Low-res two-view results

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

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

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

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

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

riskmin	1.88 64	0.15 1	2.11 41	1.38 165	0.88 202	2.40 70	0.04 9	5.93 120	6.10 175	2.25 48	1.34 20	6.06 208	5.08 256	2.78 54	1.01 99	0.00 1	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.06 141

Selective-IGEV	1.23 24	0.18 2	1.13 2	0.07 9	0.17 70	2.38 69	0.54 126	6.10 125	2.51 17	0.41 16	3.20 54	0.26 14	0.29 8	6.94 161	0.16 1	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.11 287	0.04 78	0.10 196

EGLCR-Stereo	1.04 9	0.20 3	2.00 26	1.14 144	0.16 65	2.50 76	0.11 28	4.96 67	2.61 20	0.79 27	0.07 1	1.46 60	0.37 20	3.96 75	0.23 2	0.01 143	0.05 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 154

PSM-AAD	3.33 197	0.20 3	1.47 5	0.73 93	0.54 171	2.55 84	6.19 334	4.97 68	3.27 60	10.92 318	11.92 258	2.95 94	9.59 334	7.90 211	0.82 69	0.01 143	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.04 78	2.47 368

GrayStereo	3.74 224	0.20 3	1.94 21	1.55 187	0.60 175	3.12 152	8.22 356	5.76 113	3.32 62	10.40 307	16.66 306	5.81 204	8.60 321	6.57 148	1.37 126	0.01 143	0.00 1	0.01 255	0.63 359	0.02 22	0.04 102

knoymous	1.36 33	0.21 6	1.68 11	0.20 32	0.49 166	1.58 24	0.11 28	5.15 78	2.40 14	4.62 93	1.77 29	4.56 159	0.45 32	3.23 60	0.63 39	0.00 1	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.01 16

test-3	1.86 60	0.21 6	2.46 61	1.03 127	0.22 101	1.38 13	0.83 189	4.65 57	5.04 136	7.26 211	1.78 30	4.10 141	0.41 29	6.53 147	0.76 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 334	0.18 241	0.14 233

test_1	1.85 59	0.21 6	2.45 58	1.02 125	0.22 101	1.37 12	0.82 185	4.66 58	5.06 137	7.02 195	1.73 27	4.09 139	0.41 29	6.51 145	0.76 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 334	0.18 241	0.14 233

test_3	1.88 64	0.22 9	2.75 89	0.96 120	0.22 101	1.28 10	0.77 179	4.62 53	5.87 163	6.55 178	1.84 32	4.28 151	0.45 32	6.48 142	0.76 60	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.28 333	0.17 231	0.14 233

ttt	3.86 237	0.23 10	2.34 53	2.22 276	1.68 256	4.36 219	0.28 74	12.45 293	11.09 294	6.90 192	11.85 257	4.08 138	3.28 170	8.47 250	7.85 299	0.06 278	0.04 229	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.03 67

Any-RAFT	2.18 96	0.25 11	1.94 21	1.37 164	0.80 196	5.01 237	0.56 131	8.51 192	5.58 156	4.01 81	4.85 87	5.44 189	2.26 135	2.45 51	0.35 7	0.00 1	0.15 316	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.02 38

CAS	2.24 99	0.25 11	1.86 14	11.21 384	3.86 343	1.67 28	0.02 7	3.87 24	2.67 22	0.41 16	1.63 26	0.24 13	0.27 5	1.50 21	0.74 54	9.43 391	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.01 7	5.21 379

MGS-Stereo	1.10 13	0.26 13	2.45 58	0.58 83	0.06 16	1.84 39	0.67 157	2.16 2	3.42 68	1.03 31	6.13 124	0.49 38	0.36 17	1.43 17	0.62 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 322	0.00 1

11t1	1.62 41	0.26 13	2.53 66	2.37 293	0.24 105	2.58 90	0.06 14	6.66 153	3.00 42	3.40 72	3.01 50	1.14 52	1.94 122	4.18 81	0.91 86	0.01 143	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.03 67

GMM-Stereo	3.32 195	0.27 15	2.52 65	0.82 99	0.48 163	2.27 61	4.91 322	5.06 74	3.08 47	7.06 199	16.72 307	6.21 212	3.70 192	7.60 193	1.16 112	0.04 255	0.00 1	0.00 1	0.04 259	0.10 166	4.45 374

x	1.73 46	0.28 16	2.49 64	1.91 234	0.17 70	2.10 52	0.83 189	8.74 203	3.55 75	3.28 67	2.12 39	3.10 104	1.96 123	2.90 55	1.12 106	0.00 1	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.03 67

mmm	2.50 134	0.29 17	3.22 137	1.98 243	0.32 130	3.72 191	0.12 34	9.45 220	4.05 99	5.84 128	10.80 239	2.47 83	2.86 160	4.07 79	0.75 58	0.00 1	0.02 166	0.00 1	0.01 209	0.03 58	0.02 38

AEACV	0.80 2	0.29 17	1.70 12	0.96 120	0.24 105	2.03 48	0.88 202	3.50 14	0.88 1	0.34 6	0.20 4	0.29 19	2.01 125	1.77 33	0.33 5	0.00 1	0.03 209	0.00 1	0.29 334	0.10 166	0.09 177

GLC_STEREO	0.75 1	0.29 17	1.19 3	0.55 77	0.01 1	1.98 46	0.57 139	3.07 5	3.02 44	0.90 29	1.48 22	0.19 1	0.40 23	0.93 3	0.36 8	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.02 38

Prome-Stereo	3.65 218	0.29 17	1.92 18	0.91 107	0.49 166	2.07 50	4.75 320	4.41 41	3.23 58	9.32 282	20.63 336	4.06 137	7.19 298	7.70 199	1.17 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 100	4.72 378

1111x	4.25 264	0.30 21	4.31 209	1.47 178	0.37 138	5.10 238	0.32 85	12.86 306	9.82 269	6.01 140	9.73 217	8.78 264	5.97 277	9.43 293	10.39 336	0.06 278	0.03 209	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.04 102

qqq	1.93 72	0.30 21	2.96 113	1.40 168	0.05 9	1.96 45	0.39 95	8.45 188	3.33 63	3.06 62	3.84 66	4.67 162	2.70 149	4.40 83	0.96 92	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.03 67

s12784h	1.89 67	0.30 21	2.57 70	0.11 17	0.09 35	4.18 213	0.13 41	6.61 151	7.44 214	3.62 76	4.28 75	0.59 43	0.81 54	6.61 149	0.46 20	0.01 143	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.00 1

DualNet	3.35 200	0.31 24	3.97 187	1.34 157	0.98 213	2.80 116	0.48 110	4.53 47	10.19 276	6.29 167	9.23 199	5.59 193	3.72 197	8.00 214	9.35 324	0.00 1	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.04 102

ffm	2.90 164	0.31 24	3.97 187	1.34 157	0.98 213	2.80 116	0.48 110	4.53 47	10.19 276	6.29 167	9.23 199	5.59 193	3.72 197	8.00 214	0.46 20	0.00 1	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.04 102

ff1	3.45 210	0.31 24	3.97 187	1.34 157	0.98 213	2.80 116	0.48 110	4.53 47	10.19 276	6.29 167	9.23 199	5.59 193	3.72 197	10.11 303	9.35 324	0.00 1	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.04 102

mmx	3.86 237	0.31 24	3.97 187	1.34 157	0.98 213	2.80 116	0.48 110	12.18 289	10.66 289	6.29 167	9.23 199	5.59 193	3.72 197	10.11 303	9.35 324	0.05 267	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 102

xxx	3.86 237	0.31 24	3.98 192	1.34 157	0.98 213	2.80 116	0.48 110	12.18 289	10.66 289	6.29 167	9.23 199	5.59 193	3.72 197	10.11 303	9.35 324	0.05 267	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 102

PFNet+	2.35 115	0.31 24	3.69 169	0.79 97	0.17 70	3.15 156	0.75 176	4.52 46	6.30 184	7.90 237	6.34 137	2.53 84	1.18 79	7.72 202	1.62 146	0.03 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 67

KYRaft	3.59 215	0.31 24	1.84 13	0.76 96	0.46 156	2.29 62	4.04 304	4.75 59	3.25 59	8.93 273	19.47 329	6.62 222	5.07 255	7.79 206	0.71 51	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.01 209	0.04 78	5.38 381

SST-Stereo	2.75 151	0.31 24	2.78 95	1.33 155	0.33 133	3.99 208	0.82 185	5.60 108	3.93 88	10.92 318	6.19 128	5.00 175	4.23 219	8.66 260	0.74 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.03 67

xxxx	4.51 274	0.31 24	2.77 93	1.69 206	0.47 162	7.74 290	0.07 18	14.04 322	7.91 229	5.82 127	8.97 195	9.34 268	3.41 180	7.33 180	20.24 369	0.05 267	0.03 209	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 102

AE-Stereo	1.44 36	0.32 33	2.69 80	1.58 192	0.20 95	2.24 59	0.59 141	6.01 121	5.70 159	1.18 39	3.17 53	1.02 50	0.78 52	1.73 29	0.83 70	0.02 212	0.18 330	0.00 1	0.29 334	0.11 183	0.07 154

CASnet	0.98 6	0.32 33	1.62 7	0.65 89	0.07 22	2.11 53	0.14 47	3.50 14	4.03 95	3.77 78	1.41 21	0.31 23	0.29 8	0.80 2	0.57 33	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.01 16
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-RAFT	1.69 43	0.32 33	3.29 141	0.92 111	0.18 82	3.89 203	0.06 14	4.22 33	4.00 92	1.47 40	1.98 34	3.07 103	2.81 156	6.35 134	0.89 84	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.21 316	0.05 100	0.00 1

DisPM	2.43 123	0.32 33	3.04 123	1.76 216	0.18 82	3.46 165	0.65 153	5.13 75	4.88 133	8.59 260	7.04 156	2.84 91	1.03 66	8.85 272	0.83 70	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 38

BUS	2.49 131	0.32 33	3.05 128	0.46 69	0.46 156	7.12 275	0.50 121	9.05 207	4.69 125	6.11 149	6.15 125	5.29 183	0.83 55	3.91 71	1.77 156	0.01 143	0.03 209	0.03 301	0.00 1	0.04 78	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 144	0.32 33	3.05 128	0.46 69	0.46 156	7.13 277	1.63 250	9.05 207	4.69 125	6.11 149	6.15 125	6.26 213	2.54 143	3.91 71	1.91 165	0.01 143	0.03 209	0.03 301	0.00 1	0.04 78	0.00 1

psmg	3.10 179	0.32 33	3.05 128	0.54 74	0.46 156	8.68 298	2.84 278	9.87 229	4.69 125	8.08 240	8.69 185	6.26 213	2.54 143	3.91 71	1.91 165	0.01 143	0.04 229	0.06 321	0.00 1	0.11 183	0.00 1

R-Stereo Train	2.44 125	0.32 33	1.93 19	0.94 114	0.16 65	3.67 183	0.61 145	6.37 138	3.08 47	9.14 276	17.44 320	1.80 70	0.77 49	1.76 31	0.70 47	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 67

RAFT-Stereo	2.44 125	0.32 33	1.93 19	0.94 114	0.16 65	3.67 183	0.61 145	6.37 138	3.08 47	9.14 276	17.44 320	1.80 70	0.77 49	1.76 31	0.70 47	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 67
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	4.20 259	0.32 33	2.76 92	0.63 87	0.69 184	6.95 273	1.69 254	11.96 280	8.36 241	8.83 267	12.17 264	15.18 327	4.21 217	6.91 158	3.30 221	0.02 212	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 16
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MDST_ROB	8.37 339	0.32 33	9.03 325	4.18 362	2.42 295	26.86 384	6.14 333	19.36 370	13.52 320	27.09 379	22.75 346	9.47 271	4.74 242	15.06 355	6.34 279	0.02 212	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.13 228

SGM-Forest	4.96 282	0.32 33	2.84 100	1.21 147	0.64 179	10.23 316	6.64 345	11.55 267	10.98 293	10.94 320	13.59 279	11.65 305	4.30 222	8.94 276	4.63 255	0.11 298	0.04 229	0.00 1	0.00 1	0.05 100	0.46 321
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MIF-Stereo (partial)	1.29 28	0.33 45	3.02 118	0.03 1	1.12 224	1.26 8	0.13 41	4.46 43	3.75 81	0.35 7	2.39 43	0.31 23	0.74 47	6.09 120	1.76 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.04 102

MIF-Stereo	0.83 4	0.33 45	1.98 24	0.92 111	1.27 233	0.54 3	0.11 28	1.35 1	2.94 33	1.67 43	2.09 35	0.20 4	0.31 13	1.57 24	1.07 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 223	0.01 16

NF-Stereo	2.24 99	0.33 45	3.00 114	2.04 255	0.10 38	3.46 165	0.43 102	6.51 148	3.17 52	6.84 185	5.24 103	2.67 89	1.34 89	8.17 236	1.53 137	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.01 16

OCTAStereo	2.24 99	0.33 45	3.03 120	2.04 255	0.10 38	3.45 164	0.43 102	6.50 145	3.17 52	6.84 185	5.20 100	2.65 86	1.33 87	8.18 237	1.56 141	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.01 16

RAFT_R40	2.71 147	0.33 45	3.00 114	1.26 150	0.30 123	3.83 201	1.00 213	5.69 110	4.29 108	9.69 291	6.33 136	5.02 177	4.02 210	8.58 256	0.86 75	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.02 38

RE-Stereo	2.25 104	0.33 45	3.03 120	2.04 255	0.10 38	3.47 167	0.43 102	6.50 145	3.18 55	6.84 185	5.20 100	2.65 86	1.34 89	8.18 237	1.58 143	0.01 143	0.00 1	0.01 255	0.00 1	0.02 22	0.01 16

TVStereo	2.25 104	0.33 45	3.03 120	2.04 255	0.10 38	3.47 167	0.43 102	6.50 145	3.18 55	6.84 185	5.20 100	2.65 86	1.34 89	8.18 237	1.58 143	0.01 143	0.00 1	0.01 255	0.00 1	0.02 22	0.01 16

CFNet-RSSM	2.11 88	0.33 45	2.71 84	1.04 132	0.30 123	3.21 159	0.41 99	6.67 154	6.96 198	5.62 119	4.58 83	5.40 188	1.71 111	1.86 37	0.87 77	0.00 1	0.08 271	0.00 1	0.32 341	0.02 22	0.02 38

Gwc-CoAtRS	2.02 82	0.33 45	2.61 73	1.04 132	0.30 123	3.56 177	0.40 98	5.89 119	5.94 166	5.08 107	5.01 92	5.55 192	1.72 112	1.60 26	0.91 86	0.01 143	0.09 279	0.00 1	0.25 326	0.01 7	0.02 38

LoS	0.91 5	0.34 54	2.10 40	0.38 63	0.13 56	2.47 74	0.26 72	5.00 72	2.74 26	0.89 28	0.21 5	0.49 38	0.36 17	1.97 41	0.67 43	0.02 212	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.06 116	0.01 16

RCA-Stereo	1.99 79	0.34 54	2.71 84	0.26 40	0.06 16	2.29 62	0.48 110	4.89 62	14.65 327	2.81 56	5.51 113	0.78 46	3.21 169	1.44 18	0.33 5	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.07 131	0.02 38

DCANet-4	2.03 83	0.34 54	5.30 258	0.31 46	0.18 82	1.69 31	0.12 34	4.95 65	8.55 249	5.78 122	5.17 95	1.12 51	2.82 157	2.11 47	1.92 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.18 254

tt	83.26 423	0.34 54	99.99 431	79.40 424	93.18 425	100.00 430	100.00 431	100.00 432	99.95 427	60.33 413	47.63 401	99.98 431	99.96 429	99.98 430	100.00 434	92.42 425	99.82 429	73.83 425	73.63 422	88.42 426	56.35 420

test_4	2.38 119	0.34 54	2.68 78	0.08 11	0.11 46	3.69 186	1.14 224	3.33 8	3.34 66	4.03 82	17.35 319	3.31 110	0.51 36	6.28 128	1.15 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 287	0.16 223	0.01 16

AAGNet	3.41 205	0.34 54	2.45 58	1.78 219	0.39 142	3.69 186	1.05 216	4.79 61	4.61 123	9.62 289	7.74 172	4.98 171	6.38 284	7.34 181	13.02 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 102

PSM-softLoss	2.24 99	0.34 54	3.42 151	1.81 222	0.17 70	2.74 108	0.39 95	6.17 130	2.92 31	6.26 162	6.29 134	2.96 95	0.97 61	8.68 261	1.71 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.02 38

KMStereo	2.24 99	0.34 54	3.42 151	1.81 222	0.17 70	2.74 108	0.39 95	6.17 130	2.92 31	6.26 162	6.29 134	2.96 95	0.97 61	8.68 261	1.71 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.02 38

FENet	2.19 97	0.34 54	3.04 123	2.05 259	0.26 114	2.82 128	0.13 41	7.02 164	5.55 153	4.97 103	1.94 33	4.91 170	3.39 178	4.71 87	2.50 196	0.02 212	0.03 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 271

CES	1.56 39	0.35 63	1.44 4	0.42 66	7.70 380	2.66 104	0.13 41	4.89 62	2.53 19	0.25 2	1.10 13	0.33 28	0.31 13	1.61 27	0.58 36	0.01 143	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.54 324	6.26 383

iRaft-Stereo_20w	2.56 136	0.35 63	4.98 238	0.37 62	0.67 182	3.47 167	0.59 141	12.57 301	3.89 86	6.10 148	6.23 131	1.49 61	2.24 132	6.65 150	0.86 75	0.00 1	0.19 334	0.00 1	0.33 343	0.08 139	0.22 273

DAS	3.74 224	0.35 63	5.19 253	1.99 244	3.74 335	2.36 66	3.22 287	7.77 174	9.27 258	8.70 261	12.08 260	4.45 155	5.43 265	8.39 245	1.71 150	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.02 38

SepStereo	3.78 229	0.35 63	5.19 253	1.99 244	3.74 335	2.36 66	3.22 287	7.77 174	9.27 258	8.70 261	12.08 260	4.45 155	5.43 265	9.18 284	1.71 150	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.02 38

NRIStereo	2.14 91	0.35 63	2.65 77	1.10 137	0.14 58	3.05 146	0.86 198	5.35 97	3.18 55	6.24 159	3.36 60	4.17 144	1.82 120	8.12 229	2.01 173	0.00 1	0.10 287	0.00 1	0.00 1	0.12 195	0.19 264

CRE-IMP	1.95 74	0.35 63	2.68 78	0.27 44	0.17 70	3.90 204	0.85 197	5.14 76	2.87 30	5.74 121	4.14 72	3.49 120	0.83 55	6.40 135	1.80 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.19 264

cross-raft	2.03 83	0.35 63	2.78 95	1.10 137	0.16 65	3.77 197	0.48 110	7.03 165	3.75 81	5.06 106	5.55 114	6.26 213	1.41 93	1.75 30	0.89 84	0.01 143	0.07 263	0.00 1	0.19 311	0.03 58	0.03 67

MSKI-zero shot	2.00 80	0.36 70	2.15 42	0.81 98	0.25 108	2.69 106	0.29 79	6.16 129	2.34 13	4.31 85	7.52 165	3.70 127	0.25 3	8.42 248	0.41 10	0.01 143	0.13 307	0.00 1	0.25 326	0.03 58	0.02 38

RAFT-Test	2.17 94	0.36 70	3.40 149	1.05 134	0.34 135	4.90 234	0.69 162	6.27 133	3.98 90	4.65 97	7.02 153	6.30 216	1.12 70	1.81 34	0.99 96	0.01 143	0.17 326	0.00 1	0.34 345	0.02 22	0.02 38

MC-Stereo	1.47 38	0.36 70	2.54 67	1.99 244	0.12 54	1.90 41	0.12 34	4.47 44	2.83 29	3.31 70	3.44 62	0.56 42	1.47 97	5.39 106	0.47 25	0.00 1	0.04 229	0.00 1	0.21 316	0.07 131	0.04 102

FTStereo	4.55 278	0.36 70	2.18 47	0.94 114	0.38 140	2.60 94	8.82 359	4.98 70	3.17 52	10.88 317	30.35 371	5.60 198	7.60 307	7.62 194	1.55 140	0.17 312	0.00 1	0.05 317	0.00 1	0.03 58	3.80 372

pcwnet_v2	4.20 259	0.36 70	8.53 323	1.33 155	1.12 224	3.43 163	0.41 99	12.85 305	14.16 323	9.90 297	14.29 287	5.90 205	3.03 163	6.20 125	2.06 177	0.01 143	0.05 238	0.04 311	0.02 230	0.16 223	0.18 254

test_xeample	4.13 253	0.36 70	2.75 89	1.23 148	0.51 169	3.96 207	0.13 41	12.63 302	7.65 220	7.49 221	10.86 243	3.29 109	3.36 173	6.71 151	21.53 374	0.02 212	0.03 209	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 102

DEmStereo	3.79 230	0.37 76	3.69 169	0.17 30	0.17 70	5.28 241	2.54 270	4.35 36	3.70 78	8.21 248	20.15 331	5.13 180	10.38 339	7.65 195	3.85 242	0.01 143	0.01 126	0.01 255	0.00 1	0.02 22	0.06 141

PMTNet	1.41 35	0.37 76	2.06 30	0.26 40	0.15 62	2.94 140	0.34 89	3.39 9	5.33 146	1.00 30	1.27 18	0.28 18	0.93 60	4.04 78	0.74 54	5.00 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.01 16

ICVP	2.32 113	0.38 78	2.89 110	0.92 111	0.70 188	2.55 84	0.87 200	9.97 232	3.99 91	4.13 83	8.97 195	2.71 90	1.69 110	2.52 52	3.52 234	0.05 267	0.24 346	0.01 255	0.01 209	0.11 183	0.13 228
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	2.71 147	0.38 78	5.96 278	2.25 277	2.20 286	1.54 23	0.21 62	5.44 103	3.05 45	2.28 50	16.16 301	7.03 229	0.24 2	6.19 123	0.79 65	0.00 1	0.15 316	0.00 1	0.23 322	0.13 205	0.04 102

GES	2.49 131	0.38 78	4.29 208	1.58 192	0.05 9	4.58 227	1.07 219	9.70 226	3.39 67	5.21 109	6.64 141	1.84 72	3.36 173	4.86 90	2.54 199	0.06 278	0.01 126	0.06 321	0.01 209	0.12 195	0.03 67

SMFormer	3.54 212	0.39 81	3.61 162	1.69 206	0.11 46	2.85 132	0.29 79	12.46 294	10.41 282	7.16 204	10.23 225	4.78 165	4.45 230	8.71 264	3.51 231	0.07 285	0.05 238	0.00 1	0.00 1	0.06 116	0.04 102

tta	3.54 212	0.39 81	3.61 162	1.69 206	0.11 46	2.85 132	0.29 79	12.46 294	10.41 282	7.16 204	10.23 225	4.78 165	4.45 230	8.71 264	3.51 231	0.07 285	0.05 238	0.00 1	0.00 1	0.06 116	0.03 67

qqq1	3.38 201	0.39 81	3.61 162	1.69 206	0.11 46	2.85 132	0.29 79	12.46 294	10.41 282	7.16 204	10.23 225	4.78 165	4.45 230	8.71 264	0.30 3	0.07 285	0.05 238	0.00 1	0.00 1	0.06 116	0.03 67

fff1	3.38 201	0.39 81	3.61 162	1.69 206	0.11 46	2.85 132	0.29 79	12.46 294	10.41 282	7.16 204	10.23 225	4.78 165	4.45 230	8.71 264	0.30 3	0.07 285	0.05 238	0.00 1	0.00 1	0.06 116	0.03 67

PCWNet_CMD	2.99 170	0.39 81	4.02 194	0.39 64	0.26 114	2.53 80	0.15 51	9.24 215	9.22 256	7.12 202	11.53 254	6.94 227	2.41 139	4.02 77	1.33 122	0.01 143	0.02 166	0.02 285	0.00 1	0.05 100	0.07 154

anonymousdsp2	1.78 49	0.39 81	3.40 149	1.10 137	0.04 8	3.63 181	0.50 121	7.80 176	2.77 27	2.91 59	2.88 48	3.17 105	1.01 63	5.15 102	0.43 11	0.00 1	0.01 126	0.02 285	0.15 296	0.05 100	0.12 221

DeepStereo_RVC	2.05 85	0.39 81	2.87 107	0.14 28	0.17 70	3.51 173	0.70 164	5.21 81	3.00 42	6.27 164	4.13 71	3.47 118	4.53 234	4.81 89	1.49 133	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 156	0.18 254

CREStereo++_RVC	1.59 40	0.39 81	2.26 49	0.36 60	0.01 1	1.67 28	0.01 1	2.95 4	8.12 234	3.69 77	7.44 164	0.47 37	0.32 15	0.74 1	0.39 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 383	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
MSMDNet	2.99 170	0.39 81	4.02 194	0.40 65	0.25 108	2.53 80	0.16 54	9.35 218	9.25 257	7.08 200	11.39 249	6.93 226	2.43 140	4.01 76	1.34 124	0.01 143	0.02 166	0.02 285	0.00 1	0.05 100	0.07 154

Patchmatch Stereo++	1.95 74	0.40 90	2.86 103	0.12 18	0.18 82	3.74 193	0.66 155	5.24 88	2.96 36	5.86 129	4.32 76	3.46 115	1.52 102	6.88 155	0.70 47	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.09 177
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	1.88 64	0.40 90	2.86 103	0.12 18	0.19 91	3.75 196	0.71 166	5.23 82	2.96 36	5.86 129	4.33 78	3.45 113	1.51 98	5.40 107	0.69 45	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.09 177

PFNet	2.93 166	0.40 90	5.51 266	2.13 266	0.84 199	3.11 151	0.75 176	6.78 158	4.79 131	9.98 299	6.00 118	4.78 165	2.13 128	8.33 243	2.11 178	0.19 316	0.06 251	0.00 1	0.11 287	0.20 249	0.35 306

Pruner-Stereo	2.49 131	0.40 90	2.46 61	1.80 221	0.25 108	3.51 173	0.77 179	6.03 122	4.92 134	8.91 270	6.09 120	4.45 155	1.11 69	6.99 163	2.11 178	0.02 212	0.00 1	0.02 285	0.00 1	0.01 7	0.04 102

iGMRVC	1.96 77	0.40 90	2.88 108	0.12 18	0.19 91	3.74 193	0.73 171	5.23 82	2.97 40	5.87 134	4.37 82	3.48 119	1.52 102	6.73 152	0.74 54	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.08 166

iRAFT	1.95 74	0.40 90	2.86 103	0.12 18	0.18 82	3.74 193	0.66 155	5.24 88	2.96 36	5.86 129	4.32 76	3.46 115	1.52 102	6.88 155	0.70 47	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.09 177

222	5.36 289	0.40 90	2.72 86	1.50 179	0.48 163	6.15 257	0.07 18	13.73 319	8.06 232	8.79 264	11.03 245	3.71 128	4.21 217	7.47 188	38.74 405	0.03 239	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.05 131

ROB_FTStereo_v2	1.91 70	0.41 97	2.85 101	0.12 18	0.19 91	3.71 188	0.73 171	5.23 82	2.95 34	5.86 129	4.36 81	3.46 115	1.51 98	5.86 114	0.69 45	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.08 166

HUI-Stereo	1.80 52	0.41 97	2.85 101	0.12 18	0.18 82	3.72 191	0.65 153	5.23 82	2.97 40	5.87 134	4.34 79	3.45 113	1.52 102	3.93 74	0.65 40	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.10 196

IRAFT_RVC	2.85 158	0.41 97	3.32 142	2.09 261	0.41 147	2.92 138	5.22 327	6.41 143	3.63 77	6.53 177	5.48 112	5.09 178	4.88 250	8.20 240	2.15 182	0.01 143	0.17 326	0.01 255	0.00 1	0.02 22	0.04 102

RAFT-345	3.27 185	0.41 97	2.88 108	1.02 125	0.21 98	2.63 99	0.48 110	3.76 23	5.51 151	7.35 216	24.88 356	4.25 147	1.76 118	8.15 232	2.13 180	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 16

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 26	0.42 101	2.36 55	0.59 85	1.26 231	2.43 73	0.01 1	3.29 6	7.76 224	1.71 44	2.78 47	0.27 16	0.32 15	1.16 11	0.58 36	0.04 255	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.10 196

hknet	3.31 189	0.42 101	4.68 227	0.46 69	1.17 227	7.13 277	1.63 250	9.05 207	6.91 196	6.11 149	6.15 125	9.66 273	2.85 159	7.48 189	2.45 195	0.01 143	0.03 209	0.03 301	0.00 1	0.04 78	0.00 1

LCNet	2.85 158	0.42 101	1.90 16	0.95 118	0.56 172	2.07 50	1.60 248	4.99 71	3.57 76	6.05 142	10.59 234	4.59 160	6.79 293	7.46 186	0.72 52	0.01 143	0.00 1	0.01 255	0.77 364	0.30 290	3.57 370

ROB_FTStereo	1.90 68	0.42 101	2.86 103	0.12 18	0.19 91	3.71 188	0.75 176	5.24 88	2.95 34	5.87 134	4.26 74	3.41 111	1.51 98	5.80 113	0.65 40	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.08 166

RAFT-IKP	1.90 68	0.42 101	2.83 98	0.12 18	0.18 82	3.50 171	0.64 151	5.24 88	2.96 36	5.86 129	4.34 79	3.50 121	1.51 98	5.99 118	0.76 60	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.08 166

CFNet_pseudo	2.81 155	0.42 101	4.04 197	0.33 54	0.24 105	2.59 92	0.12 34	8.20 183	7.66 221	7.04 198	10.42 230	6.56 219	2.05 126	4.88 91	1.53 137	0.00 1	0.02 166	0.01 255	0.00 1	0.05 100	0.07 154

CREStereo	0.98 6	0.42 101	1.86 14	0.07 9	0.22 101	1.65 27	0.02 7	4.07 30	6.33 186	0.72 26	1.54 24	0.43 34	0.64 42	1.22 12	0.44 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
ccs_rob	2.81 155	0.42 101	4.06 199	0.33 54	0.25 108	2.59 92	0.12 34	8.19 182	7.68 222	7.02 195	10.37 229	6.54 218	2.06 127	4.88 91	1.53 137	0.00 1	0.02 166	0.01 255	0.00 1	0.05 100	0.07 154

PSMNet-ADL	2.98 169	0.43 109	2.41 56	1.43 173	0.40 144	5.94 254	0.28 74	8.45 188	5.13 140	3.36 71	6.77 143	8.41 256	4.61 237	7.20 176	4.55 254	0.02 212	0.09 279	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 67

DRaft	3.74 224	0.43 109	2.60 72	0.12 18	0.15 62	4.76 230	1.34 237	5.33 96	4.31 109	10.30 303	21.91 340	3.27 108	8.83 324	7.36 183	3.66 237	0.05 267	0.10 287	0.00 1	0.14 293	0.10 166	0.14 233

test_xeample3	1.08 12	0.43 109	3.39 147	0.49 73	0.05 9	2.58 90	0.93 207	3.32 7	1.77 4	0.23 1	0.23 6	0.19 1	0.28 7	6.34 132	0.85 72	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.26 332	0.06 116	0.10 196

SFCPSM	3.29 187	0.43 109	5.11 246	0.34 58	0.94 209	8.48 294	2.15 263	14.51 329	5.29 143	7.00 194	7.65 169	3.43 112	2.59 147	5.11 100	2.37 191	0.01 143	0.03 209	0.01 255	0.07 271	0.13 205	0.15 242

CFNet_ucs	3.07 175	0.44 113	4.05 198	0.54 74	0.37 138	3.08 147	0.19 58	9.80 228	8.49 247	7.64 225	12.62 271	5.67 199	1.76 118	4.96 96	1.51 134	0.00 1	0.04 229	0.01 255	0.00 1	0.09 156	0.11 208

CASS	2.44 125	0.44 113	3.56 159	0.85 103	0.38 140	3.14 153	0.22 63	9.64 224	4.00 92	6.78 182	7.62 168	3.57 124	3.58 185	3.80 70	1.10 104	0.02 212	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.05 100	0.01 16
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous3	1.76 48	0.44 113	6.37 288	0.33 54	0.50 168	4.33 217	0.54 126	4.43 42	2.48 15	2.21 47	3.24 55	1.53 63	1.14 72	5.64 109	1.29 120	0.17 312	0.23 341	0.00 1	0.00 1	0.12 195	0.15 242

EAI-Stereo	2.31 112	0.44 113	2.72 86	0.68 91	0.56 172	3.51 173	2.62 272	11.42 265	4.14 105	2.09 46	7.23 161	1.21 54	0.91 58	5.67 111	1.51 134	0.01 143	0.25 347	0.00 1	0.88 366	0.04 78	0.26 291

IGEVStereo-DCA	1.06 11	0.45 117	2.06 30	0.32 49	0.06 16	2.74 108	0.84 192	3.71 18	2.27 6	0.39 12	0.16 2	0.20 4	0.29 8	6.47 140	0.87 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 298	0.06 116	0.06 141

rrr	1.05 10	0.45 117	3.18 134	0.32 49	0.06 16	2.74 108	0.95 211	3.49 13	1.12 2	0.39 12	0.16 2	0.20 4	0.29 8	6.47 140	0.87 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 316	0.06 116	0.10 196

CrosDoStereo	3.96 244	0.45 117	3.04 123	0.32 49	0.20 95	3.28 160	11.63 378	5.76 113	4.45 115	9.04 274	16.58 304	4.99 172	7.45 302	8.04 218	3.72 238	0.00 1	0.02 166	0.01 255	0.00 1	0.16 223	0.10 196

DeepStereo_LL	3.96 244	0.45 117	3.04 123	0.32 49	0.20 95	3.28 160	11.63 378	5.76 113	4.45 115	9.04 274	16.58 304	4.99 172	7.45 302	8.04 218	3.72 238	0.00 1	0.02 166	0.01 255	0.00 1	0.16 223	0.10 196

test-1	1.82 57	0.45 117	5.42 261	0.89 105	0.41 147	2.14 54	0.56 131	5.75 111	4.15 106	3.28 67	5.11 93	3.61 125	0.70 43	1.53 23	1.56 141	0.02 212	0.34 353	0.00 1	0.08 275	0.02 22	0.30 300

RAFT-RH_RVC	3.96 244	0.46 122	2.93 111	1.55 187	0.42 149	3.14 153	0.14 47	3.70 17	5.98 170	11.25 323	32.23 375	5.29 183	1.68 109	8.13 230	2.14 181	0.08 290	0.00 1	0.00 1	0.03 242	0.01 7	0.00 1

NOSS_ROB	3.30 188	0.46 122	2.62 74	2.08 260	1.01 218	5.60 245	0.74 174	10.37 243	11.48 301	5.15 108	8.43 182	5.67 199	1.73 113	7.97 213	2.34 188	0.02 212	0.06 251	0.00 1	0.00 1	0.07 131	0.14 233

GMOStereo	1.81 53	0.47 124	2.09 36	0.10 13	0.27 116	1.49 18	0.89 203	4.40 37	4.51 118	8.16 243	6.97 147	2.96 95	1.15 74	1.42 13	0.88 80	0.00 1	0.14 311	0.00 1	0.00 1	0.23 268	0.03 67

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UPFNet	3.82 233	0.47 124	4.34 211	2.21 273	3.38 320	7.26 279	2.69 274	9.89 230	5.96 167	7.98 238	7.53 166	7.89 246	3.15 167	7.72 202	5.88 274	0.01 143	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.06 141

ac_64	3.70 222	0.47 124	3.50 157	2.87 317	3.50 326	5.91 253	0.72 170	10.17 240	4.34 110	8.16 243	5.80 116	10.82 293	5.64 272	7.08 168	4.73 257	0.03 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.14 233

EKT-Stereo	1.91 70	0.48 130	2.77 93	2.19 270	4.36 352	1.42 17	0.24 67	4.63 54	3.51 72	2.94 60	3.47 63	3.55 123	2.25 134	5.26 103	0.85 72	0.04 255	0.12 300	0.00 1	0.09 282	0.06 116	0.05 131

GwcNet-ADL	2.65 143	0.48 130	3.84 185	0.82 99	0.33 133	2.04 49	0.69 162	8.07 181	9.42 261	6.05 142	6.66 142	4.14 143	1.73 113	5.40 107	3.01 209	0.08 290	0.06 251	0.00 1	0.00 1	0.06 116	0.03 67

TANstereo	1.20 21	0.49 132	2.04 28	0.34 58	0.10 38	1.80 38	0.01 1	3.40 10	4.10 103	4.37 86	4.82 85	0.41 32	0.70 43	0.94 4	0.46 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	2.13 90	0.50 133	4.91 235	1.41 171	0.18 82	2.62 98	0.36 91	7.80 176	3.87 84	5.04 105	5.42 110	4.77 164	1.03 66	3.43 64	0.79 65	0.00 1	0.16 323	0.00 1	0.18 307	0.17 231	0.04 102

GANet-ADL	2.20 98	0.50 133	3.27 140	2.02 251	0.11 46	2.21 58	0.48 110	8.64 201	6.79 194	4.56 92	5.83 117	3.98 134	1.27 85	2.68 53	1.43 129	0.04 255	0.08 271	0.02 285	0.00 1	0.15 217	0.03 67

ASMatch	3.32 195	0.50 133	3.32 142	1.72 212	0.45 155	1.93 44	0.68 158	6.42 144	3.89 86	6.18 155	22.30 343	4.61 161	4.82 248	7.65 195	1.70 149	0.00 1	0.02 166	0.00 1	0.03 242	0.01 7	0.18 254

DSFCA	4.21 261	0.50 133	5.45 263	1.34 157	1.68 256	7.04 274	4.51 315	10.73 251	7.00 200	10.78 315	6.80 144	8.48 260	4.63 238	9.91 302	5.12 262	0.02 212	0.06 251	0.02 285	0.03 242	0.08 139	0.03 67

IGEV+	1.14 20	0.51 137	1.66 8	0.55 77	0.08 33	2.52 77	1.01 214	6.51 148	3.16 51	0.59 24	2.11 37	0.43 34	1.18 79	1.44 18	0.79 65	0.00 1	0.05 238	0.00 1	0.05 263	0.11 183	0.11 208

test croco	1.34 30	0.51 137	5.09 245	0.30 45	0.05 9	1.58 24	0.08 21	4.47 44	3.77 83	0.42 20	1.76 28	0.60 44	0.74 47	6.11 121	0.94 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 314	0.02 38

IPLGR	2.28 108	0.51 137	6.00 279	0.15 29	0.15 62	1.99 47	0.22 63	6.34 135	6.04 173	6.80 183	5.76 115	2.87 92	2.31 136	4.88 91	1.28 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 156	0.18 254

Anonymous	1.37 34	0.52 140	4.23 205	1.38 165	2.70 303	1.85 40	0.42 101	4.77 60	3.54 74	0.53 23	1.56 25	0.19 1	1.32 86	3.11 59	0.92 89	0.05 267	0.08 271	0.00 1	0.00 1	0.17 231	0.15 242

HGLStereo	4.25 264	0.52 140	4.65 225	3.09 326	5.18 366	6.51 266	0.73 171	10.37 243	6.74 193	7.32 214	12.44 269	7.00 228	7.21 300	7.46 186	5.51 267	0.00 1	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.06 116	0.10 196

FC-DCNN	10.72 361	0.52 140	4.27 207	1.88 230	1.63 250	17.18 360	5.29 329	18.20 357	19.69 352	28.50 381	34.51 383	34.03 387	21.48 379	15.89 359	11.15 344	0.03 239	0.01 126	0.02 285	0.01 209	0.07 131	0.09 177

CBMV_ROB	4.14 254	0.52 140	3.14 132	1.30 154	0.77 194	6.92 272	1.97 259	10.11 239	9.58 264	8.92 271	14.20 286	7.12 235	5.90 275	8.65 259	3.50 230	0.01 143	0.05 238	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.09 177

HCRNet	2.56 136	0.53 144	3.35 144	0.24 39	3.39 322	2.19 56	0.23 66	6.89 162	5.50 149	5.26 111	4.79 84	5.27 182	2.78 154	7.71 200	2.89 206	0.00 1	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.04 102

ACVNet	2.58 139	0.53 144	2.69 80	0.84 102	0.59 174	2.61 95	0.55 129	8.35 184	5.70 159	4.45 88	9.26 208	5.77 201	3.50 181	2.24 48	4.41 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 231	0.01 16

acv_ft	3.69 221	0.53 144	4.58 224	2.31 288	4.71 364	7.44 283	0.86 198	8.54 194	5.70 159	9.29 281	9.26 208	5.77 201	4.15 214	2.24 48	8.13 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 289	0.01 16

IER	3.20 183	0.54 147	5.13 248	0.58 83	1.59 246	7.29 280	0.56 131	6.36 136	4.95 135	7.44 219	8.84 187	6.20 211	6.26 280	4.88 91	3.29 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.01 16

ToySt	2.69 144	0.55 148	7.03 302	1.03 127	0.10 38	3.49 170	1.04 215	6.38 142	4.55 122	2.69 52	6.28 133	7.95 251	4.38 226	5.08 98	2.58 200	0.01 143	0.11 293	0.00 1	0.04 259	0.28 287	0.19 264

anonymousa	3.80 232	0.55 148	3.35 144	1.24 149	3.74 335	9.04 302	0.36 91	6.74 157	4.03 95	7.72 228	19.64 330	10.62 289	6.01 278	1.52 22	1.40 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 263	0.00 1	0.03 67

HHNet	2.59 140	0.55 148	2.55 68	0.20 32	0.32 130	2.84 131	0.94 209	5.77 116	5.14 141	7.33 215	13.80 281	0.94 47	3.20 168	5.27 104	2.41 194	0.13 303	0.02 166	0.06 321	0.00 1	0.23 268	0.03 67

NINENet	3.09 176	0.56 151	3.22 137	1.61 197	1.37 240	7.12 275	0.50 121	11.88 277	5.63 157	6.63 179	8.40 181	5.29 183	0.83 55	6.51 145	1.77 156	0.15 306	0.07 263	0.07 327	0.00 1	0.09 156	0.00 1

FCDSN-DC	10.24 358	0.56 151	3.49 156	1.96 241	1.29 235	16.90 359	4.59 317	17.16 350	19.10 347	24.64 377	32.46 379	33.82 386	22.14 381	15.93 360	10.45 337	0.04 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 100	0.21 271
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ff7	1.12 14	0.57 153	2.06 30	0.03 1	0.07 22	2.80 116	0.84 192	3.71 18	2.27 6	0.38 8	1.06 9	0.20 4	0.40 23	7.12 170	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 298	0.09 156	0.06 141

ffff	1.12 14	0.57 153	2.06 30	0.03 1	0.07 22	2.80 116	0.84 192	3.71 18	2.27 6	0.38 8	1.06 9	0.20 4	0.40 23	7.12 170	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 298	0.09 156	0.06 141

11t	1.12 14	0.57 153	2.06 30	0.03 1	0.07 22	2.80 116	0.84 192	3.71 18	2.27 6	0.38 8	1.06 9	0.20 4	0.40 23	7.12 170	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 298	0.09 156	0.06 141

ccc-4	1.12 14	0.57 153	2.06 30	0.03 1	0.07 22	2.80 116	0.84 192	3.71 18	2.27 6	0.38 8	1.06 9	0.20 4	0.40 23	7.12 170	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 298	0.09 156	0.06 141

DISCO	6.28 304	0.57 153	5.78 273	3.43 341	1.17 227	11.22 326	3.39 294	12.14 287	16.16 335	6.52 176	11.22 247	16.96 339	6.32 282	19.51 374	10.74 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 303	0.11 208

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 89	0.58 158	2.43 57	1.27 152	0.16 65	1.60 26	0.14 47	5.17 79	5.90 164	7.10 201	10.10 221	3.06 102	1.74 115	1.87 38	0.97 94	0.01 143	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.23 268	0.02 38

AdaStereo	3.09 176	0.58 158	3.04 123	2.84 316	0.48 163	4.08 210	1.29 234	12.16 288	7.77 225	6.03 141	9.62 214	5.79 203	1.53 106	4.56 86	1.93 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.02 38
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
anonymousdsp	1.12 14	0.59 160	1.66 8	0.03 1	0.07 22	2.81 125	0.82 185	4.07 30	2.30 11	0.41 16	1.12 17	0.30 20	0.40 23	7.05 166	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 304	0.10 166	0.05 131

IGEV-Stereo	1.12 14	0.59 160	1.66 8	0.03 1	0.07 22	2.82 128	0.82 185	4.09 32	2.30 11	0.41 16	1.11 14	0.30 20	0.41 29	7.05 166	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 304	0.10 166	0.05 131
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ProNet	1.20 21	0.60 162	2.00 26	0.26 40	0.08 33	2.73 107	0.68 158	5.00 72	2.52 18	0.29 3	1.32 19	0.37 30	0.36 17	6.94 161	0.44 12	0.00 1	0.07 263	0.00 1	0.00 1	0.17 231	0.07 154

GANet-RSSM	3.27 185	0.60 162	3.38 146	2.94 323	2.00 275	2.61 95	0.48 110	10.93 257	6.11 178	5.47 116	10.20 224	6.57 220	5.44 268	6.25 126	2.23 184	0.00 1	0.00 1	0.08 330	0.00 1	0.17 231	0.03 67

SGM_RVC	10.08 355	0.60 162	3.42 151	2.30 282	0.32 130	19.41 367	6.33 340	18.95 364	14.64 326	25.14 378	24.32 352	33.34 385	18.79 369	19.86 375	12.55 350	0.25 326	0.26 349	0.22 350	0.24 324	0.34 302	0.40 311
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
fff	2.28 108	0.61 165	3.81 179	0.22 35	0.07 22	1.69 31	0.11 28	5.37 100	11.84 305	5.80 124	5.17 95	1.44 57	5.41 262	2.00 42	1.92 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.18 254

csc	2.28 108	0.61 165	3.81 179	0.22 35	0.07 22	1.69 31	0.11 28	5.37 100	11.84 305	5.80 124	5.17 95	1.44 57	5.41 262	2.00 42	1.92 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.18 254

cscssc	2.28 108	0.61 165	3.81 179	0.22 35	0.07 22	1.69 31	0.11 28	5.37 100	11.84 305	5.80 124	5.17 95	1.44 57	5.41 262	2.00 42	1.92 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.18 254

UNet	3.97 247	0.61 165	6.50 293	1.68 205	3.22 314	9.82 311	0.31 84	9.50 221	5.32 145	7.20 208	6.35 138	10.59 287	5.91 276	6.93 159	5.49 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.01 16

RASNet	4.52 277	0.61 165	4.42 213	3.42 340	4.68 363	4.58 227	0.99 212	9.54 223	8.01 231	5.28 112	11.42 251	10.34 286	8.88 325	9.28 289	8.68 315	0.15 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 102

Anonymous_2	4.14 254	0.62 170	3.21 136	1.40 168	1.43 242	5.19 239	0.32 85	6.63 152	4.38 112	4.48 91	2.30 42	8.08 252	7.00 295	5.37 105	2.29 186	0.23 323	0.75 369	5.20 383	18.12 406	5.66 379	0.23 279

StereoDRNet-Refined	4.46 271	0.62 170	3.80 178	1.92 236	0.40 144	9.35 305	0.15 51	10.02 235	8.83 253	12.69 334	11.62 256	9.34 268	3.87 204	8.06 225	8.02 303	0.00 1	0.00 1	0.01 255	0.05 263	0.20 249	0.26 291
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
tt1	2.14 91	0.63 172	2.22 48	2.27 278	0.02 3	5.71 247	0.63 148	4.53 47	10.19 276	1.16 37	3.39 61	0.33 28	3.05 165	8.00 214	0.46 20	0.00 1	0.02 166	0.00 1	0.03 242	0.10 166	0.04 102

ADStereo(finetuned)	2.26 107	0.64 173	5.22 255	0.31 46	0.18 82	1.71 36	0.25 70	5.23 82	8.46 244	6.06 144	5.30 108	1.41 55	6.37 283	1.87 38	1.87 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.18 254

DCANet	2.08 87	0.64 173	3.81 179	0.31 46	0.17 70	1.70 35	0.25 70	5.23 82	8.47 245	6.07 145	5.30 108	1.41 55	4.23 219	1.85 36	2.02 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.19 264

DMCA	2.82 157	0.64 173	4.45 214	1.61 197	0.89 203	3.86 202	0.57 139	9.18 211	5.10 139	6.24 159	6.49 139	7.17 236	2.13 128	3.31 61	4.73 257	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.02 38

DIP-Stereo	1.97 78	0.64 173	2.95 112	0.17 30	0.10 38	4.83 232	0.13 41	8.60 199	4.06 102	6.42 173	4.92 88	0.44 36	0.72 46	3.57 66	1.80 159	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.05 100	0.04 102
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ACVNet-DCA	2.01 81	0.65 177	2.15 42	2.30 282	0.02 3	5.80 249	0.56 131	8.45 188	3.33 63	1.03 31	3.33 56	0.32 25	3.71 193	8.05 221	0.45 16	0.00 1	0.02 166	0.00 1	0.03 242	0.02 22	0.03 67

xx1	2.33 114	0.65 177	2.15 42	2.30 282	0.02 3	5.80 249	0.56 131	4.31 34	10.41 282	1.03 31	3.33 56	4.67 162	2.70 149	8.05 221	0.45 16	0.00 1	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.03 67

1test111	1.86 60	0.65 177	2.15 42	2.30 282	0.02 3	5.80 249	0.56 131	8.45 188	3.33 63	1.03 31	3.33 56	0.32 25	3.71 193	4.40 83	0.96 92	0.00 1	0.02 166	0.00 1	0.03 242	0.02 22	0.03 67

cc1	2.17 94	0.65 177	2.15 42	2.30 282	0.02 3	5.80 249	0.56 131	4.31 34	10.41 282	1.03 31	3.33 56	0.32 25	3.71 193	8.05 221	0.45 16	0.00 1	0.02 166	0.00 1	0.03 242	0.10 166	0.05 131

sCroCo_RVC	1.21 23	0.65 177	5.16 251	1.09 136	1.29 235	0.92 4	0.19 58	3.92 25	2.68 23	0.30 4	3.04 51	0.52 40	1.56 107	1.58 25	0.78 64	0.09 294	0.25 347	0.00 1	0.00 1	0.07 131	0.11 208

hitnet-ft	3.66 219	0.65 177	2.79 97	0.89 105	0.72 190	4.25 214	0.55 129	9.11 210	7.52 216	7.14 203	10.19 223	12.49 310	4.70 240	7.44 185	4.41 251	0.03 239	0.00 1	0.06 321	0.00 1	0.20 249	0.04 102

MyStereo06	2.35 115	0.66 183	4.54 218	1.10 137	0.96 211	2.57 87	0.10 25	9.30 217	4.05 99	5.22 110	6.09 120	5.95 206	2.38 138	3.00 56	0.73 53	0.01 143	0.08 271	0.00 1	0.01 209	0.13 205	0.15 242

MyStereo05	2.94 167	0.66 183	5.25 257	1.10 137	0.96 211	2.57 87	0.10 25	8.53 193	12.34 313	6.28 165	3.88 67	3.18 106	3.30 171	7.81 207	2.37 191	0.01 143	0.08 271	0.00 1	0.01 209	0.13 205	0.15 242

IPLG	2.43 123	0.66 183	4.77 230	0.54 74	0.31 129	3.01 144	0.26 72	6.15 128	5.55 153	7.69 226	6.21 129	1.89 73	1.74 115	7.19 175	2.35 190	0.01 143	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.24 278	0.12 221

CRFU-Net	4.45 270	0.67 186	5.02 239	2.78 314	1.32 239	12.67 341	3.35 292	11.26 261	3.52 73	10.06 301	9.30 210	10.91 296	6.92 294	7.26 177	3.24 218	0.15 306	0.16 323	0.16 342	0.00 1	0.26 280	0.05 131

CoDeX	3.43 207	0.68 187	4.49 215	0.98 123	1.65 251	6.37 261	2.14 262	13.23 313	6.07 174	7.23 209	8.95 192	4.09 139	3.79 202	6.31 130	2.37 191	0.03 239	0.06 251	0.00 1	0.00 1	0.07 131	0.15 242

DCRE	1.79 50	0.68 187	2.55 68	1.66 204	0.27 116	1.27 9	0.05 12	4.57 51	4.04 97	3.30 69	9.24 205	3.83 130	1.20 81	2.08 46	0.67 43	0.00 1	0.12 300	0.00 1	0.24 324	0.04 78	0.09 177

iRaftStereo_RVC	1.62 41	0.68 187	1.98 24	0.67 90	0.05 9	2.99 142	0.04 9	5.36 99	3.74 80	3.82 79	4.96 89	2.54 85	0.62 41	3.35 63	0.97 94	0.00 1	0.07 263	0.00 1	0.00 1	0.30 290	0.27 295

AFF-stereo	2.59 140	0.68 187	2.35 54	1.55 187	0.17 70	1.67 28	0.08 21	5.75 111	6.60 190	6.20 156	12.13 262	6.16 210	2.36 137	4.75 88	1.11 105	0.02 212	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.23 268	0.05 131

FAT-Stereo	6.78 317	0.68 187	6.80 298	2.30 282	1.77 265	5.63 246	4.20 308	18.79 361	18.62 344	10.53 311	17.15 315	18.52 348	13.74 358	8.86 274	7.38 292	0.03 239	0.15 316	0.01 255	0.07 271	0.12 195	0.26 291

StereoIM	0.80 2	0.69 192	3.02 118	0.33 54	1.83 269	1.22 5	0.06 14	3.41 11	1.49 3	0.31 5	0.38 7	0.42 33	0.51 36	1.14 9	1.21 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 100	0.05 131

MIPNet	2.06 86	0.69 192	4.57 223	0.32 49	0.21 98	1.92 43	0.19 58	6.89 162	5.64 158	5.48 117	4.02 70	2.02 77	3.50 181	3.32 62	2.01 173	0.00 1	0.01 126	0.01 255	0.01 209	0.20 249	0.13 228

test_5	2.90 164	0.70 194	3.69 169	2.01 249	3.17 313	4.61 229	1.32 236	6.69 155	7.02 202	2.79 55	7.18 158	4.99 172	4.14 213	7.96 212	1.31 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 242	0.19 246	0.26 291

TransformOpticalFlow	3.38 201	0.70 194	4.54 218	1.00 124	0.30 123	3.56 177	0.14 47	9.67 225	7.30 210	5.55 118	13.34 277	6.74 223	5.03 253	8.22 241	1.34 124	0.00 1	0.01 126	0.01 255	0.00 1	0.04 78	0.11 208

RAFT+CT+SA	2.36 117	0.71 196	2.46 61	0.83 101	2.26 289	3.18 157	0.93 207	6.82 160	5.48 148	2.55 51	8.07 176	1.64 65	1.59 108	8.54 253	1.15 110	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.38 348	0.19 246	0.36 307

StereoVision	2.25 104	0.72 197	4.00 193	1.03 127	2.64 301	1.91 42	0.28 74	5.83 118	4.43 113	1.89 45	10.65 237	3.88 131	0.52 38	5.13 101	1.98 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 156	0.03 67

delet	4.27 266	0.72 197	4.50 216	1.07 135	3.75 339	10.79 324	4.04 304	9.95 231	7.89 227	8.09 241	8.89 189	8.46 258	3.81 203	7.56 192	5.80 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 183	0.02 38

HH	2.42 121	0.73 199	3.76 174	0.91 107	0.14 58	2.78 114	0.71 166	7.92 179	2.72 24	1.53 41	6.10 122	7.93 247	4.01 208	8.60 257	0.44 12	0.00 1	0.09 279	0.00 1	0.00 1	0.05 100	0.04 102

HanStereo	2.42 121	0.73 199	3.76 174	0.91 107	0.14 58	2.78 114	0.71 166	7.92 179	2.72 24	1.53 41	6.10 122	7.93 247	4.01 208	8.60 257	0.44 12	0.00 1	0.09 279	0.00 1	0.00 1	0.05 100	0.04 102

STrans-v2	3.43 207	0.73 199	4.82 231	0.26 40	0.60 175	3.00 143	1.19 228	10.41 245	7.22 206	5.79 123	10.97 244	6.75 224	7.03 297	8.25 242	1.40 127	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.18 254

GEStereo_RVC	3.74 224	0.73 199	4.95 237	2.01 249	1.24 230	4.36 219	3.07 282	11.77 274	7.80 226	6.87 189	6.52 140	7.70 243	4.31 224	8.98 278	4.19 249	0.03 239	0.01 126	0.02 285	0.02 230	0.13 205	0.11 208

SA	3.06 174	0.74 203	3.79 177	1.60 196	0.30 123	3.19 158	1.43 239	6.72 156	9.06 255	4.63 96	10.80 239	2.89 93	4.71 241	9.62 299	1.18 114	0.00 1	0.09 279	0.00 1	0.19 311	0.23 268	0.02 38

raftrobust	1.86 60	0.74 203	1.94 21	2.15 267	2.24 288	2.74 108	0.53 124	4.89 62	4.05 99	6.09 146	3.89 68	1.64 65	2.55 145	2.44 50	1.12 106	0.00 1	0.03 209	0.00 1	0.00 1	0.12 195	0.08 166

MIM_Stereo	2.50 134	0.75 205	4.26 206	1.18 146	0.11 46	3.08 147	0.33 87	6.07 124	3.28 61	5.01 104	10.12 222	4.29 153	1.74 115	8.06 225	1.27 118	0.00 1	0.12 300	0.00 1	0.01 209	0.18 241	0.15 242

Sa-1000	3.55 214	0.75 205	3.63 166	1.91 234	0.30 123	3.55 176	1.63 250	7.39 170	8.54 248	7.70 227	17.44 320	4.00 135	2.82 157	9.44 296	1.33 122	0.00 1	0.10 287	0.00 1	0.18 307	0.21 257	0.04 102

IIG-Stereo	3.16 181	0.75 205	2.83 98	4.08 359	0.21 98	2.56 86	0.74 174	6.55 150	5.56 155	8.39 252	9.38 211	7.94 249	2.79 155	9.50 298	1.89 164	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.04 102

RAFT	2.57 138	0.76 208	3.09 131	0.91 107	0.09 35	2.41 71	0.94 209	5.35 97	2.65 21	6.11 149	7.21 160	9.43 270	4.30 222	5.73 112	1.77 156	0.00 1	0.12 300	0.00 1	0.02 230	0.46 321	0.08 166

THIR-Stereo	3.86 237	0.77 209	2.62 74	0.12 18	0.13 56	4.25 214	6.63 344	5.30 94	4.18 107	10.33 304	17.13 314	6.58 221	7.62 308	7.78 205	3.51 231	0.01 143	0.07 263	0.07 327	0.00 1	0.11 183	0.02 38

MMNet	4.16 257	0.77 209	5.47 264	1.40 168	1.67 254	10.78 323	0.63 148	8.64 201	8.47 245	8.80 266	8.33 180	7.51 239	6.61 287	7.53 191	6.54 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.05 131

PSMNet-RSSM	3.33 197	0.77 209	3.22 137	2.12 264	1.90 274	2.33 64	0.71 166	11.17 259	5.83 162	5.90 137	11.43 252	7.04 231	4.83 249	5.96 117	3.17 214	0.00 1	0.00 1	0.02 285	0.00 1	0.08 139	0.02 38

UCFNet_RVC	3.09 176	0.77 209	2.27 50	2.35 291	1.79 266	3.50 171	1.06 217	12.12 286	6.91 196	4.71 99	7.67 170	7.58 240	4.40 228	4.95 95	1.67 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 183	0.01 16

HITNet	2.79 154	0.77 209	4.02 194	2.03 253	0.11 46	5.58 244	0.59 141	9.24 215	5.15 142	6.42 173	7.26 162	3.66 126	2.92 162	4.07 79	3.87 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 116	0.02 38
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MyStereo07	1.31 29	0.79 214	1.61 6	1.03 127	1.11 222	2.63 99	0.46 107	5.48 104	2.24 5	0.64 25	1.48 22	0.27 16	0.59 40	7.03 165	0.45 16	0.00 1	0.09 279	0.00 1	0.01 209	0.11 183	0.09 177

MyStereo04	2.95 168	0.79 214	5.38 260	1.03 127	1.11 222	2.63 99	0.46 107	10.00 233	12.44 314	4.19 84	3.91 69	3.04 101	3.60 186	7.34 181	2.74 205	0.00 1	0.09 279	0.00 1	0.01 209	0.11 183	0.09 177

rafts_anoy	1.72 44	0.79 214	2.58 71	2.03 253	1.75 262	2.47 74	0.16 54	5.48 104	6.01 172	3.24 66	2.11 37	1.92 76	1.33 87	3.08 58	1.13 108	0.01 143	0.18 330	0.00 1	0.01 209	0.03 58	0.07 154

HSM	4.00 249	0.79 214	3.16 133	1.59 195	2.17 283	6.77 269	1.11 222	12.28 291	6.35 188	6.75 180	8.11 178	13.90 318	5.37 261	8.85 272	2.71 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.02 38

ADLNet	4.32 269	0.80 218	4.33 210	3.60 347	3.56 328	6.87 271	2.48 269	11.20 260	7.58 219	9.87 295	9.62 214	8.39 255	4.95 251	6.16 122	6.60 285	0.01 143	0.01 126	0.00 1	0.01 209	0.12 195	0.25 286

TestStereo1	2.85 158	0.81 219	3.48 154	3.11 328	0.44 150	2.52 77	1.50 242	6.37 138	8.18 236	4.62 93	9.24 205	2.23 80	3.69 190	9.19 285	1.26 116	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.27 285	0.09 177

SA-5K	2.85 158	0.81 219	3.48 154	3.11 328	0.44 150	2.52 77	1.50 242	6.37 138	8.18 236	4.62 93	9.24 205	2.23 80	3.69 190	9.19 285	1.26 116	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.27 285	0.09 177

cf-r	3.42 206	0.81 219	3.97 187	2.41 297	2.78 305	2.85 132	0.64 151	8.44 187	6.32 185	6.25 161	11.57 255	8.97 266	3.54 184	5.93 116	3.83 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 156	0.07 154

psm_up	3.85 235	0.82 222	3.01 116	2.00 248	2.58 300	5.28 241	3.34 291	10.85 255	6.33 186	7.27 212	7.32 163	10.15 280	9.02 328	6.19 123	2.51 197	0.22 322	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.12 195	0.03 67

NVstereo2D	4.51 274	0.82 222	6.86 300	3.28 336	3.38 320	8.16 292	3.13 284	10.51 246	15.15 330	4.90 102	6.89 146	7.87 244	4.78 245	9.88 301	3.91 244	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.06 269	0.02 22	0.58 331

LL-Strereo2	1.86 60	0.83 224	2.33 52	0.36 60	0.17 70	3.79 199	1.52 244	5.82 117	4.04 97	4.43 87	2.51 44	4.23 145	0.37 20	5.66 110	0.99 96	0.00 1	0.02 166	0.00 1	0.05 263	0.06 116	0.11 208

raft+_RVC	1.79 50	0.84 225	2.32 51	2.40 294	0.85 200	1.38 13	0.09 24	6.36 136	4.75 130	2.85 57	5.46 111	1.17 53	1.36 92	4.54 85	0.91 86	0.00 1	0.10 287	0.00 1	0.00 1	0.11 183	0.22 273

S-Stereo	6.63 312	0.84 225	9.67 330	3.15 332	3.48 325	6.49 264	6.22 336	12.99 309	22.84 362	9.48 283	15.51 297	12.00 307	8.43 318	8.04 218	10.70 339	0.12 301	0.17 326	0.00 1	0.38 348	0.13 205	1.92 360

XX-TBD	1.44 36	0.85 227	2.04 28	2.45 299	0.05 9	2.34 65	0.01 1	3.46 12	7.51 215	2.88 58	4.98 91	0.26 14	0.25 3	1.15 10	0.46 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4D-IteraStereo	1.72 44	0.86 228	3.01 116	0.09 12	2.86 308	3.57 180	1.06 217	3.92 25	5.31 144	5.28 112	1.02 8	3.92 132	0.38 22	1.83 35	1.04 100	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.07 131	0.09 177

iRaft-Stereo_5w	2.86 162	0.86 228	4.08 202	0.06 8	0.25 108	2.76 113	0.60 144	4.97 68	4.10 103	2.98 61	7.85 173	10.17 281	4.17 216	8.16 233	5.83 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 209	0.26 280	0.06 141

DispNO	3.85 235	0.87 230	8.23 321	1.46 177	1.60 248	2.53 80	0.87 200	9.22 214	14.20 324	6.09 146	8.90 190	5.54 191	5.44 268	7.49 190	4.18 248	0.05 267	0.00 1	0.01 255	0.01 209	0.24 278	0.08 166

ssnet_v2	4.46 271	0.87 230	5.18 252	1.57 191	0.67 182	9.14 303	4.73 319	11.84 275	9.68 265	8.79 264	6.24 132	9.91 276	4.34 225	6.28 128	9.30 323	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.28 287	0.30 300

WCMA_ROB	9.21 346	0.87 230	7.37 310	2.54 303	2.13 280	13.59 347	5.80 331	11.64 268	14.01 322	24.43 376	32.99 380	27.09 374	18.02 365	12.51 334	9.85 334	0.81 358	0.07 263	0.01 255	0.01 209	0.16 223	0.23 279

CroCo-Stereo Lap2	1.24 25	0.88 233	3.39 147	0.95 118	4.59 362	0.47 2	0.08 21	3.51 16	2.80 28	1.17 38	2.24 40	1.57 64	0.20 1	1.48 20	1.14 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 217	0.12 221

stereogan	7.69 331	0.88 233	7.08 304	3.49 345	3.93 345	18.98 365	3.23 289	16.52 346	19.58 351	9.93 298	18.92 326	20.50 361	9.04 329	14.07 348	6.14 275	0.26 328	0.04 229	0.21 349	0.03 242	0.63 334	0.33 304

MLCV	3.44 209	0.88 233	5.60 270	1.39 167	0.25 108	4.36 219	0.33 87	7.25 167	7.28 209	9.17 278	12.24 267	5.09 178	2.47 141	9.15 283	3.23 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.02 38

CroCo-Stereo	0.99 8	0.89 236	3.19 135	0.46 69	0.44 150	0.38 1	0.05 12	4.61 52	3.95 89	0.48 22	1.78 30	1.01 49	0.27 5	1.11 8	1.07 101	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 100	0.04 102
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RYNet	6.34 306	0.89 236	5.88 275	1.41 171	4.48 359	15.97 354	4.18 307	13.41 314	16.49 336	10.81 316	7.00 152	14.33 321	8.72 322	9.43 293	13.71 356	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.07 154

ADLNet2	4.46 271	0.90 238	6.06 281	2.74 313	3.91 344	6.79 270	3.01 281	10.95 258	8.40 243	7.27 212	9.80 218	9.85 274	5.43 265	7.29 178	6.44 281	0.01 143	0.03 209	0.00 1	0.00 1	0.15 217	0.11 208

iResNet	3.68 220	0.91 239	7.94 317	2.97 324	0.34 135	4.44 225	0.48 110	7.70 173	9.74 267	7.72 228	12.74 272	4.03 136	2.87 161	8.05 221	3.37 222	0.02 212	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.09 177

DLCB_ROB	4.51 274	0.91 239	3.78 176	2.19 270	1.07 221	6.28 258	3.09 283	9.78 227	7.72 223	10.65 313	12.97 273	13.91 319	3.71 193	8.72 268	5.30 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.10 196

CBMV	5.35 288	0.91 239	3.67 168	1.62 200	0.44 150	10.09 314	7.19 352	12.49 298	12.33 312	12.22 330	14.69 293	10.93 297	6.48 285	8.51 252	4.96 261	0.02 212	0.15 316	0.00 1	0.00 1	0.17 231	0.17 252
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AASNet	3.90 241	0.92 242	4.41 212	3.56 346	4.00 347	6.70 267	1.26 232	18.71 360	6.14 179	7.35 216	7.91 175	4.35 154	2.58 146	3.04 57	6.62 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 311	0.14 233

111	2.78 153	0.92 242	3.81 179	0.22 35	0.07 22	2.83 130	0.70 164	6.03 122	14.00 321	3.22 65	8.93 191	5.48 190	3.30 171	3.66 67	2.03 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.29 298

ccnet	6.87 319	0.92 242	5.15 250	3.09 326	2.18 285	11.78 331	4.90 321	17.97 355	8.79 252	12.79 337	20.20 332	16.00 333	8.35 317	9.12 281	14.17 359	0.42 346	0.33 352	0.25 353	0.09 282	0.40 314	0.48 322

OMP-Stereo	3.03 173	0.93 245	2.72 86	4.21 363	0.51 169	2.19 56	1.25 230	6.19 132	6.00 171	7.99 239	6.21 129	8.50 262	2.49 142	9.44 296	1.74 154	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.05 131

STTStereo	3.60 216	0.93 245	6.34 287	2.71 310	2.23 287	3.68 185	0.63 148	9.42 219	6.73 192	9.87 295	6.97 147	8.84 265	3.65 188	6.85 154	3.04 210	0.00 1	0.02 166	0.01 255	0.00 1	0.02 22	0.02 38

CBFPSM	4.87 281	0.94 247	14.70 358	1.51 182	1.15 226	11.49 328	2.55 271	7.28 168	6.47 189	6.23 158	4.83 86	15.30 328	8.99 327	6.88 155	8.20 309	0.03 239	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.40 314	0.42 314

CFNet-ft	3.31 189	0.94 247	2.69 80	1.50 179	2.38 292	2.81 125	0.68 158	8.35 184	7.43 212	4.45 88	9.94 219	10.20 282	4.60 235	6.50 144	3.41 223	0.00 1	0.00 1	0.03 301	0.00 1	0.22 261	0.03 67

CFNet_RVC	3.31 189	0.94 247	2.69 80	1.50 179	2.38 292	2.81 125	0.68 158	8.35 184	7.43 212	4.45 88	9.94 219	10.20 282	4.60 235	6.49 143	3.41 223	0.00 1	0.00 1	0.03 301	0.00 1	0.22 261	0.03 67

DRN-Test	5.87 293	0.98 250	5.89 276	2.69 309	3.65 332	12.37 338	3.35 292	20.07 377	10.20 280	11.93 329	12.31 268	11.06 300	5.31 260	7.89 210	9.05 319	0.04 255	0.05 238	0.04 311	0.04 259	0.18 241	0.25 286

GMStereo	1.83 58	0.99 251	4.55 220	0.57 82	0.05 9	2.53 80	0.01 1	4.95 65	11.14 295	3.52 74	2.24 40	0.53 41	0.49 35	3.76 69	0.80 68	0.20 319	0.00 1	0.00 1	0.12 290	0.12 195	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RALCasStereoNet	1.93 72	1.01 252	2.75 89	1.88 230	1.75 262	2.88 137	0.18 57	4.64 56	4.36 111	2.27 49	5.14 94	2.22 79	0.79 53	7.10 169	1.00 98	0.00 1	0.34 353	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.16 251

edge stereo	6.76 314	1.01 252	6.76 297	2.20 272	2.45 296	6.41 262	2.45 268	14.84 333	11.98 309	15.29 351	18.31 325	22.02 364	12.56 350	10.82 316	7.49 293	0.03 239	0.06 251	0.11 335	0.03 242	0.30 290	0.14 233

TestStereo	1.74 47	1.02 254	3.64 167	0.20 32	0.28 121	1.33 11	0.01 1	5.24 88	4.01 94	3.18 63	4.97 90	2.07 78	0.70 43	7.32 179	0.75 58	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1

iResNet_ROB	4.23 262	1.02 254	4.90 234	2.18 269	0.93 208	2.92 138	0.37 93	15.10 337	16.91 340	7.89 236	10.51 233	7.03 229	3.07 166	8.16 233	3.46 229	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.02 38

AACVNet	3.33 197	1.03 256	3.56 159	3.46 342	0.63 177	3.09 149	0.28 74	8.78 204	3.43 69	5.99 139	10.64 236	10.08 279	4.03 211	8.69 263	2.51 197	0.03 239	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.26 280	0.06 141

FBW_ROB	8.50 342	1.03 256	7.98 318	1.93 238	1.28 234	13.10 344	6.23 337	22.50 381	18.98 345	18.82 359	14.91 295	19.06 351	10.04 337	18.41 369	9.83 332	0.62 353	0.22 339	1.82 376	0.82 365	0.99 348	1.36 352

HBP-ISP	4.09 250	1.05 258	4.10 203	1.87 227	1.31 238	7.56 285	3.98 302	11.26 261	9.94 273	7.81 231	14.44 289	3.23 107	4.27 221	8.89 275	1.87 162	0.06 278	0.06 251	0.00 1	0.00 1	0.06 116	0.04 102

GwcNet-RSSM	3.77 228	1.05 258	5.06 243	2.21 273	1.87 271	2.36 66	1.52 244	8.98 206	7.96 230	5.91 138	14.59 291	7.94 249	3.50 181	6.43 136	5.70 270	0.00 1	0.00 1	0.04 311	0.00 1	0.20 249	0.08 166

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 234	1.06 260	5.23 256	2.72 312	3.27 316	4.36 219	0.61 145	10.71 250	7.56 217	8.75 263	7.89 174	9.86 275	3.90 205	7.15 174	3.44 225	0.14 304	0.02 166	0.02 285	0.03 242	0.04 78	0.03 67
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
RAFT_CTSACE	3.40 204	1.07 261	4.52 217	1.27 152	3.14 310	4.00 209	1.07 219	3.93 27	4.43 113	4.66 98	17.94 323	7.21 238	2.76 153	10.82 316	0.85 72	0.00 1	0.07 263	0.00 1	0.00 1	0.30 290	0.01 16

GANet	6.22 303	1.07 261	4.07 201	2.27 278	0.89 203	9.19 304	9.52 365	12.02 281	8.13 235	10.72 314	29.09 367	13.86 317	7.52 306	11.00 319	4.39 250	0.36 337	0.00 1	0.02 285	0.02 230	0.12 195	0.08 166

ACRE	2.41 120	1.08 263	5.11 246	0.55 77	2.05 276	2.65 102	0.78 183	5.26 93	4.67 124	7.59 224	9.20 197	1.70 68	1.08 68	3.74 68	2.18 183	0.01 143	0.18 330	0.02 285	0.08 275	0.22 261	0.10 196

SGM-ForestM	16.99 384	1.08 263	5.74 272	2.12 264	0.75 191	31.63 389	12.21 381	27.80 390	32.25 378	37.88 393	39.99 391	52.96 402	35.20 397	33.60 394	24.47 384	0.26 328	0.39 358	0.31 356	0.39 350	0.26 280	0.53 328

RALAANet	2.46 129	1.09 265	3.70 172	2.55 305	0.80 196	3.37 162	0.15 51	7.44 172	5.54 152	5.65 120	6.01 119	3.54 122	1.13 71	6.34 132	1.58 143	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.05 263	0.21 257	0.03 67

MSMD_ROB	9.28 348	1.09 265	4.65 225	1.58 192	0.39 142	16.52 355	4.41 313	13.60 316	14.87 329	22.34 367	39.89 390	25.67 371	20.71 376	12.42 333	6.98 288	0.34 336	0.03 209	0.00 1	0.00 1	0.05 100	0.09 177

CIPLG	2.47 130	1.10 267	4.71 229	0.63 87	2.15 282	2.67 105	0.77 179	5.19 80	4.73 128	7.85 233	9.56 213	1.72 69	1.14 72	4.20 82	2.34 188	0.01 143	0.19 334	0.02 285	0.09 282	0.23 268	0.08 166

STTRV1_RVC	7.02 322	1.10 267	12.88 349	3.32 337	6.92 374	11.90 333	4.00 303	15.07 334	11.94 308	9.51 284	14.57 290	11.63 304	8.73 323	12.65 336	8.06 306	3.32 377	2.75 388	0.41 362	0.12 290	1.38 357	0.11 208

CFNet	3.72 223	1.10 267	5.03 241	2.49 301	1.59 246	4.90 234	0.22 63	11.38 264	9.88 272	4.80 101	11.25 248	6.44 217	3.68 189	8.33 243	3.00 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 261	0.07 154

ARAFT	3.13 180	1.11 270	7.34 309	0.42 66	0.14 58	4.52 226	2.99 280	7.41 171	5.97 169	8.85 268	7.06 157	5.20 181	1.25 84	8.49 251	1.44 130	0.00 1	0.03 209	0.00 1	0.00 1	0.33 299	0.11 208

TDLM	4.11 251	1.11 270	3.54 158	1.62 200	1.04 219	3.91 205	7.41 354	10.60 248	10.67 291	6.38 172	12.59 270	5.95 206	4.77 243	8.79 270	3.04 210	0.58 351	0.00 1	0.01 255	0.00 1	0.19 246	0.12 221

FINET	5.32 287	1.14 272	10.04 332	2.17 268	3.67 334	6.49 264	6.76 347	11.68 270	22.08 360	7.42 218	12.15 263	4.24 146	3.61 187	9.25 288	5.35 265	0.04 255	0.04 229	0.00 1	0.00 1	0.17 231	0.09 177

DeepPruner_ROB	3.52 211	1.14 272	4.06 199	1.12 143	1.65 251	3.65 182	0.83 189	13.96 321	4.47 117	7.80 230	10.84 241	7.05 233	2.16 131	8.14 231	3.08 212	0.07 285	0.03 209	0.00 1	0.01 209	0.32 297	0.06 141

CVANet_RVC	4.16 257	1.16 274	3.60 161	1.94 239	1.46 243	3.92 206	4.68 318	10.89 256	8.34 240	7.58 223	10.84 241	10.27 284	6.62 288	8.56 254	2.69 201	0.39 340	0.00 1	0.00 1	0.01 209	0.21 257	0.09 177

IPLGR_C	2.44 125	1.17 275	4.94 236	0.62 86	2.08 277	2.65 102	0.80 184	5.60 108	4.79 131	7.87 234	9.23 199	1.67 67	1.15 74	3.43 64	2.23 184	0.01 143	0.19 334	0.02 285	0.08 275	0.22 261	0.10 196

MyStereo8	2.88 163	1.19 276	5.03 241	1.61 197	3.75 339	4.30 216	0.07 18	6.14 127	6.16 180	6.22 157	9.64 216	4.28 151	1.45 96	2.05 45	4.76 259	0.00 1	0.16 323	0.00 1	0.14 293	0.26 280	0.43 316

raft_robust	2.64 142	1.20 277	2.62 74	1.10 137	0.28 121	1.50 22	0.12 34	6.28 134	9.04 254	6.80 183	7.19 159	3.73 129	2.13 128	9.06 280	1.07 101	0.03 239	0.12 300	0.00 1	0.21 316	0.17 231	0.22 273

dd	2.16 93	1.22 278	4.82 231	0.68 91	0.12 54	1.39 16	0.17 56	5.14 76	11.22 298	2.70 54	3.51 65	1.52 62	1.23 83	5.08 98	3.96 245	0.12 301	0.01 126	0.04 311	0.21 316	0.07 131	0.01 16

XPNet_ROB	6.03 301	1.22 278	5.61 271	2.56 306	0.90 205	6.32 259	7.07 350	12.92 307	8.30 239	14.76 349	15.13 296	19.84 355	6.66 290	10.36 309	8.58 314	0.02 212	0.04 229	0.00 1	0.03 242	0.11 183	0.24 283

DANet	6.02 300	1.23 280	8.45 322	3.86 356	3.94 346	7.64 289	1.34 237	9.51 222	7.00 200	13.39 342	15.53 298	15.99 332	7.02 296	12.14 330	12.37 348	0.19 316	0.12 300	0.02 285	0.03 242	0.13 205	0.56 330
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NaN_ROB	6.00 299	1.24 281	6.29 285	1.34 157	1.68 256	9.60 310	10.31 371	15.09 335	15.79 333	12.62 333	8.95 192	11.67 306	5.83 273	11.78 328	6.41 280	0.05 267	0.13 307	0.08 330	0.20 313	0.22 261	0.79 339

Nwc_Net	6.97 321	1.25 282	6.63 295	3.82 354	3.37 319	10.83 325	1.67 253	19.56 375	11.35 299	8.36 250	23.62 348	17.19 341	11.44 346	11.21 321	8.08 307	0.80 357	0.00 1	0.00 1	0.02 230	0.13 205	0.09 177

SACVNet	4.15 256	1.26 283	3.81 179	3.12 330	1.68 256	3.09 149	2.85 279	11.91 278	5.96 167	10.52 310	11.20 246	10.59 287	3.95 206	8.97 277	3.25 219	0.08 290	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.32 297	0.44 318

DMCA-RVC	3.17 182	1.26 283	6.39 290	2.10 263	1.51 245	3.02 145	0.56 131	7.84 178	5.06 137	9.23 279	5.19 99	8.46 258	2.72 152	6.31 130	3.22 216	0.06 278	0.11 293	0.09 333	0.02 230	0.16 223	0.08 166

BEATNet_4x	3.24 184	1.27 285	5.89 276	1.56 190	0.10 38	5.26 240	1.07 219	10.08 237	5.50 149	6.89 190	7.73 171	4.53 158	4.13 212	5.05 97	5.27 263	0.04 255	0.05 238	0.00 1	0.00 1	0.23 268	0.23 279

MANE	19.47 391	1.27 285	5.07 244	4.69 366	5.55 368	30.49 388	9.94 369	34.01 394	37.27 390	44.13 402	51.57 406	52.51 400	40.41 402	33.58 393	24.81 385	0.89 360	0.86 370	1.11 371	9.72 397	0.38 307	1.06 346

pmcnn	7.72 332	1.27 285	9.42 329	2.91 318	3.14 310	9.44 306	6.23 337	12.56 300	16.51 337	14.53 347	24.08 350	27.44 375	8.49 319	9.32 291	8.44 312	0.06 278	0.08 271	0.00 1	0.00 1	0.30 290	0.15 242

CSP-Net	4.12 252	1.28 288	3.70 172	1.54 185	1.06 220	13.28 346	2.33 265	12.96 308	5.45 147	8.87 269	8.54 184	8.43 257	3.03 163	8.16 233	3.65 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 241	0.03 67

LE_ROB	16.73 383	1.28 288	11.61 338	3.72 351	1.65 251	16.67 357	9.17 362	14.39 327	55.91 405	63.81 416	40.86 393	35.94 389	37.73 400	14.24 349	26.87 390	0.05 267	0.10 287	0.13 339	0.22 321	0.12 195	0.15 242

LMCR-Stereo	3.63 217	1.29 290	4.20 204	2.54 303	0.17 70	8.08 291	1.52 244	11.46 266	4.73 128	8.45 255	10.66 238	1.91 75	5.03 253	7.69 198	3.58 235	0.92 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 305	0.02 38

RP	6.84 318	1.29 290	5.53 269	3.92 357	5.18 366	6.32 259	3.53 295	11.73 273	15.31 331	9.54 286	22.38 344	18.25 346	14.47 360	10.11 303	7.49 293	0.91 361	0.01 126	0.12 337	0.15 296	0.33 299	0.19 264

whm_eth	3.00 172	1.32 292	5.51 266	0.75 95	2.73 304	2.57 87	0.28 74	6.84 161	7.24 208	5.29 114	24.32 352	0.37 30	0.46 34	1.03 7	0.95 91	0.01 143	0.03 209	0.00 1	0.00 1	0.06 116	0.14 233

ADCRef	7.27 323	1.38 293	16.37 362	2.52 302	3.30 318	11.63 330	3.16 286	10.80 253	9.35 260	13.03 340	25.27 359	8.17 253	8.92 326	8.06 225	21.81 377	0.15 306	0.08 271	0.16 342	0.34 345	0.38 307	0.58 331

fast-acv-ft	5.62 291	1.39 294	7.01 301	2.02 251	1.89 273	12.23 336	1.82 258	7.35 169	9.45 262	10.46 309	20.27 334	14.55 323	7.71 310	7.41 184	7.61 295	0.10 296	0.09 279	0.16 342	0.07 271	0.59 329	0.13 228

DN-CSS_ROB	2.69 144	1.40 295	5.34 259	2.31 288	0.75 191	3.14 153	0.06 14	6.11 126	3.87 84	5.34 115	12.18 265	2.34 82	1.22 82	7.84 208	1.48 132	0.03 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 303	0.03 67

LoS_RVC	1.26 26	1.43 296	1.91 17	0.42 66	3.77 341	1.71 36	0.04 9	2.58 3	2.49 16	0.42 20	2.58 45	0.30 20	0.57 39	1.71 28	0.66 42	0.01 143	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.02 22	4.49 376

iResNetv2_ROB	4.28 267	1.43 296	7.17 305	2.91 318	1.26 231	4.36 219	1.62 249	13.64 318	10.25 281	9.83 293	11.41 250	7.68 242	4.00 207	7.75 204	1.85 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 306	0.09 177

AF-Net	7.78 333	1.44 298	6.68 296	3.37 338	4.50 360	8.61 297	2.69 274	17.07 349	20.17 355	9.52 285	24.02 349	20.31 360	14.59 361	11.58 326	9.84 333	0.61 352	0.00 1	0.12 337	0.00 1	0.38 307	0.12 221

gwcnet-sp	3.31 189	1.47 299	7.26 306	1.73 213	0.69 184	7.57 286	1.14 224	8.59 195	6.17 181	8.57 257	5.25 105	4.26 148	3.36 173	6.46 137	3.44 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 217	0.11 208

scenet	3.31 189	1.47 299	7.26 306	1.73 213	0.69 184	7.57 286	1.14 224	8.59 195	6.17 181	8.57 257	5.25 105	4.26 148	3.36 173	6.46 137	3.44 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 217	0.11 208

ssnet	3.31 189	1.47 299	7.26 306	1.73 213	0.69 184	7.57 286	1.14 224	8.59 195	6.17 181	8.57 257	5.25 105	4.26 148	3.36 173	6.46 137	3.44 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 217	0.11 208

PA-Net	4.98 283	1.47 299	7.42 311	2.40 294	2.14 281	8.73 299	3.64 299	12.42 292	13.11 316	7.03 197	7.57 167	7.88 245	6.52 286	10.16 308	7.82 298	0.02 212	0.03 209	0.00 1	0.00 1	0.11 183	1.07 347
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	6.77 315	1.49 303	6.48 291	2.92 320	4.40 353	7.43 281	3.61 297	19.52 373	13.29 317	8.39 252	16.91 309	15.96 330	12.13 347	12.85 337	7.70 296	1.47 370	0.11 293	0.01 255	0.42 352	0.14 215	0.24 283

Abc-Net	6.77 315	1.49 303	6.48 291	2.92 320	4.40 353	7.43 281	3.61 297	19.52 373	13.29 317	8.39 252	16.91 309	15.96 330	12.13 347	12.85 337	7.70 296	1.47 370	0.11 293	0.01 255	0.42 352	0.14 215	0.24 283
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MeshStereo	11.52 364	1.52 305	4.55 220	1.89 232	1.46 243	19.87 369	5.11 325	20.66 379	15.91 334	32.67 386	34.51 383	39.34 393	21.15 377	18.74 371	12.10 346	0.11 298	0.06 251	0.01 255	0.00 1	0.45 320	0.22 273
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
G-Net	8.41 340	1.54 306	10.97 336	5.73 373	3.60 330	26.19 378	4.41 313	10.10 238	7.42 211	19.71 362	24.99 357	14.38 322	15.83 362	10.99 318	9.53 330	0.50 350	0.46 364	0.19 348	0.25 326	0.80 342	0.66 335

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 297	1.55 307	9.92 331	2.40 294	3.22 314	10.28 317	3.14 285	11.64 268	9.79 268	9.54 286	20.22 333	11.16 301	6.77 292	10.61 314	9.16 320	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 102

RAFT + AFF	4.30 268	1.55 307	5.84 274	1.43 173	2.36 291	5.94 254	6.72 346	10.01 234	7.56 217	7.55 222	8.96 194	7.09 234	6.73 291	8.57 255	4.02 246	0.02 212	0.47 365	0.00 1	0.01 209	0.56 325	0.54 329

psmorigin	7.34 324	1.58 309	18.31 369	2.35 291	0.87 201	6.72 268	1.70 256	10.63 249	7.14 204	19.77 363	22.71 345	20.13 357	11.34 344	12.96 339	9.49 329	0.04 255	0.17 326	0.06 321	0.17 304	0.21 257	0.50 325

NCCL2	5.88 294	1.59 310	5.44 262	1.87 227	0.92 206	9.55 308	11.55 377	12.11 284	9.94 273	9.67 290	8.85 188	22.28 366	7.41 301	8.78 269	7.17 290	0.01 143	0.00 1	0.03 301	0.00 1	0.13 205	0.23 279

iinet-f	5.94 295	1.60 311	26.88 388	1.79 220	1.38 241	11.92 334	1.47 241	6.80 159	7.11 203	6.90 192	14.43 288	10.64 291	7.97 312	7.00 164	12.12 347	0.02 212	0.03 209	0.05 317	0.00 1	0.63 334	0.02 38

CSAN	7.62 327	1.60 311	6.56 294	1.83 225	0.66 180	12.40 339	10.52 374	14.45 328	21.32 358	14.19 345	15.98 300	17.84 342	13.02 355	12.32 332	8.38 311	0.09 294	0.07 263	0.03 301	0.04 259	0.33 299	0.67 336

FADNet-RVC-Resample	3.79 230	1.62 313	12.06 340	1.43 173	0.66 180	5.94 254	2.41 266	10.18 241	8.58 250	6.28 165	4.22 73	5.33 187	4.80 247	7.71 200	3.19 215	0.17 312	0.21 338	0.17 345	0.12 290	0.41 317	0.29 298

PSMNet_ROB	5.02 285	1.63 314	6.03 280	1.90 233	1.83 269	9.57 309	6.35 341	15.58 342	7.23 207	6.15 154	10.48 232	12.22 308	4.16 215	8.02 217	8.71 316	0.02 212	0.01 126	0.01 255	0.10 286	0.20 249	0.12 221

LL-Strereo	4.71 280	1.64 315	7.51 314	1.15 145	4.31 351	3.71 188	1.45 240	9.21 212	8.36 241	8.37 251	8.17 179	10.82 293	11.36 345	12.51 334	4.82 260	0.00 1	0.12 300	0.00 1	0.00 1	0.31 295	0.32 303

FADNet	4.23 262	1.65 316	11.75 339	1.64 202	0.80 196	4.80 231	0.77 179	13.76 320	11.65 303	3.97 80	5.24 103	9.62 272	5.14 257	8.40 246	3.78 240	0.21 320	0.04 229	0.07 327	0.05 263	1.14 350	0.10 196

sAnonymous2	1.35 31	1.66 317	8.14 319	0.55 77	0.46 156	1.23 6	0.24 67	4.00 28	3.47 70	0.40 14	1.11 14	0.23 11	1.42 94	0.96 5	0.57 33	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.20 313	2.07 366	0.22 273

CroCo_RVC	1.35 31	1.66 317	8.14 319	0.55 77	0.46 156	1.23 6	0.24 67	4.00 28	3.47 70	0.40 14	1.11 14	0.23 11	1.42 94	0.96 5	0.57 33	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.20 313	2.07 366	0.22 273

FADNet_RVC	3.91 243	1.67 319	12.95 351	0.96 120	0.75 191	5.71 247	0.54 126	10.83 254	6.60 190	3.46 73	8.09 177	4.10 141	3.40 179	9.43 293	6.33 278	0.36 337	0.44 362	0.17 345	0.46 356	0.91 345	0.95 344

APVNet	5.98 297	1.72 320	8.72 324	3.21 334	4.04 348	12.31 337	1.81 257	19.09 366	6.10 175	6.13 153	13.41 278	10.69 292	6.30 281	11.26 322	13.90 357	0.05 267	0.02 166	0.11 335	0.03 242	0.53 323	0.20 270

AANet_RVC	5.01 284	1.74 321	6.38 289	1.96 241	1.29 235	2.26 60	1.69 254	10.07 236	18.53 343	7.88 235	18.15 324	8.49 261	2.70 149	10.59 313	7.04 289	0.96 363	0.15 316	0.02 285	0.00 1	0.13 205	0.12 221

StereoDRNet	5.59 290	1.75 322	6.80 298	3.12 330	4.45 357	10.61 322	4.35 312	18.80 362	9.73 266	12.22 330	6.87 145	11.44 303	4.65 239	8.09 228	8.26 310	0.02 212	0.11 293	0.00 1	0.03 242	0.20 249	0.28 297

ETE_ROB	5.80 292	1.77 323	6.33 286	1.44 176	0.78 195	6.43 263	6.90 348	12.53 299	8.08 233	12.93 339	14.89 294	21.13 363	5.87 274	9.83 300	6.57 284	0.04 255	0.01 126	0.00 1	0.02 230	0.08 139	0.33 304

ADCP+	8.09 336	1.79 324	14.50 356	1.54 185	4.28 350	16.57 356	5.20 326	12.80 304	11.20 297	12.83 338	17.07 313	11.02 299	10.80 342	17.59 367	23.18 382	0.03 239	0.05 238	0.01 255	0.18 307	0.39 311	0.81 340

LALA_ROB	6.58 311	1.80 325	6.25 284	1.26 150	0.94 209	10.08 313	9.02 361	16.00 344	11.51 302	12.74 335	13.02 274	24.77 368	5.25 259	10.56 312	8.02 303	0.04 255	0.05 238	0.00 1	0.02 230	0.10 166	0.25 286

FADNet-RVC	3.98 248	1.84 326	12.48 345	1.69 206	0.44 150	4.33 217	1.31 235	11.84 275	7.15 205	3.53 75	3.50 64	10.63 290	4.43 229	9.12 281	6.25 277	0.03 239	0.10 287	0.00 1	0.03 242	0.60 331	0.25 286

PS-NSSS	3.90 241	1.84 326	4.55 220	0.87 104	2.95 309	4.10 212	2.00 260	10.77 252	8.23 238	6.75 180	14.63 292	5.01 176	2.24 132	8.41 247	2.91 207	0.33 335	0.03 209	0.83 367	0.00 1	0.82 343	0.70 337

SANet	10.64 360	1.86 328	10.91 334	1.76 216	0.71 189	14.62 350	9.23 364	19.18 367	37.14 389	19.22 360	27.96 363	25.86 372	19.11 371	13.02 340	10.63 338	0.08 290	0.06 251	0.03 301	0.02 230	0.62 332	0.81 340

DPSNet	10.14 356	1.88 329	16.82 365	1.85 226	1.73 260	24.84 376	17.20 399	19.92 376	27.41 370	12.23 332	13.62 280	16.52 335	18.35 366	14.42 351	12.50 349	0.78 356	0.54 368	0.08 330	0.25 326	1.18 351	0.59 334

dad	4.66 279	1.89 330	5.51 266	0.94 114	0.09 35	2.16 55	0.37 93	7.10 166	14.43 325	10.13 302	16.84 308	14.97 325	1.90 121	6.82 153	4.15 247	1.09 365	0.11 293	4.08 381	0.46 356	0.17 231	0.06 141

Wz-Net-LNSev	6.46 308	1.93 331	16.44 364	1.52 183	4.15 349	12.66 340	4.96 323	13.05 310	12.10 310	10.55 312	16.23 302	11.32 302	7.19 298	8.43 249	8.48 313	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.06 141

GwcNet	6.42 307	1.97 332	10.92 335	2.59 307	5.58 369	11.55 329	2.21 264	14.10 324	16.52 339	10.04 300	17.19 317	10.86 295	5.61 271	9.23 287	8.84 318	0.01 143	0.06 251	0.03 301	0.08 275	0.56 325	0.40 311

GMStereo_Zeroshot	2.77 152	1.98 333	5.14 249	1.53 184	0.36 137	3.56 177	0.10 25	5.57 107	5.91 165	6.89 190	7.02 153	8.50 262	0.91 58	6.01 119	1.65 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 249	0.01 16

PDISCO_ROB	9.62 353	1.99 334	11.51 337	9.88 381	9.61 383	21.48 370	3.83 300	19.33 369	28.49 373	11.27 324	14.17 285	19.92 356	5.02 252	16.35 363	9.18 321	5.28 381	0.41 359	0.14 340	0.09 282	2.05 365	2.36 367

ADCL	10.16 357	2.11 335	19.36 372	1.92 236	1.88 272	22.23 371	8.91 360	14.04 322	23.56 364	14.62 348	26.19 360	12.75 311	13.59 357	16.06 362	22.95 381	0.26 328	0.18 330	0.75 365	0.65 360	0.69 338	0.58 331

ELAS	16.72 382	2.14 336	9.23 326	4.92 368	4.53 361	32.66 393	15.11 394	27.40 389	28.68 374	40.27 397	44.90 396	38.33 392	30.50 391	26.44 388	21.94 378	0.88 359	1.23 374	0.67 364	0.89 367	1.49 359	2.18 365
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RGC	6.88 320	2.23 337	6.13 282	4.05 358	4.73 365	8.94 300	2.78 276	15.19 339	11.74 304	11.13 321	19.34 328	17.86 343	10.42 340	13.02 340	8.03 305	0.73 355	0.01 126	0.24 352	0.41 351	0.31 295	0.38 309

ELAS_RVC	16.54 381	2.26 338	10.09 333	5.50 372	4.46 358	28.28 386	16.72 398	25.55 386	33.54 381	40.19 396	40.30 392	36.68 390	30.03 390	29.40 389	20.61 371	0.98 364	1.21 373	0.86 368	0.70 362	1.39 358	2.16 363
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SDNR	7.50 326	2.32 339	15.58 361	1.82 224	0.63 177	44.66 405	0.44 106	8.59 195	9.52 263	9.84 294	25.18 358	5.30 186	4.38 226	11.46 325	6.49 282	0.05 267	0.03 209	0.00 1	0.01 209	1.79 363	1.87 359

Wz-Net-MNSev	7.43 325	2.35 340	15.22 359	2.34 290	3.41 324	17.27 362	8.55 357	11.91 278	13.48 319	13.37 341	17.05 312	13.70 314	7.47 305	11.90 329	9.99 335	0.40 342	0.03 209	0.00 1	0.01 209	0.16 223	0.07 154

ADCPNet	9.54 351	2.39 341	31.46 392	2.09 261	1.60 248	16.71 358	6.39 342	12.11 284	11.45 300	13.53 343	21.45 339	19.41 352	10.94 343	14.38 350	21.54 375	0.27 331	1.16 372	0.39 361	1.49 375	0.58 328	1.45 353

SHD	9.61 352	2.60 342	12.46 344	3.69 350	3.54 327	9.47 307	1.25 230	20.16 378	37.84 391	18.19 358	21.24 338	16.96 339	12.83 354	14.47 352	16.05 362	0.32 334	0.13 307	0.01 255	0.08 275	0.38 307	0.48 322

DGSMNet	6.47 309	2.61 343	13.64 354	3.46 342	3.74 335	8.97 301	6.01 332	14.15 325	13.01 315	7.46 220	14.10 284	9.94 277	4.79 246	10.44 310	6.22 276	1.30 369	1.70 377	1.80 374	1.52 377	2.27 369	2.35 366

DeepPrunerF	6.75 313	2.69 344	23.31 381	3.68 349	7.16 375	3.78 198	4.29 310	13.42 315	20.13 354	8.13 242	10.46 231	7.18 237	8.06 314	11.10 320	9.44 328	0.24 325	0.15 316	0.29 354	0.42 352	0.66 337	0.45 319

Syn2CoEx	6.32 305	2.72 345	9.33 327	2.45 299	1.67 254	8.59 296	3.32 290	18.08 356	12.27 311	8.53 256	21.08 337	10.30 285	9.80 335	9.30 290	7.86 300	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 334	0.43 316

SAMSARA	14.63 373	2.74 346	12.38 342	12.65 387	6.74 373	36.50 397	72.93 420	19.36 370	23.77 365	16.20 355	13.04 275	29.21 378	12.78 352	16.98 365	15.21 361	0.11 298	0.26 349	0.03 301	0.14 293	0.76 341	0.77 338

GANetREF_RVC	6.56 310	2.89 347	7.58 315	3.41 339	0.40 144	12.96 343	9.58 366	15.09 335	17.25 342	10.33 304	10.62 235	12.27 309	8.16 316	12.21 331	4.53 253	0.41 343	0.00 1	0.00 1	0.02 230	3.12 372	0.39 310
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PVD	15.44 375	2.93 348	14.67 357	4.21 363	3.39 322	17.43 363	4.16 306	27.84 391	48.84 400	31.02 384	43.54 395	29.76 380	30.81 392	25.97 387	21.40 373	0.23 323	0.41 359	0.04 311	0.33 343	0.41 317	1.33 351

RTSC	9.15 345	3.00 349	13.57 353	3.72 351	1.76 264	11.82 332	0.46 107	16.95 348	36.83 388	15.80 353	15.53 298	12.91 312	7.46 304	20.01 377	21.76 376	0.31 333	0.13 307	0.01 255	0.08 275	0.57 327	0.41 313

TRStereo	2.36 117	3.10 350	4.70 228	1.99 244	2.08 277	2.61 95	1.11 222	8.79 205	3.73 79	3.19 64	3.04 51	3.96 133	0.77 49	5.92 115	1.44 130	0.03 239	0.14 311	0.00 1	0.29 334	0.08 139	0.25 286

ADCMid	10.24 358	3.13 351	20.70 375	2.21 273	2.39 294	11.23 327	6.19 334	14.17 326	11.19 296	23.20 373	22.25 342	17.89 344	19.54 372	18.51 370	26.21 389	0.45 348	0.42 361	1.10 370	1.29 372	1.56 361	1.18 348

PWC_ROB	8.24 338	3.13 351	12.74 348	2.43 298	4.43 356	7.51 284	1.22 229	16.63 347	19.24 349	16.08 354	28.29 364	13.99 320	10.16 338	13.63 345	14.06 358	0.42 346	0.00 1	0.05 317	0.00 1	0.59 329	0.27 295

SuperB	8.10 337	3.15 353	24.67 384	2.65 308	1.23 229	9.88 312	4.29 310	10.18 241	30.07 375	11.53 326	12.18 265	6.12 209	6.65 289	10.50 311	14.47 360	0.14 304	0.11 293	0.35 358	0.25 326	13.06 392	0.48 322

Anonymous Stereo	6.16 302	3.15 353	23.75 382	2.97 324	2.48 297	4.39 224	13.30 384	9.21 212	9.86 271	9.56 288	8.76 186	6.79 225	1.99 124	13.50 343	13.04 352	0.01 143	0.05 238	0.00 1	0.06 269	0.22 261	0.19 264

PWCDC_ROB	7.92 335	3.17 355	7.48 313	5.73 373	4.40 353	10.45 319	0.35 90	14.52 330	28.19 372	10.36 306	31.27 373	7.04 231	9.14 330	13.22 342	8.78 317	2.74 376	0.02 166	0.00 1	0.00 1	1.31 355	0.17 252

aanetorigin	8.72 344	3.29 356	27.55 389	1.95 240	3.84 342	4.93 236	5.39 330	5.49 106	10.05 275	27.85 380	31.47 374	15.80 329	12.78 352	9.04 279	11.98 345	0.25 326	0.22 339	0.22 350	0.25 326	1.28 354	0.84 342

SQANet	7.64 328	3.40 357	5.49 265	11.73 386	9.62 384	11.96 335	2.82 277	11.33 263	6.10 175	8.33 249	11.49 253	11.00 298	5.16 258	10.12 307	2.72 204	8.92 389	2.21 379	10.41 386	1.58 378	11.13 388	7.39 387

XQC	8.43 341	3.58 358	16.40 363	2.92 320	2.17 283	13.22 345	3.60 296	14.64 331	25.86 368	11.87 328	12.04 259	15.06 326	10.67 341	15.24 357	19.41 367	0.39 340	0.08 271	0.05 317	0.07 271	0.84 344	0.45 319

MFN_U_SF_RVC	12.94 367	3.66 359	25.81 387	3.61 348	2.26 289	22.77 373	4.55 316	27.10 387	20.06 353	23.90 374	28.99 366	30.53 381	16.98 363	19.92 376	20.26 370	1.24 366	1.07 371	0.98 369	1.33 373	1.80 364	2.04 362

anonymity	7.68 329	3.83 360	12.39 343	7.04 378	12.67 391	8.18 293	2.00 260	17.50 352	6.85 195	13.56 344	9.21 198	9.97 278	7.82 311	11.28 323	5.58 268	6.27 384	4.98 404	3.68 380	2.96 382	3.33 374	4.48 375

PASM	7.90 334	4.22 361	21.97 379	3.25 335	3.29 317	5.39 243	6.57 343	10.57 247	19.09 346	12.77 336	13.92 282	18.11 345	9.51 333	13.79 346	10.77 342	0.19 316	0.45 363	0.29 354	1.08 370	1.49 359	1.19 349

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 354	4.27 362	14.47 355	2.29 281	2.85 307	23.40 375	13.62 386	13.60 316	19.54 350	19.42 361	24.27 351	16.74 338	8.59 320	17.05 366	7.98 302	1.25 367	1.68 376	0.17 345	2.63 380	0.72 340	1.04 345

GASNet	5.19 286	4.61 363	9.38 328	4.73 367	2.10 279	3.80 200	1.57 247	12.07 282	10.96 292	8.92 271	7.03 155	8.21 254	7.67 309	14.02 347	7.36 291	0.02 212	0.15 316	0.00 1	0.00 1	0.69 338	0.42 314

WZ-Net	13.00 368	4.64 364	41.07 400	3.48 344	3.15 312	19.12 366	15.66 397	14.81 332	31.33 377	15.71 352	27.88 362	22.22 365	14.01 359	20.44 379	25.03 386	0.64 354	0.00 1	0.01 255	0.03 242	0.39 311	0.37 308

Consistency-Raft	9.42 349	4.74 365	12.66 346	5.30 371	9.08 381	4.08 210	5.26 328	19.26 368	24.87 366	11.17 322	29.85 369	13.57 313	5.51 270	7.67 197	13.40 354	0.36 337	0.35 355	1.81 375	4.24 388	11.61 389	3.57 370

ADCS	13.02 369	4.93 366	28.38 390	3.17 333	2.67 302	13.61 348	10.83 375	18.70 359	33.46 380	22.59 368	24.78 355	19.59 354	18.51 368	23.40 384	32.16 398	0.10 296	0.19 334	0.37 360	0.18 307	1.26 353	1.46 354

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 296	5.36 367	5.02 239	3.75 353	3.57 329	15.81 353	4.27 309	11.72 272	6.96 198	7.23 209	8.47 183	9.09 267	2.66 148	9.36 292	2.71 202	7.49 386	2.32 380	2.01 377	0.08 275	6.77 383	4.67 377

AnyNet_C32	10.98 362	5.58 368	22.79 380	4.16 360	5.83 370	15.64 351	14.30 387	13.18 311	17.15 341	16.44 356	20.52 335	14.68 324	13.44 356	22.46 381	30.08 395	0.17 312	0.26 349	0.36 359	0.36 347	1.23 352	0.91 343

LSM	14.01 372	5.95 369	33.49 393	6.78 377	43.61 414	10.22 315	9.98 370	15.16 338	22.93 363	23.07 372	32.34 378	18.52 348	12.67 351	15.45 358	11.10 343	0.16 311	0.51 367	0.09 333	0.32 341	1.08 349	16.85 409

EDNetEfficient	13.82 371	6.19 370	54.79 407	2.83 315	3.60 330	4.86 233	8.57 358	8.61 200	32.90 379	40.77 398	30.59 372	18.33 347	21.87 380	11.38 324	25.36 387	0.15 306	0.23 341	0.06 321	1.03 369	2.54 370	1.79 357

SPS-STEREO	15.04 374	6.23 371	13.21 352	11.34 385	11.65 388	23.30 374	7.15 351	24.16 384	15.65 332	31.78 385	29.19 368	31.62 382	21.32 378	24.62 385	19.50 368	7.59 387	4.19 402	3.22 379	1.48 374	6.99 384	6.54 384
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-SNSev	9.23 347	6.70 372	24.28 383	1.87 227	1.81 268	8.57 295	12.29 383	17.37 351	20.39 356	10.43 308	23.11 347	16.66 337	8.03 313	14.47 352	17.86 364	0.00 1	0.02 166	0.01 255	0.00 1	0.41 317	0.30 300

AnonymousM	2.71 147	6.75 373	0.98 1	0.73 93	0.06 16	2.41 71	0.53 124	5.30 94	3.05 45	4.75 100	2.09 35	1.89 73	1.01 63	1.88 40	0.51 32	0.01 143	0.02 166	17.42 391	4.76 391	0.02 22	0.01 16

NVStereoNet_ROB	16.04 378	6.75 373	12.90 350	6.37 376	7.42 378	12.89 342	9.74 368	22.78 382	25.12 367	30.32 382	46.19 398	34.37 388	25.38 384	21.48 380	21.38 372	5.94 382	3.10 394	6.07 385	10.09 398	4.01 375	8.54 392
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 380	6.93 375	21.83 378	5.94 375	2.81 306	38.71 399	14.59 388	24.55 385	34.87 386	33.66 390	34.35 382	29.24 379	24.20 383	22.59 382	17.95 365	2.52 375	2.81 389	1.17 372	1.51 376	5.89 381	2.16 363

UDGNet	2.73 150	7.09 376	3.90 186	2.71 310	0.06 16	2.98 141	0.20 61	4.63 54	8.58 250	2.69 52	2.70 46	0.95 48	1.01 63	6.27 127	1.51 134	1.28 368	0.00 1	5.24 384	0.94 368	1.70 362	0.13 228

SGM+DAISY	15.62 376	7.26 377	19.28 371	8.94 379	10.11 386	26.25 379	10.49 373	19.36 370	14.65 327	30.64 383	33.59 381	33.00 384	22.32 382	24.96 386	16.42 363	7.90 388	6.25 406	4.51 382	3.37 384	5.86 380	7.20 386

otaku	11.73 365	7.51 378	7.07 303	13.22 389	10.85 387	26.61 383	7.25 353	18.84 363	19.16 348	11.58 327	17.23 318	20.19 358	8.09 315	15.11 356	4.64 256	9.13 390	2.42 381	13.08 387	1.83 379	12.48 391	8.22 390

MFMNet_re	13.29 370	8.60 379	18.29 368	9.75 380	7.25 377	19.65 368	14.84 391	20.71 380	30.72 376	23.03 371	28.77 365	18.85 350	26.09 387	13.55 344	9.82 331	2.44 374	1.35 375	0.34 357	0.23 322	4.78 377	6.69 385

Ntro	12.35 366	8.88 380	7.80 316	13.79 390	12.42 390	26.54 382	6.98 349	18.54 358	22.14 361	9.82 292	16.45 303	20.30 359	9.29 332	15.95 361	6.61 286	9.53 392	2.47 383	14.93 389	2.77 381	13.11 393	8.63 393

BEATNet-Init1	23.31 393	9.03 381	41.67 401	4.17 361	2.53 299	45.68 407	19.47 402	33.43 393	38.45 392	47.59 405	49.10 402	59.31 406	41.80 403	38.35 401	29.21 394	0.47 349	0.50 366	0.81 366	0.66 361	2.10 368	1.86 358

CC-Net-ROB	7.68 329	9.21 382	7.46 312	3.82 354	3.66 333	15.68 352	5.02 324	17.95 354	10.45 288	6.44 175	14.00 283	7.63 241	4.77 243	10.75 315	3.10 213	5.99 383	2.46 382	16.28 390	1.08 370	6.30 382	1.56 356

UDG	8.58 343	9.31 383	4.89 233	10.00 382	9.52 382	10.36 318	2.41 266	12.07 282	9.82 269	7.81 231	9.55 212	16.52 335	9.81 336	7.84 208	7.88 301	4.20 378	2.51 384	18.53 392	3.71 387	9.55 385	5.28 380

RTS	18.87 389	9.32 384	86.48 417	4.95 369	6.10 371	42.08 401	14.70 389	15.49 340	41.06 393	22.65 369	32.32 376	13.77 315	19.54 372	37.98 399	28.96 392	0.41 343	0.23 341	0.00 1	0.02 230	0.91 345	0.50 325

RTSA	18.87 389	9.32 384	86.48 417	4.95 369	6.10 371	42.08 401	14.70 389	15.49 340	41.06 393	22.65 369	32.32 376	13.77 315	19.54 372	37.98 399	28.96 392	0.41 343	0.23 341	0.00 1	0.02 230	0.91 345	0.50 325

Wz-Net-TNSev	11.35 363	10.56 386	35.88 397	2.28 280	1.73 260	18.25 364	11.42 376	15.88 343	20.88 357	14.44 346	16.97 311	19.57 353	19.04 370	19.31 373	18.67 366	0.01 143	0.06 251	0.00 1	0.16 298	0.62 332	1.25 350

AnyNet_C01	16.12 379	10.81 387	59.36 409	4.42 365	2.49 298	30.06 387	15.15 395	17.51 353	16.51 337	17.88 357	37.69 387	24.04 367	17.54 364	29.60 390	33.29 399	0.28 332	0.38 357	0.43 363	0.42 352	2.57 371	1.98 361

DDUNet	9.47 350	11.32 388	6.14 283	12.93 388	11.65 388	10.45 319	3.87 301	11.70 271	7.89 227	9.27 280	13.28 276	16.18 334	6.14 279	8.80 271	5.77 271	6.64 385	3.38 397	20.90 393	4.28 389	11.01 387	7.80 388

EDNetEfficientorigin	17.87 386	14.00 389	99.53 429	1.64 202	0.92 206	10.55 321	6.26 339	13.21 312	34.84 385	38.20 395	36.91 386	27.47 376	26.32 388	14.71 354	25.69 388	0.04 255	0.06 251	0.14 340	0.52 358	3.16 373	3.27 369

JetBlue	29.12 400	15.72 390	54.12 406	15.93 391	20.98 402	60.90 418	30.62 409	39.38 397	34.62 384	34.08 391	39.69 389	57.35 405	43.17 404	50.71 414	50.60 415	2.41 373	3.79 400	2.81 378	3.45 385	9.57 386	12.59 403

FADE	25.68 395	17.27 391	50.60 405	10.46 383	9.90 385	22.50 372	9.17 362	35.80 396	53.05 402	20.32 366	19.01 327	26.54 373	34.42 395	39.35 402	33.52 400	30.62 410	14.22 411	38.39 409	37.63 412	5.22 378	5.56 382

coex-ft	19.78 392	19.39 392	87.73 419	1.77 218	1.80 267	17.25 361	13.50 385	12.63 302	42.10 395	60.18 412	38.90 388	28.72 377	28.74 389	11.74 327	27.40 391	0.21 320	0.23 341	0.04 311	0.30 339	1.36 356	1.54 355

ACVNet-4b	15.90 377	22.00 393	12.37 341	16.40 392	15.14 394	31.87 390	7.50 355	19.04 365	27.85 371	11.48 325	22.02 341	31.86 383	9.16 331	17.95 368	5.69 269	10.43 394	2.58 385	24.44 396	4.87 393	16.04 395	9.28 394

WAO-7	29.39 401	24.43 394	20.47 374	32.71 403	13.83 392	34.70 394	20.27 405	52.19 412	65.03 413	43.29 400	59.35 412	52.19 399	44.68 406	31.71 391	30.56 396	10.98 396	4.94 403	13.71 388	12.52 403	12.06 390	8.22 390

ACVNet_1	18.70 388	25.08 395	12.72 347	17.33 393	15.18 395	26.02 377	9.62 367	28.44 392	34.49 382	24.39 375	24.32 352	37.22 391	20.13 375	16.67 364	13.39 353	10.45 395	2.59 386	24.77 397	4.92 394	16.57 396	9.75 395

DispFullNet	17.47 385	26.01 396	33.98 395	22.58 397	20.86 401	13.84 349	1.28 233	16.50 345	26.27 369	19.97 364	17.17 316	20.52 362	18.49 367	22.86 383	10.76 341	5.13 380	2.83 390	30.72 400	7.72 396	20.86 399	11.01 399

RainbowNet	18.01 387	26.22 397	19.95 373	18.59 394	14.88 393	27.38 385	10.46 372	27.39 388	34.54 383	14.91 350	27.01 361	25.65 370	12.44 349	18.94 372	9.23 322	13.91 400	3.46 398	23.36 395	4.86 392	16.03 394	10.91 398

IMH-64-1	27.21 398	28.77 398	16.84 366	31.57 400	20.76 399	26.43 380	15.10 392	47.11 402	45.20 397	33.53 388	51.16 404	41.42 394	31.10 393	36.48 395	22.39 379	13.48 398	2.87 392	33.95 402	10.70 399	23.50 401	11.75 400

IMH-64	27.21 398	28.77 398	16.84 366	31.57 400	20.76 399	26.43 380	15.10 392	47.11 402	45.20 397	33.53 388	51.16 404	41.42 394	31.10 393	36.48 395	22.39 379	13.48 398	2.87 392	33.95 402	10.70 399	23.50 401	11.75 400

IMH	29.82 402	29.11 400	18.51 370	34.28 404	21.40 404	32.33 392	15.39 396	49.40 409	53.07 403	37.88 393	55.32 409	45.05 396	39.54 401	40.63 403	24.12 383	14.03 401	3.27 396	34.93 404	11.24 401	24.69 403	12.21 402

ACVNet_2	26.45 396	29.35 401	25.14 385	20.27 396	15.43 396	34.97 395	12.23 382	48.37 407	66.25 415	42.69 399	56.73 410	51.77 398	25.59 385	20.39 378	13.52 355	10.13 393	2.59 386	22.78 394	3.52 386	17.57 397	9.80 396

TorneroNet-64	32.42 404	31.89 402	30.52 391	34.73 405	21.13 403	46.99 408	18.82 400	43.10 400	59.42 408	32.70 387	46.98 399	62.01 408	36.98 398	43.97 407	33.88 401	14.10 402	3.22 395	35.28 405	11.72 402	26.84 406	14.07 404

MADNet+	27.07 397	33.84 403	90.97 421	20.14 395	7.47 379	48.43 409	47.10 416	35.43 395	36.46 387	20.11 365	30.05 370	25.29 369	35.08 396	45.50 408	50.28 414	2.13 372	2.00 378	1.19 373	0.76 363	4.71 376	4.43 373

TorneroNet	35.11 408	33.92 404	33.82 394	37.86 407	22.01 405	49.64 411	21.58 406	48.09 406	55.23 404	37.50 392	53.79 407	62.81 411	43.66 405	46.71 410	41.25 409	14.80 403	3.53 399	36.72 406	14.57 405	28.28 409	16.49 407

WAO-8	38.15 409	35.51 405	21.50 376	43.67 408	23.92 406	44.44 403	20.26 403	52.83 413	76.62 418	53.57 409	66.79 417	62.63 409	54.56 413	42.03 405	39.18 407	22.71 406	6.65 407	37.08 407	19.08 407	24.72 405	15.24 405

Venus	38.15 409	35.51 405	21.50 376	43.67 408	23.92 406	44.44 403	20.26 403	52.83 413	76.62 418	53.57 409	66.81 418	62.63 409	54.56 413	42.03 405	39.18 407	22.71 406	6.65 407	37.08 407	19.08 407	24.70 404	15.24 405

WAO-6	34.74 406	36.76 407	15.36 360	37.53 406	24.15 408	35.99 396	19.36 401	48.96 408	68.54 416	43.84 401	47.58 400	52.77 401	52.60 410	32.63 392	34.73 403	26.20 408	7.74 409	42.78 410	21.64 409	28.07 408	17.62 410

Dean	34.67 405	38.70 408	25.33 386	29.89 399	17.21 397	45.24 406	11.98 380	56.90 416	76.55 417	63.47 415	60.22 413	67.36 414	48.14 409	37.24 397	39.01 406	11.00 397	2.83 390	28.35 398	5.60 395	18.14 398	10.31 397

LVE	34.99 407	40.10 409	34.97 396	32.49 402	18.61 398	51.45 414	26.82 407	52.15 411	65.94 414	47.21 403	61.04 414	53.99 403	37.30 399	37.95 398	34.09 402	15.55 404	5.95 405	31.01 401	13.81 404	22.58 400	16.72 408

PWCK	30.53 403	44.32 410	47.25 403	29.76 398	7.23 376	40.78 400	27.10 408	44.73 401	44.32 396	47.31 404	36.37 385	47.16 397	26.05 386	41.26 404	31.87 397	21.83 405	4.03 401	29.50 399	4.67 390	27.17 407	7.80 388

UNDER WATER-64	45.16 412	46.99 411	66.69 411	43.90 410	27.64 409	55.58 417	41.87 413	39.42 398	48.42 399	51.73 408	43.08 394	67.76 415	56.69 415	48.02 412	48.34 412	39.50 412	17.64 412	51.78 413	38.93 413	36.62 410	32.61 412

SPstereo	72.39 420	47.55 412	62.34 410	56.88 416	45.69 416	78.85 419	84.60 421	100.00 432	100.00 430	98.50 428	98.20 427	100.00 433	96.58 425	96.95 426	81.91 420	46.63 415	38.86 417	67.86 420	64.79 420	39.95 412	41.68 415

UNDER WATER	45.09 411	48.60 413	67.37 412	49.30 412	31.41 410	53.80 416	37.39 411	40.25 399	52.48 401	50.24 406	45.37 397	68.37 416	57.76 416	51.03 415	49.88 413	29.97 409	13.75 410	51.22 412	36.57 410	37.87 411	29.12 411

DLNR_Zeroshot_test	24.70 394	50.77 414	90.11 420	98.11 429	97.34 427	1.38 13	0.12 34	22.79 383	3.09 50	1.07 36	2.95 49	0.71 45	0.29 8	6.93 159	2.29 186	38.56 411	0.37 356	0.00 1	0.30 339	76.73 424	0.09 177

notaker	47.42 413	55.20 415	49.13 404	56.52 415	40.18 411	38.52 398	32.97 410	47.21 404	56.08 406	57.21 411	57.24 411	60.09 407	59.19 417	53.93 416	41.64 410	40.61 413	19.93 413	57.21 415	37.41 411	49.02 414	39.02 413

ktn	48.94 414	57.58 416	38.86 399	59.57 417	43.27 413	50.37 412	43.38 414	48.07 405	61.11 409	51.30 407	54.25 408	54.96 404	52.88 411	47.30 411	35.83 404	57.77 417	24.88 414	62.69 418	43.55 414	50.70 415	40.41 414

HanzoNet	56.48 417	59.32 417	58.25 408	55.32 414	41.94 412	50.95 413	41.33 412	51.12 410	61.40 410	65.62 418	65.59 416	71.66 417	69.41 418	70.77 419	60.03 417	63.99 420	34.70 416	61.96 417	50.54 416	51.00 416	44.71 416

JetRed	61.02 418	61.05 418	82.56 416	46.09 411	56.80 419	83.19 420	63.76 418	59.26 418	63.61 411	69.29 419	68.85 419	66.59 413	47.62 408	61.57 417	74.09 419	45.58 414	66.14 421	46.59 411	45.06 415	63.17 418	49.58 418

KSHMR	55.63 416	63.60 419	37.85 398	74.69 420	49.56 417	49.01 410	45.73 415	57.46 417	63.97 412	61.61 414	62.07 415	72.39 418	47.01 407	50.65 413	43.29 411	54.10 416	62.21 418	66.10 419	53.94 418	51.25 417	46.11 417

DPSimNet_ROB	53.45 415	64.73 420	44.39 402	53.97 413	45.39 415	53.66 415	54.83 417	55.15 415	57.87 407	64.16 417	50.83 403	63.40 412	53.34 412	46.45 409	65.81 418	63.13 419	26.54 415	57.94 416	51.11 417	45.52 413	50.69 419

LRCNet_RVC	66.23 419	65.67 421	67.63 413	71.47 419	54.32 418	32.17 391	2.66 273	63.19 419	21.35 359	81.79 421	91.26 422	83.62 420	71.62 419	69.32 418	52.57 416	95.49 426	64.45 420	95.07 426	95.19 426	71.52 420	74.31 422

ASD4	75.85 421	81.57 422	69.25 414	68.23 418	80.87 423	96.24 423	99.15 428	77.50 420	93.47 424	77.59 420	85.63 420	78.32 419	76.43 420	77.89 420	82.61 421	58.30 418	62.67 419	55.02 414	62.43 419	68.35 419	65.49 421

MADNet++	82.84 422	82.38 423	73.57 415	87.72 425	82.97 424	93.14 421	69.15 419	86.42 424	82.50 420	93.46 425	86.70 421	86.28 421	80.92 421	88.34 421	88.84 422	86.83 424	84.17 425	72.64 421	68.92 421	80.47 425	81.42 426

xxxxx1	85.63 424	90.31 424	96.68 424	76.54 421	80.57 420	97.44 425	96.86 425	85.53 421	88.53 421	88.68 422	91.71 423	94.23 422	92.93 422	90.02 422	91.98 423	70.60 421	70.39 422	73.68 422	81.46 423	74.61 421	79.86 423

tt_ll	85.63 424	90.31 424	96.68 424	76.54 421	80.57 420	97.44 425	96.86 425	85.53 421	88.53 421	88.68 422	91.71 423	94.23 422	92.93 422	90.02 422	91.98 423	70.60 421	70.39 422	73.68 422	81.46 423	74.61 421	79.86 423

ff	85.63 424	90.31 424	96.68 424	76.54 421	80.57 420	97.44 425	96.86 425	85.53 421	88.53 421	88.68 422	91.71 423	94.23 422	92.93 422	90.02 422	91.98 423	70.60 421	70.39 422	73.68 422	81.46 423	74.61 421	79.86 423

MEDIAN_ROB	98.41 428	99.70 427	99.30 428	97.09 426	97.02 426	96.89 424	95.77 424	97.66 427	97.28 425	98.79 429	98.94 428	99.18 427	98.14 427	96.89 425	96.88 428	99.96 430	99.16 427	100.00 429	99.99 430	99.69 429	99.88 429

Anonymous_1	99.08 430	99.91 428	99.85 430	97.63 427	99.10 429	100.00 430	100.00 431	99.61 429	99.96 428	99.28 430	99.86 429	99.54 428	99.99 430	99.29 428	99.75 429	96.05 427	99.59 428	97.31 427	98.57 428	97.71 427	98.63 428

HaxPig	98.85 429	99.94 429	95.08 422	99.99 432	100.00 431	94.03 422	94.78 422	99.15 428	99.98 429	99.99 431	100.00 430	99.98 431	99.99 430	98.12 427	95.97 426	100.00 433	99.99 431	100.00 429	99.99 430	100.00 432	99.99 432

AVERAGE_ROB	99.62 432	99.95 430	98.81 427	100.00 435	100.00 431	98.08 428	95.47 423	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 432	100.00 433	99.99 431	100.00 433	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 432	100.00 434

test_example2	99.39 431	99.98 431	99.99 431	100.00 435	99.98 430	99.72 429	99.99 430	97.34 426	100.00 430	100.00 432	100.00 430	96.42 425	96.66 426	99.97 429	99.96 430	100.00 433	99.97 430	98.66 428	99.15 429	100.00 432	100.00 434

MyStereo03	100.00 437	100.00 432	100.00 435	100.00 435	100.00 431	100.00 430	100.00 431	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 432	100.00 433	100.00 434	100.00 433	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 432	100.00 434

MyStereo02	100.00 437	100.00 432	100.00 435	100.00 435	100.00 431	100.00 430	100.00 431	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 432	100.00 433	100.00 434	100.00 433	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 432	100.00 434

MyStereo	100.00 437	100.00 432	100.00 435	100.00 435	100.00 431	100.00 430	100.00 431	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 432	100.00 433	100.00 434	100.00 433	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 432	100.00 434

Selective-RAFT-Error	100.00 437	100.00 432	100.00 435	100.00 435	100.00 431	100.00 430	100.00 431	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 432	100.00 433	100.00 434	100.00 433	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 432	100.00 434

PML	97.88 427	100.00 432	96.45 423	98.01 428	97.88 428	100.00 430	99.35 429	96.88 425	97.72 426	100.00 432	97.36 426	97.38 426	99.60 428	100.00 433	96.32 427	99.99 431	97.55 426	100.00 429	96.01 427	99.18 428	87.92 427

CasAABBNet	100.00 437	100.00 432	100.00 435	100.00 435	100.00 431	100.00 430	100.00 431	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 432	100.00 433	100.00 434	100.00 433	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 432	100.00 434

LSM0	100.00 437	100.00 432	100.00 435	100.00 435	100.00 431	100.00 430	100.00 431	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 432	100.00 433	100.00 434	100.00 433	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 432	99.99 432

DPSMNet_ROB	99.91 434	100.00 432	99.99 431	99.99 432	100.00 431	100.00 430	100.00 431	99.98 431	100.00 430	98.35 426	100.00 430	99.84 429	100.00 432	99.98 430	99.99 431	100.00 433	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 432	100.00 434

DGTPSM_ROB	99.90 433	100.00 432	99.99 431	99.99 432	100.00 431	100.00 430	100.00 431	99.97 430	100.00 430	98.35 426	100.00 430	99.84 429	100.00 432	99.98 430	99.99 431	99.99 431	100.00 432	100.00 429	100.00 432	100.00 432	100.00 434

DPSM_ROB	99.95 435	100.00 432	100.00 435	99.76 430	100.00 431	100.00 430	100.00 431	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 432	100.00 433	100.00 434	99.21 428	100.00 432	100.00 429	100.00 432	99.99 430	99.95 430

DPSM	99.95 435	100.00 432	100.00 435	99.76 430	100.00 431	100.00 430	100.00 431	100.00 432	100.00 430	100.00 432	100.00 430	100.00 433	100.00 432	100.00 433	100.00 434	99.21 428	100.00 432	100.00 429	100.00 432	99.99 430	99.95 430

Low-res two-view benchmark