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.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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	0.95 142	0.06 1	2.01 108	0.80 324	0.86 340	1.58 204	0.24 249	4.28 216	0.53 21	0.85 112	0.29 105	2.60 268	1.04 253	0.70 66	0.61 168	0.00 1	0.85 321	0.00 1	0.26 361	0.01 9	1.48 333

GrayStereo	1.55 266	0.06 1	1.53 25	0.75 319	0.20 225	1.27 108	4.44 375	3.44 128	1.20 116	4.92 348	3.92 323	0.45 97	4.54 355	3.43 170	0.09 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 382	0.02 35	0.25 196

AEACV	0.64 66	0.08 3	1.46 17	0.72 309	0.96 348	1.22 81	0.00 1	1.90 54	0.67 36	0.54 80	0.07 54	0.02 2	0.73 237	0.63 60	0.28 91	0.01 294	0.92 331	0.00 1	0.36 374	0.09 185	2.04 378

PSM-AAD	1.21 198	0.08 3	1.53 25	0.10 158	0.27 260	1.35 133	3.14 359	2.74 76	0.83 58	2.89 302	2.04 266	0.16 69	5.25 363	3.51 173	0.21 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.08 79

KYRaft	1.26 218	0.08 3	1.58 30	0.06 114	0.23 237	1.28 111	0.75 314	2.92 91	0.81 54	3.20 313	7.14 352	0.99 167	2.70 323	1.56 124	0.16 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	1.66 349

knoymous	0.41 17	0.09 6	1.34 14	0.05 96	0.01 59	1.15 60	0.01 18	2.36 66	0.23 3	0.51 77	0.02 1	1.64 208	0.00 1	0.49 31	0.33 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.04 42

FTStereo	2.20 313	0.09 6	2.07 119	0.18 190	0.13 197	1.43 155	4.50 377	2.98 98	0.97 79	3.35 318	17.70 380	0.77 143	4.06 349	4.36 203	0.15 37	0.15 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	1.19 315

Prome-Stereo	1.29 225	0.09 6	1.62 33	0.12 177	0.24 242	1.28 111	0.65 308	2.98 98	0.93 74	2.08 251	8.52 357	0.75 135	2.83 326	2.19 148	0.11 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	1.39 328

ICVP	0.53 35	0.09 6	1.86 85	0.01 9	0.01 59	1.12 56	0.21 240	4.35 220	0.68 39	0.45 62	0.28 103	0.33 85	0.07 73	0.72 70	0.25 81	0.00 1	0.07 242	0.00 1	0.00 1	0.04 110	0.11 116
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
anonymousdsp2	0.88 114	0.10 10	2.48 183	0.42 251	0.77 336	1.22 81	0.02 73	4.89 260	1.23 125	0.75 102	0.21 89	0.94 159	0.09 93	1.46 123	0.31 98	0.00 1	0.88 325	0.00 1	0.11 297	0.05 122	1.78 362

SST-Stereo	1.12 182	0.10 10	1.98 104	0.85 329	0.24 242	1.72 245	0.56 303	2.10 58	2.01 257	1.19 164	1.07 211	1.57 198	1.88 302	6.92 320	0.24 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 89	0.02 23

GMM-Stereo	1.17 192	0.10 10	2.29 150	0.13 178	0.22 231	1.43 155	0.84 316	2.83 83	1.16 102	2.73 298	3.09 304	0.54 108	0.87 247	5.31 253	0.16 41	0.01 294	0.00 1	0.00 1	0.02 256	0.02 35	1.72 350

DAS	1.40 246	0.11 13	2.83 207	0.04 82	0.01 59	1.31 117	1.14 332	4.51 229	2.02 259	4.84 345	2.33 275	1.65 209	0.56 208	5.53 261	0.85 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.19 162

SepStereo	1.41 248	0.11 13	2.83 207	0.04 82	0.01 59	1.31 117	1.14 332	4.51 229	2.02 259	4.84 345	2.33 275	1.65 209	0.56 208	5.78 270	0.85 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.19 162

RAFT_R40	1.08 175	0.11 13	2.09 126	0.83 327	0.20 225	1.68 241	0.64 306	2.11 59	1.19 110	1.05 145	1.13 218	1.77 218	1.43 275	6.90 318	0.33 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 89	0.01 10

AnonymousM	0.48 22	0.11 13	1.03 5	0.06 114	0.01 59	1.10 52	0.03 121	1.91 55	1.37 179	0.25 37	0.04 39	0.02 2	0.24 156	0.56 42	0.33 99	0.00 1	0.43 289	1.91 386	0.00 1	0.01 9	0.22 181

HSM-Net_RVC	1.51 259	0.11 13	1.93 100	0.00 1	0.01 59	1.91 260	0.05 162	7.86 375	1.93 253	3.77 326	3.76 319	3.16 293	0.36 178	4.34 202	0.83 198	0.01 294	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.11 116
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CAS	0.95 142	0.12 18	1.08 6	6.79 390	0.08 172	1.10 52	0.01 18	0.97 19	0.87 62	0.03 5	0.04 39	0.07 39	0.06 63	0.37 17	0.15 37	6.94 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 208

EGLCR-Stereo	0.64 66	0.12 18	1.52 23	0.74 316	0.75 335	1.83 256	0.54 298	2.79 81	0.67 36	0.66 88	0.04 39	0.01 1	0.02 16	0.77 76	0.45 139	0.00 1	0.71 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 311

PSMNet-ADL	0.88 114	0.12 18	1.32 13	0.07 124	0.01 59	2.03 264	0.03 121	3.00 100	1.28 148	0.39 49	0.66 171	2.12 243	0.67 231	4.19 192	1.38 243	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.24 190

RAFT-345	1.25 209	0.12 18	2.08 120	0.54 278	0.13 197	1.55 195	0.24 249	0.65 6	2.51 299	1.19 164	7.68 353	0.92 156	0.05 56	6.86 315	0.50 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1

AdaStereo	0.76 88	0.12 18	1.73 49	0.05 96	0.00 1	1.46 166	0.23 246	5.16 280	1.66 221	1.19 164	0.37 126	1.54 197	0.17 136	0.86 93	0.54 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.08 79
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.
AE-Stereo	0.83 99	0.13 23	2.17 134	0.08 132	0.24 242	1.24 89	0.03 121	5.22 284	1.26 140	0.70 91	1.09 213	0.20 70	0.16 131	0.70 66	0.33 99	0.00 1	0.89 330	0.00 1	0.26 361	0.09 185	1.75 354

Any-RAFT	0.76 88	0.13 23	1.46 17	0.03 58	0.01 59	2.76 297	0.08 186	4.09 191	1.69 224	1.08 150	0.26 101	1.95 231	0.31 170	0.95 98	0.09 12	0.01 294	0.20 269	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.08 79

Selective-IGEV	0.51 27	0.13 23	1.41 16	0.72 309	0.62 324	0.38 8	0.04 150	2.58 73	1.21 121	0.19 28	0.02 1	0.02 2	0.06 63	0.48 29	0.46 144	0.01 294	0.80 316	0.00 1	0.09 289	0.07 156	0.91 294

GLC_STEREO	0.19 1	0.13 23	0.94 3	0.03 58	0.00 1	0.95 20	0.03 121	0.33 1	0.44 16	0.10 16	0.04 39	0.06 28	0.04 42	0.44 26	0.11 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.05 56

CRE-IMP	0.49 23	0.14 27	1.75 54	0.08 132	0.05 150	1.48 177	0.45 290	1.64 44	1.22 123	0.92 123	0.29 105	0.87 149	0.01 4	0.39 19	0.25 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 89	0.17 151

BUS	1.05 171	0.15 28	1.48 19	0.04 82	0.00 1	5.73 356	0.03 121	6.00 331	1.17 105	2.36 272	0.64 168	2.35 263	0.06 63	0.80 84	0.05 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.06 64

BSDual-CNN	0.94 133	0.15 28	1.48 19	0.04 82	0.00 1	3.30 313	0.20 234	6.00 331	1.17 105	2.36 272	0.64 168	1.78 219	0.10 100	0.80 84	0.71 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.06 64

psmg	0.93 130	0.15 28	1.48 19	0.02 39	0.00 1	3.25 312	0.26 255	5.45 303	1.17 105	2.00 245	1.45 236	1.78 219	0.10 100	0.80 84	0.71 184	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.02 35	0.04 42

test-3	0.86 111	0.15 28	2.03 113	0.37 243	0.56 307	1.01 24	0.02 73	3.05 104	0.54 23	1.98 244	0.02 1	1.09 177	0.04 42	3.73 181	0.38 125	0.00 1	0.93 337	0.00 1	0.25 354	0.16 265	0.82 285

test_1	0.84 105	0.15 28	2.03 113	0.37 243	0.55 304	1.01 24	0.02 73	3.06 106	0.55 26	1.73 225	0.02 1	1.09 177	0.04 42	3.70 179	0.38 125	0.00 1	0.93 337	0.00 1	0.25 354	0.16 265	0.84 287

test_3	0.81 96	0.15 28	2.17 134	0.36 240	0.58 312	1.03 27	0.01 18	3.01 102	0.59 29	0.98 129	0.02 1	1.04 170	0.04 42	3.72 180	0.39 132	0.00 1	0.92 331	0.00 1	0.25 354	0.16 265	0.69 274

AAGNet	1.60 271	0.15 28	1.76 60	1.17 350	0.27 260	1.51 185	0.64 306	1.71 47	1.20 116	1.67 219	0.81 190	1.59 203	2.23 308	6.08 279	11.16 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 89	0.02 23

CFNet-RSSM	0.60 55	0.15 28	1.55 28	0.05 96	0.14 202	1.27 108	0.02 73	4.87 258	0.58 28	0.34 43	0.02 1	1.92 228	0.04 42	0.49 31	0.25 81	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.27 365	0.01 9	0.10 109

R-Stereo Train	0.56 47	0.15 28	1.83 79	0.02 39	0.00 1	1.26 102	0.09 197	4.14 200	0.45 17	1.86 230	0.42 138	0.06 28	0.01 4	0.32 12	0.46 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 56

RAFT-Stereo	0.56 47	0.15 28	1.83 79	0.02 39	0.00 1	1.26 102	0.09 197	4.14 200	0.45 17	1.86 230	0.42 138	0.06 28	0.01 4	0.32 12	0.46 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 56
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CES	0.51 27	0.16 38	1.23 11	0.09 148	1.58 368	1.18 68	0.05 162	1.07 25	0.79 49	0.03 5	0.03 29	0.14 65	0.10 100	0.55 39	0.12 25	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.01 9	2.98 384

CASS	0.63 63	0.16 38	1.88 92	0.03 58	0.01 59	1.67 238	0.04 150	3.11 113	0.81 54	2.25 264	1.02 209	0.29 83	0.35 176	0.70 66	0.23 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 89	0.04 42
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MC-Stereo	0.57 49	0.16 38	1.63 39	0.70 305	0.93 347	1.10 52	0.01 18	1.43 31	0.26 9	0.91 119	0.02 1	0.08 44	0.11 108	0.61 57	0.23 75	0.00 1	1.15 370	0.00 1	0.17 322	0.10 196	1.84 367

GANet-ADL	0.62 58	0.16 38	1.89 95	0.15 185	0.02 103	1.46 166	0.02 73	3.83 157	0.75 44	0.40 50	1.08 212	1.09 177	0.18 140	0.65 62	0.47 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 110	0.13 130

DEmStereo	1.56 268	0.16 38	2.44 180	0.09 148	0.02 103	1.77 250	0.87 317	1.72 48	1.08 91	2.48 285	6.30 347	1.06 173	5.02 359	6.28 286	1.81 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.01 10

DeepStereo_RVC	0.59 50	0.16 38	1.65 41	0.08 132	0.06 155	1.37 136	0.40 286	1.58 35	1.26 140	1.03 143	0.83 192	0.49 101	1.52 282	0.94 96	0.18 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.13 130

EAI-Stereo	1.50 258	0.16 38	1.53 25	0.25 225	0.91 344	2.30 276	4.98 378	6.09 337	1.87 245	1.38 189	5.56 339	0.49 101	0.59 213	1.21 108	0.83 198	0.00 1	0.31 280	0.00 1	1.09 396	0.02 35	0.56 259

Gwc-CoAtRS	0.52 33	0.16 38	1.68 45	0.05 96	0.13 197	1.06 33	0.03 121	2.88 85	0.54 23	0.40 50	0.02 1	2.22 252	0.03 33	0.49 31	0.26 88	0.00 1	0.09 252	0.00 1	0.22 346	0.01 9	0.11 116

DisPM	0.96 145	0.17 46	2.10 127	0.90 334	0.02 103	1.53 190	0.55 302	1.86 53	1.31 163	2.42 281	0.82 191	0.38 90	0.01 4	6.92 320	0.20 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1

NRIStereo	0.82 98	0.17 46	1.56 29	0.61 289	0.05 150	1.61 216	0.48 293	1.52 34	1.19 110	0.91 119	0.17 68	0.65 115	0.03 33	7.00 329	0.25 81	0.00 1	0.06 239	0.00 1	0.00 1	0.06 132	0.17 151

ASMatch	1.46 253	0.17 46	2.35 160	0.73 314	0.20 225	1.22 81	0.25 253	1.04 24	0.89 68	0.30 42	11.50 367	0.92 156	2.31 311	6.65 303	0.56 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 237	0.00 1	0.04 42

s12784h	0.67 70	0.17 46	1.87 90	0.02 39	0.00 1	1.16 63	0.03 121	4.08 190	1.89 247	1.04 144	1.59 245	0.05 21	0.02 16	1.25 114	0.12 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.02 23

MSKI-zero shot	0.91 123	0.18 50	1.86 85	0.61 289	0.62 324	1.36 134	0.05 162	3.41 127	0.31 11	0.73 99	1.79 253	0.88 150	0.00 1	4.71 219	0.16 41	0.00 1	0.93 337	0.00 1	0.21 342	0.02 35	0.32 212

PCWNet_CMD	0.70 78	0.18 50	2.22 140	0.01 9	0.01 59	1.09 47	0.00 1	3.17 115	1.35 172	0.50 75	0.29 105	2.28 255	1.46 279	1.22 110	0.11 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.19 162

Selective-RAFT	0.53 35	0.18 50	1.12 7	0.04 82	0.01 59	1.19 70	0.02 73	3.26 122	1.29 152	0.02 1	0.02 1	0.24 76	0.18 140	1.34 118	0.44 135	0.00 1	0.93 337	0.00 1	0.19 335	0.05 122	0.17 151

RCA-Stereo	0.53 35	0.18 50	1.16 8	0.01 9	0.24 242	1.20 71	0.01 18	3.86 160	0.97 79	0.77 105	0.50 151	0.05 21	0.13 124	0.32 12	0.03 3	0.00 1	0.87 324	0.00 1	0.00 1	0.08 166	0.24 190

DCANet-4	0.83 99	0.18 50	4.76 302	0.04 82	0.01 59	1.24 89	0.02 73	3.84 158	2.21 272	2.39 277	0.25 96	0.11 55	0.24 156	0.59 52	0.36 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.37 223

tt	68.57 419	0.18 50	99.50 426	50.44 417	14.99 410	100.00 427	100.00 427	100.00 428	99.70 423	28.28 408	12.01 370	99.97 428	98.67 425	99.55 425	99.99 428	89.99 422	98.19 423	46.13 417	51.48 419	60.62 417	21.71 414

anonymity	0.99 156	0.18 50	1.80 66	0.39 247	0.67 327	0.74 14	0.01 18	5.09 274	2.13 264	1.34 184	1.30 228	0.80 145	1.62 292	0.82 88	0.64 172	0.03 328	0.59 302	0.00 1	0.48 381	0.02 35	1.15 313

iRaft-Stereo_20w	1.39 244	0.18 50	3.72 260	0.79 323	0.56 307	1.90 258	0.65 308	8.85 381	1.05 87	2.05 250	0.42 138	1.24 184	1.23 265	1.69 132	0.95 217	0.00 1	0.62 303	0.00 1	0.44 377	0.02 35	1.41 330

Patchmatch Stereo++	0.59 50	0.18 50	1.73 49	0.08 132	0.08 172	1.62 221	0.26 255	1.62 42	1.25 134	1.00 140	0.18 71	0.75 135	0.03 33	2.68 154	0.20 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.05 56
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
NF-Stereo	0.92 126	0.18 50	1.99 106	1.31 357	0.01 59	1.55 195	0.28 263	3.09 109	1.24 127	1.20 168	0.57 157	0.24 76	0.01 4	6.43 291	0.35 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1

OCTAStereo	0.93 130	0.18 50	2.01 108	1.31 357	0.01 59	1.56 199	0.28 263	3.09 109	1.24 127	1.21 169	0.57 157	0.25 80	0.01 4	6.43 291	0.35 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1

PSM-softLoss	0.96 145	0.18 50	2.32 157	1.26 351	0.03 121	1.50 181	0.26 255	2.90 88	1.27 144	1.30 178	0.38 129	0.39 91	0.01 4	6.94 323	0.36 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.01 10

KMStereo	0.96 145	0.18 50	2.32 157	1.26 351	0.03 121	1.50 181	0.26 255	2.90 88	1.27 144	1.30 178	0.38 129	0.39 91	0.01 4	6.94 323	0.36 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.01 10

PSM-adaLoss	0.54 39	0.18 50	1.72 48	0.08 132	0.09 178	1.63 224	0.29 270	1.60 36	1.27 144	0.99 134	0.18 71	0.76 140	0.02 16	1.79 140	0.20 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.05 56

ROB_FTStereo_v2	0.52 33	0.18 50	1.71 47	0.08 132	0.09 178	1.59 205	0.32 279	1.61 39	1.25 134	0.99 134	0.19 82	0.76 140	0.02 16	1.36 119	0.20 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 42

ROB_FTStereo	0.55 44	0.18 50	1.75 54	0.08 132	0.09 178	1.61 216	0.32 279	1.60 36	1.26 140	0.99 134	0.19 82	0.75 135	0.03 33	1.97 144	0.19 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 42

HUI-Stereo	0.54 39	0.18 50	1.78 65	0.08 132	0.08 172	1.63 224	0.31 277	1.60 36	1.28 148	0.99 134	0.18 71	0.76 140	0.02 16	1.56 124	0.19 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.05 56

RE-Stereo	0.92 126	0.18 50	2.01 108	1.31 357	0.01 59	1.55 195	0.28 263	3.09 109	1.24 127	1.21 169	0.57 157	0.24 76	0.01 4	6.43 291	0.34 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1

TVStereo	0.92 126	0.18 50	2.01 108	1.31 357	0.01 59	1.55 195	0.28 263	3.09 109	1.24 127	1.21 169	0.57 157	0.24 76	0.01 4	6.43 291	0.34 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1

iGMRVC	0.59 50	0.18 50	1.75 54	0.08 132	0.09 178	1.63 224	0.27 262	1.61 39	1.27 144	0.99 134	0.19 82	0.75 135	0.03 33	2.78 156	0.20 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 42

iRAFT	0.59 50	0.18 50	1.73 49	0.08 132	0.08 172	1.62 221	0.26 255	1.62 42	1.25 134	1.00 140	0.18 71	0.75 135	0.03 33	2.68 154	0.20 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.05 56

RAFT-IKP	0.54 39	0.18 50	1.77 63	0.08 132	0.07 163	1.47 172	0.29 270	1.61 39	1.26 140	0.99 134	0.18 71	0.74 133	0.02 16	1.77 137	0.20 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 42

MSMDNet	0.71 80	0.18 50	2.22 140	0.01 9	0.01 59	1.09 47	0.00 1	3.25 120	1.35 172	0.52 78	0.29 105	2.29 259	1.45 276	1.22 110	0.11 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.19 162

RAFT-Test	0.85 108	0.19 73	2.98 216	0.66 299	0.99 351	1.83 256	0.17 224	3.16 114	1.19 110	0.71 92	0.11 61	3.21 296	0.02 16	0.58 45	0.33 99	0.00 1	0.47 290	0.00 1	0.29 367	0.01 9	0.15 142

LoS	0.32 10	0.19 73	1.27 12	0.11 170	0.01 59	1.32 125	0.07 180	1.44 32	0.79 49	0.06 12	0.04 39	0.27 82	0.11 108	0.60 54	0.13 33	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.03 89	0.01 10

PFNet+	0.65 68	0.19 73	2.19 136	0.29 234	0.06 155	1.46 166	0.54 298	1.74 49	1.62 212	1.35 186	0.45 145	0.36 87	0.01 4	2.41 149	0.25 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.01 10

cross-raft	0.67 70	0.19 73	1.85 82	0.58 284	0.71 333	1.09 47	0.10 204	3.52 130	0.69 40	0.41 55	0.02 1	2.81 277	0.04 42	0.55 39	0.23 75	0.00 1	0.13 260	0.00 1	0.16 314	0.01 9	0.22 181

sCroCo_RVC	0.27 6	0.19 73	2.20 137	0.02 39	0.00 1	0.13 1	0.04 150	1.15 26	0.89 68	0.15 19	0.07 54	0.03 5	0.04 42	0.39 19	0.05 5	0.00 1	0.07 242	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.01 10

CREStereo	0.29 7	0.19 73	0.91 2	0.00 1	0.01 59	1.24 89	0.01 18	1.31 28	0.99 83	0.17 22	0.17 68	0.04 7	0.00 1	0.56 42	0.14 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.02 23
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
DRaft	1.40 246	0.20 79	1.83 79	0.09 148	0.01 59	1.66 233	0.42 288	2.13 60	0.59 29	3.75 325	5.16 336	0.41 94	4.27 352	5.52 260	1.63 253	0.01 294	0.06 239	0.00 1	0.07 282	0.08 166	0.12 122

CFNet_pseudo	0.71 80	0.20 79	2.34 159	0.01 9	0.01 59	1.24 89	0.00 1	3.19 118	0.92 73	0.85 112	0.47 149	2.29 259	0.61 215	1.79 140	0.17 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.14 135

SFCPSM	0.87 112	0.20 79	2.57 188	0.02 39	0.07 163	2.45 283	0.18 230	5.65 310	1.51 196	0.85 112	0.77 184	0.67 121	0.30 166	1.77 137	0.22 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 270	0.09 185	0.09 99

ccs_rob	0.71 80	0.20 79	2.35 160	0.00 1	0.01 59	1.24 89	0.00 1	3.17 115	0.91 72	0.82 110	0.45 145	2.28 255	0.63 222	1.78 139	0.18 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.14 135

LCNet	0.93 130	0.21 83	1.62 33	0.14 180	0.26 255	1.20 71	0.22 243	2.71 75	0.90 71	1.82 228	0.21 89	0.12 57	2.50 318	5.59 265	0.16 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 265	0.79 284

Pruner-Stereo	0.63 63	0.21 83	1.86 85	1.03 344	0.10 186	1.59 205	0.35 283	2.26 61	1.22 123	2.22 258	0.45 145	0.25 80	0.01 4	0.67 63	0.38 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.02 23

pcwnet_v2	1.36 240	0.21 83	5.89 335	0.15 185	0.01 59	1.78 251	0.02 73	5.77 322	3.19 333	1.69 222	1.94 260	2.00 235	0.79 242	3.09 162	0.33 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 237	0.04 110	0.27 203

PMTNet	0.26 5	0.21 83	1.40 15	0.02 39	0.02 103	1.16 63	0.29 270	1.00 21	0.18 1	0.04 9	0.03 29	0.07 39	0.02 16	0.47 28	0.15 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 89	0.02 23

MDST_ROB	3.81 353	0.21 83	4.29 282	2.64 380	1.45 365	13.85 386	1.02 328	8.06 378	2.67 307	15.14 394	8.81 358	2.70 272	1.55 286	9.31 371	3.90 324	0.03 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 89	0.63 267

CASnet	0.21 2	0.22 88	0.95 4	0.01 9	0.00 1	0.87 17	0.01 18	0.55 3	0.88 65	0.16 21	0.03 29	0.04 7	0.02 16	0.39 19	0.03 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 89	0.01 10
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GwcNet-ADL	0.71 80	0.22 88	2.22 140	0.05 96	0.01 59	1.32 125	0.02 73	3.82 152	1.61 206	1.06 148	0.44 142	1.46 193	0.22 153	0.94 96	0.62 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.14 135

Anonymous	0.35 12	0.22 88	2.01 108	0.00 1	0.00 1	0.24 3	0.01 18	3.01 102	0.54 23	0.02 1	0.03 29	0.05 21	0.07 73	0.32 12	0.07 9	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.11 219	0.22 181

FENet	0.61 56	0.22 88	1.75 54	0.05 96	0.00 1	1.21 77	0.05 162	3.78 144	1.28 148	1.08 150	0.02 1	1.61 204	0.09 93	0.60 54	0.35 109	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.04 110	0.08 79

EKT-Stereo	0.91 123	0.23 92	2.14 132	0.84 328	4.27 387	1.23 85	0.04 150	2.85 84	0.67 36	0.44 58	0.40 134	0.95 163	0.08 84	2.93 159	0.38 125	0.00 1	0.18 265	0.00 1	0.07 282	0.04 110	0.40 235

CFNet_ucs	0.84 105	0.23 92	2.43 178	0.01 9	0.01 59	1.34 130	0.01 18	3.82 152	1.61 206	1.24 174	1.13 218	2.16 250	0.41 195	2.08 146	0.17 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.17 151

Anonymous3	0.61 56	0.23 92	2.97 215	0.01 9	0.00 1	2.54 286	0.09 197	3.88 165	0.89 68	0.19 28	0.23 93	0.12 57	0.05 56	0.61 57	0.17 47	0.00 1	0.08 246	0.00 1	0.00 1	0.05 122	0.18 159

FAT-Stereo	1.95 290	0.23 92	3.66 256	0.18 190	0.03 121	1.80 253	0.94 321	5.35 290	3.11 330	4.23 334	5.00 335	5.22 348	2.76 325	5.07 242	1.09 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 122	0.17 151

GMStereo_Zeroshot	0.67 70	0.24 96	1.87 90	0.87 331	0.00 1	1.26 102	0.01 18	2.01 57	0.42 14	1.44 195	0.58 162	1.73 216	0.19 144	2.62 152	0.10 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 89	0.09 99

CREStereo++_RVC	0.37 14	0.24 96	1.62 33	0.06 114	0.00 1	1.21 77	0.01 18	0.77 14	1.12 98	0.26 39	1.45 236	0.06 28	0.06 63	0.42 23	0.09 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 64
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
DANet	1.96 292	0.24 96	3.72 260	0.78 322	0.48 299	2.65 294	0.34 282	3.94 170	1.71 230	4.35 336	1.56 243	5.09 342	0.56 208	6.97 327	5.99 344	0.01 294	0.00 1	0.00 1	0.01 237	0.04 110	0.66 269
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
hknet	1.21 198	0.25 99	2.89 210	0.04 82	0.00 1	3.30 313	0.20 234	6.00 331	1.19 110	2.36 272	0.64 168	3.38 301	0.05 56	3.04 161	0.73 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.06 64

XX-Stereo	1.24 206	0.25 99	6.03 338	1.30 356	0.29 266	1.28 111	0.00 1	4.12 197	0.60 31	1.29 177	0.50 151	3.63 312	0.03 33	4.05 189	0.18 50	0.00 1	0.58 301	0.00 1	0.23 349	0.03 89	0.47 243

ff7	0.51 27	0.26 101	1.81 73	0.19 195	0.25 246	1.08 40	0.01 18	0.71 7	1.36 174	0.47 65	0.02 1	0.04 7	0.08 84	0.79 79	0.18 50	0.00 1	0.92 331	0.00 1	0.15 308	0.10 196	1.76 355

ffff	0.51 27	0.26 101	1.81 73	0.19 195	0.25 246	1.08 40	0.01 18	0.71 7	1.36 174	0.47 65	0.02 1	0.04 7	0.08 84	0.79 79	0.18 50	0.00 1	0.92 331	0.00 1	0.15 308	0.10 196	1.76 355

11t	0.51 27	0.26 101	1.81 73	0.19 195	0.25 246	1.08 40	0.01 18	0.71 7	1.36 174	0.47 65	0.02 1	0.04 7	0.08 84	0.79 79	0.18 50	0.00 1	0.92 331	0.00 1	0.15 308	0.10 196	1.76 355

anonymousdsp	0.54 39	0.26 101	1.62 33	0.47 262	0.60 316	1.08 40	0.01 18	1.01 23	1.37 179	0.49 73	0.02 1	0.04 7	0.09 93	0.73 71	0.15 37	0.00 1	0.82 317	0.00 1	0.16 314	0.10 196	1.83 365

ccc-4	0.51 27	0.26 101	1.81 73	0.19 195	0.25 246	1.08 40	0.01 18	0.71 7	1.36 174	0.47 65	0.02 1	0.04 7	0.08 84	0.79 79	0.18 50	0.00 1	0.92 331	0.00 1	0.15 308	0.10 196	1.76 355

IGEV-Stereo	0.54 39	0.26 101	1.62 33	0.47 262	0.61 317	1.08 40	0.01 18	1.00 21	1.37 179	0.49 73	0.02 1	0.04 7	0.09 93	0.73 71	0.16 41	0.00 1	0.82 317	0.00 1	0.16 314	0.10 196	1.83 365
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PFNet	1.13 184	0.26 101	3.28 234	1.27 353	0.55 304	1.60 209	0.24 249	1.80 51	1.19 110	2.37 275	1.21 223	0.63 112	0.30 166	6.85 314	0.46 144	0.16 360	0.01 190	0.00 1	0.07 282	0.18 283	0.24 190

GES	0.75 86	0.26 101	2.66 197	0.01 9	0.00 1	1.63 224	0.08 186	6.06 336	0.57 27	0.68 89	0.40 134	0.37 88	0.66 230	0.84 90	0.49 150	0.02 318	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.08 166	0.10 109

11t1	0.70 78	0.28 109	1.86 85	0.56 282	0.56 307	1.06 33	0.00 1	2.89 87	1.21 121	0.60 81	0.34 115	0.08 44	0.04 42	0.76 74	0.85 201	0.02 318	1.09 351	0.00 1	0.18 329	0.06 132	1.58 342

IGEV_Zeroshot_test	1.07 174	0.28 109	3.68 258	0.51 276	0.58 312	1.13 57	0.54 298	4.64 244	0.73 43	1.14 159	0.75 181	3.21 296	0.70 234	0.77 76	0.57 163	0.00 1	0.52 296	0.00 1	0.16 314	0.04 110	1.56 337

MIF-Stereo	0.23 3	0.28 109	1.91 97	0.05 96	0.16 213	0.34 5	0.02 73	0.46 2	0.42 14	0.06 12	0.18 71	0.05 21	0.07 73	0.22 3	0.33 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 219	0.01 10

HHNet	0.94 133	0.28 109	2.48 183	0.19 195	0.08 172	1.32 125	0.42 288	2.48 70	0.84 59	1.39 192	5.80 341	0.14 65	1.74 296	0.49 31	0.94 216	0.06 344	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.14 245	0.04 42

StereoDRNet-Refined	0.96 145	0.28 109	1.94 102	0.03 58	0.01 59	1.34 130	0.01 18	4.02 181	1.33 165	2.16 255	1.23 224	2.62 269	0.18 140	2.06 145	1.82 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 265	0.06 64
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SMFormer	1.31 230	0.30 114	2.08 120	0.47 262	0.02 103	1.04 28	0.01 18	5.75 318	2.69 308	1.65 215	2.43 285	0.91 151	0.02 16	4.75 224	2.20 276	0.00 1	0.88 325	0.00 1	0.14 306	0.06 132	0.76 281

tta	1.32 233	0.30 114	2.08 120	0.47 262	0.02 103	1.04 28	0.01 18	5.75 318	2.69 308	1.65 215	2.43 285	0.91 151	0.02 16	4.75 224	2.20 276	0.00 1	0.88 325	0.00 1	0.14 306	0.09 185	0.92 295

qqq1	1.25 209	0.30 114	2.08 120	0.47 262	0.02 103	1.04 28	0.01 18	5.75 318	2.69 308	1.65 215	2.43 285	0.91 151	0.02 16	4.75 224	0.88 207	0.00 1	0.88 325	0.00 1	0.11 297	0.09 185	0.92 295

fff1	1.25 209	0.30 114	2.08 120	0.47 262	0.02 103	1.04 28	0.01 18	5.75 318	2.69 308	1.65 215	2.43 285	0.91 151	0.02 16	4.75 224	0.88 207	0.00 1	0.88 325	0.00 1	0.11 297	0.09 185	0.92 295

IPLGR	0.88 114	0.30 114	3.78 264	0.06 114	0.07 163	1.26 102	0.05 162	3.78 144	1.62 212	0.80 107	0.35 122	0.79 144	0.76 238	3.42 169	0.27 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 166	0.16 146

RAFT-RH_RVC	2.11 305	0.30 114	2.27 148	0.74 316	0.26 255	1.51 185	0.02 73	0.61 5	1.23 125	5.28 351	21.18 392	1.04 170	0.07 73	6.90 318	0.61 168	0.04 334	0.00 1	0.00 1	0.03 258	0.02 35	0.00 1

CrosDoStereo	1.72 276	0.31 120	1.91 97	0.03 58	0.07 163	1.40 146	5.95 388	3.61 134	1.62 212	0.98 129	3.79 320	0.94 159	4.66 357	7.11 334	1.86 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 227	0.08 79

DeepStereo_LL	1.72 276	0.31 120	1.91 97	0.03 58	0.07 163	1.40 146	5.95 388	3.61 134	1.62 212	0.98 129	3.79 320	0.94 159	4.66 357	7.11 334	1.86 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 227	0.08 79

test-1	0.77 91	0.31 120	1.67 42	0.03 58	0.97 349	1.23 85	0.07 180	4.63 243	0.75 44	0.73 99	0.67 173	1.06 173	0.03 33	0.58 45	0.80 193	0.02 318	0.79 315	0.00 1	0.07 282	0.01 9	0.96 300

CBMV_ROB	2.06 297	0.31 120	2.72 198	0.63 294	0.00 1	2.83 301	0.88 318	5.24 285	2.41 291	4.28 335	6.16 344	3.07 292	3.47 341	5.81 272	2.69 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 122	0.56 259

Former-RAFT_DAM_RVC	0.29 7	0.32 124	0.88 1	0.02 39	0.00 1	1.05 32	0.01 18	0.80 16	1.00 84	0.76 104	0.34 115	0.10 54	0.06 63	0.13 1	0.09 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 122	0.09 99

mmm	0.94 133	0.32 124	2.04 116	0.73 314	0.85 337	1.17 67	0.01 18	3.97 173	1.42 186	1.51 200	0.93 203	0.46 98	0.21 152	1.18 104	0.87 204	0.00 1	1.16 371	0.00 1	0.26 361	0.06 132	1.72 350

ttt	1.79 282	0.32 124	2.41 168	0.58 284	0.26 255	1.64 231	0.00 1	6.26 344	2.57 303	1.91 235	2.39 282	1.39 191	0.11 108	5.55 263	7.97 357	0.00 1	1.05 345	0.00 1	0.16 314	0.06 132	1.14 311

Anonymous_2	2.17 311	0.32 124	2.35 160	0.80 324	0.85 337	1.67 238	0.22 243	4.62 242	0.71 41	1.12 157	0.40 134	3.18 295	1.94 303	0.84 90	0.77 189	0.06 344	1.09 351	3.25 389	14.62 413	3.25 383	1.43 331

UPFNet	0.99 156	0.32 124	2.89 210	0.00 1	0.00 1	1.90 258	0.11 206	4.10 193	1.10 95	2.35 270	0.12 65	1.91 227	0.08 84	4.02 188	0.78 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 166	0.04 42

S-Stereo	2.12 307	0.32 124	6.30 343	0.24 220	0.22 231	2.51 285	1.83 344	5.38 294	5.55 357	2.46 284	5.91 342	2.81 277	0.71 235	5.19 249	2.45 292	0.00 1	0.02 217	0.00 1	0.00 1	0.07 156	0.37 223

CRFU-Net	1.43 251	0.33 130	2.98 216	1.27 353	0.03 121	4.01 331	0.05 162	6.21 339	0.95 75	1.92 237	0.74 179	3.41 303	2.55 320	3.36 166	0.36 113	0.01 294	0.01 190	0.11 360	0.00 1	0.13 237	0.09 99

NINENet	1.14 187	0.34 131	2.08 120	0.10 158	0.01 59	5.73 356	0.03 121	5.39 296	1.54 199	1.61 213	0.72 177	2.35 263	0.06 63	2.82 157	0.05 5	0.00 1	0.01 190	0.01 320	0.00 1	0.04 110	0.00 1

NVstereo2D	1.25 209	0.34 131	5.21 323	0.09 148	0.03 121	1.61 216	0.23 246	4.95 267	1.92 251	1.05 145	0.38 129	2.53 266	0.61 215	5.36 256	0.44 135	0.00 1	0.10 254	0.00 1	0.03 258	0.04 110	0.19 162

ProNet	0.47 21	0.35 133	1.75 54	0.19 195	0.54 303	1.09 47	0.01 18	0.97 19	1.25 134	0.02 1	0.02 1	0.06 28	0.03 33	0.58 45	0.09 12	0.00 1	0.57 300	0.00 1	0.00 1	0.14 245	1.65 345

DIP-Stereo	0.68 75	0.35 133	1.76 60	0.08 132	0.00 1	1.46 166	0.01 18	6.53 350	1.71 230	0.91 119	0.11 61	0.04 7	0.19 144	0.19 2	0.09 12	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.03 89	0.17 151
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	0.94 133	0.36 135	2.41 168	0.50 272	0.29 266	3.40 319	0.02 73	3.82 152	1.29 152	0.71 92	0.83 192	0.05 21	0.61 215	1.60 127	0.12 25	0.00 1	1.13 364	0.00 1	0.03 258	0.06 132	1.57 338

xx1	1.29 225	0.36 135	2.41 168	0.50 272	0.29 266	3.40 319	0.02 73	4.02 181	7.67 372	0.71 92	0.83 192	0.73 131	0.15 126	1.60 127	0.12 25	0.00 1	1.13 364	0.00 1	0.23 349	0.06 132	1.57 338

1test111	1.06 173	0.36 135	2.41 168	0.50 272	0.29 266	3.40 319	0.02 73	3.82 152	1.29 152	0.71 92	0.83 192	0.05 21	0.61 215	3.19 163	0.90 211	0.00 1	1.13 364	0.00 1	0.03 258	0.06 132	1.57 338

cc1	1.29 225	0.36 135	2.41 168	0.50 272	0.29 266	3.40 319	0.02 73	4.02 181	7.67 372	0.71 92	0.83 192	0.05 21	0.61 215	1.59 126	0.12 25	0.00 1	1.13 364	0.00 1	0.03 258	0.10 196	1.86 369

UNet	1.21 198	0.36 135	4.56 295	0.04 82	0.02 103	2.30 276	0.02 73	3.70 140	0.98 82	1.32 181	0.14 67	2.70 272	1.54 283	4.49 209	1.96 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 166	0.07 74

tt1	1.23 204	0.37 140	2.41 168	0.41 250	0.45 295	3.33 316	0.02 73	3.81 147	6.87 365	0.71 92	0.80 189	0.06 28	0.40 193	1.73 133	0.12 25	0.00 1	1.12 359	0.00 1	0.00 1	0.10 196	1.86 369

anonymousa	1.15 189	0.38 141	2.43 178	0.70 305	1.49 366	1.45 162	0.02 73	4.23 211	1.13 99	0.91 119	2.52 291	3.46 305	0.55 206	0.55 39	0.60 165	0.00 1	1.13 364	0.00 1	0.54 383	0.04 110	0.86 290

IER	0.88 114	0.38 141	2.74 200	0.01 9	0.00 1	2.27 272	0.02 73	3.65 137	1.30 160	1.45 196	0.96 206	1.39 191	1.16 257	1.60 127	0.53 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 132	0.02 23

MIF-Stereo (partial)	0.37 14	0.39 143	1.98 104	0.02 39	0.00 1	0.43 11	0.02 73	2.35 65	0.61 32	0.18 24	0.10 58	0.07 39	0.07 73	0.61 57	0.40 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 166	0.02 23

x	0.80 94	0.39 143	1.80 66	0.66 299	0.50 300	1.02 26	0.00 1	3.61 134	1.34 168	0.65 85	0.34 115	0.53 107	0.14 125	1.21 108	0.91 214	0.00 1	1.09 351	0.00 1	0.20 337	0.06 132	1.59 343

IRAFT_RVC	1.13 184	0.39 143	2.40 166	1.51 365	0.25 246	1.37 136	0.31 277	2.93 96	1.24 127	1.58 212	0.79 187	1.14 180	1.54 283	6.53 296	0.44 135	0.00 1	0.12 258	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.03 36

HCRNet	0.83 99	0.39 143	1.59 32	0.02 39	0.00 1	1.18 68	0.01 18	3.69 138	2.28 278	0.75 102	0.21 89	0.56 109	0.11 108	5.32 255	0.25 81	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.08 166	0.04 42

HH	1.25 209	0.40 147	2.13 130	0.90 334	0.41 287	2.28 273	0.01 18	4.25 212	0.95 75	0.37 47	0.89 200	3.87 320	0.80 243	4.74 221	0.51 154	0.00 1	0.96 341	0.00 1	0.00 1	0.03 89	1.53 334

HanStereo	1.25 209	0.40 147	2.13 130	0.90 334	0.41 287	2.28 273	0.01 18	4.25 212	0.95 75	0.37 47	0.89 200	3.87 320	0.80 243	4.74 221	0.51 154	0.00 1	0.96 341	0.00 1	0.00 1	0.03 89	1.53 334

test_4	0.65 68	0.40 147	1.73 49	0.11 170	0.19 221	1.28 111	0.03 121	1.41 30	0.22 2	0.28 41	3.49 314	0.72 130	0.09 93	1.93 143	0.53 158	0.00 1	0.11 256	0.00 1	0.08 286	0.16 265	0.15 142

TransformOpticalFlow	1.53 263	0.40 147	3.46 242	0.66 299	0.07 163	1.56 199	0.09 197	4.35 220	1.86 244	1.72 224	2.27 273	3.53 309	3.04 332	6.93 322	0.49 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 89	0.10 109

IGEV+	0.76 88	0.41 151	1.49 22	0.75 319	0.88 342	0.38 8	0.03 121	5.40 298	0.75 44	0.25 37	0.07 54	0.04 7	0.16 131	0.81 87	0.36 113	0.00 1	1.17 372	0.00 1	0.04 270	0.14 245	1.96 377

qqq	0.90 121	0.41 151	1.88 92	0.10 158	0.59 314	1.09 47	0.00 1	3.82 152	1.29 152	0.61 82	0.38 129	0.73 131	0.15 126	3.19 163	0.90 211	0.00 1	1.08 348	0.00 1	0.23 349	0.06 132	1.57 338

edge stereo	2.06 297	0.42 153	4.20 277	0.14 180	0.09 178	1.82 255	0.51 295	5.38 294	2.48 298	3.45 320	3.96 327	8.28 366	1.80 300	5.90 273	2.30 283	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.16 265	0.19 162

222	3.11 336	0.43 154	2.10 127	0.02 39	0.45 295	1.57 202	0.01 18	6.44 348	2.34 286	1.73 225	2.24 272	0.52 106	0.07 73	4.95 237	36.29 412	0.00 1	1.07 347	0.00 1	0.21 342	0.06 132	1.65 345

xxxx	2.26 318	0.43 154	2.30 152	0.01 9	0.68 329	1.47 172	0.00 1	6.56 352	2.32 281	1.56 205	2.07 267	1.07 175	0.06 63	4.81 230	18.87 395	0.00 1	1.11 357	0.00 1	0.21 342	0.06 132	1.65 345

ac_64	1.28 221	0.43 154	2.90 212	0.18 190	0.25 246	1.52 188	0.03 121	5.58 306	1.89 247	0.92 123	0.53 155	4.86 336	0.45 200	5.01 240	0.88 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 196	0.06 64

CoDeX	1.03 167	0.45 157	2.50 186	0.06 114	0.20 225	1.51 185	0.20 234	6.54 351	1.96 254	0.73 99	0.68 174	1.04 170	0.31 170	3.86 186	0.38 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 166	0.07 74

STrans-v2	1.75 278	0.45 157	3.43 240	0.03 58	0.19 221	1.48 177	0.08 186	7.25 366	2.16 266	2.04 248	2.80 297	3.60 310	3.78 346	7.00 329	0.52 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.10 109

DISCO	2.03 296	0.45 157	2.82 206	0.72 309	0.53 302	5.13 351	0.01 18	6.01 334	1.81 243	2.31 267	0.91 202	6.43 356	0.87 247	8.57 368	3.67 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 227	0.17 151

test_xeample	2.27 319	0.46 160	2.25 146	0.10 158	0.69 330	1.48 177	0.00 1	6.24 342	2.46 295	1.83 229	2.40 283	0.37 88	0.07 73	4.49 209	19.55 397	0.00 1	1.11 357	0.00 1	0.21 342	0.07 156	1.65 345

FC-DCNN	6.44 375	0.46 160	3.25 232	0.54 278	0.56 307	8.01 372	1.37 337	8.76 379	7.15 370	19.35 400	22.25 397	22.72 394	15.44 395	10.37 380	7.93 356	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.03 89	0.64 268

MyStereo06	1.08 175	0.47 162	3.30 235	0.03 58	0.14 202	1.53 190	0.02 73	5.58 306	0.88 65	1.15 161	0.73 178	3.48 307	1.15 256	0.86 93	0.66 176	0.00 1	1.10 355	0.00 1	0.16 314	0.02 35	0.37 223

MyStereo05	1.01 161	0.47 162	3.36 237	0.03 58	0.14 202	1.53 190	0.02 73	4.11 196	3.37 334	1.43 194	0.03 29	1.27 185	0.39 192	1.39 120	0.97 218	0.00 1	1.10 355	0.00 1	0.16 314	0.02 35	0.37 223

THIR-Stereo	1.54 264	0.48 164	1.88 92	0.01 9	0.02 103	1.08 40	4.17 370	2.48 70	0.41 13	1.09 152	4.30 330	1.90 225	4.08 351	6.84 313	1.81 259	0.00 1	0.00 1	0.04 348	0.00 1	0.06 132	0.04 42

NOSS_ROB	1.47 255	0.49 165	2.40 166	1.00 340	0.17 216	2.56 287	0.01 18	4.86 257	2.62 304	2.32 268	1.74 250	2.79 276	0.02 16	6.96 326	0.60 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 132	0.73 278

DualNet	1.91 288	0.50 166	4.37 285	0.46 256	0.03 121	1.60 209	0.03 121	3.81 147	6.87 365	1.57 207	2.38 277	2.14 244	0.38 182	1.73 133	9.02 362	0.00 1	1.12 359	0.00 1	0.17 322	0.10 196	1.86 369

ffm	1.46 253	0.50 166	4.37 285	0.46 256	0.03 121	1.60 209	0.03 121	3.81 147	6.87 365	1.57 207	2.38 277	2.14 244	0.38 182	1.73 133	0.12 25	0.00 1	1.12 359	0.00 1	0.17 322	0.10 196	1.86 369

ff1	2.20 313	0.50 166	4.37 285	0.46 256	0.03 121	1.60 209	0.03 121	3.81 147	6.87 365	1.57 207	2.38 277	2.14 244	0.38 182	7.65 349	9.02 362	0.00 1	1.12 359	0.00 1	0.17 322	0.10 196	1.86 369

mmx	2.08 299	0.50 166	4.37 285	0.46 256	0.03 121	1.60 209	0.03 121	6.21 339	2.77 317	1.57 207	2.38 277	2.14 244	0.38 182	7.65 349	9.02 362	0.00 1	1.08 348	0.00 1	0.17 322	0.06 132	1.25 320

xxx	2.08 299	0.50 166	4.37 285	0.46 256	0.03 121	1.60 209	0.03 121	6.21 339	2.77 317	1.57 207	2.38 277	2.14 244	0.38 182	7.65 349	9.02 362	0.00 1	1.08 348	0.00 1	0.17 322	0.06 132	1.25 320

TANstereo	0.37 14	0.50 166	1.62 33	0.03 58	0.01 59	1.16 63	0.00 1	0.56 4	0.53 21	1.05 145	1.38 233	0.06 28	0.05 56	0.45 27	0.07 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 23

SGM-Forest	2.15 309	0.50 166	2.42 176	0.19 195	0.25 246	3.47 323	2.38 354	4.53 233	2.46 295	5.64 355	3.99 328	3.74 315	2.22 307	6.99 328	3.08 311	0.01 294	0.02 217	0.00 1	0.00 1	0.05 122	0.98 302
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MyStereo07	0.53 35	0.51 173	1.58 30	0.03 58	0.34 282	1.66 233	0.02 73	1.68 45	1.34 168	0.53 79	0.02 1	0.04 7	0.11 108	0.74 73	0.26 88	0.00 1	1.19 374	0.00 1	0.18 329	0.03 89	0.37 223

MyStereo04	1.01 161	0.51 173	3.49 244	0.03 58	0.34 282	1.66 233	0.02 73	4.18 204	2.93 326	1.10 154	0.03 29	1.30 188	0.58 212	1.32 117	1.02 224	0.00 1	1.19 374	0.00 1	0.18 329	0.03 89	0.37 223

ToySt	0.92 126	0.51 173	4.35 284	0.21 210	0.71 333	1.32 125	0.00 1	2.77 80	1.33 165	0.21 35	0.51 154	1.47 194	0.11 108	1.14 101	0.87 204	0.03 328	0.69 306	0.00 1	0.20 337	0.10 196	1.88 374

DSFCA	1.45 252	0.51 173	2.76 202	0.01 9	0.03 121	3.64 326	0.83 315	3.28 123	1.45 189	3.25 315	0.44 142	2.89 282	1.45 276	6.07 278	2.14 274	0.00 1	0.02 217	0.00 1	0.00 1	0.06 132	0.10 109

DRN-Test	1.79 282	0.51 173	4.94 311	0.19 195	0.14 202	3.30 313	0.19 233	6.58 353	2.31 280	4.40 339	0.77 184	2.10 242	1.73 295	5.40 257	2.82 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 237	0.12 227	0.27 203

DMCA	0.87 112	0.52 178	3.24 231	0.01 9	0.01 59	1.30 115	0.02 73	3.69 138	1.87 245	2.29 265	0.17 68	1.71 214	0.10 100	0.76 74	1.42 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 166	0.12 122

MSMD_ROB	5.26 368	0.52 178	3.22 228	0.15 185	0.01 59	8.63 375	1.06 329	4.76 254	4.16 345	13.72 387	26.77 402	13.87 380	15.95 396	7.89 357	3.94 325	0.11 354	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.06 132	0.34 219

HGLStereo	1.17 192	0.53 180	2.39 165	0.01 9	0.02 103	1.45 162	0.01 18	4.05 185	1.14 100	1.42 193	3.06 302	2.09 241	1.21 263	4.60 216	1.33 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 196	0.06 64

DCRE	1.01 161	0.54 181	1.52 23	0.30 235	0.99 351	1.31 117	0.00 1	1.69 46	0.71 41	1.12 157	7.77 354	0.74 133	0.02 16	0.28 8	0.45 139	0.00 1	0.71 310	0.00 1	0.25 354	0.02 35	1.78 362

test croco	0.55 44	0.55 182	3.45 241	0.10 158	0.00 1	0.50 13	0.02 73	3.49 129	1.16 102	0.05 11	0.10 58	0.13 62	0.17 136	0.67 63	0.28 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 341	0.01 10

GMOStereo	0.62 58	0.55 182	1.80 66	0.09 148	0.61 317	1.07 35	0.03 121	2.92 91	0.25 4	2.23 259	0.02 1	0.66 117	0.04 42	0.25 4	0.22 68	0.00 1	1.26 377	0.00 1	0.00 1	0.23 300	0.19 162

error version	0.62 58	0.55 182	1.80 66	0.09 148	0.61 317	1.07 35	0.03 121	2.92 91	0.25 4	2.23 259	0.02 1	0.66 117	0.04 42	0.25 4	0.22 68	0.00 1	1.26 377	0.00 1	0.00 1	0.23 300	0.19 162

test-v	0.62 58	0.55 182	1.80 66	0.09 148	0.61 317	1.07 35	0.03 121	2.92 91	0.25 4	2.23 259	0.02 1	0.66 117	0.04 42	0.25 4	0.22 68	0.00 1	1.26 377	0.00 1	0.00 1	0.23 300	0.19 162

test-2	0.62 58	0.55 182	1.80 66	0.09 148	0.61 317	1.07 35	0.03 121	2.92 91	0.25 4	2.23 259	0.02 1	0.66 117	0.04 42	0.25 4	0.22 68	0.00 1	1.26 377	0.00 1	0.00 1	0.23 300	0.19 162

ADLNet	1.35 239	0.55 182	2.95 214	0.01 9	0.05 150	2.22 269	0.11 206	5.06 273	2.83 323	2.42 281	2.19 268	2.63 270	0.68 233	3.59 177	1.37 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 278	0.27 203

ACVNet	0.75 86	0.56 188	2.30 152	0.09 148	0.00 1	1.39 142	0.21 240	2.76 77	1.34 168	0.88 115	0.75 181	1.92 228	0.26 160	0.51 36	1.65 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 257	0.20 174

acv_ft	0.94 133	0.56 188	2.28 149	0.04 82	1.07 356	1.71 244	0.01 18	4.41 223	1.34 168	1.53 203	0.75 181	1.92 228	0.45 200	0.51 36	1.74 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 330	0.20 174

CBMV	1.97 295	0.56 188	2.61 192	0.46 256	0.07 163	2.91 305	4.18 371	4.58 239	2.78 319	5.50 354	2.21 270	2.84 279	2.94 327	4.75 224	2.31 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 257	0.60 263
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
1111x	2.13 308	0.58 191	4.38 290	0.39 247	0.61 317	2.14 268	0.01 18	6.38 347	2.40 290	1.80 227	1.97 261	0.95 163	0.64 225	7.16 337	10.30 372	0.00 1	1.18 373	0.00 1	0.29 367	0.07 156	1.32 325

G-Net	3.58 343	0.58 191	5.14 320	1.61 367	1.86 371	10.46 379	1.85 345	3.24 119	1.69 224	8.68 369	11.81 369	6.03 351	7.62 376	4.82 231	5.52 340	0.08 349	0.12 258	0.07 353	0.15 308	0.16 265	0.16 146

iRaftStereo_RVC	0.55 44	0.59 193	1.20 9	0.03 58	0.00 1	1.23 85	0.01 18	2.55 72	0.81 54	0.15 19	0.23 93	0.70 128	0.12 121	0.48 29	0.22 68	0.00 1	1.14 369	0.00 1	0.00 1	0.33 332	1.13 310

XX-TBD	0.36 13	0.59 193	1.75 54	0.07 124	0.00 1	1.11 55	0.00 1	0.73 12	0.63 34	0.44 58	1.24 225	0.06 28	0.06 63	0.39 19	0.08 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 36

stereogan	2.38 323	0.59 193	5.05 315	0.01 9	0.09 178	8.26 373	0.58 304	4.92 264	3.65 338	4.68 342	4.60 332	6.43 356	2.39 314	5.27 251	0.72 186	0.00 1	0.01 190	0.01 320	0.00 1	0.27 319	0.13 130

LoS_RVC	0.25 4	0.60 196	1.21 10	0.16 189	0.13 197	0.98 23	0.01 18	0.85 17	0.25 4	0.08 15	0.02 1	0.07 39	0.04 42	0.49 31	0.05 5	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.07 74

sAnonymous2	0.50 24	0.60 196	4.41 292	0.01 9	0.00 1	0.34 5	0.08 186	2.33 63	1.09 92	0.03 5	0.06 51	0.04 7	0.10 100	0.29 10	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 245	0.35 220

CroCo_RVC	0.50 24	0.60 196	4.41 292	0.01 9	0.00 1	0.34 5	0.08 186	2.33 63	1.09 92	0.03 5	0.06 51	0.04 7	0.10 100	0.29 10	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 245	0.35 220

HSM	1.48 256	0.60 196	1.85 82	0.01 9	0.29 266	1.76 249	0.04 150	6.50 349	1.46 190	1.91 235	1.55 242	4.69 334	1.27 269	6.66 304	0.70 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 156	0.26 200

DLCB_ROB	1.38 242	0.60 196	1.96 103	0.10 158	0.00 1	1.53 190	0.23 246	4.02 181	1.91 250	3.54 321	1.97 261	3.40 302	0.30 166	4.91 234	2.97 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 110	0.12 122

delet	1.31 230	0.61 201	2.64 196	0.05 96	0.17 216	2.84 302	1.00 326	4.88 259	2.46 295	1.38 189	1.37 232	1.62 206	0.90 249	4.52 212	1.48 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 245	0.08 79

SGM_RVC	4.67 364	0.61 201	2.62 194	1.13 348	0.29 266	7.96 371	2.60 355	7.55 372	4.36 348	12.34 384	9.95 362	15.94 384	8.56 378	10.88 384	6.38 349	0.22 365	0.25 270	0.20 367	0.23 349	0.32 330	0.92 295
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
StereoIM	0.30 9	0.62 203	1.63 39	0.07 124	0.19 221	0.40 10	0.02 73	1.36 29	0.76 47	0.04 9	0.05 47	0.13 62	0.05 56	0.38 18	0.33 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.02 23

STTStereo	0.98 154	0.62 203	3.78 264	0.25 225	0.15 210	1.44 158	0.10 204	3.57 131	1.75 237	1.46 197	0.19 82	1.74 217	0.44 197	3.47 171	0.54 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.05 56

fff	0.83 99	0.63 205	3.63 251	0.01 9	0.04 142	1.25 96	0.02 73	3.98 174	1.29 152	2.39 277	0.25 96	0.09 49	1.78 297	0.58 45	0.36 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.37 223

CroCo-Stereo	0.50 24	0.63 205	2.38 164	0.14 180	0.00 1	0.19 2	0.02 73	4.28 216	0.96 78	0.14 18	0.03 29	0.46 98	0.08 84	0.32 12	0.29 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.01 10
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
csc	0.83 99	0.63 205	3.63 251	0.01 9	0.04 142	1.25 96	0.02 73	3.98 174	1.29 152	2.39 277	0.25 96	0.09 49	1.78 297	0.58 45	0.36 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.37 223

cscssc	0.83 99	0.63 205	3.63 251	0.01 9	0.04 142	1.25 96	0.02 73	3.98 174	1.29 152	2.39 277	0.25 96	0.09 49	1.78 297	0.58 45	0.36 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.37 223

ssnet_v2	1.33 237	0.64 209	2.83 207	0.06 114	0.03 121	2.08 267	0.36 284	5.88 327	2.33 283	2.52 288	0.88 199	3.06 290	0.54 204	1.75 136	3.30 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 308	0.13 130

ADStereo(finetuned)	0.98 154	0.65 210	4.66 298	0.03 58	0.00 1	1.25 96	0.01 18	3.99 178	2.16 266	2.65 291	0.30 109	0.09 49	2.33 312	0.58 45	0.45 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 89	0.41 237

DCANet	0.84 105	0.65 210	3.63 251	0.03 58	0.00 1	1.25 96	0.01 18	3.99 178	2.16 266	2.66 294	0.31 112	0.09 49	0.48 202	0.57 44	0.45 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 89	0.41 237

FCDSN-DC	5.38 369	0.65 210	3.19 226	0.24 220	0.46 298	5.71 355	1.61 341	5.83 326	4.51 350	14.74 392	22.03 395	20.43 391	13.01 393	8.48 365	6.00 345	0.02 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 156	0.52 250
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
IIG-Stereo	1.39 244	0.67 213	1.73 49	2.48 379	0.05 150	1.63 224	0.14 217	3.00 100	1.20 116	2.94 304	2.23 271	3.03 287	0.55 206	7.41 342	0.66 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.07 74

ccnet	1.96 292	0.68 214	3.59 249	0.26 229	0.19 221	3.68 327	1.55 340	4.89 260	1.77 239	2.68 296	3.92 323	3.44 304	1.72 294	5.02 241	5.22 337	0.06 344	0.00 1	0.09 356	0.01 237	0.13 237	0.32 212

psm_up	1.01 161	0.68 214	2.47 182	0.04 82	0.00 1	2.01 263	0.05 162	4.09 191	1.29 152	2.65 291	0.47 149	1.71 214	0.44 197	3.65 178	0.45 139	0.06 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 245	0.06 64

UCFNet_RVC	0.78 93	0.68 214	2.05 117	0.02 39	0.29 266	1.57 202	0.02 73	3.57 131	0.87 62	1.35 186	0.74 179	1.66 211	0.20 149	1.92 142	0.61 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 42

MMNet	1.33 237	0.69 217	4.18 275	0.11 170	0.01 59	4.08 332	0.02 73	4.27 215	1.49 195	2.17 256	0.33 114	1.34 190	1.20 259	4.52 212	1.93 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 219	0.06 64

gwcnet-sp	1.11 179	0.71 218	4.90 307	0.05 96	0.01 59	2.59 289	0.14 217	4.22 208	1.38 182	1.93 238	0.18 71	0.68 125	0.38 182	3.77 182	0.98 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 237	0.08 79

scenet	1.11 179	0.71 218	4.90 307	0.05 96	0.01 59	2.59 289	0.14 217	4.22 208	1.38 182	1.93 238	0.18 71	0.68 125	0.38 182	3.77 182	0.98 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 237	0.08 79

ssnet	1.11 179	0.71 218	4.90 307	0.05 96	0.01 59	2.59 289	0.14 217	4.22 208	1.38 182	1.93 238	0.18 71	0.68 125	0.38 182	3.77 182	0.98 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 237	0.08 79

hitnet-ft	1.26 218	0.71 218	2.37 163	0.04 82	0.00 1	1.39 142	0.21 240	3.94 170	2.53 300	1.61 213	1.11 217	4.21 325	0.36 178	4.83 232	1.65 254	0.01 294	0.00 1	0.03 344	0.00 1	0.11 219	0.08 79

RASNet	1.75 278	0.71 218	2.93 213	0.20 209	3.20 384	1.75 248	0.26 255	3.87 162	2.64 305	0.98 129	1.46 238	5.25 349	1.67 293	6.73 308	2.81 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 132	0.47 243

MIPNet	0.77 91	0.74 223	2.72 198	0.08 132	0.07 163	1.32 125	0.12 213	4.14 200	1.51 196	0.90 118	0.11 61	0.67 121	0.95 251	1.42 121	0.30 97	0.00 1	0.01 190	0.01 320	0.01 237	0.15 257	0.23 186

SACVNet	1.14 187	0.74 223	2.49 185	0.07 124	0.00 1	1.65 232	0.28 263	4.52 232	1.51 196	2.11 253	0.79 187	1.57 198	0.07 73	5.28 252	1.31 236	0.01 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 314	0.18 159

CroCo-Stereo Lap2	0.42 18	0.75 225	1.76 60	0.03 58	0.00 1	0.33 4	0.01 18	3.75 143	0.81 54	0.02 1	0.03 29	0.04 7	0.07 73	0.52 38	0.23 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 156	0.03 36

OMP-Stereo	1.29 225	0.75 225	1.67 42	2.47 378	0.29 266	1.61 216	0.32 279	2.38 68	1.09 92	2.66 294	1.14 220	3.04 288	0.17 136	7.40 341	0.60 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 156	0.08 79

APVNet	1.68 274	0.75 225	4.94 311	0.13 178	0.01 59	4.56 343	0.08 186	5.20 282	1.44 187	1.51 200	1.05 210	2.87 280	0.93 250	6.76 310	2.76 299	0.01 294	0.00 1	0.07 353	0.00 1	0.34 335	0.08 79

psmorigin	2.16 310	0.75 225	10.72 382	0.24 220	0.03 121	1.62 221	0.20 234	3.80 146	1.16 102	5.40 352	3.08 303	5.77 350	2.29 310	5.62 267	2.13 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 166	0.25 196

CSP-Net	1.13 184	0.76 229	1.67 42	0.01 9	0.00 1	2.81 300	0.05 162	5.62 308	1.14 100	1.14 159	0.85 197	1.80 221	0.23 154	6.10 280	0.36 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 237	0.03 36

IPLG	0.99 156	0.76 229	3.08 220	0.06 114	0.06 155	1.40 146	0.11 206	3.81 147	1.07 89	0.81 108	1.00 208	0.50 104	0.60 214	5.65 269	0.38 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 300	0.20 174

GEStereo_RVC	1.25 209	0.76 229	2.61 192	0.37 243	0.01 59	1.40 146	0.11 206	6.93 358	1.20 116	1.22 172	0.78 186	1.58 201	0.77 239	6.13 281	0.66 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 245	0.23 186

whm_eth	0.81 96	0.77 232	4.13 274	0.03 58	0.00 1	1.26 102	0.02 73	4.05 185	2.20 271	0.35 44	2.47 290	0.13 62	0.11 108	0.28 8	0.14 35	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.28 206

StereoVision	1.00 159	0.77 232	2.81 204	0.05 96	0.02 103	1.14 59	0.03 121	4.13 199	1.18 108	0.19 28	6.80 350	0.49 101	0.12 121	1.20 106	1.01 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 132	0.02 23

iResNet	1.20 196	0.77 232	3.37 238	1.01 343	0.01 59	2.00 262	0.01 18	4.44 224	1.74 236	1.88 232	1.09 213	0.35 86	0.35 176	4.22 195	2.44 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.26 200

Sa-1000	1.23 204	0.79 235	2.16 133	0.00 1	0.40 285	1.36 134	0.03 121	5.00 269	2.01 257	1.11 156	5.38 337	0.61 110	0.15 126	4.18 190	0.37 124	0.00 1	0.54 298	0.00 1	0.16 314	0.15 257	0.16 146

ADLNet2	1.52 262	0.79 235	3.51 245	0.01 9	0.69 330	1.26 102	0.26 255	4.84 256	3.10 329	1.67 219	3.23 308	4.17 324	0.80 243	4.77 229	1.00 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 299	0.12 122

MIM_Stereo	0.72 85	0.80 237	2.05 117	0.63 294	1.06 355	1.31 117	0.02 73	2.80 82	1.24 127	0.19 28	0.02 1	0.70 128	0.20 149	1.31 116	0.16 41	0.00 1	0.18 265	0.00 1	0.00 1	0.17 278	1.53 334

GANet-RSSM	1.09 177	0.80 237	2.41 168	0.72 309	0.00 1	1.39 142	0.02 73	5.15 277	1.07 89	0.95 127	0.34 115	2.06 238	1.12 255	4.69 217	0.80 193	0.00 1	0.00 1	0.04 348	0.00 1	0.15 257	0.09 99

RYNet	1.76 280	0.81 239	4.24 279	0.34 239	0.10 186	2.62 293	0.07 180	5.36 293	2.08 263	1.38 189	0.35 122	4.71 335	1.35 272	6.73 308	4.61 333	0.00 1	0.05 233	0.00 1	0.00 1	0.05 122	0.33 217

XPNet_ROB	1.41 248	0.81 239	2.75 201	0.04 82	0.01 59	1.70 243	0.17 224	4.14 200	1.69 224	4.12 333	1.10 215	1.58 201	0.52 203	5.13 246	4.07 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 219	0.25 196

CVANet_RVC	1.37 241	0.82 241	3.23 230	0.54 278	0.11 190	1.48 177	0.46 291	4.01 180	2.23 273	3.33 316	1.34 231	1.51 196	0.37 180	6.38 290	0.69 182	0.01 294	0.00 1	0.00 1	0.05 273	0.19 286	0.62 266

SA	1.02 166	0.85 242	2.22 140	0.00 1	0.42 290	1.31 117	0.01 18	4.74 253	2.04 261	0.50 75	0.95 205	0.30 84	1.30 271	4.24 198	0.42 134	0.00 1	0.47 290	0.00 1	0.17 322	0.16 265	0.30 208

NLCA_NET_v2_RVC	1.20 196	0.85 242	3.90 268	0.61 289	0.99 351	1.40 146	0.01 18	4.06 187	1.56 200	2.38 276	0.36 125	2.15 249	0.57 211	4.52 212	0.67 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 237	0.02 35	0.03 36
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PS-NSSS	1.25 209	0.85 242	2.77 203	0.05 96	0.03 121	1.40 146	0.01 18	5.04 271	2.38 287	1.34 184	2.80 297	0.65 115	0.06 63	6.36 289	0.91 214	0.18 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 227	0.01 10

MyStereo8	1.16 191	0.86 245	3.73 262	0.86 330	0.04 142	1.47 172	0.01 18	4.64 244	2.13 264	1.47 198	1.10 215	1.21 183	0.31 170	1.12 100	1.50 247	0.00 1	1.45 386	0.00 1	0.30 369	0.10 196	0.93 299

fast-acv-ft	1.54 264	0.86 245	4.85 305	0.11 170	0.12 195	3.88 328	0.28 263	2.97 97	2.26 276	0.96 128	3.49 314	2.97 284	1.23 265	3.47 171	2.75 298	0.04 334	0.01 190	0.04 348	0.04 270	0.44 352	0.08 79

AACVNet	1.04 168	0.87 247	2.22 140	0.25 225	0.00 1	1.79 252	0.01 18	4.21 206	0.79 49	1.17 163	0.27 102	1.50 195	0.16 131	6.30 288	0.89 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 300	0.04 42

PSMNet-RSSM	1.10 178	0.88 248	2.30 152	0.23 215	0.00 1	1.41 153	0.03 121	5.44 302	1.19 110	1.56 205	0.50 151	2.46 265	0.71 235	4.23 196	0.90 211	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.10 196	0.08 79

MaskLacGwcNet_RVC	1.88 285	0.88 248	3.47 243	1.64 370	0.22 231	4.27 336	0.40 286	3.90 168	1.63 218	0.72 98	0.71 175	3.06 290	0.11 108	5.13 246	1.03 225	5.07 388	0.54 298	0.00 1	0.00 1	1.73 381	3.16 387

raftrobust	0.68 75	0.89 250	1.80 66	0.02 39	1.29 360	1.22 81	0.05 162	2.37 67	0.62 33	2.99 307	0.03 29	0.12 57	0.15 126	0.60 54	0.51 154	0.00 1	0.69 306	0.00 1	0.00 1	0.10 196	0.24 190

RP	2.09 301	0.90 251	3.88 267	0.22 211	0.61 317	1.72 245	0.94 321	4.97 268	2.65 306	3.87 328	5.63 340	4.44 326	4.28 353	4.99 239	2.35 287	0.01 294	0.00 1	0.00 1	0.01 237	0.20 290	0.13 130

TDLM	1.32 233	0.90 251	2.42 176	0.61 289	0.03 121	1.59 205	2.04 348	3.73 142	2.29 279	1.70 223	0.94 204	1.07 175	0.67 231	6.49 295	1.12 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 283	0.54 252

TestStereo1	0.96 145	0.91 253	2.21 138	0.24 220	0.42 290	1.31 117	0.02 73	4.10 193	1.71 230	0.47 65	1.64 246	0.20 70	1.20 259	3.55 174	0.36 113	0.00 1	0.27 275	0.00 1	0.00 1	0.19 286	0.32 212

RAFT+CT+SA	0.85 108	0.91 253	2.23 145	0.19 195	0.29 266	1.27 108	0.03 121	4.92 264	0.86 61	0.65 85	0.40 134	0.67 121	0.05 56	3.03 160	0.18 50	0.00 1	0.28 279	0.00 1	0.35 373	0.15 257	0.61 264

SA-5K	0.96 145	0.91 253	2.21 138	0.24 220	0.42 290	1.31 117	0.02 73	4.10 193	1.71 230	0.47 65	1.64 246	0.20 70	1.20 259	3.55 174	0.36 113	0.00 1	0.27 275	0.00 1	0.00 1	0.19 286	0.32 212

UDGNet	0.44 19	0.91 253	1.89 95	0.04 82	0.00 1	1.15 60	0.02 73	0.75 13	1.77 239	0.45 62	0.07 54	0.06 28	0.02 16	1.62 130	0.11 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.01 10

rafts_anoy	0.67 70	0.91 253	1.85 82	0.60 287	1.02 354	1.16 63	0.04 150	3.25 120	0.48 19	0.19 28	0.18 71	0.11 55	0.19 144	1.17 103	0.58 164	0.00 1	1.47 387	0.00 1	0.01 237	0.05 122	0.22 181

GANet	2.23 316	0.92 258	3.10 222	0.88 332	0.08 172	2.25 270	3.25 360	4.61 241	1.71 230	2.55 289	9.98 363	2.56 267	1.47 280	7.52 347	2.98 308	0.00 1	0.04 228	0.02 339	0.08 286	0.14 245	0.42 241

iRaft-Stereo_5w	1.28 221	0.93 259	3.51 245	0.14 180	0.66 326	1.21 77	0.01 18	3.87 162	1.06 88	0.19 28	1.97 261	1.62 206	1.50 281	6.80 311	1.07 229	0.00 1	0.16 262	0.00 1	0.06 280	0.26 314	0.67 272

test_5	0.94 133	0.94 260	2.60 190	0.55 281	0.25 246	1.47 172	0.02 73	4.89 260	0.97 79	0.81 108	0.30 109	0.80 145	0.63 222	3.39 167	0.24 79	0.00 1	0.27 275	0.00 1	0.00 1	0.17 278	0.54 252

CFNet-ft	0.97 152	0.94 260	2.30 152	0.01 9	0.27 260	1.37 136	0.02 73	2.76 77	0.79 49	0.88 115	0.20 86	3.76 317	0.38 182	4.21 193	1.34 239	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.08 166	0.09 99

CFNet_RVC	0.97 152	0.94 260	2.30 152	0.01 9	0.27 260	1.37 136	0.02 73	2.76 77	0.79 49	0.88 115	0.20 86	3.76 317	0.38 182	4.21 193	1.34 239	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.08 166	0.09 99

RAFT_CTSACE	0.85 108	0.95 263	2.60 190	0.60 287	0.05 150	1.20 71	0.01 18	3.18 117	0.85 60	0.79 106	1.57 244	2.18 251	0.78 241	1.20 106	0.22 68	0.00 1	0.33 282	0.00 1	0.00 1	0.28 322	0.21 180

RAFT-Stereo + iAFF	0.90 121	0.95 263	1.93 100	0.06 114	0.92 345	1.24 89	0.02 73	3.30 124	1.75 237	1.23 173	2.58 293	0.43 95	0.16 131	0.68 65	0.82 196	0.00 1	0.70 309	0.00 1	0.00 1	0.23 300	1.05 306

RGC	2.11 305	0.95 263	4.61 297	0.08 132	0.29 266	3.34 317	0.11 206	5.40 298	1.78 241	3.93 330	4.52 331	5.20 346	3.05 333	5.78 270	2.78 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 227	0.18 159

pmcnn	3.98 355	0.95 263	7.29 357	0.71 307	1.42 363	2.84 302	1.22 335	5.89 328	2.42 292	9.34 375	11.71 368	18.88 389	2.65 322	6.89 317	6.35 348	0.00 1	0.07 242	0.00 1	0.00 1	0.21 293	0.76 281

Consistency-Raft	1.48 256	0.96 267	5.40 329	0.36 240	0.31 280	1.66 233	0.11 206	4.30 219	4.32 347	0.47 65	5.99 343	0.86 148	2.09 306	1.19 105	1.31 236	0.03 328	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.27 319	0.02 23

RAFT	0.91 123	0.96 267	1.82 78	0.89 333	0.44 294	0.97 22	0.08 186	3.71 141	1.25 134	0.36 46	0.20 86	3.87 320	0.27 163	0.70 66	0.49 150	0.00 1	0.83 319	0.00 1	0.01 237	0.47 353	0.87 291

RALCasStereoNet	0.80 94	0.96 267	1.77 63	0.28 233	0.97 349	1.13 57	0.03 121	2.91 90	1.11 96	0.17 22	0.34 115	0.12 57	0.20 149	1.65 131	0.65 174	0.00 1	1.72 394	0.00 1	0.00 1	0.11 219	1.90 376

LL-Strereo2	0.63 63	0.97 270	2.03 113	0.76 321	0.86 340	1.15 60	0.08 186	1.85 52	1.20 116	0.45 62	0.02 1	0.50 104	0.07 73	0.63 60	0.65 174	0.00 1	0.17 264	0.00 1	0.03 258	0.05 122	1.05 306

MLCV	1.19 195	0.97 270	3.09 221	0.07 124	0.00 1	1.63 224	0.04 150	3.33 125	1.57 201	2.74 300	1.83 255	0.99 167	0.40 193	5.31 253	1.53 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 227	0.11 116

MeshStereo	6.09 372	0.97 270	3.59 249	0.26 229	0.14 202	7.68 369	2.02 347	10.42 383	5.77 359	20.76 402	19.69 391	22.78 395	10.56 386	10.29 379	6.16 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 325	0.41 237
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
4D-IteraStereo	0.59 50	0.98 273	2.62 194	0.04 82	0.09 178	1.07 35	0.08 186	1.45 33	0.39 12	0.12 17	0.05 47	0.82 147	0.10 100	0.77 76	1.05 226	0.00 1	0.40 286	0.00 1	0.00 1	0.08 166	1.79 364

iinet-f	1.90 287	0.98 273	13.29 389	0.42 251	0.03 121	4.30 339	0.04 150	3.86 160	1.32 164	1.28 176	0.57 157	2.91 283	2.70 323	2.60 151	3.11 312	0.00 1	0.02 217	0.02 339	0.00 1	0.49 355	0.09 99

Nwc_Net	2.25 317	0.98 273	5.37 326	0.07 124	0.11 190	2.80 299	0.05 162	7.36 369	1.30 160	2.77 301	8.21 356	5.18 345	2.98 331	5.16 248	2.46 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 227	0.08 79

TestStereo	0.67 70	0.99 276	2.26 147	0.00 1	0.00 1	0.92 18	0.01 18	1.77 50	0.30 10	0.20 34	0.05 47	0.08 44	0.06 63	6.62 300	0.09 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.08 79

DeepPruner_ROB	1.04 168	0.99 276	3.05 219	0.02 39	0.00 1	1.60 209	0.17 224	3.96 172	0.52 20	3.41 319	0.03 29	2.06 238	0.17 136	3.35 165	1.12 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 245	0.14 135

CBFPSM	1.51 259	1.00 278	5.32 325	0.05 96	0.01 59	3.57 325	0.04 150	4.06 187	1.03 85	0.65 85	0.21 89	6.06 352	3.60 342	2.65 153	1.82 261	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.12 122

aanetorigin	2.99 332	1.00 278	9.85 378	0.23 215	0.23 237	1.59 205	2.01 346	1.94 56	1.25 134	14.45 390	10.04 364	2.98 285	3.75 344	4.97 238	4.01 326	0.10 352	0.05 233	0.09 356	0.11 297	0.55 365	0.55 257

DPSNet	3.98 355	1.01 280	12.58 386	0.74 316	0.55 304	5.24 353	1.53 339	12.44 388	4.82 353	2.89 302	0.97 207	6.37 354	11.43 390	8.20 360	8.61 360	0.09 351	0.51 295	0.11 360	0.38 376	0.35 339	0.83 286

cf-r	1.18 194	1.02 281	3.22 228	0.25 225	0.02 103	1.44 158	0.03 121	5.11 276	2.16 266	1.31 180	0.59 163	2.87 280	0.24 156	4.26 199	0.79 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 257	0.12 122

NCC-stereo	2.09 301	1.02 281	4.78 303	0.10 158	0.26 255	2.33 278	0.13 214	5.82 324	1.70 228	2.98 305	3.18 306	4.63 331	5.69 368	6.26 284	2.76 299	0.05 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 166	0.14 135

Abc-Net	2.09 301	1.02 281	4.78 303	0.10 158	0.26 255	2.33 278	0.13 214	5.82 324	1.70 228	2.98 305	3.18 306	4.63 331	5.69 368	6.26 284	2.76 299	0.05 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 166	0.14 135
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FBW_ROB	2.74 331	1.02 281	4.72 299	0.43 253	0.18 219	4.35 340	0.18 230	7.28 368	3.50 335	3.57 322	3.38 312	4.86 336	1.22 264	11.70 388	5.76 341	0.17 361	0.08 246	0.59 376	0.12 303	0.28 322	1.40 329

GMStereo	0.34 11	1.03 285	2.11 129	0.01 9	0.00 1	0.47 12	0.01 18	0.77 14	1.38 182	0.24 36	0.04 39	0.07 39	0.08 84	0.43 25	0.12 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 89	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
ETE_ROB	1.42 250	1.04 286	3.10 222	0.02 39	0.03 121	1.81 254	0.22 243	4.73 251	1.67 223	4.77 343	1.43 235	2.77 274	0.08 84	4.23 196	2.20 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 132	0.20 174

raft_robust	1.21 198	1.05 287	2.00 107	0.10 158	0.43 293	1.39 142	0.02 73	4.21 206	2.32 281	0.44 58	0.02 1	2.23 253	1.39 273	7.00 329	0.35 109	0.00 1	0.78 314	0.00 1	0.18 329	0.10 196	0.19 162

raft+_RVC	0.71 80	1.05 287	1.86 85	0.64 296	1.31 361	1.20 71	0.05 162	2.44 69	0.77 48	0.18 24	0.43 141	0.08 44	0.15 126	0.93 95	0.64 172	0.00 1	1.43 385	0.00 1	0.00 1	0.09 185	1.03 305

111	1.00 159	1.05 287	3.63 251	0.01 9	0.04 142	1.20 71	0.16 221	4.50 228	2.24 274	1.32 181	1.15 221	2.00 235	0.31 170	0.59 52	0.79 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 196	0.84 287

AFF-stereo	0.89 120	1.05 287	1.70 46	0.49 271	0.18 219	1.21 77	0.01 18	3.58 133	1.62 212	0.84 111	1.93 259	1.14 180	0.26 160	1.24 112	0.68 180	0.00 1	0.64 305	0.00 1	0.00 1	0.26 314	0.89 293

LALA_ROB	1.55 266	1.07 291	2.99 218	0.02 39	0.06 155	3.20 310	0.49 294	4.07 189	1.80 242	3.79 327	0.66 171	4.51 327	0.25 159	3.82 185	4.07 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 196	0.11 116

WCMA_ROB	5.16 366	1.07 291	4.40 291	0.66 299	0.69 330	6.28 362	3.63 366	5.39 296	4.05 344	14.77 393	19.39 389	15.46 382	10.72 388	7.67 353	6.77 352	0.19 364	0.27 275	0.18 366	0.20 337	0.18 283	1.23 317

HITNet	1.01 161	1.08 293	3.32 236	0.80 324	0.00 1	1.37 136	0.02 73	5.20 282	1.59 203	1.88 232	0.18 71	0.64 114	0.31 170	1.24 112	2.01 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 166	0.47 243
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
RALAANet	0.68 75	1.09 294	2.29 150	0.03 58	0.01 59	0.93 19	0.03 121	2.65 74	1.97 255	1.19 164	0.39 133	0.15 68	0.30 166	1.27 115	0.75 188	0.00 1	0.25 270	0.00 1	0.09 289	0.19 286	0.03 36

AASNet	1.05 171	1.11 295	3.12 224	0.05 96	0.00 1	1.73 247	0.05 162	5.73 315	2.17 270	1.10 154	1.84 256	0.94 159	0.19 144	1.16 102	1.37 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 335	0.16 146

HBP-ISP	1.59 270	1.12 296	3.42 239	0.53 277	0.10 186	4.27 336	1.44 338	5.35 290	1.61 206	3.58 323	0.87 198	0.91 151	1.18 258	6.64 302	0.46 144	0.04 334	0.02 217	0.00 1	0.00 1	0.06 132	0.24 190

AF-Net	2.51 325	1.12 296	5.46 330	0.01 9	0.13 197	2.03 264	0.47 292	7.04 363	2.74 314	4.09 332	10.64 365	4.99 339	2.94 327	4.94 236	3.28 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 278	0.15 142

Wz-Net-LNSev-Ref	1.86 284	1.13 298	5.96 336	0.02 39	0.00 1	5.00 349	0.29 270	5.31 289	2.38 287	2.65 291	1.15 221	2.32 262	1.95 304	5.59 265	3.35 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 110	0.14 135

LMCR-Stereo	1.28 221	1.13 298	2.41 168	0.57 283	0.03 121	2.72 295	0.09 197	6.86 357	0.88 65	2.44 283	1.92 258	0.14 65	1.55 286	3.57 176	1.12 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 265	0.02 23

PA-Net	1.56 268	1.13 298	5.13 318	0.07 124	0.17 216	1.46 166	0.53 297	4.73 251	3.04 328	0.92 123	1.30 228	2.29 259	0.62 220	6.63 301	3.00 309	0.01 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 156	0.15 142
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DGSMNet	2.56 327	1.15 301	7.39 358	1.34 361	2.02 377	3.20 310	3.97 369	6.11 338	1.72 235	1.52 202	2.72 296	3.23 298	0.63 222	4.74 221	2.39 289	1.12 378	1.53 389	1.54 384	1.32 397	1.40 379	2.10 380

CC-Net-ROB	2.09 301	1.17 302	3.97 271	1.52 366	0.23 237	3.35 318	0.05 162	5.09 274	2.74 314	1.09 152	1.40 234	0.97 165	0.18 140	6.66 304	0.87 204	1.46 383	1.64 391	7.13 390	0.00 1	1.67 380	0.54 252

TRStereo	0.88 114	1.18 303	2.44 180	0.72 309	0.10 186	1.56 199	0.03 121	5.73 315	1.28 148	0.18 24	0.30 109	0.62 111	0.43 196	1.02 99	0.13 33	0.00 1	0.47 290	0.00 1	0.25 354	0.01 9	1.23 317

DMCA-RVC	1.12 182	1.19 304	5.30 324	0.03 58	0.04 142	1.30 115	0.06 178	3.05 104	0.87 62	3.33 316	0.12 65	0.98 166	0.65 228	3.40 168	1.82 261	0.01 294	0.04 228	0.02 339	0.01 237	0.10 196	0.09 99

dd	0.45 20	1.20 305	2.52 187	0.06 114	0.01 59	1.23 85	0.03 121	0.88 18	1.48 194	0.26 39	0.06 51	0.12 57	0.05 56	0.42 23	0.44 135	0.02 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 132	0.06 64

IGEVStereo-DCA	0.88 114	1.21 306	1.81 73	0.18 190	0.16 213	0.83 15	0.01 18	0.71 7	1.36 174	0.40 50	0.04 39	0.06 28	0.09 93	6.04 276	2.22 280	0.00 1	0.48 293	0.00 1	0.15 308	0.16 265	1.76 355

rrr	1.15 189	1.21 306	5.05 315	0.18 190	0.16 213	0.83 15	0.06 178	2.88 85	1.44 187	0.40 50	0.04 39	0.06 28	0.09 93	6.04 276	2.22 280	0.00 1	0.48 293	0.00 1	0.19 335	0.16 265	1.59 343

dad	1.04 168	1.21 306	3.14 225	0.08 132	0.01 59	1.25 96	0.01 18	1.30 27	2.54 301	1.95 242	0.37 126	0.40 93	0.04 42	5.95 275	1.06 227	0.01 294	0.00 1	1.11 382	0.12 303	0.07 156	0.19 162

StereoDRNet	1.66 273	1.21 306	5.39 328	0.06 114	0.11 190	2.49 284	1.06 329	5.28 286	1.89 247	3.60 324	0.63 166	2.28 255	0.64 225	4.70 218	3.25 314	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.01 237	0.15 257	0.36 222

GwcNet-RSSM	1.22 202	1.24 310	3.66 256	0.23 215	0.04 142	1.46 166	0.05 162	4.65 246	1.61 206	1.33 183	0.46 148	2.98 285	0.26 160	4.48 208	1.59 251	0.00 1	0.00 1	0.02 339	0.00 1	0.21 293	0.10 109

SDNR	3.62 348	1.25 311	7.41 359	0.71 307	0.22 231	26.06 409	0.02 73	4.55 236	2.42 292	3.10 310	11.33 366	3.05 289	0.77 239	8.31 364	2.21 279	0.05 338	0.11 256	0.00 1	0.01 237	0.08 166	0.66 269

DispNO	1.68 274	1.27 312	6.40 346	0.11 170	0.15 210	1.40 146	0.17 224	5.17 281	2.33 283	2.03 247	2.85 299	1.90 225	0.99 252	6.17 282	2.33 286	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.01 237	0.16 265	0.17 151

ACRE	0.94 133	1.27 312	3.93 270	0.22 211	0.02 103	1.44 158	0.29 270	3.88 165	1.60 205	1.97 243	2.42 284	0.21 74	0.11 108	0.82 88	0.29 93	0.00 1	0.04 228	0.01 320	0.05 273	0.21 293	0.09 99

PSMNet_ROB	1.31 230	1.27 312	3.91 269	0.05 96	0.11 190	1.69 242	0.16 221	3.98 174	1.59 203	1.15 161	0.34 115	2.77 274	0.62 220	4.43 207	3.80 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 227	0.12 122

CIPLG	0.94 133	1.29 315	3.53 248	0.19 195	0.03 121	1.45 162	0.29 270	3.87 162	1.61 206	2.10 252	2.52 291	0.21 74	0.11 108	0.85 92	0.29 93	0.00 1	0.05 233	0.01 320	0.05 273	0.21 293	0.08 79

test_xeample3	0.95 142	1.30 316	5.13 318	0.19 195	0.23 237	0.95 20	0.07 180	2.30 62	1.47 193	0.40 50	0.05 47	0.08 44	0.07 73	1.45 122	2.27 282	0.00 1	0.69 306	0.00 1	0.33 371	0.17 278	1.85 368

NaN_ROB	2.33 322	1.31 317	4.55 294	0.32 237	0.30 278	3.13 309	5.01 381	4.57 238	2.78 319	5.49 353	1.73 249	2.28 255	1.98 305	7.48 345	4.32 330	0.01 294	0.06 239	0.03 344	0.09 289	0.20 290	0.88 292

NCCL2	1.51 259	1.32 318	3.27 233	0.03 58	0.07 163	1.63 224	3.29 361	4.54 235	1.61 206	3.22 314	0.37 126	3.84 319	0.31 170	4.42 206	2.02 271	0.00 1	0.00 1	0.02 339	0.00 1	0.09 185	0.22 181

CFNet	1.24 206	1.33 319	3.20 227	0.26 229	0.03 121	1.43 155	0.04 150	5.03 270	2.39 289	0.61 82	0.71 175	1.30 188	0.23 154	6.72 307	1.16 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 308	0.10 109

EDNetEfficient	6.66 377	1.34 320	34.37 405	0.66 299	1.93 375	2.04 266	3.59 365	3.08 108	14.92 385	20.02 401	9.53 361	6.48 358	10.85 389	7.65 349	15.21 387	0.03 328	0.10 254	0.01 320	0.22 346	0.61 368	0.55 257

IPLGR_C	0.94 133	1.37 321	3.71 259	0.19 195	0.02 103	1.44 158	0.29 270	3.88 165	1.62 212	2.04 248	2.44 289	0.20 70	0.12 121	0.79 79	0.29 93	0.00 1	0.05 233	0.01 320	0.05 273	0.21 293	0.08 79

iResNet_ROB	1.22 202	1.37 321	2.59 189	0.14 180	0.00 1	1.38 141	0.04 150	7.36 369	2.85 325	1.07 149	1.24 225	0.93 158	0.11 108	4.28 200	0.84 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 227	0.11 116

ARAFT	1.27 220	1.38 323	4.73 300	0.08 132	0.00 1	1.67 238	0.04 150	5.52 305	1.98 256	3.02 308	0.59 163	0.47 100	0.11 108	4.87 233	0.38 125	0.00 1	0.03 224	0.00 1	0.00 1	0.25 308	0.25 196

GANetREF_RVC	1.25 209	1.39 324	4.10 273	0.10 158	0.00 1	2.25 270	0.18 230	4.68 249	2.78 319	0.69 90	0.34 115	1.87 223	0.65 228	5.07 242	0.68 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 166	0.07 74
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
ADCRef	2.57 328	1.40 325	7.90 365	0.11 170	0.11 190	4.71 346	0.74 313	5.45 303	1.66 221	3.15 312	1.65 248	1.61 204	2.25 309	4.54 215	15.56 389	0.03 328	0.00 1	0.01 320	0.10 294	0.27 319	0.23 186

PDISCO_ROB	2.54 326	1.40 325	5.07 317	1.06 346	2.01 376	8.28 374	0.17 224	7.96 377	6.01 363	1.48 199	1.75 251	3.67 314	1.25 267	7.74 355	2.07 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 347	0.42 241

FADNet	1.38 242	1.42 327	5.62 332	0.03 58	0.06 155	2.56 287	0.16 221	4.66 247	1.64 219	0.35 44	0.11 61	1.66 211	1.05 254	5.64 268	1.59 251	0.18 362	0.02 217	0.01 320	0.01 237	0.52 362	0.23 186

BEATNet_4x	1.24 206	1.45 328	5.03 314	0.58 284	0.02 103	1.34 130	0.09 197	5.29 287	1.69 224	2.01 246	0.25 96	1.18 182	0.44 197	2.11 147	2.70 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 245	0.54 252

FADNet-RVC-Resample	1.28 221	1.46 329	6.58 351	0.10 158	0.14 202	1.54 194	0.25 253	4.29 218	1.46 190	0.61 82	0.23 93	1.29 187	0.28 165	5.23 250	1.06 227	0.10 352	0.16 262	0.09 356	0.06 280	0.28 322	0.39 233

SPS-STEREO	3.67 351	1.46 329	4.23 278	0.36 240	0.23 237	3.93 329	1.20 334	6.67 356	3.50 335	11.05 379	8.81 358	9.53 372	4.63 356	9.10 369	7.25 354	0.01 294	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.13 237	1.28 323
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCPNet	3.94 354	1.47 331	14.87 391	0.11 170	0.45 295	7.19 364	2.23 352	5.42 300	3.18 332	4.53 341	2.03 265	7.48 365	5.27 364	7.05 333	14.73 386	0.02 318	0.74 312	0.04 348	0.91 395	0.23 300	0.85 289

Wz-Net-LNSev	1.60 271	1.48 332	8.20 369	0.03 58	0.03 121	3.95 330	0.13 214	4.89 260	2.33 283	0.92 123	0.31 112	3.64 313	1.40 274	2.90 158	1.50 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 196	0.20 174

GwcNet	1.96 292	1.51 333	7.43 360	0.30 235	1.20 358	4.13 333	0.61 305	4.45 225	1.92 251	1.53 203	2.31 274	3.93 323	0.54 204	5.50 259	3.16 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 237	0.39 347	0.24 190

DN-CSS_ROB	0.96 145	1.51 333	3.52 247	1.05 345	0.01 59	1.50 181	0.02 73	3.35 126	1.18 108	0.18 24	0.54 156	0.44 96	0.16 131	4.39 205	0.82 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 341	0.08 79

FADNet_RVC	1.32 233	1.54 335	5.37 326	0.02 39	0.06 155	2.78 298	0.07 180	4.19 205	1.03 85	0.44 58	0.35 122	0.67 121	0.10 100	5.42 258	1.92 266	0.24 366	0.33 282	0.11 360	0.33 371	0.66 372	0.68 273

ADCL	3.64 349	1.54 335	8.53 374	0.26 229	0.28 265	7.37 365	4.49 376	5.42 300	3.61 337	4.79 344	3.85 322	5.14 344	4.47 354	6.28 286	15.73 390	0.05 338	0.01 190	0.11 360	0.13 305	0.34 335	0.33 217

LL-Strereo	2.29 320	1.55 337	5.01 313	0.64 296	2.78 382	1.52 188	0.05 162	5.04 271	1.24 127	2.73 298	2.87 300	5.10 343	5.49 366	7.22 339	0.81 195	0.04 334	1.31 381	0.00 1	0.00 1	0.31 328	2.08 379

ELAS	9.07 383	1.55 337	5.19 322	1.87 372	1.92 374	17.05 391	8.29 401	13.92 390	13.52 384	23.08 407	28.56 407	18.59 388	16.90 399	12.06 390	13.39 383	0.91 374	1.32 382	0.65 379	0.59 384	0.68 374	1.31 324
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DeepPrunerF	2.71 330	1.57 339	16.51 395	0.22 211	0.33 281	1.45 162	0.28 263	6.26 344	9.92 378	1.25 175	0.44 142	1.98 233	1.61 291	7.33 340	4.17 329	0.00 1	0.01 190	0.07 353	0.10 294	0.33 332	0.29 207

ELAS_RVC	8.75 382	1.59 340	6.34 345	1.91 373	1.87 372	11.67 382	12.14 408	10.75 385	16.11 389	22.55 406	21.45 393	18.49 387	18.29 403	14.17 393	12.53 379	0.92 375	1.32 382	0.70 381	0.46 378	0.53 364	1.25 320
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FADNet-RVC	1.30 229	1.62 341	6.28 342	0.03 58	0.00 1	1.61 216	0.08 186	4.49 227	2.04 261	0.41 55	0.10 58	0.63 112	0.64 225	5.55 263	1.69 257	0.01 294	0.08 246	0.00 1	0.00 1	0.52 362	0.31 210

AANet_RVC	1.95 290	1.64 342	4.89 306	0.09 148	0.00 1	1.24 89	0.01 18	3.93 169	2.82 322	2.32 268	4.64 333	3.61 311	0.19 144	7.61 348	4.73 335	0.60 371	0.19 268	0.00 1	0.00 1	0.11 219	0.47 243

MFMNet_re	2.39 324	1.65 343	6.10 339	3.04 382	0.90 343	2.34 280	0.98 324	4.77 255	3.79 341	6.95 360	7.08 351	1.84 222	3.79 347	2.53 150	1.57 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 308	0.26 200

PVD	6.50 376	1.70 344	6.71 353	1.66 371	1.59 369	7.94 370	0.89 319	11.13 386	24.35 395	12.01 383	19.10 385	8.76 369	9.89 384	9.85 375	11.06 374	0.02 318	1.12 359	0.00 1	0.26 361	0.25 308	1.72 350

CSAN	3.10 335	1.72 345	5.85 334	0.37 243	0.14 202	4.15 335	3.91 368	4.94 266	4.65 352	6.43 358	6.29 346	4.62 330	5.17 362	8.13 359	4.85 336	0.02 318	0.03 224	0.03 344	0.05 273	0.26 314	0.48 247

ADCP+	3.18 339	1.81 346	11.33 384	0.07 124	0.20 225	5.83 358	2.80 356	4.60 240	2.69 308	1.68 221	0.28 103	3.75 316	3.14 336	6.82 312	17.90 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 290	0.56 259

iResNetv2_ROB	1.32 233	1.82 347	6.02 337	1.27 353	0.00 1	1.41 153	0.05 162	4.48 226	1.46 190	1.02 142	1.28 227	1.00 169	0.27 163	4.72 220	1.12 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 346	0.16 146

SHD	3.58 343	1.83 348	6.41 347	1.34 361	1.21 359	4.84 347	0.17 224	7.95 376	12.83 382	7.86 366	3.32 311	5.08 341	2.63 321	5.54 262	8.57 359	0.01 294	0.75 313	0.00 1	0.18 329	0.31 328	0.73 278

PWC_ROB	3.30 341	1.83 348	8.47 372	0.62 293	0.56 307	1.31 117	0.39 285	4.53 233	5.05 355	7.66 365	15.14 375	3.37 299	2.43 315	6.86 315	6.74 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 358	0.54 252

RAFT + AFF	1.88 285	1.84 350	4.19 276	0.05 96	0.85 337	2.29 275	1.00 326	6.32 346	2.26 276	1.88 232	1.80 254	1.27 185	3.66 343	6.56 297	2.36 288	0.02 318	0.34 285	0.00 1	0.01 237	0.41 351	0.50 249

Syn2CoEx	1.91 288	1.85 351	6.43 350	0.05 96	0.00 1	1.47 172	0.54 298	6.03 335	2.24 274	2.24 263	2.19 268	2.06 238	3.10 334	6.57 298	2.58 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 335	0.40 235

PASM	2.20 313	1.85 351	10.33 380	1.00 340	0.41 287	1.98 261	0.90 320	3.85 159	2.76 316	4.38 337	1.53 241	3.49 308	1.54 283	6.60 299	2.43 290	0.14 358	0.02 217	0.00 1	0.03 258	0.33 332	0.39 233

SANet	5.04 365	1.86 353	7.96 366	0.39 247	0.12 195	7.51 367	3.73 367	7.20 365	16.07 388	7.15 361	13.16 371	12.35 375	8.70 379	8.28 362	5.37 339	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.13 237	0.71 276

LE_ROB	13.25 398	1.86 353	12.84 387	2.35 376	1.43 364	7.50 366	5.92 387	10.14 382	48.57 416	57.70 416	24.61 401	23.44 397	32.60 412	10.12 377	24.95 410	0.06 344	0.08 246	0.13 364	0.20 337	0.09 185	0.41 237

Wz-Net-MNSev	2.17 311	1.90 355	7.77 363	0.02 39	0.01 59	4.60 344	2.08 349	5.70 314	2.83 323	4.02 331	1.50 240	1.87 223	2.53 319	5.10 244	3.04 310	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.14 245	0.31 210

SQANet	2.65 329	1.92 356	3.73 262	4.47 386	2.98 383	2.59 289	0.24 249	4.66 247	1.11 96	2.48 285	0.59 163	1.57 198	0.86 246	3.95 187	1.67 256	7.97 393	0.14 261	0.48 371	0.03 258	7.84 387	3.68 388

Anonymous Stereo	2.31 321	1.93 357	10.83 383	0.65 298	0.22 231	1.66 233	4.27 374	4.51 229	2.99 327	3.12 311	1.87 257	1.95 231	0.11 108	7.17 338	4.68 334	0.01 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 219	0.20 174

SAMSARA	4.31 359	1.94 358	7.80 364	1.96 374	1.40 362	10.65 380	7.35 396	7.17 364	4.49 349	8.27 368	3.58 316	10.58 373	3.75 344	7.87 356	6.66 350	0.01 294	1.09 351	0.00 1	0.23 349	0.26 314	1.19 315

XQC	3.16 338	2.00 359	7.71 362	0.97 339	0.67 327	5.07 350	0.69 310	6.58 353	4.95 354	5.04 349	1.98 264	4.99 339	3.12 335	7.96 358	10.02 371	0.00 1	0.63 304	0.00 1	0.18 329	0.36 341	0.38 232

otaku	3.61 346	2.06 360	4.04 272	6.41 389	3.35 386	4.67 345	2.08 349	5.97 330	1.58 202	2.19 257	2.62 294	3.47 306	1.45 276	4.36 203	2.17 275	8.55 394	0.25 270	1.89 385	0.03 258	9.29 390	5.81 393

Ntro	3.66 350	2.08 361	4.34 283	7.58 391	4.53 388	6.25 361	0.72 312	5.35 290	1.65 220	0.48 72	1.77 252	2.68 271	1.25 267	5.10 244	2.31 284	8.72 395	0.31 280	2.13 387	0.05 273	9.73 391	6.18 394

FINET	2.99 332	2.11 362	7.66 361	1.13 348	1.79 370	4.35 340	3.34 362	5.66 311	7.93 375	2.49 287	3.29 309	1.66 211	2.47 317	6.70 306	4.44 331	0.82 373	1.38 384	0.03 344	0.30 369	0.36 341	1.88 374

RTSC	3.18 339	2.15 363	8.20 369	0.67 304	0.38 284	4.41 342	0.08 186	5.64 309	5.80 361	6.14 357	3.43 313	3.37 299	1.55 286	7.50 346	12.15 378	0.00 1	0.84 320	0.00 1	0.25 354	0.51 358	0.53 251

NVStereoNet_ROB	4.22 358	2.29 364	6.13 341	1.40 364	1.14 357	2.84 302	0.97 323	5.67 312	5.66 358	5.25 350	14.28 374	12.40 376	5.35 365	10.74 383	5.33 338	1.24 382	1.01 344	0.67 380	0.62 386	0.63 370	0.69 274
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCDC_ROB	3.41 342	2.29 364	5.16 321	0.19 195	0.02 103	3.11 308	0.02 73	5.15 277	12.27 381	1.36 188	23.33 399	1.98 233	3.35 338	4.93 235	3.71 322	0.28 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.71 375	0.32 212

EDNetEfficientorigin	10.48 391	2.34 366	98.78 425	0.23 215	0.25 246	3.01 306	0.70 311	4.69 250	17.04 390	19.07 396	15.43 376	12.52 377	11.56 391	9.41 372	12.62 380	0.01 294	0.01 190	0.00 1	0.01 237	0.25 308	1.76 355

MFN_U_SF_RVC	4.10 357	2.36 367	12.04 385	1.00 340	0.27 260	10.31 378	0.51 295	8.83 380	3.69 339	4.90 347	3.30 310	9.33 371	3.43 340	8.28 362	9.42 366	0.41 370	0.53 297	0.52 372	0.81 388	0.90 376	1.05 306

ACVNet-4b	6.14 373	2.39 368	6.31 344	9.73 397	7.26 395	8.81 376	1.62 343	7.27 367	6.07 364	0.41 55	6.42 348	11.47 374	2.37 313	9.17 370	2.72 297	9.70 399	2.42 399	10.45 398	0.01 237	11.04 398	7.12 397

ADCMid	4.33 360	2.40 369	13.81 390	0.23 215	0.40 285	4.90 348	1.23 336	5.73 315	3.73 340	11.06 380	3.94 325	6.67 360	5.11 360	7.11 334	18.03 393	0.12 356	0.08 246	0.55 373	0.46 378	0.61 368	0.49 248

SuperB	3.75 352	2.46 370	15.54 394	0.32 237	0.06 155	4.29 338	1.61 341	4.25 212	11.49 380	2.56 290	1.31 230	2.01 237	1.86 301	6.94 323	8.94 361	0.05 338	0.03 224	0.10 359	0.08 286	10.62 396	0.56 259

GASNet	1.77 281	2.50 371	7.05 355	0.47 262	0.02 103	1.50 181	0.20 234	4.55 236	2.55 302	0.98 129	1.48 239	2.24 254	1.57 289	6.25 283	3.41 319	0.00 1	0.05 233	0.00 1	0.00 1	0.55 365	0.12 122

WZ-Net	4.64 363	2.57 372	25.72 401	0.10 158	0.09 178	3.07 307	2.08 349	6.59 355	5.41 356	6.08 356	4.09 329	7.02 363	6.04 371	11.64 385	11.45 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 293	0.61 264

LSM	7.83 380	2.59 373	24.93 400	4.71 387	40.61 416	3.55 324	5.22 383	5.91 329	7.48 371	10.86 378	13.66 373	4.55 328	3.92 348	7.72 354	5.88 343	0.02 318	0.26 273	0.00 1	0.00 1	0.30 327	14.53 412

MANE	15.61 404	2.70 374	7.19 356	3.43 384	5.19 389	21.44 399	9.54 404	24.27 411	29.58 401	33.72 411	42.10 414	42.08 412	32.55 411	24.60 404	20.72 401	1.46 383	2.17 396	1.34 383	4.60 405	0.49 355	3.04 385

WAO-6	11.65 393	2.71 375	4.73 300	7.69 392	7.28 396	17.41 392	7.45 397	20.43 401	38.14 411	10.13 377	19.37 388	27.36 399	12.38 392	13.35 391	13.26 382	4.38 387	2.43 400	10.51 399	0.03 258	9.00 389	4.96 391

ACVNet_1	6.79 378	2.72 376	6.97 354	9.78 398	7.38 397	7.67 368	2.29 353	10.50 384	6.93 369	4.51 340	5.39 338	13.21 378	6.34 373	7.02 332	3.31 317	9.70 399	2.48 401	10.85 400	0.11 297	11.41 400	7.23 398

ACVNet_2	9.32 384	2.76 377	8.07 367	8.84 395	6.89 393	14.54 390	4.19 372	14.25 391	23.92 394	7.62 364	19.61 390	20.42 390	5.93 370	8.52 367	3.64 320	9.16 396	1.74 395	7.93 391	0.36 374	10.56 395	7.47 401

WAO-7	9.62 385	2.87 378	5.64 333	0.96 338	0.21 230	20.37 398	5.13 382	23.65 410	26.32 399	13.11 386	27.70 405	22.69 393	14.04 394	14.53 395	13.11 381	0.13 357	0.09 252	0.58 374	0.10 294	0.51 358	0.75 280

SGM-ForestM	14.25 399	3.00 379	8.67 375	2.38 377	1.88 373	24.45 405	11.87 406	19.27 398	21.66 393	30.68 409	29.79 409	46.58 413	28.97 409	27.26 410	21.22 403	1.14 379	1.67 392	0.61 378	0.89 394	0.51 358	2.50 381

Dean	12.08 396	3.10 380	8.10 368	10.98 400	8.34 400	18.85 395	5.53 386	21.57 406	40.96 413	11.81 382	21.91 394	25.74 398	9.74 382	8.20 360	5.76 341	9.65 398	2.35 398	9.94 394	0.65 387	10.97 397	7.40 399

MSC_U_SF_DS_RVC	5.48 370	3.14 381	10.56 381	0.47 262	0.29 266	24.98 406	8.65 403	6.24 342	9.96 379	4.38 337	8.16 355	8.42 367	2.44 316	9.46 374	6.27 347	1.11 377	1.70 393	0.33 370	0.47 380	1.16 378	1.35 326

MFN_U_SF_DS_RVC	3.61 346	3.47 382	9.32 376	0.19 195	0.30 278	13.80 385	7.49 399	5.15 277	3.95 343	3.06 309	3.94 325	4.60 329	1.20 259	8.49 366	2.79 303	0.70 372	1.22 376	0.04 348	0.84 389	0.50 357	1.23 317

RTS	10.27 389	3.55 383	66.16 413	1.62 368	2.34 378	13.96 387	6.25 390	6.95 360	18.07 391	8.81 370	19.18 386	6.82 361	2.96 329	26.87 408	19.93 398	0.00 1	0.42 287	0.00 1	0.03 258	0.40 349	0.99 303

RTSA	10.27 389	3.55 383	66.16 413	1.62 368	2.34 378	13.96 387	6.25 390	6.95 360	18.07 391	8.81 370	19.18 386	6.82 361	2.96 329	26.87 408	19.93 398	0.00 1	0.42 287	0.00 1	0.03 258	0.40 349	0.99 303

ADCS	5.55 371	3.55 383	19.07 396	0.43 253	0.14 202	5.87 359	4.20 373	7.65 373	7.80 374	9.79 376	6.22 345	6.48 358	5.52 367	10.52 382	22.41 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 354	0.97 301

LVE	11.75 395	3.56 386	5.48 331	10.38 399	8.28 399	22.54 400	7.53 400	17.01 394	32.01 404	9.26 374	23.28 398	23.43 396	9.72 381	11.79 389	7.81 355	10.09 401	2.62 407	11.07 401	0.59 384	11.18 399	7.44 400

Wz-Net-SNSev	3.01 334	3.59 387	12.98 388	0.45 255	0.04 142	2.72 295	1.12 331	5.80 323	2.42 292	2.30 266	2.62 294	6.39 355	1.29 270	10.20 378	7.19 353	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.00 1	0.29 325	0.72 277

SGM+DAISY	6.27 374	3.62 388	9.36 377	2.30 375	2.34 378	9.12 377	6.38 392	6.98 362	6.00 362	14.26 388	15.55 377	14.02 381	9.84 383	9.45 373	8.56 358	1.21 380	1.60 390	0.58 374	0.86 392	0.63 370	2.74 382

AnyNet_C32	4.41 362	3.74 389	15.17 393	0.48 270	0.51 301	5.99 360	6.52 395	5.30 288	2.72 313	6.86 359	3.66 318	5.21 347	3.19 337	7.42 343	19.54 396	0.08 349	0.04 228	0.20 367	0.09 289	0.67 373	0.76 281

IMH-64-1	10.12 387	3.75 390	4.24 279	11.47 401	9.26 401	11.93 383	5.30 384	18.72 396	15.74 386	7.16 362	18.55 382	16.83 385	6.83 374	11.66 386	9.62 368	10.09 401	2.54 402	15.69 405	1.72 398	12.82 401	8.45 402

IMH-64	10.12 387	3.75 390	4.24 279	11.47 401	9.26 401	11.93 383	5.30 384	18.72 396	15.74 386	7.16 362	18.55 382	16.83 385	6.83 374	11.66 386	9.62 368	10.09 401	2.54 402	15.69 405	1.72 398	12.82 401	8.45 402

RainbowNet	5.23 367	4.09 392	4.92 310	9.61 396	6.18 390	5.26 354	3.48 364	7.68 374	4.58 351	1.94 241	3.02 301	4.67 333	3.42 339	5.90 273	2.01 269	9.59 397	2.19 397	8.45 393	0.20 337	10.52 394	6.82 396

IMH	11.71 394	4.49 393	4.59 296	11.55 403	9.35 403	14.27 389	5.00 380	21.03 404	25.97 398	8.90 372	23.64 400	20.58 392	10.29 385	13.39 392	9.59 367	10.13 404	2.57 404	15.53 403	1.75 400	13.04 403	8.53 404

WAO-8	14.47 400	5.06 394	6.42 348	8.00 393	6.65 391	23.95 403	2.97 357	23.01 407	45.08 414	19.24 398	34.86 412	33.07 403	17.51 400	17.59 399	14.38 384	5.22 389	0.86 322	10.06 395	0.85 390	10.25 392	4.34 389

Venus	14.47 400	5.06 394	6.42 348	8.00 393	6.65 391	23.95 403	2.97 357	23.01 407	45.08 414	19.24 398	34.85 411	33.07 403	17.51 400	17.59 399	14.38 384	5.22 389	0.86 322	10.06 395	0.85 390	10.25 392	4.34 389

AnyNet_C01	7.15 379	5.48 396	37.47 407	1.08 347	0.59 314	11.50 381	6.49 394	6.93 358	4.31 346	8.06 367	9.11 360	8.72 368	4.06 349	14.50 394	21.97 405	0.11 354	0.08 246	0.24 369	0.09 289	1.11 377	1.07 309

coex-ft	12.25 397	6.22 397	80.44 416	0.15 185	0.15 210	2.43 282	0.98 324	3.07 107	29.54 400	49.22 415	16.44 378	15.69 383	16.17 397	7.44 344	15.30 388	0.05 338	0.07 242	0.01 320	0.05 273	0.35 339	1.15 313

Wz-Net-TNSev	4.36 361	6.36 398	22.98 398	0.22 211	0.06 155	7.00 363	3.45 363	7.46 371	3.81 342	2.12 254	0.63 166	7.29 364	5.11 360	9.87 376	9.72 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 256	0.36 341	0.66 269

JetBlue	14.57 402	6.38 399	35.83 406	0.95 337	7.05 394	51.27 415	22.93 413	16.51 392	9.78 377	11.72 381	17.82 381	27.82 400	17.62 402	33.31 413	20.36 400	0.35 369	0.18 265	0.15 365	0.25 354	5.36 385	5.74 392

TorneroNet-64	16.11 405	6.82 400	6.11 340	14.13 404	12.13 405	28.42 411	6.47 393	20.35 400	38.01 410	12.80 385	27.88 406	35.94 407	16.83 398	20.38 402	16.77 391	10.33 405	2.60 405	19.45 408	2.86 401	14.63 405	9.33 406

TorneroNet	16.83 406	6.92 401	6.68 352	14.15 405	12.07 404	27.63 410	8.39 402	21.53 405	37.64 409	14.70 391	32.94 410	33.55 405	18.95 405	19.68 401	20.80 402	10.39 406	2.61 406	19.77 409	3.45 402	15.42 406	9.28 405

PWCK	9.63 386	6.94 402	19.91 397	6.25 388	0.22 231	22.62 401	14.62 410	12.15 387	13.48 383	14.34 389	13.17 372	13.25 379	8.40 377	16.14 396	11.57 377	6.38 391	0.26 273	2.41 388	0.11 297	8.57 388	1.74 353

KSHMR	14.93 403	8.30 403	8.52 373	15.54 407	13.01 406	17.62 393	10.36 405	19.39 399	30.53 402	19.03 395	22.15 396	28.32 401	9.61 380	16.44 397	10.96 373	10.98 409	3.74 412	21.96 411	4.87 408	16.79 407	10.39 407

UDG	3.15 337	9.41 404	2.81 204	2.72 381	0.92 345	2.39 281	0.11 206	4.12 197	1.30 160	2.35 270	3.63 317	4.96 338	1.58 290	4.33 201	2.89 306	1.22 381	0.04 228	8.09 392	3.80 404	4.94 384	1.35 326

BEATNet-Init1	19.30 408	9.61 405	39.48 408	3.09 383	2.67 381	39.40 414	17.68 411	23.58 409	25.88 397	38.63 412	37.63 413	50.99 414	33.56 413	30.54 411	24.44 409	1.09 376	1.51 388	0.60 377	0.88 393	1.81 382	2.89 383

DDUNet	3.58 343	11.19 406	3.84 266	3.59 385	3.31 385	4.14 334	0.20 234	4.40 222	1.33 165	2.72 297	3.11 305	3.16 293	0.37 180	4.18 190	1.47 245	2.02 385	0.05 233	10.10 397	3.59 403	5.85 386	3.05 386

UNDER WATER-64	20.90 411	11.73 407	33.74 404	20.56 410	13.88 407	34.56 413	24.71 414	16.81 393	33.52 406	22.54 405	17.10 379	40.14 411	33.68 414	25.46 406	23.75 408	10.68 407	2.78 409	18.70 407	4.60 405	17.07 408	12.03 411

UNDER WATER	20.50 410	13.77 408	33.30 403	20.84 411	14.55 408	30.38 412	19.68 412	17.23 395	34.25 407	21.44 403	18.98 384	38.38 408	31.61 410	25.31 405	22.42 407	10.71 408	2.76 408	19.90 410	4.92 409	17.87 409	11.76 410

MADNet+	11.36 392	15.59 409	70.62 415	1.36 363	1.52 367	20.21 397	4.98 378	12.73 389	8.13 376	3.88 329	6.42 348	8.89 370	6.29 372	32.76 412	29.90 411	0.25 367	1.05 345	0.01 320	0.22 346	0.60 367	1.76 355

ktn	19.65 409	19.61 410	8.27 371	22.99 413	17.38 411	23.89 402	11.97 407	24.83 412	34.40 408	19.19 397	27.37 403	32.56 402	18.29 403	16.52 398	18.28 394	22.43 413	3.70 411	29.28 414	10.90 412	19.65 411	11.59 409

DPSimNet_ROB	26.59 413	21.34 411	28.49 402	25.34 414	19.24 412	25.03 407	28.61 415	30.13 414	30.91 403	33.36 410	29.60 408	33.91 406	28.18 408	25.99 407	42.58 413	17.84 412	15.40 414	25.41 412	22.86 416	21.10 413	26.45 417

notaker	18.29 407	22.89 412	10.13 379	18.52 409	14.64 409	17.81 394	7.48 398	20.77 402	24.37 396	21.91 404	27.45 404	39.00 409	20.06 406	20.53 403	21.90 404	12.54 410	2.81 410	25.96 413	6.03 410	19.60 410	11.37 408

DispFullNet	8.26 381	24.76 413	14.96 392	14.77 406	7.78 398	5.23 352	0.09 197	5.67 312	3.16 331	9.01 373	4.87 334	6.15 353	10.66 387	10.44 381	4.54 332	2.54 386	0.33 282	15.59 404	4.84 407	13.17 404	6.59 395

SPstereo	61.24 418	27.43 414	41.43 410	33.64 415	25.42 414	72.54 418	80.04 418	100.00 428	100.00 426	97.56 424	96.24 423	100.00 429	95.10 423	94.86 422	76.77 418	29.55 415	22.53 415	47.20 418	42.52 417	19.77 412	22.12 416

HanzoNet	30.55 414	30.82 415	24.44 399	22.40 412	19.25 413	25.74 408	14.00 409	29.76 413	40.45 412	43.57 413	44.15 415	55.63 415	46.26 415	43.79 415	45.27 414	28.35 414	9.71 413	30.23 415	16.18 414	23.20 414	17.85 413

MADNet++	48.24 416	34.06 416	39.67 409	43.36 416	41.25 417	66.15 416	33.15 416	60.90 417	54.14 417	72.30 417	61.91 417	58.11 416	56.05 416	58.09 416	59.59 417	43.04 417	36.86 417	35.73 416	22.37 415	45.96 416	42.06 418

JetRed	35.17 415	40.12 417	62.92 411	15.92 408	26.66 415	70.02 417	42.94 417	32.33 415	33.48 405	46.29 414	45.31 416	39.98 410	26.04 407	38.73 414	56.93 416	12.90 411	37.58 418	13.38 402	9.53 411	30.41 415	21.91 415

DLNR_Zeroshot_test	23.30 412	50.27 418	88.62 417	97.23 429	94.59 425	1.20 71	0.00 1	20.92 403	0.64 35	0.06 12	0.02 1	0.03 5	0.02 16	4.50 211	0.25 81	32.51 416	0.96 341	0.00 1	0.27 365	72.47 422	1.47 332

LRCNet_RVC	60.82 417	63.91 419	64.33 412	69.26 421	50.13 418	19.76 396	0.07 180	58.24 416	5.77 359	75.95 418	85.64 418	74.51 417	62.84 417	58.99 417	50.33 415	93.38 425	56.04 422	93.60 423	93.06 423	68.67 421	71.95 423

xxxxx1	76.86 420	82.53 420	93.06 420	61.86 418	67.25 419	95.91 421	95.20 422	75.90 418	81.13 418	82.69 419	86.70 419	89.27 418	87.62 418	85.18 418	86.89 419	55.21 418	54.91 419	60.27 419	72.48 420	60.77 418	62.32 419

tt_ll	76.86 420	82.53 420	93.06 420	61.86 418	67.25 419	95.91 421	95.20 422	75.90 418	81.13 418	82.69 419	86.70 419	89.27 418	87.62 418	85.18 418	86.89 419	55.21 418	54.91 419	60.27 419	72.48 420	60.77 418	62.32 419

ff	76.86 420	82.53 420	93.06 420	61.86 418	67.25 419	95.91 421	95.20 422	75.90 418	81.13 418	82.69 419	86.70 419	89.27 418	87.62 418	85.18 418	86.89 419	55.21 418	54.91 419	60.27 419	72.48 420	60.77 418	62.32 419

MEDIAN_ROB	96.88 424	99.41 423	98.74 424	94.82 424	94.30 424	93.21 420	90.85 420	95.70 423	94.83 422	97.65 425	97.67 424	98.31 423	96.57 424	94.60 421	93.95 424	99.78 433	98.28 424	99.99 427	99.90 426	99.50 429	99.57 427

PML	88.69 423	99.49 424	92.95 419	94.34 423	94.09 423	98.57 425	96.73 425	93.58 421	94.50 421	99.57 427	91.07 422	95.40 422	91.48 421	99.96 429	90.33 422	99.98 435	31.85 416	100.00 429	46.15 418	93.62 424	70.14 422

HaxPig	97.67 426	99.63 425	91.79 418	99.82 434	99.96 428	88.42 419	87.25 419	98.22 424	99.89 424	99.93 428	99.96 426	99.95 427	99.86 426	96.37 423	92.57 423	99.96 434	99.98 427	99.99 427	99.99 427	99.99 436	99.91 429

Anonymous_1	96.94 425	99.72 426	99.64 427	92.03 422	93.81 422	100.00 427	100.00 427	99.18 425	99.90 425	98.59 426	99.75 425	99.15 424	99.95 427	98.52 424	99.54 425	87.31 421	98.83 425	90.77 422	96.89 424	91.07 423	94.14 424

AVERAGE_ROB	99.26 430	99.81 427	97.70 423	100.00 437	100.00 430	96.38 424	91.35 421	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	99.98 430	99.97 427	100.00 436	100.00 428	100.00 429	100.00 428	100.00 437	100.00 437

DPSMNet_ROB	99.43 432	99.92 428	99.98 429	96.44 428	100.00 430	100.00 427	100.00 427	99.82 427	100.00 426	95.92 422	100.00 427	99.26 425	100.00 428	99.77 426	99.99 428	98.36 427	100.00 428	99.86 425	100.00 428	99.38 427	99.98 436

DGTPSM_ROB	99.42 431	99.92 428	99.98 429	96.43 427	100.00 430	100.00 427	100.00 427	99.81 426	100.00 426	95.92 422	100.00 427	99.26 425	100.00 428	99.77 426	99.99 428	98.23 426	100.00 428	99.86 425	100.00 428	99.38 427	99.97 435

test_example2	98.82 427	99.97 430	99.97 428	99.95 436	99.97 429	99.48 426	99.97 426	94.95 422	100.00 426	100.00 429	100.00 427	93.49 421	93.63 422	99.93 428	99.91 426	100.00 436	99.77 426	96.68 424	98.65 425	100.00 437	100.00 437

MyStereo03	99.94 435	100.00 431	100.00 431	99.73 431	100.00 430	100.00 427	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	99.08 428	100.00 428	100.00 429	100.00 428	99.98 431	99.94 430

MyStereo02	99.94 435	100.00 431	100.00 431	99.73 431	100.00 430	100.00 427	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	99.08 428	100.00 428	100.00 429	100.00 428	99.98 431	99.94 430

MyStereo	99.94 435	100.00 431	100.00 431	99.73 431	100.00 430	100.00 427	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	99.08 428	100.00 428	100.00 429	100.00 428	99.98 431	99.94 430

Selective-RAFT-Error	100.00 438	100.00 431	100.00 431	100.00 437	100.00 430	100.00 427	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	100.00 436	100.00 428	100.00 429	100.00 428	99.98 431	99.94 430

CasAABBNet	99.93 433	100.00 431	100.00 431	99.70 430	100.00 430	100.00 427	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	99.08 428	100.00 428	100.00 429	100.00 428	99.96 430	99.94 430

LSM0	99.93 433	100.00 431	100.00 431	99.82 434	100.00 430	100.00 427	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	99.09 432	100.00 428	100.00 429	100.00 428	99.98 431	99.79 428

DPSM_ROB	99.05 428	100.00 431	100.00 431	95.92 425	98.77 426	100.00 427	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	93.10 423	100.00 428	100.00 429	100.00 428	95.46 425	97.74 425

DPSM	99.05 428	100.00 431	100.00 431	95.92 425	98.77 426	100.00 427	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	93.10 423	100.00 428	100.00 429	100.00 428	95.46 425	97.74 425

Low-res two-view benchmark