Low-res two-view results

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

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

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

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

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

GrayStereo	0.52 206	0.03 1	1.36 48	0.10 283	0.00 1	1.13 321	2.57 396	0.32 113	1.03 326	0.00 1	0.00 1	0.08 127	3.66 381	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.17 202

AEACV	0.45 177	0.04 2	1.15 22	0.69 382	0.94 386	0.91 195	0.00 1	0.70 158	0.27 77	0.39 333	0.05 256	0.01 7	0.10 253	0.45 158	0.04 89	0.00 1	0.90 367	0.00 1	0.32 401	0.08 231	2.01 400

riskmin	0.49 194	0.04 2	1.45 82	0.70 383	0.80 378	0.54 95	0.20 319	1.05 206	0.20 61	0.24 302	0.27 297	1.13 335	0.00 1	0.43 154	0.41 252	0.00 1	0.80 351	0.00 1	0.26 394	0.00 1	1.23 355

PSM-AAD	0.53 219	0.04 2	1.38 58	0.06 268	0.00 1	1.20 342	2.11 391	0.17 76	0.78 212	0.01 85	0.44 329	0.14 156	3.94 384	0.23 117	0.06 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 57

KYRaft	0.26 70	0.05 5	1.37 52	0.04 245	0.00 1	1.16 330	0.12 308	0.11 46	0.78 212	0.01 85	0.29 306	0.03 59	0.75 330	0.37 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 65

SST-Stereo	0.56 239	0.05 5	1.55 103	0.06 268	0.19 300	1.10 301	0.47 363	0.32 113	0.80 234	0.04 203	0.00 1	0.05 96	0.57 317	5.98 353	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

GMM-Stereo	0.22 46	0.05 5	2.03 210	0.08 276	0.00 1	1.12 312	0.13 309	0.09 42	0.79 226	0.01 85	0.00 1	0.03 59	0.10 253	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

ICVP	0.16 20	0.05 5	1.22 32	0.00 1	0.01 182	1.01 221	0.09 296	0.28 106	0.17 40	0.00 1	0.02 241	0.07 121	0.01 82	0.21 112	0.05 101	0.00 1	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.09 137
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
LoS_RVC	0.08 2	0.06 9	1.05 17	0.00 1	0.01 182	0.16 30	0.00 1	0.17 76	0.09 14	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.01 82	0.05 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

knoymous	0.10 3	0.06 9	1.25 33	0.00 1	0.00 1	0.11 23	0.00 1	0.27 105	0.06 7	0.00 1	0.00 1	0.23 197	0.00 1	0.04 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 65

NF-Stereo	0.54 224	0.06 9	1.59 116	0.19 323	0.00 1	1.09 288	0.25 329	0.22 89	1.13 345	0.02 144	0.00 1	0.02 31	0.00 1	6.05 358	0.17 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

OCTAStereo	0.54 224	0.06 9	1.59 116	0.19 323	0.00 1	1.09 288	0.25 329	0.22 89	1.13 345	0.02 144	0.00 1	0.02 31	0.00 1	6.03 356	0.18 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

PSM-softLoss	0.55 232	0.06 9	1.89 184	0.27 342	0.00 1	1.08 273	0.25 329	0.12 52	1.06 330	0.03 183	0.01 160	0.02 31	0.01 82	5.92 349	0.18 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

KMStereo	0.55 232	0.06 9	1.89 184	0.27 342	0.00 1	1.08 273	0.25 329	0.12 52	1.06 330	0.03 183	0.01 160	0.02 31	0.01 82	5.92 349	0.18 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

NRIStereo	0.22 46	0.06 9	1.40 64	0.05 251	0.01 182	1.16 330	0.32 348	0.04 6	0.81 242	0.04 203	0.01 160	0.11 144	0.01 82	0.14 97	0.02 51	0.00 1	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.05 170	0.10 151

FTStereo	0.82 307	0.06 9	1.88 183	0.12 295	0.00 1	1.15 327	2.70 397	0.16 72	0.84 267	0.16 281	5.80 379	0.36 236	2.49 370	0.53 164	0.01 31	0.07 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

RAFT_R40	0.54 224	0.06 9	1.55 103	0.06 268	0.15 293	1.10 301	0.31 343	0.31 111	0.78 212	0.02 144	0.03 249	0.07 121	0.29 295	5.98 353	0.10 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

RE-Stereo	0.54 224	0.06 9	1.59 116	0.19 323	0.00 1	1.09 288	0.25 329	0.22 89	1.13 345	0.02 144	0.00 1	0.02 31	0.00 1	6.05 358	0.17 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

TVStereo	0.54 224	0.06 9	1.59 116	0.19 323	0.00 1	1.09 288	0.25 329	0.22 89	1.13 345	0.02 144	0.00 1	0.02 31	0.00 1	6.05 358	0.17 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

CRE-IMP	0.22 46	0.06 9	1.43 80	0.05 251	0.02 222	1.12 312	0.33 349	0.04 6	1.08 335	0.02 144	0.00 1	0.12 148	0.00 1	0.03 29	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.09 137

Prome-Stereo	0.28 76	0.06 9	1.40 64	0.10 283	0.00 1	1.16 330	0.02 234	0.39 124	0.88 308	0.02 144	0.52 336	0.05 96	0.69 324	0.28 135	0.07 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 65

EAI-Stereo	0.98 317	0.06 9	1.09 20	0.17 318	0.67 371	1.19 341	4.84 402	2.67 346	0.91 313	0.95 357	4.52 375	0.30 218	0.53 316	0.57 166	0.46 257	0.00 1	0.07 283	0.00 1	0.29 399	0.01 25	0.34 273

R-Stereo Train	0.22 46	0.06 9	1.64 129	0.00 1	0.00 1	0.76 160	0.00 1	1.57 263	0.17 40	0.02 144	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 65

RAFT-Stereo	0.22 46	0.06 9	1.64 129	0.00 1	0.00 1	0.76 160	0.00 1	1.57 263	0.17 40	0.02 144	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 65
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AE-Stereo	0.43 167	0.07 25	1.90 188	0.05 251	0.21 309	1.09 288	0.00 1	1.02 197	0.48 108	0.39 333	0.28 304	0.18 179	0.00 1	0.18 109	0.05 101	0.00 1	0.83 359	0.00 1	0.23 384	0.07 213	1.64 379

Any-RAFT	0.24 57	0.07 25	1.16 25	0.00 1	0.01 182	1.13 321	0.00 1	1.21 223	0.36 89	0.02 144	0.00 1	0.49 267	0.00 1	0.19 110	0.03 63	0.00 1	0.08 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 65

CAS	0.13 12	0.07 25	0.86 7	0.00 1	0.00 1	1.01 221	0.00 1	0.26 102	0.16 32	0.00 1	0.00 1	0.03 59	0.01 82	0.02 9	0.04 89	0.09 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.40 150	0.07 25	1.78 165	0.28 345	0.74 373	0.65 134	0.00 1	0.16 72	0.61 132	0.31 316	0.01 160	0.17 176	0.01 82	0.41 152	0.17 172	0.00 1	0.88 366	0.00 1	0.02 298	0.04 155	1.73 384

EGLCR-Stereo	0.43 167	0.07 25	1.21 31	0.58 370	0.65 368	1.64 364	0.31 343	1.15 217	0.19 59	0.43 336	0.02 241	0.00 1	0.02 126	0.38 149	0.14 159	0.00 1	0.66 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.11 353

DCANet-4	0.37 128	0.07 25	3.11 288	0.00 1	0.00 1	1.06 244	0.00 1	1.82 305	0.85 290	0.16 281	0.00 1	0.04 78	0.05 220	0.04 41	0.08 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 232

tt	48.09 414	0.07 25	27.39 407	1.35 393	0.00 1	100.00 426	100.00 424	100.00 425	96.65 420	0.15 278	0.01 160	97.98 424	87.03 420	2.52 229	99.87 425	82.90 421	94.64 420	16.21 414	20.93 416	33.72 414	0.29 259

BUS	0.38 136	0.07 25	0.98 11	0.00 1	0.00 1	1.88 369	0.00 1	2.67 346	0.82 248	0.30 312	0.09 273	0.64 285	0.00 1	0.06 69	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BSDual-CNN	0.35 111	0.07 25	0.98 11	0.00 1	0.00 1	1.09 288	0.00 1	2.67 346	0.82 248	0.30 312	0.09 273	0.35 231	0.03 168	0.06 69	0.51 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.29 81	0.07 25	0.98 11	0.00 1	0.00 1	1.07 262	0.00 1	1.92 313	0.82 248	0.00 1	0.00 1	0.35 231	0.03 168	0.06 69	0.51 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

GLC_STEREO	0.06 1	0.07 25	0.85 6	0.00 1	0.00 1	0.07 18	0.00 1	0.01 1	0.04 3	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 82	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 65

Patchmatch Stereo++	0.18 26	0.07 25	1.40 64	0.05 251	0.01 182	1.08 273	0.07 284	0.05 12	0.75 162	0.02 144	0.00 1	0.05 96	0.00 1	0.03 29	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 26	0.07 25	1.40 64	0.05 251	0.02 222	1.08 273	0.08 291	0.05 12	0.75 162	0.02 144	0.00 1	0.07 121	0.00 1	0.04 41	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.18 26	0.07 25	1.40 64	0.05 251	0.02 222	1.08 273	0.06 279	0.05 12	0.75 162	0.02 144	0.00 1	0.07 121	0.00 1	0.04 41	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

ROB_FTStereo	0.18 26	0.07 25	1.40 64	0.05 251	0.02 222	1.08 273	0.06 279	0.05 12	0.75 162	0.02 144	0.00 1	0.03 59	0.00 1	0.04 41	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

HUI-Stereo	0.19 36	0.07 25	1.41 74	0.05 251	0.02 222	1.08 273	0.08 291	0.06 22	0.76 183	0.02 144	0.00 1	0.07 121	0.00 1	0.04 41	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.24 57	0.07 25	1.16 25	0.06 268	0.02 222	1.08 273	0.31 343	0.04 6	0.75 162	0.02 144	0.00 1	0.00 1	1.22 349	0.03 29	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.05 97

iGMRVC	0.18 26	0.07 25	1.40 64	0.05 251	0.03 239	1.08 273	0.07 284	0.06 22	0.75 162	0.02 144	0.00 1	0.05 96	0.00 1	0.04 41	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

RAFT-345	0.52 206	0.07 25	1.75 160	0.11 291	0.07 269	1.17 335	0.18 316	0.21 87	0.78 212	0.00 1	0.01 160	0.09 135	0.01 82	5.87 344	0.19 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

iRAFT	0.18 26	0.07 25	1.40 64	0.05 251	0.01 182	1.08 273	0.07 284	0.05 12	0.75 162	0.02 144	0.00 1	0.05 96	0.00 1	0.03 29	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

AnonymousM	0.18 26	0.07 25	0.80 3	0.04 245	0.00 1	1.03 231	0.00 1	0.20 85	0.65 139	0.06 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 139	0.02 51	0.00 1	0.19 297	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.18 209

RAFT-IKP	0.18 26	0.07 25	1.41 74	0.05 251	0.01 182	1.08 273	0.08 291	0.05 12	0.75 162	0.02 144	0.00 1	0.05 96	0.00 1	0.04 41	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

CREStereo	0.12 11	0.07 25	0.76 2	0.00 1	0.00 1	1.06 244	0.00 1	0.25 100	0.14 20	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.02 9	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
CES	0.10 3	0.08 48	0.73 1	0.00 1	0.00 1	0.20 34	0.01 175	0.08 35	0.75 162	0.01 85	0.00 1	0.08 127	0.03 168	0.03 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

CASS	0.10 3	0.08 48	1.10 21	0.00 1	0.00 1	0.13 28	0.01 175	0.15 67	0.18 50	0.21 291	0.00 1	0.02 31	0.02 126	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.03 65
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.27 73	0.08 48	1.16 25	0.10 283	0.30 330	0.04 8	0.00 1	0.55 141	0.08 9	0.42 335	0.13 281	0.49 267	0.57 317	0.27 129	0.30 218	0.00 1	0.33 313	0.00 1	0.23 384	0.01 25	0.43 291

DAS	0.55 232	0.08 48	1.79 168	0.00 1	0.00 1	0.09 20	0.00 1	1.54 258	0.85 290	1.16 363	0.00 1	0.24 200	0.03 168	4.66 313	0.31 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.14 188

SepStereo	0.50 199	0.08 48	1.79 168	0.00 1	0.00 1	0.09 20	0.00 1	1.54 258	0.85 290	1.16 363	0.00 1	0.24 200	0.03 168	3.84 283	0.31 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.14 188

PSMNet-ADL	0.39 143	0.08 48	0.96 9	0.00 1	0.00 1	1.02 227	0.00 1	0.72 165	0.16 32	0.00 1	0.10 277	0.48 260	0.01 82	3.60 274	0.37 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.23 232

AAGNet	0.99 319	0.08 48	1.59 116	0.15 306	0.27 326	1.14 326	0.27 339	0.06 22	0.78 212	0.01 85	0.00 1	0.01 7	0.97 338	3.60 274	10.81 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

s12784h	0.27 73	0.08 48	1.46 83	0.00 1	0.00 1	1.06 244	0.02 234	1.66 272	0.75 162	0.01 85	0.36 324	0.02 31	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.02 57

CFNet-RSSM	0.21 43	0.08 48	1.39 62	0.00 1	0.12 286	0.63 123	0.00 1	1.32 237	0.15 26	0.01 85	0.00 1	0.09 135	0.00 1	0.11 90	0.04 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 384	0.01 25	0.08 124

PMTNet	0.13 12	0.08 48	0.99 14	0.00 1	0.00 1	1.05 241	0.04 266	0.21 87	0.14 20	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.00 1	0.04 41	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.01 42

HSM-Net_RVC	0.57 244	0.08 48	1.74 153	0.00 1	0.00 1	0.63 123	0.00 1	4.21 384	0.71 151	0.14 274	0.00 1	0.21 192	0.03 168	3.43 266	0.05 101	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 151
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GMStereo_Zeroshot	0.10 3	0.09 59	1.06 18	0.14 303	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.05 12	0.17 40	0.00 1	0.03 249	0.19 187	0.02 126	0.01 2	0.05 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.08 124

DisPM	0.22 46	0.09 59	1.74 153	0.11 291	0.00 1	1.16 330	0.40 356	0.08 35	0.68 143	0.03 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 74	0.04 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

Pruner-Stereo	0.22 46	0.09 59	1.50 89	0.23 337	0.00 1	1.10 301	0.20 319	0.17 76	0.78 212	0.03 183	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.04 41	0.21 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

cross-raft	0.21 43	0.09 59	1.42 76	0.48 365	0.50 351	0.41 66	0.07 284	0.50 134	0.03 2	0.02 144	0.00 1	0.38 244	0.00 1	0.08 80	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 341	0.01 25	0.09 137

sCroCo_RVC	0.13 12	0.09 59	1.61 124	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.11 46	0.64 136	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

Gwc-CoAtRS	0.15 18	0.09 59	1.42 76	0.00 1	0.11 284	0.43 73	0.00 1	0.32 113	0.08 9	0.02 144	0.00 1	0.18 179	0.00 1	0.05 63	0.06 112	0.00 1	0.06 281	0.00 1	0.18 369	0.01 25	0.08 124

AdaStereo	0.25 66	0.09 59	1.34 46	0.00 1	0.00 1	0.26 39	0.00 1	1.95 314	0.75 162	0.00 1	0.00 1	0.30 218	0.01 82	0.14 97	0.13 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.05 97
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
CASnet	0.10 3	0.10 66	0.81 4	0.00 1	0.00 1	0.82 171	0.00 1	0.14 65	0.13 19	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.16 20	0.10 66	0.97 10	0.02 222	0.00 1	1.04 236	0.01 175	0.07 30	0.75 162	0.01 85	0.01 160	0.16 170	0.04 194	0.07 74	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

test-3	0.30 90	0.10 66	1.49 86	0.20 330	0.38 336	0.44 76	0.01 175	1.59 267	0.08 9	0.04 203	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.08 80	0.24 203	0.00 1	0.47 325	0.00 1	0.20 378	0.13 283	0.43 291

test_1	0.30 90	0.10 66	1.50 89	0.21 333	0.38 336	0.44 76	0.01 175	1.58 266	0.08 9	0.04 203	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.07 74	0.24 203	0.00 1	0.47 325	0.00 1	0.20 378	0.13 283	0.43 291

test_3	0.31 98	0.10 66	1.52 96	0.20 330	0.40 339	0.54 95	0.01 175	1.68 274	0.08 9	0.16 281	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.07 74	0.24 203	0.00 1	0.50 329	0.00 1	0.20 378	0.13 283	0.38 283

PFNet+	0.28 76	0.10 66	1.61 124	0.08 276	0.01 182	1.12 312	0.41 357	0.12 52	0.80 234	0.08 246	0.01 160	0.02 31	0.00 1	1.19 193	0.04 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

DEmStereo	0.76 294	0.10 66	1.95 198	0.04 245	0.00 1	0.80 167	0.50 367	0.06 22	0.76 183	0.05 216	0.72 344	0.02 31	3.33 379	5.67 339	1.24 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.15 18	0.10 66	1.55 103	0.00 1	0.00 1	1.01 221	0.00 1	0.15 67	0.15 26	0.00 1	0.01 160	0.04 78	0.00 1	0.02 9	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 82
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
RAFT-Test	0.37 128	0.11 74	1.68 140	0.57 369	0.93 385	0.43 73	0.10 300	1.03 200	0.49 110	0.16 281	0.00 1	0.87 313	0.00 1	0.27 129	0.12 142	0.00 1	0.33 313	0.00 1	0.24 392	0.01 25	0.05 97

Selective-IGEV	0.28 76	0.11 74	1.31 44	0.64 375	0.60 367	0.27 40	0.00 1	0.05 12	0.56 122	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 168	0.25 118	0.25 207	0.00 1	0.79 348	0.00 1	0.07 323	0.06 195	0.62 323

SFCPSM	0.24 57	0.11 74	1.53 99	0.00 1	0.05 260	0.35 58	0.01 175	1.54 258	0.77 199	0.01 85	0.00 1	0.12 148	0.02 126	0.06 69	0.05 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 298	0.03 122	0.06 107

MDST_ROB	1.73 360	0.11 74	3.61 323	0.13 300	0.15 293	5.47 395	0.31 343	4.97 388	0.87 305	6.33 394	1.52 361	1.03 324	1.19 348	6.22 368	2.13 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.60 319

IGEV_Zeroshot_test	0.56 239	0.12 78	3.25 295	0.16 310	0.47 346	0.55 99	0.46 359	0.53 140	0.38 91	0.70 349	0.49 334	1.08 328	0.49 313	0.36 142	0.31 221	0.00 1	0.37 319	0.00 1	0.13 344	0.03 122	1.33 359

MSKI-zero shot	0.34 105	0.12 78	1.70 144	0.55 366	0.44 342	1.10 301	0.03 251	0.91 185	0.22 64	0.22 295	0.05 256	0.06 112	0.00 1	0.16 100	0.04 89	0.00 1	0.87 365	0.00 1	0.18 369	0.02 77	0.22 224

MC-Stereo	0.38 136	0.12 78	1.30 43	0.65 377	0.70 372	1.06 244	0.00 1	0.03 3	0.14 20	0.23 298	0.00 1	0.04 78	0.02 126	0.38 149	0.12 142	0.00 1	1.08 383	0.00 1	0.02 298	0.08 231	1.72 381

GANet-ADL	0.20 38	0.12 78	1.43 80	0.00 1	0.01 182	0.84 177	0.00 1	0.40 127	0.17 40	0.00 1	0.36 324	0.35 231	0.00 1	0.09 84	0.14 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 155	0.12 173

ASMatch	0.60 254	0.12 78	1.85 178	0.14 303	0.04 251	1.08 273	0.00 1	0.12 52	0.87 305	0.06 229	0.43 328	0.06 112	0.85 335	6.18 367	0.26 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 287	0.00 1	0.00 1

PCWNet_CMD	0.20 38	0.13 83	1.38 58	0.00 1	0.01 182	0.73 156	0.00 1	0.39 124	0.19 59	0.00 1	0.01 160	0.47 256	0.50 314	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.17 202

Selective-RAFT	0.21 43	0.13 83	0.82 5	0.00 1	0.00 1	1.08 273	0.00 1	0.06 22	0.77 199	0.00 1	0.00 1	0.08 127	0.00 1	0.01 2	0.03 63	0.00 1	0.90 367	0.00 1	0.18 369	0.04 155	0.16 198

iRaft-Stereo_20w	0.77 297	0.13 83	2.90 275	0.63 374	0.50 351	1.18 337	0.58 370	2.56 341	0.71 151	0.85 354	0.05 256	0.78 306	1.02 340	0.82 181	0.76 286	0.00 1	0.52 332	0.00 1	0.14 351	0.02 77	1.25 358

DRaft	0.58 246	0.13 83	1.34 46	0.00 1	0.00 1	0.94 205	0.18 316	0.08 35	0.16 32	0.03 183	0.25 294	0.06 112	2.49 370	4.51 309	1.32 315	0.00 1	0.03 258	0.00 1	0.02 298	0.03 122	0.08 124

CFNet_pseudo	0.24 57	0.13 83	1.40 64	0.00 1	0.01 182	0.96 209	0.00 1	1.08 211	0.16 32	0.00 1	0.01 160	0.48 260	0.35 301	0.03 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 162

Anonymous	0.10 3	0.13 83	1.60 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 3	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.01 82	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 155	0.17 202

MSMDNet	0.20 38	0.13 83	1.39 62	0.00 1	0.01 182	0.73 156	0.00 1	0.39 124	0.18 50	0.00 1	0.01 160	0.48 260	0.48 312	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.17 202

ccs_rob	0.24 57	0.13 83	1.40 64	0.00 1	0.01 182	0.97 211	0.00 1	1.08 211	0.16 32	0.00 1	0.01 160	0.48 260	0.35 301	0.03 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 162

RCA-Stereo	0.28 76	0.14 91	1.00 16	0.00 1	0.13 288	1.06 244	0.00 1	1.76 288	0.16 32	0.07 237	0.00 1	0.02 31	0.06 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.83 359	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.23 232

NINENet	0.52 206	0.14 91	1.48 84	0.06 268	0.00 1	1.88 369	0.00 1	3.28 376	0.76 183	0.00 1	0.00 1	0.64 285	0.00 1	2.11 211	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

hknet	0.45 177	0.14 91	1.89 184	0.00 1	0.00 1	1.09 288	0.00 1	2.67 346	0.82 248	0.30 312	0.09 273	0.63 282	0.00 1	1.06 189	0.38 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LCNet	0.26 70	0.14 91	1.38 58	0.10 283	0.00 1	0.97 211	0.00 1	0.12 52	0.78 212	0.01 85	0.00 1	0.02 31	1.07 344	0.43 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 303	0.03 65

Anonymous3	0.24 57	0.14 91	1.98 201	0.00 1	0.00 1	1.12 312	0.00 1	0.61 148	0.77 199	0.01 85	0.00 1	0.06 112	0.00 1	0.02 9	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.02 57

pcwnet_v2	0.49 194	0.14 91	4.76 354	0.00 1	0.00 1	0.68 145	0.00 1	2.39 335	0.81 242	0.01 85	0.00 1	0.35 231	0.32 299	0.19 110	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.22 224

EKT-Stereo	0.55 232	0.15 97	1.80 170	0.73 385	4.21 410	1.08 273	0.00 1	1.17 221	0.32 85	0.02 144	0.00 1	0.08 127	0.00 1	1.01 188	0.13 152	0.00 1	0.03 258	0.00 1	0.05 318	0.03 122	0.29 259

CRFU-Net	0.43 167	0.15 97	1.89 184	0.26 341	0.01 182	0.91 195	0.00 1	0.47 132	0.27 77	0.00 1	0.00 1	0.41 250	1.89 362	2.11 211	0.14 159	0.00 1	0.00 1	0.03 372	0.00 1	0.03 122	0.03 65

PFNet	0.63 265	0.15 97	2.41 243	0.00 1	0.30 330	1.17 335	0.00 1	0.35 118	0.92 315	0.01 85	0.24 293	0.03 59	0.00 1	6.43 376	0.23 200	0.09 370	0.00 1	0.00 1	0.04 314	0.13 283	0.10 151

SMFormer	0.52 206	0.16 100	1.37 52	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 293	1.11 338	0.00 1	0.27 297	0.15 162	0.00 1	3.31 262	0.65 271	0.00 1	0.82 354	0.00 1	0.10 334	0.02 77	0.66 328

tta	0.52 206	0.16 100	1.37 52	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 293	1.11 338	0.00 1	0.27 297	0.15 162	0.00 1	3.31 262	0.65 271	0.00 1	0.82 354	0.00 1	0.10 334	0.05 170	0.51 309

qqq1	0.52 206	0.16 100	1.37 52	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 293	1.11 338	0.00 1	0.27 297	0.15 162	0.00 1	3.31 262	0.66 274	0.00 1	0.82 354	0.00 1	0.09 331	0.05 170	0.51 309

fff1	0.52 206	0.16 100	1.37 52	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 293	1.11 338	0.00 1	0.27 297	0.15 162	0.00 1	3.31 262	0.66 274	0.00 1	0.82 354	0.00 1	0.09 331	0.05 170	0.51 309

CrosDoStereo	1.11 331	0.16 100	1.64 129	0.00 1	0.05 260	0.66 137	5.65 405	0.70 158	0.54 116	0.25 305	1.18 355	0.19 187	2.94 375	6.48 377	1.58 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.08 124

DeepStereo_LL	1.11 331	0.16 100	1.64 129	0.00 1	0.05 260	0.66 137	5.65 405	0.70 158	0.54 116	0.25 305	1.18 355	0.19 187	2.94 375	6.48 377	1.58 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.08 124

11t1	0.39 143	0.17 106	1.36 48	0.00 1	0.47 346	0.11 23	0.00 1	0.59 145	1.12 343	0.05 216	0.29 306	0.03 59	0.00 1	0.26 125	0.66 274	0.00 1	1.05 377	0.00 1	0.14 351	0.03 122	1.45 371

CFNet_ucs	0.29 81	0.17 106	1.53 99	0.00 1	0.01 182	0.83 173	0.00 1	2.07 322	0.24 73	0.00 1	0.00 1	0.48 260	0.29 295	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 188

test-1	0.36 121	0.18 108	1.36 48	0.00 1	0.83 379	0.60 113	0.00 1	1.07 210	0.18 50	0.07 237	0.49 334	0.34 225	0.00 1	0.10 87	0.51 260	0.00 1	0.64 340	0.00 1	0.06 321	0.01 25	0.84 338

XX-Stereo	0.73 289	0.18 108	5.35 365	0.38 358	0.26 325	1.13 321	0.00 1	3.03 363	0.18 50	0.14 274	0.01 160	1.40 350	0.01 82	1.36 202	0.04 89	0.00 1	0.50 329	0.00 1	0.16 365	0.03 122	0.43 291

FAT-Stereo	0.55 232	0.18 108	2.58 261	0.00 1	0.00 1	0.33 55	0.08 291	2.26 330	0.84 267	0.06 229	0.88 349	0.60 280	0.51 315	2.43 223	0.08 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.16 198

Anonymous_2	1.27 337	0.19 111	1.80 170	0.70 383	0.78 375	0.61 119	0.20 319	0.92 187	0.48 108	0.22 295	0.30 308	1.44 353	0.00 1	0.43 154	0.40 248	0.01 337	0.84 362	2.29 410	11.27 414	1.29 394	1.20 354

GES	0.23 54	0.19 111	1.56 107	0.00 1	0.00 1	1.07 262	0.02 234	0.73 168	0.15 26	0.00 1	0.02 241	0.11 144	0.08 245	0.44 157	0.16 171	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 170	0.09 137

FENet	0.27 73	0.19 111	1.51 94	0.00 1	0.00 1	1.01 221	0.00 1	1.02 197	0.77 199	0.00 1	0.00 1	0.24 200	0.04 194	0.27 129	0.22 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.07 111

DIP-Stereo	0.28 76	0.19 111	1.62 127	0.00 1	0.00 1	1.11 307	0.00 1	1.67 273	0.74 155	0.01 85	0.00 1	0.01 7	0.07 241	0.01 2	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.13 180
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
StereoDRNet-Refined	0.30 90	0.19 111	1.19 30	0.00 1	0.00 1	0.81 169	0.00 1	0.92 187	0.84 267	0.00 1	0.00 1	0.50 271	0.02 126	1.27 199	0.10 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 272	0.05 97
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
mmm	0.47 187	0.20 116	1.18 29	0.02 222	0.79 376	0.06 16	0.00 1	1.11 215	1.16 359	0.06 229	0.30 308	0.14 156	0.03 168	0.68 177	0.67 278	0.00 1	1.12 386	0.00 1	0.22 383	0.03 122	1.63 378

ttt	1.05 325	0.20 116	1.91 189	0.00 1	0.09 276	0.65 134	0.00 1	3.05 364	1.11 338	0.00 1	0.30 308	0.29 215	0.01 82	4.65 312	6.53 375	0.00 1	1.01 375	0.00 1	0.13 344	0.02 77	1.00 346

MIF-Stereo	0.11 9	0.20 116	1.58 114	0.00 1	0.00 1	0.10 22	0.02 234	0.07 30	0.05 5	0.00 1	0.08 271	0.02 31	0.01 82	0.03 29	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 255	0.00 1

GwcNet-ADL	0.33 103	0.20 116	1.73 151	0.00 1	0.00 1	1.02 227	0.00 1	2.51 338	0.40 99	0.00 1	0.00 1	0.37 239	0.04 194	0.03 29	0.24 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.13 180

ff7	0.36 121	0.21 120	1.28 38	0.16 310	0.22 312	1.07 262	0.00 1	0.12 52	0.56 122	0.32 318	0.00 1	0.01 7	0.04 194	0.25 118	0.03 63	0.00 1	0.92 370	0.00 1	0.10 334	0.08 231	1.75 385

ffff	0.36 121	0.21 120	1.28 38	0.16 310	0.22 312	1.07 262	0.00 1	0.12 52	0.56 122	0.32 318	0.00 1	0.01 7	0.04 194	0.25 118	0.03 63	0.00 1	0.92 370	0.00 1	0.10 334	0.08 231	1.75 385

11t	0.36 121	0.21 120	1.28 38	0.16 310	0.22 312	1.07 262	0.00 1	0.12 52	0.56 122	0.32 318	0.00 1	0.01 7	0.04 194	0.25 118	0.03 63	0.00 1	0.92 370	0.00 1	0.10 334	0.08 231	1.75 385

anonymousdsp	0.41 155	0.21 120	1.52 96	0.43 361	0.54 355	1.07 262	0.00 1	0.11 46	0.56 122	0.34 322	0.00 1	0.01 7	0.05 220	0.47 160	0.03 63	0.00 1	0.81 352	0.00 1	0.11 341	0.08 231	1.81 392

ccc-4	0.36 121	0.21 120	1.28 38	0.16 310	0.22 312	1.07 262	0.00 1	0.12 52	0.56 122	0.32 318	0.00 1	0.01 7	0.04 194	0.25 118	0.03 63	0.00 1	0.92 370	0.00 1	0.10 334	0.08 231	1.75 385

IGEV-Stereo	0.41 155	0.21 120	1.53 99	0.43 361	0.55 356	1.07 262	0.00 1	0.11 46	0.56 122	0.34 322	0.00 1	0.01 7	0.05 220	0.47 160	0.03 63	0.00 1	0.81 352	0.00 1	0.11 341	0.08 231	1.81 392
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
DANet	0.67 277	0.21 120	2.33 238	0.25 339	0.06 265	0.50 85	0.11 307	1.62 270	0.74 155	0.22 295	0.06 266	1.07 327	0.02 126	4.45 304	1.22 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.53 313
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
IPLGR	0.50 199	0.22 127	2.74 265	0.03 237	0.02 222	1.08 273	0.03 251	1.95 314	0.75 162	0.09 253	0.00 1	0.18 179	0.22 287	2.57 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.05 97

NVstereo2D	0.53 219	0.22 127	2.52 256	0.00 1	0.00 1	0.58 112	0.03 251	1.62 270	0.99 324	0.05 216	0.00 1	0.48 260	0.00 1	3.88 284	0.08 121	0.00 1	0.05 278	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.06 107

HH	0.52 206	0.23 129	1.71 146	0.77 386	0.35 332	1.07 262	0.00 1	0.30 108	0.68 143	0.29 310	0.45 330	1.45 354	0.04 194	0.37 145	0.37 236	0.00 1	0.84 362	0.00 1	0.00 1	0.02 77	1.39 362

HanStereo	0.52 206	0.23 129	1.71 146	0.77 386	0.35 332	1.07 262	0.00 1	0.30 108	0.68 143	0.29 310	0.45 330	1.45 354	0.04 194	0.37 145	0.37 236	0.00 1	0.84 362	0.00 1	0.00 1	0.02 77	1.39 362

anonymousa	0.44 172	0.23 129	2.16 220	0.67 381	1.21 395	0.28 42	0.00 1	0.02 2	0.18 50	0.01 85	0.30 308	0.58 278	0.02 126	0.26 125	0.38 244	0.00 1	1.12 386	0.00 1	0.54 404	0.03 122	0.78 333

HHNet	0.53 219	0.23 129	2.29 235	0.11 291	0.00 1	1.15 327	0.25 329	0.70 158	0.78 212	0.01 85	3.49 371	0.04 78	0.69 324	0.02 9	0.70 283	0.03 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.03 65

CBMV_ROB	1.08 326	0.23 129	2.20 223	0.01 200	0.00 1	1.37 356	0.46 359	3.27 375	0.78 212	2.21 377	1.13 354	1.06 326	2.45 369	4.29 300	1.64 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 170	0.48 304

UPFNet	0.23 54	0.24 134	1.56 107	0.00 1	0.00 1	0.50 85	0.00 1	1.28 232	0.68 143	0.00 1	0.00 1	0.10 141	0.01 82	0.13 93	0.11 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 170	0.03 65

ProNet	0.25 66	0.25 135	1.15 22	0.08 276	0.41 340	0.84 177	0.00 1	0.06 22	0.39 95	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.13 93	0.01 31	0.00 1	0.23 301	0.00 1	0.00 1	0.09 255	1.34 361

CSP-Net	0.42 158	0.25 135	1.07 19	0.00 1	0.00 1	0.53 93	0.00 1	0.78 175	0.27 77	0.01 85	0.00 1	0.16 170	0.02 126	5.19 322	0.08 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.02 57

IRAFT_RVC	0.56 239	0.25 135	1.93 194	0.10 283	0.00 1	1.18 337	0.10 300	0.32 113	0.79 226	0.02 144	0.00 1	0.02 31	0.12 261	6.07 361	0.23 200	0.00 1	0.09 288	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.02 57

222	2.28 369	0.25 135	1.15 22	0.00 1	0.37 334	0.60 113	0.00 1	3.25 374	1.13 345	0.09 253	0.00 1	0.05 96	0.02 126	3.52 270	32.29 413	0.00 1	1.03 376	0.00 1	0.15 356	0.03 122	1.59 376

x	0.42 158	0.26 139	1.38 58	0.00 1	0.44 342	0.12 25	0.00 1	0.90 184	1.14 351	0.07 237	0.30 308	0.03 59	0.00 1	0.26 125	0.72 284	0.00 1	1.06 380	0.00 1	0.17 367	0.03 122	1.49 373

RAFT-RH_RVC	0.99 319	0.26 139	1.93 194	0.04 245	0.04 251	1.07 262	0.00 1	0.07 30	0.69 148	0.01 85	9.36 396	0.10 141	0.00 1	5.86 343	0.29 215	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.02 298	0.01 25	0.00 1

ccnet	0.59 250	0.26 139	2.24 230	0.01 200	0.08 274	0.70 150	0.18 316	1.35 243	0.43 101	0.45 338	0.66 342	0.13 154	0.38 305	3.57 272	1.09 302	0.01 337	0.00 1	0.02 364	0.00 1	0.03 122	0.16 198

UNet	0.29 81	0.26 139	2.47 249	0.00 1	0.00 1	0.71 152	0.01 175	0.52 137	0.81 242	0.00 1	0.00 1	0.37 239	0.02 126	0.46 159	0.10 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 170	0.04 82

HCRNet	0.37 128	0.27 143	1.27 36	0.00 1	0.00 1	1.09 288	0.00 1	0.56 142	0.80 234	0.01 85	0.01 160	0.06 112	0.03 168	3.22 257	0.07 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.03 65

S-Stereo	0.70 282	0.27 143	3.29 297	0.00 1	0.00 1	0.57 108	0.06 279	2.35 333	0.84 267	0.00 1	0.90 350	0.83 310	0.11 258	4.19 293	0.14 159	0.00 1	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.07 213	0.34 273

MIF-Stereo (partial)	0.14 15	0.28 145	1.74 153	0.00 1	0.00 1	0.08 19	0.00 1	0.23 95	0.17 40	0.00 1	0.01 160	0.02 31	0.02 126	0.04 41	0.04 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.01 42

qqq	0.49 194	0.28 145	1.37 52	0.00 1	0.49 350	0.14 29	0.00 1	1.23 226	1.14 351	0.07 237	0.31 314	0.01 7	0.00 1	1.38 203	0.69 280	0.00 1	1.06 380	0.00 1	0.19 374	0.03 122	1.44 367

xxxx	1.42 348	0.28 145	1.49 86	0.00 1	0.59 363	0.56 105	0.00 1	3.13 368	1.14 351	0.06 229	0.01 160	0.02 31	0.02 126	2.26 215	16.08 406	0.00 1	1.09 385	0.00 1	0.15 356	0.03 122	1.42 366

ACVNet-DCA	0.52 206	0.29 148	2.22 225	0.31 350	0.20 305	1.33 351	0.00 1	1.23 226	1.14 351	0.38 328	0.00 1	0.03 59	0.02 126	0.59 171	0.02 51	0.00 1	1.12 386	0.00 1	0.00 1	0.03 122	1.44 367

xx1	0.55 232	0.29 148	2.22 225	0.31 350	0.20 305	1.33 351	0.00 1	1.78 293	1.03 326	0.38 328	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.59 171	0.02 51	0.00 1	1.12 386	0.00 1	0.19 374	0.03 122	1.44 367

1test111	0.59 250	0.29 148	2.22 225	0.31 350	0.20 305	1.33 351	0.00 1	1.23 226	1.14 351	0.38 328	0.00 1	0.03 59	0.02 126	1.38 203	0.69 280	0.00 1	1.12 386	0.00 1	0.00 1	0.03 122	1.44 367

cc1	0.56 239	0.29 148	2.22 225	0.31 350	0.20 305	1.33 351	0.00 1	1.78 293	1.03 326	0.38 328	0.00 1	0.03 59	0.02 126	0.59 171	0.02 51	0.00 1	1.12 386	0.00 1	0.00 1	0.09 255	1.86 395

IER	0.20 38	0.30 152	1.87 181	0.00 1	0.00 1	0.61 119	0.00 1	0.25 100	0.23 68	0.00 1	0.00 1	0.40 248	0.02 126	0.22 115	0.07 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 155	0.01 42

TransformOpticalFlow	0.88 309	0.30 152	2.86 271	0.30 347	0.03 239	1.25 346	0.05 276	1.87 306	0.80 234	0.28 308	0.37 326	1.25 342	1.50 352	6.38 374	0.22 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.07 111

test_xeample	1.52 350	0.30 152	1.50 89	0.00 1	0.58 362	0.60 113	0.00 1	3.16 369	1.14 351	0.07 237	0.08 271	0.03 59	0.02 126	3.67 279	16.54 408	0.00 1	1.08 383	0.00 1	0.15 356	0.04 155	1.50 374

edge stereo	0.62 262	0.30 152	3.04 281	0.01 200	0.03 239	0.32 50	0.03 251	1.28 232	0.69 148	0.21 291	0.32 321	1.29 344	0.19 279	4.12 290	0.40 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 272	0.14 188

CoDeX	0.39 143	0.31 156	1.50 89	0.00 1	0.01 182	0.31 47	0.00 1	1.81 300	0.76 183	0.00 1	0.00 1	0.25 203	0.06 231	2.77 240	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.04 82

tt1	0.58 246	0.31 156	2.24 230	0.30 347	0.38 336	1.32 350	0.00 1	1.74 281	1.17 362	0.38 328	0.00 1	0.03 59	0.02 126	0.57 166	0.01 31	0.00 1	1.12 386	0.00 1	0.00 1	0.08 231	1.86 395

DISCO	0.35 111	0.31 156	1.99 203	0.16 310	0.16 297	0.33 55	0.00 1	0.15 67	0.30 82	0.00 1	0.01 160	1.49 357	0.00 1	1.21 197	0.63 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 213	0.12 173

STrans-v2	0.88 309	0.32 159	1.71 146	0.00 1	0.01 182	0.85 181	0.04 266	2.45 336	0.89 311	0.48 340	0.85 348	1.10 332	2.06 364	6.49 379	0.25 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.09 137

CroCo-Stereo	0.18 26	0.32 159	0.94 8	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.17 221	0.76 183	0.00 1	0.01 160	0.31 221	0.03 168	0.03 29	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
TANstereo	0.17 22	0.32 159	1.51 94	0.00 1	0.00 1	1.03 231	0.00 1	0.07 30	0.14 20	0.01 85	0.15 284	0.04 78	0.00 1	0.05 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 57

ac_64	0.48 190	0.32 159	2.27 233	0.04 245	0.01 182	0.44 76	0.02 234	0.36 120	0.83 257	0.15 278	0.01 160	0.88 315	0.04 194	3.90 285	0.21 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 213	0.06 107

FC-DCNN	3.67 387	0.32 159	2.78 268	0.00 1	0.01 182	3.09 380	0.58 370	3.68 380	3.04 384	11.64 406	12.38 405	13.84 402	9.79 402	6.23 369	5.39 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.60 319

DualNet	0.98 317	0.33 164	3.52 315	0.00 1	0.00 1	0.64 126	0.00 1	1.74 281	1.17 362	0.00 1	0.31 314	0.68 293	0.02 126	0.57 166	7.45 380	0.00 1	1.12 386	0.00 1	0.15 356	0.08 231	1.86 395

ffm	0.61 259	0.33 164	3.52 315	0.00 1	0.00 1	0.64 126	0.00 1	1.74 281	1.17 362	0.00 1	0.31 314	0.68 293	0.02 126	0.57 166	0.01 31	0.00 1	1.12 386	0.00 1	0.15 356	0.08 231	1.86 395

ff1	1.27 337	0.33 164	3.52 315	0.00 1	0.00 1	0.64 126	0.00 1	1.74 281	1.17 362	0.00 1	0.31 314	0.68 293	0.02 126	6.27 371	7.45 380	0.00 1	1.12 386	0.00 1	0.15 356	0.08 231	1.86 395

mmx	1.28 339	0.33 164	3.52 315	0.00 1	0.00 1	0.64 126	0.00 1	3.05 364	1.07 332	0.00 1	0.31 314	0.68 293	0.02 126	6.27 371	7.45 380	0.00 1	1.05 377	0.00 1	0.15 356	0.03 122	1.08 348

xxx	1.28 339	0.33 164	3.52 315	0.00 1	0.00 1	0.64 126	0.00 1	3.05 364	1.07 332	0.00 1	0.31 314	0.68 293	0.02 126	6.27 371	7.45 380	0.00 1	1.05 377	0.00 1	0.15 356	0.03 122	1.08 348

ToySt	0.42 158	0.33 164	2.09 213	0.08 276	0.55 356	0.55 99	0.00 1	0.72 165	0.55 120	0.05 216	0.26 295	0.37 239	0.00 1	0.30 138	0.54 265	0.01 337	0.58 334	0.00 1	0.14 351	0.04 155	1.33 359

test_4	0.20 38	0.33 164	1.50 89	0.08 276	0.13 288	1.04 236	0.00 1	0.05 12	0.09 14	0.10 258	0.00 1	0.02 31	0.01 82	0.27 129	0.14 159	0.00 1	0.08 285	0.00 1	0.02 298	0.13 283	0.07 111

THIR-Stereo	0.94 313	0.33 164	1.66 136	0.00 1	0.01 182	0.55 99	3.72 400	0.13 64	0.18 50	0.10 258	1.46 360	0.74 302	2.82 373	5.60 333	1.39 319	0.00 1	0.00 1	0.02 364	0.00 1	0.02 77	0.03 65

EDNetEfficient	2.95 382	0.33 164	20.38 405	0.19 323	0.83 379	1.00 219	1.95 389	0.58 144	5.15 391	8.01 400	1.79 364	0.93 318	4.16 388	3.66 278	9.80 392	0.00 1	0.03 258	0.00 1	0.06 321	0.05 170	0.13 180

MyStereo07	0.30 90	0.34 173	1.49 86	0.00 1	0.25 323	0.98 213	0.01 175	0.06 22	0.57 130	0.35 325	0.00 1	0.01 7	0.06 231	0.49 163	0.09 129	0.00 1	0.79 348	0.00 1	0.08 326	0.02 77	0.32 266

MyStereo04	0.37 128	0.34 173	2.41 243	0.00 1	0.25 323	0.98 213	0.01 175	1.05 206	0.28 80	0.09 253	0.01 160	0.36 236	0.12 261	0.05 63	0.35 231	0.00 1	0.79 348	0.00 1	0.08 326	0.02 77	0.32 266

G-Net	1.24 335	0.34 173	3.85 332	0.05 251	0.48 348	1.68 366	0.46 359	0.23 95	0.44 103	1.33 366	8.94 394	2.28 372	0.79 333	2.37 218	1.18 304	0.01 337	0.03 258	0.02 364	0.09 331	0.07 213	0.11 162

test croco	0.17 22	0.35 176	1.92 191	0.00 1	0.00 1	0.06 16	0.01 175	0.18 80	0.43 101	0.01 85	0.01 160	0.02 31	0.01 82	0.05 63	0.05 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 357	0.01 42

DRN-Test	0.52 206	0.35 176	2.75 266	0.03 237	0.09 276	0.60 113	0.00 1	1.72 278	0.84 267	0.01 85	0.00 1	0.18 179	0.04 194	3.27 260	0.23 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.25 246

MyStereo06	0.53 219	0.36 178	2.90 275	0.01 200	0.00 1	1.11 307	0.01 175	0.56 142	0.49 110	0.74 351	0.45 330	1.24 341	1.02 340	0.39 151	0.34 227	0.00 1	0.60 336	0.00 1	0.08 326	0.01 25	0.33 271

MyStereo05	0.39 143	0.36 178	2.43 246	0.01 200	0.00 1	1.11 307	0.01 175	1.25 229	0.57 130	0.06 229	0.01 160	0.29 215	0.15 270	0.07 74	0.37 236	0.00 1	0.60 336	0.00 1	0.08 326	0.01 25	0.33 271

gwcnet-sp	0.35 111	0.37 180	3.29 297	0.00 1	0.00 1	0.51 87	0.03 251	0.74 169	0.76 183	0.01 85	0.01 160	0.09 135	0.04 194	0.88 185	0.13 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 170	0.04 82

scenet	0.35 111	0.37 180	3.29 297	0.00 1	0.00 1	0.51 87	0.03 251	0.74 169	0.76 183	0.01 85	0.01 160	0.09 135	0.04 194	0.88 185	0.13 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 170	0.04 82

ssnet	0.35 111	0.37 180	3.29 297	0.00 1	0.00 1	0.51 87	0.03 251	0.74 169	0.76 183	0.01 85	0.01 160	0.09 135	0.04 194	0.88 185	0.13 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 170	0.04 82

DMCA	0.30 90	0.38 183	2.48 251	0.00 1	0.01 182	0.98 213	0.01 175	0.47 132	0.80 234	0.02 144	0.01 160	0.05 96	0.00 1	0.25 118	0.29 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 170	0.10 151

stereogan	0.57 244	0.38 183	3.12 289	0.01 200	0.01 182	0.64 126	0.02 234	1.11 215	0.96 320	0.08 246	0.01 160	1.66 362	0.45 309	2.60 232	0.05 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 311	0.07 111

DSFCA	0.49 194	0.39 185	1.59 116	0.00 1	0.01 182	0.96 209	0.36 352	0.40 127	0.80 234	0.03 183	0.31 314	0.04 78	0.23 289	3.83 282	0.81 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.09 137

DCRE	0.76 294	0.40 186	1.17 28	0.21 333	0.90 383	0.66 137	0.00 1	0.79 178	0.39 95	0.36 327	7.60 385	0.03 59	0.00 1	0.09 84	0.32 224	0.00 1	0.58 334	0.00 1	0.17 367	0.02 77	1.53 375

HGLStereo	0.35 111	0.40 186	1.83 174	0.00 1	0.00 1	0.65 134	0.01 175	0.68 155	0.39 95	0.03 183	0.01 160	0.47 256	0.03 168	2.14 213	0.17 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 231	0.04 82

StereoIM	0.11 9	0.41 188	1.31 44	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.01 175	0.08 35	0.23 68	0.01 85	0.01 160	0.04 78	0.02 126	0.03 29	0.04 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

sAnonymous2	0.17 22	0.42 189	2.46 247	0.00 1	0.00 1	0.04 8	0.00 1	0.04 6	0.10 17	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 231	0.32 266

CroCo_RVC	0.17 22	0.42 189	2.46 247	0.00 1	0.00 1	0.04 8	0.00 1	0.04 6	0.10 17	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 231	0.32 266

1111x	1.36 345	0.43 191	3.64 324	0.00 1	0.51 354	0.72 154	0.00 1	3.21 372	1.10 337	0.05 216	0.26 295	0.07 121	0.01 82	6.09 363	8.46 385	0.00 1	1.15 396	0.00 1	0.26 394	0.04 155	1.10 352

ADLNet	0.48 190	0.43 191	1.71 146	0.00 1	0.00 1	0.66 137	0.01 175	1.16 219	0.84 267	0.21 291	0.01 160	1.00 323	0.02 126	2.88 246	0.34 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 283	0.24 242

CroCo-Stereo Lap2	0.14 15	0.44 193	1.26 34	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.08 35	0.75 162	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 168	0.03 29	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.01 42

TRStereo	0.60 254	0.44 193	2.21 224	0.19 323	0.03 239	1.38 357	0.02 234	3.93 383	0.92 315	0.01 85	0.28 304	0.12 148	0.39 306	0.36 142	0.04 89	0.00 1	0.30 312	0.00 1	0.23 384	0.01 25	1.08 348

XX-TBD	0.18 26	0.44 193	1.52 96	0.00 1	0.00 1	0.92 200	0.00 1	0.17 76	0.14 20	0.00 1	0.21 291	0.03 59	0.00 1	0.02 9	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 57

ACVNet	0.30 90	0.44 193	1.74 153	0.01 200	0.00 1	1.06 244	0.10 300	0.23 95	0.83 257	0.02 144	0.01 160	0.70 299	0.00 1	0.08 80	0.41 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 255	0.17 202

acv_ft	0.30 90	0.44 193	1.83 174	0.00 1	0.00 1	0.42 70	0.01 175	0.69 157	0.83 257	0.23 298	0.01 160	0.70 299	0.12 261	0.08 80	0.18 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 351	0.17 202

NOSS_ROB	0.73 289	0.44 193	1.26 34	0.55 366	0.00 1	0.68 145	0.00 1	2.93 360	0.77 199	0.13 272	0.00 1	0.92 317	0.00 1	6.16 365	0.11 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.66 328

iRaftStereo_RVC	0.24 57	0.45 199	0.99 14	0.00 1	0.00 1	0.52 92	0.00 1	0.08 35	0.15 26	0.01 85	0.01 160	0.16 170	0.03 168	0.04 41	0.02 51	0.00 1	1.06 380	0.00 1	0.00 1	0.29 363	1.01 347

ELAS_RVC	3.35 386	0.45 199	4.75 353	0.25 339	0.07 269	1.56 361	7.12 408	2.23 329	5.68 392	7.77 399	7.71 389	6.55 386	10.27 403	5.63 337	6.24 374	0.00 1	0.04 268	0.03 372	0.01 287	0.11 272	0.48 304
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM-Forest	1.08 326	0.45 199	1.80 170	0.02 222	0.07 269	1.09 288	0.65 373	2.57 343	0.85 290	1.33 366	0.92 351	1.36 348	1.62 354	5.94 351	2.34 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 170	0.52 312
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DPSNet	1.65 356	0.46 202	7.31 381	0.30 347	0.11 284	1.54 359	0.01 175	4.48 386	1.14 351	0.11 265	0.01 160	0.82 309	3.51 380	5.89 345	5.84 371	0.02 353	0.29 311	0.03 372	0.23 384	0.23 343	0.59 318

DLCB_ROB	0.36 121	0.46 202	1.27 36	0.00 1	0.00 1	0.45 79	0.00 1	0.66 154	0.81 242	0.03 183	0.04 255	0.66 291	0.04 194	2.35 217	0.37 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.10 151

CBMV	0.80 304	0.46 202	2.11 215	0.00 1	0.00 1	0.84 177	0.76 378	3.17 370	0.84 267	0.61 346	0.00 1	1.23 338	1.88 361	2.46 225	0.97 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 213	0.56 317
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SDNR	1.35 344	0.47 205	4.08 341	0.09 281	0.21 309	3.25 381	0.01 175	3.18 371	1.52 375	1.87 375	1.66 363	1.52 360	0.36 303	7.18 389	1.05 298	0.03 361	0.08 285	0.00 1	0.00 1	0.05 170	0.49 308

ssnet_v2	0.39 143	0.47 205	2.11 215	0.00 1	0.00 1	0.81 169	0.00 1	1.33 240	0.86 301	0.12 269	0.01 160	0.87 313	0.10 253	0.60 174	0.35 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 311	0.09 137

OMP-Stereo	0.71 283	0.47 205	1.36 48	0.18 320	0.06 265	1.18 337	0.00 1	1.76 288	0.78 212	0.11 265	0.59 339	0.49 267	0.00 1	6.94 387	0.25 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.07 111

delet	0.42 158	0.47 205	1.99 203	0.00 1	0.00 1	0.61 119	0.00 1	0.68 155	0.83 257	0.06 229	0.01 160	0.51 275	0.19 279	2.68 237	0.21 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 255	0.07 111

MSMD_ROB	2.26 368	0.47 205	2.67 264	0.01 200	0.00 1	5.00 392	0.21 325	1.35 243	1.87 381	6.37 395	8.46 391	7.34 390	4.30 390	4.84 314	1.91 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.30 263

IIG-Stereo	0.71 283	0.48 210	1.42 76	0.05 251	0.03 239	1.18 337	0.00 1	1.75 285	0.79 226	0.01 85	0.56 337	0.53 276	0.01 82	6.87 384	0.37 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.07 111

ELAS	3.20 385	0.48 210	3.06 284	0.19 323	0.06 265	7.89 398	2.23 392	3.33 377	4.19 388	8.91 404	9.70 397	4.40 379	7.69 398	4.25 296	6.87 377	0.00 1	0.04 268	0.03 372	0.04 314	0.12 278	0.48 304
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GMOStereo	0.29 81	0.49 212	1.56 107	0.00 1	0.56 358	0.87 183	0.02 234	0.18 80	0.17 40	0.01 85	0.01 160	0.25 203	0.01 82	0.04 41	0.01 31	0.00 1	1.23 398	0.00 1	0.00 1	0.18 323	0.18 209

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STTStereo	0.33 103	0.49 212	2.91 277	0.00 1	0.00 1	0.83 173	0.03 251	0.28 106	0.16 32	0.02 144	0.00 1	0.20 191	0.03 168	1.52 205	0.08 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 65

SGM_RVC	2.03 366	0.49 212	2.04 211	0.27 342	0.17 298	3.07 379	1.00 384	2.70 350	1.62 377	5.12 387	3.09 369	4.77 381	4.08 386	7.38 392	2.86 346	0.21 378	0.23 301	0.20 397	0.23 384	0.28 357	0.84 338
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
fff	0.37 128	0.50 218	2.02 205	0.00 1	0.02 222	1.06 244	0.00 1	1.90 308	0.84 267	0.16 281	0.00 1	0.04 78	0.59 320	0.04 41	0.08 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 232

DCANet	0.35 111	0.50 218	2.02 205	0.00 1	0.00 1	1.06 244	0.00 1	1.90 308	0.85 290	0.10 258	0.00 1	0.04 78	0.00 1	0.04 41	0.12 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.25 246

csc	0.37 128	0.50 218	2.02 205	0.00 1	0.02 222	1.06 244	0.00 1	1.90 308	0.84 267	0.16 281	0.00 1	0.04 78	0.59 320	0.04 41	0.08 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 232

cscssc	0.37 128	0.50 218	2.02 205	0.00 1	0.02 222	1.06 244	0.00 1	1.90 308	0.84 267	0.16 281	0.00 1	0.04 78	0.59 320	0.04 41	0.08 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 232

iResNet	0.34 105	0.50 218	1.65 133	0.00 1	0.00 1	0.70 150	0.00 1	1.60 268	0.78 212	0.01 85	0.00 1	0.04 78	0.03 168	0.15 99	1.11 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.20 222

ADStereo(finetuned)	0.42 158	0.51 223	2.79 269	0.00 1	0.00 1	1.04 236	0.00 1	1.90 308	0.85 290	0.10 258	0.00 1	0.04 78	0.72 328	0.04 41	0.12 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.25 246

whm_eth	0.25 66	0.52 224	2.41 243	0.00 1	0.00 1	0.55 99	0.00 1	0.31 111	0.84 267	0.00 1	0.00 1	0.03 59	0.01 82	0.02 9	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.26 252

HSM	0.68 278	0.52 224	1.54 102	0.00 1	0.00 1	0.54 95	0.01 175	1.08 211	0.77 199	0.00 1	0.01 160	2.23 371	0.63 323	6.04 357	0.14 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 155	0.08 124

MMNet	0.29 81	0.53 226	2.13 218	0.00 1	0.00 1	0.69 149	0.00 1	0.74 169	0.80 234	0.01 85	0.01 160	0.18 179	0.09 248	0.28 135	0.14 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 213	0.04 82

RYNet	0.63 265	0.53 226	2.18 221	0.00 1	0.00 1	0.57 108	0.00 1	1.34 241	0.85 290	0.04 203	0.00 1	0.85 311	0.04 194	5.13 319	0.77 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.27 257

TestStereo	0.35 111	0.54 228	1.74 153	0.00 1	0.00 1	0.27 40	0.00 1	0.06 22	0.05 5	0.01 85	0.00 1	0.03 59	0.01 82	4.17 292	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FCDSN-DC	2.93 381	0.54 228	2.88 274	0.00 1	0.01 182	1.78 368	0.36 352	2.20 327	1.51 374	8.28 401	10.99 402	11.61 395	8.55 399	5.36 327	4.05 358	0.02 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.48 304
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DGSMNet	1.31 341	0.55 230	3.74 329	0.80 388	1.48 400	1.60 362	3.41 399	1.72 278	0.54 116	0.01 85	0.78 346	0.48 260	0.23 289	3.16 254	0.55 266	0.98 393	1.26 402	1.34 407	1.11 409	1.06 392	1.41 365

hitnet-ft	0.49 194	0.56 231	1.96 199	0.00 1	0.00 1	0.73 156	0.10 300	0.36 120	0.26 74	0.05 216	0.13 281	0.73 301	0.16 273	4.26 297	0.41 252	0.01 337	0.00 1	0.03 372	0.00 1	0.05 170	0.06 107

psm_up	0.48 190	0.57 232	1.86 180	0.00 1	0.00 1	0.83 173	0.00 1	2.33 331	0.79 226	0.00 1	0.00 1	0.27 210	0.01 82	2.73 238	0.12 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 267	0.04 82

psmorigin	0.81 306	0.57 232	7.49 382	0.00 1	0.00 1	0.18 32	0.00 1	0.12 52	0.20 61	0.65 347	0.00 1	2.69 374	0.27 293	2.98 248	0.79 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.18 209

Sa-1000	0.44 172	0.58 234	1.85 178	0.00 1	0.22 312	1.09 288	0.01 175	2.98 361	0.75 162	0.00 1	0.09 273	0.04 78	0.00 1	0.21 112	0.00 1	0.00 1	0.50 329	0.00 1	0.13 344	0.12 278	0.12 173

StereoVision	0.24 57	0.59 235	1.92 191	0.00 1	0.00 1	0.47 81	0.01 175	0.22 89	0.84 267	0.00 1	0.30 308	0.15 162	0.02 126	0.09 84	0.04 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 170	0.01 42

MIPNet	0.42 158	0.59 235	2.22 225	0.02 222	0.00 1	1.11 307	0.09 296	1.88 307	0.88 308	0.11 265	0.06 266	0.22 195	0.19 279	0.74 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 287	0.08 231	0.12 173

APVNet	0.58 246	0.59 235	3.15 291	0.00 1	0.00 1	0.93 202	0.01 175	0.62 151	0.86 301	0.03 183	0.01 160	0.34 225	0.04 194	4.50 307	0.33 225	0.00 1	0.00 1	0.03 372	0.00 1	0.18 323	0.05 97

aanetorigin	0.91 312	0.59 235	3.76 330	0.11 291	0.12 286	0.40 63	0.90 382	0.15 67	0.23 68	3.44 384	1.19 357	0.35 231	1.96 363	2.81 241	1.30 312	0.02 353	0.00 1	0.02 364	0.05 318	0.28 357	0.47 302

Consistency-Raft	0.45 177	0.60 239	3.05 282	0.13 300	0.03 239	0.91 195	0.04 266	1.55 261	0.78 212	0.00 1	0.02 241	0.03 59	1.12 345	0.35 140	0.42 255	0.02 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

SACVNet	0.51 203	0.61 240	1.98 201	0.00 1	0.00 1	1.02 227	0.01 175	1.04 205	0.44 103	0.07 237	0.00 1	0.23 197	0.02 126	4.19 293	0.29 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 341	0.13 180

UCFNet_RVC	0.26 70	0.61 240	1.59 116	0.00 1	0.00 1	1.00 219	0.00 1	0.26 102	0.39 95	0.01 85	0.00 1	0.42 252	0.02 126	0.84 183	0.07 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.04 82

RASNet	0.68 278	0.62 242	2.10 214	0.02 222	0.02 222	0.60 113	0.09 296	0.64 153	0.84 267	0.11 265	0.06 266	1.51 359	0.04 194	6.07 361	0.65 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 170	0.22 224

SA	0.43 167	0.63 243	1.92 191	0.00 1	0.22 312	1.11 307	0.00 1	2.87 357	0.75 162	0.00 1	0.01 160	0.04 78	0.01 82	0.21 112	0.00 1	0.00 1	0.40 321	0.00 1	0.14 351	0.14 298	0.22 224

MIM_Stereo	0.29 81	0.65 244	1.73 151	0.00 1	1.03 391	0.30 44	0.00 1	0.16 72	0.18 50	0.12 269	0.00 1	0.05 96	0.01 82	0.12 91	0.01 31	0.00 1	0.03 258	0.00 1	0.00 1	0.13 283	1.24 356

LMCR-Stereo	0.38 136	0.65 244	1.77 161	0.00 1	0.00 1	0.82 171	0.00 1	2.33 331	0.84 267	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.04 194	0.29 137	0.72 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 213	0.01 42

GANet-RSSM	0.42 158	0.66 246	1.78 165	0.00 1	0.00 1	1.06 244	0.00 1	0.26 102	0.23 68	0.05 216	0.00 1	0.34 225	0.00 1	3.56 271	0.18 177	0.00 1	0.00 1	0.03 372	0.00 1	0.09 255	0.08 124

TestStereo1	0.32 100	0.67 247	1.66 136	0.00 1	0.23 321	1.13 321	0.01 175	0.94 191	0.76 183	0.00 1	0.05 256	0.05 96	0.01 82	0.16 100	0.05 101	0.00 1	0.24 303	0.00 1	0.00 1	0.17 316	0.23 232

SA-5K	0.32 100	0.67 247	1.66 136	0.00 1	0.23 321	1.13 321	0.01 175	0.94 191	0.76 183	0.00 1	0.05 256	0.05 96	0.01 82	0.16 100	0.05 101	0.00 1	0.24 303	0.00 1	0.00 1	0.17 316	0.23 232

XPNet_ROB	0.46 184	0.67 247	1.69 142	0.01 200	0.00 1	0.94 205	0.01 175	1.32 237	0.65 139	0.03 183	0.00 1	0.17 176	0.02 126	2.82 242	0.66 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.18 209

MyStereo8	0.50 199	0.68 250	3.08 286	0.43 361	0.01 182	1.22 345	0.00 1	0.82 181	0.20 61	0.03 183	0.41 327	0.15 162	0.04 194	0.68 177	0.12 142	0.00 1	1.39 404	0.00 1	0.03 310	0.04 155	0.63 325

ADLNet2	0.61 259	0.68 250	2.76 267	0.00 1	0.00 1	0.90 192	0.01 175	0.82 181	0.92 315	0.00 1	0.07 269	1.45 354	0.02 126	4.04 286	0.13 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 334	0.11 162

RP	0.52 206	0.68 250	2.56 259	0.00 1	0.01 182	0.61 119	0.02 234	1.31 235	0.62 135	0.05 216	0.01 160	0.98 321	0.17 276	2.86 244	0.33 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 283	0.09 137

CVANet_RVC	0.66 274	0.68 250	2.61 262	0.01 200	0.00 1	0.99 218	0.00 1	0.95 193	0.78 212	0.60 344	0.11 278	0.37 239	0.14 266	5.50 332	0.14 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 310	0.16 311	0.19 219

IPLG	0.59 250	0.69 254	2.25 232	0.02 222	0.00 1	1.12 312	0.07 284	1.75 285	0.79 226	0.05 216	0.00 1	0.16 170	0.14 266	4.49 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 298	0.07 111

GEStereo_RVC	0.52 206	0.69 254	1.93 194	0.01 200	0.00 1	1.03 231	0.00 1	2.22 328	0.78 212	0.00 1	0.00 1	0.14 156	0.01 82	3.19 256	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 267	0.18 209

GANet	0.75 292	0.69 254	2.47 249	0.00 1	0.00 1	0.79 164	0.08 291	0.61 148	0.76 183	0.13 272	0.16 285	0.68 293	0.46 310	5.61 335	2.02 332	0.00 1	0.03 258	0.01 350	0.00 1	0.11 272	0.37 281

PASM	0.66 274	0.70 257	4.95 362	0.02 222	0.00 1	0.31 47	0.04 266	0.60 147	0.35 88	0.19 290	0.01 160	0.46 255	0.04 194	5.16 320	0.05 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 283	0.15 195

IGEVStereo-DCA	0.47 187	0.71 258	1.28 38	0.16 310	0.15 293	0.32 50	0.00 1	0.12 52	0.56 122	0.24 302	0.01 160	0.05 96	0.07 241	1.19 193	2.07 333	0.00 1	0.47 325	0.00 1	0.10 334	0.15 303	1.75 385

rrr	0.72 286	0.71 258	4.76 354	0.16 310	0.15 293	0.32 50	0.04 266	1.80 299	0.61 132	0.24 302	0.01 160	0.05 96	0.07 241	1.19 193	2.07 333	0.00 1	0.47 325	0.00 1	0.18 369	0.15 303	1.48 372

fast-acv-ft	0.34 105	0.71 258	4.20 344	0.06 268	0.01 182	0.28 42	0.17 313	0.11 46	0.34 87	0.00 1	0.00 1	0.08 127	0.09 248	0.13 93	0.27 214	0.01 337	0.00 1	0.03 372	0.01 287	0.27 351	0.04 82

RAFT_CTSACE	0.25 66	0.71 258	2.06 212	0.00 1	0.01 182	0.49 84	0.00 1	0.37 122	0.18 50	0.01 85	0.00 1	0.34 225	0.00 1	0.25 118	0.07 115	0.00 1	0.20 298	0.00 1	0.00 1	0.25 348	0.11 162

test_xeample3	0.77 297	0.71 258	4.91 360	0.18 320	0.22 312	0.34 57	0.05 276	1.81 300	0.61 132	0.23 298	0.03 249	0.06 112	0.05 220	1.26 198	2.12 337	0.00 1	0.69 342	0.00 1	0.23 384	0.15 303	1.78 390

NLCA_NET_v2_RVC	0.45 177	0.72 263	3.22 292	0.00 1	0.02 222	0.95 208	0.00 1	0.70 158	0.26 74	0.03 183	0.00 1	0.34 225	0.10 253	2.45 224	0.12 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.03 65
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
test_5	0.39 143	0.73 264	2.28 234	0.01 200	0.22 312	0.84 177	0.01 175	1.02 197	0.77 199	0.12 269	0.00 1	0.30 218	0.01 82	0.82 181	0.03 63	0.00 1	0.04 268	0.00 1	0.00 1	0.15 303	0.46 300

PSMNet-RSSM	0.44 172	0.73 264	1.65 133	0.00 1	0.00 1	1.06 244	0.00 1	0.61 148	0.70 150	0.06 229	0.01 160	0.39 246	0.00 1	3.29 261	0.12 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 170	0.07 111

ETE_ROB	0.43 167	0.73 264	1.87 181	0.00 1	0.00 1	0.94 205	0.01 175	1.75 285	0.79 226	0.03 183	0.00 1	0.16 170	0.02 126	1.81 208	0.36 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.08 124

LALA_ROB	0.45 177	0.73 264	1.91 189	0.00 1	0.01 182	0.98 213	0.01 175	1.99 317	0.84 267	0.15 278	0.00 1	0.09 135	0.01 82	1.06 189	1.01 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.05 97

RAFT+CT+SA	0.38 136	0.74 268	1.84 177	0.02 222	0.27 326	1.12 312	0.00 1	0.91 185	0.75 162	0.00 1	0.00 1	0.27 210	0.01 82	0.56 165	0.00 1	0.00 1	0.16 294	0.00 1	0.30 400	0.13 283	0.42 288

AACVNet	0.48 190	0.74 268	1.81 173	0.00 1	0.00 1	0.55 99	0.00 1	0.22 89	0.55 120	0.03 183	0.00 1	0.11 144	0.01 82	5.22 324	0.09 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 323	0.04 82

RALCasStereoNet	0.47 187	0.74 268	1.56 107	0.21 333	0.97 388	0.36 61	0.03 251	0.20 85	0.77 199	0.10 258	0.07 269	0.05 96	0.08 245	0.35 140	0.38 244	0.00 1	1.68 409	0.00 1	0.00 1	0.10 267	1.83 394

CFNet-ft	0.40 150	0.74 268	1.74 153	0.00 1	0.00 1	1.09 288	0.00 1	0.23 95	0.22 64	0.02 144	0.00 1	0.76 303	0.00 1	2.98 248	0.18 177	0.00 1	0.00 1	0.01 350	0.00 1	0.03 122	0.08 124

RGC	0.61 259	0.74 268	3.31 301	0.00 1	0.01 182	0.64 126	0.00 1	1.34 241	0.26 74	0.03 183	0.61 340	0.99 322	0.19 279	3.06 252	0.81 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 213	0.10 151

CFNet_RVC	0.40 150	0.74 268	1.74 153	0.00 1	0.00 1	1.09 288	0.00 1	0.23 95	0.22 64	0.02 144	0.00 1	0.76 303	0.00 1	2.97 247	0.18 177	0.00 1	0.00 1	0.01 350	0.00 1	0.03 122	0.08 124

Nwc_Net	0.54 224	0.75 274	3.72 327	0.00 1	0.00 1	0.66 137	0.00 1	1.05 206	0.41 100	0.01 85	0.02 241	0.88 315	0.11 258	2.65 236	0.40 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 231	0.05 97

DeepPruner_ROB	0.34 105	0.75 274	2.38 241	0.00 1	0.00 1	1.12 312	0.03 251	0.30 108	0.16 32	0.00 1	0.00 1	0.39 246	0.03 168	1.27 199	0.14 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 170	0.10 151

WCMA_ROB	2.37 374	0.75 274	2.53 257	0.05 251	0.00 1	1.05 241	0.59 372	1.47 253	1.40 371	5.47 391	9.84 398	8.10 392	5.87 396	4.38 302	3.93 356	0.16 373	0.21 299	0.18 395	0.18 369	0.06 195	1.08 348

TDLM	0.60 254	0.76 277	1.77 161	0.05 251	0.00 1	1.10 301	0.01 175	0.51 136	0.79 226	0.34 322	0.01 160	0.27 210	0.22 287	5.44 328	0.35 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 303	0.19 219

rafts_anoy	0.37 128	0.77 278	1.68 140	0.43 361	0.99 389	0.53 93	0.04 266	0.16 72	0.14 20	0.08 246	0.01 160	0.06 112	0.06 231	0.58 170	0.21 191	0.00 1	1.44 406	0.00 1	0.01 287	0.05 170	0.14 188

raftrobust	0.30 90	0.78 279	1.65 133	0.00 1	1.25 396	0.66 137	0.03 251	0.10 44	0.32 85	0.02 144	0.00 1	0.03 59	0.03 168	0.22 115	0.13 152	0.00 1	0.44 322	0.00 1	0.00 1	0.07 213	0.22 224

raft_robust	0.73 289	0.81 280	1.55 103	0.00 1	0.22 312	0.68 145	0.00 1	2.56 341	0.75 162	0.01 85	0.01 160	1.12 334	1.15 346	4.56 311	0.14 159	0.00 1	0.71 346	0.00 1	0.15 356	0.08 231	0.11 162

UDGNet	0.19 36	0.81 280	1.42 76	0.00 1	0.00 1	1.06 244	0.00 1	0.05 12	0.38 91	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.10 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

MaskLacGwcNet_RVC	0.56 239	0.82 282	1.94 197	0.12 295	0.00 1	1.12 312	0.01 175	0.96 194	0.72 153	0.00 1	0.05 256	0.37 239	0.03 168	3.45 267	0.15 169	1.07 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 311	0.25 246

NCC-stereo	0.63 265	0.82 282	3.34 304	0.03 237	0.03 239	1.04 236	0.01 175	1.03 200	0.31 83	0.14 274	0.19 287	0.64 285	0.05 220	3.67 279	1.18 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 170	0.07 111

Abc-Net	0.63 265	0.82 282	3.34 304	0.03 237	0.03 239	1.04 236	0.01 175	1.03 200	0.31 83	0.14 274	0.19 287	0.64 285	0.05 220	3.67 279	1.18 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 170	0.07 111
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PS-NSSS	0.62 262	0.82 282	1.58 114	0.00 1	0.00 1	1.05 241	0.00 1	2.76 354	0.74 155	0.00 1	0.00 1	0.11 144	0.01 82	5.22 324	0.15 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 170	0.00 1

pmcnn	2.36 373	0.83 286	6.15 378	0.33 354	0.84 381	0.35 58	0.27 339	2.18 325	1.42 372	0.48 340	7.35 383	14.60 404	0.75 330	5.45 329	5.37 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 311	0.63 325

4D-IteraStereo	0.34 105	0.84 287	2.31 236	0.00 1	0.00 1	0.42 70	0.04 266	0.10 44	0.09 14	0.02 144	0.01 160	0.00 1	0.01 82	0.36 142	0.49 259	0.00 1	0.36 318	0.00 1	0.00 1	0.07 213	1.72 381

Wz-Net-LNSev-Ref	0.54 224	0.84 287	3.67 325	0.00 1	0.00 1	0.56 105	0.00 1	1.40 248	0.80 234	0.00 1	0.00 1	0.06 112	0.13 265	1.76 207	1.42 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 122	0.08 124

MLCV	0.35 111	0.84 287	1.96 199	0.00 1	0.00 1	0.48 83	0.00 1	0.81 180	0.29 81	0.10 258	0.00 1	0.28 213	0.03 168	1.32 201	0.80 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 213	0.09 137

FBW_ROB	1.04 323	0.84 287	2.48 251	0.10 283	0.01 182	0.64 126	0.01 175	2.37 334	0.83 257	0.01 85	0.01 160	1.09 331	0.05 220	8.21 394	2.94 347	0.05 364	0.01 244	0.09 388	0.01 287	0.06 195	0.97 344

iRaft-Stereo_5w	0.60 254	0.85 291	1.83 174	0.01 200	0.59 363	0.31 47	0.00 1	0.72 165	0.79 226	0.00 1	0.00 1	0.10 141	0.01 82	6.12 364	0.03 63	0.00 1	0.12 290	0.00 1	0.00 1	0.24 344	0.26 252

UDG	0.55 232	0.86 292	2.15 219	0.00 1	0.00 1	0.98 213	0.00 1	2.09 323	0.83 257	0.08 246	0.00 1	1.49 357	0.18 277	1.20 196	1.07 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 231	0.09 137

MeshStereo	2.79 379	0.86 292	3.12 289	0.02 222	0.02 222	1.51 358	0.91 383	3.50 379	1.54 376	11.28 405	7.62 387	11.49 394	2.94 375	6.81 383	3.45 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 357	0.39 284
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
LL-Strereo2	0.34 105	0.87 294	1.70 144	0.64 375	0.84 381	0.54 95	0.04 266	0.15 67	0.18 50	0.02 144	0.00 1	0.03 59	0.02 126	0.26 125	0.26 211	0.00 1	0.13 292	0.00 1	0.01 287	0.04 155	0.98 345

DDUNet	0.51 203	0.87 294	2.33 238	0.00 1	0.00 1	0.80 167	0.01 175	1.16 219	0.77 199	0.08 246	0.01 160	1.11 333	0.01 82	2.02 210	0.77 287	0.02 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 255	0.10 151

RAFT	0.32 100	0.87 294	1.48 84	0.29 346	0.41 340	0.12 25	0.07 284	0.12 52	0.51 113	0.00 1	0.01 160	0.47 256	0.04 194	0.04 41	0.02 51	0.00 1	0.70 345	0.00 1	0.01 287	0.42 376	0.75 330

RAFT-Stereo + iAFF	0.41 155	0.87 294	1.78 165	0.00 1	0.91 384	1.06 244	0.00 1	0.70 158	0.77 199	0.05 216	0.00 1	0.06 112	0.06 231	0.06 69	0.26 211	0.00 1	0.69 342	0.00 1	0.00 1	0.20 334	0.80 334

cf-r	0.46 184	0.87 294	2.51 255	0.00 1	0.00 1	1.06 244	0.00 1	0.52 137	0.64 136	0.09 253	0.00 1	0.65 289	0.00 1	2.51 227	0.12 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 255	0.09 137

AF-Net	0.60 254	0.87 294	3.34 304	0.00 1	0.00 1	0.41 66	0.01 175	1.52 257	0.64 136	0.17 289	0.05 256	1.28 343	0.46 310	2.51 227	0.52 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 278	0.10 151

CBFPSM	0.42 158	0.89 300	2.62 263	0.00 1	0.00 1	0.32 50	0.00 1	0.37 122	0.82 248	0.01 85	0.01 160	1.65 361	1.00 339	0.27 129	0.34 227	0.00 1	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.10 151

raft+_RVC	0.35 111	0.89 300	1.67 139	0.00 1	1.28 397	0.67 143	0.04 266	0.08 35	0.15 26	0.01 85	0.00 1	0.02 31	0.04 194	0.16 100	0.18 177	0.00 1	1.39 404	0.00 1	0.00 1	0.07 213	0.44 296

EDNetEfficientorigin	6.27 398	0.89 300	98.14 424	0.02 222	0.04 251	0.40 63	0.02 234	0.35 118	2.94 383	6.98 397	3.06 368	1.29 344	1.87 360	4.32 301	4.60 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 213	0.35 278

StereoDRNet	0.50 199	0.89 300	2.96 278	0.02 222	0.06 265	0.51 87	0.00 1	0.45 130	0.84 267	0.00 1	0.00 1	0.33 223	0.02 126	2.82 242	0.69 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 231	0.28 258

GMStereo	0.14 15	0.90 304	1.71 146	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.04 6	0.04 3	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 126	0.02 9	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
iinet-f	0.59 250	0.91 305	5.57 371	0.00 1	0.01 182	0.78 163	0.00 1	1.81 300	0.84 267	0.03 183	0.00 1	0.41 250	0.43 307	0.42 153	0.12 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 370	0.08 124

dd	0.23 54	0.91 305	1.69 142	0.01 200	0.00 1	1.02 227	0.00 1	0.09 42	0.68 143	0.01 85	0.00 1	0.02 31	0.02 126	0.01 2	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 155	0.01 42

PA-Net	0.72 286	0.91 305	3.91 333	0.03 237	0.07 269	0.87 183	0.02 234	0.78 175	0.83 257	0.01 85	0.00 1	0.43 253	0.06 231	5.10 318	1.30 312	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 155	0.12 173
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RALAANet	0.22 46	0.93 308	1.77 161	0.00 1	0.00 1	0.35 58	0.01 175	0.45 130	0.06 7	0.01 85	0.00 1	0.05 96	0.09 248	0.07 74	0.22 197	0.00 1	0.24 303	0.00 1	0.04 314	0.14 298	0.01 42

DMCA-RVC	0.44 172	0.94 309	4.10 342	0.00 1	0.03 239	0.76 160	0.03 251	0.11 46	0.15 26	0.01 85	0.01 160	0.08 127	0.32 299	1.61 206	0.51 260	0.00 1	0.02 251	0.01 350	0.00 1	0.03 122	0.05 97

DispFullNet	1.25 336	0.95 310	3.73 328	1.00 391	0.79 376	0.43 73	0.01 175	1.70 276	0.82 248	2.55 381	0.63 341	1.08 328	8.75 400	0.84 183	1.36 318	0.00 1	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.24 344	0.19 219

HITNet	0.31 98	0.97 311	2.32 237	0.00 1	0.00 1	0.24 38	0.01 175	1.38 246	0.37 90	0.00 1	0.00 1	0.14 156	0.02 126	0.05 63	0.19 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 213	0.41 286
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
dad	0.24 57	0.98 312	1.61 124	0.00 1	0.00 1	1.03 231	0.00 1	0.03 3	0.38 91	0.01 85	0.00 1	0.02 31	0.01 82	0.65 176	0.11 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.00 1

AASNet	0.40 150	0.98 312	2.57 260	0.00 1	0.00 1	0.93 202	0.01 175	0.79 178	0.82 248	0.01 85	0.00 1	0.38 244	0.02 126	0.62 175	0.43 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 364	0.14 188

111	0.42 158	0.98 312	2.02 205	0.00 1	0.02 222	1.06 244	0.03 251	1.98 316	0.83 257	0.30 312	0.01 160	0.21 192	0.05 220	0.13 93	0.09 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 231	0.65 327

AFF-stereo	0.36 121	0.98 312	1.62 127	0.00 1	0.09 276	0.92 200	0.00 1	0.62 151	0.84 267	0.08 246	0.00 1	0.05 96	0.05 220	0.16 100	0.06 112	0.00 1	0.63 338	0.00 1	0.00 1	0.24 344	0.84 338

GwcNet	0.64 272	0.99 316	5.43 369	0.00 1	0.00 1	0.41 66	0.10 300	0.50 134	0.97 321	0.05 216	0.00 1	0.63 282	0.05 220	2.87 245	0.55 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 330	0.13 180

CC-Net-ROB	0.77 297	0.99 316	2.18 221	0.07 274	0.00 1	1.09 288	0.01 175	3.10 367	0.75 162	0.01 85	0.00 1	0.14 156	0.01 82	5.65 338	0.34 227	0.56 383	0.00 1	0.21 398	0.00 1	0.17 316	0.02 57

ADCL	1.70 359	1.00 318	5.82 376	0.07 274	0.04 251	2.14 373	2.27 393	1.26 230	1.09 336	1.55 369	1.08 353	1.23 338	1.53 353	2.38 220	12.21 398	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 278	0.16 198

ADCPNet	1.58 353	1.00 318	8.71 388	0.01 200	0.19 300	2.69 374	0.26 337	1.15 217	0.54 116	0.04 203	0.02 241	1.41 351	1.76 356	2.52 229	9.78 391	0.00 1	0.46 324	0.00 1	0.64 407	0.07 213	0.34 273

NCCL2	0.38 136	1.00 318	2.12 217	0.00 1	0.01 182	0.79 164	0.00 1	0.59 145	0.38 91	0.01 85	0.00 1	0.02 31	0.03 168	2.31 216	0.21 191	0.00 1	0.00 1	0.02 364	0.00 1	0.04 155	0.13 180

GwcNet-RSSM	0.53 219	1.04 321	2.48 251	0.00 1	0.00 1	1.06 244	0.00 1	0.74 169	0.76 183	0.21 291	0.01 160	0.36 236	0.00 1	3.65 277	0.11 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 283	0.07 111

HBP-ISP	0.90 311	1.05 322	3.07 285	0.14 303	0.01 182	1.67 365	0.47 363	3.22 373	0.76 183	1.13 362	0.11 278	0.50 271	0.91 337	4.51 309	0.10 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 170	0.22 224

BEATNet_4x	0.39 143	1.05 322	2.97 279	0.00 1	0.00 1	0.30 44	0.01 175	1.22 225	0.46 105	0.00 1	0.00 1	0.31 221	0.03 168	0.37 145	0.64 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.42 288

SHD	0.76 294	1.05 322	4.19 343	0.65 377	0.21 309	0.01 2	0.01 175	1.48 254	0.83 257	1.69 370	0.00 1	0.63 282	0.09 248	2.22 214	1.51 321	0.00 1	0.21 299	0.00 1	0.07 323	0.15 303	0.11 162

GANetREF_RVC	0.63 265	1.05 322	3.03 280	0.00 1	0.00 1	1.16 330	0.01 175	2.03 320	0.75 162	0.00 1	0.01 160	0.28 213	0.04 194	4.13 291	0.10 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 155	0.05 97
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PSMNet_ROB	0.54 224	1.05 322	2.53 257	0.00 1	0.00 1	0.91 195	0.00 1	0.33 117	0.75 162	0.01 85	0.00 1	0.25 203	0.03 168	3.45 267	1.31 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 213	0.10 151

PDISCO_ROB	0.72 286	1.06 327	3.39 310	0.18 320	0.00 1	1.54 359	0.01 175	2.80 355	0.73 154	0.16 281	0.01 160	0.80 308	0.28 294	2.38 220	0.48 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 370	0.18 209

PWC_ROB	0.84 308	1.08 328	5.06 363	0.00 1	0.00 1	0.21 35	0.00 1	2.71 351	0.82 248	0.00 1	0.20 289	0.29 215	0.03 168	3.58 273	2.10 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 372	0.26 252

PVD	1.08 326	1.09 329	4.07 340	0.61 371	1.15 394	0.72 154	0.01 175	0.93 190	1.18 366	2.39 379	0.00 1	0.65 289	0.11 258	2.60 232	4.29 360	0.00 1	0.82 354	0.00 1	0.13 344	0.12 278	0.75 330

ADCRef	1.10 330	1.10 330	4.78 356	0.02 222	0.02 222	0.87 183	0.31 343	0.76 174	0.88 308	0.71 350	0.17 286	0.18 179	0.80 334	2.63 235	8.56 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 272	0.11 162

Wz-Net-LNSev	0.46 184	1.11 331	5.46 370	0.00 1	0.00 1	0.51 87	0.00 1	0.41 129	0.91 313	0.00 1	0.01 160	0.23 197	0.03 168	0.12 91	0.25 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 213	0.15 195

CFNet	0.66 274	1.12 332	2.37 240	0.00 1	0.00 1	1.06 244	0.01 175	1.36 245	0.74 155	0.01 85	0.01 160	0.13 154	0.01 82	5.85 342	0.30 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 323	0.07 111

NaN_ROB	1.04 323	1.12 332	3.41 311	0.17 318	0.19 300	0.57 108	0.37 354	2.65 345	0.98 323	0.55 343	0.32 321	0.47 256	1.16 347	5.20 323	2.78 344	0.00 1	0.02 251	0.01 350	0.05 318	0.13 283	0.54 314

ACRE	0.45 177	1.14 334	3.22 292	0.12 295	0.00 1	0.90 192	0.20 319	1.77 291	0.84 267	0.04 203	0.01 160	0.15 162	0.06 231	0.16 100	0.18 177	0.00 1	0.03 258	0.01 350	0.02 298	0.17 316	0.04 82

WAO-6	2.63 376	1.16 335	3.22 292	0.00 1	0.00 1	3.86 388	0.28 341	6.13 392	7.35 394	0.60 344	6.78 382	7.62 391	2.68 372	6.42 375	6.11 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 316	0.12 173

CIPLG	0.44 172	1.17 336	2.82 270	0.10 283	0.01 182	0.93 202	0.20 319	1.76 288	0.85 290	0.04 203	0.01 160	0.16 170	0.06 231	0.16 100	0.19 186	0.00 1	0.04 268	0.01 350	0.01 287	0.17 316	0.04 82

DeepPrunerF	1.44 349	1.17 336	9.82 390	0.02 222	0.09 276	0.90 192	0.00 1	1.42 250	6.76 393	0.23 298	0.01 160	0.22 195	0.14 266	5.71 341	1.94 330	0.00 1	0.00 1	0.01 350	0.02 298	0.20 334	0.14 188

iResNet_ROB	0.40 150	1.20 338	1.77 161	0.00 1	0.00 1	0.73 156	0.00 1	1.03 200	0.77 199	0.07 237	0.01 160	0.08 127	0.01 82	1.85 209	0.38 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 255	0.09 137

FADNet	0.64 272	1.21 339	3.32 303	0.00 1	0.01 182	0.79 164	0.01 175	1.01 196	0.65 139	0.01 85	0.01 160	0.17 176	0.15 270	4.45 304	0.37 236	0.17 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 378	0.12 173

Anonymous Stereo	0.79 302	1.22 340	4.94 361	0.01 200	0.00 1	0.57 108	0.55 369	1.41 249	0.49 110	0.03 183	0.03 249	0.12 148	0.02 126	5.47 330	0.82 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 255	0.13 180

FADNet-RVC-Resample	0.62 262	1.24 341	4.23 345	0.03 237	0.04 251	0.41 66	0.09 296	1.32 237	0.52 114	0.01 85	0.03 249	0.44 254	0.05 220	3.11 253	0.21 191	0.07 367	0.12 290	0.05 382	0.02 298	0.11 272	0.35 278

IPLGR_C	0.45 177	1.25 342	3.05 282	0.10 283	0.01 182	0.91 195	0.20 319	1.77 291	0.86 301	0.04 203	0.01 160	0.15 162	0.07 241	0.16 100	0.19 186	0.00 1	0.04 268	0.01 350	0.02 298	0.17 316	0.04 82

FADNet_RVC	0.69 281	1.26 343	3.48 314	0.00 1	0.00 1	1.10 301	0.01 175	1.57 263	0.65 139	0.02 144	0.05 256	0.26 209	0.03 168	3.16 254	0.30 218	0.21 378	0.25 307	0.08 387	0.28 398	0.53 381	0.62 323

AANet_RVC	0.94 313	1.27 344	3.68 326	0.01 200	0.00 1	0.68 145	0.01 175	0.92 187	0.22 64	0.02 144	1.41 359	0.95 319	0.04 194	5.97 352	3.10 348	0.16 373	0.10 289	0.00 1	0.00 1	0.09 255	0.26 252

MFMNet_re	0.38 136	1.27 344	3.38 309	0.65 377	0.00 1	0.17 31	0.02 234	0.07 30	1.02 325	0.03 183	0.03 249	0.12 148	0.00 1	0.27 129	0.37 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 330	0.11 162

DN-CSS_ROB	0.38 136	1.27 344	2.50 254	0.01 200	0.00 1	1.01 221	0.00 1	1.21 223	0.83 257	0.02 144	0.00 1	0.19 187	0.02 126	0.10 87	0.19 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 349	0.03 65

SPS-STEREO	1.19 334	1.27 344	3.45 313	0.00 1	0.01 182	0.40 63	0.16 312	0.71 164	1.03 326	2.41 380	0.77 345	2.13 369	0.44 308	5.68 340	4.06 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 231	1.24 356
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ARAFT	0.68 278	1.29 348	3.36 307	0.00 1	0.00 1	1.21 343	0.00 1	2.71 351	0.81 242	0.07 237	0.00 1	0.18 179	0.03 168	3.47 269	0.05 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 330	0.22 224

FADNet-RVC	0.63 265	1.29 348	3.79 331	0.01 200	0.00 1	0.47 81	0.00 1	1.51 256	0.23 68	0.00 1	0.01 160	0.12 148	0.06 231	4.05 287	0.36 234	0.00 1	0.03 258	0.00 1	0.00 1	0.42 376	0.17 202

XQC	0.94 313	1.30 350	4.44 348	0.65 377	0.07 269	0.42 70	0.01 175	2.88 358	0.85 290	0.28 308	0.01 160	0.67 292	0.21 283	3.24 259	3.25 349	0.00 1	0.24 303	0.00 1	0.04 314	0.20 334	0.11 162

Syn2CoEx	0.71 283	1.32 351	4.61 351	0.00 1	0.00 1	0.12 25	0.01 175	1.08 211	0.84 267	0.04 203	0.00 1	0.49 267	0.21 283	4.92 316	0.04 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 298	0.32 266

RAFT + AFF	0.79 302	1.36 352	2.40 242	0.00 1	0.04 251	1.12 312	0.06 279	1.73 280	0.81 242	0.02 144	0.00 1	0.18 179	1.49 351	4.97 317	0.67 278	0.00 1	0.17 295	0.00 1	0.00 1	0.33 366	0.46 300

SAMSARA	1.56 351	1.37 353	4.23 345	1.04 392	0.75 374	4.48 389	0.13 309	1.61 269	0.74 155	3.69 385	0.66 342	3.16 375	1.06 343	4.44 303	2.82 345	0.00 1	0.63 338	0.00 1	0.13 344	0.10 267	0.22 224

Wz-Net-MNSev	0.63 265	1.38 354	4.48 349	0.00 1	0.00 1	0.22 36	0.01 175	1.31 235	1.13 345	0.01 85	0.05 256	0.14 156	0.16 273	3.05 251	0.40 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 255	0.23 232

RTSC	0.99 319	1.38 354	4.55 350	0.22 336	0.19 300	0.23 37	0.01 175	1.46 251	0.84 267	0.31 316	0.35 323	0.58 278	0.04 194	2.47 226	5.88 372	0.00 1	0.53 333	0.00 1	0.14 351	0.35 367	0.29 259

LL-Strereo	0.97 316	1.43 356	3.41 311	0.01 200	0.50 351	0.63 123	0.01 175	2.00 318	0.77 199	0.48 340	0.00 1	0.54 277	0.29 295	6.25 370	0.10 132	0.01 337	0.93 374	0.00 1	0.00 1	0.28 357	1.72 381

IMH-64-1	2.28 369	1.45 357	2.87 272	2.19 401	0.59 363	2.82 376	1.58 386	5.84 390	1.16 359	1.09 360	4.77 376	2.07 367	2.42 367	5.90 346	3.91 354	4.00 405	0.04 268	0.02 364	0.00 1	2.07 396	0.82 335

IMH-64	2.28 369	1.45 357	2.87 272	2.19 401	0.59 363	2.82 376	1.58 386	5.84 390	1.16 359	1.09 360	4.77 376	2.07 367	2.42 367	5.90 346	3.91 354	4.00 405	0.04 268	0.02 364	0.00 1	2.07 396	0.82 335

CSAN	1.34 343	1.48 359	4.78 356	0.15 306	0.08 274	0.71 152	0.68 375	2.81 356	1.12 343	0.96 358	2.86 366	0.79 307	1.67 355	5.61 335	2.61 342	0.01 337	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.15 303	0.26 252

ADCP+	1.56 351	1.51 360	8.93 389	0.01 200	0.03 239	1.27 348	0.77 380	1.03 200	0.95 318	0.02 144	0.01 160	0.95 319	1.02 340	0.48 162	14.01 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 267	0.15 195

LSM	4.80 393	1.52 361	19.84 404	4.35 408	38.64 414	0.85 181	2.31 394	0.86 183	1.78 380	3.14 383	3.02 367	0.62 281	0.69 324	3.61 276	1.28 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 283	13.38 415

SANet	2.30 372	1.58 362	5.68 373	0.03 237	0.04 251	2.78 375	0.82 381	2.99 362	8.32 397	1.70 371	4.04 372	4.26 377	4.02 385	5.90 346	3.42 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 231	0.37 281

LE_ROB	10.29 406	1.64 363	11.96 396	1.47 395	1.36 399	3.30 382	4.79 401	5.05 389	42.09 414	51.68 414	13.28 408	14.08 403	25.92 411	7.21 390	21.19 411	0.05 364	0.06 281	0.13 393	0.19 374	0.08 231	0.35 278

WAO-7	2.74 378	1.65 364	3.36 307	0.03 237	0.05 260	4.68 390	0.53 368	6.21 393	4.59 390	1.73 372	7.61 386	5.56 382	3.68 382	8.96 396	5.50 369	0.00 1	0.00 1	0.33 400	0.02 298	0.19 330	0.18 209

SuperB	1.87 363	1.70 365	10.02 392	0.02 222	0.01 182	0.87 183	0.75 377	2.15 324	0.87 305	0.05 216	0.05 256	0.33 223	0.87 336	5.17 321	5.60 370	0.01 337	0.00 1	0.02 364	0.01 287	8.38 412	0.42 288

iResNetv2_ROB	0.51 203	1.70 365	3.96 336	0.00 1	0.00 1	0.60 113	0.00 1	1.81 300	0.82 248	0.03 183	0.00 1	0.08 127	0.02 126	0.16 100	0.59 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 364	0.09 137

PWCDC_ROB	1.13 333	1.70 365	3.52 315	0.00 1	0.00 1	1.15 327	0.00 1	2.49 337	1.39 370	0.02 144	8.80 393	0.34 225	0.09 248	1.11 191	1.20 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 383	0.21 223

SQANet	0.58 246	1.73 368	3.08 286	0.05 251	0.48 348	0.36 61	0.03 251	0.52 137	0.74 155	0.04 203	0.23 292	0.50 271	0.06 231	2.37 218	0.97 295	0.02 353	0.03 258	0.01 350	0.00 1	0.21 340	0.11 162

ADCMid	1.62 355	1.76 369	8.67 387	0.04 245	0.03 239	1.61 363	0.17 313	1.49 255	1.15 358	0.88 355	0.57 338	0.86 312	0.69 324	1.18 192	12.53 399	0.01 337	0.00 1	0.29 399	0.08 326	0.20 334	0.24 242

otaku	0.77 297	1.78 370	3.28 296	0.09 281	0.13 288	0.88 191	0.05 276	0.78 175	0.76 183	0.03 183	1.37 358	1.03 324	0.14 266	2.73 238	1.34 317	0.06 366	0.04 268	0.01 350	0.00 1	0.63 385	0.34 273

Ntro	0.75 292	1.79 371	3.54 321	0.05 251	0.37 334	1.03 231	0.02 234	0.99 195	0.76 183	0.02 144	0.00 1	0.76 303	0.08 245	3.23 258	1.32 315	0.07 367	0.04 268	0.01 350	0.00 1	0.84 390	0.13 180

NVStereoNet_ROB	1.74 361	1.83 372	4.79 358	0.81 389	0.29 329	0.67 143	0.03 251	1.46 251	1.75 379	0.65 347	5.98 380	2.38 373	2.95 378	6.77 382	2.70 343	0.69 384	0.37 319	0.04 380	0.19 374	0.27 351	0.24 242
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Wz-Net-SNSev	1.00 322	1.84 373	7.92 383	0.00 1	0.00 1	0.30 44	0.00 1	1.27 231	0.85 290	0.01 85	0.01 160	0.40 248	0.10 253	5.27 326	1.29 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 341	0.45 299

RainbowNet	0.80 304	1.85 374	3.31 301	0.13 300	0.05 260	1.30 349	0.07 284	2.03 320	0.76 183	0.02 144	0.02 241	1.13 335	0.25 291	2.40 222	1.07 300	0.72 385	0.05 278	0.00 1	0.00 1	0.53 381	0.30 263

UNDER WATER	6.65 400	1.86 375	10.48 395	4.84 409	2.74 407	8.59 401	0.76 378	8.83 399	22.15 408	4.99 386	6.27 381	15.66 405	10.39 404	9.52 400	9.42 389	3.50 404	0.05 278	1.34 407	0.03 310	7.17 411	4.42 410

IMH	3.15 384	1.88 376	3.60 322	2.20 403	0.66 370	5.10 393	0.24 328	6.87 394	4.29 389	2.29 378	7.42 384	6.28 383	3.90 383	7.15 388	3.65 353	4.34 407	0.14 293	0.05 382	0.00 1	2.16 398	0.76 332

FINET	2.05 367	1.88 376	5.76 375	0.81 389	0.99 389	3.54 384	3.33 398	3.89 382	3.81 386	0.89 356	1.55 362	1.21 337	2.31 366	4.20 295	2.42 341	0.81 391	1.36 403	0.00 1	0.21 381	0.27 351	1.80 391

MFN_U_SF_RVC	1.09 329	1.88 376	5.37 367	0.15 306	0.10 281	0.56 105	0.10 300	1.29 234	0.47 106	0.45 338	0.27 297	1.30 346	0.72 328	4.08 288	2.28 339	0.29 381	0.34 315	0.35 401	0.55 405	0.63 385	0.60 319

GASNet	0.78 301	1.91 379	4.72 352	0.00 1	0.00 1	0.55 99	0.02 234	1.39 247	0.47 106	0.01 85	0.13 281	0.50 271	0.12 261	4.27 298	0.96 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 375	0.09 137

WZ-Net	1.68 357	1.91 379	12.17 397	0.00 1	0.00 1	0.83 173	0.00 1	1.68 274	0.84 267	0.05 216	0.01 160	1.08 328	2.88 374	6.91 385	4.78 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 298	0.24 242

ktn	5.26 395	1.94 381	3.97 337	3.50 406	1.06 392	8.17 399	2.01 390	9.53 402	16.88 403	5.28 390	12.55 407	13.68 400	4.08 386	8.46 395	4.61 362	5.84 410	0.02 251	0.00 1	0.00 1	2.63 399	0.92 342

ACVNet-4b	1.38 346	1.94 381	5.73 374	0.20 330	0.04 251	1.01 221	0.01 175	1.70 276	0.86 301	0.04 203	0.95 352	1.95 364	0.31 298	6.69 380	2.11 336	2.78 403	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.89 391	0.34 273

KSHMR	3.98 388	1.95 383	4.86 359	3.06 405	1.84 403	5.37 394	0.45 358	9.03 400	13.93 402	2.07 376	9.17 395	7.12 388	2.12 365	5.60 333	3.40 350	2.12 401	0.44 322	0.53 403	0.23 384	4.01 402	2.35 404

LVE	3.01 383	1.95 383	4.27 347	0.56 368	0.45 345	2.06 372	0.06 279	7.66 396	9.65 399	0.08 246	10.94 401	8.86 393	1.82 358	7.24 391	1.62 324	2.04 399	0.17 295	0.04 380	0.24 392	0.24 344	0.23 232

notaker	4.71 392	2.04 385	5.58 372	4.15 407	0.96 387	4.99 391	0.39 355	7.65 395	2.25 382	5.67 393	11.58 404	16.87 406	4.26 389	8.06 393	6.65 376	5.74 409	0.02 251	0.10 389	0.07 323	5.45 406	1.65 380

Dean	2.72 377	2.05 386	6.17 379	0.39 359	0.44 342	1.21 343	0.48 365	8.36 398	8.46 398	1.48 368	8.08 390	6.95 387	1.44 350	4.50 307	2.00 331	0.79 387	0.00 1	0.01 350	0.00 1	1.11 393	0.39 284

ACVNet_2	1.59 354	2.07 387	5.42 368	0.12 295	0.09 276	1.36 355	0.17 313	2.72 353	0.97 321	0.44 337	3.37 370	6.53 385	0.16 273	5.48 331	1.87 328	0.16 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 372	0.47 302

TorneroNet-64	6.70 401	2.13 388	3.92 334	2.14 399	0.65 368	19.09 410	0.28 341	12.19 407	25.73 412	6.44 396	12.54 406	19.33 409	4.76 393	10.25 402	6.87 377	1.10 396	0.00 1	0.12 391	0.00 1	4.20 403	2.19 402

ACVNet_1	1.38 346	2.15 389	6.35 380	0.35 357	0.03 239	1.26 347	0.10 300	2.02 319	0.85 290	0.35 325	0.01 160	4.32 378	1.77 357	4.85 315	1.67 327	0.92 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 367	0.30 263

UNDER WATER-64	7.33 403	2.16 390	12.17 397	4.84 409	3.62 409	17.94 408	1.74 388	9.16 401	21.94 407	5.53 392	5.01 378	17.03 407	11.84 406	9.72 401	8.83 387	2.09 400	0.04 268	1.54 409	0.16 365	6.89 410	4.37 409

TorneroNet	7.29 402	2.19 391	3.95 335	2.15 400	1.14 393	19.79 411	0.46 359	13.22 408	25.82 413	8.31 402	16.76 409	17.46 408	5.75 394	10.79 403	8.91 388	2.32 402	0.03 258	0.12 391	0.00 1	4.70 404	2.01 400

AnyNet_C32	1.69 358	2.27 392	8.60 386	0.12 295	0.19 300	1.68 366	1.08 385	1.06 209	0.74 155	1.28 365	0.45 330	0.21 192	0.57 317	2.99 250	11.73 397	0.02 353	0.00 1	0.06 384	0.00 1	0.20 334	0.55 316

RTS	4.38 390	2.34 393	44.27 410	0.33 354	0.13 288	3.83 386	0.21 325	2.51 338	1.22 367	1.82 373	0.01 160	1.95 364	0.21 283	16.90 405	10.87 395	0.00 1	0.27 309	0.00 1	0.00 1	0.27 351	0.44 296

RTSA	4.38 390	2.34 393	44.27 410	0.33 354	0.13 288	3.83 386	0.21 325	2.51 338	1.22 367	1.82 373	0.01 160	1.95 364	0.21 283	16.90 405	10.87 395	0.00 1	0.27 309	0.00 1	0.00 1	0.27 351	0.44 296

MADNet++	10.85 408	2.36 395	10.00 391	8.59 413	4.61 411	16.78 407	10.26 410	10.11 403	7.51 395	17.63 408	18.35 410	12.04 396	17.73 408	24.51 411	20.75 410	8.81 411	6.67 413	4.84 412	2.67 410	5.77 407	6.96 412

MANE	11.54 409	2.46 396	6.07 377	2.50 404	2.04 404	16.31 406	6.95 407	17.25 412	24.11 411	23.59 410	31.25 414	30.75 410	25.07 410	18.16 408	16.24 407	1.28 398	1.98 410	0.15 394	1.07 408	0.46 379	3.04 407

MSC_U_SF_DS_RVC	1.95 364	2.49 397	5.12 364	0.01 200	0.02 222	12.00 403	0.49 366	3.33 377	0.95 318	0.10 258	0.20 289	2.15 370	0.15 270	6.72 381	1.65 326	0.78 386	0.83 359	0.19 396	0.27 397	0.72 387	0.92 342

ADCS	1.99 365	2.50 398	10.09 393	0.00 1	0.01 182	0.87 183	0.66 374	1.81 300	0.89 311	2.57 382	0.11 278	1.41 351	0.26 292	2.62 234	15.48 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 283	0.43 291

PWCK	2.83 380	2.64 399	10.25 394	0.23 337	0.02 222	3.59 385	5.56 404	3.75 381	3.56 385	0.75 353	4.42 374	3.35 376	1.86 359	9.10 397	4.03 357	0.44 382	0.01 244	0.00 1	0.00 1	2.72 400	0.29 259

WAO-8	5.42 396	2.80 400	3.98 338	0.62 372	0.10 281	13.77 404	0.33 349	11.99 405	24.10 409	5.25 388	10.38 400	13.44 398	4.55 391	9.38 398	4.72 363	0.80 388	0.34 315	0.71 405	0.13 344	0.74 388	0.25 246

Venus	5.42 396	2.80 400	3.98 338	0.62 372	0.10 281	13.77 404	0.33 349	11.99 405	24.10 409	5.25 388	10.32 399	13.44 398	4.55 391	9.38 398	4.72 363	0.80 388	0.34 315	0.71 405	0.13 344	0.74 388	0.25 246

MFN_U_SF_DS_RVC	1.31 341	2.80 400	5.36 366	0.02 222	0.04 251	3.44 383	0.26 337	2.19 326	0.77 199	0.25 305	0.27 297	1.37 349	0.02 126	5.99 355	1.05 298	0.16 373	0.72 347	0.01 350	0.26 394	0.40 374	0.82 335

SGM-ForestM	10.58 407	2.80 400	7.93 384	1.86 397	1.59 401	17.97 409	9.39 409	11.57 404	12.75 401	21.30 409	18.68 411	40.07 412	22.22 409	21.60 409	15.86 405	0.99 394	1.53 407	0.06 384	0.52 403	0.47 380	2.43 405

SGM+DAISY	4.17 389	2.85 404	8.55 385	1.77 396	1.74 402	5.81 396	5.49 403	2.88 358	3.97 387	7.67 398	7.66 388	7.25 389	7.42 397	6.92 386	7.09 379	1.14 397	1.57 408	0.11 390	0.59 406	0.56 383	2.43 405

AnyNet_C01	2.55 375	3.02 405	19.30 403	0.15 306	0.18 299	2.97 378	2.35 395	1.56 262	1.47 373	1.01 359	0.81 347	1.23 338	0.76 332	4.28 299	10.78 393	0.04 363	0.00 1	0.07 386	0.00 1	0.35 367	0.61 322

coex-ft	8.51 404	3.17 406	75.56 415	0.00 1	0.00 1	0.18 32	0.25 329	0.14 65	19.76 405	39.57 413	4.11 373	4.60 380	9.69 401	4.10 289	7.91 384	0.02 353	0.07 283	0.00 1	0.02 298	0.13 283	0.91 341

JetBlue	6.27 398	3.44 407	18.17 402	0.00 1	2.21 406	30.58 412	17.31 413	4.77 387	1.07 332	0.74 351	2.25 365	6.31 384	5.82 395	18.12 407	9.68 390	0.10 372	0.01 244	0.00 1	0.00 1	3.12 401	1.61 377

Wz-Net-TNSev	1.74 361	3.45 408	13.44 399	0.00 1	0.00 1	0.45 79	0.14 311	2.57 343	0.84 267	0.09 253	0.01 160	1.33 347	0.18 277	6.16 365	5.38 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 287	0.26 349	0.41 286

MADNet+	4.94 394	3.56 409	47.46 412	0.42 360	0.27 326	1.99 371	0.04 266	4.45 385	1.30 369	0.07 237	0.02 241	1.81 363	0.36 303	21.82 410	14.17 401	0.00 1	0.26 308	0.00 1	0.00 1	0.28 357	0.54 314

HanzoNet	13.47 410	5.89 410	14.41 400	5.91 412	2.90 408	8.50 400	0.74 376	13.81 409	20.12 406	26.53 411	28.55 413	34.06 411	26.75 413	26.27 414	15.82 404	11.42 413	4.01 412	3.29 411	3.94 411	9.72 413	6.77 411

DPSimNet_ROB	9.66 405	7.29 411	17.52 401	4.88 411	6.56 412	10.41 402	12.88 411	8.12 397	9.88 400	14.26 407	11.22 403	12.39 397	14.01 407	11.20 404	14.85 402	5.50 408	6.97 414	5.75 413	5.94 412	5.31 405	8.26 414

BEATNet-Init1	15.75 412	8.48 412	36.75 408	2.06 398	2.07 405	33.60 413	14.96 412	17.15 411	19.08 404	30.69 412	28.08 412	43.61 413	25.98 412	25.17 413	20.68 409	0.80 388	1.17 397	0.36 402	0.51 402	1.53 395	2.28 403

SPstereo	50.84 415	11.75 413	22.19 406	12.56 414	10.58 413	67.32 415	76.93 417	100.00 425	100.00 426	96.03 423	93.38 420	100.00 426	93.34 421	91.10 422	72.60 415	10.05 412	8.84 415	20.16 415	15.30 415	6.52 408	8.09 413

JetRed	14.06 411	19.59 414	43.42 409	1.43 394	1.30 398	55.87 414	28.29 414	13.94 410	7.85 396	8.61 403	8.73 392	13.68 400	10.59 405	24.60 412	30.87 412	0.27 380	0.69 342	0.62 404	0.03 310	6.63 409	4.19 408

DLNR_Zeroshot_test	21.33 413	48.16 415	86.21 419	96.01 427	87.63 425	0.32 50	0.00 1	18.10 413	0.52 114	0.04 203	0.01 160	0.00 1	0.00 1	0.78 180	0.07 115	16.15 414	0.90 367	0.00 1	0.21 381	70.18 421	1.39 362

xxxxx1	63.64 417	58.31 416	78.27 416	43.96 415	49.40 416	92.70 419	92.25 420	60.45 415	69.51 415	73.81 418	76.39 415	77.95 417	76.95 416	71.68 416	77.08 417	36.01 417	37.36 416	48.24 418	62.44 417	47.16 417	42.90 417

tt_ll	63.64 417	58.31 416	78.27 416	43.96 415	49.40 416	92.70 419	92.25 420	60.45 415	69.51 415	73.81 418	76.39 415	77.95 417	76.95 416	71.68 416	77.08 417	36.01 417	37.36 416	48.24 418	62.44 417	47.16 417	42.90 417

ff	63.64 417	58.31 416	78.27 416	43.96 415	49.40 416	92.70 419	92.25 420	60.45 415	69.51 415	73.81 418	76.39 415	77.95 417	76.95 416	71.68 416	77.08 417	36.01 417	37.36 416	48.24 418	62.44 417	47.16 417	42.90 417

DGTPSM_ROB	81.37 421	61.03 419	99.95 426	61.17 418	86.95 423	99.14 424	100.00 424	95.87 421	99.99 424	73.32 416	100.00 424	71.15 415	100.00 425	77.35 419	99.98 426	35.35 415	97.41 425	34.62 416	99.89 426	44.61 415	89.54 422

DPSMNet_ROB	81.42 422	61.07 420	99.95 426	61.38 419	87.01 424	99.15 425	100.00 424	95.87 421	99.99 424	73.35 417	100.00 424	71.18 416	100.00 425	77.40 420	99.98 426	35.68 416	97.47 426	34.71 417	99.89 426	44.74 416	89.65 423

LRCNet_RVC	55.59 416	61.31 421	59.16 413	66.84 420	44.81 415	6.17 397	0.00 1	52.46 414	1.68 378	70.67 415	80.07 418	66.39 414	55.67 414	51.56 415	46.75 414	90.67 424	41.65 419	91.10 425	90.19 421	65.65 420	68.96 420

Anonymous_1	89.55 423	74.57 422	97.70 423	74.52 421	78.35 420	100.00 426	100.00 424	98.05 424	99.77 422	96.85 424	99.38 422	97.67 423	99.78 424	91.23 424	98.87 423	81.02 420	97.18 422	59.55 421	84.83 420	74.77 422	86.89 421

DPSM_ROB	93.70 425	78.60 423	100.00 428	83.05 423	85.63 421	100.00 426	100.00 424	100.00 425	100.00 426	100.00 426	100.00 424	100.00 426	100.00 425	100.00 428	100.00 428	88.93 422	97.35 423	74.49 422	94.98 422	81.33 423	89.69 424

DPSM	93.70 425	78.60 423	100.00 428	83.05 423	85.63 421	100.00 426	100.00 424	100.00 425	100.00 426	100.00 426	100.00 424	100.00 426	100.00 425	100.00 428	100.00 428	88.93 422	97.35 423	74.49 422	94.98 422	81.33 423	89.69 424

PML	71.00 420	88.39 425	73.68 414	82.04 422	74.55 419	83.63 417	76.92 416	72.05 418	85.95 418	89.82 421	84.57 419	90.63 421	58.80 415	91.54 425	73.58 416	95.93 431	2.38 411	86.91 424	6.48 413	84.07 425	18.14 416

HaxPig	95.45 427	97.64 426	88.42 420	97.81 433	99.08 433	77.94 416	74.31 415	96.67 423	99.54 421	99.87 425	99.92 423	99.60 425	99.75 423	91.22 423	87.67 421	99.94 433	99.97 428	99.98 428	99.99 428	99.96 433	99.80 433

MEDIAN_ROB	93.48 424	98.75 427	96.24 422	90.99 425	90.62 426	85.89 418	77.23 418	92.20 420	89.67 419	95.04 422	94.93 421	96.04 422	93.85 422	90.48 421	87.58 420	98.40 432	95.87 421	99.62 427	98.78 425	98.85 432	98.49 432

AVERAGE_ROB	98.51 429	99.16 428	95.72 421	100.00 435	100.00 435	93.61 422	82.61 419	100.00 425	99.97 423	100.00 426	100.00 424	100.00 426	100.00 425	99.73 427	99.43 424	100.00 435	100.00 431	100.00 429	100.00 429	100.00 435	100.00 435

test_example2	97.59 428	99.97 429	99.93 425	99.80 434	99.96 434	98.80 423	99.76 423	91.09 419	100.00 426	100.00 426	100.00 424	89.37 420	86.85 419	99.31 426	96.67 422	99.97 434	99.51 427	92.94 426	97.98 424	99.99 434	99.94 434

LSM0	98.99 430	99.97 429	100.00 428	95.58 426	98.52 427	100.00 426	100.00 424	100.00 425	100.00 426	100.00 426	100.00 424	100.00 426	100.00 425	100.00 428	100.00 428	93.32 430	99.97 428	100.00 429	100.00 429	95.80 431	96.62 426

MyStereo03	99.06 433	100.00 431	100.00 428	96.11 429	98.72 429	100.00 426	100.00 424	100.00 425	100.00 426	100.00 426	100.00 424	100.00 426	100.00 425	100.00 428	100.00 428	93.17 427	100.00 431	100.00 429	100.00 429	95.79 428	97.48 428

MyStereo02	99.06 433	100.00 431	100.00 428	96.11 429	98.72 429	100.00 426	100.00 424	100.00 425	100.00 426	100.00 426	100.00 424	100.00 426	100.00 425	100.00 428	100.00 428	93.17 427	100.00 431	100.00 429	100.00 429	95.79 428	97.48 428

MyStereo	99.06 433	100.00 431	100.00 428	96.11 429	98.72 429	100.00 426	100.00 424	100.00 425	100.00 426	100.00 426	100.00 424	100.00 426	100.00 425	100.00 428	100.00 428	93.17 427	100.00 431	100.00 429	100.00 429	95.79 428	97.48 428

Selective-RAFT-Error	99.05 432	100.00 431	100.00 428	96.31 432	98.73 432	100.00 426	100.00 424	100.00 425	100.00 426	100.00 426	100.00 424	100.00 426	100.00 425	100.00 428	100.00 428	93.08 425	100.00 431	100.00 429	100.00 429	95.40 426	97.58 431

CasAABBNet	99.03 431	100.00 431	100.00 428	96.02 428	98.70 428	100.00 426	100.00 424	100.00 425	100.00 426	100.00 426	100.00 424	100.00 426	100.00 425	100.00 428	100.00 428	93.08 425	99.99 430	100.00 429	100.00 429	95.40 426	97.41 427

Low-res two-view benchmark