Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 68	1.34 427	1.24 31	0.23 4	0.12 3	0.33 15	0.20 34	0.40 6	0.33 6	0.25 35	0.21 4	0.16 1	0.14 1	0.27 5	0.63 296	0.55 423	0.06 1	0.11 120	0.13 205	0.25 273	0.49 413

AIO-Stereo	0.30 21	0.27 52	1.25 32	0.27 58	0.24 198	0.37 26	0.20 34	0.52 60	0.36 13	0.21 7	0.30 42	0.23 20	0.14 1	0.31 30	0.20 24	0.08 5	0.07 14	0.09 30	0.38 406	0.19 200	0.31 354

U	3.37 462	0.17 1	0.91 9	0.26 45	13.79 475	19.19 479	0.15 4	0.41 10	0.31 2	0.17 1	0.18 2	0.27 50	0.15 3	0.21 1	0.16 1	0.09 23	0.06 1	17.88 480	12.81 477	0.10 16	0.08 13

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

CAS++	0.31 28	0.33 107	1.43 60	0.25 23	0.17 69	0.31 10	0.20 34	0.78 216	0.41 34	0.30 56	0.30 42	0.21 12	0.16 4	0.33 45	0.18 3	0.15 283	0.12 228	0.13 228	0.10 86	0.15 101	0.11 55
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
RSM++	0.27 5	0.26 48	0.87 8	0.28 80	0.13 9	0.39 31	0.20 34	0.45 22	0.45 64	0.20 5	0.24 14	0.24 27	0.17 6	0.36 61	0.20 24	0.08 5	0.07 14	0.09 30	0.35 396	0.26 291	0.18 227

RSM	0.28 9	0.26 48	0.97 11	0.25 23	0.24 198	0.37 26	0.21 51	0.49 41	0.44 51	0.21 7	0.27 26	0.28 58	0.17 6	0.38 73	0.20 24	0.07 1	0.07 14	0.09 30	0.34 393	0.21 225	0.16 191

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

MSKI-zero shot	0.46 156	0.38 138	2.47 340	0.27 58	0.43 367	0.56 138	0.20 34	0.77 202	0.43 48	0.60 287	0.51 171	0.44 148	0.17 6	0.68 196	0.21 34	0.09 23	0.29 393	0.09 30	0.32 386	0.14 85	0.10 41

DLNR_Zeroshot_test	13.43 476	19.94 480	23.55 480	121.61 490	35.03 485	0.46 54	0.15 4	8.02 473	0.35 10	0.28 53	0.37 76	0.26 44	0.17 6	0.76 217	0.29 119	6.42 473	0.26 384	0.09 30	0.38 406	50.13 488	0.18 227

CASnet	0.28 9	0.31 97	1.20 26	0.28 80	0.11 1	0.47 57	0.19 21	0.44 19	0.44 51	0.38 82	0.31 49	0.23 20	0.17 6	0.29 18	0.19 6	0.10 96	0.06 1	0.15 289	0.12 176	0.16 134	0.07 3
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CAS	0.35 58	0.25 38	1.30 38	0.79 419	0.34 308	0.51 82	0.23 92	0.46 24	0.39 25	0.22 12	0.31 49	0.20 5	0.17 6	0.28 9	0.23 51	0.73 433	0.06 1	0.07 1	0.05 1	0.09 10	0.37 386

EGLCR-Stereo	0.29 15	0.27 52	0.97 11	0.30 123	0.19 122	0.56 138	0.17 11	0.68 142	0.36 13	0.30 56	0.18 2	0.27 50	0.17 6	0.38 73	0.19 6	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.08 36	0.10 16	0.35 372

MGS-Stereo	0.32 33	0.34 118	1.70 109	0.25 23	0.14 17	0.40 33	0.22 69	0.38 4	0.43 48	0.24 22	0.51 171	0.25 35	0.18 14	0.31 30	0.20 24	0.09 23	0.08 68	0.09 30	0.08 36	0.47 402	0.08 13

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

Selective-IGEV	0.29 15	0.23 27	1.28 35	0.27 58	0.30 265	0.35 22	0.20 34	0.56 86	0.38 19	0.21 7	0.30 42	0.22 13	0.18 14	0.37 68	0.18 3	0.07 1	0.06 1	0.08 4	0.15 255	0.16 134	0.29 339

XX-TBD	0.34 47	0.77 301	1.75 127	0.34 226	0.13 9	0.51 82	0.17 11	0.43 16	0.50 100	0.37 76	0.49 159	0.23 20	0.18 14	0.28 9	0.24 70	0.10 96	0.07 14	0.08 4	0.06 8	0.09 10	0.07 3

IGEV-Stereo+	0.29 15	0.29 78	0.86 7	0.25 23	0.34 308	0.30 8	0.14 2	0.32 1	0.53 133	0.18 2	0.12 1	0.18 3	0.19 18	0.49 135	0.17 2	0.09 23	0.08 68	0.08 4	0.20 330	0.46 401	0.59 424

4D-IteraStereo	0.44 129	0.96 362	2.63 366	0.27 58	0.30 265	0.45 41	0.25 134	0.52 60	0.50 100	0.40 90	0.31 49	0.40 114	0.19 18	0.35 55	0.32 155	0.09 23	0.06 1	0.12 171	0.11 143	0.19 200	0.30 347

CES	0.30 21	0.27 52	1.09 16	0.23 4	0.50 388	0.40 33	0.20 34	0.46 24	0.44 51	0.22 12	0.28 29	0.26 44	0.19 18	0.33 45	0.21 34	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.05 1	0.15 101	0.49 413

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

CREStereo++_RVC	0.33 40	0.29 78	1.74 121	0.24 11	0.16 45	0.54 112	0.15 4	0.40 6	0.55 150	0.37 76	0.51 171	0.24 27	0.19 18	0.27 5	0.26 88	0.09 23	0.06 1	0.08 4	0.30 376	0.08 1	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-Stereo	0.55 254	0.54 216	3.50 440	0.48 363	0.39 345	0.54 112	0.17 11	0.89 294	0.40 30	0.44 113	0.65 300	0.85 354	0.19 18	0.77 221	0.21 34	0.10 96	0.14 261	0.10 70	0.32 386	0.17 155	0.14 135

model_zeroshot	0.44 129	0.68 270	1.97 245	0.28 80	0.18 96	0.69 309	0.21 51	0.63 122	0.40 30	1.00 401	0.34 64	0.42 133	0.20 24	0.69 202	0.24 70	0.10 96	0.22 360	0.10 70	0.22 342	0.12 40	0.10 41

Pointernet	0.29 15	0.25 38	1.49 74	0.24 11	0.20 137	0.47 57	0.15 4	0.62 117	0.47 84	0.22 12	0.29 34	0.26 44	0.20 24	0.28 9	0.20 24	0.10 96	0.07 14	0.07 1	0.12 176	0.10 16	0.07 3

test_for_model	0.64 302	1.60 436	1.82 177	1.23 445	1.02 442	0.53 106	0.23 92	0.75 180	0.50 100	0.57 250	0.29 34	0.25 35	0.20 24	0.26 3	0.22 44	0.76 435	0.31 399	0.08 4	0.07 15	1.68 456	0.50 416

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 203	0.33 107	0.93 10	0.26 45	0.22 168	0.46 54	0.20 34	1.10 415	1.34 429	3.16 464	0.32 53	0.22 13	0.20 24	0.30 23	0.22 44	0.10 96	0.09 127	0.11 120	0.09 53	0.15 101	0.19 239

testlalala	0.36 62	0.30 88	1.77 140	0.28 80	0.33 301	0.60 198	0.22 69	0.55 83	0.51 108	0.55 229	0.35 68	0.31 69	0.20 24	0.26 3	0.22 44	0.10 96	0.13 245	0.09 30	0.24 347	0.08 1	0.07 3

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

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

rvit_stereo_0081	0.25 2	0.21 13	0.61 2	0.28 80	0.17 69	0.31 10	0.22 69	0.42 12	0.53 133	0.24 22	0.25 19	0.25 35	0.21 30	0.34 51	0.23 51	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.12 40	0.09 23

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

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

testlalala2	0.44 129	0.28 73	2.59 362	0.64 406	0.56 402	0.57 156	0.20 34	0.78 216	0.52 114	0.40 90	0.39 92	0.45 157	0.21 30	0.27 5	0.22 44	0.09 23	0.10 159	0.08 4	0.29 370	0.12 40	0.10 41

LL-Strereo2	0.41 98	0.90 344	1.83 182	0.44 332	0.24 198	0.54 112	0.27 178	0.58 94	0.45 64	0.41 97	0.33 58	0.44 148	0.21 30	0.44 98	0.34 172	0.09 23	0.08 68	0.16 307	0.14 233	0.17 155	0.17 208

test-3	0.43 119	0.20 8	1.70 109	0.34 226	0.32 288	0.45 41	0.23 92	0.71 153	0.46 69	0.51 182	0.29 34	0.45 157	0.21 30	0.59 172	0.98 349	0.08 5	0.07 14	0.10 70	0.35 396	0.29 308	0.28 333

test_1	0.43 119	0.20 8	1.70 109	0.34 226	0.32 288	0.45 41	0.23 92	0.71 153	0.46 69	0.50 169	0.29 34	0.45 157	0.21 30	0.59 172	0.98 349	0.08 5	0.07 14	0.10 70	0.35 396	0.29 308	0.29 339

CREStereo	0.28 9	0.30 88	1.33 43	0.19 1	0.13 9	0.55 124	0.17 11	0.48 35	0.46 69	0.27 48	0.33 58	0.24 27	0.21 30	0.31 30	0.21 34	0.11 151	0.07 14	0.08 4	0.05 1	0.10 16	0.07 3
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
IGEV-Stereo++	0.23 1	0.23 27	0.64 4	0.24 11	0.22 168	0.47 57	0.13 1	0.52 60	0.33 6	0.18 2	0.24 14	0.17 2	0.22 39	0.32 37	0.19 6	0.08 5	0.06 1	0.08 4	0.06 8	0.17 155	0.09 23

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

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

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

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

SPstereo	0.34 47	0.89 341	1.76 131	0.26 45	0.12 3	0.52 99	0.14 2	0.49 41	0.38 19	0.29 55	0.30 42	0.29 65	0.22 39	0.30 23	0.20 24	0.09 23	0.17 318	0.09 30	0.07 15	0.21 225	0.11 55

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

test_3	0.44 129	0.20 8	1.70 109	0.36 259	0.32 288	0.47 57	0.30 222	0.73 166	0.49 92	0.50 169	0.30 42	0.45 157	0.22 39	0.59 172	0.98 349	0.08 5	0.10 159	0.11 120	0.35 396	0.29 308	0.28 333

CroCo-Stereo	0.30 21	0.45 182	1.08 14	0.31 149	0.17 69	0.19 1	0.21 51	0.73 166	0.50 100	0.21 7	0.24 14	0.55 213	0.22 39	0.27 5	0.26 88	0.09 23	0.08 68	0.08 4	0.07 15	0.12 40	0.09 23
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TANstereo	0.33 40	0.49 198	1.75 127	0.23 4	0.12 3	0.54 112	0.16 9	0.40 6	0.45 64	0.45 123	0.51 171	0.26 44	0.22 39	0.29 18	0.20 24	0.10 96	0.10 159	0.08 4	0.06 8	0.08 1	0.11 55

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

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

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

testlalala_base	0.46 156	0.30 88	1.82 177	0.34 226	0.27 239	0.55 124	0.21 51	0.85 265	0.32 4	0.32 66	0.39 92	0.31 69	0.23 49	0.30 23	0.28 105	0.95 441	0.30 397	0.09 30	0.21 335	1.03 437	0.18 227

CroCo-Stereo Lap2	0.33 40	0.61 236	1.47 69	0.32 177	0.38 343	0.23 2	0.22 69	0.58 94	0.46 69	0.22 12	0.27 26	0.29 65	0.23 49	0.32 37	0.26 88	0.09 23	0.09 127	0.10 70	0.08 36	0.21 225	0.14 135

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

iRaftStereo_RVC	0.37 68	0.53 212	1.41 56	0.28 80	0.15 31	0.52 99	0.20 34	0.54 78	0.46 69	0.37 76	0.43 106	0.41 120	0.23 49	0.36 61	0.26 88	0.09 23	0.15 286	0.12 171	0.11 143	0.41 386	0.37 386

GCAP-BAT	0.43 119	0.31 97	1.82 177	0.25 23	0.26 227	0.65 279	0.23 92	0.48 35	0.37 17	0.67 335	0.82 358	0.44 148	0.24 56	0.48 125	0.87 342	0.09 23	0.13 245	0.09 30	0.22 342	0.08 1	0.09 23

gcap-zeroshot	0.41 98	0.62 242	1.78 145	0.31 149	0.32 288	0.69 309	0.21 51	0.74 170	0.52 114	0.43 107	0.35 68	0.62 252	0.24 56	0.41 84	0.24 70	0.09 23	0.16 302	0.09 30	0.31 381	0.08 1	0.09 23

AE-Stereo	0.42 113	0.29 78	1.65 97	0.43 327	0.47 384	0.56 138	0.23 92	0.86 274	0.46 69	0.31 60	0.41 101	0.43 137	0.24 56	0.34 51	0.24 70	0.09 23	0.48 430	0.11 120	0.45 419	0.22 239	0.19 239

RAFT-Test	0.44 129	0.38 138	2.01 249	0.27 58	0.44 368	0.64 267	0.37 290	0.72 158	0.57 163	0.45 123	0.48 142	0.65 266	0.24 56	0.35 55	0.29 119	0.09 23	0.11 204	0.09 30	0.38 406	0.10 16	0.11 55

LoS_RVC	0.29 15	0.33 107	1.19 24	0.25 23	0.34 308	0.43 38	0.22 69	0.42 12	0.32 4	0.22 12	0.33 58	0.23 20	0.24 56	0.31 30	0.21 34	0.07 1	0.07 14	0.07 1	0.05 1	0.10 16	0.31 354

anonymousdsp	0.34 47	0.53 212	1.47 69	0.25 23	0.16 45	0.56 138	0.23 92	0.49 41	0.40 30	0.25 35	0.24 14	0.22 13	0.24 56	0.55 162	0.19 6	0.09 23	0.11 204	0.10 70	0.18 301	0.24 263	0.29 339

LoS	0.31 28	0.30 88	1.52 80	0.23 4	0.13 9	0.54 112	0.20 34	0.48 35	0.49 92	0.25 35	0.28 29	0.37 95	0.24 56	0.38 73	0.23 51	0.10 96	0.08 68	0.08 4	0.05 1	0.15 101	0.07 3
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IGEV-Stereo	0.34 47	0.54 216	1.47 69	0.25 23	0.16 45	0.56 138	0.23 92	0.49 41	0.40 30	0.25 35	0.24 14	0.22 13	0.24 56	0.54 158	0.19 6	0.09 23	0.10 159	0.10 70	0.18 301	0.24 263	0.29 339
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
Pruner-Stereo	0.51 220	0.27 52	1.78 145	1.79 456	0.19 122	0.62 239	0.45 331	0.57 89	0.60 184	0.61 294	0.48 142	0.41 120	0.24 56	0.46 113	1.00 355	0.12 199	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.12 40	0.13 120

test-1	0.44 129	0.48 195	1.69 105	0.30 123	0.27 239	0.50 76	0.28 193	0.80 234	0.43 48	0.40 90	0.54 202	0.41 120	0.24 56	0.31 30	1.16 372	0.09 23	0.20 347	0.10 70	0.17 291	0.11 29	0.26 321

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

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

RAFT-Stereo	0.36 62	0.21 13	1.70 109	0.29 108	0.18 96	0.55 124	0.26 153	0.78 216	0.36 13	0.57 250	0.67 305	0.33 82	0.24 56	0.32 37	0.23 51	0.10 96	0.08 68	0.09 30	0.07 15	0.09 10	0.12 86
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rvit_0105_6	0.31 28	0.29 78	1.00 13	0.31 149	0.18 96	0.35 22	0.25 134	0.51 49	0.61 199	0.25 35	0.28 29	0.32 77	0.25 69	0.39 77	0.25 81	0.18 328	0.16 302	0.15 289	0.13 205	0.14 85	0.13 120

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

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

rrr	0.46 156	0.34 118	3.08 415	0.27 58	0.16 45	0.45 41	0.28 193	1.09 414	0.51 108	0.24 22	0.21 4	0.26 44	0.25 69	0.64 185	0.52 262	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.29 370	0.16 134	0.25 312

plain	0.37 68	0.47 192	2.15 281	0.27 58	0.19 122	0.33 15	0.20 34	0.58 94	0.46 69	0.23 19	0.37 76	0.23 20	0.25 69	0.45 107	0.28 105	0.11 151	0.08 68	0.13 228	0.09 53	0.42 390	0.12 86

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

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

PSM-softLoss	0.48 175	0.27 52	1.85 187	0.51 371	0.17 69	0.61 219	0.40 302	0.61 113	0.57 163	0.52 189	0.48 142	0.39 106	0.25 69	1.46 292	0.77 328	0.12 199	0.08 68	0.13 228	0.12 176	0.12 40	0.14 135

KMStereo	0.48 175	0.27 52	1.85 187	0.51 371	0.17 69	0.61 219	0.40 302	0.61 113	0.57 163	0.52 189	0.48 142	0.39 106	0.25 69	1.46 292	0.77 328	0.12 199	0.08 68	0.13 228	0.12 176	0.12 40	0.14 135

AnonymousM	0.37 68	0.44 176	1.50 77	0.25 23	0.15 31	0.52 99	0.23 92	0.60 111	0.42 40	0.42 102	0.32 53	0.30 67	0.25 69	0.34 51	0.23 51	0.11 151	0.09 127	0.71 431	0.36 403	0.12 40	0.07 3

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

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

test_xeample3	0.46 156	0.34 118	2.99 410	0.37 279	0.16 45	0.49 71	0.33 265	1.06 409	0.44 51	0.25 35	0.23 8	0.24 27	0.25 69	0.49 135	0.56 278	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.40 411	0.17 155	0.26 321

GMStereo	0.38 74	0.99 377	1.91 217	0.27 58	0.16 45	0.39 31	0.23 92	0.47 32	0.62 217	0.38 82	0.34 64	0.25 35	0.25 69	0.39 77	0.29 119	0.14 266	0.08 68	0.10 70	0.12 176	0.15 101	0.11 55
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_stereo_0083	0.25 2	0.19 4	0.58 1	0.28 80	0.18 96	0.28 4	0.22 69	0.38 4	0.54 145	0.23 19	0.30 42	0.27 50	0.26 83	0.37 68	0.24 70	0.14 266	0.12 228	0.13 228	0.10 86	0.12 40	0.10 41

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

rvit_stereo_ft	0.31 28	0.61 236	1.18 22	0.32 177	0.21 147	0.28 4	0.27 178	0.55 83	0.48 86	0.23 19	0.27 26	0.28 58	0.26 83	0.32 37	0.25 81	0.13 228	0.09 127	0.11 120	0.11 143	0.13 66	0.14 135

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

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

DCRE	0.50 203	0.63 253	2.13 275	0.30 123	0.23 185	0.45 41	0.24 119	0.59 101	0.53 133	0.50 169	2.10 434	0.42 133	0.26 83	0.35 55	0.23 51	0.09 23	0.14 261	0.10 70	0.32 386	0.16 134	0.15 168

DisPM	0.43 119	0.33 107	1.78 145	0.57 394	0.18 96	0.59 188	0.63 387	0.53 68	0.61 199	0.60 287	0.53 192	0.38 102	0.26 83	0.75 214	0.29 119	0.12 199	0.07 14	0.12 171	0.11 143	0.11 29	0.14 135

PFNet+	0.45 147	0.37 133	1.86 195	0.46 350	0.18 96	0.58 172	0.77 409	0.52 60	0.64 236	0.56 239	0.48 142	0.39 106	0.26 83	0.93 236	0.32 155	0.13 228	0.09 127	0.14 262	0.13 205	0.12 40	0.15 168

NF-Stereo	0.48 175	0.25 38	1.81 171	0.52 375	0.16 45	0.61 219	0.44 325	0.66 130	0.61 199	0.50 169	0.47 130	0.37 95	0.26 83	1.45 291	0.79 334	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.16 191

OCTAStereo	0.48 175	0.25 38	1.81 171	0.52 375	0.16 45	0.61 219	0.43 317	0.66 130	0.61 199	0.50 169	0.47 130	0.37 95	0.26 83	1.44 287	0.80 335	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.17 208

RE-Stereo	0.48 175	0.25 38	1.81 171	0.52 375	0.16 45	0.61 219	0.43 317	0.66 130	0.60 184	0.50 169	0.47 130	0.37 95	0.26 83	1.44 287	0.78 330	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.17 208

TVStereo	0.48 175	0.25 38	1.81 171	0.52 375	0.16 45	0.61 219	0.43 317	0.66 130	0.60 184	0.50 169	0.47 130	0.37 95	0.26 83	1.44 287	0.78 330	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.13 66	0.17 208

CRE-IMP	0.41 98	0.22 23	1.76 131	0.48 363	0.17 69	0.79 358	0.69 397	0.52 60	0.52 114	0.47 133	0.42 104	0.45 157	0.26 83	0.41 84	0.31 145	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.09 53	0.17 155	0.23 292

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

CFNet-RSSM	0.41 98	0.32 101	2.20 290	0.27 58	0.44 368	0.52 99	0.19 21	0.76 192	0.48 86	0.43 107	0.36 73	0.54 210	0.26 83	0.33 45	0.25 81	0.09 23	0.08 68	0.09 30	0.38 406	0.10 16	0.09 23

Gwc-CoAtRS	0.38 74	0.33 107	1.92 220	0.27 58	0.41 360	0.48 65	0.19 21	0.59 101	0.46 69	0.43 107	0.39 92	0.57 231	0.26 83	0.32 37	0.26 88	0.09 23	0.09 127	0.09 30	0.31 381	0.11 29	0.09 23

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

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

MoCha-V2	0.36 62	0.32 101	1.41 56	0.36 259	0.31 281	0.35 22	0.19 21	0.57 89	0.39 25	0.30 56	0.32 53	0.28 58	0.27 99	0.47 120	0.24 70	0.08 5	0.56 434	0.08 4	0.38 406	0.18 179	0.12 86

IGEV++	0.34 47	0.43 167	1.32 41	0.31 149	0.14 17	0.32 13	0.21 51	0.70 150	0.34 8	0.22 12	0.28 29	0.22 13	0.27 99	0.35 55	0.27 96	0.09 23	0.39 418	0.08 4	0.15 255	0.25 273	0.45 407

StereoVision	0.45 147	0.72 283	1.94 230	0.33 198	0.32 288	0.47 57	0.26 153	0.68 142	0.57 163	0.32 66	0.89 373	0.45 157	0.27 99	0.49 135	0.36 181	0.13 228	0.15 286	0.16 307	0.15 255	0.19 200	0.13 120

EKT-Stereo	1.47 435	0.49 198	1.93 223	2.57 465	19.31 478	0.55 124	0.22 69	0.69 144	0.42 40	0.38 82	0.36 73	0.43 137	0.27 99	0.69 202	0.26 88	0.12 199	0.14 261	0.11 120	0.16 274	0.20 215	0.15 168

MIM_Stereo	0.41 98	0.60 232	1.88 201	0.31 149	0.21 147	0.50 76	0.19 21	0.64 123	0.44 51	0.43 107	0.53 192	0.43 137	0.27 99	0.51 144	0.28 105	0.08 5	0.14 261	0.11 120	0.10 86	0.26 291	0.26 321

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

dd	0.42 113	0.96 362	1.77 140	0.31 149	0.17 69	0.57 156	0.26 153	0.49 41	0.68 272	0.41 97	0.40 97	0.34 86	0.27 99	0.45 107	0.40 209	0.17 317	0.10 159	0.13 228	0.12 176	0.21 225	0.12 86

GMOStereo	0.41 98	0.62 242	1.78 145	0.28 80	0.36 327	0.51 82	0.31 234	0.53 68	0.44 51	0.57 250	0.48 142	0.41 120	0.27 99	0.28 9	0.23 51	0.08 5	0.38 412	0.13 228	0.11 143	0.34 347	0.11 55

error version	0.41 98	0.62 242	1.78 145	0.28 80	0.36 327	0.51 82	0.31 234	0.53 68	0.44 51	0.57 250	0.48 142	0.41 120	0.27 99	0.28 9	0.23 51	0.08 5	0.38 412	0.13 228	0.11 143	0.34 347	0.11 55

test-v	0.41 98	0.62 242	1.78 145	0.28 80	0.36 327	0.51 82	0.31 234	0.53 68	0.44 51	0.57 250	0.48 142	0.41 120	0.27 99	0.28 9	0.23 51	0.08 5	0.38 412	0.13 228	0.11 143	0.34 347	0.11 55

test-2	0.41 98	0.62 242	1.78 145	0.28 80	0.36 327	0.51 82	0.31 234	0.53 68	0.44 51	0.57 250	0.48 142	0.41 120	0.27 99	0.28 9	0.23 51	0.08 5	0.38 412	0.13 228	0.11 143	0.34 347	0.11 55

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

Patchmatch Stereo++	0.39 87	0.27 52	1.78 145	0.44 332	0.16 45	0.61 219	0.27 178	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.43 137	0.28 113	0.54 158	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 74	0.27 52	1.78 145	0.44 332	0.17 69	0.60 198	0.29 214	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.44 148	0.28 113	0.47 120	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

ROB_FTStereo_v2	0.38 74	0.27 52	1.78 145	0.44 332	0.17 69	0.61 219	0.28 193	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.44 148	0.28 113	0.47 120	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

ROB_FTStereo	0.38 74	0.27 52	1.78 145	0.44 332	0.17 69	0.61 219	0.26 153	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.43 137	0.28 113	0.49 135	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

HUI-Stereo	0.38 74	0.27 52	1.79 164	0.44 332	0.17 69	0.61 219	0.28 193	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.44 148	0.28 113	0.45 107	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

iGMRVC	0.39 87	0.27 52	1.78 145	0.44 332	0.17 69	0.61 219	0.27 178	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.44 148	0.28 113	0.55 162	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

RAFT-345	0.53 237	0.30 88	2.34 314	0.38 293	0.34 308	0.58 172	0.42 311	0.47 32	0.61 199	0.51 182	1.00 389	0.43 137	0.28 113	1.57 310	0.82 337	0.10 96	0.07 14	0.11 120	0.09 53	0.10 16	0.08 13

iRAFT	0.39 87	0.27 52	1.78 145	0.44 332	0.16 45	0.61 219	0.27 178	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.43 137	0.28 113	0.54 158	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

RAFT-IKP	0.38 74	0.27 52	1.79 164	0.44 332	0.16 45	0.60 198	0.28 193	0.51 49	0.52 114	0.47 133	0.43 106	0.43 137	0.28 113	0.50 141	0.28 105	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.17 155	0.12 86

raft+_RVC	0.44 129	0.67 268	1.85 187	0.34 226	0.71 422	0.51 82	0.25 134	0.64 123	0.51 108	0.35 68	0.45 119	0.32 77	0.28 113	0.43 92	0.32 155	0.09 23	0.19 338	0.10 70	0.09 53	0.20 215	0.40 397

sAnonymous2	0.38 74	0.62 242	2.15 281	0.31 149	0.24 198	0.34 18	0.27 178	0.53 68	0.46 69	0.24 22	0.29 34	0.23 20	0.28 113	0.28 9	0.22 44	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.13 205	0.38 372	0.35 372

CroCo_RVC	0.38 74	0.62 242	2.15 281	0.31 149	0.24 198	0.34 18	0.27 178	0.53 68	0.46 69	0.24 22	0.29 34	0.23 20	0.28 113	0.28 9	0.22 44	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.13 205	0.38 372	0.35 372

RALCasStereoNet	0.45 147	0.88 338	1.85 187	0.30 123	0.26 227	0.49 71	0.26 153	0.58 94	0.51 108	0.36 72	0.48 142	0.36 93	0.28 113	0.55 162	0.34 172	0.10 96	0.53 432	0.09 30	0.08 36	0.25 273	0.34 370

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

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

RAFT+CT+SA	0.50 203	0.86 332	1.82 177	0.37 279	0.75 424	0.54 112	0.34 269	0.77 202	0.63 228	0.38 82	0.55 211	0.34 86	0.29 126	0.68 196	0.27 96	0.09 23	0.07 14	0.11 120	0.51 424	0.29 308	0.41 402

UDGNet	0.44 129	1.02 386	1.74 121	0.35 241	0.19 122	0.58 172	0.23 92	0.49 41	0.66 263	0.41 97	0.38 84	0.34 86	0.29 126	0.53 154	0.30 133	0.24 379	0.10 159	0.37 412	0.19 320	0.27 299	0.15 168

ACRE	0.56 260	1.14 400	2.77 387	0.76 416	0.28 249	0.60 198	0.56 367	0.76 192	0.58 173	0.55 229	0.62 264	0.41 120	0.29 126	0.44 98	0.39 203	0.11 151	0.19 338	0.13 228	0.14 233	0.36 359	0.18 227

NRIStereo	0.46 156	0.25 38	1.77 140	0.47 355	0.16 45	0.95 392	0.74 405	0.51 49	0.56 160	0.48 151	0.39 92	0.59 240	0.29 126	0.77 221	0.32 155	0.11 151	0.13 245	0.11 120	0.09 53	0.21 225	0.24 303

RAFT-RH_RVC	0.61 289	0.50 204	2.33 312	0.36 259	0.29 255	0.60 198	0.18 17	0.44 19	0.58 173	0.76 365	1.91 430	0.47 178	0.29 126	1.60 317	1.23 378	0.14 266	0.07 14	0.13 228	0.13 205	0.10 16	0.09 23

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

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

BUS	0.41 98	0.27 52	1.13 17	0.30 123	0.21 147	0.91 388	0.23 92	1.00 385	0.61 199	0.63 313	0.53 192	0.66 271	0.30 134	0.43 92	0.32 155	0.13 228	0.10 159	0.14 262	0.12 176	0.12 40	0.11 55

NINENet	0.50 203	0.33 107	1.69 105	0.55 390	0.25 213	0.91 388	0.23 92	0.98 365	0.71 298	0.53 199	0.55 211	0.66 271	0.30 134	1.22 269	0.32 155	0.15 283	0.13 245	0.16 307	0.11 143	0.16 134	0.13 120

CIPLG	0.56 260	1.19 409	2.46 338	0.80 420	0.31 281	0.61 219	0.57 371	0.76 192	0.57 163	0.56 239	0.63 276	0.41 120	0.30 134	0.45 107	0.40 209	0.11 151	0.20 347	0.13 228	0.13 205	0.35 355	0.19 239

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

rafts_anoy	0.43 119	0.89 341	1.96 242	0.32 177	0.30 265	0.48 65	0.24 119	0.62 117	0.49 92	0.37 76	0.38 84	0.33 82	0.30 134	0.51 144	0.34 172	0.10 96	0.39 418	0.13 228	0.15 255	0.17 155	0.15 168

RALAANet	0.43 119	0.98 373	1.90 211	0.32 177	0.23 185	0.48 65	0.19 21	0.67 139	0.53 133	0.48 151	0.45 119	0.39 106	0.30 134	0.48 125	0.37 186	0.10 96	0.08 68	0.11 120	0.14 233	0.27 299	0.10 41

DIP-Stereo	0.37 68	0.34 118	1.50 77	0.27 58	0.18 96	0.63 256	0.17 11	0.92 319	0.53 133	0.49 162	0.48 142	0.30 67	0.30 134	0.39 77	0.30 133	0.10 96	0.08 68	0.10 70	0.08 36	0.15 101	0.12 86
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
rvit_0105_3	0.39 87	0.47 192	1.46 65	0.33 198	0.19 122	0.45 41	0.35 276	0.69 144	0.65 249	0.37 76	0.37 76	0.40 114	0.31 142	0.44 98	0.30 133	0.18 328	0.17 318	0.17 324	0.18 301	0.15 101	0.15 168

GCST	0.72 343	1.10 394	2.15 281	1.11 441	0.59 408	0.62 239	0.19 21	0.75 180	0.53 133	0.56 239	0.63 276	0.47 178	0.31 142	1.11 256	0.33 165	0.75 434	0.45 422	0.84 434	0.64 441	0.69 425	0.54 417

IPLGR_C	0.58 271	1.25 416	2.72 379	0.80 420	0.31 281	0.60 198	0.61 381	0.76 192	0.58 173	0.56 239	0.62 264	0.41 120	0.31 142	0.43 92	0.40 209	0.11 151	0.22 360	0.13 228	0.15 255	0.35 355	0.19 239

ARAFT	0.60 281	1.23 413	3.10 417	0.28 80	0.16 45	0.64 267	0.36 283	0.90 300	0.67 270	0.61 294	0.49 159	0.55 213	0.31 142	1.24 274	0.32 155	0.10 96	0.08 68	0.14 262	0.13 205	0.37 366	0.21 261

DN-CSS_ROB	0.48 175	1.23 413	1.99 246	0.39 301	0.22 168	0.56 138	0.19 21	0.75 180	0.61 199	0.45 123	0.62 264	0.41 120	0.31 142	0.70 207	0.32 155	0.11 151	0.08 68	0.14 262	0.13 205	0.36 359	0.12 86

OMP-Stereo	0.59 276	0.65 261	1.74 121	0.56 392	0.37 338	0.60 198	0.26 153	0.70 150	0.65 249	0.66 331	0.60 252	0.69 293	0.32 147	2.09 389	1.20 374	0.10 96	0.07 14	0.12 171	0.09 53	0.17 155	0.10 41

PFNet	0.60 281	0.33 107	2.47 340	0.41 316	0.55 400	0.62 239	0.27 178	0.61 113	0.63 228	0.61 294	0.56 222	0.45 157	0.32 147	1.88 367	1.14 369	0.28 396	0.09 127	0.12 171	0.16 274	0.26 291	0.20 254

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 113	0.86 332	1.78 145	0.28 80	0.17 69	0.52 99	0.20 34	0.62 117	0.61 199	0.50 169	0.61 259	0.39 106	0.32 147	0.35 55	0.30 133	0.07 1	0.10 159	0.09 30	0.09 53	0.35 355	0.10 41

MyStereo8	0.54 242	0.80 313	2.76 385	0.32 177	0.33 301	0.71 318	0.20 34	0.87 283	0.57 163	0.51 182	0.59 239	0.50 194	0.33 150	0.68 196	0.55 271	0.10 96	0.29 393	0.10 70	0.13 205	0.21 225	0.34 370

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

Selective-RAFT	0.35 58	0.26 48	1.48 72	0.31 149	0.15 31	0.61 219	0.19 21	0.60 111	0.54 145	0.28 53	0.29 34	0.40 114	0.33 150	0.50 141	0.27 96	0.10 96	0.07 14	0.09 30	0.35 396	0.19 200	0.08 13

Sa-1000	0.51 220	0.72 283	1.90 211	0.31 149	0.60 413	0.60 198	0.31 234	0.94 335	0.71 298	0.52 189	0.83 359	0.42 133	0.33 150	0.68 196	0.28 105	0.10 96	0.09 127	0.13 228	0.29 370	0.29 308	0.10 41

dad	0.51 220	1.01 383	1.74 121	0.29 108	0.19 122	0.60 198	0.26 153	0.52 60	0.75 337	0.63 313	0.63 276	0.63 255	0.33 150	0.85 232	0.47 243	0.27 392	0.15 286	0.40 415	0.18 301	0.22 239	0.14 135

GwcNet-ADL	0.50 203	0.74 289	2.90 402	0.31 149	0.20 137	0.58 172	0.29 214	0.87 283	0.64 236	0.47 133	0.47 130	0.56 225	0.33 150	0.46 113	0.46 234	0.13 228	0.12 228	0.09 30	0.09 53	0.14 85	0.21 261

raftrobust	0.38 74	0.68 270	1.54 82	0.32 177	0.46 382	0.52 99	0.21 51	0.56 86	0.42 40	0.52 189	0.35 68	0.31 69	0.33 150	0.37 68	0.30 133	0.10 96	0.11 204	0.08 4	0.07 15	0.21 225	0.19 239

AdaStereo	0.44 129	0.38 138	1.79 164	0.34 226	0.20 137	0.57 156	0.28 193	0.92 319	0.69 281	0.52 189	0.55 211	0.61 248	0.33 150	0.48 125	0.39 203	0.17 317	0.08 68	0.17 324	0.11 143	0.18 179	0.12 86
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
x	0.35 58	0.20 8	1.36 47	0.33 198	0.17 69	0.47 57	0.24 119	0.75 180	0.54 145	0.40 90	0.40 97	0.42 133	0.34 158	0.45 107	0.32 155	0.11 151	0.14 261	0.11 120	0.09 53	0.12 40	0.14 135

AFF-stereo	0.44 129	0.96 362	1.78 145	0.31 149	0.15 31	0.50 76	0.21 51	0.64 123	0.63 228	0.47 133	0.64 291	0.49 191	0.34 158	0.46 113	0.31 145	0.08 5	0.09 127	0.10 70	0.10 86	0.37 366	0.10 41

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

H2IRNET	0.40 92	0.61 236	1.90 211	0.29 108	0.17 69	0.54 112	0.18 17	0.52 60	0.50 100	0.27 48	0.56 222	0.47 178	0.35 160	0.46 113	0.33 165	0.10 96	0.07 14	0.12 171	0.14 233	0.32 332	0.12 86

tt1	0.44 129	0.64 255	1.83 182	0.35 241	0.14 17	0.76 341	0.25 134	0.74 170	0.88 383	0.31 60	0.37 76	0.25 35	0.35 160	0.63 183	0.19 6	0.10 96	0.24 369	0.11 120	0.09 53	0.25 273	0.36 380

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

ICVP	0.46 156	0.29 78	2.41 327	0.33 198	0.22 168	0.59 188	0.55 362	0.75 180	0.50 100	0.44 113	0.60 252	0.49 191	0.35 160	0.53 154	0.37 186	0.16 303	0.16 302	0.14 262	0.11 143	0.15 101	0.15 168
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DMCA	0.41 98	0.52 207	1.26 34	0.31 149	0.24 198	0.59 188	0.26 153	0.77 202	0.63 228	0.58 266	0.48 142	0.57 231	0.35 160	0.40 82	0.50 257	0.14 266	0.10 159	0.14 262	0.10 86	0.15 101	0.15 168

rvit_105_1	0.44 129	0.54 216	1.46 65	0.36 259	0.24 198	0.51 82	0.45 331	0.75 180	0.74 324	0.45 123	0.44 116	0.44 148	0.36 166	0.62 180	0.38 192	0.20 350	0.18 328	0.18 344	0.22 342	0.18 179	0.18 227

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

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

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

xx1	0.46 156	0.64 255	2.07 260	0.35 241	0.14 17	0.76 341	0.25 134	0.74 170	1.01 404	0.31 60	0.38 84	0.46 170	0.36 166	0.69 202	0.19 6	0.10 96	0.24 369	0.12 171	0.12 176	0.12 40	0.14 135

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

ttt	0.66 314	0.22 23	1.68 103	0.34 226	0.24 198	0.60 198	0.26 153	1.00 385	0.77 350	0.55 229	0.67 305	0.54 210	0.36 166	2.14 392	3.03 437	0.16 303	0.13 245	0.13 228	0.12 176	0.15 101	0.17 208

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

RAFT_CTSACE	0.46 156	0.76 292	2.07 260	0.35 241	0.30 265	0.54 112	0.30 222	0.61 113	0.48 86	0.49 162	0.76 348	0.55 213	0.36 166	0.58 168	0.22 44	0.08 5	0.13 245	0.11 120	0.10 86	0.41 386	0.08 13

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

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

MLCV	0.48 175	0.89 341	1.85 187	0.29 108	0.14 17	0.59 188	0.23 92	0.72 158	0.59 180	0.66 331	0.66 302	0.55 213	0.36 166	1.03 247	0.49 252	0.09 23	0.06 1	0.09 30	0.07 15	0.19 200	0.11 55

iResNet	0.51 220	0.76 292	2.59 362	0.41 316	0.17 69	0.64 267	0.27 178	0.82 245	0.70 289	0.57 250	0.64 291	0.43 137	0.36 166	0.70 207	0.52 262	0.10 96	0.07 14	0.09 30	0.08 36	0.21 225	0.13 120

DDVS	0.62 294	0.40 151	1.40 55	2.21 462	0.35 319	0.87 382	1.00 427	0.69 144	0.50 100	0.53 199	0.56 222	0.90 368	0.37 179	1.22 269	0.47 243	0.15 283	0.14 261	0.14 262	0.12 176	0.19 200	0.22 271

UGAM	0.58 271	0.47 192	2.21 291	0.30 123	0.19 122	0.53 106	0.34 269	0.59 101	0.63 228	0.44 113	0.73 340	0.78 331	0.37 179	2.58 426	0.39 203	0.10 96	0.08 68	0.17 324	0.14 233	0.42 390	0.17 208

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

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

BSDual-CNN	0.41 98	0.27 52	1.13 17	0.30 123	0.21 147	0.76 341	0.31 234	1.00 385	0.61 199	0.63 313	0.53 192	0.63 255	0.37 179	0.43 92	0.38 192	0.13 228	0.10 159	0.14 262	0.12 176	0.12 40	0.11 55

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

HITNet	0.46 156	0.92 346	2.09 266	0.33 198	0.14 17	0.55 124	0.22 69	0.83 251	0.56 160	0.51 182	0.49 159	0.48 189	0.37 179	0.48 125	0.54 270	0.09 23	0.06 1	0.10 70	0.08 36	0.23 248	0.09 23
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_sample2	0.41 98	0.19 4	1.23 29	0.31 149	0.17 69	0.51 82	0.27 178	0.81 238	0.55 150	0.44 113	0.45 119	0.46 170	0.38 186	1.51 302	0.30 133	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.10 86	0.14 85	0.14 135

ACVNet-DCA	0.42 113	0.64 255	2.07 260	0.35 241	0.14 17	0.76 341	0.25 134	0.76 192	0.52 114	0.31 60	0.38 84	0.24 27	0.38 186	0.69 202	0.19 6	0.10 96	0.24 369	0.11 120	0.09 53	0.12 40	0.14 135

1test111	0.44 129	0.64 255	2.07 260	0.35 241	0.14 17	0.76 341	0.25 134	0.76 192	0.52 114	0.31 60	0.38 84	0.24 27	0.38 186	0.96 239	0.30 133	0.10 96	0.24 369	0.11 120	0.09 53	0.12 40	0.14 135

cc1	0.47 170	0.64 255	2.07 260	0.35 241	0.14 17	0.76 341	0.25 134	0.74 170	1.01 404	0.31 60	0.38 84	0.24 27	0.38 186	0.69 202	0.19 6	0.10 96	0.24 369	0.11 120	0.09 53	0.25 273	0.40 397

AEACV	0.33 40	0.24 35	1.44 62	0.28 80	0.35 319	0.47 57	0.21 51	0.43 16	0.28 1	0.26 43	0.25 19	0.22 13	0.38 186	0.30 23	0.18 3	0.09 23	0.35 406	0.09 30	0.36 403	0.23 248	0.25 312

hknet	0.47 170	0.29 78	1.70 109	0.30 123	0.24 198	0.76 341	0.31 234	1.00 385	0.64 236	0.63 313	0.53 192	0.80 339	0.38 186	0.77 221	0.37 186	0.11 151	0.10 159	0.14 262	0.12 176	0.12 40	0.11 55

AASNet	0.56 260	1.03 387	2.34 314	0.37 279	0.33 301	0.65 279	0.29 214	0.96 353	0.73 320	0.54 212	0.60 252	0.55 213	0.38 186	0.59 172	0.58 286	0.14 266	0.12 228	0.13 228	0.10 86	0.43 392	0.24 303

IIG-Stereo	0.59 276	0.65 261	1.74 121	0.54 384	0.23 185	0.61 219	0.21 51	0.73 166	0.65 249	0.64 322	0.69 320	0.69 293	0.38 186	2.09 389	1.39 387	0.11 151	0.07 14	0.11 120	0.09 53	0.15 101	0.09 23

111	0.48 175	1.09 393	1.95 233	0.24 11	0.13 9	0.59 188	0.26 153	0.83 251	0.78 355	0.48 151	0.52 183	0.56 225	0.38 186	0.49 135	0.38 192	0.09 23	0.07 14	0.09 30	0.07 15	0.23 248	0.35 372

xxxx	0.70 333	0.21 13	1.33 43	0.28 80	0.18 96	0.63 256	0.24 119	1.02 396	0.69 281	0.50 169	0.62 264	0.58 238	0.38 186	1.47 299	5.21 462	0.13 228	0.12 228	0.11 120	0.10 86	0.12 40	0.15 168

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

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 364	1.04 388	2.06 258	0.94 431	0.35 319	0.89 385	0.40 302	0.85 265	0.63 228	0.55 229	0.63 276	0.75 322	0.38 186	2.38 407	0.48 247	1.10 447	0.31 399	0.36 408	0.21 335	0.53 413	0.55 420

DeepPruner_ROB	0.50 203	0.70 277	1.94 230	0.29 108	0.26 227	0.63 256	0.31 234	0.80 234	0.48 86	0.61 294	0.55 211	0.66 271	0.38 186	0.98 241	0.40 209	0.19 342	0.14 261	0.14 262	0.14 233	0.23 248	0.17 208

NOSS_ROB	0.64 302	0.65 261	1.62 95	0.46 350	0.25 213	0.67 291	0.30 222	0.93 327	0.77 350	0.59 279	0.57 230	0.77 328	0.38 186	2.78 438	0.44 230	0.23 372	0.24 369	0.28 391	0.26 360	0.27 299	0.39 393

ffm	0.47 170	0.23 27	2.01 249	0.30 123	0.21 147	0.57 156	0.26 153	0.74 170	0.88 383	0.53 199	0.63 276	0.66 271	0.39 200	0.63 183	0.19 6	0.10 96	0.24 369	0.15 289	0.13 205	0.25 273	0.36 380

ff1	0.73 352	0.23 27	2.01 249	0.30 123	0.21 147	0.57 156	0.26 153	0.74 170	0.88 383	0.53 199	0.63 276	0.66 271	0.39 200	2.52 422	3.43 448	0.10 96	0.24 369	0.15 289	0.13 205	0.25 273	0.36 380

mmx	0.72 343	0.23 27	2.01 249	0.30 123	0.21 147	0.57 156	0.26 153	0.99 377	0.76 346	0.53 199	0.63 276	0.66 271	0.39 200	2.52 422	3.43 448	0.13 228	0.10 159	0.15 289	0.13 205	0.15 101	0.15 168

xxx	0.72 343	0.23 27	2.01 249	0.30 123	0.21 147	0.57 156	0.26 153	0.99 377	0.76 346	0.53 199	0.63 276	0.66 271	0.39 200	2.52 422	3.43 448	0.13 228	0.10 159	0.15 289	0.13 205	0.15 101	0.15 168

test_xeample	0.72 343	0.21 13	1.36 47	0.27 58	0.17 69	0.59 188	0.28 193	1.01 393	0.70 289	0.55 229	0.67 305	0.44 148	0.39 200	1.88 367	5.17 461	0.12 199	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.13 66	0.15 168

iResNet_ROB	0.50 203	1.15 404	1.73 117	0.31 149	0.21 147	0.58 172	0.22 69	0.95 348	0.82 369	0.58 266	0.62 264	0.57 231	0.39 200	0.84 230	0.40 209	0.11 151	0.08 68	0.09 30	0.06 8	0.21 225	0.13 120

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

CASS	0.39 87	0.30 88	1.61 94	0.32 177	0.17 69	0.53 106	0.24 119	0.70 150	0.49 92	0.59 279	0.54 202	0.40 114	0.40 206	0.41 84	0.30 133	0.17 317	0.10 159	0.14 262	0.11 143	0.18 179	0.17 208
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_5	0.51 220	0.87 335	1.99 246	0.37 279	0.65 417	0.58 172	0.35 276	0.78 216	0.62 217	0.48 151	0.55 211	0.45 157	0.40 206	0.72 211	0.30 133	0.09 23	0.07 14	0.12 171	0.12 176	0.33 340	0.38 389

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

TRStereo	0.53 237	0.76 292	2.38 322	0.42 324	0.29 255	0.69 309	0.23 92	1.81 447	0.55 150	0.36 72	0.32 53	0.47 178	0.40 206	0.46 113	0.25 81	0.12 199	0.11 204	0.11 120	0.41 414	0.13 66	0.32 359

RAFT	0.45 147	0.92 346	1.59 88	0.34 226	0.19 122	0.46 54	0.35 276	0.65 128	0.49 92	0.49 162	0.49 159	0.70 303	0.40 206	0.47 120	0.32 155	0.11 151	0.16 302	0.14 262	0.13 205	0.51 409	0.13 120

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

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

cf-r	0.53 237	0.81 318	2.15 281	0.33 198	0.28 249	0.60 198	0.28 193	0.78 216	0.64 236	0.51 182	0.60 252	0.75 322	0.40 206	1.32 277	0.43 226	0.13 228	0.09 127	0.11 120	0.12 176	0.15 101	0.14 135

GwcNet-RSSM	0.57 266	0.94 354	2.13 275	0.32 177	0.25 213	0.60 198	0.30 222	0.80 234	0.66 263	0.52 189	0.64 291	0.71 306	0.40 206	1.79 345	0.50 257	0.13 228	0.09 127	0.12 171	0.12 176	0.21 225	0.15 168

CFNet	0.58 271	0.96 362	1.78 145	0.33 198	0.25 213	0.63 256	0.22 69	0.88 288	0.75 337	0.46 131	0.59 239	0.58 238	0.40 206	2.29 400	0.48 247	0.12 199	0.09 127	0.15 289	0.14 233	0.30 319	0.15 168

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

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

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

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

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

IGEV_Zeroshot_test	0.53 237	0.33 107	2.91 403	0.32 177	0.18 96	0.54 112	0.21 51	0.72 158	0.42 40	0.81 378	0.51 171	0.71 306	0.41 217	0.48 125	1.13 368	0.09 23	0.15 286	0.10 70	0.35 396	0.19 200	0.09 23

HH	0.49 193	0.49 198	2.78 389	0.50 367	0.41 360	0.38 29	0.23 92	0.72 158	0.38 19	0.63 313	0.48 142	0.87 360	0.41 217	0.64 185	0.21 34	0.09 23	0.17 318	0.10 70	0.09 53	0.16 134	0.12 86

HanStereo	0.49 193	0.49 198	2.78 389	0.50 367	0.41 360	0.38 29	0.23 92	0.72 158	0.38 19	0.63 313	0.48 142	0.87 360	0.41 217	0.64 185	0.21 34	0.09 23	0.17 318	0.10 70	0.09 53	0.16 134	0.12 86

AACVNet	0.54 242	0.78 309	1.73 117	0.36 259	0.21 147	0.57 156	0.25 134	0.71 153	0.51 108	0.55 229	0.59 239	0.64 263	0.41 217	2.13 391	0.41 215	0.14 266	0.11 204	0.14 262	0.11 143	0.33 340	0.15 168

DCANet	0.42 113	0.77 301	1.95 233	0.25 23	0.14 17	0.51 82	0.22 69	0.77 202	0.72 306	0.54 212	0.48 142	0.31 69	0.41 217	0.36 61	0.39 203	0.09 23	0.07 14	0.09 30	0.07 15	0.13 66	0.23 292

CFNet-ft	0.51 220	0.76 292	1.79 164	0.28 80	0.30 265	0.63 256	0.28 193	0.66 130	0.55 150	0.45 123	0.57 230	0.74 317	0.41 217	1.46 292	0.42 217	0.14 266	0.10 159	0.28 391	0.13 205	0.18 179	0.14 135

CFNet_RVC	0.51 220	0.76 292	1.79 164	0.28 80	0.30 265	0.63 256	0.28 193	0.66 130	0.55 150	0.45 123	0.57 230	0.74 317	0.41 217	1.46 292	0.42 217	0.14 266	0.10 159	0.28 391	0.13 205	0.18 179	0.14 135

UCFNet_RVC	0.48 175	0.82 322	1.85 187	0.30 123	0.27 239	0.64 267	0.26 153	0.74 170	0.55 150	0.48 151	0.53 192	0.63 255	0.41 217	0.88 235	0.38 192	0.15 283	0.10 159	0.17 324	0.17 291	0.18 179	0.15 168

AANet_RVC	0.68 325	1.00 379	2.09 266	0.33 198	0.25 213	0.58 172	0.32 257	0.81 238	0.80 363	0.61 294	0.94 379	0.80 339	0.41 217	2.46 417	1.02 360	0.36 409	0.14 261	0.10 70	0.09 53	0.23 248	0.22 271

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

iResNetv2_ROB	0.59 276	1.43 430	2.96 405	0.40 310	0.22 168	0.58 172	0.28 193	0.91 310	0.73 320	0.57 250	0.63 276	0.60 246	0.41 217	0.74 213	0.35 179	0.11 151	0.08 68	0.10 70	0.07 15	0.43 392	0.17 208

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

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

TestStereo1	0.49 193	0.81 318	1.85 187	0.39 301	0.57 404	0.56 138	0.34 269	0.75 180	0.69 281	0.44 113	0.63 276	0.35 90	0.42 233	0.64 185	0.29 119	0.10 96	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.33 340	0.26 321

SA-5K	0.49 193	0.81 318	1.85 187	0.39 301	0.57 404	0.56 138	0.34 269	0.75 180	0.69 281	0.44 113	0.63 276	0.35 90	0.42 233	0.64 185	0.29 119	0.10 96	0.08 68	0.12 171	0.10 86	0.33 340	0.26 321

GES	0.44 129	0.28 73	1.88 201	0.30 123	0.18 96	0.61 219	0.30 222	0.88 288	0.46 69	0.47 133	0.52 183	0.39 106	0.42 233	0.58 168	0.67 306	0.15 283	0.11 204	0.12 171	0.10 86	0.15 101	0.17 208

222	0.78 368	0.23 27	1.23 29	0.28 80	0.18 96	0.62 239	0.24 119	1.02 396	0.70 289	0.58 266	0.66 302	0.46 170	0.42 233	1.80 349	6.53 466	0.13 228	0.10 159	0.11 120	0.10 86	0.12 40	0.17 208

FADNet_RVC	0.81 377	1.14 400	2.42 329	0.30 123	0.24 198	0.71 318	0.24 119	0.95 348	0.61 199	0.44 113	0.56 222	0.59 240	0.42 233	1.52 304	0.68 309	0.94 440	0.96 456	0.28 391	1.00 456	0.90 435	1.36 459

BEATNet_4x	0.47 170	0.73 286	1.91 217	0.33 198	0.15 31	0.56 138	0.25 134	0.85 265	0.58 173	0.54 212	0.51 171	0.57 231	0.42 233	0.57 165	0.61 292	0.11 151	0.08 68	0.12 171	0.09 53	0.20 215	0.16 191

HSM-Net_RVC	0.67 318	0.34 118	2.23 299	0.26 45	0.19 122	0.67 291	0.29 214	1.26 429	0.69 281	0.72 355	0.70 330	0.78 331	0.42 233	3.77 457	0.41 215	0.13 228	0.09 127	0.10 70	0.09 53	0.12 40	0.11 55
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
StereoDRNet-Refined	0.50 203	0.41 156	1.50 77	0.33 198	0.21 147	0.68 303	0.26 153	0.81 238	0.68 272	0.67 335	0.68 313	0.73 311	0.42 233	1.10 253	0.59 288	0.11 151	0.08 68	0.14 262	0.14 233	0.25 273	0.21 261
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
gwcnet-sp	0.49 193	0.43 167	2.54 356	0.31 149	0.22 168	0.67 291	0.31 234	0.78 216	0.65 249	0.58 266	0.47 130	0.46 170	0.43 243	0.76 217	0.46 234	0.11 151	0.11 204	0.11 120	0.11 143	0.15 101	0.14 135

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

ToySt	0.44 129	0.61 236	1.89 208	0.29 108	0.18 96	0.55 124	0.35 276	0.67 139	0.53 133	0.39 88	0.50 167	0.59 240	0.43 243	0.51 144	0.49 252	0.10 96	0.12 228	0.13 228	0.16 274	0.24 263	0.19 239

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

GMM-Stereo	0.50 203	0.23 27	2.41 327	0.54 384	0.24 198	0.77 349	0.46 334	0.59 101	0.57 163	0.58 266	0.73 340	0.47 178	0.43 243	0.68 196	0.27 96	0.10 96	0.06 1	0.13 228	0.13 205	0.14 85	0.44 406

PSMNet-RSSM	0.53 237	0.82 322	1.78 145	0.31 149	0.25 213	0.58 172	0.28 193	0.84 261	0.60 184	0.50 169	0.61 259	0.67 280	0.43 243	1.68 327	0.42 217	0.15 283	0.10 159	0.14 262	0.16 274	0.15 101	0.13 120

STTStereo	0.51 220	0.69 274	2.14 280	0.36 259	0.30 265	0.61 219	0.32 257	0.77 202	0.60 184	0.60 287	0.54 202	0.67 280	0.43 243	0.86 233	0.42 217	0.16 303	0.15 286	0.17 324	0.20 330	0.16 134	0.15 168

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

SACVNet	0.60 281	0.74 289	1.90 211	0.37 279	0.28 249	0.64 267	0.37 290	0.86 274	0.61 199	0.65 329	0.62 264	0.69 293	0.44 250	2.08 387	0.42 217	0.18 328	0.14 261	0.16 307	0.15 255	0.38 372	0.24 303

GEStereo_RVC	0.54 242	0.87 335	1.95 233	0.47 355	0.25 213	0.62 239	0.37 290	1.00 385	0.74 324	0.53 199	0.54 202	0.59 240	0.44 250	1.10 253	0.46 234	0.15 283	0.11 204	0.12 171	0.10 86	0.26 291	0.19 239

FINET	0.65 310	0.95 360	3.06 414	0.35 241	0.40 353	0.58 172	0.48 345	0.92 319	1.10 415	0.57 250	0.68 313	0.47 178	0.44 250	1.15 264	0.60 290	0.23 372	0.21 355	0.17 324	0.15 255	0.26 291	0.25 312

DualNet (step1)	0.59 276	0.62 242	1.93 223	0.27 58	0.22 168	0.68 303	0.31 234	0.93 327	0.66 263	0.57 250	0.51 171	0.55 213	0.45 254	1.11 256	0.38 192	0.61 425	0.14 261	0.87 435	0.56 430	0.25 273	0.23 292

test_sample9	0.94 393	0.62 242	1.93 223	0.27 58	0.22 168	0.68 303	0.31 234	0.93 327	0.66 263	0.57 250	0.51 171	0.55 213	0.45 254	1.91 370	2.55 430	0.61 425	4.16 469	0.87 435	0.56 430	0.25 273	0.23 292

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

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

IPLGR	0.54 242	0.56 226	2.68 373	0.36 259	0.18 96	0.62 239	0.54 359	1.02 396	0.64 236	0.73 359	0.46 126	0.47 178	0.45 254	1.12 259	0.29 119	0.09 23	0.08 68	0.11 120	0.09 53	0.19 200	0.12 86

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

ADLNet	0.60 281	0.71 279	1.95 233	0.35 241	0.34 308	0.67 291	0.34 269	0.90 300	0.74 324	0.68 342	0.62 264	0.80 339	0.45 254	1.78 341	0.64 300	0.14 266	0.11 204	0.14 262	0.14 233	0.29 308	0.21 261

acv_ft	0.48 175	0.44 176	1.76 131	0.32 177	0.41 360	0.63 256	0.28 193	0.81 238	0.68 272	0.61 294	0.59 239	0.69 293	0.45 254	0.44 98	0.63 296	0.11 151	0.09 127	0.10 70	0.09 53	0.41 386	0.10 41

GANet-RSSM	0.55 254	0.73 286	1.90 211	0.36 259	0.26 227	0.59 188	0.27 178	0.78 216	0.52 114	0.47 133	0.57 230	0.63 255	0.45 254	1.92 374	0.43 226	0.14 266	0.10 159	0.25 384	0.11 143	0.34 347	0.14 135

FADNet-RVC-Resample	0.67 318	1.16 408	3.16 423	0.37 279	0.29 255	0.62 239	0.38 296	0.86 274	0.63 228	0.51 182	0.50 167	0.57 231	0.45 254	1.57 310	0.49 252	0.24 379	0.32 404	0.23 373	0.19 320	0.27 299	0.62 426

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 254	0.92 346	2.36 320	0.38 293	0.37 338	0.60 198	0.28 193	0.82 245	0.62 217	0.62 305	0.55 211	0.72 308	0.45 254	1.00 243	0.43 226	0.15 283	0.11 204	0.14 262	0.14 233	0.15 101	0.16 191
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
anonymousa	0.48 175	0.46 184	2.44 335	0.29 108	0.34 308	0.61 219	0.25 134	0.66 130	0.54 145	0.53 199	0.77 351	0.73 311	0.46 265	0.33 45	0.31 145	0.10 96	0.09 127	0.12 171	0.29 370	0.10 16	0.19 239

iRaft-Stereo_5w	0.54 242	1.01 383	2.08 265	0.27 58	0.21 147	0.49 71	0.28 193	0.73 166	0.58 173	0.40 90	0.61 259	0.62 252	0.46 265	1.78 341	0.47 243	0.09 23	0.07 14	0.11 120	0.10 86	0.39 380	0.12 86

FADNet-RVC	0.61 289	1.26 417	2.12 273	0.33 198	0.26 227	0.59 188	0.29 214	0.86 274	0.62 217	0.45 123	0.50 167	0.62 252	0.46 265	1.73 334	0.55 271	0.17 317	0.20 347	0.17 324	0.18 301	0.59 417	0.28 333

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

DLCB_ROB	0.54 242	0.55 225	1.49 74	0.36 259	0.25 213	0.65 279	0.36 283	0.80 234	0.70 289	0.72 355	0.69 320	0.83 348	0.46 265	1.53 305	0.60 290	0.13 228	0.12 228	0.14 262	0.14 233	0.14 85	0.13 120

DispNO	0.67 318	0.98 373	2.58 360	0.31 149	0.27 239	0.59 188	0.29 214	0.83 251	0.68 272	0.53 199	0.79 355	0.83 348	0.47 270	2.46 417	0.68 309	0.12 199	0.10 159	0.19 350	0.31 381	0.16 134	0.17 208

1111x	0.74 355	0.21 13	1.93 223	0.31 149	0.17 69	0.63 256	0.32 257	1.03 403	0.74 324	0.52 189	0.62 264	0.57 231	0.47 270	2.38 407	4.25 456	0.12 199	0.14 261	0.11 120	0.12 176	0.12 40	0.14 135

ssnet_v2	0.55 254	0.60 232	1.86 195	0.32 177	0.22 168	0.72 324	0.44 325	0.94 335	0.74 324	0.63 313	0.54 202	0.81 342	0.47 270	0.77 221	0.70 313	0.16 303	0.14 261	0.14 262	0.14 233	0.30 319	0.30 347

SA	0.50 203	0.75 291	1.95 233	0.31 149	0.61 415	0.57 156	0.31 234	0.91 310	0.73 320	0.42 102	0.62 264	0.38 102	0.47 270	0.68 196	0.29 119	0.09 23	0.09 127	0.13 228	0.32 386	0.30 319	0.10 41

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

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

StereoDRNet	0.64 302	0.88 338	2.35 317	0.41 316	0.45 376	0.73 329	0.47 342	0.94 335	0.74 324	0.75 362	0.54 202	0.74 317	0.47 270	1.70 330	0.72 319	0.15 283	0.14 261	0.15 289	0.14 233	0.20 215	0.19 239

PSMNet_ROB	0.66 314	1.01 383	2.33 312	0.38 293	0.31 281	0.72 324	0.55 362	0.86 274	0.69 281	0.54 212	0.60 252	0.75 322	0.47 270	2.00 381	0.82 337	0.17 317	0.13 245	0.19 350	0.19 320	0.24 263	0.27 328

DCVSM-stereo	0.49 193	0.29 78	2.49 343	0.29 108	0.22 168	0.53 106	0.52 352	0.58 94	0.49 92	0.69 344	0.46 126	0.79 336	0.48 278	0.53 154	0.42 217	0.13 228	0.14 261	0.15 289	0.12 176	0.20 215	0.20 254

DAS	0.56 260	0.35 125	1.55 84	0.33 198	0.34 308	0.50 76	0.42 311	0.83 251	0.74 324	0.83 383	0.68 313	0.56 225	0.48 278	2.40 411	0.46 234	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.09 53	0.18 179	0.15 168

SepStereo	0.52 231	0.35 125	1.55 84	0.33 198	0.34 308	0.50 76	0.42 311	0.83 251	0.74 324	0.83 383	0.68 313	0.56 225	0.48 278	1.56 308	0.46 234	0.12 199	0.08 68	0.12 171	0.09 53	0.18 179	0.15 168

ADLNet2	0.68 325	0.84 327	3.19 427	0.33 198	0.36 327	0.64 267	0.37 290	0.89 294	0.79 360	0.54 212	0.65 300	0.93 375	0.48 278	2.07 386	0.56 278	0.13 228	0.11 204	0.11 120	0.11 143	0.33 340	0.18 227

ac_64	0.55 254	0.46 184	1.92 220	0.36 259	0.34 308	0.63 256	0.31 234	0.82 245	0.61 199	0.55 229	0.51 171	0.89 366	0.48 278	1.83 353	0.55 271	0.14 266	0.11 204	0.12 171	0.12 176	0.18 179	0.12 86

TDLM	0.67 318	0.92 346	1.76 131	0.37 279	0.24 198	0.66 285	0.56 367	0.82 245	0.74 324	1.16 413	0.62 264	0.61 248	0.48 278	2.70 434	0.50 257	0.20 350	0.11 204	0.35 406	0.14 233	0.32 332	0.16 191

GwcNet	0.69 329	0.71 279	3.12 420	0.36 259	0.45 376	0.81 365	0.44 325	0.86 274	0.84 374	0.60 287	0.74 343	0.82 346	0.49 284	1.65 323	0.66 303	0.16 303	0.15 286	0.15 289	0.15 255	0.31 326	0.24 303

ETE_ROB	0.60 281	0.71 279	1.55 84	0.37 279	0.25 213	0.69 309	0.51 349	1.47 436	0.70 289	0.80 373	0.69 320	0.85 354	0.49 284	1.36 281	0.58 286	0.16 303	0.13 245	0.19 350	0.16 274	0.21 225	0.23 292

LALA_ROB	0.60 281	0.76 292	1.69 105	0.36 259	0.29 255	0.79 358	0.55 362	0.94 335	0.77 350	0.81 378	0.67 305	0.94 379	0.49 284	0.99 242	0.73 322	0.21 356	0.15 286	0.20 358	0.18 301	0.23 248	0.21 261

delet	0.52 231	0.54 216	1.62 95	0.31 149	0.35 319	0.74 332	0.46 334	0.85 265	0.74 324	0.55 229	0.60 252	0.67 280	0.50 287	1.12 259	0.57 281	0.11 151	0.11 204	0.13 228	0.14 233	0.16 134	0.12 86

CC-Net-ROB	0.85 382	1.15 404	2.13 275	0.88 426	0.38 343	0.88 384	0.44 325	1.06 409	0.79 360	0.58 266	0.69 320	0.65 266	0.50 287	2.74 437	0.51 260	0.93 439	0.39 418	0.87 435	0.29 370	0.54 414	0.54 417

SQANet	0.80 372	1.58 435	2.53 350	0.76 416	0.83 428	0.76 341	0.36 283	0.83 251	0.64 236	0.63 313	0.69 320	0.73 311	0.51 289	1.21 267	0.53 266	0.77 436	0.29 393	0.59 426	0.29 370	0.86 434	0.61 425

SDNR	1.22 420	0.80 313	2.71 377	0.33 198	1.48 458	1.98 448	0.23 92	1.93 451	2.44 452	0.89 391	2.52 444	1.36 423	0.51 289	3.65 455	1.93 408	0.30 400	0.31 399	0.22 366	0.16 274	0.33 340	0.36 380

RAFT_R40	0.50 203	0.21 13	1.76 131	0.50 367	0.40 353	0.61 219	0.53 356	0.56 86	0.60 184	0.56 239	0.54 202	0.55 213	0.51 289	1.57 310	0.53 266	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.16 134	0.09 23

IRAFT_RVC	0.54 242	0.53 212	1.78 145	0.46 350	0.21 147	0.58 172	0.43 317	0.65 128	0.66 263	0.54 212	0.50 167	0.49 191	0.51 289	1.58 314	1.01 359	0.11 151	0.25 382	0.13 228	0.10 86	0.15 101	0.13 120

LMCR-Stereo	0.52 231	0.71 279	2.39 324	0.40 310	0.21 147	0.74 332	0.31 234	1.02 396	0.64 236	0.61 294	0.63 276	0.39 106	0.51 289	0.62 180	0.42 217	0.19 342	0.09 127	0.12 171	0.09 53	0.23 248	0.12 86

DDUNet	0.77 364	1.12 396	1.88 201	0.76 416	0.69 420	0.84 372	0.43 317	0.85 265	0.65 249	0.67 335	0.75 346	0.91 370	0.52 294	1.03 247	0.57 281	0.54 421	0.37 410	0.95 441	0.52 426	0.71 426	0.57 421

CVANet_RVC	0.65 310	0.80 313	2.13 275	0.36 259	0.26 227	0.62 239	0.42 311	0.84 261	0.72 306	0.69 344	0.68 313	0.68 286	0.52 294	2.64 429	0.42 217	0.19 342	0.12 228	0.22 366	0.17 291	0.37 366	0.15 168

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

DISCO	0.57 266	0.34 118	1.87 200	0.45 346	0.34 308	0.84 372	0.35 276	0.84 261	0.78 355	0.59 279	0.63 276	1.06 403	0.53 296	1.10 253	0.82 337	0.12 199	0.09 127	0.11 120	0.10 86	0.22 239	0.18 227

XPNet_ROB	0.61 289	0.72 283	1.66 101	0.37 279	0.27 239	0.67 291	0.47 342	0.89 294	0.71 298	0.78 371	0.70 330	0.81 342	0.53 296	1.70 330	0.76 326	0.21 356	0.16 302	0.16 307	0.15 255	0.20 215	0.21 261

psm_up	0.57 266	0.61 236	1.83 182	0.35 241	0.30 265	0.64 267	0.37 290	0.90 300	0.68 272	0.59 279	0.55 211	0.68 286	0.54 299	1.91 370	0.46 234	0.16 303	0.15 286	0.16 307	0.15 255	0.23 248	0.13 120

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

HGLStereo	0.54 242	0.69 274	2.00 248	0.35 241	0.40 353	0.66 285	0.30 222	0.83 251	0.62 217	0.57 250	0.69 320	0.69 293	0.54 299	1.07 250	0.55 271	0.13 228	0.13 245	0.13 228	0.11 143	0.19 200	0.17 208

PA-Net	0.84 381	1.00 379	3.49 439	0.63 405	0.40 353	0.70 316	0.52 352	0.86 274	0.84 374	0.52 189	0.59 239	0.70 303	0.54 299	2.35 403	2.23 422	0.17 317	0.27 390	0.19 350	0.28 367	0.22 239	0.36 380
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	0.65 310	0.94 354	1.96 242	0.43 327	0.30 265	0.71 318	0.68 395	0.84 261	0.65 249	0.70 348	0.60 252	0.86 358	0.54 299	1.56 308	0.57 281	0.20 350	0.16 302	0.67 429	0.25 354	0.22 239	0.24 303

GASNet	0.73 352	1.47 432	3.04 412	0.47 355	0.33 301	0.57 156	0.34 269	0.91 310	0.75 337	0.58 266	0.58 236	0.74 317	0.55 304	2.03 382	0.65 302	0.21 356	0.15 286	0.19 350	0.17 291	0.51 409	0.28 333

pcwnet_v2	0.64 302	0.49 198	4.41 455	0.32 177	0.27 239	0.60 198	0.25 134	0.97 361	0.88 383	0.59 279	0.70 330	0.63 255	0.55 304	0.66 194	0.37 186	0.17 317	0.15 286	0.15 289	0.14 233	0.21 225	0.23 292

APVNet	0.70 333	0.67 268	2.71 377	0.38 293	0.36 327	0.85 376	0.43 317	0.91 310	0.68 272	0.55 229	0.69 320	0.75 322	0.55 304	2.31 401	0.78 330	0.17 317	0.17 318	0.24 379	0.19 320	0.33 340	0.23 292

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

Wz-Net-LNSev	0.59 276	0.96 362	2.47 340	0.34 226	0.37 338	0.79 358	0.44 325	0.86 274	0.77 350	0.61 294	0.67 305	0.79 336	0.56 308	0.64 185	0.62 294	0.15 283	0.14 261	0.12 171	0.12 176	0.18 179	0.19 239

DMCA-RVC	0.62 294	0.96 362	2.63 366	0.36 259	0.90 433	0.56 138	0.31 234	0.69 144	0.57 163	0.68 342	0.52 183	0.59 240	0.56 308	1.23 271	0.53 266	0.16 303	0.38 412	0.20 358	0.15 255	0.20 215	0.15 168

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

DANet	0.80 372	0.65 261	2.21 291	1.19 444	0.48 386	0.74 332	1.25 442	0.89 294	1.53 437	0.89 391	0.71 334	0.96 382	0.56 308	1.83 353	0.96 347	0.18 328	0.16 302	0.19 350	0.16 274	0.26 291	0.29 339
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	0.64 302	0.43 167	2.44 335	0.39 301	0.44 368	0.80 364	0.41 308	1.02 396	0.78 355	0.80 373	0.63 276	0.69 293	0.56 308	1.79 345	0.69 311	0.15 283	0.12 228	0.17 324	0.16 274	0.18 179	0.17 208

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

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 266	0.87 335	2.11 270	0.32 177	0.30 265	0.84 372	0.40 302	0.88 288	0.72 306	0.65 329	0.73 340	0.66 271	0.57 313	0.93 236	0.71 315	0.13 228	0.07 14	0.10 70	0.08 36	0.15 101	0.14 135

DSFCA	0.54 242	0.35 125	1.41 56	0.28 80	0.28 249	0.79 358	0.88 417	0.76 192	0.70 289	0.72 355	0.66 302	0.67 280	0.57 313	1.17 265	0.63 296	0.16 303	0.14 261	0.13 228	0.14 233	0.16 134	0.13 120

FADNet	0.64 302	1.22 412	2.06 258	0.32 177	0.30 265	0.66 285	0.29 214	0.88 288	0.72 306	0.44 113	0.48 142	0.66 271	0.57 313	1.84 358	0.45 233	0.46 417	0.20 347	0.17 324	0.19 320	0.59 417	0.24 303

MyStereo06	0.54 242	0.41 156	2.68 373	0.30 123	0.23 185	0.60 198	0.30 222	0.81 238	0.44 51	0.84 385	0.52 183	0.78 331	0.58 317	0.48 125	1.10 366	0.09 23	0.17 318	0.12 171	0.10 86	0.16 134	0.20 254

Anonymous_2	0.74 355	0.32 101	1.65 97	0.33 198	0.30 265	0.67 291	0.32 257	0.69 144	0.46 69	0.48 151	0.41 101	0.84 351	0.58 317	0.51 144	0.40 209	0.32 403	0.38 412	1.43 457	3.69 470	0.80 432	0.27 328

RTSC	0.72 343	1.00 379	2.22 295	0.40 310	0.29 255	0.82 368	0.31 234	0.96 353	1.10 415	0.92 394	0.81 356	0.78 331	0.58 317	1.23 271	1.55 396	0.18 328	0.17 318	0.14 262	0.17 291	0.43 392	0.30 347

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

GANetREF_RVC	0.75 357	1.15 404	2.46 338	0.47 355	0.26 227	0.83 370	0.61 381	0.97 361	0.89 387	0.62 305	0.61 259	0.72 308	0.59 320	2.42 413	0.55 271	0.32 403	0.25 382	0.36 408	0.24 347	0.39 380	0.31 354
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
GANet	0.75 357	0.84 327	2.01 249	0.40 310	0.25 213	0.74 332	0.66 389	0.87 283	0.73 320	0.71 352	1.07 399	0.84 351	0.59 320	2.71 436	1.15 371	0.17 317	0.16 302	0.44 419	0.16 274	0.31 326	0.20 254

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 333	0.65 261	3.45 438	0.50 367	0.60 413	0.75 338	0.23 92	0.96 353	0.60 184	0.76 365	1.30 411	0.81 342	0.60 323	0.57 165	0.82 337	0.10 96	0.16 302	0.11 120	0.43 417	0.31 326	0.22 271

fast-acv-ft	0.63 298	0.88 338	3.10 417	0.38 293	0.30 265	0.79 358	0.48 345	0.69 144	0.72 306	0.58 266	0.78 352	0.76 326	0.60 323	0.67 195	0.73 322	0.15 283	0.15 286	0.18 344	0.17 291	0.37 366	0.16 191

Wz-Net-SNSev	0.76 360	1.32 424	3.11 419	0.40 310	0.31 281	0.71 318	0.60 377	0.98 365	0.87 380	0.67 335	0.83 359	0.96 382	0.60 323	1.67 326	0.97 348	0.16 303	0.15 286	0.16 307	0.17 291	0.36 359	0.24 303

HHNet	0.60 281	0.65 261	2.60 365	0.36 259	0.25 213	0.64 267	0.61 381	0.64 123	0.62 217	0.55 229	1.13 403	0.32 77	0.60 323	0.42 89	1.79 405	0.15 283	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.18 179	0.15 168

SST-Stereo	0.52 231	0.20 8	1.76 131	0.62 404	0.53 395	0.62 239	0.66 389	0.55 83	0.61 199	0.58 266	0.53 192	0.52 203	0.60 323	1.59 316	0.29 119	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.16 134	0.10 41

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 403	1.67 441	2.32 309	0.47 355	0.39 345	1.47 424	0.95 421	0.95 348	0.91 390	0.84 385	0.94 379	1.05 401	0.60 323	2.95 443	0.72 319	0.41 411	0.72 450	0.32 403	0.55 427	0.74 427	1.22 456

S-Stereo	0.80 372	0.69 274	3.89 446	0.39 301	0.37 338	0.69 309	0.70 400	0.94 335	0.98 401	0.62 305	0.91 374	0.83 348	0.60 323	2.37 404	0.66 303	0.18 328	0.21 355	0.17 324	0.18 301	0.30 319	0.35 372

RYNet	0.70 333	0.56 226	2.25 301	0.35 241	0.41 360	0.86 378	0.43 317	0.94 335	0.82 369	0.62 305	0.53 192	0.91 370	0.60 323	2.70 434	1.00 355	0.14 266	0.11 204	0.16 307	0.14 233	0.25 273	0.27 328

RASNet	0.61 289	0.68 270	2.03 256	0.35 241	0.46 382	0.65 279	0.28 193	0.78 216	0.70 289	0.48 151	0.64 291	0.93 375	0.61 331	2.21 396	0.73 322	0.12 199	0.09 127	0.09 30	0.10 86	0.14 85	0.11 55

PASM	0.72 343	0.68 270	1.91 217	0.47 355	0.44 368	0.60 198	0.51 349	0.76 192	0.80 363	0.77 369	0.67 305	0.87 360	0.61 331	2.40 411	0.67 306	0.32 403	0.35 406	0.36 408	0.41 414	0.45 400	0.39 393

FBW_ROB	0.83 379	0.77 301	1.77 140	0.44 332	0.30 265	0.87 382	0.46 334	1.10 415	0.91 390	0.81 378	0.75 346	1.01 392	0.61 331	3.66 456	1.23 378	0.26 387	0.23 366	0.36 408	0.25 354	0.27 299	0.62 426

PDISCO_ROB	0.75 357	1.06 390	2.11 270	0.64 406	0.59 408	1.13 413	0.43 317	1.14 420	1.05 408	0.64 322	0.71 334	0.96 382	0.61 331	1.21 267	0.76 326	0.37 410	0.18 328	0.27 388	0.24 347	0.56 416	0.32 359

PWCDC_ROB	0.72 343	1.06 390	2.09 266	0.47 355	0.36 327	0.78 354	0.26 153	0.98 365	1.34 429	0.61 294	2.07 432	0.64 263	0.61 331	0.83 228	0.71 315	0.31 402	0.14 261	0.15 289	0.12 176	0.60 420	0.21 261

DGSMNet	2.89 457	0.63 253	3.18 426	3.43 469	4.17 467	2.57 458	6.98 471	0.97 361	0.83 372	0.56 239	1.86 429	0.79 336	0.62 336	1.64 322	1.39 387	4.61 468	5.01 471	5.17 472	4.71 471	4.44 471	4.19 470

DeepPrunerF	0.86 383	0.86 332	2.91 403	0.45 346	0.50 388	0.64 267	0.48 345	1.14 420	2.64 455	0.63 313	0.61 259	0.65 266	0.62 336	2.21 396	1.31 381	0.23 372	0.19 338	0.30 399	0.28 367	0.36 359	0.25 312

PWC_ROB	0.70 333	0.94 354	1.88 201	0.39 301	0.39 345	0.62 239	0.30 222	0.98 365	0.94 394	0.91 393	1.29 410	0.77 328	0.62 336	1.62 321	1.03 362	0.18 328	0.11 204	0.18 344	0.13 205	0.51 409	0.22 271

otaku	1.03 404	1.68 443	2.72 379	0.95 432	0.73 423	1.03 402	0.59 375	0.99 377	0.86 377	0.69 344	1.61 422	0.98 386	0.64 339	1.46 292	1.14 369	0.95 441	0.46 424	0.72 432	0.40 411	1.24 446	0.78 437

HSM	0.62 294	0.76 292	1.72 116	0.30 123	0.29 255	0.64 267	0.28 193	0.94 335	0.62 217	0.58 266	0.57 230	1.40 425	0.64 339	2.59 427	0.42 217	0.11 151	0.08 68	0.10 70	0.08 36	0.14 85	0.11 55

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 289	0.61 236	3.35 437	0.33 198	0.58 406	0.66 285	0.20 34	0.98 365	0.55 150	0.73 359	0.52 183	0.99 389	0.65 341	0.58 168	0.29 119	0.10 96	0.16 302	0.10 70	0.41 414	0.29 308	0.20 254

fff	0.43 119	0.77 301	1.95 233	0.24 11	0.13 9	0.51 82	0.22 69	0.77 202	0.75 337	0.54 212	0.47 130	0.31 69	0.65 341	0.36 61	0.34 172	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.07 15	0.08 1	0.22 271

Wz-Net-MNSev	0.65 310	0.97 370	2.19 289	0.36 259	0.33 301	0.90 386	0.60 377	0.92 319	0.81 368	0.75 362	0.72 338	0.73 311	0.65 341	1.39 282	0.71 315	0.16 303	0.13 245	0.14 262	0.14 233	0.24 263	0.18 227

csc	0.43 119	0.77 301	1.95 233	0.24 11	0.13 9	0.51 82	0.22 69	0.77 202	0.75 337	0.54 212	0.47 130	0.31 69	0.65 341	0.36 61	0.34 172	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.07 15	0.08 1	0.22 271

cscssc	0.43 119	0.77 301	1.95 233	0.24 11	0.13 9	0.51 82	0.22 69	0.77 202	0.75 337	0.54 212	0.47 130	0.31 69	0.65 341	0.36 61	0.34 172	0.09 23	0.07 14	0.08 4	0.07 15	0.08 1	0.22 271

Ntro	1.00 401	1.68 443	2.80 391	0.95 432	0.85 429	1.06 404	0.53 356	0.98 365	0.90 389	0.62 305	0.76 348	0.93 375	0.66 346	1.66 324	0.98 349	0.99 444	0.45 422	0.75 433	0.40 411	1.19 442	0.75 434

ASMatch	0.60 281	0.43 167	2.58 360	0.91 428	0.36 327	0.56 138	0.25 134	0.52 60	0.61 199	0.47 133	1.21 405	0.47 178	0.66 346	1.34 279	0.94 345	0.10 96	0.08 68	0.11 120	0.11 143	0.10 16	0.16 191

iinet-f	0.57 266	0.93 352	2.27 304	0.31 149	0.25 213	0.83 370	0.33 265	0.81 238	0.65 249	0.54 212	0.63 276	0.73 311	0.67 348	0.73 212	0.67 306	0.13 228	0.13 245	0.11 120	0.10 86	0.43 392	0.16 191

UDG	0.77 364	1.23 413	2.15 281	0.67 411	0.59 408	0.78 354	0.38 296	0.90 300	0.70 289	0.61 294	0.69 320	1.01 392	0.67 348	1.02 245	0.73 322	0.45 415	0.34 405	0.87 435	0.51 424	0.67 424	0.46 409

EAI-Stereo	0.78 368	0.25 38	1.67 102	0.54 384	0.59 408	1.95 444	2.05 458	1.11 419	0.64 236	0.95 398	1.49 419	0.50 194	0.67 348	0.59 172	1.44 391	0.09 23	0.19 338	0.09 30	0.49 422	0.13 66	0.22 271

Nwc_Net	0.68 325	0.83 325	2.53 350	0.41 316	0.39 345	0.77 349	0.38 296	1.01 393	0.70 289	0.60 287	0.99 387	0.98 386	0.68 351	1.41 285	0.63 296	0.23 372	0.15 286	0.23 373	0.25 354	0.23 248	0.18 227

iRaft-Stereo_20w	0.58 271	0.39 147	1.96 242	0.45 346	0.32 288	0.92 390	0.57 371	1.14 420	0.56 160	0.81 378	0.40 97	0.55 213	0.69 352	0.65 192	1.04 363	0.09 23	0.16 302	0.09 30	0.36 403	0.17 155	0.25 312

stereogan	0.69 329	0.51 206	2.44 335	0.39 301	0.39 345	1.01 400	0.41 308	0.94 335	0.92 393	0.73 359	0.85 366	1.15 414	0.69 352	1.57 310	0.53 266	0.19 342	0.18 328	0.20 358	0.16 274	0.36 359	0.24 303

ACVNet-4b	1.93 447	1.85 452	4.10 452	1.07 437	0.86 430	1.15 415	0.53 356	1.06 409	1.12 417	0.64 322	1.09 400	1.99 437	0.70 354	2.20 395	9.86 472	5.62 470	0.41 421	1.03 445	0.55 427	1.86 459	0.85 440

pmcnn	1.32 424	1.05 389	2.77 387	0.74 415	1.43 453	0.72 324	0.56 367	0.96 353	0.91 390	0.99 400	2.92 455	6.01 466	0.70 354	2.38 407	3.32 445	0.13 228	0.10 159	0.08 4	0.06 8	0.34 347	0.22 271

RGC	0.71 340	0.97 370	2.18 288	0.44 332	0.44 368	0.73 329	0.40 302	0.94 335	0.71 298	0.71 352	1.04 397	1.01 392	0.71 356	1.74 336	0.70 313	0.23 372	0.18 328	0.28 391	0.26 360	0.29 308	0.27 328

edge stereo	0.81 377	0.73 286	3.30 433	0.37 279	1.21 450	0.62 239	0.39 300	0.93 327	0.79 360	0.80 373	0.88 371	1.14 413	0.71 356	2.18 394	0.71 315	0.21 356	0.20 347	0.26 387	0.18 301	0.38 372	0.26 321

MDST_ROB	1.17 415	0.42 163	3.87 445	0.54 384	0.44 368	4.11 465	0.58 373	1.31 431	0.84 374	2.12 445	1.12 402	0.98 386	0.71 356	4.24 461	0.99 354	0.16 303	0.14 261	0.19 350	0.17 291	0.18 179	0.35 372

KYRaft	0.48 175	0.29 78	1.75 127	0.33 198	0.21 147	0.75 338	0.44 325	0.58 94	0.57 163	0.64 322	0.93 378	0.53 205	0.72 359	0.60 177	0.24 70	0.10 96	0.07 14	0.12 171	0.14 233	0.12 40	0.54 417

Prome-Stereo	0.49 193	0.30 88	1.76 131	0.60 402	0.23 185	0.63 256	0.42 311	0.62 117	0.60 184	0.59 279	1.03 394	0.43 137	0.72 359	0.60 177	0.33 165	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.09 53	0.11 29	0.43 404

Syn2CoEx	0.70 333	1.07 392	2.74 383	0.43 327	0.30 265	0.64 267	0.42 311	0.99 377	0.78 355	0.62 305	0.78 352	0.74 317	0.72 359	1.92 374	0.61 292	0.20 350	0.17 318	0.19 350	0.15 255	0.29 308	0.22 271

AAGNet	0.88 386	0.33 107	1.79 164	0.54 384	0.98 437	0.62 239	0.46 334	0.50 47	0.60 184	0.58 266	0.53 192	0.50 194	0.73 362	1.23 271	7.48 467	0.11 151	0.07 14	0.12 171	0.10 86	0.14 85	0.09 23

psmorigin	1.36 428	0.60 232	13.80 475	0.37 279	0.29 255	0.62 239	0.33 265	0.77 202	0.61 199	0.96 399	0.88 371	1.17 417	0.73 362	4.00 458	0.86 341	0.19 342	0.22 360	0.17 324	0.18 301	0.24 263	0.29 339

NCC-stereo	0.79 370	0.94 354	2.42 329	0.59 399	0.45 376	1.90 442	0.46 334	0.99 377	0.72 306	0.64 322	0.84 362	0.91 370	0.73 362	1.80 349	1.00 355	0.27 392	0.19 338	0.23 373	0.31 381	0.24 263	0.22 271

Abc-Net	0.79 370	0.94 354	2.42 329	0.59 399	0.45 376	1.90 442	0.46 334	0.99 377	0.72 306	0.64 322	0.84 362	0.91 370	0.73 362	1.80 349	1.00 355	0.27 392	0.19 338	0.23 373	0.31 381	0.24 263	0.22 271
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.72 343	0.77 301	2.36 320	0.45 346	0.40 353	0.71 318	0.32 257	1.02 396	1.25 425	1.07 406	0.84 362	0.90 368	0.73 362	1.09 252	0.98 349	0.21 356	0.18 328	0.20 358	0.21 335	0.32 332	0.31 354

XQC	0.73 352	0.98 373	2.39 324	0.46 350	0.35 319	0.81 365	0.46 334	1.00 385	1.00 402	0.80 373	0.69 320	0.88 364	0.74 367	1.32 277	1.20 374	0.24 379	0.16 302	0.23 373	0.20 330	0.41 386	0.33 366

raft_robust	0.55 254	0.84 327	1.73 117	0.28 80	0.54 397	0.53 106	0.25 134	0.88 288	0.75 337	0.48 151	0.46 126	0.76 326	0.75 368	1.46 292	0.27 96	0.09 23	0.10 159	0.10 70	0.30 376	0.26 291	0.16 191

ADStereo(finetuned)	0.45 147	0.77 301	2.12 273	0.25 23	0.14 17	0.51 82	0.22 69	0.77 202	0.72 306	0.54 212	0.48 142	0.31 69	0.76 369	0.37 68	0.38 192	0.09 23	0.07 14	0.09 30	0.07 15	0.13 66	0.23 292

LCNet	0.54 242	0.37 133	1.78 145	0.92 429	0.22 168	0.96 393	0.30 222	0.59 101	0.58 173	0.51 182	0.55 211	0.41 120	0.76 369	0.84 230	0.26 88	0.09 23	0.06 1	0.12 171	0.18 301	0.98 436	0.39 393

RP	0.67 318	0.82 322	1.94 230	0.43 327	0.44 368	0.65 279	0.45 331	0.89 294	0.82 369	0.66 331	0.92 375	0.99 389	0.76 369	1.55 307	0.66 303	0.25 384	0.18 328	0.23 373	0.20 330	0.31 326	0.22 271

LL-Strereo	0.72 343	1.29 419	2.49 343	0.36 259	0.45 376	0.55 124	0.32 257	0.93 327	0.71 298	0.67 335	0.58 236	0.85 354	0.79 372	2.67 433	0.46 234	0.10 96	0.18 328	0.14 262	0.12 176	0.40 384	0.42 403

RainbowNet	1.15 412	1.78 448	2.72 379	1.12 442	0.91 434	1.06 404	0.76 408	1.16 424	1.13 419	0.75 362	0.97 384	1.09 407	0.80 373	1.60 317	1.21 376	1.17 449	1.26 459	1.01 444	0.57 433	1.13 440	0.88 444

RAFT + AFF	0.64 302	1.20 410	1.95 233	0.34 226	0.33 301	0.67 291	0.52 352	0.99 377	0.74 324	0.53 199	0.58 236	0.57 231	0.80 373	1.76 338	0.51 260	0.12 199	0.27 390	0.15 289	0.14 233	0.43 392	0.29 339

FAT-Stereo	0.70 333	0.54 216	2.88 396	0.36 259	0.29 255	0.62 239	0.54 359	0.97 361	0.87 380	0.76 365	0.92 375	0.94 379	0.80 373	1.84 358	0.57 281	0.18 328	0.19 338	0.17 324	0.16 274	0.22 239	0.25 312

UGAM-zero	0.63 298	0.39 147	2.49 343	0.30 123	0.49 387	0.67 291	0.19 21	0.91 310	0.45 64	0.77 369	0.45 119	1.16 416	0.82 376	2.05 384	0.29 119	0.09 23	0.15 286	0.09 30	0.44 418	0.11 29	0.22 271

CBFPSM	0.56 260	0.91 345	1.82 177	0.28 80	0.23 185	0.71 318	0.37 290	0.72 158	0.64 236	0.50 169	0.49 159	1.03 396	0.83 377	0.62 180	1.35 384	0.10 96	0.12 228	0.10 70	0.10 86	0.18 179	0.19 239

HBP-ISP	0.76 360	1.30 420	3.19 427	0.35 241	0.26 227	0.85 376	0.54 359	1.03 403	0.72 306	0.80 373	0.69 320	0.68 286	0.83 377	2.04 383	0.44 230	0.23 372	0.24 369	0.29 398	0.25 354	0.28 305	0.24 303

LSM	3.31 461	1.11 395	5.29 461	9.40 474	30.65 484	0.84 372	1.12 436	0.91 310	1.22 423	1.36 429	2.19 437	0.93 375	0.83 377	1.66 324	0.90 343	0.21 356	0.31 399	0.24 379	0.28 367	0.39 380	6.33 472

AF-Net	0.69 329	0.92 346	2.21 291	0.41 316	0.40 353	0.68 303	0.40 302	1.02 396	0.86 377	0.69 344	1.03 394	1.04 399	0.84 380	1.19 266	0.78 330	0.22 369	0.14 261	0.25 384	0.17 291	0.30 319	0.18 227

TransformOpticalFlow	0.64 302	0.56 226	2.66 371	0.44 332	0.26 227	0.62 239	0.28 193	0.83 251	0.71 298	0.76 365	0.74 343	0.91 370	0.85 381	1.83 353	0.81 336	0.10 96	0.07 14	0.11 120	0.09 53	0.11 29	0.12 86

RTS	1.21 417	1.31 421	6.39 464	0.52 375	0.51 393	1.61 431	0.79 410	1.03 403	1.37 431	1.13 410	1.30 411	1.10 409	0.85 381	2.65 430	2.08 415	0.21 356	0.24 369	0.18 344	0.18 301	0.43 392	0.32 359

RTSA	1.21 417	1.31 421	6.39 464	0.52 375	0.51 393	1.61 431	0.79 410	1.03 403	1.37 431	1.13 410	1.30 411	1.10 409	0.85 381	2.65 430	2.08 415	0.21 356	0.24 369	0.18 344	0.18 301	0.43 392	0.32 359

DeepStereo_RVC	0.44 129	0.28 73	1.92 220	0.49 365	0.17 69	0.60 198	0.59 375	0.50 47	0.52 114	0.49 162	0.45 119	0.39 106	0.86 384	0.45 107	0.33 165	0.11 151	0.08 68	0.11 120	0.09 53	0.15 101	0.19 239

Wz-Net-TNSev	0.91 389	1.73 447	3.08 415	0.36 259	0.31 281	1.00 399	0.71 401	1.06 409	0.97 398	0.71 352	0.72 338	1.09 407	0.87 385	2.42 413	1.59 397	0.20 350	0.20 347	0.16 307	0.20 330	0.44 399	0.35 372

anonymity	0.80 372	0.66 267	1.29 36	0.59 399	0.75 424	0.67 291	0.52 352	0.95 348	0.71 298	0.94 396	0.70 330	0.67 280	0.87 385	0.71 209	1.35 384	0.64 428	0.62 438	0.58 424	1.44 463	0.60 420	0.65 429

IPLG	0.69 329	0.84 327	2.43 333	0.35 241	0.21 147	1.65 435	0.61 381	1.36 433	0.58 173	1.39 433	0.51 171	0.37 95	0.87 385	1.41 285	0.36 181	0.09 23	0.07 14	0.14 262	0.12 176	0.32 332	0.11 55

ccnet	0.71 340	0.41 156	1.59 88	0.40 310	0.45 376	1.06 404	0.55 362	0.98 365	0.71 298	0.88 389	0.97 384	0.82 346	0.88 388	1.68 327	0.94 345	0.32 403	0.26 384	0.32 403	0.27 364	0.34 347	0.30 347

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 426	1.70 445	2.50 347	0.56 392	0.40 353	2.15 452	0.99 424	1.24 427	1.26 426	1.02 402	1.10 401	1.29 419	0.88 388	3.10 447	1.08 365	1.66 459	0.83 452	0.68 430	0.88 451	1.57 453	1.80 466

SAMSARA	0.91 389	0.97 370	2.22 295	0.80 420	0.58 406	1.32 419	1.31 444	1.01 393	0.94 394	1.36 429	0.87 369	1.38 424	0.90 390	1.72 333	1.02 360	0.24 379	0.30 397	0.22 366	0.25 354	0.36 359	0.35 372

ADCS	1.05 406	1.36 429	2.98 409	0.42 324	0.36 327	0.96 393	0.81 414	1.06 409	1.12 417	1.25 423	0.97 384	1.08 405	0.90 390	1.25 275	4.86 460	0.21 356	0.21 355	0.22 366	0.23 345	0.36 359	0.38 389

STrans-v2	0.67 318	0.56 226	2.64 368	0.27 58	0.23 185	0.57 156	0.33 265	0.96 353	0.69 281	0.92 394	0.85 366	0.89 366	0.93 392	1.83 353	1.21 376	0.09 23	0.07 14	0.10 70	0.09 53	0.11 29	0.12 86

AnyNet_C32	1.00 401	1.33 426	2.53 350	0.49 365	0.54 397	1.15 415	1.14 437	0.91 310	0.89 387	1.11 409	0.95 381	0.87 360	0.93 392	1.50 301	4.07 453	0.21 356	0.20 347	0.25 384	0.24 347	0.38 372	0.33 366

CBMV_ROB	0.76 360	0.42 163	2.68 373	0.33 198	0.22 168	0.74 332	0.47 342	0.96 353	0.76 346	1.04 405	0.96 382	0.88 364	0.93 392	2.06 385	1.19 373	0.22 369	0.24 369	0.27 388	0.25 354	0.25 273	0.28 333

ACV-stereo	0.66 314	0.76 292	2.86 394	0.32 177	0.25 213	1.01 400	0.60 377	0.59 101	0.52 114	0.41 97	0.45 119	1.55 431	0.94 395	1.40 284	0.69 311	0.14 266	0.13 245	0.12 171	0.11 143	0.20 215	0.19 239

MFMNet_re	0.92 391	1.28 418	2.53 350	0.82 424	0.76 427	0.90 386	0.75 406	0.98 365	1.04 407	1.03 403	1.05 398	0.84 351	0.94 395	0.83 228	0.72 319	0.68 430	0.60 436	0.63 427	0.60 437	0.77 430	0.74 432

SPS-STEREO	1.07 407	1.13 399	2.88 396	0.65 409	0.69 420	0.99 396	0.68 395	1.05 408	0.87 380	1.36 429	1.23 406	1.46 427	0.94 395	1.87 360	1.72 402	0.66 429	0.61 437	0.58 424	0.57 433	0.65 422	0.77 436
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
hitnet-ft	0.67 318	0.80 313	1.90 211	0.28 80	0.22 168	0.69 309	0.36 283	0.85 265	0.65 249	0.56 239	0.84 362	1.03 396	0.95 398	2.32 402	0.55 271	0.23 372	0.14 261	0.41 416	0.13 205	0.24 263	0.17 208

MFN_U_SF_RVC	1.55 440	2.39 468	3.16 423	0.65 409	0.41 360	1.12 411	0.46 334	1.23 426	1.33 428	1.61 439	1.20 404	1.43 426	0.98 399	1.76 338	1.97 409	1.90 462	1.80 461	1.98 466	2.15 465	1.63 454	1.77 465

DRaft	0.62 294	0.38 138	1.76 131	0.24 11	0.16 45	0.64 267	0.66 389	0.53 68	0.53 133	0.67 335	0.99 387	0.38 102	1.00 400	1.44 287	2.10 418	0.10 96	0.14 261	0.10 70	0.14 233	0.18 179	0.21 261

ADCMid	0.96 397	1.32 424	2.74 383	0.38 293	0.35 319	0.99 396	0.58 373	0.94 335	0.86 377	1.23 422	1.01 390	1.01 392	1.00 400	1.05 249	3.97 451	0.21 356	0.19 338	0.42 417	0.32 386	0.40 384	0.29 339

G-Net	0.99 398	0.64 255	2.76 385	0.57 394	0.67 418	2.03 449	0.72 404	0.76 192	0.67 270	1.14 412	2.56 446	1.30 422	1.02 402	1.48 300	1.74 403	0.25 384	0.24 369	0.24 379	0.26 360	0.37 366	0.31 354

ACVNet_2	1.42 434	1.81 449	3.23 431	1.08 438	0.92 435	1.32 419	0.85 415	1.49 438	1.69 441	1.19 421	1.73 426	2.13 439	1.03 403	2.50 421	1.40 389	0.91 438	0.53 432	1.00 443	0.55 427	2.11 461	0.85 440

ACVNet_1	1.33 425	1.91 456	4.03 450	1.09 439	0.88 431	1.19 418	0.66 389	1.24 427	1.17 420	0.94 396	0.96 382	3.09 449	1.04 404	2.37 404	1.11 367	1.04 445	0.48 430	1.03 445	0.48 421	1.12 439	0.83 439

WZ-Net	0.92 391	1.31 421	3.76 443	0.41 316	0.36 327	0.86 378	0.71 401	1.00 385	1.06 411	0.82 382	0.92 375	1.06 403	1.05 405	2.16 393	1.61 398	0.19 342	0.13 245	0.15 289	0.16 274	0.32 332	0.28 333

Consistency-Raft	0.88 386	0.93 352	3.23 431	0.99 435	0.64 416	0.77 349	0.55 362	0.98 365	0.97 398	0.61 294	1.03 394	0.65 266	1.05 405	0.79 226	1.38 386	0.44 413	0.46 424	0.51 422	0.58 435	0.65 422	0.47 410

NaN_ROB	1.14 410	0.94 354	2.96 405	0.53 381	0.56 402	1.13 413	0.99 424	0.98 365	1.00 402	1.09 408	0.87 369	0.77 328	1.06 407	5.90 465	2.72 432	0.16 303	0.23 366	0.16 307	0.24 347	0.22 239	0.36 380

aanetorigin	0.77 364	0.80 313	2.59 362	0.43 327	0.44 368	0.58 172	1.01 429	0.57 89	0.68 272	1.53 438	1.23 406	0.81 342	1.08 408	1.07 250	1.07 364	0.18 328	0.15 286	0.17 324	0.21 335	0.54 414	0.30 347

AnyNet_C01	1.14 410	1.49 433	4.23 454	0.54 384	0.53 395	1.51 428	1.37 447	1.04 407	1.07 412	1.17 418	1.33 414	1.15 414	1.08 408	1.61 320	2.74 433	0.25 384	0.22 360	0.28 391	0.24 347	0.48 403	0.40 397

CBMV	0.71 340	0.76 292	2.64 368	0.33 198	0.20 137	0.78 354	0.79 410	0.98 365	0.78 355	0.85 388	0.71 334	0.86 358	1.10 410	1.46 292	0.62 294	0.18 328	0.20 347	0.21 364	0.19 320	0.25 273	0.33 366
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MADNet+	1.36 428	1.93 458	5.95 463	0.81 423	0.59 408	1.57 430	1.09 433	1.39 435	1.22 423	0.84 385	1.01 390	1.25 418	1.12 411	3.19 448	2.36 427	0.45 415	0.47 427	0.38 414	0.34 393	0.59 417	0.57 421

PVD	0.90 388	0.85 331	2.15 281	0.53 381	0.50 388	0.99 396	0.56 367	1.15 423	1.64 440	1.41 434	1.41 418	1.11 411	1.13 412	1.35 280	1.31 381	0.26 387	0.28 392	0.28 391	0.26 360	0.37 366	0.49 413

ADCPNet	0.99 398	0.99 377	3.93 449	0.37 279	0.68 419	1.36 421	0.62 385	0.87 283	0.76 346	0.78 371	0.81 356	1.08 405	1.18 413	1.14 262	2.49 429	0.21 356	0.69 446	0.21 364	0.95 454	0.29 308	0.37 386

NVStereoNet_ROB	1.16 414	0.95 360	2.54 356	0.58 396	0.55 400	0.78 354	0.63 387	1.00 385	1.08 413	1.03 403	4.07 462	1.48 428	1.22 414	2.88 442	1.27 380	0.50 418	0.46 424	0.54 423	0.62 438	0.50 407	0.63 428
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DEmStereo	0.68 325	0.31 97	2.25 301	0.42 324	0.17 69	0.66 285	0.89 418	0.51 49	0.59 180	0.60 287	1.01 390	0.45 157	1.26 415	1.54 306	2.26 424	0.10 96	0.08 68	0.10 70	0.10 86	0.10 16	0.11 55

LVE	1.96 448	2.17 467	3.14 421	1.68 453	1.80 462	1.63 433	1.03 430	2.34 455	2.81 456	1.25 423	2.89 453	4.24 458	1.29 416	2.79 439	1.44 391	2.85 466	0.91 455	1.18 447	1.46 464	1.23 445	1.10 453

DPSNet	0.86 383	0.60 232	2.34 314	0.58 396	0.36 327	1.07 409	0.75 406	1.30 430	1.05 408	0.70 348	0.68 313	0.94 379	1.29 416	2.08 387	1.82 406	0.26 387	0.23 366	0.16 307	0.17 291	0.48 403	0.40 397

PWCK	1.49 437	1.90 455	3.22 430	1.09 439	0.54 397	1.71 437	1.73 455	1.49 438	1.53 437	1.44 436	1.80 427	1.82 434	1.30 418	3.34 451	1.76 404	1.07 446	0.56 434	0.97 442	0.58 435	1.38 452	0.65 429

test_sample8	1.12 408	0.62 242	1.93 223	0.27 58	0.22 168	0.68 303	0.31 234	0.95 348	0.61 199	1.18 420	0.56 222	2.53 444	1.31 419	1.91 370	2.55 430	0.61 425	4.16 469	0.87 435	0.56 430	0.25 273	0.23 292

EDNetEfficientorigin	8.18 470	0.98 373	145.96 490	0.51 371	0.89 432	0.72 324	0.48 345	0.85 265	1.56 439	2.12 445	1.49 419	1.29 419	1.31 419	1.83 353	2.13 419	0.13 228	0.12 228	0.17 324	0.18 301	0.39 380	0.45 407

CSAN	1.25 421	1.12 396	3.04 412	0.51 371	0.37 338	1.06 404	1.15 438	1.22 425	1.08 413	1.17 418	1.91 430	1.04 399	1.31 419	5.96 466	2.43 428	0.26 387	0.22 360	0.24 379	0.24 347	0.31 326	0.30 347

Dean	1.79 444	1.83 450	3.92 447	1.29 446	1.07 445	1.55 429	1.00 427	1.95 452	2.33 451	1.47 437	4.19 463	4.26 459	1.33 422	2.21 396	1.48 393	1.14 448	0.68 445	1.18 447	0.74 445	1.24 446	0.98 447

CRFU-Net	0.56 260	0.38 138	1.86 195	0.46 350	0.26 227	0.82 368	0.36 283	0.90 300	0.49 92	0.62 305	0.59 239	0.78 331	1.35 423	1.00 243	0.48 247	0.15 283	0.14 261	0.17 324	0.10 86	0.19 200	0.14 135

ADCRef	0.80 372	0.96 362	2.29 307	0.37 279	0.35 319	0.96 393	0.51 349	0.87 283	0.75 337	0.88 389	0.83 359	0.61 248	1.36 424	1.02 245	3.27 443	0.13 228	0.11 204	0.17 324	0.19 320	0.25 273	0.21 261

IMH-64-1	1.39 431	1.64 439	1.86 195	1.36 447	1.11 446	1.39 422	1.19 440	1.76 445	1.45 434	1.16 413	2.21 438	1.53 429	1.38 425	1.98 377	1.52 394	1.29 451	0.67 441	1.27 451	0.69 442	1.29 448	0.98 447

IMH-64	1.39 431	1.64 439	1.86 195	1.36 447	1.11 446	1.39 422	1.19 440	1.76 445	1.45 434	1.16 413	2.21 438	1.53 429	1.38 425	1.98 377	1.52 394	1.29 451	0.67 441	1.27 451	0.69 442	1.29 448	0.98 447

SuperB	1.15 412	1.14 400	5.43 462	0.36 259	0.26 227	0.81 365	0.89 418	0.88 288	1.17 420	0.67 335	0.68 313	0.63 255	1.39 427	1.74 336	3.37 446	0.15 283	0.12 228	0.17 324	0.16 274	2.80 465	0.25 312

SGM-Forest	1.04 405	0.42 163	3.59 442	0.41 316	0.32 288	1.05 403	1.32 445	0.94 335	0.83 372	1.16 413	2.23 440	1.03 396	1.39 427	2.49 420	2.35 426	0.21 356	0.21 355	0.20 358	0.19 320	0.23 248	0.32 359
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCL	0.99 398	0.79 311	2.43 333	0.39 301	0.32 288	1.50 427	1.90 457	0.92 319	0.97 398	1.26 426	1.27 408	1.00 391	1.42 429	1.14 262	3.31 444	0.17 317	0.14 261	0.22 366	0.21 335	0.30 319	0.22 271

MeshStereo	1.21 417	1.15 404	3.01 411	0.34 226	0.28 249	1.10 410	0.69 397	1.35 432	1.01 404	2.71 458	2.41 443	2.96 447	1.45 430	2.80 440	1.40 389	0.22 369	0.22 360	0.22 366	0.19 320	0.50 407	0.26 321
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
CrosDoStereo	0.94 393	0.37 133	2.53 350	0.25 23	0.32 288	0.54 112	3.76 468	0.72 158	0.60 184	0.70 348	1.40 416	0.53 205	1.49 431	1.78 341	3.09 438	0.10 96	0.08 68	0.11 120	0.11 143	0.21 225	0.11 55

DeepStereo_LL	0.94 393	0.37 133	2.53 350	0.25 23	0.32 288	0.54 112	3.76 468	0.72 158	0.60 184	0.70 348	1.40 416	0.53 205	1.49 431	1.78 341	3.09 438	0.10 96	0.08 68	0.11 120	0.11 143	0.21 225	0.11 55

SANet	1.20 416	1.21 411	3.33 436	0.38 293	0.27 239	1.73 439	0.85 415	1.10 415	2.49 454	1.16 413	1.83 428	1.72 433	1.50 433	2.37 404	2.84 435	0.18 328	0.16 302	0.16 307	0.15 255	0.32 332	0.32 359

ADCP+	0.94 393	1.12 396	3.14 421	0.34 226	0.39 345	1.06 404	0.79 410	0.89 294	0.80 363	0.66 331	0.67 305	0.85 354	1.55 434	0.93 236	4.55 458	0.13 228	0.11 204	0.16 307	0.15 255	0.26 291	0.25 312

WAO-6	1.58 441	1.54 434	2.32 309	1.14 443	1.00 439	2.30 454	1.03 430	1.82 448	2.85 457	1.25 423	2.61 448	2.20 440	1.56 435	2.47 419	1.99 411	0.95 441	0.67 441	1.19 450	0.83 449	1.08 438	0.88 444

KSHMR	4.10 463	1.97 459	5.27 460	1.71 455	1.47 457	1.96 445	1.28 443	3.19 461	17.33 480	2.12 445	15.91 475	9.18 469	1.57 436	8.42 470	1.98 410	1.52 457	1.26 459	1.67 463	1.19 460	1.67 455	1.40 460

WAO-7	1.48 436	1.63 437	2.49 343	0.93 430	0.75 424	1.72 438	1.10 434	1.84 449	1.96 449	1.43 435	2.54 445	1.97 436	1.61 437	3.06 445	2.08 415	0.69 431	0.66 440	0.94 440	0.74 445	0.80 432	0.69 431

MIPNet	0.83 379	0.81 318	2.40 326	0.61 403	0.18 96	1.48 425	1.39 449	1.60 442	0.74 324	1.94 443	0.85 366	0.73 311	1.68 438	0.87 234	0.31 145	0.09 23	0.08 68	0.11 120	0.32 386	0.25 273	0.12 86

IMH	2.02 449	2.15 466	2.69 376	1.68 453	1.12 448	1.66 436	0.92 420	2.10 453	1.92 448	1.32 428	2.66 450	2.21 441	1.69 439	5.78 464	1.68 399	5.54 469	0.96 456	1.31 453	0.71 444	1.32 451	0.99 451

WCMA_ROB	1.12 408	0.83 325	2.66 371	0.58 396	0.34 308	1.17 417	0.71 401	0.93 327	0.94 394	1.74 441	2.63 449	3.09 449	1.71 440	1.70 330	1.84 407	0.26 387	0.21 355	0.20 358	0.21 335	0.28 305	0.43 404

SGM_RVC	1.89 446	0.92 346	2.50 347	0.96 434	0.93 436	1.63 433	1.37 447	1.52 440	12.43 469	1.85 442	1.69 425	2.40 443	1.74 441	2.81 441	1.71 401	0.53 419	0.47 427	0.42 417	0.47 420	0.74 427	0.74 432
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
THIR-Stereo	0.86 383	0.62 242	2.13 275	0.25 23	0.16 45	0.58 172	2.74 464	0.59 101	0.51 108	0.62 305	1.62 423	0.97 385	1.80 442	1.69 329	2.25 423	0.10 96	0.08 68	0.14 262	0.11 143	0.15 101	0.11 55

JetBlue	1.78 443	1.63 437	3.92 447	0.73 414	1.21 450	4.38 466	3.35 465	1.59 441	1.20 422	1.26 426	1.52 421	2.37 442	1.88 443	3.23 449	3.00 436	0.53 419	0.47 427	0.48 421	0.49 422	1.29 448	0.97 446

MSMD_ROB	1.34 426	0.96 362	2.38 322	0.39 301	0.32 288	1.96 445	0.62 385	0.91 310	1.43 433	2.94 462	2.60 447	4.77 462	1.95 444	2.43 415	1.33 383	0.29 397	0.26 384	0.32 403	0.32 386	0.30 319	0.30 347

DispFullNet	1.67 442	2.10 461	5.22 459	1.53 452	8.90 468	0.86 378	0.31 234	0.96 353	0.96 397	1.37 432	1.01 390	1.13 412	1.98 445	1.51 302	0.91 344	0.54 421	0.31 399	1.18 447	0.63 440	1.13 440	0.80 438

FTStereo	0.76 360	0.18 2	2.35 317	0.71 413	0.21 147	0.73 329	1.79 456	0.57 89	0.53 133	1.07 406	1.63 424	1.29 419	2.13 446	0.75 214	0.29 119	0.19 342	0.08 68	0.12 171	0.11 143	0.11 29	0.40 397

ELAS	1.39 431	0.79 311	2.86 394	0.53 381	0.50 388	2.81 459	2.20 459	1.61 443	1.50 436	2.28 453	2.35 441	1.82 434	2.13 446	1.73 334	2.22 421	0.35 407	0.37 410	0.35 406	0.35 396	0.49 405	0.47 410
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	1.27 422	0.70 277	4.05 451	0.64 406	0.98 437	0.94 391	1.40 450	0.85 265	1.75 444	2.34 454	1.33 414	1.05 401	2.21 448	1.58 314	4.15 454	0.15 283	0.19 338	0.14 262	0.27 364	0.38 372	0.32 359

JetRed	3.29 460	4.93 470	10.17 468	1.45 449	1.72 461	7.44 469	5.05 470	3.06 460	2.12 450	2.41 455	2.39 442	2.99 448	2.37 449	3.51 454	6.44 464	1.32 454	1.90 465	1.37 455	1.23 462	2.21 462	1.76 464

WAO-8	2.80 455	2.14 464	2.89 399	1.91 460	1.04 443	3.98 463	0.96 422	3.26 463	6.17 463	2.15 449	3.37 459	3.31 451	2.41 450	11.84 472	2.03 413	2.05 463	1.86 463	1.54 459	0.92 452	1.22 443	0.87 442

Venus	2.80 455	2.14 464	2.89 399	1.91 460	1.04 443	3.98 463	0.96 422	3.26 463	6.17 463	2.15 449	3.37 459	3.31 451	2.41 450	11.84 472	2.03 413	2.05 463	1.86 463	1.54 459	0.92 452	1.22 443	0.87 442

ELAS_RVC	1.37 430	0.78 309	3.21 429	0.55 390	0.50 388	1.49 426	2.48 462	1.48 437	1.71 443	2.13 448	2.09 433	2.07 438	2.56 452	1.90 369	2.02 412	0.35 407	0.36 408	0.37 412	0.34 393	0.49 405	0.47 410
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 454	2.11 463	2.97 408	2.49 464	2.28 463	2.95 460	2.31 460	2.67 457	2.47 453	3.03 463	3.13 457	2.70 446	2.92 453	4.10 459	4.48 457	2.68 465	2.24 468	3.04 469	2.44 467	2.37 463	2.34 467

PSM-AAD	0.63 298	0.22 23	1.77 140	0.37 279	0.23 185	0.86 378	1.17 439	0.59 101	0.60 184	0.64 322	0.71 334	0.68 286	2.93 454	0.65 192	0.31 145	0.09 23	0.07 14	0.17 324	0.15 255	0.13 66	0.33 366

SGM+DAISY	1.83 445	1.43 430	3.81 444	0.87 425	1.01 440	2.38 456	2.53 463	1.36 433	1.75 444	2.92 461	3.22 458	2.65 445	2.93 454	2.22 399	3.10 440	0.72 432	0.69 446	0.63 427	0.62 438	0.77 430	0.98 447

FC-DCNN	1.49 437	0.59 231	2.88 396	0.44 332	0.39 345	1.97 447	0.66 389	1.67 444	1.70 442	2.72 459	2.89 453	4.22 456	2.97 456	2.55 425	2.19 420	0.29 397	0.26 384	0.31 400	0.30 376	0.32 332	0.39 393

FC-DCNN v2	1.54 439	0.58 230	2.80 391	0.44 332	0.39 345	2.05 450	0.66 389	1.90 450	1.84 447	2.79 460	2.97 456	4.41 460	3.07 457	2.65 430	2.30 425	0.29 397	0.26 384	0.31 400	0.30 376	0.32 332	0.38 389

GrayStereo	0.66 314	0.19 4	1.76 131	0.90 427	0.23 185	0.62 239	1.42 453	0.62 117	0.60 184	0.72 355	0.78 352	0.56 225	3.07 457	0.60 177	0.26 88	0.09 23	0.08 68	0.10 70	0.21 335	0.11 29	0.18 227

FCDSN-DC	1.29 423	0.54 216	2.50 347	0.47 355	0.41 360	1.12 411	0.60 377	1.10 415	1.27 427	2.23 451	2.87 452	3.67 453	3.12 459	2.39 410	1.69 400	0.30 400	0.26 384	0.31 400	0.30 376	0.35 355	0.38 389
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ktn	4.35 464	2.10 461	2.89 399	1.80 457	1.49 459	2.13 451	1.41 452	2.26 454	12.72 470	11.41 472	16.43 476	11.15 472	3.75 460	4.36 462	3.18 442	1.82 461	0.98 458	1.73 465	1.21 461	2.97 466	1.27 457

UNDER WATER-64	2.47 450	1.89 454	4.86 457	1.82 459	1.44 455	3.18 461	1.57 454	2.62 456	5.64 462	2.05 444	2.13 435	4.13 455	3.76 461	2.62 428	3.42 447	1.47 456	0.85 453	1.57 461	1.07 458	1.82 458	1.49 461

TorneroNet-64	2.65 451	1.83 450	3.30 433	1.46 450	1.20 449	3.89 462	0.99 424	3.51 467	6.71 466	2.56 456	4.60 464	4.22 456	3.85 462	3.33 450	3.14 441	1.19 450	0.65 439	1.39 456	0.79 448	3.31 467	1.15 454

notaker	2.66 452	2.07 460	3.31 435	2.61 466	1.43 453	1.76 440	1.11 435	2.76 459	1.79 446	2.26 452	11.53 473	3.96 454	4.29 463	3.09 446	2.76 434	1.55 458	0.88 454	1.70 464	1.07 458	2.00 460	1.35 458

MANE	2.90 458	1.14 400	2.96 405	1.03 436	1.01 440	5.01 467	2.45 461	5.36 469	6.88 467	3.58 465	4.76 466	5.99 465	4.99 464	4.23 460	4.61 459	0.56 424	0.67 441	0.44 419	0.78 447	0.51 409	1.03 452

tt	4.93 466	0.27 52	4.20 453	2.29 463	1.58 460	10.20 472	16.97 476	9.42 474	5.02 461	1.67 440	1.28 409	4.68 461	5.03 465	3.37 453	5.92 463	6.16 471	9.47 478	2.82 468	3.18 469	3.60 468	1.53 463

UNDER WATER	2.74 453	1.85 452	4.54 456	1.81 458	1.44 455	2.34 455	1.40 450	3.24 462	6.60 465	2.60 457	2.76 451	5.75 464	5.24 466	3.02 444	4.01 452	1.45 455	0.81 451	1.59 462	1.06 457	1.80 457	1.51 462

SGM-ForestM	2.98 459	1.70 445	3.52 441	0.67 411	0.47 384	5.18 468	3.36 466	3.30 465	2.86 458	4.44 466	3.79 461	9.80 470	5.50 467	6.29 467	6.52 465	0.27 392	0.36 408	0.24 379	0.27 364	0.38 372	0.58 423

TorneroNet	5.50 467	1.92 457	3.16 423	1.47 451	1.25 452	14.07 474	1.06 432	4.90 468	20.99 485	10.17 469	16.48 477	11.88 474	6.93 468	3.34 451	4.20 455	1.30 453	0.69 446	1.45 458	0.86 450	2.61 464	1.20 455

coex-ft	5.95 468	1.67 441	60.57 488	0.34 226	0.30 265	0.77 349	0.69 397	0.74 170	4.41 460	19.22 480	2.15 436	1.62 432	7.97 469	1.81 352	8.96 469	0.44 413	2.08 466	0.18 344	0.19 320	0.38 372	4.62 471

LRCNet_RVC	13.74 477	19.30 478	12.75 473	19.46 480	12.69 472	1.86 441	0.41 308	12.33 475	1.05 408	15.77 476	18.83 481	12.62 477	8.70 470	12.21 475	9.62 471	22.22 482	8.37 477	25.85 483	24.01 483	19.32 481	17.44 482

LE_ROB	4.43 465	1.35 428	9.38 467	2.79 467	3.93 465	2.43 457	3.46 467	2.68 458	11.19 468	11.66 473	4.73 465	5.26 463	10.46 471	4.50 463	9.49 470	0.82 437	0.69 446	1.34 454	0.98 455	0.75 429	0.76 435

DPSMNet_ROB	9.48 472	5.64 472	13.01 474	8.82 473	11.82 471	8.54 470	24.20 479	6.41 472	13.65 474	5.32 468	11.47 472	6.33 468	10.92 472	7.69 469	13.89 475	7.25 476	8.19 474	5.06 471	7.78 475	5.31 472	8.26 475

DGTPSM_ROB	8.89 471	5.62 471	12.25 470	5.92 471	11.32 470	8.54 470	24.18 478	6.40 471	13.49 471	5.15 467	11.46 471	6.19 467	10.92 472	7.00 468	13.72 474	4.47 467	7.65 472	3.92 470	7.45 474	4.38 470	7.87 474

Anonymous_1	22.91 480	11.20 474	12.13 469	12.75 475	26.28 483	19.43 480	27.92 483	14.08 477	13.61 472	14.96 475	10.58 467	11.26 473	11.19 474	12.55 476	14.57 477	38.28 489	7.88 473	34.96 486	63.99 486	89.57 489	10.94 478

DPSM_ROB	12.34 474	11.21 475	12.51 471	12.91 476	12.80 473	19.84 482	28.28 484	14.38 479	14.28 476	10.58 470	11.26 469	12.03 475	11.85 475	13.15 478	15.34 479	7.11 474	8.31 475	6.50 475	7.35 472	8.84 474	8.31 476

DPSM	12.34 474	11.21 475	12.51 471	12.91 476	12.80 473	19.84 482	28.28 484	14.38 479	14.28 476	10.58 470	11.26 469	12.03 475	11.85 475	13.15 478	15.34 479	7.11 474	8.31 475	6.50 475	7.35 472	8.84 474	8.31 476

HanzoNet	7.64 469	2.86 469	5.05 458	7.01 472	3.97 466	2.18 453	1.34 446	3.37 466	4.05 459	13.17 474	10.58 467	10.73 471	16.52 477	8.45 471	10.51 473	10.48 477	9.72 479	5.59 473	13.46 478	6.84 473	6.83 473

HaxPig	19.86 479	22.40 485	22.34 479	17.95 479	17.95 477	11.77 473	11.89 473	16.02 481	15.89 479	21.10 482	21.41 483	18.74 481	18.39 478	20.08 484	19.69 481	23.63 486	23.22 484	24.06 482	23.69 482	23.00 482	23.95 484

BEATNet-Init1	12.10 473	11.19 473	27.29 486	2.99 468	3.51 464	21.84 485	11.10 472	14.34 478	13.83 475	20.34 481	20.33 482	26.35 488	20.03 479	19.06 483	14.80 478	1.74 460	1.81 462	2.05 467	2.49 468	3.69 469	3.12 469

xxxxx1	28.96 487	20.11 481	14.07 476	49.74 486	39.15 486	18.98 476	26.64 480	21.94 483	20.21 482	16.45 477	17.48 478	18.36 478	21.56 480	16.21 480	20.88 482	23.07 483	26.55 485	66.40 487	78.70 487	30.27 484	32.51 487

tt_ll	28.96 487	20.11 481	14.07 476	49.74 486	39.15 486	18.98 476	26.64 480	21.94 483	20.21 482	16.45 477	17.48 478	18.36 478	21.56 480	16.21 480	20.88 482	23.07 483	26.55 485	66.40 487	78.70 487	30.27 484	32.51 487

ff	28.96 487	20.11 481	14.07 476	49.74 486	39.15 486	18.98 476	26.64 480	21.94 483	20.21 482	16.45 477	17.48 478	18.36 478	21.56 480	16.21 480	20.88 482	23.07 483	26.55 485	66.40 487	78.70 487	30.27 484	32.51 487

MEDIAN_ROB	23.96 482	27.05 489	26.39 485	22.16 481	22.13 479	16.12 475	13.97 474	20.24 482	20.05 481	25.50 487	25.31 487	22.96 483	22.63 483	24.39 485	23.24 485	28.20 487	27.23 488	28.62 484	27.75 484	27.50 483	27.76 485

PML	23.15 481	16.83 477	7.78 466	5.49 470	9.93 469	51.13 489	104.50 489	5.76 470	13.62 473	37.30 489	105.93 489	30.86 489	23.50 484	12.07 474	7.87 468	6.30 472	2.12 467	6.32 474	2.43 466	10.44 476	2.90 468

LSM0	26.58 485	22.63 488	25.88 484	30.13 485	52.21 489	39.94 488	56.74 486	28.97 488	28.72 487	21.14 483	22.26 484	24.43 486	23.88 485	26.54 488	30.87 488	14.32 480	16.55 481	13.12 479	14.71 479	17.92 480	20.60 483

CasAABBNet	24.81 483	22.53 486	24.83 481	26.08 483	25.74 481	39.86 486	57.06 488	28.87 487	28.83 488	21.16 484	22.54 485	24.22 484	23.89 486	26.38 486	30.87 488	14.25 478	16.71 482	13.09 477	14.81 480	17.78 478	16.71 480

Selective-RAFT-Error	24.87 484	22.59 487	25.14 483	26.13 484	25.82 482	39.93 487	57.03 487	28.97 488	28.95 489	21.21 485	22.65 486	24.25 485	23.98 487	26.43 487	30.83 487	14.27 479	16.71 482	13.10 478	14.82 481	17.82 479	16.76 481

DPSimNet_ROB	17.97 478	20.20 484	24.98 482	17.62 478	15.92 476	21.53 484	21.00 477	13.70 476	15.61 478	23.89 486	14.69 474	22.87 482	24.58 488	12.70 477	14.56 476	18.48 481	12.91 480	20.21 481	12.05 476	17.76 477	14.17 479

AVERAGE_ROB	26.93 486	30.34 490	29.27 487	25.82 482	25.34 480	19.48 481	15.17 475	23.55 486	23.00 486	28.45 488	27.87 488	26.25 487	25.86 489	26.96 489	25.55 486	31.30 488	30.07 489	31.76 485	30.81 485	30.79 487	30.93 486

test_example2	115.39 490	123.23 491	94.57 489	115.52 489	123.55 490	101.63 490	114.33 490	53.41 490	99.48 490	134.90 490	135.05 490	85.83 490	85.11 490	111.32 490	106.15 490	152.55 490	205.26 490	99.78 490	114.96 490	140.96 490	110.20 490

ASD4		19.65 479

Low-res two-view benchmark