Low-res two-view results

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

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

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

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

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

EGLCR-Stereo	0.64 66	0.12 18	1.52 23	0.74 317	0.75 336	1.83 256	0.54 299	2.79 81	0.67 36	0.66 88	0.04 39	0.01 1	0.02 16	0.77 76	0.45 139	0.00 1	0.71 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 312

AEACV	0.64 66	0.08 3	1.46 17	0.72 310	0.96 349	1.22 81	0.00 1	1.90 54	0.67 36	0.54 80	0.07 54	0.02 2	0.73 237	0.63 60	0.28 91	0.01 294	0.92 331	0.00 1	0.36 375	0.09 186	2.04 379

Selective-IGEV	0.51 27	0.13 23	1.41 16	0.72 310	0.62 325	0.38 8	0.04 150	2.58 73	1.21 121	0.19 28	0.02 1	0.02 2	0.06 63	0.48 29	0.46 144	0.01 294	0.80 316	0.00 1	0.09 290	0.07 157	0.91 295

AnonymousM	0.48 22	0.11 13	1.03 5	0.06 114	0.01 59	1.10 52	0.03 121	1.91 55	1.37 179	0.25 37	0.04 39	0.02 2	0.24 156	0.56 42	0.33 99	0.00 1	0.43 289	1.91 387	0.00 1	0.01 9	0.22 182

DLNR_Zeroshot_test	23.30 412	50.27 420	88.62 418	97.23 432	94.59 428	1.20 71	0.00 1	20.92 404	0.64 35	0.06 12	0.02 1	0.03 5	0.02 16	4.50 211	0.25 81	32.51 418	0.96 341	0.00 1	0.27 366	72.47 425	1.47 333

sCroCo_RVC	0.27 6	0.19 73	2.20 137	0.02 39	0.00 1	0.13 1	0.04 150	1.15 26	0.89 68	0.15 19	0.07 54	0.03 5	0.04 42	0.39 19	0.05 5	0.00 1	0.07 242	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.01 10

IGEV+	0.76 88	0.41 152	1.49 22	0.75 320	0.88 343	0.38 8	0.03 121	5.40 298	0.75 44	0.25 37	0.07 54	0.04 7	0.16 131	0.81 87	0.36 113	0.00 1	1.17 372	0.00 1	0.04 271	0.14 246	1.96 378

MyStereo07	0.53 35	0.51 174	1.58 30	0.03 58	0.34 283	1.66 233	0.02 73	1.68 45	1.34 168	0.53 79	0.02 1	0.04 7	0.11 108	0.74 73	0.26 88	0.00 1	1.19 374	0.00 1	0.18 330	0.03 90	0.37 224

ff7	0.51 27	0.26 101	1.81 73	0.19 195	0.25 247	1.08 40	0.01 18	0.71 7	1.36 174	0.47 65	0.02 1	0.04 7	0.08 84	0.79 79	0.18 50	0.00 1	0.92 331	0.00 1	0.15 309	0.10 197	1.76 356

ffff	0.51 27	0.26 101	1.81 73	0.19 195	0.25 247	1.08 40	0.01 18	0.71 7	1.36 174	0.47 65	0.02 1	0.04 7	0.08 84	0.79 79	0.18 50	0.00 1	0.92 331	0.00 1	0.15 309	0.10 197	1.76 356

11t	0.51 27	0.26 101	1.81 73	0.19 195	0.25 247	1.08 40	0.01 18	0.71 7	1.36 174	0.47 65	0.02 1	0.04 7	0.08 84	0.79 79	0.18 50	0.00 1	0.92 331	0.00 1	0.15 309	0.10 197	1.76 356

CASnet	0.21 2	0.22 88	0.95 4	0.01 9	0.00 1	0.87 17	0.01 18	0.55 3	0.88 65	0.16 21	0.03 29	0.04 7	0.02 16	0.39 19	0.03 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.01 10
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.54 39	0.26 101	1.62 33	0.47 263	0.60 317	1.08 40	0.01 18	1.01 23	1.37 179	0.49 73	0.02 1	0.04 7	0.09 93	0.73 71	0.15 37	0.00 1	0.82 317	0.00 1	0.16 315	0.10 197	1.83 366

CroCo-Stereo Lap2	0.42 18	0.75 226	1.76 60	0.03 58	0.00 1	0.33 4	0.01 18	3.75 143	0.81 54	0.02 1	0.03 29	0.04 7	0.07 73	0.52 38	0.23 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 157	0.03 36

ccc-4	0.51 27	0.26 101	1.81 73	0.19 195	0.25 247	1.08 40	0.01 18	0.71 7	1.36 174	0.47 65	0.02 1	0.04 7	0.08 84	0.79 79	0.18 50	0.00 1	0.92 331	0.00 1	0.15 309	0.10 197	1.76 356

IGEV-Stereo	0.54 39	0.26 101	1.62 33	0.47 263	0.61 318	1.08 40	0.01 18	1.00 21	1.37 179	0.49 73	0.02 1	0.04 7	0.09 93	0.73 71	0.16 41	0.00 1	0.82 317	0.00 1	0.16 315	0.10 197	1.83 366
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sAnonymous2	0.50 24	0.60 197	4.41 292	0.01 9	0.00 1	0.34 5	0.08 186	2.33 63	1.09 92	0.03 5	0.06 51	0.04 7	0.10 100	0.29 10	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.35 221

CroCo_RVC	0.50 24	0.60 197	4.41 292	0.01 9	0.00 1	0.34 5	0.08 186	2.33 63	1.09 92	0.03 5	0.06 51	0.04 7	0.10 100	0.29 10	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.35 221

CREStereo	0.29 7	0.19 73	0.91 2	0.00 1	0.01 59	1.24 89	0.01 18	1.31 28	0.99 83	0.17 22	0.17 68	0.04 7	0.00 1	0.56 42	0.14 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.02 23
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
DIP-Stereo	0.68 75	0.35 133	1.76 60	0.08 132	0.00 1	1.46 166	0.01 18	6.53 351	1.71 230	0.91 120	0.11 61	0.04 7	0.19 144	0.19 2	0.09 12	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.17 152
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ACVNet-DCA	0.94 133	0.36 135	2.41 168	0.50 273	0.29 267	3.40 320	0.02 73	3.82 152	1.29 152	0.71 92	0.83 192	0.05 21	0.61 215	1.60 127	0.12 25	0.00 1	1.13 364	0.00 1	0.03 259	0.06 133	1.57 339

1test111	1.06 173	0.36 135	2.41 168	0.50 273	0.29 267	3.40 320	0.02 73	3.82 152	1.29 152	0.71 92	0.83 192	0.05 21	0.61 215	3.19 163	0.90 211	0.00 1	1.13 364	0.00 1	0.03 259	0.06 133	1.57 339

cc1	1.29 225	0.36 135	2.41 168	0.50 273	0.29 267	3.40 320	0.02 73	4.02 181	7.67 373	0.71 92	0.83 192	0.05 21	0.61 215	1.59 126	0.12 25	0.00 1	1.13 364	0.00 1	0.03 259	0.10 197	1.86 370

MIF-Stereo	0.23 3	0.28 109	1.91 97	0.05 96	0.16 214	0.34 5	0.02 73	0.46 2	0.42 14	0.06 12	0.18 71	0.05 21	0.07 73	0.22 3	0.33 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 220	0.01 10

RCA-Stereo	0.53 35	0.18 50	1.16 8	0.01 9	0.24 243	1.20 71	0.01 18	3.86 160	0.97 79	0.77 105	0.50 151	0.05 21	0.13 124	0.32 12	0.03 3	0.00 1	0.87 324	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.24 191

s12784h	0.67 70	0.17 46	1.87 90	0.02 39	0.00 1	1.16 63	0.03 121	4.08 190	1.89 247	1.04 145	1.59 245	0.05 21	0.02 16	1.25 114	0.12 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.02 23

Anonymous	0.35 12	0.22 88	2.01 108	0.00 1	0.00 1	0.24 3	0.01 18	3.01 102	0.54 23	0.02 1	0.03 29	0.05 21	0.07 73	0.32 12	0.07 9	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.11 220	0.22 182

IGEVStereo-DCA	0.88 114	1.21 307	1.81 73	0.18 190	0.16 214	0.83 15	0.01 18	0.71 7	1.36 174	0.40 50	0.04 39	0.06 28	0.09 93	6.04 276	2.22 281	0.00 1	0.48 293	0.00 1	0.15 309	0.16 266	1.76 356

rrr	1.15 189	1.21 307	5.05 315	0.18 190	0.16 214	0.83 15	0.06 178	2.88 85	1.44 187	0.40 50	0.04 39	0.06 28	0.09 93	6.04 276	2.22 281	0.00 1	0.48 293	0.00 1	0.19 336	0.16 266	1.59 344

tt1	1.23 204	0.37 140	2.41 168	0.41 251	0.45 296	3.33 317	0.02 73	3.81 147	6.87 366	0.71 92	0.80 189	0.06 28	0.40 193	1.73 133	0.12 25	0.00 1	1.12 359	0.00 1	0.00 1	0.10 197	1.86 370

ProNet	0.47 21	0.35 133	1.75 54	0.19 195	0.54 304	1.09 47	0.01 18	0.97 19	1.25 134	0.02 1	0.02 1	0.06 28	0.03 33	0.58 45	0.09 12	0.00 1	0.57 300	0.00 1	0.00 1	0.14 246	1.65 346

UDGNet	0.44 19	0.91 254	1.89 95	0.04 82	0.00 1	1.15 60	0.02 73	0.75 13	1.77 239	0.45 62	0.07 54	0.06 28	0.02 16	1.62 130	0.11 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.01 10

GLC_STEREO	0.19 1	0.13 23	0.94 3	0.03 58	0.00 1	0.95 20	0.03 121	0.33 1	0.44 16	0.10 16	0.04 39	0.06 28	0.04 42	0.44 26	0.11 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.05 57

CREStereo++_RVC	0.37 14	0.24 96	1.62 33	0.06 114	0.00 1	1.21 77	0.01 18	0.77 14	1.12 98	0.26 39	1.45 236	0.06 28	0.06 63	0.42 23	0.09 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 65
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
TANstereo	0.37 14	0.50 167	1.62 33	0.03 58	0.01 59	1.16 63	0.00 1	0.56 4	0.53 21	1.05 146	1.38 233	0.06 28	0.05 56	0.45 27	0.07 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 23

XX-TBD	0.36 13	0.59 194	1.75 54	0.07 124	0.00 1	1.11 55	0.00 1	0.73 12	0.63 34	0.44 58	1.24 225	0.06 28	0.06 63	0.39 19	0.08 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 36

R-Stereo Train	0.56 47	0.15 28	1.83 79	0.02 39	0.00 1	1.26 102	0.09 197	4.14 200	0.45 17	1.86 231	0.42 138	0.06 28	0.01 4	0.32 12	0.46 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 57

RAFT-Stereo	0.56 47	0.15 28	1.83 79	0.02 39	0.00 1	1.26 102	0.09 197	4.14 200	0.45 17	1.86 231	0.42 138	0.06 28	0.01 4	0.32 12	0.46 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 57
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MIF-Stereo (partial)	0.37 14	0.39 143	1.98 104	0.02 39	0.00 1	0.43 11	0.02 73	2.35 65	0.61 32	0.18 24	0.10 58	0.07 39	0.07 73	0.61 57	0.40 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.02 23

LoS_RVC	0.25 4	0.60 197	1.21 10	0.16 189	0.13 198	0.98 23	0.01 18	0.85 17	0.25 4	0.08 15	0.02 1	0.07 39	0.04 42	0.49 31	0.05 5	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.07 75

CAS	0.95 142	0.12 18	1.08 6	6.79 392	0.08 173	1.10 52	0.01 18	0.97 19	0.87 62	0.03 5	0.04 39	0.07 39	0.06 63	0.37 17	0.15 37	6.94 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 209

GMStereo	0.34 11	1.03 286	2.11 129	0.01 9	0.00 1	0.47 12	0.01 18	0.77 14	1.38 182	0.24 36	0.04 39	0.07 39	0.08 84	0.43 25	0.12 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.26 5	0.21 83	1.40 15	0.02 39	0.02 104	1.16 63	0.29 270	1.00 21	0.18 1	0.04 9	0.03 29	0.07 39	0.02 16	0.47 28	0.15 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.02 23

11t1	0.70 78	0.28 109	1.86 85	0.56 283	0.56 308	1.06 33	0.00 1	2.89 87	1.21 121	0.60 81	0.34 115	0.08 44	0.04 42	0.76 74	0.85 201	0.02 318	1.09 351	0.00 1	0.18 330	0.06 133	1.58 343

MC-Stereo	0.57 49	0.16 38	1.63 39	0.70 306	0.93 348	1.10 52	0.01 18	1.43 31	0.26 9	0.91 120	0.02 1	0.08 44	0.11 108	0.61 57	0.23 75	0.00 1	1.15 370	0.00 1	0.17 323	0.10 197	1.84 368

TestStereo	0.67 70	0.99 277	2.26 147	0.00 1	0.00 1	0.92 18	0.01 18	1.77 50	0.30 10	0.20 34	0.05 47	0.08 44	0.06 63	6.62 300	0.09 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.08 80

raft+_RVC	0.71 80	1.05 288	1.86 85	0.64 297	1.31 362	1.20 71	0.05 162	2.44 69	0.77 48	0.18 24	0.43 141	0.08 44	0.15 126	0.93 95	0.64 172	0.00 1	1.43 385	0.00 1	0.00 1	0.09 186	1.03 306

test_xeample3	0.95 142	1.30 317	5.13 318	0.19 195	0.23 238	0.95 20	0.07 180	2.30 62	1.47 193	0.40 50	0.05 47	0.08 44	0.07 73	1.45 122	2.27 283	0.00 1	0.69 306	0.00 1	0.33 372	0.17 279	1.85 369

fff	0.83 99	0.63 206	3.63 251	0.01 9	0.04 143	1.25 96	0.02 73	3.98 174	1.29 152	2.39 278	0.25 96	0.09 49	1.78 298	0.58 45	0.36 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.37 224

ADStereo(finetuned)	0.98 154	0.65 211	4.66 298	0.03 58	0.00 1	1.25 96	0.01 18	3.99 178	2.16 266	2.65 292	0.30 109	0.09 49	2.33 313	0.58 45	0.45 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.41 238

DCANet	0.84 105	0.65 211	3.63 251	0.03 58	0.00 1	1.25 96	0.01 18	3.99 178	2.16 266	2.66 295	0.31 112	0.09 49	0.48 202	0.57 44	0.45 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.41 238

csc	0.83 99	0.63 206	3.63 251	0.01 9	0.04 143	1.25 96	0.02 73	3.98 174	1.29 152	2.39 278	0.25 96	0.09 49	1.78 298	0.58 45	0.36 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.37 224

cscssc	0.83 99	0.63 206	3.63 251	0.01 9	0.04 143	1.25 96	0.02 73	3.98 174	1.29 152	2.39 278	0.25 96	0.09 49	1.78 298	0.58 45	0.36 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.37 224

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 7	0.32 124	0.88 1	0.02 39	0.00 1	1.05 32	0.01 18	0.80 16	1.00 84	0.76 104	0.34 115	0.10 54	0.06 63	0.13 1	0.09 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 123	0.09 100

DCANet-4	0.83 99	0.18 50	4.76 302	0.04 82	0.01 59	1.24 89	0.02 73	3.84 158	2.21 272	2.39 278	0.25 96	0.11 55	0.24 156	0.59 52	0.36 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.37 224

rafts_anoy	0.67 70	0.91 254	1.85 82	0.60 288	1.02 355	1.16 63	0.04 150	3.25 120	0.48 19	0.19 28	0.18 71	0.11 55	0.19 144	1.17 103	0.58 164	0.00 1	1.47 387	0.00 1	0.01 238	0.05 123	0.22 182

dd	0.45 20	1.20 306	2.52 187	0.06 114	0.01 59	1.23 85	0.03 121	0.88 18	1.48 194	0.26 39	0.06 51	0.12 57	0.05 56	0.42 23	0.44 135	0.02 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.06 65

LCNet	0.93 130	0.21 83	1.62 33	0.14 180	0.26 256	1.20 71	0.22 243	2.71 75	0.90 71	1.82 229	0.21 89	0.12 57	2.50 319	5.59 265	0.16 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 266	0.79 285

Anonymous3	0.61 56	0.23 92	2.97 215	0.01 9	0.00 1	2.54 287	0.09 197	3.88 165	0.89 68	0.19 28	0.23 93	0.12 57	0.05 56	0.61 57	0.17 47	0.00 1	0.08 246	0.00 1	0.00 1	0.05 123	0.18 160

raftrobust	0.68 75	0.89 251	1.80 66	0.02 39	1.29 361	1.22 81	0.05 162	2.37 67	0.62 33	2.99 308	0.03 29	0.12 57	0.15 126	0.60 54	0.51 154	0.00 1	0.69 306	0.00 1	0.00 1	0.10 197	0.24 191

RALCasStereoNet	0.80 94	0.96 268	1.77 63	0.28 233	0.97 350	1.13 57	0.03 121	2.91 90	1.11 96	0.17 22	0.34 115	0.12 57	0.20 149	1.65 131	0.65 174	0.00 1	1.72 394	0.00 1	0.00 1	0.11 220	1.90 377

whm_eth	0.81 96	0.77 233	4.13 274	0.03 58	0.00 1	1.26 102	0.02 73	4.05 185	2.20 271	0.35 44	2.47 290	0.13 62	0.11 108	0.28 8	0.14 35	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.28 207

test croco	0.55 44	0.55 183	3.45 241	0.10 158	0.00 1	0.50 13	0.02 73	3.49 129	1.16 102	0.05 11	0.10 58	0.13 62	0.17 136	0.67 63	0.28 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 342	0.01 10

StereoIM	0.30 9	0.62 204	1.63 39	0.07 124	0.19 222	0.40 10	0.02 73	1.36 29	0.76 47	0.04 9	0.05 47	0.13 62	0.05 56	0.38 18	0.33 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.02 23

CES	0.51 27	0.16 38	1.23 11	0.09 148	1.58 369	1.18 68	0.05 162	1.07 25	0.79 49	0.03 5	0.03 29	0.14 65	0.10 100	0.55 39	0.12 25	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.01 9	2.98 385

HHNet	0.94 133	0.28 109	2.48 183	0.19 195	0.08 173	1.32 125	0.42 289	2.48 70	0.84 59	1.39 193	5.80 342	0.14 65	1.74 297	0.49 31	0.94 216	0.06 344	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.14 246	0.04 42

LMCR-Stereo	1.28 221	1.13 299	2.41 168	0.57 284	0.03 122	2.72 296	0.09 197	6.86 358	0.88 65	2.44 284	1.92 258	0.14 65	1.55 287	3.57 176	1.12 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 266	0.02 23

RALAANet	0.68 75	1.09 295	2.29 150	0.03 58	0.01 59	0.93 19	0.03 121	2.65 74	1.97 255	1.19 165	0.39 133	0.15 68	0.30 166	1.27 115	0.75 188	0.00 1	0.25 270	0.00 1	0.09 290	0.19 287	0.03 36

PSM-AAD	1.21 198	0.08 3	1.53 25	0.10 158	0.27 261	1.35 133	3.14 360	2.74 76	0.83 58	2.89 303	2.04 266	0.16 69	5.25 364	3.51 173	0.21 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.08 80

AE-Stereo	0.83 99	0.13 23	2.17 134	0.08 132	0.24 243	1.24 89	0.03 121	5.22 284	1.26 140	0.70 91	1.09 213	0.20 70	0.16 131	0.70 66	0.33 99	0.00 1	0.89 330	0.00 1	0.26 362	0.09 186	1.75 355

TestStereo1	0.96 145	0.91 254	2.21 138	0.24 220	0.42 291	1.31 117	0.02 73	4.10 193	1.71 230	0.47 65	1.64 246	0.20 70	1.20 260	3.55 174	0.36 113	0.00 1	0.27 275	0.00 1	0.00 1	0.19 287	0.32 213

SA-5K	0.96 145	0.91 254	2.21 138	0.24 220	0.42 291	1.31 117	0.02 73	4.10 193	1.71 230	0.47 65	1.64 246	0.20 70	1.20 260	3.55 174	0.36 113	0.00 1	0.27 275	0.00 1	0.00 1	0.19 287	0.32 213

IPLGR_C	0.94 133	1.37 322	3.71 259	0.19 195	0.02 104	1.44 158	0.29 270	3.88 165	1.62 212	2.04 249	2.44 289	0.20 70	0.12 121	0.79 79	0.29 93	0.00 1	0.05 233	0.01 321	0.05 274	0.21 294	0.08 80

CIPLG	0.94 133	1.29 316	3.53 248	0.19 195	0.03 122	1.45 162	0.29 270	3.87 162	1.61 206	2.10 253	2.52 291	0.21 74	0.11 108	0.85 92	0.29 93	0.00 1	0.05 233	0.01 321	0.05 274	0.21 294	0.08 80

ACRE	0.94 133	1.27 313	3.93 270	0.22 211	0.02 104	1.44 158	0.29 270	3.88 165	1.60 205	1.97 244	2.42 284	0.21 74	0.11 108	0.82 88	0.29 93	0.00 1	0.04 228	0.01 321	0.05 274	0.21 294	0.09 100

Selective-RAFT	0.53 35	0.18 50	1.12 7	0.04 82	0.01 59	1.19 70	0.02 73	3.26 122	1.29 152	0.02 1	0.02 1	0.24 76	0.18 140	1.34 118	0.44 135	0.00 1	0.93 337	0.00 1	0.19 336	0.05 123	0.17 152

NF-Stereo	0.92 126	0.18 50	1.99 106	1.31 358	0.01 59	1.55 195	0.28 263	3.09 109	1.24 127	1.20 169	0.57 157	0.24 76	0.01 4	6.43 291	0.35 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1

RE-Stereo	0.92 126	0.18 50	2.01 108	1.31 358	0.01 59	1.55 195	0.28 263	3.09 109	1.24 127	1.21 170	0.57 157	0.24 76	0.01 4	6.43 291	0.34 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1

TVStereo	0.92 126	0.18 50	2.01 108	1.31 358	0.01 59	1.55 195	0.28 263	3.09 109	1.24 127	1.21 170	0.57 157	0.24 76	0.01 4	6.43 291	0.34 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1

OCTAStereo	0.93 130	0.18 50	2.01 108	1.31 358	0.01 59	1.56 199	0.28 263	3.09 109	1.24 127	1.21 170	0.57 157	0.25 80	0.01 4	6.43 291	0.35 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1

Pruner-Stereo	0.63 63	0.21 83	1.86 85	1.03 345	0.10 187	1.59 205	0.35 284	2.26 61	1.22 123	2.22 259	0.45 145	0.25 80	0.01 4	0.67 63	0.38 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.02 23

LoS	0.32 10	0.19 73	1.27 12	0.11 170	0.01 59	1.32 125	0.07 180	1.44 32	0.79 49	0.06 12	0.04 39	0.27 82	0.11 108	0.60 54	0.13 33	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.01 10

CASS	0.63 63	0.16 38	1.88 92	0.03 58	0.01 59	1.67 238	0.04 150	3.11 113	0.81 54	2.25 265	1.02 209	0.29 83	0.35 176	0.70 66	0.23 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.04 42
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
SA	1.02 166	0.85 243	2.22 140	0.00 1	0.42 291	1.31 117	0.01 18	4.74 253	2.04 261	0.50 75	0.95 205	0.30 84	1.30 272	4.24 198	0.42 134	0.00 1	0.47 290	0.00 1	0.17 323	0.16 266	0.30 209

ICVP	0.53 35	0.09 6	1.86 85	0.01 9	0.01 59	1.12 56	0.21 240	4.35 220	0.68 39	0.45 62	0.28 103	0.33 85	0.07 73	0.72 70	0.25 81	0.00 1	0.07 242	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.11 117
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iResNet	1.20 196	0.77 233	3.37 238	1.01 344	0.01 59	2.00 262	0.01 18	4.44 224	1.74 236	1.88 233	1.09 213	0.35 86	0.35 176	4.22 195	2.44 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 186	0.26 201

PFNet+	0.65 68	0.19 73	2.19 136	0.29 234	0.06 156	1.46 166	0.54 299	1.74 49	1.62 212	1.35 187	0.45 145	0.36 87	0.01 4	2.41 149	0.25 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.01 10

GES	0.75 86	0.26 101	2.66 197	0.01 9	0.00 1	1.63 224	0.08 186	6.06 336	0.57 27	0.68 89	0.40 134	0.37 88	0.66 230	0.84 90	0.49 150	0.02 318	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.08 167	0.10 110

test_xeample	2.27 319	0.46 161	2.25 146	0.10 158	0.69 331	1.48 177	0.00 1	6.24 342	2.46 295	1.83 230	2.40 283	0.37 88	0.07 73	4.49 209	19.55 398	0.00 1	1.11 357	0.00 1	0.21 343	0.07 157	1.65 346

DisPM	0.96 145	0.17 46	2.10 127	0.90 335	0.02 104	1.53 190	0.55 303	1.86 53	1.31 163	2.42 282	0.82 191	0.38 90	0.01 4	6.92 320	0.20 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1

PSM-softLoss	0.96 145	0.18 50	2.32 157	1.26 352	0.03 122	1.50 181	0.26 255	2.90 88	1.27 144	1.30 179	0.38 129	0.39 91	0.01 4	6.94 323	0.36 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.01 10

KMStereo	0.96 145	0.18 50	2.32 157	1.26 352	0.03 122	1.50 181	0.26 255	2.90 88	1.27 144	1.30 179	0.38 129	0.39 91	0.01 4	6.94 323	0.36 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.01 10

dad	1.04 168	1.21 307	3.14 225	0.08 132	0.01 59	1.25 96	0.01 18	1.30 27	2.54 301	1.95 243	0.37 126	0.40 93	0.04 42	5.95 275	1.06 227	0.01 294	0.00 1	1.11 383	0.12 304	0.07 157	0.19 163

DRaft	1.40 246	0.20 79	1.83 79	0.09 148	0.01 59	1.66 233	0.42 289	2.13 60	0.59 29	3.75 326	5.16 337	0.41 94	4.27 353	5.52 260	1.63 254	0.01 294	0.06 239	0.00 1	0.07 283	0.08 167	0.12 123

RAFT-Stereo + iAFF	0.90 121	0.95 264	1.93 100	0.06 114	0.92 346	1.24 89	0.02 73	3.30 124	1.75 237	1.23 174	2.58 293	0.43 95	0.16 131	0.68 65	0.82 196	0.00 1	0.70 309	0.00 1	0.00 1	0.23 301	1.05 307

DN-CSS_ROB	0.96 145	1.51 334	3.52 247	1.05 346	0.01 59	1.50 181	0.02 73	3.35 126	1.18 108	0.18 24	0.54 156	0.44 96	0.16 131	4.39 205	0.82 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 342	0.08 80

GrayStereo	1.55 266	0.06 1	1.53 25	0.75 320	0.20 226	1.27 108	4.44 376	3.44 128	1.20 116	4.92 349	3.92 323	0.45 97	4.54 356	3.43 170	0.09 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 383	0.02 35	0.25 197

mmm	0.94 133	0.32 124	2.04 116	0.73 315	0.85 338	1.17 67	0.01 18	3.97 173	1.42 186	1.51 201	0.93 203	0.46 98	0.21 152	1.18 104	0.87 204	0.00 1	1.16 371	0.00 1	0.26 362	0.06 133	1.72 351

CroCo-Stereo	0.50 24	0.63 206	2.38 164	0.14 180	0.00 1	0.19 2	0.02 73	4.28 216	0.96 78	0.14 18	0.03 29	0.46 98	0.08 84	0.32 12	0.29 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.01 10
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
ARAFT	1.27 220	1.38 324	4.73 300	0.08 132	0.00 1	1.67 238	0.04 150	5.52 305	1.98 256	3.02 309	0.59 163	0.47 100	0.11 108	4.87 233	0.38 125	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.25 309	0.25 197

StereoVision	1.00 159	0.77 233	2.81 204	0.05 96	0.02 104	1.14 59	0.03 121	4.13 199	1.18 108	0.19 28	6.80 351	0.49 101	0.12 121	1.20 106	1.01 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.02 23

DeepStereo_RVC	0.59 50	0.16 38	1.65 41	0.08 132	0.06 156	1.37 136	0.40 287	1.58 35	1.26 140	1.03 144	0.83 192	0.49 101	1.52 283	0.94 96	0.18 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.13 131

EAI-Stereo	1.50 258	0.16 38	1.53 25	0.25 225	0.91 345	2.30 276	4.98 379	6.09 337	1.87 245	1.38 190	5.56 340	0.49 101	0.59 213	1.21 108	0.83 198	0.00 1	0.31 280	0.00 1	1.09 397	0.02 35	0.56 260

LL-Strereo2	0.63 63	0.97 271	2.03 113	0.76 322	0.86 341	1.15 60	0.08 186	1.85 52	1.20 116	0.45 62	0.02 1	0.50 104	0.07 73	0.63 60	0.65 174	0.00 1	0.17 264	0.00 1	0.03 259	0.05 123	1.05 307

IPLG	0.99 156	0.76 230	3.08 220	0.06 114	0.06 156	1.40 146	0.11 206	3.81 147	1.07 89	0.81 108	1.00 208	0.50 104	0.60 214	5.65 269	0.38 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 301	0.20 175

222	3.11 336	0.43 155	2.10 127	0.02 39	0.45 296	1.57 202	0.01 18	6.44 348	2.34 286	1.73 226	2.24 272	0.52 106	0.07 73	4.95 237	36.29 413	0.00 1	1.07 347	0.00 1	0.21 343	0.06 133	1.65 346

x	0.80 94	0.39 143	1.80 66	0.66 300	0.50 301	1.02 26	0.00 1	3.61 134	1.34 168	0.65 85	0.34 115	0.53 107	0.14 125	1.21 108	0.91 214	0.00 1	1.09 351	0.00 1	0.20 338	0.06 133	1.59 344

GMM-Stereo	1.17 192	0.10 10	2.29 150	0.13 178	0.22 232	1.43 155	0.84 317	2.83 83	1.16 102	2.73 299	3.09 304	0.54 108	0.87 247	5.31 253	0.16 41	0.01 294	0.00 1	0.00 1	0.02 257	0.02 35	1.72 351

HCRNet	0.83 99	0.39 143	1.59 32	0.02 39	0.00 1	1.18 68	0.01 18	3.69 138	2.28 278	0.75 102	0.21 89	0.56 109	0.11 108	5.32 255	0.25 81	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.04 42

Sa-1000	1.23 204	0.79 236	2.16 133	0.00 1	0.40 286	1.36 134	0.03 121	5.00 269	2.01 257	1.11 157	5.38 338	0.61 110	0.15 126	4.18 190	0.37 124	0.00 1	0.54 298	0.00 1	0.16 315	0.15 258	0.16 147

TRStereo	0.88 114	1.18 304	2.44 180	0.72 310	0.10 187	1.56 199	0.03 121	5.73 315	1.28 148	0.18 24	0.30 109	0.62 111	0.43 196	1.02 99	0.13 33	0.00 1	0.47 290	0.00 1	0.25 355	0.01 9	1.23 318

PFNet	1.13 184	0.26 101	3.28 234	1.27 354	0.55 305	1.60 209	0.24 249	1.80 51	1.19 110	2.37 276	1.21 223	0.63 112	0.30 166	6.85 314	0.46 144	0.16 360	0.01 190	0.00 1	0.07 283	0.18 284	0.24 191

FADNet-RVC	1.30 229	1.62 342	6.28 342	0.03 58	0.00 1	1.61 216	0.08 186	4.49 227	2.04 261	0.41 55	0.10 58	0.63 112	0.64 225	5.55 263	1.69 258	0.01 294	0.08 246	0.00 1	0.00 1	0.52 363	0.31 211

HITNet	1.01 161	1.08 294	3.32 236	0.80 325	0.00 1	1.37 136	0.02 73	5.20 282	1.59 203	1.88 233	0.18 71	0.64 114	0.31 170	1.24 112	2.01 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.47 244
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
NRIStereo	0.82 98	0.17 46	1.56 29	0.61 290	0.05 151	1.61 216	0.48 294	1.52 34	1.19 110	0.91 120	0.17 68	0.65 115	0.03 33	7.00 329	0.25 81	0.00 1	0.06 239	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.17 152

PS-NSSS	1.25 209	0.85 243	2.77 203	0.05 96	0.03 122	1.40 146	0.01 18	5.04 271	2.38 287	1.34 185	2.80 297	0.65 115	0.06 63	6.36 289	0.91 214	0.18 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.01 10

GMOStereo	0.62 58	0.55 183	1.80 66	0.09 148	0.61 318	1.07 35	0.03 121	2.92 91	0.25 4	2.23 260	0.02 1	0.66 117	0.04 42	0.25 4	0.22 68	0.00 1	1.26 377	0.00 1	0.00 1	0.23 301	0.19 163

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test-v	0.62 58	0.55 183	1.80 66	0.09 148	0.61 318	1.07 35	0.03 121	2.92 91	0.25 4	2.23 260	0.02 1	0.66 117	0.04 42	0.25 4	0.22 68	0.00 1	1.26 377	0.00 1	0.00 1	0.23 301	0.19 163

test-2	0.62 58	0.55 183	1.80 66	0.09 148	0.61 318	1.07 35	0.03 121	2.92 91	0.25 4	2.23 260	0.02 1	0.66 117	0.04 42	0.25 4	0.22 68	0.00 1	1.26 377	0.00 1	0.00 1	0.23 301	0.19 163

RAFT+CT+SA	0.85 108	0.91 254	2.23 145	0.19 195	0.29 267	1.27 108	0.03 121	4.92 264	0.86 61	0.65 85	0.40 134	0.67 121	0.05 56	3.03 160	0.18 50	0.00 1	0.28 279	0.00 1	0.35 374	0.15 258	0.61 265

MIPNet	0.77 91	0.74 224	2.72 198	0.08 132	0.07 164	1.32 125	0.12 213	4.14 200	1.51 196	0.90 119	0.11 61	0.67 121	0.95 251	1.42 121	0.30 97	0.00 1	0.01 190	0.01 321	0.01 238	0.15 258	0.23 187

SFCPSM	0.87 112	0.20 79	2.57 188	0.02 39	0.07 164	2.45 283	0.18 230	5.65 310	1.51 196	0.85 112	0.77 184	0.67 121	0.30 166	1.77 137	0.22 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 271	0.09 186	0.09 100

FADNet_RVC	1.32 233	1.54 336	5.37 326	0.02 39	0.06 156	2.78 299	0.07 180	4.19 205	1.03 85	0.44 58	0.35 122	0.67 121	0.10 100	5.42 258	1.92 267	0.24 366	0.33 282	0.11 361	0.33 372	0.66 373	0.68 274

gwcnet-sp	1.11 179	0.71 219	4.90 307	0.05 96	0.01 59	2.59 290	0.14 217	4.22 208	1.38 182	1.93 239	0.18 71	0.68 125	0.38 182	3.77 182	0.98 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 238	0.08 80

scenet	1.11 179	0.71 219	4.90 307	0.05 96	0.01 59	2.59 290	0.14 217	4.22 208	1.38 182	1.93 239	0.18 71	0.68 125	0.38 182	3.77 182	0.98 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 238	0.08 80

ssnet	1.11 179	0.71 219	4.90 307	0.05 96	0.01 59	2.59 290	0.14 217	4.22 208	1.38 182	1.93 239	0.18 71	0.68 125	0.38 182	3.77 182	0.98 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 238	0.08 80

MIM_Stereo	0.72 85	0.80 238	2.05 117	0.63 295	1.06 356	1.31 117	0.02 73	2.80 82	1.24 127	0.19 28	0.02 1	0.70 128	0.20 149	1.31 116	0.16 41	0.00 1	0.18 265	0.00 1	0.00 1	0.17 279	1.53 335

iRaftStereo_RVC	0.55 44	0.59 194	1.20 9	0.03 58	0.00 1	1.23 85	0.01 18	2.55 72	0.81 54	0.15 19	0.23 93	0.70 128	0.12 121	0.48 29	0.22 68	0.00 1	1.14 369	0.00 1	0.00 1	0.33 333	1.13 311

test_4	0.65 68	0.40 148	1.73 49	0.11 170	0.19 222	1.28 111	0.03 121	1.41 30	0.22 2	0.28 41	3.49 314	0.72 130	0.09 93	1.93 143	0.53 158	0.00 1	0.11 256	0.00 1	0.08 287	0.16 266	0.15 143

xx1	1.29 225	0.36 135	2.41 168	0.50 273	0.29 267	3.40 320	0.02 73	4.02 181	7.67 373	0.71 92	0.83 192	0.73 131	0.15 126	1.60 127	0.12 25	0.00 1	1.13 364	0.00 1	0.23 350	0.06 133	1.57 339

qqq	0.90 121	0.41 152	1.88 92	0.10 158	0.59 315	1.09 47	0.00 1	3.82 152	1.29 152	0.61 82	0.38 129	0.73 131	0.15 126	3.19 163	0.90 211	0.00 1	1.08 348	0.00 1	0.23 350	0.06 133	1.57 339

DCRE	1.01 161	0.54 182	1.52 23	0.30 235	0.99 352	1.31 117	0.00 1	1.69 46	0.71 41	1.12 158	7.77 355	0.74 133	0.02 16	0.28 8	0.45 139	0.00 1	0.71 310	0.00 1	0.25 355	0.02 35	1.78 363

RAFT-IKP	0.54 39	0.18 50	1.77 63	0.08 132	0.07 164	1.47 172	0.29 270	1.61 39	1.26 140	0.99 135	0.18 71	0.74 133	0.02 16	1.77 137	0.20 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 42

Patchmatch Stereo++	0.59 50	0.18 50	1.73 49	0.08 132	0.08 173	1.62 221	0.26 255	1.62 42	1.25 134	1.00 141	0.18 71	0.75 135	0.03 33	2.68 154	0.20 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.05 57
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
ROB_FTStereo	0.55 44	0.18 50	1.75 54	0.08 132	0.09 179	1.61 216	0.32 279	1.60 36	1.26 140	0.99 135	0.19 82	0.75 135	0.03 33	1.97 144	0.19 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 42

iGMRVC	0.59 50	0.18 50	1.75 54	0.08 132	0.09 179	1.63 224	0.27 262	1.61 39	1.27 144	0.99 135	0.19 82	0.75 135	0.03 33	2.78 156	0.20 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 42

iRAFT	0.59 50	0.18 50	1.73 49	0.08 132	0.08 173	1.62 221	0.26 255	1.62 42	1.25 134	1.00 141	0.18 71	0.75 135	0.03 33	2.68 154	0.20 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.05 57

Prome-Stereo	1.29 225	0.09 6	1.62 33	0.12 177	0.24 243	1.28 111	0.65 309	2.98 98	0.93 74	2.08 252	8.52 358	0.75 135	2.83 327	2.19 148	0.11 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	1.39 329

PSM-adaLoss	0.54 39	0.18 50	1.72 48	0.08 132	0.09 179	1.63 224	0.29 270	1.60 36	1.27 144	0.99 135	0.18 71	0.76 140	0.02 16	1.79 140	0.20 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.05 57

ROB_FTStereo_v2	0.52 33	0.18 50	1.71 47	0.08 132	0.09 179	1.59 205	0.32 279	1.61 39	1.25 134	0.99 135	0.19 82	0.76 140	0.02 16	1.36 119	0.20 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 42

HUI-Stereo	0.54 39	0.18 50	1.78 65	0.08 132	0.08 173	1.63 224	0.31 277	1.60 36	1.28 148	0.99 135	0.18 71	0.76 140	0.02 16	1.56 124	0.19 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.05 57

FTStereo	2.20 313	0.09 6	2.07 119	0.18 190	0.13 198	1.43 155	4.50 378	2.98 98	0.97 79	3.35 319	17.70 381	0.77 143	4.06 350	4.36 203	0.15 37	0.15 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	1.19 316

IPLGR	0.88 114	0.30 114	3.78 264	0.06 114	0.07 164	1.26 102	0.05 162	3.78 144	1.62 212	0.80 107	0.35 122	0.79 144	0.76 238	3.42 169	0.27 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.16 147

anonymity	0.99 156	0.18 50	1.80 66	0.39 248	0.67 328	0.74 14	0.01 18	5.09 274	2.13 264	1.34 185	1.30 228	0.80 145	1.62 293	0.82 88	0.64 172	0.03 328	0.59 302	0.00 1	0.48 382	0.02 35	1.15 314

test_5	0.94 133	0.94 261	2.60 190	0.55 282	0.25 247	1.47 172	0.02 73	4.89 260	0.97 79	0.81 108	0.30 109	0.80 145	0.63 222	3.39 167	0.24 79	0.00 1	0.27 275	0.00 1	0.00 1	0.17 279	0.54 253

4D-IteraStereo	0.59 50	0.98 274	2.62 194	0.04 82	0.09 179	1.07 35	0.08 186	1.45 33	0.39 12	0.12 17	0.05 47	0.82 147	0.10 100	0.77 76	1.05 226	0.00 1	0.40 286	0.00 1	0.00 1	0.08 167	1.79 365

Consistency-Raft	1.48 256	0.96 268	5.40 329	0.36 241	0.31 281	1.66 233	0.11 206	4.30 219	4.32 348	0.47 65	5.99 344	0.86 148	2.09 307	1.19 105	1.31 236	0.03 328	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.27 320	0.02 23

CRE-IMP	0.49 23	0.14 27	1.75 54	0.08 132	0.05 151	1.48 177	0.45 291	1.64 44	1.22 123	0.92 124	0.29 105	0.87 149	0.01 4	0.39 19	0.25 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.17 152

MSKI-zero shot	0.91 123	0.18 50	1.86 85	0.61 290	0.62 325	1.36 134	0.05 162	3.41 127	0.31 11	0.73 99	1.79 253	0.88 150	0.00 1	4.71 219	0.16 41	0.00 1	0.93 337	0.00 1	0.21 343	0.02 35	0.32 213

SMFormer	1.31 230	0.30 114	2.08 120	0.47 263	0.02 104	1.04 28	0.01 18	5.75 318	2.69 308	1.65 216	2.43 285	0.91 151	0.02 16	4.75 224	2.20 277	0.00 1	0.88 325	0.00 1	0.14 307	0.06 133	0.76 282

tta	1.32 233	0.30 114	2.08 120	0.47 263	0.02 104	1.04 28	0.01 18	5.75 318	2.69 308	1.65 216	2.43 285	0.91 151	0.02 16	4.75 224	2.20 277	0.00 1	0.88 325	0.00 1	0.14 307	0.09 186	0.92 296

qqq1	1.25 209	0.30 114	2.08 120	0.47 263	0.02 104	1.04 28	0.01 18	5.75 318	2.69 308	1.65 216	2.43 285	0.91 151	0.02 16	4.75 224	0.88 207	0.00 1	0.88 325	0.00 1	0.11 298	0.09 186	0.92 296

fff1	1.25 209	0.30 114	2.08 120	0.47 263	0.02 104	1.04 28	0.01 18	5.75 318	2.69 308	1.65 216	2.43 285	0.91 151	0.02 16	4.75 224	0.88 207	0.00 1	0.88 325	0.00 1	0.11 298	0.09 186	0.92 296

HBP-ISP	1.59 270	1.12 297	3.42 239	0.53 278	0.10 187	4.27 337	1.44 339	5.35 290	1.61 206	3.58 324	0.87 198	0.91 151	1.18 259	6.64 302	0.46 144	0.04 334	0.02 217	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.24 191

ASMatch	1.46 253	0.17 46	2.35 160	0.73 315	0.20 226	1.22 81	0.25 253	1.04 24	0.89 68	0.30 42	11.50 368	0.92 156	2.31 312	6.65 303	0.56 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 238	0.00 1	0.04 42

RAFT-345	1.25 209	0.12 18	2.08 120	0.54 279	0.13 198	1.55 195	0.24 249	0.65 6	2.51 299	1.19 165	7.68 354	0.92 156	0.05 56	6.86 315	0.50 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1

iResNet_ROB	1.22 202	1.37 322	2.59 189	0.14 180	0.00 1	1.38 141	0.04 150	7.36 370	2.85 325	1.07 150	1.24 225	0.93 158	0.11 108	4.28 200	0.84 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.11 117

anonymousdsp2	0.88 114	0.10 10	2.48 183	0.42 252	0.77 337	1.22 81	0.02 73	4.89 260	1.23 125	0.75 102	0.21 89	0.94 159	0.09 93	1.46 123	0.31 98	0.00 1	0.88 325	0.00 1	0.11 298	0.05 123	1.78 363

AASNet	1.05 171	1.11 296	3.12 224	0.05 96	0.00 1	1.73 247	0.05 162	5.73 315	2.17 270	1.10 155	1.84 256	0.94 159	0.19 144	1.16 102	1.37 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 336	0.16 147

CrosDoStereo	1.72 276	0.31 120	1.91 97	0.03 58	0.07 164	1.40 146	5.95 389	3.61 134	1.62 212	0.98 130	3.79 320	0.94 159	4.66 358	7.11 334	1.86 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.08 80

DeepStereo_LL	1.72 276	0.31 120	1.91 97	0.03 58	0.07 164	1.40 146	5.95 389	3.61 134	1.62 212	0.98 130	3.79 320	0.94 159	4.66 358	7.11 334	1.86 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.08 80

1111x	2.13 308	0.58 192	4.38 290	0.39 248	0.61 318	2.14 268	0.01 18	6.38 347	2.40 290	1.80 228	1.97 261	0.95 163	0.64 225	7.16 337	10.30 373	0.00 1	1.18 373	0.00 1	0.29 368	0.07 157	1.32 326

EKT-Stereo	0.91 123	0.23 92	2.14 132	0.84 329	4.27 388	1.23 85	0.04 150	2.85 84	0.67 36	0.44 58	0.40 134	0.95 163	0.08 84	2.93 159	0.38 125	0.00 1	0.18 265	0.00 1	0.07 283	0.04 111	0.40 236

CC-Net-ROB	2.09 301	1.17 303	3.97 271	1.52 367	0.23 238	3.35 319	0.05 162	5.09 274	2.74 314	1.09 153	1.40 234	0.97 165	0.18 140	6.66 304	0.87 204	1.46 384	1.64 391	7.13 391	0.00 1	1.67 381	0.54 253

DMCA-RVC	1.12 182	1.19 305	5.30 324	0.03 58	0.04 143	1.30 115	0.06 178	3.05 104	0.87 62	3.33 317	0.12 65	0.98 166	0.65 228	3.40 168	1.82 262	0.01 294	0.04 228	0.02 340	0.01 238	0.10 197	0.09 100

KYRaft	1.26 218	0.08 3	1.58 30	0.06 114	0.23 238	1.28 111	0.75 315	2.92 91	0.81 54	3.20 314	7.14 353	0.99 167	2.70 324	1.56 124	0.16 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	1.66 350

MLCV	1.19 195	0.97 271	3.09 221	0.07 124	0.00 1	1.63 224	0.04 150	3.33 125	1.57 201	2.74 301	1.83 255	0.99 167	0.40 193	5.31 253	1.53 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.11 117

iResNetv2_ROB	1.32 233	1.82 348	6.02 337	1.27 354	0.00 1	1.41 153	0.05 162	4.48 226	1.46 190	1.02 143	1.28 227	1.00 169	0.27 163	4.72 220	1.12 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 347	0.16 147

CoDeX	1.03 167	0.45 158	2.50 186	0.06 114	0.20 226	1.51 185	0.20 234	6.54 352	1.96 254	0.73 99	0.68 174	1.04 170	0.31 170	3.86 186	0.38 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.07 75

test_3	0.81 96	0.15 28	2.17 134	0.36 241	0.58 313	1.03 27	0.01 18	3.01 102	0.59 29	0.98 130	0.02 1	1.04 170	0.04 42	3.72 180	0.39 132	0.00 1	0.92 331	0.00 1	0.25 355	0.16 266	0.69 275

RAFT-RH_RVC	2.11 305	0.30 114	2.27 148	0.74 317	0.26 256	1.51 185	0.02 73	0.61 5	1.23 125	5.28 352	21.18 393	1.04 170	0.07 73	6.90 318	0.61 168	0.04 334	0.00 1	0.00 1	0.03 259	0.02 35	0.00 1

DEmStereo	1.56 268	0.16 38	2.44 180	0.09 148	0.02 104	1.77 250	0.87 318	1.72 48	1.08 91	2.48 286	6.30 348	1.06 173	5.02 360	6.28 286	1.81 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.01 10

test-1	0.77 91	0.31 120	1.67 42	0.03 58	0.97 350	1.23 85	0.07 180	4.63 243	0.75 44	0.73 99	0.67 173	1.06 173	0.03 33	0.58 45	0.80 193	0.02 318	0.79 315	0.00 1	0.07 283	0.01 9	0.96 301

xxxx	2.26 318	0.43 155	2.30 152	0.01 9	0.68 330	1.47 172	0.00 1	6.56 353	2.32 281	1.56 206	2.07 267	1.07 175	0.06 63	4.81 230	18.87 396	0.00 1	1.11 357	0.00 1	0.21 343	0.06 133	1.65 346

TDLM	1.32 233	0.90 252	2.42 176	0.61 290	0.03 122	1.59 205	2.04 349	3.73 142	2.29 279	1.70 224	0.94 204	1.07 175	0.67 231	6.49 295	1.12 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 284	0.54 253

test-3	0.86 111	0.15 28	2.03 113	0.37 244	0.56 308	1.01 24	0.02 73	3.05 104	0.54 23	1.98 245	0.02 1	1.09 177	0.04 42	3.73 181	0.38 125	0.00 1	0.93 337	0.00 1	0.25 355	0.16 266	0.82 286

test_1	0.84 105	0.15 28	2.03 113	0.37 244	0.55 305	1.01 24	0.02 73	3.06 106	0.55 26	1.73 226	0.02 1	1.09 177	0.04 42	3.70 179	0.38 125	0.00 1	0.93 337	0.00 1	0.25 355	0.16 266	0.84 288

GANet-ADL	0.62 58	0.16 38	1.89 95	0.15 185	0.02 104	1.46 166	0.02 73	3.83 157	0.75 44	0.40 50	1.08 212	1.09 177	0.18 140	0.65 62	0.47 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.13 131

IRAFT_RVC	1.13 184	0.39 143	2.40 166	1.51 366	0.25 247	1.37 136	0.31 277	2.93 96	1.24 127	1.58 213	0.79 187	1.14 180	1.54 284	6.53 296	0.44 135	0.00 1	0.12 258	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.03 36

AFF-stereo	0.89 120	1.05 288	1.70 46	0.49 272	0.18 220	1.21 77	0.01 18	3.58 133	1.62 212	0.84 111	1.93 259	1.14 180	0.26 160	1.24 112	0.68 180	0.00 1	0.64 305	0.00 1	0.00 1	0.26 315	0.89 294

BEATNet_4x	1.24 206	1.45 329	5.03 314	0.58 285	0.02 104	1.34 130	0.09 197	5.29 287	1.69 224	2.01 247	0.25 96	1.18 182	0.44 197	2.11 147	2.70 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.54 253

MyStereo8	1.16 191	0.86 246	3.73 262	0.86 331	0.04 143	1.47 172	0.01 18	4.64 244	2.13 264	1.47 199	1.10 215	1.21 183	0.31 170	1.12 100	1.50 247	0.00 1	1.45 386	0.00 1	0.30 370	0.10 197	0.93 300

iRaft-Stereo_20w	1.39 244	0.18 50	3.72 260	0.79 324	0.56 308	1.90 258	0.65 309	8.85 382	1.05 87	2.05 251	0.42 138	1.24 184	1.23 266	1.69 132	0.95 217	0.00 1	0.62 303	0.00 1	0.44 378	0.02 35	1.41 331

MyStereo05	1.01 161	0.47 163	3.36 237	0.03 58	0.14 203	1.53 190	0.02 73	4.11 196	3.37 334	1.43 195	0.03 29	1.27 185	0.39 192	1.39 120	0.97 218	0.00 1	1.10 355	0.00 1	0.16 315	0.02 35	0.37 224

RAFT + AFF	1.88 285	1.84 351	4.19 276	0.05 96	0.85 338	2.29 275	1.00 327	6.32 346	2.26 276	1.88 233	1.80 254	1.27 185	3.66 344	6.56 297	2.36 289	0.02 318	0.34 285	0.00 1	0.01 238	0.41 352	0.50 250

FADNet-RVC-Resample	1.28 221	1.46 330	6.58 351	0.10 158	0.14 203	1.54 194	0.25 253	4.29 218	1.46 190	0.61 82	0.23 93	1.29 187	0.28 165	5.23 250	1.06 227	0.10 352	0.16 262	0.09 357	0.06 281	0.28 323	0.39 234

MyStereo04	1.01 161	0.51 174	3.49 244	0.03 58	0.34 283	1.66 233	0.02 73	4.18 204	2.93 326	1.10 155	0.03 29	1.30 188	0.58 212	1.32 117	1.02 224	0.00 1	1.19 374	0.00 1	0.18 330	0.03 90	0.37 224

CFNet	1.24 206	1.33 320	3.20 227	0.26 229	0.03 122	1.43 155	0.04 150	5.03 270	2.39 289	0.61 82	0.71 175	1.30 188	0.23 154	6.72 307	1.16 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 309	0.10 110

MMNet	1.33 237	0.69 218	4.18 275	0.11 170	0.01 59	4.08 333	0.02 73	4.27 215	1.49 195	2.17 257	0.33 114	1.34 190	1.20 260	4.52 212	1.93 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 220	0.06 65

ttt	1.79 282	0.32 124	2.41 168	0.58 285	0.26 256	1.64 231	0.00 1	6.26 344	2.57 303	1.91 236	2.39 282	1.39 191	0.11 108	5.55 263	7.97 358	0.00 1	1.05 345	0.00 1	0.16 315	0.06 133	1.14 312

IER	0.88 114	0.38 141	2.74 200	0.01 9	0.00 1	2.27 272	0.02 73	3.65 137	1.30 160	1.45 197	0.96 206	1.39 191	1.16 258	1.60 127	0.53 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.02 23

GwcNet-ADL	0.71 80	0.22 88	2.22 140	0.05 96	0.01 59	1.32 125	0.02 73	3.82 152	1.61 206	1.06 149	0.44 142	1.46 193	0.22 153	0.94 96	0.62 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.14 136

ToySt	0.92 126	0.51 174	4.35 284	0.21 210	0.71 334	1.32 125	0.00 1	2.77 80	1.33 165	0.21 35	0.51 154	1.47 194	0.11 108	1.14 101	0.87 204	0.03 328	0.69 306	0.00 1	0.20 338	0.10 197	1.88 375

AACVNet	1.04 168	0.87 248	2.22 140	0.25 225	0.00 1	1.79 252	0.01 18	4.21 206	0.79 49	1.17 164	0.27 102	1.50 195	0.16 131	6.30 288	0.89 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 301	0.04 42

CVANet_RVC	1.37 241	0.82 242	3.23 230	0.54 279	0.11 191	1.48 177	0.46 292	4.01 180	2.23 273	3.33 317	1.34 231	1.51 196	0.37 180	6.38 290	0.69 182	0.01 294	0.00 1	0.00 1	0.05 274	0.19 287	0.62 267

AdaStereo	0.76 88	0.12 18	1.73 49	0.05 96	0.00 1	1.46 166	0.23 246	5.16 280	1.66 221	1.19 165	0.37 126	1.54 197	0.17 136	0.86 93	0.54 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.08 80
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.
SQANet	2.65 329	1.92 357	3.73 262	4.47 387	2.98 384	2.59 290	0.24 249	4.66 247	1.11 96	2.48 286	0.59 163	1.57 198	0.86 246	3.95 187	1.67 257	7.97 394	0.14 261	0.48 372	0.03 259	7.84 389	3.68 389

SACVNet	1.14 187	0.74 224	2.49 185	0.07 124	0.00 1	1.65 232	0.28 263	4.52 232	1.51 196	2.11 254	0.79 187	1.57 198	0.07 73	5.28 252	1.31 236	0.01 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 315	0.18 160

SST-Stereo	1.12 182	0.10 10	1.98 104	0.85 330	0.24 243	1.72 245	0.56 304	2.10 58	2.01 257	1.19 165	1.07 211	1.57 198	1.88 303	6.92 320	0.24 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.02 23

GEStereo_RVC	1.25 209	0.76 230	2.61 192	0.37 244	0.01 59	1.40 146	0.11 206	6.93 359	1.20 116	1.22 173	0.78 186	1.58 201	0.77 239	6.13 281	0.66 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.23 187

XPNet_ROB	1.41 248	0.81 240	2.75 201	0.04 82	0.01 59	1.70 243	0.17 224	4.14 200	1.69 224	4.12 334	1.10 215	1.58 201	0.52 203	5.13 246	4.07 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 220	0.25 197

AAGNet	1.60 271	0.15 28	1.76 60	1.17 351	0.27 261	1.51 185	0.64 307	1.71 47	1.20 116	1.67 220	0.81 190	1.59 203	2.23 309	6.08 279	11.16 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.02 23

FENet	0.61 56	0.22 88	1.75 54	0.05 96	0.00 1	1.21 77	0.05 162	3.78 144	1.28 148	1.08 151	0.02 1	1.61 204	0.09 93	0.60 54	0.35 109	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.08 80

ADCRef	2.57 328	1.40 326	7.90 365	0.11 170	0.11 191	4.71 347	0.74 314	5.45 303	1.66 221	3.15 313	1.65 248	1.61 204	2.25 310	4.54 215	15.56 390	0.03 328	0.00 1	0.01 321	0.10 295	0.27 320	0.23 187

iRaft-Stereo_5w	1.28 221	0.93 260	3.51 245	0.14 180	0.66 327	1.21 77	0.01 18	3.87 162	1.06 88	0.19 28	1.97 261	1.62 206	1.50 282	6.80 311	1.07 229	0.00 1	0.16 262	0.00 1	0.06 281	0.26 315	0.67 273

delet	1.31 230	0.61 202	2.64 196	0.05 96	0.17 217	2.84 303	1.00 327	4.88 259	2.46 295	1.38 190	1.37 232	1.62 206	0.90 249	4.52 212	1.48 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.08 80

STTRV1_RVC		0.39 143		0.34 239	0.01 59	2.50 285	0.34 282	6.44 348	3.75 341	0.86 115	5.12 336	1.63 208	1.08 255	7.64 349	1.58 251	1.07 376	2.64 408	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 42

knoymous	0.41 17	0.09 6	1.34 14	0.05 96	0.01 59	1.15 60	0.01 18	2.36 66	0.23 3	0.51 77	0.02 1	1.64 209	0.00 1	0.49 31	0.33 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.04 42

DAS	1.40 246	0.11 13	2.83 207	0.04 82	0.01 59	1.31 117	1.14 333	4.51 229	2.02 259	4.84 346	2.33 275	1.65 210	0.56 208	5.53 261	0.85 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.19 163

SepStereo	1.41 248	0.11 13	2.83 207	0.04 82	0.01 59	1.31 117	1.14 333	4.51 229	2.02 259	4.84 346	2.33 275	1.65 210	0.56 208	5.78 270	0.85 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.19 163

FINET	2.99 332	2.11 363	7.66 361	1.13 349	1.79 371	4.35 341	3.34 363	5.66 311	7.93 376	2.49 288	3.29 309	1.66 212	2.47 318	6.70 306	4.44 332	0.82 373	1.38 384	0.03 345	0.30 370	0.36 342	1.88 375

FADNet	1.38 242	1.42 328	5.62 332	0.03 58	0.06 156	2.56 288	0.16 221	4.66 247	1.64 219	0.35 44	0.11 61	1.66 212	1.05 254	5.64 268	1.59 252	0.18 362	0.02 217	0.01 321	0.01 238	0.52 363	0.23 187

UCFNet_RVC	0.78 93	0.68 215	2.05 117	0.02 39	0.29 267	1.57 202	0.02 73	3.57 131	0.87 62	1.35 187	0.74 179	1.66 212	0.20 149	1.92 142	0.61 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 42

psm_up	1.01 161	0.68 215	2.47 182	0.04 82	0.00 1	2.01 263	0.05 162	4.09 191	1.29 152	2.65 292	0.47 149	1.71 215	0.44 197	3.65 178	0.45 139	0.06 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.06 65

DMCA	0.87 112	0.52 179	3.24 231	0.01 9	0.01 59	1.30 115	0.02 73	3.69 138	1.87 245	2.29 266	0.17 68	1.71 215	0.10 100	0.76 74	1.42 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.12 123

GMStereo_Zeroshot	0.67 70	0.24 96	1.87 90	0.87 332	0.00 1	1.26 102	0.01 18	2.01 57	0.42 14	1.44 196	0.58 162	1.73 217	0.19 144	2.62 152	0.10 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.09 100

STTStereo	0.98 154	0.62 204	3.78 264	0.25 225	0.15 211	1.44 158	0.10 204	3.57 131	1.75 237	1.46 198	0.19 82	1.74 218	0.44 197	3.47 171	0.54 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.05 57

RAFT_R40	1.08 175	0.11 13	2.09 126	0.83 328	0.20 226	1.68 241	0.64 307	2.11 59	1.19 110	1.05 146	1.13 218	1.77 219	1.43 276	6.90 318	0.33 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.01 10

BSDual-CNN	0.94 133	0.15 28	1.48 19	0.04 82	0.00 1	3.30 314	0.20 234	6.00 331	1.17 105	2.36 273	0.64 168	1.78 220	0.10 100	0.80 84	0.71 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.06 65

psmg	0.93 130	0.15 28	1.48 19	0.02 39	0.00 1	3.25 313	0.26 255	5.45 303	1.17 105	2.00 246	1.45 236	1.78 220	0.10 100	0.80 84	0.71 184	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.02 35	0.04 42

CSP-Net	1.13 184	0.76 230	1.67 42	0.01 9	0.00 1	2.81 301	0.05 162	5.62 308	1.14 100	1.14 160	0.85 197	1.80 222	0.23 154	6.10 280	0.36 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 238	0.03 36

MFMNet_re	2.39 324	1.65 344	6.10 339	3.04 383	0.90 344	2.34 280	0.98 325	4.77 255	3.79 342	6.95 361	7.08 352	1.84 223	3.79 348	2.53 150	1.57 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 309	0.26 201

Wz-Net-MNSev	2.17 311	1.90 356	7.77 363	0.02 39	0.01 59	4.60 345	2.08 350	5.70 314	2.83 323	4.02 332	1.50 240	1.87 224	2.53 320	5.10 244	3.04 311	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.31 211

GANetREF_RVC	1.25 209	1.39 325	4.10 273	0.10 158	0.00 1	2.25 270	0.18 230	4.68 249	2.78 319	0.69 90	0.34 115	1.87 224	0.65 228	5.07 242	0.68 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.07 75
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
DispNO	1.68 274	1.27 313	6.40 346	0.11 170	0.15 211	1.40 146	0.17 224	5.17 281	2.33 283	2.03 248	2.85 299	1.90 226	0.99 252	6.17 282	2.33 287	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.01 238	0.16 266	0.17 152

THIR-Stereo	1.54 264	0.48 165	1.88 92	0.01 9	0.02 104	1.08 40	4.17 371	2.48 70	0.41 13	1.09 153	4.30 330	1.90 226	4.08 352	6.84 313	1.81 260	0.00 1	0.00 1	0.04 349	0.00 1	0.06 133	0.04 42

UPFNet	0.99 156	0.32 124	2.89 210	0.00 1	0.00 1	1.90 258	0.11 206	4.10 193	1.10 95	2.35 271	0.12 65	1.91 228	0.08 84	4.02 188	0.78 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.04 42

CFNet-RSSM	0.60 55	0.15 28	1.55 28	0.05 96	0.14 203	1.27 108	0.02 73	4.87 258	0.58 28	0.34 43	0.02 1	1.92 229	0.04 42	0.49 31	0.25 81	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.27 366	0.01 9	0.10 110

ACVNet	0.75 86	0.56 189	2.30 152	0.09 148	0.00 1	1.39 142	0.21 240	2.76 77	1.34 168	0.88 116	0.75 181	1.92 229	0.26 160	0.51 36	1.65 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 258	0.20 175

acv_ft	0.94 133	0.56 189	2.28 149	0.04 82	1.07 357	1.71 244	0.01 18	4.41 223	1.34 168	1.53 204	0.75 181	1.92 229	0.45 200	0.51 36	1.74 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 331	0.20 175

Any-RAFT	0.76 88	0.13 23	1.46 17	0.03 58	0.01 59	2.76 298	0.08 186	4.09 191	1.69 224	1.08 151	0.26 101	1.95 232	0.31 170	0.95 98	0.09 12	0.01 294	0.20 269	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.08 80

Anonymous Stereo	2.31 321	1.93 358	10.83 383	0.65 299	0.22 232	1.66 233	4.27 375	4.51 229	2.99 327	3.12 312	1.87 257	1.95 232	0.11 108	7.17 338	4.68 335	0.01 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 220	0.20 175

DeepPrunerF	2.71 330	1.57 340	16.51 395	0.22 211	0.33 282	1.45 162	0.28 263	6.26 344	9.92 379	1.25 176	0.44 142	1.98 234	1.61 292	7.33 340	4.17 330	0.00 1	0.01 190	0.07 354	0.10 295	0.33 333	0.29 208

PWCDC_ROB	3.41 342	2.29 365	5.16 321	0.19 195	0.02 104	3.11 309	0.02 73	5.15 277	12.27 382	1.36 189	23.33 400	1.98 234	3.35 339	4.93 235	3.71 323	0.28 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.71 376	0.32 213

pcwnet_v2	1.36 240	0.21 83	5.89 335	0.15 185	0.01 59	1.78 251	0.02 73	5.77 322	3.19 333	1.69 223	1.94 260	2.00 236	0.79 242	3.09 162	0.33 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 238	0.04 111	0.27 204

111	1.00 159	1.05 288	3.63 251	0.01 9	0.04 143	1.20 71	0.16 221	4.50 228	2.24 274	1.32 182	1.15 221	2.00 236	0.31 170	0.59 52	0.79 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 197	0.84 288

SuperB	3.75 352	2.46 371	15.54 394	0.32 237	0.06 156	4.29 339	1.61 342	4.25 212	11.49 381	2.56 291	1.31 230	2.01 238	1.86 302	6.94 323	8.94 362	0.05 338	0.03 224	0.10 360	0.08 287	10.62 398	0.56 260

Syn2CoEx	1.91 288	1.85 352	6.43 350	0.05 96	0.00 1	1.47 172	0.54 299	6.03 335	2.24 274	2.24 264	2.19 268	2.06 239	3.10 335	6.57 298	2.58 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 336	0.40 236

GANet-RSSM	1.09 177	0.80 238	2.41 168	0.72 310	0.00 1	1.39 142	0.02 73	5.15 277	1.07 89	0.95 128	0.34 115	2.06 239	1.12 256	4.69 217	0.80 193	0.00 1	0.00 1	0.04 349	0.00 1	0.15 258	0.09 100

DeepPruner_ROB	1.04 168	0.99 277	3.05 219	0.02 39	0.00 1	1.60 209	0.17 224	3.96 172	0.52 20	3.41 320	0.03 29	2.06 239	0.17 136	3.35 165	1.12 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.14 136

HGLStereo	1.17 192	0.53 181	2.39 165	0.01 9	0.02 104	1.45 162	0.01 18	4.05 185	1.14 100	1.42 194	3.06 302	2.09 242	1.21 264	4.60 216	1.33 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 197	0.06 65

DRN-Test	1.79 282	0.51 174	4.94 311	0.19 195	0.14 203	3.30 314	0.19 233	6.58 354	2.31 280	4.40 340	0.77 184	2.10 243	1.73 296	5.40 257	2.82 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 238	0.12 228	0.27 204

PSMNet-ADL	0.88 114	0.12 18	1.32 13	0.07 124	0.01 59	2.03 264	0.03 121	3.00 100	1.28 148	0.39 49	0.66 171	2.12 244	0.67 231	4.19 192	1.38 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.24 191

DualNet	1.91 288	0.50 167	4.37 285	0.46 257	0.03 122	1.60 209	0.03 121	3.81 147	6.87 366	1.57 208	2.38 277	2.14 245	0.38 182	1.73 133	9.02 363	0.00 1	1.12 359	0.00 1	0.17 323	0.10 197	1.86 370

ffm	1.46 253	0.50 167	4.37 285	0.46 257	0.03 122	1.60 209	0.03 121	3.81 147	6.87 366	1.57 208	2.38 277	2.14 245	0.38 182	1.73 133	0.12 25	0.00 1	1.12 359	0.00 1	0.17 323	0.10 197	1.86 370

ff1	2.20 313	0.50 167	4.37 285	0.46 257	0.03 122	1.60 209	0.03 121	3.81 147	6.87 366	1.57 208	2.38 277	2.14 245	0.38 182	7.65 350	9.02 363	0.00 1	1.12 359	0.00 1	0.17 323	0.10 197	1.86 370

mmx	2.08 299	0.50 167	4.37 285	0.46 257	0.03 122	1.60 209	0.03 121	6.21 339	2.77 317	1.57 208	2.38 277	2.14 245	0.38 182	7.65 350	9.02 363	0.00 1	1.08 348	0.00 1	0.17 323	0.06 133	1.25 321

xxx	2.08 299	0.50 167	4.37 285	0.46 257	0.03 122	1.60 209	0.03 121	6.21 339	2.77 317	1.57 208	2.38 277	2.14 245	0.38 182	7.65 350	9.02 363	0.00 1	1.08 348	0.00 1	0.17 323	0.06 133	1.25 321

NLCA_NET_v2_RVC	1.20 196	0.85 243	3.90 268	0.61 290	0.99 352	1.40 146	0.01 18	4.06 187	1.56 200	2.38 277	0.36 125	2.15 250	0.57 211	4.52 212	0.67 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 238	0.02 35	0.03 36
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CFNet_ucs	0.84 105	0.23 92	2.43 178	0.01 9	0.01 59	1.34 130	0.01 18	3.82 152	1.61 206	1.24 175	1.13 218	2.16 251	0.41 195	2.08 146	0.17 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.17 152

RAFT_CTSACE	0.85 108	0.95 264	2.60 190	0.60 288	0.05 151	1.20 71	0.01 18	3.18 117	0.85 60	0.79 106	1.57 244	2.18 252	0.78 241	1.20 106	0.22 68	0.00 1	0.33 282	0.00 1	0.00 1	0.28 323	0.21 181

Gwc-CoAtRS	0.52 33	0.16 38	1.68 45	0.05 96	0.13 198	1.06 33	0.03 121	2.88 85	0.54 23	0.40 50	0.02 1	2.22 253	0.03 33	0.49 31	0.26 88	0.00 1	0.09 252	0.00 1	0.22 347	0.01 9	0.11 117

raft_robust	1.21 198	1.05 288	2.00 107	0.10 158	0.43 294	1.39 142	0.02 73	4.21 206	2.32 281	0.44 58	0.02 1	2.23 254	1.39 274	7.00 329	0.35 109	0.00 1	0.78 314	0.00 1	0.18 330	0.10 197	0.19 163

GASNet	1.77 281	2.50 372	7.05 355	0.47 263	0.02 104	1.50 181	0.20 234	4.55 236	2.55 302	0.98 130	1.48 239	2.24 255	1.57 290	6.25 283	3.41 320	0.00 1	0.05 233	0.00 1	0.00 1	0.55 366	0.12 123

PCWNet_CMD	0.70 78	0.18 50	2.22 140	0.01 9	0.01 59	1.09 47	0.00 1	3.17 115	1.35 172	0.50 75	0.29 105	2.28 256	1.46 280	1.22 110	0.11 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.19 163

ccs_rob	0.71 80	0.20 79	2.35 160	0.00 1	0.01 59	1.24 89	0.00 1	3.17 115	0.91 72	0.82 110	0.45 145	2.28 256	0.63 222	1.78 139	0.18 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.14 136

StereoDRNet	1.66 273	1.21 307	5.39 328	0.06 114	0.11 191	2.49 284	1.06 330	5.28 286	1.89 247	3.60 325	0.63 166	2.28 256	0.64 225	4.70 218	3.25 315	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.01 238	0.15 258	0.36 223

NaN_ROB	2.33 322	1.31 318	4.55 294	0.32 237	0.30 279	3.13 310	5.01 382	4.57 238	2.78 319	5.49 354	1.73 249	2.28 256	1.98 306	7.48 345	4.32 331	0.01 294	0.06 239	0.03 345	0.09 290	0.20 291	0.88 293

CFNet_pseudo	0.71 80	0.20 79	2.34 159	0.01 9	0.01 59	1.24 89	0.00 1	3.19 118	0.92 73	0.85 112	0.47 149	2.29 260	0.61 215	1.79 140	0.17 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.14 136

MSMDNet	0.71 80	0.18 50	2.22 140	0.01 9	0.01 59	1.09 47	0.00 1	3.25 120	1.35 172	0.52 78	0.29 105	2.29 260	1.45 277	1.22 110	0.11 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.19 163

PA-Net	1.56 268	1.13 299	5.13 318	0.07 124	0.17 217	1.46 166	0.53 298	4.73 251	3.04 328	0.92 124	1.30 228	2.29 260	0.62 220	6.63 301	3.00 310	0.01 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 157	0.15 143
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
Wz-Net-LNSev-Ref	1.86 284	1.13 299	5.96 336	0.02 39	0.00 1	5.00 350	0.29 270	5.31 289	2.38 287	2.65 292	1.15 221	2.32 263	1.95 305	5.59 265	3.35 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.14 136

BUS	1.05 171	0.15 28	1.48 19	0.04 82	0.00 1	5.73 357	0.03 121	6.00 331	1.17 105	2.36 273	0.64 168	2.35 264	0.06 63	0.80 84	0.05 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.06 65

NINENet	1.14 187	0.34 131	2.08 120	0.10 158	0.01 59	5.73 357	0.03 121	5.39 296	1.54 199	1.61 214	0.72 177	2.35 264	0.06 63	2.82 157	0.05 5	0.00 1	0.01 190	0.01 321	0.00 1	0.04 111	0.00 1

PSMNet-RSSM	1.10 178	0.88 249	2.30 152	0.23 215	0.00 1	1.41 153	0.03 121	5.44 302	1.19 110	1.56 206	0.50 151	2.46 266	0.71 235	4.23 196	0.90 211	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.10 197	0.08 80

NVstereo2D	1.25 209	0.34 131	5.21 323	0.09 148	0.03 122	1.61 216	0.23 246	4.95 267	1.92 251	1.05 146	0.38 129	2.53 267	0.61 215	5.36 256	0.44 135	0.00 1	0.10 254	0.00 1	0.03 259	0.04 111	0.19 163

GANet	2.23 316	0.92 259	3.10 222	0.88 333	0.08 173	2.25 270	3.25 361	4.61 241	1.71 230	2.55 290	9.98 364	2.56 268	1.47 281	7.52 347	2.98 309	0.00 1	0.04 228	0.02 340	0.08 287	0.14 246	0.42 242

riskmin	0.95 142	0.06 1	2.01 108	0.80 325	0.86 341	1.58 204	0.24 249	4.28 216	0.53 21	0.85 112	0.29 105	2.60 269	1.04 253	0.70 66	0.61 168	0.00 1	0.85 321	0.00 1	0.26 362	0.01 9	1.48 334

StereoDRNet-Refined	0.96 145	0.28 109	1.94 102	0.03 58	0.01 59	1.34 130	0.01 18	4.02 181	1.33 165	2.16 256	1.23 224	2.62 270	0.18 140	2.06 145	1.82 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 266	0.06 65
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ADLNet	1.35 239	0.55 183	2.95 214	0.01 9	0.05 151	2.22 269	0.11 206	5.06 273	2.83 323	2.42 282	2.19 268	2.63 271	0.68 233	3.59 177	1.37 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 279	0.27 204

Ntro	3.66 350	2.08 362	4.34 283	7.58 393	4.53 389	6.25 362	0.72 313	5.35 290	1.65 220	0.48 72	1.77 252	2.68 272	1.25 268	5.10 244	2.31 285	8.72 396	0.31 280	2.13 388	0.05 274	9.73 393	6.18 395

UNet	1.21 198	0.36 135	4.56 295	0.04 82	0.02 104	2.30 276	0.02 73	3.70 140	0.98 82	1.32 182	0.14 67	2.70 273	1.54 284	4.49 209	1.96 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.07 75

MDST_ROB	3.81 353	0.21 83	4.29 282	2.64 381	1.45 366	13.85 387	1.02 329	8.06 379	2.67 307	15.14 395	8.81 359	2.70 273	1.55 287	9.31 372	3.90 325	0.03 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.63 268

ETE_ROB	1.42 250	1.04 287	3.10 222	0.02 39	0.03 122	1.81 254	0.22 243	4.73 251	1.67 223	4.77 344	1.43 235	2.77 275	0.08 84	4.23 196	2.20 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.20 175

PSMNet_ROB	1.31 230	1.27 313	3.91 269	0.05 96	0.11 191	1.69 242	0.16 221	3.98 174	1.59 203	1.15 162	0.34 115	2.77 275	0.62 220	4.43 207	3.80 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.12 123

NOSS_ROB	1.47 255	0.49 166	2.40 166	1.00 341	0.17 217	2.56 288	0.01 18	4.86 257	2.62 304	2.32 269	1.74 250	2.79 277	0.02 16	6.96 326	0.60 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.73 279

cross-raft	0.67 70	0.19 73	1.85 82	0.58 285	0.71 334	1.09 47	0.10 204	3.52 130	0.69 40	0.41 55	0.02 1	2.81 278	0.04 42	0.55 39	0.23 75	0.00 1	0.13 260	0.00 1	0.16 315	0.01 9	0.22 182

S-Stereo	2.12 307	0.32 124	6.30 343	0.24 220	0.22 232	2.51 286	1.83 345	5.38 294	5.55 358	2.46 285	5.91 343	2.81 278	0.71 235	5.19 249	2.45 293	0.00 1	0.02 217	0.00 1	0.00 1	0.07 157	0.37 224

CBMV	1.97 295	0.56 189	2.61 192	0.46 257	0.07 164	2.91 306	4.18 372	4.58 239	2.78 319	5.50 355	2.21 270	2.84 280	2.94 328	4.75 224	2.31 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 258	0.60 264
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
APVNet	1.68 274	0.75 226	4.94 311	0.13 178	0.01 59	4.56 344	0.08 186	5.20 282	1.44 187	1.51 201	1.05 210	2.87 281	0.93 250	6.76 310	2.76 300	0.01 294	0.00 1	0.07 354	0.00 1	0.34 336	0.08 80

cf-r	1.18 194	1.02 282	3.22 228	0.25 225	0.02 104	1.44 158	0.03 121	5.11 276	2.16 266	1.31 181	0.59 163	2.87 281	0.24 156	4.26 199	0.79 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 258	0.12 123

DSFCA	1.45 252	0.51 174	2.76 202	0.01 9	0.03 122	3.64 327	0.83 316	3.28 123	1.45 189	3.25 316	0.44 142	2.89 283	1.45 277	6.07 278	2.14 275	0.00 1	0.02 217	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.10 110

iinet-f	1.90 287	0.98 274	13.29 389	0.42 252	0.03 122	4.30 340	0.04 150	3.86 160	1.32 164	1.28 177	0.57 157	2.91 284	2.70 324	2.60 151	3.11 313	0.00 1	0.02 217	0.02 340	0.00 1	0.49 356	0.09 100

fast-acv-ft	1.54 264	0.86 246	4.85 305	0.11 170	0.12 196	3.88 329	0.28 263	2.97 97	2.26 276	0.96 129	3.49 314	2.97 285	1.23 266	3.47 171	2.75 299	0.04 334	0.01 190	0.04 349	0.04 271	0.44 353	0.08 80

aanetorigin	2.99 332	1.00 279	9.85 378	0.23 215	0.23 238	1.59 205	2.01 347	1.94 56	1.25 134	14.45 391	10.04 365	2.98 286	3.75 345	4.97 238	4.01 327	0.10 352	0.05 233	0.09 357	0.11 298	0.55 366	0.55 258

GwcNet-RSSM	1.22 202	1.24 311	3.66 256	0.23 215	0.04 143	1.46 166	0.05 162	4.65 246	1.61 206	1.33 184	0.46 148	2.98 286	0.26 160	4.48 208	1.59 252	0.00 1	0.00 1	0.02 340	0.00 1	0.21 294	0.10 110

IIG-Stereo	1.39 244	0.67 214	1.73 49	2.48 380	0.05 151	1.63 224	0.14 217	3.00 100	1.20 116	2.94 305	2.23 271	3.03 288	0.55 206	7.41 342	0.66 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.07 75

OMP-Stereo	1.29 225	0.75 226	1.67 42	2.47 379	0.29 267	1.61 216	0.32 279	2.38 68	1.09 92	2.66 295	1.14 220	3.04 289	0.17 136	7.40 341	0.60 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 157	0.08 80

SDNR	3.62 348	1.25 312	7.41 359	0.71 308	0.22 232	26.06 410	0.02 73	4.55 236	2.42 292	3.10 311	11.33 367	3.05 290	0.77 239	8.31 365	2.21 280	0.05 338	0.11 256	0.00 1	0.01 238	0.08 167	0.66 270

ssnet_v2	1.33 237	0.64 210	2.83 207	0.06 114	0.03 122	2.08 267	0.36 285	5.88 327	2.33 283	2.52 289	0.88 199	3.06 291	0.54 204	1.75 136	3.30 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 309	0.13 131

MaskLacGwcNet_RVC	1.88 285	0.88 249	3.47 243	1.64 371	0.22 232	4.27 337	0.40 287	3.90 168	1.63 218	0.72 98	0.71 175	3.06 291	0.11 108	5.13 246	1.03 225	5.07 389	0.54 298	0.00 1	0.00 1	1.73 382	3.16 388

CBMV_ROB	2.06 297	0.31 120	2.72 198	0.63 295	0.00 1	2.83 302	0.88 319	5.24 285	2.41 291	4.28 336	6.16 345	3.07 293	3.47 342	5.81 272	2.69 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 123	0.56 260

DDUNet	3.58 343	11.19 407	3.84 266	3.59 386	3.31 386	4.14 335	0.20 234	4.40 222	1.33 165	2.72 298	3.11 305	3.16 294	0.37 180	4.18 190	1.47 245	2.02 386	0.05 233	10.10 398	3.59 404	5.85 388	3.05 387

HSM-Net_RVC	1.51 259	0.11 13	1.93 100	0.00 1	0.01 59	1.91 260	0.05 162	7.86 376	1.93 253	3.77 327	3.76 319	3.16 294	0.36 178	4.34 202	0.83 198	0.01 294	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.11 117
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Anonymous_2	2.17 311	0.32 124	2.35 160	0.80 325	0.85 338	1.67 238	0.22 243	4.62 242	0.71 41	1.12 158	0.40 134	3.18 296	1.94 304	0.84 90	0.77 189	0.06 344	1.09 351	3.25 390	14.62 414	3.25 384	1.43 332

IGEV_Zeroshot_test	1.07 174	0.28 109	3.68 258	0.51 277	0.58 313	1.13 57	0.54 299	4.64 244	0.73 43	1.14 160	0.75 181	3.21 297	0.70 234	0.77 76	0.57 163	0.00 1	0.52 296	0.00 1	0.16 315	0.04 111	1.56 338

RAFT-Test	0.85 108	0.19 73	2.98 216	0.66 300	0.99 352	1.83 256	0.17 224	3.16 114	1.19 110	0.71 92	0.11 61	3.21 297	0.02 16	0.58 45	0.33 99	0.00 1	0.47 290	0.00 1	0.29 368	0.01 9	0.15 143

DGSMNet	2.56 327	1.15 302	7.39 358	1.34 362	2.02 378	3.20 311	3.97 370	6.11 338	1.72 235	1.52 203	2.72 296	3.23 299	0.63 222	4.74 221	2.39 290	1.12 379	1.53 389	1.54 385	1.32 398	1.40 380	2.10 381

RTSC	3.18 339	2.15 364	8.20 369	0.67 305	0.38 285	4.41 343	0.08 186	5.64 309	5.80 362	6.14 358	3.43 313	3.37 300	1.55 287	7.50 346	12.15 379	0.00 1	0.84 320	0.00 1	0.25 355	0.51 359	0.53 252

PWC_ROB	3.30 341	1.83 349	8.47 372	0.62 294	0.56 308	1.31 117	0.39 286	4.53 233	5.05 356	7.66 366	15.14 376	3.37 300	2.43 316	6.86 315	6.74 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 359	0.54 253

hknet	1.21 198	0.25 99	2.89 210	0.04 82	0.00 1	3.30 314	0.20 234	6.00 331	1.19 110	2.36 273	0.64 168	3.38 302	0.05 56	3.04 161	0.73 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.06 65

DLCB_ROB	1.38 242	0.60 197	1.96 103	0.10 158	0.00 1	1.53 190	0.23 246	4.02 181	1.91 250	3.54 322	1.97 261	3.40 303	0.30 166	4.91 234	2.97 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.12 123

CRFU-Net	1.43 251	0.33 130	2.98 216	1.27 354	0.03 122	4.01 332	0.05 162	6.21 339	0.95 75	1.92 238	0.74 179	3.41 304	2.55 321	3.36 166	0.36 113	0.01 294	0.01 190	0.11 361	0.00 1	0.13 238	0.09 100

ccnet	1.96 292	0.68 215	3.59 249	0.26 229	0.19 222	3.68 328	1.55 341	4.89 260	1.77 239	2.68 297	3.92 323	3.44 305	1.72 295	5.02 241	5.22 338	0.06 344	0.00 1	0.09 357	0.01 238	0.13 238	0.32 213

anonymousa	1.15 189	0.38 141	2.43 178	0.70 306	1.49 367	1.45 162	0.02 73	4.23 211	1.13 99	0.91 120	2.52 291	3.46 306	0.55 206	0.55 39	0.60 165	0.00 1	1.13 364	0.00 1	0.54 384	0.04 111	0.86 291

otaku	3.61 346	2.06 361	4.04 272	6.41 391	3.35 387	4.67 346	2.08 350	5.97 330	1.58 202	2.19 258	2.62 294	3.47 307	1.45 277	4.36 203	2.17 276	8.55 395	0.25 270	1.89 386	0.03 259	9.29 392	5.81 394

MyStereo06	1.08 175	0.47 163	3.30 235	0.03 58	0.14 203	1.53 190	0.02 73	5.58 306	0.88 65	1.15 162	0.73 178	3.48 308	1.15 257	0.86 93	0.66 176	0.00 1	1.10 355	0.00 1	0.16 315	0.02 35	0.37 224

PASM	2.20 313	1.85 352	10.33 380	1.00 341	0.41 288	1.98 261	0.90 321	3.85 159	2.76 316	4.38 338	1.53 241	3.49 309	1.54 284	6.60 299	2.43 291	0.14 358	0.02 217	0.00 1	0.03 259	0.33 333	0.39 234

TransformOpticalFlow	1.53 263	0.40 148	3.46 242	0.66 300	0.07 164	1.56 199	0.09 197	4.35 220	1.86 244	1.72 225	2.27 273	3.53 310	3.04 333	6.93 322	0.49 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.10 110

STrans-v2	1.75 278	0.45 158	3.43 240	0.03 58	0.19 222	1.48 177	0.08 186	7.25 367	2.16 266	2.04 249	2.80 297	3.60 311	3.78 347	7.00 329	0.52 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.10 110

AANet_RVC	1.95 290	1.64 343	4.89 306	0.09 148	0.00 1	1.24 89	0.01 18	3.93 169	2.82 322	2.32 269	4.64 333	3.61 312	0.19 144	7.61 348	4.73 336	0.60 371	0.19 268	0.00 1	0.00 1	0.11 220	0.47 244

XX-Stereo	1.24 206	0.25 99	6.03 338	1.30 357	0.29 267	1.28 111	0.00 1	4.12 197	0.60 31	1.29 178	0.50 151	3.63 313	0.03 33	4.05 189	0.18 50	0.00 1	0.58 301	0.00 1	0.23 350	0.03 90	0.47 244

Wz-Net-LNSev	1.60 271	1.48 333	8.20 369	0.03 58	0.03 122	3.95 331	0.13 214	4.89 260	2.33 283	0.92 124	0.31 112	3.64 314	1.40 275	2.90 158	1.50 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 197	0.20 175

PDISCO_ROB	2.54 326	1.40 326	5.07 317	1.06 347	2.01 377	8.28 375	0.17 224	7.96 378	6.01 364	1.48 200	1.75 251	3.67 315	1.25 268	7.74 356	2.07 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 348	0.42 242

SGM-Forest	2.15 309	0.50 167	2.42 176	0.19 195	0.25 247	3.47 324	2.38 355	4.53 233	2.46 295	5.64 356	3.99 328	3.74 316	2.22 308	6.99 328	3.08 312	0.01 294	0.02 217	0.00 1	0.00 1	0.05 123	0.98 303
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCP+	3.18 339	1.81 347	11.33 384	0.07 124	0.20 226	5.83 359	2.80 357	4.60 240	2.69 308	1.68 222	0.28 103	3.75 317	3.14 337	6.82 312	17.90 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 291	0.56 260

CFNet-ft	0.97 152	0.94 261	2.30 152	0.01 9	0.27 261	1.37 136	0.02 73	2.76 77	0.79 49	0.88 116	0.20 86	3.76 318	0.38 182	4.21 193	1.34 239	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.08 167	0.09 100

CFNet_RVC	0.97 152	0.94 261	2.30 152	0.01 9	0.27 261	1.37 136	0.02 73	2.76 77	0.79 49	0.88 116	0.20 86	3.76 318	0.38 182	4.21 193	1.34 239	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.08 167	0.09 100

NCCL2	1.51 259	1.32 319	3.27 233	0.03 58	0.07 164	1.63 224	3.29 362	4.54 235	1.61 206	3.22 315	0.37 126	3.84 320	0.31 170	4.42 206	2.02 272	0.00 1	0.00 1	0.02 340	0.00 1	0.09 186	0.22 182

HH	1.25 209	0.40 148	2.13 130	0.90 335	0.41 288	2.28 273	0.01 18	4.25 212	0.95 75	0.37 47	0.89 200	3.87 321	0.80 243	4.74 221	0.51 154	0.00 1	0.96 341	0.00 1	0.00 1	0.03 90	1.53 335

HanStereo	1.25 209	0.40 148	2.13 130	0.90 335	0.41 288	2.28 273	0.01 18	4.25 212	0.95 75	0.37 47	0.89 200	3.87 321	0.80 243	4.74 221	0.51 154	0.00 1	0.96 341	0.00 1	0.00 1	0.03 90	1.53 335

RAFT	0.91 123	0.96 268	1.82 78	0.89 334	0.44 295	0.97 22	0.08 186	3.71 141	1.25 134	0.36 46	0.20 86	3.87 321	0.27 163	0.70 66	0.49 150	0.00 1	0.83 319	0.00 1	0.01 238	0.47 354	0.87 292

GwcNet	1.96 292	1.51 334	7.43 360	0.30 235	1.20 359	4.13 334	0.61 306	4.45 225	1.92 251	1.53 204	2.31 274	3.93 324	0.54 204	5.50 259	3.16 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 238	0.39 348	0.24 191

ADLNet2	1.52 262	0.79 236	3.51 245	0.01 9	0.69 331	1.26 102	0.26 255	4.84 256	3.10 329	1.67 220	3.23 308	4.17 325	0.80 243	4.77 229	1.00 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 300	0.12 123

hitnet-ft	1.26 218	0.71 219	2.37 163	0.04 82	0.00 1	1.39 142	0.21 240	3.94 170	2.53 300	1.61 214	1.11 217	4.21 326	0.36 178	4.83 232	1.65 255	0.01 294	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.11 220	0.08 80

RP	2.09 301	0.90 252	3.88 267	0.22 211	0.61 318	1.72 245	0.94 322	4.97 268	2.65 306	3.87 329	5.63 341	4.44 327	4.28 354	4.99 239	2.35 288	0.01 294	0.00 1	0.00 1	0.01 238	0.20 291	0.13 131

LALA_ROB	1.55 266	1.07 292	2.99 218	0.02 39	0.06 156	3.20 311	0.49 295	4.07 189	1.80 242	3.79 328	0.66 171	4.51 328	0.25 159	3.82 185	4.07 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 197	0.11 117

LSM	7.83 380	2.59 374	24.93 400	4.71 388	40.61 418	3.55 325	5.22 384	5.91 329	7.48 372	10.86 379	13.66 374	4.55 329	3.92 349	7.72 355	5.88 344	0.02 318	0.26 273	0.00 1	0.00 1	0.30 328	14.53 413

MFN_U_SF_DS_RVC	3.61 346	3.47 383	9.32 376	0.19 195	0.30 279	13.80 386	7.49 400	5.15 277	3.95 344	3.06 310	3.94 325	4.60 330	1.20 260	8.49 367	2.79 304	0.70 372	1.22 376	0.04 349	0.84 390	0.50 358	1.23 318

CSAN	3.10 335	1.72 346	5.85 334	0.37 244	0.14 203	4.15 336	3.91 369	4.94 266	4.65 353	6.43 359	6.29 347	4.62 331	5.17 363	8.13 360	4.85 337	0.02 318	0.03 224	0.03 345	0.05 274	0.26 315	0.48 248

NCC-stereo	2.09 301	1.02 282	4.78 303	0.10 158	0.26 256	2.33 278	0.13 214	5.82 324	1.70 228	2.98 306	3.18 306	4.63 332	5.69 369	6.26 284	2.76 300	0.05 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.14 136

Abc-Net	2.09 301	1.02 282	4.78 303	0.10 158	0.26 256	2.33 278	0.13 214	5.82 324	1.70 228	2.98 306	3.18 306	4.63 332	5.69 369	6.26 284	2.76 300	0.05 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.14 136
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RainbowNet	5.23 367	4.09 393	4.92 310	9.61 398	6.18 392	5.26 355	3.48 365	7.68 375	4.58 352	1.94 242	3.02 301	4.67 334	3.42 340	5.90 273	2.01 270	9.59 398	2.19 397	8.45 394	0.20 338	10.52 396	6.82 397

HSM	1.48 256	0.60 197	1.85 82	0.01 9	0.29 267	1.76 249	0.04 150	6.50 350	1.46 190	1.91 236	1.55 242	4.69 335	1.27 270	6.66 304	0.70 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 157	0.26 201

RYNet	1.76 280	0.81 240	4.24 279	0.34 239	0.10 187	2.62 294	0.07 180	5.36 293	2.08 263	1.38 190	0.35 122	4.71 336	1.35 273	6.73 308	4.61 334	0.00 1	0.05 233	0.00 1	0.00 1	0.05 123	0.33 218

ac_64	1.28 221	0.43 155	2.90 212	0.18 190	0.25 247	1.52 188	0.03 121	5.58 306	1.89 247	0.92 124	0.53 155	4.86 337	0.45 200	5.01 240	0.88 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 197	0.06 65

FBW_ROB	2.74 331	1.02 282	4.72 299	0.43 254	0.18 220	4.35 341	0.18 230	7.28 369	3.50 335	3.57 323	3.38 312	4.86 337	1.22 265	11.70 389	5.76 342	0.17 361	0.08 246	0.59 377	0.12 304	0.28 323	1.40 330

UDG	3.15 337	9.41 405	2.81 204	2.72 382	0.92 346	2.39 281	0.11 206	4.12 197	1.30 160	2.35 271	3.63 317	4.96 339	1.58 291	4.33 201	2.89 307	1.22 382	0.04 228	8.09 393	3.80 405	4.94 386	1.35 327

AF-Net	2.51 325	1.12 297	5.46 330	0.01 9	0.13 198	2.03 264	0.47 293	7.04 364	2.74 314	4.09 333	10.64 366	4.99 340	2.94 328	4.94 236	3.28 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 279	0.15 143

XQC	3.16 338	2.00 360	7.71 362	0.97 340	0.67 328	5.07 351	0.69 311	6.58 354	4.95 355	5.04 350	1.98 264	4.99 340	3.12 336	7.96 359	10.02 372	0.00 1	0.63 304	0.00 1	0.18 330	0.36 342	0.38 233

SHD	3.58 343	1.83 349	6.41 347	1.34 362	1.21 360	4.84 348	0.17 224	7.95 377	12.83 383	7.86 367	3.32 311	5.08 342	2.63 322	5.54 262	8.57 360	0.01 294	0.75 313	0.00 1	0.18 330	0.31 329	0.73 279

DANet	1.96 292	0.24 96	3.72 260	0.78 323	0.48 300	2.65 295	0.34 282	3.94 170	1.71 230	4.35 337	1.56 243	5.09 343	0.56 208	6.97 327	5.99 345	0.01 294	0.00 1	0.00 1	0.01 238	0.04 111	0.66 270
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
LL-Strereo	2.29 320	1.55 338	5.01 313	0.64 297	2.78 383	1.52 188	0.05 162	5.04 271	1.24 127	2.73 299	2.87 300	5.10 344	5.49 367	7.22 339	0.81 195	0.04 334	1.31 381	0.00 1	0.00 1	0.31 329	2.08 380

ADCL	3.64 349	1.54 336	8.53 374	0.26 229	0.28 266	7.37 366	4.49 377	5.42 300	3.61 337	4.79 345	3.85 322	5.14 345	4.47 355	6.28 286	15.73 391	0.05 338	0.01 190	0.11 361	0.13 306	0.34 336	0.33 218

Nwc_Net	2.25 317	0.98 274	5.37 326	0.07 124	0.11 191	2.80 300	0.05 162	7.36 370	1.30 160	2.77 302	8.21 357	5.18 346	2.98 332	5.16 248	2.46 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.08 80

RGC	2.11 305	0.95 264	4.61 297	0.08 132	0.29 267	3.34 318	0.11 206	5.40 298	1.78 241	3.93 331	4.52 331	5.20 347	3.05 334	5.78 270	2.78 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.18 160

AnyNet_C32	4.41 362	3.74 390	15.17 393	0.48 271	0.51 302	5.99 361	6.52 396	5.30 288	2.72 313	6.86 360	3.66 318	5.21 348	3.19 338	7.42 343	19.54 397	0.08 349	0.04 228	0.20 368	0.09 290	0.67 374	0.76 282

FAT-Stereo	1.95 290	0.23 92	3.66 256	0.18 190	0.03 122	1.80 253	0.94 322	5.35 290	3.11 330	4.23 335	5.00 335	5.22 349	2.76 326	5.07 242	1.09 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 123	0.17 152

RASNet	1.75 278	0.71 219	2.93 213	0.20 209	3.20 385	1.75 248	0.26 255	3.87 162	2.64 305	0.98 130	1.46 238	5.25 350	1.67 294	6.73 308	2.81 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.47 244

psmorigin	2.16 310	0.75 226	10.72 382	0.24 220	0.03 122	1.62 221	0.20 234	3.80 146	1.16 102	5.40 353	3.08 303	5.77 351	2.29 311	5.62 267	2.13 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.25 197

G-Net	3.58 343	0.58 192	5.14 320	1.61 368	1.86 372	10.46 380	1.85 346	3.24 119	1.69 224	8.68 370	11.81 370	6.03 352	7.62 377	4.82 231	5.52 341	0.08 349	0.12 258	0.07 354	0.15 309	0.16 266	0.16 147

CBFPSM	1.51 259	1.00 279	5.32 325	0.05 96	0.01 59	3.57 326	0.04 150	4.06 187	1.03 85	0.65 85	0.21 89	6.06 353	3.60 343	2.65 153	1.82 262	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.09 186	0.12 123

DispFullNet	8.26 381	24.76 415	14.96 392	14.77 408	7.78 400	5.23 353	0.09 197	5.67 312	3.16 331	9.01 374	4.87 334	6.15 354	10.66 388	10.44 382	4.54 333	2.54 387	0.33 282	15.59 405	4.84 408	13.17 406	6.59 396

DPSNet	3.98 355	1.01 281	12.58 386	0.74 317	0.55 305	5.24 354	1.53 340	12.44 389	4.82 354	2.89 303	0.97 207	6.37 355	11.43 391	8.20 361	8.61 361	0.09 351	0.51 295	0.11 361	0.38 377	0.35 340	0.83 287

Wz-Net-SNSev	3.01 334	3.59 388	12.98 388	0.45 256	0.04 143	2.72 296	1.12 332	5.80 323	2.42 292	2.30 267	2.62 294	6.39 356	1.29 271	10.20 379	7.19 354	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.29 326	0.72 278

stereogan	2.38 323	0.59 194	5.05 315	0.01 9	0.09 179	8.26 374	0.58 305	4.92 264	3.65 338	4.68 343	4.60 332	6.43 357	2.39 315	5.27 251	0.72 186	0.00 1	0.01 190	0.01 321	0.00 1	0.27 320	0.13 131

DISCO	2.03 296	0.45 158	2.82 206	0.72 310	0.53 303	5.13 352	0.01 18	6.01 334	1.81 243	2.31 268	0.91 202	6.43 357	0.87 247	8.57 369	3.67 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.17 152

EDNetEfficient	6.66 377	1.34 321	34.37 405	0.66 300	1.93 376	2.04 266	3.59 366	3.08 108	14.92 386	20.02 402	9.53 362	6.48 359	10.85 390	7.65 350	15.21 388	0.03 328	0.10 254	0.01 321	0.22 347	0.61 369	0.55 258

ADCS	5.55 371	3.55 384	19.07 396	0.43 254	0.14 203	5.87 360	4.20 374	7.65 374	7.80 375	9.79 377	6.22 346	6.48 359	5.52 368	10.52 383	22.41 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 355	0.97 302

ADCMid	4.33 360	2.40 370	13.81 390	0.23 215	0.40 286	4.90 349	1.23 337	5.73 315	3.73 340	11.06 381	3.94 325	6.67 361	5.11 361	7.11 334	18.03 394	0.12 356	0.08 246	0.55 374	0.46 379	0.61 369	0.49 249

RTS	10.27 389	3.55 384	66.16 414	1.62 369	2.34 379	13.96 388	6.25 391	6.95 361	18.07 392	8.81 371	19.18 387	6.82 362	2.96 330	26.87 409	19.93 399	0.00 1	0.42 287	0.00 1	0.03 259	0.40 350	0.99 304

RTSA	10.27 389	3.55 384	66.16 414	1.62 369	2.34 379	13.96 388	6.25 391	6.95 361	18.07 392	8.81 371	19.18 387	6.82 362	2.96 330	26.87 409	19.93 399	0.00 1	0.42 287	0.00 1	0.03 259	0.40 350	0.99 304

WZ-Net	4.64 363	2.57 373	25.72 401	0.10 158	0.09 179	3.07 308	2.08 350	6.59 356	5.41 357	6.08 357	4.09 329	7.02 364	6.04 372	11.64 386	11.45 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 294	0.61 265

Wz-Net-TNSev	4.36 361	6.36 399	22.98 398	0.22 211	0.06 156	7.00 364	3.45 364	7.46 372	3.81 343	2.12 255	0.63 166	7.29 365	5.11 361	9.87 377	9.72 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 257	0.36 342	0.66 270

ADCPNet	3.94 354	1.47 332	14.87 391	0.11 170	0.45 296	7.19 365	2.23 353	5.42 300	3.18 332	4.53 342	2.03 265	7.48 366	5.27 365	7.05 333	14.73 387	0.02 318	0.74 312	0.04 349	0.91 396	0.23 301	0.85 290

edge stereo	2.06 297	0.42 154	4.20 277	0.14 180	0.09 179	1.82 255	0.51 296	5.38 294	2.48 298	3.45 321	3.96 327	8.28 367	1.80 301	5.90 273	2.30 284	0.00 1	0.00 1	0.01 321	0.00 1	0.16 266	0.19 163

MSC_U_SF_DS_RVC	5.48 370	3.14 382	10.56 381	0.47 263	0.29 267	24.98 407	8.65 404	6.24 342	9.96 380	4.38 338	8.16 356	8.42 368	2.44 317	9.46 375	6.27 348	1.11 378	1.70 393	0.33 371	0.47 381	1.16 379	1.35 327

AnyNet_C01	7.15 379	5.48 397	37.47 407	1.08 348	0.59 315	11.50 382	6.49 395	6.93 359	4.31 347	8.06 368	9.11 361	8.72 369	4.06 350	14.50 395	21.97 406	0.11 354	0.08 246	0.24 370	0.09 290	1.11 378	1.07 310

PVD	6.50 376	1.70 345	6.71 353	1.66 372	1.59 370	7.94 371	0.89 320	11.13 387	24.35 396	12.01 384	19.10 386	8.76 370	9.89 385	9.85 376	11.06 375	0.02 318	1.12 359	0.00 1	0.26 362	0.25 309	1.72 351

MADNet+	11.36 392	15.59 411	70.62 416	1.36 364	1.52 368	20.21 398	4.98 379	12.73 390	8.13 377	3.88 330	6.42 349	8.89 371	6.29 373	32.76 413	29.90 412	0.25 367	1.05 345	0.01 321	0.22 347	0.60 368	1.76 356

MFN_U_SF_RVC	4.10 357	2.36 368	12.04 385	1.00 341	0.27 261	10.31 379	0.51 296	8.83 381	3.69 339	4.90 348	3.30 310	9.33 372	3.43 341	8.28 363	9.42 367	0.41 370	0.53 297	0.52 373	0.81 389	0.90 377	1.05 307

SPS-STEREO	3.67 351	1.46 330	4.23 278	0.36 241	0.23 238	3.93 330	1.20 335	6.67 357	3.50 335	11.05 380	8.81 359	9.53 373	4.63 357	9.10 370	7.25 355	0.01 294	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.13 238	1.28 324
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SAMSARA	4.31 359	1.94 359	7.80 364	1.96 375	1.40 363	10.65 381	7.35 397	7.17 365	4.49 350	8.27 369	3.58 316	10.58 374	3.75 345	7.87 357	6.66 351	0.01 294	1.09 351	0.00 1	0.23 350	0.26 315	1.19 316

ACVNet-4b	6.14 373	2.39 369	6.31 344	9.73 399	7.26 397	8.81 377	1.62 344	7.27 368	6.07 365	0.41 55	6.42 349	11.47 375	2.37 314	9.17 371	2.72 298	9.70 400	2.42 399	10.45 399	0.01 238	11.04 400	7.12 398

SANet	5.04 365	1.86 354	7.96 366	0.39 248	0.12 196	7.51 368	3.73 368	7.20 366	16.07 389	7.15 362	13.16 372	12.35 376	8.70 380	8.28 363	5.37 340	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.13 238	0.71 277

NVStereoNet_ROB	4.22 358	2.29 365	6.13 341	1.40 365	1.14 358	2.84 303	0.97 324	5.67 312	5.66 359	5.25 351	14.28 375	12.40 377	5.35 366	10.74 384	5.33 339	1.24 383	1.01 344	0.67 381	0.62 387	0.63 371	0.69 275
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
EDNetEfficientorigin	10.48 391	2.34 367	98.78 426	0.23 215	0.25 247	3.01 307	0.70 312	4.69 250	17.04 391	19.07 397	15.43 377	12.52 378	11.56 392	9.41 373	12.62 381	0.01 294	0.01 190	0.00 1	0.01 238	0.25 309	1.76 356

ACVNet_1	6.79 378	2.72 377	6.97 354	9.78 400	7.38 399	7.67 369	2.29 354	10.50 385	6.93 370	4.51 341	5.39 339	13.21 379	6.34 374	7.02 332	3.31 318	9.70 400	2.48 401	10.85 401	0.11 298	11.41 402	7.23 399

PWCK	9.63 386	6.94 403	19.91 397	6.25 390	0.22 232	22.62 402	14.62 411	12.15 388	13.48 384	14.34 390	13.17 373	13.25 380	8.40 378	16.14 397	11.57 378	6.38 392	0.26 273	2.41 389	0.11 298	8.57 390	1.74 354

MSMD_ROB	5.26 368	0.52 179	3.22 228	0.15 185	0.01 59	8.63 376	1.06 330	4.76 254	4.16 346	13.72 388	26.77 403	13.87 381	15.95 397	7.89 358	3.94 326	0.11 354	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.34 220

SGM+DAISY	6.27 374	3.62 389	9.36 377	2.30 376	2.34 379	9.12 378	6.38 393	6.98 363	6.00 363	14.26 389	15.55 378	14.02 382	9.84 384	9.45 374	8.56 359	1.21 381	1.60 390	0.58 375	0.86 393	0.63 371	2.74 383

WCMA_ROB	5.16 366	1.07 292	4.40 291	0.66 300	0.69 331	6.28 363	3.63 367	5.39 296	4.05 345	14.77 394	19.39 390	15.46 383	10.72 389	7.67 354	6.77 353	0.19 364	0.27 275	0.18 367	0.20 338	0.18 284	1.23 318

coex-ft	12.25 397	6.22 398	80.44 417	0.15 185	0.15 211	2.43 282	0.98 325	3.07 107	29.54 401	49.22 416	16.44 379	15.69 384	16.17 398	7.44 344	15.30 389	0.05 338	0.07 242	0.01 321	0.05 274	0.35 340	1.15 314

SGM_RVC	4.67 364	0.61 202	2.62 194	1.13 349	0.29 267	7.96 372	2.60 356	7.55 373	4.36 349	12.34 385	9.95 363	15.94 385	8.56 379	10.88 385	6.38 350	0.22 365	0.25 270	0.20 368	0.23 350	0.32 331	0.92 296
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IMH-64-1	10.12 387	3.75 391	4.24 279	11.47 403	9.26 403	11.93 384	5.30 385	18.72 397	15.74 387	7.16 363	18.55 383	16.83 386	6.83 375	11.66 387	9.62 369	10.09 402	2.54 402	15.69 406	1.72 399	12.82 403	8.45 403

IMH-64	10.12 387	3.75 391	4.24 279	11.47 403	9.26 403	11.93 384	5.30 385	18.72 397	15.74 387	7.16 363	18.55 383	16.83 386	6.83 375	11.66 387	9.62 369	10.09 402	2.54 402	15.69 406	1.72 399	12.82 403	8.45 403

ELAS_RVC	8.75 382	1.59 341	6.34 345	1.91 374	1.87 373	11.67 383	12.14 409	10.75 386	16.11 390	22.55 407	21.45 394	18.49 388	18.29 404	14.17 394	12.53 380	0.92 375	1.32 382	0.70 382	0.46 379	0.53 365	1.25 321
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	9.07 383	1.55 338	5.19 322	1.87 373	1.92 375	17.05 392	8.29 402	13.92 391	13.52 385	23.08 408	28.56 408	18.59 389	16.90 400	12.06 391	13.39 384	0.91 374	1.32 382	0.65 380	0.59 385	0.68 375	1.31 325
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
pmcnn	3.98 355	0.95 264	7.29 357	0.71 308	1.42 364	2.84 303	1.22 336	5.89 328	2.42 292	9.34 376	11.71 369	18.88 390	2.65 323	6.89 317	6.35 349	0.00 1	0.07 242	0.00 1	0.00 1	0.21 294	0.76 282

ACVNet_2	9.32 384	2.76 378	8.07 367	8.84 397	6.89 395	14.54 391	4.19 373	14.25 392	23.92 395	7.62 365	19.61 391	20.42 391	5.93 371	8.52 368	3.64 321	9.16 397	1.74 395	7.93 392	0.36 375	10.56 397	7.47 402

FCDSN-DC	5.38 369	0.65 211	3.19 226	0.24 220	0.46 299	5.71 356	1.61 342	5.83 326	4.51 351	14.74 393	22.03 396	20.43 392	13.01 394	8.48 366	6.00 346	0.02 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 157	0.52 251
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
IMH	11.71 394	4.49 394	4.59 296	11.55 405	9.35 405	14.27 390	5.00 381	21.03 405	25.97 399	8.90 373	23.64 401	20.58 393	10.29 386	13.39 393	9.59 368	10.13 405	2.57 404	15.53 404	1.75 401	13.04 405	8.53 405

WAO-7	9.62 385	2.87 379	5.64 333	0.96 339	0.21 231	20.37 399	5.13 383	23.65 411	26.32 400	13.11 387	27.70 406	22.69 394	14.04 395	14.53 396	13.11 382	0.13 357	0.09 252	0.58 375	0.10 295	0.51 359	0.75 281

FC-DCNN	6.44 375	0.46 161	3.25 232	0.54 279	0.56 308	8.01 373	1.37 338	8.76 380	7.15 371	19.35 401	22.25 398	22.72 395	15.44 396	10.37 381	7.93 357	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.64 269

MeshStereo	6.09 372	0.97 271	3.59 249	0.26 229	0.14 203	7.68 370	2.02 348	10.42 384	5.77 360	20.76 403	19.69 392	22.78 396	10.56 387	10.29 380	6.16 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 326	0.41 238
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
LVE	11.75 395	3.56 387	5.48 331	10.38 401	8.28 401	22.54 401	7.53 401	17.01 395	32.01 405	9.26 375	23.28 399	23.43 397	9.72 382	11.79 390	7.81 356	10.09 402	2.62 407	11.07 402	0.59 385	11.18 401	7.44 401

LE_ROB	13.25 398	1.86 354	12.84 387	2.35 377	1.43 365	7.50 367	5.92 388	10.14 383	48.57 417	57.70 417	24.61 402	23.44 398	32.60 413	10.12 378	24.95 411	0.06 344	0.08 246	0.13 365	0.20 338	0.09 186	0.41 238

Dean	12.08 396	3.10 381	8.10 368	10.98 402	8.34 402	18.85 396	5.53 387	21.57 407	40.96 414	11.81 383	21.91 395	25.74 399	9.74 383	8.20 361	5.76 342	9.65 399	2.35 398	9.94 395	0.65 388	10.97 399	7.40 400

WAO-6	11.65 393	2.71 376	4.73 300	7.69 394	7.28 398	17.41 393	7.45 398	20.43 402	38.14 412	10.13 378	19.37 389	27.36 400	12.38 393	13.35 392	13.26 383	4.38 388	2.43 400	10.51 400	0.03 259	9.00 391	4.96 392

JetBlue	14.57 402	6.38 400	35.83 406	0.95 338	7.05 396	51.27 416	22.93 414	16.51 393	9.78 378	11.72 382	17.82 382	27.82 401	17.62 403	33.31 414	20.36 401	0.35 369	0.18 265	0.15 366	0.25 355	5.36 387	5.74 393

KSHMR	14.93 403	8.30 404	8.52 373	15.54 409	13.01 408	17.62 394	10.36 406	19.39 400	30.53 403	19.03 396	22.15 397	28.32 402	9.61 381	16.44 398	10.96 374	10.98 410	3.74 413	21.96 412	4.87 409	16.79 409	10.39 408

ktn	19.65 409	19.61 412	8.27 371	22.99 415	17.38 413	23.89 403	11.97 408	24.83 413	34.40 409	19.19 398	27.37 404	32.56 403	18.29 404	16.52 399	18.28 395	22.43 414	3.70 412	29.28 416	10.90 413	19.65 413	11.59 410

WAO-8	14.47 400	5.06 395	6.42 348	8.00 395	6.65 393	23.95 404	2.97 358	23.01 408	45.08 415	19.24 399	34.86 413	33.07 404	17.51 401	17.59 400	14.38 385	5.22 390	0.86 322	10.06 396	0.85 391	10.25 394	4.34 390

Venus	14.47 400	5.06 395	6.42 348	8.00 395	6.65 393	23.95 404	2.97 358	23.01 408	45.08 415	19.24 399	34.85 412	33.07 404	17.51 401	17.59 400	14.38 385	5.22 390	0.86 322	10.06 396	0.85 391	10.25 394	4.34 390

TorneroNet	16.83 406	6.92 402	6.68 352	14.15 407	12.07 406	27.63 411	8.39 403	21.53 406	37.64 410	14.70 392	32.94 411	33.55 406	18.95 406	19.68 402	20.80 403	10.39 407	2.61 406	19.77 410	3.45 403	15.42 408	9.28 406

DPSimNet_ROB	26.59 413	21.34 413	28.49 402	25.34 416	19.24 414	25.03 408	28.61 416	30.13 415	30.91 404	33.36 411	29.60 409	33.91 407	28.18 409	25.99 408	42.58 414	17.84 413	15.40 415	25.41 413	22.86 417	21.10 415	26.45 418

TorneroNet-64	16.11 405	6.82 401	6.11 340	14.13 406	12.13 407	28.42 412	6.47 394	20.35 401	38.01 411	12.80 386	27.88 407	35.94 408	16.83 399	20.38 403	16.77 392	10.33 406	2.60 405	19.45 409	2.86 402	14.63 407	9.33 407

UNDER WATER	20.50 410	13.77 410	33.30 403	20.84 413	14.55 410	30.38 413	19.68 413	17.23 396	34.25 408	21.44 404	18.98 385	38.38 409	31.61 411	25.31 406	22.42 408	10.71 409	2.76 409	19.90 411	4.92 410	17.87 411	11.76 411

notaker	18.29 407	22.89 414	10.13 379	18.52 411	14.64 411	17.81 395	7.48 399	20.77 403	24.37 397	21.91 405	27.45 405	39.00 410	20.06 407	20.53 404	21.90 405	12.54 411	2.81 411	25.96 414	6.03 411	19.60 412	11.37 409

JetRed	35.17 415	40.12 419	62.92 412	15.92 410	26.66 417	70.02 418	42.94 418	32.33 416	33.48 406	46.29 415	45.31 417	39.98 411	26.04 408	38.73 415	56.93 417	12.90 412	37.58 420	13.38 403	9.53 412	30.41 417	21.91 416

UNDER WATER-64	20.90 411	11.73 409	33.74 404	20.56 412	13.88 409	34.56 414	24.71 415	16.81 394	33.52 407	22.54 406	17.10 380	40.14 412	33.68 415	25.46 407	23.75 409	10.68 408	2.78 410	18.70 408	4.60 406	17.07 410	12.03 412

MANE	15.61 404	2.70 375	7.19 356	3.43 385	5.19 391	21.44 400	9.54 405	24.27 412	29.58 402	33.72 412	42.10 415	42.08 413	32.55 412	24.60 405	20.72 402	1.46 384	2.17 396	1.34 384	4.60 406	0.49 356	3.04 386

SGM-ForestM	14.25 399	3.00 380	8.67 375	2.38 378	1.88 374	24.45 406	11.87 407	19.27 399	21.66 394	30.68 410	29.79 410	46.58 414	28.97 410	27.26 411	21.22 404	1.14 380	1.67 392	0.61 379	0.89 395	0.51 359	2.50 382

BEATNet-Init1	19.30 408	9.61 406	39.48 408	3.09 384	2.67 382	39.40 415	17.68 412	23.58 410	25.88 398	38.63 413	37.63 414	50.99 415	33.56 414	30.54 412	24.44 410	1.09 377	1.51 388	0.60 378	0.88 394	1.81 383	2.89 384

ASD4	55.67 417	67.80 422	50.61 411	44.70 419	58.12 421	92.14 421	98.24 427	55.49 417	86.70 422	58.61 418	65.05 419	51.13 416	64.00 419	59.18 419	67.96 419	26.48 415	30.21 417	26.86 415	29.22 418	43.04 418	37.90 419

HanzoNet	30.55 414	30.82 417	24.44 399	22.40 414	19.25 415	25.74 409	14.00 410	29.76 414	40.45 413	43.57 414	44.15 416	55.63 417	46.26 416	43.79 416	45.27 415	28.35 416	9.71 414	30.23 417	16.18 415	23.20 416	17.85 414

MADNet++	48.24 416	34.06 418	39.67 409	43.36 418	41.25 419	66.15 417	33.15 417	60.90 419	54.14 418	72.30 419	61.91 418	58.11 418	56.05 417	58.09 417	59.59 418	43.04 419	36.86 419	35.73 418	22.37 416	45.96 419	42.06 420

LRCNet_RVC	60.82 418	63.91 421	64.33 413	69.26 424	50.13 420	19.76 397	0.07 180	58.24 418	5.77 360	75.95 420	85.64 420	74.51 419	62.84 418	58.99 418	50.33 416	93.38 427	56.04 424	93.60 426	93.06 425	68.67 424	71.95 425

xxxxx1	76.86 421	82.53 423	93.06 421	61.86 421	67.25 422	95.91 423	95.20 423	75.90 420	81.13 419	82.69 421	86.70 421	89.27 420	87.62 420	85.18 420	86.89 421	55.21 420	54.91 421	60.27 422	72.48 422	60.77 421	62.32 421

tt_ll	76.86 421	82.53 423	93.06 421	61.86 421	67.25 422	95.91 423	95.20 423	75.90 420	81.13 419	82.69 421	86.70 421	89.27 420	87.62 420	85.18 420	86.89 421	55.21 420	54.91 421	60.27 422	72.48 422	60.77 421	62.32 421

ff	76.86 421	82.53 423	93.06 421	61.86 421	67.25 422	95.91 423	95.20 423	75.90 420	81.13 419	82.69 421	86.70 421	89.27 420	87.62 420	85.18 420	86.89 421	55.21 420	54.91 421	60.27 422	72.48 422	60.77 421	62.32 421

test_example2	98.82 428	99.97 433	99.97 429	99.95 439	99.97 432	99.48 428	99.97 428	94.95 424	100.00 428	100.00 431	100.00 429	93.49 423	93.63 424	99.93 430	99.91 428	100.00 438	99.77 428	96.68 427	98.65 427	100.00 440	100.00 439

PML	88.69 424	99.49 427	92.95 420	94.34 426	94.09 426	98.57 427	96.73 426	93.58 423	94.50 423	99.57 429	91.07 424	95.40 424	91.48 423	99.96 431	90.33 424	99.98 437	31.85 418	100.00 432	46.15 420	93.62 427	70.14 424

MEDIAN_ROB	96.88 425	99.41 426	98.74 425	94.82 427	94.30 427	93.21 422	90.85 421	95.70 425	94.83 424	97.65 427	97.67 426	98.31 425	96.57 426	94.60 423	93.95 426	99.78 435	98.28 426	99.99 430	99.90 428	99.50 432	99.57 429

Anonymous_1	96.94 426	99.72 429	99.64 428	92.03 425	93.81 425	100.00 429	100.00 429	99.18 427	99.90 427	98.59 428	99.75 427	99.15 426	99.95 429	98.52 426	99.54 427	87.31 423	98.83 427	90.77 425	96.89 426	91.07 426	94.14 426

DPSMNet_ROB	99.43 433	99.92 431	99.98 430	96.44 431	100.00 433	100.00 429	100.00 429	99.82 429	100.00 428	95.92 424	100.00 429	99.26 427	100.00 430	99.77 428	99.99 430	98.36 429	100.00 430	99.86 428	100.00 430	99.38 430	99.98 438

DGTPSM_ROB	99.42 432	99.92 431	99.98 430	96.43 430	100.00 433	100.00 429	100.00 429	99.81 428	100.00 428	95.92 424	100.00 429	99.26 427	100.00 430	99.77 428	99.99 430	98.23 428	100.00 430	99.86 428	100.00 430	99.38 430	99.97 437

HaxPig	97.67 427	99.63 428	91.79 419	99.82 437	99.96 431	88.42 420	87.25 420	98.22 426	99.89 426	99.93 430	99.96 428	99.95 429	99.86 428	96.37 425	92.57 425	99.96 436	99.98 429	99.99 430	99.99 429	99.99 439	99.91 431

tt	68.57 420	0.18 50	99.50 427	50.44 420	14.99 412	100.00 429	100.00 429	100.00 430	99.70 425	28.28 409	12.01 371	99.97 430	98.67 427	99.55 427	99.99 430	89.99 424	98.19 425	46.13 420	51.48 421	60.62 420	21.71 415

MyStereo03	99.94 436	100.00 434	100.00 432	99.73 434	100.00 433	100.00 429	100.00 429	100.00 430	100.00 428	100.00 431	100.00 429	100.00 431	100.00 430	100.00 433	100.00 433	99.08 430	100.00 430	100.00 432	100.00 430	99.98 434	99.94 432

MyStereo02	99.94 436	100.00 434	100.00 432	99.73 434	100.00 433	100.00 429	100.00 429	100.00 430	100.00 428	100.00 431	100.00 429	100.00 431	100.00 430	100.00 433	100.00 433	99.08 430	100.00 430	100.00 432	100.00 430	99.98 434	99.94 432

MyStereo	99.94 436	100.00 434	100.00 432	99.73 434	100.00 433	100.00 429	100.00 429	100.00 430	100.00 428	100.00 431	100.00 429	100.00 431	100.00 430	100.00 433	100.00 433	99.08 430	100.00 430	100.00 432	100.00 430	99.98 434	99.94 432

SPstereo	61.24 419	27.43 416	41.43 410	33.64 417	25.42 416	72.54 419	80.04 419	100.00 430	100.00 428	97.56 426	96.24 425	100.00 431	95.10 425	94.86 424	76.77 420	29.55 417	22.53 416	47.20 421	42.52 419	19.77 414	22.12 417

Selective-RAFT-Error	100.00 439	100.00 434	100.00 432	100.00 440	100.00 433	100.00 429	100.00 429	100.00 430	100.00 428	100.00 431	100.00 429	100.00 431	100.00 430	100.00 433	100.00 433	100.00 438	100.00 430	100.00 432	100.00 430	99.98 434	99.94 432

CasAABBNet	99.93 434	100.00 434	100.00 432	99.70 433	100.00 433	100.00 429	100.00 429	100.00 430	100.00 428	100.00 431	100.00 429	100.00 431	100.00 430	100.00 433	100.00 433	99.08 430	100.00 430	100.00 432	100.00 430	99.96 433	99.94 432

LSM0	99.93 434	100.00 434	100.00 432	99.82 437	100.00 433	100.00 429	100.00 429	100.00 430	100.00 428	100.00 431	100.00 429	100.00 431	100.00 430	100.00 433	100.00 433	99.09 434	100.00 430	100.00 432	100.00 430	99.98 434	99.79 430

DPSM_ROB	99.05 429	100.00 434	100.00 432	95.92 428	98.77 429	100.00 429	100.00 429	100.00 430	100.00 428	100.00 431	100.00 429	100.00 431	100.00 430	100.00 433	100.00 433	93.10 425	100.00 430	100.00 432	100.00 430	95.46 428	97.74 427

DPSM	99.05 429	100.00 434	100.00 432	95.92 428	98.77 429	100.00 429	100.00 429	100.00 430	100.00 428	100.00 431	100.00 429	100.00 431	100.00 430	100.00 433	100.00 433	93.10 425	100.00 430	100.00 432	100.00 430	95.46 428	97.74 427

AVERAGE_ROB	99.26 431	99.81 430	97.70 424	100.00 440	100.00 433	96.38 426	91.35 422	100.00 430	100.00 428	100.00 431	100.00 429	100.00 431	100.00 430	99.98 432	99.97 429	100.00 438	100.00 430	100.00 432	100.00 430	100.00 440	100.00 439

FADE		11.70 408		4.77 389	4.88 390													35.80 419		3.69 385

Low-res two-view benchmark