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

DisPM	0.96 143	0.17 46	2.10 125	0.90 332	0.02 103	1.53 187	0.55 300	1.86 52	1.31 161	2.42 279	0.82 189	0.38 88	0.01 4	6.92 317	0.20 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1

NINENet	1.14 185	0.34 130	2.08 118	0.10 157	0.01 58	5.73 354	0.03 120	5.39 294	1.54 197	1.61 212	0.72 175	2.35 261	0.06 63	2.82 155	0.05 5	0.00 1	0.01 188	0.01 319	0.00 1	0.04 111	0.00 1

NF-Stereo	0.92 124	0.18 50	1.99 104	1.31 355	0.01 58	1.55 192	0.28 260	3.09 108	1.24 125	1.20 167	0.57 155	0.24 74	0.01 4	6.43 288	0.35 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1

OCTAStereo	0.93 128	0.18 50	2.01 106	1.31 355	0.01 58	1.56 196	0.28 260	3.09 108	1.24 125	1.21 168	0.57 155	0.25 78	0.01 4	6.43 288	0.35 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1

RE-Stereo	0.92 124	0.18 50	2.01 106	1.31 355	0.01 58	1.55 192	0.28 260	3.09 108	1.24 125	1.21 168	0.57 155	0.24 74	0.01 4	6.43 288	0.34 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1

TVStereo	0.92 124	0.18 50	2.01 106	1.31 355	0.01 58	1.55 192	0.28 260	3.09 108	1.24 125	1.21 168	0.57 155	0.24 74	0.01 4	6.43 288	0.34 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1

RAFT-RH_RVC	2.11 303	0.30 114	2.27 146	0.74 315	0.26 254	1.51 182	0.02 72	0.61 5	1.23 123	5.28 349	21.18 391	1.04 168	0.07 72	6.90 315	0.61 166	0.04 331	0.00 1	0.00 1	0.03 257	0.02 35	0.00 1

RAFT-345	1.25 207	0.12 18	2.08 118	0.54 277	0.13 197	1.55 192	0.24 246	0.65 6	2.51 296	1.19 163	7.68 352	0.92 154	0.05 56	6.86 312	0.50 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.00 1

GMStereo	0.34 10	1.03 284	2.11 127	0.01 9	0.00 1	0.47 11	0.01 18	0.77 14	1.38 180	0.24 36	0.04 39	0.07 38	0.08 83	0.43 24	0.12 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	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
test croco	0.55 43	0.55 181	3.45 239	0.10 157	0.00 1	0.50 12	0.02 72	3.49 128	1.16 100	0.05 11	0.10 57	0.13 60	0.17 134	0.67 62	0.28 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 339	0.01 10

MIF-Stereo	0.23 3	0.28 109	1.91 95	0.05 95	0.16 212	0.34 5	0.02 72	0.46 2	0.42 14	0.06 12	0.18 70	0.05 20	0.07 72	0.22 2	0.33 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 219	0.01 10

CASnet	0.21 2	0.22 88	0.95 3	0.01 9	0.00 1	0.87 16	0.01 18	0.55 3	0.88 64	0.16 21	0.03 29	0.04 7	0.02 16	0.39 18	0.03 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.01 10
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.32 9	0.19 73	1.27 11	0.11 169	0.01 58	1.32 123	0.07 178	1.44 31	0.79 48	0.06 12	0.04 39	0.27 80	0.11 107	0.60 53	0.13 32	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.01 10

UDGNet	0.44 18	0.91 252	1.89 93	0.04 81	0.00 1	1.15 58	0.02 72	0.75 13	1.77 237	0.45 61	0.07 54	0.06 27	0.02 16	1.62 128	0.11 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.01 10

PFNet+	0.65 67	0.19 73	2.19 134	0.29 232	0.06 155	1.46 163	0.54 296	1.74 48	1.62 210	1.35 185	0.45 143	0.36 85	0.01 4	2.41 147	0.25 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.01 10

PSM-softLoss	0.96 143	0.18 50	2.32 155	1.26 349	0.03 121	1.50 178	0.26 252	2.90 87	1.27 142	1.30 177	0.38 127	0.39 89	0.01 4	6.94 320	0.36 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.01 10

KMStereo	0.96 143	0.18 50	2.32 155	1.26 349	0.03 121	1.50 178	0.26 252	2.90 87	1.27 142	1.30 177	0.38 127	0.39 89	0.01 4	6.94 320	0.36 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.01 10

DEmStereo	1.56 266	0.16 38	2.44 178	0.09 147	0.02 103	1.77 247	0.87 315	1.72 47	1.08 89	2.48 283	6.30 346	1.06 171	5.02 357	6.28 283	1.81 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.01 10

RAFT_R40	1.08 173	0.11 13	2.09 124	0.83 325	0.20 224	1.68 238	0.64 304	2.11 58	1.19 108	1.05 144	1.13 216	1.77 217	1.43 273	6.90 315	0.33 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.01 10

CroCo-Stereo	0.50 23	0.63 204	2.38 162	0.14 178	0.00 1	0.19 2	0.02 72	4.28 215	0.96 77	0.14 18	0.03 29	0.46 96	0.08 83	0.32 11	0.29 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.01 10
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
sCroCo_RVC	0.27 6	0.19 73	2.20 135	0.02 39	0.00 1	0.13 1	0.04 148	1.15 25	0.89 67	0.15 19	0.07 54	0.03 5	0.04 42	0.39 18	0.05 5	0.00 1	0.07 240	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.01 10

PS-NSSS	1.25 207	0.85 241	2.77 201	0.05 95	0.03 121	1.40 144	0.01 18	5.04 270	2.38 284	1.34 183	2.80 295	0.65 113	0.06 63	6.36 286	0.91 212	0.18 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 227	0.01 10

StereoIM	0.30 8	0.62 202	1.63 37	0.07 123	0.19 220	0.40 9	0.02 72	1.36 28	0.76 46	0.04 9	0.05 47	0.13 60	0.05 56	0.38 17	0.33 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.02 23

StereoVision	1.00 157	0.77 231	2.81 202	0.05 95	0.02 103	1.14 57	0.03 120	4.13 198	1.18 106	0.19 28	6.80 349	0.49 99	0.12 120	1.20 104	1.01 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 132	0.02 23

MIF-Stereo (partial)	0.37 13	0.39 142	1.98 102	0.02 39	0.00 1	0.43 10	0.02 72	2.35 64	0.61 32	0.18 24	0.10 57	0.07 38	0.07 72	0.61 56	0.40 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 166	0.02 23

IER	0.88 112	0.38 140	2.74 198	0.01 9	0.00 1	2.27 269	0.02 72	3.65 136	1.30 158	1.45 195	0.96 204	1.39 189	1.16 255	1.60 125	0.53 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 132	0.02 23

AAGNet	1.60 269	0.15 28	1.76 58	1.17 348	0.27 259	1.51 182	0.64 304	1.71 46	1.20 114	1.67 218	0.81 188	1.59 201	2.23 306	6.08 277	11.16 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.02 23

Consistency-Raft	1.48 254	0.96 266	5.40 328	0.36 239	0.31 279	1.66 230	0.11 204	4.30 218	4.32 345	0.47 64	5.99 341	0.86 146	2.09 304	1.19 103	1.31 234	0.03 325	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.27 317	0.02 23

SST-Stereo	1.12 180	0.10 10	1.98 102	0.85 327	0.24 241	1.72 242	0.56 301	2.10 57	2.01 255	1.19 163	1.07 209	1.57 196	1.88 300	6.92 317	0.24 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.02 23

Pruner-Stereo	0.63 62	0.21 83	1.86 83	1.03 342	0.10 186	1.59 202	0.35 281	2.26 60	1.22 121	2.22 256	0.45 143	0.25 78	0.01 4	0.67 62	0.38 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.02 23

LMCR-Stereo	1.28 219	1.13 297	2.41 166	0.57 282	0.03 121	2.72 293	0.09 195	6.86 355	0.88 64	2.44 281	1.92 256	0.14 63	1.55 284	3.57 174	1.12 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 264	0.02 23

s12784h	0.67 69	0.17 46	1.87 88	0.02 39	0.00 1	1.16 61	0.03 120	4.08 189	1.89 245	1.04 143	1.59 243	0.05 20	0.02 16	1.25 112	0.12 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.02 23

TANstereo	0.37 13	0.50 165	1.62 31	0.03 57	0.01 58	1.16 61	0.00 1	0.56 4	0.53 21	1.05 144	1.38 231	0.06 27	0.05 56	0.45 26	0.07 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 23

CREStereo	0.29 7	0.19 73	0.91 1	0.00 1	0.01 58	1.24 87	0.01 18	1.31 27	0.99 82	0.17 22	0.17 67	0.04 7	0.00 1	0.56 41	0.14 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.02 23
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	0.26 5	0.21 83	1.40 14	0.02 39	0.02 103	1.16 61	0.29 267	1.00 20	0.18 1	0.04 9	0.03 29	0.07 38	0.02 16	0.47 27	0.15 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.02 23

CroCo-Stereo Lap2	0.42 17	0.75 224	1.76 58	0.03 57	0.00 1	0.33 4	0.01 18	3.75 142	0.81 53	0.02 1	0.03 29	0.04 7	0.07 72	0.52 37	0.23 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 156	0.03 36

CSP-Net	1.13 182	0.76 228	1.67 40	0.01 9	0.00 1	2.81 298	0.05 160	5.62 305	1.14 98	1.14 158	0.85 195	1.80 220	0.23 152	6.10 278	0.36 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 237	0.03 36

IRAFT_RVC	1.13 182	0.39 142	2.40 164	1.51 363	0.25 245	1.37 134	0.31 274	2.93 95	1.24 125	1.58 211	0.79 185	1.14 178	1.54 281	6.53 293	0.44 133	0.00 1	0.12 256	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.03 36

XX-TBD	0.36 12	0.59 192	1.75 52	0.07 123	0.00 1	1.11 53	0.00 1	0.73 12	0.63 34	0.44 57	1.24 223	0.06 27	0.06 63	0.39 18	0.08 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 36

RALAANet	0.68 74	1.09 293	2.29 148	0.03 57	0.01 58	0.93 18	0.03 120	2.65 73	1.97 253	1.19 163	0.39 131	0.15 66	0.30 164	1.27 113	0.75 186	0.00 1	0.25 268	0.00 1	0.09 287	0.19 284	0.03 36

NLCA_NET_v2_RVC	1.20 194	0.85 241	3.90 266	0.61 288	0.99 349	1.40 144	0.01 18	4.06 186	1.56 198	2.38 274	0.36 123	2.15 247	0.57 209	4.52 210	0.67 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 237	0.02 35	0.03 36
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CASS	0.63 62	0.16 38	1.88 90	0.03 57	0.01 58	1.67 235	0.04 148	3.11 112	0.81 53	2.25 262	1.02 207	0.29 81	0.35 174	0.70 65	0.23 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.04 42
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.41 16	0.09 6	1.34 13	0.05 95	0.01 58	1.15 58	0.01 18	2.36 65	0.23 3	0.51 76	0.02 1	1.64 207	0.00 1	0.49 30	0.33 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.04 42

psmg	0.93 128	0.15 28	1.48 18	0.02 39	0.00 1	3.25 310	0.26 252	5.45 300	1.17 103	2.00 244	1.45 234	1.78 218	0.10 99	0.80 83	0.71 182	0.00 1	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.02 35	0.04 42

AACVNet	1.04 166	0.87 246	2.22 138	0.25 223	0.00 1	1.79 249	0.01 18	4.21 205	0.79 48	1.17 162	0.27 101	1.50 193	0.16 130	6.30 285	0.89 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 298	0.04 42

HHNet	0.94 131	0.28 109	2.48 181	0.19 193	0.08 172	1.32 123	0.42 286	2.48 69	0.84 58	1.39 191	5.80 339	0.14 63	1.74 294	0.49 30	0.94 214	0.06 341	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.14 245	0.04 42

ROB_FTStereo_v2	0.52 32	0.18 50	1.71 45	0.08 131	0.09 178	1.59 202	0.32 276	1.61 38	1.25 132	0.99 133	0.19 81	0.76 138	0.02 16	1.36 117	0.20 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 42

ROB_FTStereo	0.55 43	0.18 50	1.75 52	0.08 131	0.09 178	1.61 213	0.32 276	1.60 35	1.26 138	0.99 133	0.19 81	0.75 133	0.03 33	1.97 142	0.19 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 42

ASMatch	1.46 251	0.17 46	2.35 158	0.73 313	0.20 224	1.22 79	0.25 250	1.04 23	0.89 67	0.30 41	11.50 366	0.92 154	2.31 309	6.65 300	0.56 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 237	0.00 1	0.04 42

THIR-Stereo	1.54 262	0.48 163	1.88 90	0.01 9	0.02 103	1.08 38	4.17 368	2.48 69	0.41 13	1.09 151	4.30 327	1.90 224	4.08 349	6.84 310	1.81 258	0.00 1	0.00 1	0.04 346	0.00 1	0.06 132	0.04 42

iGMRVC	0.59 49	0.18 50	1.75 52	0.08 131	0.09 178	1.63 221	0.27 259	1.61 38	1.27 142	0.99 133	0.19 81	0.75 133	0.03 33	2.78 154	0.20 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 42

RAFT-IKP	0.54 38	0.18 50	1.77 61	0.08 131	0.07 163	1.47 169	0.29 267	1.61 38	1.26 138	0.99 133	0.18 70	0.74 131	0.02 16	1.77 135	0.20 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 42

HCRNet	0.83 97	0.39 142	1.59 30	0.02 39	0.00 1	1.18 66	0.01 18	3.69 137	2.28 276	0.75 101	0.21 88	0.56 107	0.11 107	5.32 253	0.25 80	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.08 166	0.04 42

UPFNet	0.99 154	0.32 124	2.89 208	0.00 1	0.00 1	1.90 255	0.11 204	4.10 192	1.10 93	2.35 268	0.12 64	1.91 225	0.08 83	4.02 186	0.78 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 166	0.04 42

STTRV1_RVC	2.03 293	0.39 142	5.14 318	0.34 237	0.01 58	2.50 282	0.34 279	6.44 345	3.75 338	0.86 113	5.12 333	1.63 206	1.08 252	7.64 346	1.58 249	1.07 373	2.64 405	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 42

UCFNet_RVC	0.78 91	0.68 213	2.05 115	0.02 39	0.29 265	1.57 199	0.02 72	3.57 130	0.87 61	1.35 185	0.74 177	1.66 210	0.20 147	1.92 140	0.61 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.04 42

GLC_STEREO	0.19 1	0.13 23	0.94 2	0.03 57	0.00 1	0.95 19	0.03 120	0.33 1	0.44 16	0.10 16	0.04 39	0.06 27	0.04 42	0.44 25	0.11 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.05 57

Patchmatch Stereo++	0.59 49	0.18 50	1.73 47	0.08 131	0.08 172	1.62 218	0.26 252	1.62 41	1.25 132	1.00 139	0.18 70	0.75 133	0.03 33	2.68 152	0.20 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.05 57
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	0.54 38	0.18 50	1.72 46	0.08 131	0.09 178	1.63 221	0.29 267	1.60 35	1.27 142	0.99 133	0.18 70	0.76 138	0.02 16	1.79 138	0.20 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.05 57

HUI-Stereo	0.54 38	0.18 50	1.78 63	0.08 131	0.08 172	1.63 221	0.31 274	1.60 35	1.28 146	0.99 133	0.18 70	0.76 138	0.02 16	1.56 122	0.19 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.05 57

iRAFT	0.59 49	0.18 50	1.73 47	0.08 131	0.08 172	1.62 218	0.26 252	1.62 41	1.25 132	1.00 139	0.18 70	0.75 133	0.03 33	2.68 152	0.20 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.05 57

STTStereo	0.98 152	0.62 202	3.78 262	0.25 223	0.15 210	1.44 155	0.10 202	3.57 130	1.75 235	1.46 196	0.19 81	1.74 216	0.44 195	3.47 169	0.54 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.05 57

R-Stereo Train	0.56 46	0.15 28	1.83 77	0.02 39	0.00 1	1.26 100	0.09 195	4.14 199	0.45 17	1.86 229	0.42 136	0.06 27	0.01 4	0.32 11	0.46 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 57

RAFT-Stereo	0.56 46	0.15 28	1.83 77	0.02 39	0.00 1	1.26 100	0.09 195	4.14 199	0.45 17	1.86 229	0.42 136	0.06 27	0.01 4	0.32 11	0.46 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 57
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
BUS	1.05 169	0.15 28	1.48 18	0.04 81	0.00 1	5.73 354	0.03 120	6.00 328	1.17 103	2.36 270	0.64 166	2.35 261	0.06 63	0.80 83	0.05 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.06 65

BSDual-CNN	0.94 131	0.15 28	1.48 18	0.04 81	0.00 1	3.30 311	0.20 231	6.00 328	1.17 103	2.36 270	0.64 166	1.78 218	0.10 99	0.80 83	0.71 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.06 65

hknet	1.21 196	0.25 99	2.89 208	0.04 81	0.00 1	3.30 311	0.20 231	6.00 328	1.19 108	2.36 270	0.64 166	3.38 299	0.05 56	3.04 159	0.73 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.06 65

dd	0.45 19	1.20 304	2.52 185	0.06 113	0.01 58	1.23 83	0.03 120	0.88 17	1.48 192	0.26 38	0.06 51	0.12 55	0.05 56	0.42 22	0.44 133	0.02 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 132	0.06 65

CREStereo++_RVC	0.37 13	0.24 96	1.62 31	0.06 113	0.00 1	1.21 75	0.01 18	0.77 14	1.12 96	0.26 38	1.45 234	0.06 27	0.06 63	0.42 22	0.09 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 65
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
MMNet	1.33 235	0.69 216	4.18 273	0.11 169	0.01 58	4.08 330	0.02 72	4.27 214	1.49 193	2.17 254	0.33 113	1.34 188	1.20 257	4.52 210	1.93 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 219	0.06 65

psm_up	1.01 159	0.68 213	2.47 180	0.04 81	0.00 1	2.01 260	0.05 160	4.09 190	1.29 150	2.65 289	0.47 147	1.71 213	0.44 195	3.65 176	0.45 137	0.06 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 245	0.06 65

ac_64	1.28 219	0.43 153	2.90 210	0.18 188	0.25 245	1.52 185	0.03 120	5.58 303	1.89 245	0.92 122	0.53 153	4.86 334	0.45 198	5.01 238	0.88 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 196	0.06 65

HGLStereo	1.17 190	0.53 179	2.39 163	0.01 9	0.02 103	1.45 159	0.01 18	4.05 184	1.14 98	1.42 192	3.06 299	2.09 239	1.21 261	4.60 214	1.33 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 196	0.06 65

StereoDRNet-Refined	0.96 143	0.28 109	1.94 100	0.03 57	0.01 58	1.34 128	0.01 18	4.02 180	1.33 163	2.16 253	1.23 222	2.62 267	0.18 138	2.06 143	1.82 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 264	0.06 65
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CoDeX	1.03 165	0.45 156	2.50 184	0.06 113	0.20 224	1.51 182	0.20 231	6.54 349	1.96 252	0.73 98	0.68 172	1.04 168	0.31 168	3.86 184	0.38 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 166	0.07 75

LoS_RVC	0.25 4	0.60 195	1.21 9	0.16 187	0.13 197	0.98 22	0.01 18	0.85 16	0.25 4	0.08 15	0.02 1	0.07 38	0.04 42	0.49 30	0.05 5	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.07 75

IIG-Stereo	1.39 242	0.67 212	1.73 47	2.48 377	0.05 150	1.63 221	0.14 215	3.00 99	1.20 114	2.94 302	2.23 269	3.03 285	0.55 204	7.41 339	0.66 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.07 75

UNet	1.21 196	0.36 134	4.56 293	0.04 81	0.02 103	2.30 273	0.02 72	3.70 139	0.98 81	1.32 180	0.14 66	2.70 270	1.54 281	4.49 207	1.96 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 166	0.07 75

GANetREF_RVC	1.25 207	1.39 322	4.10 271	0.10 157	0.00 1	2.25 267	0.18 227	4.68 248	2.78 316	0.69 89	0.34 114	1.87 222	0.65 226	5.07 240	0.68 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 166	0.07 75
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
Any-RAFT	0.76 87	0.13 23	1.46 16	0.03 57	0.01 58	2.76 295	0.08 184	4.09 190	1.69 222	1.08 149	0.26 100	1.95 229	0.31 168	0.95 96	0.09 12	0.01 291	0.20 267	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.08 80

fast-acv-ft	1.54 262	0.86 244	4.85 303	0.11 169	0.12 195	3.88 326	0.28 260	2.97 96	2.26 274	0.96 127	3.49 311	2.97 282	1.23 263	3.47 169	2.75 296	0.04 331	0.01 188	0.04 346	0.04 269	0.44 350	0.08 80

gwcnet-sp	1.11 177	0.71 217	4.90 305	0.05 95	0.01 58	2.59 287	0.14 215	4.22 207	1.38 180	1.93 237	0.18 70	0.68 123	0.38 180	3.77 180	0.98 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 237	0.08 80

scenet	1.11 177	0.71 217	4.90 305	0.05 95	0.01 58	2.59 287	0.14 215	4.22 207	1.38 180	1.93 237	0.18 70	0.68 123	0.38 180	3.77 180	0.98 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 237	0.08 80

ssnet	1.11 177	0.71 217	4.90 305	0.05 95	0.01 58	2.59 287	0.14 215	4.22 207	1.38 180	1.93 237	0.18 70	0.68 123	0.38 180	3.77 180	0.98 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 237	0.08 80

CIPLG	0.94 131	1.29 313	3.53 246	0.19 193	0.03 121	1.45 159	0.29 267	3.87 161	1.61 204	2.10 250	2.52 289	0.21 72	0.11 107	0.85 90	0.29 92	0.00 1	0.05 231	0.01 319	0.05 271	0.21 291	0.08 80

IPLGR_C	0.94 131	1.37 319	3.71 257	0.19 193	0.02 103	1.44 155	0.29 267	3.88 164	1.62 210	2.04 246	2.44 287	0.20 68	0.12 120	0.79 78	0.29 92	0.00 1	0.05 231	0.01 319	0.05 271	0.21 291	0.08 80

CrosDoStereo	1.72 273	0.31 120	1.91 95	0.03 57	0.07 163	1.40 144	5.95 387	3.61 133	1.62 210	0.98 128	3.79 317	0.94 157	4.66 355	7.11 331	1.86 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 227	0.08 80

OMP-Stereo	1.29 223	0.75 224	1.67 40	2.47 376	0.29 265	1.61 213	0.32 276	2.38 67	1.09 90	2.66 292	1.14 218	3.04 286	0.17 134	7.40 338	0.60 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 156	0.08 80

PSM-AAD	1.21 196	0.08 3	1.53 23	0.10 157	0.27 259	1.35 131	3.14 357	2.74 75	0.83 57	2.89 300	2.04 264	0.16 67	5.25 361	3.51 171	0.21 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.08 80

DeepStereo_LL	1.72 273	0.31 120	1.91 95	0.03 57	0.07 163	1.40 144	5.95 387	3.61 133	1.62 210	0.98 128	3.79 317	0.94 157	4.66 355	7.11 331	1.86 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 227	0.08 80

TestStereo	0.67 69	0.99 275	2.26 145	0.00 1	0.00 1	0.92 17	0.01 18	1.77 49	0.30 10	0.20 34	0.05 47	0.08 43	0.06 63	6.62 297	0.09 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.08 80

APVNet	1.68 272	0.75 224	4.94 309	0.13 176	0.01 58	4.56 341	0.08 184	5.20 280	1.44 185	1.51 199	1.05 208	2.87 278	0.93 248	6.76 307	2.76 297	0.01 291	0.00 1	0.07 351	0.00 1	0.34 333	0.08 80

delet	1.31 228	0.61 200	2.64 194	0.05 95	0.17 215	2.84 300	1.00 324	4.88 258	2.46 292	1.38 188	1.37 230	1.62 204	0.90 247	4.52 210	1.48 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 245	0.08 80

FENet	0.61 55	0.22 88	1.75 52	0.05 95	0.00 1	1.21 75	0.05 160	3.78 143	1.28 146	1.08 149	0.02 1	1.61 202	0.09 92	0.60 53	0.35 108	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.08 80

hitnet-ft	1.26 216	0.71 217	2.37 161	0.04 81	0.00 1	1.39 140	0.21 237	3.94 169	2.53 297	1.61 212	1.11 215	4.21 323	0.36 176	4.83 230	1.65 253	0.01 291	0.00 1	0.03 342	0.00 1	0.11 219	0.08 80

PSMNet-RSSM	1.10 176	0.88 247	2.30 150	0.23 213	0.00 1	1.41 150	0.03 120	5.44 299	1.19 108	1.56 204	0.50 149	2.46 263	0.71 233	4.23 194	0.90 209	0.00 1	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.10 196	0.08 80

Nwc_Net	2.25 315	0.98 272	5.37 325	0.07 123	0.11 190	2.80 297	0.05 160	7.36 367	1.30 158	2.77 299	8.21 355	5.18 343	2.98 329	5.16 246	2.46 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 227	0.08 80

AdaStereo	0.76 87	0.12 18	1.73 47	0.05 95	0.00 1	1.46 163	0.23 243	5.16 279	1.66 219	1.19 163	0.37 124	1.54 195	0.17 134	0.86 91	0.54 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.08 80
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.
DN-CSS_ROB	0.96 143	1.51 331	3.52 245	1.05 343	0.01 58	1.50 178	0.02 72	3.35 125	1.18 106	0.18 24	0.54 154	0.44 94	0.16 130	4.39 203	0.82 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 339	0.08 80

GMStereo_Zeroshot	0.67 69	0.24 96	1.87 88	0.87 329	0.00 1	1.26 100	0.01 18	2.01 56	0.42 14	1.44 194	0.58 160	1.73 215	0.19 142	2.62 150	0.10 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.09 100

iinet-f	1.90 284	0.98 272	13.29 387	0.42 250	0.03 121	4.30 337	0.04 148	3.86 159	1.32 162	1.28 175	0.57 155	2.91 281	2.70 321	2.60 149	3.11 310	0.00 1	0.02 215	0.02 337	0.00 1	0.49 353	0.09 100

CRFU-Net	1.43 249	0.33 129	2.98 214	1.27 351	0.03 121	4.01 329	0.05 160	6.21 336	0.95 74	1.92 236	0.74 177	3.41 301	2.55 318	3.36 164	0.36 112	0.01 291	0.01 188	0.11 358	0.00 1	0.13 237	0.09 100

ACRE	0.94 131	1.27 311	3.93 268	0.22 209	0.02 103	1.44 155	0.29 267	3.88 164	1.60 203	1.97 242	2.42 282	0.21 72	0.11 107	0.82 86	0.29 92	0.00 1	0.04 226	0.01 319	0.05 271	0.21 291	0.09 100

SFCPSM	0.87 110	0.20 79	2.57 186	0.02 39	0.07 163	2.45 280	0.18 227	5.65 307	1.51 194	0.85 110	0.77 182	0.67 119	0.30 164	1.77 135	0.22 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 269	0.09 185	0.09 100

GANet-RSSM	1.09 175	0.80 236	2.41 166	0.72 308	0.00 1	1.39 140	0.02 72	5.15 276	1.07 87	0.95 126	0.34 114	2.06 236	1.12 253	4.69 215	0.80 191	0.00 1	0.00 1	0.04 346	0.00 1	0.15 256	0.09 100

CFNet-ft	0.97 150	0.94 259	2.30 150	0.01 9	0.27 259	1.37 134	0.02 72	2.76 76	0.79 48	0.88 114	0.20 85	3.76 315	0.38 180	4.21 191	1.34 237	0.00 1	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.08 166	0.09 100

DMCA-RVC	1.12 180	1.19 303	5.30 323	0.03 57	0.04 142	1.30 113	0.06 176	3.05 103	0.87 61	3.33 314	0.12 64	0.98 164	0.65 226	3.40 166	1.82 260	0.01 291	0.04 226	0.02 337	0.01 237	0.10 196	0.09 100

CFNet_RVC	0.97 150	0.94 259	2.30 150	0.01 9	0.27 259	1.37 134	0.02 72	2.76 76	0.79 48	0.88 114	0.20 85	3.76 315	0.38 180	4.21 191	1.34 237	0.00 1	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.08 166	0.09 100

STrans-v2	1.75 275	0.45 156	3.43 238	0.03 57	0.19 220	1.48 174	0.08 184	7.25 364	2.16 264	2.04 246	2.80 295	3.60 308	3.78 344	7.00 326	0.52 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.10 109

TransformOpticalFlow	1.53 261	0.40 147	3.46 240	0.66 298	0.07 163	1.56 196	0.09 195	4.35 219	1.86 242	1.72 223	2.27 271	3.53 307	3.04 330	6.93 319	0.49 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.10 109

GES	0.75 85	0.26 101	2.66 195	0.01 9	0.00 1	1.63 221	0.08 184	6.06 333	0.57 27	0.68 88	0.40 132	0.37 86	0.66 228	0.84 88	0.49 148	0.02 315	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.08 166	0.10 109

CFNet-RSSM	0.60 54	0.15 28	1.55 26	0.05 95	0.14 202	1.27 106	0.02 72	4.87 257	0.58 28	0.34 42	0.02 1	1.92 226	0.04 42	0.49 30	0.25 80	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.27 363	0.01 9	0.10 109

GwcNet-RSSM	1.22 200	1.24 309	3.66 254	0.23 213	0.04 142	1.46 163	0.05 160	4.65 245	1.61 204	1.33 182	0.46 146	2.98 283	0.26 158	4.48 206	1.59 250	0.00 1	0.00 1	0.02 337	0.00 1	0.21 291	0.10 109

DSFCA	1.45 250	0.51 172	2.76 200	0.01 9	0.03 121	3.64 324	0.83 313	3.28 122	1.45 187	3.25 313	0.44 140	2.89 280	1.45 274	6.07 276	2.14 273	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.06 132	0.10 109

CFNet	1.24 204	1.33 317	3.20 225	0.26 227	0.03 121	1.43 152	0.04 148	5.03 269	2.39 286	0.61 81	0.71 173	1.30 186	0.23 152	6.72 304	1.16 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 306	0.10 109

ICVP	0.53 34	0.09 6	1.86 83	0.01 9	0.01 58	1.12 54	0.21 237	4.35 219	0.68 39	0.45 61	0.28 102	0.33 83	0.07 72	0.72 69	0.25 80	0.00 1	0.07 240	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.11 116
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Gwc-CoAtRS	0.52 32	0.16 38	1.68 43	0.05 95	0.13 197	1.06 31	0.03 120	2.88 84	0.54 23	0.40 49	0.02 1	2.22 250	0.03 33	0.49 30	0.26 87	0.00 1	0.09 250	0.00 1	0.22 344	0.01 9	0.11 116

HSM-Net_RVC	1.51 257	0.11 13	1.93 98	0.00 1	0.01 58	1.91 257	0.05 160	7.86 373	1.93 251	3.77 324	3.76 316	3.16 291	0.36 176	4.34 200	0.83 196	0.01 291	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.11 116
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MLCV	1.19 193	0.97 269	3.09 219	0.07 123	0.00 1	1.63 221	0.04 148	3.33 124	1.57 199	2.74 298	1.83 253	0.99 165	0.40 191	5.31 251	1.53 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 227	0.11 116

iResNet_ROB	1.22 200	1.37 319	2.59 187	0.14 178	0.00 1	1.38 139	0.04 148	7.36 367	2.85 322	1.07 148	1.24 223	0.93 156	0.11 107	4.28 198	0.84 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 227	0.11 116

LALA_ROB	1.55 264	1.07 290	2.99 216	0.02 39	0.06 155	3.20 308	0.49 292	4.07 188	1.80 240	3.79 325	0.66 169	4.51 325	0.25 157	3.82 183	4.07 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 196	0.11 116

CBFPSM	1.51 257	1.00 277	5.32 324	0.05 95	0.01 58	3.57 323	0.04 148	4.06 186	1.03 83	0.65 84	0.21 88	6.06 350	3.60 340	2.65 151	1.82 260	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.12 122

GASNet	1.77 278	2.50 369	7.05 353	0.47 261	0.02 103	1.50 178	0.20 231	4.55 235	2.55 299	0.98 128	1.48 237	2.24 252	1.57 287	6.25 280	3.41 317	0.00 1	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.55 363	0.12 122

ADLNet2	1.52 260	0.79 234	3.51 243	0.01 9	0.69 329	1.26 100	0.26 252	4.84 255	3.10 326	1.67 218	3.23 305	4.17 322	0.80 241	4.77 227	1.00 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 297	0.12 122

DRaft	1.40 244	0.20 79	1.83 77	0.09 147	0.01 58	1.66 230	0.42 286	2.13 59	0.59 29	3.75 323	5.16 334	0.41 92	4.27 350	5.52 258	1.63 252	0.01 291	0.06 237	0.00 1	0.07 280	0.08 166	0.12 122

cf-r	1.18 192	1.02 280	3.22 226	0.25 223	0.02 103	1.44 155	0.03 120	5.11 275	2.16 264	1.31 179	0.59 161	2.87 278	0.24 154	4.26 197	0.79 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 256	0.12 122

DMCA	0.87 110	0.52 177	3.24 229	0.01 9	0.01 58	1.30 113	0.02 72	3.69 137	1.87 243	2.29 263	0.17 67	1.71 213	0.10 99	0.76 73	1.42 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 166	0.12 122

DLCB_ROB	1.38 240	0.60 195	1.96 101	0.10 157	0.00 1	1.53 187	0.23 243	4.02 180	1.91 248	3.54 319	1.97 259	3.40 300	0.30 164	4.91 232	2.97 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.12 122

PSMNet_ROB	1.31 228	1.27 311	3.91 267	0.05 95	0.11 190	1.69 239	0.16 219	3.98 173	1.59 201	1.15 160	0.34 114	2.77 272	0.62 218	4.43 205	3.80 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 227	0.12 122

ssnet_v2	1.33 235	0.64 208	2.83 205	0.06 113	0.03 121	2.08 264	0.36 282	5.88 324	2.33 281	2.52 286	0.88 197	3.06 288	0.54 202	1.75 134	3.30 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 306	0.13 130

GANet-ADL	0.62 57	0.16 38	1.89 93	0.15 183	0.02 103	1.46 163	0.02 72	3.83 156	0.75 44	0.40 49	1.08 210	1.09 175	0.18 138	0.65 61	0.47 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.13 130

DeepStereo_RVC	0.59 49	0.16 38	1.65 39	0.08 131	0.06 155	1.37 134	0.40 284	1.58 34	1.26 138	1.03 142	0.83 190	0.49 99	1.52 280	0.94 94	0.18 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.13 130

RP	2.09 299	0.90 250	3.88 265	0.22 209	0.61 316	1.72 242	0.94 319	4.97 267	2.65 303	3.87 326	5.63 338	4.44 324	4.28 351	4.99 237	2.35 285	0.01 291	0.00 1	0.00 1	0.01 237	0.20 288	0.13 130

stereogan	2.38 321	0.59 192	5.05 313	0.01 9	0.09 178	8.26 371	0.58 302	4.92 263	3.65 335	4.68 340	4.60 329	6.43 354	2.39 312	5.27 249	0.72 184	0.00 1	0.01 188	0.01 319	0.00 1	0.27 317	0.13 130

Wz-Net-LNSev-Ref	1.86 281	1.13 297	5.96 335	0.02 39	0.00 1	5.00 347	0.29 267	5.31 287	2.38 284	2.65 289	1.15 219	2.32 260	1.95 302	5.59 263	3.35 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.14 135

GwcNet-ADL	0.71 79	0.22 88	2.22 138	0.05 95	0.01 58	1.32 123	0.02 72	3.82 151	1.61 204	1.06 147	0.44 140	1.46 191	0.22 151	0.94 94	0.62 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.14 135

CFNet_pseudo	0.71 79	0.20 79	2.34 157	0.01 9	0.01 58	1.24 87	0.00 1	3.19 117	0.92 72	0.85 110	0.47 147	2.29 257	0.61 213	1.79 138	0.17 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.14 135

NCC-stereo	2.09 299	1.02 280	4.78 301	0.10 157	0.26 254	2.33 275	0.13 212	5.82 321	1.70 226	2.98 303	3.18 303	4.63 329	5.69 366	6.26 281	2.76 297	0.05 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 166	0.14 135

Abc-Net	2.09 299	1.02 280	4.78 301	0.10 157	0.26 254	2.33 275	0.13 212	5.82 321	1.70 226	2.98 303	3.18 303	4.63 329	5.69 366	6.26 281	2.76 297	0.05 335	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 166	0.14 135
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ccs_rob	0.71 79	0.20 79	2.35 158	0.00 1	0.01 58	1.24 87	0.00 1	3.17 114	0.91 71	0.82 108	0.45 143	2.28 253	0.63 220	1.78 137	0.18 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.14 135

DeepPruner_ROB	1.04 166	0.99 275	3.05 217	0.02 39	0.00 1	1.60 206	0.17 222	3.96 171	0.52 20	3.41 317	0.03 29	2.06 236	0.17 134	3.35 163	1.12 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 245	0.14 135

RAFT-Test	0.85 106	0.19 73	2.98 214	0.66 298	0.99 349	1.83 253	0.17 222	3.16 113	1.19 108	0.71 91	0.11 60	3.21 294	0.02 16	0.58 44	0.33 98	0.00 1	0.47 288	0.00 1	0.29 365	0.01 9	0.15 142

test_4	0.65 67	0.40 147	1.73 47	0.11 169	0.19 220	1.28 109	0.03 120	1.41 29	0.22 2	0.28 40	3.49 311	0.72 128	0.09 92	1.93 141	0.53 156	0.00 1	0.11 254	0.00 1	0.08 284	0.16 264	0.15 142

AF-Net	2.51 323	1.12 295	5.46 329	0.01 9	0.13 197	2.03 261	0.47 290	7.04 361	2.74 311	4.09 330	10.64 364	4.99 337	2.94 325	4.94 234	3.28 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 276	0.15 142

PA-Net	1.56 266	1.13 297	5.13 316	0.07 123	0.17 215	1.46 163	0.53 295	4.73 250	3.04 325	0.92 122	1.30 226	2.29 257	0.62 218	6.63 298	3.00 307	0.01 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 156	0.15 142
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
Sa-1000	1.23 202	0.79 234	2.16 131	0.00 1	0.40 284	1.36 132	0.03 120	5.00 268	2.01 255	1.11 155	5.38 335	0.61 108	0.15 125	4.18 188	0.37 122	0.00 1	0.54 296	0.00 1	0.16 312	0.15 256	0.16 146

IPLGR	0.88 112	0.30 114	3.78 262	0.06 113	0.07 163	1.26 100	0.05 160	3.78 143	1.62 210	0.80 105	0.35 120	0.79 142	0.76 236	3.42 167	0.27 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 166	0.16 146

AASNet	1.05 169	1.11 294	3.12 222	0.05 95	0.00 1	1.73 244	0.05 160	5.73 312	2.17 268	1.10 153	1.84 254	0.94 157	0.19 142	1.16 100	1.37 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 333	0.16 146

G-Net	3.58 341	0.58 190	5.14 318	1.61 365	1.86 369	10.46 377	1.85 343	3.24 118	1.69 222	8.68 368	11.81 368	6.03 349	7.62 374	4.82 229	5.52 338	0.08 346	0.12 256	0.07 351	0.15 306	0.16 264	0.16 146

iResNetv2_ROB	1.32 231	1.82 345	6.02 336	1.27 351	0.00 1	1.41 150	0.05 160	4.48 225	1.46 188	1.02 141	1.28 225	1.00 167	0.27 161	4.72 218	1.12 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 344	0.16 146

CFNet_ucs	0.84 103	0.23 92	2.43 176	0.01 9	0.01 58	1.34 128	0.01 18	3.82 151	1.61 204	1.24 173	1.13 216	2.16 248	0.41 193	2.08 144	0.17 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.17 151

Selective-RAFT	0.53 34	0.18 50	1.12 6	0.04 81	0.01 58	1.19 68	0.02 72	3.26 121	1.29 150	0.02 1	0.02 1	0.24 74	0.18 138	1.34 116	0.44 133	0.00 1	0.93 335	0.00 1	0.19 333	0.05 123	0.17 151

NRIStereo	0.82 96	0.17 46	1.56 27	0.61 288	0.05 150	1.61 213	0.48 291	1.52 33	1.19 108	0.91 118	0.17 67	0.65 113	0.03 33	7.00 326	0.25 80	0.00 1	0.06 237	0.00 1	0.00 1	0.06 132	0.17 151

CRE-IMP	0.49 22	0.14 27	1.75 52	0.08 131	0.05 150	1.48 174	0.45 288	1.64 43	1.22 121	0.92 122	0.29 104	0.87 147	0.01 4	0.39 18	0.25 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.17 151

FAT-Stereo	1.95 287	0.23 92	3.66 254	0.18 188	0.03 121	1.80 250	0.94 319	5.35 288	3.11 327	4.23 332	5.00 332	5.22 346	2.76 323	5.07 240	1.09 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 123	0.17 151

DIP-Stereo	0.68 74	0.35 132	1.76 58	0.08 131	0.00 1	1.46 163	0.01 18	6.53 348	1.71 228	0.91 118	0.11 60	0.04 7	0.19 142	0.19 1	0.09 12	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.17 151
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DISCO	2.03 293	0.45 156	2.82 204	0.72 308	0.53 301	5.13 349	0.01 18	6.01 331	1.81 241	2.31 265	0.91 200	6.43 354	0.87 245	8.57 366	3.67 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 227	0.17 151

SACVNet	1.14 185	0.74 222	2.49 183	0.07 123	0.00 1	1.65 229	0.28 260	4.52 231	1.51 194	2.11 251	0.79 185	1.57 196	0.07 72	5.28 250	1.31 234	0.01 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 312	0.18 158

Anonymous3	0.61 55	0.23 92	2.97 213	0.01 9	0.00 1	2.54 284	0.09 195	3.88 164	0.89 67	0.19 28	0.23 92	0.12 55	0.05 56	0.61 56	0.17 46	0.00 1	0.08 244	0.00 1	0.00 1	0.05 123	0.18 158

RGC	2.11 303	0.95 262	4.61 295	0.08 131	0.29 265	3.34 315	0.11 204	5.40 296	1.78 239	3.93 328	4.52 328	5.20 344	3.05 331	5.78 268	2.78 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 227	0.18 158

PCWNet_CMD	0.70 77	0.18 50	2.22 138	0.01 9	0.01 58	1.09 45	0.00 1	3.17 114	1.35 170	0.50 74	0.29 104	2.28 253	1.46 277	1.22 108	0.11 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.19 161

raft_robust	1.21 196	1.05 286	2.00 105	0.10 157	0.43 292	1.39 140	0.02 72	4.21 205	2.32 279	0.44 57	0.02 1	2.23 251	1.39 271	7.00 326	0.35 108	0.00 1	0.78 312	0.00 1	0.18 327	0.10 196	0.19 161

dad	1.04 166	1.21 305	3.14 223	0.08 131	0.01 58	1.25 94	0.01 18	1.30 26	2.54 298	1.95 241	0.37 124	0.40 91	0.04 42	5.95 273	1.06 225	0.01 291	0.00 1	1.11 380	0.12 301	0.07 156	0.19 161

DAS	1.40 244	0.11 13	2.83 205	0.04 81	0.01 58	1.31 115	1.14 330	4.51 228	2.02 257	4.84 343	2.33 273	1.65 208	0.56 206	5.53 259	0.85 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.19 161

SepStereo	1.41 246	0.11 13	2.83 205	0.04 81	0.01 58	1.31 115	1.14 330	4.51 228	2.02 257	4.84 343	2.33 273	1.65 208	0.56 206	5.78 268	0.85 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.19 161

GMOStereo	0.62 57	0.55 181	1.80 64	0.09 147	0.61 316	1.07 33	0.03 120	2.92 90	0.25 4	2.23 257	0.02 1	0.66 115	0.04 42	0.25 3	0.22 67	0.00 1	1.26 374	0.00 1	0.00 1	0.23 298	0.19 161

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test-v	0.62 57	0.55 181	1.80 64	0.09 147	0.61 316	1.07 33	0.03 120	2.92 90	0.25 4	2.23 257	0.02 1	0.66 115	0.04 42	0.25 3	0.22 67	0.00 1	1.26 374	0.00 1	0.00 1	0.23 298	0.19 161

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edge stereo	2.06 295	0.42 152	4.20 275	0.14 178	0.09 178	1.82 252	0.51 293	5.38 292	2.48 295	3.45 318	3.96 324	8.28 364	1.80 298	5.90 271	2.30 282	0.00 1	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.16 264	0.19 161

MSMDNet	0.71 79	0.18 50	2.22 138	0.01 9	0.01 58	1.09 45	0.00 1	3.25 119	1.35 170	0.52 77	0.29 104	2.29 257	1.45 274	1.22 108	0.11 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.19 161

NVstereo2D	1.25 207	0.34 130	5.21 322	0.09 147	0.03 121	1.61 213	0.23 243	4.95 266	1.92 249	1.05 144	0.38 127	2.53 264	0.61 213	5.36 254	0.44 133	0.00 1	0.10 252	0.00 1	0.03 257	0.04 111	0.19 161

Wz-Net-LNSev	1.60 269	1.48 330	8.20 367	0.03 57	0.03 121	3.95 328	0.13 212	4.89 259	2.33 281	0.92 122	0.31 111	3.64 311	1.40 272	2.90 156	1.50 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 196	0.20 173

IPLG	0.99 154	0.76 228	3.08 218	0.06 113	0.06 155	1.40 144	0.11 204	3.81 146	1.07 87	0.81 106	1.00 206	0.50 102	0.60 212	5.65 267	0.38 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 298	0.20 173

ACVNet	0.75 85	0.56 187	2.30 150	0.09 147	0.00 1	1.39 140	0.21 237	2.76 76	1.34 166	0.88 114	0.75 179	1.92 226	0.26 158	0.51 35	1.65 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 256	0.20 173

acv_ft	0.94 131	0.56 187	2.28 147	0.04 81	1.07 354	1.71 241	0.01 18	4.41 222	1.34 166	1.53 202	0.75 179	1.92 226	0.45 198	0.51 35	1.74 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 328	0.20 173

Anonymous Stereo	2.31 319	1.93 355	10.83 381	0.65 297	0.22 230	1.66 230	4.27 372	4.51 228	2.99 324	3.12 309	1.87 255	1.95 229	0.11 107	7.17 335	4.68 332	0.01 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 219	0.20 173

ETE_ROB	1.42 248	1.04 285	3.10 220	0.02 39	0.03 121	1.81 251	0.22 240	4.73 250	1.67 221	4.77 341	1.43 233	2.77 272	0.08 83	4.23 194	2.20 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 132	0.20 173

RAFT_CTSACE	0.85 106	0.95 262	2.60 188	0.60 286	0.05 150	1.20 69	0.01 18	3.18 116	0.85 59	0.79 104	1.57 242	2.18 249	0.78 239	1.20 104	0.22 67	0.00 1	0.33 280	0.00 1	0.00 1	0.28 320	0.21 179

AnonymousM	0.48 21	0.11 13	1.03 4	0.06 113	0.01 58	1.10 50	0.03 120	1.91 54	1.37 177	0.25 37	0.04 39	0.02 2	0.24 154	0.56 41	0.33 98	0.00 1	0.43 287	1.91 384	0.00 1	0.01 9	0.22 180

cross-raft	0.67 69	0.19 73	1.85 80	0.58 283	0.71 332	1.09 45	0.10 202	3.52 129	0.69 40	0.41 54	0.02 1	2.81 275	0.04 42	0.55 38	0.23 74	0.00 1	0.13 258	0.00 1	0.16 312	0.01 9	0.22 180

rafts_anoy	0.67 69	0.91 252	1.85 80	0.60 286	1.02 352	1.16 61	0.04 148	3.25 119	0.48 19	0.19 28	0.18 70	0.11 53	0.19 142	1.17 101	0.58 162	0.00 1	1.47 384	0.00 1	0.01 237	0.05 123	0.22 180

Anonymous	0.35 11	0.22 88	2.01 106	0.00 1	0.00 1	0.24 3	0.01 18	3.01 101	0.54 23	0.02 1	0.03 29	0.05 20	0.07 72	0.32 11	0.07 9	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.11 219	0.22 180

NCCL2	1.51 257	1.32 316	3.27 231	0.03 57	0.07 163	1.63 221	3.29 359	4.54 234	1.61 204	3.22 312	0.37 124	3.84 317	0.31 168	4.42 204	2.02 270	0.00 1	0.00 1	0.02 337	0.00 1	0.09 185	0.22 180

MIPNet	0.77 89	0.74 222	2.72 196	0.08 131	0.07 163	1.32 123	0.12 211	4.14 199	1.51 194	0.90 117	0.11 60	0.67 119	0.95 249	1.42 119	0.30 96	0.00 1	0.01 188	0.01 319	0.01 237	0.15 256	0.23 185

GEStereo_RVC	1.25 207	0.76 228	2.61 190	0.37 242	0.01 58	1.40 144	0.11 204	6.93 356	1.20 114	1.22 171	0.78 184	1.58 199	0.77 237	6.13 279	0.66 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 245	0.23 185

FADNet	1.38 240	1.42 325	5.62 331	0.03 57	0.06 155	2.56 285	0.16 219	4.66 246	1.64 217	0.35 43	0.11 60	1.66 210	1.05 251	5.64 266	1.59 250	0.18 359	0.02 215	0.01 319	0.01 237	0.52 360	0.23 185

ADCRef	2.57 326	1.40 323	7.90 363	0.11 169	0.11 190	4.71 344	0.74 311	5.45 300	1.66 219	3.15 310	1.65 246	1.61 202	2.25 307	4.54 213	15.56 387	0.03 325	0.00 1	0.01 319	0.10 292	0.27 317	0.23 185

RCA-Stereo	0.53 34	0.18 50	1.16 7	0.01 9	0.24 241	1.20 69	0.01 18	3.86 159	0.97 78	0.77 103	0.50 149	0.05 20	0.13 123	0.32 11	0.03 3	0.00 1	0.87 322	0.00 1	0.00 1	0.08 166	0.24 189

HBP-ISP	1.59 268	1.12 295	3.42 237	0.53 276	0.10 186	4.27 334	1.44 336	5.35 288	1.61 204	3.58 321	0.87 196	0.91 149	1.18 256	6.64 299	0.46 142	0.04 331	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.06 132	0.24 189

PSMNet-ADL	0.88 112	0.12 18	1.32 12	0.07 123	0.01 58	2.03 261	0.03 120	3.00 99	1.28 146	0.39 48	0.66 169	2.12 241	0.67 229	4.19 190	1.38 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.24 189

PFNet	1.13 182	0.26 101	3.28 232	1.27 351	0.55 303	1.60 206	0.24 246	1.80 50	1.19 108	2.37 273	1.21 221	0.63 110	0.30 164	6.85 311	0.46 142	0.16 357	0.01 188	0.00 1	0.07 280	0.18 281	0.24 189

raftrobust	0.68 74	0.89 249	1.80 64	0.02 39	1.29 358	1.22 79	0.05 160	2.37 66	0.62 33	2.99 305	0.03 29	0.12 55	0.15 125	0.60 53	0.51 152	0.00 1	0.69 304	0.00 1	0.00 1	0.10 196	0.24 189

GwcNet	1.96 289	1.51 331	7.43 358	0.30 233	1.20 356	4.13 331	0.61 303	4.45 224	1.92 249	1.53 202	2.31 272	3.93 321	0.54 202	5.50 257	3.16 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 237	0.39 345	0.24 189

GrayStereo	1.55 264	0.06 1	1.53 23	0.75 318	0.20 224	1.27 106	4.44 373	3.44 127	1.20 114	4.92 346	3.92 320	0.45 95	4.54 353	3.43 168	0.09 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 380	0.02 35	0.25 195

ARAFT	1.27 218	1.38 321	4.73 298	0.08 131	0.00 1	1.67 235	0.04 148	5.52 302	1.98 254	3.02 306	0.59 161	0.47 98	0.11 107	4.87 231	0.38 123	0.00 1	0.03 222	0.00 1	0.00 1	0.25 306	0.25 195

psmorigin	2.16 308	0.75 224	10.72 380	0.24 218	0.03 121	1.62 218	0.20 231	3.80 145	1.16 100	5.40 350	3.08 300	5.77 348	2.29 308	5.62 265	2.13 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 166	0.25 195

XPNet_ROB	1.41 246	0.81 238	2.75 199	0.04 81	0.01 58	1.70 240	0.17 222	4.14 199	1.69 222	4.12 331	1.10 213	1.58 199	0.52 201	5.13 244	4.07 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 219	0.25 195

HSM	1.48 254	0.60 195	1.85 80	0.01 9	0.29 265	1.76 246	0.04 148	6.50 347	1.46 188	1.91 234	1.55 240	4.69 332	1.27 267	6.66 301	0.70 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 156	0.26 199

iResNet	1.20 194	0.77 231	3.37 236	1.01 341	0.01 58	2.00 259	0.01 18	4.44 223	1.74 234	1.88 231	1.09 211	0.35 84	0.35 174	4.22 193	2.44 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 185	0.26 199

MFMNet_re	2.39 322	1.65 341	6.10 338	3.04 380	0.90 341	2.34 277	0.98 322	4.77 254	3.79 339	6.95 358	7.08 350	1.84 221	3.79 345	2.53 148	1.57 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 306	0.26 199

pcwnet_v2	1.36 238	0.21 83	5.89 334	0.15 183	0.01 58	1.78 248	0.02 72	5.77 319	3.19 330	1.69 221	1.94 258	2.00 233	0.79 240	3.09 160	0.33 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 237	0.04 111	0.27 202

ADLNet	1.35 237	0.55 181	2.95 212	0.01 9	0.05 150	2.22 266	0.11 204	5.06 272	2.83 320	2.42 279	2.19 266	2.63 268	0.68 231	3.59 175	1.37 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 276	0.27 202

DRN-Test	1.79 279	0.51 172	4.94 309	0.19 193	0.14 202	3.30 311	0.19 230	6.58 351	2.31 278	4.40 337	0.77 182	2.10 240	1.73 293	5.40 255	2.82 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 237	0.12 227	0.27 202

whm_eth	0.81 94	0.77 231	4.13 272	0.03 57	0.00 1	1.26 100	0.02 72	4.05 184	2.20 269	0.35 43	2.47 288	0.13 60	0.11 107	0.28 7	0.14 34	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.28 205

DeepPrunerF	2.71 328	1.57 337	16.51 393	0.22 209	0.33 280	1.45 159	0.28 260	6.26 341	9.92 376	1.25 174	0.44 140	1.98 231	1.61 289	7.33 337	4.17 327	0.00 1	0.01 188	0.07 351	0.10 292	0.33 330	0.29 206

CAS	0.95 140	0.12 18	1.08 5	6.79 389	0.08 172	1.10 50	0.01 18	0.97 18	0.87 61	0.03 5	0.04 39	0.07 38	0.06 63	0.37 16	0.15 36	6.94 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 207

SA	1.02 164	0.85 241	2.22 138	0.00 1	0.42 289	1.31 115	0.01 18	4.74 252	2.04 259	0.50 74	0.95 203	0.30 82	1.30 269	4.24 196	0.42 132	0.00 1	0.47 288	0.00 1	0.17 320	0.16 264	0.30 207

Wz-Net-MNSev	2.17 309	1.90 353	7.77 361	0.02 39	0.01 58	4.60 342	2.08 347	5.70 311	2.83 320	4.02 329	1.50 238	1.87 222	2.53 317	5.10 242	3.04 308	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.14 245	0.31 209

FADNet-RVC	1.30 227	1.62 339	6.28 341	0.03 57	0.00 1	1.61 213	0.08 184	4.49 226	2.04 259	0.41 54	0.10 57	0.63 110	0.64 223	5.55 261	1.69 256	0.01 291	0.08 244	0.00 1	0.00 1	0.52 360	0.31 209

MSKI-zero shot	0.91 121	0.18 50	1.86 83	0.61 288	0.62 323	1.36 132	0.05 160	3.41 126	0.31 11	0.73 98	1.79 251	0.88 148	0.00 1	4.71 217	0.16 40	0.00 1	0.93 335	0.00 1	0.21 340	0.02 35	0.32 211

TestStereo1	0.96 143	0.91 252	2.21 136	0.24 218	0.42 289	1.31 115	0.02 72	4.10 192	1.71 228	0.47 64	1.64 244	0.20 68	1.20 257	3.55 172	0.36 112	0.00 1	0.27 273	0.00 1	0.00 1	0.19 284	0.32 211

SA-5K	0.96 143	0.91 252	2.21 136	0.24 218	0.42 289	1.31 115	0.02 72	4.10 192	1.71 228	0.47 64	1.64 244	0.20 68	1.20 257	3.55 172	0.36 112	0.00 1	0.27 273	0.00 1	0.00 1	0.19 284	0.32 211

ccnet	1.96 289	0.68 213	3.59 247	0.26 227	0.19 220	3.68 325	1.55 338	4.89 259	1.77 237	2.68 294	3.92 320	3.44 302	1.72 292	5.02 239	5.22 335	0.06 341	0.00 1	0.09 354	0.01 237	0.13 237	0.32 211

PWCDC_ROB	3.41 340	2.29 362	5.16 320	0.19 193	0.02 103	3.11 306	0.02 72	5.15 276	12.27 379	1.36 187	23.33 398	1.98 231	3.35 336	4.93 233	3.71 320	0.28 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.71 373	0.32 211

ADCL	3.64 347	1.54 333	8.53 372	0.26 227	0.28 264	7.37 363	4.49 374	5.42 297	3.61 334	4.79 342	3.85 319	5.14 342	4.47 352	6.28 283	15.73 388	0.05 335	0.01 188	0.11 358	0.13 303	0.34 333	0.33 216

RYNet	1.76 277	0.81 238	4.24 277	0.34 237	0.10 186	2.62 291	0.07 178	5.36 291	2.08 261	1.38 188	0.35 120	4.71 333	1.35 270	6.73 305	4.61 331	0.00 1	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.05 123	0.33 216

MSMD_ROB	5.26 366	0.52 177	3.22 226	0.15 183	0.01 58	8.63 373	1.06 327	4.76 253	4.16 343	13.72 386	26.77 401	13.87 378	15.95 394	7.89 355	3.94 323	0.11 351	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.06 132	0.34 218

sAnonymous2	0.50 23	0.60 195	4.41 290	0.01 9	0.00 1	0.34 5	0.08 184	2.33 62	1.09 90	0.03 5	0.06 51	0.04 7	0.10 99	0.29 9	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 245	0.35 219

CroCo_RVC	0.50 23	0.60 195	4.41 290	0.01 9	0.00 1	0.34 5	0.08 184	2.33 62	1.09 90	0.03 5	0.06 51	0.04 7	0.10 99	0.29 9	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 245	0.35 219

StereoDRNet	1.66 271	1.21 305	5.39 327	0.06 113	0.11 190	2.49 281	1.06 327	5.28 284	1.89 245	3.60 322	0.63 164	2.28 253	0.64 223	4.70 216	3.25 312	0.00 1	0.03 222	0.00 1	0.01 237	0.15 256	0.36 221

MyStereo07	0.53 34	0.51 172	1.58 28	0.03 57	0.34 281	1.66 230	0.02 72	1.68 44	1.34 166	0.53 78	0.02 1	0.04 7	0.11 107	0.74 72	0.26 87	0.00 1	1.19 371	0.00 1	0.18 327	0.03 90	0.37 222

MyStereo06	1.08 173	0.47 161	3.30 233	0.03 57	0.14 202	1.53 187	0.02 72	5.58 303	0.88 64	1.15 160	0.73 176	3.48 305	1.15 254	0.86 91	0.66 174	0.00 1	1.10 353	0.00 1	0.16 312	0.02 35	0.37 222

MyStereo05	1.01 159	0.47 161	3.36 235	0.03 57	0.14 202	1.53 187	0.02 72	4.11 195	3.37 331	1.43 193	0.03 29	1.27 183	0.39 190	1.39 118	0.97 216	0.00 1	1.10 353	0.00 1	0.16 312	0.02 35	0.37 222

MyStereo04	1.01 159	0.51 172	3.49 242	0.03 57	0.34 281	1.66 230	0.02 72	4.18 203	2.93 323	1.10 153	0.03 29	1.30 186	0.58 210	1.32 115	1.02 222	0.00 1	1.19 371	0.00 1	0.18 327	0.03 90	0.37 222

DCANet-4	0.83 97	0.18 50	4.76 300	0.04 81	0.01 58	1.24 87	0.02 72	3.84 157	2.21 270	2.39 275	0.25 95	0.11 53	0.24 154	0.59 51	0.36 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.37 222

fff	0.83 97	0.63 204	3.63 249	0.01 9	0.04 142	1.25 94	0.02 72	3.98 173	1.29 150	2.39 275	0.25 95	0.09 48	1.78 295	0.58 44	0.36 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.37 222

csc	0.83 97	0.63 204	3.63 249	0.01 9	0.04 142	1.25 94	0.02 72	3.98 173	1.29 150	2.39 275	0.25 95	0.09 48	1.78 295	0.58 44	0.36 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.37 222

cscssc	0.83 97	0.63 204	3.63 249	0.01 9	0.04 142	1.25 94	0.02 72	3.98 173	1.29 150	2.39 275	0.25 95	0.09 48	1.78 295	0.58 44	0.36 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.37 222

S-Stereo	2.12 305	0.32 124	6.30 342	0.24 218	0.22 230	2.51 283	1.83 342	5.38 292	5.55 355	2.46 282	5.91 340	2.81 275	0.71 233	5.19 247	2.45 290	0.00 1	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.07 156	0.37 222

XQC	3.16 336	2.00 357	7.71 360	0.97 337	0.67 326	5.07 348	0.69 308	6.58 351	4.95 352	5.04 347	1.98 262	4.99 337	3.12 333	7.96 356	10.02 369	0.00 1	0.63 302	0.00 1	0.18 327	0.36 339	0.38 231

FADNet-RVC-Resample	1.28 219	1.46 327	6.58 349	0.10 157	0.14 202	1.54 191	0.25 250	4.29 217	1.46 188	0.61 81	0.23 92	1.29 185	0.28 163	5.23 248	1.06 225	0.10 349	0.16 260	0.09 354	0.06 278	0.28 320	0.39 232

PASM	2.20 311	1.85 349	10.33 378	1.00 338	0.41 286	1.98 258	0.90 318	3.85 158	2.76 313	4.38 335	1.53 239	3.49 306	1.54 281	6.60 296	2.43 288	0.14 355	0.02 215	0.00 1	0.03 257	0.33 330	0.39 232

EKT-Stereo	0.91 121	0.23 92	2.14 130	0.84 326	4.27 385	1.23 83	0.04 148	2.85 83	0.67 36	0.44 57	0.40 132	0.95 161	0.08 83	2.93 157	0.38 123	0.00 1	0.18 263	0.00 1	0.07 280	0.04 111	0.40 234

Syn2CoEx	1.91 285	1.85 349	6.43 348	0.05 95	0.00 1	1.47 169	0.54 296	6.03 332	2.24 272	2.24 261	2.19 266	2.06 236	3.10 332	6.57 295	2.58 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 333	0.40 234

ADStereo(finetuned)	0.98 152	0.65 209	4.66 296	0.03 57	0.00 1	1.25 94	0.01 18	3.99 177	2.16 264	2.65 289	0.30 108	0.09 48	2.33 310	0.58 44	0.45 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.41 236

DCANet	0.84 103	0.65 209	3.63 249	0.03 57	0.00 1	1.25 94	0.01 18	3.99 177	2.16 264	2.66 292	0.31 111	0.09 48	0.48 200	0.57 43	0.45 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.41 236

LE_ROB	13.25 396	1.86 351	12.84 385	2.35 374	1.43 362	7.50 364	5.92 386	10.14 380	48.57 415	57.70 415	24.61 400	23.44 396	32.60 411	10.12 375	24.95 409	0.06 341	0.08 244	0.13 362	0.20 335	0.09 185	0.41 236

MeshStereo	6.09 370	0.97 269	3.59 247	0.26 227	0.14 202	7.68 367	2.02 345	10.42 381	5.77 357	20.76 401	19.69 390	22.78 394	10.56 384	10.29 377	6.16 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 323	0.41 236
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
GANet	2.23 314	0.92 257	3.10 220	0.88 330	0.08 172	2.25 267	3.25 358	4.61 240	1.71 228	2.55 287	9.98 362	2.56 265	1.47 278	7.52 344	2.98 306	0.00 1	0.04 226	0.02 337	0.08 284	0.14 245	0.42 240

PDISCO_ROB	2.54 324	1.40 323	5.07 315	1.06 344	2.01 374	8.28 372	0.17 222	7.96 375	6.01 361	1.48 198	1.75 249	3.67 312	1.25 265	7.74 353	2.07 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 345	0.42 240

XX-Stereo	1.24 204	0.25 99	6.03 337	1.30 354	0.29 265	1.28 109	0.00 1	4.12 196	0.60 31	1.29 176	0.50 149	3.63 310	0.03 33	4.05 187	0.18 49	0.00 1	0.58 299	0.00 1	0.23 347	0.03 90	0.47 242

RASNet	1.75 275	0.71 217	2.93 211	0.20 207	3.20 382	1.75 245	0.26 252	3.87 161	2.64 302	0.98 128	1.46 236	5.25 347	1.67 291	6.73 305	2.81 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 132	0.47 242

AANet_RVC	1.95 287	1.64 340	4.89 304	0.09 147	0.00 1	1.24 87	0.01 18	3.93 168	2.82 319	2.32 266	4.64 330	3.61 309	0.19 142	7.61 345	4.73 333	0.60 368	0.19 266	0.00 1	0.00 1	0.11 219	0.47 242

HITNet	1.01 159	1.08 292	3.32 234	0.80 322	0.00 1	1.37 134	0.02 72	5.20 280	1.59 201	1.88 231	0.18 70	0.64 112	0.31 168	1.24 110	2.01 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 166	0.47 242
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
CSAN	3.10 333	1.72 343	5.85 333	0.37 242	0.14 202	4.15 333	3.91 366	4.94 265	4.65 350	6.43 356	6.29 345	4.62 328	5.17 360	8.13 357	4.85 334	0.02 315	0.03 222	0.03 342	0.05 271	0.26 312	0.48 246

ADCMid	4.33 358	2.40 367	13.81 388	0.23 213	0.40 284	4.90 346	1.23 334	5.73 312	3.73 337	11.06 379	3.94 322	6.67 358	5.11 358	7.11 331	18.03 391	0.12 353	0.08 244	0.55 371	0.46 376	0.61 366	0.49 247

RAFT + AFF	1.88 282	1.84 348	4.19 274	0.05 95	0.85 336	2.29 272	1.00 324	6.32 343	2.26 274	1.88 231	1.80 252	1.27 183	3.66 341	6.56 294	2.36 286	0.02 315	0.34 283	0.00 1	0.01 237	0.41 349	0.50 248

FCDSN-DC	5.38 367	0.65 209	3.19 224	0.24 218	0.46 297	5.71 353	1.61 339	5.83 323	4.51 348	14.74 391	22.03 394	20.43 390	13.01 391	8.48 363	6.00 343	0.02 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 156	0.52 249
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RTSC	3.18 337	2.15 361	8.20 367	0.67 303	0.38 283	4.41 340	0.08 184	5.64 306	5.80 359	6.14 355	3.43 310	3.37 297	1.55 284	7.50 343	12.15 376	0.00 1	0.84 318	0.00 1	0.25 352	0.51 356	0.53 250

test_5	0.94 131	0.94 259	2.60 188	0.55 280	0.25 245	1.47 169	0.02 72	4.89 259	0.97 78	0.81 106	0.30 108	0.80 143	0.63 220	3.39 165	0.24 78	0.00 1	0.27 273	0.00 1	0.00 1	0.17 276	0.54 251

BEATNet_4x	1.24 204	1.45 326	5.03 312	0.58 283	0.02 103	1.34 128	0.09 195	5.29 285	1.69 222	2.01 245	0.25 95	1.18 180	0.44 195	2.11 145	2.70 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 245	0.54 251

CC-Net-ROB	2.09 299	1.17 301	3.97 269	1.52 364	0.23 236	3.35 316	0.05 160	5.09 273	2.74 311	1.09 151	1.40 232	0.97 163	0.18 138	6.66 301	0.87 202	1.46 381	1.64 388	7.13 388	0.00 1	1.67 378	0.54 251

TDLM	1.32 231	0.90 250	2.42 174	0.61 288	0.03 121	1.59 202	2.04 346	3.73 141	2.29 277	1.70 222	0.94 202	1.07 173	0.67 229	6.49 292	1.12 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 281	0.54 251

PWC_ROB	3.30 339	1.83 346	8.47 370	0.62 292	0.56 306	1.31 115	0.39 283	4.53 232	5.05 353	7.66 363	15.14 374	3.37 297	2.43 313	6.86 312	6.74 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 356	0.54 251

aanetorigin	2.99 330	1.00 277	9.85 376	0.23 213	0.23 236	1.59 202	2.01 344	1.94 55	1.25 132	14.45 389	10.04 363	2.98 283	3.75 342	4.97 236	4.01 324	0.10 349	0.05 231	0.09 354	0.11 295	0.55 363	0.55 256

EDNetEfficient	6.66 375	1.34 318	34.37 403	0.66 298	1.93 373	2.04 263	3.59 363	3.08 107	14.92 383	20.02 400	9.53 360	6.48 356	10.85 387	7.65 347	15.21 385	0.03 325	0.10 252	0.01 319	0.22 344	0.61 366	0.55 256

EAI-Stereo	1.50 256	0.16 38	1.53 23	0.25 223	0.91 342	2.30 273	4.98 376	6.09 334	1.87 243	1.38 188	5.56 337	0.49 99	0.59 211	1.21 106	0.83 196	0.00 1	0.31 278	0.00 1	1.09 394	0.02 35	0.56 258

SuperB	3.75 350	2.46 368	15.54 392	0.32 235	0.06 155	4.29 336	1.61 339	4.25 211	11.49 378	2.56 288	1.31 228	2.01 235	1.86 299	6.94 320	8.94 359	0.05 335	0.03 222	0.10 357	0.08 284	10.62 395	0.56 258

ADCP+	3.18 337	1.81 344	11.33 382	0.07 123	0.20 224	5.83 356	2.80 354	4.60 239	2.69 305	1.68 220	0.28 102	3.75 314	3.14 334	6.82 309	17.90 390	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 288	0.56 258

CBMV_ROB	2.06 295	0.31 120	2.72 196	0.63 293	0.00 1	2.83 299	0.88 316	5.24 283	2.41 288	4.28 333	6.16 343	3.07 290	3.47 339	5.81 270	2.69 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 123	0.56 258

CBMV	1.97 292	0.56 187	2.61 190	0.46 255	0.07 163	2.91 303	4.18 369	4.58 238	2.78 316	5.50 352	2.21 268	2.84 277	2.94 325	4.75 222	2.31 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 256	0.60 262
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RAFT+CT+SA	0.85 106	0.91 252	2.23 143	0.19 193	0.29 265	1.27 106	0.03 120	4.92 263	0.86 60	0.65 84	0.40 132	0.67 119	0.05 56	3.03 158	0.18 49	0.00 1	0.28 277	0.00 1	0.35 371	0.15 256	0.61 263

WZ-Net	4.64 361	2.57 370	25.72 399	0.10 157	0.09 178	3.07 305	2.08 347	6.59 353	5.41 354	6.08 354	4.09 326	7.02 361	6.04 369	11.64 383	11.45 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 291	0.61 263

CVANet_RVC	1.37 239	0.82 240	3.23 228	0.54 277	0.11 190	1.48 174	0.46 289	4.01 179	2.23 271	3.33 314	1.34 229	1.51 194	0.37 178	6.38 287	0.69 180	0.01 291	0.00 1	0.00 1	0.05 271	0.19 284	0.62 265

MDST_ROB	3.81 351	0.21 83	4.29 280	2.64 378	1.45 363	13.85 385	1.02 326	8.06 376	2.67 304	15.14 393	8.81 357	2.70 270	1.55 284	9.31 369	3.90 322	0.03 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.63 266

FC-DCNN	6.44 373	0.46 159	3.25 230	0.54 277	0.56 306	8.01 370	1.37 335	8.76 377	7.15 368	19.35 399	22.25 396	22.72 393	15.44 393	10.37 378	7.93 354	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.03 90	0.64 267

SDNR	3.62 346	1.25 310	7.41 357	0.71 306	0.22 230	26.06 408	0.02 72	4.55 235	2.42 289	3.10 308	11.33 365	3.05 287	0.77 237	8.31 362	2.21 278	0.05 335	0.11 254	0.00 1	0.01 237	0.08 166	0.66 268

Wz-Net-TNSev	4.36 359	6.36 396	22.98 396	0.22 209	0.06 155	7.00 361	3.45 361	7.46 369	3.81 340	2.12 252	0.63 164	7.29 362	5.11 358	9.87 374	9.72 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 255	0.36 339	0.66 268

DANet	1.96 289	0.24 96	3.72 258	0.78 320	0.48 298	2.65 292	0.34 279	3.94 169	1.71 228	4.35 334	1.56 241	5.09 340	0.56 206	6.97 324	5.99 342	0.01 291	0.00 1	0.00 1	0.01 237	0.04 111	0.66 268
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
iRaft-Stereo_5w	1.28 219	0.93 258	3.51 243	0.14 178	0.66 325	1.21 75	0.01 18	3.87 161	1.06 86	0.19 28	1.97 259	1.62 204	1.50 279	6.80 308	1.07 227	0.00 1	0.16 260	0.00 1	0.06 278	0.26 312	0.67 271

FADNet_RVC	1.32 231	1.54 333	5.37 325	0.02 39	0.06 155	2.78 296	0.07 178	4.19 204	1.03 83	0.44 57	0.35 120	0.67 119	0.10 99	5.42 256	1.92 265	0.24 363	0.33 280	0.11 358	0.33 369	0.66 370	0.68 272

test_3	0.81 94	0.15 28	2.17 132	0.36 239	0.58 311	1.03 26	0.01 18	3.01 101	0.59 29	0.98 128	0.02 1	1.04 168	0.04 42	3.72 178	0.39 130	0.00 1	0.92 329	0.00 1	0.25 352	0.16 264	0.69 273

NVStereoNet_ROB	4.22 356	2.29 362	6.13 340	1.40 362	1.14 355	2.84 300	0.97 321	5.67 309	5.66 356	5.25 348	14.28 373	12.40 374	5.35 363	10.74 381	5.33 336	1.24 380	1.01 342	0.67 378	0.62 384	0.63 368	0.69 273
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SANet	5.04 363	1.86 351	7.96 364	0.39 246	0.12 195	7.51 365	3.73 365	7.20 363	16.07 386	7.15 359	13.16 370	12.35 373	8.70 377	8.28 360	5.37 337	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.13 237	0.71 275

Wz-Net-SNSev	3.01 332	3.59 385	12.98 386	0.45 254	0.04 142	2.72 293	1.12 329	5.80 320	2.42 289	2.30 264	2.62 292	6.39 353	1.29 268	10.20 376	7.19 351	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.29 323	0.72 276

SHD	3.58 341	1.83 346	6.41 345	1.34 359	1.21 357	4.84 345	0.17 222	7.95 374	12.83 380	7.86 364	3.32 308	5.08 339	2.63 319	5.54 260	8.57 357	0.01 291	0.75 311	0.00 1	0.18 327	0.31 326	0.73 277

NOSS_ROB	1.47 253	0.49 164	2.40 164	1.00 338	0.17 215	2.56 285	0.01 18	4.86 256	2.62 301	2.32 266	1.74 248	2.79 274	0.02 16	6.96 323	0.60 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 132	0.73 277

WAO-7	9.62 383	2.87 376	5.64 332	0.96 336	0.21 229	20.37 397	5.13 381	23.65 409	26.32 398	13.11 385	27.70 404	22.69 392	14.04 392	14.53 393	13.11 379	0.13 354	0.09 250	0.58 372	0.10 292	0.51 356	0.75 279

SMFormer	1.31 228	0.30 114	2.08 118	0.47 261	0.02 103	1.04 27	0.01 18	5.75 315	2.69 305	1.65 214	2.43 283	0.91 149	0.02 16	4.75 222	2.20 275	0.00 1	0.88 323	0.00 1	0.14 304	0.06 132	0.76 280

AnyNet_C32	4.41 360	3.74 387	15.17 391	0.48 269	0.51 300	5.99 358	6.52 394	5.30 286	2.72 310	6.86 357	3.66 315	5.21 345	3.19 335	7.42 340	19.54 394	0.08 346	0.04 226	0.20 365	0.09 287	0.67 371	0.76 280

pmcnn	3.98 353	0.95 262	7.29 355	0.71 306	1.42 361	2.84 300	1.22 333	5.89 325	2.42 289	9.34 374	11.71 367	18.88 388	2.65 320	6.89 314	6.35 346	0.00 1	0.07 240	0.00 1	0.00 1	0.21 291	0.76 280

LCNet	0.93 128	0.21 83	1.62 31	0.14 178	0.26 254	1.20 69	0.22 240	2.71 74	0.90 70	1.82 227	0.21 88	0.12 55	2.50 316	5.59 263	0.16 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 264	0.79 283

test-3	0.86 109	0.15 28	2.03 111	0.37 242	0.56 306	1.01 23	0.02 72	3.05 103	0.54 23	1.98 243	0.02 1	1.09 175	0.04 42	3.73 179	0.38 123	0.00 1	0.93 335	0.00 1	0.25 352	0.16 264	0.82 284

DPSNet	3.98 353	1.01 279	12.58 384	0.74 315	0.55 303	5.24 351	1.53 337	12.44 386	4.82 351	2.89 300	0.97 205	6.37 352	11.43 388	8.20 358	8.61 358	0.09 348	0.51 293	0.11 358	0.38 374	0.35 337	0.83 285

test_1	0.84 103	0.15 28	2.03 111	0.37 242	0.55 303	1.01 23	0.02 72	3.06 105	0.55 26	1.73 224	0.02 1	1.09 175	0.04 42	3.70 177	0.38 123	0.00 1	0.93 335	0.00 1	0.25 352	0.16 264	0.84 286

111	1.00 157	1.05 286	3.63 249	0.01 9	0.04 142	1.20 69	0.16 219	4.50 227	2.24 272	1.32 180	1.15 219	2.00 233	0.31 168	0.59 51	0.79 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 196	0.84 286

ADCPNet	3.94 352	1.47 329	14.87 389	0.11 169	0.45 294	7.19 362	2.23 350	5.42 297	3.18 329	4.53 339	2.03 263	7.48 363	5.27 362	7.05 330	14.73 384	0.02 315	0.74 310	0.04 346	0.91 393	0.23 298	0.85 288

anonymousa	1.15 187	0.38 140	2.43 176	0.70 304	1.49 364	1.45 159	0.02 72	4.23 210	1.13 97	0.91 118	2.52 289	3.46 303	0.55 204	0.55 38	0.60 163	0.00 1	1.13 362	0.00 1	0.54 381	0.04 111	0.86 289

RAFT	0.91 121	0.96 266	1.82 76	0.89 331	0.44 293	0.97 21	0.08 184	3.71 140	1.25 132	0.36 45	0.20 85	3.87 318	0.27 161	0.70 65	0.49 148	0.00 1	0.83 317	0.00 1	0.01 237	0.47 351	0.87 290

NaN_ROB	2.33 320	1.31 315	4.55 292	0.32 235	0.30 277	3.13 307	5.01 379	4.57 237	2.78 316	5.49 351	1.73 247	2.28 253	1.98 303	7.48 342	4.32 328	0.01 291	0.06 237	0.03 342	0.09 287	0.20 288	0.88 291

AFF-stereo	0.89 118	1.05 286	1.70 44	0.49 270	0.18 218	1.21 75	0.01 18	3.58 132	1.62 210	0.84 109	1.93 257	1.14 178	0.26 158	1.24 110	0.68 178	0.00 1	0.64 303	0.00 1	0.00 1	0.26 312	0.89 292

Selective-IGEV	0.51 26	0.13 23	1.41 15	0.72 308	0.62 323	0.38 8	0.04 148	2.58 72	1.21 119	0.19 28	0.02 1	0.02 2	0.06 63	0.48 28	0.46 142	0.01 291	0.80 314	0.00 1	0.09 287	0.07 156	0.91 293

tta	1.32 231	0.30 114	2.08 118	0.47 261	0.02 103	1.04 27	0.01 18	5.75 315	2.69 305	1.65 214	2.43 283	0.91 149	0.02 16	4.75 222	2.20 275	0.00 1	0.88 323	0.00 1	0.14 304	0.09 185	0.92 294

qqq1	1.25 207	0.30 114	2.08 118	0.47 261	0.02 103	1.04 27	0.01 18	5.75 315	2.69 305	1.65 214	2.43 283	0.91 149	0.02 16	4.75 222	0.88 205	0.00 1	0.88 323	0.00 1	0.11 295	0.09 185	0.92 294

fff1	1.25 207	0.30 114	2.08 118	0.47 261	0.02 103	1.04 27	0.01 18	5.75 315	2.69 305	1.65 214	2.43 283	0.91 149	0.02 16	4.75 222	0.88 205	0.00 1	0.88 323	0.00 1	0.11 295	0.09 185	0.92 294

SGM_RVC	4.67 362	0.61 200	2.62 192	1.13 346	0.29 265	7.96 369	2.60 353	7.55 370	4.36 346	12.34 383	9.95 361	15.94 383	8.56 376	10.88 382	6.38 347	0.22 362	0.25 268	0.20 365	0.23 347	0.32 328	0.92 294
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MyStereo8	1.16 189	0.86 244	3.73 260	0.86 328	0.04 142	1.47 169	0.01 18	4.64 243	2.13 262	1.47 197	1.10 213	1.21 181	0.31 168	1.12 98	1.50 245	0.00 1	1.45 383	0.00 1	0.30 367	0.10 196	0.93 298

test-1	0.77 89	0.31 120	1.67 40	0.03 57	0.97 347	1.23 83	0.07 178	4.63 242	0.75 44	0.73 98	0.67 171	1.06 171	0.03 33	0.58 44	0.80 191	0.02 315	0.79 313	0.00 1	0.07 280	0.01 9	0.96 299

ADCS	5.55 369	3.55 381	19.07 394	0.43 252	0.14 202	5.87 357	4.20 371	7.65 371	7.80 372	9.79 375	6.22 344	6.48 356	5.52 365	10.52 380	22.41 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 352	0.97 300

SGM-Forest	2.15 307	0.50 165	2.42 174	0.19 193	0.25 245	3.47 321	2.38 352	4.53 232	2.46 292	5.64 353	3.99 325	3.74 313	2.22 305	6.99 325	3.08 309	0.01 291	0.02 215	0.00 1	0.00 1	0.05 123	0.98 301
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RTS	10.27 387	3.55 381	66.16 413	1.62 366	2.34 376	13.96 386	6.25 389	6.95 358	18.07 389	8.81 369	19.18 385	6.82 359	2.96 327	26.87 407	19.93 396	0.00 1	0.42 285	0.00 1	0.03 257	0.40 347	0.99 302

RTSA	10.27 387	3.55 381	66.16 413	1.62 366	2.34 376	13.96 386	6.25 389	6.95 358	18.07 389	8.81 369	19.18 385	6.82 359	2.96 327	26.87 407	19.93 396	0.00 1	0.42 285	0.00 1	0.03 257	0.40 347	0.99 302

raft+_RVC	0.71 79	1.05 286	1.86 83	0.64 295	1.31 359	1.20 69	0.05 160	2.44 68	0.77 47	0.18 24	0.43 139	0.08 43	0.15 125	0.93 93	0.64 170	0.00 1	1.43 382	0.00 1	0.00 1	0.09 185	1.03 304

LL-Strereo2	0.63 62	0.97 269	2.03 111	0.76 319	0.86 339	1.15 58	0.08 184	1.85 51	1.20 114	0.45 61	0.02 1	0.50 102	0.07 72	0.63 59	0.65 172	0.00 1	0.17 262	0.00 1	0.03 257	0.05 123	1.05 305

RAFT-Stereo + iAFF	0.90 119	0.95 262	1.93 98	0.06 113	0.92 343	1.24 87	0.02 72	3.30 123	1.75 235	1.23 172	2.58 291	0.43 93	0.16 130	0.68 64	0.82 194	0.00 1	0.70 307	0.00 1	0.00 1	0.23 298	1.05 305

MFN_U_SF_RVC	4.10 355	2.36 365	12.04 383	1.00 338	0.27 259	10.31 376	0.51 293	8.83 378	3.69 336	4.90 345	3.30 307	9.33 369	3.43 338	8.28 360	9.42 364	0.41 367	0.53 295	0.52 370	0.81 386	0.90 374	1.05 305

AnyNet_C01	7.15 377	5.48 394	37.47 405	1.08 345	0.59 313	11.50 380	6.49 393	6.93 356	4.31 344	8.06 365	9.11 359	8.72 366	4.06 347	14.50 392	21.97 403	0.11 351	0.08 244	0.24 367	0.09 287	1.11 375	1.07 308

iRaftStereo_RVC	0.55 43	0.59 192	1.20 8	0.03 57	0.00 1	1.23 83	0.01 18	2.55 71	0.81 53	0.15 19	0.23 92	0.70 126	0.12 120	0.48 28	0.22 67	0.00 1	1.14 367	0.00 1	0.00 1	0.33 330	1.13 309

ttt	1.79 279	0.32 124	2.41 166	0.58 283	0.26 254	1.64 228	0.00 1	6.26 341	2.57 300	1.91 234	2.39 280	1.39 189	0.11 107	5.55 261	7.97 355	0.00 1	1.05 343	0.00 1	0.16 312	0.06 132	1.14 310

EGLCR-Stereo	0.64 65	0.12 18	1.52 21	0.74 315	0.75 334	1.83 253	0.54 296	2.79 80	0.67 36	0.66 87	0.04 39	0.01 1	0.02 16	0.77 75	0.45 137	0.00 1	0.71 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 310

coex-ft	12.25 395	6.22 395	80.44 416	0.15 183	0.15 210	2.43 279	0.98 322	3.07 106	29.54 399	49.22 414	16.44 377	15.69 382	16.17 395	7.44 341	15.30 386	0.05 335	0.07 240	0.01 319	0.05 271	0.35 337	1.15 312

anonymity	0.99 154	0.18 50	1.80 64	0.39 246	0.67 326	0.74 13	0.01 18	5.09 273	2.13 262	1.34 183	1.30 226	0.80 143	1.62 290	0.82 86	0.64 170	0.03 325	0.59 300	0.00 1	0.48 379	0.02 35	1.15 312

FTStereo	2.20 311	0.09 6	2.07 117	0.18 188	0.13 197	1.43 152	4.50 375	2.98 97	0.97 78	3.35 316	17.70 379	0.77 141	4.06 347	4.36 201	0.15 36	0.15 356	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	1.19 314

SAMSARA	4.31 357	1.94 356	7.80 362	1.96 372	1.40 360	10.65 378	7.35 395	7.17 362	4.49 347	8.27 366	3.58 313	10.58 371	3.75 342	7.87 354	6.66 348	0.01 291	1.09 349	0.00 1	0.23 347	0.26 312	1.19 314

TRStereo	0.88 112	1.18 302	2.44 178	0.72 308	0.10 186	1.56 196	0.03 120	5.73 312	1.28 146	0.18 24	0.30 108	0.62 109	0.43 194	1.02 97	0.13 32	0.00 1	0.47 288	0.00 1	0.25 352	0.01 9	1.23 316

MFN_U_SF_DS_RVC	3.61 344	3.47 380	9.32 374	0.19 193	0.30 277	13.80 384	7.49 398	5.15 276	3.95 341	3.06 307	3.94 322	4.60 327	1.20 257	8.49 364	2.79 301	0.70 369	1.22 373	0.04 346	0.84 387	0.50 355	1.23 316

WCMA_ROB	5.16 364	1.07 290	4.40 289	0.66 298	0.69 329	6.28 360	3.63 364	5.39 294	4.05 342	14.77 392	19.39 388	15.46 381	10.72 386	7.67 351	6.77 350	0.19 361	0.27 273	0.18 364	0.20 335	0.18 281	1.23 316

mmx	2.08 297	0.50 165	4.37 283	0.46 255	0.03 121	1.60 206	0.03 120	6.21 336	2.77 314	1.57 206	2.38 275	2.14 242	0.38 180	7.65 347	9.02 360	0.00 1	1.08 346	0.00 1	0.17 320	0.06 132	1.25 319

xxx	2.08 297	0.50 165	4.37 283	0.46 255	0.03 121	1.60 206	0.03 120	6.21 336	2.77 314	1.57 206	2.38 275	2.14 242	0.38 180	7.65 347	9.02 360	0.00 1	1.08 346	0.00 1	0.17 320	0.06 132	1.25 319

ELAS_RVC	8.75 380	1.59 338	6.34 344	1.91 371	1.87 370	11.67 381	12.14 407	10.75 383	16.11 387	22.55 405	21.45 392	18.49 386	18.29 401	14.17 391	12.53 377	0.92 372	1.32 379	0.70 379	0.46 376	0.53 362	1.25 319
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPS-STEREO	3.67 349	1.46 327	4.23 276	0.36 239	0.23 236	3.93 327	1.20 332	6.67 354	3.50 332	11.05 378	8.81 357	9.53 370	4.63 354	9.10 367	7.25 352	0.01 291	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.13 237	1.28 322
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ELAS	9.07 381	1.55 335	5.19 321	1.87 370	1.92 372	17.05 390	8.29 400	13.92 388	13.52 382	23.08 406	28.56 406	18.59 387	16.90 397	12.06 388	13.39 381	0.91 371	1.32 379	0.65 377	0.59 382	0.68 372	1.31 323
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
1111x	2.13 306	0.58 190	4.38 288	0.39 246	0.61 316	2.14 265	0.01 18	6.38 344	2.40 287	1.80 226	1.97 259	0.95 161	0.64 223	7.16 334	10.30 370	0.00 1	1.18 370	0.00 1	0.29 365	0.07 156	1.32 324

UDG	3.15 335	9.41 402	2.81 202	2.72 379	0.92 343	2.39 278	0.11 204	4.12 196	1.30 158	2.35 268	3.63 314	4.96 336	1.58 288	4.33 199	2.89 304	1.22 379	0.04 226	8.09 390	3.80 402	4.94 383	1.35 325

MSC_U_SF_DS_RVC	5.48 368	3.14 379	10.56 379	0.47 261	0.29 265	24.98 405	8.65 402	6.24 339	9.96 377	4.38 335	8.16 354	8.42 365	2.44 314	9.46 372	6.27 345	1.11 375	1.70 390	0.33 368	0.47 378	1.16 376	1.35 325

Prome-Stereo	1.29 223	0.09 6	1.62 31	0.12 175	0.24 241	1.28 109	0.65 306	2.98 97	0.93 73	2.08 249	8.52 356	0.75 133	2.83 324	2.19 146	0.11 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	1.39 327

FBW_ROB	2.74 329	1.02 280	4.72 297	0.43 252	0.18 218	4.35 338	0.18 227	7.28 366	3.50 332	3.57 320	3.38 309	4.86 334	1.22 262	11.70 386	5.76 339	0.17 358	0.08 244	0.59 374	0.12 301	0.28 320	1.40 328

iRaft-Stereo_20w	1.39 242	0.18 50	3.72 258	0.79 321	0.56 306	1.90 255	0.65 306	8.85 379	1.05 85	2.05 248	0.42 136	1.24 182	1.23 263	1.69 130	0.95 215	0.00 1	0.62 301	0.00 1	0.44 375	0.02 35	1.41 329

Anonymous_2	2.17 309	0.32 124	2.35 158	0.80 322	0.85 336	1.67 235	0.22 240	4.62 241	0.71 41	1.12 156	0.40 132	3.18 293	1.94 301	0.84 88	0.77 187	0.06 341	1.09 349	3.25 387	14.62 411	3.25 381	1.43 330

DLNR_Zeroshot_test	23.30 411	50.27 417	88.62 417	97.23 429	94.59 425	1.20 69	0.00 1	20.92 402	0.64 35	0.06 12	0.02 1	0.03 5	0.02 16	4.50 209	0.25 80	32.51 416	0.96 339	0.00 1	0.27 363	72.47 422	1.47 331

riskmin	0.95 140	0.06 1	2.01 106	0.80 322	0.86 339	1.58 201	0.24 246	4.28 215	0.53 21	0.85 110	0.29 104	2.60 266	1.04 250	0.70 65	0.61 166	0.00 1	0.85 319	0.00 1	0.26 359	0.01 9	1.48 332

MIM_Stereo	0.72 84	0.80 236	2.05 115	0.63 293	1.06 353	1.31 115	0.02 72	2.80 81	1.24 125	0.19 28	0.02 1	0.70 126	0.20 147	1.31 114	0.16 40	0.00 1	0.18 263	0.00 1	0.00 1	0.17 276	1.53 333

HH	1.25 207	0.40 147	2.13 128	0.90 332	0.41 286	2.28 270	0.01 18	4.25 211	0.95 74	0.37 46	0.89 198	3.87 318	0.80 241	4.74 219	0.51 152	0.00 1	0.96 339	0.00 1	0.00 1	0.03 90	1.53 333

HanStereo	1.25 207	0.40 147	2.13 128	0.90 332	0.41 286	2.28 270	0.01 18	4.25 211	0.95 74	0.37 46	0.89 198	3.87 318	0.80 241	4.74 219	0.51 152	0.00 1	0.96 339	0.00 1	0.00 1	0.03 90	1.53 333

IGEV_Zeroshot_test	1.07 172	0.28 109	3.68 256	0.51 275	0.58 311	1.13 55	0.54 296	4.64 243	0.73 43	1.14 158	0.75 179	3.21 294	0.70 232	0.77 75	0.57 161	0.00 1	0.52 294	0.00 1	0.16 312	0.04 111	1.56 336

ACVNet-DCA	0.94 131	0.36 134	2.41 166	0.50 271	0.29 265	3.40 317	0.02 72	3.82 151	1.29 150	0.71 91	0.83 190	0.05 20	0.61 213	1.60 125	0.12 24	0.00 1	1.13 362	0.00 1	0.03 257	0.06 132	1.57 337

xx1	1.29 223	0.36 134	2.41 166	0.50 271	0.29 265	3.40 317	0.02 72	4.02 180	7.67 370	0.71 91	0.83 190	0.73 129	0.15 125	1.60 125	0.12 24	0.00 1	1.13 362	0.00 1	0.23 347	0.06 132	1.57 337

1test111	1.06 171	0.36 134	2.41 166	0.50 271	0.29 265	3.40 317	0.02 72	3.82 151	1.29 150	0.71 91	0.83 190	0.05 20	0.61 213	3.19 161	0.90 209	0.00 1	1.13 362	0.00 1	0.03 257	0.06 132	1.57 337

qqq	0.90 119	0.41 151	1.88 90	0.10 157	0.59 313	1.09 45	0.00 1	3.82 151	1.29 150	0.61 81	0.38 127	0.73 129	0.15 125	3.19 161	0.90 209	0.00 1	1.08 346	0.00 1	0.23 347	0.06 132	1.57 337

11t1	0.70 77	0.28 109	1.86 83	0.56 281	0.56 306	1.06 31	0.00 1	2.89 86	1.21 119	0.60 80	0.34 114	0.08 43	0.04 42	0.76 73	0.85 199	0.02 315	1.09 349	0.00 1	0.18 327	0.06 132	1.58 341

rrr	1.15 187	1.21 305	5.05 313	0.18 188	0.16 212	0.83 14	0.06 176	2.88 84	1.44 185	0.40 49	0.04 39	0.06 27	0.09 92	6.04 274	2.22 279	0.00 1	0.48 291	0.00 1	0.19 333	0.16 264	1.59 342

x	0.80 92	0.39 142	1.80 64	0.66 298	0.50 299	1.02 25	0.00 1	3.61 133	1.34 166	0.65 84	0.34 114	0.53 105	0.14 124	1.21 106	0.91 212	0.00 1	1.09 349	0.00 1	0.20 335	0.06 132	1.59 342

ProNet	0.47 20	0.35 132	1.75 52	0.19 193	0.54 302	1.09 45	0.01 18	0.97 18	1.25 132	0.02 1	0.02 1	0.06 27	0.03 33	0.58 44	0.09 12	0.00 1	0.57 298	0.00 1	0.00 1	0.14 245	1.65 344

222	3.11 334	0.43 153	2.10 125	0.02 39	0.45 294	1.57 199	0.01 18	6.44 345	2.34 283	1.73 224	2.24 270	0.52 104	0.07 72	4.95 235	36.29 411	0.00 1	1.07 345	0.00 1	0.21 340	0.06 132	1.65 344

xxxx	2.26 316	0.43 153	2.30 150	0.01 9	0.68 328	1.47 169	0.00 1	6.56 350	2.32 279	1.56 204	2.07 265	1.07 173	0.06 63	4.81 228	18.87 393	0.00 1	1.11 355	0.00 1	0.21 340	0.06 132	1.65 344

test_xeample	2.27 317	0.46 159	2.25 144	0.10 157	0.69 329	1.48 174	0.00 1	6.24 339	2.46 292	1.83 228	2.40 281	0.37 86	0.07 72	4.49 207	19.55 395	0.00 1	1.11 355	0.00 1	0.21 340	0.07 156	1.65 344

KYRaft	1.26 216	0.08 3	1.58 28	0.06 113	0.23 236	1.28 109	0.75 312	2.92 90	0.81 53	3.20 311	7.14 351	0.99 165	2.70 321	1.56 122	0.16 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	1.66 348

mmm	0.94 131	0.32 124	2.04 114	0.73 313	0.85 336	1.17 65	0.01 18	3.97 172	1.42 184	1.51 199	0.93 201	0.46 96	0.21 150	1.18 102	0.87 202	0.00 1	1.16 369	0.00 1	0.26 359	0.06 132	1.72 349

GMM-Stereo	1.17 190	0.10 10	2.29 148	0.13 176	0.22 230	1.43 152	0.84 314	2.83 82	1.16 100	2.73 296	3.09 301	0.54 106	0.87 245	5.31 251	0.16 40	0.01 291	0.00 1	0.00 1	0.02 255	0.02 35	1.72 349

PVD	6.50 374	1.70 342	6.71 351	1.66 369	1.59 367	7.94 368	0.89 317	11.13 384	24.35 394	12.01 382	19.10 384	8.76 367	9.89 382	9.85 373	11.06 372	0.02 315	1.12 357	0.00 1	0.26 359	0.25 306	1.72 349

PWCK	9.63 384	6.94 400	19.91 395	6.25 387	0.22 230	22.62 400	14.62 409	12.15 385	13.48 381	14.34 388	13.17 371	13.25 377	8.40 375	16.14 394	11.57 375	6.38 389	0.26 271	2.41 386	0.11 295	8.57 387	1.74 352

AE-Stereo	0.83 97	0.13 23	2.17 132	0.08 131	0.24 241	1.24 87	0.03 120	5.22 282	1.26 138	0.70 90	1.09 211	0.20 68	0.16 130	0.70 65	0.33 98	0.00 1	0.89 328	0.00 1	0.26 359	0.09 185	1.75 353

ff7	0.51 26	0.26 101	1.81 71	0.19 193	0.25 245	1.08 38	0.01 18	0.71 7	1.36 172	0.47 64	0.02 1	0.04 7	0.08 83	0.79 78	0.18 49	0.00 1	0.92 329	0.00 1	0.15 306	0.10 196	1.76 354

IGEVStereo-DCA	0.88 112	1.21 305	1.81 71	0.18 188	0.16 212	0.83 14	0.01 18	0.71 7	1.36 172	0.40 49	0.04 39	0.06 27	0.09 92	6.04 274	2.22 279	0.00 1	0.48 291	0.00 1	0.15 306	0.16 264	1.76 354

ffff	0.51 26	0.26 101	1.81 71	0.19 193	0.25 245	1.08 38	0.01 18	0.71 7	1.36 172	0.47 64	0.02 1	0.04 7	0.08 83	0.79 78	0.18 49	0.00 1	0.92 329	0.00 1	0.15 306	0.10 196	1.76 354

11t	0.51 26	0.26 101	1.81 71	0.19 193	0.25 245	1.08 38	0.01 18	0.71 7	1.36 172	0.47 64	0.02 1	0.04 7	0.08 83	0.79 78	0.18 49	0.00 1	0.92 329	0.00 1	0.15 306	0.10 196	1.76 354

ccc-4	0.51 26	0.26 101	1.81 71	0.19 193	0.25 245	1.08 38	0.01 18	0.71 7	1.36 172	0.47 64	0.02 1	0.04 7	0.08 83	0.79 78	0.18 49	0.00 1	0.92 329	0.00 1	0.15 306	0.10 196	1.76 354

EDNetEfficientorigin	10.48 389	2.34 364	98.78 425	0.23 213	0.25 245	3.01 304	0.70 309	4.69 249	17.04 388	19.07 395	15.43 375	12.52 375	11.56 389	9.41 370	12.62 378	0.01 291	0.01 188	0.00 1	0.01 237	0.25 306	1.76 354

MADNet+	11.36 390	15.59 408	70.62 415	1.36 361	1.52 365	20.21 396	4.98 376	12.73 387	8.13 374	3.88 327	6.42 347	8.89 368	6.29 370	32.76 411	29.90 410	0.25 364	1.05 343	0.01 319	0.22 344	0.60 365	1.76 354

anonymousdsp2	0.88 112	0.10 10	2.48 181	0.42 250	0.77 335	1.22 79	0.02 72	4.89 259	1.23 123	0.75 101	0.21 88	0.94 157	0.09 92	1.46 121	0.31 97	0.00 1	0.88 323	0.00 1	0.11 295	0.05 123	1.78 361

DCRE	1.01 159	0.54 180	1.52 21	0.30 233	0.99 349	1.31 115	0.00 1	1.69 45	0.71 41	1.12 156	7.77 353	0.74 131	0.02 16	0.28 7	0.45 137	0.00 1	0.71 308	0.00 1	0.25 352	0.02 35	1.78 361

4D-IteraStereo	0.59 49	0.98 272	2.62 192	0.04 81	0.09 178	1.07 33	0.08 184	1.45 32	0.39 12	0.12 17	0.05 47	0.82 145	0.10 99	0.77 75	1.05 224	0.00 1	0.40 284	0.00 1	0.00 1	0.08 166	1.79 363

anonymousdsp	0.54 38	0.26 101	1.62 31	0.47 261	0.60 315	1.08 38	0.01 18	1.01 22	1.37 177	0.49 72	0.02 1	0.04 7	0.09 92	0.73 70	0.15 36	0.00 1	0.82 315	0.00 1	0.16 312	0.10 196	1.83 364

IGEV-Stereo	0.54 38	0.26 101	1.62 31	0.47 261	0.61 316	1.08 38	0.01 18	1.00 20	1.37 177	0.49 72	0.02 1	0.04 7	0.09 92	0.73 70	0.16 40	0.00 1	0.82 315	0.00 1	0.16 312	0.10 196	1.83 364
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
MC-Stereo	0.57 48	0.16 38	1.63 37	0.70 304	0.93 345	1.10 50	0.01 18	1.43 30	0.26 9	0.91 118	0.02 1	0.08 43	0.11 107	0.61 56	0.23 74	0.00 1	1.15 368	0.00 1	0.17 320	0.10 196	1.84 366

test_xeample3	0.95 140	1.30 314	5.13 316	0.19 193	0.23 236	0.95 19	0.07 178	2.30 61	1.47 191	0.40 49	0.05 47	0.08 43	0.07 72	1.45 120	2.27 281	0.00 1	0.69 304	0.00 1	0.33 369	0.17 276	1.85 367

cc1	1.29 223	0.36 134	2.41 166	0.50 271	0.29 265	3.40 317	0.02 72	4.02 180	7.67 370	0.71 91	0.83 190	0.05 20	0.61 213	1.59 124	0.12 24	0.00 1	1.13 362	0.00 1	0.03 257	0.10 196	1.86 368

DualNet	1.91 285	0.50 165	4.37 283	0.46 255	0.03 121	1.60 206	0.03 120	3.81 146	6.87 363	1.57 206	2.38 275	2.14 242	0.38 180	1.73 131	9.02 360	0.00 1	1.12 357	0.00 1	0.17 320	0.10 196	1.86 368

ffm	1.46 251	0.50 165	4.37 283	0.46 255	0.03 121	1.60 206	0.03 120	3.81 146	6.87 363	1.57 206	2.38 275	2.14 242	0.38 180	1.73 131	0.12 24	0.00 1	1.12 357	0.00 1	0.17 320	0.10 196	1.86 368

ff1	2.20 311	0.50 165	4.37 283	0.46 255	0.03 121	1.60 206	0.03 120	3.81 146	6.87 363	1.57 206	2.38 275	2.14 242	0.38 180	7.65 347	9.02 360	0.00 1	1.12 357	0.00 1	0.17 320	0.10 196	1.86 368

tt1	1.23 202	0.37 139	2.41 166	0.41 249	0.45 294	3.33 314	0.02 72	3.81 146	6.87 363	0.71 91	0.80 187	0.06 27	0.40 191	1.73 131	0.12 24	0.00 1	1.12 357	0.00 1	0.00 1	0.10 196	1.86 368

ToySt	0.92 124	0.51 172	4.35 282	0.21 208	0.71 332	1.32 123	0.00 1	2.77 79	1.33 163	0.21 35	0.51 152	1.47 192	0.11 107	1.14 99	0.87 202	0.03 325	0.69 304	0.00 1	0.20 335	0.10 196	1.88 373

FINET	2.99 330	2.11 360	7.66 359	1.13 346	1.79 368	4.35 338	3.34 360	5.66 308	7.93 373	2.49 285	3.29 306	1.66 210	2.47 315	6.70 303	4.44 329	0.82 370	1.38 381	0.03 342	0.30 367	0.36 339	1.88 373

RALCasStereoNet	0.80 92	0.96 266	1.77 61	0.28 231	0.97 347	1.13 55	0.03 120	2.91 89	1.11 94	0.17 22	0.34 114	0.12 55	0.20 147	1.65 129	0.65 172	0.00 1	1.72 391	0.00 1	0.00 1	0.11 219	1.90 375

AEACV	0.64 65	0.08 3	1.46 16	0.72 308	0.96 346	1.22 79	0.00 1	1.90 53	0.67 36	0.54 79	0.07 54	0.02 2	0.73 235	0.63 59	0.28 90	0.01 291	0.92 329	0.00 1	0.36 372	0.09 185	2.04 376

LL-Strereo	2.29 318	1.55 335	5.01 311	0.64 295	2.78 380	1.52 185	0.05 160	5.04 270	1.24 125	2.73 296	2.87 297	5.10 341	5.49 364	7.22 336	0.81 193	0.04 331	1.31 378	0.00 1	0.00 1	0.31 326	2.08 377

DGSMNet	2.56 325	1.15 300	7.39 356	1.34 359	2.02 375	3.20 308	3.97 367	6.11 335	1.72 233	1.52 201	2.72 294	3.23 296	0.63 220	4.74 219	2.39 287	1.12 376	1.53 386	1.54 382	1.32 395	1.40 377	2.10 378

SGM-ForestM	14.25 397	3.00 377	8.67 373	2.38 375	1.88 371	24.45 404	11.87 405	19.27 396	21.66 391	30.68 408	29.79 408	46.58 412	28.97 408	27.26 409	21.22 401	1.14 377	1.67 389	0.61 376	0.89 392	0.51 356	2.50 379

SGM+DAISY	6.27 372	3.62 386	9.36 375	2.30 373	2.34 376	9.12 375	6.38 391	6.98 360	6.00 360	14.26 387	15.55 376	14.02 379	9.84 381	9.45 371	8.56 356	1.21 378	1.60 387	0.58 372	0.86 390	0.63 368	2.74 380

FADE	16.60 404	11.70 405	39.83 408	4.77 386	4.88 387	10.68 379	5.02 380	19.70 398	23.34 392	8.37 367	6.13 342	14.69 380	21.66 405	26.42 406	22.37 404	25.10 412	8.60 411	35.80 416	36.52 416	3.69 382	2.77 381

BEATNet-Init1	19.30 407	9.61 403	39.48 406	3.09 381	2.67 379	39.40 413	17.68 410	23.58 408	25.88 396	38.63 411	37.63 412	50.99 413	33.56 412	30.54 410	24.44 408	1.09 374	1.51 385	0.60 375	0.88 391	1.81 380	2.89 382

CES	0.51 26	0.16 38	1.23 10	0.09 147	1.58 366	1.18 66	0.05 160	1.07 24	0.79 48	0.03 5	0.03 29	0.14 63	0.10 99	0.55 38	0.12 24	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.00 1	0.01 9	2.98 383

MANE	15.61 402	2.70 372	7.19 354	3.43 382	5.19 388	21.44 398	9.54 403	24.27 410	29.58 400	33.72 410	42.10 413	42.08 411	32.55 410	24.60 402	20.72 399	1.46 381	2.17 393	1.34 381	4.60 403	0.49 353	3.04 384

DDUNet	3.58 341	11.19 404	3.84 264	3.59 383	3.31 383	4.14 332	0.20 231	4.40 221	1.33 163	2.72 295	3.11 302	3.16 291	0.37 178	4.18 188	1.47 243	2.02 383	0.05 231	10.10 395	3.59 401	5.85 385	3.05 385

MaskLacGwcNet_RVC	1.88 282	0.88 247	3.47 241	1.64 368	0.22 230	4.27 334	0.40 284	3.90 167	1.63 216	0.72 97	0.71 173	3.06 288	0.11 107	5.13 244	1.03 223	5.07 386	0.54 296	0.00 1	0.00 1	1.73 379	3.16 386

SQANet	2.65 327	1.92 354	3.73 260	4.47 384	2.98 381	2.59 287	0.24 246	4.66 246	1.11 94	2.48 283	0.59 161	1.57 196	0.86 244	3.95 185	1.67 255	7.97 391	0.14 259	0.48 369	0.03 257	7.84 386	3.68 387

WAO-8	14.47 398	5.06 392	6.42 346	8.00 392	6.65 390	23.95 402	2.97 355	23.01 406	45.08 413	19.24 397	34.86 411	33.07 402	17.51 398	17.59 397	14.38 382	5.22 387	0.86 320	10.06 393	0.85 388	10.25 391	4.34 388

Venus	14.47 398	5.06 392	6.42 346	8.00 392	6.65 390	23.95 402	2.97 355	23.01 406	45.08 413	19.24 397	34.85 410	33.07 402	17.51 398	17.59 397	14.38 382	5.22 387	0.86 320	10.06 393	0.85 388	10.25 391	4.34 388

WAO-6	11.65 391	2.71 373	4.73 298	7.69 391	7.28 395	17.41 391	7.45 396	20.43 400	38.14 410	10.13 376	19.37 387	27.36 398	12.38 390	13.35 389	13.26 380	4.38 385	2.43 397	10.51 397	0.03 257	9.00 388	4.96 390

JetBlue	14.57 400	6.38 397	35.83 404	0.95 335	7.05 393	51.27 414	22.93 412	16.51 390	9.78 375	11.72 380	17.82 380	27.82 399	17.62 400	33.31 412	20.36 398	0.35 366	0.18 263	0.15 363	0.25 352	5.36 384	5.74 391

otaku	3.61 344	2.06 358	4.04 270	6.41 388	3.35 384	4.67 343	2.08 347	5.97 327	1.58 200	2.19 255	2.62 292	3.47 304	1.45 274	4.36 201	2.17 274	8.55 392	0.25 268	1.89 383	0.03 257	9.29 389	5.81 392

Ntro	3.66 348	2.08 359	4.34 281	7.58 390	4.53 386	6.25 359	0.72 310	5.35 288	1.65 218	0.48 71	1.77 250	2.68 269	1.25 265	5.10 242	2.31 283	8.72 393	0.31 278	2.13 385	0.05 271	9.73 390	6.18 393

DispFullNet	8.26 379	24.76 412	14.96 390	14.77 405	7.78 397	5.23 350	0.09 195	5.67 309	3.16 328	9.01 372	4.87 331	6.15 351	10.66 385	10.44 379	4.54 330	2.54 384	0.33 280	15.59 402	4.84 405	13.17 403	6.59 394

RainbowNet	5.23 365	4.09 390	4.92 308	9.61 395	6.18 389	5.26 352	3.48 362	7.68 372	4.58 349	1.94 240	3.02 298	4.67 331	3.42 337	5.90 271	2.01 268	9.59 395	2.19 394	8.45 391	0.20 335	10.52 393	6.82 395

ACVNet-4b	6.14 371	2.39 366	6.31 343	9.73 396	7.26 394	8.81 374	1.62 341	7.27 365	6.07 362	0.41 54	6.42 347	11.47 372	2.37 311	9.17 368	2.72 295	9.70 397	2.42 396	10.45 396	0.01 237	11.04 397	7.12 396

ACVNet_1	6.79 376	2.72 374	6.97 352	9.78 397	7.38 396	7.67 366	2.29 351	10.50 382	6.93 367	4.51 338	5.39 336	13.21 376	6.34 371	7.02 329	3.31 315	9.70 397	2.48 398	10.85 398	0.11 295	11.41 399	7.23 397

Dean	12.08 394	3.10 378	8.10 366	10.98 399	8.34 399	18.85 394	5.53 385	21.57 405	40.96 412	11.81 381	21.91 393	25.74 397	9.74 380	8.20 358	5.76 339	9.65 396	2.35 395	9.94 392	0.65 385	10.97 396	7.40 398

LVE	11.75 393	3.56 384	5.48 330	10.38 398	8.28 398	22.54 399	7.53 399	17.01 392	32.01 403	9.26 373	23.28 397	23.43 395	9.72 379	11.79 387	7.81 353	10.09 399	2.62 404	11.07 399	0.59 382	11.18 398	7.44 399

ACVNet_2	9.32 382	2.76 375	8.07 365	8.84 394	6.89 392	14.54 389	4.19 370	14.25 389	23.92 393	7.62 362	19.61 389	20.42 389	5.93 368	8.52 365	3.64 318	9.16 394	1.74 392	7.93 389	0.36 372	10.56 394	7.47 400

IMH-64-1	10.12 385	3.75 388	4.24 277	11.47 400	9.26 400	11.93 382	5.30 383	18.72 394	15.74 384	7.16 360	18.55 381	16.83 384	6.83 372	11.66 384	9.62 366	10.09 399	2.54 399	15.69 403	1.72 396	12.82 400	8.45 401

IMH-64	10.12 385	3.75 388	4.24 277	11.47 400	9.26 400	11.93 382	5.30 383	18.72 394	15.74 384	7.16 360	18.55 381	16.83 384	6.83 372	11.66 384	9.62 366	10.09 399	2.54 399	15.69 403	1.72 396	12.82 400	8.45 401

IMH	11.71 392	4.49 391	4.59 294	11.55 402	9.35 402	14.27 388	5.00 378	21.03 403	25.97 397	8.90 371	23.64 399	20.58 391	10.29 383	13.39 390	9.59 365	10.13 402	2.57 401	15.53 401	1.75 398	13.04 402	8.53 403

TorneroNet	16.83 405	6.92 399	6.68 350	14.15 404	12.07 403	27.63 409	8.39 401	21.53 404	37.64 408	14.70 390	32.94 409	33.55 404	18.95 403	19.68 399	20.80 400	10.39 404	2.61 403	19.77 407	3.45 400	15.42 405	9.28 404

TorneroNet-64	16.11 403	6.82 398	6.11 339	14.13 403	12.13 404	28.42 410	6.47 392	20.35 399	38.01 409	12.80 384	27.88 405	35.94 406	16.83 396	20.38 400	16.77 389	10.33 403	2.60 402	19.45 406	2.86 399	14.63 404	9.33 405

KSHMR	14.93 401	8.30 401	8.52 371	15.54 406	13.01 405	17.62 392	10.36 404	19.39 397	30.53 401	19.03 394	22.15 395	28.32 400	9.61 378	16.44 395	10.96 371	10.98 407	3.74 410	21.96 409	4.87 406	16.79 406	10.39 406

notaker	18.29 406	22.89 411	10.13 377	18.52 408	14.64 408	17.81 393	7.48 397	20.77 401	24.37 395	21.91 403	27.45 403	39.00 408	20.06 404	20.53 401	21.90 402	12.54 408	2.81 408	25.96 411	6.03 408	19.60 409	11.37 407

ktn	19.65 408	19.61 409	8.27 369	22.99 412	17.38 410	23.89 401	11.97 406	24.83 411	34.40 407	19.19 396	27.37 402	32.56 401	18.29 401	16.52 396	18.28 392	22.43 411	3.70 409	29.28 413	10.90 410	19.65 410	11.59 408

UNDER WATER	20.50 409	13.77 407	33.30 401	20.84 410	14.55 407	30.38 411	19.68 411	17.23 393	34.25 406	21.44 402	18.98 383	38.38 407	31.61 409	25.31 403	22.42 406	10.71 406	2.76 406	19.90 408	4.92 407	17.87 408	11.76 409

UNDER WATER-64	20.90 410	11.73 406	33.74 402	20.56 409	13.88 406	34.56 412	24.71 413	16.81 391	33.52 405	22.54 404	17.10 378	40.14 410	33.68 413	25.46 404	23.75 407	10.68 405	2.78 407	18.70 405	4.60 403	17.07 407	12.03 410

LSM	7.83 378	2.59 371	24.93 398	4.71 385	40.61 415	3.55 322	5.22 382	5.91 326	7.48 369	10.86 377	13.66 372	4.55 326	3.92 346	7.72 352	5.88 341	0.02 315	0.26 271	0.00 1	0.00 1	0.30 325	14.53 411

HanzoNet	30.55 413	30.82 414	24.44 397	22.40 411	19.25 412	25.74 407	14.00 408	29.76 412	40.45 411	43.57 412	44.15 414	55.63 415	46.26 414	43.79 414	45.27 413	28.35 414	9.71 412	30.23 414	16.18 412	23.20 413	17.85 412

tt	68.57 419	0.18 50	99.50 426	50.44 417	14.99 409	100.00 427	100.00 427	100.00 428	99.70 423	28.28 407	12.01 369	99.97 428	98.67 425	99.55 425	99.99 428	89.99 422	98.19 423	46.13 417	51.48 419	60.62 417	21.71 413

JetRed	35.17 414	40.12 416	62.92 411	15.92 407	26.66 414	70.02 416	42.94 416	32.33 414	33.48 404	46.29 413	45.31 415	39.98 409	26.04 406	38.73 413	56.93 415	12.90 409	37.58 418	13.38 400	9.53 409	30.41 414	21.91 414

SPstereo	61.24 418	27.43 413	41.43 409	33.64 414	25.42 413	72.54 417	80.04 417	100.00 428	100.00 426	97.56 424	96.24 423	100.00 429	95.10 423	94.86 422	76.77 418	29.55 415	22.53 414	47.20 418	42.52 417	19.77 411	22.12 415

DPSimNet_ROB	26.59 412	21.34 410	28.49 400	25.34 413	19.24 411	25.03 406	28.61 414	30.13 413	30.91 402	33.36 409	29.60 407	33.91 405	28.18 407	25.99 405	42.58 412	17.84 410	15.40 413	25.41 410	22.86 414	21.10 412	26.45 416

ASD4	55.67 416	67.80 419	50.61 410	44.70 416	58.12 418	92.14 419	98.24 425	55.49 415	86.70 420	58.61 416	65.05 417	51.13 414	64.00 417	59.18 417	67.96 417	26.48 413	30.21 415	26.86 412	29.22 415	43.04 415	37.90 417

MADNet++	48.24 415	34.06 415	39.67 407	43.36 415	41.25 416	66.15 415	33.15 415	60.90 417	54.14 416	72.30 417	61.91 416	58.11 416	56.05 415	58.09 415	59.59 416	43.04 417	36.86 417	35.73 415	22.37 413	45.96 416	42.06 418

xxxxx1	76.86 420	82.53 420	93.06 420	61.86 418	67.25 419	95.91 421	95.20 421	75.90 418	81.13 417	82.69 419	86.70 419	89.27 418	87.62 418	85.18 418	86.89 419	55.21 418	54.91 419	60.27 419	72.48 420	60.77 418	62.32 419

tt_ll	76.86 420	82.53 420	93.06 420	61.86 418	67.25 419	95.91 421	95.20 421	75.90 418	81.13 417	82.69 419	86.70 419	89.27 418	87.62 418	85.18 418	86.89 419	55.21 418	54.91 419	60.27 419	72.48 420	60.77 418	62.32 419

ff	76.86 420	82.53 420	93.06 420	61.86 418	67.25 419	95.91 421	95.20 421	75.90 418	81.13 417	82.69 419	86.70 419	89.27 418	87.62 418	85.18 418	86.89 419	55.21 418	54.91 419	60.27 419	72.48 420	60.77 418	62.32 419

PML	88.69 423	99.49 424	92.95 419	94.34 423	94.09 423	98.57 425	96.73 424	93.58 421	94.50 421	99.57 427	91.07 422	95.40 422	91.48 421	99.96 429	90.33 422	99.98 435	31.85 416	100.00 429	46.15 418	93.62 424	70.14 422

LRCNet_RVC	60.82 417	63.91 418	64.33 412	69.26 421	50.13 417	19.76 395	0.07 178	58.24 416	5.77 357	75.95 418	85.64 418	74.51 417	62.84 416	58.99 416	50.33 414	93.38 425	56.04 422	93.60 423	93.06 423	68.67 421	71.95 423

Anonymous_1	96.94 425	99.72 426	99.64 427	92.03 422	93.81 422	100.00 427	100.00 427	99.18 425	99.90 425	98.59 426	99.75 425	99.15 424	99.95 427	98.52 424	99.54 425	87.31 421	98.83 425	90.77 422	96.89 424	91.07 423	94.14 424

DPSM_ROB	99.05 428	100.00 431	100.00 431	95.92 425	98.77 426	100.00 427	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	93.10 423	100.00 428	100.00 429	100.00 428	95.46 425	97.74 425

DPSM	99.05 428	100.00 431	100.00 431	95.92 425	98.77 426	100.00 427	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	93.10 423	100.00 428	100.00 429	100.00 428	95.46 425	97.74 425

MEDIAN_ROB	96.88 424	99.41 423	98.74 424	94.82 424	94.30 424	93.21 420	90.85 419	95.70 423	94.83 422	97.65 425	97.67 424	98.31 423	96.57 424	94.60 421	93.95 424	99.78 433	98.28 424	99.99 427	99.90 426	99.50 429	99.57 427

LSM0	99.93 433	100.00 431	100.00 431	99.82 434	100.00 430	100.00 427	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	99.09 432	100.00 428	100.00 429	100.00 428	99.98 431	99.79 428

HaxPig	97.67 426	99.63 425	91.79 418	99.82 434	99.96 428	88.42 418	87.25 418	98.22 424	99.89 424	99.93 428	99.96 426	99.95 427	99.86 426	96.37 423	92.57 423	99.96 434	99.98 427	99.99 427	99.99 427	99.99 436	99.91 429

MyStereo03	99.94 435	100.00 431	100.00 431	99.73 431	100.00 430	100.00 427	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	99.08 428	100.00 428	100.00 429	100.00 428	99.98 431	99.94 430

MyStereo02	99.94 435	100.00 431	100.00 431	99.73 431	100.00 430	100.00 427	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	99.08 428	100.00 428	100.00 429	100.00 428	99.98 431	99.94 430

MyStereo	99.94 435	100.00 431	100.00 431	99.73 431	100.00 430	100.00 427	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	99.08 428	100.00 428	100.00 429	100.00 428	99.98 431	99.94 430

Selective-RAFT-Error	100.00 438	100.00 431	100.00 431	100.00 437	100.00 430	100.00 427	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	100.00 436	100.00 428	100.00 429	100.00 428	99.98 431	99.94 430

CasAABBNet	99.93 433	100.00 431	100.00 431	99.70 430	100.00 430	100.00 427	100.00 427	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	100.00 431	100.00 431	99.08 428	100.00 428	100.00 429	100.00 428	99.96 430	99.94 430

DGTPSM_ROB	99.42 431	99.92 428	99.98 429	96.43 427	100.00 430	100.00 427	100.00 427	99.81 426	100.00 426	95.92 422	100.00 427	99.26 425	100.00 428	99.77 426	99.99 428	98.23 426	100.00 428	99.86 425	100.00 428	99.38 427	99.97 435

DPSMNet_ROB	99.43 432	99.92 428	99.98 429	96.44 428	100.00 430	100.00 427	100.00 427	99.82 427	100.00 426	95.92 422	100.00 427	99.26 425	100.00 428	99.77 426	99.99 428	98.36 427	100.00 428	99.86 425	100.00 428	99.38 427	99.98 436

test_example2	98.82 427	99.97 430	99.97 428	99.95 436	99.97 429	99.48 426	99.97 426	94.95 422	100.00 426	100.00 429	100.00 427	93.49 421	93.63 422	99.93 428	99.91 426	100.00 436	99.77 426	96.68 424	98.65 425	100.00 437	100.00 437

AVERAGE_ROB	99.26 430	99.81 427	97.70 423	100.00 437	100.00 430	96.38 424	91.35 420	100.00 428	100.00 426	100.00 429	100.00 427	100.00 429	100.00 428	99.98 430	99.97 427	100.00 436	100.00 428	100.00 429	100.00 428	100.00 437	100.00 437

Low-res two-view benchmark