Low-res two-view results

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

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

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

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

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

U	3.65 31	0.64 1	5.91 50	3.91 45	11.89 411	11.50 209	0.20 6	7.66 9	5.38 26	1.79 2	2.55 2	0.76 1	1.61 9	2.34 1	0.70 3	0.00 1	0.04 71	10.60 424	5.47 412	0.04 3	0.02 7

IGEV-Stereo+	2.77 4	0.92 8	4.09 14	3.14 11	4.62 275	2.57 5	0.70 18	4.34 1	2.29 1	1.76 1	0.59 1	0.77 2	3.49 39	8.65 54	0.68 2	0.03 114	0.10 181	0.00 1	0.24 275	5.77 390	10.68 424

UniTT-Stereo	2.89 5	0.90 7	6.74 78	4.08 49	2.42 180	2.63 6	0.42 10	5.57 2	4.88 12	5.36 45	7.63 38	1.09 3	1.47 8	8.80 59	5.11 171	0.03 114	0.07 144	0.00 1	0.01 76	0.48 207	0.11 57

CES	3.85 36	1.14 40	2.91 1	3.05 9	11.37 406	5.37 76	1.02 29	9.52 27	8.82 80	3.50 16	9.21 53	1.78 4	0.90 3	6.53 24	2.37 57	0.02 96	0.04 71	0.01 88	0.00 1	1.62 324	7.74 412

CAS	5.20 65	0.78 2	3.30 4	17.06 405	7.59 369	8.07 166	6.31 252	9.46 25	9.09 83	4.57 33	10.67 74	1.91 5	1.22 4	4.18 5	2.16 48	10.33 423	0.02 39	0.00 1	0.02 105	0.44 196	6.83 400

CAS++	4.07 45	1.67 162	6.02 55	4.17 54	1.02 87	4.26 24	1.68 60	19.10 181	10.01 92	9.18 75	9.17 51	1.98 6	1.41 7	9.54 75	1.73 18	0.02 96	0.05 93	0.00 1	0.00 1	0.32 156	0.11 57
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV-Stereo++	2.20 1	0.79 3	3.67 9	3.72 41	3.17 213	3.39 11	0.10 2	8.37 17	3.77 2	2.11 3	4.25 8	2.01 7	4.78 82	2.96 3	0.59 1	0.01 59	0.02 39	0.08 175	0.00 1	0.06 12	0.05 20

Former-RAFT_DAM_RVC	4.69 56	2.56 274	8.72 171	4.26 67	3.52 230	9.22 176	1.48 45	13.54 88	18.88 195	7.47 62	7.08 35	2.04 8	2.24 23	9.66 77	2.27 54	0.05 132	0.02 39	0.07 166	0.00 1	0.53 230	0.21 132

IGEV-BASED-STEREO-	7.61 175	27.25 430	41.87 412	2.73 4	0.41 18	4.25 23	1.50 48	6.63 5	3.87 4	4.31 25	3.78 5	2.48 9	1.39 6	5.67 14	1.56 7	25.09 440	0.05 93	0.01 88	0.08 187	4.67 379	14.58 431

MoCha-V2	3.20 13	0.92 8	4.82 21	5.09 110	0.40 16	4.63 31	1.37 41	9.81 34	5.41 27	5.58 47	5.26 18	2.63 10	6.48 130	9.90 80	1.15 4	0.02 96	0.24 278	0.00 1	0.25 279	0.07 19	0.04 13

plain	4.15 46	1.67 162	9.97 235	4.86 97	2.97 209	3.27 9	1.41 43	8.20 15	5.51 30	3.37 14	16.69 124	3.03 11	2.71 27	14.44 244	3.91 129	0.14 176	0.00 1	0.03 118	0.01 76	0.69 266	0.14 79

MyStereo07	4.38 48	1.92 215	5.06 29	6.09 194	4.31 264	6.54 136	9.96 321	15.35 116	5.15 23	4.34 27	5.65 27	3.15 12	5.77 108	11.33 129	1.81 20	0.06 143	0.10 181	0.03 118	0.04 139	0.63 255	0.30 176

test_xeample3	3.34 19	1.54 118	7.67 118	3.33 17	0.68 52	5.74 103	1.63 57	12.05 59	3.88 5	6.71 50	3.81 6	3.17 13	3.34 35	10.59 92	2.07 38	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.27 287	0.13 46	0.16 98

RAStereo	2.32 2	1.08 30	6.36 68	3.73 42	1.39 125	1.81 4	0.12 4	7.70 10	7.44 62	2.27 4	3.94 7	3.43 14	0.81 2	3.55 4	2.47 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 131	0.07 31

ff7	3.48 21	1.76 187	6.20 61	3.45 23	1.13 100	5.02 59	1.70 63	13.26 82	5.04 14	4.66 34	5.47 23	3.49 15	4.70 74	11.14 117	2.01 31	0.00 1	0.04 71	0.00 1	0.18 240	0.30 136	0.14 79

ffff	3.48 21	1.76 187	6.20 61	3.45 23	1.13 100	5.02 59	1.70 63	13.26 82	5.04 14	4.66 34	5.47 23	3.49 15	4.70 74	11.14 117	2.01 31	0.00 1	0.04 71	0.00 1	0.18 240	0.30 136	0.14 79

11t	3.48 21	1.76 187	6.20 61	3.45 23	1.13 100	5.02 59	1.70 63	13.26 82	5.04 14	4.66 34	5.47 23	3.49 15	4.70 74	11.14 117	2.01 31	0.00 1	0.04 71	0.00 1	0.18 240	0.30 136	0.14 79

ccc-4	3.48 21	1.76 187	6.20 61	3.45 23	1.13 100	5.02 59	1.70 63	13.26 82	5.04 14	4.66 34	5.47 23	3.49 15	4.70 74	11.14 117	2.01 31	0.00 1	0.04 71	0.00 1	0.18 240	0.30 136	0.14 79

ProNet	3.61 29	1.91 211	6.17 60	3.31 16	0.67 51	5.51 79	6.46 261	12.60 72	6.23 36	3.18 11	4.80 16	3.64 19	3.57 41	11.15 122	2.11 44	0.02 96	0.21 252	0.01 88	0.01 76	0.41 190	0.14 79

LoS_RVC	3.72 33	2.57 275	3.90 12	4.27 68	7.61 370	5.39 77	2.90 147	7.29 6	3.84 3	3.67 19	10.20 66	3.66 20	4.48 66	6.19 22	2.14 47	0.01 59	0.03 61	0.00 1	0.00 1	0.06 12	6.15 391

sAnonymous2	6.59 131	6.21 358	19.05 357	8.91 306	5.27 306	4.58 28	6.69 269	15.56 121	11.12 103	4.86 41	8.71 45	3.81 21	7.93 156	7.38 34	2.89 79	0.09 158	0.07 144	0.05 142	0.28 290	11.25 418	7.10 405

CroCo_RVC	6.59 131	6.21 358	19.05 357	8.91 306	5.27 306	4.58 28	6.69 269	15.56 121	11.12 103	4.86 41	8.71 45	3.81 21	7.93 156	7.38 34	2.89 79	0.09 158	0.07 144	0.05 142	0.28 290	11.25 418	7.10 405

LoS	3.59 28	1.07 28	3.81 11	2.80 5	0.52 36	4.98 56	1.18 34	10.35 43	12.97 121	4.54 32	10.75 75	3.89 23	3.27 33	8.78 58	2.63 72	0.03 114	0.03 61	0.09 182	0.00 1	0.12 41	0.04 13
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
XX-TBD	4.45 50	10.67 390	3.01 2	10.28 351	0.57 41	5.84 110	0.07 1	7.57 8	12.24 112	11.43 96	14.74 106	4.07 24	1.66 13	4.51 6	2.05 36	0.01 59	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.26 115	0.01 1

CASnet	3.91 37	1.03 21	4.68 18	4.98 102	0.27 8	4.99 58	2.95 148	11.02 54	11.02 100	10.61 88	11.76 84	4.15 25	1.65 12	5.85 20	1.91 22	0.50 289	0.00 1	0.59 319	0.12 217	0.13 46	0.02 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	3.17 12	1.11 36	5.39 36	4.55 82	5.35 310	4.29 25	1.60 56	6.21 4	5.43 28	3.08 9	7.85 40	4.23 26	6.55 133	5.51 12	1.56 7	0.00 1	0.09 171	0.03 118	0.32 307	0.20 78	0.12 62

anonymousdsp	3.51 25	1.75 183	5.66 46	3.49 27	1.13 100	5.04 64	1.74 76	13.69 91	5.07 19	4.83 39	5.42 21	4.25 27	4.44 62	11.14 117	1.98 28	0.00 1	0.04 71	0.00 1	0.18 240	0.31 147	0.13 74

IGEV-Stereo	3.52 26	1.75 183	5.67 47	3.49 27	1.12 98	5.04 64	1.73 75	13.70 92	5.07 19	4.83 39	5.42 21	4.27 28	4.43 61	11.15 122	1.98 28	0.00 1	0.04 71	0.00 1	0.18 240	0.31 147	0.12 62
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IGEV++	2.98 8	1.27 57	5.17 32	5.41 147	0.47 29	4.63 31	1.71 74	9.97 36	4.75 10	2.58 6	6.27 30	4.35 29	4.44 62	4.98 9	3.05 92	0.00 1	0.07 144	0.00 1	0.08 187	0.24 102	0.18 109

CREStereo++_RVC	4.61 54	0.99 16	3.70 10	4.08 49	2.01 163	3.94 18	0.10 2	9.10 24	16.94 169	8.65 72	16.77 126	4.46 30	2.18 21	5.72 16	3.12 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	10.32 430	0.02 1	0.01 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
ACVNet-DCA	5.28 70	2.00 225	4.99 25	5.89 173	0.26 3	10.85 200	5.38 216	20.20 191	11.88 107	6.95 55	10.01 59	4.49 31	9.78 195	10.79 100	1.59 9	0.00 1	0.05 93	0.00 1	0.04 139	0.25 106	0.20 125

1test111	5.59 95	2.00 225	4.99 25	5.89 173	0.26 3	10.85 200	5.38 216	20.20 191	11.88 107	6.95 55	10.01 59	4.49 31	9.78 195	11.09 112	7.45 214	0.00 1	0.05 93	0.00 1	0.04 139	0.25 106	0.20 125

cc1	5.34 73	2.00 225	4.99 25	5.89 173	0.26 3	10.85 200	5.38 216	17.85 161	15.48 152	6.95 55	10.01 59	4.49 31	9.78 195	10.79 100	1.59 9	0.00 1	0.05 93	0.00 1	0.04 139	0.30 136	0.13 74

IGEVStereo-DCA	3.31 18	1.57 134	6.20 61	3.36 18	0.60 46	4.93 52	1.70 63	13.26 82	5.04 14	3.79 20	4.58 10	4.53 34	4.00 50	10.13 84	2.09 41	0.00 1	0.06 126	0.00 1	0.18 240	0.12 41	0.14 79

rrr	3.26 15	1.57 134	7.72 121	3.36 18	0.60 46	4.93 52	1.59 55	10.72 51	5.11 22	3.79 20	4.58 10	4.53 34	4.00 50	10.13 84	2.09 41	0.00 1	0.06 126	0.00 1	0.22 259	0.12 41	0.18 109

tt1	5.27 69	1.99 224	5.11 30	6.02 190	0.26 3	10.59 195	4.22 189	18.45 168	16.31 163	6.75 52	8.95 48	4.75 36	9.15 179	10.82 105	1.61 12	0.00 1	0.05 93	0.00 1	0.04 139	0.26 115	0.14 79

sCroCo_RVC	5.06 60	3.29 303	16.45 337	10.72 357	6.64 344	5.83 108	2.74 139	9.67 29	8.06 68	3.66 18	9.20 52	4.81 37	4.95 84	8.12 44	4.64 154	0.64 314	0.50 341	0.06 156	0.03 121	0.70 269	0.42 208

Pointernet	3.22 14	0.84 5	5.79 49	3.22 13	0.35 13	5.27 74	0.37 8	16.46 139	5.96 33	4.11 23	6.81 32	4.84 38	2.73 28	4.78 8	2.52 65	0.00 1	0.15 220	0.00 1	0.22 259	0.04 3	0.02 7

GMStereo	5.94 108	3.84 320	10.86 258	5.13 120	0.71 57	7.27 154	2.66 137	12.38 64	25.14 262	12.01 101	10.66 73	5.12 39	3.46 37	11.39 131	6.16 196	0.45 279	0.02 39	0.05 142	0.31 303	0.86 289	0.25 158
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_stereo_0081	3.93 39	1.78 196	8.60 166	6.26 205	1.73 145	3.48 13	2.36 119	7.71 11	15.81 159	4.41 30	5.39 19	5.14 40	3.94 47	7.95 40	3.57 108	0.01 59	0.01 15	0.00 1	0.01 76	0.39 182	0.10 48

rvit_stereo_0082	3.93 39	1.78 196	8.60 166	6.26 205	1.73 145	3.48 13	2.36 119	7.71 11	15.81 159	4.41 30	5.39 19	5.14 40	3.94 47	7.95 40	3.57 108	0.01 59	0.01 15	0.00 1	0.01 76	0.39 182	0.10 48

TANstereo	4.70 57	1.08 30	4.01 13	3.53 32	0.47 29	14.26 251	0.15 5	8.67 20	12.54 114	12.50 106	18.43 141	5.20 42	4.54 70	5.68 15	2.07 38	0.00 1	0.13 206	0.00 1	0.01 76	0.02 1	0.63 246

GLC_STEREO	3.40 20	1.06 24	3.44 8	6.52 220	0.20 2	4.76 42	1.66 59	8.97 21	6.59 41	5.39 46	9.04 49	5.23 43	2.03 20	9.76 78	2.77 76	0.01 59	0.03 61	0.21 263	0.00 1	0.23 97	0.06 28

IPLG	7.20 165	1.43 86	12.55 282	5.17 123	4.32 267	11.11 205	1.48 45	21.79 212	15.10 146	19.16 262	20.23 163	5.26 44	5.61 98	11.68 149	8.14 235	0.05 132	0.06 126	0.03 118	0.07 184	0.33 160	0.50 226

test_for_model	9.76 244	30.79 432	6.40 69	27.43 429	18.83 428	5.78 105	1.78 83	8.51 18	8.82 80	13.12 129	5.92 28	5.28 45	2.60 26	5.21 10	1.43 6	9.57 420	2.41 400	0.00 1	0.06 174	33.29 442	8.04 414

CREStereo	3.58 27	1.05 23	3.35 6	2.17 2	0.59 43	5.61 88	0.40 9	10.50 45	13.34 131	6.93 54	10.44 71	5.29 46	3.47 38	5.82 19	2.62 70	0.01 59	0.01 15	0.02 102	0.01 76	0.04 3	0.01 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
MIF-Stereo (partial)	4.33 47	1.23 49	7.27 102	5.04 105	5.31 309	3.47 12	0.95 25	9.06 23	7.41 61	4.15 24	15.76 114	5.38 47	5.22 89	11.56 139	4.21 143	0.04 121	0.02 39	0.05 142	0.03 121	0.34 163	0.12 62

AIO-Stereo	2.91 6	1.19 46	5.14 31	4.15 53	0.79 74	4.67 33	1.76 82	9.59 28	5.19 24	2.66 7	4.76 15	5.40 48	0.78 1	10.30 87	1.23 5	0.00 1	0.06 126	0.00 1	0.36 316	0.09 25	0.15 93

MGS-Stereo	3.26 15	1.29 61	6.73 77	3.30 15	0.47 29	4.89 49	1.55 52	6.15 3	8.88 82	4.31 25	10.15 65	5.48 49	1.27 5	8.09 43	1.97 27	0.04 121	0.01 15	0.02 102	0.00 1	0.57 241	0.04 13

Selective-IGEV	3.06 9	1.11 36	4.98 24	3.56 33	1.66 138	4.73 35	2.14 108	10.73 52	4.56 8	2.93 8	4.60 12	5.54 50	1.77 17	10.82 105	1.69 16	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.14 226	0.06 12	0.13 74

iRaftStereo_RVC	4.68 55	1.51 111	6.89 86	4.91 101	0.72 65	5.26 73	0.46 12	17.60 153	10.47 95	9.53 78	15.13 109	5.75 51	3.24 32	8.93 61	2.22 51	0.00 1	0.09 171	0.00 1	0.00 1	0.46 198	0.41 205

trnet	3.62 30	0.95 11	3.30 4	2.21 3	0.56 39	5.67 101	0.42 10	10.62 50	13.30 129	6.89 53	10.45 72	5.78 52	3.69 44	5.80 18	2.61 68	0.00 1	0.02 39	0.03 118	0.01 76	0.04 3	0.02 7

rvit_stereo_0081_aga	3.72 33	2.39 264	8.60 166	5.27 138	2.99 210	5.02 59	1.94 99	8.12 14	6.24 37	6.74 51	6.85 33	5.85 53	3.28 34	7.31 33	3.04 90	0.02 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.59 246	0.22 139

PMTNet	5.36 75	0.97 13	3.42 7	1.97 1	1.30 114	8.96 173	0.69 17	12.33 63	12.16 111	8.50 69	11.35 80	6.09 54	4.50 67	9.34 72	2.70 74	22.71 438	0.01 15	0.04 135	0.02 105	0.06 12	0.01 1

rvit_stereo_0080	3.98 41	2.11 243	7.62 116	3.68 39	1.90 158	4.16 20	7.60 290	9.69 30	8.13 70	5.08 43	7.39 36	6.27 55	4.44 62	6.73 29	3.92 130	0.20 202	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.55 235	0.12 62

whm_eth	3.98 41	2.11 243	7.62 116	3.68 39	1.90 158	4.16 20	7.60 290	9.69 30	8.13 70	5.08 43	7.39 36	6.27 55	4.44 62	6.73 29	3.92 130	0.20 202	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.55 235	0.12 62

EAI-Stereo	5.21 67	1.74 174	8.46 158	5.69 159	1.37 124	5.67 101	3.52 167	18.77 175	5.65 31	9.75 79	16.08 118	6.36 57	3.57 41	11.73 151	3.64 113	0.01 59	0.33 305	0.03 118	1.06 366	0.21 82	0.65 254

rvit_stereo_0083	4.53 51	1.94 219	9.94 233	7.12 257	1.67 139	4.98 56	2.80 144	8.25 16	18.22 189	4.76 38	7.78 39	6.41 58	4.87 83	7.54 36	3.74 118	0.11 166	0.04 71	0.00 1	0.01 76	0.24 102	0.16 98

DCANet-4	6.41 126	1.02 18	9.66 219	3.41 21	0.68 52	4.73 35	1.70 63	17.70 155	24.33 255	15.10 166	20.25 164	6.45 59	8.65 168	8.47 47	5.31 179	0.01 59	0.04 71	0.00 1	0.00 1	0.09 25	0.63 246

raft_robust	7.97 190	2.26 259	6.75 79	5.83 170	0.72 65	5.57 87	0.84 23	33.59 349	34.21 339	18.17 241	19.88 161	6.50 60	5.62 101	15.33 255	2.83 78	0.03 114	0.23 267	0.00 1	0.37 320	0.32 156	0.39 198

SPstereo	3.72 33	1.60 142	7.39 110	4.24 61	0.37 14	5.78 105	1.12 32	12.28 62	6.53 40	8.35 66	9.69 56	6.62 61	3.57 41	4.58 7	1.91 22	0.00 1	0.07 144	0.05 142	0.00 1	0.25 106	0.04 13

rvit_stereo_ft	4.73 58	2.68 280	9.30 204	11.34 369	2.74 195	4.18 22	8.45 299	9.77 33	9.90 91	4.04 22	6.26 29	6.73 62	4.72 79	8.99 63	5.03 169	0.01 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 125	0.09 41

RSM++	3.08 10	1.04 22	5.27 33	4.25 66	0.50 33	5.04 64	2.63 135	10.11 37	4.34 7	3.16 10	4.66 13	6.73 62	1.87 18	9.96 82	1.69 16	0.00 1	0.00 1	0.01 88	0.18 240	0.14 50	0.10 48

dd	7.96 189	4.08 324	11.49 268	6.53 221	0.93 84	8.28 169	4.03 181	16.53 140	33.82 333	15.17 173	16.50 122	6.79 64	5.96 113	14.30 240	9.90 260	1.13 352	0.42 321	0.17 242	0.44 329	2.01 337	0.79 275

MC-Stereo	3.99 43	0.95 11	4.70 20	5.09 110	0.44 28	3.77 17	1.79 85	9.86 35	7.05 57	6.34 49	13.35 98	6.83 65	6.34 127	10.80 103	1.75 19	0.00 1	0.11 194	0.06 156	0.24 275	0.12 41	0.14 79

fff	6.83 149	1.55 121	7.28 103	3.56 33	0.32 9	4.73 35	1.70 63	15.75 125	31.87 316	15.11 167	20.25 164	6.90 66	12.80 251	8.63 51	5.33 180	0.01 59	0.04 71	0.00 1	0.00 1	0.09 25	0.63 246

csc	6.83 149	1.55 121	7.28 103	3.56 33	0.32 9	4.73 35	1.70 63	15.75 125	31.87 316	15.11 167	20.25 164	6.90 66	12.80 251	8.63 51	5.33 180	0.01 59	0.04 71	0.00 1	0.00 1	0.09 25	0.63 246

cscssc	6.83 149	1.55 121	7.28 103	3.56 33	0.32 9	4.73 35	1.70 63	15.75 125	31.87 316	15.11 167	20.25 164	6.90 66	12.80 251	8.63 51	5.33 180	0.01 59	0.04 71	0.00 1	0.00 1	0.09 25	0.63 246

MIPNet	6.75 146	1.67 162	12.34 278	4.67 88	1.47 127	10.01 183	2.24 115	26.43 264	17.22 171	14.72 154	12.75 92	7.02 69	9.68 193	8.44 46	5.26 177	0.01 59	0.04 71	0.05 142	0.09 200	0.35 167	0.55 233

MaDis-Stereo	2.73 3	1.56 130	6.21 66	2.96 7	2.45 182	1.80 3	0.28 7	7.43 7	5.07 19	2.57 5	3.43 4	7.13 70	4.71 78	5.74 17	2.91 82	0.00 1	0.05 93	0.00 1	0.00 1	0.15 55	0.12 62

testlalala	3.91 37	1.52 113	6.96 90	3.43 22	3.47 228	8.07 166	1.75 79	8.59 19	4.60 9	12.85 122	9.85 58	7.14 71	1.93 19	5.51 12	1.93 24	0.01 59	0.10 181	0.00 1	0.31 303	0.04 3	0.04 13

RAFT+CT+SA	7.44 172	1.46 93	6.46 72	10.73 358	3.34 222	4.70 34	7.45 288	16.45 138	25.89 270	10.18 83	27.15 249	7.27 72	8.00 160	15.11 253	3.19 100	0.02 96	0.00 1	0.18 247	0.46 332	0.30 136	0.47 218

ADStereo(finetuned)	6.68 137	1.59 138	9.70 225	3.49 27	0.68 52	4.79 47	1.75 79	15.33 114	23.64 243	15.56 181	20.68 171	7.30 73	13.85 271	8.71 56	5.17 174	0.00 1	0.05 93	0.00 1	0.00 1	0.25 106	1.05 299

DLNR_Zeroshot_test	27.62 420	51.32 444	91.46 467	98.51 477	98.03 476	3.10 8	0.50 13	30.95 318	7.65 63	8.16 63	15.68 113	7.31 74	1.63 11	11.87 155	4.21 143	40.37 445	0.87 370	0.06 156	0.34 313	80.23 468	0.24 153

DCANet	6.46 129	1.59 138	7.28 103	3.51 31	0.68 52	4.77 46	1.75 79	15.33 114	23.62 242	15.55 179	20.73 176	7.31 74	11.56 232	8.83 60	5.26 177	0.00 1	0.05 93	0.00 1	0.00 1	0.26 115	1.11 302

test_4	5.47 77	0.98 14	5.56 43	6.55 224	0.62 48	5.53 81	1.88 92	11.68 55	6.00 34	12.60 117	30.86 294	7.48 76	3.87 45	12.25 175	2.97 86	0.00 1	0.07 144	0.03 118	0.14 226	0.34 163	0.04 13

RSM	3.10 11	0.98 14	4.86 22	4.17 54	1.08 95	4.76 42	1.83 87	10.14 38	4.21 6	3.38 15	4.34 9	7.82 77	1.75 16	10.69 96	1.64 15	0.00 1	0.03 61	0.00 1	0.18 240	0.13 46	0.07 31

raftrobust	5.56 92	1.42 83	6.00 53	7.04 252	5.11 298	4.90 51	1.88 92	17.13 148	13.72 133	11.87 97	11.58 83	7.82 77	9.21 180	10.28 86	2.92 83	0.02 96	0.05 93	0.00 1	0.00 1	0.22 85	0.11 57

s12784h	5.87 104	0.88 6	4.11 15	3.01 8	0.51 34	18.49 321	0.98 27	18.89 177	17.60 180	12.52 108	12.46 90	7.87 79	5.01 85	11.05 111	3.13 97	0.73 323	0.01 15	0.04 135	0.00 1	0.07 19	0.01 1

EGLCR-Stereo	2.92 7	1.06 24	5.28 34	3.38 20	0.55 38	4.59 30	0.66 14	10.43 44	4.81 11	3.30 13	3.23 3	7.93 80	1.71 15	9.22 69	1.62 14	0.05 132	0.12 201	0.00 1	0.00 1	0.23 97	0.16 98

Anonymous3	9.60 237	3.45 308	29.83 390	9.58 328	4.75 279	24.51 359	10.20 330	24.04 238	18.77 194	10.42 86	14.64 104	7.97 81	8.75 173	14.05 236	5.80 188	2.44 380	1.39 381	0.08 175	0.06 174	0.73 276	0.48 222

IPLGR_C	7.16 163	2.48 269	12.98 288	7.52 275	4.91 283	10.56 192	4.59 199	15.63 124	14.12 136	17.42 222	18.87 146	8.00 82	4.59 71	10.76 99	8.81 246	0.32 243	0.32 301	0.03 118	0.13 222	0.36 168	0.76 271

ACRE	7.07 159	2.38 263	13.26 292	7.36 265	4.86 281	10.28 186	4.40 191	15.51 119	13.69 132	17.22 219	19.23 150	8.00 82	4.20 55	10.64 94	8.50 242	0.33 245	0.32 301	0.03 118	0.14 226	0.37 173	0.77 274

CroCo-Stereo	3.27 17	1.90 208	7.18 96	8.50 302	1.11 96	0.96 1	0.97 26	10.18 39	8.20 72	3.59 17	4.69 14	8.02 84	4.53 68	2.75 2	2.34 55	0.01 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 147	0.11 57
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
4D-IteraStereo	5.15 63	1.47 96	7.98 133	4.89 100	4.69 278	6.25 124	1.85 90	13.23 81	16.30 162	14.18 146	11.26 79	8.33 85	1.61 9	8.07 42	2.42 58	0.00 1	0.05 93	0.08 175	0.01 76	0.19 75	0.15 93

CIPLG	7.15 162	2.44 266	12.82 285	7.38 266	4.93 284	10.51 191	4.56 197	15.17 112	13.25 127	17.45 224	19.75 159	8.42 86	4.60 72	11.41 132	8.31 238	0.33 245	0.32 301	0.03 118	0.14 226	0.37 173	0.72 266

IPLGR	7.14 161	1.31 67	13.14 290	4.24 61	1.15 106	9.78 180	0.98 27	23.98 236	21.70 225	16.22 194	18.43 141	8.45 87	7.66 149	9.26 71	5.45 185	0.21 207	0.05 93	0.04 135	0.06 174	0.32 156	0.38 195

GCAP-BAT	4.57 52	2.24 257	7.50 111	3.14 11	4.24 255	5.93 117	1.88 92	9.03 22	5.80 32	13.03 128	12.47 91	8.46 88	2.89 29	11.02 109	2.94 84	0.00 1	0.12 201	0.01 88	0.28 290	0.05 9	0.28 167

WCG-NET	4.38 48	1.46 93	5.39 36	3.75 43	3.13 212	8.66 171	1.39 42	9.51 26	9.61 87	8.16 63	9.16 50	8.48 89	5.32 92	11.13 116	2.05 36	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.00 1	0.17 68	0.19 120

rafts_anoy	6.02 115	1.67 162	6.27 67	6.53 221	4.98 289	5.30 75	2.53 129	13.77 96	21.01 213	12.70 120	16.23 120	8.56 90	5.65 103	9.09 67	5.22 175	0.04 121	0.31 298	0.09 182	0.03 121	0.25 106	0.17 104

testlalala2	5.91 106	1.62 152	8.59 165	15.36 399	10.36 399	7.93 164	3.62 176	12.89 75	9.73 88	15.55 179	12.18 89	8.57 91	2.50 25	5.35 11	2.62 70	0.01 59	0.26 288	0.00 1	0.50 336	0.49 216	0.07 31

GES	8.51 202	1.98 223	11.82 272	6.39 212	1.77 149	12.36 224	6.22 250	21.55 209	21.34 219	19.02 260	26.02 233	8.79 92	9.34 185	13.94 235	7.24 209	0.38 257	0.10 181	0.30 292	0.14 226	0.69 266	0.73 267

RCA-Stereo	5.32 72	1.08 30	5.91 50	4.29 71	0.51 34	5.65 91	4.12 184	16.97 145	18.67 193	8.27 65	14.16 101	8.86 93	8.90 175	6.45 23	2.18 49	0.00 1	0.07 144	0.10 198	0.00 1	0.10 36	0.07 31

testlalala_base	7.28 168	3.39 305	7.80 125	8.27 299	5.04 293	12.56 225	1.83 87	11.93 58	5.19 24	10.18 83	13.62 99	8.87 94	5.72 107	8.22 45	2.75 75	15.38 432	2.41 400	0.00 1	0.35 314	20.24 433	1.89 334

SA	7.93 186	1.54 118	9.13 199	7.98 290	0.64 49	5.85 112	2.29 117	22.27 219	24.54 260	13.17 131	31.07 299	8.87 94	10.32 204	16.49 288	3.12 95	0.04 121	0.12 201	0.17 242	0.30 300	0.45 197	0.17 104

TestStereo	6.02 115	2.55 273	7.33 109	5.57 152	1.68 142	6.05 121	1.78 83	13.73 93	16.40 166	10.87 92	23.79 213	9.00 96	5.63 102	11.26 128	3.96 133	0.09 158	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.69 266	0.01 1

AnonymousM	6.33 124	11.42 397	3.06 3	3.93 46	1.49 131	4.54 27	3.29 156	11.00 53	7.70 64	16.52 202	9.38 54	9.07 97	3.97 49	7.10 32	3.01 88	0.43 276	0.07 144	22.69 432	7.67 422	0.06 12	0.21 132

CroCo-Stereo Lap2	4.01 44	2.03 235	8.14 142	9.82 334	6.03 331	1.11 2	0.79 22	9.71 32	7.98 67	3.26 12	4.99 17	9.08 98	5.80 109	6.08 21	4.39 149	0.00 1	0.05 93	0.00 1	0.00 1	0.71 271	0.30 176

RAFT-345	6.79 147	1.29 61	6.80 83	5.06 108	0.91 82	5.61 88	3.32 161	13.36 87	10.17 93	13.73 139	43.66 397	9.12 99	5.38 93	12.29 176	4.44 150	0.32 243	0.05 93	0.09 182	0.06 174	0.06 12	0.03 11

DN-CSS_ROB	8.17 195	2.59 277	14.14 310	6.11 197	3.22 217	6.31 129	3.53 168	22.92 228	20.59 209	16.66 205	30.05 283	9.31 100	7.95 158	13.49 223	4.78 158	0.72 320	0.00 1	0.45 307	0.00 1	0.54 232	0.09 41

TestStereo1	7.62 176	1.62 152	7.60 114	10.47 352	1.86 152	4.76 42	2.48 127	19.73 185	22.33 232	16.79 210	26.02 233	9.33 101	9.30 182	15.92 273	3.37 105	0.01 59	0.02 39	0.02 102	0.05 160	0.55 235	0.28 167

SA-5K	7.62 176	1.62 152	7.60 114	10.47 352	1.86 152	4.76 42	2.48 127	19.73 185	22.33 232	16.79 210	26.02 233	9.33 101	9.30 182	15.92 273	3.37 105	0.01 59	0.02 39	0.02 102	0.05 160	0.55 235	0.28 167

EKT-Stereo	5.73 98	1.42 83	7.85 126	7.16 259	5.35 310	5.22 71	4.41 193	18.13 166	14.05 135	8.77 73	12.85 94	9.55 103	4.26 56	11.19 124	2.45 63	0.45 279	0.23 267	0.07 166	0.10 206	0.16 61	0.87 284

WCG-NET（raft）	4.57 52	1.16 42	6.01 54	2.95 6	0.19 1	5.09 68	2.01 102	10.28 41	15.34 150	8.64 71	11.43 81	9.63 104	5.06 86	10.96 108	2.19 50	0.00 1	0.13 206	0.00 1	0.01 76	0.14 50	0.12 62

Occ-G	3.68 32	1.07 28	4.68 18	3.11 10	1.26 112	3.63 16	6.75 272	7.88 13	4.90 13	4.37 29	8.36 41	9.68 105	4.39 58	9.65 76	3.23 102	0.00 1	0.11 194	0.00 1	0.19 252	0.19 75	0.07 31

raft+_RVC	6.69 139	1.61 147	5.57 44	6.37 210	4.62 275	6.51 135	6.18 249	20.39 198	23.38 240	10.62 90	17.82 131	9.89 106	5.65 103	10.70 97	3.67 116	0.00 1	0.14 217	0.00 1	0.00 1	0.34 163	0.27 163

anonymousdsp2	5.93 107	1.54 118	8.34 147	4.43 77	0.38 15	9.24 177	4.11 182	21.92 217	17.36 175	12.28 103	10.08 64	10.05 107	4.42 59	11.04 110	2.54 66	0.01 59	0.02 39	0.30 292	0.18 240	0.21 82	0.18 109

DRaft	9.27 225	1.23 49	9.08 195	3.62 38	0.78 73	13.27 237	5.89 232	16.97 145	29.57 294	21.15 301	38.46 369	10.09 108	13.98 275	11.58 141	7.91 229	0.43 276	0.30 295	0.06 156	0.26 283	0.26 115	0.45 216

rvit_0105_6	5.74 100	2.76 281	14.29 314	9.83 336	1.73 145	5.18 70	5.24 212	10.21 40	20.31 206	6.26 48	6.78 31	10.10 109	6.43 129	11.20 126	3.33 104	0.18 190	0.29 293	0.00 1	0.00 1	0.51 224	0.14 79

MyStereo05	9.29 226	1.76 187	8.95 180	6.19 201	4.40 268	7.09 152	9.95 319	31.21 320	40.82 373	17.31 220	12.93 96	10.33 110	12.52 247	13.93 233	7.05 206	0.06 143	0.10 181	0.02 102	0.04 139	0.73 276	0.29 173

RALCasStereoNet	5.95 109	2.02 233	7.09 95	7.06 253	5.10 297	6.36 130	5.44 222	13.97 99	13.25 127	9.93 81	17.45 128	10.37 111	3.89 46	11.64 148	4.24 145	0.02 96	0.46 333	0.10 198	0.00 1	0.20 78	0.31 183

model_zeroshot	5.12 62	1.53 115	9.70 225	5.33 143	1.54 134	8.71 172	2.23 114	15.60 123	8.29 74	13.74 140	10.02 63	10.57 112	2.97 30	8.47 47	2.61 68	0.02 96	0.18 236	0.14 229	0.25 279	0.06 12	0.34 188

TRStereo	6.22 123	6.09 356	11.30 263	9.19 316	7.41 365	4.75 41	1.74 76	19.70 184	11.74 106	10.61 88	8.65 42	10.67 113	3.22 31	13.81 232	3.60 111	0.31 242	0.23 267	0.12 214	0.36 316	0.48 207	0.38 195

HHNet	7.39 169	1.75 183	7.24 101	3.26 14	3.18 214	5.04 64	6.40 258	19.04 179	15.70 157	20.71 290	32.13 317	10.69 114	5.91 111	10.45 90	4.60 153	0.40 269	0.07 144	0.21 263	0.13 222	0.54 232	0.41 205

AE-Stereo	5.15 63	1.56 130	7.99 135	8.70 303	2.18 169	9.12 175	3.02 151	11.78 56	13.30 129	4.34 27	12.84 93	10.83 115	4.53 68	8.71 56	2.82 77	0.04 121	0.44 327	0.05 142	0.33 311	0.20 78	0.17 104

DIP-Stereo	6.74 144	1.93 218	10.02 240	4.28 69	1.64 137	13.54 240	1.52 49	15.16 111	6.63 42	14.30 150	26.81 245	10.90 116	5.19 87	14.78 251	7.56 218	0.00 1	0.06 126	0.05 142	0.00 1	0.17 68	0.17 104
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
IGEV_Zeroshot_test	5.28 70	2.03 235	14.26 313	6.09 194	1.33 120	4.32 26	1.03 31	14.46 100	6.50 39	13.33 137	11.89 85	11.01 117	3.45 36	10.71 98	3.64 113	0.03 114	0.22 261	0.15 235	0.26 283	0.80 284	0.20 125

RAFT-RH_RVC	7.73 180	1.25 55	6.99 91	4.83 94	0.90 81	11.76 210	1.53 50	13.00 78	14.43 141	17.51 226	46.41 408	11.02 118	6.30 126	12.68 192	4.93 167	0.51 292	0.04 71	0.12 214	0.13 222	0.09 25	0.09 41

StereoVision	7.21 166	2.17 250	9.29 203	9.43 320	3.91 242	5.09 68	1.91 96	20.04 189	17.37 176	8.57 70	29.59 275	11.08 119	6.76 140	12.44 183	4.71 155	0.54 296	0.05 93	0.16 240	0.03 121	0.82 285	0.30 176

CRE-IMP	5.53 84	1.63 157	9.62 215	5.65 156	0.48 32	7.02 151	1.70 63	11.84 57	8.33 75	12.99 127	16.02 117	11.08 119	6.23 120	12.06 164	5.06 170	0.28 236	0.07 144	0.09 182	0.00 1	0.24 102	0.21 132

SFCPSM	8.85 212	1.40 80	11.34 264	5.23 137	3.47 228	16.55 302	7.18 284	30.71 316	25.24 263	16.45 199	19.45 153	11.10 121	9.61 191	11.88 156	5.52 186	0.22 213	0.17 230	0.36 300	0.22 259	0.29 131	0.58 239

test-1	5.62 96	1.53 115	14.78 322	7.44 270	1.11 96	7.99 165	1.19 35	13.03 79	12.04 110	9.39 77	15.23 111	11.15 122	5.56 97	7.06 31	3.57 108	0.07 153	0.50 341	0.00 1	0.10 206	0.16 61	0.47 218

11t1	5.86 103	1.10 35	7.74 123	5.18 128	1.44 126	13.82 244	2.36 119	14.92 107	7.26 59	12.98 126	11.10 77	11.24 123	9.30 182	11.59 143	6.54 199	0.10 162	0.16 228	0.00 1	0.01 76	0.18 71	0.23 147

Sa-1000	8.38 199	1.50 107	8.13 141	7.56 277	0.89 80	14.39 254	2.47 126	24.31 241	23.74 247	15.18 174	28.35 259	11.42 124	8.85 174	16.20 284	3.28 103	0.17 187	0.23 267	0.15 235	0.23 268	0.46 198	0.19 120

NRIStereo	5.73 98	1.67 162	8.42 154	5.72 164	0.41 18	6.71 142	2.60 133	14.73 105	10.71 99	12.39 105	15.07 108	11.58 125	6.23 120	12.06 164	4.78 158	0.61 308	0.17 230	0.11 211	0.00 1	0.28 125	0.27 163

Selective-RAFT	5.78 102	0.83 4	10.24 242	6.70 235	0.72 65	15.49 278	1.13 33	13.82 98	15.41 151	6.97 59	6.97 34	11.63 126	8.27 164	12.32 177	4.73 156	0.10 162	0.01 15	0.00 1	0.26 283	0.07 19	0.03 11

cross-raft	5.37 76	1.23 49	6.66 75	5.91 178	1.25 111	6.00 119	1.48 45	15.82 129	7.70 64	12.95 125	20.80 177	11.63 126	4.42 59	8.59 49	2.23 52	0.01 59	0.21 252	0.00 1	0.22 259	0.21 82	0.10 48

DCRE	6.07 119	1.75 183	8.41 153	7.20 260	3.82 239	6.48 132	4.18 188	15.52 120	10.42 94	9.24 76	22.47 203	11.71 128	5.46 94	10.62 93	3.02 89	0.02 96	0.26 288	0.05 142	0.30 300	0.15 55	0.24 153

RAFT-Test	5.75 101	1.32 69	6.77 81	4.07 48	1.71 143	9.95 182	1.56 54	15.78 128	8.34 77	12.73 121	23.83 214	11.80 129	4.69 73	8.99 63	2.57 67	0.01 59	0.29 293	0.00 1	0.38 322	0.16 61	0.07 31

NF-Stereo	6.72 141	1.59 138	8.93 176	6.60 228	0.73 70	6.27 126	3.38 162	20.21 197	18.01 186	13.22 135	19.46 155	11.82 130	6.16 116	12.39 181	4.74 157	0.33 245	0.06 126	0.20 258	0.23 268	0.08 23	0.05 20

CFNet-RSSM	5.55 90	1.08 30	8.60 166	4.30 72	1.21 109	6.42 131	1.25 36	16.12 135	17.84 183	13.12 129	11.14 78	11.84 131	5.52 95	9.14 68	2.35 56	0.01 59	0.20 246	0.00 1	0.36 316	0.34 163	0.07 31

DEmStereo	8.85 212	1.36 74	9.99 237	4.24 61	1.05 91	11.49 208	5.91 233	13.76 95	26.68 278	22.03 309	32.92 328	11.86 132	15.27 303	11.48 133	8.08 234	0.16 184	0.15 220	0.02 102	0.09 200	0.09 25	0.44 214

RE-Stereo	6.73 142	1.58 136	8.94 178	6.59 225	0.71 57	6.27 126	3.51 165	20.20 191	17.99 184	13.21 132	19.46 155	11.94 133	6.20 118	12.34 178	4.79 161	0.34 249	0.05 93	0.20 258	0.23 268	0.09 25	0.05 20

TVStereo	6.73 142	1.58 136	8.94 178	6.59 225	0.71 57	6.27 126	3.51 165	20.20 191	17.99 184	13.21 132	19.46 155	11.94 133	6.20 118	12.34 178	4.79 161	0.34 249	0.05 93	0.20 258	0.23 268	0.09 25	0.05 20

Prome-Stereo	8.10 192	1.28 59	5.48 39	6.50 218	1.51 132	6.70 141	9.42 311	21.08 204	9.13 84	20.88 291	32.84 326	11.95 135	11.86 236	11.75 153	3.97 135	0.01 59	0.02 39	0.18 247	0.12 217	0.41 190	7.01 403

RAFT-Stereo + iAFF	5.48 80	1.66 161	7.56 113	3.49 27	0.40 16	2.75 7	0.67 15	16.07 134	14.76 143	12.27 102	18.67 144	11.95 135	8.08 161	7.84 39	2.89 79	0.01 59	0.06 126	0.00 1	0.00 1	0.37 173	0.04 13

MyStereo04	9.24 221	1.92 215	8.78 172	6.09 194	4.31 264	6.54 136	9.96 321	32.24 335	41.99 380	14.26 149	11.98 86	12.00 137	12.01 238	13.93 233	7.53 216	0.06 143	0.10 181	0.03 118	0.04 139	0.63 255	0.30 176

R-Stereo Train	7.04 157	1.34 71	7.89 128	6.23 203	2.30 175	7.51 157	5.54 224	23.96 234	6.94 46	16.26 195	33.57 338	12.04 138	5.61 98	7.67 37	3.74 118	0.01 59	0.05 93	0.01 88	0.00 1	0.10 36	0.12 62

RAFT-Stereo	7.04 157	1.34 71	7.89 128	6.23 203	2.30 175	7.51 157	5.54 224	23.96 234	6.94 46	16.26 195	33.57 338	12.04 138	5.61 98	7.67 37	3.74 118	0.01 59	0.05 93	0.01 88	0.00 1	0.10 36	0.12 62
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RAFT-Stereo-weight	5.07 61	0.93 10	5.57 44	4.24 61	0.72 65	6.05 121	1.63 57	17.77 157	17.16 170	10.99 93	10.22 67	12.06 140	1.67 14	9.25 70	2.69 73	0.06 143	0.11 194	0.00 1	0.00 1	0.15 55	0.12 62

OCTAStereo	6.74 144	1.59 138	8.96 183	6.60 228	0.72 65	6.25 124	3.50 163	20.20 191	18.03 187	13.21 132	19.45 153	12.07 141	6.16 116	12.36 180	4.78 158	0.35 252	0.06 126	0.20 258	0.23 268	0.09 25	0.05 20

MyStereo8	7.13 160	2.48 269	10.86 258	6.81 243	4.98 289	10.73 196	1.42 44	14.58 102	9.73 88	15.75 183	23.16 209	12.17 142	7.96 159	9.85 79	10.21 269	0.04 121	0.19 241	0.08 175	0.21 256	0.58 244	0.82 276

DeepStereo_RVC	5.65 97	1.65 158	9.06 194	5.21 133	0.56 39	5.55 86	1.84 89	12.16 61	7.22 58	13.94 142	14.96 107	12.58 143	10.27 203	11.25 127	5.81 189	0.39 267	0.10 181	0.11 211	0.00 1	0.18 71	0.22 139

rvit_0105_4	6.69 139	2.81 283	15.46 325	10.22 348	1.58 135	5.99 118	5.81 231	13.77 96	23.65 244	7.16 61	9.46 55	12.64 144	7.78 153	12.03 159	3.83 125	0.19 194	0.47 335	0.00 1	0.01 76	0.60 247	0.37 194

knoymous	6.19 122	1.49 104	4.49 16	3.81 44	1.87 154	5.84 110	5.76 230	14.51 101	14.18 137	13.31 136	21.59 190	12.64 144	6.49 131	12.41 182	4.03 140	0.12 170	0.13 206	0.12 214	0.00 1	0.71 271	0.35 192

RALAANet	6.49 130	2.49 271	9.69 224	7.09 254	4.98 289	6.23 123	1.68 60	19.90 188	14.26 138	15.04 164	14.56 103	12.69 146	4.38 57	12.91 204	3.07 93	0.02 96	0.07 144	0.00 1	0.10 206	0.51 224	0.15 93

Gwc-CoAtRS	5.54 87	1.22 47	8.40 152	4.28 69	1.36 123	6.93 149	1.31 37	15.48 118	15.03 145	12.62 118	13.32 97	12.74 147	5.71 105	8.61 50	2.98 87	0.01 59	0.22 261	0.00 1	0.29 294	0.28 125	0.07 31

DisPM	6.43 128	1.31 67	8.36 148	6.61 230	1.06 92	5.83 108	3.82 179	13.04 80	11.63 105	16.38 198	23.88 216	12.80 148	6.50 132	13.03 214	3.04 90	0.51 292	0.01 15	0.08 175	0.15 232	0.10 36	0.42 208

RAFT-IKP	5.53 84	1.74 174	8.95 180	5.09 110	0.41 18	5.45 78	2.08 107	12.52 67	7.00 49	12.52 108	18.13 138	12.93 149	6.79 142	11.59 143	3.99 136	0.80 330	0.09 171	0.09 182	0.00 1	0.22 85	0.22 139

PSM-adaLoss	5.50 83	1.74 174	9.03 192	5.09 110	0.42 23	5.66 96	1.98 101	12.50 65	7.01 54	12.52 108	18.13 138	12.96 150	6.77 141	11.11 114	3.83 125	0.72 320	0.09 171	0.09 182	0.00 1	0.22 85	0.22 139

ROB_FTStereo_v2	5.53 84	1.74 174	8.97 185	5.09 110	0.42 23	5.64 90	2.02 103	12.50 65	7.00 49	12.51 107	18.10 135	12.99 151	6.72 136	11.50 135	4.04 141	0.70 316	0.09 171	0.09 182	0.00 1	0.22 85	0.23 147

PSM-softLoss	6.61 135	1.60 142	9.42 209	6.48 216	0.88 78	5.65 91	2.04 105	22.64 222	8.77 78	13.95 143	22.11 200	13.01 152	5.22 89	12.73 196	6.05 191	0.49 287	0.06 126	0.27 277	0.56 342	0.16 61	0.06 28

KMStereo	6.61 135	1.60 142	9.42 209	6.48 216	0.88 78	5.65 91	2.04 105	22.64 222	8.77 78	13.95 143	22.11 200	13.01 152	5.22 89	12.73 196	6.05 191	0.49 287	0.06 126	0.27 277	0.56 342	0.16 61	0.06 28

Patchmatch Stereo++	5.56 92	1.74 174	9.01 188	5.09 110	0.41 18	5.66 96	2.40 123	12.52 67	7.00 49	12.52 108	18.08 133	13.02 154	6.74 137	11.59 143	4.01 138	0.78 326	0.09 171	0.09 182	0.00 1	0.22 85	0.22 139
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
ROB_FTStereo	5.49 82	1.74 174	8.96 183	5.09 110	0.42 23	5.65 91	1.68 60	12.53 70	7.00 49	12.53 114	18.00 132	13.02 154	6.74 137	11.51 136	3.81 124	0.60 305	0.09 171	0.09 182	0.00 1	0.22 85	0.22 139

iGMRVC	5.54 87	1.74 174	9.01 188	5.09 110	0.42 23	5.66 96	1.81 86	12.61 73	7.02 55	12.52 108	18.11 137	13.02 154	6.64 134	11.57 140	4.16 142	0.82 332	0.09 171	0.09 182	0.00 1	0.22 85	0.21 132

iRAFT	5.56 92	1.74 174	9.01 188	5.09 110	0.41 18	5.66 96	2.40 123	12.52 67	7.00 49	12.52 108	18.08 133	13.02 154	6.74 137	11.59 143	4.01 138	0.78 326	0.09 171	0.09 182	0.00 1	0.22 85	0.22 139

HUI-Stereo	5.48 80	1.74 174	9.01 188	5.08 109	0.42 23	5.65 91	2.77 141	12.55 71	7.03 56	12.54 116	18.10 135	13.07 158	6.71 135	9.92 81	3.74 118	0.61 308	0.08 162	0.09 182	0.00 1	0.22 85	0.23 147

ASMatch	7.40 170	1.42 83	8.49 160	5.09 110	2.00 162	4.74 40	2.62 134	16.54 141	13.17 124	17.08 214	34.75 346	13.13 159	10.33 205	12.04 161	4.82 163	0.05 132	0.24 278	0.21 263	0.17 239	0.16 61	0.97 291

MIM_Stereo	7.02 156	1.55 121	10.78 255	4.17 54	0.58 42	5.25 72	1.32 39	19.03 178	12.59 116	16.74 209	28.83 263	13.20 160	5.53 96	12.89 202	7.11 207	0.00 1	0.23 267	0.00 1	0.01 76	0.38 179	0.28 167

test-3	5.21 67	1.06 24	7.71 120	4.19 57	0.59 43	6.72 143	3.01 150	12.96 76	17.49 178	12.53 114	8.65 42	13.20 160	4.14 54	9.00 65	2.11 44	0.00 1	0.05 93	0.00 1	0.32 307	0.25 106	0.18 109

test_1	5.20 65	1.06 24	7.72 121	4.21 59	0.59 43	6.69 140	3.03 152	12.98 77	17.51 179	12.35 104	8.66 44	13.20 160	4.12 53	9.00 65	2.11 44	0.00 1	0.05 93	0.00 1	0.32 307	0.25 106	0.18 109

Any-RAFT	6.04 117	1.16 42	4.52 17	4.47 78	1.20 108	10.46 189	1.97 100	21.84 213	15.52 154	11.21 95	19.37 151	13.34 163	4.72 79	8.65 54	2.03 35	0.01 59	0.19 241	0.00 1	0.00 1	0.04 3	0.08 39

CrosDoStereo	9.24 221	1.29 61	8.16 144	4.56 84	1.04 89	7.52 159	15.00 377	15.85 130	24.31 253	24.27 327	33.44 335	13.37 164	13.82 269	12.23 173	8.86 249	0.01 59	0.11 194	0.09 182	0.04 139	0.36 168	0.53 230

DeepStereo_LL	9.24 221	1.29 61	8.16 144	4.56 84	1.04 89	7.52 159	15.00 377	15.85 130	24.31 253	24.27 327	33.44 335	13.37 164	13.82 269	12.23 173	8.86 249	0.01 59	0.11 194	0.09 182	0.04 139	0.36 168	0.53 230

UDGNet	10.05 258	13.89 406	10.00 239	9.36 319	2.69 193	7.82 162	1.88 92	18.86 176	34.64 342	17.52 227	13.70 100	13.40 166	7.18 145	13.01 211	6.30 198	5.30 403	0.08 162	12.57 427	2.80 395	8.19 405	1.71 330

FADNet_RVC	11.94 300	5.17 345	39.74 408	6.44 215	3.46 227	11.42 207	4.17 186	29.16 297	26.89 279	17.97 235	25.96 230	13.41 167	15.67 307	15.84 269	13.54 298	0.90 338	0.75 363	0.55 316	1.20 371	3.65 372	2.85 356

iRaft-Stereo_20w	6.06 118	1.84 203	12.04 276	4.23 60	1.67 139	6.77 146	2.22 113	18.73 174	6.08 35	14.72 154	10.33 69	13.42 168	8.14 162	15.88 270	3.08 94	0.01 59	0.24 278	0.13 225	0.39 324	0.61 249	0.71 264

MSKI-zero shot	4.76 59	1.56 130	5.98 52	5.14 121	1.13 100	6.55 138	1.55 52	12.76 74	8.06 68	10.44 87	11.50 82	13.47 169	2.38 24	12.07 166	1.90 21	0.01 59	0.20 246	0.02 102	0.29 294	0.14 50	0.14 79

CASS	8.15 194	1.67 162	7.68 119	8.25 298	1.52 133	14.39 254	2.72 138	22.65 224	17.23 172	15.42 176	22.68 205	13.47 169	11.87 237	12.44 183	6.07 194	0.96 341	0.05 93	0.12 214	0.01 76	0.71 271	3.14 366
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
SDNR	16.15 346	5.23 346	28.92 386	5.73 165	6.05 333	56.85 442	3.26 154	23.18 230	29.73 297	20.62 287	36.48 354	13.59 171	16.97 323	18.43 306	13.44 297	10.56 424	13.84 437	3.10 392	0.44 329	7.80 399	8.81 417

XX-Stereo	6.14 120	1.47 96	9.11 196	11.87 375	6.76 348	3.27 9	0.93 24	15.13 110	5.43 28	8.79 74	28.46 260	13.71 172	2.22 22	11.51 136	2.07 38	0.20 202	0.24 278	0.08 175	0.29 294	1.04 299	0.13 74

GwcNet-ADL	8.48 200	1.70 170	9.38 208	7.10 255	2.78 197	6.74 145	6.57 266	30.15 305	26.01 274	15.15 172	17.77 130	13.93 173	6.96 144	12.96 207	9.91 261	0.48 286	0.72 359	0.01 88	0.01 76	0.51 224	0.84 278

test_3	5.55 90	1.02 18	8.07 139	6.18 200	0.54 37	9.00 174	3.28 155	13.55 89	18.66 192	11.97 99	8.89 47	13.98 174	4.05 52	8.96 62	2.10 43	0.00 1	0.05 93	0.00 1	0.31 303	0.26 115	0.18 109

PSM-AAD	8.62 206	1.22 47	5.69 48	6.31 208	1.12 98	12.74 229	10.01 323	19.29 182	15.25 148	21.54 305	25.11 224	14.24 175	13.47 261	12.15 170	3.93 132	0.01 59	0.06 126	2.48 383	0.16 235	0.38 179	7.28 408

111	7.26 167	1.65 158	7.28 103	3.56 33	0.32 9	10.76 197	3.53 168	20.55 200	27.51 285	10.07 82	16.62 123	14.30 176	9.53 190	12.02 158	5.87 190	0.14 176	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.31 147	1.14 306

THIR-Stereo	9.38 231	1.78 196	8.50 161	4.74 89	0.71 57	15.92 285	11.93 355	16.39 137	21.56 221	24.27 327	32.07 315	14.40 177	14.14 279	11.49 134	8.39 241	0.05 132	0.25 286	0.10 198	0.05 160	0.33 160	0.58 239

FENet	7.94 187	1.01 17	6.72 76	5.87 172	2.07 166	11.11 205	2.03 104	21.39 207	20.81 210	17.14 217	22.65 204	14.43 178	11.54 231	12.97 208	7.89 228	0.15 182	0.24 278	0.03 118	0.02 105	0.14 50	0.62 245

BUS	9.20 219	1.48 100	7.93 130	6.74 238	3.96 244	17.62 315	2.79 142	33.06 344	21.58 222	17.99 236	21.34 185	14.49 179	9.40 187	14.18 237	10.57 273	0.19 194	0.13 206	0.14 229	0.04 139	0.30 136	0.09 41

NINENet	10.74 277	2.29 260	10.44 247	8.03 291	5.09 296	17.62 315	2.79 142	38.69 395	33.24 332	18.35 249	26.31 238	14.49 179	9.40 187	15.88 270	10.57 273	0.41 271	0.21 252	0.29 288	0.00 1	0.42 193	0.23 147

PFNet+	6.68 137	1.40 80	9.60 214	5.64 155	0.85 76	5.79 107	1.74 76	13.63 90	15.30 149	17.88 233	21.38 188	14.52 181	6.07 115	12.74 198	4.89 166	0.63 312	0.20 246	0.11 211	0.30 300	0.05 9	0.91 287

HITNet	7.83 183	2.93 291	8.39 150	4.76 92	1.48 129	12.75 230	4.64 200	20.97 202	14.37 140	15.14 171	22.15 202	14.57 182	10.62 206	14.38 243	8.14 235	0.04 121	0.01 15	0.48 310	0.02 105	0.57 241	0.10 48
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
LMCR-Stereo	10.75 278	4.13 326	10.67 251	13.11 381	3.99 249	16.68 304	5.91 233	25.30 248	22.69 235	22.04 310	21.80 192	14.67 183	14.24 282	20.55 343	15.86 315	1.90 369	0.04 71	0.00 1	0.02 105	1.29 313	0.18 109

CoDeX	9.24 221	1.77 193	9.54 212	6.08 193	3.79 237	16.45 301	6.76 273	26.15 261	25.03 261	17.18 218	25.12 225	14.69 184	11.68 234	12.22 172	6.71 201	0.30 239	0.20 246	0.15 235	0.02 105	0.23 97	0.68 257

rvit_0105_5	7.60 174	3.13 301	16.37 336	9.97 341	1.59 136	7.41 155	6.27 251	17.78 158	25.62 267	10.30 85	10.39 70	14.79 185	8.95 176	12.51 188	4.87 165	0.17 187	0.42 321	0.00 1	0.11 215	0.62 252	0.71 264

ttt	9.98 256	1.49 104	7.30 108	6.43 214	3.95 243	14.02 246	5.06 208	33.03 343	29.84 302	14.90 158	30.95 295	14.81 186	9.66 192	15.36 257	11.38 285	0.38 257	0.19 241	0.10 198	0.03 121	0.37 173	0.28 167

LCNet	7.52 173	1.23 49	5.35 35	6.42 213	1.29 113	9.27 178	5.64 227	17.85 161	10.63 97	16.54 203	24.54 219	14.85 187	11.29 221	11.74 152	3.88 128	0.02 96	0.02 39	0.22 266	2.04 386	0.90 294	6.76 398

x	6.80 148	1.36 74	6.94 88	4.58 86	1.88 155	10.78 198	4.55 196	19.79 187	10.62 96	12.69 119	19.54 158	14.87 188	10.11 201	9.52 74	8.03 233	0.07 153	0.15 220	0.04 135	0.04 139	0.24 102	0.22 139

test_sample4	9.10 217	1.65 158	9.91 232	5.19 130	2.57 188	16.59 303	5.38 216	27.37 275	19.80 202	17.80 230	27.52 252	15.01 189	11.21 219	12.69 195	8.15 237	0.21 207	0.07 144	0.06 156	0.03 121	0.43 194	0.30 176

HH	5.47 77	2.08 240	9.00 186	4.88 98	1.07 93	4.93 52	3.60 174	16.68 142	6.83 44	8.39 67	12.14 87	15.05 190	9.06 177	12.68 192	1.93 24	0.02 96	0.17 230	0.18 247	0.00 1	0.28 125	0.48 222

HanStereo	5.47 77	2.08 240	9.00 186	4.88 98	1.07 93	4.93 52	3.60 174	16.68 142	6.83 44	8.39 67	12.14 87	15.05 190	9.06 177	12.68 192	1.93 24	0.02 96	0.17 230	0.18 247	0.00 1	0.28 125	0.48 222

gwcnet-sp	9.81 248	2.82 284	13.47 299	5.99 184	4.27 258	16.20 296	5.91 233	25.55 251	24.34 256	21.01 294	20.69 172	15.22 192	14.96 296	14.50 246	9.97 262	0.05 132	0.15 220	0.02 102	0.08 187	0.49 216	0.51 227

scenet	9.81 248	2.82 284	13.47 299	5.99 184	4.27 258	16.20 296	5.91 233	25.55 251	24.34 256	21.01 294	20.69 172	15.22 192	14.96 296	14.50 246	9.97 262	0.05 132	0.15 220	0.02 102	0.08 187	0.49 216	0.51 227

ssnet	9.81 248	2.82 284	13.47 299	5.99 184	4.27 258	16.20 296	5.91 233	25.55 251	24.34 256	21.01 294	20.69 172	15.22 192	14.96 296	14.50 246	9.97 262	0.05 132	0.15 220	0.02 102	0.08 187	0.49 216	0.51 227

riskmin	6.42 127	1.29 61	6.76 80	3.95 47	2.25 172	10.49 190	2.53 129	15.11 109	17.60 180	9.77 80	12.91 95	15.25 195	12.04 239	11.58 141	5.11 171	0.14 176	0.24 278	0.13 225	0.03 121	0.61 249	0.69 259

test_5	8.51 202	1.50 107	8.19 146	11.06 364	5.00 292	6.91 148	5.67 228	17.50 152	22.09 229	16.07 191	29.63 276	15.28 196	10.78 208	15.94 275	3.65 115	0.00 1	0.00 1	0.26 276	0.08 187	0.31 147	0.35 192

AAGNet	7.94 187	1.48 100	9.34 207	7.13 258	0.70 56	5.85 112	5.16 210	15.40 117	14.01 134	20.13 279	24.03 217	15.28 196	11.52 228	12.05 162	15.47 313	0.63 312	0.06 126	0.32 294	0.01 76	0.12 41	0.09 41

PFNet	7.91 185	1.44 92	11.60 269	7.03 250	2.42 180	7.60 161	6.03 244	23.36 231	17.24 173	20.29 282	17.67 129	15.44 198	7.71 151	13.02 213	5.71 187	0.24 225	0.20 246	0.12 214	0.19 252	0.31 147	0.61 244

AFF-stereo	6.17 121	1.61 147	7.02 92	4.08 49	0.64 49	3.53 15	0.76 21	16.00 133	13.14 123	12.86 123	25.42 228	15.67 199	7.86 155	11.12 115	3.21 101	0.02 96	0.06 126	0.00 1	0.00 1	0.40 187	0.08 39

H2IRNET	5.89 105	1.14 40	6.65 74	4.13 52	2.24 171	4.15 19	0.73 20	12.10 60	13.21 125	7.09 60	20.45 170	15.74 200	10.74 207	10.36 88	7.84 227	0.06 143	0.00 1	0.07 166	0.53 340	0.37 173	0.16 98

HBP-ISP	12.52 313	7.82 373	8.47 159	7.57 278	4.27 258	12.56 225	6.42 259	28.68 288	29.56 293	21.11 299	35.69 349	15.85 201	18.42 340	20.44 340	11.00 281	3.03 386	2.63 404	7.09 415	3.97 404	3.58 370	2.27 349

Pruner-Stereo	6.59 131	1.51 111	8.71 170	6.34 209	0.85 76	5.66 96	4.15 185	13.74 94	11.02 100	18.11 240	22.09 198	15.86 202	5.80 109	11.75 153	5.15 173	0.60 305	0.02 39	0.18 247	0.10 206	0.07 19	0.16 98

LL-Strereo2	5.54 87	2.17 250	9.12 197	5.65 156	2.54 187	6.48 132	2.27 116	15.08 108	7.79 66	10.99 93	10.26 68	15.94 203	3.50 40	13.25 218	3.63 112	0.00 1	0.13 206	1.34 365	0.10 206	0.30 136	0.19 120

test_sample5	9.36 229	1.61 147	9.63 216	5.30 140	2.52 184	15.42 275	6.00 240	27.25 273	19.96 203	18.36 250	31.81 312	15.99 204	11.29 221	13.21 215	7.66 222	0.23 221	0.08 162	0.07 166	0.04 139	0.48 207	0.34 188

DualNet	9.49 235	1.61 147	9.63 216	5.30 140	2.52 184	15.42 275	6.00 240	27.25 273	19.96 203	19.40 263	33.22 331	15.99 204	11.29 221	13.21 215	7.66 222	0.23 221	0.08 162	0.07 166	0.04 139	0.48 207	0.34 188

xx1	5.99 114	2.00 225	4.99 25	5.89 173	0.26 3	10.85 200	5.38 216	17.84 159	15.48 152	6.95 55	10.01 59	16.02 206	11.15 217	10.79 100	1.59 9	0.00 1	0.05 93	0.02 102	0.05 160	0.25 106	0.20 125

qqq	6.96 155	1.40 80	8.15 143	4.50 79	1.03 88	8.55 170	6.93 278	20.20 191	11.88 107	12.00 100	18.19 140	16.02 206	11.15 217	11.09 112	7.45 214	0.06 143	0.13 206	0.02 102	0.05 160	0.25 106	0.20 125

RAFT_CTSACE	8.24 196	1.97 222	8.39 150	6.89 247	5.11 298	5.86 114	2.63 135	14.62 103	16.88 168	23.52 324	34.77 347	16.02 206	7.37 147	17.91 303	2.23 52	0.00 1	0.12 201	0.00 1	0.03 121	0.39 182	0.05 20

rvit_stereo_0075_2	9.10 217	3.87 321	19.26 359	11.81 373	8.82 388	5.75 104	4.40 191	22.77 225	17.68 182	11.90 98	28.34 258	16.05 209	6.35 128	14.30 240	7.67 224	0.52 294	0.34 308	0.51 313	0.08 187	0.38 179	1.14 306

FTStereo	8.67 207	1.13 39	6.04 56	6.04 191	2.39 179	7.86 163	12.05 356	17.72 156	8.33 75	20.16 280	41.41 384	16.10 210	12.64 249	10.80 103	4.37 148	0.18 190	0.01 15	0.09 182	0.16 235	0.15 55	5.71 387

IER	9.78 245	1.55 121	9.97 235	4.51 80	5.23 301	13.78 242	5.11 209	26.66 267	22.79 237	19.69 270	29.45 273	16.42 211	18.52 341	13.64 230	7.57 219	0.06 143	0.03 61	0.18 247	0.09 200	0.18 71	0.23 147

AIO-Stereo-zeroshot1	7.76 181	3.78 316	19.59 360	5.04 105	10.79 402	5.87 116	1.85 90	19.52 183	7.33 60	14.18 146	21.16 184	16.50 212	5.97 114	13.73 231	3.79 122	0.04 121	0.17 230	0.04 135	1.30 374	2.45 344	2.15 346

pcwnet_v2	12.32 306	2.00 225	17.53 344	7.79 285	5.69 323	17.06 305	3.69 177	36.52 379	46.17 399	20.55 284	29.39 272	16.50 212	13.00 255	15.70 264	9.32 256	0.50 289	1.00 375	0.34 296	0.24 275	2.00 336	1.38 315

test_sample3	8.76 209	1.62 152	9.99 237	5.21 133	2.61 189	17.43 309	5.37 214	26.91 271	19.77 201	17.13 216	20.82 178	16.55 214	9.70 194	12.52 190	8.59 243	0.21 207	0.07 144	0.05 142	0.04 139	0.39 182	0.30 176

AASNet	12.49 312	2.46 268	10.49 248	9.82 334	6.86 351	17.33 307	6.73 271	41.09 407	37.86 362	22.53 315	29.11 264	16.68 215	13.48 263	14.54 249	17.87 332	0.20 202	0.02 39	0.78 332	0.05 160	1.18 306	0.76 271

iResNet	10.26 264	3.10 299	15.72 327	7.35 264	2.13 167	13.86 245	7.07 280	22.80 226	28.01 286	20.10 278	30.40 286	16.79 216	11.06 216	14.46 245	10.29 272	0.39 267	0.05 93	0.00 1	0.07 184	0.73 276	0.73 267

SST-Stereo	6.60 134	1.46 93	8.37 149	6.68 233	0.77 71	6.01 120	1.93 98	14.68 104	9.24 85	19.09 261	20.43 169	16.86 217	8.59 167	13.49 223	3.80 123	0.22 213	0.05 93	0.13 225	0.00 1	0.08 23	0.05 20

mmm	7.72 179	1.50 107	8.56 163	5.29 139	1.89 156	14.14 250	5.70 229	18.42 167	11.02 100	16.04 190	23.78 212	17.00 218	10.03 200	12.03 159	7.54 217	0.12 170	0.07 144	0.50 312	0.20 254	0.31 147	0.18 109

GMOStereo	5.97 110	1.55 121	7.18 96	5.17 123	0.71 57	5.54 82	2.21 109	10.54 46	12.86 117	18.29 245	22.01 193	17.06 219	6.27 122	6.62 25	2.43 59	0.00 1	0.23 267	0.12 214	0.00 1	0.46 198	0.10 48

error version	5.97 110	1.55 121	7.18 96	5.17 123	0.71 57	5.54 82	2.21 109	10.54 46	12.86 117	18.29 245	22.01 193	17.06 219	6.27 122	6.62 25	2.43 59	0.00 1	0.23 267	0.12 214	0.00 1	0.46 198	0.10 48

test-v	5.97 110	1.55 121	7.18 96	5.17 123	0.71 57	5.54 82	2.21 109	10.54 46	12.86 117	18.29 245	22.01 193	17.06 219	6.27 122	6.62 25	2.43 59	0.00 1	0.23 267	0.12 214	0.00 1	0.46 198	0.10 48

RAFT_R40	6.91 152	1.53 115	8.45 157	6.79 241	0.77 71	5.86 114	3.82 179	14.85 106	14.53 142	18.05 239	20.03 162	17.06 219	8.69 169	13.40 221	3.84 127	0.14 176	0.02 39	0.14 229	0.00 1	0.09 25	0.05 20

test-2	5.97 110	1.55 121	7.18 96	5.17 123	0.71 57	5.54 82	2.21 109	10.54 46	12.86 117	18.29 245	22.01 193	17.06 219	6.27 122	6.62 25	2.43 59	0.00 1	0.23 267	0.12 214	0.00 1	0.46 198	0.10 48

GANet-ADL	8.36 198	2.31 261	8.44 156	7.39 268	2.65 192	12.58 227	5.24 212	29.55 301	25.24 263	14.19 148	16.70 125	17.07 224	6.91 143	10.65 95	6.26 197	0.38 257	0.39 313	0.10 198	0.12 217	0.75 281	0.28 167

ARAFT	8.50 201	3.19 302	16.58 338	5.52 151	0.91 82	12.13 219	11.20 344	17.19 150	18.28 190	18.40 252	16.33 121	17.10 225	8.58 166	18.56 307	5.00 168	0.11 166	0.04 71	0.00 1	0.00 1	0.55 235	0.25 158

MLCV	9.32 227	2.22 255	12.55 282	5.22 135	1.32 119	13.79 243	1.35 40	21.14 206	23.65 244	21.91 308	31.37 302	17.14 226	7.57 148	16.00 278	10.18 267	0.22 213	0.01 15	0.03 118	0.02 105	0.40 187	0.29 173

test_sample6	9.79 246	1.61 147	9.84 229	5.35 145	2.35 178	15.59 279	6.60 268	28.40 286	20.96 212	19.40 263	33.22 331	17.17 227	11.58 233	13.43 222	8.82 247	0.26 233	0.10 181	0.10 198	0.06 174	0.50 221	0.41 205

ffm	8.12 193	1.43 86	9.67 220	5.70 160	3.44 223	11.96 214	6.35 253	18.45 168	16.31 163	15.83 185	31.44 306	17.22 228	10.87 211	10.82 105	1.61 12	0.00 1	0.05 93	0.80 336	0.08 187	0.26 115	0.14 79

ff1	9.41 232	1.43 86	9.67 220	5.70 160	3.44 223	11.96 214	6.35 253	18.45 168	16.31 163	15.83 185	31.44 306	17.22 228	10.87 211	16.19 281	21.98 356	0.00 1	0.05 93	0.80 336	0.08 187	0.26 115	0.14 79

mmx	10.71 275	1.43 86	9.67 220	5.70 160	3.44 223	11.96 214	6.35 253	32.18 332	28.03 287	15.83 185	31.44 306	17.22 228	10.87 211	16.19 281	21.98 356	0.22 213	0.06 126	0.80 336	0.08 187	0.48 207	0.21 132

xxx	10.71 275	1.43 86	9.67 220	5.70 160	3.44 223	11.96 214	6.35 253	32.18 332	28.03 287	15.83 185	31.44 306	17.22 228	10.87 211	16.19 281	21.98 356	0.22 213	0.06 126	0.80 336	0.08 187	0.48 207	0.21 132

BEATNet_4x	9.37 230	4.85 337	12.05 277	5.48 149	1.35 122	13.15 235	6.15 248	25.06 246	16.74 167	16.18 193	24.65 220	17.29 232	12.51 246	16.91 294	10.92 277	0.38 257	0.18 236	0.81 341	0.05 160	1.95 333	0.65 254

AIO-Stereo-zeroshot	7.16 163	3.12 300	14.04 309	4.74 89	6.89 354	6.58 139	0.68 16	21.97 218	9.36 86	10.84 91	17.38 127	17.36 233	9.24 181	12.45 185	4.44 150	0.04 121	0.24 278	0.10 198	1.00 364	1.36 318	1.43 318

GMM-Stereo	8.34 197	1.09 34	6.42 70	6.14 199	2.52 184	10.30 188	9.64 316	23.44 232	10.64 98	17.84 231	29.89 279	17.37 234	7.75 152	11.55 138	4.36 147	0.05 132	0.01 15	0.23 269	0.90 357	0.46 198	6.26 392

DMCA	8.51 202	1.90 208	9.96 234	5.16 122	4.14 253	10.29 187	4.46 195	25.52 250	19.55 198	16.33 197	20.69 172	17.59 235	11.26 220	10.42 89	11.36 284	0.50 289	0.08 162	0.35 297	0.05 160	0.36 168	0.31 183

SuperB	17.60 364	6.22 360	56.40 432	7.91 287	5.07 295	19.70 329	9.03 304	24.87 245	50.15 414	26.25 352	39.13 370	17.61 236	20.84 356	22.28 352	25.31 380	0.70 316	0.31 298	1.10 355	0.71 349	16.58 429	1.86 332

OMP-Stereo	6.93 154	2.57 275	9.03 192	10.63 355	1.72 144	4.89 49	1.91 96	17.84 159	15.56 155	16.69 207	14.16 101	17.70 237	7.33 146	12.93 205	4.83 164	0.24 225	0.03 61	0.06 156	0.02 105	0.19 75	0.39 198

DispNO	9.33 228	1.78 196	15.84 328	5.73 165	5.74 325	12.24 221	4.81 207	25.06 246	21.10 215	16.70 208	20.86 179	17.78 238	11.76 235	16.74 292	8.85 248	0.22 213	0.15 220	0.03 118	0.12 217	0.41 190	0.64 252

GrayStereo	8.86 214	1.17 45	6.94 88	8.09 292	2.82 198	10.58 194	11.40 349	17.93 164	15.74 158	22.43 314	30.95 295	17.80 239	12.44 245	11.19 124	4.57 152	0.02 96	0.02 39	0.18 247	0.79 354	0.31 147	1.90 336

MyStereo06	6.40 125	1.76 187	13.15 291	6.19 201	4.40 268	7.09 152	9.95 319	16.68 142	6.98 48	12.91 124	10.76 76	17.84 240	5.71 105	9.97 83	3.39 107	0.06 143	0.10 181	0.02 102	0.04 139	0.73 276	0.29 173

rvit_0105_3	9.23 220	3.67 312	17.68 349	11.75 371	1.89 156	9.37 179	8.48 300	18.68 172	30.64 309	15.02 163	14.72 105	17.87 241	9.94 199	15.66 263	6.54 199	0.36 254	0.43 325	0.01 88	0.41 326	0.50 221	1.01 297

IRAFT_RVC	8.76 209	1.47 96	9.55 213	7.31 262	1.77 149	6.49 134	10.43 333	25.94 258	27.33 281	17.50 225	19.85 160	17.93 242	10.21 202	12.88 201	5.44 184	0.17 187	0.30 295	0.19 255	0.05 160	0.22 85	0.12 62

gcap-zeroshot	5.34 73	1.50 107	10.42 246	4.65 87	1.22 110	9.78 180	1.70 63	10.29 42	6.36 38	15.08 165	9.84 57	17.96 243	5.21 88	9.43 73	1.99 30	0.10 162	0.36 310	0.06 156	0.29 294	0.05 9	0.43 210

IIG-Stereo	7.41 171	2.13 248	8.55 162	10.02 342	1.76 148	6.82 147	1.53 50	17.17 149	15.84 161	18.74 257	20.30 168	18.01 244	8.39 165	12.89 202	5.22 175	0.27 235	0.03 61	0.03 118	0.00 1	0.16 61	0.30 176

SMFormer	10.46 269	1.37 76	13.37 294	4.41 73	1.30 114	14.40 257	3.29 156	30.25 307	29.81 298	19.55 265	29.37 267	18.06 245	14.40 286	15.42 259	12.70 290	0.38 257	0.21 252	0.28 284	0.03 121	0.33 160	0.31 183

tta	10.45 267	1.37 76	13.37 294	4.41 73	1.30 114	14.39 254	3.29 156	30.25 307	29.81 298	19.55 265	29.37 267	18.06 245	14.40 286	15.42 259	12.69 289	0.38 257	0.21 252	0.28 284	0.03 121	0.29 131	0.18 109

qqq1	9.96 254	1.37 76	13.37 294	4.41 73	1.30 114	14.40 257	3.29 156	30.25 307	29.81 298	19.55 265	29.37 267	18.06 245	14.40 286	15.42 259	3.18 98	0.38 257	0.21 252	0.00 1	0.01 76	0.29 131	0.18 109

fff1	9.96 254	1.37 76	13.37 294	4.41 73	1.30 114	14.40 257	3.29 156	30.25 307	29.81 298	19.55 265	29.37 267	18.06 245	14.40 286	15.42 259	3.18 98	0.38 257	0.21 252	0.00 1	0.01 76	0.29 131	0.18 109

STrans-v2	7.98 191	1.84 203	9.42 209	4.84 96	1.48 129	12.23 220	10.05 324	19.06 180	12.32 113	13.63 138	26.06 237	18.13 249	12.35 243	12.99 210	3.99 136	0.01 59	0.01 15	0.18 247	0.01 76	0.22 85	0.83 277

test_sample1	7.66 178	1.26 56	8.87 174	5.04 105	2.61 189	14.61 262	4.58 198	20.08 190	9.81 90	13.83 141	21.62 191	18.21 250	12.26 241	11.71 150	8.01 231	0.11 166	0.11 194	0.02 102	0.02 105	0.20 78	0.17 104

ADCRef	17.30 360	6.73 365	42.01 413	10.11 343	8.78 387	26.61 377	10.45 335	31.29 323	32.75 330	31.19 381	41.62 387	18.47 251	19.78 350	24.29 363	34.06 409	0.76 325	0.42 321	2.16 377	1.79 381	1.23 310	1.56 323

test_xeample	11.49 291	1.24 54	7.50 111	5.22 135	2.18 169	17.40 308	6.49 263	31.14 319	22.77 236	17.90 234	33.09 330	18.48 252	14.61 291	13.51 225	37.38 420	0.16 184	0.13 206	0.01 88	0.03 121	0.23 97	0.24 153

HCRNet	8.80 211	1.43 86	7.74 123	14.41 392	5.25 302	10.85 200	2.56 132	26.07 260	18.04 188	15.48 177	25.03 222	18.63 253	9.93 198	13.01 211	6.76 202	0.04 121	0.04 71	0.10 198	0.01 76	0.18 71	0.38 195

test_sample2	7.86 184	1.27 57	7.98 133	5.00 104	2.29 174	13.33 238	6.88 275	20.42 199	15.24 147	13.95 143	21.58 189	18.96 254	12.12 240	12.07 166	5.36 183	0.12 170	0.10 181	0.07 166	0.03 121	0.28 125	0.19 120

TransformOpticalFlow	7.76 181	1.90 208	9.31 205	5.50 150	1.18 107	6.97 150	8.27 295	17.86 163	13.21 125	14.58 152	29.13 265	19.01 255	10.85 209	12.51 188	3.69 117	0.01 59	0.04 71	0.20 258	0.04 139	0.17 68	0.84 278

GEStereo_RVC	12.81 318	2.49 271	13.64 302	9.68 331	4.97 287	18.16 317	11.30 346	31.26 321	47.47 401	19.84 271	26.97 246	19.03 256	13.19 257	20.14 330	14.86 310	0.83 334	0.51 344	0.10 198	0.13 222	0.54 232	0.99 295

MSMDNet	9.64 239	1.77 193	10.63 250	4.83 94	2.90 202	16.35 300	2.37 122	29.33 299	34.29 340	17.43 223	22.10 199	19.05 257	7.79 154	12.11 169	6.87 204	0.23 221	0.46 333	0.67 325	0.21 256	2.77 351	0.60 242

PCWNet_CMD	9.64 239	1.77 193	10.59 249	4.80 93	2.90 202	16.25 299	2.42 125	29.37 300	34.10 337	17.41 221	22.04 197	19.10 258	7.70 150	12.05 162	6.86 203	0.22 213	0.45 331	0.80 336	0.22 259	3.11 360	0.69 259

RAFT + AFF	10.27 265	3.77 315	17.13 340	10.24 349	4.97 287	13.08 234	11.52 350	25.69 254	25.80 268	14.72 154	16.12 119	19.16 259	11.35 225	16.24 285	9.04 252	0.30 239	1.46 383	0.66 324	0.20 254	2.03 339	1.94 337

DAS	10.80 281	2.03 235	13.96 306	9.01 309	6.23 337	14.67 263	7.38 285	21.59 210	32.58 327	18.67 255	28.13 256	19.20 260	17.08 325	16.54 289	7.31 210	0.58 300	0.01 15	0.29 288	0.01 76	0.47 205	0.20 125

SepStereo	11.34 288	2.03 235	13.96 306	9.01 309	6.23 337	14.67 263	7.38 285	21.59 210	32.58 327	18.67 255	28.13 256	19.20 260	17.08 325	27.36 378	7.31 210	0.58 300	0.01 15	0.29 288	0.01 76	0.47 205	0.20 125

RAFT	8.51 202	2.16 249	8.93 176	8.14 294	0.81 75	12.63 228	8.49 301	16.34 136	15.56 155	22.31 311	18.99 148	19.29 262	11.39 226	17.57 299	6.05 191	0.01 59	0.19 241	0.27 277	0.02 105	0.64 259	0.45 216

AdaStereo	10.22 262	3.63 310	9.14 201	9.15 313	3.24 218	15.79 283	5.39 221	31.94 328	25.42 265	18.39 251	26.47 240	19.44 263	9.50 189	16.60 290	8.59 243	0.44 278	0.05 93	0.40 305	0.00 1	0.57 241	0.16 98
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.
FINET	15.49 344	6.08 353	24.99 376	8.12 293	7.69 371	21.80 343	22.35 413	33.76 352	48.27 403	25.99 347	32.27 319	19.48 264	16.83 320	19.07 313	16.38 321	1.37 358	0.70 358	0.95 349	0.27 287	2.61 348	0.90 285

FADNet-RVC-Resample	11.72 295	4.35 330	30.33 393	9.46 324	3.90 240	14.11 247	7.17 283	25.78 255	23.31 239	23.27 321	29.52 274	19.50 265	15.00 300	15.38 258	8.33 239	0.53 295	0.50 341	0.49 311	0.50 336	1.38 320	1.67 328

GCST	37.32 440	40.98 441	25.25 378	92.15 473	35.59 441	25.00 366	1.02 29	25.45 249	19.73 200	26.01 349	15.21 110	19.51 266	4.75 81	16.71 291	4.32 146	80.90 466	35.46 444	87.50 471	74.71 463	73.21 464	42.99 451

222	12.33 307	1.29 61	8.09 140	6.06 192	2.14 168	19.51 327	2.53 129	33.63 350	23.55 241	21.72 307	30.51 287	20.11 267	16.77 319	13.22 217	46.51 441	0.15 182	0.14 217	0.01 88	0.03 121	0.26 115	0.26 161

PWCDC_ROB	17.80 367	9.62 381	18.38 353	17.95 407	7.74 372	24.61 361	5.56 226	34.41 361	52.79 418	29.66 374	50.20 418	20.63 268	19.69 349	29.85 390	20.87 349	6.18 407	0.26 288	0.10 198	0.05 160	5.36 387	2.00 339

anonymousa	9.03 215	1.62 152	8.03 138	4.19 57	5.53 316	15.37 273	3.81 178	18.55 171	21.20 218	18.28 244	30.99 297	20.79 269	13.42 259	10.58 91	7.57 219	0.00 1	0.05 93	0.29 288	0.18 240	0.10 36	0.11 57

UPFNet	11.72 295	1.52 113	10.33 244	7.38 266	7.14 359	20.05 331	9.62 315	28.90 294	25.94 271	20.02 275	29.73 277	20.91 270	16.34 314	18.61 309	16.17 320	0.26 233	0.17 230	0.25 273	0.03 121	0.55 235	0.56 236

rvit_105_1	13.56 333	5.57 351	19.88 364	13.22 382	4.58 274	15.04 267	28.61 432	26.56 266	42.75 383	18.83 258	24.53 218	20.93 271	13.85 271	18.02 304	11.90 287	1.74 364	0.60 353	0.25 273	2.10 389	0.61 249	1.64 326

delet	12.65 316	1.85 205	11.36 265	7.71 283	6.22 336	22.52 348	10.22 332	28.14 284	37.67 360	19.66 269	29.24 266	21.00 272	15.99 311	21.97 350	17.77 331	0.03 114	0.07 144	0.19 255	0.04 139	0.60 247	0.75 270

LL-Strereo	10.79 280	3.52 309	12.54 281	8.77 304	5.44 313	7.49 156	9.26 309	35.15 367	28.70 292	16.47 200	15.85 116	21.06 273	17.42 330	21.62 349	9.72 257	0.21 207	0.22 261	0.74 330	0.08 187	0.98 295	0.60 242

MMNet	12.97 321	2.08 240	12.74 284	6.98 249	6.27 340	26.39 376	4.73 201	23.10 229	41.79 378	25.48 343	32.29 320	21.09 274	17.79 333	19.52 321	17.90 333	0.19 194	0.07 144	0.10 198	0.00 1	0.37 173	0.59 241

PS-NSSS	13.70 335	7.41 371	14.68 319	6.70 235	5.63 319	18.43 320	12.59 359	38.89 398	25.56 266	20.27 281	35.71 350	21.11 275	16.35 315	17.16 296	17.56 329	2.28 373	0.53 346	5.37 400	0.36 316	4.28 378	3.09 361

iinet-f	13.51 332	4.29 327	45.90 418	6.01 187	3.96 244	21.00 337	13.40 365	27.40 277	21.12 216	21.11 299	30.72 290	21.49 276	16.96 322	15.33 255	19.50 341	0.12 170	0.42 321	0.09 182	0.05 160	0.89 292	0.39 198

iRaft-Stereo_5w	8.70 208	1.81 201	9.33 206	5.83 170	3.78 235	4.87 48	11.12 343	15.86 132	14.80 144	15.23 175	26.36 239	21.49 276	12.91 254	15.94 275	12.73 291	0.58 300	0.05 93	0.08 175	0.09 200	0.85 288	0.33 187

ITSA-stereo	11.44 290	2.03 235	10.92 260	5.90 177	1.78 151	12.05 218	4.17 186	36.77 380	49.15 407	18.17 241	18.53 143	21.79 278	12.59 248	15.74 265	14.05 302	0.45 279	0.39 313	0.28 284	0.29 294	0.98 295	2.81 355

ADLNet2	12.44 310	2.17 250	12.84 286	9.17 314	5.82 328	20.00 330	10.13 328	32.53 337	36.22 354	18.62 254	19.39 152	21.96 279	17.07 324	21.43 348	19.42 340	0.24 225	0.15 220	0.06 156	0.08 187	0.86 289	0.57 237

DSFCA	11.85 299	2.01 231	12.93 287	5.40 146	6.87 352	15.36 272	10.45 335	30.68 315	31.84 315	25.99 347	23.52 210	22.03 280	14.05 276	20.28 337	12.46 288	0.57 299	0.41 317	0.28 284	0.38 322	1.02 297	0.47 218

RASNet	11.59 292	1.71 171	10.36 245	6.30 207	5.66 321	15.48 277	6.12 247	34.50 362	20.86 211	16.61 204	32.51 322	22.04 281	23.00 362	19.44 319	16.15 319	0.71 318	0.03 61	0.05 142	0.01 76	0.15 55	0.13 74

ccs_rob	9.61 238	1.92 215	10.72 252	4.55 82	2.89 201	14.33 253	2.86 146	26.85 270	32.36 324	17.05 213	22.91 206	22.12 282	8.70 170	12.10 168	7.44 213	0.19 194	0.44 327	1.38 366	0.25 279	2.68 349	0.57 237

CFNet_pseudo	9.58 236	1.91 211	10.73 253	4.53 81	2.91 204	14.26 251	2.75 140	26.73 269	32.14 322	17.10 215	23.02 207	22.14 283	8.74 172	12.17 171	7.43 212	0.20 202	0.45 331	1.24 364	0.24 275	2.49 346	0.49 225

BSDual-CNN	9.70 241	1.48 100	7.93 130	6.74 238	3.96 244	16.10 290	7.13 281	33.06 344	21.58 222	17.99 236	21.34 185	22.28 284	11.53 229	14.18 237	7.81 225	0.19 194	0.13 206	0.14 229	0.04 139	0.30 136	0.09 41

psmg	9.80 247	1.48 100	7.93 130	5.18 128	3.96 244	15.85 284	7.93 293	29.11 295	21.58 222	20.93 292	25.06 223	22.28 284	11.53 229	14.18 237	7.81 225	0.19 194	0.13 206	0.17 242	0.04 139	0.36 168	0.21 132

PSMNet-RSSM	9.71 243	1.73 172	6.09 57	7.47 273	4.27 258	10.06 184	6.00 240	29.14 296	21.74 226	15.76 184	32.88 327	22.63 286	13.18 256	12.94 206	9.12 254	0.09 158	0.02 39	0.07 166	0.10 206	0.70 269	0.24 153

KYRaft	9.04 216	1.11 36	7.02 92	6.50 218	0.97 86	8.27 168	8.19 294	22.86 227	8.20 72	21.30 303	31.38 303	22.64 287	8.20 163	11.99 157	2.96 85	0.02 96	0.02 39	0.05 142	0.68 348	0.40 187	18.09 437

UGAM	10.01 257	1.28 59	9.19 202	6.53 221	4.31 264	6.72 143	10.45 335	15.31 113	25.98 272	20.56 286	27.42 251	22.70 288	11.49 227	26.30 373	10.64 276	0.00 1	0.00 1	0.46 308	0.03 121	0.39 182	0.43 210

NOSS_ROB	10.99 284	3.81 318	6.88 85	6.69 234	2.30 175	16.06 288	10.94 340	30.06 304	32.41 325	16.10 192	18.72 145	22.78 289	14.21 281	17.52 298	8.62 245	2.35 375	1.84 390	3.32 395	1.57 379	2.06 340	1.52 322

hknet	10.13 261	1.56 130	10.27 243	6.74 238	3.72 233	16.10 290	7.13 281	33.06 344	21.12 216	17.99 236	21.34 185	23.11 290	14.95 295	16.43 287	8.34 240	0.14 176	0.13 206	0.14 229	0.04 139	0.30 136	0.09 41

NVstereo2D	15.15 341	2.97 293	16.28 334	9.23 317	7.56 368	30.03 388	9.53 314	42.80 416	42.72 382	15.11 167	27.03 248	23.16 291	16.93 321	24.28 362	15.45 312	3.07 388	0.43 325	1.44 367	0.61 345	6.74 394	7.60 410

DeepPruner_ROB	10.77 279	4.56 332	13.13 289	6.37 210	4.28 263	10.14 185	6.86 274	36.42 378	19.59 199	17.87 232	27.37 250	23.19 292	12.26 241	19.09 314	10.23 270	1.05 348	0.48 337	0.23 269	0.15 232	0.89 292	1.17 308

CFNet_ucs	10.25 263	1.91 211	11.88 273	4.98 102	4.08 251	15.11 268	3.57 172	28.02 282	31.98 321	18.21 243	25.20 226	23.27 293	9.38 186	13.38 220	7.22 208	0.23 221	0.81 366	1.65 370	0.22 259	3.01 356	0.93 288

Anonymous_2	14.95 339	6.75 366	17.63 346	5.45 148	7.10 358	26.19 373	11.58 351	18.06 165	17.30 174	17.61 228	15.47 112	23.33 294	20.95 357	20.55 343	14.63 306	11.05 428	12.86 436	11.27 425	25.12 440	11.32 420	4.82 383

AANet_RVC	13.16 324	5.34 348	10.83 257	8.20 296	4.44 270	14.13 249	9.46 312	28.78 292	37.67 360	23.44 323	37.47 361	23.48 295	15.83 310	22.39 353	16.63 322	1.67 363	0.86 369	0.24 272	0.02 105	0.63 255	1.60 324

PA-Net	16.29 347	6.88 368	27.34 382	9.88 337	11.12 404	21.77 342	28.15 431	32.06 331	39.49 366	19.99 273	27.91 254	23.50 296	20.59 354	20.25 334	24.04 371	0.24 225	2.26 398	0.22 266	4.59 407	1.13 305	4.48 380
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CBMV_ROB	11.77 298	2.89 288	6.92 87	5.20 131	2.88 200	14.12 248	4.79 205	26.69 268	29.84 302	26.17 351	31.92 313	23.61 297	20.74 355	20.20 333	10.18 267	1.78 366	1.80 389	2.17 378	1.26 373	1.61 323	0.55 233

CFNet	10.67 273	2.33 262	8.90 175	6.66 232	4.09 252	16.05 286	4.26 190	30.44 313	31.01 312	18.53 253	26.48 241	23.69 298	13.68 265	15.27 254	10.59 275	0.05 132	0.02 39	0.44 306	0.05 160	0.73 276	0.23 147

GwcNet-RSSM	10.65 272	1.94 219	8.57 164	6.89 247	5.26 305	12.26 223	5.21 211	25.80 257	31.50 313	16.67 206	33.52 337	23.70 299	13.88 273	12.84 200	13.67 299	0.05 132	0.10 181	0.14 229	0.02 105	0.65 261	0.39 198

UGAM-zero	6.91 152	1.47 96	13.65 303	4.24 61	1.67 139	5.51 79	0.72 19	17.44 151	6.74 43	14.56 151	15.84 115	24.16 300	14.20 280	12.79 199	3.96 133	0.00 1	0.22 261	0.02 102	0.58 344	0.14 50	0.27 163

ADCP+	18.16 370	4.61 333	32.94 397	9.31 318	10.23 397	28.87 384	11.69 352	33.43 348	36.49 355	29.28 372	40.49 378	24.18 301	24.61 372	33.89 400	35.33 411	0.25 231	0.40 316	2.00 374	1.17 370	2.16 341	1.87 333

StereoDRNet-Refined	13.36 330	2.80 282	10.82 256	7.94 288	3.10 211	18.95 323	4.45 194	28.47 287	29.65 296	29.11 369	41.47 385	24.44 302	17.64 331	23.34 357	21.66 352	0.16 184	0.07 144	0.53 315	0.32 307	0.77 283	1.64 326
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ToySt	10.51 270	2.00 225	15.67 326	5.33 143	0.95 85	14.97 265	9.51 313	24.02 237	27.37 282	14.61 153	24.67 221	24.56 303	14.70 293	16.86 293	13.35 295	0.06 143	0.23 267	0.03 118	0.09 200	0.62 252	0.67 256

DualNet (step1)	12.44 310	4.86 338	17.49 341	5.97 181	2.94 206	17.57 312	8.30 296	28.75 289	23.91 250	24.38 332	21.03 181	24.64 304	17.82 335	13.58 227	9.82 258	6.44 410	0.87 370	6.62 406	7.44 418	3.20 363	3.11 362

test_sample9	15.04 340	4.86 338	17.49 341	5.97 181	2.94 206	17.57 312	8.30 296	28.75 289	23.91 250	24.38 332	21.03 181	24.64 304	17.82 335	20.07 328	20.17 345	6.44 410	36.07 445	6.62 406	7.44 418	3.20 363	3.11 362

test_sample7	10.45 267	2.24 257	9.90 231	5.32 142	2.01 163	14.98 266	7.44 287	28.75 289	23.91 250	24.38 332	21.03 181	24.64 304	17.82 335	13.58 227	9.82 258	0.59 304	0.87 370	0.39 304	0.12 217	0.66 265	0.47 218

DeepPrunerF	19.92 386	11.02 396	44.29 414	20.74 415	17.75 425	19.19 325	22.57 414	36.86 383	49.93 410	25.48 343	36.62 355	24.69 307	23.97 367	23.44 358	21.79 353	2.68 383	1.63 387	5.70 401	3.95 403	3.38 368	2.67 354

ACVNet	10.36 266	1.68 168	5.49 40	6.01 187	2.75 196	12.78 231	3.56 170	21.89 214	34.81 343	14.96 160	30.78 292	24.72 308	13.88 273	15.81 267	17.20 326	0.13 174	0.01 15	0.06 156	0.06 174	0.51 224	0.15 93

acv_ft	12.16 304	1.68 168	11.97 275	7.70 281	6.20 334	19.61 328	5.52 223	25.78 255	34.81 343	25.62 345	30.78 292	24.72 308	13.20 258	15.81 267	18.80 337	0.13 174	0.01 15	0.06 156	0.06 174	0.63 255	0.15 93

GMStereo_Zeroshot	10.83 282	7.81 372	19.95 365	9.55 326	2.47 183	11.83 211	1.31 37	20.84 201	20.52 207	22.73 316	35.93 351	24.76 310	5.94 112	19.68 322	7.04 205	0.45 279	0.02 39	0.25 273	0.01 76	5.38 388	0.19 120

cf-r	10.06 259	1.60 142	7.99 135	5.82 168	5.70 324	12.92 233	4.78 203	24.18 240	27.47 284	16.91 212	31.02 298	25.12 311	14.05 276	11.63 147	11.01 282	0.03 114	0.03 61	0.05 142	0.03 121	0.43 194	0.39 198

NLCA_NET_v2_RVC	12.05 303	3.43 307	16.25 333	7.62 279	5.58 317	14.57 261	6.00 240	32.98 342	27.41 283	21.69 306	31.40 304	25.21 312	13.47 261	14.96 252	15.60 314	0.84 335	0.33 305	0.35 297	0.35 314	1.29 313	1.78 331
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	9.48 233	2.12 246	4.89 23	7.03 250	3.78 235	16.05 286	6.37 257	28.25 285	20.00 205	15.93 189	23.07 208	25.21 312	12.79 250	12.57 191	8.01 231	0.07 153	0.04 71	1.17 357	0.23 268	1.31 316	0.69 259

PSMNet-ADL	9.88 253	2.01 231	6.80 83	9.18 315	4.26 257	15.11 268	3.50 163	27.12 272	24.42 259	14.72 154	18.96 147	25.32 314	13.43 260	15.76 266	14.04 301	0.79 329	0.78 365	0.00 1	0.02 105	0.26 115	1.18 310

GANet-RSSM	9.48 233	1.32 69	6.45 71	6.72 237	5.51 315	12.78 231	6.03 244	26.55 265	18.96 196	14.92 159	27.95 255	25.41 315	14.69 292	13.52 226	7.60 221	0.10 162	0.10 181	0.16 240	0.01 76	0.51 224	0.39 198

CFNet-ft	9.87 251	2.18 253	5.49 40	7.45 271	5.25 302	15.76 281	5.98 238	21.89 214	21.87 227	14.96 160	30.02 281	25.68 316	13.68 265	12.46 186	10.94 279	0.08 156	0.06 126	1.83 371	0.22 259	1.09 300	0.43 210

CFNet_RVC	9.87 251	2.18 253	5.49 40	7.45 271	5.25 302	15.76 281	5.98 238	21.89 214	21.87 227	14.96 160	30.02 281	25.68 316	13.68 265	12.46 186	10.94 279	0.08 156	0.06 126	1.83 371	0.22 259	1.09 300	0.43 210

iResNet_ROB	11.71 294	1.96 221	10.77 254	6.01 187	3.68 232	15.13 270	2.34 118	31.72 326	37.58 359	26.16 350	32.77 324	25.88 318	15.34 304	16.35 286	7.94 230	0.19 194	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.31 147	0.12 62

TDLM	12.98 323	3.78 316	9.77 227	10.75 359	4.94 285	16.10 290	14.08 369	35.05 365	31.87 316	22.36 312	26.51 243	26.09 319	14.97 299	24.73 366	13.11 292	1.05 348	0.05 93	1.21 361	0.27 287	1.83 329	1.00 296

1111x	11.32 286	1.34 71	8.95 180	5.20 131	1.96 160	14.46 260	7.75 292	35.65 372	28.23 290	15.66 182	26.66 244	26.65 320	14.76 294	15.88 270	22.27 360	0.24 225	0.13 206	0.04 135	0.06 174	0.30 136	0.24 153

DMCA-RVC	11.41 289	3.32 304	11.68 270	10.12 344	4.81 280	11.92 213	4.11 182	24.67 244	23.66 246	20.06 277	28.51 261	26.71 321	24.96 376	15.95 277	14.82 308	0.41 271	0.34 308	0.56 317	0.16 235	0.72 275	0.69 259

ADLNet	12.34 308	2.22 255	10.14 241	8.38 300	6.78 350	17.56 311	9.05 305	33.21 347	26.28 276	27.06 356	26.01 232	26.80 322	13.76 268	16.99 295	18.74 336	0.24 225	0.39 313	0.23 269	0.10 206	0.64 259	2.16 347

ACV-stereo	11.65 293	5.15 344	28.84 384	6.80 242	3.33 221	20.38 333	6.59 267	21.03 203	20.57 208	17.67 229	20.95 180	26.81 323	16.69 317	20.19 332	13.26 294	0.72 320	1.11 376	0.15 235	0.09 200	0.65 261	2.13 342

FADNet-RVC	13.27 328	11.57 398	39.71 407	7.94 288	4.50 271	15.41 274	6.95 279	27.96 280	22.98 238	20.37 283	30.73 291	26.86 324	11.31 224	20.50 342	14.28 304	0.14 176	0.14 217	0.13 225	0.18 240	2.83 352	0.86 282

xxxx	11.74 297	1.16 42	7.88 127	5.61 154	1.99 161	20.46 334	3.12 153	33.99 353	23.76 249	15.53 178	30.67 288	26.88 325	14.50 290	12.98 209	35.48 412	0.19 194	0.18 236	0.01 88	0.02 105	0.22 85	0.27 163

ICVP	10.07 260	1.73 172	6.11 58	9.08 311	3.31 220	12.25 222	6.56 265	26.30 263	22.52 234	16.49 201	31.80 311	26.94 326	12.42 244	11.35 130	10.92 277	1.17 354	0.57 351	0.17 242	0.10 206	0.58 244	1.07 301
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HGLStereo	12.72 317	2.66 279	12.34 278	9.93 338	7.55 367	16.16 294	7.45 288	31.48 325	27.01 280	20.01 274	35.31 348	26.98 327	18.90 344	17.87 302	18.90 338	0.33 245	0.16 228	0.07 166	0.05 160	0.48 207	0.70 263

UNet	12.64 315	2.02 233	13.36 293	6.85 246	7.76 373	25.31 369	4.74 202	34.10 354	28.19 289	20.03 276	31.07 299	27.02 328	17.36 328	20.18 331	13.87 300	0.06 143	0.05 93	0.27 277	0.01 76	0.23 97	0.39 198

FADNet	14.18 336	10.92 393	37.56 404	7.79 285	6.64 344	17.48 310	6.91 276	34.73 363	34.03 335	18.85 259	27.02 247	28.26 329	14.24 282	17.77 301	10.09 266	0.41 271	0.67 357	0.37 301	0.37 320	8.13 403	1.34 312

MDST_ROB	17.92 368	1.60 142	13.68 304	13.88 388	6.44 342	43.05 425	14.86 375	42.74 415	41.66 376	43.25 419	42.85 393	28.43 330	17.28 327	29.35 387	16.06 317	0.88 337	0.11 194	0.63 322	0.47 333	0.50 221	0.64 252

ssnet_v2	13.23 326	2.43 265	11.25 262	7.34 263	2.92 205	23.05 353	12.95 361	35.93 374	32.92 331	21.23 302	25.38 227	28.81 331	15.22 302	22.57 354	19.81 343	0.18 190	0.08 162	0.19 255	0.05 160	1.24 311	1.06 300

CRFU-Net	12.56 314	2.89 288	11.77 271	8.18 295	5.80 327	24.84 362	10.46 339	24.56 242	13.12 122	30.06 377	29.37 267	29.09 332	19.64 348	19.96 325	18.53 335	0.82 332	0.48 337	0.27 277	0.15 232	0.53 230	0.68 257

Wz-Net-LNSev-Ref	15.26 342	3.68 313	27.36 383	7.11 256	5.83 329	24.88 364	12.12 357	30.19 306	36.12 353	27.08 357	45.98 403	29.10 333	13.65 264	20.45 341	20.26 348	0.67 315	0.00 1	0.10 198	0.00 1	0.32 156	0.26 161

S-Stereo	16.85 352	3.95 322	20.67 369	12.08 376	8.91 389	21.68 341	12.61 360	32.20 334	44.61 394	22.37 313	38.42 368	29.15 334	28.02 388	18.58 308	22.36 362	2.88 384	3.11 412	0.87 347	1.82 383	3.58 370	9.08 419

DRN-Test	15.88 345	3.83 319	14.70 320	9.96 340	8.02 379	28.93 386	14.65 372	42.34 412	38.25 365	28.18 365	34.31 345	29.22 335	18.35 339	20.01 326	22.68 363	0.37 256	0.41 317	0.46 308	0.28 290	1.28 312	1.34 312

Syn2CoEx	17.03 357	10.40 387	25.65 379	20.35 412	8.02 379	26.28 374	11.27 345	37.16 385	32.69 329	28.89 367	40.17 376	29.27 336	26.63 379	19.19 316	17.63 330	0.98 342	0.54 347	1.23 363	0.23 268	1.82 328	2.24 348

DCVSM-stereo	9.70 241	1.83 202	11.36 265	5.81 167	3.59 231	10.57 193	3.00 149	18.71 173	22.11 230	23.79 325	19.02 149	29.73 337	17.68 332	13.33 219	9.11 253	0.21 207	1.14 377	0.27 277	0.06 174	0.75 281	1.89 334

CVANet_RVC	13.24 327	3.39 305	8.43 155	8.42 301	5.04 293	18.52 322	11.72 353	32.03 330	33.85 334	23.17 320	32.77 324	29.78 338	16.51 316	23.20 356	11.28 283	0.94 339	0.04 71	1.19 360	0.47 333	3.13 361	1.01 297

iResNetv2_ROB	12.00 301	2.91 290	13.46 298	5.82 168	3.73 234	13.15 235	6.45 260	34.15 355	36.02 351	25.25 339	33.81 341	29.79 339	14.24 282	13.61 229	6.10 195	0.21 207	0.02 39	0.12 214	0.00 1	0.82 285	0.25 158

SGM-Forest	12.92 320	1.87 206	6.61 73	5.68 158	2.05 165	23.19 354	11.30 346	34.24 358	30.77 310	26.54 353	31.99 314	29.98 340	15.74 308	21.17 347	13.36 296	1.05 348	0.33 305	0.84 343	0.01 76	0.71 271	0.97 291
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CSP-Net	12.85 319	2.95 292	9.64 218	5.94 180	3.96 244	25.85 370	9.93 318	28.81 293	26.00 273	29.31 373	32.44 321	30.00 341	15.16 301	20.25 334	14.30 305	0.55 298	0.19 241	0.03 118	0.00 1	0.65 261	0.98 294

psm_up	13.18 325	1.91 211	8.81 173	9.59 329	5.84 330	15.17 271	11.37 348	38.74 396	30.81 311	20.66 289	30.32 285	30.00 341	23.12 363	19.19 316	16.02 316	0.58 300	0.10 181	0.17 242	0.01 76	0.65 261	0.55 233

AACVNet	10.58 271	2.86 287	9.78 228	8.95 308	3.30 219	10.80 199	4.78 203	22.37 220	12.55 115	27.50 360	29.84 278	30.06 343	15.99 311	19.10 315	11.60 286	0.40 269	0.18 236	0.22 266	0.03 121	0.62 252	0.73 267

CBFPSM	12.42 309	2.59 277	28.96 387	4.74 89	3.20 216	22.33 346	16.31 388	21.13 205	21.03 214	21.04 297	27.81 253	30.24 344	15.99 311	14.59 250	14.80 307	0.04 121	0.49 340	0.10 198	0.16 235	0.51 224	2.34 350

Consistency-Raft	41.82 442	35.10 436	44.56 416	32.85 434	41.39 445	46.76 428	34.76 439	57.01 445	54.94 425	32.10 388	65.22 447	30.82 345	48.46 435	40.81 428	48.77 444	27.39 442	34.28 443	42.92 443	51.66 453	39.28 443	27.28 441

dad	12.24 305	10.20 384	13.68 304	6.64 231	1.47 127	13.55 241	3.58 173	17.62 154	35.33 347	27.15 359	32.65 323	30.85 346	10.86 210	14.33 242	10.04 265	2.95 385	0.55 349	7.92 417	0.91 360	3.35 367	1.17 308

CBMV	13.69 334	3.63 310	8.02 137	5.93 179	2.69 193	22.57 349	12.44 358	29.81 303	31.57 314	31.20 382	33.79 340	31.04 347	17.41 329	25.28 369	14.11 303	0.71 318	0.60 353	0.60 320	0.11 215	1.11 303	1.13 305
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
APVNet	17.75 366	5.46 350	20.35 368	12.31 377	8.40 381	30.16 389	24.10 421	41.14 408	30.12 305	25.08 337	41.09 381	31.24 348	23.12 363	27.07 377	27.86 396	0.34 249	0.56 350	3.02 390	0.52 339	1.68 326	1.45 319

GwcNet	16.48 349	5.23 346	20.03 366	10.24 349	8.48 382	28.79 383	10.09 325	38.60 394	44.51 393	23.29 322	36.95 357	31.29 349	19.79 351	20.42 339	25.70 384	0.54 296	0.72 359	0.57 318	0.39 324	1.37 319	2.64 353

ADCL	21.64 396	6.20 357	47.32 420	9.93 338	6.91 355	38.69 420	19.97 405	31.26 321	54.04 420	27.89 363	47.97 411	31.35 350	30.66 400	33.18 398	36.62 415	0.99 343	0.92 374	2.63 385	1.82 383	2.45 344	2.13 342

DDVS	10.70 274	3.00 295	11.95 274	6.84 245	3.80 238	15.73 280	2.83 145	23.57 233	17.37 176	20.98 293	29.89 279	31.40 351	8.70 170	19.22 318	13.19 293	0.74 324	1.53 385	0.07 166	0.21 256	0.84 287	2.11 341

hitnet-ft	12.04 302	2.11 243	6.14 59	7.27 261	3.90 240	25.98 372	3.56 170	22.56 221	23.74 247	20.55 284	33.81 341	31.59 352	18.67 343	19.47 320	17.20 326	0.42 275	1.36 380	0.35 297	0.07 184	1.11 303	0.86 282

Wz-Net-LNSev	18.19 371	10.57 389	41.33 410	10.19 346	7.94 377	24.29 358	15.28 381	34.15 355	43.38 388	32.90 393	43.72 398	31.94 353	22.21 360	20.81 345	22.26 359	0.47 285	0.22 261	0.00 1	0.02 105	1.22 309	0.94 289

STTStereo	12.97 321	4.88 341	26.57 381	7.54 276	5.41 312	13.43 239	6.49 263	30.53 314	26.35 277	25.14 338	31.43 305	32.00 354	14.12 278	16.01 279	14.83 309	0.29 238	0.31 298	0.67 325	1.08 367	1.21 308	1.11 302

fast-acv-ft	14.25 337	4.00 323	16.20 331	7.51 274	5.14 300	26.38 375	9.77 317	24.62 243	34.84 345	25.30 341	37.27 359	32.09 355	20.38 353	18.32 305	19.50 341	0.36 254	0.32 301	0.63 322	0.47 333	1.18 306	0.76 271

DLCB_ROB	13.35 329	3.00 295	9.12 197	9.43 320	5.68 322	21.80 343	10.12 327	29.19 298	29.92 304	27.71 361	31.45 310	32.37 356	19.50 347	19.02 312	16.73 323	0.22 213	0.04 71	0.38 303	0.06 174	0.49 216	0.85 281

SACVNet	13.38 331	4.08 324	11.41 267	11.67 370	5.79 326	17.28 306	9.39 310	32.77 339	22.29 231	28.11 364	33.35 333	32.48 357	21.86 359	19.75 323	10.28 271	1.00 344	0.48 337	0.85 344	0.29 294	1.31 316	3.08 360

MaskLacGwcNet_RVC	16.87 354	16.27 411	17.93 352	11.24 368	6.69 347	28.95 387	10.44 334	41.23 409	21.49 220	29.68 375	34.27 344	32.48 357	11.00 215	20.05 327	15.09 311	8.22 415	2.59 403	12.23 426	0.75 352	10.40 413	6.34 394

RTSC	19.64 381	9.36 377	31.06 395	10.99 362	6.24 339	28.10 381	10.14 329	37.50 388	58.34 435	31.74 385	36.70 356	32.50 359	21.03 358	36.00 414	37.24 419	1.23 356	0.44 327	0.12 214	0.31 303	1.98 334	1.69 329

RTS	30.15 426	23.12 426	96.33 470	16.71 402	11.63 408	58.66 445	24.28 422	36.80 381	62.63 443	43.79 420	46.10 404	32.56 360	43.90 429	51.29 439	40.92 428	2.38 377	0.66 355	1.06 352	0.74 350	5.11 384	4.34 377

RTSA	30.15 426	23.12 426	96.33 470	16.71 402	11.63 408	58.66 445	24.28 422	36.80 381	62.63 443	43.79 420	46.10 404	32.56 360	43.90 429	51.29 439	40.92 428	2.38 377	0.66 355	1.06 352	0.74 350	5.11 384	4.34 377

NaN_ROB	16.51 350	6.51 362	16.22 332	10.53 354	4.64 277	31.76 396	17.78 398	37.00 384	43.37 387	29.68 375	31.29 301	32.67 362	20.32 352	28.00 383	16.06 317	0.38 257	0.41 317	0.32 294	0.41 326	0.87 291	1.94 337

GASNet	17.30 360	19.38 419	30.46 394	20.66 414	9.36 393	16.06 288	9.06 306	43.89 423	40.04 370	25.35 342	23.73 211	32.90 363	15.37 305	28.91 385	17.05 324	3.04 387	0.27 292	1.88 373	0.45 331	6.73 393	1.37 314

G-Net	21.25 392	8.24 375	37.97 406	15.14 398	9.26 392	50.87 433	16.80 393	27.96 280	30.54 307	38.92 407	42.93 394	33.27 364	32.17 406	27.99 382	25.25 379	4.40 400	3.83 420	3.60 396	0.97 363	7.91 402	6.95 402

ac_64	11.10 285	1.49 104	9.88 230	8.24 297	5.45 314	19.12 324	6.46 261	24.10 239	14.34 139	22.80 317	23.87 215	33.28 365	15.54 306	18.87 311	17.26 328	0.28 236	0.12 201	0.02 102	0.02 105	0.26 115	0.63 246

SQANet	21.24 391	24.08 428	19.60 361	26.40 428	18.74 427	30.87 394	9.24 308	32.70 338	29.58 295	25.25 339	33.37 334	33.47 366	19.19 345	28.11 384	18.32 334	10.87 425	2.92 410	26.49 437	5.65 413	18.43 432	11.48 425

AnyNet_C32	23.37 405	13.28 403	40.29 409	12.36 378	11.44 407	30.39 390	29.15 433	31.36 324	44.90 396	35.36 399	48.86 412	33.61 367	34.20 409	43.15 431	41.62 433	1.27 357	1.35 379	1.18 359	2.58 392	4.77 381	6.27 393

HSM-Net_RVC	10.88 283	1.23 49	5.46 38	5.57 152	2.63 191	20.12 332	6.06 246	27.67 279	28.35 291	20.63 288	25.51 229	34.01 368	14.38 285	16.18 280	9.29 255	0.11 166	0.07 144	0.01 88	0.00 1	0.13 46	0.14 79
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
aanetorigin	19.21 379	12.59 400	53.50 425	9.67 330	7.83 374	11.85 212	13.87 367	17.05 147	34.15 338	49.18 429	48.89 414	34.05 369	30.22 398	22.86 355	28.00 400	1.01 346	0.75 363	0.67 325	0.89 356	3.07 358	4.14 376

StereoDRNet	15.30 343	4.47 331	14.35 316	10.71 356	8.69 385	25.02 367	11.03 341	39.66 400	35.62 349	29.17 370	28.81 262	34.05 369	17.80 334	18.80 310	23.77 368	0.41 271	0.30 295	0.15 235	0.14 226	1.64 325	1.42 317

GANetREF_RVC	25.41 417	29.28 431	24.63 375	25.18 425	6.04 332	30.44 391	35.39 441	47.84 430	50.60 416	36.88 403	36.04 353	34.11 371	31.23 402	37.46 418	27.96 399	8.58 416	2.66 405	16.29 429	4.95 411	14.37 427	8.32 415
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
Nwc_Net	17.98 369	4.67 334	17.79 351	14.26 390	11.65 410	25.14 368	14.88 376	40.85 405	39.83 369	21.07 298	43.24 395	34.50 372	27.64 385	26.44 376	25.03 377	3.22 389	0.18 236	2.52 384	3.18 396	1.98 334	1.51 321

PSMNet_ROB	16.90 355	5.45 349	14.16 311	13.77 385	7.25 361	27.65 380	32.74 437	43.21 419	37.88 363	24.00 326	32.97 329	34.55 373	16.69 317	17.41 297	23.96 370	0.38 257	0.22 261	0.93 348	2.05 387	1.83 329	0.96 290

PWC_ROB	18.37 372	10.55 388	25.19 377	10.21 347	6.29 341	23.75 355	4.79 205	35.93 374	48.75 406	32.56 391	44.46 401	34.68 374	24.78 374	30.99 392	25.72 385	1.38 360	0.08 162	1.57 368	0.26 283	2.18 342	3.17 367

NCC-stereo	19.75 382	6.08 353	23.96 373	15.05 395	16.17 421	18.42 318	21.45 409	43.31 421	41.00 374	24.30 330	38.12 366	34.98 375	26.92 381	35.46 408	25.65 381	4.29 397	2.07 393	3.24 393	8.90 426	2.86 353	2.86 357

Abc-Net	19.75 382	6.08 353	23.96 373	15.05 395	16.17 421	18.42 318	21.45 409	43.31 421	41.00 374	24.30 330	38.12 366	34.98 375	26.92 381	35.46 408	25.65 381	4.29 397	2.07 393	3.24 393	8.90 426	2.86 353	2.86 357
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CC-Net-ROB	22.04 398	22.91 425	28.86 385	14.05 389	8.73 386	33.79 404	15.26 380	46.84 428	36.06 352	33.72 397	32.10 316	35.47 377	24.02 368	23.57 359	27.88 397	8.95 418	2.95 411	24.94 435	3.68 400	12.41 422	4.62 381

DGSMNet	19.79 384	12.06 399	33.43 400	13.79 386	16.23 423	22.97 350	15.88 385	35.41 370	41.96 379	19.90 272	32.16 318	35.60 378	18.14 338	29.48 389	23.10 365	3.85 394	3.89 422	6.16 404	4.75 408	13.56 424	13.44 430

DISCO	16.36 348	1.88 207	16.15 330	7.78 284	4.19 254	26.92 378	10.21 331	30.31 311	44.26 392	21.35 304	33.91 343	35.80 379	22.40 361	35.65 411	33.87 407	0.18 190	0.08 162	0.04 135	0.04 139	1.71 327	0.54 232

EDNetEfficient	25.16 415	22.23 424	77.22 457	9.09 312	7.38 364	19.38 326	16.78 392	21.41 208	55.74 430	61.52 444	53.51 426	36.22 380	40.65 426	24.22 361	38.27 421	0.62 311	0.74 361	0.86 346	2.60 393	7.70 398	7.09 404

ADCMid	22.76 402	10.75 391	41.73 411	11.23 367	7.97 378	27.26 379	19.18 404	35.44 371	38.02 364	40.23 411	46.38 406	36.56 381	42.70 428	38.20 422	40.75 427	1.77 365	1.43 382	3.05 391	3.81 402	4.96 382	3.82 370

DANet	16.85 352	8.00 374	26.04 380	14.56 394	7.25 361	20.59 335	5.37 214	26.22 262	26.02 275	32.17 389	36.00 352	37.20 382	29.77 396	30.75 391	24.62 376	1.14 353	1.34 378	2.21 379	0.51 338	3.18 362	4.07 375
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UDG	21.45 395	14.84 408	14.44 317	21.30 420	20.08 430	32.05 399	13.76 366	35.98 376	35.52 348	25.93 346	30.69 289	37.26 383	30.66 400	21.97 350	19.89 344	10.88 426	5.55 427	22.78 433	7.65 421	14.83 428	13.05 429

FAT-Stereo	16.81 351	2.97 293	17.56 345	9.80 333	6.21 335	16.12 293	13.23 364	38.18 393	39.67 368	27.00 355	39.73 375	37.55 384	31.30 403	20.39 338	21.52 351	3.44 390	2.05 392	0.81 341	1.10 368	1.89 332	5.72 388

DDUNet	22.66 400	19.69 421	14.64 318	24.11 424	22.38 434	24.84 362	17.71 397	30.36 312	30.32 306	29.02 368	37.31 360	37.63 385	24.66 373	24.67 364	17.08 325	18.42 435	7.92 433	26.43 436	11.81 432	17.23 430	16.95 434

XQC	24.10 409	16.76 412	50.68 422	21.37 421	11.01 403	35.24 408	18.84 402	37.28 387	55.11 427	31.64 384	30.06 284	37.71 386	30.31 399	37.17 417	39.66 424	4.20 396	0.41 317	2.76 388	1.89 385	11.46 421	8.42 416

RYNet	18.92 376	4.69 335	16.88 339	10.99 362	15.84 420	46.72 427	16.57 391	37.84 389	48.03 402	26.92 354	26.48 241	37.84 387	24.92 375	19.80 324	31.04 405	0.25 231	0.25 286	0.62 321	0.03 121	6.34 392	6.39 395

pmcnn	14.59 338	3.68 313	19.78 363	6.83 244	4.51 272	21.27 340	14.67 373	27.37 275	30.54 307	27.09 358	40.19 377	38.71 388	18.53 342	17.70 300	19.27 339	0.84 335	0.09 171	0.00 1	0.00 1	0.48 207	0.31 183

SHD	21.32 393	10.03 383	30.16 392	14.30 391	8.68 384	24.15 356	8.93 302	40.82 404	61.17 439	35.79 401	44.15 400	38.73 389	30.20 397	33.88 399	31.09 406	2.00 370	0.81 366	1.17 357	1.55 378	4.08 375	4.78 382

ccnet	24.02 408	16.16 410	21.70 370	11.83 374	17.75 425	37.87 415	16.18 387	45.46 427	31.93 320	36.99 405	46.46 409	38.76 390	29.52 395	37.55 419	40.93 430	9.20 419	6.29 428	9.63 421	7.71 423	11.19 417	7.21 407

Wz-Net-SNSev	22.67 401	16.94 413	45.69 417	13.85 387	8.52 383	28.89 385	27.06 428	39.39 399	55.04 426	31.77 386	53.23 423	39.18 391	23.41 365	26.40 374	36.25 413	0.78 326	0.21 252	1.21 361	0.90 357	3.03 357	1.62 325

ADCPNet	21.93 397	9.38 378	57.92 433	11.76 372	6.88 353	36.03 410	18.44 400	32.80 340	35.93 350	32.91 394	43.80 399	39.21 392	26.99 383	31.14 393	36.94 417	2.05 371	2.67 406	2.30 381	3.45 399	4.22 377	3.82 370

RP	17.58 363	4.92 342	15.27 323	15.44 400	11.95 412	21.05 338	11.75 354	27.64 278	45.09 397	22.99 319	42.05 389	39.39 393	27.74 386	25.54 370	22.33 361	5.45 404	0.59 352	4.33 397	1.62 380	3.53 369	2.86 357

RGC	19.90 385	13.26 402	20.24 367	18.19 408	14.06 418	21.21 339	14.33 370	34.97 364	43.60 390	27.73 362	41.49 386	39.76 394	27.98 387	34.52 403	21.37 350	3.66 393	0.54 347	8.67 418	4.16 405	4.19 376	4.02 373

stereogan	18.62 374	3.07 297	16.31 335	13.04 380	9.99 395	35.74 409	9.09 307	38.17 392	45.27 398	24.39 335	41.24 382	39.93 395	25.46 377	31.29 394	24.33 375	1.80 367	0.91 373	2.71 387	0.75 352	5.15 386	3.70 368

MFN_U_SF_DS_RVC	23.92 407	13.60 404	30.09 391	25.46 426	10.02 396	38.51 418	20.40 406	35.77 373	43.76 391	42.15 415	47.10 410	39.99 396	28.20 390	35.96 412	27.06 388	3.64 392	3.85 421	6.66 409	16.30 437	4.97 383	4.98 385

GANet	16.92 356	4.32 329	12.46 280	10.84 361	4.24 255	23.04 352	15.36 383	39.91 401	34.47 341	32.42 390	45.10 402	40.04 397	27.54 384	23.61 360	20.20 347	1.02 347	0.08 162	0.67 325	0.22 259	1.87 331	0.97 291

DPSNet	24.40 411	6.97 369	33.14 398	11.16 366	6.54 343	53.33 436	43.32 446	51.28 436	59.37 437	30.89 380	39.36 371	40.35 398	34.30 410	32.57 397	25.09 378	4.65 402	1.62 386	0.37 301	0.66 347	8.51 407	4.44 379

Wz-Net-MNSev	18.98 377	6.53 363	33.16 399	10.15 345	7.26 363	38.37 417	16.45 389	34.19 357	43.20 386	30.65 379	40.76 379	40.51 399	19.24 346	27.56 379	28.06 401	0.81 331	0.26 288	0.05 142	0.10 206	1.45 321	0.84 278

test_sample8	17.19 358	4.86 338	17.49 341	5.97 181	2.94 206	17.57 312	8.30 296	31.87 327	18.55 191	33.54 396	26.00 231	40.64 400	32.90 407	20.07 328	20.17 345	6.44 410	36.07 445	6.62 406	7.44 418	3.20 363	3.11 362

WZ-Net	25.17 416	12.95 401	63.02 438	15.13 397	10.42 400	38.51 418	27.42 430	40.46 403	54.17 421	28.32 366	52.95 422	40.81 401	28.36 391	37.07 416	41.35 432	1.21 355	0.21 252	0.73 329	0.94 361	5.42 389	3.87 372

HSM	11.33 287	1.80 200	7.04 94	6.13 198	3.99 249	16.16 294	6.92 277	29.69 302	19.39 197	22.95 318	26.05 236	41.08 402	15.79 309	20.25 334	8.89 251	0.02 96	0.03 61	0.01 88	0.00 1	0.15 55	0.34 188

edge stereo	18.75 375	5.12 343	17.66 347	10.77 360	7.84 375	22.41 347	11.03 341	35.23 368	42.07 381	34.62 398	42.74 391	41.28 403	35.50 411	25.14 368	24.17 372	2.42 379	2.42 402	6.35 405	1.45 377	2.89 355	3.80 369

XPNet_ROB	17.33 362	4.84 336	15.44 324	11.15 365	6.64 344	20.88 336	16.10 386	36.26 377	39.54 367	31.80 387	41.32 383	41.30 404	23.91 366	24.67 364	27.40 390	1.07 351	0.74 361	0.79 334	0.25 279	1.10 302	1.31 311

AF-Net	18.38 373	5.60 352	14.21 312	15.95 401	10.78 401	22.26 345	10.45 335	35.39 369	50.22 415	24.71 336	37.77 362	41.55 405	29.24 394	29.11 386	26.67 386	4.35 399	0.06 126	4.56 398	0.90 357	2.42 343	1.38 315

ADCS	26.20 419	13.71 405	46.90 419	14.51 393	10.34 398	30.46 392	22.72 416	42.81 417	57.61 434	42.58 416	49.37 416	41.91 406	40.43 424	41.90 430	44.58 438	2.37 376	2.19 397	2.37 382	3.29 398	7.32 396	6.52 397

NCCL2	17.23 359	6.37 361	14.30 315	23.45 423	7.18 360	24.16 357	17.05 394	34.39 360	25.88 269	31.55 383	38.01 364	42.09 407	26.81 380	20.94 346	22.69 364	0.45 279	0.23 267	2.63 385	1.80 382	2.02 338	2.57 351

psmorigin	20.95 388	10.24 386	35.84 401	9.75 332	7.05 357	24.59 360	10.11 326	32.85 341	32.17 323	43.09 417	54.57 429	42.79 408	36.62 414	35.99 413	27.41 391	1.58 362	2.72 407	0.79 334	1.05 365	3.26 366	6.50 396

LSM	29.98 425	19.52 420	55.11 430	19.06 411	53.75 451	32.57 400	23.17 419	42.61 414	48.57 405	45.97 425	55.04 431	42.93 409	36.02 412	35.63 410	27.03 387	2.33 374	9.19 434	4.87 399	7.71 423	10.65 415	27.91 444

FBW_ROB	21.00 390	10.23 385	22.72 371	13.71 384	6.77 349	30.49 393	16.46 390	44.58 424	43.57 389	44.25 422	39.59 373	43.27 410	26.12 378	33.96 401	21.80 354	2.58 382	1.84 390	7.14 416	2.78 394	4.00 374	4.06 374

WCMA_ROB	20.02 387	4.30 328	19.72 362	9.47 325	7.00 356	32.71 402	13.99 368	31.97 329	32.48 326	41.51 414	52.00 421	44.09 411	36.14 413	32.43 396	24.29 374	6.19 408	2.79 408	1.09 354	1.10 368	3.95 373	3.13 365

DispFullNet	30.27 428	31.74 433	58.63 435	30.13 433	28.18 438	31.79 397	8.94 303	37.16 385	54.68 422	32.60 392	37.99 363	44.62 412	28.80 393	41.55 429	27.93 398	11.94 431	3.46 415	35.53 441	12.34 433	30.08 440	17.26 435

SANet	20.96 389	6.60 364	29.81 389	8.83 305	3.19 215	31.27 395	20.56 407	41.86 411	56.09 431	39.30 410	43.62 396	44.95 413	31.93 405	27.83 380	23.67 367	0.94 339	0.52 345	0.99 351	0.42 328	4.72 380	2.03 340

CSAN	21.34 394	9.45 379	23.34 372	20.99 417	4.95 286	32.57 400	34.26 438	38.83 397	49.95 412	36.97 404	39.72 374	44.97 414	31.73 404	26.05 371	23.94 369	1.52 361	0.47 335	0.85 344	1.43 376	2.73 350	2.14 345

EDNetEfficientorigin	28.98 423	35.45 437	99.82 480	9.43 320	5.65 320	24.97 365	14.79 374	26.06 259	54.82 424	60.87 440	57.59 433	45.42 415	50.27 437	26.11 372	43.62 435	0.30 239	0.37 312	1.61 369	2.35 390	10.17 411	9.99 422

Wz-Net-TNSev	25.12 414	20.16 422	57.98 434	9.56 327	7.42 366	42.73 424	22.27 412	35.14 366	53.46 419	35.97 402	42.74 391	45.83 416	39.87 423	36.56 415	34.73 410	1.82 368	1.51 384	0.76 331	1.34 375	5.84 391	6.80 399

coex-ft	30.77 429	38.58 440	93.29 469	9.44 323	5.62 318	34.95 407	25.30 425	30.83 317	59.36 436	73.23 456	58.53 434	45.92 417	47.29 433	29.44 388	45.30 439	1.37 358	1.65 388	0.95 349	0.96 362	8.35 406	4.96 384

MSMD_ROB	22.90 403	9.64 382	14.76 321	17.46 406	9.88 394	34.94 406	18.83 401	33.67 351	37.47 358	40.97 413	59.80 436	45.93 418	38.34 419	31.74 395	23.24 366	6.22 409	3.58 417	8.78 419	11.03 431	6.76 395	5.06 386

PDISCO_ROB	24.45 413	9.24 376	29.28 388	28.68 432	19.96 429	37.14 412	15.33 382	45.04 426	54.69 423	29.24 371	42.67 390	46.07 419	28.17 389	35.35 405	30.30 404	9.92 422	2.13 395	6.90 410	3.20 397	8.74 408	6.87 401

ETE_ROB	17.67 365	9.48 380	17.66 347	13.60 383	4.57 273	23.03 351	21.09 408	32.49 336	35.24 346	30.49 378	38.06 365	46.18 420	24.49 369	26.40 374	24.21 373	0.46 284	0.24 278	1.14 356	0.84 355	1.52 322	2.13 342

otaku	33.18 431	35.99 438	52.93 423	40.01 437	21.41 431	55.08 437	17.25 395	43.30 420	61.58 440	39.25 409	49.16 415	46.61 421	28.49 392	39.77 426	28.76 402	18.56 436	7.00 432	31.82 439	9.61 428	21.53 435	15.48 432

PASM	28.19 422	17.35 414	48.18 421	22.49 422	22.20 433	25.92 371	25.84 426	34.35 359	49.45 408	35.37 400	39.48 372	46.72 422	33.36 408	34.28 402	36.77 416	11.73 430	14.94 438	17.43 431	22.18 439	13.45 423	12.32 428

AnyNet_C01	29.76 424	25.78 429	75.37 455	17.03 404	11.34 405	49.00 431	27.12 429	37.99 390	40.05 371	40.73 412	65.13 446	46.98 423	38.86 421	46.63 433	48.19 443	2.14 372	2.13 395	2.13 376	2.56 391	8.14 404	7.98 413

Ntro	34.97 436	37.63 439	54.53 428	43.26 441	22.45 435	57.73 443	21.97 411	47.14 429	64.21 446	39.12 408	48.86 412	47.93 424	36.94 415	40.66 427	29.83 403	17.16 434	6.51 429	32.70 440	10.17 429	24.06 436	16.48 433

LE_ROB	22.93 404	3.07 297	14.02 308	7.70 281	2.86 199	31.99 398	17.35 396	28.10 283	67.19 450	70.51 452	55.61 432	49.07 425	47.62 434	24.76 367	36.49 414	0.35 252	0.20 246	0.27 277	0.55 341	0.48 207	0.44 214

anonymity	52.32 445	58.23 449	63.91 439	41.12 439	59.25 455	53.27 435	41.04 444	55.69 444	40.20 372	54.85 435	49.49 417	49.13 426	55.48 442	59.07 446	49.65 447	55.86 452	50.03 457	51.00 446	51.08 451	51.71 447	56.36 453

FC-DCNN	24.37 410	10.99 395	19.02 356	18.44 409	9.16 390	36.98 411	23.07 418	40.44 402	43.05 385	46.25 426	53.58 427	50.44 427	37.86 416	35.45 407	27.57 393	6.87 414	3.37 413	6.01 402	4.88 409	7.86 401	6.05 390

FC-DCNN v2	24.44 412	10.97 394	18.53 354	18.49 410	9.18 391	37.41 413	23.03 417	40.91 406	43.02 384	46.46 427	54.06 428	50.67 428	38.26 418	35.41 406	27.52 392	6.85 413	3.38 414	6.03 403	4.89 410	7.82 400	5.94 389

FCDSN-DC	25.59 418	14.91 409	18.83 355	28.55 431	15.68 419	39.29 421	18.16 399	42.83 418	41.69 377	44.43 423	51.94 420	50.82 429	39.22 422	34.59 404	27.29 389	6.05 406	3.63 418	7.01 413	6.41 414	10.35 412	10.17 423
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LALA_ROB	19.19 378	7.15 370	15.93 329	12.96 379	5.30 308	28.30 382	23.21 420	42.51 413	36.69 356	33.45 395	40.81 380	50.96 430	24.53 370	27.92 381	25.66 383	0.60 305	0.44 327	2.04 375	1.22 372	2.54 347	1.47 320

SGM_RVC	19.52 380	2.12 246	6.79 82	6.59 225	1.33 120	38.20 416	15.74 384	38.13 391	34.07 336	45.71 424	41.91 388	51.41 431	38.10 417	38.77 424	27.80 395	0.61 308	0.36 310	0.51 313	0.33 311	1.03 298	0.90 285
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PVD	33.19 432	18.59 416	37.64 405	26.09 427	16.99 424	33.25 403	42.25 445	51.42 437	66.03 448	52.65 434	64.31 444	51.93 432	55.13 441	51.61 441	40.40 426	4.00 395	3.51 416	9.53 420	4.26 406	10.62 414	23.56 439

SAMSARA	34.43 435	18.53 415	31.91 396	55.34 446	35.34 440	75.99 464	94.71 473	47.97 431	50.84 417	37.47 406	36.99 358	53.12 433	38.55 420	39.56 425	38.65 422	3.59 391	5.40 426	2.22 380	3.72 401	9.43 410	9.29 421

MFN_U_SF_RVC	28.16 421	14.14 407	53.23 424	21.11 418	7.91 376	39.97 422	13.13 363	51.65 438	46.34 400	47.41 428	53.38 424	55.32 434	40.53 425	38.47 423	39.74 425	5.67 405	4.46 423	6.98 412	8.73 425	7.47 397	7.44 409

ACVNet-4b	36.40 438	52.20 445	56.11 431	42.45 440	21.78 432	48.56 430	14.37 371	49.50 434	60.15 438	43.17 418	46.38 406	55.62 435	24.56 371	38.15 421	21.97 355	25.13 441	3.66 419	46.93 444	33.56 444	25.97 437	17.74 436

MSC_U_SF_DS_RVC	37.16 439	34.69 435	53.68 426	37.47 436	12.55 414	56.80 441	22.63 415	52.02 439	63.29 445	66.20 448	63.82 441	58.12 436	53.73 440	51.21 438	46.48 440	8.79 417	5.31 425	14.69 428	15.22 436	17.27 431	9.21 420

MeshStereo	22.27 399	6.87 367	11.15 261	7.69 280	4.87 282	37.70 414	13.06 362	41.64 410	36.95 357	50.92 432	53.41 425	58.12 436	41.93 427	37.73 420	27.62 394	2.52 381	2.37 399	2.99 389	2.07 388	3.09 359	2.60 352
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
ELAS_RVC	33.79 434	19.15 418	35.97 402	21.28 419	13.79 417	52.58 434	36.11 442	48.96 433	55.66 429	61.47 443	62.91 438	58.35 438	53.55 439	53.37 444	42.23 434	11.25 429	6.64 431	10.32 423	7.05 416	13.56 424	11.58 426
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	33.68 433	18.95 417	36.71 403	20.64 413	13.61 415	56.43 438	35.14 440	50.03 435	49.90 409	60.58 439	63.83 442	58.64 439	53.36 438	50.73 437	44.44 437	11.03 427	6.58 430	10.02 422	7.43 417	13.58 426	11.94 427
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPS-STEREO	55.62 449	59.14 450	64.16 440	45.05 443	53.84 452	59.88 448	44.00 447	59.53 447	49.94 411	62.33 445	61.09 437	59.80 440	56.82 446	60.06 447	57.85 451	58.41 454	48.34 453	51.07 447	49.21 449	55.41 451	56.48 454
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	51.25 444	62.74 453	64.52 442	60.13 447	39.00 444	58.72 447	30.83 434	57.31 446	79.18 462	50.24 430	65.35 448	60.13 441	44.25 431	49.47 435	41.16 431	46.52 449	46.06 451	52.72 448	31.78 442	52.33 449	32.47 445

SGM+DAISY	54.67 448	56.61 446	62.73 437	40.21 438	53.22 449	61.95 450	48.59 448	55.05 442	44.62 395	61.03 442	63.68 440	60.46 442	55.62 444	60.68 448	55.34 450	56.34 453	48.56 454	50.16 445	49.63 450	52.25 448	56.76 455

MADNet+	53.31 446	68.61 454	98.75 477	67.03 451	37.58 442	79.83 470	81.74 470	60.38 448	61.61 441	51.43 433	54.92 430	61.11 443	59.29 447	69.66 455	76.71 469	23.88 439	24.03 441	17.08 430	12.35 434	32.47 441	27.69 443

SGM-ForestM	23.72 406	2.44 266	9.13 199	7.43 269	2.25 172	44.80 426	19.11 403	44.90 425	49.97 413	50.74 431	51.18 419	62.06 444	45.83 432	44.96 432	33.88 408	1.00 344	0.84 368	0.78 332	0.62 346	1.29 313	1.11 302

ACVNet_1	41.30 441	49.46 443	64.91 443	44.67 442	25.07 436	49.43 432	25.23 424	55.33 443	65.87 447	59.72 437	59.33 435	63.43 445	48.79 436	49.63 436	37.09 418	19.05 437	9.82 435	38.29 442	13.97 435	28.67 438	18.23 438

MFMNet_re	72.05 459	79.64 465	64.23 441	52.73 445	84.71 470	77.93 466	68.35 459	63.96 450	66.93 449	61.00 441	71.29 453	63.84 446	68.91 451	72.42 462	61.11 455	82.03 469	74.22 470	80.34 461	74.44 462	83.62 471	89.34 472

MANE	31.97 430	10.75 391	17.71 350	20.94 416	13.77 416	47.80 429	26.85 427	53.00 441	55.20 428	59.29 436	64.30 443	64.93 447	56.31 445	51.83 442	38.69 423	9.61 421	4.72 424	6.91 411	19.93 438	9.20 409	7.64 411

NVStereoNet_ROB	41.93 443	32.40 434	44.55 415	36.60 435	27.78 437	34.52 405	32.38 436	48.84 432	57.18 432	69.34 451	75.62 457	66.07 448	64.86 449	47.34 434	60.78 454	15.72 433	23.99 440	23.40 434	32.06 443	21.34 434	23.86 440
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
BEATNet-Init1	35.08 437	20.64 423	54.70 429	27.43 429	12.00 413	58.29 444	31.01 435	52.58 440	57.49 433	60.36 438	62.98 439	69.98 449	55.54 443	53.00 443	44.40 436	4.61 401	2.84 409	7.05 414	6.89 415	10.97 416	8.94 418

IMH-64-1	59.25 451	58.09 447	67.69 447	66.06 448	50.51 447	56.45 439	49.45 450	68.83 454	67.75 451	67.58 449	80.37 461	70.15 450	74.28 457	72.16 460	48.94 445	42.00 446	42.87 448	65.57 450	47.02 446	51.52 445	37.76 448

IMH-64	59.25 451	58.09 447	67.69 447	66.06 448	50.51 447	56.45 439	49.45 450	68.83 454	67.75 451	67.58 449	80.37 461	70.15 450	74.28 457	72.16 460	48.94 445	42.00 446	42.87 448	65.57 450	47.02 446	51.52 445	37.76 448

IMH	62.95 453	60.33 451	67.78 449	69.51 452	53.65 450	65.09 453	54.21 452	72.00 461	73.28 456	72.49 454	81.93 463	72.96 452	79.81 461	76.65 466	51.41 448	43.57 448	49.82 456	67.81 452	51.14 452	54.83 450	40.67 450

ACVNet_2	57.39 450	61.72 452	72.56 452	66.35 450	38.29 443	61.93 449	48.64 449	71.64 460	81.91 465	79.28 464	88.72 472	76.25 453	72.87 455	54.33 445	46.74 442	37.13 444	23.36 439	54.52 449	37.80 445	46.22 444	27.59 442

ktn	72.58 462	80.06 468	69.96 450	79.14 461	69.86 466	75.40 462	70.43 464	69.01 456	76.90 459	72.88 455	77.46 458	77.43 454	77.41 460	72.78 463	55.00 449	79.09 463	65.99 465	80.09 460	68.29 456	71.46 462	62.98 459

PWCK	65.90 455	88.63 472	79.40 459	80.32 464	29.96 439	63.85 452	39.45 443	72.07 462	71.26 454	78.74 463	68.99 451	77.82 455	61.77 448	82.81 470	62.64 458	80.17 465	39.88 447	81.90 464	47.37 448	73.54 465	37.51 447

JetBlue	54.08 447	45.10 442	74.15 453	51.17 444	47.68 446	75.66 463	60.97 455	63.63 449	62.09 442	63.32 447	64.88 445	78.86 456	68.17 450	68.15 453	75.09 468	36.86 443	24.88 442	29.01 438	29.12 441	28.71 439	34.13 446

WAO-6	70.64 456	73.02 458	66.25 444	79.92 463	61.74 459	68.74 455	59.08 454	75.27 465	87.02 469	74.72 457	79.40 460	79.19 457	84.60 467	67.70 452	60.53 453	67.85 457	48.88 455	81.48 462	73.29 460	65.57 453	58.60 456

WAO-7	72.21 461	78.21 461	54.04 427	79.33 462	69.31 465	70.20 456	72.09 465	77.85 469	84.90 468	77.35 460	86.03 467	79.37 458	79.88 462	65.32 449	65.33 460	62.33 456	69.70 468	70.51 453	73.21 459	67.23 454	62.02 458

notaker	72.18 460	79.78 466	78.84 458	78.75 460	68.52 463	63.26 451	61.68 456	69.22 457	75.95 457	77.58 461	78.85 459	79.69 459	84.79 468	77.39 467	58.43 452	69.68 460	60.79 464	77.46 457	68.48 457	69.62 457	64.92 462

DPSimNet_ROB	74.29 465	83.27 470	59.30 436	77.19 457	65.13 460	75.14 460	74.95 466	73.99 464	76.94 460	81.99 465	75.48 456	80.18 460	71.76 453	67.39 451	84.00 471	81.87 468	51.14 458	79.99 459	76.70 465	70.17 458	79.21 470

TorneroNet-64	65.66 454	70.70 456	71.20 451	76.52 456	59.70 457	66.78 454	58.05 453	67.53 453	80.00 463	62.67 446	67.40 449	83.09 461	69.42 452	67.34 450	62.05 457	48.31 451	44.07 450	72.93 454	63.88 455	68.05 455	53.58 452

JetRed	79.55 470	79.88 467	91.52 468	71.05 453	75.80 469	91.66 472	80.11 469	79.14 470	80.44 464	84.35 470	84.23 466	83.38 462	72.48 454	79.43 468	85.44 472	69.33 459	81.58 471	73.66 455	72.56 458	82.35 469	72.60 468

LVE	71.50 458	72.46 457	83.91 463	75.21 455	55.29 454	74.81 458	62.76 457	77.22 466	83.77 467	82.09 466	87.11 471	83.38 462	82.41 466	75.93 464	64.49 459	48.28 450	57.24 463	74.61 456	62.53 454	65.49 452	61.01 457

TorneroNet	71.21 457	73.44 459	75.82 456	80.82 465	65.65 461	70.53 457	64.39 458	71.42 459	75.97 458	71.47 453	73.68 455	84.17 464	74.00 456	69.85 456	69.09 461	59.37 455	48.19 452	79.67 458	73.51 461	74.93 466	68.26 465

UNDER WATER-64	73.11 463	74.48 460	87.70 464	74.03 454	55.20 453	78.24 467	75.71 467	65.33 451	67.91 453	75.60 459	69.32 452	84.41 465	76.93 459	68.43 454	72.45 464	81.18 467	56.77 462	82.46 465	80.34 466	68.22 456	67.48 464

HanzoNet	77.61 469	81.11 469	82.83 460	77.82 459	69.15 464	75.25 461	69.06 463	73.49 463	77.84 461	82.19 467	82.80 464	85.42 466	86.67 471	85.99 472	73.64 466	85.24 473	68.38 467	81.71 463	75.47 464	71.98 463	66.24 463

WAO-8	76.87 467	78.41 462	66.45 445	86.81 468	72.47 467	79.27 468	68.59 461	77.75 467	89.01 471	83.09 468	86.98 468	85.87 467	84.97 469	72.12 458	69.11 462	74.93 461	55.23 460	87.79 472	83.50 467	70.47 459	64.56 460

Venus	76.87 467	78.41 462	66.45 445	86.81 468	72.47 467	79.27 468	68.59 461	77.75 467	89.01 471	83.09 468	86.98 468	85.87 467	84.97 469	72.12 458	69.11 462	74.93 461	55.23 460	87.79 472	83.50 467	70.48 460	64.56 460

UNDER WATER	75.92 466	79.25 464	87.75 465	84.39 466	66.43 462	77.08 465	77.22 468	66.90 452	72.16 455	75.32 458	71.56 454	85.89 469	82.15 465	70.11 457	74.99 467	79.34 464	53.61 459	86.40 469	84.53 469	71.29 461	72.11 467

LRCNet_RVC	73.59 464	69.80 455	74.41 454	77.63 458	60.56 458	40.33 423	15.08 379	71.04 458	48.36 404	88.07 472	94.62 474	90.11 470	81.83 464	80.58 469	61.26 456	97.12 477	72.30 469	96.65 476	97.58 477	77.13 467	77.30 469

KSHMR	88.54 472	93.03 474	83.31 462	95.54 474	91.74 474	82.37 471	83.41 471	84.43 472	81.99 466	87.89 471	84.05 465	91.94 471	81.33 463	76.34 465	81.76 470	96.44 476	96.14 476	96.69 477	97.12 476	92.52 476	92.67 476

Dean	80.72 471	85.82 471	83.27 461	84.91 467	59.53 456	75.11 459	68.39 460	81.59 471	88.05 470	92.41 473	86.98 468	92.41 472	93.02 473	83.11 471	73.31 465	68.01 458	66.13 466	94.82 475	84.66 470	83.28 470	69.50 466

MADNet++	94.16 477	94.02 475	90.25 466	96.28 475	96.84 475	97.17 474	90.16 472	94.71 476	91.69 473	97.07 477	93.71 473	94.62 473	92.63 472	96.15 476	95.18 476	95.42 474	95.89 475	92.80 474	92.23 475	92.10 475	94.30 478

xxxxx1	91.92 474	95.33 476	98.45 474	87.29 470	89.24 471	98.50 475	98.17 477	92.95 473	93.21 474	93.55 474	95.36 475	96.99 474	96.28 474	94.65 473	94.94 473	83.26 470	84.17 472	82.90 466	88.32 472	85.49 472	89.37 473

tt_ll	91.92 474	95.33 476	98.45 474	87.29 470	89.24 471	98.50 475	98.17 477	92.95 473	93.21 474	93.55 474	95.36 475	96.99 474	96.28 474	94.65 473	94.94 473	83.26 470	84.17 472	82.90 466	88.32 472	85.49 472	89.37 473

ff	91.92 474	95.33 476	98.45 474	87.29 470	89.24 471	98.50 475	98.17 477	92.95 473	93.21 474	93.55 474	95.36 475	96.99 474	96.28 474	94.65 473	94.94 473	83.26 470	84.17 472	82.90 466	88.32 472	85.49 472	89.37 473

test_example2	99.68 482	99.99 481	99.99 482	100.00 481	99.99 480	99.86 480	99.99 481	98.29 478	100.00 481	100.00 482	100.00 481	98.15 477	98.39 477	99.98 480	99.98 481	100.00 480	99.99 481	99.40 479	99.53 480	100.00 481	100.00 482

PML	99.19 478	100.00 484	98.08 473	99.28 478	99.53 478	100.00 481	99.73 480	98.24 477	99.44 478	100.00 482	99.57 479	98.76 478	99.84 479	100.00 483	98.88 479	100.00 480	99.54 477	100.00 480	99.50 479	99.90 480	93.55 477

MEDIAN_ROB	99.19 478	99.84 479	99.62 479	98.49 476	98.51 477	98.58 478	97.81 476	98.80 479	98.56 477	99.36 480	99.49 478	99.56 479	99.06 478	98.35 477	98.31 478	99.99 479	99.63 478	100.00 480	100.00 481	99.81 479	99.95 480

Anonymous_1	99.65 481	99.95 480	99.93 481	99.80 480	99.60 479	100.00 481	100.00 482	99.82 481	99.98 479	99.62 481	99.94 480	99.75 480	100.00 481	99.66 479	99.88 480	98.45 478	99.84 479	98.73 478	99.26 478	99.41 478	99.36 479

DPSMNet_ROB	99.95 484	100.00 484	100.00 483	100.00 481	100.00 481	100.00 481	100.00 482	100.00 482	100.00 481	99.15 479	100.00 481	99.96 481	100.00 481	99.99 481	99.99 482	100.00 480	100.00 482	100.00 480	100.00 481	100.00 481	100.00 482

DGTPSM_ROB	99.95 484	100.00 484	100.00 483	100.00 481	100.00 481	100.00 481	100.00 482	100.00 482	100.00 481	99.14 478	100.00 481	99.96 481	100.00 481	99.99 481	99.99 482	100.00 480	100.00 482	100.00 480	100.00 481	100.00 481	100.00 482

HaxPig	99.40 480	99.99 481	97.38 472	100.00 481	100.00 481	96.91 473	97.35 474	99.59 480	99.99 480	100.00 482	100.00 481	99.99 483	99.99 480	99.04 478	97.77 477	100.00 480	100.00 482	100.00 480	100.00 481	100.00 481	99.99 481

tt	89.96 473	1.02 18	100.00 483	99.40 479	100.00 481	100.00 481	100.00 482	100.00 482	100.00 481	78.36 462	67.94 450	99.99 483	100.00 481	100.00 483	100.00 484	95.81 475	99.93 480	87.43 470	86.39 471	95.11 477	87.89 471

Selective-RAFT-Error	100.00 486	100.00 484	100.00 483	100.00 481	100.00 481	100.00 481	100.00 482	100.00 482	100.00 481	100.00 482	100.00 481	100.00 485	100.00 481	100.00 483	100.00 484	100.00 480	100.00 482	100.00 480	100.00 481	100.00 481	100.00 482

CasAABBNet	100.00 486	100.00 484	100.00 483	100.00 481	100.00 481	100.00 481	100.00 482	100.00 482	100.00 481	100.00 482	100.00 481	100.00 485	100.00 481	100.00 483	100.00 484	100.00 480	100.00 482	100.00 480	100.00 481	100.00 481	100.00 482

LSM0	100.00 486	100.00 484	100.00 483	100.00 481	100.00 481	100.00 481	100.00 482	100.00 482	100.00 481	100.00 482	100.00 481	100.00 485	100.00 481	100.00 483	100.00 484	100.00 480	100.00 482	100.00 480	100.00 481	100.00 481	100.00 482

DPSM_ROB	100.00 486	100.00 484	100.00 483	100.00 481	100.00 481	100.00 481	100.00 482	100.00 482	100.00 481	100.00 482	100.00 481	100.00 485	100.00 481	100.00 483	100.00 484	100.00 480	100.00 482	100.00 480	100.00 481	100.00 481	100.00 482

DPSM	100.00 486	100.00 484	100.00 483	100.00 481	100.00 481	100.00 481	100.00 482	100.00 482	100.00 481	100.00 482	100.00 481	100.00 485	100.00 481	100.00 483	100.00 484	100.00 480	100.00 482	100.00 480	100.00 481	100.00 481	100.00 482

AVERAGE_ROB	99.80 483	99.99 481	99.40 478	100.00 481	100.00 481	98.99 479	97.72 475	100.00 482	100.00 481	100.00 482	100.00 481	100.00 485	100.00 481	100.00 483	100.00 484	100.00 480	100.00 482	100.00 480	100.00 481	100.00 481	100.00 482

ASD4		90.49 473

Low-res two-view benchmark