Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

PSM-AAD	3.33 197	0.20 3	1.47 5	0.73 93	0.54 171	2.55 84	6.19 333	4.97 68	3.27 60	10.92 317	11.92 258	2.95 94	9.59 333	7.90 211	0.82 69	0.01 143	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.04 78	2.47 367

GrayStereo	3.74 224	0.20 3	1.94 21	1.55 187	0.60 175	3.12 152	8.22 355	5.76 113	3.32 62	10.40 306	16.66 305	5.81 204	8.60 321	6.57 148	1.37 126	0.01 143	0.00 1	0.01 255	0.63 358	0.02 22	0.04 102

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

test-3	1.86 60	0.21 6	2.46 61	1.03 127	0.22 101	1.38 13	0.83 189	4.65 57	5.04 136	7.26 211	1.78 30	4.10 141	0.41 29	6.53 147	0.76 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 333	0.18 241	0.14 232

test_1	1.85 59	0.21 6	2.45 58	1.02 125	0.22 101	1.37 12	0.82 185	4.66 58	5.06 137	7.02 195	1.73 27	4.09 139	0.41 29	6.51 145	0.76 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 333	0.18 241	0.14 232

test_3	1.88 64	0.22 9	2.75 89	0.96 120	0.22 101	1.28 10	0.77 179	4.62 53	5.87 163	6.55 178	1.84 32	4.28 151	0.45 32	6.48 142	0.76 60	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.28 332	0.17 231	0.14 232

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

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

CAS	2.24 99	0.25 11	1.86 14	11.21 382	3.86 343	1.67 28	0.02 7	3.87 24	2.67 22	0.41 16	1.63 26	0.24 13	0.27 5	1.50 21	0.74 54	9.43 390	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.01 7	5.21 378

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

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

GMM-Stereo	3.32 195	0.27 15	2.52 65	0.82 99	0.48 163	2.27 61	4.91 321	5.06 74	3.08 47	7.06 199	16.72 306	6.21 212	3.70 192	7.60 193	1.16 112	0.04 255	0.00 1	0.00 1	0.04 259	0.10 166	4.45 373

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

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

AEACV	0.80 2	0.29 17	1.70 12	0.96 120	0.24 105	2.03 48	0.88 202	3.50 14	0.88 1	0.34 6	0.20 4	0.29 19	2.01 125	1.77 33	0.33 5	0.00 1	0.03 209	0.00 1	0.29 333	0.10 166	0.09 177

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

Prome-Stereo	3.65 218	0.29 17	1.92 18	0.91 107	0.49 166	2.07 50	4.75 319	4.41 41	3.23 58	9.32 282	20.63 334	4.06 137	7.19 298	7.70 199	1.17 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 100	4.72 377

1111x	4.25 264	0.30 21	4.31 209	1.47 178	0.37 138	5.10 238	0.32 85	12.86 306	9.82 269	6.01 140	9.73 217	8.78 264	5.97 277	9.43 293	10.39 335	0.06 278	0.03 209	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.04 102

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

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

DualNet	3.35 200	0.31 24	3.97 187	1.34 157	0.98 213	2.80 116	0.48 110	4.53 47	10.19 276	6.29 167	9.23 199	5.59 193	3.72 197	8.00 214	9.35 323	0.00 1	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.04 102

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

ff1	3.45 210	0.31 24	3.97 187	1.34 157	0.98 213	2.80 116	0.48 110	4.53 47	10.19 276	6.29 167	9.23 199	5.59 193	3.72 197	10.11 303	9.35 323	0.00 1	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.04 102

mmx	3.86 237	0.31 24	3.97 187	1.34 157	0.98 213	2.80 116	0.48 110	12.18 289	10.66 289	6.29 167	9.23 199	5.59 193	3.72 197	10.11 303	9.35 323	0.05 267	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 102

xxx	3.86 237	0.31 24	3.98 192	1.34 157	0.98 213	2.80 116	0.48 110	12.18 289	10.66 289	6.29 167	9.23 199	5.59 193	3.72 197	10.11 303	9.35 323	0.05 267	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 102

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

KYRaft	3.59 215	0.31 24	1.84 13	0.76 96	0.46 156	2.29 62	4.04 303	4.75 59	3.25 59	8.93 273	19.47 327	6.62 222	5.07 255	7.79 206	0.71 51	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.01 209	0.04 78	5.38 380

SST-Stereo	2.75 151	0.31 24	2.78 95	1.33 155	0.33 133	3.99 208	0.82 185	5.60 108	3.93 88	10.92 317	6.19 128	5.00 175	4.23 219	8.66 260	0.74 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.03 67

xxxx	4.51 274	0.31 24	2.77 93	1.69 206	0.47 162	7.74 290	0.07 18	14.04 322	7.91 229	5.82 127	8.97 195	9.34 268	3.41 180	7.33 180	20.24 368	0.05 267	0.03 209	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 102

AE-Stereo	1.44 36	0.32 33	2.69 80	1.58 192	0.20 95	2.24 59	0.59 141	6.01 121	5.70 159	1.18 39	3.17 53	1.02 50	0.78 52	1.73 29	0.83 70	0.02 212	0.18 330	0.00 1	0.29 333	0.11 183	0.07 154

CASnet	0.98 6	0.32 33	1.62 7	0.65 89	0.07 22	2.11 53	0.14 47	3.50 14	4.03 95	3.77 78	1.41 21	0.31 23	0.29 8	0.80 2	0.57 33	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.01 16
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-RAFT	1.69 43	0.32 33	3.29 141	0.92 111	0.18 82	3.89 203	0.06 14	4.22 33	4.00 92	1.47 40	1.98 34	3.07 103	2.81 156	6.35 134	0.89 84	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.21 315	0.05 100	0.00 1

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

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

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

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

R-Stereo Train	2.44 125	0.32 33	1.93 19	0.94 114	0.16 65	3.67 183	0.61 145	6.37 138	3.08 47	9.14 276	17.44 319	1.80 70	0.77 49	1.76 31	0.70 47	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 67

RAFT-Stereo	2.44 125	0.32 33	1.93 19	0.94 114	0.16 65	3.67 183	0.61 145	6.37 138	3.08 47	9.14 276	17.44 319	1.80 70	0.77 49	1.76 31	0.70 47	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 67
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	4.20 259	0.32 33	2.76 92	0.63 87	0.69 184	6.95 273	1.69 254	11.96 280	8.36 241	8.83 267	12.17 264	15.18 326	4.21 217	6.91 158	3.30 221	0.02 212	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 16
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MDST_ROB	8.37 338	0.32 33	9.03 325	4.18 361	2.42 295	26.86 382	6.14 332	19.36 369	13.52 319	27.09 377	22.75 344	9.47 271	4.74 242	15.06 354	6.34 279	0.02 212	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.13 227

SGM-Forest	4.96 282	0.32 33	2.84 100	1.21 147	0.64 179	10.23 316	6.64 344	11.55 267	10.98 293	10.94 319	13.59 279	11.65 304	4.30 222	8.94 276	4.63 255	0.11 298	0.04 229	0.00 1	0.00 1	0.05 100	0.46 320
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MIF-Stereo (partial)	1.29 28	0.33 45	3.02 118	0.03 1	1.12 224	1.26 8	0.13 41	4.46 43	3.75 81	0.35 7	2.39 43	0.31 23	0.74 47	6.09 120	1.76 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.04 102

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

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

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

RAFT_R40	2.71 147	0.33 45	3.00 114	1.26 150	0.30 123	3.83 201	1.00 213	5.69 110	4.29 108	9.69 290	6.33 136	5.02 177	4.02 210	8.58 256	0.86 75	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.02 38

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

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

CFNet-RSSM	2.11 88	0.33 45	2.71 84	1.04 132	0.30 123	3.21 159	0.41 99	6.67 154	6.96 198	5.62 119	4.58 83	5.40 188	1.71 111	1.86 37	0.87 77	0.00 1	0.08 271	0.00 1	0.32 340	0.02 22	0.02 38

Gwc-CoAtRS	2.02 82	0.33 45	2.61 73	1.04 132	0.30 123	3.56 177	0.40 98	5.89 119	5.94 166	5.08 107	5.01 92	5.55 192	1.72 112	1.60 26	0.91 86	0.01 143	0.09 279	0.00 1	0.25 325	0.01 7	0.02 38

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

RCA-Stereo	1.99 79	0.34 54	2.71 84	0.26 40	0.06 16	2.29 62	0.48 110	4.89 62	14.65 326	2.81 56	5.51 113	0.78 46	3.21 169	1.44 18	0.33 5	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.07 131	0.02 38

DCANet-4	2.03 83	0.34 54	5.30 258	0.31 46	0.18 82	1.69 31	0.12 34	4.95 65	8.55 249	5.78 122	5.17 95	1.12 51	2.82 157	2.11 47	1.92 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.18 253

tt	83.26 420	0.34 54	99.99 428	79.40 421	93.18 422	100.00 427	100.00 428	100.00 429	99.95 424	60.33 411	47.63 399	99.98 428	99.96 426	99.98 427	100.00 431	92.42 422	99.82 426	73.83 422	73.63 419	88.42 423	56.35 418

test_4	2.38 119	0.34 54	2.68 78	0.08 11	0.11 46	3.69 186	1.14 224	3.33 8	3.34 66	4.03 82	17.35 318	3.31 110	0.51 36	6.28 128	1.15 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 287	0.16 223	0.01 16

AAGNet	3.41 205	0.34 54	2.45 58	1.78 219	0.39 142	3.69 186	1.05 216	4.79 61	4.61 123	9.62 288	7.74 172	4.98 171	6.38 284	7.34 181	13.02 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 102

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

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

FENet	2.19 97	0.34 54	3.04 123	2.05 259	0.26 114	2.82 128	0.13 41	7.02 164	5.55 153	4.97 103	1.94 33	4.91 170	3.39 178	4.71 87	2.50 196	0.02 212	0.03 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 270

CES	1.56 39	0.35 63	1.44 4	0.42 66	7.70 379	2.66 104	0.13 41	4.89 62	2.53 19	0.25 2	1.10 13	0.33 28	0.31 13	1.61 27	0.58 36	0.01 143	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.54 324	6.26 381

iRaft-Stereo_20w	2.56 136	0.35 63	4.98 238	0.37 62	0.67 182	3.47 167	0.59 141	12.57 301	3.89 86	6.10 148	6.23 131	1.49 61	2.24 132	6.65 150	0.86 75	0.00 1	0.19 334	0.00 1	0.33 342	0.08 139	0.22 272

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

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

NRIStereo	2.14 91	0.35 63	2.65 77	1.10 137	0.14 58	3.05 146	0.86 198	5.35 97	3.18 55	6.24 159	3.36 60	4.17 144	1.82 120	8.12 229	2.01 173	0.00 1	0.10 287	0.00 1	0.00 1	0.12 195	0.19 263

CRE-IMP	1.95 74	0.35 63	2.68 78	0.27 44	0.17 70	3.90 204	0.85 197	5.14 76	2.87 30	5.74 121	4.14 72	3.49 120	0.83 55	6.40 135	1.80 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.19 263

cross-raft	2.03 83	0.35 63	2.78 95	1.10 137	0.16 65	3.77 197	0.48 110	7.03 165	3.75 81	5.06 106	5.55 114	6.26 213	1.41 93	1.75 30	0.89 84	0.01 143	0.07 263	0.00 1	0.19 310	0.03 58	0.03 67

MSKI-zero shot	2.00 80	0.36 70	2.15 42	0.81 98	0.25 108	2.69 106	0.29 79	6.16 129	2.34 13	4.31 85	7.52 165	3.70 127	0.25 3	8.42 248	0.41 10	0.01 143	0.13 307	0.00 1	0.25 325	0.03 58	0.02 38

RAFT-Test	2.17 94	0.36 70	3.40 149	1.05 134	0.34 135	4.90 234	0.69 162	6.27 133	3.98 90	4.65 97	7.02 153	6.30 216	1.12 70	1.81 34	0.99 96	0.01 143	0.17 326	0.00 1	0.34 344	0.02 22	0.02 38

MC-Stereo	1.47 38	0.36 70	2.54 67	1.99 244	0.12 54	1.90 41	0.12 34	4.47 44	2.83 29	3.31 70	3.44 62	0.56 42	1.47 97	5.39 106	0.47 25	0.00 1	0.04 229	0.00 1	0.21 315	0.07 131	0.04 102

FTStereo	4.55 278	0.36 70	2.18 47	0.94 114	0.38 140	2.60 94	8.82 358	4.98 70	3.17 52	10.88 316	30.35 369	5.60 198	7.60 307	7.62 194	1.55 140	0.17 312	0.00 1	0.05 317	0.00 1	0.03 58	3.80 371

pcwnet_v2	4.20 259	0.36 70	8.53 323	1.33 155	1.12 224	3.43 163	0.41 99	12.85 305	14.16 322	9.90 296	14.29 287	5.90 205	3.03 163	6.20 125	2.06 177	0.01 143	0.05 238	0.04 311	0.02 230	0.16 223	0.18 253

test_xeample	4.13 253	0.36 70	2.75 89	1.23 148	0.51 169	3.96 207	0.13 41	12.63 302	7.65 220	7.49 221	10.86 243	3.29 109	3.36 173	6.71 151	21.53 373	0.02 212	0.03 209	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 102

DEmStereo	3.79 230	0.37 76	3.69 169	0.17 30	0.17 70	5.28 241	2.54 270	4.35 36	3.70 78	8.21 248	20.15 329	5.13 180	10.38 338	7.65 195	3.85 242	0.01 143	0.01 126	0.01 255	0.00 1	0.02 22	0.06 141

PMTNet	1.41 35	0.37 76	2.06 30	0.26 40	0.15 62	2.94 140	0.34 89	3.39 9	5.33 146	1.00 30	1.27 18	0.28 18	0.93 60	4.04 78	0.74 54	5.00 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.01 16

ICVP	2.32 113	0.38 78	2.89 110	0.92 111	0.70 188	2.55 84	0.87 200	9.97 232	3.99 91	4.13 83	8.97 195	2.71 90	1.69 110	2.52 52	3.52 234	0.05 267	0.24 346	0.01 255	0.01 209	0.11 183	0.13 227
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	2.71 147	0.38 78	5.96 278	2.25 277	2.20 286	1.54 23	0.21 62	5.44 103	3.05 45	2.28 50	16.16 300	7.03 229	0.24 2	6.19 123	0.79 65	0.00 1	0.15 316	0.00 1	0.23 321	0.13 205	0.04 102

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

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

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

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

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

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

anonymousdsp2	1.78 49	0.39 81	3.40 149	1.10 137	0.04 8	3.63 181	0.50 121	7.80 176	2.77 27	2.91 59	2.88 48	3.17 105	1.01 63	5.15 102	0.43 11	0.00 1	0.01 126	0.02 285	0.15 295	0.05 100	0.12 220

DeepStereo_RVC	2.05 85	0.39 81	2.87 107	0.14 28	0.17 70	3.51 173	0.70 164	5.21 81	3.00 42	6.27 164	4.13 71	3.47 118	4.53 234	4.81 89	1.49 133	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 156	0.18 253

CREStereo++_RVC	1.59 40	0.39 81	2.26 49	0.36 60	0.01 1	1.67 28	0.01 1	2.95 4	8.12 234	3.69 77	7.44 164	0.47 37	0.32 15	0.74 1	0.39 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 382	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
MSMDNet	2.99 170	0.39 81	4.02 194	0.40 65	0.25 108	2.53 80	0.16 54	9.35 218	9.25 257	7.08 200	11.39 249	6.93 226	2.43 140	4.01 76	1.34 124	0.01 143	0.02 166	0.02 285	0.00 1	0.05 100	0.07 154

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

PFNet	2.93 166	0.40 90	5.51 266	2.13 266	0.84 199	3.11 151	0.75 176	6.78 158	4.79 131	9.98 298	6.00 118	4.78 165	2.13 128	8.33 243	2.11 178	0.19 316	0.06 251	0.00 1	0.11 287	0.20 249	0.35 305

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

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

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

222	5.36 289	0.40 90	2.72 86	1.50 179	0.48 163	6.15 257	0.07 18	13.73 319	8.06 232	8.79 264	11.03 245	3.71 128	4.21 217	7.47 188	38.74 403	0.03 239	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.05 131

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

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

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

RAFT-345	3.27 185	0.41 97	2.88 108	1.02 125	0.21 98	2.63 99	0.48 110	3.76 23	5.51 151	7.35 216	24.88 354	4.25 147	1.76 118	8.15 232	2.13 180	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 16

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

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

LCNet	2.85 158	0.42 101	1.90 16	0.95 118	0.56 172	2.07 50	1.60 248	4.99 71	3.57 76	6.05 142	10.59 234	4.59 160	6.79 293	7.46 186	0.72 52	0.01 143	0.00 1	0.01 255	0.77 363	0.30 290	3.57 369

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

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

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

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

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

DRaft	3.74 224	0.43 109	2.60 72	0.12 18	0.15 62	4.76 230	1.34 237	5.33 96	4.31 109	10.30 302	21.91 338	3.27 108	8.83 323	7.36 183	3.66 237	0.05 267	0.10 287	0.00 1	0.14 292	0.10 166	0.14 232

test_xeample3	1.08 12	0.43 109	3.39 147	0.49 73	0.05 9	2.58 90	0.93 207	3.32 7	1.77 4	0.23 1	0.23 6	0.19 1	0.28 7	6.34 132	0.85 72	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.26 331	0.06 116	0.10 196

SFCPSM	3.29 187	0.43 109	5.11 246	0.34 58	0.94 209	8.48 294	2.15 263	14.51 329	5.29 143	7.00 194	7.65 169	3.43 112	2.59 147	5.11 100	2.37 191	0.01 143	0.03 209	0.01 255	0.07 271	0.13 205	0.15 241

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

CASS	2.44 125	0.44 113	3.56 159	0.85 103	0.38 140	3.14 153	0.22 63	9.64 224	4.00 92	6.78 182	7.62 168	3.57 124	3.58 185	3.80 70	1.10 104	0.02 212	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.05 100	0.01 16
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous3	1.76 48	0.44 113	6.37 288	0.33 54	0.50 168	4.33 217	0.54 126	4.43 42	2.48 15	2.21 47	3.24 55	1.53 63	1.14 72	5.64 109	1.29 120	0.17 312	0.23 341	0.00 1	0.00 1	0.12 195	0.15 241

EAI-Stereo	2.31 112	0.44 113	2.72 86	0.68 91	0.56 172	3.51 173	2.62 272	11.42 265	4.14 105	2.09 46	7.23 161	1.21 54	0.91 58	5.67 111	1.51 134	0.01 143	0.25 347	0.00 1	0.88 365	0.04 78	0.26 290

IGEVStereo-DCA	1.06 11	0.45 117	2.06 30	0.32 49	0.06 16	2.74 108	0.84 192	3.71 18	2.27 6	0.39 12	0.16 2	0.20 4	0.29 8	6.47 140	0.87 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 297	0.06 116	0.06 141

rrr	1.05 10	0.45 117	3.18 134	0.32 49	0.06 16	2.74 108	0.95 211	3.49 13	1.12 2	0.39 12	0.16 2	0.20 4	0.29 8	6.47 140	0.87 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 315	0.06 116	0.10 196

CrosDoStereo	3.96 244	0.45 117	3.04 123	0.32 49	0.20 95	3.28 160	11.63 376	5.76 113	4.45 115	9.04 274	16.58 303	4.99 172	7.45 302	8.04 218	3.72 238	0.00 1	0.02 166	0.01 255	0.00 1	0.16 223	0.10 196

DeepStereo_LL	3.96 244	0.45 117	3.04 123	0.32 49	0.20 95	3.28 160	11.63 376	5.76 113	4.45 115	9.04 274	16.58 303	4.99 172	7.45 302	8.04 218	3.72 238	0.00 1	0.02 166	0.01 255	0.00 1	0.16 223	0.10 196

test-1	1.82 57	0.45 117	5.42 261	0.89 105	0.41 147	2.14 54	0.56 131	5.75 111	4.15 106	3.28 67	5.11 93	3.61 125	0.70 43	1.53 23	1.56 141	0.02 212	0.34 353	0.00 1	0.08 275	0.02 22	0.30 299

RAFT-RH_RVC	3.96 244	0.46 122	2.93 111	1.55 187	0.42 149	3.14 153	0.14 47	3.70 17	5.98 170	11.25 322	32.23 373	5.29 183	1.68 109	8.13 230	2.14 181	0.08 290	0.00 1	0.00 1	0.03 242	0.01 7	0.00 1

NOSS_ROB	3.30 188	0.46 122	2.62 74	2.08 260	1.01 218	5.60 245	0.74 174	10.37 243	11.48 301	5.15 108	8.43 182	5.67 199	1.73 113	7.97 213	2.34 188	0.02 212	0.06 251	0.00 1	0.00 1	0.07 131	0.14 232

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

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

ac_64	3.70 222	0.47 124	3.50 157	2.87 317	3.50 326	5.91 253	0.72 170	10.17 240	4.34 110	8.16 243	5.80 116	10.82 293	5.64 272	7.08 168	4.73 257	0.03 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.14 232

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

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

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

IGEV_Zeroshot_test	2.13 90	0.50 133	4.91 235	1.41 171	0.18 82	2.62 98	0.36 91	7.80 176	3.87 84	5.04 105	5.42 110	4.77 164	1.03 66	3.43 64	0.79 65	0.00 1	0.16 323	0.00 1	0.18 306	0.17 231	0.04 102

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

ASMatch	3.32 195	0.50 133	3.32 142	1.72 212	0.45 155	1.93 44	0.68 158	6.42 144	3.89 86	6.18 155	22.30 341	4.61 161	4.82 248	7.65 195	1.70 149	0.00 1	0.02 166	0.00 1	0.03 242	0.01 7	0.18 253

DSFCA	4.21 261	0.50 133	5.45 263	1.34 157	1.68 256	7.04 274	4.51 314	10.73 251	7.00 200	10.78 314	6.80 144	8.48 260	4.63 238	9.91 302	5.12 262	0.02 212	0.06 251	0.02 285	0.03 242	0.08 139	0.03 67

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

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

IPLGR	2.28 108	0.51 137	6.00 279	0.15 29	0.15 62	1.99 47	0.22 63	6.34 135	6.04 173	6.80 183	5.76 115	2.87 92	2.31 136	4.88 91	1.28 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 156	0.18 253

Anonymous	1.37 34	0.52 140	4.23 205	1.38 165	2.70 303	1.85 40	0.42 101	4.77 60	3.54 74	0.53 23	1.56 25	0.19 1	1.32 86	3.11 59	0.92 89	0.05 267	0.08 271	0.00 1	0.00 1	0.17 231	0.15 241

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

FC-DCNN	10.72 360	0.52 140	4.27 207	1.88 230	1.63 250	17.18 359	5.29 328	18.20 356	19.69 351	28.50 379	34.51 381	34.03 385	21.48 378	15.89 358	11.15 343	0.03 239	0.01 126	0.02 285	0.01 209	0.07 131	0.09 177

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

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

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

acv_ft	3.69 221	0.53 144	4.58 224	2.31 288	4.71 364	7.44 283	0.86 198	8.54 194	5.70 159	9.29 281	9.26 208	5.77 201	4.15 214	2.24 48	8.13 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 289	0.01 16

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

ToySt	2.69 144	0.55 148	7.03 302	1.03 127	0.10 38	3.49 170	1.04 215	6.38 142	4.55 122	2.69 52	6.28 133	7.95 251	4.38 226	5.08 98	2.58 200	0.01 143	0.11 293	0.00 1	0.04 259	0.28 287	0.19 263

anonymousa	3.80 232	0.55 148	3.35 144	1.24 149	3.74 335	9.04 302	0.36 91	6.74 157	4.03 95	7.72 228	19.64 328	10.62 289	6.01 278	1.52 22	1.40 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 263	0.00 1	0.03 67

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

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

FCDSN-DC	10.24 357	0.56 151	3.49 156	1.96 241	1.29 235	16.90 358	4.59 316	17.16 349	19.10 346	24.64 375	32.46 377	33.82 384	22.14 380	15.93 359	10.45 336	0.04 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 100	0.21 270
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ff7	1.12 14	0.57 153	2.06 30	0.03 1	0.07 22	2.80 116	0.84 192	3.71 18	2.27 6	0.38 8	1.06 9	0.20 4	0.40 23	7.12 170	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 297	0.09 156	0.06 141

ffff	1.12 14	0.57 153	2.06 30	0.03 1	0.07 22	2.80 116	0.84 192	3.71 18	2.27 6	0.38 8	1.06 9	0.20 4	0.40 23	7.12 170	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 297	0.09 156	0.06 141

11t	1.12 14	0.57 153	2.06 30	0.03 1	0.07 22	2.80 116	0.84 192	3.71 18	2.27 6	0.38 8	1.06 9	0.20 4	0.40 23	7.12 170	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 297	0.09 156	0.06 141

ccc-4	1.12 14	0.57 153	2.06 30	0.03 1	0.07 22	2.80 116	0.84 192	3.71 18	2.27 6	0.38 8	1.06 9	0.20 4	0.40 23	7.12 170	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 297	0.09 156	0.06 141

DISCO	6.28 304	0.57 153	5.78 273	3.43 340	1.17 227	11.22 326	3.39 294	12.14 287	16.16 334	6.52 176	11.22 247	16.96 338	6.32 282	19.51 373	10.74 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 303	0.11 208

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

AdaStereo	3.09 176	0.58 158	3.04 123	2.84 316	0.48 163	4.08 210	1.29 234	12.16 288	7.77 225	6.03 141	9.62 214	5.79 203	1.53 106	4.56 86	1.93 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.02 38
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
anonymousdsp	1.12 14	0.59 160	1.66 8	0.03 1	0.07 22	2.81 125	0.82 185	4.07 30	2.30 11	0.41 16	1.12 17	0.30 20	0.40 23	7.05 166	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 303	0.10 166	0.05 131

IGEV-Stereo	1.12 14	0.59 160	1.66 8	0.03 1	0.07 22	2.82 128	0.82 185	4.09 32	2.30 11	0.41 16	1.11 14	0.30 20	0.41 29	7.05 166	0.49 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 303	0.10 166	0.05 131
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ProNet	1.20 21	0.60 162	2.00 26	0.26 40	0.08 33	2.73 107	0.68 158	5.00 72	2.52 18	0.29 3	1.32 19	0.37 30	0.36 17	6.94 161	0.44 12	0.00 1	0.07 263	0.00 1	0.00 1	0.17 231	0.07 154

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

SGM_RVC	10.08 354	0.60 162	3.42 151	2.30 282	0.32 130	19.41 366	6.33 339	18.95 363	14.64 325	25.14 376	24.32 350	33.34 383	18.79 368	19.86 374	12.55 349	0.25 326	0.26 349	0.22 350	0.24 323	0.34 302	0.40 310
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
fff	2.28 108	0.61 165	3.81 179	0.22 35	0.07 22	1.69 31	0.11 28	5.37 100	11.84 305	5.80 124	5.17 95	1.44 57	5.41 262	2.00 42	1.92 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.18 253

csc	2.28 108	0.61 165	3.81 179	0.22 35	0.07 22	1.69 31	0.11 28	5.37 100	11.84 305	5.80 124	5.17 95	1.44 57	5.41 262	2.00 42	1.92 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.18 253

cscssc	2.28 108	0.61 165	3.81 179	0.22 35	0.07 22	1.69 31	0.11 28	5.37 100	11.84 305	5.80 124	5.17 95	1.44 57	5.41 262	2.00 42	1.92 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.18 253

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

RASNet	4.52 277	0.61 165	4.42 213	3.42 339	4.68 363	4.58 227	0.99 212	9.54 223	8.01 231	5.28 112	11.42 251	10.34 286	8.88 324	9.28 289	8.68 314	0.15 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 102

Anonymous_2	4.14 254	0.62 170	3.21 136	1.40 168	1.43 242	5.19 239	0.32 85	6.63 152	4.38 112	4.48 91	2.30 42	8.08 252	7.00 295	5.37 105	2.29 186	0.23 323	0.75 369	5.20 382	18.12 405	5.66 377	0.23 278

StereoDRNet-Refined	4.46 271	0.62 170	3.80 178	1.92 236	0.40 144	9.35 305	0.15 51	10.02 235	8.83 253	12.69 333	11.62 256	9.34 268	3.87 204	8.06 225	8.02 303	0.00 1	0.00 1	0.01 255	0.05 263	0.20 249	0.26 290
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
tt1	2.14 91	0.63 172	2.22 48	2.27 278	0.02 3	5.71 247	0.63 148	4.53 47	10.19 276	1.16 37	3.39 61	0.33 28	3.05 165	8.00 214	0.46 20	0.00 1	0.02 166	0.00 1	0.03 242	0.10 166	0.04 102

ADStereo(finetuned)	2.26 107	0.64 173	5.22 255	0.31 46	0.18 82	1.71 36	0.25 70	5.23 82	8.46 244	6.06 144	5.30 108	1.41 55	6.37 283	1.87 38	1.87 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.18 253

DCANet	2.08 87	0.64 173	3.81 179	0.31 46	0.17 70	1.70 35	0.25 70	5.23 82	8.47 245	6.07 145	5.30 108	1.41 55	4.23 219	1.85 36	2.02 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.19 263

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

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

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

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

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

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

hitnet-ft	3.66 219	0.65 177	2.79 97	0.89 105	0.72 190	4.25 214	0.55 129	9.11 210	7.52 216	7.14 203	10.19 223	12.49 309	4.70 240	7.44 185	4.41 251	0.03 239	0.00 1	0.06 321	0.00 1	0.20 249	0.04 102

MyStereo06	2.35 115	0.66 183	4.54 218	1.10 137	0.96 211	2.57 87	0.10 25	9.30 217	4.05 99	5.22 110	6.09 120	5.95 206	2.38 138	3.00 56	0.73 53	0.01 143	0.08 271	0.00 1	0.01 209	0.13 205	0.15 241

MyStereo05	2.94 167	0.66 183	5.25 257	1.10 137	0.96 211	2.57 87	0.10 25	8.53 193	12.34 312	6.28 165	3.88 67	3.18 106	3.30 171	7.81 207	2.37 191	0.01 143	0.08 271	0.00 1	0.01 209	0.13 205	0.15 241

IPLG	2.43 123	0.66 183	4.77 230	0.54 74	0.31 129	3.01 144	0.26 72	6.15 128	5.55 153	7.69 226	6.21 129	1.89 73	1.74 115	7.19 175	2.35 190	0.01 143	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.24 278	0.12 220

CRFU-Net	4.45 270	0.67 186	5.02 239	2.78 314	1.32 239	12.67 340	3.35 292	11.26 261	3.52 73	10.06 300	9.30 210	10.91 296	6.92 294	7.26 177	3.24 218	0.15 306	0.16 323	0.16 342	0.00 1	0.26 280	0.05 131

CoDeX	3.43 207	0.68 187	4.49 215	0.98 123	1.65 251	6.37 261	2.14 262	13.23 313	6.07 174	7.23 209	8.95 192	4.09 139	3.79 202	6.31 130	2.37 191	0.03 239	0.06 251	0.00 1	0.00 1	0.07 131	0.15 241

DCRE	1.79 50	0.68 187	2.55 68	1.66 204	0.27 116	1.27 9	0.05 12	4.57 51	4.04 97	3.30 69	9.24 205	3.83 130	1.20 81	2.08 46	0.67 43	0.00 1	0.12 300	0.00 1	0.24 323	0.04 78	0.09 177

iRaftStereo_RVC	1.62 41	0.68 187	1.98 24	0.67 90	0.05 9	2.99 142	0.04 9	5.36 99	3.74 80	3.82 79	4.96 89	2.54 85	0.62 41	3.35 63	0.97 94	0.00 1	0.07 263	0.00 1	0.00 1	0.30 290	0.27 294

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

FAT-Stereo	6.78 317	0.68 187	6.80 298	2.30 282	1.77 265	5.63 246	4.20 307	18.79 360	18.62 343	10.53 310	17.15 314	18.52 347	13.74 357	8.86 274	7.38 292	0.03 239	0.15 316	0.01 255	0.07 271	0.12 195	0.26 290

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

MIPNet	2.06 86	0.69 192	4.57 223	0.32 49	0.21 98	1.92 43	0.19 58	6.89 162	5.64 158	5.48 117	4.02 70	2.02 77	3.50 181	3.32 62	2.01 173	0.00 1	0.01 126	0.01 255	0.01 209	0.20 249	0.13 227

test_5	2.90 164	0.70 194	3.69 169	2.01 249	3.17 313	4.61 229	1.32 236	6.69 155	7.02 202	2.79 55	7.18 158	4.99 172	4.14 213	7.96 212	1.31 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 242	0.19 246	0.26 290

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

RAFT+CT+SA	2.36 117	0.71 196	2.46 61	0.83 101	2.26 289	3.18 157	0.93 207	6.82 160	5.48 148	2.55 51	8.07 176	1.64 65	1.59 108	8.54 253	1.15 110	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.38 347	0.19 246	0.36 306

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

delet	4.27 266	0.72 197	4.50 216	1.07 135	3.75 339	10.79 324	4.04 303	9.95 231	7.89 227	8.09 241	8.89 189	8.46 258	3.81 203	7.56 192	5.80 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 183	0.02 38

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

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

STrans-v2	3.43 207	0.73 199	4.82 231	0.26 40	0.60 175	3.00 143	1.19 228	10.41 245	7.22 206	5.79 123	10.97 244	6.75 224	7.03 297	8.25 242	1.40 127	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.18 253

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

SA	3.06 174	0.74 203	3.79 177	1.60 196	0.30 123	3.19 158	1.43 239	6.72 156	9.06 255	4.63 96	10.80 239	2.89 93	4.71 241	9.62 299	1.18 114	0.00 1	0.09 279	0.00 1	0.19 310	0.23 268	0.02 38

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

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

Sa-1000	3.55 214	0.75 205	3.63 166	1.91 234	0.30 123	3.55 176	1.63 250	7.39 170	8.54 248	7.70 227	17.44 319	4.00 135	2.82 157	9.44 296	1.33 122	0.00 1	0.10 287	0.00 1	0.18 306	0.21 257	0.04 102

IIG-Stereo	3.16 181	0.75 205	2.83 98	4.08 358	0.21 98	2.56 86	0.74 174	6.55 150	5.56 155	8.39 252	9.38 211	7.94 249	2.79 155	9.50 298	1.89 164	0.02 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.04 102

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

THIR-Stereo	3.86 237	0.77 209	2.62 74	0.12 18	0.13 56	4.25 214	6.63 343	5.30 94	4.18 107	10.33 303	17.13 313	6.58 221	7.62 308	7.78 205	3.51 231	0.01 143	0.07 263	0.07 327	0.00 1	0.11 183	0.02 38

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

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

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

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

MyStereo04	2.95 168	0.79 214	5.38 260	1.03 127	1.11 222	2.63 99	0.46 107	10.00 233	12.44 313	4.19 84	3.91 69	3.04 101	3.60 186	7.34 181	2.74 205	0.00 1	0.09 279	0.00 1	0.01 209	0.11 183	0.09 177

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

HSM	4.00 249	0.79 214	3.16 133	1.59 195	2.17 283	6.77 269	1.11 222	12.28 291	6.35 188	6.75 180	8.11 178	13.90 317	5.37 261	8.85 272	2.71 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.02 38

ADLNet	4.32 269	0.80 218	4.33 210	3.60 346	3.56 328	6.87 271	2.48 269	11.20 260	7.58 219	9.87 294	9.62 214	8.39 255	4.95 251	6.16 122	6.60 285	0.01 143	0.01 126	0.00 1	0.01 209	0.12 195	0.25 285

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

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

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

psm_up	3.85 235	0.82 222	3.01 116	2.00 248	2.58 300	5.28 241	3.34 291	10.85 255	6.33 186	7.27 212	7.32 163	10.15 280	9.02 327	6.19 123	2.51 197	0.22 322	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.12 195	0.03 67

NVstereo2D	4.51 274	0.82 222	6.86 300	3.28 336	3.38 320	8.16 292	3.13 284	10.51 246	15.15 329	4.90 102	6.89 146	7.87 244	4.78 245	9.88 301	3.91 244	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.06 269	0.02 22	0.58 330

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

raft+_RVC	1.79 50	0.84 225	2.32 51	2.40 294	0.85 200	1.38 13	0.09 24	6.36 136	4.75 130	2.85 57	5.46 111	1.17 53	1.36 92	4.54 85	0.91 86	0.00 1	0.10 287	0.00 1	0.00 1	0.11 183	0.22 272

S-Stereo	6.63 312	0.84 225	9.67 330	3.15 332	3.48 325	6.49 264	6.22 335	12.99 309	22.84 361	9.48 283	15.51 296	12.00 306	8.43 318	8.04 218	10.70 338	0.12 301	0.17 326	0.00 1	0.38 347	0.13 205	1.92 359

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

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

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

DispNO	3.85 235	0.87 230	8.23 321	1.46 177	1.60 248	2.53 80	0.87 200	9.22 214	14.20 323	6.09 146	8.90 190	5.54 191	5.44 268	7.49 190	4.18 248	0.05 267	0.00 1	0.01 255	0.01 209	0.24 278	0.08 166

ssnet_v2	4.46 271	0.87 230	5.18 252	1.57 191	0.67 182	9.14 303	4.73 318	11.84 275	9.68 265	8.79 264	6.24 132	9.91 276	4.34 225	6.28 128	9.30 322	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.28 287	0.30 299

WCMA_ROB	9.21 345	0.87 230	7.37 310	2.54 303	2.13 280	13.59 346	5.80 330	11.64 268	14.01 321	24.43 374	32.99 378	27.09 372	18.02 364	12.51 334	9.85 333	0.81 358	0.07 263	0.01 255	0.01 209	0.16 223	0.23 278

CroCo-Stereo Lap2	1.24 25	0.88 233	3.39 147	0.95 118	4.59 362	0.47 2	0.08 21	3.51 16	2.80 28	1.17 38	2.24 40	1.57 64	0.20 1	1.48 20	1.14 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 217	0.12 220

stereogan	7.69 330	0.88 233	7.08 304	3.49 344	3.93 345	18.98 364	3.23 289	16.52 345	19.58 350	9.93 297	18.92 325	20.50 360	9.04 328	14.07 347	6.14 275	0.26 328	0.04 229	0.21 349	0.03 242	0.63 334	0.33 303

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

CroCo-Stereo	0.99 8	0.89 236	3.19 135	0.46 69	0.44 150	0.38 1	0.05 12	4.61 52	3.95 89	0.48 22	1.78 30	1.01 49	0.27 5	1.11 8	1.07 101	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 100	0.04 102
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RYNet	6.34 306	0.89 236	5.88 275	1.41 171	4.48 359	15.97 353	4.18 306	13.41 314	16.49 335	10.81 315	7.00 152	14.33 320	8.72 322	9.43 293	13.71 355	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.02 22	0.07 154

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

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

DLCB_ROB	4.51 274	0.91 239	3.78 176	2.19 270	1.07 221	6.28 258	3.09 283	9.78 227	7.72 223	10.65 312	12.97 273	13.91 318	3.71 193	8.72 268	5.30 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.10 196

CBMV	5.35 288	0.91 239	3.67 168	1.62 200	0.44 150	10.09 314	7.19 351	12.49 298	12.33 311	12.22 329	14.69 292	10.93 297	6.48 285	8.51 252	4.96 261	0.02 212	0.15 316	0.00 1	0.00 1	0.17 231	0.17 251
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AASNet	3.90 241	0.92 242	4.41 212	3.56 345	4.00 347	6.70 267	1.26 232	18.71 359	6.14 179	7.35 216	7.91 175	4.35 154	2.58 146	3.04 57	6.62 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 311	0.14 232

111	2.78 153	0.92 242	3.81 179	0.22 35	0.07 22	2.83 130	0.70 164	6.03 122	14.00 320	3.22 65	8.93 191	5.48 190	3.30 171	3.66 67	2.03 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.29 297

ccnet	6.87 319	0.92 242	5.15 250	3.09 326	2.18 285	11.78 331	4.90 320	17.97 354	8.79 252	12.79 336	20.20 330	16.00 332	8.35 317	9.12 281	14.17 358	0.42 346	0.33 352	0.25 353	0.09 282	0.40 314	0.48 321

OMP-Stereo	3.03 173	0.93 245	2.72 86	4.21 362	0.51 169	2.19 56	1.25 230	6.19 132	6.00 171	7.99 239	6.21 129	8.50 262	2.49 142	9.44 296	1.74 154	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.05 131

STTStereo	3.60 216	0.93 245	6.34 287	2.71 310	2.23 287	3.68 185	0.63 148	9.42 219	6.73 192	9.87 294	6.97 147	8.84 265	3.65 188	6.85 154	3.04 210	0.00 1	0.02 166	0.01 255	0.00 1	0.02 22	0.02 38

CBFPSM	4.87 281	0.94 247	14.70 357	1.51 182	1.15 226	11.49 328	2.55 271	7.28 168	6.47 189	6.23 158	4.83 86	15.30 327	8.99 326	6.88 155	8.20 308	0.03 239	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.40 314	0.42 313

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

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

DRN-Test	5.87 293	0.98 250	5.89 276	2.69 309	3.65 332	12.37 337	3.35 292	20.07 376	10.20 280	11.93 328	12.31 268	11.06 300	5.31 260	7.89 210	9.05 318	0.04 255	0.05 238	0.04 311	0.04 259	0.18 241	0.25 285

GMStereo	1.83 58	0.99 251	4.55 220	0.57 82	0.05 9	2.53 80	0.01 1	4.95 65	11.14 295	3.52 74	2.24 40	0.53 41	0.49 35	3.76 69	0.80 68	0.20 319	0.00 1	0.00 1	0.12 290	0.12 195	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RALCasStereoNet	1.93 72	1.01 252	2.75 89	1.88 230	1.75 262	2.88 137	0.18 57	4.64 56	4.36 111	2.27 49	5.14 94	2.22 79	0.79 53	7.10 169	1.00 98	0.00 1	0.34 353	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.16 250

edge stereo	6.76 314	1.01 252	6.76 297	2.20 272	2.45 296	6.41 262	2.45 268	14.84 333	11.98 308	15.29 350	18.31 324	22.02 363	12.56 349	10.82 316	7.49 293	0.03 239	0.06 251	0.11 335	0.03 242	0.30 290	0.14 232

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

iResNet_ROB	4.23 262	1.02 254	4.90 234	2.18 269	0.93 208	2.92 138	0.37 93	15.10 336	16.91 339	7.89 236	10.51 233	7.03 229	3.07 166	8.16 233	3.46 229	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.02 38

AACVNet	3.33 197	1.03 256	3.56 159	3.46 341	0.63 177	3.09 149	0.28 74	8.78 204	3.43 69	5.99 139	10.64 236	10.08 279	4.03 211	8.69 263	2.51 197	0.03 239	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.26 280	0.06 141

FBW_ROB	8.50 341	1.03 256	7.98 318	1.93 238	1.28 234	13.10 343	6.23 336	22.50 380	18.98 344	18.82 358	14.91 294	19.06 350	10.04 336	18.41 368	9.83 331	0.62 353	0.22 339	1.82 375	0.82 364	0.99 348	1.36 351

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

GwcNet-RSSM	3.77 228	1.05 258	5.06 243	2.21 273	1.87 271	2.36 66	1.52 244	8.98 206	7.96 230	5.91 138	14.59 290	7.94 249	3.50 181	6.43 136	5.70 270	0.00 1	0.00 1	0.04 311	0.00 1	0.20 249	0.08 166

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 234	1.06 260	5.23 256	2.72 312	3.27 316	4.36 219	0.61 145	10.71 250	7.56 217	8.75 263	7.89 174	9.86 275	3.90 205	7.15 174	3.44 225	0.14 304	0.02 166	0.02 285	0.03 242	0.04 78	0.03 67
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
RAFT_CTSACE	3.40 204	1.07 261	4.52 217	1.27 152	3.14 310	4.00 209	1.07 219	3.93 27	4.43 113	4.66 98	17.94 322	7.21 238	2.76 153	10.82 316	0.85 72	0.00 1	0.07 263	0.00 1	0.00 1	0.30 290	0.01 16

GANet	6.22 303	1.07 261	4.07 201	2.27 278	0.89 203	9.19 304	9.52 363	12.02 281	8.13 235	10.72 313	29.09 365	13.86 316	7.52 306	11.00 319	4.39 250	0.36 337	0.00 1	0.02 285	0.02 230	0.12 195	0.08 166

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

SGM-ForestM	16.99 383	1.08 263	5.74 272	2.12 264	0.75 191	31.63 387	12.21 379	27.80 389	32.25 377	37.88 391	39.99 389	52.96 400	35.20 395	33.60 393	24.47 383	0.26 328	0.39 358	0.31 356	0.39 349	0.26 280	0.53 327

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

MSMD_ROB	9.28 347	1.09 265	4.65 225	1.58 192	0.39 142	16.52 354	4.41 312	13.60 316	14.87 328	22.34 365	39.89 388	25.67 370	20.71 375	12.42 333	6.98 288	0.34 336	0.03 209	0.00 1	0.00 1	0.05 100	0.09 177

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

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

ARAFT	3.13 180	1.11 269	7.34 309	0.42 66	0.14 58	4.52 226	2.99 280	7.41 171	5.97 169	8.85 268	7.06 157	5.20 181	1.25 84	8.49 251	1.44 130	0.00 1	0.03 209	0.00 1	0.00 1	0.33 299	0.11 208

TDLM	4.11 251	1.11 269	3.54 158	1.62 200	1.04 219	3.91 205	7.41 353	10.60 248	10.67 291	6.38 172	12.59 270	5.95 206	4.77 243	8.79 270	3.04 210	0.58 351	0.00 1	0.01 255	0.00 1	0.19 246	0.12 220

FINET	5.32 287	1.14 271	10.04 332	2.17 268	3.67 334	6.49 264	6.76 346	11.68 270	22.08 359	7.42 218	12.15 263	4.24 146	3.61 187	9.25 288	5.35 265	0.04 255	0.04 229	0.00 1	0.00 1	0.17 231	0.09 177

DeepPruner_ROB	3.52 211	1.14 271	4.06 199	1.12 143	1.65 251	3.65 182	0.83 189	13.96 321	4.47 117	7.80 230	10.84 241	7.05 233	2.16 131	8.14 231	3.08 212	0.07 285	0.03 209	0.00 1	0.01 209	0.32 297	0.06 141

CVANet_RVC	4.16 257	1.16 273	3.60 161	1.94 239	1.46 243	3.92 206	4.68 317	10.89 256	8.34 240	7.58 223	10.84 241	10.27 284	6.62 288	8.56 254	2.69 201	0.39 340	0.00 1	0.00 1	0.01 209	0.21 257	0.09 177

IPLGR_C	2.44 125	1.17 274	4.94 236	0.62 86	2.08 277	2.65 102	0.80 184	5.60 108	4.79 131	7.87 234	9.23 199	1.67 67	1.15 74	3.43 64	2.23 184	0.01 143	0.19 334	0.02 285	0.08 275	0.22 261	0.10 196

MyStereo8	2.88 163	1.19 275	5.03 241	1.61 197	3.75 339	4.30 216	0.07 18	6.14 127	6.16 180	6.22 157	9.64 216	4.28 151	1.45 96	2.05 45	4.76 259	0.00 1	0.16 323	0.00 1	0.14 292	0.26 280	0.43 315

raft_robust	2.64 142	1.20 276	2.62 74	1.10 137	0.28 121	1.50 22	0.12 34	6.28 134	9.04 254	6.80 183	7.19 159	3.73 129	2.13 128	9.06 280	1.07 101	0.03 239	0.12 300	0.00 1	0.21 315	0.17 231	0.22 272

dd	2.16 93	1.22 277	4.82 231	0.68 91	0.12 54	1.39 16	0.17 56	5.14 76	11.22 298	2.70 54	3.51 65	1.52 62	1.23 83	5.08 98	3.96 245	0.12 301	0.01 126	0.04 311	0.21 315	0.07 131	0.01 16

XPNet_ROB	6.03 301	1.22 277	5.61 271	2.56 306	0.90 205	6.32 259	7.07 349	12.92 307	8.30 239	14.76 348	15.13 295	19.84 354	6.66 290	10.36 309	8.58 313	0.02 212	0.04 229	0.00 1	0.03 242	0.11 183	0.24 282

DANet	6.02 300	1.23 279	8.45 322	3.86 355	3.94 346	7.64 289	1.34 237	9.51 222	7.00 200	13.39 341	15.53 297	15.99 331	7.02 296	12.14 330	12.37 347	0.19 316	0.12 300	0.02 285	0.03 242	0.13 205	0.56 329
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NaN_ROB	6.00 299	1.24 280	6.29 285	1.34 157	1.68 256	9.60 310	10.31 369	15.09 334	15.79 332	12.62 332	8.95 192	11.67 305	5.83 273	11.78 328	6.41 280	0.05 267	0.13 307	0.08 330	0.20 312	0.22 261	0.79 338

Nwc_Net	6.97 321	1.25 281	6.63 295	3.82 353	3.37 319	10.83 325	1.67 253	19.56 374	11.35 299	8.36 250	23.62 346	17.19 340	11.44 345	11.21 321	8.08 306	0.80 357	0.00 1	0.00 1	0.02 230	0.13 205	0.09 177

SACVNet	4.15 256	1.26 282	3.81 179	3.12 330	1.68 256	3.09 149	2.85 279	11.91 278	5.96 167	10.52 309	11.20 246	10.59 287	3.95 206	8.97 277	3.25 219	0.08 290	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.32 297	0.44 317

DMCA-RVC	3.17 182	1.26 282	6.39 290	2.10 263	1.51 245	3.02 145	0.56 131	7.84 178	5.06 137	9.23 279	5.19 99	8.46 258	2.72 152	6.31 130	3.22 216	0.06 278	0.11 293	0.09 333	0.02 230	0.16 223	0.08 166

BEATNet_4x	3.24 184	1.27 284	5.89 276	1.56 190	0.10 38	5.26 240	1.07 219	10.08 237	5.50 149	6.89 190	7.73 171	4.53 158	4.13 212	5.05 97	5.27 263	0.04 255	0.05 238	0.00 1	0.00 1	0.23 268	0.23 278

MANE	19.47 390	1.27 284	5.07 244	4.69 365	5.55 368	30.49 386	9.94 367	34.01 393	37.27 389	44.13 400	51.57 404	52.51 398	40.41 400	33.58 392	24.81 384	0.89 360	0.86 370	1.11 370	9.72 396	0.38 307	1.06 345

pmcnn	7.72 331	1.27 284	9.42 329	2.91 318	3.14 310	9.44 306	6.23 336	12.56 300	16.51 336	14.53 346	24.08 348	27.44 373	8.49 319	9.32 291	8.44 311	0.06 278	0.08 271	0.00 1	0.00 1	0.30 290	0.15 241

CSP-Net	4.12 252	1.28 287	3.70 172	1.54 185	1.06 220	13.28 345	2.33 265	12.96 308	5.45 147	8.87 269	8.54 184	8.43 257	3.03 163	8.16 233	3.65 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 241	0.03 67

LE_ROB	16.73 382	1.28 287	11.61 338	3.72 350	1.65 251	16.67 356	9.17 361	14.39 327	55.91 403	63.81 414	40.86 391	35.94 387	37.73 398	14.24 348	26.87 389	0.05 267	0.10 287	0.13 339	0.22 320	0.12 195	0.15 241

LMCR-Stereo	3.63 217	1.29 289	4.20 204	2.54 303	0.17 70	8.08 291	1.52 244	11.46 266	4.73 128	8.45 255	10.66 238	1.91 75	5.03 253	7.69 198	3.58 235	0.92 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 305	0.02 38

RP	6.84 318	1.29 289	5.53 269	3.92 356	5.18 366	6.32 259	3.53 295	11.73 273	15.31 330	9.54 285	22.38 342	18.25 345	14.47 359	10.11 303	7.49 293	0.91 361	0.01 126	0.12 337	0.15 295	0.33 299	0.19 263

whm_eth	3.00 172	1.32 291	5.51 266	0.75 95	2.73 304	2.57 87	0.28 74	6.84 161	7.24 208	5.29 114	24.32 350	0.37 30	0.46 34	1.03 7	0.95 91	0.01 143	0.03 209	0.00 1	0.00 1	0.06 116	0.14 232

ADCRef	7.27 322	1.38 292	16.37 361	2.52 302	3.30 318	11.63 330	3.16 286	10.80 253	9.35 260	13.03 339	25.27 357	8.17 253	8.92 325	8.06 225	21.81 376	0.15 306	0.08 271	0.16 342	0.34 344	0.38 307	0.58 330

fast-acv-ft	5.62 291	1.39 293	7.01 301	2.02 251	1.89 273	12.23 335	1.82 258	7.35 169	9.45 262	10.46 308	20.27 332	14.55 322	7.71 310	7.41 184	7.61 295	0.10 296	0.09 279	0.16 342	0.07 271	0.59 329	0.13 227

DN-CSS_ROB	2.69 144	1.40 294	5.34 259	2.31 288	0.75 191	3.14 153	0.06 14	6.11 126	3.87 84	5.34 115	12.18 265	2.34 82	1.22 82	7.84 208	1.48 132	0.03 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 303	0.03 67

LoS_RVC	1.26 26	1.43 295	1.91 17	0.42 66	3.77 341	1.71 36	0.04 9	2.58 3	2.49 16	0.42 20	2.58 45	0.30 20	0.57 39	1.71 28	0.66 42	0.01 143	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.02 22	4.49 375

iResNetv2_ROB	4.28 267	1.43 295	7.17 305	2.91 318	1.26 231	4.36 219	1.62 249	13.64 318	10.25 281	9.83 292	11.41 250	7.68 242	4.00 207	7.75 204	1.85 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 306	0.09 177

AF-Net	7.78 332	1.44 297	6.68 296	3.37 337	4.50 360	8.61 297	2.69 274	17.07 348	20.17 354	9.52 284	24.02 347	20.31 359	14.59 360	11.58 326	9.84 332	0.61 352	0.00 1	0.12 337	0.00 1	0.38 307	0.12 220

gwcnet-sp	3.31 189	1.47 298	7.26 306	1.73 213	0.69 184	7.57 286	1.14 224	8.59 195	6.17 181	8.57 257	5.25 105	4.26 148	3.36 173	6.46 137	3.44 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 217	0.11 208

scenet	3.31 189	1.47 298	7.26 306	1.73 213	0.69 184	7.57 286	1.14 224	8.59 195	6.17 181	8.57 257	5.25 105	4.26 148	3.36 173	6.46 137	3.44 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 217	0.11 208

ssnet	3.31 189	1.47 298	7.26 306	1.73 213	0.69 184	7.57 286	1.14 224	8.59 195	6.17 181	8.57 257	5.25 105	4.26 148	3.36 173	6.46 137	3.44 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 217	0.11 208

PA-Net	4.98 283	1.47 298	7.42 311	2.40 294	2.14 281	8.73 299	3.64 299	12.42 292	13.11 315	7.03 197	7.57 167	7.88 245	6.52 286	10.16 308	7.82 298	0.02 212	0.03 209	0.00 1	0.00 1	0.11 183	1.07 346
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	6.77 315	1.49 302	6.48 291	2.92 320	4.40 353	7.43 281	3.61 297	19.52 372	13.29 316	8.39 252	16.91 308	15.96 329	12.13 346	12.85 336	7.70 296	1.47 370	0.11 293	0.01 255	0.42 351	0.14 215	0.24 282

Abc-Net	6.77 315	1.49 302	6.48 291	2.92 320	4.40 353	7.43 281	3.61 297	19.52 372	13.29 316	8.39 252	16.91 308	15.96 329	12.13 346	12.85 336	7.70 296	1.47 370	0.11 293	0.01 255	0.42 351	0.14 215	0.24 282
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MeshStereo	11.52 363	1.52 304	4.55 220	1.89 232	1.46 243	19.87 368	5.11 324	20.66 378	15.91 333	32.67 384	34.51 381	39.34 391	21.15 376	18.74 370	12.10 345	0.11 298	0.06 251	0.01 255	0.00 1	0.45 320	0.22 272
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
G-Net	8.41 339	1.54 305	10.97 336	5.73 372	3.60 330	26.19 376	4.41 312	10.10 238	7.42 211	19.71 361	24.99 355	14.38 321	15.83 361	10.99 318	9.53 329	0.50 350	0.46 364	0.19 348	0.25 325	0.80 342	0.66 334

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 297	1.55 306	9.92 331	2.40 294	3.22 314	10.28 317	3.14 285	11.64 268	9.79 268	9.54 285	20.22 331	11.16 301	6.77 292	10.61 314	9.16 319	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 58	0.04 102

RAFT + AFF	4.30 268	1.55 306	5.84 274	1.43 173	2.36 291	5.94 254	6.72 345	10.01 234	7.56 217	7.55 222	8.96 194	7.09 234	6.73 291	8.57 255	4.02 246	0.02 212	0.47 365	0.00 1	0.01 209	0.56 325	0.54 328

psmorigin	7.34 323	1.58 308	18.31 368	2.35 291	0.87 201	6.72 268	1.70 256	10.63 249	7.14 204	19.77 362	22.71 343	20.13 356	11.34 343	12.96 338	9.49 328	0.04 255	0.17 326	0.06 321	0.17 303	0.21 257	0.50 324

NCCL2	5.88 294	1.59 309	5.44 262	1.87 227	0.92 206	9.55 308	11.55 375	12.11 284	9.94 273	9.67 289	8.85 188	22.28 365	7.41 301	8.78 269	7.17 290	0.01 143	0.00 1	0.03 301	0.00 1	0.13 205	0.23 278

iinet-f	5.94 295	1.60 310	26.88 387	1.79 220	1.38 241	11.92 333	1.47 241	6.80 159	7.11 203	6.90 192	14.43 288	10.64 291	7.97 312	7.00 164	12.12 346	0.02 212	0.03 209	0.05 317	0.00 1	0.63 334	0.02 38

CSAN	7.62 326	1.60 310	6.56 294	1.83 225	0.66 180	12.40 338	10.52 372	14.45 328	21.32 357	14.19 344	15.98 299	17.84 341	13.02 354	12.32 332	8.38 310	0.09 294	0.07 263	0.03 301	0.04 259	0.33 299	0.67 335

FADNet-RVC-Resample	3.79 230	1.62 312	12.06 340	1.43 173	0.66 180	5.94 254	2.41 266	10.18 241	8.58 250	6.28 165	4.22 73	5.33 187	4.80 247	7.71 200	3.19 215	0.17 312	0.21 338	0.17 345	0.12 290	0.41 317	0.29 297

PSMNet_ROB	5.02 285	1.63 313	6.03 280	1.90 233	1.83 269	9.57 309	6.35 340	15.58 341	7.23 207	6.15 154	10.48 232	12.22 307	4.16 215	8.02 217	8.71 315	0.02 212	0.01 126	0.01 255	0.10 286	0.20 249	0.12 220

LL-Strereo	4.71 280	1.64 314	7.51 314	1.15 145	4.31 351	3.71 188	1.45 240	9.21 212	8.36 241	8.37 251	8.17 179	10.82 293	11.36 344	12.51 334	4.82 260	0.00 1	0.12 300	0.00 1	0.00 1	0.31 295	0.32 302

FADNet	4.23 262	1.65 315	11.75 339	1.64 202	0.80 196	4.80 231	0.77 179	13.76 320	11.65 303	3.97 80	5.24 103	9.62 272	5.14 257	8.40 246	3.78 240	0.21 320	0.04 229	0.07 327	0.05 263	1.14 350	0.10 196

sAnonymous2	1.35 31	1.66 316	8.14 319	0.55 77	0.46 156	1.23 6	0.24 67	4.00 28	3.47 70	0.40 14	1.11 14	0.23 11	1.42 94	0.96 5	0.57 33	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.20 312	2.07 365	0.22 272

CroCo_RVC	1.35 31	1.66 316	8.14 319	0.55 77	0.46 156	1.23 6	0.24 67	4.00 28	3.47 70	0.40 14	1.11 14	0.23 11	1.42 94	0.96 5	0.57 33	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.20 312	2.07 365	0.22 272

FADNet_RVC	3.91 243	1.67 318	12.95 350	0.96 120	0.75 191	5.71 247	0.54 126	10.83 254	6.60 190	3.46 73	8.09 177	4.10 141	3.40 179	9.43 293	6.33 278	0.36 337	0.44 362	0.17 345	0.46 355	0.91 345	0.95 343

APVNet	5.98 297	1.72 319	8.72 324	3.21 334	4.04 348	12.31 336	1.81 257	19.09 365	6.10 175	6.13 153	13.41 278	10.69 292	6.30 281	11.26 322	13.90 356	0.05 267	0.02 166	0.11 335	0.03 242	0.53 323	0.20 269

AANet_RVC	5.01 284	1.74 320	6.38 289	1.96 241	1.29 235	2.26 60	1.69 254	10.07 236	18.53 342	7.88 235	18.15 323	8.49 261	2.70 149	10.59 313	7.04 289	0.96 363	0.15 316	0.02 285	0.00 1	0.13 205	0.12 220

StereoDRNet	5.59 290	1.75 321	6.80 298	3.12 330	4.45 357	10.61 322	4.35 311	18.80 361	9.73 266	12.22 329	6.87 145	11.44 303	4.65 239	8.09 228	8.26 309	0.02 212	0.11 293	0.00 1	0.03 242	0.20 249	0.28 296

ETE_ROB	5.80 292	1.77 322	6.33 286	1.44 176	0.78 195	6.43 263	6.90 347	12.53 299	8.08 233	12.93 338	14.89 293	21.13 362	5.87 274	9.83 300	6.57 284	0.04 255	0.01 126	0.00 1	0.02 230	0.08 139	0.33 303

ADCP+	8.09 335	1.79 323	14.50 355	1.54 185	4.28 350	16.57 355	5.20 325	12.80 304	11.20 297	12.83 337	17.07 312	11.02 299	10.80 341	17.59 366	23.18 381	0.03 239	0.05 238	0.01 255	0.18 306	0.39 311	0.81 339

LALA_ROB	6.58 311	1.80 324	6.25 284	1.26 150	0.94 209	10.08 313	9.02 360	16.00 343	11.51 302	12.74 334	13.02 274	24.77 367	5.25 259	10.56 312	8.02 303	0.04 255	0.05 238	0.00 1	0.02 230	0.10 166	0.25 285

FADNet-RVC	3.98 248	1.84 325	12.48 345	1.69 206	0.44 150	4.33 217	1.31 235	11.84 275	7.15 205	3.53 75	3.50 64	10.63 290	4.43 229	9.12 281	6.25 277	0.03 239	0.10 287	0.00 1	0.03 242	0.60 331	0.25 285

PS-NSSS	3.90 241	1.84 325	4.55 220	0.87 104	2.95 309	4.10 212	2.00 260	10.77 252	8.23 238	6.75 180	14.63 291	5.01 176	2.24 132	8.41 247	2.91 207	0.33 335	0.03 209	0.83 366	0.00 1	0.82 343	0.70 336

SANet	10.64 359	1.86 327	10.91 334	1.76 216	0.71 189	14.62 349	9.23 362	19.18 366	37.14 388	19.22 359	27.96 361	25.86 371	19.11 370	13.02 339	10.63 337	0.08 290	0.06 251	0.03 301	0.02 230	0.62 332	0.81 339

DPSNet	10.14 355	1.88 328	16.82 364	1.85 226	1.73 260	24.84 374	17.20 397	19.92 375	27.41 369	12.23 331	13.62 280	16.52 334	18.35 365	14.42 350	12.50 348	0.78 356	0.54 368	0.08 330	0.25 325	1.18 351	0.59 333

dad	4.66 279	1.89 329	5.51 266	0.94 114	0.09 35	2.16 55	0.37 93	7.10 166	14.43 324	10.13 301	16.84 307	14.97 324	1.90 121	6.82 153	4.15 247	1.09 365	0.11 293	4.08 380	0.46 355	0.17 231	0.06 141

Wz-Net-LNSev	6.46 308	1.93 330	16.44 363	1.52 183	4.15 349	12.66 339	4.96 322	13.05 310	12.10 309	10.55 311	16.23 301	11.32 302	7.19 298	8.43 249	8.48 312	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.08 139	0.06 141

GwcNet	6.42 307	1.97 331	10.92 335	2.59 307	5.58 369	11.55 329	2.21 264	14.10 324	16.52 338	10.04 299	17.19 316	10.86 295	5.61 271	9.23 287	8.84 317	0.01 143	0.06 251	0.03 301	0.08 275	0.56 325	0.40 310

GMStereo_Zeroshot	2.77 152	1.98 332	5.14 249	1.53 184	0.36 137	3.56 177	0.10 25	5.57 107	5.91 165	6.89 190	7.02 153	8.50 262	0.91 58	6.01 119	1.65 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 249	0.01 16

PDISCO_ROB	9.62 352	1.99 333	11.51 337	9.88 380	9.61 382	21.48 369	3.83 300	19.33 368	28.49 372	11.27 323	14.17 285	19.92 355	5.02 252	16.35 362	9.18 320	5.28 380	0.41 359	0.14 340	0.09 282	2.05 364	2.36 366

ADCL	10.16 356	2.11 334	19.36 371	1.92 236	1.88 272	22.23 370	8.91 359	14.04 322	23.56 363	14.62 347	26.19 358	12.75 310	13.59 356	16.06 361	22.95 380	0.26 328	0.18 330	0.75 364	0.65 359	0.69 338	0.58 330

ELAS	16.72 381	2.14 335	9.23 326	4.92 367	4.53 361	32.66 391	15.11 392	27.40 388	28.68 373	40.27 395	44.90 394	38.33 390	30.50 390	26.44 387	21.94 377	0.88 359	1.23 374	0.67 363	0.89 366	1.49 358	2.18 364
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RGC	6.88 320	2.23 336	6.13 282	4.05 357	4.73 365	8.94 300	2.78 276	15.19 338	11.74 304	11.13 320	19.34 326	17.86 342	10.42 339	13.02 339	8.03 305	0.73 355	0.01 126	0.24 352	0.41 350	0.31 295	0.38 308

ELAS_RVC	16.54 380	2.26 337	10.09 333	5.50 371	4.46 358	28.28 384	16.72 396	25.55 385	33.54 380	40.19 394	40.30 390	36.68 388	30.03 389	29.40 388	20.61 370	0.98 364	1.21 373	0.86 367	0.70 361	1.39 357	2.16 362
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SDNR	7.50 325	2.32 338	15.58 360	1.82 224	0.63 177	44.66 403	0.44 106	8.59 195	9.52 263	9.84 293	25.18 356	5.30 186	4.38 226	11.46 325	6.49 282	0.05 267	0.03 209	0.00 1	0.01 209	1.79 362	1.87 358

Wz-Net-MNSev	7.43 324	2.35 339	15.22 358	2.34 290	3.41 324	17.27 361	8.55 356	11.91 278	13.48 318	13.37 340	17.05 311	13.70 313	7.47 305	11.90 329	9.99 334	0.40 342	0.03 209	0.00 1	0.01 209	0.16 223	0.07 154

ADCPNet	9.54 350	2.39 340	31.46 391	2.09 261	1.60 248	16.71 357	6.39 341	12.11 284	11.45 300	13.53 342	21.45 337	19.41 351	10.94 342	14.38 349	21.54 374	0.27 331	1.16 372	0.39 361	1.49 374	0.58 328	1.45 352

SHD	9.61 351	2.60 341	12.46 344	3.69 349	3.54 327	9.47 307	1.25 230	20.16 377	37.84 390	18.19 357	21.24 336	16.96 338	12.83 353	14.47 351	16.05 361	0.32 334	0.13 307	0.01 255	0.08 275	0.38 307	0.48 321

DGSMNet	6.47 309	2.61 342	13.64 353	3.46 341	3.74 335	8.97 301	6.01 331	14.15 325	13.01 314	7.46 220	14.10 284	9.94 277	4.79 246	10.44 310	6.22 276	1.30 369	1.70 377	1.80 373	1.52 376	2.27 368	2.35 365

DeepPrunerF	6.75 313	2.69 343	23.31 380	3.68 348	7.16 374	3.78 198	4.29 309	13.42 315	20.13 353	8.13 242	10.46 231	7.18 237	8.06 314	11.10 320	9.44 327	0.24 325	0.15 316	0.29 354	0.42 351	0.66 337	0.45 318

Syn2CoEx	6.32 305	2.72 344	9.33 327	2.45 299	1.67 254	8.59 296	3.32 290	18.08 355	12.27 310	8.53 256	21.08 335	10.30 285	9.80 334	9.30 290	7.86 300	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 334	0.43 315

SAMSARA	14.63 372	2.74 345	12.38 342	12.65 385	6.74 373	36.50 395	72.93 418	19.36 369	23.77 364	16.20 354	13.04 275	29.21 376	12.78 351	16.98 364	15.21 360	0.11 298	0.26 349	0.03 301	0.14 292	0.76 341	0.77 337

GANetREF_RVC	6.56 310	2.89 346	7.58 315	3.41 338	0.40 144	12.96 342	9.58 364	15.09 334	17.25 341	10.33 303	10.62 235	12.27 308	8.16 316	12.21 331	4.53 253	0.41 343	0.00 1	0.00 1	0.02 230	3.12 371	0.39 309
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PVD	15.44 374	2.93 347	14.67 356	4.21 362	3.39 322	17.43 362	4.16 305	27.84 390	48.84 399	31.02 382	43.54 393	29.76 378	30.81 391	25.97 386	21.40 372	0.23 323	0.41 359	0.04 311	0.33 342	0.41 317	1.33 350

RTSC	9.15 344	3.00 348	13.57 352	3.72 350	1.76 264	11.82 332	0.46 107	16.95 347	36.83 387	15.80 352	15.53 297	12.91 311	7.46 304	20.01 376	21.76 375	0.31 333	0.13 307	0.01 255	0.08 275	0.57 327	0.41 312

TRStereo	2.36 117	3.10 349	4.70 228	1.99 244	2.08 277	2.61 95	1.11 222	8.79 205	3.73 79	3.19 64	3.04 51	3.96 133	0.77 49	5.92 115	1.44 130	0.03 239	0.14 311	0.00 1	0.29 333	0.08 139	0.25 285

ADCMid	10.24 357	3.13 350	20.70 374	2.21 273	2.39 294	11.23 327	6.19 333	14.17 326	11.19 296	23.20 371	22.25 340	17.89 343	19.54 371	18.51 369	26.21 388	0.45 348	0.42 361	1.10 369	1.29 371	1.56 360	1.18 347

PWC_ROB	8.24 337	3.13 350	12.74 348	2.43 298	4.43 356	7.51 284	1.22 229	16.63 346	19.24 348	16.08 353	28.29 362	13.99 319	10.16 337	13.63 344	14.06 357	0.42 346	0.00 1	0.05 317	0.00 1	0.59 329	0.27 294

SuperB	8.10 336	3.15 352	24.67 383	2.65 308	1.23 229	9.88 312	4.29 309	10.18 241	30.07 374	11.53 325	12.18 265	6.12 209	6.65 289	10.50 311	14.47 359	0.14 304	0.11 293	0.35 358	0.25 325	13.06 390	0.48 321

Anonymous Stereo	6.16 302	3.15 352	23.75 381	2.97 324	2.48 297	4.39 224	13.30 382	9.21 212	9.86 271	9.56 287	8.76 186	6.79 225	1.99 124	13.50 342	13.04 351	0.01 143	0.05 238	0.00 1	0.06 269	0.22 261	0.19 263

PWCDC_ROB	7.92 334	3.17 354	7.48 313	5.73 372	4.40 353	10.45 319	0.35 90	14.52 330	28.19 371	10.36 305	31.27 371	7.04 231	9.14 329	13.22 341	8.78 316	2.74 376	0.02 166	0.00 1	0.00 1	1.31 355	0.17 251

aanetorigin	8.72 343	3.29 355	27.55 388	1.95 240	3.84 342	4.93 236	5.39 329	5.49 106	10.05 275	27.85 378	31.47 372	15.80 328	12.78 351	9.04 279	11.98 344	0.25 326	0.22 339	0.22 350	0.25 325	1.28 354	0.84 341

SQANet	7.64 327	3.40 356	5.49 265	11.73 384	9.62 383	11.96 334	2.82 277	11.33 263	6.10 175	8.33 249	11.49 253	11.00 298	5.16 258	10.12 307	2.72 204	8.92 388	2.21 379	10.41 385	1.58 377	11.13 386	7.39 385

XQC	8.43 340	3.58 357	16.40 362	2.92 320	2.17 283	13.22 344	3.60 296	14.64 331	25.86 367	11.87 327	12.04 259	15.06 325	10.67 340	15.24 356	19.41 366	0.39 340	0.08 271	0.05 317	0.07 271	0.84 344	0.45 318

MFN_U_SF_RVC	12.94 366	3.66 358	25.81 386	3.61 347	2.26 289	22.77 371	4.55 315	27.10 386	20.06 352	23.90 372	28.99 364	30.53 379	16.98 362	19.92 375	20.26 369	1.24 366	1.07 371	0.98 368	1.33 372	1.80 363	2.04 361

anonymity	7.68 328	3.83 359	12.39 343	7.04 377	12.67 389	8.18 293	2.00 260	17.50 351	6.85 195	13.56 343	9.21 198	9.97 278	7.82 311	11.28 323	5.58 268	6.27 383	4.98 403	3.68 379	2.96 381	3.33 373	4.48 374

PASM	7.90 333	4.22 360	21.97 378	3.25 335	3.29 317	5.39 243	6.57 342	10.57 247	19.09 345	12.77 335	13.92 282	18.11 344	9.51 332	13.79 345	10.77 341	0.19 316	0.45 363	0.29 354	1.08 369	1.49 358	1.19 348

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 353	4.27 361	14.47 354	2.29 281	2.85 307	23.40 373	13.62 384	13.60 316	19.54 349	19.42 360	24.27 349	16.74 337	8.59 320	17.05 365	7.98 302	1.25 367	1.68 376	0.17 345	2.63 379	0.72 340	1.04 344

GASNet	5.19 286	4.61 362	9.38 328	4.73 366	2.10 279	3.80 200	1.57 247	12.07 282	10.96 292	8.92 271	7.03 155	8.21 254	7.67 309	14.02 346	7.36 291	0.02 212	0.15 316	0.00 1	0.00 1	0.69 338	0.42 313

WZ-Net	13.00 367	4.64 363	41.07 399	3.48 343	3.15 312	19.12 365	15.66 395	14.81 332	31.33 376	15.71 351	27.88 360	22.22 364	14.01 358	20.44 378	25.03 385	0.64 354	0.00 1	0.01 255	0.03 242	0.39 311	0.37 307

Consistency-Raft	9.42 348	4.74 364	12.66 346	5.30 370	9.08 380	4.08 210	5.26 327	19.26 367	24.87 365	11.17 321	29.85 367	13.57 312	5.51 270	7.67 197	13.40 353	0.36 337	0.35 355	1.81 374	4.24 387	11.61 387	3.57 369

ADCS	13.02 368	4.93 365	28.38 389	3.17 333	2.67 302	13.61 347	10.83 373	18.70 358	33.46 379	22.59 366	24.78 353	19.59 353	18.51 367	23.40 383	32.16 397	0.10 296	0.19 334	0.37 360	0.18 306	1.26 353	1.46 353

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 296	5.36 366	5.02 239	3.75 352	3.57 329	15.81 352	4.27 308	11.72 272	6.96 198	7.23 209	8.47 183	9.09 267	2.66 148	9.36 292	2.71 202	7.49 385	2.32 380	2.01 376	0.08 275	6.77 381	4.67 376

AnyNet_C32	10.98 361	5.58 367	22.79 379	4.16 359	5.83 370	15.64 350	14.30 385	13.18 311	17.15 340	16.44 355	20.52 333	14.68 323	13.44 355	22.46 380	30.08 394	0.17 312	0.26 349	0.36 359	0.36 346	1.23 352	0.91 342

LSM	14.01 371	5.95 368	33.49 392	6.78 376	43.61 412	10.22 315	9.98 368	15.16 337	22.93 362	23.07 370	32.34 376	18.52 347	12.67 350	15.45 357	11.10 342	0.16 311	0.51 367	0.09 333	0.32 340	1.08 349	16.85 407

EDNetEfficient	13.82 370	6.19 369	54.79 405	2.83 315	3.60 330	4.86 233	8.57 357	8.61 200	32.90 378	40.77 396	30.59 370	18.33 346	21.87 379	11.38 324	25.36 386	0.15 306	0.23 341	0.06 321	1.03 368	2.54 369	1.79 356

SPS-STEREO	15.04 373	6.23 370	13.21 351	11.34 383	11.65 386	23.30 372	7.15 350	24.16 383	15.65 331	31.78 383	29.19 366	31.62 380	21.32 377	24.62 384	19.50 367	7.59 386	4.19 401	3.22 378	1.48 373	6.99 382	6.54 382
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-SNSev	9.23 346	6.70 371	24.28 382	1.87 227	1.81 268	8.57 295	12.29 381	17.37 350	20.39 355	10.43 307	23.11 345	16.66 336	8.03 313	14.47 351	17.86 363	0.00 1	0.02 166	0.01 255	0.00 1	0.41 317	0.30 299

AnonymousM	2.71 147	6.75 372	0.98 1	0.73 93	0.06 16	2.41 71	0.53 124	5.30 94	3.05 45	4.75 100	2.09 35	1.89 73	1.01 63	1.88 40	0.51 32	0.01 143	0.02 166	17.42 390	4.76 390	0.02 22	0.01 16

NVStereoNet_ROB	16.04 377	6.75 372	12.90 349	6.37 375	7.42 377	12.89 341	9.74 366	22.78 381	25.12 366	30.32 380	46.19 396	34.37 386	25.38 383	21.48 379	21.38 371	5.94 381	3.10 393	6.07 384	10.09 397	4.01 374	8.54 390
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 379	6.93 374	21.83 377	5.94 374	2.81 306	38.71 397	14.59 386	24.55 384	34.87 385	33.66 388	34.35 380	29.24 377	24.20 382	22.59 381	17.95 364	2.52 375	2.81 388	1.17 371	1.51 375	5.89 379	2.16 362

UDGNet	2.73 150	7.09 375	3.90 186	2.71 310	0.06 16	2.98 141	0.20 61	4.63 54	8.58 250	2.69 52	2.70 46	0.95 48	1.01 63	6.27 127	1.51 134	1.28 368	0.00 1	5.24 383	0.94 367	1.70 361	0.13 227

SGM+DAISY	15.62 375	7.26 376	19.28 370	8.94 378	10.11 384	26.25 377	10.49 371	19.36 369	14.65 326	30.64 381	33.59 379	33.00 382	22.32 381	24.96 385	16.42 362	7.90 387	6.25 405	4.51 381	3.37 383	5.86 378	7.20 384

otaku	11.73 364	7.51 377	7.07 303	13.22 387	10.85 385	26.61 381	7.25 352	18.84 362	19.16 347	11.58 326	17.23 317	20.19 357	8.09 315	15.11 355	4.64 256	9.13 389	2.42 381	13.08 386	1.83 378	12.48 389	8.22 388

MFMNet_re	13.29 369	8.60 378	18.29 367	9.75 379	7.25 376	19.65 367	14.84 389	20.71 379	30.72 375	23.03 369	28.77 363	18.85 349	26.09 386	13.55 343	9.82 330	2.44 374	1.35 375	0.34 357	0.23 321	4.78 376	6.69 383

Ntro	12.35 365	8.88 379	7.80 316	13.79 388	12.42 388	26.54 380	6.98 348	18.54 357	22.14 360	9.82 291	16.45 302	20.30 358	9.29 331	15.95 360	6.61 286	9.53 391	2.47 383	14.93 388	2.77 380	13.11 391	8.63 391

BEATNet-Init1	23.31 392	9.03 380	41.67 400	4.17 360	2.53 299	45.68 405	19.47 400	33.43 392	38.45 391	47.59 403	49.10 400	59.31 404	41.80 401	38.35 400	29.21 393	0.47 349	0.50 366	0.81 365	0.66 360	2.10 367	1.86 357

CC-Net-ROB	7.68 328	9.21 381	7.46 312	3.82 353	3.66 333	15.68 351	5.02 323	17.95 353	10.45 288	6.44 175	14.00 283	7.63 241	4.77 243	10.75 315	3.10 213	5.99 382	2.46 382	16.28 389	1.08 369	6.30 380	1.56 355

UDG	8.58 342	9.31 382	4.89 233	10.00 381	9.52 381	10.36 318	2.41 266	12.07 282	9.82 269	7.81 231	9.55 212	16.52 334	9.81 335	7.84 208	7.88 301	4.20 377	2.51 384	18.53 391	3.71 386	9.55 383	5.28 379

RTS	18.87 388	9.32 383	86.48 414	4.95 368	6.10 371	42.08 399	14.70 387	15.49 339	41.06 392	22.65 367	32.32 374	13.77 314	19.54 371	37.98 398	28.96 391	0.41 343	0.23 341	0.00 1	0.02 230	0.91 345	0.50 324

RTSA	18.87 388	9.32 383	86.48 414	4.95 368	6.10 371	42.08 399	14.70 387	15.49 339	41.06 392	22.65 367	32.32 374	13.77 314	19.54 371	37.98 398	28.96 391	0.41 343	0.23 341	0.00 1	0.02 230	0.91 345	0.50 324

Wz-Net-TNSev	11.35 362	10.56 385	35.88 396	2.28 280	1.73 260	18.25 363	11.42 374	15.88 342	20.88 356	14.44 345	16.97 310	19.57 352	19.04 369	19.31 372	18.67 365	0.01 143	0.06 251	0.00 1	0.16 297	0.62 332	1.25 349

AnyNet_C01	16.12 378	10.81 386	59.36 407	4.42 364	2.49 298	30.06 385	15.15 393	17.51 352	16.51 336	17.88 356	37.69 385	24.04 366	17.54 363	29.60 389	33.29 398	0.28 332	0.38 357	0.43 362	0.42 351	2.57 370	1.98 360

DDUNet	9.47 349	11.32 387	6.14 283	12.93 386	11.65 386	10.45 319	3.87 301	11.70 271	7.89 227	9.27 280	13.28 276	16.18 333	6.14 279	8.80 271	5.77 271	6.64 384	3.38 396	20.90 392	4.28 388	11.01 385	7.80 386

EDNetEfficientorigin	17.87 385	14.00 388	99.53 426	1.64 202	0.92 206	10.55 321	6.26 338	13.21 312	34.84 384	38.20 393	36.91 384	27.47 374	26.32 387	14.71 353	25.69 387	0.04 255	0.06 251	0.14 340	0.52 357	3.16 372	3.27 368

JetBlue	29.12 398	15.72 389	54.12 404	15.93 389	20.98 400	60.90 416	30.62 407	39.38 395	34.62 383	34.08 389	39.69 387	57.35 403	43.17 402	50.71 412	50.60 413	2.41 373	3.79 399	2.81 377	3.45 384	9.57 384	12.59 401

coex-ft	19.78 391	19.39 390	87.73 416	1.77 218	1.80 267	17.25 360	13.50 383	12.63 302	42.10 394	60.18 410	38.90 386	28.72 375	28.74 388	11.74 327	27.40 390	0.21 320	0.23 341	0.04 311	0.30 338	1.36 356	1.54 354

ACVNet-4b	15.90 376	22.00 391	12.37 341	16.40 390	15.14 392	31.87 388	7.50 354	19.04 364	27.85 370	11.48 324	22.02 339	31.86 381	9.16 330	17.95 367	5.69 269	10.43 393	2.58 385	24.44 395	4.87 392	16.04 393	9.28 392

WAO-7	29.39 399	24.43 392	20.47 373	32.71 401	13.83 390	34.70 392	20.27 403	52.19 410	65.03 411	43.29 398	59.35 410	52.19 397	44.68 404	31.71 390	30.56 395	10.98 395	4.94 402	13.71 387	12.52 402	12.06 388	8.22 388

ACVNet_1	18.70 387	25.08 393	12.72 347	17.33 391	15.18 393	26.02 375	9.62 365	28.44 391	34.49 381	24.39 373	24.32 350	37.22 389	20.13 374	16.67 363	13.39 352	10.45 394	2.59 386	24.77 396	4.92 393	16.57 394	9.75 393

DispFullNet	17.47 384	26.01 394	33.98 394	22.58 395	20.86 399	13.84 348	1.28 233	16.50 344	26.27 368	19.97 363	17.17 315	20.52 361	18.49 366	22.86 382	10.76 340	5.13 379	2.83 389	30.72 399	7.72 395	20.86 397	11.01 397

RainbowNet	18.01 386	26.22 395	19.95 372	18.59 392	14.88 391	27.38 383	10.46 370	27.39 387	34.54 382	14.91 349	27.01 359	25.65 369	12.44 348	18.94 371	9.23 321	13.91 399	3.46 397	23.36 394	4.86 391	16.03 392	10.91 396

IMH-64-1	27.21 396	28.77 396	16.84 365	31.57 398	20.76 397	26.43 378	15.10 390	47.11 400	45.20 396	33.53 386	51.16 402	41.42 392	31.10 392	36.48 394	22.39 378	13.48 397	2.87 391	33.95 401	10.70 398	23.50 399	11.75 398

IMH-64	27.21 396	28.77 396	16.84 365	31.57 398	20.76 397	26.43 378	15.10 390	47.11 400	45.20 396	33.53 386	51.16 402	41.42 392	31.10 392	36.48 394	22.39 378	13.48 397	2.87 391	33.95 401	10.70 398	23.50 399	11.75 398

IMH	29.82 400	29.11 398	18.51 369	34.28 402	21.40 402	32.33 390	15.39 394	49.40 407	53.07 401	37.88 391	55.32 407	45.05 394	39.54 399	40.63 401	24.12 382	14.03 400	3.27 395	34.93 403	11.24 400	24.69 401	12.21 400

ACVNet_2	26.45 394	29.35 399	25.14 384	20.27 394	15.43 394	34.97 393	12.23 380	48.37 405	66.25 413	42.69 397	56.73 408	51.77 396	25.59 384	20.39 377	13.52 354	10.13 392	2.59 386	22.78 393	3.52 385	17.57 395	9.80 394

TorneroNet-64	32.42 402	31.89 400	30.52 390	34.73 403	21.13 401	46.99 406	18.82 398	43.10 398	59.42 406	32.70 385	46.98 397	62.01 406	36.98 396	43.97 405	33.88 399	14.10 401	3.22 394	35.28 404	11.72 401	26.84 404	14.07 402

MADNet+	27.07 395	33.84 401	90.97 418	20.14 393	7.47 378	48.43 407	47.10 414	35.43 394	36.46 386	20.11 364	30.05 368	25.29 368	35.08 394	45.50 406	50.28 412	2.13 372	2.00 378	1.19 372	0.76 362	4.71 375	4.43 372

TorneroNet	35.11 406	33.92 402	33.82 393	37.86 405	22.01 403	49.64 409	21.58 404	48.09 404	55.23 402	37.50 390	53.79 405	62.81 409	43.66 403	46.71 408	41.25 407	14.80 402	3.53 398	36.72 405	14.57 404	28.28 407	16.49 405

WAO-8	38.15 407	35.51 403	21.50 375	43.67 406	23.92 404	44.44 401	20.26 401	52.83 411	76.62 416	53.57 407	66.79 415	62.63 407	54.56 411	42.03 403	39.18 405	22.71 405	6.65 406	37.08 406	19.08 406	24.72 403	15.24 403

Venus	38.15 407	35.51 403	21.50 375	43.67 406	23.92 404	44.44 401	20.26 401	52.83 411	76.62 416	53.57 407	66.81 416	62.63 407	54.56 411	42.03 403	39.18 405	22.71 405	6.65 406	37.08 406	19.08 406	24.70 402	15.24 403

WAO-6	34.74 404	36.76 405	15.36 359	37.53 404	24.15 406	35.99 394	19.36 399	48.96 406	68.54 414	43.84 399	47.58 398	52.77 399	52.60 408	32.63 391	34.73 401	26.20 407	7.74 408	42.78 408	21.64 408	28.07 406	17.62 408

Dean	34.67 403	38.70 406	25.33 385	29.89 397	17.21 395	45.24 404	11.98 378	56.90 414	76.55 415	63.47 413	60.22 411	67.36 412	48.14 407	37.24 396	39.01 404	11.00 396	2.83 389	28.35 397	5.60 394	18.14 396	10.31 395

LVE	34.99 405	40.10 407	34.97 395	32.49 400	18.61 396	51.45 412	26.82 405	52.15 409	65.94 412	47.21 401	61.04 412	53.99 401	37.30 397	37.95 397	34.09 400	15.55 403	5.95 404	31.01 400	13.81 403	22.58 398	16.72 406

PWCK	30.53 401	44.32 408	47.25 402	29.76 396	7.23 375	40.78 398	27.10 406	44.73 399	44.32 395	47.31 402	36.37 383	47.16 395	26.05 385	41.26 402	31.87 396	21.83 404	4.03 400	29.50 398	4.67 389	27.17 405	7.80 386

UNDER WATER-64	45.16 410	46.99 409	66.69 409	43.90 408	27.64 407	55.58 415	41.87 411	39.42 396	48.42 398	51.73 406	43.08 392	67.76 413	56.69 413	48.02 410	48.34 410	39.50 410	17.64 410	51.78 411	38.93 411	36.62 408	32.61 410

SPstereo	72.39 418	47.55 410	62.34 408	56.88 414	45.69 414	78.85 417	84.60 419	100.00 429	100.00 427	98.50 425	98.20 424	100.00 430	96.58 422	96.95 423	81.91 418	46.63 413	38.86 415	67.86 417	64.79 417	39.95 410	41.68 413

UNDER WATER	45.09 409	48.60 411	67.37 410	49.30 410	31.41 408	53.80 414	37.39 409	40.25 397	52.48 400	50.24 404	45.37 395	68.37 414	57.76 414	51.03 413	49.88 411	29.97 408	13.75 409	51.22 410	36.57 409	37.87 409	29.12 409

DLNR_Zeroshot_test	24.70 393	50.77 412	90.11 417	98.11 426	97.34 424	1.38 13	0.12 34	22.79 382	3.09 50	1.07 36	2.95 49	0.71 45	0.29 8	6.93 159	2.29 186	38.56 409	0.37 356	0.00 1	0.30 338	76.73 421	0.09 177

notaker	47.42 411	55.20 413	49.13 403	56.52 413	40.18 409	38.52 396	32.97 408	47.21 402	56.08 404	57.21 409	57.24 409	60.09 405	59.19 415	53.93 414	41.64 408	40.61 411	19.93 411	57.21 412	37.41 410	49.02 412	39.02 411

ktn	48.94 412	57.58 414	38.86 398	59.57 415	43.27 411	50.37 410	43.38 412	48.07 403	61.11 407	51.30 405	54.25 406	54.96 402	52.88 409	47.30 409	35.83 402	57.77 415	24.88 412	62.69 415	43.55 412	50.70 413	40.41 412

HanzoNet	56.48 415	59.32 415	58.25 406	55.32 412	41.94 410	50.95 411	41.33 410	51.12 408	61.40 408	65.62 416	65.59 414	71.66 415	69.41 416	70.77 417	60.03 415	63.99 417	34.70 414	61.96 414	50.54 414	51.00 414	44.71 414

JetRed	61.02 416	61.05 416	82.56 413	46.09 409	56.80 417	83.19 418	63.76 416	59.26 416	63.61 409	69.29 417	68.85 417	66.59 411	47.62 406	61.57 415	74.09 417	45.58 412	66.14 418	46.59 409	45.06 413	63.17 416	49.58 416

KSHMR	55.63 414	63.60 417	37.85 397	74.69 417	49.56 415	49.01 408	45.73 413	57.46 415	63.97 410	61.61 412	62.07 413	72.39 416	47.01 405	50.65 411	43.29 409	54.10 414	62.21 416	66.10 416	53.94 416	51.25 415	46.11 415

DPSimNet_ROB	53.45 413	64.73 418	44.39 401	53.97 411	45.39 413	53.66 413	54.83 415	55.15 413	57.87 405	64.16 415	50.83 401	63.40 410	53.34 410	46.45 407	65.81 416	63.13 416	26.54 413	57.94 413	51.11 415	45.52 411	50.69 417

LRCNet_RVC	66.23 417	65.67 419	67.63 411	71.47 416	54.32 416	32.17 389	2.66 273	63.19 417	21.35 358	81.79 418	91.26 419	83.62 417	71.62 417	69.32 416	52.57 414	95.49 423	64.45 417	95.07 423	95.19 423	71.52 417	74.31 419

ASD4		81.57 420

MADNet++	82.84 419	82.38 421	73.57 412	87.72 422	82.97 421	93.14 419	69.15 417	86.42 421	82.50 418	93.46 422	86.70 418	86.28 418	80.92 418	88.34 418	88.84 419	86.83 421	84.17 422	72.64 418	68.92 418	80.47 422	81.42 423

xxxxx1	85.63 421	90.31 422	96.68 421	76.54 418	80.57 418	97.44 422	96.86 423	85.53 418	88.53 419	88.68 419	91.71 420	94.23 419	92.93 419	90.02 419	91.98 420	70.60 418	70.39 419	73.68 419	81.46 420	74.61 418	79.86 420

tt_ll	85.63 421	90.31 422	96.68 421	76.54 418	80.57 418	97.44 422	96.86 423	85.53 418	88.53 419	88.68 419	91.71 420	94.23 419	92.93 419	90.02 419	91.98 420	70.60 418	70.39 419	73.68 419	81.46 420	74.61 418	79.86 420

ff	85.63 421	90.31 422	96.68 421	76.54 418	80.57 418	97.44 422	96.86 423	85.53 418	88.53 419	88.68 419	91.71 420	94.23 419	92.93 419	90.02 419	91.98 420	70.60 418	70.39 419	73.68 419	81.46 420	74.61 418	79.86 420

MEDIAN_ROB	98.41 425	99.70 425	99.30 425	97.09 423	97.02 423	96.89 421	95.77 422	97.66 424	97.28 422	98.79 426	98.94 425	99.18 424	98.14 424	96.89 422	96.88 425	99.96 427	99.16 424	100.00 426	99.99 427	99.69 426	99.88 426

Anonymous_1	99.08 427	99.91 426	99.85 427	97.63 424	99.10 426	100.00 427	100.00 428	99.61 426	99.96 425	99.28 427	99.86 426	99.54 425	99.99 427	99.29 425	99.75 426	96.05 424	99.59 425	97.31 424	98.57 425	97.71 424	98.63 425

HaxPig	98.85 426	99.94 427	95.08 419	99.99 429	100.00 428	94.03 420	94.78 420	99.15 425	99.98 426	99.99 428	100.00 427	99.98 428	99.99 427	98.12 424	95.97 423	100.00 430	99.99 428	100.00 426	99.99 427	100.00 429	99.99 429

AVERAGE_ROB	99.62 429	99.95 428	98.81 424	100.00 432	100.00 428	98.08 425	95.47 421	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 429	100.00 430	99.99 428	100.00 430	100.00 429	100.00 426	100.00 429	100.00 429	100.00 431

test_example2	99.39 428	99.98 429	99.99 428	100.00 432	99.98 427	99.72 426	99.99 427	97.34 423	100.00 427	100.00 429	100.00 427	96.42 422	96.66 423	99.97 426	99.96 427	100.00 430	99.97 427	98.66 425	99.15 426	100.00 429	100.00 431

MyStereo03	100.00 434	100.00 430	100.00 432	100.00 432	100.00 428	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 429	100.00 430	100.00 431	100.00 430	100.00 429	100.00 426	100.00 429	100.00 429	100.00 431

MyStereo02	100.00 434	100.00 430	100.00 432	100.00 432	100.00 428	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 429	100.00 430	100.00 431	100.00 430	100.00 429	100.00 426	100.00 429	100.00 429	100.00 431

MyStereo	100.00 434	100.00 430	100.00 432	100.00 432	100.00 428	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 429	100.00 430	100.00 431	100.00 430	100.00 429	100.00 426	100.00 429	100.00 429	100.00 431

Selective-RAFT-Error	100.00 434	100.00 430	100.00 432	100.00 432	100.00 428	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 429	100.00 430	100.00 431	100.00 430	100.00 429	100.00 426	100.00 429	100.00 429	100.00 431

PML	97.88 424	100.00 430	96.45 420	98.01 425	97.88 425	100.00 427	99.35 426	96.88 422	97.72 423	100.00 429	97.36 423	97.38 423	99.60 425	100.00 430	96.32 424	99.99 428	97.55 423	100.00 426	96.01 424	99.18 425	87.92 424

CasAABBNet	100.00 434	100.00 430	100.00 432	100.00 432	100.00 428	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 429	100.00 430	100.00 431	100.00 430	100.00 429	100.00 426	100.00 429	100.00 429	100.00 431

LSM0	100.00 434	100.00 430	100.00 432	100.00 432	100.00 428	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 429	100.00 430	100.00 431	100.00 430	100.00 429	100.00 426	100.00 429	100.00 429	99.99 429

DPSMNet_ROB	99.91 431	100.00 430	99.99 428	99.99 429	100.00 428	100.00 427	100.00 428	99.98 428	100.00 427	98.35 423	100.00 427	99.84 426	100.00 429	99.98 427	99.99 428	100.00 430	100.00 429	100.00 426	100.00 429	100.00 429	100.00 431

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DPSM_ROB	99.95 432	100.00 430	100.00 432	99.76 427	100.00 428	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 429	100.00 430	100.00 431	99.21 425	100.00 429	100.00 426	100.00 429	99.99 427	99.95 427

DPSM	99.95 432	100.00 430	100.00 432	99.76 427	100.00 428	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 429	100.00 430	100.00 431	99.21 425	100.00 429	100.00 426	100.00 429	99.99 427	99.95 427

Low-res two-view benchmark