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	0.52 208	0.03 1	1.36 50	0.10 285	0.00 1	1.13 324	2.57 399	0.32 115	1.03 329	0.00 1	0.00 1	0.08 129	3.66 384	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.17 204

AEACV	0.45 179	0.04 2	1.15 23	0.69 384	0.94 389	0.91 198	0.00 1	0.70 161	0.27 79	0.39 335	0.05 258	0.01 7	0.10 256	0.45 159	0.04 90	0.00 1	0.90 369	0.00 1	0.32 404	0.08 233	2.01 403

riskmin	0.49 196	0.04 2	1.45 84	0.70 386	0.80 380	0.54 98	0.20 322	1.05 209	0.20 62	0.24 304	0.27 300	1.13 338	0.00 1	0.43 155	0.41 254	0.00 1	0.80 353	0.00 1	0.26 397	0.00 1	1.23 357

PSM-AAD	0.53 221	0.04 2	1.38 60	0.06 270	0.00 1	1.20 345	2.11 394	0.17 78	0.78 215	0.01 85	0.44 332	0.14 158	3.94 387	0.23 118	0.06 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 57

KYRaft	0.26 71	0.05 5	1.37 54	0.04 247	0.00 1	1.16 333	0.12 311	0.11 47	0.78 215	0.01 85	0.29 309	0.03 60	0.75 333	0.37 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 65

SST-Stereo	0.56 241	0.05 5	1.55 105	0.06 270	0.19 302	1.10 304	0.47 366	0.32 115	0.80 237	0.04 204	0.00 1	0.05 98	0.57 320	5.98 356	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

GMM-Stereo	0.22 47	0.05 5	2.03 212	0.08 278	0.00 1	1.12 315	0.13 312	0.09 43	0.79 229	0.01 85	0.00 1	0.03 60	0.10 256	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

ICVP	0.16 21	0.05 5	1.22 33	0.00 1	0.01 184	1.01 224	0.09 299	0.28 108	0.17 41	0.00 1	0.02 242	0.07 123	0.01 82	0.21 113	0.05 102	0.00 1	0.01 246	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.09 138
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	0.01 184	0.16 32	0.00 1	0.17 78	0.09 14	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.01 82	0.05 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

knoymous	0.10 3	0.06 9	1.25 34	0.00 1	0.00 1	0.11 25	0.00 1	0.27 107	0.06 7	0.00 1	0.00 1	0.23 199	0.00 1	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 65

NF-Stereo	0.54 226	0.06 9	1.59 118	0.19 325	0.00 1	1.09 291	0.25 332	0.22 91	1.13 348	0.02 145	0.00 1	0.02 31	0.00 1	6.05 361	0.17 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

OCTAStereo	0.54 226	0.06 9	1.59 118	0.19 325	0.00 1	1.09 291	0.25 332	0.22 91	1.13 348	0.02 145	0.00 1	0.02 31	0.00 1	6.03 359	0.18 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

PSM-softLoss	0.55 234	0.06 9	1.89 186	0.27 344	0.00 1	1.08 276	0.25 332	0.12 54	1.06 333	0.03 184	0.01 161	0.02 31	0.01 82	5.92 352	0.18 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

KMStereo	0.55 234	0.06 9	1.89 186	0.27 344	0.00 1	1.08 276	0.25 332	0.12 54	1.06 333	0.03 184	0.01 161	0.02 31	0.01 82	5.92 352	0.18 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

NRIStereo	0.22 47	0.06 9	1.40 66	0.05 253	0.01 184	1.16 333	0.32 351	0.04 6	0.81 245	0.04 204	0.01 161	0.11 146	0.01 82	0.14 98	0.02 51	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.10 152

FTStereo	0.82 310	0.06 9	1.88 185	0.12 297	0.00 1	1.15 330	2.70 400	0.16 74	0.84 270	0.16 283	5.80 382	0.36 238	2.49 373	0.53 165	0.01 31	0.07 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

RAFT_R40	0.54 226	0.06 9	1.55 105	0.06 270	0.15 295	1.10 304	0.31 346	0.31 113	0.78 215	0.02 145	0.03 250	0.07 123	0.29 298	5.98 356	0.10 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

RE-Stereo	0.54 226	0.06 9	1.59 118	0.19 325	0.00 1	1.09 291	0.25 332	0.22 91	1.13 348	0.02 145	0.00 1	0.02 31	0.00 1	6.05 361	0.17 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

TVStereo	0.54 226	0.06 9	1.59 118	0.19 325	0.00 1	1.09 291	0.25 332	0.22 91	1.13 348	0.02 145	0.00 1	0.02 31	0.00 1	6.05 361	0.17 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

CRE-IMP	0.22 47	0.06 9	1.43 82	0.05 253	0.02 224	1.12 315	0.33 352	0.04 6	1.08 338	0.02 145	0.00 1	0.12 150	0.00 1	0.03 29	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.09 138

Prome-Stereo	0.28 77	0.06 9	1.40 66	0.10 285	0.00 1	1.16 333	0.02 236	0.39 126	0.88 311	0.02 145	0.52 339	0.05 98	0.69 327	0.28 136	0.07 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 65

EAI-Stereo	0.98 320	0.06 9	1.09 21	0.17 320	0.67 373	1.19 344	4.84 405	2.67 349	0.91 316	0.95 360	4.52 378	0.30 220	0.53 319	0.57 168	0.46 259	0.00 1	0.07 285	0.00 1	0.29 402	0.01 25	0.34 275

R-Stereo Train	0.22 47	0.06 9	1.64 131	0.00 1	0.00 1	0.76 163	0.00 1	1.57 266	0.17 41	0.02 145	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 65

RAFT-Stereo	0.22 47	0.06 9	1.64 131	0.00 1	0.00 1	0.76 163	0.00 1	1.57 266	0.17 41	0.02 145	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 65
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AE-Stereo	0.43 169	0.07 25	1.90 190	0.05 253	0.21 311	1.09 291	0.00 1	1.02 200	0.48 110	0.39 335	0.28 307	0.18 181	0.00 1	0.18 110	0.05 102	0.00 1	0.83 361	0.00 1	0.23 387	0.07 215	1.64 381

Any-RAFT	0.24 58	0.07 25	1.16 26	0.00 1	0.01 184	1.13 324	0.00 1	1.21 226	0.36 91	0.02 145	0.00 1	0.49 269	0.00 1	0.19 111	0.03 64	0.00 1	0.08 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 65

CAS	0.13 13	0.07 25	0.86 8	0.00 1	0.00 1	1.01 224	0.00 1	0.26 104	0.16 33	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.01 82	0.02 9	0.04 90	0.09 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.40 152	0.07 25	1.78 167	0.28 347	0.74 375	0.65 137	0.00 1	0.16 74	0.61 134	0.31 318	0.01 161	0.17 178	0.01 82	0.41 153	0.17 174	0.00 1	0.88 368	0.00 1	0.02 300	0.04 156	1.73 386

EGLCR-Stereo	0.43 169	0.07 25	1.21 32	0.58 372	0.65 370	1.64 367	0.31 346	1.15 220	0.19 60	0.43 338	0.02 242	0.00 1	0.02 127	0.38 150	0.14 161	0.00 1	0.66 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.11 355

DCANet-4	0.37 129	0.07 25	3.11 290	0.00 1	0.00 1	1.06 247	0.00 1	1.82 308	0.85 293	0.16 283	0.00 1	0.04 80	0.05 221	0.04 42	0.08 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 234

tt	48.09 417	0.07 25	27.39 410	1.35 396	0.00 1	100.00 429	100.00 427	100.00 428	96.65 423	0.15 280	0.01 161	97.98 427	87.03 423	2.52 231	99.87 428	82.90 424	94.64 423	16.21 417	20.93 419	33.72 417	0.29 261

BUS	0.38 137	0.07 25	0.98 12	0.00 1	0.00 1	1.88 372	0.00 1	2.67 349	0.82 251	0.30 314	0.09 275	0.64 288	0.00 1	0.06 70	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BSDual-CNN	0.35 112	0.07 25	0.98 12	0.00 1	0.00 1	1.09 291	0.00 1	2.67 349	0.82 251	0.30 314	0.09 275	0.35 233	0.03 169	0.06 70	0.51 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.29 82	0.07 25	0.98 12	0.00 1	0.00 1	1.07 265	0.00 1	1.92 316	0.82 251	0.00 1	0.00 1	0.35 233	0.03 169	0.06 70	0.51 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

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

Patchmatch Stereo++	0.18 27	0.07 25	1.40 66	0.05 253	0.01 184	1.08 276	0.07 286	0.05 12	0.75 164	0.02 145	0.00 1	0.05 98	0.00 1	0.03 29	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 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 27	0.07 25	1.40 66	0.05 253	0.02 224	1.08 276	0.08 294	0.05 12	0.75 164	0.02 145	0.00 1	0.07 123	0.00 1	0.04 42	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.18 27	0.07 25	1.40 66	0.05 253	0.02 224	1.08 276	0.06 281	0.05 12	0.75 164	0.02 145	0.00 1	0.07 123	0.00 1	0.04 42	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

ROB_FTStereo	0.18 27	0.07 25	1.40 66	0.05 253	0.02 224	1.08 276	0.06 281	0.05 12	0.75 164	0.02 145	0.00 1	0.03 60	0.00 1	0.04 42	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

HUI-Stereo	0.19 37	0.07 25	1.41 76	0.05 253	0.02 224	1.08 276	0.08 294	0.06 22	0.76 186	0.02 145	0.00 1	0.07 123	0.00 1	0.04 42	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.24 58	0.07 25	1.16 26	0.06 270	0.02 224	1.08 276	0.31 346	0.04 6	0.75 164	0.02 145	0.00 1	0.00 1	1.22 352	0.03 29	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.05 98

iGMRVC	0.18 27	0.07 25	1.40 66	0.05 253	0.03 241	1.08 276	0.07 286	0.06 22	0.75 164	0.02 145	0.00 1	0.05 98	0.00 1	0.04 42	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

RAFT-345	0.52 208	0.07 25	1.75 162	0.11 293	0.07 271	1.17 338	0.18 319	0.21 89	0.78 215	0.00 1	0.01 161	0.09 137	0.01 82	5.87 347	0.19 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

iRAFT	0.18 27	0.07 25	1.40 66	0.05 253	0.01 184	1.08 276	0.07 286	0.05 12	0.75 164	0.02 145	0.00 1	0.05 98	0.00 1	0.03 29	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

AnonymousM	0.18 27	0.07 25	0.80 4	0.04 247	0.00 1	1.03 234	0.00 1	0.20 87	0.65 141	0.06 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 140	0.02 51	0.00 1	0.19 299	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.18 211

RAFT-IKP	0.18 27	0.07 25	1.41 76	0.05 253	0.01 184	1.08 276	0.08 294	0.05 12	0.75 164	0.02 145	0.00 1	0.05 98	0.00 1	0.04 42	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

CREStereo	0.12 12	0.07 25	0.76 3	0.00 1	0.00 1	1.06 247	0.00 1	0.25 102	0.14 20	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.02 9	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
CES	0.10 3	0.08 48	0.73 2	0.00 1	0.00 1	0.20 36	0.01 177	0.08 35	0.75 164	0.01 85	0.00 1	0.08 129	0.03 169	0.03 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

CASS	0.10 3	0.08 48	1.10 22	0.00 1	0.00 1	0.13 30	0.01 177	0.15 69	0.18 51	0.21 293	0.00 1	0.02 31	0.02 127	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.03 65
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.27 74	0.08 48	1.16 26	0.10 285	0.30 332	0.04 8	0.00 1	0.55 144	0.08 9	0.42 337	0.13 283	0.49 269	0.57 320	0.27 130	0.30 220	0.00 1	0.33 315	0.00 1	0.23 387	0.01 25	0.43 293

DAS	0.55 234	0.08 48	1.79 170	0.00 1	0.00 1	0.09 22	0.00 1	1.54 261	0.85 293	1.16 366	0.00 1	0.24 202	0.03 169	4.66 315	0.31 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.14 190

SepStereo	0.50 201	0.08 48	1.79 170	0.00 1	0.00 1	0.09 22	0.00 1	1.54 261	0.85 293	1.16 366	0.00 1	0.24 202	0.03 169	3.84 285	0.31 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.14 190

PSMNet-ADL	0.39 145	0.08 48	0.96 10	0.00 1	0.00 1	1.02 230	0.00 1	0.72 168	0.16 33	0.00 1	0.10 279	0.48 262	0.01 82	3.60 276	0.37 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.23 234

AAGNet	0.99 322	0.08 48	1.59 118	0.15 308	0.27 328	1.14 329	0.27 342	0.06 22	0.78 215	0.01 85	0.00 1	0.01 7	0.97 341	3.60 276	10.81 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

s12784h	0.27 74	0.08 48	1.46 85	0.00 1	0.00 1	1.06 247	0.02 236	1.66 275	0.75 164	0.01 85	0.36 327	0.02 31	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.02 57

CFNet-RSSM	0.21 44	0.08 48	1.39 64	0.00 1	0.12 288	0.63 126	0.00 1	1.32 240	0.15 26	0.01 85	0.00 1	0.09 137	0.00 1	0.11 91	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 387	0.01 25	0.08 125

PMTNet	0.13 13	0.08 48	0.99 15	0.00 1	0.00 1	1.05 244	0.04 268	0.21 89	0.14 20	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.00 1	0.04 42	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.01 42

HSM-Net_RVC	0.57 246	0.08 48	1.74 155	0.00 1	0.00 1	0.63 126	0.00 1	4.21 387	0.71 153	0.14 275	0.00 1	0.21 194	0.03 169	3.43 268	0.05 102	0.01 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 152
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	0.14 305	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.05 12	0.17 41	0.00 1	0.03 250	0.19 189	0.02 127	0.01 2	0.05 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.08 125

DisPM	0.22 47	0.09 59	1.74 155	0.11 293	0.00 1	1.16 333	0.40 359	0.08 35	0.68 145	0.03 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 75	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

Pruner-Stereo	0.22 47	0.09 59	1.50 91	0.23 339	0.00 1	1.10 304	0.20 322	0.17 78	0.78 215	0.03 184	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.04 42	0.21 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

cross-raft	0.21 44	0.09 59	1.42 78	0.48 367	0.50 353	0.41 68	0.07 286	0.50 137	0.03 2	0.02 145	0.00 1	0.38 246	0.00 1	0.08 81	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 344	0.01 25	0.09 138

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

Gwc-CoAtRS	0.15 19	0.09 59	1.42 78	0.00 1	0.11 286	0.43 75	0.00 1	0.32 115	0.08 9	0.02 145	0.00 1	0.18 181	0.00 1	0.05 64	0.06 114	0.00 1	0.06 283	0.00 1	0.18 372	0.01 25	0.08 125

AdaStereo	0.25 67	0.09 59	1.34 47	0.00 1	0.00 1	0.26 41	0.00 1	1.95 317	0.75 164	0.00 1	0.00 1	0.30 220	0.01 82	0.14 98	0.13 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.05 98
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	0.82 174	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 21	0.10 66	0.97 11	0.02 224	0.00 1	1.04 239	0.01 177	0.07 30	0.75 164	0.01 85	0.01 161	0.16 172	0.04 195	0.07 75	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

test-3	0.30 91	0.10 66	1.49 88	0.20 332	0.38 338	0.44 78	0.01 177	1.59 270	0.08 9	0.04 204	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.08 81	0.24 205	0.00 1	0.47 327	0.00 1	0.20 381	0.13 286	0.43 293

test_1	0.30 91	0.10 66	1.50 91	0.21 335	0.38 338	0.44 78	0.01 177	1.58 269	0.08 9	0.04 204	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.07 75	0.24 205	0.00 1	0.47 327	0.00 1	0.20 381	0.13 286	0.43 293

test_3	0.31 99	0.10 66	1.52 98	0.20 332	0.40 341	0.54 98	0.01 177	1.68 277	0.08 9	0.16 283	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.07 75	0.24 205	0.00 1	0.50 331	0.00 1	0.20 381	0.13 286	0.38 285

PFNet+	0.28 77	0.10 66	1.61 126	0.08 278	0.01 184	1.12 315	0.41 360	0.12 54	0.80 237	0.08 247	0.01 161	0.02 31	0.00 1	1.19 195	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

DEmStereo	0.76 297	0.10 66	1.95 200	0.04 247	0.00 1	0.80 170	0.50 370	0.06 22	0.76 186	0.05 217	0.72 347	0.02 31	3.33 382	5.67 342	1.24 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.15 19	0.10 66	1.55 105	0.00 1	0.00 1	1.01 224	0.00 1	0.15 69	0.15 26	0.00 1	0.01 161	0.04 80	0.00 1	0.02 9	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 83
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	0.37 129	0.11 74	1.68 142	0.57 371	0.93 388	0.43 75	0.10 303	1.03 203	0.49 112	0.16 283	0.00 1	0.87 316	0.00 1	0.27 130	0.12 144	0.00 1	0.33 315	0.00 1	0.24 395	0.01 25	0.05 98

Selective-IGEV	0.28 77	0.11 74	1.31 45	0.64 377	0.60 369	0.27 42	0.00 1	0.05 12	0.56 124	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 169	0.25 119	0.25 209	0.00 1	0.79 350	0.00 1	0.07 326	0.06 196	0.62 325

SFCPSM	0.24 58	0.11 74	1.53 101	0.00 1	0.05 262	0.35 60	0.01 177	1.54 261	0.77 202	0.01 85	0.00 1	0.12 150	0.02 127	0.06 70	0.05 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 300	0.03 122	0.06 108

MDST_ROB	1.73 363	0.11 74	3.61 325	0.13 302	0.15 295	5.47 398	0.31 346	4.97 391	0.87 308	6.33 397	1.52 364	1.03 327	1.19 351	6.22 371	2.13 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.60 321

IGEV_Zeroshot_test	0.56 241	0.12 78	3.25 297	0.16 312	0.47 348	0.55 102	0.46 362	0.53 143	0.38 93	0.70 351	0.49 337	1.08 331	0.49 316	0.36 143	0.31 223	0.00 1	0.37 321	0.00 1	0.13 347	0.03 122	1.33 361

MSKI-zero shot	0.34 106	0.12 78	1.70 146	0.55 368	0.44 344	1.10 304	0.03 253	0.91 188	0.22 65	0.22 297	0.05 258	0.06 114	0.00 1	0.16 101	0.04 90	0.00 1	0.87 367	0.00 1	0.18 372	0.02 77	0.22 226

MC-Stereo	0.38 137	0.12 78	1.30 44	0.65 379	0.70 374	1.06 247	0.00 1	0.03 3	0.14 20	0.23 300	0.00 1	0.04 80	0.02 127	0.38 150	0.12 144	0.00 1	1.08 385	0.00 1	0.02 300	0.08 233	1.72 383

GANet-ADL	0.20 39	0.12 78	1.43 82	0.00 1	0.01 184	0.84 180	0.00 1	0.40 129	0.17 41	0.00 1	0.36 327	0.35 233	0.00 1	0.09 85	0.14 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 156	0.12 175

ASMatch	0.60 256	0.12 78	1.85 180	0.14 305	0.04 253	1.08 276	0.00 1	0.12 54	0.87 308	0.06 230	0.43 331	0.06 114	0.85 338	6.18 370	0.26 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1

PCWNet_CMD	0.20 39	0.13 83	1.38 60	0.00 1	0.01 184	0.73 159	0.00 1	0.39 126	0.19 60	0.00 1	0.01 161	0.47 258	0.50 317	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.17 204

Selective-RAFT	0.21 44	0.13 83	0.82 6	0.00 1	0.00 1	1.08 276	0.00 1	0.06 22	0.77 202	0.00 1	0.00 1	0.08 129	0.00 1	0.01 2	0.03 64	0.00 1	0.90 369	0.00 1	0.18 372	0.04 156	0.16 200

iRaft-Stereo_20w	0.77 300	0.13 83	2.90 277	0.63 376	0.50 353	1.18 340	0.58 373	2.56 344	0.71 153	0.85 357	0.05 258	0.78 309	1.02 343	0.82 183	0.76 288	0.00 1	0.52 334	0.00 1	0.14 354	0.02 77	1.25 360

DRaft	0.58 248	0.13 83	1.34 47	0.00 1	0.00 1	0.94 208	0.18 319	0.08 35	0.16 33	0.03 184	0.25 297	0.06 114	2.49 373	4.51 311	1.32 317	0.00 1	0.03 260	0.00 1	0.02 300	0.03 122	0.08 125

CFNet_pseudo	0.24 58	0.13 83	1.40 66	0.00 1	0.01 184	0.96 212	0.00 1	1.08 214	0.16 33	0.00 1	0.01 161	0.48 262	0.35 304	0.03 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 163

Anonymous	0.10 3	0.13 83	1.60 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 3	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.01 82	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 156	0.17 204

MSMDNet	0.20 39	0.13 83	1.39 64	0.00 1	0.01 184	0.73 159	0.00 1	0.39 126	0.18 51	0.00 1	0.01 161	0.48 262	0.48 315	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.17 204

ccs_rob	0.24 58	0.13 83	1.40 66	0.00 1	0.01 184	0.97 214	0.00 1	1.08 214	0.16 33	0.00 1	0.01 161	0.48 262	0.35 304	0.03 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 163

RCA-Stereo	0.28 77	0.14 91	1.00 17	0.00 1	0.13 290	1.06 247	0.00 1	1.76 291	0.16 33	0.07 238	0.00 1	0.02 31	0.06 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.83 361	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.23 234

NINENet	0.52 208	0.14 91	1.48 86	0.06 270	0.00 1	1.88 372	0.00 1	3.28 379	0.76 186	0.00 1	0.00 1	0.64 288	0.00 1	2.11 213	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

hknet	0.45 179	0.14 91	1.89 186	0.00 1	0.00 1	1.09 291	0.00 1	2.67 349	0.82 251	0.30 314	0.09 275	0.63 285	0.00 1	1.06 191	0.38 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCNet	0.26 71	0.14 91	1.38 60	0.10 285	0.00 1	0.97 214	0.00 1	0.12 54	0.78 215	0.01 85	0.00 1	0.02 31	1.07 347	0.43 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 306	0.03 65

Anonymous3	0.24 58	0.14 91	1.98 203	0.00 1	0.00 1	1.12 315	0.00 1	0.61 151	0.77 202	0.01 85	0.00 1	0.06 114	0.00 1	0.02 9	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.02 57

pcwnet_v2	0.49 196	0.14 91	4.76 357	0.00 1	0.00 1	0.68 148	0.00 1	2.39 338	0.81 245	0.01 85	0.00 1	0.35 233	0.32 302	0.19 111	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.22 226

EKT-Stereo	0.55 234	0.15 97	1.80 172	0.73 388	4.21 413	1.08 276	0.00 1	1.17 224	0.32 87	0.02 145	0.00 1	0.08 129	0.00 1	1.01 190	0.13 154	0.00 1	0.03 260	0.00 1	0.05 321	0.03 122	0.29 261

CRFU-Net	0.43 169	0.15 97	1.89 186	0.26 343	0.01 184	0.91 198	0.00 1	0.47 134	0.27 79	0.00 1	0.00 1	0.41 252	1.89 365	2.11 213	0.14 161	0.00 1	0.00 1	0.03 375	0.00 1	0.03 122	0.03 65

PFNet	0.63 267	0.15 97	2.41 245	0.00 1	0.30 332	1.17 338	0.00 1	0.35 120	0.92 318	0.01 85	0.24 295	0.03 60	0.00 1	6.43 379	0.23 202	0.09 373	0.00 1	0.00 1	0.04 317	0.13 286	0.10 152

SMFormer	0.52 208	0.16 100	1.37 54	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 296	1.11 341	0.00 1	0.27 300	0.15 164	0.00 1	3.31 264	0.65 273	0.00 1	0.82 356	0.00 1	0.10 337	0.02 77	0.66 330

tta	0.52 208	0.16 100	1.37 54	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 296	1.11 341	0.00 1	0.27 300	0.15 164	0.00 1	3.31 264	0.65 273	0.00 1	0.82 356	0.00 1	0.10 337	0.05 171	0.51 311

qqq1	0.52 208	0.16 100	1.37 54	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 296	1.11 341	0.00 1	0.27 300	0.15 164	0.00 1	3.31 264	0.66 276	0.00 1	0.82 356	0.00 1	0.09 334	0.05 171	0.51 311

fff1	0.52 208	0.16 100	1.37 54	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 296	1.11 341	0.00 1	0.27 300	0.15 164	0.00 1	3.31 264	0.66 276	0.00 1	0.82 356	0.00 1	0.09 334	0.05 171	0.51 311

CrosDoStereo	1.11 334	0.16 100	1.64 131	0.00 1	0.05 262	0.66 140	5.65 408	0.70 161	0.54 118	0.25 307	1.18 358	0.19 189	2.94 378	6.48 380	1.58 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.08 125

DeepStereo_LL	1.11 334	0.16 100	1.64 131	0.00 1	0.05 262	0.66 140	5.65 408	0.70 161	0.54 118	0.25 307	1.18 358	0.19 189	2.94 378	6.48 380	1.58 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.08 125

11t1	0.39 145	0.17 106	1.36 50	0.00 1	0.47 348	0.11 25	0.00 1	0.59 148	1.12 346	0.05 217	0.29 309	0.03 60	0.00 1	0.26 126	0.66 276	0.00 1	1.05 379	0.00 1	0.14 354	0.03 122	1.45 373

CFNet_ucs	0.29 82	0.17 106	1.53 101	0.00 1	0.01 184	0.83 176	0.00 1	2.07 325	0.24 74	0.00 1	0.00 1	0.48 262	0.29 298	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 190

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 9	0.18 108	0.67 1	0.00 1	0.00 1	0.06 16	0.00 1	0.11 47	0.26 75	0.74 353	0.00 1	0.03 60	0.01 82	0.03 29	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.03 65

test-1	0.36 122	0.18 108	1.36 50	0.00 1	0.83 381	0.60 116	0.00 1	1.07 213	0.18 51	0.07 238	0.49 337	0.34 227	0.00 1	0.10 88	0.51 262	0.00 1	0.64 342	0.00 1	0.06 324	0.01 25	0.84 340

XX-Stereo	0.73 291	0.18 108	5.35 368	0.38 360	0.26 327	1.13 324	0.00 1	3.03 366	0.18 51	0.14 275	0.01 161	1.40 353	0.01 82	1.36 204	0.04 90	0.00 1	0.50 331	0.00 1	0.16 368	0.03 122	0.43 293

FAT-Stereo	0.55 234	0.18 108	2.58 263	0.00 1	0.00 1	0.33 57	0.08 294	2.26 333	0.84 270	0.06 230	0.88 352	0.60 283	0.51 318	2.43 225	0.08 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.16 200

Anonymous_2	1.27 340	0.19 112	1.80 172	0.70 386	0.78 377	0.61 122	0.20 322	0.92 190	0.48 110	0.22 297	0.30 311	1.44 356	0.00 1	0.43 155	0.40 250	0.01 340	0.84 364	2.29 413	11.27 417	1.29 397	1.20 356

GES	0.23 55	0.19 112	1.56 109	0.00 1	0.00 1	1.07 265	0.02 236	0.73 171	0.15 26	0.00 1	0.02 242	0.11 146	0.08 248	0.44 158	0.16 173	0.01 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.09 138

FENet	0.27 74	0.19 112	1.51 96	0.00 1	0.00 1	1.01 224	0.00 1	1.02 200	0.77 202	0.00 1	0.00 1	0.24 202	0.04 195	0.27 130	0.22 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.07 112

DIP-Stereo	0.28 77	0.19 112	1.62 129	0.00 1	0.00 1	1.11 310	0.00 1	1.67 276	0.74 157	0.01 85	0.00 1	0.01 7	0.07 244	0.01 2	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.13 182
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 91	0.19 112	1.19 31	0.00 1	0.00 1	0.81 172	0.00 1	0.92 190	0.84 270	0.00 1	0.00 1	0.50 273	0.02 127	1.27 201	0.10 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 274	0.05 98
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
mmm	0.47 189	0.20 117	1.18 30	0.02 224	0.79 378	0.06 16	0.00 1	1.11 218	1.16 362	0.06 230	0.30 311	0.14 158	0.03 169	0.68 179	0.67 280	0.00 1	1.12 388	0.00 1	0.22 386	0.03 122	1.63 380

ttt	1.05 328	0.20 117	1.91 191	0.00 1	0.09 278	0.65 137	0.00 1	3.05 367	1.11 341	0.00 1	0.30 311	0.29 217	0.01 82	4.65 314	6.53 378	0.00 1	1.01 377	0.00 1	0.13 347	0.02 77	1.00 348

MIF-Stereo	0.11 9	0.20 117	1.58 116	0.00 1	0.00 1	0.10 24	0.02 236	0.07 30	0.05 5	0.00 1	0.08 273	0.02 31	0.01 82	0.03 29	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.00 1

GwcNet-ADL	0.33 104	0.20 117	1.73 153	0.00 1	0.00 1	1.02 230	0.00 1	2.51 341	0.40 101	0.00 1	0.00 1	0.37 241	0.04 195	0.03 29	0.24 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.13 182

ff7	0.36 122	0.21 121	1.28 39	0.16 312	0.22 314	1.07 265	0.00 1	0.12 54	0.56 124	0.32 320	0.00 1	0.01 7	0.04 195	0.25 119	0.03 64	0.00 1	0.92 372	0.00 1	0.10 337	0.08 233	1.75 387

ffff	0.36 122	0.21 121	1.28 39	0.16 312	0.22 314	1.07 265	0.00 1	0.12 54	0.56 124	0.32 320	0.00 1	0.01 7	0.04 195	0.25 119	0.03 64	0.00 1	0.92 372	0.00 1	0.10 337	0.08 233	1.75 387

11t	0.36 122	0.21 121	1.28 39	0.16 312	0.22 314	1.07 265	0.00 1	0.12 54	0.56 124	0.32 320	0.00 1	0.01 7	0.04 195	0.25 119	0.03 64	0.00 1	0.92 372	0.00 1	0.10 337	0.08 233	1.75 387

anonymousdsp	0.41 157	0.21 121	1.52 98	0.43 363	0.54 357	1.07 265	0.00 1	0.11 47	0.56 124	0.34 324	0.00 1	0.01 7	0.05 221	0.47 161	0.03 64	0.00 1	0.81 354	0.00 1	0.11 344	0.08 233	1.81 394

ccc-4	0.36 122	0.21 121	1.28 39	0.16 312	0.22 314	1.07 265	0.00 1	0.12 54	0.56 124	0.32 320	0.00 1	0.01 7	0.04 195	0.25 119	0.03 64	0.00 1	0.92 372	0.00 1	0.10 337	0.08 233	1.75 387

IGEV-Stereo	0.41 157	0.21 121	1.53 101	0.43 363	0.55 358	1.07 265	0.00 1	0.11 47	0.56 124	0.34 324	0.00 1	0.01 7	0.05 221	0.47 161	0.03 64	0.00 1	0.81 354	0.00 1	0.11 344	0.08 233	1.81 394
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DANet	0.67 279	0.21 121	2.33 240	0.25 341	0.06 267	0.50 88	0.11 310	1.62 273	0.74 157	0.22 297	0.06 268	1.07 330	0.02 127	4.45 306	1.22 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.53 315
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
IPLGR	0.50 201	0.22 128	2.74 267	0.03 239	0.02 224	1.08 276	0.03 253	1.95 317	0.75 164	0.09 254	0.00 1	0.18 181	0.22 290	2.57 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.05 98

NVstereo2D	0.53 221	0.22 128	2.52 258	0.00 1	0.00 1	0.58 115	0.03 253	1.62 273	0.99 327	0.05 217	0.00 1	0.48 262	0.00 1	3.88 286	0.08 123	0.00 1	0.05 280	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.06 108

HH	0.52 208	0.23 130	1.71 148	0.77 389	0.35 334	1.07 265	0.00 1	0.30 110	0.68 145	0.29 312	0.45 333	1.45 357	0.04 195	0.37 146	0.37 238	0.00 1	0.84 364	0.00 1	0.00 1	0.02 77	1.39 364

HanStereo	0.52 208	0.23 130	1.71 148	0.77 389	0.35 334	1.07 265	0.00 1	0.30 110	0.68 145	0.29 312	0.45 333	1.45 357	0.04 195	0.37 146	0.37 238	0.00 1	0.84 364	0.00 1	0.00 1	0.02 77	1.39 364

anonymousa	0.44 174	0.23 130	2.16 222	0.67 383	1.21 398	0.28 44	0.00 1	0.02 2	0.18 51	0.01 85	0.30 311	0.58 281	0.02 127	0.26 126	0.38 246	0.00 1	1.12 388	0.00 1	0.54 407	0.03 122	0.78 335

HHNet	0.53 221	0.23 130	2.29 237	0.11 293	0.00 1	1.15 330	0.25 332	0.70 161	0.78 215	0.01 85	3.49 374	0.04 80	0.69 327	0.02 9	0.70 285	0.03 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.03 65

CBMV_ROB	1.08 329	0.23 130	2.20 225	0.01 202	0.00 1	1.37 359	0.46 362	3.27 378	0.78 215	2.21 380	1.13 357	1.06 329	2.45 372	4.29 302	1.64 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.48 306

UPFNet	0.23 55	0.24 135	1.56 109	0.00 1	0.00 1	0.50 88	0.00 1	1.28 235	0.68 145	0.00 1	0.00 1	0.10 143	0.01 82	0.13 94	0.11 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.03 65

ProNet	0.25 67	0.25 136	1.15 23	0.08 278	0.41 342	0.84 180	0.00 1	0.06 22	0.39 97	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.13 94	0.01 31	0.00 1	0.23 303	0.00 1	0.00 1	0.09 257	1.34 363

CSP-Net	0.42 160	0.25 136	1.07 20	0.00 1	0.00 1	0.53 96	0.00 1	0.78 178	0.27 79	0.01 85	0.00 1	0.16 172	0.02 127	5.19 324	0.08 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.02 57

IRAFT_RVC	0.56 241	0.25 136	1.93 196	0.10 285	0.00 1	1.18 340	0.10 303	0.32 115	0.79 229	0.02 145	0.00 1	0.02 31	0.12 264	6.07 364	0.23 202	0.00 1	0.09 290	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.02 57

222	2.28 372	0.25 136	1.15 23	0.00 1	0.37 336	0.60 116	0.00 1	3.25 377	1.13 348	0.09 254	0.00 1	0.05 98	0.02 127	3.52 272	32.29 416	0.00 1	1.03 378	0.00 1	0.15 359	0.03 122	1.59 378

x	0.42 160	0.26 140	1.38 60	0.00 1	0.44 344	0.12 27	0.00 1	0.90 187	1.14 354	0.07 238	0.30 311	0.03 60	0.00 1	0.26 126	0.72 286	0.00 1	1.06 382	0.00 1	0.17 370	0.03 122	1.49 375

RAFT-RH_RVC	0.99 322	0.26 140	1.93 196	0.04 247	0.04 253	1.07 265	0.00 1	0.07 30	0.69 150	0.01 85	9.36 399	0.10 143	0.00 1	5.86 346	0.29 217	0.01 340	0.00 1	0.00 1	0.02 300	0.01 25	0.00 1

ccnet	0.59 252	0.26 140	2.24 232	0.01 202	0.08 276	0.70 153	0.18 319	1.35 246	0.43 103	0.45 340	0.66 345	0.13 156	0.38 308	3.57 274	1.09 304	0.01 340	0.00 1	0.02 367	0.00 1	0.03 122	0.16 200

UNet	0.29 82	0.26 140	2.47 251	0.00 1	0.00 1	0.71 155	0.01 177	0.52 140	0.81 245	0.00 1	0.00 1	0.37 241	0.02 127	0.46 160	0.10 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.04 83

HCRNet	0.37 129	0.27 144	1.27 37	0.00 1	0.00 1	1.09 291	0.00 1	0.56 145	0.80 237	0.01 85	0.01 161	0.06 114	0.03 169	3.22 259	0.07 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.03 65

S-Stereo	0.70 284	0.27 144	3.29 299	0.00 1	0.00 1	0.57 111	0.06 281	2.35 336	0.84 270	0.00 1	0.90 353	0.83 313	0.11 261	4.19 295	0.14 161	0.00 1	0.01 246	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.34 275

MIF-Stereo (partial)	0.14 16	0.28 146	1.74 155	0.00 1	0.00 1	0.08 21	0.00 1	0.23 97	0.17 41	0.00 1	0.01 161	0.02 31	0.02 127	0.04 42	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.01 42

qqq	0.49 196	0.28 146	1.37 54	0.00 1	0.49 352	0.14 31	0.00 1	1.23 229	1.14 354	0.07 238	0.31 317	0.01 7	0.00 1	1.38 205	0.69 282	0.00 1	1.06 382	0.00 1	0.19 377	0.03 122	1.44 369

xxxx	1.42 351	0.28 146	1.49 88	0.00 1	0.59 365	0.56 108	0.00 1	3.13 371	1.14 354	0.06 230	0.01 161	0.02 31	0.02 127	2.26 217	16.08 409	0.00 1	1.09 387	0.00 1	0.15 359	0.03 122	1.42 368

ACVNet-DCA	0.52 208	0.29 149	2.22 227	0.31 352	0.20 307	1.33 354	0.00 1	1.23 229	1.14 354	0.38 330	0.00 1	0.03 60	0.02 127	0.59 173	0.02 51	0.00 1	1.12 388	0.00 1	0.00 1	0.03 122	1.44 369

xx1	0.55 234	0.29 149	2.22 227	0.31 352	0.20 307	1.33 354	0.00 1	1.78 296	1.03 329	0.38 330	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.59 173	0.02 51	0.00 1	1.12 388	0.00 1	0.19 377	0.03 122	1.44 369

1test111	0.59 252	0.29 149	2.22 227	0.31 352	0.20 307	1.33 354	0.00 1	1.23 229	1.14 354	0.38 330	0.00 1	0.03 60	0.02 127	1.38 205	0.69 282	0.00 1	1.12 388	0.00 1	0.00 1	0.03 122	1.44 369

cc1	0.56 241	0.29 149	2.22 227	0.31 352	0.20 307	1.33 354	0.00 1	1.78 296	1.03 329	0.38 330	0.00 1	0.03 60	0.02 127	0.59 173	0.02 51	0.00 1	1.12 388	0.00 1	0.00 1	0.09 257	1.86 397

IER	0.20 39	0.30 153	1.87 183	0.00 1	0.00 1	0.61 122	0.00 1	0.25 102	0.23 69	0.00 1	0.00 1	0.40 250	0.02 127	0.22 116	0.07 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 156	0.01 42

TransformOpticalFlow	0.88 312	0.30 153	2.86 273	0.30 349	0.03 241	1.25 349	0.05 278	1.87 309	0.80 237	0.28 310	0.37 329	1.25 345	1.50 355	6.38 377	0.22 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.07 112

test_xeample	1.52 353	0.30 153	1.50 91	0.00 1	0.58 364	0.60 116	0.00 1	3.16 372	1.14 354	0.07 238	0.08 273	0.03 60	0.02 127	3.67 281	16.54 411	0.00 1	1.08 385	0.00 1	0.15 359	0.04 156	1.50 376

edge stereo	0.62 264	0.30 153	3.04 283	0.01 202	0.03 241	0.32 52	0.03 253	1.28 235	0.69 150	0.21 293	0.32 324	1.29 347	0.19 282	4.12 292	0.40 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 274	0.14 190

IGEV+	0.38 137	0.31 157	1.34 47	0.69 384	0.86 385	0.06 16	0.00 1	0.08 35	0.15 26	0.14 275	0.04 256	0.02 31	0.06 233	0.54 166	0.05 102	0.00 1	1.15 398	0.00 1	0.03 312	0.11 274	1.94 402

CoDeX	0.39 145	0.31 157	1.50 91	0.00 1	0.01 184	0.31 49	0.00 1	1.81 303	0.76 186	0.00 1	0.00 1	0.25 205	0.06 233	2.77 242	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.04 83

tt1	0.58 248	0.31 157	2.24 232	0.30 349	0.38 338	1.32 353	0.00 1	1.74 284	1.17 365	0.38 330	0.00 1	0.03 60	0.02 127	0.57 168	0.01 31	0.00 1	1.12 388	0.00 1	0.00 1	0.08 233	1.86 397

DISCO	0.35 112	0.31 157	1.99 205	0.16 312	0.16 299	0.33 57	0.00 1	0.15 69	0.30 84	0.00 1	0.01 161	1.49 360	0.00 1	1.21 199	0.63 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.12 175

STrans-v2	0.88 312	0.32 161	1.71 148	0.00 1	0.01 184	0.85 184	0.04 268	2.45 339	0.89 314	0.48 342	0.85 351	1.10 335	2.06 367	6.49 382	0.25 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.09 138

CroCo-Stereo	0.18 27	0.32 161	0.94 9	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.17 224	0.76 186	0.00 1	0.01 161	0.31 223	0.03 169	0.03 29	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TANstereo	0.17 23	0.32 161	1.51 96	0.00 1	0.00 1	1.03 234	0.00 1	0.07 30	0.14 20	0.01 85	0.15 286	0.04 80	0.00 1	0.05 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 57

ac_64	0.48 192	0.32 161	2.27 235	0.04 247	0.01 184	0.44 78	0.02 236	0.36 122	0.83 260	0.15 280	0.01 161	0.88 318	0.04 195	3.90 287	0.21 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.06 108

FC-DCNN	3.67 390	0.32 161	2.78 270	0.00 1	0.01 184	3.09 383	0.58 373	3.68 383	3.04 387	11.64 409	12.38 408	13.84 405	9.79 405	6.23 372	5.39 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.60 321

DualNet	0.98 320	0.33 166	3.52 317	0.00 1	0.00 1	0.64 129	0.00 1	1.74 284	1.17 365	0.00 1	0.31 317	0.68 296	0.02 127	0.57 168	7.45 383	0.00 1	1.12 388	0.00 1	0.15 359	0.08 233	1.86 397

ffm	0.61 261	0.33 166	3.52 317	0.00 1	0.00 1	0.64 129	0.00 1	1.74 284	1.17 365	0.00 1	0.31 317	0.68 296	0.02 127	0.57 168	0.01 31	0.00 1	1.12 388	0.00 1	0.15 359	0.08 233	1.86 397

ff1	1.27 340	0.33 166	3.52 317	0.00 1	0.00 1	0.64 129	0.00 1	1.74 284	1.17 365	0.00 1	0.31 317	0.68 296	0.02 127	6.27 374	7.45 383	0.00 1	1.12 388	0.00 1	0.15 359	0.08 233	1.86 397

mmx	1.28 342	0.33 166	3.52 317	0.00 1	0.00 1	0.64 129	0.00 1	3.05 367	1.07 335	0.00 1	0.31 317	0.68 296	0.02 127	6.27 374	7.45 383	0.00 1	1.05 379	0.00 1	0.15 359	0.03 122	1.08 350

xxx	1.28 342	0.33 166	3.52 317	0.00 1	0.00 1	0.64 129	0.00 1	3.05 367	1.07 335	0.00 1	0.31 317	0.68 296	0.02 127	6.27 374	7.45 383	0.00 1	1.05 379	0.00 1	0.15 359	0.03 122	1.08 350

ToySt	0.42 160	0.33 166	2.09 215	0.08 278	0.55 358	0.55 102	0.00 1	0.72 168	0.55 122	0.05 217	0.26 298	0.37 241	0.00 1	0.30 139	0.54 267	0.01 340	0.58 336	0.00 1	0.14 354	0.04 156	1.33 361

test_4	0.20 39	0.33 166	1.50 91	0.08 278	0.13 290	1.04 239	0.00 1	0.05 12	0.09 14	0.10 259	0.00 1	0.02 31	0.01 82	0.27 130	0.14 161	0.00 1	0.08 287	0.00 1	0.02 300	0.13 286	0.07 112

THIR-Stereo	0.94 316	0.33 166	1.66 138	0.00 1	0.01 184	0.55 102	3.72 403	0.13 66	0.18 51	0.10 259	1.46 363	0.74 305	2.82 376	5.60 336	1.39 321	0.00 1	0.00 1	0.02 367	0.00 1	0.02 77	0.03 65

EDNetEfficient	2.95 385	0.33 166	20.38 408	0.19 325	0.83 381	1.00 222	1.95 392	0.58 147	5.15 394	8.01 403	1.79 367	0.93 321	4.16 391	3.66 280	9.80 395	0.00 1	0.03 260	0.00 1	0.06 324	0.05 171	0.13 182

MyStereo07	0.30 91	0.34 175	1.49 88	0.00 1	0.25 325	0.98 216	0.01 177	0.06 22	0.57 132	0.35 327	0.00 1	0.01 7	0.06 233	0.49 164	0.09 131	0.00 1	0.79 350	0.00 1	0.08 329	0.02 77	0.32 268

MyStereo04	0.37 129	0.34 175	2.41 245	0.00 1	0.25 325	0.98 216	0.01 177	1.05 209	0.28 82	0.09 254	0.01 161	0.36 238	0.12 264	0.05 64	0.35 233	0.00 1	0.79 350	0.00 1	0.08 329	0.02 77	0.32 268

G-Net	1.24 338	0.34 175	3.85 334	0.05 253	0.48 350	1.68 369	0.46 362	0.23 97	0.44 105	1.33 369	8.94 397	2.28 375	0.79 336	2.37 220	1.18 306	0.01 340	0.03 260	0.02 367	0.09 334	0.07 215	0.11 163

test croco	0.17 23	0.35 178	1.92 193	0.00 1	0.00 1	0.06 16	0.01 177	0.18 82	0.43 103	0.01 85	0.01 161	0.02 31	0.01 82	0.05 64	0.05 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 360	0.01 42

DRN-Test	0.52 208	0.35 178	2.75 268	0.03 239	0.09 278	0.60 116	0.00 1	1.72 281	0.84 270	0.01 85	0.00 1	0.18 181	0.04 195	3.27 262	0.23 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.25 248

MyStereo06	0.53 221	0.36 180	2.90 277	0.01 202	0.00 1	1.11 310	0.01 177	0.56 145	0.49 112	0.74 353	0.45 333	1.24 344	1.02 343	0.39 152	0.34 229	0.00 1	0.60 338	0.00 1	0.08 329	0.01 25	0.33 273

MyStereo05	0.39 145	0.36 180	2.43 248	0.01 202	0.00 1	1.11 310	0.01 177	1.25 232	0.57 132	0.06 230	0.01 161	0.29 217	0.15 273	0.07 75	0.37 238	0.00 1	0.60 338	0.00 1	0.08 329	0.01 25	0.33 273

gwcnet-sp	0.35 112	0.37 182	3.29 299	0.00 1	0.00 1	0.51 90	0.03 253	0.74 172	0.76 186	0.01 85	0.01 161	0.09 137	0.04 195	0.88 187	0.13 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.04 83

scenet	0.35 112	0.37 182	3.29 299	0.00 1	0.00 1	0.51 90	0.03 253	0.74 172	0.76 186	0.01 85	0.01 161	0.09 137	0.04 195	0.88 187	0.13 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.04 83

ssnet	0.35 112	0.37 182	3.29 299	0.00 1	0.00 1	0.51 90	0.03 253	0.74 172	0.76 186	0.01 85	0.01 161	0.09 137	0.04 195	0.88 187	0.13 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.04 83

DMCA	0.30 91	0.38 185	2.48 253	0.00 1	0.01 184	0.98 216	0.01 177	0.47 134	0.80 237	0.02 145	0.01 161	0.05 98	0.00 1	0.25 119	0.29 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.10 152

stereogan	0.57 246	0.38 185	3.12 291	0.01 202	0.01 184	0.64 129	0.02 236	1.11 218	0.96 323	0.08 247	0.01 161	1.66 365	0.45 312	2.60 234	0.05 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 314	0.07 112

DSFCA	0.49 196	0.39 187	1.59 118	0.00 1	0.01 184	0.96 212	0.36 355	0.40 129	0.80 237	0.03 184	0.31 317	0.04 80	0.23 292	3.83 284	0.81 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.09 138

DCRE	0.76 297	0.40 188	1.17 29	0.21 335	0.90 386	0.66 140	0.00 1	0.79 181	0.39 97	0.36 329	7.60 388	0.03 60	0.00 1	0.09 85	0.32 226	0.00 1	0.58 336	0.00 1	0.17 370	0.02 77	1.53 377

HGLStereo	0.35 112	0.40 188	1.83 176	0.00 1	0.00 1	0.65 137	0.01 177	0.68 158	0.39 97	0.03 184	0.01 161	0.47 258	0.03 169	2.14 215	0.17 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.04 83

StereoIM	0.11 9	0.41 190	1.31 45	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.01 177	0.08 35	0.23 69	0.01 85	0.01 161	0.04 80	0.02 127	0.03 29	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

sAnonymous2	0.17 23	0.42 191	2.46 249	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	0.32 268

CroCo_RVC	0.17 23	0.42 191	2.46 249	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	0.32 268

1111x	1.36 348	0.43 193	3.64 326	0.00 1	0.51 356	0.72 157	0.00 1	3.21 375	1.10 340	0.05 217	0.26 298	0.07 123	0.01 82	6.09 366	8.46 388	0.00 1	1.15 398	0.00 1	0.26 397	0.04 156	1.10 354

ADLNet	0.48 192	0.43 193	1.71 148	0.00 1	0.00 1	0.66 140	0.01 177	1.16 222	0.84 270	0.21 293	0.01 161	1.00 326	0.02 127	2.88 248	0.34 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 286	0.24 244

CroCo-Stereo Lap2	0.14 16	0.44 195	1.26 35	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.08 35	0.75 164	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 169	0.03 29	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.01 42

TRStereo	0.60 256	0.44 195	2.21 226	0.19 325	0.03 241	1.38 360	0.02 236	3.93 386	0.92 318	0.01 85	0.28 307	0.12 150	0.39 309	0.36 143	0.04 90	0.00 1	0.30 314	0.00 1	0.23 387	0.01 25	1.08 350

XX-TBD	0.18 27	0.44 195	1.52 98	0.00 1	0.00 1	0.92 203	0.00 1	0.17 78	0.14 20	0.00 1	0.21 293	0.03 60	0.00 1	0.02 9	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 57

ACVNet	0.30 91	0.44 195	1.74 155	0.01 202	0.00 1	1.06 247	0.10 303	0.23 97	0.83 260	0.02 145	0.01 161	0.70 302	0.00 1	0.08 81	0.41 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.17 204

acv_ft	0.30 91	0.44 195	1.83 176	0.00 1	0.00 1	0.42 72	0.01 177	0.69 160	0.83 260	0.23 300	0.01 161	0.70 302	0.12 264	0.08 81	0.18 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 354	0.17 204

NOSS_ROB	0.73 291	0.44 195	1.26 35	0.55 368	0.00 1	0.68 148	0.00 1	2.93 363	0.77 202	0.13 273	0.00 1	0.92 320	0.00 1	6.16 368	0.11 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.66 330

iRaftStereo_RVC	0.24 58	0.45 201	0.99 15	0.00 1	0.00 1	0.52 95	0.00 1	0.08 35	0.15 26	0.01 85	0.01 161	0.16 172	0.03 169	0.04 42	0.02 51	0.00 1	1.06 382	0.00 1	0.00 1	0.29 366	1.01 349

ELAS_RVC	3.35 389	0.45 201	4.75 356	0.25 341	0.07 271	1.56 364	7.12 411	2.23 332	5.68 395	7.77 402	7.71 392	6.55 389	10.27 406	5.63 340	6.24 377	0.00 1	0.04 270	0.03 375	0.01 289	0.11 274	0.48 306
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM-Forest	1.08 329	0.45 201	1.80 172	0.02 224	0.07 271	1.09 291	0.65 376	2.57 346	0.85 293	1.33 369	0.92 354	1.36 351	1.62 357	5.94 354	2.34 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.52 314
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DPSNet	1.65 359	0.46 204	7.31 384	0.30 349	0.11 286	1.54 362	0.01 177	4.48 389	1.14 354	0.11 266	0.01 161	0.82 312	3.51 383	5.89 348	5.84 374	0.02 356	0.29 313	0.03 375	0.23 387	0.23 346	0.59 320

DLCB_ROB	0.36 122	0.46 204	1.27 37	0.00 1	0.00 1	0.45 81	0.00 1	0.66 157	0.81 245	0.03 184	0.04 256	0.66 294	0.04 195	2.35 219	0.37 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.10 152

CBMV	0.80 307	0.46 204	2.11 217	0.00 1	0.00 1	0.84 180	0.76 381	3.17 373	0.84 270	0.61 348	0.00 1	1.23 341	1.88 364	2.46 227	0.97 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.56 319
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SDNR	1.35 347	0.47 207	4.08 344	0.09 283	0.21 311	3.25 384	0.01 177	3.18 374	1.52 378	1.87 378	1.66 366	1.52 363	0.36 306	7.18 392	1.05 300	0.03 364	0.08 287	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.49 310

ssnet_v2	0.39 145	0.47 207	2.11 217	0.00 1	0.00 1	0.81 172	0.00 1	1.33 243	0.86 304	0.12 270	0.01 161	0.87 316	0.10 256	0.60 176	0.35 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 314	0.09 138

OMP-Stereo	0.71 285	0.47 207	1.36 50	0.18 322	0.06 267	1.18 340	0.00 1	1.76 291	0.78 215	0.11 266	0.59 342	0.49 269	0.00 1	6.94 390	0.25 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.07 112

delet	0.42 160	0.47 207	1.99 205	0.00 1	0.00 1	0.61 122	0.00 1	0.68 158	0.83 260	0.06 230	0.01 161	0.51 277	0.19 282	2.68 239	0.21 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.07 112

MSMD_ROB	2.26 371	0.47 207	2.67 266	0.01 202	0.00 1	5.00 395	0.21 328	1.35 246	1.87 384	6.37 398	8.46 394	7.34 393	4.30 393	4.84 316	1.91 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.30 265

IIG-Stereo	0.71 285	0.48 212	1.42 78	0.05 253	0.03 241	1.18 340	0.00 1	1.75 288	0.79 229	0.01 85	0.56 340	0.53 279	0.01 82	6.87 387	0.37 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.07 112

ELAS	3.20 388	0.48 212	3.06 286	0.19 325	0.06 267	7.89 401	2.23 395	3.33 380	4.19 391	8.91 407	9.70 400	4.40 382	7.69 401	4.25 298	6.87 380	0.00 1	0.04 270	0.03 375	0.04 317	0.12 281	0.48 306
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GMOStereo	0.29 82	0.49 214	1.56 109	0.00 1	0.56 360	0.87 186	0.02 236	0.18 82	0.17 41	0.01 85	0.01 161	0.25 205	0.01 82	0.04 42	0.01 31	0.00 1	1.23 401	0.00 1	0.00 1	0.18 326	0.18 211

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test-v	0.29 82	0.49 214	1.56 109	0.00 1	0.56 360	0.87 186	0.02 236	0.18 82	0.17 41	0.01 85	0.01 161	0.25 205	0.01 82	0.04 42	0.01 31	0.00 1	1.23 401	0.00 1	0.00 1	0.18 326	0.18 211

test-2	0.29 82	0.49 214	1.56 109	0.00 1	0.56 360	0.87 186	0.02 236	0.18 82	0.17 41	0.01 85	0.01 161	0.25 205	0.01 82	0.04 42	0.01 31	0.00 1	1.23 401	0.00 1	0.00 1	0.18 326	0.18 211

STTStereo	0.33 104	0.49 214	2.91 279	0.00 1	0.00 1	0.83 176	0.03 253	0.28 108	0.16 33	0.02 145	0.00 1	0.20 193	0.03 169	1.52 207	0.08 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 65

SGM_RVC	2.03 369	0.49 214	2.04 213	0.27 344	0.17 300	3.07 382	1.00 387	2.70 353	1.62 380	5.12 390	3.09 372	4.77 384	4.08 389	7.38 395	2.86 349	0.21 381	0.23 303	0.20 400	0.23 387	0.28 360	0.84 340
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
fff	0.37 129	0.50 220	2.02 207	0.00 1	0.02 224	1.06 247	0.00 1	1.90 311	0.84 270	0.16 283	0.00 1	0.04 80	0.59 323	0.04 42	0.08 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 234

DCANet	0.35 112	0.50 220	2.02 207	0.00 1	0.00 1	1.06 247	0.00 1	1.90 311	0.85 293	0.10 259	0.00 1	0.04 80	0.00 1	0.04 42	0.12 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.25 248

csc	0.37 129	0.50 220	2.02 207	0.00 1	0.02 224	1.06 247	0.00 1	1.90 311	0.84 270	0.16 283	0.00 1	0.04 80	0.59 323	0.04 42	0.08 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 234

cscssc	0.37 129	0.50 220	2.02 207	0.00 1	0.02 224	1.06 247	0.00 1	1.90 311	0.84 270	0.16 283	0.00 1	0.04 80	0.59 323	0.04 42	0.08 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 234

iResNet	0.34 106	0.50 220	1.65 135	0.00 1	0.00 1	0.70 153	0.00 1	1.60 271	0.78 215	0.01 85	0.00 1	0.04 80	0.03 169	0.15 100	1.11 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.20 224

ADStereo(finetuned)	0.42 160	0.51 225	2.79 271	0.00 1	0.00 1	1.04 239	0.00 1	1.90 311	0.85 293	0.10 259	0.00 1	0.04 80	0.72 331	0.04 42	0.12 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.25 248

whm_eth	0.25 67	0.52 226	2.41 245	0.00 1	0.00 1	0.55 102	0.00 1	0.31 113	0.84 270	0.00 1	0.00 1	0.03 60	0.01 82	0.02 9	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.26 254

HSM	0.68 280	0.52 226	1.54 104	0.00 1	0.00 1	0.54 98	0.01 177	1.08 214	0.77 202	0.00 1	0.01 161	2.23 374	0.63 326	6.04 360	0.14 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 156	0.08 125

MMNet	0.29 82	0.53 228	2.13 220	0.00 1	0.00 1	0.69 152	0.00 1	0.74 172	0.80 237	0.01 85	0.01 161	0.18 181	0.09 251	0.28 136	0.14 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.04 83

RYNet	0.63 267	0.53 228	2.18 223	0.00 1	0.00 1	0.57 111	0.00 1	1.34 244	0.85 293	0.04 204	0.00 1	0.85 314	0.04 195	5.13 321	0.77 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.27 259

TestStereo	0.35 112	0.54 230	1.74 155	0.00 1	0.00 1	0.27 42	0.00 1	0.06 22	0.05 5	0.01 85	0.00 1	0.03 60	0.01 82	4.17 294	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FCDSN-DC	2.93 384	0.54 230	2.88 276	0.00 1	0.01 184	1.78 371	0.36 355	2.20 330	1.51 377	8.28 404	10.99 405	11.61 398	8.55 402	5.36 330	4.05 361	0.02 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.48 306
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DGSMNet	1.31 344	0.55 232	3.74 331	0.80 391	1.48 403	1.60 365	3.41 402	1.72 281	0.54 118	0.01 85	0.78 349	0.48 262	0.23 292	3.16 256	0.55 268	0.98 396	1.26 405	1.34 410	1.11 412	1.06 395	1.41 367

hitnet-ft	0.49 196	0.56 233	1.96 201	0.00 1	0.00 1	0.73 159	0.10 303	0.36 122	0.26 75	0.05 217	0.13 283	0.73 304	0.16 276	4.26 299	0.41 254	0.01 340	0.00 1	0.03 375	0.00 1	0.05 171	0.06 108

psm_up	0.48 192	0.57 234	1.86 182	0.00 1	0.00 1	0.83 176	0.00 1	2.33 334	0.79 229	0.00 1	0.00 1	0.27 212	0.01 82	2.73 240	0.12 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.04 83

psmorigin	0.81 309	0.57 234	7.49 385	0.00 1	0.00 1	0.18 34	0.00 1	0.12 54	0.20 62	0.65 349	0.00 1	2.69 377	0.27 296	2.98 250	0.79 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.18 211

Sa-1000	0.44 174	0.58 236	1.85 180	0.00 1	0.22 314	1.09 291	0.01 177	2.98 364	0.75 164	0.00 1	0.09 275	0.04 80	0.00 1	0.21 113	0.00 1	0.00 1	0.50 331	0.00 1	0.13 347	0.12 281	0.12 175

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MIPNet	0.42 160	0.59 237	2.22 227	0.02 224	0.00 1	1.11 310	0.09 299	1.88 310	0.88 311	0.11 266	0.06 268	0.22 197	0.19 282	0.74 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 289	0.08 233	0.12 175

APVNet	0.58 248	0.59 237	3.15 293	0.00 1	0.00 1	0.93 205	0.01 177	0.62 154	0.86 304	0.03 184	0.01 161	0.34 227	0.04 195	4.50 309	0.33 227	0.00 1	0.00 1	0.03 375	0.00 1	0.18 326	0.05 98

aanetorigin	0.91 315	0.59 237	3.76 332	0.11 293	0.12 288	0.40 65	0.90 385	0.15 69	0.23 69	3.44 387	1.19 360	0.35 233	1.96 366	2.81 243	1.30 314	0.02 356	0.00 1	0.02 367	0.05 321	0.28 360	0.47 304

Consistency-Raft	0.45 179	0.60 241	3.05 284	0.13 302	0.03 241	0.91 198	0.04 268	1.55 264	0.78 215	0.00 1	0.02 242	0.03 60	1.12 348	0.35 141	0.42 257	0.02 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

SACVNet	0.51 205	0.61 242	1.98 203	0.00 1	0.00 1	1.02 230	0.01 177	1.04 208	0.44 105	0.07 238	0.00 1	0.23 199	0.02 127	4.19 295	0.29 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 344	0.13 182

UCFNet_RVC	0.26 71	0.61 242	1.59 118	0.00 1	0.00 1	1.00 222	0.00 1	0.26 104	0.39 97	0.01 85	0.00 1	0.42 254	0.02 127	0.84 185	0.07 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.04 83

RASNet	0.68 280	0.62 244	2.10 216	0.02 224	0.02 224	0.60 116	0.09 299	0.64 156	0.84 270	0.11 266	0.06 268	1.51 362	0.04 195	6.07 364	0.65 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.22 226

SA	0.43 169	0.63 245	1.92 193	0.00 1	0.22 314	1.11 310	0.00 1	2.87 360	0.75 164	0.00 1	0.01 161	0.04 80	0.01 82	0.21 113	0.00 1	0.00 1	0.40 323	0.00 1	0.14 354	0.14 301	0.22 226

MIM_Stereo	0.29 82	0.65 246	1.73 153	0.00 1	1.03 394	0.30 46	0.00 1	0.16 74	0.18 51	0.12 270	0.00 1	0.05 98	0.01 82	0.12 92	0.01 31	0.00 1	0.03 260	0.00 1	0.00 1	0.13 286	1.24 358

LMCR-Stereo	0.38 137	0.65 246	1.77 163	0.00 1	0.00 1	0.82 174	0.00 1	2.33 334	0.84 270	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.04 195	0.29 138	0.72 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.01 42

GANet-RSSM	0.42 160	0.66 248	1.78 167	0.00 1	0.00 1	1.06 247	0.00 1	0.26 104	0.23 69	0.05 217	0.00 1	0.34 227	0.00 1	3.56 273	0.18 179	0.00 1	0.00 1	0.03 375	0.00 1	0.09 257	0.08 125

TestStereo1	0.32 101	0.67 249	1.66 138	0.00 1	0.23 323	1.13 324	0.01 177	0.94 194	0.76 186	0.00 1	0.05 258	0.05 98	0.01 82	0.16 101	0.05 102	0.00 1	0.24 305	0.00 1	0.00 1	0.17 319	0.23 234

SA-5K	0.32 101	0.67 249	1.66 138	0.00 1	0.23 323	1.13 324	0.01 177	0.94 194	0.76 186	0.00 1	0.05 258	0.05 98	0.01 82	0.16 101	0.05 102	0.00 1	0.24 305	0.00 1	0.00 1	0.17 319	0.23 234

XPNet_ROB	0.46 186	0.67 249	1.69 144	0.01 202	0.00 1	0.94 208	0.01 177	1.32 240	0.65 141	0.03 184	0.00 1	0.17 178	0.02 127	2.82 244	0.66 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.18 211

MyStereo8	0.50 201	0.68 252	3.08 288	0.43 363	0.01 184	1.22 348	0.00 1	0.82 184	0.20 62	0.03 184	0.41 330	0.15 164	0.04 195	0.68 179	0.12 144	0.00 1	1.39 407	0.00 1	0.03 312	0.04 156	0.63 327

ADLNet2	0.61 261	0.68 252	2.76 269	0.00 1	0.00 1	0.90 195	0.01 177	0.82 184	0.92 318	0.00 1	0.07 271	1.45 357	0.02 127	4.04 288	0.13 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 337	0.11 163

RP	0.52 208	0.68 252	2.56 261	0.00 1	0.01 184	0.61 122	0.02 236	1.31 238	0.62 137	0.05 217	0.01 161	0.98 324	0.17 279	2.86 246	0.33 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 286	0.09 138

CVANet_RVC	0.66 276	0.68 252	2.61 264	0.01 202	0.00 1	0.99 221	0.00 1	0.95 196	0.78 215	0.60 346	0.11 280	0.37 241	0.14 269	5.50 335	0.14 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 312	0.16 314	0.19 221

IPLG	0.59 252	0.69 256	2.25 234	0.02 224	0.00 1	1.12 315	0.07 286	1.75 288	0.79 229	0.05 217	0.00 1	0.16 172	0.14 269	4.49 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 301	0.07 112

GEStereo_RVC	0.52 208	0.69 256	1.93 196	0.01 202	0.00 1	1.03 234	0.00 1	2.22 331	0.78 215	0.00 1	0.00 1	0.14 158	0.01 82	3.19 258	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.18 211

GANet	0.75 295	0.69 256	2.47 251	0.00 1	0.00 1	0.79 167	0.08 294	0.61 151	0.76 186	0.13 273	0.16 287	0.68 296	0.46 313	5.61 338	2.02 335	0.00 1	0.03 260	0.01 352	0.00 1	0.11 274	0.37 283

PASM	0.66 276	0.70 259	4.95 365	0.02 224	0.00 1	0.31 49	0.04 268	0.60 150	0.35 90	0.19 292	0.01 161	0.46 257	0.04 195	5.16 322	0.05 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 286	0.15 197

IGEVStereo-DCA	0.47 189	0.71 260	1.28 39	0.16 312	0.15 295	0.32 52	0.00 1	0.12 54	0.56 124	0.24 304	0.01 161	0.05 98	0.07 244	1.19 195	2.07 336	0.00 1	0.47 327	0.00 1	0.10 337	0.15 306	1.75 387

rrr	0.72 288	0.71 260	4.76 357	0.16 312	0.15 295	0.32 52	0.04 268	1.80 302	0.61 134	0.24 304	0.01 161	0.05 98	0.07 244	1.19 195	2.07 336	0.00 1	0.47 327	0.00 1	0.18 372	0.15 306	1.48 374

fast-acv-ft	0.34 106	0.71 260	4.20 347	0.06 270	0.01 184	0.28 44	0.17 316	0.11 47	0.34 89	0.00 1	0.00 1	0.08 129	0.09 251	0.13 94	0.27 216	0.01 340	0.00 1	0.03 375	0.01 289	0.27 354	0.04 83

RAFT_CTSACE	0.25 67	0.71 260	2.06 214	0.00 1	0.01 184	0.49 87	0.00 1	0.37 124	0.18 51	0.01 85	0.00 1	0.34 227	0.00 1	0.25 119	0.07 117	0.00 1	0.20 300	0.00 1	0.00 1	0.25 351	0.11 163

test_xeample3	0.77 300	0.71 260	4.91 363	0.18 322	0.22 314	0.34 59	0.05 278	1.81 303	0.61 134	0.23 300	0.03 250	0.06 114	0.05 221	1.26 200	2.12 340	0.00 1	0.69 344	0.00 1	0.23 387	0.15 306	1.78 392

NLCA_NET_v2_RVC	0.45 179	0.72 265	3.22 294	0.00 1	0.02 224	0.95 211	0.00 1	0.70 161	0.26 75	0.03 184	0.00 1	0.34 227	0.10 256	2.45 226	0.12 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.03 65
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
test_5	0.39 145	0.73 266	2.28 236	0.01 202	0.22 314	0.84 180	0.01 177	1.02 200	0.77 202	0.12 270	0.00 1	0.30 220	0.01 82	0.82 183	0.03 64	0.00 1	0.04 270	0.00 1	0.00 1	0.15 306	0.46 302

PSMNet-RSSM	0.44 174	0.73 266	1.65 135	0.00 1	0.00 1	1.06 247	0.00 1	0.61 151	0.70 152	0.06 230	0.01 161	0.39 248	0.00 1	3.29 263	0.12 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.07 112

ETE_ROB	0.43 169	0.73 266	1.87 183	0.00 1	0.00 1	0.94 208	0.01 177	1.75 288	0.79 229	0.03 184	0.00 1	0.16 172	0.02 127	1.81 210	0.36 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.08 125

LALA_ROB	0.45 179	0.73 266	1.91 191	0.00 1	0.01 184	0.98 216	0.01 177	1.99 320	0.84 270	0.15 280	0.00 1	0.09 137	0.01 82	1.06 191	1.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.05 98

RAFT+CT+SA	0.38 137	0.74 270	1.84 179	0.02 224	0.27 328	1.12 315	0.00 1	0.91 188	0.75 164	0.00 1	0.00 1	0.27 212	0.01 82	0.56 167	0.00 1	0.00 1	0.16 296	0.00 1	0.30 403	0.13 286	0.42 290

AACVNet	0.48 192	0.74 270	1.81 175	0.00 1	0.00 1	0.55 102	0.00 1	0.22 91	0.55 122	0.03 184	0.00 1	0.11 146	0.01 82	5.22 326	0.09 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 326	0.04 83

RALCasStereoNet	0.47 189	0.74 270	1.56 109	0.21 335	0.97 391	0.36 63	0.03 253	0.20 87	0.77 202	0.10 259	0.07 271	0.05 98	0.08 248	0.35 141	0.38 246	0.00 1	1.68 412	0.00 1	0.00 1	0.10 269	1.83 396

CFNet-ft	0.40 152	0.74 270	1.74 155	0.00 1	0.00 1	1.09 291	0.00 1	0.23 97	0.22 65	0.02 145	0.00 1	0.76 306	0.00 1	2.98 250	0.18 179	0.00 1	0.00 1	0.01 352	0.00 1	0.03 122	0.08 125

RGC	0.61 261	0.74 270	3.31 303	0.00 1	0.01 184	0.64 129	0.00 1	1.34 244	0.26 75	0.03 184	0.61 343	0.99 325	0.19 282	3.06 254	0.81 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.10 152

CFNet_RVC	0.40 152	0.74 270	1.74 155	0.00 1	0.00 1	1.09 291	0.00 1	0.23 97	0.22 65	0.02 145	0.00 1	0.76 306	0.00 1	2.97 249	0.18 179	0.00 1	0.00 1	0.01 352	0.00 1	0.03 122	0.08 125

Nwc_Net	0.54 226	0.75 276	3.72 329	0.00 1	0.00 1	0.66 140	0.00 1	1.05 209	0.41 102	0.01 85	0.02 242	0.88 318	0.11 261	2.65 238	0.40 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.05 98

DeepPruner_ROB	0.34 106	0.75 276	2.38 243	0.00 1	0.00 1	1.12 315	0.03 253	0.30 110	0.16 33	0.00 1	0.00 1	0.39 248	0.03 169	1.27 201	0.14 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.10 152

WCMA_ROB	2.37 377	0.75 276	2.53 259	0.05 253	0.00 1	1.05 244	0.59 375	1.47 256	1.40 374	5.47 394	9.84 401	8.10 395	5.87 399	4.38 304	3.93 359	0.16 376	0.21 301	0.18 398	0.18 372	0.06 196	1.08 350

TDLM	0.60 256	0.76 279	1.77 163	0.05 253	0.00 1	1.10 304	0.01 177	0.51 139	0.79 229	0.34 324	0.01 161	0.27 212	0.22 290	5.44 331	0.35 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 306	0.19 221

rafts_anoy	0.37 129	0.77 280	1.68 142	0.43 363	0.99 392	0.53 96	0.04 268	0.16 74	0.14 20	0.08 247	0.01 161	0.06 114	0.06 233	0.58 172	0.21 193	0.00 1	1.44 409	0.00 1	0.01 289	0.05 171	0.14 190

raftrobust	0.30 91	0.78 281	1.65 135	0.00 1	1.25 399	0.66 140	0.03 253	0.10 45	0.32 87	0.02 145	0.00 1	0.03 60	0.03 169	0.22 116	0.13 154	0.00 1	0.44 324	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.22 226

raft_robust	0.73 291	0.81 282	1.55 105	0.00 1	0.22 314	0.68 148	0.00 1	2.56 344	0.75 164	0.01 85	0.01 161	1.12 337	1.15 349	4.56 313	0.14 161	0.00 1	0.71 348	0.00 1	0.15 359	0.08 233	0.11 163

UDGNet	0.19 37	0.81 282	1.42 78	0.00 1	0.00 1	1.06 247	0.00 1	0.05 12	0.38 93	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.10 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

MaskLacGwcNet_RVC	0.56 241	0.82 284	1.94 199	0.12 297	0.00 1	1.12 315	0.01 177	0.96 197	0.72 155	0.00 1	0.05 258	0.37 241	0.03 169	3.45 269	0.15 171	1.07 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 314	0.25 248

NCC-stereo	0.63 267	0.82 284	3.34 306	0.03 239	0.03 241	1.04 239	0.01 177	1.03 203	0.31 85	0.14 275	0.19 289	0.64 288	0.05 221	3.67 281	1.18 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.07 112

Abc-Net	0.63 267	0.82 284	3.34 306	0.03 239	0.03 241	1.04 239	0.01 177	1.03 203	0.31 85	0.14 275	0.19 289	0.64 288	0.05 221	3.67 281	1.18 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.07 112
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	0.62 264	0.82 284	1.58 116	0.00 1	0.00 1	1.05 244	0.00 1	2.76 357	0.74 157	0.00 1	0.00 1	0.11 146	0.01 82	5.22 326	0.15 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.00 1

pmcnn	2.36 376	0.83 288	6.15 381	0.33 356	0.84 383	0.35 60	0.27 342	2.18 328	1.42 375	0.48 342	7.35 386	14.60 407	0.75 333	5.45 332	5.37 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 314	0.63 327

4D-IteraStereo	0.34 106	0.84 289	2.31 238	0.00 1	0.00 1	0.42 72	0.04 268	0.10 45	0.09 14	0.02 145	0.01 161	0.00 1	0.01 82	0.36 143	0.49 261	0.00 1	0.36 320	0.00 1	0.00 1	0.07 215	1.72 383

Wz-Net-LNSev-Ref	0.54 226	0.84 289	3.67 327	0.00 1	0.00 1	0.56 108	0.00 1	1.40 251	0.80 237	0.00 1	0.00 1	0.06 114	0.13 268	1.76 209	1.42 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.08 125

MLCV	0.35 112	0.84 289	1.96 201	0.00 1	0.00 1	0.48 85	0.00 1	0.81 183	0.29 83	0.10 259	0.00 1	0.28 215	0.03 169	1.32 203	0.80 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.09 138

FBW_ROB	1.04 326	0.84 289	2.48 253	0.10 285	0.01 184	0.64 129	0.01 177	2.37 337	0.83 260	0.01 85	0.01 161	1.09 334	0.05 221	8.21 397	2.94 350	0.05 367	0.01 246	0.09 391	0.01 289	0.06 196	0.97 346

iRaft-Stereo_5w	0.60 256	0.85 293	1.83 176	0.01 202	0.59 365	0.31 49	0.00 1	0.72 168	0.79 229	0.00 1	0.00 1	0.10 143	0.01 82	6.12 367	0.03 64	0.00 1	0.12 292	0.00 1	0.00 1	0.24 347	0.26 254

UDG	0.55 234	0.86 294	2.15 221	0.00 1	0.00 1	0.98 216	0.00 1	2.09 326	0.83 260	0.08 247	0.00 1	1.49 360	0.18 280	1.20 198	1.07 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.09 138

MeshStereo	2.79 382	0.86 294	3.12 291	0.02 224	0.02 224	1.51 361	0.91 386	3.50 382	1.54 379	11.28 408	7.62 390	11.49 397	2.94 378	6.81 386	3.45 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 360	0.39 286
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	0.34 106	0.87 296	1.70 146	0.64 377	0.84 383	0.54 98	0.04 268	0.15 69	0.18 51	0.02 145	0.00 1	0.03 60	0.02 127	0.26 126	0.26 213	0.00 1	0.13 294	0.00 1	0.01 289	0.04 156	0.98 347

DDUNet	0.51 205	0.87 296	2.33 240	0.00 1	0.00 1	0.80 170	0.01 177	1.16 222	0.77 202	0.08 247	0.01 161	1.11 336	0.01 82	2.02 212	0.77 289	0.02 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.10 152

RAFT	0.32 101	0.87 296	1.48 86	0.29 348	0.41 342	0.12 27	0.07 286	0.12 54	0.51 115	0.00 1	0.01 161	0.47 258	0.04 195	0.04 42	0.02 51	0.00 1	0.70 347	0.00 1	0.01 289	0.42 379	0.75 332

RAFT-Stereo + iAFF	0.41 157	0.87 296	1.78 167	0.00 1	0.91 387	1.06 247	0.00 1	0.70 161	0.77 202	0.05 217	0.00 1	0.06 114	0.06 233	0.06 70	0.26 213	0.00 1	0.69 344	0.00 1	0.00 1	0.20 337	0.80 336

cf-r	0.46 186	0.87 296	2.51 257	0.00 1	0.00 1	1.06 247	0.00 1	0.52 140	0.64 138	0.09 254	0.00 1	0.65 292	0.00 1	2.51 229	0.12 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.09 138

AF-Net	0.60 256	0.87 296	3.34 306	0.00 1	0.00 1	0.41 68	0.01 177	1.52 260	0.64 138	0.17 291	0.05 258	1.28 346	0.46 313	2.51 229	0.52 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 281	0.10 152

CBFPSM	0.42 160	0.89 302	2.62 265	0.00 1	0.00 1	0.32 52	0.00 1	0.37 124	0.82 251	0.01 85	0.01 161	1.65 364	1.00 342	0.27 130	0.34 229	0.00 1	0.01 246	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.10 152

raft+_RVC	0.35 112	0.89 302	1.67 141	0.00 1	1.28 400	0.67 146	0.04 268	0.08 35	0.15 26	0.01 85	0.00 1	0.02 31	0.04 195	0.16 101	0.18 179	0.00 1	1.39 407	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.44 298

EDNetEfficientorigin	6.27 401	0.89 302	98.14 427	0.02 224	0.04 253	0.40 65	0.02 236	0.35 120	2.94 386	6.98 400	3.06 371	1.29 347	1.87 363	4.32 303	4.60 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.35 280

StereoDRNet	0.50 201	0.89 302	2.96 280	0.02 224	0.06 267	0.51 90	0.00 1	0.45 132	0.84 270	0.00 1	0.00 1	0.33 225	0.02 127	2.82 244	0.69 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.28 260

GMStereo	0.14 16	0.90 306	1.71 148	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.04 6	0.04 3	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 127	0.02 9	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 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	0.59 252	0.91 307	5.57 374	0.00 1	0.01 184	0.78 166	0.00 1	1.81 303	0.84 270	0.03 184	0.00 1	0.41 252	0.43 310	0.42 154	0.12 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 373	0.08 125

dd	0.23 55	0.91 307	1.69 144	0.01 202	0.00 1	1.02 230	0.00 1	0.09 43	0.68 145	0.01 85	0.00 1	0.02 31	0.02 127	0.01 2	0.00 1	0.01 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 156	0.01 42

PA-Net	0.72 288	0.91 307	3.91 335	0.03 239	0.07 271	0.87 186	0.02 236	0.78 178	0.83 260	0.01 85	0.00 1	0.43 255	0.06 233	5.10 320	1.30 314	0.01 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 156	0.12 175
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RALAANet	0.22 47	0.93 310	1.77 163	0.00 1	0.00 1	0.35 60	0.01 177	0.45 132	0.06 7	0.01 85	0.00 1	0.05 98	0.09 251	0.07 75	0.22 199	0.00 1	0.24 305	0.00 1	0.04 317	0.14 301	0.01 42

DMCA-RVC	0.44 174	0.94 311	4.10 345	0.00 1	0.03 241	0.76 163	0.03 253	0.11 47	0.15 26	0.01 85	0.01 161	0.08 129	0.32 302	1.61 208	0.51 262	0.00 1	0.02 253	0.01 352	0.00 1	0.03 122	0.05 98

DispFullNet	1.25 339	0.95 312	3.73 330	1.00 394	0.79 378	0.43 75	0.01 177	1.70 279	0.82 251	2.55 384	0.63 344	1.08 331	8.75 403	0.84 185	1.36 320	0.00 1	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.24 347	0.19 221

HITNet	0.31 99	0.97 313	2.32 239	0.00 1	0.00 1	0.24 40	0.01 177	1.38 249	0.37 92	0.00 1	0.00 1	0.14 158	0.02 127	0.05 64	0.19 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.41 288
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 58	0.98 314	1.61 126	0.00 1	0.00 1	1.03 234	0.00 1	0.03 3	0.38 93	0.01 85	0.00 1	0.02 31	0.01 82	0.65 178	0.11 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

AASNet	0.40 152	0.98 314	2.57 262	0.00 1	0.00 1	0.93 205	0.01 177	0.79 181	0.82 251	0.01 85	0.00 1	0.38 246	0.02 127	0.62 177	0.43 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 367	0.14 190

111	0.42 160	0.98 314	2.02 207	0.00 1	0.02 224	1.06 247	0.03 253	1.98 319	0.83 260	0.30 314	0.01 161	0.21 194	0.05 221	0.13 94	0.09 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.65 329

AFF-stereo	0.36 122	0.98 314	1.62 129	0.00 1	0.09 278	0.92 203	0.00 1	0.62 154	0.84 270	0.08 247	0.00 1	0.05 98	0.05 221	0.16 101	0.06 114	0.00 1	0.63 340	0.00 1	0.00 1	0.24 347	0.84 340

GwcNet	0.64 274	0.99 318	5.43 372	0.00 1	0.00 1	0.41 68	0.10 303	0.50 137	0.97 324	0.05 217	0.00 1	0.63 285	0.05 221	2.87 247	0.55 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 333	0.13 182

CC-Net-ROB	0.77 300	0.99 318	2.18 223	0.07 276	0.00 1	1.09 291	0.01 177	3.10 370	0.75 164	0.01 85	0.00 1	0.14 158	0.01 82	5.65 341	0.34 229	0.56 386	0.00 1	0.21 401	0.00 1	0.17 319	0.02 57

ADCL	1.70 362	1.00 320	5.82 379	0.07 276	0.04 253	2.14 376	2.27 396	1.26 233	1.09 339	1.55 372	1.08 356	1.23 341	1.53 356	2.38 222	12.21 401	0.01 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 281	0.16 200

ADCPNet	1.58 356	1.00 320	8.71 391	0.01 202	0.19 302	2.69 377	0.26 340	1.15 220	0.54 118	0.04 204	0.02 242	1.41 354	1.76 359	2.52 231	9.78 394	0.00 1	0.46 326	0.00 1	0.64 410	0.07 215	0.34 275

NCCL2	0.38 137	1.00 320	2.12 219	0.00 1	0.01 184	0.79 167	0.00 1	0.59 148	0.38 93	0.01 85	0.00 1	0.02 31	0.03 169	2.31 218	0.21 193	0.00 1	0.00 1	0.02 367	0.00 1	0.04 156	0.13 182

GwcNet-RSSM	0.53 221	1.04 323	2.48 253	0.00 1	0.00 1	1.06 247	0.00 1	0.74 172	0.76 186	0.21 293	0.01 161	0.36 238	0.00 1	3.65 279	0.11 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 286	0.07 112

HBP-ISP	0.90 314	1.05 324	3.07 287	0.14 305	0.01 184	1.67 368	0.47 366	3.22 376	0.76 186	1.13 365	0.11 280	0.50 273	0.91 340	4.51 311	0.10 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.22 226

BEATNet_4x	0.39 145	1.05 324	2.97 281	0.00 1	0.00 1	0.30 46	0.01 177	1.22 228	0.46 107	0.00 1	0.00 1	0.31 223	0.03 169	0.37 146	0.64 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.42 290

SHD	0.76 297	1.05 324	4.19 346	0.65 379	0.21 311	0.01 2	0.01 177	1.48 257	0.83 260	1.69 373	0.00 1	0.63 285	0.09 251	2.22 216	1.51 324	0.00 1	0.21 301	0.00 1	0.07 326	0.15 306	0.11 163

GANetREF_RVC	0.63 267	1.05 324	3.03 282	0.00 1	0.00 1	1.16 333	0.01 177	2.03 323	0.75 164	0.00 1	0.01 161	0.28 215	0.04 195	4.13 293	0.10 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 156	0.05 98
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	0.54 226	1.05 324	2.53 259	0.00 1	0.00 1	0.91 198	0.00 1	0.33 119	0.75 164	0.01 85	0.00 1	0.25 205	0.03 169	3.45 269	1.31 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.10 152

PDISCO_ROB	0.72 288	1.06 329	3.39 312	0.18 322	0.00 1	1.54 362	0.01 177	2.80 358	0.73 156	0.16 283	0.01 161	0.80 311	0.28 297	2.38 222	0.48 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 373	0.18 211

PWC_ROB	0.84 311	1.08 330	5.06 366	0.00 1	0.00 1	0.21 37	0.00 1	2.71 354	0.82 251	0.00 1	0.20 291	0.29 217	0.03 169	3.58 275	2.10 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 375	0.26 254

PVD	1.08 329	1.09 331	4.07 343	0.61 373	1.15 397	0.72 157	0.01 177	0.93 193	1.18 369	2.39 382	0.00 1	0.65 292	0.11 261	2.60 234	4.29 363	0.00 1	0.82 356	0.00 1	0.13 347	0.12 281	0.75 332

ADCRef	1.10 333	1.10 332	4.78 359	0.02 224	0.02 224	0.87 186	0.31 346	0.76 177	0.88 311	0.71 352	0.17 288	0.18 181	0.80 337	2.63 237	8.56 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 274	0.11 163

Wz-Net-LNSev	0.46 186	1.11 333	5.46 373	0.00 1	0.00 1	0.51 90	0.00 1	0.41 131	0.91 316	0.00 1	0.01 161	0.23 199	0.03 169	0.12 92	0.25 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.15 197

DispNO	0.73 291	1.12 334	4.01 342	0.00 1	0.00 1	0.48 85	0.07 286	0.48 136	0.75 164	0.01 85	0.24 295	0.52 278	0.05 221	5.33 329	1.40 322	0.00 1	0.00 1	0.01 352	0.00 1	0.06 196	0.11 163

CFNet	0.66 276	1.12 334	2.37 242	0.00 1	0.00 1	1.06 247	0.01 177	1.36 248	0.74 157	0.01 85	0.01 161	0.13 156	0.01 82	5.85 345	0.30 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 326	0.07 112

NaN_ROB	1.04 326	1.12 334	3.41 313	0.17 320	0.19 302	0.57 111	0.37 357	2.65 348	0.98 326	0.55 345	0.32 324	0.47 258	1.16 350	5.20 325	2.78 347	0.00 1	0.02 253	0.01 352	0.05 321	0.13 286	0.54 316

ACRE	0.45 179	1.14 337	3.22 294	0.12 297	0.00 1	0.90 195	0.20 322	1.77 294	0.84 270	0.04 204	0.01 161	0.15 164	0.06 233	0.16 101	0.18 179	0.00 1	0.03 260	0.01 352	0.02 300	0.17 319	0.04 83

WAO-6	2.63 379	1.16 338	3.22 294	0.00 1	0.00 1	3.86 391	0.28 344	6.13 395	7.35 397	0.60 346	6.78 385	7.62 394	2.68 375	6.42 378	6.11 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 319	0.12 175

CIPLG	0.44 174	1.17 339	2.82 272	0.10 285	0.01 184	0.93 205	0.20 322	1.76 291	0.85 293	0.04 204	0.01 161	0.16 172	0.06 233	0.16 101	0.19 188	0.00 1	0.04 270	0.01 352	0.01 289	0.17 319	0.04 83

DeepPrunerF	1.44 352	1.17 339	9.82 393	0.02 224	0.09 278	0.90 195	0.00 1	1.42 253	6.76 396	0.23 300	0.01 161	0.22 197	0.14 269	5.71 344	1.94 333	0.00 1	0.00 1	0.01 352	0.02 300	0.20 337	0.14 190

iResNet_ROB	0.40 152	1.20 341	1.77 163	0.00 1	0.00 1	0.73 159	0.00 1	1.03 203	0.77 202	0.07 238	0.01 161	0.08 129	0.01 82	1.85 211	0.38 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.09 138

FADNet	0.64 274	1.21 342	3.32 305	0.00 1	0.01 184	0.79 167	0.01 177	1.01 199	0.65 141	0.01 85	0.01 161	0.17 178	0.15 273	4.45 306	0.37 238	0.17 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 381	0.12 175

Anonymous Stereo	0.79 305	1.22 343	4.94 364	0.01 202	0.00 1	0.57 111	0.55 372	1.41 252	0.49 112	0.03 184	0.03 250	0.12 150	0.02 127	5.47 333	0.82 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.13 182

FADNet-RVC-Resample	0.62 264	1.24 344	4.23 348	0.03 239	0.04 253	0.41 68	0.09 299	1.32 240	0.52 116	0.01 85	0.03 250	0.44 256	0.05 221	3.11 255	0.21 193	0.07 370	0.12 292	0.05 385	0.02 300	0.11 274	0.35 280

IPLGR_C	0.45 179	1.25 345	3.05 284	0.10 285	0.01 184	0.91 198	0.20 322	1.77 294	0.86 304	0.04 204	0.01 161	0.15 164	0.07 244	0.16 101	0.19 188	0.00 1	0.04 270	0.01 352	0.02 300	0.17 319	0.04 83

FADNet_RVC	0.69 283	1.26 346	3.48 316	0.00 1	0.00 1	1.10 304	0.01 177	1.57 266	0.65 141	0.02 145	0.05 258	0.26 211	0.03 169	3.16 256	0.30 220	0.21 381	0.25 309	0.08 390	0.28 401	0.53 384	0.62 325

AANet_RVC	0.94 316	1.27 347	3.68 328	0.01 202	0.00 1	0.68 148	0.01 177	0.92 190	0.22 65	0.02 145	1.41 362	0.95 322	0.04 195	5.97 355	3.10 351	0.16 376	0.10 291	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.26 254

MFMNet_re	0.38 137	1.27 347	3.38 311	0.65 379	0.00 1	0.17 33	0.02 236	0.07 30	1.02 328	0.03 184	0.03 250	0.12 150	0.00 1	0.27 130	0.37 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 333	0.11 163

DN-CSS_ROB	0.38 137	1.27 347	2.50 256	0.01 202	0.00 1	1.01 224	0.00 1	1.21 226	0.83 260	0.02 145	0.00 1	0.19 189	0.02 127	0.10 88	0.19 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 352	0.03 65

SPS-STEREO	1.19 337	1.27 347	3.45 315	0.00 1	0.01 184	0.40 65	0.16 315	0.71 167	1.03 329	2.41 383	0.77 348	2.13 372	0.44 311	5.68 343	4.06 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	1.24 358
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ARAFT	0.68 280	1.29 351	3.36 309	0.00 1	0.00 1	1.21 346	0.00 1	2.71 354	0.81 245	0.07 238	0.00 1	0.18 181	0.03 169	3.47 271	0.05 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 333	0.22 226

FADNet-RVC	0.63 267	1.29 351	3.79 333	0.01 202	0.00 1	0.47 83	0.00 1	1.51 259	0.23 69	0.00 1	0.01 161	0.12 150	0.06 233	4.05 289	0.36 236	0.00 1	0.03 260	0.00 1	0.00 1	0.42 379	0.17 204

XQC	0.94 316	1.30 353	4.44 351	0.65 379	0.07 271	0.42 72	0.01 177	2.88 361	0.85 293	0.28 310	0.01 161	0.67 295	0.21 286	3.24 261	3.25 352	0.00 1	0.24 305	0.00 1	0.04 317	0.20 337	0.11 163

Syn2CoEx	0.71 285	1.32 354	4.61 354	0.00 1	0.00 1	0.12 27	0.01 177	1.08 214	0.84 270	0.04 204	0.00 1	0.49 269	0.21 286	4.92 318	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 301	0.32 268

RAFT + AFF	0.79 305	1.36 355	2.40 244	0.00 1	0.04 253	1.12 315	0.06 281	1.73 283	0.81 245	0.02 145	0.00 1	0.18 181	1.49 354	4.97 319	0.67 280	0.00 1	0.17 297	0.00 1	0.00 1	0.33 369	0.46 302

SAMSARA	1.56 354	1.37 356	4.23 348	1.04 395	0.75 376	4.48 392	0.13 312	1.61 272	0.74 157	3.69 388	0.66 345	3.16 378	1.06 346	4.44 305	2.82 348	0.00 1	0.63 340	0.00 1	0.13 347	0.10 269	0.22 226

Wz-Net-MNSev	0.63 267	1.38 357	4.48 352	0.00 1	0.00 1	0.22 38	0.01 177	1.31 238	1.13 348	0.01 85	0.05 258	0.14 158	0.16 276	3.05 253	0.40 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.23 234

RTSC	0.99 322	1.38 357	4.55 353	0.22 338	0.19 302	0.23 39	0.01 177	1.46 254	0.84 270	0.31 318	0.35 326	0.58 281	0.04 195	2.47 228	5.88 375	0.00 1	0.53 335	0.00 1	0.14 354	0.35 370	0.29 261

LL-Strereo	0.97 319	1.43 359	3.41 313	0.01 202	0.50 353	0.63 126	0.01 177	2.00 321	0.77 202	0.48 342	0.00 1	0.54 280	0.29 298	6.25 373	0.10 134	0.01 340	0.93 376	0.00 1	0.00 1	0.28 360	1.72 383

IMH-64-1	2.28 372	1.45 360	2.87 274	2.19 404	0.59 365	2.82 379	1.58 389	5.84 393	1.16 362	1.09 363	4.77 379	2.07 370	2.42 370	5.90 349	3.91 357	4.00 408	0.04 270	0.02 367	0.00 1	2.07 399	0.82 337

IMH-64	2.28 372	1.45 360	2.87 274	2.19 404	0.59 365	2.82 379	1.58 389	5.84 393	1.16 362	1.09 363	4.77 379	2.07 370	2.42 370	5.90 349	3.91 357	4.00 408	0.04 270	0.02 367	0.00 1	2.07 399	0.82 337

CSAN	1.34 346	1.48 362	4.78 359	0.15 308	0.08 276	0.71 155	0.68 378	2.81 359	1.12 346	0.96 361	2.86 369	0.79 310	1.67 358	5.61 338	2.61 345	0.01 340	0.01 246	0.00 1	0.00 1	0.15 306	0.26 254

ADCP+	1.56 354	1.51 363	8.93 392	0.01 202	0.03 241	1.27 351	0.77 383	1.03 203	0.95 321	0.02 145	0.01 161	0.95 322	1.02 343	0.48 163	14.01 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.15 197

LSM	4.80 396	1.52 364	19.84 407	4.35 411	38.64 417	0.85 184	2.31 397	0.86 186	1.78 383	3.14 386	3.02 370	0.62 284	0.69 327	3.61 278	1.28 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 286	13.38 418

SANet	2.30 375	1.58 365	5.68 376	0.03 239	0.04 253	2.78 378	0.82 384	2.99 365	8.32 400	1.70 374	4.04 375	4.26 380	4.02 388	5.90 349	3.42 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.37 283

LE_ROB	10.29 409	1.64 366	11.96 399	1.47 398	1.36 402	3.30 385	4.79 404	5.05 392	42.09 417	51.68 417	13.28 411	14.08 406	25.92 414	7.21 393	21.19 414	0.05 367	0.06 283	0.13 396	0.19 377	0.08 233	0.35 280

WAO-7	2.74 381	1.65 367	3.36 309	0.03 239	0.05 262	4.68 393	0.53 371	6.21 396	4.59 393	1.73 375	7.61 389	5.56 385	3.68 385	8.96 399	5.50 372	0.00 1	0.00 1	0.33 403	0.02 300	0.19 333	0.18 211

SuperB	1.87 366	1.70 368	10.02 395	0.02 224	0.01 184	0.87 186	0.75 380	2.15 327	0.87 308	0.05 217	0.05 258	0.33 225	0.87 339	5.17 323	5.60 373	0.01 340	0.00 1	0.02 367	0.01 289	8.38 415	0.42 290

iResNetv2_ROB	0.51 205	1.70 368	3.96 338	0.00 1	0.00 1	0.60 116	0.00 1	1.81 303	0.82 251	0.03 184	0.00 1	0.08 129	0.02 127	0.16 101	0.59 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 367	0.09 138

PWCDC_ROB	1.13 336	1.70 368	3.52 317	0.00 1	0.00 1	1.15 330	0.00 1	2.49 340	1.39 373	0.02 145	8.80 396	0.34 227	0.09 251	1.11 193	1.20 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 386	0.21 225

SQANet	0.58 248	1.73 371	3.08 288	0.05 253	0.48 350	0.36 63	0.03 253	0.52 140	0.74 157	0.04 204	0.23 294	0.50 273	0.06 233	2.37 220	0.97 297	0.02 356	0.03 260	0.01 352	0.00 1	0.21 343	0.11 163

ADCMid	1.62 358	1.76 372	8.67 390	0.04 247	0.03 241	1.61 366	0.17 316	1.49 258	1.15 361	0.88 358	0.57 341	0.86 315	0.69 327	1.18 194	12.53 402	0.01 340	0.00 1	0.29 402	0.08 329	0.20 337	0.24 244

otaku	0.77 300	1.78 373	3.28 298	0.09 283	0.13 290	0.88 194	0.05 278	0.78 178	0.76 186	0.03 184	1.37 361	1.03 327	0.14 269	2.73 240	1.34 319	0.06 369	0.04 270	0.01 352	0.00 1	0.63 388	0.34 275

Ntro	0.75 295	1.79 374	3.54 323	0.05 253	0.37 336	1.03 234	0.02 236	0.99 198	0.76 186	0.02 145	0.00 1	0.76 306	0.08 248	3.23 260	1.32 317	0.07 370	0.04 270	0.01 352	0.00 1	0.84 393	0.13 182

NVStereoNet_ROB	1.74 364	1.83 375	4.79 361	0.81 392	0.29 331	0.67 146	0.03 253	1.46 254	1.75 382	0.65 349	5.98 383	2.38 376	2.95 381	6.77 385	2.70 346	0.69 387	0.37 321	0.04 383	0.19 377	0.27 354	0.24 244
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	1.00 325	1.84 376	7.92 386	0.00 1	0.00 1	0.30 46	0.00 1	1.27 234	0.85 293	0.01 85	0.01 161	0.40 250	0.10 256	5.27 328	1.29 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 344	0.45 301

RainbowNet	0.80 307	1.85 377	3.31 303	0.13 302	0.05 262	1.30 352	0.07 286	2.03 323	0.76 186	0.02 145	0.02 242	1.13 338	0.25 294	2.40 224	1.07 302	0.72 388	0.05 280	0.00 1	0.00 1	0.53 384	0.30 265

UNDER WATER	6.65 403	1.86 378	10.48 398	4.84 412	2.74 410	8.59 404	0.76 381	8.83 402	22.15 411	4.99 389	6.27 384	15.66 408	10.39 407	9.52 403	9.42 392	3.50 407	0.05 280	1.34 410	0.03 312	7.17 414	4.42 413

IMH	3.15 387	1.88 379	3.60 324	2.20 406	0.66 372	5.10 396	0.24 331	6.87 397	4.29 392	2.29 381	7.42 387	6.28 386	3.90 386	7.15 391	3.65 356	4.34 410	0.14 295	0.05 385	0.00 1	2.16 401	0.76 334

FINET	2.05 370	1.88 379	5.76 378	0.81 392	0.99 392	3.54 387	3.33 401	3.89 385	3.81 389	0.89 359	1.55 365	1.21 340	2.31 369	4.20 297	2.42 344	0.81 394	1.36 406	0.00 1	0.21 384	0.27 354	1.80 393

MFN_U_SF_RVC	1.09 332	1.88 379	5.37 370	0.15 308	0.10 283	0.56 108	0.10 303	1.29 237	0.47 108	0.45 340	0.27 300	1.30 349	0.72 331	4.08 290	2.28 342	0.29 384	0.34 317	0.35 404	0.55 408	0.63 388	0.60 321

GASNet	0.78 304	1.91 382	4.72 355	0.00 1	0.00 1	0.55 102	0.02 236	1.39 250	0.47 108	0.01 85	0.13 283	0.50 273	0.12 264	4.27 300	0.96 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 378	0.09 138

WZ-Net	1.68 360	1.91 382	12.17 400	0.00 1	0.00 1	0.83 176	0.00 1	1.68 277	0.84 270	0.05 217	0.01 161	1.08 331	2.88 377	6.91 388	4.78 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 301	0.24 244

ktn	5.26 398	1.94 384	3.97 339	3.50 409	1.06 395	8.17 402	2.01 393	9.53 405	16.88 406	5.28 393	12.55 410	13.68 403	4.08 389	8.46 398	4.61 365	5.84 413	0.02 253	0.00 1	0.00 1	2.63 402	0.92 344

ACVNet-4b	1.38 349	1.94 384	5.73 377	0.20 332	0.04 253	1.01 224	0.01 177	1.70 279	0.86 304	0.04 204	0.95 355	1.95 367	0.31 301	6.69 383	2.11 339	2.78 406	0.02 253	0.00 1	0.00 1	0.89 394	0.34 275

KSHMR	3.98 391	1.95 386	4.86 362	3.06 408	1.84 406	5.37 397	0.45 361	9.03 403	13.93 405	2.07 379	9.17 398	7.12 391	2.12 368	5.60 336	3.40 353	2.12 404	0.44 324	0.53 406	0.23 387	4.01 405	2.35 407

LVE	3.01 386	1.95 386	4.27 350	0.56 370	0.45 347	2.06 375	0.06 281	7.66 399	9.65 402	0.08 247	10.94 404	8.86 396	1.82 361	7.24 394	1.62 327	2.04 402	0.17 297	0.04 383	0.24 395	0.24 347	0.23 234

notaker	4.71 395	2.04 388	5.58 375	4.15 410	0.96 390	4.99 394	0.39 358	7.65 398	2.25 385	5.67 396	11.58 407	16.87 409	4.26 392	8.06 396	6.65 379	5.74 412	0.02 253	0.10 392	0.07 326	5.45 409	1.65 382

Dean	2.72 380	2.05 389	6.17 382	0.39 361	0.44 344	1.21 346	0.48 368	8.36 401	8.46 401	1.48 371	8.08 393	6.95 390	1.44 353	4.50 309	2.00 334	0.79 390	0.00 1	0.01 352	0.00 1	1.11 396	0.39 286

ACVNet_2	1.59 357	2.07 390	5.42 371	0.12 297	0.09 278	1.36 358	0.17 316	2.72 356	0.97 324	0.44 339	3.37 373	6.53 388	0.16 276	5.48 334	1.87 331	0.16 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 375	0.47 304

TorneroNet-64	6.70 404	2.13 391	3.92 336	2.14 402	0.65 370	19.09 413	0.28 344	12.19 410	25.73 415	6.44 399	12.54 409	19.33 412	4.76 396	10.25 405	6.87 380	1.10 399	0.00 1	0.12 394	0.00 1	4.20 406	2.19 405

ACVNet_1	1.38 349	2.15 392	6.35 383	0.35 359	0.03 241	1.26 350	0.10 303	2.02 322	0.85 293	0.35 327	0.01 161	4.32 381	1.77 360	4.85 317	1.67 330	0.92 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 370	0.30 265

UNDER WATER-64	7.33 406	2.16 393	12.17 400	4.84 412	3.62 412	17.94 411	1.74 391	9.16 404	21.94 410	5.53 395	5.01 381	17.03 410	11.84 409	9.72 404	8.83 390	2.09 403	0.04 270	1.54 412	0.16 368	6.89 413	4.37 412

TorneroNet	7.29 405	2.19 394	3.95 337	2.15 403	1.14 396	19.79 414	0.46 362	13.22 411	25.82 416	8.31 405	16.76 412	17.46 411	5.75 397	10.79 406	8.91 391	2.32 405	0.03 260	0.12 394	0.00 1	4.70 407	2.01 403

AnyNet_C32	1.69 361	2.27 395	8.60 389	0.12 297	0.19 302	1.68 369	1.08 388	1.06 212	0.74 157	1.28 368	0.45 333	0.21 194	0.57 320	2.99 252	11.73 400	0.02 356	0.00 1	0.06 387	0.00 1	0.20 337	0.55 318

RTS	4.38 393	2.34 396	44.27 413	0.33 356	0.13 290	3.83 389	0.21 328	2.51 341	1.22 370	1.82 376	0.01 161	1.95 367	0.21 286	16.90 408	10.87 398	0.00 1	0.27 311	0.00 1	0.00 1	0.27 354	0.44 298

RTSA	4.38 393	2.34 396	44.27 413	0.33 356	0.13 290	3.83 389	0.21 328	2.51 341	1.22 370	1.82 376	0.01 161	1.95 367	0.21 286	16.90 408	10.87 398	0.00 1	0.27 311	0.00 1	0.00 1	0.27 354	0.44 298

MADNet++	10.85 411	2.36 398	10.00 394	8.59 416	4.61 414	16.78 410	10.26 413	10.11 406	7.51 398	17.63 411	18.35 413	12.04 399	17.73 411	24.51 414	20.75 413	8.81 414	6.67 416	4.84 415	2.67 413	5.77 410	6.96 415

MANE	11.54 412	2.46 399	6.07 380	2.50 407	2.04 407	16.31 409	6.95 410	17.25 415	24.11 414	23.59 413	31.25 417	30.75 413	25.07 413	18.16 411	16.24 410	1.28 401	1.98 413	0.15 397	1.07 411	0.46 382	3.04 410

MSC_U_SF_DS_RVC	1.95 367	2.49 400	5.12 367	0.01 202	0.02 224	12.00 406	0.49 369	3.33 380	0.95 321	0.10 259	0.20 291	2.15 373	0.15 273	6.72 384	1.65 329	0.78 389	0.83 361	0.19 399	0.27 400	0.72 390	0.92 344

ADCS	1.99 368	2.50 401	10.09 396	0.00 1	0.01 184	0.87 186	0.66 377	1.81 303	0.89 314	2.57 385	0.11 280	1.41 354	0.26 295	2.62 236	15.48 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 286	0.43 293

PWCK	2.83 383	2.64 402	10.25 397	0.23 339	0.02 224	3.59 388	5.56 407	3.75 384	3.56 388	0.75 356	4.42 377	3.35 379	1.86 362	9.10 400	4.03 360	0.44 385	0.01 246	0.00 1	0.00 1	2.72 403	0.29 261

WAO-8	5.42 399	2.80 403	3.98 340	0.62 374	0.10 283	13.77 407	0.33 352	11.99 408	24.10 412	5.25 391	10.38 403	13.44 401	4.55 394	9.38 401	4.72 366	0.80 391	0.34 317	0.71 408	0.13 347	0.74 391	0.25 248

Venus	5.42 399	2.80 403	3.98 340	0.62 374	0.10 283	13.77 407	0.33 352	11.99 408	24.10 412	5.25 391	10.32 402	13.44 401	4.55 394	9.38 401	4.72 366	0.80 391	0.34 317	0.71 408	0.13 347	0.74 391	0.25 248

MFN_U_SF_DS_RVC	1.31 344	2.80 403	5.36 369	0.02 224	0.04 253	3.44 386	0.26 340	2.19 329	0.77 202	0.25 307	0.27 300	1.37 352	0.02 127	5.99 358	1.05 300	0.16 376	0.72 349	0.01 352	0.26 397	0.40 377	0.82 337

SGM-ForestM	10.58 410	2.80 403	7.93 387	1.86 400	1.59 404	17.97 412	9.39 412	11.57 407	12.75 404	21.30 412	18.68 414	40.07 415	22.22 412	21.60 412	15.86 408	0.99 397	1.53 410	0.06 387	0.52 406	0.47 383	2.43 408

SGM+DAISY	4.17 392	2.85 407	8.55 388	1.77 399	1.74 405	5.81 399	5.49 406	2.88 361	3.97 390	7.67 401	7.66 391	7.25 392	7.42 400	6.92 389	7.09 382	1.14 400	1.57 411	0.11 393	0.59 409	0.56 386	2.43 408

AnyNet_C01	2.55 378	3.02 408	19.30 406	0.15 308	0.18 301	2.97 381	2.35 398	1.56 265	1.47 376	1.01 362	0.81 350	1.23 341	0.76 335	4.28 301	10.78 396	0.04 366	0.00 1	0.07 389	0.00 1	0.35 370	0.61 324

coex-ft	8.51 407	3.17 409	75.56 418	0.00 1	0.00 1	0.18 34	0.25 332	0.14 67	19.76 408	39.57 416	4.11 376	4.60 383	9.69 404	4.10 291	7.91 387	0.02 356	0.07 285	0.00 1	0.02 300	0.13 286	0.91 343

JetBlue	6.27 401	3.44 410	18.17 405	0.00 1	2.21 409	30.58 415	17.31 416	4.77 390	1.07 335	0.74 353	2.25 368	6.31 387	5.82 398	18.12 410	9.68 393	0.10 375	0.01 246	0.00 1	0.00 1	3.12 404	1.61 379

Wz-Net-TNSev	1.74 364	3.45 411	13.44 402	0.00 1	0.00 1	0.45 81	0.14 314	2.57 346	0.84 270	0.09 254	0.01 161	1.33 350	0.18 280	6.16 368	5.38 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 289	0.26 352	0.41 288

MADNet+	4.94 397	3.56 412	47.46 415	0.42 362	0.27 328	1.99 374	0.04 268	4.45 388	1.30 372	0.07 238	0.02 242	1.81 366	0.36 306	21.82 413	14.17 404	0.00 1	0.26 310	0.00 1	0.00 1	0.28 360	0.54 316

HanzoNet	13.47 413	5.89 413	14.41 403	5.91 415	2.90 411	8.50 403	0.74 379	13.81 412	20.12 409	26.53 414	28.55 416	34.06 414	26.75 416	26.27 417	15.82 407	11.42 416	4.01 415	3.29 414	3.94 414	9.72 416	6.77 414

DPSimNet_ROB	9.66 408	7.29 414	17.52 404	4.88 414	6.56 415	10.41 405	12.88 414	8.12 400	9.88 403	14.26 410	11.22 406	12.39 400	14.01 410	11.20 407	14.85 405	5.50 411	6.97 417	5.75 416	5.94 415	5.31 408	8.26 417

BEATNet-Init1	15.75 415	8.48 415	36.75 411	2.06 401	2.07 408	33.60 416	14.96 415	17.15 414	19.08 407	30.69 415	28.08 415	43.61 416	25.98 415	25.17 416	20.68 412	0.80 391	1.17 400	0.36 405	0.51 405	1.53 398	2.28 406

SPstereo	50.84 418	11.75 416	22.19 409	12.56 417	10.58 416	67.32 418	76.93 420	100.00 428	100.00 429	96.03 426	93.38 423	100.00 429	93.34 424	91.10 425	72.60 418	10.05 415	8.84 418	20.16 418	15.30 418	6.52 411	8.09 416

JetRed	14.06 414	19.59 417	43.42 412	1.43 397	1.30 401	55.87 417	28.29 417	13.94 413	7.85 399	8.61 406	8.73 395	13.68 403	10.59 408	24.60 415	30.87 415	0.27 383	0.69 344	0.62 407	0.03 312	6.63 412	4.19 411

DLNR_Zeroshot_test	21.33 416	48.16 418	86.21 422	96.01 430	87.63 428	0.32 52	0.00 1	18.10 416	0.52 116	0.04 204	0.01 161	0.00 1	0.00 1	0.78 182	0.07 117	16.15 417	0.90 369	0.00 1	0.21 384	70.18 424	1.39 364

xxxxx1	63.64 420	58.31 419	78.27 419	43.96 418	49.40 419	92.70 422	92.25 423	60.45 418	69.51 418	73.81 421	76.39 418	77.95 420	76.95 419	71.68 419	77.08 420	36.01 420	37.36 419	48.24 421	62.44 420	47.16 420	42.90 420

tt_ll	63.64 420	58.31 419	78.27 419	43.96 418	49.40 419	92.70 422	92.25 423	60.45 418	69.51 418	73.81 421	76.39 418	77.95 420	76.95 419	71.68 419	77.08 420	36.01 420	37.36 419	48.24 421	62.44 420	47.16 420	42.90 420

ff	63.64 420	58.31 419	78.27 419	43.96 418	49.40 419	92.70 422	92.25 423	60.45 418	69.51 418	73.81 421	76.39 418	77.95 420	76.95 419	71.68 419	77.08 420	36.01 420	37.36 419	48.24 421	62.44 420	47.16 420	42.90 420

DGTPSM_ROB	81.37 424	61.03 422	99.95 429	61.17 421	86.95 426	99.14 427	100.00 427	95.87 424	99.99 427	73.32 419	100.00 427	71.15 418	100.00 428	77.35 422	99.98 429	35.35 418	97.41 428	34.62 419	99.89 429	44.61 418	89.54 425

DPSMNet_ROB	81.42 425	61.07 423	99.95 429	61.38 422	87.01 427	99.15 428	100.00 427	95.87 424	99.99 427	73.35 420	100.00 427	71.18 419	100.00 428	77.40 423	99.98 429	35.68 419	97.47 429	34.71 420	99.89 429	44.74 419	89.65 426

LRCNet_RVC	55.59 419	61.31 424	59.16 416	66.84 423	44.81 418	6.17 400	0.00 1	52.46 417	1.68 381	70.67 418	80.07 421	66.39 417	55.67 417	51.56 418	46.75 417	90.67 427	41.65 422	91.10 428	90.19 424	65.65 423	68.96 423

Anonymous_1	89.55 426	74.57 425	97.70 426	74.52 424	78.35 423	100.00 429	100.00 427	98.05 427	99.77 425	96.85 427	99.38 425	97.67 426	99.78 427	91.23 427	98.87 426	81.02 423	97.18 425	59.55 424	84.83 423	74.77 425	86.89 424

DPSM_ROB	93.70 428	78.60 426	100.00 431	83.05 426	85.63 424	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	88.93 425	97.35 426	74.49 425	94.98 425	81.33 426	89.69 427

DPSM	93.70 428	78.60 426	100.00 431	83.05 426	85.63 424	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	88.93 425	97.35 426	74.49 425	94.98 425	81.33 426	89.69 427

PML	71.00 423	88.39 428	73.68 417	82.04 425	74.55 422	83.63 420	76.92 419	72.05 421	85.95 421	89.82 424	84.57 422	90.63 424	58.80 418	91.54 428	73.58 419	95.93 434	2.38 414	86.91 427	6.48 416	84.07 428	18.14 419

HaxPig	95.45 430	97.64 429	88.42 423	97.81 436	99.08 436	77.94 419	74.31 418	96.67 426	99.54 424	99.87 428	99.92 426	99.60 428	99.75 426	91.22 426	87.67 424	99.94 436	99.97 431	99.98 431	99.99 431	99.96 436	99.80 436

MEDIAN_ROB	93.48 427	98.75 430	96.24 425	90.99 428	90.62 429	85.89 421	77.23 421	92.20 423	89.67 422	95.04 425	94.93 424	96.04 425	93.85 425	90.48 424	87.58 423	98.40 435	95.87 424	99.62 430	98.78 428	98.85 435	98.49 435

AVERAGE_ROB	98.51 432	99.16 431	95.72 424	100.00 438	100.00 438	93.61 425	82.61 422	100.00 428	99.97 426	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	99.73 430	99.43 427	100.00 438	100.00 434	100.00 432	100.00 432	100.00 438	100.00 438

test_example2	97.59 431	99.97 432	99.93 428	99.80 437	99.96 437	98.80 426	99.76 426	91.09 422	100.00 429	100.00 429	100.00 427	89.37 423	86.85 422	99.31 429	96.67 425	99.97 437	99.51 430	92.94 429	97.98 427	99.99 437	99.94 437

LSM0	98.99 433	99.97 432	100.00 431	95.58 429	98.52 430	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	93.32 433	99.97 431	100.00 432	100.00 432	95.80 434	96.62 429

MyStereo03	99.06 436	100.00 434	100.00 431	96.11 432	98.72 432	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	93.17 430	100.00 434	100.00 432	100.00 432	95.79 431	97.48 431

MyStereo02	99.06 436	100.00 434	100.00 431	96.11 432	98.72 432	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	93.17 430	100.00 434	100.00 432	100.00 432	95.79 431	97.48 431

MyStereo	99.06 436	100.00 434	100.00 431	96.11 432	98.72 432	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	93.17 430	100.00 434	100.00 432	100.00 432	95.79 431	97.48 431

Selective-RAFT-Error	99.05 435	100.00 434	100.00 431	96.31 435	98.73 435	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	93.08 428	100.00 434	100.00 432	100.00 432	95.40 429	97.58 434

CasAABBNet	99.03 434	100.00 434	100.00 431	96.02 431	98.70 431	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	93.08 428	99.99 433	100.00 432	100.00 432	95.40 429	97.41 430

Low-res two-view benchmark