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

EGLCR-Stereo	0.28 24	0.09 50	0.73 15	0.18 241	0.05 211	1.17 77	0.04 159	2.37 80	0.17 17	0.35 71	0.01 1	0.01 1	0.02 16	0.38 64	0.04 7	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 189

DLNR_Zeroshot_test	23.05 412	49.79 418	87.94 418	97.52 430	94.73 425	1.18 83	0.00 1	20.60 403	0.14 6	0.02 2	0.02 31	0.02 2	0.02 16	4.35 213	0.10 61	32.22 417	0.04 304	0.00 1	0.27 374	72.00 423	0.06 258

AEACV	0.22 10	0.05 8	0.66 12	0.02 64	0.03 188	0.87 19	0.00 1	1.07 28	0.15 9	0.18 48	0.01 1	0.02 2	0.72 239	0.15 9	0.09 53	0.00 1	0.03 294	0.00 1	0.27 374	0.08 222	0.07 274

Selective-IGEV	0.22 10	0.06 22	0.46 1	0.05 142	0.04 204	0.34 6	0.04 159	2.16 73	0.59 52	0.09 22	0.01 1	0.02 2	0.05 52	0.18 14	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 326	0.03 133	0.09 288

AnonymousM	0.34 31	0.07 32	0.63 6	0.02 64	0.01 101	1.09 56	0.03 139	1.54 50	0.68 100	0.17 46	0.04 55	0.02 2	0.24 160	0.25 30	0.04 7	0.00 1	0.01 223	1.93 385	0.00 1	0.01 25	0.00 1

MyStereo07	0.27 22	0.27 172	0.64 9	0.02 64	0.01 101	1.64 241	0.01 54	1.41 37	0.73 125	0.10 32	0.01 1	0.03 6	0.10 104	0.24 27	0.04 7	0.00 1	0.07 329	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.06 258

IGEVStereo-DCA	0.46 62	0.09 50	1.02 56	0.02 64	0.00 1	0.82 16	0.00 1	0.53 4	0.75 129	0.09 22	0.03 48	0.03 6	0.06 67	5.04 251	0.51 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 339	0.05 182	0.01 62

rrr	0.62 100	0.09 50	2.07 221	0.02 64	0.00 1	0.82 16	0.06 185	2.29 76	0.85 152	0.09 22	0.03 48	0.03 6	0.06 67	5.04 251	0.51 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 354	0.05 182	0.07 274

sCroCo_RVC	0.21 6	0.14 100	1.54 152	0.01 17	0.00 1	0.13 1	0.04 159	1.10 29	0.65 81	0.10 32	0.05 57	0.03 6	0.04 46	0.23 24	0.05 17	0.00 1	0.07 329	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

ACVNet-DCA	0.61 95	0.27 172	1.28 120	0.13 216	0.00 1	3.44 319	0.01 54	3.15 152	0.68 100	0.33 59	0.69 186	0.04 10	0.61 217	1.43 127	0.05 17	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.03 293	0.01 25	0.01 62

1test111	0.69 121	0.27 172	1.28 120	0.13 216	0.00 1	3.44 319	0.01 54	3.15 152	0.68 100	0.33 59	0.69 186	0.04 10	0.61 217	2.95 162	0.07 38	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.03 293	0.01 25	0.01 62

cc1	0.94 183	0.27 172	1.28 120	0.13 216	0.00 1	3.44 319	0.01 54	3.18 158	7.23 374	0.33 59	0.69 186	0.04 10	0.61 217	1.43 127	0.05 17	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.03 293	0.09 241	0.04 213

ff7	0.23 14	0.21 149	1.02 56	0.02 64	0.00 1	1.07 49	0.00 1	0.53 4	0.75 129	0.09 22	0.01 1	0.04 10	0.07 78	0.44 70	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 339	0.07 211	0.01 62

ffff	0.23 14	0.21 149	1.02 56	0.02 64	0.00 1	1.07 49	0.00 1	0.53 4	0.75 129	0.09 22	0.01 1	0.04 10	0.07 78	0.44 70	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 339	0.07 211	0.01 62

11t	0.23 14	0.21 149	1.02 56	0.02 64	0.00 1	1.07 49	0.00 1	0.53 4	0.75 129	0.09 22	0.01 1	0.04 10	0.07 78	0.44 70	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 339	0.07 211	0.01 62

CASnet	0.16 2	0.14 100	0.52 3	0.01 17	0.00 1	0.86 18	0.00 1	0.51 3	0.75 129	0.10 32	0.01 1	0.04 10	0.02 16	0.22 22	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.21 6	0.21 149	0.63 6	0.02 64	0.00 1	1.07 49	0.00 1	0.74 18	0.77 138	0.09 22	0.01 1	0.04 10	0.07 78	0.25 30	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 345	0.08 222	0.03 189

CroCo-Stereo Lap2	0.33 29	0.49 264	1.18 104	0.02 64	0.00 1	0.33 5	0.00 1	3.08 144	0.61 62	0.02 2	0.01 1	0.04 10	0.08 92	0.45 75	0.15 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 211	0.02 150

ccc-4	0.23 14	0.21 149	1.02 56	0.02 64	0.00 1	1.07 49	0.00 1	0.53 4	0.75 129	0.09 22	0.01 1	0.04 10	0.07 78	0.44 70	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 339	0.07 211	0.01 62

IGEV-Stereo	0.21 6	0.21 149	0.63 6	0.02 64	0.00 1	1.07 49	0.00 1	0.73 17	0.77 138	0.09 22	0.01 1	0.04 10	0.07 78	0.24 27	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 345	0.08 222	0.03 189
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sAnonymous2	0.37 39	0.32 197	3.21 293	0.01 17	0.00 1	0.35 7	0.08 194	1.96 63	0.90 155	0.03 9	0.05 57	0.04 10	0.11 112	0.11 6	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 274	0.18 330

CroCo_RVC	0.37 39	0.32 197	3.21 293	0.01 17	0.00 1	0.35 7	0.08 194	1.96 63	0.90 155	0.03 9	0.05 57	0.04 10	0.11 112	0.11 6	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 274	0.18 330

CREStereo	0.22 10	0.17 124	0.64 9	0.00 1	0.01 101	1.22 97	0.01 54	1.15 31	0.56 50	0.10 32	0.07 63	0.04 10	0.00 1	0.32 51	0.10 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	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
DIP-Stereo	0.58 90	0.23 163	0.90 32	0.08 188	0.00 1	1.43 173	0.01 54	6.01 359	1.38 222	0.92 140	0.11 72	0.04 10	0.19 145	0.12 8	0.07 38	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.01 62
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
11t1	0.33 29	0.05 8	0.86 25	0.44 303	0.00 1	1.04 40	0.00 1	2.45 93	0.60 56	0.44 83	0.01 1	0.05 25	0.05 52	0.43 68	0.06 34	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

tt1	0.88 175	0.27 172	1.25 116	0.08 188	0.00 1	3.36 317	0.02 98	3.03 134	6.40 365	0.33 59	0.66 177	0.05 25	0.40 194	1.59 133	0.05 17	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.09 241	0.03 189

MIF-Stereo	0.16 2	0.11 82	1.13 91	0.03 102	0.17 281	0.32 4	0.02 98	0.38 2	0.32 38	0.03 9	0.16 83	0.05 25	0.07 78	0.16 12	0.16 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 259	0.00 1

ProNet	0.20 5	0.25 167	0.78 19	0.01 17	0.01 101	0.95 26	0.00 1	0.70 14	0.68 100	0.02 2	0.01 1	0.05 25	0.03 34	0.31 45	0.03 5	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.12 264	0.04 213

RCA-Stereo	0.37 39	0.14 100	0.76 17	0.01 17	0.00 1	1.17 77	0.00 1	3.14 150	0.61 62	0.71 113	0.47 153	0.05 25	0.13 128	0.19 17	0.03 5	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.01 62

CREStereo++_RVC	0.29 27	0.19 136	0.83 22	0.05 142	0.00 1	1.19 84	0.00 1	0.66 13	0.99 172	0.25 51	1.26 236	0.05 25	0.07 78	0.20 20	0.09 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.56 87	0.14 100	1.22 113	0.02 64	0.00 1	1.14 69	0.03 139	3.43 195	1.47 241	1.02 161	1.41 242	0.05 25	0.02 16	1.08 113	0.09 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1

Anonymous	0.25 20	0.13 95	1.19 107	0.00 1	0.00 1	0.24 3	0.01 54	2.54 104	0.42 44	0.02 2	0.02 31	0.05 25	0.07 78	0.15 9	0.06 34	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.10 250	0.08 283

test_xeample3	0.35 33	0.10 69	1.95 204	0.02 64	0.00 1	0.93 22	0.07 188	1.70 55	0.86 154	0.09 22	0.04 55	0.05 25	0.05 52	0.23 24	0.51 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 367	0.06 197	0.08 283

LoS_RVC	0.19 4	0.48 260	0.51 2	0.12 213	0.10 253	1.01 31	0.01 54	0.81 20	0.19 21	0.07 17	0.02 31	0.06 34	0.05 52	0.31 45	0.05 17	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.04 213

CAS	0.85 162	0.09 50	0.67 13	6.43 390	0.05 211	1.12 64	0.00 1	0.88 22	0.69 113	0.02 2	0.02 31	0.06 34	0.06 67	0.26 36	0.12 70	6.37 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 338

UDGNet	0.35 33	0.50 267	1.14 92	0.02 64	0.00 1	1.12 64	0.02 98	0.70 14	1.57 259	0.31 56	0.05 57	0.06 34	0.02 16	1.45 132	0.09 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GLC_STEREO	0.13 1	0.08 38	0.61 4	0.01 17	0.00 1	0.94 23	0.03 139	0.29 1	0.21 28	0.05 15	0.02 31	0.06 34	0.04 46	0.26 36	0.07 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

TANstereo	0.30 28	0.28 182	0.86 25	0.03 102	0.01 101	1.14 69	0.00 1	0.53 4	0.44 46	1.06 170	1.24 233	0.06 34	0.05 52	0.25 30	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.28 24	0.39 220	0.97 46	0.05 142	0.00 1	1.09 56	0.00 1	0.71 16	0.54 49	0.44 83	1.04 216	0.06 34	0.06 67	0.19 17	0.09 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

R-Stereo Train	0.44 56	0.09 50	0.94 36	0.02 64	0.00 1	1.24 111	0.09 203	3.65 218	0.11 1	1.87 246	0.42 141	0.06 34	0.01 4	0.25 30	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 150

RAFT-Stereo	0.44 56	0.09 50	0.94 36	0.02 64	0.00 1	1.24 111	0.09 203	3.65 218	0.11 1	1.87 246	0.42 141	0.06 34	0.01 4	0.25 30	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 150
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MIF-Stereo (partial)	0.27 22	0.18 129	1.14 92	0.01 17	0.00 1	0.43 10	0.02 98	1.97 65	0.39 43	0.11 37	0.08 66	0.07 42	0.06 67	0.44 70	0.33 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.02 150

GMStereo	0.25 20	0.60 292	1.28 120	0.01 17	0.00 1	0.48 11	0.00 1	0.74 18	1.24 208	0.16 45	0.03 48	0.07 42	0.09 97	0.22 22	0.10 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.21 6	0.19 136	0.85 23	0.02 64	0.02 169	1.14 69	0.30 278	0.88 22	0.11 1	0.03 9	0.02 31	0.07 42	0.02 16	0.37 61	0.12 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.00 1

MC-Stereo	0.24 19	0.12 86	0.71 14	0.04 125	0.02 169	1.07 49	0.00 1	1.30 34	0.17 17	0.59 97	0.02 31	0.08 45	0.11 112	0.18 14	0.05 17	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.17 351	0.06 197	0.02 150

TestStereo	0.61 95	0.55 280	1.84 197	0.00 1	0.00 1	0.94 23	0.00 1	1.65 53	0.23 31	0.12 38	0.03 48	0.08 45	0.06 67	6.59 311	0.08 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft+_RVC	0.42 48	0.48 260	1.11 85	0.51 315	0.17 281	1.16 75	0.04 159	2.25 75	0.59 52	0.12 38	0.42 141	0.08 45	0.15 130	0.60 93	0.28 140	0.00 1	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.19 334

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 14	0.13 95	0.62 5	0.01 17	0.00 1	1.05 46	0.00 1	0.63 12	0.80 141	0.76 119	0.18 92	0.09 48	0.06 67	0.05 1	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 230

fff	0.66 111	0.42 231	2.21 230	0.01 17	0.01 101	1.22 97	0.02 98	3.26 169	1.04 177	2.34 283	0.14 75	0.09 48	1.83 302	0.34 55	0.29 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 230

ADStereo(finetuned)	0.83 155	0.43 237	3.68 313	0.03 102	0.00 1	1.22 97	0.01 54	3.26 169	1.86 284	2.61 300	0.20 104	0.09 48	2.39 320	0.34 55	0.38 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.06 258

DCANet	0.66 111	0.43 237	2.21 230	0.03 102	0.00 1	1.22 97	0.01 54	3.26 169	1.85 283	2.61 300	0.21 105	0.09 48	0.49 203	0.33 54	0.39 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.06 258

csc	0.66 111	0.42 231	2.21 230	0.01 17	0.01 101	1.22 97	0.02 98	3.26 169	1.04 177	2.34 283	0.14 75	0.09 48	1.83 302	0.34 55	0.29 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 230

cscssc	0.66 111	0.42 231	2.21 230	0.01 17	0.01 101	1.22 97	0.02 98	3.26 169	1.04 177	2.34 283	0.14 75	0.09 48	1.83 302	0.34 55	0.29 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 230

DCANet-4	0.69 121	0.15 110	3.76 316	0.03 102	0.01 101	1.22 97	0.01 54	3.14 150	1.90 288	2.34 283	0.14 75	0.11 54	0.25 163	0.34 55	0.29 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 230

LCNet	0.87 171	0.18 129	0.97 46	0.14 226	0.26 318	1.19 84	0.22 248	2.36 79	0.71 124	1.82 243	0.21 105	0.11 54	2.56 322	5.56 273	0.14 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 284	0.81 370

rafts_anoy	0.39 43	0.44 242	1.15 95	0.06 156	0.03 188	1.12 64	0.04 159	2.75 116	0.33 39	0.10 32	0.16 83	0.11 54	0.19 145	0.74 100	0.31 152	0.00 1	0.14 360	0.00 1	0.01 271	0.02 94	0.05 230

dd	0.34 31	0.67 307	1.55 154	0.04 125	0.01 101	1.22 97	0.03 139	0.84 21	1.16 198	0.18 48	0.05 57	0.12 57	0.05 52	0.29 43	0.44 187	0.02 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.00 1

Anonymous3	0.49 70	0.12 86	2.21 230	0.01 17	0.00 1	2.53 289	0.09 203	3.16 155	0.65 81	0.12 38	0.22 109	0.12 57	0.05 52	0.37 61	0.08 47	0.00 1	0.07 329	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.03 189

raftrobust	0.46 62	0.42 231	1.05 76	0.01 17	0.21 301	1.17 77	0.05 172	2.07 70	0.19 21	2.98 312	0.02 31	0.12 57	0.15 130	0.25 30	0.31 152	0.00 1	0.03 294	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.06 258

RALCasStereoNet	0.44 56	0.44 242	1.03 67	0.03 102	0.00 1	1.10 58	0.03 139	2.46 95	0.90 155	0.07 17	0.32 119	0.12 57	0.20 151	1.28 123	0.25 127	0.00 1	0.31 377	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.12 305

whm_eth	0.68 118	0.52 272	3.05 281	0.01 17	0.00 1	1.26 120	0.02 98	3.36 183	1.93 291	0.26 52	2.52 293	0.13 61	0.11 112	0.18 14	0.10 61	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.11 296

test croco	0.41 46	0.28 182	2.26 240	0.07 176	0.00 1	0.50 12	0.01 54	2.84 122	0.92 158	0.05 15	0.07 63	0.13 61	0.17 136	0.43 68	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 349	0.01 62

StereoIM	0.22 10	0.29 189	0.87 27	0.05 142	0.18 285	0.41 9	0.01 54	1.24 32	0.56 50	0.02 2	0.03 48	0.13 61	0.05 52	0.32 51	0.24 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

TestStereo1	0.77 136	0.46 250	1.12 87	0.15 228	0.19 292	1.29 128	0.01 54	3.33 179	1.55 253	0.45 85	1.67 249	0.13 61	1.23 265	3.39 173	0.27 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 292	0.07 274

SA-5K	0.77 136	0.46 250	1.12 87	0.15 228	0.19 292	1.29 128	0.01 54	3.33 179	1.55 253	0.45 85	1.67 249	0.13 61	1.23 265	3.39 173	0.27 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 292	0.07 274

LMCR-Stereo	1.10 224	0.69 311	1.95 204	0.50 312	0.01 101	2.73 297	0.09 203	6.20 361	0.64 78	2.37 288	1.76 256	0.13 61	1.59 292	2.94 161	0.23 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 264	0.00 1

CES	0.43 54	0.14 100	0.85 23	0.05 142	1.52 374	1.22 97	0.05 172	1.01 26	0.59 52	0.03 9	0.02 31	0.14 67	0.10 104	0.40 66	0.10 61	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 25	2.45 385

HHNet	0.87 171	0.25 167	1.78 190	0.16 234	0.08 237	1.30 132	0.44 297	1.93 61	0.64 78	1.41 212	5.92 342	0.14 67	1.79 300	0.35 60	0.95 247	0.05 343	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.14 274	0.01 62

AE-Stereo	0.47 66	0.11 82	1.03 67	0.04 125	0.09 244	1.11 62	0.03 139	4.16 257	0.34 40	0.35 71	0.82 200	0.15 69	0.16 133	0.45 75	0.05 17	0.00 1	0.09 342	0.00 1	0.26 372	0.09 241	0.05 230

PSM-AAD	1.15 235	0.04 4	0.88 29	0.10 205	0.27 323	1.32 136	3.25 363	2.41 90	0.64 78	2.93 308	1.92 263	0.15 69	5.39 370	3.42 175	0.19 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.05 230

RALAANet	0.54 85	0.62 297	1.41 139	0.01 17	0.01 101	0.92 21	0.02 98	2.39 82	1.87 286	1.13 176	0.38 134	0.15 69	0.30 170	1.00 110	0.38 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 303	0.14 274	0.01 62

IPLGR_C	0.75 131	0.88 337	2.58 263	0.13 216	0.02 169	1.40 162	0.27 261	3.19 162	0.84 149	1.92 249	2.46 290	0.18 72	0.11 112	0.49 81	0.26 132	0.00 1	0.05 313	0.01 320	0.05 307	0.19 306	0.06 258

CIPLG	0.75 131	0.81 329	2.38 248	0.13 216	0.03 188	1.41 166	0.27 261	3.19 162	0.84 149	1.98 255	2.56 295	0.19 73	0.10 104	0.54 86	0.26 132	0.00 1	0.05 313	0.01 320	0.05 307	0.19 306	0.05 230

ACRE	0.75 131	0.78 323	2.72 272	0.13 216	0.02 169	1.40 162	0.26 258	3.20 164	0.82 144	1.84 245	2.46 290	0.19 73	0.10 104	0.52 82	0.26 132	0.00 1	0.04 304	0.01 320	0.05 307	0.19 306	0.05 230

mmm	0.52 77	0.04 4	1.14 92	0.61 328	0.00 1	1.14 69	0.00 1	3.45 198	0.75 129	1.24 194	0.58 159	0.20 75	0.18 139	0.93 105	0.08 47	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

Selective-RAFT	0.37 39	0.06 22	0.65 11	0.03 102	0.01 101	1.17 77	0.02 98	2.63 107	0.66 87	0.01 1	0.01 1	0.22 76	0.18 139	1.31 124	0.24 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 357	0.04 164	0.00 1

NF-Stereo	0.82 151	0.10 69	1.12 87	1.19 368	0.01 101	1.52 203	0.29 272	2.67 113	0.66 87	1.20 186	0.58 159	0.24 77	0.01 4	6.38 301	0.32 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

RE-Stereo	0.82 151	0.10 69	1.15 95	1.19 368	0.01 101	1.52 203	0.29 272	2.66 109	0.66 87	1.20 186	0.58 159	0.24 77	0.01 4	6.38 301	0.32 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

TVStereo	0.82 151	0.10 69	1.15 95	1.19 368	0.01 101	1.52 203	0.29 272	2.66 109	0.66 87	1.20 186	0.58 159	0.24 77	0.01 4	6.38 301	0.32 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

OCTAStereo	0.82 151	0.10 69	1.15 95	1.19 368	0.01 101	1.53 206	0.29 272	2.66 109	0.66 87	1.20 186	0.58 159	0.25 80	0.01 4	6.38 301	0.33 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

Pruner-Stereo	0.53 83	0.10 69	1.02 56	0.89 354	0.10 253	1.57 213	0.36 290	2.06 68	0.63 71	2.23 271	0.46 150	0.25 80	0.01 4	0.45 75	0.37 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

SA	0.83 155	0.41 228	1.17 101	0.00 1	0.20 296	1.28 124	0.01 54	3.98 246	1.86 284	0.41 80	0.96 211	0.27 82	1.33 274	4.07 201	0.35 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 351	0.14 274	0.01 62

LoS	0.28 24	0.16 118	0.95 40	0.07 176	0.01 101	1.32 136	0.07 188	1.30 34	0.60 56	0.04 14	0.03 48	0.28 83	0.11 112	0.48 80	0.11 68	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.00 1

CASS	0.56 87	0.13 95	1.40 138	0.03 102	0.01 101	1.65 245	0.04 159	3.03 134	0.63 71	1.96 253	0.93 209	0.28 83	0.36 186	0.52 82	0.18 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymity	0.74 126	0.15 110	1.17 101	0.16 234	0.27 323	0.71 15	0.01 54	4.70 295	1.78 276	1.15 178	1.23 231	0.31 85	1.65 294	0.54 86	0.53 205	0.02 327	0.02 272	0.00 1	0.27 374	0.02 94	0.06 258

GMOStereo	0.42 48	0.28 182	1.02 56	0.05 142	0.18 285	1.04 40	0.02 98	2.40 83	0.16 12	2.25 273	0.01 1	0.32 86	0.03 34	0.09 2	0.15 83	0.00 1	0.11 351	0.00 1	0.00 1	0.19 306	0.02 150

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RAFT+CT+SA	0.66 111	0.45 246	1.22 113	0.10 205	0.30 334	1.24 111	0.02 98	4.21 262	0.67 95	0.62 99	0.39 137	0.33 90	0.05 52	2.69 157	0.14 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 383	0.13 268	0.30 349

ICVP	0.46 62	0.08 38	1.58 164	0.01 17	0.01 101	1.10 58	0.21 244	3.80 232	0.52 48	0.42 81	0.27 114	0.33 90	0.06 67	0.57 89	0.13 74	0.00 1	0.07 329	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.01 62
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iResNet	1.00 197	0.45 246	3.08 284	0.86 352	0.01 101	1.97 266	0.01 54	3.67 221	1.49 247	1.77 240	1.09 218	0.35 92	0.13 128	3.83 193	1.27 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 211	0.01 62

dad	0.88 175	0.62 297	2.26 240	0.06 156	0.01 101	1.24 111	0.00 1	0.98 25	2.17 309	1.29 196	0.35 129	0.37 93	0.04 46	5.80 280	1.06 252	0.01 305	0.00 1	1.13 382	0.11 334	0.05 182	0.00 1

PFNet+	0.54 85	0.10 69	1.31 129	0.16 234	0.05 211	1.44 175	0.56 306	1.60 52	0.98 168	1.35 204	0.46 150	0.37 93	0.01 4	2.18 150	0.22 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

GES	0.61 95	0.08 38	1.78 190	0.00 1	0.00 1	1.59 225	0.07 188	5.32 332	0.13 4	0.62 99	0.32 119	0.37 93	0.67 236	0.68 98	0.49 198	0.03 335	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.02 94	0.01 62

test_xeample	1.79 306	0.08 38	1.03 67	0.02 64	0.00 1	1.44 175	0.00 1	5.48 340	1.84 279	1.65 230	2.17 283	0.37 93	0.06 67	4.00 200	17.67 395	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

DisPM	0.86 166	0.09 50	1.10 83	0.76 342	0.02 169	1.51 199	0.57 308	1.75 56	0.70 122	2.43 294	0.83 202	0.38 97	0.01 4	6.89 337	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

PSM-softLoss	0.85 162	0.10 69	1.50 147	1.14 364	0.03 188	1.47 187	0.27 261	2.48 98	0.69 113	1.30 197	0.38 134	0.39 98	0.01 4	6.88 334	0.33 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

KMStereo	0.85 162	0.10 69	1.50 147	1.14 364	0.03 188	1.47 187	0.27 261	2.48 98	0.69 113	1.30 197	0.38 134	0.39 98	0.01 4	6.88 334	0.33 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

DRaft	1.34 258	0.12 86	1.19 107	0.06 156	0.01 101	1.64 241	0.43 296	1.86 59	0.14 6	3.76 330	5.27 337	0.41 100	4.38 357	5.49 269	1.68 281	0.01 305	0.06 320	0.00 1	0.07 318	0.07 211	0.11 296

test_5	0.74 126	0.50 267	1.55 154	0.44 303	0.25 315	1.45 181	0.01 54	4.16 257	0.78 140	0.79 126	0.17 89	0.42 101	0.64 226	3.06 166	0.18 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 288	0.21 340

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 93	0.36 207	0.96 41	0.03 102	0.02 169	1.21 95	0.02 98	2.80 119	1.55 253	1.08 171	2.63 296	0.43 102	0.16 133	0.37 61	0.25 127	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.19 306	0.01 62

DN-CSS_ROB	0.77 136	0.90 340	2.01 213	0.85 348	0.00 1	1.47 187	0.01 54	2.92 127	0.93 161	0.12 38	0.53 156	0.44 103	0.16 133	4.33 211	0.35 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 345	0.01 62

GrayStereo	1.46 271	0.03 1	0.87 27	0.63 331	0.20 296	1.24 111	4.61 379	2.85 123	0.62 68	4.98 350	4.00 327	0.45 104	4.67 359	3.37 172	0.08 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 386	0.01 25	0.01 62

IPLG	0.86 166	0.41 228	2.31 245	0.06 156	0.06 219	1.36 149	0.11 212	3.17 157	0.83 146	0.62 99	1.00 214	0.46 105	0.61 217	5.57 275	0.35 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 299	0.01 62

CroCo-Stereo	0.39 43	0.40 225	1.67 179	0.07 176	0.00 1	0.19 2	0.01 54	3.55 209	0.75 129	0.08 20	0.02 31	0.46 105	0.08 92	0.28 41	0.18 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62
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
ARAFT	1.12 229	0.82 332	4.11 329	0.04 125	0.00 1	1.64 241	0.03 139	4.85 309	1.69 270	2.78 305	0.57 157	0.47 107	0.11 112	4.81 242	0.24 121	0.00 1	0.03 294	0.00 1	0.00 1	0.24 323	0.05 230

x	0.41 46	0.04 4	0.74 16	0.54 318	0.00 1	0.98 28	0.00 1	3.07 142	0.67 95	0.48 89	0.01 1	0.48 108	0.07 78	0.93 105	0.07 38	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

EAI-Stereo	1.14 232	0.12 86	1.19 107	0.21 249	0.32 339	1.84 262	2.32 353	5.42 338	1.19 201	1.02 161	5.66 340	0.48 108	0.60 215	0.86 104	0.62 221	0.00 1	0.13 359	0.00 1	0.65 390	0.02 94	0.17 324

DeepStereo_RVC	0.52 77	0.08 38	1.37 137	0.06 156	0.06 219	1.34 144	0.41 294	1.43 38	0.68 100	1.03 164	0.85 203	0.49 110	1.56 286	0.79 102	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.13 310

FINET	1.36 260	0.46 250	4.05 325	0.22 251	0.73 360	1.03 33	0.00 1	3.57 211	5.71 362	1.59 228	1.64 246	0.49 110	0.19 145	5.53 270	1.90 292	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.03 189

StereoVision	0.86 166	0.38 214	1.75 187	0.03 102	0.01 101	1.14 69	0.02 98	3.38 186	0.92 158	0.13 42	6.89 350	0.50 112	0.12 122	1.10 114	0.78 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.02 150

LL-Strereo2	0.36 37	0.47 258	1.08 80	0.09 198	0.03 188	1.12 64	0.07 188	1.66 54	0.93 161	0.43 82	0.02 31	0.51 113	0.08 92	0.23 24	0.29 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 293	0.04 164	0.04 213

222	2.69 335	0.09 50	1.03 67	0.00 1	0.00 1	1.54 210	0.00 1	5.61 345	1.55 253	1.51 216	2.10 275	0.53 114	0.07 78	4.54 230	35.09 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

GMM-Stereo	1.09 220	0.05 8	1.62 168	0.13 216	0.22 303	1.41 166	0.87 321	2.31 77	0.62 68	2.75 303	3.14 306	0.54 115	0.90 250	5.33 263	0.13 74	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.02 287	0.01 25	1.80 383

HCRNet	0.73 124	0.19 136	1.10 83	0.01 17	0.00 1	1.17 77	0.01 54	3.07 142	1.97 293	0.60 98	0.21 105	0.56 116	0.11 112	5.34 264	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 150

HITNet	0.80 148	0.58 288	2.14 226	0.69 336	0.00 1	1.35 147	0.02 98	4.50 285	1.15 197	1.76 239	0.16 83	0.60 117	0.30 170	1.13 116	1.64 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
Sa-1000	1.04 204	0.39 220	1.17 101	0.00 1	0.20 296	1.33 142	0.03 139	4.19 260	1.81 277	0.99 159	5.33 338	0.61 118	0.15 130	4.07 201	0.30 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 345	0.13 268	0.00 1

FADNet-RVC	1.10 224	1.07 353	4.79 348	0.03 102	0.00 1	1.60 228	0.08 194	3.77 226	1.70 271	0.35 71	0.07 63	0.61 118	0.66 233	5.32 262	1.11 253	0.01 305	0.08 338	0.00 1	0.00 1	0.48 365	0.18 330

iRaft-Stereo_20w	0.92 182	0.15 110	2.68 268	0.24 259	0.06 219	1.36 149	0.28 269	7.46 378	0.34 40	1.56 226	0.37 132	0.62 120	1.24 268	1.25 121	0.34 166	0.00 1	0.09 342	0.00 1	0.16 345	0.02 94	0.13 310

TRStereo	0.59 92	0.79 325	1.59 167	0.56 321	0.01 101	1.19 84	0.03 139	4.74 298	0.60 56	0.17 46	0.01 1	0.62 120	0.44 198	0.57 89	0.07 38	0.00 1	0.04 304	0.00 1	0.24 367	0.01 25	0.14 317

MIPNet	0.64 104	0.42 231	2.01 213	0.08 188	0.07 227	1.29 128	0.11 212	3.47 202	1.29 213	0.67 108	0.10 69	0.63 122	0.97 253	1.25 121	0.25 127	0.00 1	0.01 223	0.01 320	0.01 271	0.11 259	0.04 213

PFNet	1.06 212	0.19 136	2.95 275	1.16 366	0.56 354	1.58 217	0.25 255	1.50 49	0.60 56	2.38 290	1.23 231	0.63 122	0.30 170	6.85 330	0.43 184	0.16 361	0.01 223	0.00 1	0.07 318	0.18 299	0.18 330

test_4	0.51 74	0.10 69	1.27 119	0.01 17	0.06 219	0.97 27	0.03 139	1.12 30	0.16 12	0.27 53	3.42 315	0.65 124	0.09 97	1.59 133	0.26 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 323	0.14 274	0.00 1

FADNet_RVC	1.15 235	1.06 352	4.34 339	0.02 64	0.06 219	2.77 302	0.04 159	3.50 204	0.80 141	0.35 71	0.32 119	0.65 124	0.09 97	5.20 256	1.56 275	0.24 370	0.34 379	0.11 361	0.33 382	0.65 374	0.60 363

PS-NSSS	1.08 213	0.45 246	1.70 182	0.02 64	0.01 101	1.37 154	0.01 54	4.38 275	2.09 300	1.15 178	2.65 297	0.65 124	0.07 78	6.35 299	0.56 211	0.16 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.00 1

NRIStereo	0.74 126	0.08 38	0.88 29	0.47 310	0.05 211	1.58 217	0.49 302	1.38 36	0.61 62	0.88 132	0.17 89	0.66 127	0.03 34	6.96 343	0.22 113	0.00 1	0.06 320	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.17 324

gwcnet-sp	0.98 189	0.38 214	4.06 326	0.04 125	0.00 1	2.60 292	0.15 224	3.51 205	1.13 194	1.75 235	0.16 83	0.68 128	0.39 191	3.69 182	0.90 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.03 189

scenet	0.98 189	0.38 214	4.06 326	0.04 125	0.00 1	2.60 292	0.15 224	3.51 205	1.13 194	1.75 235	0.16 83	0.68 128	0.39 191	3.69 182	0.90 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.03 189

ssnet	0.98 189	0.38 214	4.06 326	0.04 125	0.00 1	2.60 292	0.15 224	3.51 205	1.13 194	1.75 235	0.16 83	0.68 128	0.39 191	3.69 182	0.90 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.03 189

iRaftStereo_RVC	0.36 37	0.27 172	0.76 17	0.01 17	0.00 1	1.20 92	0.01 54	2.15 72	0.62 68	0.15 44	0.22 109	0.69 131	0.12 122	0.28 41	0.18 102	0.00 1	0.06 320	0.00 1	0.00 1	0.27 334	0.22 342

SFCPSM	0.81 150	0.11 82	2.53 259	0.01 17	0.07 227	2.45 285	0.18 235	4.99 314	1.18 199	0.77 121	0.78 196	0.69 131	0.31 174	1.72 139	0.20 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 307	0.06 197	0.01 62

MIM_Stereo	0.45 59	0.43 237	1.18 104	0.51 315	0.04 204	1.26 120	0.02 98	2.38 81	0.65 81	0.07 17	0.02 31	0.70 133	0.20 151	1.01 111	0.13 74	0.00 1	0.09 342	0.00 1	0.00 1	0.14 274	0.10 292

test-1	0.52 77	0.25 167	0.94 36	0.03 102	0.22 303	1.20 92	0.08 194	4.03 250	0.25 35	0.70 112	0.66 177	0.71 134	0.03 34	0.30 44	0.43 184	0.00 1	0.18 368	0.00 1	0.07 318	0.01 25	0.25 347

DCRE	0.69 121	0.35 203	1.16 99	0.06 156	0.02 169	0.91 20	0.00 1	1.05 27	0.30 36	0.98 155	7.63 353	0.72 135	0.02 16	0.16 12	0.07 38	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.21 361	0.02 94	0.03 189

xx1	0.95 185	0.27 172	1.28 120	0.13 216	0.00 1	3.44 319	0.01 54	3.18 158	7.23 374	0.33 59	0.69 186	0.73 136	0.12 122	1.43 127	0.05 17	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

qqq	0.50 71	0.04 4	0.78 19	0.02 64	0.00 1	1.05 46	0.00 1	3.15 152	0.68 100	0.46 87	0.01 1	0.73 136	0.12 122	2.95 162	0.07 38	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

IPLGR	0.76 135	0.21 149	2.98 276	0.06 156	0.07 227	1.24 111	0.05 172	3.09 145	1.38 222	0.62 99	0.34 126	0.75 138	0.78 241	3.35 170	0.22 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.06 258

ROB_FTStereo	0.47 66	0.09 50	1.04 71	0.06 156	0.08 237	1.59 225	0.33 284	1.43 38	0.68 100	0.97 146	0.19 100	0.76 139	0.03 34	1.86 144	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 230

iGMRVC	0.51 74	0.09 50	1.04 71	0.06 156	0.08 237	1.61 232	0.27 261	1.44 42	0.69 113	0.97 146	0.19 100	0.76 139	0.03 34	2.69 157	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.04 213

RAFT-IKP	0.45 59	0.09 50	1.06 77	0.06 156	0.06 219	1.44 175	0.31 281	1.44 42	0.69 113	0.97 146	0.18 92	0.76 139	0.02 16	1.65 137	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.04 213

Prome-Stereo	1.23 246	0.06 22	0.93 35	0.12 213	0.24 312	1.26 120	0.67 313	2.53 103	0.69 113	2.08 262	8.70 360	0.76 139	2.91 332	2.12 147	0.11 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 381

Patchmatch Stereo++	0.50 71	0.09 50	1.01 51	0.06 156	0.07 227	1.60 228	0.27 261	1.45 45	0.68 100	0.98 155	0.18 92	0.77 143	0.03 34	2.58 153	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 230
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.46 62	0.09 50	1.01 51	0.06 156	0.09 244	1.61 232	0.30 278	1.43 38	0.69 113	0.97 146	0.18 92	0.77 143	0.02 16	1.67 138	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 230

ROB_FTStereo_v2	0.43 54	0.09 50	1.00 48	0.06 156	0.08 237	1.57 213	0.33 284	1.44 42	0.67 95	0.97 146	0.19 100	0.77 143	0.02 16	1.23 120	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 230

HUI-Stereo	0.45 59	0.09 50	1.08 80	0.06 156	0.08 237	1.61 232	0.32 282	1.43 38	0.70 122	0.97 146	0.18 92	0.77 143	0.02 16	1.44 131	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 230

iRAFT	0.50 71	0.09 50	1.01 51	0.06 156	0.07 227	1.60 228	0.27 261	1.45 45	0.68 100	0.98 155	0.18 92	0.77 143	0.03 34	2.58 153	0.17 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.05 230

anonymousdsp2	0.52 77	0.06 22	1.51 150	0.10 205	0.00 1	1.19 84	0.01 54	4.32 274	0.63 71	0.33 59	0.15 81	0.78 148	0.09 97	1.01 111	0.06 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 334	0.04 164	0.05 230

FTStereo	2.16 324	0.03 1	1.42 140	0.17 237	0.13 263	1.42 171	4.67 381	2.44 92	0.63 71	3.36 322	17.95 381	0.78 148	4.17 354	4.41 217	0.14 79	0.15 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	1.25 378

4D-IteraStereo	0.35 33	0.60 292	1.93 200	0.02 64	0.09 244	1.03 33	0.07 188	1.25 33	0.34 40	0.02 2	0.03 48	0.84 150	0.10 104	0.31 45	0.35 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.07 274

Consistency-Raft	1.36 260	0.65 304	4.81 349	0.33 283	0.32 339	1.62 238	0.11 212	3.65 218	3.80 347	0.33 59	6.12 346	0.86 151	2.14 313	0.94 107	1.25 263	0.02 327	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.24 323	0.01 62

CRE-IMP	0.40 45	0.06 22	1.04 71	0.07 176	0.05 211	1.45 181	0.46 299	1.48 48	0.63 71	0.90 136	0.30 118	0.88 152	0.01 4	0.26 36	0.22 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.17 324

MSKI-zero shot	0.73 124	0.13 95	1.56 161	0.02 64	0.14 269	1.34 144	0.04 159	3.00 129	0.23 31	0.67 108	1.64 246	0.89 153	0.00 1	4.55 231	0.10 61	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.21 361	0.03 133	0.01 62

SMFormer	1.04 204	0.16 118	1.55 154	0.33 283	0.01 101	1.03 33	0.00 1	5.24 325	2.12 302	1.53 218	2.16 279	0.92 154	0.02 16	4.46 222	1.24 261	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 150

tta	1.04 204	0.16 118	1.55 154	0.33 283	0.01 101	1.03 33	0.00 1	5.24 325	2.12 302	1.53 218	2.16 279	0.92 154	0.02 16	4.46 222	1.24 261	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.01 62

qqq1	0.98 189	0.16 118	1.55 154	0.33 283	0.01 101	1.03 33	0.00 1	5.24 325	2.12 302	1.53 218	2.16 279	0.92 154	0.02 16	4.46 222	0.07 38	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.01 62

fff1	0.98 189	0.16 118	1.55 154	0.33 283	0.01 101	1.03 33	0.00 1	5.24 325	2.12 302	1.53 218	2.16 279	0.92 154	0.02 16	4.46 222	0.07 38	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.01 62

1111x	1.53 278	0.06 22	1.77 188	0.27 271	0.00 1	2.12 272	0.01 54	5.63 349	1.65 268	1.53 218	1.67 249	0.92 154	0.64 226	6.18 289	8.17 368	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62

HBP-ISP	1.45 270	0.75 316	3.02 279	0.30 277	0.10 253	4.28 338	1.49 340	4.68 294	1.29 213	3.43 326	0.78 196	0.93 159	1.01 254	6.48 308	0.36 175	0.04 337	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.03 189

ASMatch	1.44 269	0.14 100	2.15 227	0.60 325	0.21 301	1.21 95	0.26 258	0.96 24	0.66 87	0.29 55	11.75 369	0.93 159	2.37 318	6.73 323	0.54 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 271	0.00 1	0.04 213

RAFT-345	1.19 240	0.06 22	1.55 154	0.54 318	0.13 263	1.53 206	0.25 255	0.56 10	1.76 275	1.20 186	7.85 354	0.93 159	0.05 52	6.87 333	0.46 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

iResNet_ROB	1.05 211	0.76 320	2.06 220	0.07 176	0.00 1	1.35 147	0.03 139	6.80 373	2.57 329	0.79 126	1.20 229	0.94 162	0.12 122	3.81 190	0.41 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.01 62

AASNet	0.86 166	0.53 277	1.96 207	0.04 125	0.00 1	1.70 251	0.05 172	5.13 322	1.84 279	0.93 141	1.88 261	0.96 163	0.19 145	0.67 97	0.91 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 334	0.09 288

CrosDoStereo	1.66 290	0.15 110	1.66 176	0.02 64	0.07 227	1.38 159	6.16 394	3.12 148	1.06 184	0.97 146	3.74 321	0.96 163	4.79 361	7.00 346	1.92 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 259	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 290	0.15 110	1.66 176	0.02 64	0.07 227	1.38 159	6.16 394	3.12 148	1.06 184	0.97 146	3.74 321	0.96 163	4.79 361	7.00 346	1.92 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 259	0.00 1

EKT-Stereo	0.74 126	0.18 129	1.23 115	0.81 344	4.25 387	1.19 84	0.03 139	2.17 74	0.13 4	0.35 71	0.40 138	0.97 166	0.08 92	2.61 155	0.09 53	0.00 1	0.09 342	0.00 1	0.07 318	0.04 164	0.03 189

CC-Net-ROB	1.86 309	0.64 301	2.55 261	1.42 373	0.19 292	3.38 318	0.04 159	4.41 279	2.45 323	0.90 136	1.31 238	0.98 167	0.18 139	6.60 312	0.53 205	1.14 382	1.60 392	7.16 389	0.00 1	1.33 378	0.32 354

DMCA-RVC	0.90 180	0.64 301	3.30 298	0.03 102	0.04 204	1.30 132	0.06 185	2.65 108	0.73 125	3.21 318	0.09 67	0.99 168	0.66 233	3.14 167	0.99 249	0.01 305	0.04 304	0.02 342	0.01 271	0.07 211	0.01 62

KYRaft	1.19 240	0.05 8	0.94 36	0.06 156	0.24 312	1.25 118	0.78 319	2.48 98	0.61 62	3.23 319	7.13 352	1.00 169	2.77 328	1.43 127	0.14 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	1.71 382

MLCV	1.01 198	0.53 277	2.17 228	0.03 102	0.00 1	1.60 228	0.03 139	2.90 126	1.30 215	2.60 299	1.85 260	1.00 169	0.40 194	4.88 245	0.74 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 211	0.01 62

iResNetv2_ROB	1.08 213	1.12 355	4.68 347	1.09 363	0.00 1	1.38 159	0.05 172	3.83 236	1.11 189	0.80 128	1.15 223	1.02 171	0.12 122	4.52 228	0.45 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 346	0.03 189

FADNet-RVC-Resample	1.08 213	1.00 348	5.32 356	0.10 205	0.14 269	1.53 206	0.25 255	3.62 215	1.18 199	0.51 93	0.19 100	1.04 172	0.28 169	5.20 256	0.44 187	0.10 354	0.16 365	0.09 357	0.06 316	0.24 323	0.21 340

CoDeX	0.94 183	0.34 201	2.09 224	0.05 142	0.20 296	1.49 194	0.20 242	5.89 355	1.57 259	0.66 107	0.67 184	1.05 173	0.32 178	3.82 192	0.33 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.00 1

test_3	0.58 90	0.06 22	1.04 71	0.07 176	0.12 259	1.01 31	0.01 54	2.45 93	0.20 25	0.95 142	0.01 1	1.05 173	0.05 52	3.74 186	0.23 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 370	0.15 284	0.13 310

RAFT-RH_RVC	2.05 322	0.15 110	1.66 176	0.60 325	0.27 323	1.49 194	0.02 98	0.58 11	0.65 81	5.35 354	21.66 393	1.06 175	0.07 78	6.85 330	0.57 213	0.04 337	0.00 1	0.00 1	0.03 293	0.01 25	0.00 1

TDLM	1.08 213	0.49 264	1.43 141	0.27 271	0.00 1	1.56 212	2.12 348	3.10 146	1.75 274	1.36 205	0.93 209	1.06 175	0.49 203	6.21 291	0.70 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 288	0.02 150

DEmStereo	1.51 275	0.08 38	2.17 228	0.09 198	0.02 169	1.76 255	0.90 323	1.47 47	0.60 56	2.46 295	6.42 348	1.08 177	5.16 365	6.21 291	1.86 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

xxxx	1.78 304	0.07 32	1.02 56	0.00 1	0.01 101	1.44 175	0.00 1	5.81 354	1.53 251	1.37 206	1.91 262	1.08 177	0.05 52	4.37 216	16.98 393	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

GANet-ADL	0.52 77	0.09 50	1.43 141	0.13 216	0.02 169	1.43 173	0.02 98	3.22 166	0.59 52	0.34 70	0.98 213	1.09 179	0.19 145	0.40 66	0.34 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.01 62

BEATNet_4x	0.97 187	0.77 322	3.36 301	0.46 307	0.01 101	1.32 136	0.09 203	4.57 289	1.26 210	1.88 248	0.22 109	1.09 179	0.42 196	1.79 142	2.09 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.06 258

test-3	0.63 102	0.06 22	1.00 48	0.07 176	0.13 263	0.99 29	0.01 54	2.46 95	0.20 25	1.96 253	0.01 1	1.10 181	0.05 52	3.75 187	0.23 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 372	0.15 284	0.13 310

test_1	0.61 95	0.06 22	1.00 48	0.07 176	0.12 259	0.99 29	0.01 54	2.46 95	0.20 25	1.71 233	0.01 1	1.10 181	0.04 46	3.71 185	0.23 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 370	0.15 284	0.13 310

ToySt	0.47 66	0.25 167	2.47 255	0.04 125	0.01 101	1.17 77	0.00 1	2.01 66	0.63 71	0.08 20	0.14 75	1.16 183	0.05 52	0.80 103	0.46 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 293	0.10 250	0.04 213

IRAFT_RVC	1.02 200	0.20 143	1.58 164	1.39 372	0.26 318	1.33 142	0.32 282	2.52 101	0.66 87	1.58 227	0.81 199	1.16 183	1.58 290	6.51 309	0.43 184	0.00 1	0.12 355	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.03 189

AFF-stereo	0.65 106	0.46 250	0.82 21	0.37 296	0.00 1	1.19 84	0.00 1	3.04 139	1.42 231	0.72 115	1.95 265	1.16 183	0.26 165	0.97 109	0.31 152	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.21 316	0.02 150

MyStereo8	0.85 162	0.52 272	3.20 292	0.20 248	0.00 1	1.47 187	0.01 54	3.53 208	1.91 289	1.34 201	0.65 175	1.22 186	0.31 174	0.57 89	1.38 272	0.00 1	0.14 360	0.00 1	0.06 316	0.09 241	0.30 349

RAFT + AFF	1.63 287	1.13 356	2.62 266	0.04 125	0.80 361	2.29 278	1.03 328	5.54 344	2.06 299	1.77 240	1.81 259	1.22 186	3.65 349	6.23 293	1.57 277	0.01 305	0.35 380	0.00 1	0.01 271	0.33 346	0.12 305

MyStereo05	0.79 144	0.19 136	3.17 289	0.02 64	0.00 1	1.51 199	0.01 54	3.56 210	2.48 324	1.34 201	0.02 31	1.25 188	0.38 190	1.19 117	0.50 199	0.00 1	0.06 320	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.07 274

UCFNet_RVC	0.66 111	0.35 203	1.20 111	0.02 64	0.30 334	1.53 206	0.01 54	3.42 193	0.67 95	1.12 175	0.73 194	1.26 189	0.20 151	1.84 143	0.46 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MyStereo04	0.78 143	0.27 172	3.19 290	0.02 64	0.01 101	1.64 241	0.01 54	3.64 217	2.20 312	0.98 155	0.02 31	1.29 190	0.57 212	1.10 114	0.53 205	0.00 1	0.07 329	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.06 258

AACVNet	0.87 171	0.44 242	1.19 107	0.17 237	0.00 1	1.76 255	0.00 1	3.60 214	0.60 56	1.03 164	0.26 112	1.31 191	0.17 136	6.33 298	0.28 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 292	0.01 62

CFNet	1.08 213	0.62 297	2.26 240	0.26 268	0.03 188	1.40 162	0.04 159	4.45 283	2.09 300	0.48 89	0.69 186	1.31 191	0.24 160	6.63 315	0.83 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 292	0.04 213

MMNet	1.20 242	0.27 172	3.59 311	0.09 198	0.00 1	4.15 334	0.01 54	3.63 216	1.19 201	1.93 252	0.32 119	1.35 193	1.23 265	4.42 218	1.84 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

ttt	1.35 259	0.05 8	1.09 82	0.46 307	0.01 101	1.61 232	0.00 1	5.61 345	1.97 293	1.75 235	2.10 275	1.40 194	0.11 112	4.81 242	6.07 355	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

IER	0.75 131	0.12 86	1.93 200	0.01 17	0.00 1	2.31 279	0.02 98	2.96 128	0.98 168	1.30 197	0.96 211	1.40 194	1.19 263	1.31 124	0.45 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

GwcNet-ADL	0.62 100	0.20 143	2.03 217	0.05 142	0.01 101	1.29 128	0.02 98	3.16 155	1.39 224	0.97 146	0.44 146	1.48 196	0.23 158	0.78 101	0.27 136	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 189

CVANet_RVC	1.10 224	0.39 220	1.69 181	0.28 273	0.00 1	1.45 181	0.48 300	3.26 169	1.64 267	2.93 308	1.22 230	1.51 197	0.37 188	6.09 286	0.50 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 299	0.01 62

DAS	1.26 247	0.08 38	2.25 238	0.04 125	0.01 101	1.28 124	1.18 332	3.80 232	1.58 263	4.60 344	2.37 288	1.53 198	0.53 206	5.36 265	0.59 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

SepStereo	1.28 248	0.08 38	2.25 238	0.04 125	0.01 101	1.28 124	1.18 332	3.80 232	1.58 263	4.60 344	2.37 288	1.53 198	0.53 206	5.63 276	0.59 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

raft_robust	0.98 189	0.57 287	1.21 112	0.06 156	0.17 281	1.36 149	0.02 98	3.46 200	2.18 310	0.33 59	0.01 1	1.54 200	1.42 276	6.77 326	0.15 83	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.18 353	0.11 259	0.09 288

GANet-RSSM	0.88 175	0.38 214	1.45 144	0.60 325	0.00 1	1.36 149	0.02 98	4.55 287	0.69 113	0.71 113	0.32 119	1.56 201	0.61 217	4.55 231	0.64 224	0.00 1	0.00 1	0.05 353	0.00 1	0.08 222	0.02 150

AdaStereo	0.65 106	0.09 50	1.12 87	0.02 64	0.00 1	1.45 181	0.23 252	4.38 275	1.44 236	1.17 182	0.37 132	1.56 201	0.18 139	0.56 88	0.37 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
SQANet	2.28 328	1.25 362	2.39 249	4.17 386	2.91 382	2.60 292	0.24 254	4.17 259	0.83 146	2.42 292	0.57 157	1.59 203	0.88 248	3.30 169	0.68 227	7.35 392	0.12 355	0.47 375	0.02 287	6.56 387	3.00 388

SACVNet	0.96 186	0.36 207	1.49 146	0.05 142	0.00 1	1.62 238	0.28 269	3.86 241	1.28 212	1.79 242	0.80 198	1.59 203	0.07 78	5.29 260	0.48 197	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 320	0.01 62

SST-Stereo	1.04 204	0.05 8	1.16 99	0.72 338	0.23 308	1.70 251	0.58 309	1.92 60	1.46 239	1.19 184	1.09 218	1.60 205	1.93 307	6.92 341	0.21 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

XPNet_ROB	1.17 238	0.41 228	1.68 180	0.04 125	0.01 101	1.65 245	0.17 231	3.46 200	1.39 224	3.89 334	1.01 215	1.60 205	0.53 206	4.35 213	3.07 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 150

Any-RAFT	0.64 104	0.08 38	1.07 78	0.03 102	0.00 1	2.77 302	0.08 194	3.57 211	1.23 205	0.96 144	0.26 112	1.61 207	0.31 174	0.72 99	0.06 34	0.00 1	0.10 348	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 224	0.42 231	1.72 184	0.28 273	0.01 101	1.37 154	0.11 212	6.25 362	0.84 149	1.05 167	0.67 184	1.61 207	0.79 242	6.11 287	0.63 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 250	0.04 213

iRaft-Stereo_5w	1.08 213	0.56 284	2.70 269	0.02 64	0.02 169	1.20 92	0.01 54	3.18 158	0.63 71	0.14 43	2.00 268	1.62 209	1.54 284	6.69 320	1.01 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 320	0.01 62

AAGNet	1.54 280	0.07 32	0.88 29	1.04 360	0.27 323	1.47 187	0.66 312	1.57 51	0.61 62	1.68 232	0.82 200	1.62 209	2.29 315	6.18 289	11.63 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

ADCRef	2.29 329	0.65 304	5.67 363	0.10 205	0.09 244	4.81 347	0.76 318	4.75 301	1.37 221	2.88 307	1.67 249	1.62 209	2.30 316	3.77 189	14.93 388	0.02 327	0.00 1	0.01 320	0.10 330	0.20 315	0.11 296

FENet	0.52 77	0.07 32	1.62 168	0.04 125	0.00 1	1.19 84	0.05 172	3.10 146	0.98 168	0.89 134	0.01 1	1.63 212	0.09 97	0.47 79	0.28 140	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62

STTRV1_RVC	1.94 315	0.35 203	4.85 350	0.32 282	0.01 101	2.41 284	0.34 288	5.79 352	3.55 341	0.82 130	5.11 336	1.63 212	1.08 257	7.63 360	1.41 273	0.91 379	2.53 404	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.04 213

delet	1.14 232	0.32 197	1.56 161	0.03 102	0.17 281	2.86 306	1.03 328	4.25 266	2.14 307	1.03 164	1.17 227	1.64 214	0.92 251	4.35 213	1.27 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.00 1

FADNet	1.20 242	0.93 342	4.51 343	0.03 102	0.06 219	2.56 290	0.16 228	4.02 248	1.42 231	0.32 58	0.06 62	1.66 215	1.07 256	5.56 273	0.87 239	0.19 364	0.02 272	0.01 320	0.01 271	0.50 367	0.03 189

knoymous	0.35 33	0.05 8	1.11 85	0.05 142	0.01 101	1.15 74	0.01 54	2.06 68	0.14 6	0.40 79	0.02 31	1.67 216	0.00 1	0.31 45	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

psm_up	0.84 161	0.32 197	1.44 143	0.02 64	0.00 1	1.98 267	0.05 172	3.40 189	1.04 177	2.06 261	0.40 138	1.74 217	0.45 199	3.47 178	0.24 121	0.06 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.00 1

DMCA	0.68 118	0.22 158	1.96 207	0.01 17	0.01 101	1.28 124	0.02 98	3.02 132	1.54 252	2.14 264	0.15 81	1.74 217	0.10 104	0.45 75	0.95 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

GMStereo_Zeroshot	0.63 102	0.14 100	1.54 152	0.75 340	0.00 1	1.26 120	0.01 54	1.85 58	0.31 37	1.44 213	0.58 159	1.76 219	0.19 145	2.55 152	0.10 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.68 118	0.52 272	1.74 185	0.50 312	0.05 211	1.16 75	0.00 1	2.68 114	0.66 87	0.68 110	1.60 245	1.76 219	0.80 243	0.94 107	0.13 74	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.27 334	0.00 1

Wz-Net-MNSev	1.85 308	1.19 359	5.61 362	0.01 17	0.00 1	4.74 346	2.16 350	4.93 312	1.48 245	3.77 331	1.24 233	1.77 221	2.56 322	4.94 247	2.61 319	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.07 211	0.01 62

STTStereo	0.83 155	0.34 201	2.44 250	0.24 259	0.15 274	1.41 166	0.10 210	3.02 132	1.55 253	1.34 201	0.17 89	1.77 221	0.45 199	3.42 175	0.30 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62

RAFT_R40	0.99 196	0.05 8	1.26 117	0.71 337	0.20 296	1.65 245	0.67 313	1.94 62	0.61 62	1.05 167	1.15 223	1.80 223	1.47 277	6.91 339	0.31 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

BSDual-CNN	0.83 155	0.10 69	0.96 41	0.01 17	0.00 1	3.32 314	0.21 244	5.40 335	0.93 161	2.26 277	0.66 177	1.81 224	0.10 104	0.61 94	0.18 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

psmg	0.83 155	0.10 69	0.96 41	0.01 17	0.00 1	3.28 312	0.27 261	4.83 308	0.93 161	1.92 249	1.46 243	1.81 224	0.10 104	0.61 94	0.18 102	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.01 25	0.00 1

CSP-Net	1.01 198	0.52 272	0.92 34	0.01 17	0.00 1	2.83 304	0.05 172	4.99 314	0.69 113	0.91 139	0.85 203	1.82 226	0.23 158	6.04 284	0.29 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 250	0.01 62

Anonymous Stereo	1.78 304	1.37 367	7.79 377	0.42 301	0.07 227	1.49 194	3.20 362	3.31 177	1.84 279	2.75 303	1.14 221	1.84 227	0.09 97	6.89 337	3.32 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 241	0.01 62

MFMNet_re	2.02 320	0.98 345	4.27 334	2.74 383	0.88 362	1.47 187	0.15 224	4.21 262	3.18 337	6.63 360	6.93 351	1.87 228	3.63 348	2.13 148	0.99 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 320	0.05 230

GANetREF_RVC	1.10 224	0.95 343	2.98 276	0.06 156	0.00 1	2.23 274	0.18 235	3.95 245	2.53 327	0.56 95	0.32 119	1.89 229	0.66 233	5.03 250	0.51 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.04 213
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
UPFNet	0.87 171	0.09 50	2.05 219	0.00 1	0.00 1	1.90 265	0.11 212	3.41 191	0.83 146	2.15 265	0.10 69	1.92 230	0.09 97	3.94 197	0.70 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1

THIR-Stereo	1.48 273	0.29 189	1.51 150	0.01 17	0.02 169	1.05 46	4.32 375	2.11 71	0.22 30	1.08 171	4.24 328	1.93 231	4.19 355	6.76 325	1.87 291	0.00 1	0.00 1	0.04 349	0.00 1	0.05 182	0.00 1

ACVNet	0.57 89	0.21 149	1.34 132	0.09 198	0.00 1	1.36 149	0.22 248	2.40 83	1.05 181	0.63 103	0.66 177	1.94 232	0.26 165	0.31 45	0.79 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.00 1

acv_ft	0.79 144	0.21 149	1.28 120	0.01 17	1.08 368	1.68 248	0.01 54	3.75 224	1.05 181	1.31 200	0.66 177	1.94 232	0.46 201	0.31 45	1.68 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 334	0.00 1

CFNet-RSSM	0.51 74	0.12 86	1.26 117	0.03 102	0.14 269	1.24 111	0.02 98	4.12 255	0.15 9	0.31 56	0.01 1	1.96 234	0.04 46	0.19 17	0.25 127	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.27 374	0.01 25	0.01 62

111	0.79 144	0.70 314	2.21 230	0.01 17	0.01 101	1.19 84	0.16 228	3.78 228	1.98 295	1.22 192	0.91 207	2.01 235	0.32 178	0.32 51	0.64 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.17 324

DeepPrunerF	2.50 331	0.87 336	14.90 393	0.17 237	0.31 337	1.41 166	0.29 272	5.62 348	9.97 378	1.02 161	0.43 145	2.01 235	1.65 294	6.85 330	3.99 334	0.00 1	0.01 223	0.07 354	0.10 330	0.24 323	0.12 305

PWCDC_ROB	3.06 342	1.38 368	3.81 318	0.14 226	0.00 1	3.14 308	0.02 98	4.40 278	12.35 382	1.08 171	23.69 399	2.01 235	2.01 311	3.87 194	2.43 312	0.24 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 372	0.08 283

pcwnet_v2	1.29 249	0.17 124	5.98 366	0.10 205	0.01 101	1.76 255	0.02 98	5.08 321	2.90 334	1.54 224	1.98 267	2.03 238	0.81 244	3.01 164	0.28 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 271	0.03 133	0.03 189

SuperB	3.70 357	1.77 374	15.73 394	0.31 279	0.05 211	4.37 340	1.67 342	3.58 213	11.57 379	2.36 287	1.32 239	2.03 238	1.91 306	6.95 342	9.01 371	0.05 343	0.03 294	0.10 360	0.08 323	11.00 402	0.10 292

riskmin	0.47 66	0.03 1	1.01 51	0.08 188	0.01 101	1.12 64	0.01 54	3.00 129	0.21 28	0.46 87	0.02 31	2.08 240	1.06 255	0.26 36	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62

Syn2CoEx	1.66 290	1.17 357	4.29 335	0.04 125	0.00 1	1.44 175	0.56 306	5.33 333	1.98 295	2.01 259	2.12 277	2.08 240	2.81 329	6.55 310	2.42 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 346	0.06 258

DeepPruner_ROB	0.86 166	0.50 267	1.80 193	0.01 17	0.00 1	1.57 213	0.17 231	3.48 203	0.42 44	3.31 321	0.02 31	2.09 242	0.17 136	3.01 164	0.61 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 264	0.01 62

GASNet	1.43 268	1.53 369	4.54 344	0.31 279	0.02 169	1.49 194	0.20 242	3.86 241	1.95 292	0.75 117	1.37 241	2.11 243	1.57 289	5.82 281	2.60 318	0.00 1	0.05 313	0.00 1	0.00 1	0.43 360	0.10 292

HGLStereo	1.03 202	0.18 129	1.50 147	0.01 17	0.01 101	1.41 166	0.01 54	3.41 191	0.82 144	1.05 167	3.09 305	2.11 243	1.24 268	4.51 227	1.18 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.03 189

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 280	0.68 309	4.62 346	0.01 17	0.00 1	5.13 352	0.30 278	4.64 293	1.23 205	2.39 291	0.59 168	2.12 245	2.00 310	4.94 247	2.19 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

DRN-Test	1.62 286	0.23 163	3.72 314	0.18 241	0.13 263	3.34 316	0.19 240	5.93 358	2.01 298	4.14 338	0.76 195	2.12 245	1.78 299	5.22 258	2.62 320	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.01 271	0.03 133	0.01 62

DualNet	1.39 264	0.05 8	1.65 171	0.34 289	0.01 101	1.58 217	0.02 98	3.03 134	6.40 365	1.39 207	2.07 270	2.15 247	0.34 180	1.59 133	7.08 358	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.09 241	0.03 189

ffm	1.04 204	0.05 8	1.65 171	0.34 289	0.01 101	1.58 217	0.02 98	3.03 134	6.40 365	1.39 207	2.07 270	2.15 247	0.34 180	1.59 133	0.05 17	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.09 241	0.03 189

ff1	1.65 289	0.05 8	1.65 171	0.34 289	0.01 101	1.58 217	0.02 98	3.03 134	6.40 365	1.39 207	2.07 270	2.15 247	0.34 180	6.68 317	7.08 358	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.09 241	0.03 189

mmx	1.56 282	0.05 8	1.65 171	0.34 289	0.01 101	1.58 217	0.02 98	5.51 342	2.25 315	1.39 207	2.07 270	2.15 247	0.34 180	6.68 317	7.08 358	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

xxx	1.56 282	0.05 8	1.65 171	0.34 289	0.01 101	1.58 217	0.02 98	5.51 342	2.25 315	1.39 207	2.07 270	2.15 247	0.34 180	6.68 317	7.08 358	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

PSMNet-ADL	0.77 136	0.08 38	0.90 32	0.07 176	0.01 101	2.01 268	0.02 98	2.55 105	1.11 189	0.33 59	0.59 168	2.15 247	0.69 237	4.07 201	0.85 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

PSMNet-RSSM	0.90 180	0.44 242	1.35 135	0.13 216	0.00 1	1.37 154	0.03 139	4.79 306	0.85 152	1.11 174	0.49 154	2.15 247	0.35 185	4.09 204	0.73 231	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.03 133	0.01 62

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 204	0.55 280	2.52 258	0.56 321	1.00 365	1.37 154	0.00 1	3.43 195	1.35 220	2.24 272	0.35 129	2.18 254	0.58 214	4.28 209	0.34 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 271	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CFNet_ucs	0.77 136	0.20 143	2.22 237	0.01 17	0.01 101	1.32 136	0.00 1	3.30 176	1.31 217	1.15 178	1.14 221	2.19 255	0.42 196	2.04 146	0.12 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

Gwc-CoAtRS	0.42 48	0.12 86	1.28 120	0.03 102	0.13 263	1.03 33	0.02 98	2.33 78	0.15 9	0.35 71	0.01 1	2.27 256	0.03 34	0.20 20	0.25 127	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.22 363	0.01 25	0.01 62

StereoDRNet	1.48 273	0.75 316	4.58 345	0.05 142	0.10 253	2.49 287	1.10 331	4.62 291	1.47 241	3.38 325	0.62 174	2.29 257	0.65 231	4.52 228	2.89 323	0.00 1	0.03 294	0.00 1	0.01 271	0.05 182	0.07 274

NVstereo2D	1.09 220	0.17 124	4.40 340	0.00 1	0.00 1	1.59 225	0.18 235	4.29 271	1.40 228	0.85 131	0.36 131	2.30 258	0.62 222	5.26 259	0.35 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

NaN_ROB	2.02 320	0.58 288	2.65 267	0.29 275	0.28 331	3.19 309	5.19 387	3.84 237	2.55 328	5.31 353	1.73 254	2.30 258	1.96 308	6.78 327	3.09 327	0.01 305	0.06 320	0.03 347	0.10 330	0.10 250	0.37 358

PCWNet_CMD	0.65 106	0.14 100	2.02 215	0.01 17	0.01 101	1.10 58	0.00 1	2.80 119	0.97 166	0.48 89	0.28 116	2.31 260	1.50 281	1.19 117	0.08 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

CFNet_pseudo	0.66 111	0.17 124	2.08 223	0.00 1	0.01 101	1.22 97	0.00 1	2.79 118	0.73 125	0.78 124	0.46 150	2.32 261	0.63 223	1.77 141	0.15 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

MSMDNet	0.65 106	0.14 100	2.02 215	0.01 17	0.01 101	1.11 62	0.00 1	2.88 125	0.98 168	0.49 92	0.28 116	2.32 261	1.49 278	1.19 117	0.08 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

PA-Net	1.31 255	0.59 290	3.65 312	0.06 156	0.15 274	1.44 175	0.54 305	4.08 251	2.71 331	0.78 124	1.16 225	2.32 261	0.64 226	5.96 282	1.92 295	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.06 258
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ccs_rob	0.65 106	0.17 124	2.09 224	0.00 1	0.01 101	1.22 97	0.00 1	2.77 117	0.73 125	0.75 117	0.44 146	2.32 261	0.64 226	1.76 140	0.15 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

BUS	0.97 187	0.10 69	0.96 41	0.01 17	0.00 1	5.85 358	0.03 139	5.40 335	0.93 161	2.26 277	0.66 177	2.39 265	0.06 67	0.61 94	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

NINENet	1.03 202	0.22 158	1.30 128	0.10 205	0.01 101	5.85 358	0.03 139	4.41 279	1.25 209	1.55 225	0.60 173	2.39 265	0.06 67	2.72 159	0.05 17	0.00 1	0.01 223	0.01 320	0.00 1	0.04 164	0.00 1

StereoDRNet-Refined	0.83 155	0.12 86	1.18 104	0.02 64	0.01 101	1.31 135	0.00 1	3.33 179	1.07 186	1.92 249	1.24 233	2.48 267	0.18 139	1.86 144	1.67 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 274	0.05 230
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
GANet	1.90 312	0.43 237	1.83 195	0.39 298	0.00 1	2.24 275	3.37 364	3.90 243	1.44 236	2.17 267	9.66 362	2.57 268	1.09 258	6.88 334	1.81 286	0.00 1	0.00 1	0.02 342	0.00 1	0.10 250	0.03 189

cf-r	0.98 189	0.51 271	2.04 218	0.25 262	0.01 101	1.40 162	0.03 139	4.47 284	1.65 268	0.95 142	0.58 159	2.63 269	0.24 160	4.19 206	0.58 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.04 213

ADLNet	1.20 242	0.29 189	1.98 210	0.00 1	0.02 169	2.20 273	0.11 212	4.39 277	2.52 326	2.19 269	2.20 284	2.66 270	0.70 238	3.42 175	1.25 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 250	0.04 213

Anonymous_2	1.69 299	0.05 8	1.31 129	0.08 188	0.03 188	1.22 97	0.01 54	3.25 167	0.19 21	0.76 119	0.13 74	2.68 271	1.99 309	0.39 65	0.13 74	0.05 343	0.25 372	3.27 388	14.54 412	3.40 382	0.01 62

Ntro	3.24 345	1.34 364	2.83 273	7.27 391	4.43 388	6.22 363	0.74 317	4.73 297	1.48 245	0.39 78	1.77 258	2.70 272	1.28 271	4.59 235	1.25 263	8.06 394	0.28 376	2.12 387	0.05 307	8.11 391	5.16 394

CBMV	1.56 282	0.24 165	1.92 199	0.31 279	0.03 188	2.90 307	4.33 376	3.79 229	1.81 277	4.98 350	1.73 254	2.70 272	1.68 296	3.81 190	0.92 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.08 283
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
UNet	1.13 231	0.24 165	4.21 331	0.01 17	0.02 169	2.31 279	0.02 98	3.06 140	0.76 137	1.17 182	0.14 75	2.73 274	1.58 290	4.48 226	1.92 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

MDST_ROB	3.50 354	0.07 32	3.94 321	2.66 382	1.46 372	12.94 386	0.97 325	7.32 376	2.42 321	14.82 394	8.08 357	2.74 275	1.51 282	8.44 370	2.48 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.11 296

RAFT-Test	0.61 95	0.16 118	2.27 243	0.04 125	0.15 274	1.80 260	0.17 231	2.52 101	0.65 81	0.56 95	0.11 72	2.76 276	0.02 16	0.27 40	0.34 166	0.00 1	0.07 329	0.00 1	0.29 379	0.01 25	0.01 62

ETE_ROB	1.16 237	0.52 272	1.71 183	0.01 17	0.02 169	1.79 259	0.22 248	4.10 253	1.32 218	4.68 347	1.18 228	2.81 277	0.08 92	3.56 179	1.12 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 258

PSMNet_ROB	1.09 220	0.69 311	2.92 274	0.03 102	0.07 227	1.68 248	0.16 228	3.44 197	1.30 215	0.96 144	0.32 119	2.81 277	0.63 223	4.23 207	2.48 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.04 213

IGEV_Zeroshot_test	0.74 126	0.20 143	3.00 278	0.26 268	0.02 169	1.10 58	0.05 172	3.72 223	0.19 21	0.88 132	0.71 193	2.84 279	0.63 223	0.53 84	0.33 159	0.00 1	0.07 329	0.00 1	0.16 345	0.04 164	0.00 1

NOSS_ROB	1.29 249	0.22 158	1.35 135	0.64 332	0.16 279	2.56 290	0.00 1	4.14 256	2.37 319	2.29 282	1.76 256	2.84 279	0.02 16	6.80 329	0.45 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.11 296

S-Stereo	2.00 318	0.30 192	5.74 364	0.24 259	0.23 308	2.51 288	1.90 344	4.74 298	5.15 359	2.42 292	5.80 341	2.85 281	0.72 239	5.08 254	2.17 307	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.04 213

cross-raft	0.53 83	0.12 86	1.78 190	0.03 102	0.01 101	1.04 40	0.10 210	3.21 165	0.23 31	0.37 77	0.01 1	2.86 282	0.04 46	0.24 27	0.24 121	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.16 345	0.01 25	0.02 150

GwcNet-RSSM	1.02 200	0.69 311	2.70 269	0.22 251	0.02 169	1.42 171	0.05 172	4.02 248	1.01 174	0.90 136	0.42 141	2.89 283	0.26 165	4.43 219	1.17 257	0.00 1	0.00 1	0.02 342	0.00 1	0.13 268	0.05 230

APVNet	1.52 276	0.31 193	4.00 322	0.09 198	0.00 1	4.64 345	0.08 194	4.41 279	1.21 203	1.25 195	1.05 217	2.90 284	0.93 252	6.70 321	2.48 314	0.01 305	0.00 1	0.07 354	0.00 1	0.27 334	0.05 230

SDNR	3.31 350	0.91 341	6.28 372	0.44 303	0.02 169	26.11 409	0.01 54	3.81 235	1.62 266	2.82 306	11.06 367	2.93 285	0.60 215	7.95 365	1.52 274	0.01 305	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.12 305

aanetorigin	2.87 338	0.73 315	8.74 381	0.23 257	0.23 308	1.61 232	2.07 346	1.76 57	1.10 187	14.21 392	10.25 365	2.93 285	3.38 343	4.98 249	4.06 335	0.10 354	0.05 313	0.09 357	0.11 334	0.57 370	0.15 318

DSFCA	1.30 251	0.14 100	1.82 194	0.01 17	0.03 188	3.74 328	0.86 320	2.71 115	1.23 205	3.09 315	0.41 140	2.93 285	1.49 278	6.12 288	1.35 269	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.01 62

iinet-f	1.68 298	0.61 295	11.37 389	0.29 275	0.03 188	4.39 341	0.04 159	3.18 158	1.10 187	1.16 181	0.58 159	2.96 288	2.76 327	2.13 148	2.46 313	0.00 1	0.02 272	0.02 342	0.00 1	0.46 361	0.01 62

RTSC	2.66 334	1.24 361	6.04 367	0.18 241	0.02 169	4.40 342	0.08 194	4.29 271	4.98 358	6.00 356	3.15 308	2.97 289	1.56 286	6.71 322	10.89 377	0.00 1	0.07 329	0.00 1	0.05 307	0.40 358	0.24 346

CBMV_ROB	1.70 300	0.11 82	1.98 210	0.46 307	0.00 1	2.85 305	0.91 324	4.27 269	2.21 313	4.02 337	5.00 334	2.97 289	2.32 317	5.40 266	1.35 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.06 258

fast-acv-ft	1.41 267	0.46 250	4.29 335	0.10 205	0.13 263	3.97 330	0.29 272	2.42 91	1.91 289	0.81 129	3.55 317	3.02 291	1.26 270	3.35 170	2.05 304	0.04 337	0.01 223	0.04 349	0.04 303	0.39 357	0.05 230

PASM	1.58 285	1.05 351	7.51 376	0.56 321	0.09 244	1.37 154	0.28 269	2.85 123	1.44 236	3.91 335	0.44 146	3.02 291	0.64 226	6.38 301	1.59 278	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.03 293	0.26 331	0.15 318

PWC_ROB	2.90 340	1.01 349	6.12 369	0.53 317	0.57 356	1.30 132	0.40 292	3.85 239	4.42 355	7.37 365	15.40 377	3.03 293	1.55 285	6.31 297	5.74 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 361	0.05 230

IIG-Stereo	1.30 251	0.48 260	1.04 71	2.41 380	0.05 211	1.61 232	0.14 223	2.59 106	0.68 100	2.97 311	2.28 286	3.08 294	0.57 212	7.41 356	0.65 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1

ssnet_v2	1.14 232	0.28 182	1.77 188	0.03 102	0.00 1	2.07 270	0.37 291	5.20 323	1.87 286	2.00 256	0.87 205	3.09 295	0.55 209	1.31 124	3.02 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 299	0.12 305

OMP-Stereo	1.20 242	0.54 279	0.96 41	2.39 379	0.29 332	1.58 217	0.33 284	2.01 66	0.68 100	2.68 302	1.16 225	3.10 296	0.18 139	7.40 355	0.56 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 211	0.01 62

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 287	0.45 246	2.21 230	1.53 374	0.18 285	4.33 339	0.41 294	3.37 184	1.40 228	0.54 94	0.65 175	3.10 296	0.11 112	4.93 246	0.60 219	4.57 387	0.51 382	0.00 1	0.00 1	1.37 379	2.39 384

MyStereo06	0.80 148	0.19 136	2.53 259	0.02 64	0.00 1	1.51 199	0.01 54	4.61 290	0.24 34	0.89 134	0.69 186	3.14 298	1.18 262	0.58 92	0.33 159	0.00 1	0.06 320	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.07 274

PDISCO_ROB	2.21 326	0.78 323	3.43 304	0.96 356	2.04 380	7.04 367	0.09 203	7.36 377	5.72 363	1.21 191	1.67 249	3.16 299	1.28 271	7.52 358	1.37 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 349	0.13 310

DGSMNet	2.23 327	0.80 326	6.10 368	0.96 356	1.73 375	3.22 310	4.12 372	5.30 331	1.11 189	1.19 184	2.48 292	3.18 300	0.65 231	4.57 234	1.33 268	1.11 381	1.37 391	1.55 383	1.26 396	1.37 379	1.28 379

DDUNet	3.28 347	10.54 407	2.29 244	3.50 384	3.31 385	4.21 336	0.21 244	3.77 226	1.03 176	2.54 296	3.17 310	3.20 301	0.21 155	3.89 195	0.69 228	1.94 384	0.05 313	9.87 393	3.53 402	5.03 386	2.55 386

anonymousa	0.79 144	0.26 171	1.91 198	0.03 102	0.29 332	1.46 186	0.02 98	3.76 225	0.97 166	0.72 115	2.25 285	3.21 302	0.56 210	0.15 9	0.12 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 303	0.00 1	0.02 150

HSM-Net_RVC	1.40 266	0.07 32	1.58 164	0.00 1	0.01 101	1.88 263	0.05 172	7.24 375	1.71 273	3.63 328	3.63 319	3.21 302	0.36 186	4.25 208	0.44 187	0.01 305	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet-ft	0.77 136	0.46 250	1.34 132	0.01 17	0.27 323	1.32 136	0.02 98	2.40 83	0.68 100	0.63 103	0.18 92	3.23 304	0.21 155	3.97 198	0.54 208	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.03 133	0.02 150

CFNet_RVC	0.77 136	0.46 250	1.34 132	0.01 17	0.27 323	1.32 136	0.02 98	2.40 83	0.68 100	0.63 103	0.18 92	3.23 304	0.21 155	3.97 198	0.54 208	0.00 1	0.00 1	0.01 320	0.00 1	0.03 133	0.02 150

DLCB_ROB	1.17 238	0.22 158	1.28 120	0.08 188	0.00 1	1.51 199	0.23 252	3.39 187	1.52 250	3.43 326	2.00 268	3.40 306	0.31 174	4.29 210	1.82 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT	0.60 93	0.50 267	1.01 51	0.50 312	0.04 204	0.94 23	0.08 194	3.01 131	0.65 81	0.22 50	0.09 67	3.41 307	0.27 168	0.53 84	0.37 176	0.00 1	0.03 294	0.00 1	0.01 271	0.40 358	0.03 189

hknet	1.08 213	0.13 95	2.07 221	0.01 17	0.00 1	3.32 314	0.21 244	5.40 335	0.92 158	2.26 277	0.66 177	3.43 308	0.05 52	2.81 160	0.27 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

ccnet	1.70 300	0.20 143	1.95 204	0.26 268	0.18 285	3.72 327	1.22 334	4.22 265	1.43 235	2.37 288	3.96 325	3.45 309	1.51 282	4.69 236	4.47 339	0.06 348	0.00 1	0.09 357	0.01 271	0.10 250	0.01 62

CRFU-Net	1.32 256	0.27 172	2.46 254	1.17 367	0.03 188	4.08 332	0.05 172	5.61 345	0.67 95	1.53 218	0.70 192	3.47 310	2.62 325	3.24 168	0.24 121	0.01 305	0.01 223	0.11 361	0.00 1	0.13 268	0.00 1

otaku	3.17 344	1.32 363	2.49 256	6.07 389	3.26 384	4.62 344	2.15 349	5.35 334	1.34 219	2.00 256	2.54 294	3.50 311	1.49 278	3.68 181	1.11 253	7.89 393	0.23 371	1.88 384	0.03 293	7.74 390	4.78 393

Wz-Net-LNSev	1.30 251	0.85 334	6.26 371	0.02 64	0.03 188	4.02 331	0.13 220	4.21 262	1.12 193	0.77 121	0.10 69	3.60 312	1.11 259	2.68 156	1.12 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

TransformOpticalFlow	1.47 272	0.31 193	3.22 296	0.66 333	0.08 237	1.54 210	0.09 203	3.84 237	1.58 263	1.66 231	2.32 287	3.60 312	3.12 337	6.99 345	0.42 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

AANet_RVC	1.66 290	0.88 337	3.52 307	0.06 156	0.00 1	1.22 97	0.00 1	3.25 167	2.51 325	2.21 270	4.49 329	3.65 314	0.20 151	7.10 349	3.42 330	0.50 377	0.04 304	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.05 230

STrans-v2	1.67 294	0.36 207	3.28 297	0.02 64	0.19 292	1.45 181	0.08 194	6.69 369	1.49 247	2.00 256	2.86 302	3.67 315	3.88 353	7.04 348	0.45 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

XX-Stereo	1.04 204	0.20 143	4.94 352	0.85 348	0.04 204	1.25 118	0.00 1	3.37 184	0.45 47	1.22 192	0.50 155	3.70 316	0.02 16	3.91 196	0.05 17	0.00 1	0.09 342	0.00 1	0.20 357	0.03 133	0.02 150

SGM-Forest	1.84 307	0.08 38	1.31 129	0.15 228	0.22 303	3.52 323	2.46 358	3.85 239	2.16 308	5.29 352	3.90 323	3.71 317	1.56 286	6.28 295	1.90 292	0.01 305	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.30 349
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCP+	2.87 338	0.98 345	8.75 382	0.07 176	0.16 279	5.93 361	2.90 361	4.00 247	1.84 279	1.52 217	0.27 114	3.81 318	3.22 341	6.05 285	17.38 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 274	0.30 349

NCCL2	1.30 251	0.63 300	2.31 245	0.02 64	0.03 188	1.57 213	3.41 365	3.91 244	1.39 224	3.14 317	0.34 126	3.90 319	0.30 170	3.75 187	1.19 259	0.00 1	0.00 1	0.02 342	0.00 1	0.03 133	0.05 230

HH	0.88 175	0.37 211	1.93 200	0.25 262	0.10 253	0.62 13	0.00 1	3.79 229	0.18 19	0.33 59	0.59 168	3.94 320	0.81 244	4.44 220	0.09 53	0.00 1	0.06 320	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 150

HanStereo	0.88 175	0.37 211	1.93 200	0.25 262	0.10 253	0.62 13	0.00 1	3.79 229	0.18 19	0.33 59	0.59 168	3.94 320	0.81 244	4.44 220	0.09 53	0.00 1	0.06 320	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 150

GwcNet	1.67 294	0.81 329	5.52 359	0.23 257	1.21 369	4.21 336	0.62 311	3.71 222	1.57 259	1.01 160	1.65 248	3.99 322	0.52 205	5.46 267	2.30 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 271	0.35 352	0.13 310

hitnet-ft	1.09 220	0.39 220	1.45 144	0.04 125	0.00 1	1.34 144	0.22 248	3.34 182	2.25 315	1.48 215	1.11 220	4.17 323	0.37 188	4.73 239	0.79 235	0.01 305	0.00 1	0.03 347	0.00 1	0.09 241	0.01 62

ADLNet2	1.38 263	0.39 220	3.13 287	0.00 1	0.70 359	1.23 110	0.26 258	4.19 260	2.36 318	1.45 214	3.16 309	4.23 324	0.82 247	4.56 233	0.88 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 268	0.02 150

NCC-stereo	1.67 294	0.56 284	3.10 285	0.08 188	0.22 303	2.24 275	0.13 220	5.05 319	1.42 231	2.27 280	2.72 298	4.29 325	3.53 345	5.76 278	2.01 301	0.04 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 150

Abc-Net	1.67 294	0.56 284	3.10 285	0.08 188	0.22 303	2.24 275	0.13 220	5.05 319	1.42 231	2.27 280	2.72 298	4.29 325	3.53 345	5.76 278	2.01 301	0.04 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.02 150
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	3.01 341	1.02 350	5.52 359	0.45 306	0.39 342	4.12 333	0.17 231	6.68 368	12.04 381	7.20 364	3.36 313	4.40 327	2.58 324	4.69 236	7.17 362	0.01 305	0.04 304	0.00 1	0.03 293	0.22 319	0.17 324

RP	1.76 303	0.55 280	2.59 265	0.22 251	0.60 357	1.70 251	0.98 327	4.31 273	1.99 297	3.12 316	5.04 335	4.41 328	2.96 333	4.72 238	1.90 292	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.01 271	0.14 274	0.01 62

LSM	7.38 379	1.68 371	22.24 399	3.99 385	40.72 416	3.54 324	4.79 384	4.74 298	6.65 369	10.25 378	13.51 373	4.49 329	3.81 351	6.91 339	5.31 350	0.00 1	0.04 304	0.00 1	0.00 1	0.26 331	14.60 412

RYNet	1.52 276	0.35 203	3.38 302	0.25 262	0.04 204	2.31 279	0.03 139	4.62 291	1.47 241	1.14 177	0.34 126	4.52 330	1.38 275	6.36 300	4.23 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

XQC	2.57 333	1.20 360	6.33 373	0.18 241	0.01 101	3.84 329	0.33 284	5.24 325	3.83 348	4.43 342	1.94 264	4.58 331	3.19 339	7.19 350	8.67 370	0.00 1	0.03 294	0.00 1	0.03 293	0.27 334	0.19 334

LALA_ROB	1.33 257	0.59 290	1.74 185	0.02 64	0.06 219	3.25 311	0.50 304	3.45 198	1.39 224	3.70 329	0.59 168	4.59 332	0.25 163	3.58 180	2.79 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.02 150

CSAN	2.70 336	0.75 316	3.41 303	0.18 241	0.12 259	4.18 335	4.05 371	4.11 254	4.36 352	6.03 357	6.24 347	4.60 333	4.74 360	7.29 353	3.43 331	0.02 327	0.03 294	0.01 320	0.02 287	0.18 299	0.22 342

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 348	2.61 386	7.84 378	0.09 198	0.26 318	12.92 385	7.62 402	4.25 266	3.64 345	2.95 310	3.99 326	4.61 334	1.22 264	8.36 368	1.77 285	0.59 378	1.15 390	0.04 349	0.85 394	0.48 365	0.67 367

RainbowNet	4.74 367	3.21 391	3.07 283	9.34 396	6.01 390	4.89 349	3.60 367	7.09 374	4.39 354	1.63 229	3.01 304	4.72 335	2.96 333	5.53 270	1.19 259	8.95 396	2.12 395	8.48 392	0.19 354	8.75 392	5.73 395

HSM	1.36 260	0.40 225	1.07 78	0.01 17	0.30 334	1.73 254	0.03 139	5.89 355	1.22 204	1.83 244	1.36 240	4.78 336	1.30 273	6.61 314	0.57 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.00 1

Nwc_Net	1.94 315	0.55 280	3.79 317	0.07 176	0.08 237	2.73 297	0.04 159	6.75 372	1.11 189	2.03 260	7.92 355	4.82 337	2.11 312	4.78 240	2.01 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.01 62

FBW_ROB	2.36 330	0.36 207	3.16 288	0.37 296	0.14 269	4.42 343	0.18 235	6.64 367	3.05 336	2.98 312	2.85 301	4.86 338	1.11 259	11.00 389	4.53 340	0.16 361	0.05 313	0.37 374	0.09 326	0.19 306	0.78 369

ac_64	1.12 229	0.18 129	1.64 170	0.18 241	0.25 315	1.48 193	0.02 98	4.97 313	1.47 241	0.69 111	0.45 149	4.94 339	0.46 201	4.87 244	0.74 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.00 1

AF-Net	2.17 325	0.65 304	3.53 308	0.00 1	0.09 244	2.02 269	0.48 300	6.44 363	1.70 271	3.36 322	10.22 364	4.95 340	2.81 329	4.34 212	2.66 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 268	0.01 62

DANet	1.74 302	0.22 158	3.06 282	0.75 340	0.44 345	2.46 286	0.35 289	3.40 189	1.41 230	4.22 339	1.56 244	5.03 341	0.56 210	6.29 296	5.00 347	0.01 305	0.00 1	0.00 1	0.01 271	0.04 164	0.08 283
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UDG	2.86 337	8.81 404	1.57 163	2.60 381	0.89 364	2.39 283	0.11 212	3.42 193	1.02 175	2.18 268	3.64 320	5.04 342	1.60 293	4.17 205	2.09 305	1.21 383	0.04 304	7.69 390	3.67 403	4.10 384	0.93 375

RGC	1.86 309	0.67 307	3.45 306	0.07 176	0.26 318	3.29 313	0.11 212	4.78 305	1.46 239	3.26 320	4.51 330	5.14 343	2.68 326	5.46 267	1.94 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.09 288

LL-Strereo	1.93 313	0.97 344	3.83 320	0.55 320	2.19 381	1.49 194	0.05 172	4.09 252	1.00 173	2.59 298	2.77 300	5.17 344	5.63 371	7.19 350	0.63 222	0.00 1	0.10 348	0.00 1	0.00 1	0.25 329	0.20 338

ADCL	3.30 348	0.81 329	6.76 375	0.25 262	0.25 315	6.93 365	4.65 380	4.79 306	2.62 330	4.61 346	3.36 313	5.22 345	4.55 358	5.54 272	14.91 387	0.05 343	0.01 223	0.11 361	0.13 338	0.28 340	0.10 292

AnyNet_C32	3.93 360	2.58 385	12.07 390	0.39 298	0.49 350	5.50 355	6.45 398	4.44 282	2.19 311	6.86 362	2.94 303	5.28 346	3.20 340	6.63 315	18.37 397	0.08 350	0.04 304	0.20 368	0.09 326	0.57 370	0.19 334

FAT-Stereo	1.86 309	0.19 136	3.31 299	0.17 237	0.03 188	1.78 258	0.97 325	4.76 302	2.79 332	4.22 339	4.87 332	5.31 347	2.83 331	5.06 253	0.90 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.01 62

RASNet	1.53 278	0.31 193	1.97 209	0.09 198	3.20 383	1.69 250	0.06 185	3.27 175	2.12 302	0.77 121	1.29 237	5.32 348	1.69 297	6.60 312	2.17 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 94	0.02 150

psmorigin	2.01 319	0.37 211	10.25 385	0.22 251	0.03 188	1.62 238	0.19 240	3.31 177	1.05 181	4.92 349	3.14 306	5.85 349	2.21 314	5.31 261	1.71 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 182	0.02 150

DPSNet	3.38 352	0.60 292	9.55 383	0.61 328	0.46 347	5.10 351	1.44 339	11.17 387	3.92 349	2.57 297	0.88 206	5.90 350	9.68 387	7.63 360	7.25 363	0.08 350	0.16 365	0.01 320	0.07 318	0.34 349	0.17 324

DispFullNet	7.91 381	23.96 413	13.67 392	14.71 406	7.88 398	4.83 348	0.04 159	5.01 316	2.89 333	8.86 375	4.96 333	6.11 351	10.72 389	10.18 383	3.51 332	2.44 385	0.33 378	15.15 402	4.65 406	12.33 404	5.95 396

G-Net	3.49 353	0.47 258	4.03 324	1.61 375	1.91 376	10.78 382	1.92 345	3.06 140	1.26 210	8.59 373	12.06 370	6.13 352	7.82 379	4.78 240	4.77 343	0.08 350	0.12 355	0.07 354	0.15 339	0.16 288	0.11 296

CBFPSM	1.39 264	0.61 295	4.29 335	0.01 17	0.01 101	3.64 325	0.03 139	3.39 187	0.80 141	0.64 106	0.21 105	6.18 353	3.70 350	2.38 151	1.82 287	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.08 222	0.01 62

stereogan	2.13 323	0.31 193	3.75 315	0.01 17	0.09 244	7.44 371	0.60 310	4.27 269	3.29 338	3.91 335	4.62 331	6.41 354	1.84 305	5.17 255	0.58 215	0.00 1	0.01 223	0.01 320	0.00 1	0.24 323	0.05 230

Wz-Net-SNSev	2.53 332	2.49 384	10.66 387	0.39 298	0.01 101	2.73 297	0.40 292	5.02 317	1.50 249	2.15 265	2.12 277	6.48 355	1.11 259	9.47 378	5.84 354	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.21 316	0.06 258

DISCO	1.93 313	0.18 129	2.44 250	0.67 335	0.53 352	5.25 353	0.00 1	5.43 339	1.56 258	2.09 263	0.91 207	6.48 355	0.89 249	8.55 371	3.60 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.01 62

ADCS	5.09 370	2.15 381	16.58 395	0.34 289	0.07 227	5.91 360	4.26 374	6.73 371	6.99 372	9.44 376	6.09 344	6.57 357	5.17 367	9.54 379	21.38 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 354	0.23 345

EDNetEfficient	6.54 377	1.17 357	33.15 404	0.66 333	1.96 377	2.07 270	3.72 368	2.80 119	14.85 385	20.02 401	9.69 363	6.59 358	10.19 388	7.19 350	15.49 390	0.03 335	0.10 348	0.01 320	0.20 357	0.62 373	0.29 348

ADCMid	3.95 361	1.34 364	10.91 388	0.18 241	0.38 341	5.02 350	1.27 337	4.87 310	2.94 335	11.15 381	3.60 318	6.76 359	5.21 368	6.40 306	16.96 392	0.12 357	0.08 338	0.55 379	0.46 384	0.53 369	0.19 334

RTS	9.75 388	2.69 387	65.25 414	0.85 348	1.99 378	14.36 388	4.75 382	5.69 350	17.29 390	7.97 368	19.00 384	6.83 360	3.02 335	26.15 409	18.62 400	0.00 1	0.15 363	0.00 1	0.00 1	0.29 341	0.16 320

RTSA	9.75 388	2.69 387	65.25 414	0.85 348	1.99 378	14.36 388	4.75 382	5.69 350	17.29 390	7.97 368	19.00 384	6.83 360	3.02 335	26.15 409	18.62 400	0.00 1	0.15 363	0.00 1	0.00 1	0.29 341	0.16 320

WZ-Net	4.16 363	1.75 373	23.59 400	0.08 188	0.04 204	2.62 296	2.16 350	5.89 355	4.74 357	5.73 355	3.51 316	6.99 362	4.89 363	10.82 386	10.11 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 264	0.11 296

Wz-Net-TNSev	3.91 359	5.20 397	20.57 397	0.15 228	0.01 101	7.14 368	3.57 366	6.70 370	3.57 342	1.74 234	0.58 159	7.39 363	4.33 356	8.86 372	7.99 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 287	0.24 323	0.16 320

ADCPNet	3.63 356	0.82 332	13.20 391	0.08 188	0.43 344	7.02 366	2.23 352	4.77 303	2.41 320	4.31 341	1.96 266	7.57 364	5.16 365	6.45 307	13.80 385	0.02 327	0.75 386	0.04 349	0.90 395	0.16 288	0.53 362

PVD	5.81 374	0.99 347	5.56 361	0.72 338	0.51 351	6.72 364	0.18 235	9.90 384	23.69 394	11.45 383	19.26 389	8.18 365	9.46 385	9.24 375	9.49 373	0.02 327	0.16 365	0.00 1	0.08 323	0.18 299	0.40 360

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MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 371	2.33 382	8.42 380	0.33 283	0.27 323	24.60 408	8.84 405	5.50 341	9.75 377	3.82 332	8.16 358	8.53 367	1.82 301	9.44 377	5.18 349	1.02 380	1.65 393	0.33 373	0.47 385	1.06 377	0.90 373

AnyNet_C01	6.59 378	4.31 395	36.24 406	0.96 356	0.46 347	9.96 379	5.74 391	6.02 360	3.63 344	7.59 367	8.56 359	8.83 368	3.14 338	13.74 394	20.83 405	0.12 357	0.08 338	0.25 371	0.09 326	1.01 376	0.34 355

MADNet+	10.71 391	14.57 409	70.07 416	0.58 324	0.47 349	19.89 399	4.20 373	11.05 386	6.87 371	3.03 314	5.99 343	9.01 369	6.35 374	31.95 412	28.31 411	0.22 365	0.26 375	0.01 320	0.04 303	0.46 361	0.87 372

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SPS-STEREO	3.08 343	0.49 264	2.49 256	0.21 249	0.24 312	3.67 326	1.24 335	5.80 353	2.43 322	10.68 379	8.00 356	9.48 371	3.59 347	8.11 367	5.08 348	0.01 305	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.11 296
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SAMSARA	3.32 351	1.07 353	6.25 370	0.86 352	0.31 337	7.55 372	3.87 370	5.26 330	4.20 351	7.43 366	3.35 312	10.04 372	3.83 352	6.98 344	4.83 344	0.00 1	0.14 360	0.00 1	0.05 307	0.17 292	0.22 342

ACVNet-4b	5.67 372	1.65 370	4.43 341	9.46 397	7.11 396	8.72 377	1.68 343	6.61 366	5.76 364	0.27 53	6.49 349	11.67 373	2.43 321	8.40 369	1.56 275	9.06 398	2.34 397	10.49 397	0.02 287	9.22 397	5.98 397

NVStereoNet_ROB	3.25 346	0.46 250	2.71 271	0.34 289	0.56 354	2.36 282	0.87 321	4.56 288	4.47 356	4.55 343	14.09 375	11.93 374	3.23 342	9.79 381	3.14 328	0.43 375	0.03 294	0.53 378	0.31 380	0.36 354	0.38 359
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	4.63 366	0.89 339	5.34 357	0.30 277	0.09 244	7.43 370	3.75 369	6.53 365	16.16 388	6.79 361	13.29 372	12.44 375	7.74 377	7.38 354	4.11 336	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.10 250	0.31 353

SGM+DAISY	4.39 364	1.34 364	5.18 354	1.01 359	0.88 362	5.61 357	2.86 360	4.88 311	3.53 340	13.29 388	13.95 374	12.66 376	7.55 376	7.98 366	5.39 351	0.23 369	0.18 368	0.15 365	0.24 367	0.29 341	0.64 365

EDNetEfficientorigin	10.31 390	1.90 379	98.96 426	0.22 251	0.23 308	2.73 297	0.71 315	4.50 285	16.94 389	18.72 395	15.36 376	12.74 377	10.73 390	8.96 373	11.94 382	0.01 305	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.25 329	1.31 380

PWCK	8.72 384	5.37 398	16.61 396	5.74 388	0.12 259	19.88 398	11.41 408	11.31 388	13.42 383	14.07 389	12.84 371	13.20 378	8.05 381	15.44 395	10.25 375	5.95 390	0.22 370	2.09 386	0.05 307	7.50 388	0.92 374

ACVNet_1	6.16 376	1.86 378	4.43 341	9.52 398	7.22 397	7.59 373	2.37 354	9.99 385	6.71 370	3.84 333	5.35 339	13.23 379	4.90 364	6.25 294	1.94 299	9.06 398	2.40 399	10.88 399	0.11 334	9.58 399	6.03 398

MSMD_ROB	4.94 368	0.43 237	2.58 263	0.12 213	0.01 101	8.43 376	1.09 330	4.25 266	4.11 350	13.11 387	26.36 402	13.95 380	13.88 395	7.45 357	2.92 324	0.10 354	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

FADE	16.19 406	10.20 405	37.43 409	4.76 387	4.82 389	10.62 381	5.00 385	19.13 399	23.28 393	8.35 371	6.09 344	14.63 381	21.62 406	25.45 407	20.32 403	24.52 413	8.46 412	36.14 417	36.87 417	3.46 383	2.72 387

WCMA_ROB	4.54 365	0.48 260	3.19 290	0.49 311	0.63 358	5.38 354	2.57 359	4.70 295	3.77 346	14.17 391	19.02 386	15.47 382	9.03 383	6.73 323	4.85 345	0.01 305	0.05 313	0.01 320	0.01 271	0.08 222	0.16 320

SGM_RVC	4.07 362	0.38 214	1.98 210	0.84 345	0.26 318	6.20 362	2.37 354	6.45 364	3.57 342	11.56 384	9.27 361	15.55 383	6.78 375	10.07 382	4.60 342	0.22 365	0.25 372	0.20 368	0.23 365	0.26 331	0.34 355
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
coex-ft	12.01 396	5.60 399	80.23 417	0.15 228	0.15 274	1.88 263	0.73 316	2.66 109	30.12 402	49.31 415	16.59 378	15.97 384	14.42 396	6.79 328	14.50 386	0.05 343	0.08 338	0.01 320	0.05 307	0.37 356	0.61 364

IMH-64-1	9.55 386	2.76 389	2.44 250	11.17 401	9.13 401	12.03 383	5.45 388	18.33 396	15.78 386	6.59 358	18.69 382	16.95 385	6.20 372	10.63 384	8.06 366	9.46 401	2.46 400	15.42 404	1.61 397	10.89 400	6.88 402

IMH-64	9.55 386	2.76 389	2.44 250	11.17 401	9.13 401	12.03 383	5.45 388	18.33 396	15.78 386	6.59 358	18.69 382	16.95 385	6.20 372	10.63 384	8.06 366	9.46 401	2.46 400	15.42 404	1.61 397	10.89 400	6.88 402

ELAS_RVC	7.69 380	0.80 326	4.90 351	1.06 361	1.02 366	10.00 380	9.43 406	9.75 383	14.69 384	21.83 405	20.27 392	17.88 387	16.41 399	13.01 392	10.44 376	0.22 365	0.55 384	0.28 372	0.19 354	0.35 352	0.65 366
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	8.05 382	0.76 320	4.02 323	0.95 355	1.02 366	14.85 391	6.99 401	12.80 389	11.73 380	22.43 407	27.75 405	17.88 387	15.19 397	10.96 387	11.31 378	0.22 365	0.56 385	0.23 370	0.22 363	0.50 367	0.71 368
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
pmcnn	3.61 355	0.68 309	5.38 358	0.61 328	1.46 372	2.75 301	1.26 336	5.04 318	1.57 259	8.77 374	11.67 368	18.69 389	2.38 319	6.03 283	5.61 352	0.00 1	0.07 329	0.00 1	0.00 1	0.21 316	0.07 274

ACVNet_2	8.69 383	1.80 377	5.09 353	8.55 395	6.72 393	13.47 387	4.34 377	13.70 390	23.86 395	6.89 363	19.74 391	20.52 390	5.36 369	7.70 363	2.48 314	8.53 395	1.67 394	7.99 391	0.32 381	8.79 395	6.29 401

IMH	11.11 394	3.50 392	2.56 262	11.25 403	9.13 401	14.49 390	5.10 386	20.68 404	26.30 398	8.28 370	23.85 400	20.63 391	9.19 384	12.39 390	7.96 364	9.50 403	2.50 402	15.28 403	1.66 399	11.07 403	6.96 404

FCDSN-DC	5.04 369	0.15 110	1.83 195	0.22 251	0.44 345	5.60 356	1.66 341	5.22 324	4.37 353	14.49 393	21.86 394	20.65 392	11.88 392	7.66 362	4.55 341	0.02 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 133	0.05 230
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WAO-7	9.09 385	1.79 376	3.55 310	0.80 343	0.15 274	18.67 396	4.36 378	23.07 411	26.68 399	12.59 386	27.90 406	22.52 393	13.03 393	13.53 393	11.47 379	0.09 353	0.03 294	0.58 380	0.10 330	0.47 364	0.34 355

MeshStereo	5.78 373	0.75 316	3.04 280	0.25 262	0.14 269	7.88 375	2.09 347	9.64 382	5.18 360	20.48 402	19.06 387	22.80 394	9.54 386	9.64 380	4.88 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 341	0.03 189
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
FC-DCNN	6.09 375	0.18 129	2.35 247	0.42 301	0.53 352	7.80 374	1.42 338	8.14 380	7.07 373	19.05 400	22.10 395	22.85 395	13.84 394	9.42 376	6.44 356	0.00 1	0.01 223	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 258

LVE	11.10 393	2.36 383	3.34 300	9.94 399	8.13 399	21.22 401	7.75 403	16.47 394	32.55 405	8.55 372	23.64 398	23.22 396	7.93 380	10.98 388	6.65 357	9.45 400	2.55 406	11.08 400	0.58 388	9.35 398	6.28 400

LE_ROB	12.79 398	0.64 301	10.26 386	2.13 377	1.29 370	7.25 369	5.81 392	9.09 381	49.27 416	57.55 416	24.58 401	23.68 397	31.13 412	9.00 374	23.57 410	0.04 337	0.06 320	0.13 364	0.20 357	0.08 222	0.11 296

Dean	11.46 395	2.03 380	5.20 355	10.73 400	8.20 400	18.71 397	5.73 390	21.10 405	41.49 413	11.12 380	22.16 396	25.92 398	7.74 377	7.52 358	4.31 338	9.01 397	2.27 396	9.95 396	0.61 389	9.18 396	6.22 399

WAO-6	11.09 392	1.69 372	3.21 293	7.54 392	7.10 395	16.34 392	6.63 399	20.12 401	38.64 410	9.67 377	19.28 390	27.53 399	10.97 391	12.43 391	11.57 380	4.26 386	2.35 398	10.54 398	0.02 287	7.59 389	4.29 391

JetBlue	13.83 399	5.03 396	33.82 405	0.84 345	6.92 394	50.14 415	20.02 413	15.09 391	8.92 376	11.33 382	17.05 379	28.25 400	18.01 404	32.60 413	18.53 399	0.32 372	0.12 355	0.15 365	0.23 365	4.59 385	4.64 392

KSHMR	14.27 403	6.95 402	5.79 365	15.08 407	12.84 406	17.44 393	10.61 407	18.88 398	30.94 403	18.81 397	22.21 397	28.54 401	8.85 382	15.56 396	9.24 372	10.34 408	3.60 410	21.61 410	4.68 407	14.48 407	8.94 407

ktn	19.15 409	18.52 410	6.39 374	22.64 413	17.26 411	24.47 406	12.11 409	24.52 412	34.74 408	18.75 396	27.70 403	32.54 402	17.85 403	15.71 397	16.67 391	22.09 412	3.64 411	28.95 414	10.91 411	17.40 411	10.22 410

DPSimNet_ROB	25.03 413	19.56 411	24.93 401	24.36 414	17.85 412	22.25 403	25.93 415	28.52 413	29.10 401	32.61 410	28.25 408	32.87 403	26.42 407	24.51 406	40.42 413	16.75 411	13.93 414	25.19 411	22.38 414	19.96 413	24.75 417

WAO-8	13.93 400	3.75 393	4.23 332	7.74 393	6.54 391	22.81 404	2.39 356	22.66 408	45.98 414	18.88 398	35.42 411	33.21 404	16.91 400	16.55 398	12.78 383	5.01 388	0.81 388	9.89 394	0.77 391	8.77 394	3.61 389

Venus	13.93 400	3.75 393	4.23 332	7.74 393	6.54 391	22.81 404	2.39 356	22.66 408	45.98 414	18.88 398	35.42 411	33.21 404	16.91 400	16.55 398	12.78 383	5.01 388	0.81 388	9.89 394	0.77 391	8.76 393	3.61 389

TorneroNet	16.10 405	5.74 401	4.12 330	13.88 405	11.97 404	26.89 410	6.85 400	21.13 406	38.32 409	14.15 390	33.36 410	33.52 406	17.49 402	18.89 400	19.64 402	9.77 405	2.53 404	19.43 408	3.35 401	13.21 406	7.86 405

TorneroNet-64	15.45 404	5.66 400	3.44 305	13.86 404	12.03 405	28.15 411	6.27 396	19.89 400	38.68 411	12.16 385	28.06 407	35.76 407	15.44 398	19.56 401	15.40 389	9.71 404	2.52 403	19.13 407	2.70 400	12.55 405	7.94 406

UNDER WATER	19.61 410	12.37 408	31.14 402	20.44 411	14.31 408	28.63 412	18.15 412	16.43 393	34.24 407	20.82 403	19.14 388	38.83 408	30.09 410	24.31 404	20.97 406	10.09 407	2.68 407	19.51 409	4.70 408	15.52 409	9.93 409

notaker	17.52 407	21.54 412	7.84 378	18.05 409	14.44 409	17.58 394	6.43 397	20.13 402	24.44 397	21.34 404	27.71 404	39.12 409	18.78 405	19.63 402	20.40 404	11.95 409	2.71 409	25.51 412	5.85 409	17.10 410	9.78 408

JetRed	34.54 415	39.28 417	62.16 412	15.62 408	26.51 415	69.20 417	40.79 417	31.43 415	32.41 404	46.06 414	44.55 416	40.19 410	26.50 408	38.43 414	56.06 416	12.76 410	37.49 419	13.23 401	9.38 410	29.52 415	19.34 414

UNDER WATER-64	20.03 411	10.28 406	31.50 403	20.05 410	13.64 407	32.81 413	23.45 414	16.01 392	33.44 406	22.01 406	17.25 380	40.58 411	32.20 414	24.50 405	22.36 409	10.06 406	2.70 408	18.37 406	4.24 405	14.84 408	10.24 411

MANE	14.02 402	0.85 334	3.53 308	2.13 377	3.75 386	18.44 395	6.14 393	22.67 410	27.90 400	33.01 411	41.08 414	41.26 412	30.90 411	23.39 403	17.99 396	0.47 376	0.76 387	0.91 381	4.04 404	0.17 292	1.00 376

SGM-ForestM	12.56 397	0.80 326	4.31 338	1.07 362	0.41 343	21.56 402	8.57 404	17.42 395	19.67 392	29.93 409	28.49 409	45.83 413	27.22 409	26.05 408	18.40 398	0.14 359	0.25 372	0.18 367	0.28 378	0.18 299	0.42 361

BEATNet-Init1	17.91 408	7.45 403	36.82 407	1.88 376	1.38 371	37.29 414	14.71 411	21.90 407	24.20 396	38.07 412	36.59 413	50.41 414	32.00 413	29.42 411	21.83 408	0.33 373	0.39 381	0.47 375	0.54 387	1.50 381	1.07 377

ASD4	55.28 417	67.10 420	50.57 411	44.24 417	57.82 419	92.00 420	98.23 426	54.95 416	86.61 421	58.30 417	64.61 418	50.57 415	63.33 418	58.83 417	67.37 418	25.76 414	29.60 416	26.82 413	29.01 416	42.42 416	37.42 418

HanzoNet	29.69 414	29.33 415	21.66 398	21.75 412	19.07 413	24.58 407	12.99 410	28.87 414	40.49 412	43.09 413	44.02 415	55.65 416	44.93 415	43.17 415	44.44 414	27.88 415	9.47 413	29.77 415	15.86 413	20.94 414	15.84 413

MADNet++	47.78 416	34.15 416	37.11 408	42.94 416	41.23 417	64.94 416	30.63 416	60.79 418	53.26 417	72.08 418	61.65 417	57.68 417	54.96 416	58.03 416	59.24 417	43.01 418	36.17 418	36.07 416	22.50 415	47.50 417	41.67 419

LRCNet_RVC	60.63 418	63.16 419	62.94 413	69.09 422	50.21 418	19.92 400	0.07 188	58.32 417	5.21 361	75.67 419	86.75 419	74.68 418	62.48 417	59.01 418	49.80 415	93.38 424	56.36 423	93.48 424	92.95 424	67.44 422	71.73 424

xxxxx1	76.92 421	82.43 421	93.26 421	61.67 419	66.92 420	95.84 422	95.11 422	75.84 419	80.96 418	82.71 420	86.75 419	89.18 419	87.35 419	85.27 419	87.18 420	55.08 419	54.60 420	60.31 420	72.71 421	62.51 418	62.73 420

tt_ll	76.92 421	82.43 421	93.26 421	61.67 419	66.92 420	95.84 422	95.11 422	75.84 419	80.96 418	82.71 420	86.75 419	89.18 419	87.35 419	85.27 419	87.18 420	55.08 419	54.60 420	60.31 420	72.71 421	62.51 418	62.73 420

ff	76.92 421	82.43 421	93.26 421	61.67 419	66.92 420	95.84 422	95.11 422	75.84 419	80.96 418	82.71 420	86.75 419	89.18 419	87.35 419	85.27 419	87.18 420	55.08 419	54.60 420	60.31 420	72.71 421	62.51 418	62.73 420

test_example2	98.83 428	99.97 431	99.97 429	99.96 437	99.97 429	99.46 426	99.97 427	95.54 423	100.00 427	100.00 430	100.00 428	93.37 422	93.47 422	99.93 429	99.91 427	100.00 437	99.79 427	96.64 425	98.71 426	100.00 437	100.00 437

PML	89.08 424	99.72 426	92.85 420	94.72 424	94.92 426	99.54 427	97.42 425	93.50 422	95.96 423	99.77 428	92.33 423	95.35 423	93.51 423	99.96 430	91.15 423	99.98 435	31.71 417	100.00 429	45.94 419	93.46 425	69.88 423

MEDIAN_ROB	96.83 425	99.41 424	98.66 425	94.75 425	94.23 424	93.08 421	90.54 420	95.61 424	94.75 422	97.65 426	97.73 425	98.30 424	96.57 425	94.51 422	93.74 425	99.78 434	98.24 425	99.99 428	99.89 427	99.48 428	99.67 428

Anonymous_1	97.10 426	99.72 426	99.64 428	92.33 423	93.91 423	100.00 428	100.00 428	99.20 426	99.90 425	98.57 427	99.75 426	99.14 425	99.94 427	98.50 425	99.54 426	87.90 422	98.87 426	90.88 423	96.91 425	92.22 424	95.12 425

DPSMNet_ROB	99.46 433	99.94 429	99.98 430	96.59 429	100.00 431	100.00 428	100.00 428	99.81 427	100.00 427	95.87 424	100.00 428	99.32 426	100.00 429	99.79 427	99.99 429	98.46 428	100.00 429	99.86 426	100.00 429	99.52 429	100.00 437

DGTPSM_ROB	99.45 432	99.94 429	99.98 430	96.58 428	100.00 431	100.00 428	100.00 428	99.81 427	100.00 427	95.86 423	100.00 428	99.32 426	100.00 429	99.79 427	99.99 429	98.34 427	100.00 429	99.86 426	100.00 429	99.52 429	99.99 436

HaxPig	97.68 427	99.63 425	91.34 419	99.82 435	99.97 429	88.15 419	88.00 419	98.28 425	99.93 426	99.98 429	99.99 427	99.95 428	99.99 428	96.29 424	92.24 424	99.99 436	99.98 428	100.00 429	99.99 428	100.00 437	99.98 435

tt	68.65 420	0.15 110	99.57 427	50.64 418	14.90 410	100.00 428	100.00 428	100.00 429	99.76 424	27.80 408	10.52 366	99.97 429	98.63 426	99.61 426	100.00 431	90.62 423	98.21 424	46.66 418	52.02 420	62.86 421	21.04 416

MyStereo03	99.95 436	100.00 432	100.00 432	99.75 432	100.00 431	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 431	99.21 429	100.00 429	100.00 429	100.00 429	99.99 432	99.95 430

MyStereo02	99.95 436	100.00 432	100.00 432	99.75 432	100.00 431	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 431	99.21 429	100.00 429	100.00 429	100.00 429	99.99 432	99.95 430

MyStereo	99.95 436	100.00 432	100.00 432	99.75 432	100.00 431	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 431	99.21 429	100.00 429	100.00 429	100.00 429	99.99 432	99.95 430

SPstereo	60.73 419	26.49 414	40.67 410	33.02 415	24.24 414	71.50 418	79.28 418	100.00 429	100.00 427	97.54 425	96.19 424	100.00 430	94.96 424	94.75 423	75.88 419	28.65 416	21.81 415	46.87 419	42.08 418	19.71 412	20.91 415

Selective-RAFT-Error	100.00 439	100.00 432	100.00 432	100.00 438	100.00 431	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 431	100.00 437	100.00 429	100.00 429	100.00 429	99.99 432	99.95 430

CasAABBNet	99.94 434	100.00 432	100.00 432	99.72 431	100.00 431	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 431	99.21 429	100.00 429	100.00 429	100.00 429	99.96 431	99.95 430

LSM0	99.94 434	100.00 432	100.00 432	99.84 436	100.00 431	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 431	99.22 433	100.00 429	100.00 429	100.00 429	99.99 432	99.83 429

DPSM_ROB	99.17 429	100.00 432	100.00 432	96.28 426	98.84 427	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 431	93.66 425	100.00 429	100.00 429	100.00 429	96.31 426	98.27 426

DPSM	99.17 429	100.00 432	100.00 432	96.28 426	98.84 427	100.00 428	100.00 428	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 431	93.66 425	100.00 429	100.00 429	100.00 429	96.31 426	98.27 426

AVERAGE_ROB	99.23 431	99.81 428	97.56 424	100.00 438	100.00 431	96.24 425	91.02 421	100.00 429	100.00 427	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	99.98 431	99.97 428	100.00 437	100.00 429	100.00 429	100.00 429	100.00 437	100.00 437

Low-res two-view benchmark