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

3.25ww	0.45 4	0.25 41	1.29 19	0.02 1	0.08 51	1.25 36	0.01 5	3.39 58	0.91 36	0.33 45	0.16 16	0.07 18	0.42 92	0.57 5	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

4w-stereo	0.55 19	0.18 8	1.39 30	0.02 1	0.35 220	1.26 42	0.06 57	3.13 30	0.86 19	0.28 26	0.82 60	0.06 12	0.67 126	1.59 65	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3.25w_new	0.45 4	0.25 41	1.29 19	0.02 1	0.08 51	1.25 36	0.01 5	3.39 58	0.91 36	0.33 45	0.16 16	0.07 18	0.42 92	0.57 5	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

3.25w	0.45 4	0.25 41	1.29 19	0.02 1	0.08 51	1.25 36	0.01 5	3.39 58	0.91 36	0.33 45	0.16 16	0.06 12	0.42 92	0.57 5	0.25 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

3.75w	0.62 24	0.16 3	1.33 26	0.02 1	1.27 356	1.25 36	0.01 5	3.23 43	0.87 23	0.38 57	0.23 27	0.07 18	0.40 79	2.96 113	0.26 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3.5w_stereo	0.69 36	0.23 31	1.44 39	0.02 1	0.14 108	1.24 32	0.03 31	3.53 77	0.90 35	0.20 13	1.48 88	0.07 18	0.50 104	3.73 136	0.30 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

asda	0.52 14	0.19 13	1.61 56	0.03 7	0.61 284	1.26 42	0.08 72	3.20 40	0.84 13	0.41 72	0.29 30	0.05 4	0.72 135	0.77 19	0.26 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

4.25_new	0.52 14	0.18 8	1.42 34	0.03 7	0.88 317	1.23 23	0.04 35	3.18 37	0.85 16	0.32 40	0.77 54	0.05 4	0.42 92	0.83 22	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.5w_new	0.52 14	0.18 8	1.42 34	0.03 7	0.88 317	1.23 23	0.04 35	3.18 37	0.85 16	0.32 40	0.77 54	0.05 4	0.42 92	0.83 22	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

4.25w-stereo	0.52 14	0.18 8	1.43 37	0.03 7	0.88 317	1.23 23	0.04 35	3.18 37	0.85 16	0.32 40	0.77 54	0.05 4	0.42 92	0.83 22	0.12 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

3w_stereo	0.53 18	0.23 31	1.53 48	0.03 7	0.02 3	1.25 36	0.02 23	3.34 55	0.88 30	0.44 82	0.43 36	0.07 18	1.04 167	1.04 37	0.26 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

2w_stereo	0.56 21	0.19 13	1.31 24	0.03 7	0.10 68	1.22 21	0.04 35	3.42 67	0.81 11	0.79 111	0.73 51	0.07 18	1.24 190	0.81 21	0.37 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

fffft	0.97 66	0.29 58	1.69 68	0.03 7	0.05 16	2.12 134	0.65 266	3.44 68	1.87 66	0.34 48	0.60 44	0.23 65	0.20 29	6.69 267	0.89 189	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.18 358	0.09 282
1: 1. 1
ff7	1.12 89	0.57 264	2.06 103	0.03 7	0.07 35	2.80 216	0.84 318	3.71 85	2.27 74	0.38 57	1.06 64	0.20 52	0.40 79	7.12 299	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 411	0.09 250	0.06 235

ffff	1.12 89	0.57 264	2.06 103	0.03 7	0.07 35	2.80 216	0.84 318	3.71 85	2.27 74	0.38 57	1.06 64	0.20 52	0.40 79	7.12 299	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 411	0.09 250	0.06 235

11t	1.12 89	0.57 264	2.06 103	0.03 7	0.07 35	2.80 216	0.84 318	3.71 85	2.27 74	0.38 57	1.06 64	0.20 52	0.40 79	7.12 299	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 411	0.09 250	0.06 235

MIF-Stereo (partial)	1.29 112	0.33 104	3.02 213	0.03 7	1.12 344	1.26 42	0.13 104	4.46 127	3.75 176	0.35 50	2.39 128	0.31 84	0.74 137	6.09 220	1.76 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.04 182

anonymousdsp	1.12 89	0.59 272	1.66 62	0.03 7	0.07 35	2.81 224	0.82 310	4.07 110	2.30 80	0.41 72	1.12 72	0.30 80	0.40 79	7.05 292	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 419	0.10 261	0.05 217

ccc-4	1.12 89	0.57 264	2.06 103	0.03 7	0.07 35	2.80 216	0.84 318	3.71 85	2.27 74	0.38 57	1.06 64	0.20 52	0.40 79	7.12 299	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 411	0.09 250	0.06 235

IGEV-Stereo	1.12 89	0.59 272	1.66 62	0.03 7	0.07 35	2.82 227	0.82 310	4.09 113	2.30 80	0.41 72	1.11 69	0.30 80	0.41 87	7.05 292	0.49 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 419	0.10 261	0.05 217
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
9_stereo	0.67 30	0.20 18	1.40 31	0.04 21	0.13 100	1.21 17	0.05 48	3.23 43	0.87 23	0.36 51	1.17 75	0.07 18	0.69 129	3.67 132	0.30 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

10	0.67 30	0.20 18	1.40 31	0.04 21	0.13 100	1.21 17	0.05 48	3.23 43	0.87 23	0.36 51	1.17 75	0.07 18	0.69 129	3.67 132	0.30 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

asd	0.49 10	0.16 3	1.57 52	0.04 21	0.72 301	1.24 32	0.05 48	2.80 18	0.84 13	0.45 84	0.50 39	0.06 12	0.56 114	0.58 9	0.24 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

2.25w	0.67 30	0.20 18	1.40 31	0.04 21	0.13 100	1.21 17	0.05 48	3.23 43	0.87 23	0.36 51	1.17 75	0.07 18	0.69 129	3.67 132	0.30 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2.5w	0.68 34	0.23 31	1.29 19	0.04 21	0.31 206	1.26 42	0.09 80	3.24 47	0.86 19	0.42 77	0.59 42	0.03 1	0.56 114	4.36 163	0.24 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

2.75w_new	0.55 19	0.23 31	1.43 37	0.04 21	0.12 92	1.25 36	0.08 72	3.20 40	0.86 19	0.39 65	0.16 16	0.07 18	0.88 153	1.99 88	0.24 26	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

LG-Stereo	0.79 47	0.32 87	3.96 302	0.04 21	0.15 113	1.19 15	0.18 132	3.52 75	2.95 117	0.32 40	1.77 102	0.22 64	0.14 20	0.39 1	0.43 81	0.01 239	0.02 241	0.00 1	0.00 1	0.11 281	0.02 89

HART	1.68 138	0.67 304	2.72 174	0.04 21	0.27 188	1.72 102	0.04 35	5.60 211	3.16 137	1.44 130	7.73 302	2.41 185	0.15 21	6.44 243	0.62 123	0.00 1	0.12 425	0.00 1	0.00 1	0.24 404	0.17 374

qwe	0.66 29	0.19 13	1.64 61	0.05 29	1.17 349	1.23 23	0.03 31	3.35 56	0.88 30	0.51 94	0.38 33	0.04 2	0.17 23	3.22 118	0.26 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

StereoAnything_RVC	1.52 128	7.77 521	2.81 191	0.05 29	0.02 3	1.11 10	0.06 57	3.26 49	0.75 7	0.12 4	0.02 1	0.07 18	0.68 128	6.69 267	0.13 7	0.02 326	0.08 385	0.00 1	0.00 1	6.69 525	0.02 89

MonSter	0.46 8	0.23 31	1.44 39	0.05 29	0.77 307	1.17 13	0.01 5	3.17 36	0.72 3	0.28 26	0.18 24	0.07 18	0.04 1	0.83 22	0.17 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.00 1	0.01 18

mms	1.03 79	0.54 252	1.58 54	0.05 29	0.36 223	1.52 78	0.08 72	2.97 23	1.84 65	0.38 57	2.94 141	0.32 87	0.25 37	6.82 273	0.39 71	0.00 1	0.04 320	0.00 1	0.00 1	0.17 347	0.28 427

4.5_new	0.49 10	0.17 6	1.73 71	0.06 33	0.30 198	1.23 23	0.07 65	3.11 27	0.87 23	0.45 84	0.66 46	0.05 4	0.19 26	0.67 12	0.26 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

4.5w-stereo	0.49 10	0.17 6	1.73 71	0.06 33	0.30 198	1.23 23	0.07 65	3.11 27	0.87 23	0.45 84	0.66 46	0.05 4	0.19 26	0.67 12	0.26 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

111111	0.97 66	0.19 13	1.49 45	0.06 33	1.12 344	1.43 68	0.05 48	4.77 150	1.70 58	0.44 82	2.88 139	0.09 36	0.17 23	4.66 171	0.20 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.01 18

MLG-Stereo_test3	0.45 4	0.31 74	1.35 28	0.06 33	0.17 130	1.30 50	0.01 5	3.52 75	0.77 9	0.15 8	0.07 12	0.06 12	0.07 3	0.74 15	0.22 22	0.02 326	0.06 353	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 89

MLG-Stereo_test1	0.67 30	0.23 31	1.05 2	0.06 33	1.40 368	1.24 32	0.00 1	3.56 79	1.36 50	0.06 1	0.04 11	0.08 32	0.10 11	4.03 150	0.14 9	0.01 239	0.07 373	0.00 1	0.01 303	0.01 26	0.02 89

MLG-Stereo	0.72 42	0.23 31	1.13 5	0.06 33	0.16 120	1.24 32	0.00 1	3.84 100	1.40 51	0.06 1	0.03 5	0.08 32	0.10 11	5.71 207	0.16 11	0.01 239	0.06 353	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 89

IGEV-Stereo++	0.74 44	0.23 31	1.31 24	0.06 33	1.62 378	1.95 118	0.01 5	3.29 51	1.81 61	0.38 57	1.68 99	0.10 40	1.16 182	0.91 29	0.19 17	0.01 239	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 148	0.01 18

AIO-Stereo	0.94 63	0.22 28	1.20 14	0.06 33	0.08 51	2.36 157	0.62 258	5.50 208	2.61 94	0.30 33	3.32 154	0.41 100	0.25 37	1.12 41	0.17 14	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.35 481	0.06 202	0.12 331

iRaft-Stereo_5w	2.86 276	0.86 353	4.08 318	0.06 33	0.25 178	2.76 212	0.60 252	4.97 162	4.10 203	2.98 164	7.85 307	10.17 414	4.17 345	8.16 370	5.83 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.26 407	0.06 235

S2M2_XL	0.22 1	0.33 104	1.17 9	0.07 42	0.11 78	0.11 1	0.00 1	0.60 2	0.25 1	0.12 4	0.73 51	0.07 18	0.17 23	0.39 1	0.20 18	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

MLG-Stereo_test2	0.57 23	0.28 53	1.20 14	0.07 42	0.68 293	1.34 55	0.02 23	3.39 58	1.41 52	0.06 1	0.02 1	0.12 42	0.10 11	2.37 99	0.31 50	0.01 239	0.08 385	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 89

LG-G_1	0.62 24	0.31 74	1.19 11	0.07 42	0.11 78	1.81 108	0.02 23	3.74 92	0.88 30	0.23 18	0.03 5	0.09 36	0.08 5	3.39 124	0.27 41	0.02 326	0.08 385	0.00 1	0.00 1	0.03 119	0.02 89

LG-G	0.62 24	0.31 74	1.19 11	0.07 42	0.11 78	1.81 108	0.02 23	3.74 92	0.88 30	0.23 18	0.03 5	0.09 36	0.08 5	3.39 124	0.27 41	0.02 326	0.08 385	0.00 1	0.00 1	0.03 119	0.02 89

dual_stereo	0.56 21	0.32 87	1.08 4	0.07 42	0.11 78	0.77 7	0.03 31	3.60 81	1.17 48	0.12 4	0.03 5	0.20 52	0.11 15	2.77 108	0.51 111	0.00 1	0.14 439	0.00 1	0.16 411	0.00 1	0.02 89

rvit_stereo_0080	0.88 56	0.51 236	3.12 232	0.07 42	0.12 92	1.31 52	0.37 187	3.78 95	3.29 151	0.56 98	1.13 73	0.40 97	0.76 139	1.71 69	0.47 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.04 182

whm_eth	0.88 56	0.51 236	3.12 232	0.07 42	0.12 92	1.31 52	0.37 187	3.78 95	3.29 151	0.56 98	1.13 73	0.40 97	0.76 139	1.71 69	0.47 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.04 182

Selective-IGEV	1.23 105	0.18 8	1.13 5	0.07 42	0.17 130	2.38 161	0.54 232	6.10 234	2.51 87	0.41 72	3.20 151	0.26 71	0.29 51	6.94 286	0.16 11	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.11 397	0.04 148	0.10 304

CREStereo	0.98 68	0.42 183	1.86 77	0.07 42	0.22 168	1.65 89	0.02 23	4.07 110	6.33 311	0.72 107	1.54 91	0.43 103	0.64 124	1.22 48	0.44 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	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
water-stereo	0.70 39	0.29 58	3.07 229	0.08 51	0.07 35	1.54 79	0.15 117	4.01 109	1.41 52	0.59 100	1.31 81	0.26 71	0.24 35	0.43 3	0.39 71	0.02 326	0.06 353	0.00 1	0.02 327	0.02 74	0.01 18

IGEV	0.50 13	0.22 28	1.52 47	0.08 51	1.85 401	1.34 55	0.37 187	2.03 8	0.93 40	0.29 29	0.08 15	0.07 18	0.09 8	0.90 28	0.22 22	0.02 326	0.04 320	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

xyz-stereo-finetune	1.20 100	0.44 200	2.19 124	0.08 51	0.05 16	3.16 264	0.68 273	3.41 64	2.58 93	0.81 113	1.77 102	0.68 123	0.37 71	6.20 227	1.63 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 148	0.02 89

trnet	0.99 72	0.37 145	1.89 80	0.08 51	0.19 156	1.68 94	0.02 23	4.12 114	6.41 315	0.70 106	1.57 92	0.46 106	0.67 126	1.15 43	0.41 75	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

test_4	2.38 230	0.34 118	2.68 166	0.08 51	0.11 78	3.69 307	1.14 359	3.33 54	3.34 158	4.03 196	17.35 463	3.31 218	0.51 106	6.28 231	1.15 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 397	0.16 334	0.01 18

1w_stereo	0.64 27	0.16 3	1.24 17	0.09 56	0.50 262	1.19 15	0.08 72	3.24 47	0.84 13	0.48 89	2.37 126	0.04 2	1.57 215	0.84 26	0.10 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

4D-IteraStereo	1.72 142	0.86 353	3.01 211	0.09 56	2.86 442	3.57 299	1.06 351	3.92 102	5.31 254	5.28 234	1.02 63	3.92 246	0.38 75	1.83 79	1.04 208	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.09 282

xyz-stereo-finetune2	1.82 156	0.51 236	2.22 126	0.10 58	0.05 16	6.49 398	0.17 128	3.59 80	2.15 69	0.63 102	6.19 247	0.49 109	3.44 307	6.93 282	3.48 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 148	0.01 18

LG-Stereo_L2	0.64 27	0.33 104	1.46 42	0.10 58	0.18 145	1.30 50	0.19 135	3.53 77	0.72 3	0.20 13	0.02 1	0.06 12	0.07 3	4.19 155	0.36 60	0.01 239	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 89

LG-Stereo_L1	0.69 36	0.32 87	1.21 16	0.10 58	0.16 120	1.38 60	0.20 141	2.44 13	0.72 3	0.20 13	0.02 1	0.06 12	0.06 2	6.49 250	0.36 60	0.01 239	0.04 320	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 89

GMOStereo	1.81 152	0.47 216	2.09 109	0.10 58	0.27 188	1.49 72	0.89 329	4.40 120	4.51 222	8.16 379	6.97 271	2.96 200	1.15 177	1.42 51	0.88 184	0.00 1	0.14 439	0.00 1	0.00 1	0.23 394	0.03 138

error version	1.81 152	0.47 216	2.09 109	0.10 58	0.27 188	1.49 72	0.89 329	4.40 120	4.51 222	8.16 379	6.97 271	2.96 200	1.15 177	1.42 51	0.88 184	0.00 1	0.14 439	0.00 1	0.00 1	0.23 394	0.03 138

test-v	1.81 152	0.47 216	2.09 109	0.10 58	0.27 188	1.49 72	0.89 329	4.40 120	4.51 222	8.16 379	6.97 271	2.96 200	1.15 177	1.42 51	0.88 184	0.00 1	0.14 439	0.00 1	0.00 1	0.23 394	0.03 138

test-2	1.81 152	0.47 216	2.09 109	0.10 58	0.27 188	1.49 72	0.89 329	4.40 120	4.51 222	8.16 379	6.97 271	2.96 200	1.15 177	1.42 51	0.88 184	0.00 1	0.14 439	0.00 1	0.00 1	0.23 394	0.03 138

rvit_stereo_0081_aga	0.76 46	0.51 236	3.29 245	0.11 65	0.25 178	1.73 103	0.22 148	3.68 83	2.54 91	0.26 25	0.16 16	0.27 74	0.30 58	1.31 49	0.36 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 298	0.04 182

s12784h	1.89 169	0.30 69	2.57 154	0.11 65	0.09 60	4.18 339	0.13 104	6.61 265	7.44 352	3.62 182	4.28 182	0.59 120	0.81 148	6.61 261	0.46 94	0.01 239	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.00 1

depthmonostereo	1.01 76	0.50 230	3.16 236	0.12 67	0.09 60	1.43 68	0.04 35	4.97 162	1.51 55	0.90 116	1.46 87	0.98 134	0.94 158	3.45 128	0.46 94	0.02 326	0.10 409	0.00 1	0.02 327	0.04 148	0.01 18

SCV_C0	1.40 119	0.49 227	3.06 228	0.12 67	0.21 164	2.29 149	0.09 80	6.46 258	3.81 180	0.63 102	2.00 111	0.24 68	0.41 87	7.31 310	0.43 81	0.01 239	0.05 336	0.00 1	0.21 438	0.16 334	0.07 254

ours_stereo	1.03 79	0.55 256	1.86 77	0.12 67	0.32 210	1.16 12	0.09 80	3.27 50	2.18 71	0.39 65	3.02 145	0.34 95	0.26 43	6.32 236	0.37 66	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.18 358	0.13 339

Pointernet	0.84 53	0.35 128	2.00 98	0.12 67	0.13 100	1.77 104	0.06 57	4.87 155	2.53 89	0.14 7	2.11 117	0.76 128	0.44 100	1.02 35	0.32 52	0.00 1	0.04 320	0.00 1	0.15 408	0.02 74	0.01 18

RSM	1.21 103	0.20 18	1.30 23	0.12 67	0.06 27	2.48 170	0.51 227	3.78 95	2.74 106	0.48 89	2.38 127	2.18 179	0.28 47	6.77 271	0.56 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 411	0.07 220	0.05 217

Patchmatch Stereo++	1.95 176	0.40 165	2.86 197	0.12 67	0.18 145	3.74 314	0.66 269	5.24 186	2.96 120	5.86 252	4.32 183	3.46 223	1.52 209	6.88 277	0.70 137	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.09 282
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	1.88 166	0.40 165	2.86 197	0.12 67	0.19 156	3.75 317	0.71 284	5.23 180	2.96 120	5.86 252	4.33 185	3.45 221	1.51 204	5.40 197	0.69 135	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.09 282

ROB_FTStereo_v2	1.91 172	0.41 176	2.85 195	0.12 67	0.19 156	3.71 309	0.73 289	5.23 180	2.95 117	5.86 252	4.36 188	3.46 223	1.51 204	5.86 213	0.69 135	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.08 269

ROB_FTStereo	1.90 170	0.42 183	2.86 197	0.12 67	0.19 156	3.71 309	0.75 294	5.24 186	2.95 117	5.87 257	4.26 181	3.41 219	1.51 204	5.80 210	0.65 128	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.08 269

HUI-Stereo	1.80 151	0.41 176	2.85 195	0.12 67	0.18 145	3.72 312	0.65 266	5.23 180	2.97 124	5.87 257	4.34 186	3.45 221	1.52 209	3.93 145	0.65 128	0.02 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.10 304

THIR-Stereo	3.86 369	0.77 331	2.62 162	0.12 67	0.13 100	4.25 340	6.63 491	5.30 193	4.18 208	10.33 444	17.13 458	6.58 347	7.62 451	7.78 340	3.51 360	0.01 239	0.07 373	0.07 461	0.00 1	0.11 281	0.02 89

DRaft	3.74 356	0.43 194	2.60 158	0.12 67	0.15 113	4.76 361	1.34 376	5.33 197	4.31 212	10.30 443	21.91 484	3.27 216	8.83 466	7.36 315	3.66 368	0.05 399	0.10 409	0.00 1	0.14 404	0.10 261	0.14 347

iGMRVC	1.96 179	0.40 165	2.88 202	0.12 67	0.19 156	3.74 314	0.73 289	5.23 180	2.97 124	5.87 257	4.37 189	3.48 227	1.52 209	6.73 270	0.74 147	0.02 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.08 269

iRAFT	1.95 176	0.40 165	2.86 197	0.12 67	0.18 145	3.74 314	0.66 269	5.24 186	2.96 120	5.86 252	4.32 183	3.46 223	1.52 209	6.88 277	0.70 137	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.09 282

RAFT-IKP	1.90 170	0.42 183	2.83 192	0.12 67	0.18 145	3.50 288	0.64 263	5.24 186	2.96 120	5.86 252	4.34 186	3.50 230	1.51 204	5.99 217	0.76 154	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.08 269

LGtest1	0.42 3	0.33 104	1.42 34	0.13 82	0.16 120	0.98 9	0.01 5	2.30 12	0.96 41	0.21 17	0.07 12	0.08 32	0.10 11	1.10 39	0.31 50	0.01 239	0.09 397	0.00 1	0.00 1	0.03 119	0.02 89

AIO_test	0.90 60	0.40 165	1.67 65	0.14 83	0.16 120	2.97 242	0.83 314	3.61 82	2.67 97	0.29 29	0.71 50	1.50 155	0.29 51	2.37 99	0.13 7	0.00 1	0.04 320	0.00 1	0.08 379	0.03 119	0.03 138

DeepStereo_RVC	2.05 189	0.39 155	2.87 201	0.14 83	0.17 130	3.51 291	0.70 281	5.21 179	3.00 126	6.27 287	4.13 177	3.47 226	4.53 370	4.81 174	1.49 246	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 250	0.18 378

AIO_rvc	1.02 77	0.59 272	1.95 92	0.15 85	0.09 60	3.42 276	0.99 343	4.46 127	2.73 105	0.28 26	1.62 94	1.32 145	0.28 47	2.10 94	0.21 21	0.00 1	0.03 291	0.00 1	0.04 360	0.11 281	0.11 318

Occ-G	0.98 68	0.38 151	1.82 75	0.15 85	0.18 145	1.45 70	0.69 278	3.15 34	2.25 73	1.45 131	0.59 42	5.06 299	0.54 111	0.75 17	0.77 160	0.00 1	0.03 291	0.00 1	0.17 419	0.16 334	0.01 18

IPLGR	2.28 217	0.51 236	6.00 414	0.15 85	0.15 113	1.99 124	0.22 148	6.34 247	6.04 293	6.80 312	5.76 232	2.87 197	2.31 253	4.88 176	1.28 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 250	0.18 378

DEFOM-Stereo	0.70 39	0.29 58	1.62 58	0.16 88	0.06 27	1.95 118	0.45 208	0.88 3	0.74 6	0.55 97	0.51 40	0.14 44	0.09 8	6.32 236	0.20 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

UGAM	3.90 373	0.48 223	4.69 353	0.17 89	0.08 51	3.67 303	1.22 365	4.81 152	14.45 467	4.59 209	11.94 397	14.20 460	3.80 331	9.92 446	3.61 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 327	0.32 427	0.07 254

U	2.12 193	0.25 41	2.47 146	0.17 89	8.09 524	10.63 463	0.00 1	3.08 25	0.87 23	0.24 21	0.45 37	0.17 46	0.08 5	0.69 14	0.15 10	0.00 1	0.00 1	9.89 530	5.19 540	0.01 26	0.01 18

CAS++	1.18 98	0.55 256	1.99 96	0.17 89	0.27 188	1.85 111	0.63 259	8.48 313	3.07 132	1.71 137	2.32 125	0.18 47	0.20 29	1.91 86	0.30 43	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DEmStereo	3.79 363	0.37 145	3.69 281	0.17 89	0.17 130	5.28 375	2.54 413	4.35 119	3.70 172	8.21 384	20.15 475	5.13 302	10.38 483	7.65 329	3.85 373	0.01 239	0.01 180	0.01 384	0.00 1	0.02 74	0.06 235

DIP-Stereo	1.97 181	0.64 289	2.95 206	0.17 89	0.10 68	4.83 363	0.13 104	8.60 321	4.06 202	6.42 298	4.92 199	0.44 105	0.72 135	3.57 130	1.80 278	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.04 182
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RAStereo	0.68 34	0.42 183	3.15 235	0.18 94	0.52 270	1.17 13	0.02 23	3.16 35	0.98 42	0.51 94	1.43 85	0.16 45	0.22 33	0.75 17	0.83 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.02 89

xyz-stereo	6.97 464	0.29 58	36.85 543	0.20 95	0.07 35	30.65 533	0.19 135	3.97 106	1.82 63	10.21 442	24.87 499	6.06 329	7.29 442	11.62 471	4.87 397	0.01 239	0.02 241	0.35 498	0.00 1	0.06 202	0.02 89

knoymous	1.36 117	0.21 25	1.68 67	0.20 95	0.49 259	1.58 81	0.11 89	5.15 175	2.40 83	4.62 210	1.77 102	4.56 279	0.45 101	3.23 119	0.63 126	0.00 1	0.02 241	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.01 18

HHNet	2.59 252	0.55 256	2.55 152	0.20 95	0.32 210	2.84 230	0.94 338	5.77 222	5.14 249	7.33 345	13.80 424	0.94 132	3.20 292	5.27 192	2.41 318	0.13 441	0.02 241	0.06 455	0.00 1	0.23 394	0.03 138

TestStereo	1.74 145	1.02 388	3.64 278	0.20 95	0.28 195	1.33 54	0.01 5	5.24 186	4.01 194	3.18 168	4.97 201	2.07 178	0.70 132	7.32 311	0.75 152	0.02 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1

WCG-NET（raft）	1.49 126	0.50 230	1.55 50	0.21 99	0.08 51	2.15 138	1.01 347	2.72 16	6.26 306	2.79 156	3.06 148	4.38 272	1.04 167	3.53 129	0.26 33	0.00 1	0.12 425	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.08 269

fff	2.28 217	0.61 280	3.81 292	0.22 100	0.07 35	1.69 95	0.11 89	5.37 201	11.84 448	5.80 246	5.17 207	1.44 150	5.41 401	2.00 89	1.92 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.18 378

csc	2.28 217	0.61 280	3.81 292	0.22 100	0.07 35	1.69 95	0.11 89	5.37 201	11.84 448	5.80 246	5.17 207	1.44 150	5.41 401	2.00 89	1.92 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.18 378

cscssc	2.28 217	0.61 280	3.81 292	0.22 100	0.07 35	1.69 95	0.11 89	5.37 201	11.84 448	5.80 246	5.17 207	1.44 150	5.41 401	2.00 89	1.92 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.18 378

111	2.78 266	0.92 373	3.81 292	0.22 100	0.07 35	2.83 229	0.70 281	6.03 231	14.00 463	3.22 170	8.93 325	5.48 312	3.30 296	3.66 131	2.03 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.29 429

FoundationStereo	0.26 2	0.29 58	1.25 18	0.24 104	0.10 68	0.41 3	0.07 65	0.57 1	0.80 10	0.24 21	0.03 5	0.09 36	0.37 71	0.46 4	0.12 3	0.03 367	0.03 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

HCRNet	2.56 248	0.53 248	3.35 250	0.24 104	3.39 459	2.19 141	0.23 152	6.89 278	5.50 259	5.26 233	4.79 193	5.27 304	2.78 277	7.71 335	2.89 333	0.00 1	0.02 241	0.00 1	0.00 1	0.04 148	0.04 182

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 48	0.33 104	2.51 148	0.25 106	0.53 271	1.93 116	0.27 164	5.07 171	1.05 43	0.47 88	0.68 48	0.64 122	0.22 33	0.95 32	0.65 128	0.00 1	0.05 336	0.00 1	0.19 431	0.03 119	0.16 369

SGD-Stereo	0.69 36	0.30 69	1.15 8	0.25 106	0.12 92	1.26 42	0.29 169	1.87 7	0.62 2	0.50 93	0.51 40	0.08 32	0.11 15	6.67 266	0.09 1	0.01 239	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.01 18

ProNet	1.20 100	0.60 276	2.00 98	0.26 108	0.08 51	2.73 205	0.68 273	5.00 167	2.52 88	0.29 29	1.32 82	0.37 96	0.36 68	6.94 286	0.44 86	0.00 1	0.07 373	0.00 1	0.00 1	0.17 347	0.07 254

RCA-Stereo	1.99 182	0.34 118	2.71 172	0.26 108	0.06 27	2.29 149	0.48 212	4.89 156	14.65 470	2.81 158	5.51 229	0.78 129	3.21 293	1.44 56	0.33 53	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.02 89

STrans-v2	3.43 333	0.73 319	4.82 358	0.26 108	0.60 279	3.00 245	1.19 364	10.41 374	7.22 345	5.79 245	10.97 380	6.75 350	7.03 437	8.25 379	1.40 238	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.03 119	0.18 378

PMTNet	1.41 120	0.37 145	2.06 103	0.26 108	0.15 113	2.94 240	0.34 183	3.39 58	5.33 256	1.00 119	1.27 80	0.28 78	0.93 156	4.04 151	0.74 147	5.00 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 119	0.01 18

CRE-IMP	1.95 176	0.35 128	2.68 166	0.27 112	0.17 130	3.90 326	0.85 324	5.14 173	2.87 112	5.74 243	4.14 178	3.49 228	0.83 149	6.40 241	1.80 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.19 389

AIO-test1	2.22 207	0.76 328	2.78 185	0.30 113	4.38 491	2.48 170	0.96 342	5.59 210	14.64 468	0.74 108	2.86 138	0.92 131	0.30 58	5.64 201	1.67 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 342	0.17 347	0.14 347

castereo++	1.18 98	0.54 252	1.95 92	0.30 113	0.51 266	4.56 356	1.00 345	4.61 137	1.12 45	0.29 29	2.14 121	1.89 170	0.15 21	3.94 146	0.18 16	0.00 1	0.04 320	0.00 1	0.31 472	0.03 119	0.00 1

plain	1.34 114	0.51 236	5.09 374	0.30 113	0.05 16	1.58 81	0.08 72	4.47 129	3.77 179	0.42 77	1.76 101	0.60 121	0.74 137	6.11 221	0.94 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 450	0.02 89

GCAP-Stereo	0.95 64	0.62 285	1.99 96	0.30 113	0.03 11	1.66 90	0.01 5	4.43 125	3.00 126	1.63 135	1.17 75	1.39 147	0.76 139	1.31 49	0.55 115	0.00 1	0.03 291	0.00 1	0.00 1	0.12 298	0.02 89

DCANet-4	2.03 187	0.34 118	5.30 388	0.31 117	0.18 145	1.69 95	0.12 95	4.95 159	8.55 393	5.78 244	5.17 207	1.12 139	2.82 280	2.11 95	1.92 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.18 378

ADStereo(finetuned)	2.26 216	0.64 289	5.22 384	0.31 117	0.18 145	1.71 100	0.25 159	5.23 180	8.46 388	6.06 267	5.30 223	1.41 148	6.37 421	1.87 83	1.87 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 148	0.18 378

DCANet	2.08 191	0.64 289	3.81 292	0.31 117	0.17 130	1.70 99	0.25 159	5.23 180	8.47 389	6.07 268	5.30 223	1.41 148	4.23 348	1.85 80	2.02 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 148	0.19 389

IGEVStereo-DCA	1.06 85	0.45 208	2.06 103	0.32 120	0.06 27	2.74 206	0.84 318	3.71 85	2.27 74	0.39 65	0.16 16	0.20 52	0.29 51	6.47 247	0.87 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 411	0.06 202	0.06 235

rrr	1.05 83	0.45 208	3.18 238	0.32 120	0.06 27	2.74 206	0.95 341	3.49 71	1.12 45	0.39 65	0.16 16	0.20 52	0.29 51	6.47 247	0.87 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 438	0.06 202	0.10 304

MIPNet	2.06 190	0.69 311	4.57 348	0.32 120	0.21 164	1.92 115	0.19 135	6.89 278	5.64 268	5.48 238	4.02 174	2.02 176	3.50 309	3.32 122	2.01 293	0.00 1	0.01 180	0.01 384	0.01 303	0.20 370	0.13 339

CrosDoStereo	3.96 379	0.45 208	3.04 218	0.32 120	0.20 161	3.28 270	11.63 524	5.76 219	4.45 219	9.04 414	16.58 448	4.99 293	7.45 445	8.04 355	3.72 369	0.00 1	0.02 241	0.01 384	0.00 1	0.16 334	0.10 304

DeepStereo_LL	3.96 379	0.45 208	3.04 218	0.32 120	0.20 161	3.28 270	11.63 524	5.76 219	4.45 219	9.04 414	16.58 448	4.99 293	7.45 445	8.04 355	3.72 369	0.00 1	0.02 241	0.01 384	0.00 1	0.16 334	0.10 304

WCG-NET	1.24 106	0.43 194	1.46 42	0.33 125	0.08 51	2.14 136	1.08 356	3.09 26	6.86 332	2.73 155	3.43 162	0.74 126	0.94 158	0.89 27	0.33 53	0.00 1	0.04 320	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.05 217

MaDis-Stereo	0.80 48	0.69 311	3.02 213	0.33 125	1.83 399	1.22 21	0.06 57	3.41 64	1.49 54	0.31 38	0.38 33	0.42 102	0.51 106	1.14 42	1.21 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.05 217

Anonymous3	1.76 146	0.44 200	6.37 426	0.33 125	0.50 262	4.33 344	0.54 232	4.43 125	2.48 84	2.21 142	3.24 153	1.53 157	1.14 175	5.64 201	1.29 230	0.17 450	0.23 481	0.00 1	0.00 1	0.12 298	0.15 357

CFNet_pseudo	2.81 269	0.42 183	4.04 313	0.33 125	0.24 175	2.59 188	0.12 95	8.20 304	7.66 359	7.04 327	10.42 364	6.56 345	2.05 240	4.88 176	1.53 250	0.00 1	0.02 241	0.01 384	0.00 1	0.05 178	0.07 254

ccs_rob	2.81 269	0.42 183	4.06 315	0.33 125	0.25 178	2.59 188	0.12 95	8.19 303	7.68 360	7.02 324	10.37 363	6.54 341	2.06 241	4.88 176	1.53 250	0.00 1	0.02 241	0.01 384	0.00 1	0.05 178	0.07 254

castereo	0.87 54	0.60 276	1.07 3	0.34 130	0.17 130	1.89 112	0.79 304	4.84 154	2.05 67	0.65 105	2.55 130	0.31 84	0.40 79	1.02 35	0.38 70	0.01 239	0.09 397	0.00 1	0.24 450	0.03 119	0.02 89

TANstereo	1.20 100	0.49 227	2.04 101	0.34 130	0.10 68	1.80 107	0.01 5	3.40 63	4.10 203	4.37 202	4.82 195	0.41 100	0.70 132	0.94 31	0.46 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SFCPSM	3.29 311	0.43 194	5.11 375	0.34 130	0.94 328	8.48 433	2.15 406	14.51 475	5.29 253	7.00 323	7.65 300	3.43 220	2.59 265	5.11 187	2.37 315	0.01 239	0.03 291	0.01 384	0.07 374	0.13 313	0.15 357

HUF	1.05 83	0.64 289	2.33 132	0.35 133	0.22 168	3.09 253	0.41 198	3.73 91	2.89 113	0.36 51	2.71 135	0.33 91	0.30 58	2.28 98	0.23 24	0.00 1	0.61 511	0.00 1	0.00 1	0.15 327	0.39 442

LL-Strereo2	1.86 161	0.83 349	2.33 132	0.36 134	0.17 130	3.79 321	1.52 384	5.82 225	4.04 197	4.43 203	2.51 129	4.23 261	0.37 71	5.66 203	0.99 203	0.00 1	0.02 241	0.00 1	0.05 366	0.06 202	0.11 318

CREStereo++_RVC	1.59 132	0.39 155	2.26 128	0.36 134	0.01 1	1.67 91	0.01 5	2.95 21	8.12 377	3.69 186	7.44 291	0.47 107	0.32 63	0.74 15	0.39 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 528	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
S2M2	0.46 8	0.39 155	1.17 9	0.37 136	0.17 130	1.14 11	0.01 5	1.46 5	1.83 64	0.19 12	0.87 61	0.13 43	0.19 26	0.57 5	0.43 81	0.01 239	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.21 381	0.00 1

IGEV-Stereo+	1.69 139	0.43 194	1.59 55	0.37 136	3.10 446	2.10 130	0.07 65	1.86 6	0.91 36	0.39 65	0.03 5	0.20 52	0.41 87	7.05 292	0.16 11	0.02 326	0.07 373	0.00 1	0.18 426	5.14 519	9.77 540

iRaft-Stereo_20w	2.56 248	0.35 128	4.98 366	0.37 136	0.67 291	3.47 281	0.59 249	12.57 446	3.89 184	6.10 270	6.23 251	1.49 154	2.24 247	6.65 264	0.86 179	0.00 1	0.19 468	0.00 1	0.33 476	0.08 232	0.22 399

LoS	0.91 61	0.34 118	2.10 113	0.38 139	0.13 100	2.47 168	0.26 161	5.00 167	2.74 106	0.89 115	0.21 26	0.49 109	0.36 68	1.97 87	0.67 133	0.02 326	0.02 241	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.01 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
tt45	1.09 87	0.35 128	1.49 45	0.39 140	0.23 173	3.50 288	0.14 111	3.35 56	1.81 61	0.36 51	2.04 112	0.27 74	0.26 43	6.84 275	0.63 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 334	0.03 138

PCWNet_CMD	2.99 288	0.39 155	4.02 310	0.39 140	0.26 185	2.53 176	0.15 117	9.24 338	9.22 400	7.12 331	11.53 391	6.94 352	2.41 257	4.02 149	1.33 233	0.01 239	0.02 241	0.02 415	0.00 1	0.05 178	0.07 254

MSMDNet	2.99 288	0.39 155	4.02 310	0.40 142	0.25 178	2.53 176	0.16 123	9.35 342	9.25 401	7.08 329	11.39 386	6.93 351	2.43 258	4.01 148	1.34 235	0.01 239	0.02 241	0.02 415	0.00 1	0.05 178	0.07 254

LoS_RVC	1.26 109	1.43 433	1.91 82	0.42 143	3.77 478	1.71 100	0.04 35	2.58 14	2.49 86	0.42 77	2.58 131	0.30 80	0.57 118	1.71 69	0.66 132	0.01 239	0.02 241	0.00 1	0.00 1	0.02 74	4.49 519

CES	1.56 130	0.35 128	1.44 39	0.42 143	7.70 523	2.66 202	0.13 104	4.89 156	2.53 89	0.25 23	1.10 68	0.33 91	0.31 61	1.61 67	0.58 121	0.01 239	0.02 241	0.00 1	0.00 1	0.54 460	6.26 525

ARAFT	3.13 299	1.11 403	7.34 448	0.42 143	0.14 108	4.52 355	2.99 426	7.41 290	5.97 288	8.85 408	7.06 281	5.20 303	1.25 191	8.49 391	1.44 241	0.00 1	0.03 291	0.00 1	0.00 1	0.33 430	0.11 318

monsterstereo	0.93 62	0.30 69	1.91 82	0.43 146	2.63 434	1.21 17	0.01 5	3.11 27	0.76 8	0.46 87	1.44 86	0.05 4	0.09 8	5.66 203	0.50 110	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 400	25.07 538	26.53 532	0.44 147	0.07 35	1.50 76	0.54 232	2.09 9	1.57 56	0.51 94	0.62 45	0.21 62	0.20 29	1.44 56	0.53 113	12.03 542	0.01 180	0.00 1	0.08 379	1.75 502	9.69 538

Reg-Stereo(zero)	1.60 134	0.19 13	2.59 157	0.45 148	0.47 254	1.64 88	0.23 152	3.22 42	5.87 278	4.29 199	3.01 143	4.49 277	1.64 220	2.47 104	1.16 221	0.00 1	0.08 385	0.00 1	0.13 403	0.01 26	0.10 304

rvit_0105_5	1.48 125	0.89 363	5.43 392	0.46 149	0.04 13	1.60 83	0.60 252	4.65 144	5.90 281	0.76 109	1.59 93	1.75 165	0.78 145	4.20 157	0.88 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.06 235

BUS	2.49 243	0.32 87	3.05 223	0.46 149	0.46 247	7.12 412	0.50 224	9.05 332	4.69 232	6.11 271	6.15 244	5.29 305	0.83 149	3.91 142	1.77 275	0.01 239	0.03 291	0.03 432	0.00 1	0.04 148	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 256	0.32 87	3.05 223	0.46 149	0.46 247	7.13 414	1.63 390	9.05 332	4.69 232	6.11 271	6.15 244	6.26 335	2.54 261	3.91 142	1.91 285	0.01 239	0.03 291	0.03 432	0.00 1	0.04 148	0.00 1

hknet	3.31 314	0.42 183	4.68 352	0.46 149	1.17 349	7.13 414	1.63 390	9.05 332	6.91 333	6.11 271	6.15 244	9.66 405	2.85 282	7.48 322	2.45 320	0.01 239	0.03 291	0.03 432	0.00 1	0.04 148	0.00 1

CroCo-Stereo	0.99 72	0.89 363	3.19 239	0.46 149	0.44 241	0.38 2	0.05 48	4.61 137	3.95 189	0.48 89	1.78 105	1.01 135	0.27 45	1.11 40	1.07 209	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.04 182
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
monsters	0.87 54	0.28 53	1.54 49	0.47 154	2.71 438	1.38 60	0.01 5	3.14 31	0.81 11	0.32 40	0.48 38	0.05 4	0.13 19	5.72 208	0.42 79	0.01 239	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

rvit_stereo_0083	1.03 79	0.26 48	3.09 230	0.49 155	0.09 60	1.27 47	0.24 154	2.72 16	4.60 229	0.38 57	0.77 54	0.78 129	1.18 184	4.35 162	0.33 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.03 138

test_xeample3	1.08 86	0.43 194	3.39 254	0.49 155	0.05 16	2.58 185	0.93 336	3.32 53	1.77 60	0.23 18	0.23 27	0.19 48	0.28 47	6.34 238	0.85 174	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.26 462	0.06 202	0.10 304

IGEV-RUCA	0.81 51	0.15 1	1.13 5	0.52 157	0.32 210	2.13 135	0.51 227	3.46 69	1.71 59	0.95 118	0.16 16	0.24 68	0.55 112	2.81 110	0.41 75	0.12 436	0.21 475	0.20 487	0.25 455	0.21 381	0.20 395

gcap-zeroshot	1.87 165	0.44 200	4.24 323	0.53 158	0.51 266	3.12 258	0.75 294	6.42 256	3.91 186	3.75 188	1.67 98	7.79 369	0.55 112	2.61 106	0.53 113	0.02 326	0.21 475	0.00 1	0.23 447	0.00 1	0.05 217

CFNet_ucs	3.07 293	0.44 200	4.05 314	0.54 159	0.37 227	3.08 251	0.19 135	9.80 354	8.49 391	7.64 358	12.62 410	5.67 319	1.76 232	4.96 182	1.51 247	0.00 1	0.04 320	0.01 384	0.00 1	0.09 250	0.11 318

psmg	3.10 297	0.32 87	3.05 223	0.54 159	0.46 247	8.68 437	2.84 424	9.87 355	4.69 232	8.08 376	8.69 320	6.26 335	2.54 261	3.91 142	1.91 285	0.01 239	0.04 320	0.06 455	0.00 1	0.11 281	0.00 1

IPLG	2.43 234	0.66 301	4.77 357	0.54 159	0.31 206	3.01 246	0.26 161	6.15 237	5.55 263	7.69 359	6.21 249	1.89 170	1.74 228	7.19 305	2.35 313	0.01 239	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.24 404	0.12 331

IGEV++	1.14 97	0.51 236	1.66 62	0.55 162	0.08 51	2.52 173	1.01 347	6.51 262	3.16 137	0.59 100	2.11 117	0.43 103	1.18 184	1.44 56	0.79 164	0.00 1	0.05 336	0.00 1	0.05 366	0.11 281	0.11 318

GLC_STEREO	0.75 45	0.29 58	1.19 11	0.55 162	0.01 1	1.98 122	0.57 247	3.07 24	3.02 129	0.90 116	1.48 88	0.19 48	0.40 79	0.93 30	0.36 60	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 148	0.02 89

ACRE	2.41 231	1.08 397	5.11 375	0.55 162	2.05 409	2.65 199	0.78 303	5.26 191	4.67 231	7.59 356	9.20 332	1.70 162	1.08 169	3.74 137	2.18 305	0.01 239	0.18 462	0.02 415	0.08 379	0.22 387	0.10 304

sAnonymous2	1.35 115	1.66 454	8.14 460	0.55 162	0.46 247	1.23 23	0.24 154	4.00 107	3.47 162	0.40 70	1.11 69	0.23 65	1.42 200	0.96 33	0.57 117	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.20 434	2.07 506	0.22 399

CroCo_RVC	1.35 115	1.66 454	8.14 460	0.55 162	0.46 247	1.23 23	0.24 154	4.00 107	3.47 162	0.40 70	1.11 69	0.23 65	1.42 200	0.96 33	0.57 117	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.20 434	2.07 506	0.22 399

GMStereo	1.83 158	0.99 384	4.55 345	0.57 167	0.05 16	2.53 176	0.01 5	4.95 159	11.14 438	3.52 179	2.24 122	0.53 115	0.49 103	3.76 138	0.80 167	0.20 457	0.00 1	0.00 1	0.12 400	0.12 298	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
MGS-Stereo	1.10 88	0.26 48	2.45 140	0.58 168	0.06 27	1.84 110	0.67 272	2.16 10	3.42 160	1.03 120	6.13 243	0.49 109	0.36 68	1.43 55	0.62 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 458	0.00 1

IER	3.20 306	0.54 252	5.13 377	0.58 168	1.59 375	7.29 417	0.56 238	6.36 248	4.95 242	7.44 350	8.84 321	6.20 333	6.26 418	4.88 176	3.29 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.01 18

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 109	0.42 183	2.36 136	0.59 170	1.26 354	2.43 166	0.01 5	3.29 51	7.76 366	1.71 137	2.78 137	0.27 74	0.32 63	1.16 45	0.58 121	0.04 387	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 148	0.10 304

rvit_stereo_0075_2	2.00 183	0.32 87	5.49 396	0.60 171	1.98 406	1.77 104	0.10 84	7.24 285	5.70 269	2.90 161	4.06 175	3.11 210	0.56 114	5.32 193	0.76 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 119	0.16 369

rvit_0105_6	1.26 109	0.87 356	4.85 360	0.61 172	0.07 35	1.60 83	0.32 177	3.79 98	5.87 278	0.25 23	0.26 29	1.09 138	0.29 51	4.60 169	0.62 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.06 235

rvit_0105_4	1.38 118	0.98 382	5.52 401	0.61 172	0.05 16	1.62 86	0.41 198	3.95 105	5.80 275	0.31 38	0.73 51	1.37 146	0.53 110	4.89 180	0.78 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.04 182

rvit_stereo_0081	0.88 56	0.28 53	1.81 73	0.62 174	0.13 100	1.34 55	0.12 95	3.14 31	4.59 227	0.43 80	0.30 31	0.54 116	0.11 15	3.89 140	0.36 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

rvit_stereo_0082	0.88 56	0.28 53	1.81 73	0.62 174	0.13 100	1.34 55	0.12 95	3.14 31	4.59 227	0.43 80	0.30 31	0.54 116	0.11 15	3.89 140	0.36 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

IPLGR_C	2.44 236	1.17 411	4.94 364	0.62 174	2.08 411	2.65 199	0.80 306	5.60 211	4.79 238	7.87 367	9.23 334	1.67 161	1.15 177	3.43 126	2.23 307	0.01 239	0.19 468	0.02 415	0.08 379	0.22 387	0.10 304

SMoEStereo_RVC	0.95 64	0.35 128	1.37 29	0.63 177	0.07 35	2.07 127	0.16 123	2.88 20	1.68 57	0.30 33	1.23 79	0.19 48	0.28 47	6.80 272	0.84 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 281	0.13 339

CIPLG	2.47 242	1.10 401	4.71 355	0.63 177	2.15 416	2.67 203	0.77 298	5.19 178	4.73 235	7.85 366	9.56 347	1.72 163	1.14 175	4.20 157	2.34 311	0.01 239	0.19 468	0.02 415	0.09 390	0.23 394	0.08 269

HSM-Net_RVC	4.20 395	0.32 87	2.76 182	0.63 177	0.69 294	6.95 409	1.69 394	11.96 422	8.36 385	8.83 407	12.17 403	15.18 467	4.21 346	6.91 281	3.30 349	0.02 326	0.02 241	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CASnet	0.98 68	0.32 87	1.62 58	0.65 180	0.07 35	2.11 132	0.14 111	3.50 72	4.03 195	3.77 189	1.41 84	0.31 84	0.29 51	0.80 20	0.57 117	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 148	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-BAT	1.77 147	0.49 227	2.78 185	0.66 181	0.16 120	3.76 318	0.80 306	3.72 90	3.27 148	3.68 185	5.03 204	3.66 237	0.56 114	5.82 211	0.65 128	0.00 1	0.05 336	0.00 1	0.24 450	0.01 26	0.01 18

iRaftStereo_RVC	1.62 135	0.68 306	1.98 94	0.67 182	0.05 16	2.99 244	0.04 35	5.36 200	3.74 175	3.82 190	4.96 200	2.54 188	0.62 123	3.35 123	0.97 201	0.00 1	0.07 373	0.00 1	0.00 1	0.30 418	0.27 423

tg	1.96 179	0.64 289	2.15 115	0.68 183	0.12 92	4.40 352	0.04 35	5.74 216	4.19 209	4.00 194	5.23 216	2.58 189	0.93 156	7.12 299	0.77 160	0.00 1	0.02 241	0.00 1	0.00 1	0.31 423	0.25 413

dd	2.16 199	1.22 414	4.82 358	0.68 183	0.12 92	1.39 65	0.17 128	5.14 173	11.22 441	2.70 154	3.51 166	1.52 156	1.23 189	5.08 185	3.96 376	0.12 436	0.01 180	0.04 444	0.21 438	0.07 220	0.01 18

EAI-Stereo	2.31 221	0.44 200	2.72 174	0.68 183	0.56 275	3.51 291	2.62 418	11.42 404	4.14 206	2.09 141	7.23 286	1.21 143	0.91 154	5.67 205	1.51 247	0.01 239	0.25 487	0.00 1	0.88 508	0.04 148	0.26 419

PSM-AAD	3.33 322	0.20 18	1.47 44	0.73 186	0.54 273	2.55 180	6.19 481	4.97 162	3.27 148	10.92 458	11.92 396	2.95 199	9.59 477	7.90 346	0.82 169	0.01 239	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 148	2.47 510

AnonymousM	2.71 260	6.75 515	0.98 1	0.73 186	0.06 27	2.41 164	0.53 229	5.30 193	3.05 130	4.75 217	2.09 114	1.89 170	1.01 162	1.88 85	0.51 111	0.01 239	0.02 241	17.42 536	4.76 536	0.02 74	0.01 18

KYRaft	3.59 346	0.31 74	1.84 76	0.76 188	0.46 247	2.29 149	4.04 450	4.75 149	3.25 147	8.93 413	19.47 473	6.62 348	5.07 393	7.79 341	0.71 141	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.04 148	5.38 524

rvit_0105_3	1.71 141	0.90 366	5.93 412	0.78 189	0.02 3	1.62 86	1.69 394	5.15 175	5.99 290	2.22 143	1.64 96	1.97 175	1.17 183	4.19 155	0.92 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.03 138

PFNet+	2.35 226	0.31 74	3.69 281	0.79 190	0.17 130	3.15 263	0.75 294	4.52 131	6.30 308	7.90 370	6.34 258	2.53 187	1.18 184	7.72 337	1.62 260	0.03 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.03 138

MoCha-V2	1.41 120	0.42 183	2.61 160	0.81 191	0.23 173	2.53 176	0.20 141	4.81 152	3.16 137	0.82 114	3.15 149	0.30 80	1.61 219	6.66 265	0.40 74	0.00 1	0.20 472	0.00 1	0.24 450	0.05 178	0.02 89

MSKI-zero shot	2.00 183	0.36 138	2.15 115	0.81 191	0.25 178	2.69 204	0.29 169	6.16 238	2.34 82	4.31 200	7.52 292	3.70 240	0.25 37	8.42 387	0.41 75	0.01 239	0.13 435	0.00 1	0.25 455	0.03 119	0.02 89

GwcNet-ADL	2.65 255	0.48 223	3.84 298	0.82 193	0.33 215	2.04 126	0.69 278	8.07 301	9.42 405	6.05 265	6.66 264	4.14 258	1.73 226	5.40 197	3.01 337	0.08 422	0.06 353	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.03 138

GMM-Stereo	3.32 320	0.27 52	2.52 149	0.82 193	0.48 256	2.27 148	4.91 468	5.06 169	3.08 133	7.06 328	16.72 451	6.21 334	3.70 321	7.60 326	1.16 221	0.04 387	0.00 1	0.00 1	0.04 360	0.10 261	4.45 517

RAFT+CT+SA	2.36 228	0.71 315	2.46 143	0.83 195	2.26 423	3.18 265	0.93 336	6.82 276	5.48 258	2.55 150	8.07 310	1.64 159	1.59 217	8.54 393	1.15 219	0.02 326	0.00 1	0.00 1	0.38 483	0.19 366	0.36 439

rvit_stereo_ft	1.00 75	0.78 337	3.84 298	0.84 196	0.36 223	1.23 23	0.24 154	3.81 99	3.76 178	0.37 56	0.87 61	0.74 126	1.12 171	1.18 46	0.76 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.06 235

ACVNet	2.58 251	0.53 248	2.69 168	0.84 196	0.59 277	2.61 191	0.55 236	8.35 305	5.70 269	4.45 204	9.26 342	5.77 321	3.50 309	2.24 96	4.41 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 347	0.01 18

CASS	2.44 236	0.44 200	3.56 269	0.85 198	0.38 229	3.14 260	0.22 148	9.64 350	4.00 192	6.78 310	7.62 298	3.57 233	3.58 314	3.80 139	1.10 213	0.02 326	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RSM++	1.02 77	0.24 40	1.33 26	0.86 199	0.04 13	2.78 213	0.30 175	2.63 15	2.67 97	0.48 89	1.95 109	0.52 113	0.25 37	5.50 199	0.57 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 419	0.11 281	0.09 282

PS-NSSS	3.90 373	1.84 465	4.55 345	0.87 200	2.95 444	4.10 336	2.00 403	10.77 385	8.23 382	6.75 308	14.63 434	5.01 297	2.24 247	8.41 386	2.91 334	0.33 473	0.03 291	0.83 507	0.00 1	0.82 482	0.70 477

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 68	2.14 477	1.55 50	0.88 201	0.26 185	0.56 6	0.04 35	2.80 18	0.86 19	0.30 33	0.80 58	0.21 62	2.33 254	6.17 224	0.37 66	0.00 1	0.07 373	0.00 1	0.17 419	0.01 26	0.01 18

UGAM-zero	3.51 339	0.33 104	4.44 335	0.88 201	0.65 288	3.52 294	0.16 123	11.35 401	2.71 101	5.09 228	5.82 234	15.28 468	9.14 472	8.38 383	1.61 259	0.00 1	0.16 454	0.00 1	0.46 494	0.02 74	0.19 389

test-1	1.82 156	0.45 208	5.42 391	0.89 203	0.41 237	2.14 136	0.56 238	5.75 217	4.15 207	3.28 172	5.11 205	3.61 234	0.70 132	1.53 62	1.56 254	0.02 326	0.34 493	0.00 1	0.08 379	0.02 74	0.30 431

hitnet-ft	3.66 351	0.65 295	2.79 189	0.89 203	0.72 301	4.25 340	0.55 236	9.11 335	7.52 354	7.14 332	10.19 357	12.49 448	4.70 377	7.44 318	4.41 387	0.03 367	0.00 1	0.06 455	0.00 1	0.20 370	0.04 182

HH	2.42 232	0.73 319	3.76 286	0.91 205	0.14 108	2.78 213	0.71 284	7.92 298	2.72 102	1.53 133	6.10 241	7.93 373	4.01 337	8.60 397	0.44 86	0.00 1	0.09 397	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.04 182

HanStereo	2.42 232	0.73 319	3.76 286	0.91 205	0.14 108	2.78 213	0.71 284	7.92 298	2.72 102	1.53 133	6.10 241	7.93 373	4.01 337	8.60 397	0.44 86	0.00 1	0.09 397	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.04 182

RAFT	2.57 250	0.76 328	3.09 230	0.91 205	0.09 60	2.41 164	0.94 338	5.35 198	2.65 96	6.11 271	7.21 284	9.43 402	4.30 355	5.73 209	1.77 275	0.00 1	0.12 425	0.00 1	0.02 327	0.46 457	0.08 269

Prome-Stereo	3.65 350	0.29 58	1.92 85	0.91 205	0.49 259	2.07 127	4.75 466	4.41 124	3.23 146	9.32 422	20.63 480	4.06 252	7.19 439	7.70 334	1.17 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	4.72 521

UniTT-Stereo	0.83 52	0.33 104	1.98 94	0.92 209	1.27 356	0.54 5	0.11 89	1.35 4	2.94 116	1.67 136	2.09 114	0.20 52	0.31 61	1.57 63	1.07 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 334	0.01 18

Selective-RAFT	1.69 139	0.32 87	3.29 245	0.92 209	0.18 145	3.89 325	0.06 57	4.22 116	4.00 192	1.47 132	1.98 110	3.07 208	2.81 279	6.35 240	0.89 189	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.21 438	0.05 178	0.00 1

ICVP	2.32 223	0.38 151	2.89 204	0.92 209	0.70 298	2.55 180	0.87 327	9.97 359	3.99 191	4.13 197	8.97 329	2.71 194	1.69 222	2.52 105	3.52 364	0.05 399	0.24 486	0.01 384	0.01 303	0.11 281	0.13 339
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
dad	4.66 417	1.89 469	5.51 399	0.94 212	0.09 60	2.16 140	0.37 187	7.10 284	14.43 466	10.13 441	16.84 452	14.97 465	1.90 235	6.82 273	4.15 381	1.09 503	0.11 418	4.08 524	0.46 494	0.17 347	0.06 235

FTStereo	4.55 416	0.36 138	2.18 123	0.94 212	0.38 229	2.60 190	8.82 506	4.98 165	3.17 140	10.88 457	30.35 515	5.60 318	7.60 450	7.62 328	1.55 253	0.17 450	0.00 1	0.05 451	0.00 1	0.03 119	3.80 515

R-Stereo Train	2.44 236	0.32 87	1.93 86	0.94 212	0.16 120	3.67 303	0.61 255	6.37 250	3.08 133	9.14 416	17.44 464	1.80 166	0.77 142	1.76 75	0.70 137	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.03 138

RAFT-Stereo	2.44 236	0.32 87	1.93 86	0.94 212	0.16 120	3.67 303	0.61 255	6.37 250	3.08 133	9.14 416	17.44 464	1.80 166	0.77 142	1.76 75	0.70 137	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.03 138
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CroCo-Stereo Lap2	1.24 106	0.88 360	3.39 254	0.95 216	4.59 503	0.47 4	0.08 72	3.51 74	2.80 109	1.17 128	2.24 122	1.57 158	0.20 29	1.48 59	1.14 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 327	0.12 331

LCNet	2.85 272	0.42 183	1.90 81	0.95 216	0.56 275	2.07 127	1.60 388	4.99 166	3.57 170	6.05 265	10.59 368	4.59 280	6.79 433	7.46 319	0.72 143	0.01 239	0.00 1	0.01 384	0.77 506	0.30 418	3.57 513

AEACV	0.80 48	0.29 58	1.70 69	0.96 218	0.24 175	2.03 125	0.88 328	3.50 72	0.88 30	0.34 48	0.20 25	0.29 79	2.01 238	1.77 77	0.33 53	0.00 1	0.03 291	0.00 1	0.29 464	0.10 261	0.09 282

test_3	1.88 166	0.22 28	2.75 178	0.96 218	0.22 168	1.28 49	0.77 298	4.62 139	5.87 278	6.55 305	1.84 107	4.28 267	0.45 101	6.48 249	0.76 154	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.28 463	0.17 347	0.14 347

FADNet_RVC	3.91 376	1.67 456	12.95 496	0.96 218	0.75 303	5.71 381	0.54 232	10.83 387	6.60 324	3.46 178	8.09 311	4.10 256	3.40 305	9.43 436	6.33 420	0.36 475	0.44 504	0.17 483	0.46 494	0.91 485	0.95 484

RAFT-Stereo-weight	1.67 137	0.31 74	1.57 52	0.97 221	0.15 113	3.19 266	0.77 298	5.06 169	6.19 305	4.96 222	3.38 160	2.83 195	0.35 66	2.87 111	0.74 147	0.01 239	0.06 353	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 89

CoDeX	3.43 333	0.68 306	4.49 338	0.98 222	1.65 381	6.37 395	2.14 405	13.23 459	6.07 294	7.23 339	8.95 326	4.09 254	3.79 330	6.31 234	2.37 315	0.03 367	0.06 353	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.15 357

testlalala	1.50 127	0.41 176	1.67 65	0.98 222	0.31 206	4.00 332	0.90 333	5.26 191	2.17 70	6.56 306	3.61 167	1.74 164	0.38 75	1.21 47	0.42 79	0.00 1	0.02 241	0.00 1	0.29 464	0.01 26	0.01 18

TransformOpticalFlow	3.38 325	0.70 313	4.54 342	1.00 224	0.30 198	3.56 296	0.14 111	9.67 351	7.30 348	5.55 240	13.34 419	6.74 349	5.03 391	8.22 378	1.34 235	0.00 1	0.01 180	0.01 384	0.00 1	0.04 148	0.11 318

fffy	1.13 95	0.51 236	2.15 115	1.01 225	0.09 60	2.30 154	0.19 135	4.07 110	1.13 47	0.16 9	2.66 132	0.20 52	0.38 75	6.98 288	0.35 57	0.00 1	0.06 353	0.00 1	0.00 1	0.14 323	0.16 369

test_1	1.85 160	0.21 25	2.45 140	1.02 226	0.22 168	1.37 59	0.82 310	4.66 146	5.06 245	7.02 324	1.73 100	4.09 254	0.41 87	6.51 253	0.76 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 464	0.18 358	0.14 347

RAFT-345	3.27 309	0.41 176	2.88 202	1.02 226	0.21 164	2.63 196	0.48 212	3.76 94	5.51 261	7.35 346	24.88 500	4.25 263	1.76 232	8.15 369	2.13 300	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 18

MyStereo07	1.31 113	0.79 338	1.61 56	1.03 228	1.11 342	2.63 196	0.46 209	5.48 205	2.24 72	0.64 104	1.48 88	0.27 74	0.59 122	7.03 291	0.45 90	0.00 1	0.09 397	0.00 1	0.01 303	0.11 281	0.09 282

MyStereo04	2.95 286	0.79 338	5.38 390	1.03 228	1.11 342	2.63 196	0.46 209	10.00 362	12.44 456	4.19 198	3.91 172	3.04 206	3.60 315	7.34 313	2.74 332	0.00 1	0.09 397	0.00 1	0.01 303	0.11 281	0.09 282

StereoVision	2.25 213	0.72 316	4.00 309	1.03 228	2.64 435	1.91 114	0.28 165	5.83 226	4.43 217	1.89 140	10.65 371	3.88 245	0.52 109	5.13 188	1.98 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 250	0.03 138

ToySt	2.69 256	0.55 256	7.03 441	1.03 228	0.10 68	3.49 286	1.04 349	6.38 254	4.55 226	2.69 152	6.28 253	7.95 377	4.38 359	5.08 185	2.58 325	0.01 239	0.11 418	0.00 1	0.04 360	0.28 415	0.19 389

test-3	1.86 161	0.21 25	2.46 143	1.03 228	0.22 168	1.38 60	0.83 314	4.65 144	5.04 244	7.26 341	1.78 105	4.10 256	0.41 87	6.53 256	0.76 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 464	0.18 358	0.14 347

DilatedVolume-Stereo	1.13 95	0.41 176	2.75 178	1.04 233	0.11 78	2.21 143	0.10 84	2.96 22	1.32 49	2.40 148	2.09 114	0.33 91	0.58 120	5.62 200	0.43 81	0.03 367	0.06 353	0.00 1	0.14 404	0.04 148	0.04 182

CFNet-RSSM	2.11 192	0.33 104	2.71 172	1.04 233	0.30 198	3.21 268	0.41 198	6.67 269	6.96 335	5.62 241	4.58 190	5.40 310	1.71 223	1.86 81	0.87 181	0.00 1	0.08 385	0.00 1	0.32 474	0.02 74	0.02 89

Gwc-CoAtRS	2.02 186	0.33 104	2.61 160	1.04 233	0.30 198	3.56 296	0.40 197	5.89 228	5.94 285	5.08 227	5.01 203	5.55 313	1.72 225	1.60 66	0.91 193	0.01 239	0.09 397	0.00 1	0.25 455	0.01 26	0.02 89

RAFT-Test	2.17 201	0.36 138	3.40 256	1.05 236	0.34 217	4.90 365	0.69 278	6.27 244	3.98 190	4.65 214	7.02 277	6.30 338	1.12 171	1.81 78	0.99 203	0.01 239	0.17 458	0.00 1	0.34 478	0.02 74	0.02 89

delet	4.27 403	0.72 316	4.50 339	1.07 237	3.75 476	10.79 467	4.04 450	9.95 358	7.89 369	8.09 377	8.89 324	8.46 386	3.81 332	7.56 324	5.80 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 281	0.02 89

sCroCo_RVC	1.21 103	0.65 295	5.16 380	1.09 238	1.29 360	0.92 8	0.19 135	3.92 102	2.68 100	0.30 33	3.04 146	0.52 113	1.56 214	1.58 64	0.78 162	0.09 427	0.25 487	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.11 318

MyStereo06	2.35 226	0.66 301	4.54 342	1.10 239	0.96 330	2.57 183	0.10 84	9.30 340	4.05 199	5.22 231	6.09 239	5.95 327	2.38 256	3.00 114	0.73 145	0.01 239	0.08 385	0.00 1	0.01 303	0.13 313	0.15 357

MyStereo05	2.94 285	0.66 301	5.25 387	1.10 239	0.96 330	2.57 183	0.10 84	8.53 315	12.34 455	6.28 288	3.88 170	3.18 214	3.30 296	7.81 342	2.37 315	0.01 239	0.08 385	0.00 1	0.01 303	0.13 313	0.15 357

anonymousdsp2	1.78 148	0.39 155	3.40 256	1.10 239	0.04 13	3.63 300	0.50 224	7.80 295	2.77 108	2.91 162	2.88 139	3.17 213	1.01 162	5.15 189	0.43 81	0.00 1	0.01 180	0.02 415	0.15 408	0.05 178	0.12 331

raft_robust	2.64 254	1.20 413	2.62 162	1.10 239	0.28 195	1.50 76	0.12 95	6.28 245	9.04 398	6.80 312	7.19 283	3.73 242	2.13 242	9.06 422	1.07 209	0.03 367	0.12 425	0.00 1	0.21 438	0.17 347	0.22 399

NRIStereo	2.14 196	0.35 128	2.65 165	1.10 239	0.14 108	3.05 250	0.86 325	5.35 198	3.18 143	6.24 282	3.36 159	4.17 260	1.82 234	8.12 366	2.01 293	0.00 1	0.10 409	0.00 1	0.00 1	0.12 298	0.19 389

cross-raft	2.03 187	0.35 128	2.78 185	1.10 239	0.16 120	3.77 319	0.48 212	7.03 283	3.75 176	5.06 226	5.55 230	6.26 335	1.41 199	1.75 74	0.89 189	0.01 239	0.07 373	0.00 1	0.19 431	0.03 119	0.03 138

DeepPruner_ROB	3.52 340	1.14 408	4.06 315	1.12 245	1.65 381	3.65 302	0.83 314	13.96 467	4.47 221	7.80 363	10.84 375	7.05 358	2.16 245	8.14 368	3.08 340	0.07 417	0.03 291	0.00 1	0.01 303	0.32 427	0.06 235

EGLCR-Stereo	1.04 82	0.20 18	2.00 98	1.14 246	0.16 120	2.50 172	0.11 89	4.96 161	2.61 94	0.79 111	0.07 12	1.46 153	0.37 71	3.96 147	0.23 24	0.01 239	0.05 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 254

999	1.25 108	0.37 145	1.63 60	1.15 247	0.34 217	3.03 248	0.66 269	3.41 64	2.27 74	0.30 33	3.20 151	0.19 48	0.25 37	7.23 307	0.85 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 334	0.01 18

LL-Strereo	4.71 418	1.64 452	7.51 454	1.15 247	4.31 489	3.71 309	1.45 380	9.21 337	8.36 385	8.37 391	8.17 313	10.82 427	11.36 489	12.51 481	4.82 396	0.00 1	0.12 425	0.00 1	0.00 1	0.31 423	0.32 434

MM-Stereo_test1	1.57 131	0.36 138	2.19 124	1.17 249	0.35 220	2.39 162	0.56 238	4.53 132	5.21 251	3.67 184	1.65 97	0.40 97	0.84 152	6.90 280	0.80 167	0.00 1	0.03 291	0.00 1	0.00 1	0.31 423	0.03 138

MIM_Stereo	2.50 246	0.75 325	4.26 324	1.18 250	0.11 78	3.08 251	0.33 181	6.07 233	3.28 150	5.01 224	10.12 356	4.29 269	1.74 228	8.06 362	1.27 228	0.00 1	0.12 425	0.00 1	0.01 303	0.18 358	0.15 357

SGM-Forest	4.96 420	0.32 87	2.84 194	1.21 251	0.64 287	10.23 456	6.64 492	11.55 408	10.98 436	10.94 460	13.59 422	11.65 441	4.30 355	8.94 418	4.63 391	0.11 432	0.04 320	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.46 458
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
H2IRNET	2.16 199	0.45 208	2.60 158	1.22 252	0.03 11	1.98 122	0.13 104	4.73 148	7.04 340	1.15 126	7.79 306	5.88 325	3.39 303	4.97 183	1.45 243	0.01 239	0.00 1	0.04 444	0.17 419	0.19 366	0.03 138

test_xeample	4.13 389	0.36 138	2.75 178	1.23 253	0.51 266	3.96 330	0.13 104	12.63 447	7.65 358	7.49 352	10.86 377	3.29 217	3.36 298	6.71 269	21.53 520	0.02 326	0.03 291	0.00 1	0.00 1	0.03 119	0.04 182

AIO-test2	2.70 259	1.23 416	3.52 266	1.24 254	3.05 445	2.65 199	0.06 57	6.30 246	15.40 475	2.58 151	7.30 288	0.48 108	0.57 118	5.36 194	0.96 198	3.06 519	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.16 334	0.15 357

anonymousa	3.80 365	0.55 256	3.35 250	1.24 254	3.74 472	9.04 442	0.36 185	6.74 272	4.03 195	7.72 361	19.64 474	10.62 422	6.01 416	1.52 61	1.40 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 366	0.00 1	0.03 138

model_zeroshot	1.52 128	0.42 183	4.10 319	1.25 256	0.11 78	3.04 249	0.14 111	5.79 223	2.84 111	3.12 167	3.65 168	2.05 177	0.42 92	2.38 101	0.71 141	0.01 239	0.10 409	0.00 1	0.20 434	0.02 74	0.04 182

RAFT_R40	2.71 260	0.33 104	3.00 209	1.26 257	0.30 198	3.83 323	1.00 345	5.69 215	4.29 211	9.69 430	6.33 257	5.02 298	4.02 339	8.58 396	0.86 179	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 119	0.02 89

LALA_ROB	6.58 453	1.80 462	6.25 422	1.26 257	0.94 328	10.08 453	9.02 508	16.00 489	11.51 445	12.74 477	13.02 416	24.77 513	5.25 397	10.56 456	8.02 446	0.04 387	0.05 336	0.00 1	0.02 327	0.10 261	0.25 413

DualNet (step1)	3.91 376	1.11 403	6.15 419	1.27 259	0.60 279	5.22 371	2.54 413	10.66 379	7.73 363	8.36 387	7.55 294	6.55 342	4.27 350	6.58 259	1.62 260	1.49 510	0.03 291	3.10 519	2.99 525	0.20 370	0.15 357

test_sample9	5.87 435	1.11 403	6.15 419	1.27 259	0.60 279	5.22 371	2.54 413	10.66 379	7.73 363	8.36 387	7.55 294	6.55 342	4.27 350	11.68 472	11.44 490	1.49 510	24.31 558	3.10 519	2.99 525	0.20 370	0.15 357

test_sample8	7.99 479	1.11 403	6.15 419	1.27 259	0.60 279	5.22 371	2.54 413	12.04 426	6.15 300	17.46 501	9.02 331	24.67 512	18.16 510	11.68 472	11.44 490	1.49 510	24.31 558	3.10 519	2.99 525	0.20 370	0.15 357

RAFT_CTSACE	3.40 329	1.07 395	4.52 340	1.27 259	3.14 447	4.00 332	1.07 353	3.93 104	4.43 217	4.66 215	17.94 467	7.21 363	2.76 276	10.82 460	0.85 174	0.00 1	0.07 373	0.00 1	0.00 1	0.30 418	0.01 18

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 193	0.58 269	2.43 138	1.27 259	0.16 120	1.60 83	0.14 111	5.17 177	5.90 281	7.10 330	10.10 355	3.06 207	1.74 228	1.87 83	0.97 201	0.01 239	0.02 241	0.00 1	0.00 1	0.23 394	0.02 89

HI	3.18 304	0.90 366	3.05 223	1.28 264	0.15 113	2.29 149	0.04 35	5.31 195	3.52 165	7.96 371	12.69 411	11.43 438	6.61 425	4.26 159	4.02 377	0.00 1	0.06 353	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 18

CoSv	3.18 304	0.90 366	3.05 223	1.28 264	0.15 113	2.29 149	0.04 35	5.31 195	3.52 165	7.96 371	12.69 411	11.43 438	6.61 425	4.26 159	4.02 377	0.00 1	0.06 353	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 18

FACV-RUCA	2.21 206	0.34 118	3.59 271	1.30 266	2.90 443	2.22 145	1.25 367	7.98 300	5.71 274	3.59 181	7.21 284	1.14 140	1.60 218	3.12 117	1.46 244	0.01 239	0.03 291	0.10 469	0.04 360	0.35 435	0.17 374

CBMV_ROB	4.14 390	0.52 244	3.14 234	1.30 266	0.77 307	6.92 408	1.97 402	10.11 368	9.58 408	8.92 411	14.20 429	7.12 360	5.90 413	8.65 400	3.50 359	0.01 239	0.05 336	0.00 1	0.00 1	0.04 148	0.09 282

GREAT-IGEV	0.72 42	0.29 58	1.91 82	1.31 268	0.40 233	1.41 66	0.08 72	2.29 11	2.48 84	0.18 10	0.69 49	0.10 40	0.34 65	1.72 72	0.37 66	0.00 1	0.09 397	0.00 1	0.22 444	0.10 261	0.41 447

PAM_32	3.50 338	0.32 87	5.22 384	1.32 269	0.53 271	7.49 421	0.39 193	9.52 348	3.91 186	5.22 231	5.28 222	16.75 481	7.44 444	4.61 170	0.90 192	0.00 1	0.20 472	0.00 1	0.39 486	0.09 250	0.39 442

SST-Stereo	2.75 264	0.31 74	2.78 185	1.33 270	0.33 215	3.99 331	0.82 310	5.60 211	3.93 188	10.92 458	6.19 247	5.00 296	4.23 348	8.66 401	0.74 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 119	0.03 138

pcwnet_v2	4.20 395	0.36 138	8.53 463	1.33 270	1.12 344	3.43 277	0.41 198	12.85 450	14.16 465	9.90 436	14.29 430	5.90 326	3.03 287	6.20 227	2.06 297	0.01 239	0.05 336	0.04 444	0.02 327	0.16 334	0.18 378

MM-Stereo_test2	0.99 72	0.29 58	2.26 128	1.34 272	0.12 92	1.78 106	0.53 229	4.71 147	3.31 153	0.76 109	0.80 58	0.50 112	0.35 66	1.86 81	0.73 145	0.00 1	0.05 336	0.00 1	0.07 374	0.26 407	0.06 235

ffm	2.90 281	0.31 74	3.97 303	1.34 272	0.98 332	2.80 216	0.48 212	4.53 132	10.19 419	6.29 290	9.23 334	5.59 314	3.72 326	8.00 352	0.46 94	0.00 1	0.02 241	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.04 182

ff1	3.45 337	0.31 74	3.97 303	1.34 272	0.98 332	2.80 216	0.48 212	4.53 132	10.19 419	6.29 290	9.23 334	5.59 314	3.72 326	10.11 447	9.35 468	0.00 1	0.02 241	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.04 182

mmx	3.86 369	0.31 74	3.97 303	1.34 272	0.98 332	2.80 216	0.48 212	12.18 434	10.66 432	6.29 290	9.23 334	5.59 314	3.72 326	10.11 447	9.35 468	0.05 399	0.02 241	0.00 1	0.00 1	0.03 119	0.04 182

xxx	3.86 369	0.31 74	3.98 307	1.34 272	0.98 332	2.80 216	0.48 212	12.18 434	10.66 432	6.29 290	9.23 334	5.59 314	3.72 326	10.11 447	9.35 468	0.05 399	0.02 241	0.00 1	0.00 1	0.03 119	0.04 182

DSFCA	4.21 397	0.50 230	5.45 394	1.34 272	1.68 386	7.04 410	4.51 461	10.73 383	7.00 337	10.78 455	6.80 267	8.48 388	4.63 374	9.91 445	5.12 401	0.02 326	0.06 353	0.02 415	0.03 342	0.08 232	0.03 138

NaN_ROB	6.00 442	1.24 418	6.29 423	1.34 272	1.68 386	9.60 450	10.31 517	15.09 480	15.79 478	12.62 475	8.95 326	11.67 444	5.83 411	11.78 475	6.41 422	0.05 399	0.13 435	0.08 464	0.20 434	0.22 387	0.79 479

PAM	3.38 325	0.31 74	5.61 404	1.37 279	0.71 299	7.60 427	0.38 192	8.94 329	3.55 168	5.54 239	4.69 192	16.09 475	7.03 437	3.67 132	1.02 207	0.00 1	0.21 475	0.00 1	0.38 483	0.07 220	0.41 447

Any-RAFT	2.18 203	0.25 41	1.94 89	1.37 279	0.80 310	5.01 368	0.56 238	8.51 314	5.58 266	4.01 195	4.85 197	5.44 311	2.26 251	2.45 103	0.35 57	0.00 1	0.15 446	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.02 89

riskmin	1.88 166	0.15 1	2.11 114	1.38 281	0.88 317	2.40 163	0.04 35	5.93 229	6.10 295	2.25 144	1.34 83	6.06 329	5.08 394	2.78 109	1.01 206	0.00 1	0.02 241	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.06 235

MLCV	3.44 336	0.88 360	5.60 403	1.39 282	0.25 178	4.36 347	0.33 181	7.25 286	7.28 347	9.17 418	12.24 406	5.09 300	2.47 259	9.15 425	3.23 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.02 89

Anonymous_2	4.14 390	0.62 285	3.21 240	1.40 283	1.43 370	5.19 370	0.32 177	6.63 266	4.38 215	4.48 207	2.30 124	8.08 378	7.00 435	5.37 195	2.29 309	0.23 461	0.75 512	5.20 527	18.12 552	5.66 520	0.23 405

qqq	1.93 174	0.30 69	2.96 208	1.40 283	0.05 16	1.96 121	0.39 193	8.45 309	3.33 155	3.06 165	3.84 169	4.67 282	2.70 270	4.40 164	0.96 198	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.03 138

MMNet	4.16 393	0.77 331	5.47 395	1.40 283	1.67 384	10.78 466	0.63 259	8.64 323	8.47 389	8.80 406	8.33 314	7.51 364	6.61 425	7.53 323	6.54 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 119	0.05 217

IGEV_Zeroshot_test	2.13 195	0.50 230	4.91 363	1.41 286	0.18 145	2.62 194	0.36 185	7.80 295	3.87 182	5.04 225	5.42 226	4.77 285	1.03 165	3.43 126	0.79 164	0.00 1	0.16 454	0.00 1	0.18 426	0.17 347	0.04 182

RYNet	6.34 448	0.89 363	5.88 409	1.41 286	4.48 500	15.97 498	4.18 453	13.41 460	16.49 481	10.81 456	7.00 276	14.33 461	8.72 465	9.43 436	13.71 502	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.07 254

MM-Stereo_test3	1.83 158	0.59 272	1.93 86	1.43 288	3.99 484	2.44 167	0.81 308	5.81 224	6.70 327	1.73 139	4.79 193	1.23 144	0.65 125	3.30 120	0.85 174	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.33 430	0.05 217

PSMNet-ADL	2.98 287	0.43 194	2.41 137	1.43 288	0.40 233	5.94 388	0.28 165	8.45 309	5.13 248	3.36 176	6.77 266	8.41 384	4.61 373	7.20 306	4.55 390	0.02 326	0.09 397	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.03 138

RAFT + AFF	4.30 405	1.55 444	5.84 408	1.43 288	2.36 425	5.94 388	6.72 493	10.01 363	7.56 355	7.55 354	8.96 328	7.09 359	6.73 431	8.57 395	4.02 377	0.02 326	0.47 507	0.00 1	0.01 303	0.56 461	0.54 466

FADNet-RVC-Resample	3.79 363	1.62 450	12.06 485	1.43 288	0.66 289	5.94 388	2.41 409	10.18 370	8.58 394	6.28 288	4.22 180	5.33 309	4.80 385	7.71 335	3.19 343	0.17 450	0.21 475	0.17 483	0.12 400	0.41 453	0.29 429

ETE_ROB	5.80 434	1.77 460	6.33 424	1.44 292	0.78 309	6.43 397	6.90 495	12.53 444	8.08 376	12.93 481	14.89 436	21.13 507	5.87 412	9.83 443	6.57 426	0.04 387	0.01 180	0.00 1	0.02 327	0.08 232	0.33 435

1111x	4.25 401	0.30 69	4.31 327	1.47 293	0.37 227	5.10 369	0.32 177	12.86 451	9.82 413	6.01 263	9.73 351	8.78 393	5.97 415	9.43 436	10.39 480	0.06 408	0.03 291	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.04 182

222	5.36 428	0.40 165	2.72 174	1.50 294	0.48 256	6.15 391	0.07 65	13.73 465	8.06 374	8.79 404	11.03 381	3.71 241	4.21 346	7.47 321	38.74 550	0.03 367	0.02 241	0.00 1	0.00 1	0.04 148	0.05 217

CFNet-ft	3.31 314	0.94 379	2.69 168	1.50 294	2.38 426	2.81 224	0.68 273	8.35 305	7.43 350	4.45 204	9.94 353	10.20 415	4.60 371	6.50 252	3.41 351	0.00 1	0.00 1	0.03 432	0.00 1	0.22 387	0.03 138

CFNet_RVC	3.31 314	0.94 379	2.69 168	1.50 294	2.38 426	2.81 224	0.68 273	8.35 305	7.43 350	4.45 204	9.94 353	10.20 415	4.60 371	6.49 250	3.41 351	0.00 1	0.00 1	0.03 432	0.00 1	0.22 387	0.03 138

DCVSM-stereo	3.13 299	0.37 145	2.95 206	1.51 297	0.80 310	2.75 211	0.49 222	6.79 274	5.25 252	11.43 466	5.57 231	10.79 426	5.30 398	5.25 190	2.95 335	0.03 367	0.09 397	0.03 432	0.00 1	0.12 298	0.09 282

CBFPSM	4.87 419	0.94 379	14.70 503	1.51 297	1.15 347	11.49 472	2.55 417	7.28 287	6.47 319	6.23 281	4.83 196	15.30 469	8.99 469	6.88 277	8.20 453	0.03 367	0.02 241	0.00 1	0.00 1	0.40 450	0.42 450

DFGA-Net	2.78 266	1.91 470	7.35 449	1.52 299	0.36 223	3.36 274	0.20 141	6.64 267	5.93 284	4.88 220	6.31 256	2.18 179	1.12 171	7.43 317	5.98 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 440	0.04 182

GIP-stereo	0.70 39	0.44 200	1.70 69	1.52 299	0.75 303	1.48 71	0.05 48	4.18 115	1.10 44	0.18 10	0.42 35	0.58 119	0.38 75	0.65 11	0.46 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 18

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 276	0.99 384	7.52 455	1.52 299	0.92 324	2.94 240	0.03 31	9.31 341	3.81 180	2.42 149	5.86 236	9.23 398	4.64 375	4.31 161	2.19 306	0.02 326	0.18 462	0.00 1	0.54 498	0.35 435	0.35 437

Wz-Net-LNSev	6.46 450	1.93 471	16.44 509	1.52 299	4.15 487	12.66 484	4.96 469	13.05 455	12.10 452	10.55 452	16.23 444	11.32 437	7.19 439	8.43 388	8.48 457	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.06 235

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 345	1.29 427	12.46 489	1.53 303	0.98 332	3.48 284	0.81 308	11.99 423	4.40 216	4.33 201	11.05 382	8.83 394	2.02 239	4.52 166	1.66 265	0.01 239	0.14 439	0.00 1	0.68 503	0.86 484	0.44 454

GMStereo_Zeroshot	2.77 265	1.98 474	5.14 378	1.53 303	0.36 223	3.56 296	0.10 84	5.57 209	5.91 283	6.89 319	7.02 277	8.50 390	0.91 154	6.01 218	1.65 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 370	0.01 18

CSP-Net	4.12 388	1.28 425	3.70 284	1.54 305	1.06 339	13.28 490	2.33 408	12.96 453	5.45 257	8.87 409	8.54 319	8.43 385	3.03 287	8.16 370	3.65 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 358	0.03 138

ADCP+	8.09 480	1.79 461	14.50 501	1.54 305	4.28 488	16.57 500	5.20 472	12.80 449	11.20 440	12.83 480	17.07 457	11.02 433	10.80 486	17.59 513	23.18 528	0.03 367	0.05 336	0.01 384	0.18 426	0.39 447	0.81 480

GrayStereo	3.74 356	0.20 18	1.94 89	1.55 307	0.60 279	3.12 258	8.22 503	5.76 219	3.32 154	10.40 447	16.66 450	5.81 324	8.60 464	6.57 258	1.37 237	0.01 239	0.00 1	0.01 384	0.63 499	0.02 74	0.04 182

RAFT-RH_RVC	3.96 379	0.46 214	2.93 205	1.55 307	0.42 240	3.14 260	0.14 111	3.70 84	5.98 289	11.25 464	32.23 519	5.29 305	1.68 221	8.13 367	2.14 301	0.08 422	0.00 1	0.00 1	0.03 342	0.01 26	0.00 1

AFF-stereo	2.59 252	0.68 306	2.35 135	1.55 307	0.17 130	1.67 91	0.08 72	5.75 217	6.60 324	6.20 279	12.13 401	6.16 332	2.36 255	4.75 173	1.11 214	0.02 326	0.02 241	0.00 1	0.00 1	0.23 394	0.05 217

BEATNet_4x	3.24 307	1.27 422	5.89 410	1.56 310	0.10 68	5.26 374	1.07 353	10.08 366	5.50 259	6.89 319	7.73 302	4.53 278	4.13 341	5.05 184	5.27 402	0.04 387	0.05 336	0.00 1	0.00 1	0.23 394	0.23 405

ssnet_v2	4.46 408	0.87 356	5.18 381	1.57 311	0.67 291	9.14 443	4.73 465	11.84 417	9.68 409	8.79 404	6.24 252	9.91 408	4.34 358	6.28 231	9.30 467	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.28 415	0.30 431

AE-Stereo	1.44 122	0.32 87	2.69 168	1.58 312	0.20 161	2.24 146	0.59 249	6.01 230	5.70 269	1.18 129	3.17 150	1.02 136	0.78 145	1.73 73	0.83 170	0.02 326	0.18 462	0.00 1	0.29 464	0.11 281	0.07 254

GES	2.49 243	0.38 151	4.29 326	1.58 312	0.05 16	4.58 357	1.07 353	9.70 352	3.39 159	5.21 230	6.64 263	1.84 169	3.36 298	4.86 175	2.54 324	0.06 408	0.01 180	0.06 455	0.01 303	0.12 298	0.03 138

MSMD_ROB	9.28 493	1.09 399	4.65 350	1.58 312	0.39 231	16.52 499	4.41 459	13.60 462	14.87 472	22.34 511	39.89 535	25.67 516	20.71 521	12.42 480	6.98 431	0.34 474	0.03 291	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.09 282

HSM	4.00 384	0.79 338	3.16 236	1.59 315	2.17 417	6.77 405	1.11 357	12.28 436	6.35 313	6.75 308	8.11 312	13.90 457	5.37 400	8.85 414	2.71 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.02 89

SA	3.06 292	0.74 323	3.79 289	1.60 316	0.30 198	3.19 266	1.43 379	6.72 271	9.06 399	4.63 213	10.80 373	2.89 198	4.71 378	9.62 442	1.18 224	0.00 1	0.09 397	0.00 1	0.19 431	0.23 394	0.02 89

G2L-Stereo	3.40 329	0.93 376	4.73 356	1.61 317	2.05 409	2.88 236	0.60 252	8.94 329	5.84 277	7.42 348	7.33 290	8.61 392	2.16 245	8.44 389	6.11 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 404	0.18 378

MyStereo8	2.88 280	1.19 412	5.03 369	1.61 317	3.75 476	4.30 343	0.07 65	6.14 236	6.16 301	6.22 280	9.64 350	4.28 267	1.45 202	2.05 92	4.76 395	0.00 1	0.16 454	0.00 1	0.14 404	0.26 407	0.43 452

NINENet	3.09 294	0.56 262	3.22 241	1.61 317	1.37 366	7.12 412	0.50 224	11.88 419	5.63 267	6.63 307	8.40 316	5.29 305	0.83 149	6.51 253	1.77 275	0.15 444	0.07 373	0.07 461	0.00 1	0.09 250	0.00 1

DMCA	2.82 271	0.64 289	4.45 336	1.61 317	0.89 321	3.86 324	0.57 247	9.18 336	5.10 247	6.24 282	6.49 261	7.17 361	2.13 242	3.31 121	4.73 393	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 148	0.02 89

TDLM	4.11 387	1.11 403	3.54 267	1.62 321	1.04 338	3.91 327	7.41 501	10.60 377	10.67 434	6.38 296	12.59 409	5.95 327	4.77 381	8.79 412	3.04 338	0.58 489	0.00 1	0.01 384	0.00 1	0.19 366	0.12 331

CBMV	5.35 427	0.91 370	3.67 280	1.62 321	0.44 241	10.09 454	7.19 499	12.49 443	12.33 454	12.22 472	14.69 435	10.93 431	6.48 423	8.51 392	4.96 398	0.02 326	0.15 446	0.00 1	0.00 1	0.17 347	0.17 374
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
EDNetEfficientorigin	17.87 532	14.00 532	99.53 574	1.64 323	0.92 324	10.55 461	6.26 486	13.21 457	34.84 532	38.20 540	36.91 531	27.47 520	26.32 534	14.71 499	25.69 534	0.04 387	0.06 353	0.14 478	0.52 497	3.16 513	3.27 511

FADNet	4.23 398	1.65 453	11.75 484	1.64 323	0.80 310	4.80 362	0.77 298	13.76 466	11.65 446	3.97 193	5.24 217	9.62 404	5.14 395	8.40 385	3.78 371	0.21 458	0.04 320	0.07 461	0.05 366	1.14 490	0.10 304

DCRE	1.79 149	0.68 306	2.55 152	1.66 325	0.27 188	1.27 47	0.05 48	4.57 136	4.04 197	3.30 174	9.24 339	3.83 244	1.20 187	2.08 93	0.67 133	0.00 1	0.12 425	0.00 1	0.24 450	0.04 148	0.09 282

UNet	3.97 382	0.61 280	6.50 431	1.68 326	3.22 451	9.82 451	0.31 176	9.50 345	5.32 255	7.20 338	6.35 259	10.59 420	5.91 414	6.93 282	5.49 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.01 18

SMFormer	3.54 341	0.39 155	3.61 273	1.69 327	0.11 78	2.85 231	0.29 169	12.46 439	10.41 424	7.16 334	10.23 359	4.78 286	4.45 364	8.71 406	3.51 360	0.07 417	0.05 336	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.04 182

tta	3.54 341	0.39 155	3.61 273	1.69 327	0.11 78	2.85 231	0.29 169	12.46 439	10.41 424	7.16 334	10.23 359	4.78 286	4.45 364	8.71 406	3.51 360	0.07 417	0.05 336	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.03 138

qqq1	3.38 325	0.39 155	3.61 273	1.69 327	0.11 78	2.85 231	0.29 169	12.46 439	10.41 424	7.16 334	10.23 359	4.78 286	4.45 364	8.71 406	0.30 43	0.07 417	0.05 336	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.03 138

fff1	3.38 325	0.39 155	3.61 273	1.69 327	0.11 78	2.85 231	0.29 169	12.46 439	10.41 424	7.16 334	10.23 359	4.78 286	4.45 364	8.71 406	0.30 43	0.07 417	0.05 336	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.03 138

xxxx	4.51 412	0.31 74	2.77 183	1.69 327	0.47 254	7.74 429	0.07 65	14.04 468	7.91 371	5.82 249	8.97 329	9.34 399	3.41 306	7.33 312	20.24 515	0.05 399	0.03 291	0.00 1	0.00 1	0.03 119	0.04 182

FADNet-RVC	3.98 383	1.84 465	12.48 491	1.69 327	0.44 241	4.33 344	1.31 374	11.84 417	7.15 344	3.53 180	3.50 165	10.63 423	4.43 362	9.12 423	6.25 419	0.03 367	0.10 409	0.00 1	0.03 342	0.60 467	0.25 413

G2L-ROB	3.43 333	0.77 331	3.89 300	1.71 333	1.16 348	4.51 354	0.44 206	11.70 412	5.70 269	7.51 353	5.34 225	11.24 436	1.71 223	7.66 331	5.10 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 298	0.10 304

ASMatch	3.32 320	0.50 230	3.32 248	1.72 334	0.45 246	1.93 116	0.68 273	6.42 256	3.89 184	6.18 277	22.30 487	4.61 281	4.82 386	7.65 329	1.70 268	0.00 1	0.02 241	0.00 1	0.03 342	0.01 26	0.18 378

gwcnet-sp	3.31 314	1.47 436	7.26 445	1.73 335	0.69 294	7.57 424	1.14 359	8.59 317	6.17 302	8.57 397	5.25 219	4.26 264	3.36 298	6.46 244	3.44 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 327	0.11 318

scenet	3.31 314	1.47 436	7.26 445	1.73 335	0.69 294	7.57 424	1.14 359	8.59 317	6.17 302	8.57 397	5.25 219	4.26 264	3.36 298	6.46 244	3.44 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 327	0.11 318

ssnet	3.31 314	1.47 436	7.26 445	1.73 335	0.69 294	7.57 424	1.14 359	8.59 317	6.17 302	8.57 397	5.25 219	4.26 264	3.36 298	6.46 244	3.44 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 327	0.11 318

DisPM	2.43 234	0.32 87	3.04 218	1.76 338	0.18 145	3.46 279	0.65 266	5.13 172	4.88 240	8.59 400	7.04 280	2.84 196	1.03 165	8.85 414	0.83 170	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 89

SANet	10.64 505	1.86 467	10.91 478	1.76 338	0.71 299	14.62 494	9.23 510	19.18 513	37.14 536	19.22 505	27.96 507	25.86 517	19.11 516	13.02 486	10.63 482	0.08 422	0.06 353	0.03 432	0.02 327	0.62 468	0.81 480

rvit_105_1	2.44 236	0.80 342	5.08 373	1.77 340	0.09 60	1.95 118	3.62 445	5.62 214	8.21 381	4.85 219	2.07 113	3.15 212	1.58 216	7.08 296	2.71 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.04 148	0.08 269

coex-ft	19.78 538	19.39 535	87.73 564	1.77 340	1.80 397	17.25 505	13.50 530	12.63 447	42.10 542	60.18 558	38.90 533	28.72 521	28.74 535	11.74 474	27.40 537	0.21 458	0.23 481	0.04 444	0.30 470	1.36 496	1.54 497

AAGNet	3.41 331	0.34 118	2.45 140	1.78 342	0.39 231	3.69 307	1.05 350	4.79 151	4.61 230	9.62 428	7.74 304	4.98 292	6.38 422	7.34 313	13.02 498	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 119	0.04 182

iinet-f	5.94 438	1.60 448	26.88 533	1.79 343	1.38 367	11.92 478	1.47 381	6.80 275	7.11 342	6.90 321	14.43 431	10.64 424	7.97 455	7.00 290	12.12 494	0.02 326	0.03 291	0.05 451	0.00 1	0.63 470	0.02 89

test_sample4	2.87 278	0.40 165	4.54 342	1.80 344	0.54 273	3.95 329	0.15 117	11.48 406	6.49 321	6.33 294	6.81 268	3.68 239	2.65 268	6.11 221	2.36 314	0.02 326	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 148	0.05 217

Pruner-Stereo	2.49 243	0.40 165	2.46 143	1.80 344	0.25 178	3.51 291	0.77 298	6.03 231	4.92 241	8.91 410	6.09 239	4.45 274	1.11 170	6.99 289	2.11 298	0.02 326	0.00 1	0.02 415	0.00 1	0.01 26	0.04 182

test_sample5	2.91 283	0.40 165	4.33 328	1.81 346	0.50 262	3.33 272	0.17 128	11.27 397	6.55 322	6.18 277	8.35 315	3.65 235	2.71 273	6.61 261	2.15 302	0.02 326	0.02 241	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.05 217

DualNet	3.05 291	0.40 165	4.33 328	1.81 346	0.50 262	3.33 272	0.17 128	11.27 397	6.55 322	6.50 301	10.86 377	3.65 235	2.71 273	6.61 261	2.15 302	0.02 326	0.02 241	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.05 217

PSM-softLoss	2.24 208	0.34 118	3.42 258	1.81 346	0.17 130	2.74 206	0.39 193	6.17 240	2.92 114	6.26 285	6.29 254	2.96 200	0.97 160	8.68 402	1.71 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.02 89

KMStereo	2.24 208	0.34 118	3.42 258	1.81 346	0.17 130	2.74 206	0.39 193	6.17 240	2.92 114	6.26 285	6.29 254	2.96 200	0.97 160	8.68 402	1.71 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.02 89

SDNR	7.50 469	2.32 481	15.58 506	1.82 350	0.63 285	44.66 550	0.44 206	8.59 317	9.52 407	9.84 433	25.18 502	5.30 308	4.38 359	11.46 469	6.49 424	0.05 399	0.03 291	0.00 1	0.01 303	1.79 503	1.87 501

CSAN	7.62 470	1.60 448	6.56 432	1.83 351	0.66 289	12.40 483	10.52 520	14.45 474	21.32 504	14.19 489	15.98 442	17.84 486	13.02 499	12.32 479	8.38 455	0.09 427	0.07 373	0.03 432	0.04 360	0.33 430	0.67 475

DPSNet	10.14 501	1.88 468	16.82 510	1.85 352	1.73 390	24.84 520	17.20 544	19.92 522	27.41 516	12.23 474	13.62 423	16.52 477	18.35 511	14.42 496	12.50 496	0.78 494	0.54 510	0.08 464	0.25 455	1.18 491	0.59 472

HBP-ISP	4.09 386	1.05 392	4.10 319	1.87 353	1.31 363	7.56 423	3.98 449	11.26 395	9.94 416	7.81 364	14.44 432	3.23 215	4.27 350	8.89 417	1.87 281	0.06 408	0.06 353	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.04 182

Wz-Net-SNSev	9.23 492	6.70 514	24.28 527	1.87 353	1.81 398	8.57 434	12.29 529	17.37 496	20.39 502	10.43 448	23.11 491	16.66 479	8.03 456	14.47 497	17.86 510	0.00 1	0.02 241	0.01 384	0.00 1	0.41 453	0.30 431

NCCL2	5.88 437	1.59 447	5.44 393	1.87 353	0.92 324	9.55 448	11.55 523	12.11 429	9.94 416	9.67 429	8.85 322	22.28 510	7.41 443	8.78 411	7.17 433	0.01 239	0.00 1	0.03 432	0.00 1	0.13 313	0.23 405

RALCasStereoNet	1.93 174	1.01 386	2.75 178	1.88 356	1.75 392	2.88 236	0.18 132	4.64 143	4.36 214	2.27 145	5.14 206	2.22 181	0.79 147	7.10 298	1.00 205	0.00 1	0.34 493	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.16 369

FC-DCNN	10.72 506	0.52 244	4.27 325	1.88 356	1.63 379	17.18 504	5.29 475	18.20 502	19.69 497	28.50 525	34.51 527	34.03 531	21.48 524	15.89 504	11.15 488	0.03 367	0.01 180	0.02 415	0.01 303	0.07 220	0.09 282

MeshStereo	11.52 510	1.52 442	4.55 345	1.89 358	1.46 371	19.87 514	5.11 471	20.66 525	15.91 479	32.67 531	34.51 527	39.34 538	21.15 522	18.74 517	12.10 493	0.11 432	0.06 353	0.01 384	0.00 1	0.45 456	0.22 399
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
PSMNet_ROB	5.02 423	1.63 451	6.03 415	1.90 359	1.83 399	9.57 449	6.35 488	15.58 487	7.23 346	6.15 276	10.48 366	12.22 446	4.16 344	8.02 354	8.71 460	0.02 326	0.01 180	0.01 384	0.10 395	0.20 370	0.12 331

ACV-stereo	4.46 408	0.76 328	9.94 475	1.91 360	1.06 339	11.61 474	1.28 371	6.25 243	7.09 341	3.09 166	5.21 215	16.88 482	10.23 482	7.96 349	5.47 405	0.06 408	0.15 446	0.01 384	0.00 1	0.12 298	0.14 347

ITSA-stereo	3.76 360	0.54 252	3.80 290	1.91 360	0.29 197	3.09 253	0.70 281	13.22 458	15.64 476	6.79 311	6.66 264	4.15 259	3.52 312	8.30 380	5.00 399	0.09 427	0.07 373	0.11 470	0.10 395	0.18 358	0.95 484

x	1.73 144	0.28 53	2.49 147	1.91 360	0.17 130	2.10 130	0.83 314	8.74 326	3.55 168	3.28 172	2.12 120	3.10 209	1.96 237	2.90 112	1.12 215	0.00 1	0.02 241	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.03 138

Sa-1000	3.55 343	0.75 325	3.63 277	1.91 360	0.30 198	3.55 295	1.63 390	7.39 289	8.54 392	7.70 360	17.44 464	4.00 249	2.82 280	9.44 439	1.33 233	0.00 1	0.10 409	0.00 1	0.18 426	0.21 381	0.04 182

FC-DCNN v2	10.88 507	0.52 244	4.17 321	1.92 364	1.63 379	17.79 508	5.35 476	18.87 509	19.88 498	28.77 526	34.99 529	34.62 533	21.72 525	16.03 507	11.16 489	0.03 367	0.01 180	0.02 415	0.00 1	0.06 202	0.08 269

test_sample6	3.14 301	0.41 176	4.42 333	1.92 364	0.49 259	3.25 269	0.21 146	11.30 399	6.69 326	6.50 301	10.86 377	4.03 250	2.93 286	7.06 295	2.65 326	0.02 326	0.02 241	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.06 235

ADCL	10.16 502	2.11 476	19.36 517	1.92 364	1.88 403	22.23 516	8.91 507	14.04 468	23.56 510	14.62 492	26.19 504	12.75 450	13.59 501	16.06 508	22.95 527	0.26 466	0.18 462	0.75 505	0.65 500	0.69 474	0.58 469

StereoDRNet-Refined	4.46 408	0.62 285	3.80 290	1.92 364	0.40 233	9.35 445	0.15 117	10.02 364	8.83 397	12.69 476	11.62 393	9.34 399	3.87 333	8.06 362	8.02 446	0.00 1	0.00 1	0.01 384	0.05 366	0.20 370	0.26 419
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FBW_ROB	8.50 486	1.03 390	7.98 459	1.93 368	1.28 359	13.10 488	6.23 484	22.50 527	18.98 490	18.82 504	14.91 437	19.06 495	10.04 480	18.41 515	9.83 475	0.62 491	0.22 479	1.82 516	0.82 507	0.99 488	1.36 494

CVANet_RVC	4.16 393	1.16 410	3.60 272	1.94 369	1.46 371	3.92 328	4.68 464	10.89 389	8.34 384	7.58 355	10.84 375	10.27 417	6.62 428	8.56 394	2.69 327	0.39 478	0.00 1	0.00 1	0.01 303	0.21 381	0.09 282

test_sample3	2.87 278	0.37 145	4.45 336	1.95 370	0.59 277	4.69 360	0.16 123	11.50 407	6.45 318	5.82 249	6.44 260	3.76 243	2.64 266	6.01 218	2.41 318	0.01 239	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.04 148	0.05 217

DispNO	3.25 308	0.72 316	6.85 438	1.95 370	1.34 365	3.49 286	0.84 318	8.14 302	6.30 308	6.34 295	7.76 305	6.30 338	4.28 354	6.93 282	3.51 360	0.00 1	0.03 291	0.03 432	0.12 400	0.07 220	0.07 254

aanetorigin	8.72 488	3.29 497	27.55 534	1.95 370	3.84 479	4.93 367	5.39 477	5.49 207	10.05 418	27.85 524	31.47 518	15.80 470	12.78 496	9.04 421	11.98 492	0.25 464	0.22 479	0.22 489	0.25 455	1.28 494	0.84 482

FCDSN-DC	10.24 503	0.56 262	3.49 264	1.96 373	1.29 360	16.90 503	4.59 463	17.16 495	19.10 492	24.64 521	32.46 523	33.82 530	22.14 527	15.93 505	10.45 481	0.04 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.21 397
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AANet_RVC	5.01 422	1.74 458	6.38 427	1.96 373	1.29 360	2.26 147	1.69 394	10.07 365	18.53 488	7.88 368	18.15 469	8.49 389	2.70 270	10.59 457	7.04 432	0.96 501	0.15 446	0.02 415	0.00 1	0.13 313	0.12 331

test_sample7	3.30 312	0.47 216	3.43 261	1.98 375	0.35 220	4.33 344	1.88 400	10.66 379	7.73 363	8.36 387	7.55 294	6.55 342	4.27 350	6.58 259	1.62 260	0.06 408	0.03 291	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.06 235

mmm	2.50 246	0.29 58	3.22 241	1.98 375	0.32 210	3.72 312	0.12 95	9.45 344	4.05 199	5.84 251	10.80 373	2.47 186	2.86 283	4.07 152	0.75 152	0.00 1	0.02 241	0.00 1	0.01 303	0.03 119	0.02 89

MC-Stereo	1.47 124	0.36 138	2.54 151	1.99 377	0.12 92	1.90 113	0.12 95	4.47 129	2.83 110	3.31 175	3.44 163	0.56 118	1.47 203	5.39 196	0.47 101	0.00 1	0.04 320	0.00 1	0.21 438	0.07 220	0.04 182

DAS	3.74 356	0.35 128	5.19 382	1.99 377	3.74 472	2.36 157	3.22 433	7.77 293	9.27 402	8.70 401	12.08 399	4.45 274	5.43 404	8.39 384	1.71 269	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 148	0.02 89

SepStereo	3.78 362	0.35 128	5.19 382	1.99 377	3.74 472	2.36 157	3.22 433	7.77 293	9.27 402	8.70 401	12.08 399	4.45 274	5.43 404	9.18 426	1.71 269	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 148	0.02 89

TRStereo	2.36 228	3.10 492	4.70 354	1.99 377	2.08 411	2.61 191	1.11 357	8.79 328	3.73 174	3.19 169	3.04 146	3.96 247	0.77 142	5.92 214	1.44 241	0.03 367	0.14 439	0.00 1	0.29 464	0.08 232	0.25 413

psm_up	3.85 368	0.82 347	3.01 211	2.00 381	2.58 433	5.28 375	3.34 437	10.85 388	6.33 311	7.27 342	7.32 289	10.15 413	9.02 470	6.19 225	2.51 322	0.22 460	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.12 298	0.03 138

test_5	2.90 281	0.70 313	3.69 281	2.01 382	3.17 450	4.61 359	1.32 375	6.69 270	7.02 339	2.79 156	7.18 282	4.99 293	4.14 342	7.96 349	1.31 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 342	0.19 366	0.26 419

GEStereo_RVC	3.74 356	0.73 319	4.95 365	2.01 382	1.24 353	4.36 347	3.07 428	11.77 416	7.80 368	6.87 318	6.52 262	7.70 368	4.31 357	8.98 420	4.19 382	0.03 367	0.01 180	0.02 415	0.02 327	0.13 313	0.11 318

DDVS	3.59 346	0.53 248	4.53 341	2.02 384	1.27 356	6.63 402	0.49 222	8.73 325	4.10 203	7.14 332	7.63 299	12.68 449	2.25 249	8.69 404	4.09 380	0.08 422	0.20 472	0.01 384	0.00 1	0.14 323	0.59 472

fast-acv-ft	5.62 433	1.39 431	7.01 440	2.02 384	1.89 404	12.23 480	1.82 399	7.35 288	9.45 406	10.46 449	20.27 478	14.55 463	7.71 453	7.41 316	7.61 438	0.10 430	0.09 397	0.16 480	0.07 374	0.59 465	0.13 339

GANet-ADL	2.20 205	0.50 230	3.27 244	2.02 384	0.11 78	2.21 143	0.48 212	8.64 323	6.79 330	4.56 208	5.83 235	3.98 248	1.27 192	2.68 107	1.43 240	0.04 387	0.08 385	0.02 415	0.00 1	0.15 327	0.03 138

rafts_anoy	1.72 142	0.79 338	2.58 156	2.03 387	1.75 392	2.47 168	0.16 123	5.48 205	6.01 292	3.24 171	2.11 117	1.92 174	1.33 193	3.08 116	1.13 217	0.01 239	0.18 462	0.00 1	0.01 303	0.03 119	0.07 254

HITNet	2.79 268	0.77 331	4.02 310	2.03 387	0.11 78	5.58 378	0.59 249	9.24 338	5.15 250	6.42 298	7.26 287	3.66 237	2.92 285	4.07 152	3.87 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.02 89
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
NF-Stereo	2.24 208	0.33 104	3.00 209	2.04 389	0.10 68	3.46 279	0.43 202	6.51 262	3.17 140	6.84 314	5.24 217	2.67 193	1.34 195	8.17 373	1.53 250	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.01 18

OCTAStereo	2.24 208	0.33 104	3.03 215	2.04 389	0.10 68	3.45 278	0.43 202	6.50 259	3.17 140	6.84 314	5.20 212	2.65 190	1.33 193	8.18 374	1.56 254	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.01 18

RE-Stereo	2.25 213	0.33 104	3.03 215	2.04 389	0.10 68	3.47 281	0.43 202	6.50 259	3.18 143	6.84 314	5.20 212	2.65 190	1.34 195	8.18 374	1.58 256	0.01 239	0.00 1	0.01 384	0.00 1	0.02 74	0.01 18

TVStereo	2.25 213	0.33 104	3.03 215	2.04 389	0.10 68	3.47 281	0.43 202	6.50 259	3.18 143	6.84 314	5.20 212	2.65 190	1.34 195	8.18 374	1.58 256	0.01 239	0.00 1	0.01 384	0.00 1	0.02 74	0.01 18

FENet	2.19 204	0.34 118	3.04 218	2.05 393	0.26 185	2.82 227	0.13 104	7.02 282	5.55 263	4.97 223	1.94 108	4.91 291	3.39 303	4.71 172	2.50 321	0.02 326	0.03 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 397

test_sample2	2.32 223	0.25 41	3.38 252	2.08 394	0.41 237	2.58 185	0.15 117	9.50 345	4.97 243	3.66 183	4.86 198	4.29 269	3.26 294	5.83 212	1.09 212	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.03 119	0.03 138

test_sample1	2.31 221	0.26 48	3.29 245	2.08 394	0.46 247	2.62 194	0.05 48	9.88 356	4.23 210	3.90 191	3.92 173	3.49 228	4.44 363	5.67 205	1.88 283	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.03 138

NOSS_ROB	3.30 312	0.46 214	2.62 162	2.08 394	1.01 337	5.60 379	0.74 292	10.37 372	11.48 444	5.15 229	8.43 317	5.67 319	1.73 226	7.97 351	2.34 311	0.02 326	0.06 353	0.00 1	0.00 1	0.07 220	0.14 347

IRAFT_RVC	2.85 272	0.41 176	3.32 248	2.09 397	0.41 237	2.92 238	5.22 473	6.41 255	3.63 171	6.53 304	5.48 228	5.09 300	4.88 388	8.20 377	2.15 302	0.01 239	0.17 458	0.01 384	0.00 1	0.02 74	0.04 182

ADCPNet	9.54 496	2.39 483	31.46 537	2.09 397	1.60 377	16.71 502	6.39 489	12.11 429	11.45 443	13.53 485	21.45 483	19.41 496	10.94 487	14.38 495	21.54 521	0.27 469	1.16 515	0.39 502	1.49 517	0.58 464	1.45 495

DMCA-RVC	3.17 303	1.26 420	6.39 428	2.10 399	1.51 373	3.02 247	0.56 238	7.84 297	5.06 245	9.23 419	5.19 211	8.46 386	2.72 275	6.31 234	3.22 344	0.06 408	0.11 418	0.09 467	0.02 327	0.16 334	0.08 269

PSMNet-RSSM	3.33 322	0.77 331	3.22 241	2.12 400	1.90 405	2.33 155	0.71 284	11.17 392	5.83 276	5.90 260	11.43 389	7.04 356	4.83 387	5.96 216	3.17 342	0.00 1	0.00 1	0.02 415	0.00 1	0.08 232	0.02 89

SGM-ForestM	16.99 530	1.08 397	5.74 406	2.12 400	0.75 303	31.63 534	12.21 527	27.80 536	32.25 524	37.88 538	39.99 536	52.96 547	35.20 542	33.60 540	24.47 530	0.26 466	0.39 500	0.31 495	0.39 486	0.26 407	0.53 465

PFNet	2.93 284	0.40 165	5.51 399	2.13 402	0.84 314	3.11 257	0.75 294	6.78 273	4.79 238	9.98 438	6.00 237	4.78 286	2.13 242	8.33 381	2.11 298	0.19 454	0.06 353	0.00 1	0.11 397	0.20 370	0.35 437

testlalala_base	3.12 298	0.48 223	2.79 189	2.14 403	1.98 406	4.13 338	0.64 263	6.16 238	2.09 68	2.38 147	4.08 176	1.80 166	0.50 104	1.65 68	0.72 143	12.33 543	2.33 525	0.00 1	0.31 472	14.56 537	1.32 492

raftrobust	1.86 161	0.74 323	1.94 89	2.15 404	2.24 422	2.74 206	0.53 229	4.89 156	4.05 199	6.09 269	3.89 171	1.64 159	2.55 263	2.44 102	1.12 215	0.00 1	0.03 291	0.00 1	0.00 1	0.12 298	0.08 269

FINET	5.32 426	1.14 408	10.04 476	2.17 405	3.67 471	6.49 398	6.76 494	11.68 411	22.08 506	7.42 348	12.15 402	4.24 262	3.61 316	9.25 430	5.35 404	0.04 387	0.04 320	0.00 1	0.00 1	0.17 347	0.09 282

iResNet_ROB	4.23 398	1.02 388	4.90 362	2.18 406	0.93 327	2.92 238	0.37 187	15.10 482	16.91 485	7.89 369	10.51 367	7.03 354	3.07 290	8.16 370	3.46 357	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.02 89

EKT-Stereo	1.91 172	0.48 223	2.77 183	2.19 407	4.36 490	1.42 67	0.24 154	4.63 140	3.51 164	2.94 163	3.47 164	3.55 232	2.25 249	5.26 191	0.85 174	0.04 387	0.12 425	0.00 1	0.09 390	0.06 202	0.05 217

DLCB_ROB	4.51 412	0.91 370	3.78 288	2.19 407	1.07 341	6.28 392	3.09 429	9.78 353	7.72 361	10.65 453	12.97 415	13.91 458	3.71 322	8.72 410	5.30 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 119	0.10 304

edge stereo	6.76 456	1.01 386	6.76 435	2.20 409	2.45 430	6.41 396	2.45 411	14.84 479	11.98 451	15.29 495	18.31 470	22.02 508	12.56 494	10.82 460	7.49 436	0.03 367	0.06 353	0.11 470	0.03 342	0.30 418	0.14 347

UPFNet	3.82 366	0.47 216	4.34 331	2.21 410	3.38 457	7.26 416	2.69 420	9.89 357	5.96 286	7.98 374	7.53 293	7.89 372	3.15 291	7.72 337	5.88 414	0.01 239	0.02 241	0.00 1	0.00 1	0.04 148	0.06 235

GwcNet-RSSM	3.77 361	1.05 392	5.06 371	2.21 410	1.87 402	2.36 157	1.52 384	8.98 331	7.96 372	5.91 261	14.59 433	7.94 375	3.50 309	6.43 242	5.70 410	0.00 1	0.00 1	0.04 444	0.00 1	0.20 370	0.08 269

ADCMid	10.24 503	3.13 493	20.70 520	2.21 410	2.39 428	11.23 470	6.19 481	14.17 472	11.19 439	23.20 517	22.25 486	17.89 488	19.54 517	18.51 516	26.21 535	0.45 486	0.42 503	1.10 510	1.29 514	1.56 500	1.18 489

ttt	3.86 369	0.23 31	2.34 134	2.22 413	1.68 386	4.36 347	0.28 165	12.45 438	11.09 437	6.90 321	11.85 394	4.08 253	3.28 295	8.47 390	7.85 442	0.06 408	0.04 320	0.00 1	0.00 1	0.03 119	0.03 138

XX-Stereo	2.71 260	0.38 151	5.96 413	2.25 414	2.20 420	1.54 79	0.21 146	5.44 204	3.05 130	2.28 146	16.16 443	7.03 354	0.24 35	6.19 225	0.79 164	0.00 1	0.15 446	0.00 1	0.23 447	0.13 313	0.04 182

tt1	2.14 196	0.63 288	2.22 126	2.27 415	0.02 3	5.71 381	0.63 259	4.53 132	10.19 419	1.16 127	3.39 161	0.33 91	3.05 289	8.00 352	0.46 94	0.00 1	0.02 241	0.00 1	0.03 342	0.10 261	0.04 182

GANet	6.22 445	1.07 395	4.07 317	2.27 415	0.89 321	9.19 444	9.52 511	12.02 425	8.13 378	10.72 454	29.09 511	13.86 456	7.52 449	11.00 463	4.39 386	0.36 475	0.00 1	0.02 415	0.02 327	0.12 298	0.08 269

Wz-Net-TNSev	11.35 509	10.56 529	35.88 542	2.28 417	1.73 390	18.25 509	11.42 522	15.88 488	20.88 503	14.44 490	16.97 455	19.57 497	19.04 515	19.31 519	18.67 512	0.01 239	0.06 353	0.00 1	0.16 411	0.62 468	1.25 491

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 499	4.27 503	14.47 500	2.29 418	2.85 441	23.40 519	13.62 531	13.60 462	19.54 495	19.42 506	24.27 495	16.74 480	8.59 463	17.05 512	7.98 445	1.25 505	1.68 519	0.17 483	2.63 522	0.72 478	1.04 486

ACVNet-DCA	2.01 185	0.65 295	2.15 115	2.30 419	0.02 3	5.80 383	0.56 238	8.45 309	3.33 155	1.03 120	3.33 155	0.32 87	3.71 322	8.05 358	0.45 90	0.00 1	0.02 241	0.00 1	0.03 342	0.02 74	0.03 138

xx1	2.33 225	0.65 295	2.15 115	2.30 419	0.02 3	5.80 383	0.56 238	4.31 117	10.41 424	1.03 120	3.33 155	4.67 282	2.70 270	8.05 358	0.45 90	0.00 1	0.02 241	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.03 138

1test111	1.86 161	0.65 295	2.15 115	2.30 419	0.02 3	5.80 383	0.56 238	8.45 309	3.33 155	1.03 120	3.33 155	0.32 87	3.71 322	4.40 164	0.96 198	0.00 1	0.02 241	0.00 1	0.03 342	0.02 74	0.03 138

cc1	2.17 201	0.65 295	2.15 115	2.30 419	0.02 3	5.80 383	0.56 238	4.31 117	10.41 424	1.03 120	3.33 155	0.32 87	3.71 322	8.05 358	0.45 90	0.00 1	0.02 241	0.00 1	0.03 342	0.10 261	0.05 217

FAT-Stereo	6.78 459	0.68 306	6.80 436	2.30 419	1.77 395	5.63 380	4.20 454	18.79 506	18.62 489	10.53 451	17.15 459	18.52 492	13.74 502	8.86 416	7.38 435	0.03 367	0.15 446	0.01 384	0.07 374	0.12 298	0.26 419

SGM_RVC	10.08 500	0.60 276	3.42 258	2.30 419	0.32 210	19.41 512	6.33 487	18.95 510	14.64 468	25.14 522	24.32 496	33.34 529	18.79 514	19.86 521	12.55 497	0.25 464	0.26 489	0.22 489	0.24 450	0.34 434	0.40 445
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
acv_ft	3.69 353	0.53 248	4.58 349	2.31 425	4.71 505	7.44 420	0.86 325	8.54 316	5.70 269	9.29 421	9.26 342	5.77 321	4.15 343	2.24 96	8.13 452	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 417	0.01 18

DN-CSS_ROB	2.69 256	1.40 432	5.34 389	2.31 425	0.75 303	3.14 260	0.06 57	6.11 235	3.87 182	5.34 236	12.18 404	2.34 184	1.22 188	7.84 343	1.48 245	0.03 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 435	0.03 138

Wz-Net-MNSev	7.43 468	2.35 482	15.22 504	2.34 427	3.41 461	17.27 506	8.55 504	11.91 420	13.48 461	13.37 483	17.05 456	13.70 453	7.47 448	11.90 476	9.99 478	0.40 480	0.03 291	0.00 1	0.01 303	0.16 334	0.07 254

psmorigin	7.34 467	1.58 446	18.31 514	2.35 428	0.87 316	6.72 404	1.70 397	10.63 378	7.14 343	19.77 508	22.71 489	20.13 501	11.34 488	12.96 485	9.49 472	0.04 387	0.17 458	0.06 455	0.17 419	0.21 381	0.50 462

UCFNet_RVC	3.09 294	0.77 331	2.27 130	2.35 428	1.79 396	3.50 288	1.06 351	12.12 431	6.91 333	4.71 216	7.67 301	7.58 365	4.40 361	4.95 181	1.67 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 281	0.01 18

11t1	1.62 135	0.26 48	2.53 150	2.37 430	0.24 175	2.58 185	0.06 57	6.66 268	3.00 126	3.40 177	3.01 143	1.14 140	1.94 236	4.18 154	0.91 193	0.01 239	0.02 241	0.00 1	0.00 1	0.03 119	0.03 138

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 440	1.55 444	9.92 474	2.40 431	3.22 451	10.28 457	3.14 431	11.64 409	9.79 412	9.54 426	20.22 477	11.16 435	6.77 432	10.61 458	9.16 464	0.06 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 119	0.04 182

raft+_RVC	1.79 149	0.84 350	2.32 131	2.40 431	0.85 315	1.38 60	0.09 80	6.36 248	4.75 237	2.85 159	5.46 227	1.17 142	1.36 198	4.54 167	0.91 193	0.00 1	0.10 409	0.00 1	0.00 1	0.11 281	0.22 399

PA-Net	4.98 421	1.47 436	7.42 451	2.40 431	2.14 415	8.73 438	3.64 446	12.42 437	13.11 458	7.03 326	7.57 297	7.88 371	6.52 424	10.16 452	7.82 441	0.02 326	0.03 291	0.00 1	0.00 1	0.11 281	1.07 488
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
cf-r	3.42 332	0.81 344	3.97 303	2.41 434	2.78 439	2.85 231	0.64 263	8.44 308	6.32 310	6.25 284	11.57 392	8.97 396	3.54 313	5.93 215	3.83 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 250	0.07 254

PWC_ROB	8.24 482	3.13 493	12.74 494	2.43 435	4.43 495	7.51 422	1.22 365	16.63 492	19.24 494	16.08 498	28.29 508	13.99 459	10.16 481	13.63 490	14.06 504	0.42 484	0.00 1	0.05 451	0.00 1	0.59 465	0.27 423

XX-TBD	1.44 122	0.85 352	2.04 101	2.45 436	0.05 16	2.34 156	0.01 5	3.46 69	7.51 353	2.88 160	4.98 202	0.26 71	0.25 37	1.15 43	0.46 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Syn2CoEx	6.32 447	2.72 487	9.33 469	2.45 436	1.67 384	8.59 435	3.32 436	18.08 501	12.27 453	8.53 396	21.08 481	10.30 418	9.80 478	9.30 432	7.86 443	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 470	0.43 452

CFNet	3.72 355	1.10 401	5.03 369	2.49 438	1.59 375	4.90 365	0.22 148	11.38 403	9.88 415	4.80 218	11.25 385	6.44 340	3.68 318	8.33 381	3.00 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 387	0.07 254

ADCRef	7.27 466	1.38 430	16.37 507	2.52 439	3.30 455	11.63 475	3.16 432	10.80 386	9.35 404	13.03 482	25.27 503	8.17 379	8.92 468	8.06 362	21.81 523	0.15 444	0.08 385	0.16 480	0.34 478	0.38 443	0.58 469

LMCR-Stereo	3.63 349	1.29 427	4.20 322	2.54 440	0.17 130	8.08 430	1.52 384	11.46 405	4.73 235	8.45 395	10.66 372	1.91 173	5.03 391	7.69 333	3.58 365	0.92 500	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 439	0.02 89

WCMA_ROB	9.21 491	0.87 356	7.37 450	2.54 440	2.13 414	13.59 491	5.80 478	11.64 409	14.01 464	24.43 520	32.99 524	27.09 518	18.02 509	12.51 481	9.85 477	0.81 496	0.07 373	0.01 384	0.01 303	0.16 334	0.23 405

RALAANet	2.46 241	1.09 399	3.70 284	2.55 442	0.80 310	3.37 275	0.15 117	7.44 291	5.54 262	5.65 242	6.01 238	3.54 231	1.13 174	6.34 238	1.58 256	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.05 366	0.21 381	0.03 138

XPNet_ROB	6.03 444	1.22 414	5.61 404	2.56 443	0.90 323	6.32 393	7.07 497	12.92 452	8.30 383	14.76 493	15.13 438	19.84 499	6.66 430	10.36 453	8.58 458	0.02 326	0.04 320	0.00 1	0.03 342	0.11 281	0.24 409

GwcNet	6.42 449	1.97 473	10.92 479	2.59 444	5.58 510	11.55 473	2.21 407	14.10 470	16.52 484	10.04 439	17.19 461	10.86 429	5.61 409	9.23 429	8.84 462	0.01 239	0.06 353	0.03 432	0.08 379	0.56 461	0.40 445

SuperB	8.10 481	3.15 495	24.67 528	2.65 445	1.23 352	9.88 452	4.29 456	10.18 370	30.07 521	11.53 468	12.18 404	6.12 331	6.65 429	10.50 455	14.47 506	0.14 442	0.11 418	0.35 498	0.25 455	13.06 535	0.48 459

DRN-Test	5.87 435	0.98 382	5.89 410	2.69 446	3.65 469	12.37 482	3.35 438	20.07 523	10.20 422	11.93 471	12.31 407	11.06 434	5.31 399	7.89 345	9.05 463	0.04 387	0.05 336	0.04 444	0.04 360	0.18 358	0.25 413

UDGNet	2.73 263	7.09 518	3.90 301	2.71 447	0.06 27	2.98 243	0.20 141	4.63 140	8.58 394	2.69 152	2.70 134	0.95 133	1.01 162	6.27 230	1.51 247	1.28 506	0.00 1	5.24 528	0.94 510	1.70 501	0.13 339

STTStereo	3.60 348	0.93 376	6.34 425	2.71 447	2.23 421	3.68 306	0.63 259	9.42 343	6.73 328	9.87 434	6.97 271	8.84 395	3.65 317	6.85 276	3.04 338	0.00 1	0.02 241	0.01 384	0.00 1	0.02 74	0.02 89

SCV	1.59 132	0.58 269	2.57 154	2.72 449	0.31 206	2.15 138	0.79 304	6.88 277	2.72 102	0.20 13	2.68 133	0.68 123	0.58 120	7.60 326	0.41 75	0.00 1	0.03 291	0.00 1	0.22 444	0.37 440	0.24 409

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 367	1.06 394	5.23 386	2.72 449	3.27 453	4.36 347	0.61 255	10.71 382	7.56 355	8.75 403	7.89 308	9.86 407	3.90 334	7.15 304	3.44 353	0.14 442	0.02 241	0.02 415	0.03 342	0.04 148	0.03 138
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ADLNet2	4.46 408	0.90 366	6.06 416	2.74 451	3.91 481	6.79 406	3.01 427	10.95 391	8.40 387	7.27 342	9.80 352	9.85 406	5.43 404	7.29 309	6.44 423	0.01 239	0.03 291	0.00 1	0.00 1	0.15 327	0.11 318

CRFU-Net	4.45 407	0.67 304	5.02 367	2.78 452	1.32 364	12.67 485	3.35 438	11.26 395	3.52 165	10.06 440	9.30 344	10.91 430	6.92 434	7.26 308	3.24 346	0.15 444	0.16 454	0.16 480	0.00 1	0.26 407	0.05 217

G2L-Stereo_test	3.57 344	0.86 353	3.66 279	2.79 453	1.52 374	4.11 337	1.17 363	11.35 401	6.27 307	7.97 373	8.87 323	9.39 401	2.26 251	6.55 257	4.33 384	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.22 387	0.13 339

EDNetEfficient	13.82 517	6.19 512	54.79 552	2.83 454	3.60 467	4.86 364	8.57 505	8.61 322	32.90 525	40.77 543	30.59 516	18.33 491	21.87 526	11.38 468	25.36 533	0.15 444	0.23 481	0.06 455	1.03 511	2.54 510	1.79 499

AdaStereo	3.09 294	0.58 269	3.04 218	2.84 455	0.48 256	4.08 334	1.29 373	12.16 433	7.77 367	6.03 264	9.62 348	5.79 323	1.53 213	4.56 168	1.93 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.02 89
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.
ac_64	3.70 354	0.47 216	3.50 265	2.87 456	3.50 463	5.91 387	0.72 288	10.17 369	4.34 213	8.16 379	5.80 233	10.82 427	5.64 410	7.08 296	4.73 393	0.03 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.14 347

iResNetv2_ROB	4.28 404	1.43 433	7.17 444	2.91 457	1.26 354	4.36 347	1.62 389	13.64 464	10.25 423	9.83 432	11.41 387	7.68 367	4.00 336	7.75 339	1.85 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 440	0.09 282

pmcnn	7.72 475	1.27 422	9.42 471	2.91 457	3.14 447	9.44 446	6.23 484	12.56 445	16.51 482	14.53 491	24.08 494	27.44 519	8.49 462	9.32 433	8.44 456	0.06 408	0.08 385	0.00 1	0.00 1	0.30 418	0.15 357

NCC-stereo	6.77 457	1.49 440	6.48 429	2.92 459	4.40 492	7.43 418	3.61 443	19.52 519	13.29 459	8.39 392	16.91 453	15.96 471	12.13 491	12.85 483	7.70 439	1.47 508	0.11 418	0.01 384	0.42 489	0.14 323	0.24 409

Abc-Net	6.77 457	1.49 440	6.48 429	2.92 459	4.40 492	7.43 418	3.61 443	19.52 519	13.29 459	8.39 392	16.91 453	15.96 471	12.13 491	12.85 483	7.70 439	1.47 508	0.11 418	0.01 384	0.42 489	0.14 323	0.24 409
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	8.43 485	3.58 499	16.40 508	2.92 459	2.17 417	13.22 489	3.60 442	14.64 477	25.86 514	11.87 470	12.04 398	15.06 466	10.67 485	15.24 502	19.41 513	0.39 478	0.08 385	0.05 451	0.07 374	0.84 483	0.45 456

GANet-RSSM	3.27 309	0.60 276	3.38 252	2.94 462	2.00 408	2.61 191	0.48 212	10.93 390	6.11 298	5.47 237	10.20 358	6.57 346	5.44 407	6.25 229	2.23 307	0.00 1	0.00 1	0.08 464	0.00 1	0.17 347	0.03 138

coex_refinement	4.04 385	0.87 356	3.55 268	2.96 463	1.40 368	4.28 342	0.32 177	11.18 393	7.72 361	8.32 385	13.44 421	10.01 411	3.48 308	6.28 231	6.76 430	0.00 1	0.02 241	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.16 369

iResNet	3.68 352	0.91 370	7.94 458	2.97 464	0.34 217	4.44 353	0.48 212	7.70 292	9.74 411	7.72 361	12.74 413	4.03 250	2.87 284	8.05 358	3.37 350	0.02 326	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.10 261	0.09 282

ccnet	6.87 462	0.92 373	5.15 379	3.09 465	2.18 419	11.78 476	4.90 467	17.97 500	8.79 396	12.79 479	20.20 476	16.00 474	8.35 460	9.12 423	14.17 505	0.42 484	0.33 492	0.25 492	0.09 390	0.40 450	0.48 459

HGLStereo	4.25 401	0.52 244	4.65 350	3.09 465	5.18 507	6.51 401	0.73 289	10.37 372	6.74 329	7.32 344	12.44 408	7.00 353	7.21 441	7.46 319	5.51 407	0.00 1	0.02 241	0.00 1	0.00 1	0.06 202	0.10 304

TestStereo1	2.85 272	0.81 344	3.48 262	3.11 467	0.44 241	2.52 173	1.50 382	6.37 250	8.18 379	4.62 210	9.24 339	2.23 182	3.69 319	9.19 427	1.26 226	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.27 413	0.09 282

SA-5K	2.85 272	0.81 344	3.48 262	3.11 467	0.44 241	2.52 173	1.50 382	6.37 250	8.18 379	4.62 210	9.24 339	2.23 182	3.69 319	9.19 427	1.26 226	0.00 1	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.27 413	0.09 282

SACVNet	4.15 392	1.26 420	3.81 292	3.12 469	1.68 386	3.09 253	2.85 425	11.91 420	5.96 286	10.52 450	11.20 383	10.59 420	3.95 335	8.97 419	3.25 347	0.08 422	0.02 241	0.00 1	0.00 1	0.32 427	0.44 454

StereoDRNet	5.59 431	1.75 459	6.80 436	3.12 469	4.45 496	10.61 462	4.35 458	18.80 507	9.73 410	12.22 472	6.87 269	11.44 440	4.65 376	8.09 365	8.26 454	0.02 326	0.11 418	0.00 1	0.03 342	0.20 370	0.28 427

S-Stereo	6.63 454	0.84 350	9.67 472	3.15 471	3.48 462	6.49 398	6.22 483	12.99 454	22.84 508	9.48 424	15.51 439	12.00 445	8.43 461	8.04 355	10.70 483	0.12 436	0.17 458	0.00 1	0.38 483	0.13 313	1.92 502

ADCS	13.02 515	4.93 508	28.38 535	3.17 472	2.67 436	13.61 492	10.83 521	18.70 504	33.46 526	22.59 512	24.78 498	19.59 498	18.51 513	23.40 530	32.16 544	0.10 430	0.19 468	0.37 501	0.18 426	1.26 493	1.46 496

ISRNet	3.93 378	0.55 256	5.49 396	3.20 473	2.69 437	2.11 132	0.26 161	7.01 281	6.40 314	11.00 461	17.99 468	8.31 381	2.64 266	6.51 253	4.36 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.02 89

APVNet	5.98 440	1.72 457	8.72 464	3.21 474	4.04 486	12.31 481	1.81 398	19.09 512	6.10 295	6.13 275	13.41 420	10.69 425	6.30 419	11.26 466	13.90 503	0.05 399	0.02 241	0.11 470	0.03 342	0.53 459	0.20 395

PASM	7.90 477	4.22 502	21.97 524	3.25 475	3.29 454	5.39 377	6.57 490	10.57 376	19.09 491	12.77 478	13.92 425	18.11 489	9.51 476	13.79 491	10.77 486	0.19 454	0.45 505	0.29 493	1.08 512	1.49 498	1.19 490

NVstereo2D	4.51 412	0.82 347	6.86 439	3.28 476	3.38 457	8.16 431	3.13 430	10.51 375	15.15 473	4.90 221	6.89 270	7.87 370	4.78 383	9.88 444	3.91 375	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.06 373	0.02 74	0.58 469

AF-Net	7.78 476	1.44 435	6.68 434	3.37 477	4.50 501	8.61 436	2.69 420	17.07 494	20.17 501	9.52 425	24.02 493	20.31 504	14.59 505	11.58 470	9.84 476	0.61 490	0.00 1	0.12 473	0.00 1	0.38 443	0.12 331

GANetREF_RVC	6.56 452	2.89 489	7.58 456	3.41 478	0.40 233	12.96 487	9.58 512	15.09 480	17.25 487	10.33 444	10.62 369	12.27 447	8.16 459	12.21 478	4.53 389	0.41 481	0.00 1	0.00 1	0.02 327	3.12 512	0.39 442
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
RASNet	4.52 415	0.61 280	4.42 333	3.42 479	4.68 504	4.58 357	0.99 343	9.54 349	8.01 373	5.28 234	11.42 388	10.34 419	8.88 467	9.28 431	8.68 459	0.15 444	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 119	0.04 182

DISCO	6.28 446	0.57 264	5.78 407	3.43 480	1.17 349	11.22 469	3.39 440	12.14 432	16.16 480	6.52 303	11.22 384	16.96 483	6.32 420	19.51 520	10.74 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 435	0.11 318

AACVNet	3.33 322	1.03 390	3.56 269	3.46 481	0.63 285	3.09 253	0.28 165	8.78 327	3.43 161	5.99 262	10.64 370	10.08 412	4.03 340	8.69 404	2.51 322	0.03 367	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.26 407	0.06 235

DGSMNet	6.47 451	2.61 485	13.64 499	3.46 481	3.74 472	8.97 441	6.01 479	14.15 471	13.01 457	7.46 351	14.10 427	9.94 409	4.79 384	10.44 454	6.22 418	1.30 507	1.70 520	1.80 514	1.52 519	2.27 509	2.35 508

YMNet	5.52 429	1.83 463	8.79 465	3.47 483	4.46 497	10.72 464	0.91 334	9.99 360	6.43 316	13.76 487	16.35 445	11.65 441	4.49 368	7.95 347	8.03 448	0.12 436	0.35 495	0.12 473	0.08 379	0.71 476	0.27 423

YMNet_1	5.52 429	1.83 463	8.79 465	3.47 483	4.46 497	10.72 464	0.91 334	9.99 360	6.43 316	13.76 487	16.35 445	11.65 441	4.49 368	7.95 347	8.03 448	0.12 436	0.35 495	0.12 473	0.08 379	0.71 476	0.27 423

WZ-Net	13.00 514	4.64 506	41.07 546	3.48 485	3.15 449	19.12 511	15.66 542	14.81 478	31.33 523	15.71 496	27.88 506	22.22 509	14.01 503	20.44 525	25.03 532	0.64 492	0.00 1	0.01 384	0.03 342	0.39 447	0.37 440

stereogan	7.69 474	0.88 360	7.08 443	3.49 486	3.93 482	18.98 510	3.23 435	16.52 491	19.58 496	9.93 437	18.92 471	20.50 505	9.04 471	14.07 493	6.14 417	0.26 466	0.04 320	0.21 488	0.03 342	0.63 470	0.33 435

AASNet	3.90 373	0.92 373	4.41 332	3.56 487	4.00 485	6.70 403	1.26 370	18.71 505	6.14 299	7.35 346	7.91 309	4.35 271	2.58 264	3.04 115	6.62 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 447	0.14 347

ADLNet	4.32 406	0.80 342	4.33 328	3.60 488	3.56 465	6.87 407	2.48 412	11.20 394	7.58 357	9.87 434	9.62 348	8.39 383	4.95 389	6.16 223	6.60 427	0.01 239	0.01 180	0.00 1	0.01 303	0.12 298	0.25 413

MFN_U_SF_RVC	12.94 513	3.66 500	25.81 531	3.61 489	2.26 423	22.77 517	4.55 462	27.10 533	20.06 499	23.90 518	28.99 510	30.53 525	16.98 507	19.92 522	20.26 516	1.24 504	1.07 514	0.98 509	1.33 515	1.80 504	2.04 504

DeepPrunerF	6.75 455	2.69 486	23.31 526	3.68 490	7.16 517	3.78 320	4.29 456	13.42 461	20.13 500	8.13 378	10.46 365	7.18 362	8.06 457	11.10 464	9.44 471	0.24 463	0.15 446	0.29 493	0.42 489	0.66 473	0.45 456

SHD	9.61 497	2.60 484	12.46 489	3.69 491	3.54 464	9.47 447	1.25 367	20.16 524	37.84 538	18.19 503	21.24 482	16.96 483	12.83 498	14.47 497	16.05 508	0.32 472	0.13 435	0.01 384	0.08 379	0.38 443	0.48 459

RTSC	9.15 490	3.00 491	13.57 498	3.72 492	1.76 394	11.82 477	0.46 209	16.95 493	36.83 535	15.80 497	15.53 440	12.91 451	7.46 447	20.01 523	21.76 522	0.31 471	0.13 435	0.01 384	0.08 379	0.57 463	0.41 447

LE_ROB	16.73 529	1.28 425	11.61 482	3.72 492	1.65 381	16.67 501	9.17 509	14.39 473	55.91 551	63.81 562	40.86 538	35.94 534	37.73 545	14.24 494	26.87 536	0.05 399	0.10 409	0.13 477	0.22 444	0.12 298	0.15 357

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 439	5.36 509	5.02 367	3.75 494	3.57 466	15.81 497	4.27 455	11.72 414	6.96 335	7.23 339	8.47 318	9.09 397	2.66 269	9.36 435	2.71 328	7.49 528	2.32 524	2.01 517	0.08 379	6.77 526	4.67 520

Nwc_Net	6.97 464	1.25 419	6.63 433	3.82 495	3.37 456	10.83 468	1.67 393	19.56 521	11.35 442	8.36 387	23.62 492	17.19 485	11.44 490	11.21 465	8.08 451	0.80 495	0.00 1	0.00 1	0.02 327	0.13 313	0.09 282

CC-Net-ROB	7.68 472	9.21 525	7.46 452	3.82 495	3.66 470	15.68 496	5.02 470	17.95 499	10.45 430	6.44 300	14.00 426	7.63 366	4.77 381	10.75 459	3.10 341	5.99 525	2.46 527	16.28 535	1.08 512	6.30 524	1.56 498

DANet	6.02 443	1.23 416	8.45 462	3.86 497	3.94 483	7.64 428	1.34 376	9.51 347	7.00 337	13.39 484	15.53 440	15.99 473	7.02 436	12.14 477	12.37 495	0.19 454	0.12 425	0.02 415	0.03 342	0.13 313	0.56 467
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	6.84 461	1.29 427	5.53 402	3.92 498	5.18 507	6.32 393	3.53 441	11.73 415	15.31 474	9.54 426	22.38 488	18.25 490	14.47 504	10.11 447	7.49 436	0.91 499	0.01 180	0.12 473	0.15 408	0.33 430	0.19 389

RGC	6.88 463	2.23 479	6.13 417	4.05 499	4.73 506	8.94 440	2.78 422	15.19 484	11.74 447	11.13 462	19.34 472	17.86 487	10.42 484	13.02 486	8.03 448	0.73 493	0.01 180	0.24 491	0.41 488	0.31 423	0.38 441

IIG-Stereo	3.16 302	0.75 325	2.83 192	4.08 500	0.21 164	2.56 182	0.74 292	6.55 264	5.56 265	8.39 392	9.38 345	7.94 375	2.79 278	9.50 441	1.89 284	0.02 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.04 182

TCMNet	5.22 425	1.96 472	9.78 473	4.11 501	6.57 515	8.83 439	1.35 378	10.74 384	8.07 375	6.39 297	12.76 414	8.32 382	4.75 380	8.62 399	10.09 479	0.11 432	0.18 462	0.31 495	0.09 390	0.75 479	0.57 468

AnyNet_C32	10.98 508	5.58 510	22.79 525	4.16 502	5.83 511	15.64 495	14.30 532	13.18 456	17.15 486	16.44 500	20.52 479	14.68 464	13.44 500	22.46 527	30.08 541	0.17 450	0.26 489	0.36 500	0.36 482	1.23 492	0.91 483

BEATNet-Init1	23.31 539	9.03 524	41.67 547	4.17 503	2.53 432	45.68 552	19.47 547	33.43 539	38.45 539	47.59 550	49.10 547	59.31 551	41.80 549	38.35 547	29.21 540	0.47 487	0.50 508	0.81 506	0.66 501	2.10 508	1.86 500

MDST_ROB	8.37 483	0.32 87	9.03 467	4.18 504	2.42 429	26.86 528	6.14 480	19.36 516	13.52 462	27.09 523	22.75 490	9.47 403	4.74 379	15.06 500	6.34 421	0.02 326	0.02 241	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.13 339

OMP-Stereo	3.03 290	0.93 376	2.72 174	4.21 505	0.51 266	2.19 141	1.25 367	6.19 242	6.00 291	7.99 375	6.21 249	8.50 390	2.49 260	9.44 439	1.74 273	0.01 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.05 217

PVD	15.44 521	2.93 490	14.67 502	4.21 505	3.39 459	17.43 507	4.16 452	27.84 537	48.84 547	31.02 529	43.54 540	29.76 524	30.81 538	25.97 533	21.40 519	0.23 461	0.41 501	0.04 444	0.33 476	0.41 453	1.33 493

AnyNet_C01	16.12 525	10.81 530	59.36 554	4.42 507	2.49 431	30.06 531	15.15 540	17.51 498	16.51 482	17.88 502	37.69 532	24.04 511	17.54 508	29.60 536	33.29 545	0.28 470	0.38 499	0.43 503	0.42 489	2.57 511	1.98 503

MANE	19.47 537	1.27 422	5.07 372	4.69 508	5.55 509	30.49 532	9.94 515	34.01 540	37.27 537	44.13 547	51.57 551	52.51 545	40.41 547	33.58 539	24.81 531	0.89 498	0.86 513	1.11 511	9.72 543	0.38 443	1.06 487

GASNet	5.19 424	4.61 504	9.38 470	4.73 509	2.10 413	3.80 322	1.57 387	12.07 427	10.96 435	8.92 411	7.03 279	8.21 380	7.67 452	14.02 492	7.36 434	0.02 326	0.15 446	0.00 1	0.00 1	0.69 474	0.42 450

ELAS	16.72 528	2.14 477	9.23 468	4.92 510	4.53 502	32.66 538	15.11 539	27.40 535	28.68 520	40.27 542	44.90 541	38.33 537	30.50 537	26.44 534	21.94 524	0.88 497	1.23 517	0.67 504	0.89 509	1.49 498	2.18 507
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	18.87 535	9.32 527	86.48 562	4.95 511	6.10 512	42.08 546	14.70 534	15.49 485	41.06 540	22.65 513	32.32 520	13.77 454	19.54 517	37.98 545	28.96 538	0.41 481	0.23 481	0.00 1	0.02 327	0.91 485	0.50 462

RTSA	18.87 535	9.32 527	86.48 562	4.95 511	6.10 512	42.08 546	14.70 534	15.49 485	41.06 540	22.65 513	32.32 520	13.77 454	19.54 517	37.98 545	28.96 538	0.41 481	0.23 481	0.00 1	0.02 327	0.91 485	0.50 462

Consistency-Raft	9.42 494	4.74 507	12.66 492	5.30 513	9.08 525	4.08 334	5.26 474	19.26 514	24.87 512	11.17 463	29.85 513	13.57 452	5.51 408	7.67 332	13.40 500	0.36 475	0.35 495	1.81 515	4.24 533	11.61 532	3.57 513

ELAS_RVC	16.54 527	2.26 480	10.09 477	5.50 514	4.46 497	28.28 530	16.72 543	25.55 532	33.54 527	40.19 541	40.30 537	36.68 535	30.03 536	29.40 535	20.61 517	0.98 502	1.21 516	0.86 508	0.70 504	1.39 497	2.16 505
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	8.41 484	1.54 443	10.97 480	5.73 515	3.60 467	26.19 522	4.41 459	10.10 367	7.42 349	19.71 507	24.99 501	14.38 462	15.83 506	10.99 462	9.53 473	0.50 488	0.46 506	0.19 486	0.25 455	0.80 481	0.66 474

PWCDC_ROB	7.92 478	3.17 496	7.48 453	5.73 515	4.40 492	10.45 459	0.35 184	14.52 476	28.19 518	10.36 446	31.27 517	7.04 356	9.14 472	13.22 488	8.78 461	2.74 518	0.02 241	0.00 1	0.00 1	1.31 495	0.17 374

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 526	6.93 517	21.83 523	5.94 517	2.81 440	38.71 544	14.59 533	24.55 531	34.87 533	33.66 535	34.35 526	29.24 523	24.20 529	22.59 528	17.95 511	2.52 517	2.81 533	1.17 512	1.51 518	5.89 522	2.16 505

NVStereoNet_ROB	16.04 524	6.75 515	12.90 495	6.37 518	7.42 520	12.89 486	9.74 514	22.78 528	25.12 513	30.32 527	46.19 543	34.37 532	25.38 530	21.48 526	21.38 518	5.94 524	3.10 538	6.07 529	10.09 544	4.01 515	8.54 535
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
LSM	14.01 518	5.95 511	33.49 538	6.78 519	43.61 559	10.22 455	9.98 516	15.16 483	22.93 509	23.07 516	32.34 522	18.52 492	12.67 495	15.45 503	11.10 487	0.16 449	0.51 509	0.09 467	0.32 474	1.08 489	16.85 554

anonymity	7.68 472	3.83 501	12.39 488	7.04 520	12.67 535	8.18 432	2.00 403	17.50 497	6.85 331	13.56 486	9.21 333	9.97 410	7.82 454	11.28 467	5.58 408	6.27 526	4.98 548	3.68 523	2.96 524	3.33 514	4.48 518

SGM+DAISY	15.62 522	7.26 519	19.28 516	8.94 521	10.11 529	26.25 523	10.49 519	19.36 516	14.65 470	30.64 528	33.59 525	33.00 528	22.32 528	24.96 532	16.42 509	7.90 530	6.25 550	4.51 525	3.37 529	5.86 521	7.20 529

testlalala2	2.15 198	0.44 200	2.44 139	9.24 522	6.30 514	3.64 301	0.18 132	4.63 140	2.55 92	3.73 187	4.17 179	3.14 211	0.51 106	1.08 38	0.26 33	0.00 1	0.10 409	0.00 1	0.44 493	0.11 281	0.03 138

MFMNet_re	13.29 516	8.60 522	18.29 513	9.75 523	7.25 519	19.65 513	14.84 536	20.71 526	30.72 522	23.03 515	28.77 509	18.85 494	26.09 533	13.55 489	9.82 474	2.44 516	1.35 518	0.34 497	0.23 447	4.78 518	6.69 528

PDISCO_ROB	9.62 498	1.99 475	11.51 481	9.88 524	9.61 527	21.48 515	3.83 447	19.33 515	28.49 519	11.27 465	14.17 428	19.92 500	5.02 390	16.35 509	9.18 465	5.28 523	0.41 501	0.14 478	0.09 390	2.05 505	2.36 509

UDG	8.58 487	9.31 526	4.89 361	10.00 525	9.52 526	10.36 458	2.41 409	12.07 427	9.82 413	7.81 364	9.55 346	16.52 477	9.81 479	7.84 343	7.88 444	4.20 520	2.51 529	18.53 537	3.71 532	9.55 528	5.28 523

PSMNet-RUCA	5.60 432	4.62 505	11.61 482	10.29 526	7.55 522	7.08 411	1.94 401	12.01 424	10.52 431	3.90 191	11.88 395	4.43 273	1.75 231	7.56 324	4.24 383	1.68 513	0.12 425	4.78 526	0.67 502	4.74 517	0.68 476

CAS	2.24 208	0.25 41	1.86 77	11.21 527	3.86 480	1.67 91	0.02 23	3.87 101	2.67 97	0.41 72	1.63 95	0.24 68	0.27 45	1.50 60	0.74 147	9.43 535	0.01 180	0.00 1	0.00 1	0.01 26	5.21 522

SPS-STEREO	15.04 520	6.23 513	13.21 497	11.34 528	11.65 532	23.30 518	7.15 498	24.16 530	15.65 477	31.78 530	29.19 512	31.62 526	21.32 523	24.62 531	19.50 514	7.59 529	4.19 546	3.22 522	1.48 516	6.99 527	6.54 527
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SQANet	7.64 471	3.40 498	5.49 396	11.73 529	9.62 528	11.96 479	2.82 423	11.33 400	6.10 295	8.33 386	11.49 390	11.00 432	5.16 396	10.12 451	2.72 331	8.92 532	2.21 522	10.41 531	1.58 520	11.13 531	7.39 530

SAMSARA	14.63 519	2.74 488	12.38 487	12.65 530	6.74 516	36.50 542	72.93 565	19.36 516	23.77 511	16.20 499	13.04 417	29.21 522	12.78 496	16.98 511	15.21 507	0.11 432	0.26 489	0.03 432	0.14 404	0.76 480	0.77 478

DDUNet	9.47 495	11.32 531	6.14 418	12.93 531	11.65 532	10.45 459	3.87 448	11.70 412	7.89 369	9.27 420	13.28 418	16.18 476	6.14 417	8.80 413	5.77 411	6.64 527	3.38 541	20.90 538	4.28 534	11.01 530	7.80 531

otaku	11.73 511	7.51 520	7.07 442	13.22 532	10.85 531	26.61 527	7.25 500	18.84 508	19.16 493	11.58 469	17.23 462	20.19 502	8.09 458	15.11 501	4.64 392	9.13 534	2.42 526	13.08 532	1.83 521	12.48 534	8.22 533

Ntro	12.35 512	8.88 523	7.80 457	13.79 533	12.42 534	26.54 526	6.98 496	18.54 503	22.14 507	9.82 431	16.45 447	20.30 503	9.29 475	15.95 506	6.61 428	9.53 536	2.47 528	14.93 534	2.77 523	13.11 536	8.63 536

JetBlue	29.12 545	15.72 533	54.12 551	15.93 534	20.98 547	60.90 563	30.62 554	39.38 542	34.62 531	34.08 536	39.69 534	57.35 550	43.17 550	50.71 559	50.60 560	2.41 515	3.79 544	2.81 518	3.45 530	9.57 529	12.59 548

ACVNet-4b	15.90 523	22.00 536	12.37 486	16.40 535	15.14 538	31.87 535	7.50 502	19.04 511	27.85 517	11.48 467	22.02 485	31.86 527	9.16 474	17.95 514	5.69 409	10.43 538	2.58 530	24.44 542	4.87 538	16.04 539	9.28 537

ACVNet_1	18.70 534	25.08 539	12.72 493	17.33 536	15.18 539	26.02 521	9.62 513	28.44 538	34.49 529	24.39 519	24.32 496	37.22 536	20.13 520	16.67 510	13.39 499	10.45 539	2.59 531	24.77 543	4.92 539	16.57 540	9.75 539

RainbowNet	18.01 533	26.22 541	19.95 518	18.59 537	14.88 537	27.38 529	10.46 518	27.39 534	34.54 530	14.91 494	27.01 505	25.65 515	12.44 493	18.94 518	9.23 466	13.91 546	3.46 542	23.36 541	4.86 537	16.03 538	10.91 543

MADNet+	27.07 542	33.84 548	90.97 566	20.14 538	7.47 521	48.43 554	47.10 561	35.43 541	36.46 534	20.11 510	30.05 514	25.29 514	35.08 541	45.50 553	50.28 559	2.13 514	2.00 521	1.19 513	0.76 505	4.71 516	4.43 516

ACVNet_2	26.45 541	29.35 546	25.14 529	20.27 539	15.43 540	34.97 540	12.23 528	48.37 552	66.25 561	42.69 544	56.73 555	51.77 543	25.59 531	20.39 524	13.52 501	10.13 537	2.59 531	22.78 540	3.52 531	17.57 541	9.80 541

test_for_model	6.81 460	27.63 542	2.16 122	21.79 540	16.18 541	3.48 284	0.94 338	5.88 227	3.72 173	7.62 357	2.72 136	1.03 137	0.42 92	0.58 9	0.35 57	9.03 533	2.28 523	0.00 1	0.05 366	23.91 547	6.49 526

DispFullNet	17.47 531	26.01 540	33.98 540	22.58 541	20.86 546	13.84 493	1.28 371	16.50 490	26.27 515	19.97 509	17.17 460	20.52 506	18.49 512	22.86 529	10.76 485	5.13 522	2.83 534	30.72 546	7.72 542	20.86 543	11.01 544

PWCK	30.53 548	44.32 555	47.25 549	29.76 542	7.23 518	40.78 545	27.10 553	44.73 546	44.32 543	47.31 549	36.37 530	47.16 542	26.05 532	41.26 549	31.87 543	21.83 551	4.03 545	29.50 545	4.67 535	27.17 552	7.80 531

Dean	34.67 550	38.70 553	25.33 530	29.89 543	17.21 542	45.24 551	11.98 526	56.90 562	76.55 563	63.47 561	60.22 558	67.36 560	48.14 555	37.24 543	39.01 551	11.00 541	2.83 534	28.35 544	5.60 541	18.14 542	10.31 542

IMH-64-1	27.21 543	28.77 543	16.84 511	31.57 544	20.76 544	26.43 524	15.10 537	47.11 547	45.20 544	33.53 533	51.16 549	41.42 539	31.10 539	36.48 541	22.39 525	13.48 544	2.87 536	33.95 548	10.70 545	23.50 545	11.75 545

IMH-64	27.21 543	28.77 543	16.84 511	31.57 544	20.76 544	26.43 524	15.10 537	47.11 547	45.20 544	33.53 533	51.16 549	41.42 539	31.10 539	36.48 541	22.39 525	13.48 544	2.87 536	33.95 548	10.70 545	23.50 545	11.75 545

LVE	34.99 552	40.10 554	34.97 541	32.49 546	18.61 543	51.45 559	26.82 552	52.15 557	65.94 560	47.21 548	61.04 559	53.99 548	37.30 544	37.95 544	34.09 547	15.55 550	5.95 549	31.01 547	13.81 550	22.58 544	16.72 553

WAO-7	29.39 546	24.43 537	20.47 519	32.71 547	13.83 536	34.70 539	20.27 550	52.19 558	65.03 559	43.29 545	59.35 557	52.19 544	44.68 552	31.71 537	30.56 542	10.98 540	4.94 547	13.71 533	12.52 549	12.06 533	8.22 533

IMH	29.82 547	29.11 545	18.51 515	34.28 548	21.40 549	32.33 537	15.39 541	49.40 554	53.07 549	37.88 538	55.32 554	45.05 541	39.54 546	40.63 548	24.12 529	14.03 547	3.27 540	34.93 550	11.24 547	24.69 548	12.21 547

TorneroNet-64	32.42 549	31.89 547	30.52 536	34.73 549	21.13 548	46.99 553	18.82 545	43.10 545	59.42 554	32.70 532	46.98 544	62.01 554	36.98 543	43.97 552	33.88 546	14.10 548	3.22 539	35.28 551	11.72 548	26.84 551	14.07 549

WAO-6	34.74 551	36.76 552	15.36 505	37.53 550	24.15 553	35.99 541	19.36 546	48.96 553	68.54 562	43.84 546	47.58 545	52.77 546	52.60 556	32.63 538	34.73 548	26.20 554	7.74 553	42.78 555	21.64 555	28.07 553	17.62 555

TorneroNet	35.11 553	33.92 549	33.82 539	37.86 551	22.01 550	49.64 556	21.58 551	48.09 551	55.23 550	37.50 537	53.79 552	62.81 557	43.66 551	46.71 555	41.25 554	14.80 549	3.53 543	36.72 552	14.57 551	28.28 554	16.49 552

WAO-8	38.15 554	35.51 550	21.50 521	43.67 552	23.92 551	44.44 548	20.26 548	52.83 559	76.62 564	53.57 555	66.79 563	62.63 555	54.56 559	42.03 550	39.18 552	22.71 552	6.65 551	37.08 553	19.08 553	24.72 550	15.24 550

Venus	38.15 554	35.51 550	21.50 521	43.67 552	23.92 551	44.44 548	20.26 548	52.83 559	76.62 564	53.57 555	66.81 564	62.63 555	54.56 559	42.03 550	39.18 552	22.71 552	6.65 551	37.08 553	19.08 553	24.70 549	15.24 550

UNDER WATER-64	45.16 557	46.99 556	66.69 556	43.90 554	27.64 554	55.58 562	41.87 558	39.42 543	48.42 546	51.73 554	43.08 539	67.76 561	56.69 561	48.02 557	48.34 557	39.50 557	17.64 556	51.78 558	38.93 558	36.62 555	32.61 557

JetRed	61.02 563	61.05 562	82.56 561	46.09 555	56.80 563	83.19 564	63.76 563	59.26 564	63.61 557	69.29 565	68.85 565	66.59 559	47.62 554	61.57 562	74.09 565	45.58 559	66.14 565	46.59 556	45.06 560	63.17 562	49.58 562

UNDER WATER	45.09 556	48.60 557	67.37 557	49.30 556	31.41 555	53.80 561	37.39 556	40.25 544	52.48 548	50.24 551	45.37 542	68.37 562	57.76 562	51.03 560	49.88 558	29.97 555	13.75 555	51.22 557	36.57 556	37.87 556	29.12 556

GCST	9.08 489	17.31 534	3.98 307	52.92 557	10.66 530	11.29 471	0.20 141	6.97 280	6.47 319	9.46 423	4.68 191	4.75 284	1.51 204	9.34 434	1.31 231	8.19 531	0.05 336	22.38 539	0.34 478	6.17 523	3.53 512

DPSimNet_ROB	53.45 560	64.73 564	44.39 548	53.97 558	45.39 560	53.66 560	54.83 562	55.15 561	57.87 553	64.16 563	50.83 548	63.40 558	53.34 558	46.45 554	65.81 564	63.13 563	26.54 561	57.94 560	51.11 562	45.52 557	50.69 563

HanzoNet	56.48 562	59.32 561	58.25 553	55.32 559	41.94 557	50.95 558	41.33 557	51.12 555	61.40 556	65.62 564	65.59 562	71.66 563	69.41 564	70.77 564	60.03 562	63.99 564	34.70 562	61.96 561	50.54 561	51.00 560	44.71 560

notaker	47.42 558	55.20 559	49.13 550	56.52 560	40.18 556	38.52 543	32.97 555	47.21 549	56.08 552	57.21 557	57.24 556	60.09 552	59.19 563	53.93 561	41.64 555	40.61 558	19.93 557	57.21 559	37.41 557	49.02 558	39.02 558

ktn	48.94 559	57.58 560	38.86 545	59.57 561	43.27 558	50.37 557	43.38 559	48.07 550	61.11 555	51.30 553	54.25 553	54.96 549	52.88 557	47.30 556	35.83 549	57.77 562	24.88 560	62.69 562	43.55 559	50.70 559	40.41 559

LRCNet_RVC	66.23 564	65.67 565	67.63 558	71.47 562	54.32 562	32.17 536	2.66 419	63.19 565	21.35 505	81.79 566	91.26 567	83.62 565	71.62 565	69.32 563	52.57 561	95.49 571	64.45 564	95.07 571	95.19 571	71.52 563	74.31 565

KSHMR	55.63 561	63.60 563	37.85 544	74.69 563	49.56 561	49.01 555	45.73 560	57.46 563	63.97 558	61.61 560	62.07 561	72.39 564	47.01 553	50.65 558	43.29 556	54.10 561	62.21 563	66.10 563	53.94 563	51.25 561	46.11 561

xxxxx1	85.63 568	90.31 570	96.68 569	76.54 564	80.57 564	97.44 570	96.86 570	85.53 566	88.53 567	88.68 567	91.71 568	94.23 568	92.93 567	90.02 568	91.98 567	70.60 565	70.39 566	73.68 567	81.46 568	74.61 564	79.86 566

tt_ll	85.63 568	90.31 570	96.68 569	76.54 564	80.57 564	97.44 570	96.86 570	85.53 566	88.53 567	88.68 567	91.71 568	94.23 568	92.93 567	90.02 568	91.98 567	70.60 565	70.39 566	73.68 567	81.46 568	74.61 564	79.86 566

ff	85.63 568	90.31 570	96.68 569	76.54 564	80.57 564	97.44 570	96.86 570	85.53 566	88.53 567	88.68 567	91.71 568	94.23 568	92.93 567	90.02 568	91.98 567	70.60 565	70.39 566	73.68 567	81.46 568	74.61 564	79.86 566

tt	83.26 567	0.34 118	99.99 576	79.40 567	93.18 569	100.00 575	100.00 575	100.00 579	99.95 573	60.33 559	47.63 546	99.98 578	99.96 574	99.98 576	100.00 579	92.42 570	99.82 574	73.83 570	73.63 566	88.42 570	56.35 564

USTest	87.63 571	76.50 566	65.53 555	81.26 568	83.10 568	100.00 575	100.00 575	99.53 574	99.60 572	98.32 571	99.02 573	90.87 567	98.33 572	84.28 566	98.23 573	79.97 568	96.20 570	69.82 564	73.75 567	75.48 567	82.80 571

MADNet++	82.84 566	82.38 568	73.57 559	87.72 569	82.97 567	93.14 566	69.15 564	86.42 569	82.50 566	93.46 570	86.70 566	86.28 566	80.92 566	88.34 567	88.84 566	86.83 569	84.17 569	72.64 566	68.92 565	80.47 569	81.42 569

TCMNet-wrong-test	67.23 565	85.83 569	81.56 560	95.63 570	94.73 570	89.35 565	85.42 566	51.73 556	33.71 528	51.26 552	61.71 560	61.33 553	41.23 548	77.26 565	64.71 563	48.76 560	9.03 554	70.12 565	68.11 564	90.76 571	82.37 570

MEDIAN_ROB	98.41 573	99.70 574	99.30 573	97.09 571	97.02 571	96.89 568	95.77 569	97.66 572	97.28 570	98.79 574	98.94 572	99.18 573	98.14 571	96.89 571	96.88 572	99.96 575	99.16 572	100.00 575	99.99 576	99.69 574	99.88 574

Anonymous_1	99.08 575	99.91 575	99.85 575	97.63 572	99.10 574	100.00 575	100.00 575	99.61 576	99.96 574	99.28 576	99.86 574	99.54 575	99.99 575	99.29 573	99.75 574	96.05 572	99.59 573	97.31 572	98.57 573	97.71 572	98.63 573

PML	97.88 572	100.00 579	96.45 568	98.01 573	97.88 573	100.00 575	99.35 573	96.88 570	97.72 571	100.00 578	97.36 571	97.38 572	99.60 573	100.00 579	96.32 571	99.99 576	97.55 571	100.00 575	96.01 572	99.18 573	87.92 572

DLNR_Zeroshot_test	24.70 540	50.77 558	90.11 565	98.11 574	97.34 572	1.38 60	0.12 95	22.79 529	3.09 136	1.07 125	2.95 142	0.71 125	0.29 51	6.93 282	2.29 309	38.56 556	0.37 498	0.00 1	0.30 470	76.73 568	0.09 282

DPSM_ROB	99.95 580	100.00 579	100.00 580	99.76 575	100.00 576	100.00 575	100.00 575	100.00 579	100.00 576	100.00 578	100.00 575	100.00 580	100.00 577	100.00 579	100.00 579	99.21 573	100.00 577	100.00 575	100.00 578	99.99 575	99.95 575

DPSM	99.95 580	100.00 579	100.00 580	99.76 575	100.00 576	100.00 575	100.00 575	100.00 579	100.00 576	100.00 578	100.00 575	100.00 580	100.00 577	100.00 579	100.00 579	99.21 573	100.00 577	100.00 575	100.00 578	99.99 575	99.95 575

HaxPig	98.85 574	99.94 576	95.08 567	99.99 577	100.00 576	94.03 567	94.78 567	99.15 573	99.98 575	99.99 577	100.00 575	99.98 578	99.99 575	98.12 572	95.97 570	100.00 578	99.99 576	100.00 575	99.99 576	100.00 577	99.99 577

DPSMNet_ROB	99.91 579	100.00 579	99.99 576	99.99 577	100.00 576	100.00 575	100.00 575	99.98 578	100.00 576	98.35 572	100.00 575	99.84 576	100.00 577	99.98 576	99.99 576	100.00 578	100.00 577	100.00 575	100.00 578	100.00 577	100.00 579

DGTPSM_ROB	99.90 578	100.00 579	99.99 576	99.99 577	100.00 576	100.00 575	100.00 575	99.97 577	100.00 576	98.35 572	100.00 575	99.84 576	100.00 577	99.98 576	99.99 576	99.99 576	100.00 577	100.00 575	100.00 578	100.00 577	100.00 579

ccccc		96.61 573		100.00 580	100.00 576	97.41 569		99.56 575		99.27 575		99.35 574		99.92 574		100.00 578	100.00 577	99.95 574	99.77 575	100.00 577

Selective-RAFT-Error	100.00 582	100.00 579	100.00 580	100.00 580	100.00 576	100.00 575	100.00 575	100.00 579	100.00 576	100.00 578	100.00 575	100.00 580	100.00 577	100.00 579	100.00 579	100.00 578	100.00 577	100.00 575	100.00 578	100.00 577	100.00 579

CasAABBNet	100.00 582	100.00 579	100.00 580	100.00 580	100.00 576	100.00 575	100.00 575	100.00 579	100.00 576	100.00 578	100.00 575	100.00 580	100.00 577	100.00 579	100.00 579	100.00 578	100.00 577	100.00 575	100.00 578	100.00 577	100.00 579

test_example2	99.39 576	99.98 578	99.99 576	100.00 580	99.98 575	99.72 574	99.99 574	97.34 571	100.00 576	100.00 578	100.00 575	96.42 571	96.66 570	99.97 575	99.96 575	100.00 578	99.97 575	98.66 573	99.15 574	100.00 577	100.00 579

LSM0	100.00 582	100.00 579	100.00 580	100.00 580	100.00 576	100.00 575	100.00 575	100.00 579	100.00 576	100.00 578	100.00 575	100.00 580	100.00 577	100.00 579	100.00 579	100.00 578	100.00 577	100.00 575	100.00 578	100.00 577	99.99 577

AVERAGE_ROB	99.62 577	99.95 577	98.81 572	100.00 580	100.00 576	98.08 573	95.47 568	100.00 579	100.00 576	100.00 578	100.00 575	100.00 580	100.00 577	100.00 579	99.99 576	100.00 578	100.00 577	100.00 575	100.00 578	100.00 577	100.00 579

ASD4		81.57 567

Low-res two-view benchmark