Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

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Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

GrayStereo	0.52 210	0.03 1	1.36 50	0.10 287	0.00 1	1.13 326	2.57 401	0.32 117	1.03 331	0.00 1	0.00 1	0.08 131	3.66 386	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.17 206

AEACV	0.45 181	0.04 2	1.15 24	0.69 387	0.94 391	0.91 199	0.00 1	0.70 162	0.27 80	0.39 337	0.05 260	0.01 7	0.10 258	0.45 161	0.04 91	0.00 1	0.90 371	0.00 1	0.32 406	0.08 233	2.01 405

riskmin	0.49 198	0.04 2	1.45 84	0.70 388	0.80 383	0.54 98	0.20 324	1.05 210	0.20 62	0.24 306	0.27 301	1.13 339	0.00 1	0.43 157	0.41 256	0.00 1	0.80 355	0.00 1	0.26 399	0.00 1	1.23 359

PSM-AAD	0.53 223	0.04 2	1.38 60	0.06 272	0.00 1	1.20 347	2.11 396	0.17 79	0.78 217	0.01 87	0.44 333	0.14 160	3.94 389	0.23 120	0.06 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 58

KYRaft	0.26 73	0.05 5	1.37 54	0.04 249	0.00 1	1.16 335	0.12 313	0.11 47	0.78 217	0.01 87	0.29 310	0.03 61	0.75 335	0.37 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 66

SST-Stereo	0.56 243	0.05 5	1.55 105	0.06 272	0.19 304	1.10 306	0.47 368	0.32 117	0.80 239	0.04 207	0.00 1	0.05 99	0.57 322	5.98 358	0.02 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

GMM-Stereo	0.22 49	0.05 5	2.03 214	0.08 280	0.00 1	1.12 317	0.13 314	0.09 42	0.79 231	0.01 87	0.00 1	0.03 61	0.10 258	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 43

ICVP	0.16 22	0.05 5	1.22 34	0.00 1	0.01 186	1.01 225	0.09 301	0.28 109	0.17 41	0.00 1	0.02 245	0.07 125	0.01 82	0.21 115	0.05 103	0.00 1	0.01 248	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.09 141
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
LoS_RVC	0.08 2	0.06 9	1.05 18	0.00 1	0.01 186	0.16 32	0.00 1	0.17 79	0.09 14	0.00 1	0.00 1	0.04 81	0.01 82	0.05 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

knoymous	0.10 3	0.06 9	1.25 35	0.00 1	0.00 1	0.11 25	0.00 1	0.27 108	0.06 7	0.00 1	0.00 1	0.23 201	0.00 1	0.04 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 66

NF-Stereo	0.54 228	0.06 9	1.59 118	0.19 327	0.00 1	1.09 293	0.25 334	0.22 92	1.13 350	0.02 148	0.00 1	0.02 32	0.00 1	6.05 363	0.17 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

OCTAStereo	0.54 228	0.06 9	1.59 118	0.19 327	0.00 1	1.09 293	0.25 334	0.22 92	1.13 350	0.02 148	0.00 1	0.02 32	0.00 1	6.03 361	0.18 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

PSM-softLoss	0.55 236	0.06 9	1.89 188	0.27 346	0.00 1	1.08 277	0.25 334	0.12 54	1.06 335	0.03 187	0.01 164	0.02 32	0.01 82	5.92 354	0.18 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

KMStereo	0.55 236	0.06 9	1.89 188	0.27 346	0.00 1	1.08 277	0.25 334	0.12 54	1.06 335	0.03 187	0.01 164	0.02 32	0.01 82	5.92 354	0.18 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

NRIStereo	0.22 49	0.06 9	1.40 66	0.05 255	0.01 186	1.16 335	0.32 353	0.04 6	0.81 247	0.04 207	0.01 164	0.11 148	0.01 82	0.14 100	0.02 52	0.00 1	0.02 255	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.10 155

FTStereo	0.82 312	0.06 9	1.88 187	0.12 299	0.00 1	1.15 332	2.70 402	0.16 75	0.84 272	0.16 285	5.80 384	0.36 240	2.49 375	0.53 168	0.01 32	0.07 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

RAFT_R40	0.54 228	0.06 9	1.55 105	0.06 272	0.15 297	1.10 306	0.31 348	0.31 115	0.78 217	0.02 148	0.03 253	0.07 125	0.29 300	5.98 358	0.10 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

RE-Stereo	0.54 228	0.06 9	1.59 118	0.19 327	0.00 1	1.09 293	0.25 334	0.22 92	1.13 350	0.02 148	0.00 1	0.02 32	0.00 1	6.05 363	0.17 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

TVStereo	0.54 228	0.06 9	1.59 118	0.19 327	0.00 1	1.09 293	0.25 334	0.22 92	1.13 350	0.02 148	0.00 1	0.02 32	0.00 1	6.05 363	0.17 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

CRE-IMP	0.22 49	0.06 9	1.43 82	0.05 255	0.02 226	1.12 317	0.33 354	0.04 6	1.08 340	0.02 148	0.00 1	0.12 152	0.00 1	0.03 29	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.09 141

Prome-Stereo	0.28 79	0.06 9	1.40 66	0.10 287	0.00 1	1.16 335	0.02 238	0.39 128	0.88 313	0.02 148	0.52 340	0.05 99	0.69 329	0.28 138	0.07 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 66

EAI-Stereo	0.98 322	0.06 9	1.09 22	0.17 322	0.67 375	1.19 346	4.84 407	2.67 351	0.91 318	0.95 362	4.52 380	0.30 222	0.53 321	0.57 170	0.46 261	0.00 1	0.07 287	0.00 1	0.29 404	0.01 25	0.34 277

R-Stereo Train	0.22 49	0.06 9	1.64 131	0.00 1	0.00 1	0.76 164	0.00 1	1.57 267	0.17 41	0.02 148	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 66

RAFT-Stereo	0.22 49	0.06 9	1.64 131	0.00 1	0.00 1	0.76 164	0.00 1	1.57 267	0.17 41	0.02 148	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 66
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AE-Stereo	0.43 171	0.07 25	1.90 192	0.05 255	0.21 313	1.09 293	0.00 1	1.02 201	0.48 112	0.39 337	0.28 308	0.18 183	0.00 1	0.18 112	0.05 103	0.00 1	0.83 363	0.00 1	0.23 389	0.07 215	1.64 383

Any-RAFT	0.24 60	0.07 25	1.16 27	0.00 1	0.01 186	1.13 326	0.00 1	1.21 227	0.36 92	0.02 148	0.00 1	0.49 271	0.00 1	0.19 113	0.03 65	0.00 1	0.08 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 66

CAS	0.13 13	0.07 25	0.86 8	0.00 1	0.00 1	1.01 225	0.00 1	0.26 105	0.16 33	0.00 1	0.00 1	0.03 61	0.01 82	0.02 9	0.04 91	0.09 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.40 153	0.07 25	1.78 168	0.28 349	0.74 377	0.65 137	0.00 1	0.16 75	0.61 136	0.31 320	0.01 164	0.17 180	0.01 82	0.41 155	0.17 175	0.00 1	0.88 370	0.00 1	0.02 301	0.04 156	1.73 388

EGLCR-Stereo	0.43 171	0.07 25	1.21 33	0.58 374	0.65 372	1.64 369	0.31 348	1.15 221	0.19 60	0.43 340	0.02 245	0.00 1	0.02 129	0.38 152	0.14 162	0.00 1	0.66 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.11 357

DCANet-4	0.37 131	0.07 25	3.11 292	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.00 1	1.82 310	0.85 295	0.16 285	0.00 1	0.04 81	0.05 224	0.04 43	0.08 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 236

tt	48.09 419	0.07 25	27.39 412	1.35 398	0.00 1	100.00 431	100.00 429	100.00 430	96.65 425	0.15 282	0.01 164	97.98 429	87.03 425	2.52 233	99.87 430	82.90 426	94.64 425	16.21 419	20.93 421	33.72 419	0.29 263

BUS	0.38 139	0.07 25	0.98 12	0.00 1	0.00 1	1.88 374	0.00 1	2.67 351	0.82 253	0.30 316	0.09 277	0.64 289	0.00 1	0.06 71	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BSDual-CNN	0.35 114	0.07 25	0.98 12	0.00 1	0.00 1	1.09 293	0.00 1	2.67 351	0.82 253	0.30 316	0.09 277	0.35 235	0.03 172	0.06 71	0.51 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.29 84	0.07 25	0.98 12	0.00 1	0.00 1	1.07 266	0.00 1	1.92 318	0.82 253	0.00 1	0.00 1	0.35 235	0.03 172	0.06 71	0.51 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 43

GLC_STEREO	0.06 1	0.07 25	0.85 7	0.00 1	0.00 1	0.07 19	0.00 1	0.01 1	0.04 3	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 82	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 66

Patchmatch Stereo++	0.18 28	0.07 25	1.40 66	0.05 255	0.01 186	1.08 277	0.07 289	0.05 12	0.75 166	0.02 148	0.00 1	0.05 99	0.00 1	0.03 29	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 28	0.07 25	1.40 66	0.05 255	0.02 226	1.08 277	0.08 296	0.05 12	0.75 166	0.02 148	0.00 1	0.07 125	0.00 1	0.04 43	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.18 28	0.07 25	1.40 66	0.05 255	0.02 226	1.08 277	0.06 284	0.05 12	0.75 166	0.02 148	0.00 1	0.07 125	0.00 1	0.04 43	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

ROB_FTStereo	0.18 28	0.07 25	1.40 66	0.05 255	0.02 226	1.08 277	0.06 284	0.05 12	0.75 166	0.02 148	0.00 1	0.03 61	0.00 1	0.04 43	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

HUI-Stereo	0.19 38	0.07 25	1.41 76	0.05 255	0.02 226	1.08 277	0.08 296	0.06 22	0.76 187	0.02 148	0.00 1	0.07 125	0.00 1	0.04 43	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.24 60	0.07 25	1.16 27	0.06 272	0.02 226	1.08 277	0.31 348	0.04 6	0.75 166	0.02 148	0.00 1	0.00 1	1.22 354	0.03 29	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.05 99

iGMRVC	0.18 28	0.07 25	1.40 66	0.05 255	0.03 243	1.08 277	0.07 289	0.06 22	0.75 166	0.02 148	0.00 1	0.05 99	0.00 1	0.04 43	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

RAFT-345	0.52 210	0.07 25	1.75 163	0.11 295	0.07 273	1.17 340	0.18 321	0.21 90	0.78 217	0.00 1	0.01 164	0.09 139	0.01 82	5.87 349	0.19 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

iRAFT	0.18 28	0.07 25	1.40 66	0.05 255	0.01 186	1.08 277	0.07 289	0.05 12	0.75 166	0.02 148	0.00 1	0.05 99	0.00 1	0.03 29	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

AnonymousM	0.18 28	0.07 25	0.80 4	0.04 249	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.20 88	0.65 143	0.06 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 142	0.02 52	0.00 1	0.19 301	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.18 213

RAFT-IKP	0.18 28	0.07 25	1.41 76	0.05 255	0.01 186	1.08 277	0.08 296	0.05 12	0.75 166	0.02 148	0.00 1	0.05 99	0.00 1	0.04 43	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

CREStereo	0.12 12	0.07 25	0.76 3	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.00 1	0.25 103	0.14 20	0.00 1	0.00 1	0.02 32	0.00 1	0.02 9	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 43
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
CES	0.10 3	0.08 48	0.73 2	0.00 1	0.00 1	0.20 36	0.01 178	0.08 35	0.75 166	0.01 87	0.00 1	0.08 131	0.03 172	0.03 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

CASS	0.10 3	0.08 48	1.10 23	0.00 1	0.00 1	0.13 30	0.01 178	0.15 69	0.18 51	0.21 295	0.00 1	0.02 32	0.02 129	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.03 66
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.27 76	0.08 48	1.16 27	0.10 287	0.30 334	0.04 8	0.00 1	0.55 145	0.08 9	0.42 339	0.13 285	0.49 271	0.57 322	0.27 132	0.30 222	0.00 1	0.33 317	0.00 1	0.23 389	0.01 25	0.43 295

DAS	0.55 236	0.08 48	1.79 171	0.00 1	0.00 1	0.09 22	0.00 1	1.54 262	0.85 295	1.16 368	0.00 1	0.24 204	0.03 172	4.66 317	0.31 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.14 192

SepStereo	0.50 203	0.08 48	1.79 171	0.00 1	0.00 1	0.09 22	0.00 1	1.54 262	0.85 295	1.16 368	0.00 1	0.24 204	0.03 172	3.84 287	0.31 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.14 192

PSMNet-ADL	0.39 146	0.08 48	0.96 10	0.00 1	0.00 1	1.02 231	0.00 1	0.72 169	0.16 33	0.00 1	0.10 281	0.48 264	0.01 82	3.60 278	0.37 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.23 236

AAGNet	0.99 324	0.08 48	1.59 118	0.15 310	0.27 330	1.14 331	0.27 344	0.06 22	0.78 217	0.01 87	0.00 1	0.01 7	0.97 343	3.60 278	10.81 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

s12784h	0.27 76	0.08 48	1.46 85	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.02 238	1.66 276	0.75 166	0.01 87	0.36 328	0.02 32	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.02 58

CFNet-RSSM	0.21 45	0.08 48	1.39 64	0.00 1	0.12 290	0.63 126	0.00 1	1.32 241	0.15 26	0.01 87	0.00 1	0.09 139	0.00 1	0.11 93	0.04 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 389	0.01 25	0.08 128

PMTNet	0.13 13	0.08 48	0.99 15	0.00 1	0.00 1	1.05 245	0.04 271	0.21 90	0.14 20	0.00 1	0.00 1	0.04 81	0.00 1	0.04 43	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.01 43

HSM-Net_RVC	0.57 248	0.08 48	1.74 156	0.00 1	0.00 1	0.63 126	0.00 1	4.21 389	0.71 155	0.14 278	0.00 1	0.21 196	0.03 172	3.43 270	0.05 103	0.01 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 155
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GMStereo_Zeroshot	0.10 3	0.09 59	1.06 19	0.14 307	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.05 12	0.17 41	0.00 1	0.03 253	0.19 191	0.02 129	0.01 2	0.05 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.08 128

DisPM	0.22 49	0.09 59	1.74 156	0.11 295	0.00 1	1.16 335	0.40 361	0.08 35	0.68 147	0.03 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 77	0.04 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

Pruner-Stereo	0.22 49	0.09 59	1.50 91	0.23 341	0.00 1	1.10 306	0.20 324	0.17 79	0.78 217	0.03 187	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.04 43	0.21 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 43

cross-raft	0.21 45	0.09 59	1.42 78	0.48 369	0.50 355	0.41 68	0.07 289	0.50 138	0.03 2	0.02 148	0.00 1	0.38 248	0.00 1	0.08 83	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 344	0.01 25	0.09 141

sCroCo_RVC	0.13 13	0.09 59	1.61 126	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.11 47	0.64 140	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.15 20	0.09 59	1.42 78	0.00 1	0.11 288	0.43 75	0.00 1	0.32 117	0.08 9	0.02 148	0.00 1	0.18 183	0.00 1	0.05 65	0.06 115	0.00 1	0.06 285	0.00 1	0.18 374	0.01 25	0.08 128

AdaStereo	0.25 69	0.09 59	1.34 48	0.00 1	0.00 1	0.26 41	0.00 1	1.95 319	0.75 166	0.00 1	0.00 1	0.30 222	0.01 82	0.14 100	0.13 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.05 99
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
CASnet	0.10 3	0.10 66	0.81 5	0.00 1	0.00 1	0.82 175	0.00 1	0.14 67	0.13 19	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.16 22	0.10 66	0.97 11	0.02 226	0.00 1	1.04 240	0.01 178	0.07 30	0.75 166	0.01 87	0.01 164	0.16 174	0.04 198	0.07 77	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

test-3	0.30 93	0.10 66	1.49 88	0.20 334	0.38 340	0.44 79	0.01 178	1.59 271	0.08 9	0.04 207	0.00 1	0.02 32	0.00 1	0.08 83	0.24 207	0.00 1	0.47 329	0.00 1	0.20 383	0.13 286	0.43 295

test_1	0.30 93	0.10 66	1.50 91	0.21 337	0.38 340	0.44 79	0.01 178	1.58 270	0.08 9	0.04 207	0.00 1	0.02 32	0.00 1	0.07 77	0.24 207	0.00 1	0.47 329	0.00 1	0.20 383	0.13 286	0.43 295

test_3	0.31 101	0.10 66	1.52 98	0.20 334	0.40 343	0.54 98	0.01 178	1.68 278	0.08 9	0.16 285	0.00 1	0.02 32	0.00 1	0.07 77	0.24 207	0.00 1	0.50 333	0.00 1	0.20 383	0.13 286	0.38 287

PFNet+	0.28 79	0.10 66	1.61 126	0.08 280	0.01 186	1.12 317	0.41 362	0.12 54	0.80 239	0.08 250	0.01 164	0.02 32	0.00 1	1.19 197	0.04 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

DEmStereo	0.76 298	0.10 66	1.95 202	0.04 249	0.00 1	0.80 171	0.50 372	0.06 22	0.76 187	0.05 220	0.72 349	0.02 32	3.33 384	5.67 344	1.24 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.15 20	0.10 66	1.55 105	0.00 1	0.00 1	1.01 225	0.00 1	0.15 69	0.15 26	0.00 1	0.01 164	0.04 81	0.00 1	0.02 9	0.02 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 84
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
RAFT-Test	0.37 131	0.11 74	1.68 142	0.57 373	0.93 390	0.43 75	0.10 305	1.03 204	0.49 114	0.16 285	0.00 1	0.87 317	0.00 1	0.27 132	0.12 145	0.00 1	0.33 317	0.00 1	0.24 397	0.01 25	0.05 99

Selective-IGEV	0.28 79	0.11 74	1.31 46	0.64 380	0.60 371	0.27 42	0.00 1	0.05 12	0.56 126	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 172	0.25 121	0.25 211	0.00 1	0.79 352	0.00 1	0.07 326	0.06 197	0.62 327

SFCPSM	0.24 60	0.11 74	1.53 101	0.00 1	0.05 264	0.35 60	0.01 178	1.54 262	0.77 204	0.01 87	0.00 1	0.12 152	0.02 129	0.06 71	0.05 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 301	0.03 122	0.06 109

MDST_ROB	1.73 365	0.11 74	3.61 328	0.13 304	0.15 297	5.47 400	0.31 348	4.97 393	0.87 310	6.33 399	1.52 366	1.03 328	1.19 353	6.22 373	2.13 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.60 323

IGEV_Zeroshot_test	0.56 243	0.12 78	3.25 299	0.16 314	0.47 350	0.55 102	0.46 364	0.53 144	0.38 94	0.70 353	0.49 338	1.08 332	0.49 318	0.36 145	0.31 225	0.00 1	0.37 323	0.00 1	0.13 349	0.03 122	1.33 363

MSKI-zero shot	0.34 108	0.12 78	1.70 147	0.55 370	0.44 346	1.10 306	0.03 256	0.91 189	0.22 65	0.22 299	0.05 260	0.06 115	0.00 1	0.16 103	0.04 91	0.00 1	0.87 369	0.00 1	0.18 374	0.02 77	0.22 228

MC-Stereo	0.38 139	0.12 78	1.30 45	0.65 382	0.70 376	1.06 248	0.00 1	0.03 3	0.14 20	0.23 302	0.00 1	0.04 81	0.02 129	0.38 152	0.12 145	0.00 1	1.08 387	0.00 1	0.02 301	0.08 233	1.72 385

GANet-ADL	0.20 40	0.12 78	1.43 82	0.00 1	0.01 186	0.84 181	0.00 1	0.40 131	0.17 41	0.00 1	0.36 328	0.35 235	0.00 1	0.09 87	0.14 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 156	0.12 177

ASMatch	0.60 258	0.12 78	1.85 182	0.14 307	0.04 255	1.08 277	0.00 1	0.12 54	0.87 310	0.06 233	0.43 332	0.06 115	0.85 340	6.18 372	0.26 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 290	0.00 1	0.00 1

PCWNet_CMD	0.20 40	0.13 83	1.38 60	0.00 1	0.01 186	0.73 159	0.00 1	0.39 128	0.19 60	0.00 1	0.01 164	0.47 260	0.50 319	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.17 206

Selective-RAFT	0.21 45	0.13 83	0.82 6	0.00 1	0.00 1	1.08 277	0.00 1	0.06 22	0.77 204	0.00 1	0.00 1	0.08 131	0.00 1	0.01 2	0.03 65	0.00 1	0.90 371	0.00 1	0.18 374	0.04 156	0.16 202

iRaft-Stereo_20w	0.77 301	0.13 83	2.90 279	0.63 378	0.50 355	1.18 342	0.58 375	2.56 346	0.71 155	0.85 359	0.05 260	0.78 310	1.02 345	0.82 185	0.76 290	0.00 1	0.52 336	0.00 1	0.14 356	0.02 77	1.25 362

DRaft	0.58 250	0.13 83	1.34 48	0.00 1	0.00 1	0.94 209	0.18 321	0.08 35	0.16 33	0.03 187	0.25 298	0.06 115	2.49 375	4.51 313	1.32 320	0.00 1	0.03 262	0.00 1	0.02 301	0.03 122	0.08 128

CFNet_pseudo	0.24 60	0.13 83	1.40 66	0.00 1	0.01 186	0.96 213	0.00 1	1.08 215	0.16 33	0.00 1	0.01 164	0.48 264	0.35 306	0.03 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 166

Anonymous	0.10 3	0.13 83	1.60 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 3	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.02 32	0.01 82	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 156	0.17 206

MSMDNet	0.20 40	0.13 83	1.39 64	0.00 1	0.01 186	0.73 159	0.00 1	0.39 128	0.18 51	0.00 1	0.01 164	0.48 264	0.48 317	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.17 206

ccs_rob	0.24 60	0.13 83	1.40 66	0.00 1	0.01 186	0.97 215	0.00 1	1.08 215	0.16 33	0.00 1	0.01 164	0.48 264	0.35 306	0.03 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 166

RCA-Stereo	0.28 79	0.14 91	1.00 17	0.00 1	0.13 292	1.06 248	0.00 1	1.76 293	0.16 33	0.07 241	0.00 1	0.02 32	0.06 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.83 363	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.23 236

NINENet	0.52 210	0.14 91	1.48 86	0.06 272	0.00 1	1.88 374	0.00 1	3.28 381	0.76 187	0.00 1	0.00 1	0.64 289	0.00 1	2.11 215	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

hknet	0.45 181	0.14 91	1.89 188	0.00 1	0.00 1	1.09 293	0.00 1	2.67 351	0.82 253	0.30 316	0.09 277	0.63 286	0.00 1	1.06 193	0.38 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCNet	0.26 73	0.14 91	1.38 60	0.10 287	0.00 1	0.97 215	0.00 1	0.12 54	0.78 217	0.01 87	0.00 1	0.02 32	1.07 349	0.43 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 306	0.03 66

Anonymous3	0.24 60	0.14 91	1.98 205	0.00 1	0.00 1	1.12 317	0.00 1	0.61 152	0.77 204	0.01 87	0.00 1	0.06 115	0.00 1	0.02 9	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.02 58

pcwnet_v2	0.49 198	0.14 91	4.76 359	0.00 1	0.00 1	0.68 148	0.00 1	2.39 340	0.81 247	0.01 87	0.00 1	0.35 235	0.32 304	0.19 113	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.22 228

EKT-Stereo	0.55 236	0.15 97	1.80 173	0.73 390	4.21 415	1.08 277	0.00 1	1.17 225	0.32 88	0.02 148	0.00 1	0.08 131	0.00 1	1.01 192	0.13 155	0.00 1	0.03 262	0.00 1	0.05 321	0.03 122	0.29 263

CRFU-Net	0.43 171	0.15 97	1.89 188	0.26 345	0.01 186	0.91 199	0.00 1	0.47 136	0.27 80	0.00 1	0.00 1	0.41 254	1.89 367	2.11 215	0.14 162	0.00 1	0.00 1	0.03 376	0.00 1	0.03 122	0.03 66

PFNet	0.63 269	0.15 97	2.41 247	0.00 1	0.30 334	1.17 340	0.00 1	0.35 122	0.92 320	0.01 87	0.24 297	0.03 61	0.00 1	6.43 381	0.23 204	0.09 375	0.00 1	0.00 1	0.04 317	0.13 286	0.10 155

SMFormer	0.52 210	0.16 100	1.37 54	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 298	1.11 343	0.00 1	0.27 301	0.15 166	0.00 1	3.31 266	0.65 275	0.00 1	0.82 358	0.00 1	0.10 337	0.02 77	0.66 332

tta	0.52 210	0.16 100	1.37 54	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 298	1.11 343	0.00 1	0.27 301	0.15 166	0.00 1	3.31 266	0.65 275	0.00 1	0.82 358	0.00 1	0.10 337	0.05 171	0.51 313

qqq1	0.52 210	0.16 100	1.37 54	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 298	1.11 343	0.00 1	0.27 301	0.15 166	0.00 1	3.31 266	0.66 278	0.00 1	0.82 358	0.00 1	0.09 334	0.05 171	0.51 313

fff1	0.52 210	0.16 100	1.37 54	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 298	1.11 343	0.00 1	0.27 301	0.15 166	0.00 1	3.31 266	0.66 278	0.00 1	0.82 358	0.00 1	0.09 334	0.05 171	0.51 313

CrosDoStereo	1.11 336	0.16 100	1.64 131	0.00 1	0.05 264	0.66 140	5.65 410	0.70 162	0.54 120	0.25 309	1.18 360	0.19 191	2.94 380	6.48 382	1.58 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.08 128

DeepStereo_LL	1.11 336	0.16 100	1.64 131	0.00 1	0.05 264	0.66 140	5.65 410	0.70 162	0.54 120	0.25 309	1.18 360	0.19 191	2.94 380	6.48 382	1.58 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.08 128

MGS-Stereo	0.13 13	0.17 106	1.07 20	0.00 1	0.00 1	0.43 75	0.00 1	0.28 109	0.15 26	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 82	0.06 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 376	0.00 1

11t1	0.39 146	0.17 106	1.36 50	0.00 1	0.47 350	0.11 25	0.00 1	0.59 149	1.12 348	0.05 220	0.29 310	0.03 61	0.00 1	0.26 128	0.66 278	0.00 1	1.05 381	0.00 1	0.14 356	0.03 122	1.45 375

CFNet_ucs	0.29 84	0.17 106	1.53 101	0.00 1	0.01 186	0.83 177	0.00 1	2.07 327	0.24 74	0.00 1	0.00 1	0.48 264	0.29 300	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 192

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 9	0.18 109	0.67 1	0.00 1	0.00 1	0.06 16	0.00 1	0.11 47	0.26 76	0.74 355	0.00 1	0.03 61	0.01 82	0.03 29	0.02 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.03 66

test-1	0.36 124	0.18 109	1.36 50	0.00 1	0.83 384	0.60 116	0.00 1	1.07 214	0.18 51	0.07 241	0.49 338	0.34 229	0.00 1	0.10 90	0.51 264	0.00 1	0.64 344	0.00 1	0.06 324	0.01 25	0.84 342

XX-Stereo	0.73 293	0.18 109	5.35 370	0.38 362	0.26 329	1.13 326	0.00 1	3.03 368	0.18 51	0.14 278	0.01 164	1.40 355	0.01 82	1.36 206	0.04 91	0.00 1	0.50 333	0.00 1	0.16 370	0.03 122	0.43 295

FAT-Stereo	0.55 236	0.18 109	2.58 265	0.00 1	0.00 1	0.33 57	0.08 296	2.26 335	0.84 272	0.06 233	0.88 354	0.60 284	0.51 320	2.43 227	0.08 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.16 202

Anonymous_2	1.27 342	0.19 113	1.80 173	0.70 388	0.78 379	0.61 122	0.20 324	0.92 191	0.48 112	0.22 299	0.30 312	1.44 358	0.00 1	0.43 157	0.40 252	0.01 342	0.84 366	2.29 415	11.27 419	1.29 399	1.20 358

GES	0.23 57	0.19 113	1.56 109	0.00 1	0.00 1	1.07 266	0.02 238	0.73 172	0.15 26	0.00 1	0.02 245	0.11 148	0.08 250	0.44 160	0.16 174	0.01 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.09 141

FENet	0.27 76	0.19 113	1.51 96	0.00 1	0.00 1	1.01 225	0.00 1	1.02 201	0.77 204	0.00 1	0.00 1	0.24 204	0.04 198	0.27 132	0.22 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.07 113

DIP-Stereo	0.28 79	0.19 113	1.62 129	0.00 1	0.00 1	1.11 312	0.00 1	1.67 277	0.74 159	0.01 87	0.00 1	0.01 7	0.07 246	0.01 2	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.13 184
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
StereoDRNet-Refined	0.30 93	0.19 113	1.19 32	0.00 1	0.00 1	0.81 173	0.00 1	0.92 191	0.84 272	0.00 1	0.00 1	0.50 275	0.02 129	1.27 203	0.10 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 274	0.05 99
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
mmm	0.47 191	0.20 118	1.18 31	0.02 226	0.79 381	0.06 16	0.00 1	1.11 219	1.16 364	0.06 233	0.30 312	0.14 160	0.03 172	0.68 181	0.67 282	0.00 1	1.12 390	0.00 1	0.22 388	0.03 122	1.63 382

ttt	1.05 330	0.20 118	1.91 193	0.00 1	0.09 280	0.65 137	0.00 1	3.05 369	1.11 343	0.00 1	0.30 312	0.29 219	0.01 82	4.65 316	6.53 380	0.00 1	1.01 379	0.00 1	0.13 349	0.02 77	1.00 350

MIF-Stereo	0.11 9	0.20 118	1.58 116	0.00 1	0.00 1	0.10 24	0.02 238	0.07 30	0.05 5	0.00 1	0.08 275	0.02 32	0.01 82	0.03 29	0.02 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.00 1

GwcNet-ADL	0.33 106	0.20 118	1.73 154	0.00 1	0.00 1	1.02 231	0.00 1	2.51 343	0.40 103	0.00 1	0.00 1	0.37 243	0.04 198	0.03 29	0.24 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.13 184

ff7	0.36 124	0.21 122	1.28 40	0.16 314	0.22 316	1.07 266	0.00 1	0.12 54	0.56 126	0.32 322	0.00 1	0.01 7	0.04 198	0.25 121	0.03 65	0.00 1	0.92 374	0.00 1	0.10 337	0.08 233	1.75 389

ffff	0.36 124	0.21 122	1.28 40	0.16 314	0.22 316	1.07 266	0.00 1	0.12 54	0.56 126	0.32 322	0.00 1	0.01 7	0.04 198	0.25 121	0.03 65	0.00 1	0.92 374	0.00 1	0.10 337	0.08 233	1.75 389

11t	0.36 124	0.21 122	1.28 40	0.16 314	0.22 316	1.07 266	0.00 1	0.12 54	0.56 126	0.32 322	0.00 1	0.01 7	0.04 198	0.25 121	0.03 65	0.00 1	0.92 374	0.00 1	0.10 337	0.08 233	1.75 389

anonymousdsp	0.41 159	0.21 122	1.52 98	0.43 365	0.54 359	1.07 266	0.00 1	0.11 47	0.56 126	0.34 326	0.00 1	0.01 7	0.05 224	0.47 163	0.03 65	0.00 1	0.81 356	0.00 1	0.11 344	0.08 233	1.81 397

ccc-4	0.36 124	0.21 122	1.28 40	0.16 314	0.22 316	1.07 266	0.00 1	0.12 54	0.56 126	0.32 322	0.00 1	0.01 7	0.04 198	0.25 121	0.03 65	0.00 1	0.92 374	0.00 1	0.10 337	0.08 233	1.75 389

IGEV-Stereo	0.41 159	0.21 122	1.53 101	0.43 365	0.55 360	1.07 266	0.00 1	0.11 47	0.56 126	0.34 326	0.00 1	0.01 7	0.05 224	0.47 163	0.03 65	0.00 1	0.81 356	0.00 1	0.11 344	0.08 233	1.81 397
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DANet	0.67 281	0.21 122	2.33 242	0.25 343	0.06 269	0.50 88	0.11 312	1.62 274	0.74 159	0.22 299	0.06 270	1.07 331	0.02 129	4.45 308	1.22 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.53 317
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
IPLGR	0.50 203	0.22 129	2.74 269	0.03 241	0.02 226	1.08 277	0.03 256	1.95 319	0.75 166	0.09 257	0.00 1	0.18 183	0.22 292	2.57 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.05 99

NVstereo2D	0.53 223	0.22 129	2.52 260	0.00 1	0.00 1	0.58 115	0.03 256	1.62 274	0.99 329	0.05 220	0.00 1	0.48 264	0.00 1	3.88 288	0.08 124	0.00 1	0.05 282	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.06 109

HH	0.52 210	0.23 131	1.71 149	0.77 391	0.35 336	1.07 266	0.00 1	0.30 112	0.68 147	0.29 314	0.45 334	1.45 359	0.04 198	0.37 148	0.37 240	0.00 1	0.84 366	0.00 1	0.00 1	0.02 77	1.39 366

HanStereo	0.52 210	0.23 131	1.71 149	0.77 391	0.35 336	1.07 266	0.00 1	0.30 112	0.68 147	0.29 314	0.45 334	1.45 359	0.04 198	0.37 148	0.37 240	0.00 1	0.84 366	0.00 1	0.00 1	0.02 77	1.39 366

anonymousa	0.44 176	0.23 131	2.16 224	0.67 386	1.21 400	0.28 44	0.00 1	0.02 2	0.18 51	0.01 87	0.30 312	0.58 282	0.02 129	0.26 128	0.38 248	0.00 1	1.12 390	0.00 1	0.54 409	0.03 122	0.78 337

HHNet	0.53 223	0.23 131	2.29 239	0.11 295	0.00 1	1.15 332	0.25 334	0.70 162	0.78 217	0.01 87	3.49 376	0.04 81	0.69 329	0.02 9	0.70 287	0.03 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.03 66

CBMV_ROB	1.08 331	0.23 131	2.20 227	0.01 204	0.00 1	1.37 361	0.46 364	3.27 380	0.78 217	2.21 382	1.13 359	1.06 330	2.45 374	4.29 304	1.64 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.48 308

UPFNet	0.23 57	0.24 136	1.56 109	0.00 1	0.00 1	0.50 88	0.00 1	1.28 236	0.68 147	0.00 1	0.00 1	0.10 145	0.01 82	0.13 96	0.11 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.03 66

ProNet	0.25 69	0.25 137	1.15 24	0.08 280	0.41 344	0.84 181	0.00 1	0.06 22	0.39 98	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.13 96	0.01 32	0.00 1	0.23 305	0.00 1	0.00 1	0.09 257	1.34 365

CSP-Net	0.42 162	0.25 137	1.07 20	0.00 1	0.00 1	0.53 96	0.00 1	0.78 179	0.27 80	0.01 87	0.00 1	0.16 174	0.02 129	5.19 327	0.08 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.02 58

IRAFT_RVC	0.56 243	0.25 137	1.93 198	0.10 287	0.00 1	1.18 342	0.10 305	0.32 117	0.79 231	0.02 148	0.00 1	0.02 32	0.12 266	6.07 366	0.23 204	0.00 1	0.09 292	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.02 58

222	2.28 374	0.25 137	1.15 24	0.00 1	0.37 338	0.60 116	0.00 1	3.25 379	1.13 350	0.09 257	0.00 1	0.05 99	0.02 129	3.52 274	32.29 418	0.00 1	1.03 380	0.00 1	0.15 361	0.03 122	1.59 380

x	0.42 162	0.26 141	1.38 60	0.00 1	0.44 346	0.12 27	0.00 1	0.90 188	1.14 356	0.07 241	0.30 312	0.03 61	0.00 1	0.26 128	0.72 288	0.00 1	1.06 384	0.00 1	0.17 372	0.03 122	1.49 377

RAFT-RH_RVC	0.99 324	0.26 141	1.93 198	0.04 249	0.04 255	1.07 266	0.00 1	0.07 30	0.69 152	0.01 87	9.36 401	0.10 145	0.00 1	5.86 348	0.29 219	0.01 342	0.00 1	0.00 1	0.02 301	0.01 25	0.00 1

ccnet	0.59 254	0.26 141	2.24 234	0.01 204	0.08 278	0.70 153	0.18 321	1.35 247	0.43 105	0.45 342	0.66 347	0.13 158	0.38 310	3.57 276	1.09 307	0.01 342	0.00 1	0.02 368	0.00 1	0.03 122	0.16 202

UNet	0.29 84	0.26 141	2.47 253	0.00 1	0.00 1	0.71 155	0.01 178	0.52 141	0.81 247	0.00 1	0.00 1	0.37 243	0.02 129	0.46 162	0.10 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.04 84

HCRNet	0.37 131	0.27 145	1.27 38	0.00 1	0.00 1	1.09 293	0.00 1	0.56 146	0.80 239	0.01 87	0.01 164	0.06 115	0.03 172	3.22 261	0.07 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.03 66

S-Stereo	0.70 286	0.27 145	3.29 301	0.00 1	0.00 1	0.57 111	0.06 284	2.35 338	0.84 272	0.00 1	0.90 355	0.83 314	0.11 263	4.19 297	0.14 162	0.00 1	0.01 248	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.34 277

MIF-Stereo (partial)	0.14 17	0.28 147	1.74 156	0.00 1	0.00 1	0.08 20	0.00 1	0.23 98	0.17 41	0.00 1	0.01 164	0.02 32	0.02 129	0.04 43	0.04 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.01 43

qqq	0.49 198	0.28 147	1.37 54	0.00 1	0.49 354	0.14 31	0.00 1	1.23 230	1.14 356	0.07 241	0.31 318	0.01 7	0.00 1	1.38 207	0.69 284	0.00 1	1.06 384	0.00 1	0.19 379	0.03 122	1.44 371

xxxx	1.42 353	0.28 147	1.49 88	0.00 1	0.59 367	0.56 108	0.00 1	3.13 373	1.14 356	0.06 233	0.01 164	0.02 32	0.02 129	2.26 219	16.08 411	0.00 1	1.09 389	0.00 1	0.15 361	0.03 122	1.42 370

ACVNet-DCA	0.52 210	0.29 150	2.22 229	0.31 354	0.20 309	1.33 356	0.00 1	1.23 230	1.14 356	0.38 332	0.00 1	0.03 61	0.02 129	0.59 175	0.02 52	0.00 1	1.12 390	0.00 1	0.00 1	0.03 122	1.44 371

xx1	0.55 236	0.29 150	2.22 229	0.31 354	0.20 309	1.33 356	0.00 1	1.78 298	1.03 331	0.38 332	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.59 175	0.02 52	0.00 1	1.12 390	0.00 1	0.19 379	0.03 122	1.44 371

1test111	0.59 254	0.29 150	2.22 229	0.31 354	0.20 309	1.33 356	0.00 1	1.23 230	1.14 356	0.38 332	0.00 1	0.03 61	0.02 129	1.38 207	0.69 284	0.00 1	1.12 390	0.00 1	0.00 1	0.03 122	1.44 371

cc1	0.56 243	0.29 150	2.22 229	0.31 354	0.20 309	1.33 356	0.00 1	1.78 298	1.03 331	0.38 332	0.00 1	0.03 61	0.02 129	0.59 175	0.02 52	0.00 1	1.12 390	0.00 1	0.00 1	0.09 257	1.86 400

IER	0.20 40	0.30 154	1.87 185	0.00 1	0.00 1	0.61 122	0.00 1	0.25 103	0.23 69	0.00 1	0.00 1	0.40 252	0.02 129	0.22 118	0.07 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 156	0.01 43

TransformOpticalFlow	0.88 314	0.30 154	2.86 275	0.30 351	0.03 243	1.25 351	0.05 281	1.87 311	0.80 239	0.28 312	0.37 330	1.25 346	1.50 357	6.38 379	0.22 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.07 113

test_xeample	1.52 355	0.30 154	1.50 91	0.00 1	0.58 366	0.60 116	0.00 1	3.16 374	1.14 356	0.07 241	0.08 275	0.03 61	0.02 129	3.67 283	16.54 413	0.00 1	1.08 387	0.00 1	0.15 361	0.04 156	1.50 378

edge stereo	0.62 266	0.30 154	3.04 285	0.01 204	0.03 243	0.32 52	0.03 256	1.28 236	0.69 152	0.21 295	0.32 325	1.29 348	0.19 284	4.12 294	0.40 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 274	0.14 192

CoDeX	0.39 146	0.31 158	1.50 91	0.00 1	0.01 186	0.31 49	0.00 1	1.81 305	0.76 187	0.00 1	0.00 1	0.25 207	0.06 235	2.77 244	0.02 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.04 84

tt1	0.58 250	0.31 158	2.24 234	0.30 351	0.38 340	1.32 355	0.00 1	1.74 286	1.17 367	0.38 332	0.00 1	0.03 61	0.02 129	0.57 170	0.01 32	0.00 1	1.12 390	0.00 1	0.00 1	0.08 233	1.86 400

DISCO	0.35 114	0.31 158	1.99 207	0.16 314	0.16 301	0.33 57	0.00 1	0.15 69	0.30 85	0.00 1	0.01 164	1.49 362	0.00 1	1.21 201	0.63 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.12 177

STrans-v2	0.88 314	0.32 161	1.71 149	0.00 1	0.01 186	0.85 185	0.04 271	2.45 341	0.89 316	0.48 344	0.85 353	1.10 336	2.06 369	6.49 384	0.25 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.09 141

CroCo-Stereo	0.18 28	0.32 161	0.94 9	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.17 225	0.76 187	0.00 1	0.01 164	0.31 225	0.03 172	0.03 29	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TANstereo	0.17 24	0.32 161	1.51 96	0.00 1	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.07 30	0.14 20	0.01 87	0.15 288	0.04 81	0.00 1	0.05 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58

ac_64	0.48 194	0.32 161	2.27 237	0.04 249	0.01 186	0.44 79	0.02 238	0.36 124	0.83 262	0.15 282	0.01 164	0.88 319	0.04 198	3.90 289	0.21 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.06 109

FC-DCNN	3.67 392	0.32 161	2.78 272	0.00 1	0.01 186	3.09 385	0.58 375	3.68 385	3.04 389	11.64 411	12.38 410	13.84 407	9.79 407	6.23 374	5.39 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.60 323

DualNet	0.98 322	0.33 166	3.52 320	0.00 1	0.00 1	0.64 129	0.00 1	1.74 286	1.17 367	0.00 1	0.31 318	0.68 297	0.02 129	0.57 170	7.45 385	0.00 1	1.12 390	0.00 1	0.15 361	0.08 233	1.86 400

ffm	0.61 263	0.33 166	3.52 320	0.00 1	0.00 1	0.64 129	0.00 1	1.74 286	1.17 367	0.00 1	0.31 318	0.68 297	0.02 129	0.57 170	0.01 32	0.00 1	1.12 390	0.00 1	0.15 361	0.08 233	1.86 400

ff1	1.27 342	0.33 166	3.52 320	0.00 1	0.00 1	0.64 129	0.00 1	1.74 286	1.17 367	0.00 1	0.31 318	0.68 297	0.02 129	6.27 376	7.45 385	0.00 1	1.12 390	0.00 1	0.15 361	0.08 233	1.86 400

mmx	1.28 344	0.33 166	3.52 320	0.00 1	0.00 1	0.64 129	0.00 1	3.05 369	1.07 337	0.00 1	0.31 318	0.68 297	0.02 129	6.27 376	7.45 385	0.00 1	1.05 381	0.00 1	0.15 361	0.03 122	1.08 352

xxx	1.28 344	0.33 166	3.52 320	0.00 1	0.00 1	0.64 129	0.00 1	3.05 369	1.07 337	0.00 1	0.31 318	0.68 297	0.02 129	6.27 376	7.45 385	0.00 1	1.05 381	0.00 1	0.15 361	0.03 122	1.08 352

ToySt	0.42 162	0.33 166	2.09 217	0.08 280	0.55 360	0.55 102	0.00 1	0.72 169	0.55 124	0.05 220	0.26 299	0.37 243	0.00 1	0.30 141	0.54 269	0.01 342	0.58 338	0.00 1	0.14 356	0.04 156	1.33 363

test_4	0.20 40	0.33 166	1.50 91	0.08 280	0.13 292	1.04 240	0.00 1	0.05 12	0.09 14	0.10 262	0.00 1	0.02 32	0.01 82	0.27 132	0.14 162	0.00 1	0.08 289	0.00 1	0.02 301	0.13 286	0.07 113

THIR-Stereo	0.94 318	0.33 166	1.66 138	0.00 1	0.01 186	0.55 102	3.72 405	0.13 66	0.18 51	0.10 262	1.46 365	0.74 306	2.82 378	5.60 338	1.39 324	0.00 1	0.00 1	0.02 368	0.00 1	0.02 77	0.03 66

EDNetEfficient	2.95 387	0.33 166	20.38 410	0.19 327	0.83 384	1.00 223	1.95 394	0.58 148	5.15 396	8.01 405	1.79 369	0.93 322	4.16 393	3.66 282	9.80 397	0.00 1	0.03 262	0.00 1	0.06 324	0.05 171	0.13 184

MyStereo07	0.30 93	0.34 175	1.49 88	0.00 1	0.25 327	0.98 217	0.01 178	0.06 22	0.57 134	0.35 329	0.00 1	0.01 7	0.06 235	0.49 167	0.09 132	0.00 1	0.79 352	0.00 1	0.08 329	0.02 77	0.32 270

MyStereo04	0.37 131	0.34 175	2.41 247	0.00 1	0.25 327	0.98 217	0.01 178	1.05 210	0.28 83	0.09 257	0.01 164	0.36 240	0.12 266	0.05 65	0.35 235	0.00 1	0.79 352	0.00 1	0.08 329	0.02 77	0.32 270

G-Net	1.24 340	0.34 175	3.85 337	0.05 255	0.48 352	1.68 371	0.46 364	0.23 98	0.44 107	1.33 371	8.94 399	2.28 377	0.79 338	2.37 222	1.18 309	0.01 342	0.03 262	0.02 368	0.09 334	0.07 215	0.11 166

test croco	0.17 24	0.35 178	1.92 195	0.00 1	0.00 1	0.06 16	0.01 178	0.18 83	0.43 105	0.01 87	0.01 164	0.02 32	0.01 82	0.05 65	0.05 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 361	0.01 43

DRN-Test	0.52 210	0.35 178	2.75 270	0.03 241	0.09 280	0.60 116	0.00 1	1.72 282	0.84 272	0.01 87	0.00 1	0.18 183	0.04 198	3.27 264	0.23 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.25 250

MyStereo06	0.53 223	0.36 180	2.90 279	0.01 204	0.00 1	1.11 312	0.01 178	0.56 146	0.49 114	0.74 355	0.45 334	1.24 345	1.02 345	0.39 154	0.34 231	0.00 1	0.60 340	0.00 1	0.08 329	0.01 25	0.33 275

MyStereo05	0.39 146	0.36 180	2.43 250	0.01 204	0.00 1	1.11 312	0.01 178	1.25 233	0.57 134	0.06 233	0.01 164	0.29 219	0.15 275	0.07 77	0.37 240	0.00 1	0.60 340	0.00 1	0.08 329	0.01 25	0.33 275

gwcnet-sp	0.35 114	0.37 182	3.29 301	0.00 1	0.00 1	0.51 90	0.03 256	0.74 173	0.76 187	0.01 87	0.01 164	0.09 139	0.04 198	0.88 189	0.13 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.04 84

scenet	0.35 114	0.37 182	3.29 301	0.00 1	0.00 1	0.51 90	0.03 256	0.74 173	0.76 187	0.01 87	0.01 164	0.09 139	0.04 198	0.88 189	0.13 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.04 84

ssnet	0.35 114	0.37 182	3.29 301	0.00 1	0.00 1	0.51 90	0.03 256	0.74 173	0.76 187	0.01 87	0.01 164	0.09 139	0.04 198	0.88 189	0.13 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.04 84

DMCA	0.30 93	0.38 185	2.48 255	0.00 1	0.01 186	0.98 217	0.01 178	0.47 136	0.80 239	0.02 148	0.01 164	0.05 99	0.00 1	0.25 121	0.29 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.10 155

stereogan	0.57 248	0.38 185	3.12 293	0.01 204	0.01 186	0.64 129	0.02 238	1.11 219	0.96 325	0.08 250	0.01 164	1.66 367	0.45 314	2.60 236	0.05 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 314	0.07 113

DSFCA	0.49 198	0.39 187	1.59 118	0.00 1	0.01 186	0.96 213	0.36 357	0.40 131	0.80 239	0.03 187	0.31 318	0.04 81	0.23 294	3.83 286	0.81 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.09 141

DCRE	0.76 298	0.40 188	1.17 30	0.21 337	0.90 388	0.66 140	0.00 1	0.79 182	0.39 98	0.36 331	7.60 390	0.03 61	0.00 1	0.09 87	0.32 228	0.00 1	0.58 338	0.00 1	0.17 372	0.02 77	1.53 379

HGLStereo	0.35 114	0.40 188	1.83 177	0.00 1	0.00 1	0.65 137	0.01 178	0.68 159	0.39 98	0.03 187	0.01 164	0.47 260	0.03 172	2.14 217	0.17 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.04 84

StereoIM	0.11 9	0.41 190	1.31 46	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.01 178	0.08 35	0.23 69	0.01 87	0.01 164	0.04 81	0.02 129	0.03 29	0.04 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 43

sAnonymous2	0.17 24	0.42 191	2.46 251	0.00 1	0.00 1	0.04 8	0.00 1	0.04 6	0.10 17	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.32 270

CroCo_RVC	0.17 24	0.42 191	2.46 251	0.00 1	0.00 1	0.04 8	0.00 1	0.04 6	0.10 17	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.32 270

IGEV+	0.40 153	0.43 193	1.69 144	0.63 378	0.78 379	0.08 20	0.00 1	0.10 44	0.39 98	0.01 87	0.00 1	0.02 32	0.02 129	0.47 163	0.20 194	0.00 1	1.17 401	0.00 1	0.11 344	0.12 280	1.78 394

1111x	1.36 350	0.43 193	3.64 329	0.00 1	0.51 358	0.72 157	0.00 1	3.21 377	1.10 342	0.05 220	0.26 299	0.07 125	0.01 82	6.09 368	8.46 390	0.00 1	1.15 400	0.00 1	0.26 399	0.04 156	1.10 356

ADLNet	0.48 194	0.43 193	1.71 149	0.00 1	0.00 1	0.66 140	0.01 178	1.16 223	0.84 272	0.21 295	0.01 164	1.00 327	0.02 129	2.88 250	0.34 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 286	0.24 246

CroCo-Stereo Lap2	0.14 17	0.44 196	1.26 36	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.08 35	0.75 166	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 172	0.03 29	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.01 43

TRStereo	0.60 258	0.44 196	2.21 228	0.19 327	0.03 243	1.38 362	0.02 238	3.93 388	0.92 320	0.01 87	0.28 308	0.12 152	0.39 311	0.36 145	0.04 91	0.00 1	0.30 316	0.00 1	0.23 389	0.01 25	1.08 352

XX-TBD	0.18 28	0.44 196	1.52 98	0.00 1	0.00 1	0.92 204	0.00 1	0.17 79	0.14 20	0.00 1	0.21 295	0.03 61	0.00 1	0.02 9	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 58

ACVNet	0.30 93	0.44 196	1.74 156	0.01 204	0.00 1	1.06 248	0.10 305	0.23 98	0.83 262	0.02 148	0.01 164	0.70 303	0.00 1	0.08 83	0.41 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.17 206

acv_ft	0.30 93	0.44 196	1.83 177	0.00 1	0.00 1	0.42 72	0.01 178	0.69 161	0.83 262	0.23 302	0.01 164	0.70 303	0.12 266	0.08 83	0.18 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 355	0.17 206

NOSS_ROB	0.73 293	0.44 196	1.26 36	0.55 370	0.00 1	0.68 148	0.00 1	2.93 365	0.77 204	0.13 276	0.00 1	0.92 321	0.00 1	6.16 370	0.11 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.66 332

iRaftStereo_RVC	0.24 60	0.45 202	0.99 15	0.00 1	0.00 1	0.52 95	0.00 1	0.08 35	0.15 26	0.01 87	0.01 164	0.16 174	0.03 172	0.04 43	0.02 52	0.00 1	1.06 384	0.00 1	0.00 1	0.29 367	1.01 351

ELAS_RVC	3.35 391	0.45 202	4.75 358	0.25 343	0.07 273	1.56 366	7.12 413	2.23 334	5.68 397	7.77 404	7.71 394	6.55 391	10.27 408	5.63 342	6.24 379	0.00 1	0.04 272	0.03 376	0.01 290	0.11 274	0.48 308
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM-Forest	1.08 331	0.45 202	1.80 173	0.02 226	0.07 273	1.09 293	0.65 378	2.57 348	0.85 295	1.33 371	0.92 356	1.36 353	1.62 359	5.94 356	2.34 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.52 316
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DPSNet	1.65 361	0.46 205	7.31 386	0.30 351	0.11 288	1.54 364	0.01 178	4.48 391	1.14 356	0.11 269	0.01 164	0.82 313	3.51 385	5.89 350	5.84 376	0.02 358	0.29 315	0.03 376	0.23 389	0.23 347	0.59 322

DLCB_ROB	0.36 124	0.46 205	1.27 38	0.00 1	0.00 1	0.45 82	0.00 1	0.66 158	0.81 247	0.03 187	0.04 259	0.66 295	0.04 198	2.35 221	0.37 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.10 155

CBMV	0.80 309	0.46 205	2.11 219	0.00 1	0.00 1	0.84 181	0.76 383	3.17 375	0.84 272	0.61 350	0.00 1	1.23 342	1.88 366	2.46 229	0.97 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.56 321
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SDNR	1.35 349	0.47 208	4.08 346	0.09 285	0.21 313	3.25 386	0.01 178	3.18 376	1.52 380	1.87 380	1.66 368	1.52 365	0.36 308	7.18 394	1.05 303	0.03 366	0.08 289	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.49 312

ssnet_v2	0.39 146	0.47 208	2.11 219	0.00 1	0.00 1	0.81 173	0.00 1	1.33 244	0.86 306	0.12 273	0.01 164	0.87 317	0.10 258	0.60 178	0.35 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 314	0.09 141

OMP-Stereo	0.71 287	0.47 208	1.36 50	0.18 324	0.06 269	1.18 342	0.00 1	1.76 293	0.78 217	0.11 269	0.59 344	0.49 271	0.00 1	6.94 392	0.25 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.07 113

delet	0.42 162	0.47 208	1.99 207	0.00 1	0.00 1	0.61 122	0.00 1	0.68 159	0.83 262	0.06 233	0.01 164	0.51 279	0.19 284	2.68 241	0.21 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.07 113

MSMD_ROB	2.26 373	0.47 208	2.67 268	0.01 204	0.00 1	5.00 397	0.21 330	1.35 247	1.87 386	6.37 400	8.46 396	7.34 395	4.30 395	4.84 318	1.91 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.30 267

IIG-Stereo	0.71 287	0.48 213	1.42 78	0.05 255	0.03 243	1.18 342	0.00 1	1.75 290	0.79 231	0.01 87	0.56 342	0.53 280	0.01 82	6.87 389	0.37 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.07 113

ELAS	3.20 390	0.48 213	3.06 288	0.19 327	0.06 269	7.89 403	2.23 397	3.33 382	4.19 393	8.91 409	9.70 402	4.40 384	7.69 403	4.25 300	6.87 382	0.00 1	0.04 272	0.03 376	0.04 317	0.12 280	0.48 308
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GMOStereo	0.29 84	0.49 215	1.56 109	0.00 1	0.56 362	0.87 187	0.02 238	0.18 83	0.17 41	0.01 87	0.01 164	0.25 207	0.01 82	0.04 43	0.01 32	0.00 1	1.23 403	0.00 1	0.00 1	0.18 326	0.18 213

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test-2	0.29 84	0.49 215	1.56 109	0.00 1	0.56 362	0.87 187	0.02 238	0.18 83	0.17 41	0.01 87	0.01 164	0.25 207	0.01 82	0.04 43	0.01 32	0.00 1	1.23 403	0.00 1	0.00 1	0.18 326	0.18 213

STTStereo	0.33 106	0.49 215	2.91 281	0.00 1	0.00 1	0.83 177	0.03 256	0.28 109	0.16 33	0.02 148	0.00 1	0.20 195	0.03 172	1.52 209	0.08 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 66

SGM_RVC	2.03 371	0.49 215	2.04 215	0.27 346	0.17 302	3.07 384	1.00 389	2.70 355	1.62 382	5.12 392	3.09 374	4.77 386	4.08 391	7.38 397	2.86 351	0.21 383	0.23 305	0.20 402	0.23 389	0.28 361	0.84 342
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
fff	0.37 131	0.50 221	2.02 209	0.00 1	0.02 226	1.06 248	0.00 1	1.90 313	0.84 272	0.16 285	0.00 1	0.04 81	0.59 325	0.04 43	0.08 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 236

DCANet	0.35 114	0.50 221	2.02 209	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.00 1	1.90 313	0.85 295	0.10 262	0.00 1	0.04 81	0.00 1	0.04 43	0.12 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.25 250

csc	0.37 131	0.50 221	2.02 209	0.00 1	0.02 226	1.06 248	0.00 1	1.90 313	0.84 272	0.16 285	0.00 1	0.04 81	0.59 325	0.04 43	0.08 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 236

cscssc	0.37 131	0.50 221	2.02 209	0.00 1	0.02 226	1.06 248	0.00 1	1.90 313	0.84 272	0.16 285	0.00 1	0.04 81	0.59 325	0.04 43	0.08 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 236

iResNet	0.34 108	0.50 221	1.65 135	0.00 1	0.00 1	0.70 153	0.00 1	1.60 272	0.78 217	0.01 87	0.00 1	0.04 81	0.03 172	0.15 102	1.11 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.20 226

H2IRNET	0.21 45	0.51 226	1.84 180	0.00 1	0.00 1	1.08 277	0.01 178	0.15 69	0.25 75	0.00 1	0.00 1	0.06 115	0.01 82	0.03 29	0.05 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 344	0.07 113

ADStereo(finetuned)	0.42 162	0.51 226	2.79 273	0.00 1	0.00 1	1.04 240	0.00 1	1.90 313	0.85 295	0.10 262	0.00 1	0.04 81	0.72 333	0.04 43	0.12 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.25 250

whm_eth	0.25 69	0.52 228	2.41 247	0.00 1	0.00 1	0.55 102	0.00 1	0.31 115	0.84 272	0.00 1	0.00 1	0.03 61	0.01 82	0.02 9	0.02 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.26 256

HSM	0.68 282	0.52 228	1.54 104	0.00 1	0.00 1	0.54 98	0.01 178	1.08 215	0.77 204	0.00 1	0.01 164	2.23 376	0.63 328	6.04 362	0.14 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 156	0.08 128

MMNet	0.29 84	0.53 230	2.13 222	0.00 1	0.00 1	0.69 152	0.00 1	0.74 173	0.80 239	0.01 87	0.01 164	0.18 183	0.09 253	0.28 138	0.14 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.04 84

RYNet	0.63 269	0.53 230	2.18 225	0.00 1	0.00 1	0.57 111	0.00 1	1.34 245	0.85 295	0.04 207	0.00 1	0.85 315	0.04 198	5.13 323	0.77 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.27 261

TestStereo	0.35 114	0.54 232	1.74 156	0.00 1	0.00 1	0.27 42	0.00 1	0.06 22	0.05 5	0.01 87	0.00 1	0.03 61	0.01 82	4.17 296	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FCDSN-DC	2.93 386	0.54 232	2.88 278	0.00 1	0.01 186	1.78 373	0.36 357	2.20 332	1.51 379	8.28 406	10.99 407	11.61 400	8.55 404	5.36 332	4.05 363	0.02 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.48 308
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DGSMNet	1.31 346	0.55 234	3.74 334	0.80 393	1.48 405	1.60 367	3.41 404	1.72 282	0.54 120	0.01 87	0.78 351	0.48 264	0.23 294	3.16 258	0.55 270	0.98 398	1.26 407	1.34 412	1.11 414	1.06 397	1.41 369

hitnet-ft	0.49 198	0.56 235	1.96 203	0.00 1	0.00 1	0.73 159	0.10 305	0.36 124	0.26 76	0.05 220	0.13 285	0.73 305	0.16 278	4.26 301	0.41 256	0.01 342	0.00 1	0.03 376	0.00 1	0.05 171	0.06 109

psm_up	0.48 194	0.57 236	1.86 184	0.00 1	0.00 1	0.83 177	0.00 1	2.33 336	0.79 231	0.00 1	0.00 1	0.27 214	0.01 82	2.73 242	0.12 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.04 84

psmorigin	0.81 311	0.57 236	7.49 387	0.00 1	0.00 1	0.18 34	0.00 1	0.12 54	0.20 62	0.65 351	0.00 1	2.69 379	0.27 298	2.98 252	0.79 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.18 213

Sa-1000	0.44 176	0.58 238	1.85 182	0.00 1	0.22 316	1.09 293	0.01 178	2.98 366	0.75 166	0.00 1	0.09 277	0.04 81	0.00 1	0.21 115	0.00 1	0.00 1	0.50 333	0.00 1	0.13 349	0.12 280	0.12 177

StereoVision	0.24 60	0.59 239	1.92 195	0.00 1	0.00 1	0.47 84	0.01 178	0.22 92	0.84 272	0.00 1	0.30 312	0.15 166	0.02 129	0.09 87	0.04 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.01 43

MIPNet	0.42 162	0.59 239	2.22 229	0.02 226	0.00 1	1.11 312	0.09 301	1.88 312	0.88 313	0.11 269	0.06 270	0.22 199	0.19 284	0.74 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 290	0.08 233	0.12 177

APVNet	0.58 250	0.59 239	3.15 295	0.00 1	0.00 1	0.93 206	0.01 178	0.62 155	0.86 306	0.03 187	0.01 164	0.34 229	0.04 198	4.50 311	0.33 229	0.00 1	0.00 1	0.03 376	0.00 1	0.18 326	0.05 99

aanetorigin	0.91 317	0.59 239	3.76 335	0.11 295	0.12 290	0.40 65	0.90 387	0.15 69	0.23 69	3.44 389	1.19 362	0.35 235	1.96 368	2.81 245	1.30 317	0.02 358	0.00 1	0.02 368	0.05 321	0.28 361	0.47 306

Consistency-Raft	0.45 181	0.60 243	3.05 286	0.13 304	0.03 243	0.91 199	0.04 271	1.55 265	0.78 217	0.00 1	0.02 245	0.03 61	1.12 350	0.35 143	0.42 259	0.02 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 43

SACVNet	0.51 207	0.61 244	1.98 205	0.00 1	0.00 1	1.02 231	0.01 178	1.04 209	0.44 107	0.07 241	0.00 1	0.23 201	0.02 129	4.19 297	0.29 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 344	0.13 184

UCFNet_RVC	0.26 73	0.61 244	1.59 118	0.00 1	0.00 1	1.00 223	0.00 1	0.26 105	0.39 98	0.01 87	0.00 1	0.42 256	0.02 129	0.84 187	0.07 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.04 84

RASNet	0.68 282	0.62 246	2.10 218	0.02 226	0.02 226	0.60 116	0.09 301	0.64 157	0.84 272	0.11 269	0.06 270	1.51 364	0.04 198	6.07 366	0.65 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.22 228

SA	0.43 171	0.63 247	1.92 195	0.00 1	0.22 316	1.11 312	0.00 1	2.87 362	0.75 166	0.00 1	0.01 164	0.04 81	0.01 82	0.21 115	0.00 1	0.00 1	0.40 325	0.00 1	0.14 356	0.14 301	0.22 228

MIM_Stereo	0.29 84	0.65 248	1.73 154	0.00 1	1.03 396	0.30 46	0.00 1	0.16 75	0.18 51	0.12 273	0.00 1	0.05 99	0.01 82	0.12 94	0.01 32	0.00 1	0.03 262	0.00 1	0.00 1	0.13 286	1.24 360

LMCR-Stereo	0.38 139	0.65 248	1.77 164	0.00 1	0.00 1	0.82 175	0.00 1	2.33 336	0.84 272	0.00 1	0.00 1	0.04 81	0.04 198	0.29 140	0.72 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.01 43

GANet-RSSM	0.42 162	0.66 250	1.78 168	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.00 1	0.26 105	0.23 69	0.05 220	0.00 1	0.34 229	0.00 1	3.56 275	0.18 180	0.00 1	0.00 1	0.03 376	0.00 1	0.09 257	0.08 128

TestStereo1	0.32 103	0.67 251	1.66 138	0.00 1	0.23 325	1.13 326	0.01 178	0.94 195	0.76 187	0.00 1	0.05 260	0.05 99	0.01 82	0.16 103	0.05 103	0.00 1	0.24 307	0.00 1	0.00 1	0.17 319	0.23 236

SA-5K	0.32 103	0.67 251	1.66 138	0.00 1	0.23 325	1.13 326	0.01 178	0.94 195	0.76 187	0.00 1	0.05 260	0.05 99	0.01 82	0.16 103	0.05 103	0.00 1	0.24 307	0.00 1	0.00 1	0.17 319	0.23 236

XPNet_ROB	0.46 188	0.67 251	1.69 144	0.01 204	0.00 1	0.94 209	0.01 178	1.32 241	0.65 143	0.03 187	0.00 1	0.17 180	0.02 129	2.82 246	0.66 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.18 213

MyStereo8	0.50 203	0.68 254	3.08 290	0.43 365	0.01 186	1.22 350	0.00 1	0.82 185	0.20 62	0.03 187	0.41 331	0.15 166	0.04 198	0.68 181	0.12 145	0.00 1	1.39 409	0.00 1	0.03 313	0.04 156	0.63 329

ADLNet2	0.61 263	0.68 254	2.76 271	0.00 1	0.00 1	0.90 196	0.01 178	0.82 185	0.92 320	0.00 1	0.07 273	1.45 359	0.02 129	4.04 290	0.13 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 337	0.11 166

RP	0.52 210	0.68 254	2.56 263	0.00 1	0.01 186	0.61 122	0.02 238	1.31 239	0.62 139	0.05 220	0.01 164	0.98 325	0.17 281	2.86 248	0.33 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 286	0.09 141

CVANet_RVC	0.66 278	0.68 254	2.61 266	0.01 204	0.00 1	0.99 222	0.00 1	0.95 197	0.78 217	0.60 348	0.11 282	0.37 243	0.14 271	5.50 337	0.14 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 313	0.16 314	0.19 223

IPLG	0.59 254	0.69 258	2.25 236	0.02 226	0.00 1	1.12 317	0.07 289	1.75 290	0.79 231	0.05 220	0.00 1	0.16 174	0.14 271	4.49 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 301	0.07 113

GEStereo_RVC	0.52 210	0.69 258	1.93 198	0.01 204	0.00 1	1.03 235	0.00 1	2.22 333	0.78 217	0.00 1	0.00 1	0.14 160	0.01 82	3.19 260	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.18 213

GANet	0.75 296	0.69 258	2.47 253	0.00 1	0.00 1	0.79 168	0.08 296	0.61 152	0.76 187	0.13 276	0.16 289	0.68 297	0.46 315	5.61 340	2.02 337	0.00 1	0.03 262	0.01 354	0.00 1	0.11 274	0.37 285

PASM	0.66 278	0.70 261	4.95 367	0.02 226	0.00 1	0.31 49	0.04 271	0.60 151	0.35 91	0.19 294	0.01 164	0.46 259	0.04 198	5.16 325	0.05 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 286	0.15 199

IGEVStereo-DCA	0.47 191	0.71 262	1.28 40	0.16 314	0.15 297	0.32 52	0.00 1	0.12 54	0.56 126	0.24 306	0.01 164	0.05 99	0.07 246	1.19 197	2.07 338	0.00 1	0.47 329	0.00 1	0.10 337	0.15 306	1.75 389

rrr	0.72 290	0.71 262	4.76 359	0.16 314	0.15 297	0.32 52	0.04 271	1.80 304	0.61 136	0.24 306	0.01 164	0.05 99	0.07 246	1.19 197	2.07 338	0.00 1	0.47 329	0.00 1	0.18 374	0.15 306	1.48 376

fast-acv-ft	0.34 108	0.71 262	4.20 349	0.06 272	0.01 186	0.28 44	0.17 318	0.11 47	0.34 90	0.00 1	0.00 1	0.08 131	0.09 253	0.13 96	0.27 218	0.01 342	0.00 1	0.03 376	0.01 290	0.27 355	0.04 84

RAFT_CTSACE	0.25 69	0.71 262	2.06 216	0.00 1	0.01 186	0.49 87	0.00 1	0.37 126	0.18 51	0.01 87	0.00 1	0.34 229	0.00 1	0.25 121	0.07 118	0.00 1	0.20 302	0.00 1	0.00 1	0.25 352	0.11 166

test_xeample3	0.77 301	0.71 262	4.91 365	0.18 324	0.22 316	0.34 59	0.05 281	1.81 305	0.61 136	0.23 302	0.03 253	0.06 115	0.05 224	1.26 202	2.12 342	0.00 1	0.69 346	0.00 1	0.23 389	0.15 306	1.78 394

NLCA_NET_v2_RVC	0.45 181	0.72 267	3.22 296	0.00 1	0.02 226	0.95 212	0.00 1	0.70 162	0.26 76	0.03 187	0.00 1	0.34 229	0.10 258	2.45 228	0.12 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.03 66
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
test_5	0.39 146	0.73 268	2.28 238	0.01 204	0.22 316	0.84 181	0.01 178	1.02 201	0.77 204	0.12 273	0.00 1	0.30 222	0.01 82	0.82 185	0.03 65	0.00 1	0.04 272	0.00 1	0.00 1	0.15 306	0.46 304

PSMNet-RSSM	0.44 176	0.73 268	1.65 135	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.00 1	0.61 152	0.70 154	0.06 233	0.01 164	0.39 250	0.00 1	3.29 265	0.12 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.07 113

ETE_ROB	0.43 171	0.73 268	1.87 185	0.00 1	0.00 1	0.94 209	0.01 178	1.75 290	0.79 231	0.03 187	0.00 1	0.16 174	0.02 129	1.81 212	0.36 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.08 128

LALA_ROB	0.45 181	0.73 268	1.91 193	0.00 1	0.01 186	0.98 217	0.01 178	1.99 322	0.84 272	0.15 282	0.00 1	0.09 139	0.01 82	1.06 193	1.01 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.05 99

RAFT+CT+SA	0.38 139	0.74 272	1.84 180	0.02 226	0.27 330	1.12 317	0.00 1	0.91 189	0.75 166	0.00 1	0.00 1	0.27 214	0.01 82	0.56 169	0.00 1	0.00 1	0.16 298	0.00 1	0.30 405	0.13 286	0.42 292

AACVNet	0.48 194	0.74 272	1.81 176	0.00 1	0.00 1	0.55 102	0.00 1	0.22 92	0.55 124	0.03 187	0.00 1	0.11 148	0.01 82	5.22 329	0.09 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 326	0.04 84

RALCasStereoNet	0.47 191	0.74 272	1.56 109	0.21 337	0.97 393	0.36 63	0.03 256	0.20 88	0.77 204	0.10 262	0.07 273	0.05 99	0.08 250	0.35 143	0.38 248	0.00 1	1.68 414	0.00 1	0.00 1	0.10 269	1.83 399

CFNet-ft	0.40 153	0.74 272	1.74 156	0.00 1	0.00 1	1.09 293	0.00 1	0.23 98	0.22 65	0.02 148	0.00 1	0.76 307	0.00 1	2.98 252	0.18 180	0.00 1	0.00 1	0.01 354	0.00 1	0.03 122	0.08 128

RGC	0.61 263	0.74 272	3.31 305	0.00 1	0.01 186	0.64 129	0.00 1	1.34 245	0.26 76	0.03 187	0.61 345	0.99 326	0.19 284	3.06 256	0.81 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.10 155

CFNet_RVC	0.40 153	0.74 272	1.74 156	0.00 1	0.00 1	1.09 293	0.00 1	0.23 98	0.22 65	0.02 148	0.00 1	0.76 307	0.00 1	2.97 251	0.18 180	0.00 1	0.00 1	0.01 354	0.00 1	0.03 122	0.08 128

Nwc_Net	0.54 228	0.75 278	3.72 332	0.00 1	0.00 1	0.66 140	0.00 1	1.05 210	0.41 104	0.01 87	0.02 245	0.88 319	0.11 263	2.65 240	0.40 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.05 99

DeepPruner_ROB	0.34 108	0.75 278	2.38 245	0.00 1	0.00 1	1.12 317	0.03 256	0.30 112	0.16 33	0.00 1	0.00 1	0.39 250	0.03 172	1.27 203	0.14 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.10 155

WCMA_ROB	2.37 379	0.75 278	2.53 261	0.05 255	0.00 1	1.05 245	0.59 377	1.47 257	1.40 376	5.47 396	9.84 403	8.10 397	5.87 401	4.38 306	3.93 361	0.16 378	0.21 303	0.18 400	0.18 374	0.06 197	1.08 352

TDLM	0.60 258	0.76 281	1.77 164	0.05 255	0.00 1	1.10 306	0.01 178	0.51 140	0.79 231	0.34 326	0.01 164	0.27 214	0.22 292	5.44 333	0.35 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 306	0.19 223

rafts_anoy	0.37 131	0.77 282	1.68 142	0.43 365	0.99 394	0.53 96	0.04 271	0.16 75	0.14 20	0.08 250	0.01 164	0.06 115	0.06 235	0.58 174	0.21 195	0.00 1	1.44 411	0.00 1	0.01 290	0.05 171	0.14 192

raftrobust	0.30 93	0.78 283	1.65 135	0.00 1	1.25 401	0.66 140	0.03 256	0.10 44	0.32 88	0.02 148	0.00 1	0.03 61	0.03 172	0.22 118	0.13 155	0.00 1	0.44 326	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.22 228

raft_robust	0.73 293	0.81 284	1.55 105	0.00 1	0.22 316	0.68 148	0.00 1	2.56 346	0.75 166	0.01 87	0.01 164	1.12 338	1.15 351	4.56 315	0.14 162	0.00 1	0.71 350	0.00 1	0.15 361	0.08 233	0.11 166

UDGNet	0.19 38	0.81 284	1.42 78	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.00 1	0.05 12	0.38 94	0.00 1	0.00 1	0.02 32	0.00 1	0.10 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

MaskLacGwcNet_RVC	0.56 243	0.82 286	1.94 201	0.12 299	0.00 1	1.12 317	0.01 178	0.96 198	0.72 157	0.00 1	0.05 260	0.37 243	0.03 172	3.45 271	0.15 172	1.07 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 314	0.25 250

NCC-stereo	0.63 269	0.82 286	3.34 308	0.03 241	0.03 243	1.04 240	0.01 178	1.03 204	0.31 86	0.14 278	0.19 291	0.64 289	0.05 224	3.67 283	1.18 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.07 113

Abc-Net	0.63 269	0.82 286	3.34 308	0.03 241	0.03 243	1.04 240	0.01 178	1.03 204	0.31 86	0.14 278	0.19 291	0.64 289	0.05 224	3.67 283	1.18 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.07 113
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PS-NSSS	0.62 266	0.82 286	1.58 116	0.00 1	0.00 1	1.05 245	0.00 1	2.76 359	0.74 159	0.00 1	0.00 1	0.11 148	0.01 82	5.22 329	0.15 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.00 1

pmcnn	2.36 378	0.83 290	6.15 383	0.33 358	0.84 386	0.35 60	0.27 344	2.18 330	1.42 377	0.48 344	7.35 388	14.60 409	0.75 335	5.45 334	5.37 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 314	0.63 329

4D-IteraStereo	0.34 108	0.84 291	2.31 240	0.00 1	0.00 1	0.42 72	0.04 271	0.10 44	0.09 14	0.02 148	0.01 164	0.00 1	0.01 82	0.36 145	0.49 263	0.00 1	0.36 322	0.00 1	0.00 1	0.07 215	1.72 385

Wz-Net-LNSev-Ref	0.54 228	0.84 291	3.67 330	0.00 1	0.00 1	0.56 108	0.00 1	1.40 252	0.80 239	0.00 1	0.00 1	0.06 115	0.13 270	1.76 211	1.42 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.08 128

MLCV	0.35 114	0.84 291	1.96 203	0.00 1	0.00 1	0.48 86	0.00 1	0.81 184	0.29 84	0.10 262	0.00 1	0.28 217	0.03 172	1.32 205	0.80 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.09 141

FBW_ROB	1.04 328	0.84 291	2.48 255	0.10 287	0.01 186	0.64 129	0.01 178	2.37 339	0.83 262	0.01 87	0.01 164	1.09 335	0.05 224	8.21 399	2.94 352	0.05 369	0.01 248	0.09 393	0.01 290	0.06 197	0.97 348

iRaft-Stereo_5w	0.60 258	0.85 295	1.83 177	0.01 204	0.59 367	0.31 49	0.00 1	0.72 169	0.79 231	0.00 1	0.00 1	0.10 145	0.01 82	6.12 369	0.03 65	0.00 1	0.12 294	0.00 1	0.00 1	0.24 348	0.26 256

UDG	0.55 236	0.86 296	2.15 223	0.00 1	0.00 1	0.98 217	0.00 1	2.09 328	0.83 262	0.08 250	0.00 1	1.49 362	0.18 282	1.20 200	1.07 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.09 141

MeshStereo	2.79 384	0.86 296	3.12 293	0.02 226	0.02 226	1.51 363	0.91 388	3.50 384	1.54 381	11.28 410	7.62 392	11.49 399	2.94 380	6.81 388	3.45 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 361	0.39 288
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
LL-Strereo2	0.34 108	0.87 298	1.70 147	0.64 380	0.84 386	0.54 98	0.04 271	0.15 69	0.18 51	0.02 148	0.00 1	0.03 61	0.02 129	0.26 128	0.26 215	0.00 1	0.13 296	0.00 1	0.01 290	0.04 156	0.98 349

DDUNet	0.51 207	0.87 298	2.33 242	0.00 1	0.00 1	0.80 171	0.01 178	1.16 223	0.77 204	0.08 250	0.01 164	1.11 337	0.01 82	2.02 214	0.77 291	0.02 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.10 155

RAFT	0.32 103	0.87 298	1.48 86	0.29 350	0.41 344	0.12 27	0.07 289	0.12 54	0.51 117	0.00 1	0.01 164	0.47 260	0.04 198	0.04 43	0.02 52	0.00 1	0.70 349	0.00 1	0.01 290	0.42 381	0.75 334

RAFT-Stereo + iAFF	0.41 159	0.87 298	1.78 168	0.00 1	0.91 389	1.06 248	0.00 1	0.70 162	0.77 204	0.05 220	0.00 1	0.06 115	0.06 235	0.06 71	0.26 215	0.00 1	0.69 346	0.00 1	0.00 1	0.20 337	0.80 338

cf-r	0.46 188	0.87 298	2.51 259	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.00 1	0.52 141	0.64 140	0.09 257	0.00 1	0.65 293	0.00 1	2.51 231	0.12 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.09 141

AF-Net	0.60 258	0.87 298	3.34 308	0.00 1	0.00 1	0.41 68	0.01 178	1.52 261	0.64 140	0.17 293	0.05 260	1.28 347	0.46 315	2.51 231	0.52 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 280	0.10 155

CBFPSM	0.42 162	0.89 304	2.62 267	0.00 1	0.00 1	0.32 52	0.00 1	0.37 126	0.82 253	0.01 87	0.01 164	1.65 366	1.00 344	0.27 132	0.34 231	0.00 1	0.01 248	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.10 155

raft+_RVC	0.35 114	0.89 304	1.67 141	0.00 1	1.28 402	0.67 146	0.04 271	0.08 35	0.15 26	0.01 87	0.00 1	0.02 32	0.04 198	0.16 103	0.18 180	0.00 1	1.39 409	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.44 300

EDNetEfficientorigin	6.27 403	0.89 304	98.14 429	0.02 226	0.04 255	0.40 65	0.02 238	0.35 122	2.94 388	6.98 402	3.06 373	1.29 348	1.87 365	4.32 305	4.60 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.35 282

StereoDRNet	0.50 203	0.89 304	2.96 282	0.02 226	0.06 269	0.51 90	0.00 1	0.45 134	0.84 272	0.00 1	0.00 1	0.33 227	0.02 129	2.82 246	0.69 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.28 262

GMStereo	0.14 17	0.90 308	1.71 149	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.04 6	0.04 3	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 129	0.02 9	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
iinet-f	0.59 254	0.91 309	5.57 376	0.00 1	0.01 186	0.78 167	0.00 1	1.81 305	0.84 272	0.03 187	0.00 1	0.41 254	0.43 312	0.42 156	0.12 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 374	0.08 128

dd	0.23 57	0.91 309	1.69 144	0.01 204	0.00 1	1.02 231	0.00 1	0.09 42	0.68 147	0.01 87	0.00 1	0.02 32	0.02 129	0.01 2	0.00 1	0.01 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 156	0.01 43

PA-Net	0.72 290	0.91 309	3.91 338	0.03 241	0.07 273	0.87 187	0.02 238	0.78 179	0.83 262	0.01 87	0.00 1	0.43 257	0.06 235	5.10 322	1.30 317	0.01 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 156	0.12 177
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DispNO	0.79 306	0.92 312	3.35 311	0.00 1	0.00 1	0.73 159	0.02 238	1.72 282	0.76 187	0.01 87	0.53 341	1.33 351	0.06 235	5.13 323	0.92 298	0.00 1	0.00 1	0.03 376	0.11 344	0.05 171	0.07 113

RALAANet	0.22 49	0.93 313	1.77 164	0.00 1	0.00 1	0.35 60	0.01 178	0.45 134	0.06 7	0.01 87	0.00 1	0.05 99	0.09 253	0.07 77	0.22 201	0.00 1	0.24 307	0.00 1	0.04 317	0.14 301	0.01 43

DMCA-RVC	0.44 176	0.94 314	4.10 347	0.00 1	0.03 243	0.76 164	0.03 256	0.11 47	0.15 26	0.01 87	0.01 164	0.08 131	0.32 304	1.61 210	0.51 264	0.00 1	0.02 255	0.01 354	0.00 1	0.03 122	0.05 99

DispFullNet	1.25 341	0.95 315	3.73 333	1.00 396	0.79 381	0.43 75	0.01 178	1.70 280	0.82 253	2.55 386	0.63 346	1.08 332	8.75 405	0.84 187	1.36 323	0.00 1	0.02 255	0.00 1	0.00 1	0.24 348	0.19 223

HITNet	0.31 101	0.97 316	2.32 241	0.00 1	0.00 1	0.24 40	0.01 178	1.38 250	0.37 93	0.00 1	0.00 1	0.14 160	0.02 129	0.05 65	0.19 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.41 290
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
dad	0.24 60	0.98 317	1.61 126	0.00 1	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.03 3	0.38 94	0.01 87	0.00 1	0.02 32	0.01 82	0.65 180	0.11 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

AASNet	0.40 153	0.98 317	2.57 264	0.00 1	0.00 1	0.93 206	0.01 178	0.79 182	0.82 253	0.01 87	0.00 1	0.38 248	0.02 129	0.62 179	0.43 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 368	0.14 192

111	0.42 162	0.98 317	2.02 209	0.00 1	0.02 226	1.06 248	0.03 256	1.98 321	0.83 262	0.30 316	0.01 164	0.21 196	0.05 224	0.13 96	0.09 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.65 331

AFF-stereo	0.36 124	0.98 317	1.62 129	0.00 1	0.09 280	0.92 204	0.00 1	0.62 155	0.84 272	0.08 250	0.00 1	0.05 99	0.05 224	0.16 103	0.06 115	0.00 1	0.63 342	0.00 1	0.00 1	0.24 348	0.84 342

GwcNet	0.64 276	0.99 321	5.43 374	0.00 1	0.00 1	0.41 68	0.10 305	0.50 138	0.97 326	0.05 220	0.00 1	0.63 286	0.05 224	2.87 249	0.55 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 333	0.13 184

CC-Net-ROB	0.77 301	0.99 321	2.18 225	0.07 278	0.00 1	1.09 293	0.01 178	3.10 372	0.75 166	0.01 87	0.00 1	0.14 160	0.01 82	5.65 343	0.34 231	0.56 388	0.00 1	0.21 403	0.00 1	0.17 319	0.02 58

ADCL	1.70 364	1.00 323	5.82 381	0.07 278	0.04 255	2.14 378	2.27 398	1.26 234	1.09 341	1.55 374	1.08 358	1.23 342	1.53 358	2.38 224	12.21 403	0.01 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 280	0.16 202

ADCPNet	1.58 358	1.00 323	8.71 393	0.01 204	0.19 304	2.69 379	0.26 342	1.15 221	0.54 120	0.04 207	0.02 245	1.41 356	1.76 361	2.52 233	9.78 396	0.00 1	0.46 328	0.00 1	0.64 412	0.07 215	0.34 277

NCCL2	0.38 139	1.00 323	2.12 221	0.00 1	0.01 186	0.79 168	0.00 1	0.59 149	0.38 94	0.01 87	0.00 1	0.02 32	0.03 172	2.31 220	0.21 195	0.00 1	0.00 1	0.02 368	0.00 1	0.04 156	0.13 184

GwcNet-RSSM	0.53 223	1.04 326	2.48 255	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.00 1	0.74 173	0.76 187	0.21 295	0.01 164	0.36 240	0.00 1	3.65 281	0.11 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 286	0.07 113

HBP-ISP	0.90 316	1.05 327	3.07 289	0.14 307	0.01 186	1.67 370	0.47 368	3.22 378	0.76 187	1.13 367	0.11 282	0.50 275	0.91 342	4.51 313	0.10 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.22 228

BEATNet_4x	0.39 146	1.05 327	2.97 283	0.00 1	0.00 1	0.30 46	0.01 178	1.22 229	0.46 109	0.00 1	0.00 1	0.31 225	0.03 172	0.37 148	0.64 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.42 292

SHD	0.76 298	1.05 327	4.19 348	0.65 382	0.21 313	0.01 2	0.01 178	1.48 258	0.83 262	1.69 375	0.00 1	0.63 286	0.09 253	2.22 218	1.51 326	0.00 1	0.21 303	0.00 1	0.07 326	0.15 306	0.11 166

GANetREF_RVC	0.63 269	1.05 327	3.03 284	0.00 1	0.00 1	1.16 335	0.01 178	2.03 325	0.75 166	0.00 1	0.01 164	0.28 217	0.04 198	4.13 295	0.10 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 156	0.05 99
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PSMNet_ROB	0.54 228	1.05 327	2.53 261	0.00 1	0.00 1	0.91 199	0.00 1	0.33 121	0.75 166	0.01 87	0.00 1	0.25 207	0.03 172	3.45 271	1.31 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.10 155

PDISCO_ROB	0.72 290	1.06 332	3.39 315	0.18 324	0.00 1	1.54 364	0.01 178	2.80 360	0.73 158	0.16 285	0.01 164	0.80 312	0.28 299	2.38 224	0.48 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 374	0.18 213

PWC_ROB	0.84 313	1.08 333	5.06 368	0.00 1	0.00 1	0.21 37	0.00 1	2.71 356	0.82 253	0.00 1	0.20 293	0.29 219	0.03 172	3.58 277	2.10 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 377	0.26 256

PVD	1.08 331	1.09 334	4.07 345	0.61 375	1.15 399	0.72 157	0.01 178	0.93 194	1.18 371	2.39 384	0.00 1	0.65 293	0.11 263	2.60 236	4.29 365	0.00 1	0.82 358	0.00 1	0.13 349	0.12 280	0.75 334

ADCRef	1.10 335	1.10 335	4.78 361	0.02 226	0.02 226	0.87 187	0.31 348	0.76 178	0.88 313	0.71 354	0.17 290	0.18 183	0.80 339	2.63 239	8.56 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 274	0.11 166

Wz-Net-LNSev	0.46 188	1.11 336	5.46 375	0.00 1	0.00 1	0.51 90	0.00 1	0.41 133	0.91 318	0.00 1	0.01 164	0.23 201	0.03 172	0.12 94	0.25 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.15 199

CFNet	0.66 278	1.12 337	2.37 244	0.00 1	0.00 1	1.06 248	0.01 178	1.36 249	0.74 159	0.01 87	0.01 164	0.13 158	0.01 82	5.85 347	0.30 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 326	0.07 113

NaN_ROB	1.04 328	1.12 337	3.41 316	0.17 322	0.19 304	0.57 111	0.37 359	2.65 350	0.98 328	0.55 347	0.32 325	0.47 260	1.16 352	5.20 328	2.78 349	0.00 1	0.02 255	0.01 354	0.05 321	0.13 286	0.54 318

ACRE	0.45 181	1.14 339	3.22 296	0.12 299	0.00 1	0.90 196	0.20 324	1.77 296	0.84 272	0.04 207	0.01 164	0.15 166	0.06 235	0.16 103	0.18 180	0.00 1	0.03 262	0.01 354	0.02 301	0.17 319	0.04 84

WAO-6	2.63 381	1.16 340	3.22 296	0.00 1	0.00 1	3.86 393	0.28 346	6.13 397	7.35 399	0.60 348	6.78 387	7.62 396	2.68 377	6.42 380	6.11 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 319	0.12 177

CIPLG	0.44 176	1.17 341	2.82 274	0.10 287	0.01 186	0.93 206	0.20 324	1.76 293	0.85 295	0.04 207	0.01 164	0.16 174	0.06 235	0.16 103	0.19 189	0.00 1	0.04 272	0.01 354	0.01 290	0.17 319	0.04 84

DeepPrunerF	1.44 354	1.17 341	9.82 395	0.02 226	0.09 280	0.90 196	0.00 1	1.42 254	6.76 398	0.23 302	0.01 164	0.22 199	0.14 271	5.71 346	1.94 335	0.00 1	0.00 1	0.01 354	0.02 301	0.20 337	0.14 192

iResNet_ROB	0.40 153	1.20 343	1.77 164	0.00 1	0.00 1	0.73 159	0.00 1	1.03 204	0.77 204	0.07 241	0.01 164	0.08 131	0.01 82	1.85 213	0.38 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.09 141

FADNet	0.64 276	1.21 344	3.32 307	0.00 1	0.01 186	0.79 168	0.01 178	1.01 200	0.65 143	0.01 87	0.01 164	0.17 180	0.15 275	4.45 308	0.37 240	0.17 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 383	0.12 177

Anonymous Stereo	0.79 306	1.22 345	4.94 366	0.01 204	0.00 1	0.57 111	0.55 374	1.41 253	0.49 114	0.03 187	0.03 253	0.12 152	0.02 129	5.47 335	0.82 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.13 184

FADNet-RVC-Resample	0.62 266	1.24 346	4.23 350	0.03 241	0.04 255	0.41 68	0.09 301	1.32 241	0.52 118	0.01 87	0.03 253	0.44 258	0.05 224	3.11 257	0.21 195	0.07 372	0.12 294	0.05 387	0.02 301	0.11 274	0.35 282

IPLGR_C	0.45 181	1.25 347	3.05 286	0.10 287	0.01 186	0.91 199	0.20 324	1.77 296	0.86 306	0.04 207	0.01 164	0.15 166	0.07 246	0.16 103	0.19 189	0.00 1	0.04 272	0.01 354	0.02 301	0.17 319	0.04 84

FADNet_RVC	0.69 285	1.26 348	3.48 319	0.00 1	0.00 1	1.10 306	0.01 178	1.57 267	0.65 143	0.02 148	0.05 260	0.26 213	0.03 172	3.16 258	0.30 222	0.21 383	0.25 311	0.08 392	0.28 403	0.53 386	0.62 327

AANet_RVC	0.94 318	1.27 349	3.68 331	0.01 204	0.00 1	0.68 148	0.01 178	0.92 191	0.22 65	0.02 148	1.41 364	0.95 323	0.04 198	5.97 357	3.10 353	0.16 378	0.10 293	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.26 256

MFMNet_re	0.38 139	1.27 349	3.38 314	0.65 382	0.00 1	0.17 33	0.02 238	0.07 30	1.02 330	0.03 187	0.03 253	0.12 152	0.00 1	0.27 132	0.37 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 333	0.11 166

DN-CSS_ROB	0.38 139	1.27 349	2.50 258	0.01 204	0.00 1	1.01 225	0.00 1	1.21 227	0.83 262	0.02 148	0.00 1	0.19 191	0.02 129	0.10 90	0.19 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 353	0.03 66

SPS-STEREO	1.19 339	1.27 349	3.45 318	0.00 1	0.01 186	0.40 65	0.16 317	0.71 168	1.03 331	2.41 385	0.77 350	2.13 374	0.44 313	5.68 345	4.06 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	1.24 360
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ARAFT	0.68 282	1.29 353	3.36 312	0.00 1	0.00 1	1.21 348	0.00 1	2.71 356	0.81 247	0.07 241	0.00 1	0.18 183	0.03 172	3.47 273	0.05 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 333	0.22 228

FADNet-RVC	0.63 269	1.29 353	3.79 336	0.01 204	0.00 1	0.47 84	0.00 1	1.51 260	0.23 69	0.00 1	0.01 164	0.12 152	0.06 235	4.05 291	0.36 238	0.00 1	0.03 262	0.00 1	0.00 1	0.42 381	0.17 206

XQC	0.94 318	1.30 355	4.44 353	0.65 382	0.07 273	0.42 72	0.01 178	2.88 363	0.85 295	0.28 312	0.01 164	0.67 296	0.21 288	3.24 263	3.25 354	0.00 1	0.24 307	0.00 1	0.04 317	0.20 337	0.11 166

Syn2CoEx	0.71 287	1.32 356	4.61 356	0.00 1	0.00 1	0.12 27	0.01 178	1.08 215	0.84 272	0.04 207	0.00 1	0.49 271	0.21 288	4.92 320	0.04 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 301	0.32 270

RAFT + AFF	0.79 306	1.36 357	2.40 246	0.00 1	0.04 255	1.12 317	0.06 284	1.73 285	0.81 247	0.02 148	0.00 1	0.18 183	1.49 356	4.97 321	0.67 282	0.00 1	0.17 299	0.00 1	0.00 1	0.33 370	0.46 304

SAMSARA	1.56 356	1.37 358	4.23 350	1.04 397	0.75 378	4.48 394	0.13 314	1.61 273	0.74 159	3.69 390	0.66 347	3.16 380	1.06 348	4.44 307	2.82 350	0.00 1	0.63 342	0.00 1	0.13 349	0.10 269	0.22 228

Wz-Net-MNSev	0.63 269	1.38 359	4.48 354	0.00 1	0.00 1	0.22 38	0.01 178	1.31 239	1.13 350	0.01 87	0.05 260	0.14 160	0.16 278	3.05 255	0.40 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.23 236

RTSC	0.99 324	1.38 359	4.55 355	0.22 340	0.19 304	0.23 39	0.01 178	1.46 255	0.84 272	0.31 320	0.35 327	0.58 282	0.04 198	2.47 230	5.88 377	0.00 1	0.53 337	0.00 1	0.14 356	0.35 371	0.29 263

LL-Strereo	0.97 321	1.43 361	3.41 316	0.01 204	0.50 355	0.63 126	0.01 178	2.00 323	0.77 204	0.48 344	0.00 1	0.54 281	0.29 300	6.25 375	0.10 135	0.01 342	0.93 378	0.00 1	0.00 1	0.28 361	1.72 385

IMH-64-1	2.28 374	1.45 362	2.87 276	2.19 406	0.59 367	2.82 381	1.58 391	5.84 395	1.16 364	1.09 365	4.77 381	2.07 372	2.42 372	5.90 351	3.91 359	4.00 410	0.04 272	0.02 368	0.00 1	2.07 401	0.82 339

IMH-64	2.28 374	1.45 362	2.87 276	2.19 406	0.59 367	2.82 381	1.58 391	5.84 395	1.16 364	1.09 365	4.77 381	2.07 372	2.42 372	5.90 351	3.91 359	4.00 410	0.04 272	0.02 368	0.00 1	2.07 401	0.82 339

CSAN	1.34 348	1.48 364	4.78 361	0.15 310	0.08 278	0.71 155	0.68 380	2.81 361	1.12 348	0.96 363	2.86 371	0.79 311	1.67 360	5.61 340	2.61 347	0.01 342	0.01 248	0.00 1	0.00 1	0.15 306	0.26 256

ADCP+	1.56 356	1.51 365	8.93 394	0.01 204	0.03 243	1.27 353	0.77 385	1.03 204	0.95 323	0.02 148	0.01 164	0.95 323	1.02 345	0.48 166	14.01 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.15 199

LSM	4.80 398	1.52 366	19.84 409	4.35 413	38.64 419	0.85 185	2.31 399	0.86 187	1.78 385	3.14 388	3.02 372	0.62 285	0.69 329	3.61 280	1.28 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 286	13.38 420

SANet	2.30 377	1.58 367	5.68 378	0.03 241	0.04 255	2.78 380	0.82 386	2.99 367	8.32 402	1.70 376	4.04 377	4.26 382	4.02 390	5.90 351	3.42 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.37 285

LE_ROB	10.29 411	1.64 368	11.96 401	1.47 400	1.36 404	3.30 387	4.79 406	5.05 394	42.09 419	51.68 419	13.28 413	14.08 408	25.92 416	7.21 395	21.19 416	0.05 369	0.06 285	0.13 398	0.19 379	0.08 233	0.35 282

WAO-7	2.74 383	1.65 369	3.36 312	0.03 241	0.05 264	4.68 395	0.53 373	6.21 398	4.59 395	1.73 377	7.61 391	5.56 387	3.68 387	8.96 401	5.50 374	0.00 1	0.00 1	0.33 405	0.02 301	0.19 333	0.18 213

SuperB	1.87 368	1.70 370	10.02 397	0.02 226	0.01 186	0.87 187	0.75 382	2.15 329	0.87 310	0.05 220	0.05 260	0.33 227	0.87 341	5.17 326	5.60 375	0.01 342	0.00 1	0.02 368	0.01 290	8.38 417	0.42 292

iResNetv2_ROB	0.51 207	1.70 370	3.96 341	0.00 1	0.00 1	0.60 116	0.00 1	1.81 305	0.82 253	0.03 187	0.00 1	0.08 131	0.02 129	0.16 103	0.59 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 368	0.09 141

PWCDC_ROB	1.13 338	1.70 370	3.52 320	0.00 1	0.00 1	1.15 332	0.00 1	2.49 342	1.39 375	0.02 148	8.80 398	0.34 229	0.09 253	1.11 195	1.20 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 388	0.21 227

SQANet	0.58 250	1.73 373	3.08 290	0.05 255	0.48 352	0.36 63	0.03 256	0.52 141	0.74 159	0.04 207	0.23 296	0.50 275	0.06 235	2.37 222	0.97 300	0.02 358	0.03 262	0.01 354	0.00 1	0.21 343	0.11 166

ADCMid	1.62 360	1.76 374	8.67 392	0.04 249	0.03 243	1.61 368	0.17 318	1.49 259	1.15 363	0.88 360	0.57 343	0.86 316	0.69 329	1.18 196	12.53 404	0.01 342	0.00 1	0.29 404	0.08 329	0.20 337	0.24 246

otaku	0.77 301	1.78 375	3.28 300	0.09 285	0.13 292	0.88 195	0.05 281	0.78 179	0.76 187	0.03 187	1.37 363	1.03 328	0.14 271	2.73 242	1.34 322	0.06 371	0.04 272	0.01 354	0.00 1	0.63 390	0.34 277

Ntro	0.75 296	1.79 376	3.54 326	0.05 255	0.37 338	1.03 235	0.02 238	0.99 199	0.76 187	0.02 148	0.00 1	0.76 307	0.08 250	3.23 262	1.32 320	0.07 372	0.04 272	0.01 354	0.00 1	0.84 395	0.13 184

NVStereoNet_ROB	1.74 366	1.83 377	4.79 363	0.81 394	0.29 333	0.67 146	0.03 256	1.46 255	1.75 384	0.65 351	5.98 385	2.38 378	2.95 383	6.77 387	2.70 348	0.69 389	0.37 323	0.04 385	0.19 379	0.27 355	0.24 246
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Wz-Net-SNSev	1.00 327	1.84 378	7.92 388	0.00 1	0.00 1	0.30 46	0.00 1	1.27 235	0.85 295	0.01 87	0.01 164	0.40 252	0.10 258	5.27 331	1.29 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 344	0.45 303

RainbowNet	0.80 309	1.85 379	3.31 305	0.13 304	0.05 264	1.30 354	0.07 289	2.03 325	0.76 187	0.02 148	0.02 245	1.13 339	0.25 296	2.40 226	1.07 305	0.72 390	0.05 282	0.00 1	0.00 1	0.53 386	0.30 267

UNDER WATER	6.65 405	1.86 380	10.48 400	4.84 414	2.74 412	8.59 406	0.76 383	8.83 404	22.15 413	4.99 391	6.27 386	15.66 410	10.39 409	9.52 405	9.42 394	3.50 409	0.05 282	1.34 412	0.03 313	7.17 416	4.42 415

IMH	3.15 389	1.88 381	3.60 327	2.20 408	0.66 374	5.10 398	0.24 333	6.87 399	4.29 394	2.29 383	7.42 389	6.28 388	3.90 388	7.15 393	3.65 358	4.34 412	0.14 297	0.05 387	0.00 1	2.16 403	0.76 336

FINET	2.05 372	1.88 381	5.76 380	0.81 394	0.99 394	3.54 389	3.33 403	3.89 387	3.81 391	0.89 361	1.55 367	1.21 341	2.31 371	4.20 299	2.42 346	0.81 396	1.36 408	0.00 1	0.21 386	0.27 355	1.80 396

MFN_U_SF_RVC	1.09 334	1.88 381	5.37 372	0.15 310	0.10 285	0.56 108	0.10 305	1.29 238	0.47 110	0.45 342	0.27 301	1.30 350	0.72 333	4.08 292	2.28 344	0.29 386	0.34 319	0.35 406	0.55 410	0.63 390	0.60 323

GASNet	0.78 305	1.91 384	4.72 357	0.00 1	0.00 1	0.55 102	0.02 238	1.39 251	0.47 110	0.01 87	0.13 285	0.50 275	0.12 266	4.27 302	0.96 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 380	0.09 141

WZ-Net	1.68 362	1.91 384	12.17 402	0.00 1	0.00 1	0.83 177	0.00 1	1.68 278	0.84 272	0.05 220	0.01 164	1.08 332	2.88 379	6.91 390	4.78 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 301	0.24 246

ktn	5.26 400	1.94 386	3.97 342	3.50 411	1.06 397	8.17 404	2.01 395	9.53 407	16.88 408	5.28 395	12.55 412	13.68 405	4.08 391	8.46 400	4.61 367	5.84 415	0.02 255	0.00 1	0.00 1	2.63 404	0.92 346

ACVNet-4b	1.38 351	1.94 386	5.73 379	0.20 334	0.04 255	1.01 225	0.01 178	1.70 280	0.86 306	0.04 207	0.95 357	1.95 369	0.31 303	6.69 385	2.11 341	2.78 408	0.02 255	0.00 1	0.00 1	0.89 396	0.34 277

KSHMR	3.98 393	1.95 388	4.86 364	3.06 410	1.84 408	5.37 399	0.45 363	9.03 405	13.93 407	2.07 381	9.17 400	7.12 393	2.12 370	5.60 338	3.40 355	2.12 406	0.44 326	0.53 408	0.23 389	4.01 407	2.35 409

LVE	3.01 388	1.95 388	4.27 352	0.56 372	0.45 349	2.06 377	0.06 284	7.66 401	9.65 404	0.08 250	10.94 406	8.86 398	1.82 363	7.24 396	1.62 329	2.04 404	0.17 299	0.04 385	0.24 397	0.24 348	0.23 236

notaker	4.71 397	2.04 390	5.58 377	4.15 412	0.96 392	4.99 396	0.39 360	7.65 400	2.25 387	5.67 398	11.58 409	16.87 411	4.26 394	8.06 398	6.65 381	5.74 414	0.02 255	0.10 394	0.07 326	5.45 411	1.65 384

Dean	2.72 382	2.05 391	6.17 384	0.39 363	0.44 346	1.21 348	0.48 370	8.36 403	8.46 403	1.48 373	8.08 395	6.95 392	1.44 355	4.50 311	2.00 336	0.79 392	0.00 1	0.01 354	0.00 1	1.11 398	0.39 288

ACVNet_2	1.59 359	2.07 392	5.42 373	0.12 299	0.09 280	1.36 360	0.17 318	2.72 358	0.97 326	0.44 341	3.37 375	6.53 390	0.16 278	5.48 336	1.87 333	0.16 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 377	0.47 306

TorneroNet-64	6.70 406	2.13 393	3.92 339	2.14 404	0.65 372	19.09 415	0.28 346	12.19 412	25.73 417	6.44 401	12.54 411	19.33 414	4.76 398	10.25 407	6.87 382	1.10 401	0.00 1	0.12 396	0.00 1	4.20 408	2.19 407

ACVNet_1	1.38 351	2.15 394	6.35 385	0.35 361	0.03 243	1.26 352	0.10 305	2.02 324	0.85 295	0.35 329	0.01 164	4.32 383	1.77 362	4.85 319	1.67 332	0.92 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 371	0.30 267

UNDER WATER-64	7.33 408	2.16 395	12.17 402	4.84 414	3.62 414	17.94 413	1.74 393	9.16 406	21.94 412	5.53 397	5.01 383	17.03 412	11.84 411	9.72 406	8.83 392	2.09 405	0.04 272	1.54 414	0.16 370	6.89 415	4.37 414

TorneroNet	7.29 407	2.19 396	3.95 340	2.15 405	1.14 398	19.79 416	0.46 364	13.22 413	25.82 418	8.31 407	16.76 414	17.46 413	5.75 399	10.79 408	8.91 393	2.32 407	0.03 262	0.12 396	0.00 1	4.70 409	2.01 405

AnyNet_C32	1.69 363	2.27 397	8.60 391	0.12 299	0.19 304	1.68 371	1.08 390	1.06 213	0.74 159	1.28 370	0.45 334	0.21 196	0.57 322	2.99 254	11.73 402	0.02 358	0.00 1	0.06 389	0.00 1	0.20 337	0.55 320

RTS	4.38 395	2.34 398	44.27 415	0.33 358	0.13 292	3.83 391	0.21 330	2.51 343	1.22 372	1.82 378	0.01 164	1.95 369	0.21 288	16.90 410	10.87 400	0.00 1	0.27 313	0.00 1	0.00 1	0.27 355	0.44 300

RTSA	4.38 395	2.34 398	44.27 415	0.33 358	0.13 292	3.83 391	0.21 330	2.51 343	1.22 372	1.82 378	0.01 164	1.95 369	0.21 288	16.90 410	10.87 400	0.00 1	0.27 313	0.00 1	0.00 1	0.27 355	0.44 300

MADNet++	10.85 413	2.36 400	10.00 396	8.59 418	4.61 416	16.78 412	10.26 415	10.11 408	7.51 400	17.63 413	18.35 415	12.04 401	17.73 413	24.51 416	20.75 415	8.81 416	6.67 418	4.84 417	2.67 415	5.77 412	6.96 417

MANE	11.54 414	2.46 401	6.07 382	2.50 409	2.04 409	16.31 411	6.95 412	17.25 417	24.11 416	23.59 415	31.25 419	30.75 415	25.07 415	18.16 413	16.24 412	1.28 403	1.98 415	0.15 399	1.07 413	0.46 384	3.04 412

MSC_U_SF_DS_RVC	1.95 369	2.49 402	5.12 369	0.01 204	0.02 226	12.00 408	0.49 371	3.33 382	0.95 323	0.10 262	0.20 293	2.15 375	0.15 275	6.72 386	1.65 331	0.78 391	0.83 363	0.19 401	0.27 402	0.72 392	0.92 346

ADCS	1.99 370	2.50 403	10.09 398	0.00 1	0.01 186	0.87 187	0.66 379	1.81 305	0.89 316	2.57 387	0.11 282	1.41 356	0.26 297	2.62 238	15.48 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 286	0.43 295

PWCK	2.83 385	2.64 404	10.25 399	0.23 341	0.02 226	3.59 390	5.56 409	3.75 386	3.56 390	0.75 358	4.42 379	3.35 381	1.86 364	9.10 402	4.03 362	0.44 387	0.01 248	0.00 1	0.00 1	2.72 405	0.29 263

WAO-8	5.42 401	2.80 405	3.98 343	0.62 376	0.10 285	13.77 409	0.33 354	11.99 410	24.10 414	5.25 393	10.38 405	13.44 403	4.55 396	9.38 403	4.72 368	0.80 393	0.34 319	0.71 410	0.13 349	0.74 393	0.25 250

Venus	5.42 401	2.80 405	3.98 343	0.62 376	0.10 285	13.77 409	0.33 354	11.99 410	24.10 414	5.25 393	10.32 404	13.44 403	4.55 396	9.38 403	4.72 368	0.80 393	0.34 319	0.71 410	0.13 349	0.74 393	0.25 250

MFN_U_SF_DS_RVC	1.31 346	2.80 405	5.36 371	0.02 226	0.04 255	3.44 388	0.26 342	2.19 331	0.77 204	0.25 309	0.27 301	1.37 354	0.02 129	5.99 360	1.05 303	0.16 378	0.72 351	0.01 354	0.26 399	0.40 379	0.82 339

SGM-ForestM	10.58 412	2.80 405	7.93 389	1.86 402	1.59 406	17.97 414	9.39 414	11.57 409	12.75 406	21.30 414	18.68 416	40.07 417	22.22 414	21.60 414	15.86 410	0.99 399	1.53 412	0.06 389	0.52 408	0.47 385	2.43 410

SGM+DAISY	4.17 394	2.85 409	8.55 390	1.77 401	1.74 407	5.81 401	5.49 408	2.88 363	3.97 392	7.67 403	7.66 393	7.25 394	7.42 402	6.92 391	7.09 384	1.14 402	1.57 413	0.11 395	0.59 411	0.56 388	2.43 410

AnyNet_C01	2.55 380	3.02 410	19.30 408	0.15 310	0.18 303	2.97 383	2.35 400	1.56 266	1.47 378	1.01 364	0.81 352	1.23 342	0.76 337	4.28 303	10.78 398	0.04 368	0.00 1	0.07 391	0.00 1	0.35 371	0.61 326

coex-ft	8.51 409	3.17 411	75.56 420	0.00 1	0.00 1	0.18 34	0.25 334	0.14 67	19.76 410	39.57 418	4.11 378	4.60 385	9.69 406	4.10 293	7.91 389	0.02 358	0.07 287	0.00 1	0.02 301	0.13 286	0.91 345

JetBlue	6.27 403	3.44 412	18.17 407	0.00 1	2.21 411	30.58 417	17.31 418	4.77 392	1.07 337	0.74 355	2.25 370	6.31 389	5.82 400	18.12 412	9.68 395	0.10 377	0.01 248	0.00 1	0.00 1	3.12 406	1.61 381

Wz-Net-TNSev	1.74 366	3.45 413	13.44 404	0.00 1	0.00 1	0.45 82	0.14 316	2.57 348	0.84 272	0.09 257	0.01 164	1.33 351	0.18 282	6.16 370	5.38 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 290	0.26 353	0.41 290

MADNet+	4.94 399	3.56 414	47.46 417	0.42 364	0.27 330	1.99 376	0.04 271	4.45 390	1.30 374	0.07 241	0.02 245	1.81 368	0.36 308	21.82 415	14.17 406	0.00 1	0.26 312	0.00 1	0.00 1	0.28 361	0.54 318

HanzoNet	13.47 415	5.89 415	14.41 405	5.91 417	2.90 413	8.50 405	0.74 381	13.81 414	20.12 411	26.53 416	28.55 418	34.06 416	26.75 418	26.27 419	15.82 409	11.42 418	4.01 417	3.29 416	3.94 416	9.72 418	6.77 416

DPSimNet_ROB	9.66 410	7.29 416	17.52 406	4.88 416	6.56 417	10.41 407	12.88 416	8.12 402	9.88 405	14.26 412	11.22 408	12.39 402	14.01 412	11.20 409	14.85 407	5.50 413	6.97 419	5.75 418	5.94 417	5.31 410	8.26 419

BEATNet-Init1	15.75 417	8.48 417	36.75 413	2.06 403	2.07 410	33.60 418	14.96 417	17.15 416	19.08 409	30.69 417	28.08 417	43.61 418	25.98 417	25.17 418	20.68 414	0.80 393	1.17 401	0.36 407	0.51 407	1.53 400	2.28 408

SPstereo	50.84 420	11.75 418	22.19 411	12.56 419	10.58 418	67.32 420	76.93 422	100.00 430	100.00 431	96.03 428	93.38 425	100.00 431	93.34 426	91.10 427	72.60 420	10.05 417	8.84 420	20.16 420	15.30 420	6.52 413	8.09 418

JetRed	14.06 416	19.59 419	43.42 414	1.43 399	1.30 403	55.87 419	28.29 419	13.94 415	7.85 401	8.61 408	8.73 397	13.68 405	10.59 410	24.60 417	30.87 417	0.27 385	0.69 346	0.62 409	0.03 313	6.63 414	4.19 413

DLNR_Zeroshot_test	21.33 418	48.16 420	86.21 424	96.01 432	87.63 430	0.32 52	0.00 1	18.10 418	0.52 118	0.04 207	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.78 184	0.07 118	16.15 419	0.90 371	0.00 1	0.21 386	70.18 426	1.39 366

xxxxx1	63.64 422	58.31 421	78.27 421	43.96 420	49.40 421	92.70 424	92.25 425	60.45 420	69.51 420	73.81 423	76.39 420	77.95 422	76.95 421	71.68 421	77.08 422	36.01 422	37.36 421	48.24 423	62.44 422	47.16 422	42.90 422

tt_ll	63.64 422	58.31 421	78.27 421	43.96 420	49.40 421	92.70 424	92.25 425	60.45 420	69.51 420	73.81 423	76.39 420	77.95 422	76.95 421	71.68 421	77.08 422	36.01 422	37.36 421	48.24 423	62.44 422	47.16 422	42.90 422

ff	63.64 422	58.31 421	78.27 421	43.96 420	49.40 421	92.70 424	92.25 425	60.45 420	69.51 420	73.81 423	76.39 420	77.95 422	76.95 421	71.68 421	77.08 422	36.01 422	37.36 421	48.24 423	62.44 422	47.16 422	42.90 422

DGTPSM_ROB	81.37 426	61.03 424	99.95 431	61.17 423	86.95 428	99.14 429	100.00 429	95.87 426	99.99 429	73.32 421	100.00 429	71.15 420	100.00 430	77.35 424	99.98 431	35.35 420	97.41 430	34.62 421	99.89 431	44.61 420	89.54 427

DPSMNet_ROB	81.42 427	61.07 425	99.95 431	61.38 424	87.01 429	99.15 430	100.00 429	95.87 426	99.99 429	73.35 422	100.00 429	71.18 421	100.00 430	77.40 425	99.98 431	35.68 421	97.47 431	34.71 422	99.89 431	44.74 421	89.65 428

LRCNet_RVC	55.59 421	61.31 426	59.16 418	66.84 425	44.81 420	6.17 402	0.00 1	52.46 419	1.68 383	70.67 420	80.07 423	66.39 419	55.67 419	51.56 420	46.75 419	90.67 429	41.65 424	91.10 430	90.19 426	65.65 425	68.96 425

Anonymous_1	89.55 428	74.57 427	97.70 428	74.52 426	78.35 425	100.00 431	100.00 429	98.05 429	99.77 427	96.85 429	99.38 427	97.67 428	99.78 429	91.23 429	98.87 428	81.02 425	97.18 427	59.55 426	84.83 425	74.77 427	86.89 426

DPSM_ROB	93.70 430	78.60 428	100.00 433	83.05 428	85.63 426	100.00 431	100.00 429	100.00 430	100.00 431	100.00 431	100.00 429	100.00 431	100.00 430	100.00 433	100.00 433	88.93 427	97.35 428	74.49 427	94.98 427	81.33 428	89.69 429

DPSM	93.70 430	78.60 428	100.00 433	83.05 428	85.63 426	100.00 431	100.00 429	100.00 430	100.00 431	100.00 431	100.00 429	100.00 431	100.00 430	100.00 433	100.00 433	88.93 427	97.35 428	74.49 427	94.98 427	81.33 428	89.69 429

PML	71.00 425	88.39 430	73.68 419	82.04 427	74.55 424	83.63 422	76.92 421	72.05 423	85.95 423	89.82 426	84.57 424	90.63 426	58.80 420	91.54 430	73.58 421	95.93 436	2.38 416	86.91 429	6.48 418	84.07 430	18.14 421

HaxPig	95.45 432	97.64 431	88.42 425	97.81 438	99.08 438	77.94 421	74.31 420	96.67 428	99.54 426	99.87 430	99.92 428	99.60 430	99.75 428	91.22 428	87.67 426	99.94 438	99.97 433	99.98 433	99.99 433	99.96 438	99.80 438

MEDIAN_ROB	93.48 429	98.75 432	96.24 427	90.99 430	90.62 431	85.89 423	77.23 423	92.20 425	89.67 424	95.04 427	94.93 426	96.04 427	93.85 427	90.48 426	87.58 425	98.40 437	95.87 426	99.62 432	98.78 430	98.85 437	98.49 437

AVERAGE_ROB	98.51 434	99.16 433	95.72 426	100.00 440	100.00 440	93.61 427	82.61 424	100.00 430	99.97 428	100.00 431	100.00 429	100.00 431	100.00 430	99.73 432	99.43 429	100.00 440	100.00 436	100.00 434	100.00 434	100.00 440	100.00 440

test_example2	97.59 433	99.97 434	99.93 430	99.80 439	99.96 439	98.80 428	99.76 428	91.09 424	100.00 431	100.00 431	100.00 429	89.37 425	86.85 424	99.31 431	96.67 427	99.97 439	99.51 432	92.94 431	97.98 429	99.99 439	99.94 439

LSM0	98.99 435	99.97 434	100.00 433	95.58 431	98.52 432	100.00 431	100.00 429	100.00 430	100.00 431	100.00 431	100.00 429	100.00 431	100.00 430	100.00 433	100.00 433	93.32 435	99.97 433	100.00 434	100.00 434	95.80 436	96.62 431

MyStereo03	99.06 438	100.00 436	100.00 433	96.11 434	98.72 434	100.00 431	100.00 429	100.00 430	100.00 431	100.00 431	100.00 429	100.00 431	100.00 430	100.00 433	100.00 433	93.17 432	100.00 436	100.00 434	100.00 434	95.79 433	97.48 433

MyStereo02	99.06 438	100.00 436	100.00 433	96.11 434	98.72 434	100.00 431	100.00 429	100.00 430	100.00 431	100.00 431	100.00 429	100.00 431	100.00 430	100.00 433	100.00 433	93.17 432	100.00 436	100.00 434	100.00 434	95.79 433	97.48 433

MyStereo	99.06 438	100.00 436	100.00 433	96.11 434	98.72 434	100.00 431	100.00 429	100.00 430	100.00 431	100.00 431	100.00 429	100.00 431	100.00 430	100.00 433	100.00 433	93.17 432	100.00 436	100.00 434	100.00 434	95.79 433	97.48 433

Selective-RAFT-Error	99.05 437	100.00 436	100.00 433	96.31 437	98.73 437	100.00 431	100.00 429	100.00 430	100.00 431	100.00 431	100.00 429	100.00 431	100.00 430	100.00 433	100.00 433	93.08 430	100.00 436	100.00 434	100.00 434	95.40 431	97.58 436

CasAABBNet	99.03 436	100.00 436	100.00 433	96.02 433	98.70 433	100.00 431	100.00 429	100.00 430	100.00 431	100.00 431	100.00 429	100.00 431	100.00 430	100.00 433	100.00 433	93.08 430	99.99 435	100.00 434	100.00 434	95.40 431	97.41 432

Low-res two-view benchmark