Low-res two-view results

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

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

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

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

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

RCA-Stereo	0.28 76	0.14 91	1.00 16	0.00 1	0.13 289	1.06 245	0.00 1	1.76 289	0.16 32	0.07 238	0.00 1	0.02 31	0.06 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.83 359	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.23 233

GMStereo_Zeroshot	0.10 3	0.09 59	1.06 18	0.14 304	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.05 12	0.17 40	0.00 1	0.03 249	0.19 187	0.02 126	0.01 2	0.05 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.08 125

CASnet	0.10 3	0.10 66	0.81 4	0.00 1	0.00 1	0.82 172	0.00 1	0.14 65	0.13 19	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-RAFT	0.21 43	0.13 83	0.82 5	0.00 1	0.00 1	1.08 274	0.00 1	0.06 22	0.77 199	0.00 1	0.00 1	0.08 127	0.00 1	0.01 2	0.03 63	0.00 1	0.90 367	0.00 1	0.18 370	0.04 156	0.16 199

dd	0.23 54	0.91 306	1.69 142	0.01 201	0.00 1	1.02 228	0.00 1	0.09 42	0.68 143	0.01 85	0.00 1	0.02 31	0.02 126	0.01 2	0.00 1	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 156	0.01 42

GrayStereo	0.52 206	0.03 1	1.36 48	0.10 284	0.00 1	1.13 322	2.57 398	0.32 113	1.03 327	0.00 1	0.00 1	0.08 127	3.66 382	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.17 203

GMM-Stereo	0.22 46	0.05 5	2.03 210	0.08 277	0.00 1	1.12 313	0.13 310	0.09 42	0.79 226	0.01 85	0.00 1	0.03 59	0.10 253	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

DIP-Stereo	0.28 76	0.19 111	1.62 127	0.00 1	0.00 1	1.11 308	0.00 1	1.67 274	0.74 155	0.01 85	0.00 1	0.01 7	0.07 241	0.01 2	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.13 181
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
whm_eth	0.25 66	0.52 225	2.41 244	0.00 1	0.00 1	0.55 99	0.00 1	0.31 111	0.84 268	0.00 1	0.00 1	0.03 59	0.01 82	0.02 9	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.26 253

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

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

CAS	0.13 12	0.07 25	0.86 7	0.00 1	0.00 1	1.01 222	0.00 1	0.26 102	0.16 32	0.00 1	0.00 1	0.03 59	0.01 82	0.02 9	0.04 89	0.09 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CASS	0.10 3	0.08 48	1.10 21	0.00 1	0.00 1	0.13 28	0.01 175	0.15 67	0.18 50	0.21 292	0.00 1	0.02 31	0.02 126	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.03 65
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GLC_STEREO	0.06 1	0.07 25	0.85 6	0.00 1	0.00 1	0.07 18	0.00 1	0.01 1	0.04 3	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 82	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 65

HHNet	0.53 219	0.23 129	2.29 235	0.11 292	0.00 1	1.15 328	0.25 330	0.70 158	0.78 212	0.01 85	3.49 373	0.04 78	0.69 325	0.02 9	0.70 284	0.03 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.03 65

Anonymous3	0.24 57	0.14 91	1.98 201	0.00 1	0.00 1	1.12 313	0.00 1	0.61 148	0.77 199	0.01 85	0.00 1	0.06 112	0.00 1	0.02 9	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.02 57

CREStereo++_RVC	0.15 18	0.10 66	1.55 103	0.00 1	0.00 1	1.01 222	0.00 1	0.15 67	0.15 26	0.00 1	0.01 160	0.04 78	0.00 1	0.02 9	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 83
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.27 73	0.08 48	1.46 83	0.00 1	0.00 1	1.06 245	0.02 235	1.66 273	0.75 162	0.01 85	0.36 324	0.02 31	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.02 57

XX-TBD	0.18 26	0.44 194	1.52 96	0.00 1	0.00 1	0.92 201	0.00 1	0.17 76	0.14 20	0.00 1	0.21 291	0.03 59	0.00 1	0.02 9	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 57

sAnonymous2	0.17 22	0.42 190	2.46 248	0.00 1	0.00 1	0.04 8	0.00 1	0.04 6	0.10 17	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.32 267

CroCo_RVC	0.17 22	0.42 190	2.46 248	0.00 1	0.00 1	0.04 8	0.00 1	0.04 6	0.10 17	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.32 267

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

Anonymous	0.10 3	0.13 83	1.60 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 3	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.01 82	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 156	0.17 203

GMStereo	0.14 15	0.90 305	1.71 146	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.04 6	0.04 3	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 126	0.02 9	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.12 11	0.07 25	0.76 2	0.00 1	0.00 1	1.06 245	0.00 1	0.25 100	0.14 20	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.02 9	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
R-Stereo Train	0.22 46	0.06 9	1.64 129	0.00 1	0.00 1	0.76 161	0.00 1	1.57 264	0.17 40	0.02 145	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 65

RAFT-Stereo	0.22 46	0.06 9	1.64 129	0.00 1	0.00 1	0.76 161	0.00 1	1.57 264	0.17 40	0.02 145	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 65
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.20 38	0.13 83	1.39 62	0.00 1	0.01 183	0.73 157	0.00 1	0.39 124	0.18 50	0.00 1	0.01 160	0.48 261	0.48 313	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.17 203

StereoIM	0.11 9	0.41 189	1.31 44	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.01 175	0.08 35	0.23 68	0.01 85	0.01 160	0.04 78	0.02 126	0.03 29	0.04 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

MIF-Stereo	0.11 9	0.20 116	1.58 114	0.00 1	0.00 1	0.10 22	0.02 235	0.07 30	0.05 5	0.00 1	0.08 271	0.02 31	0.01 82	0.03 29	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 256	0.00 1

CES	0.10 3	0.08 48	0.73 1	0.00 1	0.00 1	0.20 34	0.01 175	0.08 35	0.75 162	0.01 85	0.00 1	0.08 127	0.03 168	0.03 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.14 15	0.44 194	1.26 34	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.08 35	0.75 162	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 168	0.03 29	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.01 42

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

Patchmatch Stereo++	0.18 26	0.07 25	1.40 64	0.05 252	0.01 183	1.08 274	0.07 285	0.05 12	0.75 162	0.02 145	0.00 1	0.05 96	0.00 1	0.03 29	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
DeepStereo_RVC	0.24 57	0.07 25	1.16 25	0.06 269	0.02 223	1.08 274	0.31 344	0.04 6	0.75 162	0.02 145	0.00 1	0.00 1	1.22 350	0.03 29	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.05 98

iRAFT	0.18 26	0.07 25	1.40 64	0.05 252	0.01 183	1.08 274	0.07 285	0.05 12	0.75 162	0.02 145	0.00 1	0.05 96	0.00 1	0.03 29	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

CRE-IMP	0.22 46	0.06 9	1.43 80	0.05 252	0.02 223	1.12 313	0.33 350	0.04 6	1.08 336	0.02 145	0.00 1	0.12 148	0.00 1	0.03 29	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.09 138

CroCo-Stereo	0.18 26	0.32 160	0.94 8	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.17 221	0.76 183	0.00 1	0.01 160	0.31 222	0.03 168	0.03 29	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CFNet_pseudo	0.24 57	0.13 83	1.40 64	0.00 1	0.01 183	0.96 210	0.00 1	1.08 211	0.16 32	0.00 1	0.01 160	0.48 261	0.35 302	0.03 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 163

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

MIF-Stereo (partial)	0.14 15	0.28 146	1.74 153	0.00 1	0.00 1	0.08 19	0.00 1	0.23 95	0.17 40	0.00 1	0.01 160	0.02 31	0.02 126	0.04 41	0.04 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.01 42

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

DCANet-4	0.37 128	0.07 25	3.11 289	0.00 1	0.00 1	1.06 245	0.00 1	1.82 306	0.85 291	0.16 282	0.00 1	0.04 78	0.05 220	0.04 41	0.08 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 233

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ROB_FTStereo	0.18 26	0.07 25	1.40 64	0.05 252	0.02 223	1.08 274	0.06 280	0.05 12	0.75 162	0.02 145	0.00 1	0.03 59	0.00 1	0.04 41	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

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

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LoS_RVC	0.08 2	0.06 9	1.05 17	0.00 1	0.01 183	0.16 30	0.00 1	0.17 76	0.09 14	0.00 1	0.00 1	0.04 78	0.01 82	0.05 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

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

HITNet	0.31 98	0.97 312	2.32 237	0.00 1	0.00 1	0.24 38	0.01 175	1.38 247	0.37 90	0.00 1	0.00 1	0.14 156	0.02 126	0.05 63	0.19 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 214	0.41 287
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
BUS	0.38 136	0.07 25	0.98 11	0.00 1	0.00 1	1.88 371	0.00 1	2.67 347	0.82 249	0.30 313	0.09 273	0.64 286	0.00 1	0.06 69	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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MyStereo05	0.39 143	0.36 179	2.43 247	0.01 201	0.00 1	1.11 308	0.01 175	1.25 230	0.57 130	0.06 230	0.01 160	0.29 216	0.15 270	0.07 74	0.37 237	0.00 1	0.60 336	0.00 1	0.08 327	0.01 25	0.33 272

LoS	0.16 20	0.10 66	0.97 10	0.02 223	0.00 1	1.04 237	0.01 175	0.07 30	0.75 162	0.01 85	0.01 160	0.16 170	0.04 194	0.07 74	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

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

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

StereoVision	0.24 57	0.59 236	1.92 191	0.00 1	0.00 1	0.47 81	0.01 175	0.22 89	0.84 268	0.00 1	0.30 308	0.15 162	0.02 126	0.09 84	0.04 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.01 42

DCRE	0.76 295	0.40 187	1.17 28	0.21 334	0.90 384	0.66 138	0.00 1	0.79 178	0.39 95	0.36 328	7.60 387	0.03 59	0.00 1	0.09 84	0.32 225	0.00 1	0.58 334	0.00 1	0.17 368	0.02 78	1.53 376

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

UDGNet	0.19 36	0.81 281	1.42 76	0.00 1	0.00 1	1.06 245	0.00 1	0.05 12	0.38 91	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.10 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

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

DN-CSS_ROB	0.38 136	1.27 345	2.50 255	0.01 201	0.00 1	1.01 222	0.00 1	1.21 224	0.83 258	0.02 145	0.00 1	0.19 187	0.02 126	0.10 87	0.19 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 350	0.03 65

CFNet-RSSM	0.21 43	0.08 48	1.39 62	0.00 1	0.12 287	0.63 123	0.00 1	1.32 238	0.15 26	0.01 85	0.00 1	0.09 135	0.00 1	0.11 90	0.04 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 385	0.01 25	0.08 125

MIM_Stereo	0.29 81	0.65 245	1.73 151	0.00 1	1.03 392	0.30 44	0.00 1	0.16 72	0.18 50	0.12 270	0.00 1	0.05 96	0.01 82	0.12 91	0.01 31	0.00 1	0.03 258	0.00 1	0.00 1	0.13 284	1.24 357

Wz-Net-LNSev	0.46 184	1.11 332	5.46 371	0.00 1	0.00 1	0.51 87	0.00 1	0.41 129	0.91 314	0.00 1	0.01 160	0.23 197	0.03 168	0.12 91	0.25 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 214	0.15 196

fast-acv-ft	0.34 105	0.71 259	4.20 345	0.06 269	0.01 183	0.28 42	0.17 314	0.11 46	0.34 87	0.00 1	0.00 1	0.08 127	0.09 248	0.13 93	0.27 214	0.01 337	0.00 1	0.03 373	0.01 288	0.27 352	0.04 83

ProNet	0.25 66	0.25 136	1.15 22	0.08 277	0.41 341	0.84 178	0.00 1	0.06 22	0.39 95	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.13 93	0.01 31	0.00 1	0.23 301	0.00 1	0.00 1	0.09 256	1.34 362

111	0.42 158	0.98 313	2.02 205	0.00 1	0.02 223	1.06 245	0.03 252	1.98 317	0.83 258	0.30 313	0.01 160	0.21 192	0.05 220	0.13 93	0.09 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.65 328

UPFNet	0.23 54	0.24 135	1.56 107	0.00 1	0.00 1	0.50 85	0.00 1	1.28 233	0.68 143	0.00 1	0.00 1	0.10 141	0.01 82	0.13 93	0.11 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.03 65

NRIStereo	0.22 46	0.06 9	1.40 64	0.05 252	0.01 183	1.16 331	0.32 349	0.04 6	0.81 243	0.04 204	0.01 160	0.11 144	0.01 82	0.14 97	0.02 51	0.00 1	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.10 152

AdaStereo	0.25 66	0.09 59	1.34 46	0.00 1	0.00 1	0.26 39	0.00 1	1.95 315	0.75 162	0.00 1	0.00 1	0.30 219	0.01 82	0.14 97	0.13 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.05 98
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
iResNet	0.34 105	0.50 219	1.65 133	0.00 1	0.00 1	0.70 151	0.00 1	1.60 269	0.78 212	0.01 85	0.00 1	0.04 78	0.03 168	0.15 99	1.11 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.20 223

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

TestStereo1	0.32 100	0.67 248	1.66 136	0.00 1	0.23 322	1.13 322	0.01 175	0.94 191	0.76 183	0.00 1	0.05 256	0.05 96	0.01 82	0.16 100	0.05 101	0.00 1	0.24 303	0.00 1	0.00 1	0.17 317	0.23 233

SA-5K	0.32 100	0.67 248	1.66 136	0.00 1	0.23 322	1.13 322	0.01 175	0.94 191	0.76 183	0.00 1	0.05 256	0.05 96	0.01 82	0.16 100	0.05 101	0.00 1	0.24 303	0.00 1	0.00 1	0.17 317	0.23 233

CIPLG	0.44 172	1.17 337	2.82 271	0.10 284	0.01 183	0.93 203	0.20 320	1.76 289	0.85 291	0.04 204	0.01 160	0.16 170	0.06 231	0.16 100	0.19 186	0.00 1	0.04 268	0.01 351	0.01 288	0.17 317	0.04 83

IPLGR_C	0.45 177	1.25 343	3.05 283	0.10 284	0.01 183	0.91 196	0.20 320	1.77 292	0.86 302	0.04 204	0.01 160	0.15 162	0.07 241	0.16 100	0.19 186	0.00 1	0.04 268	0.01 351	0.02 299	0.17 317	0.04 83

ACRE	0.45 177	1.14 335	3.22 293	0.12 296	0.00 1	0.90 193	0.20 320	1.77 292	0.84 268	0.04 204	0.01 160	0.15 162	0.06 231	0.16 100	0.18 177	0.00 1	0.03 258	0.01 351	0.02 299	0.17 317	0.04 83

raft+_RVC	0.35 111	0.89 301	1.67 139	0.00 1	1.28 398	0.67 144	0.04 267	0.08 35	0.15 26	0.01 85	0.00 1	0.02 31	0.04 194	0.16 100	0.18 177	0.00 1	1.39 405	0.00 1	0.00 1	0.07 214	0.44 297

AFF-stereo	0.36 121	0.98 313	1.62 127	0.00 1	0.09 277	0.92 201	0.00 1	0.62 151	0.84 268	0.08 247	0.00 1	0.05 96	0.05 220	0.16 100	0.06 112	0.00 1	0.63 338	0.00 1	0.00 1	0.24 345	0.84 339

iResNetv2_ROB	0.51 203	1.70 366	3.96 337	0.00 1	0.00 1	0.60 113	0.00 1	1.81 301	0.82 249	0.03 184	0.00 1	0.08 127	0.02 126	0.16 100	0.59 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 365	0.09 138

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

Any-RAFT	0.24 57	0.07 25	1.16 25	0.00 1	0.01 183	1.13 322	0.00 1	1.21 224	0.36 89	0.02 145	0.00 1	0.49 268	0.00 1	0.19 110	0.03 63	0.00 1	0.08 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 65

pcwnet_v2	0.49 194	0.14 91	4.76 355	0.00 1	0.00 1	0.68 146	0.00 1	2.39 336	0.81 243	0.01 85	0.00 1	0.35 232	0.32 300	0.19 110	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.22 225

Sa-1000	0.44 172	0.58 235	1.85 178	0.00 1	0.22 313	1.09 289	0.01 175	2.98 362	0.75 162	0.00 1	0.09 273	0.04 78	0.00 1	0.21 112	0.00 1	0.00 1	0.50 329	0.00 1	0.13 345	0.12 279	0.12 174

SA	0.43 167	0.63 244	1.92 191	0.00 1	0.22 313	1.11 308	0.00 1	2.87 358	0.75 162	0.00 1	0.01 160	0.04 78	0.01 82	0.21 112	0.00 1	0.00 1	0.40 321	0.00 1	0.14 352	0.14 299	0.22 225

ICVP	0.16 20	0.05 5	1.22 32	0.00 1	0.01 183	1.01 222	0.09 297	0.28 106	0.17 40	0.00 1	0.02 241	0.07 121	0.01 82	0.21 112	0.05 101	0.00 1	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.09 138
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
IER	0.20 38	0.30 153	1.87 181	0.00 1	0.00 1	0.61 119	0.00 1	0.25 100	0.23 68	0.00 1	0.00 1	0.40 249	0.02 126	0.22 115	0.07 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 156	0.01 42

raftrobust	0.30 90	0.78 280	1.65 133	0.00 1	1.25 397	0.66 138	0.03 252	0.10 44	0.32 85	0.02 145	0.00 1	0.03 59	0.03 168	0.22 115	0.13 152	0.00 1	0.44 322	0.00 1	0.00 1	0.07 214	0.22 225

PSM-AAD	0.53 219	0.04 2	1.38 58	0.06 269	0.00 1	1.20 343	2.11 393	0.17 76	0.78 212	0.01 85	0.44 329	0.14 156	3.94 385	0.23 117	0.06 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 57

ff7	0.36 121	0.21 120	1.28 38	0.16 311	0.22 313	1.07 263	0.00 1	0.12 52	0.56 122	0.32 319	0.00 1	0.01 7	0.04 194	0.25 118	0.03 63	0.00 1	0.92 370	0.00 1	0.10 335	0.08 232	1.75 387

ffff	0.36 121	0.21 120	1.28 38	0.16 311	0.22 313	1.07 263	0.00 1	0.12 52	0.56 122	0.32 319	0.00 1	0.01 7	0.04 194	0.25 118	0.03 63	0.00 1	0.92 370	0.00 1	0.10 335	0.08 232	1.75 387

11t	0.36 121	0.21 120	1.28 38	0.16 311	0.22 313	1.07 263	0.00 1	0.12 52	0.56 122	0.32 319	0.00 1	0.01 7	0.04 194	0.25 118	0.03 63	0.00 1	0.92 370	0.00 1	0.10 335	0.08 232	1.75 387

Selective-IGEV	0.28 76	0.11 74	1.31 44	0.64 376	0.60 368	0.27 40	0.00 1	0.05 12	0.56 122	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 168	0.25 118	0.25 207	0.00 1	0.79 348	0.00 1	0.07 324	0.06 196	0.62 324

ccc-4	0.36 121	0.21 120	1.28 38	0.16 311	0.22 313	1.07 263	0.00 1	0.12 52	0.56 122	0.32 319	0.00 1	0.01 7	0.04 194	0.25 118	0.03 63	0.00 1	0.92 370	0.00 1	0.10 335	0.08 232	1.75 387

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

DMCA	0.30 90	0.38 184	2.48 252	0.00 1	0.01 183	0.98 214	0.01 175	0.47 132	0.80 235	0.02 145	0.01 160	0.05 96	0.00 1	0.25 118	0.29 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.10 152

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

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

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

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

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

CBFPSM	0.42 158	0.89 301	2.62 264	0.00 1	0.00 1	0.32 50	0.00 1	0.37 122	0.82 249	0.01 85	0.01 160	1.65 362	1.00 340	0.27 129	0.34 228	0.00 1	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.10 152

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

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

FENet	0.27 73	0.19 111	1.51 94	0.00 1	0.00 1	1.01 222	0.00 1	1.02 197	0.77 199	0.00 1	0.00 1	0.24 200	0.04 194	0.27 129	0.22 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.07 112

MFMNet_re	0.38 136	1.27 345	3.38 310	0.65 378	0.00 1	0.17 31	0.02 235	0.07 30	1.02 326	0.03 184	0.03 249	0.12 148	0.00 1	0.27 129	0.37 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 331	0.11 163

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

MMNet	0.29 81	0.53 227	2.13 218	0.00 1	0.00 1	0.69 150	0.00 1	0.74 169	0.80 235	0.01 85	0.01 160	0.18 179	0.09 248	0.28 135	0.14 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 214	0.04 83

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

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

AnonymousM	0.18 26	0.07 25	0.80 3	0.04 246	0.00 1	1.03 232	0.00 1	0.20 85	0.65 139	0.06 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 139	0.02 51	0.00 1	0.19 297	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.18 210

Consistency-Raft	0.45 177	0.60 240	3.05 283	0.13 301	0.03 240	0.91 196	0.04 267	1.55 262	0.78 212	0.00 1	0.02 241	0.03 59	1.12 346	0.35 140	0.42 256	0.02 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

RALCasStereoNet	0.47 187	0.74 269	1.56 107	0.21 334	0.97 389	0.36 61	0.03 252	0.20 85	0.77 199	0.10 259	0.07 269	0.05 96	0.08 245	0.35 140	0.38 245	0.00 1	1.68 410	0.00 1	0.00 1	0.10 268	1.83 396

IGEV_Zeroshot_test	0.56 239	0.12 78	3.25 296	0.16 311	0.47 347	0.55 99	0.46 360	0.53 140	0.38 91	0.70 350	0.49 334	1.08 329	0.49 314	0.36 142	0.31 221	0.00 1	0.37 319	0.00 1	0.13 345	0.03 123	1.33 360

4D-IteraStereo	0.34 105	0.84 288	2.31 236	0.00 1	0.00 1	0.42 70	0.04 267	0.10 44	0.09 14	0.02 145	0.01 160	0.00 1	0.01 82	0.36 142	0.49 260	0.00 1	0.36 318	0.00 1	0.00 1	0.07 214	1.72 383

TRStereo	0.60 254	0.44 194	2.21 224	0.19 324	0.03 240	1.38 359	0.02 235	3.93 384	0.92 316	0.01 85	0.28 304	0.12 148	0.39 307	0.36 142	0.04 89	0.00 1	0.30 312	0.00 1	0.23 385	0.01 25	1.08 349

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

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

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

BEATNet_4x	0.39 143	1.05 323	2.97 280	0.00 1	0.00 1	0.30 44	0.01 175	1.22 226	0.46 105	0.00 1	0.00 1	0.31 222	0.03 168	0.37 145	0.64 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.42 289

EGLCR-Stereo	0.43 167	0.07 25	1.21 31	0.58 371	0.65 369	1.64 366	0.31 344	1.15 217	0.19 59	0.43 337	0.02 241	0.00 1	0.02 126	0.38 149	0.14 159	0.00 1	0.66 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.11 354

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

MyStereo06	0.53 219	0.36 179	2.90 276	0.01 201	0.00 1	1.11 308	0.01 175	0.56 142	0.49 110	0.74 352	0.45 330	1.24 342	1.02 341	0.39 151	0.34 228	0.00 1	0.60 336	0.00 1	0.08 327	0.01 25	0.33 272

anonymousdsp2	0.40 150	0.07 25	1.78 165	0.28 346	0.74 374	0.65 135	0.00 1	0.16 72	0.61 132	0.31 317	0.01 160	0.17 176	0.01 82	0.41 152	0.17 172	0.00 1	0.88 366	0.00 1	0.02 299	0.04 156	1.73 386

iinet-f	0.59 250	0.91 306	5.57 372	0.00 1	0.01 183	0.78 164	0.00 1	1.81 301	0.84 268	0.03 184	0.00 1	0.41 251	0.43 308	0.42 153	0.12 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 371	0.08 125

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

Anonymous_2	1.27 338	0.19 111	1.80 170	0.70 384	0.78 376	0.61 119	0.20 320	0.92 187	0.48 108	0.22 296	0.30 308	1.44 354	0.00 1	0.43 154	0.40 249	0.01 337	0.84 362	2.29 411	11.27 415	1.29 395	1.20 355

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

GES	0.23 54	0.19 111	1.56 107	0.00 1	0.00 1	1.07 263	0.02 235	0.73 168	0.15 26	0.00 1	0.02 241	0.11 144	0.08 245	0.44 157	0.16 171	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.09 138

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

UNet	0.29 81	0.26 140	2.47 250	0.00 1	0.00 1	0.71 153	0.01 175	0.52 137	0.81 243	0.00 1	0.00 1	0.37 240	0.02 126	0.46 159	0.10 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.04 83

anonymousdsp	0.41 155	0.21 120	1.52 96	0.43 362	0.54 356	1.07 263	0.00 1	0.11 46	0.56 122	0.34 323	0.00 1	0.01 7	0.05 220	0.47 160	0.03 63	0.00 1	0.81 352	0.00 1	0.11 342	0.08 232	1.81 394

IGEV-Stereo	0.41 155	0.21 120	1.53 99	0.43 362	0.55 357	1.07 263	0.00 1	0.11 46	0.56 122	0.34 323	0.00 1	0.01 7	0.05 220	0.47 160	0.03 63	0.00 1	0.81 352	0.00 1	0.11 342	0.08 232	1.81 394
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ADCP+	1.56 352	1.51 361	8.93 390	0.01 201	0.03 240	1.27 349	0.77 381	1.03 200	0.95 319	0.02 145	0.01 160	0.95 320	1.02 341	0.48 162	14.01 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 268	0.15 196

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

FTStereo	0.82 308	0.06 9	1.88 183	0.12 296	0.00 1	1.15 328	2.70 399	0.16 72	0.84 268	0.16 282	5.80 381	0.36 237	2.49 371	0.53 164	0.01 31	0.07 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.38 136	0.74 269	1.84 177	0.02 223	0.27 327	1.12 313	0.00 1	0.91 185	0.75 162	0.00 1	0.00 1	0.27 211	0.01 82	0.56 165	0.00 1	0.00 1	0.16 294	0.00 1	0.30 401	0.13 284	0.42 289

DualNet	0.98 318	0.33 165	3.52 316	0.00 1	0.00 1	0.64 127	0.00 1	1.74 282	1.17 363	0.00 1	0.31 314	0.68 294	0.02 126	0.57 166	7.45 381	0.00 1	1.12 386	0.00 1	0.15 357	0.08 232	1.86 397

ffm	0.61 259	0.33 165	3.52 316	0.00 1	0.00 1	0.64 127	0.00 1	1.74 282	1.17 363	0.00 1	0.31 314	0.68 294	0.02 126	0.57 166	0.01 31	0.00 1	1.12 386	0.00 1	0.15 357	0.08 232	1.86 397

tt1	0.58 246	0.31 157	2.24 230	0.30 348	0.38 337	1.32 352	0.00 1	1.74 282	1.17 363	0.38 329	0.00 1	0.03 59	0.02 126	0.57 166	0.01 31	0.00 1	1.12 386	0.00 1	0.00 1	0.08 232	1.86 397

EAI-Stereo	0.98 318	0.06 9	1.09 20	0.17 319	0.67 372	1.19 342	4.84 404	2.67 347	0.91 314	0.95 358	4.52 377	0.30 219	0.53 317	0.57 166	0.46 258	0.00 1	0.07 283	0.00 1	0.29 400	0.01 25	0.34 274

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

ACVNet-DCA	0.52 206	0.29 149	2.22 225	0.31 351	0.20 306	1.33 353	0.00 1	1.23 227	1.14 352	0.38 329	0.00 1	0.03 59	0.02 126	0.59 171	0.02 51	0.00 1	1.12 386	0.00 1	0.00 1	0.03 123	1.44 368

xx1	0.55 232	0.29 149	2.22 225	0.31 351	0.20 306	1.33 353	0.00 1	1.78 294	1.03 327	0.38 329	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.59 171	0.02 51	0.00 1	1.12 386	0.00 1	0.19 375	0.03 123	1.44 368

cc1	0.56 239	0.29 149	2.22 225	0.31 351	0.20 306	1.33 353	0.00 1	1.78 294	1.03 327	0.38 329	0.00 1	0.03 59	0.02 126	0.59 171	0.02 51	0.00 1	1.12 386	0.00 1	0.00 1	0.09 256	1.86 397

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

AASNet	0.40 150	0.98 313	2.57 261	0.00 1	0.00 1	0.93 203	0.01 175	0.79 178	0.82 249	0.01 85	0.00 1	0.38 245	0.02 126	0.62 175	0.43 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 365	0.14 189

dad	0.24 57	0.98 313	1.61 124	0.00 1	0.00 1	1.03 232	0.00 1	0.03 3	0.38 91	0.01 85	0.00 1	0.02 31	0.01 82	0.65 176	0.11 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

MyStereo8	0.50 199	0.68 251	3.08 287	0.43 362	0.01 183	1.22 346	0.00 1	0.82 181	0.20 61	0.03 184	0.41 327	0.15 162	0.04 194	0.68 177	0.12 142	0.00 1	1.39 405	0.00 1	0.03 311	0.04 156	0.63 326

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

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

DLNR_Zeroshot_test	21.33 415	48.16 418	86.21 422	96.01 430	87.63 428	0.32 50	0.00 1	18.10 415	0.52 114	0.04 204	0.01 160	0.00 1	0.00 1	0.78 180	0.07 115	16.15 416	0.90 367	0.00 1	0.21 382	70.18 424	1.39 363

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

iRaft-Stereo_20w	0.77 298	0.13 83	2.90 276	0.63 375	0.50 352	1.18 338	0.58 371	2.56 342	0.71 151	0.85 355	0.05 256	0.78 307	1.02 341	0.82 181	0.76 287	0.00 1	0.52 332	0.00 1	0.14 352	0.02 78	1.25 359

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

DispFullNet	1.25 337	0.95 311	3.73 329	1.00 392	0.79 377	0.43 73	0.01 175	1.70 277	0.82 249	2.55 382	0.63 342	1.08 329	8.75 401	0.84 183	1.36 319	0.00 1	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.24 345	0.19 220

gwcnet-sp	0.35 111	0.37 181	3.29 298	0.00 1	0.00 1	0.51 87	0.03 252	0.74 169	0.76 183	0.01 85	0.01 160	0.09 135	0.04 194	0.88 185	0.13 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.04 83

scenet	0.35 111	0.37 181	3.29 298	0.00 1	0.00 1	0.51 87	0.03 252	0.74 169	0.76 183	0.01 85	0.01 160	0.09 135	0.04 194	0.88 185	0.13 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.04 83

ssnet	0.35 111	0.37 181	3.29 298	0.00 1	0.00 1	0.51 87	0.03 252	0.74 169	0.76 183	0.01 85	0.01 160	0.09 135	0.04 194	0.88 185	0.13 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.04 83

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

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

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

PWCDC_ROB	1.13 334	1.70 366	3.52 316	0.00 1	0.00 1	1.15 328	0.00 1	2.49 338	1.39 371	0.02 145	8.80 395	0.34 226	0.09 248	1.11 191	1.20 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 384	0.21 224

ADCMid	1.62 356	1.76 370	8.67 388	0.04 246	0.03 240	1.61 365	0.17 314	1.49 256	1.15 359	0.88 356	0.57 339	0.86 313	0.69 325	1.18 192	12.53 401	0.01 337	0.00 1	0.29 400	0.08 327	0.20 335	0.24 243

IGEVStereo-DCA	0.47 187	0.71 259	1.28 38	0.16 311	0.15 294	0.32 50	0.00 1	0.12 52	0.56 122	0.24 303	0.01 160	0.05 96	0.07 241	1.19 193	2.07 334	0.00 1	0.47 325	0.00 1	0.10 335	0.15 304	1.75 387

rrr	0.72 287	0.71 259	4.76 355	0.16 311	0.15 294	0.32 50	0.04 267	1.80 300	0.61 132	0.24 303	0.01 160	0.05 96	0.07 241	1.19 193	2.07 334	0.00 1	0.47 325	0.00 1	0.18 370	0.15 304	1.48 373

PFNet+	0.28 76	0.10 66	1.61 124	0.08 277	0.01 183	1.12 313	0.41 358	0.12 52	0.80 235	0.08 247	0.01 160	0.02 31	0.00 1	1.19 193	0.04 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

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

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

test_xeample3	0.77 298	0.71 259	4.91 361	0.18 321	0.22 313	0.34 57	0.05 277	1.81 301	0.61 132	0.23 299	0.03 249	0.06 112	0.05 220	1.26 198	2.12 338	0.00 1	0.69 342	0.00 1	0.23 385	0.15 304	1.78 392

DeepPruner_ROB	0.34 105	0.75 275	2.38 242	0.00 1	0.00 1	1.12 313	0.03 252	0.30 108	0.16 32	0.00 1	0.00 1	0.39 247	0.03 168	1.27 199	0.14 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.10 152

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

XX-Stereo	0.73 290	0.18 108	5.35 366	0.38 359	0.26 326	1.13 322	0.00 1	3.03 364	0.18 50	0.14 275	0.01 160	1.40 351	0.01 82	1.36 202	0.04 89	0.00 1	0.50 329	0.00 1	0.16 366	0.03 123	0.43 292

1test111	0.59 250	0.29 149	2.22 225	0.31 351	0.20 306	1.33 353	0.00 1	1.23 227	1.14 352	0.38 329	0.00 1	0.03 59	0.02 126	1.38 203	0.69 281	0.00 1	1.12 386	0.00 1	0.00 1	0.03 123	1.44 368

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

STTStereo	0.33 103	0.49 213	2.91 278	0.00 1	0.00 1	0.83 174	0.03 252	0.28 106	0.16 32	0.02 145	0.00 1	0.20 191	0.03 168	1.52 205	0.08 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 65

DMCA-RVC	0.44 172	0.94 310	4.10 343	0.00 1	0.03 240	0.76 161	0.03 252	0.11 46	0.15 26	0.01 85	0.01 160	0.08 127	0.32 300	1.61 206	0.51 261	0.00 1	0.02 251	0.01 351	0.00 1	0.03 123	0.05 98

Wz-Net-LNSev-Ref	0.54 224	0.84 288	3.67 326	0.00 1	0.00 1	0.56 105	0.00 1	1.40 249	0.80 235	0.00 1	0.00 1	0.06 112	0.13 265	1.76 207	1.42 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.08 125

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

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

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

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

NINENet	0.52 206	0.14 91	1.48 84	0.06 269	0.00 1	1.88 371	0.00 1	3.28 377	0.76 183	0.00 1	0.00 1	0.64 286	0.00 1	2.11 211	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

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

SHD	0.76 295	1.05 323	4.19 344	0.65 378	0.21 310	0.01 2	0.01 175	1.48 255	0.83 258	1.69 371	0.00 1	0.63 283	0.09 248	2.22 214	1.51 322	0.00 1	0.21 299	0.00 1	0.07 324	0.15 304	0.11 163

xxxx	1.42 349	0.28 146	1.49 86	0.00 1	0.59 364	0.56 105	0.00 1	3.13 369	1.14 352	0.06 230	0.01 160	0.02 31	0.02 126	2.26 215	16.08 408	0.00 1	1.09 385	0.00 1	0.15 357	0.03 123	1.42 367

NCCL2	0.38 136	1.00 319	2.12 217	0.00 1	0.01 183	0.79 165	0.00 1	0.59 145	0.38 91	0.01 85	0.00 1	0.02 31	0.03 168	2.31 216	0.21 191	0.00 1	0.00 1	0.02 365	0.00 1	0.04 156	0.13 181

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

SQANet	0.58 246	1.73 369	3.08 287	0.05 252	0.48 349	0.36 61	0.03 252	0.52 137	0.74 155	0.04 204	0.23 292	0.50 272	0.06 231	2.37 218	0.97 296	0.02 353	0.03 258	0.01 351	0.00 1	0.21 341	0.11 163

G-Net	1.24 336	0.34 174	3.85 333	0.05 252	0.48 349	1.68 368	0.46 360	0.23 95	0.44 103	1.33 367	8.94 396	2.28 373	0.79 334	2.37 218	1.18 305	0.01 337	0.03 258	0.02 365	0.09 332	0.07 214	0.11 163

ADCL	1.70 360	1.00 319	5.82 377	0.07 275	0.04 252	2.14 375	2.27 395	1.26 231	1.09 337	1.55 370	1.08 355	1.23 339	1.53 354	2.38 220	12.21 400	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 279	0.16 199

PDISCO_ROB	0.72 287	1.06 328	3.39 311	0.18 321	0.00 1	1.54 361	0.01 175	2.80 356	0.73 154	0.16 282	0.01 160	0.80 309	0.28 295	2.38 220	0.48 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 371	0.18 210

RainbowNet	0.80 305	1.85 375	3.31 302	0.13 301	0.05 261	1.30 350	0.07 285	2.03 321	0.76 183	0.02 145	0.02 241	1.13 336	0.25 292	2.40 222	1.07 301	0.72 386	0.05 278	0.00 1	0.00 1	0.53 382	0.30 264

FAT-Stereo	0.55 232	0.18 108	2.58 262	0.00 1	0.00 1	0.33 55	0.08 292	2.26 331	0.84 268	0.06 230	0.88 350	0.60 281	0.51 316	2.43 223	0.08 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.16 199

NLCA_NET_v2_RVC	0.45 177	0.72 264	3.22 293	0.00 1	0.02 223	0.95 209	0.00 1	0.70 158	0.26 74	0.03 184	0.00 1	0.34 226	0.10 253	2.45 224	0.12 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.03 65
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CBMV	0.80 305	0.46 203	2.11 215	0.00 1	0.00 1	0.84 178	0.76 379	3.17 371	0.84 268	0.61 347	0.00 1	1.23 339	1.88 362	2.46 225	0.97 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 214	0.56 318
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RTSC	0.99 320	1.38 355	4.55 351	0.22 337	0.19 301	0.23 37	0.01 175	1.46 252	0.84 268	0.31 317	0.35 323	0.58 279	0.04 194	2.47 226	5.88 373	0.00 1	0.53 333	0.00 1	0.14 352	0.35 368	0.29 260

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

AF-Net	0.60 254	0.87 295	3.34 305	0.00 1	0.00 1	0.41 66	0.01 175	1.52 258	0.64 136	0.17 290	0.05 256	1.28 344	0.46 311	2.51 227	0.52 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 279	0.10 152

tt	48.09 417	0.07 25	27.39 408	1.35 394	0.00 1	100.00 429	100.00 427	100.00 428	96.65 423	0.15 279	0.01 160	97.98 427	87.03 423	2.52 229	99.87 428	82.90 424	94.64 423	16.21 416	20.93 419	33.72 417	0.29 260

ADCPNet	1.58 354	1.00 319	8.71 389	0.01 201	0.19 301	2.69 376	0.26 338	1.15 217	0.54 116	0.04 204	0.02 241	1.41 352	1.76 357	2.52 229	9.78 392	0.00 1	0.46 324	0.00 1	0.64 408	0.07 214	0.34 274

IPLGR	0.50 199	0.22 127	2.74 266	0.03 238	0.02 223	1.08 274	0.03 252	1.95 315	0.75 162	0.09 254	0.00 1	0.18 179	0.22 288	2.57 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.05 98

stereogan	0.57 244	0.38 184	3.12 290	0.01 201	0.01 183	0.64 127	0.02 235	1.11 215	0.96 321	0.08 247	0.01 160	1.66 363	0.45 310	2.60 232	0.05 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 312	0.07 112

PVD	1.08 327	1.09 330	4.07 341	0.61 372	1.15 395	0.72 155	0.01 175	0.93 190	1.18 367	2.39 380	0.00 1	0.65 290	0.11 258	2.60 232	4.29 361	0.00 1	0.82 354	0.00 1	0.13 345	0.12 279	0.75 331

ADCS	1.99 366	2.50 399	10.09 394	0.00 1	0.01 183	0.87 184	0.66 375	1.81 301	0.89 312	2.57 383	0.11 278	1.41 352	0.26 293	2.62 234	15.48 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 284	0.43 292

ADCRef	1.10 331	1.10 331	4.78 357	0.02 223	0.02 223	0.87 184	0.31 344	0.76 174	0.88 309	0.71 351	0.17 286	0.18 179	0.80 335	2.63 235	8.56 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 273	0.11 163

Nwc_Net	0.54 224	0.75 275	3.72 328	0.00 1	0.00 1	0.66 138	0.00 1	1.05 206	0.41 100	0.01 85	0.02 241	0.88 316	0.11 258	2.65 236	0.40 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.05 98

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

otaku	0.77 298	1.78 371	3.28 297	0.09 282	0.13 289	0.88 192	0.05 277	0.78 175	0.76 183	0.03 184	1.37 360	1.03 325	0.14 266	2.73 238	1.34 318	0.06 366	0.04 268	0.01 351	0.00 1	0.63 386	0.34 274

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

CoDeX	0.39 143	0.31 157	1.50 89	0.00 1	0.01 183	0.31 47	0.00 1	1.81 301	0.76 183	0.00 1	0.00 1	0.25 203	0.06 231	2.77 240	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.04 83

aanetorigin	0.91 313	0.59 236	3.76 331	0.11 292	0.12 287	0.40 63	0.90 383	0.15 67	0.23 68	3.44 386	1.19 359	0.35 232	1.96 364	2.81 241	1.30 313	0.02 353	0.00 1	0.02 365	0.05 319	0.28 358	0.47 303

StereoDRNet	0.50 199	0.89 301	2.96 279	0.02 223	0.06 266	0.51 87	0.00 1	0.45 130	0.84 268	0.00 1	0.00 1	0.33 224	0.02 126	2.82 242	0.69 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.28 259

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

RP	0.52 206	0.68 251	2.56 260	0.00 1	0.01 183	0.61 119	0.02 235	1.31 236	0.62 135	0.05 217	0.01 160	0.98 322	0.17 276	2.86 244	0.33 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 284	0.09 138

GwcNet	0.64 272	0.99 317	5.43 370	0.00 1	0.00 1	0.41 66	0.10 301	0.50 134	0.97 322	0.05 217	0.00 1	0.63 283	0.05 220	2.87 245	0.55 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 331	0.13 181

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

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

psmorigin	0.81 307	0.57 233	7.49 383	0.00 1	0.00 1	0.18 32	0.00 1	0.12 52	0.20 61	0.65 348	0.00 1	2.69 375	0.27 294	2.98 248	0.79 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.18 210

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

AnyNet_C32	1.69 359	2.27 393	8.60 387	0.12 296	0.19 301	1.68 368	1.08 386	1.06 209	0.74 155	1.28 366	0.45 330	0.21 192	0.57 318	2.99 250	11.73 399	0.02 353	0.00 1	0.06 385	0.00 1	0.20 335	0.55 317

Wz-Net-MNSev	0.63 265	1.38 355	4.48 350	0.00 1	0.00 1	0.22 36	0.01 175	1.31 236	1.13 346	0.01 85	0.05 256	0.14 156	0.16 273	3.05 251	0.40 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 256	0.23 233

RGC	0.61 259	0.74 269	3.31 302	0.00 1	0.01 183	0.64 127	0.00 1	1.34 242	0.26 74	0.03 184	0.61 341	0.99 323	0.19 280	3.06 252	0.81 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 214	0.10 152

FADNet-RVC-Resample	0.62 262	1.24 342	4.23 346	0.03 238	0.04 252	0.41 66	0.09 297	1.32 238	0.52 114	0.01 85	0.03 249	0.44 255	0.05 220	3.11 253	0.21 191	0.07 367	0.12 290	0.05 383	0.02 299	0.11 273	0.35 279

DGSMNet	1.31 342	0.55 231	3.74 330	0.80 389	1.48 401	1.60 364	3.41 401	1.72 279	0.54 116	0.01 85	0.78 347	0.48 261	0.23 290	3.16 254	0.55 267	0.98 394	1.26 403	1.34 408	1.11 410	1.06 393	1.41 366

FADNet_RVC	0.69 281	1.26 344	3.48 315	0.00 1	0.00 1	1.10 302	0.01 175	1.57 264	0.65 139	0.02 145	0.05 256	0.26 209	0.03 168	3.16 254	0.30 218	0.21 378	0.25 307	0.08 388	0.28 399	0.53 382	0.62 324

GEStereo_RVC	0.52 206	0.69 255	1.93 194	0.01 201	0.00 1	1.03 232	0.00 1	2.22 329	0.78 212	0.00 1	0.00 1	0.14 156	0.01 82	3.19 256	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 268	0.18 210

HCRNet	0.37 128	0.27 144	1.27 36	0.00 1	0.00 1	1.09 289	0.00 1	0.56 142	0.80 235	0.01 85	0.01 160	0.06 112	0.03 168	3.22 257	0.07 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.03 65

Ntro	0.75 293	1.79 372	3.54 322	0.05 252	0.37 335	1.03 232	0.02 235	0.99 195	0.76 183	0.02 145	0.00 1	0.76 304	0.08 245	3.23 258	1.32 316	0.07 367	0.04 268	0.01 351	0.00 1	0.84 391	0.13 181

XQC	0.94 314	1.30 351	4.44 349	0.65 378	0.07 270	0.42 70	0.01 175	2.88 359	0.85 291	0.28 309	0.01 160	0.67 293	0.21 284	3.24 259	3.25 350	0.00 1	0.24 303	0.00 1	0.04 315	0.20 335	0.11 163

DRN-Test	0.52 206	0.35 177	2.75 267	0.03 238	0.09 277	0.60 113	0.00 1	1.72 279	0.84 268	0.01 85	0.00 1	0.18 179	0.04 194	3.27 260	0.23 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.25 247

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.57 244	0.08 48	1.74 153	0.00 1	0.00 1	0.63 123	0.00 1	4.21 385	0.71 151	0.14 275	0.00 1	0.21 192	0.03 168	3.43 266	0.05 101	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 152
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MaskLacGwcNet_RVC	0.56 239	0.82 283	1.94 197	0.12 296	0.00 1	1.12 313	0.01 175	0.96 194	0.72 153	0.00 1	0.05 256	0.37 240	0.03 168	3.45 267	0.15 169	1.07 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 312	0.25 247

PSMNet_ROB	0.54 224	1.05 323	2.53 258	0.00 1	0.00 1	0.91 196	0.00 1	0.33 117	0.75 162	0.01 85	0.00 1	0.25 203	0.03 168	3.45 267	1.31 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 214	0.10 152

ARAFT	0.68 278	1.29 349	3.36 308	0.00 1	0.00 1	1.21 344	0.00 1	2.71 352	0.81 243	0.07 238	0.00 1	0.18 179	0.03 168	3.47 269	0.05 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 331	0.22 225

222	2.28 370	0.25 136	1.15 22	0.00 1	0.37 335	0.60 113	0.00 1	3.25 375	1.13 346	0.09 254	0.00 1	0.05 96	0.02 126	3.52 270	32.29 415	0.00 1	1.03 376	0.00 1	0.15 357	0.03 123	1.59 377

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

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

PWC_ROB	0.84 309	1.08 329	5.06 364	0.00 1	0.00 1	0.21 35	0.00 1	2.71 352	0.82 249	0.00 1	0.20 289	0.29 216	0.03 168	3.58 273	2.10 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 373	0.26 253

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

AAGNet	0.99 320	0.08 48	1.59 116	0.15 307	0.27 327	1.14 327	0.27 340	0.06 22	0.78 212	0.01 85	0.00 1	0.01 7	0.97 339	3.60 274	10.81 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

LSM	4.80 394	1.52 362	19.84 405	4.35 410	38.64 417	0.85 182	2.31 396	0.86 183	1.78 381	3.14 385	3.02 369	0.62 282	0.69 325	3.61 276	1.28 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 284	13.38 417

GwcNet-RSSM	0.53 219	1.04 322	2.48 252	0.00 1	0.00 1	1.06 245	0.00 1	0.74 169	0.76 183	0.21 292	0.01 160	0.36 237	0.00 1	3.65 277	0.11 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 284	0.07 112

EDNetEfficient	2.95 383	0.33 165	20.38 406	0.19 324	0.83 380	1.00 220	1.95 391	0.58 144	5.15 392	8.01 402	1.79 366	0.93 319	4.16 389	3.66 278	9.80 393	0.00 1	0.03 258	0.00 1	0.06 322	0.05 171	0.13 181

test_xeample	1.52 351	0.30 153	1.50 89	0.00 1	0.58 363	0.60 113	0.00 1	3.16 370	1.14 352	0.07 238	0.08 271	0.03 59	0.02 126	3.67 279	16.54 410	0.00 1	1.08 383	0.00 1	0.15 357	0.04 156	1.50 375

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

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

SepStereo	0.50 199	0.08 48	1.79 168	0.00 1	0.00 1	0.09 20	0.00 1	1.54 259	0.85 291	1.16 364	0.00 1	0.24 200	0.03 168	3.84 283	0.31 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.14 189

NVstereo2D	0.53 219	0.22 127	2.52 257	0.00 1	0.00 1	0.58 112	0.03 252	1.62 271	0.99 325	0.05 217	0.00 1	0.48 261	0.00 1	3.88 284	0.08 121	0.00 1	0.05 278	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.06 108

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

ADLNet2	0.61 259	0.68 251	2.76 268	0.00 1	0.00 1	0.90 193	0.01 175	0.82 181	0.92 316	0.00 1	0.07 269	1.45 355	0.02 126	4.04 286	0.13 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 335	0.11 163

FADNet-RVC	0.63 265	1.29 349	3.79 332	0.01 201	0.00 1	0.47 81	0.00 1	1.51 257	0.23 68	0.00 1	0.01 160	0.12 148	0.06 231	4.05 287	0.36 235	0.00 1	0.03 258	0.00 1	0.00 1	0.42 377	0.17 203

MFN_U_SF_RVC	1.09 330	1.88 377	5.37 368	0.15 307	0.10 282	0.56 105	0.10 301	1.29 235	0.47 106	0.45 339	0.27 297	1.30 347	0.72 329	4.08 288	2.28 340	0.29 381	0.34 315	0.35 402	0.55 406	0.63 386	0.60 320

coex-ft	8.51 405	3.17 407	75.56 418	0.00 1	0.00 1	0.18 32	0.25 330	0.14 65	19.76 407	39.57 416	4.11 375	4.60 381	9.69 402	4.10 289	7.91 385	0.02 353	0.07 283	0.00 1	0.02 299	0.13 284	0.91 342

edge stereo	0.62 262	0.30 153	3.04 282	0.01 201	0.03 240	0.32 50	0.03 252	1.28 233	0.69 148	0.21 292	0.32 321	1.29 345	0.19 280	4.12 290	0.40 249	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 273	0.14 189

GANetREF_RVC	0.63 265	1.05 323	3.03 281	0.00 1	0.00 1	1.16 331	0.01 175	2.03 321	0.75 162	0.00 1	0.01 160	0.28 214	0.04 194	4.13 291	0.10 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 156	0.05 98
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
TestStereo	0.35 111	0.54 229	1.74 153	0.00 1	0.00 1	0.27 40	0.00 1	0.06 22	0.05 5	0.01 85	0.00 1	0.03 59	0.01 82	4.17 292	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SACVNet	0.51 203	0.61 241	1.98 201	0.00 1	0.00 1	1.02 228	0.01 175	1.04 205	0.44 103	0.07 238	0.00 1	0.23 197	0.02 126	4.19 293	0.29 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 342	0.13 181

S-Stereo	0.70 283	0.27 144	3.29 298	0.00 1	0.00 1	0.57 108	0.06 280	2.35 334	0.84 268	0.00 1	0.90 351	0.83 311	0.11 258	4.19 293	0.14 159	0.00 1	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.07 214	0.34 274

FINET	2.05 368	1.88 377	5.76 376	0.81 390	0.99 390	3.54 386	3.33 400	3.89 383	3.81 387	0.89 357	1.55 364	1.21 338	2.31 367	4.20 295	2.42 342	0.81 392	1.36 404	0.00 1	0.21 382	0.27 352	1.80 393

ELAS	3.20 386	0.48 211	3.06 285	0.19 324	0.06 266	7.89 400	2.23 394	3.33 378	4.19 389	8.91 406	9.70 399	4.40 380	7.69 399	4.25 296	6.87 378	0.00 1	0.04 268	0.03 373	0.04 315	0.12 279	0.48 305
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
hitnet-ft	0.49 194	0.56 232	1.96 199	0.00 1	0.00 1	0.73 157	0.10 301	0.36 120	0.26 74	0.05 217	0.13 281	0.73 302	0.16 273	4.26 297	0.41 253	0.01 337	0.00 1	0.03 373	0.00 1	0.05 171	0.06 108

GASNet	0.78 302	1.91 380	4.72 353	0.00 1	0.00 1	0.55 99	0.02 235	1.39 248	0.47 106	0.01 85	0.13 281	0.50 272	0.12 261	4.27 298	0.96 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 376	0.09 138

AnyNet_C01	2.55 376	3.02 406	19.30 404	0.15 307	0.18 300	2.97 380	2.35 397	1.56 263	1.47 374	1.01 360	0.81 348	1.23 339	0.76 333	4.28 299	10.78 394	0.04 363	0.00 1	0.07 387	0.00 1	0.35 368	0.61 323

CBMV_ROB	1.08 327	0.23 129	2.20 223	0.01 201	0.00 1	1.37 358	0.46 360	3.27 376	0.78 212	2.21 378	1.13 356	1.06 327	2.45 370	4.29 300	1.64 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.48 305

EDNetEfficientorigin	6.27 399	0.89 301	98.14 427	0.02 223	0.04 252	0.40 63	0.02 235	0.35 118	2.94 384	6.98 399	3.06 370	1.29 345	1.87 361	4.32 301	4.60 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 214	0.35 279

WCMA_ROB	2.37 375	0.75 275	2.53 258	0.05 252	0.00 1	1.05 242	0.59 373	1.47 254	1.40 372	5.47 393	9.84 400	8.10 394	5.87 397	4.38 302	3.93 357	0.16 373	0.21 299	0.18 396	0.18 370	0.06 196	1.08 349

SAMSARA	1.56 352	1.37 354	4.23 346	1.04 393	0.75 375	4.48 391	0.13 310	1.61 270	0.74 155	3.69 387	0.66 343	3.16 376	1.06 344	4.44 303	2.82 346	0.00 1	0.63 338	0.00 1	0.13 345	0.10 268	0.22 225

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

DANet	0.67 277	0.21 120	2.33 238	0.25 340	0.06 266	0.50 85	0.11 308	1.62 271	0.74 155	0.22 296	0.06 266	1.07 328	0.02 126	4.45 304	1.22 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.53 314
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
IPLG	0.59 250	0.69 255	2.25 232	0.02 223	0.00 1	1.12 313	0.07 285	1.75 286	0.79 226	0.05 217	0.00 1	0.16 170	0.14 266	4.49 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 299	0.07 112

Dean	2.72 378	2.05 387	6.17 380	0.39 360	0.44 343	1.21 344	0.48 366	8.36 399	8.46 400	1.48 369	8.08 392	6.95 389	1.44 351	4.50 307	2.00 332	0.79 388	0.00 1	0.01 351	0.00 1	1.11 394	0.39 285

APVNet	0.58 246	0.59 236	3.15 292	0.00 1	0.00 1	0.93 203	0.01 175	0.62 151	0.86 302	0.03 184	0.01 160	0.34 226	0.04 194	4.50 307	0.33 226	0.00 1	0.00 1	0.03 373	0.00 1	0.18 324	0.05 98

HBP-ISP	0.90 312	1.05 323	3.07 286	0.14 304	0.01 183	1.67 367	0.47 364	3.22 374	0.76 183	1.13 363	0.11 278	0.50 272	0.91 338	4.51 309	0.10 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.22 225

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

raft_robust	0.73 290	0.81 281	1.55 103	0.00 1	0.22 313	0.68 146	0.00 1	2.56 342	0.75 162	0.01 85	0.01 160	1.12 335	1.15 347	4.56 311	0.14 159	0.00 1	0.71 346	0.00 1	0.15 357	0.08 232	0.11 163

ttt	1.05 326	0.20 116	1.91 189	0.00 1	0.09 277	0.65 135	0.00 1	3.05 365	1.11 339	0.00 1	0.30 308	0.29 216	0.01 82	4.65 312	6.53 376	0.00 1	1.01 375	0.00 1	0.13 345	0.02 78	1.00 347

DAS	0.55 232	0.08 48	1.79 168	0.00 1	0.00 1	0.09 20	0.00 1	1.54 259	0.85 291	1.16 364	0.00 1	0.24 200	0.03 168	4.66 313	0.31 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.14 189

MSMD_ROB	2.26 369	0.47 206	2.67 265	0.01 201	0.00 1	5.00 394	0.21 326	1.35 244	1.87 382	6.37 397	8.46 393	7.34 392	4.30 391	4.84 314	1.91 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.30 264

ACVNet_1	1.38 347	2.15 390	6.35 381	0.35 358	0.03 240	1.26 348	0.10 301	2.02 320	0.85 291	0.35 326	0.01 160	4.32 379	1.77 358	4.85 315	1.67 328	0.92 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 368	0.30 264

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

RAFT + AFF	0.79 303	1.36 353	2.40 243	0.00 1	0.04 252	1.12 313	0.06 280	1.73 281	0.81 243	0.02 145	0.00 1	0.18 179	1.49 352	4.97 317	0.67 279	0.00 1	0.17 295	0.00 1	0.00 1	0.33 367	0.46 301

PA-Net	0.72 287	0.91 306	3.91 334	0.03 238	0.07 270	0.87 184	0.02 235	0.78 175	0.83 258	0.01 85	0.00 1	0.43 254	0.06 231	5.10 318	1.30 313	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 156	0.12 174
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RYNet	0.63 265	0.53 227	2.18 221	0.00 1	0.00 1	0.57 108	0.00 1	1.34 242	0.85 291	0.04 204	0.00 1	0.85 312	0.04 194	5.13 319	0.77 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.27 258

PASM	0.66 274	0.70 258	4.95 363	0.02 223	0.00 1	0.31 47	0.04 267	0.60 147	0.35 88	0.19 291	0.01 160	0.46 256	0.04 194	5.16 320	0.05 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 284	0.15 196

SuperB	1.87 364	1.70 366	10.02 393	0.02 223	0.01 183	0.87 184	0.75 378	2.15 325	0.87 306	0.05 217	0.05 256	0.33 224	0.87 337	5.17 321	5.60 371	0.01 337	0.00 1	0.02 365	0.01 288	8.38 414	0.42 289

CSP-Net	0.42 158	0.25 136	1.07 19	0.00 1	0.00 1	0.53 93	0.00 1	0.78 175	0.27 77	0.01 85	0.00 1	0.16 170	0.02 126	5.19 322	0.08 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.02 57

NaN_ROB	1.04 324	1.12 333	3.41 312	0.17 319	0.19 301	0.57 108	0.37 355	2.65 346	0.98 324	0.55 344	0.32 321	0.47 257	1.16 348	5.20 323	2.78 345	0.00 1	0.02 251	0.01 351	0.05 319	0.13 284	0.54 315

AACVNet	0.48 190	0.74 269	1.81 173	0.00 1	0.00 1	0.55 99	0.00 1	0.22 89	0.55 120	0.03 184	0.00 1	0.11 144	0.01 82	5.22 324	0.09 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 324	0.04 83

PS-NSSS	0.62 262	0.82 283	1.58 114	0.00 1	0.00 1	1.05 242	0.00 1	2.76 355	0.74 155	0.00 1	0.00 1	0.11 144	0.01 82	5.22 324	0.15 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.00 1

Wz-Net-SNSev	1.00 323	1.84 374	7.92 384	0.00 1	0.00 1	0.30 44	0.00 1	1.27 232	0.85 291	0.01 85	0.01 160	0.40 249	0.10 253	5.27 326	1.29 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 342	0.45 300

FCDSN-DC	2.93 382	0.54 229	2.88 275	0.00 1	0.01 183	1.78 370	0.36 353	2.20 328	1.51 375	8.28 403	10.99 404	11.61 397	8.55 400	5.36 327	4.05 359	0.02 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.48 305
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
TDLM	0.60 254	0.76 278	1.77 161	0.05 252	0.00 1	1.10 302	0.01 175	0.51 136	0.79 226	0.34 323	0.01 160	0.27 211	0.22 288	5.44 328	0.35 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 304	0.19 220

pmcnn	2.36 374	0.83 287	6.15 379	0.33 355	0.84 382	0.35 58	0.27 340	2.18 326	1.42 373	0.48 341	7.35 385	14.60 406	0.75 331	5.45 329	5.37 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 312	0.63 326

Anonymous Stereo	0.79 303	1.22 341	4.94 362	0.01 201	0.00 1	0.57 108	0.55 370	1.41 250	0.49 110	0.03 184	0.03 249	0.12 148	0.02 126	5.47 330	0.82 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 256	0.13 181

ACVNet_2	1.59 355	2.07 388	5.42 369	0.12 296	0.09 277	1.36 357	0.17 314	2.72 354	0.97 322	0.44 338	3.37 372	6.53 387	0.16 273	5.48 331	1.87 329	0.16 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 373	0.47 303

CVANet_RVC	0.66 274	0.68 251	2.61 263	0.01 201	0.00 1	0.99 219	0.00 1	0.95 193	0.78 212	0.60 345	0.11 278	0.37 240	0.14 266	5.50 332	0.14 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 311	0.16 312	0.19 220

KSHMR	3.98 389	1.95 384	4.86 360	3.06 407	1.84 404	5.37 396	0.45 359	9.03 401	13.93 404	2.07 377	9.17 397	7.12 390	2.12 366	5.60 333	3.40 351	2.12 402	0.44 322	0.53 404	0.23 385	4.01 404	2.35 406

THIR-Stereo	0.94 314	0.33 165	1.66 136	0.00 1	0.01 183	0.55 99	3.72 402	0.13 64	0.18 50	0.10 259	1.46 362	0.74 303	2.82 374	5.60 333	1.39 320	0.00 1	0.00 1	0.02 365	0.00 1	0.02 78	0.03 65

GANet	0.75 293	0.69 255	2.47 250	0.00 1	0.00 1	0.79 165	0.08 292	0.61 148	0.76 183	0.13 273	0.16 285	0.68 294	0.46 311	5.61 335	2.02 333	0.00 1	0.03 258	0.01 351	0.00 1	0.11 273	0.37 282

CSAN	1.34 344	1.48 360	4.78 357	0.15 307	0.08 275	0.71 153	0.68 376	2.81 357	1.12 344	0.96 359	2.86 368	0.79 308	1.67 356	5.61 335	2.61 343	0.01 337	0.01 244	0.00 1	0.00 1	0.15 304	0.26 253

ELAS_RVC	3.35 387	0.45 200	4.75 354	0.25 340	0.07 270	1.56 363	7.12 410	2.23 330	5.68 393	7.77 401	7.71 391	6.55 388	10.27 404	5.63 337	6.24 375	0.00 1	0.04 268	0.03 373	0.01 288	0.11 273	0.48 305
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CC-Net-ROB	0.77 298	0.99 317	2.18 221	0.07 275	0.00 1	1.09 289	0.01 175	3.10 368	0.75 162	0.01 85	0.00 1	0.14 156	0.01 82	5.65 338	0.34 228	0.56 384	0.00 1	0.21 399	0.00 1	0.17 317	0.02 57

DEmStereo	0.76 295	0.10 66	1.95 198	0.04 246	0.00 1	0.80 168	0.50 368	0.06 22	0.76 183	0.05 217	0.72 345	0.02 31	3.33 380	5.67 339	1.24 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SPS-STEREO	1.19 335	1.27 345	3.45 314	0.00 1	0.01 183	0.40 63	0.16 313	0.71 164	1.03 327	2.41 381	0.77 346	2.13 370	0.44 309	5.68 340	4.06 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	1.24 357
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DeepPrunerF	1.44 350	1.17 337	9.82 391	0.02 223	0.09 277	0.90 193	0.00 1	1.42 251	6.76 394	0.23 299	0.01 160	0.22 195	0.14 266	5.71 341	1.94 331	0.00 1	0.00 1	0.01 351	0.02 299	0.20 335	0.14 189

CFNet	0.66 274	1.12 333	2.37 241	0.00 1	0.00 1	1.06 245	0.01 175	1.36 246	0.74 155	0.01 85	0.01 160	0.13 154	0.01 82	5.85 342	0.30 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 324	0.07 112

RAFT-RH_RVC	0.99 320	0.26 140	1.93 194	0.04 246	0.04 252	1.07 263	0.00 1	0.07 30	0.69 148	0.01 85	9.36 398	0.10 141	0.00 1	5.86 343	0.29 215	0.01 337	0.00 1	0.00 1	0.02 299	0.01 25	0.00 1

RAFT-345	0.52 206	0.07 25	1.75 160	0.11 292	0.07 270	1.17 336	0.18 317	0.21 87	0.78 212	0.00 1	0.01 160	0.09 135	0.01 82	5.87 344	0.19 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

DPSNet	1.65 357	0.46 203	7.31 382	0.30 348	0.11 285	1.54 361	0.01 175	4.48 387	1.14 352	0.11 266	0.01 160	0.82 310	3.51 381	5.89 345	5.84 372	0.02 353	0.29 311	0.03 373	0.23 385	0.23 344	0.59 319

IMH-64-1	2.28 370	1.45 358	2.87 273	2.19 402	0.59 364	2.82 378	1.58 388	5.84 391	1.16 360	1.09 361	4.77 378	2.07 368	2.42 368	5.90 346	3.91 355	4.00 406	0.04 268	0.02 365	0.00 1	2.07 398	0.82 336

IMH-64	2.28 370	1.45 358	2.87 273	2.19 402	0.59 364	2.82 378	1.58 388	5.84 391	1.16 360	1.09 361	4.77 378	2.07 368	2.42 368	5.90 346	3.91 355	4.00 406	0.04 268	0.02 365	0.00 1	2.07 398	0.82 336

SANet	2.30 373	1.58 363	5.68 374	0.03 238	0.04 252	2.78 377	0.82 382	2.99 363	8.32 399	1.70 372	4.04 374	4.26 378	4.02 386	5.90 346	3.42 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 232	0.37 282

PSM-softLoss	0.55 232	0.06 9	1.89 184	0.27 343	0.00 1	1.08 274	0.25 330	0.12 52	1.06 331	0.03 184	0.01 160	0.02 31	0.01 82	5.92 349	0.18 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

KMStereo	0.55 232	0.06 9	1.89 184	0.27 343	0.00 1	1.08 274	0.25 330	0.12 52	1.06 331	0.03 184	0.01 160	0.02 31	0.01 82	5.92 349	0.18 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

SGM-Forest	1.08 327	0.45 200	1.80 170	0.02 223	0.07 270	1.09 289	0.65 374	2.57 344	0.85 291	1.33 367	0.92 352	1.36 349	1.62 355	5.94 351	2.34 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.52 313
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AANet_RVC	0.94 314	1.27 345	3.68 327	0.01 201	0.00 1	0.68 146	0.01 175	0.92 187	0.22 64	0.02 145	1.41 361	0.95 320	0.04 194	5.97 352	3.10 349	0.16 373	0.10 289	0.00 1	0.00 1	0.09 256	0.26 253

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

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

MFN_U_SF_DS_RVC	1.31 342	2.80 401	5.36 367	0.02 223	0.04 252	3.44 385	0.26 338	2.19 327	0.77 199	0.25 306	0.27 297	1.37 350	0.02 126	5.99 355	1.05 299	0.16 373	0.72 347	0.01 351	0.26 395	0.40 375	0.82 336

STTRV1_RVC	0.69 281	0.23 129	2.35 240	0.00 1	0.00 1	0.63 123	0.01 175	1.17 221	0.79 226	0.01 85	0.51 336	0.26 209	0.18 277	5.99 355	0.31 221	0.30 382	1.12 386	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 65

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

HSM	0.68 278	0.52 225	1.54 102	0.00 1	0.00 1	0.54 95	0.01 175	1.08 211	0.77 199	0.00 1	0.01 160	2.23 372	0.63 324	6.04 358	0.14 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 156	0.08 125

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

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

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

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

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

1111x	1.36 346	0.43 192	3.64 325	0.00 1	0.51 355	0.72 155	0.00 1	3.21 373	1.10 338	0.05 217	0.26 295	0.07 121	0.01 82	6.09 364	8.46 386	0.00 1	1.15 397	0.00 1	0.26 395	0.04 156	1.10 353

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

Wz-Net-TNSev	1.74 362	3.45 409	13.44 400	0.00 1	0.00 1	0.45 79	0.14 312	2.57 344	0.84 268	0.09 254	0.01 160	1.33 348	0.18 277	6.16 366	5.38 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 288	0.26 350	0.41 287

NOSS_ROB	0.73 290	0.44 194	1.26 34	0.55 367	0.00 1	0.68 146	0.00 1	2.93 361	0.77 199	0.13 273	0.00 1	0.92 318	0.00 1	6.16 366	0.11 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.66 329

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

MDST_ROB	1.73 361	0.11 74	3.61 324	0.13 301	0.15 294	5.47 397	0.31 344	4.97 389	0.87 306	6.33 396	1.52 363	1.03 325	1.19 349	6.22 369	2.13 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.60 320

FC-DCNN	3.67 388	0.32 160	2.78 269	0.00 1	0.01 183	3.09 382	0.58 371	3.68 381	3.04 385	11.64 408	12.38 407	13.84 404	9.79 403	6.23 370	5.39 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.60 320

LL-Strereo	0.97 317	1.43 357	3.41 312	0.01 201	0.50 352	0.63 123	0.01 175	2.00 319	0.77 199	0.48 341	0.00 1	0.54 278	0.29 296	6.25 371	0.10 132	0.01 337	0.93 374	0.00 1	0.00 1	0.28 358	1.72 383

ff1	1.27 338	0.33 165	3.52 316	0.00 1	0.00 1	0.64 127	0.00 1	1.74 282	1.17 363	0.00 1	0.31 314	0.68 294	0.02 126	6.27 372	7.45 381	0.00 1	1.12 386	0.00 1	0.15 357	0.08 232	1.86 397

mmx	1.28 340	0.33 165	3.52 316	0.00 1	0.00 1	0.64 127	0.00 1	3.05 365	1.07 333	0.00 1	0.31 314	0.68 294	0.02 126	6.27 372	7.45 381	0.00 1	1.05 377	0.00 1	0.15 357	0.03 123	1.08 349

xxx	1.28 340	0.33 165	3.52 316	0.00 1	0.00 1	0.64 127	0.00 1	3.05 365	1.07 333	0.00 1	0.31 314	0.68 294	0.02 126	6.27 372	7.45 381	0.00 1	1.05 377	0.00 1	0.15 357	0.03 123	1.08 349

TransformOpticalFlow	0.88 310	0.30 153	2.86 272	0.30 348	0.03 240	1.25 347	0.05 277	1.87 307	0.80 235	0.28 309	0.37 326	1.25 343	1.50 353	6.38 375	0.22 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.07 112

WAO-6	2.63 377	1.16 336	3.22 293	0.00 1	0.00 1	3.86 390	0.28 342	6.13 393	7.35 396	0.60 345	6.78 384	7.62 393	2.68 373	6.42 376	6.11 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 317	0.12 174

PFNet	0.63 265	0.15 97	2.41 244	0.00 1	0.30 331	1.17 336	0.00 1	0.35 118	0.92 316	0.01 85	0.24 293	0.03 59	0.00 1	6.43 377	0.23 200	0.09 370	0.00 1	0.00 1	0.04 315	0.13 284	0.10 152

CrosDoStereo	1.11 332	0.16 100	1.64 129	0.00 1	0.05 261	0.66 138	5.65 407	0.70 158	0.54 116	0.25 306	1.18 357	0.19 187	2.94 376	6.48 378	1.58 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.08 125

DeepStereo_LL	1.11 332	0.16 100	1.64 129	0.00 1	0.05 261	0.66 138	5.65 407	0.70 158	0.54 116	0.25 306	1.18 357	0.19 187	2.94 376	6.48 378	1.58 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 196	0.08 125

STrans-v2	0.88 310	0.32 160	1.71 146	0.00 1	0.01 183	0.85 182	0.04 267	2.45 337	0.89 312	0.48 341	0.85 349	1.10 333	2.06 365	6.49 380	0.25 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.09 138

ACVNet-4b	1.38 347	1.94 382	5.73 375	0.20 331	0.04 252	1.01 222	0.01 175	1.70 277	0.86 302	0.04 204	0.95 353	1.95 365	0.31 299	6.69 381	2.11 337	2.78 404	0.02 251	0.00 1	0.00 1	0.89 392	0.34 274

MSC_U_SF_DS_RVC	1.95 365	2.49 398	5.12 365	0.01 201	0.02 223	12.00 405	0.49 367	3.33 378	0.95 319	0.10 259	0.20 289	2.15 371	0.15 270	6.72 382	1.65 327	0.78 387	0.83 359	0.19 397	0.27 398	0.72 388	0.92 343

NVStereoNet_ROB	1.74 362	1.83 373	4.79 359	0.81 390	0.29 330	0.67 144	0.03 252	1.46 252	1.75 380	0.65 348	5.98 382	2.38 374	2.95 379	6.77 383	2.70 344	0.69 385	0.37 319	0.04 381	0.19 375	0.27 352	0.24 243
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MeshStereo	2.79 380	0.86 293	3.12 290	0.02 223	0.02 223	1.51 360	0.91 384	3.50 380	1.54 377	11.28 407	7.62 389	11.49 396	2.94 376	6.81 384	3.45 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 358	0.39 285
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
IIG-Stereo	0.71 284	0.48 211	1.42 76	0.05 252	0.03 240	1.18 338	0.00 1	1.75 286	0.79 226	0.01 85	0.56 338	0.53 277	0.01 82	6.87 385	0.37 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.07 112

WZ-Net	1.68 358	1.91 380	12.17 398	0.00 1	0.00 1	0.83 174	0.00 1	1.68 275	0.84 268	0.05 217	0.01 160	1.08 329	2.88 375	6.91 386	4.78 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 299	0.24 243

SGM+DAISY	4.17 390	2.85 405	8.55 386	1.77 397	1.74 403	5.81 398	5.49 405	2.88 359	3.97 388	7.67 400	7.66 390	7.25 391	7.42 398	6.92 387	7.09 380	1.14 398	1.57 409	0.11 391	0.59 407	0.56 384	2.43 407

OMP-Stereo	0.71 284	0.47 206	1.36 48	0.18 321	0.06 266	1.18 338	0.00 1	1.76 289	0.78 212	0.11 266	0.59 340	0.49 268	0.00 1	6.94 388	0.25 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.07 112

IMH	3.15 385	1.88 377	3.60 323	2.20 404	0.66 371	5.10 395	0.24 329	6.87 395	4.29 390	2.29 379	7.42 386	6.28 385	3.90 384	7.15 389	3.65 354	4.34 408	0.14 293	0.05 383	0.00 1	2.16 400	0.76 333

SDNR	1.35 345	0.47 206	4.08 342	0.09 282	0.21 310	3.25 383	0.01 175	3.18 372	1.52 376	1.87 376	1.66 365	1.52 361	0.36 304	7.18 390	1.05 299	0.03 361	0.08 285	0.00 1	0.00 1	0.05 171	0.49 309

LE_ROB	10.29 408	1.64 364	11.96 397	1.47 396	1.36 400	3.30 384	4.79 403	5.05 390	42.09 416	51.68 417	13.28 410	14.08 405	25.92 413	7.21 391	21.19 413	0.05 364	0.06 281	0.13 394	0.19 375	0.08 232	0.35 279

LVE	3.01 384	1.95 384	4.27 348	0.56 369	0.45 346	2.06 374	0.06 280	7.66 397	9.65 401	0.08 247	10.94 403	8.86 395	1.82 359	7.24 392	1.62 325	2.04 400	0.17 295	0.04 381	0.24 393	0.24 345	0.23 233

SGM_RVC	2.03 367	0.49 213	2.04 211	0.27 343	0.17 299	3.07 381	1.00 385	2.70 351	1.62 378	5.12 389	3.09 371	4.77 382	4.08 387	7.38 393	2.86 347	0.21 378	0.23 301	0.20 398	0.23 385	0.28 358	0.84 339
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
notaker	4.71 393	2.04 386	5.58 373	4.15 409	0.96 388	4.99 393	0.39 356	7.65 396	2.25 383	5.67 395	11.58 406	16.87 408	4.26 390	8.06 394	6.65 377	5.74 410	0.02 251	0.10 390	0.07 324	5.45 408	1.65 381

FBW_ROB	1.04 324	0.84 288	2.48 252	0.10 284	0.01 183	0.64 127	0.01 175	2.37 335	0.83 258	0.01 85	0.01 160	1.09 332	0.05 220	8.21 395	2.94 348	0.05 364	0.01 244	0.09 389	0.01 288	0.06 196	0.97 345

ktn	5.26 396	1.94 382	3.97 338	3.50 408	1.06 393	8.17 401	2.01 392	9.53 403	16.88 405	5.28 392	12.55 409	13.68 402	4.08 387	8.46 396	4.61 363	5.84 411	0.02 251	0.00 1	0.00 1	2.63 401	0.92 343

WAO-7	2.74 379	1.65 365	3.36 308	0.03 238	0.05 261	4.68 392	0.53 369	6.21 394	4.59 391	1.73 373	7.61 388	5.56 384	3.68 383	8.96 397	5.50 370	0.00 1	0.00 1	0.33 401	0.02 299	0.19 331	0.18 210

PWCK	2.83 381	2.64 400	10.25 395	0.23 338	0.02 223	3.59 387	5.56 406	3.75 382	3.56 386	0.75 354	4.42 376	3.35 377	1.86 360	9.10 398	4.03 358	0.44 383	0.01 244	0.00 1	0.00 1	2.72 402	0.29 260

WAO-8	5.42 397	2.80 401	3.98 339	0.62 373	0.10 282	13.77 406	0.33 350	11.99 407	24.10 411	5.25 390	10.38 402	13.44 400	4.55 392	9.38 399	4.72 364	0.80 389	0.34 315	0.71 406	0.13 345	0.74 389	0.25 247

Venus	5.42 397	2.80 401	3.98 339	0.62 373	0.10 282	13.77 406	0.33 350	11.99 407	24.10 411	5.25 390	10.32 401	13.44 400	4.55 392	9.38 399	4.72 364	0.80 389	0.34 315	0.71 406	0.13 345	0.74 389	0.25 247

UNDER WATER	6.65 401	1.86 376	10.48 396	4.84 411	2.74 408	8.59 403	0.76 379	8.83 400	22.15 410	4.99 388	6.27 383	15.66 407	10.39 405	9.52 401	9.42 390	3.50 405	0.05 278	1.34 408	0.03 311	7.17 413	4.42 412

UNDER WATER-64	7.33 404	2.16 391	12.17 398	4.84 411	3.62 411	17.94 410	1.74 390	9.16 402	21.94 409	5.53 394	5.01 380	17.03 409	11.84 407	9.72 402	8.83 388	2.09 401	0.04 268	1.54 410	0.16 366	6.89 412	4.37 411

TorneroNet-64	6.70 402	2.13 389	3.92 335	2.14 400	0.65 369	19.09 412	0.28 342	12.19 409	25.73 414	6.44 398	12.54 408	19.33 411	4.76 394	10.25 403	6.87 378	1.10 397	0.00 1	0.12 392	0.00 1	4.20 405	2.19 404

TorneroNet	7.29 403	2.19 392	3.95 336	2.15 401	1.14 394	19.79 413	0.46 360	13.22 410	25.82 415	8.31 404	16.76 411	17.46 410	5.75 395	10.79 404	8.91 389	2.32 403	0.03 258	0.12 392	0.00 1	4.70 406	2.01 402

DPSimNet_ROB	9.66 407	7.29 412	17.52 402	4.88 413	6.56 414	10.41 404	12.88 413	8.12 398	9.88 402	14.26 409	11.22 405	12.39 399	14.01 408	11.20 405	14.85 404	5.50 409	6.97 416	5.75 414	5.94 413	5.31 407	8.26 416

FADE	8.68 406	7.35 413	29.98 409	2.62 406	2.96 410	1.31 351	1.15 387	10.11 404	7.01 395	2.68 384	0.95 353	5.30 383	14.21 409	14.13 406	11.66 398	17.52 417	2.74 413	17.99 417	20.17 418	2.05 397	1.65 381

RTS	4.38 391	2.34 394	44.27 413	0.33 355	0.13 289	3.83 388	0.21 326	2.51 339	1.22 368	1.82 374	0.01 160	1.95 365	0.21 284	16.90 407	10.87 396	0.00 1	0.27 309	0.00 1	0.00 1	0.27 352	0.44 297

RTSA	4.38 391	2.34 394	44.27 413	0.33 355	0.13 289	3.83 388	0.21 326	2.51 339	1.22 368	1.82 374	0.01 160	1.95 365	0.21 284	16.90 407	10.87 396	0.00 1	0.27 309	0.00 1	0.00 1	0.27 352	0.44 297

JetBlue	6.27 399	3.44 408	18.17 403	0.00 1	2.21 407	30.58 414	17.31 415	4.77 388	1.07 333	0.74 352	2.25 367	6.31 386	5.82 396	18.12 409	9.68 391	0.10 372	0.01 244	0.00 1	0.00 1	3.12 403	1.61 378

MANE	11.54 411	2.46 397	6.07 378	2.50 405	2.04 405	16.31 408	6.95 409	17.25 414	24.11 413	23.59 412	31.25 416	30.75 413	25.07 412	18.16 410	16.24 409	1.28 399	1.98 411	0.15 395	1.07 409	0.46 380	3.04 409

SGM-ForestM	10.58 409	2.80 401	7.93 385	1.86 398	1.59 402	17.97 411	9.39 411	11.57 406	12.75 403	21.30 411	18.68 413	40.07 415	22.22 411	21.60 411	15.86 407	0.99 395	1.53 408	0.06 385	0.52 404	0.47 381	2.43 407

MADNet+	4.94 395	3.56 410	47.46 415	0.42 361	0.27 327	1.99 373	0.04 267	4.45 386	1.30 370	0.07 238	0.02 241	1.81 364	0.36 304	21.82 412	14.17 403	0.00 1	0.26 308	0.00 1	0.00 1	0.28 358	0.54 315

MADNet++	10.85 410	2.36 396	10.00 392	8.59 415	4.61 413	16.78 409	10.26 412	10.11 404	7.51 397	17.63 410	18.35 412	12.04 398	17.73 410	24.51 413	20.75 412	8.81 412	6.67 415	4.84 413	2.67 411	5.77 409	6.96 414

JetRed	14.06 413	19.59 416	43.42 412	1.43 395	1.30 399	55.87 416	28.29 416	13.94 412	7.85 398	8.61 405	8.73 394	13.68 402	10.59 406	24.60 414	30.87 414	0.27 380	0.69 342	0.62 405	0.03 311	6.63 411	4.19 410

BEATNet-Init1	15.75 414	8.48 414	36.75 411	2.06 399	2.07 406	33.60 415	14.96 414	17.15 413	19.08 406	30.69 415	28.08 414	43.61 416	25.98 414	25.17 415	20.68 411	0.80 389	1.17 398	0.36 403	0.51 403	1.53 396	2.28 405

HanzoNet	13.47 412	5.89 411	14.41 401	5.91 414	2.90 409	8.50 402	0.74 377	13.81 411	20.12 408	26.53 413	28.55 415	34.06 414	26.75 415	26.27 416	15.82 406	11.42 415	4.01 414	3.29 412	3.94 412	9.72 415	6.77 413

ASD4	35.80 416	43.79 417	34.11 410	21.10 417	36.26 416	80.52 419	95.21 425	27.47 416	69.35 417	28.35 414	36.69 417	27.92 412	45.29 416	38.60 417	53.98 417	10.97 414	11.11 418	12.38 415	11.42 416	16.75 416	14.68 418

LRCNet_RVC	55.59 419	61.31 424	59.16 416	66.84 423	44.81 418	6.17 399	0.00 1	52.46 417	1.68 379	70.67 418	80.07 421	66.39 417	55.67 417	51.56 418	46.75 416	90.67 427	41.65 422	91.10 428	90.19 424	65.65 423	68.96 423

xxxxx1	63.64 420	58.31 419	78.27 419	43.96 418	49.40 419	92.70 422	92.25 422	60.45 418	69.51 418	73.81 421	76.39 418	77.95 420	76.95 419	71.68 419	77.08 420	36.01 420	37.36 419	48.24 421	62.44 420	47.16 420	42.90 420

tt_ll	63.64 420	58.31 419	78.27 419	43.96 418	49.40 419	92.70 422	92.25 422	60.45 418	69.51 418	73.81 421	76.39 418	77.95 420	76.95 419	71.68 419	77.08 420	36.01 420	37.36 419	48.24 421	62.44 420	47.16 420	42.90 420

ff	63.64 420	58.31 419	78.27 419	43.96 418	49.40 419	92.70 422	92.25 422	60.45 418	69.51 418	73.81 421	76.39 418	77.95 420	76.95 419	71.68 419	77.08 420	36.01 420	37.36 419	48.24 421	62.44 420	47.16 420	42.90 420

DGTPSM_ROB	81.37 424	61.03 422	99.95 429	61.17 421	86.95 426	99.14 427	100.00 427	95.87 424	99.99 427	73.32 419	100.00 427	71.15 418	100.00 428	77.35 422	99.98 429	35.35 418	97.41 428	34.62 419	99.89 429	44.61 418	89.54 425

DPSMNet_ROB	81.42 425	61.07 423	99.95 429	61.38 422	87.01 427	99.15 428	100.00 427	95.87 424	99.99 427	73.35 420	100.00 427	71.18 419	100.00 428	77.40 423	99.98 429	35.68 419	97.47 429	34.71 420	99.89 429	44.74 419	89.65 426

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

SPstereo	50.84 418	11.75 415	22.19 407	12.56 416	10.58 415	67.32 417	76.93 419	100.00 428	100.00 429	96.03 426	93.38 423	100.00 429	93.34 424	91.10 425	72.60 418	10.05 413	8.84 417	20.16 418	15.30 417	6.52 410	8.09 415

HaxPig	95.45 430	97.64 429	88.42 423	97.81 436	99.08 436	77.94 418	74.31 417	96.67 426	99.54 424	99.87 428	99.92 426	99.60 428	99.75 426	91.22 426	87.67 424	99.94 436	99.97 431	99.98 431	99.99 431	99.96 436	99.80 436

Anonymous_1	89.55 426	74.57 425	97.70 426	74.52 424	78.35 423	100.00 429	100.00 427	98.05 427	99.77 425	96.85 427	99.38 425	97.67 426	99.78 427	91.23 427	98.87 426	81.02 423	97.18 425	59.55 424	84.83 423	74.77 425	86.89 424

PML	71.00 423	88.39 428	73.68 417	82.04 425	74.55 422	83.63 420	76.92 418	72.05 421	85.95 421	89.82 424	84.57 422	90.63 424	58.80 418	91.54 428	73.58 419	95.93 434	2.38 412	86.91 427	6.48 414	84.07 428	18.14 419

test_example2	97.59 431	99.97 432	99.93 428	99.80 437	99.96 437	98.80 426	99.76 426	91.09 422	100.00 429	100.00 429	100.00 427	89.37 423	86.85 422	99.31 429	96.67 425	99.97 437	99.51 430	92.94 429	97.98 427	99.99 437	99.94 437

AVERAGE_ROB	98.51 432	99.16 431	95.72 424	100.00 438	100.00 438	93.61 425	82.61 421	100.00 428	99.97 426	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	99.73 430	99.43 427	100.00 438	100.00 434	100.00 432	100.00 432	100.00 438	100.00 438

MyStereo03	99.06 436	100.00 434	100.00 431	96.11 432	98.72 432	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	93.17 430	100.00 434	100.00 432	100.00 432	95.79 431	97.48 431

MyStereo02	99.06 436	100.00 434	100.00 431	96.11 432	98.72 432	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	93.17 430	100.00 434	100.00 432	100.00 432	95.79 431	97.48 431

MyStereo	99.06 436	100.00 434	100.00 431	96.11 432	98.72 432	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	93.17 430	100.00 434	100.00 432	100.00 432	95.79 431	97.48 431

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

CasAABBNet	99.03 434	100.00 434	100.00 431	96.02 431	98.70 431	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	93.08 428	99.99 433	100.00 432	100.00 432	95.40 429	97.41 430

LSM0	98.99 433	99.97 432	100.00 431	95.58 429	98.52 430	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	93.32 433	99.97 431	100.00 432	100.00 432	95.80 434	96.62 429

DPSM_ROB	93.70 428	78.60 426	100.00 431	83.05 426	85.63 424	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	88.93 425	97.35 426	74.49 425	94.98 425	81.33 426	89.69 427

DPSM	93.70 428	78.60 426	100.00 431	83.05 426	85.63 424	100.00 429	100.00 427	100.00 428	100.00 429	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	88.93 425	97.35 426	74.49 425	94.98 425	81.33 426	89.69 427

Low-res two-view benchmark