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

sCroCo_RVC	0.21 6	0.14 100	1.54 152	0.01 17	0.00 1	0.13 1	0.04 159	1.10 29	0.65 81	0.10 32	0.05 57	0.03 6	0.04 46	0.23 24	0.05 17	0.00 1	0.07 329	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

CroCo-Stereo	0.39 43	0.40 225	1.67 179	0.07 176	0.00 1	0.19 2	0.01 54	3.55 209	0.75 129	0.08 20	0.02 31	0.46 105	0.08 92	0.28 41	0.18 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
Anonymous	0.25 20	0.13 95	1.19 107	0.00 1	0.00 1	0.24 3	0.01 54	2.54 104	0.42 44	0.02 2	0.02 31	0.05 25	0.07 78	0.15 9	0.06 34	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.10 250	0.08 283

MIF-Stereo	0.16 2	0.11 82	1.13 91	0.03 102	0.17 281	0.32 4	0.02 98	0.38 2	0.32 38	0.03 9	0.16 83	0.05 25	0.07 78	0.16 12	0.16 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 259	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.33 29	0.49 264	1.18 104	0.02 64	0.00 1	0.33 5	0.00 1	3.08 144	0.61 62	0.02 2	0.01 1	0.04 10	0.08 92	0.45 75	0.15 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 211	0.02 150

Selective-IGEV	0.22 10	0.06 22	0.46 1	0.05 142	0.04 204	0.34 6	0.04 159	2.16 73	0.59 52	0.09 22	0.01 1	0.02 2	0.05 52	0.18 14	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 326	0.03 133	0.09 288

sAnonymous2	0.37 39	0.32 197	3.21 293	0.01 17	0.00 1	0.35 7	0.08 194	1.96 63	0.90 155	0.03 9	0.05 57	0.04 10	0.11 112	0.11 6	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 274	0.18 330

CroCo_RVC	0.37 39	0.32 197	3.21 293	0.01 17	0.00 1	0.35 7	0.08 194	1.96 63	0.90 155	0.03 9	0.05 57	0.04 10	0.11 112	0.11 6	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 274	0.18 330

StereoIM	0.22 10	0.29 189	0.87 27	0.05 142	0.18 285	0.41 9	0.01 54	1.24 32	0.56 50	0.02 2	0.03 48	0.13 61	0.05 52	0.32 51	0.24 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

MIF-Stereo (partial)	0.27 22	0.18 129	1.14 92	0.01 17	0.00 1	0.43 10	0.02 98	1.97 65	0.39 43	0.11 37	0.08 66	0.07 42	0.06 67	0.44 70	0.33 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.02 150

GMStereo	0.25 20	0.60 292	1.28 120	0.01 17	0.00 1	0.48 11	0.00 1	0.74 18	1.24 208	0.16 45	0.03 48	0.07 42	0.09 97	0.22 22	0.10 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
test croco	0.41 46	0.28 182	2.26 240	0.07 176	0.00 1	0.50 12	0.01 54	2.84 122	0.92 158	0.05 15	0.07 63	0.13 61	0.17 136	0.43 68	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 349	0.01 62

HH	0.88 175	0.37 211	1.93 200	0.25 262	0.10 253	0.62 13	0.00 1	3.79 229	0.18 19	0.33 59	0.59 168	3.94 320	0.81 244	4.44 220	0.09 53	0.00 1	0.06 320	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 150

HanStereo	0.88 175	0.37 211	1.93 200	0.25 262	0.10 253	0.62 13	0.00 1	3.79 229	0.18 19	0.33 59	0.59 168	3.94 320	0.81 244	4.44 220	0.09 53	0.00 1	0.06 320	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 150

anonymity	0.74 126	0.15 110	1.17 101	0.16 234	0.27 323	0.71 15	0.01 54	4.70 295	1.78 276	1.15 178	1.23 231	0.31 85	1.65 294	0.54 86	0.53 205	0.02 327	0.02 272	0.00 1	0.27 374	0.02 94	0.06 258

IGEVStereo-DCA	0.46 62	0.09 50	1.02 56	0.02 64	0.00 1	0.82 16	0.00 1	0.53 4	0.75 129	0.09 22	0.03 48	0.03 6	0.06 67	5.04 251	0.51 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 339	0.05 182	0.01 62

rrr	0.62 100	0.09 50	2.07 221	0.02 64	0.00 1	0.82 16	0.06 185	2.29 76	0.85 152	0.09 22	0.03 48	0.03 6	0.06 67	5.04 251	0.51 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 354	0.05 182	0.07 274

CASnet	0.16 2	0.14 100	0.52 3	0.01 17	0.00 1	0.86 18	0.00 1	0.51 3	0.75 129	0.10 32	0.01 1	0.04 10	0.02 16	0.22 22	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.22 10	0.05 8	0.66 12	0.02 64	0.03 188	0.87 19	0.00 1	1.07 28	0.15 9	0.18 48	0.01 1	0.02 2	0.72 239	0.15 9	0.09 53	0.00 1	0.03 294	0.00 1	0.27 374	0.08 222	0.07 274

DCRE	0.69 121	0.35 203	1.16 99	0.06 156	0.02 169	0.91 20	0.00 1	1.05 27	0.30 36	0.98 155	7.63 352	0.72 135	0.02 16	0.16 12	0.07 38	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.21 361	0.02 94	0.03 189

RALAANet	0.54 85	0.62 297	1.41 139	0.01 17	0.01 101	0.92 21	0.02 98	2.39 82	1.87 286	1.13 176	0.38 134	0.15 69	0.30 170	1.00 110	0.38 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 303	0.14 274	0.01 62

test_xeample3	0.35 33	0.10 69	1.95 204	0.02 64	0.00 1	0.93 22	0.07 188	1.70 55	0.86 154	0.09 22	0.04 55	0.05 25	0.05 52	0.23 24	0.51 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 367	0.06 197	0.08 283

GLC_STEREO	0.13 1	0.08 38	0.61 4	0.01 17	0.00 1	0.94 23	0.03 139	0.29 1	0.21 28	0.05 15	0.02 31	0.06 34	0.04 46	0.26 36	0.07 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

RAFT	0.60 93	0.50 267	1.01 51	0.50 312	0.04 204	0.94 23	0.08 194	3.01 131	0.65 81	0.22 50	0.09 67	3.41 307	0.27 168	0.53 84	0.37 176	0.00 1	0.03 294	0.00 1	0.01 271	0.40 358	0.03 189

TestStereo	0.61 95	0.55 280	1.84 197	0.00 1	0.00 1	0.94 23	0.00 1	1.65 53	0.23 31	0.12 38	0.03 48	0.08 45	0.06 67	6.59 311	0.08 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ProNet	0.20 5	0.25 167	0.78 19	0.01 17	0.01 101	0.95 26	0.00 1	0.70 14	0.68 100	0.02 2	0.01 1	0.05 25	0.03 34	0.31 45	0.03 5	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.12 264	0.04 213

test_4	0.51 74	0.10 69	1.27 119	0.01 17	0.06 219	0.97 27	0.03 139	1.12 30	0.16 12	0.27 53	3.42 315	0.65 124	0.09 97	1.59 133	0.26 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 323	0.14 274	0.00 1

x	0.41 46	0.04 4	0.74 16	0.54 318	0.00 1	0.98 28	0.00 1	3.07 142	0.67 95	0.48 89	0.01 1	0.48 108	0.07 78	0.93 105	0.07 38	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

test-3	0.63 102	0.06 22	1.00 48	0.07 176	0.13 263	0.99 29	0.01 54	2.46 95	0.20 25	1.96 253	0.01 1	1.10 181	0.05 52	3.75 187	0.23 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 372	0.15 284	0.13 310

test_1	0.61 95	0.06 22	1.00 48	0.07 176	0.12 259	0.99 29	0.01 54	2.46 95	0.20 25	1.71 233	0.01 1	1.10 181	0.04 46	3.71 185	0.23 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 370	0.15 284	0.13 310

LoS_RVC	0.19 4	0.48 260	0.51 2	0.12 213	0.10 253	1.01 31	0.01 54	0.81 20	0.19 21	0.07 17	0.02 31	0.06 34	0.05 52	0.31 45	0.05 17	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.04 213

test_3	0.58 90	0.06 22	1.04 71	0.07 176	0.12 259	1.01 31	0.01 54	2.45 93	0.20 25	0.95 142	0.01 1	1.05 173	0.05 52	3.74 186	0.23 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 370	0.15 284	0.13 310

SMFormer	1.04 204	0.16 118	1.55 154	0.33 283	0.01 101	1.03 33	0.00 1	5.24 325	2.12 302	1.53 218	2.16 279	0.92 154	0.02 16	4.46 222	1.24 261	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 150

tta	1.04 204	0.16 118	1.55 154	0.33 283	0.01 101	1.03 33	0.00 1	5.24 325	2.12 302	1.53 218	2.16 279	0.92 154	0.02 16	4.46 222	1.24 261	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.01 62

qqq1	0.98 189	0.16 118	1.55 154	0.33 283	0.01 101	1.03 33	0.00 1	5.24 325	2.12 302	1.53 218	2.16 279	0.92 154	0.02 16	4.46 222	0.07 38	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.01 62

fff1	0.98 189	0.16 118	1.55 154	0.33 283	0.01 101	1.03 33	0.00 1	5.24 325	2.12 302	1.53 218	2.16 279	0.92 154	0.02 16	4.46 222	0.07 38	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.01 62

4D-IteraStereo	0.35 33	0.60 292	1.93 200	0.02 64	0.09 244	1.03 33	0.07 188	1.25 33	0.34 40	0.02 2	0.03 48	0.84 150	0.10 104	0.31 45	0.35 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.07 274

FINET	1.36 260	0.46 250	4.05 325	0.22 251	0.73 360	1.03 33	0.00 1	3.57 211	5.71 362	1.59 228	1.64 246	0.49 110	0.19 145	5.53 270	1.90 292	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.03 189

Gwc-CoAtRS	0.42 48	0.12 86	1.28 120	0.03 102	0.13 263	1.03 33	0.02 98	2.33 78	0.15 9	0.35 71	0.01 1	2.27 256	0.03 34	0.20 20	0.25 127	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.22 363	0.01 25	0.01 62

11t1	0.33 29	0.05 8	0.86 25	0.44 303	0.00 1	1.04 40	0.00 1	2.45 93	0.60 56	0.44 83	0.01 1	0.05 25	0.05 52	0.43 68	0.06 34	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

GMOStereo	0.42 48	0.28 182	1.02 56	0.05 142	0.18 285	1.04 40	0.02 98	2.40 83	0.16 12	2.25 273	0.01 1	0.32 86	0.03 34	0.09 2	0.15 83	0.00 1	0.11 351	0.00 1	0.00 1	0.19 306	0.02 150

error version	0.42 48	0.28 182	1.02 56	0.05 142	0.18 285	1.04 40	0.02 98	2.40 83	0.16 12	2.25 273	0.01 1	0.32 86	0.03 34	0.09 2	0.15 83	0.00 1	0.11 351	0.00 1	0.00 1	0.19 306	0.02 150

test-v	0.42 48	0.28 182	1.02 56	0.05 142	0.18 285	1.04 40	0.02 98	2.40 83	0.16 12	2.25 273	0.01 1	0.32 86	0.03 34	0.09 2	0.15 83	0.00 1	0.11 351	0.00 1	0.00 1	0.19 306	0.02 150

test-2	0.42 48	0.28 182	1.02 56	0.05 142	0.18 285	1.04 40	0.02 98	2.40 83	0.16 12	2.25 273	0.01 1	0.32 86	0.03 34	0.09 2	0.15 83	0.00 1	0.11 351	0.00 1	0.00 1	0.19 306	0.02 150

cross-raft	0.53 83	0.12 86	1.78 190	0.03 102	0.01 101	1.04 40	0.10 210	3.21 165	0.23 31	0.37 77	0.01 1	2.86 282	0.04 46	0.24 27	0.24 121	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.16 345	0.01 25	0.02 150

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 14	0.13 95	0.62 5	0.01 17	0.00 1	1.05 46	0.00 1	0.63 12	0.80 141	0.76 119	0.18 92	0.09 48	0.06 67	0.05 1	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 230

qqq	0.50 71	0.04 4	0.78 19	0.02 64	0.00 1	1.05 46	0.00 1	3.15 152	0.68 100	0.46 87	0.01 1	0.73 136	0.12 122	2.95 162	0.07 38	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

THIR-Stereo	1.48 273	0.29 189	1.51 150	0.01 17	0.02 169	1.05 46	4.32 375	2.11 71	0.22 30	1.08 171	4.24 328	1.93 231	4.19 355	6.76 325	1.87 291	0.00 1	0.00 1	0.04 349	0.00 1	0.05 182	0.00 1

ff7	0.23 14	0.21 149	1.02 56	0.02 64	0.00 1	1.07 49	0.00 1	0.53 4	0.75 129	0.09 22	0.01 1	0.04 10	0.07 78	0.44 70	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 339	0.07 211	0.01 62

ffff	0.23 14	0.21 149	1.02 56	0.02 64	0.00 1	1.07 49	0.00 1	0.53 4	0.75 129	0.09 22	0.01 1	0.04 10	0.07 78	0.44 70	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 339	0.07 211	0.01 62

11t	0.23 14	0.21 149	1.02 56	0.02 64	0.00 1	1.07 49	0.00 1	0.53 4	0.75 129	0.09 22	0.01 1	0.04 10	0.07 78	0.44 70	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 339	0.07 211	0.01 62

anonymousdsp	0.21 6	0.21 149	0.63 6	0.02 64	0.00 1	1.07 49	0.00 1	0.74 18	0.77 138	0.09 22	0.01 1	0.04 10	0.07 78	0.25 30	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 345	0.08 222	0.03 189

MC-Stereo	0.24 19	0.12 86	0.71 14	0.04 125	0.02 169	1.07 49	0.00 1	1.30 34	0.17 17	0.59 97	0.02 31	0.08 45	0.11 112	0.18 14	0.05 17	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.17 351	0.06 197	0.02 150

ccc-4	0.23 14	0.21 149	1.02 56	0.02 64	0.00 1	1.07 49	0.00 1	0.53 4	0.75 129	0.09 22	0.01 1	0.04 10	0.07 78	0.44 70	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 339	0.07 211	0.01 62

IGEV-Stereo	0.21 6	0.21 149	0.63 6	0.02 64	0.00 1	1.07 49	0.00 1	0.73 17	0.77 138	0.09 22	0.01 1	0.04 10	0.07 78	0.24 27	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 345	0.08 222	0.03 189
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
AnonymousM	0.34 31	0.07 32	0.63 6	0.02 64	0.01 101	1.09 56	0.03 139	1.54 50	0.68 100	0.17 46	0.04 55	0.02 2	0.24 160	0.25 30	0.04 7	0.00 1	0.01 223	1.93 385	0.00 1	0.01 25	0.00 1

XX-TBD	0.28 24	0.39 220	0.97 46	0.05 142	0.00 1	1.09 56	0.00 1	0.71 16	0.54 49	0.44 83	1.04 216	0.06 34	0.06 67	0.19 17	0.09 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.74 126	0.20 143	3.00 278	0.26 268	0.02 169	1.10 58	0.05 172	3.72 223	0.19 21	0.88 132	0.71 193	2.84 279	0.63 223	0.53 84	0.33 159	0.00 1	0.07 329	0.00 1	0.16 345	0.04 164	0.00 1

PCWNet_CMD	0.65 106	0.14 100	2.02 215	0.01 17	0.01 101	1.10 58	0.00 1	2.80 119	0.97 166	0.48 89	0.28 116	2.31 260	1.50 281	1.19 117	0.08 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

ICVP	0.46 62	0.08 38	1.58 164	0.01 17	0.01 101	1.10 58	0.21 244	3.80 232	0.52 48	0.42 81	0.27 114	0.33 90	0.06 67	0.57 89	0.13 74	0.00 1	0.07 329	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.01 62
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RALCasStereoNet	0.44 56	0.44 242	1.03 67	0.03 102	0.00 1	1.10 58	0.03 139	2.46 95	0.90 155	0.07 17	0.32 119	0.12 57	0.20 151	1.28 123	0.25 127	0.00 1	0.31 377	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.12 305

AE-Stereo	0.47 66	0.11 82	1.03 67	0.04 125	0.09 244	1.11 62	0.03 139	4.16 257	0.34 40	0.35 71	0.82 200	0.15 69	0.16 133	0.45 75	0.05 17	0.00 1	0.09 342	0.00 1	0.26 372	0.09 241	0.05 230

MSMDNet	0.65 106	0.14 100	2.02 215	0.01 17	0.01 101	1.11 62	0.00 1	2.88 125	0.98 168	0.49 92	0.28 116	2.32 261	1.49 278	1.19 117	0.08 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

LL-Strereo2	0.36 37	0.47 258	1.08 80	0.09 198	0.03 188	1.12 64	0.07 188	1.66 54	0.93 161	0.43 82	0.02 31	0.51 113	0.08 92	0.23 24	0.29 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 293	0.04 164	0.04 213

CAS	0.85 162	0.09 50	0.67 13	6.43 390	0.05 211	1.12 64	0.00 1	0.88 22	0.69 113	0.02 2	0.02 31	0.06 34	0.06 67	0.26 36	0.12 70	6.37 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 338

riskmin	0.47 66	0.03 1	1.01 51	0.08 188	0.01 101	1.12 64	0.01 54	3.00 129	0.21 28	0.46 87	0.02 31	2.08 240	1.06 255	0.26 36	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62

UDGNet	0.35 33	0.50 267	1.14 92	0.02 64	0.00 1	1.12 64	0.02 98	0.70 14	1.57 259	0.31 56	0.05 57	0.06 34	0.02 16	1.45 132	0.09 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rafts_anoy	0.39 43	0.44 242	1.15 95	0.06 156	0.03 188	1.12 64	0.04 159	2.75 116	0.33 39	0.10 32	0.16 83	0.11 54	0.19 145	0.74 100	0.31 152	0.00 1	0.14 360	0.00 1	0.01 271	0.02 94	0.05 230

mmm	0.52 77	0.04 4	1.14 92	0.61 328	0.00 1	1.14 69	0.00 1	3.45 198	0.75 129	1.24 194	0.58 159	0.20 75	0.18 139	0.93 105	0.08 47	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

StereoVision	0.86 166	0.38 214	1.75 187	0.03 102	0.01 101	1.14 69	0.02 98	3.38 186	0.92 158	0.13 42	6.89 349	0.50 112	0.12 122	1.10 114	0.78 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.02 150

s12784h	0.56 87	0.14 100	1.22 113	0.02 64	0.00 1	1.14 69	0.03 139	3.43 195	1.47 241	1.02 161	1.41 242	0.05 25	0.02 16	1.08 113	0.09 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1

TANstereo	0.30 28	0.28 182	0.86 25	0.03 102	0.01 101	1.14 69	0.00 1	0.53 4	0.44 46	1.06 170	1.24 233	0.06 34	0.05 52	0.25 30	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PMTNet	0.21 6	0.19 136	0.85 23	0.02 64	0.02 169	1.14 69	0.30 278	0.88 22	0.11 1	0.03 9	0.02 31	0.07 42	0.02 16	0.37 61	0.12 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.00 1

knoymous	0.35 33	0.05 8	1.11 85	0.05 142	0.01 101	1.15 74	0.01 54	2.06 68	0.14 6	0.40 79	0.02 31	1.67 216	0.00 1	0.31 45	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.68 118	0.52 272	1.74 185	0.50 312	0.05 211	1.16 75	0.00 1	2.68 114	0.66 87	0.68 110	1.60 245	1.76 219	0.80 243	0.94 107	0.13 74	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.27 334	0.00 1

raft+_RVC	0.42 48	0.48 260	1.11 85	0.51 315	0.17 281	1.16 75	0.04 159	2.25 75	0.59 52	0.12 38	0.42 141	0.08 45	0.15 130	0.60 93	0.28 140	0.00 1	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.19 334

EGLCR-Stereo	0.28 24	0.09 50	0.73 15	0.18 241	0.05 211	1.17 77	0.04 159	2.37 80	0.17 17	0.35 71	0.01 1	0.01 1	0.02 16	0.38 64	0.04 7	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 189

ToySt	0.47 66	0.25 167	2.47 255	0.04 125	0.01 101	1.17 77	0.00 1	2.01 66	0.63 71	0.08 20	0.14 75	1.16 183	0.05 52	0.80 103	0.46 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 293	0.10 250	0.04 213

Selective-RAFT	0.37 39	0.06 22	0.65 11	0.03 102	0.01 101	1.17 77	0.02 98	2.63 107	0.66 87	0.01 1	0.01 1	0.22 76	0.18 139	1.31 124	0.24 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 357	0.04 164	0.00 1

RCA-Stereo	0.37 39	0.14 100	0.76 17	0.01 17	0.00 1	1.17 77	0.00 1	3.14 150	0.61 62	0.71 113	0.47 153	0.05 25	0.13 128	0.19 17	0.03 5	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.01 62

raftrobust	0.46 62	0.42 231	1.05 76	0.01 17	0.21 301	1.17 77	0.05 172	2.07 70	0.19 21	2.98 312	0.02 31	0.12 57	0.15 130	0.25 30	0.31 152	0.00 1	0.03 294	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.06 258

HCRNet	0.73 124	0.19 136	1.10 83	0.01 17	0.00 1	1.17 77	0.01 54	3.07 142	1.97 293	0.60 98	0.21 105	0.56 116	0.11 112	5.34 264	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 150

DLNR_Zeroshot_test	23.05 411	49.79 418	87.94 417	97.52 430	94.73 425	1.18 83	0.00 1	20.60 402	0.14 6	0.02 2	0.02 31	0.02 2	0.02 16	4.35 213	0.10 61	32.22 417	0.04 304	0.00 1	0.27 374	72.00 423	0.06 258

EKT-Stereo	0.74 126	0.18 129	1.23 115	0.81 344	4.25 387	1.19 84	0.03 139	2.17 74	0.13 4	0.35 71	0.40 138	0.97 166	0.08 92	2.61 155	0.09 53	0.00 1	0.09 342	0.00 1	0.07 318	0.04 164	0.03 189

anonymousdsp2	0.52 77	0.06 22	1.51 150	0.10 205	0.00 1	1.19 84	0.01 54	4.32 274	0.63 71	0.33 59	0.15 81	0.78 148	0.09 97	1.01 111	0.06 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 334	0.04 164	0.05 230

TRStereo	0.59 92	0.79 325	1.59 167	0.56 321	0.01 101	1.19 84	0.03 139	4.74 298	0.60 56	0.17 46	0.01 1	0.62 120	0.44 198	0.57 89	0.07 38	0.00 1	0.04 304	0.00 1	0.24 367	0.01 25	0.14 317

LCNet	0.87 171	0.18 129	0.97 46	0.14 226	0.26 318	1.19 84	0.22 248	2.36 79	0.71 124	1.82 243	0.21 105	0.11 54	2.56 322	5.56 273	0.14 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 284	0.81 370

CREStereo++_RVC	0.29 27	0.19 136	0.83 22	0.05 142	0.00 1	1.19 84	0.00 1	0.66 13	0.99 172	0.25 51	1.26 236	0.05 25	0.07 78	0.20 20	0.09 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
111	0.79 144	0.70 314	2.21 230	0.01 17	0.01 101	1.19 84	0.16 228	3.78 228	1.98 295	1.22 192	0.91 207	2.01 235	0.32 178	0.32 51	0.64 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.17 324

AFF-stereo	0.65 106	0.46 250	0.82 21	0.37 296	0.00 1	1.19 84	0.00 1	3.04 139	1.42 231	0.72 115	1.95 265	1.16 183	0.26 165	0.97 109	0.31 152	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.21 316	0.02 150

FENet	0.52 77	0.07 32	1.62 168	0.04 125	0.00 1	1.19 84	0.05 172	3.10 146	0.98 168	0.89 134	0.01 1	1.63 212	0.09 97	0.47 79	0.28 140	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62

iRaft-Stereo_5w	1.08 213	0.56 284	2.70 269	0.02 64	0.02 169	1.20 92	0.01 54	3.18 158	0.63 71	0.14 43	2.00 268	1.62 209	1.54 284	6.69 320	1.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 320	0.01 62

test-1	0.52 77	0.25 167	0.94 36	0.03 102	0.22 303	1.20 92	0.08 194	4.03 250	0.25 35	0.70 112	0.66 177	0.71 134	0.03 34	0.30 44	0.43 184	0.00 1	0.18 368	0.00 1	0.07 318	0.01 25	0.25 347

iRaftStereo_RVC	0.36 37	0.27 172	0.76 17	0.01 17	0.00 1	1.20 92	0.01 54	2.15 72	0.62 68	0.15 44	0.22 109	0.69 131	0.12 122	0.28 41	0.18 102	0.00 1	0.06 320	0.00 1	0.00 1	0.27 334	0.22 342

ASMatch	1.44 269	0.14 100	2.15 227	0.60 325	0.21 301	1.21 95	0.26 258	0.96 24	0.66 87	0.29 55	11.75 368	0.93 159	2.37 318	6.73 323	0.54 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 271	0.00 1	0.04 213

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 93	0.36 207	0.96 41	0.03 102	0.02 169	1.21 95	0.02 98	2.80 119	1.55 253	1.08 171	2.63 296	0.43 102	0.16 133	0.37 61	0.25 127	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.19 306	0.01 62

CES	0.43 54	0.14 100	0.85 23	0.05 142	1.52 374	1.22 97	0.05 172	1.01 26	0.59 52	0.03 9	0.02 31	0.14 67	0.10 104	0.40 66	0.10 61	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 25	2.45 385

Anonymous_2	1.69 299	0.05 8	1.31 129	0.08 188	0.03 188	1.22 97	0.01 54	3.25 167	0.19 21	0.76 119	0.13 74	2.68 271	1.99 309	0.39 65	0.13 74	0.05 343	0.25 372	3.27 388	14.54 412	3.40 382	0.01 62

DCANet-4	0.69 121	0.15 110	3.76 316	0.03 102	0.01 101	1.22 97	0.01 54	3.14 150	1.90 288	2.34 283	0.14 75	0.11 54	0.25 163	0.34 55	0.29 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 230

fff	0.66 111	0.42 231	2.21 230	0.01 17	0.01 101	1.22 97	0.02 98	3.26 169	1.04 177	2.34 283	0.14 75	0.09 48	1.83 302	0.34 55	0.29 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 230

ADStereo(finetuned)	0.83 155	0.43 237	3.68 313	0.03 102	0.00 1	1.22 97	0.01 54	3.26 169	1.86 284	2.61 300	0.20 104	0.09 48	2.39 320	0.34 55	0.38 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.06 258

dd	0.34 31	0.67 307	1.55 154	0.04 125	0.01 101	1.22 97	0.03 139	0.84 21	1.16 198	0.18 48	0.05 57	0.12 57	0.05 52	0.29 43	0.44 187	0.02 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.00 1

CFNet_pseudo	0.66 111	0.17 124	2.08 223	0.00 1	0.01 101	1.22 97	0.00 1	2.79 118	0.73 125	0.78 124	0.46 150	2.32 261	0.63 223	1.77 141	0.15 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

DCANet	0.66 111	0.43 237	2.21 230	0.03 102	0.00 1	1.22 97	0.01 54	3.26 169	1.85 283	2.61 300	0.21 105	0.09 48	0.49 203	0.33 54	0.39 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.06 258

csc	0.66 111	0.42 231	2.21 230	0.01 17	0.01 101	1.22 97	0.02 98	3.26 169	1.04 177	2.34 283	0.14 75	0.09 48	1.83 302	0.34 55	0.29 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 230

cscssc	0.66 111	0.42 231	2.21 230	0.01 17	0.01 101	1.22 97	0.02 98	3.26 169	1.04 177	2.34 283	0.14 75	0.09 48	1.83 302	0.34 55	0.29 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 230

CREStereo	0.22 10	0.17 124	0.64 9	0.00 1	0.01 101	1.22 97	0.01 54	1.15 31	0.56 50	0.10 32	0.07 63	0.04 10	0.00 1	0.32 51	0.10 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
ccs_rob	0.65 106	0.17 124	2.09 224	0.00 1	0.01 101	1.22 97	0.00 1	2.77 117	0.73 125	0.75 117	0.44 146	2.32 261	0.64 226	1.76 140	0.15 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

AANet_RVC	1.66 290	0.88 337	3.52 307	0.06 156	0.00 1	1.22 97	0.00 1	3.25 167	2.51 325	2.21 270	4.49 329	3.65 314	0.20 151	7.10 349	3.42 330	0.50 377	0.04 304	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.05 230

ADLNet2	1.38 263	0.39 220	3.13 287	0.00 1	0.70 359	1.23 110	0.26 258	4.19 260	2.36 318	1.45 214	3.16 309	4.23 324	0.82 247	4.56 233	0.88 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 268	0.02 150

RAFT+CT+SA	0.66 111	0.45 246	1.22 113	0.10 205	0.30 334	1.24 111	0.02 98	4.21 262	0.67 95	0.62 99	0.39 137	0.33 90	0.05 52	2.69 157	0.14 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 383	0.13 268	0.30 349

dad	0.88 175	0.62 297	2.26 240	0.06 156	0.01 101	1.24 111	0.00 1	0.98 25	2.17 309	1.29 196	0.35 129	0.37 93	0.04 46	5.80 280	1.06 252	0.01 305	0.00 1	1.13 382	0.11 334	0.05 182	0.00 1

IPLGR	0.76 135	0.21 149	2.98 276	0.06 156	0.07 227	1.24 111	0.05 172	3.09 145	1.38 222	0.62 99	0.34 126	0.75 138	0.78 241	3.35 170	0.22 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.06 258

GrayStereo	1.46 271	0.03 1	0.87 27	0.63 331	0.20 296	1.24 111	4.61 379	2.85 123	0.62 68	4.98 350	4.00 327	0.45 104	4.67 359	3.37 172	0.08 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 386	0.01 25	0.01 62

CFNet-RSSM	0.51 74	0.12 86	1.26 117	0.03 102	0.14 269	1.24 111	0.02 98	4.12 255	0.15 9	0.31 56	0.01 1	1.96 234	0.04 46	0.19 17	0.25 127	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.27 374	0.01 25	0.01 62

R-Stereo Train	0.44 56	0.09 50	0.94 36	0.02 64	0.00 1	1.24 111	0.09 203	3.65 218	0.11 1	1.87 246	0.42 141	0.06 34	0.01 4	0.25 30	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 150

RAFT-Stereo	0.44 56	0.09 50	0.94 36	0.02 64	0.00 1	1.24 111	0.09 203	3.65 218	0.11 1	1.87 246	0.42 141	0.06 34	0.01 4	0.25 30	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 150
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
KYRaft	1.19 240	0.05 8	0.94 36	0.06 156	0.24 312	1.25 118	0.78 319	2.48 98	0.61 62	3.23 319	7.13 351	1.00 169	2.77 328	1.43 127	0.14 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	1.71 382

XX-Stereo	1.04 204	0.20 143	4.94 352	0.85 348	0.04 204	1.25 118	0.00 1	3.37 184	0.45 47	1.22 192	0.50 155	3.70 316	0.02 16	3.91 196	0.05 17	0.00 1	0.09 342	0.00 1	0.20 357	0.03 133	0.02 150

whm_eth	0.68 118	0.52 272	3.05 281	0.01 17	0.00 1	1.26 120	0.02 98	3.36 183	1.93 291	0.26 52	2.52 293	0.13 61	0.11 112	0.18 14	0.10 61	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.11 296

GMStereo_Zeroshot	0.63 102	0.14 100	1.54 152	0.75 340	0.00 1	1.26 120	0.01 54	1.85 58	0.31 37	1.44 213	0.58 159	1.76 219	0.19 145	2.55 152	0.10 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.00 1

MIM_Stereo	0.45 59	0.43 237	1.18 104	0.51 315	0.04 204	1.26 120	0.02 98	2.38 81	0.65 81	0.07 17	0.02 31	0.70 133	0.20 151	1.01 111	0.13 74	0.00 1	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.14 274	0.10 292

Prome-Stereo	1.23 246	0.06 22	0.93 35	0.12 213	0.24 312	1.26 120	0.67 313	2.53 103	0.69 113	2.08 262	8.70 359	0.76 139	2.91 332	2.12 147	0.11 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 381

SA	0.83 155	0.41 228	1.17 101	0.00 1	0.20 296	1.28 124	0.01 54	3.98 246	1.86 284	0.41 80	0.96 211	0.27 82	1.33 274	4.07 201	0.35 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 351	0.14 274	0.01 62

DAS	1.26 247	0.08 38	2.25 238	0.04 125	0.01 101	1.28 124	1.18 332	3.80 232	1.58 263	4.60 344	2.37 288	1.53 198	0.53 206	5.36 265	0.59 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

SepStereo	1.28 248	0.08 38	2.25 238	0.04 125	0.01 101	1.28 124	1.18 332	3.80 232	1.58 263	4.60 344	2.37 288	1.53 198	0.53 206	5.63 276	0.59 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

DMCA	0.68 118	0.22 158	1.96 207	0.01 17	0.01 101	1.28 124	0.02 98	3.02 132	1.54 252	2.14 264	0.15 81	1.74 217	0.10 104	0.45 75	0.95 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

TestStereo1	0.77 136	0.46 250	1.12 87	0.15 228	0.19 292	1.29 128	0.01 54	3.33 179	1.55 253	0.45 85	1.67 249	0.13 61	1.23 265	3.39 173	0.27 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 292	0.07 274

SA-5K	0.77 136	0.46 250	1.12 87	0.15 228	0.19 292	1.29 128	0.01 54	3.33 179	1.55 253	0.45 85	1.67 249	0.13 61	1.23 265	3.39 173	0.27 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 292	0.07 274

MIPNet	0.64 104	0.42 231	2.01 213	0.08 188	0.07 227	1.29 128	0.11 212	3.47 202	1.29 213	0.67 108	0.10 69	0.63 122	0.97 253	1.25 121	0.25 127	0.00 1	0.01 223	0.01 320	0.01 271	0.11 259	0.04 213

GwcNet-ADL	0.62 100	0.20 143	2.03 217	0.05 142	0.01 101	1.29 128	0.02 98	3.16 155	1.39 224	0.97 146	0.44 146	1.48 196	0.23 158	0.78 101	0.27 136	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 189

HHNet	0.87 171	0.25 167	1.78 190	0.16 234	0.08 237	1.30 132	0.44 297	1.93 61	0.64 78	1.41 212	5.92 342	0.14 67	1.79 300	0.35 60	0.95 247	0.05 343	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.14 274	0.01 62

DMCA-RVC	0.90 180	0.64 301	3.30 298	0.03 102	0.04 204	1.30 132	0.06 185	2.65 108	0.73 125	3.21 318	0.09 67	0.99 168	0.66 233	3.14 167	0.99 249	0.01 305	0.04 304	0.02 342	0.01 271	0.07 211	0.01 62

PWC_ROB	2.90 340	1.01 349	6.12 369	0.53 317	0.57 356	1.30 132	0.40 292	3.85 239	4.42 355	7.37 365	15.40 376	3.03 293	1.55 285	6.31 297	5.74 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 361	0.05 230

StereoDRNet-Refined	0.83 155	0.12 86	1.18 104	0.02 64	0.01 101	1.31 135	0.00 1	3.33 179	1.07 186	1.92 249	1.24 233	2.48 267	0.18 139	1.86 144	1.67 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 274	0.05 230
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CFNet_ucs	0.77 136	0.20 143	2.22 237	0.01 17	0.01 101	1.32 136	0.00 1	3.30 176	1.31 217	1.15 178	1.14 221	2.19 255	0.42 196	2.04 146	0.12 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

LoS	0.28 24	0.16 118	0.95 40	0.07 176	0.01 101	1.32 136	0.07 188	1.30 34	0.60 56	0.04 14	0.03 48	0.28 83	0.11 112	0.48 80	0.11 68	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.00 1

PSM-AAD	1.15 235	0.04 4	0.88 29	0.10 205	0.27 323	1.32 136	3.25 363	2.41 90	0.64 78	2.93 308	1.92 263	0.15 69	5.39 370	3.42 175	0.19 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.05 230

CFNet-ft	0.77 136	0.46 250	1.34 132	0.01 17	0.27 323	1.32 136	0.02 98	2.40 83	0.68 100	0.63 103	0.18 92	3.23 304	0.21 155	3.97 198	0.54 208	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.03 133	0.02 150

BEATNet_4x	0.97 187	0.77 322	3.36 301	0.46 307	0.01 101	1.32 136	0.09 203	4.57 289	1.26 210	1.88 248	0.22 109	1.09 179	0.42 196	1.79 142	2.09 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.06 258

CFNet_RVC	0.77 136	0.46 250	1.34 132	0.01 17	0.27 323	1.32 136	0.02 98	2.40 83	0.68 100	0.63 103	0.18 92	3.23 304	0.21 155	3.97 198	0.54 208	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.03 133	0.02 150

Sa-1000	1.04 204	0.39 220	1.17 101	0.00 1	0.20 296	1.33 142	0.03 139	4.19 260	1.81 277	0.99 159	5.33 338	0.61 118	0.15 130	4.07 201	0.30 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 345	0.13 268	0.00 1

IRAFT_RVC	1.02 200	0.20 143	1.58 164	1.39 372	0.26 318	1.33 142	0.32 282	2.52 101	0.66 87	1.58 227	0.81 199	1.16 183	1.58 290	6.51 309	0.43 184	0.00 1	0.12 355	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.03 189

MSKI-zero shot	0.73 124	0.13 95	1.56 161	0.02 64	0.14 269	1.34 144	0.04 159	3.00 129	0.23 31	0.67 108	1.64 246	0.89 153	0.00 1	4.55 231	0.10 61	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.21 361	0.03 133	0.01 62

DeepStereo_RVC	0.52 77	0.08 38	1.37 137	0.06 156	0.06 219	1.34 144	0.41 294	1.43 38	0.68 100	1.03 164	0.85 203	0.49 110	1.56 286	0.79 102	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.13 310

hitnet-ft	1.09 220	0.39 220	1.45 144	0.04 125	0.00 1	1.34 144	0.22 248	3.34 182	2.25 315	1.48 215	1.11 220	4.17 323	0.37 188	4.73 239	0.79 235	0.01 305	0.00 1	0.03 347	0.00 1	0.09 241	0.01 62

HITNet	0.80 148	0.58 288	2.14 226	0.69 336	0.00 1	1.35 147	0.02 98	4.50 285	1.15 197	1.76 239	0.16 83	0.60 117	0.30 170	1.13 116	1.64 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet_ROB	1.05 211	0.76 320	2.06 220	0.07 176	0.00 1	1.35 147	0.03 139	6.80 373	2.57 329	0.79 126	1.20 229	0.94 162	0.12 122	3.81 190	0.41 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.01 62

raft_robust	0.98 189	0.57 287	1.21 112	0.06 156	0.17 281	1.36 149	0.02 98	3.46 200	2.18 310	0.33 59	0.01 1	1.54 200	1.42 276	6.77 326	0.15 83	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.18 353	0.11 259	0.09 288

iRaft-Stereo_20w	0.92 182	0.15 110	2.68 268	0.24 259	0.06 219	1.36 149	0.28 269	7.46 378	0.34 40	1.56 226	0.37 132	0.62 120	1.24 268	1.25 121	0.34 166	0.00 1	0.09 342	0.00 1	0.16 345	0.02 94	0.13 310

IPLG	0.86 166	0.41 228	2.31 245	0.06 156	0.06 219	1.36 149	0.11 212	3.17 157	0.83 146	0.62 99	1.00 214	0.46 105	0.61 217	5.57 275	0.35 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 299	0.01 62

ACVNet	0.57 89	0.21 149	1.34 132	0.09 198	0.00 1	1.36 149	0.22 248	2.40 83	1.05 181	0.63 103	0.66 177	1.94 232	0.26 165	0.31 45	0.79 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 175	0.38 214	1.45 144	0.60 325	0.00 1	1.36 149	0.02 98	4.55 287	0.69 113	0.71 113	0.32 119	1.56 201	0.61 217	4.55 231	0.64 224	0.00 1	0.00 1	0.05 353	0.00 1	0.08 222	0.02 150

GEStereo_RVC	1.10 224	0.42 231	1.72 184	0.28 273	0.01 101	1.37 154	0.11 212	6.25 362	0.84 149	1.05 167	0.67 184	1.61 207	0.79 242	6.11 287	0.63 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 250	0.04 213

PSMNet-RSSM	0.90 180	0.44 242	1.35 135	0.13 216	0.00 1	1.37 154	0.03 139	4.79 306	0.85 152	1.11 174	0.49 154	2.15 247	0.35 185	4.09 204	0.73 231	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.03 133	0.01 62

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 204	0.55 280	2.52 258	0.56 321	1.00 365	1.37 154	0.00 1	3.43 195	1.35 220	2.24 272	0.35 129	2.18 254	0.58 214	4.28 209	0.34 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 271	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PASM	1.58 285	1.05 351	7.51 376	0.56 321	0.09 244	1.37 154	0.28 269	2.85 123	1.44 236	3.91 335	0.44 146	3.02 291	0.64 226	6.38 301	1.59 278	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.03 293	0.26 331	0.15 318

PS-NSSS	1.08 213	0.45 246	1.70 182	0.02 64	0.01 101	1.37 154	0.01 54	4.38 275	2.09 300	1.15 178	2.65 297	0.65 124	0.07 78	6.35 299	0.56 211	0.16 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.00 1

CrosDoStereo	1.66 290	0.15 110	1.66 176	0.02 64	0.07 227	1.38 159	6.16 393	3.12 148	1.06 184	0.97 146	3.74 321	0.96 163	4.79 361	7.00 346	1.92 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 259	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 290	0.15 110	1.66 176	0.02 64	0.07 227	1.38 159	6.16 393	3.12 148	1.06 184	0.97 146	3.74 321	0.96 163	4.79 361	7.00 346	1.92 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 259	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 213	1.12 355	4.68 347	1.09 363	0.00 1	1.38 159	0.05 172	3.83 236	1.11 189	0.80 128	1.15 223	1.02 171	0.12 122	4.52 228	0.45 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 346	0.03 189

IPLGR_C	0.75 131	0.88 337	2.58 263	0.13 216	0.02 169	1.40 162	0.27 261	3.19 162	0.84 149	1.92 249	2.46 290	0.18 72	0.11 112	0.49 81	0.26 132	0.00 1	0.05 313	0.01 320	0.05 307	0.19 306	0.06 258

ACRE	0.75 131	0.78 323	2.72 272	0.13 216	0.02 169	1.40 162	0.26 258	3.20 164	0.82 144	1.84 245	2.46 290	0.19 73	0.10 104	0.52 82	0.26 132	0.00 1	0.04 304	0.01 320	0.05 307	0.19 306	0.05 230

cf-r	0.98 189	0.51 271	2.04 218	0.25 262	0.01 101	1.40 162	0.03 139	4.47 284	1.65 268	0.95 142	0.58 159	2.63 269	0.24 160	4.19 206	0.58 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.04 213

CFNet	1.08 213	0.62 297	2.26 240	0.26 268	0.03 188	1.40 162	0.04 159	4.45 283	2.09 300	0.48 89	0.69 186	1.31 191	0.24 160	6.63 315	0.83 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 292	0.04 213

CIPLG	0.75 131	0.81 329	2.38 248	0.13 216	0.03 188	1.41 166	0.27 261	3.19 162	0.84 149	1.98 255	2.56 295	0.19 73	0.10 104	0.54 86	0.26 132	0.00 1	0.05 313	0.01 320	0.05 307	0.19 306	0.05 230

GMM-Stereo	1.09 220	0.05 8	1.62 168	0.13 216	0.22 303	1.41 166	0.87 321	2.31 77	0.62 68	2.75 303	3.14 306	0.54 115	0.90 250	5.33 263	0.13 74	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.02 287	0.01 25	1.80 383

HGLStereo	1.03 202	0.18 129	1.50 147	0.01 17	0.01 101	1.41 166	0.01 54	3.41 191	0.82 144	1.05 167	3.09 305	2.11 243	1.24 268	4.51 227	1.18 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.03 189

STTStereo	0.83 155	0.34 201	2.44 250	0.24 259	0.15 274	1.41 166	0.10 210	3.02 132	1.55 253	1.34 201	0.17 89	1.77 221	0.45 199	3.42 175	0.30 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62

DeepPrunerF	2.50 331	0.87 336	14.90 393	0.17 237	0.31 337	1.41 166	0.29 272	5.62 348	9.97 378	1.02 161	0.43 145	2.01 235	1.65 294	6.85 330	3.99 334	0.00 1	0.01 223	0.07 354	0.10 330	0.24 323	0.12 305

FTStereo	2.16 324	0.03 1	1.42 140	0.17 237	0.13 263	1.42 171	4.67 381	2.44 92	0.63 71	3.36 322	17.95 380	0.78 148	4.17 354	4.41 217	0.14 79	0.15 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	1.25 378

GwcNet-RSSM	1.02 200	0.69 311	2.70 269	0.22 251	0.02 169	1.42 171	0.05 172	4.02 248	1.01 174	0.90 136	0.42 141	2.89 283	0.26 165	4.43 219	1.17 257	0.00 1	0.00 1	0.02 342	0.00 1	0.13 268	0.05 230

GANet-ADL	0.52 77	0.09 50	1.43 141	0.13 216	0.02 169	1.43 173	0.02 98	3.22 166	0.59 52	0.34 70	0.98 213	1.09 179	0.19 145	0.40 66	0.34 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.01 62

DIP-Stereo	0.58 90	0.23 163	0.90 32	0.08 188	0.00 1	1.43 173	0.01 54	6.01 359	1.38 222	0.92 140	0.11 72	0.04 10	0.19 145	0.12 8	0.07 38	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.01 62
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PFNet+	0.54 85	0.10 69	1.31 129	0.16 234	0.05 211	1.44 175	0.56 306	1.60 52	0.98 168	1.35 204	0.46 150	0.37 93	0.01 4	2.18 150	0.22 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

RAFT-IKP	0.45 59	0.09 50	1.06 77	0.06 156	0.06 219	1.44 175	0.31 281	1.44 42	0.69 113	0.97 146	0.18 92	0.76 139	0.02 16	1.65 137	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.04 213

xxxx	1.78 304	0.07 32	1.02 56	0.00 1	0.01 101	1.44 175	0.00 1	5.81 354	1.53 251	1.37 206	1.91 262	1.08 177	0.05 52	4.37 216	16.98 393	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

test_xeample	1.79 306	0.08 38	1.03 67	0.02 64	0.00 1	1.44 175	0.00 1	5.48 340	1.84 279	1.65 230	2.17 283	0.37 93	0.06 67	4.00 200	17.67 395	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

Syn2CoEx	1.66 290	1.17 357	4.29 335	0.04 125	0.00 1	1.44 175	0.56 306	5.33 333	1.98 295	2.01 259	2.12 277	2.08 240	2.81 329	6.55 310	2.42 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 346	0.06 258

PA-Net	1.31 255	0.59 290	3.65 312	0.06 156	0.15 274	1.44 175	0.54 305	4.08 251	2.71 331	0.78 124	1.16 225	2.32 261	0.64 226	5.96 282	1.92 295	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.06 258
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
test_5	0.74 126	0.50 267	1.55 154	0.44 303	0.25 315	1.45 181	0.01 54	4.16 257	0.78 140	0.79 126	0.17 89	0.42 101	0.64 226	3.06 166	0.18 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 288	0.21 340

STrans-v2	1.67 294	0.36 207	3.28 297	0.02 64	0.19 292	1.45 181	0.08 194	6.69 369	1.49 247	2.00 256	2.86 302	3.67 315	3.88 353	7.04 348	0.45 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

CRE-IMP	0.40 45	0.06 22	1.04 71	0.07 176	0.05 211	1.45 181	0.46 299	1.48 48	0.63 71	0.90 136	0.30 118	0.88 152	0.01 4	0.26 36	0.22 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.17 324

CVANet_RVC	1.10 224	0.39 220	1.69 181	0.28 273	0.00 1	1.45 181	0.48 300	3.26 169	1.64 267	2.93 308	1.22 230	1.51 197	0.37 188	6.09 286	0.50 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 299	0.01 62

AdaStereo	0.65 106	0.09 50	1.12 87	0.02 64	0.00 1	1.45 181	0.23 252	4.38 275	1.44 236	1.17 182	0.37 132	1.56 201	0.18 139	0.56 88	0.37 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
anonymousa	0.79 144	0.26 171	1.91 198	0.03 102	0.29 332	1.46 186	0.02 98	3.76 225	0.97 166	0.72 115	2.25 285	3.21 302	0.56 210	0.15 9	0.12 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 303	0.00 1	0.02 150

MyStereo8	0.85 162	0.52 272	3.20 292	0.20 248	0.00 1	1.47 187	0.01 54	3.53 208	1.91 289	1.34 201	0.65 175	1.22 186	0.31 174	0.57 89	1.38 272	0.00 1	0.14 360	0.00 1	0.06 316	0.09 241	0.30 349

AAGNet	1.54 280	0.07 32	0.88 29	1.04 360	0.27 323	1.47 187	0.66 312	1.57 51	0.61 62	1.68 232	0.82 200	1.62 209	2.29 315	6.18 289	11.63 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

PSM-softLoss	0.85 162	0.10 69	1.50 147	1.14 364	0.03 188	1.47 187	0.27 261	2.48 98	0.69 113	1.30 197	0.38 134	0.39 98	0.01 4	6.88 334	0.33 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

KMStereo	0.85 162	0.10 69	1.50 147	1.14 364	0.03 188	1.47 187	0.27 261	2.48 98	0.69 113	1.30 197	0.38 134	0.39 98	0.01 4	6.88 334	0.33 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

MFMNet_re	2.02 320	0.98 345	4.27 334	2.74 383	0.88 362	1.47 187	0.15 224	4.21 262	3.18 337	6.63 360	6.93 350	1.87 228	3.63 348	2.13 148	0.99 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 320	0.05 230

DN-CSS_ROB	0.77 136	0.90 340	2.01 213	0.85 348	0.00 1	1.47 187	0.01 54	2.92 127	0.93 161	0.12 38	0.53 156	0.44 103	0.16 133	4.33 211	0.35 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 345	0.01 62

ac_64	1.12 229	0.18 129	1.64 170	0.18 241	0.25 315	1.48 193	0.02 98	4.97 313	1.47 241	0.69 111	0.45 149	4.94 339	0.46 201	4.87 244	0.74 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.00 1

CoDeX	0.94 183	0.34 201	2.09 224	0.05 142	0.20 296	1.49 194	0.20 242	5.89 355	1.57 259	0.66 107	0.67 184	1.05 173	0.32 178	3.82 192	0.33 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.00 1

LL-Strereo	1.93 313	0.97 344	3.83 320	0.55 320	2.19 381	1.49 194	0.05 172	4.09 252	1.00 173	2.59 298	2.77 300	5.17 344	5.63 371	7.19 350	0.63 222	0.00 1	0.10 348	0.00 1	0.00 1	0.25 329	0.20 338

GASNet	1.43 268	1.53 369	4.54 344	0.31 279	0.02 169	1.49 194	0.20 242	3.86 241	1.95 292	0.75 117	1.37 241	2.11 243	1.57 289	5.82 281	2.60 318	0.00 1	0.05 313	0.00 1	0.00 1	0.43 360	0.10 292

RAFT-RH_RVC	2.05 322	0.15 110	1.66 176	0.60 325	0.27 323	1.49 194	0.02 98	0.58 11	0.65 81	5.35 354	21.66 392	1.06 175	0.07 78	6.85 330	0.57 213	0.04 337	0.00 1	0.00 1	0.03 293	0.01 25	0.00 1

Anonymous Stereo	1.78 304	1.37 367	7.79 377	0.42 301	0.07 227	1.49 194	3.20 362	3.31 177	1.84 279	2.75 303	1.14 221	1.84 227	0.09 97	6.89 337	3.32 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 241	0.01 62

MyStereo06	0.80 148	0.19 136	2.53 259	0.02 64	0.00 1	1.51 199	0.01 54	4.61 290	0.24 34	0.89 134	0.69 186	3.14 298	1.18 262	0.58 92	0.33 159	0.00 1	0.06 320	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.07 274

MyStereo05	0.79 144	0.19 136	3.17 289	0.02 64	0.00 1	1.51 199	0.01 54	3.56 210	2.48 324	1.34 201	0.02 31	1.25 188	0.38 190	1.19 117	0.50 199	0.00 1	0.06 320	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.07 274

DisPM	0.86 166	0.09 50	1.10 83	0.76 342	0.02 169	1.51 199	0.57 308	1.75 56	0.70 122	2.43 294	0.83 202	0.38 97	0.01 4	6.89 337	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

DLCB_ROB	1.17 238	0.22 158	1.28 120	0.08 188	0.00 1	1.51 199	0.23 252	3.39 187	1.52 250	3.43 326	2.00 268	3.40 306	0.31 174	4.29 210	1.82 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NF-Stereo	0.82 151	0.10 69	1.12 87	1.19 368	0.01 101	1.52 203	0.29 272	2.67 113	0.66 87	1.20 186	0.58 159	0.24 77	0.01 4	6.38 301	0.32 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

RE-Stereo	0.82 151	0.10 69	1.15 95	1.19 368	0.01 101	1.52 203	0.29 272	2.66 109	0.66 87	1.20 186	0.58 159	0.24 77	0.01 4	6.38 301	0.32 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

TVStereo	0.82 151	0.10 69	1.15 95	1.19 368	0.01 101	1.52 203	0.29 272	2.66 109	0.66 87	1.20 186	0.58 159	0.24 77	0.01 4	6.38 301	0.32 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

OCTAStereo	0.82 151	0.10 69	1.15 95	1.19 368	0.01 101	1.53 206	0.29 272	2.66 109	0.66 87	1.20 186	0.58 159	0.25 80	0.01 4	6.38 301	0.33 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

RAFT-345	1.19 240	0.06 22	1.55 154	0.54 318	0.13 263	1.53 206	0.25 255	0.56 10	1.76 275	1.20 186	7.85 353	0.93 159	0.05 52	6.87 333	0.46 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

FADNet-RVC-Resample	1.08 213	1.00 348	5.32 356	0.10 205	0.14 269	1.53 206	0.25 255	3.62 215	1.18 199	0.51 93	0.19 100	1.04 172	0.28 169	5.20 256	0.44 187	0.10 354	0.16 365	0.09 357	0.06 316	0.24 323	0.21 340

UCFNet_RVC	0.66 111	0.35 203	1.20 111	0.02 64	0.30 334	1.53 206	0.01 54	3.42 193	0.67 95	1.12 175	0.73 194	1.26 189	0.20 151	1.84 143	0.46 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TransformOpticalFlow	1.47 272	0.31 193	3.22 296	0.66 333	0.08 237	1.54 210	0.09 203	3.84 237	1.58 263	1.66 231	2.32 287	3.60 312	3.12 337	6.99 345	0.42 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

222	2.69 335	0.09 50	1.03 67	0.00 1	0.00 1	1.54 210	0.00 1	5.61 345	1.55 253	1.51 216	2.10 275	0.53 114	0.07 78	4.54 230	35.09 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

TDLM	1.08 213	0.49 264	1.43 141	0.27 271	0.00 1	1.56 212	2.12 348	3.10 146	1.75 274	1.36 205	0.93 209	1.06 175	0.49 203	6.21 291	0.70 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 288	0.02 150

ROB_FTStereo_v2	0.43 54	0.09 50	1.00 48	0.06 156	0.08 237	1.57 213	0.33 284	1.44 42	0.67 95	0.97 146	0.19 100	0.77 143	0.02 16	1.23 120	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 230

Pruner-Stereo	0.53 83	0.10 69	1.02 56	0.89 354	0.10 253	1.57 213	0.36 290	2.06 68	0.63 71	2.23 271	0.46 150	0.25 80	0.01 4	0.45 75	0.37 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

DeepPruner_ROB	0.86 166	0.50 267	1.80 193	0.01 17	0.00 1	1.57 213	0.17 231	3.48 203	0.42 44	3.31 321	0.02 31	2.09 242	0.17 136	3.01 164	0.61 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 264	0.01 62

NCCL2	1.30 251	0.63 300	2.31 245	0.02 64	0.03 188	1.57 213	3.41 365	3.91 244	1.39 224	3.14 317	0.34 126	3.90 319	0.30 170	3.75 187	1.19 259	0.00 1	0.00 1	0.02 342	0.00 1	0.03 133	0.05 230

DualNet	1.39 264	0.05 8	1.65 171	0.34 289	0.01 101	1.58 217	0.02 98	3.03 134	6.40 365	1.39 207	2.07 270	2.15 247	0.34 180	1.59 133	7.08 358	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.09 241	0.03 189

ffm	1.04 204	0.05 8	1.65 171	0.34 289	0.01 101	1.58 217	0.02 98	3.03 134	6.40 365	1.39 207	2.07 270	2.15 247	0.34 180	1.59 133	0.05 17	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.09 241	0.03 189

ff1	1.65 289	0.05 8	1.65 171	0.34 289	0.01 101	1.58 217	0.02 98	3.03 134	6.40 365	1.39 207	2.07 270	2.15 247	0.34 180	6.68 317	7.08 358	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.09 241	0.03 189

mmx	1.56 282	0.05 8	1.65 171	0.34 289	0.01 101	1.58 217	0.02 98	5.51 342	2.25 315	1.39 207	2.07 270	2.15 247	0.34 180	6.68 317	7.08 358	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

xxx	1.56 282	0.05 8	1.65 171	0.34 289	0.01 101	1.58 217	0.02 98	5.51 342	2.25 315	1.39 207	2.07 270	2.15 247	0.34 180	6.68 317	7.08 358	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

OMP-Stereo	1.20 242	0.54 279	0.96 41	2.39 379	0.29 332	1.58 217	0.33 284	2.01 66	0.68 100	2.68 302	1.16 225	3.10 296	0.18 139	7.40 355	0.56 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 211	0.01 62

NRIStereo	0.74 126	0.08 38	0.88 29	0.47 310	0.05 211	1.58 217	0.49 302	1.38 36	0.61 62	0.88 132	0.17 89	0.66 127	0.03 34	6.96 343	0.22 113	0.00 1	0.06 320	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.17 324

PFNet	1.06 212	0.19 136	2.95 275	1.16 366	0.56 354	1.58 217	0.25 255	1.50 49	0.60 56	2.38 290	1.23 231	0.63 122	0.30 170	6.85 330	0.43 184	0.16 361	0.01 223	0.00 1	0.07 318	0.18 299	0.18 330

ROB_FTStereo	0.47 66	0.09 50	1.04 71	0.06 156	0.08 237	1.59 225	0.33 284	1.43 38	0.68 100	0.97 146	0.19 100	0.76 139	0.03 34	1.86 144	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 230

GES	0.61 95	0.08 38	1.78 190	0.00 1	0.00 1	1.59 225	0.07 188	5.32 332	0.13 4	0.62 99	0.32 119	0.37 93	0.67 236	0.68 98	0.49 198	0.03 335	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.02 94	0.01 62

NVstereo2D	1.09 220	0.17 124	4.40 340	0.00 1	0.00 1	1.59 225	0.18 235	4.29 271	1.40 228	0.85 131	0.36 131	2.30 258	0.62 222	5.26 259	0.35 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

Patchmatch Stereo++	0.50 71	0.09 50	1.01 51	0.06 156	0.07 227	1.60 228	0.27 261	1.45 45	0.68 100	0.98 155	0.18 92	0.77 143	0.03 34	2.58 153	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 230
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
iRAFT	0.50 71	0.09 50	1.01 51	0.06 156	0.07 227	1.60 228	0.27 261	1.45 45	0.68 100	0.98 155	0.18 92	0.77 143	0.03 34	2.58 153	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 230

FADNet-RVC	1.10 224	1.07 353	4.79 348	0.03 102	0.00 1	1.60 228	0.08 194	3.77 226	1.70 271	0.35 71	0.07 63	0.61 118	0.66 233	5.32 262	1.11 253	0.01 305	0.08 338	0.00 1	0.00 1	0.48 365	0.18 330

MLCV	1.01 198	0.53 277	2.17 228	0.03 102	0.00 1	1.60 228	0.03 139	2.90 126	1.30 215	2.60 299	1.85 260	1.00 169	0.40 194	4.88 245	0.74 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 211	0.01 62

ttt	1.35 259	0.05 8	1.09 82	0.46 307	0.01 101	1.61 232	0.00 1	5.61 345	1.97 293	1.75 235	2.10 275	1.40 194	0.11 112	4.81 242	6.07 355	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

IIG-Stereo	1.30 251	0.48 260	1.04 71	2.41 380	0.05 211	1.61 232	0.14 223	2.59 106	0.68 100	2.97 311	2.28 286	3.08 294	0.57 212	7.41 356	0.65 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1

PSM-adaLoss	0.46 62	0.09 50	1.01 51	0.06 156	0.09 244	1.61 232	0.30 278	1.43 38	0.69 113	0.97 146	0.18 92	0.77 143	0.02 16	1.67 138	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 230

HUI-Stereo	0.45 59	0.09 50	1.08 80	0.06 156	0.08 237	1.61 232	0.32 282	1.43 38	0.70 122	0.97 146	0.18 92	0.77 143	0.02 16	1.44 131	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 230

iGMRVC	0.51 74	0.09 50	1.04 71	0.06 156	0.08 237	1.61 232	0.27 261	1.44 42	0.69 113	0.97 146	0.19 100	0.76 139	0.03 34	2.69 157	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.04 213

aanetorigin	2.87 338	0.73 315	8.74 381	0.23 257	0.23 308	1.61 232	2.07 346	1.76 57	1.10 187	14.21 391	10.25 364	2.93 285	3.38 343	4.98 249	4.06 335	0.10 354	0.05 313	0.09 357	0.11 334	0.57 370	0.15 318

SACVNet	0.96 186	0.36 207	1.49 146	0.05 142	0.00 1	1.62 238	0.28 269	3.86 241	1.28 212	1.79 242	0.80 198	1.59 203	0.07 78	5.29 260	0.48 197	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 320	0.01 62

Consistency-Raft	1.36 260	0.65 304	4.81 349	0.33 283	0.32 339	1.62 238	0.11 212	3.65 218	3.80 347	0.33 59	6.12 345	0.86 151	2.14 313	0.94 107	1.25 263	0.02 327	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.24 323	0.01 62

psmorigin	2.01 319	0.37 211	10.25 385	0.22 251	0.03 188	1.62 238	0.19 240	3.31 177	1.05 181	4.92 349	3.14 306	5.85 349	2.21 314	5.31 261	1.71 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.02 150

MyStereo07	0.27 22	0.27 172	0.64 9	0.02 64	0.01 101	1.64 241	0.01 54	1.41 37	0.73 125	0.10 32	0.01 1	0.03 6	0.10 104	0.24 27	0.04 7	0.00 1	0.07 329	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.06 258

MyStereo04	0.78 143	0.27 172	3.19 290	0.02 64	0.01 101	1.64 241	0.01 54	3.64 217	2.20 312	0.98 155	0.02 31	1.29 190	0.57 212	1.10 114	0.53 205	0.00 1	0.07 329	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.06 258

DRaft	1.34 258	0.12 86	1.19 107	0.06 156	0.01 101	1.64 241	0.43 296	1.86 59	0.14 6	3.76 330	5.27 337	0.41 100	4.38 357	5.49 269	1.68 281	0.01 305	0.06 320	0.00 1	0.07 318	0.07 211	0.11 296

ARAFT	1.12 229	0.82 332	4.11 329	0.04 125	0.00 1	1.64 241	0.03 139	4.85 309	1.69 270	2.78 305	0.57 157	0.47 107	0.11 112	4.81 242	0.24 121	0.00 1	0.03 294	0.00 1	0.00 1	0.24 323	0.05 230

CASS	0.56 87	0.13 95	1.40 138	0.03 102	0.01 101	1.65 245	0.04 159	3.03 134	0.63 71	1.96 253	0.93 209	0.28 83	0.36 186	0.52 82	0.18 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RAFT_R40	0.99 196	0.05 8	1.26 117	0.71 337	0.20 296	1.65 245	0.67 313	1.94 62	0.61 62	1.05 167	1.15 223	1.80 223	1.47 277	6.91 339	0.31 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

XPNet_ROB	1.17 238	0.41 228	1.68 180	0.04 125	0.01 101	1.65 245	0.17 231	3.46 200	1.39 224	3.89 334	1.01 215	1.60 205	0.53 206	4.35 213	3.07 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 150

acv_ft	0.79 144	0.21 149	1.28 120	0.01 17	1.08 368	1.68 248	0.01 54	3.75 224	1.05 181	1.31 200	0.66 177	1.94 232	0.46 201	0.31 45	1.68 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 334	0.00 1

PSMNet_ROB	1.09 220	0.69 311	2.92 274	0.03 102	0.07 227	1.68 248	0.16 228	3.44 197	1.30 215	0.96 144	0.32 119	2.81 277	0.63 223	4.23 207	2.48 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.04 213

RASNet	1.53 278	0.31 193	1.97 209	0.09 198	3.20 383	1.69 250	0.06 185	3.27 175	2.12 302	0.77 121	1.29 237	5.32 348	1.69 297	6.60 312	2.17 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.02 150

AASNet	0.86 166	0.53 277	1.96 207	0.04 125	0.00 1	1.70 251	0.05 172	5.13 322	1.84 279	0.93 141	1.88 261	0.96 163	0.19 145	0.67 97	0.91 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 334	0.09 288

SST-Stereo	1.04 204	0.05 8	1.16 99	0.72 338	0.23 308	1.70 251	0.58 309	1.92 60	1.46 239	1.19 184	1.09 218	1.60 205	1.93 307	6.92 341	0.21 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

RP	1.76 303	0.55 280	2.59 265	0.22 251	0.60 357	1.70 251	0.98 327	4.31 273	1.99 297	3.12 316	5.04 335	4.41 328	2.96 333	4.72 238	1.90 292	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.01 271	0.14 274	0.01 62

HSM	1.36 260	0.40 225	1.07 78	0.01 17	0.30 334	1.73 254	0.03 139	5.89 355	1.22 204	1.83 244	1.36 240	4.78 336	1.30 273	6.61 314	0.57 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1

AACVNet	0.87 171	0.44 242	1.19 107	0.17 237	0.00 1	1.76 255	0.00 1	3.60 214	0.60 56	1.03 164	0.26 112	1.31 191	0.17 136	6.33 298	0.28 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 292	0.01 62

DEmStereo	1.51 275	0.08 38	2.17 228	0.09 198	0.02 169	1.76 255	0.90 323	1.47 47	0.60 56	2.46 295	6.42 347	1.08 177	5.16 365	6.21 291	1.86 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

pcwnet_v2	1.29 249	0.17 124	5.98 366	0.10 205	0.01 101	1.76 255	0.02 98	5.08 321	2.90 334	1.54 224	1.98 267	2.03 238	0.81 244	3.01 164	0.28 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 271	0.03 133	0.03 189

FAT-Stereo	1.86 309	0.19 136	3.31 299	0.17 237	0.03 188	1.78 258	0.97 325	4.76 302	2.79 332	4.22 339	4.87 332	5.31 347	2.83 331	5.06 253	0.90 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.01 62

ETE_ROB	1.16 237	0.52 272	1.71 183	0.01 17	0.02 169	1.79 259	0.22 248	4.10 253	1.32 218	4.68 347	1.18 228	2.81 277	0.08 92	3.56 179	1.12 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 258

RAFT-Test	0.61 95	0.16 118	2.27 243	0.04 125	0.15 274	1.80 260	0.17 231	2.52 101	0.65 81	0.56 95	0.11 72	2.76 276	0.02 16	0.27 40	0.34 166	0.00 1	0.07 329	0.00 1	0.29 379	0.01 25	0.01 62

edge stereo	1.94 315	0.40 225	3.82 319	0.15 228	0.09 244	1.81 261	0.45 298	4.77 303	2.21 313	3.36 322	3.94 324	8.39 366	1.72 298	5.75 277	1.69 283	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.17 292	0.01 62

EAI-Stereo	1.14 232	0.12 86	1.19 107	0.21 249	0.32 339	1.84 262	2.32 353	5.42 338	1.19 201	1.02 161	5.66 340	0.48 108	0.60 215	0.86 104	0.62 221	0.00 1	0.13 359	0.00 1	0.65 390	0.02 94	0.17 324

coex-ft	12.01 396	5.60 399	80.23 416	0.15 228	0.15 274	1.88 263	0.73 316	2.66 109	30.12 401	49.31 414	16.59 377	15.97 384	14.42 396	6.79 328	14.50 386	0.05 343	0.08 338	0.01 320	0.05 307	0.37 356	0.61 364

HSM-Net_RVC	1.40 266	0.07 32	1.58 164	0.00 1	0.01 101	1.88 263	0.05 172	7.24 375	1.71 273	3.63 328	3.63 319	3.21 302	0.36 186	4.25 208	0.44 187	0.01 305	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UPFNet	0.87 171	0.09 50	2.05 219	0.00 1	0.00 1	1.90 265	0.11 212	3.41 191	0.83 146	2.15 265	0.10 69	1.92 230	0.09 97	3.94 197	0.70 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1

iResNet	1.00 197	0.45 246	3.08 284	0.86 352	0.01 101	1.97 266	0.01 54	3.67 221	1.49 247	1.77 240	1.09 218	0.35 92	0.13 128	3.83 193	1.27 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 211	0.01 62

psm_up	0.84 161	0.32 197	1.44 143	0.02 64	0.00 1	1.98 267	0.05 172	3.40 189	1.04 177	2.06 261	0.40 138	1.74 217	0.45 199	3.47 178	0.24 121	0.06 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.00 1

PSMNet-ADL	0.77 136	0.08 38	0.90 32	0.07 176	0.01 101	2.01 268	0.02 98	2.55 105	1.11 189	0.33 59	0.59 168	2.15 247	0.69 237	4.07 201	0.85 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

AF-Net	2.17 325	0.65 304	3.53 308	0.00 1	0.09 244	2.02 269	0.48 300	6.44 363	1.70 271	3.36 322	10.22 363	4.95 340	2.81 329	4.34 212	2.66 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 268	0.01 62

ssnet_v2	1.14 232	0.28 182	1.77 188	0.03 102	0.00 1	2.07 270	0.37 291	5.20 323	1.87 286	2.00 256	0.87 205	3.09 295	0.55 209	1.31 124	3.02 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 299	0.12 305

EDNetEfficient	6.54 377	1.17 357	33.15 404	0.66 333	1.96 377	2.07 270	3.72 368	2.80 119	14.85 385	20.02 400	9.69 362	6.59 358	10.19 388	7.19 350	15.49 390	0.03 335	0.10 348	0.01 320	0.20 357	0.62 373	0.29 348

1111x	1.53 278	0.06 22	1.77 188	0.27 271	0.00 1	2.12 272	0.01 54	5.63 349	1.65 268	1.53 218	1.67 249	0.92 154	0.64 226	6.18 289	8.17 368	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62

ADLNet	1.20 242	0.29 189	1.98 210	0.00 1	0.02 169	2.20 273	0.11 212	4.39 277	2.52 326	2.19 269	2.20 284	2.66 270	0.70 238	3.42 175	1.25 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 250	0.04 213

GANetREF_RVC	1.10 224	0.95 343	2.98 276	0.06 156	0.00 1	2.23 274	0.18 235	3.95 245	2.53 327	0.56 95	0.32 119	1.89 229	0.66 233	5.03 250	0.51 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.04 213
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
NCC-stereo	1.67 294	0.56 284	3.10 285	0.08 188	0.22 303	2.24 275	0.13 220	5.05 319	1.42 231	2.27 280	2.72 298	4.29 325	3.53 345	5.76 278	2.01 301	0.04 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 150

Abc-Net	1.67 294	0.56 284	3.10 285	0.08 188	0.22 303	2.24 275	0.13 220	5.05 319	1.42 231	2.27 280	2.72 298	4.29 325	3.53 345	5.76 278	2.01 301	0.04 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 150
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANet	1.90 312	0.43 237	1.83 195	0.39 298	0.00 1	2.24 275	3.37 364	3.90 243	1.44 236	2.17 267	9.66 361	2.57 268	1.09 258	6.88 334	1.81 286	0.00 1	0.00 1	0.02 342	0.00 1	0.10 250	0.03 189

RAFT + AFF	1.63 287	1.13 356	2.62 266	0.04 125	0.80 361	2.29 278	1.03 328	5.54 344	2.06 299	1.77 240	1.81 259	1.22 186	3.65 349	6.23 293	1.57 277	0.01 305	0.35 380	0.00 1	0.01 271	0.33 346	0.12 305

IER	0.75 131	0.12 86	1.93 200	0.01 17	0.00 1	2.31 279	0.02 98	2.96 128	0.98 168	1.30 197	0.96 211	1.40 194	1.19 263	1.31 124	0.45 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

UNet	1.13 231	0.24 165	4.21 331	0.01 17	0.02 169	2.31 279	0.02 98	3.06 140	0.76 137	1.17 182	0.14 75	2.73 274	1.58 290	4.48 226	1.92 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

RYNet	1.52 276	0.35 203	3.38 302	0.25 262	0.04 204	2.31 279	0.03 139	4.62 291	1.47 241	1.14 177	0.34 126	4.52 330	1.38 275	6.36 300	4.23 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

NVStereoNet_ROB	3.25 346	0.46 250	2.71 271	0.34 289	0.56 354	2.36 282	0.87 321	4.56 288	4.47 356	4.55 343	14.09 374	11.93 374	3.23 342	9.79 381	3.14 328	0.43 375	0.03 294	0.53 378	0.31 380	0.36 354	0.38 359
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
UDG	2.86 337	8.81 404	1.57 163	2.60 381	0.89 364	2.39 283	0.11 212	3.42 193	1.02 175	2.18 268	3.64 320	5.04 342	1.60 293	4.17 205	2.09 305	1.21 383	0.04 304	7.69 390	3.67 403	4.10 384	0.93 375

STTRV1_RVC	1.94 315	0.35 203	4.85 350	0.32 282	0.01 101	2.41 284	0.34 288	5.79 352	3.55 341	0.82 130	5.11 336	1.63 212	1.08 257	7.63 360	1.41 273	0.91 379	2.53 404	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.04 213

SFCPSM	0.81 150	0.11 82	2.53 259	0.01 17	0.07 227	2.45 285	0.18 235	4.99 314	1.18 199	0.77 121	0.78 196	0.69 131	0.31 174	1.72 139	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 307	0.06 197	0.01 62

DANet	1.74 302	0.22 158	3.06 282	0.75 340	0.44 345	2.46 286	0.35 289	3.40 189	1.41 230	4.22 339	1.56 244	5.03 341	0.56 210	6.29 296	5.00 347	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.01 271	0.04 164	0.08 283
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
StereoDRNet	1.48 273	0.75 316	4.58 345	0.05 142	0.10 253	2.49 287	1.10 331	4.62 291	1.47 241	3.38 325	0.62 174	2.29 257	0.65 231	4.52 228	2.89 323	0.00 1	0.03 294	0.00 1	0.01 271	0.05 182	0.07 274

S-Stereo	2.00 318	0.30 192	5.74 364	0.24 259	0.23 308	2.51 288	1.90 344	4.74 298	5.15 359	2.42 292	5.80 341	2.85 281	0.72 239	5.08 254	2.17 307	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.04 213

Anonymous3	0.49 70	0.12 86	2.21 230	0.01 17	0.00 1	2.53 289	0.09 203	3.16 155	0.65 81	0.12 38	0.22 109	0.12 57	0.05 52	0.37 61	0.08 47	0.00 1	0.07 329	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.03 189

FADNet	1.20 242	0.93 342	4.51 343	0.03 102	0.06 219	2.56 290	0.16 228	4.02 248	1.42 231	0.32 58	0.06 62	1.66 215	1.07 256	5.56 273	0.87 239	0.19 364	0.02 272	0.01 320	0.01 271	0.50 367	0.03 189

NOSS_ROB	1.29 249	0.22 158	1.35 135	0.64 332	0.16 279	2.56 290	0.00 1	4.14 256	2.37 319	2.29 282	1.76 256	2.84 279	0.02 16	6.80 329	0.45 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.11 296

SQANet	2.28 328	1.25 362	2.39 249	4.17 386	2.91 382	2.60 292	0.24 254	4.17 259	0.83 146	2.42 292	0.57 157	1.59 203	0.88 248	3.30 169	0.68 227	7.35 392	0.12 355	0.47 375	0.02 287	6.56 387	3.00 387

gwcnet-sp	0.98 189	0.38 214	4.06 326	0.04 125	0.00 1	2.60 292	0.15 224	3.51 205	1.13 194	1.75 235	0.16 83	0.68 128	0.39 191	3.69 182	0.90 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.03 189

scenet	0.98 189	0.38 214	4.06 326	0.04 125	0.00 1	2.60 292	0.15 224	3.51 205	1.13 194	1.75 235	0.16 83	0.68 128	0.39 191	3.69 182	0.90 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.03 189

ssnet	0.98 189	0.38 214	4.06 326	0.04 125	0.00 1	2.60 292	0.15 224	3.51 205	1.13 194	1.75 235	0.16 83	0.68 128	0.39 191	3.69 182	0.90 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.03 189

WZ-Net	4.16 363	1.75 373	23.59 400	0.08 188	0.04 204	2.62 296	2.16 350	5.89 355	4.74 357	5.73 355	3.51 316	6.99 362	4.89 363	10.82 386	10.11 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 264	0.11 296

Wz-Net-SNSev	2.53 332	2.49 384	10.66 387	0.39 298	0.01 101	2.73 297	0.40 292	5.02 317	1.50 249	2.15 265	2.12 277	6.48 355	1.11 259	9.47 378	5.84 354	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.21 316	0.06 258

LMCR-Stereo	1.10 224	0.69 311	1.95 204	0.50 312	0.01 101	2.73 297	0.09 203	6.20 361	0.64 78	2.37 288	1.76 256	0.13 61	1.59 292	2.94 161	0.23 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 264	0.00 1

EDNetEfficientorigin	10.31 390	1.90 379	98.96 425	0.22 251	0.23 308	2.73 297	0.71 315	4.50 285	16.94 389	18.72 394	15.36 375	12.74 377	10.73 390	8.96 373	11.94 382	0.01 305	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.25 329	1.31 380

Nwc_Net	1.94 315	0.55 280	3.79 317	0.07 176	0.08 237	2.73 297	0.04 159	6.75 372	1.11 189	2.03 260	7.92 354	4.82 337	2.11 312	4.78 240	2.01 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.01 62

pmcnn	3.61 355	0.68 309	5.38 358	0.61 328	1.46 372	2.75 301	1.26 336	5.04 318	1.57 259	8.77 373	11.67 367	18.69 389	2.38 319	6.03 283	5.61 352	0.00 1	0.07 329	0.00 1	0.00 1	0.21 316	0.07 274

Any-RAFT	0.64 104	0.08 38	1.07 78	0.03 102	0.00 1	2.77 302	0.08 194	3.57 211	1.23 205	0.96 144	0.26 112	1.61 207	0.31 174	0.72 99	0.06 34	0.00 1	0.10 348	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

FADNet_RVC	1.15 235	1.06 352	4.34 339	0.02 64	0.06 219	2.77 302	0.04 159	3.50 204	0.80 141	0.35 71	0.32 119	0.65 124	0.09 97	5.20 256	1.56 275	0.24 370	0.34 379	0.11 361	0.33 382	0.65 374	0.60 363

CSP-Net	1.01 198	0.52 272	0.92 34	0.01 17	0.00 1	2.83 304	0.05 172	4.99 314	0.69 113	0.91 139	0.85 203	1.82 226	0.23 158	6.04 284	0.29 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 250	0.01 62

CBMV_ROB	1.70 300	0.11 82	1.98 210	0.46 307	0.00 1	2.85 305	0.91 324	4.27 269	2.21 313	4.02 337	5.00 334	2.97 289	2.32 317	5.40 266	1.35 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.06 258

delet	1.14 232	0.32 197	1.56 161	0.03 102	0.17 281	2.86 306	1.03 328	4.25 266	2.14 307	1.03 164	1.17 227	1.64 214	0.92 251	4.35 213	1.27 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.00 1

CBMV	1.56 282	0.24 165	1.92 199	0.31 279	0.03 188	2.90 307	4.33 376	3.79 229	1.81 277	4.98 350	1.73 254	2.70 272	1.68 296	3.81 190	0.92 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.08 283
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PWCDC_ROB	3.06 342	1.38 368	3.81 318	0.14 226	0.00 1	3.14 308	0.02 98	4.40 278	12.35 382	1.08 171	23.69 398	2.01 235	2.01 311	3.87 194	2.43 312	0.24 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 372	0.08 283

NaN_ROB	2.02 320	0.58 288	2.65 267	0.29 275	0.28 331	3.19 309	5.19 386	3.84 237	2.55 328	5.31 353	1.73 254	2.30 258	1.96 308	6.78 327	3.09 327	0.01 305	0.06 320	0.03 347	0.10 330	0.10 250	0.37 358

DGSMNet	2.23 327	0.80 326	6.10 368	0.96 356	1.73 375	3.22 310	4.12 372	5.30 331	1.11 189	1.19 184	2.48 292	3.18 300	0.65 231	4.57 234	1.33 268	1.11 381	1.37 391	1.55 383	1.26 396	1.37 379	1.28 379

LALA_ROB	1.33 257	0.59 290	1.74 185	0.02 64	0.06 219	3.25 311	0.50 304	3.45 198	1.39 224	3.70 329	0.59 168	4.59 332	0.25 163	3.58 180	2.79 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.02 150

psmg	0.83 155	0.10 69	0.96 41	0.01 17	0.00 1	3.28 312	0.27 261	4.83 308	0.93 161	1.92 249	1.46 243	1.81 224	0.10 104	0.61 94	0.18 102	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.01 25	0.00 1

RGC	1.86 309	0.67 307	3.45 306	0.07 176	0.26 318	3.29 313	0.11 212	4.78 305	1.46 239	3.26 320	4.51 330	5.14 343	2.68 326	5.46 267	1.94 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.09 288

BSDual-CNN	0.83 155	0.10 69	0.96 41	0.01 17	0.00 1	3.32 314	0.21 244	5.40 335	0.93 161	2.26 277	0.66 177	1.81 224	0.10 104	0.61 94	0.18 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

hknet	1.08 213	0.13 95	2.07 221	0.01 17	0.00 1	3.32 314	0.21 244	5.40 335	0.92 158	2.26 277	0.66 177	3.43 308	0.05 52	2.81 160	0.27 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

DRN-Test	1.62 286	0.23 163	3.72 314	0.18 241	0.13 263	3.34 316	0.19 240	5.93 358	2.01 298	4.14 338	0.76 195	2.12 245	1.78 299	5.22 258	2.62 320	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.01 271	0.03 133	0.01 62

tt1	0.88 175	0.27 172	1.25 116	0.08 188	0.00 1	3.36 317	0.02 98	3.03 134	6.40 365	0.33 59	0.66 177	0.05 25	0.40 194	1.59 133	0.05 17	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.09 241	0.03 189

CC-Net-ROB	1.86 309	0.64 301	2.55 261	1.42 373	0.19 292	3.38 318	0.04 159	4.41 279	2.45 323	0.90 136	1.31 238	0.98 167	0.18 139	6.60 312	0.53 205	1.14 382	1.60 392	7.16 389	0.00 1	1.33 378	0.32 354

ACVNet-DCA	0.61 95	0.27 172	1.28 120	0.13 216	0.00 1	3.44 319	0.01 54	3.15 152	0.68 100	0.33 59	0.69 186	0.04 10	0.61 217	1.43 127	0.05 17	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.03 293	0.01 25	0.01 62

xx1	0.95 185	0.27 172	1.28 120	0.13 216	0.00 1	3.44 319	0.01 54	3.18 158	7.23 374	0.33 59	0.69 186	0.73 136	0.12 122	1.43 127	0.05 17	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

1test111	0.69 121	0.27 172	1.28 120	0.13 216	0.00 1	3.44 319	0.01 54	3.15 152	0.68 100	0.33 59	0.69 186	0.04 10	0.61 217	2.95 162	0.07 38	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.03 293	0.01 25	0.01 62

cc1	0.94 183	0.27 172	1.28 120	0.13 216	0.00 1	3.44 319	0.01 54	3.18 158	7.23 374	0.33 59	0.69 186	0.04 10	0.61 217	1.43 127	0.05 17	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.03 293	0.09 241	0.04 213

SGM-Forest	1.84 307	0.08 38	1.31 129	0.15 228	0.22 303	3.52 323	2.46 358	3.85 239	2.16 308	5.29 352	3.90 323	3.71 317	1.56 286	6.28 295	1.90 292	0.01 305	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.30 349
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LSM	7.38 379	1.68 371	22.24 399	3.99 385	40.72 416	3.54 324	4.79 384	4.74 298	6.65 369	10.25 377	13.51 372	4.49 329	3.81 351	6.91 339	5.31 350	0.00 1	0.04 304	0.00 1	0.00 1	0.26 331	14.60 411

CBFPSM	1.39 264	0.61 295	4.29 335	0.01 17	0.01 101	3.64 325	0.03 139	3.39 187	0.80 141	0.64 106	0.21 105	6.18 353	3.70 350	2.38 151	1.82 287	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.01 62

SPS-STEREO	3.08 343	0.49 264	2.49 256	0.21 249	0.24 312	3.67 326	1.24 335	5.80 353	2.43 322	10.68 378	8.00 355	9.48 371	3.59 347	8.11 367	5.08 348	0.01 305	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.11 296
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ccnet	1.70 300	0.20 143	1.95 204	0.26 268	0.18 285	3.72 327	1.22 334	4.22 265	1.43 235	2.37 288	3.96 325	3.45 309	1.51 282	4.69 236	4.47 339	0.06 348	0.00 1	0.09 357	0.01 271	0.10 250	0.01 62

DSFCA	1.30 251	0.14 100	1.82 194	0.01 17	0.03 188	3.74 328	0.86 320	2.71 115	1.23 205	3.09 315	0.41 140	2.93 285	1.49 278	6.12 288	1.35 269	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

XQC	2.57 333	1.20 360	6.33 373	0.18 241	0.01 101	3.84 329	0.33 284	5.24 325	3.83 348	4.43 342	1.94 264	4.58 331	3.19 339	7.19 350	8.67 370	0.00 1	0.03 294	0.00 1	0.03 293	0.27 334	0.19 334

fast-acv-ft	1.41 267	0.46 250	4.29 335	0.10 205	0.13 263	3.97 330	0.29 272	2.42 91	1.91 289	0.81 129	3.55 317	3.02 291	1.26 270	3.35 170	2.05 304	0.04 337	0.01 223	0.04 349	0.04 303	0.39 357	0.05 230

Wz-Net-LNSev	1.30 251	0.85 334	6.26 371	0.02 64	0.03 188	4.02 331	0.13 220	4.21 262	1.12 193	0.77 121	0.10 69	3.60 312	1.11 259	2.68 156	1.12 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

CRFU-Net	1.32 256	0.27 172	2.46 254	1.17 367	0.03 188	4.08 332	0.05 172	5.61 345	0.67 95	1.53 218	0.70 192	3.47 310	2.62 325	3.24 168	0.24 121	0.01 305	0.01 223	0.11 361	0.00 1	0.13 268	0.00 1

SHD	3.01 341	1.02 350	5.52 359	0.45 306	0.39 342	4.12 333	0.17 231	6.68 368	12.04 381	7.20 364	3.36 313	4.40 327	2.58 324	4.69 236	7.17 362	0.01 305	0.04 304	0.00 1	0.03 293	0.22 319	0.17 324

MMNet	1.20 242	0.27 172	3.59 311	0.09 198	0.00 1	4.15 334	0.01 54	3.63 216	1.19 201	1.93 252	0.32 119	1.35 193	1.23 265	4.42 218	1.84 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

CSAN	2.70 336	0.75 316	3.41 303	0.18 241	0.12 259	4.18 335	4.05 371	4.11 254	4.36 352	6.03 357	6.24 346	4.60 333	4.74 360	7.29 353	3.43 331	0.02 327	0.03 294	0.01 320	0.02 287	0.18 299	0.22 342

DDUNet	3.28 347	10.54 407	2.29 244	3.50 384	3.31 385	4.21 336	0.21 244	3.77 226	1.03 176	2.54 296	3.17 310	3.20 301	0.21 155	3.89 195	0.69 228	1.94 384	0.05 313	9.87 393	3.53 402	5.03 386	2.55 386

GwcNet	1.67 294	0.81 329	5.52 359	0.23 257	1.21 369	4.21 336	0.62 311	3.71 222	1.57 259	1.01 160	1.65 248	3.99 322	0.52 205	5.46 267	2.30 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 271	0.35 352	0.13 310

HBP-ISP	1.45 270	0.75 316	3.02 279	0.30 277	0.10 253	4.28 338	1.49 340	4.68 294	1.29 213	3.43 326	0.78 196	0.93 159	1.01 254	6.48 308	0.36 175	0.04 337	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.03 189

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 287	0.45 246	2.21 230	1.53 374	0.18 285	4.33 339	0.41 294	3.37 184	1.40 228	0.54 94	0.65 175	3.10 296	0.11 112	4.93 246	0.60 219	4.57 387	0.51 382	0.00 1	0.00 1	1.37 379	2.39 384

SuperB	3.70 357	1.77 374	15.73 394	0.31 279	0.05 211	4.37 340	1.67 342	3.58 213	11.57 379	2.36 287	1.32 239	2.03 238	1.91 306	6.95 342	9.01 371	0.05 343	0.03 294	0.10 360	0.08 323	11.00 402	0.10 292

iinet-f	1.68 298	0.61 295	11.37 389	0.29 275	0.03 188	4.39 341	0.04 159	3.18 158	1.10 187	1.16 181	0.58 159	2.96 288	2.76 327	2.13 148	2.46 313	0.00 1	0.02 272	0.02 342	0.00 1	0.46 361	0.01 62

RTSC	2.66 334	1.24 361	6.04 367	0.18 241	0.02 169	4.40 342	0.08 194	4.29 271	4.98 358	6.00 356	3.15 308	2.97 289	1.56 286	6.71 322	10.89 377	0.00 1	0.07 329	0.00 1	0.05 307	0.40 358	0.24 346

FBW_ROB	2.36 330	0.36 207	3.16 288	0.37 296	0.14 269	4.42 343	0.18 235	6.64 367	3.05 336	2.98 312	2.85 301	4.86 338	1.11 259	11.00 389	4.53 340	0.16 361	0.05 313	0.37 374	0.09 326	0.19 306	0.78 369

otaku	3.17 344	1.32 363	2.49 256	6.07 389	3.26 384	4.62 344	2.15 349	5.35 334	1.34 219	2.00 256	2.54 294	3.50 311	1.49 278	3.68 181	1.11 253	7.89 393	0.23 371	1.88 384	0.03 293	7.74 390	4.78 392

APVNet	1.52 276	0.31 193	4.00 322	0.09 198	0.00 1	4.64 345	0.08 194	4.41 279	1.21 203	1.25 195	1.05 217	2.90 284	0.93 252	6.70 321	2.48 314	0.01 305	0.00 1	0.07 354	0.00 1	0.27 334	0.05 230

Wz-Net-MNSev	1.85 308	1.19 359	5.61 362	0.01 17	0.00 1	4.74 346	2.16 350	4.93 312	1.48 245	3.77 331	1.24 233	1.77 221	2.56 322	4.94 247	2.61 319	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.07 211	0.01 62

ADCRef	2.29 329	0.65 304	5.67 363	0.10 205	0.09 244	4.81 347	0.76 318	4.75 301	1.37 221	2.88 307	1.67 249	1.62 209	2.30 316	3.77 189	14.93 388	0.02 327	0.00 1	0.01 320	0.10 330	0.20 315	0.11 296

DispFullNet	7.91 381	23.96 413	13.67 392	14.71 406	7.88 398	4.83 348	0.04 159	5.01 316	2.89 333	8.86 374	4.96 333	6.11 351	10.72 389	10.18 383	3.51 332	2.44 385	0.33 378	15.15 402	4.65 406	12.33 404	5.95 395

RainbowNet	4.74 367	3.21 391	3.07 283	9.34 396	6.01 390	4.89 349	3.60 367	7.09 374	4.39 354	1.63 229	3.01 304	4.72 335	2.96 333	5.53 270	1.19 259	8.95 396	2.12 395	8.48 392	0.19 354	8.75 392	5.73 394

ADCMid	3.95 361	1.34 364	10.91 388	0.18 241	0.38 341	5.02 350	1.27 337	4.87 310	2.94 335	11.15 380	3.60 318	6.76 359	5.21 368	6.40 306	16.96 392	0.12 357	0.08 338	0.55 379	0.46 384	0.53 369	0.19 334

DPSNet	3.38 352	0.60 292	9.55 383	0.61 328	0.46 347	5.10 351	1.44 339	11.17 387	3.92 349	2.57 297	0.88 206	5.90 350	9.68 387	7.63 360	7.25 363	0.08 350	0.16 365	0.01 320	0.07 318	0.34 349	0.17 324

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 280	0.68 309	4.62 346	0.01 17	0.00 1	5.13 352	0.30 278	4.64 293	1.23 205	2.39 291	0.59 168	2.12 245	2.00 310	4.94 247	2.19 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

DISCO	1.93 313	0.18 129	2.44 250	0.67 335	0.53 352	5.25 353	0.00 1	5.43 339	1.56 258	2.09 263	0.91 207	6.48 355	0.89 249	8.55 371	3.60 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.01 62

WCMA_ROB	4.54 365	0.48 260	3.19 290	0.49 311	0.63 358	5.38 354	2.57 359	4.70 295	3.77 346	14.17 390	19.02 385	15.47 382	9.03 383	6.73 323	4.85 345	0.01 305	0.05 313	0.01 320	0.01 271	0.08 222	0.16 320

AnyNet_C32	3.93 360	2.58 385	12.07 390	0.39 298	0.49 350	5.50 355	6.45 397	4.44 282	2.19 311	6.86 362	2.94 303	5.28 346	3.20 340	6.63 315	18.37 397	0.08 350	0.04 304	0.20 368	0.09 326	0.57 370	0.19 334

FCDSN-DC	5.04 369	0.15 110	1.83 195	0.22 251	0.44 345	5.60 356	1.66 341	5.22 324	4.37 353	14.49 392	21.86 393	20.65 392	11.88 392	7.66 362	4.55 341	0.02 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.05 230
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM+DAISY	4.39 364	1.34 364	5.18 354	1.01 359	0.88 362	5.61 357	2.86 360	4.88 311	3.53 340	13.29 387	13.95 373	12.66 376	7.55 376	7.98 366	5.39 351	0.23 369	0.18 368	0.15 365	0.24 367	0.29 341	0.64 365

BUS	0.97 187	0.10 69	0.96 41	0.01 17	0.00 1	5.85 358	0.03 139	5.40 335	0.93 161	2.26 277	0.66 177	2.39 265	0.06 67	0.61 94	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

NINENet	1.03 202	0.22 158	1.30 128	0.10 205	0.01 101	5.85 358	0.03 139	4.41 279	1.25 209	1.55 225	0.60 173	2.39 265	0.06 67	2.72 159	0.05 17	0.00 1	0.01 223	0.01 320	0.00 1	0.04 164	0.00 1

ADCS	5.09 370	2.15 381	16.58 395	0.34 289	0.07 227	5.91 360	4.26 374	6.73 371	6.99 372	9.44 375	6.09 344	6.57 357	5.17 367	9.54 379	21.38 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 354	0.23 345

ADCP+	2.87 338	0.98 345	8.75 382	0.07 176	0.16 279	5.93 361	2.90 361	4.00 247	1.84 279	1.52 217	0.27 114	3.81 318	3.22 341	6.05 285	17.38 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 274	0.30 349

SGM_RVC	4.07 362	0.38 214	1.98 210	0.84 345	0.26 318	6.20 362	2.37 354	6.45 364	3.57 342	11.56 383	9.27 360	15.55 383	6.78 375	10.07 382	4.60 342	0.22 365	0.25 372	0.20 368	0.23 365	0.26 331	0.34 355
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Ntro	3.24 345	1.34 364	2.83 273	7.27 391	4.43 388	6.22 363	0.74 317	4.73 297	1.48 245	0.39 78	1.77 258	2.70 272	1.28 271	4.59 235	1.25 263	8.06 394	0.28 376	2.12 387	0.05 307	8.11 391	5.16 393

PVD	5.81 374	0.99 347	5.56 361	0.72 338	0.51 351	6.72 364	0.18 235	9.90 384	23.69 393	11.45 382	19.26 388	8.18 365	9.46 385	9.24 375	9.49 373	0.02 327	0.16 365	0.00 1	0.08 323	0.18 299	0.40 360

ADCL	3.30 348	0.81 329	6.76 375	0.25 262	0.25 315	6.93 365	4.65 380	4.79 306	2.62 330	4.61 346	3.36 313	5.22 345	4.55 358	5.54 272	14.91 387	0.05 343	0.01 223	0.11 361	0.13 338	0.28 340	0.10 292

ADCPNet	3.63 356	0.82 332	13.20 391	0.08 188	0.43 344	7.02 366	2.23 352	4.77 303	2.41 320	4.31 341	1.96 266	7.57 364	5.16 365	6.45 307	13.80 385	0.02 327	0.75 386	0.04 349	0.90 395	0.16 288	0.53 362

PDISCO_ROB	2.21 326	0.78 323	3.43 304	0.96 356	2.04 380	7.04 367	0.09 203	7.36 377	5.72 363	1.21 191	1.67 249	3.16 299	1.28 271	7.52 358	1.37 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 349	0.13 310

Wz-Net-TNSev	3.91 359	5.20 397	20.57 397	0.15 228	0.01 101	7.14 368	3.57 366	6.70 370	3.57 342	1.74 234	0.58 159	7.39 363	4.33 356	8.86 372	7.99 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 287	0.24 323	0.16 320

LE_ROB	12.79 398	0.64 301	10.26 386	2.13 377	1.29 370	7.25 369	5.81 391	9.09 381	49.27 415	57.55 415	24.58 400	23.68 397	31.13 411	9.00 374	23.57 409	0.04 337	0.06 320	0.13 364	0.20 357	0.08 222	0.11 296

SANet	4.63 366	0.89 339	5.34 357	0.30 277	0.09 244	7.43 370	3.75 369	6.53 365	16.16 388	6.79 361	13.29 371	12.44 375	7.74 377	7.38 354	4.11 336	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.10 250	0.31 353

stereogan	2.13 323	0.31 193	3.75 315	0.01 17	0.09 244	7.44 371	0.60 310	4.27 269	3.29 338	3.91 335	4.62 331	6.41 354	1.84 305	5.17 255	0.58 215	0.00 1	0.01 223	0.01 320	0.00 1	0.24 323	0.05 230

SAMSARA	3.32 351	1.07 353	6.25 370	0.86 352	0.31 337	7.55 372	3.87 370	5.26 330	4.20 351	7.43 366	3.35 312	10.04 372	3.83 352	6.98 344	4.83 344	0.00 1	0.14 360	0.00 1	0.05 307	0.17 292	0.22 342

ACVNet_1	6.16 376	1.86 378	4.43 341	9.52 398	7.22 397	7.59 373	2.37 354	9.99 385	6.71 370	3.84 333	5.35 339	13.23 379	4.90 364	6.25 294	1.94 299	9.06 398	2.40 399	10.88 399	0.11 334	9.58 399	6.03 397

FC-DCNN	6.09 375	0.18 129	2.35 247	0.42 301	0.53 352	7.80 374	1.42 338	8.14 380	7.07 373	19.05 399	22.10 394	22.85 395	13.84 394	9.42 376	6.44 356	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 258

MeshStereo	5.78 373	0.75 316	3.04 280	0.25 262	0.14 269	7.88 375	2.09 347	9.64 382	5.18 360	20.48 401	19.06 386	22.80 394	9.54 386	9.64 380	4.88 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 341	0.03 189
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
MSMD_ROB	4.94 368	0.43 237	2.58 263	0.12 213	0.01 101	8.43 376	1.09 330	4.25 266	4.11 350	13.11 386	26.36 401	13.95 380	13.88 395	7.45 357	2.92 324	0.10 354	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

ACVNet-4b	5.67 372	1.65 370	4.43 341	9.46 397	7.11 396	8.72 377	1.68 343	6.61 366	5.76 364	0.27 53	6.49 348	11.67 373	2.43 321	8.40 369	1.56 275	9.06 398	2.34 397	10.49 397	0.02 287	9.22 397	5.98 396

MFN_U_SF_RVC	3.76 358	1.77 374	9.85 384	0.84 345	0.27 323	9.50 378	0.49 302	8.07 379	3.41 339	4.81 348	3.28 311	9.40 370	3.49 344	7.76 364	8.31 369	0.41 374	0.54 383	0.52 377	0.80 393	0.89 375	0.84 371

AnyNet_C01	6.59 378	4.31 395	36.24 406	0.96 356	0.46 347	9.96 379	5.74 390	6.02 360	3.63 344	7.59 367	8.56 358	8.83 368	3.14 338	13.74 394	20.83 404	0.12 357	0.08 338	0.25 371	0.09 326	1.01 376	0.34 355

ELAS_RVC	7.69 380	0.80 326	4.90 351	1.06 361	1.02 366	10.00 380	9.43 405	9.75 383	14.69 384	21.83 404	20.27 391	17.88 387	16.41 399	13.01 392	10.44 376	0.22 365	0.55 384	0.28 372	0.19 354	0.35 352	0.65 366
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
G-Net	3.49 353	0.47 258	4.03 324	1.61 375	1.91 376	10.78 381	1.92 345	3.06 140	1.26 210	8.59 372	12.06 369	6.13 352	7.82 379	4.78 240	4.77 343	0.08 350	0.12 355	0.07 354	0.15 339	0.16 288	0.11 296

IMH-64-1	9.55 386	2.76 389	2.44 250	11.17 401	9.13 401	12.03 382	5.45 387	18.33 396	15.78 386	6.59 358	18.69 381	16.95 385	6.20 372	10.63 384	8.06 366	9.46 401	2.46 400	15.42 404	1.61 397	10.89 400	6.88 401

IMH-64	9.55 386	2.76 389	2.44 250	11.17 401	9.13 401	12.03 382	5.45 387	18.33 396	15.78 386	6.59 358	18.69 381	16.95 385	6.20 372	10.63 384	8.06 366	9.46 401	2.46 400	15.42 404	1.61 397	10.89 400	6.88 401

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 348	2.61 386	7.84 378	0.09 198	0.26 318	12.92 384	7.62 401	4.25 266	3.64 345	2.95 310	3.99 326	4.61 334	1.22 264	8.36 368	1.77 285	0.59 378	1.15 390	0.04 349	0.85 394	0.48 365	0.67 367

MDST_ROB	3.50 354	0.07 32	3.94 321	2.66 382	1.46 372	12.94 385	0.97 325	7.32 376	2.42 321	14.82 393	8.08 356	2.74 275	1.51 282	8.44 370	2.48 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.11 296

ACVNet_2	8.69 383	1.80 377	5.09 353	8.55 395	6.72 393	13.47 386	4.34 377	13.70 390	23.86 394	6.89 363	19.74 390	20.52 390	5.36 369	7.70 363	2.48 314	8.53 395	1.67 394	7.99 391	0.32 381	8.79 395	6.29 400

RTS	9.75 388	2.69 387	65.25 413	0.85 348	1.99 378	14.36 387	4.75 382	5.69 350	17.29 390	7.97 368	19.00 383	6.83 360	3.02 335	26.15 408	18.62 400	0.00 1	0.15 363	0.00 1	0.00 1	0.29 341	0.16 320

RTSA	9.75 388	2.69 387	65.25 413	0.85 348	1.99 378	14.36 387	4.75 382	5.69 350	17.29 390	7.97 368	19.00 383	6.83 360	3.02 335	26.15 408	18.62 400	0.00 1	0.15 363	0.00 1	0.00 1	0.29 341	0.16 320

IMH	11.11 394	3.50 392	2.56 262	11.25 403	9.13 401	14.49 389	5.10 385	20.68 403	26.30 397	8.28 370	23.85 399	20.63 391	9.19 384	12.39 390	7.96 364	9.50 403	2.50 402	15.28 403	1.66 399	11.07 403	6.96 403

ELAS	8.05 382	0.76 320	4.02 323	0.95 355	1.02 366	14.85 390	6.99 400	12.80 389	11.73 380	22.43 406	27.75 404	17.88 387	15.19 397	10.96 387	11.31 378	0.22 365	0.56 385	0.23 370	0.22 363	0.50 367	0.71 368
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	11.09 392	1.69 372	3.21 293	7.54 392	7.10 395	16.34 391	6.63 398	20.12 400	38.64 409	9.67 376	19.28 389	27.53 399	10.97 391	12.43 391	11.57 380	4.26 386	2.35 398	10.54 398	0.02 287	7.59 389	4.29 390

KSHMR	14.27 403	6.95 402	5.79 365	15.08 407	12.84 406	17.44 392	10.61 406	18.88 398	30.94 402	18.81 396	22.21 396	28.54 401	8.85 382	15.56 396	9.24 372	10.34 408	3.60 410	21.61 410	4.68 407	14.48 407	8.94 406

notaker	17.52 406	21.54 412	7.84 378	18.05 409	14.44 409	17.58 393	6.43 396	20.13 401	24.44 396	21.34 403	27.71 403	39.12 409	18.78 405	19.63 402	20.40 403	11.95 409	2.71 409	25.51 412	5.85 409	17.10 410	9.78 407

MANE	14.02 402	0.85 334	3.53 308	2.13 377	3.75 386	18.44 394	6.14 392	22.67 409	27.90 399	33.01 410	41.08 413	41.26 412	30.90 410	23.39 403	17.99 396	0.47 376	0.76 387	0.91 381	4.04 404	0.17 292	1.00 376

WAO-7	9.09 385	1.79 376	3.55 310	0.80 343	0.15 274	18.67 395	4.36 378	23.07 410	26.68 398	12.59 385	27.90 405	22.52 393	13.03 393	13.53 393	11.47 379	0.09 353	0.03 294	0.58 380	0.10 330	0.47 364	0.34 355

Dean	11.46 395	2.03 380	5.20 355	10.73 400	8.20 400	18.71 396	5.73 389	21.10 404	41.49 412	11.12 379	22.16 395	25.92 398	7.74 377	7.52 358	4.31 338	9.01 397	2.27 396	9.95 396	0.61 389	9.18 396	6.22 398

PWCK	8.72 384	5.37 398	16.61 396	5.74 388	0.12 259	19.88 397	11.41 407	11.31 388	13.42 383	14.07 388	12.84 370	13.20 378	8.05 381	15.44 395	10.25 375	5.95 390	0.22 370	2.09 386	0.05 307	7.50 388	0.92 374

MADNet+	10.71 391	14.57 409	70.07 415	0.58 324	0.47 349	19.89 398	4.20 373	11.05 386	6.87 371	3.03 314	5.99 343	9.01 369	6.35 374	31.95 411	28.31 410	0.22 365	0.26 375	0.01 320	0.04 303	0.46 361	0.87 372

LRCNet_RVC	60.63 417	63.16 419	62.94 412	69.09 422	50.21 418	19.92 399	0.07 188	58.32 416	5.21 361	75.67 418	86.75 418	74.68 418	62.48 416	59.01 417	49.80 414	93.38 424	56.36 423	93.48 424	92.95 424	67.44 422	71.73 423

LVE	11.10 393	2.36 383	3.34 300	9.94 399	8.13 399	21.22 400	7.75 402	16.47 394	32.55 404	8.55 371	23.64 397	23.22 396	7.93 380	10.98 388	6.65 357	9.45 400	2.55 406	11.08 400	0.58 388	9.35 398	6.28 399

SGM-ForestM	12.56 397	0.80 326	4.31 338	1.07 362	0.41 343	21.56 401	8.57 403	17.42 395	19.67 392	29.93 408	28.49 408	45.83 413	27.22 408	26.05 407	18.40 398	0.14 359	0.25 372	0.18 367	0.28 378	0.18 299	0.42 361

DPSimNet_ROB	25.03 412	19.56 411	24.93 401	24.36 414	17.85 412	22.25 402	25.93 414	28.52 412	29.10 400	32.61 409	28.25 407	32.87 403	26.42 406	24.51 406	40.42 412	16.75 411	13.93 414	25.19 411	22.38 414	19.96 413	24.75 416

WAO-8	13.93 400	3.75 393	4.23 332	7.74 393	6.54 391	22.81 403	2.39 356	22.66 407	45.98 413	18.88 397	35.42 410	33.21 404	16.91 400	16.55 398	12.78 383	5.01 388	0.81 388	9.89 394	0.77 391	8.77 394	3.61 388

Venus	13.93 400	3.75 393	4.23 332	7.74 393	6.54 391	22.81 403	2.39 356	22.66 407	45.98 413	18.88 397	35.42 410	33.21 404	16.91 400	16.55 398	12.78 383	5.01 388	0.81 388	9.89 394	0.77 391	8.76 393	3.61 388

ktn	19.15 408	18.52 410	6.39 374	22.64 413	17.26 411	24.47 405	12.11 408	24.52 411	34.74 407	18.75 395	27.70 402	32.54 402	17.85 403	15.71 397	16.67 391	22.09 412	3.64 411	28.95 414	10.91 411	17.40 411	10.22 409

HanzoNet	29.69 413	29.33 415	21.66 398	21.75 412	19.07 413	24.58 406	12.99 409	28.87 413	40.49 411	43.09 412	44.02 414	55.65 416	44.93 414	43.17 414	44.44 413	27.88 415	9.47 413	29.77 415	15.86 413	20.94 414	15.84 412

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 371	2.33 382	8.42 380	0.33 283	0.27 323	24.60 407	8.84 404	5.50 341	9.75 377	3.82 332	8.16 357	8.53 367	1.82 301	9.44 377	5.18 349	1.02 380	1.65 393	0.33 373	0.47 385	1.06 377	0.90 373

SDNR	3.31 350	0.91 341	6.28 372	0.44 303	0.02 169	26.11 408	0.01 54	3.81 235	1.62 266	2.82 306	11.06 366	2.93 285	0.60 215	7.95 365	1.52 274	0.01 305	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.12 305

TorneroNet	16.10 405	5.74 401	4.12 330	13.88 405	11.97 404	26.89 409	6.85 399	21.13 405	38.32 408	14.15 389	33.36 409	33.52 406	17.49 402	18.89 400	19.64 402	9.77 405	2.53 404	19.43 408	3.35 401	13.21 406	7.86 404

TorneroNet-64	15.45 404	5.66 400	3.44 305	13.86 404	12.03 405	28.15 410	6.27 395	19.89 399	38.68 410	12.16 384	28.06 406	35.76 407	15.44 398	19.56 401	15.40 389	9.71 404	2.52 403	19.13 407	2.70 400	12.55 405	7.94 405

UNDER WATER	19.61 409	12.37 408	31.14 402	20.44 411	14.31 408	28.63 411	18.15 411	16.43 393	34.24 406	20.82 402	19.14 387	38.83 408	30.09 409	24.31 404	20.97 405	10.09 407	2.68 407	19.51 409	4.70 408	15.52 409	9.93 408

UNDER WATER-64	20.03 410	10.28 406	31.50 403	20.05 410	13.64 407	32.81 412	23.45 413	16.01 392	33.44 405	22.01 405	17.25 379	40.58 411	32.20 413	24.50 405	22.36 408	10.06 406	2.70 408	18.37 406	4.24 405	14.84 408	10.24 410

BEATNet-Init1	17.91 407	7.45 403	36.82 407	1.88 376	1.38 371	37.29 413	14.71 410	21.90 406	24.20 395	38.07 411	36.59 412	50.41 414	32.00 412	29.42 410	21.83 407	0.33 373	0.39 381	0.47 375	0.54 387	1.50 381	1.07 377

JetBlue	13.83 399	5.03 396	33.82 405	0.84 345	6.92 394	50.14 414	20.02 412	15.09 391	8.92 376	11.33 381	17.05 378	28.25 400	18.01 404	32.60 412	18.53 399	0.32 372	0.12 355	0.15 365	0.23 365	4.59 385	4.64 391

MADNet++	47.78 415	34.15 416	37.11 408	42.94 416	41.23 417	64.94 415	30.63 415	60.79 417	53.26 416	72.08 417	61.65 416	57.68 417	54.96 415	58.03 415	59.24 416	43.01 418	36.17 418	36.07 416	22.50 415	47.50 417	41.67 418

JetRed	34.54 414	39.28 417	62.16 411	15.62 408	26.51 415	69.20 416	40.79 416	31.43 414	32.41 403	46.06 413	44.55 415	40.19 410	26.50 407	38.43 413	56.06 415	12.76 410	37.49 419	13.23 401	9.38 410	29.52 415	19.34 413

SPstereo	60.73 418	26.49 414	40.67 409	33.02 415	24.24 414	71.50 417	79.28 417	100.00 428	100.00 426	97.54 424	96.19 423	100.00 430	94.96 423	94.75 422	75.88 418	28.65 416	21.81 415	46.87 419	42.08 418	19.71 412	20.91 414

HaxPig	97.68 426	99.63 425	91.34 418	99.82 435	99.97 429	88.15 418	88.00 418	98.28 424	99.93 425	99.98 428	99.99 426	99.95 428	99.99 427	96.29 423	92.24 423	99.99 436	99.98 428	100.00 429	99.99 428	100.00 437	99.98 434

ASD4	55.28 416	67.10 420	50.57 410	44.24 417	57.82 419	92.00 419	98.23 425	54.95 415	86.61 420	58.30 416	64.61 417	50.57 415	63.33 417	58.83 416	67.37 417	25.76 414	29.60 416	26.82 413	29.01 416	42.42 416	37.42 417

MEDIAN_ROB	96.83 424	99.41 424	98.66 424	94.75 425	94.23 424	93.08 420	90.54 419	95.61 423	94.75 421	97.65 425	97.73 424	98.30 424	96.57 424	94.51 421	93.74 424	99.78 434	98.24 425	99.99 428	99.89 427	99.48 428	99.67 427

xxxxx1	76.92 420	82.43 421	93.26 420	61.67 419	66.92 420	95.84 421	95.11 421	75.84 418	80.96 417	82.71 419	86.75 418	89.18 419	87.35 418	85.27 418	87.18 419	55.08 419	54.60 420	60.31 420	72.71 421	62.51 418	62.73 419

tt_ll	76.92 420	82.43 421	93.26 420	61.67 419	66.92 420	95.84 421	95.11 421	75.84 418	80.96 417	82.71 419	86.75 418	89.18 419	87.35 418	85.27 418	87.18 419	55.08 419	54.60 420	60.31 420	72.71 421	62.51 418	62.73 419

ff	76.92 420	82.43 421	93.26 420	61.67 419	66.92 420	95.84 421	95.11 421	75.84 418	80.96 417	82.71 419	86.75 418	89.18 419	87.35 418	85.27 418	87.18 419	55.08 419	54.60 420	60.31 420	72.71 421	62.51 418	62.73 419

AVERAGE_ROB	99.23 430	99.81 428	97.56 423	100.00 438	100.00 431	96.24 424	91.02 420	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	99.98 430	99.97 427	100.00 437	100.00 429	100.00 429	100.00 429	100.00 437	100.00 436

test_example2	98.83 427	99.97 431	99.97 428	99.96 437	99.97 429	99.46 425	99.97 426	95.54 422	100.00 426	100.00 429	100.00 427	93.37 422	93.47 421	99.93 428	99.91 426	100.00 437	99.79 427	96.64 425	98.71 426	100.00 437	100.00 436

PML	89.08 423	99.72 426	92.85 419	94.72 424	94.92 426	99.54 426	97.42 424	93.50 421	95.96 422	99.77 427	92.33 422	95.35 423	93.51 422	99.96 429	91.15 422	99.98 435	31.71 417	100.00 429	45.94 419	93.46 425	69.88 422

MyStereo03	99.95 435	100.00 432	100.00 431	99.75 432	100.00 431	100.00 427	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 431	100.00 430	99.21 429	100.00 429	100.00 429	100.00 429	99.99 432	99.95 429

MyStereo02	99.95 435	100.00 432	100.00 431	99.75 432	100.00 431	100.00 427	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 431	100.00 430	99.21 429	100.00 429	100.00 429	100.00 429	99.99 432	99.95 429

MyStereo	99.95 435	100.00 432	100.00 431	99.75 432	100.00 431	100.00 427	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 431	100.00 430	99.21 429	100.00 429	100.00 429	100.00 429	99.99 432	99.95 429

Selective-RAFT-Error	100.00 438	100.00 432	100.00 431	100.00 438	100.00 431	100.00 427	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 431	100.00 430	100.00 437	100.00 429	100.00 429	100.00 429	99.99 432	99.95 429

Anonymous_1	97.10 425	99.72 426	99.64 427	92.33 423	93.91 423	100.00 427	100.00 427	99.20 425	99.90 424	98.57 426	99.75 425	99.14 425	99.94 426	98.50 424	99.54 425	87.90 422	98.87 426	90.88 423	96.91 425	92.22 424	95.12 424

tt	68.65 419	0.15 110	99.57 426	50.64 418	14.90 410	100.00 427	100.00 427	100.00 428	99.76 423	27.80 407	10.52 365	99.97 429	98.63 425	99.61 425	100.00 430	90.62 423	98.21 424	46.66 418	52.02 420	62.86 421	21.04 415

CasAABBNet	99.94 433	100.00 432	100.00 431	99.72 431	100.00 431	100.00 427	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 431	100.00 430	99.21 429	100.00 429	100.00 429	100.00 429	99.96 431	99.95 429

LSM0	99.94 433	100.00 432	100.00 431	99.84 436	100.00 431	100.00 427	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 431	100.00 430	99.22 433	100.00 429	100.00 429	100.00 429	99.99 432	99.83 428

DPSMNet_ROB	99.46 432	99.94 429	99.98 429	96.59 429	100.00 431	100.00 427	100.00 427	99.81 426	100.00 426	95.87 423	100.00 427	99.32 426	100.00 428	99.79 426	99.99 428	98.46 428	100.00 429	99.86 426	100.00 429	99.52 429	100.00 436

DGTPSM_ROB	99.45 431	99.94 429	99.98 429	96.58 428	100.00 431	100.00 427	100.00 427	99.81 426	100.00 426	95.86 422	100.00 427	99.32 426	100.00 428	99.79 426	99.99 428	98.34 427	100.00 429	99.86 426	100.00 429	99.52 429	99.99 435

DPSM_ROB	99.17 428	100.00 432	100.00 431	96.28 426	98.84 427	100.00 427	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 431	100.00 430	93.66 425	100.00 429	100.00 429	100.00 429	96.31 426	98.27 425

DPSM	99.17 428	100.00 432	100.00 431	96.28 426	98.84 427	100.00 427	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 431	100.00 430	93.66 425	100.00 429	100.00 429	100.00 429	96.31 426	98.27 425

FADE		10.20 405		4.76 387	4.82 389							14.63 381				24.52 413	8.46 412	36.14 417	36.87 417	3.46 383

Low-res two-view benchmark