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

GLC_STEREO	0.04 1	0.05 60	0.52 14	0.00 1	0.00 1	0.06 18	0.00 1	0.01 1	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

LoS_RVC	0.05 2	0.05 60	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.16 33	0.00 1	0.17 89	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.04 93	0.01 84	0.04 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

Selective-IGEV	0.05 2	0.04 38	0.43 6	0.00 1	0.04 312	0.25 42	0.00 1	0.01 1	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 128	0.00 1	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 357	0.03 181	0.08 331

Anonymous	0.05 2	0.06 83	0.86 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 6	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.05 299

StereoIM	0.06 5	0.16 164	0.66 39	0.00 1	0.00 1	0.05 16	0.01 211	0.06 28	0.12 83	0.00 1	0.01 199	0.04 93	0.02 128	0.02 66	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

MIF-Stereo	0.06 5	0.06 83	0.83 94	0.00 1	0.00 1	0.08 21	0.01 211	0.06 28	0.03 4	0.00 1	0.08 297	0.02 38	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.00 1

GMStereo_Zeroshot	0.07 7	0.04 38	0.80 88	0.08 328	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.05 18	0.10 65	0.00 1	0.03 276	0.19 199	0.03 170	0.00 1	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

CASS	0.07 7	0.06 83	0.73 47	0.00 1	0.00 1	0.10 25	0.01 211	0.15 83	0.12 83	0.16 315	0.00 1	0.02 38	0.02 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
11t1	0.08 9	0.01 1	0.54 22	0.00 1	0.00 1	0.09 23	0.00 1	0.44 152	0.55 158	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

MIF-Stereo (partial)	0.08 9	0.11 132	0.96 130	0.00 1	0.00 1	0.08 21	0.00 1	0.19 94	0.08 31	0.00 1	0.01 199	0.02 38	0.02 128	0.02 66	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.01 126

CASnet	0.08 9	0.05 60	0.40 1	0.00 1	0.00 1	0.82 178	0.00 1	0.14 80	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CES	0.08 9	0.07 101	0.43 6	0.00 1	0.00 1	0.21 39	0.01 211	0.08 45	0.56 170	0.01 123	0.00 1	0.08 139	0.04 201	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

GMStereo	0.08 9	0.54 319	0.90 117	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.04 12	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 128	0.00 1	0.03 119	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
knoymous	0.09 14	0.04 38	1.04 144	0.00 1	0.00 1	0.11 28	0.00 1	0.23 112	0.05 12	0.00 1	0.00 1	0.23 209	0.00 1	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ProNet	0.09 14	0.20 184	0.53 21	0.00 1	0.00 1	0.80 174	0.00 1	0.04 12	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.01 126

CroCo-Stereo Lap2	0.09 14	0.23 203	0.74 56	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.07 40	0.56 170	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 170	0.02 66	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 238	0.01 126

sCroCo_RVC	0.09 14	0.05 60	1.02 141	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.12 73	0.48 143	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

MyStereo07	0.10 18	0.12 141	0.59 33	0.00 1	0.00 1	0.98 217	0.00 1	0.03 6	0.10 65	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.05 225	0.04 100	0.00 1	0.00 1	0.05 367	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.04 282

IGEVStereo-DCA	0.10 18	0.06 83	0.52 14	0.01 240	0.00 1	0.32 58	0.00 1	0.09 51	0.09 47	0.01 123	0.01 199	0.02 38	0.04 201	0.14 144	0.44 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 362	0.05 218	0.01 126

MIM_Stereo	0.10 18	0.32 236	0.90 117	0.00 1	0.03 297	0.29 50	0.00 1	0.11 70	0.11 71	0.02 212	0.00 1	0.04 93	0.01 84	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.00 1	0.11 295	0.08 331

AEACV	0.10 18	0.02 7	0.49 10	0.00 1	0.02 276	0.75 165	0.00 1	0.07 40	0.02 2	0.09 293	0.00 1	0.01 7	0.08 245	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.24 397	0.07 250	0.05 299

CAS	0.10 18	0.05 60	0.46 8	0.00 1	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.21 109	0.09 47	0.00 1	0.00 1	0.03 73	0.01 84	0.01 25	0.02 103	0.08 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.10 18	0.04 38	0.98 138	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	0.09 51	0.11 71	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 328	0.04 202	0.03 253

MC-Stereo	0.10 18	0.10 118	0.59 33	0.01 240	0.01 232	1.06 254	0.00 1	0.03 6	0.09 47	0.02 212	0.00 1	0.03 73	0.02 128	0.03 91	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.02 328	0.05 218	0.01 126

x	0.10 18	0.01 1	0.51 11	0.00 1	0.00 1	0.09 23	0.00 1	0.67 189	0.55 158	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.09 130	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

AnonymousM	0.10 18	0.04 38	0.56 28	0.00 1	0.00 1	1.02 229	0.00 1	0.19 94	0.11 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 116	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.10 18	0.20 184	0.57 29	0.00 1	0.00 1	0.52 104	0.00 1	0.05 18	0.07 18	0.00 1	0.01 199	0.14 175	0.03 170	0.02 66	0.01 74	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.00 1	0.25 360	0.20 378

CREStereo++_RVC	0.10 18	0.06 83	0.78 80	0.00 1	0.00 1	1.00 225	0.00 1	0.10 66	0.08 31	0.00 1	0.01 199	0.03 73	0.00 1	0.01 25	0.03 119	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
sAnonymous2	0.10 18	0.22 194	1.35 207	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.03 6	0.06 13	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.15 368

CroCo_RVC	0.10 18	0.22 194	1.35 207	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.03 6	0.06 13	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.15 368

CREStereo	0.10 18	0.06 83	0.51 11	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.20 104	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	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
ff7	0.11 32	0.18 172	0.52 14	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.09 51	0.09 47	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.03 170	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 362	0.07 250	0.01 126

ffff	0.11 32	0.18 172	0.52 14	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.09 51	0.09 47	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.03 170	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 362	0.07 250	0.01 126

11t	0.11 32	0.18 172	0.52 14	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.09 51	0.09 47	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.03 170	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 362	0.07 250	0.01 126

test croco	0.11 32	0.17 168	1.21 190	0.00 1	0.00 1	0.05 16	0.00 1	0.16 84	0.32 128	0.01 123	0.01 199	0.02 38	0.01 84	0.03 91	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 362	0.01 126

anonymousdsp	0.11 32	0.18 172	0.58 30	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.08 45	0.09 47	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.04 201	0.03 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 367	0.07 250	0.03 253

riskmin	0.11 32	0.01 1	0.87 110	0.01 240	0.00 1	0.13 32	0.00 1	0.30 132	0.09 47	0.00 1	0.01 199	0.76 310	0.00 1	0.02 66	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

ccc-4	0.11 32	0.18 172	0.52 14	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.09 51	0.09 47	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.03 170	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 362	0.07 250	0.01 126

IGEV-Stereo	0.11 32	0.18 172	0.58 30	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.08 45	0.09 47	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.04 201	0.03 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 367	0.07 250	0.03 253
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PMTNet	0.11 32	0.07 101	0.60 35	0.00 1	0.00 1	1.05 245	0.04 277	0.16 84	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.04 93	0.00 1	0.03 91	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

LL-Strereo2	0.12 41	0.41 284	0.91 121	0.05 301	0.03 297	0.51 98	0.04 277	0.13 77	0.11 71	0.01 123	0.00 1	0.03 73	0.02 128	0.06 111	0.10 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.03 181	0.03 253

ToySt	0.12 41	0.15 157	0.92 123	0.00 1	0.00 1	0.46 89	0.00 1	0.41 147	0.10 65	0.00 1	0.00 1	0.10 153	0.00 1	0.07 116	0.19 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 328	0.04 202	0.02 221

RAFT	0.12 41	0.43 288	0.79 83	0.01 240	0.02 276	0.10 25	0.07 293	0.06 28	0.27 119	0.00 1	0.01 199	0.18 192	0.04 201	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 329	0.00 1	0.01 315	0.37 376	0.01 126

TANstereo	0.12 41	0.15 157	0.78 80	0.00 1	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.07 40	0.08 31	0.01 123	0.15 307	0.04 93	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.12 41	0.25 213	0.79 83	0.00 1	0.00 1	0.92 208	0.00 1	0.18 91	0.08 31	0.00 1	0.21 315	0.03 73	0.00 1	0.01 25	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.12 41	0.06 83	1.17 175	0.00 1	0.11 349	0.41 73	0.00 1	0.20 104	0.04 9	0.01 123	0.00 1	0.18 192	0.00 1	0.01 25	0.06 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 381	0.01 57	0.00 1

mmm	0.13 47	0.02 7	0.42 5	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.88 214	0.56 170	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.51 173	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

Selective-RAFT	0.13 47	0.04 38	0.51 11	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.04 12	0.57 202	0.00 1	0.00 1	0.06 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 384	0.04 202	0.00 1

test_4	0.13 47	0.07 101	1.12 167	0.00 1	0.05 320	0.82 178	0.00 1	0.04 12	0.08 31	0.10 297	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.02 66	0.06 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 328	0.11 295	0.00 1

GMOStereo	0.13 47	0.24 207	0.83 94	0.00 1	0.14 356	0.86 190	0.01 211	0.09 51	0.11 71	0.01 123	0.01 199	0.02 38	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 382	0.00 1	0.00 1	0.16 328	0.01 126

error version	0.13 47	0.24 207	0.83 94	0.00 1	0.14 356	0.86 190	0.01 211	0.09 51	0.11 71	0.01 123	0.01 199	0.02 38	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 382	0.00 1	0.00 1	0.16 328	0.01 126

test-v	0.13 47	0.24 207	0.83 94	0.00 1	0.14 356	0.86 190	0.01 211	0.09 51	0.11 71	0.01 123	0.01 199	0.02 38	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 382	0.00 1	0.00 1	0.16 328	0.01 126

Patchmatch Stereo++	0.13 47	0.04 38	0.73 47	0.05 301	0.01 232	1.06 254	0.08 300	0.06 28	0.56 170	0.01 123	0.00 1	0.05 114	0.00 1	0.01 25	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
ROB_FTStereo	0.13 47	0.04 38	0.73 47	0.05 301	0.02 276	1.06 254	0.07 293	0.06 28	0.56 170	0.01 123	0.00 1	0.03 73	0.00 1	0.01 25	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

iRAFT	0.13 47	0.04 38	0.73 47	0.05 301	0.01 232	1.06 254	0.08 300	0.06 28	0.56 170	0.01 123	0.00 1	0.05 114	0.00 1	0.01 25	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

CroCo-Stereo	0.13 47	0.16 164	0.40 1	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.98 230	0.57 202	0.00 1	0.01 199	0.31 231	0.03 170	0.01 25	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test-2	0.13 47	0.24 207	0.83 94	0.00 1	0.14 356	0.86 190	0.01 211	0.09 51	0.11 71	0.01 123	0.01 199	0.02 38	0.01 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 382	0.00 1	0.00 1	0.16 328	0.01 126

raftrobust	0.13 47	0.36 260	0.94 127	0.00 1	0.18 370	0.62 130	0.02 249	0.07 40	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.03 73	0.03 170	0.03 91	0.05 144	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.06 238	0.04 282

RALAANet	0.13 47	0.51 310	0.95 128	0.00 1	0.00 1	0.32 58	0.01 211	0.38 140	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.05 114	0.09 248	0.02 66	0.12 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 328	0.10 289	0.00 1

LoS	0.14 60	0.07 101	0.66 39	0.02 264	0.00 1	1.05 245	0.01 211	0.07 40	0.57 202	0.01 123	0.01 199	0.16 187	0.04 201	0.04 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1

anonymousa	0.14 60	0.15 157	1.74 262	0.00 1	0.00 1	0.28 48	0.00 1	0.01 1	0.11 71	0.00 1	0.01 199	0.42 261	0.02 128	0.01 25	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 349	0.00 1	0.02 221

IER	0.14 60	0.09 114	1.29 198	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	0.17 89	0.10 65	0.00 1	0.00 1	0.40 257	0.02 128	0.11 139	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.14 60	0.33 240	1.23 191	0.00 1	0.01 232	0.47 90	0.00 1	0.27 124	0.11 71	0.01 123	0.00 1	0.04 93	0.00 1	0.08 127	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.24 357	0.00 1

UDGNet	0.14 60	0.48 301	0.72 45	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.05 18	0.28 120	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.09 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PSM-adaLoss	0.14 60	0.04 38	0.73 47	0.05 301	0.02 276	1.06 254	0.08 300	0.05 18	0.56 170	0.01 123	0.00 1	0.07 133	0.00 1	0.01 25	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 60	0.04 38	0.73 47	0.05 301	0.01 232	1.06 254	0.06 290	0.05 18	0.56 170	0.01 123	0.00 1	0.07 133	0.00 1	0.01 25	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 60	0.04 38	0.75 64	0.05 301	0.02 276	1.06 254	0.08 300	0.06 28	0.57 202	0.01 123	0.00 1	0.07 133	0.00 1	0.01 25	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

iGMRVC	0.14 60	0.04 38	0.74 56	0.05 301	0.02 276	1.06 254	0.07 293	0.06 28	0.56 170	0.01 123	0.00 1	0.05 114	0.00 1	0.01 25	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

RAFT-IKP	0.14 60	0.04 38	0.75 64	0.05 301	0.01 232	1.06 254	0.08 300	0.05 18	0.56 170	0.01 123	0.00 1	0.05 114	0.00 1	0.01 25	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

rafts_anoy	0.14 60	0.35 253	0.99 139	0.00 1	0.02 276	0.49 94	0.03 265	0.11 70	0.07 18	0.00 1	0.01 199	0.06 126	0.06 236	0.24 157	0.06 157	0.00 1	0.14 391	0.00 1	0.01 315	0.02 132	0.03 253

raft+_RVC	0.14 60	0.37 268	0.96 130	0.00 1	0.16 363	0.64 144	0.03 265	0.05 18	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.03 170	0.03 91	0.07 168	0.00 1	0.07 378	0.00 1	0.00 1	0.05 218	0.16 372

EGLCR-Stereo	0.15 72	0.05 60	0.47 9	0.07 323	0.03 297	1.06 254	0.01 211	1.06 240	0.12 83	0.16 315	0.00 1	0.00 1	0.02 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

cross-raft	0.15 72	0.05 60	1.46 230	0.00 1	0.01 232	0.37 68	0.07 293	0.40 145	0.02 2	0.02 212	0.00 1	0.38 253	0.00 1	0.02 66	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 367	0.01 57	0.02 221

ICVP	0.15 72	0.03 23	1.23 191	0.00 1	0.01 232	1.02 229	0.09 306	0.19 94	0.10 65	0.00 1	0.02 271	0.07 133	0.01 84	0.18 149	0.01 74	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
R-Stereo Train	0.15 72	0.03 23	0.77 71	0.00 1	0.00 1	0.74 162	0.00 1	1.36 269	0.09 47	0.02 212	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

RAFT-Stereo	0.15 72	0.03 23	0.77 71	0.00 1	0.00 1	0.74 162	0.00 1	1.36 269	0.09 47	0.02 212	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
StereoVision	0.16 77	0.25 213	1.07 160	0.00 1	0.00 1	0.47 90	0.01 211	0.18 91	0.61 291	0.00 1	0.29 321	0.15 180	0.02 128	0.07 116	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.01 126

4D-IteraStereo	0.16 77	0.51 310	1.73 258	0.00 1	0.00 1	0.38 69	0.03 265	0.08 45	0.08 31	0.02 212	0.01 199	0.00 1	0.01 84	0.06 111	0.09 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.06 319

DisPM	0.16 77	0.05 60	0.82 92	0.07 323	0.00 1	1.14 333	0.41 359	0.08 45	0.54 154	0.03 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 111	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

dd	0.16 77	0.52 315	0.86 105	0.01 240	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.09 51	0.52 148	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.02 128	0.00 1	0.00 1	0.01 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1

GANet-ADL	0.16 77	0.06 83	1.18 178	0.00 1	0.01 232	0.83 183	0.00 1	0.23 112	0.07 18	0.00 1	0.30 322	0.35 241	0.00 1	0.07 116	0.10 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.01 126

Pruner-Stereo	0.16 77	0.04 38	0.73 47	0.19 375	0.00 1	1.08 300	0.21 328	0.16 84	0.59 253	0.03 238	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 66	0.22 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

CRE-IMP	0.16 77	0.03 23	0.75 64	0.05 301	0.01 232	1.11 322	0.34 352	0.04 12	0.56 170	0.02 212	0.00 1	0.12 162	0.00 1	0.01 25	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.08 331

RALCasStereoNet	0.16 77	0.35 253	0.84 99	0.00 1	0.00 1	0.32 58	0.03 265	0.16 84	0.56 170	0.02 212	0.07 294	0.05 114	0.08 245	0.13 142	0.08 178	0.00 1	0.31 398	0.00 1	0.00 1	0.07 250	0.11 353

AE-Stereo	0.17 85	0.05 60	0.79 83	0.03 280	0.09 340	1.06 254	0.00 1	0.57 171	0.06 13	0.08 285	0.00 1	0.13 169	0.00 1	0.01 25	0.01 74	0.00 1	0.06 377	0.00 1	0.23 392	0.08 267	0.04 282

whm_eth	0.17 85	0.36 260	1.51 236	0.00 1	0.00 1	0.53 107	0.00 1	0.25 118	0.61 291	0.00 1	0.00 1	0.03 73	0.01 84	0.01 25	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 344

Any-RAFT	0.17 85	0.04 38	0.93 124	0.00 1	0.00 1	1.10 314	0.00 1	0.99 232	0.03 4	0.01 123	0.00 1	0.21 205	0.00 1	0.07 116	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

qqq	0.17 85	0.01 1	0.52 14	0.00 1	0.00 1	0.12 31	0.00 1	0.95 225	0.55 158	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	1.23 200	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

anonymity	0.17 85	0.06 83	0.79 83	0.00 1	0.09 340	0.03 5	0.00 1	0.54 166	0.07 18	0.41 343	0.13 304	0.11 156	0.58 319	0.02 66	0.31 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 392	0.01 57	0.02 221

dad	0.17 85	0.54 319	0.82 92	0.00 1	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.02 4	0.23 115	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.01 84	0.63 182	0.11 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

test-3	0.17 85	0.03 23	0.74 56	0.03 280	0.10 344	0.43 82	0.00 1	1.36 269	0.07 18	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.08 127	0.19 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 385	0.12 302	0.11 353

test_1	0.17 85	0.03 23	0.75 64	0.03 280	0.10 344	0.43 82	0.00 1	1.36 269	0.07 18	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.07 116	0.19 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 385	0.12 302	0.11 353

NRIStereo	0.17 85	0.03 23	0.73 47	0.04 291	0.01 232	1.15 336	0.33 351	0.03 6	0.59 253	0.04 255	0.01 199	0.11 156	0.01 84	0.10 134	0.03 119	0.00 1	0.02 329	0.00 1	0.00 1	0.06 238	0.09 344

CFNet-RSSM	0.17 85	0.06 83	1.16 174	0.00 1	0.12 352	0.61 125	0.00 1	0.90 217	0.08 31	0.01 123	0.00 1	0.09 150	0.00 1	0.01 25	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 392	0.00 1	0.00 1

RCA-Stereo	0.18 95	0.11 132	0.63 36	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	1.48 300	0.07 18	0.07 278	0.00 1	0.02 38	0.05 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.05 218	0.01 126

GMM-Stereo	0.18 95	0.02 7	1.37 213	0.08 328	0.00 1	1.11 322	0.13 318	0.09 51	0.60 276	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.10 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

GES	0.18 95	0.05 60	0.87 110	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.02 249	0.60 178	0.08 31	0.00 1	0.02 271	0.11 156	0.09 248	0.44 171	0.16 230	0.01 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

AFF-stereo	0.18 95	0.42 286	0.77 71	0.00 1	0.00 1	0.91 206	0.00 1	0.41 147	0.65 346	0.05 264	0.00 1	0.04 93	0.05 225	0.06 111	0.04 135	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.19 342	0.01 126

UPFNet	0.18 95	0.05 60	1.11 165	0.00 1	0.00 1	0.48 92	0.00 1	1.11 247	0.48 143	0.00 1	0.00 1	0.10 153	0.00 1	0.10 134	0.10 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

PCWNet_CMD	0.19 100	0.10 118	1.38 214	0.00 1	0.01 232	0.75 165	0.00 1	0.35 136	0.12 83	0.00 1	0.00 1	0.48 271	0.51 314	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

test_3	0.19 100	0.02 7	0.76 69	0.03 280	0.10 344	0.53 107	0.00 1	1.42 280	0.07 18	0.13 305	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.07 116	0.19 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 385	0.12 302	0.11 353

test-1	0.19 100	0.13 147	0.67 41	0.00 1	0.15 360	0.57 116	0.00 1	1.01 234	0.11 71	0.04 255	0.48 335	0.05 114	0.00 1	0.01 25	0.30 276	0.00 1	0.07 378	0.00 1	0.06 354	0.01 57	0.18 375

Anonymous3	0.19 100	0.07 101	1.33 203	0.00 1	0.00 1	1.12 329	0.00 1	0.56 169	0.56 170	0.01 123	0.00 1	0.06 126	0.00 1	0.01 25	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 100	0.33 240	0.84 99	0.00 1	0.02 276	1.06 254	0.00 1	0.45 153	0.59 253	0.03 238	0.00 1	0.05 114	0.06 236	0.04 100	0.07 168	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.17 335	0.01 126

DMCA	0.19 100	0.16 164	1.39 216	0.00 1	0.01 232	1.00 225	0.01 211	0.38 140	0.57 202	0.01 123	0.01 199	0.05 114	0.00 1	0.05 106	0.12 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

MSMDNet	0.19 100	0.10 118	1.39 216	0.00 1	0.01 232	0.75 165	0.00 1	0.35 136	0.12 83	0.00 1	0.00 1	0.48 271	0.50 313	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

HITNet	0.19 100	0.55 325	1.36 211	0.00 1	0.00 1	0.25 42	0.00 1	1.09 245	0.23 115	0.00 1	0.00 1	0.14 175	0.02 128	0.02 66	0.14 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 218	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
RAFT-Test	0.20 108	0.09 114	1.34 205	0.00 1	0.12 352	0.39 70	0.10 310	0.72 194	0.25 117	0.08 285	0.00 1	0.44 264	0.00 1	0.05 106	0.13 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 397	0.01 57	0.01 126

TestStereo1	0.20 108	0.30 231	0.84 99	0.00 1	0.16 363	1.12 329	0.01 211	0.69 190	0.57 202	0.00 1	0.05 283	0.04 93	0.01 84	0.09 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 320	0.06 319

SA-5K	0.20 108	0.30 231	0.84 99	0.00 1	0.16 363	1.12 329	0.01 211	0.69 190	0.57 202	0.00 1	0.05 283	0.04 93	0.01 84	0.09 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 320	0.06 319

ACVNet	0.20 108	0.14 153	0.96 130	0.01 240	0.00 1	1.05 245	0.11 314	0.19 94	0.60 276	0.01 123	0.01 199	0.71 306	0.00 1	0.05 106	0.10 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 218	0.00 1

UCFNet_RVC	0.20 108	0.32 236	0.88 114	0.00 1	0.00 1	1.02 229	0.00 1	0.20 104	0.29 124	0.01 123	0.00 1	0.34 237	0.02 128	0.81 186	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AdaStereo	0.20 108	0.06 83	0.86 105	0.00 1	0.00 1	0.25 42	0.00 1	1.71 325	0.56 170	0.00 1	0.00 1	0.31 231	0.01 84	0.11 139	0.11 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	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.
KYRaft	0.21 114	0.03 23	0.74 56	0.04 291	0.00 1	1.16 340	0.12 317	0.08 45	0.60 276	0.01 123	0.30 322	0.03 73	0.77 334	0.37 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

s12784h	0.21 114	0.05 60	0.81 89	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.02 249	1.36 269	0.56 170	0.01 123	0.34 327	0.02 38	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

SFCPSM	0.21 114	0.04 38	1.59 243	0.00 1	0.05 320	0.34 65	0.00 1	1.24 259	0.57 202	0.01 123	0.00 1	0.12 162	0.02 128	0.05 106	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 328	0.02 132	0.00 1

acv_ft	0.21 114	0.14 153	0.95 128	0.00 1	0.00 1	0.41 73	0.00 1	0.58 174	0.60 276	0.19 320	0.01 199	0.71 306	0.12 263	0.05 106	0.12 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 357	0.00 1

MSKI-zero shot	0.22 118	0.08 108	1.46 230	0.00 1	0.12 352	1.08 300	0.03 265	0.85 212	0.16 101	0.22 322	0.05 283	0.06 126	0.00 1	0.07 116	0.01 74	0.00 1	0.02 329	0.00 1	0.18 381	0.02 132	0.01 126

psmg	0.22 118	0.05 60	0.54 22	0.00 1	0.00 1	1.05 245	0.00 1	1.73 327	0.58 241	0.00 1	0.00 1	0.36 244	0.03 170	0.01 25	0.08 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

LCNet	0.22 118	0.11 132	0.74 56	0.11 347	0.00 1	0.97 215	0.00 1	0.09 51	0.59 253	0.01 123	0.00 1	0.02 38	1.10 347	0.43 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 313	0.01 126

DeepStereo_RVC	0.22 118	0.04 38	0.87 110	0.05 301	0.02 276	1.07 288	0.32 347	0.04 12	0.56 170	0.01 123	0.00 1	0.00 1	1.25 354	0.01 25	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.05 299

CFNet_pseudo	0.22 118	0.10 118	1.39 216	0.00 1	0.01 232	0.98 217	0.00 1	0.94 223	0.09 47	0.00 1	0.00 1	0.48 271	0.36 306	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DIP-Stereo	0.22 118	0.10 118	0.77 71	0.00 1	0.00 1	1.09 308	0.00 1	1.68 321	0.57 202	0.01 123	0.00 1	0.01 7	0.07 241	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ccs_rob	0.22 118	0.10 118	1.38 214	0.00 1	0.01 232	0.98 217	0.00 1	0.94 223	0.09 47	0.00 1	0.00 1	0.48 271	0.36 306	0.02 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HH	0.23 125	0.21 187	1.69 254	0.16 365	0.08 336	0.11 28	0.00 1	0.24 116	0.06 13	0.30 333	0.18 309	1.47 355	0.04 201	0.04 100	0.01 74	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

HanStereo	0.23 125	0.21 187	1.69 254	0.16 365	0.08 336	0.11 28	0.00 1	0.24 116	0.06 13	0.30 333	0.18 309	1.47 355	0.04 201	0.04 100	0.01 74	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

PFNet+	0.23 125	0.06 83	0.79 83	0.07 323	0.01 232	1.11 322	0.42 361	0.11 70	0.59 253	0.08 285	0.01 199	0.02 38	0.00 1	1.21 198	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 125	0.04 38	0.76 69	0.10 337	0.00 1	1.15 336	0.02 249	0.27 124	0.65 346	0.01 123	0.54 337	0.04 93	0.71 328	0.27 159	0.07 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

MMNet	0.23 125	0.18 172	1.84 268	0.00 1	0.00 1	0.67 149	0.00 1	0.59 176	0.59 253	0.00 1	0.01 199	0.18 192	0.09 248	0.26 158	0.12 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

FENet	0.23 125	0.05 60	1.39 216	0.00 1	0.00 1	1.00 225	0.00 1	0.80 203	0.57 202	0.00 1	0.00 1	0.24 211	0.04 201	0.23 156	0.18 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

DeepPruner_ROB	0.23 125	0.37 268	1.26 193	0.00 1	0.00 1	1.11 322	0.03 265	0.20 104	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.39 255	0.03 170	1.12 196	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.00 1

MLCV	0.23 125	0.46 295	1.15 170	0.00 1	0.00 1	0.45 87	0.00 1	0.57 171	0.15 96	0.09 293	0.00 1	0.27 222	0.03 170	1.09 195	0.25 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 218	0.00 1

rrr	0.24 133	0.06 83	1.91 276	0.01 240	0.00 1	0.32 58	0.04 277	1.34 267	0.15 96	0.01 123	0.01 199	0.02 38	0.04 201	0.14 144	0.44 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 381	0.05 218	0.05 299

test_xeample3	0.24 133	0.06 83	1.84 268	0.02 264	0.00 1	0.33 62	0.05 285	1.33 266	0.14 92	0.00 1	0.03 276	0.03 73	0.03 170	0.10 134	0.43 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 392	0.05 218	0.06 319

STTStereo	0.24 133	0.28 224	1.68 252	0.00 1	0.00 1	0.84 185	0.03 265	0.16 84	0.08 31	0.02 212	0.00 1	0.20 203	0.03 170	1.54 205	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BEATNet_4x	0.24 133	0.51 310	1.71 257	0.00 1	0.00 1	0.31 54	0.00 1	0.99 232	0.31 127	0.00 1	0.00 1	0.29 225	0.03 170	0.22 154	0.35 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.02 221

StereoDRNet-Refined	0.24 133	0.08 108	0.68 42	0.00 1	0.00 1	0.83 183	0.00 1	0.66 187	0.61 291	0.00 1	0.00 1	0.50 282	0.02 128	1.28 202	0.08 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 289	0.04 282
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MFMNet_re	0.24 133	0.74 350	2.31 302	0.53 388	0.00 1	0.17 34	0.01 211	0.02 4	0.59 253	0.01 123	0.03 276	0.12 162	0.00 1	0.07 116	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 342	0.01 126

ACVNet-DCA	0.25 139	0.22 194	1.20 180	0.00 1	0.00 1	1.31 356	0.00 1	0.95 225	0.55 158	0.07 278	0.00 1	0.03 73	0.02 128	0.59 178	0.01 74	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

ffm	0.25 139	0.02 7	1.06 153	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	1.42 280	0.57 202	0.00 1	0.00 1	0.67 300	0.02 128	0.57 175	0.01 74	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.03 253

DCANet	0.25 139	0.37 268	1.20 180	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	1.49 306	0.61 291	0.08 285	0.00 1	0.04 93	0.00 1	0.02 66	0.10 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.05 299

iResNet	0.25 139	0.27 220	1.68 252	0.00 1	0.00 1	0.69 153	0.00 1	1.22 258	0.56 170	0.00 1	0.00 1	0.04 93	0.03 170	0.12 141	0.30 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 218	0.01 126

MyStereo04	0.26 143	0.12 141	2.34 304	0.00 1	0.00 1	0.98 217	0.00 1	0.84 210	0.20 108	0.06 272	0.01 199	0.33 234	0.11 260	0.00 1	0.06 157	0.00 1	0.05 367	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.04 282

CFNet_ucs	0.26 143	0.14 153	1.53 239	0.00 1	0.01 232	0.84 185	0.00 1	1.78 330	0.17 103	0.00 1	0.00 1	0.49 279	0.30 299	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

RAFT+CT+SA	0.26 143	0.34 244	1.11 165	0.02 264	0.27 381	1.10 314	0.00 1	0.70 193	0.56 170	0.00 1	0.00 1	0.07 133	0.01 84	0.36 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 404	0.11 295	0.22 383

test_5	0.26 143	0.35 253	1.35 207	0.01 240	0.22 380	0.80 174	0.01 211	0.81 205	0.58 241	0.12 302	0.00 1	0.06 126	0.01 84	0.61 181	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 313	0.16 372

UNet	0.26 143	0.18 172	2.41 311	0.00 1	0.00 1	0.71 158	0.00 1	0.39 143	0.60 276	0.00 1	0.00 1	0.37 250	0.02 128	0.45 172	0.09 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 143	0.75 351	1.33 203	0.00 1	0.00 1	0.99 223	0.00 1	1.04 236	0.61 291	0.01 123	0.00 1	0.19 199	0.02 128	0.07 116	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 352	0.01 126

tt1	0.27 149	0.23 203	1.17 175	0.00 1	0.00 1	1.29 354	0.00 1	1.42 280	0.57 202	0.07 278	0.00 1	0.03 73	0.02 128	0.57 175	0.01 74	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.03 253

AASNet	0.27 149	0.47 299	1.56 240	0.00 1	0.00 1	0.91 206	0.00 1	0.58 174	0.58 241	0.00 1	0.00 1	0.39 255	0.02 128	0.33 161	0.13 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 360	0.06 319

LMCR-Stereo	0.27 149	0.34 244	1.42 224	0.00 1	0.00 1	0.79 172	0.00 1	2.15 349	0.61 291	0.00 1	0.00 1	0.04 93	0.04 201	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 218	0.00 1

DLCB_ROB	0.27 149	0.16 164	0.71 43	0.00 1	0.00 1	0.44 86	0.00 1	0.43 150	0.57 202	0.02 212	0.04 281	0.63 292	0.04 201	2.18 222	0.24 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MyStereo05	0.28 153	0.13 147	2.37 307	0.01 240	0.00 1	1.09 308	0.00 1	1.02 235	0.45 141	0.04 255	0.01 199	0.26 218	0.14 267	0.00 1	0.06 157	0.00 1	0.05 367	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.04 282

xx1	0.28 153	0.22 194	1.20 180	0.00 1	0.00 1	1.31 356	0.00 1	1.41 277	0.69 354	0.07 278	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.59 178	0.01 74	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

1test111	0.28 153	0.22 194	1.20 180	0.00 1	0.00 1	1.31 356	0.00 1	0.95 225	0.55 158	0.07 278	0.00 1	0.03 73	0.02 128	1.23 200	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

cc1	0.28 153	0.22 194	1.20 180	0.00 1	0.00 1	1.31 356	0.00 1	1.41 277	0.69 354	0.07 278	0.00 1	0.03 73	0.02 128	0.59 178	0.01 74	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.04 282

gwcnet-sp	0.28 153	0.15 157	2.75 335	0.00 1	0.00 1	0.51 98	0.02 249	0.49 160	0.57 202	0.01 123	0.01 199	0.08 139	0.04 201	0.87 188	0.11 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

scenet	0.28 153	0.15 157	2.75 335	0.00 1	0.00 1	0.51 98	0.02 249	0.49 160	0.57 202	0.01 123	0.01 199	0.08 139	0.04 201	0.87 188	0.11 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

ssnet_v2	0.28 153	0.17 168	1.18 178	0.00 1	0.00 1	0.81 176	0.00 1	1.05 237	0.59 253	0.09 293	0.01 199	0.88 318	0.09 248	0.43 169	0.08 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 302	0.09 344

ssnet	0.28 153	0.15 157	2.75 335	0.00 1	0.00 1	0.51 98	0.02 249	0.49 160	0.57 202	0.01 123	0.01 199	0.08 139	0.04 201	0.87 188	0.11 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

fff	0.28 153	0.37 268	1.20 180	0.00 1	0.01 232	1.05 245	0.00 1	1.48 300	0.61 291	0.13 305	0.00 1	0.04 93	0.60 322	0.02 66	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 299

BSDual-CNN	0.28 153	0.05 60	0.54 22	0.00 1	0.00 1	1.07 288	0.00 1	2.43 359	0.58 241	0.30 333	0.09 298	0.36 244	0.03 170	0.01 25	0.08 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

csc	0.28 153	0.37 268	1.20 180	0.00 1	0.01 232	1.05 245	0.00 1	1.48 300	0.61 291	0.13 305	0.00 1	0.04 93	0.60 322	0.02 66	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 299

cscssc	0.28 153	0.37 268	1.20 180	0.00 1	0.01 232	1.05 245	0.00 1	1.48 300	0.61 291	0.13 305	0.00 1	0.04 93	0.60 322	0.02 66	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 299

HGLStereo	0.28 153	0.12 141	1.15 170	0.00 1	0.00 1	0.65 146	0.00 1	0.57 171	0.25 117	0.02 212	0.01 199	0.47 269	0.03 170	2.17 221	0.14 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.01 126

fast-acv-ft	0.29 166	0.37 268	3.76 367	0.06 319	0.01 232	0.28 48	0.17 320	0.06 28	0.21 109	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.09 248	0.10 134	0.23 260	0.01 342	0.00 1	0.03 377	0.01 315	0.26 362	0.01 126

NCCL2	0.29 166	0.50 305	1.52 237	0.00 1	0.00 1	0.81 176	0.00 1	0.45 153	0.22 111	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.03 170	2.14 216	0.06 157	0.00 1	0.00 1	0.02 368	0.00 1	0.01 57	0.03 253

SA	0.30 168	0.27 220	0.97 136	0.00 1	0.17 368	1.10 314	0.00 1	2.50 362	0.56 170	0.00 1	0.01 199	0.03 73	0.01 84	0.16 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 374	0.12 302	0.00 1

GwcNet-ADL	0.30 168	0.19 181	1.78 264	0.00 1	0.00 1	1.03 235	0.00 1	2.08 345	0.28 120	0.00 1	0.00 1	0.37 250	0.04 201	0.02 66	0.09 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 253

111	0.30 168	0.66 338	1.20 180	0.00 1	0.01 232	1.06 254	0.03 265	1.60 314	0.59 253	0.27 330	0.00 1	0.20 203	0.05 225	0.08 127	0.07 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 250	0.12 362

iResNet_ROB	0.30 168	0.66 338	1.41 222	0.00 1	0.00 1	0.70 154	0.00 1	0.79 201	0.57 202	0.04 255	0.01 199	0.08 139	0.01 84	1.55 206	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 238	0.00 1

DCANet-4	0.31 172	0.05 60	2.61 327	0.00 1	0.00 1	1.05 245	0.00 1	1.49 306	0.61 291	0.13 305	0.00 1	0.03 73	0.05 225	0.03 91	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 299

Sa-1000	0.31 172	0.26 219	0.93 124	0.00 1	0.18 370	1.08 300	0.01 211	2.59 373	0.56 170	0.00 1	0.09 298	0.03 73	0.00 1	0.18 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 373	0.11 295	0.00 1

TestStereo	0.31 172	0.22 194	1.36 211	0.00 1	0.00 1	0.27 45	0.00 1	0.06 28	0.04 9	0.01 123	0.00 1	0.03 73	0.01 84	4.27 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet-ft	0.31 172	0.34 244	0.96 130	0.00 1	0.00 1	1.08 300	0.00 1	0.19 94	0.15 96	0.01 123	0.00 1	0.48 271	0.00 1	2.95 248	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.01 352	0.00 1	0.01 57	0.01 126

DMCA-RVC	0.31 172	0.48 301	2.47 317	0.00 1	0.03 297	0.78 170	0.03 265	0.06 28	0.08 31	0.01 123	0.01 199	0.08 139	0.33 304	1.59 207	0.16 230	0.00 1	0.02 329	0.01 352	0.00 1	0.01 57	0.01 126

CFNet_RVC	0.31 172	0.34 244	0.96 130	0.00 1	0.00 1	1.08 300	0.00 1	0.19 94	0.15 96	0.01 123	0.00 1	0.48 271	0.00 1	2.95 248	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.01 352	0.00 1	0.01 57	0.01 126

DISCO	0.31 172	0.11 132	1.73 258	0.16 365	0.16 363	0.31 54	0.00 1	0.09 51	0.17 103	0.00 1	0.01 199	1.51 358	0.00 1	1.21 198	0.62 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.01 126

ETE_ROB	0.31 172	0.34 244	0.89 115	0.00 1	0.00 1	0.97 215	0.01 211	1.45 288	0.57 202	0.02 212	0.00 1	0.17 189	0.02 128	1.75 208	0.07 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LALA_ROB	0.31 172	0.38 277	0.91 121	0.00 1	0.01 232	1.00 225	0.01 211	1.60 314	0.61 291	0.15 314	0.00 1	0.09 150	0.01 84	1.04 194	0.41 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.32 181	0.10 118	2.61 327	0.01 240	0.01 232	0.50 96	0.04 277	0.21 109	0.09 47	0.45 346	0.45 332	0.81 314	0.51 314	0.20 152	0.23 260	0.00 1	0.05 367	0.00 1	0.14 374	0.03 181	0.00 1

HCRNet	0.32 181	0.10 118	0.81 89	0.00 1	0.00 1	1.10 314	0.00 1	0.39 143	0.59 253	0.01 123	0.01 199	0.06 126	0.03 170	3.24 258	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.02 221

SMFormer	0.33 183	0.10 118	1.04 144	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 288	0.55 158	0.00 1	0.00 1	0.15 180	0.00 1	3.24 258	0.09 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 221

tta	0.33 183	0.10 118	1.04 144	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 288	0.55 158	0.00 1	0.00 1	0.15 180	0.00 1	3.24 258	0.09 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

qqq1	0.33 183	0.10 118	1.04 144	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 288	0.55 158	0.00 1	0.00 1	0.15 180	0.00 1	3.24 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

fff1	0.33 183	0.10 118	1.04 144	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 288	0.55 158	0.00 1	0.00 1	0.15 180	0.00 1	3.24 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

BUS	0.33 183	0.05 60	0.54 22	0.00 1	0.00 1	1.87 373	0.00 1	2.43 359	0.58 241	0.30 333	0.09 298	0.65 297	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CIPLG	0.33 183	0.75 351	1.79 265	0.10 337	0.01 232	0.93 211	0.21 328	1.45 288	0.61 291	0.02 212	0.01 199	0.14 175	0.06 236	0.13 142	0.17 234	0.00 1	0.04 354	0.01 352	0.01 315	0.17 335	0.04 282

delet	0.33 183	0.24 207	1.05 152	0.00 1	0.00 1	0.60 124	0.00 1	0.53 165	0.59 253	0.03 238	0.01 199	0.52 286	0.19 281	2.68 237	0.13 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

ADStereo(finetuned)	0.34 190	0.37 268	2.24 299	0.00 1	0.00 1	1.04 242	0.00 1	1.49 306	0.61 291	0.08 285	0.00 1	0.04 93	0.74 332	0.03 91	0.09 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.05 299

Wz-Net-LNSev	0.34 190	0.61 333	4.26 374	0.00 1	0.00 1	0.49 94	0.00 1	0.26 121	0.61 291	0.00 1	0.01 199	0.23 209	0.03 170	0.10 134	0.16 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

DDUNet	0.34 190	0.20 184	1.06 153	0.00 1	0.00 1	0.79 172	0.01 211	0.91 219	0.54 154	0.04 255	0.01 199	1.11 337	0.01 84	1.89 211	0.17 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 238	0.00 1

MIPNet	0.34 190	0.35 253	1.56 240	0.02 264	0.00 1	1.11 322	0.09 306	1.57 311	0.65 346	0.11 300	0.05 283	0.18 192	0.19 281	0.74 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.06 238	0.01 126

ACRE	0.34 190	0.70 343	2.13 292	0.10 337	0.00 1	0.90 199	0.20 327	1.45 288	0.61 291	0.02 212	0.01 199	0.13 169	0.05 225	0.14 144	0.17 234	0.00 1	0.03 339	0.01 352	0.02 328	0.17 335	0.04 282

GANet-RSSM	0.34 190	0.29 228	0.97 136	0.00 1	0.00 1	1.05 245	0.00 1	0.22 111	0.15 96	0.03 238	0.00 1	0.31 231	0.00 1	3.62 275	0.14 224	0.00 1	0.00 1	0.03 377	0.00 1	0.05 218	0.01 126

IPLGR_C	0.35 196	0.81 361	2.03 283	0.10 337	0.01 232	0.90 199	0.21 328	1.46 298	0.61 291	0.02 212	0.01 199	0.13 169	0.07 241	0.14 144	0.17 234	0.00 1	0.05 367	0.01 352	0.02 328	0.17 335	0.04 282

PSMNet-ADL	0.35 196	0.05 60	0.65 38	0.00 1	0.00 1	1.03 235	0.00 1	0.59 176	0.09 47	0.00 1	0.07 294	0.47 269	0.01 84	3.66 278	0.30 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 221

cf-r	0.35 196	0.41 284	1.45 228	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.43 150	0.38 134	0.05 264	0.00 1	0.65 297	0.00 1	2.53 233	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.02 221

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 196	0.49 304	2.00 281	0.00 1	0.02 276	0.96 213	0.00 1	0.55 168	0.18 106	0.03 238	0.00 1	0.35 241	0.10 256	2.37 227	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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.
MyStereo06	0.36 200	0.13 147	2.17 296	0.01 240	0.00 1	1.09 308	0.00 1	0.23 112	0.09 47	0.49 350	0.41 330	1.01 327	1.05 344	0.21 153	0.24 263	0.00 1	0.05 367	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.04 282

CoDeX	0.36 200	0.24 207	1.39 216	0.00 1	0.01 232	0.29 50	0.00 1	1.58 313	0.57 202	0.00 1	0.00 1	0.25 216	0.07 241	2.82 241	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

CBFPSM	0.36 200	0.54 319	2.16 295	0.00 1	0.00 1	0.30 53	0.00 1	0.26 121	0.62 339	0.01 123	0.01 199	1.68 361	1.03 342	0.27 159	0.33 282	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

PSMNet-RSSM	0.36 200	0.36 260	0.93 124	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.50 163	0.53 151	0.04 255	0.00 1	0.40 257	0.00 1	3.33 265	0.06 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

iResNetv2_ROB	0.36 200	1.03 373	2.96 344	0.00 1	0.00 1	0.58 119	0.00 1	1.51 309	0.58 241	0.01 123	0.00 1	0.08 139	0.02 128	0.07 116	0.02 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 369	0.02 221

CSP-Net	0.37 205	0.10 118	0.54 22	0.00 1	0.00 1	0.50 96	0.00 1	0.64 185	0.13 90	0.00 1	0.00 1	0.15 180	0.02 128	5.27 327	0.06 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 218	0.00 1

TRStereo	0.37 205	0.23 203	1.41 222	0.03 280	0.00 1	1.07 288	0.02 249	3.07 382	0.57 202	0.01 123	0.00 1	0.11 156	0.40 309	0.06 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 391	0.01 57	0.08 331

XPNet_ROB	0.37 205	0.34 244	1.01 140	0.01 240	0.00 1	0.96 213	0.00 1	1.11 247	0.46 142	0.00 1	0.00 1	0.17 189	0.02 128	2.73 238	0.54 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

hknet	0.38 208	0.07 101	1.32 202	0.00 1	0.00 1	1.07 288	0.00 1	2.43 359	0.58 241	0.30 333	0.09 298	0.63 292	0.00 1	0.96 192	0.07 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iRaft-Stereo_20w	0.38 208	0.11 132	1.91 276	0.12 351	0.04 312	0.70 154	0.24 332	1.72 326	0.16 101	0.41 343	0.00 1	0.26 218	1.04 343	0.41 168	0.24 263	0.00 1	0.04 354	0.00 1	0.14 374	0.02 132	0.09 344

ADLNet	0.38 208	0.21 187	0.86 105	0.00 1	0.00 1	0.67 149	0.00 1	0.86 213	0.60 276	0.18 318	0.01 199	1.01 327	0.02 128	2.92 246	0.26 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 282	0.02 221

Consistency-Raft	0.39 211	0.30 231	2.53 324	0.14 360	0.03 297	0.90 199	0.04 277	1.36 269	0.59 253	0.00 1	0.02 271	0.02 38	1.15 351	0.33 161	0.43 292	0.02 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

psm_up	0.39 211	0.25 213	1.04 144	0.00 1	0.00 1	0.82 178	0.00 1	1.88 333	0.57 202	0.00 1	0.00 1	0.28 224	0.01 84	2.78 240	0.09 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 238	0.00 1

ac_64	0.39 211	0.12 141	1.15 170	0.04 291	0.01 232	0.43 82	0.02 249	0.25 118	0.59 253	0.12 302	0.01 199	0.89 319	0.04 201	3.92 287	0.12 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.00 1

CRFU-Net	0.40 214	0.12 141	1.50 235	0.14 360	0.01 232	0.90 199	0.00 1	0.42 149	0.14 92	0.00 1	0.00 1	0.42 261	1.94 366	2.15 218	0.12 211	0.00 1	0.00 1	0.03 377	0.00 1	0.03 181	0.00 1

AACVNet	0.40 214	0.36 260	0.90 117	0.00 1	0.00 1	0.53 107	0.00 1	0.18 91	0.41 140	0.02 212	0.00 1	0.11 156	0.01 84	5.33 330	0.07 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 320	0.00 1

DSFCA	0.40 214	0.09 114	0.84 99	0.00 1	0.01 232	0.98 217	0.37 355	0.29 129	0.62 339	0.02 212	0.32 324	0.03 73	0.24 293	3.91 286	0.34 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

PSMNet_ROB	0.41 217	0.54 319	1.69 254	0.00 1	0.00 1	0.92 208	0.00 1	0.27 124	0.53 151	0.00 1	0.00 1	0.25 216	0.03 170	3.43 268	0.47 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 218	0.03 253

SQANet	0.42 218	1.14 382	1.86 271	0.04 291	0.48 388	0.36 67	0.03 265	0.40 145	0.56 170	0.02 212	0.24 316	0.49 279	0.06 236	2.14 216	0.21 254	0.02 356	0.02 329	0.01 352	0.00 1	0.19 342	0.03 253

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 218	0.52 315	3.02 346	0.00 1	0.00 1	0.57 116	0.00 1	1.15 253	0.60 276	0.00 1	0.00 1	0.04 93	0.14 267	1.51 204	0.76 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDG	0.42 218	0.43 288	1.17 175	0.00 1	0.00 1	0.99 223	0.00 1	1.70 324	0.60 276	0.05 264	0.00 1	1.51 358	0.19 281	1.20 197	0.61 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 218	0.00 1

SACVNet	0.42 218	0.29 228	1.10 161	0.00 1	0.00 1	1.02 229	0.00 1	0.78 198	0.29 124	0.03 238	0.00 1	0.24 211	0.02 128	4.27 302	0.07 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 348	0.01 126

hitnet-ft	0.42 218	0.30 231	1.15 170	0.00 1	0.00 1	0.73 161	0.11 314	0.30 132	0.19 107	0.04 255	0.14 305	0.75 309	0.17 279	4.33 305	0.10 193	0.01 342	0.00 1	0.03 377	0.00 1	0.04 202	0.01 126

RP	0.42 218	0.44 291	1.52 237	0.00 1	0.01 232	0.61 125	0.02 249	1.06 240	0.39 138	0.03 238	0.01 199	0.99 325	0.16 274	2.89 245	0.18 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 289	0.00 1

StereoDRNet	0.42 218	0.50 305	2.50 319	0.02 264	0.06 327	0.51 98	0.00 1	0.34 135	0.61 291	0.00 1	0.00 1	0.33 234	0.02 128	2.87 243	0.50 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.02 221

IPLGR	0.43 225	0.17 168	2.05 287	0.02 264	0.02 276	1.08 300	0.04 277	1.62 319	0.57 202	0.09 293	0.00 1	0.15 180	0.22 289	2.62 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.00 1

GEStereo_RVC	0.43 225	0.38 277	1.10 161	0.01 240	0.00 1	1.02 229	0.00 1	1.94 338	0.57 202	0.00 1	0.00 1	0.14 175	0.01 84	3.25 263	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.02 221

Nwc_Net	0.43 225	0.42 286	2.64 329	0.00 1	0.00 1	0.67 149	0.00 1	0.82 208	0.28 120	0.00 1	0.01 199	0.90 320	0.10 256	2.62 234	0.05 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1

DRN-Test	0.43 225	0.13 147	1.95 280	0.03 280	0.09 340	0.61 125	0.00 1	1.43 285	0.61 291	0.00 1	0.00 1	0.18 192	0.04 201	3.32 264	0.11 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

NINENet	0.45 229	0.09 114	0.81 89	0.06 319	0.00 1	1.87 373	0.00 1	2.69 377	0.56 170	0.00 1	0.00 1	0.65 297	0.00 1	2.15 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

SepStereo	0.45 229	0.05 60	1.29 198	0.00 1	0.00 1	0.07 19	0.00 1	1.25 260	0.61 291	1.18 367	0.00 1	0.24 211	0.03 170	3.93 288	0.22 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

GwcNet-RSSM	0.45 229	0.56 327	1.74 262	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.00 1	0.65 186	0.55 158	0.18 318	0.00 1	0.37 250	0.00 1	3.70 280	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.02 221

NVstereo2D	0.45 229	0.11 132	1.91 276	0.00 1	0.00 1	0.59 123	0.00 1	1.39 276	0.61 291	0.03 238	0.00 1	0.33 234	0.00 1	3.94 289	0.07 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

EKT-Stereo	0.46 233	0.12 141	1.03 143	0.75 393	4.21 411	1.06 254	0.00 1	0.83 209	0.04 9	0.02 212	0.00 1	0.08 139	0.00 1	0.89 191	0.01 74	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.05 351	0.04 202	0.01 126

GrayStereo	0.46 233	0.01 1	0.71 43	0.10 337	0.00 1	1.12 329	2.67 400	0.20 104	0.59 253	0.00 1	0.00 1	0.08 139	3.76 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

NF-Stereo	0.47 235	0.03 23	0.77 71	0.12 351	0.00 1	1.07 288	0.26 336	0.19 94	0.60 276	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	6.18 367	0.18 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

OCTAStereo	0.47 235	0.03 23	0.77 71	0.12 351	0.00 1	1.07 288	0.26 336	0.19 94	0.60 276	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	6.16 366	0.18 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

RE-Stereo	0.47 235	0.03 23	0.77 71	0.12 351	0.00 1	1.07 288	0.26 336	0.19 94	0.60 276	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	6.18 367	0.18 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

TVStereo	0.47 235	0.03 23	0.77 71	0.12 351	0.00 1	1.07 288	0.26 336	0.19 94	0.60 276	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.00 1	6.18 367	0.18 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

pcwnet_v2	0.47 235	0.11 132	5.03 382	0.00 1	0.00 1	0.70 154	0.00 1	1.98 340	0.61 291	0.01 123	0.00 1	0.36 244	0.33 304	0.18 149	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.02 221

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 235	0.43 288	1.04 144	0.11 347	0.00 1	1.10 314	0.00 1	0.80 203	0.54 154	0.00 1	0.05 283	0.38 253	0.03 170	3.50 271	0.14 224	0.88 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 295	0.20 378

AF-Net	0.47 235	0.53 317	2.05 287	0.00 1	0.00 1	0.41 73	0.01 211	1.18 256	0.40 139	0.13 305	0.05 283	1.30 345	0.45 311	2.43 231	0.30 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 282	0.00 1

iinet-f	0.48 242	0.57 328	4.45 377	0.00 1	0.01 232	0.77 168	0.00 1	1.48 300	0.61 291	0.01 123	0.00 1	0.40 257	0.44 310	0.38 166	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 375	0.01 126

Wz-Net-MNSev	0.48 242	0.76 356	3.11 351	0.00 1	0.00 1	0.23 41	0.00 1	1.07 242	0.61 291	0.01 123	0.01 199	0.13 169	0.13 266	3.12 253	0.34 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 218	0.01 126

HHNet	0.48 242	0.21 187	1.60 244	0.10 337	0.00 1	1.14 333	0.26 336	0.47 157	0.59 253	0.01 123	3.56 372	0.04 93	0.71 328	0.00 1	0.73 316	0.02 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1

PSM-softLoss	0.48 242	0.04 38	1.10 161	0.17 369	0.00 1	1.07 288	0.25 334	0.12 73	0.61 291	0.03 238	0.01 199	0.02 38	0.01 84	6.03 359	0.18 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

KMStereo	0.48 242	0.04 38	1.10 161	0.17 369	0.00 1	1.07 288	0.25 334	0.12 73	0.61 291	0.03 238	0.01 199	0.02 38	0.01 84	6.03 359	0.18 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

DAS	0.49 247	0.05 60	1.29 198	0.00 1	0.00 1	0.07 19	0.00 1	1.25 260	0.61 291	1.18 367	0.00 1	0.24 211	0.03 170	4.76 314	0.22 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

PSM-AAD	0.49 247	0.02 7	0.75 64	0.06 319	0.00 1	1.19 346	2.19 395	0.12 73	0.59 253	0.01 123	0.45 332	0.13 169	4.04 389	0.22 154	0.06 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.01 126

RAFT_R40	0.49 247	0.03 23	0.74 56	0.05 301	0.15 360	1.09 308	0.32 347	0.27 124	0.59 253	0.02 212	0.03 276	0.07 133	0.30 299	6.12 363	0.11 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

RAFT-345	0.49 247	0.04 38	1.26 193	0.10 337	0.07 332	1.16 340	0.19 325	0.14 80	0.57 202	0.00 1	0.01 199	0.09 150	0.01 84	6.00 357	0.20 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

ccnet	0.49 247	0.05 60	1.26 193	0.01 240	0.08 336	0.72 160	0.18 322	1.18 256	0.35 131	0.45 346	0.68 343	0.13 169	0.39 308	3.54 273	0.74 317	0.01 342	0.00 1	0.02 368	0.00 1	0.02 132	0.01 126

NCC-stereo	0.49 247	0.46 295	2.04 285	0.03 280	0.03 297	1.06 254	0.01 211	0.78 198	0.22 111	0.06 272	0.19 311	0.64 295	0.05 225	3.65 276	0.63 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

stereogan	0.49 247	0.22 194	2.39 308	0.00 1	0.00 1	0.63 140	0.02 249	0.79 201	0.72 358	0.06 272	0.00 1	1.68 361	0.46 312	2.63 236	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 313	0.00 1

Abc-Net	0.49 247	0.46 295	2.04 285	0.03 280	0.03 297	1.06 254	0.01 211	0.78 198	0.22 111	0.06 272	0.19 311	0.64 295	0.05 225	3.65 276	0.63 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TDLM	0.49 247	0.39 280	1.02 141	0.00 1	0.00 1	1.08 300	0.01 211	0.36 138	0.58 241	0.14 312	0.00 1	0.27 222	0.19 281	5.46 337	0.20 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 310	0.01 126

iRaft-Stereo_5w	0.50 256	0.51 310	1.44 227	0.00 1	0.00 1	0.29 50	0.00 1	0.63 184	0.59 253	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.01 84	6.14 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 352	0.01 126

GwcNet	0.50 256	0.46 295	3.90 371	0.00 1	0.00 1	0.42 77	0.10 310	0.38 140	0.74 360	0.03 238	0.00 1	0.63 292	0.05 225	2.92 246	0.16 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 335	0.05 299

FAT-Stereo	0.50 256	0.14 153	2.51 321	0.00 1	0.00 1	0.33 62	0.09 306	1.88 333	0.61 291	0.05 264	0.76 346	0.60 290	0.52 316	2.46 232	0.06 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

RGC	0.50 256	0.53 317	2.42 313	0.00 1	0.01 232	0.65 146	0.00 1	1.07 242	0.17 103	0.01 123	0.62 341	1.00 326	0.19 281	3.03 252	0.28 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 218	0.02 221

SHD	0.50 256	0.51 310	3.61 363	0.05 301	0.00 1	0.01 2	0.01 211	0.72 194	0.61 291	1.57 373	0.00 1	0.34 237	0.09 248	1.79 210	0.49 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.09 282	0.03 253

DCRE	0.51 261	0.25 213	0.96 130	0.00 1	0.01 232	0.43 82	0.00 1	0.25 118	0.21 109	0.33 338	7.49 387	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.17 380	0.02 132	0.01 126

IPLG	0.51 261	0.38 277	1.60 244	0.02 264	0.00 1	1.11 322	0.07 293	1.48 300	0.57 202	0.05 264	0.00 1	0.12 162	0.15 272	4.58 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 295	0.00 1

SST-Stereo	0.51 261	0.02 7	0.74 56	0.05 301	0.19 374	1.09 308	0.49 366	0.26 121	0.61 291	0.04 255	0.00 1	0.05 114	0.58 319	6.12 363	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

IRAFT_RVC	0.51 261	0.13 147	1.14 169	0.10 337	0.00 1	1.17 343	0.10 310	0.28 128	0.61 291	0.01 123	0.00 1	0.02 38	0.12 263	6.22 374	0.22 255	0.00 1	0.09 382	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

FINET	0.51 261	0.36 260	2.40 309	0.00 1	0.00 1	0.27 45	0.00 1	2.06 344	1.49 381	0.00 1	0.00 1	0.04 93	0.04 201	3.38 267	0.10 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.02 221

APVNet	0.51 261	0.21 187	2.43 315	0.00 1	0.00 1	0.94 212	0.00 1	0.45 153	0.62 339	0.01 123	0.01 199	0.34 237	0.03 170	4.59 309	0.27 271	0.00 1	0.00 1	0.03 377	0.00 1	0.15 320	0.02 221

FADNet-RVC-Resample	0.51 261	0.82 362	3.08 350	0.04 291	0.04 312	0.42 77	0.09 306	1.16 254	0.34 130	0.00 1	0.03 276	0.24 211	0.05 225	3.16 254	0.13 218	0.07 369	0.12 389	0.05 385	0.02 328	0.08 267	0.20 378

FADNet-RVC	0.51 261	0.80 360	2.47 317	0.01 240	0.00 1	0.48 92	0.00 1	1.32 265	0.14 92	0.00 1	0.01 199	0.12 162	0.06 236	4.07 293	0.15 228	0.00 1	0.04 354	0.00 1	0.00 1	0.38 377	0.08 331

PASM	0.51 261	0.32 236	3.07 349	0.00 1	0.00 1	0.31 54	0.00 1	0.46 156	0.12 83	0.03 238	0.00 1	0.44 264	0.02 128	5.22 326	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 302	0.03 253

HSM-Net_RVC	0.52 270	0.06 83	1.45 228	0.00 1	0.00 1	0.61 125	0.00 1	3.83 386	0.52 148	0.14 312	0.00 1	0.22 208	0.03 170	3.50 271	0.04 135	0.01 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RYNet	0.53 271	0.19 181	1.79 265	0.00 1	0.00 1	0.55 112	0.00 1	1.12 249	0.61 291	0.02 212	0.00 1	0.83 315	0.04 201	5.05 323	0.45 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

CVANet_RVC	0.53 271	0.32 236	1.26 193	0.00 1	0.00 1	0.98 217	0.00 1	0.72 194	0.55 158	0.35 340	0.12 303	0.36 244	0.14 267	5.53 339	0.08 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 328	0.00 1

GANetREF_RVC	0.54 273	0.70 343	2.06 289	0.00 1	0.00 1	1.14 333	0.00 1	1.61 316	0.58 241	0.00 1	0.01 199	0.29 225	0.04 201	4.21 299	0.06 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.02 221
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
PS-NSSS	0.54 273	0.44 291	0.86 105	0.00 1	0.00 1	1.04 242	0.00 1	2.37 356	0.56 170	0.00 1	0.00 1	0.11 156	0.01 84	5.32 329	0.13 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

DualNet	0.55 275	0.02 7	1.06 153	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	1.42 280	0.57 202	0.00 1	0.00 1	0.67 300	0.02 128	0.57 175	5.86 379	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.03 253

ADLNet2	0.55 275	0.33 240	2.54 325	0.00 1	0.00 1	0.88 195	0.00 1	0.69 190	0.65 346	0.00 1	0.07 294	1.47 355	0.02 128	4.12 296	0.11 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 310	0.01 126

FADNet	0.55 275	0.75 351	2.42 313	0.00 1	0.01 232	0.82 178	0.00 1	0.88 214	0.54 154	0.01 123	0.01 199	0.16 187	0.16 274	4.49 307	0.09 184	0.18 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 381	0.00 1

GANet	0.55 275	0.35 253	1.40 221	0.00 1	0.00 1	0.77 168	0.08 300	0.36 138	0.57 202	0.01 123	0.00 1	0.68 305	0.11 260	5.52 338	1.07 325	0.00 1	0.00 1	0.02 368	0.00 1	0.09 282	0.03 253

GASNet	0.56 279	1.09 375	2.57 326	0.00 1	0.00 1	0.52 104	0.02 249	1.12 249	0.22 111	0.01 123	0.14 305	0.50 282	0.12 263	4.09 294	0.39 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 372	0.08 331

raft_robust	0.56 279	0.36 260	0.87 110	0.00 1	0.15 360	0.64 144	0.00 1	2.20 351	0.56 170	0.00 1	0.01 199	0.44 264	1.18 353	4.46 306	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 378	0.09 282	0.03 253

DRaft	0.56 279	0.08 108	0.73 47	0.00 1	0.00 1	0.92 208	0.19 325	0.05 18	0.09 47	0.03 238	0.26 318	0.06 126	2.55 375	4.61 311	1.38 337	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.02 328	0.03 181	0.08 331

Syn2CoEx	0.56 279	0.78 358	2.86 340	0.00 1	0.00 1	0.10 25	0.01 211	0.91 219	0.61 291	0.02 212	0.00 1	0.49 279	0.21 287	5.03 322	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 313	0.03 253

CFNet	0.56 279	0.50 305	1.58 242	0.00 1	0.00 1	1.06 254	0.01 211	1.08 244	0.57 202	0.00 1	0.01 199	0.12 162	0.01 84	5.87 354	0.19 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 310	0.02 221

PDISCO_ROB	0.56 279	0.57 328	2.07 290	0.17 369	0.00 1	1.56 365	0.01 211	2.27 354	0.51 147	0.08 285	0.01 199	0.74 308	0.28 298	2.37 227	0.13 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 374	0.00 1

Ntro	0.57 285	1.13 380	2.24 299	0.04 291	0.36 385	1.04 242	0.02 249	0.74 197	0.57 202	0.01 123	0.00 1	0.76 310	0.08 245	3.01 250	0.47 298	0.07 369	0.04 354	0.01 352	0.00 1	0.76 390	0.02 221

XX-Stereo	0.57 285	0.15 157	4.26 374	0.08 328	0.03 297	1.10 314	0.00 1	2.55 367	0.11 71	0.11 300	0.00 1	1.43 353	0.01 84	1.34 203	0.00 1	0.00 1	0.04 354	0.00 1	0.16 379	0.03 181	0.01 126

PA-Net	0.57 285	0.50 305	2.73 334	0.03 280	0.06 327	0.89 197	0.02 249	0.66 187	0.63 342	0.00 1	0.00 1	0.43 263	0.07 241	4.82 317	0.55 308	0.01 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.04 282
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CBMV	0.57 285	0.22 194	1.61 247	0.00 1	0.00 1	0.84 185	0.78 380	2.58 371	0.61 291	0.38 342	0.00 1	1.25 340	0.63 326	2.07 215	0.38 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.08 331
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ARAFT	0.58 289	0.75 351	2.78 338	0.00 1	0.00 1	1.20 348	0.00 1	2.26 353	0.57 202	0.05 264	0.00 1	0.18 192	0.03 170	3.54 273	0.04 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 342	0.04 282

edge stereo	0.58 289	0.29 228	2.86 340	0.01 240	0.03 297	0.33 62	0.03 265	0.97 229	0.50 145	0.21 321	0.33 325	1.31 346	0.16 274	4.20 298	0.18 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 295	0.01 126

RASNet	0.58 289	0.27 220	1.30 201	0.00 1	0.00 1	0.61 125	0.01 211	0.47 157	0.60 276	0.08 285	0.06 291	1.52 360	0.04 201	6.18 367	0.48 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

DANet	0.58 289	0.19 181	1.87 272	0.26 380	0.06 327	0.51 98	0.11 314	1.41 277	0.52 148	0.22 322	0.06 291	1.06 331	0.02 128	4.25 300	0.92 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.06 319
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
otaku	0.59 293	1.12 378	1.90 275	0.08 328	0.11 349	0.89 197	0.05 285	0.60 178	0.57 202	0.01 123	1.41 362	1.03 329	0.14 267	2.39 229	0.56 309	0.06 368	0.03 339	0.01 352	0.00 1	0.61 385	0.21 382

ASMatch	0.59 293	0.10 118	1.66 250	0.13 358	0.04 312	1.07 288	0.00 1	0.10 66	0.64 344	0.06 272	0.44 331	0.05 114	0.87 338	6.32 376	0.27 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.00 1	0.00 1

Anonymous Stereo	0.59 293	0.78 358	2.67 330	0.00 1	0.00 1	0.55 112	0.49 366	1.05 237	0.28 120	0.00 1	0.01 199	0.12 162	0.02 128	5.54 340	0.27 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 250	0.00 1

PFNet	0.60 296	0.11 132	2.08 291	0.00 1	0.30 383	1.16 340	0.00 1	0.29 129	0.59 253	0.01 123	0.24 316	0.02 38	0.00 1	6.58 381	0.23 260	0.10 374	0.00 1	0.00 1	0.04 349	0.14 313	0.05 299

RAFT + AFF	0.60 296	0.75 351	1.04 144	0.00 1	0.00 1	1.10 314	0.06 290	1.45 288	0.57 202	0.02 212	0.00 1	0.18 192	1.43 358	4.80 316	0.15 228	0.00 1	0.17 395	0.00 1	0.00 1	0.27 366	0.08 331

FADNet_RVC	0.60 296	0.83 363	2.50 319	0.00 1	0.00 1	1.09 308	0.00 1	1.29 262	0.50 145	0.02 212	0.05 283	0.26 218	0.03 170	3.17 256	0.25 266	0.21 381	0.26 397	0.08 390	0.28 402	0.53 384	0.55 397

RainbowNet	0.61 299	1.13 380	1.83 267	0.10 337	0.04 312	1.23 349	0.07 293	1.74 328	0.57 202	0.01 123	0.02 271	1.14 339	0.25 295	2.29 226	0.48 300	0.61 390	0.05 367	0.00 1	0.00 1	0.47 382	0.20 378

NOSS_ROB	0.61 299	0.17 168	0.63 36	0.19 375	0.00 1	0.67 149	0.00 1	2.38 357	0.57 202	0.13 305	0.00 1	0.94 321	0.00 1	6.27 375	0.10 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.10 351

PWC_ROB	0.62 301	0.54 319	3.22 354	0.00 1	0.00 1	0.22 40	0.00 1	2.18 350	0.61 291	0.00 1	0.20 313	0.29 225	0.03 170	3.46 270	1.22 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 379	0.01 126

HSM	0.63 302	0.36 260	0.89 115	0.00 1	0.00 1	0.52 104	0.01 211	0.98 230	0.56 170	0.00 1	0.01 199	2.27 372	0.65 327	6.18 367	0.11 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

CC-Net-ROB	0.64 303	0.50 305	1.13 168	0.07 323	0.00 1	1.08 300	0.01 211	2.58 371	0.56 170	0.01 123	0.00 1	0.14 175	0.01 84	5.73 349	0.12 211	0.50 389	0.00 1	0.21 398	0.00 1	0.09 282	0.02 221

IIG-Stereo	0.65 304	0.34 244	0.77 71	0.05 301	0.03 297	1.17 343	0.00 1	1.46 298	0.60 276	0.01 123	0.57 338	0.54 288	0.01 84	7.03 390	0.39 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1

S-Stereo	0.65 304	0.25 213	3.44 360	0.00 1	0.00 1	0.56 114	0.05 285	1.86 332	0.61 291	0.00 1	0.76 346	0.84 316	0.11 260	4.28 304	0.11 201	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.07 250	0.03 253

OMP-Stereo	0.66 306	0.33 240	0.72 45	0.18 374	0.06 327	1.17 343	0.00 1	1.45 288	0.59 253	0.12 302	0.60 340	0.50 282	0.00 1	7.09 391	0.26 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.00 1

STTRV1_RVC	0.67 307	0.21 187	2.32 303	0.00 1	0.00 1	0.58 119	0.01 211	1.05 237	0.59 253	0.01 123	0.51 336	0.26 218	0.18 280	6.05 361	0.27 271	0.26 384	1.07 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 253

XQC	0.68 308	0.72 349	3.82 369	0.06 319	0.00 1	0.39 70	0.01 211	1.92 336	0.61 291	0.03 238	0.01 199	0.46 268	0.21 287	2.84 242	2.26 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.15 320	0.05 299

ttt	0.70 309	0.02 7	0.78 80	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	2.50 362	0.56 170	0.00 1	0.00 1	0.29 225	0.01 84	4.18 297	5.00 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

EAI-Stereo	0.70 309	0.03 23	0.84 99	0.13 358	0.20 379	0.87 194	2.23 396	2.05 341	0.29 124	0.72 354	4.60 376	0.29 225	0.55 317	0.39 167	0.44 294	0.00 1	0.07 378	0.00 1	0.29 403	0.01 57	0.08 331

RTSC	0.70 309	0.71 347	3.19 352	0.01 240	0.00 1	0.20 38	0.00 1	0.81 205	0.60 276	0.29 332	0.36 328	0.36 244	0.04 201	2.04 213	4.87 372	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.02 328	0.28 367	0.11 353

LL-Strereo	0.71 312	0.88 364	2.40 309	0.00 1	0.00 1	0.63 140	0.01 211	1.57 311	0.58 241	0.45 346	0.00 1	0.54 288	0.30 299	6.37 378	0.07 168	0.00 1	0.05 367	0.00 1	0.00 1	0.22 352	0.17 374

PVD	0.73 313	0.57 328	3.38 358	0.04 291	0.19 374	0.74 162	0.00 1	0.29 129	0.79 365	2.37 380	0.00 1	0.53 287	0.09 248	2.19 223	3.20 359	0.00 1	0.05 367	0.00 1	0.02 328	0.08 267	0.15 368

DEmStereo	0.75 314	0.06 83	1.73 258	0.04 291	0.00 1	0.78 170	0.52 370	0.05 18	0.57 202	0.05 264	0.72 345	0.02 38	3.42 384	5.79 352	1.29 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

psmorigin	0.75 314	0.25 213	7.10 388	0.00 1	0.00 1	0.19 36	0.00 1	0.10 66	0.12 83	0.65 352	0.00 1	2.74 374	0.23 292	3.02 251	0.54 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.01 126

AANet_RVC	0.75 314	0.65 336	2.52 322	0.01 240	0.00 1	0.66 148	0.00 1	0.61 182	0.13 90	0.00 1	1.29 361	0.96 323	0.04 201	5.98 356	1.82 345	0.13 375	0.02 329	0.00 1	0.00 1	0.07 250	0.04 282

Wz-Net-SNSev	0.78 317	1.10 376	6.27 386	0.00 1	0.00 1	0.27 45	0.00 1	0.95 225	0.61 291	0.00 1	0.01 199	0.41 260	0.10 256	4.92 319	0.81 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 335	0.03 253

FTStereo	0.78 317	0.01 1	1.27 197	0.12 351	0.00 1	1.15 336	2.80 401	0.09 51	0.61 291	0.16 315	5.93 382	0.36 244	2.56 376	0.53 174	0.01 74	0.07 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ff1	0.80 319	0.02 7	1.06 153	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	1.42 280	0.57 202	0.00 1	0.00 1	0.67 300	0.02 128	5.57 342	5.86 379	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.03 253

HBP-ISP	0.80 319	0.70 343	2.86 340	0.02 264	0.01 232	1.67 368	0.48 364	2.63 375	0.56 170	1.11 364	0.06 291	0.50 282	0.74 332	4.60 310	0.09 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 218	0.03 253

NaN_ROB	0.80 319	0.47 299	1.63 248	0.17 369	0.19 374	0.58 119	0.38 357	2.11 346	0.80 366	0.53 351	0.33 325	0.48 271	1.13 349	4.98 321	1.94 346	0.00 1	0.02 329	0.01 352	0.05 351	0.06 238	0.14 367

FBW_ROB	0.83 322	0.31 235	1.48 234	0.10 337	0.01 232	0.62 130	0.01 211	1.91 335	0.59 253	0.01 123	0.01 199	1.10 335	0.05 225	7.84 394	2.07 348	0.05 366	0.01 299	0.03 377	0.01 315	0.01 57	0.47 391

CBMV_ROB	0.84 323	0.06 83	1.73 258	0.00 1	0.00 1	1.37 361	0.47 362	2.57 369	0.58 241	2.13 378	0.76 346	1.06 331	1.38 357	4.04 292	0.54 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.05 299

SGM-Forest	0.84 323	0.07 101	0.90 117	0.02 264	0.07 332	1.10 314	0.68 375	2.12 348	0.61 291	1.14 365	0.78 349	1.36 349	0.98 340	5.55 341	1.31 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.06 319
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
mmx	0.85 325	0.02 7	1.06 153	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	2.50 362	0.56 170	0.00 1	0.00 1	0.67 300	0.02 128	5.57 342	5.86 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

xxx	0.85 325	0.02 7	1.06 153	0.00 1	0.00 1	0.62 130	0.00 1	2.50 362	0.56 170	0.00 1	0.00 1	0.67 300	0.02 128	5.57 342	5.86 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

STrans-v2	0.85 325	0.28 224	1.66 250	0.00 1	0.01 232	0.85 188	0.04 277	2.05 341	0.67 352	0.48 349	0.87 353	1.12 338	2.12 372	6.64 385	0.25 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

TransformOpticalFlow	0.85 325	0.27 220	2.72 333	0.30 383	0.03 297	1.25 350	0.05 285	1.53 310	0.61 291	0.28 331	0.38 329	1.27 343	1.54 360	6.53 380	0.22 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.00 1

aanetorigin	0.86 329	0.36 260	3.45 361	0.11 347	0.13 355	0.39 70	0.93 384	0.13 77	0.14 92	3.38 386	1.21 357	0.29 225	2.01 370	2.87 243	1.35 336	0.02 356	0.00 1	0.02 368	0.05 351	0.30 370	0.08 331

1111x	0.87 330	0.02 7	1.20 180	0.00 1	0.00 1	0.70 154	0.00 1	2.60 374	0.56 170	0.00 1	0.00 1	0.04 93	0.01 84	5.36 333	6.80 384	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

Anonymous_2	0.88 331	0.02 7	1.06 153	0.01 240	0.00 1	0.19 36	0.00 1	0.14 80	0.08 31	0.01 123	0.04 281	1.07 333	0.00 1	0.02 66	0.02 103	0.01 342	0.04 354	2.31 410	11.16 415	1.35 395	0.01 126

SPS-STEREO	0.88 331	0.40 282	2.01 282	0.00 1	0.01 232	0.42 77	0.17 320	0.50 163	0.61 291	2.19 379	0.79 350	2.04 368	0.27 297	5.10 324	2.89 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.11 353
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCRef	0.92 333	0.48 301	3.35 356	0.02 264	0.02 276	0.90 199	0.32 347	0.61 182	0.65 346	0.72 354	0.17 308	0.17 189	0.82 337	2.15 218	7.95 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 250	0.03 253

THIR-Stereo	0.93 334	0.18 172	1.34 205	0.00 1	0.01 232	0.53 107	3.86 404	0.10 66	0.10 65	0.10 297	1.50 364	0.76 310	2.90 379	5.73 349	1.45 338	0.00 1	0.00 1	0.02 368	0.00 1	0.01 57	0.00 1

PWCDC_ROB	0.94 335	0.91 369	2.52 322	0.00 1	0.00 1	1.15 336	0.00 1	2.11 346	1.18 374	0.00 1	8.99 394	0.35 241	0.09 248	0.64 183	0.40 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 383	0.03 253

MFN_U_SF_RVC	0.95 336	1.40 394	4.49 378	0.16 365	0.11 349	0.56 114	0.07 293	1.12 249	0.36 133	0.43 345	0.27 319	1.27 343	0.73 331	3.98 291	1.47 339	0.29 386	0.34 402	0.36 401	0.55 406	0.63 386	0.46 390

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RAFT-RH_RVC	0.96 337	0.13 147	1.35 207	0.02 264	0.05 320	1.06 254	0.00 1	0.06 28	0.55 158	0.01 123	9.57 399	0.10 153	0.00 1	6.00 357	0.30 276	0.01 342	0.00 1	0.00 1	0.02 328	0.01 57	0.00 1

SAMSARA	1.01 339	0.70 343	3.29 355	0.20 378	0.06 327	1.65 367	0.05 285	0.48 159	0.53 151	2.91 385	0.68 343	2.97 375	1.08 346	3.89 285	1.54 340	0.00 1	0.04 354	0.00 1	0.02 328	0.05 218	0.03 253

xxxx	1.04 340	0.02 7	0.54 22	0.00 1	0.00 1	0.53 107	0.00 1	2.53 366	0.57 202	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	2.04 213	14.52 406	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126

CSAN	1.05 341	0.61 333	2.46 316	0.09 333	0.08 336	0.71 158	0.71 377	2.20 351	0.93 371	0.85 357	2.92 368	0.79 313	1.46 359	5.37 334	1.58 341	0.01 342	0.01 299	0.00 1	0.00 1	0.09 282	0.05 299

NVStereoNet_ROB	1.08 342	0.39 280	2.15 294	0.08 328	0.02 276	0.45 87	0.02 249	0.89 216	0.67 352	0.10 297	5.85 380	1.90 364	1.11 348	6.20 373	1.14 327	0.20 380	0.00 1	0.03 377	0.07 357	0.12 302	0.13 364
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	1.10 343	1.42 395	4.00 373	0.31 384	0.02 276	1.25 350	0.10 310	1.69 322	0.61 291	0.26 326	0.01 199	4.39 380	1.29 356	4.75 313	0.57 310	0.79 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 372	0.18 375

CrosDoStereo	1.10 343	0.08 108	1.43 225	0.00 1	0.05 320	0.63 140	5.86 408	0.60 178	0.38 134	0.26 326	1.21 357	0.19 199	3.02 380	6.61 383	1.64 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 238	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 343	0.08 108	1.43 225	0.00 1	0.05 320	0.63 140	5.86 408	0.60 178	0.38 134	0.26 326	1.21 357	0.19 199	3.02 380	6.61 383	1.64 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 238	0.00 1

ACVNet-4b	1.14 346	1.34 392	3.96 372	0.17 369	0.03 297	1.03 235	0.01 211	1.31 264	0.65 346	0.01 123	0.97 355	1.98 367	0.32 303	6.18 367	1.20 330	2.52 403	0.02 329	0.00 1	0.00 1	0.82 391	0.28 384

test_xeample	1.14 346	0.02 7	0.58 30	0.00 1	0.00 1	0.57 116	0.00 1	2.57 369	0.57 202	0.00 1	0.00 1	0.03 73	0.02 128	3.45 269	15.00 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

SDNR	1.15 348	0.21 187	3.21 353	0.01 240	0.01 232	3.30 387	0.01 211	2.55 367	0.75 362	1.80 375	1.49 363	1.40 351	0.20 286	7.24 392	0.68 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 202	0.04 282

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 349	2.03 403	4.57 380	0.02 264	0.04 312	3.52 388	0.27 341	1.80 331	0.58 241	0.22 322	0.28 320	1.38 350	0.02 128	6.08 362	0.42 291	0.14 377	0.68 406	0.01 352	0.26 400	0.39 379	0.47 391

G-Net	1.20 350	0.28 224	2.96 344	0.05 301	0.49 389	1.73 370	0.48 364	0.23 112	0.35 131	1.35 370	9.14 395	2.33 373	0.81 336	2.40 230	1.15 328	0.01 342	0.03 339	0.02 368	0.09 361	0.07 250	0.05 299

DispFullNet	1.20 350	0.63 335	3.58 362	1.00 394	0.82 395	0.41 73	0.00 1	1.44 286	0.61 291	2.55 381	0.64 342	1.10 335	8.95 404	0.84 187	1.22 331	0.00 1	0.02 329	0.00 1	0.00 1	0.24 357	0.02 221

DGSMNet	1.21 352	0.37 268	3.02 346	0.71 392	1.33 404	1.61 366	3.53 403	1.45 288	0.33 129	0.00 1	0.79 350	0.48 271	0.24 293	3.22 257	0.53 304	0.98 398	1.21 410	1.35 407	1.09 409	1.03 392	0.92 401

DPSNet	1.25 353	0.28 224	5.34 383	0.28 382	0.07 332	1.50 362	0.00 1	3.53 385	0.69 354	0.03 238	0.00 1	0.45 267	2.10 371	5.67 346	4.61 370	0.02 356	0.04 354	0.00 1	0.02 328	0.23 356	0.09 344

ACVNet_2	1.32 354	1.30 390	2.83 339	0.11 347	0.07 332	1.30 355	0.18 322	2.29 355	0.75 362	0.26 326	3.44 371	6.65 388	0.16 274	5.12 325	1.08 326	0.13 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 377	0.32 387

DeepPrunerF	1.33 355	0.59 331	8.62 394	0.02 264	0.09 340	0.90 199	0.00 1	1.34 267	6.72 394	0.22 322	0.01 199	0.21 205	0.14 267	5.64 345	1.99 347	0.00 1	0.00 1	0.01 352	0.02 328	0.14 313	0.02 221

ADCP+	1.36 356	0.76 356	6.73 387	0.01 240	0.02 276	1.32 360	0.80 382	0.81 205	0.72 358	0.01 123	0.01 199	0.96 323	1.05 344	0.33 161	13.50 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 238	0.02 221

WZ-Net	1.38 357	1.14 382	10.22 397	0.00 1	0.00 1	0.82 178	0.00 1	1.37 275	0.61 291	0.01 123	0.01 199	1.09 334	2.20 373	6.39 379	3.68 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 250	0.02 221

ADCMid	1.38 357	0.90 368	6.15 385	0.04 291	0.03 297	1.67 368	0.18 322	1.13 252	0.93 371	0.89 358	0.58 339	0.86 317	0.71 328	1.03 193	11.96 400	0.01 342	0.00 1	0.29 399	0.08 360	0.17 335	0.03 253

Wz-Net-TNSev	1.42 359	2.41 407	11.01 399	0.00 1	0.00 1	0.42 77	0.14 319	2.05 341	0.61 291	0.06 272	0.01 199	1.34 348	0.16 274	5.70 347	4.19 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.19 342	0.10 351

AnyNet_C32	1.44 360	1.47 396	6.09 384	0.12 351	0.19 374	1.74 372	1.11 386	0.84 210	0.56 170	1.30 369	0.46 334	0.21 205	0.59 321	2.74 239	11.09 397	0.02 356	0.00 1	0.06 387	0.00 1	0.16 328	0.05 299

ADCPNet	1.44 360	0.55 325	7.88 391	0.01 240	0.19 374	2.78 380	0.27 341	0.90 217	0.38 134	0.04 255	0.02 271	1.43 353	1.81 364	2.22 224	9.08 391	0.00 1	0.47 404	0.00 1	0.64 408	0.04 202	0.15 368

ADCL	1.52 362	0.44 291	4.70 381	0.07 323	0.03 297	2.21 377	2.35 398	0.92 221	0.80 366	1.57 373	1.11 356	1.25 340	1.55 361	1.77 209	11.53 399	0.01 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 289	0.01 126

MDST_ROB	1.54 363	0.06 83	3.42 359	0.14 360	0.16 363	5.42 397	0.32 347	4.33 389	0.61 291	6.08 397	1.25 360	1.04 330	1.16 352	5.81 353	0.83 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.11 353

SGM_RVC	1.54 363	0.35 253	1.60 244	0.15 363	0.17 368	1.25 350	0.77 378	1.97 339	0.88 368	4.31 387	2.46 367	4.36 379	2.37 374	6.98 389	1.78 344	0.21 381	0.23 396	0.20 396	0.23 392	0.26 362	0.31 386
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ADCS	1.72 365	1.22 386	8.11 392	0.00 1	0.01 232	0.88 195	0.68 375	1.44 286	0.63 342	2.60 382	0.11 302	1.42 352	0.26 296	1.97 212	14.92 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 267	0.07 330

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 366	1.81 400	3.81 368	0.01 240	0.02 276	12.12 404	0.50 368	2.74 378	0.71 357	0.07 278	0.20 313	2.17 371	0.15 272	6.82 387	1.19 329	0.74 392	0.80 408	0.20 396	0.27 401	0.73 389	0.70 399

SuperB	1.85 367	1.06 374	10.54 398	0.02 264	0.01 232	0.90 199	0.78 380	1.75 329	0.64 344	0.05 264	0.05 283	0.34 237	0.89 339	5.29 328	5.80 378	0.01 342	0.00 1	0.02 368	0.02 328	8.71 414	0.06 319

222	1.95 368	0.03 23	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.58 119	0.00 1	2.64 376	0.57 202	0.02 212	0.00 1	0.05 114	0.02 128	3.34 266	31.23 414	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

IMH-64-1	1.98 369	0.88 364	1.46 230	1.92 400	0.54 390	2.90 382	1.64 388	5.24 390	0.91 369	0.97 359	4.83 377	2.10 369	2.00 368	5.33 330	2.83 356	3.56 405	0.04 354	0.02 368	0.00 1	1.90 397	0.50 394

IMH-64	1.98 369	0.88 364	1.46 230	1.92 400	0.54 390	2.90 382	1.64 388	5.24 390	0.91 369	0.97 359	4.83 377	2.10 369	2.00 368	5.33 330	2.83 356	3.56 405	0.04 354	0.02 368	0.00 1	1.90 397	0.50 394

SANet	1.99 371	0.71 347	3.37 357	0.03 280	0.03 297	2.85 381	0.85 383	2.42 358	8.33 399	1.55 372	4.13 374	4.29 378	3.23 382	5.39 335	2.47 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 238	0.06 319

WCMA_ROB	2.01 372	0.34 244	1.89 273	0.04 291	0.00 1	1.07 288	0.60 372	1.09 245	1.21 375	5.12 392	9.87 400	8.09 393	4.48 394	3.74 283	2.55 354	0.00 1	0.00 1	0.01 352	0.00 1	0.02 132	0.13 364

MSMD_ROB	2.04 373	0.40 282	2.13 292	0.00 1	0.00 1	4.88 393	0.22 331	0.93 222	1.82 383	5.71 395	7.79 391	7.39 391	3.72 386	4.62 312	1.22 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 221

pmcnn	2.10 374	0.59 331	4.52 379	0.27 381	0.86 397	0.34 65	0.29 345	1.69 322	0.75 362	0.36 341	7.50 388	14.39 405	0.56 318	4.90 318	4.69 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 328	0.04 282

AnyNet_C01	2.33 375	2.14 405	18.59 404	0.15 363	0.18 370	2.43 379	2.34 397	1.29 262	1.24 376	1.03 361	0.83 352	1.25 340	0.78 335	3.75 284	10.06 393	0.05 366	0.00 1	0.07 389	0.00 1	0.30 370	0.12 362

WAO-6	2.38 376	0.69 341	1.93 279	0.00 1	0.00 1	3.94 389	0.29 345	5.62 392	7.23 397	0.34 339	6.76 384	7.73 392	1.96 367	5.88 355	5.07 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 320	0.03 253

SGM+DAISY	2.38 376	0.98 371	4.37 376	0.48 387	0.33 384	2.24 378	1.94 392	1.16 254	1.47 380	6.62 398	5.89 381	5.77 384	5.09 396	5.76 351	4.39 367	0.16 378	0.15 393	0.06 387	0.14 374	0.26 362	0.40 389

Dean	2.41 378	1.16 384	3.63 365	0.36 385	0.40 386	1.19 346	0.50 368	7.85 398	8.44 400	1.17 366	8.12 392	7.07 389	1.13 349	4.11 295	1.04 323	0.70 391	0.00 1	0.01 352	0.00 1	1.07 393	0.29 385

PWCK	2.44 379	1.65 397	7.31 390	0.22 379	0.02 276	3.12 384	4.74 406	3.06 381	3.48 388	0.72 354	4.42 375	3.40 376	1.67 363	9.06 400	3.36 360	0.39 388	0.01 299	0.00 1	0.00 1	2.19 401	0.08 331

WAO-7	2.46 380	0.92 370	1.85 270	0.03 280	0.05 320	4.73 392	0.54 371	5.67 393	4.50 390	1.49 371	7.64 390	5.52 383	2.69 377	8.48 396	4.51 368	0.00 1	0.00 1	0.33 400	0.02 328	0.19 342	0.06 319

MeshStereo	2.61 381	0.65 336	2.71 332	0.02 264	0.02 276	1.55 364	0.94 385	3.02 380	1.29 377	11.21 406	7.34 386	11.54 397	2.74 378	6.34 377	2.43 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 367	0.03 253
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
FCDSN-DC	2.66 382	0.08 108	1.65 249	0.00 1	0.00 1	1.73 370	0.37 355	1.64 320	1.35 378	8.08 402	11.18 404	11.78 398	7.59 399	4.76 314	2.80 355	0.02 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 181	0.05 299
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LVE	2.75 383	1.12 378	2.30 301	0.46 386	0.45 387	1.87 373	0.06 290	7.19 397	9.72 401	0.03 238	11.08 403	9.01 394	1.26 355	6.93 388	0.91 321	1.86 399	0.16 394	0.04 384	0.24 397	0.22 352	0.13 364

ELAS	2.75 383	0.35 253	2.67 330	0.05 301	0.04 312	6.72 399	1.83 391	2.84 379	3.38 387	8.25 404	9.14 395	3.95 377	6.15 398	3.73 282	5.70 377	0.00 1	0.04 354	0.01 352	0.01 315	0.10 289	0.08 331
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	2.83 385	1.28 388	1.89 273	1.96 403	0.60 392	5.22 395	0.24 332	6.28 395	4.13 389	1.90 377	7.52 389	6.39 386	3.40 383	6.59 382	2.53 353	3.92 407	0.12 389	0.05 385	0.00 1	2.06 399	0.47 391

ELAS_RVC	2.84 386	0.34 244	3.86 370	0.05 301	0.05 320	1.52 363	5.02 407	1.93 337	5.28 392	7.10 400	6.96 385	6.26 385	8.34 400	4.96 320	4.90 373	0.00 1	0.04 354	0.01 352	0.01 315	0.10 289	0.09 344
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
EDNetEfficient	2.96 387	0.23 203	19.99 405	0.19 375	0.85 396	1.02 229	2.03 393	0.56 169	5.14 391	8.09 403	1.81 365	0.94 321	4.14 393	3.72 281	10.22 396	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.06 354	0.05 218	0.03 253

FC-DCNN	3.42 388	0.11 132	2.03 283	0.00 1	0.00 1	3.18 385	0.60 372	3.13 383	2.98 386	11.40 407	12.28 406	13.93 403	8.68 402	5.70 347	4.27 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 57	0.06 319

KSHMR	3.68 389	1.11 377	3.06 348	2.84 406	1.78 405	5.33 396	0.41 359	8.64 400	14.09 403	1.85 376	9.32 397	7.19 390	1.93 365	5.45 336	2.30 350	1.95 400	0.41 403	0.50 403	0.21 389	3.53 404	1.76 407

RTS	4.10 390	1.68 398	43.40 412	0.09 333	0.02 276	3.95 390	0.00 1	1.61 316	0.61 291	1.09 362	0.01 199	1.97 365	0.22 289	16.87 406	10.15 394	0.00 1	0.09 382	0.00 1	0.00 1	0.20 348	0.05 299

RTSA	4.10 390	1.68 398	43.40 412	0.09 333	0.02 276	3.95 390	0.00 1	1.61 316	0.61 291	1.09 362	0.01 199	1.97 365	0.22 289	16.87 406	10.15 394	0.00 1	0.09 382	0.00 1	0.00 1	0.20 348	0.05 299

notaker	4.30 392	1.28 388	3.70 366	3.71 409	0.90 398	4.91 394	0.39 358	6.90 396	1.96 384	5.39 394	11.82 405	16.90 407	3.75 387	7.59 393	5.65 376	5.23 409	0.01 299	0.10 392	0.06 354	4.57 406	1.22 404

LSM	4.58 393	0.88 364	17.79 403	3.73 410	38.79 416	0.85 188	2.37 399	0.54 166	1.64 382	2.88 384	3.09 369	0.62 291	0.60 322	3.16 254	1.06 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 302	13.55 417

MADNet+	4.65 394	2.70 409	46.68 414	0.01 240	0.02 276	2.06 376	0.03 265	3.17 384	1.07 373	0.02 212	0.01 199	1.84 363	0.31 302	21.62 411	13.04 402	0.00 1	0.03 339	0.00 1	0.00 1	0.20 348	0.19 377

ktn	4.96 395	1.21 385	2.41 311	3.20 407	1.02 399	8.36 402	2.08 394	9.00 402	17.02 404	5.18 393	12.71 407	13.69 401	3.51 385	8.05 395	3.68 363	5.30 410	0.02 329	0.00 1	0.00 1	2.14 400	0.55 397

Venus	5.12 396	1.91 401	2.34 304	0.60 390	0.10 344	12.98 405	0.34 352	11.65 406	24.58 411	4.87 389	10.54 401	13.32 399	4.10 391	8.85 397	3.55 361	0.75 393	0.32 399	0.71 405	0.12 371	0.70 387	0.11 353

WAO-8	5.13 397	1.91 401	2.34 304	0.60 390	0.10 344	12.98 405	0.34 352	11.65 406	24.58 411	4.87 389	10.60 402	13.32 399	4.10 391	8.85 397	3.55 361	0.75 393	0.32 399	0.71 405	0.12 371	0.70 387	0.11 353

JetBlue	5.71 398	2.18 406	16.18 402	0.00 1	2.13 406	29.20 413	14.20 414	3.90 387	0.74 360	0.71 353	2.30 366	6.42 387	5.97 397	17.84 409	8.74 389	0.09 373	0.01 299	0.00 1	0.00 1	2.62 402	0.96 402

EDNetEfficientorigin	6.23 399	0.45 294	98.39 426	0.02 264	0.04 312	0.42 77	0.02 249	0.33 134	2.90 385	7.07 399	3.12 370	1.31 346	1.61 362	4.26 301	4.55 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 250	0.02 221

UNDER WATER	6.24 400	0.99 372	8.13 393	4.62 412	2.68 407	8.66 403	0.77 378	8.37 399	22.50 410	4.55 388	6.36 383	15.93 406	8.89 403	8.99 399	8.85 390	3.25 404	0.04 354	1.36 408	0.02 328	6.24 411	3.56 410

TorneroNet-64	6.39 401	1.31 391	2.23 298	1.99 404	0.65 394	18.82 411	0.28 343	11.98 408	26.18 413	5.99 396	12.75 408	19.37 410	4.08 390	9.94 402	5.95 383	0.89 397	0.00 1	0.11 393	0.00 1	3.44 403	1.81 408

UNDER WATER-64	6.84 402	1.25 387	9.68 396	4.53 411	3.53 410	16.61 410	1.79 390	8.72 401	22.23 408	5.11 391	5.07 379	17.34 408	10.14 405	9.19 401	8.21 388	2.00 402	0.03 339	1.52 409	0.11 367	6.09 410	3.62 411

TorneroNet	6.97 403	1.37 393	2.22 297	1.95 402	1.12 401	19.47 412	0.47 362	13.04 411	26.32 414	7.90 401	17.10 410	17.67 409	4.62 395	10.46 404	7.94 385	1.98 401	0.03 339	0.11 393	0.00 1	4.15 405	1.49 405

DPSimNet_ROB	7.90 404	5.46 411	13.55 401	3.66 408	5.16 413	7.26 400	9.60 412	6.11 394	7.46 398	13.33 408	9.50 398	11.03 395	11.89 407	10.08 403	12.35 401	4.36 408	5.55 414	5.35 413	5.34 412	4.96 407	5.98 414

FADE	8.29 405	5.89 412	27.26 407	2.64 405	2.97 409	1.26 353	1.13 387	9.60 404	6.84 396	2.66 383	0.94 354	5.28 382	14.22 408	13.53 405	9.84 392	16.99 416	2.70 412	18.19 416	20.39 417	1.88 396	1.60 406

coex-ft	8.40 406	2.59 408	75.27 417	0.00 1	0.00 1	0.18 35	0.04 277	0.13 77	20.18 406	39.66 415	4.06 373	4.68 381	8.53 401	3.94 289	7.96 387	0.02 356	0.07 378	0.00 1	0.02 328	0.14 313	0.50 394

SGM-ForestM	8.89 407	0.68 340	3.61 363	0.57 389	0.18 370	14.89 409	5.99 410	9.62 405	10.59 402	20.43 410	17.16 411	39.22 414	20.29 410	20.63 410	13.19 403	0.04 364	0.14 391	0.00 1	0.07 357	0.15 320	0.36 388

MADNet++	9.87 408	2.12 404	7.11 389	7.99 414	4.58 412	14.38 408	6.90 411	9.23 403	5.88 393	16.88 409	17.47 412	11.07 396	15.72 409	24.26 412	19.76 411	8.52 411	6.39 415	4.85 412	2.69 410	5.96 409	5.73 413

MANE	9.96 409	0.69 341	2.88 343	1.22 396	0.61 393	13.15 407	3.46 402	15.62 413	22.27 409	22.74 411	30.00 415	29.74 412	23.22 411	17.17 408	13.78 405	0.29 386	0.56 405	0.09 391	0.61 407	0.15 320	1.00 403

LE_ROB	9.96 409	0.54 319	9.62 395	1.40 399	1.24 403	3.29 386	4.64 405	4.31 388	43.01 415	51.54 416	13.34 409	14.15 404	24.60 413	6.66 386	20.28 412	0.04 364	0.05 367	0.12 395	0.20 385	0.07 250	0.09 344

HanzoNet	12.77 411	4.55 410	11.74 400	5.35 413	2.79 408	7.59 401	0.66 374	12.97 410	20.40 407	25.99 412	28.61 414	34.05 413	25.08 414	25.93 415	14.98 408	10.77 414	3.91 413	3.00 411	3.73 411	8.16 413	5.15 412

JetRed	13.51 412	18.77 415	42.38 411	1.28 397	1.18 402	54.67 415	25.60 415	12.87 409	6.75 395	8.50 405	8.61 393	13.77 402	10.87 406	24.50 414	30.67 413	0.24 383	0.68 406	0.53 404	0.02 328	5.93 408	2.43 409

BEATNet-Init1	14.52 413	6.56 413	34.32 410	1.10 395	1.02 399	31.53 414	11.99 413	15.58 412	17.42 405	30.17 414	27.03 413	43.14 415	24.36 412	24.41 413	18.27 410	0.27 385	0.32 399	0.36 401	0.46 405	1.26 394	0.76 400

DLNR_Zeroshot_test	21.09 414	47.65 417	85.43 421	96.34 429	87.67 427	0.31 54	0.00 1	17.86 414	0.07 18	0.01 123	0.01 199	0.00 1	0.00 1	0.70 184	0.01 74	15.78 415	0.01 299	0.00 1	0.21 389	69.62 423	0.04 282

ASD4	35.17 415	42.77 416	34.00 409	20.47 416	35.77 415	80.11 418	95.20 424	26.58 415	69.14 416	27.82 413	35.84 416	27.05 411	44.35 415	37.95 416	53.20 416	10.25 413	10.28 417	12.30 414	11.09 414	16.01 415	13.25 416

tt	48.25 416	0.05 60	28.22 408	1.29 398	0.00 1	100.00 428	100.00 426	100.00 427	97.19 422	0.08 285	0.00 1	97.99 426	86.70 422	2.26 225	99.92 427	83.66 423	94.83 422	16.47 415	21.27 418	35.05 416	0.01 126

SPstereo	50.33 417	10.80 414	21.19 406	11.76 415	9.23 414	66.15 416	76.05 417	100.00 427	100.00 428	95.98 425	93.33 422	100.00 428	93.15 423	90.92 424	72.10 417	9.41 412	8.60 416	19.85 417	14.84 416	6.36 412	6.89 415

LRCNet_RVC	55.44 418	60.56 421	57.70 415	66.68 422	44.91 417	6.22 398	0.00 1	52.80 416	1.37 379	70.44 417	81.09 420	67.07 416	55.41 416	51.59 417	46.24 415	90.66 426	41.89 421	90.95 427	90.04 423	64.32 422	68.75 422

xxxxx1	63.71 419	58.10 418	78.65 418	43.63 417	48.97 418	92.61 421	92.18 421	60.44 417	69.38 417	73.77 420	76.42 417	77.82 419	76.45 418	72.33 418	77.46 419	35.89 419	37.06 418	48.26 420	62.63 419	48.72 419	43.44 419

tt_ll	63.71 419	58.10 418	78.65 418	43.63 417	48.97 418	92.61 421	92.18 421	60.44 417	69.38 417	73.77 420	76.42 417	77.82 419	76.45 418	72.33 418	77.46 419	35.89 419	37.06 418	48.26 420	62.63 419	48.72 419	43.44 419

ff	63.71 419	58.10 418	78.65 418	43.63 417	48.97 418	92.61 421	92.18 421	60.44 417	69.38 417	73.77 420	76.42 417	77.82 419	76.45 418	72.33 418	77.46 419	35.89 419	37.06 418	48.26 420	62.63 419	48.72 419	43.44 419

PML	71.49 422	88.65 427	73.56 416	82.49 424	75.59 421	85.39 419	79.41 419	71.62 420	87.17 420	90.48 423	85.96 421	90.50 423	60.21 417	91.76 427	73.85 418	96.01 433	2.36 411	86.79 426	6.59 413	83.59 425	17.83 418

DGTPSM_ROB	81.49 423	60.74 422	99.95 428	61.20 420	86.99 425	99.11 426	100.00 426	95.92 423	99.99 426	73.08 418	100.00 426	70.81 417	100.00 427	77.39 421	99.98 428	35.10 417	97.48 427	35.12 418	99.89 428	46.16 417	90.85 424

DPSMNet_ROB	81.54 424	60.77 423	99.95 428	61.42 421	87.05 426	99.11 426	100.00 426	95.93 424	99.99 426	73.11 419	100.00 426	70.84 418	100.00 427	77.43 422	99.98 428	35.39 418	97.54 428	35.21 419	99.89 428	46.30 418	90.94 425

Anonymous_1	89.88 425	75.38 424	97.81 425	74.49 423	78.39 422	100.00 428	100.00 426	98.09 426	99.76 424	96.82 426	99.37 424	97.66 425	99.77 425	91.14 426	98.89 425	81.73 422	97.25 424	59.96 423	85.38 422	77.37 424	88.27 423

MEDIAN_ROB	93.37 426	98.75 429	96.05 424	90.90 427	90.53 428	85.63 420	76.45 418	92.03 422	89.53 421	95.05 424	94.99 423	96.02 424	93.85 424	90.36 423	87.21 422	98.36 434	95.79 423	99.61 429	98.77 427	98.80 434	98.72 434

DPSM_ROB	94.00 427	79.32 425	100.00 430	83.19 425	85.69 423	100.00 428	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 427	100.00 430	100.00 430	89.53 424	97.42 425	74.97 424	95.13 424	83.79 426	90.98 426

DPSM	94.00 427	79.32 425	100.00 430	83.19 425	85.69 423	100.00 428	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 427	100.00 430	100.00 430	89.53 424	97.42 425	74.97 424	95.13 424	83.79 426	90.98 426

HaxPig	95.46 429	97.61 428	87.80 422	97.80 435	99.17 435	77.55 417	75.28 416	96.76 425	99.61 423	99.97 427	99.97 425	99.62 427	99.97 426	91.02 425	87.28 423	99.98 436	99.98 431	99.98 430	99.99 430	99.97 435	99.97 436

test_example2	97.61 430	99.96 431	99.93 427	99.83 436	99.97 436	98.84 425	99.76 425	91.98 421	100.00 428	100.00 428	100.00 426	89.18 422	86.51 421	99.29 428	96.54 424	99.97 435	99.55 429	92.92 428	98.06 426	100.00 436	99.95 435

AVERAGE_ROB	98.45 431	99.13 430	95.46 423	100.00 437	100.00 437	93.36 424	81.95 420	100.00 427	99.97 425	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 427	99.72 429	99.40 426	100.00 437	100.00 433	100.00 431	100.00 431	100.00 436	100.00 437

LSM0	99.11 432	99.97 432	100.00 430	95.93 428	98.59 429	100.00 428	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 427	100.00 430	100.00 430	93.89 432	99.97 430	100.00 431	100.00 431	96.64 433	97.25 428

CasAABBNet	99.15 433	100.00 433	100.00 430	96.37 430	98.76 430	100.00 428	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 427	100.00 430	100.00 430	93.65 428	99.99 432	100.00 431	100.00 431	96.27 429	97.93 429

Selective-RAFT-Error	99.17 434	100.00 433	100.00 430	96.65 434	98.79 434	100.00 428	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 427	100.00 430	100.00 430	93.64 427	100.00 433	100.00 431	100.00 431	96.25 428	98.10 433

MyStereo03	99.18 435	100.00 433	100.00 430	96.47 431	98.78 431	100.00 428	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 427	100.00 430	100.00 430	93.73 429	100.00 433	100.00 431	100.00 431	96.63 430	97.99 430

MyStereo02	99.18 435	100.00 433	100.00 430	96.47 431	98.78 431	100.00 428	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 427	100.00 430	100.00 430	93.73 429	100.00 433	100.00 431	100.00 431	96.63 430	97.99 430

MyStereo	99.18 435	100.00 433	100.00 430	96.47 431	98.78 431	100.00 428	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 427	100.00 430	100.00 430	93.73 429	100.00 433	100.00 431	100.00 431	96.63 430	97.99 430

Low-res two-view benchmark