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

PMTNet	0.26 5	0.21 83	1.40 15	0.02 39	0.02 104	1.16 62	0.29 268	1.00 21	0.18 1	0.04 9	0.03 29	0.07 38	0.02 16	0.47 28	0.15 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.02 23

test_4	0.65 68	0.40 148	1.73 48	0.11 170	0.19 221	1.28 110	0.03 121	1.41 30	0.22 2	0.28 40	3.49 312	0.72 129	0.09 93	1.93 142	0.53 157	0.00 1	0.11 255	0.00 1	0.08 285	0.16 265	0.15 143

knoymous	0.41 17	0.09 6	1.34 14	0.05 96	0.01 59	1.15 59	0.01 18	2.36 66	0.23 3	0.51 76	0.02 1	1.64 208	0.00 1	0.49 31	0.33 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.04 42

LoS_RVC	0.25 4	0.60 196	1.21 10	0.16 188	0.13 198	0.98 22	0.01 18	0.85 17	0.25 4	0.08 15	0.02 1	0.07 38	0.04 42	0.49 31	0.05 5	0.00 1	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.07 75

GMOStereo	0.62 58	0.55 182	1.80 65	0.09 148	0.61 317	1.07 34	0.03 121	2.92 91	0.25 4	2.23 258	0.02 1	0.66 116	0.04 42	0.25 4	0.22 68	0.00 1	1.26 375	0.00 1	0.00 1	0.23 299	0.19 162

error version	0.62 58	0.55 182	1.80 65	0.09 148	0.61 317	1.07 34	0.03 121	2.92 91	0.25 4	2.23 258	0.02 1	0.66 116	0.04 42	0.25 4	0.22 68	0.00 1	1.26 375	0.00 1	0.00 1	0.23 299	0.19 162

test-v	0.62 58	0.55 182	1.80 65	0.09 148	0.61 317	1.07 34	0.03 121	2.92 91	0.25 4	2.23 258	0.02 1	0.66 116	0.04 42	0.25 4	0.22 68	0.00 1	1.26 375	0.00 1	0.00 1	0.23 299	0.19 162

test-2	0.62 58	0.55 182	1.80 65	0.09 148	0.61 317	1.07 34	0.03 121	2.92 91	0.25 4	2.23 258	0.02 1	0.66 116	0.04 42	0.25 4	0.22 68	0.00 1	1.26 375	0.00 1	0.00 1	0.23 299	0.19 162

MC-Stereo	0.57 49	0.16 38	1.63 38	0.70 305	0.93 346	1.10 51	0.01 18	1.43 31	0.26 9	0.91 119	0.02 1	0.08 43	0.11 108	0.61 57	0.23 75	0.00 1	1.15 369	0.00 1	0.17 321	0.10 197	1.84 367

TestStereo	0.67 70	0.99 276	2.26 146	0.00 1	0.00 1	0.92 17	0.01 18	1.77 50	0.30 10	0.20 34	0.05 47	0.08 43	0.06 63	6.62 298	0.09 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.08 80

MSKI-zero shot	0.91 122	0.18 50	1.86 84	0.61 289	0.62 324	1.36 133	0.05 161	3.41 127	0.31 11	0.73 98	1.79 252	0.88 149	0.00 1	4.71 218	0.16 41	0.00 1	0.93 336	0.00 1	0.21 341	0.02 35	0.32 212

4D-IteraStereo	0.59 50	0.98 273	2.62 193	0.04 82	0.09 179	1.07 34	0.08 185	1.45 33	0.39 12	0.12 17	0.05 47	0.82 146	0.10 100	0.77 76	1.05 225	0.00 1	0.40 285	0.00 1	0.00 1	0.08 167	1.79 364

THIR-Stereo	1.54 263	0.48 164	1.88 91	0.01 9	0.02 104	1.08 39	4.17 369	2.48 70	0.41 13	1.09 152	4.30 328	1.90 225	4.08 350	6.84 311	1.81 259	0.00 1	0.00 1	0.04 347	0.00 1	0.06 133	0.04 42

GMStereo_Zeroshot	0.67 70	0.24 96	1.87 89	0.87 330	0.00 1	1.26 101	0.01 18	2.01 57	0.42 14	1.44 195	0.58 161	1.73 216	0.19 143	2.62 151	0.10 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.09 100

MIF-Stereo	0.23 3	0.28 109	1.91 96	0.05 96	0.16 213	0.34 5	0.02 73	0.46 2	0.42 14	0.06 12	0.18 70	0.05 20	0.07 73	0.22 3	0.33 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 220	0.01 10

GLC_STEREO	0.19 1	0.13 23	0.94 3	0.03 58	0.00 1	0.95 19	0.03 121	0.33 1	0.44 16	0.10 16	0.04 39	0.06 27	0.04 42	0.44 26	0.11 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.05 57

R-Stereo Train	0.56 47	0.15 28	1.83 78	0.02 39	0.00 1	1.26 101	0.09 196	4.14 200	0.45 17	1.86 230	0.42 137	0.06 27	0.01 4	0.32 12	0.46 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 57

RAFT-Stereo	0.56 47	0.15 28	1.83 78	0.02 39	0.00 1	1.26 101	0.09 196	4.14 200	0.45 17	1.86 230	0.42 137	0.06 27	0.01 4	0.32 12	0.46 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 57
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rafts_anoy	0.67 70	0.91 253	1.85 81	0.60 287	1.02 353	1.16 62	0.04 149	3.25 120	0.48 19	0.19 28	0.18 70	0.11 54	0.19 143	1.17 102	0.58 163	0.00 1	1.47 385	0.00 1	0.01 238	0.05 123	0.22 181

DeepPruner_ROB	1.04 167	0.99 276	3.05 218	0.02 39	0.00 1	1.60 207	0.17 223	3.96 172	0.52 20	3.41 318	0.03 29	2.06 237	0.17 135	3.35 164	1.12 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.14 136

riskmin	0.95 141	0.06 1	2.01 107	0.80 323	0.86 340	1.58 202	0.24 247	4.28 216	0.53 21	0.85 111	0.29 104	2.60 267	1.04 251	0.70 66	0.61 167	0.00 1	0.85 320	0.00 1	0.26 360	0.01 9	1.48 333

TANstereo	0.37 14	0.50 166	1.62 32	0.03 58	0.01 59	1.16 62	0.00 1	0.56 4	0.53 21	1.05 145	1.38 232	0.06 27	0.05 56	0.45 27	0.07 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 23

test-3	0.86 110	0.15 28	2.03 112	0.37 243	0.56 307	1.01 23	0.02 73	3.05 104	0.54 23	1.98 244	0.02 1	1.09 176	0.04 42	3.73 180	0.38 124	0.00 1	0.93 336	0.00 1	0.25 353	0.16 265	0.82 285

Anonymous	0.35 12	0.22 88	2.01 107	0.00 1	0.00 1	0.24 3	0.01 18	3.01 102	0.54 23	0.02 1	0.03 29	0.05 20	0.07 73	0.32 12	0.07 9	0.00 1	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.11 220	0.22 181

Gwc-CoAtRS	0.52 33	0.16 38	1.68 44	0.05 96	0.13 198	1.06 32	0.03 121	2.88 85	0.54 23	0.40 49	0.02 1	2.22 251	0.03 33	0.49 31	0.26 88	0.00 1	0.09 251	0.00 1	0.22 345	0.01 9	0.11 117

test_1	0.84 104	0.15 28	2.03 112	0.37 243	0.55 304	1.01 23	0.02 73	3.06 106	0.55 26	1.73 225	0.02 1	1.09 176	0.04 42	3.70 178	0.38 124	0.00 1	0.93 336	0.00 1	0.25 353	0.16 265	0.84 287

GES	0.75 86	0.26 101	2.66 196	0.01 9	0.00 1	1.63 222	0.08 185	6.06 334	0.57 27	0.68 88	0.40 133	0.37 87	0.66 229	0.84 89	0.49 149	0.02 316	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.08 167	0.10 110

CFNet-RSSM	0.60 55	0.15 28	1.55 27	0.05 96	0.14 203	1.27 107	0.02 73	4.87 258	0.58 28	0.34 42	0.02 1	1.92 227	0.04 42	0.49 31	0.25 81	0.00 1	0.01 189	0.00 1	0.27 364	0.01 9	0.10 110

test_3	0.81 95	0.15 28	2.17 133	0.36 240	0.58 312	1.03 26	0.01 18	3.01 102	0.59 29	0.98 129	0.02 1	1.04 169	0.04 42	3.72 179	0.39 131	0.00 1	0.92 330	0.00 1	0.25 353	0.16 265	0.69 274

DRaft	1.40 245	0.20 79	1.83 78	0.09 148	0.01 59	1.66 231	0.42 287	2.13 60	0.59 29	3.75 324	5.16 335	0.41 93	4.27 351	5.52 259	1.63 253	0.01 292	0.06 238	0.00 1	0.07 281	0.08 167	0.12 123

XX-Stereo	1.24 205	0.25 99	6.03 338	1.30 355	0.29 266	1.28 110	0.00 1	4.12 197	0.60 31	1.29 177	0.50 150	3.63 311	0.03 33	4.05 188	0.18 50	0.00 1	0.58 300	0.00 1	0.23 348	0.03 90	0.47 243

MIF-Stereo (partial)	0.37 14	0.39 143	1.98 103	0.02 39	0.00 1	0.43 10	0.02 73	2.35 65	0.61 32	0.18 24	0.10 57	0.07 38	0.07 73	0.61 57	0.40 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.02 23

raftrobust	0.68 75	0.89 250	1.80 65	0.02 39	1.29 359	1.22 80	0.05 161	2.37 67	0.62 33	2.99 306	0.03 29	0.12 56	0.15 126	0.60 54	0.51 153	0.00 1	0.69 305	0.00 1	0.00 1	0.10 197	0.24 190

XX-TBD	0.36 13	0.59 193	1.75 53	0.07 124	0.00 1	1.11 54	0.00 1	0.73 12	0.63 34	0.44 57	1.24 224	0.06 27	0.06 63	0.39 19	0.08 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 36

DLNR_Zeroshot_test	23.30 412	50.27 418	88.62 418	97.23 430	94.59 426	1.20 70	0.00 1	20.92 403	0.64 35	0.06 12	0.02 1	0.03 5	0.02 16	4.50 210	0.25 81	32.51 417	0.96 340	0.00 1	0.27 364	72.47 423	1.47 332

EKT-Stereo	0.91 122	0.23 92	2.14 131	0.84 327	4.27 386	1.23 84	0.04 149	2.85 84	0.67 36	0.44 57	0.40 133	0.95 162	0.08 84	2.93 158	0.38 124	0.00 1	0.18 264	0.00 1	0.07 281	0.04 111	0.40 235

AEACV	0.64 66	0.08 3	1.46 17	0.72 309	0.96 347	1.22 80	0.00 1	1.90 54	0.67 36	0.54 79	0.07 54	0.02 2	0.73 236	0.63 60	0.28 91	0.01 292	0.92 330	0.00 1	0.36 373	0.09 186	2.04 377

EGLCR-Stereo	0.64 66	0.12 18	1.52 22	0.74 316	0.75 335	1.83 254	0.54 297	2.79 81	0.67 36	0.66 87	0.04 39	0.01 1	0.02 16	0.77 76	0.45 138	0.00 1	0.71 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 311

ICVP	0.53 35	0.09 6	1.86 84	0.01 9	0.01 59	1.12 55	0.21 238	4.35 220	0.68 39	0.45 61	0.28 102	0.33 84	0.07 73	0.72 70	0.25 81	0.00 1	0.07 241	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.11 117
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
cross-raft	0.67 70	0.19 73	1.85 81	0.58 284	0.71 333	1.09 46	0.10 203	3.52 130	0.69 40	0.41 54	0.02 1	2.81 276	0.04 42	0.55 39	0.23 75	0.00 1	0.13 259	0.00 1	0.16 313	0.01 9	0.22 181

DCRE	1.01 160	0.54 181	1.52 22	0.30 234	0.99 350	1.31 116	0.00 1	1.69 46	0.71 41	1.12 157	7.77 354	0.74 132	0.02 16	0.28 8	0.45 138	0.00 1	0.71 309	0.00 1	0.25 353	0.02 35	1.78 362

Anonymous_2	2.17 310	0.32 124	2.35 159	0.80 323	0.85 337	1.67 236	0.22 241	4.62 242	0.71 41	1.12 157	0.40 133	3.18 294	1.94 302	0.84 89	0.77 188	0.06 342	1.09 350	3.25 388	14.62 412	3.25 382	1.43 331

IGEV_Zeroshot_test	1.07 173	0.28 109	3.68 257	0.51 276	0.58 312	1.13 56	0.54 297	4.64 244	0.73 43	1.14 159	0.75 180	3.21 295	0.70 233	0.77 76	0.57 162	0.00 1	0.52 295	0.00 1	0.16 313	0.04 111	1.56 337

GANet-ADL	0.62 58	0.16 38	1.89 94	0.15 184	0.02 104	1.46 164	0.02 73	3.83 157	0.75 44	0.40 49	1.08 211	1.09 176	0.18 139	0.65 62	0.47 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.13 131

test-1	0.77 90	0.31 120	1.67 41	0.03 58	0.97 348	1.23 84	0.07 179	4.63 243	0.75 44	0.73 98	0.67 172	1.06 172	0.03 33	0.58 45	0.80 192	0.02 316	0.79 314	0.00 1	0.07 281	0.01 9	0.96 300

StereoIM	0.30 9	0.62 203	1.63 38	0.07 124	0.19 221	0.40 9	0.02 73	1.36 29	0.76 46	0.04 9	0.05 47	0.13 61	0.05 56	0.38 18	0.33 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.02 23

raft+_RVC	0.71 80	1.05 287	1.86 84	0.64 296	1.31 360	1.20 70	0.05 161	2.44 69	0.77 47	0.18 24	0.43 140	0.08 43	0.15 126	0.93 94	0.64 171	0.00 1	1.43 383	0.00 1	0.00 1	0.09 186	1.03 305

LoS	0.32 10	0.19 73	1.27 12	0.11 170	0.01 59	1.32 124	0.07 179	1.44 32	0.79 48	0.06 12	0.04 39	0.27 81	0.11 108	0.60 54	0.13 33	0.00 1	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.01 10

CES	0.51 27	0.16 38	1.23 11	0.09 148	1.58 367	1.18 67	0.05 161	1.07 25	0.79 48	0.03 5	0.03 29	0.14 64	0.10 100	0.55 39	0.12 25	0.00 1	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.01 9	2.98 384

AACVNet	1.04 167	0.87 247	2.22 139	0.25 224	0.00 1	1.79 250	0.01 18	4.21 206	0.79 48	1.17 163	0.27 101	1.50 194	0.16 131	6.30 286	0.89 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 299	0.04 42

CFNet-ft	0.97 151	0.94 260	2.30 151	0.01 9	0.27 260	1.37 135	0.02 73	2.76 77	0.79 48	0.88 115	0.20 85	3.76 316	0.38 181	4.21 192	1.34 238	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.08 167	0.09 100

CFNet_RVC	0.97 151	0.94 260	2.30 151	0.01 9	0.27 260	1.37 135	0.02 73	2.76 77	0.79 48	0.88 115	0.20 85	3.76 316	0.38 181	4.21 192	1.34 238	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.08 167	0.09 100

CASS	0.63 63	0.16 38	1.88 91	0.03 58	0.01 59	1.67 236	0.04 149	3.11 113	0.81 53	2.25 263	1.02 208	0.29 82	0.35 175	0.70 66	0.23 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.04 42
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.42 18	0.75 225	1.76 59	0.03 58	0.00 1	0.33 4	0.01 18	3.75 143	0.81 53	0.02 1	0.03 29	0.04 7	0.07 73	0.52 38	0.23 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 157	0.03 36

KYRaft	1.26 217	0.08 3	1.58 29	0.06 114	0.23 237	1.28 110	0.75 313	2.92 91	0.81 53	3.20 312	7.14 352	0.99 166	2.70 322	1.56 123	0.16 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	1.66 349

iRaftStereo_RVC	0.55 44	0.59 193	1.20 9	0.03 58	0.00 1	1.23 84	0.01 18	2.55 72	0.81 53	0.15 19	0.23 92	0.70 127	0.12 121	0.48 29	0.22 68	0.00 1	1.14 368	0.00 1	0.00 1	0.33 331	1.13 310

PSM-AAD	1.21 197	0.08 3	1.53 24	0.10 158	0.27 260	1.35 132	3.14 358	2.74 76	0.83 57	2.89 301	2.04 265	0.16 68	5.25 362	3.51 172	0.21 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.08 80

HHNet	0.94 132	0.28 109	2.48 182	0.19 194	0.08 173	1.32 124	0.42 287	2.48 70	0.84 58	1.39 192	5.80 340	0.14 64	1.74 295	0.49 31	0.94 215	0.06 342	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.14 246	0.04 42

RAFT_CTSACE	0.85 107	0.95 263	2.60 189	0.60 287	0.05 151	1.20 70	0.01 18	3.18 117	0.85 59	0.79 105	1.57 243	2.18 250	0.78 240	1.20 105	0.22 68	0.00 1	0.33 281	0.00 1	0.00 1	0.28 321	0.21 180

RAFT+CT+SA	0.85 107	0.91 253	2.23 144	0.19 194	0.29 266	1.27 107	0.03 121	4.92 264	0.86 60	0.65 84	0.40 133	0.67 120	0.05 56	3.03 159	0.18 50	0.00 1	0.28 278	0.00 1	0.35 372	0.15 257	0.61 264

CAS	0.95 141	0.12 18	1.08 6	6.79 390	0.08 173	1.10 51	0.01 18	0.97 19	0.87 61	0.03 5	0.04 39	0.07 38	0.06 63	0.37 17	0.15 37	6.94 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 208

DMCA-RVC	1.12 181	1.19 304	5.30 324	0.03 58	0.04 143	1.30 114	0.06 177	3.05 104	0.87 61	3.33 315	0.12 64	0.98 165	0.65 227	3.40 167	1.82 261	0.01 292	0.04 227	0.02 338	0.01 238	0.10 197	0.09 100

UCFNet_RVC	0.78 92	0.68 214	2.05 116	0.02 39	0.29 266	1.57 200	0.02 73	3.57 131	0.87 61	1.35 186	0.74 178	1.66 211	0.20 148	1.92 141	0.61 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 42

MyStereo06	1.08 174	0.47 162	3.30 234	0.03 58	0.14 203	1.53 188	0.02 73	5.58 304	0.88 64	1.15 161	0.73 177	3.48 306	1.15 255	0.86 92	0.66 175	0.00 1	1.10 354	0.00 1	0.16 313	0.02 35	0.37 223

CASnet	0.21 2	0.22 88	0.95 4	0.01 9	0.00 1	0.87 16	0.01 18	0.55 3	0.88 64	0.16 21	0.03 29	0.04 7	0.02 16	0.39 19	0.03 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.01 10
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LMCR-Stereo	1.28 220	1.13 298	2.41 167	0.57 283	0.03 122	2.72 294	0.09 196	6.86 356	0.88 64	2.44 282	1.92 257	0.14 64	1.55 285	3.57 175	1.12 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 265	0.02 23

ASMatch	1.46 252	0.17 46	2.35 159	0.73 314	0.20 225	1.22 80	0.25 251	1.04 24	0.89 67	0.30 41	11.50 367	0.92 155	2.31 310	6.65 301	0.56 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 238	0.00 1	0.04 42

Anonymous3	0.61 56	0.23 92	2.97 214	0.01 9	0.00 1	2.54 285	0.09 196	3.88 165	0.89 67	0.19 28	0.23 92	0.12 56	0.05 56	0.61 57	0.17 47	0.00 1	0.08 245	0.00 1	0.00 1	0.05 123	0.18 159

sCroCo_RVC	0.27 6	0.19 73	2.20 136	0.02 39	0.00 1	0.13 1	0.04 149	1.15 26	0.89 67	0.15 19	0.07 54	0.03 5	0.04 42	0.39 19	0.05 5	0.00 1	0.07 241	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.01 10

LCNet	0.93 129	0.21 83	1.62 32	0.14 179	0.26 255	1.20 70	0.22 241	2.71 75	0.90 70	1.82 228	0.21 88	0.12 56	2.50 317	5.59 264	0.16 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 265	0.79 284

ccs_rob	0.71 80	0.20 79	2.35 159	0.00 1	0.01 59	1.24 88	0.00 1	3.17 115	0.91 71	0.82 109	0.45 144	2.28 254	0.63 221	1.78 138	0.18 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.14 136

CFNet_pseudo	0.71 80	0.20 79	2.34 158	0.01 9	0.01 59	1.24 88	0.00 1	3.19 118	0.92 72	0.85 111	0.47 148	2.29 258	0.61 214	1.79 139	0.17 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.14 136

Prome-Stereo	1.29 224	0.09 6	1.62 32	0.12 176	0.24 242	1.28 110	0.65 307	2.98 98	0.93 73	2.08 250	8.52 357	0.75 134	2.83 325	2.19 147	0.11 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	1.39 328

HH	1.25 208	0.40 148	2.13 129	0.90 333	0.41 287	2.28 271	0.01 18	4.25 212	0.95 74	0.37 46	0.89 199	3.87 319	0.80 242	4.74 220	0.51 153	0.00 1	0.96 340	0.00 1	0.00 1	0.03 90	1.53 334

HanStereo	1.25 208	0.40 148	2.13 129	0.90 333	0.41 287	2.28 271	0.01 18	4.25 212	0.95 74	0.37 46	0.89 199	3.87 319	0.80 242	4.74 220	0.51 153	0.00 1	0.96 340	0.00 1	0.00 1	0.03 90	1.53 334

CRFU-Net	1.43 250	0.33 130	2.98 215	1.27 352	0.03 122	4.01 330	0.05 161	6.21 337	0.95 74	1.92 237	0.74 178	3.41 302	2.55 319	3.36 165	0.36 113	0.01 292	0.01 189	0.11 359	0.00 1	0.13 238	0.09 100

CroCo-Stereo	0.50 24	0.63 205	2.38 163	0.14 179	0.00 1	0.19 2	0.02 73	4.28 216	0.96 77	0.14 18	0.03 29	0.46 97	0.08 84	0.32 12	0.29 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.01 10
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RCA-Stereo	0.53 35	0.18 50	1.16 8	0.01 9	0.24 242	1.20 70	0.01 18	3.86 160	0.97 78	0.77 104	0.50 150	0.05 20	0.13 124	0.32 12	0.03 3	0.00 1	0.87 323	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.24 190

test_5	0.94 132	0.94 260	2.60 189	0.55 281	0.25 246	1.47 170	0.02 73	4.89 260	0.97 78	0.81 107	0.30 108	0.80 144	0.63 221	3.39 166	0.24 79	0.00 1	0.27 274	0.00 1	0.00 1	0.17 277	0.54 252

FTStereo	2.20 312	0.09 6	2.07 118	0.18 189	0.13 198	1.43 153	4.50 376	2.98 98	0.97 78	3.35 317	17.70 380	0.77 142	4.06 348	4.36 202	0.15 37	0.15 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	1.19 315

UNet	1.21 197	0.36 135	4.56 294	0.04 82	0.02 104	2.30 274	0.02 73	3.70 140	0.98 81	1.32 181	0.14 66	2.70 271	1.54 282	4.49 208	1.96 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.07 75

CREStereo	0.29 7	0.19 73	0.91 2	0.00 1	0.01 59	1.24 88	0.01 18	1.31 28	0.99 82	0.17 22	0.17 67	0.04 7	0.00 1	0.56 42	0.14 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.02 23
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 7	0.32 124	0.88 1	0.02 39	0.00 1	1.05 31	0.01 18	0.80 16	1.00 83	0.76 103	0.34 114	0.10 53	0.06 63	0.13 1	0.09 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 123	0.09 100

CBFPSM	1.51 258	1.00 278	5.32 325	0.05 96	0.01 59	3.57 324	0.04 149	4.06 187	1.03 84	0.65 84	0.21 88	6.06 351	3.60 341	2.65 152	1.82 261	0.00 1	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.09 186	0.12 123

FADNet_RVC	1.32 232	1.54 334	5.37 326	0.02 39	0.06 156	2.78 297	0.07 179	4.19 205	1.03 84	0.44 57	0.35 121	0.67 120	0.10 100	5.42 257	1.92 266	0.24 364	0.33 281	0.11 359	0.33 370	0.66 371	0.68 273

iRaft-Stereo_20w	1.39 243	0.18 50	3.72 259	0.79 322	0.56 307	1.90 256	0.65 307	8.85 380	1.05 86	2.05 249	0.42 137	1.24 183	1.23 264	1.69 131	0.95 216	0.00 1	0.62 302	0.00 1	0.44 376	0.02 35	1.41 330

iRaft-Stereo_5w	1.28 220	0.93 259	3.51 244	0.14 179	0.66 326	1.21 76	0.01 18	3.87 162	1.06 87	0.19 28	1.97 260	1.62 205	1.50 280	6.80 309	1.07 228	0.00 1	0.16 261	0.00 1	0.06 279	0.26 313	0.67 272

IPLG	0.99 155	0.76 229	3.08 219	0.06 114	0.06 156	1.40 145	0.11 205	3.81 147	1.07 88	0.81 107	1.00 207	0.50 103	0.60 213	5.65 268	0.38 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 299	0.20 174

GANet-RSSM	1.09 176	0.80 237	2.41 167	0.72 309	0.00 1	1.39 141	0.02 73	5.15 277	1.07 88	0.95 127	0.34 114	2.06 237	1.12 254	4.69 216	0.80 192	0.00 1	0.00 1	0.04 347	0.00 1	0.15 257	0.09 100

DEmStereo	1.56 267	0.16 38	2.44 179	0.09 148	0.02 104	1.77 248	0.87 316	1.72 48	1.08 90	2.48 284	6.30 347	1.06 172	5.02 358	6.28 284	1.81 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.01 10

OMP-Stereo	1.29 224	0.75 225	1.67 41	2.47 377	0.29 266	1.61 214	0.32 277	2.38 68	1.09 91	2.66 293	1.14 219	3.04 287	0.17 135	7.40 339	0.60 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 157	0.08 80

sAnonymous2	0.50 24	0.60 196	4.41 291	0.01 9	0.00 1	0.34 5	0.08 185	2.33 63	1.09 91	0.03 5	0.06 51	0.04 7	0.10 100	0.29 10	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.35 220

CroCo_RVC	0.50 24	0.60 196	4.41 291	0.01 9	0.00 1	0.34 5	0.08 185	2.33 63	1.09 91	0.03 5	0.06 51	0.04 7	0.10 100	0.29 10	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.35 220

UPFNet	0.99 155	0.32 124	2.89 209	0.00 1	0.00 1	1.90 256	0.11 205	4.10 193	1.10 94	2.35 269	0.12 64	1.91 226	0.08 84	4.02 187	0.78 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.04 42

SQANet	2.65 328	1.92 355	3.73 261	4.47 385	2.98 382	2.59 288	0.24 247	4.66 247	1.11 95	2.48 284	0.59 162	1.57 197	0.86 245	3.95 186	1.67 256	7.97 392	0.14 260	0.48 370	0.03 258	7.84 387	3.68 388

RALCasStereoNet	0.80 93	0.96 267	1.77 62	0.28 232	0.97 348	1.13 56	0.03 121	2.91 90	1.11 95	0.17 22	0.34 114	0.12 56	0.20 148	1.65 130	0.65 173	0.00 1	1.72 392	0.00 1	0.00 1	0.11 220	1.90 376

CREStereo++_RVC	0.37 14	0.24 96	1.62 32	0.06 114	0.00 1	1.21 76	0.01 18	0.77 14	1.12 97	0.26 38	1.45 235	0.06 27	0.06 63	0.42 23	0.09 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 65
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
anonymousa	1.15 188	0.38 141	2.43 177	0.70 305	1.49 365	1.45 160	0.02 73	4.23 211	1.13 98	0.91 119	2.52 290	3.46 304	0.55 205	0.55 39	0.60 164	0.00 1	1.13 363	0.00 1	0.54 382	0.04 111	0.86 290

CSP-Net	1.13 183	0.76 229	1.67 41	0.01 9	0.00 1	2.81 299	0.05 161	5.62 306	1.14 99	1.14 159	0.85 196	1.80 221	0.23 153	6.10 279	0.36 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 238	0.03 36

HGLStereo	1.17 191	0.53 180	2.39 164	0.01 9	0.02 104	1.45 160	0.01 18	4.05 185	1.14 99	1.42 193	3.06 300	2.09 240	1.21 262	4.60 215	1.33 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 197	0.06 65

test croco	0.55 44	0.55 182	3.45 240	0.10 158	0.00 1	0.50 12	0.02 73	3.49 129	1.16 101	0.05 11	0.10 57	0.13 61	0.17 135	0.67 63	0.28 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 340	0.01 10

GMM-Stereo	1.17 191	0.10 10	2.29 149	0.13 177	0.22 231	1.43 153	0.84 315	2.83 83	1.16 101	2.73 297	3.09 302	0.54 107	0.87 246	5.31 252	0.16 41	0.01 292	0.00 1	0.00 1	0.02 256	0.02 35	1.72 350

psmorigin	2.16 309	0.75 225	10.72 381	0.24 219	0.03 122	1.62 219	0.20 232	3.80 146	1.16 101	5.40 351	3.08 301	5.77 349	2.29 309	5.62 266	2.13 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.25 196

BUS	1.05 170	0.15 28	1.48 19	0.04 82	0.00 1	5.73 355	0.03 121	6.00 329	1.17 104	2.36 271	0.64 167	2.35 262	0.06 63	0.80 84	0.05 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.06 65

BSDual-CNN	0.94 132	0.15 28	1.48 19	0.04 82	0.00 1	3.30 312	0.20 232	6.00 329	1.17 104	2.36 271	0.64 167	1.78 219	0.10 100	0.80 84	0.71 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.06 65

psmg	0.93 129	0.15 28	1.48 19	0.02 39	0.00 1	3.25 311	0.26 253	5.45 301	1.17 104	2.00 245	1.45 235	1.78 219	0.10 100	0.80 84	0.71 183	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.02 35	0.04 42

StereoVision	1.00 158	0.77 232	2.81 203	0.05 96	0.02 104	1.14 58	0.03 121	4.13 199	1.18 107	0.19 28	6.80 350	0.49 100	0.12 121	1.20 105	1.01 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.02 23

DN-CSS_ROB	0.96 144	1.51 332	3.52 246	1.05 344	0.01 59	1.50 179	0.02 73	3.35 126	1.18 107	0.18 24	0.54 155	0.44 95	0.16 131	4.39 204	0.82 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 340	0.08 80

RAFT-Test	0.85 107	0.19 73	2.98 215	0.66 299	0.99 350	1.83 254	0.17 223	3.16 114	1.19 109	0.71 91	0.11 60	3.21 295	0.02 16	0.58 45	0.33 99	0.00 1	0.47 289	0.00 1	0.29 366	0.01 9	0.15 143

hknet	1.21 197	0.25 99	2.89 209	0.04 82	0.00 1	3.30 312	0.20 232	6.00 329	1.19 109	2.36 271	0.64 167	3.38 300	0.05 56	3.04 160	0.73 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.06 65

NRIStereo	0.82 97	0.17 46	1.56 28	0.61 289	0.05 151	1.61 214	0.48 292	1.52 34	1.19 109	0.91 119	0.17 67	0.65 114	0.03 33	7.00 327	0.25 81	0.00 1	0.06 238	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.17 152

RAFT_R40	1.08 174	0.11 13	2.09 125	0.83 326	0.20 225	1.68 239	0.64 305	2.11 59	1.19 109	1.05 145	1.13 217	1.77 218	1.43 274	6.90 316	0.33 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.01 10

PFNet	1.13 183	0.26 101	3.28 233	1.27 352	0.55 304	1.60 207	0.24 247	1.80 51	1.19 109	2.37 274	1.21 222	0.63 111	0.30 165	6.85 312	0.46 143	0.16 358	0.01 189	0.00 1	0.07 281	0.18 282	0.24 190

PSMNet-RSSM	1.10 177	0.88 248	2.30 151	0.23 214	0.00 1	1.41 151	0.03 121	5.44 300	1.19 109	1.56 205	0.50 150	2.46 264	0.71 234	4.23 195	0.90 210	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.10 197	0.08 80

LL-Strereo2	0.63 63	0.97 270	2.03 112	0.76 320	0.86 340	1.15 59	0.08 185	1.85 52	1.20 115	0.45 61	0.02 1	0.50 103	0.07 73	0.63 60	0.65 173	0.00 1	0.17 263	0.00 1	0.03 258	0.05 123	1.05 306

AAGNet	1.60 270	0.15 28	1.76 59	1.17 349	0.27 260	1.51 183	0.64 305	1.71 47	1.20 115	1.67 219	0.81 189	1.59 202	2.23 307	6.08 278	11.16 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.02 23

IIG-Stereo	1.39 243	0.67 213	1.73 48	2.48 378	0.05 151	1.63 222	0.14 216	3.00 100	1.20 115	2.94 303	2.23 270	3.03 286	0.55 205	7.41 340	0.66 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.07 75

GrayStereo	1.55 265	0.06 1	1.53 24	0.75 319	0.20 225	1.27 107	4.44 374	3.44 128	1.20 115	4.92 347	3.92 321	0.45 96	4.54 354	3.43 169	0.09 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 381	0.02 35	0.25 196

GEStereo_RVC	1.25 208	0.76 229	2.61 191	0.37 243	0.01 59	1.40 145	0.11 205	6.93 357	1.20 115	1.22 172	0.78 185	1.58 200	0.77 238	6.13 280	0.66 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.23 186

11t1	0.70 78	0.28 109	1.86 84	0.56 282	0.56 307	1.06 32	0.00 1	2.89 87	1.21 120	0.60 80	0.34 114	0.08 43	0.04 42	0.76 74	0.85 200	0.02 316	1.09 350	0.00 1	0.18 328	0.06 133	1.58 342

Selective-IGEV	0.51 27	0.13 23	1.41 16	0.72 309	0.62 324	0.38 8	0.04 149	2.58 73	1.21 120	0.19 28	0.02 1	0.02 2	0.06 63	0.48 29	0.46 143	0.01 292	0.80 315	0.00 1	0.09 288	0.07 157	0.91 294

Pruner-Stereo	0.63 63	0.21 83	1.86 84	1.03 343	0.10 187	1.59 203	0.35 282	2.26 61	1.22 122	2.22 257	0.45 144	0.25 79	0.01 4	0.67 63	0.38 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.02 23

CRE-IMP	0.49 23	0.14 27	1.75 53	0.08 132	0.05 151	1.48 175	0.45 289	1.64 44	1.22 122	0.92 123	0.29 104	0.87 148	0.01 4	0.39 19	0.25 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.17 152

anonymousdsp2	0.88 113	0.10 10	2.48 182	0.42 251	0.77 336	1.22 80	0.02 73	4.89 260	1.23 124	0.75 101	0.21 88	0.94 158	0.09 93	1.46 122	0.31 98	0.00 1	0.88 324	0.00 1	0.11 296	0.05 123	1.78 362

RAFT-RH_RVC	2.11 304	0.30 114	2.27 147	0.74 316	0.26 255	1.51 183	0.02 73	0.61 5	1.23 124	5.28 350	21.18 392	1.04 169	0.07 73	6.90 316	0.61 167	0.04 332	0.00 1	0.00 1	0.03 258	0.02 35	0.00 1

MIM_Stereo	0.72 85	0.80 237	2.05 116	0.63 294	1.06 354	1.31 116	0.02 73	2.80 82	1.24 126	0.19 28	0.02 1	0.70 127	0.20 148	1.31 115	0.16 41	0.00 1	0.18 264	0.00 1	0.00 1	0.17 277	1.53 334

LL-Strereo	2.29 319	1.55 336	5.01 312	0.64 296	2.78 381	1.52 186	0.05 161	5.04 271	1.24 126	2.73 297	2.87 298	5.10 342	5.49 365	7.22 337	0.81 194	0.04 332	1.31 379	0.00 1	0.00 1	0.31 327	2.08 378

NF-Stereo	0.92 125	0.18 50	1.99 105	1.31 356	0.01 59	1.55 193	0.28 261	3.09 109	1.24 126	1.20 168	0.57 156	0.24 75	0.01 4	6.43 289	0.35 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1

OCTAStereo	0.93 129	0.18 50	2.01 107	1.31 356	0.01 59	1.56 197	0.28 261	3.09 109	1.24 126	1.21 169	0.57 156	0.25 79	0.01 4	6.43 289	0.35 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1

RE-Stereo	0.92 125	0.18 50	2.01 107	1.31 356	0.01 59	1.55 193	0.28 261	3.09 109	1.24 126	1.21 169	0.57 156	0.24 75	0.01 4	6.43 289	0.34 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1

TVStereo	0.92 125	0.18 50	2.01 107	1.31 356	0.01 59	1.55 193	0.28 261	3.09 109	1.24 126	1.21 169	0.57 156	0.24 75	0.01 4	6.43 289	0.34 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1

IRAFT_RVC	1.13 183	0.39 143	2.40 165	1.51 364	0.25 246	1.37 135	0.31 275	2.93 96	1.24 126	1.58 212	0.79 186	1.14 179	1.54 282	6.53 294	0.44 134	0.00 1	0.12 257	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.03 36

ProNet	0.47 21	0.35 133	1.75 53	0.19 194	0.54 303	1.09 46	0.01 18	0.97 19	1.25 133	0.02 1	0.02 1	0.06 27	0.03 33	0.58 45	0.09 12	0.00 1	0.57 299	0.00 1	0.00 1	0.14 246	1.65 345

Patchmatch Stereo++	0.59 50	0.18 50	1.73 48	0.08 132	0.08 173	1.62 219	0.26 253	1.62 42	1.25 133	1.00 140	0.18 70	0.75 134	0.03 33	2.68 153	0.20 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.05 57
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
ROB_FTStereo_v2	0.52 33	0.18 50	1.71 46	0.08 132	0.09 179	1.59 203	0.32 277	1.61 39	1.25 133	0.99 134	0.19 81	0.76 139	0.02 16	1.36 118	0.20 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 42

iRAFT	0.59 50	0.18 50	1.73 48	0.08 132	0.08 173	1.62 219	0.26 253	1.62 42	1.25 133	1.00 140	0.18 70	0.75 134	0.03 33	2.68 153	0.20 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.05 57

RAFT	0.91 122	0.96 267	1.82 77	0.89 332	0.44 294	0.97 21	0.08 185	3.71 141	1.25 133	0.36 45	0.20 85	3.87 319	0.27 162	0.70 66	0.49 149	0.00 1	0.83 318	0.00 1	0.01 238	0.47 352	0.87 291

aanetorigin	2.99 331	1.00 278	9.85 377	0.23 214	0.23 237	1.59 203	2.01 345	1.94 56	1.25 133	14.45 390	10.04 364	2.98 284	3.75 343	4.97 237	4.01 325	0.10 350	0.05 232	0.09 355	0.11 296	0.55 364	0.55 257

AE-Stereo	0.83 98	0.13 23	2.17 133	0.08 132	0.24 242	1.24 88	0.03 121	5.22 283	1.26 139	0.70 90	1.09 212	0.20 69	0.16 131	0.70 66	0.33 99	0.00 1	0.89 329	0.00 1	0.26 360	0.09 186	1.75 354

ROB_FTStereo	0.55 44	0.18 50	1.75 53	0.08 132	0.09 179	1.61 214	0.32 277	1.60 36	1.26 139	0.99 134	0.19 81	0.75 134	0.03 33	1.97 143	0.19 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 42

DeepStereo_RVC	0.59 50	0.16 38	1.65 40	0.08 132	0.06 156	1.37 135	0.40 285	1.58 35	1.26 139	1.03 143	0.83 191	0.49 100	1.52 281	0.94 95	0.18 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.13 131

RAFT-IKP	0.54 39	0.18 50	1.77 62	0.08 132	0.07 164	1.47 170	0.29 268	1.61 39	1.26 139	0.99 134	0.18 70	0.74 132	0.02 16	1.77 136	0.20 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 42

PSM-softLoss	0.96 144	0.18 50	2.32 156	1.26 350	0.03 122	1.50 179	0.26 253	2.90 88	1.27 143	1.30 178	0.38 128	0.39 90	0.01 4	6.94 321	0.36 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.01 10

KMStereo	0.96 144	0.18 50	2.32 156	1.26 350	0.03 122	1.50 179	0.26 253	2.90 88	1.27 143	1.30 178	0.38 128	0.39 90	0.01 4	6.94 321	0.36 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.01 10

PSM-adaLoss	0.54 39	0.18 50	1.72 47	0.08 132	0.09 179	1.63 222	0.29 268	1.60 36	1.27 143	0.99 134	0.18 70	0.76 139	0.02 16	1.79 139	0.20 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.05 57

iGMRVC	0.59 50	0.18 50	1.75 53	0.08 132	0.09 179	1.63 222	0.27 260	1.61 39	1.27 143	0.99 134	0.19 81	0.75 134	0.03 33	2.78 155	0.20 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 42

PSMNet-ADL	0.88 113	0.12 18	1.32 13	0.07 124	0.01 59	2.03 262	0.03 121	3.00 100	1.28 147	0.39 48	0.66 170	2.12 242	0.67 230	4.19 191	1.38 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.24 190

TRStereo	0.88 113	1.18 303	2.44 179	0.72 309	0.10 187	1.56 197	0.03 121	5.73 313	1.28 147	0.18 24	0.30 108	0.62 110	0.43 195	1.02 98	0.13 33	0.00 1	0.47 289	0.00 1	0.25 353	0.01 9	1.23 317

HUI-Stereo	0.54 39	0.18 50	1.78 64	0.08 132	0.08 173	1.63 222	0.31 275	1.60 36	1.28 147	0.99 134	0.18 70	0.76 139	0.02 16	1.56 123	0.19 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.05 57

FENet	0.61 56	0.22 88	1.75 53	0.05 96	0.00 1	1.21 76	0.05 161	3.78 144	1.28 147	1.08 150	0.02 1	1.61 203	0.09 93	0.60 54	0.35 109	0.00 1	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.08 80

ACVNet-DCA	0.94 132	0.36 135	2.41 167	0.50 272	0.29 266	3.40 318	0.02 73	3.82 152	1.29 151	0.71 91	0.83 191	0.05 20	0.61 214	1.60 126	0.12 25	0.00 1	1.13 363	0.00 1	0.03 258	0.06 133	1.57 338

1test111	1.06 172	0.36 135	2.41 167	0.50 272	0.29 266	3.40 318	0.02 73	3.82 152	1.29 151	0.71 91	0.83 191	0.05 20	0.61 214	3.19 162	0.90 210	0.00 1	1.13 363	0.00 1	0.03 258	0.06 133	1.57 338

Selective-RAFT	0.53 35	0.18 50	1.12 7	0.04 82	0.01 59	1.19 69	0.02 73	3.26 122	1.29 151	0.02 1	0.02 1	0.24 75	0.18 139	1.34 117	0.44 134	0.00 1	0.93 336	0.00 1	0.19 334	0.05 123	0.17 152

qqq	0.90 120	0.41 152	1.88 91	0.10 158	0.59 314	1.09 46	0.00 1	3.82 152	1.29 151	0.61 81	0.38 128	0.73 130	0.15 126	3.19 162	0.90 210	0.00 1	1.08 347	0.00 1	0.23 348	0.06 133	1.57 338

fff	0.83 98	0.63 205	3.63 250	0.01 9	0.04 143	1.25 95	0.02 73	3.98 174	1.29 151	2.39 276	0.25 95	0.09 48	1.78 296	0.58 45	0.36 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.37 223

csc	0.83 98	0.63 205	3.63 250	0.01 9	0.04 143	1.25 95	0.02 73	3.98 174	1.29 151	2.39 276	0.25 95	0.09 48	1.78 296	0.58 45	0.36 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.37 223

cscssc	0.83 98	0.63 205	3.63 250	0.01 9	0.04 143	1.25 95	0.02 73	3.98 174	1.29 151	2.39 276	0.25 95	0.09 48	1.78 296	0.58 45	0.36 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.37 223

psm_up	1.01 160	0.68 214	2.47 181	0.04 82	0.00 1	2.01 261	0.05 161	4.09 191	1.29 151	2.65 290	0.47 148	1.71 214	0.44 196	3.65 177	0.45 138	0.06 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.06 65

IER	0.88 113	0.38 141	2.74 199	0.01 9	0.00 1	2.27 270	0.02 73	3.65 137	1.30 159	1.45 196	0.96 205	1.39 190	1.16 256	1.60 126	0.53 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.02 23

UDG	3.15 336	9.41 403	2.81 203	2.72 380	0.92 344	2.39 279	0.11 205	4.12 197	1.30 159	2.35 269	3.63 315	4.96 337	1.58 289	4.33 200	2.89 305	1.22 380	0.04 227	8.09 391	3.80 403	4.94 384	1.35 326

Nwc_Net	2.25 316	0.98 273	5.37 326	0.07 124	0.11 191	2.80 298	0.05 161	7.36 368	1.30 159	2.77 300	8.21 356	5.18 344	2.98 330	5.16 247	2.46 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.08 80

DisPM	0.96 144	0.17 46	2.10 126	0.90 333	0.02 104	1.53 188	0.55 301	1.86 53	1.31 162	2.42 280	0.82 190	0.38 89	0.01 4	6.92 318	0.20 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1

iinet-f	1.90 285	0.98 273	13.29 388	0.42 251	0.03 122	4.30 338	0.04 149	3.86 160	1.32 163	1.28 176	0.57 156	2.91 282	2.70 322	2.60 150	3.11 311	0.00 1	0.02 216	0.02 338	0.00 1	0.49 354	0.09 100

ToySt	0.92 125	0.51 173	4.35 283	0.21 209	0.71 333	1.32 124	0.00 1	2.77 80	1.33 164	0.21 35	0.51 153	1.47 193	0.11 108	1.14 100	0.87 203	0.03 326	0.69 305	0.00 1	0.20 336	0.10 197	1.88 374

DDUNet	3.58 342	11.19 405	3.84 265	3.59 384	3.31 384	4.14 333	0.20 232	4.40 222	1.33 164	2.72 296	3.11 303	3.16 292	0.37 179	4.18 189	1.47 244	2.02 384	0.05 232	10.10 396	3.59 402	5.85 386	3.05 386

StereoDRNet-Refined	0.96 144	0.28 109	1.94 101	0.03 58	0.01 59	1.34 129	0.01 18	4.02 181	1.33 164	2.16 254	1.23 223	2.62 268	0.18 139	2.06 144	1.82 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 265	0.06 65
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MyStereo07	0.53 35	0.51 173	1.58 29	0.03 58	0.34 282	1.66 231	0.02 73	1.68 45	1.34 167	0.53 78	0.02 1	0.04 7	0.11 108	0.74 73	0.26 88	0.00 1	1.19 372	0.00 1	0.18 328	0.03 90	0.37 223

x	0.80 93	0.39 143	1.80 65	0.66 299	0.50 300	1.02 25	0.00 1	3.61 134	1.34 167	0.65 84	0.34 114	0.53 106	0.14 125	1.21 107	0.91 213	0.00 1	1.09 350	0.00 1	0.20 336	0.06 133	1.59 343

ACVNet	0.75 86	0.56 188	2.30 151	0.09 148	0.00 1	1.39 141	0.21 238	2.76 77	1.34 167	0.88 115	0.75 180	1.92 227	0.26 159	0.51 36	1.65 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 257	0.20 174

acv_ft	0.94 132	0.56 188	2.28 148	0.04 82	1.07 355	1.71 242	0.01 18	4.41 223	1.34 167	1.53 203	0.75 180	1.92 227	0.45 199	0.51 36	1.74 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 329	0.20 174

PCWNet_CMD	0.70 78	0.18 50	2.22 139	0.01 9	0.01 59	1.09 46	0.00 1	3.17 115	1.35 171	0.50 74	0.29 104	2.28 254	1.46 278	1.22 109	0.11 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.19 162

MSMDNet	0.71 80	0.18 50	2.22 139	0.01 9	0.01 59	1.09 46	0.00 1	3.25 120	1.35 171	0.52 77	0.29 104	2.29 258	1.45 275	1.22 109	0.11 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.19 162

ff7	0.51 27	0.26 101	1.81 72	0.19 194	0.25 246	1.08 39	0.01 18	0.71 7	1.36 173	0.47 64	0.02 1	0.04 7	0.08 84	0.79 79	0.18 50	0.00 1	0.92 330	0.00 1	0.15 307	0.10 197	1.76 355

IGEVStereo-DCA	0.88 113	1.21 306	1.81 72	0.18 189	0.16 213	0.83 14	0.01 18	0.71 7	1.36 173	0.40 49	0.04 39	0.06 27	0.09 93	6.04 275	2.22 280	0.00 1	0.48 292	0.00 1	0.15 307	0.16 265	1.76 355

ffff	0.51 27	0.26 101	1.81 72	0.19 194	0.25 246	1.08 39	0.01 18	0.71 7	1.36 173	0.47 64	0.02 1	0.04 7	0.08 84	0.79 79	0.18 50	0.00 1	0.92 330	0.00 1	0.15 307	0.10 197	1.76 355

11t	0.51 27	0.26 101	1.81 72	0.19 194	0.25 246	1.08 39	0.01 18	0.71 7	1.36 173	0.47 64	0.02 1	0.04 7	0.08 84	0.79 79	0.18 50	0.00 1	0.92 330	0.00 1	0.15 307	0.10 197	1.76 355

ccc-4	0.51 27	0.26 101	1.81 72	0.19 194	0.25 246	1.08 39	0.01 18	0.71 7	1.36 173	0.47 64	0.02 1	0.04 7	0.08 84	0.79 79	0.18 50	0.00 1	0.92 330	0.00 1	0.15 307	0.10 197	1.76 355

anonymousdsp	0.54 39	0.26 101	1.62 32	0.47 262	0.60 316	1.08 39	0.01 18	1.01 23	1.37 178	0.49 72	0.02 1	0.04 7	0.09 93	0.73 71	0.15 37	0.00 1	0.82 316	0.00 1	0.16 313	0.10 197	1.83 365

IGEV-Stereo	0.54 39	0.26 101	1.62 32	0.47 262	0.61 317	1.08 39	0.01 18	1.00 21	1.37 178	0.49 72	0.02 1	0.04 7	0.09 93	0.73 71	0.16 41	0.00 1	0.82 316	0.00 1	0.16 313	0.10 197	1.83 365
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AnonymousM	0.48 22	0.11 13	1.03 5	0.06 114	0.01 59	1.10 51	0.03 121	1.91 55	1.37 178	0.25 37	0.04 39	0.02 2	0.24 155	0.56 42	0.33 99	0.00 1	0.43 288	1.91 385	0.00 1	0.01 9	0.22 181

gwcnet-sp	1.11 178	0.71 218	4.90 306	0.05 96	0.01 59	2.59 288	0.14 216	4.22 208	1.38 181	1.93 238	0.18 70	0.68 124	0.38 181	3.77 181	0.98 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 238	0.08 80

scenet	1.11 178	0.71 218	4.90 306	0.05 96	0.01 59	2.59 288	0.14 216	4.22 208	1.38 181	1.93 238	0.18 70	0.68 124	0.38 181	3.77 181	0.98 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 238	0.08 80

ssnet	1.11 178	0.71 218	4.90 306	0.05 96	0.01 59	2.59 288	0.14 216	4.22 208	1.38 181	1.93 238	0.18 70	0.68 124	0.38 181	3.77 181	0.98 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 238	0.08 80

GMStereo	0.34 11	1.03 285	2.11 128	0.01 9	0.00 1	0.47 11	0.01 18	0.77 14	1.38 181	0.24 36	0.04 39	0.07 38	0.08 84	0.43 25	0.12 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
mmm	0.94 132	0.32 124	2.04 115	0.73 314	0.85 337	1.17 66	0.01 18	3.97 173	1.42 185	1.51 200	0.93 202	0.46 97	0.21 151	1.18 103	0.87 203	0.00 1	1.16 370	0.00 1	0.26 360	0.06 133	1.72 350

rrr	1.15 188	1.21 306	5.05 314	0.18 189	0.16 213	0.83 14	0.06 177	2.88 85	1.44 186	0.40 49	0.04 39	0.06 27	0.09 93	6.04 275	2.22 280	0.00 1	0.48 292	0.00 1	0.19 334	0.16 265	1.59 343

APVNet	1.68 273	0.75 225	4.94 310	0.13 177	0.01 59	4.56 342	0.08 185	5.20 281	1.44 186	1.51 200	1.05 209	2.87 279	0.93 249	6.76 308	2.76 298	0.01 292	0.00 1	0.07 352	0.00 1	0.34 334	0.08 80

DSFCA	1.45 251	0.51 173	2.76 201	0.01 9	0.03 122	3.64 325	0.83 314	3.28 123	1.45 188	3.25 314	0.44 141	2.89 281	1.45 275	6.07 277	2.14 274	0.00 1	0.02 216	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.10 110

FADNet-RVC-Resample	1.28 220	1.46 328	6.58 350	0.10 158	0.14 203	1.54 192	0.25 251	4.29 218	1.46 189	0.61 81	0.23 92	1.29 186	0.28 164	5.23 249	1.06 226	0.10 350	0.16 261	0.09 355	0.06 279	0.28 321	0.39 233

iResNetv2_ROB	1.32 232	1.82 346	6.02 337	1.27 352	0.00 1	1.41 151	0.05 161	4.48 226	1.46 189	1.02 142	1.28 226	1.00 168	0.27 162	4.72 219	1.12 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 345	0.16 147

HSM	1.48 255	0.60 196	1.85 81	0.01 9	0.29 266	1.76 247	0.04 149	6.50 348	1.46 189	1.91 235	1.55 241	4.69 333	1.27 268	6.66 302	0.70 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 157	0.26 200

test_xeample3	0.95 141	1.30 315	5.13 317	0.19 194	0.23 237	0.95 19	0.07 179	2.30 62	1.47 192	0.40 49	0.05 47	0.08 43	0.07 73	1.45 121	2.27 282	0.00 1	0.69 305	0.00 1	0.33 370	0.17 277	1.85 368

dd	0.45 20	1.20 305	2.52 186	0.06 114	0.01 59	1.23 84	0.03 121	0.88 18	1.48 193	0.26 38	0.06 51	0.12 56	0.05 56	0.42 23	0.44 134	0.02 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.06 65

MMNet	1.33 236	0.69 217	4.18 274	0.11 170	0.01 59	4.08 331	0.02 73	4.27 215	1.49 194	2.17 255	0.33 113	1.34 189	1.20 258	4.52 211	1.93 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 220	0.06 65

MIPNet	0.77 90	0.74 223	2.72 197	0.08 132	0.07 164	1.32 124	0.12 212	4.14 200	1.51 195	0.90 118	0.11 60	0.67 120	0.95 250	1.42 120	0.30 97	0.00 1	0.01 189	0.01 320	0.01 238	0.15 257	0.23 186

SACVNet	1.14 186	0.74 223	2.49 184	0.07 124	0.00 1	1.65 230	0.28 261	4.52 232	1.51 195	2.11 252	0.79 186	1.57 197	0.07 73	5.28 251	1.31 235	0.01 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 313	0.18 159

SFCPSM	0.87 111	0.20 79	2.57 187	0.02 39	0.07 164	2.45 281	0.18 228	5.65 308	1.51 195	0.85 111	0.77 183	0.67 120	0.30 165	1.77 136	0.22 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 270	0.09 186	0.09 100

NINENet	1.14 186	0.34 131	2.08 119	0.10 158	0.01 59	5.73 355	0.03 121	5.39 295	1.54 198	1.61 213	0.72 176	2.35 262	0.06 63	2.82 156	0.05 5	0.00 1	0.01 189	0.01 320	0.00 1	0.04 111	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	1.20 195	0.85 242	3.90 267	0.61 289	0.99 350	1.40 145	0.01 18	4.06 187	1.56 199	2.38 275	0.36 124	2.15 248	0.57 210	4.52 211	0.67 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 238	0.02 35	0.03 36
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MLCV	1.19 194	0.97 270	3.09 220	0.07 124	0.00 1	1.63 222	0.04 149	3.33 125	1.57 200	2.74 299	1.83 254	0.99 166	0.40 192	5.31 252	1.53 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.11 117

otaku	3.61 345	2.06 359	4.04 271	6.41 389	3.35 385	4.67 344	2.08 348	5.97 328	1.58 201	2.19 256	2.62 293	3.47 305	1.45 275	4.36 202	2.17 275	8.55 393	0.25 269	1.89 384	0.03 258	9.29 390	5.81 393

HITNet	1.01 160	1.08 293	3.32 235	0.80 323	0.00 1	1.37 135	0.02 73	5.20 281	1.59 202	1.88 232	0.18 70	0.64 113	0.31 169	1.24 111	2.01 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.47 243
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
PSMNet_ROB	1.31 229	1.27 312	3.91 268	0.05 96	0.11 191	1.69 240	0.16 220	3.98 174	1.59 202	1.15 161	0.34 114	2.77 273	0.62 219	4.43 206	3.80 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.12 123

ACRE	0.94 132	1.27 312	3.93 269	0.22 210	0.02 104	1.44 156	0.29 268	3.88 165	1.60 204	1.97 243	2.42 283	0.21 73	0.11 108	0.82 87	0.29 93	0.00 1	0.04 227	0.01 320	0.05 272	0.21 292	0.09 100

CFNet_ucs	0.84 104	0.23 92	2.43 177	0.01 9	0.01 59	1.34 129	0.01 18	3.82 152	1.61 205	1.24 174	1.13 217	2.16 249	0.41 194	2.08 145	0.17 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.17 152

HBP-ISP	1.59 269	1.12 296	3.42 238	0.53 277	0.10 187	4.27 335	1.44 337	5.35 289	1.61 205	3.58 322	0.87 197	0.91 150	1.18 257	6.64 300	0.46 143	0.04 332	0.02 216	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.24 190

CIPLG	0.94 132	1.29 314	3.53 247	0.19 194	0.03 122	1.45 160	0.29 268	3.87 162	1.61 205	2.10 251	2.52 290	0.21 73	0.11 108	0.85 91	0.29 93	0.00 1	0.05 232	0.01 320	0.05 272	0.21 292	0.08 80

GwcNet-ADL	0.71 80	0.22 88	2.22 139	0.05 96	0.01 59	1.32 124	0.02 73	3.82 152	1.61 205	1.06 148	0.44 141	1.46 192	0.22 152	0.94 95	0.62 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.14 136

GwcNet-RSSM	1.22 201	1.24 310	3.66 255	0.23 214	0.04 143	1.46 164	0.05 161	4.65 246	1.61 205	1.33 183	0.46 147	2.98 284	0.26 159	4.48 207	1.59 251	0.00 1	0.00 1	0.02 338	0.00 1	0.21 292	0.10 110

NCCL2	1.51 258	1.32 317	3.27 232	0.03 58	0.07 164	1.63 222	3.29 360	4.54 235	1.61 205	3.22 313	0.37 125	3.84 318	0.31 169	4.42 205	2.02 271	0.00 1	0.00 1	0.02 338	0.00 1	0.09 186	0.22 181

IPLGR_C	0.94 132	1.37 320	3.71 258	0.19 194	0.02 104	1.44 156	0.29 268	3.88 165	1.62 211	2.04 247	2.44 288	0.20 69	0.12 121	0.79 79	0.29 93	0.00 1	0.05 232	0.01 320	0.05 272	0.21 292	0.08 80

IPLGR	0.88 113	0.30 114	3.78 263	0.06 114	0.07 164	1.26 101	0.05 161	3.78 144	1.62 211	0.80 106	0.35 121	0.79 143	0.76 237	3.42 168	0.27 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.16 147

CrosDoStereo	1.72 274	0.31 120	1.91 96	0.03 58	0.07 164	1.40 145	5.95 388	3.61 134	1.62 211	0.98 129	3.79 318	0.94 158	4.66 356	7.11 332	1.86 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.08 80

PFNet+	0.65 68	0.19 73	2.19 135	0.29 233	0.06 156	1.46 164	0.54 297	1.74 49	1.62 211	1.35 186	0.45 144	0.36 86	0.01 4	2.41 148	0.25 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.01 10

DeepStereo_LL	1.72 274	0.31 120	1.91 96	0.03 58	0.07 164	1.40 145	5.95 388	3.61 134	1.62 211	0.98 129	3.79 318	0.94 158	4.66 356	7.11 332	1.86 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.08 80

AFF-stereo	0.89 119	1.05 287	1.70 45	0.49 271	0.18 219	1.21 76	0.01 18	3.58 133	1.62 211	0.84 110	1.93 258	1.14 179	0.26 159	1.24 111	0.68 179	0.00 1	0.64 304	0.00 1	0.00 1	0.26 313	0.89 293

MaskLacGwcNet_RVC	1.88 283	0.88 248	3.47 242	1.64 369	0.22 231	4.27 335	0.40 285	3.90 168	1.63 217	0.72 97	0.71 174	3.06 289	0.11 108	5.13 245	1.03 224	5.07 387	0.54 297	0.00 1	0.00 1	1.73 380	3.16 387

FADNet	1.38 241	1.42 326	5.62 332	0.03 58	0.06 156	2.56 286	0.16 220	4.66 247	1.64 218	0.35 43	0.11 60	1.66 211	1.05 252	5.64 267	1.59 251	0.18 360	0.02 216	0.01 320	0.01 238	0.52 361	0.23 186

Ntro	3.66 349	2.08 360	4.34 282	7.58 391	4.53 387	6.25 360	0.72 311	5.35 289	1.65 219	0.48 71	1.77 251	2.68 270	1.25 266	5.10 243	2.31 284	8.72 394	0.31 279	2.13 386	0.05 272	9.73 391	6.18 394

ADCRef	2.57 327	1.40 324	7.90 364	0.11 170	0.11 191	4.71 345	0.74 312	5.45 301	1.66 220	3.15 311	1.65 247	1.61 203	2.25 308	4.54 214	15.56 388	0.03 326	0.00 1	0.01 320	0.10 293	0.27 318	0.23 186

AdaStereo	0.76 88	0.12 18	1.73 48	0.05 96	0.00 1	1.46 164	0.23 244	5.16 280	1.66 220	1.19 164	0.37 125	1.54 196	0.17 135	0.86 92	0.54 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.08 80
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
ETE_ROB	1.42 249	1.04 286	3.10 221	0.02 39	0.03 122	1.81 252	0.22 241	4.73 251	1.67 222	4.77 342	1.43 234	2.77 273	0.08 84	4.23 195	2.20 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.20 174

Any-RAFT	0.76 88	0.13 23	1.46 17	0.03 58	0.01 59	2.76 296	0.08 185	4.09 191	1.69 223	1.08 150	0.26 100	1.95 230	0.31 169	0.95 97	0.09 12	0.01 292	0.20 268	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.08 80

BEATNet_4x	1.24 205	1.45 327	5.03 313	0.58 284	0.02 104	1.34 129	0.09 196	5.29 286	1.69 223	2.01 246	0.25 95	1.18 181	0.44 196	2.11 146	2.70 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.54 252

G-Net	3.58 342	0.58 191	5.14 319	1.61 366	1.86 370	10.46 378	1.85 344	3.24 119	1.69 223	8.68 369	11.81 369	6.03 350	7.62 375	4.82 230	5.52 339	0.08 347	0.12 257	0.07 352	0.15 307	0.16 265	0.16 147

XPNet_ROB	1.41 247	0.81 239	2.75 200	0.04 82	0.01 59	1.70 241	0.17 223	4.14 200	1.69 223	4.12 332	1.10 214	1.58 200	0.52 202	5.13 245	4.07 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 220	0.25 196

NCC-stereo	2.09 300	1.02 281	4.78 302	0.10 158	0.26 255	2.33 276	0.13 213	5.82 322	1.70 227	2.98 304	3.18 304	4.63 330	5.69 367	6.26 282	2.76 298	0.05 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.14 136

Abc-Net	2.09 300	1.02 281	4.78 302	0.10 158	0.26 255	2.33 276	0.13 213	5.82 322	1.70 227	2.98 304	3.18 304	4.63 330	5.69 367	6.26 282	2.76 298	0.05 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.14 136
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TestStereo1	0.96 144	0.91 253	2.21 137	0.24 219	0.42 290	1.31 116	0.02 73	4.10 193	1.71 229	0.47 64	1.64 245	0.20 69	1.20 258	3.55 173	0.36 113	0.00 1	0.27 274	0.00 1	0.00 1	0.19 285	0.32 212

SA-5K	0.96 144	0.91 253	2.21 137	0.24 219	0.42 290	1.31 116	0.02 73	4.10 193	1.71 229	0.47 64	1.64 245	0.20 69	1.20 258	3.55 173	0.36 113	0.00 1	0.27 274	0.00 1	0.00 1	0.19 285	0.32 212

DIP-Stereo	0.68 75	0.35 133	1.76 59	0.08 132	0.00 1	1.46 164	0.01 18	6.53 349	1.71 229	0.91 119	0.11 60	0.04 7	0.19 143	0.19 2	0.09 12	0.00 1	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.17 152
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DANet	1.96 290	0.24 96	3.72 259	0.78 321	0.48 299	2.65 293	0.34 280	3.94 170	1.71 229	4.35 335	1.56 242	5.09 341	0.56 207	6.97 325	5.99 343	0.01 292	0.00 1	0.00 1	0.01 238	0.04 111	0.66 269
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	2.23 315	0.92 258	3.10 221	0.88 331	0.08 173	2.25 268	3.25 359	4.61 241	1.71 229	2.55 288	9.98 363	2.56 266	1.47 279	7.52 345	2.98 307	0.00 1	0.04 227	0.02 338	0.08 285	0.14 246	0.42 241

DGSMNet	2.56 326	1.15 301	7.39 357	1.34 360	2.02 376	3.20 309	3.97 368	6.11 336	1.72 234	1.52 202	2.72 295	3.23 297	0.63 221	4.74 220	2.39 288	1.12 377	1.53 387	1.54 383	1.32 396	1.40 378	2.10 379

iResNet	1.20 195	0.77 232	3.37 237	1.01 342	0.01 59	2.00 260	0.01 18	4.44 224	1.74 235	1.88 232	1.09 212	0.35 85	0.35 175	4.22 194	2.44 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 186	0.26 200

RAFT-Stereo + iAFF	0.90 120	0.95 263	1.93 99	0.06 114	0.92 344	1.24 88	0.02 73	3.30 124	1.75 236	1.23 173	2.58 292	0.43 94	0.16 131	0.68 65	0.82 195	0.00 1	0.70 308	0.00 1	0.00 1	0.23 299	1.05 306

STTStereo	0.98 153	0.62 203	3.78 263	0.25 224	0.15 211	1.44 156	0.10 203	3.57 131	1.75 236	1.46 197	0.19 81	1.74 217	0.44 196	3.47 170	0.54 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.05 57

UDGNet	0.44 19	0.91 253	1.89 94	0.04 82	0.00 1	1.15 59	0.02 73	0.75 13	1.77 238	0.45 61	0.07 54	0.06 27	0.02 16	1.62 129	0.11 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.01 10

ccnet	1.96 290	0.68 214	3.59 248	0.26 228	0.19 221	3.68 326	1.55 339	4.89 260	1.77 238	2.68 295	3.92 321	3.44 303	1.72 293	5.02 240	5.22 336	0.06 342	0.00 1	0.09 355	0.01 238	0.13 238	0.32 212

RGC	2.11 304	0.95 263	4.61 296	0.08 132	0.29 266	3.34 316	0.11 205	5.40 297	1.78 240	3.93 329	4.52 329	5.20 345	3.05 332	5.78 269	2.78 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.18 159

LALA_ROB	1.55 265	1.07 291	2.99 217	0.02 39	0.06 156	3.20 309	0.49 293	4.07 189	1.80 241	3.79 326	0.66 170	4.51 326	0.25 158	3.82 184	4.07 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 197	0.11 117

DISCO	2.03 294	0.45 157	2.82 205	0.72 309	0.53 302	5.13 350	0.01 18	6.01 332	1.81 242	2.31 266	0.91 201	6.43 355	0.87 246	8.57 367	3.67 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.17 152

TransformOpticalFlow	1.53 262	0.40 148	3.46 241	0.66 299	0.07 164	1.56 197	0.09 196	4.35 220	1.86 243	1.72 224	2.27 272	3.53 308	3.04 331	6.93 320	0.49 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.10 110

EAI-Stereo	1.50 257	0.16 38	1.53 24	0.25 224	0.91 343	2.30 274	4.98 377	6.09 335	1.87 244	1.38 189	5.56 338	0.49 100	0.59 212	1.21 107	0.83 197	0.00 1	0.31 279	0.00 1	1.09 395	0.02 35	0.56 259

DMCA	0.87 111	0.52 178	3.24 230	0.01 9	0.01 59	1.30 114	0.02 73	3.69 138	1.87 244	2.29 264	0.17 67	1.71 214	0.10 100	0.76 74	1.42 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.12 123

s12784h	0.67 70	0.17 46	1.87 89	0.02 39	0.00 1	1.16 62	0.03 121	4.08 190	1.89 246	1.04 144	1.59 244	0.05 20	0.02 16	1.25 113	0.12 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.02 23

ac_64	1.28 220	0.43 154	2.90 211	0.18 189	0.25 246	1.52 186	0.03 121	5.58 304	1.89 246	0.92 123	0.53 154	4.86 335	0.45 199	5.01 239	0.88 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 197	0.06 65

StereoDRNet	1.66 272	1.21 306	5.39 328	0.06 114	0.11 191	2.49 282	1.06 328	5.28 285	1.89 246	3.60 323	0.63 165	2.28 254	0.64 224	4.70 217	3.25 313	0.00 1	0.03 223	0.00 1	0.01 238	0.15 257	0.36 222

DLCB_ROB	1.38 241	0.60 196	1.96 102	0.10 158	0.00 1	1.53 188	0.23 244	4.02 181	1.91 249	3.54 320	1.97 260	3.40 301	0.30 165	4.91 233	2.97 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.12 123

GwcNet	1.96 290	1.51 332	7.43 359	0.30 234	1.20 357	4.13 332	0.61 304	4.45 225	1.92 250	1.53 203	2.31 273	3.93 322	0.54 203	5.50 258	3.16 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 238	0.39 346	0.24 190

NVstereo2D	1.25 208	0.34 131	5.21 323	0.09 148	0.03 122	1.61 214	0.23 244	4.95 267	1.92 250	1.05 145	0.38 128	2.53 265	0.61 214	5.36 255	0.44 134	0.00 1	0.10 253	0.00 1	0.03 258	0.04 111	0.19 162

HSM-Net_RVC	1.51 258	0.11 13	1.93 99	0.00 1	0.01 59	1.91 258	0.05 161	7.86 374	1.93 252	3.77 325	3.76 317	3.16 292	0.36 177	4.34 201	0.83 197	0.01 292	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.11 117
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CoDeX	1.03 166	0.45 157	2.50 185	0.06 114	0.20 225	1.51 183	0.20 232	6.54 350	1.96 253	0.73 98	0.68 173	1.04 169	0.31 169	3.86 185	0.38 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.07 75

RALAANet	0.68 75	1.09 294	2.29 149	0.03 58	0.01 59	0.93 18	0.03 121	2.65 74	1.97 254	1.19 164	0.39 132	0.15 67	0.30 165	1.27 114	0.75 187	0.00 1	0.25 269	0.00 1	0.09 288	0.19 285	0.03 36

ARAFT	1.27 219	1.38 322	4.73 299	0.08 132	0.00 1	1.67 236	0.04 149	5.52 303	1.98 255	3.02 307	0.59 162	0.47 99	0.11 108	4.87 232	0.38 124	0.00 1	0.03 223	0.00 1	0.00 1	0.25 307	0.25 196

Sa-1000	1.23 203	0.79 235	2.16 132	0.00 1	0.40 285	1.36 133	0.03 121	5.00 269	2.01 256	1.11 156	5.38 336	0.61 109	0.15 126	4.18 189	0.37 123	0.00 1	0.54 297	0.00 1	0.16 313	0.15 257	0.16 147

SST-Stereo	1.12 181	0.10 10	1.98 103	0.85 328	0.24 242	1.72 243	0.56 302	2.10 58	2.01 256	1.19 164	1.07 210	1.57 197	1.88 301	6.92 318	0.24 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.02 23

DAS	1.40 245	0.11 13	2.83 206	0.04 82	0.01 59	1.31 116	1.14 331	4.51 229	2.02 258	4.84 344	2.33 274	1.65 209	0.56 207	5.53 260	0.85 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.19 162

SepStereo	1.41 247	0.11 13	2.83 206	0.04 82	0.01 59	1.31 116	1.14 331	4.51 229	2.02 258	4.84 344	2.33 274	1.65 209	0.56 207	5.78 269	0.85 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.19 162

SA	1.02 165	0.85 242	2.22 139	0.00 1	0.42 290	1.31 116	0.01 18	4.74 253	2.04 260	0.50 74	0.95 204	0.30 83	1.30 270	4.24 197	0.42 133	0.00 1	0.47 289	0.00 1	0.17 321	0.16 265	0.30 208

FADNet-RVC	1.30 228	1.62 340	6.28 342	0.03 58	0.00 1	1.61 214	0.08 185	4.49 227	2.04 260	0.41 54	0.10 57	0.63 111	0.64 224	5.55 262	1.69 257	0.01 292	0.08 245	0.00 1	0.00 1	0.52 361	0.31 210

RYNet	1.76 278	0.81 239	4.24 278	0.34 238	0.10 187	2.62 292	0.07 179	5.36 292	2.08 262	1.38 189	0.35 121	4.71 334	1.35 271	6.73 306	4.61 332	0.00 1	0.05 232	0.00 1	0.00 1	0.05 123	0.33 217

MyStereo8	1.16 190	0.86 245	3.73 261	0.86 329	0.04 143	1.47 170	0.01 18	4.64 244	2.13 263	1.47 198	1.10 214	1.21 182	0.31 169	1.12 99	1.50 246	0.00 1	1.45 384	0.00 1	0.30 368	0.10 197	0.93 299

anonymity	0.99 155	0.18 50	1.80 65	0.39 247	0.67 327	0.74 13	0.01 18	5.09 274	2.13 263	1.34 184	1.30 227	0.80 144	1.62 291	0.82 87	0.64 171	0.03 326	0.59 301	0.00 1	0.48 380	0.02 35	1.15 313

ADStereo(finetuned)	0.98 153	0.65 210	4.66 297	0.03 58	0.00 1	1.25 95	0.01 18	3.99 178	2.16 265	2.65 290	0.30 108	0.09 48	2.33 311	0.58 45	0.45 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.41 237

STrans-v2	1.75 276	0.45 157	3.43 239	0.03 58	0.19 221	1.48 175	0.08 185	7.25 365	2.16 265	2.04 247	2.80 296	3.60 309	3.78 345	7.00 327	0.52 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.10 110

DCANet	0.84 104	0.65 210	3.63 250	0.03 58	0.00 1	1.25 95	0.01 18	3.99 178	2.16 265	2.66 293	0.31 111	0.09 48	0.48 201	0.57 44	0.45 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.41 237

cf-r	1.18 193	1.02 281	3.22 227	0.25 224	0.02 104	1.44 156	0.03 121	5.11 276	2.16 265	1.31 180	0.59 162	2.87 279	0.24 155	4.26 198	0.79 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 257	0.12 123

AASNet	1.05 170	1.11 295	3.12 223	0.05 96	0.00 1	1.73 245	0.05 161	5.73 313	2.17 269	1.10 154	1.84 255	0.94 158	0.19 143	1.16 101	1.37 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 334	0.16 147

whm_eth	0.81 95	0.77 232	4.13 273	0.03 58	0.00 1	1.26 101	0.02 73	4.05 185	2.20 270	0.35 43	2.47 289	0.13 61	0.11 108	0.28 8	0.14 35	0.00 1	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.28 206

DCANet-4	0.83 98	0.18 50	4.76 301	0.04 82	0.01 59	1.24 88	0.02 73	3.84 158	2.21 271	2.39 276	0.25 95	0.11 54	0.24 155	0.59 52	0.36 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.37 223

CVANet_RVC	1.37 240	0.82 241	3.23 229	0.54 278	0.11 191	1.48 175	0.46 290	4.01 180	2.23 272	3.33 315	1.34 230	1.51 195	0.37 179	6.38 288	0.69 181	0.01 292	0.00 1	0.00 1	0.05 272	0.19 285	0.62 266

111	1.00 158	1.05 287	3.63 250	0.01 9	0.04 143	1.20 70	0.16 220	4.50 228	2.24 273	1.32 181	1.15 220	2.00 234	0.31 169	0.59 52	0.79 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 197	0.84 287

Syn2CoEx	1.91 286	1.85 350	6.43 349	0.05 96	0.00 1	1.47 170	0.54 297	6.03 333	2.24 273	2.24 262	2.19 267	2.06 237	3.10 333	6.57 296	2.58 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 334	0.40 235

fast-acv-ft	1.54 263	0.86 245	4.85 304	0.11 170	0.12 196	3.88 327	0.28 261	2.97 97	2.26 275	0.96 128	3.49 312	2.97 283	1.23 264	3.47 170	2.75 297	0.04 332	0.01 189	0.04 347	0.04 270	0.44 351	0.08 80

RAFT + AFF	1.88 283	1.84 349	4.19 275	0.05 96	0.85 337	2.29 273	1.00 325	6.32 344	2.26 275	1.88 232	1.80 253	1.27 184	3.66 342	6.56 295	2.36 287	0.02 316	0.34 284	0.00 1	0.01 238	0.41 350	0.50 249

HCRNet	0.83 98	0.39 143	1.59 31	0.02 39	0.00 1	1.18 67	0.01 18	3.69 138	2.28 277	0.75 101	0.21 88	0.56 108	0.11 108	5.32 254	0.25 81	0.00 1	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.04 42

TDLM	1.32 232	0.90 251	2.42 175	0.61 289	0.03 122	1.59 203	2.04 347	3.73 142	2.29 278	1.70 223	0.94 203	1.07 174	0.67 230	6.49 293	1.12 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 282	0.54 252

DRN-Test	1.79 280	0.51 173	4.94 310	0.19 194	0.14 203	3.30 312	0.19 231	6.58 352	2.31 279	4.40 338	0.77 183	2.10 241	1.73 294	5.40 256	2.82 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 238	0.12 228	0.27 203

raft_robust	1.21 197	1.05 287	2.00 106	0.10 158	0.43 293	1.39 141	0.02 73	4.21 206	2.32 280	0.44 57	0.02 1	2.23 252	1.39 272	7.00 327	0.35 109	0.00 1	0.78 313	0.00 1	0.18 328	0.10 197	0.19 162

xxxx	2.26 317	0.43 154	2.30 151	0.01 9	0.68 329	1.47 170	0.00 1	6.56 351	2.32 280	1.56 205	2.07 266	1.07 174	0.06 63	4.81 229	18.87 394	0.00 1	1.11 356	0.00 1	0.21 341	0.06 133	1.65 345

ssnet_v2	1.33 236	0.64 209	2.83 206	0.06 114	0.03 122	2.08 265	0.36 283	5.88 325	2.33 282	2.52 287	0.88 198	3.06 289	0.54 203	1.75 135	3.30 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 307	0.13 131

Wz-Net-LNSev	1.60 270	1.48 331	8.20 368	0.03 58	0.03 122	3.95 329	0.13 213	4.89 260	2.33 282	0.92 123	0.31 111	3.64 312	1.40 273	2.90 157	1.50 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 197	0.20 174

222	3.11 335	0.43 154	2.10 126	0.02 39	0.45 295	1.57 200	0.01 18	6.44 346	2.34 284	1.73 225	2.24 271	0.52 105	0.07 73	4.95 236	36.29 412	0.00 1	1.07 346	0.00 1	0.21 341	0.06 133	1.65 345

Wz-Net-LNSev-Ref	1.86 282	1.13 298	5.96 336	0.02 39	0.00 1	5.00 348	0.29 268	5.31 288	2.38 285	2.65 290	1.15 220	2.32 261	1.95 303	5.59 264	3.35 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.14 136

PS-NSSS	1.25 208	0.85 242	2.77 202	0.05 96	0.03 122	1.40 145	0.01 18	5.04 271	2.38 285	1.34 184	2.80 296	0.65 114	0.06 63	6.36 287	0.91 213	0.18 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.01 10

CFNet	1.24 205	1.33 318	3.20 226	0.26 228	0.03 122	1.43 153	0.04 149	5.03 270	2.39 287	0.61 81	0.71 174	1.30 187	0.23 153	6.72 305	1.16 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 307	0.10 110

1111x	2.13 307	0.58 191	4.38 289	0.39 247	0.61 317	2.14 266	0.01 18	6.38 345	2.40 288	1.80 227	1.97 260	0.95 162	0.64 224	7.16 335	10.30 371	0.00 1	1.18 371	0.00 1	0.29 366	0.07 157	1.32 325

CBMV_ROB	2.06 296	0.31 120	2.72 197	0.63 294	0.00 1	2.83 300	0.88 317	5.24 284	2.41 289	4.28 334	6.16 344	3.07 291	3.47 340	5.81 271	2.69 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 123	0.56 259

SDNR	3.62 347	1.25 311	7.41 358	0.71 307	0.22 231	26.06 409	0.02 73	4.55 236	2.42 290	3.10 309	11.33 366	3.05 288	0.77 238	8.31 363	2.21 279	0.05 336	0.11 255	0.00 1	0.01 238	0.08 167	0.66 269

Wz-Net-SNSev	3.01 333	3.59 386	12.98 387	0.45 255	0.04 143	2.72 294	1.12 330	5.80 321	2.42 290	2.30 265	2.62 293	6.39 354	1.29 269	10.20 377	7.19 352	0.00 1	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.29 324	0.72 277

pmcnn	3.98 354	0.95 263	7.29 356	0.71 307	1.42 362	2.84 301	1.22 334	5.89 326	2.42 290	9.34 375	11.71 368	18.88 389	2.65 321	6.89 315	6.35 347	0.00 1	0.07 241	0.00 1	0.00 1	0.21 292	0.76 281

test_xeample	2.27 318	0.46 160	2.25 145	0.10 158	0.69 330	1.48 175	0.00 1	6.24 340	2.46 293	1.83 229	2.40 282	0.37 87	0.07 73	4.49 208	19.55 396	0.00 1	1.11 356	0.00 1	0.21 341	0.07 157	1.65 345

delet	1.31 229	0.61 201	2.64 195	0.05 96	0.17 216	2.84 301	1.00 325	4.88 259	2.46 293	1.38 189	1.37 231	1.62 205	0.90 248	4.52 211	1.48 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.08 80

SGM-Forest	2.15 308	0.50 166	2.42 175	0.19 194	0.25 246	3.47 322	2.38 353	4.53 233	2.46 293	5.64 354	3.99 326	3.74 314	2.22 306	6.99 326	3.08 310	0.01 292	0.02 216	0.00 1	0.00 1	0.05 123	0.98 302
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
edge stereo	2.06 296	0.42 153	4.20 276	0.14 179	0.09 179	1.82 253	0.51 294	5.38 293	2.48 296	3.45 319	3.96 325	8.28 365	1.80 299	5.90 272	2.30 283	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.16 265	0.19 162

RAFT-345	1.25 208	0.12 18	2.08 119	0.54 278	0.13 198	1.55 193	0.24 247	0.65 6	2.51 297	1.19 164	7.68 353	0.92 155	0.05 56	6.86 313	0.50 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1

hitnet-ft	1.26 217	0.71 218	2.37 162	0.04 82	0.00 1	1.39 141	0.21 238	3.94 170	2.53 298	1.61 213	1.11 216	4.21 324	0.36 177	4.83 231	1.65 254	0.01 292	0.00 1	0.03 343	0.00 1	0.11 220	0.08 80

dad	1.04 167	1.21 306	3.14 224	0.08 132	0.01 59	1.25 95	0.01 18	1.30 27	2.54 299	1.95 242	0.37 125	0.40 92	0.04 42	5.95 274	1.06 226	0.01 292	0.00 1	1.11 381	0.12 302	0.07 157	0.19 162

GASNet	1.77 279	2.50 370	7.05 354	0.47 262	0.02 104	1.50 179	0.20 232	4.55 236	2.55 300	0.98 129	1.48 238	2.24 253	1.57 288	6.25 281	3.41 318	0.00 1	0.05 232	0.00 1	0.00 1	0.55 364	0.12 123

ttt	1.79 280	0.32 124	2.41 167	0.58 284	0.26 255	1.64 229	0.00 1	6.26 342	2.57 301	1.91 235	2.39 281	1.39 190	0.11 108	5.55 262	7.97 356	0.00 1	1.05 344	0.00 1	0.16 313	0.06 133	1.14 311

NOSS_ROB	1.47 254	0.49 165	2.40 165	1.00 339	0.17 216	2.56 286	0.01 18	4.86 257	2.62 302	2.32 267	1.74 249	2.79 275	0.02 16	6.96 324	0.60 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.73 278

RASNet	1.75 276	0.71 218	2.93 212	0.20 208	3.20 383	1.75 246	0.26 253	3.87 162	2.64 303	0.98 129	1.46 237	5.25 348	1.67 292	6.73 306	2.81 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.47 243

RP	2.09 300	0.90 251	3.88 266	0.22 210	0.61 317	1.72 243	0.94 320	4.97 268	2.65 304	3.87 327	5.63 339	4.44 325	4.28 352	4.99 238	2.35 286	0.01 292	0.00 1	0.00 1	0.01 238	0.20 289	0.13 131

MDST_ROB	3.81 352	0.21 83	4.29 281	2.64 379	1.45 364	13.85 386	1.02 327	8.06 377	2.67 305	15.14 394	8.81 358	2.70 271	1.55 285	9.31 370	3.90 323	0.03 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.63 267

SMFormer	1.31 229	0.30 114	2.08 119	0.47 262	0.02 104	1.04 27	0.01 18	5.75 316	2.69 306	1.65 215	2.43 284	0.91 150	0.02 16	4.75 223	2.20 276	0.00 1	0.88 324	0.00 1	0.14 305	0.06 133	0.76 281

tta	1.32 232	0.30 114	2.08 119	0.47 262	0.02 104	1.04 27	0.01 18	5.75 316	2.69 306	1.65 215	2.43 284	0.91 150	0.02 16	4.75 223	2.20 276	0.00 1	0.88 324	0.00 1	0.14 305	0.09 186	0.92 295

qqq1	1.25 208	0.30 114	2.08 119	0.47 262	0.02 104	1.04 27	0.01 18	5.75 316	2.69 306	1.65 215	2.43 284	0.91 150	0.02 16	4.75 223	0.88 206	0.00 1	0.88 324	0.00 1	0.11 296	0.09 186	0.92 295

fff1	1.25 208	0.30 114	2.08 119	0.47 262	0.02 104	1.04 27	0.01 18	5.75 316	2.69 306	1.65 215	2.43 284	0.91 150	0.02 16	4.75 223	0.88 206	0.00 1	0.88 324	0.00 1	0.11 296	0.09 186	0.92 295

ADCP+	3.18 338	1.81 345	11.33 383	0.07 124	0.20 225	5.83 357	2.80 355	4.60 240	2.69 306	1.68 221	0.28 102	3.75 315	3.14 335	6.82 310	17.90 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 289	0.56 259

AnyNet_C32	4.41 361	3.74 388	15.17 392	0.48 270	0.51 301	5.99 359	6.52 395	5.30 287	2.72 311	6.86 358	3.66 316	5.21 346	3.19 336	7.42 341	19.54 395	0.08 347	0.04 227	0.20 366	0.09 288	0.67 372	0.76 281

AF-Net	2.51 324	1.12 296	5.46 330	0.01 9	0.13 198	2.03 262	0.47 291	7.04 362	2.74 312	4.09 331	10.64 365	4.99 338	2.94 326	4.94 235	3.28 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 277	0.15 143

CC-Net-ROB	2.09 300	1.17 302	3.97 270	1.52 365	0.23 237	3.35 317	0.05 161	5.09 274	2.74 312	1.09 152	1.40 233	0.97 164	0.18 139	6.66 302	0.87 203	1.46 382	1.64 389	7.13 389	0.00 1	1.67 379	0.54 252

PASM	2.20 312	1.85 350	10.33 379	1.00 339	0.41 287	1.98 259	0.90 319	3.85 159	2.76 314	4.38 336	1.53 240	3.49 307	1.54 282	6.60 297	2.43 289	0.14 356	0.02 216	0.00 1	0.03 258	0.33 331	0.39 233

mmx	2.08 298	0.50 166	4.37 284	0.46 256	0.03 122	1.60 207	0.03 121	6.21 337	2.77 315	1.57 207	2.38 276	2.14 243	0.38 181	7.65 348	9.02 361	0.00 1	1.08 347	0.00 1	0.17 321	0.06 133	1.25 320

xxx	2.08 298	0.50 166	4.37 284	0.46 256	0.03 122	1.60 207	0.03 121	6.21 337	2.77 315	1.57 207	2.38 276	2.14 243	0.38 181	7.65 348	9.02 361	0.00 1	1.08 347	0.00 1	0.17 321	0.06 133	1.25 320

GANetREF_RVC	1.25 208	1.39 323	4.10 272	0.10 158	0.00 1	2.25 268	0.18 228	4.68 249	2.78 317	0.69 89	0.34 114	1.87 223	0.65 227	5.07 241	0.68 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 167	0.07 75
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
NaN_ROB	2.33 321	1.31 316	4.55 293	0.32 236	0.30 278	3.13 308	5.01 380	4.57 238	2.78 317	5.49 352	1.73 248	2.28 254	1.98 304	7.48 343	4.32 329	0.01 292	0.06 238	0.03 343	0.09 288	0.20 289	0.88 292

CBMV	1.97 293	0.56 188	2.61 191	0.46 256	0.07 164	2.91 304	4.18 370	4.58 239	2.78 317	5.50 353	2.21 269	2.84 278	2.94 326	4.75 223	2.31 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 257	0.60 263
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AANet_RVC	1.95 288	1.64 341	4.89 305	0.09 148	0.00 1	1.24 88	0.01 18	3.93 169	2.82 320	2.32 267	4.64 331	3.61 310	0.19 143	7.61 346	4.73 334	0.60 369	0.19 267	0.00 1	0.00 1	0.11 220	0.47 243

Wz-Net-MNSev	2.17 310	1.90 354	7.77 362	0.02 39	0.01 59	4.60 343	2.08 348	5.70 312	2.83 321	4.02 330	1.50 239	1.87 223	2.53 318	5.10 243	3.04 309	0.00 1	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.14 246	0.31 210

ADLNet	1.35 238	0.55 182	2.95 213	0.01 9	0.05 151	2.22 267	0.11 205	5.06 273	2.83 321	2.42 280	2.19 267	2.63 269	0.68 232	3.59 176	1.37 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 277	0.27 203

iResNet_ROB	1.22 201	1.37 320	2.59 188	0.14 179	0.00 1	1.38 140	0.04 149	7.36 368	2.85 323	1.07 149	1.24 224	0.93 157	0.11 108	4.28 199	0.84 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 228	0.11 117

MyStereo04	1.01 160	0.51 173	3.49 243	0.03 58	0.34 282	1.66 231	0.02 73	4.18 204	2.93 324	1.10 154	0.03 29	1.30 187	0.58 211	1.32 116	1.02 223	0.00 1	1.19 372	0.00 1	0.18 328	0.03 90	0.37 223

Anonymous Stereo	2.31 320	1.93 356	10.83 382	0.65 298	0.22 231	1.66 231	4.27 373	4.51 229	2.99 325	3.12 310	1.87 256	1.95 230	0.11 108	7.17 336	4.68 333	0.01 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 220	0.20 174

PA-Net	1.56 267	1.13 298	5.13 317	0.07 124	0.17 216	1.46 164	0.53 296	4.73 251	3.04 326	0.92 123	1.30 227	2.29 258	0.62 219	6.63 299	3.00 308	0.01 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 157	0.15 143
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ADLNet2	1.52 261	0.79 235	3.51 244	0.01 9	0.69 330	1.26 101	0.26 253	4.84 256	3.10 327	1.67 219	3.23 306	4.17 323	0.80 242	4.77 228	1.00 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 298	0.12 123

FAT-Stereo	1.95 288	0.23 92	3.66 255	0.18 189	0.03 122	1.80 251	0.94 320	5.35 289	3.11 328	4.23 333	5.00 333	5.22 347	2.76 324	5.07 241	1.09 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 123	0.17 152

DispFullNet	8.26 380	24.76 413	14.96 391	14.77 406	7.78 398	5.23 351	0.09 196	5.67 310	3.16 329	9.01 373	4.87 332	6.15 352	10.66 386	10.44 380	4.54 331	2.54 385	0.33 281	15.59 403	4.84 406	13.17 404	6.59 395

ADCPNet	3.94 353	1.47 330	14.87 390	0.11 170	0.45 295	7.19 363	2.23 351	5.42 298	3.18 330	4.53 340	2.03 264	7.48 364	5.27 363	7.05 331	14.73 385	0.02 316	0.74 311	0.04 347	0.91 394	0.23 299	0.85 289

pcwnet_v2	1.36 239	0.21 83	5.89 335	0.15 184	0.01 59	1.78 249	0.02 73	5.77 320	3.19 331	1.69 222	1.94 259	2.00 234	0.79 241	3.09 161	0.33 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 238	0.04 111	0.27 203

MyStereo05	1.01 160	0.47 162	3.36 236	0.03 58	0.14 203	1.53 188	0.02 73	4.11 196	3.37 332	1.43 194	0.03 29	1.27 184	0.39 191	1.39 119	0.97 217	0.00 1	1.10 354	0.00 1	0.16 313	0.02 35	0.37 223

FBW_ROB	2.74 330	1.02 281	4.72 298	0.43 253	0.18 219	4.35 339	0.18 228	7.28 367	3.50 333	3.57 321	3.38 310	4.86 335	1.22 263	11.70 387	5.76 340	0.17 359	0.08 245	0.59 375	0.12 302	0.28 321	1.40 329

SPS-STEREO	3.67 350	1.46 328	4.23 277	0.36 240	0.23 237	3.93 328	1.20 333	6.67 355	3.50 333	11.05 379	8.81 358	9.53 371	4.63 355	9.10 368	7.25 353	0.01 292	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.13 238	1.28 323
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCL	3.64 348	1.54 334	8.53 373	0.26 228	0.28 265	7.37 364	4.49 375	5.42 298	3.61 335	4.79 343	3.85 320	5.14 343	4.47 353	6.28 284	15.73 389	0.05 336	0.01 189	0.11 359	0.13 304	0.34 334	0.33 217

stereogan	2.38 322	0.59 193	5.05 314	0.01 9	0.09 179	8.26 372	0.58 303	4.92 264	3.65 336	4.68 341	4.60 330	6.43 355	2.39 313	5.27 250	0.72 185	0.00 1	0.01 189	0.01 320	0.00 1	0.27 318	0.13 131

MFN_U_SF_RVC	4.10 356	2.36 366	12.04 384	1.00 339	0.27 260	10.31 377	0.51 294	8.83 379	3.69 337	4.90 346	3.30 308	9.33 370	3.43 339	8.28 361	9.42 365	0.41 368	0.53 296	0.52 371	0.81 387	0.90 375	1.05 306

ADCMid	4.33 359	2.40 368	13.81 389	0.23 214	0.40 285	4.90 347	1.23 335	5.73 313	3.73 338	11.06 380	3.94 323	6.67 359	5.11 359	7.11 332	18.03 392	0.12 354	0.08 245	0.55 372	0.46 377	0.61 367	0.49 248

STTRV1_RVC	2.03 294	0.39 143	5.14 319	0.34 238	0.01 59	2.50 283	0.34 280	6.44 346	3.75 339	0.86 114	5.12 334	1.63 207	1.08 253	7.64 347	1.58 250	1.07 374	2.64 406	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 42

MFMNet_re	2.39 323	1.65 342	6.10 339	3.04 381	0.90 342	2.34 278	0.98 323	4.77 255	3.79 340	6.95 359	7.08 351	1.84 222	3.79 346	2.53 149	1.57 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 307	0.26 200

Wz-Net-TNSev	4.36 360	6.36 397	22.98 397	0.22 210	0.06 156	7.00 362	3.45 362	7.46 370	3.81 341	2.12 253	0.63 165	7.29 363	5.11 359	9.87 375	9.72 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 256	0.36 340	0.66 269

MFN_U_SF_DS_RVC	3.61 345	3.47 381	9.32 375	0.19 194	0.30 278	13.80 385	7.49 399	5.15 277	3.95 342	3.06 308	3.94 323	4.60 328	1.20 258	8.49 365	2.79 302	0.70 370	1.22 374	0.04 347	0.84 388	0.50 356	1.23 317

WCMA_ROB	5.16 365	1.07 291	4.40 290	0.66 299	0.69 330	6.28 361	3.63 365	5.39 295	4.05 343	14.77 393	19.39 389	15.46 382	10.72 387	7.67 352	6.77 351	0.19 362	0.27 274	0.18 365	0.20 336	0.18 282	1.23 317

MSMD_ROB	5.26 367	0.52 178	3.22 227	0.15 184	0.01 59	8.63 374	1.06 328	4.76 254	4.16 344	13.72 387	26.77 402	13.87 379	15.95 395	7.89 356	3.94 324	0.11 352	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.06 133	0.34 219

AnyNet_C01	7.15 378	5.48 395	37.47 406	1.08 346	0.59 314	11.50 381	6.49 394	6.93 357	4.31 345	8.06 366	9.11 360	8.72 367	4.06 348	14.50 393	21.97 404	0.11 352	0.08 245	0.24 368	0.09 288	1.11 376	1.07 309

Consistency-Raft	1.48 255	0.96 267	5.40 329	0.36 240	0.31 280	1.66 231	0.11 205	4.30 219	4.32 346	0.47 64	5.99 342	0.86 147	2.09 305	1.19 104	1.31 235	0.03 326	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.27 318	0.02 23

SGM_RVC	4.67 363	0.61 201	2.62 193	1.13 347	0.29 266	7.96 370	2.60 354	7.55 371	4.36 347	12.34 384	9.95 362	15.94 384	8.56 377	10.88 383	6.38 348	0.22 363	0.25 269	0.20 366	0.23 348	0.32 329	0.92 295
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SAMSARA	4.31 358	1.94 357	7.80 363	1.96 373	1.40 361	10.65 379	7.35 396	7.17 363	4.49 348	8.27 367	3.58 314	10.58 372	3.75 343	7.87 355	6.66 349	0.01 292	1.09 350	0.00 1	0.23 348	0.26 313	1.19 315

FCDSN-DC	5.38 368	0.65 210	3.19 225	0.24 219	0.46 298	5.71 354	1.61 340	5.83 324	4.51 349	14.74 392	22.03 395	20.43 391	13.01 392	8.48 364	6.00 344	0.02 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 157	0.52 250
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RainbowNet	5.23 366	4.09 391	4.92 309	9.61 396	6.18 390	5.26 353	3.48 363	7.68 373	4.58 350	1.94 241	3.02 299	4.67 332	3.42 338	5.90 272	2.01 269	9.59 396	2.19 395	8.45 392	0.20 336	10.52 394	6.82 396

CSAN	3.10 334	1.72 344	5.85 334	0.37 243	0.14 203	4.15 334	3.91 367	4.94 266	4.65 351	6.43 357	6.29 346	4.62 329	5.17 361	8.13 358	4.85 335	0.02 316	0.03 223	0.03 343	0.05 272	0.26 313	0.48 247

DPSNet	3.98 354	1.01 280	12.58 385	0.74 316	0.55 304	5.24 352	1.53 338	12.44 387	4.82 352	2.89 301	0.97 206	6.37 353	11.43 389	8.20 359	8.61 359	0.09 349	0.51 294	0.11 359	0.38 375	0.35 338	0.83 286

XQC	3.16 337	2.00 358	7.71 361	0.97 338	0.67 327	5.07 349	0.69 309	6.58 352	4.95 353	5.04 348	1.98 263	4.99 338	3.12 334	7.96 357	10.02 370	0.00 1	0.63 303	0.00 1	0.18 328	0.36 340	0.38 232

PWC_ROB	3.30 340	1.83 347	8.47 371	0.62 293	0.56 307	1.31 116	0.39 284	4.53 233	5.05 354	7.66 364	15.14 375	3.37 298	2.43 314	6.86 313	6.74 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 357	0.54 252

WZ-Net	4.64 362	2.57 371	25.72 400	0.10 158	0.09 179	3.07 306	2.08 348	6.59 354	5.41 355	6.08 355	4.09 327	7.02 362	6.04 370	11.64 384	11.45 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 292	0.61 264

S-Stereo	2.12 306	0.32 124	6.30 343	0.24 219	0.22 231	2.51 284	1.83 343	5.38 293	5.55 356	2.46 283	5.91 341	2.81 276	0.71 234	5.19 248	2.45 291	0.00 1	0.02 216	0.00 1	0.00 1	0.07 157	0.37 223

NVStereoNet_ROB	4.22 357	2.29 363	6.13 341	1.40 363	1.14 356	2.84 301	0.97 322	5.67 310	5.66 357	5.25 349	14.28 374	12.40 375	5.35 364	10.74 382	5.33 337	1.24 381	1.01 343	0.67 379	0.62 385	0.63 369	0.69 274
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
LRCNet_RVC	60.82 418	63.91 419	64.33 413	69.26 422	50.13 418	19.76 396	0.07 179	58.24 417	5.77 358	75.95 419	85.64 419	74.51 418	62.84 417	58.99 417	50.33 415	93.38 426	56.04 423	93.60 424	93.06 424	68.67 422	71.95 424

MeshStereo	6.09 371	0.97 270	3.59 248	0.26 228	0.14 203	7.68 368	2.02 346	10.42 382	5.77 358	20.76 402	19.69 391	22.78 395	10.56 385	10.29 378	6.16 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 324	0.41 237
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
RTSC	3.18 338	2.15 362	8.20 368	0.67 304	0.38 284	4.41 341	0.08 185	5.64 307	5.80 360	6.14 356	3.43 311	3.37 298	1.55 285	7.50 344	12.15 377	0.00 1	0.84 319	0.00 1	0.25 353	0.51 357	0.53 251

SGM+DAISY	6.27 373	3.62 387	9.36 376	2.30 374	2.34 377	9.12 376	6.38 392	6.98 361	6.00 361	14.26 388	15.55 377	14.02 380	9.84 382	9.45 372	8.56 357	1.21 379	1.60 388	0.58 373	0.86 391	0.63 369	2.74 381

PDISCO_ROB	2.54 325	1.40 324	5.07 316	1.06 345	2.01 375	8.28 373	0.17 223	7.96 376	6.01 362	1.48 199	1.75 250	3.67 313	1.25 266	7.74 354	2.07 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 346	0.42 241

ACVNet-4b	6.14 372	2.39 367	6.31 344	9.73 397	7.26 395	8.81 375	1.62 342	7.27 366	6.07 363	0.41 54	6.42 348	11.47 373	2.37 312	9.17 369	2.72 296	9.70 398	2.42 397	10.45 397	0.01 238	11.04 398	7.12 397

DualNet	1.91 286	0.50 166	4.37 284	0.46 256	0.03 122	1.60 207	0.03 121	3.81 147	6.87 364	1.57 207	2.38 276	2.14 243	0.38 181	1.73 132	9.02 361	0.00 1	1.12 358	0.00 1	0.17 321	0.10 197	1.86 369

ffm	1.46 252	0.50 166	4.37 284	0.46 256	0.03 122	1.60 207	0.03 121	3.81 147	6.87 364	1.57 207	2.38 276	2.14 243	0.38 181	1.73 132	0.12 25	0.00 1	1.12 358	0.00 1	0.17 321	0.10 197	1.86 369

ff1	2.20 312	0.50 166	4.37 284	0.46 256	0.03 122	1.60 207	0.03 121	3.81 147	6.87 364	1.57 207	2.38 276	2.14 243	0.38 181	7.65 348	9.02 361	0.00 1	1.12 358	0.00 1	0.17 321	0.10 197	1.86 369

tt1	1.23 203	0.37 140	2.41 167	0.41 250	0.45 295	3.33 315	0.02 73	3.81 147	6.87 364	0.71 91	0.80 188	0.06 27	0.40 192	1.73 132	0.12 25	0.00 1	1.12 358	0.00 1	0.00 1	0.10 197	1.86 369

ACVNet_1	6.79 377	2.72 375	6.97 353	9.78 398	7.38 397	7.67 367	2.29 352	10.50 383	6.93 368	4.51 339	5.39 337	13.21 377	6.34 372	7.02 330	3.31 316	9.70 398	2.48 399	10.85 399	0.11 296	11.41 400	7.23 398

FC-DCNN	6.44 374	0.46 160	3.25 231	0.54 278	0.56 307	8.01 371	1.37 336	8.76 378	7.15 369	19.35 400	22.25 397	22.72 394	15.44 394	10.37 379	7.93 355	0.00 1	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.64 268

LSM	7.83 379	2.59 372	24.93 399	4.71 386	40.61 416	3.55 323	5.22 383	5.91 327	7.48 370	10.86 378	13.66 373	4.55 327	3.92 347	7.72 353	5.88 342	0.02 316	0.26 272	0.00 1	0.00 1	0.30 326	14.53 412

xx1	1.29 224	0.36 135	2.41 167	0.50 272	0.29 266	3.40 318	0.02 73	4.02 181	7.67 371	0.71 91	0.83 191	0.73 130	0.15 126	1.60 126	0.12 25	0.00 1	1.13 363	0.00 1	0.23 348	0.06 133	1.57 338

cc1	1.29 224	0.36 135	2.41 167	0.50 272	0.29 266	3.40 318	0.02 73	4.02 181	7.67 371	0.71 91	0.83 191	0.05 20	0.61 214	1.59 125	0.12 25	0.00 1	1.13 363	0.00 1	0.03 258	0.10 197	1.86 369

ADCS	5.55 370	3.55 382	19.07 395	0.43 253	0.14 203	5.87 358	4.20 372	7.65 372	7.80 373	9.79 376	6.22 345	6.48 357	5.52 366	10.52 381	22.41 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 353	0.97 301

FINET	2.99 331	2.11 361	7.66 360	1.13 347	1.79 369	4.35 339	3.34 361	5.66 309	7.93 374	2.49 286	3.29 307	1.66 211	2.47 316	6.70 304	4.44 330	0.82 371	1.38 382	0.03 343	0.30 368	0.36 340	1.88 374

MADNet+	11.36 391	15.59 409	70.62 416	1.36 362	1.52 366	20.21 397	4.98 377	12.73 388	8.13 375	3.88 328	6.42 348	8.89 369	6.29 371	32.76 412	29.90 411	0.25 365	1.05 344	0.01 320	0.22 345	0.60 366	1.76 355

JetBlue	14.57 401	6.38 398	35.83 405	0.95 336	7.05 394	51.27 415	22.93 413	16.51 391	9.78 376	11.72 381	17.82 381	27.82 400	17.62 401	33.31 413	20.36 399	0.35 367	0.18 264	0.15 364	0.25 353	5.36 385	5.74 392

DeepPrunerF	2.71 329	1.57 338	16.51 394	0.22 210	0.33 281	1.45 160	0.28 261	6.26 342	9.92 377	1.25 175	0.44 141	1.98 232	1.61 290	7.33 338	4.17 328	0.00 1	0.01 189	0.07 352	0.10 293	0.33 331	0.29 207

MSC_U_SF_DS_RVC	5.48 369	3.14 380	10.56 380	0.47 262	0.29 266	24.98 406	8.65 403	6.24 340	9.96 378	4.38 336	8.16 355	8.42 366	2.44 315	9.46 373	6.27 346	1.11 376	1.70 391	0.33 369	0.47 379	1.16 377	1.35 326

SuperB	3.75 351	2.46 369	15.54 393	0.32 236	0.06 156	4.29 337	1.61 340	4.25 212	11.49 379	2.56 289	1.31 229	2.01 236	1.86 300	6.94 321	8.94 360	0.05 336	0.03 223	0.10 358	0.08 285	10.62 396	0.56 259

PWCDC_ROB	3.41 341	2.29 363	5.16 321	0.19 194	0.02 104	3.11 307	0.02 73	5.15 277	12.27 380	1.36 188	23.33 399	1.98 232	3.35 337	4.93 234	3.71 321	0.28 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.71 374	0.32 212

SHD	3.58 342	1.83 347	6.41 346	1.34 360	1.21 358	4.84 346	0.17 223	7.95 375	12.83 381	7.86 365	3.32 309	5.08 340	2.63 320	5.54 261	8.57 358	0.01 292	0.75 312	0.00 1	0.18 328	0.31 327	0.73 278

PWCK	9.63 385	6.94 401	19.91 396	6.25 388	0.22 231	22.62 401	14.62 410	12.15 386	13.48 382	14.34 389	13.17 372	13.25 378	8.40 376	16.14 395	11.57 376	6.38 390	0.26 272	2.41 387	0.11 296	8.57 388	1.74 353

ELAS	9.07 382	1.55 336	5.19 322	1.87 371	1.92 373	17.05 391	8.29 401	13.92 389	13.52 383	23.08 407	28.56 407	18.59 388	16.90 398	12.06 389	13.39 382	0.91 372	1.32 380	0.65 378	0.59 383	0.68 373	1.31 324
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	6.66 376	1.34 319	34.37 404	0.66 299	1.93 374	2.04 264	3.59 364	3.08 108	14.92 384	20.02 401	9.53 361	6.48 357	10.85 388	7.65 348	15.21 386	0.03 326	0.10 253	0.01 320	0.22 345	0.61 367	0.55 257

IMH-64-1	10.12 386	3.75 389	4.24 278	11.47 401	9.26 401	11.93 383	5.30 384	18.72 395	15.74 385	7.16 361	18.55 382	16.83 385	6.83 373	11.66 385	9.62 367	10.09 400	2.54 400	15.69 404	1.72 397	12.82 401	8.45 402

IMH-64	10.12 386	3.75 389	4.24 278	11.47 401	9.26 401	11.93 383	5.30 384	18.72 395	15.74 385	7.16 361	18.55 382	16.83 385	6.83 373	11.66 385	9.62 367	10.09 400	2.54 400	15.69 404	1.72 397	12.82 401	8.45 402

SANet	5.04 364	1.86 352	7.96 365	0.39 247	0.12 196	7.51 366	3.73 366	7.20 364	16.07 387	7.15 360	13.16 371	12.35 374	8.70 378	8.28 361	5.37 338	0.00 1	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.13 238	0.71 276

ELAS_RVC	8.75 381	1.59 339	6.34 345	1.91 372	1.87 371	11.67 382	12.14 408	10.75 384	16.11 388	22.55 406	21.45 393	18.49 387	18.29 402	14.17 392	12.53 378	0.92 373	1.32 380	0.70 380	0.46 377	0.53 363	1.25 320
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficientorigin	10.48 390	2.34 365	98.78 426	0.23 214	0.25 246	3.01 305	0.70 310	4.69 250	17.04 389	19.07 396	15.43 376	12.52 376	11.56 390	9.41 371	12.62 379	0.01 292	0.01 189	0.00 1	0.01 238	0.25 307	1.76 355

RTS	10.27 388	3.55 382	66.16 414	1.62 367	2.34 377	13.96 387	6.25 390	6.95 359	18.07 390	8.81 370	19.18 386	6.82 360	2.96 328	26.87 408	19.93 397	0.00 1	0.42 286	0.00 1	0.03 258	0.40 348	0.99 303

RTSA	10.27 388	3.55 382	66.16 414	1.62 367	2.34 377	13.96 387	6.25 390	6.95 359	18.07 390	8.81 370	19.18 386	6.82 360	2.96 328	26.87 408	19.93 397	0.00 1	0.42 286	0.00 1	0.03 258	0.40 348	0.99 303

SGM-ForestM	14.25 398	3.00 378	8.67 374	2.38 376	1.88 372	24.45 405	11.87 406	19.27 397	21.66 392	30.68 409	29.79 409	46.58 413	28.97 409	27.26 410	21.22 402	1.14 378	1.67 390	0.61 377	0.89 393	0.51 357	2.50 380

FADE	16.60 405	11.70 406	39.83 409	4.77 387	4.88 388	10.68 380	5.02 381	19.70 399	23.34 393	8.37 368	6.13 343	14.69 381	21.66 406	26.42 407	22.37 405	25.10 413	8.60 412	35.80 417	36.52 417	3.69 383	2.77 382

ACVNet_2	9.32 383	2.76 376	8.07 366	8.84 395	6.89 393	14.54 390	4.19 371	14.25 390	23.92 394	7.62 363	19.61 390	20.42 390	5.93 369	8.52 366	3.64 319	9.16 395	1.74 393	7.93 390	0.36 373	10.56 395	7.47 401

PVD	6.50 375	1.70 343	6.71 352	1.66 370	1.59 368	7.94 369	0.89 318	11.13 385	24.35 395	12.01 383	19.10 385	8.76 368	9.89 383	9.85 374	11.06 373	0.02 316	1.12 358	0.00 1	0.26 360	0.25 307	1.72 350

notaker	18.29 407	22.89 412	10.13 378	18.52 409	14.64 409	17.81 394	7.48 398	20.77 402	24.37 396	21.91 404	27.45 404	39.00 409	20.06 405	20.53 402	21.90 403	12.54 409	2.81 409	25.96 412	6.03 409	19.60 410	11.37 408

BEATNet-Init1	19.30 408	9.61 404	39.48 407	3.09 382	2.67 380	39.40 414	17.68 411	23.58 409	25.88 397	38.63 412	37.63 413	50.99 414	33.56 413	30.54 411	24.44 409	1.09 375	1.51 386	0.60 376	0.88 392	1.81 381	2.89 383

IMH	11.71 393	4.49 392	4.59 295	11.55 403	9.35 403	14.27 389	5.00 379	21.03 404	25.97 398	8.90 372	23.64 400	20.58 392	10.29 384	13.39 391	9.59 366	10.13 403	2.57 402	15.53 402	1.75 399	13.04 403	8.53 404

WAO-7	9.62 384	2.87 377	5.64 333	0.96 337	0.21 230	20.37 398	5.13 382	23.65 410	26.32 399	13.11 386	27.70 405	22.69 393	14.04 393	14.53 394	13.11 380	0.13 355	0.09 251	0.58 373	0.10 293	0.51 357	0.75 280

coex-ft	12.25 396	6.22 396	80.44 417	0.15 184	0.15 211	2.43 280	0.98 323	3.07 107	29.54 400	49.22 415	16.44 378	15.69 383	16.17 396	7.44 342	15.30 387	0.05 336	0.07 241	0.01 320	0.05 272	0.35 338	1.15 313

MANE	15.61 403	2.70 373	7.19 355	3.43 383	5.19 389	21.44 399	9.54 404	24.27 411	29.58 401	33.72 411	42.10 414	42.08 412	32.55 411	24.60 403	20.72 400	1.46 382	2.17 394	1.34 382	4.60 404	0.49 354	3.04 385

KSHMR	14.93 402	8.30 402	8.52 372	15.54 407	13.01 406	17.62 393	10.36 405	19.39 398	30.53 402	19.03 395	22.15 396	28.32 401	9.61 379	16.44 396	10.96 372	10.98 408	3.74 411	21.96 410	4.87 407	16.79 407	10.39 407

DPSimNet_ROB	26.59 413	21.34 411	28.49 401	25.34 414	19.24 412	25.03 407	28.61 415	30.13 414	30.91 403	33.36 410	29.60 408	33.91 406	28.18 408	25.99 406	42.58 413	17.84 411	15.40 414	25.41 411	22.86 415	21.10 413	26.45 417

LVE	11.75 394	3.56 385	5.48 331	10.38 399	8.28 399	22.54 400	7.53 400	17.01 393	32.01 404	9.26 374	23.28 398	23.43 396	9.72 380	11.79 388	7.81 354	10.09 400	2.62 405	11.07 400	0.59 383	11.18 399	7.44 400

JetRed	35.17 415	40.12 417	62.92 412	15.92 408	26.66 415	70.02 417	42.94 417	32.33 415	33.48 405	46.29 414	45.31 416	39.98 410	26.04 407	38.73 414	56.93 416	12.90 410	37.58 419	13.38 401	9.53 410	30.41 415	21.91 415

UNDER WATER-64	20.90 411	11.73 407	33.74 403	20.56 410	13.88 407	34.56 413	24.71 414	16.81 392	33.52 406	22.54 405	17.10 379	40.14 411	33.68 414	25.46 405	23.75 408	10.68 406	2.78 408	18.70 406	4.60 404	17.07 408	12.03 411

UNDER WATER	20.50 410	13.77 408	33.30 402	20.84 411	14.55 408	30.38 412	19.68 412	17.23 394	34.25 407	21.44 403	18.98 384	38.38 408	31.61 410	25.31 404	22.42 407	10.71 407	2.76 407	19.90 409	4.92 408	17.87 409	11.76 410

ktn	19.65 409	19.61 410	8.27 370	22.99 413	17.38 411	23.89 402	11.97 407	24.83 412	34.40 408	19.19 397	27.37 403	32.56 402	18.29 402	16.52 397	18.28 393	22.43 412	3.70 410	29.28 414	10.90 411	19.65 411	11.59 409

TorneroNet	16.83 406	6.92 400	6.68 351	14.15 405	12.07 404	27.63 410	8.39 402	21.53 405	37.64 409	14.70 391	32.94 410	33.55 405	18.95 404	19.68 400	20.80 401	10.39 405	2.61 404	19.77 408	3.45 401	15.42 406	9.28 405

TorneroNet-64	16.11 404	6.82 399	6.11 340	14.13 404	12.13 405	28.42 411	6.47 393	20.35 400	38.01 410	12.80 385	27.88 406	35.94 407	16.83 397	20.38 401	16.77 390	10.33 404	2.60 403	19.45 407	2.86 400	14.63 405	9.33 406

WAO-6	11.65 392	2.71 374	4.73 299	7.69 392	7.28 396	17.41 392	7.45 397	20.43 401	38.14 411	10.13 377	19.37 388	27.36 399	12.38 391	13.35 390	13.26 381	4.38 386	2.43 398	10.51 398	0.03 258	9.00 389	4.96 391

HanzoNet	30.55 414	30.82 415	24.44 398	22.40 412	19.25 413	25.74 408	14.00 409	29.76 413	40.45 412	43.57 413	44.15 415	55.63 416	46.26 415	43.79 415	45.27 414	28.35 415	9.71 413	30.23 415	16.18 413	23.20 414	17.85 413

Dean	12.08 395	3.10 379	8.10 367	10.98 400	8.34 400	18.85 395	5.53 386	21.57 406	40.96 413	11.81 382	21.91 394	25.74 398	9.74 381	8.20 359	5.76 340	9.65 397	2.35 396	9.94 393	0.65 386	10.97 397	7.40 399

WAO-8	14.47 399	5.06 393	6.42 347	8.00 393	6.65 391	23.95 403	2.97 356	23.01 407	45.08 414	19.24 398	34.86 412	33.07 403	17.51 399	17.59 398	14.38 383	5.22 388	0.86 321	10.06 394	0.85 389	10.25 392	4.34 389

Venus	14.47 399	5.06 393	6.42 347	8.00 393	6.65 391	23.95 403	2.97 356	23.01 407	45.08 414	19.24 398	34.85 411	33.07 403	17.51 399	17.59 398	14.38 383	5.22 388	0.86 321	10.06 394	0.85 389	10.25 392	4.34 389

LE_ROB	13.25 397	1.86 352	12.84 386	2.35 375	1.43 363	7.50 365	5.92 387	10.14 381	48.57 416	57.70 416	24.61 401	23.44 397	32.60 412	10.12 376	24.95 410	0.06 342	0.08 245	0.13 363	0.20 336	0.09 186	0.41 237

MADNet++	48.24 416	34.06 416	39.67 408	43.36 416	41.25 417	66.15 416	33.15 416	60.90 418	54.14 417	72.30 418	61.91 417	58.11 417	56.05 416	58.09 416	59.59 417	43.04 418	36.86 418	35.73 416	22.37 414	45.96 417	42.06 419

xxxxx1	76.86 421	82.53 421	93.06 421	61.86 419	67.25 420	95.91 422	95.20 422	75.90 419	81.13 418	82.69 420	86.70 420	89.27 419	87.62 419	85.18 419	86.89 420	55.21 419	54.91 420	60.27 420	72.48 421	60.77 419	62.32 420

tt_ll	76.86 421	82.53 421	93.06 421	61.86 419	67.25 420	95.91 422	95.20 422	75.90 419	81.13 418	82.69 420	86.70 420	89.27 419	87.62 419	85.18 419	86.89 420	55.21 419	54.91 420	60.27 420	72.48 421	60.77 419	62.32 420

ff	76.86 421	82.53 421	93.06 421	61.86 419	67.25 420	95.91 422	95.20 422	75.90 419	81.13 418	82.69 420	86.70 420	89.27 419	87.62 419	85.18 419	86.89 420	55.21 419	54.91 420	60.27 420	72.48 421	60.77 419	62.32 420

ASD4	55.67 417	67.80 420	50.61 411	44.70 417	58.12 419	92.14 420	98.24 426	55.49 416	86.70 421	58.61 417	65.05 418	51.13 415	64.00 418	59.18 418	67.96 418	26.48 414	30.21 416	26.86 413	29.22 416	43.04 416	37.90 418

PML	88.69 424	99.49 425	92.95 420	94.34 424	94.09 424	98.57 426	96.73 425	93.58 422	94.50 422	99.57 428	91.07 423	95.40 423	91.48 422	99.96 430	90.33 423	99.98 436	31.85 417	100.00 430	46.15 419	93.62 425	70.14 423

MEDIAN_ROB	96.88 425	99.41 424	98.74 425	94.82 425	94.30 425	93.21 421	90.85 420	95.70 424	94.83 423	97.65 426	97.67 425	98.31 424	96.57 425	94.60 422	93.95 425	99.78 434	98.28 425	99.99 428	99.90 427	99.50 430	99.57 428

tt	68.57 420	0.18 50	99.50 427	50.44 418	14.99 410	100.00 428	100.00 428	100.00 429	99.70 424	28.28 408	12.01 370	99.97 429	98.67 426	99.55 426	99.99 429	89.99 423	98.19 424	46.13 418	51.48 420	60.62 418	21.71 414

HaxPig	97.67 427	99.63 426	91.79 419	99.82 435	99.96 429	88.42 419	87.25 419	98.22 425	99.89 425	99.93 429	99.96 427	99.95 428	99.86 427	96.37 424	92.57 424	99.96 435	99.98 428	99.99 428	99.99 428	99.99 437	99.91 430

Anonymous_1	96.94 426	99.72 427	99.64 428	92.03 423	93.81 423	100.00 428	100.00 428	99.18 426	99.90 426	98.59 427	99.75 426	99.15 425	99.95 428	98.52 425	99.54 426	87.31 422	98.83 426	90.77 423	96.89 425	91.07 424	94.14 425

MyStereo03	99.94 436	100.00 432	100.00 432	99.73 432	100.00 431	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 432	99.08 429	100.00 429	100.00 430	100.00 429	99.98 432	99.94 431

MyStereo02	99.94 436	100.00 432	100.00 432	99.73 432	100.00 431	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 432	99.08 429	100.00 429	100.00 430	100.00 429	99.98 432	99.94 431

MyStereo	99.94 436	100.00 432	100.00 432	99.73 432	100.00 431	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 432	99.08 429	100.00 429	100.00 430	100.00 429	99.98 432	99.94 431

SPstereo	61.24 419	27.43 414	41.43 410	33.64 415	25.42 414	72.54 418	80.04 418	100.00 429	100.00 427	97.56 425	96.24 424	100.00 430	95.10 424	94.86 423	76.77 419	29.55 416	22.53 415	47.20 419	42.52 418	19.77 412	22.12 416

Selective-RAFT-Error	100.00 439	100.00 432	100.00 432	100.00 438	100.00 431	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 432	100.00 437	100.00 429	100.00 430	100.00 429	99.98 432	99.94 431

CasAABBNet	99.93 434	100.00 432	100.00 432	99.70 431	100.00 431	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 432	99.08 429	100.00 429	100.00 430	100.00 429	99.96 431	99.94 431

test_example2	98.82 428	99.97 431	99.97 429	99.95 437	99.97 430	99.48 427	99.97 427	94.95 423	100.00 427	100.00 430	100.00 428	93.49 422	93.63 423	99.93 429	99.91 427	100.00 437	99.77 427	96.68 425	98.65 426	100.00 438	100.00 438

LSM0	99.93 434	100.00 432	100.00 432	99.82 435	100.00 431	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 432	99.09 433	100.00 429	100.00 430	100.00 429	99.98 432	99.79 429

DPSMNet_ROB	99.43 433	99.92 429	99.98 430	96.44 429	100.00 431	100.00 428	100.00 428	99.82 428	100.00 427	95.92 423	100.00 428	99.26 426	100.00 429	99.77 427	99.99 429	98.36 428	100.00 429	99.86 426	100.00 429	99.38 428	99.98 437

DGTPSM_ROB	99.42 432	99.92 429	99.98 430	96.43 428	100.00 431	100.00 428	100.00 428	99.81 427	100.00 427	95.92 423	100.00 428	99.26 426	100.00 429	99.77 427	99.99 429	98.23 427	100.00 429	99.86 426	100.00 429	99.38 428	99.97 436

DPSM_ROB	99.05 429	100.00 432	100.00 432	95.92 426	98.77 427	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 432	93.10 424	100.00 429	100.00 430	100.00 429	95.46 426	97.74 426

DPSM	99.05 429	100.00 432	100.00 432	95.92 426	98.77 427	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 432	93.10 424	100.00 429	100.00 430	100.00 429	95.46 426	97.74 426

AVERAGE_ROB	99.26 431	99.81 428	97.70 424	100.00 438	100.00 431	96.38 425	91.35 421	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	99.98 431	99.97 428	100.00 437	100.00 429	100.00 430	100.00 429	100.00 438	100.00 438

Low-res two-view benchmark