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

GLC_STEREO	0.13 1	0.08 38	0.61 4	0.01 17	0.00 1	0.94 23	0.03 137	0.29 1	0.21 28	0.05 15	0.02 31	0.06 34	0.04 46	0.26 35	0.07 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

MIF-Stereo	0.16 2	0.11 82	1.13 90	0.03 101	0.17 279	0.32 4	0.02 96	0.38 2	0.32 38	0.03 9	0.16 83	0.05 25	0.07 77	0.16 11	0.16 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 257	0.00 1

CASnet	0.16 2	0.14 99	0.52 3	0.01 17	0.00 1	0.86 18	0.00 1	0.51 3	0.75 129	0.10 32	0.01 1	0.04 10	0.02 16	0.22 21	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.19 4	0.48 259	0.51 2	0.12 212	0.10 251	1.01 31	0.01 53	0.81 19	0.19 21	0.07 17	0.02 31	0.06 34	0.05 52	0.31 44	0.05 17	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.04 213

ProNet	0.20 5	0.25 166	0.78 18	0.01 17	0.01 99	0.95 26	0.00 1	0.70 13	0.68 100	0.02 2	0.01 1	0.05 25	0.03 34	0.31 44	0.03 5	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.12 262	0.04 213

anonymousdsp	0.21 6	0.21 148	0.63 5	0.02 63	0.00 1	1.07 48	0.00 1	0.74 17	0.77 138	0.09 22	0.01 1	0.04 10	0.07 77	0.25 29	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 343	0.08 221	0.03 189

IGEV-Stereo	0.21 6	0.21 148	0.63 5	0.02 63	0.00 1	1.07 48	0.00 1	0.73 16	0.77 138	0.09 22	0.01 1	0.04 10	0.07 77	0.24 26	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 343	0.08 221	0.03 189
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sCroCo_RVC	0.21 6	0.14 99	1.54 151	0.01 17	0.00 1	0.13 1	0.04 157	1.10 28	0.65 81	0.10 32	0.05 57	0.03 6	0.04 46	0.23 23	0.05 17	0.00 1	0.07 328	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

PMTNet	0.21 6	0.19 135	0.85 22	0.02 63	0.02 167	1.14 68	0.30 276	0.88 21	0.11 1	0.03 9	0.02 31	0.07 42	0.02 16	0.37 60	0.12 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.00 1

StereoIM	0.22 10	0.29 188	0.87 26	0.05 141	0.18 283	0.41 9	0.01 53	1.24 31	0.56 50	0.02 2	0.03 48	0.13 60	0.05 52	0.32 50	0.24 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

AEACV	0.22 10	0.05 8	0.66 11	0.02 63	0.03 186	0.87 19	0.00 1	1.07 27	0.15 9	0.18 48	0.01 1	0.02 2	0.72 237	0.15 8	0.09 52	0.00 1	0.03 293	0.00 1	0.27 372	0.08 221	0.07 273

Selective-IGEV	0.22 10	0.06 22	0.46 1	0.05 141	0.04 202	0.34 6	0.04 157	2.16 72	0.59 52	0.09 22	0.01 1	0.02 2	0.05 52	0.18 13	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 324	0.03 132	0.09 287

CREStereo	0.22 10	0.17 123	0.64 8	0.00 1	0.01 99	1.22 96	0.01 53	1.15 30	0.56 50	0.10 32	0.07 63	0.04 10	0.00 1	0.32 50	0.10 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
ff7	0.23 14	0.21 148	1.02 55	0.02 63	0.00 1	1.07 48	0.00 1	0.53 4	0.75 129	0.09 22	0.01 1	0.04 10	0.07 77	0.44 69	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 337	0.07 210	0.01 62

ffff	0.23 14	0.21 148	1.02 55	0.02 63	0.00 1	1.07 48	0.00 1	0.53 4	0.75 129	0.09 22	0.01 1	0.04 10	0.07 77	0.44 69	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 337	0.07 210	0.01 62

11t	0.23 14	0.21 148	1.02 55	0.02 63	0.00 1	1.07 48	0.00 1	0.53 4	0.75 129	0.09 22	0.01 1	0.04 10	0.07 77	0.44 69	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 337	0.07 210	0.01 62

ccc-4	0.23 14	0.21 148	1.02 55	0.02 63	0.00 1	1.07 48	0.00 1	0.53 4	0.75 129	0.09 22	0.01 1	0.04 10	0.07 77	0.44 69	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 337	0.07 210	0.01 62

MC-Stereo	0.24 18	0.12 86	0.71 13	0.04 124	0.02 167	1.07 48	0.00 1	1.30 33	0.17 17	0.59 97	0.02 31	0.08 45	0.11 111	0.18 13	0.05 17	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.17 349	0.06 196	0.02 150

Anonymous	0.25 19	0.13 95	1.19 106	0.00 1	0.00 1	0.24 3	0.01 53	2.54 103	0.42 44	0.02 2	0.02 31	0.05 25	0.07 77	0.15 8	0.06 33	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.10 248	0.08 282

GMStereo	0.25 19	0.60 290	1.28 119	0.01 17	0.00 1	0.48 11	0.00 1	0.74 17	1.24 207	0.16 45	0.03 48	0.07 42	0.09 96	0.22 21	0.10 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MyStereo07	0.27 21	0.27 171	0.64 8	0.02 63	0.01 99	1.64 239	0.01 53	1.41 36	0.73 125	0.10 32	0.01 1	0.03 6	0.10 103	0.24 26	0.04 7	0.00 1	0.07 328	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.06 257

MIF-Stereo (partial)	0.27 21	0.18 128	1.14 91	0.01 17	0.00 1	0.43 10	0.02 96	1.97 64	0.39 43	0.11 37	0.08 66	0.07 42	0.06 67	0.44 69	0.33 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.02 150

LoS	0.28 23	0.16 117	0.95 39	0.07 175	0.01 99	1.32 135	0.07 186	1.30 33	0.60 56	0.04 14	0.03 48	0.28 82	0.11 111	0.48 79	0.11 67	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.00 1

EGLCR-Stereo	0.28 23	0.09 50	0.73 14	0.18 240	0.05 209	1.17 76	0.04 157	2.37 79	0.17 17	0.35 71	0.01 1	0.01 1	0.02 16	0.38 63	0.04 7	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 189

XX-TBD	0.28 23	0.39 219	0.97 45	0.05 141	0.00 1	1.09 55	0.00 1	0.71 15	0.54 49	0.44 83	1.04 214	0.06 34	0.06 67	0.19 16	0.09 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.29 26	0.19 135	0.83 21	0.05 141	0.00 1	1.19 83	0.00 1	0.66 12	0.99 171	0.25 51	1.26 234	0.05 25	0.07 77	0.20 19	0.09 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.30 27	0.28 181	0.86 24	0.03 101	0.01 99	1.14 68	0.00 1	0.53 4	0.44 46	1.06 169	1.24 231	0.06 34	0.05 52	0.25 29	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

11t1	0.33 28	0.05 8	0.86 24	0.44 301	0.00 1	1.04 40	0.00 1	2.45 92	0.60 56	0.44 83	0.01 1	0.05 25	0.05 52	0.43 67	0.06 33	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

CroCo-Stereo Lap2	0.33 28	0.49 263	1.18 103	0.02 63	0.00 1	0.33 5	0.00 1	3.08 143	0.61 62	0.02 2	0.01 1	0.04 10	0.08 91	0.45 74	0.15 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 210	0.02 150

dd	0.34 30	0.67 305	1.55 153	0.04 124	0.01 99	1.22 96	0.03 137	0.84 20	1.16 197	0.18 48	0.05 57	0.12 56	0.05 52	0.29 42	0.44 186	0.02 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.00 1

AnonymousM	0.34 30	0.07 32	0.63 5	0.02 63	0.01 99	1.09 55	0.03 137	1.54 49	0.68 100	0.17 46	0.04 55	0.02 2	0.24 159	0.25 29	0.04 7	0.00 1	0.01 222	1.93 383	0.00 1	0.01 25	0.00 1

4D-IteraStereo	0.35 32	0.60 290	1.93 199	0.02 63	0.09 242	1.03 33	0.07 186	1.25 32	0.34 40	0.02 2	0.03 48	0.84 149	0.10 103	0.31 44	0.35 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.07 273

knoymous	0.35 32	0.05 8	1.11 84	0.05 141	0.01 99	1.15 73	0.01 53	2.06 67	0.14 6	0.40 79	0.02 31	1.67 214	0.00 1	0.31 44	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

UDGNet	0.35 32	0.50 266	1.14 91	0.02 63	0.00 1	1.12 63	0.02 96	0.70 13	1.57 258	0.31 56	0.05 57	0.06 34	0.02 16	1.45 130	0.09 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_xeample3	0.35 32	0.10 69	1.95 203	0.02 63	0.00 1	0.93 22	0.07 186	1.70 54	0.86 153	0.09 22	0.04 55	0.05 25	0.05 52	0.23 23	0.51 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 365	0.06 196	0.08 282

LL-Strereo2	0.36 36	0.47 257	1.08 79	0.09 197	0.03 186	1.12 63	0.07 186	1.66 53	0.93 160	0.43 82	0.02 31	0.51 112	0.08 91	0.23 23	0.29 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 292	0.04 163	0.04 213

iRaftStereo_RVC	0.36 36	0.27 171	0.76 16	0.01 17	0.00 1	1.20 91	0.01 53	2.15 71	0.62 68	0.15 44	0.22 108	0.69 130	0.12 121	0.28 40	0.18 101	0.00 1	0.06 319	0.00 1	0.00 1	0.27 332	0.22 341

Selective-RAFT	0.37 38	0.06 22	0.65 10	0.03 101	0.01 99	1.17 76	0.02 96	2.63 106	0.66 87	0.01 1	0.01 1	0.22 75	0.18 138	1.31 122	0.24 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 355	0.04 163	0.00 1

RCA-Stereo	0.37 38	0.14 99	0.76 16	0.01 17	0.00 1	1.17 76	0.00 1	3.14 149	0.61 62	0.71 113	0.47 152	0.05 25	0.13 127	0.19 16	0.03 5	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.01 62

sAnonymous2	0.37 38	0.32 196	3.21 291	0.01 17	0.00 1	0.35 7	0.08 192	1.96 62	0.90 154	0.03 9	0.05 57	0.04 10	0.11 111	0.11 5	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.18 329

CroCo_RVC	0.37 38	0.32 196	3.21 291	0.01 17	0.00 1	0.35 7	0.08 192	1.96 62	0.90 154	0.03 9	0.05 57	0.04 10	0.11 111	0.11 5	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.18 329

CroCo-Stereo	0.39 42	0.40 224	1.67 178	0.07 175	0.00 1	0.19 2	0.01 53	3.55 207	0.75 129	0.08 20	0.02 31	0.46 104	0.08 91	0.28 40	0.18 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62
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
rafts_anoy	0.39 42	0.44 241	1.15 94	0.06 155	0.03 186	1.12 63	0.04 157	2.75 115	0.33 39	0.10 32	0.16 83	0.11 53	0.19 144	0.74 98	0.31 151	0.00 1	0.14 359	0.00 1	0.01 270	0.02 94	0.05 230

CRE-IMP	0.40 44	0.06 22	1.04 70	0.07 175	0.05 209	1.45 180	0.46 297	1.48 47	0.63 71	0.90 135	0.30 117	0.88 151	0.01 4	0.26 35	0.22 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.17 323

test croco	0.41 45	0.28 181	2.26 239	0.07 175	0.00 1	0.50 12	0.01 53	2.84 121	0.92 157	0.05 15	0.07 63	0.13 60	0.17 135	0.43 67	0.20 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 347	0.01 62

x	0.41 45	0.04 4	0.74 15	0.54 316	0.00 1	0.98 28	0.00 1	3.07 141	0.67 95	0.48 89	0.01 1	0.48 107	0.07 77	0.93 103	0.07 37	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

GMOStereo	0.42 47	0.28 181	1.02 55	0.05 141	0.18 283	1.04 40	0.02 96	2.40 82	0.16 12	2.25 271	0.01 1	0.32 85	0.03 34	0.09 1	0.15 82	0.00 1	0.11 350	0.00 1	0.00 1	0.19 304	0.02 150

error version	0.42 47	0.28 181	1.02 55	0.05 141	0.18 283	1.04 40	0.02 96	2.40 82	0.16 12	2.25 271	0.01 1	0.32 85	0.03 34	0.09 1	0.15 82	0.00 1	0.11 350	0.00 1	0.00 1	0.19 304	0.02 150

test-v	0.42 47	0.28 181	1.02 55	0.05 141	0.18 283	1.04 40	0.02 96	2.40 82	0.16 12	2.25 271	0.01 1	0.32 85	0.03 34	0.09 1	0.15 82	0.00 1	0.11 350	0.00 1	0.00 1	0.19 304	0.02 150

test-2	0.42 47	0.28 181	1.02 55	0.05 141	0.18 283	1.04 40	0.02 96	2.40 82	0.16 12	2.25 271	0.01 1	0.32 85	0.03 34	0.09 1	0.15 82	0.00 1	0.11 350	0.00 1	0.00 1	0.19 304	0.02 150

raft+_RVC	0.42 47	0.48 259	1.11 84	0.51 313	0.17 279	1.16 74	0.04 157	2.25 74	0.59 52	0.12 38	0.42 140	0.08 45	0.15 129	0.60 91	0.28 139	0.00 1	0.09 341	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.19 333

Gwc-CoAtRS	0.42 47	0.12 86	1.28 119	0.03 101	0.13 261	1.03 33	0.02 96	2.33 77	0.15 9	0.35 71	0.01 1	2.27 254	0.03 34	0.20 19	0.25 126	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.22 361	0.01 25	0.01 62

CES	0.43 53	0.14 99	0.85 22	0.05 141	1.52 372	1.22 96	0.05 170	1.01 25	0.59 52	0.03 9	0.02 31	0.14 66	0.10 103	0.40 65	0.10 60	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	2.45 383

ROB_FTStereo_v2	0.43 53	0.09 50	1.00 47	0.06 155	0.08 235	1.57 211	0.33 282	1.44 41	0.67 95	0.97 145	0.19 99	0.77 142	0.02 16	1.23 118	0.17 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 230

RALCasStereoNet	0.44 55	0.44 241	1.03 66	0.03 101	0.00 1	1.10 57	0.03 137	2.46 94	0.90 154	0.07 17	0.32 118	0.12 56	0.20 150	1.28 121	0.25 126	0.00 1	0.31 375	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.12 304

R-Stereo Train	0.44 55	0.09 50	0.94 35	0.02 63	0.00 1	1.24 110	0.09 201	3.65 216	0.11 1	1.87 244	0.42 140	0.06 34	0.01 4	0.25 29	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 150

RAFT-Stereo	0.44 55	0.09 50	0.94 35	0.02 63	0.00 1	1.24 110	0.09 201	3.65 216	0.11 1	1.87 244	0.42 140	0.06 34	0.01 4	0.25 29	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 150
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MIM_Stereo	0.45 58	0.43 236	1.18 103	0.51 313	0.04 202	1.26 119	0.02 96	2.38 80	0.65 81	0.07 17	0.02 31	0.70 132	0.20 150	1.01 109	0.13 73	0.00 1	0.09 341	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.10 291

HUI-Stereo	0.45 58	0.09 50	1.08 79	0.06 155	0.08 235	1.61 230	0.32 280	1.43 37	0.70 122	0.97 145	0.18 92	0.77 142	0.02 16	1.44 129	0.17 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 230

RAFT-IKP	0.45 58	0.09 50	1.06 76	0.06 155	0.06 217	1.44 174	0.31 279	1.44 41	0.69 113	0.97 145	0.18 92	0.76 138	0.02 16	1.65 135	0.17 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.04 213

IGEVStereo-DCA	0.46 61	0.09 50	1.02 55	0.02 63	0.00 1	0.82 16	0.00 1	0.53 4	0.75 129	0.09 22	0.03 48	0.03 6	0.06 67	5.04 249	0.51 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 337	0.05 181	0.01 62

PSM-adaLoss	0.46 61	0.09 50	1.01 50	0.06 155	0.09 242	1.61 230	0.30 276	1.43 37	0.69 113	0.97 145	0.18 92	0.77 142	0.02 16	1.67 136	0.17 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 230

ICVP	0.46 61	0.08 38	1.58 163	0.01 17	0.01 99	1.10 57	0.21 242	3.80 230	0.52 48	0.42 81	0.27 113	0.33 89	0.06 67	0.57 88	0.13 73	0.00 1	0.07 328	0.00 1	0.00 1	0.04 163	0.01 62
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.46 61	0.42 230	1.05 75	0.01 17	0.21 299	1.17 76	0.05 170	2.07 69	0.19 21	2.98 310	0.02 31	0.12 56	0.15 129	0.25 29	0.31 151	0.00 1	0.03 293	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.06 257

AE-Stereo	0.47 65	0.11 82	1.03 66	0.04 124	0.09 242	1.11 61	0.03 137	4.16 255	0.34 40	0.35 71	0.82 198	0.15 68	0.16 132	0.45 74	0.05 17	0.00 1	0.09 341	0.00 1	0.26 370	0.09 240	0.05 230

ToySt	0.47 65	0.25 166	2.47 254	0.04 124	0.01 99	1.17 76	0.00 1	2.01 65	0.63 71	0.08 20	0.14 75	1.16 182	0.05 52	0.80 101	0.46 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 292	0.10 248	0.04 213

riskmin	0.47 65	0.03 1	1.01 50	0.08 187	0.01 99	1.12 63	0.01 53	3.00 128	0.21 28	0.46 87	0.02 31	2.08 238	1.06 253	0.26 35	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62

ROB_FTStereo	0.47 65	0.09 50	1.04 70	0.06 155	0.08 235	1.59 223	0.33 282	1.43 37	0.68 100	0.97 145	0.19 99	0.76 138	0.03 34	1.86 142	0.17 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 230

Anonymous3	0.49 69	0.12 86	2.21 229	0.01 17	0.00 1	2.53 287	0.09 201	3.16 154	0.65 81	0.12 38	0.22 108	0.12 56	0.05 52	0.37 60	0.08 46	0.00 1	0.07 328	0.00 1	0.00 1	0.04 163	0.03 189

qqq	0.50 70	0.04 4	0.78 18	0.02 63	0.00 1	1.05 46	0.00 1	3.15 151	0.68 100	0.46 87	0.01 1	0.73 135	0.12 121	2.95 160	0.07 37	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

Patchmatch Stereo++	0.50 70	0.09 50	1.01 50	0.06 155	0.07 225	1.60 226	0.27 259	1.45 44	0.68 100	0.98 154	0.18 92	0.77 142	0.03 34	2.58 151	0.17 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 230
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	0.50 70	0.09 50	1.01 50	0.06 155	0.07 225	1.60 226	0.27 259	1.45 44	0.68 100	0.98 154	0.18 92	0.77 142	0.03 34	2.58 151	0.17 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 230

test_4	0.51 73	0.10 69	1.27 118	0.01 17	0.06 217	0.97 27	0.03 137	1.12 29	0.16 12	0.27 53	3.42 313	0.65 123	0.09 96	1.59 131	0.26 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 321	0.14 272	0.00 1

iGMRVC	0.51 73	0.09 50	1.04 70	0.06 155	0.08 235	1.61 230	0.27 259	1.44 41	0.69 113	0.97 145	0.19 99	0.76 138	0.03 34	2.69 155	0.17 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.04 213

CFNet-RSSM	0.51 73	0.12 86	1.26 116	0.03 101	0.14 267	1.24 110	0.02 96	4.12 253	0.15 9	0.31 56	0.01 1	1.96 232	0.04 46	0.19 16	0.25 126	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.27 372	0.01 25	0.01 62

mmm	0.52 76	0.04 4	1.14 91	0.61 326	0.00 1	1.14 68	0.00 1	3.45 197	0.75 129	1.24 193	0.58 158	0.20 74	0.18 138	0.93 103	0.08 46	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

anonymousdsp2	0.52 76	0.06 22	1.51 149	0.10 204	0.00 1	1.19 83	0.01 53	4.32 272	0.63 71	0.33 59	0.15 81	0.78 147	0.09 96	1.01 109	0.06 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 332	0.04 163	0.05 230

GANet-ADL	0.52 76	0.09 50	1.43 140	0.13 215	0.02 167	1.43 172	0.02 96	3.22 165	0.59 52	0.34 70	0.98 211	1.09 178	0.19 144	0.40 65	0.34 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 163	0.01 62

DeepStereo_RVC	0.52 76	0.08 38	1.37 136	0.06 155	0.06 217	1.34 143	0.41 292	1.43 37	0.68 100	1.03 163	0.85 201	0.49 109	1.56 284	0.79 100	0.17 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.13 309

test-1	0.52 76	0.25 166	0.94 35	0.03 101	0.22 301	1.20 91	0.08 192	4.03 248	0.25 35	0.70 112	0.66 175	0.71 133	0.03 34	0.30 43	0.43 183	0.00 1	0.18 366	0.00 1	0.07 316	0.01 25	0.25 346

FENet	0.52 76	0.07 32	1.62 167	0.04 124	0.00 1	1.19 83	0.05 170	3.10 145	0.98 167	0.89 133	0.01 1	1.63 210	0.09 96	0.47 78	0.28 139	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62

Pruner-Stereo	0.53 82	0.10 69	1.02 55	0.89 352	0.10 251	1.57 211	0.36 288	2.06 67	0.63 71	2.23 269	0.46 149	0.25 79	0.01 4	0.45 74	0.37 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

cross-raft	0.53 82	0.12 86	1.78 189	0.03 101	0.01 99	1.04 40	0.10 208	3.21 164	0.23 31	0.37 77	0.01 1	2.86 280	0.04 46	0.24 26	0.24 120	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.16 343	0.01 25	0.02 150

PFNet+	0.54 84	0.10 69	1.31 128	0.16 233	0.05 209	1.44 174	0.56 304	1.60 51	0.98 167	1.35 202	0.46 149	0.37 92	0.01 4	2.18 148	0.22 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

RALAANet	0.54 84	0.62 295	1.41 138	0.01 17	0.01 99	0.92 21	0.02 96	2.39 81	1.87 285	1.13 175	0.38 133	0.15 68	0.30 169	1.00 108	0.38 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 302	0.14 272	0.01 62

CASS	0.56 86	0.13 95	1.40 137	0.03 101	0.01 99	1.65 243	0.04 157	3.03 133	0.63 71	1.96 251	0.93 207	0.28 82	0.36 184	0.52 81	0.18 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.56 86	0.14 99	1.22 112	0.02 63	0.00 1	1.14 68	0.03 137	3.43 194	1.47 240	1.02 160	1.41 240	0.05 25	0.02 16	1.08 111	0.09 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1

ACVNet	0.57 88	0.21 148	1.34 131	0.09 197	0.00 1	1.36 148	0.22 246	2.40 82	1.05 180	0.63 103	0.66 175	1.94 230	0.26 164	0.31 44	0.79 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.00 1

test_3	0.58 89	0.06 22	1.04 70	0.07 175	0.12 257	1.01 31	0.01 53	2.45 92	0.20 25	0.95 141	0.01 1	1.05 172	0.05 52	3.74 184	0.23 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 368	0.15 282	0.13 309

DIP-Stereo	0.58 89	0.23 162	0.90 31	0.08 187	0.00 1	1.43 172	0.01 53	6.01 357	1.38 221	0.92 139	0.11 72	0.04 10	0.19 144	0.12 7	0.07 37	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.01 62
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
TRStereo	0.59 91	0.79 323	1.59 166	0.56 319	0.01 99	1.19 83	0.03 137	4.74 296	0.60 56	0.17 46	0.01 1	0.62 119	0.44 196	0.57 88	0.07 37	0.00 1	0.04 303	0.00 1	0.24 365	0.01 25	0.14 316

RAFT	0.60 92	0.50 266	1.01 50	0.50 310	0.04 202	0.94 23	0.08 192	3.01 130	0.65 81	0.22 50	0.09 67	3.41 305	0.27 167	0.53 83	0.37 175	0.00 1	0.03 293	0.00 1	0.01 270	0.40 356	0.03 189

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 92	0.36 206	0.96 40	0.03 101	0.02 167	1.21 94	0.02 96	2.80 118	1.55 252	1.08 170	2.63 294	0.43 101	0.16 132	0.37 60	0.25 126	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.19 304	0.01 62

ACVNet-DCA	0.61 94	0.27 171	1.28 119	0.13 215	0.00 1	3.44 317	0.01 53	3.15 151	0.68 100	0.33 59	0.69 184	0.04 10	0.61 215	1.43 125	0.05 17	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.03 292	0.01 25	0.01 62

RAFT-Test	0.61 94	0.16 117	2.27 242	0.04 124	0.15 272	1.80 258	0.17 229	2.52 100	0.65 81	0.56 95	0.11 72	2.76 274	0.02 16	0.27 39	0.34 165	0.00 1	0.07 328	0.00 1	0.29 377	0.01 25	0.01 62

test_1	0.61 94	0.06 22	1.00 47	0.07 175	0.12 257	0.99 29	0.01 53	2.46 94	0.20 25	1.71 231	0.01 1	1.10 180	0.04 46	3.71 183	0.23 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 368	0.15 282	0.13 309

TestStereo	0.61 94	0.55 278	1.84 196	0.00 1	0.00 1	0.94 23	0.00 1	1.65 52	0.23 31	0.12 38	0.03 48	0.08 45	0.06 67	6.59 309	0.08 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.61 94	0.08 38	1.78 189	0.00 1	0.00 1	1.59 223	0.07 186	5.32 330	0.13 4	0.62 99	0.32 118	0.37 92	0.67 234	0.68 96	0.49 197	0.03 333	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.02 94	0.01 62

rrr	0.62 99	0.09 50	2.07 220	0.02 63	0.00 1	0.82 16	0.06 183	2.29 75	0.85 151	0.09 22	0.03 48	0.03 6	0.06 67	5.04 249	0.51 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 352	0.05 181	0.07 273

GwcNet-ADL	0.62 99	0.20 142	2.03 216	0.05 141	0.01 99	1.29 127	0.02 96	3.16 154	1.39 223	0.97 145	0.44 145	1.48 194	0.23 157	0.78 99	0.27 135	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 189

GMStereo_Zeroshot	0.63 101	0.14 99	1.54 151	0.75 338	0.00 1	1.26 119	0.01 53	1.85 57	0.31 37	1.44 211	0.58 158	1.76 217	0.19 144	2.55 150	0.10 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.00 1

test-3	0.63 101	0.06 22	1.00 47	0.07 175	0.13 261	0.99 29	0.01 53	2.46 94	0.20 25	1.96 251	0.01 1	1.10 180	0.05 52	3.75 185	0.23 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 370	0.15 282	0.13 309

Any-RAFT	0.64 103	0.08 38	1.07 77	0.03 101	0.00 1	2.77 300	0.08 192	3.57 209	1.23 204	0.96 143	0.26 111	1.61 205	0.31 173	0.72 97	0.06 33	0.00 1	0.10 347	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

MIPNet	0.64 103	0.42 230	2.01 212	0.08 187	0.07 225	1.29 127	0.11 210	3.47 201	1.29 212	0.67 108	0.10 69	0.63 121	0.97 251	1.25 119	0.25 126	0.00 1	0.01 222	0.01 318	0.01 270	0.11 257	0.04 213

PCWNet_CMD	0.65 105	0.14 99	2.02 214	0.01 17	0.01 99	1.10 57	0.00 1	2.80 118	0.97 165	0.48 89	0.28 115	2.31 258	1.50 279	1.19 115	0.08 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

AFF-stereo	0.65 105	0.46 249	0.82 20	0.37 294	0.00 1	1.19 83	0.00 1	3.04 138	1.42 230	0.72 115	1.95 263	1.16 182	0.26 164	0.97 107	0.31 151	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.21 314	0.02 150

MSMDNet	0.65 105	0.14 99	2.02 214	0.01 17	0.01 99	1.11 61	0.00 1	2.88 124	0.98 167	0.49 92	0.28 115	2.32 259	1.49 276	1.19 115	0.08 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

ccs_rob	0.65 105	0.17 123	2.09 223	0.00 1	0.01 99	1.22 96	0.00 1	2.77 116	0.73 125	0.75 117	0.44 145	2.32 259	0.64 224	1.76 138	0.15 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

AdaStereo	0.65 105	0.09 50	1.12 86	0.02 63	0.00 1	1.45 180	0.23 250	4.38 273	1.44 235	1.17 181	0.37 131	1.56 199	0.18 138	0.56 87	0.37 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
fff	0.66 110	0.42 230	2.21 229	0.01 17	0.01 99	1.22 96	0.02 96	3.26 168	1.04 176	2.34 281	0.14 75	0.09 48	1.83 300	0.34 54	0.29 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 230

RAFT+CT+SA	0.66 110	0.45 245	1.22 112	0.10 204	0.30 332	1.24 110	0.02 96	4.21 260	0.67 95	0.62 99	0.39 136	0.33 89	0.05 52	2.69 155	0.14 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 381	0.13 266	0.30 348

CFNet_pseudo	0.66 110	0.17 123	2.08 222	0.00 1	0.01 99	1.22 96	0.00 1	2.79 117	0.73 125	0.78 123	0.46 149	2.32 259	0.63 221	1.77 139	0.15 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

DCANet	0.66 110	0.43 236	2.21 229	0.03 101	0.00 1	1.22 96	0.01 53	3.26 168	1.85 282	2.61 298	0.21 104	0.09 48	0.49 201	0.33 53	0.39 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.06 257

csc	0.66 110	0.42 230	2.21 229	0.01 17	0.01 99	1.22 96	0.02 96	3.26 168	1.04 176	2.34 281	0.14 75	0.09 48	1.83 300	0.34 54	0.29 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 230

cscssc	0.66 110	0.42 230	2.21 229	0.01 17	0.01 99	1.22 96	0.02 96	3.26 168	1.04 176	2.34 281	0.14 75	0.09 48	1.83 300	0.34 54	0.29 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 230

UCFNet_RVC	0.66 110	0.35 202	1.20 110	0.02 63	0.30 332	1.53 204	0.01 53	3.42 192	0.67 95	1.12 174	0.73 192	1.26 187	0.20 150	1.84 141	0.46 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

whm_eth	0.68 117	0.52 271	3.05 280	0.01 17	0.00 1	1.26 119	0.02 96	3.36 182	1.93 289	0.26 52	2.52 291	0.13 60	0.11 111	0.18 13	0.10 60	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.11 295

RAFT_CTSACE	0.68 117	0.52 271	1.74 184	0.50 310	0.05 209	1.16 74	0.00 1	2.68 113	0.66 87	0.68 110	1.60 243	1.76 217	0.80 241	0.94 105	0.13 73	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.27 332	0.00 1

DMCA	0.68 117	0.22 157	1.96 206	0.01 17	0.01 99	1.28 123	0.02 96	3.02 131	1.54 251	2.14 262	0.15 81	1.74 215	0.10 103	0.45 74	0.95 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

1test111	0.69 120	0.27 171	1.28 119	0.13 215	0.00 1	3.44 317	0.01 53	3.15 151	0.68 100	0.33 59	0.69 184	0.04 10	0.61 215	2.95 160	0.07 37	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.03 292	0.01 25	0.01 62

DCRE	0.69 120	0.35 202	1.16 98	0.06 155	0.02 167	0.91 20	0.00 1	1.05 26	0.30 36	0.98 154	7.63 350	0.72 134	0.02 16	0.16 11	0.07 37	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.21 359	0.02 94	0.03 189

DCANet-4	0.69 120	0.15 109	3.76 314	0.03 101	0.01 99	1.22 96	0.01 53	3.14 149	1.90 287	2.34 281	0.14 75	0.11 53	0.25 162	0.34 54	0.29 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 230

MSKI-zero shot	0.73 123	0.13 95	1.56 160	0.02 63	0.14 267	1.34 143	0.04 157	3.00 128	0.23 31	0.67 108	1.64 244	0.89 152	0.00 1	4.55 229	0.10 60	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.21 359	0.03 132	0.01 62

HCRNet	0.73 123	0.19 135	1.10 82	0.01 17	0.00 1	1.17 76	0.01 53	3.07 141	1.97 291	0.60 98	0.21 104	0.56 115	0.11 111	5.34 262	0.20 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.02 150

IGEV_Zeroshot_test	0.74 125	0.20 142	3.00 277	0.26 266	0.02 167	1.10 57	0.05 170	3.72 221	0.19 21	0.88 131	0.71 191	2.84 277	0.63 221	0.53 83	0.33 158	0.00 1	0.07 328	0.00 1	0.16 343	0.04 163	0.00 1

EKT-Stereo	0.74 125	0.18 128	1.23 114	0.81 342	4.25 385	1.19 83	0.03 137	2.17 73	0.13 4	0.35 71	0.40 137	0.97 165	0.08 91	2.61 153	0.09 52	0.00 1	0.09 341	0.00 1	0.07 316	0.04 163	0.03 189

anonymity	0.74 125	0.15 109	1.17 100	0.16 233	0.27 321	0.71 15	0.01 53	4.70 293	1.78 275	1.15 177	1.23 229	0.31 84	1.65 292	0.54 85	0.53 204	0.02 325	0.02 271	0.00 1	0.27 372	0.02 94	0.06 257

test_5	0.74 125	0.50 266	1.55 153	0.44 301	0.25 313	1.45 180	0.01 53	4.16 255	0.78 140	0.79 125	0.17 89	0.42 100	0.64 224	3.06 164	0.18 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 286	0.21 339

NRIStereo	0.74 125	0.08 38	0.88 28	0.47 308	0.05 209	1.58 215	0.49 300	1.38 35	0.61 62	0.88 131	0.17 89	0.66 126	0.03 34	6.96 341	0.22 112	0.00 1	0.06 319	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.17 323

IER	0.75 130	0.12 86	1.93 199	0.01 17	0.00 1	2.31 277	0.02 96	2.96 127	0.98 167	1.30 196	0.96 209	1.40 192	1.19 261	1.31 122	0.45 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

CIPLG	0.75 130	0.81 327	2.38 247	0.13 215	0.03 186	1.41 165	0.27 259	3.19 161	0.84 148	1.98 253	2.56 293	0.19 72	0.10 103	0.54 85	0.26 131	0.00 1	0.05 312	0.01 318	0.05 306	0.19 304	0.05 230

IPLGR_C	0.75 130	0.88 335	2.58 262	0.13 215	0.02 167	1.40 161	0.27 259	3.19 161	0.84 148	1.92 247	2.46 288	0.18 71	0.11 111	0.49 80	0.26 131	0.00 1	0.05 312	0.01 318	0.05 306	0.19 304	0.06 257

ACRE	0.75 130	0.78 321	2.72 271	0.13 215	0.02 167	1.40 161	0.26 256	3.20 163	0.82 143	1.84 243	2.46 288	0.19 72	0.10 103	0.52 81	0.26 131	0.00 1	0.04 303	0.01 318	0.05 306	0.19 304	0.05 230

IPLGR	0.76 134	0.21 148	2.98 275	0.06 155	0.07 225	1.24 110	0.05 170	3.09 144	1.38 221	0.62 99	0.34 125	0.75 137	0.78 239	3.35 168	0.22 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.06 257

CFNet_ucs	0.77 135	0.20 142	2.22 236	0.01 17	0.01 99	1.32 135	0.00 1	3.30 175	1.31 216	1.15 177	1.14 219	2.19 253	0.42 194	2.04 144	0.12 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

TestStereo1	0.77 135	0.46 249	1.12 86	0.15 227	0.19 290	1.29 127	0.01 53	3.33 178	1.55 252	0.45 85	1.67 247	0.13 60	1.23 263	3.39 171	0.27 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 290	0.07 273

SA-5K	0.77 135	0.46 249	1.12 86	0.15 227	0.19 290	1.29 127	0.01 53	3.33 178	1.55 252	0.45 85	1.67 247	0.13 60	1.23 263	3.39 171	0.27 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 290	0.07 273

PSMNet-ADL	0.77 135	0.08 38	0.90 31	0.07 175	0.01 99	2.01 266	0.02 96	2.55 104	1.11 188	0.33 59	0.59 167	2.15 245	0.69 235	4.07 199	0.85 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

CFNet-ft	0.77 135	0.46 249	1.34 131	0.01 17	0.27 321	1.32 135	0.02 96	2.40 82	0.68 100	0.63 103	0.18 92	3.23 302	0.21 154	3.97 196	0.54 207	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.03 132	0.02 150

CFNet_RVC	0.77 135	0.46 249	1.34 131	0.01 17	0.27 321	1.32 135	0.02 96	2.40 82	0.68 100	0.63 103	0.18 92	3.23 302	0.21 154	3.97 196	0.54 207	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.03 132	0.02 150

DN-CSS_ROB	0.77 135	0.90 338	2.01 212	0.85 346	0.00 1	1.47 186	0.01 53	2.92 126	0.93 160	0.12 38	0.53 155	0.44 102	0.16 132	4.33 209	0.35 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 343	0.01 62

MyStereo04	0.78 142	0.27 171	3.19 289	0.02 63	0.01 99	1.64 239	0.01 53	3.64 215	2.20 310	0.98 154	0.02 31	1.29 188	0.57 210	1.10 112	0.53 204	0.00 1	0.07 328	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.06 257

MyStereo05	0.79 143	0.19 135	3.17 288	0.02 63	0.00 1	1.51 197	0.01 53	3.56 208	2.48 322	1.34 200	0.02 31	1.25 186	0.38 188	1.19 115	0.50 198	0.00 1	0.06 319	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.07 273

anonymousa	0.79 143	0.26 170	1.91 197	0.03 101	0.29 330	1.46 185	0.02 96	3.76 223	0.97 165	0.72 115	2.25 283	3.21 300	0.56 208	0.15 8	0.12 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 302	0.00 1	0.02 150

111	0.79 143	0.70 312	2.21 229	0.01 17	0.01 99	1.19 83	0.16 226	3.78 226	1.98 293	1.22 191	0.91 205	2.01 233	0.32 176	0.32 50	0.64 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.17 323

acv_ft	0.79 143	0.21 148	1.28 119	0.01 17	1.08 366	1.68 246	0.01 53	3.75 222	1.05 180	1.31 199	0.66 175	1.94 230	0.46 199	0.31 44	1.68 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 332	0.00 1

MyStereo06	0.80 147	0.19 135	2.53 258	0.02 63	0.00 1	1.51 197	0.01 53	4.61 288	0.24 34	0.89 133	0.69 184	3.14 296	1.18 260	0.58 90	0.33 158	0.00 1	0.06 319	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.07 273

HITNet	0.80 147	0.58 286	2.14 225	0.69 334	0.00 1	1.35 146	0.02 96	4.50 283	1.15 196	1.76 237	0.16 83	0.60 116	0.30 169	1.13 114	1.64 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
SFCPSM	0.81 149	0.11 82	2.53 258	0.01 17	0.07 225	2.45 283	0.18 233	4.99 312	1.18 198	0.77 120	0.78 194	0.69 130	0.31 173	1.72 137	0.20 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 306	0.06 196	0.01 62

NF-Stereo	0.82 150	0.10 69	1.12 86	1.19 366	0.01 99	1.52 201	0.29 270	2.67 112	0.66 87	1.20 185	0.58 158	0.24 76	0.01 4	6.38 299	0.32 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

OCTAStereo	0.82 150	0.10 69	1.15 94	1.19 366	0.01 99	1.53 204	0.29 270	2.66 108	0.66 87	1.20 185	0.58 158	0.25 79	0.01 4	6.38 299	0.33 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

RE-Stereo	0.82 150	0.10 69	1.15 94	1.19 366	0.01 99	1.52 201	0.29 270	2.66 108	0.66 87	1.20 185	0.58 158	0.24 76	0.01 4	6.38 299	0.32 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

TVStereo	0.82 150	0.10 69	1.15 94	1.19 366	0.01 99	1.52 201	0.29 270	2.66 108	0.66 87	1.20 185	0.58 158	0.24 76	0.01 4	6.38 299	0.32 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

ADStereo(finetuned)	0.83 154	0.43 236	3.68 311	0.03 101	0.00 1	1.22 96	0.01 53	3.26 168	1.86 283	2.61 298	0.20 103	0.09 48	2.39 318	0.34 54	0.38 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.06 257

BSDual-CNN	0.83 154	0.10 69	0.96 40	0.01 17	0.00 1	3.32 312	0.21 242	5.40 333	0.93 160	2.26 275	0.66 175	1.81 222	0.10 103	0.61 92	0.18 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

SA	0.83 154	0.41 227	1.17 100	0.00 1	0.20 294	1.28 123	0.01 53	3.98 244	1.86 283	0.41 80	0.96 209	0.27 81	1.33 272	4.07 199	0.35 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 349	0.14 272	0.01 62

psmg	0.83 154	0.10 69	0.96 40	0.01 17	0.00 1	3.28 310	0.27 259	4.83 306	0.93 160	1.92 247	1.46 241	1.81 222	0.10 103	0.61 92	0.18 101	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.01 25	0.00 1

STTStereo	0.83 154	0.34 200	2.44 249	0.24 257	0.15 272	1.41 165	0.10 208	3.02 131	1.55 252	1.34 200	0.17 89	1.77 219	0.45 197	3.42 173	0.30 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62

StereoDRNet-Refined	0.83 154	0.12 86	1.18 103	0.02 63	0.01 99	1.31 134	0.00 1	3.33 178	1.07 185	1.92 247	1.24 231	2.48 265	0.18 138	1.86 142	1.67 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.05 230
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
psm_up	0.84 160	0.32 196	1.44 142	0.02 63	0.00 1	1.98 265	0.05 170	3.40 188	1.04 176	2.06 259	0.40 137	1.74 215	0.45 197	3.47 176	0.24 120	0.06 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.00 1

CAS	0.85 161	0.09 50	0.67 12	6.43 388	0.05 209	1.12 63	0.00 1	0.88 21	0.69 113	0.02 2	0.02 31	0.06 34	0.06 67	0.26 35	0.12 69	6.37 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 337

PSM-softLoss	0.85 161	0.10 69	1.50 146	1.14 362	0.03 186	1.47 186	0.27 259	2.48 97	0.69 113	1.30 196	0.38 133	0.39 97	0.01 4	6.88 332	0.33 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

KMStereo	0.85 161	0.10 69	1.50 146	1.14 362	0.03 186	1.47 186	0.27 259	2.48 97	0.69 113	1.30 196	0.38 133	0.39 97	0.01 4	6.88 332	0.33 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

StereoVision	0.86 164	0.38 213	1.75 186	0.03 101	0.01 99	1.14 68	0.02 96	3.38 185	0.92 157	0.13 42	6.89 347	0.50 111	0.12 121	1.10 112	0.78 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 163	0.02 150

DisPM	0.86 164	0.09 50	1.10 82	0.76 340	0.02 167	1.51 197	0.57 306	1.75 55	0.70 122	2.43 292	0.83 200	0.38 96	0.01 4	6.89 335	0.17 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

IPLG	0.86 164	0.41 227	2.31 244	0.06 155	0.06 217	1.36 148	0.11 210	3.17 156	0.83 145	0.62 99	1.00 212	0.46 104	0.61 215	5.57 273	0.35 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 297	0.01 62

AASNet	0.86 164	0.53 275	1.96 206	0.04 124	0.00 1	1.70 249	0.05 170	5.13 320	1.84 278	0.93 140	1.88 259	0.96 162	0.19 144	0.67 95	0.91 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 332	0.09 287

DeepPruner_ROB	0.86 164	0.50 266	1.80 192	0.01 17	0.00 1	1.57 211	0.17 229	3.48 202	0.42 44	3.31 319	0.02 31	2.09 240	0.17 135	3.01 162	0.61 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 262	0.01 62

AACVNet	0.87 169	0.44 241	1.19 106	0.17 236	0.00 1	1.76 253	0.00 1	3.60 212	0.60 56	1.03 163	0.26 111	1.31 189	0.17 135	6.33 296	0.28 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 290	0.01 62

LCNet	0.87 169	0.18 128	0.97 45	0.14 225	0.26 316	1.19 83	0.22 246	2.36 78	0.71 124	1.82 241	0.21 104	0.11 53	2.56 320	5.56 271	0.14 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 282	0.81 368

HHNet	0.87 169	0.25 166	1.78 189	0.16 233	0.08 235	1.30 131	0.44 295	1.93 60	0.64 78	1.41 210	5.92 340	0.14 66	1.79 298	0.35 59	0.95 246	0.05 341	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.14 272	0.01 62

UPFNet	0.87 169	0.09 50	2.05 218	0.00 1	0.00 1	1.90 263	0.11 210	3.41 190	0.83 145	2.15 263	0.10 69	1.92 228	0.09 96	3.94 195	0.70 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1

tt1	0.88 173	0.27 171	1.25 115	0.08 187	0.00 1	3.36 315	0.02 96	3.03 133	6.40 363	0.33 59	0.66 175	0.05 25	0.40 192	1.59 131	0.05 17	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.09 240	0.03 189

HH	0.88 173	0.37 210	1.93 199	0.25 260	0.10 251	0.62 13	0.00 1	3.79 227	0.18 19	0.33 59	0.59 167	3.94 318	0.81 242	4.44 218	0.09 52	0.00 1	0.06 319	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.02 150

HanStereo	0.88 173	0.37 210	1.93 199	0.25 260	0.10 251	0.62 13	0.00 1	3.79 227	0.18 19	0.33 59	0.59 167	3.94 318	0.81 242	4.44 218	0.09 52	0.00 1	0.06 319	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.02 150

dad	0.88 173	0.62 295	2.26 239	0.06 155	0.01 99	1.24 110	0.00 1	0.98 24	2.17 307	1.29 195	0.35 128	0.37 92	0.04 46	5.80 278	1.06 251	0.01 303	0.00 1	1.13 380	0.11 332	0.05 181	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 173	0.38 213	1.45 143	0.60 323	0.00 1	1.36 148	0.02 96	4.55 285	0.69 113	0.71 113	0.32 118	1.56 199	0.61 215	4.55 229	0.64 223	0.00 1	0.00 1	0.05 351	0.00 1	0.08 221	0.02 150

PSMNet-RSSM	0.90 178	0.44 241	1.35 134	0.13 215	0.00 1	1.37 153	0.03 137	4.79 304	0.85 151	1.11 173	0.49 153	2.15 245	0.35 183	4.09 202	0.73 230	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.03 132	0.01 62

DMCA-RVC	0.90 178	0.64 299	3.30 296	0.03 101	0.04 202	1.30 131	0.06 183	2.65 107	0.73 125	3.21 316	0.09 67	0.99 167	0.66 231	3.14 165	0.99 248	0.01 303	0.04 303	0.02 340	0.01 270	0.07 210	0.01 62

iRaft-Stereo_20w	0.92 180	0.15 109	2.68 267	0.24 257	0.06 217	1.36 148	0.28 267	7.46 376	0.34 40	1.56 224	0.37 131	0.62 119	1.24 266	1.25 119	0.34 165	0.00 1	0.09 341	0.00 1	0.16 343	0.02 94	0.13 309

CoDeX	0.94 181	0.34 200	2.09 223	0.05 141	0.20 294	1.49 192	0.20 240	5.89 353	1.57 258	0.66 107	0.67 182	1.05 172	0.32 176	3.82 190	0.33 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.00 1

cc1	0.94 181	0.27 171	1.28 119	0.13 215	0.00 1	3.44 317	0.01 53	3.18 157	7.23 372	0.33 59	0.69 184	0.04 10	0.61 215	1.43 125	0.05 17	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.03 292	0.09 240	0.04 213

xx1	0.95 183	0.27 171	1.28 119	0.13 215	0.00 1	3.44 317	0.01 53	3.18 157	7.23 372	0.33 59	0.69 184	0.73 135	0.12 121	1.43 125	0.05 17	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

SACVNet	0.96 184	0.36 206	1.49 145	0.05 141	0.00 1	1.62 236	0.28 267	3.86 239	1.28 211	1.79 240	0.80 196	1.59 201	0.07 77	5.29 258	0.48 196	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 318	0.01 62

BUS	0.97 185	0.10 69	0.96 40	0.01 17	0.00 1	5.85 356	0.03 137	5.40 333	0.93 160	2.26 275	0.66 175	2.39 263	0.06 67	0.61 92	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

BEATNet_4x	0.97 185	0.77 320	3.36 299	0.46 305	0.01 99	1.32 135	0.09 201	4.57 287	1.26 209	1.88 246	0.22 108	1.09 178	0.42 194	1.79 140	2.09 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.06 257

qqq1	0.98 187	0.16 117	1.55 153	0.33 281	0.01 99	1.03 33	0.00 1	5.24 323	2.12 300	1.53 216	2.16 277	0.92 153	0.02 16	4.46 220	0.07 37	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.01 62

fff1	0.98 187	0.16 117	1.55 153	0.33 281	0.01 99	1.03 33	0.00 1	5.24 323	2.12 300	1.53 216	2.16 277	0.92 153	0.02 16	4.46 220	0.07 37	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.01 62

gwcnet-sp	0.98 187	0.38 213	4.06 324	0.04 124	0.00 1	2.60 290	0.15 222	3.51 204	1.13 193	1.75 233	0.16 83	0.68 127	0.39 189	3.69 180	0.90 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.03 189

scenet	0.98 187	0.38 213	4.06 324	0.04 124	0.00 1	2.60 290	0.15 222	3.51 204	1.13 193	1.75 233	0.16 83	0.68 127	0.39 189	3.69 180	0.90 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.03 189

ssnet	0.98 187	0.38 213	4.06 324	0.04 124	0.00 1	2.60 290	0.15 222	3.51 204	1.13 193	1.75 233	0.16 83	0.68 127	0.39 189	3.69 180	0.90 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.03 189

raft_robust	0.98 187	0.57 285	1.21 111	0.06 155	0.17 279	1.36 148	0.02 96	3.46 199	2.18 308	0.33 59	0.01 1	1.54 198	1.42 274	6.77 324	0.15 82	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.18 351	0.11 257	0.09 287

cf-r	0.98 187	0.51 270	2.04 217	0.25 260	0.01 99	1.40 161	0.03 137	4.47 282	1.65 267	0.95 141	0.58 158	2.63 267	0.24 159	4.19 204	0.58 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.04 213

RAFT_R40	0.99 194	0.05 8	1.26 116	0.71 335	0.20 294	1.65 243	0.67 311	1.94 61	0.61 62	1.05 166	1.15 221	1.80 221	1.47 275	6.91 337	0.31 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

iResNet	1.00 195	0.45 245	3.08 283	0.86 350	0.01 99	1.97 264	0.01 53	3.67 219	1.49 246	1.77 238	1.09 216	0.35 91	0.13 127	3.83 191	1.27 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 210	0.01 62

CSP-Net	1.01 196	0.52 271	0.92 33	0.01 17	0.00 1	2.83 302	0.05 170	4.99 312	0.69 113	0.91 138	0.85 201	1.82 224	0.23 157	6.04 282	0.29 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 248	0.01 62

MLCV	1.01 196	0.53 275	2.17 227	0.03 101	0.00 1	1.60 226	0.03 137	2.90 125	1.30 214	2.60 297	1.85 258	1.00 168	0.40 192	4.88 243	0.74 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 210	0.01 62

IRAFT_RVC	1.02 198	0.20 142	1.58 163	1.39 370	0.26 316	1.33 141	0.32 280	2.52 100	0.66 87	1.58 225	0.81 197	1.16 182	1.58 288	6.51 307	0.43 183	0.00 1	0.12 354	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.03 189

GwcNet-RSSM	1.02 198	0.69 309	2.70 268	0.22 249	0.02 167	1.42 170	0.05 170	4.02 246	1.01 173	0.90 135	0.42 140	2.89 281	0.26 164	4.43 217	1.17 256	0.00 1	0.00 1	0.02 340	0.00 1	0.13 266	0.05 230

NINENet	1.03 200	0.22 157	1.30 127	0.10 204	0.01 99	5.85 356	0.03 137	4.41 277	1.25 208	1.55 223	0.60 172	2.39 263	0.06 67	2.72 157	0.05 17	0.00 1	0.01 222	0.01 318	0.00 1	0.04 163	0.00 1

HGLStereo	1.03 200	0.18 128	1.50 146	0.01 17	0.01 99	1.41 165	0.01 53	3.41 190	0.82 143	1.05 166	3.09 303	2.11 241	1.24 266	4.51 225	1.18 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 163	0.03 189

SMFormer	1.04 202	0.16 117	1.55 153	0.33 281	0.01 99	1.03 33	0.00 1	5.24 323	2.12 300	1.53 216	2.16 277	0.92 153	0.02 16	4.46 220	1.24 260	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.02 150

tta	1.04 202	0.16 117	1.55 153	0.33 281	0.01 99	1.03 33	0.00 1	5.24 323	2.12 300	1.53 216	2.16 277	0.92 153	0.02 16	4.46 220	1.24 260	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.01 62

ffm	1.04 202	0.05 8	1.65 170	0.34 287	0.01 99	1.58 215	0.02 96	3.03 133	6.40 363	1.39 205	2.07 268	2.15 245	0.34 178	1.59 131	0.05 17	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.09 240	0.03 189

Sa-1000	1.04 202	0.39 219	1.17 100	0.00 1	0.20 294	1.33 141	0.03 137	4.19 258	1.81 276	0.99 158	5.33 336	0.61 117	0.15 129	4.07 199	0.30 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 343	0.13 266	0.00 1

SST-Stereo	1.04 202	0.05 8	1.16 98	0.72 336	0.23 306	1.70 249	0.58 307	1.92 59	1.46 238	1.19 183	1.09 216	1.60 203	1.93 305	6.92 339	0.21 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

XX-Stereo	1.04 202	0.20 142	4.94 350	0.85 346	0.04 202	1.25 117	0.00 1	3.37 183	0.45 47	1.22 191	0.50 154	3.70 314	0.02 16	3.91 194	0.05 17	0.00 1	0.09 341	0.00 1	0.20 355	0.03 132	0.02 150

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 202	0.55 278	2.52 257	0.56 319	1.00 363	1.37 153	0.00 1	3.43 194	1.35 219	2.24 270	0.35 128	2.18 252	0.58 212	4.28 207	0.34 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 270	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	1.05 209	0.76 318	2.06 219	0.07 175	0.00 1	1.35 146	0.03 137	6.80 371	2.57 327	0.79 125	1.20 227	0.94 161	0.12 121	3.81 188	0.41 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.01 62

PFNet	1.06 210	0.19 135	2.95 274	1.16 364	0.56 352	1.58 215	0.25 253	1.50 48	0.60 56	2.38 288	1.23 229	0.63 121	0.30 169	6.85 328	0.43 183	0.16 359	0.01 222	0.00 1	0.07 316	0.18 297	0.18 329

hknet	1.08 211	0.13 95	2.07 220	0.01 17	0.00 1	3.32 312	0.21 242	5.40 333	0.92 157	2.26 275	0.66 175	3.43 306	0.05 52	2.81 158	0.27 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	1.08 211	0.56 282	2.70 268	0.02 63	0.02 167	1.20 91	0.01 53	3.18 157	0.63 71	0.14 43	2.00 266	1.62 207	1.54 282	6.69 318	1.01 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 318	0.01 62

FADNet-RVC-Resample	1.08 211	1.00 346	5.32 354	0.10 204	0.14 267	1.53 204	0.25 253	3.62 213	1.18 198	0.51 93	0.19 99	1.04 171	0.28 168	5.20 254	0.44 186	0.10 352	0.16 363	0.09 355	0.06 315	0.24 321	0.21 339

TDLM	1.08 211	0.49 263	1.43 140	0.27 269	0.00 1	1.56 210	2.12 346	3.10 145	1.75 273	1.36 203	0.93 207	1.06 174	0.49 201	6.21 289	0.70 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 286	0.02 150

CFNet	1.08 211	0.62 295	2.26 239	0.26 266	0.03 186	1.40 161	0.04 157	4.45 281	2.09 298	0.48 89	0.69 184	1.31 189	0.24 159	6.63 313	0.83 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 290	0.04 213

PS-NSSS	1.08 211	0.45 245	1.70 181	0.02 63	0.01 99	1.37 153	0.01 53	4.38 273	2.09 298	1.15 177	2.65 295	0.65 123	0.07 77	6.35 297	0.56 210	0.16 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 211	1.12 353	4.68 345	1.09 361	0.00 1	1.38 158	0.05 170	3.83 234	1.11 188	0.80 127	1.15 221	1.02 170	0.12 121	4.52 226	0.45 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 344	0.03 189

GMM-Stereo	1.09 218	0.05 8	1.62 167	0.13 215	0.22 301	1.41 165	0.87 319	2.31 76	0.62 68	2.75 301	3.14 304	0.54 114	0.90 248	5.33 261	0.13 73	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.02 286	0.01 25	1.80 381

hitnet-ft	1.09 218	0.39 219	1.45 143	0.04 124	0.00 1	1.34 143	0.22 246	3.34 181	2.25 313	1.48 213	1.11 218	4.17 321	0.37 186	4.73 237	0.79 234	0.01 303	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.09 240	0.01 62

NVstereo2D	1.09 218	0.17 123	4.40 338	0.00 1	0.00 1	1.59 223	0.18 233	4.29 269	1.40 227	0.85 130	0.36 130	2.30 256	0.62 220	5.26 257	0.35 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

PSMNet_ROB	1.09 218	0.69 309	2.92 273	0.03 101	0.07 225	1.68 246	0.16 226	3.44 196	1.30 214	0.96 143	0.32 118	2.81 275	0.63 221	4.23 205	2.48 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.04 213

LMCR-Stereo	1.10 222	0.69 309	1.95 203	0.50 310	0.01 99	2.73 295	0.09 201	6.20 359	0.64 78	2.37 286	1.76 254	0.13 60	1.59 290	2.94 159	0.23 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 262	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 222	0.42 230	1.72 183	0.28 271	0.01 99	1.37 153	0.11 210	6.25 360	0.84 148	1.05 166	0.67 182	1.61 205	0.79 240	6.11 285	0.63 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 248	0.04 213

FADNet-RVC	1.10 222	1.07 351	4.79 346	0.03 101	0.00 1	1.60 226	0.08 192	3.77 224	1.70 270	0.35 71	0.07 63	0.61 117	0.66 231	5.32 260	1.11 252	0.01 303	0.08 337	0.00 1	0.00 1	0.48 363	0.18 329

GANetREF_RVC	1.10 222	0.95 341	2.98 275	0.06 155	0.00 1	2.23 272	0.18 233	3.95 243	2.53 325	0.56 95	0.32 118	1.89 227	0.66 231	5.03 248	0.51 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.04 213
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
CVANet_RVC	1.10 222	0.39 219	1.69 180	0.28 271	0.00 1	1.45 180	0.48 298	3.26 168	1.64 266	2.93 306	1.22 228	1.51 195	0.37 186	6.09 284	0.50 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 297	0.01 62

ARAFT	1.12 227	0.82 330	4.11 327	0.04 124	0.00 1	1.64 239	0.03 137	4.85 307	1.69 269	2.78 303	0.57 156	0.47 106	0.11 111	4.81 240	0.24 120	0.00 1	0.03 293	0.00 1	0.00 1	0.24 321	0.05 230

ac_64	1.12 227	0.18 128	1.64 169	0.18 240	0.25 313	1.48 191	0.02 96	4.97 311	1.47 240	0.69 111	0.45 148	4.94 337	0.46 199	4.87 242	0.74 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.00 1

UNet	1.13 229	0.24 164	4.21 329	0.01 17	0.02 167	2.31 277	0.02 96	3.06 139	0.76 137	1.17 181	0.14 75	2.73 272	1.58 288	4.48 224	1.92 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

ssnet_v2	1.14 230	0.28 181	1.77 187	0.03 101	0.00 1	2.07 268	0.37 289	5.20 321	1.87 285	2.00 254	0.87 203	3.09 293	0.55 207	1.31 122	3.02 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 297	0.12 304

EAI-Stereo	1.14 230	0.12 86	1.19 106	0.21 247	0.32 337	1.84 260	2.32 351	5.42 336	1.19 200	1.02 160	5.66 338	0.48 107	0.60 213	0.86 102	0.62 220	0.00 1	0.13 358	0.00 1	0.65 388	0.02 94	0.17 323

delet	1.14 230	0.32 196	1.56 160	0.03 101	0.17 279	2.86 304	1.03 326	4.25 264	2.14 305	1.03 163	1.17 225	1.64 212	0.92 249	4.35 211	1.27 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 163	0.00 1

PSM-AAD	1.15 233	0.04 4	0.88 28	0.10 204	0.27 321	1.32 135	3.25 361	2.41 89	0.64 78	2.93 306	1.92 261	0.15 68	5.39 368	3.42 173	0.19 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.05 230

FADNet_RVC	1.15 233	1.06 350	4.34 337	0.02 63	0.06 217	2.77 300	0.04 157	3.50 203	0.80 141	0.35 71	0.32 118	0.65 123	0.09 96	5.20 254	1.56 273	0.24 368	0.34 377	0.11 359	0.33 380	0.65 372	0.60 361

ETE_ROB	1.16 235	0.52 271	1.71 182	0.01 17	0.02 167	1.79 257	0.22 246	4.10 251	1.32 217	4.68 345	1.18 226	2.81 275	0.08 91	3.56 177	1.12 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 257

DLCB_ROB	1.17 236	0.22 157	1.28 119	0.08 187	0.00 1	1.51 197	0.23 250	3.39 186	1.52 249	3.43 324	2.00 266	3.40 304	0.31 173	4.29 208	1.82 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 236	0.41 227	1.68 179	0.04 124	0.01 99	1.65 243	0.17 229	3.46 199	1.39 223	3.89 332	1.01 213	1.60 203	0.53 204	4.35 211	3.07 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.02 150

KYRaft	1.19 238	0.05 8	0.94 35	0.06 155	0.24 310	1.25 117	0.78 317	2.48 97	0.61 62	3.23 317	7.13 349	1.00 168	2.77 326	1.43 125	0.14 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	1.71 380

RAFT-345	1.19 238	0.06 22	1.55 153	0.54 316	0.13 261	1.53 204	0.25 253	0.56 10	1.76 274	1.20 185	7.85 351	0.93 158	0.05 52	6.87 331	0.46 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

OMP-Stereo	1.20 240	0.54 277	0.96 40	2.39 377	0.29 330	1.58 215	0.33 282	2.01 65	0.68 100	2.68 300	1.16 223	3.10 294	0.18 138	7.40 353	0.56 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 210	0.01 62

ADLNet	1.20 240	0.29 188	1.98 209	0.00 1	0.02 167	2.20 271	0.11 210	4.39 275	2.52 324	2.19 267	2.20 282	2.66 268	0.70 236	3.42 173	1.25 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 248	0.04 213

MMNet	1.20 240	0.27 171	3.59 309	0.09 197	0.00 1	4.15 332	0.01 53	3.63 214	1.19 200	1.93 250	0.32 118	1.35 191	1.23 263	4.42 216	1.84 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

FADNet	1.20 240	0.93 340	4.51 341	0.03 101	0.06 217	2.56 288	0.16 226	4.02 246	1.42 230	0.32 58	0.06 62	1.66 213	1.07 254	5.56 271	0.87 238	0.19 362	0.02 271	0.01 318	0.01 270	0.50 365	0.03 189

Prome-Stereo	1.23 244	0.06 22	0.93 34	0.12 212	0.24 310	1.26 119	0.67 311	2.53 102	0.69 113	2.08 260	8.70 357	0.76 138	2.91 330	2.12 145	0.11 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 379

DAS	1.26 245	0.08 38	2.25 237	0.04 124	0.01 99	1.28 123	1.18 330	3.80 230	1.58 262	4.60 342	2.37 286	1.53 196	0.53 204	5.36 263	0.59 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

SepStereo	1.28 246	0.08 38	2.25 237	0.04 124	0.01 99	1.28 123	1.18 330	3.80 230	1.58 262	4.60 342	2.37 286	1.53 196	0.53 204	5.63 274	0.59 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

pcwnet_v2	1.29 247	0.17 123	5.98 364	0.10 204	0.01 99	1.76 253	0.02 96	5.08 319	2.90 332	1.54 222	1.98 265	2.03 236	0.81 242	3.01 162	0.28 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 270	0.03 132	0.03 189

NOSS_ROB	1.29 247	0.22 157	1.35 134	0.64 330	0.16 277	2.56 288	0.00 1	4.14 254	2.37 317	2.29 280	1.76 254	2.84 277	0.02 16	6.80 327	0.45 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 163	0.11 295

Wz-Net-LNSev	1.30 249	0.85 332	6.26 369	0.02 63	0.03 186	4.02 329	0.13 218	4.21 260	1.12 192	0.77 120	0.10 69	3.60 310	1.11 257	2.68 154	1.12 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

IIG-Stereo	1.30 249	0.48 259	1.04 70	2.41 378	0.05 209	1.61 230	0.14 221	2.59 105	0.68 100	2.97 309	2.28 284	3.08 292	0.57 210	7.41 354	0.65 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1

DSFCA	1.30 249	0.14 99	1.82 193	0.01 17	0.03 186	3.74 326	0.86 318	2.71 114	1.23 204	3.09 313	0.41 139	2.93 283	1.49 276	6.12 286	1.35 268	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

NCCL2	1.30 249	0.63 298	2.31 244	0.02 63	0.03 186	1.57 211	3.41 363	3.91 242	1.39 223	3.14 315	0.34 125	3.90 317	0.30 169	3.75 185	1.19 258	0.00 1	0.00 1	0.02 340	0.00 1	0.03 132	0.05 230

PA-Net	1.31 253	0.59 288	3.65 310	0.06 155	0.15 272	1.44 174	0.54 303	4.08 249	2.71 329	0.78 123	1.16 223	2.32 259	0.64 224	5.96 280	1.92 293	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 163	0.06 257
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CRFU-Net	1.32 254	0.27 171	2.46 253	1.17 365	0.03 186	4.08 330	0.05 170	5.61 343	0.67 95	1.53 216	0.70 190	3.47 308	2.62 323	3.24 166	0.24 120	0.01 303	0.01 222	0.11 359	0.00 1	0.13 266	0.00 1

LALA_ROB	1.33 255	0.59 288	1.74 184	0.02 63	0.06 217	3.25 309	0.50 302	3.45 197	1.39 223	3.70 327	0.59 167	4.59 330	0.25 162	3.58 178	2.79 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 163	0.02 150

DRaft	1.34 256	0.12 86	1.19 106	0.06 155	0.01 99	1.64 239	0.43 294	1.86 58	0.14 6	3.76 328	5.27 335	0.41 99	4.38 355	5.49 267	1.68 279	0.01 303	0.06 319	0.00 1	0.07 316	0.07 210	0.11 295

ttt	1.35 257	0.05 8	1.09 81	0.46 305	0.01 99	1.61 230	0.00 1	5.61 343	1.97 291	1.75 233	2.10 273	1.40 192	0.11 111	4.81 240	6.07 353	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

Consistency-Raft	1.36 258	0.65 302	4.81 347	0.33 281	0.32 337	1.62 236	0.11 210	3.65 216	3.80 345	0.33 59	6.12 343	0.86 150	2.14 311	0.94 105	1.25 262	0.02 325	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.24 321	0.01 62

FINET	1.36 258	0.46 249	4.05 323	0.22 249	0.73 358	1.03 33	0.00 1	3.57 209	5.71 360	1.59 226	1.64 244	0.49 109	0.19 144	5.53 268	1.90 290	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.03 189

HSM	1.36 258	0.40 224	1.07 77	0.01 17	0.30 332	1.73 252	0.03 137	5.89 353	1.22 203	1.83 242	1.36 238	4.78 334	1.30 271	6.61 312	0.57 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1

ADLNet2	1.38 261	0.39 219	3.13 286	0.00 1	0.70 357	1.23 109	0.26 256	4.19 258	2.36 316	1.45 212	3.16 307	4.23 322	0.82 245	4.56 231	0.88 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 266	0.02 150

DualNet	1.39 262	0.05 8	1.65 170	0.34 287	0.01 99	1.58 215	0.02 96	3.03 133	6.40 363	1.39 205	2.07 268	2.15 245	0.34 178	1.59 131	7.08 356	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.09 240	0.03 189

CBFPSM	1.39 262	0.61 293	4.29 333	0.01 17	0.01 99	3.64 323	0.03 137	3.39 186	0.80 141	0.64 106	0.21 104	6.18 351	3.70 348	2.38 149	1.82 285	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.01 62

HSM-Net_RVC	1.40 264	0.07 32	1.58 163	0.00 1	0.01 99	1.88 261	0.05 170	7.24 373	1.71 272	3.63 326	3.63 317	3.21 300	0.36 184	4.25 206	0.44 186	0.01 303	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
fast-acv-ft	1.41 265	0.46 249	4.29 333	0.10 204	0.13 261	3.97 328	0.29 270	2.42 90	1.91 288	0.81 128	3.55 315	3.02 289	1.26 268	3.35 168	2.05 302	0.04 335	0.01 222	0.04 347	0.04 302	0.39 355	0.05 230

GASNet	1.43 266	1.53 367	4.54 342	0.31 277	0.02 167	1.49 192	0.20 240	3.86 239	1.95 290	0.75 117	1.37 239	2.11 241	1.57 287	5.82 279	2.60 316	0.00 1	0.05 312	0.00 1	0.00 1	0.43 358	0.10 291

ASMatch	1.44 267	0.14 99	2.15 226	0.60 323	0.21 299	1.21 94	0.26 256	0.96 23	0.66 87	0.29 55	11.75 366	0.93 158	2.37 316	6.73 321	0.54 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 270	0.00 1	0.04 213

HBP-ISP	1.45 268	0.75 314	3.02 278	0.30 275	0.10 251	4.28 336	1.49 338	4.68 292	1.29 212	3.43 324	0.78 194	0.93 158	1.01 252	6.48 306	0.36 174	0.04 335	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.03 189

GrayStereo	1.46 269	0.03 1	0.87 26	0.63 329	0.20 294	1.24 110	4.61 377	2.85 122	0.62 68	4.98 348	4.00 325	0.45 103	4.67 357	3.37 170	0.08 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 384	0.01 25	0.01 62

TransformOpticalFlow	1.47 270	0.31 192	3.22 294	0.66 331	0.08 235	1.54 208	0.09 201	3.84 235	1.58 262	1.66 229	2.32 285	3.60 310	3.12 335	6.99 343	0.42 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

THIR-Stereo	1.48 271	0.29 188	1.51 149	0.01 17	0.02 167	1.05 46	4.32 373	2.11 70	0.22 30	1.08 170	4.24 326	1.93 229	4.19 353	6.76 323	1.87 289	0.00 1	0.00 1	0.04 347	0.00 1	0.05 181	0.00 1

StereoDRNet	1.48 271	0.75 314	4.58 343	0.05 141	0.10 251	2.49 285	1.10 329	4.62 289	1.47 240	3.38 323	0.62 173	2.29 255	0.65 229	4.52 226	2.89 321	0.00 1	0.03 293	0.00 1	0.01 270	0.05 181	0.07 273

DEmStereo	1.51 273	0.08 38	2.17 227	0.09 197	0.02 167	1.76 253	0.90 321	1.47 46	0.60 56	2.46 293	6.42 345	1.08 176	5.16 363	6.21 289	1.86 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

APVNet	1.52 274	0.31 192	4.00 320	0.09 197	0.00 1	4.64 343	0.08 192	4.41 277	1.21 202	1.25 194	1.05 215	2.90 282	0.93 250	6.70 319	2.48 312	0.01 303	0.00 1	0.07 352	0.00 1	0.27 332	0.05 230

RYNet	1.52 274	0.35 202	3.38 300	0.25 260	0.04 202	2.31 277	0.03 137	4.62 289	1.47 240	1.14 176	0.34 125	4.52 328	1.38 273	6.36 298	4.23 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

1111x	1.53 276	0.06 22	1.77 187	0.27 269	0.00 1	2.12 270	0.01 53	5.63 347	1.65 267	1.53 216	1.67 247	0.92 153	0.64 224	6.18 287	8.17 366	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62

RASNet	1.53 276	0.31 192	1.97 208	0.09 197	3.20 381	1.69 248	0.06 183	3.27 174	2.12 300	0.77 120	1.29 235	5.32 346	1.69 295	6.60 310	2.17 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.02 150

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 278	0.68 307	4.62 344	0.01 17	0.00 1	5.13 350	0.30 276	4.64 291	1.23 204	2.39 289	0.59 167	2.12 243	2.00 308	4.94 245	2.19 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

AAGNet	1.54 278	0.07 32	0.88 28	1.04 358	0.27 321	1.47 186	0.66 310	1.57 50	0.61 62	1.68 230	0.82 198	1.62 207	2.29 313	6.18 287	11.63 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

mmx	1.56 280	0.05 8	1.65 170	0.34 287	0.01 99	1.58 215	0.02 96	5.51 340	2.25 313	1.39 205	2.07 268	2.15 245	0.34 178	6.68 315	7.08 356	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

xxx	1.56 280	0.05 8	1.65 170	0.34 287	0.01 99	1.58 215	0.02 96	5.51 340	2.25 313	1.39 205	2.07 268	2.15 245	0.34 178	6.68 315	7.08 356	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

CBMV	1.56 280	0.24 164	1.92 198	0.31 277	0.03 186	2.90 305	4.33 374	3.79 227	1.81 276	4.98 348	1.73 252	2.70 270	1.68 294	3.81 188	0.92 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.08 282
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PASM	1.58 283	1.05 349	7.51 374	0.56 319	0.09 242	1.37 153	0.28 267	2.85 122	1.44 235	3.91 333	0.44 145	3.02 289	0.64 224	6.38 299	1.59 276	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.03 292	0.26 329	0.15 317

DRN-Test	1.62 284	0.23 162	3.72 312	0.18 240	0.13 261	3.34 314	0.19 238	5.93 356	2.01 296	4.14 336	0.76 193	2.12 243	1.78 297	5.22 256	2.62 318	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.01 270	0.03 132	0.01 62

RAFT + AFF	1.63 285	1.13 354	2.62 265	0.04 124	0.80 359	2.29 276	1.03 326	5.54 342	2.06 297	1.77 238	1.81 257	1.22 185	3.65 347	6.23 291	1.57 275	0.01 303	0.35 378	0.00 1	0.01 270	0.33 344	0.12 304

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 285	0.45 245	2.21 229	1.53 372	0.18 283	4.33 337	0.41 292	3.37 183	1.40 227	0.54 94	0.65 174	3.10 294	0.11 111	4.93 244	0.60 218	4.57 385	0.51 380	0.00 1	0.00 1	1.37 377	2.39 382

ff1	1.65 287	0.05 8	1.65 170	0.34 287	0.01 99	1.58 215	0.02 96	3.03 133	6.40 363	1.39 205	2.07 268	2.15 245	0.34 178	6.68 315	7.08 356	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.09 240	0.03 189

CrosDoStereo	1.66 288	0.15 109	1.66 175	0.02 63	0.07 225	1.38 158	6.16 391	3.12 147	1.06 183	0.97 145	3.74 319	0.96 162	4.79 359	7.00 344	1.92 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 257	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 288	0.15 109	1.66 175	0.02 63	0.07 225	1.38 158	6.16 391	3.12 147	1.06 183	0.97 145	3.74 319	0.96 162	4.79 359	7.00 344	1.92 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 257	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 288	1.17 355	4.29 333	0.04 124	0.00 1	1.44 174	0.56 304	5.33 331	1.98 293	2.01 257	2.12 275	2.08 238	2.81 327	6.55 308	2.42 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 344	0.06 257

AANet_RVC	1.66 288	0.88 335	3.52 305	0.06 155	0.00 1	1.22 96	0.00 1	3.25 166	2.51 323	2.21 268	4.49 327	3.65 312	0.20 150	7.10 347	3.42 328	0.50 375	0.04 303	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.05 230

STrans-v2	1.67 292	0.36 206	3.28 295	0.02 63	0.19 290	1.45 180	0.08 192	6.69 367	1.49 246	2.00 254	2.86 300	3.67 313	3.88 351	7.04 346	0.45 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

GwcNet	1.67 292	0.81 327	5.52 357	0.23 255	1.21 367	4.21 334	0.62 309	3.71 220	1.57 258	1.01 159	1.65 246	3.99 320	0.52 203	5.46 265	2.30 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 270	0.35 350	0.13 309

NCC-stereo	1.67 292	0.56 282	3.10 284	0.08 187	0.22 301	2.24 273	0.13 218	5.05 317	1.42 230	2.27 278	2.72 296	4.29 323	3.53 343	5.76 276	2.01 299	0.04 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.02 150

Abc-Net	1.67 292	0.56 282	3.10 284	0.08 187	0.22 301	2.24 273	0.13 218	5.05 317	1.42 230	2.27 278	2.72 296	4.29 323	3.53 343	5.76 276	2.01 299	0.04 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.02 150
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
iinet-f	1.68 296	0.61 293	11.37 387	0.29 273	0.03 186	4.39 339	0.04 157	3.18 157	1.10 186	1.16 180	0.58 158	2.96 286	2.76 325	2.13 146	2.46 311	0.00 1	0.02 271	0.02 340	0.00 1	0.46 359	0.01 62

Anonymous_2	1.69 297	0.05 8	1.31 128	0.08 187	0.03 186	1.22 96	0.01 53	3.25 166	0.19 21	0.76 119	0.13 74	2.68 269	1.99 307	0.39 64	0.13 73	0.05 341	0.25 370	3.27 386	14.54 410	3.40 380	0.01 62

ccnet	1.70 298	0.20 142	1.95 203	0.26 266	0.18 283	3.72 325	1.22 332	4.22 263	1.43 234	2.37 286	3.96 323	3.45 307	1.51 280	4.69 234	4.47 337	0.06 346	0.00 1	0.09 355	0.01 270	0.10 248	0.01 62

CBMV_ROB	1.70 298	0.11 82	1.98 209	0.46 305	0.00 1	2.85 303	0.91 322	4.27 267	2.21 311	4.02 335	5.00 332	2.97 287	2.32 315	5.40 264	1.35 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.06 257

DANet	1.74 300	0.22 157	3.06 281	0.75 338	0.44 343	2.46 284	0.35 287	3.40 188	1.41 229	4.22 337	1.56 242	5.03 339	0.56 208	6.29 294	5.00 345	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.01 270	0.04 163	0.08 282
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.76 301	0.55 278	2.59 264	0.22 249	0.60 355	1.70 249	0.98 325	4.31 271	1.99 295	3.12 314	5.04 333	4.41 326	2.96 331	4.72 236	1.90 290	0.01 303	0.00 1	0.00 1	0.01 270	0.14 272	0.01 62

xxxx	1.78 302	0.07 32	1.02 55	0.00 1	0.01 99	1.44 174	0.00 1	5.81 352	1.53 250	1.37 204	1.91 260	1.08 176	0.05 52	4.37 214	16.98 391	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

Anonymous Stereo	1.78 302	1.37 365	7.79 375	0.42 299	0.07 225	1.49 192	3.20 360	3.31 176	1.84 278	2.75 301	1.14 219	1.84 225	0.09 96	6.89 335	3.32 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 240	0.01 62

test_xeample	1.79 304	0.08 38	1.03 66	0.02 63	0.00 1	1.44 174	0.00 1	5.48 338	1.84 278	1.65 228	2.17 281	0.37 92	0.06 67	4.00 198	17.67 393	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

SGM-Forest	1.84 305	0.08 38	1.31 128	0.15 227	0.22 301	3.52 321	2.46 356	3.85 237	2.16 306	5.29 350	3.90 321	3.71 315	1.56 284	6.28 293	1.90 290	0.01 303	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.30 348
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-MNSev	1.85 306	1.19 357	5.61 360	0.01 17	0.00 1	4.74 344	2.16 348	4.93 310	1.48 244	3.77 329	1.24 231	1.77 219	2.56 320	4.94 245	2.61 317	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.07 210	0.01 62

FAT-Stereo	1.86 307	0.19 135	3.31 297	0.17 236	0.03 186	1.78 256	0.97 323	4.76 300	2.79 330	4.22 337	4.87 330	5.31 345	2.83 329	5.06 251	0.90 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 163	0.01 62

RGC	1.86 307	0.67 305	3.45 304	0.07 175	0.26 316	3.29 311	0.11 210	4.78 303	1.46 238	3.26 318	4.51 328	5.14 341	2.68 324	5.46 265	1.94 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.09 287

CC-Net-ROB	1.86 307	0.64 299	2.55 260	1.42 371	0.19 290	3.38 316	0.04 157	4.41 277	2.45 321	0.90 135	1.31 236	0.98 166	0.18 138	6.60 310	0.53 204	1.14 380	1.60 390	7.16 387	0.00 1	1.33 376	0.32 352

GANet	1.90 310	0.43 236	1.83 194	0.39 296	0.00 1	2.24 273	3.37 362	3.90 241	1.44 235	2.17 265	9.66 359	2.57 266	1.09 256	6.88 332	1.81 284	0.00 1	0.00 1	0.02 340	0.00 1	0.10 248	0.03 189

LL-Strereo	1.93 311	0.97 342	3.83 318	0.55 318	2.19 379	1.49 192	0.05 170	4.09 250	1.00 172	2.59 296	2.77 298	5.17 342	5.63 369	7.19 348	0.63 221	0.00 1	0.10 347	0.00 1	0.00 1	0.25 327	0.20 337

DISCO	1.93 311	0.18 128	2.44 249	0.67 333	0.53 350	5.25 351	0.00 1	5.43 337	1.56 257	2.09 261	0.91 205	6.48 353	0.89 247	8.55 369	3.60 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.01 62

edge stereo	1.94 313	0.40 224	3.82 317	0.15 227	0.09 242	1.81 259	0.45 296	4.77 301	2.21 311	3.36 320	3.94 322	8.39 364	1.72 296	5.75 275	1.69 281	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.17 290	0.01 62

Nwc_Net	1.94 313	0.55 278	3.79 315	0.07 175	0.08 235	2.73 295	0.04 157	6.75 370	1.11 188	2.03 258	7.92 352	4.82 335	2.11 310	4.78 238	2.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.01 62

STTRV1_RVC	1.94 313	0.35 202	4.85 348	0.32 280	0.01 99	2.41 282	0.34 286	5.79 350	3.55 339	0.82 129	5.11 334	1.63 210	1.08 255	7.63 358	1.41 271	0.91 377	2.53 402	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.04 213

S-Stereo	2.00 316	0.30 191	5.74 362	0.24 257	0.23 306	2.51 286	1.90 342	4.74 296	5.15 357	2.42 290	5.80 339	2.85 279	0.72 237	5.08 252	2.17 305	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.08 221	0.04 213

psmorigin	2.01 317	0.37 210	10.25 383	0.22 249	0.03 186	1.62 236	0.19 238	3.31 176	1.05 180	4.92 347	3.14 304	5.85 347	2.21 312	5.31 259	1.71 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 181	0.02 150

MFMNet_re	2.02 318	0.98 343	4.27 332	2.74 381	0.88 360	1.47 186	0.15 222	4.21 260	3.18 335	6.63 358	6.93 348	1.87 226	3.63 346	2.13 146	0.99 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 318	0.05 230

NaN_ROB	2.02 318	0.58 286	2.65 266	0.29 273	0.28 329	3.19 307	5.19 384	3.84 235	2.55 326	5.31 351	1.73 252	2.30 256	1.96 306	6.78 325	3.09 325	0.01 303	0.06 319	0.03 345	0.10 328	0.10 248	0.37 356

RAFT-RH_RVC	2.05 320	0.15 109	1.66 175	0.60 323	0.27 321	1.49 192	0.02 96	0.58 11	0.65 81	5.35 352	21.66 390	1.06 174	0.07 77	6.85 328	0.57 212	0.04 335	0.00 1	0.00 1	0.03 292	0.01 25	0.00 1

stereogan	2.13 321	0.31 192	3.75 313	0.01 17	0.09 242	7.44 369	0.60 308	4.27 267	3.29 336	3.91 333	4.62 329	6.41 352	1.84 303	5.17 253	0.58 214	0.00 1	0.01 222	0.01 318	0.00 1	0.24 321	0.05 230

FTStereo	2.16 322	0.03 1	1.42 139	0.17 236	0.13 261	1.42 170	4.67 379	2.44 91	0.63 71	3.36 320	17.95 378	0.78 147	4.17 352	4.41 215	0.14 78	0.15 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	1.25 376

AF-Net	2.17 323	0.65 302	3.53 306	0.00 1	0.09 242	2.02 267	0.48 298	6.44 361	1.70 270	3.36 320	10.22 361	4.95 338	2.81 327	4.34 210	2.66 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 266	0.01 62

PDISCO_ROB	2.21 324	0.78 321	3.43 302	0.96 354	2.04 378	7.04 365	0.09 201	7.36 375	5.72 361	1.21 190	1.67 247	3.16 297	1.28 269	7.52 356	1.37 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 347	0.13 309

DGSMNet	2.23 325	0.80 324	6.10 366	0.96 354	1.73 373	3.22 308	4.12 370	5.30 329	1.11 188	1.19 183	2.48 290	3.18 298	0.65 229	4.57 232	1.33 267	1.11 379	1.37 389	1.55 381	1.26 394	1.37 377	1.28 377

SQANet	2.28 326	1.25 360	2.39 248	4.17 384	2.91 380	2.60 290	0.24 252	4.17 257	0.83 145	2.42 290	0.57 156	1.59 201	0.88 246	3.30 167	0.68 226	7.35 390	0.12 354	0.47 373	0.02 286	6.56 385	3.00 386

ADCRef	2.29 327	0.65 302	5.67 361	0.10 204	0.09 242	4.81 345	0.76 316	4.75 299	1.37 220	2.88 305	1.67 247	1.62 207	2.30 314	3.77 187	14.93 386	0.02 325	0.00 1	0.01 318	0.10 328	0.20 313	0.11 295

FBW_ROB	2.36 328	0.36 206	3.16 287	0.37 294	0.14 267	4.42 341	0.18 233	6.64 365	3.05 334	2.98 310	2.85 299	4.86 336	1.11 257	11.00 387	4.53 338	0.16 359	0.05 312	0.37 372	0.09 324	0.19 304	0.78 367

DeepPrunerF	2.50 329	0.87 334	14.90 391	0.17 236	0.31 335	1.41 165	0.29 270	5.62 346	9.97 376	1.02 160	0.43 144	2.01 233	1.65 292	6.85 328	3.99 332	0.00 1	0.01 222	0.07 352	0.10 328	0.24 321	0.12 304

Wz-Net-SNSev	2.53 330	2.49 382	10.66 385	0.39 296	0.01 99	2.73 295	0.40 290	5.02 315	1.50 248	2.15 263	2.12 275	6.48 353	1.11 257	9.47 376	5.84 352	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.21 314	0.06 257

XQC	2.57 331	1.20 358	6.33 371	0.18 240	0.01 99	3.84 327	0.33 282	5.24 323	3.83 346	4.43 340	1.94 262	4.58 329	3.19 337	7.19 348	8.67 368	0.00 1	0.03 293	0.00 1	0.03 292	0.27 332	0.19 333

RTSC	2.66 332	1.24 359	6.04 365	0.18 240	0.02 167	4.40 340	0.08 192	4.29 269	4.98 356	6.00 354	3.15 306	2.97 287	1.56 284	6.71 320	10.89 375	0.00 1	0.07 328	0.00 1	0.05 306	0.40 356	0.24 345

222	2.69 333	0.09 50	1.03 66	0.00 1	0.00 1	1.54 208	0.00 1	5.61 343	1.55 252	1.51 214	2.10 273	0.53 113	0.07 77	4.54 228	35.09 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

CSAN	2.70 334	0.75 314	3.41 301	0.18 240	0.12 257	4.18 333	4.05 369	4.11 252	4.36 350	6.03 355	6.24 344	4.60 331	4.74 358	7.29 351	3.43 329	0.02 325	0.03 293	0.01 318	0.02 286	0.18 297	0.22 341

UDG	2.86 335	8.81 402	1.57 162	2.60 379	0.89 362	2.39 281	0.11 210	3.42 192	1.02 174	2.18 266	3.64 318	5.04 340	1.60 291	4.17 203	2.09 303	1.21 381	0.04 303	7.69 388	3.67 401	4.10 382	0.93 373

aanetorigin	2.87 336	0.73 313	8.74 379	0.23 255	0.23 306	1.61 230	2.07 344	1.76 56	1.10 186	14.21 390	10.25 362	2.93 283	3.38 341	4.98 247	4.06 333	0.10 352	0.05 312	0.09 355	0.11 332	0.57 368	0.15 317

ADCP+	2.87 336	0.98 343	8.75 380	0.07 175	0.16 277	5.93 359	2.90 359	4.00 245	1.84 278	1.52 215	0.27 113	3.81 316	3.22 339	6.05 283	17.38 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.30 348

PWC_ROB	2.90 338	1.01 347	6.12 367	0.53 315	0.57 354	1.30 131	0.40 290	3.85 237	4.42 353	7.37 363	15.40 374	3.03 291	1.55 283	6.31 295	5.74 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 359	0.05 230

SHD	3.01 339	1.02 348	5.52 357	0.45 304	0.39 340	4.12 331	0.17 229	6.68 366	12.04 379	7.20 362	3.36 311	4.40 325	2.58 322	4.69 234	7.17 360	0.01 303	0.04 303	0.00 1	0.03 292	0.22 317	0.17 323

PWCDC_ROB	3.06 340	1.38 366	3.81 316	0.14 225	0.00 1	3.14 306	0.02 96	4.40 276	12.35 380	1.08 170	23.69 396	2.01 233	2.01 309	3.87 192	2.43 310	0.24 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 370	0.08 282

SPS-STEREO	3.08 341	0.49 263	2.49 255	0.21 247	0.24 310	3.67 324	1.24 333	5.80 351	2.43 320	10.68 377	8.00 353	9.48 369	3.59 345	8.11 365	5.08 346	0.01 303	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.04 163	0.11 295
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	3.17 342	1.32 361	2.49 255	6.07 387	3.26 382	4.62 342	2.15 347	5.35 332	1.34 218	2.00 254	2.54 292	3.50 309	1.49 276	3.68 179	1.11 252	7.89 391	0.23 369	1.88 382	0.03 292	7.74 388	4.78 391

Ntro	3.24 343	1.34 362	2.83 272	7.27 389	4.43 386	6.22 361	0.74 315	4.73 295	1.48 244	0.39 78	1.77 256	2.70 270	1.28 269	4.59 233	1.25 262	8.06 392	0.28 374	2.12 385	0.05 306	8.11 389	5.16 392

NVStereoNet_ROB	3.25 344	0.46 249	2.71 270	0.34 287	0.56 352	2.36 280	0.87 319	4.56 286	4.47 354	4.55 341	14.09 372	11.93 372	3.23 340	9.79 379	3.14 326	0.43 373	0.03 293	0.53 376	0.31 378	0.36 352	0.38 357
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	3.28 345	10.54 405	2.29 243	3.50 382	3.31 383	4.21 334	0.21 242	3.77 224	1.03 175	2.54 294	3.17 308	3.20 299	0.21 154	3.89 193	0.69 227	1.94 382	0.05 312	9.87 391	3.53 400	5.03 384	2.55 384

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 346	2.61 384	7.84 376	0.09 197	0.26 316	12.92 382	7.62 399	4.25 264	3.64 343	2.95 308	3.99 324	4.61 332	1.22 262	8.36 366	1.77 283	0.59 376	1.15 388	0.04 347	0.85 392	0.48 363	0.67 365

ADCL	3.30 346	0.81 327	6.76 373	0.25 260	0.25 313	6.93 363	4.65 378	4.79 304	2.62 328	4.61 344	3.36 311	5.22 343	4.55 356	5.54 270	14.91 385	0.05 341	0.01 222	0.11 359	0.13 336	0.28 338	0.10 291

SDNR	3.31 348	0.91 339	6.28 370	0.44 301	0.02 167	26.11 406	0.01 53	3.81 233	1.62 265	2.82 304	11.06 364	2.93 283	0.60 213	7.95 363	1.52 272	0.01 303	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.12 304

SAMSARA	3.32 349	1.07 351	6.25 368	0.86 350	0.31 335	7.55 370	3.87 368	5.26 328	4.20 349	7.43 364	3.35 310	10.04 370	3.83 350	6.98 342	4.83 342	0.00 1	0.14 359	0.00 1	0.05 306	0.17 290	0.22 341

DPSNet	3.38 350	0.60 290	9.55 381	0.61 326	0.46 345	5.10 349	1.44 337	11.17 385	3.92 347	2.57 295	0.88 204	5.90 348	9.68 385	7.63 358	7.25 361	0.08 348	0.16 363	0.01 318	0.07 316	0.34 347	0.17 323

G-Net	3.49 351	0.47 257	4.03 322	1.61 373	1.91 374	10.78 379	1.92 343	3.06 139	1.26 209	8.59 371	12.06 367	6.13 350	7.82 377	4.78 238	4.77 341	0.08 348	0.12 354	0.07 352	0.15 337	0.16 286	0.11 295

MDST_ROB	3.50 352	0.07 32	3.94 319	2.66 380	1.46 370	12.94 383	0.97 323	7.32 374	2.42 319	14.82 392	8.08 354	2.74 273	1.51 280	8.44 368	2.48 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.11 295

pmcnn	3.61 353	0.68 307	5.38 356	0.61 326	1.46 370	2.75 299	1.26 334	5.04 316	1.57 258	8.77 372	11.67 365	18.69 387	2.38 317	6.03 281	5.61 350	0.00 1	0.07 328	0.00 1	0.00 1	0.21 314	0.07 273

ADCPNet	3.63 354	0.82 330	13.20 389	0.08 187	0.43 342	7.02 364	2.23 350	4.77 301	2.41 318	4.31 339	1.96 264	7.57 362	5.16 363	6.45 305	13.80 383	0.02 325	0.75 384	0.04 347	0.90 393	0.16 286	0.53 360

SuperB	3.70 355	1.77 372	15.73 392	0.31 277	0.05 209	4.37 338	1.67 340	3.58 211	11.57 377	2.36 285	1.32 237	2.03 236	1.91 304	6.95 340	9.01 369	0.05 341	0.03 293	0.10 358	0.08 321	11.00 400	0.10 291

MFN_U_SF_RVC	3.76 356	1.77 372	9.85 382	0.84 343	0.27 321	9.50 376	0.49 300	8.07 377	3.41 337	4.81 346	3.28 309	9.40 368	3.49 342	7.76 362	8.31 367	0.41 372	0.54 381	0.52 375	0.80 391	0.89 373	0.84 369

Wz-Net-TNSev	3.91 357	5.20 395	20.57 395	0.15 227	0.01 99	7.14 366	3.57 364	6.70 368	3.57 340	1.74 232	0.58 158	7.39 361	4.33 354	8.86 370	7.99 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 286	0.24 321	0.16 319

AnyNet_C32	3.93 358	2.58 383	12.07 388	0.39 296	0.49 348	5.50 353	6.45 395	4.44 280	2.19 309	6.86 360	2.94 301	5.28 344	3.20 338	6.63 313	18.37 395	0.08 348	0.04 303	0.20 366	0.09 324	0.57 368	0.19 333

ADCMid	3.95 359	1.34 362	10.91 386	0.18 240	0.38 339	5.02 348	1.27 335	4.87 308	2.94 333	11.15 379	3.60 316	6.76 357	5.21 366	6.40 304	16.96 390	0.12 355	0.08 337	0.55 377	0.46 382	0.53 367	0.19 333

SGM_RVC	4.07 360	0.38 213	1.98 209	0.84 343	0.26 316	6.20 360	2.37 352	6.45 362	3.57 340	11.56 382	9.27 358	15.55 381	6.78 373	10.07 380	4.60 340	0.22 363	0.25 370	0.20 366	0.23 363	0.26 329	0.34 353
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WZ-Net	4.16 361	1.75 371	23.59 398	0.08 187	0.04 202	2.62 294	2.16 348	5.89 353	4.74 355	5.73 353	3.51 314	6.99 360	4.89 361	10.82 384	10.11 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 262	0.11 295

SGM+DAISY	4.39 362	1.34 362	5.18 352	1.01 357	0.88 360	5.61 355	2.86 358	4.88 309	3.53 338	13.29 386	13.95 371	12.66 374	7.55 374	7.98 364	5.39 349	0.23 367	0.18 366	0.15 363	0.24 365	0.29 339	0.64 363

WCMA_ROB	4.54 363	0.48 259	3.19 289	0.49 309	0.63 356	5.38 352	2.57 357	4.70 293	3.77 344	14.17 389	19.02 383	15.47 380	9.03 381	6.73 321	4.85 343	0.01 303	0.05 312	0.01 318	0.01 270	0.08 221	0.16 319

SANet	4.63 364	0.89 337	5.34 355	0.30 275	0.09 242	7.43 368	3.75 367	6.53 363	16.16 386	6.79 359	13.29 369	12.44 373	7.74 375	7.38 352	4.11 334	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.10 248	0.31 351

RainbowNet	4.74 365	3.21 389	3.07 282	9.34 394	6.01 388	4.89 347	3.60 365	7.09 372	4.39 352	1.63 227	3.01 302	4.72 333	2.96 331	5.53 268	1.19 258	8.95 394	2.12 393	8.48 390	0.19 352	8.75 390	5.73 393

MSMD_ROB	4.94 366	0.43 236	2.58 262	0.12 212	0.01 99	8.43 374	1.09 328	4.25 264	4.11 348	13.11 385	26.36 399	13.95 378	13.88 393	7.45 355	2.92 322	0.10 352	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

FCDSN-DC	5.04 367	0.15 109	1.83 194	0.22 249	0.44 343	5.60 354	1.66 339	5.22 322	4.37 351	14.49 391	21.86 391	20.65 390	11.88 390	7.66 360	4.55 339	0.02 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 132	0.05 230
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	5.09 368	2.15 379	16.58 393	0.34 287	0.07 225	5.91 358	4.26 372	6.73 369	6.99 370	9.44 374	6.09 342	6.57 355	5.17 365	9.54 377	21.38 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 352	0.23 344

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 369	2.33 380	8.42 378	0.33 281	0.27 321	24.60 405	8.84 402	5.50 339	9.75 375	3.82 330	8.16 355	8.53 365	1.82 299	9.44 375	5.18 347	1.02 378	1.65 391	0.33 371	0.47 383	1.06 375	0.90 371

ACVNet-4b	5.67 370	1.65 368	4.43 339	9.46 395	7.11 394	8.72 375	1.68 341	6.61 364	5.76 362	0.27 53	6.49 346	11.67 371	2.43 319	8.40 367	1.56 273	9.06 396	2.34 395	10.49 395	0.02 286	9.22 395	5.98 395

MeshStereo	5.78 371	0.75 314	3.04 279	0.25 260	0.14 267	7.88 373	2.09 345	9.64 380	5.18 358	20.48 400	19.06 384	22.80 392	9.54 384	9.64 378	4.88 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 339	0.03 189
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
PVD	5.81 372	0.99 345	5.56 359	0.72 336	0.51 349	6.72 362	0.18 233	9.90 382	23.69 392	11.45 381	19.26 386	8.18 363	9.46 383	9.24 373	9.49 371	0.02 325	0.16 363	0.00 1	0.08 321	0.18 297	0.40 358

FC-DCNN	6.09 373	0.18 128	2.35 246	0.42 299	0.53 350	7.80 372	1.42 336	8.14 378	7.07 371	19.05 398	22.10 392	22.85 393	13.84 392	9.42 374	6.44 354	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 257

ACVNet_1	6.16 374	1.86 376	4.43 339	9.52 396	7.22 395	7.59 371	2.37 352	9.99 383	6.71 368	3.84 331	5.35 337	13.23 377	4.90 362	6.25 292	1.94 297	9.06 396	2.40 397	10.88 397	0.11 332	9.58 397	6.03 396

EDNetEfficient	6.54 375	1.17 355	33.15 402	0.66 331	1.96 375	2.07 268	3.72 366	2.80 118	14.85 383	20.02 399	9.69 360	6.59 356	10.19 386	7.19 348	15.49 388	0.03 333	0.10 347	0.01 318	0.20 355	0.62 371	0.29 347

AnyNet_C01	6.59 376	4.31 393	36.24 404	0.96 354	0.46 345	9.96 377	5.74 388	6.02 358	3.63 342	7.59 365	8.56 356	8.83 366	3.14 336	13.74 392	20.83 402	0.12 355	0.08 337	0.25 369	0.09 324	1.01 374	0.34 353

LSM	7.38 377	1.68 369	22.24 397	3.99 383	40.72 414	3.54 322	4.79 382	4.74 296	6.65 367	10.25 376	13.51 370	4.49 327	3.81 349	6.91 337	5.31 348	0.00 1	0.04 303	0.00 1	0.00 1	0.26 329	14.60 410

ELAS_RVC	7.69 378	0.80 324	4.90 349	1.06 359	1.02 364	10.00 378	9.43 403	9.75 381	14.69 382	21.83 403	20.27 389	17.88 385	16.41 397	13.01 390	10.44 374	0.22 363	0.55 382	0.28 370	0.19 352	0.35 350	0.65 364
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	7.91 379	23.96 411	13.67 390	14.71 404	7.88 396	4.83 346	0.04 157	5.01 314	2.89 331	8.86 373	4.96 331	6.11 349	10.72 387	10.18 381	3.51 330	2.44 383	0.33 376	15.15 400	4.65 404	12.33 402	5.95 394

ELAS	8.05 380	0.76 318	4.02 321	0.95 353	1.02 364	14.85 388	6.99 398	12.80 387	11.73 378	22.43 405	27.75 402	17.88 385	15.19 395	10.96 385	11.31 376	0.22 363	0.56 383	0.23 368	0.22 361	0.50 365	0.71 366
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 381	1.80 375	5.09 351	8.55 393	6.72 391	13.47 384	4.34 375	13.70 388	23.86 393	6.89 361	19.74 388	20.52 388	5.36 367	7.70 361	2.48 312	8.53 393	1.67 392	7.99 389	0.32 379	8.79 393	6.29 399

PWCK	8.72 382	5.37 396	16.61 394	5.74 386	0.12 257	19.88 395	11.41 405	11.31 386	13.42 381	14.07 387	12.84 368	13.20 376	8.05 379	15.44 393	10.25 373	5.95 388	0.22 368	2.09 384	0.05 306	7.50 386	0.92 372

WAO-7	9.09 383	1.79 374	3.55 308	0.80 341	0.15 272	18.67 393	4.36 376	23.07 409	26.68 397	12.59 384	27.90 403	22.52 391	13.03 391	13.53 391	11.47 377	0.09 351	0.03 293	0.58 378	0.10 328	0.47 362	0.34 353

IMH-64-1	9.55 384	2.76 387	2.44 249	11.17 399	9.13 399	12.03 380	5.45 385	18.33 394	15.78 384	6.59 356	18.69 379	16.95 383	6.20 370	10.63 382	8.06 364	9.46 399	2.46 398	15.42 402	1.61 395	10.89 398	6.88 400

IMH-64	9.55 384	2.76 387	2.44 249	11.17 399	9.13 399	12.03 380	5.45 385	18.33 394	15.78 384	6.59 356	18.69 379	16.95 383	6.20 370	10.63 382	8.06 364	9.46 399	2.46 398	15.42 402	1.61 395	10.89 398	6.88 400

RTS	9.75 386	2.69 385	65.25 411	0.85 346	1.99 376	14.36 385	4.75 380	5.69 348	17.29 388	7.97 366	19.00 381	6.83 358	3.02 333	26.15 407	18.62 398	0.00 1	0.15 361	0.00 1	0.00 1	0.29 339	0.16 319

RTSA	9.75 386	2.69 385	65.25 411	0.85 346	1.99 376	14.36 385	4.75 380	5.69 348	17.29 388	7.97 366	19.00 381	6.83 358	3.02 333	26.15 407	18.62 398	0.00 1	0.15 361	0.00 1	0.00 1	0.29 339	0.16 319

EDNetEfficientorigin	10.31 388	1.90 377	98.96 423	0.22 249	0.23 306	2.73 295	0.71 313	4.50 283	16.94 387	18.72 393	15.36 373	12.74 375	10.73 388	8.96 371	11.94 380	0.01 303	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.25 327	1.31 378

MADNet+	10.71 389	14.57 407	70.07 413	0.58 322	0.47 347	19.89 396	4.20 371	11.05 384	6.87 369	3.03 312	5.99 341	9.01 367	6.35 372	31.95 410	28.31 408	0.22 363	0.26 373	0.01 318	0.04 302	0.46 359	0.87 370

WAO-6	11.09 390	1.69 370	3.21 291	7.54 390	7.10 393	16.34 389	6.63 396	20.12 399	38.64 408	9.67 375	19.28 387	27.53 397	10.97 389	12.43 389	11.57 378	4.26 384	2.35 396	10.54 396	0.02 286	7.59 387	4.29 389

LVE	11.10 391	2.36 381	3.34 298	9.94 397	8.13 397	21.22 398	7.75 400	16.47 392	32.55 403	8.55 370	23.64 395	23.22 394	7.93 378	10.98 386	6.65 355	9.45 398	2.55 404	11.08 398	0.58 386	9.35 396	6.28 398

IMH	11.11 392	3.50 390	2.56 261	11.25 401	9.13 399	14.49 387	5.10 383	20.68 402	26.30 396	8.28 368	23.85 397	20.63 389	9.19 382	12.39 388	7.96 362	9.50 401	2.50 400	15.28 401	1.66 397	11.07 401	6.96 402

Dean	11.46 393	2.03 378	5.20 353	10.73 398	8.20 398	18.71 394	5.73 387	21.10 403	41.49 411	11.12 378	22.16 393	25.92 396	7.74 375	7.52 356	4.31 336	9.01 395	2.27 394	9.95 394	0.61 387	9.18 394	6.22 397

coex-ft	12.01 394	5.60 397	80.23 414	0.15 227	0.15 272	1.88 261	0.73 314	2.66 108	30.12 400	49.31 413	16.59 375	15.97 382	14.42 394	6.79 326	14.50 384	0.05 341	0.08 337	0.01 318	0.05 306	0.37 354	0.61 362

SGM-ForestM	12.56 395	0.80 324	4.31 336	1.07 360	0.41 341	21.56 399	8.57 401	17.42 393	19.67 390	29.93 407	28.49 406	45.83 411	27.22 406	26.05 406	18.40 396	0.14 357	0.25 370	0.18 365	0.28 376	0.18 297	0.42 359

LE_ROB	12.79 396	0.64 299	10.26 384	2.13 375	1.29 368	7.25 367	5.81 389	9.09 379	49.27 414	57.55 414	24.58 398	23.68 395	31.13 409	9.00 372	23.57 407	0.04 335	0.06 319	0.13 362	0.20 355	0.08 221	0.11 295

JetBlue	13.83 397	5.03 394	33.82 403	0.84 343	6.92 392	50.14 412	20.02 410	15.09 389	8.92 374	11.33 380	17.05 376	28.25 398	18.01 402	32.60 411	18.53 397	0.32 370	0.12 354	0.15 363	0.23 363	4.59 383	4.64 390

WAO-8	13.93 398	3.75 391	4.23 330	7.74 391	6.54 389	22.81 401	2.39 354	22.66 406	45.98 412	18.88 396	35.42 408	33.21 402	16.91 398	16.55 396	12.78 381	5.01 386	0.81 386	9.89 392	0.77 389	8.77 392	3.61 387

Venus	13.93 398	3.75 391	4.23 330	7.74 391	6.54 389	22.81 401	2.39 354	22.66 406	45.98 412	18.88 396	35.42 408	33.21 402	16.91 398	16.55 396	12.78 381	5.01 386	0.81 386	9.89 392	0.77 389	8.76 391	3.61 387

MANE	14.02 400	0.85 332	3.53 306	2.13 375	3.75 384	18.44 392	6.14 390	22.67 408	27.90 398	33.01 409	41.08 411	41.26 410	30.90 408	23.39 401	17.99 394	0.47 374	0.76 385	0.91 379	4.04 402	0.17 290	1.00 374

KSHMR	14.27 401	6.95 400	5.79 363	15.08 405	12.84 404	17.44 390	10.61 404	18.88 396	30.94 401	18.81 395	22.21 394	28.54 399	8.85 380	15.56 394	9.24 370	10.34 406	3.60 408	21.61 408	4.68 405	14.48 405	8.94 405

TorneroNet-64	15.45 402	5.66 398	3.44 303	13.86 402	12.03 403	28.15 408	6.27 393	19.89 398	38.68 409	12.16 383	28.06 404	35.76 405	15.44 396	19.56 399	15.40 387	9.71 402	2.52 401	19.13 405	2.70 398	12.55 403	7.94 404

TorneroNet	16.10 403	5.74 399	4.12 328	13.88 403	11.97 402	26.89 407	6.85 397	21.13 404	38.32 407	14.15 388	33.36 407	33.52 404	17.49 400	18.89 398	19.64 400	9.77 403	2.53 402	19.43 406	3.35 399	13.21 404	7.86 403

notaker	17.52 404	21.54 410	7.84 376	18.05 407	14.44 407	17.58 391	6.43 394	20.13 400	24.44 395	21.34 402	27.71 401	39.12 407	18.78 403	19.63 400	20.40 401	11.95 407	2.71 407	25.51 410	5.85 407	17.10 408	9.78 406

BEATNet-Init1	17.91 405	7.45 401	36.82 405	1.88 374	1.38 369	37.29 411	14.71 408	21.90 405	24.20 394	38.07 410	36.59 410	50.41 412	32.00 410	29.42 409	21.83 405	0.33 371	0.39 379	0.47 373	0.54 385	1.50 379	1.07 375

ktn	19.15 406	18.52 408	6.39 372	22.64 411	17.26 409	24.47 403	12.11 406	24.52 410	34.74 406	18.75 394	27.70 400	32.54 400	17.85 401	15.71 395	16.67 389	22.09 410	3.64 409	28.95 412	10.91 409	17.40 409	10.22 408

UNDER WATER	19.61 407	12.37 406	31.14 400	20.44 409	14.31 406	28.63 409	18.15 409	16.43 391	34.24 405	20.82 401	19.14 385	38.83 406	30.09 407	24.31 402	20.97 403	10.09 405	2.68 405	19.51 407	4.70 406	15.52 407	9.93 407

UNDER WATER-64	20.03 408	10.28 404	31.50 401	20.05 408	13.64 405	32.81 410	23.45 411	16.01 390	33.44 404	22.01 404	17.25 377	40.58 409	32.20 411	24.50 403	22.36 406	10.06 404	2.70 406	18.37 404	4.24 403	14.84 406	10.24 409

DLNR_Zeroshot_test	23.05 409	49.79 416	87.94 415	97.52 428	94.73 423	1.18 82	0.00 1	20.60 401	0.14 6	0.02 2	0.02 31	0.02 2	0.02 16	4.35 211	0.10 60	32.22 415	0.04 303	0.00 1	0.27 372	72.00 421	0.06 257

DPSimNet_ROB	25.03 410	19.56 409	24.93 399	24.36 412	17.85 410	22.25 400	25.93 412	28.52 411	29.10 399	32.61 408	28.25 405	32.87 401	26.42 404	24.51 404	40.42 410	16.75 409	13.93 412	25.19 409	22.38 412	19.96 411	24.75 415

HanzoNet	29.69 411	29.33 413	21.66 396	21.75 410	19.07 411	24.58 404	12.99 407	28.87 412	40.49 410	43.09 411	44.02 412	55.65 414	44.93 412	43.17 413	44.44 411	27.88 413	9.47 411	29.77 413	15.86 411	20.94 412	15.84 411

JetRed	34.54 412	39.28 415	62.16 409	15.62 406	26.51 413	69.20 414	40.79 414	31.43 413	32.41 402	46.06 412	44.55 413	40.19 408	26.50 405	38.43 412	56.06 413	12.76 408	37.49 417	13.23 399	9.38 408	29.52 413	19.34 412

MADNet++	47.78 413	34.15 414	37.11 406	42.94 414	41.23 415	64.94 413	30.63 413	60.79 416	53.26 415	72.08 416	61.65 414	57.68 415	54.96 413	58.03 414	59.24 414	43.01 416	36.17 416	36.07 414	22.50 413	47.50 415	41.67 417

ASD4	55.28 414	67.10 418	50.57 408	44.24 415	57.82 417	92.00 417	98.23 423	54.95 414	86.61 419	58.30 415	64.61 415	50.57 413	63.33 415	58.83 415	67.37 415	25.76 412	29.60 414	26.82 411	29.01 414	42.42 414	37.42 416

LRCNet_RVC	60.63 415	63.16 417	62.94 410	69.09 420	50.21 416	19.92 397	0.07 186	58.32 415	5.21 359	75.67 417	86.75 416	74.68 416	62.48 414	59.01 416	49.80 412	93.38 422	56.36 421	93.48 422	92.95 422	67.44 420	71.73 422

SPstereo	60.73 416	26.49 412	40.67 407	33.02 413	24.24 412	71.50 415	79.28 415	100.00 427	100.00 425	97.54 423	96.19 421	100.00 428	94.96 421	94.75 421	75.88 416	28.65 414	21.81 413	46.87 417	42.08 416	19.71 410	20.91 413

tt	68.65 417	0.15 109	99.57 424	50.64 416	14.90 408	100.00 425	100.00 425	100.00 427	99.76 422	27.80 406	10.52 363	99.97 427	98.63 423	99.61 424	100.00 428	90.62 421	98.21 422	46.66 416	52.02 418	62.86 419	21.04 414

xxxxx1	76.92 418	82.43 419	93.26 418	61.67 417	66.92 418	95.84 419	95.11 419	75.84 417	80.96 416	82.71 418	86.75 416	89.18 417	87.35 416	85.27 417	87.18 417	55.08 417	54.60 418	60.31 418	72.71 419	62.51 416	62.73 418

tt_ll	76.92 418	82.43 419	93.26 418	61.67 417	66.92 418	95.84 419	95.11 419	75.84 417	80.96 416	82.71 418	86.75 416	89.18 417	87.35 416	85.27 417	87.18 417	55.08 417	54.60 418	60.31 418	72.71 419	62.51 416	62.73 418

ff	76.92 418	82.43 419	93.26 418	61.67 417	66.92 418	95.84 419	95.11 419	75.84 417	80.96 416	82.71 418	86.75 416	89.18 417	87.35 416	85.27 417	87.18 417	55.08 417	54.60 418	60.31 418	72.71 419	62.51 416	62.73 418

PML	89.08 421	99.72 424	92.85 417	94.72 422	94.92 424	99.54 424	97.42 422	93.50 420	95.96 421	99.77 426	92.33 420	95.35 421	93.51 420	99.96 428	91.15 420	99.98 433	31.71 415	100.00 427	45.94 417	93.46 423	69.88 421

MEDIAN_ROB	96.83 422	99.41 422	98.66 422	94.75 423	94.23 422	93.08 418	90.54 417	95.61 422	94.75 420	97.65 424	97.73 422	98.30 422	96.57 422	94.51 420	93.74 422	99.78 432	98.24 423	99.99 426	99.89 425	99.48 426	99.67 426

Anonymous_1	97.10 423	99.72 424	99.64 425	92.33 421	93.91 421	100.00 425	100.00 425	99.20 424	99.90 423	98.57 425	99.75 423	99.14 423	99.94 424	98.50 423	99.54 423	87.90 420	98.87 424	90.88 421	96.91 423	92.22 422	95.12 423

HaxPig	97.68 424	99.63 423	91.34 416	99.82 433	99.97 427	88.15 416	88.00 416	98.28 423	99.93 424	99.98 427	99.99 424	99.95 426	99.99 425	96.29 422	92.24 421	99.99 434	99.98 426	100.00 427	99.99 426	100.00 435	99.98 433

test_example2	98.83 425	99.97 429	99.97 426	99.96 435	99.97 427	99.46 423	99.97 424	95.54 421	100.00 425	100.00 428	100.00 425	93.37 420	93.47 419	99.93 427	99.91 424	100.00 435	99.79 425	96.64 423	98.71 424	100.00 435	100.00 435

DPSM_ROB	99.17 426	100.00 430	100.00 429	96.28 424	98.84 425	100.00 425	100.00 425	100.00 427	100.00 425	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 426	100.00 430	100.00 428	93.66 423	100.00 427	100.00 427	100.00 427	96.31 424	98.27 424

DPSM	99.17 426	100.00 430	100.00 429	96.28 424	98.84 425	100.00 425	100.00 425	100.00 427	100.00 425	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 426	100.00 430	100.00 428	93.66 423	100.00 427	100.00 427	100.00 427	96.31 424	98.27 424

AVERAGE_ROB	99.23 428	99.81 426	97.56 421	100.00 436	100.00 429	96.24 422	91.02 418	100.00 427	100.00 425	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 426	99.98 429	99.97 425	100.00 435	100.00 427	100.00 427	100.00 427	100.00 435	100.00 435

DGTPSM_ROB	99.45 429	99.94 427	99.98 427	96.58 426	100.00 429	100.00 425	100.00 425	99.81 425	100.00 425	95.86 421	100.00 425	99.32 424	100.00 426	99.79 425	99.99 426	98.34 425	100.00 427	99.86 424	100.00 427	99.52 427	99.99 434

DPSMNet_ROB	99.46 430	99.94 427	99.98 427	96.59 427	100.00 429	100.00 425	100.00 425	99.81 425	100.00 425	95.87 422	100.00 425	99.32 424	100.00 426	99.79 425	99.99 426	98.46 426	100.00 427	99.86 424	100.00 427	99.52 427	100.00 435

CasAABBNet	99.94 431	100.00 430	100.00 429	99.72 429	100.00 429	100.00 425	100.00 425	100.00 427	100.00 425	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 426	100.00 430	100.00 428	99.21 427	100.00 427	100.00 427	100.00 427	99.96 429	99.95 428

LSM0	99.94 431	100.00 430	100.00 429	99.84 434	100.00 429	100.00 425	100.00 425	100.00 427	100.00 425	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 426	100.00 430	100.00 428	99.22 431	100.00 427	100.00 427	100.00 427	99.99 430	99.83 427

MyStereo03	99.95 433	100.00 430	100.00 429	99.75 430	100.00 429	100.00 425	100.00 425	100.00 427	100.00 425	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 426	100.00 430	100.00 428	99.21 427	100.00 427	100.00 427	100.00 427	99.99 430	99.95 428

MyStereo02	99.95 433	100.00 430	100.00 429	99.75 430	100.00 429	100.00 425	100.00 425	100.00 427	100.00 425	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 426	100.00 430	100.00 428	99.21 427	100.00 427	100.00 427	100.00 427	99.99 430	99.95 428

MyStereo	99.95 433	100.00 430	100.00 429	99.75 430	100.00 429	100.00 425	100.00 425	100.00 427	100.00 425	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 426	100.00 430	100.00 428	99.21 427	100.00 427	100.00 427	100.00 427	99.99 430	99.95 428

Selective-RAFT-Error	100.00 436	100.00 430	100.00 429	100.00 436	100.00 429	100.00 425	100.00 425	100.00 427	100.00 425	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 426	100.00 430	100.00 428	100.00 435	100.00 427	100.00 427	100.00 427	99.99 430	99.95 428

FADE		10.20 403		4.76 385	4.82 387			19.13 397	23.28 391	8.35 369		14.63 379		25.45 405		24.52 411	8.46 410	36.14 415	36.87 415	3.46 381	2.72 385

Low-res two-view benchmark