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

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 24	0.13 112	0.62 17	0.01 23	0.00 1	1.05 71	0.00 1	0.63 18	0.80 171	0.76 156	0.18 124	0.09 68	0.06 99	0.05 1	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.05 274

IGEV-BASED-STEREO-	1.75 353	19.48 463	12.37 444	0.06 186	0.00 1	0.47 19	0.05 218	0.46 5	0.31 45	0.13 71	0.03 67	0.03 10	0.00 1	0.07 2	0.41 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 348	0.07 252	0.92 425

Occ-G	0.24 29	0.10 79	0.59 15	0.01 23	0.01 123	0.80 30	0.04 202	0.62 17	0.15 9	0.01 1	0.51 197	1.34 238	0.04 67	0.09 3	0.21 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 374	0.15 329	0.00 1

GMOStereo	0.42 75	0.28 225	1.02 80	0.05 171	0.18 330	1.04 65	0.02 137	2.40 104	0.16 14	2.25 326	0.01 1	0.32 118	0.03 47	0.09 3	0.15 111	0.00 1	0.11 397	0.00 1	0.00 1	0.19 354	0.02 172

error version	0.42 75	0.28 225	1.02 80	0.05 171	0.18 330	1.04 65	0.02 137	2.40 104	0.16 14	2.25 326	0.01 1	0.32 118	0.03 47	0.09 3	0.15 111	0.00 1	0.11 397	0.00 1	0.00 1	0.19 354	0.02 172

test-v	0.42 75	0.28 225	1.02 80	0.05 171	0.18 330	1.04 65	0.02 137	2.40 104	0.16 14	2.25 326	0.01 1	0.32 118	0.03 47	0.09 3	0.15 111	0.00 1	0.11 397	0.00 1	0.00 1	0.19 354	0.02 172

test-2	0.42 75	0.28 225	1.02 80	0.05 171	0.18 330	1.04 65	0.02 137	2.40 104	0.16 14	2.25 326	0.01 1	0.32 118	0.03 47	0.09 3	0.15 111	0.00 1	0.11 397	0.00 1	0.00 1	0.19 354	0.02 172

test_for_model	4.23 416	22.88 466	0.91 55	12.40 457	10.47 457	1.08 82	0.06 235	4.08 287	1.36 274	1.91 300	0.09 94	0.15 94	0.03 47	0.10 8	0.22 143	7.44 446	1.43 443	0.00 1	0.01 299	18.08 465	1.99 437

U	1.74 351	0.03 2	0.99 71	0.03 124	7.39 450	10.20 434	0.00 1	0.71 23	0.20 28	0.02 3	0.02 46	0.12 81	0.02 22	0.11 9	0.04 7	0.00 1	0.00 1	9.67 446	5.13 462	0.01 36	0.00 1

sAnonymous2	0.37 61	0.32 242	3.21 344	0.01 23	0.00 1	0.35 10	0.08 245	1.96 83	0.90 188	0.03 19	0.05 81	0.04 19	0.11 151	0.11 9	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 319	0.18 381

CroCo_RVC	0.37 61	0.32 242	3.21 344	0.01 23	0.00 1	0.35 10	0.08 245	1.96 83	0.90 188	0.03 19	0.05 81	0.04 19	0.11 151	0.11 9	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 319	0.18 381

rvit_stereo_0080	0.30 40	0.23 201	1.20 138	0.00 1	0.00 1	0.90 39	0.01 73	2.79 142	0.60 74	0.02 3	0.02 46	0.06 48	0.01 7	0.12 12	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172

testlalala2	0.77 172	0.13 112	1.72 218	3.72 437	2.44 433	1.10 87	0.01 73	3.27 207	0.73 150	0.09 44	0.03 67	1.38 240	0.08 126	0.12 12	0.09 72	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.37 433	0.01 36	0.01 76

whm_eth	0.30 40	0.23 201	1.20 138	0.00 1	0.00 1	0.90 39	0.01 73	2.79 142	0.60 74	0.02 3	0.02 46	0.06 48	0.01 7	0.12 12	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172

testlalala_base	1.19 286	0.11 96	0.90 51	0.07 207	0.05 251	1.19 121	0.01 73	4.28 309	0.15 9	0.04 25	0.01 1	0.24 105	0.04 67	0.12 12	0.29 182	7.21 444	1.13 440	0.00 1	0.25 413	7.61 442	0.00 1

DIP-Stereo	0.58 122	0.23 201	0.90 51	0.08 221	0.00 1	1.43 219	0.01 73	6.01 411	1.38 276	0.92 180	0.11 103	0.04 19	0.19 189	0.12 12	0.07 49	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.01 76
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
WCG-NET	0.30 40	0.15 131	0.44 7	0.01 23	0.00 1	0.95 50	0.00 1	2.24 95	1.33 270	0.36 110	0.10 98	0.07 58	0.07 111	0.14 17	0.07 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 308	0.00 1

WCG-NET（raft）	0.29 38	0.24 205	0.51 11	0.01 23	0.00 1	0.91 41	0.05 218	0.56 13	1.12 233	0.21 82	0.12 105	1.54 247	0.14 171	0.14 17	0.07 49	0.00 1	0.11 397	0.00 1	0.00 1	0.08 264	0.03 226

testlalala	0.46 90	0.13 112	0.82 37	0.17 277	0.10 296	1.13 101	0.03 180	2.63 128	1.13 235	2.04 313	0.10 98	0.29 116	0.04 67	0.15 19	0.27 172	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.26 416	0.00 1	0.00 1

AEACV	0.22 19	0.05 13	0.66 24	0.02 81	0.03 227	0.87 37	0.00 1	1.07 38	0.15 9	0.18 80	0.01 1	0.02 3	0.72 287	0.15 19	0.09 72	0.00 1	0.03 336	0.00 1	0.27 419	0.08 264	0.07 320

anonymousa	0.79 181	0.26 212	1.91 233	0.03 124	0.29 379	1.46 235	0.02 137	3.76 260	0.97 199	0.72 151	2.25 336	3.21 350	0.56 258	0.15 19	0.12 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 334	0.00 1	0.02 172

UniTT-Stereo	0.16 3	0.11 96	1.13 116	0.03 124	0.17 326	0.32 6	0.02 137	0.38 3	0.32 48	0.03 19	0.16 115	0.05 37	0.07 111	0.16 22	0.16 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 303	0.00 1

DCRE	0.69 155	0.35 250	1.16 125	0.06 186	0.02 206	0.91 41	0.00 1	1.05 37	0.30 44	0.98 196	7.63 405	0.72 179	0.02 22	0.16 22	0.07 49	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.21 403	0.02 116	0.03 226

rvit_stereo_0081	0.17 5	0.04 6	0.25 2	0.00 1	0.00 1	0.75 27	0.01 73	1.22 44	0.79 168	0.07 31	0.01 1	0.03 10	0.02 22	0.17 24	0.06 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.17 5	0.04 6	0.25 2	0.00 1	0.00 1	0.75 27	0.01 73	1.22 44	0.79 168	0.07 31	0.01 1	0.03 10	0.02 22	0.17 24	0.06 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SPstereo	0.24 29	0.29 233	0.82 37	0.01 23	0.00 1	1.24 151	0.00 1	1.70 73	0.23 35	0.02 3	0.01 1	0.09 68	0.10 141	0.18 26	0.05 19	0.00 1	0.03 336	0.00 1	0.00 1	0.08 264	0.01 76

Selective-IGEV	0.22 19	0.06 29	0.46 9	0.05 171	0.04 244	0.34 8	0.04 202	2.16 93	0.59 67	0.09 44	0.01 1	0.02 3	0.05 80	0.18 26	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 359	0.03 168	0.09 336

MC-Stereo	0.24 29	0.12 103	0.71 28	0.04 152	0.02 206	1.07 74	0.00 1	1.30 48	0.17 19	0.59 133	0.02 46	0.08 64	0.11 151	0.18 26	0.05 19	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.17 390	0.06 237	0.02 172

rvit_0105_6	0.34 50	0.10 79	1.37 168	0.01 23	0.00 1	0.86 35	0.00 1	2.78 141	1.32 268	0.04 25	0.03 67	0.07 58	0.02 22	0.19 29	0.08 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 226

rvit_stereo_0081_aga	0.17 5	0.11 96	0.81 35	0.00 1	0.00 1	0.80 30	0.01 73	0.79 28	0.59 67	0.02 3	0.01 1	0.05 37	0.03 47	0.19 29	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.20 12	0.05 13	0.22 1	0.01 23	0.00 1	1.11 92	0.00 1	1.84 77	0.34 50	0.08 38	0.01 1	0.02 3	0.03 47	0.19 29	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.01 76

RAStereo	0.17 5	0.21 184	1.18 131	0.04 152	0.01 123	0.18 3	0.00 1	0.81 29	0.34 50	0.07 31	0.04 78	0.05 37	0.05 80	0.19 29	0.10 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.31 44	0.32 242	1.63 203	0.01 23	0.00 1	0.19 4	0.00 1	2.84 148	0.79 168	0.02 3	0.03 67	0.08 64	0.02 22	0.19 29	0.08 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.03 226

RSM	0.18 10	0.05 13	0.39 5	0.03 124	0.02 206	0.38 14	0.00 1	1.33 50	0.59 67	0.09 44	0.01 1	0.03 10	0.04 67	0.19 29	0.14 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 382	0.06 237	0.04 255

RAFT-Stereo-weight	0.39 67	0.07 39	0.81 35	0.07 207	0.02 206	1.34 185	0.05 218	3.15 180	0.31 45	0.94 182	0.52 198	0.26 111	0.01 7	0.19 29	0.07 49	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76

CAS++	0.32 46	0.22 194	0.69 27	0.04 152	0.00 1	0.35 10	0.01 73	4.32 316	0.48 60	0.02 3	0.01 1	0.07 58	0.00 1	0.19 29	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
RCA-Stereo	0.37 61	0.14 120	0.76 31	0.01 23	0.00 1	1.17 112	0.00 1	3.14 178	0.61 82	0.71 149	0.47 194	0.05 37	0.13 168	0.19 29	0.03 5	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.01 76

XX-TBD	0.28 35	0.39 268	0.97 69	0.05 171	0.00 1	1.09 83	0.00 1	0.71 23	0.54 63	0.44 118	1.04 265	0.06 48	0.06 99	0.19 29	0.09 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet-RSSM	0.51 106	0.12 103	1.26 147	0.03 124	0.14 314	1.24 151	0.02 137	4.12 292	0.15 9	0.31 88	0.01 1	1.96 281	0.04 67	0.19 29	0.25 160	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.27 419	0.01 36	0.01 76

RSM++	0.17 5	0.07 39	0.42 6	0.03 124	0.00 1	0.40 15	0.00 1	1.18 43	0.59 67	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.05 80	0.20 40	0.14 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 390	0.09 286	0.07 320

CREStereo++_RVC	0.29 38	0.19 167	0.83 40	0.05 171	0.00 1	1.19 121	0.00 1	0.66 19	0.99 205	0.25 84	1.26 286	0.05 37	0.07 111	0.20 40	0.09 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 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
Gwc-CoAtRS	0.42 75	0.12 103	1.28 151	0.03 124	0.13 308	1.03 58	0.02 137	2.33 99	0.15 9	0.35 104	0.01 1	2.27 303	0.03 47	0.20 40	0.25 160	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.22 405	0.01 36	0.01 76

MGS-Stereo	0.31 44	0.10 79	0.89 50	0.02 81	0.00 1	0.50 21	0.00 1	0.39 4	0.61 82	0.02 3	2.91 354	0.04 19	0.03 47	0.21 43	0.06 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 411	0.00 1

AIO-Stereo	0.21 14	0.07 39	0.44 7	0.03 124	0.03 227	0.41 16	0.01 73	1.65 68	0.65 105	0.09 44	0.01 1	0.02 3	0.04 67	0.22 44	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 429	0.05 219	0.08 330

CASnet	0.16 3	0.14 120	0.52 13	0.01 23	0.00 1	0.86 35	0.00 1	0.51 6	0.75 156	0.10 59	0.01 1	0.04 19	0.02 22	0.22 44	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GMStereo	0.25 32	0.60 343	1.28 151	0.01 23	0.00 1	0.48 20	0.00 1	0.74 26	1.24 253	0.16 75	0.03 67	0.07 58	0.09 134	0.22 44	0.10 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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
LL-Strereo2	0.36 58	0.47 309	1.08 104	0.09 231	0.03 227	1.12 95	0.07 239	1.66 71	0.93 194	0.43 117	0.02 46	0.51 148	0.08 126	0.23 47	0.29 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 324	0.04 201	0.04 255

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test_xeample3	0.35 54	0.10 79	1.95 240	0.02 81	0.00 1	0.93 46	0.07 239	1.70 73	0.86 186	0.09 44	0.04 78	0.05 37	0.05 80	0.23 47	0.51 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 410	0.06 237	0.08 330

Pointernet	0.34 50	0.10 79	1.09 106	0.01 23	0.08 279	1.18 118	0.05 218	2.99 157	0.62 89	0.03 19	0.01 1	0.15 94	0.05 80	0.24 50	0.09 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 367	0.01 36	0.00 1

IGEV++	0.36 58	0.19 167	0.57 14	0.09 231	0.00 1	0.35 10	0.03 180	4.62 338	0.24 39	0.12 65	0.02 46	0.03 10	0.17 179	0.24 50	0.23 148	0.00 1	0.05 356	0.00 1	0.04 334	0.09 286	0.08 330

MyStereo07	0.27 33	0.27 215	0.64 21	0.02 81	0.01 123	1.64 289	0.01 73	1.41 52	0.73 150	0.10 59	0.01 1	0.03 10	0.10 141	0.24 50	0.04 7	0.00 1	0.07 373	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.06 304

IGEV-Stereo	0.21 14	0.21 184	0.63 18	0.02 81	0.00 1	1.07 74	0.00 1	0.73 25	0.77 165	0.09 44	0.01 1	0.04 19	0.07 111	0.24 50	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 382	0.08 264	0.03 226
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
cross-raft	0.53 115	0.12 103	1.78 225	0.03 124	0.01 123	1.04 65	0.10 263	3.21 197	0.23 35	0.37 111	0.01 1	2.86 329	0.04 67	0.24 50	0.24 153	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.16 382	0.01 36	0.02 172

rvit_stereo_0083	0.13 1	0.02 1	0.30 4	0.00 1	0.00 1	0.14 2	0.01 73	0.56 13	1.11 228	0.05 28	0.01 1	0.04 19	0.02 22	0.25 55	0.08 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76

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AnonymousM	0.34 50	0.07 39	0.63 18	0.02 81	0.01 123	1.09 83	0.03 180	1.54 65	0.68 125	0.17 78	0.04 78	0.02 3	0.24 204	0.25 55	0.04 7	0.00 1	0.01 259	1.93 438	0.00 1	0.01 36	0.00 1

TANstereo	0.30 40	0.28 225	0.86 43	0.03 124	0.01 123	1.14 103	0.00 1	0.53 7	0.44 58	1.06 212	1.24 283	0.06 48	0.05 80	0.25 55	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raftrobust	0.46 90	0.42 282	1.05 100	0.01 23	0.21 346	1.17 112	0.05 218	2.07 90	0.19 24	2.98 364	0.02 46	0.12 81	0.15 173	0.25 55	0.31 192	0.00 1	0.03 336	0.00 1	0.00 1	0.08 264	0.06 304

R-Stereo Train	0.44 84	0.09 60	0.94 59	0.02 81	0.00 1	1.24 151	0.09 256	3.65 251	0.11 1	1.87 297	0.42 179	0.06 48	0.01 7	0.25 55	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172

RAFT-Stereo	0.44 84	0.09 60	0.94 59	0.02 81	0.00 1	1.24 151	0.09 256	3.65 251	0.11 1	1.87 297	0.42 179	0.06 48	0.01 7	0.25 55	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MoCha-V2	0.33 47	0.11 96	0.92 56	0.09 231	0.06 261	0.34 8	0.00 1	2.56 126	0.64 100	0.32 90	0.43 183	0.17 99	0.09 134	0.26 62	0.10 84	0.00 1	0.14 409	0.00 1	0.22 405	0.05 219	0.01 76

CAS	0.85 201	0.09 60	0.67 25	6.43 443	0.05 251	1.12 95	0.00 1	0.88 32	0.69 138	0.02 3	0.02 46	0.06 48	0.06 99	0.26 62	0.12 95	6.37 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 389

riskmin	0.47 95	0.03 2	1.01 75	0.08 221	0.01 123	1.12 95	0.01 73	3.00 158	0.21 32	0.46 123	0.02 46	2.08 287	1.06 303	0.26 62	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76

GLC_STEREO	0.13 1	0.08 48	0.61 16	0.01 23	0.00 1	0.94 47	0.03 180	0.29 1	0.21 32	0.05 28	0.02 46	0.06 48	0.04 67	0.26 62	0.07 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 76

CRE-IMP	0.40 71	0.06 29	1.04 95	0.07 207	0.05 251	1.45 229	0.46 353	1.48 63	0.63 93	0.90 175	0.30 153	0.88 197	0.01 7	0.26 62	0.22 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.17 375

GCAP-BAT	0.37 61	0.13 112	1.16 125	0.10 240	0.12 303	1.59 272	0.04 202	0.67 20	0.43 57	0.84 168	0.89 254	0.39 130	0.07 111	0.27 67	0.49 249	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.19 394	0.00 1	0.00 1

RAFT-Test	0.61 128	0.16 142	2.27 289	0.04 152	0.15 319	1.80 309	0.17 285	2.52 122	0.65 105	0.56 131	0.11 103	2.76 323	0.02 22	0.27 67	0.34 206	0.00 1	0.07 373	0.00 1	0.29 425	0.01 36	0.01 76

CroCo-Stereo	0.39 67	0.40 273	1.67 213	0.07 207	0.00 1	0.19 4	0.01 73	3.55 242	0.75 156	0.08 38	0.02 46	0.46 138	0.08 126	0.28 69	0.18 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76
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
iRaftStereo_RVC	0.36 58	0.27 215	0.76 31	0.01 23	0.00 1	1.20 130	0.01 73	2.15 92	0.62 89	0.15 74	0.22 141	0.69 171	0.12 162	0.28 69	0.18 130	0.00 1	0.06 364	0.00 1	0.00 1	0.27 383	0.22 393

rvit_0105_4	0.39 67	0.16 142	1.66 209	0.01 23	0.00 1	0.85 34	0.00 1	3.15 180	1.33 270	0.07 31	0.06 86	0.10 76	0.03 47	0.29 71	0.08 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 172

trnet	0.22 19	0.14 120	0.67 25	0.00 1	0.00 1	1.24 151	0.01 73	1.16 42	0.56 64	0.09 44	0.08 91	0.05 37	0.00 1	0.29 71	0.08 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1

dd	0.34 50	0.67 359	1.55 187	0.04 152	0.01 123	1.22 136	0.03 180	0.84 31	1.16 241	0.18 80	0.05 81	0.12 81	0.05 80	0.29 71	0.44 237	0.02 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.00 1

test-1	0.52 109	0.25 208	0.94 59	0.03 124	0.22 348	1.20 130	0.08 245	4.03 286	0.25 42	0.70 148	0.66 223	0.71 178	0.03 47	0.30 74	0.43 234	0.00 1	0.18 418	0.00 1	0.07 351	0.01 36	0.25 398

4D-IteraStereo	0.35 54	0.60 343	1.93 235	0.02 81	0.09 287	1.03 58	0.07 239	1.25 47	0.34 50	0.02 3	0.03 67	0.84 195	0.10 141	0.31 75	0.35 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.07 320

LoS_RVC	0.19 11	0.48 311	0.51 11	0.12 250	0.10 296	1.01 56	0.01 73	0.81 29	0.19 24	0.07 31	0.02 46	0.06 48	0.05 80	0.31 75	0.05 19	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.04 255

knoymous	0.35 54	0.05 13	1.11 110	0.05 171	0.01 123	1.15 108	0.01 73	2.06 88	0.14 6	0.40 113	0.02 46	1.67 264	0.00 1	0.31 75	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1

ProNet	0.20 12	0.25 208	0.78 33	0.01 23	0.01 123	0.95 50	0.00 1	0.70 21	0.68 125	0.02 3	0.01 1	0.05 37	0.03 47	0.31 75	0.03 5	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.12 308	0.04 255

ACVNet	0.57 121	0.21 184	1.34 163	0.09 231	0.00 1	1.36 191	0.22 302	2.40 104	1.05 217	0.63 139	0.66 223	1.94 279	0.26 209	0.31 75	0.79 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 264	0.00 1

acv_ft	0.79 181	0.21 184	1.28 151	0.01 23	1.08 419	1.68 296	0.01 73	3.75 258	1.05 217	1.31 243	0.66 223	1.94 279	0.46 249	0.31 75	1.68 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 383	0.00 1

MaDis-Stereo	0.22 19	0.29 233	0.87 45	0.05 171	0.18 330	0.41 16	0.01 73	1.24 46	0.56 64	0.02 3	0.03 67	0.13 86	0.05 80	0.32 81	0.24 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76

111	0.79 181	0.70 367	2.21 272	0.01 23	0.01 123	1.19 121	0.16 282	3.78 263	1.98 349	1.22 235	0.91 256	2.01 282	0.32 222	0.32 81	0.64 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 264	0.17 375

CREStereo	0.22 19	0.17 152	0.64 21	0.00 1	0.01 123	1.22 136	0.01 73	1.15 41	0.56 64	0.10 59	0.07 88	0.04 19	0.00 1	0.32 81	0.10 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DCANet	0.66 146	0.43 288	2.21 272	0.03 124	0.00 1	1.22 136	0.01 73	3.26 201	1.85 338	2.61 353	0.21 137	0.09 68	0.49 251	0.33 84	0.39 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.06 304

DCANet-4	0.69 155	0.15 131	3.76 368	0.03 124	0.01 123	1.22 136	0.01 73	3.14 178	1.90 343	2.34 336	0.14 107	0.11 78	0.25 207	0.34 85	0.29 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 274

fff	0.66 146	0.42 282	2.21 272	0.01 23	0.01 123	1.22 136	0.02 137	3.26 201	1.04 211	2.34 336	0.14 107	0.09 68	1.83 353	0.34 85	0.29 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 274

ADStereo(finetuned)	0.83 193	0.43 288	3.68 365	0.03 124	0.00 1	1.22 136	0.01 73	3.26 201	1.86 339	2.61 353	0.20 136	0.09 68	2.39 371	0.34 85	0.38 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.06 304

csc	0.66 146	0.42 282	2.21 272	0.01 23	0.01 123	1.22 136	0.02 137	3.26 201	1.04 211	2.34 336	0.14 107	0.09 68	1.83 353	0.34 85	0.29 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 274

cscssc	0.66 146	0.42 282	2.21 272	0.01 23	0.01 123	1.22 136	0.02 137	3.26 201	1.04 211	2.34 336	0.14 107	0.09 68	1.83 353	0.34 85	0.29 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 274

rvit_0105_5	0.41 72	0.20 177	1.94 239	0.01 23	0.00 1	0.91 41	0.00 1	3.18 188	1.27 258	0.08 38	0.09 94	0.10 76	0.02 22	0.35 90	0.09 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.03 226

HHNet	0.87 212	0.25 208	1.78 225	0.16 274	0.08 279	1.30 173	0.44 351	1.93 81	0.64 100	1.41 259	5.92 394	0.14 92	1.79 351	0.35 90	0.95 299	0.05 391	0.00 1	0.01 368	0.00 1	0.14 319	0.01 76

Anonymous3	0.49 101	0.12 103	2.21 272	0.01 23	0.00 1	2.53 341	0.09 256	3.16 185	0.65 105	0.12 65	0.22 141	0.12 81	0.05 80	0.37 92	0.08 61	0.00 1	0.07 373	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.03 226

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 125	0.36 255	0.96 64	0.03 124	0.02 206	1.21 133	0.02 137	2.80 145	1.55 308	1.08 213	2.63 347	0.43 135	0.16 176	0.37 92	0.25 160	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.00 1	0.19 354	0.01 76

PMTNet	0.21 14	0.19 167	0.85 41	0.02 81	0.02 206	1.14 103	0.30 332	0.88 32	0.11 1	0.03 19	0.02 46	0.07 58	0.02 22	0.37 92	0.12 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.00 1

EGLCR-Stereo	0.28 35	0.09 60	0.73 29	0.18 282	0.05 251	1.17 112	0.04 202	2.37 101	0.17 19	0.35 104	0.01 1	0.01 1	0.02 22	0.38 95	0.04 7	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 226

Anonymous_2	1.69 348	0.05 13	1.31 160	0.08 221	0.03 227	1.22 136	0.01 73	3.25 199	0.19 24	0.76 156	0.13 106	2.68 318	1.99 360	0.39 96	0.13 99	0.05 391	0.25 422	3.27 441	14.54 466	3.40 434	0.01 76

rvit_stereo_0075_2	0.37 61	0.13 112	2.43 299	0.02 81	0.00 1	1.12 95	0.02 137	1.66 71	1.15 239	0.16 75	0.08 91	0.02 3	0.05 80	0.40 97	0.09 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.10 340

CES	0.43 81	0.14 120	0.85 41	0.05 171	1.52 425	1.22 136	0.05 218	1.01 36	0.59 67	0.03 19	0.02 46	0.14 92	0.10 141	0.40 97	0.10 84	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.01 36	2.45 439

GANet-ADL	0.52 109	0.09 60	1.43 174	0.13 254	0.02 206	1.43 219	0.02 137	3.22 198	0.59 67	0.34 103	0.98 262	1.09 224	0.19 189	0.40 97	0.34 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.01 76

11t1	0.33 47	0.05 13	0.86 43	0.44 347	0.00 1	1.04 65	0.00 1	2.45 114	0.60 74	0.44 118	0.01 1	0.05 37	0.05 80	0.43 100	0.06 43	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 76

plain	0.41 72	0.28 225	2.26 286	0.07 207	0.00 1	0.50 21	0.01 73	2.84 148	0.92 191	0.05 28	0.07 88	0.13 86	0.17 179	0.43 100	0.20 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 399	0.01 76

ff7	0.23 24	0.21 184	1.02 80	0.02 81	0.00 1	1.07 74	0.00 1	0.53 7	0.75 156	0.09 44	0.01 1	0.04 19	0.07 111	0.44 102	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 374	0.07 252	0.01 76

ffff	0.23 24	0.21 184	1.02 80	0.02 81	0.00 1	1.07 74	0.00 1	0.53 7	0.75 156	0.09 44	0.01 1	0.04 19	0.07 111	0.44 102	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 374	0.07 252	0.01 76

11t	0.23 24	0.21 184	1.02 80	0.02 81	0.00 1	1.07 74	0.00 1	0.53 7	0.75 156	0.09 44	0.01 1	0.04 19	0.07 111	0.44 102	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 374	0.07 252	0.01 76

MIF-Stereo (partial)	0.27 33	0.18 159	1.14 118	0.01 23	0.00 1	0.43 18	0.02 137	1.97 85	0.39 55	0.11 64	0.08 91	0.07 58	0.06 99	0.44 102	0.33 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.02 172

ccc-4	0.23 24	0.21 184	1.02 80	0.02 81	0.00 1	1.07 74	0.00 1	0.53 7	0.75 156	0.09 44	0.01 1	0.04 19	0.07 111	0.44 102	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 374	0.07 252	0.01 76

AE-Stereo	0.47 95	0.11 96	1.03 91	0.04 152	0.09 287	1.11 92	0.03 180	4.16 294	0.34 50	0.35 104	0.82 247	0.15 94	0.16 176	0.45 107	0.05 19	0.00 1	0.09 386	0.00 1	0.26 416	0.09 286	0.05 274

CroCo-Stereo Lap2	0.33 47	0.49 315	1.18 131	0.02 81	0.00 1	0.33 7	0.00 1	3.08 172	0.61 82	0.02 3	0.01 1	0.04 19	0.08 126	0.45 107	0.15 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 252	0.02 172

Pruner-Stereo	0.53 115	0.10 79	1.02 80	0.89 406	0.10 296	1.57 261	0.36 344	2.06 88	0.63 93	2.23 324	0.46 191	0.25 109	0.01 7	0.45 107	0.37 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 172

DMCA	0.68 153	0.22 194	1.96 243	0.01 23	0.01 123	1.28 165	0.02 137	3.02 161	1.54 307	2.14 317	0.15 113	1.74 265	0.10 141	0.45 107	0.95 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 76

FENet	0.52 109	0.07 39	1.62 201	0.04 152	0.00 1	1.19 121	0.05 218	3.10 174	0.98 201	0.89 173	0.01 1	1.63 260	0.09 134	0.47 111	0.28 178	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76

LoS	0.28 35	0.16 142	0.95 63	0.07 207	0.01 123	1.32 177	0.07 239	1.30 48	0.60 74	0.04 25	0.03 67	0.28 114	0.11 151	0.48 112	0.11 92	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
IPLGR_C	0.75 167	0.88 390	2.58 314	0.13 254	0.02 206	1.40 205	0.27 315	3.19 193	0.84 180	1.92 301	2.46 341	0.18 100	0.11 151	0.49 113	0.26 167	0.00 1	0.05 356	0.01 368	0.05 339	0.19 354	0.06 304

CASS	0.56 119	0.13 112	1.40 170	0.03 124	0.01 123	1.65 293	0.04 202	3.03 163	0.63 93	1.96 305	0.93 258	0.28 114	0.36 231	0.52 114	0.18 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ACRE	0.75 167	0.78 376	2.72 323	0.13 254	0.02 206	1.40 205	0.26 312	3.20 195	0.82 174	1.84 296	2.46 341	0.19 101	0.10 141	0.52 114	0.26 167	0.00 1	0.04 347	0.01 368	0.05 339	0.19 354	0.05 274

IGEV_Zeroshot_test	0.74 162	0.20 177	3.00 330	0.26 311	0.02 206	1.10 87	0.05 218	3.72 256	0.19 24	0.88 171	0.71 240	2.84 326	0.63 271	0.53 116	0.33 199	0.00 1	0.07 373	0.00 1	0.16 382	0.04 201	0.00 1

RAFT	0.60 125	0.50 318	1.01 75	0.50 362	0.04 244	0.94 47	0.08 245	3.01 160	0.65 105	0.22 83	0.09 94	3.41 355	0.27 212	0.53 116	0.37 219	0.00 1	0.03 336	0.00 1	0.01 299	0.40 408	0.03 226

anonymity	0.74 162	0.15 131	1.17 128	0.16 274	0.27 368	0.71 26	0.01 73	4.70 345	1.78 332	1.15 220	1.23 281	0.31 117	1.65 345	0.54 118	0.53 257	0.02 375	0.02 312	0.00 1	0.27 419	0.02 116	0.06 304

CIPLG	0.75 167	0.81 382	2.38 297	0.13 254	0.03 227	1.41 209	0.27 315	3.19 193	0.84 180	1.98 307	2.56 346	0.19 101	0.10 141	0.54 118	0.26 167	0.00 1	0.05 356	0.01 368	0.05 339	0.19 354	0.05 274

AdaStereo	0.65 141	0.09 60	1.12 112	0.02 81	0.00 1	1.45 229	0.23 306	4.38 318	1.44 291	1.17 224	0.37 170	1.56 249	0.18 183	0.56 120	0.37 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1
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.
MyStereo8	0.85 201	0.52 323	3.20 343	0.20 291	0.00 1	1.47 236	0.01 73	3.53 240	1.91 344	1.34 244	0.65 221	1.22 231	0.31 218	0.57 121	1.38 325	0.00 1	0.14 409	0.00 1	0.06 348	0.09 286	0.30 400

TRStereo	0.59 124	0.79 378	1.59 200	0.56 373	0.01 123	1.19 121	0.03 180	4.74 348	0.60 74	0.17 78	0.01 1	0.62 159	0.44 243	0.57 121	0.07 49	0.00 1	0.04 347	0.00 1	0.24 410	0.01 36	0.14 366

ICVP	0.46 90	0.08 48	1.58 197	0.01 23	0.01 123	1.10 87	0.21 298	3.80 267	0.52 62	0.42 116	0.27 149	0.33 122	0.06 99	0.57 121	0.13 99	0.00 1	0.07 373	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.01 76
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
MyStereo06	0.80 185	0.19 167	2.53 310	0.02 81	0.00 1	1.51 247	0.01 73	4.61 337	0.24 39	0.89 173	0.69 233	3.14 345	1.18 312	0.58 124	0.33 199	0.00 1	0.06 364	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.07 320

raft+_RVC	0.42 75	0.48 311	1.11 110	0.51 366	0.17 326	1.16 109	0.04 202	2.25 96	0.59 67	0.12 65	0.42 179	0.08 64	0.15 173	0.60 125	0.28 178	0.00 1	0.09 386	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.19 385

BUS	0.97 231	0.10 79	0.96 64	0.01 23	0.00 1	5.85 410	0.03 180	5.40 385	0.93 194	2.26 330	0.66 223	2.39 312	0.06 99	0.61 126	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1

BSDual-CNN	0.83 193	0.10 79	0.96 64	0.01 23	0.00 1	3.32 366	0.21 298	5.40 385	0.93 194	2.26 330	0.66 223	1.81 272	0.10 141	0.61 126	0.18 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1

psmg	0.83 193	0.10 79	0.96 64	0.01 23	0.00 1	3.28 364	0.27 315	4.83 358	0.93 194	1.92 301	1.46 293	1.81 272	0.10 141	0.61 126	0.18 130	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.00 1	0.01 36	0.00 1

rvit_0105_3	0.47 95	0.28 225	2.20 271	0.01 23	0.00 1	1.13 101	0.00 1	3.20 195	1.26 255	0.08 38	0.26 145	0.09 68	0.03 47	0.62 129	0.11 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 172

gcap-zeroshot	0.70 158	0.26 212	1.98 246	0.19 290	0.27 368	1.43 219	0.02 137	4.23 303	0.82 174	0.75 153	0.54 200	2.19 301	0.03 47	0.63 130	0.25 160	0.00 1	0.11 397	0.00 1	0.20 398	0.00 1	0.01 76

AASNet	0.86 205	0.53 328	1.96 243	0.04 152	0.00 1	1.70 300	0.05 218	5.13 372	1.84 335	0.93 181	1.88 313	0.96 208	0.19 189	0.67 131	0.91 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 383	0.09 336

GES	0.61 128	0.08 48	1.78 225	0.00 1	0.00 1	1.59 272	0.07 239	5.32 382	0.13 4	0.62 135	0.32 154	0.37 125	0.67 284	0.68 132	0.49 249	0.03 383	0.00 1	0.01 368	0.00 1	0.02 116	0.01 76

Any-RAFT	0.64 139	0.08 48	1.07 102	0.03 124	0.00 1	2.77 354	0.08 245	3.57 244	1.23 250	0.96 185	0.26 145	1.61 255	0.31 218	0.72 133	0.06 43	0.00 1	0.10 394	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1

rafts_anoy	0.39 67	0.44 293	1.15 121	0.06 186	0.03 227	1.12 95	0.04 202	2.75 139	0.33 49	0.10 59	0.16 115	0.11 78	0.19 189	0.74 134	0.31 192	0.00 1	0.14 409	0.00 1	0.01 299	0.02 116	0.05 274

GwcNet-ADL	0.62 134	0.20 177	2.03 254	0.05 171	0.01 123	1.29 169	0.02 137	3.16 185	1.39 278	0.97 187	0.44 186	1.48 243	0.23 202	0.78 135	0.27 172	0.01 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.03 226

DeepStereo_RVC	0.52 109	0.08 48	1.37 168	0.06 186	0.06 261	1.34 185	0.41 348	1.43 53	0.68 125	1.03 206	0.85 250	0.49 144	1.56 337	0.79 136	0.17 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.13 359

ToySt	0.47 95	0.25 208	2.47 306	0.04 152	0.01 123	1.17 112	0.00 1	2.01 86	0.63 93	0.08 38	0.14 107	1.16 228	0.05 80	0.80 137	0.46 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 324	0.10 295	0.04 255

model_zeroshot	0.49 101	0.26 212	2.10 266	0.03 124	0.01 123	1.69 298	0.08 245	2.63 128	0.18 21	1.02 202	0.01 1	0.61 156	0.06 99	0.86 138	0.14 104	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.16 382	0.02 116	0.01 76

EAI-Stereo	1.14 278	0.12 103	1.19 135	0.21 292	0.32 386	1.84 311	2.32 408	5.42 388	1.19 245	1.02 202	5.66 392	0.48 142	0.60 263	0.86 138	0.62 273	0.00 1	0.13 408	0.00 1	0.65 440	0.02 116	0.17 375

mmm	0.52 109	0.04 6	1.14 118	0.61 380	0.00 1	1.14 103	0.00 1	3.45 230	0.75 156	1.24 237	0.58 203	0.20 103	0.18 183	0.93 140	0.08 61	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 76

x	0.41 72	0.04 6	0.74 30	0.54 369	0.00 1	0.98 53	0.00 1	3.07 170	0.67 120	0.48 125	0.01 1	0.48 142	0.07 111	0.93 140	0.07 49	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76

RAFT_CTSACE	0.68 153	0.52 323	1.74 220	0.50 362	0.05 251	1.16 109	0.00 1	2.68 137	0.66 112	0.68 146	1.60 296	1.76 267	0.80 291	0.94 142	0.13 99	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.00 1	0.27 383	0.00 1

Consistency-Raft	1.36 308	0.65 356	4.81 402	0.33 328	0.32 386	1.62 286	0.11 265	3.65 251	3.80 401	0.33 92	6.12 397	0.86 196	2.14 364	0.94 142	1.25 316	0.02 375	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.24 371	0.01 76

AFF-stereo	0.65 141	0.46 301	0.82 37	0.37 341	0.00 1	1.19 121	0.00 1	3.04 167	1.42 286	0.72 151	1.95 317	1.16 228	0.26 209	0.97 144	0.31 192	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.00 1	0.21 364	0.02 172

RALAANet	0.54 117	0.62 348	1.41 171	0.01 23	0.01 123	0.92 45	0.02 137	2.39 103	1.87 341	1.13 218	0.38 172	0.15 94	0.30 214	1.00 145	0.38 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 334	0.14 319	0.01 76

MIM_Stereo	0.45 87	0.43 288	1.18 131	0.51 366	0.04 244	1.26 162	0.02 137	2.38 102	0.65 105	0.07 31	0.02 46	0.70 174	0.20 195	1.01 146	0.13 99	0.00 1	0.09 386	0.00 1	0.00 1	0.14 319	0.10 340

anonymousdsp2	0.52 109	0.06 29	1.51 183	0.10 240	0.00 1	1.19 121	0.01 73	4.32 316	0.63 93	0.33 92	0.15 113	0.78 192	0.09 134	1.01 146	0.06 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 367	0.04 201	0.05 274

s12784h	0.56 119	0.14 120	1.22 142	0.02 81	0.00 1	1.14 103	0.03 180	3.43 227	1.47 296	1.02 202	1.41 292	0.05 37	0.02 22	1.08 148	0.09 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1

MyStereo04	0.78 180	0.27 215	3.19 341	0.02 81	0.01 123	1.64 289	0.01 73	3.64 250	2.20 366	0.98 196	0.02 46	1.29 235	0.57 260	1.10 149	0.53 257	0.00 1	0.07 373	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.06 304

StereoVision	0.86 205	0.38 262	1.75 222	0.03 124	0.01 123	1.14 103	0.02 137	3.38 217	0.92 191	0.13 71	6.89 402	0.50 146	0.12 162	1.10 149	0.78 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.02 172

HITNet	0.80 185	0.58 339	2.14 267	0.69 388	0.00 1	1.35 189	0.02 137	4.50 330	1.15 239	1.76 290	0.16 115	0.60 155	0.30 214	1.13 151	1.64 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.00 1
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
MyStereo05	0.79 181	0.19 167	3.17 340	0.02 81	0.00 1	1.51 247	0.01 73	3.56 243	2.48 378	1.34 244	0.02 46	1.25 233	0.38 235	1.19 152	0.50 251	0.00 1	0.06 364	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.07 320

PCWNet_CMD	0.65 141	0.14 120	2.02 252	0.01 23	0.01 123	1.10 87	0.00 1	2.80 145	0.97 199	0.48 125	0.28 151	2.31 307	1.50 332	1.19 152	0.08 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 76

MSMDNet	0.65 141	0.14 120	2.02 252	0.01 23	0.01 123	1.11 92	0.00 1	2.88 152	0.98 201	0.49 128	0.28 151	2.32 308	1.49 329	1.19 152	0.08 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 76

ROB_FTStereo_v2	0.43 81	0.09 60	1.00 72	0.06 186	0.08 279	1.57 261	0.33 338	1.44 57	0.67 120	0.97 187	0.19 132	0.77 187	0.02 22	1.23 155	0.17 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.05 274

iRaft-Stereo_20w	0.92 225	0.15 131	2.68 319	0.24 302	0.06 261	1.36 191	0.28 323	7.46 431	0.34 50	1.56 277	0.37 170	0.62 159	1.24 318	1.25 156	0.34 206	0.00 1	0.09 386	0.00 1	0.16 382	0.02 116	0.13 359

MIPNet	0.64 139	0.42 282	2.01 250	0.08 221	0.07 270	1.29 169	0.11 265	3.47 234	1.29 263	0.67 144	0.10 98	0.63 161	0.97 301	1.25 156	0.25 160	0.00 1	0.01 259	0.01 368	0.01 299	0.11 303	0.04 255

RALCasStereoNet	0.44 84	0.44 293	1.03 91	0.03 124	0.00 1	1.10 87	0.03 180	2.46 116	0.90 188	0.07 31	0.32 154	0.12 81	0.20 195	1.28 158	0.25 160	0.00 1	0.31 427	0.00 1	0.00 1	0.08 264	0.12 353

Selective-RAFT	0.37 61	0.06 29	0.65 23	0.03 124	0.01 123	1.17 112	0.02 137	2.63 128	0.66 112	0.01 1	0.01 1	0.22 104	0.18 183	1.31 159	0.24 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 398	0.04 201	0.00 1

ssnet_v2	1.14 278	0.28 225	1.77 223	0.03 124	0.00 1	2.07 319	0.37 345	5.20 373	1.87 341	2.00 308	0.87 252	3.09 342	0.55 257	1.31 159	3.02 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 347	0.12 353

IER	0.75 167	0.12 103	1.93 235	0.01 23	0.00 1	2.31 331	0.02 137	2.96 156	0.98 201	1.30 240	0.96 260	1.40 241	1.19 313	1.31 159	0.45 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 332	0.69 363	7.27 429	0.30 320	0.44 393	0.87 37	0.02 137	6.19 413	0.84 180	0.45 120	6.17 398	4.35 376	1.17 311	1.32 162	0.48 247	0.00 1	0.09 386	0.00 1	0.34 431	0.26 379	0.12 353

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 269	0.35 250	4.53 396	0.18 282	0.37 388	0.79 29	0.00 1	5.71 402	0.74 155	0.40 113	0.64 220	4.47 379	1.41 326	1.42 163	0.30 189	0.00 1	0.11 397	0.00 1	0.28 423	0.17 339	0.14 366

ACVNet-DCA	0.61 128	0.27 215	1.28 151	0.13 254	0.00 1	3.44 371	0.01 73	3.15 180	0.68 125	0.33 92	0.69 233	0.04 19	0.61 265	1.43 164	0.05 19	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.03 324	0.01 36	0.01 76

xx1	0.95 228	0.27 215	1.28 151	0.13 254	0.00 1	3.44 371	0.01 73	3.18 188	7.23 428	0.33 92	0.69 233	0.73 180	0.12 162	1.43 164	0.05 19	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76

cc1	0.94 226	0.27 215	1.28 151	0.13 254	0.00 1	3.44 371	0.01 73	3.18 188	7.23 428	0.33 92	0.69 233	0.04 19	0.61 265	1.43 164	0.05 19	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.03 324	0.09 286	0.04 255

KYRaft	1.19 286	0.05 13	0.94 59	0.06 186	0.24 357	1.25 160	0.78 373	2.48 119	0.61 82	3.23 371	7.13 404	1.00 214	2.77 379	1.43 164	0.14 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	1.71 435

HUI-Stereo	0.45 87	0.09 60	1.08 104	0.06 186	0.08 279	1.61 280	0.32 336	1.43 53	0.70 147	0.97 187	0.18 124	0.77 187	0.02 22	1.44 168	0.17 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.05 274

UDGNet	0.35 54	0.50 318	1.14 118	0.02 81	0.00 1	1.12 95	0.02 137	0.70 21	1.57 314	0.31 88	0.05 81	0.06 48	0.02 22	1.45 169	0.09 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ffm	1.04 248	0.05 13	1.65 205	0.34 334	0.01 123	1.58 265	0.02 137	3.03 163	6.40 419	1.39 255	2.07 322	2.15 294	0.34 224	1.59 170	0.05 19	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.00 1	0.09 286	0.03 226

tt1	0.88 216	0.27 215	1.25 146	0.08 221	0.00 1	3.36 369	0.02 137	3.03 163	6.40 419	0.33 92	0.66 223	0.05 37	0.40 239	1.59 170	0.05 19	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.00 1	0.09 286	0.03 226

test_4	0.51 106	0.10 79	1.27 149	0.01 23	0.06 261	0.97 52	0.03 180	1.12 40	0.16 14	0.27 85	3.42 367	0.65 164	0.09 134	1.59 170	0.26 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.14 319	0.00 1

H2IRNET	0.47 95	0.22 194	1.27 149	0.15 267	0.01 123	1.18 118	0.01 73	1.65 68	0.48 60	0.02 3	1.80 310	0.46 138	0.04 67	1.62 173	0.35 212	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.01 299	0.16 334	0.02 172

RAFT-IKP	0.45 87	0.09 60	1.06 101	0.06 186	0.06 261	1.44 223	0.31 335	1.44 57	0.69 138	0.97 187	0.18 124	0.76 183	0.02 22	1.65 174	0.17 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.04 255

PSM-adaLoss	0.46 90	0.09 60	1.01 75	0.06 186	0.09 287	1.61 280	0.30 332	1.43 53	0.69 138	0.97 187	0.18 124	0.77 187	0.02 22	1.67 175	0.17 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.05 274

SFCPSM	0.81 187	0.11 96	2.53 310	0.01 23	0.07 270	2.45 337	0.18 289	4.99 364	1.18 243	0.77 158	0.78 243	0.69 171	0.31 218	1.72 176	0.20 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 339	0.06 237	0.01 76

ccs_rob	0.65 141	0.17 152	2.09 264	0.00 1	0.01 123	1.22 136	0.00 1	2.77 140	0.73 150	0.75 153	0.44 186	2.32 308	0.64 274	1.76 177	0.15 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76

CFNet_pseudo	0.66 146	0.17 152	2.08 263	0.00 1	0.01 123	1.22 136	0.00 1	2.79 142	0.73 150	0.78 161	0.46 191	2.32 308	0.63 271	1.77 178	0.15 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76

BEATNet_4x	0.97 231	0.77 375	3.36 352	0.46 353	0.01 123	1.32 177	0.09 256	4.57 336	1.26 255	1.88 299	0.22 141	1.09 224	0.42 241	1.79 179	2.09 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 264	0.06 304

UCFNet_RVC	0.66 146	0.35 250	1.20 138	0.02 81	0.30 381	1.53 254	0.01 73	3.42 225	0.67 120	1.12 217	0.73 241	1.26 234	0.20 195	1.84 180	0.46 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.43 81	0.17 152	0.46 9	0.14 264	1.06 418	0.63 25	0.02 137	0.30 2	0.24 39	0.09 44	0.01 1	0.04 19	0.03 47	1.86 181	0.05 19	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.15 374	1.83 433	1.61 434

ROB_FTStereo	0.47 95	0.09 60	1.04 95	0.06 186	0.08 279	1.59 272	0.33 338	1.43 53	0.68 125	0.97 187	0.19 132	0.76 183	0.03 47	1.86 181	0.17 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.05 274

StereoDRNet-Refined	0.83 193	0.12 103	1.18 131	0.02 81	0.01 123	1.31 176	0.00 1	3.33 211	1.07 222	1.92 301	1.24 283	2.48 314	0.18 183	1.86 181	1.67 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 319	0.05 274
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CFNet_ucs	0.77 172	0.20 177	2.22 279	0.01 23	0.01 123	1.32 177	0.00 1	3.30 209	1.31 267	1.15 220	1.14 272	2.19 301	0.42 241	2.04 184	0.12 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 76

Prome-Stereo	1.23 293	0.06 29	0.93 58	0.12 250	0.24 357	1.26 162	0.67 367	2.53 124	0.69 138	2.08 315	8.70 412	0.76 183	2.91 383	2.12 185	0.11 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 433

iinet-f	1.68 347	0.61 346	11.37 442	0.29 318	0.03 227	4.39 393	0.04 202	3.18 188	1.10 226	1.16 223	0.58 203	2.96 335	2.76 378	2.13 186	2.46 366	0.00 1	0.02 312	0.02 391	0.00 1	0.46 412	0.01 76

MFMNet_re	2.02 370	0.98 398	4.27 386	2.74 435	0.88 412	1.47 236	0.15 278	4.21 299	3.18 391	6.63 413	6.93 403	1.87 275	3.63 399	2.13 186	0.99 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 368	0.05 274

PFNet+	0.54 117	0.10 79	1.31 160	0.16 274	0.05 251	1.44 223	0.56 360	1.60 67	0.98 201	1.35 248	0.46 191	0.37 125	0.01 7	2.18 188	0.22 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76

CBFPSM	1.39 312	0.61 346	4.29 387	0.01 23	0.01 123	3.64 377	0.03 180	3.39 219	0.80 171	0.64 142	0.21 137	6.18 404	3.70 401	2.38 189	1.82 340	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.08 264	0.01 76

GMStereo_Zeroshot	0.63 136	0.14 120	1.54 185	0.75 392	0.00 1	1.26 162	0.01 73	1.85 78	0.31 45	1.44 263	0.58 203	1.76 267	0.19 189	2.55 190	0.10 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.00 1

DualNet (step1)	0.96 229	0.41 276	2.03 254	0.02 81	0.01 123	2.14 322	0.01 73	4.31 312	1.07 222	1.35 248	0.36 166	0.70 174	0.44 243	2.58 191	0.34 206	0.53 426	0.00 1	1.82 434	1.10 446	0.02 116	0.02 172

test_sample7	0.72 159	0.18 159	1.23 144	0.55 371	0.01 123	1.21 133	0.00 1	4.31 312	1.07 222	1.35 248	0.36 166	0.70 174	0.44 243	2.58 191	0.34 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.02 172

Patchmatch Stereo++	0.50 103	0.09 60	1.01 75	0.06 186	0.07 270	1.60 276	0.27 315	1.45 60	0.68 125	0.98 196	0.18 124	0.77 187	0.03 47	2.58 191	0.17 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.05 274
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
iRAFT	0.50 103	0.09 60	1.01 75	0.06 186	0.07 270	1.60 276	0.27 315	1.45 60	0.68 125	0.98 196	0.18 124	0.77 187	0.03 47	2.58 191	0.17 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.05 274

EKT-Stereo	0.74 162	0.18 159	1.23 144	0.81 396	4.25 439	1.19 121	0.03 180	2.17 94	0.13 4	0.35 104	0.40 176	0.97 211	0.08 126	2.61 195	0.09 72	0.00 1	0.09 386	0.00 1	0.07 351	0.04 201	0.03 226

rvit_105_1	0.60 125	0.33 247	2.37 296	0.01 23	0.00 1	1.16 109	0.00 1	3.38 217	1.20 247	0.16 75	0.26 145	0.13 86	0.04 67	2.66 196	0.24 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.03 226

Wz-Net-LNSev	1.30 299	0.85 387	6.26 424	0.02 81	0.03 227	4.02 383	0.13 274	4.21 299	1.12 233	0.77 158	0.10 98	3.60 360	1.11 307	2.68 197	1.12 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 172

RAFT+CT+SA	0.66 146	0.45 297	1.22 142	0.10 240	0.30 381	1.24 151	0.02 137	4.21 299	0.67 120	0.62 135	0.39 175	0.33 122	0.05 80	2.69 198	0.14 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 432	0.13 313	0.30 400

iGMRVC	0.51 106	0.09 60	1.04 95	0.06 186	0.08 279	1.61 280	0.27 315	1.44 57	0.69 138	0.97 187	0.19 132	0.76 183	0.03 47	2.69 198	0.17 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.04 255

NINENet	1.03 246	0.22 194	1.30 159	0.10 240	0.01 123	5.85 410	0.03 180	4.41 323	1.25 254	1.55 276	0.60 218	2.39 312	0.06 99	2.72 200	0.05 19	0.00 1	0.01 259	0.01 368	0.00 1	0.04 201	0.00 1

hknet	1.08 257	0.13 112	2.07 261	0.01 23	0.00 1	3.32 366	0.21 298	5.40 385	0.92 191	2.26 330	0.66 223	3.43 356	0.05 80	2.81 201	0.27 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1

LMCR-Stereo	1.10 269	0.69 363	1.95 240	0.50 362	0.01 123	2.73 349	0.09 256	6.20 414	0.64 100	2.37 341	1.76 307	0.13 86	1.59 343	2.94 202	0.23 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 308	0.00 1

1test111	0.69 155	0.27 215	1.28 151	0.13 254	0.00 1	3.44 371	0.01 73	3.15 180	0.68 125	0.33 92	0.69 233	0.04 19	0.61 265	2.95 203	0.07 49	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.03 324	0.01 36	0.01 76

qqq	0.50 103	0.04 6	0.78 33	0.02 81	0.00 1	1.05 71	0.00 1	3.15 180	0.68 125	0.46 123	0.01 1	0.73 180	0.12 162	2.95 203	0.07 49	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76

pcwnet_v2	1.29 297	0.17 152	5.98 419	0.10 240	0.01 123	1.76 304	0.02 137	5.08 371	2.90 388	1.54 275	1.98 319	2.03 285	0.81 292	3.01 205	0.28 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.03 168	0.03 226

DeepPruner_ROB	0.86 205	0.50 318	1.80 228	0.01 23	0.00 1	1.57 261	0.17 285	3.48 235	0.42 56	3.31 373	0.02 46	2.09 289	0.17 179	3.01 205	0.61 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 308	0.01 76

test_5	0.74 162	0.50 318	1.55 187	0.44 347	0.25 360	1.45 229	0.01 73	4.16 294	0.78 167	0.79 163	0.17 121	0.42 134	0.64 274	3.06 207	0.18 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 334	0.21 391

DMCA-RVC	0.90 223	0.64 352	3.30 349	0.03 124	0.04 244	1.30 173	0.06 235	2.65 131	0.73 150	3.21 370	0.09 94	0.99 213	0.66 281	3.14 208	0.99 301	0.01 353	0.04 347	0.02 391	0.01 299	0.07 252	0.01 76

test_sample2	0.63 136	0.05 13	1.13 116	0.31 323	0.01 123	1.22 136	0.00 1	3.87 278	1.03 209	0.91 178	0.02 46	0.50 146	0.13 168	3.16 209	0.26 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 172

CRFU-Net	1.32 304	0.27 215	2.46 305	1.17 419	0.03 227	4.08 384	0.05 218	5.61 395	0.67 120	1.53 269	0.70 239	3.47 358	2.62 376	3.24 210	0.24 153	0.01 353	0.01 259	0.11 411	0.00 1	0.13 313	0.00 1

SQANet	2.28 378	1.25 415	2.39 298	4.17 439	2.91 434	2.60 344	0.24 308	4.17 296	0.83 177	2.42 345	0.57 201	1.59 251	0.88 296	3.30 211	0.68 279	7.35 445	0.12 404	0.47 425	0.02 317	6.56 439	3.00 441

fast-acv-ft	1.41 314	0.46 301	4.29 387	0.10 240	0.13 308	3.97 382	0.29 326	2.42 112	1.91 344	0.81 166	3.55 369	3.02 338	1.26 320	3.35 212	2.05 357	0.04 385	0.01 259	0.04 399	0.04 334	0.39 407	0.05 274

IPLGR	0.76 171	0.21 184	2.98 328	0.06 186	0.07 270	1.24 151	0.05 218	3.09 173	1.38 276	0.62 135	0.34 161	0.75 182	0.78 289	3.35 212	0.22 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.06 304

GrayStereo	1.46 318	0.03 2	0.87 45	0.63 383	0.20 341	1.24 151	4.61 433	2.85 150	0.62 89	4.98 402	4.00 379	0.45 137	4.67 411	3.37 214	0.08 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 436	0.01 36	0.01 76

TestStereo1	0.77 172	0.46 301	1.12 112	0.15 267	0.19 337	1.29 169	0.01 73	3.33 211	1.55 308	0.45 120	1.67 300	0.13 86	1.23 315	3.39 215	0.27 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 339	0.07 320

SA-5K	0.77 172	0.46 301	1.12 112	0.15 267	0.19 337	1.29 169	0.01 73	3.33 211	1.55 308	0.45 120	1.67 300	0.13 86	1.23 315	3.39 215	0.27 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 339	0.07 320

PSM-AAD	1.15 281	0.04 6	0.88 47	0.10 240	0.27 368	1.32 177	3.25 417	2.41 111	0.64 100	2.93 360	1.92 315	0.15 94	5.39 422	3.42 217	0.19 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.05 274

ADLNet	1.20 289	0.29 233	1.98 246	0.00 1	0.02 206	2.20 325	0.11 265	4.39 321	2.52 380	2.19 322	2.20 335	2.66 317	0.70 286	3.42 217	1.25 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 295	0.04 255

STTStereo	0.83 193	0.34 248	2.44 301	0.24 302	0.15 319	1.41 209	0.10 263	3.02 161	1.55 308	1.34 244	0.17 121	1.77 269	0.45 247	3.42 217	0.30 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76

psm_up	0.84 199	0.32 242	1.44 176	0.02 81	0.00 1	1.98 316	0.05 218	3.40 221	1.04 211	2.06 314	0.40 176	1.74 265	0.45 247	3.47 220	0.24 153	0.06 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 264	0.00 1

test_sample3	0.84 199	0.15 131	2.22 279	0.48 357	0.01 123	1.37 196	0.01 73	4.63 341	1.17 242	1.43 260	0.43 183	0.80 194	0.10 141	3.48 221	0.38 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.02 172

test_sample4	0.86 205	0.16 142	2.28 290	0.50 362	0.01 123	1.42 216	0.01 73	4.65 343	1.27 258	1.52 267	0.66 223	0.69 171	0.08 126	3.50 222	0.38 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.02 172

test_sample1	0.61 128	0.04 6	0.90 51	0.34 334	0.00 1	1.09 83	0.00 1	3.54 241	0.88 187	0.86 170	0.01 1	0.53 149	0.34 224	3.51 223	0.20 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76

ETE_ROB	1.16 283	0.52 323	1.71 217	0.01 23	0.02 206	1.79 308	0.22 302	4.10 290	1.32 268	4.68 399	1.18 278	2.81 324	0.08 126	3.56 224	1.12 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.06 304

LALA_ROB	1.33 305	0.59 341	1.74 220	0.02 81	0.06 261	3.25 363	0.50 358	3.45 230	1.39 278	3.70 381	0.59 213	4.59 383	0.25 207	3.58 225	2.79 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.02 172

otaku	3.17 395	1.32 416	2.49 307	6.07 442	3.26 436	4.62 396	2.15 404	5.35 384	1.34 272	2.00 308	2.54 345	3.50 359	1.49 329	3.68 226	1.11 305	7.89 447	0.23 421	1.88 437	0.03 324	7.74 443	4.78 446

gwcnet-sp	0.98 233	0.38 262	4.06 378	0.04 152	0.00 1	2.60 344	0.15 278	3.51 237	1.13 235	1.75 286	0.16 115	0.68 168	0.39 236	3.69 227	0.90 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.03 226

scenet	0.98 233	0.38 262	4.06 378	0.04 152	0.00 1	2.60 344	0.15 278	3.51 237	1.13 235	1.75 286	0.16 115	0.68 168	0.39 236	3.69 227	0.90 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.03 226

ssnet	0.98 233	0.38 262	4.06 378	0.04 152	0.00 1	2.60 344	0.15 278	3.51 237	1.13 235	1.75 286	0.16 115	0.68 168	0.39 236	3.69 227	0.90 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.03 226

test_1	0.61 128	0.06 29	1.00 72	0.07 207	0.12 303	0.99 54	0.01 73	2.46 116	0.20 28	1.71 284	0.01 1	1.10 226	0.04 67	3.71 230	0.23 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 413	0.15 329	0.13 359

test_3	0.58 122	0.06 29	1.04 95	0.07 207	0.12 303	1.01 56	0.01 73	2.45 114	0.20 28	0.95 183	0.01 1	1.05 218	0.05 80	3.74 231	0.23 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 413	0.15 329	0.13 359

test_sample5	0.86 205	0.16 142	2.25 282	0.49 359	0.01 123	1.41 209	0.01 73	4.55 332	1.27 258	1.35 248	0.89 254	0.58 153	0.11 151	3.75 232	0.38 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.02 172

DualNet	0.88 216	0.16 142	2.25 282	0.49 359	0.01 123	1.41 209	0.01 73	4.55 332	1.27 258	1.43 260	1.12 270	0.58 153	0.11 151	3.75 232	0.38 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.02 172

test-3	0.63 136	0.06 29	1.00 72	0.07 207	0.13 308	0.99 54	0.01 73	2.46 116	0.20 28	1.96 305	0.01 1	1.10 226	0.05 80	3.75 232	0.23 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 416	0.15 329	0.13 359

NCCL2	1.30 299	0.63 351	2.31 292	0.02 81	0.03 227	1.57 261	3.41 419	3.91 280	1.39 278	3.14 369	0.34 161	3.90 368	0.30 214	3.75 232	1.19 312	0.00 1	0.00 1	0.02 391	0.00 1	0.03 168	0.05 274

ADCRef	2.29 379	0.65 356	5.67 416	0.10 240	0.09 287	4.81 399	0.76 372	4.75 351	1.37 275	2.88 359	1.67 300	1.62 257	2.30 367	3.77 236	14.93 442	0.02 375	0.00 1	0.01 368	0.10 363	0.20 363	0.11 345

iResNet_ROB	1.05 255	0.76 373	2.06 260	0.07 207	0.00 1	1.35 189	0.03 180	6.80 426	2.57 383	0.79 163	1.20 279	0.94 207	0.12 162	3.81 237	0.41 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 264	0.01 76

CBMV	1.56 329	0.24 205	1.92 234	0.31 323	0.03 227	2.90 359	4.33 430	3.79 264	1.81 333	4.98 402	1.73 305	2.70 319	1.68 347	3.81 237	0.92 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.08 330
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CoDeX	0.94 226	0.34 248	2.09 264	0.05 171	0.20 341	1.49 243	0.20 296	5.89 406	1.57 314	0.66 143	0.67 231	1.05 218	0.32 222	3.82 239	0.33 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.00 1

iResNet	1.00 241	0.45 297	3.08 335	0.86 404	0.01 123	1.97 315	0.01 73	3.67 254	1.49 302	1.77 291	1.09 267	0.35 124	0.13 168	3.83 240	1.27 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 252	0.01 76

test_sample6	0.89 222	0.17 152	2.23 281	0.48 357	0.01 123	1.43 219	0.01 73	4.49 329	1.40 282	1.43 260	1.12 270	0.64 163	0.14 171	3.86 241	0.42 232	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.02 172

PWCDC_ROB	3.06 393	1.38 420	3.81 370	0.14 264	0.00 1	3.14 360	0.02 137	4.40 322	12.35 436	1.08 213	23.69 452	2.01 282	2.01 362	3.87 242	2.43 365	0.24 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 423	0.08 330

DDUNet	3.28 398	10.54 459	2.29 291	3.50 436	3.31 437	4.21 388	0.21 298	3.77 261	1.03 209	2.54 349	3.17 362	3.20 349	0.21 199	3.89 243	0.69 280	1.94 436	0.05 356	9.87 447	3.53 455	5.03 438	2.55 440

XX-Stereo	1.04 248	0.20 177	4.94 405	0.85 400	0.04 244	1.25 160	0.00 1	3.37 215	0.45 59	1.22 235	0.50 196	3.70 365	0.02 22	3.91 244	0.05 19	0.00 1	0.09 386	0.00 1	0.20 398	0.03 168	0.02 172

UPFNet	0.87 212	0.09 60	2.05 259	0.00 1	0.00 1	1.90 314	0.11 265	3.41 223	0.83 177	2.15 318	0.10 98	1.92 277	0.09 134	3.94 245	0.70 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1

CFNet-ft	0.77 172	0.46 301	1.34 163	0.01 23	0.27 368	1.32 177	0.02 137	2.40 104	0.68 125	0.63 139	0.18 124	3.23 352	0.21 199	3.97 246	0.54 260	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.00 1	0.03 168	0.02 172

CFNet_RVC	0.77 172	0.46 301	1.34 163	0.01 23	0.27 368	1.32 177	0.02 137	2.40 104	0.68 125	0.63 139	0.18 124	3.23 352	0.21 199	3.97 246	0.54 260	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.00 1	0.03 168	0.02 172

test_xeample	1.79 356	0.08 48	1.03 91	0.02 81	0.00 1	1.44 223	0.00 1	5.48 390	1.84 335	1.65 281	2.17 334	0.37 125	0.06 99	4.00 248	17.67 449	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 172

Sa-1000	1.04 248	0.39 268	1.17 128	0.00 1	0.20 341	1.33 183	0.03 180	4.19 297	1.81 333	0.99 200	5.33 390	0.61 156	0.15 173	4.07 249	0.30 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 382	0.13 313	0.00 1

SA	0.83 193	0.41 276	1.17 128	0.00 1	0.20 341	1.28 165	0.01 73	3.98 282	1.86 339	0.41 115	0.96 260	0.27 112	1.33 324	4.07 249	0.35 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 390	0.14 319	0.01 76

PSMNet-ADL	0.77 172	0.08 48	0.90 51	0.07 207	0.01 123	2.01 317	0.02 137	2.55 125	1.11 228	0.33 92	0.59 213	2.15 294	0.69 285	4.07 249	0.85 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 172

PSMNet-RSSM	0.90 223	0.44 293	1.35 166	0.13 254	0.00 1	1.37 196	0.03 180	4.79 356	0.85 184	1.11 216	0.49 195	2.15 294	0.35 229	4.09 252	0.73 283	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.00 1	0.03 168	0.01 76

UDG	2.86 388	8.81 456	1.57 196	2.60 433	0.89 414	2.39 335	0.11 265	3.42 225	1.02 208	2.18 321	3.64 372	5.04 393	1.60 344	4.17 253	2.09 358	1.21 435	0.04 347	7.69 443	3.67 456	4.10 436	0.93 427

cf-r	0.98 233	0.51 322	2.04 258	0.25 305	0.01 123	1.40 205	0.03 180	4.47 328	1.65 323	0.95 183	0.58 203	2.63 316	0.24 204	4.19 254	0.58 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.04 255

PSMNet_ROB	1.09 265	0.69 363	2.92 326	0.03 124	0.07 270	1.68 296	0.16 282	3.44 229	1.30 265	0.96 185	0.32 154	2.81 324	0.63 271	4.23 255	2.48 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 264	0.04 255

HSM-Net_RVC	1.40 313	0.07 39	1.58 197	0.00 1	0.01 123	1.88 312	0.05 218	7.24 428	1.71 329	3.63 380	3.63 371	3.21 350	0.36 231	4.25 256	0.44 237	0.01 353	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	1.04 248	0.55 331	2.52 309	0.56 373	1.00 415	1.37 196	0.00 1	3.43 227	1.35 273	2.24 325	0.35 164	2.18 300	0.58 262	4.28 257	0.34 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	1.17 284	0.22 194	1.28 151	0.08 221	0.00 1	1.51 247	0.23 306	3.39 219	1.52 305	3.43 378	2.00 320	3.40 354	0.31 218	4.29 258	1.82 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.77 172	0.90 393	2.01 250	0.85 400	0.00 1	1.47 236	0.01 73	2.92 155	0.93 194	0.12 65	0.53 199	0.44 136	0.16 176	4.33 259	0.35 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 395	0.01 76

AF-Net	2.17 375	0.65 356	3.53 360	0.00 1	0.09 287	2.02 318	0.48 354	6.44 416	1.70 327	3.36 374	10.22 416	4.95 391	2.81 380	4.34 260	2.66 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 313	0.01 76

DLNR_Zeroshot_test	23.05 465	49.79 471	87.94 470	97.52 483	94.73 478	1.18 118	0.00 1	20.60 456	0.14 6	0.02 3	0.02 46	0.02 3	0.02 22	4.35 261	0.10 84	32.22 470	0.04 347	0.00 1	0.27 419	72.00 476	0.06 304

delet	1.14 278	0.32 242	1.56 194	0.03 124	0.17 326	2.86 358	1.03 382	4.25 304	2.14 361	1.03 206	1.17 277	1.64 262	0.92 299	4.35 261	1.27 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 284	0.41 276	1.68 214	0.04 152	0.01 123	1.65 293	0.17 285	3.46 232	1.39 278	3.89 386	1.01 264	1.60 253	0.53 254	4.35 261	3.07 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.02 172

xxxx	1.78 355	0.07 39	1.02 80	0.00 1	0.01 123	1.44 223	0.00 1	5.81 405	1.53 306	1.37 254	1.91 314	1.08 222	0.05 80	4.37 264	16.98 447	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 172

FTStereo	2.16 374	0.03 2	1.42 173	0.17 277	0.13 308	1.42 216	4.67 435	2.44 113	0.63 93	3.36 374	17.95 433	0.78 192	4.17 405	4.41 265	0.14 104	0.15 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	1.25 430

MMNet	1.20 289	0.27 215	3.59 363	0.09 231	0.00 1	4.15 386	0.01 73	3.63 249	1.19 245	1.93 304	0.32 154	1.35 239	1.23 315	4.42 266	1.84 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 172

GwcNet-RSSM	1.02 244	0.69 363	2.70 320	0.22 294	0.02 206	1.42 216	0.05 218	4.02 284	1.01 207	0.90 175	0.42 179	2.89 330	0.26 209	4.43 267	1.17 310	0.00 1	0.00 1	0.02 391	0.00 1	0.13 313	0.05 274

HH	0.88 216	0.37 259	1.93 235	0.25 305	0.10 296	0.62 23	0.00 1	3.79 264	0.18 21	0.33 92	0.59 213	3.94 369	0.81 292	4.44 268	0.09 72	0.00 1	0.06 364	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.02 172

HanStereo	0.88 216	0.37 259	1.93 235	0.25 305	0.10 296	0.62 23	0.00 1	3.79 264	0.18 21	0.33 92	0.59 213	3.94 369	0.81 292	4.44 268	0.09 72	0.00 1	0.06 364	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.02 172

SMFormer	1.04 248	0.16 142	1.55 187	0.33 328	0.01 123	1.03 58	0.00 1	5.24 375	2.12 356	1.53 269	2.16 330	0.92 199	0.02 22	4.46 270	1.24 314	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.02 172

tta	1.04 248	0.16 142	1.55 187	0.33 328	0.01 123	1.03 58	0.00 1	5.24 375	2.12 356	1.53 269	2.16 330	0.92 199	0.02 22	4.46 270	1.24 314	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.01 76

qqq1	0.98 233	0.16 142	1.55 187	0.33 328	0.01 123	1.03 58	0.00 1	5.24 375	2.12 356	1.53 269	2.16 330	0.92 199	0.02 22	4.46 270	0.07 49	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.01 76

fff1	0.98 233	0.16 142	1.55 187	0.33 328	0.01 123	1.03 58	0.00 1	5.24 375	2.12 356	1.53 269	2.16 330	0.92 199	0.02 22	4.46 270	0.07 49	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.01 76

UNet	1.13 277	0.24 205	4.21 383	0.01 23	0.02 206	2.31 331	0.02 137	3.06 168	0.76 164	1.17 224	0.14 107	2.73 321	1.58 341	4.48 274	1.92 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1

HGLStereo	1.03 246	0.18 159	1.50 180	0.01 23	0.01 123	1.41 209	0.01 73	3.41 223	0.82 174	1.05 209	3.09 357	2.11 290	1.24 318	4.51 275	1.18 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.03 226

iResNetv2_ROB	1.08 257	1.12 408	4.68 400	1.09 415	0.00 1	1.38 202	0.05 218	3.83 271	1.11 228	0.80 165	1.15 273	1.02 216	0.12 162	4.52 276	0.45 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 396	0.03 226

StereoDRNet	1.48 320	0.75 369	4.58 398	0.05 171	0.10 296	2.49 339	1.10 385	4.62 338	1.47 296	3.38 377	0.62 219	2.29 304	0.65 279	4.52 276	2.89 376	0.00 1	0.03 336	0.00 1	0.01 299	0.05 219	0.07 320

222	2.69 386	0.09 60	1.03 91	0.00 1	0.00 1	1.54 258	0.00 1	5.61 395	1.55 308	1.51 266	2.10 326	0.53 149	0.07 111	4.54 278	35.09 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 172

MSKI-zero shot	0.73 160	0.13 112	1.56 194	0.02 81	0.14 314	1.34 185	0.04 202	3.00 158	0.23 35	0.67 144	1.64 297	0.89 198	0.00 1	4.55 279	0.10 84	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.21 403	0.03 168	0.01 76

GANet-RSSM	0.88 216	0.38 262	1.45 177	0.60 377	0.00 1	1.36 191	0.02 137	4.55 332	0.69 138	0.71 149	0.32 154	1.56 249	0.61 265	4.55 279	0.64 276	0.00 1	0.00 1	0.05 403	0.00 1	0.08 264	0.02 172

ADLNet2	1.38 311	0.39 268	3.13 338	0.00 1	0.70 409	1.23 150	0.26 312	4.19 297	2.36 372	1.45 264	3.16 361	4.23 373	0.82 295	4.56 281	0.88 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 313	0.02 172

DGSMNet	2.23 377	0.80 379	6.10 421	0.96 408	1.73 426	3.22 362	4.12 426	5.30 381	1.11 228	1.19 227	2.48 344	3.18 348	0.65 279	4.57 282	1.33 321	1.11 432	1.37 442	1.55 433	1.26 449	1.37 430	1.28 431

Ntro	3.24 396	1.34 417	2.83 324	7.27 444	4.43 440	6.22 415	0.74 371	4.73 347	1.48 300	0.39 112	1.77 309	2.70 319	1.28 321	4.59 283	1.25 316	8.06 448	0.28 426	2.12 440	0.05 339	8.11 444	5.16 447

ccnet	1.70 349	0.20 177	1.95 240	0.26 311	0.18 330	3.72 379	1.22 388	4.22 302	1.43 290	2.37 341	3.96 377	3.45 357	1.51 333	4.69 284	4.47 391	0.06 396	0.00 1	0.09 407	0.01 299	0.10 295	0.01 76

SHD	3.01 392	1.02 403	5.52 412	0.45 352	0.39 390	4.12 385	0.17 285	6.68 421	12.04 435	7.20 417	3.36 365	4.40 377	2.58 375	4.69 284	7.17 414	0.01 353	0.04 347	0.00 1	0.03 324	0.22 367	0.17 375

RP	1.76 354	0.55 331	2.59 316	0.22 294	0.60 407	1.70 300	0.98 381	4.31 312	1.99 351	3.12 368	5.04 387	4.41 378	2.96 384	4.72 286	1.90 345	0.01 353	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.14 319	0.01 76

hitnet-ft	1.09 265	0.39 268	1.45 177	0.04 152	0.00 1	1.34 185	0.22 302	3.34 214	2.25 369	1.48 265	1.11 269	4.17 372	0.37 233	4.73 287	0.79 287	0.01 353	0.00 1	0.03 396	0.00 1	0.09 286	0.01 76

G-Net	3.49 404	0.47 309	4.03 376	1.61 427	1.91 427	10.78 435	1.92 400	3.06 168	1.26 255	8.59 425	12.06 422	6.13 403	7.82 432	4.78 288	4.77 395	0.08 398	0.12 404	0.07 404	0.15 374	0.16 334	0.11 345

Nwc_Net	1.94 365	0.55 331	3.79 369	0.07 207	0.08 279	2.73 349	0.04 202	6.75 425	1.11 228	2.03 312	7.92 407	4.82 388	2.11 363	4.78 288	2.01 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.01 76

ttt	1.35 307	0.05 13	1.09 106	0.46 353	0.01 123	1.61 280	0.00 1	5.61 395	1.97 347	1.75 286	2.10 326	1.40 241	0.11 151	4.81 290	6.07 407	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 172

ARAFT	1.12 275	0.82 385	4.11 381	0.04 152	0.00 1	1.64 289	0.03 180	4.85 359	1.69 326	2.78 357	0.57 201	0.47 141	0.11 151	4.81 290	0.24 153	0.00 1	0.03 336	0.00 1	0.00 1	0.24 371	0.05 274

ac_64	1.12 275	0.18 159	1.64 204	0.18 282	0.25 360	1.48 242	0.02 137	4.97 363	1.47 296	0.69 147	0.45 190	4.94 390	0.46 249	4.87 292	0.74 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.00 1

MLCV	1.01 242	0.53 328	2.17 269	0.03 124	0.00 1	1.60 276	0.03 180	2.90 154	1.30 265	2.60 352	1.85 312	1.00 214	0.40 239	4.88 293	0.74 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 252	0.01 76

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 336	0.45 297	2.21 272	1.53 426	0.18 330	4.33 391	0.41 348	3.37 215	1.40 282	0.54 130	0.65 221	3.10 343	0.11 151	4.93 294	0.60 271	4.57 439	0.51 432	0.00 1	0.00 1	1.37 430	2.39 438

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 327	0.68 361	4.62 399	0.01 23	0.00 1	5.13 404	0.30 332	4.64 342	1.23 250	2.39 344	0.59 213	2.12 292	2.00 361	4.94 295	2.19 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76

Wz-Net-MNSev	1.85 358	1.19 412	5.61 415	0.01 23	0.00 1	4.74 398	2.16 405	4.93 362	1.48 300	3.77 383	1.24 283	1.77 269	2.56 373	4.94 295	2.61 372	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.07 252	0.01 76

aanetorigin	2.87 389	0.73 368	8.74 434	0.23 300	0.23 353	1.61 280	2.07 401	1.76 76	1.10 226	14.21 444	10.25 417	2.93 332	3.38 394	4.98 297	4.06 387	0.10 402	0.05 356	0.09 407	0.11 367	0.57 421	0.15 368

GANetREF_RVC	1.10 269	0.95 396	2.98 328	0.06 186	0.00 1	2.23 326	0.18 289	3.95 281	2.53 381	0.56 131	0.32 154	1.89 276	0.66 281	5.03 298	0.51 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.04 255
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
IGEVStereo-DCA	0.46 90	0.09 60	1.02 80	0.02 81	0.00 1	0.82 32	0.00 1	0.53 7	0.75 156	0.09 44	0.03 67	0.03 10	0.06 99	5.04 299	0.51 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 374	0.05 219	0.01 76

rrr	0.62 134	0.09 60	2.07 261	0.02 81	0.00 1	0.82 32	0.06 235	2.29 97	0.85 184	0.09 44	0.03 67	0.03 10	0.06 99	5.04 299	0.51 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 394	0.05 219	0.07 320

FAT-Stereo	1.86 359	0.19 167	3.31 350	0.17 277	0.03 227	1.78 307	0.97 379	4.76 352	2.79 386	4.22 391	4.87 384	5.31 398	2.83 382	5.06 301	0.90 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.01 76

S-Stereo	2.00 368	0.30 237	5.74 417	0.24 302	0.23 353	2.51 340	1.90 399	4.74 348	5.15 413	2.42 345	5.80 393	2.85 328	0.72 287	5.08 302	2.17 360	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.00 1	0.08 264	0.04 255

GCST	0.81 187	0.64 352	1.41 171	0.44 347	0.01 123	0.91 41	0.08 245	3.75 258	1.04 211	0.12 65	0.44 186	0.27 112	0.35 229	5.12 303	0.38 222	1.19 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 264	0.05 274

stereogan	2.13 373	0.31 238	3.75 367	0.01 23	0.09 287	7.44 423	0.60 364	4.27 307	3.29 392	3.91 387	4.62 383	6.41 405	1.84 356	5.17 304	0.58 267	0.00 1	0.01 259	0.01 368	0.00 1	0.24 371	0.05 274

FADNet-RVC-Resample	1.08 257	1.00 401	5.32 409	0.10 240	0.14 314	1.53 254	0.25 309	3.62 248	1.18 243	0.51 129	0.19 132	1.04 217	0.28 213	5.20 305	0.44 237	0.10 402	0.16 415	0.09 407	0.06 348	0.24 371	0.21 391

FADNet_RVC	1.15 281	1.06 405	4.34 391	0.02 81	0.06 261	2.77 354	0.04 202	3.50 236	0.80 171	0.35 104	0.32 154	0.65 164	0.09 134	5.20 305	1.56 328	0.24 418	0.34 429	0.11 411	0.33 429	0.65 425	0.60 414

DRN-Test	1.62 335	0.23 201	3.72 366	0.18 282	0.13 308	3.34 368	0.19 294	5.93 409	2.01 352	4.14 390	0.76 242	2.12 292	1.78 350	5.22 307	2.62 373	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.01 299	0.03 168	0.01 76

NVstereo2D	1.09 265	0.17 152	4.40 392	0.00 1	0.00 1	1.59 272	0.18 289	4.29 310	1.40 282	0.85 169	0.36 166	2.30 305	0.62 270	5.26 308	0.35 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76

SACVNet	0.96 229	0.36 255	1.49 179	0.05 171	0.00 1	1.62 286	0.28 323	3.86 276	1.28 262	1.79 293	0.80 245	1.59 251	0.07 111	5.29 309	0.48 247	0.01 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 368	0.01 76

psmorigin	2.01 369	0.37 259	10.25 438	0.22 294	0.03 227	1.62 286	0.19 294	3.31 210	1.05 217	4.92 401	3.14 358	5.85 400	2.21 365	5.31 310	1.71 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.02 172

FADNet-RVC	1.10 269	1.07 406	4.79 401	0.03 124	0.00 1	1.60 276	0.08 245	3.77 261	1.70 327	0.35 104	0.07 88	0.61 156	0.66 281	5.32 311	1.11 305	0.01 353	0.08 382	0.00 1	0.00 1	0.48 416	0.18 381

GMM-Stereo	1.09 265	0.05 13	1.62 201	0.13 254	0.22 348	1.41 209	0.87 375	2.31 98	0.62 89	2.75 356	3.14 358	0.54 151	0.90 298	5.33 312	0.13 99	0.01 353	0.00 1	0.00 1	0.02 317	0.01 36	1.80 436

HCRNet	0.73 160	0.19 167	1.10 108	0.01 23	0.00 1	1.17 112	0.01 73	3.07 170	1.97 347	0.60 134	0.21 137	0.56 152	0.11 151	5.34 313	0.20 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.02 172

DAS	1.26 295	0.08 48	2.25 282	0.04 152	0.01 123	1.28 165	1.18 386	3.80 267	1.58 318	4.60 396	2.37 339	1.53 245	0.53 254	5.36 314	0.59 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 76

CBMV_ROB	1.70 349	0.11 96	1.98 246	0.46 353	0.00 1	2.85 357	0.91 378	4.27 307	2.21 367	4.02 389	5.00 386	2.97 336	2.32 368	5.40 315	1.35 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.06 304

GwcNet	1.67 343	0.81 382	5.52 412	0.23 300	1.21 420	4.21 388	0.62 365	3.71 255	1.57 314	1.01 201	1.65 299	3.99 371	0.52 253	5.46 316	2.30 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.35 402	0.13 359

RGC	1.86 359	0.67 359	3.45 358	0.07 207	0.26 363	3.29 365	0.11 265	4.78 355	1.46 294	3.26 372	4.51 382	5.14 394	2.68 377	5.46 316	1.94 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 264	0.09 336

DRaft	1.34 306	0.12 103	1.19 135	0.06 186	0.01 123	1.64 289	0.43 350	1.86 79	0.14 6	3.76 382	5.27 389	0.41 133	4.38 408	5.49 318	1.68 334	0.01 353	0.06 364	0.00 1	0.07 351	0.07 252	0.11 345

RainbowNet	4.74 420	3.21 443	3.07 334	9.34 449	6.01 442	4.89 401	3.60 421	7.09 427	4.39 408	1.63 280	3.01 356	4.72 386	2.96 384	5.53 319	1.19 312	8.95 450	2.12 447	8.48 445	0.19 394	8.75 445	5.73 448

FINET	1.36 308	0.46 301	4.05 377	0.22 294	0.73 410	1.03 58	0.00 1	3.57 244	5.71 416	1.59 279	1.64 297	0.49 144	0.19 189	5.53 319	1.90 345	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.08 264	0.03 226

ADCL	3.30 399	0.81 382	6.76 428	0.25 305	0.25 360	6.93 417	4.65 434	4.79 356	2.62 384	4.61 398	3.36 365	5.22 396	4.55 410	5.54 321	14.91 441	0.05 391	0.01 259	0.11 411	0.13 373	0.28 390	0.10 340

DispNO	1.25 294	0.52 323	3.40 354	0.11 249	0.05 251	1.45 229	0.01 73	3.73 257	1.68 325	1.34 244	1.59 295	3.15 346	1.12 310	5.56 322	1.14 309	0.00 1	0.02 312	0.03 396	0.12 372	0.05 219	0.03 226

LCNet	0.87 212	0.18 159	0.97 69	0.14 264	0.26 363	1.19 121	0.22 302	2.36 100	0.71 149	1.82 294	0.21 137	0.11 78	2.56 373	5.56 322	0.14 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 329	0.81 421

FADNet	1.20 289	0.93 395	4.51 395	0.03 124	0.06 261	2.56 342	0.16 282	4.02 284	1.42 286	0.32 90	0.06 86	1.66 263	1.07 304	5.56 322	0.87 291	0.19 412	0.02 312	0.01 368	0.01 299	0.50 418	0.03 226

IPLG	0.86 205	0.41 276	2.31 292	0.06 186	0.06 261	1.36 191	0.11 265	3.17 187	0.83 177	0.62 135	1.00 263	0.46 138	0.61 265	5.57 325	0.35 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 347	0.01 76

test_sample9	2.36 380	0.41 276	2.03 254	0.02 81	0.01 123	2.14 322	0.01 73	4.31 312	1.07 222	1.35 248	0.36 166	0.70 174	0.44 243	5.58 326	8.70 423	0.53 426	16.52 467	1.82 434	1.10 446	0.02 116	0.02 172

test_sample8	3.62 407	0.41 276	2.03 254	0.02 81	0.01 123	2.14 322	0.01 73	4.38 318	1.04 211	6.51 410	0.58 203	14.04 433	6.94 428	5.58 326	8.70 423	0.53 426	16.52 467	1.82 434	1.10 446	0.02 116	0.02 172

SepStereo	1.28 296	0.08 48	2.25 282	0.04 152	0.01 123	1.28 165	1.18 386	3.80 267	1.58 318	4.60 396	2.37 339	1.53 245	0.53 254	5.63 328	0.59 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 76

edge stereo	1.94 365	0.40 273	3.82 371	0.15 267	0.09 287	1.81 310	0.45 352	4.77 353	2.21 367	3.36 374	3.94 376	8.39 418	1.72 349	5.75 329	1.69 336	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.00 1	0.17 339	0.01 76

NCC-stereo	1.67 343	0.56 335	3.10 336	0.08 221	0.22 348	2.24 327	0.13 274	5.05 369	1.42 286	2.27 333	2.72 349	4.29 374	3.53 396	5.76 330	2.01 354	0.04 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.02 172

Abc-Net	1.67 343	0.56 335	3.10 336	0.08 221	0.22 348	2.24 327	0.13 274	5.05 369	1.42 286	2.27 333	2.72 349	4.29 374	3.53 396	5.76 330	2.01 354	0.04 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.02 172
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
dad	0.88 216	0.62 348	2.26 286	0.06 186	0.01 123	1.24 151	0.00 1	0.98 35	2.17 363	1.29 239	0.35 164	0.37 125	0.04 67	5.80 332	1.06 304	0.01 353	0.00 1	1.13 432	0.11 367	0.05 219	0.00 1

GASNet	1.43 315	1.53 421	4.54 397	0.31 323	0.02 206	1.49 243	0.20 296	3.86 276	1.95 346	0.75 153	1.37 291	2.11 290	1.57 340	5.82 333	2.60 371	0.00 1	0.05 356	0.00 1	0.00 1	0.43 410	0.10 340

PA-Net	1.31 303	0.59 341	3.65 364	0.06 186	0.15 319	1.44 223	0.54 359	4.08 287	2.71 385	0.78 161	1.16 275	2.32 308	0.64 274	5.96 334	1.92 348	0.01 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.06 304
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
pmcnn	3.61 406	0.68 361	5.38 411	0.61 380	1.46 423	2.75 353	1.26 390	5.04 368	1.57 314	8.77 426	11.67 420	18.69 442	2.38 370	6.03 335	5.61 404	0.00 1	0.07 373	0.00 1	0.00 1	0.21 364	0.07 320

CSP-Net	1.01 242	0.52 323	0.92 56	0.01 23	0.00 1	2.83 356	0.05 218	4.99 364	0.69 138	0.91 178	0.85 250	1.82 274	0.23 202	6.04 336	0.29 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 295	0.01 76

ADCP+	2.87 389	0.98 398	8.75 435	0.07 207	0.16 324	5.93 413	2.90 416	4.00 283	1.84 335	1.52 267	0.27 149	3.81 367	3.22 392	6.05 337	17.38 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 319	0.30 400

CVANet_RVC	1.10 269	0.39 268	1.69 215	0.28 316	0.00 1	1.45 229	0.48 354	3.26 201	1.64 322	2.93 360	1.22 280	1.51 244	0.37 233	6.09 338	0.50 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 347	0.01 76

GEStereo_RVC	1.10 269	0.42 282	1.72 218	0.28 316	0.01 123	1.37 196	0.11 265	6.25 415	0.84 180	1.05 209	0.67 231	1.61 255	0.79 290	6.11 339	0.63 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 295	0.04 255

DSFCA	1.30 299	0.14 120	1.82 229	0.01 23	0.03 227	3.74 380	0.86 374	2.71 138	1.23 250	3.09 367	0.41 178	2.93 332	1.49 329	6.12 340	1.35 322	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 76

1111x	1.53 325	0.06 29	1.77 223	0.27 314	0.00 1	2.12 321	0.01 73	5.63 399	1.65 323	1.53 269	1.67 300	0.92 199	0.64 274	6.18 341	8.17 420	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76

AAGNet	1.54 327	0.07 39	0.88 47	1.04 412	0.27 368	1.47 236	0.66 366	1.57 66	0.61 82	1.68 283	0.82 247	1.62 257	2.29 366	6.18 341	11.63 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76

DEmStereo	1.51 322	0.08 48	2.17 269	0.09 231	0.02 206	1.76 304	0.90 377	1.47 62	0.60 74	2.46 348	6.42 400	1.08 222	5.16 417	6.21 343	1.86 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76

TDLM	1.08 257	0.49 315	1.43 174	0.27 314	0.00 1	1.56 260	2.12 403	3.10 174	1.75 330	1.36 253	0.93 258	1.06 220	0.49 251	6.21 343	0.70 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 334	0.02 172

RAFT + AFF	1.63 336	1.13 409	2.62 317	0.04 152	0.80 411	2.29 330	1.03 382	5.54 394	2.06 353	1.77 291	1.81 311	1.22 231	3.65 400	6.23 345	1.57 330	0.01 353	0.35 430	0.00 1	0.01 299	0.33 396	0.12 353

ACVNet_1	6.16 429	1.86 430	4.43 393	9.52 451	7.22 449	7.59 425	2.37 409	9.99 439	6.71 423	3.84 385	5.35 391	13.23 431	4.90 416	6.25 346	1.94 352	9.06 452	2.40 451	10.88 453	0.11 367	9.58 452	6.03 451

SGM-Forest	1.84 357	0.08 48	1.31 160	0.15 267	0.22 348	3.52 375	2.46 413	3.85 274	2.16 362	5.29 404	3.90 375	3.71 366	1.56 337	6.28 347	1.90 345	0.01 353	0.02 312	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.30 400
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DANet	1.74 351	0.22 194	3.06 333	0.75 392	0.44 393	2.46 338	0.35 343	3.40 221	1.41 285	4.22 391	1.56 294	5.03 392	0.56 258	6.29 348	5.00 399	0.01 353	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.04 201	0.08 330
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWC_ROB	2.90 391	1.01 402	6.12 422	0.53 368	0.57 406	1.30 173	0.40 346	3.85 274	4.42 409	7.37 418	15.40 429	3.03 340	1.55 336	6.31 349	5.74 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 412	0.05 274

AACVNet	0.87 212	0.44 293	1.19 135	0.17 277	0.00 1	1.76 304	0.00 1	3.60 247	0.60 74	1.03 206	0.26 145	1.31 236	0.17 179	6.33 350	0.28 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 339	0.01 76

PS-NSSS	1.08 257	0.45 297	1.70 216	0.02 81	0.01 123	1.37 196	0.01 73	4.38 318	2.09 354	1.15 220	2.65 348	0.65 164	0.07 111	6.35 351	0.56 263	0.16 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.00 1

RYNet	1.52 323	0.35 250	3.38 353	0.25 305	0.04 244	2.31 331	0.03 180	4.62 338	1.47 296	1.14 219	0.34 161	4.52 381	1.38 325	6.36 352	4.23 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 172

NF-Stereo	0.82 189	0.10 79	1.12 112	1.19 420	0.01 123	1.52 251	0.29 326	2.67 136	0.66 112	1.20 229	0.58 203	0.24 105	0.01 7	6.38 353	0.32 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1

OCTAStereo	0.82 189	0.10 79	1.15 121	1.19 420	0.01 123	1.53 254	0.29 326	2.66 132	0.66 112	1.20 229	0.58 203	0.25 109	0.01 7	6.38 353	0.33 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1

RE-Stereo	0.82 189	0.10 79	1.15 121	1.19 420	0.01 123	1.52 251	0.29 326	2.66 132	0.66 112	1.20 229	0.58 203	0.24 105	0.01 7	6.38 353	0.32 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1

TVStereo	0.82 189	0.10 79	1.15 121	1.19 420	0.01 123	1.52 251	0.29 326	2.66 132	0.66 112	1.20 229	0.58 203	0.24 105	0.01 7	6.38 353	0.32 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1

PASM	1.58 333	1.05 404	7.51 430	0.56 373	0.09 287	1.37 196	0.28 323	2.85 150	1.44 291	3.91 387	0.44 186	3.02 338	0.64 274	6.38 353	1.59 331	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.03 324	0.26 379	0.15 368

ADCMid	3.95 413	1.34 417	10.91 441	0.18 282	0.38 389	5.02 402	1.27 391	4.87 360	2.94 389	11.15 433	3.60 370	6.76 410	5.21 420	6.40 358	16.96 446	0.12 405	0.08 382	0.55 429	0.46 434	0.53 420	0.19 385

ADCPNet	3.63 408	0.82 385	13.20 445	0.08 221	0.43 392	7.02 418	2.23 407	4.77 353	2.41 374	4.31 393	1.96 318	7.57 415	5.16 417	6.45 359	13.80 439	0.02 375	0.75 436	0.04 399	0.90 445	0.16 334	0.53 413

HBP-ISP	1.45 317	0.75 369	3.02 331	0.30 320	0.10 296	4.28 390	1.49 394	4.68 344	1.29 263	3.43 378	0.78 243	0.93 204	1.01 302	6.48 360	0.36 218	0.04 385	0.02 312	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.03 226

IRAFT_RVC	1.02 244	0.20 177	1.58 197	1.39 424	0.26 363	1.33 183	0.32 336	2.52 122	0.66 112	1.58 278	0.81 246	1.16 228	1.58 341	6.51 361	0.43 234	0.00 1	0.12 404	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.03 226

Syn2CoEx	1.66 339	1.17 410	4.29 387	0.04 152	0.00 1	1.44 223	0.56 360	5.33 383	1.98 349	2.01 311	2.12 328	2.08 287	2.81 380	6.55 362	2.42 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 396	0.06 304

TestStereo	0.61 128	0.55 331	1.84 232	0.00 1	0.00 1	0.94 47	0.00 1	1.65 68	0.23 35	0.12 65	0.03 67	0.08 64	0.06 99	6.59 363	0.08 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RASNet	1.53 325	0.31 238	1.97 245	0.09 231	3.20 435	1.69 298	0.06 235	3.27 207	2.12 356	0.77 158	1.29 287	5.32 399	1.69 348	6.60 364	2.17 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.02 172

CC-Net-ROB	1.86 359	0.64 352	2.55 312	1.42 425	0.19 337	3.38 370	0.04 202	4.41 323	2.45 377	0.90 175	1.31 288	0.98 212	0.18 183	6.60 364	0.53 257	1.14 433	1.60 444	7.16 442	0.00 1	1.33 429	0.32 405

HSM	1.36 308	0.40 273	1.07 102	0.01 23	0.30 381	1.73 303	0.03 180	5.89 406	1.22 249	1.83 295	1.36 290	4.78 387	1.30 323	6.61 366	0.57 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1

AnyNet_C32	3.93 412	2.58 437	12.07 443	0.39 343	0.49 399	5.50 407	6.45 451	4.44 326	2.19 365	6.86 415	2.94 355	5.28 397	3.20 391	6.63 367	18.37 451	0.08 398	0.04 347	0.20 418	0.09 359	0.57 421	0.19 385

CFNet	1.08 257	0.62 348	2.26 286	0.26 311	0.03 227	1.40 205	0.04 202	4.45 327	2.09 354	0.48 125	0.69 233	1.31 236	0.24 204	6.63 367	0.83 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 339	0.04 255

ff1	1.65 338	0.05 13	1.65 205	0.34 334	0.01 123	1.58 265	0.02 137	3.03 163	6.40 419	1.39 255	2.07 322	2.15 294	0.34 224	6.68 369	7.08 411	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.00 1	0.09 286	0.03 226

mmx	1.56 329	0.05 13	1.65 205	0.34 334	0.01 123	1.58 265	0.02 137	5.51 392	2.25 369	1.39 255	2.07 322	2.15 294	0.34 224	6.68 369	7.08 411	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76

xxx	1.56 329	0.05 13	1.65 205	0.34 334	0.01 123	1.58 265	0.02 137	5.51 392	2.25 369	1.39 255	2.07 322	2.15 294	0.34 224	6.68 369	7.08 411	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76

iRaft-Stereo_5w	1.08 257	0.56 335	2.70 320	0.02 81	0.02 206	1.20 130	0.01 73	3.18 188	0.63 93	0.14 73	2.00 320	1.62 257	1.54 335	6.69 372	1.01 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 368	0.01 76

APVNet	1.52 323	0.31 238	4.00 374	0.09 231	0.00 1	4.64 397	0.08 245	4.41 323	1.21 248	1.25 238	1.05 266	2.90 331	0.93 300	6.70 373	2.48 367	0.01 353	0.00 1	0.07 404	0.00 1	0.27 383	0.05 274

RTSC	2.66 385	1.24 414	6.04 420	0.18 282	0.02 206	4.40 394	0.08 245	4.29 310	4.98 412	6.00 408	3.15 360	2.97 336	1.56 337	6.71 374	10.89 431	0.00 1	0.07 373	0.00 1	0.05 339	0.40 408	0.24 397

ASMatch	1.44 316	0.14 120	2.15 268	0.60 377	0.21 346	1.21 133	0.26 312	0.96 34	0.66 112	0.29 87	11.75 421	0.93 204	2.37 369	6.73 375	0.54 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.04 255

WCMA_ROB	4.54 418	0.48 311	3.19 341	0.49 359	0.63 408	5.38 406	2.57 414	4.70 345	3.77 400	14.17 443	19.02 438	15.47 435	9.03 436	6.73 375	4.85 397	0.01 353	0.05 356	0.01 368	0.01 299	0.08 264	0.16 371

THIR-Stereo	1.48 320	0.29 233	1.51 183	0.01 23	0.02 206	1.05 71	4.32 429	2.11 91	0.22 34	1.08 213	4.24 380	1.93 278	4.19 406	6.76 377	1.87 344	0.00 1	0.00 1	0.04 399	0.00 1	0.05 219	0.00 1

raft_robust	0.98 233	0.57 338	1.21 141	0.06 186	0.17 326	1.36 191	0.02 137	3.46 232	2.18 364	0.33 92	0.01 1	1.54 247	1.42 327	6.77 378	0.15 111	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.18 393	0.11 303	0.09 336

NaN_ROB	2.02 370	0.58 339	2.65 318	0.29 318	0.28 377	3.19 361	5.19 440	3.84 272	2.55 382	5.31 405	1.73 305	2.30 305	1.96 359	6.78 379	3.09 380	0.01 353	0.06 364	0.03 396	0.10 363	0.10 295	0.37 409

coex-ft	12.01 450	5.60 451	80.23 469	0.15 267	0.15 319	1.88 312	0.73 370	2.66 132	30.12 455	49.31 468	16.59 430	15.97 437	14.42 450	6.79 380	14.50 440	0.05 391	0.08 382	0.01 368	0.05 339	0.37 406	0.61 415

NOSS_ROB	1.29 297	0.22 194	1.35 166	0.64 384	0.16 324	2.56 342	0.00 1	4.14 293	2.37 373	2.29 335	1.76 307	2.84 326	0.02 22	6.80 381	0.45 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.11 345

PFNet	1.06 256	0.19 167	2.95 327	1.16 418	0.56 404	1.58 265	0.25 309	1.50 64	0.60 74	2.38 343	1.23 281	0.63 161	0.30 214	6.85 382	0.43 234	0.16 409	0.01 259	0.00 1	0.07 351	0.18 347	0.18 381

RAFT-RH_RVC	2.05 372	0.15 131	1.66 209	0.60 377	0.27 368	1.49 243	0.02 137	0.58 16	0.65 105	5.35 406	21.66 445	1.06 220	0.07 111	6.85 382	0.57 265	0.04 385	0.00 1	0.00 1	0.03 324	0.01 36	0.00 1

DeepPrunerF	2.50 382	0.87 389	14.90 447	0.17 277	0.31 384	1.41 209	0.29 326	5.62 398	9.97 432	1.02 202	0.43 183	2.01 282	1.65 345	6.85 382	3.99 386	0.00 1	0.01 259	0.07 404	0.10 363	0.24 371	0.12 353

RAFT-345	1.19 286	0.06 29	1.55 187	0.54 369	0.13 308	1.53 254	0.25 309	0.56 13	1.76 331	1.20 229	7.85 406	0.93 204	0.05 80	6.87 385	0.46 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1

PSM-softLoss	0.85 201	0.10 79	1.50 180	1.14 416	0.03 227	1.47 236	0.27 315	2.48 119	0.69 138	1.30 240	0.38 172	0.39 130	0.01 7	6.88 386	0.33 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76

KMStereo	0.85 201	0.10 79	1.50 180	1.14 416	0.03 227	1.47 236	0.27 315	2.48 119	0.69 138	1.30 240	0.38 172	0.39 130	0.01 7	6.88 386	0.33 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76

GANet	1.90 362	0.43 288	1.83 230	0.39 343	0.00 1	2.24 327	3.37 418	3.90 279	1.44 291	2.17 320	9.66 414	2.57 315	1.09 306	6.88 386	1.81 339	0.00 1	0.00 1	0.02 391	0.00 1	0.10 295	0.03 226

UGAM-zero	1.60 334	0.15 131	2.43 299	0.12 250	0.28 377	1.07 74	0.04 202	5.96 410	0.26 43	1.18 226	0.22 141	8.02 416	4.54 409	6.89 389	0.27 172	0.00 1	0.09 386	0.00 1	0.29 425	0.01 36	0.15 368

DisPM	0.86 205	0.09 60	1.10 108	0.76 394	0.02 206	1.51 247	0.57 362	1.75 75	0.70 147	2.43 347	0.83 249	0.38 129	0.01 7	6.89 389	0.17 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1

RAFT_R40	0.99 240	0.05 13	1.26 147	0.71 389	0.20 341	1.65 293	0.67 367	1.94 82	0.61 82	1.05 209	1.15 273	1.80 271	1.47 328	6.91 391	0.31 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 76

LSM	7.38 433	1.68 423	22.24 453	3.99 438	40.72 469	3.54 376	4.79 438	4.74 348	6.65 422	10.25 430	13.51 425	4.49 380	3.81 402	6.91 391	5.31 402	0.00 1	0.04 347	0.00 1	0.00 1	0.26 379	14.60 465

SST-Stereo	1.04 248	0.05 13	1.16 125	0.72 390	0.23 353	1.70 300	0.58 363	1.92 80	1.46 294	1.19 227	1.09 267	1.60 253	1.93 358	6.92 393	0.21 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 76

SuperB	3.70 409	1.77 426	15.73 448	0.31 323	0.05 251	4.37 392	1.67 397	3.58 246	11.57 433	2.36 340	1.32 289	2.03 285	1.91 357	6.95 394	9.01 425	0.05 391	0.03 336	0.10 410	0.08 356	11.00 455	0.10 340

NRIStereo	0.74 162	0.08 48	0.88 47	0.47 356	0.05 251	1.58 265	0.49 356	1.38 51	0.61 82	0.88 171	0.17 121	0.66 167	0.03 47	6.96 395	0.22 143	0.00 1	0.06 364	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.17 375

SAMSARA	3.32 402	1.07 406	6.25 423	0.86 404	0.31 384	7.55 424	3.87 424	5.26 380	4.20 405	7.43 419	3.35 364	10.04 424	3.83 403	6.98 396	4.83 396	0.00 1	0.14 409	0.00 1	0.05 339	0.17 339	0.22 393

UGAM	1.08 257	0.19 167	2.83 324	0.05 171	0.01 123	1.09 83	0.11 265	2.89 153	0.64 100	0.08 38	2.46 341	3.64 362	0.08 126	6.99 397	0.25 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 317	0.27 383	0.04 255

TransformOpticalFlow	1.47 319	0.31 238	3.22 347	0.66 385	0.08 279	1.54 258	0.09 256	3.84 272	1.58 318	1.66 282	2.32 338	3.60 360	3.12 388	6.99 397	0.42 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76

CrosDoStereo	1.66 339	0.15 131	1.66 209	0.02 81	0.07 270	1.38 202	6.16 447	3.12 176	1.06 220	0.97 187	3.74 373	0.96 208	4.79 413	7.00 399	1.92 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 303	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 339	0.15 131	1.66 209	0.02 81	0.07 270	1.38 202	6.16 447	3.12 176	1.06 220	0.97 187	3.74 373	0.96 208	4.79 413	7.00 399	1.92 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 303	0.00 1

STrans-v2	1.67 343	0.36 255	3.28 348	0.02 81	0.19 337	1.45 229	0.08 245	6.69 422	1.49 302	2.00 308	2.86 353	3.67 364	3.88 404	7.04 401	0.45 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1

AANet_RVC	1.66 339	0.88 390	3.52 359	0.06 186	0.00 1	1.22 136	0.00 1	3.25 199	2.51 379	2.21 323	4.49 381	3.65 363	0.20 195	7.10 402	3.42 382	0.50 425	0.04 347	0.00 1	0.00 1	0.08 264	0.05 274

LL-Strereo	1.93 363	0.97 397	3.83 372	0.55 371	2.19 432	1.49 243	0.05 218	4.09 289	1.00 206	2.59 351	2.77 351	5.17 395	5.63 423	7.19 403	0.63 274	0.00 1	0.10 394	0.00 1	0.00 1	0.25 377	0.20 389

EDNetEfficient	6.54 431	1.17 410	33.15 458	0.66 385	1.96 428	2.07 319	3.72 422	2.80 145	14.85 439	20.02 454	9.69 415	6.59 409	10.19 441	7.19 403	15.49 444	0.03 383	0.10 394	0.01 368	0.20 398	0.62 424	0.29 399

XQC	2.57 384	1.20 413	6.33 426	0.18 282	0.01 123	3.84 381	0.33 338	5.24 375	3.83 402	4.43 394	1.94 316	4.58 382	3.19 390	7.19 403	8.67 422	0.00 1	0.03 336	0.00 1	0.03 324	0.27 383	0.19 385

CSAN	2.70 387	0.75 369	3.41 355	0.18 282	0.12 303	4.18 387	4.05 425	4.11 291	4.36 406	6.03 409	6.24 399	4.60 384	4.74 412	7.29 406	3.43 383	0.02 375	0.03 336	0.01 368	0.02 317	0.18 347	0.22 393

SANet	4.63 419	0.89 392	5.34 410	0.30 320	0.09 287	7.43 422	3.75 423	6.53 418	16.16 442	6.79 414	13.29 424	12.44 427	7.74 430	7.38 407	4.11 388	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.10 295	0.31 404

OMP-Stereo	1.20 289	0.54 330	0.96 64	2.39 431	0.29 379	1.58 265	0.33 338	2.01 86	0.68 125	2.68 355	1.16 275	3.10 343	0.18 183	7.40 408	0.56 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 252	0.01 76

IIG-Stereo	1.30 299	0.48 311	1.04 95	2.41 432	0.05 251	1.61 280	0.14 277	2.59 127	0.68 125	2.97 363	2.28 337	3.08 341	0.57 260	7.41 409	0.65 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1

MSMD_ROB	4.94 421	0.43 288	2.58 314	0.12 250	0.01 123	8.43 429	1.09 384	4.25 304	4.11 404	13.11 439	26.36 455	13.95 432	13.88 449	7.45 410	2.92 377	0.10 402	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 172

Dean	11.46 449	2.03 432	5.20 408	10.73 453	8.20 453	18.71 450	5.73 443	21.10 458	41.49 466	11.12 432	22.16 448	25.92 452	7.74 430	7.52 411	4.31 390	9.01 451	2.27 448	9.95 450	0.61 439	9.18 449	6.22 452

PDISCO_ROB	2.21 376	0.78 376	3.43 356	0.96 408	2.04 431	7.04 419	0.09 256	7.36 430	5.72 417	1.21 234	1.67 300	3.16 347	1.28 321	7.52 411	1.37 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 399	0.13 359

STTRV1_RVC	1.94 365	0.35 250	4.85 403	0.32 327	0.01 123	2.41 336	0.34 342	5.79 403	3.55 395	0.82 167	5.11 388	1.63 260	1.08 305	7.63 413	1.41 326	0.91 430	2.53 456	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.04 255

DPSNet	3.38 403	0.60 343	9.55 436	0.61 380	0.46 396	5.10 403	1.44 393	11.17 441	3.92 403	2.57 350	0.88 253	5.90 401	9.68 440	7.63 413	7.25 415	0.08 398	0.16 415	0.01 368	0.07 351	0.34 399	0.17 375

FCDSN-DC	5.04 422	0.15 131	1.83 230	0.22 294	0.44 393	5.60 408	1.66 396	5.22 374	4.37 407	14.49 445	21.86 446	20.65 445	11.88 445	7.66 415	4.55 393	0.02 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.05 274
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ACVNet_2	8.69 437	1.80 429	5.09 406	8.55 448	6.72 445	13.47 440	4.34 431	13.70 444	23.86 448	6.89 416	19.74 443	20.52 443	5.36 421	7.70 416	2.48 367	8.53 449	1.67 446	7.99 444	0.32 428	8.79 448	6.29 454

MFN_U_SF_RVC	3.76 410	1.77 426	9.85 437	0.84 397	0.27 368	9.50 431	0.49 356	8.07 432	3.41 393	4.81 400	3.28 363	9.40 422	3.49 395	7.76 417	8.31 421	0.41 422	0.54 433	0.52 427	0.80 443	0.89 426	0.84 422

SDNR	3.31 401	0.91 394	6.28 425	0.44 347	0.02 206	26.11 462	0.01 73	3.81 270	1.62 321	2.82 358	11.06 419	2.93 332	0.60 263	7.95 418	1.52 327	0.01 353	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.12 353

SGM+DAISY	4.39 417	1.34 417	5.18 407	1.01 411	0.88 412	5.61 409	2.86 415	4.88 361	3.53 394	13.29 440	13.95 426	12.66 428	7.55 429	7.98 419	5.39 403	0.23 417	0.18 418	0.15 415	0.24 410	0.29 391	0.64 416

SPS-STEREO	3.08 394	0.49 315	2.49 307	0.21 292	0.24 357	3.67 378	1.24 389	5.80 404	2.43 376	10.68 431	8.00 408	9.48 423	3.59 398	8.11 420	5.08 400	0.01 353	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.11 345
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 399	2.61 438	7.84 431	0.09 231	0.26 363	12.92 438	7.62 455	4.25 304	3.64 399	2.95 362	3.99 378	4.61 385	1.22 314	8.36 421	1.77 338	0.59 429	1.15 441	0.04 399	0.85 444	0.48 416	0.67 418

ACVNet-4b	5.67 425	1.65 422	4.43 393	9.46 450	7.11 448	8.72 430	1.68 398	6.61 419	5.76 418	0.27 85	6.49 401	11.67 425	2.43 372	8.40 422	1.56 328	9.06 452	2.34 449	10.49 451	0.02 317	9.22 450	5.98 450

MDST_ROB	3.50 405	0.07 39	3.94 373	2.66 434	1.46 423	12.94 439	0.97 379	7.32 429	2.42 375	14.82 446	8.08 409	2.74 322	1.51 333	8.44 423	2.48 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.11 345

DISCO	1.93 363	0.18 159	2.44 301	0.67 387	0.53 401	5.25 405	0.00 1	5.43 389	1.56 313	2.09 316	0.91 256	6.48 406	0.89 297	8.55 424	3.60 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.01 76

Wz-Net-TNSev	3.91 411	5.20 449	20.57 451	0.15 267	0.01 123	7.14 420	3.57 420	6.70 423	3.57 396	1.74 285	0.58 203	7.39 414	4.33 407	8.86 425	7.99 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 317	0.24 371	0.16 371

EDNetEfficientorigin	10.31 444	1.90 431	98.96 478	0.22 294	0.23 353	2.73 349	0.71 369	4.50 330	16.94 443	18.72 447	15.36 428	12.74 429	10.73 443	8.96 426	11.94 436	0.01 353	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.25 377	1.31 432

LE_ROB	12.79 452	0.64 352	10.26 439	2.13 429	1.29 421	7.25 421	5.81 445	9.09 435	49.27 469	57.55 469	24.58 454	23.68 450	31.13 465	9.00 427	23.57 463	0.04 385	0.06 364	0.13 414	0.20 398	0.08 264	0.11 345

PVD	5.81 427	0.99 400	5.56 414	0.72 390	0.51 400	6.72 416	0.18 289	9.90 438	23.69 447	11.45 435	19.26 441	8.18 417	9.46 438	9.24 428	9.49 427	0.02 375	0.16 415	0.00 1	0.08 356	0.18 347	0.40 411

FC-DCNN	6.09 428	0.18 159	2.35 295	0.42 346	0.53 401	7.80 426	1.42 392	8.14 433	7.07 426	19.05 452	22.10 447	22.85 448	13.84 448	9.42 429	6.44 408	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.06 304

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 424	2.33 434	8.42 433	0.33 328	0.27 368	24.60 461	8.84 458	5.50 391	9.75 431	3.82 384	8.16 410	8.53 419	1.82 352	9.44 430	5.18 401	1.02 431	1.65 445	0.33 423	0.47 435	1.06 428	0.90 424

Wz-Net-SNSev	2.53 383	2.49 436	10.66 440	0.39 343	0.01 123	2.73 349	0.40 346	5.02 367	1.50 304	2.15 318	2.12 328	6.48 406	1.11 307	9.47 431	5.84 406	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.21 364	0.06 304

ADCS	5.09 423	2.15 433	16.58 449	0.34 334	0.07 270	5.91 412	4.26 428	6.73 424	6.99 425	9.44 428	6.09 396	6.57 408	5.17 419	9.54 432	21.38 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 404	0.23 396

MeshStereo	5.78 426	0.75 369	3.04 332	0.25 305	0.14 314	7.88 427	2.09 402	9.64 436	5.18 414	20.48 455	19.06 439	22.80 447	9.54 439	9.64 433	4.88 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 391	0.03 226
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
NVStereoNet_ROB	3.25 397	0.46 301	2.71 322	0.34 334	0.56 404	2.36 334	0.87 375	4.56 335	4.47 410	4.55 395	14.09 427	11.93 426	3.23 393	9.79 434	3.14 381	0.43 423	0.03 336	0.53 428	0.31 427	0.36 404	0.38 410
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FC-DCNN v2	6.25 430	0.19 167	2.31 292	0.44 347	0.55 403	8.05 428	1.51 395	8.71 434	7.22 427	19.24 453	22.98 450	24.00 451	13.47 447	9.80 435	6.51 409	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.05 274

SGM_RVC	4.07 414	0.38 262	1.98 246	0.84 397	0.26 363	6.20 414	2.37 409	6.45 417	3.57 396	11.56 436	9.27 413	15.55 436	6.78 427	10.07 436	4.60 394	0.22 413	0.25 422	0.20 418	0.23 408	0.26 379	0.34 406
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DispFullNet	7.91 435	23.96 467	13.67 446	14.71 460	7.88 451	4.83 400	0.04 202	5.01 366	2.89 387	8.86 427	4.96 385	6.11 402	10.72 442	10.18 437	3.51 384	2.44 437	0.33 428	15.15 456	4.65 459	12.33 457	5.95 449

IMH-64-1	9.55 440	2.76 441	2.44 301	11.17 454	9.13 454	12.03 436	5.45 441	18.33 450	15.78 440	6.59 411	18.69 434	16.95 438	6.20 424	10.63 438	8.06 418	9.46 455	2.46 452	15.42 458	1.61 450	10.89 453	6.88 455

IMH-64	9.55 440	2.76 441	2.44 301	11.17 454	9.13 454	12.03 436	5.45 441	18.33 450	15.78 440	6.59 411	18.69 434	16.95 438	6.20 424	10.63 438	8.06 418	9.46 455	2.46 452	15.42 458	1.61 450	10.89 453	6.88 455

WZ-Net	4.16 415	1.75 425	23.59 454	0.08 221	0.04 244	2.62 348	2.16 405	5.89 406	4.74 411	5.73 407	3.51 368	6.99 413	4.89 415	10.82 440	10.11 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 308	0.11 345

ELAS	8.05 436	0.76 373	4.02 375	0.95 407	1.02 416	14.85 444	6.99 454	12.80 443	11.73 434	22.43 460	27.75 458	17.88 440	15.19 451	10.96 441	11.31 432	0.22 413	0.56 435	0.23 420	0.22 405	0.50 418	0.71 419
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LVE	11.10 447	2.36 435	3.34 351	9.94 452	8.13 452	21.22 454	7.75 456	16.47 448	32.55 458	8.55 424	23.64 451	23.22 449	7.93 433	10.98 442	6.65 410	9.45 454	2.55 458	11.08 454	0.58 438	9.35 451	6.28 453

FBW_ROB	2.36 380	0.36 255	3.16 339	0.37 341	0.14 314	4.42 395	0.18 289	6.64 420	3.05 390	2.98 364	2.85 352	4.86 389	1.11 307	11.00 443	4.53 392	0.16 409	0.05 356	0.37 424	0.09 359	0.19 354	0.78 420

IMH	11.11 448	3.50 444	2.56 313	11.25 456	9.13 454	14.49 443	5.10 439	20.68 457	26.30 451	8.28 423	23.85 453	20.63 444	9.19 437	12.39 444	7.96 416	9.50 457	2.50 454	15.28 457	1.66 452	11.07 456	6.96 457

WAO-6	11.09 446	1.69 424	3.21 344	7.54 445	7.10 447	16.34 445	6.63 452	20.12 454	38.64 463	9.67 429	19.28 442	27.53 453	10.97 444	12.43 445	11.57 434	4.26 438	2.35 450	10.54 452	0.02 317	7.59 441	4.29 444

ELAS_RVC	7.69 434	0.80 379	4.90 404	1.06 413	1.02 416	10.00 433	9.43 459	9.75 437	14.69 438	21.83 458	20.27 444	17.88 440	16.41 453	13.01 446	10.44 430	0.22 413	0.55 434	0.28 422	0.19 394	0.35 402	0.65 417
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	9.09 439	1.79 428	3.55 362	0.80 395	0.15 319	18.67 449	4.36 432	23.07 464	26.68 452	12.59 438	27.90 459	22.52 446	13.03 446	13.53 447	11.47 433	0.09 401	0.03 336	0.58 430	0.10 363	0.47 415	0.34 406

AnyNet_C01	6.59 432	4.31 447	36.24 460	0.96 408	0.46 396	9.96 432	5.74 444	6.02 412	3.63 398	7.59 420	8.56 411	8.83 420	3.14 389	13.74 448	20.83 458	0.12 405	0.08 382	0.25 421	0.09 359	1.01 427	0.34 406

PWCK	8.72 438	5.37 450	16.61 450	5.74 441	0.12 303	19.88 451	11.41 461	11.31 442	13.42 437	14.07 441	12.84 423	13.20 430	8.05 434	15.44 449	10.25 429	5.95 442	0.22 420	2.09 439	0.05 339	7.50 440	0.92 425

KSHMR	14.27 457	6.95 454	5.79 418	15.08 461	12.84 460	17.44 446	10.61 460	18.88 452	30.94 456	18.81 449	22.21 449	28.54 455	8.85 435	15.56 450	9.24 426	10.34 462	3.60 462	21.61 464	4.68 460	14.48 460	8.94 460

ktn	19.15 462	18.52 462	6.39 427	22.64 467	17.26 465	24.47 459	12.11 462	24.52 465	34.74 461	18.75 448	27.70 456	32.54 456	17.85 457	15.71 451	16.67 445	22.09 466	3.64 463	28.95 468	10.91 465	17.40 464	10.22 463

WAO-8	13.93 454	3.75 445	4.23 384	7.74 446	6.54 443	22.81 457	2.39 411	22.66 461	45.98 467	18.88 450	35.42 464	33.21 458	16.91 454	16.55 452	12.78 437	5.01 440	0.81 438	9.89 448	0.77 441	8.77 447	3.61 442

Venus	13.93 454	3.75 445	4.23 384	7.74 446	6.54 443	22.81 457	2.39 411	22.66 461	45.98 467	18.88 450	35.42 464	33.21 458	16.91 454	16.55 452	12.78 437	5.01 440	0.81 438	9.89 448	0.77 441	8.76 446	3.61 442

TorneroNet	16.10 459	5.74 453	4.12 382	13.88 459	11.97 458	26.89 463	6.85 453	21.13 459	38.32 462	14.15 442	33.36 463	33.52 460	17.49 456	18.89 454	19.64 456	9.77 459	2.53 456	19.43 462	3.35 454	13.21 459	7.86 458

TorneroNet-64	15.45 458	5.66 452	3.44 357	13.86 458	12.03 459	28.15 464	6.27 449	19.89 453	38.68 464	12.16 437	28.06 460	35.76 461	15.44 452	19.56 455	15.40 443	9.71 458	2.52 455	19.13 461	2.70 453	12.55 458	7.94 459

notaker	17.52 460	21.54 465	7.84 431	18.05 463	14.44 463	17.58 447	6.43 450	20.13 455	24.44 450	21.34 457	27.71 457	39.12 463	18.78 459	19.63 456	20.40 457	11.95 463	2.71 461	25.51 466	5.85 463	17.10 463	9.78 461

MANE	14.02 456	0.85 387	3.53 360	2.13 429	3.75 438	18.44 448	6.14 446	22.67 463	27.90 453	33.01 464	41.08 467	41.26 466	30.90 464	23.39 457	17.99 450	0.47 424	0.76 437	0.91 431	4.04 457	0.17 339	1.00 428

UNDER WATER	19.61 463	12.37 460	31.14 456	20.44 465	14.31 462	28.63 465	18.15 465	16.43 447	34.24 460	20.82 456	19.14 440	38.83 462	30.09 463	24.31 458	20.97 459	10.09 461	2.68 459	19.51 463	4.70 461	15.52 462	9.93 462

UNDER WATER-64	20.03 464	10.28 458	31.50 457	20.05 464	13.64 461	32.81 466	23.45 467	16.01 446	33.44 459	22.01 459	17.25 432	40.58 465	32.20 467	24.50 459	22.36 462	10.06 460	2.70 460	18.37 460	4.24 458	14.84 461	10.24 464

DPSimNet_ROB	25.03 466	19.56 464	24.93 455	24.36 468	17.85 466	22.25 456	25.93 468	28.52 466	29.10 454	32.61 463	28.25 461	32.87 457	26.42 460	24.51 460	40.42 466	16.75 465	13.93 466	25.19 465	22.38 468	19.96 466	24.75 469

SGM-ForestM	12.56 451	0.80 379	4.31 390	1.07 414	0.41 391	21.56 455	8.57 457	17.42 449	19.67 446	29.93 462	28.49 462	45.83 467	27.22 462	26.05 461	18.40 452	0.14 407	0.25 422	0.18 417	0.28 423	0.18 347	0.42 412

RTS	9.75 442	2.69 439	65.25 466	0.85 400	1.99 429	14.36 441	4.75 436	5.69 400	17.29 444	7.97 421	19.00 436	6.83 411	3.02 386	26.15 462	18.62 454	0.00 1	0.15 413	0.00 1	0.00 1	0.29 391	0.16 371

RTSA	9.75 442	2.69 439	65.25 466	0.85 400	1.99 429	14.36 441	4.75 436	5.69 400	17.29 444	7.97 421	19.00 436	6.83 411	3.02 386	26.15 462	18.62 454	0.00 1	0.15 413	0.00 1	0.00 1	0.29 391	0.16 371

BEATNet-Init1	17.91 461	7.45 455	36.82 461	1.88 428	1.38 422	37.29 467	14.71 464	21.90 460	24.20 449	38.07 465	36.59 466	50.41 468	32.00 466	29.42 464	21.83 461	0.33 421	0.39 431	0.47 425	0.54 437	1.50 432	1.07 429

MADNet+	10.71 445	14.57 461	70.07 468	0.58 376	0.47 398	19.89 452	4.20 427	11.05 440	6.87 424	3.03 366	5.99 395	9.01 421	6.35 426	31.95 465	28.31 464	0.22 413	0.26 425	0.01 368	0.04 334	0.46 412	0.87 423

JetBlue	13.83 453	5.03 448	33.82 459	0.84 397	6.92 446	50.14 468	20.02 466	15.09 445	8.92 430	11.33 434	17.05 431	28.25 454	18.01 458	32.60 466	18.53 453	0.32 420	0.12 404	0.15 415	0.23 408	4.59 437	4.64 445

JetRed	34.54 468	39.28 470	62.16 464	15.62 462	26.51 468	69.20 470	40.79 470	31.43 468	32.41 457	46.06 467	44.55 469	40.19 464	26.50 461	38.43 467	56.06 469	12.76 464	37.49 472	13.23 455	9.38 464	29.52 468	19.34 467

HanzoNet	29.69 467	29.33 468	21.66 452	21.75 466	19.07 467	24.58 460	12.99 463	28.87 467	40.49 465	43.09 466	44.02 468	55.65 470	44.93 468	43.17 468	44.44 467	27.88 469	9.47 465	29.77 469	15.86 467	20.94 467	15.84 466

MADNet++	47.78 469	34.15 469	37.11 462	42.94 469	41.23 470	64.94 469	30.63 469	60.79 471	53.26 470	72.08 471	61.65 470	57.68 471	54.96 469	58.03 469	59.24 470	43.01 471	36.17 471	36.07 470	22.50 469	47.50 470	41.67 471

ASD4	55.28 470	67.10 473	50.57 463	44.24 470	57.82 472	92.00 472	98.23 478	54.95 469	86.61 474	58.30 470	64.61 471	50.57 469	63.33 471	58.83 470	67.37 471	25.76 468	29.60 469	26.82 467	29.01 470	42.42 469	37.42 470

LRCNet_RVC	60.63 471	63.16 472	62.94 465	69.09 475	50.21 471	19.92 453	0.07 239	58.32 470	5.21 415	75.67 472	86.75 472	74.68 472	62.48 470	59.01 471	49.80 468	93.38 477	56.36 476	93.48 477	92.95 477	67.44 475	71.73 476

xxxxx1	76.92 473	82.43 474	93.26 473	61.67 472	66.92 473	95.84 474	95.11 474	75.84 472	80.96 471	82.71 473	86.75 472	89.18 473	87.35 472	85.27 472	87.18 472	55.08 472	54.60 473	60.31 473	72.71 474	62.51 471	62.73 472

tt_ll	76.92 473	82.43 474	93.26 473	61.67 472	66.92 473	95.84 474	95.11 474	75.84 472	80.96 471	82.71 473	86.75 472	89.18 473	87.35 472	85.27 472	87.18 472	55.08 472	54.60 473	60.31 473	72.71 474	62.51 471	62.73 472

ff	76.92 473	82.43 474	93.26 473	61.67 472	66.92 473	95.84 474	95.11 474	75.84 472	80.96 471	82.71 473	86.75 472	89.18 473	87.35 472	85.27 472	87.18 472	55.08 472	54.60 473	60.31 473	72.71 474	62.51 471	62.73 472

MEDIAN_ROB	96.83 477	99.41 477	98.66 477	94.75 478	94.23 477	93.08 473	90.54 472	95.61 477	94.75 475	97.65 478	97.73 477	98.30 478	96.57 477	94.51 475	93.74 477	99.78 484	98.24 478	99.99 481	99.89 480	99.48 481	99.67 480

HaxPig	97.68 479	99.63 478	91.34 471	99.82 485	99.97 482	88.15 471	88.00 471	98.28 478	99.93 479	99.98 481	99.99 479	99.95 482	99.99 480	96.29 476	92.24 476	99.99 486	99.98 481	100.00 482	99.99 481	100.00 487	99.98 484

Anonymous_1	97.10 478	99.72 479	99.64 480	92.33 476	93.91 476	100.00 480	100.00 480	99.20 479	99.90 478	98.57 479	99.75 478	99.14 479	99.94 479	98.50 477	99.54 478	87.90 475	98.87 479	90.88 476	96.91 478	92.22 477	95.12 477

tt	68.65 472	0.15 131	99.57 479	50.64 471	14.90 464	100.00 480	100.00 480	100.00 482	99.76 477	27.80 461	10.52 418	99.97 483	98.63 478	99.61 478	100.00 483	90.62 476	98.21 477	46.66 472	52.02 473	62.86 474	21.04 468

DPSMNet_ROB	99.46 485	99.94 482	99.98 482	96.59 482	100.00 484	100.00 480	100.00 480	99.81 480	100.00 480	95.87 477	100.00 480	99.32 480	100.00 481	99.79 479	99.99 481	98.46 481	100.00 482	99.86 479	100.00 482	99.52 482	100.00 486

DGTPSM_ROB	99.45 484	99.94 482	99.98 482	96.58 481	100.00 484	100.00 480	100.00 480	99.81 480	100.00 480	95.86 476	100.00 480	99.32 480	100.00 481	99.79 479	99.99 481	98.34 480	100.00 482	99.86 479	100.00 482	99.52 482	99.99 485

test_example2	98.83 480	99.97 484	99.97 481	99.96 487	99.97 482	99.46 478	99.97 479	95.54 476	100.00 480	100.00 482	100.00 480	93.37 476	93.47 475	99.93 481	99.91 479	100.00 487	99.79 480	96.64 478	98.71 479	100.00 487	100.00 486

PML	89.08 476	99.72 479	92.85 472	94.72 477	94.92 479	99.54 479	97.42 477	93.50 475	95.96 476	99.77 480	92.33 476	95.35 477	93.51 476	99.96 482	91.15 475	99.98 485	31.71 470	100.00 482	45.94 472	93.46 478	69.88 475

AVERAGE_ROB	99.23 483	99.81 481	97.56 476	100.00 488	100.00 484	96.24 477	91.02 473	100.00 482	100.00 480	100.00 482	100.00 480	100.00 484	100.00 481	99.98 483	99.97 480	100.00 487	100.00 482	100.00 482	100.00 482	100.00 487	100.00 486

Selective-RAFT-Error	100.00 488	100.00 485	100.00 484	100.00 488	100.00 484	100.00 480	100.00 480	100.00 482	100.00 480	100.00 482	100.00 480	100.00 484	100.00 481	100.00 484	100.00 483	100.00 487	100.00 482	100.00 482	100.00 482	99.99 485	99.95 482

CasAABBNet	99.94 486	100.00 485	100.00 484	99.72 484	100.00 484	100.00 480	100.00 480	100.00 482	100.00 480	100.00 482	100.00 480	100.00 484	100.00 481	100.00 484	100.00 483	99.21 482	100.00 482	100.00 482	100.00 482	99.96 484	99.95 482

LSM0	99.94 486	100.00 485	100.00 484	99.84 486	100.00 484	100.00 480	100.00 480	100.00 482	100.00 480	100.00 482	100.00 480	100.00 484	100.00 481	100.00 484	100.00 483	99.22 483	100.00 482	100.00 482	100.00 482	99.99 485	99.83 481

DPSM_ROB	99.17 481	100.00 485	100.00 484	96.28 479	98.84 480	100.00 480	100.00 480	100.00 482	100.00 480	100.00 482	100.00 480	100.00 484	100.00 481	100.00 484	100.00 483	93.66 478	100.00 482	100.00 482	100.00 482	96.31 479	98.27 478

DPSM	99.17 481	100.00 485	100.00 484	96.28 479	98.84 480	100.00 480	100.00 480	100.00 482	100.00 480	100.00 482	100.00 480	100.00 484	100.00 481	100.00 484	100.00 483	93.66 478	100.00 482	100.00 482	100.00 482	96.31 479	98.27 478

FADE		10.20 457		4.76 440	4.82 441							14.63 434				24.52 467	8.46 464	36.14 471	36.87 471	3.46 435

Low-res two-view benchmark