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

DispNO	0.73 292	1.12 335	4.01 343	0.00 1	0.00 1	0.48 85	0.07 287	0.48 136	0.75 164	0.01 85	0.24 295	0.52 279	0.05 221	5.33 329	1.40 323	0.00 1	0.00 1	0.01 353	0.00 1	0.06 197	0.11 164

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 9	0.18 108	0.67 1	0.00 1	0.00 1	0.06 16	0.00 1	0.11 47	0.26 75	0.74 354	0.00 1	0.03 60	0.01 82	0.03 29	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.03 65

SMFormer	0.52 208	0.16 100	1.37 54	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 297	1.11 342	0.00 1	0.27 300	0.15 164	0.00 1	3.31 264	0.65 274	0.00 1	0.82 356	0.00 1	0.10 338	0.02 78	0.66 331

tta	0.52 208	0.16 100	1.37 54	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 297	1.11 342	0.00 1	0.27 300	0.15 164	0.00 1	3.31 264	0.65 274	0.00 1	0.82 356	0.00 1	0.10 338	0.05 172	0.51 312

qqq1	0.52 208	0.16 100	1.37 54	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 297	1.11 342	0.00 1	0.27 300	0.15 164	0.00 1	3.31 264	0.66 277	0.00 1	0.82 356	0.00 1	0.09 335	0.05 172	0.51 312

fff1	0.52 208	0.16 100	1.37 54	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 297	1.11 342	0.00 1	0.27 300	0.15 164	0.00 1	3.31 264	0.66 277	0.00 1	0.82 356	0.00 1	0.09 335	0.05 172	0.51 312

MyStereo07	0.30 91	0.34 176	1.49 88	0.00 1	0.25 326	0.98 217	0.01 177	0.06 22	0.57 132	0.35 328	0.00 1	0.01 7	0.06 233	0.49 164	0.09 131	0.00 1	0.79 350	0.00 1	0.08 330	0.02 78	0.32 269

MyStereo04	0.37 129	0.34 176	2.41 246	0.00 1	0.25 326	0.98 217	0.01 177	1.05 209	0.28 82	0.09 255	0.01 161	0.36 239	0.12 264	0.05 64	0.35 234	0.00 1	0.79 350	0.00 1	0.08 330	0.02 78	0.32 269

CoDeX	0.39 145	0.31 158	1.50 91	0.00 1	0.01 185	0.31 49	0.00 1	1.81 304	0.76 186	0.00 1	0.00 1	0.25 205	0.06 233	2.77 242	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.04 84

JetBlue	6.27 402	3.44 411	18.17 406	0.00 1	2.21 410	30.58 417	17.31 418	4.77 391	1.07 336	0.74 354	2.25 370	6.31 389	5.82 399	18.12 412	9.68 394	0.10 375	0.01 246	0.00 1	0.00 1	3.12 406	1.61 380

WAO-6	2.63 380	1.16 339	3.22 295	0.00 1	0.00 1	3.86 393	0.28 345	6.13 396	7.35 399	0.60 347	6.78 387	7.62 396	2.68 376	6.42 379	6.11 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 320	0.12 176

11t1	0.39 145	0.17 106	1.36 50	0.00 1	0.47 349	0.11 25	0.00 1	0.59 148	1.12 347	0.05 218	0.29 309	0.03 60	0.00 1	0.26 126	0.66 277	0.00 1	1.05 379	0.00 1	0.14 355	0.03 123	1.45 374

DualNet	0.98 321	0.33 167	3.52 318	0.00 1	0.00 1	0.64 130	0.00 1	1.74 285	1.17 366	0.00 1	0.31 317	0.68 297	0.02 127	0.57 168	7.45 384	0.00 1	1.12 388	0.00 1	0.15 360	0.08 234	1.86 399

ffm	0.61 261	0.33 167	3.52 318	0.00 1	0.00 1	0.64 130	0.00 1	1.74 285	1.17 366	0.00 1	0.31 317	0.68 297	0.02 127	0.57 168	0.01 31	0.00 1	1.12 388	0.00 1	0.15 360	0.08 234	1.86 399

ff1	1.27 341	0.33 167	3.52 318	0.00 1	0.00 1	0.64 130	0.00 1	1.74 285	1.17 366	0.00 1	0.31 317	0.68 297	0.02 127	6.27 375	7.45 384	0.00 1	1.12 388	0.00 1	0.15 360	0.08 234	1.86 399

mmx	1.28 343	0.33 167	3.52 318	0.00 1	0.00 1	0.64 130	0.00 1	3.05 368	1.07 336	0.00 1	0.31 317	0.68 297	0.02 127	6.27 375	7.45 384	0.00 1	1.05 379	0.00 1	0.15 360	0.03 123	1.08 351

ttt	1.05 329	0.20 117	1.91 191	0.00 1	0.09 279	0.65 138	0.00 1	3.05 368	1.11 342	0.00 1	0.30 311	0.29 218	0.01 82	4.65 314	6.53 379	0.00 1	1.01 377	0.00 1	0.13 348	0.02 78	1.00 349

1111x	1.36 349	0.43 194	3.64 327	0.00 1	0.51 357	0.72 158	0.00 1	3.21 376	1.10 341	0.05 218	0.26 298	0.07 123	0.01 82	6.09 367	8.46 389	0.00 1	1.15 399	0.00 1	0.26 398	0.04 157	1.10 355

whm_eth	0.25 67	0.52 227	2.41 246	0.00 1	0.00 1	0.55 102	0.00 1	0.31 113	0.84 271	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.01 82	0.02 9	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.26 255

xxx	1.28 343	0.33 167	3.52 318	0.00 1	0.00 1	0.64 130	0.00 1	3.05 368	1.07 336	0.00 1	0.31 317	0.68 297	0.02 127	6.27 375	7.45 384	0.00 1	1.05 379	0.00 1	0.15 360	0.03 123	1.08 351

test croco	0.17 23	0.35 179	1.92 193	0.00 1	0.00 1	0.06 16	0.01 177	0.18 82	0.43 103	0.01 85	0.01 161	0.02 31	0.01 82	0.05 64	0.05 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 361	0.01 42

StereoIM	0.11 9	0.41 191	1.31 45	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.01 177	0.08 35	0.23 69	0.01 85	0.01 161	0.04 80	0.02 127	0.03 29	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

StereoVision	0.24 58	0.59 238	1.92 193	0.00 1	0.00 1	0.47 83	0.01 177	0.22 91	0.84 271	0.00 1	0.30 311	0.15 164	0.02 127	0.09 85	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.01 42

MIF-Stereo (partial)	0.14 16	0.28 147	1.74 155	0.00 1	0.00 1	0.08 21	0.00 1	0.23 97	0.17 41	0.00 1	0.01 161	0.02 31	0.02 127	0.04 42	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.01 42

MIF-Stereo	0.11 9	0.20 117	1.58 116	0.00 1	0.00 1	0.10 24	0.02 237	0.07 30	0.05 5	0.00 1	0.08 273	0.02 31	0.01 82	0.03 29	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.00 1

MIM_Stereo	0.29 82	0.65 247	1.73 153	0.00 1	1.03 395	0.30 46	0.00 1	0.16 74	0.18 51	0.12 271	0.00 1	0.05 98	0.01 82	0.12 92	0.01 31	0.00 1	0.03 260	0.00 1	0.00 1	0.13 287	1.24 359

CASnet	0.10 3	0.10 66	0.81 5	0.00 1	0.00 1	0.82 175	0.00 1	0.14 67	0.13 19	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.20 39	0.13 83	1.38 60	0.00 1	0.01 185	0.73 160	0.00 1	0.39 126	0.19 60	0.00 1	0.01 161	0.47 259	0.50 318	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.17 205

CFNet_ucs	0.29 82	0.17 106	1.53 101	0.00 1	0.01 185	0.83 177	0.00 1	2.07 326	0.24 74	0.00 1	0.00 1	0.48 263	0.29 299	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 191

Any-RAFT	0.24 58	0.07 25	1.16 26	0.00 1	0.01 185	1.13 325	0.00 1	1.21 227	0.36 91	0.02 146	0.00 1	0.49 270	0.00 1	0.19 111	0.03 64	0.00 1	0.08 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 65

4D-IteraStereo	0.34 106	0.84 290	2.31 238	0.00 1	0.00 1	0.42 72	0.04 269	0.10 45	0.09 14	0.02 146	0.01 161	0.00 1	0.01 82	0.36 143	0.49 262	0.00 1	0.36 320	0.00 1	0.00 1	0.07 216	1.72 385

LoS_RVC	0.08 2	0.06 9	1.05 18	0.00 1	0.01 185	0.16 32	0.00 1	0.17 78	0.09 14	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.01 82	0.05 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

CAS	0.13 13	0.07 25	0.86 8	0.00 1	0.00 1	1.01 225	0.00 1	0.26 104	0.16 33	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.01 82	0.02 9	0.04 90	0.09 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

coex-ft	8.51 408	3.17 410	75.56 421	0.00 1	0.00 1	0.18 34	0.25 333	0.14 67	19.76 410	39.57 419	4.11 378	4.60 384	9.69 405	4.10 291	7.91 388	0.02 356	0.07 285	0.00 1	0.02 301	0.13 287	0.91 344

CBFPSM	0.42 160	0.89 303	2.62 266	0.00 1	0.00 1	0.32 52	0.00 1	0.37 124	0.82 252	0.01 85	0.01 161	1.65 365	1.00 343	0.27 130	0.34 230	0.00 1	0.01 246	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.10 153

iinet-f	0.59 252	0.91 308	5.57 375	0.00 1	0.01 185	0.78 167	0.00 1	1.81 304	0.84 271	0.03 185	0.00 1	0.41 253	0.43 311	0.42 154	0.12 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 374	0.08 126

CES	0.10 3	0.08 48	0.73 2	0.00 1	0.00 1	0.20 36	0.01 177	0.08 35	0.75 164	0.01 85	0.00 1	0.08 129	0.03 169	0.03 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

GASNet	0.78 305	1.91 383	4.72 356	0.00 1	0.00 1	0.55 102	0.02 237	1.39 251	0.47 108	0.01 85	0.13 283	0.50 274	0.12 264	4.27 300	0.96 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 379	0.09 139

gwcnet-sp	0.35 112	0.37 183	3.29 300	0.00 1	0.00 1	0.51 90	0.03 254	0.74 172	0.76 186	0.01 85	0.01 161	0.09 137	0.04 195	0.88 187	0.13 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.04 84

scenet	0.35 112	0.37 183	3.29 300	0.00 1	0.00 1	0.51 90	0.03 254	0.74 172	0.76 186	0.01 85	0.01 161	0.09 137	0.04 195	0.88 187	0.13 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.04 84

CASS	0.10 3	0.08 48	1.10 22	0.00 1	0.00 1	0.13 30	0.01 177	0.15 69	0.18 51	0.21 294	0.00 1	0.02 31	0.02 127	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.03 65
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.10 3	0.06 9	1.25 34	0.00 1	0.00 1	0.11 25	0.00 1	0.27 107	0.06 7	0.00 1	0.00 1	0.23 199	0.00 1	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 65

Wz-Net-TNSev	1.74 365	3.45 412	13.44 403	0.00 1	0.00 1	0.45 81	0.14 315	2.57 347	0.84 271	0.09 255	0.01 161	1.33 351	0.18 280	6.16 369	5.38 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 290	0.26 353	0.41 289

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ssnet_v2	0.39 145	0.47 208	2.11 217	0.00 1	0.00 1	0.81 173	0.00 1	1.33 244	0.86 305	0.12 271	0.01 161	0.87 317	0.10 256	0.60 176	0.35 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 315	0.09 139

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ssnet	0.35 112	0.37 183	3.29 300	0.00 1	0.00 1	0.51 90	0.03 254	0.74 172	0.76 186	0.01 85	0.01 161	0.09 137	0.04 195	0.88 187	0.13 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.04 84

CroCo-Stereo Lap2	0.14 16	0.44 196	1.26 35	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.08 35	0.75 164	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 169	0.03 29	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.01 42

TestStereo1	0.32 101	0.67 250	1.66 138	0.00 1	0.23 324	1.13 325	0.01 177	0.94 194	0.76 186	0.00 1	0.05 258	0.05 98	0.01 82	0.16 101	0.05 102	0.00 1	0.24 305	0.00 1	0.00 1	0.17 320	0.23 235

DCANet-4	0.37 129	0.07 25	3.11 291	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.00 1	1.82 309	0.85 294	0.16 284	0.00 1	0.04 80	0.05 221	0.04 42	0.08 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 235

qqq	0.49 196	0.28 147	1.37 54	0.00 1	0.49 353	0.14 31	0.00 1	1.23 230	1.14 355	0.07 239	0.31 317	0.01 7	0.00 1	1.38 205	0.69 283	0.00 1	1.06 382	0.00 1	0.19 378	0.03 123	1.44 370

fff	0.37 129	0.50 221	2.02 207	0.00 1	0.02 225	1.06 248	0.00 1	1.90 312	0.84 271	0.16 284	0.00 1	0.04 80	0.59 324	0.04 42	0.08 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 235

ADStereo(finetuned)	0.42 160	0.51 226	2.79 272	0.00 1	0.00 1	1.04 240	0.00 1	1.90 312	0.85 294	0.10 260	0.00 1	0.04 80	0.72 332	0.04 42	0.12 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.25 249

x	0.42 160	0.26 141	1.38 60	0.00 1	0.44 345	0.12 27	0.00 1	0.90 187	1.14 355	0.07 239	0.30 311	0.03 60	0.00 1	0.26 126	0.72 287	0.00 1	1.06 382	0.00 1	0.17 371	0.03 123	1.49 376

Wz-Net-SNSev	1.00 326	1.84 377	7.92 387	0.00 1	0.00 1	0.30 46	0.00 1	1.27 235	0.85 294	0.01 85	0.01 161	0.40 251	0.10 256	5.27 328	1.29 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 345	0.45 302

Wz-Net-LNSev-Ref	0.54 226	0.84 290	3.67 328	0.00 1	0.00 1	0.56 108	0.00 1	1.40 252	0.80 238	0.00 1	0.00 1	0.06 114	0.13 268	1.76 209	1.42 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.08 126

BUS	0.38 137	0.07 25	0.98 12	0.00 1	0.00 1	1.88 374	0.00 1	2.67 350	0.82 252	0.30 315	0.09 275	0.64 289	0.00 1	0.06 70	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Wz-Net-LNSev	0.46 186	1.11 334	5.46 374	0.00 1	0.00 1	0.51 90	0.00 1	0.41 131	0.91 317	0.00 1	0.01 161	0.23 199	0.03 169	0.12 92	0.25 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.15 198

Wz-Net-MNSev	0.63 267	1.38 358	4.48 353	0.00 1	0.00 1	0.22 38	0.01 177	1.31 239	1.13 349	0.01 85	0.05 258	0.14 158	0.16 276	3.05 253	0.40 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.23 235

IER	0.20 39	0.30 154	1.87 183	0.00 1	0.00 1	0.61 122	0.00 1	0.25 102	0.23 69	0.00 1	0.00 1	0.40 251	0.02 127	0.22 116	0.07 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.01 42

raft_robust	0.73 292	0.81 283	1.55 105	0.00 1	0.22 315	0.68 149	0.00 1	2.56 345	0.75 164	0.01 85	0.01 161	1.12 338	1.15 350	4.56 313	0.14 161	0.00 1	0.71 348	0.00 1	0.15 360	0.08 234	0.11 164

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BSDual-CNN	0.35 112	0.07 25	0.98 12	0.00 1	0.00 1	1.09 292	0.00 1	2.67 350	0.82 252	0.30 315	0.09 275	0.35 234	0.03 169	0.06 70	0.51 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hknet	0.45 179	0.14 91	1.89 186	0.00 1	0.00 1	1.09 292	0.00 1	2.67 350	0.82 252	0.30 315	0.09 275	0.63 286	0.00 1	1.06 191	0.38 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SA-5K	0.32 101	0.67 250	1.66 138	0.00 1	0.23 324	1.13 325	0.01 177	0.94 194	0.76 186	0.00 1	0.05 258	0.05 98	0.01 82	0.16 101	0.05 102	0.00 1	0.24 305	0.00 1	0.00 1	0.17 320	0.23 235

Sa-1000	0.44 174	0.58 237	1.85 180	0.00 1	0.22 315	1.09 292	0.01 177	2.98 365	0.75 164	0.00 1	0.09 275	0.04 80	0.00 1	0.21 113	0.00 1	0.00 1	0.50 331	0.00 1	0.13 348	0.12 282	0.12 176

SA	0.43 169	0.63 246	1.92 193	0.00 1	0.22 315	1.11 311	0.00 1	2.87 361	0.75 164	0.00 1	0.01 161	0.04 80	0.01 82	0.21 113	0.00 1	0.00 1	0.40 323	0.00 1	0.14 355	0.14 302	0.22 227

psmg	0.29 82	0.07 25	0.98 12	0.00 1	0.00 1	1.07 266	0.00 1	1.92 317	0.82 252	0.00 1	0.00 1	0.35 234	0.03 169	0.06 70	0.51 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

CSP-Net	0.42 160	0.25 137	1.07 20	0.00 1	0.00 1	0.53 96	0.00 1	0.78 178	0.27 79	0.01 85	0.00 1	0.16 172	0.02 127	5.19 324	0.08 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.02 57

WZ-Net	1.68 361	1.91 383	12.17 401	0.00 1	0.00 1	0.83 177	0.00 1	1.68 278	0.84 271	0.05 218	0.01 161	1.08 332	2.88 378	6.91 389	4.78 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 302	0.24 245

UDGNet	0.19 37	0.81 283	1.42 78	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.00 1	0.05 12	0.38 93	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.10 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

dad	0.24 58	0.98 315	1.61 126	0.00 1	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.03 3	0.38 93	0.01 85	0.00 1	0.02 31	0.01 82	0.65 178	0.11 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

DDUNet	0.51 205	0.87 297	2.33 240	0.00 1	0.00 1	0.80 171	0.01 177	1.16 222	0.77 202	0.08 248	0.01 161	1.11 337	0.01 82	2.02 212	0.77 290	0.02 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.10 153

UDG	0.55 234	0.86 295	2.15 221	0.00 1	0.00 1	0.98 217	0.00 1	2.09 327	0.83 261	0.08 248	0.00 1	1.49 361	0.18 280	1.20 198	1.07 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 234	0.09 139

GLC_STEREO	0.06 1	0.07 25	0.85 7	0.00 1	0.00 1	0.07 20	0.00 1	0.01 1	0.04 3	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 82	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 65

DAS	0.55 234	0.08 48	1.79 170	0.00 1	0.00 1	0.09 22	0.00 1	1.54 262	0.85 294	1.16 367	0.00 1	0.24 202	0.03 169	4.66 315	0.31 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.14 191

SepStereo	0.50 201	0.08 48	1.79 170	0.00 1	0.00 1	0.09 22	0.00 1	1.54 262	0.85 294	1.16 367	0.00 1	0.24 202	0.03 169	3.84 285	0.31 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.14 191

AASNet	0.40 152	0.98 315	2.57 263	0.00 1	0.00 1	0.93 206	0.01 177	0.79 181	0.82 252	0.01 85	0.00 1	0.38 247	0.02 127	0.62 177	0.43 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 368	0.14 191

GMOStereo	0.29 82	0.49 215	1.56 109	0.00 1	0.56 361	0.87 187	0.02 237	0.18 82	0.17 41	0.01 85	0.01 161	0.25 205	0.01 82	0.04 42	0.01 31	0.00 1	1.23 402	0.00 1	0.00 1	0.18 327	0.18 212

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GwcNet-ADL	0.33 104	0.20 117	1.73 153	0.00 1	0.00 1	1.02 231	0.00 1	2.51 342	0.40 101	0.00 1	0.00 1	0.37 242	0.04 195	0.03 29	0.24 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.13 183

PSMNet-ADL	0.39 145	0.08 48	0.96 10	0.00 1	0.00 1	1.02 231	0.00 1	0.72 168	0.16 33	0.00 1	0.10 279	0.48 263	0.01 82	3.60 276	0.37 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.23 235

GANet-ADL	0.20 39	0.12 78	1.43 82	0.00 1	0.01 185	0.84 181	0.00 1	0.40 129	0.17 41	0.00 1	0.36 327	0.35 234	0.00 1	0.09 85	0.14 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.12 176

ADLNet2	0.61 261	0.68 253	2.76 270	0.00 1	0.00 1	0.90 196	0.01 177	0.82 184	0.92 319	0.00 1	0.07 271	1.45 358	0.02 127	4.04 288	0.13 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 338	0.11 164

CrosDoStereo	1.11 335	0.16 100	1.64 131	0.00 1	0.05 263	0.66 141	5.65 410	0.70 161	0.54 118	0.25 308	1.18 360	0.19 189	2.94 379	6.48 381	1.58 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.08 126

STrans-v2	0.88 313	0.32 162	1.71 148	0.00 1	0.01 185	0.85 185	0.04 269	2.45 340	0.89 315	0.48 343	0.85 352	1.10 336	2.06 368	6.49 383	0.25 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.09 139

DeepStereo_LL	1.11 335	0.16 100	1.64 131	0.00 1	0.05 263	0.66 141	5.65 410	0.70 161	0.54 118	0.25 308	1.18 360	0.19 189	2.94 379	6.48 381	1.58 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.08 126

THIR-Stereo	0.94 317	0.33 167	1.66 138	0.00 1	0.01 185	0.55 102	3.72 405	0.13 66	0.18 51	0.10 260	1.46 365	0.74 306	2.82 377	5.60 336	1.39 322	0.00 1	0.00 1	0.02 368	0.00 1	0.02 78	0.03 65

DRaft	0.58 248	0.13 83	1.34 47	0.00 1	0.00 1	0.94 209	0.18 320	0.08 35	0.16 33	0.03 185	0.25 297	0.06 114	2.49 374	4.51 311	1.32 318	0.00 1	0.03 260	0.00 1	0.02 301	0.03 123	0.08 126

PFNet	0.63 267	0.15 97	2.41 246	0.00 1	0.30 333	1.17 339	0.00 1	0.35 120	0.92 319	0.01 85	0.24 295	0.03 60	0.00 1	6.43 380	0.23 202	0.09 373	0.00 1	0.00 1	0.04 318	0.13 287	0.10 153

CroCo-Stereo	0.18 27	0.32 162	0.94 9	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.17 224	0.76 186	0.00 1	0.01 161	0.31 224	0.03 169	0.03 29	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1
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
test-2	0.29 82	0.49 215	1.56 109	0.00 1	0.56 361	0.87 187	0.02 237	0.18 82	0.17 41	0.01 85	0.01 161	0.25 205	0.01 82	0.04 42	0.01 31	0.00 1	1.23 402	0.00 1	0.00 1	0.18 327	0.18 212

test-1	0.36 122	0.18 108	1.36 50	0.00 1	0.83 382	0.60 116	0.00 1	1.07 213	0.18 51	0.07 239	0.49 337	0.34 228	0.00 1	0.10 88	0.51 263	0.00 1	0.64 342	0.00 1	0.06 325	0.01 25	0.84 341

LMCR-Stereo	0.38 137	0.65 247	1.77 163	0.00 1	0.00 1	0.82 175	0.00 1	2.33 335	0.84 271	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.04 195	0.29 138	0.72 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.01 42

ICVP	0.16 21	0.05 5	1.22 33	0.00 1	0.01 185	1.01 225	0.09 300	0.28 108	0.17 41	0.00 1	0.02 242	0.07 123	0.01 82	0.21 113	0.05 102	0.00 1	0.01 246	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.09 139
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.24 58	0.45 202	0.99 15	0.00 1	0.00 1	0.52 95	0.00 1	0.08 35	0.15 26	0.01 85	0.01 161	0.16 172	0.03 169	0.04 42	0.02 51	0.00 1	1.06 382	0.00 1	0.00 1	0.29 367	1.01 350

Anonymous3	0.24 58	0.14 91	1.98 203	0.00 1	0.00 1	1.12 316	0.00 1	0.61 151	0.77 202	0.01 85	0.00 1	0.06 114	0.00 1	0.02 9	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.02 57

CREStereo++_RVC	0.15 19	0.10 66	1.55 105	0.00 1	0.00 1	1.01 225	0.00 1	0.15 69	0.15 26	0.00 1	0.01 161	0.04 80	0.00 1	0.02 9	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 84
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
s12784h	0.27 74	0.08 48	1.46 85	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.02 237	1.66 276	0.75 164	0.01 85	0.36 327	0.02 31	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.02 57

TestStereo	0.35 112	0.54 231	1.74 155	0.00 1	0.00 1	0.27 42	0.00 1	0.06 22	0.05 5	0.01 85	0.00 1	0.03 60	0.01 82	4.17 294	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft+_RVC	0.35 112	0.89 303	1.67 141	0.00 1	1.28 401	0.67 147	0.04 269	0.08 35	0.15 26	0.01 85	0.00 1	0.02 31	0.04 195	0.16 101	0.18 179	0.00 1	1.39 408	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.44 299

TANstereo	0.17 23	0.32 162	1.51 96	0.00 1	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.07 30	0.14 20	0.01 85	0.15 286	0.04 80	0.00 1	0.05 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 57

XX-TBD	0.18 27	0.44 196	1.52 98	0.00 1	0.00 1	0.92 204	0.00 1	0.17 78	0.14 20	0.00 1	0.21 293	0.03 60	0.00 1	0.02 9	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 57

raftrobust	0.30 91	0.78 282	1.65 135	0.00 1	1.25 400	0.66 141	0.03 254	0.10 45	0.32 87	0.02 146	0.00 1	0.03 60	0.03 169	0.22 116	0.13 154	0.00 1	0.44 324	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.22 227

sAnonymous2	0.17 23	0.42 192	2.46 250	0.00 1	0.00 1	0.04 8	0.00 1	0.04 6	0.10 17	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 234	0.32 269

CroCo_RVC	0.17 23	0.42 192	2.46 250	0.00 1	0.00 1	0.04 8	0.00 1	0.04 6	0.10 17	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 234	0.32 269

CFNet_pseudo	0.24 58	0.13 83	1.40 66	0.00 1	0.01 185	0.96 213	0.00 1	1.08 214	0.16 33	0.00 1	0.01 161	0.48 263	0.35 305	0.03 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 164

pcwnet_v2	0.49 196	0.14 91	4.76 358	0.00 1	0.00 1	0.68 149	0.00 1	2.39 339	0.81 246	0.01 85	0.00 1	0.35 234	0.32 303	0.19 111	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.22 227

RALAANet	0.22 47	0.93 311	1.77 163	0.00 1	0.00 1	0.35 60	0.01 177	0.45 132	0.06 7	0.01 85	0.00 1	0.05 98	0.09 251	0.07 75	0.22 199	0.00 1	0.24 305	0.00 1	0.04 318	0.14 302	0.01 42

sCroCo_RVC	0.13 13	0.09 59	1.61 126	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.11 47	0.64 138	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

Anonymous	0.10 3	0.13 83	1.60 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 3	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.01 82	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.17 205

ADLNet	0.48 192	0.43 194	1.71 148	0.00 1	0.00 1	0.66 141	0.01 177	1.16 222	0.84 271	0.21 294	0.01 161	1.00 327	0.02 127	2.88 248	0.34 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 287	0.24 245

GES	0.23 55	0.19 112	1.56 109	0.00 1	0.00 1	1.07 266	0.02 237	0.73 171	0.15 26	0.00 1	0.02 242	0.11 146	0.08 248	0.44 158	0.16 173	0.01 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.09 139

HCRNet	0.37 129	0.27 145	1.27 37	0.00 1	0.00 1	1.09 292	0.00 1	0.56 145	0.80 238	0.01 85	0.01 161	0.06 114	0.03 169	3.22 259	0.07 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.03 65

DCANet	0.35 112	0.50 221	2.02 207	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.00 1	1.90 312	0.85 294	0.10 260	0.00 1	0.04 80	0.00 1	0.04 42	0.12 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.25 249

csc	0.37 129	0.50 221	2.02 207	0.00 1	0.02 225	1.06 248	0.00 1	1.90 312	0.84 271	0.16 284	0.00 1	0.04 80	0.59 324	0.04 42	0.08 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 235

cscssc	0.37 129	0.50 221	2.02 207	0.00 1	0.02 225	1.06 248	0.00 1	1.90 312	0.84 271	0.16 284	0.00 1	0.04 80	0.59 324	0.04 42	0.08 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 235

222	2.28 373	0.25 137	1.15 23	0.00 1	0.37 337	0.60 116	0.00 1	3.25 378	1.13 349	0.09 255	0.00 1	0.05 98	0.02 127	3.52 272	32.29 418	0.00 1	1.03 378	0.00 1	0.15 360	0.03 123	1.59 379

111	0.42 160	0.98 315	2.02 207	0.00 1	0.02 225	1.06 248	0.03 254	1.98 320	0.83 261	0.30 315	0.01 161	0.21 194	0.05 221	0.13 94	0.09 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 234	0.65 330

xxxx	1.42 352	0.28 147	1.49 88	0.00 1	0.59 366	0.56 108	0.00 1	3.13 372	1.14 355	0.06 231	0.01 161	0.02 31	0.02 127	2.26 217	16.08 411	0.00 1	1.09 387	0.00 1	0.15 360	0.03 123	1.42 369

test_xeample	1.52 354	0.30 154	1.50 91	0.00 1	0.58 365	0.60 116	0.00 1	3.16 373	1.14 355	0.07 239	0.08 273	0.03 60	0.02 127	3.67 281	16.54 413	0.00 1	1.08 385	0.00 1	0.15 360	0.04 157	1.50 377

ARAFT	0.68 280	1.29 352	3.36 310	0.00 1	0.00 1	1.21 347	0.00 1	2.71 355	0.81 246	0.07 239	0.00 1	0.18 181	0.03 169	3.47 271	0.05 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 334	0.22 227

RAFT-Stereo + iAFF	0.41 157	0.87 297	1.78 167	0.00 1	0.91 388	1.06 248	0.00 1	0.70 161	0.77 202	0.05 218	0.00 1	0.06 114	0.06 233	0.06 70	0.26 213	0.00 1	0.69 344	0.00 1	0.00 1	0.20 338	0.80 337

AFF-stereo	0.36 122	0.98 315	1.62 129	0.00 1	0.09 279	0.92 204	0.00 1	0.62 154	0.84 271	0.08 248	0.00 1	0.05 98	0.05 221	0.16 101	0.06 114	0.00 1	0.63 340	0.00 1	0.00 1	0.24 348	0.84 341

RAFT + AFF	0.79 306	1.36 356	2.40 245	0.00 1	0.04 254	1.12 316	0.06 282	1.73 284	0.81 246	0.02 146	0.00 1	0.18 181	1.49 355	4.97 319	0.67 281	0.00 1	0.17 297	0.00 1	0.00 1	0.33 370	0.46 303

GMStereo	0.14 16	0.90 307	1.71 148	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.04 6	0.04 3	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 127	0.02 9	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	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
CFNet-RSSM	0.21 44	0.08 48	1.39 64	0.00 1	0.12 289	0.63 126	0.00 1	1.32 241	0.15 26	0.01 85	0.00 1	0.09 137	0.00 1	0.11 91	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 388	0.01 25	0.08 126

APVNet	0.58 248	0.59 238	3.15 294	0.00 1	0.00 1	0.93 206	0.01 177	0.62 154	0.86 305	0.03 185	0.01 161	0.34 228	0.04 195	4.50 309	0.33 228	0.00 1	0.00 1	0.03 376	0.00 1	0.18 327	0.05 99

SFCPSM	0.24 58	0.11 74	1.53 101	0.00 1	0.05 263	0.35 60	0.01 177	1.54 262	0.77 202	0.01 85	0.00 1	0.12 150	0.02 127	0.06 70	0.05 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 301	0.03 123	0.06 109

Syn2CoEx	0.71 286	1.32 355	4.61 355	0.00 1	0.00 1	0.12 27	0.01 177	1.08 214	0.84 271	0.04 205	0.00 1	0.49 270	0.21 287	4.92 318	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 302	0.32 269

MMNet	0.29 82	0.53 229	2.13 220	0.00 1	0.00 1	0.69 153	0.00 1	0.74 172	0.80 238	0.01 85	0.01 161	0.18 181	0.09 251	0.28 136	0.14 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.04 84

delet	0.42 160	0.47 208	1.99 205	0.00 1	0.00 1	0.61 122	0.00 1	0.68 158	0.83 261	0.06 231	0.01 161	0.51 278	0.19 283	2.68 239	0.21 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.07 113

psm_up	0.48 192	0.57 235	1.86 182	0.00 1	0.00 1	0.83 177	0.00 1	2.33 335	0.79 229	0.00 1	0.00 1	0.27 213	0.01 82	2.73 240	0.12 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 270	0.04 84

UNet	0.29 82	0.26 141	2.47 252	0.00 1	0.00 1	0.71 156	0.01 177	0.52 140	0.81 246	0.00 1	0.00 1	0.37 242	0.02 127	0.46 160	0.10 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.04 84

UPFNet	0.23 55	0.24 136	1.56 109	0.00 1	0.00 1	0.50 88	0.00 1	1.28 236	0.68 145	0.00 1	0.00 1	0.10 143	0.01 82	0.13 94	0.11 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.03 65

FCDSN-DC	2.93 385	0.54 231	2.88 277	0.00 1	0.01 185	1.78 373	0.36 356	2.20 331	1.51 378	8.28 406	10.99 407	11.61 400	8.55 403	5.36 330	4.05 362	0.02 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.48 307
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigin	0.81 310	0.57 235	7.49 386	0.00 1	0.00 1	0.18 34	0.00 1	0.12 54	0.20 62	0.65 350	0.00 1	2.69 378	0.27 297	2.98 250	0.79 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.18 212

Gwc-CoAtRS	0.15 19	0.09 59	1.42 78	0.00 1	0.11 287	0.43 75	0.00 1	0.32 115	0.08 9	0.02 146	0.00 1	0.18 181	0.00 1	0.05 64	0.06 114	0.00 1	0.06 283	0.00 1	0.18 373	0.01 25	0.08 126

CREStereo	0.12 12	0.07 25	0.76 3	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.00 1	0.25 102	0.14 20	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.02 9	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42
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
FENet	0.27 74	0.19 112	1.51 96	0.00 1	0.00 1	1.01 225	0.00 1	1.02 200	0.77 202	0.00 1	0.00 1	0.24 202	0.04 195	0.27 130	0.22 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.07 113

GwcNet	0.64 274	0.99 319	5.43 373	0.00 1	0.00 1	0.41 68	0.10 304	0.50 137	0.97 325	0.05 218	0.00 1	0.63 286	0.05 221	2.87 247	0.55 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 334	0.13 183

acv_ft	0.30 91	0.44 196	1.83 176	0.00 1	0.00 1	0.42 72	0.01 177	0.69 160	0.83 261	0.23 301	0.01 161	0.70 303	0.12 264	0.08 81	0.18 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 355	0.17 205

HGLStereo	0.35 112	0.40 189	1.83 176	0.00 1	0.00 1	0.65 138	0.01 177	0.68 158	0.39 97	0.03 185	0.01 161	0.47 259	0.03 169	2.14 215	0.17 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 234	0.04 84

cf-r	0.46 186	0.87 297	2.51 258	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.00 1	0.52 140	0.64 138	0.09 255	0.00 1	0.65 293	0.00 1	2.51 229	0.12 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.09 139

hitnet-ft	0.49 196	0.56 234	1.96 201	0.00 1	0.00 1	0.73 160	0.10 304	0.36 122	0.26 75	0.05 218	0.13 283	0.73 305	0.16 276	4.26 299	0.41 255	0.01 340	0.00 1	0.03 376	0.00 1	0.05 172	0.06 109

GANet-RSSM	0.42 160	0.66 249	1.78 167	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.00 1	0.26 104	0.23 69	0.05 218	0.00 1	0.34 228	0.00 1	3.56 273	0.18 179	0.00 1	0.00 1	0.03 376	0.00 1	0.09 258	0.08 126

PSMNet-RSSM	0.44 174	0.73 267	1.65 135	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.00 1	0.61 151	0.70 152	0.06 231	0.01 161	0.39 249	0.00 1	3.29 263	0.12 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.07 113

GwcNet-RSSM	0.53 221	1.04 324	2.48 254	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.00 1	0.74 172	0.76 186	0.21 294	0.01 161	0.36 239	0.00 1	3.65 279	0.11 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 287	0.07 113

CFNet-ft	0.40 152	0.74 271	1.74 155	0.00 1	0.00 1	1.09 292	0.00 1	0.23 97	0.22 65	0.02 146	0.00 1	0.76 307	0.00 1	2.98 250	0.18 179	0.00 1	0.00 1	0.01 353	0.00 1	0.03 123	0.08 126

FAT-Stereo	0.55 234	0.18 108	2.58 264	0.00 1	0.00 1	0.33 57	0.08 295	2.26 334	0.84 271	0.06 231	0.88 353	0.60 284	0.51 319	2.43 225	0.08 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.16 201

DSFCA	0.49 196	0.39 188	1.59 118	0.00 1	0.01 185	0.96 213	0.36 356	0.40 129	0.80 238	0.03 185	0.31 317	0.04 80	0.23 293	3.83 284	0.81 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.09 139

DMCA-RVC	0.44 174	0.94 312	4.10 346	0.00 1	0.03 242	0.76 164	0.03 254	0.11 47	0.15 26	0.01 85	0.01 161	0.08 129	0.32 303	1.61 208	0.51 263	0.00 1	0.02 253	0.01 353	0.00 1	0.03 123	0.05 99

PMTNet	0.13 13	0.08 48	0.99 15	0.00 1	0.00 1	1.05 245	0.04 269	0.21 89	0.14 20	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.00 1	0.04 42	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.01 42

DMCA	0.30 91	0.38 186	2.48 254	0.00 1	0.01 185	0.98 217	0.01 177	0.47 134	0.80 238	0.02 146	0.01 161	0.05 98	0.00 1	0.25 119	0.29 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.10 153

FADNet_RVC	0.69 283	1.26 347	3.48 317	0.00 1	0.00 1	1.10 305	0.01 177	1.57 267	0.65 141	0.02 146	0.05 258	0.26 211	0.03 169	3.16 256	0.30 220	0.21 381	0.25 309	0.08 391	0.28 402	0.53 385	0.62 326

FADNet	0.64 274	1.21 343	3.32 306	0.00 1	0.01 185	0.79 168	0.01 177	1.01 199	0.65 141	0.01 85	0.01 161	0.17 178	0.15 273	4.45 306	0.37 239	0.17 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 382	0.12 176

S-Stereo	0.70 285	0.27 145	3.29 300	0.00 1	0.00 1	0.57 111	0.06 282	2.35 337	0.84 271	0.00 1	0.90 354	0.83 314	0.11 261	4.19 295	0.14 161	0.00 1	0.01 246	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.34 276

DIP-Stereo	0.28 77	0.19 112	1.62 129	0.00 1	0.00 1	1.11 311	0.00 1	1.67 277	0.74 157	0.01 85	0.00 1	0.01 7	0.07 244	0.01 2	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.13 183
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
STTStereo	0.33 104	0.49 215	2.91 280	0.00 1	0.00 1	0.83 177	0.03 254	0.28 108	0.16 33	0.02 146	0.00 1	0.20 193	0.03 169	1.52 207	0.08 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 65

BEATNet_4x	0.39 145	1.05 325	2.97 282	0.00 1	0.00 1	0.30 46	0.01 177	1.22 229	0.46 107	0.00 1	0.00 1	0.31 224	0.03 169	0.37 146	0.64 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.42 291

AF-Net	0.60 256	0.87 297	3.34 307	0.00 1	0.00 1	0.41 68	0.01 177	1.52 261	0.64 138	0.17 292	0.05 258	1.28 347	0.46 314	2.51 229	0.52 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 282	0.10 153

RP	0.52 208	0.68 253	2.56 262	0.00 1	0.01 185	0.61 122	0.02 237	1.31 239	0.62 137	0.05 218	0.01 161	0.98 325	0.17 279	2.86 246	0.33 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 287	0.09 139

RGC	0.61 261	0.74 271	3.31 304	0.00 1	0.01 185	0.64 130	0.00 1	1.34 245	0.26 75	0.03 185	0.61 344	0.99 326	0.19 283	3.06 254	0.81 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.10 153

Nwc_Net	0.54 226	0.75 277	3.72 330	0.00 1	0.00 1	0.66 141	0.00 1	1.05 209	0.41 102	0.01 85	0.02 242	0.88 319	0.11 261	2.65 238	0.40 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 234	0.05 99

R-Stereo Train	0.22 47	0.06 9	1.64 131	0.00 1	0.00 1	0.76 164	0.00 1	1.57 267	0.17 41	0.02 146	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 65

ADCS	1.99 369	2.50 402	10.09 397	0.00 1	0.01 185	0.87 187	0.66 378	1.81 304	0.89 315	2.57 386	0.11 280	1.41 355	0.26 296	2.62 236	15.48 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 287	0.43 294

RAFT-Stereo	0.22 47	0.06 9	1.64 131	0.00 1	0.00 1	0.76 164	0.00 1	1.57 267	0.17 41	0.02 146	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 65
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.20 39	0.13 83	1.39 64	0.00 1	0.01 185	0.73 160	0.00 1	0.39 126	0.18 51	0.00 1	0.01 161	0.48 263	0.48 316	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.17 205

HSM-Net_RVC	0.57 246	0.08 48	1.74 155	0.00 1	0.00 1	0.63 126	0.00 1	4.21 388	0.71 153	0.14 276	0.00 1	0.21 194	0.03 169	3.43 268	0.05 102	0.01 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 153
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
STTRV1_RVC	0.69 283	0.23 130	2.35 242	0.00 1	0.00 1	0.63 126	0.01 177	1.17 224	0.79 229	0.01 85	0.51 339	0.26 211	0.18 280	5.99 358	0.31 223	0.30 385	1.12 388	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 65

RYNet	0.63 267	0.53 229	2.18 223	0.00 1	0.00 1	0.57 111	0.00 1	1.34 245	0.85 294	0.04 205	0.00 1	0.85 315	0.04 195	5.13 321	0.77 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.27 260

GANetREF_RVC	0.63 267	1.05 325	3.03 283	0.00 1	0.00 1	1.16 334	0.01 177	2.03 324	0.75 164	0.00 1	0.01 161	0.28 216	0.04 195	4.13 293	0.10 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.05 99
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
GANet	0.75 296	0.69 257	2.47 252	0.00 1	0.00 1	0.79 168	0.08 295	0.61 151	0.76 186	0.13 274	0.16 287	0.68 297	0.46 314	5.61 338	2.02 336	0.00 1	0.03 260	0.01 353	0.00 1	0.11 275	0.37 284

CFNet	0.66 276	1.12 335	2.37 243	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.01 177	1.36 249	0.74 157	0.01 85	0.01 161	0.13 156	0.01 82	5.85 345	0.30 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 327	0.07 113

CFNet_RVC	0.40 152	0.74 271	1.74 155	0.00 1	0.00 1	1.09 292	0.00 1	0.23 97	0.22 65	0.02 146	0.00 1	0.76 307	0.00 1	2.97 249	0.18 179	0.00 1	0.00 1	0.01 353	0.00 1	0.03 123	0.08 126

NLCA_NET_v2_RVC	0.45 179	0.72 266	3.22 295	0.00 1	0.02 225	0.95 212	0.00 1	0.70 161	0.26 75	0.03 185	0.00 1	0.34 228	0.10 256	2.45 226	0.12 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.03 65
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	0.24 58	0.13 83	1.40 66	0.00 1	0.01 185	0.97 215	0.00 1	1.08 214	0.16 33	0.00 1	0.01 161	0.48 263	0.35 305	0.03 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 164

UCFNet_RVC	0.26 71	0.61 243	1.59 118	0.00 1	0.00 1	1.00 223	0.00 1	0.26 104	0.39 97	0.01 85	0.00 1	0.42 255	0.02 127	0.84 185	0.07 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.04 84

FC-DCNN	3.67 391	0.32 162	2.78 271	0.00 1	0.01 185	3.09 385	0.58 374	3.68 384	3.04 388	11.64 411	12.38 410	13.84 407	9.79 406	6.23 373	5.39 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.60 322

HITNet	0.31 99	0.97 314	2.32 239	0.00 1	0.00 1	0.24 40	0.01 177	1.38 250	0.37 92	0.00 1	0.00 1	0.14 158	0.02 127	0.05 64	0.19 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.41 289
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
AdaStereo	0.25 67	0.09 59	1.34 47	0.00 1	0.00 1	0.26 41	0.00 1	1.95 318	0.75 164	0.00 1	0.00 1	0.30 221	0.01 82	0.14 98	0.13 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.05 99
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.
NVstereo2D	0.53 221	0.22 128	2.52 259	0.00 1	0.00 1	0.58 115	0.03 254	1.62 274	0.99 328	0.05 218	0.00 1	0.48 263	0.00 1	3.88 286	0.08 123	0.00 1	0.05 280	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.06 109

DeepPruner_ROB	0.34 106	0.75 277	2.38 244	0.00 1	0.00 1	1.12 316	0.03 254	0.30 110	0.16 33	0.00 1	0.00 1	0.39 249	0.03 169	1.27 201	0.14 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.10 153

PS-NSSS	0.62 264	0.82 285	1.58 116	0.00 1	0.00 1	1.05 245	0.00 1	2.76 358	0.74 157	0.00 1	0.00 1	0.11 146	0.01 82	5.22 326	0.15 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.00 1

iResNetv2_ROB	0.51 205	1.70 369	3.96 339	0.00 1	0.00 1	0.60 116	0.00 1	1.81 304	0.82 252	0.03 185	0.00 1	0.08 129	0.02 127	0.16 101	0.59 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 368	0.09 139

MLCV	0.35 112	0.84 290	1.96 201	0.00 1	0.00 1	0.48 85	0.00 1	0.81 183	0.29 83	0.10 260	0.00 1	0.28 216	0.03 169	1.32 203	0.80 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.09 139

HSM	0.68 280	0.52 227	1.54 104	0.00 1	0.00 1	0.54 98	0.01 177	1.08 214	0.77 202	0.00 1	0.01 161	2.23 375	0.63 327	6.04 361	0.14 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.08 126

StereoDRNet-Refined	0.30 91	0.19 112	1.19 31	0.00 1	0.00 1	0.81 173	0.00 1	0.92 190	0.84 271	0.00 1	0.00 1	0.50 274	0.02 127	1.27 201	0.10 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 275	0.05 99
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	0.34 106	0.50 221	1.65 135	0.00 1	0.00 1	0.70 154	0.00 1	1.60 272	0.78 215	0.01 85	0.00 1	0.04 80	0.03 169	0.15 100	1.11 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.20 225

NCCL2	0.38 137	1.00 321	2.12 219	0.00 1	0.01 185	0.79 168	0.00 1	0.59 148	0.38 93	0.01 85	0.00 1	0.02 31	0.03 169	2.31 218	0.21 193	0.00 1	0.00 1	0.02 368	0.00 1	0.04 157	0.13 183

DLCB_ROB	0.36 122	0.46 205	1.27 37	0.00 1	0.00 1	0.45 81	0.00 1	0.66 157	0.81 246	0.03 185	0.04 256	0.66 295	0.04 195	2.35 219	0.37 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.10 153

iResNet_ROB	0.40 152	1.20 342	1.77 163	0.00 1	0.00 1	0.73 160	0.00 1	1.03 203	0.77 202	0.07 239	0.01 161	0.08 129	0.01 82	1.85 211	0.38 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.09 139

ETE_ROB	0.43 169	0.73 267	1.87 183	0.00 1	0.00 1	0.94 209	0.01 177	1.75 289	0.79 229	0.03 185	0.00 1	0.16 172	0.02 127	1.81 210	0.36 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.08 126

LALA_ROB	0.45 179	0.73 267	1.91 191	0.00 1	0.01 185	0.98 217	0.01 177	1.99 321	0.84 271	0.15 281	0.00 1	0.09 137	0.01 82	1.06 191	1.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.05 99

PWC_ROB	0.84 312	1.08 331	5.06 367	0.00 1	0.00 1	0.21 37	0.00 1	2.71 355	0.82 252	0.00 1	0.20 291	0.29 218	0.03 169	3.58 275	2.10 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 376	0.26 255

PWCDC_ROB	1.13 337	1.70 369	3.52 318	0.00 1	0.00 1	1.15 331	0.00 1	2.49 341	1.39 374	0.02 146	8.80 398	0.34 228	0.09 251	1.11 193	1.20 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 387	0.21 226

PSMNet_ROB	0.54 226	1.05 325	2.53 260	0.00 1	0.00 1	0.91 199	0.00 1	0.33 119	0.75 164	0.01 85	0.00 1	0.25 205	0.03 169	3.45 269	1.31 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.10 153

CBMV	0.80 308	0.46 205	2.11 217	0.00 1	0.00 1	0.84 181	0.76 382	3.17 374	0.84 271	0.61 349	0.00 1	1.23 342	1.88 365	2.46 227	0.97 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.56 320
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SPS-STEREO	1.19 338	1.27 348	3.45 316	0.00 1	0.01 185	0.40 65	0.16 316	0.71 167	1.03 330	2.41 384	0.77 349	2.13 373	0.44 312	5.68 343	4.06 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 234	1.24 359
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MyStereo06	0.53 221	0.36 181	2.90 278	0.01 203	0.00 1	1.11 311	0.01 177	0.56 145	0.49 112	0.74 354	0.45 333	1.24 345	1.02 344	0.39 152	0.34 230	0.00 1	0.60 338	0.00 1	0.08 330	0.01 25	0.33 274

MyStereo05	0.39 145	0.36 181	2.43 249	0.01 203	0.00 1	1.11 311	0.01 177	1.25 233	0.57 132	0.06 231	0.01 161	0.29 218	0.15 273	0.07 75	0.37 239	0.00 1	0.60 338	0.00 1	0.08 330	0.01 25	0.33 274

LL-Strereo	0.97 320	1.43 360	3.41 314	0.01 203	0.50 354	0.63 126	0.01 177	2.00 322	0.77 202	0.48 343	0.00 1	0.54 281	0.29 299	6.25 374	0.10 134	0.01 340	0.93 376	0.00 1	0.00 1	0.28 361	1.72 385

test_5	0.39 145	0.73 267	2.28 236	0.01 203	0.22 315	0.84 181	0.01 177	1.02 200	0.77 202	0.12 271	0.00 1	0.30 221	0.01 82	0.82 183	0.03 64	0.00 1	0.04 270	0.00 1	0.00 1	0.15 307	0.46 303

iRaft-Stereo_5w	0.60 256	0.85 294	1.83 176	0.01 203	0.59 366	0.31 49	0.00 1	0.72 168	0.79 229	0.00 1	0.00 1	0.10 143	0.01 82	6.12 368	0.03 64	0.00 1	0.12 292	0.00 1	0.00 1	0.24 348	0.26 255

dd	0.23 55	0.91 308	1.69 144	0.01 203	0.00 1	1.02 231	0.00 1	0.09 43	0.68 145	0.01 85	0.00 1	0.02 31	0.02 127	0.01 2	0.00 1	0.01 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.01 42

GEStereo_RVC	0.52 208	0.69 257	1.93 196	0.01 203	0.00 1	1.03 235	0.00 1	2.22 332	0.78 215	0.00 1	0.00 1	0.14 158	0.01 82	3.19 258	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 270	0.18 212

ccnet	0.59 252	0.26 141	2.24 232	0.01 203	0.08 277	0.70 154	0.18 320	1.35 247	0.43 103	0.45 341	0.66 346	0.13 156	0.38 309	3.57 274	1.09 305	0.01 340	0.00 1	0.02 368	0.00 1	0.03 123	0.16 201

ACVNet	0.30 91	0.44 196	1.74 155	0.01 203	0.00 1	1.06 248	0.10 304	0.23 97	0.83 261	0.02 146	0.01 161	0.70 303	0.00 1	0.08 81	0.41 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.17 205

MSC_U_SF_DS_RVC	1.95 368	2.49 401	5.12 368	0.01 203	0.02 225	12.00 408	0.49 370	3.33 381	0.95 322	0.10 260	0.20 291	2.15 374	0.15 273	6.72 385	1.65 330	0.78 390	0.83 361	0.19 400	0.27 401	0.72 391	0.92 345

FADNet-RVC	0.63 267	1.29 352	3.79 334	0.01 203	0.00 1	0.47 83	0.00 1	1.51 260	0.23 69	0.00 1	0.01 161	0.12 150	0.06 233	4.05 289	0.36 237	0.00 1	0.03 260	0.00 1	0.00 1	0.42 380	0.17 205

stereogan	0.57 246	0.38 186	3.12 292	0.01 203	0.01 185	0.64 130	0.02 237	1.11 218	0.96 324	0.08 248	0.01 161	1.66 366	0.45 313	2.60 234	0.05 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 315	0.07 113

edge stereo	0.62 264	0.30 154	3.04 284	0.01 203	0.03 242	0.32 52	0.03 254	1.28 236	0.69 150	0.21 294	0.32 324	1.29 348	0.19 283	4.12 292	0.40 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 275	0.14 191

ADCP+	1.56 355	1.51 364	8.93 393	0.01 203	0.03 242	1.27 352	0.77 384	1.03 203	0.95 322	0.02 146	0.01 161	0.95 323	1.02 344	0.48 163	14.01 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 270	0.15 198

ADCPNet	1.58 357	1.00 321	8.71 392	0.01 203	0.19 303	2.69 379	0.26 341	1.15 220	0.54 118	0.04 205	0.02 242	1.41 355	1.76 360	2.52 231	9.78 395	0.00 1	0.46 326	0.00 1	0.64 411	0.07 216	0.34 276

CVANet_RVC	0.66 276	0.68 253	2.61 265	0.01 203	0.00 1	0.99 222	0.00 1	0.95 196	0.78 215	0.60 347	0.11 280	0.37 242	0.14 269	5.50 335	0.14 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 313	0.16 315	0.19 222

AANet_RVC	0.94 317	1.27 348	3.68 329	0.01 203	0.00 1	0.68 149	0.01 177	0.92 190	0.22 65	0.02 146	1.41 364	0.95 323	0.04 195	5.97 355	3.10 352	0.16 376	0.10 291	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.26 255

Anonymous Stereo	0.79 306	1.22 344	4.94 365	0.01 203	0.00 1	0.57 111	0.55 373	1.41 253	0.49 112	0.03 185	0.03 250	0.12 150	0.02 127	5.47 333	0.82 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.13 183

CBMV_ROB	1.08 330	0.23 130	2.20 225	0.01 203	0.00 1	1.37 361	0.46 363	3.27 379	0.78 215	2.21 381	1.13 359	1.06 330	2.45 373	4.29 302	1.64 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.48 307

XPNet_ROB	0.46 186	0.67 250	1.69 144	0.01 203	0.00 1	0.94 209	0.01 177	1.32 241	0.65 141	0.03 185	0.00 1	0.17 178	0.02 127	2.82 244	0.66 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.18 212

DN-CSS_ROB	0.38 137	1.27 348	2.50 257	0.01 203	0.00 1	1.01 225	0.00 1	1.21 227	0.83 261	0.02 146	0.00 1	0.19 189	0.02 127	0.10 88	0.19 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 353	0.03 65

MSMD_ROB	2.26 372	0.47 208	2.67 267	0.01 203	0.00 1	5.00 397	0.21 329	1.35 247	1.87 385	6.37 400	8.46 396	7.34 395	4.30 394	4.84 316	1.91 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.30 266

mmm	0.47 189	0.20 117	1.18 30	0.02 225	0.79 379	0.06 16	0.00 1	1.11 218	1.16 363	0.06 231	0.30 311	0.14 158	0.03 169	0.68 179	0.67 281	0.00 1	1.12 388	0.00 1	0.22 387	0.03 123	1.63 381

LoS	0.16 21	0.10 66	0.97 11	0.02 225	0.00 1	1.04 240	0.01 177	0.07 30	0.75 164	0.01 85	0.01 161	0.16 172	0.04 195	0.07 75	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.38 137	0.74 271	1.84 179	0.02 225	0.27 329	1.12 316	0.00 1	0.91 188	0.75 164	0.00 1	0.00 1	0.27 213	0.01 82	0.56 167	0.00 1	0.00 1	0.16 296	0.00 1	0.30 404	0.13 287	0.42 291

IPLG	0.59 252	0.69 257	2.25 234	0.02 225	0.00 1	1.12 316	0.07 287	1.75 289	0.79 229	0.05 218	0.00 1	0.16 172	0.14 269	4.49 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 302	0.07 113

MIPNet	0.42 160	0.59 238	2.22 227	0.02 225	0.00 1	1.11 311	0.09 300	1.88 311	0.88 312	0.11 267	0.06 268	0.22 197	0.19 283	0.74 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 290	0.08 234	0.12 176

EDNetEfficientorigin	6.27 402	0.89 303	98.14 430	0.02 225	0.04 254	0.40 65	0.02 237	0.35 120	2.94 387	6.98 402	3.06 373	1.29 348	1.87 364	4.32 303	4.60 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.35 281

MFN_U_SF_DS_RVC	1.31 345	2.80 404	5.36 370	0.02 225	0.04 254	3.44 388	0.26 341	2.19 330	0.77 202	0.25 308	0.27 300	1.37 353	0.02 127	5.99 358	1.05 301	0.16 376	0.72 349	0.01 353	0.26 398	0.40 378	0.82 338

SuperB	1.87 367	1.70 369	10.02 396	0.02 225	0.01 185	0.87 187	0.75 381	2.15 328	0.87 309	0.05 218	0.05 258	0.33 226	0.87 340	5.17 323	5.60 374	0.01 340	0.00 1	0.02 368	0.01 290	8.38 417	0.42 291

ADCRef	1.10 334	1.10 333	4.78 360	0.02 225	0.02 225	0.87 187	0.31 347	0.76 177	0.88 312	0.71 353	0.17 288	0.18 181	0.80 338	2.63 237	8.56 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 275	0.11 164

DeepPrunerF	1.44 353	1.17 340	9.82 394	0.02 225	0.09 279	0.90 196	0.00 1	1.42 254	6.76 397	0.23 301	0.01 161	0.22 197	0.14 269	5.71 344	1.94 334	0.00 1	0.00 1	0.01 353	0.02 301	0.20 338	0.14 191

RASNet	0.68 280	0.62 245	2.10 216	0.02 225	0.02 225	0.60 116	0.09 300	0.64 156	0.84 271	0.11 267	0.06 268	1.51 363	0.04 195	6.07 365	0.65 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.22 227

PASM	0.66 276	0.70 260	4.95 366	0.02 225	0.00 1	0.31 49	0.04 269	0.60 150	0.35 90	0.19 293	0.01 161	0.46 258	0.04 195	5.16 322	0.05 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 287	0.15 198

StereoDRNet	0.50 201	0.89 303	2.96 281	0.02 225	0.06 268	0.51 90	0.00 1	0.45 132	0.84 271	0.00 1	0.00 1	0.33 226	0.02 127	2.82 244	0.69 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 234	0.28 261

SGM-Forest	1.08 330	0.45 202	1.80 172	0.02 225	0.07 272	1.09 292	0.65 377	2.57 347	0.85 294	1.33 370	0.92 355	1.36 352	1.62 358	5.94 354	2.34 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.52 315
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	2.79 383	0.86 295	3.12 292	0.02 225	0.02 225	1.51 363	0.91 387	3.50 383	1.54 380	11.28 410	7.62 392	11.49 399	2.94 379	6.81 387	3.45 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 361	0.39 287
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
WAO-7	2.74 382	1.65 368	3.36 310	0.03 240	0.05 263	4.68 395	0.53 372	6.21 397	4.59 394	1.73 376	7.61 391	5.56 387	3.68 386	8.96 400	5.50 373	0.00 1	0.00 1	0.33 404	0.02 301	0.19 334	0.18 212

IPLGR	0.50 201	0.22 128	2.74 268	0.03 240	0.02 225	1.08 277	0.03 254	1.95 318	0.75 164	0.09 255	0.00 1	0.18 181	0.22 291	2.57 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.05 99

FADNet-RVC-Resample	0.62 264	1.24 345	4.23 349	0.03 240	0.04 254	0.41 68	0.09 300	1.32 241	0.52 116	0.01 85	0.03 250	0.44 257	0.05 221	3.11 255	0.21 193	0.07 370	0.12 292	0.05 386	0.02 301	0.11 275	0.35 281

NCC-stereo	0.63 267	0.82 285	3.34 307	0.03 240	0.03 242	1.04 240	0.01 177	1.03 203	0.31 85	0.14 276	0.19 289	0.64 289	0.05 221	3.67 281	1.18 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.07 113

Abc-Net	0.63 267	0.82 285	3.34 307	0.03 240	0.03 242	1.04 240	0.01 177	1.03 203	0.31 85	0.14 276	0.19 289	0.64 289	0.05 221	3.67 281	1.18 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.07 113
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PA-Net	0.72 289	0.91 308	3.91 336	0.03 240	0.07 272	0.87 187	0.02 237	0.78 178	0.83 261	0.01 85	0.00 1	0.43 256	0.06 233	5.10 320	1.30 315	0.01 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.12 176
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DRN-Test	0.52 208	0.35 179	2.75 269	0.03 240	0.09 279	0.60 116	0.00 1	1.72 282	0.84 271	0.01 85	0.00 1	0.18 181	0.04 195	3.27 262	0.23 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.25 249

SANet	2.30 376	1.58 366	5.68 377	0.03 240	0.04 254	2.78 380	0.82 385	2.99 366	8.32 402	1.70 375	4.04 377	4.26 381	4.02 389	5.90 349	3.42 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 234	0.37 284

KYRaft	0.26 71	0.05 5	1.37 54	0.04 248	0.00 1	1.16 334	0.12 312	0.11 47	0.78 215	0.01 85	0.29 309	0.03 60	0.75 334	0.37 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 65

DEmStereo	0.76 298	0.10 66	1.95 200	0.04 248	0.00 1	0.80 171	0.50 371	0.06 22	0.76 186	0.05 218	0.72 348	0.02 31	3.33 383	5.67 342	1.24 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT-RH_RVC	0.99 323	0.26 141	1.93 196	0.04 248	0.04 254	1.07 266	0.00 1	0.07 30	0.69 150	0.01 85	9.36 401	0.10 143	0.00 1	5.86 346	0.29 217	0.01 340	0.00 1	0.00 1	0.02 301	0.01 25	0.00 1

AnonymousM	0.18 27	0.07 25	0.80 4	0.04 248	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.20 87	0.65 141	0.06 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 140	0.02 51	0.00 1	0.19 299	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.18 212

ac_64	0.48 192	0.32 162	2.27 235	0.04 248	0.01 185	0.44 78	0.02 237	0.36 122	0.83 261	0.15 281	0.01 161	0.88 319	0.04 195	3.90 287	0.21 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.06 109

ADCMid	1.62 359	1.76 373	8.67 391	0.04 248	0.03 242	1.61 368	0.17 317	1.49 259	1.15 362	0.88 359	0.57 342	0.86 316	0.69 328	1.18 194	12.53 404	0.01 340	0.00 1	0.29 403	0.08 330	0.20 338	0.24 245

AE-Stereo	0.43 169	0.07 25	1.90 190	0.05 254	0.21 312	1.09 292	0.00 1	1.02 200	0.48 110	0.39 336	0.28 307	0.18 181	0.00 1	0.18 110	0.05 102	0.00 1	0.83 361	0.00 1	0.23 388	0.07 216	1.64 382

SQANet	0.58 248	1.73 372	3.08 289	0.05 254	0.48 351	0.36 63	0.03 254	0.52 140	0.74 157	0.04 205	0.23 294	0.50 274	0.06 233	2.37 220	0.97 298	0.02 356	0.03 260	0.01 353	0.00 1	0.21 344	0.11 164

Ntro	0.75 296	1.79 375	3.54 324	0.05 254	0.37 337	1.03 235	0.02 237	0.99 198	0.76 186	0.02 146	0.00 1	0.76 307	0.08 248	3.23 260	1.32 318	0.07 370	0.04 270	0.01 353	0.00 1	0.84 394	0.13 183

Patchmatch Stereo++	0.18 27	0.07 25	1.40 66	0.05 254	0.01 185	1.08 277	0.07 287	0.05 12	0.75 164	0.02 146	0.00 1	0.05 98	0.00 1	0.03 29	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1
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
IIG-Stereo	0.71 286	0.48 213	1.42 78	0.05 254	0.03 242	1.18 341	0.00 1	1.75 289	0.79 229	0.01 85	0.56 341	0.53 280	0.01 82	6.87 388	0.37 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.07 113

NRIStereo	0.22 47	0.06 9	1.40 66	0.05 254	0.01 185	1.16 334	0.32 352	0.04 6	0.81 246	0.04 205	0.01 161	0.11 146	0.01 82	0.14 98	0.02 51	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.10 153

PSM-adaLoss	0.18 27	0.07 25	1.40 66	0.05 254	0.02 225	1.08 277	0.08 295	0.05 12	0.75 164	0.02 146	0.00 1	0.07 123	0.00 1	0.04 42	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.18 27	0.07 25	1.40 66	0.05 254	0.02 225	1.08 277	0.06 282	0.05 12	0.75 164	0.02 146	0.00 1	0.07 123	0.00 1	0.04 42	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

ROB_FTStereo	0.18 27	0.07 25	1.40 66	0.05 254	0.02 225	1.08 277	0.06 282	0.05 12	0.75 164	0.02 146	0.00 1	0.03 60	0.00 1	0.04 42	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

HUI-Stereo	0.19 37	0.07 25	1.41 76	0.05 254	0.02 225	1.08 277	0.08 295	0.06 22	0.76 186	0.02 146	0.00 1	0.07 123	0.00 1	0.04 42	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

iGMRVC	0.18 27	0.07 25	1.40 66	0.05 254	0.03 242	1.08 277	0.07 287	0.06 22	0.75 164	0.02 146	0.00 1	0.05 98	0.00 1	0.04 42	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

iRAFT	0.18 27	0.07 25	1.40 66	0.05 254	0.01 185	1.08 277	0.07 287	0.05 12	0.75 164	0.02 146	0.00 1	0.05 98	0.00 1	0.03 29	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

CRE-IMP	0.22 47	0.06 9	1.43 82	0.05 254	0.02 225	1.12 316	0.33 353	0.04 6	1.08 339	0.02 146	0.00 1	0.12 150	0.00 1	0.03 29	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.09 139

RAFT-IKP	0.18 27	0.07 25	1.41 76	0.05 254	0.01 185	1.08 277	0.08 295	0.05 12	0.75 164	0.02 146	0.00 1	0.05 98	0.00 1	0.04 42	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

G-Net	1.24 339	0.34 176	3.85 335	0.05 254	0.48 351	1.68 371	0.46 363	0.23 97	0.44 105	1.33 370	8.94 399	2.28 376	0.79 337	2.37 220	1.18 307	0.01 340	0.03 260	0.02 368	0.09 335	0.07 216	0.11 164

TDLM	0.60 256	0.76 280	1.77 163	0.05 254	0.00 1	1.10 305	0.01 177	0.51 139	0.79 229	0.34 325	0.01 161	0.27 213	0.22 291	5.44 331	0.35 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 307	0.19 222

WCMA_ROB	2.37 378	0.75 277	2.53 260	0.05 254	0.00 1	1.05 245	0.59 376	1.47 257	1.40 375	5.47 396	9.84 403	8.10 397	5.87 400	4.38 304	3.93 360	0.16 376	0.21 301	0.18 399	0.18 373	0.06 197	1.08 351

fast-acv-ft	0.34 106	0.71 261	4.20 348	0.06 271	0.01 185	0.28 44	0.17 317	0.11 47	0.34 89	0.00 1	0.00 1	0.08 129	0.09 251	0.13 94	0.27 216	0.01 340	0.00 1	0.03 376	0.01 290	0.27 355	0.04 84

NINENet	0.52 208	0.14 91	1.48 86	0.06 271	0.00 1	1.88 374	0.00 1	3.28 380	0.76 186	0.00 1	0.00 1	0.64 289	0.00 1	2.11 213	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

PSM-AAD	0.53 221	0.04 2	1.38 60	0.06 271	0.00 1	1.20 346	2.11 396	0.17 78	0.78 215	0.01 85	0.44 332	0.14 158	3.94 388	0.23 118	0.06 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 57

SST-Stereo	0.56 241	0.05 5	1.55 105	0.06 271	0.19 303	1.10 305	0.47 367	0.32 115	0.80 238	0.04 205	0.00 1	0.05 98	0.57 321	5.98 356	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

RAFT_R40	0.54 226	0.06 9	1.55 105	0.06 271	0.15 296	1.10 305	0.31 347	0.31 113	0.78 215	0.02 146	0.03 250	0.07 123	0.29 299	5.98 356	0.10 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.24 58	0.07 25	1.16 26	0.06 271	0.02 225	1.08 277	0.31 347	0.04 6	0.75 164	0.02 146	0.00 1	0.00 1	1.22 353	0.03 29	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.05 99

ADCL	1.70 363	1.00 321	5.82 380	0.07 277	0.04 254	2.14 378	2.27 398	1.26 234	1.09 340	1.55 373	1.08 358	1.23 342	1.53 357	2.38 222	12.21 403	0.01 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 282	0.16 201

CC-Net-ROB	0.77 301	0.99 319	2.18 223	0.07 277	0.00 1	1.09 292	0.01 177	3.10 371	0.75 164	0.01 85	0.00 1	0.14 158	0.01 82	5.65 341	0.34 230	0.56 387	0.00 1	0.21 402	0.00 1	0.17 320	0.02 57

ToySt	0.42 160	0.33 167	2.09 215	0.08 279	0.55 359	0.55 102	0.00 1	0.72 168	0.55 122	0.05 218	0.26 298	0.37 242	0.00 1	0.30 139	0.54 268	0.01 340	0.58 336	0.00 1	0.14 355	0.04 157	1.33 362

ProNet	0.25 67	0.25 137	1.15 23	0.08 279	0.41 343	0.84 181	0.00 1	0.06 22	0.39 97	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.13 94	0.01 31	0.00 1	0.23 303	0.00 1	0.00 1	0.09 258	1.34 364

test_4	0.20 39	0.33 167	1.50 91	0.08 279	0.13 291	1.04 240	0.00 1	0.05 12	0.09 14	0.10 260	0.00 1	0.02 31	0.01 82	0.27 130	0.14 161	0.00 1	0.08 287	0.00 1	0.02 301	0.13 287	0.07 113

PFNet+	0.28 77	0.10 66	1.61 126	0.08 279	0.01 185	1.12 316	0.41 361	0.12 54	0.80 238	0.08 248	0.01 161	0.02 31	0.00 1	1.19 195	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

GMM-Stereo	0.22 47	0.05 5	2.03 212	0.08 279	0.00 1	1.12 316	0.13 313	0.09 43	0.79 229	0.01 85	0.00 1	0.03 60	0.10 256	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

otaku	0.77 301	1.78 374	3.28 299	0.09 284	0.13 291	0.88 195	0.05 279	0.78 178	0.76 186	0.03 185	1.37 363	1.03 328	0.14 269	2.73 240	1.34 320	0.06 369	0.04 270	0.01 353	0.00 1	0.63 389	0.34 276

SDNR	1.35 348	0.47 208	4.08 345	0.09 284	0.21 312	3.25 386	0.01 177	3.18 375	1.52 379	1.87 379	1.66 368	1.52 364	0.36 307	7.18 393	1.05 301	0.03 364	0.08 287	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.49 311

anonymity	0.27 74	0.08 48	1.16 26	0.10 286	0.30 333	0.04 8	0.00 1	0.55 144	0.08 9	0.42 338	0.13 283	0.49 270	0.57 321	0.27 130	0.30 220	0.00 1	0.33 315	0.00 1	0.23 388	0.01 25	0.43 294

CIPLG	0.44 174	1.17 340	2.82 273	0.10 286	0.01 185	0.93 206	0.20 323	1.76 292	0.85 294	0.04 205	0.01 161	0.16 172	0.06 233	0.16 101	0.19 188	0.00 1	0.04 270	0.01 353	0.01 290	0.17 320	0.04 84

IPLGR_C	0.45 179	1.25 346	3.05 285	0.10 286	0.01 185	0.91 199	0.20 323	1.77 295	0.86 305	0.04 205	0.01 161	0.15 164	0.07 244	0.16 101	0.19 188	0.00 1	0.04 270	0.01 353	0.02 301	0.17 320	0.04 84

LCNet	0.26 71	0.14 91	1.38 60	0.10 286	0.00 1	0.97 215	0.00 1	0.12 54	0.78 215	0.01 85	0.00 1	0.02 31	1.07 348	0.43 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 307	0.03 65

GrayStereo	0.52 208	0.03 1	1.36 50	0.10 286	0.00 1	1.13 325	2.57 401	0.32 115	1.03 330	0.00 1	0.00 1	0.08 129	3.66 385	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.17 205

IRAFT_RVC	0.56 241	0.25 137	1.93 196	0.10 286	0.00 1	1.18 341	0.10 304	0.32 115	0.79 229	0.02 146	0.00 1	0.02 31	0.12 264	6.07 365	0.23 202	0.00 1	0.09 290	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.02 57

Prome-Stereo	0.28 77	0.06 9	1.40 66	0.10 286	0.00 1	1.16 334	0.02 237	0.39 126	0.88 312	0.02 146	0.52 340	0.05 98	0.69 328	0.28 136	0.07 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 65

FBW_ROB	1.04 327	0.84 290	2.48 254	0.10 286	0.01 185	0.64 130	0.01 177	2.37 338	0.83 261	0.01 85	0.01 161	1.09 335	0.05 221	8.21 398	2.94 351	0.05 367	0.01 246	0.09 392	0.01 290	0.06 197	0.97 347

DisPM	0.22 47	0.09 59	1.74 155	0.11 294	0.00 1	1.16 334	0.40 360	0.08 35	0.68 145	0.03 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 75	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

HHNet	0.53 221	0.23 130	2.29 237	0.11 294	0.00 1	1.15 331	0.25 333	0.70 161	0.78 215	0.01 85	3.49 376	0.04 80	0.69 328	0.02 9	0.70 286	0.03 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.03 65

RAFT-345	0.52 208	0.07 25	1.75 162	0.11 294	0.07 272	1.17 339	0.18 320	0.21 89	0.78 215	0.00 1	0.01 161	0.09 137	0.01 82	5.87 347	0.19 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

aanetorigin	0.91 316	0.59 238	3.76 333	0.11 294	0.12 289	0.40 65	0.90 386	0.15 69	0.23 69	3.44 389	1.19 362	0.35 234	1.96 367	2.81 243	1.30 315	0.02 356	0.00 1	0.02 368	0.05 322	0.28 361	0.47 305

ACVNet_2	1.59 358	2.07 391	5.42 372	0.12 298	0.09 279	1.36 360	0.17 317	2.72 357	0.97 325	0.44 340	3.37 375	6.53 390	0.16 276	5.48 334	1.87 332	0.16 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 376	0.47 305

ACRE	0.45 179	1.14 338	3.22 295	0.12 298	0.00 1	0.90 196	0.20 323	1.77 295	0.84 271	0.04 205	0.01 161	0.15 164	0.06 233	0.16 101	0.18 179	0.00 1	0.03 260	0.01 353	0.02 301	0.17 320	0.04 84

FTStereo	0.82 311	0.06 9	1.88 185	0.12 298	0.00 1	1.15 331	2.70 402	0.16 74	0.84 271	0.16 284	5.80 384	0.36 239	2.49 374	0.53 165	0.01 31	0.07 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

MaskLacGwcNet_RVC	0.56 241	0.82 285	1.94 199	0.12 298	0.00 1	1.12 316	0.01 177	0.96 197	0.72 155	0.00 1	0.05 258	0.37 242	0.03 169	3.45 269	0.15 171	1.07 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 315	0.25 249

AnyNet_C32	1.69 362	2.27 396	8.60 390	0.12 298	0.19 303	1.68 371	1.08 389	1.06 212	0.74 157	1.28 369	0.45 333	0.21 194	0.57 321	2.99 252	11.73 402	0.02 356	0.00 1	0.06 388	0.00 1	0.20 338	0.55 319

RainbowNet	0.80 308	1.85 378	3.31 304	0.13 303	0.05 263	1.30 353	0.07 287	2.03 324	0.76 186	0.02 146	0.02 242	1.13 339	0.25 295	2.40 224	1.07 303	0.72 389	0.05 280	0.00 1	0.00 1	0.53 385	0.30 266

Consistency-Raft	0.45 179	0.60 242	3.05 285	0.13 303	0.03 242	0.91 199	0.04 269	1.55 265	0.78 215	0.00 1	0.02 242	0.03 60	1.12 349	0.35 141	0.42 258	0.02 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

MDST_ROB	1.73 364	0.11 74	3.61 326	0.13 303	0.15 296	5.47 400	0.31 347	4.97 392	0.87 309	6.33 399	1.52 366	1.03 328	1.19 352	6.22 372	2.13 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.60 322

GMStereo_Zeroshot	0.10 3	0.09 59	1.06 19	0.14 306	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.05 12	0.17 41	0.00 1	0.03 250	0.19 189	0.02 127	0.01 2	0.05 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.08 126

HBP-ISP	0.90 315	1.05 325	3.07 288	0.14 306	0.01 185	1.67 370	0.47 367	3.22 377	0.76 186	1.13 366	0.11 280	0.50 274	0.91 341	4.51 311	0.10 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.22 227

ASMatch	0.60 256	0.12 78	1.85 180	0.14 306	0.04 254	1.08 277	0.00 1	0.12 54	0.87 309	0.06 231	0.43 331	0.06 114	0.85 339	6.18 371	0.26 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 290	0.00 1	0.00 1

AAGNet	0.99 323	0.08 48	1.59 118	0.15 309	0.27 329	1.14 330	0.27 343	0.06 22	0.78 215	0.01 85	0.00 1	0.01 7	0.97 342	3.60 276	10.81 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

MFN_U_SF_RVC	1.09 333	1.88 380	5.37 371	0.15 309	0.10 284	0.56 108	0.10 304	1.29 238	0.47 108	0.45 341	0.27 300	1.30 350	0.72 332	4.08 290	2.28 343	0.29 384	0.34 317	0.35 405	0.55 409	0.63 389	0.60 322

AnyNet_C01	2.55 379	3.02 409	19.30 407	0.15 309	0.18 302	2.97 383	2.35 400	1.56 266	1.47 377	1.01 363	0.81 351	1.23 342	0.76 336	4.28 301	10.78 397	0.04 366	0.00 1	0.07 390	0.00 1	0.35 371	0.61 325

CSAN	1.34 347	1.48 363	4.78 360	0.15 309	0.08 277	0.71 156	0.68 379	2.81 360	1.12 347	0.96 362	2.86 371	0.79 311	1.67 359	5.61 338	2.61 346	0.01 340	0.01 246	0.00 1	0.00 1	0.15 307	0.26 255

ff7	0.36 122	0.21 121	1.28 39	0.16 313	0.22 315	1.07 266	0.00 1	0.12 54	0.56 124	0.32 321	0.00 1	0.01 7	0.04 195	0.25 119	0.03 64	0.00 1	0.92 372	0.00 1	0.10 338	0.08 234	1.75 389

IGEVStereo-DCA	0.47 189	0.71 261	1.28 39	0.16 313	0.15 296	0.32 52	0.00 1	0.12 54	0.56 124	0.24 305	0.01 161	0.05 98	0.07 244	1.19 195	2.07 337	0.00 1	0.47 327	0.00 1	0.10 338	0.15 307	1.75 389

ffff	0.36 122	0.21 121	1.28 39	0.16 313	0.22 315	1.07 266	0.00 1	0.12 54	0.56 124	0.32 321	0.00 1	0.01 7	0.04 195	0.25 119	0.03 64	0.00 1	0.92 372	0.00 1	0.10 338	0.08 234	1.75 389

rrr	0.72 289	0.71 261	4.76 358	0.16 313	0.15 296	0.32 52	0.04 269	1.80 303	0.61 134	0.24 305	0.01 161	0.05 98	0.07 244	1.19 195	2.07 337	0.00 1	0.47 327	0.00 1	0.18 373	0.15 307	1.48 375

11t	0.36 122	0.21 121	1.28 39	0.16 313	0.22 315	1.07 266	0.00 1	0.12 54	0.56 124	0.32 321	0.00 1	0.01 7	0.04 195	0.25 119	0.03 64	0.00 1	0.92 372	0.00 1	0.10 338	0.08 234	1.75 389

IGEV_Zeroshot_test	0.56 241	0.12 78	3.25 298	0.16 313	0.47 349	0.55 102	0.46 363	0.53 143	0.38 93	0.70 352	0.49 337	1.08 332	0.49 317	0.36 143	0.31 223	0.00 1	0.37 321	0.00 1	0.13 348	0.03 123	1.33 362

ccc-4	0.36 122	0.21 121	1.28 39	0.16 313	0.22 315	1.07 266	0.00 1	0.12 54	0.56 124	0.32 321	0.00 1	0.01 7	0.04 195	0.25 119	0.03 64	0.00 1	0.92 372	0.00 1	0.10 338	0.08 234	1.75 389

DISCO	0.35 112	0.31 158	1.99 205	0.16 313	0.16 300	0.33 57	0.00 1	0.15 69	0.30 84	0.00 1	0.01 161	1.49 361	0.00 1	1.21 199	0.63 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.12 176

EAI-Stereo	0.98 321	0.06 9	1.09 21	0.17 321	0.67 374	1.19 345	4.84 407	2.67 350	0.91 317	0.95 361	4.52 380	0.30 221	0.53 320	0.57 168	0.46 260	0.00 1	0.07 285	0.00 1	0.29 403	0.01 25	0.34 276

NaN_ROB	1.04 327	1.12 335	3.41 314	0.17 321	0.19 303	0.57 111	0.37 358	2.65 349	0.98 327	0.55 346	0.32 324	0.47 259	1.16 351	5.20 325	2.78 348	0.00 1	0.02 253	0.01 353	0.05 322	0.13 287	0.54 317

OMP-Stereo	0.71 286	0.47 208	1.36 50	0.18 323	0.06 268	1.18 341	0.00 1	1.76 292	0.78 215	0.11 267	0.59 343	0.49 270	0.00 1	6.94 391	0.25 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.07 113

test_xeample3	0.77 301	0.71 261	4.91 364	0.18 323	0.22 315	0.34 59	0.05 279	1.81 304	0.61 134	0.23 301	0.03 250	0.06 114	0.05 221	1.26 200	2.12 341	0.00 1	0.69 344	0.00 1	0.23 388	0.15 307	1.78 394

PDISCO_ROB	0.72 289	1.06 330	3.39 313	0.18 323	0.00 1	1.54 364	0.01 177	2.80 359	0.73 156	0.16 284	0.01 161	0.80 312	0.28 298	2.38 222	0.48 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 374	0.18 212

TRStereo	0.60 256	0.44 196	2.21 226	0.19 326	0.03 242	1.38 362	0.02 237	3.93 387	0.92 319	0.01 85	0.28 307	0.12 150	0.39 310	0.36 143	0.04 90	0.00 1	0.30 314	0.00 1	0.23 388	0.01 25	1.08 351

NF-Stereo	0.54 226	0.06 9	1.59 118	0.19 326	0.00 1	1.09 292	0.25 333	0.22 91	1.13 349	0.02 146	0.00 1	0.02 31	0.00 1	6.05 362	0.17 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

OCTAStereo	0.54 226	0.06 9	1.59 118	0.19 326	0.00 1	1.09 292	0.25 333	0.22 91	1.13 349	0.02 146	0.00 1	0.02 31	0.00 1	6.03 360	0.18 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

RE-Stereo	0.54 226	0.06 9	1.59 118	0.19 326	0.00 1	1.09 292	0.25 333	0.22 91	1.13 349	0.02 146	0.00 1	0.02 31	0.00 1	6.05 362	0.17 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

TVStereo	0.54 226	0.06 9	1.59 118	0.19 326	0.00 1	1.09 292	0.25 333	0.22 91	1.13 349	0.02 146	0.00 1	0.02 31	0.00 1	6.05 362	0.17 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

EDNetEfficient	2.95 386	0.33 167	20.38 409	0.19 326	0.83 382	1.00 223	1.95 394	0.58 147	5.15 395	8.01 405	1.79 369	0.93 322	4.16 392	3.66 280	9.80 396	0.00 1	0.03 260	0.00 1	0.06 325	0.05 172	0.13 183

ELAS	3.20 389	0.48 213	3.06 287	0.19 326	0.06 268	7.89 403	2.23 397	3.33 381	4.19 392	8.91 409	9.70 402	4.40 383	7.69 402	4.25 298	6.87 381	0.00 1	0.04 270	0.03 376	0.04 318	0.12 282	0.48 307
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet-4b	1.38 350	1.94 385	5.73 378	0.20 333	0.04 254	1.01 225	0.01 177	1.70 280	0.86 305	0.04 205	0.95 356	1.95 368	0.31 302	6.69 384	2.11 340	2.78 407	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.89 395	0.34 276

test-3	0.30 91	0.10 66	1.49 88	0.20 333	0.38 339	0.44 78	0.01 177	1.59 271	0.08 9	0.04 205	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.08 81	0.24 205	0.00 1	0.47 327	0.00 1	0.20 382	0.13 287	0.43 294

test_3	0.31 99	0.10 66	1.52 98	0.20 333	0.40 342	0.54 98	0.01 177	1.68 278	0.08 9	0.16 284	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.07 75	0.24 205	0.00 1	0.50 331	0.00 1	0.20 382	0.13 287	0.38 286

DCRE	0.76 298	0.40 189	1.17 29	0.21 336	0.90 387	0.66 141	0.00 1	0.79 181	0.39 97	0.36 330	7.60 390	0.03 60	0.00 1	0.09 85	0.32 227	0.00 1	0.58 336	0.00 1	0.17 371	0.02 78	1.53 378

test_1	0.30 91	0.10 66	1.50 91	0.21 336	0.38 339	0.44 78	0.01 177	1.58 270	0.08 9	0.04 205	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.07 75	0.24 205	0.00 1	0.47 327	0.00 1	0.20 382	0.13 287	0.43 294

RALCasStereoNet	0.47 189	0.74 271	1.56 109	0.21 336	0.97 392	0.36 63	0.03 254	0.20 87	0.77 202	0.10 260	0.07 271	0.05 98	0.08 248	0.35 141	0.38 247	0.00 1	1.68 413	0.00 1	0.00 1	0.10 270	1.83 398

RTSC	0.99 323	1.38 358	4.55 354	0.22 339	0.19 303	0.23 39	0.01 177	1.46 255	0.84 271	0.31 319	0.35 326	0.58 282	0.04 195	2.47 228	5.88 376	0.00 1	0.53 335	0.00 1	0.14 355	0.35 371	0.29 262

Pruner-Stereo	0.22 47	0.09 59	1.50 91	0.23 340	0.00 1	1.10 305	0.20 323	0.17 78	0.78 215	0.03 185	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.04 42	0.21 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

PWCK	2.83 384	2.64 403	10.25 398	0.23 340	0.02 225	3.59 390	5.56 409	3.75 385	3.56 389	0.75 357	4.42 379	3.35 380	1.86 363	9.10 401	4.03 361	0.44 386	0.01 246	0.00 1	0.00 1	2.72 405	0.29 262

DANet	0.67 279	0.21 121	2.33 240	0.25 342	0.06 268	0.50 88	0.11 311	1.62 274	0.74 157	0.22 298	0.06 268	1.07 331	0.02 127	4.45 306	1.22 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.53 316
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ELAS_RVC	3.35 390	0.45 202	4.75 357	0.25 342	0.07 272	1.56 366	7.12 413	2.23 333	5.68 396	7.77 404	7.71 394	6.55 391	10.27 407	5.63 340	6.24 378	0.00 1	0.04 270	0.03 376	0.01 290	0.11 275	0.48 307
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CRFU-Net	0.43 169	0.15 97	1.89 186	0.26 344	0.01 185	0.91 199	0.00 1	0.47 134	0.27 79	0.00 1	0.00 1	0.41 253	1.89 366	2.11 213	0.14 161	0.00 1	0.00 1	0.03 376	0.00 1	0.03 123	0.03 65

PSM-softLoss	0.55 234	0.06 9	1.89 186	0.27 345	0.00 1	1.08 277	0.25 333	0.12 54	1.06 334	0.03 185	0.01 161	0.02 31	0.01 82	5.92 352	0.18 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

KMStereo	0.55 234	0.06 9	1.89 186	0.27 345	0.00 1	1.08 277	0.25 333	0.12 54	1.06 334	0.03 185	0.01 161	0.02 31	0.01 82	5.92 352	0.18 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

SGM_RVC	2.03 370	0.49 215	2.04 213	0.27 345	0.17 301	3.07 384	1.00 388	2.70 354	1.62 381	5.12 392	3.09 374	4.77 385	4.08 390	7.38 396	2.86 350	0.21 381	0.23 303	0.20 401	0.23 388	0.28 361	0.84 341
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
anonymousdsp2	0.40 152	0.07 25	1.78 167	0.28 348	0.74 376	0.65 138	0.00 1	0.16 74	0.61 134	0.31 319	0.01 161	0.17 178	0.01 82	0.41 153	0.17 174	0.00 1	0.88 368	0.00 1	0.02 301	0.04 157	1.73 388

RAFT	0.32 101	0.87 297	1.48 86	0.29 349	0.41 343	0.12 27	0.07 287	0.12 54	0.51 115	0.00 1	0.01 161	0.47 259	0.04 195	0.04 42	0.02 51	0.00 1	0.70 347	0.00 1	0.01 290	0.42 380	0.75 333

tt1	0.58 248	0.31 158	2.24 232	0.30 350	0.38 339	1.32 355	0.00 1	1.74 285	1.17 366	0.38 331	0.00 1	0.03 60	0.02 127	0.57 168	0.01 31	0.00 1	1.12 388	0.00 1	0.00 1	0.08 234	1.86 399

TransformOpticalFlow	0.88 313	0.30 154	2.86 274	0.30 350	0.03 242	1.25 350	0.05 279	1.87 310	0.80 238	0.28 311	0.37 329	1.25 346	1.50 356	6.38 378	0.22 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.07 113

DPSNet	1.65 360	0.46 205	7.31 385	0.30 350	0.11 287	1.54 364	0.01 177	4.48 390	1.14 355	0.11 267	0.01 161	0.82 313	3.51 384	5.89 348	5.84 375	0.02 356	0.29 313	0.03 376	0.23 388	0.23 347	0.59 321

ACVNet-DCA	0.52 208	0.29 150	2.22 227	0.31 353	0.20 308	1.33 356	0.00 1	1.23 230	1.14 355	0.38 331	0.00 1	0.03 60	0.02 127	0.59 173	0.02 51	0.00 1	1.12 388	0.00 1	0.00 1	0.03 123	1.44 370

xx1	0.55 234	0.29 150	2.22 227	0.31 353	0.20 308	1.33 356	0.00 1	1.78 297	1.03 330	0.38 331	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.59 173	0.02 51	0.00 1	1.12 388	0.00 1	0.19 378	0.03 123	1.44 370

1test111	0.59 252	0.29 150	2.22 227	0.31 353	0.20 308	1.33 356	0.00 1	1.23 230	1.14 355	0.38 331	0.00 1	0.03 60	0.02 127	1.38 205	0.69 283	0.00 1	1.12 388	0.00 1	0.00 1	0.03 123	1.44 370

cc1	0.56 241	0.29 150	2.22 227	0.31 353	0.20 308	1.33 356	0.00 1	1.78 297	1.03 330	0.38 331	0.00 1	0.03 60	0.02 127	0.59 173	0.02 51	0.00 1	1.12 388	0.00 1	0.00 1	0.09 258	1.86 399

RTS	4.38 394	2.34 397	44.27 416	0.33 357	0.13 291	3.83 391	0.21 329	2.51 342	1.22 371	1.82 377	0.01 161	1.95 368	0.21 287	16.90 410	10.87 399	0.00 1	0.27 311	0.00 1	0.00 1	0.27 355	0.44 299

RTSA	4.38 394	2.34 397	44.27 416	0.33 357	0.13 291	3.83 391	0.21 329	2.51 342	1.22 371	1.82 377	0.01 161	1.95 368	0.21 287	16.90 410	10.87 399	0.00 1	0.27 311	0.00 1	0.00 1	0.27 355	0.44 299

pmcnn	2.36 377	0.83 289	6.15 382	0.33 357	0.84 384	0.35 60	0.27 343	2.18 329	1.42 376	0.48 343	7.35 388	14.60 409	0.75 334	5.45 332	5.37 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 315	0.63 328

ACVNet_1	1.38 350	2.15 393	6.35 384	0.35 360	0.03 242	1.26 351	0.10 304	2.02 323	0.85 294	0.35 328	0.01 161	4.32 382	1.77 361	4.85 317	1.67 331	0.92 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 371	0.30 266

XX-Stereo	0.73 292	0.18 108	5.35 369	0.38 361	0.26 328	1.13 325	0.00 1	3.03 367	0.18 51	0.14 276	0.01 161	1.40 354	0.01 82	1.36 204	0.04 90	0.00 1	0.50 331	0.00 1	0.16 369	0.03 123	0.43 294

Dean	2.72 381	2.05 390	6.17 383	0.39 362	0.44 345	1.21 347	0.48 369	8.36 402	8.46 403	1.48 372	8.08 395	6.95 392	1.44 354	4.50 309	2.00 335	0.79 391	0.00 1	0.01 353	0.00 1	1.11 397	0.39 287

MADNet+	4.94 398	3.56 413	47.46 418	0.42 363	0.27 329	1.99 376	0.04 269	4.45 389	1.30 373	0.07 239	0.02 242	1.81 367	0.36 307	21.82 415	14.17 406	0.00 1	0.26 310	0.00 1	0.00 1	0.28 361	0.54 317

MyStereo8	0.50 201	0.68 253	3.08 289	0.43 364	0.01 185	1.22 349	0.00 1	0.82 184	0.20 62	0.03 185	0.41 330	0.15 164	0.04 195	0.68 179	0.12 144	0.00 1	1.39 408	0.00 1	0.03 313	0.04 157	0.63 328

anonymousdsp	0.41 157	0.21 121	1.52 98	0.43 364	0.54 358	1.07 266	0.00 1	0.11 47	0.56 124	0.34 325	0.00 1	0.01 7	0.05 221	0.47 161	0.03 64	0.00 1	0.81 354	0.00 1	0.11 345	0.08 234	1.81 396

IGEV-Stereo	0.41 157	0.21 121	1.53 101	0.43 364	0.55 359	1.07 266	0.00 1	0.11 47	0.56 124	0.34 325	0.00 1	0.01 7	0.05 221	0.47 161	0.03 64	0.00 1	0.81 354	0.00 1	0.11 345	0.08 234	1.81 396
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
rafts_anoy	0.37 129	0.77 281	1.68 142	0.43 364	0.99 393	0.53 96	0.04 269	0.16 74	0.14 20	0.08 248	0.01 161	0.06 114	0.06 233	0.58 172	0.21 193	0.00 1	1.44 410	0.00 1	0.01 290	0.05 172	0.14 191

cross-raft	0.21 44	0.09 59	1.42 78	0.48 368	0.50 354	0.41 68	0.07 287	0.50 137	0.03 2	0.02 146	0.00 1	0.38 247	0.00 1	0.08 81	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 345	0.01 25	0.09 139

MSKI-zero shot	0.34 106	0.12 78	1.70 146	0.55 369	0.44 345	1.10 305	0.03 254	0.91 188	0.22 65	0.22 298	0.05 258	0.06 114	0.00 1	0.16 101	0.04 90	0.00 1	0.87 367	0.00 1	0.18 373	0.02 78	0.22 227

NOSS_ROB	0.73 292	0.44 196	1.26 35	0.55 369	0.00 1	0.68 149	0.00 1	2.93 364	0.77 202	0.13 274	0.00 1	0.92 321	0.00 1	6.16 369	0.11 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.66 331

LVE	3.01 387	1.95 387	4.27 351	0.56 371	0.45 348	2.06 377	0.06 282	7.66 400	9.65 404	0.08 248	10.94 406	8.86 398	1.82 362	7.24 395	1.62 328	2.04 403	0.17 297	0.04 384	0.24 396	0.24 348	0.23 235

RAFT-Test	0.37 129	0.11 74	1.68 142	0.57 372	0.93 389	0.43 75	0.10 304	1.03 203	0.49 112	0.16 284	0.00 1	0.87 317	0.00 1	0.27 130	0.12 144	0.00 1	0.33 315	0.00 1	0.24 396	0.01 25	0.05 99

EGLCR-Stereo	0.43 169	0.07 25	1.21 32	0.58 373	0.65 371	1.64 369	0.31 347	1.15 220	0.19 60	0.43 339	0.02 242	0.00 1	0.02 127	0.38 150	0.14 161	0.00 1	0.66 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.11 356

PVD	1.08 330	1.09 332	4.07 344	0.61 374	1.15 398	0.72 158	0.01 177	0.93 193	1.18 370	2.39 383	0.00 1	0.65 293	0.11 261	2.60 234	4.29 364	0.00 1	0.82 356	0.00 1	0.13 348	0.12 282	0.75 333

WAO-8	5.42 400	2.80 404	3.98 341	0.62 375	0.10 284	13.77 409	0.33 353	11.99 410	24.10 414	5.25 393	10.38 405	13.44 403	4.55 395	9.38 402	4.72 367	0.80 392	0.34 317	0.71 409	0.13 348	0.74 392	0.25 249

Venus	5.42 400	2.80 404	3.98 341	0.62 375	0.10 284	13.77 409	0.33 353	11.99 410	24.10 414	5.25 393	10.32 404	13.44 403	4.55 395	9.38 402	4.72 367	0.80 392	0.34 317	0.71 409	0.13 348	0.74 392	0.25 249

iRaft-Stereo_20w	0.77 301	0.13 83	2.90 278	0.63 377	0.50 354	1.18 341	0.58 374	2.56 345	0.71 153	0.85 358	0.05 258	0.78 310	1.02 344	0.82 183	0.76 289	0.00 1	0.52 334	0.00 1	0.14 355	0.02 78	1.25 361

LL-Strereo2	0.34 106	0.87 297	1.70 146	0.64 378	0.84 384	0.54 98	0.04 269	0.15 69	0.18 51	0.02 146	0.00 1	0.03 60	0.02 127	0.26 126	0.26 213	0.00 1	0.13 294	0.00 1	0.01 290	0.04 157	0.98 348

Selective-IGEV	0.28 77	0.11 74	1.31 45	0.64 378	0.60 370	0.27 42	0.00 1	0.05 12	0.56 124	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 169	0.25 119	0.25 209	0.00 1	0.79 350	0.00 1	0.07 327	0.06 197	0.62 326

MC-Stereo	0.38 137	0.12 78	1.30 44	0.65 380	0.70 375	1.06 248	0.00 1	0.03 3	0.14 20	0.23 301	0.00 1	0.04 80	0.02 127	0.38 150	0.12 144	0.00 1	1.08 385	0.00 1	0.02 301	0.08 234	1.72 385

SHD	0.76 298	1.05 325	4.19 347	0.65 380	0.21 312	0.01 2	0.01 177	1.48 258	0.83 261	1.69 374	0.00 1	0.63 286	0.09 251	2.22 216	1.51 325	0.00 1	0.21 301	0.00 1	0.07 327	0.15 307	0.11 164

XQC	0.94 317	1.30 354	4.44 352	0.65 380	0.07 272	0.42 72	0.01 177	2.88 362	0.85 294	0.28 311	0.01 161	0.67 296	0.21 287	3.24 261	3.25 353	0.00 1	0.24 305	0.00 1	0.04 318	0.20 338	0.11 164

MFMNet_re	0.38 137	1.27 348	3.38 312	0.65 380	0.00 1	0.17 33	0.02 237	0.07 30	1.02 329	0.03 185	0.03 250	0.12 150	0.00 1	0.27 130	0.37 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 334	0.11 164

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AEACV	0.45 179	0.04 2	1.15 23	0.69 385	0.94 390	0.91 199	0.00 1	0.70 161	0.27 79	0.39 336	0.05 258	0.01 7	0.10 256	0.45 159	0.04 90	0.00 1	0.90 369	0.00 1	0.32 405	0.08 234	2.01 405

riskmin	0.49 196	0.04 2	1.45 84	0.70 387	0.80 381	0.54 98	0.20 323	1.05 209	0.20 62	0.24 305	0.27 300	1.13 339	0.00 1	0.43 155	0.41 255	0.00 1	0.80 353	0.00 1	0.26 398	0.00 1	1.23 358

Anonymous_2	1.27 341	0.19 112	1.80 172	0.70 387	0.78 378	0.61 122	0.20 323	0.92 190	0.48 110	0.22 298	0.30 311	1.44 357	0.00 1	0.43 155	0.40 251	0.01 340	0.84 364	2.29 414	11.27 418	1.29 398	1.20 357

EKT-Stereo	0.55 234	0.15 97	1.80 172	0.73 389	4.21 415	1.08 277	0.00 1	1.17 224	0.32 87	0.02 146	0.00 1	0.08 129	0.00 1	1.01 190	0.13 154	0.00 1	0.03 260	0.00 1	0.05 322	0.03 123	0.29 262

HH	0.52 208	0.23 130	1.71 148	0.77 390	0.35 335	1.07 266	0.00 1	0.30 110	0.68 145	0.29 313	0.45 333	1.45 358	0.04 195	0.37 146	0.37 239	0.00 1	0.84 364	0.00 1	0.00 1	0.02 78	1.39 365

HanStereo	0.52 208	0.23 130	1.71 148	0.77 390	0.35 335	1.07 266	0.00 1	0.30 110	0.68 145	0.29 313	0.45 333	1.45 358	0.04 195	0.37 146	0.37 239	0.00 1	0.84 364	0.00 1	0.00 1	0.02 78	1.39 365

DGSMNet	1.31 345	0.55 233	3.74 332	0.80 392	1.48 404	1.60 367	3.41 404	1.72 282	0.54 118	0.01 85	0.78 350	0.48 263	0.23 293	3.16 256	0.55 269	0.98 397	1.26 406	1.34 411	1.11 413	1.06 396	1.41 368

FINET	2.05 371	1.88 380	5.76 379	0.81 393	0.99 393	3.54 389	3.33 403	3.89 386	3.81 390	0.89 360	1.55 367	1.21 341	2.31 370	4.20 297	2.42 345	0.81 395	1.36 407	0.00 1	0.21 385	0.27 355	1.80 395

NVStereoNet_ROB	1.74 365	1.83 376	4.79 362	0.81 393	0.29 332	0.67 147	0.03 254	1.46 255	1.75 383	0.65 350	5.98 385	2.38 377	2.95 382	6.77 386	2.70 347	0.69 388	0.37 321	0.04 384	0.19 378	0.27 355	0.24 245
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DispFullNet	1.25 340	0.95 313	3.73 331	1.00 395	0.79 379	0.43 75	0.01 177	1.70 280	0.82 252	2.55 385	0.63 345	1.08 332	8.75 404	0.84 185	1.36 321	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.24 348	0.19 222

SAMSARA	1.56 355	1.37 357	4.23 349	1.04 396	0.75 377	4.48 394	0.13 313	1.61 273	0.74 157	3.69 390	0.66 346	3.16 379	1.06 347	4.44 305	2.82 349	0.00 1	0.63 340	0.00 1	0.13 348	0.10 270	0.22 227

tt	48.09 420	0.07 25	27.39 411	1.35 397	0.00 1	100.00 432	100.00 430	100.00 431	96.65 426	0.15 281	0.01 161	97.98 430	87.03 426	2.52 231	99.87 431	82.90 427	94.64 426	16.21 419	20.93 422	33.72 420	0.29 262

JetRed	14.06 416	19.59 419	43.42 415	1.43 398	1.30 402	55.87 419	28.29 419	13.94 415	7.85 401	8.61 408	8.73 397	13.68 405	10.59 409	24.60 417	30.87 417	0.27 383	0.69 344	0.62 408	0.03 313	6.63 414	4.19 413

LE_ROB	10.29 411	1.64 367	11.96 400	1.47 399	1.36 403	3.30 387	4.79 406	5.05 393	42.09 419	51.68 420	13.28 413	14.08 408	25.92 416	7.21 394	21.19 416	0.05 367	0.06 283	0.13 397	0.19 378	0.08 234	0.35 281

SGM+DAISY	4.17 393	2.85 408	8.55 389	1.77 400	1.74 406	5.81 401	5.49 408	2.88 362	3.97 391	7.67 403	7.66 393	7.25 394	7.42 401	6.92 390	7.09 383	1.14 401	1.57 412	0.11 394	0.59 410	0.56 387	2.43 410

SGM-ForestM	10.58 412	2.80 404	7.93 388	1.86 401	1.59 405	17.97 414	9.39 414	11.57 409	12.75 406	21.30 414	18.68 416	40.07 418	22.22 414	21.60 414	15.86 410	0.99 398	1.53 411	0.06 388	0.52 407	0.47 384	2.43 410

BEATNet-Init1	15.75 417	8.48 417	36.75 414	2.06 402	2.07 409	33.60 418	14.96 417	17.15 416	19.08 409	30.69 418	28.08 417	43.61 419	25.98 417	25.17 418	20.68 414	0.80 392	1.17 401	0.36 406	0.51 406	1.53 399	2.28 408

TorneroNet-64	6.70 405	2.13 392	3.92 337	2.14 403	0.65 371	19.09 415	0.28 345	12.19 412	25.73 417	6.44 401	12.54 411	19.33 414	4.76 397	10.25 406	6.87 381	1.10 400	0.00 1	0.12 395	0.00 1	4.20 408	2.19 407

TorneroNet	7.29 406	2.19 395	3.95 338	2.15 404	1.14 397	19.79 416	0.46 363	13.22 413	25.82 418	8.31 407	16.76 414	17.46 413	5.75 398	10.79 407	8.91 392	2.32 406	0.03 260	0.12 395	0.00 1	4.70 409	2.01 405

IMH-64-1	2.28 373	1.45 361	2.87 275	2.19 405	0.59 366	2.82 381	1.58 391	5.84 394	1.16 363	1.09 364	4.77 381	2.07 371	2.42 371	5.90 349	3.91 358	4.00 409	0.04 270	0.02 368	0.00 1	2.07 401	0.82 338

IMH-64	2.28 373	1.45 361	2.87 275	2.19 405	0.59 366	2.82 381	1.58 391	5.84 394	1.16 363	1.09 364	4.77 381	2.07 371	2.42 371	5.90 349	3.91 358	4.00 409	0.04 270	0.02 368	0.00 1	2.07 401	0.82 338

IMH	3.15 388	1.88 380	3.60 325	2.20 407	0.66 373	5.10 398	0.24 332	6.87 398	4.29 393	2.29 382	7.42 389	6.28 388	3.90 387	7.15 392	3.65 357	4.34 411	0.14 295	0.05 386	0.00 1	2.16 403	0.76 335

MANE	11.54 414	2.46 400	6.07 381	2.50 408	2.04 408	16.31 411	6.95 412	17.25 417	24.11 416	23.59 415	31.25 419	30.75 416	25.07 415	18.16 413	16.24 412	1.28 402	1.98 414	0.15 398	1.07 412	0.46 383	3.04 412

FADE	8.68 409	7.35 416	29.98 412	2.62 409	2.96 413	1.31 354	1.15 390	10.11 407	7.01 398	2.68 387	0.95 356	5.30 386	14.21 412	14.13 409	11.66 401	17.52 420	2.74 416	17.99 420	20.17 421	2.05 400	1.65 383

KSHMR	3.98 392	1.95 387	4.86 363	3.06 410	1.84 407	5.37 399	0.45 362	9.03 404	13.93 407	2.07 380	9.17 400	7.12 393	2.12 369	5.60 336	3.40 354	2.12 405	0.44 324	0.53 407	0.23 388	4.01 407	2.35 409

ktn	5.26 399	1.94 385	3.97 340	3.50 411	1.06 396	8.17 404	2.01 395	9.53 406	16.88 408	5.28 395	12.55 412	13.68 405	4.08 390	8.46 399	4.61 366	5.84 414	0.02 253	0.00 1	0.00 1	2.63 404	0.92 345

notaker	4.71 396	2.04 389	5.58 376	4.15 412	0.96 391	4.99 396	0.39 359	7.65 399	2.25 386	5.67 398	11.58 409	16.87 411	4.26 393	8.06 397	6.65 380	5.74 413	0.02 253	0.10 393	0.07 327	5.45 411	1.65 383

LSM	4.80 397	1.52 365	19.84 408	4.35 413	38.64 420	0.85 185	2.31 399	0.86 186	1.78 384	3.14 388	3.02 372	0.62 285	0.69 328	3.61 278	1.28 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 287	13.38 420

UNDER WATER-64	7.33 407	2.16 394	12.17 401	4.84 414	3.62 414	17.94 413	1.74 393	9.16 405	21.94 412	5.53 397	5.01 383	17.03 412	11.84 410	9.72 405	8.83 391	2.09 404	0.04 270	1.54 413	0.16 369	6.89 415	4.37 414

UNDER WATER	6.65 404	1.86 379	10.48 399	4.84 414	2.74 411	8.59 406	0.76 382	8.83 403	22.15 413	4.99 391	6.27 386	15.66 410	10.39 408	9.52 404	9.42 393	3.50 408	0.05 280	1.34 411	0.03 313	7.17 416	4.42 415

DPSimNet_ROB	9.66 410	7.29 415	17.52 405	4.88 416	6.56 417	10.41 407	12.88 416	8.12 401	9.88 405	14.26 412	11.22 408	12.39 402	14.01 411	11.20 408	14.85 407	5.50 412	6.97 419	5.75 417	5.94 416	5.31 410	8.26 419

HanzoNet	13.47 415	5.89 414	14.41 404	5.91 417	2.90 412	8.50 405	0.74 380	13.81 414	20.12 411	26.53 416	28.55 418	34.06 417	26.75 418	26.27 419	15.82 409	11.42 418	4.01 417	3.29 415	3.94 415	9.72 418	6.77 416

MADNet++	10.85 413	2.36 399	10.00 395	8.59 418	4.61 416	16.78 412	10.26 415	10.11 407	7.51 400	17.63 413	18.35 415	12.04 401	17.73 413	24.51 416	20.75 415	8.81 415	6.67 418	4.84 416	2.67 414	5.77 412	6.96 417

SPstereo	50.84 421	11.75 418	22.19 410	12.56 419	10.58 418	67.32 420	76.93 422	100.00 431	100.00 432	96.03 429	93.38 426	100.00 432	93.34 427	91.10 428	72.60 421	10.05 416	8.84 420	20.16 421	15.30 420	6.52 413	8.09 418

ASD4	35.80 419	43.79 420	34.11 413	21.10 420	36.26 419	80.52 422	95.21 428	27.47 419	69.35 420	28.35 417	36.69 420	27.92 415	45.29 419	38.60 420	53.98 420	10.97 417	11.11 421	12.38 418	11.42 419	16.75 419	14.68 421

xxxxx1	63.64 423	58.31 422	78.27 422	43.96 421	49.40 422	92.70 425	92.25 425	60.45 421	69.51 421	73.81 424	76.39 421	77.95 423	76.95 422	71.68 422	77.08 423	36.01 423	37.36 422	48.24 424	62.44 423	47.16 423	42.90 423

tt_ll	63.64 423	58.31 422	78.27 422	43.96 421	49.40 422	92.70 425	92.25 425	60.45 421	69.51 421	73.81 424	76.39 421	77.95 423	76.95 422	71.68 422	77.08 423	36.01 423	37.36 422	48.24 424	62.44 423	47.16 423	42.90 423

ff	63.64 423	58.31 422	78.27 422	43.96 421	49.40 422	92.70 425	92.25 425	60.45 421	69.51 421	73.81 424	76.39 421	77.95 423	76.95 422	71.68 422	77.08 423	36.01 423	37.36 422	48.24 424	62.44 423	47.16 423	42.90 423

DGTPSM_ROB	81.37 427	61.03 425	99.95 432	61.17 424	86.95 429	99.14 430	100.00 430	95.87 427	99.99 430	73.32 422	100.00 430	71.15 421	100.00 431	77.35 425	99.98 432	35.35 421	97.41 431	34.62 422	99.89 432	44.61 421	89.54 428

DPSMNet_ROB	81.42 428	61.07 426	99.95 432	61.38 425	87.01 430	99.15 431	100.00 430	95.87 427	99.99 430	73.35 423	100.00 430	71.18 422	100.00 431	77.40 426	99.98 432	35.68 422	97.47 432	34.71 423	99.89 432	44.74 422	89.65 429

LRCNet_RVC	55.59 422	61.31 427	59.16 419	66.84 426	44.81 421	6.17 402	0.00 1	52.46 420	1.68 382	70.67 421	80.07 424	66.39 420	55.67 420	51.56 421	46.75 419	90.67 430	41.65 425	91.10 431	90.19 427	65.65 426	68.96 426

Anonymous_1	89.55 429	74.57 428	97.70 429	74.52 427	78.35 426	100.00 432	100.00 430	98.05 430	99.77 428	96.85 430	99.38 428	97.67 429	99.78 430	91.23 430	98.87 429	81.02 426	97.18 428	59.55 427	84.83 426	74.77 428	86.89 427

PML	71.00 426	88.39 431	73.68 420	82.04 428	74.55 425	83.63 423	76.92 421	72.05 424	85.95 424	89.82 427	84.57 425	90.63 427	58.80 421	91.54 431	73.58 422	95.93 437	2.38 415	86.91 430	6.48 417	84.07 431	18.14 422

DPSM_ROB	93.70 431	78.60 429	100.00 434	83.05 429	85.63 427	100.00 432	100.00 430	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 431	100.00 434	100.00 434	88.93 428	97.35 429	74.49 428	94.98 428	81.33 429	89.69 430

DPSM	93.70 431	78.60 429	100.00 434	83.05 429	85.63 427	100.00 432	100.00 430	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 431	100.00 434	100.00 434	88.93 428	97.35 429	74.49 428	94.98 428	81.33 429	89.69 430

MEDIAN_ROB	93.48 430	98.75 433	96.24 428	90.99 431	90.62 432	85.89 424	77.23 423	92.20 426	89.67 425	95.04 428	94.93 427	96.04 428	93.85 428	90.48 427	87.58 426	98.40 438	95.87 427	99.62 433	98.78 431	98.85 438	98.49 438

LSM0	98.99 436	99.97 435	100.00 434	95.58 432	98.52 433	100.00 432	100.00 430	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 431	100.00 434	100.00 434	93.32 436	99.97 434	100.00 435	100.00 435	95.80 437	96.62 432

DLNR_Zeroshot_test	21.33 418	48.16 421	86.21 425	96.01 433	87.63 431	0.32 52	0.00 1	18.10 418	0.52 116	0.04 205	0.01 161	0.00 1	0.00 1	0.78 182	0.07 117	16.15 419	0.90 369	0.00 1	0.21 385	70.18 427	1.39 365

CasAABBNet	99.03 437	100.00 437	100.00 434	96.02 434	98.70 434	100.00 432	100.00 430	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 431	100.00 434	100.00 434	93.08 431	99.99 436	100.00 435	100.00 435	95.40 432	97.41 433

MyStereo03	99.06 439	100.00 437	100.00 434	96.11 435	98.72 435	100.00 432	100.00 430	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 431	100.00 434	100.00 434	93.17 433	100.00 437	100.00 435	100.00 435	95.79 434	97.48 434

MyStereo02	99.06 439	100.00 437	100.00 434	96.11 435	98.72 435	100.00 432	100.00 430	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 431	100.00 434	100.00 434	93.17 433	100.00 437	100.00 435	100.00 435	95.79 434	97.48 434

MyStereo	99.06 439	100.00 437	100.00 434	96.11 435	98.72 435	100.00 432	100.00 430	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 431	100.00 434	100.00 434	93.17 433	100.00 437	100.00 435	100.00 435	95.79 434	97.48 434

Selective-RAFT-Error	99.05 438	100.00 437	100.00 434	96.31 438	98.73 438	100.00 432	100.00 430	100.00 431	100.00 432	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 431	100.00 434	100.00 434	93.08 431	100.00 437	100.00 435	100.00 435	95.40 432	97.58 437

HaxPig	95.45 433	97.64 432	88.42 426	97.81 439	99.08 439	77.94 421	74.31 420	96.67 429	99.54 427	99.87 431	99.92 429	99.60 431	99.75 429	91.22 429	87.67 427	99.94 439	99.97 434	99.98 434	99.99 434	99.96 439	99.80 439

test_example2	97.59 434	99.97 435	99.93 431	99.80 440	99.96 440	98.80 429	99.76 429	91.09 425	100.00 432	100.00 432	100.00 430	89.37 426	86.85 425	99.31 432	96.67 428	99.97 440	99.51 433	92.94 432	97.98 430	99.99 440	99.94 440

AVERAGE_ROB	98.51 435	99.16 434	95.72 427	100.00 441	100.00 441	93.61 428	82.61 424	100.00 431	99.97 429	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 431	99.73 433	99.43 430	100.00 441	100.00 437	100.00 435	100.00 435	100.00 441	100.00 441

Low-res two-view benchmark