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

riskmin	1.88 61	0.15 1	2.11 40	1.38 162	0.88 200	2.40 69	0.04 8	5.93 118	6.10 173	2.25 45	1.34 20	6.06 204	5.08 253	2.78 51	1.01 96	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.06 140

Selective-IGEV	1.23 22	0.18 2	1.13 2	0.07 9	0.17 68	2.38 68	0.54 125	6.10 123	2.51 17	0.41 16	3.20 52	0.26 14	0.29 8	6.94 158	0.16 1	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.11 283	0.04 78	0.10 194

EGLCR-Stereo	1.04 9	0.20 3	2.00 25	1.14 141	0.16 63	2.50 74	0.11 27	4.96 65	2.61 20	0.79 26	0.07 1	1.46 57	0.37 18	3.96 72	0.23 2	0.01 141	0.05 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 153

PSM-AAD	3.33 194	0.20 3	1.47 5	0.73 90	0.54 169	2.55 80	6.19 330	4.97 66	3.27 59	10.92 314	11.92 254	2.95 91	9.59 330	7.90 207	0.82 66	0.01 141	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.04 78	2.47 364

GrayStereo	3.74 221	0.20 3	1.94 20	1.55 183	0.60 173	3.12 148	8.22 352	5.76 111	3.32 61	10.40 303	16.66 302	5.81 200	8.60 317	6.57 145	1.37 123	0.01 141	0.00 1	0.01 252	0.63 355	0.02 22	0.04 101

knoymous	1.36 30	0.21 6	1.68 10	0.20 32	0.49 164	1.58 24	0.11 27	5.15 76	2.40 14	4.62 90	1.77 29	4.56 156	0.45 30	3.23 57	0.63 37	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.01 15

test-3	1.86 57	0.21 6	2.46 58	1.03 124	0.22 99	1.38 13	0.83 187	4.65 55	5.04 134	7.26 207	1.78 30	4.10 138	0.41 27	6.53 144	0.76 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 330	0.18 239	0.14 229

test_1	1.85 56	0.21 6	2.45 56	1.02 122	0.22 99	1.37 12	0.82 183	4.66 56	5.06 135	7.02 191	1.73 27	4.09 136	0.41 27	6.51 142	0.76 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 330	0.18 239	0.14 229

test_3	1.88 61	0.22 9	2.75 86	0.96 117	0.22 99	1.28 10	0.77 177	4.62 51	5.87 161	6.55 174	1.84 32	4.28 148	0.45 30	6.48 139	0.76 58	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.28 329	0.17 229	0.14 229

ttt	3.86 233	0.23 10	2.34 52	2.22 272	1.68 252	4.36 215	0.28 73	12.45 289	11.09 291	6.90 188	11.85 253	4.08 135	3.28 167	8.47 246	7.85 295	0.06 274	0.04 226	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.03 66

Any-RAFT	2.18 93	0.25 11	1.94 20	1.37 161	0.80 194	5.01 233	0.56 130	8.51 189	5.58 154	4.01 78	4.85 85	5.44 186	2.26 132	2.45 48	0.35 7	0.00 1	0.15 312	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.02 37

CAS	2.24 96	0.25 11	1.86 13	11.21 380	3.86 339	1.67 28	0.02 6	3.87 22	2.67 22	0.41 16	1.63 26	0.24 13	0.27 5	1.50 18	0.74 52	9.43 387	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.01 7	5.21 375

11t1	1.62 38	0.26 13	2.53 63	2.37 289	0.24 103	2.58 86	0.06 13	6.66 150	3.00 42	3.40 69	3.01 48	1.14 49	1.94 119	4.18 78	0.91 83	0.01 141	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.03 66

GMM-Stereo	3.32 192	0.27 14	2.52 62	0.82 96	0.48 161	2.27 60	4.91 318	5.06 72	3.08 47	7.06 195	16.72 303	6.21 208	3.70 189	7.60 189	1.16 109	0.04 253	0.00 1	0.00 1	0.04 256	0.10 165	4.45 370

x	1.73 43	0.28 15	2.49 61	1.91 230	0.17 68	2.10 51	0.83 187	8.74 200	3.55 73	3.28 64	2.12 38	3.10 101	1.96 120	2.90 52	1.12 103	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.03 66

mmm	2.50 131	0.29 16	3.22 134	1.98 239	0.32 128	3.72 187	0.12 33	9.45 216	4.05 97	5.84 125	10.80 235	2.47 80	2.86 157	4.07 76	0.75 56	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.01 207	0.03 58	0.02 37

AEACV	0.80 2	0.29 16	1.70 11	0.96 117	0.24 103	2.03 47	0.88 199	3.50 12	0.88 1	0.34 6	0.20 4	0.29 18	2.01 122	1.77 30	0.33 5	0.00 1	0.03 206	0.00 1	0.29 330	0.10 165	0.09 175

GLC_STEREO	0.75 1	0.29 16	1.19 3	0.55 77	0.01 1	1.98 45	0.57 138	3.07 4	3.02 44	0.90 28	1.48 22	0.19 1	0.40 21	0.93 3	0.36 8	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.02 37

Prome-Stereo	3.65 215	0.29 16	1.92 17	0.91 104	0.49 164	2.07 49	4.75 316	4.41 39	3.23 57	9.32 278	20.63 331	4.06 134	7.19 294	7.70 195	1.17 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 99	4.72 374

1111x	4.25 260	0.30 20	4.31 206	1.47 174	0.37 136	5.10 234	0.32 84	12.86 302	9.82 266	6.01 137	9.73 213	8.78 260	5.97 273	9.43 289	10.39 332	0.06 274	0.03 206	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.04 101

qqq	1.93 69	0.30 20	2.96 110	1.40 165	0.05 9	1.96 44	0.39 94	8.45 185	3.33 62	3.06 59	3.84 64	4.67 159	2.70 146	4.40 80	0.96 89	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.03 66

s12784h	1.89 64	0.30 20	2.57 67	0.11 17	0.09 33	4.18 209	0.13 40	6.61 148	7.44 212	3.62 73	4.28 73	0.59 40	0.81 52	6.61 146	0.46 20	0.01 141	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.00 1

DualNet	3.35 197	0.31 23	3.97 184	1.34 154	0.98 211	2.80 112	0.48 109	4.53 45	10.19 273	6.29 163	9.23 195	5.59 189	3.72 194	8.00 210	9.35 320	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.10 165	0.04 101

ffm	2.90 161	0.31 23	3.97 184	1.34 154	0.98 211	2.80 112	0.48 109	4.53 45	10.19 273	6.29 163	9.23 195	5.59 189	3.72 194	8.00 210	0.46 20	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.10 165	0.04 101

ff1	3.45 207	0.31 23	3.97 184	1.34 154	0.98 211	2.80 112	0.48 109	4.53 45	10.19 273	6.29 163	9.23 195	5.59 189	3.72 194	10.11 299	9.35 320	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.10 165	0.04 101

mmx	3.86 233	0.31 23	3.97 184	1.34 154	0.98 211	2.80 112	0.48 109	12.18 285	10.66 286	6.29 163	9.23 195	5.59 189	3.72 194	10.11 299	9.35 320	0.05 264	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 101

xxx	3.86 233	0.31 23	3.98 189	1.34 154	0.98 211	2.80 112	0.48 109	12.18 285	10.66 286	6.29 163	9.23 195	5.59 189	3.72 194	10.11 299	9.35 320	0.05 264	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 101

PFNet+	2.35 112	0.31 23	3.69 166	0.79 94	0.17 68	3.15 152	0.75 174	4.52 44	6.30 182	7.90 233	6.34 134	2.53 81	1.18 77	7.72 198	1.62 143	0.03 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 66

KYRaft	3.59 212	0.31 23	1.84 12	0.76 93	0.46 154	2.29 61	4.04 300	4.75 57	3.25 58	8.93 269	19.47 324	6.62 218	5.07 252	7.79 202	0.71 49	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.01 207	0.04 78	5.38 377

SST-Stereo	2.75 148	0.31 23	2.78 92	1.33 152	0.33 131	3.99 204	0.82 183	5.60 106	3.93 86	10.92 314	6.19 125	5.00 172	4.23 216	8.66 256	0.74 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.03 66

xxxx	4.51 270	0.31 23	2.77 90	1.69 202	0.47 160	7.74 286	0.07 17	14.04 318	7.91 226	5.82 124	8.97 191	9.34 264	3.41 177	7.33 177	20.24 365	0.05 264	0.03 206	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 101

AE-Stereo	1.44 33	0.32 32	2.69 77	1.58 188	0.20 93	2.24 58	0.59 140	6.01 119	5.70 157	1.18 37	3.17 51	1.02 47	0.78 50	1.73 26	0.83 67	0.02 210	0.18 326	0.00 1	0.29 330	0.11 182	0.07 153

CASnet	0.98 6	0.32 32	1.62 7	0.65 86	0.07 21	2.11 52	0.14 46	3.50 12	4.03 93	3.77 75	1.41 21	0.31 22	0.29 8	0.80 2	0.57 33	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.01 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-RAFT	1.69 40	0.32 32	3.29 138	0.92 108	0.18 80	3.89 199	0.06 13	4.22 31	4.00 90	1.47 38	1.98 34	3.07 100	2.81 153	6.35 131	0.89 81	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.21 312	0.05 99	0.00 1

DisPM	2.43 120	0.32 32	3.04 120	1.76 212	0.18 80	3.46 161	0.65 152	5.13 73	4.88 131	8.59 256	7.04 153	2.84 88	1.03 64	8.85 268	0.83 67	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 37

BUS	2.49 128	0.32 32	3.05 125	0.46 69	0.46 154	7.12 271	0.50 120	9.05 204	4.69 123	6.11 145	6.15 122	5.29 180	0.83 53	3.91 68	1.77 153	0.01 141	0.03 206	0.03 297	0.00 1	0.04 78	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 141	0.32 32	3.05 125	0.46 69	0.46 154	7.13 273	1.63 246	9.05 204	4.69 123	6.11 145	6.15 122	6.26 209	2.54 140	3.91 68	1.91 162	0.01 141	0.03 206	0.03 297	0.00 1	0.04 78	0.00 1

psmg	3.10 176	0.32 32	3.05 125	0.54 74	0.46 154	8.68 294	2.84 274	9.87 225	4.69 123	8.08 236	8.69 182	6.26 209	2.54 140	3.91 68	1.91 162	0.01 141	0.04 226	0.06 317	0.00 1	0.11 182	0.00 1

R-Stereo Train	2.44 122	0.32 32	1.93 18	0.94 111	0.16 63	3.67 179	0.61 144	6.37 136	3.08 47	9.14 272	17.44 316	1.80 67	0.77 47	1.76 28	0.70 45	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 66

RAFT-Stereo	2.44 122	0.32 32	1.93 18	0.94 111	0.16 63	3.67 179	0.61 144	6.37 136	3.08 47	9.14 272	17.44 316	1.80 67	0.77 47	1.76 28	0.70 45	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 66
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	4.20 255	0.32 32	2.76 89	0.63 84	0.69 182	6.95 269	1.69 250	11.96 276	8.36 238	8.83 263	12.17 260	15.18 323	4.21 214	6.91 155	3.30 218	0.02 210	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 15
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MDST_ROB	8.37 335	0.32 32	9.03 321	4.18 358	2.42 291	26.86 379	6.14 329	19.36 366	13.52 317	27.09 375	22.75 341	9.47 267	4.74 239	15.06 351	6.34 275	0.02 210	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.13 224

SGM-Forest	4.96 278	0.32 32	2.84 97	1.21 144	0.64 177	10.23 312	6.64 341	11.55 263	10.98 290	10.94 316	13.59 275	11.65 301	4.30 219	8.94 272	4.63 251	0.11 294	0.04 226	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.46 317
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MIF-Stereo (partial)	1.29 25	0.33 44	3.02 115	0.03 1	1.12 222	1.26 8	0.13 40	4.46 41	3.75 79	0.35 7	2.39 42	0.31 22	0.74 45	6.09 117	1.76 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 138	0.04 101

MIF-Stereo	0.83 4	0.33 44	1.98 23	0.92 108	1.27 230	0.54 3	0.11 27	1.35 1	2.94 33	1.67 41	2.09 35	0.20 4	0.31 13	1.57 21	1.07 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 221	0.01 15

NF-Stereo	2.24 96	0.33 44	3.00 111	2.04 251	0.10 36	3.46 161	0.43 101	6.51 146	3.17 51	6.84 181	5.24 101	2.67 86	1.34 86	8.17 232	1.53 134	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.01 15

OCTAStereo	2.24 96	0.33 44	3.03 117	2.04 251	0.10 36	3.45 160	0.43 101	6.50 143	3.17 51	6.84 181	5.20 98	2.65 83	1.33 84	8.18 233	1.56 138	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.01 15

RAFT_R40	2.71 144	0.33 44	3.00 111	1.26 147	0.30 121	3.83 197	1.00 210	5.69 108	4.29 106	9.69 287	6.33 133	5.02 174	4.02 207	8.58 252	0.86 72	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.02 37

RE-Stereo	2.25 101	0.33 44	3.03 117	2.04 251	0.10 36	3.47 163	0.43 101	6.50 143	3.18 54	6.84 181	5.20 98	2.65 83	1.34 86	8.18 233	1.58 140	0.01 141	0.00 1	0.01 252	0.00 1	0.02 22	0.01 15

TVStereo	2.25 101	0.33 44	3.03 117	2.04 251	0.10 36	3.47 163	0.43 101	6.50 143	3.18 54	6.84 181	5.20 98	2.65 83	1.34 86	8.18 233	1.58 140	0.01 141	0.00 1	0.01 252	0.00 1	0.02 22	0.01 15

CFNet-RSSM	2.11 85	0.33 44	2.71 81	1.04 129	0.30 121	3.21 155	0.41 98	6.67 151	6.96 196	5.62 116	4.58 81	5.40 185	1.71 108	1.86 34	0.87 74	0.00 1	0.08 267	0.00 1	0.32 337	0.02 22	0.02 37

Gwc-CoAtRS	2.02 79	0.33 44	2.61 70	1.04 129	0.30 121	3.56 173	0.40 97	5.89 117	5.94 164	5.08 104	5.01 90	5.55 188	1.72 109	1.60 23	0.91 83	0.01 141	0.09 275	0.00 1	0.25 322	0.01 7	0.02 37

LoS	0.91 5	0.34 53	2.10 39	0.38 63	0.13 54	2.47 72	0.26 71	5.00 70	2.74 26	0.89 27	0.21 5	0.49 36	0.36 16	1.97 38	0.67 41	0.02 210	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.06 115	0.01 15

RCA-Stereo	1.99 76	0.34 53	2.71 81	0.26 40	0.06 16	2.29 61	0.48 109	4.89 60	14.65 323	2.81 53	5.51 111	0.78 43	3.21 166	1.44 16	0.33 5	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.07 130	0.02 37

DCANet-4	2.03 80	0.34 53	5.30 255	0.31 46	0.18 80	1.69 31	0.12 33	4.95 63	8.55 246	5.78 119	5.17 93	1.12 48	2.82 154	2.11 44	1.92 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.18 250

tt	83.26 418	0.34 53	99.99 426	79.40 420	93.18 421	100.00 425	100.00 426	100.00 428	99.95 423	60.33 409	47.63 396	99.98 427	99.96 424	99.98 426	100.00 429	92.42 421	99.82 425	73.83 421	73.63 418	88.42 422	56.35 416

test_4	2.38 116	0.34 53	2.68 75	0.08 11	0.11 44	3.69 182	1.14 220	3.33 6	3.34 65	4.03 79	17.35 315	3.31 107	0.51 34	6.28 125	1.15 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 283	0.16 221	0.01 15

AAGNet	3.41 202	0.34 53	2.45 56	1.78 215	0.39 140	3.69 182	1.05 212	4.79 59	4.61 121	9.62 285	7.74 169	4.98 168	6.38 280	7.34 178	13.02 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 101

PSM-softLoss	2.24 96	0.34 53	3.42 148	1.81 218	0.17 68	2.74 104	0.39 94	6.17 128	2.92 31	6.26 158	6.29 131	2.96 92	0.97 59	8.68 257	1.71 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.02 37

KMStereo	2.24 96	0.34 53	3.42 148	1.81 218	0.17 68	2.74 104	0.39 94	6.17 128	2.92 31	6.26 158	6.29 131	2.96 92	0.97 59	8.68 257	1.71 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.02 37

FENet	2.19 94	0.34 53	3.04 120	2.05 255	0.26 112	2.82 124	0.13 40	7.02 161	5.55 151	4.97 100	1.94 33	4.91 167	3.39 175	4.71 84	2.50 193	0.02 210	0.03 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 267

CES	1.56 36	0.35 62	1.44 4	0.42 66	7.70 376	2.66 100	0.13 40	4.89 60	2.53 19	0.25 2	1.10 13	0.33 27	0.31 13	1.61 24	0.58 36	0.01 141	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.54 320	6.26 379

iRaft-Stereo_20w	2.56 133	0.35 62	4.98 235	0.37 62	0.67 180	3.47 163	0.59 140	12.57 297	3.89 84	6.10 144	6.23 128	1.49 58	2.24 129	6.65 147	0.86 72	0.00 1	0.19 330	0.00 1	0.33 339	0.08 138	0.22 269

DAS	3.74 221	0.35 62	5.19 250	1.99 240	3.74 331	2.36 65	3.22 283	7.77 171	9.27 255	8.70 257	12.08 256	4.45 152	5.43 262	8.39 241	1.71 147	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.02 37

SepStereo	3.78 226	0.35 62	5.19 250	1.99 240	3.74 331	2.36 65	3.22 283	7.77 171	9.27 255	8.70 257	12.08 256	4.45 152	5.43 262	9.18 280	1.71 147	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.02 37

NRIStereo	2.14 88	0.35 62	2.65 74	1.10 134	0.14 56	3.05 142	0.86 196	5.35 95	3.18 54	6.24 155	3.36 58	4.17 141	1.82 117	8.12 225	2.01 170	0.00 1	0.10 283	0.00 1	0.00 1	0.12 193	0.19 260

CRE-IMP	1.95 71	0.35 62	2.68 75	0.27 44	0.17 68	3.90 200	0.85 195	5.14 74	2.87 30	5.74 118	4.14 70	3.49 117	0.83 53	6.40 132	1.80 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 165	0.19 260

cross-raft	2.03 80	0.35 62	2.78 92	1.10 134	0.16 63	3.77 193	0.48 109	7.03 162	3.75 79	5.06 103	5.55 112	6.26 209	1.41 90	1.75 27	0.89 81	0.01 141	0.07 259	0.00 1	0.19 307	0.03 58	0.03 66

MSKI-zero shot	2.00 77	0.36 69	2.15 41	0.81 95	0.25 106	2.69 102	0.29 78	6.16 127	2.34 13	4.31 82	7.52 162	3.70 124	0.25 3	8.42 244	0.41 10	0.01 141	0.13 303	0.00 1	0.25 322	0.03 58	0.02 37

RAFT-Test	2.17 91	0.36 69	3.40 146	1.05 131	0.34 133	4.90 230	0.69 160	6.27 131	3.98 88	4.65 94	7.02 150	6.30 212	1.12 68	1.81 31	0.99 93	0.01 141	0.17 322	0.00 1	0.34 341	0.02 22	0.02 37

MC-Stereo	1.47 35	0.36 69	2.54 64	1.99 240	0.12 52	1.90 40	0.12 33	4.47 42	2.83 29	3.31 67	3.44 60	0.56 39	1.47 94	5.39 103	0.47 25	0.00 1	0.04 226	0.00 1	0.21 312	0.07 130	0.04 101

FTStereo	4.55 274	0.36 69	2.18 46	0.94 111	0.38 138	2.60 90	8.82 355	4.98 68	3.17 51	10.88 313	30.35 366	5.60 194	7.60 303	7.62 190	1.55 137	0.17 308	0.00 1	0.05 313	0.00 1	0.03 58	3.80 368

pcwnet_v2	4.20 255	0.36 69	8.53 319	1.33 152	1.12 222	3.43 159	0.41 98	12.85 301	14.16 320	9.90 293	14.29 283	5.90 201	3.03 160	6.20 122	2.06 174	0.01 141	0.05 235	0.04 307	0.02 227	0.16 221	0.18 250

test_xeample	4.13 249	0.36 69	2.75 86	1.23 145	0.51 167	3.96 203	0.13 40	12.63 298	7.65 218	7.49 217	10.86 239	3.29 106	3.36 170	6.71 148	21.53 370	0.02 210	0.03 206	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 101

DEmStereo	3.79 227	0.37 75	3.69 166	0.17 30	0.17 68	5.28 237	2.54 266	4.35 34	3.70 76	8.21 244	20.15 326	5.13 177	10.38 335	7.65 191	3.85 239	0.01 141	0.01 124	0.01 252	0.00 1	0.02 22	0.06 140

PMTNet	1.41 32	0.37 75	2.06 29	0.26 40	0.15 60	2.94 136	0.34 88	3.39 7	5.33 144	1.00 29	1.27 18	0.28 17	0.93 58	4.04 75	0.74 52	5.00 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.01 15

ICVP	2.32 110	0.38 77	2.89 107	0.92 108	0.70 186	2.55 80	0.87 198	9.97 228	3.99 89	4.13 80	8.97 191	2.71 87	1.69 107	2.52 49	3.52 231	0.05 264	0.24 342	0.01 252	0.01 207	0.11 182	0.13 224
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	2.71 144	0.38 77	5.96 275	2.25 273	2.20 282	1.54 23	0.21 61	5.44 101	3.05 45	2.28 47	16.16 297	7.03 225	0.24 2	6.19 120	0.79 63	0.00 1	0.15 312	0.00 1	0.23 318	0.13 203	0.04 101

GES	2.49 128	0.38 77	4.29 205	1.58 188	0.05 9	4.58 223	1.07 215	9.70 222	3.39 66	5.21 106	6.64 138	1.84 69	3.36 170	4.86 87	2.54 196	0.06 274	0.01 124	0.06 317	0.01 207	0.12 193	0.03 66

SMFormer	3.54 209	0.39 80	3.61 159	1.69 202	0.11 44	2.85 128	0.29 78	12.46 290	10.41 279	7.16 200	10.23 221	4.78 162	4.45 227	8.71 260	3.51 228	0.07 281	0.05 235	0.00 1	0.00 1	0.06 115	0.04 101

tta	3.54 209	0.39 80	3.61 159	1.69 202	0.11 44	2.85 128	0.29 78	12.46 290	10.41 279	7.16 200	10.23 221	4.78 162	4.45 227	8.71 260	3.51 228	0.07 281	0.05 235	0.00 1	0.00 1	0.06 115	0.03 66

qqq1	3.38 198	0.39 80	3.61 159	1.69 202	0.11 44	2.85 128	0.29 78	12.46 290	10.41 279	7.16 200	10.23 221	4.78 162	4.45 227	8.71 260	0.30 3	0.07 281	0.05 235	0.00 1	0.00 1	0.06 115	0.03 66

fff1	3.38 198	0.39 80	3.61 159	1.69 202	0.11 44	2.85 128	0.29 78	12.46 290	10.41 279	7.16 200	10.23 221	4.78 162	4.45 227	8.71 260	0.30 3	0.07 281	0.05 235	0.00 1	0.00 1	0.06 115	0.03 66

PCWNet_CMD	2.99 167	0.39 80	4.02 191	0.39 64	0.26 112	2.53 77	0.15 50	9.24 211	9.22 253	7.12 198	11.53 250	6.94 223	2.41 136	4.02 74	1.33 119	0.01 141	0.02 163	0.02 281	0.00 1	0.05 99	0.07 153

anonymousdsp2	1.78 46	0.39 80	3.40 146	1.10 134	0.04 8	3.63 177	0.50 120	7.80 173	2.77 27	2.91 56	2.88 46	3.17 102	1.01 61	5.15 99	0.43 11	0.00 1	0.01 124	0.02 281	0.15 292	0.05 99	0.12 217

DeepStereo_RVC	2.05 82	0.39 80	2.87 104	0.14 28	0.17 68	3.51 169	0.70 162	5.21 79	3.00 42	6.27 160	4.13 69	3.47 115	4.53 231	4.81 86	1.49 130	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 155	0.18 250

CREStereo++_RVC	1.59 37	0.39 80	2.26 48	0.36 60	0.01 1	1.67 28	0.01 1	2.95 3	8.12 231	3.69 74	7.44 161	0.47 35	0.32 15	0.74 1	0.39 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 379	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
MSMDNet	2.99 167	0.39 80	4.02 191	0.40 65	0.25 106	2.53 77	0.16 53	9.35 214	9.25 254	7.08 196	11.39 245	6.93 222	2.43 137	4.01 73	1.34 121	0.01 141	0.02 163	0.02 281	0.00 1	0.05 99	0.07 153

Patchmatch Stereo++	1.95 71	0.40 89	2.86 100	0.12 18	0.18 80	3.74 189	0.66 154	5.24 86	2.96 36	5.86 126	4.32 74	3.46 112	1.52 99	6.88 152	0.70 45	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 138	0.09 175
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	1.88 61	0.40 89	2.86 100	0.12 18	0.19 89	3.75 192	0.71 164	5.23 80	2.96 36	5.86 126	4.33 76	3.45 110	1.51 95	5.40 104	0.69 43	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 138	0.09 175

PFNet	2.93 163	0.40 89	5.51 263	2.13 262	0.84 197	3.11 147	0.75 174	6.78 155	4.79 129	9.98 295	6.00 116	4.78 162	2.13 125	8.33 239	2.11 175	0.19 312	0.06 247	0.00 1	0.11 283	0.20 247	0.35 302

Pruner-Stereo	2.49 128	0.40 89	2.46 58	1.80 217	0.25 106	3.51 169	0.77 177	6.03 120	4.92 132	8.91 266	6.09 118	4.45 152	1.11 67	6.99 160	2.11 175	0.02 210	0.00 1	0.02 281	0.00 1	0.01 7	0.04 101

iGMRVC	1.96 74	0.40 89	2.88 105	0.12 18	0.19 89	3.74 189	0.73 169	5.23 80	2.97 40	5.87 131	4.37 80	3.48 116	1.52 99	6.73 149	0.74 52	0.02 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 138	0.08 165

iRAFT	1.95 71	0.40 89	2.86 100	0.12 18	0.18 80	3.74 189	0.66 154	5.24 86	2.96 36	5.86 126	4.32 74	3.46 112	1.52 99	6.88 152	0.70 45	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 138	0.09 175

222	5.36 285	0.40 89	2.72 83	1.50 175	0.48 161	6.15 253	0.07 17	13.73 315	8.06 229	8.79 260	11.03 241	3.71 125	4.21 214	7.47 185	38.74 400	0.03 237	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.05 130

ROB_FTStereo_v2	1.91 67	0.41 96	2.85 98	0.12 18	0.19 89	3.71 184	0.73 169	5.23 80	2.95 34	5.86 126	4.36 79	3.46 112	1.51 95	5.86 111	0.69 43	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 138	0.08 165

HUI-Stereo	1.80 49	0.41 96	2.85 98	0.12 18	0.18 80	3.72 187	0.65 152	5.23 80	2.97 40	5.87 131	4.34 77	3.45 110	1.52 99	3.93 71	0.65 38	0.02 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 138	0.10 194

IRAFT_RVC	2.85 155	0.41 96	3.32 139	2.09 257	0.41 145	2.92 134	5.22 323	6.41 141	3.63 75	6.53 173	5.48 110	5.09 175	4.88 247	8.20 236	2.15 179	0.01 141	0.17 322	0.01 252	0.00 1	0.02 22	0.04 101

RAFT-345	3.27 182	0.41 96	2.88 105	1.02 122	0.21 96	2.63 95	0.48 109	3.76 21	5.51 149	7.35 212	24.88 351	4.25 144	1.76 115	8.15 228	2.13 177	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 15

hknet	3.31 186	0.42 100	4.68 224	0.46 69	1.17 225	7.13 273	1.63 246	9.05 204	6.91 194	6.11 145	6.15 122	9.66 269	2.85 156	7.48 186	2.45 192	0.01 141	0.03 206	0.03 297	0.00 1	0.04 78	0.00 1

LCNet	2.85 155	0.42 100	1.90 15	0.95 115	0.56 170	2.07 49	1.60 244	4.99 69	3.57 74	6.05 139	10.59 230	4.59 157	6.79 289	7.46 183	0.72 50	0.01 141	0.00 1	0.01 252	0.77 360	0.30 287	3.57 366

ROB_FTStereo	1.90 65	0.42 100	2.86 100	0.12 18	0.19 89	3.71 184	0.75 174	5.24 86	2.95 34	5.87 131	4.26 72	3.41 108	1.51 95	5.80 110	0.65 38	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 138	0.08 165

RAFT-IKP	1.90 65	0.42 100	2.83 95	0.12 18	0.18 80	3.50 167	0.64 150	5.24 86	2.96 36	5.86 126	4.34 77	3.50 118	1.51 95	5.99 115	0.76 58	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 138	0.08 165

CFNet_pseudo	2.81 152	0.42 100	4.04 194	0.33 54	0.24 103	2.59 88	0.12 33	8.20 180	7.66 219	7.04 194	10.42 226	6.56 215	2.05 123	4.88 88	1.53 134	0.00 1	0.02 163	0.01 252	0.00 1	0.05 99	0.07 153

CREStereo	0.98 6	0.42 100	1.86 13	0.07 9	0.22 99	1.65 27	0.02 6	4.07 28	6.33 184	0.72 25	1.54 24	0.43 33	0.64 40	1.22 11	0.44 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	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
ccs_rob	2.81 152	0.42 100	4.06 196	0.33 54	0.25 106	2.59 88	0.12 33	8.19 179	7.68 220	7.02 191	10.37 225	6.54 214	2.06 124	4.88 88	1.53 134	0.00 1	0.02 163	0.01 252	0.00 1	0.05 99	0.07 153

PSMNet-ADL	2.98 166	0.43 107	2.41 54	1.43 170	0.40 142	5.94 250	0.28 73	8.45 185	5.13 138	3.36 68	6.77 140	8.41 252	4.61 234	7.20 173	4.55 250	0.02 210	0.09 275	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 66

DRaft	3.74 221	0.43 107	2.60 69	0.12 18	0.15 60	4.76 226	1.34 233	5.33 94	4.31 107	10.30 299	21.91 335	3.27 105	8.83 320	7.36 180	3.66 234	0.05 264	0.10 283	0.00 1	0.14 289	0.10 165	0.14 229

test_xeample3	1.08 12	0.43 107	3.39 144	0.49 73	0.05 9	2.58 86	0.93 204	3.32 5	1.77 4	0.23 1	0.23 6	0.19 1	0.28 7	6.34 129	0.85 69	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.26 328	0.06 115	0.10 194

SFCPSM	3.29 184	0.43 107	5.11 243	0.34 58	0.94 207	8.48 290	2.15 259	14.51 325	5.29 141	7.00 190	7.65 166	3.43 109	2.59 144	5.11 97	2.37 188	0.01 141	0.03 206	0.01 252	0.07 267	0.13 203	0.15 238

CFNet_ucs	3.07 172	0.44 111	4.05 195	0.54 74	0.37 136	3.08 143	0.19 57	9.80 224	8.49 244	7.64 221	12.62 267	5.67 195	1.76 115	4.96 93	1.51 131	0.00 1	0.04 226	0.01 252	0.00 1	0.09 155	0.11 205

CASS	2.44 122	0.44 111	3.56 156	0.85 100	0.38 138	3.14 149	0.22 62	9.64 220	4.00 90	6.78 178	7.62 165	3.57 121	3.58 182	3.80 67	1.10 101	0.02 210	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.01 15
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous3	1.76 45	0.44 111	6.37 285	0.33 54	0.50 166	4.33 213	0.54 125	4.43 40	2.48 15	2.21 44	3.24 53	1.53 60	1.14 70	5.64 106	1.29 117	0.17 308	0.23 337	0.00 1	0.00 1	0.12 193	0.15 238

EAI-Stereo	2.31 109	0.44 111	2.72 83	0.68 88	0.56 170	3.51 169	2.62 268	11.42 261	4.14 103	2.09 43	7.23 158	1.21 51	0.91 56	5.67 108	1.51 131	0.01 141	0.25 343	0.00 1	0.88 362	0.04 78	0.26 287

IGEVStereo-DCA	1.06 11	0.45 115	2.06 29	0.32 49	0.06 16	2.74 104	0.84 190	3.71 16	2.27 6	0.39 12	0.16 2	0.20 4	0.29 8	6.47 137	0.87 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 294	0.06 115	0.06 140

rrr	1.05 10	0.45 115	3.18 131	0.32 49	0.06 16	2.74 104	0.95 208	3.49 11	1.12 2	0.39 12	0.16 2	0.20 4	0.29 8	6.47 137	0.87 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 312	0.06 115	0.10 194

CrosDoStereo	3.96 240	0.45 115	3.04 120	0.32 49	0.20 93	3.28 156	11.63 373	5.76 111	4.45 113	9.04 270	16.58 300	4.99 169	7.45 298	8.04 214	3.72 235	0.00 1	0.02 163	0.01 252	0.00 1	0.16 221	0.10 194

DeepStereo_LL	3.96 240	0.45 115	3.04 120	0.32 49	0.20 93	3.28 156	11.63 373	5.76 111	4.45 113	9.04 270	16.58 300	4.99 169	7.45 298	8.04 214	3.72 235	0.00 1	0.02 163	0.01 252	0.00 1	0.16 221	0.10 194

test-1	1.82 54	0.45 115	5.42 258	0.89 102	0.41 145	2.14 53	0.56 130	5.75 109	4.15 104	3.28 64	5.11 91	3.61 122	0.70 41	1.53 20	1.56 138	0.02 210	0.34 349	0.00 1	0.08 271	0.02 22	0.30 296

RAFT-RH_RVC	3.96 240	0.46 120	2.93 108	1.55 183	0.42 147	3.14 149	0.14 46	3.70 15	5.98 168	11.25 319	32.23 370	5.29 180	1.68 106	8.13 226	2.14 178	0.08 286	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.01 7	0.00 1

NOSS_ROB	3.30 185	0.46 120	2.62 71	2.08 256	1.01 216	5.60 241	0.74 172	10.37 239	11.48 298	5.15 105	8.43 179	5.67 195	1.73 110	7.97 209	2.34 185	0.02 210	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.07 130	0.14 229

GMOStereo	1.81 50	0.47 122	2.09 35	0.10 13	0.27 114	1.49 18	0.89 200	4.40 35	4.51 116	8.16 239	6.97 144	2.96 92	1.15 72	1.42 12	0.88 77	0.00 1	0.14 307	0.00 1	0.00 1	0.23 266	0.03 66

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test-v	1.81 50	0.47 122	2.09 35	0.10 13	0.27 114	1.49 18	0.89 200	4.40 35	4.51 116	8.16 239	6.97 144	2.96 92	1.15 72	1.42 12	0.88 77	0.00 1	0.14 307	0.00 1	0.00 1	0.23 266	0.03 66

test-2	1.81 50	0.47 122	2.09 35	0.10 13	0.27 114	1.49 18	0.89 200	4.40 35	4.51 116	8.16 239	6.97 144	2.96 92	1.15 72	1.42 12	0.88 77	0.00 1	0.14 307	0.00 1	0.00 1	0.23 266	0.03 66

UPFNet	3.82 230	0.47 122	4.34 208	2.21 269	3.38 316	7.26 275	2.69 270	9.89 226	5.96 165	7.98 234	7.53 163	7.89 242	3.15 164	7.72 198	5.88 270	0.01 141	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.06 140

ac_64	3.70 219	0.47 122	3.50 154	2.87 313	3.50 322	5.91 249	0.72 168	10.17 236	4.34 108	8.16 239	5.80 114	10.82 289	5.64 268	7.08 165	4.73 253	0.03 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 138	0.14 229

EKT-Stereo	1.91 67	0.48 128	2.77 90	2.19 266	4.36 348	1.42 17	0.24 66	4.63 52	3.51 70	2.94 57	3.47 61	3.55 120	2.25 131	5.26 100	0.85 69	0.04 253	0.12 296	0.00 1	0.09 278	0.06 115	0.05 130

GwcNet-ADL	2.65 140	0.48 128	3.84 182	0.82 96	0.33 131	2.04 48	0.69 160	8.07 178	9.42 258	6.05 139	6.66 139	4.14 140	1.73 110	5.40 104	3.01 206	0.08 286	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.06 115	0.03 66

TANstereo	1.20 19	0.49 130	2.04 27	0.34 58	0.10 36	1.80 38	0.01 1	3.40 8	4.10 101	4.37 83	4.82 83	0.41 31	0.70 41	0.94 4	0.46 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	2.13 87	0.50 131	4.91 232	1.41 168	0.18 80	2.62 94	0.36 90	7.80 173	3.87 82	5.04 102	5.42 108	4.77 161	1.03 64	3.43 61	0.79 63	0.00 1	0.16 319	0.00 1	0.18 303	0.17 229	0.04 101

GANet-ADL	2.20 95	0.50 131	3.27 137	2.02 247	0.11 44	2.21 57	0.48 109	8.64 198	6.79 192	4.56 89	5.83 115	3.98 131	1.27 82	2.68 50	1.43 126	0.04 253	0.08 267	0.02 281	0.00 1	0.15 215	0.03 66

ASMatch	3.32 192	0.50 131	3.32 139	1.72 208	0.45 153	1.93 43	0.68 156	6.42 142	3.89 84	6.18 151	22.30 338	4.61 158	4.82 245	7.65 191	1.70 146	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.03 239	0.01 7	0.18 250

DSFCA	4.21 257	0.50 131	5.45 260	1.34 154	1.68 252	7.04 270	4.51 311	10.73 247	7.00 198	10.78 311	6.80 141	8.48 256	4.63 235	9.91 298	5.12 258	0.02 210	0.06 247	0.02 281	0.03 239	0.08 138	0.03 66

test croco	1.34 27	0.51 135	5.09 242	0.30 45	0.05 9	1.58 24	0.08 20	4.47 42	3.77 81	0.42 20	1.76 28	0.60 41	0.74 45	6.11 118	0.94 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 311	0.02 37

IPLGR	2.28 105	0.51 135	6.00 276	0.15 29	0.15 60	1.99 46	0.22 62	6.34 133	6.04 171	6.80 179	5.76 113	2.87 89	2.31 133	4.88 88	1.28 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 155	0.18 250

Anonymous	1.37 31	0.52 137	4.23 202	1.38 162	2.70 299	1.85 39	0.42 100	4.77 58	3.54 72	0.53 23	1.56 25	0.19 1	1.32 83	3.11 56	0.92 86	0.05 264	0.08 267	0.00 1	0.00 1	0.17 229	0.15 238

HGLStereo	4.25 260	0.52 137	4.65 222	3.09 322	5.18 362	6.51 262	0.73 169	10.37 239	6.74 191	7.32 210	12.44 265	7.00 224	7.21 296	7.46 183	5.51 263	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.06 115	0.10 194

FC-DCNN	10.72 357	0.52 137	4.27 204	1.88 226	1.63 246	17.18 356	5.29 325	18.20 353	19.69 348	28.50 377	34.51 378	34.03 383	21.48 375	15.89 355	11.15 340	0.03 237	0.01 124	0.02 281	0.01 207	0.07 130	0.09 175

CBMV_ROB	4.14 250	0.52 137	3.14 129	1.30 151	0.77 192	6.92 268	1.97 255	10.11 235	9.58 261	8.92 267	14.20 282	7.12 231	5.90 271	8.65 255	3.50 227	0.01 141	0.05 235	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.09 175

HCRNet	2.56 133	0.53 141	3.35 141	0.24 39	3.39 318	2.19 55	0.23 65	6.89 159	5.50 147	5.26 108	4.79 82	5.27 179	2.78 151	7.71 196	2.89 203	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.04 101

ACVNet	2.58 136	0.53 141	2.69 77	0.84 99	0.59 172	2.61 91	0.55 128	8.35 181	5.70 157	4.45 85	9.26 204	5.77 197	3.50 178	2.24 45	4.41 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 229	0.01 15

acv_ft	3.69 218	0.53 141	4.58 221	2.31 284	4.71 360	7.44 279	0.86 196	8.54 191	5.70 157	9.29 277	9.26 204	5.77 197	4.15 211	2.24 45	8.13 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 286	0.01 15

IER	3.20 180	0.54 144	5.13 245	0.58 82	1.59 243	7.29 276	0.56 130	6.36 134	4.95 133	7.44 215	8.84 184	6.20 207	6.26 276	4.88 88	3.29 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.01 15

ToySt	2.69 141	0.55 145	7.03 299	1.03 124	0.10 36	3.49 166	1.04 211	6.38 140	4.55 120	2.69 49	6.28 130	7.95 247	4.38 223	5.08 95	2.58 197	0.01 141	0.11 289	0.00 1	0.04 256	0.28 284	0.19 260

anonymousa	3.80 229	0.55 145	3.35 141	1.24 146	3.74 331	9.04 298	0.36 90	6.74 154	4.03 93	7.72 224	19.64 325	10.62 285	6.01 274	1.52 19	1.40 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 260	0.00 1	0.03 66

HHNet	2.59 137	0.55 145	2.55 65	0.20 32	0.32 128	2.84 127	0.94 206	5.77 114	5.14 139	7.33 211	13.80 277	0.94 44	3.20 165	5.27 101	2.41 191	0.13 299	0.02 163	0.06 317	0.00 1	0.23 266	0.03 66

NINENet	3.09 173	0.56 148	3.22 134	1.61 193	1.37 237	7.12 271	0.50 120	11.88 273	5.63 155	6.63 175	8.40 178	5.29 180	0.83 53	6.51 142	1.77 153	0.15 302	0.07 259	0.07 323	0.00 1	0.09 155	0.00 1

FCDSN-DC	10.24 354	0.56 148	3.49 153	1.96 237	1.29 232	16.90 355	4.59 313	17.16 346	19.10 343	24.64 373	32.46 374	33.82 382	22.14 377	15.93 356	10.45 333	0.04 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.21 267
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ff7	1.12 13	0.57 150	2.06 29	0.03 1	0.07 21	2.80 112	0.84 190	3.71 16	2.27 6	0.38 8	1.06 9	0.20 4	0.40 21	7.12 167	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 294	0.09 155	0.06 140

ffff	1.12 13	0.57 150	2.06 29	0.03 1	0.07 21	2.80 112	0.84 190	3.71 16	2.27 6	0.38 8	1.06 9	0.20 4	0.40 21	7.12 167	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 294	0.09 155	0.06 140

11t	1.12 13	0.57 150	2.06 29	0.03 1	0.07 21	2.80 112	0.84 190	3.71 16	2.27 6	0.38 8	1.06 9	0.20 4	0.40 21	7.12 167	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 294	0.09 155	0.06 140

ccc-4	1.12 13	0.57 150	2.06 29	0.03 1	0.07 21	2.80 112	0.84 190	3.71 16	2.27 6	0.38 8	1.06 9	0.20 4	0.40 21	7.12 167	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 294	0.09 155	0.06 140

DISCO	6.28 300	0.57 150	5.78 270	3.43 337	1.17 225	11.22 322	3.39 290	12.14 283	16.16 331	6.52 172	11.22 243	16.96 335	6.32 278	19.51 370	10.74 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 300	0.11 205

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 86	0.58 155	2.43 55	1.27 149	0.16 63	1.60 26	0.14 46	5.17 77	5.90 162	7.10 197	10.10 217	3.06 99	1.74 112	1.87 35	0.97 91	0.01 141	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.23 266	0.02 37

AdaStereo	3.09 173	0.58 155	3.04 120	2.84 312	0.48 161	4.08 206	1.29 230	12.16 284	7.77 222	6.03 138	9.62 210	5.79 199	1.53 103	4.56 83	1.93 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.02 37
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.
anonymousdsp	1.12 13	0.59 157	1.66 8	0.03 1	0.07 21	2.81 121	0.82 183	4.07 28	2.30 11	0.41 16	1.12 17	0.30 19	0.40 21	7.05 163	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 300	0.10 165	0.05 130

IGEV-Stereo	1.12 13	0.59 157	1.66 8	0.03 1	0.07 21	2.82 124	0.82 183	4.09 30	2.30 11	0.41 16	1.11 14	0.30 19	0.41 27	7.05 163	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 300	0.10 165	0.05 130
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ProNet	1.20 19	0.60 159	2.00 25	0.26 40	0.08 32	2.73 103	0.68 156	5.00 70	2.52 18	0.29 3	1.32 19	0.37 29	0.36 16	6.94 158	0.44 12	0.00 1	0.07 259	0.00 1	0.00 1	0.17 229	0.07 153

GANet-RSSM	3.27 182	0.60 159	3.38 143	2.94 319	2.00 271	2.61 91	0.48 109	10.93 253	6.11 176	5.47 113	10.20 220	6.57 216	5.44 265	6.25 123	2.23 181	0.00 1	0.00 1	0.08 326	0.00 1	0.17 229	0.03 66

SGM_RVC	10.08 351	0.60 159	3.42 148	2.30 278	0.32 128	19.41 363	6.33 336	18.95 360	14.64 322	25.14 374	24.32 347	33.34 381	18.79 365	19.86 371	12.55 346	0.25 322	0.26 345	0.22 346	0.24 320	0.34 299	0.40 307
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
fff	2.28 105	0.61 162	3.81 176	0.22 35	0.07 21	1.69 31	0.11 27	5.37 98	11.84 302	5.80 121	5.17 93	1.44 54	5.41 259	2.00 39	1.92 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.18 250

csc	2.28 105	0.61 162	3.81 176	0.22 35	0.07 21	1.69 31	0.11 27	5.37 98	11.84 302	5.80 121	5.17 93	1.44 54	5.41 259	2.00 39	1.92 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.18 250

cscssc	2.28 105	0.61 162	3.81 176	0.22 35	0.07 21	1.69 31	0.11 27	5.37 98	11.84 302	5.80 121	5.17 93	1.44 54	5.41 259	2.00 39	1.92 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.18 250

UNet	3.97 243	0.61 162	6.50 290	1.68 201	3.22 310	9.82 307	0.31 83	9.50 217	5.32 143	7.20 204	6.35 135	10.59 283	5.91 272	6.93 156	5.49 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.01 15

RASNet	4.52 273	0.61 162	4.42 210	3.42 336	4.68 359	4.58 223	0.99 209	9.54 219	8.01 228	5.28 109	11.42 247	10.34 282	8.88 321	9.28 285	8.68 311	0.15 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 101

Anonymous_2	4.14 250	0.62 167	3.21 133	1.40 165	1.43 239	5.19 235	0.32 84	6.63 149	4.38 110	4.48 88	2.30 41	8.08 248	7.00 291	5.37 102	2.29 183	0.23 319	0.75 365	5.20 379	18.12 402	5.66 375	0.23 275

StereoDRNet-Refined	4.46 267	0.62 167	3.80 175	1.92 232	0.40 142	9.35 301	0.15 50	10.02 231	8.83 250	12.69 330	11.62 252	9.34 264	3.87 201	8.06 221	8.02 299	0.00 1	0.00 1	0.01 252	0.05 260	0.20 247	0.26 287
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
tt1	2.14 88	0.63 169	2.22 47	2.27 274	0.02 3	5.71 243	0.63 147	4.53 45	10.19 273	1.16 35	3.39 59	0.33 27	3.05 162	8.00 210	0.46 20	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.03 239	0.10 165	0.04 101

ADStereo(finetuned)	2.26 104	0.64 170	5.22 252	0.31 46	0.18 80	1.71 36	0.25 69	5.23 80	8.46 241	6.06 141	5.30 106	1.41 52	6.37 279	1.87 35	1.87 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.18 250

DCANet	2.08 84	0.64 170	3.81 176	0.31 46	0.17 68	1.70 35	0.25 69	5.23 80	8.47 242	6.07 142	5.30 106	1.41 52	4.23 216	1.85 33	2.02 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.19 260

DMCA	2.82 154	0.64 170	4.45 211	1.61 193	0.89 201	3.86 198	0.57 138	9.18 208	5.10 137	6.24 155	6.49 136	7.17 232	2.13 125	3.31 58	4.73 253	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.02 37

DIP-Stereo	1.97 75	0.64 170	2.95 109	0.17 30	0.10 36	4.83 228	0.13 40	8.60 196	4.06 100	6.42 169	4.92 86	0.44 34	0.72 44	3.57 63	1.80 156	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.04 101
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ACVNet-DCA	2.01 78	0.65 174	2.15 41	2.30 278	0.02 3	5.80 245	0.56 130	8.45 185	3.33 62	1.03 30	3.33 54	0.32 24	3.71 190	8.05 217	0.45 16	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.03 239	0.02 22	0.03 66

xx1	2.33 111	0.65 174	2.15 41	2.30 278	0.02 3	5.80 245	0.56 130	4.31 32	10.41 279	1.03 30	3.33 54	4.67 159	2.70 146	8.05 217	0.45 16	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.03 66

1test111	1.86 57	0.65 174	2.15 41	2.30 278	0.02 3	5.80 245	0.56 130	8.45 185	3.33 62	1.03 30	3.33 54	0.32 24	3.71 190	4.40 80	0.96 89	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.03 239	0.02 22	0.03 66

cc1	2.17 91	0.65 174	2.15 41	2.30 278	0.02 3	5.80 245	0.56 130	4.31 32	10.41 279	1.03 30	3.33 54	0.32 24	3.71 190	8.05 217	0.45 16	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.03 239	0.10 165	0.05 130

sCroCo_RVC	1.21 21	0.65 174	5.16 248	1.09 133	1.29 232	0.92 4	0.19 57	3.92 23	2.68 23	0.30 4	3.04 49	0.52 37	1.56 104	1.58 22	0.78 62	0.09 290	0.25 343	0.00 1	0.00 1	0.07 130	0.11 205

hitnet-ft	3.66 216	0.65 174	2.79 94	0.89 102	0.72 188	4.25 210	0.55 128	9.11 207	7.52 214	7.14 199	10.19 219	12.49 306	4.70 237	7.44 182	4.41 247	0.03 237	0.00 1	0.06 317	0.00 1	0.20 247	0.04 101

MyStereo06	2.35 112	0.66 180	4.54 215	1.10 134	0.96 209	2.57 83	0.10 24	9.30 213	4.05 97	5.22 107	6.09 118	5.95 202	2.38 135	3.00 53	0.73 51	0.01 141	0.08 267	0.00 1	0.01 207	0.13 203	0.15 238

MyStereo05	2.94 164	0.66 180	5.25 254	1.10 134	0.96 209	2.57 83	0.10 24	8.53 190	12.34 310	6.28 161	3.88 65	3.18 103	3.30 168	7.81 203	2.37 188	0.01 141	0.08 267	0.00 1	0.01 207	0.13 203	0.15 238

IPLG	2.43 120	0.66 180	4.77 227	0.54 74	0.31 127	3.01 140	0.26 71	6.15 126	5.55 151	7.69 222	6.21 126	1.89 70	1.74 112	7.19 172	2.35 187	0.01 141	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.24 276	0.12 217

CRFU-Net	4.45 266	0.67 183	5.02 236	2.78 310	1.32 236	12.67 337	3.35 288	11.26 257	3.52 71	10.06 297	9.30 206	10.91 292	6.92 290	7.26 174	3.24 215	0.15 302	0.16 319	0.16 338	0.00 1	0.26 277	0.05 130

CoDeX	3.43 204	0.68 184	4.49 212	0.98 120	1.65 247	6.37 257	2.14 258	13.23 309	6.07 172	7.23 205	8.95 188	4.09 136	3.79 199	6.31 127	2.37 188	0.03 237	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.07 130	0.15 238

DCRE	1.79 47	0.68 184	2.55 65	1.66 200	0.27 114	1.27 9	0.05 11	4.57 49	4.04 95	3.30 66	9.24 201	3.83 127	1.20 78	2.08 43	0.67 41	0.00 1	0.12 296	0.00 1	0.24 320	0.04 78	0.09 175

iRaftStereo_RVC	1.62 38	0.68 184	1.98 23	0.67 87	0.05 9	2.99 138	0.04 8	5.36 97	3.74 78	3.82 76	4.96 87	2.54 82	0.62 39	3.35 60	0.97 91	0.00 1	0.07 259	0.00 1	0.00 1	0.30 287	0.27 291

AFF-stereo	2.59 137	0.68 184	2.35 53	1.55 183	0.17 68	1.67 28	0.08 20	5.75 109	6.60 188	6.20 152	12.13 258	6.16 206	2.36 134	4.75 85	1.11 102	0.02 210	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.23 266	0.05 130

FAT-Stereo	6.78 313	0.68 184	6.80 295	2.30 278	1.77 261	5.63 242	4.20 304	18.79 357	18.62 340	10.53 307	17.15 311	18.52 344	13.74 354	8.86 270	7.38 288	0.03 237	0.15 312	0.01 252	0.07 267	0.12 193	0.26 287

StereoIM	0.80 2	0.69 189	3.02 115	0.33 54	1.83 265	1.22 5	0.06 13	3.41 9	1.49 3	0.31 5	0.38 7	0.42 32	0.51 34	1.14 9	1.21 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.05 130

MIPNet	2.06 83	0.69 189	4.57 220	0.32 49	0.21 96	1.92 42	0.19 57	6.89 159	5.64 156	5.48 114	4.02 68	2.02 74	3.50 178	3.32 59	2.01 170	0.00 1	0.01 124	0.01 252	0.01 207	0.20 247	0.13 224

test_5	2.90 161	0.70 191	3.69 166	2.01 245	3.17 309	4.61 225	1.32 232	6.69 152	7.02 200	2.79 52	7.18 155	4.99 169	4.14 210	7.96 208	1.31 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 239	0.19 244	0.26 287

TransformOpticalFlow	3.38 198	0.70 191	4.54 215	1.00 121	0.30 121	3.56 173	0.14 46	9.67 221	7.30 208	5.55 115	13.34 273	6.74 219	5.03 250	8.22 237	1.34 121	0.00 1	0.01 124	0.01 252	0.00 1	0.04 78	0.11 205

RAFT+CT+SA	2.36 114	0.71 193	2.46 58	0.83 98	2.26 285	3.18 153	0.93 204	6.82 157	5.48 146	2.55 48	8.07 173	1.64 62	1.59 105	8.54 249	1.15 107	0.02 210	0.00 1	0.00 1	0.38 344	0.19 244	0.36 303

StereoVision	2.25 101	0.72 194	4.00 190	1.03 124	2.64 297	1.91 41	0.28 73	5.83 116	4.43 111	1.89 42	10.65 233	3.88 128	0.52 36	5.13 98	1.98 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 155	0.03 66

delet	4.27 262	0.72 194	4.50 213	1.07 132	3.75 335	10.79 320	4.04 300	9.95 227	7.89 224	8.09 237	8.89 186	8.46 254	3.81 200	7.56 188	5.80 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 182	0.02 37

HH	2.42 118	0.73 196	3.76 171	0.91 104	0.14 56	2.78 110	0.71 164	7.92 176	2.72 24	1.53 39	6.10 120	7.93 243	4.01 205	8.60 253	0.44 12	0.00 1	0.09 275	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.04 101

HanStereo	2.42 118	0.73 196	3.76 171	0.91 104	0.14 56	2.78 110	0.71 164	7.92 176	2.72 24	1.53 39	6.10 120	7.93 243	4.01 205	8.60 253	0.44 12	0.00 1	0.09 275	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.04 101

STrans-v2	3.43 204	0.73 196	4.82 228	0.26 40	0.60 173	3.00 139	1.19 224	10.41 241	7.22 204	5.79 120	10.97 240	6.75 220	7.03 293	8.25 238	1.40 124	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.18 250

GEStereo_RVC	3.74 221	0.73 196	4.95 234	2.01 245	1.24 228	4.36 215	3.07 278	11.77 270	7.80 223	6.87 185	6.52 137	7.70 239	4.31 221	8.98 274	4.19 245	0.03 237	0.01 124	0.02 281	0.02 227	0.13 203	0.11 205

SA	3.06 171	0.74 200	3.79 174	1.60 192	0.30 121	3.19 154	1.43 235	6.72 153	9.06 252	4.63 93	10.80 235	2.89 90	4.71 238	9.62 295	1.18 111	0.00 1	0.09 275	0.00 1	0.19 307	0.23 266	0.02 37

raftrobust	1.86 57	0.74 200	1.94 20	2.15 263	2.24 284	2.74 104	0.53 123	4.89 60	4.05 97	6.09 143	3.89 66	1.64 62	2.55 142	2.44 47	1.12 103	0.00 1	0.03 206	0.00 1	0.00 1	0.12 193	0.08 165

MIM_Stereo	2.50 131	0.75 202	4.26 203	1.18 143	0.11 44	3.08 143	0.33 86	6.07 122	3.28 60	5.01 101	10.12 218	4.29 150	1.74 112	8.06 221	1.27 115	0.00 1	0.12 296	0.00 1	0.01 207	0.18 239	0.15 238

Sa-1000	3.55 211	0.75 202	3.63 163	1.91 230	0.30 121	3.55 172	1.63 246	7.39 167	8.54 245	7.70 223	17.44 316	4.00 132	2.82 154	9.44 292	1.33 119	0.00 1	0.10 283	0.00 1	0.18 303	0.21 255	0.04 101

IIG-Stereo	3.16 178	0.75 202	2.83 95	4.08 355	0.21 96	2.56 82	0.74 172	6.55 147	5.56 153	8.39 248	9.38 207	7.94 245	2.79 152	9.50 294	1.89 161	0.02 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.04 101

RAFT	2.57 135	0.76 205	3.09 128	0.91 104	0.09 33	2.41 70	0.94 206	5.35 95	2.65 21	6.11 145	7.21 157	9.43 266	4.30 219	5.73 109	1.77 153	0.00 1	0.12 296	0.00 1	0.02 227	0.46 318	0.08 165

THIR-Stereo	3.86 233	0.77 206	2.62 71	0.12 18	0.13 54	4.25 210	6.63 340	5.30 92	4.18 105	10.33 300	17.13 310	6.58 217	7.62 304	7.78 201	3.51 228	0.01 141	0.07 259	0.07 323	0.00 1	0.11 182	0.02 37

MMNet	4.16 253	0.77 206	5.47 261	1.40 165	1.67 250	10.78 319	0.63 147	8.64 198	8.47 242	8.80 262	8.33 177	7.51 235	6.61 283	7.53 187	6.54 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.05 130

PSMNet-RSSM	3.33 194	0.77 206	3.22 134	2.12 260	1.90 270	2.33 63	0.71 164	11.17 255	5.83 160	5.90 134	11.43 248	7.04 227	4.83 246	5.96 114	3.17 211	0.00 1	0.00 1	0.02 281	0.00 1	0.08 138	0.02 37

UCFNet_RVC	3.09 173	0.77 206	2.27 49	2.35 287	1.79 262	3.50 167	1.06 213	12.12 282	6.91 194	4.71 96	7.67 167	7.58 236	4.40 225	4.95 92	1.67 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 182	0.01 15

HITNet	2.79 151	0.77 206	4.02 191	2.03 249	0.11 44	5.58 240	0.59 140	9.24 211	5.15 140	6.42 169	7.26 159	3.66 123	2.92 159	4.07 76	3.87 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 115	0.02 37
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
MyStereo07	1.31 26	0.79 211	1.61 6	1.03 124	1.11 220	2.63 95	0.46 106	5.48 102	2.24 5	0.64 24	1.48 22	0.27 16	0.59 38	7.03 162	0.45 16	0.00 1	0.09 275	0.00 1	0.01 207	0.11 182	0.09 175

MyStereo04	2.95 165	0.79 211	5.38 257	1.03 124	1.11 220	2.63 95	0.46 106	10.00 229	12.44 311	4.19 81	3.91 67	3.04 98	3.60 183	7.34 178	2.74 202	0.00 1	0.09 275	0.00 1	0.01 207	0.11 182	0.09 175

rafts_anoy	1.72 41	0.79 211	2.58 68	2.03 249	1.75 258	2.47 72	0.16 53	5.48 102	6.01 170	3.24 63	2.11 37	1.92 73	1.33 84	3.08 55	1.13 105	0.01 141	0.18 326	0.00 1	0.01 207	0.03 58	0.07 153

HSM	4.00 245	0.79 211	3.16 130	1.59 191	2.17 279	6.77 265	1.11 218	12.28 287	6.35 186	6.75 176	8.11 175	13.90 314	5.37 258	8.85 268	2.71 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.02 37

ADLNet	4.32 265	0.80 215	4.33 207	3.60 343	3.56 324	6.87 267	2.48 265	11.20 256	7.58 217	9.87 291	9.62 210	8.39 251	4.95 248	6.16 119	6.60 281	0.01 141	0.01 124	0.00 1	0.01 207	0.12 193	0.25 282

TestStereo1	2.85 155	0.81 216	3.48 151	3.11 324	0.44 148	2.52 75	1.50 238	6.37 136	8.18 233	4.62 90	9.24 201	2.23 77	3.69 187	9.19 281	1.26 113	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.27 282	0.09 175

SA-5K	2.85 155	0.81 216	3.48 151	3.11 324	0.44 148	2.52 75	1.50 238	6.37 136	8.18 233	4.62 90	9.24 201	2.23 77	3.69 187	9.19 281	1.26 113	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.27 282	0.09 175

cf-r	3.42 203	0.81 216	3.97 184	2.41 293	2.78 301	2.85 128	0.64 150	8.44 184	6.32 183	6.25 157	11.57 251	8.97 262	3.54 181	5.93 113	3.83 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 155	0.07 153

psm_up	3.85 232	0.82 219	3.01 113	2.00 244	2.58 296	5.28 237	3.34 287	10.85 251	6.33 184	7.27 208	7.32 160	10.15 276	9.02 324	6.19 120	2.51 194	0.22 318	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.12 193	0.03 66

NVstereo2D	4.51 270	0.82 219	6.86 297	3.28 332	3.38 316	8.16 288	3.13 280	10.51 242	15.15 326	4.90 99	6.89 143	7.87 240	4.78 242	9.88 297	3.91 241	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.06 265	0.02 22	0.58 327

LL-Strereo2	1.86 57	0.83 221	2.33 51	0.36 60	0.17 68	3.79 195	1.52 240	5.82 115	4.04 95	4.43 84	2.51 43	4.23 142	0.37 18	5.66 107	0.99 93	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.05 260	0.06 115	0.11 205

raft+_RVC	1.79 47	0.84 222	2.32 50	2.40 290	0.85 198	1.38 13	0.09 23	6.36 134	4.75 128	2.85 54	5.46 109	1.17 50	1.36 89	4.54 82	0.91 83	0.00 1	0.10 283	0.00 1	0.00 1	0.11 182	0.22 269

S-Stereo	6.63 308	0.84 222	9.67 326	3.15 328	3.48 321	6.49 260	6.22 332	12.99 305	22.84 358	9.48 279	15.51 293	12.00 303	8.43 314	8.04 214	10.70 335	0.12 297	0.17 322	0.00 1	0.38 344	0.13 203	1.92 356

XX-TBD	1.44 33	0.85 224	2.04 27	2.45 295	0.05 9	2.34 64	0.01 1	3.46 10	7.51 213	2.88 55	4.98 89	0.26 14	0.25 3	1.15 10	0.46 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4D-IteraStereo	1.72 41	0.86 225	3.01 113	0.09 12	2.86 304	3.57 176	1.06 213	3.92 23	5.31 142	5.28 109	1.02 8	3.92 129	0.38 20	1.83 32	1.04 97	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.07 130	0.09 175

iRaft-Stereo_5w	2.86 159	0.86 225	4.08 199	0.06 8	0.25 106	2.76 109	0.60 143	4.97 66	4.10 101	2.98 58	7.85 170	10.17 277	4.17 213	8.16 229	5.83 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 207	0.26 277	0.06 140

ssnet_v2	4.46 267	0.87 227	5.18 249	1.57 187	0.67 180	9.14 299	4.73 315	11.84 271	9.68 262	8.79 260	6.24 129	9.91 272	4.34 222	6.28 125	9.30 319	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.28 284	0.30 296

WCMA_ROB	9.21 342	0.87 227	7.37 307	2.54 299	2.13 276	13.59 343	5.80 327	11.64 264	14.01 319	24.43 372	32.99 375	27.09 370	18.02 361	12.51 330	9.85 330	0.81 354	0.07 259	0.01 252	0.01 207	0.16 221	0.23 275

CroCo-Stereo Lap2	1.24 23	0.88 229	3.39 144	0.95 115	4.59 358	0.47 2	0.08 20	3.51 14	2.80 28	1.17 36	2.24 39	1.57 61	0.20 1	1.48 17	1.14 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 215	0.12 217

stereogan	7.69 327	0.88 229	7.08 301	3.49 341	3.93 341	18.98 361	3.23 285	16.52 342	19.58 347	9.93 294	18.92 322	20.50 357	9.04 325	14.07 344	6.14 271	0.26 324	0.04 226	0.21 345	0.03 239	0.63 330	0.33 300

MLCV	3.44 206	0.88 229	5.60 267	1.39 164	0.25 106	4.36 215	0.33 86	7.25 164	7.28 207	9.17 274	12.24 263	5.09 175	2.47 138	9.15 279	3.23 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 165	0.02 37

CroCo-Stereo	0.99 8	0.89 232	3.19 132	0.46 69	0.44 148	0.38 1	0.05 11	4.61 50	3.95 87	0.48 22	1.78 30	1.01 46	0.27 5	1.11 8	1.07 98	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.04 101
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
RYNet	6.34 302	0.89 232	5.88 272	1.41 168	4.48 355	15.97 350	4.18 303	13.41 310	16.49 332	10.81 312	7.00 149	14.33 317	8.72 318	9.43 289	13.71 352	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.07 153

ADLNet2	4.46 267	0.90 234	6.06 278	2.74 309	3.91 340	6.79 266	3.01 277	10.95 254	8.40 240	7.27 208	9.80 214	9.85 270	5.43 262	7.29 175	6.44 277	0.01 141	0.03 206	0.00 1	0.00 1	0.15 215	0.11 205

iResNet	3.68 217	0.91 235	7.94 314	2.97 320	0.34 133	4.44 221	0.48 109	7.70 170	9.74 264	7.72 224	12.74 268	4.03 133	2.87 158	8.05 217	3.37 219	0.02 210	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.10 165	0.09 175

DLCB_ROB	4.51 270	0.91 235	3.78 173	2.19 266	1.07 219	6.28 254	3.09 279	9.78 223	7.72 221	10.65 309	12.97 269	13.91 315	3.71 190	8.72 264	5.30 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.10 194

CBMV	5.35 284	0.91 235	3.67 165	1.62 196	0.44 148	10.09 310	7.19 348	12.49 294	12.33 309	12.22 326	14.69 289	10.93 293	6.48 281	8.51 248	4.96 257	0.02 210	0.15 312	0.00 1	0.00 1	0.17 229	0.17 248
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AASNet	3.90 237	0.92 238	4.41 209	3.56 342	4.00 343	6.70 263	1.26 228	18.71 356	6.14 177	7.35 212	7.91 172	4.35 151	2.58 143	3.04 54	6.62 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 308	0.14 229

111	2.78 150	0.92 238	3.81 176	0.22 35	0.07 21	2.83 126	0.70 162	6.03 120	14.00 318	3.22 62	8.93 187	5.48 187	3.30 168	3.66 64	2.03 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 165	0.29 294

ccnet	6.87 315	0.92 238	5.15 247	3.09 322	2.18 281	11.78 327	4.90 317	17.97 351	8.79 249	12.79 333	20.20 327	16.00 329	8.35 313	9.12 277	14.17 355	0.42 342	0.33 348	0.25 349	0.09 278	0.40 311	0.48 318

OMP-Stereo	3.03 170	0.93 241	2.72 83	4.21 359	0.51 167	2.19 55	1.25 226	6.19 130	6.00 169	7.99 235	6.21 126	8.50 258	2.49 139	9.44 292	1.74 151	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 138	0.05 130

STTStereo	3.60 213	0.93 241	6.34 284	2.71 306	2.23 283	3.68 181	0.63 147	9.42 215	6.73 190	9.87 291	6.97 144	8.84 261	3.65 185	6.85 151	3.04 207	0.00 1	0.02 163	0.01 252	0.00 1	0.02 22	0.02 37

CBFPSM	4.87 277	0.94 243	14.70 354	1.51 178	1.15 224	11.49 324	2.55 267	7.28 165	6.47 187	6.23 154	4.83 84	15.30 324	8.99 323	6.88 152	8.20 305	0.03 237	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.40 311	0.42 310

CFNet-ft	3.31 186	0.94 243	2.69 77	1.50 175	2.38 288	2.81 121	0.68 156	8.35 181	7.43 210	4.45 85	9.94 215	10.20 278	4.60 232	6.50 141	3.41 220	0.00 1	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.22 259	0.03 66

CFNet_RVC	3.31 186	0.94 243	2.69 77	1.50 175	2.38 288	2.81 121	0.68 156	8.35 181	7.43 210	4.45 85	9.94 215	10.20 278	4.60 232	6.49 140	3.41 220	0.00 1	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.22 259	0.03 66

DRN-Test	5.87 289	0.98 246	5.89 273	2.69 305	3.65 328	12.37 334	3.35 288	20.07 373	10.20 277	11.93 325	12.31 264	11.06 296	5.31 257	7.89 206	9.05 315	0.04 253	0.05 235	0.04 307	0.04 256	0.18 239	0.25 282

GMStereo	1.83 55	0.99 247	4.55 217	0.57 81	0.05 9	2.53 77	0.01 1	4.95 63	11.14 292	3.52 71	2.24 39	0.53 38	0.49 33	3.76 66	0.80 65	0.20 315	0.00 1	0.00 1	0.12 286	0.12 193	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
RALCasStereoNet	1.93 69	1.01 248	2.75 86	1.88 226	1.75 258	2.88 133	0.18 56	4.64 54	4.36 109	2.27 46	5.14 92	2.22 76	0.79 51	7.10 166	1.00 95	0.00 1	0.34 349	0.00 1	0.00 1	0.10 165	0.16 247

edge stereo	6.76 310	1.01 248	6.76 294	2.20 268	2.45 292	6.41 258	2.45 264	14.84 329	11.98 306	15.29 347	18.31 321	22.02 360	12.56 346	10.82 312	7.49 289	0.03 237	0.06 247	0.11 331	0.03 239	0.30 287	0.14 229

TestStereo	1.74 44	1.02 250	3.64 164	0.20 32	0.28 119	1.33 11	0.01 1	5.24 86	4.01 92	3.18 60	4.97 88	2.07 75	0.70 41	7.32 176	0.75 56	0.02 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1

iResNet_ROB	4.23 258	1.02 250	4.90 231	2.18 265	0.93 206	2.92 134	0.37 92	15.10 333	16.91 336	7.89 232	10.51 229	7.03 225	3.07 163	8.16 229	3.46 226	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 165	0.02 37

AACVNet	3.33 194	1.03 252	3.56 156	3.46 338	0.63 175	3.09 145	0.28 73	8.78 201	3.43 67	5.99 136	10.64 232	10.08 275	4.03 208	8.69 259	2.51 194	0.03 237	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.26 277	0.06 140

FBW_ROB	8.50 338	1.03 252	7.98 315	1.93 234	1.28 231	13.10 340	6.23 333	22.50 377	18.98 341	18.82 355	14.91 291	19.06 347	10.04 333	18.41 365	9.83 328	0.62 349	0.22 335	1.82 372	0.82 361	0.99 344	1.36 348

HBP-ISP	4.09 246	1.05 254	4.10 200	1.87 223	1.31 235	7.56 281	3.98 298	11.26 257	9.94 270	7.81 227	14.44 285	3.23 104	4.27 218	8.89 271	1.87 159	0.06 274	0.06 247	0.00 1	0.00 1	0.06 115	0.04 101

GwcNet-RSSM	3.77 225	1.05 254	5.06 240	2.21 269	1.87 267	2.36 65	1.52 240	8.98 203	7.96 227	5.91 135	14.59 287	7.94 245	3.50 178	6.43 133	5.70 266	0.00 1	0.00 1	0.04 307	0.00 1	0.20 247	0.08 165

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 231	1.06 256	5.23 253	2.72 308	3.27 312	4.36 215	0.61 144	10.71 246	7.56 215	8.75 259	7.89 171	9.86 271	3.90 202	7.15 171	3.44 222	0.14 300	0.02 163	0.02 281	0.03 239	0.04 78	0.03 66
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
RAFT_CTSACE	3.40 201	1.07 257	4.52 214	1.27 149	3.14 306	4.00 205	1.07 215	3.93 25	4.43 111	4.66 95	17.94 319	7.21 234	2.76 150	10.82 312	0.85 69	0.00 1	0.07 259	0.00 1	0.00 1	0.30 287	0.01 15

GANet	6.22 299	1.07 257	4.07 198	2.27 274	0.89 201	9.19 300	9.52 360	12.02 277	8.13 232	10.72 310	29.09 362	13.86 313	7.52 302	11.00 315	4.39 246	0.36 333	0.00 1	0.02 281	0.02 227	0.12 193	0.08 165

ACRE	2.41 117	1.08 259	5.11 243	0.55 77	2.05 272	2.65 98	0.78 181	5.26 91	4.67 122	7.59 220	9.20 193	1.70 65	1.08 66	3.74 65	2.18 180	0.01 141	0.18 326	0.02 281	0.08 271	0.22 259	0.10 194

SGM-ForestM	16.99 380	1.08 259	5.74 269	2.12 260	0.75 189	31.63 384	12.21 376	27.80 386	32.25 374	37.88 389	39.99 386	52.96 398	35.20 392	33.60 390	24.47 380	0.26 324	0.39 354	0.31 352	0.39 346	0.26 277	0.53 324

RALAANet	2.46 126	1.09 261	3.70 169	2.55 301	0.80 194	3.37 158	0.15 50	7.44 169	5.54 150	5.65 117	6.01 117	3.54 119	1.13 69	6.34 129	1.58 140	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.05 260	0.21 255	0.03 66

MSMD_ROB	9.28 344	1.09 261	4.65 222	1.58 188	0.39 140	16.52 351	4.41 309	13.60 312	14.87 325	22.34 363	39.89 385	25.67 367	20.71 372	12.42 329	6.98 284	0.34 332	0.03 206	0.00 1	0.00 1	0.05 99	0.09 175

CIPLG	2.47 127	1.10 263	4.71 226	0.63 84	2.15 278	2.67 101	0.77 177	5.19 78	4.73 126	7.85 229	9.56 209	1.72 66	1.14 70	4.20 79	2.34 185	0.01 141	0.19 330	0.02 281	0.09 278	0.23 266	0.08 165

STTRV1_RVC	7.02 318	1.10 263	12.88 345	3.32 333	6.92 370	11.90 329	4.00 299	15.07 330	11.94 305	9.51 280	14.57 286	11.63 300	8.73 319	12.65 332	8.06 302	3.32 373	2.75 384	0.41 358	0.12 286	1.38 353	0.11 205

CFNet	3.72 220	1.10 263	5.03 238	2.49 297	1.59 243	4.90 230	0.22 62	11.38 260	9.88 269	4.80 98	11.25 244	6.44 213	3.68 186	8.33 239	3.00 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 259	0.07 153

ARAFT	3.13 177	1.11 266	7.34 306	0.42 66	0.14 56	4.52 222	2.99 276	7.41 168	5.97 167	8.85 264	7.06 154	5.20 178	1.25 81	8.49 247	1.44 127	0.00 1	0.03 206	0.00 1	0.00 1	0.33 296	0.11 205

TDLM	4.11 247	1.11 266	3.54 155	1.62 196	1.04 217	3.91 201	7.41 350	10.60 244	10.67 288	6.38 168	12.59 266	5.95 202	4.77 240	8.79 266	3.04 207	0.58 347	0.00 1	0.01 252	0.00 1	0.19 244	0.12 217

FINET	5.32 283	1.14 268	10.04 328	2.17 264	3.67 330	6.49 260	6.76 343	11.68 266	22.08 356	7.42 214	12.15 259	4.24 143	3.61 184	9.25 284	5.35 261	0.04 253	0.04 226	0.00 1	0.00 1	0.17 229	0.09 175

DeepPruner_ROB	3.52 208	1.14 268	4.06 196	1.12 140	1.65 247	3.65 178	0.83 187	13.96 317	4.47 115	7.80 226	10.84 237	7.05 229	2.16 128	8.14 227	3.08 209	0.07 281	0.03 206	0.00 1	0.01 207	0.32 294	0.06 140

CVANet_RVC	4.16 253	1.16 270	3.60 158	1.94 235	1.46 240	3.92 202	4.68 314	10.89 252	8.34 237	7.58 219	10.84 237	10.27 280	6.62 284	8.56 250	2.69 198	0.39 336	0.00 1	0.00 1	0.01 207	0.21 255	0.09 175

IPLGR_C	2.44 122	1.17 271	4.94 233	0.62 83	2.08 273	2.65 98	0.80 182	5.60 106	4.79 129	7.87 230	9.23 195	1.67 64	1.15 72	3.43 61	2.23 181	0.01 141	0.19 330	0.02 281	0.08 271	0.22 259	0.10 194

MyStereo8	2.88 160	1.19 272	5.03 238	1.61 193	3.75 335	4.30 212	0.07 17	6.14 125	6.16 178	6.22 153	9.64 212	4.28 148	1.45 93	2.05 42	4.76 255	0.00 1	0.16 319	0.00 1	0.14 289	0.26 277	0.43 312

raft_robust	2.64 139	1.20 273	2.62 71	1.10 134	0.28 119	1.50 22	0.12 33	6.28 132	9.04 251	6.80 179	7.19 156	3.73 126	2.13 125	9.06 276	1.07 98	0.03 237	0.12 296	0.00 1	0.21 312	0.17 229	0.22 269

dd	2.16 90	1.22 274	4.82 228	0.68 88	0.12 52	1.39 16	0.17 55	5.14 74	11.22 295	2.70 51	3.51 63	1.52 59	1.23 80	5.08 95	3.96 242	0.12 297	0.01 124	0.04 307	0.21 312	0.07 130	0.01 15

XPNet_ROB	6.03 297	1.22 274	5.61 268	2.56 302	0.90 203	6.32 255	7.07 346	12.92 303	8.30 236	14.76 345	15.13 292	19.84 351	6.66 286	10.36 305	8.58 310	0.02 210	0.04 226	0.00 1	0.03 239	0.11 182	0.24 279

DANet	6.02 296	1.23 276	8.45 318	3.86 352	3.94 342	7.64 285	1.34 233	9.51 218	7.00 198	13.39 338	15.53 294	15.99 328	7.02 292	12.14 326	12.37 344	0.19 312	0.12 296	0.02 281	0.03 239	0.13 203	0.56 326
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NaN_ROB	6.00 295	1.24 277	6.29 282	1.34 154	1.68 252	9.60 306	10.31 366	15.09 331	15.79 329	12.62 329	8.95 188	11.67 302	5.83 269	11.78 324	6.41 276	0.05 264	0.13 303	0.08 326	0.20 309	0.22 259	0.79 335

Nwc_Net	6.97 317	1.25 278	6.63 292	3.82 350	3.37 315	10.83 321	1.67 249	19.56 371	11.35 296	8.36 246	23.62 343	17.19 337	11.44 342	11.21 317	8.08 303	0.80 353	0.00 1	0.00 1	0.02 227	0.13 203	0.09 175

SACVNet	4.15 252	1.26 279	3.81 176	3.12 326	1.68 252	3.09 145	2.85 275	11.91 274	5.96 165	10.52 306	11.20 242	10.59 283	3.95 203	8.97 273	3.25 216	0.08 286	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.32 294	0.44 314

DMCA-RVC	3.17 179	1.26 279	6.39 287	2.10 259	1.51 242	3.02 141	0.56 130	7.84 175	5.06 135	9.23 275	5.19 97	8.46 254	2.72 149	6.31 127	3.22 213	0.06 274	0.11 289	0.09 329	0.02 227	0.16 221	0.08 165

BEATNet_4x	3.24 181	1.27 281	5.89 273	1.56 186	0.10 36	5.26 236	1.07 215	10.08 233	5.50 147	6.89 186	7.73 168	4.53 155	4.13 209	5.05 94	5.27 259	0.04 253	0.05 235	0.00 1	0.00 1	0.23 266	0.23 275

MANE	19.47 387	1.27 281	5.07 241	4.69 362	5.55 364	30.49 383	9.94 364	34.01 390	37.27 386	44.13 398	51.57 401	52.51 396	40.41 397	33.58 389	24.81 381	0.89 356	0.86 366	1.11 367	9.72 393	0.38 304	1.06 342

pmcnn	7.72 328	1.27 281	9.42 325	2.91 314	3.14 306	9.44 302	6.23 333	12.56 296	16.51 333	14.53 343	24.08 345	27.44 371	8.49 315	9.32 287	8.44 308	0.06 274	0.08 267	0.00 1	0.00 1	0.30 287	0.15 238

CSP-Net	4.12 248	1.28 284	3.70 169	1.54 181	1.06 218	13.28 342	2.33 261	12.96 304	5.45 145	8.87 265	8.54 181	8.43 253	3.03 160	8.16 229	3.65 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 239	0.03 66

LE_ROB	16.73 379	1.28 284	11.61 334	3.72 347	1.65 247	16.67 353	9.17 358	14.39 323	55.91 401	63.81 412	40.86 388	35.94 385	37.73 395	14.24 345	26.87 386	0.05 264	0.10 283	0.13 335	0.22 317	0.12 193	0.15 238

LMCR-Stereo	3.63 214	1.29 286	4.20 201	2.54 299	0.17 68	8.08 287	1.52 240	11.46 262	4.73 126	8.45 251	10.66 234	1.91 72	5.03 250	7.69 194	3.58 232	0.92 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 302	0.02 37

RP	6.84 314	1.29 286	5.53 266	3.92 353	5.18 362	6.32 255	3.53 291	11.73 269	15.31 327	9.54 282	22.38 339	18.25 342	14.47 356	10.11 299	7.49 289	0.91 357	0.01 124	0.12 333	0.15 292	0.33 296	0.19 260

whm_eth	3.00 169	1.32 288	5.51 263	0.75 92	2.73 300	2.57 83	0.28 73	6.84 158	7.24 206	5.29 111	24.32 347	0.37 29	0.46 32	1.03 7	0.95 88	0.01 141	0.03 206	0.00 1	0.00 1	0.06 115	0.14 229

ADCRef	7.27 319	1.38 289	16.37 358	2.52 298	3.30 314	11.63 326	3.16 282	10.80 249	9.35 257	13.03 336	25.27 354	8.17 249	8.92 322	8.06 221	21.81 373	0.15 302	0.08 267	0.16 338	0.34 341	0.38 304	0.58 327

fast-acv-ft	5.62 287	1.39 290	7.01 298	2.02 247	1.89 269	12.23 332	1.82 254	7.35 166	9.45 259	10.46 305	20.27 329	14.55 319	7.71 306	7.41 181	7.61 291	0.10 292	0.09 275	0.16 338	0.07 267	0.59 325	0.13 224

DN-CSS_ROB	2.69 141	1.40 291	5.34 256	2.31 284	0.75 189	3.14 149	0.06 13	6.11 124	3.87 82	5.34 112	12.18 261	2.34 79	1.22 79	7.84 204	1.48 129	0.03 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 300	0.03 66

LoS_RVC	1.26 24	1.43 292	1.91 16	0.42 66	3.77 337	1.71 36	0.04 8	2.58 2	2.49 16	0.42 20	2.58 44	0.30 19	0.57 37	1.71 25	0.66 40	0.01 141	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.02 22	4.49 372

iResNetv2_ROB	4.28 263	1.43 292	7.17 302	2.91 314	1.26 229	4.36 215	1.62 245	13.64 314	10.25 278	9.83 289	11.41 246	7.68 238	4.00 204	7.75 200	1.85 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 303	0.09 175

AF-Net	7.78 329	1.44 294	6.68 293	3.37 334	4.50 356	8.61 293	2.69 270	17.07 345	20.17 351	9.52 281	24.02 344	20.31 356	14.59 357	11.58 322	9.84 329	0.61 348	0.00 1	0.12 333	0.00 1	0.38 304	0.12 217

gwcnet-sp	3.31 186	1.47 295	7.26 303	1.73 209	0.69 182	7.57 282	1.14 220	8.59 192	6.17 179	8.57 253	5.25 103	4.26 145	3.36 170	6.46 134	3.44 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 215	0.11 205

scenet	3.31 186	1.47 295	7.26 303	1.73 209	0.69 182	7.57 282	1.14 220	8.59 192	6.17 179	8.57 253	5.25 103	4.26 145	3.36 170	6.46 134	3.44 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 215	0.11 205

ssnet	3.31 186	1.47 295	7.26 303	1.73 209	0.69 182	7.57 282	1.14 220	8.59 192	6.17 179	8.57 253	5.25 103	4.26 145	3.36 170	6.46 134	3.44 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 215	0.11 205

PA-Net	4.98 279	1.47 295	7.42 308	2.40 290	2.14 277	8.73 295	3.64 295	12.42 288	13.11 313	7.03 193	7.57 164	7.88 241	6.52 282	10.16 304	7.82 294	0.02 210	0.03 206	0.00 1	0.00 1	0.11 182	1.07 343
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	6.77 311	1.49 299	6.48 288	2.92 316	4.40 349	7.43 277	3.61 293	19.52 369	13.29 314	8.39 248	16.91 305	15.96 326	12.13 343	12.85 333	7.70 292	1.47 366	0.11 289	0.01 252	0.42 348	0.14 213	0.24 279

Abc-Net	6.77 311	1.49 299	6.48 288	2.92 316	4.40 349	7.43 277	3.61 293	19.52 369	13.29 314	8.39 248	16.91 305	15.96 326	12.13 343	12.85 333	7.70 292	1.47 366	0.11 289	0.01 252	0.42 348	0.14 213	0.24 279
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MeshStereo	11.52 360	1.52 301	4.55 217	1.89 228	1.46 240	19.87 365	5.11 321	20.66 375	15.91 330	32.67 382	34.51 378	39.34 389	21.15 373	18.74 367	12.10 342	0.11 294	0.06 247	0.01 252	0.00 1	0.45 317	0.22 269
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
G-Net	8.41 336	1.54 302	10.97 332	5.73 369	3.60 326	26.19 373	4.41 309	10.10 234	7.42 209	19.71 358	24.99 352	14.38 318	15.83 358	10.99 314	9.53 326	0.50 346	0.46 360	0.19 344	0.25 322	0.80 338	0.66 331

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 293	1.55 303	9.92 327	2.40 290	3.22 310	10.28 313	3.14 281	11.64 264	9.79 265	9.54 282	20.22 328	11.16 297	6.77 288	10.61 310	9.16 316	0.06 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 101

RAFT + AFF	4.30 264	1.55 303	5.84 271	1.43 170	2.36 287	5.94 250	6.72 342	10.01 230	7.56 215	7.55 218	8.96 190	7.09 230	6.73 287	8.57 251	4.02 243	0.02 210	0.47 361	0.00 1	0.01 207	0.56 321	0.54 325

psmorigin	7.34 320	1.58 305	18.31 365	2.35 287	0.87 199	6.72 264	1.70 252	10.63 245	7.14 202	19.77 359	22.71 340	20.13 353	11.34 340	12.96 335	9.49 325	0.04 253	0.17 322	0.06 317	0.17 300	0.21 255	0.50 321

NCCL2	5.88 290	1.59 306	5.44 259	1.87 223	0.92 204	9.55 304	11.55 372	12.11 280	9.94 270	9.67 286	8.85 185	22.28 362	7.41 297	8.78 265	7.17 286	0.01 141	0.00 1	0.03 297	0.00 1	0.13 203	0.23 275

iinet-f	5.94 291	1.60 307	26.88 384	1.79 216	1.38 238	11.92 330	1.47 237	6.80 156	7.11 201	6.90 188	14.43 284	10.64 287	7.97 308	7.00 161	12.12 343	0.02 210	0.03 206	0.05 313	0.00 1	0.63 330	0.02 37

CSAN	7.62 323	1.60 307	6.56 291	1.83 221	0.66 178	12.40 335	10.52 369	14.45 324	21.32 354	14.19 341	15.98 296	17.84 338	13.02 351	12.32 328	8.38 307	0.09 290	0.07 259	0.03 297	0.04 256	0.33 296	0.67 332

FADNet-RVC-Resample	3.79 227	1.62 309	12.06 336	1.43 170	0.66 178	5.94 250	2.41 262	10.18 237	8.58 247	6.28 161	4.22 71	5.33 184	4.80 244	7.71 196	3.19 212	0.17 308	0.21 334	0.17 341	0.12 286	0.41 314	0.29 294

PSMNet_ROB	5.02 281	1.63 310	6.03 277	1.90 229	1.83 265	9.57 305	6.35 337	15.58 338	7.23 205	6.15 150	10.48 228	12.22 304	4.16 212	8.02 213	8.71 312	0.02 210	0.01 124	0.01 252	0.10 282	0.20 247	0.12 217

LL-Strereo	4.71 276	1.64 311	7.51 311	1.15 142	4.31 347	3.71 184	1.45 236	9.21 209	8.36 238	8.37 247	8.17 176	10.82 289	11.36 341	12.51 330	4.82 256	0.00 1	0.12 296	0.00 1	0.00 1	0.31 292	0.32 299

FADNet	4.23 258	1.65 312	11.75 335	1.64 198	0.80 194	4.80 227	0.77 177	13.76 316	11.65 300	3.97 77	5.24 101	9.62 268	5.14 254	8.40 242	3.78 237	0.21 316	0.04 226	0.07 323	0.05 260	1.14 346	0.10 194

sAnonymous2	1.35 28	1.66 313	8.14 316	0.55 77	0.46 154	1.23 6	0.24 66	4.00 26	3.47 68	0.40 14	1.11 14	0.23 11	1.42 91	0.96 5	0.57 33	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.20 309	2.07 362	0.22 269

CroCo_RVC	1.35 28	1.66 313	8.14 316	0.55 77	0.46 154	1.23 6	0.24 66	4.00 26	3.47 68	0.40 14	1.11 14	0.23 11	1.42 91	0.96 5	0.57 33	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.20 309	2.07 362	0.22 269

FADNet_RVC	3.91 239	1.67 315	12.95 347	0.96 117	0.75 189	5.71 243	0.54 125	10.83 250	6.60 188	3.46 70	8.09 174	4.10 138	3.40 176	9.43 289	6.33 274	0.36 333	0.44 358	0.17 341	0.46 352	0.91 341	0.95 340

APVNet	5.98 293	1.72 316	8.72 320	3.21 330	4.04 344	12.31 333	1.81 253	19.09 362	6.10 173	6.13 149	13.41 274	10.69 288	6.30 277	11.26 318	13.90 353	0.05 264	0.02 163	0.11 331	0.03 239	0.53 319	0.20 266

AANet_RVC	5.01 280	1.74 317	6.38 286	1.96 237	1.29 232	2.26 59	1.69 250	10.07 232	18.53 339	7.88 231	18.15 320	8.49 257	2.70 146	10.59 309	7.04 285	0.96 359	0.15 312	0.02 281	0.00 1	0.13 203	0.12 217

StereoDRNet	5.59 286	1.75 318	6.80 295	3.12 326	4.45 353	10.61 318	4.35 308	18.80 358	9.73 263	12.22 326	6.87 142	11.44 299	4.65 236	8.09 224	8.26 306	0.02 210	0.11 289	0.00 1	0.03 239	0.20 247	0.28 293

ETE_ROB	5.80 288	1.77 319	6.33 283	1.44 173	0.78 193	6.43 259	6.90 344	12.53 295	8.08 230	12.93 335	14.89 290	21.13 359	5.87 270	9.83 296	6.57 280	0.04 253	0.01 124	0.00 1	0.02 227	0.08 138	0.33 300

ADCP+	8.09 332	1.79 320	14.50 352	1.54 181	4.28 346	16.57 352	5.20 322	12.80 300	11.20 294	12.83 334	17.07 309	11.02 295	10.80 338	17.59 363	23.18 378	0.03 237	0.05 235	0.01 252	0.18 303	0.39 308	0.81 336

LALA_ROB	6.58 307	1.80 321	6.25 281	1.26 147	0.94 207	10.08 309	9.02 357	16.00 340	11.51 299	12.74 331	13.02 270	24.77 364	5.25 256	10.56 308	8.02 299	0.04 253	0.05 235	0.00 1	0.02 227	0.10 165	0.25 282

FADNet-RVC	3.98 244	1.84 322	12.48 341	1.69 202	0.44 148	4.33 213	1.31 231	11.84 271	7.15 203	3.53 72	3.50 62	10.63 286	4.43 226	9.12 277	6.25 273	0.03 237	0.10 283	0.00 1	0.03 239	0.60 327	0.25 282

PS-NSSS	3.90 237	1.84 322	4.55 217	0.87 101	2.95 305	4.10 208	2.00 256	10.77 248	8.23 235	6.75 176	14.63 288	5.01 173	2.24 129	8.41 243	2.91 204	0.33 331	0.03 206	0.83 363	0.00 1	0.82 339	0.70 333

SANet	10.64 356	1.86 324	10.91 330	1.76 212	0.71 187	14.62 346	9.23 359	19.18 363	37.14 385	19.22 356	27.96 358	25.86 368	19.11 367	13.02 336	10.63 334	0.08 286	0.06 247	0.03 297	0.02 227	0.62 328	0.81 336

DPSNet	10.14 352	1.88 325	16.82 361	1.85 222	1.73 256	24.84 371	17.20 394	19.92 372	27.41 366	12.23 328	13.62 276	16.52 331	18.35 362	14.42 347	12.50 345	0.78 352	0.54 364	0.08 326	0.25 322	1.18 347	0.59 330

dad	4.66 275	1.89 326	5.51 263	0.94 111	0.09 33	2.16 54	0.37 92	7.10 163	14.43 321	10.13 298	16.84 304	14.97 321	1.90 118	6.82 150	4.15 244	1.09 361	0.11 289	4.08 377	0.46 352	0.17 229	0.06 140

Wz-Net-LNSev	6.46 304	1.93 327	16.44 360	1.52 179	4.15 345	12.66 336	4.96 319	13.05 306	12.10 307	10.55 308	16.23 298	11.32 298	7.19 294	8.43 245	8.48 309	0.00 1	0.01 124	0.00 1	0.00 1	0.08 138	0.06 140

GwcNet	6.42 303	1.97 328	10.92 331	2.59 303	5.58 365	11.55 325	2.21 260	14.10 320	16.52 335	10.04 296	17.19 313	10.86 291	5.61 267	9.23 283	8.84 314	0.01 141	0.06 247	0.03 297	0.08 271	0.56 321	0.40 307

GMStereo_Zeroshot	2.77 149	1.98 329	5.14 246	1.53 180	0.36 135	3.56 173	0.10 24	5.57 105	5.91 163	6.89 186	7.02 150	8.50 258	0.91 56	6.01 116	1.65 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 247	0.01 15

PDISCO_ROB	9.62 349	1.99 330	11.51 333	9.88 377	9.61 379	21.48 366	3.83 296	19.33 365	28.49 369	11.27 320	14.17 281	19.92 352	5.02 249	16.35 359	9.18 317	5.28 377	0.41 355	0.14 336	0.09 278	2.05 361	2.36 363

ADCL	10.16 353	2.11 331	19.36 368	1.92 232	1.88 268	22.23 367	8.91 356	14.04 318	23.56 360	14.62 344	26.19 355	12.75 307	13.59 353	16.06 358	22.95 377	0.26 324	0.18 326	0.75 361	0.65 356	0.69 334	0.58 327

ELAS	16.72 378	2.14 332	9.23 322	4.92 364	4.53 357	32.66 388	15.11 389	27.40 385	28.68 370	40.27 393	44.90 391	38.33 388	30.50 387	26.44 384	21.94 374	0.88 355	1.23 370	0.67 360	0.89 363	1.49 355	2.18 361
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RGC	6.88 316	2.23 333	6.13 279	4.05 354	4.73 361	8.94 296	2.78 272	15.19 335	11.74 301	11.13 317	19.34 323	17.86 339	10.42 336	13.02 336	8.03 301	0.73 351	0.01 124	0.24 348	0.41 347	0.31 292	0.38 305

ELAS_RVC	16.54 377	2.26 334	10.09 329	5.50 368	4.46 354	28.28 381	16.72 393	25.55 382	33.54 377	40.19 392	40.30 387	36.68 386	30.03 386	29.40 385	20.61 367	0.98 360	1.21 369	0.86 364	0.70 358	1.39 354	2.16 359
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SDNR	7.50 322	2.32 335	15.58 357	1.82 220	0.63 175	44.66 400	0.44 105	8.59 192	9.52 260	9.84 290	25.18 353	5.30 183	4.38 223	11.46 321	6.49 278	0.05 264	0.03 206	0.00 1	0.01 207	1.79 359	1.87 355

Wz-Net-MNSev	7.43 321	2.35 336	15.22 355	2.34 286	3.41 320	17.27 358	8.55 353	11.91 274	13.48 316	13.37 337	17.05 308	13.70 310	7.47 301	11.90 325	9.99 331	0.40 338	0.03 206	0.00 1	0.01 207	0.16 221	0.07 153

ADCPNet	9.54 347	2.39 337	31.46 388	2.09 257	1.60 245	16.71 354	6.39 338	12.11 280	11.45 297	13.53 339	21.45 334	19.41 348	10.94 339	14.38 346	21.54 371	0.27 327	1.16 368	0.39 357	1.49 371	0.58 324	1.45 349

SHD	9.61 348	2.60 338	12.46 340	3.69 346	3.54 323	9.47 303	1.25 226	20.16 374	37.84 387	18.19 354	21.24 333	16.96 335	12.83 350	14.47 348	16.05 358	0.32 330	0.13 303	0.01 252	0.08 271	0.38 304	0.48 318

DGSMNet	6.47 305	2.61 339	13.64 350	3.46 338	3.74 331	8.97 297	6.01 328	14.15 321	13.01 312	7.46 216	14.10 280	9.94 273	4.79 243	10.44 306	6.22 272	1.30 365	1.70 373	1.80 370	1.52 373	2.27 365	2.35 362

DeepPrunerF	6.75 309	2.69 340	23.31 377	3.68 345	7.16 371	3.78 194	4.29 306	13.42 311	20.13 350	8.13 238	10.46 227	7.18 233	8.06 310	11.10 316	9.44 324	0.24 321	0.15 312	0.29 350	0.42 348	0.66 333	0.45 315

Syn2CoEx	6.32 301	2.72 341	9.33 323	2.45 295	1.67 250	8.59 292	3.32 286	18.08 352	12.27 308	8.53 252	21.08 332	10.30 281	9.80 331	9.30 286	7.86 296	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 330	0.43 312

SAMSARA	14.63 369	2.74 342	12.38 338	12.65 383	6.74 369	36.50 392	72.93 415	19.36 366	23.77 361	16.20 351	13.04 271	29.21 374	12.78 348	16.98 361	15.21 357	0.11 294	0.26 345	0.03 297	0.14 289	0.76 337	0.77 334

GANetREF_RVC	6.56 306	2.89 343	7.58 312	3.41 335	0.40 142	12.96 339	9.58 361	15.09 331	17.25 338	10.33 300	10.62 231	12.27 305	8.16 312	12.21 327	4.53 249	0.41 339	0.00 1	0.00 1	0.02 227	3.12 368	0.39 306
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
PVD	15.44 371	2.93 344	14.67 353	4.21 359	3.39 318	17.43 359	4.16 302	27.84 387	48.84 396	31.02 380	43.54 390	29.76 376	30.81 388	25.97 383	21.40 369	0.23 319	0.41 355	0.04 307	0.33 339	0.41 314	1.33 347

RTSC	9.15 341	3.00 345	13.57 349	3.72 347	1.76 260	11.82 328	0.46 106	16.95 344	36.83 384	15.80 349	15.53 294	12.91 308	7.46 300	20.01 373	21.76 372	0.31 329	0.13 303	0.01 252	0.08 271	0.57 323	0.41 309

TRStereo	2.36 114	3.10 346	4.70 225	1.99 240	2.08 273	2.61 91	1.11 218	8.79 202	3.73 77	3.19 61	3.04 49	3.96 130	0.77 47	5.92 112	1.44 127	0.03 237	0.14 307	0.00 1	0.29 330	0.08 138	0.25 282

ADCMid	10.24 354	3.13 347	20.70 371	2.21 269	2.39 290	11.23 323	6.19 330	14.17 322	11.19 293	23.20 369	22.25 337	17.89 340	19.54 368	18.51 366	26.21 385	0.45 344	0.42 357	1.10 366	1.29 368	1.56 357	1.18 344

PWC_ROB	8.24 334	3.13 347	12.74 344	2.43 294	4.43 352	7.51 280	1.22 225	16.63 343	19.24 345	16.08 350	28.29 359	13.99 316	10.16 334	13.63 341	14.06 354	0.42 342	0.00 1	0.05 313	0.00 1	0.59 325	0.27 291

SuperB	8.10 333	3.15 349	24.67 380	2.65 304	1.23 227	9.88 308	4.29 306	10.18 237	30.07 371	11.53 322	12.18 261	6.12 205	6.65 285	10.50 307	14.47 356	0.14 300	0.11 289	0.35 354	0.25 322	13.06 388	0.48 318

Anonymous Stereo	6.16 298	3.15 349	23.75 378	2.97 320	2.48 293	4.39 220	13.30 379	9.21 209	9.86 268	9.56 284	8.76 183	6.79 221	1.99 121	13.50 339	13.04 348	0.01 141	0.05 235	0.00 1	0.06 265	0.22 259	0.19 260

PWCDC_ROB	7.92 331	3.17 351	7.48 310	5.73 369	4.40 349	10.45 315	0.35 89	14.52 326	28.19 368	10.36 302	31.27 368	7.04 227	9.14 326	13.22 338	8.78 313	2.74 372	0.02 163	0.00 1	0.00 1	1.31 351	0.17 248

aanetorigin	8.72 340	3.29 352	27.55 385	1.95 236	3.84 338	4.93 232	5.39 326	5.49 104	10.05 272	27.85 376	31.47 369	15.80 325	12.78 348	9.04 275	11.98 341	0.25 322	0.22 335	0.22 346	0.25 322	1.28 350	0.84 338

SQANet	7.64 324	3.40 353	5.49 262	11.73 382	9.62 380	11.96 331	2.82 273	11.33 259	6.10 173	8.33 245	11.49 249	11.00 294	5.16 255	10.12 303	2.72 201	8.92 385	2.21 375	10.41 382	1.58 374	11.13 384	7.39 383

XQC	8.43 337	3.58 354	16.40 359	2.92 316	2.17 279	13.22 341	3.60 292	14.64 327	25.86 364	11.87 324	12.04 255	15.06 322	10.67 337	15.24 353	19.41 363	0.39 336	0.08 267	0.05 313	0.07 267	0.84 340	0.45 315

MFN_U_SF_RVC	12.94 363	3.66 355	25.81 383	3.61 344	2.26 285	22.77 368	4.55 312	27.10 383	20.06 349	23.90 370	28.99 361	30.53 377	16.98 359	19.92 372	20.26 366	1.24 362	1.07 367	0.98 365	1.33 369	1.80 360	2.04 358

anonymity	7.68 325	3.83 356	12.39 339	7.04 374	12.67 387	8.18 289	2.00 256	17.50 348	6.85 193	13.56 340	9.21 194	9.97 274	7.82 307	11.28 319	5.58 264	6.27 380	4.98 400	3.68 376	2.96 378	3.33 370	4.48 371

PASM	7.90 330	4.22 357	21.97 375	3.25 331	3.29 313	5.39 239	6.57 339	10.57 243	19.09 342	12.77 332	13.92 278	18.11 341	9.51 329	13.79 342	10.77 338	0.19 312	0.45 359	0.29 350	1.08 366	1.49 355	1.19 345

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 350	4.27 358	14.47 351	2.29 277	2.85 303	23.40 370	13.62 381	13.60 312	19.54 346	19.42 357	24.27 346	16.74 334	8.59 316	17.05 362	7.98 298	1.25 363	1.68 372	0.17 341	2.63 376	0.72 336	1.04 341

GASNet	5.19 282	4.61 359	9.38 324	4.73 363	2.10 275	3.80 196	1.57 243	12.07 278	10.96 289	8.92 267	7.03 152	8.21 250	7.67 305	14.02 343	7.36 287	0.02 210	0.15 312	0.00 1	0.00 1	0.69 334	0.42 310

WZ-Net	13.00 364	4.64 360	41.07 396	3.48 340	3.15 308	19.12 362	15.66 392	14.81 328	31.33 373	15.71 348	27.88 357	22.22 361	14.01 355	20.44 375	25.03 382	0.64 350	0.00 1	0.01 252	0.03 239	0.39 308	0.37 304

Consistency-Raft	9.42 345	4.74 361	12.66 342	5.30 367	9.08 377	4.08 206	5.26 324	19.26 364	24.87 362	11.17 318	29.85 364	13.57 309	5.51 266	7.67 193	13.40 350	0.36 333	0.35 351	1.81 371	4.24 384	11.61 385	3.57 366

ADCS	13.02 365	4.93 362	28.38 386	3.17 329	2.67 298	13.61 344	10.83 370	18.70 355	33.46 376	22.59 364	24.78 350	19.59 350	18.51 364	23.40 380	32.16 394	0.10 292	0.19 330	0.37 356	0.18 303	1.26 349	1.46 350

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 292	5.36 363	5.02 236	3.75 349	3.57 325	15.81 349	4.27 305	11.72 268	6.96 196	7.23 205	8.47 180	9.09 263	2.66 145	9.36 288	2.71 199	7.49 382	2.32 376	2.01 373	0.08 271	6.77 379	4.67 373

AnyNet_C32	10.98 358	5.58 364	22.79 376	4.16 356	5.83 366	15.64 347	14.30 382	13.18 307	17.15 337	16.44 352	20.52 330	14.68 320	13.44 352	22.46 377	30.08 391	0.17 308	0.26 345	0.36 355	0.36 343	1.23 348	0.91 339

LSM	14.01 368	5.95 365	33.49 389	6.78 373	43.61 410	10.22 311	9.98 365	15.16 334	22.93 359	23.07 368	32.34 373	18.52 344	12.67 347	15.45 354	11.10 339	0.16 307	0.51 363	0.09 329	0.32 337	1.08 345	16.85 405

EDNetEfficient	13.82 367	6.19 366	54.79 402	2.83 311	3.60 326	4.86 229	8.57 354	8.61 197	32.90 375	40.77 394	30.59 367	18.33 343	21.87 376	11.38 320	25.36 383	0.15 302	0.23 337	0.06 317	1.03 365	2.54 366	1.79 353

SPS-STEREO	15.04 370	6.23 367	13.21 348	11.34 381	11.65 384	23.30 369	7.15 347	24.16 380	15.65 328	31.78 381	29.19 363	31.62 378	21.32 374	24.62 381	19.50 364	7.59 383	4.19 398	3.22 375	1.48 370	6.99 380	6.54 380
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-SNSev	9.23 343	6.70 368	24.28 379	1.87 223	1.81 264	8.57 291	12.29 378	17.37 347	20.39 352	10.43 304	23.11 342	16.66 333	8.03 309	14.47 348	17.86 360	0.00 1	0.02 163	0.01 252	0.00 1	0.41 314	0.30 296

AnonymousM	2.71 144	6.75 369	0.98 1	0.73 90	0.06 16	2.41 70	0.53 123	5.30 92	3.05 45	4.75 97	2.09 35	1.89 70	1.01 61	1.88 37	0.51 32	0.01 141	0.02 163	17.42 387	4.76 387	0.02 22	0.01 15

NVStereoNet_ROB	16.04 374	6.75 369	12.90 346	6.37 372	7.42 374	12.89 338	9.74 363	22.78 378	25.12 363	30.32 378	46.19 393	34.37 384	25.38 380	21.48 376	21.38 368	5.94 378	3.10 390	6.07 381	10.09 394	4.01 371	8.54 388
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 376	6.93 371	21.83 374	5.94 371	2.81 302	38.71 394	14.59 383	24.55 381	34.87 382	33.66 386	34.35 377	29.24 375	24.20 379	22.59 378	17.95 361	2.52 371	2.81 385	1.17 368	1.51 372	5.89 377	2.16 359

UDGNet	2.73 147	7.09 372	3.90 183	2.71 306	0.06 16	2.98 137	0.20 60	4.63 52	8.58 247	2.69 49	2.70 45	0.95 45	1.01 61	6.27 124	1.51 131	1.28 364	0.00 1	5.24 380	0.94 364	1.70 358	0.13 224

SGM+DAISY	15.62 372	7.26 373	19.28 367	8.94 375	10.11 382	26.25 374	10.49 368	19.36 366	14.65 323	30.64 379	33.59 376	33.00 380	22.32 378	24.96 382	16.42 359	7.90 384	6.25 402	4.51 378	3.37 380	5.86 376	7.20 382

otaku	11.73 361	7.51 374	7.07 300	13.22 385	10.85 383	26.61 378	7.25 349	18.84 359	19.16 344	11.58 323	17.23 314	20.19 354	8.09 311	15.11 352	4.64 252	9.13 386	2.42 377	13.08 383	1.83 375	12.48 387	8.22 386

MFMNet_re	13.29 366	8.60 375	18.29 364	9.75 376	7.25 373	19.65 364	14.84 386	20.71 376	30.72 372	23.03 367	28.77 360	18.85 346	26.09 383	13.55 340	9.82 327	2.44 370	1.35 371	0.34 353	0.23 318	4.78 373	6.69 381

Ntro	12.35 362	8.88 376	7.80 313	13.79 386	12.42 386	26.54 377	6.98 345	18.54 354	22.14 357	9.82 288	16.45 299	20.30 355	9.29 328	15.95 357	6.61 282	9.53 388	2.47 379	14.93 385	2.77 377	13.11 389	8.63 389

BEATNet-Init1	23.31 389	9.03 377	41.67 397	4.17 357	2.53 295	45.68 402	19.47 397	33.43 389	38.45 388	47.59 401	49.10 397	59.31 402	41.80 398	38.35 397	29.21 390	0.47 345	0.50 362	0.81 362	0.66 357	2.10 364	1.86 354

CC-Net-ROB	7.68 325	9.21 378	7.46 309	3.82 350	3.66 329	15.68 348	5.02 320	17.95 350	10.45 285	6.44 171	14.00 279	7.63 237	4.77 240	10.75 311	3.10 210	5.99 379	2.46 378	16.28 386	1.08 366	6.30 378	1.56 352

UDG	8.58 339	9.31 379	4.89 230	10.00 378	9.52 378	10.36 314	2.41 262	12.07 278	9.82 266	7.81 227	9.55 208	16.52 331	9.81 332	7.84 204	7.88 297	4.20 374	2.51 380	18.53 388	3.71 383	9.55 381	5.28 376

RTS	18.87 385	9.32 380	86.48 412	4.95 365	6.10 367	42.08 396	14.70 384	15.49 336	41.06 389	22.65 365	32.32 371	13.77 311	19.54 368	37.98 395	28.96 388	0.41 339	0.23 337	0.00 1	0.02 227	0.91 341	0.50 321

RTSA	18.87 385	9.32 380	86.48 412	4.95 365	6.10 367	42.08 396	14.70 384	15.49 336	41.06 389	22.65 365	32.32 371	13.77 311	19.54 368	37.98 395	28.96 388	0.41 339	0.23 337	0.00 1	0.02 227	0.91 341	0.50 321

Wz-Net-TNSev	11.35 359	10.56 382	35.88 393	2.28 276	1.73 256	18.25 360	11.42 371	15.88 339	20.88 353	14.44 342	16.97 307	19.57 349	19.04 366	19.31 369	18.67 362	0.01 141	0.06 247	0.00 1	0.16 294	0.62 328	1.25 346

AnyNet_C01	16.12 375	10.81 383	59.36 404	4.42 361	2.49 294	30.06 382	15.15 390	17.51 349	16.51 333	17.88 353	37.69 382	24.04 363	17.54 360	29.60 386	33.29 395	0.28 328	0.38 353	0.43 359	0.42 348	2.57 367	1.98 357

DDUNet	9.47 346	11.32 384	6.14 280	12.93 384	11.65 384	10.45 315	3.87 297	11.70 267	7.89 224	9.27 276	13.28 272	16.18 330	6.14 275	8.80 267	5.77 267	6.64 381	3.38 393	20.90 389	4.28 385	11.01 383	7.80 384

EDNetEfficientorigin	17.87 382	14.00 385	99.53 424	1.64 198	0.92 204	10.55 317	6.26 335	13.21 308	34.84 381	38.20 391	36.91 381	27.47 372	26.32 384	14.71 350	25.69 384	0.04 253	0.06 247	0.14 336	0.52 354	3.16 369	3.27 365

JetBlue	29.12 395	15.72 386	54.12 401	15.93 387	20.98 398	60.90 413	30.62 404	39.38 393	34.62 380	34.08 387	39.69 384	57.35 401	43.17 399	50.71 410	50.60 410	2.41 369	3.79 396	2.81 374	3.45 381	9.57 382	12.59 399

FADE		17.27 387		10.46 379	9.90 381			35.80 392	53.05 398	20.32 362		26.54 369		39.35 398		30.62 406	14.22 407	38.39 405	37.63 408	5.22 374	5.56 378

coex-ft	19.78 388	19.39 388	87.73 414	1.77 214	1.80 263	17.25 357	13.50 380	12.63 298	42.10 391	60.18 408	38.90 383	28.72 373	28.74 385	11.74 323	27.40 387	0.21 316	0.23 337	0.04 307	0.30 335	1.36 352	1.54 351

ACVNet-4b	15.90 373	22.00 389	12.37 337	16.40 388	15.14 390	31.87 385	7.50 351	19.04 361	27.85 367	11.48 321	22.02 336	31.86 379	9.16 327	17.95 364	5.69 265	10.43 390	2.58 381	24.44 392	4.87 389	16.04 391	9.28 390

WAO-7	29.39 396	24.43 390	20.47 370	32.71 399	13.83 388	34.70 389	20.27 400	52.19 408	65.03 409	43.29 396	59.35 407	52.19 395	44.68 401	31.71 387	30.56 392	10.98 392	4.94 399	13.71 384	12.52 399	12.06 386	8.22 386

ACVNet_1	18.70 384	25.08 391	12.72 343	17.33 389	15.18 391	26.02 372	9.62 362	28.44 388	34.49 378	24.39 371	24.32 347	37.22 387	20.13 371	16.67 360	13.39 349	10.45 391	2.59 382	24.77 393	4.92 390	16.57 392	9.75 391

DispFullNet	17.47 381	26.01 392	33.98 391	22.58 393	20.86 397	13.84 345	1.28 229	16.50 341	26.27 365	19.97 360	17.17 312	20.52 358	18.49 363	22.86 379	10.76 337	5.13 376	2.83 386	30.72 396	7.72 392	20.86 395	11.01 395

RainbowNet	18.01 383	26.22 393	19.95 369	18.59 390	14.88 389	27.38 380	10.46 367	27.39 384	34.54 379	14.91 346	27.01 356	25.65 366	12.44 345	18.94 368	9.23 318	13.91 396	3.46 394	23.36 391	4.86 388	16.03 390	10.91 394

IMH-64-1	27.21 393	28.77 394	16.84 362	31.57 396	20.76 395	26.43 375	15.10 387	47.11 398	45.20 393	33.53 384	51.16 399	41.42 390	31.10 389	36.48 391	22.39 375	13.48 394	2.87 388	33.95 398	10.70 395	23.50 397	11.75 396

IMH-64	27.21 393	28.77 394	16.84 362	31.57 396	20.76 395	26.43 375	15.10 387	47.11 398	45.20 393	33.53 384	51.16 399	41.42 390	31.10 389	36.48 391	22.39 375	13.48 394	2.87 388	33.95 398	10.70 395	23.50 397	11.75 396

IMH	29.82 397	29.11 396	18.51 366	34.28 400	21.40 400	32.33 387	15.39 391	49.40 405	53.07 399	37.88 389	55.32 404	45.05 392	39.54 396	40.63 399	24.12 379	14.03 397	3.27 392	34.93 400	11.24 397	24.69 399	12.21 398

ACVNet_2	26.45 391	29.35 397	25.14 381	20.27 392	15.43 392	34.97 390	12.23 377	48.37 403	66.25 411	42.69 395	56.73 405	51.77 394	25.59 381	20.39 374	13.52 351	10.13 389	2.59 382	22.78 390	3.52 382	17.57 393	9.80 392

TorneroNet-64	32.42 399	31.89 398	30.52 387	34.73 401	21.13 399	46.99 403	18.82 395	43.10 396	59.42 404	32.70 383	46.98 394	62.01 404	36.98 393	43.97 403	33.88 396	14.10 398	3.22 391	35.28 401	11.72 398	26.84 402	14.07 400

MADNet+	27.07 392	33.84 399	90.97 416	20.14 391	7.47 375	48.43 404	47.10 411	35.43 391	36.46 383	20.11 361	30.05 365	25.29 365	35.08 391	45.50 404	50.28 409	2.13 368	2.00 374	1.19 369	0.76 359	4.71 372	4.43 369

TorneroNet	35.11 403	33.92 400	33.82 390	37.86 403	22.01 401	49.64 406	21.58 401	48.09 402	55.23 400	37.50 388	53.79 402	62.81 407	43.66 400	46.71 406	41.25 404	14.80 399	3.53 395	36.72 402	14.57 401	28.28 405	16.49 403

WAO-8	38.15 404	35.51 401	21.50 372	43.67 404	23.92 402	44.44 398	20.26 398	52.83 409	76.62 414	53.57 405	66.79 412	62.63 405	54.56 408	42.03 401	39.18 402	22.71 402	6.65 403	37.08 403	19.08 403	24.72 401	15.24 401

Venus	38.15 404	35.51 401	21.50 372	43.67 404	23.92 402	44.44 398	20.26 398	52.83 409	76.62 414	53.57 405	66.81 413	62.63 405	54.56 408	42.03 401	39.18 402	22.71 402	6.65 403	37.08 403	19.08 403	24.70 400	15.24 401

WAO-6	34.74 401	36.76 403	15.36 356	37.53 402	24.15 404	35.99 391	19.36 396	48.96 404	68.54 412	43.84 397	47.58 395	52.77 397	52.60 405	32.63 388	34.73 398	26.20 404	7.74 405	42.78 406	21.64 405	28.07 404	17.62 406

Dean	34.67 400	38.70 404	25.33 382	29.89 395	17.21 393	45.24 401	11.98 375	56.90 412	76.55 413	63.47 411	60.22 408	67.36 410	48.14 404	37.24 393	39.01 401	11.00 393	2.83 386	28.35 394	5.60 391	18.14 394	10.31 393

LVE	34.99 402	40.10 405	34.97 392	32.49 398	18.61 394	51.45 409	26.82 402	52.15 407	65.94 410	47.21 399	61.04 409	53.99 399	37.30 394	37.95 394	34.09 397	15.55 400	5.95 401	31.01 397	13.81 400	22.58 396	16.72 404

PWCK	30.53 398	44.32 406	47.25 399	29.76 394	7.23 372	40.78 395	27.10 403	44.73 397	44.32 392	47.31 400	36.37 380	47.16 393	26.05 382	41.26 400	31.87 393	21.83 401	4.03 397	29.50 395	4.67 386	27.17 403	7.80 384

UNDER WATER-64	45.16 407	46.99 407	66.69 406	43.90 406	27.64 405	55.58 412	41.87 408	39.42 394	48.42 395	51.73 404	43.08 389	67.76 411	56.69 410	48.02 408	48.34 407	39.50 408	17.64 408	51.78 409	38.93 409	36.62 406	32.61 408

SPstereo	72.39 415	47.55 408	62.34 405	56.88 412	45.69 412	78.85 414	84.60 416	100.00 428	100.00 426	98.50 424	98.20 422	100.00 429	96.58 420	96.95 422	81.91 415	46.63 411	38.86 413	67.86 416	64.79 416	39.95 408	41.68 411

UNDER WATER	45.09 406	48.60 409	67.37 407	49.30 408	31.41 406	53.80 411	37.39 406	40.25 395	52.48 397	50.24 402	45.37 392	68.37 412	57.76 411	51.03 411	49.88 408	29.97 405	13.75 406	51.22 408	36.57 406	37.87 407	29.12 407

DLNR_Zeroshot_test	24.70 390	50.77 410	90.11 415	98.11 425	97.34 423	1.38 13	0.12 33	22.79 379	3.09 50	1.07 34	2.95 47	0.71 42	0.29 8	6.93 156	2.29 183	38.56 407	0.37 352	0.00 1	0.30 335	76.73 420	0.09 175

notaker	47.42 408	55.20 411	49.13 400	56.52 411	40.18 407	38.52 393	32.97 405	47.21 400	56.08 402	57.21 407	57.24 406	60.09 403	59.19 412	53.93 412	41.64 405	40.61 409	19.93 409	57.21 411	37.41 407	49.02 410	39.02 409

ktn	48.94 409	57.58 412	38.86 395	59.57 413	43.27 409	50.37 407	43.38 409	48.07 401	61.11 405	51.30 403	54.25 403	54.96 400	52.88 406	47.30 407	35.83 399	57.77 413	24.88 410	62.69 414	43.55 410	50.70 411	40.41 410

HanzoNet	56.48 412	59.32 413	58.25 403	55.32 410	41.94 408	50.95 408	41.33 407	51.12 406	61.40 406	65.62 414	65.59 411	71.66 413	69.41 413	70.77 415	60.03 412	63.99 416	34.70 412	61.96 413	50.54 412	51.00 412	44.71 412

JetRed	61.02 413	61.05 414	82.56 411	46.09 407	56.80 415	83.19 415	63.76 413	59.26 414	63.61 407	69.29 415	68.85 414	66.59 409	47.62 403	61.57 413	74.09 414	45.58 410	66.14 417	46.59 407	45.06 411	63.17 414	49.58 414

KSHMR	55.63 411	63.60 415	37.85 394	74.69 416	49.56 413	49.01 405	45.73 410	57.46 413	63.97 408	61.61 410	62.07 410	72.39 414	47.01 402	50.65 409	43.29 406	54.10 412	62.21 414	66.10 415	53.94 414	51.25 413	46.11 413

DPSimNet_ROB	53.45 410	64.73 416	44.39 398	53.97 409	45.39 411	53.66 410	54.83 412	55.15 411	57.87 403	64.16 413	50.83 398	63.40 408	53.34 407	46.45 405	65.81 413	63.13 415	26.54 411	57.94 412	51.11 413	45.52 409	50.69 415

LRCNet_RVC	66.23 414	65.67 417	67.63 408	71.47 415	54.32 414	32.17 386	2.66 269	63.19 415	21.35 355	81.79 417	91.26 417	83.62 416	71.62 414	69.32 414	52.57 411	95.49 422	64.45 416	95.07 422	95.19 422	71.52 416	74.31 418

ASD4	75.85 416	81.57 418	69.25 409	68.23 414	80.87 419	96.24 418	99.15 423	77.50 416	93.47 420	77.59 416	85.63 415	78.32 415	76.43 415	77.89 416	82.61 416	58.30 414	62.67 415	55.02 410	62.43 415	68.35 415	65.49 417

MADNet++	82.84 417	82.38 419	73.57 410	87.72 421	82.97 420	93.14 416	69.15 414	86.42 420	82.50 416	93.46 421	86.70 416	86.28 417	80.92 416	88.34 417	88.84 417	86.83 420	84.17 421	72.64 417	68.92 417	80.47 421	81.42 422

xxxxx1	85.63 419	90.31 420	96.68 419	76.54 417	80.57 416	97.44 420	96.86 420	85.53 417	88.53 417	88.68 418	91.71 418	94.23 418	92.93 417	90.02 418	91.98 418	70.60 417	70.39 418	73.68 418	81.46 419	74.61 417	79.86 419

tt_ll	85.63 419	90.31 420	96.68 419	76.54 417	80.57 416	97.44 420	96.86 420	85.53 417	88.53 417	88.68 418	91.71 418	94.23 418	92.93 417	90.02 418	91.98 418	70.60 417	70.39 418	73.68 418	81.46 419	74.61 417	79.86 419

ff	85.63 419	90.31 420	96.68 419	76.54 417	80.57 416	97.44 420	96.86 420	85.53 417	88.53 417	88.68 418	91.71 418	94.23 418	92.93 417	90.02 418	91.98 418	70.60 417	70.39 418	73.68 418	81.46 419	74.61 417	79.86 419

MEDIAN_ROB	98.41 423	99.70 423	99.30 423	97.09 422	97.02 422	96.89 419	95.77 419	97.66 423	97.28 421	98.79 425	98.94 423	99.18 423	98.14 422	96.89 421	96.88 423	99.96 426	99.16 423	100.00 425	99.99 426	99.69 425	99.88 425

Anonymous_1	99.08 425	99.91 424	99.85 425	97.63 423	99.10 425	100.00 425	100.00 426	99.61 425	99.96 424	99.28 426	99.86 424	99.54 424	99.99 425	99.29 424	99.75 424	96.05 423	99.59 424	97.31 423	98.57 424	97.71 423	98.63 424

HaxPig	98.85 424	99.94 425	95.08 417	99.99 428	100.00 427	94.03 417	94.78 417	99.15 424	99.98 425	99.99 427	100.00 425	99.98 427	99.99 425	98.12 423	95.97 421	100.00 429	99.99 427	100.00 425	99.99 426	100.00 428	99.99 428

AVERAGE_ROB	99.62 427	99.95 426	98.81 422	100.00 431	100.00 427	98.08 423	95.47 418	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 425	100.00 429	100.00 427	100.00 429	99.99 426	100.00 429	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 428	100.00 430

test_example2	99.39 426	99.98 427	99.99 426	100.00 431	99.98 426	99.72 424	99.99 425	97.34 422	100.00 426	100.00 428	100.00 425	96.42 421	96.66 421	99.97 425	99.96 425	100.00 429	99.97 426	98.66 424	99.15 425	100.00 428	100.00 430

MyStereo03	100.00 432	100.00 428	100.00 430	100.00 431	100.00 427	100.00 425	100.00 426	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 425	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 429	100.00 429	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 428	100.00 430

MyStereo02	100.00 432	100.00 428	100.00 430	100.00 431	100.00 427	100.00 425	100.00 426	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 425	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 429	100.00 429	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 428	100.00 430

MyStereo	100.00 432	100.00 428	100.00 430	100.00 431	100.00 427	100.00 425	100.00 426	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 425	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 429	100.00 429	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 428	100.00 430

Selective-RAFT-Error	100.00 432	100.00 428	100.00 430	100.00 431	100.00 427	100.00 425	100.00 426	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 425	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 429	100.00 429	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 428	100.00 430

PML	97.88 422	100.00 428	96.45 418	98.01 424	97.88 424	100.00 425	99.35 424	96.88 421	97.72 422	100.00 428	97.36 421	97.38 422	99.60 423	100.00 429	96.32 422	99.99 427	97.55 422	100.00 425	96.01 423	99.18 424	87.92 423

CasAABBNet	100.00 432	100.00 428	100.00 430	100.00 431	100.00 427	100.00 425	100.00 426	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 425	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 429	100.00 429	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 428	100.00 430

LSM0	100.00 432	100.00 428	100.00 430	100.00 431	100.00 427	100.00 425	100.00 426	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 425	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 429	100.00 429	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 428	99.99 428

DPSMNet_ROB	99.91 429	100.00 428	99.99 426	99.99 428	100.00 427	100.00 425	100.00 426	99.98 427	100.00 426	98.35 422	100.00 425	99.84 425	100.00 427	99.98 426	99.99 426	100.00 429	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 428	100.00 430

DGTPSM_ROB	99.90 428	100.00 428	99.99 426	99.99 428	100.00 427	100.00 425	100.00 426	99.97 426	100.00 426	98.35 422	100.00 425	99.84 425	100.00 427	99.98 426	99.99 426	99.99 427	100.00 428	100.00 425	100.00 428	100.00 428	100.00 430

DPSM_ROB	99.95 430	100.00 428	100.00 430	99.76 426	100.00 427	100.00 425	100.00 426	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 425	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 429	99.21 424	100.00 428	100.00 425	100.00 428	99.99 426	99.95 426

DPSM	99.95 430	100.00 428	100.00 430	99.76 426	100.00 427	100.00 425	100.00 426	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 425	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 429	99.21 424	100.00 428	100.00 425	100.00 428	99.99 426	99.95 426

Low-res two-view benchmark