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

Anonymous	0.10 3	0.13 83	1.60 124	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	0.04 157	0.17 204

cross-raft	0.21 44	0.09 59	1.42 77	0.48 367	0.50 353	0.41 67	0.07 286	0.50 135	0.03 2	0.02 145	0.00 1	0.38 246	0.00 1	0.08 81	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 343	0.01 25	0.09 139

GLC_STEREO	0.06 1	0.07 25	0.85 7	0.00 1	0.00 1	0.07 19	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

GMStereo	0.14 16	0.90 306	1.71 147	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	0.02 127	0.02 9	0.03 64	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
MIF-Stereo	0.11 9	0.20 117	1.58 115	0.00 1	0.00 1	0.10 23	0.02 236	0.07 30	0.05 5	0.00 1	0.08 272	0.02 31	0.01 82	0.03 29	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.00 1

TestStereo	0.35 112	0.54 230	1.74 154	0.00 1	0.00 1	0.27 41	0.00 1	0.06 22	0.05 5	0.01 85	0.00 1	0.03 59	0.01 82	4.17 293	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

knoymous	0.10 3	0.06 9	1.25 34	0.00 1	0.00 1	0.11 24	0.00 1	0.27 106	0.06 7	0.00 1	0.00 1	0.23 198	0.00 1	0.04 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 65

RALAANet	0.22 47	0.93 310	1.77 162	0.00 1	0.00 1	0.35 59	0.01 176	0.45 131	0.06 7	0.01 85	0.00 1	0.05 97	0.09 249	0.07 75	0.22 198	0.00 1	0.24 304	0.00 1	0.04 316	0.14 300	0.01 42

anonymity	0.27 74	0.08 48	1.16 26	0.10 285	0.30 332	0.04 8	0.00 1	0.55 142	0.08 9	0.42 336	0.13 282	0.49 269	0.57 319	0.27 130	0.30 219	0.00 1	0.33 314	0.00 1	0.23 386	0.01 25	0.43 293

test-3	0.30 91	0.10 66	1.49 87	0.20 332	0.38 338	0.44 77	0.01 176	1.59 269	0.08 9	0.04 204	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.08 81	0.24 204	0.00 1	0.47 326	0.00 1	0.20 380	0.13 285	0.43 293

test_1	0.30 91	0.10 66	1.50 90	0.21 335	0.38 338	0.44 77	0.01 176	1.58 268	0.08 9	0.04 204	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.07 75	0.24 204	0.00 1	0.47 326	0.00 1	0.20 380	0.13 285	0.43 293

test_3	0.31 99	0.10 66	1.52 97	0.20 332	0.40 341	0.54 96	0.01 176	1.68 276	0.08 9	0.16 282	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.07 75	0.24 204	0.00 1	0.50 330	0.00 1	0.20 380	0.13 285	0.38 285

Gwc-CoAtRS	0.15 19	0.09 59	1.42 77	0.00 1	0.11 286	0.43 74	0.00 1	0.32 114	0.08 9	0.02 145	0.00 1	0.18 180	0.00 1	0.05 64	0.06 113	0.00 1	0.06 282	0.00 1	0.18 371	0.01 25	0.08 126

4D-IteraStereo	0.34 106	0.84 289	2.31 237	0.00 1	0.00 1	0.42 71	0.04 268	0.10 44	0.09 14	0.02 145	0.01 161	0.00 1	0.01 82	0.36 143	0.49 261	0.00 1	0.36 319	0.00 1	0.00 1	0.07 215	1.72 384

LoS_RVC	0.08 2	0.06 9	1.05 18	0.00 1	0.01 184	0.16 31	0.00 1	0.17 77	0.09 14	0.00 1	0.00 1	0.04 79	0.01 82	0.05 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

test_4	0.20 39	0.33 166	1.50 90	0.08 278	0.13 290	1.04 238	0.00 1	0.05 12	0.09 14	0.10 259	0.00 1	0.02 31	0.01 82	0.27 130	0.14 160	0.00 1	0.08 286	0.00 1	0.02 300	0.13 285	0.07 113

sAnonymous2	0.17 23	0.42 191	2.46 249	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	0.08 233	0.32 268

CroCo_RVC	0.17 23	0.42 191	2.46 249	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	0.08 233	0.32 268

CASnet	0.10 3	0.10 66	0.81 5	0.00 1	0.00 1	0.82 173	0.00 1	0.14 66	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)
MC-Stereo	0.38 137	0.12 78	1.30 44	0.65 379	0.70 374	1.06 246	0.00 1	0.03 3	0.14 20	0.23 299	0.00 1	0.04 79	0.02 127	0.38 150	0.12 143	0.00 1	1.08 384	0.00 1	0.02 300	0.08 233	1.72 384

rafts_anoy	0.37 129	0.77 280	1.68 141	0.43 363	0.99 391	0.53 94	0.04 268	0.16 73	0.14 20	0.08 247	0.01 161	0.06 113	0.06 232	0.58 171	0.21 192	0.00 1	1.44 408	0.00 1	0.01 289	0.05 172	0.14 190

TANstereo	0.17 23	0.32 161	1.51 95	0.00 1	0.00 1	1.03 233	0.00 1	0.07 30	0.14 20	0.01 85	0.15 285	0.04 79	0.00 1	0.05 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 57

XX-TBD	0.18 27	0.44 195	1.52 97	0.00 1	0.00 1	0.92 202	0.00 1	0.17 77	0.14 20	0.00 1	0.21 292	0.03 59	0.00 1	0.02 9	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 57

CREStereo	0.12 12	0.07 25	0.76 3	0.00 1	0.00 1	1.06 246	0.00 1	0.25 101	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
PMTNet	0.13 13	0.08 48	0.99 15	0.00 1	0.00 1	1.05 243	0.04 268	0.21 88	0.14 20	0.00 1	0.00 1	0.04 79	0.00 1	0.04 42	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.01 42

iRaftStereo_RVC	0.24 58	0.45 201	0.99 15	0.00 1	0.00 1	0.52 93	0.00 1	0.08 35	0.15 26	0.01 85	0.01 161	0.16 171	0.03 169	0.04 42	0.02 51	0.00 1	1.06 381	0.00 1	0.00 1	0.29 365	1.01 349

CREStereo++_RVC	0.15 19	0.10 66	1.55 104	0.00 1	0.00 1	1.01 223	0.00 1	0.15 68	0.15 26	0.00 1	0.01 161	0.04 79	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 84
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
raft+_RVC	0.35 112	0.89 302	1.67 140	0.00 1	1.28 399	0.67 145	0.04 268	0.08 35	0.15 26	0.01 85	0.00 1	0.02 31	0.04 195	0.16 101	0.18 178	0.00 1	1.39 406	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.44 298

GES	0.23 55	0.19 112	1.56 108	0.00 1	0.00 1	1.07 264	0.02 236	0.73 169	0.15 26	0.00 1	0.02 242	0.11 145	0.08 246	0.44 158	0.16 172	0.01 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.09 139

CFNet-RSSM	0.21 44	0.08 48	1.39 63	0.00 1	0.12 288	0.63 124	0.00 1	1.32 239	0.15 26	0.01 85	0.00 1	0.09 136	0.00 1	0.11 91	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 386	0.01 25	0.08 126

DMCA-RVC	0.44 173	0.94 311	4.10 344	0.00 1	0.03 241	0.76 162	0.03 253	0.11 46	0.15 26	0.01 85	0.01 161	0.08 128	0.32 301	1.61 207	0.51 262	0.00 1	0.02 252	0.01 352	0.00 1	0.03 123	0.05 99

CAS	0.13 13	0.07 25	0.86 8	0.00 1	0.00 1	1.01 223	0.00 1	0.26 103	0.16 32	0.00 1	0.00 1	0.03 59	0.01 82	0.02 9	0.04 90	0.09 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RCA-Stereo	0.28 77	0.14 91	1.00 17	0.00 1	0.13 290	1.06 246	0.00 1	1.76 290	0.16 32	0.07 238	0.00 1	0.02 31	0.06 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.83 360	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.23 234

PSMNet-ADL	0.39 144	0.08 48	0.96 10	0.00 1	0.00 1	1.02 229	0.00 1	0.72 166	0.16 32	0.00 1	0.10 278	0.48 262	0.01 82	3.60 275	0.37 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.23 234

DRaft	0.58 247	0.13 83	1.34 47	0.00 1	0.00 1	0.94 207	0.18 318	0.08 35	0.16 32	0.03 184	0.25 295	0.06 113	2.49 372	4.51 310	1.32 317	0.00 1	0.03 259	0.00 1	0.02 300	0.03 123	0.08 126

CFNet_pseudo	0.24 58	0.13 83	1.40 65	0.00 1	0.01 184	0.96 211	0.00 1	1.08 212	0.16 32	0.00 1	0.01 161	0.48 262	0.35 303	0.03 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 164

STTStereo	0.33 104	0.49 214	2.91 279	0.00 1	0.00 1	0.83 175	0.03 253	0.28 107	0.16 32	0.02 145	0.00 1	0.20 192	0.03 169	1.52 206	0.08 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 65

ccs_rob	0.24 58	0.13 83	1.40 65	0.00 1	0.01 184	0.97 213	0.00 1	1.08 212	0.16 32	0.00 1	0.01 161	0.48 262	0.35 303	0.03 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 164

DeepPruner_ROB	0.34 106	0.75 276	2.38 243	0.00 1	0.00 1	1.12 314	0.03 253	0.30 109	0.16 32	0.00 1	0.00 1	0.39 248	0.03 169	1.27 200	0.14 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.10 153

GMStereo_Zeroshot	0.10 3	0.09 59	1.06 19	0.14 305	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.05 12	0.17 40	0.00 1	0.03 250	0.19 188	0.02 127	0.01 2	0.05 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.08 126

MIF-Stereo (partial)	0.14 16	0.28 147	1.74 154	0.00 1	0.00 1	0.08 20	0.00 1	0.23 96	0.17 40	0.00 1	0.01 161	0.02 31	0.02 127	0.04 42	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.01 42

GMOStereo	0.29 82	0.49 214	1.56 108	0.00 1	0.56 360	0.87 185	0.02 236	0.18 81	0.17 40	0.01 85	0.01 161	0.25 204	0.01 82	0.04 42	0.01 31	0.00 1	1.23 400	0.00 1	0.00 1	0.18 325	0.18 211

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ICVP	0.16 21	0.05 5	1.22 33	0.00 1	0.01 184	1.01 223	0.09 298	0.28 107	0.17 40	0.00 1	0.02 242	0.07 122	0.01 82	0.21 113	0.05 102	0.00 1	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.09 139
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
R-Stereo Train	0.22 47	0.06 9	1.64 130	0.00 1	0.00 1	0.76 162	0.00 1	1.57 265	0.17 40	0.02 145	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 65

RAFT-Stereo	0.22 47	0.06 9	1.64 130	0.00 1	0.00 1	0.76 162	0.00 1	1.57 265	0.17 40	0.02 145	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.03 64	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
MIM_Stereo	0.29 82	0.65 246	1.73 152	0.00 1	1.03 393	0.30 45	0.00 1	0.16 73	0.18 50	0.12 270	0.00 1	0.05 97	0.01 82	0.12 92	0.01 31	0.00 1	0.03 259	0.00 1	0.00 1	0.13 285	1.24 358

LL-Strereo2	0.34 106	0.87 296	1.70 145	0.64 377	0.84 383	0.54 96	0.04 268	0.15 68	0.18 50	0.02 145	0.00 1	0.03 59	0.02 127	0.26 126	0.26 212	0.00 1	0.13 293	0.00 1	0.01 289	0.04 157	0.98 347

CASS	0.10 3	0.08 48	1.10 22	0.00 1	0.00 1	0.13 29	0.01 176	0.15 68	0.18 50	0.21 292	0.00 1	0.02 31	0.02 127	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.
anonymousa	0.44 173	0.23 130	2.16 221	0.67 383	1.21 397	0.28 43	0.00 1	0.02 2	0.18 50	0.01 85	0.30 309	0.58 280	0.02 127	0.26 126	0.38 246	0.00 1	1.12 387	0.00 1	0.54 406	0.03 123	0.78 335

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THIR-Stereo	0.94 315	0.33 166	1.66 137	0.00 1	0.01 184	0.55 100	3.72 403	0.13 65	0.18 50	0.10 259	1.46 363	0.74 304	2.82 375	5.60 334	1.39 321	0.00 1	0.00 1	0.02 366	0.00 1	0.02 78	0.03 65

test-1	0.36 122	0.18 108	1.36 49	0.00 1	0.83 381	0.60 114	0.00 1	1.07 211	0.18 50	0.07 238	0.49 335	0.34 227	0.00 1	0.10 88	0.51 262	0.00 1	0.64 341	0.00 1	0.06 323	0.01 25	0.84 340

XX-Stereo	0.73 291	0.18 108	5.35 367	0.38 360	0.26 327	1.13 323	0.00 1	3.03 365	0.18 50	0.14 275	0.01 161	1.40 352	0.01 82	1.36 203	0.04 90	0.00 1	0.50 330	0.00 1	0.16 367	0.03 123	0.43 293

MSMDNet	0.20 39	0.13 83	1.39 63	0.00 1	0.01 184	0.73 158	0.00 1	0.39 125	0.18 50	0.00 1	0.01 161	0.48 262	0.48 314	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.17 204

PCWNet_CMD	0.20 39	0.13 83	1.38 59	0.00 1	0.01 184	0.73 158	0.00 1	0.39 125	0.19 59	0.00 1	0.01 161	0.47 258	0.50 316	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.17 204

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MyStereo8	0.50 200	0.68 252	3.08 288	0.43 363	0.01 184	1.22 347	0.00 1	0.82 182	0.20 61	0.03 184	0.41 328	0.15 163	0.04 195	0.68 178	0.12 143	0.00 1	1.39 406	0.00 1	0.03 312	0.04 157	0.63 327

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CFNet-ft	0.40 151	0.74 270	1.74 154	0.00 1	0.00 1	1.09 290	0.00 1	0.23 96	0.22 64	0.02 145	0.00 1	0.76 305	0.00 1	2.98 249	0.18 178	0.00 1	0.00 1	0.01 352	0.00 1	0.03 123	0.08 126

CFNet_RVC	0.40 151	0.74 270	1.74 154	0.00 1	0.00 1	1.09 290	0.00 1	0.23 96	0.22 64	0.02 145	0.00 1	0.76 305	0.00 1	2.97 248	0.18 178	0.00 1	0.00 1	0.01 352	0.00 1	0.03 123	0.08 126

AANet_RVC	0.94 315	1.27 346	3.68 328	0.01 202	0.00 1	0.68 147	0.01 176	0.92 188	0.22 64	0.02 145	1.41 362	0.95 321	0.04 195	5.97 353	3.10 350	0.16 374	0.10 290	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.26 254

StereoIM	0.11 9	0.41 190	1.31 45	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.01 176	0.08 35	0.23 68	0.01 85	0.01 161	0.04 79	0.02 127	0.03 29	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

IER	0.20 39	0.30 154	1.87 182	0.00 1	0.00 1	0.61 120	0.00 1	0.25 101	0.23 68	0.00 1	0.00 1	0.40 250	0.02 127	0.22 116	0.07 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.01 42

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GANet-RSSM	0.42 159	0.66 248	1.78 166	0.00 1	0.00 1	1.06 246	0.00 1	0.26 103	0.23 68	0.05 217	0.00 1	0.34 227	0.00 1	3.56 272	0.18 178	0.00 1	0.00 1	0.03 374	0.00 1	0.09 257	0.08 126

FADNet-RVC	0.63 266	1.29 350	3.79 333	0.01 202	0.00 1	0.47 82	0.00 1	1.51 258	0.23 68	0.00 1	0.01 161	0.12 149	0.06 232	4.05 288	0.36 236	0.00 1	0.03 259	0.00 1	0.00 1	0.42 378	0.17 204

CFNet_ucs	0.29 82	0.17 106	1.53 100	0.00 1	0.01 184	0.83 175	0.00 1	2.07 324	0.24 73	0.00 1	0.00 1	0.48 262	0.29 297	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 190

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 9	0.18 108	0.67 1	0.00 1	0.00 1	0.06 16	0.00 1	0.11 46	0.26 74	0.74 352	0.00 1	0.03 59	0.01 82	0.03 29	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.03 65

hitnet-ft	0.49 195	0.56 233	1.96 200	0.00 1	0.00 1	0.73 158	0.10 302	0.36 121	0.26 74	0.05 217	0.13 282	0.73 303	0.16 274	4.26 298	0.41 254	0.01 338	0.00 1	0.03 374	0.00 1	0.05 172	0.06 109

RGC	0.61 260	0.74 270	3.31 303	0.00 1	0.01 184	0.64 128	0.00 1	1.34 243	0.26 74	0.03 184	0.61 342	0.99 324	0.19 281	3.06 253	0.81 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.10 153

NLCA_NET_v2_RVC	0.45 178	0.72 265	3.22 294	0.00 1	0.02 224	0.95 210	0.00 1	0.70 159	0.26 74	0.03 184	0.00 1	0.34 227	0.10 254	2.45 225	0.12 143	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.
AEACV	0.45 178	0.04 2	1.15 23	0.69 384	0.94 388	0.91 197	0.00 1	0.70 159	0.27 78	0.39 334	0.05 257	0.01 7	0.10 254	0.45 159	0.04 90	0.00 1	0.90 368	0.00 1	0.32 403	0.08 233	2.01 403

CRFU-Net	0.43 168	0.15 97	1.89 185	0.26 343	0.01 184	0.91 197	0.00 1	0.47 133	0.27 78	0.00 1	0.00 1	0.41 252	1.89 364	2.11 212	0.14 160	0.00 1	0.00 1	0.03 374	0.00 1	0.03 123	0.03 65

CSP-Net	0.42 159	0.25 137	1.07 20	0.00 1	0.00 1	0.53 94	0.00 1	0.78 176	0.27 78	0.01 85	0.00 1	0.16 171	0.02 127	5.19 323	0.08 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.02 57

MyStereo04	0.37 129	0.34 175	2.41 245	0.00 1	0.25 325	0.98 215	0.01 176	1.05 207	0.28 81	0.09 254	0.01 161	0.36 238	0.12 262	0.05 64	0.35 233	0.00 1	0.79 349	0.00 1	0.08 328	0.02 78	0.32 268

MLCV	0.35 112	0.84 289	1.96 200	0.00 1	0.00 1	0.48 84	0.00 1	0.81 181	0.29 82	0.10 259	0.00 1	0.28 215	0.03 169	1.32 202	0.80 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.09 139

DISCO	0.35 112	0.31 158	1.99 204	0.16 312	0.16 299	0.33 56	0.00 1	0.15 68	0.30 83	0.00 1	0.01 161	1.49 359	0.00 1	1.21 198	0.63 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.12 175

NCC-stereo	0.63 266	0.82 284	3.34 306	0.03 239	0.03 241	1.04 238	0.01 176	1.03 201	0.31 84	0.14 275	0.19 288	0.64 287	0.05 221	3.67 280	1.18 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.07 113

Abc-Net	0.63 266	0.82 284	3.34 306	0.03 239	0.03 241	1.04 238	0.01 176	1.03 201	0.31 84	0.14 275	0.19 288	0.64 287	0.05 221	3.67 280	1.18 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.07 113
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EKT-Stereo	0.55 233	0.15 97	1.80 171	0.73 387	4.21 413	1.08 275	0.00 1	1.17 222	0.32 86	0.02 145	0.00 1	0.08 128	0.00 1	1.01 189	0.13 153	0.00 1	0.03 259	0.00 1	0.05 320	0.03 123	0.29 261

raftrobust	0.30 91	0.78 281	1.65 134	0.00 1	1.25 398	0.66 139	0.03 253	0.10 44	0.32 86	0.02 145	0.00 1	0.03 59	0.03 169	0.22 116	0.13 153	0.00 1	0.44 323	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.22 226

fast-acv-ft	0.34 106	0.71 260	4.20 346	0.06 270	0.01 184	0.28 43	0.17 315	0.11 46	0.34 88	0.00 1	0.00 1	0.08 128	0.09 249	0.13 94	0.27 215	0.01 338	0.00 1	0.03 374	0.01 289	0.27 353	0.04 84

PASM	0.66 275	0.70 259	4.95 364	0.02 224	0.00 1	0.31 48	0.04 268	0.60 148	0.35 89	0.19 291	0.01 161	0.46 257	0.04 195	5.16 321	0.05 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 285	0.15 197

Any-RAFT	0.24 58	0.07 25	1.16 26	0.00 1	0.01 184	1.13 323	0.00 1	1.21 225	0.36 90	0.02 145	0.00 1	0.49 269	0.00 1	0.19 111	0.03 64	0.00 1	0.08 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 65

HITNet	0.31 99	0.97 313	2.32 238	0.00 1	0.00 1	0.24 39	0.01 176	1.38 248	0.37 91	0.00 1	0.00 1	0.14 157	0.02 127	0.05 64	0.19 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.41 288
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
IGEV_Zeroshot_test	0.56 240	0.12 78	3.25 297	0.16 312	0.47 348	0.55 100	0.46 361	0.53 141	0.38 92	0.70 350	0.49 335	1.08 330	0.49 315	0.36 143	0.31 222	0.00 1	0.37 320	0.00 1	0.13 346	0.03 123	1.33 361

UDGNet	0.19 37	0.81 282	1.42 77	0.00 1	0.00 1	1.06 246	0.00 1	0.05 12	0.38 92	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.10 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

dad	0.24 58	0.98 314	1.61 125	0.00 1	0.00 1	1.03 233	0.00 1	0.03 3	0.38 92	0.01 85	0.00 1	0.02 31	0.01 82	0.65 177	0.11 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

NCCL2	0.38 137	1.00 320	2.12 218	0.00 1	0.01 184	0.79 166	0.00 1	0.59 146	0.38 92	0.01 85	0.00 1	0.02 31	0.03 169	2.31 217	0.21 192	0.00 1	0.00 1	0.02 366	0.00 1	0.04 157	0.13 182

DCRE	0.76 296	0.40 188	1.17 29	0.21 335	0.90 385	0.66 139	0.00 1	0.79 179	0.39 96	0.36 328	7.60 388	0.03 59	0.00 1	0.09 85	0.32 226	0.00 1	0.58 335	0.00 1	0.17 369	0.02 78	1.53 377

ProNet	0.25 67	0.25 137	1.15 23	0.08 278	0.41 342	0.84 179	0.00 1	0.06 22	0.39 96	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.13 94	0.01 31	0.00 1	0.23 302	0.00 1	0.00 1	0.09 257	1.34 363

HGLStereo	0.35 112	0.40 188	1.83 175	0.00 1	0.00 1	0.65 136	0.01 176	0.68 156	0.39 96	0.03 184	0.01 161	0.47 258	0.03 169	2.14 214	0.17 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.04 84

UCFNet_RVC	0.26 71	0.61 242	1.59 117	0.00 1	0.00 1	1.00 221	0.00 1	0.26 103	0.39 96	0.01 85	0.00 1	0.42 254	0.02 127	0.84 184	0.07 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.04 84

GwcNet-ADL	0.33 104	0.20 117	1.73 152	0.00 1	0.00 1	1.02 229	0.00 1	2.51 340	0.40 100	0.00 1	0.00 1	0.37 241	0.04 195	0.03 29	0.24 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.13 182

Nwc_Net	0.54 225	0.75 276	3.72 329	0.00 1	0.00 1	0.66 139	0.00 1	1.05 207	0.41 101	0.01 85	0.02 242	0.88 317	0.11 259	2.65 237	0.40 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.05 99

test croco	0.17 23	0.35 178	1.92 192	0.00 1	0.00 1	0.06 16	0.01 176	0.18 81	0.43 102	0.01 85	0.01 161	0.02 31	0.01 82	0.05 64	0.05 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 359	0.01 42

ccnet	0.59 251	0.26 141	2.24 231	0.01 202	0.08 276	0.70 152	0.18 318	1.35 245	0.43 102	0.45 339	0.66 344	0.13 155	0.38 307	3.57 273	1.09 304	0.01 338	0.00 1	0.02 366	0.00 1	0.03 123	0.16 200

SACVNet	0.51 204	0.61 242	1.98 202	0.00 1	0.00 1	1.02 229	0.01 176	1.04 206	0.44 104	0.07 238	0.00 1	0.23 198	0.02 127	4.19 294	0.29 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 343	0.13 182

G-Net	1.24 337	0.34 175	3.85 334	0.05 253	0.48 350	1.68 369	0.46 361	0.23 96	0.44 104	1.33 368	8.94 397	2.28 374	0.79 335	2.37 219	1.18 306	0.01 338	0.03 259	0.02 366	0.09 333	0.07 215	0.11 164

BEATNet_4x	0.39 144	1.05 324	2.97 281	0.00 1	0.00 1	0.30 45	0.01 176	1.22 227	0.46 106	0.00 1	0.00 1	0.31 223	0.03 169	0.37 146	0.64 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.42 290

GASNet	0.78 303	1.91 381	4.72 354	0.00 1	0.00 1	0.55 100	0.02 236	1.39 249	0.47 107	0.01 85	0.13 282	0.50 273	0.12 262	4.27 299	0.96 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 377	0.09 139

MFN_U_SF_RVC	1.09 331	1.88 378	5.37 369	0.15 308	0.10 283	0.56 106	0.10 302	1.29 236	0.47 107	0.45 339	0.27 298	1.30 348	0.72 330	4.08 289	2.28 341	0.29 382	0.34 316	0.35 403	0.55 407	0.63 387	0.60 321

AE-Stereo	0.43 168	0.07 25	1.90 189	0.05 253	0.21 311	1.09 290	0.00 1	1.02 198	0.48 109	0.39 334	0.28 305	0.18 180	0.00 1	0.18 110	0.05 102	0.00 1	0.83 360	0.00 1	0.23 386	0.07 215	1.64 381

Anonymous_2	1.27 339	0.19 112	1.80 171	0.70 385	0.78 377	0.61 120	0.20 321	0.92 188	0.48 109	0.22 296	0.30 309	1.44 355	0.00 1	0.43 155	0.40 250	0.01 338	0.84 363	2.29 412	11.27 416	1.29 396	1.20 356

MyStereo06	0.53 220	0.36 180	2.90 277	0.01 202	0.00 1	1.11 309	0.01 176	0.56 143	0.49 111	0.74 352	0.45 331	1.24 343	1.02 342	0.39 152	0.34 229	0.00 1	0.60 337	0.00 1	0.08 328	0.01 25	0.33 273

RAFT-Test	0.37 129	0.11 74	1.68 141	0.57 371	0.93 387	0.43 74	0.10 302	1.03 201	0.49 111	0.16 282	0.00 1	0.87 315	0.00 1	0.27 130	0.12 143	0.00 1	0.33 314	0.00 1	0.24 394	0.01 25	0.05 99

Anonymous Stereo	0.79 304	1.22 342	4.94 363	0.01 202	0.00 1	0.57 109	0.55 371	1.41 251	0.49 111	0.03 184	0.03 250	0.12 149	0.02 127	5.47 331	0.82 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.13 182

RAFT	0.32 101	0.87 296	1.48 85	0.29 348	0.41 342	0.12 26	0.07 286	0.12 53	0.51 114	0.00 1	0.01 161	0.47 258	0.04 195	0.04 42	0.02 51	0.00 1	0.70 346	0.00 1	0.01 289	0.42 378	0.75 332

DLNR_Zeroshot_test	21.33 416	48.16 419	86.21 423	96.01 431	87.63 429	0.32 51	0.00 1	18.10 416	0.52 115	0.04 204	0.01 161	0.00 1	0.00 1	0.78 181	0.07 116	16.15 417	0.90 368	0.00 1	0.21 383	70.18 425	1.39 364

FADNet-RVC-Resample	0.62 263	1.24 343	4.23 347	0.03 239	0.04 253	0.41 67	0.09 298	1.32 239	0.52 115	0.01 85	0.03 250	0.44 256	0.05 221	3.11 254	0.21 192	0.07 368	0.12 291	0.05 384	0.02 300	0.11 274	0.35 280

CrosDoStereo	1.11 333	0.16 100	1.64 130	0.00 1	0.05 262	0.66 139	5.65 408	0.70 159	0.54 117	0.25 306	1.18 358	0.19 188	2.94 377	6.48 379	1.58 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.08 126

DeepStereo_LL	1.11 333	0.16 100	1.64 130	0.00 1	0.05 262	0.66 139	5.65 408	0.70 159	0.54 117	0.25 306	1.18 358	0.19 188	2.94 377	6.48 379	1.58 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.08 126

DGSMNet	1.31 343	0.55 232	3.74 331	0.80 390	1.48 402	1.60 365	3.41 402	1.72 280	0.54 117	0.01 85	0.78 348	0.48 262	0.23 291	3.16 255	0.55 268	0.98 395	1.26 404	1.34 409	1.11 411	1.06 394	1.41 367

ADCPNet	1.58 355	1.00 320	8.71 390	0.01 202	0.19 302	2.69 377	0.26 339	1.15 218	0.54 117	0.04 204	0.02 242	1.41 353	1.76 358	2.52 230	9.78 393	0.00 1	0.46 325	0.00 1	0.64 409	0.07 215	0.34 275

ToySt	0.42 159	0.33 166	2.09 214	0.08 278	0.55 358	0.55 100	0.00 1	0.72 166	0.55 121	0.05 217	0.26 296	0.37 241	0.00 1	0.30 139	0.54 267	0.01 338	0.58 335	0.00 1	0.14 353	0.04 157	1.33 361

AACVNet	0.48 191	0.74 270	1.81 174	0.00 1	0.00 1	0.55 100	0.00 1	0.22 90	0.55 121	0.03 184	0.00 1	0.11 145	0.01 82	5.22 325	0.09 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 325	0.04 84

ff7	0.36 122	0.21 121	1.28 39	0.16 312	0.22 314	1.07 264	0.00 1	0.12 53	0.56 123	0.32 319	0.00 1	0.01 7	0.04 195	0.25 119	0.03 64	0.00 1	0.92 371	0.00 1	0.10 336	0.08 233	1.75 388

IGEVStereo-DCA	0.47 188	0.71 260	1.28 39	0.16 312	0.15 295	0.32 51	0.00 1	0.12 53	0.56 123	0.24 303	0.01 161	0.05 97	0.07 242	1.19 194	2.07 335	0.00 1	0.47 326	0.00 1	0.10 336	0.15 305	1.75 388

ffff	0.36 122	0.21 121	1.28 39	0.16 312	0.22 314	1.07 264	0.00 1	0.12 53	0.56 123	0.32 319	0.00 1	0.01 7	0.04 195	0.25 119	0.03 64	0.00 1	0.92 371	0.00 1	0.10 336	0.08 233	1.75 388

11t	0.36 122	0.21 121	1.28 39	0.16 312	0.22 314	1.07 264	0.00 1	0.12 53	0.56 123	0.32 319	0.00 1	0.01 7	0.04 195	0.25 119	0.03 64	0.00 1	0.92 371	0.00 1	0.10 336	0.08 233	1.75 388

anonymousdsp	0.41 156	0.21 121	1.52 97	0.43 363	0.54 357	1.07 264	0.00 1	0.11 46	0.56 123	0.34 323	0.00 1	0.01 7	0.05 221	0.47 161	0.03 64	0.00 1	0.81 353	0.00 1	0.11 343	0.08 233	1.81 395

Selective-IGEV	0.28 77	0.11 74	1.31 45	0.64 377	0.60 369	0.27 41	0.00 1	0.05 12	0.56 123	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 169	0.25 119	0.25 208	0.00 1	0.79 349	0.00 1	0.07 325	0.06 197	0.62 325

ccc-4	0.36 122	0.21 121	1.28 39	0.16 312	0.22 314	1.07 264	0.00 1	0.12 53	0.56 123	0.32 319	0.00 1	0.01 7	0.04 195	0.25 119	0.03 64	0.00 1	0.92 371	0.00 1	0.10 336	0.08 233	1.75 388

IGEV-Stereo	0.41 156	0.21 121	1.53 100	0.43 363	0.55 358	1.07 264	0.00 1	0.11 46	0.56 123	0.34 323	0.00 1	0.01 7	0.05 221	0.47 161	0.03 64	0.00 1	0.81 353	0.00 1	0.11 343	0.08 233	1.81 395
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
MyStereo07	0.30 91	0.34 175	1.49 87	0.00 1	0.25 325	0.98 215	0.01 176	0.06 22	0.57 131	0.35 326	0.00 1	0.01 7	0.06 232	0.49 164	0.09 130	0.00 1	0.79 349	0.00 1	0.08 328	0.02 78	0.32 268

MyStereo05	0.39 144	0.36 180	2.43 248	0.01 202	0.00 1	1.11 309	0.01 176	1.25 231	0.57 131	0.06 230	0.01 161	0.29 217	0.15 271	0.07 75	0.37 238	0.00 1	0.60 337	0.00 1	0.08 328	0.01 25	0.33 273

rrr	0.72 288	0.71 260	4.76 356	0.16 312	0.15 295	0.32 51	0.04 268	1.80 301	0.61 133	0.24 303	0.01 161	0.05 97	0.07 242	1.19 194	2.07 335	0.00 1	0.47 326	0.00 1	0.18 371	0.15 305	1.48 374

anonymousdsp2	0.40 151	0.07 25	1.78 166	0.28 347	0.74 375	0.65 136	0.00 1	0.16 73	0.61 133	0.31 317	0.01 161	0.17 177	0.01 82	0.41 153	0.17 173	0.00 1	0.88 367	0.00 1	0.02 300	0.04 157	1.73 387

test_xeample3	0.77 299	0.71 260	4.91 362	0.18 322	0.22 314	0.34 58	0.05 278	1.81 302	0.61 133	0.23 299	0.03 250	0.06 113	0.05 221	1.26 199	2.12 339	0.00 1	0.69 343	0.00 1	0.23 386	0.15 305	1.78 393

RP	0.52 207	0.68 252	2.56 261	0.00 1	0.01 184	0.61 120	0.02 236	1.31 237	0.62 136	0.05 217	0.01 161	0.98 323	0.17 277	2.86 245	0.33 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 285	0.09 139

sCroCo_RVC	0.13 13	0.09 59	1.61 125	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.11 46	0.64 137	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

cf-r	0.46 185	0.87 296	2.51 257	0.00 1	0.00 1	1.06 246	0.00 1	0.52 138	0.64 137	0.09 254	0.00 1	0.65 291	0.00 1	2.51 228	0.12 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.09 139

AF-Net	0.60 255	0.87 296	3.34 306	0.00 1	0.00 1	0.41 67	0.01 176	1.52 259	0.64 137	0.17 290	0.05 257	1.28 345	0.46 312	2.51 228	0.52 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 280	0.10 153

AnonymousM	0.18 27	0.07 25	0.80 4	0.04 247	0.00 1	1.03 233	0.00 1	0.20 86	0.65 140	0.06 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 140	0.02 51	0.00 1	0.19 298	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.18 211

FADNet_RVC	0.69 282	1.26 345	3.48 316	0.00 1	0.00 1	1.10 303	0.01 176	1.57 265	0.65 140	0.02 145	0.05 257	0.26 210	0.03 169	3.16 255	0.30 219	0.21 379	0.25 308	0.08 389	0.28 400	0.53 383	0.62 325

FADNet	0.64 273	1.21 341	3.32 305	0.00 1	0.01 184	0.79 166	0.01 176	1.01 197	0.65 140	0.01 85	0.01 161	0.17 177	0.15 271	4.45 305	0.37 238	0.17 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 380	0.12 175

XPNet_ROB	0.46 185	0.67 249	1.69 143	0.01 202	0.00 1	0.94 207	0.01 176	1.32 239	0.65 140	0.03 184	0.00 1	0.17 177	0.02 127	2.82 243	0.66 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.18 211

HH	0.52 207	0.23 130	1.71 147	0.77 388	0.35 334	1.07 264	0.00 1	0.30 109	0.68 144	0.29 311	0.45 331	1.45 356	0.04 195	0.37 146	0.37 238	0.00 1	0.84 363	0.00 1	0.00 1	0.02 78	1.39 364

HanStereo	0.52 207	0.23 130	1.71 147	0.77 388	0.35 334	1.07 264	0.00 1	0.30 109	0.68 144	0.29 311	0.45 331	1.45 356	0.04 195	0.37 146	0.37 238	0.00 1	0.84 363	0.00 1	0.00 1	0.02 78	1.39 364

DisPM	0.22 47	0.09 59	1.74 154	0.11 293	0.00 1	1.16 332	0.40 358	0.08 35	0.68 144	0.03 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 75	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

dd	0.23 55	0.91 307	1.69 143	0.01 202	0.00 1	1.02 229	0.00 1	0.09 42	0.68 144	0.01 85	0.00 1	0.02 31	0.02 127	0.01 2	0.00 1	0.01 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.01 42

UPFNet	0.23 55	0.24 136	1.56 108	0.00 1	0.00 1	0.50 86	0.00 1	1.28 234	0.68 144	0.00 1	0.00 1	0.10 142	0.01 82	0.13 94	0.11 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.03 65

RAFT-RH_RVC	0.99 321	0.26 141	1.93 195	0.04 247	0.04 253	1.07 264	0.00 1	0.07 30	0.69 149	0.01 85	9.36 399	0.10 142	0.00 1	5.86 344	0.29 216	0.01 338	0.00 1	0.00 1	0.02 300	0.01 25	0.00 1

edge stereo	0.62 263	0.30 154	3.04 283	0.01 202	0.03 241	0.32 51	0.03 253	1.28 234	0.69 149	0.21 292	0.32 322	1.29 346	0.19 281	4.12 291	0.40 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 274	0.14 190

PSMNet-RSSM	0.44 173	0.73 266	1.65 134	0.00 1	0.00 1	1.06 246	0.00 1	0.61 149	0.70 151	0.06 230	0.01 161	0.39 248	0.00 1	3.29 262	0.12 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.07 113

iRaft-Stereo_20w	0.77 299	0.13 83	2.90 277	0.63 376	0.50 353	1.18 339	0.58 372	2.56 343	0.71 152	0.85 356	0.05 257	0.78 308	1.02 342	0.82 182	0.76 288	0.00 1	0.52 333	0.00 1	0.14 353	0.02 78	1.25 360

HSM-Net_RVC	0.57 245	0.08 48	1.74 154	0.00 1	0.00 1	0.63 124	0.00 1	4.21 386	0.71 152	0.14 275	0.00 1	0.21 193	0.03 169	3.43 267	0.05 102	0.01 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 153
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MaskLacGwcNet_RVC	0.56 240	0.82 284	1.94 198	0.12 297	0.00 1	1.12 314	0.01 176	0.96 195	0.72 154	0.00 1	0.05 257	0.37 241	0.03 169	3.45 268	0.15 170	1.07 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 313	0.25 248

PDISCO_ROB	0.72 288	1.06 329	3.39 312	0.18 322	0.00 1	1.54 362	0.01 176	2.80 357	0.73 155	0.16 282	0.01 161	0.80 310	0.28 296	2.38 221	0.48 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 372	0.18 211

SQANet	0.58 247	1.73 370	3.08 288	0.05 253	0.48 350	0.36 62	0.03 253	0.52 138	0.74 156	0.04 204	0.23 293	0.50 273	0.06 232	2.37 219	0.97 297	0.02 354	0.03 259	0.01 352	0.00 1	0.21 342	0.11 164

DIP-Stereo	0.28 77	0.19 112	1.62 128	0.00 1	0.00 1	1.11 309	0.00 1	1.67 275	0.74 156	0.01 85	0.00 1	0.01 7	0.07 242	0.01 2	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.13 182
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
SAMSARA	1.56 353	1.37 355	4.23 347	1.04 394	0.75 376	4.48 392	0.13 311	1.61 271	0.74 156	3.69 388	0.66 344	3.16 377	1.06 345	4.44 304	2.82 347	0.00 1	0.63 339	0.00 1	0.13 346	0.10 269	0.22 226

AnyNet_C32	1.69 360	2.27 394	8.60 388	0.12 297	0.19 302	1.68 369	1.08 387	1.06 210	0.74 156	1.28 367	0.45 331	0.21 193	0.57 319	2.99 251	11.73 400	0.02 354	0.00 1	0.06 386	0.00 1	0.20 336	0.55 318

DANet	0.67 278	0.21 121	2.33 239	0.25 341	0.06 267	0.50 86	0.11 309	1.62 272	0.74 156	0.22 296	0.06 267	1.07 329	0.02 127	4.45 305	1.22 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.53 315
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CFNet	0.66 275	1.12 334	2.37 242	0.00 1	0.00 1	1.06 246	0.01 176	1.36 247	0.74 156	0.01 85	0.01 161	0.13 155	0.01 82	5.85 343	0.30 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 325	0.07 113

PS-NSSS	0.62 263	0.82 284	1.58 115	0.00 1	0.00 1	1.05 243	0.00 1	2.76 356	0.74 156	0.00 1	0.00 1	0.11 145	0.01 82	5.22 325	0.15 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.00 1

LoS	0.16 21	0.10 66	0.97 11	0.02 224	0.00 1	1.04 238	0.01 176	0.07 30	0.75 163	0.01 85	0.01 161	0.16 171	0.04 195	0.07 75	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

CES	0.10 3	0.08 48	0.73 2	0.00 1	0.00 1	0.20 35	0.01 176	0.08 35	0.75 163	0.01 85	0.00 1	0.08 128	0.03 169	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 16	0.44 195	1.26 35	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.08 35	0.75 163	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 169	0.03 29	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.01 42

raft_robust	0.73 291	0.81 282	1.55 104	0.00 1	0.22 314	0.68 147	0.00 1	2.56 343	0.75 163	0.01 85	0.01 161	1.12 336	1.15 348	4.56 312	0.14 160	0.00 1	0.71 347	0.00 1	0.15 358	0.08 233	0.11 164

RAFT+CT+SA	0.38 137	0.74 270	1.84 178	0.02 224	0.27 328	1.12 314	0.00 1	0.91 186	0.75 163	0.00 1	0.00 1	0.27 212	0.01 82	0.56 166	0.00 1	0.00 1	0.16 295	0.00 1	0.30 402	0.13 285	0.42 290

Sa-1000	0.44 173	0.58 236	1.85 179	0.00 1	0.22 314	1.09 290	0.01 176	2.98 363	0.75 163	0.00 1	0.09 274	0.04 79	0.00 1	0.21 113	0.00 1	0.00 1	0.50 330	0.00 1	0.13 346	0.12 280	0.12 175

SA	0.43 168	0.63 245	1.92 192	0.00 1	0.22 314	1.11 309	0.00 1	2.87 359	0.75 163	0.00 1	0.01 161	0.04 79	0.01 82	0.21 113	0.00 1	0.00 1	0.40 322	0.00 1	0.14 353	0.14 300	0.22 226

IPLGR	0.50 200	0.22 128	2.74 267	0.03 239	0.02 224	1.08 275	0.03 253	1.95 316	0.75 163	0.09 254	0.00 1	0.18 180	0.22 289	2.57 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.05 99

Patchmatch Stereo++	0.18 27	0.07 25	1.40 65	0.05 253	0.01 184	1.08 275	0.07 286	0.05 12	0.75 163	0.02 145	0.00 1	0.05 97	0.00 1	0.03 29	0.03 64	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
PSM-adaLoss	0.18 27	0.07 25	1.40 65	0.05 253	0.02 224	1.08 275	0.08 293	0.05 12	0.75 163	0.02 145	0.00 1	0.07 122	0.00 1	0.04 42	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.18 27	0.07 25	1.40 65	0.05 253	0.02 224	1.08 275	0.06 281	0.05 12	0.75 163	0.02 145	0.00 1	0.07 122	0.00 1	0.04 42	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

ROB_FTStereo	0.18 27	0.07 25	1.40 65	0.05 253	0.02 224	1.08 275	0.06 281	0.05 12	0.75 163	0.02 145	0.00 1	0.03 59	0.00 1	0.04 42	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.24 58	0.07 25	1.16 26	0.06 270	0.02 224	1.08 275	0.31 345	0.04 6	0.75 163	0.02 145	0.00 1	0.00 1	1.22 351	0.03 29	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.05 99

iGMRVC	0.18 27	0.07 25	1.40 65	0.05 253	0.03 241	1.08 275	0.07 286	0.06 22	0.75 163	0.02 145	0.00 1	0.05 97	0.00 1	0.04 42	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

iRAFT	0.18 27	0.07 25	1.40 65	0.05 253	0.01 184	1.08 275	0.07 286	0.05 12	0.75 163	0.02 145	0.00 1	0.05 97	0.00 1	0.03 29	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

RAFT-IKP	0.18 27	0.07 25	1.41 75	0.05 253	0.01 184	1.08 275	0.08 293	0.05 12	0.75 163	0.02 145	0.00 1	0.05 97	0.00 1	0.04 42	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

s12784h	0.27 74	0.08 48	1.46 84	0.00 1	0.00 1	1.06 246	0.02 236	1.66 274	0.75 163	0.01 85	0.36 325	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

CC-Net-ROB	0.77 299	0.99 318	2.18 222	0.07 276	0.00 1	1.09 290	0.01 176	3.10 369	0.75 163	0.01 85	0.00 1	0.14 157	0.01 82	5.65 339	0.34 229	0.56 385	0.00 1	0.21 400	0.00 1	0.17 318	0.02 57

GANetREF_RVC	0.63 266	1.05 324	3.03 282	0.00 1	0.00 1	1.16 332	0.01 176	2.03 322	0.75 163	0.00 1	0.01 161	0.28 215	0.04 195	4.13 292	0.10 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.05 99
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
AdaStereo	0.25 67	0.09 59	1.34 47	0.00 1	0.00 1	0.26 40	0.00 1	1.95 316	0.75 163	0.00 1	0.00 1	0.30 220	0.01 82	0.14 98	0.13 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.05 99
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.
PSMNet_ROB	0.54 225	1.05 324	2.53 259	0.00 1	0.00 1	0.91 197	0.00 1	0.33 118	0.75 163	0.01 85	0.00 1	0.25 204	0.03 169	3.45 268	1.31 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.10 153

CoDeX	0.39 144	0.31 158	1.50 90	0.00 1	0.01 184	0.31 48	0.00 1	1.81 302	0.76 184	0.00 1	0.00 1	0.25 204	0.06 232	2.77 241	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.04 84

otaku	0.77 299	1.78 372	3.28 298	0.09 283	0.13 290	0.88 193	0.05 278	0.78 176	0.76 184	0.03 184	1.37 361	1.03 326	0.14 267	2.73 239	1.34 319	0.06 367	0.04 269	0.01 352	0.00 1	0.63 387	0.34 275

Ntro	0.75 294	1.79 373	3.54 323	0.05 253	0.37 336	1.03 233	0.02 236	0.99 196	0.76 184	0.02 145	0.00 1	0.76 305	0.08 246	3.23 259	1.32 317	0.07 368	0.04 269	0.01 352	0.00 1	0.84 392	0.13 182

RainbowNet	0.80 306	1.85 376	3.31 303	0.13 302	0.05 262	1.30 351	0.07 286	2.03 322	0.76 184	0.02 145	0.02 242	1.13 337	0.25 293	2.40 223	1.07 302	0.72 387	0.05 279	0.00 1	0.00 1	0.53 383	0.30 265

gwcnet-sp	0.35 112	0.37 182	3.29 299	0.00 1	0.00 1	0.51 88	0.03 253	0.74 170	0.76 184	0.01 85	0.01 161	0.09 136	0.04 195	0.88 186	0.13 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.04 84

scenet	0.35 112	0.37 182	3.29 299	0.00 1	0.00 1	0.51 88	0.03 253	0.74 170	0.76 184	0.01 85	0.01 161	0.09 136	0.04 195	0.88 186	0.13 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.04 84

ssnet	0.35 112	0.37 182	3.29 299	0.00 1	0.00 1	0.51 88	0.03 253	0.74 170	0.76 184	0.01 85	0.01 161	0.09 136	0.04 195	0.88 186	0.13 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.04 84

HBP-ISP	0.90 313	1.05 324	3.07 287	0.14 305	0.01 184	1.67 368	0.47 365	3.22 375	0.76 184	1.13 364	0.11 279	0.50 273	0.91 339	4.51 310	0.10 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.22 226

TestStereo1	0.32 101	0.67 249	1.66 137	0.00 1	0.23 323	1.13 323	0.01 176	0.94 192	0.76 184	0.00 1	0.05 257	0.05 97	0.01 82	0.16 101	0.05 102	0.00 1	0.24 304	0.00 1	0.00 1	0.17 318	0.23 234

NINENet	0.52 207	0.14 91	1.48 85	0.06 270	0.00 1	1.88 372	0.00 1	3.28 378	0.76 184	0.00 1	0.00 1	0.64 287	0.00 1	2.11 212	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

SA-5K	0.32 101	0.67 249	1.66 137	0.00 1	0.23 323	1.13 323	0.01 176	0.94 192	0.76 184	0.00 1	0.05 257	0.05 97	0.01 82	0.16 101	0.05 102	0.00 1	0.24 304	0.00 1	0.00 1	0.17 318	0.23 234

HUI-Stereo	0.19 37	0.07 25	1.41 75	0.05 253	0.02 224	1.08 275	0.08 293	0.06 22	0.76 184	0.02 145	0.00 1	0.07 122	0.00 1	0.04 42	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

DEmStereo	0.76 296	0.10 66	1.95 199	0.04 247	0.00 1	0.80 169	0.50 369	0.06 22	0.76 184	0.05 217	0.72 346	0.02 31	3.33 381	5.67 340	1.24 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CroCo-Stereo	0.18 27	0.32 161	0.94 9	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.17 222	0.76 184	0.00 1	0.01 161	0.31 223	0.03 169	0.03 29	0.03 64	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
GwcNet-RSSM	0.53 220	1.04 323	2.48 253	0.00 1	0.00 1	1.06 246	0.00 1	0.74 170	0.76 184	0.21 292	0.01 161	0.36 238	0.00 1	3.65 278	0.11 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 285	0.07 113

GANet	0.75 294	0.69 256	2.47 251	0.00 1	0.00 1	0.79 166	0.08 293	0.61 149	0.76 184	0.13 273	0.16 286	0.68 295	0.46 312	5.61 336	2.02 334	0.00 1	0.03 259	0.01 352	0.00 1	0.11 274	0.37 283

LL-Strereo	0.97 318	1.43 358	3.41 313	0.01 202	0.50 353	0.63 124	0.01 176	2.00 320	0.77 200	0.48 341	0.00 1	0.54 279	0.29 297	6.25 372	0.10 133	0.01 338	0.93 375	0.00 1	0.00 1	0.28 359	1.72 384

Selective-RAFT	0.21 44	0.13 83	0.82 6	0.00 1	0.00 1	1.08 275	0.00 1	0.06 22	0.77 200	0.00 1	0.00 1	0.08 128	0.00 1	0.01 2	0.03 64	0.00 1	0.90 368	0.00 1	0.18 371	0.04 157	0.16 200

test_5	0.39 144	0.73 266	2.28 235	0.01 202	0.22 314	0.84 179	0.01 176	1.02 198	0.77 200	0.12 270	0.00 1	0.30 220	0.01 82	0.82 182	0.03 64	0.00 1	0.04 269	0.00 1	0.00 1	0.15 305	0.46 302

DDUNet	0.51 204	0.87 296	2.33 239	0.00 1	0.00 1	0.80 169	0.01 176	1.16 220	0.77 200	0.08 247	0.01 161	1.11 335	0.01 82	2.02 211	0.77 289	0.02 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.10 153

Anonymous3	0.24 58	0.14 91	1.98 202	0.00 1	0.00 1	1.12 314	0.00 1	0.61 149	0.77 200	0.01 85	0.00 1	0.06 113	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

RALCasStereoNet	0.47 188	0.74 270	1.56 108	0.21 335	0.97 390	0.36 62	0.03 253	0.20 86	0.77 200	0.10 259	0.07 270	0.05 97	0.08 246	0.35 141	0.38 246	0.00 1	1.68 411	0.00 1	0.00 1	0.10 269	1.83 397

RAFT-Stereo + iAFF	0.41 156	0.87 296	1.78 166	0.00 1	0.91 386	1.06 246	0.00 1	0.70 159	0.77 200	0.05 217	0.00 1	0.06 113	0.06 232	0.06 70	0.26 212	0.00 1	0.69 343	0.00 1	0.00 1	0.20 336	0.80 336

SFCPSM	0.24 58	0.11 74	1.53 100	0.00 1	0.05 262	0.35 59	0.01 176	1.54 260	0.77 200	0.01 85	0.00 1	0.12 149	0.02 127	0.06 70	0.05 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 300	0.03 123	0.06 109

FENet	0.27 74	0.19 112	1.51 95	0.00 1	0.00 1	1.01 223	0.00 1	1.02 198	0.77 200	0.00 1	0.00 1	0.24 201	0.04 195	0.27 130	0.22 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.07 113

MFN_U_SF_DS_RVC	1.31 343	2.80 402	5.36 368	0.02 224	0.04 253	3.44 386	0.26 339	2.19 328	0.77 200	0.25 306	0.27 298	1.37 351	0.02 127	5.99 356	1.05 300	0.16 374	0.72 348	0.01 352	0.26 396	0.40 376	0.82 337

HSM	0.68 279	0.52 226	1.54 103	0.00 1	0.00 1	0.54 96	0.01 176	1.08 212	0.77 200	0.00 1	0.01 161	2.23 373	0.63 325	6.04 359	0.14 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.08 126

iResNet_ROB	0.40 151	1.20 340	1.77 162	0.00 1	0.00 1	0.73 158	0.00 1	1.03 201	0.77 200	0.07 238	0.01 161	0.08 128	0.01 82	1.85 210	0.38 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.09 139

NOSS_ROB	0.73 291	0.44 195	1.26 35	0.55 368	0.00 1	0.68 147	0.00 1	2.93 362	0.77 200	0.13 273	0.00 1	0.92 319	0.00 1	6.16 367	0.11 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.66 330

LCNet	0.26 71	0.14 91	1.38 59	0.10 285	0.00 1	0.97 213	0.00 1	0.12 53	0.78 213	0.01 85	0.00 1	0.02 31	1.07 346	0.43 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 305	0.03 65

HHNet	0.53 220	0.23 130	2.29 236	0.11 293	0.00 1	1.15 329	0.25 331	0.70 159	0.78 213	0.01 85	3.49 374	0.04 79	0.69 326	0.02 9	0.70 285	0.03 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.03 65

AAGNet	0.99 321	0.08 48	1.59 117	0.15 308	0.27 328	1.14 328	0.27 341	0.06 22	0.78 213	0.01 85	0.00 1	0.01 7	0.97 340	3.60 275	10.81 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

OMP-Stereo	0.71 285	0.47 207	1.36 49	0.18 322	0.06 267	1.18 339	0.00 1	1.76 290	0.78 213	0.11 266	0.59 341	0.49 269	0.00 1	6.94 389	0.25 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.07 113

PSM-AAD	0.53 220	0.04 2	1.38 59	0.06 270	0.00 1	1.20 344	2.11 394	0.17 77	0.78 213	0.01 85	0.44 330	0.14 157	3.94 386	0.23 118	0.06 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 57

Consistency-Raft	0.45 178	0.60 241	3.05 284	0.13 302	0.03 241	0.91 197	0.04 268	1.55 263	0.78 213	0.00 1	0.02 242	0.03 59	1.12 347	0.35 141	0.42 257	0.02 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

KYRaft	0.26 71	0.05 5	1.37 53	0.04 247	0.00 1	1.16 332	0.12 310	0.11 46	0.78 213	0.01 85	0.29 307	0.03 59	0.75 332	0.37 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 65

RAFT_R40	0.54 225	0.06 9	1.55 104	0.06 270	0.15 295	1.10 303	0.31 345	0.31 112	0.78 213	0.02 145	0.03 250	0.07 122	0.29 297	5.98 354	0.10 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

Pruner-Stereo	0.22 47	0.09 59	1.50 90	0.23 339	0.00 1	1.10 303	0.20 321	0.17 77	0.78 213	0.03 184	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.04 42	0.21 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

RAFT-345	0.52 207	0.07 25	1.75 161	0.11 293	0.07 271	1.17 337	0.18 318	0.21 88	0.78 213	0.00 1	0.01 161	0.09 136	0.01 82	5.87 345	0.19 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

GEStereo_RVC	0.52 207	0.69 256	1.93 195	0.01 202	0.00 1	1.03 233	0.00 1	2.22 330	0.78 213	0.00 1	0.00 1	0.14 157	0.01 82	3.19 257	0.03 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.18 211

CVANet_RVC	0.66 275	0.68 252	2.61 264	0.01 202	0.00 1	0.99 220	0.00 1	0.95 194	0.78 213	0.60 345	0.11 279	0.37 241	0.14 267	5.50 333	0.14 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 312	0.16 313	0.19 221

iResNet	0.34 106	0.50 220	1.65 134	0.00 1	0.00 1	0.70 152	0.00 1	1.60 270	0.78 213	0.01 85	0.00 1	0.04 79	0.03 169	0.15 100	1.11 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.20 224

CBMV_ROB	1.08 328	0.23 130	2.20 224	0.01 202	0.00 1	1.37 359	0.46 361	3.27 377	0.78 213	2.21 379	1.13 357	1.06 328	2.45 371	4.29 301	1.64 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.48 306

iRaft-Stereo_5w	0.60 255	0.85 293	1.83 175	0.01 202	0.59 365	0.31 48	0.00 1	0.72 166	0.79 227	0.00 1	0.00 1	0.10 142	0.01 82	6.12 366	0.03 64	0.00 1	0.12 291	0.00 1	0.00 1	0.24 346	0.26 254

IPLG	0.59 251	0.69 256	2.25 233	0.02 224	0.00 1	1.12 314	0.07 286	1.75 287	0.79 227	0.05 217	0.00 1	0.16 171	0.14 267	4.49 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 300	0.07 113

IIG-Stereo	0.71 285	0.48 212	1.42 77	0.05 253	0.03 241	1.18 339	0.00 1	1.75 287	0.79 227	0.01 85	0.56 339	0.53 278	0.01 82	6.87 386	0.37 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.07 113

IRAFT_RVC	0.56 240	0.25 137	1.93 195	0.10 285	0.00 1	1.18 339	0.10 302	0.32 114	0.79 227	0.02 145	0.00 1	0.02 31	0.12 262	6.07 363	0.23 201	0.00 1	0.09 289	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.02 57

GMM-Stereo	0.22 47	0.05 5	2.03 211	0.08 278	0.00 1	1.12 314	0.13 311	0.09 42	0.79 227	0.01 85	0.00 1	0.03 59	0.10 254	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

psm_up	0.48 191	0.57 234	1.86 181	0.00 1	0.00 1	0.83 175	0.00 1	2.33 333	0.79 227	0.00 1	0.00 1	0.27 212	0.01 82	2.73 239	0.12 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.04 84

STTRV1_RVC	0.69 282	0.23 130	2.35 241	0.00 1	0.00 1	0.63 124	0.01 176	1.17 222	0.79 227	0.01 85	0.51 337	0.26 210	0.18 278	5.99 356	0.31 222	0.30 383	1.12 387	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 65

TDLM	0.60 255	0.76 279	1.77 162	0.05 253	0.00 1	1.10 303	0.01 176	0.51 137	0.79 227	0.34 323	0.01 161	0.27 212	0.22 289	5.44 329	0.35 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 305	0.19 221

ETE_ROB	0.43 168	0.73 266	1.87 182	0.00 1	0.00 1	0.94 207	0.01 176	1.75 287	0.79 227	0.03 184	0.00 1	0.16 171	0.02 127	1.81 209	0.36 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.08 126

Wz-Net-LNSev-Ref	0.54 225	0.84 289	3.67 327	0.00 1	0.00 1	0.56 106	0.00 1	1.40 250	0.80 236	0.00 1	0.00 1	0.06 113	0.13 266	1.76 208	1.42 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.08 126

PFNet+	0.28 77	0.10 66	1.61 125	0.08 278	0.01 184	1.12 314	0.41 359	0.12 53	0.80 236	0.08 247	0.01 161	0.02 31	0.00 1	1.19 194	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

TransformOpticalFlow	0.88 311	0.30 154	2.86 273	0.30 349	0.03 241	1.25 348	0.05 278	1.87 308	0.80 236	0.28 309	0.37 327	1.25 344	1.50 354	6.38 376	0.22 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.07 113

SST-Stereo	0.56 240	0.05 5	1.55 104	0.06 270	0.19 302	1.10 303	0.47 365	0.32 114	0.80 236	0.04 204	0.00 1	0.05 97	0.57 319	5.98 354	0.02 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

HCRNet	0.37 129	0.27 145	1.27 37	0.00 1	0.00 1	1.09 290	0.00 1	0.56 143	0.80 236	0.01 85	0.01 161	0.06 113	0.03 169	3.22 258	0.07 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.03 65

MMNet	0.29 82	0.53 228	2.13 219	0.00 1	0.00 1	0.69 151	0.00 1	0.74 170	0.80 236	0.01 85	0.01 161	0.18 180	0.09 249	0.28 136	0.14 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.04 84

DSFCA	0.49 195	0.39 187	1.59 117	0.00 1	0.01 184	0.96 211	0.36 354	0.40 128	0.80 236	0.03 184	0.31 315	0.04 79	0.23 291	3.83 283	0.81 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.09 139

DMCA	0.30 91	0.38 185	2.48 253	0.00 1	0.01 184	0.98 215	0.01 176	0.47 133	0.80 236	0.02 145	0.01 161	0.05 97	0.00 1	0.25 119	0.29 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.10 153

NRIStereo	0.22 47	0.06 9	1.40 65	0.05 253	0.01 184	1.16 332	0.32 350	0.04 6	0.81 244	0.04 204	0.01 161	0.11 145	0.01 82	0.14 98	0.02 51	0.00 1	0.02 252	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.10 153

pcwnet_v2	0.49 195	0.14 91	4.76 356	0.00 1	0.00 1	0.68 147	0.00 1	2.39 337	0.81 244	0.01 85	0.00 1	0.35 233	0.32 301	0.19 111	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.22 226

ARAFT	0.68 279	1.29 350	3.36 309	0.00 1	0.00 1	1.21 345	0.00 1	2.71 353	0.81 244	0.07 238	0.00 1	0.18 180	0.03 169	3.47 270	0.05 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 332	0.22 226

RAFT + AFF	0.79 304	1.36 354	2.40 244	0.00 1	0.04 253	1.12 314	0.06 281	1.73 282	0.81 244	0.02 145	0.00 1	0.18 180	1.49 353	4.97 318	0.67 280	0.00 1	0.17 296	0.00 1	0.00 1	0.33 368	0.46 302

UNet	0.29 82	0.26 141	2.47 251	0.00 1	0.00 1	0.71 154	0.01 176	0.52 138	0.81 244	0.00 1	0.00 1	0.37 241	0.02 127	0.46 160	0.10 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.04 84

DLCB_ROB	0.36 122	0.46 204	1.27 37	0.00 1	0.00 1	0.45 80	0.00 1	0.66 155	0.81 244	0.03 184	0.04 256	0.66 293	0.04 195	2.35 218	0.37 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.10 153

CBFPSM	0.42 159	0.89 302	2.62 265	0.00 1	0.00 1	0.32 51	0.00 1	0.37 123	0.82 250	0.01 85	0.01 161	1.65 363	1.00 341	0.27 130	0.34 229	0.00 1	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.10 153

BUS	0.38 137	0.07 25	0.98 12	0.00 1	0.00 1	1.88 372	0.00 1	2.67 348	0.82 250	0.30 313	0.09 274	0.64 287	0.00 1	0.06 70	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BSDual-CNN	0.35 112	0.07 25	0.98 12	0.00 1	0.00 1	1.09 290	0.00 1	2.67 348	0.82 250	0.30 313	0.09 274	0.35 233	0.03 169	0.06 70	0.51 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hknet	0.45 178	0.14 91	1.89 185	0.00 1	0.00 1	1.09 290	0.00 1	2.67 348	0.82 250	0.30 313	0.09 274	0.63 284	0.00 1	1.06 190	0.38 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.29 82	0.07 25	0.98 12	0.00 1	0.00 1	1.07 264	0.00 1	1.92 315	0.82 250	0.00 1	0.00 1	0.35 233	0.03 169	0.06 70	0.51 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.01 42

AASNet	0.40 151	0.98 314	2.57 262	0.00 1	0.00 1	0.93 204	0.01 176	0.79 179	0.82 250	0.01 85	0.00 1	0.38 246	0.02 127	0.62 176	0.43 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 366	0.14 190

iResNetv2_ROB	0.51 204	1.70 367	3.96 338	0.00 1	0.00 1	0.60 114	0.00 1	1.81 302	0.82 250	0.03 184	0.00 1	0.08 128	0.02 127	0.16 101	0.59 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 366	0.09 139

DispFullNet	1.25 338	0.95 312	3.73 330	1.00 393	0.79 378	0.43 74	0.01 176	1.70 278	0.82 250	2.55 383	0.63 343	1.08 330	8.75 402	0.84 184	1.36 320	0.00 1	0.02 252	0.00 1	0.00 1	0.24 346	0.19 221

PWC_ROB	0.84 310	1.08 330	5.06 365	0.00 1	0.00 1	0.21 36	0.00 1	2.71 353	0.82 250	0.00 1	0.20 290	0.29 217	0.03 169	3.58 274	2.10 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 374	0.26 254

UDG	0.55 233	0.86 294	2.15 220	0.00 1	0.00 1	0.98 215	0.00 1	2.09 325	0.83 259	0.08 247	0.00 1	1.49 359	0.18 278	1.20 197	1.07 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.09 139

111	0.42 159	0.98 314	2.02 206	0.00 1	0.02 224	1.06 246	0.03 253	1.98 318	0.83 259	0.30 313	0.01 161	0.21 193	0.05 221	0.13 94	0.09 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.65 329

delet	0.42 159	0.47 207	1.99 204	0.00 1	0.00 1	0.61 120	0.00 1	0.68 156	0.83 259	0.06 230	0.01 161	0.51 277	0.19 281	2.68 238	0.21 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.07 113

ac_64	0.48 191	0.32 161	2.27 234	0.04 247	0.01 184	0.44 77	0.02 236	0.36 121	0.83 259	0.15 279	0.01 161	0.88 317	0.04 195	3.90 286	0.21 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.06 109

ACVNet	0.30 91	0.44 195	1.74 154	0.01 202	0.00 1	1.06 246	0.10 302	0.23 96	0.83 259	0.02 145	0.01 161	0.70 301	0.00 1	0.08 81	0.41 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.17 204

acv_ft	0.30 91	0.44 195	1.83 175	0.00 1	0.00 1	0.42 71	0.01 176	0.69 158	0.83 259	0.23 299	0.01 161	0.70 301	0.12 262	0.08 81	0.18 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 353	0.17 204

SHD	0.76 296	1.05 324	4.19 345	0.65 379	0.21 311	0.01 2	0.01 176	1.48 256	0.83 259	1.69 372	0.00 1	0.63 284	0.09 249	2.22 215	1.51 323	0.00 1	0.21 300	0.00 1	0.07 325	0.15 305	0.11 164

PA-Net	0.72 288	0.91 307	3.91 335	0.03 239	0.07 271	0.87 185	0.02 236	0.78 176	0.83 259	0.01 85	0.00 1	0.43 255	0.06 232	5.10 319	1.30 314	0.01 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.12 175
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FBW_ROB	1.04 325	0.84 289	2.48 253	0.10 285	0.01 184	0.64 128	0.01 176	2.37 336	0.83 259	0.01 85	0.01 161	1.09 333	0.05 221	8.21 396	2.94 349	0.05 365	0.01 245	0.09 390	0.01 289	0.06 197	0.97 346

DN-CSS_ROB	0.38 137	1.27 346	2.50 256	0.01 202	0.00 1	1.01 223	0.00 1	1.21 225	0.83 259	0.02 145	0.00 1	0.19 188	0.02 127	0.10 88	0.19 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 351	0.03 65

whm_eth	0.25 67	0.52 226	2.41 245	0.00 1	0.00 1	0.55 100	0.00 1	0.31 112	0.84 269	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	0.26 254

StereoVision	0.24 58	0.59 237	1.92 192	0.00 1	0.00 1	0.47 82	0.01 176	0.22 90	0.84 269	0.00 1	0.30 309	0.15 163	0.02 127	0.09 85	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.01 42

iinet-f	0.59 251	0.91 307	5.57 373	0.00 1	0.01 184	0.78 165	0.00 1	1.81 302	0.84 269	0.03 184	0.00 1	0.41 252	0.43 309	0.42 154	0.12 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 372	0.08 126

Wz-Net-TNSev	1.74 363	3.45 410	13.44 401	0.00 1	0.00 1	0.45 80	0.14 313	2.57 345	0.84 269	0.09 254	0.01 161	1.33 349	0.18 278	6.16 367	5.38 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 289	0.26 351	0.41 288

fff	0.37 129	0.50 220	2.02 206	0.00 1	0.02 224	1.06 246	0.00 1	1.90 310	0.84 269	0.16 282	0.00 1	0.04 79	0.59 322	0.04 42	0.08 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 234

WZ-Net	1.68 359	1.91 381	12.17 399	0.00 1	0.00 1	0.83 175	0.00 1	1.68 276	0.84 269	0.05 217	0.01 161	1.08 330	2.88 376	6.91 387	4.78 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 300	0.24 244

ACRE	0.45 178	1.14 336	3.22 294	0.12 297	0.00 1	0.90 194	0.20 321	1.77 293	0.84 269	0.04 204	0.01 161	0.15 163	0.06 232	0.16 101	0.18 178	0.00 1	0.03 259	0.01 352	0.02 300	0.17 318	0.04 84

FTStereo	0.82 309	0.06 9	1.88 184	0.12 297	0.00 1	1.15 329	2.70 400	0.16 73	0.84 269	0.16 282	5.80 382	0.36 238	2.49 372	0.53 165	0.01 31	0.07 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

LMCR-Stereo	0.38 137	0.65 246	1.77 162	0.00 1	0.00 1	0.82 173	0.00 1	2.33 333	0.84 269	0.00 1	0.00 1	0.04 79	0.04 195	0.29 138	0.72 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.01 42

ADLNet	0.48 191	0.43 193	1.71 147	0.00 1	0.00 1	0.66 139	0.01 176	1.16 220	0.84 269	0.21 292	0.01 161	1.00 325	0.02 127	2.88 247	0.34 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 285	0.24 244

csc	0.37 129	0.50 220	2.02 206	0.00 1	0.02 224	1.06 246	0.00 1	1.90 310	0.84 269	0.16 282	0.00 1	0.04 79	0.59 322	0.04 42	0.08 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 234

cscssc	0.37 129	0.50 220	2.02 206	0.00 1	0.02 224	1.06 246	0.00 1	1.90 310	0.84 269	0.16 282	0.00 1	0.04 79	0.59 322	0.04 42	0.08 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 234

AFF-stereo	0.36 122	0.98 314	1.62 128	0.00 1	0.09 278	0.92 202	0.00 1	0.62 152	0.84 269	0.08 247	0.00 1	0.05 97	0.05 221	0.16 101	0.06 113	0.00 1	0.63 339	0.00 1	0.00 1	0.24 346	0.84 340

Syn2CoEx	0.71 285	1.32 353	4.61 353	0.00 1	0.00 1	0.12 26	0.01 176	1.08 212	0.84 269	0.04 204	0.00 1	0.49 269	0.21 285	4.92 317	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 300	0.32 268

FAT-Stereo	0.55 233	0.18 108	2.58 263	0.00 1	0.00 1	0.33 56	0.08 293	2.26 332	0.84 269	0.06 230	0.88 351	0.60 282	0.51 317	2.43 224	0.08 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.16 200

S-Stereo	0.70 284	0.27 145	3.29 299	0.00 1	0.00 1	0.57 109	0.06 281	2.35 335	0.84 269	0.00 1	0.90 352	0.83 312	0.11 259	4.19 294	0.14 160	0.00 1	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.34 275

RTSC	0.99 321	1.38 356	4.55 352	0.22 338	0.19 302	0.23 38	0.01 176	1.46 253	0.84 269	0.31 317	0.35 324	0.58 280	0.04 195	2.47 227	5.88 374	0.00 1	0.53 334	0.00 1	0.14 353	0.35 369	0.29 261

RASNet	0.68 279	0.62 244	2.10 215	0.02 224	0.02 224	0.60 114	0.09 298	0.64 154	0.84 269	0.11 266	0.06 267	1.51 361	0.04 195	6.07 363	0.65 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.22 226

StereoDRNet-Refined	0.30 91	0.19 112	1.19 31	0.00 1	0.00 1	0.81 171	0.00 1	0.92 188	0.84 269	0.00 1	0.00 1	0.50 273	0.02 127	1.27 200	0.10 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 274	0.05 99
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.52 207	0.35 178	2.75 268	0.03 239	0.09 278	0.60 114	0.00 1	1.72 280	0.84 269	0.01 85	0.00 1	0.18 180	0.04 195	3.27 261	0.23 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.25 248

StereoDRNet	0.50 200	0.89 302	2.96 280	0.02 224	0.06 267	0.51 88	0.00 1	0.45 131	0.84 269	0.00 1	0.00 1	0.33 225	0.02 127	2.82 243	0.69 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.28 260

LALA_ROB	0.45 178	0.73 266	1.91 190	0.00 1	0.01 184	0.98 215	0.01 176	1.99 319	0.84 269	0.15 279	0.00 1	0.09 136	0.01 82	1.06 190	1.01 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.05 99

CBMV	0.80 306	0.46 204	2.11 216	0.00 1	0.00 1	0.84 179	0.76 380	3.17 372	0.84 269	0.61 347	0.00 1	1.23 340	1.88 363	2.46 226	0.97 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.56 319
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ACVNet_1	1.38 348	2.15 391	6.35 382	0.35 359	0.03 241	1.26 349	0.10 302	2.02 321	0.85 292	0.35 326	0.01 161	4.32 380	1.77 359	4.85 316	1.67 329	0.92 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 369	0.30 265

DCANet-4	0.37 129	0.07 25	3.11 290	0.00 1	0.00 1	1.06 246	0.00 1	1.82 307	0.85 292	0.16 282	0.00 1	0.04 79	0.05 221	0.04 42	0.08 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 234

ADStereo(finetuned)	0.42 159	0.51 225	2.79 271	0.00 1	0.00 1	1.04 238	0.00 1	1.90 310	0.85 292	0.10 259	0.00 1	0.04 79	0.72 330	0.04 42	0.12 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.25 248

Wz-Net-SNSev	1.00 324	1.84 375	7.92 385	0.00 1	0.00 1	0.30 45	0.00 1	1.27 233	0.85 292	0.01 85	0.01 161	0.40 250	0.10 254	5.27 327	1.29 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 343	0.45 301

CIPLG	0.44 173	1.17 338	2.82 272	0.10 285	0.01 184	0.93 204	0.20 321	1.76 290	0.85 292	0.04 204	0.01 161	0.16 171	0.06 232	0.16 101	0.19 187	0.00 1	0.04 269	0.01 352	0.01 289	0.17 318	0.04 84

DAS	0.55 233	0.08 48	1.79 169	0.00 1	0.00 1	0.09 21	0.00 1	1.54 260	0.85 292	1.16 365	0.00 1	0.24 201	0.03 169	4.66 314	0.31 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.14 190

SepStereo	0.50 200	0.08 48	1.79 169	0.00 1	0.00 1	0.09 21	0.00 1	1.54 260	0.85 292	1.16 365	0.00 1	0.24 201	0.03 169	3.84 284	0.31 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.14 190

DCANet	0.35 112	0.50 220	2.02 206	0.00 1	0.00 1	1.06 246	0.00 1	1.90 310	0.85 292	0.10 259	0.00 1	0.04 79	0.00 1	0.04 42	0.12 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.25 248

XQC	0.94 315	1.30 352	4.44 350	0.65 379	0.07 271	0.42 71	0.01 176	2.88 360	0.85 292	0.28 309	0.01 161	0.67 294	0.21 285	3.24 260	3.25 351	0.00 1	0.24 304	0.00 1	0.04 316	0.20 336	0.11 164

RYNet	0.63 266	0.53 228	2.18 222	0.00 1	0.00 1	0.57 109	0.00 1	1.34 243	0.85 292	0.04 204	0.00 1	0.85 313	0.04 195	5.13 320	0.77 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.27 259

SGM-Forest	1.08 328	0.45 201	1.80 171	0.02 224	0.07 271	1.09 290	0.65 375	2.57 345	0.85 292	1.33 368	0.92 353	1.36 350	1.62 356	5.94 352	2.34 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.52 314
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACVNet-4b	1.38 348	1.94 383	5.73 376	0.20 332	0.04 253	1.01 223	0.01 176	1.70 278	0.86 303	0.04 204	0.95 354	1.95 366	0.31 300	6.69 382	2.11 338	2.78 405	0.02 252	0.00 1	0.00 1	0.89 393	0.34 275

ssnet_v2	0.39 144	0.47 207	2.11 216	0.00 1	0.00 1	0.81 171	0.00 1	1.33 242	0.86 303	0.12 270	0.01 161	0.87 315	0.10 254	0.60 175	0.35 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 313	0.09 139

IPLGR_C	0.45 178	1.25 344	3.05 284	0.10 285	0.01 184	0.91 197	0.20 321	1.77 293	0.86 303	0.04 204	0.01 161	0.15 163	0.07 242	0.16 101	0.19 187	0.00 1	0.04 269	0.01 352	0.02 300	0.17 318	0.04 84

APVNet	0.58 247	0.59 237	3.15 293	0.00 1	0.00 1	0.93 204	0.01 176	0.62 152	0.86 303	0.03 184	0.01 161	0.34 227	0.04 195	4.50 308	0.33 227	0.00 1	0.00 1	0.03 374	0.00 1	0.18 325	0.05 99

ASMatch	0.60 255	0.12 78	1.85 179	0.14 305	0.04 253	1.08 275	0.00 1	0.12 53	0.87 307	0.06 230	0.43 329	0.06 113	0.85 337	6.18 369	0.26 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 289	0.00 1	0.00 1

SuperB	1.87 365	1.70 367	10.02 394	0.02 224	0.01 184	0.87 185	0.75 379	2.15 326	0.87 307	0.05 217	0.05 257	0.33 225	0.87 338	5.17 322	5.60 372	0.01 338	0.00 1	0.02 366	0.01 289	8.38 415	0.42 290

MDST_ROB	1.73 362	0.11 74	3.61 325	0.13 302	0.15 295	5.47 398	0.31 345	4.97 390	0.87 307	6.33 397	1.52 364	1.03 326	1.19 350	6.22 370	2.13 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.60 321

MIPNet	0.42 159	0.59 237	2.22 226	0.02 224	0.00 1	1.11 309	0.09 298	1.88 309	0.88 310	0.11 266	0.06 267	0.22 196	0.19 281	0.74 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 289	0.08 233	0.12 175

Prome-Stereo	0.28 77	0.06 9	1.40 65	0.10 285	0.00 1	1.16 332	0.02 236	0.39 125	0.88 310	0.02 145	0.52 338	0.05 97	0.69 326	0.28 136	0.07 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.03 65

ADCRef	1.10 332	1.10 332	4.78 358	0.02 224	0.02 224	0.87 185	0.31 345	0.76 175	0.88 310	0.71 351	0.17 287	0.18 180	0.80 336	2.63 236	8.56 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 274	0.11 164

STrans-v2	0.88 311	0.32 161	1.71 147	0.00 1	0.01 184	0.85 183	0.04 268	2.45 338	0.89 313	0.48 341	0.85 350	1.10 334	2.06 366	6.49 381	0.25 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.09 139

ADCS	1.99 367	2.50 400	10.09 395	0.00 1	0.01 184	0.87 185	0.66 376	1.81 302	0.89 313	2.57 384	0.11 279	1.41 353	0.26 294	2.62 235	15.48 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 285	0.43 293

Wz-Net-LNSev	0.46 185	1.11 333	5.46 372	0.00 1	0.00 1	0.51 88	0.00 1	0.41 130	0.91 315	0.00 1	0.01 161	0.23 198	0.03 169	0.12 92	0.25 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.15 197

EAI-Stereo	0.98 319	0.06 9	1.09 21	0.17 320	0.67 373	1.19 343	4.84 405	2.67 348	0.91 315	0.95 359	4.52 378	0.30 220	0.53 318	0.57 167	0.46 259	0.00 1	0.07 284	0.00 1	0.29 401	0.01 25	0.34 275

ADLNet2	0.61 260	0.68 252	2.76 269	0.00 1	0.00 1	0.90 194	0.01 176	0.82 182	0.92 317	0.00 1	0.07 270	1.45 356	0.02 127	4.04 287	0.13 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 336	0.11 164

TRStereo	0.60 255	0.44 195	2.21 225	0.19 325	0.03 241	1.38 360	0.02 236	3.93 385	0.92 317	0.01 85	0.28 305	0.12 149	0.39 308	0.36 143	0.04 90	0.00 1	0.30 313	0.00 1	0.23 386	0.01 25	1.08 350

PFNet	0.63 266	0.15 97	2.41 245	0.00 1	0.30 332	1.17 337	0.00 1	0.35 119	0.92 317	0.01 85	0.24 294	0.03 59	0.00 1	6.43 378	0.23 201	0.09 371	0.00 1	0.00 1	0.04 316	0.13 285	0.10 153

MSC_U_SF_DS_RVC	1.95 366	2.49 399	5.12 366	0.01 202	0.02 224	12.00 406	0.49 368	3.33 379	0.95 320	0.10 259	0.20 290	2.15 372	0.15 271	6.72 383	1.65 328	0.78 388	0.83 360	0.19 398	0.27 399	0.72 389	0.92 344

ADCP+	1.56 353	1.51 362	8.93 391	0.01 202	0.03 241	1.27 350	0.77 382	1.03 201	0.95 320	0.02 145	0.01 161	0.95 321	1.02 342	0.48 163	14.01 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 269	0.15 197

stereogan	0.57 245	0.38 185	3.12 291	0.01 202	0.01 184	0.64 128	0.02 236	1.11 216	0.96 322	0.08 247	0.01 161	1.66 364	0.45 311	2.60 233	0.05 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 313	0.07 113

ACVNet_2	1.59 356	2.07 389	5.42 370	0.12 297	0.09 278	1.36 358	0.17 315	2.72 355	0.97 323	0.44 338	3.37 373	6.53 388	0.16 274	5.48 332	1.87 330	0.16 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 374	0.47 304

GwcNet	0.64 273	0.99 318	5.43 371	0.00 1	0.00 1	0.41 67	0.10 302	0.50 135	0.97 323	0.05 217	0.00 1	0.63 284	0.05 221	2.87 246	0.55 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 332	0.13 182

NaN_ROB	1.04 325	1.12 334	3.41 313	0.17 320	0.19 302	0.57 109	0.37 356	2.65 347	0.98 325	0.55 344	0.32 322	0.47 258	1.16 349	5.20 324	2.78 346	0.00 1	0.02 252	0.01 352	0.05 320	0.13 285	0.54 316

NVstereo2D	0.53 220	0.22 128	2.52 258	0.00 1	0.00 1	0.58 113	0.03 253	1.62 272	0.99 326	0.05 217	0.00 1	0.48 262	0.00 1	3.88 285	0.08 122	0.00 1	0.05 279	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.06 109

MFMNet_re	0.38 137	1.27 346	3.38 311	0.65 379	0.00 1	0.17 32	0.02 236	0.07 30	1.02 327	0.03 184	0.03 250	0.12 149	0.00 1	0.27 130	0.37 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 332	0.11 164

xx1	0.55 233	0.29 150	2.22 226	0.31 352	0.20 307	1.33 354	0.00 1	1.78 295	1.03 328	0.38 329	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.59 172	0.02 51	0.00 1	1.12 387	0.00 1	0.19 376	0.03 123	1.44 369

cc1	0.56 240	0.29 150	2.22 226	0.31 352	0.20 307	1.33 354	0.00 1	1.78 295	1.03 328	0.38 329	0.00 1	0.03 59	0.02 127	0.59 172	0.02 51	0.00 1	1.12 387	0.00 1	0.00 1	0.09 257	1.86 398

GrayStereo	0.52 207	0.03 1	1.36 49	0.10 285	0.00 1	1.13 323	2.57 399	0.32 114	1.03 328	0.00 1	0.00 1	0.08 128	3.66 383	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.17 204

SPS-STEREO	1.19 336	1.27 346	3.45 315	0.00 1	0.01 184	0.40 64	0.16 314	0.71 165	1.03 328	2.41 382	0.77 347	2.13 371	0.44 310	5.68 341	4.06 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	1.24 358
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PSM-softLoss	0.55 233	0.06 9	1.89 185	0.27 344	0.00 1	1.08 275	0.25 331	0.12 53	1.06 332	0.03 184	0.01 161	0.02 31	0.01 82	5.92 350	0.18 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

KMStereo	0.55 233	0.06 9	1.89 185	0.27 344	0.00 1	1.08 275	0.25 331	0.12 53	1.06 332	0.03 184	0.01 161	0.02 31	0.01 82	5.92 350	0.18 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

JetBlue	6.27 400	3.44 409	18.17 404	0.00 1	2.21 408	30.58 415	17.31 416	4.77 389	1.07 334	0.74 352	2.25 368	6.31 387	5.82 397	18.12 410	9.68 392	0.10 373	0.01 245	0.00 1	0.00 1	3.12 404	1.61 379

mmx	1.28 341	0.33 166	3.52 317	0.00 1	0.00 1	0.64 128	0.00 1	3.05 366	1.07 334	0.00 1	0.31 315	0.68 295	0.02 127	6.27 373	7.45 382	0.00 1	1.05 378	0.00 1	0.15 358	0.03 123	1.08 350

xxx	1.28 341	0.33 166	3.52 317	0.00 1	0.00 1	0.64 128	0.00 1	3.05 366	1.07 334	0.00 1	0.31 315	0.68 295	0.02 127	6.27 373	7.45 382	0.00 1	1.05 378	0.00 1	0.15 358	0.03 123	1.08 350

CRE-IMP	0.22 47	0.06 9	1.43 81	0.05 253	0.02 224	1.12 314	0.33 351	0.04 6	1.08 337	0.02 145	0.00 1	0.12 149	0.00 1	0.03 29	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.09 139

ADCL	1.70 361	1.00 320	5.82 378	0.07 276	0.04 253	2.14 376	2.27 396	1.26 232	1.09 338	1.55 371	1.08 356	1.23 340	1.53 355	2.38 221	12.21 401	0.01 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 280	0.16 200

1111x	1.36 347	0.43 193	3.64 326	0.00 1	0.51 356	0.72 156	0.00 1	3.21 374	1.10 339	0.05 217	0.26 296	0.07 122	0.01 82	6.09 365	8.46 387	0.00 1	1.15 398	0.00 1	0.26 396	0.04 157	1.10 354

SMFormer	0.52 207	0.16 100	1.37 53	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 295	1.11 340	0.00 1	0.27 298	0.15 163	0.00 1	3.31 263	0.65 273	0.00 1	0.82 355	0.00 1	0.10 336	0.02 78	0.66 330

tta	0.52 207	0.16 100	1.37 53	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 295	1.11 340	0.00 1	0.27 298	0.15 163	0.00 1	3.31 263	0.65 273	0.00 1	0.82 355	0.00 1	0.10 336	0.05 172	0.51 311

qqq1	0.52 207	0.16 100	1.37 53	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 295	1.11 340	0.00 1	0.27 298	0.15 163	0.00 1	3.31 263	0.66 276	0.00 1	0.82 355	0.00 1	0.09 333	0.05 172	0.51 311

fff1	0.52 207	0.16 100	1.37 53	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 295	1.11 340	0.00 1	0.27 298	0.15 163	0.00 1	3.31 263	0.66 276	0.00 1	0.82 355	0.00 1	0.09 333	0.05 172	0.51 311

ttt	1.05 327	0.20 117	1.91 190	0.00 1	0.09 278	0.65 136	0.00 1	3.05 366	1.11 340	0.00 1	0.30 309	0.29 217	0.01 82	4.65 313	6.53 377	0.00 1	1.01 376	0.00 1	0.13 346	0.02 78	1.00 348

11t1	0.39 144	0.17 106	1.36 49	0.00 1	0.47 348	0.11 24	0.00 1	0.59 146	1.12 345	0.05 217	0.29 307	0.03 59	0.00 1	0.26 126	0.66 276	0.00 1	1.05 378	0.00 1	0.14 353	0.03 123	1.45 373

CSAN	1.34 345	1.48 361	4.78 358	0.15 308	0.08 276	0.71 154	0.68 377	2.81 358	1.12 345	0.96 360	2.86 369	0.79 309	1.67 357	5.61 336	2.61 344	0.01 338	0.01 245	0.00 1	0.00 1	0.15 305	0.26 254

Wz-Net-MNSev	0.63 266	1.38 356	4.48 351	0.00 1	0.00 1	0.22 37	0.01 176	1.31 237	1.13 347	0.01 85	0.05 257	0.14 157	0.16 274	3.05 252	0.40 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 257	0.23 234

NF-Stereo	0.54 225	0.06 9	1.59 117	0.19 325	0.00 1	1.09 290	0.25 331	0.22 90	1.13 347	0.02 145	0.00 1	0.02 31	0.00 1	6.05 360	0.17 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

OCTAStereo	0.54 225	0.06 9	1.59 117	0.19 325	0.00 1	1.09 290	0.25 331	0.22 90	1.13 347	0.02 145	0.00 1	0.02 31	0.00 1	6.03 358	0.18 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

RE-Stereo	0.54 225	0.06 9	1.59 117	0.19 325	0.00 1	1.09 290	0.25 331	0.22 90	1.13 347	0.02 145	0.00 1	0.02 31	0.00 1	6.05 360	0.17 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

TVStereo	0.54 225	0.06 9	1.59 117	0.19 325	0.00 1	1.09 290	0.25 331	0.22 90	1.13 347	0.02 145	0.00 1	0.02 31	0.00 1	6.05 360	0.17 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1

222	2.28 371	0.25 137	1.15 23	0.00 1	0.37 336	0.60 114	0.00 1	3.25 376	1.13 347	0.09 254	0.00 1	0.05 97	0.02 127	3.52 271	32.29 416	0.00 1	1.03 377	0.00 1	0.15 358	0.03 123	1.59 378

ACVNet-DCA	0.52 207	0.29 150	2.22 226	0.31 352	0.20 307	1.33 354	0.00 1	1.23 228	1.14 353	0.38 329	0.00 1	0.03 59	0.02 127	0.59 172	0.02 51	0.00 1	1.12 387	0.00 1	0.00 1	0.03 123	1.44 369

1test111	0.59 251	0.29 150	2.22 226	0.31 352	0.20 307	1.33 354	0.00 1	1.23 228	1.14 353	0.38 329	0.00 1	0.03 59	0.02 127	1.38 204	0.69 282	0.00 1	1.12 387	0.00 1	0.00 1	0.03 123	1.44 369

qqq	0.49 195	0.28 147	1.37 53	0.00 1	0.49 352	0.14 30	0.00 1	1.23 228	1.14 353	0.07 238	0.31 315	0.01 7	0.00 1	1.38 204	0.69 282	0.00 1	1.06 381	0.00 1	0.19 376	0.03 123	1.44 369

x	0.42 159	0.26 141	1.38 59	0.00 1	0.44 344	0.12 26	0.00 1	0.90 185	1.14 353	0.07 238	0.30 309	0.03 59	0.00 1	0.26 126	0.72 286	0.00 1	1.06 381	0.00 1	0.17 369	0.03 123	1.49 375

xxxx	1.42 350	0.28 147	1.49 87	0.00 1	0.59 365	0.56 106	0.00 1	3.13 370	1.14 353	0.06 230	0.01 161	0.02 31	0.02 127	2.26 216	16.08 409	0.00 1	1.09 386	0.00 1	0.15 358	0.03 123	1.42 368

test_xeample	1.52 352	0.30 154	1.50 90	0.00 1	0.58 364	0.60 114	0.00 1	3.16 371	1.14 353	0.07 238	0.08 272	0.03 59	0.02 127	3.67 280	16.54 411	0.00 1	1.08 384	0.00 1	0.15 358	0.04 157	1.50 376

DPSNet	1.65 358	0.46 204	7.31 383	0.30 349	0.11 286	1.54 362	0.01 176	4.48 388	1.14 353	0.11 266	0.01 161	0.82 311	3.51 382	5.89 346	5.84 373	0.02 354	0.29 312	0.03 374	0.23 386	0.23 345	0.59 320

ADCMid	1.62 357	1.76 371	8.67 389	0.04 247	0.03 241	1.61 366	0.17 315	1.49 257	1.15 360	0.88 357	0.57 340	0.86 314	0.69 326	1.18 193	12.53 402	0.01 338	0.00 1	0.29 401	0.08 328	0.20 336	0.24 244

IMH-64-1	2.28 371	1.45 359	2.87 274	2.19 403	0.59 365	2.82 379	1.58 389	5.84 392	1.16 361	1.09 362	4.77 379	2.07 369	2.42 369	5.90 347	3.91 356	4.00 407	0.04 269	0.02 366	0.00 1	2.07 399	0.82 337

IMH-64	2.28 371	1.45 359	2.87 274	2.19 403	0.59 365	2.82 379	1.58 389	5.84 392	1.16 361	1.09 362	4.77 379	2.07 369	2.42 369	5.90 347	3.91 356	4.00 407	0.04 269	0.02 366	0.00 1	2.07 399	0.82 337

mmm	0.47 188	0.20 117	1.18 30	0.02 224	0.79 378	0.06 16	0.00 1	1.11 216	1.16 361	0.06 230	0.30 309	0.14 157	0.03 169	0.68 178	0.67 280	0.00 1	1.12 387	0.00 1	0.22 385	0.03 123	1.63 380

DualNet	0.98 319	0.33 166	3.52 317	0.00 1	0.00 1	0.64 128	0.00 1	1.74 283	1.17 364	0.00 1	0.31 315	0.68 295	0.02 127	0.57 167	7.45 382	0.00 1	1.12 387	0.00 1	0.15 358	0.08 233	1.86 398

ffm	0.61 260	0.33 166	3.52 317	0.00 1	0.00 1	0.64 128	0.00 1	1.74 283	1.17 364	0.00 1	0.31 315	0.68 295	0.02 127	0.57 167	0.01 31	0.00 1	1.12 387	0.00 1	0.15 358	0.08 233	1.86 398

ff1	1.27 339	0.33 166	3.52 317	0.00 1	0.00 1	0.64 128	0.00 1	1.74 283	1.17 364	0.00 1	0.31 315	0.68 295	0.02 127	6.27 373	7.45 382	0.00 1	1.12 387	0.00 1	0.15 358	0.08 233	1.86 398

tt1	0.58 247	0.31 158	2.24 231	0.30 349	0.38 338	1.32 353	0.00 1	1.74 283	1.17 364	0.38 329	0.00 1	0.03 59	0.02 127	0.57 167	0.01 31	0.00 1	1.12 387	0.00 1	0.00 1	0.08 233	1.86 398

PVD	1.08 328	1.09 331	4.07 342	0.61 373	1.15 396	0.72 156	0.01 176	0.93 191	1.18 368	2.39 381	0.00 1	0.65 291	0.11 259	2.60 233	4.29 362	0.00 1	0.82 355	0.00 1	0.13 346	0.12 280	0.75 332

RTS	4.38 392	2.34 395	44.27 414	0.33 356	0.13 290	3.83 389	0.21 327	2.51 340	1.22 369	1.82 375	0.01 161	1.95 366	0.21 285	16.90 408	10.87 397	0.00 1	0.27 310	0.00 1	0.00 1	0.27 353	0.44 298

RTSA	4.38 392	2.34 395	44.27 414	0.33 356	0.13 290	3.83 389	0.21 327	2.51 340	1.22 369	1.82 375	0.01 161	1.95 366	0.21 285	16.90 408	10.87 397	0.00 1	0.27 310	0.00 1	0.00 1	0.27 353	0.44 298

MADNet+	4.94 396	3.56 411	47.46 416	0.42 362	0.27 328	1.99 374	0.04 268	4.45 387	1.30 371	0.07 238	0.02 242	1.81 365	0.36 305	21.82 413	14.17 404	0.00 1	0.26 309	0.00 1	0.00 1	0.28 359	0.54 316

PWCDC_ROB	1.13 335	1.70 367	3.52 317	0.00 1	0.00 1	1.15 329	0.00 1	2.49 339	1.39 372	0.02 145	8.80 396	0.34 227	0.09 249	1.11 192	1.20 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 385	0.21 225

WCMA_ROB	2.37 376	0.75 276	2.53 259	0.05 253	0.00 1	1.05 243	0.59 374	1.47 255	1.40 373	5.47 394	9.84 401	8.10 395	5.87 398	4.38 303	3.93 358	0.16 374	0.21 300	0.18 397	0.18 371	0.06 197	1.08 350

pmcnn	2.36 375	0.83 288	6.15 380	0.33 356	0.84 383	0.35 59	0.27 341	2.18 327	1.42 374	0.48 341	7.35 386	14.60 407	0.75 332	5.45 330	5.37 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 313	0.63 327

AnyNet_C01	2.55 377	3.02 407	19.30 405	0.15 308	0.18 301	2.97 381	2.35 398	1.56 264	1.47 375	1.01 361	0.81 349	1.23 340	0.76 334	4.28 300	10.78 395	0.04 364	0.00 1	0.07 388	0.00 1	0.35 369	0.61 324

FCDSN-DC	2.93 383	0.54 230	2.88 276	0.00 1	0.01 184	1.78 371	0.36 354	2.20 329	1.51 376	8.28 404	10.99 405	11.61 398	8.55 401	5.36 328	4.05 360	0.02 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 197	0.48 306
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SDNR	1.35 346	0.47 207	4.08 343	0.09 283	0.21 311	3.25 384	0.01 176	3.18 373	1.52 377	1.87 377	1.66 366	1.52 362	0.36 305	7.18 391	1.05 300	0.03 362	0.08 286	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.49 310

MeshStereo	2.79 381	0.86 294	3.12 291	0.02 224	0.02 224	1.51 361	0.91 385	3.50 381	1.54 378	11.28 408	7.62 390	11.49 397	2.94 377	6.81 385	3.45 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 359	0.39 286
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
SGM_RVC	2.03 368	0.49 214	2.04 212	0.27 344	0.17 300	3.07 382	1.00 386	2.70 352	1.62 379	5.12 390	3.09 372	4.77 383	4.08 388	7.38 394	2.86 348	0.21 379	0.23 302	0.20 399	0.23 386	0.28 359	0.84 340
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
LRCNet_RVC	55.59 420	61.31 425	59.16 417	66.84 424	44.81 419	6.17 400	0.00 1	52.46 418	1.68 380	70.67 419	80.07 422	66.39 418	55.67 418	51.56 419	46.75 417	90.67 428	41.65 423	91.10 429	90.19 425	65.65 424	68.96 424

NVStereoNet_ROB	1.74 363	1.83 374	4.79 360	0.81 391	0.29 331	0.67 145	0.03 253	1.46 253	1.75 381	0.65 348	5.98 383	2.38 375	2.95 380	6.77 384	2.70 345	0.69 386	0.37 320	0.04 382	0.19 376	0.27 353	0.24 244
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
LSM	4.80 395	1.52 363	19.84 406	4.35 411	38.64 418	0.85 183	2.31 397	0.86 184	1.78 382	3.14 386	3.02 370	0.62 283	0.69 326	3.61 277	1.28 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 285	13.38 418

MSMD_ROB	2.26 370	0.47 207	2.67 266	0.01 202	0.00 1	5.00 395	0.21 327	1.35 245	1.87 383	6.37 398	8.46 394	7.34 393	4.30 392	4.84 315	1.91 331	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.30 265

notaker	4.71 394	2.04 387	5.58 374	4.15 410	0.96 389	4.99 394	0.39 357	7.65 397	2.25 384	5.67 396	11.58 407	16.87 409	4.26 391	8.06 395	6.65 378	5.74 411	0.02 252	0.10 391	0.07 325	5.45 409	1.65 382

EDNetEfficientorigin	6.27 400	0.89 302	98.14 428	0.02 224	0.04 253	0.40 64	0.02 236	0.35 119	2.94 385	6.98 400	3.06 371	1.29 346	1.87 362	4.32 302	4.60 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 215	0.35 280

FC-DCNN	3.67 389	0.32 161	2.78 270	0.00 1	0.01 184	3.09 383	0.58 372	3.68 382	3.04 386	11.64 409	12.38 408	13.84 405	9.79 404	6.23 371	5.39 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.60 321

PWCK	2.83 382	2.64 401	10.25 396	0.23 339	0.02 224	3.59 388	5.56 407	3.75 383	3.56 387	0.75 355	4.42 377	3.35 378	1.86 361	9.10 399	4.03 359	0.44 384	0.01 245	0.00 1	0.00 1	2.72 403	0.29 261

FINET	2.05 369	1.88 378	5.76 377	0.81 391	0.99 391	3.54 387	3.33 401	3.89 384	3.81 388	0.89 358	1.55 365	1.21 339	2.31 368	4.20 296	2.42 343	0.81 393	1.36 405	0.00 1	0.21 383	0.27 353	1.80 394

SGM+DAISY	4.17 391	2.85 406	8.55 387	1.77 398	1.74 404	5.81 399	5.49 406	2.88 360	3.97 389	7.67 401	7.66 391	7.25 392	7.42 399	6.92 388	7.09 381	1.14 399	1.57 410	0.11 392	0.59 408	0.56 385	2.43 408

ELAS	3.20 387	0.48 212	3.06 286	0.19 325	0.06 267	7.89 401	2.23 395	3.33 379	4.19 390	8.91 407	9.70 400	4.40 381	7.69 400	4.25 297	6.87 379	0.00 1	0.04 269	0.03 374	0.04 316	0.12 280	0.48 306
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	3.15 386	1.88 378	3.60 324	2.20 405	0.66 372	5.10 396	0.24 330	6.87 396	4.29 391	2.29 380	7.42 387	6.28 386	3.90 385	7.15 390	3.65 355	4.34 409	0.14 294	0.05 384	0.00 1	2.16 401	0.76 334

WAO-7	2.74 380	1.65 366	3.36 309	0.03 239	0.05 262	4.68 393	0.53 370	6.21 395	4.59 392	1.73 374	7.61 389	5.56 385	3.68 384	8.96 398	5.50 371	0.00 1	0.00 1	0.33 402	0.02 300	0.19 332	0.18 211

EDNetEfficient	2.95 384	0.33 166	20.38 407	0.19 325	0.83 381	1.00 221	1.95 392	0.58 145	5.15 393	8.01 403	1.79 367	0.93 320	4.16 390	3.66 279	9.80 394	0.00 1	0.03 259	0.00 1	0.06 323	0.05 172	0.13 182

ELAS_RVC	3.35 388	0.45 201	4.75 355	0.25 341	0.07 271	1.56 364	7.12 411	2.23 331	5.68 394	7.77 402	7.71 392	6.55 389	10.27 405	5.63 338	6.24 376	0.00 1	0.04 269	0.03 374	0.01 289	0.11 274	0.48 306
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DeepPrunerF	1.44 351	1.17 338	9.82 392	0.02 224	0.09 278	0.90 194	0.00 1	1.42 252	6.76 395	0.23 299	0.01 161	0.22 196	0.14 267	5.71 342	1.94 332	0.00 1	0.00 1	0.01 352	0.02 300	0.20 336	0.14 190

FADE	8.68 407	7.35 414	29.98 410	2.62 407	2.96 411	1.31 352	1.15 388	10.11 405	7.01 396	2.68 385	0.95 354	5.30 384	14.21 410	14.13 407	11.66 399	17.52 418	2.74 414	17.99 418	20.17 419	2.05 398	1.65 382

WAO-6	2.63 378	1.16 337	3.22 294	0.00 1	0.00 1	3.86 391	0.28 343	6.13 394	7.35 397	0.60 345	6.78 385	7.62 394	2.68 374	6.42 377	6.11 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 318	0.12 175

MADNet++	10.85 411	2.36 397	10.00 393	8.59 416	4.61 414	16.78 410	10.26 413	10.11 405	7.51 398	17.63 411	18.35 413	12.04 399	17.73 411	24.51 414	20.75 413	8.81 413	6.67 416	4.84 414	2.67 412	5.77 410	6.96 415

JetRed	14.06 414	19.59 417	43.42 413	1.43 396	1.30 400	55.87 417	28.29 417	13.94 413	7.85 399	8.61 406	8.73 395	13.68 403	10.59 407	24.60 415	30.87 415	0.27 381	0.69 343	0.62 406	0.03 312	6.63 412	4.19 411

SANet	2.30 374	1.58 364	5.68 375	0.03 239	0.04 253	2.78 378	0.82 383	2.99 364	8.32 400	1.70 373	4.04 375	4.26 379	4.02 387	5.90 347	3.42 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 233	0.37 283

Dean	2.72 379	2.05 388	6.17 381	0.39 361	0.44 344	1.21 345	0.48 367	8.36 400	8.46 401	1.48 370	8.08 393	6.95 390	1.44 352	4.50 308	2.00 333	0.79 389	0.00 1	0.01 352	0.00 1	1.11 395	0.39 286

LVE	3.01 385	1.95 385	4.27 349	0.56 370	0.45 347	2.06 375	0.06 281	7.66 398	9.65 402	0.08 247	10.94 404	8.86 396	1.82 360	7.24 393	1.62 326	2.04 401	0.17 296	0.04 382	0.24 394	0.24 346	0.23 234

DPSimNet_ROB	9.66 408	7.29 413	17.52 403	4.88 414	6.56 415	10.41 405	12.88 414	8.12 399	9.88 403	14.26 410	11.22 406	12.39 400	14.01 409	11.20 406	14.85 405	5.50 410	6.97 417	5.75 415	5.94 414	5.31 408	8.26 417

SGM-ForestM	10.58 410	2.80 402	7.93 386	1.86 399	1.59 403	17.97 412	9.39 412	11.57 407	12.75 404	21.30 412	18.68 414	40.07 416	22.22 412	21.60 412	15.86 408	0.99 396	1.53 409	0.06 386	0.52 405	0.47 382	2.43 408

KSHMR	3.98 390	1.95 385	4.86 361	3.06 408	1.84 405	5.37 397	0.45 360	9.03 402	13.93 405	2.07 378	9.17 398	7.12 391	2.12 367	5.60 334	3.40 352	2.12 403	0.44 323	0.53 405	0.23 386	4.01 405	2.35 407

ktn	5.26 397	1.94 383	3.97 339	3.50 409	1.06 394	8.17 402	2.01 393	9.53 404	16.88 406	5.28 393	12.55 410	13.68 403	4.08 388	8.46 397	4.61 364	5.84 412	0.02 252	0.00 1	0.00 1	2.63 402	0.92 344

BEATNet-Init1	15.75 415	8.48 415	36.75 412	2.06 400	2.07 407	33.60 416	14.96 415	17.15 414	19.08 407	30.69 416	28.08 415	43.61 417	25.98 415	25.17 416	20.68 412	0.80 390	1.17 399	0.36 404	0.51 404	1.53 397	2.28 406

coex-ft	8.51 406	3.17 408	75.56 419	0.00 1	0.00 1	0.18 33	0.25 331	0.14 66	19.76 408	39.57 417	4.11 376	4.60 382	9.69 403	4.10 290	7.91 386	0.02 354	0.07 284	0.00 1	0.02 300	0.13 285	0.91 343

HanzoNet	13.47 413	5.89 412	14.41 402	5.91 415	2.90 410	8.50 403	0.74 378	13.81 412	20.12 409	26.53 414	28.55 416	34.06 415	26.75 416	26.27 417	15.82 407	11.42 416	4.01 415	3.29 413	3.94 413	9.72 416	6.77 414

UNDER WATER-64	7.33 405	2.16 392	12.17 399	4.84 412	3.62 412	17.94 411	1.74 391	9.16 403	21.94 410	5.53 395	5.01 381	17.03 410	11.84 408	9.72 403	8.83 389	2.09 402	0.04 269	1.54 411	0.16 367	6.89 413	4.37 412

UNDER WATER	6.65 402	1.86 377	10.48 397	4.84 412	2.74 409	8.59 404	0.76 380	8.83 401	22.15 411	4.99 389	6.27 384	15.66 408	10.39 406	9.52 402	9.42 391	3.50 406	0.05 279	1.34 409	0.03 312	7.17 414	4.42 413

WAO-8	5.42 398	2.80 402	3.98 340	0.62 374	0.10 283	13.77 407	0.33 351	11.99 408	24.10 412	5.25 391	10.38 403	13.44 401	4.55 393	9.38 400	4.72 365	0.80 390	0.34 316	0.71 407	0.13 346	0.74 390	0.25 248

Venus	5.42 398	2.80 402	3.98 340	0.62 374	0.10 283	13.77 407	0.33 351	11.99 408	24.10 412	5.25 391	10.32 402	13.44 401	4.55 393	9.38 400	4.72 365	0.80 390	0.34 316	0.71 407	0.13 346	0.74 390	0.25 248

MANE	11.54 412	2.46 398	6.07 379	2.50 406	2.04 406	16.31 409	6.95 410	17.25 415	24.11 414	23.59 413	31.25 417	30.75 414	25.07 413	18.16 411	16.24 410	1.28 400	1.98 412	0.15 396	1.07 410	0.46 381	3.04 410

TorneroNet-64	6.70 403	2.13 390	3.92 336	2.14 401	0.65 370	19.09 413	0.28 343	12.19 410	25.73 415	6.44 399	12.54 409	19.33 412	4.76 395	10.25 404	6.87 379	1.10 398	0.00 1	0.12 393	0.00 1	4.20 406	2.19 405

TorneroNet	7.29 404	2.19 393	3.95 337	2.15 402	1.14 395	19.79 414	0.46 361	13.22 411	25.82 416	8.31 405	16.76 412	17.46 411	5.75 396	10.79 405	8.91 390	2.32 404	0.03 259	0.12 393	0.00 1	4.70 407	2.01 403

LE_ROB	10.29 409	1.64 365	11.96 398	1.47 397	1.36 401	3.30 385	4.79 404	5.05 391	42.09 417	51.68 418	13.28 411	14.08 406	25.92 414	7.21 392	21.19 414	0.05 365	0.06 282	0.13 395	0.19 376	0.08 233	0.35 280

ASD4	35.80 417	43.79 418	34.11 411	21.10 418	36.26 417	80.52 420	95.21 426	27.47 417	69.35 418	28.35 415	36.69 418	27.92 413	45.29 417	38.60 418	53.98 418	10.97 415	11.11 419	12.38 416	11.42 417	16.75 417	14.68 419

xxxxx1	63.64 421	58.31 420	78.27 420	43.96 419	49.40 420	92.70 423	92.25 423	60.45 419	69.51 419	73.81 422	76.39 419	77.95 421	76.95 420	71.68 420	77.08 421	36.01 421	37.36 420	48.24 422	62.44 421	47.16 421	42.90 421

tt_ll	63.64 421	58.31 420	78.27 420	43.96 419	49.40 420	92.70 423	92.25 423	60.45 419	69.51 419	73.81 422	76.39 419	77.95 421	76.95 420	71.68 420	77.08 421	36.01 421	37.36 420	48.24 422	62.44 421	47.16 421	42.90 421

ff	63.64 421	58.31 420	78.27 420	43.96 419	49.40 420	92.70 423	92.25 423	60.45 419	69.51 419	73.81 422	76.39 419	77.95 421	76.95 420	71.68 420	77.08 421	36.01 421	37.36 420	48.24 422	62.44 421	47.16 421	42.90 421

PML	71.00 424	88.39 429	73.68 418	82.04 426	74.55 423	83.63 421	76.92 419	72.05 422	85.95 422	89.82 425	84.57 423	90.63 425	58.80 419	91.54 429	73.58 420	95.93 435	2.38 413	86.91 428	6.48 415	84.07 429	18.14 420

MEDIAN_ROB	93.48 428	98.75 431	96.24 426	90.99 429	90.62 430	85.89 422	77.23 421	92.20 424	89.67 423	95.04 426	94.93 425	96.04 426	93.85 426	90.48 425	87.58 424	98.40 436	95.87 425	99.62 431	98.78 429	98.85 436	98.49 436

tt	48.09 418	0.07 25	27.39 409	1.35 395	0.00 1	100.00 430	100.00 428	100.00 429	96.65 424	0.15 279	0.01 161	97.98 428	87.03 424	2.52 230	99.87 429	82.90 425	94.64 424	16.21 417	20.93 420	33.72 418	0.29 261

HaxPig	95.45 431	97.64 430	88.42 424	97.81 437	99.08 437	77.94 419	74.31 418	96.67 427	99.54 425	99.87 429	99.92 427	99.60 429	99.75 427	91.22 427	87.67 425	99.94 437	99.97 432	99.98 432	99.99 432	99.96 437	99.80 437

Anonymous_1	89.55 427	74.57 426	97.70 427	74.52 425	78.35 424	100.00 430	100.00 428	98.05 428	99.77 426	96.85 428	99.38 426	97.67 427	99.78 428	91.23 428	98.87 427	81.02 424	97.18 426	59.55 425	84.83 424	74.77 426	86.89 425

AVERAGE_ROB	98.51 433	99.16 432	95.72 425	100.00 439	100.00 439	93.61 426	82.61 422	100.00 429	99.97 427	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	99.73 431	99.43 428	100.00 439	100.00 435	100.00 433	100.00 433	100.00 439	100.00 439

DPSMNet_ROB	81.42 426	61.07 424	99.95 430	61.38 423	87.01 428	99.15 429	100.00 428	95.87 425	99.99 428	73.35 421	100.00 428	71.18 420	100.00 429	77.40 424	99.98 430	35.68 420	97.47 430	34.71 421	99.89 430	44.74 420	89.65 427

DGTPSM_ROB	81.37 425	61.03 423	99.95 430	61.17 422	86.95 427	99.14 428	100.00 428	95.87 425	99.99 428	73.32 420	100.00 428	71.15 419	100.00 429	77.35 423	99.98 430	35.35 419	97.41 429	34.62 420	99.89 430	44.61 419	89.54 426

MyStereo03	99.06 437	100.00 435	100.00 432	96.11 433	98.72 433	100.00 430	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 432	93.17 431	100.00 435	100.00 433	100.00 433	95.79 432	97.48 432

MyStereo02	99.06 437	100.00 435	100.00 432	96.11 433	98.72 433	100.00 430	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 432	93.17 431	100.00 435	100.00 433	100.00 433	95.79 432	97.48 432

MyStereo	99.06 437	100.00 435	100.00 432	96.11 433	98.72 433	100.00 430	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 432	93.17 431	100.00 435	100.00 433	100.00 433	95.79 432	97.48 432

SPstereo	50.84 419	11.75 416	22.19 408	12.56 417	10.58 416	67.32 418	76.93 420	100.00 429	100.00 430	96.03 427	93.38 424	100.00 430	93.34 425	91.10 426	72.60 419	10.05 414	8.84 418	20.16 419	15.30 418	6.52 411	8.09 416

Selective-RAFT-Error	99.05 436	100.00 435	100.00 432	96.31 436	98.73 436	100.00 430	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 432	93.08 429	100.00 435	100.00 433	100.00 433	95.40 430	97.58 435

CasAABBNet	99.03 435	100.00 435	100.00 432	96.02 432	98.70 432	100.00 430	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 432	93.08 429	99.99 434	100.00 433	100.00 433	95.40 430	97.41 431

test_example2	97.59 432	99.97 433	99.93 429	99.80 438	99.96 438	98.80 427	99.76 427	91.09 423	100.00 430	100.00 430	100.00 428	89.37 424	86.85 423	99.31 430	96.67 426	99.97 438	99.51 431	92.94 430	97.98 428	99.99 438	99.94 438

LSM0	98.99 434	99.97 433	100.00 432	95.58 430	98.52 431	100.00 430	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 432	93.32 434	99.97 432	100.00 433	100.00 433	95.80 435	96.62 430

DPSM_ROB	93.70 429	78.60 427	100.00 432	83.05 427	85.63 425	100.00 430	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 432	88.93 426	97.35 427	74.49 426	94.98 426	81.33 427	89.69 428

DPSM	93.70 429	78.60 427	100.00 432	83.05 427	85.63 425	100.00 430	100.00 428	100.00 429	100.00 430	100.00 430	100.00 428	100.00 430	100.00 429	100.00 432	100.00 432	88.93 426	97.35 427	74.49 426	94.98 426	81.33 427	89.69 428

Low-res two-view benchmark