456	4.27 440	1.11 413	0.56 329	1.81 437	1.84 454	1.55 434	1.54 435	1.45 429	1.81 425	1.82 433	1.38 416	3.34 449	2.14 402	1.09 445	0.57 335	0.98 442	0.59 433	1.50 452	0.79 344

ELAS	1.52 430	0.92 267	2.91 344	0.62 353	0.57 333	3.13 457	2.21 457	1.67 438	1.58 437	2.42 453	2.43 442	1.87 434	2.49 449	1.85 354	2.70 424	0.42 407	0.43 310	0.41 414	0.40 398	0.51 403	0.85 357
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet-4b	2.00 444	2.19 444	4.85 451	1.09 410	0.86 391	1.15 406	0.53 347	1.11 396	1.15 414	0.65 296	1.09 398	1.97 435	0.69 348	2.31 398	9.78 471	5.73 470	0.42 307	1.03 445	0.55 425	1.89 457	0.92 368

WAO-7	1.58 434	2.04 437	3.25 377	0.94 398	0.75 375	1.75 435	1.13 431	1.87 444	1.97 446	1.46 431	2.53 444	1.98 436	1.75 433	3.13 445	2.48 416	0.69 428	0.67 349	0.94 440	0.74 443	0.80 431	0.77 338

ELAS_RVC	1.51 429	0.88 249	3.36 386	0.63 355	0.56 329	1.53 423	2.73 459	1.53 432	1.76 442	2.26 450	2.21 439	2.10 437	3.07 454	2.08 384	2.52 417	0.42 407	0.42 307	0.42 416	0.37 390	0.51 403	0.84 353
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	1.54 431	2.20 446	4.42 446	1.10 412	0.93 400	1.37 416	0.87 410	1.53 432	1.71 440	1.22 413	1.72 424	2.12 438	1.06 400	2.58 419	1.93 389	0.94 436	0.54 329	1.00 443	0.56 427	2.11 461	0.96 374

WAO-6	1.69 438	1.87 425	3.21 373	1.15 418	1.01 411	2.29 450	1.06 428	1.85 443	2.84 456	1.30 421	2.59 446	2.19 439	1.67 430	2.62 422	2.52 417	0.96 438	0.68 350	1.19 448	0.84 446	1.13 437	0.95 372

IMH	2.14 448	2.46 460	3.60 415	1.70 445	1.13 427	1.65 431	0.93 417	2.13 451	1.93 445	1.37 422	2.64 449	2.19 439	1.82 437	5.77 464	2.18 405	5.70 469	1.05 386	1.31 453	0.72 442	1.39 450	1.13 389

JetBlue	1.89 441	2.09 439	4.16 435	0.74 377	1.23 431	4.52 466	3.86 464	1.68 439	1.26 419	1.28 420	1.54 420	2.36 441	1.86 438	3.35 450	3.37 438	0.54 416	0.49 320	0.48 420	0.49 416	1.39 450	1.21 397

SGM_RVC	2.11 447	1.07 292	2.87 339	0.98 402	0.92 398	2.72 456	1.88 456	1.91 446	12.27 469	2.09 442	1.99 431	2.47 442	2.24 447	2.87 440	2.03 393	0.54 416	0.47 316	0.42 416	0.47 412	0.74 424	1.22 399
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_sample8	1.23 406	0.69 189	2.69 297	0.28 47	0.23 137	0.81 351	0.33 250	1.01 339	0.75 268	1.23 415	0.63 260	2.53 443	1.31 410	2.02 376	2.70 424	0.65 422	4.33 469	0.86 435	0.56 427	0.25 249	0.72 327

MADNet++	2.94 457	2.17 443	3.27 379	2.55 464	2.28 461	3.29 459	3.37 460	2.76 456	2.67 454	3.10 462	3.20 457	2.78 444	3.25 456	4.11 459	4.68 458	2.72 465	2.27 459	3.03 469	2.43 467	2.34 463	2.59 459

MeshStereo	1.29 410	1.34 358	3.04 362	0.35 181	0.28 193	1.10 402	0.69 393	1.42 428	1.07 404	2.71 458	2.43 442	2.95 445	1.50 425	2.92 441	2.03 393	0.23 368	0.22 255	0.22 365	0.19 279	0.50 401	0.69 321
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
JetRed	3.37 458	4.96 469	10.08 467	1.48 434	1.73 454	7.63 469	5.47 469	3.47 464	2.20 447	2.42 453	2.40 441	2.98 446	2.35 448	3.52 454	6.60 464	1.33 451	1.90 437	1.38 455	1.23 460	2.30 462	2.02 438

SGM+DAISY	2.67 450	2.14 442	4.28 442	1.92 456	2.11 460	4.36 465	5.22 468	3.17 459	3.00 457	3.24 464	3.81 460	3.03 447	3.61 459	2.53 414	3.79 446	1.15 446	1.29 411	0.66 428	0.71 441	0.95 434	2.44 458

ACVNet_1	1.47 425	2.27 452	4.92 452	1.11 413	0.89 395	1.19 410	0.66 384	1.28 418	1.19 417	0.98 382	0.97 380	3.06 448	1.48 424	2.37 402	1.82 387	1.08 444	0.49 320	1.03 445	0.48 414	1.20 440	0.95 372

WCMA_ROB	1.29 410	1.21 329	3.13 370	0.65 360	0.36 260	1.20 411	0.78 404	1.00 330	0.98 390	1.78 439	2.62 447	3.08 449	2.01 442	1.86 356	2.35 413	0.38 404	0.38 299	0.32 401	0.32 365	0.31 314	1.06 384

WAO-8	2.91 454	2.55 462	3.77 420	1.93 457	1.04 415	4.08 463	0.99 420	3.25 462	6.09 463	2.20 447	3.34 458	3.33 450	2.64 450	11.73 472	2.52 417	2.12 463	1.92 438	1.55 459	0.93 450	1.27 442	0.96 374

Venus	2.91 454	2.55 462	3.77 420	1.93 457	1.04 415	4.08 463	0.99 420	3.25 462	6.09 463	2.20 447	3.34 458	3.33 450	2.64 450	11.73 472	2.52 417	2.12 463	1.92 438	1.55 459	0.93 450	1.27 442	0.96 374

FCDSN-DC	1.45 423	1.12 305	3.30 383	0.48 298	0.41 286	1.13 404	0.60 370	1.17 410	1.28 421	2.25 449	2.85 452	3.65 452	3.34 458	2.58 419	2.44 415	0.31 397	0.26 274	0.31 398	0.30 352	0.37 354	0.78 341
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
notaker	2.77 452	2.35 457	4.02 431	2.61 465	1.44 441	1.77 436	1.14 432	2.77 457	1.81 443	2.30 451	11.41 471	3.95 453	4.70 463	3.24 447	3.01 433	1.58 458	0.88 371	1.71 464	1.08 457	2.10 460	1.44 419

UNDER WATER-64	2.59 449	2.28 453	5.63 458	1.85 453	1.45 442	3.28 458	1.60 452	2.62 454	5.57 462	2.09 442	2.12 433	4.10 454	4.21 462	2.74 433	3.64 445	1.49 456	0.86 370	1.58 461	1.09 458	1.91 458	1.62 426

TorneroNet-64	2.74 451	2.23 448	4.18 436	1.48 434	1.20 429	3.88 461	1.01 426	3.48 466	6.61 466	2.62 457	4.55 464	4.20 455	3.84 461	3.39 452	3.40 440	1.23 450	0.66 348	1.39 456	0.80 445	3.42 467	1.27 404

FC-DCNN	1.60 435	0.85 239	3.44 402	0.46 291	0.39 275	1.96 441	0.66 384	1.72 440	1.70 439	2.75 459	2.91 455	4.20 455	3.15 455	2.72 430	2.66 422	0.30 395	0.26 274	0.31 398	0.30 352	0.33 325	0.91 365

LVE	2.10 446	2.61 465	4.30 444	1.79 450	1.81 455	1.68 433	1.04 427	2.35 453	2.78 455	1.27 419	2.87 453	4.21 457	1.46 421	2.83 439	2.02 392	2.87 466	0.92 373	1.19 448	1.47 464	1.29 444	1.18 390

Dean	1.92 442	2.31 455	5.03 453	1.31 420	1.08 420	1.55 424	0.99 420	1.98 450	2.33 449	1.51 433	4.15 462	4.23 458	1.39 417	2.31 398	2.10 398	1.18 448	0.69 353	1.18 447	0.75 444	1.30 446	1.07 385

FC-DCNN v2	1.65 437	0.85 239	3.39 391	0.46 291	0.39 275	2.02 447	0.66 384	1.94 448	1.84 444	2.81 460	2.99 456	4.39 459	3.25 456	2.81 438	2.75 427	0.29 394	0.26 274	0.31 398	0.30 352	0.33 325	0.91 365

tt	4.94 466	0.32 17	4.22 438	2.29 460	1.58 449	10.19 472	16.94 476	9.44 474	5.03 461	1.69 437	1.33 413	4.68 460	5.02 464	3.38 451	5.91 463	6.15 471	9.47 478	2.80 468	3.16 469	3.54 468	1.58 424

MSMD_ROB	1.41 419	1.03 285	2.75 316	0.41 264	0.32 228	2.00 445	0.61 375	0.96 298	1.43 428	2.97 461	2.63 448	4.76 461	2.04 443	2.44 410	1.78 385	0.30 395	0.26 274	0.32 401	0.32 365	0.32 321	0.63 302

LE_ROB	4.55 465	2.43 459	9.94 466	2.79 466	4.03 464	2.40 453	3.54 461	2.72 455	11.04 468	11.64 473	4.69 465	5.25 462	10.74 471	4.52 463	9.73 470	0.82 433	0.70 356	1.34 454	0.97 453	0.74 424	0.94 369

UNDER WATER	2.84 453	2.25 449	5.25 455	1.84 452	1.45 442	2.36 452	1.44 451	3.23 461	6.51 465	2.61 456	2.73 451	5.69 463	5.64 466	3.14 446	4.18 454	1.48 455	0.81 366	1.60 462	1.07 456	1.91 458	1.67 429

SDNR	2.06 445	2.93 467	2.94 348	1.55 438	5.13 466	1.98 444	0.24 111	1.95 449	2.62 452	0.92 376	2.71 450	5.76 464	0.68 344	3.61 455	3.84 447	0.33 400	0.38 299	0.22 365	0.17 254	1.13 437	2.04 439

pmcnn	1.44 421	1.25 342	3.57 411	0.74 377	1.42 440	0.72 309	0.56 358	1.04 360	1.06 403	1.03 390	2.89 454	6.01 465	0.75 363	2.54 415	3.60 444	0.14 245	0.11 136	0.08 4	0.06 7	0.34 332	0.81 350

MANE	3.51 461	2.03 436	3.88 428	1.89 455	2.01 457	5.98 467	4.72 466	5.87 470	7.13 467	3.80 465	5.10 466	6.11 466	5.34 465	4.39 461	5.05 460	1.07 443	1.28 409	0.50 421	0.85 447	0.76 427	2.36 457

DGTPSM_ROB	8.97 471	5.94 470	13.01 472	5.95 471	11.34 470	8.54 470	24.06 477	6.47 471	13.52 471	5.19 467	11.52 472	6.18 467	11.04 472	7.02 468	13.92 474	4.47 467	7.66 472	3.90 470	7.43 474	4.34 470	7.98 474

DPSMNet_ROB	9.58 472	5.96 471	13.98 475	8.88 473	11.87 471	8.54 470	24.08 478	6.48 472	13.67 474	5.35 468	11.53 473	6.31 468	11.04 472	7.69 469	14.09 475	7.61 476	8.23 474	5.03 471	7.75 475	5.24 472	8.36 475

KSHMR	4.19 463	2.37 458	6.24 462	1.73 448	1.48 445	1.97 443	1.29 442	3.18 460	17.06 479	2.15 445	15.74 474	9.09 469	1.75 433	8.33 470	2.37 414	1.55 457	1.29 411	1.70 463	1.23 460	1.75 455	1.60 425

SGM-ForestM	3.67 462	2.70 466	5.34 457	1.65 443	1.72 453	6.02 468	5.08 467	4.10 467	3.47 458	4.59 466	4.21 463	9.81 470	5.79 467	6.44 467	6.97 466	0.88 435	1.09 389	0.33 405	0.45 407	0.68 421	2.10 442

HanzoNet	7.85 469	3.30 468	5.75 459	7.47 472	3.97 463	2.34 451	1.37 444	3.47 464	4.02 459	13.30 474	10.49 467	10.86 471	16.67 477	8.50 471	10.51 473	10.80 477	9.84 479	5.83 473	13.69 477	7.24 473	7.51 473

Anonymous_1	22.76 479	11.11 473	11.93 469	12.73 475	26.05 483	19.39 479	27.77 482	14.18 476	13.64 473	14.92 475	10.66 468	11.26 472	11.24 474	12.48 476	14.45 476	37.82 489	7.87 473	34.92 486	63.61 486	87.51 489	11.75 478

ktn	4.44 464	2.47 461	3.70 419	1.82 451	1.49 446	2.11 448	1.40 448	2.30 452	12.56 470	11.36 472	16.25 475	11.30 473	3.77 460	4.41 462	3.47 441	1.86 461	0.99 378	1.74 465	1.21 459	3.28 466	1.39 416

TorneroNet	5.60 467	2.30 454	3.98 429	1.49 436	1.26 434	14.47 474	1.11 429	4.85 468	20.66 484	10.12 469	16.30 476	11.78 474	7.35 468	3.41 453	4.38 455	1.36 454	0.70 356	1.46 458	0.87 448	2.73 464	1.33 409

DPSM_ROB	12.32 473	11.13 474	12.31 470	12.90 476	12.80 473	19.81 482	28.13 483	14.50 477	14.31 476	10.62 470	11.34 469	12.03 475	11.89 475	13.08 477	15.22 477	7.09 473	8.31 475	6.47 475	7.32 472	8.69 474	8.43 476

DPSM	12.32 473	11.13 474	12.31 470	12.90 476	12.80 473	19.81 482	28.13 483	14.50 477	14.31 476	10.62 470	11.34 469	12.03 475	11.89 475	13.08 477	15.22 477	7.09 473	8.31 475	6.47 475	7.32 472	8.69 474	8.43 476

LRCNet_RVC	13.78 477	19.34 478	13.01 472	19.47 479	12.67 472	1.85 438	0.42 303	12.28 475	1.10 407	15.76 476	18.69 480	12.52 477	8.65 469	12.22 475	9.64 469	22.29 481	8.38 477	25.92 483	24.06 483	19.72 481	17.59 481

xxxxx1	29.05 487	20.74 480	14.05 476	50.10 486	40.25 486	19.01 476	26.60 479	21.83 483	20.22 481	16.52 477	17.56 477	18.33 478	21.41 480	16.11 480	20.77 482	23.48 482	26.77 485	66.36 487	78.56 487	30.19 484	32.23 487

tt_ll	29.05 487	20.74 480	14.05 476	50.10 486	40.25 486	19.01 476	26.60 479	21.83 483	20.22 481	16.52 477	17.56 477	18.33 478	21.41 480	16.11 480	20.77 482	23.48 482	26.77 485	66.36 487	78.56 487	30.19 484	32.23 487

ff	29.05 487	20.74 480	14.05 476	50.10 486	40.25 486	19.01 476	26.60 479	21.83 483	20.22 481	16.52 477	17.56 477	18.33 478	21.41 480	16.11 480	20.77 482	23.48 482	26.77 485	66.36 487	78.56 487	30.19 484	32.23 487

HaxPig	19.88 478	22.39 484	22.30 479	17.98 478	17.98 476	12.06 473	12.06 473	16.25 480	15.97 478	21.05 482	21.41 482	18.85 481	18.35 478	20.07 484	19.64 481	23.57 485	23.19 484	24.07 482	23.71 482	22.95 482	23.72 484

MEDIAN_ROB	23.95 481	26.96 488	26.29 484	22.14 480	22.09 478	16.18 475	14.23 474	20.47 481	20.09 480	25.43 486	25.22 487	22.96 482	22.54 483	24.33 485	23.18 485	28.15 487	27.16 488	28.60 484	27.73 484	27.59 483	27.58 485

CasAABBNet	24.76 483	22.38 483	24.44 481	26.05 483	25.75 481	39.79 486	56.76 488	29.10 487	28.88 487	21.22 483	22.69 484	24.21 483	23.99 486	26.23 486	30.62 488	14.22 478	16.71 481	13.03 477	14.75 480	17.49 477	16.97 479

Selective-RAFT-Error	24.83 484	22.44 485	24.80 482	26.10 484	25.82 482	39.85 487	56.72 487	29.21 489	29.03 489	21.29 485	22.80 485	24.25 484	24.07 487	26.28 487	30.60 487	14.24 479	16.85 482	13.04 478	14.75 480	17.53 478	17.02 480

LSM0	26.57 485	22.53 486	25.76 483	30.62 485	52.30 489	39.86 488	56.49 486	29.18 488	28.76 486	21.26 484	22.46 483	24.42 485	23.97 485	26.42 488	30.66 489	14.29 480	16.56 480	13.06 479	14.65 479	17.62 479	20.52 482

BEATNet-Init1	12.32 473	12.82 476	28.66 485	3.22 467	3.71 462	21.59 484	11.42 472	14.54 479	13.73 475	20.24 481	20.16 481	26.14 486	19.85 479	19.08 483	15.33 479	1.81 460	1.93 440	2.05 467	2.48 468	4.25 469	3.41 467

AVERAGE_ROB	26.91 486	30.28 489	29.18 486	25.78 481	25.30 480	19.49 480	15.38 475	23.70 486	23.02 485	28.38 488	27.78 488	26.23 487	25.76 488	26.95 489	25.55 486	31.27 488	30.02 489	31.76 485	30.80 485	30.88 487	30.77 486

DPSimNet_ROB	24.35 482	23.81 487	31.38 487	25.93 482	22.83 479	31.30 485	34.38 485	20.78 482	28.92 488	27.39 487	22.99 486	28.29 488	35.76 489	15.47 479	17.82 480	24.28 486	17.90 483	22.23 481	14.12 478	19.38 480	22.12 483

PML	22.99 480	17.34 477	8.24 465	5.48 470	9.84 469	50.35 489	102.65 489	5.84 469	13.52 471	37.08 489	104.84 489	30.61 489	23.20 484	12.09 474	7.96 468	6.27 472	2.12 450	6.31 474	2.42 466	10.67 476	2.95 461

test_example2	115.17 490	122.38 490	93.45 489	115.38 489	123.53 490	101.24 490	113.11 490	54.67 490	99.94 490	135.50 490	136.43 490	85.67 490	85.40 490	110.44 490	104.91 490	152.17 490	205.21 490	99.17 490	114.27 490	138.55 490	112.04 490

Low-res two-view benchmark