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

Anonymous	0.05 2	0.06 83	0.86 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 6	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.05 299

SHD	0.50 258	0.51 311	3.61 364	0.05 302	0.00 1	0.01 2	0.01 213	0.72 196	0.61 292	1.57 374	0.00 1	0.34 238	0.09 250	1.79 212	0.49 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.09 283	0.03 253

CroCo-Stereo Lap2	0.09 15	0.23 203	0.74 57	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.07 40	0.56 172	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 171	0.02 67	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.01 126

sCroCo_RVC	0.09 15	0.05 60	1.02 142	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.12 74	0.48 145	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

SMFormer	0.33 185	0.10 119	1.04 145	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 289	0.55 160	0.00 1	0.00 1	0.15 182	0.00 1	3.24 260	0.09 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.02 221

tta	0.33 185	0.10 119	1.04 145	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 289	0.55 160	0.00 1	0.00 1	0.15 182	0.00 1	3.24 260	0.09 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

qqq1	0.33 185	0.10 119	1.04 145	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 289	0.55 160	0.00 1	0.00 1	0.15 182	0.00 1	3.24 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

fff1	0.33 185	0.10 119	1.04 145	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 289	0.55 160	0.00 1	0.00 1	0.15 182	0.00 1	3.24 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

GMStereo_Zeroshot	0.07 7	0.04 38	0.80 89	0.08 329	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.05 18	0.10 65	0.00 1	0.03 277	0.19 201	0.03 171	0.00 1	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

anonymity	0.17 86	0.06 83	0.79 84	0.00 1	0.09 341	0.03 5	0.00 1	0.54 168	0.07 18	0.41 343	0.13 306	0.11 157	0.58 320	0.02 67	0.31 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 393	0.01 56	0.02 221

CroCo-Stereo	0.13 48	0.16 165	0.40 1	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.98 232	0.57 204	0.00 1	0.01 200	0.31 232	0.03 171	0.01 26	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	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
GMStereo	0.08 9	0.54 320	0.90 118	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.04 12	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 129	0.00 1	0.03 120	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
mmm	0.13 48	0.02 7	0.42 6	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.88 216	0.56 172	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.51 175	0.00 1	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

sAnonymous2	0.10 19	0.22 194	1.35 208	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.03 6	0.06 13	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.15 368

CroCo_RVC	0.10 19	0.22 194	1.35 208	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.03 6	0.06 13	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.15 368

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 9	0.06 83	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.05 16	0.00 1	0.11 70	0.22 112	0.75 357	0.00 1	0.02 38	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.03 253

test croco	0.11 33	0.17 169	1.21 191	0.00 1	0.00 1	0.05 16	0.00 1	0.16 85	0.32 130	0.01 123	0.01 200	0.02 38	0.01 84	0.03 92	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 363	0.01 126

StereoIM	0.06 5	0.16 165	0.66 40	0.00 1	0.00 1	0.05 16	0.01 213	0.06 28	0.12 83	0.00 1	0.01 200	0.04 94	0.02 129	0.02 67	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

GLC_STEREO	0.04 1	0.05 60	0.52 15	0.00 1	0.00 1	0.06 19	0.00 1	0.01 1	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

DAS	0.49 249	0.05 60	1.29 199	0.00 1	0.00 1	0.07 20	0.00 1	1.25 261	0.61 292	1.18 368	0.00 1	0.24 213	0.03 171	4.76 316	0.22 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

SepStereo	0.45 231	0.05 60	1.29 199	0.00 1	0.00 1	0.07 20	0.00 1	1.25 261	0.61 292	1.18 368	0.00 1	0.24 213	0.03 171	3.93 290	0.22 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

MIF-Stereo (partial)	0.08 9	0.11 133	0.96 131	0.00 1	0.00 1	0.08 22	0.00 1	0.19 95	0.08 31	0.00 1	0.01 200	0.02 38	0.02 129	0.02 67	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.01 126

MIF-Stereo	0.06 5	0.06 83	0.83 95	0.00 1	0.00 1	0.08 22	0.01 213	0.06 28	0.03 4	0.00 1	0.08 299	0.02 38	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.00 1

11t1	0.08 9	0.01 1	0.54 23	0.00 1	0.00 1	0.09 24	0.00 1	0.44 154	0.55 160	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

x	0.10 19	0.01 1	0.51 12	0.00 1	0.00 1	0.09 24	0.00 1	0.67 191	0.55 160	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.09 131	0.00 1	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

CASS	0.07 7	0.06 83	0.73 48	0.00 1	0.00 1	0.10 26	0.01 213	0.15 84	0.12 83	0.16 315	0.00 1	0.02 38	0.02 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT	0.12 42	0.43 289	0.79 84	0.01 240	0.02 277	0.10 26	0.07 294	0.06 28	0.27 121	0.00 1	0.01 200	0.18 194	0.04 202	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.02 330	0.00 1	0.01 315	0.37 377	0.01 126

Syn2CoEx	0.56 281	0.78 359	2.86 341	0.00 1	0.00 1	0.10 26	0.01 213	0.91 221	0.61 292	0.02 211	0.00 1	0.49 280	0.21 288	5.03 324	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 314	0.03 253

HH	0.23 126	0.21 188	1.69 255	0.16 366	0.08 337	0.11 29	0.00 1	0.24 117	0.06 13	0.30 333	0.18 311	1.47 356	0.04 202	0.04 101	0.01 75	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

HanStereo	0.23 126	0.21 188	1.69 255	0.16 366	0.08 337	0.11 29	0.00 1	0.24 117	0.06 13	0.30 333	0.18 311	1.47 356	0.04 202	0.04 101	0.01 75	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

knoymous	0.09 15	0.04 38	1.04 145	0.00 1	0.00 1	0.11 29	0.00 1	0.23 113	0.05 12	0.00 1	0.00 1	0.23 211	0.00 1	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qqq	0.17 86	0.01 1	0.52 15	0.00 1	0.00 1	0.12 32	0.00 1	0.95 227	0.55 160	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	1.23 202	0.00 1	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

riskmin	0.11 33	0.01 1	0.87 111	0.01 240	0.00 1	0.13 33	0.00 1	0.30 134	0.09 47	0.00 1	0.01 200	0.76 311	0.00 1	0.02 67	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

LoS_RVC	0.05 2	0.05 60	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.16 34	0.00 1	0.17 90	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.04 94	0.01 84	0.04 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

MFMNet_re	0.24 134	0.74 351	2.31 303	0.53 389	0.00 1	0.17 35	0.01 213	0.02 4	0.59 255	0.01 123	0.03 277	0.12 163	0.00 1	0.07 117	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 343	0.01 126

coex-ft	8.40 406	2.59 409	75.27 416	0.00 1	0.00 1	0.18 36	0.04 278	0.13 78	20.18 406	39.66 414	4.06 373	4.68 382	8.53 402	3.94 291	7.96 388	0.02 358	0.07 379	0.00 1	0.02 329	0.14 314	0.50 395

Anonymous_2	0.88 332	0.02 7	1.06 154	0.01 240	0.00 1	0.19 37	0.00 1	0.14 81	0.08 31	0.01 123	0.04 282	1.07 334	0.00 1	0.02 67	0.02 104	0.01 344	0.04 355	2.31 411	11.16 415	1.35 396	0.01 126

psmorigin	0.75 315	0.25 213	7.10 389	0.00 1	0.00 1	0.19 37	0.00 1	0.10 66	0.12 83	0.65 352	0.00 1	2.74 375	0.23 293	3.02 253	0.54 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

RTSC	0.70 310	0.71 348	3.19 353	0.01 240	0.00 1	0.20 39	0.00 1	0.81 207	0.60 277	0.29 332	0.36 330	0.36 245	0.04 202	2.04 215	4.87 373	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.02 329	0.28 368	0.11 353

CES	0.08 9	0.07 102	0.43 7	0.00 1	0.00 1	0.21 40	0.01 213	0.08 45	0.56 172	0.01 123	0.00 1	0.08 140	0.04 202	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

PWC_ROB	0.62 303	0.54 320	3.22 355	0.00 1	0.00 1	0.22 41	0.00 1	2.18 351	0.61 292	0.00 1	0.20 315	0.29 226	0.03 171	3.46 272	1.22 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 380	0.01 126

Wz-Net-MNSev	0.48 244	0.76 357	3.11 352	0.00 1	0.00 1	0.23 42	0.00 1	1.07 243	0.61 292	0.01 123	0.01 200	0.13 170	0.13 268	3.12 255	0.34 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.01 126

Selective-IGEV	0.05 2	0.04 38	0.43 7	0.00 1	0.04 313	0.25 43	0.00 1	0.01 1	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 129	0.00 1	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 358	0.03 181	0.08 331

HITNet	0.19 101	0.55 326	1.36 212	0.00 1	0.00 1	0.25 43	0.00 1	1.09 246	0.23 117	0.00 1	0.00 1	0.14 176	0.02 129	0.02 67	0.14 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	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
AdaStereo	0.20 109	0.06 83	0.86 106	0.00 1	0.00 1	0.25 43	0.00 1	1.71 326	0.56 172	0.00 1	0.00 1	0.31 232	0.01 84	0.11 140	0.11 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	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.
Wz-Net-SNSev	0.78 318	1.10 377	6.27 387	0.00 1	0.00 1	0.27 46	0.00 1	0.95 227	0.61 292	0.00 1	0.01 200	0.41 261	0.10 258	4.92 321	0.81 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 336	0.03 253

TestStereo	0.31 174	0.22 194	1.36 212	0.00 1	0.00 1	0.27 46	0.00 1	0.06 28	0.04 9	0.01 123	0.00 1	0.03 74	0.01 84	4.27 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FINET	0.51 263	0.36 260	2.40 309	0.00 1	0.00 1	0.27 46	0.00 1	2.06 345	1.49 382	0.00 1	0.00 1	0.04 94	0.04 202	3.38 269	0.10 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.02 221

fast-acv-ft	0.29 168	0.37 268	3.76 368	0.06 320	0.01 233	0.28 49	0.17 321	0.06 28	0.21 110	0.00 1	0.00 1	0.08 140	0.09 250	0.10 135	0.23 262	0.01 344	0.00 1	0.03 378	0.01 315	0.26 363	0.01 126

anonymousa	0.14 61	0.15 158	1.74 263	0.00 1	0.00 1	0.28 49	0.00 1	0.01 1	0.11 71	0.00 1	0.01 200	0.42 262	0.02 129	0.01 26	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 350	0.00 1	0.02 221

CoDeX	0.36 202	0.24 207	1.39 217	0.00 1	0.01 233	0.29 51	0.00 1	1.58 314	0.57 204	0.00 1	0.00 1	0.25 218	0.07 243	2.82 243	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

MIM_Stereo	0.10 19	0.32 236	0.90 118	0.00 1	0.03 298	0.29 51	0.00 1	0.11 70	0.11 71	0.02 211	0.00 1	0.04 94	0.01 84	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.11 296	0.08 331

iRaft-Stereo_5w	0.50 258	0.51 311	1.44 228	0.00 1	0.00 1	0.29 51	0.00 1	0.63 186	0.59 255	0.00 1	0.00 1	0.08 140	0.01 84	6.14 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 353	0.01 126

CBFPSM	0.36 202	0.54 320	2.16 296	0.00 1	0.00 1	0.30 54	0.00 1	0.26 122	0.62 340	0.01 123	0.01 200	1.68 362	1.03 343	0.27 161	0.33 283	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

DLNR_Zeroshot_test	21.09 414	47.65 417	85.43 420	96.34 428	87.67 426	0.31 55	0.00 1	17.86 414	0.07 18	0.01 123	0.01 200	0.00 1	0.00 1	0.70 186	0.01 75	15.78 415	0.01 300	0.00 1	0.21 390	69.62 422	0.04 282

BEATNet_4x	0.24 134	0.51 311	1.71 258	0.00 1	0.00 1	0.31 55	0.00 1	0.99 234	0.31 129	0.00 1	0.00 1	0.29 226	0.03 171	0.22 155	0.35 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.02 221

PASM	0.51 263	0.32 236	3.07 350	0.00 1	0.00 1	0.31 55	0.00 1	0.46 158	0.12 83	0.03 238	0.00 1	0.44 265	0.02 129	5.22 328	0.04 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 303	0.03 253

DISCO	0.31 174	0.11 133	1.73 259	0.16 366	0.16 364	0.31 55	0.00 1	0.09 51	0.17 104	0.00 1	0.01 200	1.51 359	0.00 1	1.21 200	0.62 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.01 126

IGEVStereo-DCA	0.10 19	0.06 83	0.52 15	0.01 240	0.00 1	0.32 59	0.00 1	0.09 51	0.09 47	0.01 123	0.01 200	0.02 38	0.04 202	0.14 145	0.44 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 363	0.05 219	0.01 126

rrr	0.24 134	0.06 83	1.91 277	0.01 240	0.00 1	0.32 59	0.04 278	1.34 268	0.15 96	0.01 123	0.01 200	0.02 38	0.04 202	0.14 145	0.44 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 382	0.05 219	0.05 299

RALCasStereoNet	0.16 78	0.35 253	0.84 100	0.00 1	0.00 1	0.32 59	0.03 266	0.16 85	0.56 172	0.02 211	0.07 296	0.05 115	0.08 247	0.13 143	0.08 180	0.00 1	0.31 400	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.11 353

RALAANet	0.13 48	0.51 311	0.95 129	0.00 1	0.00 1	0.32 59	0.01 213	0.38 142	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.05 115	0.09 250	0.02 67	0.12 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 329	0.10 290	0.00 1

test_xeample3	0.24 134	0.06 83	1.84 269	0.02 264	0.00 1	0.33 63	0.05 286	1.33 267	0.14 92	0.00 1	0.03 277	0.03 74	0.03 171	0.10 135	0.43 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 393	0.05 219	0.06 319

FAT-Stereo	0.50 258	0.14 154	2.51 321	0.00 1	0.00 1	0.33 63	0.09 307	1.88 334	0.61 292	0.05 264	0.76 347	0.60 291	0.52 317	2.46 234	0.06 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

edge stereo	0.58 291	0.29 228	2.86 341	0.01 240	0.03 298	0.33 63	0.03 266	0.97 231	0.50 147	0.21 321	0.33 327	1.31 347	0.16 276	4.20 300	0.18 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 296	0.01 126

SFCPSM	0.21 115	0.04 38	1.59 244	0.00 1	0.05 321	0.34 66	0.00 1	1.24 260	0.57 204	0.01 123	0.00 1	0.12 163	0.02 129	0.05 107	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 329	0.02 132	0.00 1

pmcnn	2.10 375	0.59 332	4.52 380	0.27 382	0.86 398	0.34 66	0.29 346	1.69 323	0.75 363	0.36 341	7.50 388	14.39 405	0.56 319	4.90 320	4.69 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 329	0.04 282

SQANet	0.42 220	1.14 383	1.86 272	0.04 292	0.48 389	0.36 68	0.03 266	0.40 147	0.56 172	0.02 211	0.24 318	0.49 280	0.06 238	2.14 218	0.21 256	0.02 358	0.02 330	0.01 353	0.00 1	0.19 343	0.03 253

cross-raft	0.15 73	0.05 60	1.46 231	0.00 1	0.01 233	0.37 69	0.07 294	0.40 147	0.02 2	0.02 211	0.00 1	0.38 254	0.00 1	0.02 67	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 368	0.01 56	0.02 221

4D-IteraStereo	0.16 78	0.51 311	1.73 259	0.00 1	0.00 1	0.38 70	0.03 266	0.08 45	0.08 31	0.02 211	0.01 200	0.00 1	0.01 84	0.06 112	0.09 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.06 319

RAFT-Test	0.20 109	0.09 115	1.34 206	0.00 1	0.12 353	0.39 71	0.10 311	0.72 196	0.25 119	0.08 285	0.00 1	0.44 265	0.00 1	0.05 107	0.13 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 398	0.01 56	0.01 126

aanetorigin	0.86 330	0.36 260	3.45 362	0.11 348	0.13 356	0.39 71	0.93 385	0.13 78	0.14 92	3.38 386	1.21 357	0.29 226	2.01 371	2.87 245	1.35 337	0.02 358	0.00 1	0.02 369	0.05 352	0.30 371	0.08 331

XQC	0.68 309	0.72 350	3.82 370	0.06 320	0.00 1	0.39 71	0.01 213	1.92 337	0.61 292	0.03 238	0.01 200	0.46 269	0.21 288	2.84 244	2.26 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.15 321	0.05 299

Gwc-CoAtRS	0.12 42	0.06 83	1.17 176	0.00 1	0.11 350	0.41 74	0.00 1	0.20 105	0.04 9	0.01 123	0.00 1	0.18 194	0.00 1	0.01 26	0.06 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 382	0.01 56	0.00 1

acv_ft	0.21 115	0.14 154	0.95 129	0.00 1	0.00 1	0.41 74	0.00 1	0.58 176	0.60 277	0.19 320	0.01 200	0.71 307	0.12 265	0.05 107	0.12 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 358	0.00 1

AF-Net	0.47 237	0.53 318	2.05 288	0.00 1	0.00 1	0.41 74	0.01 213	1.18 257	0.40 141	0.13 305	0.05 284	1.30 346	0.45 312	2.43 233	0.30 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 283	0.00 1

DispFullNet	1.20 351	0.63 336	3.58 363	1.00 395	0.82 396	0.41 74	0.00 1	1.44 287	0.61 292	2.55 382	0.64 343	1.10 336	8.95 405	0.84 189	1.22 332	0.00 1	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.24 358	0.02 221

Wz-Net-TNSev	1.42 360	2.41 408	11.01 400	0.00 1	0.00 1	0.42 78	0.14 320	2.05 342	0.61 292	0.06 272	0.01 200	1.34 349	0.16 276	5.70 349	4.19 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.19 343	0.10 351

EDNetEfficientorigin	6.23 400	0.45 295	98.39 425	0.02 264	0.04 313	0.42 78	0.02 250	0.33 136	2.90 386	7.07 399	3.12 370	1.31 347	1.61 363	4.26 303	4.55 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.02 221

GwcNet	0.50 258	0.46 296	3.90 372	0.00 1	0.00 1	0.42 78	0.10 311	0.38 142	0.74 361	0.03 238	0.00 1	0.63 293	0.05 227	2.92 248	0.16 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 336	0.05 299

FADNet-RVC-Resample	0.51 263	0.82 363	3.08 351	0.04 292	0.04 313	0.42 78	0.09 307	1.16 255	0.34 132	0.00 1	0.03 277	0.24 213	0.05 227	3.16 256	0.13 220	0.07 371	0.12 391	0.05 386	0.02 329	0.08 268	0.20 378

SPS-STEREO	0.88 332	0.40 283	2.01 283	0.00 1	0.01 233	0.42 78	0.17 321	0.50 165	0.61 292	2.19 380	0.79 351	2.04 369	0.27 298	5.10 326	2.89 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.11 353
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DCRE	0.51 263	0.25 213	0.96 131	0.00 1	0.01 233	0.43 83	0.00 1	0.25 119	0.21 110	0.33 338	7.49 387	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.17 381	0.02 132	0.01 126

test-3	0.17 86	0.03 23	0.74 57	0.03 281	0.10 345	0.43 83	0.00 1	1.36 270	0.07 18	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.08 128	0.19 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 386	0.12 303	0.11 353

test_1	0.17 86	0.03 23	0.75 65	0.03 281	0.10 345	0.43 83	0.00 1	1.36 270	0.07 18	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.07 117	0.19 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 386	0.12 303	0.11 353

ac_64	0.39 213	0.12 142	1.15 171	0.04 292	0.01 233	0.43 83	0.02 250	0.25 119	0.59 255	0.12 302	0.01 200	0.89 320	0.04 202	3.92 289	0.12 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.00 1

DLCB_ROB	0.27 150	0.16 165	0.71 44	0.00 1	0.00 1	0.44 87	0.00 1	0.43 152	0.57 204	0.02 211	0.04 282	0.63 293	0.04 202	2.18 224	0.24 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLCV	0.23 126	0.46 296	1.15 171	0.00 1	0.00 1	0.45 88	0.00 1	0.57 173	0.15 96	0.09 293	0.00 1	0.27 223	0.03 171	1.09 197	0.25 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.00 1

NVStereoNet_ROB	1.08 343	0.39 281	2.15 295	0.08 329	0.02 277	0.45 88	0.02 250	0.89 218	0.67 353	0.10 297	5.85 380	1.90 365	1.11 349	6.20 374	1.14 328	0.20 382	0.00 1	0.03 378	0.07 358	0.12 303	0.13 364
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ToySt	0.12 42	0.15 158	0.92 124	0.00 1	0.00 1	0.46 90	0.00 1	0.41 149	0.10 65	0.00 1	0.00 1	0.10 154	0.00 1	0.07 117	0.19 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 329	0.04 202	0.02 221

StereoVision	0.16 78	0.25 213	1.07 161	0.00 1	0.00 1	0.47 91	0.01 213	0.18 92	0.61 292	0.00 1	0.29 323	0.15 182	0.02 129	0.07 117	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.01 126

RAFT_CTSACE	0.14 61	0.33 240	1.23 192	0.00 1	0.01 233	0.47 91	0.00 1	0.27 126	0.11 71	0.01 123	0.00 1	0.04 94	0.00 1	0.08 128	0.00 1	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.24 358	0.00 1

UPFNet	0.18 96	0.05 60	1.11 166	0.00 1	0.00 1	0.48 93	0.00 1	1.11 248	0.48 145	0.00 1	0.00 1	0.10 154	0.00 1	0.10 135	0.10 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

FADNet-RVC	0.51 263	0.80 361	2.47 317	0.01 240	0.00 1	0.48 93	0.00 1	1.32 266	0.14 92	0.00 1	0.01 200	0.12 163	0.06 238	4.07 295	0.15 230	0.00 1	0.04 355	0.00 1	0.00 1	0.38 378	0.08 331

Wz-Net-LNSev	0.34 192	0.61 334	4.26 375	0.00 1	0.00 1	0.49 95	0.00 1	0.26 122	0.61 292	0.00 1	0.01 200	0.23 211	0.03 171	0.10 135	0.16 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

rafts_anoy	0.14 61	0.35 253	0.99 140	0.00 1	0.02 277	0.49 95	0.03 266	0.11 70	0.07 18	0.00 1	0.01 200	0.06 127	0.06 238	0.24 158	0.06 159	0.00 1	0.14 393	0.00 1	0.01 315	0.02 132	0.03 253

IGEV_Zeroshot_test	0.32 183	0.10 119	2.61 328	0.01 240	0.01 233	0.50 97	0.04 278	0.21 110	0.09 47	0.45 346	0.45 334	0.81 315	0.51 315	0.20 153	0.23 262	0.00 1	0.05 368	0.00 1	0.14 375	0.03 181	0.00 1

CSP-Net	0.37 207	0.10 119	0.54 23	0.00 1	0.00 1	0.50 97	0.00 1	0.64 187	0.13 90	0.00 1	0.00 1	0.15 182	0.02 129	5.27 329	0.06 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.00 1

LL-Strereo2	0.12 42	0.41 285	0.91 122	0.05 302	0.03 298	0.51 99	0.04 278	0.13 78	0.11 71	0.01 123	0.00 1	0.03 74	0.02 129	0.06 112	0.10 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.03 181	0.03 253

gwcnet-sp	0.28 154	0.15 158	2.75 336	0.00 1	0.00 1	0.51 99	0.02 250	0.49 162	0.57 204	0.01 123	0.01 200	0.08 140	0.04 202	0.87 190	0.11 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

scenet	0.28 154	0.15 158	2.75 336	0.00 1	0.00 1	0.51 99	0.02 250	0.49 162	0.57 204	0.01 123	0.01 200	0.08 140	0.04 202	0.87 190	0.11 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

ssnet	0.28 154	0.15 158	2.75 336	0.00 1	0.00 1	0.51 99	0.02 250	0.49 162	0.57 204	0.01 123	0.01 200	0.08 140	0.04 202	0.87 190	0.11 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

DANet	0.58 291	0.19 182	1.87 273	0.26 381	0.06 328	0.51 99	0.11 315	1.41 278	0.52 150	0.22 322	0.06 293	1.06 332	0.02 129	4.25 302	0.92 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.06 319
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
StereoDRNet	0.42 220	0.50 306	2.50 319	0.02 264	0.06 328	0.51 99	0.00 1	0.34 137	0.61 292	0.00 1	0.00 1	0.33 235	0.02 129	2.87 245	0.50 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.02 221

GASNet	0.56 281	1.09 376	2.57 326	0.00 1	0.00 1	0.52 105	0.02 250	1.12 250	0.22 112	0.01 123	0.14 307	0.50 283	0.12 265	4.09 296	0.39 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 373	0.08 331

iRaftStereo_RVC	0.10 19	0.20 185	0.57 30	0.00 1	0.00 1	0.52 105	0.00 1	0.05 18	0.07 18	0.00 1	0.01 200	0.14 176	0.03 171	0.02 67	0.01 75	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.25 361	0.20 378

HSM	0.63 304	0.36 260	0.89 116	0.00 1	0.00 1	0.52 105	0.01 213	0.98 232	0.56 172	0.00 1	0.01 200	2.27 373	0.65 328	6.18 368	0.11 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

whm_eth	0.17 86	0.36 260	1.51 237	0.00 1	0.00 1	0.53 108	0.00 1	0.25 119	0.61 292	0.00 1	0.00 1	0.03 74	0.01 84	0.01 26	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 344

AACVNet	0.40 216	0.36 260	0.90 118	0.00 1	0.00 1	0.53 108	0.00 1	0.18 92	0.41 142	0.02 211	0.00 1	0.11 157	0.01 84	5.33 332	0.07 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 321	0.00 1

test_3	0.19 101	0.02 7	0.76 70	0.03 281	0.10 345	0.53 108	0.00 1	1.42 281	0.07 18	0.13 305	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.07 117	0.19 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 386	0.12 303	0.11 353

THIR-Stereo	0.93 335	0.18 173	1.34 206	0.00 1	0.01 233	0.53 108	3.86 404	0.10 66	0.10 65	0.10 297	1.50 364	0.76 311	2.90 380	5.73 351	1.45 339	0.00 1	0.00 1	0.02 369	0.00 1	0.01 56	0.00 1

xxxx	1.04 341	0.02 7	0.54 23	0.00 1	0.00 1	0.53 108	0.00 1	2.53 367	0.57 204	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	2.04 215	14.52 406	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

RYNet	0.53 273	0.19 182	1.79 266	0.00 1	0.00 1	0.55 113	0.00 1	1.12 250	0.61 292	0.02 211	0.00 1	0.83 316	0.04 202	5.05 325	0.45 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

Anonymous Stereo	0.59 295	0.78 359	2.67 331	0.00 1	0.00 1	0.55 113	0.49 367	1.05 239	0.28 122	0.00 1	0.01 200	0.12 163	0.02 129	5.54 342	0.27 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.00 1

MFN_U_SF_RVC	0.95 337	1.40 395	4.49 379	0.16 366	0.11 350	0.56 115	0.07 294	1.12 250	0.36 135	0.43 345	0.27 321	1.27 344	0.73 332	3.98 293	1.47 340	0.29 387	0.34 404	0.36 402	0.55 407	0.63 387	0.46 391

S-Stereo	0.65 306	0.25 213	3.44 361	0.00 1	0.00 1	0.56 115	0.05 286	1.86 333	0.61 292	0.00 1	0.76 347	0.84 317	0.11 262	4.28 306	0.11 203	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.03 253

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 220	0.52 316	3.02 347	0.00 1	0.00 1	0.57 117	0.00 1	1.15 254	0.60 277	0.00 1	0.00 1	0.04 94	0.14 269	1.51 206	0.76 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test-1	0.19 101	0.13 148	0.67 42	0.00 1	0.15 361	0.57 117	0.00 1	1.01 236	0.11 71	0.04 255	0.48 337	0.05 115	0.00 1	0.01 26	0.30 277	0.00 1	0.07 379	0.00 1	0.06 355	0.01 56	0.18 375

test_xeample	1.14 347	0.02 7	0.58 31	0.00 1	0.00 1	0.57 117	0.00 1	2.57 370	0.57 204	0.00 1	0.00 1	0.03 74	0.02 129	3.45 271	15.00 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

222	1.95 369	0.03 23	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.58 120	0.00 1	2.64 377	0.57 204	0.02 211	0.00 1	0.05 115	0.02 129	3.34 268	31.23 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

iResNetv2_ROB	0.36 202	1.03 374	2.96 345	0.00 1	0.00 1	0.58 120	0.00 1	1.51 310	0.58 243	0.01 123	0.00 1	0.08 140	0.02 129	0.07 117	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 370	0.02 221

NaN_ROB	0.80 320	0.47 300	1.63 249	0.17 370	0.19 375	0.58 120	0.38 358	2.11 347	0.80 367	0.53 351	0.33 327	0.48 272	1.13 350	4.98 323	1.94 347	0.00 1	0.02 330	0.01 353	0.05 352	0.06 239	0.14 367

NVstereo2D	0.45 231	0.11 133	1.91 277	0.00 1	0.00 1	0.59 123	0.00 1	1.39 277	0.61 292	0.03 238	0.00 1	0.33 235	0.00 1	3.94 291	0.07 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

delet	0.33 185	0.24 207	1.05 153	0.00 1	0.00 1	0.60 124	0.00 1	0.53 167	0.59 255	0.03 238	0.01 200	0.52 287	0.19 282	2.68 239	0.13 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

CFNet-RSSM	0.17 86	0.06 83	1.16 175	0.00 1	0.12 353	0.61 125	0.00 1	0.90 219	0.08 31	0.01 123	0.00 1	0.09 151	0.00 1	0.01 26	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 393	0.00 1	0.00 1

RP	0.42 220	0.44 292	1.52 238	0.00 1	0.01 233	0.61 125	0.02 250	1.06 241	0.39 140	0.03 238	0.01 200	0.99 326	0.16 276	2.89 247	0.18 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 290	0.00 1

RASNet	0.58 291	0.27 220	1.30 202	0.00 1	0.00 1	0.61 125	0.01 213	0.47 159	0.60 277	0.08 285	0.06 293	1.52 361	0.04 202	6.18 368	0.48 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

HSM-Net_RVC	0.52 272	0.06 83	1.45 229	0.00 1	0.00 1	0.61 125	0.00 1	3.83 387	0.52 150	0.14 312	0.00 1	0.22 210	0.03 171	3.50 273	0.04 136	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DRN-Test	0.43 227	0.13 148	1.95 281	0.03 281	0.09 341	0.61 125	0.00 1	1.43 286	0.61 292	0.00 1	0.00 1	0.18 194	0.04 202	3.32 266	0.11 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

DualNet	0.55 277	0.02 7	1.06 154	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	1.42 281	0.57 204	0.00 1	0.00 1	0.67 301	0.02 129	0.57 177	5.86 380	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.03 253

ffm	0.25 140	0.02 7	1.06 154	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	1.42 281	0.57 204	0.00 1	0.00 1	0.67 301	0.02 129	0.57 177	0.01 75	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.03 253

ff1	0.80 320	0.02 7	1.06 154	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	1.42 281	0.57 204	0.00 1	0.00 1	0.67 301	0.02 129	5.57 344	5.86 380	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.03 253

mmx	0.85 326	0.02 7	1.06 154	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	2.50 363	0.56 172	0.00 1	0.00 1	0.67 301	0.02 129	5.57 344	5.86 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

ttt	0.70 310	0.02 7	0.78 81	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	2.50 363	0.56 172	0.00 1	0.00 1	0.29 226	0.01 84	4.18 299	5.00 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

xxx	0.85 326	0.02 7	1.06 154	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	2.50 363	0.56 172	0.00 1	0.00 1	0.67 301	0.02 129	5.57 344	5.86 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

anonymousdsp2	0.10 19	0.04 38	0.98 139	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	0.09 51	0.11 71	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 329	0.04 202	0.03 253

IER	0.14 61	0.09 115	1.29 199	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	0.17 90	0.10 65	0.00 1	0.00 1	0.40 258	0.02 129	0.11 140	0.04 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

raftrobust	0.13 48	0.36 260	0.94 128	0.00 1	0.18 371	0.62 130	0.02 250	0.07 40	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.03 74	0.03 171	0.03 92	0.05 145	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.04 282

FBW_ROB	0.83 323	0.31 235	1.48 235	0.10 338	0.01 233	0.62 130	0.01 213	1.91 336	0.59 255	0.01 123	0.01 200	1.10 336	0.05 227	7.84 395	2.07 349	0.05 368	0.01 300	0.03 378	0.01 315	0.01 56	0.47 392

LL-Strereo	0.71 313	0.88 365	2.40 309	0.00 1	0.00 1	0.63 140	0.01 213	1.57 312	0.58 243	0.45 346	0.00 1	0.54 289	0.30 300	6.37 379	0.07 170	0.00 1	0.05 368	0.00 1	0.00 1	0.22 353	0.17 374

CrosDoStereo	1.10 344	0.08 109	1.43 226	0.00 1	0.05 321	0.63 140	5.86 408	0.60 180	0.38 136	0.26 326	1.21 357	0.19 201	3.02 381	6.61 384	1.64 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 344	0.08 109	1.43 226	0.00 1	0.05 321	0.63 140	5.86 408	0.60 180	0.38 136	0.26 326	1.21 357	0.19 201	3.02 381	6.61 384	1.64 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.00 1

stereogan	0.49 249	0.22 194	2.39 308	0.00 1	0.00 1	0.63 140	0.02 250	0.79 203	0.72 359	0.06 272	0.00 1	1.68 362	0.46 313	2.63 238	0.04 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 314	0.00 1

raft_robust	0.56 281	0.36 260	0.87 111	0.00 1	0.15 361	0.64 144	0.00 1	2.20 352	0.56 172	0.00 1	0.01 200	0.44 265	1.18 354	4.46 308	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 379	0.09 283	0.03 253

raft+_RVC	0.14 61	0.37 268	0.96 131	0.00 1	0.16 364	0.64 144	0.03 266	0.05 18	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.03 171	0.03 92	0.07 170	0.00 1	0.07 379	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.16 372

HGLStereo	0.28 154	0.12 142	1.15 171	0.00 1	0.00 1	0.65 146	0.00 1	0.57 173	0.25 119	0.02 211	0.01 200	0.47 270	0.03 171	2.17 223	0.14 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.01 126

RGC	0.50 258	0.53 318	2.42 313	0.00 1	0.01 233	0.65 146	0.00 1	1.07 243	0.17 104	0.01 123	0.62 342	1.00 327	0.19 282	3.03 254	0.28 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.02 221

AANet_RVC	0.75 315	0.65 337	2.52 322	0.01 240	0.00 1	0.66 148	0.00 1	0.61 184	0.13 90	0.00 1	1.29 361	0.96 324	0.04 202	5.98 358	1.82 346	0.13 377	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.04 282

ADLNet	0.38 210	0.21 188	0.86 106	0.00 1	0.00 1	0.67 149	0.00 1	0.86 215	0.60 277	0.18 318	0.01 200	1.01 328	0.02 129	2.92 248	0.26 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 283	0.02 221

MMNet	0.23 126	0.18 173	1.84 269	0.00 1	0.00 1	0.67 149	0.00 1	0.59 178	0.59 255	0.00 1	0.01 200	0.18 194	0.09 250	0.26 160	0.12 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

Nwc_Net	0.43 227	0.42 287	2.64 330	0.00 1	0.00 1	0.67 149	0.00 1	0.82 210	0.28 122	0.00 1	0.01 200	0.90 321	0.10 258	2.62 236	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1

NOSS_ROB	0.61 301	0.17 169	0.63 37	0.19 376	0.00 1	0.67 149	0.00 1	2.38 358	0.57 204	0.13 305	0.00 1	0.94 322	0.00 1	6.27 376	0.10 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.10 351

iResNet	0.25 140	0.27 220	1.68 253	0.00 1	0.00 1	0.69 153	0.00 1	1.22 259	0.56 172	0.00 1	0.00 1	0.04 94	0.03 171	0.12 142	0.30 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.01 126

1111x	0.87 331	0.02 7	1.20 181	0.00 1	0.00 1	0.70 154	0.00 1	2.60 375	0.56 172	0.00 1	0.00 1	0.04 94	0.01 84	5.36 335	6.80 385	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

iRaft-Stereo_20w	0.38 210	0.11 133	1.91 277	0.12 352	0.04 313	0.70 154	0.24 333	1.72 327	0.16 102	0.41 343	0.00 1	0.26 220	1.04 344	0.41 170	0.24 265	0.00 1	0.04 355	0.00 1	0.14 375	0.02 132	0.09 344

pcwnet_v2	0.47 237	0.11 133	5.03 383	0.00 1	0.00 1	0.70 154	0.00 1	1.98 341	0.61 292	0.01 123	0.00 1	0.36 245	0.33 305	0.18 150	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.02 221

iResNet_ROB	0.30 170	0.66 339	1.41 223	0.00 1	0.00 1	0.70 154	0.00 1	0.79 203	0.57 204	0.04 255	0.01 200	0.08 140	0.01 84	1.55 208	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.00 1

UNet	0.26 144	0.18 173	2.41 311	0.00 1	0.00 1	0.71 158	0.00 1	0.39 145	0.60 277	0.00 1	0.00 1	0.37 251	0.02 129	0.45 174	0.09 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

CSAN	1.05 342	0.61 334	2.46 316	0.09 334	0.08 337	0.71 158	0.71 378	2.20 352	0.93 372	0.85 358	2.92 368	0.79 314	1.46 360	5.37 336	1.58 342	0.01 344	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.09 283	0.05 299

ccnet	0.49 249	0.05 60	1.26 194	0.01 240	0.08 337	0.72 160	0.18 323	1.18 257	0.35 133	0.45 346	0.68 344	0.13 170	0.39 309	3.54 275	0.74 318	0.01 344	0.00 1	0.02 369	0.00 1	0.02 132	0.01 126

hitnet-ft	0.42 220	0.30 231	1.15 171	0.00 1	0.00 1	0.73 161	0.11 315	0.30 134	0.19 108	0.04 255	0.14 307	0.75 310	0.17 281	4.33 307	0.10 195	0.01 344	0.00 1	0.03 378	0.00 1	0.04 202	0.01 126

R-Stereo Train	0.15 73	0.03 23	0.77 72	0.00 1	0.00 1	0.74 162	0.00 1	1.36 270	0.09 47	0.02 211	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

PVD	0.73 314	0.57 329	3.38 359	0.04 292	0.19 375	0.74 162	0.00 1	0.29 131	0.79 366	2.37 381	0.00 1	0.53 288	0.09 250	2.19 225	3.20 360	0.00 1	0.05 368	0.00 1	0.02 329	0.08 268	0.15 368

RAFT-Stereo	0.15 73	0.03 23	0.77 72	0.00 1	0.00 1	0.74 162	0.00 1	1.36 270	0.09 47	0.02 211	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PCWNet_CMD	0.19 101	0.10 119	1.38 215	0.00 1	0.01 233	0.75 165	0.00 1	0.35 138	0.12 83	0.00 1	0.00 1	0.48 272	0.51 315	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

AEACV	0.10 19	0.02 7	0.49 11	0.00 1	0.02 277	0.75 165	0.00 1	0.07 40	0.02 2	0.09 293	0.00 1	0.01 7	0.08 247	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.24 398	0.07 251	0.05 299

MSMDNet	0.19 101	0.10 119	1.39 217	0.00 1	0.01 233	0.75 165	0.00 1	0.35 138	0.12 83	0.00 1	0.00 1	0.48 272	0.50 314	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

iinet-f	0.48 244	0.57 329	4.45 378	0.00 1	0.01 233	0.77 168	0.00 1	1.48 301	0.61 292	0.01 123	0.00 1	0.40 258	0.44 311	0.38 168	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 376	0.01 126

GANet	0.55 277	0.35 253	1.40 222	0.00 1	0.00 1	0.77 168	0.08 301	0.36 140	0.57 204	0.01 123	0.00 1	0.68 306	0.11 262	5.52 340	1.07 326	0.00 1	0.00 1	0.02 369	0.00 1	0.09 283	0.03 253

DEmStereo	0.75 315	0.06 83	1.73 259	0.04 292	0.00 1	0.78 170	0.52 371	0.05 18	0.57 204	0.05 264	0.72 346	0.02 38	3.42 385	5.79 354	1.29 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

DMCA-RVC	0.31 174	0.48 302	2.47 317	0.00 1	0.03 298	0.78 170	0.03 266	0.06 28	0.08 31	0.01 123	0.01 200	0.08 140	0.33 305	1.59 209	0.16 232	0.00 1	0.02 330	0.01 353	0.00 1	0.01 56	0.01 126

DDUNet	0.34 192	0.20 185	1.06 154	0.00 1	0.00 1	0.79 172	0.01 213	0.91 221	0.54 156	0.04 255	0.01 200	1.11 338	0.01 84	1.89 213	0.17 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.00 1

LMCR-Stereo	0.27 150	0.34 244	1.42 225	0.00 1	0.00 1	0.79 172	0.00 1	2.15 350	0.61 292	0.00 1	0.00 1	0.04 94	0.04 202	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.00 1

ProNet	0.09 15	0.20 185	0.53 22	0.00 1	0.00 1	0.80 174	0.00 1	0.04 12	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.01 126

test_5	0.26 144	0.35 253	1.35 208	0.01 240	0.22 381	0.80 174	0.01 213	0.81 207	0.58 243	0.12 302	0.00 1	0.06 127	0.01 84	0.61 183	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 314	0.16 372

ssnet_v2	0.28 154	0.17 169	1.18 179	0.00 1	0.00 1	0.81 176	0.00 1	1.05 239	0.59 255	0.09 293	0.01 200	0.88 319	0.09 250	0.43 171	0.08 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 303	0.09 344

NCCL2	0.29 168	0.50 306	1.52 238	0.00 1	0.00 1	0.81 176	0.00 1	0.45 155	0.22 112	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.03 171	2.14 218	0.06 159	0.00 1	0.00 1	0.02 369	0.00 1	0.01 56	0.03 253

CASnet	0.08 9	0.05 60	0.40 1	0.00 1	0.00 1	0.82 178	0.00 1	0.14 81	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test_4	0.13 48	0.07 102	1.12 168	0.00 1	0.05 321	0.82 178	0.00 1	0.04 12	0.08 31	0.10 297	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.02 67	0.06 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 329	0.11 296	0.00 1

WZ-Net	1.38 358	1.14 383	10.22 398	0.00 1	0.00 1	0.82 178	0.00 1	1.37 276	0.61 292	0.01 123	0.01 200	1.09 335	2.20 374	6.39 380	3.68 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.02 221

psm_up	0.39 213	0.25 213	1.04 145	0.00 1	0.00 1	0.82 178	0.00 1	1.88 334	0.57 204	0.00 1	0.00 1	0.28 225	0.01 84	2.78 242	0.09 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.00 1

FADNet	0.55 277	0.75 352	2.42 313	0.00 1	0.01 233	0.82 178	0.00 1	0.88 216	0.54 156	0.01 123	0.01 200	0.16 189	0.16 276	4.49 309	0.09 186	0.18 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 382	0.00 1

GANet-ADL	0.16 78	0.06 83	1.18 179	0.00 1	0.01 233	0.83 183	0.00 1	0.23 113	0.07 18	0.00 1	0.30 324	0.35 242	0.00 1	0.07 117	0.10 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.01 126

StereoDRNet-Refined	0.24 134	0.08 109	0.68 43	0.00 1	0.00 1	0.83 183	0.00 1	0.66 189	0.61 292	0.00 1	0.00 1	0.50 283	0.02 129	1.28 204	0.08 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 290	0.04 282
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CFNet_ucs	0.26 144	0.14 154	1.53 240	0.00 1	0.01 233	0.84 185	0.00 1	1.78 331	0.17 104	0.00 1	0.00 1	0.49 280	0.30 300	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

STTStereo	0.24 134	0.28 224	1.68 253	0.00 1	0.00 1	0.84 185	0.03 266	0.16 85	0.08 31	0.02 211	0.00 1	0.20 205	0.03 171	1.54 207	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CBMV	0.57 287	0.22 194	1.61 248	0.00 1	0.00 1	0.84 185	0.78 381	2.58 372	0.61 292	0.38 342	0.00 1	1.25 341	0.63 327	2.07 217	0.38 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.08 331
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
STrans-v2	0.85 326	0.28 224	1.66 251	0.00 1	0.01 233	0.85 188	0.04 278	2.05 342	0.67 353	0.48 349	0.87 354	1.12 339	2.12 373	6.64 386	0.25 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

LSM	4.58 394	0.88 365	17.79 404	3.73 410	38.79 415	0.85 188	2.37 399	0.54 168	1.64 383	2.88 384	3.09 369	0.62 292	0.60 323	3.16 256	1.06 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 303	13.55 416

GMOStereo	0.13 48	0.24 207	0.83 95	0.00 1	0.14 357	0.86 190	0.01 213	0.09 51	0.11 71	0.01 123	0.01 200	0.02 38	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 383	0.00 1	0.00 1	0.16 329	0.01 126

error version	0.13 48	0.24 207	0.83 95	0.00 1	0.14 357	0.86 190	0.01 213	0.09 51	0.11 71	0.01 123	0.01 200	0.02 38	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 383	0.00 1	0.00 1	0.16 329	0.01 126

test-v	0.13 48	0.24 207	0.83 95	0.00 1	0.14 357	0.86 190	0.01 213	0.09 51	0.11 71	0.01 123	0.01 200	0.02 38	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 383	0.00 1	0.00 1	0.16 329	0.01 126

test-2	0.13 48	0.24 207	0.83 95	0.00 1	0.14 357	0.86 190	0.01 213	0.09 51	0.11 71	0.01 123	0.01 200	0.02 38	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 383	0.00 1	0.00 1	0.16 329	0.01 126

EAI-Stereo	0.70 310	0.03 23	0.84 100	0.13 359	0.20 380	0.87 194	2.23 396	2.05 342	0.29 126	0.72 354	4.60 376	0.29 226	0.55 318	0.39 169	0.44 295	0.00 1	0.07 379	0.00 1	0.29 404	0.01 56	0.08 331

ADLNet2	0.55 277	0.33 240	2.54 325	0.00 1	0.00 1	0.88 195	0.00 1	0.69 192	0.65 347	0.00 1	0.07 296	1.47 356	0.02 129	4.12 298	0.11 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 311	0.01 126

ADCS	1.72 366	1.22 387	8.11 393	0.00 1	0.01 233	0.88 195	0.68 376	1.44 287	0.63 343	2.60 383	0.11 304	1.42 353	0.26 297	1.97 214	14.92 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.07 330

otaku	0.59 295	1.12 379	1.90 276	0.08 329	0.11 350	0.89 197	0.05 286	0.60 180	0.57 204	0.01 123	1.41 362	1.03 330	0.14 269	2.39 231	0.56 310	0.06 370	0.03 340	0.01 353	0.00 1	0.61 386	0.21 382

PA-Net	0.57 287	0.50 306	2.73 335	0.03 281	0.06 328	0.89 197	0.02 250	0.66 189	0.63 343	0.00 1	0.00 1	0.43 264	0.07 243	4.82 319	0.55 309	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.04 282
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CRFU-Net	0.40 216	0.12 142	1.50 236	0.14 361	0.01 233	0.90 199	0.00 1	0.42 151	0.14 92	0.00 1	0.00 1	0.42 262	1.94 367	2.15 220	0.12 213	0.00 1	0.00 1	0.03 378	0.00 1	0.03 181	0.00 1

IPLGR_C	0.35 198	0.81 362	2.03 284	0.10 338	0.01 233	0.90 199	0.21 329	1.46 299	0.61 292	0.02 211	0.01 200	0.13 170	0.07 243	0.14 145	0.17 236	0.00 1	0.05 368	0.01 353	0.02 329	0.17 336	0.04 282

ACRE	0.34 192	0.70 344	2.13 293	0.10 338	0.00 1	0.90 199	0.20 328	1.45 289	0.61 292	0.02 211	0.01 200	0.13 170	0.05 227	0.14 145	0.17 236	0.00 1	0.03 340	0.01 353	0.02 329	0.17 336	0.04 282

Consistency-Raft	0.39 213	0.30 231	2.53 324	0.14 361	0.03 298	0.90 199	0.04 278	1.36 270	0.59 255	0.00 1	0.02 272	0.02 38	1.15 352	0.33 163	0.43 293	0.02 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

SuperB	1.85 368	1.06 375	10.54 399	0.02 264	0.01 233	0.90 199	0.78 381	1.75 330	0.64 345	0.05 264	0.05 284	0.34 238	0.89 340	5.29 330	5.80 379	0.01 344	0.00 1	0.02 369	0.02 329	8.71 414	0.06 319

ADCRef	0.92 334	0.48 302	3.35 357	0.02 264	0.02 277	0.90 199	0.32 348	0.61 184	0.65 347	0.72 354	0.17 310	0.17 191	0.82 338	2.15 220	7.95 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.03 253

DeepPrunerF	1.33 356	0.59 332	8.62 395	0.02 264	0.09 341	0.90 199	0.00 1	1.34 268	6.72 395	0.22 322	0.01 200	0.21 207	0.14 269	5.64 347	1.99 348	0.00 1	0.00 1	0.01 353	0.02 329	0.14 314	0.02 221

AASNet	0.27 150	0.47 300	1.56 241	0.00 1	0.00 1	0.91 206	0.00 1	0.58 176	0.58 243	0.00 1	0.00 1	0.39 256	0.02 129	0.33 163	0.13 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 361	0.06 319

AFF-stereo	0.18 96	0.42 287	0.77 72	0.00 1	0.00 1	0.91 206	0.00 1	0.41 149	0.65 347	0.05 264	0.00 1	0.04 94	0.05 227	0.06 112	0.04 136	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.19 343	0.01 126

DRaft	0.56 281	0.08 109	0.73 48	0.00 1	0.00 1	0.92 208	0.19 326	0.05 18	0.09 47	0.03 238	0.26 320	0.06 127	2.55 376	4.61 313	1.38 338	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.02 329	0.03 181	0.08 331

XX-TBD	0.12 42	0.25 213	0.79 84	0.00 1	0.00 1	0.92 208	0.00 1	0.18 92	0.08 31	0.00 1	0.21 317	0.03 74	0.00 1	0.01 26	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PSMNet_ROB	0.41 219	0.54 320	1.69 255	0.00 1	0.00 1	0.92 208	0.00 1	0.27 126	0.53 153	0.00 1	0.00 1	0.25 218	0.03 171	3.43 270	0.47 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.03 253

CIPLG	0.33 185	0.75 352	1.79 266	0.10 338	0.01 233	0.93 211	0.21 329	1.45 289	0.61 292	0.02 211	0.01 200	0.14 176	0.06 238	0.13 143	0.17 236	0.00 1	0.04 355	0.01 353	0.01 315	0.17 336	0.04 282

APVNet	0.51 263	0.21 188	2.43 315	0.00 1	0.00 1	0.94 212	0.00 1	0.45 155	0.62 340	0.01 123	0.01 200	0.34 238	0.03 171	4.59 311	0.27 273	0.00 1	0.00 1	0.03 378	0.00 1	0.15 321	0.02 221

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 198	0.49 305	2.00 282	0.00 1	0.02 277	0.96 213	0.00 1	0.55 170	0.18 107	0.03 238	0.00 1	0.35 242	0.10 258	2.37 229	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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.
XPNet_ROB	0.37 207	0.34 244	1.01 141	0.01 240	0.00 1	0.96 213	0.00 1	1.11 248	0.46 144	0.00 1	0.00 1	0.17 191	0.02 129	2.73 240	0.54 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

LCNet	0.22 119	0.11 133	0.74 57	0.11 348	0.00 1	0.97 215	0.00 1	0.09 51	0.59 255	0.01 123	0.00 1	0.02 38	1.10 348	0.43 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 314	0.01 126

ETE_ROB	0.31 174	0.34 244	0.89 116	0.00 1	0.00 1	0.97 215	0.01 213	1.45 289	0.57 204	0.02 211	0.00 1	0.17 191	0.02 129	1.75 210	0.07 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MyStereo07	0.10 19	0.12 142	0.59 34	0.00 1	0.00 1	0.98 217	0.00 1	0.03 6	0.10 65	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.05 227	0.04 101	0.00 1	0.00 1	0.05 368	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.04 282

MyStereo04	0.26 144	0.12 142	2.34 304	0.00 1	0.00 1	0.98 217	0.00 1	0.84 212	0.20 109	0.06 272	0.01 200	0.33 235	0.11 262	0.00 1	0.06 159	0.00 1	0.05 368	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.04 282

CFNet_pseudo	0.22 119	0.10 119	1.39 217	0.00 1	0.01 233	0.98 217	0.00 1	0.94 225	0.09 47	0.00 1	0.00 1	0.48 272	0.36 307	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DSFCA	0.40 216	0.09 115	0.84 100	0.00 1	0.01 233	0.98 217	0.37 356	0.29 131	0.62 340	0.02 211	0.32 326	0.03 74	0.24 294	3.91 288	0.34 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

CVANet_RVC	0.53 273	0.32 236	1.26 194	0.00 1	0.00 1	0.98 217	0.00 1	0.72 196	0.55 160	0.35 340	0.12 305	0.36 245	0.14 269	5.53 341	0.08 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 329	0.00 1

ccs_rob	0.22 119	0.10 119	1.38 215	0.00 1	0.01 233	0.98 217	0.00 1	0.94 225	0.09 47	0.00 1	0.00 1	0.48 272	0.36 307	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDG	0.42 220	0.43 289	1.17 176	0.00 1	0.00 1	0.99 223	0.00 1	1.70 325	0.60 277	0.05 264	0.00 1	1.51 359	0.19 282	1.20 199	0.61 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 144	0.75 352	1.33 204	0.00 1	0.00 1	0.99 223	0.00 1	1.04 238	0.61 292	0.01 123	0.00 1	0.19 201	0.02 129	0.07 117	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 353	0.01 126

CREStereo++_RVC	0.10 19	0.06 83	0.78 81	0.00 1	0.00 1	1.00 225	0.00 1	0.10 66	0.08 31	0.00 1	0.01 200	0.03 74	0.00 1	0.01 26	0.03 120	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
FENet	0.23 126	0.05 60	1.39 217	0.00 1	0.00 1	1.00 225	0.00 1	0.80 205	0.57 204	0.00 1	0.00 1	0.24 213	0.04 202	0.23 157	0.18 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

DMCA	0.19 101	0.16 165	1.39 217	0.00 1	0.01 233	1.00 225	0.01 213	0.38 142	0.57 204	0.01 123	0.01 200	0.05 115	0.00 1	0.05 107	0.12 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

LALA_ROB	0.31 174	0.38 278	0.91 122	0.00 1	0.01 233	1.00 225	0.01 213	1.60 315	0.61 292	0.15 314	0.00 1	0.09 151	0.01 84	1.04 196	0.41 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

SACVNet	0.42 220	0.29 228	1.10 162	0.00 1	0.00 1	1.02 229	0.00 1	0.78 200	0.29 126	0.03 238	0.00 1	0.24 213	0.02 129	4.27 304	0.07 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 349	0.01 126

AnonymousM	0.10 19	0.04 38	0.56 29	0.00 1	0.00 1	1.02 229	0.00 1	0.19 95	0.11 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 117	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

ICVP	0.15 73	0.03 23	1.23 192	0.00 1	0.01 233	1.02 229	0.09 307	0.19 95	0.10 65	0.00 1	0.02 272	0.07 134	0.01 84	0.18 150	0.01 75	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.43 227	0.38 278	1.10 162	0.01 240	0.00 1	1.02 229	0.00 1	1.94 339	0.57 204	0.00 1	0.00 1	0.14 176	0.01 84	3.25 265	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.02 221

EDNetEfficient	2.96 388	0.23 203	19.99 406	0.19 376	0.85 397	1.02 229	2.03 393	0.56 171	5.14 392	8.09 403	1.81 365	0.94 322	4.14 394	3.72 283	10.22 396	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.06 355	0.05 219	0.03 253

UCFNet_RVC	0.20 109	0.32 236	0.88 115	0.00 1	0.00 1	1.02 229	0.00 1	0.20 105	0.29 126	0.01 123	0.00 1	0.34 238	0.02 129	0.81 188	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ACVNet-4b	1.14 347	1.34 393	3.96 373	0.17 370	0.03 298	1.03 235	0.01 213	1.31 265	0.65 347	0.01 123	0.97 355	1.98 368	0.32 304	6.18 368	1.20 331	2.52 404	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.82 392	0.28 385

CAS	0.10 19	0.05 60	0.46 9	0.00 1	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.21 110	0.09 47	0.00 1	0.00 1	0.03 74	0.01 84	0.01 26	0.02 104	0.08 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.16 78	0.52 316	0.86 106	0.01 240	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.09 51	0.52 150	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.02 129	0.00 1	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1

dad	0.17 86	0.54 320	0.82 93	0.00 1	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.02 4	0.23 117	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.01 84	0.63 184	0.11 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

GwcNet-ADL	0.30 170	0.19 182	1.78 265	0.00 1	0.00 1	1.03 235	0.00 1	2.08 346	0.28 122	0.00 1	0.00 1	0.37 251	0.04 202	0.02 67	0.09 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 253

PSMNet-ADL	0.35 198	0.05 60	0.65 39	0.00 1	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.59 178	0.09 47	0.00 1	0.07 296	0.47 270	0.01 84	3.66 280	0.30 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.02 221

TANstereo	0.12 42	0.15 158	0.78 81	0.00 1	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.07 40	0.08 31	0.01 123	0.15 309	0.04 94	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Ntro	0.57 287	1.13 381	2.24 300	0.04 292	0.36 386	1.04 242	0.02 250	0.74 199	0.57 204	0.01 123	0.00 1	0.76 311	0.08 247	3.01 252	0.47 299	0.07 371	0.04 355	0.01 353	0.00 1	0.76 391	0.02 221

ADStereo(finetuned)	0.34 192	0.37 268	2.24 300	0.00 1	0.00 1	1.04 242	0.00 1	1.49 307	0.61 292	0.08 285	0.00 1	0.04 94	0.74 333	0.03 92	0.09 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.05 299

PS-NSSS	0.54 275	0.44 292	0.86 106	0.00 1	0.00 1	1.04 242	0.00 1	2.37 357	0.56 172	0.00 1	0.00 1	0.11 157	0.01 84	5.32 331	0.13 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

LoS	0.14 61	0.07 102	0.66 40	0.02 264	0.00 1	1.05 245	0.01 213	0.07 40	0.57 204	0.01 123	0.01 200	0.16 189	0.04 202	0.04 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1

DCANet-4	0.31 174	0.05 60	2.61 328	0.00 1	0.00 1	1.05 245	0.00 1	1.49 307	0.61 292	0.13 305	0.00 1	0.03 74	0.05 227	0.03 92	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 299

fff	0.28 154	0.37 268	1.20 181	0.00 1	0.01 233	1.05 245	0.00 1	1.48 301	0.61 292	0.13 305	0.00 1	0.04 94	0.60 323	0.02 67	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 299

psmg	0.22 119	0.05 60	0.54 23	0.00 1	0.00 1	1.05 245	0.00 1	1.73 328	0.58 243	0.00 1	0.00 1	0.36 245	0.03 171	0.01 26	0.08 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

csc	0.28 154	0.37 268	1.20 181	0.00 1	0.01 233	1.05 245	0.00 1	1.48 301	0.61 292	0.13 305	0.00 1	0.04 94	0.60 323	0.02 67	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 299

cscssc	0.28 154	0.37 268	1.20 181	0.00 1	0.01 233	1.05 245	0.00 1	1.48 301	0.61 292	0.13 305	0.00 1	0.04 94	0.60 323	0.02 67	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 299

ACVNet	0.20 109	0.14 154	0.96 131	0.01 240	0.00 1	1.05 245	0.11 315	0.19 95	0.60 277	0.01 123	0.01 200	0.71 307	0.00 1	0.05 107	0.10 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.00 1

GANet-RSSM	0.34 192	0.29 228	0.97 137	0.00 1	0.00 1	1.05 245	0.00 1	0.22 112	0.15 96	0.03 238	0.00 1	0.31 232	0.00 1	3.62 277	0.14 226	0.00 1	0.00 1	0.03 378	0.00 1	0.05 219	0.01 126

PMTNet	0.11 33	0.07 102	0.60 36	0.00 1	0.00 1	1.05 245	0.04 278	0.16 85	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.04 94	0.00 1	0.03 92	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

AE-Stereo	0.17 86	0.05 60	0.79 84	0.03 281	0.09 341	1.06 254	0.00 1	0.57 173	0.06 13	0.08 285	0.00 1	0.13 170	0.00 1	0.01 26	0.01 75	0.00 1	0.06 378	0.00 1	0.23 393	0.08 268	0.04 282

ff7	0.11 33	0.18 173	0.52 15	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.09 51	0.09 47	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.03 171	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 363	0.07 251	0.01 126

ffff	0.11 33	0.18 173	0.52 15	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.09 51	0.09 47	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.03 171	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 363	0.07 251	0.01 126

11t	0.11 33	0.18 173	0.52 15	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.09 51	0.09 47	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.03 171	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 363	0.07 251	0.01 126

EKT-Stereo	0.46 235	0.12 142	1.03 144	0.75 394	4.21 411	1.06 254	0.00 1	0.83 211	0.04 9	0.02 211	0.00 1	0.08 140	0.00 1	0.89 193	0.01 75	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.05 352	0.04 202	0.01 126

anonymousdsp	0.11 33	0.18 173	0.58 31	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.08 45	0.09 47	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.04 202	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 368	0.07 251	0.03 253

EGLCR-Stereo	0.15 73	0.05 60	0.47 10	0.07 324	0.03 298	1.06 254	0.01 213	1.06 241	0.12 83	0.16 315	0.00 1	0.00 1	0.02 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

Selective-RAFT	0.13 48	0.04 38	0.51 12	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.04 12	0.57 204	0.00 1	0.00 1	0.06 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 385	0.04 202	0.00 1

MC-Stereo	0.10 19	0.10 119	0.59 34	0.01 240	0.01 233	1.06 254	0.00 1	0.03 6	0.09 47	0.02 211	0.00 1	0.03 74	0.02 129	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.02 329	0.05 219	0.01 126

RCA-Stereo	0.18 96	0.11 133	0.63 37	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	1.48 301	0.07 18	0.07 278	0.00 1	0.02 38	0.05 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.01 126

ccc-4	0.11 33	0.18 173	0.52 15	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.09 51	0.09 47	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.03 171	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 363	0.07 251	0.01 126

IGEV-Stereo	0.11 33	0.18 173	0.58 31	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.08 45	0.09 47	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.04 202	0.03 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 368	0.07 251	0.03 253
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
UDGNet	0.14 61	0.48 302	0.72 46	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.05 18	0.28 122	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.09 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Patchmatch Stereo++	0.13 48	0.04 38	0.73 48	0.05 302	0.01 233	1.06 254	0.08 301	0.06 28	0.56 172	0.01 123	0.00 1	0.05 115	0.00 1	0.01 26	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	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	0.14 61	0.04 38	0.73 48	0.05 302	0.02 277	1.06 254	0.08 301	0.05 18	0.56 172	0.01 123	0.00 1	0.07 134	0.00 1	0.01 26	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 61	0.04 38	0.73 48	0.05 302	0.01 233	1.06 254	0.06 291	0.05 18	0.56 172	0.01 123	0.00 1	0.07 134	0.00 1	0.01 26	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 48	0.04 38	0.73 48	0.05 302	0.02 277	1.06 254	0.07 294	0.06 28	0.56 172	0.01 123	0.00 1	0.03 74	0.00 1	0.01 26	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 61	0.04 38	0.75 65	0.05 302	0.02 277	1.06 254	0.08 301	0.06 28	0.57 204	0.01 123	0.00 1	0.07 134	0.00 1	0.01 26	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

iGMRVC	0.14 61	0.04 38	0.74 57	0.05 302	0.02 277	1.06 254	0.07 294	0.06 28	0.56 172	0.01 123	0.00 1	0.05 115	0.00 1	0.01 26	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

RAFT-RH_RVC	0.96 338	0.13 148	1.35 208	0.02 264	0.05 321	1.06 254	0.00 1	0.06 28	0.55 160	0.01 123	9.57 399	0.10 154	0.00 1	6.00 359	0.30 277	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.02 329	0.01 56	0.00 1

iRAFT	0.13 48	0.04 38	0.73 48	0.05 302	0.01 233	1.06 254	0.08 301	0.06 28	0.56 172	0.01 123	0.00 1	0.05 115	0.00 1	0.01 26	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

RAFT-IKP	0.14 61	0.04 38	0.75 65	0.05 302	0.01 233	1.06 254	0.08 301	0.05 18	0.56 172	0.01 123	0.00 1	0.05 115	0.00 1	0.01 26	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

s12784h	0.21 115	0.05 60	0.81 90	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.02 250	1.36 270	0.56 172	0.01 123	0.34 329	0.02 38	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

GES	0.18 96	0.05 60	0.87 111	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.02 250	0.60 180	0.08 31	0.00 1	0.02 272	0.11 157	0.09 250	0.44 173	0.16 232	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

DCANet	0.25 140	0.37 268	1.20 181	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	1.49 307	0.61 292	0.08 285	0.00 1	0.04 94	0.00 1	0.02 67	0.10 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.05 299

111	0.30 170	0.66 339	1.20 181	0.00 1	0.01 233	1.06 254	0.03 266	1.60 315	0.59 255	0.27 330	0.00 1	0.20 205	0.05 227	0.08 128	0.07 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 251	0.12 362

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 101	0.33 240	0.84 100	0.00 1	0.02 277	1.06 254	0.00 1	0.45 155	0.59 255	0.03 238	0.00 1	0.05 115	0.06 238	0.04 101	0.07 170	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.17 336	0.01 126

CREStereo	0.10 19	0.06 83	0.51 12	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.20 105	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	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
cf-r	0.35 198	0.41 285	1.45 229	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.43 152	0.38 136	0.05 264	0.00 1	0.65 298	0.00 1	2.53 235	0.04 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.02 221

PSMNet-RSSM	0.36 202	0.36 260	0.93 125	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.50 165	0.53 153	0.04 255	0.00 1	0.40 258	0.00 1	3.33 267	0.06 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

GwcNet-RSSM	0.45 231	0.56 328	1.74 263	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.65 188	0.55 160	0.18 318	0.00 1	0.37 251	0.00 1	3.70 282	0.04 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.02 221

NCC-stereo	0.49 249	0.46 296	2.04 286	0.03 281	0.03 298	1.06 254	0.01 213	0.78 200	0.22 112	0.06 272	0.19 313	0.64 296	0.05 227	3.65 278	0.63 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

Abc-Net	0.49 249	0.46 296	2.04 286	0.03 281	0.03 298	1.06 254	0.01 213	0.78 200	0.22 112	0.06 272	0.19 313	0.64 296	0.05 227	3.65 278	0.63 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CFNet	0.56 281	0.50 306	1.58 243	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.01 213	1.08 245	0.57 204	0.00 1	0.01 200	0.12 163	0.01 84	5.87 356	0.19 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 311	0.02 221

BSDual-CNN	0.28 154	0.05 60	0.54 23	0.00 1	0.00 1	1.07 288	0.00 1	2.43 360	0.58 243	0.30 333	0.09 300	0.36 245	0.03 171	0.01 26	0.08 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hknet	0.38 210	0.07 102	1.32 203	0.00 1	0.00 1	1.07 288	0.00 1	2.43 360	0.58 243	0.30 333	0.09 300	0.63 293	0.00 1	0.96 194	0.07 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TRStereo	0.37 207	0.23 203	1.41 223	0.03 281	0.00 1	1.07 288	0.02 250	3.07 383	0.57 204	0.01 123	0.00 1	0.11 157	0.40 310	0.06 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 392	0.01 56	0.08 331

NF-Stereo	0.47 237	0.03 23	0.77 72	0.12 352	0.00 1	1.07 288	0.26 337	0.19 95	0.60 277	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	6.18 368	0.18 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

OCTAStereo	0.47 237	0.03 23	0.77 72	0.12 352	0.00 1	1.07 288	0.26 337	0.19 95	0.60 277	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	6.16 367	0.18 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

PSM-softLoss	0.48 244	0.04 38	1.10 162	0.17 370	0.00 1	1.07 288	0.25 335	0.12 74	0.61 292	0.03 238	0.01 200	0.02 38	0.01 84	6.03 361	0.18 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

KMStereo	0.48 244	0.04 38	1.10 162	0.17 370	0.00 1	1.07 288	0.25 335	0.12 74	0.61 292	0.03 238	0.01 200	0.02 38	0.01 84	6.03 361	0.18 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

ASMatch	0.59 295	0.10 119	1.66 251	0.13 359	0.04 313	1.07 288	0.00 1	0.10 66	0.64 345	0.06 272	0.44 333	0.05 115	0.87 339	6.32 377	0.27 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.00 1	0.00 1

RE-Stereo	0.47 237	0.03 23	0.77 72	0.12 352	0.00 1	1.07 288	0.26 337	0.19 95	0.60 277	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	6.18 368	0.18 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

TVStereo	0.47 237	0.03 23	0.77 72	0.12 352	0.00 1	1.07 288	0.26 337	0.19 95	0.60 277	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	6.18 368	0.18 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.22 119	0.04 38	0.87 111	0.05 302	0.02 277	1.07 288	0.32 348	0.04 12	0.56 172	0.01 123	0.00 1	0.00 1	1.25 355	0.01 26	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.05 299

WCMA_ROB	2.01 373	0.34 244	1.89 274	0.04 292	0.00 1	1.07 288	0.60 373	1.09 246	1.21 376	5.12 392	9.87 400	8.09 393	4.48 395	3.74 285	2.55 355	0.00 1	0.00 1	0.01 353	0.00 1	0.02 132	0.13 364

MSKI-zero shot	0.22 119	0.08 109	1.46 231	0.00 1	0.12 353	1.08 300	0.03 266	0.85 214	0.16 102	0.22 322	0.05 284	0.06 127	0.00 1	0.07 117	0.01 75	0.00 1	0.02 330	0.00 1	0.18 382	0.02 132	0.01 126

Sa-1000	0.31 174	0.26 219	0.93 125	0.00 1	0.18 371	1.08 300	0.01 213	2.59 374	0.56 172	0.00 1	0.09 300	0.03 74	0.00 1	0.18 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 374	0.11 296	0.00 1

IPLGR	0.43 227	0.17 169	2.05 288	0.02 264	0.02 277	1.08 300	0.04 278	1.62 320	0.57 204	0.09 293	0.00 1	0.15 182	0.22 290	2.62 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.00 1

Pruner-Stereo	0.16 78	0.04 38	0.73 48	0.19 376	0.00 1	1.08 300	0.21 329	0.16 85	0.59 255	0.03 238	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 67	0.22 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

CFNet-ft	0.31 174	0.34 244	0.96 131	0.00 1	0.00 1	1.08 300	0.00 1	0.19 95	0.15 96	0.01 123	0.00 1	0.48 272	0.00 1	2.95 250	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.01 353	0.00 1	0.01 56	0.01 126

CC-Net-ROB	0.64 305	0.50 306	1.13 169	0.07 324	0.00 1	1.08 300	0.01 213	2.58 372	0.56 172	0.01 123	0.00 1	0.14 176	0.01 84	5.73 351	0.12 213	0.50 390	0.00 1	0.21 399	0.00 1	0.09 283	0.02 221

TDLM	0.49 249	0.39 281	1.02 142	0.00 1	0.00 1	1.08 300	0.01 213	0.36 140	0.58 243	0.14 312	0.00 1	0.27 223	0.19 282	5.46 339	0.20 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 311	0.01 126

CFNet_RVC	0.31 174	0.34 244	0.96 131	0.00 1	0.00 1	1.08 300	0.00 1	0.19 95	0.15 96	0.01 123	0.00 1	0.48 272	0.00 1	2.95 250	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.01 353	0.00 1	0.01 56	0.01 126

MyStereo06	0.36 202	0.13 148	2.17 297	0.01 240	0.00 1	1.09 308	0.00 1	0.23 113	0.09 47	0.49 350	0.41 332	1.01 328	1.05 345	0.21 154	0.24 265	0.00 1	0.05 368	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.04 282

MyStereo05	0.28 154	0.13 148	2.37 307	0.01 240	0.00 1	1.09 308	0.00 1	1.02 237	0.45 143	0.04 255	0.01 200	0.26 220	0.14 269	0.00 1	0.06 159	0.00 1	0.05 368	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.04 282

SST-Stereo	0.51 263	0.02 7	0.74 57	0.05 302	0.19 375	1.09 308	0.49 367	0.26 122	0.61 292	0.04 255	0.00 1	0.05 115	0.58 320	6.12 364	0.03 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

RAFT_R40	0.49 249	0.03 23	0.74 57	0.05 302	0.15 361	1.09 308	0.32 348	0.27 126	0.59 255	0.02 211	0.03 277	0.07 134	0.30 300	6.12 364	0.11 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

FADNet_RVC	0.60 298	0.83 364	2.50 319	0.00 1	0.00 1	1.09 308	0.00 1	1.29 263	0.50 147	0.02 211	0.05 284	0.26 220	0.03 171	3.17 258	0.25 268	0.21 383	0.26 399	0.08 391	0.28 403	0.53 385	0.55 398

DIP-Stereo	0.22 119	0.10 119	0.77 72	0.00 1	0.00 1	1.09 308	0.00 1	1.68 322	0.57 204	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.07 243	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Any-RAFT	0.17 86	0.04 38	0.93 125	0.00 1	0.00 1	1.10 314	0.00 1	0.99 234	0.03 4	0.01 123	0.00 1	0.21 207	0.00 1	0.07 117	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.26 144	0.34 244	1.11 166	0.02 264	0.27 382	1.10 314	0.00 1	0.70 195	0.56 172	0.00 1	0.00 1	0.07 134	0.01 84	0.36 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 405	0.11 296	0.22 384

SA	0.30 170	0.27 220	0.97 137	0.00 1	0.17 369	1.10 314	0.00 1	2.50 363	0.56 172	0.00 1	0.01 200	0.03 74	0.01 84	0.16 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 375	0.12 303	0.00 1

XX-Stereo	0.57 287	0.15 158	4.26 375	0.08 329	0.03 298	1.10 314	0.00 1	2.55 368	0.11 71	0.11 300	0.00 1	1.43 354	0.01 84	1.34 205	0.00 1	0.00 1	0.04 355	0.00 1	0.16 380	0.03 181	0.01 126

HCRNet	0.32 183	0.10 119	0.81 90	0.00 1	0.00 1	1.10 314	0.00 1	0.39 145	0.59 255	0.01 123	0.01 200	0.06 127	0.03 171	3.24 260	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.02 221

RAFT + AFF	0.60 298	0.75 352	1.04 145	0.00 1	0.00 1	1.10 314	0.06 291	1.45 289	0.57 204	0.02 211	0.00 1	0.18 194	1.43 359	4.80 318	0.15 230	0.00 1	0.17 397	0.00 1	0.00 1	0.27 367	0.08 331

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 237	0.43 289	1.04 145	0.11 348	0.00 1	1.10 314	0.00 1	0.80 205	0.54 156	0.00 1	0.05 284	0.38 254	0.03 171	3.50 273	0.14 226	0.88 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 296	0.20 378

SGM-Forest	0.84 324	0.07 102	0.90 118	0.02 264	0.07 333	1.10 314	0.68 376	2.12 349	0.61 292	1.14 366	0.78 350	1.36 350	0.98 341	5.55 343	1.31 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.06 319
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
IPLG	0.51 263	0.38 278	1.60 245	0.02 264	0.00 1	1.11 322	0.07 294	1.48 301	0.57 204	0.05 264	0.00 1	0.12 163	0.15 274	4.58 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 296	0.00 1

MIPNet	0.34 192	0.35 253	1.56 241	0.02 264	0.00 1	1.11 322	0.09 307	1.57 312	0.65 347	0.11 300	0.05 284	0.18 194	0.19 282	0.74 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.06 239	0.01 126

PFNet+	0.23 126	0.06 83	0.79 84	0.07 324	0.01 233	1.11 322	0.42 362	0.11 70	0.59 255	0.08 285	0.01 200	0.02 38	0.00 1	1.21 200	0.04 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

AAGNet	0.96 338	0.05 60	0.74 57	0.09 334	0.27 382	1.11 322	0.28 344	0.05 18	0.59 255	0.01 123	0.00 1	0.01 7	1.00 342	3.68 281	11.30 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

CRE-IMP	0.16 78	0.03 23	0.75 65	0.05 302	0.01 233	1.11 322	0.34 353	0.04 12	0.56 172	0.02 211	0.00 1	0.12 163	0.00 1	0.01 26	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.08 331

GMM-Stereo	0.18 96	0.02 7	1.37 214	0.08 329	0.00 1	1.11 322	0.13 319	0.09 51	0.60 277	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.10 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.23 126	0.37 268	1.26 194	0.00 1	0.00 1	1.11 322	0.03 266	0.20 105	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.39 256	0.03 171	1.12 198	0.02 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.00 1

TestStereo1	0.20 109	0.30 231	0.84 100	0.00 1	0.16 364	1.12 329	0.01 213	0.69 192	0.57 204	0.00 1	0.05 284	0.04 94	0.01 84	0.09 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 321	0.06 319

SA-5K	0.20 109	0.30 231	0.84 100	0.00 1	0.16 364	1.12 329	0.01 213	0.69 192	0.57 204	0.00 1	0.05 284	0.04 94	0.01 84	0.09 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 321	0.06 319

GrayStereo	0.46 235	0.01 1	0.71 44	0.10 338	0.00 1	1.12 329	2.67 400	0.20 105	0.59 255	0.00 1	0.00 1	0.08 140	3.76 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

Anonymous3	0.19 101	0.07 102	1.33 204	0.00 1	0.00 1	1.12 329	0.00 1	0.56 171	0.56 172	0.01 123	0.00 1	0.06 127	0.00 1	0.01 26	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

DisPM	0.16 78	0.05 60	0.82 93	0.07 324	0.00 1	1.14 333	0.41 360	0.08 45	0.54 156	0.03 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 112	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

HHNet	0.48 244	0.21 188	1.60 245	0.10 338	0.00 1	1.14 333	0.26 337	0.47 159	0.59 255	0.01 123	3.56 372	0.04 94	0.71 329	0.00 1	0.73 317	0.02 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1

GANetREF_RVC	0.54 275	0.70 344	2.06 290	0.00 1	0.00 1	1.14 333	0.00 1	1.61 317	0.58 243	0.00 1	0.01 200	0.29 226	0.04 202	4.21 301	0.06 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.02 221
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
NRIStereo	0.17 86	0.03 23	0.73 48	0.04 292	0.01 233	1.15 336	0.33 352	0.03 6	0.59 255	0.04 255	0.01 200	0.11 157	0.01 84	0.10 135	0.03 120	0.00 1	0.02 330	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.09 344

FTStereo	0.78 318	0.01 1	1.27 198	0.12 352	0.00 1	1.15 336	2.80 401	0.09 51	0.61 292	0.16 315	5.93 382	0.36 245	2.56 377	0.53 176	0.01 75	0.07 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 126	0.04 38	0.76 70	0.10 338	0.00 1	1.15 336	0.02 250	0.27 126	0.65 347	0.01 123	0.54 338	0.04 94	0.71 329	0.27 161	0.07 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

PWCDC_ROB	0.94 336	0.91 370	2.52 322	0.00 1	0.00 1	1.15 336	0.00 1	2.11 347	1.18 375	0.00 1	8.99 394	0.35 242	0.09 250	0.64 185	0.40 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 384	0.03 253

KYRaft	0.21 115	0.03 23	0.74 57	0.04 292	0.00 1	1.16 340	0.12 318	0.08 45	0.60 277	0.01 123	0.30 324	0.03 74	0.77 335	0.37 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

PFNet	0.60 298	0.11 133	2.08 292	0.00 1	0.30 384	1.16 340	0.00 1	0.29 131	0.59 255	0.01 123	0.24 318	0.02 38	0.00 1	6.58 382	0.23 262	0.10 376	0.00 1	0.00 1	0.04 350	0.14 314	0.05 299

RAFT-345	0.49 249	0.04 38	1.26 194	0.10 338	0.07 333	1.16 340	0.19 326	0.14 81	0.57 204	0.00 1	0.01 200	0.09 151	0.01 84	6.00 359	0.20 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

OMP-Stereo	0.66 308	0.33 240	0.72 46	0.18 375	0.06 328	1.17 343	0.00 1	1.45 289	0.59 255	0.12 302	0.60 341	0.50 283	0.00 1	7.09 392	0.26 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1

IIG-Stereo	0.65 306	0.34 244	0.77 72	0.05 302	0.03 298	1.17 343	0.00 1	1.46 299	0.60 277	0.01 123	0.57 339	0.54 289	0.01 84	7.03 391	0.39 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

IRAFT_RVC	0.51 263	0.13 148	1.14 170	0.10 338	0.00 1	1.17 343	0.10 311	0.28 130	0.61 292	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.12 265	6.22 375	0.22 257	0.00 1	0.09 383	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

Dean	2.41 379	1.16 385	3.63 366	0.36 386	0.40 387	1.19 346	0.50 369	7.85 399	8.44 400	1.17 367	8.12 392	7.07 389	1.13 350	4.11 297	1.04 324	0.70 392	0.00 1	0.01 353	0.00 1	1.07 394	0.29 386

PSM-AAD	0.49 249	0.02 7	0.75 65	0.06 320	0.00 1	1.19 346	2.19 395	0.12 74	0.59 255	0.01 123	0.45 334	0.13 170	4.04 390	0.22 155	0.06 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.01 126

ARAFT	0.58 291	0.75 352	2.78 339	0.00 1	0.00 1	1.20 348	0.00 1	2.26 354	0.57 204	0.05 264	0.00 1	0.18 194	0.03 171	3.54 275	0.04 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 343	0.04 282

MyStereo8	0.28 154	0.37 268	2.57 326	0.02 264	0.00 1	1.23 349	0.00 1	0.26 122	0.15 96	0.02 211	0.05 284	0.14 176	0.04 202	0.24 158	0.05 145	0.00 1	0.11 390	0.00 1	0.01 315	0.04 202	0.21 382

RainbowNet	0.61 301	1.13 381	1.83 268	0.10 338	0.04 313	1.23 349	0.07 294	1.74 329	0.57 204	0.01 123	0.02 272	1.14 340	0.25 296	2.29 228	0.48 301	0.61 391	0.05 368	0.00 1	0.00 1	0.47 383	0.20 378

ACVNet_1	1.10 344	1.42 396	4.00 374	0.31 385	0.02 277	1.25 351	0.10 311	1.69 323	0.61 292	0.26 326	0.01 200	4.39 381	1.29 357	4.75 315	0.57 311	0.79 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 373	0.18 375

TransformOpticalFlow	0.85 326	0.27 220	2.72 334	0.30 384	0.03 298	1.25 351	0.05 286	1.53 311	0.61 292	0.28 331	0.38 331	1.27 344	1.54 361	6.53 381	0.22 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

SGM_RVC	1.54 364	0.35 253	1.60 245	0.15 364	0.17 369	1.25 351	0.77 379	1.97 340	0.88 369	4.31 387	2.46 367	4.36 380	2.37 375	6.98 390	1.78 345	0.21 383	0.23 398	0.20 397	0.23 393	0.26 363	0.31 387
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
tt1	0.27 150	0.23 203	1.17 176	0.00 1	0.00 1	1.29 354	0.00 1	1.42 281	0.57 204	0.07 278	0.00 1	0.03 74	0.02 129	0.57 177	0.01 75	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.03 253

ACVNet_2	1.32 355	1.30 391	2.83 340	0.11 348	0.07 333	1.30 355	0.18 323	2.29 356	0.75 363	0.26 326	3.44 371	6.65 388	0.16 276	5.12 327	1.08 327	0.13 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 378	0.32 388

ACVNet-DCA	0.25 140	0.22 194	1.20 181	0.00 1	0.00 1	1.31 356	0.00 1	0.95 227	0.55 160	0.07 278	0.00 1	0.03 74	0.02 129	0.59 180	0.01 75	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

xx1	0.28 154	0.22 194	1.20 181	0.00 1	0.00 1	1.31 356	0.00 1	1.41 278	0.69 355	0.07 278	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.59 180	0.01 75	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

1test111	0.28 154	0.22 194	1.20 181	0.00 1	0.00 1	1.31 356	0.00 1	0.95 227	0.55 160	0.07 278	0.00 1	0.03 74	0.02 129	1.23 202	0.00 1	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

cc1	0.28 154	0.22 194	1.20 181	0.00 1	0.00 1	1.31 356	0.00 1	1.41 278	0.69 355	0.07 278	0.00 1	0.03 74	0.02 129	0.59 180	0.01 75	0.00 1	0.01 300	0.00 1	0.00 1	0.08 268	0.04 282

ADCP+	1.36 357	0.76 357	6.73 388	0.01 240	0.02 277	1.32 360	0.80 383	0.81 207	0.72 359	0.01 123	0.01 200	0.96 324	1.05 345	0.33 163	13.50 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.02 221

CBMV_ROB	0.84 324	0.06 83	1.73 259	0.00 1	0.00 1	1.37 361	0.47 363	2.57 370	0.58 243	2.13 379	0.76 347	1.06 332	1.38 358	4.04 294	0.54 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.05 299

DPSNet	1.25 354	0.28 224	5.34 384	0.28 383	0.07 333	1.50 362	0.00 1	3.53 386	0.69 355	0.03 238	0.00 1	0.45 268	2.10 372	5.67 348	4.61 371	0.02 358	0.04 355	0.00 1	0.02 329	0.23 357	0.09 344

ELAS_RVC	2.84 387	0.34 244	3.86 371	0.05 302	0.05 321	1.52 363	5.02 407	1.93 338	5.28 393	7.10 400	6.96 385	6.26 385	8.34 401	4.96 322	4.90 374	0.00 1	0.04 355	0.01 353	0.01 315	0.10 290	0.09 344
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	2.61 382	0.65 337	2.71 333	0.02 264	0.02 277	1.55 364	0.94 386	3.02 381	1.29 378	11.21 406	7.34 386	11.54 397	2.74 379	6.34 378	2.43 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 368	0.03 253
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
PDISCO_ROB	0.56 281	0.57 329	2.07 291	0.17 370	0.00 1	1.56 365	0.01 213	2.27 355	0.51 149	0.08 285	0.01 200	0.74 309	0.28 299	2.37 229	0.13 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 375	0.00 1

DGSMNet	1.21 353	0.37 268	3.02 347	0.71 393	1.33 405	1.61 366	3.53 403	1.45 289	0.33 131	0.00 1	0.79 351	0.48 272	0.24 294	3.22 259	0.53 305	0.98 399	1.21 411	1.35 408	1.09 410	1.03 393	0.92 402

SAMSARA	1.01 340	0.70 344	3.29 356	0.20 379	0.06 328	1.65 367	0.05 286	0.48 161	0.53 153	2.91 385	0.68 344	2.97 376	1.08 347	3.89 287	1.54 341	0.00 1	0.04 355	0.00 1	0.02 329	0.05 219	0.03 253

HBP-ISP	0.80 320	0.70 344	2.86 341	0.02 264	0.01 233	1.67 368	0.48 365	2.63 376	0.56 172	1.11 365	0.06 293	0.50 283	0.74 333	4.60 312	0.09 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.03 253

ADCMid	1.38 358	0.90 369	6.15 386	0.04 292	0.03 298	1.67 368	0.18 323	1.13 253	0.93 372	0.89 359	0.58 340	0.86 318	0.71 329	1.03 195	11.96 400	0.01 344	0.00 1	0.29 400	0.08 361	0.17 336	0.03 253

FCDSN-DC	2.66 383	0.08 109	1.65 250	0.00 1	0.00 1	1.73 370	0.37 356	1.64 321	1.35 379	8.08 402	11.18 404	11.78 398	7.59 400	4.76 316	2.80 356	0.02 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.05 299
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
G-Net	1.20 351	0.28 224	2.96 345	0.05 302	0.49 390	1.73 370	0.48 365	0.23 113	0.35 133	1.35 371	9.14 395	2.33 374	0.81 337	2.40 232	1.15 329	0.01 344	0.03 340	0.02 369	0.09 362	0.07 251	0.05 299

AnyNet_C32	1.44 361	1.47 397	6.09 385	0.12 352	0.19 375	1.74 372	1.11 387	0.84 212	0.56 172	1.30 370	0.46 336	0.21 207	0.59 322	2.74 241	11.09 397	0.02 358	0.00 1	0.06 388	0.00 1	0.16 329	0.05 299

LVE	2.75 384	1.12 379	2.30 302	0.46 387	0.45 388	1.87 373	0.06 291	7.19 398	9.72 401	0.03 238	11.08 403	9.01 394	1.26 356	6.93 389	0.91 322	1.86 400	0.16 396	0.04 385	0.24 398	0.22 353	0.13 364

BUS	0.33 185	0.05 60	0.54 23	0.00 1	0.00 1	1.87 373	0.00 1	2.43 360	0.58 243	0.30 333	0.09 300	0.65 298	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NINENet	0.45 231	0.09 115	0.81 90	0.06 320	0.00 1	1.87 373	0.00 1	2.69 378	0.56 172	0.00 1	0.00 1	0.65 298	0.00 1	2.15 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.00 1

MADNet+	4.65 395	2.70 410	46.68 413	0.01 240	0.02 277	2.06 376	0.03 266	3.17 385	1.07 374	0.02 211	0.01 200	1.84 364	0.31 303	21.62 411	13.04 402	0.00 1	0.03 340	0.00 1	0.00 1	0.20 349	0.19 377

ADCL	1.52 363	0.44 292	4.70 382	0.07 324	0.03 298	2.21 377	2.35 398	0.92 223	0.80 367	1.57 374	1.11 356	1.25 341	1.55 362	1.77 211	11.53 399	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 290	0.01 126

SGM+DAISY	2.38 377	0.98 372	4.37 377	0.48 388	0.33 385	2.24 378	1.94 392	1.16 255	1.47 381	6.62 398	5.89 381	5.77 384	5.09 397	5.76 353	4.39 368	0.16 380	0.15 395	0.06 388	0.14 375	0.26 363	0.40 390

AnyNet_C01	2.33 376	2.14 406	18.59 405	0.15 364	0.18 371	2.43 379	2.34 397	1.29 263	1.24 377	1.03 362	0.83 353	1.25 341	0.78 336	3.75 286	10.06 393	0.05 368	0.00 1	0.07 390	0.00 1	0.30 371	0.12 362

ADCPNet	1.44 361	0.55 326	7.88 392	0.01 240	0.19 375	2.78 380	0.27 342	0.90 219	0.38 136	0.04 255	0.02 272	1.43 354	1.81 365	2.22 226	9.08 392	0.00 1	0.47 406	0.00 1	0.64 409	0.04 202	0.15 368

SANet	1.99 372	0.71 348	3.37 358	0.03 281	0.03 298	2.85 381	0.85 384	2.42 359	8.33 399	1.55 373	4.13 374	4.29 379	3.23 383	5.39 337	2.47 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 239	0.06 319

IMH-64-1	1.98 370	0.88 365	1.46 231	1.92 401	0.54 391	2.90 382	1.64 388	5.24 391	0.91 370	0.97 360	4.83 377	2.10 370	2.00 369	5.33 332	2.83 357	3.56 406	0.04 355	0.02 369	0.00 1	1.90 397	0.50 395

IMH-64	1.98 370	0.88 365	1.46 231	1.92 401	0.54 391	2.90 382	1.64 388	5.24 391	0.91 370	0.97 360	4.83 377	2.10 370	2.00 369	5.33 332	2.83 357	3.56 406	0.04 355	0.02 369	0.00 1	1.90 397	0.50 395

PWCK	2.44 380	1.65 398	7.31 391	0.22 380	0.02 277	3.12 384	4.74 406	3.06 382	3.48 389	0.72 354	4.42 375	3.40 377	1.67 364	9.06 401	3.36 361	0.39 389	0.01 300	0.00 1	0.00 1	2.19 401	0.08 331

FC-DCNN	3.42 389	0.11 133	2.03 284	0.00 1	0.00 1	3.18 385	0.60 373	3.13 384	2.98 387	11.40 407	12.28 406	13.93 403	8.68 403	5.70 349	4.27 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.06 319

LE_ROB	9.96 409	0.54 320	9.62 396	1.40 400	1.24 404	3.29 386	4.64 405	4.31 389	43.01 415	51.54 415	13.34 409	14.15 404	24.60 413	6.66 387	20.28 412	0.04 366	0.05 368	0.12 396	0.20 386	0.07 251	0.09 344

SDNR	1.15 349	0.21 188	3.21 354	0.01 240	0.01 233	3.30 387	0.01 213	2.55 368	0.75 363	1.80 376	1.49 363	1.40 352	0.20 287	7.24 393	0.68 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.04 282

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 350	2.03 404	4.57 381	0.02 264	0.04 313	3.52 388	0.27 342	1.80 332	0.58 243	0.22 322	0.28 322	1.38 351	0.02 129	6.08 363	0.42 292	0.14 379	0.68 408	0.01 353	0.26 401	0.39 380	0.47 392

WAO-6	2.38 377	0.69 342	1.93 280	0.00 1	0.00 1	3.94 389	0.29 346	5.62 393	7.23 397	0.34 339	6.76 384	7.73 392	1.96 368	5.88 357	5.07 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 321	0.03 253

RTS	4.10 391	1.68 399	43.40 411	0.09 334	0.02 277	3.95 390	0.00 1	1.61 317	0.61 292	1.09 363	0.01 200	1.97 366	0.22 290	16.87 406	10.15 394	0.00 1	0.09 383	0.00 1	0.00 1	0.20 349	0.05 299

RTSA	4.10 391	1.68 399	43.40 411	0.09 334	0.02 277	3.95 390	0.00 1	1.61 317	0.61 292	1.09 363	0.01 200	1.97 366	0.22 290	16.87 406	10.15 394	0.00 1	0.09 383	0.00 1	0.00 1	0.20 349	0.05 299

WAO-7	2.46 381	0.92 371	1.85 271	0.03 281	0.05 321	4.73 392	0.54 372	5.67 394	4.50 391	1.49 372	7.64 390	5.52 383	2.69 378	8.48 397	4.51 369	0.00 1	0.00 1	0.33 401	0.02 329	0.19 343	0.06 319

MSMD_ROB	2.04 374	0.40 283	2.13 293	0.00 1	0.00 1	4.88 393	0.22 332	0.93 224	1.82 384	5.71 395	7.79 391	7.39 391	3.72 387	4.62 314	1.22 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

notaker	4.30 393	1.28 389	3.70 367	3.71 409	0.90 399	4.91 394	0.39 359	6.90 397	1.96 385	5.39 394	11.82 405	16.90 407	3.75 388	7.59 394	5.65 377	5.23 410	0.01 300	0.10 393	0.06 355	4.57 406	1.22 405

IMH	2.83 386	1.28 389	1.89 274	1.96 404	0.60 393	5.22 395	0.24 333	6.28 396	4.13 390	1.90 378	7.52 389	6.39 386	3.40 384	6.59 383	2.53 354	3.92 408	0.12 391	0.05 386	0.00 1	2.06 399	0.47 392

KSHMR	3.68 390	1.11 378	3.06 349	2.84 406	1.78 406	5.33 396	0.41 360	8.64 401	14.09 403	1.85 377	9.32 397	7.19 390	1.93 366	5.45 338	2.30 351	1.95 401	0.41 405	0.50 404	0.21 390	3.53 404	1.76 407

MDST_ROB	1.54 364	0.06 83	3.42 360	0.14 361	0.16 364	5.42 397	0.32 348	4.33 390	0.61 292	6.08 397	1.25 360	1.04 331	1.16 353	5.81 355	0.83 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 56	0.11 353

LRCNet_RVC	55.44 417	60.56 421	57.70 414	66.68 421	44.91 416	6.22 398	0.00 1	52.80 415	1.37 380	70.44 416	81.09 419	67.07 415	55.41 415	51.59 416	46.24 415	90.66 425	41.89 420	90.95 426	90.04 422	64.32 421	68.75 421

ELAS	2.75 384	0.35 253	2.67 331	0.05 302	0.04 313	6.72 399	1.83 391	2.84 380	3.38 388	8.25 404	9.14 395	3.95 378	6.15 399	3.73 284	5.70 378	0.00 1	0.04 355	0.01 353	0.01 315	0.10 290	0.08 331
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DPSimNet_ROB	7.90 405	5.46 412	13.55 402	3.66 408	5.16 413	7.26 400	9.60 412	6.11 395	7.46 398	13.33 408	9.50 398	11.03 395	11.89 408	10.08 404	12.35 401	4.36 409	5.55 414	5.35 414	5.34 413	4.96 407	5.98 414

HanzoNet	12.77 411	4.55 411	11.74 401	5.35 413	2.79 409	7.59 401	0.66 375	12.97 410	20.40 407	25.99 412	28.61 414	34.05 412	25.08 414	25.93 415	14.98 408	10.77 414	3.91 413	3.00 412	3.73 412	8.16 413	5.15 412

ktn	4.96 396	1.21 386	2.41 311	3.20 407	1.02 400	8.36 402	2.08 394	9.00 403	17.02 404	5.18 393	12.71 407	13.69 401	3.51 386	8.05 396	3.68 364	5.30 411	0.02 330	0.00 1	0.00 1	2.14 400	0.55 398

UNDER WATER	6.24 401	0.99 373	8.13 394	4.62 412	2.68 408	8.66 403	0.77 379	8.37 400	22.50 410	4.55 388	6.36 383	15.93 406	8.89 404	8.99 400	8.85 391	3.25 405	0.04 355	1.36 409	0.02 329	6.24 411	3.56 410

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 367	1.81 401	3.81 369	0.01 240	0.02 277	12.12 404	0.50 369	2.74 379	0.71 358	0.07 278	0.20 315	2.17 372	0.15 274	6.82 388	1.19 330	0.74 393	0.80 410	0.20 397	0.27 402	0.73 390	0.70 400

WAO-8	5.13 398	1.91 402	2.34 304	0.60 391	0.10 345	12.98 405	0.34 353	11.65 406	24.58 411	4.87 389	10.60 402	13.32 399	4.10 392	8.85 398	3.55 362	0.75 394	0.32 401	0.71 406	0.12 372	0.70 388	0.11 353

Venus	5.12 397	1.91 402	2.34 304	0.60 391	0.10 345	12.98 405	0.34 353	11.65 406	24.58 411	4.87 389	10.54 401	13.32 399	4.10 392	8.85 398	3.55 362	0.75 394	0.32 401	0.71 406	0.12 372	0.70 388	0.11 353

MANE	9.96 409	0.69 342	2.88 344	1.22 397	0.61 394	13.15 407	3.46 402	15.62 413	22.27 409	22.74 411	30.00 415	29.74 411	23.22 411	17.17 408	13.78 405	0.29 387	0.56 407	0.09 392	0.61 408	0.15 321	1.00 404

MADNet++	9.87 408	2.12 405	7.11 390	7.99 414	4.58 412	14.38 408	6.90 411	9.23 404	5.88 394	16.88 409	17.47 412	11.07 396	15.72 409	24.26 412	19.76 411	8.52 412	6.39 415	4.85 413	2.69 411	5.96 409	5.73 413

SGM-ForestM	8.89 407	0.68 341	3.61 364	0.57 390	0.18 371	14.89 409	5.99 410	9.62 405	10.59 402	20.43 410	17.16 411	39.22 413	20.29 410	20.63 410	13.19 403	0.04 366	0.14 393	0.00 1	0.07 358	0.15 321	0.36 389

UNDER WATER-64	6.84 403	1.25 388	9.68 397	4.53 411	3.53 410	16.61 410	1.79 390	8.72 402	22.23 408	5.11 391	5.07 379	17.34 408	10.14 406	9.19 402	8.21 389	2.00 403	0.03 340	1.52 410	0.11 368	6.09 410	3.62 411

TorneroNet-64	6.39 402	1.31 392	2.23 299	1.99 405	0.65 395	18.82 411	0.28 344	11.98 408	26.18 413	5.99 396	12.75 408	19.37 410	4.08 391	9.94 403	5.95 384	0.89 398	0.00 1	0.11 394	0.00 1	3.44 403	1.81 408

TorneroNet	6.97 404	1.37 394	2.22 298	1.95 403	1.12 402	19.47 412	0.47 363	13.04 411	26.32 414	7.90 401	17.10 410	17.67 409	4.62 396	10.46 405	7.94 386	1.98 402	0.03 340	0.11 394	0.00 1	4.15 405	1.49 406

JetBlue	5.71 399	2.18 407	16.18 403	0.00 1	2.13 407	29.20 413	14.20 414	3.90 388	0.74 361	0.71 353	2.30 366	6.42 387	5.97 398	17.84 409	8.74 390	0.09 375	0.01 300	0.00 1	0.00 1	2.62 402	0.96 403

BEATNet-Init1	14.52 413	6.56 413	34.32 409	1.10 396	1.02 400	31.53 414	11.99 413	15.58 412	17.42 405	30.17 413	27.03 413	43.14 414	24.36 412	24.41 413	18.27 410	0.27 386	0.32 401	0.36 402	0.46 406	1.26 395	0.76 401

JetRed	13.51 412	18.77 415	42.38 410	1.28 398	1.18 403	54.67 415	25.60 415	12.87 409	6.75 396	8.50 405	8.61 393	13.77 402	10.87 407	24.50 414	30.67 413	0.24 385	0.68 408	0.53 405	0.02 329	5.93 408	2.43 409

SPstereo	50.33 416	10.80 414	21.19 407	11.76 415	9.23 414	66.15 416	76.05 417	100.00 426	100.00 427	95.98 424	93.33 421	100.00 427	93.15 422	90.92 423	72.10 416	9.41 413	8.60 416	19.85 416	14.84 416	6.36 412	6.89 415

HaxPig	95.46 428	97.61 428	87.80 421	97.80 434	99.17 434	77.55 417	75.28 416	96.76 424	99.61 422	99.97 426	99.97 424	99.62 426	99.97 425	91.02 424	87.28 422	99.98 435	99.98 430	99.98 429	99.99 429	99.97 434	99.97 435

PML	71.49 421	88.65 427	73.56 415	82.49 423	75.59 420	85.39 418	79.41 419	71.62 419	87.17 419	90.48 422	85.96 420	90.50 422	60.21 416	91.76 426	73.85 417	96.01 432	2.36 412	86.79 425	6.59 414	83.59 424	17.83 417

MEDIAN_ROB	93.37 425	98.75 429	96.05 423	90.90 426	90.53 427	85.63 419	76.45 418	92.03 421	89.53 420	95.05 423	94.99 422	96.02 423	93.85 423	90.36 422	87.21 421	98.36 433	95.79 422	99.61 428	98.77 426	98.80 433	98.72 433

xxxxx1	63.71 418	58.10 418	78.65 417	43.63 416	48.97 417	92.61 420	92.18 421	60.44 416	69.38 416	73.77 419	76.42 416	77.82 418	76.45 417	72.33 417	77.46 418	35.89 418	37.06 417	48.26 419	62.63 418	48.72 418	43.44 418

tt_ll	63.71 418	58.10 418	78.65 417	43.63 416	48.97 417	92.61 420	92.18 421	60.44 416	69.38 416	73.77 419	76.42 416	77.82 418	76.45 417	72.33 417	77.46 418	35.89 418	37.06 417	48.26 419	62.63 418	48.72 418	43.44 418

ff	63.71 418	58.10 418	78.65 417	43.63 416	48.97 417	92.61 420	92.18 421	60.44 416	69.38 416	73.77 419	76.42 416	77.82 418	76.45 417	72.33 417	77.46 418	35.89 418	37.06 417	48.26 419	62.63 418	48.72 418	43.44 418

AVERAGE_ROB	98.45 430	99.13 430	95.46 422	100.00 436	100.00 436	93.36 423	81.95 420	100.00 426	99.97 424	100.00 427	100.00 425	100.00 427	100.00 426	99.72 428	99.40 425	100.00 436	100.00 432	100.00 430	100.00 430	100.00 435	100.00 436

test_example2	97.61 429	99.96 431	99.93 426	99.83 435	99.97 435	98.84 424	99.76 424	91.98 420	100.00 427	100.00 427	100.00 425	89.18 421	86.51 420	99.29 427	96.54 423	99.97 434	99.55 428	92.92 427	98.06 425	100.00 435	99.95 434

DPSMNet_ROB	81.54 423	60.77 423	99.95 427	61.42 420	87.05 425	99.11 425	100.00 425	95.93 423	99.99 425	73.11 418	100.00 425	70.84 417	100.00 426	77.43 421	99.98 427	35.39 417	97.54 427	35.21 418	99.89 427	46.30 417	90.94 424

DGTPSM_ROB	81.49 422	60.74 422	99.95 427	61.20 419	86.99 424	99.11 425	100.00 425	95.92 422	99.99 425	73.08 417	100.00 425	70.81 416	100.00 426	77.39 420	99.98 427	35.10 416	97.48 426	35.12 417	99.89 427	46.16 416	90.85 423

MyStereo03	99.18 434	100.00 433	100.00 429	96.47 430	98.78 430	100.00 427	100.00 425	100.00 426	100.00 427	100.00 427	100.00 425	100.00 427	100.00 426	100.00 429	100.00 429	93.73 428	100.00 432	100.00 430	100.00 430	96.63 429	97.99 429

MyStereo02	99.18 434	100.00 433	100.00 429	96.47 430	98.78 430	100.00 427	100.00 425	100.00 426	100.00 427	100.00 427	100.00 425	100.00 427	100.00 426	100.00 429	100.00 429	93.73 428	100.00 432	100.00 430	100.00 430	96.63 429	97.99 429

MyStereo	99.18 434	100.00 433	100.00 429	96.47 430	98.78 430	100.00 427	100.00 425	100.00 426	100.00 427	100.00 427	100.00 425	100.00 427	100.00 426	100.00 429	100.00 429	93.73 428	100.00 432	100.00 430	100.00 430	96.63 429	97.99 429

Selective-RAFT-Error	99.17 433	100.00 433	100.00 429	96.65 433	98.79 433	100.00 427	100.00 425	100.00 426	100.00 427	100.00 427	100.00 425	100.00 427	100.00 426	100.00 429	100.00 429	93.64 426	100.00 432	100.00 430	100.00 430	96.25 427	98.10 432

Anonymous_1	89.88 424	75.38 424	97.81 424	74.49 422	78.39 421	100.00 427	100.00 425	98.09 425	99.76 423	96.82 425	99.37 423	97.66 424	99.77 424	91.14 425	98.89 424	81.73 421	97.25 423	59.96 422	85.38 421	77.37 423	88.27 422

tt	48.25 415	0.05 60	28.22 408	1.29 399	0.00 1	100.00 427	100.00 425	100.00 426	97.19 421	0.08 285	0.00 1	97.99 425	86.70 421	2.26 227	99.92 426	83.66 422	94.83 421	16.47 415	21.27 417	35.05 415	0.01 126

CasAABBNet	99.15 432	100.00 433	100.00 429	96.37 429	98.76 429	100.00 427	100.00 425	100.00 426	100.00 427	100.00 427	100.00 425	100.00 427	100.00 426	100.00 429	100.00 429	93.65 427	99.99 431	100.00 430	100.00 430	96.27 428	97.93 428

LSM0	99.11 431	99.97 432	100.00 429	95.93 427	98.59 428	100.00 427	100.00 425	100.00 426	100.00 427	100.00 427	100.00 425	100.00 427	100.00 426	100.00 429	100.00 429	93.89 431	99.97 429	100.00 430	100.00 430	96.64 432	97.25 427

DPSM_ROB	94.00 426	79.32 425	100.00 429	83.19 424	85.69 422	100.00 427	100.00 425	100.00 426	100.00 427	100.00 427	100.00 425	100.00 427	100.00 426	100.00 429	100.00 429	89.53 423	97.42 424	74.97 423	95.13 423	83.79 425	90.98 425

DPSM	94.00 426	79.32 425	100.00 429	83.19 424	85.69 422	100.00 427	100.00 425	100.00 426	100.00 427	100.00 427	100.00 425	100.00 427	100.00 426	100.00 429	100.00 429	89.53 423	97.42 424	74.97 423	95.13 423	83.79 425	90.98 425

ASD4		42.77 416

Low-res two-view benchmark