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

RCA-Stereo	0.28 76	0.14 91	1.00 16	0.00 1	0.13 289	1.06 245	0.00 1	1.76 289	0.16 32	0.07 238	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	0.06 196	0.23 233

GMStereo_Zeroshot	0.10 3	0.09 59	1.06 18	0.14 304	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	0.08 125

CASnet	0.10 3	0.10 66	0.81 4	0.00 1	0.00 1	0.82 172	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	0.03 123	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-RAFT	0.21 43	0.13 83	0.82 5	0.00 1	0.00 1	1.08 274	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	0.18 370	0.04 156	0.16 199

dd	0.23 54	0.91 306	1.69 142	0.01 201	0.00 1	1.02 228	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	0.04 156	0.01 42

GrayStereo	0.52 206	0.03 1	1.36 48	0.10 284	0.00 1	1.13 322	2.57 397	0.32 113	1.03 327	0.00 1	0.00 1	0.08 127	3.66 382	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.17 203

GMM-Stereo	0.22 46	0.05 5	2.03 210	0.08 277	0.00 1	1.12 313	0.13 310	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

DIP-Stereo	0.28 76	0.19 111	1.62 127	0.00 1	0.00 1	1.11 308	0.00 1	1.67 274	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 78	0.13 181
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
whm_eth	0.25 66	0.52 225	2.41 243	0.00 1	0.00 1	0.55 99	0.00 1	0.31 111	0.84 268	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	0.26 253

PCWNet_CMD	0.20 38	0.13 83	1.38 58	0.00 1	0.01 183	0.73 157	0.00 1	0.39 124	0.19 59	0.00 1	0.01 160	0.47 257	0.50 315	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.17 203

CFNet_ucs	0.29 81	0.17 106	1.53 99	0.00 1	0.01 183	0.83 174	0.00 1	2.07 323	0.24 73	0.00 1	0.00 1	0.48 261	0.29 296	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 189

CAS	0.13 12	0.07 25	0.86 7	0.00 1	0.00 1	1.01 222	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

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	0.21 292	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 78	0.03 65
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
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

HHNet	0.53 219	0.23 129	2.29 235	0.11 292	0.00 1	1.15 328	0.25 330	0.70 158	0.78 212	0.01 85	3.49 372	0.04 78	0.69 325	0.02 9	0.70 284	0.03 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.03 65

Anonymous3	0.24 57	0.14 91	1.98 201	0.00 1	0.00 1	1.12 313	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 78	0.02 57

CREStereo++_RVC	0.15 18	0.10 66	1.55 103	0.00 1	0.00 1	1.01 222	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 83
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
s12784h	0.27 73	0.08 48	1.46 83	0.00 1	0.00 1	1.06 245	0.02 235	1.66 273	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 78	0.02 57

XX-TBD	0.18 26	0.44 194	1.52 96	0.00 1	0.00 1	0.92 201	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

sAnonymous2	0.17 22	0.42 190	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	0.08 232	0.32 267

CroCo_RVC	0.17 22	0.42 190	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	0.08 232	0.32 267

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

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	0.04 156	0.17 203

GMStereo	0.14 15	0.90 305	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 78	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
CREStereo	0.12 11	0.07 25	0.76 2	0.00 1	0.00 1	1.06 245	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
R-Stereo Train	0.22 46	0.06 9	1.64 129	0.00 1	0.00 1	0.76 161	0.00 1	1.57 264	0.17 40	0.02 145	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	0.76 161	0.00 1	1.57 264	0.17 40	0.02 145	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
MSMDNet	0.20 38	0.13 83	1.39 62	0.00 1	0.01 183	0.73 157	0.00 1	0.39 124	0.18 50	0.00 1	0.01 160	0.48 261	0.48 313	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.17 203

StereoIM	0.11 9	0.41 189	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

MIF-Stereo	0.11 9	0.20 116	1.58 114	0.00 1	0.00 1	0.10 22	0.02 235	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	0.09 256	0.00 1

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

CroCo-Stereo Lap2	0.14 15	0.44 194	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	0.06 196	0.01 42

GwcNet-ADL	0.33 103	0.20 116	1.73 151	0.00 1	0.00 1	1.02 228	0.00 1	2.51 339	0.40 99	0.00 1	0.00 1	0.37 240	0.04 194	0.03 29	0.24 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.13 181

Patchmatch Stereo++	0.18 26	0.07 25	1.40 64	0.05 252	0.01 183	1.08 274	0.07 285	0.05 12	0.75 162	0.02 145	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 78	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
DeepStereo_RVC	0.24 57	0.07 25	1.16 25	0.06 269	0.02 223	1.08 274	0.31 344	0.04 6	0.75 162	0.02 145	0.00 1	0.00 1	1.22 350	0.03 29	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.05 98

iRAFT	0.18 26	0.07 25	1.40 64	0.05 252	0.01 183	1.08 274	0.07 285	0.05 12	0.75 162	0.02 145	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 78	0.00 1

CRE-IMP	0.22 46	0.06 9	1.43 80	0.05 252	0.02 223	1.12 313	0.33 350	0.04 6	1.08 336	0.02 145	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	0.09 138

CroCo-Stereo	0.18 26	0.32 160	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	0.31 222	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
CFNet_pseudo	0.24 57	0.13 83	1.40 64	0.00 1	0.01 183	0.96 210	0.00 1	1.08 211	0.16 32	0.00 1	0.01 160	0.48 261	0.35 302	0.03 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 163

ccs_rob	0.24 57	0.13 83	1.40 64	0.00 1	0.01 183	0.97 212	0.00 1	1.08 211	0.16 32	0.00 1	0.01 160	0.48 261	0.35 302	0.03 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 163

MIF-Stereo (partial)	0.14 15	0.28 146	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	0.06 196	0.01 42

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

DCANet-4	0.37 128	0.07 25	3.11 288	0.00 1	0.00 1	1.06 245	0.00 1	1.82 306	0.85 291	0.16 282	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	0.23 233

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ROB_FTStereo	0.18 26	0.07 25	1.40 64	0.05 252	0.02 223	1.08 274	0.06 280	0.05 12	0.75 162	0.02 145	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 78	0.00 1

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cscssc	0.37 128	0.50 219	2.02 205	0.00 1	0.02 223	1.06 245	0.00 1	1.90 309	0.84 268	0.16 282	0.00 1	0.04 78	0.59 321	0.04 41	0.08 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 233

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LoS_RVC	0.08 2	0.06 9	1.05 17	0.00 1	0.01 183	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

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Gwc-CoAtRS	0.15 18	0.09 59	1.42 76	0.00 1	0.11 285	0.43 73	0.00 1	0.32 113	0.08 9	0.02 145	0.00 1	0.18 179	0.00 1	0.05 63	0.06 112	0.00 1	0.06 281	0.00 1	0.18 370	0.01 25	0.08 125

HITNet	0.31 98	0.97 312	2.32 237	0.00 1	0.00 1	0.24 38	0.01 175	1.38 247	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	0.07 214	0.41 287
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
BUS	0.38 136	0.07 25	0.98 11	0.00 1	0.00 1	1.88 370	0.00 1	2.67 347	0.82 249	0.30 313	0.09 273	0.64 286	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

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psmg	0.29 81	0.07 25	0.98 11	0.00 1	0.00 1	1.07 263	0.00 1	1.92 314	0.82 249	0.00 1	0.00 1	0.35 232	0.03 168	0.06 69	0.51 261	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

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MyStereo05	0.39 143	0.36 179	2.43 246	0.01 201	0.00 1	1.11 308	0.01 175	1.25 230	0.57 130	0.06 230	0.01 160	0.29 216	0.15 270	0.07 74	0.37 237	0.00 1	0.60 336	0.00 1	0.08 327	0.01 25	0.33 272

LoS	0.16 20	0.10 66	0.97 10	0.02 223	0.00 1	1.04 237	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 78	0.00 1

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test-3	0.30 90	0.10 66	1.49 86	0.20 331	0.38 337	0.44 76	0.01 175	1.59 268	0.08 9	0.04 204	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.08 80	0.24 203	0.00 1	0.47 325	0.00 1	0.20 379	0.13 284	0.43 292

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ACVNet	0.30 90	0.44 194	1.74 153	0.01 201	0.00 1	1.06 245	0.10 301	0.23 95	0.83 258	0.02 145	0.01 160	0.70 300	0.00 1	0.08 80	0.41 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 256	0.17 203

acv_ft	0.30 90	0.44 194	1.83 174	0.00 1	0.00 1	0.42 70	0.01 175	0.69 157	0.83 258	0.23 299	0.01 160	0.70 300	0.12 261	0.08 80	0.18 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 352	0.17 203

StereoVision	0.24 57	0.59 236	1.92 191	0.00 1	0.00 1	0.47 81	0.01 175	0.22 89	0.84 268	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	0.05 171	0.01 42

DCRE	0.76 294	0.40 187	1.17 28	0.21 334	0.90 384	0.66 138	0.00 1	0.79 178	0.39 95	0.36 328	7.60 386	0.03 59	0.00 1	0.09 84	0.32 225	0.00 1	0.58 334	0.00 1	0.17 368	0.02 78	1.53 376

GANet-ADL	0.20 38	0.12 78	1.43 80	0.00 1	0.01 183	0.84 178	0.00 1	0.40 127	0.17 40	0.00 1	0.36 324	0.35 232	0.00 1	0.09 84	0.14 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 156	0.12 174

UDGNet	0.19 36	0.81 281	1.42 76	0.00 1	0.00 1	1.06 245	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

test-1	0.36 121	0.18 108	1.36 48	0.00 1	0.83 380	0.60 113	0.00 1	1.07 210	0.18 50	0.07 238	0.49 334	0.34 226	0.00 1	0.10 87	0.51 261	0.00 1	0.64 340	0.00 1	0.06 322	0.01 25	0.84 339

DN-CSS_ROB	0.38 136	1.27 345	2.50 254	0.01 201	0.00 1	1.01 222	0.00 1	1.21 224	0.83 258	0.02 145	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	0.26 350	0.03 65

CFNet-RSSM	0.21 43	0.08 48	1.39 62	0.00 1	0.12 287	0.63 123	0.00 1	1.32 238	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	0.23 385	0.01 25	0.08 125

MIM_Stereo	0.29 81	0.65 245	1.73 151	0.00 1	1.03 392	0.30 44	0.00 1	0.16 72	0.18 50	0.12 270	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	0.13 284	1.24 357

Wz-Net-LNSev	0.46 184	1.11 332	5.46 370	0.00 1	0.00 1	0.51 87	0.00 1	0.41 129	0.91 314	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	0.07 214	0.15 196

fast-acv-ft	0.34 105	0.71 259	4.20 344	0.06 269	0.01 183	0.28 42	0.17 314	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	0.03 373	0.01 288	0.27 352	0.04 83

ProNet	0.25 66	0.25 136	1.15 22	0.08 277	0.41 341	0.84 178	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	0.09 256	1.34 362

111	0.42 158	0.98 313	2.02 205	0.00 1	0.02 223	1.06 245	0.03 252	1.98 317	0.83 258	0.30 313	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	0.08 232	0.65 328

UPFNet	0.23 54	0.24 135	1.56 107	0.00 1	0.00 1	0.50 85	0.00 1	1.28 233	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	0.05 171	0.03 65

NRIStereo	0.22 46	0.06 9	1.40 64	0.05 252	0.01 183	1.16 331	0.32 349	0.04 6	0.81 243	0.04 204	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	0.05 171	0.10 152

AdaStereo	0.25 66	0.09 59	1.34 46	0.00 1	0.00 1	0.26 39	0.00 1	1.95 315	0.75 162	0.00 1	0.00 1	0.30 219	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 98
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.
iResNet	0.34 105	0.50 219	1.65 133	0.00 1	0.00 1	0.70 151	0.00 1	1.60 269	0.78 212	0.01 85	0.00 1	0.04 78	0.03 168	0.15 99	1.11 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.20 223

MSKI-zero shot	0.34 105	0.12 78	1.70 144	0.55 367	0.44 343	1.10 302	0.03 252	0.91 185	0.22 64	0.22 296	0.05 256	0.06 112	0.00 1	0.16 100	0.04 89	0.00 1	0.87 365	0.00 1	0.18 370	0.02 78	0.22 225

TestStereo1	0.32 100	0.67 248	1.66 136	0.00 1	0.23 322	1.13 322	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	0.17 317	0.23 233

SA-5K	0.32 100	0.67 248	1.66 136	0.00 1	0.23 322	1.13 322	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	0.17 317	0.23 233

CIPLG	0.44 172	1.17 337	2.82 270	0.10 284	0.01 183	0.93 203	0.20 320	1.76 289	0.85 291	0.04 204	0.01 160	0.16 170	0.06 231	0.16 100	0.19 186	0.00 1	0.04 268	0.01 351	0.01 288	0.17 317	0.04 83

IPLGR_C	0.45 177	1.25 343	3.05 282	0.10 284	0.01 183	0.91 196	0.20 320	1.77 292	0.86 302	0.04 204	0.01 160	0.15 162	0.07 241	0.16 100	0.19 186	0.00 1	0.04 268	0.01 351	0.02 299	0.17 317	0.04 83

ACRE	0.45 177	1.14 335	3.22 292	0.12 296	0.00 1	0.90 193	0.20 320	1.77 292	0.84 268	0.04 204	0.01 160	0.15 162	0.06 231	0.16 100	0.18 177	0.00 1	0.03 258	0.01 351	0.02 299	0.17 317	0.04 83

raft+_RVC	0.35 111	0.89 301	1.67 139	0.00 1	1.28 398	0.67 144	0.04 267	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	1.39 405	0.00 1	0.00 1	0.07 214	0.44 297

AFF-stereo	0.36 121	0.98 313	1.62 127	0.00 1	0.09 277	0.92 201	0.00 1	0.62 151	0.84 268	0.08 247	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	0.24 345	0.84 339

iResNetv2_ROB	0.51 203	1.70 366	3.96 336	0.00 1	0.00 1	0.60 113	0.00 1	1.81 301	0.82 249	0.03 184	0.00 1	0.08 127	0.02 126	0.16 100	0.59 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 365	0.09 138

AE-Stereo	0.43 167	0.07 25	1.90 188	0.05 252	0.21 310	1.09 289	0.00 1	1.02 197	0.48 108	0.39 334	0.28 304	0.18 179	0.00 1	0.18 109	0.05 101	0.00 1	0.83 359	0.00 1	0.23 385	0.07 214	1.64 380

Any-RAFT	0.24 57	0.07 25	1.16 25	0.00 1	0.01 183	1.13 322	0.00 1	1.21 224	0.36 89	0.02 145	0.00 1	0.49 268	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

pcwnet_v2	0.49 194	0.14 91	4.76 354	0.00 1	0.00 1	0.68 146	0.00 1	2.39 336	0.81 243	0.01 85	0.00 1	0.35 232	0.32 300	0.19 110	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.22 225

Sa-1000	0.44 172	0.58 235	1.85 178	0.00 1	0.22 313	1.09 289	0.01 175	2.98 362	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	0.13 345	0.12 279	0.12 174

SA	0.43 167	0.63 244	1.92 191	0.00 1	0.22 313	1.11 308	0.00 1	2.87 358	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	0.14 352	0.14 299	0.22 225

ICVP	0.16 20	0.05 5	1.22 32	0.00 1	0.01 183	1.01 222	0.09 297	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	0.09 138
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
IER	0.20 38	0.30 153	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	0.40 249	0.02 126	0.22 115	0.07 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 156	0.01 42

raftrobust	0.30 90	0.78 280	1.65 133	0.00 1	1.25 397	0.66 138	0.03 252	0.10 44	0.32 85	0.02 145	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	0.07 214	0.22 225

PSM-AAD	0.53 219	0.04 2	1.38 58	0.06 269	0.00 1	1.20 343	2.11 392	0.17 76	0.78 212	0.01 85	0.44 329	0.14 156	3.94 385	0.23 117	0.06 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 57

ff7	0.36 121	0.21 120	1.28 38	0.16 311	0.22 313	1.07 263	0.00 1	0.12 52	0.56 122	0.32 319	0.00 1	0.01 7	0.04 194	0.25 118	0.03 63	0.00 1	0.92 370	0.00 1	0.10 335	0.08 232	1.75 386

ffff	0.36 121	0.21 120	1.28 38	0.16 311	0.22 313	1.07 263	0.00 1	0.12 52	0.56 122	0.32 319	0.00 1	0.01 7	0.04 194	0.25 118	0.03 63	0.00 1	0.92 370	0.00 1	0.10 335	0.08 232	1.75 386

11t	0.36 121	0.21 120	1.28 38	0.16 311	0.22 313	1.07 263	0.00 1	0.12 52	0.56 122	0.32 319	0.00 1	0.01 7	0.04 194	0.25 118	0.03 63	0.00 1	0.92 370	0.00 1	0.10 335	0.08 232	1.75 386

Selective-IGEV	0.28 76	0.11 74	1.31 44	0.64 376	0.60 368	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	0.07 324	0.06 196	0.62 324

ccc-4	0.36 121	0.21 120	1.28 38	0.16 311	0.22 313	1.07 263	0.00 1	0.12 52	0.56 122	0.32 319	0.00 1	0.01 7	0.04 194	0.25 118	0.03 63	0.00 1	0.92 370	0.00 1	0.10 335	0.08 232	1.75 386

RAFT_CTSACE	0.25 66	0.71 259	2.06 212	0.00 1	0.01 183	0.49 84	0.00 1	0.37 122	0.18 50	0.01 85	0.00 1	0.34 226	0.00 1	0.25 118	0.07 115	0.00 1	0.20 298	0.00 1	0.00 1	0.25 349	0.11 163

DMCA	0.30 90	0.38 184	2.48 251	0.00 1	0.01 183	0.98 214	0.01 175	0.47 132	0.80 235	0.02 145	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	0.05 171	0.10 152

11t1	0.39 143	0.17 106	1.36 48	0.00 1	0.47 347	0.11 23	0.00 1	0.59 145	1.12 344	0.05 217	0.29 306	0.03 59	0.00 1	0.26 125	0.66 275	0.00 1	1.05 377	0.00 1	0.14 352	0.03 123	1.45 372

LL-Strereo2	0.34 105	0.87 295	1.70 144	0.64 376	0.84 382	0.54 95	0.04 267	0.15 67	0.18 50	0.02 145	0.00 1	0.03 59	0.02 126	0.26 125	0.26 211	0.00 1	0.13 292	0.00 1	0.01 288	0.04 156	0.98 346

anonymousa	0.44 172	0.23 129	2.16 220	0.67 382	1.21 396	0.28 42	0.00 1	0.02 2	0.18 50	0.01 85	0.30 308	0.58 279	0.02 126	0.26 125	0.38 245	0.00 1	1.12 386	0.00 1	0.54 405	0.03 123	0.78 334

x	0.42 158	0.26 140	1.38 58	0.00 1	0.44 343	0.12 25	0.00 1	0.90 184	1.14 352	0.07 238	0.30 308	0.03 59	0.00 1	0.26 125	0.72 285	0.00 1	1.06 380	0.00 1	0.17 368	0.03 123	1.49 374

RAFT-Test	0.37 128	0.11 74	1.68 140	0.57 370	0.93 386	0.43 73	0.10 301	1.03 200	0.49 110	0.16 282	0.00 1	0.87 314	0.00 1	0.27 129	0.12 142	0.00 1	0.33 313	0.00 1	0.24 393	0.01 25	0.05 98

CBFPSM	0.42 158	0.89 301	2.62 263	0.00 1	0.00 1	0.32 50	0.00 1	0.37 122	0.82 249	0.01 85	0.01 160	1.65 362	1.00 340	0.27 129	0.34 228	0.00 1	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.10 152

anonymity	0.27 73	0.08 48	1.16 25	0.10 284	0.30 331	0.04 8	0.00 1	0.55 141	0.08 9	0.42 336	0.13 281	0.49 268	0.57 318	0.27 129	0.30 218	0.00 1	0.33 313	0.00 1	0.23 385	0.01 25	0.43 292

test_4	0.20 38	0.33 165	1.50 89	0.08 277	0.13 289	1.04 237	0.00 1	0.05 12	0.09 14	0.10 259	0.00 1	0.02 31	0.01 82	0.27 129	0.14 159	0.00 1	0.08 285	0.00 1	0.02 299	0.13 284	0.07 112

FENet	0.27 73	0.19 111	1.51 94	0.00 1	0.00 1	1.01 222	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	0.03 123	0.07 112

MFMNet_re	0.38 136	1.27 345	3.38 309	0.65 378	0.00 1	0.17 31	0.02 235	0.07 30	1.02 326	0.03 184	0.03 249	0.12 148	0.00 1	0.27 129	0.37 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 331	0.11 163

Prome-Stereo	0.28 76	0.06 9	1.40 64	0.10 284	0.00 1	1.16 331	0.02 235	0.39 124	0.88 309	0.02 145	0.52 337	0.05 96	0.69 325	0.28 135	0.07 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 65

MMNet	0.29 81	0.53 227	2.13 218	0.00 1	0.00 1	0.69 150	0.00 1	0.74 169	0.80 235	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	0.07 214	0.04 83

LMCR-Stereo	0.38 136	0.65 245	1.77 161	0.00 1	0.00 1	0.82 172	0.00 1	2.33 332	0.84 268	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.04 194	0.29 137	0.72 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 214	0.01 42

ToySt	0.42 158	0.33 165	2.09 213	0.08 277	0.55 357	0.55 99	0.00 1	0.72 165	0.55 120	0.05 217	0.26 295	0.37 240	0.00 1	0.30 138	0.54 266	0.01 337	0.58 334	0.00 1	0.14 352	0.04 156	1.33 360

AnonymousM	0.18 26	0.07 25	0.80 3	0.04 246	0.00 1	1.03 232	0.00 1	0.20 85	0.65 139	0.06 230	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	0.18 210

Consistency-Raft	0.45 177	0.60 240	3.05 282	0.13 301	0.03 240	0.91 196	0.04 267	1.55 262	0.78 212	0.00 1	0.02 241	0.03 59	1.12 346	0.35 140	0.42 256	0.02 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

RALCasStereoNet	0.47 187	0.74 269	1.56 107	0.21 334	0.97 389	0.36 61	0.03 252	0.20 85	0.77 199	0.10 259	0.07 269	0.05 96	0.08 245	0.35 140	0.38 245	0.00 1	1.68 410	0.00 1	0.00 1	0.10 268	1.83 395

IGEV_Zeroshot_test	0.56 239	0.12 78	3.25 295	0.16 311	0.47 347	0.55 99	0.46 360	0.53 140	0.38 91	0.70 350	0.49 334	1.08 329	0.49 314	0.36 142	0.31 221	0.00 1	0.37 319	0.00 1	0.13 345	0.03 123	1.33 360

4D-IteraStereo	0.34 105	0.84 288	2.31 236	0.00 1	0.00 1	0.42 70	0.04 267	0.10 44	0.09 14	0.02 145	0.01 160	0.00 1	0.01 82	0.36 142	0.49 260	0.00 1	0.36 318	0.00 1	0.00 1	0.07 214	1.72 382

TRStereo	0.60 254	0.44 194	2.21 224	0.19 324	0.03 240	1.38 358	0.02 235	3.93 384	0.92 316	0.01 85	0.28 304	0.12 148	0.39 307	0.36 142	0.04 89	0.00 1	0.30 312	0.00 1	0.23 385	0.01 25	1.08 349

HH	0.52 206	0.23 129	1.71 146	0.77 387	0.35 333	1.07 263	0.00 1	0.30 108	0.68 143	0.29 311	0.45 330	1.45 355	0.04 194	0.37 145	0.37 237	0.00 1	0.84 362	0.00 1	0.00 1	0.02 78	1.39 363

HanStereo	0.52 206	0.23 129	1.71 146	0.77 387	0.35 333	1.07 263	0.00 1	0.30 108	0.68 143	0.29 311	0.45 330	1.45 355	0.04 194	0.37 145	0.37 237	0.00 1	0.84 362	0.00 1	0.00 1	0.02 78	1.39 363

KYRaft	0.26 70	0.05 5	1.37 52	0.04 246	0.00 1	1.16 331	0.12 309	0.11 46	0.78 212	0.01 85	0.29 306	0.03 59	0.75 331	0.37 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 65

BEATNet_4x	0.39 143	1.05 323	2.97 279	0.00 1	0.00 1	0.30 44	0.01 175	1.22 226	0.46 105	0.00 1	0.00 1	0.31 222	0.03 168	0.37 145	0.64 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.42 289

EGLCR-Stereo	0.43 167	0.07 25	1.21 31	0.58 371	0.65 369	1.64 365	0.31 344	1.15 217	0.19 59	0.43 337	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	1.11 354

MC-Stereo	0.38 136	0.12 78	1.30 43	0.65 378	0.70 373	1.06 245	0.00 1	0.03 3	0.14 20	0.23 299	0.00 1	0.04 78	0.02 126	0.38 149	0.12 142	0.00 1	1.08 383	0.00 1	0.02 299	0.08 232	1.72 382

MyStereo06	0.53 219	0.36 179	2.90 275	0.01 201	0.00 1	1.11 308	0.01 175	0.56 142	0.49 110	0.74 352	0.45 330	1.24 342	1.02 341	0.39 151	0.34 228	0.00 1	0.60 336	0.00 1	0.08 327	0.01 25	0.33 272

anonymousdsp2	0.40 150	0.07 25	1.78 165	0.28 346	0.74 374	0.65 135	0.00 1	0.16 72	0.61 132	0.31 317	0.01 160	0.17 176	0.01 82	0.41 152	0.17 172	0.00 1	0.88 366	0.00 1	0.02 299	0.04 156	1.73 385

iinet-f	0.59 250	0.91 306	5.57 371	0.00 1	0.01 183	0.78 164	0.00 1	1.81 301	0.84 268	0.03 184	0.00 1	0.41 251	0.43 308	0.42 153	0.12 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 371	0.08 125

riskmin	0.49 194	0.04 2	1.45 82	0.70 384	0.80 379	0.54 95	0.20 320	1.05 206	0.20 61	0.24 303	0.27 297	1.13 336	0.00 1	0.43 154	0.41 253	0.00 1	0.80 351	0.00 1	0.26 395	0.00 1	1.23 356

Anonymous_2	1.27 337	0.19 111	1.80 170	0.70 384	0.78 376	0.61 119	0.20 320	0.92 187	0.48 108	0.22 296	0.30 308	1.44 354	0.00 1	0.43 154	0.40 249	0.01 337	0.84 362	2.29 411	11.27 415	1.29 395	1.20 355

LCNet	0.26 70	0.14 91	1.38 58	0.10 284	0.00 1	0.97 212	0.00 1	0.12 52	0.78 212	0.01 85	0.00 1	0.02 31	1.07 345	0.43 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 304	0.03 65

GES	0.23 54	0.19 111	1.56 107	0.00 1	0.00 1	1.07 263	0.02 235	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	0.05 171	0.09 138

AEACV	0.45 177	0.04 2	1.15 22	0.69 383	0.94 387	0.91 196	0.00 1	0.70 158	0.27 77	0.39 334	0.05 256	0.01 7	0.10 253	0.45 158	0.04 89	0.00 1	0.90 367	0.00 1	0.32 402	0.08 232	2.01 401

UNet	0.29 81	0.26 140	2.47 249	0.00 1	0.00 1	0.71 153	0.01 175	0.52 137	0.81 243	0.00 1	0.00 1	0.37 240	0.02 126	0.46 159	0.10 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.04 83

anonymousdsp	0.41 155	0.21 120	1.52 96	0.43 362	0.54 356	1.07 263	0.00 1	0.11 46	0.56 122	0.34 323	0.00 1	0.01 7	0.05 220	0.47 160	0.03 63	0.00 1	0.81 352	0.00 1	0.11 342	0.08 232	1.81 393

IGEV-Stereo	0.41 155	0.21 120	1.53 99	0.43 362	0.55 357	1.07 263	0.00 1	0.11 46	0.56 122	0.34 323	0.00 1	0.01 7	0.05 220	0.47 160	0.03 63	0.00 1	0.81 352	0.00 1	0.11 342	0.08 232	1.81 393
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ADCP+	1.56 351	1.51 361	8.93 389	0.01 201	0.03 240	1.27 349	0.77 381	1.03 200	0.95 319	0.02 145	0.01 160	0.95 320	1.02 341	0.48 162	14.01 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 268	0.15 196

MyStereo07	0.30 90	0.34 174	1.49 86	0.00 1	0.25 324	0.98 214	0.01 175	0.06 22	0.57 130	0.35 326	0.00 1	0.01 7	0.06 231	0.49 163	0.09 129	0.00 1	0.79 348	0.00 1	0.08 327	0.02 78	0.32 267

FTStereo	0.82 307	0.06 9	1.88 183	0.12 296	0.00 1	1.15 328	2.70 398	0.16 72	0.84 268	0.16 282	5.80 380	0.36 237	2.49 371	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+CT+SA	0.38 136	0.74 269	1.84 177	0.02 223	0.27 327	1.12 313	0.00 1	0.91 185	0.75 162	0.00 1	0.00 1	0.27 211	0.01 82	0.56 165	0.00 1	0.00 1	0.16 294	0.00 1	0.30 401	0.13 284	0.42 289

DualNet	0.98 317	0.33 165	3.52 315	0.00 1	0.00 1	0.64 127	0.00 1	1.74 282	1.17 363	0.00 1	0.31 314	0.68 294	0.02 126	0.57 166	7.45 381	0.00 1	1.12 386	0.00 1	0.15 357	0.08 232	1.86 396

ffm	0.61 259	0.33 165	3.52 315	0.00 1	0.00 1	0.64 127	0.00 1	1.74 282	1.17 363	0.00 1	0.31 314	0.68 294	0.02 126	0.57 166	0.01 31	0.00 1	1.12 386	0.00 1	0.15 357	0.08 232	1.86 396

tt1	0.58 246	0.31 157	2.24 230	0.30 348	0.38 337	1.32 351	0.00 1	1.74 282	1.17 363	0.38 329	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	0.08 232	1.86 396

EAI-Stereo	0.98 317	0.06 9	1.09 20	0.17 319	0.67 372	1.19 342	4.84 403	2.67 347	0.91 314	0.95 358	4.52 376	0.30 219	0.53 317	0.57 166	0.46 258	0.00 1	0.07 283	0.00 1	0.29 400	0.01 25	0.34 274

rafts_anoy	0.37 128	0.77 279	1.68 140	0.43 362	0.99 390	0.53 93	0.04 267	0.16 72	0.14 20	0.08 247	0.01 160	0.06 112	0.06 231	0.58 170	0.21 191	0.00 1	1.44 407	0.00 1	0.01 288	0.05 171	0.14 189

ACVNet-DCA	0.52 206	0.29 149	2.22 225	0.31 351	0.20 306	1.33 352	0.00 1	1.23 227	1.14 352	0.38 329	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	0.03 123	1.44 368

xx1	0.55 232	0.29 149	2.22 225	0.31 351	0.20 306	1.33 352	0.00 1	1.78 294	1.03 327	0.38 329	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.59 171	0.02 51	0.00 1	1.12 386	0.00 1	0.19 375	0.03 123	1.44 368

cc1	0.56 239	0.29 149	2.22 225	0.31 351	0.20 306	1.33 352	0.00 1	1.78 294	1.03 327	0.38 329	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	0.09 256	1.86 396

ssnet_v2	0.39 143	0.47 206	2.11 215	0.00 1	0.00 1	0.81 170	0.00 1	1.33 241	0.86 302	0.12 270	0.01 160	0.87 314	0.10 253	0.60 174	0.35 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 312	0.09 138

AASNet	0.40 150	0.98 313	2.57 260	0.00 1	0.00 1	0.93 203	0.01 175	0.79 178	0.82 249	0.01 85	0.00 1	0.38 245	0.02 126	0.62 175	0.43 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 365	0.14 189

dad	0.24 57	0.98 313	1.61 124	0.00 1	0.00 1	1.03 232	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 78	0.00 1

MyStereo8	0.50 199	0.68 251	3.08 286	0.43 362	0.01 183	1.22 346	0.00 1	0.82 181	0.20 61	0.03 184	0.41 327	0.15 162	0.04 194	0.68 177	0.12 142	0.00 1	1.39 405	0.00 1	0.03 311	0.04 156	0.63 326

mmm	0.47 187	0.20 116	1.18 29	0.02 223	0.79 377	0.06 16	0.00 1	1.11 215	1.16 360	0.06 230	0.30 308	0.14 156	0.03 168	0.68 177	0.67 279	0.00 1	1.12 386	0.00 1	0.22 384	0.03 123	1.63 379

MIPNet	0.42 158	0.59 236	2.22 225	0.02 223	0.00 1	1.11 308	0.09 297	1.88 308	0.88 309	0.11 266	0.06 266	0.22 195	0.19 280	0.74 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 288	0.08 232	0.12 174

DLNR_Zeroshot_test	21.33 413	48.16 418	86.21 420	96.01 430	87.63 428	0.32 50	0.00 1	18.10 414	0.52 114	0.04 204	0.01 160	0.00 1	0.00 1	0.78 180	0.07 115	16.15 416	0.90 367	0.00 1	0.21 382	70.18 424	1.39 363

test_5	0.39 143	0.73 265	2.28 234	0.01 201	0.22 313	0.84 178	0.01 175	1.02 197	0.77 199	0.12 270	0.00 1	0.30 219	0.01 82	0.82 181	0.03 63	0.00 1	0.04 268	0.00 1	0.00 1	0.15 304	0.46 301

iRaft-Stereo_20w	0.77 297	0.13 83	2.90 275	0.63 375	0.50 352	1.18 338	0.58 371	2.56 342	0.71 151	0.85 355	0.05 256	0.78 307	1.02 341	0.82 181	0.76 287	0.00 1	0.52 332	0.00 1	0.14 352	0.02 78	1.25 359

UCFNet_RVC	0.26 70	0.61 241	1.59 116	0.00 1	0.00 1	1.00 220	0.00 1	0.26 102	0.39 95	0.01 85	0.00 1	0.42 253	0.02 126	0.84 183	0.07 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.04 83

DispFullNet	1.25 336	0.95 311	3.73 328	1.00 392	0.79 377	0.43 73	0.01 175	1.70 277	0.82 249	2.55 382	0.63 342	1.08 329	8.75 401	0.84 183	1.36 319	0.00 1	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.24 345	0.19 220

gwcnet-sp	0.35 111	0.37 181	3.29 297	0.00 1	0.00 1	0.51 87	0.03 252	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	0.05 171	0.04 83

scenet	0.35 111	0.37 181	3.29 297	0.00 1	0.00 1	0.51 87	0.03 252	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	0.05 171	0.04 83

ssnet	0.35 111	0.37 181	3.29 297	0.00 1	0.00 1	0.51 87	0.03 252	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	0.05 171	0.04 83

EKT-Stereo	0.55 232	0.15 97	1.80 170	0.73 386	4.21 412	1.08 274	0.00 1	1.17 221	0.32 85	0.02 145	0.00 1	0.08 127	0.00 1	1.01 188	0.13 152	0.00 1	0.03 258	0.00 1	0.05 319	0.03 123	0.29 260

hknet	0.45 177	0.14 91	1.89 184	0.00 1	0.00 1	1.09 289	0.00 1	2.67 347	0.82 249	0.30 313	0.09 273	0.63 283	0.00 1	1.06 189	0.38 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LALA_ROB	0.45 177	0.73 265	1.91 189	0.00 1	0.01 183	0.98 214	0.01 175	1.99 318	0.84 268	0.15 279	0.00 1	0.09 135	0.01 82	1.06 189	1.01 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.05 98

PWCDC_ROB	1.13 333	1.70 366	3.52 315	0.00 1	0.00 1	1.15 328	0.00 1	2.49 338	1.39 371	0.02 145	8.80 394	0.34 226	0.09 248	1.11 191	1.20 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 384	0.21 224

ADCMid	1.62 355	1.76 370	8.67 387	0.04 246	0.03 240	1.61 364	0.17 314	1.49 256	1.15 359	0.88 356	0.57 339	0.86 313	0.69 325	1.18 192	12.53 400	0.01 337	0.00 1	0.29 400	0.08 327	0.20 335	0.24 243

IGEVStereo-DCA	0.47 187	0.71 259	1.28 38	0.16 311	0.15 294	0.32 50	0.00 1	0.12 52	0.56 122	0.24 303	0.01 160	0.05 96	0.07 241	1.19 193	2.07 334	0.00 1	0.47 325	0.00 1	0.10 335	0.15 304	1.75 386

rrr	0.72 286	0.71 259	4.76 354	0.16 311	0.15 294	0.32 50	0.04 267	1.80 300	0.61 132	0.24 303	0.01 160	0.05 96	0.07 241	1.19 193	2.07 334	0.00 1	0.47 325	0.00 1	0.18 370	0.15 304	1.48 373

PFNet+	0.28 76	0.10 66	1.61 124	0.08 277	0.01 183	1.12 313	0.41 358	0.12 52	0.80 235	0.08 247	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

UDG	0.55 232	0.86 293	2.15 219	0.00 1	0.00 1	0.98 214	0.00 1	2.09 324	0.83 258	0.08 247	0.00 1	1.49 358	0.18 277	1.20 196	1.07 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.09 138

DISCO	0.35 111	0.31 157	1.99 203	0.16 311	0.16 298	0.33 55	0.00 1	0.15 67	0.30 82	0.00 1	0.01 160	1.49 358	0.00 1	1.21 197	0.63 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 214	0.12 174

test_xeample3	0.77 297	0.71 259	4.91 360	0.18 321	0.22 313	0.34 57	0.05 277	1.81 301	0.61 132	0.23 299	0.03 249	0.06 112	0.05 220	1.26 198	2.12 338	0.00 1	0.69 342	0.00 1	0.23 385	0.15 304	1.78 391

DeepPruner_ROB	0.34 105	0.75 275	2.38 241	0.00 1	0.00 1	1.12 313	0.03 252	0.30 108	0.16 32	0.00 1	0.00 1	0.39 247	0.03 168	1.27 199	0.14 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.10 152

StereoDRNet-Refined	0.30 90	0.19 111	1.19 30	0.00 1	0.00 1	0.81 170	0.00 1	0.92 187	0.84 268	0.00 1	0.00 1	0.50 272	0.02 126	1.27 199	0.10 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 273	0.05 98
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MLCV	0.35 111	0.84 288	1.96 199	0.00 1	0.00 1	0.48 83	0.00 1	0.81 180	0.29 81	0.10 259	0.00 1	0.28 214	0.03 168	1.32 201	0.80 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 214	0.09 138

XX-Stereo	0.73 289	0.18 108	5.35 365	0.38 359	0.26 326	1.13 322	0.00 1	3.03 364	0.18 50	0.14 275	0.01 160	1.40 351	0.01 82	1.36 202	0.04 89	0.00 1	0.50 329	0.00 1	0.16 366	0.03 123	0.43 292

1test111	0.59 250	0.29 149	2.22 225	0.31 351	0.20 306	1.33 352	0.00 1	1.23 227	1.14 352	0.38 329	0.00 1	0.03 59	0.02 126	1.38 203	0.69 281	0.00 1	1.12 386	0.00 1	0.00 1	0.03 123	1.44 368

qqq	0.49 194	0.28 146	1.37 52	0.00 1	0.49 351	0.14 29	0.00 1	1.23 227	1.14 352	0.07 238	0.31 314	0.01 7	0.00 1	1.38 203	0.69 281	0.00 1	1.06 380	0.00 1	0.19 375	0.03 123	1.44 368

STTStereo	0.33 103	0.49 213	2.91 277	0.00 1	0.00 1	0.83 174	0.03 252	0.28 106	0.16 32	0.02 145	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

DMCA-RVC	0.44 172	0.94 310	4.10 342	0.00 1	0.03 240	0.76 161	0.03 252	0.11 46	0.15 26	0.01 85	0.01 160	0.08 127	0.32 300	1.61 206	0.51 261	0.00 1	0.02 251	0.01 351	0.00 1	0.03 123	0.05 98

Wz-Net-LNSev-Ref	0.54 224	0.84 288	3.67 325	0.00 1	0.00 1	0.56 105	0.00 1	1.40 249	0.80 235	0.00 1	0.00 1	0.06 112	0.13 265	1.76 207	1.42 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.08 125

ETE_ROB	0.43 167	0.73 265	1.87 181	0.00 1	0.00 1	0.94 206	0.01 175	1.75 286	0.79 226	0.03 184	0.00 1	0.16 170	0.02 126	1.81 208	0.36 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.08 125

iResNet_ROB	0.40 150	1.20 339	1.77 161	0.00 1	0.00 1	0.73 157	0.00 1	1.03 200	0.77 199	0.07 238	0.01 160	0.08 127	0.01 82	1.85 209	0.38 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 256	0.09 138

DDUNet	0.51 203	0.87 295	2.33 238	0.00 1	0.00 1	0.80 168	0.01 175	1.16 219	0.77 199	0.08 247	0.01 160	1.11 334	0.01 82	2.02 210	0.77 288	0.02 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 256	0.10 152

CRFU-Net	0.43 167	0.15 97	1.89 184	0.26 342	0.01 183	0.91 196	0.00 1	0.47 132	0.27 77	0.00 1	0.00 1	0.41 251	1.89 363	2.11 211	0.14 159	0.00 1	0.00 1	0.03 373	0.00 1	0.03 123	0.03 65

NINENet	0.52 206	0.14 91	1.48 84	0.06 269	0.00 1	1.88 370	0.00 1	3.28 377	0.76 183	0.00 1	0.00 1	0.64 286	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

HGLStereo	0.35 111	0.40 187	1.83 174	0.00 1	0.00 1	0.65 135	0.01 175	0.68 155	0.39 95	0.03 184	0.01 160	0.47 257	0.03 168	2.14 213	0.17 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.04 83

SHD	0.76 294	1.05 323	4.19 343	0.65 378	0.21 310	0.01 2	0.01 175	1.48 255	0.83 258	1.69 371	0.00 1	0.63 283	0.09 248	2.22 214	1.51 322	0.00 1	0.21 299	0.00 1	0.07 324	0.15 304	0.11 163

xxxx	1.42 348	0.28 146	1.49 86	0.00 1	0.59 364	0.56 105	0.00 1	3.13 369	1.14 352	0.06 230	0.01 160	0.02 31	0.02 126	2.26 215	16.08 407	0.00 1	1.09 385	0.00 1	0.15 357	0.03 123	1.42 367

NCCL2	0.38 136	1.00 319	2.12 217	0.00 1	0.01 183	0.79 165	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	0.02 365	0.00 1	0.04 156	0.13 181

DLCB_ROB	0.36 121	0.46 203	1.27 36	0.00 1	0.00 1	0.45 79	0.00 1	0.66 154	0.81 243	0.03 184	0.04 255	0.66 292	0.04 194	2.35 217	0.37 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.10 152

SQANet	0.58 246	1.73 369	3.08 286	0.05 252	0.48 349	0.36 61	0.03 252	0.52 137	0.74 155	0.04 204	0.23 292	0.50 272	0.06 231	2.37 218	0.97 296	0.02 353	0.03 258	0.01 351	0.00 1	0.21 341	0.11 163

G-Net	1.24 335	0.34 174	3.85 332	0.05 252	0.48 349	1.68 367	0.46 360	0.23 95	0.44 103	1.33 367	8.94 395	2.28 373	0.79 334	2.37 218	1.18 305	0.01 337	0.03 258	0.02 365	0.09 332	0.07 214	0.11 163

ADCL	1.70 359	1.00 319	5.82 376	0.07 275	0.04 252	2.14 374	2.27 394	1.26 231	1.09 337	1.55 370	1.08 354	1.23 339	1.53 354	2.38 220	12.21 399	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 279	0.16 199

PDISCO_ROB	0.72 286	1.06 328	3.39 310	0.18 321	0.00 1	1.54 360	0.01 175	2.80 356	0.73 154	0.16 282	0.01 160	0.80 309	0.28 295	2.38 220	0.48 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 371	0.18 210

RainbowNet	0.80 304	1.85 375	3.31 301	0.13 301	0.05 261	1.30 350	0.07 285	2.03 321	0.76 183	0.02 145	0.02 241	1.13 336	0.25 292	2.40 222	1.07 301	0.72 386	0.05 278	0.00 1	0.00 1	0.53 382	0.30 264

FAT-Stereo	0.55 232	0.18 108	2.58 261	0.00 1	0.00 1	0.33 55	0.08 292	2.26 331	0.84 268	0.06 230	0.88 350	0.60 281	0.51 316	2.43 223	0.08 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.16 199

NLCA_NET_v2_RVC	0.45 177	0.72 264	3.22 292	0.00 1	0.02 223	0.95 209	0.00 1	0.70 158	0.26 74	0.03 184	0.00 1	0.34 226	0.10 253	2.45 224	0.12 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	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.
CBMV	0.80 304	0.46 203	2.11 215	0.00 1	0.00 1	0.84 178	0.76 379	3.17 371	0.84 268	0.61 347	0.00 1	1.23 339	1.88 362	2.46 225	0.97 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 214	0.56 318
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RTSC	0.99 319	1.38 355	4.55 350	0.22 337	0.19 301	0.23 37	0.01 175	1.46 252	0.84 268	0.31 317	0.35 323	0.58 279	0.04 194	2.47 226	5.88 373	0.00 1	0.53 333	0.00 1	0.14 352	0.35 368	0.29 260

cf-r	0.46 184	0.87 295	2.51 255	0.00 1	0.00 1	1.06 245	0.00 1	0.52 137	0.64 136	0.09 254	0.00 1	0.65 290	0.00 1	2.51 227	0.12 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 256	0.09 138

AF-Net	0.60 254	0.87 295	3.34 304	0.00 1	0.00 1	0.41 66	0.01 175	1.52 258	0.64 136	0.17 290	0.05 256	1.28 344	0.46 311	2.51 227	0.52 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 279	0.10 152

tt	48.09 415	0.07 25	27.39 407	1.35 394	0.00 1	100.00 428	100.00 426	100.00 427	96.65 422	0.15 279	0.01 160	97.98 426	87.03 422	2.52 229	99.87 427	82.90 423	94.64 422	16.21 416	20.93 418	33.72 417	0.29 260

ADCPNet	1.58 353	1.00 319	8.71 388	0.01 201	0.19 301	2.69 375	0.26 338	1.15 217	0.54 116	0.04 204	0.02 241	1.41 352	1.76 357	2.52 229	9.78 392	0.00 1	0.46 324	0.00 1	0.64 408	0.07 214	0.34 274

IPLGR	0.50 199	0.22 127	2.74 265	0.03 238	0.02 223	1.08 274	0.03 252	1.95 315	0.75 162	0.09 254	0.00 1	0.18 179	0.22 288	2.57 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.05 98

stereogan	0.57 244	0.38 184	3.12 289	0.01 201	0.01 183	0.64 127	0.02 235	1.11 215	0.96 321	0.08 247	0.01 160	1.66 363	0.45 310	2.60 232	0.05 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 312	0.07 112

PVD	1.08 326	1.09 330	4.07 340	0.61 372	1.15 395	0.72 155	0.01 175	0.93 190	1.18 367	2.39 380	0.00 1	0.65 290	0.11 258	2.60 232	4.29 361	0.00 1	0.82 354	0.00 1	0.13 345	0.12 279	0.75 331

ADCS	1.99 365	2.50 399	10.09 393	0.00 1	0.01 183	0.87 184	0.66 375	1.81 301	0.89 312	2.57 383	0.11 278	1.41 352	0.26 293	2.62 234	15.48 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 284	0.43 292

ADCRef	1.10 330	1.10 331	4.78 356	0.02 223	0.02 223	0.87 184	0.31 344	0.76 174	0.88 309	0.71 351	0.17 286	0.18 179	0.80 335	2.63 235	8.56 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 273	0.11 163

Nwc_Net	0.54 224	0.75 275	3.72 327	0.00 1	0.00 1	0.66 138	0.00 1	1.05 206	0.41 100	0.01 85	0.02 241	0.88 316	0.11 258	2.65 236	0.40 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.05 98

delet	0.42 158	0.47 206	1.99 203	0.00 1	0.00 1	0.61 119	0.00 1	0.68 155	0.83 258	0.06 230	0.01 160	0.51 276	0.19 280	2.68 237	0.21 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 256	0.07 112

otaku	0.77 297	1.78 371	3.28 296	0.09 282	0.13 289	0.88 192	0.05 277	0.78 175	0.76 183	0.03 184	1.37 359	1.03 325	0.14 266	2.73 238	1.34 318	0.06 366	0.04 268	0.01 351	0.00 1	0.63 386	0.34 274

psm_up	0.48 190	0.57 233	1.86 180	0.00 1	0.00 1	0.83 174	0.00 1	2.33 332	0.79 226	0.00 1	0.00 1	0.27 211	0.01 82	2.73 238	0.12 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 268	0.04 83

CoDeX	0.39 143	0.31 157	1.50 89	0.00 1	0.01 183	0.31 47	0.00 1	1.81 301	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 78	0.04 83

aanetorigin	0.91 312	0.59 236	3.76 330	0.11 292	0.12 287	0.40 63	0.90 383	0.15 67	0.23 68	3.44 385	1.19 358	0.35 232	1.96 364	2.81 241	1.30 313	0.02 353	0.00 1	0.02 365	0.05 319	0.28 358	0.47 303

StereoDRNet	0.50 199	0.89 301	2.96 278	0.02 223	0.06 266	0.51 87	0.00 1	0.45 130	0.84 268	0.00 1	0.00 1	0.33 224	0.02 126	2.82 242	0.69 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.28 259

XPNet_ROB	0.46 184	0.67 248	1.69 142	0.01 201	0.00 1	0.94 206	0.01 175	1.32 238	0.65 139	0.03 184	0.00 1	0.17 176	0.02 126	2.82 242	0.66 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.18 210

RP	0.52 206	0.68 251	2.56 259	0.00 1	0.01 183	0.61 119	0.02 235	1.31 236	0.62 135	0.05 217	0.01 160	0.98 322	0.17 276	2.86 244	0.33 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 284	0.09 138

GwcNet	0.64 272	0.99 317	5.43 369	0.00 1	0.00 1	0.41 66	0.10 301	0.50 134	0.97 322	0.05 217	0.00 1	0.63 283	0.05 220	2.87 245	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 331	0.13 181

ADLNet	0.48 190	0.43 192	1.71 146	0.00 1	0.00 1	0.66 138	0.01 175	1.16 219	0.84 268	0.21 292	0.01 160	1.00 324	0.02 126	2.88 246	0.34 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 284	0.24 243

CFNet_RVC	0.40 150	0.74 269	1.74 153	0.00 1	0.00 1	1.09 289	0.00 1	0.23 95	0.22 64	0.02 145	0.00 1	0.76 304	0.00 1	2.97 247	0.18 177	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.03 123	0.08 125

psmorigin	0.81 306	0.57 233	7.49 382	0.00 1	0.00 1	0.18 32	0.00 1	0.12 52	0.20 61	0.65 348	0.00 1	2.69 375	0.27 294	2.98 248	0.79 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.18 210

CFNet-ft	0.40 150	0.74 269	1.74 153	0.00 1	0.00 1	1.09 289	0.00 1	0.23 95	0.22 64	0.02 145	0.00 1	0.76 304	0.00 1	2.98 248	0.18 177	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.00 1	0.03 123	0.08 125

AnyNet_C32	1.69 358	2.27 393	8.60 386	0.12 296	0.19 301	1.68 367	1.08 386	1.06 209	0.74 155	1.28 366	0.45 330	0.21 192	0.57 318	2.99 250	11.73 398	0.02 353	0.00 1	0.06 385	0.00 1	0.20 335	0.55 317

Wz-Net-MNSev	0.63 265	1.38 355	4.48 349	0.00 1	0.00 1	0.22 36	0.01 175	1.31 236	1.13 346	0.01 85	0.05 256	0.14 156	0.16 273	3.05 251	0.40 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 256	0.23 233

RGC	0.61 259	0.74 269	3.31 301	0.00 1	0.01 183	0.64 127	0.00 1	1.34 242	0.26 74	0.03 184	0.61 341	0.99 323	0.19 280	3.06 252	0.81 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 214	0.10 152

FADNet-RVC-Resample	0.62 262	1.24 342	4.23 345	0.03 238	0.04 252	0.41 66	0.09 297	1.32 238	0.52 114	0.01 85	0.03 249	0.44 255	0.05 220	3.11 253	0.21 191	0.07 367	0.12 290	0.05 383	0.02 299	0.11 273	0.35 279

DGSMNet	1.31 341	0.55 231	3.74 329	0.80 389	1.48 401	1.60 363	3.41 400	1.72 279	0.54 116	0.01 85	0.78 347	0.48 261	0.23 290	3.16 254	0.55 267	0.98 394	1.26 403	1.34 408	1.11 410	1.06 393	1.41 366

FADNet_RVC	0.69 281	1.26 344	3.48 314	0.00 1	0.00 1	1.10 302	0.01 175	1.57 264	0.65 139	0.02 145	0.05 256	0.26 209	0.03 168	3.16 254	0.30 218	0.21 378	0.25 307	0.08 388	0.28 399	0.53 382	0.62 324

GEStereo_RVC	0.52 206	0.69 255	1.93 194	0.01 201	0.00 1	1.03 232	0.00 1	2.22 329	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	0.10 268	0.18 210

HCRNet	0.37 128	0.27 144	1.27 36	0.00 1	0.00 1	1.09 289	0.00 1	0.56 142	0.80 235	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	0.06 196	0.03 65

Ntro	0.75 292	1.79 372	3.54 321	0.05 252	0.37 335	1.03 232	0.02 235	0.99 195	0.76 183	0.02 145	0.00 1	0.76 304	0.08 245	3.23 258	1.32 316	0.07 367	0.04 268	0.01 351	0.00 1	0.84 391	0.13 181

XQC	0.94 313	1.30 351	4.44 348	0.65 378	0.07 270	0.42 70	0.01 175	2.88 359	0.85 291	0.28 309	0.01 160	0.67 293	0.21 284	3.24 259	3.25 350	0.00 1	0.24 303	0.00 1	0.04 315	0.20 335	0.11 163

DRN-Test	0.52 206	0.35 177	2.75 266	0.03 238	0.09 277	0.60 113	0.00 1	1.72 279	0.84 268	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	0.06 196	0.25 247

PSMNet-RSSM	0.44 172	0.73 265	1.65 133	0.00 1	0.00 1	1.06 245	0.00 1	0.61 148	0.70 150	0.06 230	0.01 160	0.39 247	0.00 1	3.29 261	0.12 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.07 112

SMFormer	0.52 206	0.16 100	1.37 52	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 294	1.11 339	0.00 1	0.27 297	0.15 162	0.00 1	3.31 262	0.65 272	0.00 1	0.82 354	0.00 1	0.10 335	0.02 78	0.66 329

tta	0.52 206	0.16 100	1.37 52	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 294	1.11 339	0.00 1	0.27 297	0.15 162	0.00 1	3.31 262	0.65 272	0.00 1	0.82 354	0.00 1	0.10 335	0.05 171	0.51 310

qqq1	0.52 206	0.16 100	1.37 52	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 294	1.11 339	0.00 1	0.27 297	0.15 162	0.00 1	3.31 262	0.66 275	0.00 1	0.82 354	0.00 1	0.09 332	0.05 171	0.51 310

fff1	0.52 206	0.16 100	1.37 52	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 294	1.11 339	0.00 1	0.27 297	0.15 162	0.00 1	3.31 262	0.66 275	0.00 1	0.82 354	0.00 1	0.09 332	0.05 171	0.51 310

HSM-Net_RVC	0.57 244	0.08 48	1.74 153	0.00 1	0.00 1	0.63 123	0.00 1	4.21 385	0.71 151	0.14 275	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	0.10 152
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MaskLacGwcNet_RVC	0.56 239	0.82 283	1.94 197	0.12 296	0.00 1	1.12 313	0.01 175	0.96 194	0.72 153	0.00 1	0.05 256	0.37 240	0.03 168	3.45 267	0.15 169	1.07 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 312	0.25 247

PSMNet_ROB	0.54 224	1.05 323	2.53 257	0.00 1	0.00 1	0.91 196	0.00 1	0.33 117	0.75 162	0.01 85	0.00 1	0.25 203	0.03 168	3.45 267	1.31 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 214	0.10 152

ARAFT	0.68 278	1.29 349	3.36 307	0.00 1	0.00 1	1.21 344	0.00 1	2.71 352	0.81 243	0.07 238	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	0.19 331	0.22 225

222	2.28 369	0.25 136	1.15 22	0.00 1	0.37 335	0.60 113	0.00 1	3.25 375	1.13 346	0.09 254	0.00 1	0.05 96	0.02 126	3.52 270	32.29 414	0.00 1	1.03 376	0.00 1	0.15 357	0.03 123	1.59 377

GANet-RSSM	0.42 158	0.66 247	1.78 165	0.00 1	0.00 1	1.06 245	0.00 1	0.26 102	0.23 68	0.05 217	0.00 1	0.34 226	0.00 1	3.56 271	0.18 177	0.00 1	0.00 1	0.03 373	0.00 1	0.09 256	0.08 125

ccnet	0.59 250	0.26 140	2.24 230	0.01 201	0.08 275	0.70 151	0.18 317	1.35 244	0.43 101	0.45 339	0.66 343	0.13 154	0.38 306	3.57 272	1.09 303	0.01 337	0.00 1	0.02 365	0.00 1	0.03 123	0.16 199

PWC_ROB	0.84 308	1.08 329	5.06 363	0.00 1	0.00 1	0.21 35	0.00 1	2.71 352	0.82 249	0.00 1	0.20 289	0.29 216	0.03 168	3.58 273	2.10 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 373	0.26 253

PSMNet-ADL	0.39 143	0.08 48	0.96 9	0.00 1	0.00 1	1.02 228	0.00 1	0.72 165	0.16 32	0.00 1	0.10 277	0.48 261	0.01 82	3.60 274	0.37 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.23 233

AAGNet	0.99 319	0.08 48	1.59 116	0.15 307	0.27 327	1.14 327	0.27 340	0.06 22	0.78 212	0.01 85	0.00 1	0.01 7	0.97 339	3.60 274	10.81 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

LSM	4.80 393	1.52 362	19.84 404	4.35 410	38.64 417	0.85 182	2.31 395	0.86 183	1.78 381	3.14 384	3.02 368	0.62 282	0.69 325	3.61 276	1.28 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 284	13.38 416

GwcNet-RSSM	0.53 219	1.04 322	2.48 251	0.00 1	0.00 1	1.06 245	0.00 1	0.74 169	0.76 183	0.21 292	0.01 160	0.36 237	0.00 1	3.65 277	0.11 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 284	0.07 112

EDNetEfficient	2.95 382	0.33 165	20.38 405	0.19 324	0.83 380	1.00 220	1.95 390	0.58 144	5.15 392	8.01 401	1.79 365	0.93 319	4.16 389	3.66 278	9.80 393	0.00 1	0.03 258	0.00 1	0.06 322	0.05 171	0.13 181

test_xeample	1.52 350	0.30 153	1.50 89	0.00 1	0.58 363	0.60 113	0.00 1	3.16 370	1.14 352	0.07 238	0.08 271	0.03 59	0.02 126	3.67 279	16.54 409	0.00 1	1.08 383	0.00 1	0.15 357	0.04 156	1.50 375

NCC-stereo	0.63 265	0.82 283	3.34 304	0.03 238	0.03 240	1.04 237	0.01 175	1.03 200	0.31 83	0.14 275	0.19 287	0.64 286	0.05 220	3.67 279	1.18 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.07 112

Abc-Net	0.63 265	0.82 283	3.34 304	0.03 238	0.03 240	1.04 237	0.01 175	1.03 200	0.31 83	0.14 275	0.19 287	0.64 286	0.05 220	3.67 279	1.18 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.07 112
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DSFCA	0.49 194	0.39 186	1.59 116	0.00 1	0.01 183	0.96 210	0.36 353	0.40 127	0.80 235	0.03 184	0.31 314	0.04 78	0.23 290	3.83 282	0.81 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.09 138

SepStereo	0.50 199	0.08 48	1.79 168	0.00 1	0.00 1	0.09 20	0.00 1	1.54 259	0.85 291	1.16 364	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 78	0.14 189

NVstereo2D	0.53 219	0.22 127	2.52 256	0.00 1	0.00 1	0.58 112	0.03 252	1.62 271	0.99 325	0.05 217	0.00 1	0.48 261	0.00 1	3.88 284	0.08 121	0.00 1	0.05 278	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.06 108

ac_64	0.48 190	0.32 160	2.27 233	0.04 246	0.01 183	0.44 76	0.02 235	0.36 120	0.83 258	0.15 279	0.01 160	0.88 316	0.04 194	3.90 285	0.21 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 214	0.06 108

ADLNet2	0.61 259	0.68 251	2.76 267	0.00 1	0.00 1	0.90 193	0.01 175	0.82 181	0.92 316	0.00 1	0.07 269	1.45 355	0.02 126	4.04 286	0.13 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 335	0.11 163

FADNet-RVC	0.63 265	1.29 349	3.79 331	0.01 201	0.00 1	0.47 81	0.00 1	1.51 257	0.23 68	0.00 1	0.01 160	0.12 148	0.06 231	4.05 287	0.36 235	0.00 1	0.03 258	0.00 1	0.00 1	0.42 377	0.17 203

MFN_U_SF_RVC	1.09 329	1.88 377	5.37 367	0.15 307	0.10 282	0.56 105	0.10 301	1.29 235	0.47 106	0.45 339	0.27 297	1.30 347	0.72 329	4.08 288	2.28 340	0.29 381	0.34 315	0.35 402	0.55 406	0.63 386	0.60 320

coex-ft	8.51 404	3.17 407	75.56 416	0.00 1	0.00 1	0.18 32	0.25 330	0.14 65	19.76 406	39.57 415	4.11 374	4.60 381	9.69 402	4.10 289	7.91 385	0.02 353	0.07 283	0.00 1	0.02 299	0.13 284	0.91 342

edge stereo	0.62 262	0.30 153	3.04 281	0.01 201	0.03 240	0.32 50	0.03 252	1.28 233	0.69 148	0.21 292	0.32 321	1.29 345	0.19 280	4.12 290	0.40 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 273	0.14 189

GANetREF_RVC	0.63 265	1.05 323	3.03 280	0.00 1	0.00 1	1.16 331	0.01 175	2.03 321	0.75 162	0.00 1	0.01 160	0.28 214	0.04 194	4.13 291	0.10 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 156	0.05 98
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
TestStereo	0.35 111	0.54 229	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

SACVNet	0.51 203	0.61 241	1.98 201	0.00 1	0.00 1	1.02 228	0.01 175	1.04 205	0.44 103	0.07 238	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	0.22 342	0.13 181

S-Stereo	0.70 282	0.27 144	3.29 297	0.00 1	0.00 1	0.57 108	0.06 280	2.35 334	0.84 268	0.00 1	0.90 351	0.83 311	0.11 258	4.19 293	0.14 159	0.00 1	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.07 214	0.34 274

FINET	2.05 367	1.88 377	5.76 375	0.81 390	0.99 390	3.54 385	3.33 399	3.89 383	3.81 387	0.89 357	1.55 363	1.21 338	2.31 367	4.20 295	2.42 342	0.81 392	1.36 404	0.00 1	0.21 382	0.27 352	1.80 392

ELAS	3.20 385	0.48 211	3.06 284	0.19 324	0.06 266	7.89 399	2.23 393	3.33 378	4.19 389	8.91 405	9.70 398	4.40 380	7.69 399	4.25 296	6.87 378	0.00 1	0.04 268	0.03 373	0.04 315	0.12 279	0.48 305
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
hitnet-ft	0.49 194	0.56 232	1.96 199	0.00 1	0.00 1	0.73 157	0.10 301	0.36 120	0.26 74	0.05 217	0.13 281	0.73 302	0.16 273	4.26 297	0.41 253	0.01 337	0.00 1	0.03 373	0.00 1	0.05 171	0.06 108

GASNet	0.78 301	1.91 380	4.72 352	0.00 1	0.00 1	0.55 99	0.02 235	1.39 248	0.47 106	0.01 85	0.13 281	0.50 272	0.12 261	4.27 298	0.96 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 376	0.09 138

AnyNet_C01	2.55 375	3.02 406	19.30 403	0.15 307	0.18 300	2.97 379	2.35 396	1.56 263	1.47 374	1.01 360	0.81 348	1.23 339	0.76 333	4.28 299	10.78 394	0.04 363	0.00 1	0.07 387	0.00 1	0.35 368	0.61 323

CBMV_ROB	1.08 326	0.23 129	2.20 223	0.01 201	0.00 1	1.37 357	0.46 360	3.27 376	0.78 212	2.21 378	1.13 355	1.06 327	2.45 370	4.29 300	1.64 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.48 305

EDNetEfficientorigin	6.27 398	0.89 301	98.14 425	0.02 223	0.04 252	0.40 63	0.02 235	0.35 118	2.94 384	6.98 398	3.06 369	1.29 345	1.87 361	4.32 301	4.60 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 214	0.35 279

WCMA_ROB	2.37 374	0.75 275	2.53 257	0.05 252	0.00 1	1.05 242	0.59 373	1.47 254	1.40 372	5.47 392	9.84 399	8.10 393	5.87 397	4.38 302	3.93 357	0.16 373	0.21 299	0.18 396	0.18 370	0.06 196	1.08 349

SAMSARA	1.56 351	1.37 354	4.23 345	1.04 393	0.75 375	4.48 390	0.13 310	1.61 270	0.74 155	3.69 386	0.66 343	3.16 376	1.06 344	4.44 303	2.82 346	0.00 1	0.63 338	0.00 1	0.13 345	0.10 268	0.22 225

FADNet	0.64 272	1.21 340	3.32 303	0.00 1	0.01 183	0.79 165	0.01 175	1.01 196	0.65 139	0.01 85	0.01 160	0.17 176	0.15 270	4.45 304	0.37 237	0.17 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 379	0.12 174

DANet	0.67 277	0.21 120	2.33 238	0.25 340	0.06 266	0.50 85	0.11 308	1.62 271	0.74 155	0.22 296	0.06 266	1.07 328	0.02 126	4.45 304	1.22 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.53 314
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
IPLG	0.59 250	0.69 255	2.25 232	0.02 223	0.00 1	1.12 313	0.07 285	1.75 286	0.79 226	0.05 217	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	0.14 299	0.07 112

Dean	2.72 377	2.05 387	6.17 379	0.39 360	0.44 343	1.21 344	0.48 366	8.36 399	8.46 399	1.48 369	8.08 391	6.95 388	1.44 351	4.50 307	2.00 332	0.79 388	0.00 1	0.01 351	0.00 1	1.11 394	0.39 285

APVNet	0.58 246	0.59 236	3.15 291	0.00 1	0.00 1	0.93 203	0.01 175	0.62 151	0.86 302	0.03 184	0.01 160	0.34 226	0.04 194	4.50 307	0.33 226	0.00 1	0.00 1	0.03 373	0.00 1	0.18 324	0.05 98

HBP-ISP	0.90 311	1.05 323	3.07 285	0.14 304	0.01 183	1.67 366	0.47 364	3.22 374	0.76 183	1.13 363	0.11 278	0.50 272	0.91 338	4.51 309	0.10 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.22 225

DRaft	0.58 246	0.13 83	1.34 46	0.00 1	0.00 1	0.94 206	0.18 317	0.08 35	0.16 32	0.03 184	0.25 294	0.06 112	2.49 371	4.51 309	1.32 316	0.00 1	0.03 258	0.00 1	0.02 299	0.03 123	0.08 125

raft_robust	0.73 289	0.81 281	1.55 103	0.00 1	0.22 313	0.68 146	0.00 1	2.56 342	0.75 162	0.01 85	0.01 160	1.12 335	1.15 347	4.56 311	0.14 159	0.00 1	0.71 346	0.00 1	0.15 357	0.08 232	0.11 163

ttt	1.05 325	0.20 116	1.91 189	0.00 1	0.09 277	0.65 135	0.00 1	3.05 365	1.11 339	0.00 1	0.30 308	0.29 216	0.01 82	4.65 312	6.53 376	0.00 1	1.01 375	0.00 1	0.13 345	0.02 78	1.00 347

DAS	0.55 232	0.08 48	1.79 168	0.00 1	0.00 1	0.09 20	0.00 1	1.54 259	0.85 291	1.16 364	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 78	0.14 189

MSMD_ROB	2.26 368	0.47 206	2.67 264	0.01 201	0.00 1	5.00 393	0.21 326	1.35 244	1.87 382	6.37 396	8.46 392	7.34 391	4.30 391	4.84 314	1.91 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.30 264

ACVNet_1	1.38 346	2.15 390	6.35 380	0.35 358	0.03 240	1.26 348	0.10 301	2.02 320	0.85 291	0.35 326	0.01 160	4.32 379	1.77 358	4.85 315	1.67 328	0.92 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 368	0.30 264

Syn2CoEx	0.71 283	1.32 352	4.61 351	0.00 1	0.00 1	0.12 25	0.01 175	1.08 211	0.84 268	0.04 204	0.00 1	0.49 268	0.21 284	4.92 316	0.04 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 299	0.32 267

RAFT + AFF	0.79 302	1.36 353	2.40 242	0.00 1	0.04 252	1.12 313	0.06 280	1.73 281	0.81 243	0.02 145	0.00 1	0.18 179	1.49 352	4.97 317	0.67 279	0.00 1	0.17 295	0.00 1	0.00 1	0.33 367	0.46 301

PA-Net	0.72 286	0.91 306	3.91 333	0.03 238	0.07 270	0.87 184	0.02 235	0.78 175	0.83 258	0.01 85	0.00 1	0.43 254	0.06 231	5.10 318	1.30 313	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 156	0.12 174
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RYNet	0.63 265	0.53 227	2.18 221	0.00 1	0.00 1	0.57 108	0.00 1	1.34 242	0.85 291	0.04 204	0.00 1	0.85 312	0.04 194	5.13 319	0.77 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.27 258

PASM	0.66 274	0.70 258	4.95 362	0.02 223	0.00 1	0.31 47	0.04 267	0.60 147	0.35 88	0.19 291	0.01 160	0.46 256	0.04 194	5.16 320	0.05 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 284	0.15 196

SuperB	1.87 363	1.70 366	10.02 392	0.02 223	0.01 183	0.87 184	0.75 378	2.15 325	0.87 306	0.05 217	0.05 256	0.33 224	0.87 337	5.17 321	5.60 371	0.01 337	0.00 1	0.02 365	0.01 288	8.38 414	0.42 289

CSP-Net	0.42 158	0.25 136	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	0.06 196	0.02 57

NaN_ROB	1.04 323	1.12 333	3.41 311	0.17 319	0.19 301	0.57 108	0.37 355	2.65 346	0.98 324	0.55 344	0.32 321	0.47 257	1.16 348	5.20 323	2.78 345	0.00 1	0.02 251	0.01 351	0.05 319	0.13 284	0.54 315

AACVNet	0.48 190	0.74 269	1.81 173	0.00 1	0.00 1	0.55 99	0.00 1	0.22 89	0.55 120	0.03 184	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	0.18 324	0.04 83

PS-NSSS	0.62 262	0.82 283	1.58 114	0.00 1	0.00 1	1.05 242	0.00 1	2.76 355	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	0.05 171	0.00 1

Wz-Net-SNSev	1.00 322	1.84 374	7.92 383	0.00 1	0.00 1	0.30 44	0.00 1	1.27 232	0.85 291	0.01 85	0.01 160	0.40 249	0.10 253	5.27 326	1.29 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 342	0.45 300

FCDSN-DC	2.93 381	0.54 229	2.88 274	0.00 1	0.01 183	1.78 369	0.36 353	2.20 328	1.51 375	8.28 402	10.99 403	11.61 396	8.55 400	5.36 327	4.05 359	0.02 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.48 305
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
TDLM	0.60 254	0.76 278	1.77 161	0.05 252	0.00 1	1.10 302	0.01 175	0.51 136	0.79 226	0.34 323	0.01 160	0.27 211	0.22 288	5.44 328	0.35 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 304	0.19 220

pmcnn	2.36 373	0.83 287	6.15 378	0.33 355	0.84 382	0.35 58	0.27 340	2.18 326	1.42 373	0.48 341	7.35 384	14.60 405	0.75 331	5.45 329	5.37 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 312	0.63 326

Anonymous Stereo	0.79 302	1.22 341	4.94 361	0.01 201	0.00 1	0.57 108	0.55 370	1.41 250	0.49 110	0.03 184	0.03 249	0.12 148	0.02 126	5.47 330	0.82 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 256	0.13 181

ACVNet_2	1.59 354	2.07 388	5.42 368	0.12 296	0.09 277	1.36 356	0.17 314	2.72 354	0.97 322	0.44 338	3.37 371	6.53 386	0.16 273	5.48 331	1.87 329	0.16 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 373	0.47 303

CVANet_RVC	0.66 274	0.68 251	2.61 262	0.01 201	0.00 1	0.99 219	0.00 1	0.95 193	0.78 212	0.60 345	0.11 278	0.37 240	0.14 266	5.50 332	0.14 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.16 312	0.19 220

KSHMR	3.98 388	1.95 384	4.86 359	3.06 407	1.84 404	5.37 395	0.45 359	9.03 401	13.93 403	2.07 377	9.17 396	7.12 389	2.12 366	5.60 333	3.40 351	2.12 402	0.44 322	0.53 404	0.23 385	4.01 404	2.35 405

THIR-Stereo	0.94 313	0.33 165	1.66 136	0.00 1	0.01 183	0.55 99	3.72 401	0.13 64	0.18 50	0.10 259	1.46 361	0.74 303	2.82 374	5.60 333	1.39 320	0.00 1	0.00 1	0.02 365	0.00 1	0.02 78	0.03 65

GANet	0.75 292	0.69 255	2.47 249	0.00 1	0.00 1	0.79 165	0.08 292	0.61 148	0.76 183	0.13 273	0.16 285	0.68 294	0.46 311	5.61 335	2.02 333	0.00 1	0.03 258	0.01 351	0.00 1	0.11 273	0.37 282

CSAN	1.34 343	1.48 360	4.78 356	0.15 307	0.08 275	0.71 153	0.68 376	2.81 357	1.12 344	0.96 359	2.86 367	0.79 308	1.67 356	5.61 335	2.61 343	0.01 337	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.15 304	0.26 253

ELAS_RVC	3.35 386	0.45 200	4.75 353	0.25 340	0.07 270	1.56 362	7.12 409	2.23 330	5.68 393	7.77 400	7.71 390	6.55 387	10.27 404	5.63 337	6.24 375	0.00 1	0.04 268	0.03 373	0.01 288	0.11 273	0.48 305
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CC-Net-ROB	0.77 297	0.99 317	2.18 221	0.07 275	0.00 1	1.09 289	0.01 175	3.10 368	0.75 162	0.01 85	0.00 1	0.14 156	0.01 82	5.65 338	0.34 228	0.56 384	0.00 1	0.21 399	0.00 1	0.17 317	0.02 57

DEmStereo	0.76 294	0.10 66	1.95 198	0.04 246	0.00 1	0.80 168	0.50 368	0.06 22	0.76 183	0.05 217	0.72 345	0.02 31	3.33 380	5.67 339	1.24 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SPS-STEREO	1.19 334	1.27 345	3.45 313	0.00 1	0.01 183	0.40 63	0.16 313	0.71 164	1.03 327	2.41 381	0.77 346	2.13 370	0.44 309	5.68 340	4.06 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	1.24 357
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DeepPrunerF	1.44 349	1.17 337	9.82 390	0.02 223	0.09 277	0.90 193	0.00 1	1.42 251	6.76 394	0.23 299	0.01 160	0.22 195	0.14 266	5.71 341	1.94 331	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.02 299	0.20 335	0.14 189

CFNet	0.66 274	1.12 333	2.37 240	0.00 1	0.00 1	1.06 245	0.01 175	1.36 246	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	0.18 324	0.07 112

RAFT-RH_RVC	0.99 319	0.26 140	1.93 194	0.04 246	0.04 252	1.07 263	0.00 1	0.07 30	0.69 148	0.01 85	9.36 397	0.10 141	0.00 1	5.86 343	0.29 215	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.02 299	0.01 25	0.00 1

RAFT-345	0.52 206	0.07 25	1.75 160	0.11 292	0.07 270	1.17 336	0.18 317	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

DPSNet	1.65 356	0.46 203	7.31 381	0.30 348	0.11 285	1.54 360	0.01 175	4.48 387	1.14 352	0.11 266	0.01 160	0.82 310	3.51 381	5.89 345	5.84 372	0.02 353	0.29 311	0.03 373	0.23 385	0.23 344	0.59 319

IMH-64-1	2.28 369	1.45 358	2.87 272	2.19 402	0.59 364	2.82 377	1.58 387	5.84 391	1.16 360	1.09 361	4.77 377	2.07 368	2.42 368	5.90 346	3.91 355	4.00 406	0.04 268	0.02 365	0.00 1	2.07 398	0.82 336

IMH-64	2.28 369	1.45 358	2.87 272	2.19 402	0.59 364	2.82 377	1.58 387	5.84 391	1.16 360	1.09 361	4.77 377	2.07 368	2.42 368	5.90 346	3.91 355	4.00 406	0.04 268	0.02 365	0.00 1	2.07 398	0.82 336

SANet	2.30 372	1.58 363	5.68 373	0.03 238	0.04 252	2.78 376	0.82 382	2.99 363	8.32 398	1.70 372	4.04 373	4.26 378	4.02 386	5.90 346	3.42 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.37 282

PSM-softLoss	0.55 232	0.06 9	1.89 184	0.27 343	0.00 1	1.08 274	0.25 330	0.12 52	1.06 331	0.03 184	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	0.27 343	0.00 1	1.08 274	0.25 330	0.12 52	1.06 331	0.03 184	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

SGM-Forest	1.08 326	0.45 200	1.80 170	0.02 223	0.07 270	1.09 289	0.65 374	2.57 344	0.85 291	1.33 367	0.92 352	1.36 349	1.62 355	5.94 351	2.34 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.52 313
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AANet_RVC	0.94 313	1.27 345	3.68 326	0.01 201	0.00 1	0.68 146	0.01 175	0.92 187	0.22 64	0.02 145	1.41 360	0.95 320	0.04 194	5.97 352	3.10 349	0.16 373	0.10 289	0.00 1	0.00 1	0.09 256	0.26 253

SST-Stereo	0.56 239	0.05 5	1.55 103	0.06 269	0.19 301	1.10 302	0.47 364	0.32 113	0.80 235	0.04 204	0.00 1	0.05 96	0.57 318	5.98 353	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

RAFT_R40	0.54 224	0.06 9	1.55 103	0.06 269	0.15 294	1.10 302	0.31 344	0.31 111	0.78 212	0.02 145	0.03 249	0.07 121	0.29 296	5.98 353	0.10 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

MFN_U_SF_DS_RVC	1.31 341	2.80 401	5.36 366	0.02 223	0.04 252	3.44 384	0.26 338	2.19 327	0.77 199	0.25 306	0.27 297	1.37 350	0.02 126	5.99 355	1.05 299	0.16 373	0.72 347	0.01 351	0.26 395	0.40 375	0.82 336

STTRV1_RVC		0.23 129		0.00 1	0.00 1	0.63 123	0.01 175	1.17 221	0.79 226	0.01 85	0.51 336	0.26 209	0.18 277	5.99 355	0.31 221	0.30 382	1.12 386	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 65

OCTAStereo	0.54 224	0.06 9	1.59 116	0.19 324	0.00 1	1.09 289	0.25 330	0.22 89	1.13 346	0.02 145	0.00 1	0.02 31	0.00 1	6.03 357	0.18 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

HSM	0.68 278	0.52 225	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	2.23 372	0.63 324	6.04 358	0.14 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 156	0.08 125

NF-Stereo	0.54 224	0.06 9	1.59 116	0.19 324	0.00 1	1.09 289	0.25 330	0.22 89	1.13 346	0.02 145	0.00 1	0.02 31	0.00 1	6.05 359	0.17 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

RE-Stereo	0.54 224	0.06 9	1.59 116	0.19 324	0.00 1	1.09 289	0.25 330	0.22 89	1.13 346	0.02 145	0.00 1	0.02 31	0.00 1	6.05 359	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	0.19 324	0.00 1	1.09 289	0.25 330	0.22 89	1.13 346	0.02 145	0.00 1	0.02 31	0.00 1	6.05 359	0.17 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

IRAFT_RVC	0.56 239	0.25 136	1.93 194	0.10 284	0.00 1	1.18 338	0.10 301	0.32 113	0.79 226	0.02 145	0.00 1	0.02 31	0.12 261	6.07 362	0.23 200	0.00 1	0.09 288	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.02 57

RASNet	0.68 278	0.62 243	2.10 214	0.02 223	0.02 223	0.60 113	0.09 297	0.64 153	0.84 268	0.11 266	0.06 266	1.51 360	0.04 194	6.07 362	0.65 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.22 225

1111x	1.36 345	0.43 192	3.64 324	0.00 1	0.51 355	0.72 155	0.00 1	3.21 373	1.10 338	0.05 217	0.26 295	0.07 121	0.01 82	6.09 364	8.46 386	0.00 1	1.15 397	0.00 1	0.26 395	0.04 156	1.10 353

iRaft-Stereo_5w	0.60 254	0.85 292	1.83 174	0.01 201	0.59 364	0.31 47	0.00 1	0.72 165	0.79 226	0.00 1	0.00 1	0.10 141	0.01 82	6.12 365	0.03 63	0.00 1	0.12 290	0.00 1	0.00 1	0.24 345	0.26 253

Wz-Net-TNSev	1.74 361	3.45 409	13.44 399	0.00 1	0.00 1	0.45 79	0.14 312	2.57 344	0.84 268	0.09 254	0.01 160	1.33 348	0.18 277	6.16 366	5.38 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 288	0.26 350	0.41 287

NOSS_ROB	0.73 289	0.44 194	1.26 34	0.55 367	0.00 1	0.68 146	0.00 1	2.93 361	0.77 199	0.13 273	0.00 1	0.92 318	0.00 1	6.16 366	0.11 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.66 329

ASMatch	0.60 254	0.12 78	1.85 178	0.14 304	0.04 252	1.08 274	0.00 1	0.12 52	0.87 306	0.06 230	0.43 328	0.06 112	0.85 336	6.18 368	0.26 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 288	0.00 1	0.00 1

MDST_ROB	1.73 360	0.11 74	3.61 323	0.13 301	0.15 294	5.47 396	0.31 344	4.97 389	0.87 306	6.33 395	1.52 362	1.03 325	1.19 349	6.22 369	2.13 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.60 320

FC-DCNN	3.67 387	0.32 160	2.78 268	0.00 1	0.01 183	3.09 381	0.58 371	3.68 381	3.04 385	11.64 407	12.38 406	13.84 403	9.79 403	6.23 370	5.39 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.60 320

LL-Strereo	0.97 316	1.43 357	3.41 311	0.01 201	0.50 352	0.63 123	0.01 175	2.00 319	0.77 199	0.48 341	0.00 1	0.54 278	0.29 296	6.25 371	0.10 132	0.01 337	0.93 374	0.00 1	0.00 1	0.28 358	1.72 382

ff1	1.27 337	0.33 165	3.52 315	0.00 1	0.00 1	0.64 127	0.00 1	1.74 282	1.17 363	0.00 1	0.31 314	0.68 294	0.02 126	6.27 372	7.45 381	0.00 1	1.12 386	0.00 1	0.15 357	0.08 232	1.86 396

mmx	1.28 339	0.33 165	3.52 315	0.00 1	0.00 1	0.64 127	0.00 1	3.05 365	1.07 333	0.00 1	0.31 314	0.68 294	0.02 126	6.27 372	7.45 381	0.00 1	1.05 377	0.00 1	0.15 357	0.03 123	1.08 349

xxx	1.28 339	0.33 165	3.52 315	0.00 1	0.00 1	0.64 127	0.00 1	3.05 365	1.07 333	0.00 1	0.31 314	0.68 294	0.02 126	6.27 372	7.45 381	0.00 1	1.05 377	0.00 1	0.15 357	0.03 123	1.08 349

TransformOpticalFlow	0.88 309	0.30 153	2.86 271	0.30 348	0.03 240	1.25 347	0.05 277	1.87 307	0.80 235	0.28 309	0.37 326	1.25 343	1.50 353	6.38 375	0.22 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.07 112

WAO-6	2.63 376	1.16 336	3.22 292	0.00 1	0.00 1	3.86 389	0.28 342	6.13 393	7.35 395	0.60 345	6.78 383	7.62 392	2.68 373	6.42 376	6.11 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 317	0.12 174

PFNet	0.63 265	0.15 97	2.41 243	0.00 1	0.30 331	1.17 336	0.00 1	0.35 118	0.92 316	0.01 85	0.24 293	0.03 59	0.00 1	6.43 377	0.23 200	0.09 370	0.00 1	0.00 1	0.04 315	0.13 284	0.10 152

CrosDoStereo	1.11 331	0.16 100	1.64 129	0.00 1	0.05 261	0.66 138	5.65 406	0.70 158	0.54 116	0.25 306	1.18 356	0.19 187	2.94 376	6.48 378	1.58 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.08 125

DeepStereo_LL	1.11 331	0.16 100	1.64 129	0.00 1	0.05 261	0.66 138	5.65 406	0.70 158	0.54 116	0.25 306	1.18 356	0.19 187	2.94 376	6.48 378	1.58 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.08 125

STrans-v2	0.88 309	0.32 160	1.71 146	0.00 1	0.01 183	0.85 182	0.04 267	2.45 337	0.89 312	0.48 341	0.85 349	1.10 333	2.06 365	6.49 380	0.25 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.09 138

ACVNet-4b	1.38 346	1.94 382	5.73 374	0.20 331	0.04 252	1.01 222	0.01 175	1.70 277	0.86 302	0.04 204	0.95 353	1.95 365	0.31 299	6.69 381	2.11 337	2.78 404	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.89 392	0.34 274

MSC_U_SF_DS_RVC	1.95 364	2.49 398	5.12 364	0.01 201	0.02 223	12.00 404	0.49 367	3.33 378	0.95 319	0.10 259	0.20 289	2.15 371	0.15 270	6.72 382	1.65 327	0.78 387	0.83 359	0.19 397	0.27 398	0.72 388	0.92 343

NVStereoNet_ROB	1.74 361	1.83 373	4.79 358	0.81 390	0.29 330	0.67 144	0.03 252	1.46 252	1.75 380	0.65 348	5.98 381	2.38 374	2.95 379	6.77 383	2.70 344	0.69 385	0.37 319	0.04 381	0.19 375	0.27 352	0.24 243
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MeshStereo	2.79 379	0.86 293	3.12 289	0.02 223	0.02 223	1.51 359	0.91 384	3.50 380	1.54 377	11.28 406	7.62 388	11.49 395	2.94 376	6.81 384	3.45 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 358	0.39 285
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
IIG-Stereo	0.71 283	0.48 211	1.42 76	0.05 252	0.03 240	1.18 338	0.00 1	1.75 286	0.79 226	0.01 85	0.56 338	0.53 277	0.01 82	6.87 385	0.37 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.07 112

WZ-Net	1.68 357	1.91 380	12.17 397	0.00 1	0.00 1	0.83 174	0.00 1	1.68 275	0.84 268	0.05 217	0.01 160	1.08 329	2.88 375	6.91 386	4.78 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 299	0.24 243

SGM+DAISY	4.17 389	2.85 405	8.55 385	1.77 397	1.74 403	5.81 397	5.49 404	2.88 359	3.97 388	7.67 399	7.66 389	7.25 390	7.42 398	6.92 387	7.09 380	1.14 398	1.57 409	0.11 391	0.59 407	0.56 384	2.43 406

OMP-Stereo	0.71 283	0.47 206	1.36 48	0.18 321	0.06 266	1.18 338	0.00 1	1.76 289	0.78 212	0.11 266	0.59 340	0.49 268	0.00 1	6.94 388	0.25 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.07 112

IMH	3.15 384	1.88 377	3.60 322	2.20 404	0.66 371	5.10 394	0.24 329	6.87 395	4.29 390	2.29 379	7.42 385	6.28 384	3.90 384	7.15 389	3.65 354	4.34 408	0.14 293	0.05 383	0.00 1	2.16 400	0.76 333

SDNR	1.35 344	0.47 206	4.08 341	0.09 282	0.21 310	3.25 382	0.01 175	3.18 372	1.52 376	1.87 376	1.66 364	1.52 361	0.36 304	7.18 390	1.05 299	0.03 361	0.08 285	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.49 309

LE_ROB	10.29 406	1.64 364	11.96 396	1.47 396	1.36 400	3.30 383	4.79 402	5.05 390	42.09 415	51.68 416	13.28 409	14.08 404	25.92 412	7.21 391	21.19 412	0.05 364	0.06 281	0.13 394	0.19 375	0.08 232	0.35 279

LVE	3.01 383	1.95 384	4.27 347	0.56 369	0.45 346	2.06 373	0.06 280	7.66 397	9.65 400	0.08 247	10.94 402	8.86 394	1.82 359	7.24 392	1.62 325	2.04 400	0.17 295	0.04 381	0.24 393	0.24 345	0.23 233

SGM_RVC	2.03 366	0.49 213	2.04 211	0.27 343	0.17 299	3.07 380	1.00 385	2.70 351	1.62 378	5.12 388	3.09 370	4.77 382	4.08 387	7.38 393	2.86 347	0.21 378	0.23 301	0.20 398	0.23 385	0.28 358	0.84 339
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
notaker	4.71 392	2.04 386	5.58 372	4.15 409	0.96 388	4.99 392	0.39 356	7.65 396	2.25 383	5.67 394	11.58 405	16.87 407	4.26 390	8.06 394	6.65 377	5.74 410	0.02 251	0.10 390	0.07 324	5.45 408	1.65 381

FBW_ROB	1.04 323	0.84 288	2.48 251	0.10 284	0.01 183	0.64 127	0.01 175	2.37 335	0.83 258	0.01 85	0.01 160	1.09 332	0.05 220	8.21 395	2.94 348	0.05 364	0.01 244	0.09 389	0.01 288	0.06 196	0.97 345

ktn	5.26 395	1.94 382	3.97 337	3.50 408	1.06 393	8.17 400	2.01 391	9.53 403	16.88 404	5.28 391	12.55 408	13.68 401	4.08 387	8.46 396	4.61 363	5.84 411	0.02 251	0.00 1	0.00 1	2.63 401	0.92 343

WAO-7	2.74 378	1.65 365	3.36 307	0.03 238	0.05 261	4.68 391	0.53 369	6.21 394	4.59 391	1.73 373	7.61 387	5.56 383	3.68 383	8.96 397	5.50 370	0.00 1	0.00 1	0.33 401	0.02 299	0.19 331	0.18 210

PWCK	2.83 380	2.64 400	10.25 394	0.23 338	0.02 223	3.59 386	5.56 405	3.75 382	3.56 386	0.75 354	4.42 375	3.35 377	1.86 360	9.10 398	4.03 358	0.44 383	0.01 244	0.00 1	0.00 1	2.72 402	0.29 260

WAO-8	5.42 396	2.80 401	3.98 338	0.62 373	0.10 282	13.77 405	0.33 350	11.99 406	24.10 410	5.25 389	10.38 401	13.44 399	4.55 392	9.38 399	4.72 364	0.80 389	0.34 315	0.71 406	0.13 345	0.74 389	0.25 247

Venus	5.42 396	2.80 401	3.98 338	0.62 373	0.10 282	13.77 405	0.33 350	11.99 406	24.10 410	5.25 389	10.32 400	13.44 399	4.55 392	9.38 399	4.72 364	0.80 389	0.34 315	0.71 406	0.13 345	0.74 389	0.25 247

UNDER WATER	6.65 400	1.86 376	10.48 395	4.84 411	2.74 408	8.59 402	0.76 379	8.83 400	22.15 409	4.99 387	6.27 382	15.66 406	10.39 405	9.52 401	9.42 390	3.50 405	0.05 278	1.34 408	0.03 311	7.17 413	4.42 411

UNDER WATER-64	7.33 403	2.16 391	12.17 397	4.84 411	3.62 411	17.94 409	1.74 389	9.16 402	21.94 408	5.53 393	5.01 379	17.03 408	11.84 407	9.72 402	8.83 388	2.09 401	0.04 268	1.54 410	0.16 366	6.89 412	4.37 410

TorneroNet-64	6.70 401	2.13 389	3.92 334	2.14 400	0.65 369	19.09 411	0.28 342	12.19 408	25.73 413	6.44 397	12.54 407	19.33 410	4.76 394	10.25 403	6.87 378	1.10 397	0.00 1	0.12 392	0.00 1	4.20 405	2.19 403

TorneroNet	7.29 402	2.19 392	3.95 335	2.15 401	1.14 394	19.79 412	0.46 360	13.22 409	25.82 414	8.31 403	16.76 410	17.46 409	5.75 395	10.79 404	8.91 389	2.32 403	0.03 258	0.12 392	0.00 1	4.70 406	2.01 401

DPSimNet_ROB	9.66 405	7.29 412	17.52 401	4.88 413	6.56 414	10.41 403	12.88 412	8.12 398	9.88 401	14.26 408	11.22 404	12.39 398	14.01 408	11.20 405	14.85 403	5.50 409	6.97 415	5.75 414	5.94 413	5.31 407	8.26 415

RTS	4.38 390	2.34 394	44.27 411	0.33 355	0.13 289	3.83 387	0.21 326	2.51 339	1.22 368	1.82 374	0.01 160	1.95 365	0.21 284	16.90 406	10.87 396	0.00 1	0.27 309	0.00 1	0.00 1	0.27 352	0.44 297

RTSA	4.38 390	2.34 394	44.27 411	0.33 355	0.13 289	3.83 387	0.21 326	2.51 339	1.22 368	1.82 374	0.01 160	1.95 365	0.21 284	16.90 406	10.87 396	0.00 1	0.27 309	0.00 1	0.00 1	0.27 352	0.44 297

JetBlue	6.27 398	3.44 408	18.17 402	0.00 1	2.21 407	30.58 413	17.31 414	4.77 388	1.07 333	0.74 352	2.25 366	6.31 385	5.82 396	18.12 408	9.68 391	0.10 372	0.01 244	0.00 1	0.00 1	3.12 403	1.61 378

MANE	11.54 409	2.46 397	6.07 377	2.50 405	2.04 405	16.31 407	6.95 408	17.25 413	24.11 412	23.59 411	31.25 415	30.75 412	25.07 411	18.16 409	16.24 408	1.28 399	1.98 411	0.15 395	1.07 409	0.46 380	3.04 408

SGM-ForestM	10.58 407	2.80 401	7.93 384	1.86 398	1.59 402	17.97 410	9.39 410	11.57 405	12.75 402	21.30 410	18.68 412	40.07 414	22.22 410	21.60 410	15.86 406	0.99 395	1.53 408	0.06 385	0.52 404	0.47 381	2.43 406

MADNet+	4.94 394	3.56 410	47.46 413	0.42 361	0.27 327	1.99 372	0.04 267	4.45 386	1.30 370	0.07 238	0.02 241	1.81 364	0.36 304	21.82 411	14.17 402	0.00 1	0.26 308	0.00 1	0.00 1	0.28 358	0.54 315

MADNet++	10.85 408	2.36 396	10.00 391	8.59 415	4.61 413	16.78 408	10.26 411	10.11 404	7.51 396	17.63 409	18.35 411	12.04 397	17.73 409	24.51 412	20.75 411	8.81 412	6.67 414	4.84 413	2.67 411	5.77 409	6.96 413

JetRed	14.06 411	19.59 416	43.42 410	1.43 395	1.30 399	55.87 415	28.29 415	13.94 411	7.85 397	8.61 404	8.73 393	13.68 401	10.59 406	24.60 413	30.87 413	0.27 380	0.69 342	0.62 405	0.03 311	6.63 411	4.19 409

BEATNet-Init1	15.75 412	8.48 414	36.75 409	2.06 399	2.07 406	33.60 414	14.96 413	17.15 412	19.08 405	30.69 414	28.08 413	43.61 415	25.98 413	25.17 414	20.68 410	0.80 389	1.17 398	0.36 403	0.51 403	1.53 396	2.28 404

HanzoNet	13.47 410	5.89 411	14.41 400	5.91 414	2.90 409	8.50 401	0.74 377	13.81 410	20.12 407	26.53 412	28.55 414	34.06 413	26.75 414	26.27 415	15.82 405	11.42 415	4.01 413	3.29 412	3.94 412	9.72 415	6.77 412

ASD4	35.80 414	43.79 417	34.11 408	21.10 417	36.26 416	80.52 418	95.21 424	27.47 415	69.35 416	28.35 413	36.69 416	27.92 411	45.29 415	38.60 416	53.98 416	10.97 414	11.11 417	12.38 415	11.42 416	16.75 416	14.68 417

LRCNet_RVC	55.59 417	61.31 424	59.16 414	66.84 423	44.81 418	6.17 398	0.00 1	52.46 416	1.68 379	70.67 417	80.07 420	66.39 416	55.67 416	51.56 417	46.75 415	90.67 426	41.65 421	91.10 428	90.19 423	65.65 423	68.96 422

xxxxx1	63.64 418	58.31 419	78.27 417	43.96 418	49.40 419	92.70 421	92.25 421	60.45 417	69.51 417	73.81 420	76.39 417	77.95 419	76.95 418	71.68 418	77.08 419	36.01 419	37.36 418	48.24 421	62.44 419	47.16 420	42.90 419

tt_ll	63.64 418	58.31 419	78.27 417	43.96 418	49.40 419	92.70 421	92.25 421	60.45 417	69.51 417	73.81 420	76.39 417	77.95 419	76.95 418	71.68 418	77.08 419	36.01 419	37.36 418	48.24 421	62.44 419	47.16 420	42.90 419

ff	63.64 418	58.31 419	78.27 417	43.96 418	49.40 419	92.70 421	92.25 421	60.45 417	69.51 417	73.81 420	76.39 417	77.95 419	76.95 418	71.68 418	77.08 419	36.01 419	37.36 418	48.24 421	62.44 419	47.16 420	42.90 419

DGTPSM_ROB	81.37 422	61.03 422	99.95 427	61.17 421	86.95 426	99.14 426	100.00 426	95.87 423	99.99 426	73.32 418	100.00 426	71.15 417	100.00 427	77.35 421	99.98 428	35.35 417	97.41 427	34.62 419	99.89 428	44.61 418	89.54 424

DPSMNet_ROB	81.42 423	61.07 423	99.95 427	61.38 422	87.01 427	99.15 427	100.00 426	95.87 423	99.99 426	73.35 419	100.00 426	71.18 418	100.00 427	77.40 422	99.98 428	35.68 418	97.47 428	34.71 420	99.89 428	44.74 419	89.65 425

MEDIAN_ROB	93.48 425	98.75 430	96.24 423	90.99 428	90.62 429	85.89 420	77.23 419	92.20 422	89.67 421	95.04 424	94.93 423	96.04 424	93.85 424	90.48 423	87.58 422	98.40 434	95.87 423	99.62 430	98.78 427	98.85 435	98.49 434

SPstereo	50.84 416	11.75 415	22.19 406	12.56 416	10.58 415	67.32 416	76.93 418	100.00 427	100.00 428	96.03 425	93.38 422	100.00 428	93.34 423	91.10 424	72.60 417	10.05 413	8.84 416	20.16 418	15.30 417	6.52 410	8.09 414

HaxPig	95.45 428	97.64 429	88.42 421	97.81 436	99.08 436	77.94 417	74.31 416	96.67 425	99.54 423	99.87 427	99.92 425	99.60 427	99.75 425	91.22 425	87.67 423	99.94 435	99.97 430	99.98 431	99.99 430	99.96 436	99.80 435

Anonymous_1	89.55 424	74.57 425	97.70 424	74.52 424	78.35 423	100.00 428	100.00 426	98.05 426	99.77 424	96.85 426	99.38 424	97.67 425	99.78 426	91.23 426	98.87 425	81.02 422	97.18 424	59.55 424	84.83 422	74.77 425	86.89 423

PML	71.00 421	88.39 428	73.68 415	82.04 425	74.55 422	83.63 419	76.92 417	72.05 420	85.95 420	89.82 423	84.57 421	90.63 423	58.80 417	91.54 427	73.58 418	95.93 433	2.38 412	86.91 427	6.48 414	84.07 428	18.14 418

test_example2	97.59 429	99.97 432	99.93 426	99.80 437	99.96 437	98.80 425	99.76 425	91.09 421	100.00 428	100.00 428	100.00 426	89.37 422	86.85 421	99.31 428	96.67 424	99.97 436	99.51 429	92.94 429	97.98 426	99.99 437	99.94 436

AVERAGE_ROB	98.51 430	99.16 431	95.72 422	100.00 438	100.00 438	93.61 424	82.61 420	100.00 427	99.97 425	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 427	99.73 429	99.43 426	100.00 437	100.00 433	100.00 432	100.00 431	100.00 438	100.00 437

MyStereo03	99.06 434	100.00 434	100.00 429	96.11 432	98.72 432	100.00 428	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 427	100.00 430	100.00 430	93.17 429	100.00 433	100.00 432	100.00 431	95.79 431	97.48 430

MyStereo02	99.06 434	100.00 434	100.00 429	96.11 432	98.72 432	100.00 428	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 427	100.00 430	100.00 430	93.17 429	100.00 433	100.00 432	100.00 431	95.79 431	97.48 430

MyStereo	99.06 434	100.00 434	100.00 429	96.11 432	98.72 432	100.00 428	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 427	100.00 430	100.00 430	93.17 429	100.00 433	100.00 432	100.00 431	95.79 431	97.48 430

Selective-RAFT-Error	99.05 433	100.00 434	100.00 429	96.31 435	98.73 435	100.00 428	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 427	100.00 430	100.00 430	93.08 427	100.00 433	100.00 432	100.00 431	95.40 429	97.58 433

CasAABBNet	99.03 432	100.00 434	100.00 429	96.02 431	98.70 431	100.00 428	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 427	100.00 430	100.00 430	93.08 427	99.99 432	100.00 432	100.00 431	95.40 429	97.41 429

LSM0	98.99 431	99.97 432	100.00 429	95.58 429	98.52 430	100.00 428	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 427	100.00 430	100.00 430	93.32 432	99.97 430	100.00 432	100.00 431	95.80 434	96.62 428

DPSM_ROB	93.70 426	78.60 426	100.00 429	83.05 426	85.63 424	100.00 428	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 427	100.00 430	100.00 430	88.93 424	97.35 425	74.49 425	94.98 424	81.33 426	89.69 426

DPSM	93.70 426	78.60 426	100.00 429	83.05 426	85.63 424	100.00 428	100.00 426	100.00 427	100.00 428	100.00 428	100.00 426	100.00 428	100.00 427	100.00 430	100.00 430	88.93 424	97.35 425	74.49 425	94.98 424	81.33 426	89.69 426

FADE		7.35 413		2.62 406	2.96 410													17.99 417		2.05 397

Low-res two-view benchmark