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

GrayStereo	0.52 209	0.03 1	1.36 51	0.10 286	0.00 1	1.13 325	2.57 400	0.32 116	1.03 330	0.00 1	0.00 1	0.08 130	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

AEACV	0.45 180	0.04 2	1.15 24	0.69 385	0.94 390	0.91 199	0.00 1	0.70 162	0.27 80	0.39 336	0.05 259	0.01 7	0.10 257	0.45 160	0.04 91	0.00 1	0.90 370	0.00 1	0.32 405	0.08 233	2.01 404

riskmin	0.49 197	0.04 2	1.45 85	0.70 387	0.80 381	0.54 99	0.20 323	1.05 210	0.20 63	0.24 305	0.27 301	1.13 339	0.00 1	0.43 156	0.41 255	0.00 1	0.80 354	0.00 1	0.26 398	0.00 1	1.23 358

PSM-AAD	0.53 222	0.04 2	1.38 61	0.06 271	0.00 1	1.20 346	2.11 395	0.17 78	0.78 216	0.01 86	0.44 333	0.14 159	3.94 388	0.23 119	0.06 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 58

KYRaft	0.26 72	0.05 5	1.37 55	0.04 248	0.00 1	1.16 334	0.12 312	0.11 47	0.78 216	0.01 86	0.29 310	0.03 61	0.75 334	0.37 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 66

SST-Stereo	0.56 242	0.05 5	1.55 106	0.06 271	0.19 303	1.10 305	0.47 367	0.32 116	0.80 238	0.04 205	0.00 1	0.05 99	0.57 321	5.98 357	0.02 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

GMM-Stereo	0.22 48	0.05 5	2.03 213	0.08 279	0.00 1	1.12 316	0.13 313	0.09 43	0.79 230	0.01 86	0.00 1	0.03 61	0.10 257	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 43

ICVP	0.16 22	0.05 5	1.22 34	0.00 1	0.01 185	1.01 225	0.09 300	0.28 108	0.17 42	0.00 1	0.02 243	0.07 124	0.01 82	0.21 114	0.05 103	0.00 1	0.01 247	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)
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 81	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

knoymous	0.10 3	0.06 9	1.25 35	0.00 1	0.00 1	0.11 25	0.00 1	0.27 107	0.06 7	0.00 1	0.00 1	0.23 200	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 66

NF-Stereo	0.54 227	0.06 9	1.59 119	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 32	0.00 1	6.05 362	0.17 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

OCTAStereo	0.54 227	0.06 9	1.59 119	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 32	0.00 1	6.03 360	0.18 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

PSM-softLoss	0.55 235	0.06 9	1.89 187	0.27 345	0.00 1	1.08 277	0.25 333	0.12 54	1.06 334	0.03 185	0.01 162	0.02 32	0.01 82	5.92 353	0.18 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

KMStereo	0.55 235	0.06 9	1.89 187	0.27 345	0.00 1	1.08 277	0.25 333	0.12 54	1.06 334	0.03 185	0.01 162	0.02 32	0.01 82	5.92 353	0.18 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

NRIStereo	0.22 48	0.06 9	1.40 67	0.05 254	0.01 185	1.16 334	0.32 352	0.04 6	0.81 246	0.04 205	0.01 162	0.11 147	0.01 82	0.14 99	0.02 52	0.00 1	0.02 254	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.10 153

FTStereo	0.82 311	0.06 9	1.88 186	0.12 298	0.00 1	1.15 331	2.70 401	0.16 74	0.84 271	0.16 284	5.80 383	0.36 239	2.49 374	0.53 166	0.01 32	0.07 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

RAFT_R40	0.54 227	0.06 9	1.55 106	0.06 271	0.15 296	1.10 305	0.31 347	0.31 114	0.78 216	0.02 146	0.03 251	0.07 124	0.29 299	5.98 357	0.10 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

RE-Stereo	0.54 227	0.06 9	1.59 119	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 32	0.00 1	6.05 362	0.17 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

TVStereo	0.54 227	0.06 9	1.59 119	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 32	0.00 1	6.05 362	0.17 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

CRE-IMP	0.22 48	0.06 9	1.43 83	0.05 254	0.02 225	1.12 316	0.33 353	0.04 6	1.08 339	0.02 146	0.00 1	0.12 151	0.00 1	0.03 29	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.09 139

Prome-Stereo	0.28 78	0.06 9	1.40 67	0.10 286	0.00 1	1.16 334	0.02 237	0.39 127	0.88 312	0.02 146	0.52 340	0.05 99	0.69 328	0.28 137	0.07 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 66

EAI-Stereo	0.98 321	0.06 9	1.09 22	0.17 321	0.67 374	1.19 345	4.84 406	2.67 350	0.91 317	0.95 361	4.52 379	0.30 221	0.53 320	0.57 169	0.46 260	0.00 1	0.07 286	0.00 1	0.29 403	0.01 25	0.34 276

R-Stereo Train	0.22 48	0.06 9	1.64 132	0.00 1	0.00 1	0.76 164	0.00 1	1.57 267	0.17 42	0.02 146	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 66

RAFT-Stereo	0.22 48	0.06 9	1.64 132	0.00 1	0.00 1	0.76 164	0.00 1	1.57 267	0.17 42	0.02 146	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 66
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AE-Stereo	0.43 170	0.07 25	1.90 191	0.05 254	0.21 312	1.09 292	0.00 1	1.02 201	0.48 111	0.39 336	0.28 308	0.18 182	0.00 1	0.18 111	0.05 103	0.00 1	0.83 362	0.00 1	0.23 388	0.07 215	1.64 382

Any-RAFT	0.24 59	0.07 25	1.16 27	0.00 1	0.01 185	1.13 325	0.00 1	1.21 227	0.36 92	0.02 146	0.00 1	0.49 270	0.00 1	0.19 112	0.03 65	0.00 1	0.08 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 66

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 34	0.00 1	0.00 1	0.03 61	0.01 82	0.02 9	0.04 91	0.09 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.40 153	0.07 25	1.78 168	0.28 348	0.74 376	0.65 138	0.00 1	0.16 74	0.61 135	0.31 319	0.01 162	0.17 179	0.01 82	0.41 154	0.17 175	0.00 1	0.88 369	0.00 1	0.02 301	0.04 156	1.73 387

EGLCR-Stereo	0.43 170	0.07 25	1.21 33	0.58 373	0.65 371	1.64 368	0.31 347	1.15 221	0.19 61	0.43 339	0.02 243	0.00 1	0.02 128	0.38 151	0.14 162	0.00 1	0.66 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.11 356

DCANet-4	0.37 130	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 81	0.05 222	0.04 42	0.08 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 235

tt	48.09 418	0.07 25	27.39 411	1.35 397	0.00 1	100.00 430	100.00 428	100.00 429	96.65 424	0.15 281	0.01 162	97.98 428	87.03 424	2.52 232	99.87 429	82.90 425	94.64 424	16.21 418	20.93 420	33.72 418	0.29 262

BUS	0.38 138	0.07 25	0.98 12	0.00 1	0.00 1	1.88 373	0.00 1	2.67 350	0.82 252	0.30 315	0.09 276	0.64 289	0.00 1	0.06 70	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BSDual-CNN	0.35 113	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	0.09 276	0.35 234	0.03 170	0.06 70	0.51 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.29 83	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	0.03 170	0.06 70	0.51 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 43

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 66

Patchmatch Stereo++	0.18 28	0.07 25	1.40 67	0.05 254	0.01 185	1.08 277	0.07 287	0.05 12	0.75 165	0.02 146	0.00 1	0.05 99	0.00 1	0.03 29	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	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
PSM-adaLoss	0.18 28	0.07 25	1.40 67	0.05 254	0.02 225	1.08 277	0.08 295	0.05 12	0.75 165	0.02 146	0.00 1	0.07 124	0.00 1	0.04 42	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.18 28	0.07 25	1.40 67	0.05 254	0.02 225	1.08 277	0.06 282	0.05 12	0.75 165	0.02 146	0.00 1	0.07 124	0.00 1	0.04 42	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

ROB_FTStereo	0.18 28	0.07 25	1.40 67	0.05 254	0.02 225	1.08 277	0.06 282	0.05 12	0.75 165	0.02 146	0.00 1	0.03 61	0.00 1	0.04 42	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

HUI-Stereo	0.19 38	0.07 25	1.41 77	0.05 254	0.02 225	1.08 277	0.08 295	0.06 22	0.76 187	0.02 146	0.00 1	0.07 124	0.00 1	0.04 42	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.24 59	0.07 25	1.16 27	0.06 271	0.02 225	1.08 277	0.31 347	0.04 6	0.75 165	0.02 146	0.00 1	0.00 1	1.22 353	0.03 29	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.05 99

iGMRVC	0.18 28	0.07 25	1.40 67	0.05 254	0.03 242	1.08 277	0.07 287	0.06 22	0.75 165	0.02 146	0.00 1	0.05 99	0.00 1	0.04 42	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

RAFT-345	0.52 209	0.07 25	1.75 163	0.11 294	0.07 272	1.17 339	0.18 320	0.21 89	0.78 216	0.00 1	0.01 162	0.09 138	0.01 82	5.87 348	0.19 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

iRAFT	0.18 28	0.07 25	1.40 67	0.05 254	0.01 185	1.08 277	0.07 287	0.05 12	0.75 165	0.02 146	0.00 1	0.05 99	0.00 1	0.03 29	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

AnonymousM	0.18 28	0.07 25	0.80 4	0.04 248	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.20 87	0.65 142	0.06 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 141	0.02 52	0.00 1	0.19 300	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.18 212

RAFT-IKP	0.18 28	0.07 25	1.41 77	0.05 254	0.01 185	1.08 277	0.08 295	0.05 12	0.75 165	0.02 146	0.00 1	0.05 99	0.00 1	0.04 42	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

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 32	0.00 1	0.02 9	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 43
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
CES	0.10 3	0.08 48	0.73 2	0.00 1	0.00 1	0.20 36	0.01 178	0.08 35	0.75 165	0.01 86	0.00 1	0.08 130	0.03 170	0.03 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

CASS	0.10 3	0.08 48	1.10 23	0.00 1	0.00 1	0.13 30	0.01 178	0.15 69	0.18 52	0.21 294	0.00 1	0.02 32	0.02 128	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.03 66
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.27 75	0.08 48	1.16 27	0.10 286	0.30 333	0.04 8	0.00 1	0.55 145	0.08 9	0.42 338	0.13 284	0.49 270	0.57 321	0.27 131	0.30 221	0.00 1	0.33 316	0.00 1	0.23 388	0.01 25	0.43 294

DAS	0.55 235	0.08 48	1.79 171	0.00 1	0.00 1	0.09 22	0.00 1	1.54 262	0.85 294	1.16 367	0.00 1	0.24 203	0.03 170	4.66 316	0.31 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.14 191

SepStereo	0.50 202	0.08 48	1.79 171	0.00 1	0.00 1	0.09 22	0.00 1	1.54 262	0.85 294	1.16 367	0.00 1	0.24 203	0.03 170	3.84 286	0.31 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.14 191

PSMNet-ADL	0.39 146	0.08 48	0.96 10	0.00 1	0.00 1	1.02 231	0.00 1	0.72 169	0.16 34	0.00 1	0.10 280	0.48 263	0.01 82	3.60 277	0.37 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.23 235

AAGNet	0.99 323	0.08 48	1.59 119	0.15 309	0.27 329	1.14 330	0.27 343	0.06 22	0.78 216	0.01 86	0.00 1	0.01 7	0.97 342	3.60 277	10.81 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

s12784h	0.27 75	0.08 48	1.46 86	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.02 237	1.66 276	0.75 165	0.01 86	0.36 328	0.02 32	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.02 58

CFNet-RSSM	0.21 45	0.08 48	1.39 65	0.00 1	0.12 289	0.63 127	0.00 1	1.32 241	0.15 26	0.01 86	0.00 1	0.09 138	0.00 1	0.11 92	0.04 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 388	0.01 25	0.08 126

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 81	0.00 1	0.04 42	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.01 43

HSM-Net_RVC	0.57 247	0.08 48	1.74 156	0.00 1	0.00 1	0.63 127	0.00 1	4.21 388	0.71 154	0.14 276	0.00 1	0.21 195	0.03 170	3.43 269	0.05 103	0.01 341	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
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 42	0.00 1	0.03 251	0.19 190	0.02 128	0.01 2	0.05 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.08 126

DisPM	0.22 48	0.09 59	1.74 156	0.11 294	0.00 1	1.16 334	0.40 360	0.08 35	0.68 146	0.03 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 76	0.04 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

Pruner-Stereo	0.22 48	0.09 59	1.50 92	0.23 340	0.00 1	1.10 305	0.20 323	0.17 78	0.78 216	0.03 185	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.04 42	0.21 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 43

cross-raft	0.21 45	0.09 59	1.42 79	0.48 368	0.50 354	0.41 68	0.07 287	0.50 138	0.03 2	0.02 146	0.00 1	0.38 247	0.00 1	0.08 82	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 345	0.01 25	0.09 139

sCroCo_RVC	0.13 13	0.09 59	1.61 127	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.11 47	0.64 139	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

Gwc-CoAtRS	0.15 20	0.09 59	1.42 79	0.00 1	0.11 287	0.43 75	0.00 1	0.32 116	0.08 9	0.02 146	0.00 1	0.18 182	0.00 1	0.05 64	0.06 115	0.00 1	0.06 284	0.00 1	0.18 373	0.01 25	0.08 126

AdaStereo	0.25 68	0.09 59	1.34 48	0.00 1	0.00 1	0.26 41	0.00 1	1.95 318	0.75 165	0.00 1	0.00 1	0.30 221	0.01 82	0.14 99	0.13 155	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.
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	0.03 122	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.16 22	0.10 66	0.97 11	0.02 225	0.00 1	1.04 240	0.01 178	0.07 30	0.75 165	0.01 86	0.01 162	0.16 173	0.04 196	0.07 76	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

test-3	0.30 92	0.10 66	1.49 89	0.20 333	0.38 339	0.44 79	0.01 178	1.59 271	0.08 9	0.04 205	0.00 1	0.02 32	0.00 1	0.08 82	0.24 206	0.00 1	0.47 328	0.00 1	0.20 382	0.13 286	0.43 294

test_1	0.30 92	0.10 66	1.50 92	0.21 336	0.38 339	0.44 79	0.01 178	1.58 270	0.08 9	0.04 205	0.00 1	0.02 32	0.00 1	0.07 76	0.24 206	0.00 1	0.47 328	0.00 1	0.20 382	0.13 286	0.43 294

test_3	0.31 100	0.10 66	1.52 99	0.20 333	0.40 342	0.54 99	0.01 178	1.68 278	0.08 9	0.16 284	0.00 1	0.02 32	0.00 1	0.07 76	0.24 206	0.00 1	0.50 332	0.00 1	0.20 382	0.13 286	0.38 286

PFNet+	0.28 78	0.10 66	1.61 127	0.08 279	0.01 185	1.12 316	0.41 361	0.12 54	0.80 238	0.08 248	0.01 162	0.02 32	0.00 1	1.19 196	0.04 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

DEmStereo	0.76 298	0.10 66	1.95 201	0.04 248	0.00 1	0.80 171	0.50 371	0.06 22	0.76 187	0.05 218	0.72 348	0.02 32	3.33 383	5.67 343	1.24 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.15 20	0.10 66	1.55 106	0.00 1	0.00 1	1.01 225	0.00 1	0.15 69	0.15 26	0.00 1	0.01 162	0.04 81	0.00 1	0.02 9	0.02 52	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
RAFT-Test	0.37 130	0.11 74	1.68 143	0.57 372	0.93 389	0.43 75	0.10 304	1.03 204	0.49 113	0.16 284	0.00 1	0.87 317	0.00 1	0.27 131	0.12 145	0.00 1	0.33 316	0.00 1	0.24 396	0.01 25	0.05 99

Selective-IGEV	0.28 78	0.11 74	1.31 46	0.64 378	0.60 370	0.27 42	0.00 1	0.05 12	0.56 125	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 170	0.25 120	0.25 210	0.00 1	0.79 351	0.00 1	0.07 327	0.06 196	0.62 326

SFCPSM	0.24 59	0.11 74	1.53 102	0.00 1	0.05 263	0.35 60	0.01 178	1.54 262	0.77 203	0.01 86	0.00 1	0.12 151	0.02 128	0.06 70	0.05 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 301	0.03 122	0.06 109

MDST_ROB	1.73 364	0.11 74	3.61 326	0.13 303	0.15 296	5.47 399	0.31 347	4.97 392	0.87 309	6.33 398	1.52 365	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 77	0.60 322

IGEV_Zeroshot_test	0.56 242	0.12 78	3.25 298	0.16 313	0.47 349	0.55 103	0.46 363	0.53 144	0.38 94	0.70 352	0.49 338	1.08 332	0.49 317	0.36 144	0.31 224	0.00 1	0.37 322	0.00 1	0.13 348	0.03 122	1.33 362

MSKI-zero shot	0.34 107	0.12 78	1.70 147	0.55 369	0.44 345	1.10 305	0.03 254	0.91 189	0.22 66	0.22 298	0.05 259	0.06 115	0.00 1	0.16 102	0.04 91	0.00 1	0.87 368	0.00 1	0.18 373	0.02 77	0.22 227

MC-Stereo	0.38 138	0.12 78	1.30 45	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 81	0.02 128	0.38 151	0.12 145	0.00 1	1.08 386	0.00 1	0.02 301	0.08 233	1.72 384

GANet-ADL	0.20 40	0.12 78	1.43 83	0.00 1	0.01 185	0.84 181	0.00 1	0.40 130	0.17 42	0.00 1	0.36 328	0.35 234	0.00 1	0.09 86	0.14 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 156	0.12 176

ASMatch	0.60 257	0.12 78	1.85 181	0.14 306	0.04 254	1.08 277	0.00 1	0.12 54	0.87 309	0.06 231	0.43 332	0.06 115	0.85 339	6.18 371	0.26 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 290	0.00 1	0.00 1

PCWNet_CMD	0.20 40	0.13 83	1.38 61	0.00 1	0.01 185	0.73 160	0.00 1	0.39 127	0.19 61	0.00 1	0.01 162	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

Selective-RAFT	0.21 45	0.13 83	0.82 6	0.00 1	0.00 1	1.08 277	0.00 1	0.06 22	0.77 203	0.00 1	0.00 1	0.08 130	0.00 1	0.01 2	0.03 65	0.00 1	0.90 370	0.00 1	0.18 373	0.04 156	0.16 201

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	0.71 154	0.85 358	0.05 259	0.78 310	1.02 344	0.82 184	0.76 289	0.00 1	0.52 335	0.00 1	0.14 355	0.02 77	1.25 361

DRaft	0.58 249	0.13 83	1.34 48	0.00 1	0.00 1	0.94 209	0.18 320	0.08 35	0.16 34	0.03 185	0.25 298	0.06 115	2.49 374	4.51 312	1.32 318	0.00 1	0.03 261	0.00 1	0.02 301	0.03 122	0.08 126

CFNet_pseudo	0.24 59	0.13 83	1.40 67	0.00 1	0.01 185	0.96 213	0.00 1	1.08 215	0.16 34	0.00 1	0.01 162	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

Anonymous	0.10 3	0.13 83	1.60 126	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 32	0.01 82	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 156	0.17 205

MSMDNet	0.20 40	0.13 83	1.39 65	0.00 1	0.01 185	0.73 160	0.00 1	0.39 127	0.18 52	0.00 1	0.01 162	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

ccs_rob	0.24 59	0.13 83	1.40 67	0.00 1	0.01 185	0.97 215	0.00 1	1.08 215	0.16 34	0.00 1	0.01 162	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

RCA-Stereo	0.28 78	0.14 91	1.00 17	0.00 1	0.13 291	1.06 248	0.00 1	1.76 292	0.16 34	0.07 239	0.00 1	0.02 32	0.06 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.83 362	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.23 235

NINENet	0.52 209	0.14 91	1.48 87	0.06 271	0.00 1	1.88 373	0.00 1	3.28 380	0.76 187	0.00 1	0.00 1	0.64 289	0.00 1	2.11 214	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

hknet	0.45 180	0.14 91	1.89 187	0.00 1	0.00 1	1.09 292	0.00 1	2.67 350	0.82 252	0.30 315	0.09 276	0.63 286	0.00 1	1.06 192	0.38 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCNet	0.26 72	0.14 91	1.38 61	0.10 286	0.00 1	0.97 215	0.00 1	0.12 54	0.78 216	0.01 86	0.00 1	0.02 32	1.07 348	0.43 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 306	0.03 66

Anonymous3	0.24 59	0.14 91	1.98 204	0.00 1	0.00 1	1.12 316	0.00 1	0.61 152	0.77 203	0.01 86	0.00 1	0.06 115	0.00 1	0.02 9	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.02 58

pcwnet_v2	0.49 197	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 86	0.00 1	0.35 234	0.32 303	0.19 112	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.22 227

EKT-Stereo	0.55 235	0.15 97	1.80 173	0.73 389	4.21 414	1.08 277	0.00 1	1.17 225	0.32 88	0.02 146	0.00 1	0.08 130	0.00 1	1.01 191	0.13 155	0.00 1	0.03 261	0.00 1	0.05 322	0.03 122	0.29 262

CRFU-Net	0.43 170	0.15 97	1.89 187	0.26 344	0.01 185	0.91 199	0.00 1	0.47 135	0.27 80	0.00 1	0.00 1	0.41 253	1.89 366	2.11 214	0.14 162	0.00 1	0.00 1	0.03 376	0.00 1	0.03 122	0.03 66

PFNet	0.63 268	0.15 97	2.41 246	0.00 1	0.30 333	1.17 339	0.00 1	0.35 121	0.92 319	0.01 86	0.24 296	0.03 61	0.00 1	6.43 380	0.23 203	0.09 374	0.00 1	0.00 1	0.04 318	0.13 286	0.10 153

SMFormer	0.52 209	0.16 100	1.37 55	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 297	1.11 342	0.00 1	0.27 301	0.15 165	0.00 1	3.31 265	0.65 274	0.00 1	0.82 357	0.00 1	0.10 338	0.02 77	0.66 331

tta	0.52 209	0.16 100	1.37 55	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 297	1.11 342	0.00 1	0.27 301	0.15 165	0.00 1	3.31 265	0.65 274	0.00 1	0.82 357	0.00 1	0.10 338	0.05 171	0.51 312

qqq1	0.52 209	0.16 100	1.37 55	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 297	1.11 342	0.00 1	0.27 301	0.15 165	0.00 1	3.31 265	0.66 277	0.00 1	0.82 357	0.00 1	0.09 335	0.05 171	0.51 312

fff1	0.52 209	0.16 100	1.37 55	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 297	1.11 342	0.00 1	0.27 301	0.15 165	0.00 1	3.31 265	0.66 277	0.00 1	0.82 357	0.00 1	0.09 335	0.05 171	0.51 312

CrosDoStereo	1.11 335	0.16 100	1.64 132	0.00 1	0.05 263	0.66 141	5.65 409	0.70 162	0.54 119	0.25 308	1.18 359	0.19 190	2.94 379	6.48 381	1.58 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.08 126

DeepStereo_LL	1.11 335	0.16 100	1.64 132	0.00 1	0.05 263	0.66 141	5.65 409	0.70 162	0.54 119	0.25 308	1.18 359	0.19 190	2.94 379	6.48 381	1.58 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.08 126

MGS-Stereo	0.13 13	0.17 106	1.07 20	0.00 1	0.00 1	0.43 75	0.00 1	0.28 108	0.15 26	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 82	0.06 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 375	0.00 1

11t1	0.39 146	0.17 106	1.36 51	0.00 1	0.47 349	0.11 25	0.00 1	0.59 149	1.12 347	0.05 218	0.29 310	0.03 61	0.00 1	0.26 127	0.66 277	0.00 1	1.05 380	0.00 1	0.14 355	0.03 122	1.45 374

CFNet_ucs	0.29 83	0.17 106	1.53 102	0.00 1	0.01 185	0.83 177	0.00 1	2.07 326	0.24 75	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

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 9	0.18 109	0.67 1	0.00 1	0.00 1	0.06 16	0.00 1	0.11 47	0.26 76	0.74 354	0.00 1	0.03 61	0.01 82	0.03 29	0.02 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.03 66

test-1	0.36 123	0.18 109	1.36 51	0.00 1	0.83 382	0.60 117	0.00 1	1.07 214	0.18 52	0.07 239	0.49 338	0.34 228	0.00 1	0.10 89	0.51 263	0.00 1	0.64 343	0.00 1	0.06 325	0.01 25	0.84 341

XX-Stereo	0.73 292	0.18 109	5.35 369	0.38 361	0.26 328	1.13 325	0.00 1	3.03 367	0.18 52	0.14 276	0.01 162	1.40 354	0.01 82	1.36 205	0.04 91	0.00 1	0.50 332	0.00 1	0.16 369	0.03 122	0.43 294

FAT-Stereo	0.55 235	0.18 109	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	2.43 226	0.08 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.16 201

Anonymous_2	1.27 341	0.19 113	1.80 173	0.70 387	0.78 378	0.61 123	0.20 323	0.92 191	0.48 111	0.22 298	0.30 312	1.44 357	0.00 1	0.43 156	0.40 251	0.01 341	0.84 365	2.29 414	11.27 418	1.29 398	1.20 357

GES	0.23 56	0.19 113	1.56 110	0.00 1	0.00 1	1.07 266	0.02 237	0.73 172	0.15 26	0.00 1	0.02 243	0.11 147	0.08 249	0.44 159	0.16 174	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.09 139

FENet	0.27 75	0.19 113	1.51 97	0.00 1	0.00 1	1.01 225	0.00 1	1.02 201	0.77 203	0.00 1	0.00 1	0.24 203	0.04 196	0.27 131	0.22 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.07 113

DIP-Stereo	0.28 78	0.19 113	1.62 130	0.00 1	0.00 1	1.11 311	0.00 1	1.67 277	0.74 158	0.01 86	0.00 1	0.01 7	0.07 245	0.01 2	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	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
StereoDRNet-Refined	0.30 92	0.19 113	1.19 32	0.00 1	0.00 1	0.81 173	0.00 1	0.92 191	0.84 271	0.00 1	0.00 1	0.50 274	0.02 128	1.27 202	0.10 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 274	0.05 99
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
mmm	0.47 190	0.20 118	1.18 31	0.02 225	0.79 379	0.06 16	0.00 1	1.11 219	1.16 363	0.06 231	0.30 312	0.14 159	0.03 170	0.68 180	0.67 281	0.00 1	1.12 389	0.00 1	0.22 387	0.03 122	1.63 381

ttt	1.05 329	0.20 118	1.91 192	0.00 1	0.09 279	0.65 138	0.00 1	3.05 368	1.11 342	0.00 1	0.30 312	0.29 218	0.01 82	4.65 315	6.53 379	0.00 1	1.01 378	0.00 1	0.13 348	0.02 77	1.00 349

MIF-Stereo	0.11 9	0.20 118	1.58 117	0.00 1	0.00 1	0.10 24	0.02 237	0.07 30	0.05 5	0.00 1	0.08 274	0.02 32	0.01 82	0.03 29	0.02 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.00 1

GwcNet-ADL	0.33 105	0.20 118	1.73 154	0.00 1	0.00 1	1.02 231	0.00 1	2.51 342	0.40 102	0.00 1	0.00 1	0.37 242	0.04 196	0.03 29	0.24 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.13 183

ff7	0.36 123	0.21 122	1.28 40	0.16 313	0.22 315	1.07 266	0.00 1	0.12 54	0.56 125	0.32 321	0.00 1	0.01 7	0.04 196	0.25 120	0.03 65	0.00 1	0.92 373	0.00 1	0.10 338	0.08 233	1.75 388

ffff	0.36 123	0.21 122	1.28 40	0.16 313	0.22 315	1.07 266	0.00 1	0.12 54	0.56 125	0.32 321	0.00 1	0.01 7	0.04 196	0.25 120	0.03 65	0.00 1	0.92 373	0.00 1	0.10 338	0.08 233	1.75 388

11t	0.36 123	0.21 122	1.28 40	0.16 313	0.22 315	1.07 266	0.00 1	0.12 54	0.56 125	0.32 321	0.00 1	0.01 7	0.04 196	0.25 120	0.03 65	0.00 1	0.92 373	0.00 1	0.10 338	0.08 233	1.75 388

anonymousdsp	0.41 158	0.21 122	1.52 99	0.43 364	0.54 358	1.07 266	0.00 1	0.11 47	0.56 125	0.34 325	0.00 1	0.01 7	0.05 222	0.47 162	0.03 65	0.00 1	0.81 355	0.00 1	0.11 345	0.08 233	1.81 395

ccc-4	0.36 123	0.21 122	1.28 40	0.16 313	0.22 315	1.07 266	0.00 1	0.12 54	0.56 125	0.32 321	0.00 1	0.01 7	0.04 196	0.25 120	0.03 65	0.00 1	0.92 373	0.00 1	0.10 338	0.08 233	1.75 388

IGEV-Stereo	0.41 158	0.21 122	1.53 102	0.43 364	0.55 359	1.07 266	0.00 1	0.11 47	0.56 125	0.34 325	0.00 1	0.01 7	0.05 222	0.47 162	0.03 65	0.00 1	0.81 355	0.00 1	0.11 345	0.08 233	1.81 395
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DANet	0.67 280	0.21 122	2.33 241	0.25 342	0.06 268	0.50 89	0.11 311	1.62 274	0.74 158	0.22 298	0.06 269	1.07 331	0.02 128	4.45 307	1.22 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	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
IPLGR	0.50 202	0.22 129	2.74 268	0.03 240	0.02 225	1.08 277	0.03 254	1.95 318	0.75 165	0.09 255	0.00 1	0.18 182	0.22 291	2.57 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.05 99

NVstereo2D	0.53 222	0.22 129	2.52 259	0.00 1	0.00 1	0.58 116	0.03 254	1.62 274	0.99 328	0.05 218	0.00 1	0.48 263	0.00 1	3.88 287	0.08 124	0.00 1	0.05 281	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.06 109

HH	0.52 209	0.23 131	1.71 149	0.77 390	0.35 335	1.07 266	0.00 1	0.30 111	0.68 146	0.29 313	0.45 334	1.45 358	0.04 196	0.37 147	0.37 239	0.00 1	0.84 365	0.00 1	0.00 1	0.02 77	1.39 365

HanStereo	0.52 209	0.23 131	1.71 149	0.77 390	0.35 335	1.07 266	0.00 1	0.30 111	0.68 146	0.29 313	0.45 334	1.45 358	0.04 196	0.37 147	0.37 239	0.00 1	0.84 365	0.00 1	0.00 1	0.02 77	1.39 365

anonymousa	0.44 175	0.23 131	2.16 223	0.67 384	1.21 399	0.28 44	0.00 1	0.02 2	0.18 52	0.01 86	0.30 312	0.58 282	0.02 128	0.26 127	0.38 247	0.00 1	1.12 389	0.00 1	0.54 408	0.03 122	0.78 336

HHNet	0.53 222	0.23 131	2.29 238	0.11 294	0.00 1	1.15 331	0.25 333	0.70 162	0.78 216	0.01 86	3.49 375	0.04 81	0.69 328	0.02 9	0.70 286	0.03 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.03 66

CBMV_ROB	1.08 330	0.23 131	2.20 226	0.01 203	0.00 1	1.37 360	0.46 363	3.27 379	0.78 216	2.21 381	1.13 358	1.06 330	2.45 373	4.29 303	1.64 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.48 307

UPFNet	0.23 56	0.24 136	1.56 110	0.00 1	0.00 1	0.50 89	0.00 1	1.28 236	0.68 146	0.00 1	0.00 1	0.10 144	0.01 82	0.13 95	0.11 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.03 66

ProNet	0.25 68	0.25 137	1.15 24	0.08 279	0.41 343	0.84 181	0.00 1	0.06 22	0.39 98	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.13 95	0.01 32	0.00 1	0.23 304	0.00 1	0.00 1	0.09 257	1.34 364

CSP-Net	0.42 161	0.25 137	1.07 20	0.00 1	0.00 1	0.53 97	0.00 1	0.78 179	0.27 80	0.01 86	0.00 1	0.16 173	0.02 128	5.19 325	0.08 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.02 58

IRAFT_RVC	0.56 242	0.25 137	1.93 197	0.10 286	0.00 1	1.18 341	0.10 304	0.32 116	0.79 230	0.02 146	0.00 1	0.02 32	0.12 265	6.07 365	0.23 203	0.00 1	0.09 291	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.02 58

222	2.28 373	0.25 137	1.15 24	0.00 1	0.37 337	0.60 117	0.00 1	3.25 378	1.13 349	0.09 255	0.00 1	0.05 99	0.02 128	3.52 273	32.29 417	0.00 1	1.03 379	0.00 1	0.15 360	0.03 122	1.59 379

x	0.42 161	0.26 141	1.38 61	0.00 1	0.44 345	0.12 27	0.00 1	0.90 188	1.14 355	0.07 239	0.30 312	0.03 61	0.00 1	0.26 127	0.72 287	0.00 1	1.06 383	0.00 1	0.17 371	0.03 122	1.49 376

RAFT-RH_RVC	0.99 323	0.26 141	1.93 197	0.04 248	0.04 254	1.07 266	0.00 1	0.07 30	0.69 151	0.01 86	9.36 400	0.10 144	0.00 1	5.86 347	0.29 218	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.02 301	0.01 25	0.00 1

ccnet	0.59 253	0.26 141	2.24 233	0.01 203	0.08 277	0.70 154	0.18 320	1.35 247	0.43 104	0.45 341	0.66 346	0.13 157	0.38 309	3.57 275	1.09 305	0.01 341	0.00 1	0.02 368	0.00 1	0.03 122	0.16 201

UNet	0.29 83	0.26 141	2.47 252	0.00 1	0.00 1	0.71 156	0.01 178	0.52 141	0.81 246	0.00 1	0.00 1	0.37 242	0.02 128	0.46 161	0.10 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.04 84

HCRNet	0.37 130	0.27 145	1.27 38	0.00 1	0.00 1	1.09 292	0.00 1	0.56 146	0.80 238	0.01 86	0.01 162	0.06 115	0.03 170	3.22 260	0.07 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.03 66

S-Stereo	0.70 285	0.27 145	3.29 300	0.00 1	0.00 1	0.57 112	0.06 282	2.35 337	0.84 271	0.00 1	0.90 354	0.83 314	0.11 262	4.19 296	0.14 162	0.00 1	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.34 276

MIF-Stereo (partial)	0.14 17	0.28 147	1.74 156	0.00 1	0.00 1	0.08 21	0.00 1	0.23 97	0.17 42	0.00 1	0.01 162	0.02 32	0.02 128	0.04 42	0.04 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.01 43

qqq	0.49 197	0.28 147	1.37 55	0.00 1	0.49 353	0.14 31	0.00 1	1.23 230	1.14 355	0.07 239	0.31 318	0.01 7	0.00 1	1.38 206	0.69 283	0.00 1	1.06 383	0.00 1	0.19 378	0.03 122	1.44 370

xxxx	1.42 352	0.28 147	1.49 89	0.00 1	0.59 366	0.56 109	0.00 1	3.13 372	1.14 355	0.06 231	0.01 162	0.02 32	0.02 128	2.26 218	16.08 410	0.00 1	1.09 388	0.00 1	0.15 360	0.03 122	1.42 369

ACVNet-DCA	0.52 209	0.29 150	2.22 228	0.31 353	0.20 308	1.33 355	0.00 1	1.23 230	1.14 355	0.38 331	0.00 1	0.03 61	0.02 128	0.59 174	0.02 52	0.00 1	1.12 389	0.00 1	0.00 1	0.03 122	1.44 370

xx1	0.55 235	0.29 150	2.22 228	0.31 353	0.20 308	1.33 355	0.00 1	1.78 297	1.03 330	0.38 331	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.59 174	0.02 52	0.00 1	1.12 389	0.00 1	0.19 378	0.03 122	1.44 370

1test111	0.59 253	0.29 150	2.22 228	0.31 353	0.20 308	1.33 355	0.00 1	1.23 230	1.14 355	0.38 331	0.00 1	0.03 61	0.02 128	1.38 206	0.69 283	0.00 1	1.12 389	0.00 1	0.00 1	0.03 122	1.44 370

cc1	0.56 242	0.29 150	2.22 228	0.31 353	0.20 308	1.33 355	0.00 1	1.78 297	1.03 330	0.38 331	0.00 1	0.03 61	0.02 128	0.59 174	0.02 52	0.00 1	1.12 389	0.00 1	0.00 1	0.09 257	1.86 398

IER	0.20 40	0.30 154	1.87 184	0.00 1	0.00 1	0.61 123	0.00 1	0.25 102	0.23 70	0.00 1	0.00 1	0.40 251	0.02 128	0.22 117	0.07 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 156	0.01 43

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	0.37 330	1.25 346	1.50 356	6.38 378	0.22 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.07 113

test_xeample	1.52 354	0.30 154	1.50 92	0.00 1	0.58 365	0.60 117	0.00 1	3.16 373	1.14 355	0.07 239	0.08 274	0.03 61	0.02 128	3.67 282	16.54 412	0.00 1	1.08 386	0.00 1	0.15 360	0.04 156	1.50 377

edge stereo	0.62 265	0.30 154	3.04 284	0.01 203	0.03 242	0.32 52	0.03 254	1.28 236	0.69 151	0.21 294	0.32 325	1.29 348	0.19 283	4.12 293	0.40 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 274	0.14 191

IGEV+	0.38 138	0.31 158	1.34 48	0.69 385	0.86 386	0.06 16	0.00 1	0.08 35	0.15 26	0.14 276	0.04 257	0.02 32	0.06 234	0.54 167	0.05 103	0.00 1	1.15 399	0.00 1	0.03 313	0.11 274	1.94 403

CoDeX	0.39 146	0.31 158	1.50 92	0.00 1	0.01 185	0.31 49	0.00 1	1.81 304	0.76 187	0.00 1	0.00 1	0.25 206	0.06 234	2.77 243	0.02 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.04 84

tt1	0.58 249	0.31 158	2.24 233	0.30 350	0.38 339	1.32 354	0.00 1	1.74 285	1.17 366	0.38 331	0.00 1	0.03 61	0.02 128	0.57 169	0.01 32	0.00 1	1.12 389	0.00 1	0.00 1	0.08 233	1.86 398

DISCO	0.35 113	0.31 158	1.99 206	0.16 313	0.16 300	0.33 57	0.00 1	0.15 69	0.30 85	0.00 1	0.01 162	1.49 361	0.00 1	1.21 200	0.63 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.12 176

STrans-v2	0.88 313	0.32 162	1.71 149	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	0.25 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.09 139

CroCo-Stereo	0.18 28	0.32 162	0.94 9	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.17 225	0.76 187	0.00 1	0.01 162	0.31 224	0.03 170	0.03 29	0.03 65	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
TANstereo	0.17 24	0.32 162	1.51 97	0.00 1	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.07 30	0.14 20	0.01 86	0.15 287	0.04 81	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 58

ac_64	0.48 193	0.32 162	2.27 236	0.04 248	0.01 185	0.44 79	0.02 237	0.36 123	0.83 261	0.15 281	0.01 162	0.88 319	0.04 196	3.90 288	0.21 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.06 109

FC-DCNN	3.67 391	0.32 162	2.78 271	0.00 1	0.01 185	3.09 384	0.58 374	3.68 384	3.04 388	11.64 410	12.38 409	13.84 406	9.79 406	6.23 373	5.39 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.60 322

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	0.31 318	0.68 297	0.02 128	0.57 169	7.45 384	0.00 1	1.12 389	0.00 1	0.15 360	0.08 233	1.86 398

ffm	0.61 262	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	0.31 318	0.68 297	0.02 128	0.57 169	0.01 32	0.00 1	1.12 389	0.00 1	0.15 360	0.08 233	1.86 398

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	0.31 318	0.68 297	0.02 128	6.27 375	7.45 384	0.00 1	1.12 389	0.00 1	0.15 360	0.08 233	1.86 398

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	0.31 318	0.68 297	0.02 128	6.27 375	7.45 384	0.00 1	1.05 380	0.00 1	0.15 360	0.03 122	1.08 351

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	0.31 318	0.68 297	0.02 128	6.27 375	7.45 384	0.00 1	1.05 380	0.00 1	0.15 360	0.03 122	1.08 351

ToySt	0.42 161	0.33 167	2.09 216	0.08 279	0.55 359	0.55 103	0.00 1	0.72 169	0.55 123	0.05 218	0.26 299	0.37 242	0.00 1	0.30 140	0.54 268	0.01 341	0.58 337	0.00 1	0.14 355	0.04 156	1.33 362

test_4	0.20 40	0.33 167	1.50 92	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 32	0.01 82	0.27 131	0.14 162	0.00 1	0.08 288	0.00 1	0.02 301	0.13 286	0.07 113

THIR-Stereo	0.94 317	0.33 167	1.66 139	0.00 1	0.01 185	0.55 103	3.72 404	0.13 66	0.18 52	0.10 260	1.46 364	0.74 306	2.82 377	5.60 337	1.39 322	0.00 1	0.00 1	0.02 368	0.00 1	0.02 77	0.03 66

EDNetEfficient	2.95 386	0.33 167	20.38 409	0.19 326	0.83 382	1.00 223	1.95 393	0.58 148	5.15 395	8.01 404	1.79 368	0.93 322	4.16 392	3.66 281	9.80 396	0.00 1	0.03 261	0.00 1	0.06 325	0.05 171	0.13 183

MyStereo07	0.30 92	0.34 176	1.49 89	0.00 1	0.25 326	0.98 217	0.01 178	0.06 22	0.57 133	0.35 328	0.00 1	0.01 7	0.06 234	0.49 165	0.09 132	0.00 1	0.79 351	0.00 1	0.08 330	0.02 77	0.32 269

MyStereo04	0.37 130	0.34 176	2.41 246	0.00 1	0.25 326	0.98 217	0.01 178	1.05 210	0.28 83	0.09 255	0.01 162	0.36 239	0.12 265	0.05 64	0.35 234	0.00 1	0.79 351	0.00 1	0.08 330	0.02 77	0.32 269

G-Net	1.24 339	0.34 176	3.85 335	0.05 254	0.48 351	1.68 370	0.46 363	0.23 97	0.44 106	1.33 370	8.94 398	2.28 376	0.79 337	2.37 221	1.18 307	0.01 341	0.03 261	0.02 368	0.09 335	0.07 215	0.11 164

test croco	0.17 24	0.35 179	1.92 194	0.00 1	0.00 1	0.06 16	0.01 178	0.18 82	0.43 104	0.01 86	0.01 162	0.02 32	0.01 82	0.05 64	0.05 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 360	0.01 43

DRN-Test	0.52 209	0.35 179	2.75 269	0.03 240	0.09 279	0.60 117	0.00 1	1.72 282	0.84 271	0.01 86	0.00 1	0.18 182	0.04 196	3.27 263	0.23 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.25 249

MyStereo06	0.53 222	0.36 181	2.90 278	0.01 203	0.00 1	1.11 311	0.01 178	0.56 146	0.49 113	0.74 354	0.45 334	1.24 345	1.02 344	0.39 153	0.34 230	0.00 1	0.60 339	0.00 1	0.08 330	0.01 25	0.33 274

MyStereo05	0.39 146	0.36 181	2.43 249	0.01 203	0.00 1	1.11 311	0.01 178	1.25 233	0.57 133	0.06 231	0.01 162	0.29 218	0.15 274	0.07 76	0.37 239	0.00 1	0.60 339	0.00 1	0.08 330	0.01 25	0.33 274

gwcnet-sp	0.35 113	0.37 183	3.29 300	0.00 1	0.00 1	0.51 91	0.03 254	0.74 173	0.76 187	0.01 86	0.01 162	0.09 138	0.04 196	0.88 188	0.13 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.04 84

scenet	0.35 113	0.37 183	3.29 300	0.00 1	0.00 1	0.51 91	0.03 254	0.74 173	0.76 187	0.01 86	0.01 162	0.09 138	0.04 196	0.88 188	0.13 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.04 84

ssnet	0.35 113	0.37 183	3.29 300	0.00 1	0.00 1	0.51 91	0.03 254	0.74 173	0.76 187	0.01 86	0.01 162	0.09 138	0.04 196	0.88 188	0.13 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.04 84

DMCA	0.30 92	0.38 186	2.48 254	0.00 1	0.01 185	0.98 217	0.01 178	0.47 135	0.80 238	0.02 146	0.01 162	0.05 99	0.00 1	0.25 120	0.29 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.10 153

stereogan	0.57 247	0.38 186	3.12 292	0.01 203	0.01 185	0.64 130	0.02 237	1.11 219	0.96 324	0.08 248	0.01 162	1.66 366	0.45 313	2.60 235	0.05 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 314	0.07 113

DSFCA	0.49 197	0.39 188	1.59 119	0.00 1	0.01 185	0.96 213	0.36 356	0.40 130	0.80 238	0.03 185	0.31 318	0.04 81	0.23 293	3.83 285	0.81 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.09 139

DCRE	0.76 298	0.40 189	1.17 30	0.21 336	0.90 387	0.66 141	0.00 1	0.79 182	0.39 98	0.36 330	7.60 389	0.03 61	0.00 1	0.09 86	0.32 227	0.00 1	0.58 337	0.00 1	0.17 371	0.02 77	1.53 378

HGLStereo	0.35 113	0.40 189	1.83 177	0.00 1	0.00 1	0.65 138	0.01 178	0.68 159	0.39 98	0.03 185	0.01 162	0.47 259	0.03 170	2.14 216	0.17 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.04 84

StereoIM	0.11 9	0.41 191	1.31 46	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.01 178	0.08 35	0.23 70	0.01 86	0.01 162	0.04 81	0.02 128	0.03 29	0.04 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 43

sAnonymous2	0.17 24	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	0.08 233	0.32 269

CroCo_RVC	0.17 24	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	0.08 233	0.32 269

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	0.26 299	0.07 124	0.01 82	6.09 367	8.46 389	0.00 1	1.15 399	0.00 1	0.26 398	0.04 156	1.10 355

ADLNet	0.48 193	0.43 194	1.71 149	0.00 1	0.00 1	0.66 141	0.01 178	1.16 223	0.84 271	0.21 294	0.01 162	1.00 327	0.02 128	2.88 249	0.34 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 286	0.24 245

CroCo-Stereo Lap2	0.14 17	0.44 196	1.26 36	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.08 35	0.75 165	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 170	0.03 29	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.01 43

TRStereo	0.60 257	0.44 196	2.21 227	0.19 326	0.03 242	1.38 361	0.02 237	3.93 387	0.92 319	0.01 86	0.28 308	0.12 151	0.39 310	0.36 144	0.04 91	0.00 1	0.30 315	0.00 1	0.23 388	0.01 25	1.08 351

XX-TBD	0.18 28	0.44 196	1.52 99	0.00 1	0.00 1	0.92 204	0.00 1	0.17 78	0.14 20	0.00 1	0.21 294	0.03 61	0.00 1	0.02 9	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58

ACVNet	0.30 92	0.44 196	1.74 156	0.01 203	0.00 1	1.06 248	0.10 304	0.23 97	0.83 261	0.02 146	0.01 162	0.70 303	0.00 1	0.08 82	0.41 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.17 205

acv_ft	0.30 92	0.44 196	1.83 177	0.00 1	0.00 1	0.42 72	0.01 178	0.69 161	0.83 261	0.23 301	0.01 162	0.70 303	0.12 265	0.08 82	0.18 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 354	0.17 205

NOSS_ROB	0.73 292	0.44 196	1.26 36	0.55 369	0.00 1	0.68 149	0.00 1	2.93 364	0.77 203	0.13 274	0.00 1	0.92 321	0.00 1	6.16 369	0.11 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.66 331

iRaftStereo_RVC	0.24 59	0.45 202	0.99 15	0.00 1	0.00 1	0.52 96	0.00 1	0.08 35	0.15 26	0.01 86	0.01 162	0.16 173	0.03 170	0.04 42	0.02 52	0.00 1	1.06 383	0.00 1	0.00 1	0.29 366	1.01 350

ELAS_RVC	3.35 390	0.45 202	4.75 357	0.25 342	0.07 272	1.56 365	7.12 412	2.23 333	5.68 396	7.77 403	7.71 393	6.55 390	10.27 407	5.63 341	6.24 378	0.00 1	0.04 271	0.03 376	0.01 290	0.11 274	0.48 307
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM-Forest	1.08 330	0.45 202	1.80 173	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	5.94 355	2.34 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	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
DPSNet	1.65 360	0.46 205	7.31 385	0.30 350	0.11 287	1.54 363	0.01 178	4.48 390	1.14 355	0.11 267	0.01 162	0.82 313	3.51 384	5.89 349	5.84 375	0.02 357	0.29 314	0.03 376	0.23 388	0.23 346	0.59 321

DLCB_ROB	0.36 123	0.46 205	1.27 38	0.00 1	0.00 1	0.45 82	0.00 1	0.66 158	0.81 246	0.03 185	0.04 257	0.66 295	0.04 196	2.35 220	0.37 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.10 153

CBMV	0.80 308	0.46 205	2.11 218	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	2.46 228	0.97 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	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
SDNR	1.35 348	0.47 208	4.08 345	0.09 284	0.21 312	3.25 385	0.01 178	3.18 375	1.52 379	1.87 379	1.66 367	1.52 364	0.36 307	7.18 393	1.05 301	0.03 365	0.08 288	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.49 311

ssnet_v2	0.39 146	0.47 208	2.11 218	0.00 1	0.00 1	0.81 173	0.00 1	1.33 244	0.86 305	0.12 271	0.01 162	0.87 317	0.10 257	0.60 177	0.35 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 314	0.09 139

OMP-Stereo	0.71 286	0.47 208	1.36 51	0.18 323	0.06 268	1.18 341	0.00 1	1.76 292	0.78 216	0.11 267	0.59 343	0.49 270	0.00 1	6.94 391	0.25 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.07 113

delet	0.42 161	0.47 208	1.99 206	0.00 1	0.00 1	0.61 123	0.00 1	0.68 159	0.83 261	0.06 231	0.01 162	0.51 278	0.19 283	2.68 240	0.21 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.07 113

MSMD_ROB	2.26 372	0.47 208	2.67 267	0.01 203	0.00 1	5.00 396	0.21 329	1.35 247	1.87 385	6.37 399	8.46 395	7.34 394	4.30 394	4.84 317	1.91 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.30 266

IIG-Stereo	0.71 286	0.48 213	1.42 79	0.05 254	0.03 242	1.18 341	0.00 1	1.75 289	0.79 230	0.01 86	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 77	0.07 113

ELAS	3.20 389	0.48 213	3.06 287	0.19 326	0.06 268	7.89 402	2.23 396	3.33 381	4.19 392	8.91 408	9.70 401	4.40 383	7.69 402	4.25 299	6.87 381	0.00 1	0.04 271	0.03 376	0.04 318	0.12 281	0.48 307
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GMOStereo	0.29 83	0.49 215	1.56 110	0.00 1	0.56 361	0.87 187	0.02 237	0.18 82	0.17 42	0.01 86	0.01 162	0.25 206	0.01 82	0.04 42	0.01 32	0.00 1	1.23 402	0.00 1	0.00 1	0.18 326	0.18 212

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test-v	0.29 83	0.49 215	1.56 110	0.00 1	0.56 361	0.87 187	0.02 237	0.18 82	0.17 42	0.01 86	0.01 162	0.25 206	0.01 82	0.04 42	0.01 32	0.00 1	1.23 402	0.00 1	0.00 1	0.18 326	0.18 212

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STTStereo	0.33 105	0.49 215	2.91 280	0.00 1	0.00 1	0.83 177	0.03 254	0.28 108	0.16 34	0.02 146	0.00 1	0.20 194	0.03 170	1.52 208	0.08 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 66

SGM_RVC	2.03 370	0.49 215	2.04 214	0.27 345	0.17 301	3.07 383	1.00 388	2.70 354	1.62 381	5.12 391	3.09 373	4.77 385	4.08 390	7.38 396	2.86 350	0.21 382	0.23 304	0.20 401	0.23 388	0.28 360	0.84 341
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
fff	0.37 130	0.50 221	2.02 208	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 81	0.59 324	0.04 42	0.08 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 235

DCANet	0.35 113	0.50 221	2.02 208	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 81	0.00 1	0.04 42	0.12 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.25 249

csc	0.37 130	0.50 221	2.02 208	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 81	0.59 324	0.04 42	0.08 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 235

cscssc	0.37 130	0.50 221	2.02 208	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 81	0.59 324	0.04 42	0.08 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 235

iResNet	0.34 107	0.50 221	1.65 136	0.00 1	0.00 1	0.70 154	0.00 1	1.60 272	0.78 216	0.01 86	0.00 1	0.04 81	0.03 170	0.15 101	1.11 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.20 225

ADStereo(finetuned)	0.42 161	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 81	0.72 332	0.04 42	0.12 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.25 249

whm_eth	0.25 68	0.52 227	2.41 246	0.00 1	0.00 1	0.55 103	0.00 1	0.31 114	0.84 271	0.00 1	0.00 1	0.03 61	0.01 82	0.02 9	0.02 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.26 255

HSM	0.68 281	0.52 227	1.54 105	0.00 1	0.00 1	0.54 99	0.01 178	1.08 215	0.77 203	0.00 1	0.01 162	2.23 375	0.63 327	6.04 361	0.14 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 156	0.08 126

MMNet	0.29 83	0.53 229	2.13 221	0.00 1	0.00 1	0.69 153	0.00 1	0.74 173	0.80 238	0.01 86	0.01 162	0.18 182	0.09 252	0.28 137	0.14 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.04 84

RYNet	0.63 268	0.53 229	2.18 224	0.00 1	0.00 1	0.57 112	0.00 1	1.34 245	0.85 294	0.04 205	0.00 1	0.85 315	0.04 196	5.13 322	0.77 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.27 260

TestStereo	0.35 113	0.54 231	1.74 156	0.00 1	0.00 1	0.27 42	0.00 1	0.06 22	0.05 5	0.01 86	0.00 1	0.03 61	0.01 82	4.17 295	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FCDSN-DC	2.93 385	0.54 231	2.88 277	0.00 1	0.01 185	1.78 372	0.36 356	2.20 331	1.51 378	8.28 405	10.99 406	11.61 399	8.55 403	5.36 331	4.05 362	0.02 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	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.
DGSMNet	1.31 345	0.55 233	3.74 332	0.80 392	1.48 404	1.60 366	3.41 403	1.72 282	0.54 119	0.01 86	0.78 350	0.48 263	0.23 293	3.16 257	0.55 269	0.98 397	1.26 406	1.34 411	1.11 413	1.06 396	1.41 368

hitnet-ft	0.49 197	0.56 234	1.96 202	0.00 1	0.00 1	0.73 160	0.10 304	0.36 123	0.26 76	0.05 218	0.13 284	0.73 305	0.16 277	4.26 300	0.41 255	0.01 341	0.00 1	0.03 376	0.00 1	0.05 171	0.06 109

psm_up	0.48 193	0.57 235	1.86 183	0.00 1	0.00 1	0.83 177	0.00 1	2.33 335	0.79 230	0.00 1	0.00 1	0.27 213	0.01 82	2.73 241	0.12 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.04 84

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 63	0.65 350	0.00 1	2.69 378	0.27 297	2.98 251	0.79 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.18 212

Sa-1000	0.44 175	0.58 237	1.85 181	0.00 1	0.22 315	1.09 292	0.01 178	2.98 365	0.75 165	0.00 1	0.09 276	0.04 81	0.00 1	0.21 114	0.00 1	0.00 1	0.50 332	0.00 1	0.13 348	0.12 281	0.12 176

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MIPNet	0.42 161	0.59 238	2.22 228	0.02 225	0.00 1	1.11 311	0.09 300	1.88 311	0.88 312	0.11 267	0.06 269	0.22 198	0.19 283	0.74 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 290	0.08 233	0.12 176

APVNet	0.58 249	0.59 238	3.15 294	0.00 1	0.00 1	0.93 206	0.01 178	0.62 155	0.86 305	0.03 185	0.01 162	0.34 228	0.04 196	4.50 310	0.33 228	0.00 1	0.00 1	0.03 376	0.00 1	0.18 326	0.05 99

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 70	3.44 388	1.19 361	0.35 234	1.96 367	2.81 244	1.30 315	0.02 357	0.00 1	0.02 368	0.05 322	0.28 360	0.47 305

Consistency-Raft	0.45 180	0.60 242	3.05 285	0.13 303	0.03 242	0.91 199	0.04 269	1.55 265	0.78 216	0.00 1	0.02 243	0.03 61	1.12 349	0.35 142	0.42 258	0.02 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 43

SACVNet	0.51 206	0.61 243	1.98 204	0.00 1	0.00 1	1.02 231	0.01 178	1.04 209	0.44 106	0.07 239	0.00 1	0.23 200	0.02 128	4.19 296	0.29 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 344	0.13 183

UCFNet_RVC	0.26 72	0.61 243	1.59 119	0.00 1	0.00 1	1.00 223	0.00 1	0.26 104	0.39 98	0.01 86	0.00 1	0.42 255	0.02 128	0.84 186	0.07 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.04 84

RASNet	0.68 281	0.62 245	2.10 217	0.02 225	0.02 225	0.60 117	0.09 300	0.64 157	0.84 271	0.11 267	0.06 269	1.51 363	0.04 196	6.07 365	0.65 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.22 227

SA	0.43 170	0.63 246	1.92 194	0.00 1	0.22 315	1.11 311	0.00 1	2.87 361	0.75 165	0.00 1	0.01 162	0.04 81	0.01 82	0.21 114	0.00 1	0.00 1	0.40 324	0.00 1	0.14 355	0.14 301	0.22 227

MIM_Stereo	0.29 83	0.65 247	1.73 154	0.00 1	1.03 395	0.30 46	0.00 1	0.16 74	0.18 52	0.12 271	0.00 1	0.05 99	0.01 82	0.12 93	0.01 32	0.00 1	0.03 261	0.00 1	0.00 1	0.13 286	1.24 359

LMCR-Stereo	0.38 138	0.65 247	1.77 164	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 81	0.04 196	0.29 139	0.72 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.01 43

GANet-RSSM	0.42 161	0.66 249	1.78 168	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.00 1	0.26 104	0.23 70	0.05 218	0.00 1	0.34 228	0.00 1	3.56 274	0.18 180	0.00 1	0.00 1	0.03 376	0.00 1	0.09 257	0.08 126

TestStereo1	0.32 102	0.67 250	1.66 139	0.00 1	0.23 324	1.13 325	0.01 178	0.94 195	0.76 187	0.00 1	0.05 259	0.05 99	0.01 82	0.16 102	0.05 103	0.00 1	0.24 306	0.00 1	0.00 1	0.17 319	0.23 235

SA-5K	0.32 102	0.67 250	1.66 139	0.00 1	0.23 324	1.13 325	0.01 178	0.94 195	0.76 187	0.00 1	0.05 259	0.05 99	0.01 82	0.16 102	0.05 103	0.00 1	0.24 306	0.00 1	0.00 1	0.17 319	0.23 235

XPNet_ROB	0.46 187	0.67 250	1.69 145	0.01 203	0.00 1	0.94 209	0.01 178	1.32 241	0.65 142	0.03 185	0.00 1	0.17 179	0.02 128	2.82 245	0.66 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.18 212

MyStereo8	0.50 202	0.68 253	3.08 289	0.43 364	0.01 185	1.22 349	0.00 1	0.82 185	0.20 63	0.03 185	0.41 331	0.15 165	0.04 196	0.68 180	0.12 145	0.00 1	1.39 408	0.00 1	0.03 313	0.04 156	0.63 328

ADLNet2	0.61 262	0.68 253	2.76 270	0.00 1	0.00 1	0.90 196	0.01 178	0.82 185	0.92 319	0.00 1	0.07 272	1.45 358	0.02 128	4.04 289	0.13 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 337	0.11 164

RP	0.52 209	0.68 253	2.56 262	0.00 1	0.01 185	0.61 123	0.02 237	1.31 239	0.62 138	0.05 218	0.01 162	0.98 325	0.17 280	2.86 247	0.33 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 286	0.09 139

CVANet_RVC	0.66 277	0.68 253	2.61 265	0.01 203	0.00 1	0.99 222	0.00 1	0.95 197	0.78 216	0.60 347	0.11 281	0.37 242	0.14 270	5.50 336	0.14 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 313	0.16 314	0.19 222

IPLG	0.59 253	0.69 257	2.25 235	0.02 225	0.00 1	1.12 316	0.07 287	1.75 289	0.79 230	0.05 218	0.00 1	0.16 173	0.14 270	4.49 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 301	0.07 113

GEStereo_RVC	0.52 209	0.69 257	1.93 197	0.01 203	0.00 1	1.03 235	0.00 1	2.22 332	0.78 216	0.00 1	0.00 1	0.14 159	0.01 82	3.19 259	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.18 212

GANet	0.75 296	0.69 257	2.47 252	0.00 1	0.00 1	0.79 168	0.08 295	0.61 152	0.76 187	0.13 274	0.16 288	0.68 297	0.46 314	5.61 339	2.02 336	0.00 1	0.03 261	0.01 353	0.00 1	0.11 274	0.37 284

PASM	0.66 277	0.70 260	4.95 366	0.02 225	0.00 1	0.31 49	0.04 269	0.60 151	0.35 91	0.19 293	0.01 162	0.46 258	0.04 196	5.16 323	0.05 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 286	0.15 198

IGEVStereo-DCA	0.47 190	0.71 261	1.28 40	0.16 313	0.15 296	0.32 52	0.00 1	0.12 54	0.56 125	0.24 305	0.01 162	0.05 99	0.07 245	1.19 196	2.07 337	0.00 1	0.47 328	0.00 1	0.10 338	0.15 306	1.75 388

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	0.61 135	0.24 305	0.01 162	0.05 99	0.07 245	1.19 196	2.07 337	0.00 1	0.47 328	0.00 1	0.18 373	0.15 306	1.48 375

fast-acv-ft	0.34 107	0.71 261	4.20 348	0.06 271	0.01 185	0.28 44	0.17 317	0.11 47	0.34 90	0.00 1	0.00 1	0.08 130	0.09 252	0.13 95	0.27 217	0.01 341	0.00 1	0.03 376	0.01 290	0.27 354	0.04 84

RAFT_CTSACE	0.25 68	0.71 261	2.06 215	0.00 1	0.01 185	0.49 88	0.00 1	0.37 125	0.18 52	0.01 86	0.00 1	0.34 228	0.00 1	0.25 120	0.07 118	0.00 1	0.20 301	0.00 1	0.00 1	0.25 351	0.11 164

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	0.61 135	0.23 301	0.03 251	0.06 115	0.05 222	1.26 201	2.12 341	0.00 1	0.69 345	0.00 1	0.23 388	0.15 306	1.78 393

NLCA_NET_v2_RVC	0.45 180	0.72 266	3.22 295	0.00 1	0.02 225	0.95 212	0.00 1	0.70 162	0.26 76	0.03 185	0.00 1	0.34 228	0.10 257	2.45 227	0.12 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.03 66
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
test_5	0.39 146	0.73 267	2.28 237	0.01 203	0.22 315	0.84 181	0.01 178	1.02 201	0.77 203	0.12 271	0.00 1	0.30 221	0.01 82	0.82 184	0.03 65	0.00 1	0.04 271	0.00 1	0.00 1	0.15 306	0.46 303

PSMNet-RSSM	0.44 175	0.73 267	1.65 136	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.00 1	0.61 152	0.70 153	0.06 231	0.01 162	0.39 249	0.00 1	3.29 264	0.12 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.07 113

ETE_ROB	0.43 170	0.73 267	1.87 184	0.00 1	0.00 1	0.94 209	0.01 178	1.75 289	0.79 230	0.03 185	0.00 1	0.16 173	0.02 128	1.81 211	0.36 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.08 126

LALA_ROB	0.45 180	0.73 267	1.91 192	0.00 1	0.01 185	0.98 217	0.01 178	1.99 321	0.84 271	0.15 281	0.00 1	0.09 138	0.01 82	1.06 192	1.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.05 99

RAFT+CT+SA	0.38 138	0.74 271	1.84 180	0.02 225	0.27 329	1.12 316	0.00 1	0.91 189	0.75 165	0.00 1	0.00 1	0.27 213	0.01 82	0.56 168	0.00 1	0.00 1	0.16 297	0.00 1	0.30 404	0.13 286	0.42 291

AACVNet	0.48 193	0.74 271	1.81 176	0.00 1	0.00 1	0.55 103	0.00 1	0.22 91	0.55 123	0.03 185	0.00 1	0.11 147	0.01 82	5.22 327	0.09 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 326	0.04 84

RALCasStereoNet	0.47 190	0.74 271	1.56 110	0.21 336	0.97 392	0.36 63	0.03 254	0.20 87	0.77 203	0.10 260	0.07 272	0.05 99	0.08 249	0.35 142	0.38 247	0.00 1	1.68 413	0.00 1	0.00 1	0.10 269	1.83 397

CFNet-ft	0.40 153	0.74 271	1.74 156	0.00 1	0.00 1	1.09 292	0.00 1	0.23 97	0.22 66	0.02 146	0.00 1	0.76 307	0.00 1	2.98 251	0.18 180	0.00 1	0.00 1	0.01 353	0.00 1	0.03 122	0.08 126

RGC	0.61 262	0.74 271	3.31 304	0.00 1	0.01 185	0.64 130	0.00 1	1.34 245	0.26 76	0.03 185	0.61 344	0.99 326	0.19 283	3.06 255	0.81 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.10 153

CFNet_RVC	0.40 153	0.74 271	1.74 156	0.00 1	0.00 1	1.09 292	0.00 1	0.23 97	0.22 66	0.02 146	0.00 1	0.76 307	0.00 1	2.97 250	0.18 180	0.00 1	0.00 1	0.01 353	0.00 1	0.03 122	0.08 126

Nwc_Net	0.54 227	0.75 277	3.72 330	0.00 1	0.00 1	0.66 141	0.00 1	1.05 210	0.41 103	0.01 86	0.02 243	0.88 319	0.11 262	2.65 239	0.40 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.05 99

DeepPruner_ROB	0.34 107	0.75 277	2.38 244	0.00 1	0.00 1	1.12 316	0.03 254	0.30 111	0.16 34	0.00 1	0.00 1	0.39 249	0.03 170	1.27 202	0.14 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.10 153

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	5.47 395	9.84 402	8.10 396	5.87 400	4.38 305	3.93 360	0.16 377	0.21 302	0.18 399	0.18 373	0.06 196	1.08 351

TDLM	0.60 257	0.76 280	1.77 164	0.05 254	0.00 1	1.10 305	0.01 178	0.51 140	0.79 230	0.34 325	0.01 162	0.27 213	0.22 291	5.44 332	0.35 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 306	0.19 222

rafts_anoy	0.37 130	0.77 281	1.68 143	0.43 364	0.99 393	0.53 97	0.04 269	0.16 74	0.14 20	0.08 248	0.01 162	0.06 115	0.06 234	0.58 173	0.21 194	0.00 1	1.44 410	0.00 1	0.01 290	0.05 171	0.14 191

raftrobust	0.30 92	0.78 282	1.65 136	0.00 1	1.25 400	0.66 141	0.03 254	0.10 45	0.32 88	0.02 146	0.00 1	0.03 61	0.03 170	0.22 117	0.13 155	0.00 1	0.44 325	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.22 227

raft_robust	0.73 292	0.81 283	1.55 106	0.00 1	0.22 315	0.68 149	0.00 1	2.56 345	0.75 165	0.01 86	0.01 162	1.12 338	1.15 350	4.56 314	0.14 162	0.00 1	0.71 349	0.00 1	0.15 360	0.08 233	0.11 164

UDGNet	0.19 38	0.81 283	1.42 79	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.00 1	0.05 12	0.38 94	0.00 1	0.00 1	0.02 32	0.00 1	0.10 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

MaskLacGwcNet_RVC	0.56 242	0.82 285	1.94 200	0.12 298	0.00 1	1.12 316	0.01 178	0.96 198	0.72 156	0.00 1	0.05 259	0.37 242	0.03 170	3.45 270	0.15 172	1.07 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 314	0.25 249

NCC-stereo	0.63 268	0.82 285	3.34 307	0.03 240	0.03 242	1.04 240	0.01 178	1.03 204	0.31 86	0.14 276	0.19 290	0.64 289	0.05 222	3.67 282	1.18 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.07 113

Abc-Net	0.63 268	0.82 285	3.34 307	0.03 240	0.03 242	1.04 240	0.01 178	1.03 204	0.31 86	0.14 276	0.19 290	0.64 289	0.05 222	3.67 282	1.18 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	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
PS-NSSS	0.62 265	0.82 285	1.58 117	0.00 1	0.00 1	1.05 245	0.00 1	2.76 358	0.74 158	0.00 1	0.00 1	0.11 147	0.01 82	5.22 327	0.15 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.00 1

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	7.35 387	14.60 408	0.75 334	5.45 333	5.37 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 314	0.63 328

4D-IteraStereo	0.34 107	0.84 290	2.31 239	0.00 1	0.00 1	0.42 72	0.04 269	0.10 45	0.09 14	0.02 146	0.01 162	0.00 1	0.01 82	0.36 144	0.49 262	0.00 1	0.36 321	0.00 1	0.00 1	0.07 215	1.72 384

Wz-Net-LNSev-Ref	0.54 227	0.84 290	3.67 328	0.00 1	0.00 1	0.56 109	0.00 1	1.40 252	0.80 238	0.00 1	0.00 1	0.06 115	0.13 269	1.76 210	1.42 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.08 126

MLCV	0.35 113	0.84 290	1.96 202	0.00 1	0.00 1	0.48 86	0.00 1	0.81 184	0.29 84	0.10 260	0.00 1	0.28 216	0.03 170	1.32 204	0.80 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.09 139

FBW_ROB	1.04 327	0.84 290	2.48 254	0.10 286	0.01 185	0.64 130	0.01 178	2.37 338	0.83 261	0.01 86	0.01 162	1.09 335	0.05 222	8.21 398	2.94 351	0.05 368	0.01 247	0.09 392	0.01 290	0.06 196	0.97 347

iRaft-Stereo_5w	0.60 257	0.85 294	1.83 177	0.01 203	0.59 366	0.31 49	0.00 1	0.72 169	0.79 230	0.00 1	0.00 1	0.10 144	0.01 82	6.12 368	0.03 65	0.00 1	0.12 293	0.00 1	0.00 1	0.24 347	0.26 255

UDG	0.55 235	0.86 295	2.15 222	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	0.18 281	1.20 199	1.07 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.09 139

MeshStereo	2.79 383	0.86 295	3.12 292	0.02 225	0.02 225	1.51 362	0.91 387	3.50 383	1.54 380	11.28 409	7.62 391	11.49 398	2.94 379	6.81 387	3.45 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 360	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
LL-Strereo2	0.34 107	0.87 297	1.70 147	0.64 378	0.84 384	0.54 99	0.04 269	0.15 69	0.18 52	0.02 146	0.00 1	0.03 61	0.02 128	0.26 127	0.26 214	0.00 1	0.13 295	0.00 1	0.01 290	0.04 156	0.98 348

DDUNet	0.51 206	0.87 297	2.33 241	0.00 1	0.00 1	0.80 171	0.01 178	1.16 223	0.77 203	0.08 248	0.01 162	1.11 337	0.01 82	2.02 213	0.77 290	0.02 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.10 153

RAFT	0.32 102	0.87 297	1.48 87	0.29 349	0.41 343	0.12 27	0.07 287	0.12 54	0.51 116	0.00 1	0.01 162	0.47 259	0.04 196	0.04 42	0.02 52	0.00 1	0.70 348	0.00 1	0.01 290	0.42 380	0.75 333

RAFT-Stereo + iAFF	0.41 158	0.87 297	1.78 168	0.00 1	0.91 388	1.06 248	0.00 1	0.70 162	0.77 203	0.05 218	0.00 1	0.06 115	0.06 234	0.06 70	0.26 214	0.00 1	0.69 345	0.00 1	0.00 1	0.20 337	0.80 337

cf-r	0.46 187	0.87 297	2.51 258	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.00 1	0.52 141	0.64 139	0.09 255	0.00 1	0.65 293	0.00 1	2.51 230	0.12 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.09 139

AF-Net	0.60 257	0.87 297	3.34 307	0.00 1	0.00 1	0.41 68	0.01 178	1.52 261	0.64 139	0.17 292	0.05 259	1.28 347	0.46 314	2.51 230	0.52 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 281	0.10 153

CBFPSM	0.42 161	0.89 303	2.62 266	0.00 1	0.00 1	0.32 52	0.00 1	0.37 125	0.82 252	0.01 86	0.01 162	1.65 365	1.00 343	0.27 131	0.34 230	0.00 1	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.10 153

raft+_RVC	0.35 113	0.89 303	1.67 142	0.00 1	1.28 401	0.67 147	0.04 269	0.08 35	0.15 26	0.01 86	0.00 1	0.02 32	0.04 196	0.16 102	0.18 180	0.00 1	1.39 408	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.44 299

EDNetEfficientorigin	6.27 402	0.89 303	98.14 428	0.02 225	0.04 254	0.40 65	0.02 237	0.35 121	2.94 387	6.98 401	3.06 372	1.29 348	1.87 364	4.32 304	4.60 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.35 281

StereoDRNet	0.50 202	0.89 303	2.96 281	0.02 225	0.06 268	0.51 91	0.00 1	0.45 133	0.84 271	0.00 1	0.00 1	0.33 226	0.02 128	2.82 245	0.69 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.28 261

GMStereo	0.14 17	0.90 307	1.71 149	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	0.02 128	0.02 9	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	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
iinet-f	0.59 253	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	0.42 155	0.12 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 373	0.08 126

dd	0.23 56	0.91 308	1.69 145	0.01 203	0.00 1	1.02 231	0.00 1	0.09 43	0.68 146	0.01 86	0.00 1	0.02 32	0.02 128	0.01 2	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 156	0.01 43

PA-Net	0.72 289	0.91 308	3.91 336	0.03 240	0.07 272	0.87 187	0.02 237	0.78 179	0.83 261	0.01 86	0.00 1	0.43 256	0.06 234	5.10 321	1.30 315	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 156	0.12 176
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RALAANet	0.22 48	0.93 311	1.77 164	0.00 1	0.00 1	0.35 60	0.01 178	0.45 133	0.06 7	0.01 86	0.00 1	0.05 99	0.09 252	0.07 76	0.22 200	0.00 1	0.24 306	0.00 1	0.04 318	0.14 301	0.01 43

DMCA-RVC	0.44 175	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 86	0.01 162	0.08 130	0.32 303	1.61 209	0.51 263	0.00 1	0.02 254	0.01 353	0.00 1	0.03 122	0.05 99

DispFullNet	1.25 340	0.95 313	3.73 331	1.00 395	0.79 379	0.43 75	0.01 178	1.70 280	0.82 252	2.55 385	0.63 345	1.08 332	8.75 404	0.84 186	1.36 321	0.00 1	0.02 254	0.00 1	0.00 1	0.24 347	0.19 222

HITNet	0.31 100	0.97 314	2.32 240	0.00 1	0.00 1	0.24 40	0.01 178	1.38 250	0.37 93	0.00 1	0.00 1	0.14 159	0.02 128	0.05 64	0.19 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	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
dad	0.24 59	0.98 315	1.61 127	0.00 1	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.03 3	0.38 94	0.01 86	0.00 1	0.02 32	0.01 82	0.65 179	0.11 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

AASNet	0.40 153	0.98 315	2.57 263	0.00 1	0.00 1	0.93 206	0.01 178	0.79 182	0.82 252	0.01 86	0.00 1	0.38 247	0.02 128	0.62 178	0.43 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 367	0.14 191

111	0.42 161	0.98 315	2.02 208	0.00 1	0.02 225	1.06 248	0.03 254	1.98 320	0.83 261	0.30 315	0.01 162	0.21 195	0.05 222	0.13 95	0.09 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.65 330

AFF-stereo	0.36 123	0.98 315	1.62 130	0.00 1	0.09 279	0.92 204	0.00 1	0.62 155	0.84 271	0.08 248	0.00 1	0.05 99	0.05 222	0.16 102	0.06 115	0.00 1	0.63 341	0.00 1	0.00 1	0.24 347	0.84 341

GwcNet	0.64 275	0.99 319	5.43 373	0.00 1	0.00 1	0.41 68	0.10 304	0.50 138	0.97 325	0.05 218	0.00 1	0.63 286	0.05 222	2.87 248	0.55 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 333	0.13 183

CC-Net-ROB	0.77 301	0.99 319	2.18 224	0.07 277	0.00 1	1.09 292	0.01 178	3.10 371	0.75 165	0.01 86	0.00 1	0.14 159	0.01 82	5.65 342	0.34 230	0.56 387	0.00 1	0.21 402	0.00 1	0.17 319	0.02 58

ADCL	1.70 363	1.00 321	5.82 380	0.07 277	0.04 254	2.14 377	2.27 397	1.26 234	1.09 340	1.55 373	1.08 357	1.23 342	1.53 357	2.38 223	12.21 402	0.01 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 281	0.16 201

ADCPNet	1.58 357	1.00 321	8.71 392	0.01 203	0.19 303	2.69 378	0.26 341	1.15 221	0.54 119	0.04 205	0.02 243	1.41 355	1.76 360	2.52 232	9.78 395	0.00 1	0.46 327	0.00 1	0.64 411	0.07 215	0.34 276

NCCL2	0.38 138	1.00 321	2.12 220	0.00 1	0.01 185	0.79 168	0.00 1	0.59 149	0.38 94	0.01 86	0.00 1	0.02 32	0.03 170	2.31 219	0.21 194	0.00 1	0.00 1	0.02 368	0.00 1	0.04 156	0.13 183

GwcNet-RSSM	0.53 222	1.04 324	2.48 254	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.00 1	0.74 173	0.76 187	0.21 294	0.01 162	0.36 239	0.00 1	3.65 280	0.11 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 286	0.07 113

HBP-ISP	0.90 315	1.05 325	3.07 288	0.14 306	0.01 185	1.67 369	0.47 367	3.22 377	0.76 187	1.13 366	0.11 281	0.50 274	0.91 341	4.51 312	0.10 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.22 227

BEATNet_4x	0.39 146	1.05 325	2.97 282	0.00 1	0.00 1	0.30 46	0.01 178	1.22 229	0.46 108	0.00 1	0.00 1	0.31 224	0.03 170	0.37 147	0.64 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.42 291

SHD	0.76 298	1.05 325	4.19 347	0.65 380	0.21 312	0.01 2	0.01 178	1.48 258	0.83 261	1.69 374	0.00 1	0.63 286	0.09 252	2.22 217	1.51 325	0.00 1	0.21 302	0.00 1	0.07 327	0.15 306	0.11 164

GANetREF_RVC	0.63 268	1.05 325	3.03 283	0.00 1	0.00 1	1.16 334	0.01 178	2.03 324	0.75 165	0.00 1	0.01 162	0.28 216	0.04 196	4.13 294	0.10 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 156	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
PSMNet_ROB	0.54 227	1.05 325	2.53 260	0.00 1	0.00 1	0.91 199	0.00 1	0.33 120	0.75 165	0.01 86	0.00 1	0.25 206	0.03 170	3.45 270	1.31 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.10 153

PDISCO_ROB	0.72 289	1.06 330	3.39 313	0.18 323	0.00 1	1.54 363	0.01 178	2.80 359	0.73 157	0.16 284	0.01 162	0.80 312	0.28 298	2.38 223	0.48 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 373	0.18 212

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	0.20 292	0.29 218	0.03 170	3.58 276	2.10 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 376	0.26 255

PVD	1.08 330	1.09 332	4.07 344	0.61 374	1.15 398	0.72 158	0.01 178	0.93 194	1.18 370	2.39 383	0.00 1	0.65 293	0.11 262	2.60 235	4.29 364	0.00 1	0.82 357	0.00 1	0.13 348	0.12 281	0.75 333

ADCRef	1.10 334	1.10 333	4.78 360	0.02 225	0.02 225	0.87 187	0.31 347	0.76 178	0.88 312	0.71 353	0.17 289	0.18 182	0.80 338	2.63 238	8.56 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 274	0.11 164

Wz-Net-LNSev	0.46 187	1.11 334	5.46 374	0.00 1	0.00 1	0.51 91	0.00 1	0.41 132	0.91 317	0.00 1	0.01 162	0.23 200	0.03 170	0.12 93	0.25 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.15 198

DispNO	0.73 292	1.12 335	4.01 343	0.00 1	0.00 1	0.48 86	0.07 287	0.48 137	0.75 165	0.01 86	0.24 296	0.52 279	0.05 222	5.33 330	1.40 323	0.00 1	0.00 1	0.01 353	0.00 1	0.06 196	0.11 164

CFNet	0.66 277	1.12 335	2.37 243	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.01 178	1.36 249	0.74 158	0.01 86	0.01 162	0.13 157	0.01 82	5.85 346	0.30 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 326	0.07 113

NaN_ROB	1.04 327	1.12 335	3.41 314	0.17 321	0.19 303	0.57 112	0.37 358	2.65 349	0.98 327	0.55 346	0.32 325	0.47 259	1.16 351	5.20 326	2.78 348	0.00 1	0.02 254	0.01 353	0.05 322	0.13 286	0.54 317

ACRE	0.45 180	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	0.01 162	0.15 165	0.06 234	0.16 102	0.18 180	0.00 1	0.03 261	0.01 353	0.02 301	0.17 319	0.04 84

WAO-6	2.63 380	1.16 339	3.22 295	0.00 1	0.00 1	3.86 392	0.28 345	6.13 396	7.35 398	0.60 347	6.78 386	7.62 395	2.68 376	6.42 379	6.11 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 319	0.12 176

CIPLG	0.44 175	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	0.01 162	0.16 173	0.06 234	0.16 102	0.19 189	0.00 1	0.04 271	0.01 353	0.01 290	0.17 319	0.04 84

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	0.01 162	0.22 198	0.14 270	5.71 345	1.94 334	0.00 1	0.00 1	0.01 353	0.02 301	0.20 337	0.14 191

iResNet_ROB	0.40 153	1.20 342	1.77 164	0.00 1	0.00 1	0.73 160	0.00 1	1.03 204	0.77 203	0.07 239	0.01 162	0.08 130	0.01 82	1.85 212	0.38 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.09 139

FADNet	0.64 275	1.21 343	3.32 306	0.00 1	0.01 185	0.79 168	0.01 178	1.01 200	0.65 142	0.01 86	0.01 162	0.17 179	0.15 274	4.45 307	0.37 239	0.17 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 382	0.12 176

Anonymous Stereo	0.79 306	1.22 344	4.94 365	0.01 203	0.00 1	0.57 112	0.55 373	1.41 253	0.49 113	0.03 185	0.03 251	0.12 151	0.02 128	5.47 334	0.82 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.13 183

FADNet-RVC-Resample	0.62 265	1.24 345	4.23 349	0.03 240	0.04 254	0.41 68	0.09 300	1.32 241	0.52 117	0.01 86	0.03 251	0.44 257	0.05 222	3.11 256	0.21 194	0.07 371	0.12 293	0.05 386	0.02 301	0.11 274	0.35 281

IPLGR_C	0.45 180	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	0.01 162	0.15 165	0.07 245	0.16 102	0.19 189	0.00 1	0.04 271	0.01 353	0.02 301	0.17 319	0.04 84

FADNet_RVC	0.69 284	1.26 347	3.48 317	0.00 1	0.00 1	1.10 305	0.01 178	1.57 267	0.65 142	0.02 146	0.05 259	0.26 212	0.03 170	3.16 257	0.30 221	0.21 382	0.25 310	0.08 391	0.28 402	0.53 385	0.62 326

AANet_RVC	0.94 317	1.27 348	3.68 329	0.01 203	0.00 1	0.68 149	0.01 178	0.92 191	0.22 66	0.02 146	1.41 363	0.95 323	0.04 196	5.97 356	3.10 352	0.16 377	0.10 292	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.26 255

MFMNet_re	0.38 138	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	0.03 251	0.12 151	0.00 1	0.27 131	0.37 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 333	0.11 164

DN-CSS_ROB	0.38 138	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	0.19 190	0.02 128	0.10 89	0.19 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 352	0.03 66

SPS-STEREO	1.19 338	1.27 348	3.45 316	0.00 1	0.01 185	0.40 65	0.16 316	0.71 168	1.03 330	2.41 384	0.77 349	2.13 373	0.44 312	5.68 344	4.06 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	1.24 359
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ARAFT	0.68 281	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	0.18 182	0.03 170	3.47 272	0.05 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 333	0.22 227

FADNet-RVC	0.63 268	1.29 352	3.79 334	0.01 203	0.00 1	0.47 84	0.00 1	1.51 260	0.23 70	0.00 1	0.01 162	0.12 151	0.06 234	4.05 290	0.36 237	0.00 1	0.03 261	0.00 1	0.00 1	0.42 380	0.17 205

XQC	0.94 317	1.30 354	4.44 352	0.65 380	0.07 272	0.42 72	0.01 178	2.88 362	0.85 294	0.28 311	0.01 162	0.67 296	0.21 287	3.24 262	3.25 353	0.00 1	0.24 306	0.00 1	0.04 318	0.20 337	0.11 164

Syn2CoEx	0.71 286	1.32 355	4.61 355	0.00 1	0.00 1	0.12 27	0.01 178	1.08 215	0.84 271	0.04 205	0.00 1	0.49 270	0.21 287	4.92 319	0.04 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 301	0.32 269

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	0.18 182	1.49 355	4.97 320	0.67 281	0.00 1	0.17 298	0.00 1	0.00 1	0.33 369	0.46 303

SAMSARA	1.56 355	1.37 357	4.23 349	1.04 396	0.75 377	4.48 393	0.13 313	1.61 273	0.74 158	3.69 389	0.66 346	3.16 379	1.06 347	4.44 306	2.82 349	0.00 1	0.63 341	0.00 1	0.13 348	0.10 269	0.22 227

Wz-Net-MNSev	0.63 268	1.38 358	4.48 353	0.00 1	0.00 1	0.22 38	0.01 178	1.31 239	1.13 349	0.01 86	0.05 259	0.14 159	0.16 277	3.05 254	0.40 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.23 235

RTSC	0.99 323	1.38 358	4.55 354	0.22 339	0.19 303	0.23 39	0.01 178	1.46 255	0.84 271	0.31 319	0.35 327	0.58 282	0.04 196	2.47 229	5.88 376	0.00 1	0.53 336	0.00 1	0.14 355	0.35 370	0.29 262

LL-Strereo	0.97 320	1.43 360	3.41 314	0.01 203	0.50 354	0.63 127	0.01 178	2.00 322	0.77 203	0.48 343	0.00 1	0.54 281	0.29 299	6.25 374	0.10 135	0.01 341	0.93 377	0.00 1	0.00 1	0.28 360	1.72 384

IMH-64-1	2.28 373	1.45 361	2.87 275	2.19 405	0.59 366	2.82 380	1.58 390	5.84 394	1.16 363	1.09 364	4.77 380	2.07 371	2.42 371	5.90 350	3.91 358	4.00 409	0.04 271	0.02 368	0.00 1	2.07 400	0.82 338

IMH-64	2.28 373	1.45 361	2.87 275	2.19 405	0.59 366	2.82 380	1.58 390	5.84 394	1.16 363	1.09 364	4.77 380	2.07 371	2.42 371	5.90 350	3.91 358	4.00 409	0.04 271	0.02 368	0.00 1	2.07 400	0.82 338

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	2.86 370	0.79 311	1.67 359	5.61 339	2.61 346	0.01 341	0.01 247	0.00 1	0.00 1	0.15 306	0.26 255

ADCP+	1.56 355	1.51 364	8.93 393	0.01 203	0.03 242	1.27 352	0.77 384	1.03 204	0.95 322	0.02 146	0.01 162	0.95 323	1.02 344	0.48 164	14.01 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.15 198

LSM	4.80 397	1.52 365	19.84 408	4.35 412	38.64 418	0.85 185	2.31 398	0.86 187	1.78 384	3.14 387	3.02 371	0.62 285	0.69 328	3.61 279	1.28 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 286	13.38 419

SANet	2.30 376	1.58 366	5.68 377	0.03 240	0.04 254	2.78 379	0.82 385	2.99 366	8.32 401	1.70 375	4.04 376	4.26 381	4.02 389	5.90 350	3.42 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.37 284

LE_ROB	10.29 410	1.64 367	11.96 400	1.47 399	1.36 403	3.30 386	4.79 405	5.05 393	42.09 418	51.68 418	13.28 412	14.08 407	25.92 415	7.21 394	21.19 415	0.05 368	0.06 284	0.13 397	0.19 378	0.08 233	0.35 281

WAO-7	2.74 382	1.65 368	3.36 310	0.03 240	0.05 263	4.68 394	0.53 372	6.21 397	4.59 394	1.73 376	7.61 390	5.56 386	3.68 386	8.96 400	5.50 373	0.00 1	0.00 1	0.33 404	0.02 301	0.19 333	0.18 212

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	0.05 259	0.33 226	0.87 340	5.17 324	5.60 374	0.01 341	0.00 1	0.02 368	0.01 290	8.38 416	0.42 291

iResNetv2_ROB	0.51 206	1.70 369	3.96 339	0.00 1	0.00 1	0.60 117	0.00 1	1.81 304	0.82 252	0.03 185	0.00 1	0.08 130	0.02 128	0.16 102	0.59 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 367	0.09 139

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	8.80 397	0.34 228	0.09 252	1.11 194	1.20 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 387	0.21 226

SQANet	0.58 249	1.73 372	3.08 289	0.05 254	0.48 351	0.36 63	0.03 254	0.52 141	0.74 158	0.04 205	0.23 295	0.50 274	0.06 234	2.37 221	0.97 298	0.02 357	0.03 261	0.01 353	0.00 1	0.21 343	0.11 164

ADCMid	1.62 359	1.76 373	8.67 391	0.04 248	0.03 242	1.61 367	0.17 317	1.49 259	1.15 362	0.88 359	0.57 342	0.86 316	0.69 328	1.18 195	12.53 403	0.01 341	0.00 1	0.29 403	0.08 330	0.20 337	0.24 245

otaku	0.77 301	1.78 374	3.28 299	0.09 284	0.13 291	0.88 195	0.05 279	0.78 179	0.76 187	0.03 185	1.37 362	1.03 328	0.14 270	2.73 241	1.34 320	0.06 370	0.04 271	0.01 353	0.00 1	0.63 389	0.34 276

Ntro	0.75 296	1.79 375	3.54 324	0.05 254	0.37 337	1.03 235	0.02 237	0.99 199	0.76 187	0.02 146	0.00 1	0.76 307	0.08 249	3.23 261	1.32 318	0.07 371	0.04 271	0.01 353	0.00 1	0.84 394	0.13 183

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	5.98 384	2.38 377	2.95 382	6.77 386	2.70 347	0.69 388	0.37 322	0.04 384	0.19 378	0.27 354	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
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 86	0.01 162	0.40 251	0.10 257	5.27 329	1.29 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 344	0.45 302

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	0.76 187	0.02 146	0.02 243	1.13 339	0.25 295	2.40 225	1.07 303	0.72 389	0.05 281	0.00 1	0.00 1	0.53 385	0.30 266

UNDER WATER	6.65 404	1.86 379	10.48 399	4.84 413	2.74 411	8.59 405	0.76 382	8.83 403	22.15 412	4.99 390	6.27 385	15.66 409	10.39 408	9.52 404	9.42 393	3.50 408	0.05 281	1.34 411	0.03 313	7.17 415	4.42 414

IMH	3.15 388	1.88 380	3.60 325	2.20 407	0.66 373	5.10 397	0.24 332	6.87 398	4.29 393	2.29 382	7.42 388	6.28 387	3.90 387	7.15 392	3.65 357	4.34 411	0.14 296	0.05 386	0.00 1	2.16 402	0.76 335

FINET	2.05 371	1.88 380	5.76 379	0.81 393	0.99 393	3.54 388	3.33 402	3.89 386	3.81 390	0.89 360	1.55 366	1.21 341	2.31 370	4.20 298	2.42 345	0.81 395	1.36 407	0.00 1	0.21 385	0.27 354	1.80 394

MFN_U_SF_RVC	1.09 333	1.88 380	5.37 371	0.15 309	0.10 284	0.56 109	0.10 304	1.29 238	0.47 109	0.45 341	0.27 301	1.30 350	0.72 332	4.08 291	2.28 343	0.29 385	0.34 318	0.35 405	0.55 409	0.63 389	0.60 322

GASNet	0.78 305	1.91 383	4.72 356	0.00 1	0.00 1	0.55 103	0.02 237	1.39 251	0.47 109	0.01 86	0.13 284	0.50 274	0.12 265	4.27 301	0.96 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 379	0.09 139

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	0.01 162	1.08 332	2.88 378	6.91 389	4.78 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 301	0.24 245

ktn	5.26 399	1.94 385	3.97 340	3.50 410	1.06 396	8.17 403	2.01 394	9.53 406	16.88 407	5.28 394	12.55 411	13.68 404	4.08 390	8.46 399	4.61 366	5.84 414	0.02 254	0.00 1	0.00 1	2.63 403	0.92 345

ACVNet-4b	1.38 350	1.94 385	5.73 378	0.20 333	0.04 254	1.01 225	0.01 178	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	0.02 254	0.00 1	0.00 1	0.89 395	0.34 276

KSHMR	3.98 392	1.95 387	4.86 363	3.06 409	1.84 407	5.37 398	0.45 362	9.03 404	13.93 406	2.07 380	9.17 399	7.12 392	2.12 369	5.60 337	3.40 354	2.12 405	0.44 325	0.53 407	0.23 388	4.01 406	2.35 408

LVE	3.01 387	1.95 387	4.27 351	0.56 371	0.45 348	2.06 376	0.06 282	7.66 400	9.65 403	0.08 248	10.94 405	8.86 397	1.82 362	7.24 395	1.62 328	2.04 403	0.17 298	0.04 384	0.24 396	0.24 347	0.23 235

notaker	4.71 396	2.04 389	5.58 376	4.15 411	0.96 391	4.99 395	0.39 359	7.65 399	2.25 386	5.67 397	11.58 408	16.87 410	4.26 393	8.06 397	6.65 380	5.74 413	0.02 254	0.10 393	0.07 327	5.45 410	1.65 383

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	8.46 402	1.48 372	8.08 394	6.95 391	1.44 354	4.50 310	2.00 335	0.79 391	0.00 1	0.01 353	0.00 1	1.11 397	0.39 287

ACVNet_2	1.59 358	2.07 391	5.42 372	0.12 298	0.09 279	1.36 359	0.17 317	2.72 357	0.97 325	0.44 340	3.37 374	6.53 389	0.16 277	5.48 335	1.87 332	0.16 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 376	0.47 305

TorneroNet-64	6.70 405	2.13 392	3.92 337	2.14 403	0.65 371	19.09 414	0.28 345	12.19 411	25.73 416	6.44 400	12.54 410	19.33 413	4.76 397	10.25 406	6.87 381	1.10 400	0.00 1	0.12 395	0.00 1	4.20 407	2.19 406

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	0.01 162	4.32 382	1.77 361	4.85 318	1.67 331	0.92 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 370	0.30 266

UNDER WATER-64	7.33 407	2.16 394	12.17 401	4.84 413	3.62 413	17.94 412	1.74 392	9.16 405	21.94 411	5.53 396	5.01 382	17.03 411	11.84 410	9.72 405	8.83 391	2.09 404	0.04 271	1.54 413	0.16 369	6.89 414	4.37 413

TorneroNet	7.29 406	2.19 395	3.95 338	2.15 404	1.14 397	19.79 415	0.46 363	13.22 412	25.82 417	8.31 406	16.76 413	17.46 412	5.75 398	10.79 407	8.91 392	2.32 406	0.03 261	0.12 395	0.00 1	4.70 408	2.01 404

AnyNet_C32	1.69 362	2.27 396	8.60 390	0.12 298	0.19 303	1.68 370	1.08 389	1.06 213	0.74 158	1.28 369	0.45 334	0.21 195	0.57 321	2.99 253	11.73 401	0.02 357	0.00 1	0.06 388	0.00 1	0.20 337	0.55 319

RTS	4.38 394	2.34 397	44.27 414	0.33 357	0.13 291	3.83 390	0.21 329	2.51 342	1.22 371	1.82 377	0.01 162	1.95 368	0.21 287	16.90 409	10.87 399	0.00 1	0.27 312	0.00 1	0.00 1	0.27 354	0.44 299

RTSA	4.38 394	2.34 397	44.27 414	0.33 357	0.13 291	3.83 390	0.21 329	2.51 342	1.22 371	1.82 377	0.01 162	1.95 368	0.21 287	16.90 409	10.87 399	0.00 1	0.27 312	0.00 1	0.00 1	0.27 354	0.44 299

MADNet++	10.85 412	2.36 399	10.00 395	8.59 417	4.61 415	16.78 411	10.26 414	10.11 407	7.51 399	17.63 412	18.35 414	12.04 400	17.73 412	24.51 415	20.75 414	8.81 415	6.67 417	4.84 416	2.67 414	5.77 411	6.96 416

MANE	11.54 413	2.46 400	6.07 381	2.50 408	2.04 408	16.31 410	6.95 411	17.25 416	24.11 415	23.59 414	31.25 418	30.75 414	25.07 414	18.16 412	16.24 411	1.28 402	1.98 414	0.15 398	1.07 412	0.46 383	3.04 411

MSC_U_SF_DS_RVC	1.95 368	2.49 401	5.12 368	0.01 203	0.02 225	12.00 407	0.49 370	3.33 381	0.95 322	0.10 260	0.20 292	2.15 374	0.15 274	6.72 385	1.65 330	0.78 390	0.83 362	0.19 400	0.27 401	0.72 391	0.92 345

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	0.11 281	1.41 355	0.26 296	2.62 237	15.48 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 286	0.43 294

PWCK	2.83 384	2.64 403	10.25 398	0.23 340	0.02 225	3.59 389	5.56 408	3.75 385	3.56 389	0.75 357	4.42 378	3.35 380	1.86 363	9.10 401	4.03 361	0.44 386	0.01 247	0.00 1	0.00 1	2.72 404	0.29 262

WAO-8	5.42 400	2.80 404	3.98 341	0.62 375	0.10 284	13.77 408	0.33 353	11.99 409	24.10 413	5.25 392	10.38 404	13.44 402	4.55 395	9.38 402	4.72 367	0.80 392	0.34 318	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	13.77 408	0.33 353	11.99 409	24.10 413	5.25 392	10.32 403	13.44 402	4.55 395	9.38 402	4.72 367	0.80 392	0.34 318	0.71 409	0.13 348	0.74 392	0.25 249

MFN_U_SF_DS_RVC	1.31 345	2.80 404	5.36 370	0.02 225	0.04 254	3.44 387	0.26 341	2.19 330	0.77 203	0.25 308	0.27 301	1.37 353	0.02 128	5.99 359	1.05 301	0.16 377	0.72 350	0.01 353	0.26 398	0.40 378	0.82 338

SGM-ForestM	10.58 411	2.80 404	7.93 388	1.86 401	1.59 405	17.97 413	9.39 413	11.57 408	12.75 405	21.30 413	18.68 415	40.07 416	22.22 413	21.60 413	15.86 409	0.99 398	1.53 411	0.06 388	0.52 407	0.47 384	2.43 409

SGM+DAISY	4.17 393	2.85 408	8.55 389	1.77 400	1.74 406	5.81 400	5.49 407	2.88 362	3.97 391	7.67 402	7.66 392	7.25 393	7.42 401	6.92 390	7.09 383	1.14 401	1.57 412	0.11 394	0.59 410	0.56 387	2.43 409

AnyNet_C01	2.55 379	3.02 409	19.30 407	0.15 309	0.18 302	2.97 382	2.35 399	1.56 266	1.47 377	1.01 363	0.81 351	1.23 342	0.76 336	4.28 302	10.78 397	0.04 367	0.00 1	0.07 390	0.00 1	0.35 370	0.61 325

coex-ft	8.51 408	3.17 410	75.56 419	0.00 1	0.00 1	0.18 34	0.25 333	0.14 67	19.76 409	39.57 417	4.11 377	4.60 384	9.69 405	4.10 292	7.91 388	0.02 357	0.07 286	0.00 1	0.02 301	0.13 286	0.91 344

JetBlue	6.27 402	3.44 411	18.17 406	0.00 1	2.21 410	30.58 416	17.31 417	4.77 391	1.07 336	0.74 354	2.25 369	6.31 388	5.82 399	18.12 411	9.68 394	0.10 376	0.01 247	0.00 1	0.00 1	3.12 405	1.61 380

Wz-Net-TNSev	1.74 365	3.45 412	13.44 403	0.00 1	0.00 1	0.45 82	0.14 315	2.57 347	0.84 271	0.09 255	0.01 162	1.33 351	0.18 281	6.16 369	5.38 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 290	0.26 352	0.41 289

MADNet+	4.94 398	3.56 413	47.46 416	0.42 363	0.27 329	1.99 375	0.04 269	4.45 389	1.30 373	0.07 239	0.02 243	1.81 367	0.36 307	21.82 414	14.17 405	0.00 1	0.26 311	0.00 1	0.00 1	0.28 360	0.54 317

HanzoNet	13.47 414	5.89 414	14.41 404	5.91 416	2.90 412	8.50 404	0.74 380	13.81 413	20.12 410	26.53 415	28.55 417	34.06 415	26.75 417	26.27 418	15.82 408	11.42 417	4.01 416	3.29 415	3.94 415	9.72 417	6.77 415

DPSimNet_ROB	9.66 409	7.29 415	17.52 405	4.88 415	6.56 416	10.41 406	12.88 415	8.12 401	9.88 404	14.26 411	11.22 407	12.39 401	14.01 411	11.20 408	14.85 406	5.50 412	6.97 418	5.75 417	5.94 416	5.31 409	8.26 418

BEATNet-Init1	15.75 416	8.48 416	36.75 412	2.06 402	2.07 409	33.60 417	14.96 416	17.15 415	19.08 408	30.69 416	28.08 416	43.61 417	25.98 416	25.17 417	20.68 413	0.80 392	1.17 401	0.36 406	0.51 406	1.53 399	2.28 407

SPstereo	50.84 419	11.75 417	22.19 410	12.56 418	10.58 417	67.32 419	76.93 421	100.00 429	100.00 430	96.03 427	93.38 424	100.00 430	93.34 425	91.10 426	72.60 419	10.05 416	8.84 419	20.16 419	15.30 419	6.52 412	8.09 417

JetRed	14.06 415	19.59 418	43.42 413	1.43 398	1.30 402	55.87 418	28.29 418	13.94 414	7.85 400	8.61 407	8.73 396	13.68 404	10.59 409	24.60 416	30.87 416	0.27 384	0.69 345	0.62 408	0.03 313	6.63 413	4.19 412

DLNR_Zeroshot_test	21.33 417	48.16 419	86.21 423	96.01 431	87.63 429	0.32 52	0.00 1	18.10 417	0.52 117	0.04 205	0.01 162	0.00 1	0.00 1	0.78 183	0.07 118	16.15 418	0.90 370	0.00 1	0.21 385	70.18 425	1.39 365

xxxxx1	63.64 421	58.31 420	78.27 420	43.96 419	49.40 420	92.70 423	92.25 424	60.45 419	69.51 419	73.81 422	76.39 419	77.95 421	76.95 420	71.68 420	77.08 421	36.01 421	37.36 420	48.24 422	62.44 421	47.16 421	42.90 421

tt_ll	63.64 421	58.31 420	78.27 420	43.96 419	49.40 420	92.70 423	92.25 424	60.45 419	69.51 419	73.81 422	76.39 419	77.95 421	76.95 420	71.68 420	77.08 421	36.01 421	37.36 420	48.24 422	62.44 421	47.16 421	42.90 421

ff	63.64 421	58.31 420	78.27 420	43.96 419	49.40 420	92.70 423	92.25 424	60.45 419	69.51 419	73.81 422	76.39 419	77.95 421	76.95 420	71.68 420	77.08 421	36.01 421	37.36 420	48.24 422	62.44 421	47.16 421	42.90 421

DGTPSM_ROB	81.37 425	61.03 423	99.95 430	61.17 422	86.95 427	99.14 428	100.00 428	95.87 425	99.99 428	73.32 420	100.00 428	71.15 419	100.00 429	77.35 423	99.98 430	35.35 419	97.41 429	34.62 420	99.89 430	44.61 419	89.54 426

DPSMNet_ROB	81.42 426	61.07 424	99.95 430	61.38 423	87.01 428	99.15 429	100.00 428	95.87 425	99.99 428	73.35 421	100.00 428	71.18 420	100.00 429	77.40 424	99.98 430	35.68 420	97.47 430	34.71 421	99.89 430	44.74 420	89.65 427

LRCNet_RVC	55.59 420	61.31 425	59.16 417	66.84 424	44.81 419	6.17 401	0.00 1	52.46 418	1.68 382	70.67 419	80.07 422	66.39 418	55.67 418	51.56 419	46.75 418	90.67 428	41.65 423	91.10 429	90.19 425	65.65 424	68.96 424

Anonymous_1	89.55 427	74.57 426	97.70 427	74.52 425	78.35 424	100.00 430	100.00 428	98.05 428	99.77 426	96.85 428	99.38 426	97.67 427	99.78 428	91.23 428	98.87 427	81.02 424	97.18 426	59.55 425	84.83 424	74.77 426	86.89 425

DPSM_ROB	93.70 429	78.60 427	100.00 432	83.05 427	85.63 425	100.00 430	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 432	88.93 426	97.35 427	74.49 426	94.98 426	81.33 427	89.69 428

DPSM	93.70 429	78.60 427	100.00 432	83.05 427	85.63 425	100.00 430	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 432	88.93 426	97.35 427	74.49 426	94.98 426	81.33 427	89.69 428

PML	71.00 424	88.39 429	73.68 418	82.04 426	74.55 423	83.63 421	76.92 420	72.05 422	85.95 422	89.82 425	84.57 423	90.63 425	58.80 419	91.54 429	73.58 420	95.93 435	2.38 415	86.91 428	6.48 417	84.07 429	18.14 420

HaxPig	95.45 431	97.64 430	88.42 424	97.81 437	99.08 437	77.94 420	74.31 419	96.67 427	99.54 425	99.87 429	99.92 427	99.60 429	99.75 427	91.22 427	87.67 425	99.94 437	99.97 432	99.98 432	99.99 432	99.96 437	99.80 437

MEDIAN_ROB	93.48 428	98.75 431	96.24 426	90.99 429	90.62 430	85.89 422	77.23 422	92.20 424	89.67 423	95.04 426	94.93 425	96.04 426	93.85 426	90.48 425	87.58 424	98.40 436	95.87 425	99.62 431	98.78 429	98.85 436	98.49 436

AVERAGE_ROB	98.51 433	99.16 432	95.72 425	100.00 439	100.00 439	93.61 426	82.61 423	100.00 429	99.97 427	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	99.73 431	99.43 428	100.00 439	100.00 435	100.00 433	100.00 433	100.00 439	100.00 439

test_example2	97.59 432	99.97 433	99.93 429	99.80 438	99.96 438	98.80 427	99.76 427	91.09 423	100.00 430	100.00 430	100.00 428	89.37 424	86.85 423	99.31 430	96.67 426	99.97 438	99.51 431	92.94 430	97.98 428	99.99 438	99.94 438

LSM0	98.99 434	99.97 433	100.00 432	95.58 430	98.52 431	100.00 430	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 432	93.32 434	99.97 432	100.00 433	100.00 433	95.80 435	96.62 430

MyStereo03	99.06 437	100.00 435	100.00 432	96.11 433	98.72 433	100.00 430	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 432	93.17 431	100.00 435	100.00 433	100.00 433	95.79 432	97.48 432

MyStereo02	99.06 437	100.00 435	100.00 432	96.11 433	98.72 433	100.00 430	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 432	93.17 431	100.00 435	100.00 433	100.00 433	95.79 432	97.48 432

MyStereo	99.06 437	100.00 435	100.00 432	96.11 433	98.72 433	100.00 430	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 432	93.17 431	100.00 435	100.00 433	100.00 433	95.79 432	97.48 432

Selective-RAFT-Error	99.05 436	100.00 435	100.00 432	96.31 436	98.73 436	100.00 430	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 432	93.08 429	100.00 435	100.00 433	100.00 433	95.40 430	97.58 435

CasAABBNet	99.03 435	100.00 435	100.00 432	96.02 432	98.70 432	100.00 430	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 432	93.08 429	99.99 434	100.00 433	100.00 433	95.40 430	97.41 431

Low-res two-view benchmark