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

GLC_STEREO	0.13 1	0.08 38	0.61 4	0.01 17	0.00 1	0.94 23	0.03 138	0.29 1	0.21 28	0.05 15	0.02 31	0.06 34	0.04 46	0.26 35	0.07 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

MIF-Stereo	0.16 2	0.11 82	1.13 90	0.03 101	0.17 279	0.32 4	0.02 97	0.38 2	0.32 38	0.03 9	0.16 83	0.05 25	0.07 77	0.16 11	0.16 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 257	0.00 1

CASnet	0.16 2	0.14 99	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 21	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	0.19 4	0.48 258	0.51 2	0.12 212	0.10 251	1.01 31	0.01 53	0.81 19	0.19 21	0.07 17	0.02 31	0.06 34	0.05 52	0.31 44	0.05 17	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.04 213

ProNet	0.20 5	0.25 166	0.78 18	0.01 17	0.01 100	0.95 26	0.00 1	0.70 13	0.68 100	0.02 2	0.01 1	0.05 25	0.03 34	0.31 44	0.03 5	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.12 262	0.04 213

anonymousdsp	0.21 6	0.21 148	0.63 5	0.02 63	0.00 1	1.07 48	0.00 1	0.74 17	0.77 138	0.09 22	0.01 1	0.04 10	0.07 77	0.25 29	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 343	0.08 220	0.03 189

IGEV-Stereo	0.21 6	0.21 148	0.63 5	0.02 63	0.00 1	1.07 48	0.00 1	0.73 16	0.77 138	0.09 22	0.01 1	0.04 10	0.07 77	0.24 26	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 343	0.08 220	0.03 189
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
sCroCo_RVC	0.21 6	0.14 99	1.54 151	0.01 17	0.00 1	0.13 1	0.04 158	1.10 28	0.65 81	0.10 32	0.05 57	0.03 6	0.04 46	0.23 23	0.05 17	0.00 1	0.07 328	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

PMTNet	0.21 6	0.19 135	0.85 22	0.02 63	0.02 167	1.14 68	0.30 277	0.88 21	0.11 1	0.03 9	0.02 31	0.07 42	0.02 16	0.37 60	0.12 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.00 1

StereoIM	0.22 10	0.29 188	0.87 26	0.05 141	0.18 283	0.41 9	0.01 53	1.24 31	0.56 50	0.02 2	0.03 48	0.13 60	0.05 52	0.32 50	0.24 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

AEACV	0.22 10	0.05 8	0.66 11	0.02 63	0.03 186	0.87 19	0.00 1	1.07 27	0.15 9	0.18 48	0.01 1	0.02 2	0.72 238	0.15 8	0.09 52	0.00 1	0.03 293	0.00 1	0.27 372	0.08 220	0.07 272

Selective-IGEV	0.22 10	0.06 22	0.46 1	0.05 141	0.04 202	0.34 6	0.04 158	2.16 72	0.59 52	0.09 22	0.01 1	0.02 2	0.05 52	0.18 13	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 324	0.03 131	0.09 286

CREStereo	0.22 10	0.17 123	0.64 8	0.00 1	0.01 100	1.22 96	0.01 53	1.15 30	0.56 50	0.10 32	0.07 63	0.04 10	0.00 1	0.32 50	0.10 60	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
ff7	0.23 14	0.21 148	1.02 55	0.02 63	0.00 1	1.07 48	0.00 1	0.53 4	0.75 129	0.09 22	0.01 1	0.04 10	0.07 77	0.44 69	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 337	0.07 209	0.01 62

ffff	0.23 14	0.21 148	1.02 55	0.02 63	0.00 1	1.07 48	0.00 1	0.53 4	0.75 129	0.09 22	0.01 1	0.04 10	0.07 77	0.44 69	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 337	0.07 209	0.01 62

11t	0.23 14	0.21 148	1.02 55	0.02 63	0.00 1	1.07 48	0.00 1	0.53 4	0.75 129	0.09 22	0.01 1	0.04 10	0.07 77	0.44 69	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 337	0.07 209	0.01 62

ccc-4	0.23 14	0.21 148	1.02 55	0.02 63	0.00 1	1.07 48	0.00 1	0.53 4	0.75 129	0.09 22	0.01 1	0.04 10	0.07 77	0.44 69	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 337	0.07 209	0.01 62

MC-Stereo	0.24 18	0.12 86	0.71 13	0.04 124	0.02 167	1.07 48	0.00 1	1.30 33	0.17 17	0.59 97	0.02 31	0.08 45	0.11 111	0.18 13	0.05 17	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.17 349	0.06 195	0.02 150

Anonymous	0.25 19	0.13 95	1.19 106	0.00 1	0.00 1	0.24 3	0.01 53	2.54 103	0.42 44	0.02 2	0.02 31	0.05 25	0.07 77	0.15 8	0.06 33	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.10 248	0.08 281

GMStereo	0.25 19	0.60 290	1.28 119	0.01 17	0.00 1	0.48 11	0.00 1	0.74 17	1.24 207	0.16 45	0.03 48	0.07 42	0.09 96	0.22 21	0.10 60	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
MyStereo07	0.27 21	0.27 171	0.64 8	0.02 63	0.01 100	1.64 240	0.01 53	1.41 36	0.73 125	0.10 32	0.01 1	0.03 6	0.10 103	0.24 26	0.04 7	0.00 1	0.07 328	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.06 256

MIF-Stereo (partial)	0.27 21	0.18 128	1.14 91	0.01 17	0.00 1	0.43 10	0.02 97	1.97 64	0.39 43	0.11 37	0.08 66	0.07 42	0.06 67	0.44 69	0.33 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 180	0.02 150

LoS	0.28 23	0.16 117	0.95 39	0.07 175	0.01 100	1.32 135	0.07 187	1.30 33	0.60 56	0.04 14	0.03 48	0.28 82	0.11 111	0.48 79	0.11 67	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.00 1

EGLCR-Stereo	0.28 23	0.09 50	0.73 14	0.18 240	0.05 209	1.17 76	0.04 158	2.37 79	0.17 17	0.35 71	0.01 1	0.01 1	0.02 16	0.38 63	0.04 7	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 189

XX-TBD	0.28 23	0.39 218	0.97 45	0.05 141	0.00 1	1.09 55	0.00 1	0.71 15	0.54 49	0.44 83	1.04 215	0.06 34	0.06 67	0.19 16	0.09 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.29 26	0.19 135	0.83 21	0.05 141	0.00 1	1.19 83	0.00 1	0.66 12	0.99 171	0.25 51	1.26 235	0.05 25	0.07 77	0.20 19	0.09 52	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
TANstereo	0.30 27	0.28 181	0.86 24	0.03 101	0.01 100	1.14 68	0.00 1	0.53 4	0.44 46	1.06 168	1.24 232	0.06 34	0.05 52	0.25 29	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

11t1	0.33 28	0.05 8	0.86 24	0.44 301	0.00 1	1.04 40	0.00 1	2.45 92	0.60 56	0.44 83	0.01 1	0.05 25	0.05 52	0.43 67	0.06 33	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

CroCo-Stereo Lap2	0.33 28	0.49 262	1.18 103	0.02 63	0.00 1	0.33 5	0.00 1	3.08 143	0.61 62	0.02 2	0.01 1	0.04 10	0.08 91	0.45 74	0.15 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 209	0.02 150

dd	0.34 30	0.67 305	1.55 153	0.04 124	0.01 100	1.22 96	0.03 138	0.84 20	1.16 197	0.18 48	0.05 57	0.12 56	0.05 52	0.29 42	0.44 186	0.02 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 180	0.00 1

AnonymousM	0.34 30	0.07 32	0.63 5	0.02 63	0.01 100	1.09 55	0.03 138	1.54 49	0.68 100	0.17 46	0.04 55	0.02 2	0.24 159	0.25 29	0.04 7	0.00 1	0.01 222	1.93 383	0.00 1	0.01 25	0.00 1

4D-IteraStereo	0.35 32	0.60 290	1.93 199	0.02 63	0.09 242	1.03 33	0.07 187	1.25 32	0.34 40	0.02 2	0.03 48	0.84 149	0.10 103	0.31 44	0.35 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 180	0.07 272

knoymous	0.35 32	0.05 8	1.11 84	0.05 141	0.01 100	1.15 73	0.01 53	2.06 67	0.14 6	0.40 79	0.02 31	1.67 214	0.00 1	0.31 44	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

UDGNet	0.35 32	0.50 265	1.14 91	0.02 63	0.00 1	1.12 63	0.02 97	0.70 13	1.57 258	0.31 56	0.05 57	0.06 34	0.02 16	1.45 131	0.09 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_xeample3	0.35 32	0.10 69	1.95 203	0.02 63	0.00 1	0.93 22	0.07 187	1.70 54	0.86 153	0.09 22	0.04 55	0.05 25	0.05 52	0.23 23	0.51 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 365	0.06 195	0.08 281

LL-Strereo2	0.36 36	0.47 256	1.08 79	0.09 197	0.03 186	1.12 63	0.07 187	1.66 53	0.93 160	0.43 82	0.02 31	0.51 112	0.08 91	0.23 23	0.29 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 291	0.04 162	0.04 213

iRaftStereo_RVC	0.36 36	0.27 171	0.76 16	0.01 17	0.00 1	1.20 91	0.01 53	2.15 71	0.62 68	0.15 44	0.22 108	0.69 130	0.12 121	0.28 40	0.18 101	0.00 1	0.06 319	0.00 1	0.00 1	0.27 332	0.22 340

Selective-RAFT	0.37 38	0.06 22	0.65 10	0.03 101	0.01 100	1.17 76	0.02 97	2.63 106	0.66 87	0.01 1	0.01 1	0.22 75	0.18 138	1.31 123	0.24 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 355	0.04 162	0.00 1

RCA-Stereo	0.37 38	0.14 99	0.76 16	0.01 17	0.00 1	1.17 76	0.00 1	3.14 149	0.61 62	0.71 113	0.47 152	0.05 25	0.13 127	0.19 16	0.03 5	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.01 62

sAnonymous2	0.37 38	0.32 196	3.21 292	0.01 17	0.00 1	0.35 7	0.08 193	1.96 62	0.90 154	0.03 9	0.05 57	0.04 10	0.11 111	0.11 5	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.18 328

CroCo_RVC	0.37 38	0.32 196	3.21 292	0.01 17	0.00 1	0.35 7	0.08 193	1.96 62	0.90 154	0.03 9	0.05 57	0.04 10	0.11 111	0.11 5	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.18 328

CroCo-Stereo	0.39 42	0.40 223	1.67 178	0.07 175	0.00 1	0.19 2	0.01 53	3.55 208	0.75 129	0.08 20	0.02 31	0.46 104	0.08 91	0.28 40	0.18 101	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
rafts_anoy	0.39 42	0.44 240	1.15 94	0.06 155	0.03 186	1.12 63	0.04 158	2.75 115	0.33 39	0.10 32	0.16 83	0.11 53	0.19 144	0.74 99	0.31 151	0.00 1	0.14 359	0.00 1	0.01 269	0.02 93	0.05 229

CRE-IMP	0.40 44	0.06 22	1.04 70	0.07 175	0.05 209	1.45 180	0.46 297	1.48 47	0.63 71	0.90 134	0.30 117	0.88 151	0.01 4	0.26 35	0.22 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.17 322

test croco	0.41 45	0.28 181	2.26 239	0.07 175	0.00 1	0.50 12	0.01 53	2.84 121	0.92 157	0.05 15	0.07 63	0.13 60	0.17 135	0.43 67	0.20 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 347	0.01 62

x	0.41 45	0.04 4	0.74 15	0.54 316	0.00 1	0.98 28	0.00 1	3.07 141	0.67 95	0.48 89	0.01 1	0.48 107	0.07 77	0.93 104	0.07 37	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

GMOStereo	0.42 47	0.28 181	1.02 55	0.05 141	0.18 283	1.04 40	0.02 97	2.40 82	0.16 12	2.25 271	0.01 1	0.32 85	0.03 34	0.09 1	0.15 82	0.00 1	0.11 350	0.00 1	0.00 1	0.19 304	0.02 150

error version	0.42 47	0.28 181	1.02 55	0.05 141	0.18 283	1.04 40	0.02 97	2.40 82	0.16 12	2.25 271	0.01 1	0.32 85	0.03 34	0.09 1	0.15 82	0.00 1	0.11 350	0.00 1	0.00 1	0.19 304	0.02 150

test-v	0.42 47	0.28 181	1.02 55	0.05 141	0.18 283	1.04 40	0.02 97	2.40 82	0.16 12	2.25 271	0.01 1	0.32 85	0.03 34	0.09 1	0.15 82	0.00 1	0.11 350	0.00 1	0.00 1	0.19 304	0.02 150

test-2	0.42 47	0.28 181	1.02 55	0.05 141	0.18 283	1.04 40	0.02 97	2.40 82	0.16 12	2.25 271	0.01 1	0.32 85	0.03 34	0.09 1	0.15 82	0.00 1	0.11 350	0.00 1	0.00 1	0.19 304	0.02 150

raft+_RVC	0.42 47	0.48 258	1.11 84	0.51 313	0.17 279	1.16 74	0.04 158	2.25 74	0.59 52	0.12 38	0.42 140	0.08 45	0.15 129	0.60 92	0.28 139	0.00 1	0.09 341	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.19 332

Gwc-CoAtRS	0.42 47	0.12 86	1.28 119	0.03 101	0.13 261	1.03 33	0.02 97	2.33 77	0.15 9	0.35 71	0.01 1	2.27 254	0.03 34	0.20 19	0.25 126	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.22 361	0.01 25	0.01 62

CES	0.43 53	0.14 99	0.85 22	0.05 141	1.52 372	1.22 96	0.05 171	1.01 25	0.59 52	0.03 9	0.02 31	0.14 66	0.10 103	0.40 65	0.10 60	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	2.45 383

ROB_FTStereo_v2	0.43 53	0.09 50	1.00 47	0.06 155	0.08 235	1.57 212	0.33 283	1.44 41	0.67 95	0.97 144	0.19 99	0.77 142	0.02 16	1.23 119	0.17 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.05 229

RALCasStereoNet	0.44 55	0.44 240	1.03 66	0.03 101	0.00 1	1.10 57	0.03 138	2.46 94	0.90 154	0.07 17	0.32 118	0.12 56	0.20 150	1.28 122	0.25 126	0.00 1	0.31 376	0.00 1	0.00 1	0.08 220	0.12 303

R-Stereo Train	0.44 55	0.09 50	0.94 35	0.02 63	0.00 1	1.24 110	0.09 202	3.65 217	0.11 1	1.87 244	0.42 140	0.06 34	0.01 4	0.25 29	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 55	0.09 50	0.94 35	0.02 63	0.00 1	1.24 110	0.09 202	3.65 217	0.11 1	1.87 244	0.42 140	0.06 34	0.01 4	0.25 29	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
MIM_Stereo	0.45 58	0.43 235	1.18 103	0.51 313	0.04 202	1.26 119	0.02 97	2.38 80	0.65 81	0.07 17	0.02 31	0.70 132	0.20 150	1.01 110	0.13 73	0.00 1	0.09 341	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.10 290

HUI-Stereo	0.45 58	0.09 50	1.08 79	0.06 155	0.08 235	1.61 231	0.32 281	1.43 37	0.70 122	0.97 144	0.18 92	0.77 142	0.02 16	1.44 130	0.17 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.05 229

RAFT-IKP	0.45 58	0.09 50	1.06 76	0.06 155	0.06 217	1.44 174	0.31 280	1.44 41	0.69 113	0.97 144	0.18 92	0.76 138	0.02 16	1.65 136	0.17 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.04 213

IGEVStereo-DCA	0.46 61	0.09 50	1.02 55	0.02 63	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	5.04 250	0.51 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 337	0.05 180	0.01 62

PSM-adaLoss	0.46 61	0.09 50	1.01 50	0.06 155	0.09 242	1.61 231	0.30 277	1.43 37	0.69 113	0.97 144	0.18 92	0.77 142	0.02 16	1.67 137	0.17 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.05 229

ICVP	0.46 61	0.08 38	1.58 163	0.01 17	0.01 100	1.10 57	0.21 243	3.80 231	0.52 48	0.42 81	0.27 113	0.33 89	0.06 67	0.57 88	0.13 73	0.00 1	0.07 328	0.00 1	0.00 1	0.04 162	0.01 62
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.46 61	0.42 229	1.05 75	0.01 17	0.21 299	1.17 76	0.05 171	2.07 69	0.19 21	2.98 310	0.02 31	0.12 56	0.15 129	0.25 29	0.31 151	0.00 1	0.03 293	0.00 1	0.00 1	0.08 220	0.06 256

AE-Stereo	0.47 65	0.11 82	1.03 66	0.04 124	0.09 242	1.11 61	0.03 138	4.16 256	0.34 40	0.35 71	0.82 199	0.15 68	0.16 132	0.45 74	0.05 17	0.00 1	0.09 341	0.00 1	0.26 370	0.09 239	0.05 229

ToySt	0.47 65	0.25 166	2.47 254	0.04 124	0.01 100	1.17 76	0.00 1	2.01 65	0.63 71	0.08 20	0.14 75	1.16 182	0.05 52	0.80 102	0.46 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 291	0.10 248	0.04 213

riskmin	0.47 65	0.03 1	1.01 50	0.08 187	0.01 100	1.12 63	0.01 53	3.00 128	0.21 28	0.46 87	0.02 31	2.08 238	1.06 254	0.26 35	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62

ROB_FTStereo	0.47 65	0.09 50	1.04 70	0.06 155	0.08 235	1.59 224	0.33 283	1.43 37	0.68 100	0.97 144	0.19 99	0.76 138	0.03 34	1.86 143	0.17 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.05 229

Anonymous3	0.49 69	0.12 86	2.21 229	0.01 17	0.00 1	2.53 287	0.09 202	3.16 154	0.65 81	0.12 38	0.22 108	0.12 56	0.05 52	0.37 60	0.08 46	0.00 1	0.07 328	0.00 1	0.00 1	0.04 162	0.03 189

qqq	0.50 70	0.04 4	0.78 18	0.02 63	0.00 1	1.05 46	0.00 1	3.15 151	0.68 100	0.46 87	0.01 1	0.73 135	0.12 121	2.95 161	0.07 37	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

Patchmatch Stereo++	0.50 70	0.09 50	1.01 50	0.06 155	0.07 225	1.60 227	0.27 260	1.45 44	0.68 100	0.98 153	0.18 92	0.77 142	0.03 34	2.58 152	0.17 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.05 229
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
iRAFT	0.50 70	0.09 50	1.01 50	0.06 155	0.07 225	1.60 227	0.27 260	1.45 44	0.68 100	0.98 153	0.18 92	0.77 142	0.03 34	2.58 152	0.17 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.05 229

test_4	0.51 73	0.10 69	1.27 118	0.01 17	0.06 217	0.97 27	0.03 138	1.12 29	0.16 12	0.27 53	3.42 314	0.65 123	0.09 96	1.59 132	0.26 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 321	0.14 272	0.00 1

iGMRVC	0.51 73	0.09 50	1.04 70	0.06 155	0.08 235	1.61 231	0.27 260	1.44 41	0.69 113	0.97 144	0.19 99	0.76 138	0.03 34	2.69 156	0.17 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.04 213

CFNet-RSSM	0.51 73	0.12 86	1.26 116	0.03 101	0.14 267	1.24 110	0.02 97	4.12 254	0.15 9	0.31 56	0.01 1	1.96 232	0.04 46	0.19 16	0.25 126	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.27 372	0.01 25	0.01 62

mmm	0.52 76	0.04 4	1.14 91	0.61 326	0.00 1	1.14 68	0.00 1	3.45 197	0.75 129	1.24 192	0.58 158	0.20 74	0.18 138	0.93 104	0.08 46	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

anonymousdsp2	0.52 76	0.06 22	1.51 149	0.10 204	0.00 1	1.19 83	0.01 53	4.32 273	0.63 71	0.33 59	0.15 81	0.78 147	0.09 96	1.01 110	0.06 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 332	0.04 162	0.05 229

GANet-ADL	0.52 76	0.09 50	1.43 140	0.13 215	0.02 167	1.43 172	0.02 97	3.22 165	0.59 52	0.34 70	0.98 212	1.09 178	0.19 144	0.40 65	0.34 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 162	0.01 62

DeepStereo_RVC	0.52 76	0.08 38	1.37 136	0.06 155	0.06 217	1.34 143	0.41 292	1.43 37	0.68 100	1.03 162	0.85 202	0.49 109	1.56 284	0.79 101	0.17 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.13 308

test-1	0.52 76	0.25 166	0.94 35	0.03 101	0.22 301	1.20 91	0.08 193	4.03 249	0.25 35	0.70 112	0.66 176	0.71 133	0.03 34	0.30 43	0.43 183	0.00 1	0.18 367	0.00 1	0.07 316	0.01 25	0.25 345

FENet	0.52 76	0.07 32	1.62 167	0.04 124	0.00 1	1.19 83	0.05 171	3.10 145	0.98 167	0.89 132	0.01 1	1.63 211	0.09 96	0.47 78	0.28 139	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62

Pruner-Stereo	0.53 82	0.10 69	1.02 55	0.89 352	0.10 251	1.57 212	0.36 288	2.06 67	0.63 71	2.23 269	0.46 149	0.25 79	0.01 4	0.45 74	0.37 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

cross-raft	0.53 82	0.12 86	1.78 189	0.03 101	0.01 100	1.04 40	0.10 209	3.21 164	0.23 31	0.37 77	0.01 1	2.86 280	0.04 46	0.24 26	0.24 120	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.16 343	0.01 25	0.02 150

PFNet+	0.54 84	0.10 69	1.31 128	0.16 233	0.05 209	1.44 174	0.56 304	1.60 51	0.98 167	1.35 202	0.46 149	0.37 92	0.01 4	2.18 149	0.22 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

RALAANet	0.54 84	0.62 295	1.41 138	0.01 17	0.01 100	0.92 21	0.02 97	2.39 81	1.87 285	1.13 174	0.38 133	0.15 68	0.30 169	1.00 109	0.38 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 301	0.14 272	0.01 62

CASS	0.56 86	0.13 95	1.40 137	0.03 101	0.01 100	1.65 244	0.04 158	3.03 133	0.63 71	1.96 251	0.93 208	0.28 82	0.36 185	0.52 81	0.18 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
s12784h	0.56 86	0.14 99	1.22 112	0.02 63	0.00 1	1.14 68	0.03 138	3.43 194	1.47 240	1.02 159	1.41 241	0.05 25	0.02 16	1.08 112	0.09 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.00 1

ACVNet	0.57 88	0.21 148	1.34 131	0.09 197	0.00 1	1.36 148	0.22 247	2.40 82	1.05 180	0.63 103	0.66 176	1.94 230	0.26 164	0.31 44	0.79 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 220	0.00 1

test_3	0.58 89	0.06 22	1.04 70	0.07 175	0.12 257	1.01 31	0.01 53	2.45 92	0.20 25	0.95 140	0.01 1	1.05 172	0.05 52	3.74 185	0.23 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 368	0.15 282	0.13 308

DIP-Stereo	0.58 89	0.23 162	0.90 31	0.08 187	0.00 1	1.43 172	0.01 53	6.01 357	1.38 221	0.92 138	0.11 72	0.04 10	0.19 144	0.12 7	0.07 37	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.03 131	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
TRStereo	0.59 91	0.79 323	1.59 166	0.56 319	0.01 100	1.19 83	0.03 138	4.74 297	0.60 56	0.17 46	0.01 1	0.62 119	0.44 197	0.57 88	0.07 37	0.00 1	0.04 303	0.00 1	0.24 365	0.01 25	0.14 315

RAFT	0.60 92	0.50 265	1.01 50	0.50 310	0.04 202	0.94 23	0.08 193	3.01 130	0.65 81	0.22 50	0.09 67	3.41 305	0.27 167	0.53 83	0.37 175	0.00 1	0.03 293	0.00 1	0.01 269	0.40 356	0.03 189

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 92	0.36 205	0.96 40	0.03 101	0.02 167	1.21 94	0.02 97	2.80 118	1.55 252	1.08 169	2.63 295	0.43 101	0.16 132	0.37 60	0.25 126	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.19 304	0.01 62

ACVNet-DCA	0.61 94	0.27 171	1.28 119	0.13 215	0.00 1	3.44 317	0.01 53	3.15 151	0.68 100	0.33 59	0.69 185	0.04 10	0.61 216	1.43 126	0.05 17	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.03 291	0.01 25	0.01 62

RAFT-Test	0.61 94	0.16 117	2.27 242	0.04 124	0.15 272	1.80 259	0.17 230	2.52 100	0.65 81	0.56 95	0.11 72	2.76 274	0.02 16	0.27 39	0.34 165	0.00 1	0.07 328	0.00 1	0.29 377	0.01 25	0.01 62

test_1	0.61 94	0.06 22	1.00 47	0.07 175	0.12 257	0.99 29	0.01 53	2.46 94	0.20 25	1.71 231	0.01 1	1.10 180	0.04 46	3.71 184	0.23 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 368	0.15 282	0.13 308

TestStereo	0.61 94	0.55 278	1.84 196	0.00 1	0.00 1	0.94 23	0.00 1	1.65 52	0.23 31	0.12 38	0.03 48	0.08 45	0.06 67	6.59 310	0.08 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.61 94	0.08 38	1.78 189	0.00 1	0.00 1	1.59 224	0.07 187	5.32 331	0.13 4	0.62 99	0.32 118	0.37 92	0.67 235	0.68 97	0.49 197	0.03 334	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.02 93	0.01 62

rrr	0.62 99	0.09 50	2.07 220	0.02 63	0.00 1	0.82 16	0.06 184	2.29 75	0.85 151	0.09 22	0.03 48	0.03 6	0.06 67	5.04 250	0.51 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 352	0.05 180	0.07 272

GwcNet-ADL	0.62 99	0.20 142	2.03 216	0.05 141	0.01 100	1.29 127	0.02 97	3.16 154	1.39 223	0.97 144	0.44 145	1.48 195	0.23 157	0.78 100	0.27 135	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 189

GMStereo_Zeroshot	0.63 101	0.14 99	1.54 151	0.75 338	0.00 1	1.26 119	0.01 53	1.85 57	0.31 37	1.44 211	0.58 158	1.76 217	0.19 144	2.55 151	0.10 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.00 1

test-3	0.63 101	0.06 22	1.00 47	0.07 175	0.13 261	0.99 29	0.01 53	2.46 94	0.20 25	1.96 251	0.01 1	1.10 180	0.05 52	3.75 186	0.23 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 370	0.15 282	0.13 308

Any-RAFT	0.64 103	0.08 38	1.07 77	0.03 101	0.00 1	2.77 300	0.08 193	3.57 210	1.23 204	0.96 142	0.26 111	1.61 206	0.31 173	0.72 98	0.06 33	0.00 1	0.10 347	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

MIPNet	0.64 103	0.42 229	2.01 212	0.08 187	0.07 225	1.29 127	0.11 211	3.47 201	1.29 212	0.67 108	0.10 69	0.63 121	0.97 252	1.25 120	0.25 126	0.00 1	0.01 222	0.01 318	0.01 269	0.11 257	0.04 213

PCWNet_CMD	0.65 105	0.14 99	2.02 214	0.01 17	0.01 100	1.10 57	0.00 1	2.80 118	0.97 165	0.48 89	0.28 115	2.31 258	1.50 279	1.19 116	0.08 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

AFF-stereo	0.65 105	0.46 248	0.82 20	0.37 294	0.00 1	1.19 83	0.00 1	3.04 138	1.42 230	0.72 115	1.95 264	1.16 182	0.26 164	0.97 108	0.31 151	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.21 314	0.02 150

MSMDNet	0.65 105	0.14 99	2.02 214	0.01 17	0.01 100	1.11 61	0.00 1	2.88 124	0.98 167	0.49 92	0.28 115	2.32 259	1.49 276	1.19 116	0.08 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

ccs_rob	0.65 105	0.17 123	2.09 223	0.00 1	0.01 100	1.22 96	0.00 1	2.77 116	0.73 125	0.75 117	0.44 145	2.32 259	0.64 225	1.76 139	0.15 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

AdaStereo	0.65 105	0.09 50	1.12 86	0.02 63	0.00 1	1.45 180	0.23 251	4.38 274	1.44 235	1.17 180	0.37 131	1.56 200	0.18 138	0.56 87	0.37 175	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.
fff	0.66 110	0.42 229	2.21 229	0.01 17	0.01 100	1.22 96	0.02 97	3.26 168	1.04 176	2.34 281	0.14 75	0.09 48	1.83 300	0.34 54	0.29 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 229

RAFT+CT+SA	0.66 110	0.45 244	1.22 112	0.10 204	0.30 332	1.24 110	0.02 97	4.21 261	0.67 95	0.62 99	0.39 136	0.33 89	0.05 52	2.69 156	0.14 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 381	0.13 266	0.30 347

CFNet_pseudo	0.66 110	0.17 123	2.08 222	0.00 1	0.01 100	1.22 96	0.00 1	2.79 117	0.73 125	0.78 123	0.46 149	2.32 259	0.63 222	1.77 140	0.15 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

DCANet	0.66 110	0.43 235	2.21 229	0.03 101	0.00 1	1.22 96	0.01 53	3.26 168	1.85 282	2.61 298	0.21 104	0.09 48	0.49 202	0.33 53	0.39 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.06 256

csc	0.66 110	0.42 229	2.21 229	0.01 17	0.01 100	1.22 96	0.02 97	3.26 168	1.04 176	2.34 281	0.14 75	0.09 48	1.83 300	0.34 54	0.29 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 229

cscssc	0.66 110	0.42 229	2.21 229	0.01 17	0.01 100	1.22 96	0.02 97	3.26 168	1.04 176	2.34 281	0.14 75	0.09 48	1.83 300	0.34 54	0.29 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 229

UCFNet_RVC	0.66 110	0.35 202	1.20 110	0.02 63	0.30 332	1.53 205	0.01 53	3.42 192	0.67 95	1.12 173	0.73 193	1.26 188	0.20 150	1.84 142	0.46 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

whm_eth	0.68 117	0.52 270	3.05 280	0.01 17	0.00 1	1.26 119	0.02 97	3.36 182	1.93 290	0.26 52	2.52 292	0.13 60	0.11 111	0.18 13	0.10 60	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.11 294

RAFT_CTSACE	0.68 117	0.52 270	1.74 184	0.50 310	0.05 209	1.16 74	0.00 1	2.68 113	0.66 87	0.68 110	1.60 244	1.76 217	0.80 242	0.94 106	0.13 73	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.27 332	0.00 1

DMCA	0.68 117	0.22 157	1.96 206	0.01 17	0.01 100	1.28 123	0.02 97	3.02 131	1.54 251	2.14 262	0.15 81	1.74 215	0.10 103	0.45 74	0.95 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

1test111	0.69 120	0.27 171	1.28 119	0.13 215	0.00 1	3.44 317	0.01 53	3.15 151	0.68 100	0.33 59	0.69 185	0.04 10	0.61 216	2.95 161	0.07 37	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.03 291	0.01 25	0.01 62

DCRE	0.69 120	0.35 202	1.16 98	0.06 155	0.02 167	0.91 20	0.00 1	1.05 26	0.30 36	0.98 153	7.63 350	0.72 134	0.02 16	0.16 11	0.07 37	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.21 359	0.02 93	0.03 189

DCANet-4	0.69 120	0.15 109	3.76 315	0.03 101	0.01 100	1.22 96	0.01 53	3.14 149	1.90 287	2.34 281	0.14 75	0.11 53	0.25 162	0.34 54	0.29 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 229

MSKI-zero shot	0.73 123	0.13 95	1.56 160	0.02 63	0.14 267	1.34 143	0.04 158	3.00 128	0.23 31	0.67 108	1.64 245	0.89 152	0.00 1	4.55 230	0.10 60	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.21 359	0.03 131	0.01 62

HCRNet	0.73 123	0.19 135	1.10 82	0.01 17	0.00 1	1.17 76	0.01 53	3.07 141	1.97 292	0.60 98	0.21 104	0.56 115	0.11 111	5.34 263	0.20 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.02 150

IGEV_Zeroshot_test	0.74 125	0.20 142	3.00 277	0.26 267	0.02 167	1.10 57	0.05 171	3.72 222	0.19 21	0.88 130	0.71 192	2.84 277	0.63 222	0.53 83	0.33 158	0.00 1	0.07 328	0.00 1	0.16 343	0.04 162	0.00 1

EKT-Stereo	0.74 125	0.18 128	1.23 114	0.81 342	4.25 385	1.19 83	0.03 138	2.17 73	0.13 4	0.35 71	0.40 137	0.97 165	0.08 91	2.61 154	0.09 52	0.00 1	0.09 341	0.00 1	0.07 316	0.04 162	0.03 189

anonymity	0.74 125	0.15 109	1.17 100	0.16 233	0.27 321	0.71 15	0.01 53	4.70 294	1.78 275	1.15 176	1.23 230	0.31 84	1.65 292	0.54 85	0.53 204	0.02 326	0.02 271	0.00 1	0.27 372	0.02 93	0.06 256

test_5	0.74 125	0.50 265	1.55 153	0.44 301	0.25 313	1.45 180	0.01 53	4.16 256	0.78 140	0.79 125	0.17 89	0.42 100	0.64 225	3.06 165	0.18 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 286	0.21 338

NRIStereo	0.74 125	0.08 38	0.88 28	0.47 308	0.05 209	1.58 216	0.49 300	1.38 35	0.61 62	0.88 130	0.17 89	0.66 126	0.03 34	6.96 342	0.22 112	0.00 1	0.06 319	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.17 322

IER	0.75 130	0.12 86	1.93 199	0.01 17	0.00 1	2.31 278	0.02 97	2.96 127	0.98 167	1.30 195	0.96 210	1.40 193	1.19 261	1.31 123	0.45 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

CIPLG	0.75 130	0.81 327	2.38 247	0.13 215	0.03 186	1.41 165	0.27 260	3.19 161	0.84 148	1.98 253	2.56 294	0.19 72	0.10 103	0.54 85	0.26 131	0.00 1	0.05 312	0.01 318	0.05 305	0.19 304	0.05 229

IPLGR_C	0.75 130	0.88 335	2.58 262	0.13 215	0.02 167	1.40 161	0.27 260	3.19 161	0.84 148	1.92 247	2.46 289	0.18 71	0.11 111	0.49 80	0.26 131	0.00 1	0.05 312	0.01 318	0.05 305	0.19 304	0.06 256

ACRE	0.75 130	0.78 321	2.72 271	0.13 215	0.02 167	1.40 161	0.26 257	3.20 163	0.82 143	1.84 243	2.46 289	0.19 72	0.10 103	0.52 81	0.26 131	0.00 1	0.04 303	0.01 318	0.05 305	0.19 304	0.05 229

IPLGR	0.76 134	0.21 148	2.98 275	0.06 155	0.07 225	1.24 110	0.05 171	3.09 144	1.38 221	0.62 99	0.34 125	0.75 137	0.78 240	3.35 169	0.22 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 180	0.06 256

CFNet_ucs	0.77 135	0.20 142	2.22 236	0.01 17	0.01 100	1.32 135	0.00 1	3.30 175	1.31 216	1.15 176	1.14 220	2.19 253	0.42 195	2.04 145	0.12 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

TestStereo1	0.77 135	0.46 248	1.12 86	0.15 227	0.19 290	1.29 127	0.01 53	3.33 178	1.55 252	0.45 85	1.67 248	0.13 60	1.23 263	3.39 172	0.27 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 290	0.07 272

SA-5K	0.77 135	0.46 248	1.12 86	0.15 227	0.19 290	1.29 127	0.01 53	3.33 178	1.55 252	0.45 85	1.67 248	0.13 60	1.23 263	3.39 172	0.27 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 290	0.07 272

PSMNet-ADL	0.77 135	0.08 38	0.90 31	0.07 175	0.01 100	2.01 267	0.02 97	2.55 104	1.11 188	0.33 59	0.59 167	2.15 245	0.69 236	4.07 200	0.85 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

CFNet-ft	0.77 135	0.46 248	1.34 131	0.01 17	0.27 321	1.32 135	0.02 97	2.40 82	0.68 100	0.63 103	0.18 92	3.23 302	0.21 154	3.97 197	0.54 207	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.03 131	0.02 150

CFNet_RVC	0.77 135	0.46 248	1.34 131	0.01 17	0.27 321	1.32 135	0.02 97	2.40 82	0.68 100	0.63 103	0.18 92	3.23 302	0.21 154	3.97 197	0.54 207	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.03 131	0.02 150

DN-CSS_ROB	0.77 135	0.90 338	2.01 212	0.85 346	0.00 1	1.47 186	0.01 53	2.92 126	0.93 160	0.12 38	0.53 155	0.44 102	0.16 132	4.33 210	0.35 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 343	0.01 62

MyStereo04	0.78 142	0.27 171	3.19 289	0.02 63	0.01 100	1.64 240	0.01 53	3.64 216	2.20 311	0.98 153	0.02 31	1.29 189	0.57 211	1.10 113	0.53 204	0.00 1	0.07 328	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.06 256

MyStereo05	0.79 143	0.19 135	3.17 288	0.02 63	0.00 1	1.51 198	0.01 53	3.56 209	2.48 323	1.34 199	0.02 31	1.25 187	0.38 189	1.19 116	0.50 198	0.00 1	0.06 319	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.07 272

anonymousa	0.79 143	0.26 170	1.91 197	0.03 101	0.29 330	1.46 185	0.02 97	3.76 224	0.97 165	0.72 115	2.25 284	3.21 300	0.56 209	0.15 8	0.12 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 301	0.00 1	0.02 150

111	0.79 143	0.70 312	2.21 229	0.01 17	0.01 100	1.19 83	0.16 227	3.78 227	1.98 294	1.22 190	0.91 206	2.01 233	0.32 177	0.32 50	0.64 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 220	0.17 322

acv_ft	0.79 143	0.21 148	1.28 119	0.01 17	1.08 366	1.68 247	0.01 53	3.75 223	1.05 180	1.31 198	0.66 176	1.94 230	0.46 200	0.31 44	1.68 279	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 332	0.00 1

MyStereo06	0.80 147	0.19 135	2.53 258	0.02 63	0.00 1	1.51 198	0.01 53	4.61 289	0.24 34	0.89 132	0.69 185	3.14 296	1.18 260	0.58 91	0.33 158	0.00 1	0.06 319	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.07 272

HITNet	0.80 147	0.58 286	2.14 225	0.69 334	0.00 1	1.35 146	0.02 97	4.50 284	1.15 196	1.76 237	0.16 83	0.60 116	0.30 169	1.13 115	1.64 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 195	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
SFCPSM	0.81 149	0.11 82	2.53 258	0.01 17	0.07 225	2.45 283	0.18 234	4.99 313	1.18 198	0.77 120	0.78 195	0.69 130	0.31 173	1.72 138	0.20 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 305	0.06 195	0.01 62

NF-Stereo	0.82 150	0.10 69	1.12 86	1.19 366	0.01 100	1.52 202	0.29 271	2.67 112	0.66 87	1.20 184	0.58 158	0.24 76	0.01 4	6.38 300	0.32 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

OCTAStereo	0.82 150	0.10 69	1.15 94	1.19 366	0.01 100	1.53 205	0.29 271	2.66 108	0.66 87	1.20 184	0.58 158	0.25 79	0.01 4	6.38 300	0.33 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

RE-Stereo	0.82 150	0.10 69	1.15 94	1.19 366	0.01 100	1.52 202	0.29 271	2.66 108	0.66 87	1.20 184	0.58 158	0.24 76	0.01 4	6.38 300	0.32 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

TVStereo	0.82 150	0.10 69	1.15 94	1.19 366	0.01 100	1.52 202	0.29 271	2.66 108	0.66 87	1.20 184	0.58 158	0.24 76	0.01 4	6.38 300	0.32 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

ADStereo(finetuned)	0.83 154	0.43 235	3.68 312	0.03 101	0.00 1	1.22 96	0.01 53	3.26 168	1.86 283	2.61 298	0.20 103	0.09 48	2.39 318	0.34 54	0.38 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.06 256

BSDual-CNN	0.83 154	0.10 69	0.96 40	0.01 17	0.00 1	3.32 312	0.21 243	5.40 334	0.93 160	2.26 275	0.66 176	1.81 222	0.10 103	0.61 93	0.18 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

SA	0.83 154	0.41 226	1.17 100	0.00 1	0.20 294	1.28 123	0.01 53	3.98 245	1.86 283	0.41 80	0.96 210	0.27 81	1.33 272	4.07 200	0.35 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 349	0.14 272	0.01 62

psmg	0.83 154	0.10 69	0.96 40	0.01 17	0.00 1	3.28 310	0.27 260	4.83 307	0.93 160	1.92 247	1.46 242	1.81 222	0.10 103	0.61 93	0.18 101	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.01 25	0.00 1

STTStereo	0.83 154	0.34 200	2.44 249	0.24 258	0.15 272	1.41 165	0.10 209	3.02 131	1.55 252	1.34 199	0.17 89	1.77 219	0.45 198	3.42 174	0.30 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62

StereoDRNet-Refined	0.83 154	0.12 86	1.18 103	0.02 63	0.01 100	1.31 134	0.00 1	3.33 178	1.07 185	1.92 247	1.24 232	2.48 265	0.18 138	1.86 143	1.67 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.05 229
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
psm_up	0.84 160	0.32 196	1.44 142	0.02 63	0.00 1	1.98 266	0.05 171	3.40 188	1.04 176	2.06 259	0.40 137	1.74 215	0.45 198	3.47 177	0.24 120	0.06 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 220	0.00 1

MyStereo8	0.85 161	0.52 270	3.20 291	0.20 247	0.00 1	1.47 186	0.01 53	3.53 207	1.91 288	1.34 199	0.65 174	1.22 185	0.31 173	0.57 88	1.38 271	0.00 1	0.14 359	0.00 1	0.06 314	0.09 239	0.30 347

CAS	0.85 161	0.09 50	0.67 12	6.43 387	0.05 209	1.12 63	0.00 1	0.88 21	0.69 113	0.02 2	0.02 31	0.06 34	0.06 67	0.26 35	0.12 69	6.37 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 336

PSM-softLoss	0.85 161	0.10 69	1.50 146	1.14 362	0.03 186	1.47 186	0.27 260	2.48 97	0.69 113	1.30 195	0.38 133	0.39 97	0.01 4	6.88 333	0.33 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

KMStereo	0.85 161	0.10 69	1.50 146	1.14 362	0.03 186	1.47 186	0.27 260	2.48 97	0.69 113	1.30 195	0.38 133	0.39 97	0.01 4	6.88 333	0.33 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

StereoVision	0.86 165	0.38 212	1.75 186	0.03 101	0.01 100	1.14 68	0.02 97	3.38 185	0.92 157	0.13 42	6.89 347	0.50 111	0.12 121	1.10 113	0.78 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 162	0.02 150

DisPM	0.86 165	0.09 50	1.10 82	0.76 340	0.02 167	1.51 198	0.57 306	1.75 55	0.70 122	2.43 292	0.83 201	0.38 96	0.01 4	6.89 336	0.17 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

IPLG	0.86 165	0.41 226	2.31 244	0.06 155	0.06 217	1.36 148	0.11 211	3.17 156	0.83 145	0.62 99	1.00 213	0.46 104	0.61 216	5.57 274	0.35 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 297	0.01 62

AASNet	0.86 165	0.53 275	1.96 206	0.04 124	0.00 1	1.70 250	0.05 171	5.13 321	1.84 278	0.93 139	1.88 260	0.96 162	0.19 144	0.67 96	0.91 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 332	0.09 286

DeepPruner_ROB	0.86 165	0.50 265	1.80 192	0.01 17	0.00 1	1.57 212	0.17 230	3.48 202	0.42 44	3.31 319	0.02 31	2.09 240	0.17 135	3.01 163	0.61 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 262	0.01 62

AACVNet	0.87 170	0.44 240	1.19 106	0.17 236	0.00 1	1.76 254	0.00 1	3.60 213	0.60 56	1.03 162	0.26 111	1.31 190	0.17 135	6.33 297	0.28 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 290	0.01 62

LCNet	0.87 170	0.18 128	0.97 45	0.14 225	0.26 316	1.19 83	0.22 247	2.36 78	0.71 124	1.82 241	0.21 104	0.11 53	2.56 320	5.56 272	0.14 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 282	0.81 368

HHNet	0.87 170	0.25 166	1.78 189	0.16 233	0.08 235	1.30 131	0.44 295	1.93 60	0.64 78	1.41 210	5.92 340	0.14 66	1.79 298	0.35 59	0.95 246	0.05 342	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.14 272	0.01 62

UPFNet	0.87 170	0.09 50	2.05 218	0.00 1	0.00 1	1.90 264	0.11 211	3.41 190	0.83 145	2.15 263	0.10 69	1.92 228	0.09 96	3.94 196	0.70 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.00 1

tt1	0.88 174	0.27 171	1.25 115	0.08 187	0.00 1	3.36 315	0.02 97	3.03 133	6.40 363	0.33 59	0.66 176	0.05 25	0.40 193	1.59 132	0.05 17	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.09 239	0.03 189

HH	0.88 174	0.37 209	1.93 199	0.25 261	0.10 251	0.62 13	0.00 1	3.79 228	0.18 19	0.33 59	0.59 167	3.94 318	0.81 243	4.44 219	0.09 52	0.00 1	0.06 319	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.02 150

HanStereo	0.88 174	0.37 209	1.93 199	0.25 261	0.10 251	0.62 13	0.00 1	3.79 228	0.18 19	0.33 59	0.59 167	3.94 318	0.81 243	4.44 219	0.09 52	0.00 1	0.06 319	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.02 150

dad	0.88 174	0.62 295	2.26 239	0.06 155	0.01 100	1.24 110	0.00 1	0.98 24	2.17 308	1.29 194	0.35 128	0.37 92	0.04 46	5.80 279	1.06 251	0.01 304	0.00 1	1.13 380	0.11 332	0.05 180	0.00 1

GANet-RSSM	0.88 174	0.38 212	1.45 143	0.60 323	0.00 1	1.36 148	0.02 97	4.55 286	0.69 113	0.71 113	0.32 118	1.56 200	0.61 216	4.55 230	0.64 223	0.00 1	0.00 1	0.05 351	0.00 1	0.08 220	0.02 150

PSMNet-RSSM	0.90 179	0.44 240	1.35 134	0.13 215	0.00 1	1.37 153	0.03 138	4.79 305	0.85 151	1.11 172	0.49 153	2.15 245	0.35 184	4.09 203	0.73 230	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.03 131	0.01 62

DMCA-RVC	0.90 179	0.64 299	3.30 297	0.03 101	0.04 202	1.30 131	0.06 184	2.65 107	0.73 125	3.21 316	0.09 67	0.99 167	0.66 232	3.14 166	0.99 248	0.01 304	0.04 303	0.02 340	0.01 269	0.07 209	0.01 62

iRaft-Stereo_20w	0.92 181	0.15 109	2.68 267	0.24 258	0.06 217	1.36 148	0.28 268	7.46 376	0.34 40	1.56 224	0.37 131	0.62 119	1.24 266	1.25 120	0.34 165	0.00 1	0.09 341	0.00 1	0.16 343	0.02 93	0.13 308

CoDeX	0.94 182	0.34 200	2.09 223	0.05 141	0.20 294	1.49 193	0.20 241	5.89 353	1.57 258	0.66 107	0.67 183	1.05 172	0.32 177	3.82 191	0.33 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.00 1

cc1	0.94 182	0.27 171	1.28 119	0.13 215	0.00 1	3.44 317	0.01 53	3.18 157	7.23 372	0.33 59	0.69 185	0.04 10	0.61 216	1.43 126	0.05 17	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.03 291	0.09 239	0.04 213

xx1	0.95 184	0.27 171	1.28 119	0.13 215	0.00 1	3.44 317	0.01 53	3.18 157	7.23 372	0.33 59	0.69 185	0.73 135	0.12 121	1.43 126	0.05 17	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

SACVNet	0.96 185	0.36 205	1.49 145	0.05 141	0.00 1	1.62 237	0.28 268	3.86 240	1.28 211	1.79 240	0.80 197	1.59 202	0.07 77	5.29 259	0.48 196	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 318	0.01 62

BUS	0.97 186	0.10 69	0.96 40	0.01 17	0.00 1	5.85 356	0.03 138	5.40 334	0.93 160	2.26 275	0.66 176	2.39 263	0.06 67	0.61 93	0.05 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

BEATNet_4x	0.97 186	0.77 320	3.36 300	0.46 305	0.01 100	1.32 135	0.09 202	4.57 288	1.26 209	1.88 246	0.22 108	1.09 178	0.42 195	1.79 141	2.09 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 220	0.06 256

qqq1	0.98 188	0.16 117	1.55 153	0.33 281	0.01 100	1.03 33	0.00 1	5.24 324	2.12 301	1.53 216	2.16 278	0.92 153	0.02 16	4.46 221	0.07 37	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.01 62

fff1	0.98 188	0.16 117	1.55 153	0.33 281	0.01 100	1.03 33	0.00 1	5.24 324	2.12 301	1.53 216	2.16 278	0.92 153	0.02 16	4.46 221	0.07 37	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.01 62

gwcnet-sp	0.98 188	0.38 212	4.06 325	0.04 124	0.00 1	2.60 290	0.15 223	3.51 204	1.13 193	1.75 233	0.16 83	0.68 127	0.39 190	3.69 181	0.90 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.03 189

scenet	0.98 188	0.38 212	4.06 325	0.04 124	0.00 1	2.60 290	0.15 223	3.51 204	1.13 193	1.75 233	0.16 83	0.68 127	0.39 190	3.69 181	0.90 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.03 189

ssnet	0.98 188	0.38 212	4.06 325	0.04 124	0.00 1	2.60 290	0.15 223	3.51 204	1.13 193	1.75 233	0.16 83	0.68 127	0.39 190	3.69 181	0.90 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.03 189

raft_robust	0.98 188	0.57 285	1.21 111	0.06 155	0.17 279	1.36 148	0.02 97	3.46 199	2.18 309	0.33 59	0.01 1	1.54 199	1.42 274	6.77 325	0.15 82	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.18 351	0.11 257	0.09 286

cf-r	0.98 188	0.51 269	2.04 217	0.25 261	0.01 100	1.40 161	0.03 138	4.47 283	1.65 267	0.95 140	0.58 158	2.63 267	0.24 159	4.19 205	0.58 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.04 213

RAFT_R40	0.99 195	0.05 8	1.26 116	0.71 335	0.20 294	1.65 244	0.67 311	1.94 61	0.61 62	1.05 165	1.15 222	1.80 221	1.47 275	6.91 338	0.31 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

iResNet	1.00 196	0.45 244	3.08 283	0.86 350	0.01 100	1.97 265	0.01 53	3.67 220	1.49 246	1.77 238	1.09 217	0.35 91	0.13 127	3.83 192	1.27 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 209	0.01 62

CSP-Net	1.01 197	0.52 270	0.92 33	0.01 17	0.00 1	2.83 302	0.05 171	4.99 313	0.69 113	0.91 137	0.85 202	1.82 224	0.23 157	6.04 283	0.29 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 248	0.01 62

MLCV	1.01 197	0.53 275	2.17 227	0.03 101	0.00 1	1.60 227	0.03 138	2.90 125	1.30 214	2.60 297	1.85 259	1.00 168	0.40 193	4.88 244	0.74 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 209	0.01 62

IRAFT_RVC	1.02 199	0.20 142	1.58 163	1.39 370	0.26 316	1.33 141	0.32 281	2.52 100	0.66 87	1.58 225	0.81 198	1.16 182	1.58 288	6.51 308	0.43 183	0.00 1	0.12 354	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.03 189

GwcNet-RSSM	1.02 199	0.69 309	2.70 268	0.22 250	0.02 167	1.42 170	0.05 171	4.02 247	1.01 173	0.90 134	0.42 140	2.89 281	0.26 164	4.43 218	1.17 256	0.00 1	0.00 1	0.02 340	0.00 1	0.13 266	0.05 229

NINENet	1.03 201	0.22 157	1.30 127	0.10 204	0.01 100	5.85 356	0.03 138	4.41 278	1.25 208	1.55 223	0.60 172	2.39 263	0.06 67	2.72 158	0.05 17	0.00 1	0.01 222	0.01 318	0.00 1	0.04 162	0.00 1

HGLStereo	1.03 201	0.18 128	1.50 146	0.01 17	0.01 100	1.41 165	0.01 53	3.41 190	0.82 143	1.05 165	3.09 304	2.11 241	1.24 266	4.51 226	1.18 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 162	0.03 189

SMFormer	1.04 203	0.16 117	1.55 153	0.33 281	0.01 100	1.03 33	0.00 1	5.24 324	2.12 301	1.53 216	2.16 278	0.92 153	0.02 16	4.46 221	1.24 260	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.02 150

tta	1.04 203	0.16 117	1.55 153	0.33 281	0.01 100	1.03 33	0.00 1	5.24 324	2.12 301	1.53 216	2.16 278	0.92 153	0.02 16	4.46 221	1.24 260	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.01 62

ffm	1.04 203	0.05 8	1.65 170	0.34 287	0.01 100	1.58 216	0.02 97	3.03 133	6.40 363	1.39 205	2.07 269	2.15 245	0.34 179	1.59 132	0.05 17	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.09 239	0.03 189

Sa-1000	1.04 203	0.39 218	1.17 100	0.00 1	0.20 294	1.33 141	0.03 138	4.19 259	1.81 276	0.99 157	5.33 336	0.61 117	0.15 129	4.07 200	0.30 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 343	0.13 266	0.00 1

SST-Stereo	1.04 203	0.05 8	1.16 98	0.72 336	0.23 306	1.70 250	0.58 307	1.92 59	1.46 238	1.19 182	1.09 217	1.60 204	1.93 305	6.92 340	0.21 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

XX-Stereo	1.04 203	0.20 142	4.94 350	0.85 346	0.04 202	1.25 117	0.00 1	3.37 183	0.45 47	1.22 190	0.50 154	3.70 314	0.02 16	3.91 195	0.05 17	0.00 1	0.09 341	0.00 1	0.20 355	0.03 131	0.02 150

NLCA_NET_v2_RVC	1.04 203	0.55 278	2.52 257	0.56 319	1.00 363	1.37 153	0.00 1	3.43 194	1.35 219	2.24 270	0.35 128	2.18 252	0.58 213	4.28 208	0.34 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 269	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.
iResNet_ROB	1.05 210	0.76 318	2.06 219	0.07 175	0.00 1	1.35 146	0.03 138	6.80 371	2.57 328	0.79 125	1.20 228	0.94 161	0.12 121	3.81 189	0.41 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 220	0.01 62

PFNet	1.06 211	0.19 135	2.95 274	1.16 364	0.56 352	1.58 216	0.25 254	1.50 48	0.60 56	2.38 288	1.23 230	0.63 121	0.30 169	6.85 329	0.43 183	0.16 360	0.01 222	0.00 1	0.07 316	0.18 297	0.18 328

hknet	1.08 212	0.13 95	2.07 220	0.01 17	0.00 1	3.32 312	0.21 243	5.40 334	0.92 157	2.26 275	0.66 176	3.43 306	0.05 52	2.81 159	0.27 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

iRaft-Stereo_5w	1.08 212	0.56 282	2.70 268	0.02 63	0.02 167	1.20 91	0.01 53	3.18 157	0.63 71	0.14 43	2.00 267	1.62 208	1.54 282	6.69 319	1.01 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 318	0.01 62

FADNet-RVC-Resample	1.08 212	1.00 346	5.32 354	0.10 204	0.14 267	1.53 205	0.25 254	3.62 214	1.18 198	0.51 93	0.19 99	1.04 171	0.28 168	5.20 255	0.44 186	0.10 353	0.16 364	0.09 355	0.06 314	0.24 321	0.21 338

TDLM	1.08 212	0.49 262	1.43 140	0.27 270	0.00 1	1.56 211	2.12 346	3.10 145	1.75 273	1.36 203	0.93 208	1.06 174	0.49 202	6.21 290	0.70 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 286	0.02 150

CFNet	1.08 212	0.62 295	2.26 239	0.26 267	0.03 186	1.40 161	0.04 158	4.45 282	2.09 299	0.48 89	0.69 185	1.31 190	0.24 159	6.63 314	0.83 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 290	0.04 213

PS-NSSS	1.08 212	0.45 244	1.70 181	0.02 63	0.01 100	1.37 153	0.01 53	4.38 274	2.09 299	1.15 176	2.65 296	0.65 123	0.07 77	6.35 298	0.56 210	0.16 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 180	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 212	1.12 353	4.68 346	1.09 361	0.00 1	1.38 158	0.05 171	3.83 235	1.11 188	0.80 127	1.15 222	1.02 170	0.12 121	4.52 227	0.45 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 344	0.03 189

GMM-Stereo	1.09 219	0.05 8	1.62 167	0.13 215	0.22 301	1.41 165	0.87 319	2.31 76	0.62 68	2.75 301	3.14 305	0.54 114	0.90 249	5.33 262	0.13 73	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.02 285	0.01 25	1.80 381

hitnet-ft	1.09 219	0.39 218	1.45 143	0.04 124	0.00 1	1.34 143	0.22 247	3.34 181	2.25 314	1.48 213	1.11 219	4.17 321	0.37 187	4.73 238	0.79 234	0.01 304	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.09 239	0.01 62

NVstereo2D	1.09 219	0.17 123	4.40 339	0.00 1	0.00 1	1.59 224	0.18 234	4.29 270	1.40 227	0.85 129	0.36 130	2.30 256	0.62 221	5.26 258	0.35 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

PSMNet_ROB	1.09 219	0.69 309	2.92 273	0.03 101	0.07 225	1.68 247	0.16 227	3.44 196	1.30 214	0.96 142	0.32 118	2.81 275	0.63 222	4.23 206	2.48 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 220	0.04 213

LMCR-Stereo	1.10 223	0.69 309	1.95 203	0.50 310	0.01 100	2.73 295	0.09 202	6.20 359	0.64 78	2.37 286	1.76 255	0.13 60	1.59 290	2.94 160	0.23 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 262	0.00 1

GEStereo_RVC	1.10 223	0.42 229	1.72 183	0.28 272	0.01 100	1.37 153	0.11 211	6.25 360	0.84 148	1.05 165	0.67 183	1.61 206	0.79 241	6.11 286	0.63 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 248	0.04 213

FADNet-RVC	1.10 223	1.07 351	4.79 347	0.03 101	0.00 1	1.60 227	0.08 193	3.77 225	1.70 270	0.35 71	0.07 63	0.61 117	0.66 232	5.32 261	1.11 252	0.01 304	0.08 337	0.00 1	0.00 1	0.48 363	0.18 328

GANetREF_RVC	1.10 223	0.95 341	2.98 275	0.06 155	0.00 1	2.23 273	0.18 234	3.95 244	2.53 326	0.56 95	0.32 118	1.89 227	0.66 232	5.03 249	0.51 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 180	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
CVANet_RVC	1.10 223	0.39 218	1.69 180	0.28 272	0.00 1	1.45 180	0.48 298	3.26 168	1.64 266	2.93 306	1.22 229	1.51 196	0.37 187	6.09 285	0.50 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 297	0.01 62

ARAFT	1.12 228	0.82 330	4.11 328	0.04 124	0.00 1	1.64 240	0.03 138	4.85 308	1.69 269	2.78 303	0.57 156	0.47 106	0.11 111	4.81 241	0.24 120	0.00 1	0.03 293	0.00 1	0.00 1	0.24 321	0.05 229

ac_64	1.12 228	0.18 128	1.64 169	0.18 240	0.25 313	1.48 192	0.02 97	4.97 312	1.47 240	0.69 111	0.45 148	4.94 337	0.46 200	4.87 243	0.74 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.00 1

UNet	1.13 230	0.24 164	4.21 330	0.01 17	0.02 167	2.31 278	0.02 97	3.06 139	0.76 137	1.17 180	0.14 75	2.73 272	1.58 288	4.48 225	1.92 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

ssnet_v2	1.14 231	0.28 181	1.77 187	0.03 101	0.00 1	2.07 269	0.37 289	5.20 322	1.87 285	2.00 254	0.87 204	3.09 293	0.55 208	1.31 123	3.02 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 297	0.12 303

EAI-Stereo	1.14 231	0.12 86	1.19 106	0.21 248	0.32 337	1.84 261	2.32 351	5.42 337	1.19 200	1.02 159	5.66 338	0.48 107	0.60 214	0.86 103	0.62 220	0.00 1	0.13 358	0.00 1	0.65 388	0.02 93	0.17 322

delet	1.14 231	0.32 196	1.56 160	0.03 101	0.17 279	2.86 304	1.03 326	4.25 265	2.14 306	1.03 162	1.17 226	1.64 212	0.92 250	4.35 212	1.27 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 162	0.00 1

PSM-AAD	1.15 234	0.04 4	0.88 28	0.10 204	0.27 321	1.32 135	3.25 361	2.41 89	0.64 78	2.93 306	1.92 262	0.15 68	5.39 368	3.42 174	0.19 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.05 229

FADNet_RVC	1.15 234	1.06 350	4.34 338	0.02 63	0.06 217	2.77 300	0.04 158	3.50 203	0.80 141	0.35 71	0.32 118	0.65 123	0.09 96	5.20 255	1.56 273	0.24 369	0.34 378	0.11 359	0.33 380	0.65 372	0.60 361

ETE_ROB	1.16 236	0.52 270	1.71 182	0.01 17	0.02 167	1.79 258	0.22 247	4.10 252	1.32 217	4.68 345	1.18 227	2.81 275	0.08 91	3.56 178	1.12 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 256

DLCB_ROB	1.17 237	0.22 157	1.28 119	0.08 187	0.00 1	1.51 198	0.23 251	3.39 186	1.52 249	3.43 324	2.00 267	3.40 304	0.31 173	4.29 209	1.82 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	1.17 237	0.41 226	1.68 179	0.04 124	0.01 100	1.65 244	0.17 230	3.46 199	1.39 223	3.89 332	1.01 214	1.60 204	0.53 205	4.35 212	3.07 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.02 150

KYRaft	1.19 239	0.05 8	0.94 35	0.06 155	0.24 310	1.25 117	0.78 317	2.48 97	0.61 62	3.23 317	7.13 349	1.00 168	2.77 326	1.43 126	0.14 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	1.71 380

RAFT-345	1.19 239	0.06 22	1.55 153	0.54 316	0.13 261	1.53 205	0.25 254	0.56 10	1.76 274	1.20 184	7.85 351	0.93 158	0.05 52	6.87 332	0.46 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

OMP-Stereo	1.20 241	0.54 277	0.96 40	2.39 377	0.29 330	1.58 216	0.33 283	2.01 65	0.68 100	2.68 300	1.16 224	3.10 294	0.18 138	7.40 354	0.56 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 209	0.01 62

ADLNet	1.20 241	0.29 188	1.98 209	0.00 1	0.02 167	2.20 272	0.11 211	4.39 276	2.52 325	2.19 267	2.20 283	2.66 268	0.70 237	3.42 174	1.25 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 248	0.04 213

MMNet	1.20 241	0.27 171	3.59 310	0.09 197	0.00 1	4.15 332	0.01 53	3.63 215	1.19 200	1.93 250	0.32 118	1.35 192	1.23 263	4.42 217	1.84 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

FADNet	1.20 241	0.93 340	4.51 342	0.03 101	0.06 217	2.56 288	0.16 227	4.02 247	1.42 230	0.32 58	0.06 62	1.66 213	1.07 255	5.56 272	0.87 238	0.19 363	0.02 271	0.01 318	0.01 269	0.50 365	0.03 189

Prome-Stereo	1.23 245	0.06 22	0.93 34	0.12 212	0.24 310	1.26 119	0.67 311	2.53 102	0.69 113	2.08 260	8.70 357	0.76 138	2.91 330	2.12 146	0.11 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 379

DAS	1.26 246	0.08 38	2.25 237	0.04 124	0.01 100	1.28 123	1.18 330	3.80 231	1.58 262	4.60 342	2.37 287	1.53 197	0.53 205	5.36 264	0.59 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

SepStereo	1.28 247	0.08 38	2.25 237	0.04 124	0.01 100	1.28 123	1.18 330	3.80 231	1.58 262	4.60 342	2.37 287	1.53 197	0.53 205	5.63 275	0.59 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

pcwnet_v2	1.29 248	0.17 123	5.98 364	0.10 204	0.01 100	1.76 254	0.02 97	5.08 320	2.90 333	1.54 222	1.98 266	2.03 236	0.81 243	3.01 163	0.28 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 269	0.03 131	0.03 189

NOSS_ROB	1.29 248	0.22 157	1.35 134	0.64 330	0.16 277	2.56 288	0.00 1	4.14 255	2.37 318	2.29 280	1.76 255	2.84 277	0.02 16	6.80 328	0.45 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 162	0.11 294

Wz-Net-LNSev	1.30 250	0.85 332	6.26 369	0.02 63	0.03 186	4.02 329	0.13 219	4.21 261	1.12 192	0.77 120	0.10 69	3.60 310	1.11 257	2.68 155	1.12 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

IIG-Stereo	1.30 250	0.48 258	1.04 70	2.41 378	0.05 209	1.61 231	0.14 222	2.59 105	0.68 100	2.97 309	2.28 285	3.08 292	0.57 211	7.41 355	0.65 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.00 1

DSFCA	1.30 250	0.14 99	1.82 193	0.01 17	0.03 186	3.74 326	0.86 318	2.71 114	1.23 204	3.09 313	0.41 139	2.93 283	1.49 276	6.12 287	1.35 268	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.01 62

NCCL2	1.30 250	0.63 298	2.31 244	0.02 63	0.03 186	1.57 212	3.41 363	3.91 243	1.39 223	3.14 315	0.34 125	3.90 317	0.30 169	3.75 186	1.19 258	0.00 1	0.00 1	0.02 340	0.00 1	0.03 131	0.05 229

PA-Net	1.31 254	0.59 288	3.65 311	0.06 155	0.15 272	1.44 174	0.54 303	4.08 250	2.71 330	0.78 123	1.16 224	2.32 259	0.64 225	5.96 281	1.92 293	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 162	0.06 256
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CRFU-Net	1.32 255	0.27 171	2.46 253	1.17 365	0.03 186	4.08 330	0.05 171	5.61 344	0.67 95	1.53 216	0.70 191	3.47 308	2.62 323	3.24 167	0.24 120	0.01 304	0.01 222	0.11 359	0.00 1	0.13 266	0.00 1

LALA_ROB	1.33 256	0.59 288	1.74 184	0.02 63	0.06 217	3.25 309	0.50 302	3.45 197	1.39 223	3.70 327	0.59 167	4.59 330	0.25 162	3.58 179	2.79 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 162	0.02 150

DRaft	1.34 257	0.12 86	1.19 106	0.06 155	0.01 100	1.64 240	0.43 294	1.86 58	0.14 6	3.76 328	5.27 335	0.41 99	4.38 355	5.49 268	1.68 279	0.01 304	0.06 319	0.00 1	0.07 316	0.07 209	0.11 294

ttt	1.35 258	0.05 8	1.09 81	0.46 305	0.01 100	1.61 231	0.00 1	5.61 344	1.97 292	1.75 233	2.10 274	1.40 193	0.11 111	4.81 241	6.07 353	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

Consistency-Raft	1.36 259	0.65 302	4.81 348	0.33 281	0.32 337	1.62 237	0.11 211	3.65 217	3.80 345	0.33 59	6.12 343	0.86 150	2.14 311	0.94 106	1.25 262	0.02 326	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.24 321	0.01 62

FINET	1.36 259	0.46 248	4.05 324	0.22 250	0.73 358	1.03 33	0.00 1	3.57 210	5.71 360	1.59 226	1.64 245	0.49 109	0.19 144	5.53 269	1.90 290	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.08 220	0.03 189

HSM	1.36 259	0.40 223	1.07 77	0.01 17	0.30 332	1.73 253	0.03 138	5.89 353	1.22 203	1.83 242	1.36 239	4.78 334	1.30 271	6.61 313	0.57 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.00 1

ADLNet2	1.38 262	0.39 218	3.13 286	0.00 1	0.70 357	1.23 109	0.26 257	4.19 259	2.36 317	1.45 212	3.16 308	4.23 322	0.82 246	4.56 232	0.88 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 266	0.02 150

DualNet	1.39 263	0.05 8	1.65 170	0.34 287	0.01 100	1.58 216	0.02 97	3.03 133	6.40 363	1.39 205	2.07 269	2.15 245	0.34 179	1.59 132	7.08 356	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.09 239	0.03 189

CBFPSM	1.39 263	0.61 293	4.29 334	0.01 17	0.01 100	3.64 323	0.03 138	3.39 186	0.80 141	0.64 106	0.21 104	6.18 351	3.70 348	2.38 150	1.82 285	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.08 220	0.01 62

HSM-Net_RVC	1.40 265	0.07 32	1.58 163	0.00 1	0.01 100	1.88 262	0.05 171	7.24 373	1.71 272	3.63 326	3.63 318	3.21 300	0.36 185	4.25 207	0.44 186	0.01 304	0.01 222	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
fast-acv-ft	1.41 266	0.46 248	4.29 334	0.10 204	0.13 261	3.97 328	0.29 271	2.42 90	1.91 288	0.81 128	3.55 316	3.02 289	1.26 268	3.35 169	2.05 302	0.04 336	0.01 222	0.04 347	0.04 301	0.39 355	0.05 229

GASNet	1.43 267	1.53 367	4.54 343	0.31 278	0.02 167	1.49 193	0.20 241	3.86 240	1.95 291	0.75 117	1.37 240	2.11 241	1.57 287	5.82 280	2.60 316	0.00 1	0.05 312	0.00 1	0.00 1	0.43 358	0.10 290

ASMatch	1.44 268	0.14 99	2.15 226	0.60 323	0.21 299	1.21 94	0.26 257	0.96 23	0.66 87	0.29 55	11.75 366	0.93 158	2.37 316	6.73 322	0.54 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 269	0.00 1	0.04 213

HBP-ISP	1.45 269	0.75 314	3.02 278	0.30 276	0.10 251	4.28 336	1.49 338	4.68 293	1.29 212	3.43 324	0.78 195	0.93 158	1.01 253	6.48 307	0.36 174	0.04 336	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.05 180	0.03 189

GrayStereo	1.46 270	0.03 1	0.87 26	0.63 329	0.20 294	1.24 110	4.61 377	2.85 122	0.62 68	4.98 348	4.00 326	0.45 103	4.67 357	3.37 171	0.08 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 384	0.01 25	0.01 62

TransformOpticalFlow	1.47 271	0.31 192	3.22 295	0.66 331	0.08 235	1.54 209	0.09 202	3.84 236	1.58 262	1.66 229	2.32 286	3.60 310	3.12 335	6.99 344	0.42 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

THIR-Stereo	1.48 272	0.29 188	1.51 149	0.01 17	0.02 167	1.05 46	4.32 373	2.11 70	0.22 30	1.08 169	4.24 327	1.93 229	4.19 353	6.76 324	1.87 289	0.00 1	0.00 1	0.04 347	0.00 1	0.05 180	0.00 1

StereoDRNet	1.48 272	0.75 314	4.58 344	0.05 141	0.10 251	2.49 285	1.10 329	4.62 290	1.47 240	3.38 323	0.62 173	2.29 255	0.65 230	4.52 227	2.89 321	0.00 1	0.03 293	0.00 1	0.01 269	0.05 180	0.07 272

DEmStereo	1.51 274	0.08 38	2.17 227	0.09 197	0.02 167	1.76 254	0.90 321	1.47 46	0.60 56	2.46 293	6.42 345	1.08 176	5.16 363	6.21 290	1.86 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

APVNet	1.52 275	0.31 192	4.00 321	0.09 197	0.00 1	4.64 343	0.08 193	4.41 278	1.21 202	1.25 193	1.05 216	2.90 282	0.93 251	6.70 320	2.48 312	0.01 304	0.00 1	0.07 352	0.00 1	0.27 332	0.05 229

RYNet	1.52 275	0.35 202	3.38 301	0.25 261	0.04 202	2.31 278	0.03 138	4.62 290	1.47 240	1.14 175	0.34 125	4.52 328	1.38 273	6.36 299	4.23 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

1111x	1.53 277	0.06 22	1.77 187	0.27 270	0.00 1	2.12 271	0.01 53	5.63 348	1.65 267	1.53 216	1.67 248	0.92 153	0.64 225	6.18 288	8.17 366	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 62

RASNet	1.53 277	0.31 192	1.97 208	0.09 197	3.20 381	1.69 249	0.06 184	3.27 174	2.12 301	0.77 120	1.29 236	5.32 346	1.69 295	6.60 311	2.17 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 93	0.02 150

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 279	0.68 307	4.62 345	0.01 17	0.00 1	5.13 350	0.30 277	4.64 292	1.23 204	2.39 289	0.59 167	2.12 243	2.00 308	4.94 246	2.19 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

AAGNet	1.54 279	0.07 32	0.88 28	1.04 358	0.27 321	1.47 186	0.66 310	1.57 50	0.61 62	1.68 230	0.82 199	1.62 208	2.29 313	6.18 288	11.63 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

mmx	1.56 281	0.05 8	1.65 170	0.34 287	0.01 100	1.58 216	0.02 97	5.51 341	2.25 314	1.39 205	2.07 269	2.15 245	0.34 179	6.68 316	7.08 356	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

xxx	1.56 281	0.05 8	1.65 170	0.34 287	0.01 100	1.58 216	0.02 97	5.51 341	2.25 314	1.39 205	2.07 269	2.15 245	0.34 179	6.68 316	7.08 356	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 62

CBMV	1.56 281	0.24 164	1.92 198	0.31 278	0.03 186	2.90 305	4.33 374	3.79 228	1.81 276	4.98 348	1.73 253	2.70 270	1.68 294	3.81 189	0.92 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 180	0.08 281
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PASM	1.58 284	1.05 349	7.51 374	0.56 319	0.09 242	1.37 153	0.28 268	2.85 122	1.44 235	3.91 333	0.44 145	3.02 289	0.64 225	6.38 300	1.59 276	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.03 291	0.26 329	0.15 316

DRN-Test	1.62 285	0.23 162	3.72 313	0.18 240	0.13 261	3.34 314	0.19 239	5.93 356	2.01 297	4.14 336	0.76 194	2.12 243	1.78 297	5.22 257	2.62 318	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.01 269	0.03 131	0.01 62

RAFT + AFF	1.63 286	1.13 354	2.62 265	0.04 124	0.80 359	2.29 277	1.03 326	5.54 343	2.06 298	1.77 238	1.81 258	1.22 185	3.65 347	6.23 292	1.57 275	0.01 304	0.35 379	0.00 1	0.01 269	0.33 344	0.12 303

MaskLacGwcNet_RVC	1.63 286	0.45 244	2.21 229	1.53 372	0.18 283	4.33 337	0.41 292	3.37 183	1.40 227	0.54 94	0.65 174	3.10 294	0.11 111	4.93 245	0.60 218	4.57 385	0.51 381	0.00 1	0.00 1	1.37 377	2.39 382

ff1	1.65 288	0.05 8	1.65 170	0.34 287	0.01 100	1.58 216	0.02 97	3.03 133	6.40 363	1.39 205	2.07 269	2.15 245	0.34 179	6.68 316	7.08 356	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.09 239	0.03 189

CrosDoStereo	1.66 289	0.15 109	1.66 175	0.02 63	0.07 225	1.38 158	6.16 391	3.12 147	1.06 183	0.97 144	3.74 320	0.96 162	4.79 359	7.00 345	1.92 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 257	0.00 1

DeepStereo_LL	1.66 289	0.15 109	1.66 175	0.02 63	0.07 225	1.38 158	6.16 391	3.12 147	1.06 183	0.97 144	3.74 320	0.96 162	4.79 359	7.00 345	1.92 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 257	0.00 1

Syn2CoEx	1.66 289	1.17 355	4.29 334	0.04 124	0.00 1	1.44 174	0.56 304	5.33 332	1.98 294	2.01 257	2.12 276	2.08 238	2.81 327	6.55 309	2.42 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 344	0.06 256

AANet_RVC	1.66 289	0.88 335	3.52 306	0.06 155	0.00 1	1.22 96	0.00 1	3.25 166	2.51 324	2.21 268	4.49 328	3.65 312	0.20 150	7.10 348	3.42 328	0.50 376	0.04 303	0.00 1	0.00 1	0.08 220	0.05 229

STrans-v2	1.67 293	0.36 205	3.28 296	0.02 63	0.19 290	1.45 180	0.08 193	6.69 367	1.49 246	2.00 254	2.86 301	3.67 313	3.88 351	7.04 347	0.45 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

GwcNet	1.67 293	0.81 327	5.52 357	0.23 256	1.21 367	4.21 334	0.62 309	3.71 221	1.57 258	1.01 158	1.65 247	3.99 320	0.52 204	5.46 266	2.30 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 269	0.35 350	0.13 308

NCC-stereo	1.67 293	0.56 282	3.10 284	0.08 187	0.22 301	2.24 274	0.13 219	5.05 318	1.42 230	2.27 278	2.72 297	4.29 323	3.53 343	5.76 277	2.01 299	0.04 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.02 150

Abc-Net	1.67 293	0.56 282	3.10 284	0.08 187	0.22 301	2.24 274	0.13 219	5.05 318	1.42 230	2.27 278	2.72 297	4.29 323	3.53 343	5.76 277	2.01 299	0.04 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 131	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
iinet-f	1.68 297	0.61 293	11.37 387	0.29 274	0.03 186	4.39 339	0.04 158	3.18 157	1.10 186	1.16 179	0.58 158	2.96 286	2.76 325	2.13 147	2.46 311	0.00 1	0.02 271	0.02 340	0.00 1	0.46 359	0.01 62

Anonymous_2	1.69 298	0.05 8	1.31 128	0.08 187	0.03 186	1.22 96	0.01 53	3.25 166	0.19 21	0.76 119	0.13 74	2.68 269	1.99 307	0.39 64	0.13 73	0.05 342	0.25 371	3.27 386	14.54 410	3.40 380	0.01 62

ccnet	1.70 299	0.20 142	1.95 203	0.26 267	0.18 283	3.72 325	1.22 332	4.22 264	1.43 234	2.37 286	3.96 324	3.45 307	1.51 280	4.69 235	4.47 337	0.06 347	0.00 1	0.09 355	0.01 269	0.10 248	0.01 62

CBMV_ROB	1.70 299	0.11 82	1.98 209	0.46 305	0.00 1	2.85 303	0.91 322	4.27 268	2.21 312	4.02 335	5.00 333	2.97 287	2.32 315	5.40 265	1.35 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.06 256

DANet	1.74 301	0.22 157	3.06 281	0.75 338	0.44 343	2.46 284	0.35 287	3.40 188	1.41 229	4.22 337	1.56 243	5.03 339	0.56 209	6.29 295	5.00 345	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.01 269	0.04 162	0.08 281
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	1.76 302	0.55 278	2.59 264	0.22 250	0.60 355	1.70 250	0.98 325	4.31 272	1.99 296	3.12 314	5.04 334	4.41 326	2.96 331	4.72 237	1.90 290	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.01 269	0.14 272	0.01 62

xxxx	1.78 303	0.07 32	1.02 55	0.00 1	0.01 100	1.44 174	0.00 1	5.81 352	1.53 250	1.37 204	1.91 261	1.08 176	0.05 52	4.37 215	16.98 391	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

Anonymous Stereo	1.78 303	1.37 365	7.79 375	0.42 299	0.07 225	1.49 193	3.20 360	3.31 176	1.84 278	2.75 301	1.14 220	1.84 225	0.09 96	6.89 336	3.32 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 239	0.01 62

test_xeample	1.79 305	0.08 38	1.03 66	0.02 63	0.00 1	1.44 174	0.00 1	5.48 339	1.84 278	1.65 228	2.17 282	0.37 92	0.06 67	4.00 199	17.67 393	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

SGM-Forest	1.84 306	0.08 38	1.31 128	0.15 227	0.22 301	3.52 321	2.46 356	3.85 238	2.16 307	5.29 350	3.90 322	3.71 315	1.56 284	6.28 294	1.90 290	0.01 304	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.30 347
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Wz-Net-MNSev	1.85 307	1.19 357	5.61 360	0.01 17	0.00 1	4.74 344	2.16 348	4.93 311	1.48 244	3.77 329	1.24 232	1.77 219	2.56 320	4.94 246	2.61 317	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.07 209	0.01 62

FAT-Stereo	1.86 308	0.19 135	3.31 298	0.17 236	0.03 186	1.78 257	0.97 323	4.76 301	2.79 331	4.22 337	4.87 331	5.31 345	2.83 329	5.06 252	0.90 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 162	0.01 62

RGC	1.86 308	0.67 305	3.45 305	0.07 175	0.26 316	3.29 311	0.11 211	4.78 304	1.46 238	3.26 318	4.51 329	5.14 341	2.68 324	5.46 266	1.94 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 220	0.09 286

CC-Net-ROB	1.86 308	0.64 299	2.55 260	1.42 371	0.19 290	3.38 316	0.04 158	4.41 278	2.45 322	0.90 134	1.31 237	0.98 166	0.18 138	6.60 311	0.53 204	1.14 380	1.60 391	7.16 387	0.00 1	1.33 376	0.32 352

GANet	1.90 311	0.43 235	1.83 194	0.39 296	0.00 1	2.24 274	3.37 362	3.90 242	1.44 235	2.17 265	9.66 359	2.57 266	1.09 256	6.88 333	1.81 284	0.00 1	0.00 1	0.02 340	0.00 1	0.10 248	0.03 189

LL-Strereo	1.93 312	0.97 342	3.83 319	0.55 318	2.19 379	1.49 193	0.05 171	4.09 251	1.00 172	2.59 296	2.77 299	5.17 342	5.63 369	7.19 349	0.63 221	0.00 1	0.10 347	0.00 1	0.00 1	0.25 327	0.20 336

DISCO	1.93 312	0.18 128	2.44 249	0.67 333	0.53 350	5.25 351	0.00 1	5.43 338	1.56 257	2.09 261	0.91 206	6.48 353	0.89 248	8.55 369	3.60 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.01 62

edge stereo	1.94 314	0.40 223	3.82 318	0.15 227	0.09 242	1.81 260	0.45 296	4.77 302	2.21 312	3.36 320	3.94 323	8.39 364	1.72 296	5.75 276	1.69 281	0.00 1	0.00 1	0.01 318	0.00 1	0.17 290	0.01 62

Nwc_Net	1.94 314	0.55 278	3.79 316	0.07 175	0.08 235	2.73 295	0.04 158	6.75 370	1.11 188	2.03 258	7.92 352	4.82 335	2.11 310	4.78 239	2.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 180	0.01 62

S-Stereo	2.00 316	0.30 191	5.74 362	0.24 258	0.23 306	2.51 286	1.90 342	4.74 297	5.15 357	2.42 290	5.80 339	2.85 279	0.72 238	5.08 253	2.17 305	0.00 1	0.02 271	0.00 1	0.00 1	0.08 220	0.04 213

psmorigin	2.01 317	0.37 209	10.25 383	0.22 250	0.03 186	1.62 237	0.19 239	3.31 176	1.05 180	4.92 347	3.14 305	5.85 347	2.21 312	5.31 260	1.71 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 180	0.02 150

MFMNet_re	2.02 318	0.98 343	4.27 333	2.74 381	0.88 360	1.47 186	0.15 223	4.21 261	3.18 336	6.63 358	6.93 348	1.87 226	3.63 346	2.13 147	0.99 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 318	0.05 229

NaN_ROB	2.02 318	0.58 286	2.65 266	0.29 274	0.28 329	3.19 307	5.19 384	3.84 236	2.55 327	5.31 351	1.73 253	2.30 256	1.96 306	6.78 326	3.09 325	0.01 304	0.06 319	0.03 345	0.10 328	0.10 248	0.37 356

RAFT-RH_RVC	2.05 320	0.15 109	1.66 175	0.60 323	0.27 321	1.49 193	0.02 97	0.58 11	0.65 81	5.35 352	21.66 390	1.06 174	0.07 77	6.85 329	0.57 212	0.04 336	0.00 1	0.00 1	0.03 291	0.01 25	0.00 1

stereogan	2.13 321	0.31 192	3.75 314	0.01 17	0.09 242	7.44 369	0.60 308	4.27 268	3.29 337	3.91 333	4.62 330	6.41 352	1.84 303	5.17 254	0.58 214	0.00 1	0.01 222	0.01 318	0.00 1	0.24 321	0.05 229

FTStereo	2.16 322	0.03 1	1.42 139	0.17 236	0.13 261	1.42 170	4.67 379	2.44 91	0.63 71	3.36 320	17.95 378	0.78 147	4.17 352	4.41 216	0.14 78	0.15 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	1.25 376

AF-Net	2.17 323	0.65 302	3.53 307	0.00 1	0.09 242	2.02 268	0.48 298	6.44 361	1.70 270	3.36 320	10.22 361	4.95 338	2.81 327	4.34 211	2.66 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 266	0.01 62

PDISCO_ROB	2.21 324	0.78 321	3.43 303	0.96 354	2.04 378	7.04 365	0.09 202	7.36 375	5.72 361	1.21 189	1.67 248	3.16 297	1.28 269	7.52 357	1.37 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 347	0.13 308

DGSMNet	2.23 325	0.80 324	6.10 366	0.96 354	1.73 373	3.22 308	4.12 370	5.30 330	1.11 188	1.19 182	2.48 291	3.18 298	0.65 230	4.57 233	1.33 267	1.11 379	1.37 390	1.55 381	1.26 394	1.37 377	1.28 377

SQANet	2.28 326	1.25 360	2.39 248	4.17 384	2.91 380	2.60 290	0.24 253	4.17 258	0.83 145	2.42 290	0.57 156	1.59 202	0.88 247	3.30 168	0.68 226	7.35 390	0.12 354	0.47 373	0.02 285	6.56 384	3.00 385

ADCRef	2.29 327	0.65 302	5.67 361	0.10 204	0.09 242	4.81 345	0.76 316	4.75 300	1.37 220	2.88 305	1.67 248	1.62 208	2.30 314	3.77 188	14.93 386	0.02 326	0.00 1	0.01 318	0.10 328	0.20 313	0.11 294

FBW_ROB	2.36 328	0.36 205	3.16 287	0.37 294	0.14 267	4.42 341	0.18 234	6.64 365	3.05 335	2.98 310	2.85 300	4.86 336	1.11 257	11.00 387	4.53 338	0.16 360	0.05 312	0.37 372	0.09 324	0.19 304	0.78 367

DeepPrunerF	2.50 329	0.87 334	14.90 391	0.17 236	0.31 335	1.41 165	0.29 271	5.62 347	9.97 376	1.02 159	0.43 144	2.01 233	1.65 292	6.85 329	3.99 332	0.00 1	0.01 222	0.07 352	0.10 328	0.24 321	0.12 303

Wz-Net-SNSev	2.53 330	2.49 382	10.66 385	0.39 296	0.01 100	2.73 295	0.40 290	5.02 316	1.50 248	2.15 263	2.12 276	6.48 353	1.11 257	9.47 376	5.84 352	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.21 314	0.06 256

XQC	2.57 331	1.20 358	6.33 371	0.18 240	0.01 100	3.84 327	0.33 283	5.24 324	3.83 346	4.43 340	1.94 263	4.58 329	3.19 337	7.19 349	8.67 368	0.00 1	0.03 293	0.00 1	0.03 291	0.27 332	0.19 332

RTSC	2.66 332	1.24 359	6.04 365	0.18 240	0.02 167	4.40 340	0.08 193	4.29 270	4.98 356	6.00 354	3.15 307	2.97 287	1.56 284	6.71 321	10.89 375	0.00 1	0.07 328	0.00 1	0.05 305	0.40 356	0.24 344

222	2.69 333	0.09 50	1.03 66	0.00 1	0.00 1	1.54 209	0.00 1	5.61 344	1.55 252	1.51 214	2.10 274	0.53 113	0.07 77	4.54 229	35.09 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

CSAN	2.70 334	0.75 314	3.41 302	0.18 240	0.12 257	4.18 333	4.05 369	4.11 253	4.36 350	6.03 355	6.24 344	4.60 331	4.74 358	7.29 352	3.43 329	0.02 326	0.03 293	0.01 318	0.02 285	0.18 297	0.22 340

UDG	2.86 335	8.81 402	1.57 162	2.60 379	0.89 362	2.39 282	0.11 211	3.42 192	1.02 174	2.18 266	3.64 319	5.04 340	1.60 291	4.17 204	2.09 303	1.21 381	0.04 303	7.69 388	3.67 401	4.10 381	0.93 373

aanetorigin	2.87 336	0.73 313	8.74 379	0.23 256	0.23 306	1.61 231	2.07 344	1.76 56	1.10 186	14.21 389	10.25 362	2.93 283	3.38 341	4.98 248	4.06 333	0.10 353	0.05 312	0.09 355	0.11 332	0.57 368	0.15 316

ADCP+	2.87 336	0.98 343	8.75 380	0.07 175	0.16 277	5.93 359	2.90 359	4.00 246	1.84 278	1.52 215	0.27 113	3.81 316	3.22 339	6.05 284	17.38 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 272	0.30 347

PWC_ROB	2.90 338	1.01 347	6.12 367	0.53 315	0.57 354	1.30 131	0.40 290	3.85 238	4.42 353	7.37 363	15.40 374	3.03 291	1.55 283	6.31 296	5.74 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 359	0.05 229

SHD	3.01 339	1.02 348	5.52 357	0.45 304	0.39 340	4.12 331	0.17 230	6.68 366	12.04 379	7.20 362	3.36 312	4.40 325	2.58 322	4.69 235	7.17 360	0.01 304	0.04 303	0.00 1	0.03 291	0.22 317	0.17 322

PWCDC_ROB	3.06 340	1.38 366	3.81 317	0.14 225	0.00 1	3.14 306	0.02 97	4.40 277	12.35 380	1.08 169	23.69 396	2.01 233	2.01 309	3.87 193	2.43 310	0.24 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 370	0.08 281

SPS-STEREO	3.08 341	0.49 262	2.49 255	0.21 248	0.24 310	3.67 324	1.24 333	5.80 351	2.43 321	10.68 376	8.00 353	9.48 369	3.59 345	8.11 365	5.08 346	0.01 304	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.04 162	0.11 294
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	3.17 342	1.32 361	2.49 255	6.07 386	3.26 382	4.62 342	2.15 347	5.35 333	1.34 218	2.00 254	2.54 293	3.50 309	1.49 276	3.68 180	1.11 252	7.89 391	0.23 370	1.88 382	0.03 291	7.74 387	4.78 390

Ntro	3.24 343	1.34 362	2.83 272	7.27 388	4.43 386	6.22 361	0.74 315	4.73 296	1.48 244	0.39 78	1.77 257	2.70 270	1.28 269	4.59 234	1.25 262	8.06 392	0.28 375	2.12 385	0.05 305	8.11 388	5.16 391

NVStereoNet_ROB	3.25 344	0.46 248	2.71 270	0.34 287	0.56 352	2.36 281	0.87 319	4.56 287	4.47 354	4.55 341	14.09 372	11.93 372	3.23 340	9.79 379	3.14 326	0.43 374	0.03 293	0.53 376	0.31 378	0.36 352	0.38 357
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	3.28 345	10.54 404	2.29 243	3.50 382	3.31 383	4.21 334	0.21 243	3.77 225	1.03 175	2.54 294	3.17 309	3.20 299	0.21 154	3.89 194	0.69 227	1.94 382	0.05 312	9.87 391	3.53 400	5.03 383	2.55 384

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 346	2.61 384	7.84 376	0.09 197	0.26 316	12.92 382	7.62 399	4.25 265	3.64 343	2.95 308	3.99 325	4.61 332	1.22 262	8.36 366	1.77 283	0.59 377	1.15 389	0.04 347	0.85 392	0.48 363	0.67 365

ADCL	3.30 346	0.81 327	6.76 373	0.25 261	0.25 313	6.93 363	4.65 378	4.79 305	2.62 329	4.61 344	3.36 312	5.22 343	4.55 356	5.54 271	14.91 385	0.05 342	0.01 222	0.11 359	0.13 336	0.28 338	0.10 290

SDNR	3.31 348	0.91 339	6.28 370	0.44 301	0.02 167	26.11 406	0.01 53	3.81 234	1.62 265	2.82 304	11.06 364	2.93 283	0.60 214	7.95 363	1.52 272	0.01 304	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.06 195	0.12 303

SAMSARA	3.32 349	1.07 351	6.25 368	0.86 350	0.31 335	7.55 370	3.87 368	5.26 329	4.20 349	7.43 364	3.35 311	10.04 370	3.83 350	6.98 343	4.83 342	0.00 1	0.14 359	0.00 1	0.05 305	0.17 290	0.22 340

DPSNet	3.38 350	0.60 290	9.55 381	0.61 326	0.46 345	5.10 349	1.44 337	11.17 385	3.92 347	2.57 295	0.88 205	5.90 348	9.68 385	7.63 359	7.25 361	0.08 349	0.16 364	0.01 318	0.07 316	0.34 347	0.17 322

G-Net	3.49 351	0.47 256	4.03 323	1.61 373	1.91 374	10.78 379	1.92 343	3.06 139	1.26 209	8.59 370	12.06 367	6.13 350	7.82 377	4.78 239	4.77 341	0.08 349	0.12 354	0.07 352	0.15 337	0.16 286	0.11 294

MDST_ROB	3.50 352	0.07 32	3.94 320	2.66 380	1.46 370	12.94 383	0.97 323	7.32 374	2.42 320	14.82 391	8.08 354	2.74 273	1.51 280	8.44 368	2.48 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.11 294

pmcnn	3.61 353	0.68 307	5.38 356	0.61 326	1.46 370	2.75 299	1.26 334	5.04 317	1.57 258	8.77 371	11.67 365	18.69 386	2.38 317	6.03 282	5.61 350	0.00 1	0.07 328	0.00 1	0.00 1	0.21 314	0.07 272

ADCPNet	3.63 354	0.82 330	13.20 389	0.08 187	0.43 342	7.02 364	2.23 350	4.77 302	2.41 319	4.31 339	1.96 265	7.57 362	5.16 363	6.45 306	13.80 383	0.02 326	0.75 385	0.04 347	0.90 393	0.16 286	0.53 360

SuperB	3.70 355	1.77 372	15.73 392	0.31 278	0.05 209	4.37 338	1.67 340	3.58 212	11.57 377	2.36 285	1.32 238	2.03 236	1.91 304	6.95 341	9.01 369	0.05 342	0.03 293	0.10 358	0.08 321	11.00 399	0.10 290

MFN_U_SF_RVC	3.76 356	1.77 372	9.85 382	0.84 343	0.27 321	9.50 376	0.49 300	8.07 377	3.41 338	4.81 346	3.28 310	9.40 368	3.49 342	7.76 362	8.31 367	0.41 373	0.54 382	0.52 375	0.80 391	0.89 373	0.84 369

Wz-Net-TNSev	3.91 357	5.20 395	20.57 395	0.15 227	0.01 100	7.14 366	3.57 364	6.70 368	3.57 340	1.74 232	0.58 158	7.39 361	4.33 354	8.86 370	7.99 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 285	0.24 321	0.16 318

AnyNet_C32	3.93 358	2.58 383	12.07 388	0.39 296	0.49 348	5.50 353	6.45 395	4.44 281	2.19 310	6.86 360	2.94 302	5.28 344	3.20 338	6.63 314	18.37 395	0.08 349	0.04 303	0.20 366	0.09 324	0.57 368	0.19 332

ADCMid	3.95 359	1.34 362	10.91 386	0.18 240	0.38 339	5.02 348	1.27 335	4.87 309	2.94 334	11.15 378	3.60 317	6.76 357	5.21 366	6.40 305	16.96 390	0.12 356	0.08 337	0.55 377	0.46 382	0.53 367	0.19 332

SGM_RVC	4.07 360	0.38 212	1.98 209	0.84 343	0.26 316	6.20 360	2.37 352	6.45 362	3.57 340	11.56 381	9.27 358	15.55 380	6.78 373	10.07 380	4.60 340	0.22 364	0.25 371	0.20 366	0.23 363	0.26 329	0.34 353
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WZ-Net	4.16 361	1.75 371	23.59 398	0.08 187	0.04 202	2.62 294	2.16 348	5.89 353	4.74 355	5.73 353	3.51 315	6.99 360	4.89 361	10.82 384	10.11 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 262	0.11 294

SGM+DAISY	4.39 362	1.34 362	5.18 352	1.01 357	0.88 360	5.61 355	2.86 358	4.88 310	3.53 339	13.29 385	13.95 371	12.66 374	7.55 374	7.98 364	5.39 349	0.23 368	0.18 367	0.15 363	0.24 365	0.29 339	0.64 363

WCMA_ROB	4.54 363	0.48 258	3.19 289	0.49 309	0.63 356	5.38 352	2.57 357	4.70 294	3.77 344	14.17 388	19.02 383	15.47 379	9.03 381	6.73 322	4.85 343	0.01 304	0.05 312	0.01 318	0.01 269	0.08 220	0.16 318

SANet	4.63 364	0.89 337	5.34 355	0.30 276	0.09 242	7.43 368	3.75 367	6.53 363	16.16 386	6.79 359	13.29 369	12.44 373	7.74 375	7.38 353	4.11 334	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.10 248	0.31 351

RainbowNet	4.74 365	3.21 389	3.07 282	9.34 393	6.01 387	4.89 347	3.60 365	7.09 372	4.39 352	1.63 227	3.01 303	4.72 333	2.96 331	5.53 269	1.19 258	8.95 394	2.12 394	8.48 390	0.19 352	8.75 389	5.73 392

MSMD_ROB	4.94 366	0.43 235	2.58 262	0.12 212	0.01 100	8.43 374	1.09 328	4.25 265	4.11 348	13.11 384	26.36 399	13.95 378	13.88 393	7.45 356	2.92 322	0.10 353	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 150

FCDSN-DC	5.04 367	0.15 109	1.83 194	0.22 250	0.44 343	5.60 354	1.66 339	5.22 323	4.37 351	14.49 390	21.86 391	20.65 389	11.88 390	7.66 360	4.55 339	0.02 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 131	0.05 229
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ADCS	5.09 368	2.15 379	16.58 393	0.34 287	0.07 225	5.91 358	4.26 372	6.73 369	6.99 370	9.44 373	6.09 342	6.57 355	5.17 365	9.54 377	21.38 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 352	0.23 343

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 369	2.33 380	8.42 378	0.33 281	0.27 321	24.60 405	8.84 402	5.50 340	9.75 375	3.82 330	8.16 355	8.53 365	1.82 299	9.44 375	5.18 347	1.02 378	1.65 392	0.33 371	0.47 383	1.06 375	0.90 371

ACVNet-4b	5.67 370	1.65 368	4.43 340	9.46 394	7.11 393	8.72 375	1.68 341	6.61 364	5.76 362	0.27 53	6.49 346	11.67 371	2.43 319	8.40 367	1.56 273	9.06 396	2.34 396	10.49 395	0.02 285	9.22 394	5.98 394

MeshStereo	5.78 371	0.75 314	3.04 279	0.25 261	0.14 267	7.88 373	2.09 345	9.64 380	5.18 358	20.48 399	19.06 384	22.80 391	9.54 384	9.64 378	4.88 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 339	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
PVD	5.81 372	0.99 345	5.56 359	0.72 336	0.51 349	6.72 362	0.18 234	9.90 382	23.69 391	11.45 380	19.26 386	8.18 363	9.46 383	9.24 373	9.49 371	0.02 326	0.16 364	0.00 1	0.08 321	0.18 297	0.40 358

FC-DCNN	6.09 373	0.18 128	2.35 246	0.42 299	0.53 350	7.80 372	1.42 336	8.14 378	7.07 371	19.05 397	22.10 392	22.85 392	13.84 392	9.42 374	6.44 354	0.00 1	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 256

ACVNet_1	6.16 374	1.86 376	4.43 340	9.52 395	7.22 394	7.59 371	2.37 352	9.99 383	6.71 368	3.84 331	5.35 337	13.23 377	4.90 362	6.25 293	1.94 297	9.06 396	2.40 398	10.88 397	0.11 332	9.58 396	6.03 395

EDNetEfficient	6.54 375	1.17 355	33.15 402	0.66 331	1.96 375	2.07 269	3.72 366	2.80 118	14.85 383	20.02 398	9.69 360	6.59 356	10.19 386	7.19 349	15.49 388	0.03 334	0.10 347	0.01 318	0.20 355	0.62 371	0.29 346

AnyNet_C01	6.59 376	4.31 393	36.24 404	0.96 354	0.46 345	9.96 377	5.74 388	6.02 358	3.63 342	7.59 365	8.56 356	8.83 366	3.14 336	13.74 392	20.83 402	0.12 356	0.08 337	0.25 369	0.09 324	1.01 374	0.34 353

LSM	7.38 377	1.68 369	22.24 397	3.99 383	40.72 413	3.54 322	4.79 382	4.74 297	6.65 367	10.25 375	13.51 370	4.49 327	3.81 349	6.91 338	5.31 348	0.00 1	0.04 303	0.00 1	0.00 1	0.26 329	14.60 409

ELAS_RVC	7.69 378	0.80 324	4.90 349	1.06 359	1.02 364	10.00 378	9.43 403	9.75 381	14.69 382	21.83 402	20.27 389	17.88 384	16.41 397	13.01 390	10.44 374	0.22 364	0.55 383	0.28 370	0.19 352	0.35 350	0.65 364
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	7.91 379	23.96 410	13.67 390	14.71 403	7.88 395	4.83 346	0.04 158	5.01 315	2.89 332	8.86 372	4.96 332	6.11 349	10.72 387	10.18 381	3.51 330	2.44 383	0.33 377	15.15 400	4.65 404	12.33 401	5.95 393

ELAS	8.05 380	0.76 318	4.02 322	0.95 353	1.02 364	14.85 388	6.99 398	12.80 387	11.73 378	22.43 404	27.75 402	17.88 384	15.19 395	10.96 385	11.31 376	0.22 364	0.56 384	0.23 368	0.22 361	0.50 365	0.71 366
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	8.69 381	1.80 375	5.09 351	8.55 392	6.72 390	13.47 384	4.34 375	13.70 388	23.86 392	6.89 361	19.74 388	20.52 387	5.36 367	7.70 361	2.48 312	8.53 393	1.67 393	7.99 389	0.32 379	8.79 392	6.29 398

PWCK	8.72 382	5.37 396	16.61 394	5.74 385	0.12 257	19.88 395	11.41 405	11.31 386	13.42 381	14.07 386	12.84 368	13.20 376	8.05 379	15.44 393	10.25 373	5.95 388	0.22 369	2.09 384	0.05 305	7.50 385	0.92 372

WAO-7	9.09 383	1.79 374	3.55 309	0.80 341	0.15 272	18.67 393	4.36 376	23.07 408	26.68 396	12.59 383	27.90 403	22.52 390	13.03 391	13.53 391	11.47 377	0.09 352	0.03 293	0.58 378	0.10 328	0.47 362	0.34 353

IMH-64-1	9.55 384	2.76 387	2.44 249	11.17 398	9.13 398	12.03 380	5.45 385	18.33 394	15.78 384	6.59 356	18.69 379	16.95 382	6.20 370	10.63 382	8.06 364	9.46 399	2.46 399	15.42 402	1.61 395	10.89 397	6.88 399

IMH-64	9.55 384	2.76 387	2.44 249	11.17 398	9.13 398	12.03 380	5.45 385	18.33 394	15.78 384	6.59 356	18.69 379	16.95 382	6.20 370	10.63 382	8.06 364	9.46 399	2.46 399	15.42 402	1.61 395	10.89 397	6.88 399

RTS	9.75 386	2.69 385	65.25 410	0.85 346	1.99 376	14.36 385	4.75 380	5.69 349	17.29 388	7.97 366	19.00 381	6.83 358	3.02 333	26.15 406	18.62 398	0.00 1	0.15 362	0.00 1	0.00 1	0.29 339	0.16 318

RTSA	9.75 386	2.69 385	65.25 410	0.85 346	1.99 376	14.36 385	4.75 380	5.69 349	17.29 388	7.97 366	19.00 381	6.83 358	3.02 333	26.15 406	18.62 398	0.00 1	0.15 362	0.00 1	0.00 1	0.29 339	0.16 318

EDNetEfficientorigin	10.31 388	1.90 377	98.96 422	0.22 250	0.23 306	2.73 295	0.71 313	4.50 284	16.94 387	18.72 392	15.36 373	12.74 375	10.73 388	8.96 371	11.94 380	0.01 304	0.01 222	0.00 1	0.00 1	0.25 327	1.31 378

MADNet+	10.71 389	14.57 406	70.07 412	0.58 322	0.47 347	19.89 396	4.20 371	11.05 384	6.87 369	3.03 312	5.99 341	9.01 367	6.35 372	31.95 409	28.31 408	0.22 364	0.26 374	0.01 318	0.04 301	0.46 359	0.87 370

WAO-6	11.09 390	1.69 370	3.21 292	7.54 389	7.10 392	16.34 389	6.63 396	20.12 398	38.64 407	9.67 374	19.28 387	27.53 396	10.97 389	12.43 389	11.57 378	4.26 384	2.35 397	10.54 396	0.02 285	7.59 386	4.29 388

LVE	11.10 391	2.36 381	3.34 299	9.94 396	8.13 396	21.22 398	7.75 400	16.47 392	32.55 402	8.55 369	23.64 395	23.22 393	7.93 378	10.98 386	6.65 355	9.45 398	2.55 404	11.08 398	0.58 386	9.35 395	6.28 397

IMH	11.11 392	3.50 390	2.56 261	11.25 400	9.13 398	14.49 387	5.10 383	20.68 401	26.30 395	8.28 368	23.85 397	20.63 388	9.19 382	12.39 388	7.96 362	9.50 401	2.50 401	15.28 401	1.66 397	11.07 400	6.96 401

Dean	11.46 393	2.03 378	5.20 353	10.73 397	8.20 397	18.71 394	5.73 387	21.10 402	41.49 410	11.12 377	22.16 393	25.92 395	7.74 375	7.52 357	4.31 336	9.01 395	2.27 395	9.95 394	0.61 387	9.18 393	6.22 396

coex-ft	12.01 394	5.60 397	80.23 413	0.15 227	0.15 272	1.88 262	0.73 314	2.66 108	30.12 399	49.31 412	16.59 375	15.97 381	14.42 394	6.79 327	14.50 384	0.05 342	0.08 337	0.01 318	0.05 305	0.37 354	0.61 362

SGM-ForestM	12.56 395	0.80 324	4.31 337	1.07 360	0.41 341	21.56 399	8.57 401	17.42 393	19.67 390	29.93 406	28.49 406	45.83 410	27.22 406	26.05 405	18.40 396	0.14 358	0.25 371	0.18 365	0.28 376	0.18 297	0.42 359

LE_ROB	12.79 396	0.64 299	10.26 384	2.13 375	1.29 368	7.25 367	5.81 389	9.09 379	49.27 413	57.55 413	24.58 398	23.68 394	31.13 409	9.00 372	23.57 407	0.04 336	0.06 319	0.13 362	0.20 355	0.08 220	0.11 294

JetBlue	13.83 397	5.03 394	33.82 403	0.84 343	6.92 391	50.14 412	20.02 410	15.09 389	8.92 374	11.33 379	17.05 376	28.25 397	18.01 402	32.60 410	18.53 397	0.32 371	0.12 354	0.15 363	0.23 363	4.59 382	4.64 389

WAO-8	13.93 398	3.75 391	4.23 331	7.74 390	6.54 388	22.81 401	2.39 354	22.66 405	45.98 411	18.88 395	35.42 408	33.21 401	16.91 398	16.55 396	12.78 381	5.01 386	0.81 387	9.89 392	0.77 389	8.77 391	3.61 386

Venus	13.93 398	3.75 391	4.23 331	7.74 390	6.54 388	22.81 401	2.39 354	22.66 405	45.98 411	18.88 395	35.42 408	33.21 401	16.91 398	16.55 396	12.78 381	5.01 386	0.81 387	9.89 392	0.77 389	8.76 390	3.61 386

MANE	14.02 400	0.85 332	3.53 307	2.13 375	3.75 384	18.44 392	6.14 390	22.67 407	27.90 397	33.01 408	41.08 411	41.26 409	30.90 408	23.39 401	17.99 394	0.47 375	0.76 386	0.91 379	4.04 402	0.17 290	1.00 374

KSHMR	14.27 401	6.95 400	5.79 363	15.08 404	12.84 403	17.44 390	10.61 404	18.88 396	30.94 400	18.81 394	22.21 394	28.54 398	8.85 380	15.56 394	9.24 370	10.34 406	3.60 408	21.61 408	4.68 405	14.48 404	8.94 404

TorneroNet-64	15.45 402	5.66 398	3.44 304	13.86 401	12.03 402	28.15 408	6.27 393	19.89 397	38.68 408	12.16 382	28.06 404	35.76 404	15.44 396	19.56 399	15.40 387	9.71 402	2.52 402	19.13 405	2.70 398	12.55 402	7.94 403

TorneroNet	16.10 403	5.74 399	4.12 329	13.88 402	11.97 401	26.89 407	6.85 397	21.13 403	38.32 406	14.15 387	33.36 407	33.52 403	17.49 400	18.89 398	19.64 400	9.77 403	2.53 403	19.43 406	3.35 399	13.21 403	7.86 402

notaker	17.52 404	21.54 409	7.84 376	18.05 406	14.44 406	17.58 391	6.43 394	20.13 399	24.44 394	21.34 401	27.71 401	39.12 406	18.78 403	19.63 400	20.40 401	11.95 407	2.71 407	25.51 410	5.85 407	17.10 407	9.78 405

BEATNet-Init1	17.91 405	7.45 401	36.82 405	1.88 374	1.38 369	37.29 411	14.71 408	21.90 404	24.20 393	38.07 409	36.59 410	50.41 411	32.00 410	29.42 408	21.83 405	0.33 372	0.39 380	0.47 373	0.54 385	1.50 379	1.07 375

ktn	19.15 406	18.52 407	6.39 372	22.64 410	17.26 408	24.47 403	12.11 406	24.52 409	34.74 405	18.75 393	27.70 400	32.54 399	17.85 401	15.71 395	16.67 389	22.09 410	3.64 409	28.95 411	10.91 409	17.40 408	10.22 407

UNDER WATER	19.61 407	12.37 405	31.14 400	20.44 408	14.31 405	28.63 409	18.15 409	16.43 391	34.24 404	20.82 400	19.14 385	38.83 405	30.09 407	24.31 402	20.97 403	10.09 405	2.68 405	19.51 407	4.70 406	15.52 406	9.93 406

UNDER WATER-64	20.03 408	10.28 403	31.50 401	20.05 407	13.64 404	32.81 410	23.45 411	16.01 390	33.44 403	22.01 403	17.25 377	40.58 408	32.20 411	24.50 403	22.36 406	10.06 404	2.70 406	18.37 404	4.24 403	14.84 405	10.24 408

DLNR_Zeroshot_test	23.05 409	49.79 415	87.94 414	97.52 426	94.73 421	1.18 82	0.00 1	20.60 400	0.14 6	0.02 2	0.02 31	0.02 2	0.02 16	4.35 212	0.10 60	32.22 413	0.04 303	0.00 1	0.27 372	72.00 419	0.06 256

DPSimNet_ROB	25.03 410	19.56 408	24.93 399	24.36 411	17.85 409	22.25 400	25.93 412	28.52 410	29.10 398	32.61 407	28.25 405	32.87 400	26.42 404	24.51 404	40.42 410	16.75 409	13.93 411	25.19 409	22.38 412	19.96 410	24.75 414

HanzoNet	29.69 411	29.33 412	21.66 396	21.75 409	19.07 410	24.58 404	12.99 407	28.87 411	40.49 409	43.09 410	44.02 412	55.65 412	44.93 412	43.17 412	44.44 411	27.88 411	9.47 410	29.77 412	15.86 411	20.94 411	15.84 410

JetRed	34.54 412	39.28 414	62.16 408	15.62 405	26.51 412	69.20 414	40.79 414	31.43 412	32.41 401	46.06 411	44.55 413	40.19 407	26.50 405	38.43 411	56.06 413	12.76 408	37.49 415	13.23 399	9.38 408	29.52 412	19.34 411

MADNet++	47.78 413	34.15 413	37.11 406	42.94 413	41.23 414	64.94 413	30.63 413	60.79 414	53.26 414	72.08 414	61.65 414	57.68 413	54.96 413	58.03 413	59.24 414	43.01 414	36.17 414	36.07 413	22.50 413	47.50 413	41.67 415

LRCNet_RVC	60.63 414	63.16 416	62.94 409	69.09 418	50.21 415	19.92 397	0.07 187	58.32 413	5.21 359	75.67 415	86.75 415	74.68 414	62.48 414	59.01 414	49.80 412	93.38 420	56.36 419	93.48 420	92.95 420	67.44 418	71.73 420

SPstereo	60.73 415	26.49 411	40.67 407	33.02 412	24.24 411	71.50 415	79.28 415	100.00 425	100.00 423	97.54 421	96.19 420	100.00 426	94.96 420	94.75 419	75.88 415	28.65 412	21.81 412	46.87 415	42.08 414	19.71 409	20.91 412

tt	68.65 416	0.15 109	99.57 423	50.64 414	14.90 407	100.00 424	100.00 424	100.00 425	99.76 420	27.80 405	10.52 363	99.97 425	98.63 422	99.61 422	100.00 427	90.62 419	98.21 420	46.66 414	52.02 416	62.86 417	21.04 413

xxxxx1	76.92 417	82.43 418	93.26 417	61.67 415	66.92 416	95.84 418	95.11 419	75.84 415	80.96 415	82.71 416	86.75 415	89.18 415	87.35 415	85.27 415	87.18 416	55.08 415	54.60 416	60.31 416	72.71 417	62.51 414	62.73 416

tt_ll	76.92 417	82.43 418	93.26 417	61.67 415	66.92 416	95.84 418	95.11 419	75.84 415	80.96 415	82.71 416	86.75 415	89.18 415	87.35 415	85.27 415	87.18 416	55.08 415	54.60 416	60.31 416	72.71 417	62.51 414	62.73 416

ff	76.92 417	82.43 418	93.26 417	61.67 415	66.92 416	95.84 418	95.11 419	75.84 415	80.96 415	82.71 416	86.75 415	89.18 415	87.35 415	85.27 415	87.18 416	55.08 415	54.60 416	60.31 416	72.71 417	62.51 414	62.73 416

PML	89.08 420	99.72 423	92.85 416	94.72 420	94.92 422	99.54 423	97.42 422	93.50 418	95.96 419	99.77 424	92.33 419	95.35 419	93.51 419	99.96 426	91.15 419	99.98 431	31.71 413	100.00 425	45.94 415	93.46 421	69.88 419

MEDIAN_ROB	96.83 421	99.41 421	98.66 421	94.75 421	94.23 420	93.08 417	90.54 417	95.61 420	94.75 418	97.65 422	97.73 421	98.30 420	96.57 421	94.51 418	93.74 421	99.78 430	98.24 421	99.99 424	99.89 423	99.48 424	99.67 424

Anonymous_1	97.10 422	99.72 423	99.64 424	92.33 419	93.91 419	100.00 424	100.00 424	99.20 422	99.90 421	98.57 423	99.75 422	99.14 421	99.94 423	98.50 421	99.54 422	87.90 418	98.87 422	90.88 419	96.91 421	92.22 420	95.12 421

HaxPig	97.68 423	99.63 422	91.34 415	99.82 431	99.97 425	88.15 416	88.00 416	98.28 421	99.93 422	99.98 425	99.99 423	99.95 424	99.99 424	96.29 420	92.24 420	99.99 432	99.98 424	100.00 425	99.99 424	100.00 433	99.98 431

test_example2	98.83 424	99.97 428	99.97 425	99.96 433	99.97 425	99.46 422	99.97 423	95.54 419	100.00 423	100.00 426	100.00 424	93.37 418	93.47 418	99.93 425	99.91 423	100.00 433	99.79 423	96.64 421	98.71 422	100.00 433	100.00 433

DPSM_ROB	99.17 425	100.00 429	100.00 428	96.28 422	98.84 423	100.00 424	100.00 424	100.00 425	100.00 423	100.00 426	100.00 424	100.00 426	100.00 425	100.00 428	100.00 427	93.66 421	100.00 425	100.00 425	100.00 425	96.31 422	98.27 422

DPSM	99.17 425	100.00 429	100.00 428	96.28 422	98.84 423	100.00 424	100.00 424	100.00 425	100.00 423	100.00 426	100.00 424	100.00 426	100.00 425	100.00 428	100.00 427	93.66 421	100.00 425	100.00 425	100.00 425	96.31 422	98.27 422

AVERAGE_ROB	99.23 427	99.81 425	97.56 420	100.00 434	100.00 427	96.24 421	91.02 418	100.00 425	100.00 423	100.00 426	100.00 424	100.00 426	100.00 425	99.98 427	99.97 424	100.00 433	100.00 425	100.00 425	100.00 425	100.00 433	100.00 433

DGTPSM_ROB	99.45 428	99.94 426	99.98 426	96.58 424	100.00 427	100.00 424	100.00 424	99.81 423	100.00 423	95.86 419	100.00 424	99.32 422	100.00 425	99.79 423	99.99 425	98.34 423	100.00 425	99.86 422	100.00 425	99.52 425	99.99 432

DPSMNet_ROB	99.46 429	99.94 426	99.98 426	96.59 425	100.00 427	100.00 424	100.00 424	99.81 423	100.00 423	95.87 420	100.00 424	99.32 422	100.00 425	99.79 423	99.99 425	98.46 424	100.00 425	99.86 422	100.00 425	99.52 425	100.00 433

CasAABBNet	99.94 430	100.00 429	100.00 428	99.72 427	100.00 427	100.00 424	100.00 424	100.00 425	100.00 423	100.00 426	100.00 424	100.00 426	100.00 425	100.00 428	100.00 427	99.21 425	100.00 425	100.00 425	100.00 425	99.96 427	99.95 426

LSM0	99.94 430	100.00 429	100.00 428	99.84 432	100.00 427	100.00 424	100.00 424	100.00 425	100.00 423	100.00 426	100.00 424	100.00 426	100.00 425	100.00 428	100.00 427	99.22 429	100.00 425	100.00 425	100.00 425	99.99 428	99.83 425

MyStereo03	99.95 432	100.00 429	100.00 428	99.75 428	100.00 427	100.00 424	100.00 424	100.00 425	100.00 423	100.00 426	100.00 424	100.00 426	100.00 425	100.00 428	100.00 427	99.21 425	100.00 425	100.00 425	100.00 425	99.99 428	99.95 426

MyStereo02	99.95 432	100.00 429	100.00 428	99.75 428	100.00 427	100.00 424	100.00 424	100.00 425	100.00 423	100.00 426	100.00 424	100.00 426	100.00 425	100.00 428	100.00 427	99.21 425	100.00 425	100.00 425	100.00 425	99.99 428	99.95 426

MyStereo	99.95 432	100.00 429	100.00 428	99.75 428	100.00 427	100.00 424	100.00 424	100.00 425	100.00 423	100.00 426	100.00 424	100.00 426	100.00 425	100.00 428	100.00 427	99.21 425	100.00 425	100.00 425	100.00 425	99.99 428	99.95 426

Selective-RAFT-Error	100.00 435	100.00 429	100.00 428	100.00 434	100.00 427	100.00 424	100.00 424	100.00 425	100.00 423	100.00 426	100.00 424	100.00 426	100.00 425	100.00 428	100.00 427	100.00 433	100.00 425	100.00 425	100.00 425	99.99 428	99.95 426

ASD4		67.10 417

Low-res two-view benchmark