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

panet	0.10 21	0.05 61	0.52 16	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.17 93	0.09 50	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

H2IRNET	0.14 65	0.19 186	1.11 170	0.00 1	0.00 1	1.07 294	0.01 217	0.13 80	0.14 96	0.00 1	0.00 1	0.05 118	0.01 86	0.01 26	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 326	0.01 128

MGS-Stereo	0.10 21	0.08 111	0.82 96	0.00 1	0.00 1	0.41 76	0.00 1	0.20 109	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 86	0.04 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 386	0.00 1

MoCha-V2	0.07 8	0.04 38	0.53 24	0.00 1	0.06 334	0.04 13	0.00 1	0.12 75	0.08 31	0.02 217	0.00 1	0.06 131	0.00 1	0.03 94	0.03 123	0.00 1	0.02 334	0.00 1	0.22 398	0.12 307	0.01 128

LargeStereo	0.06 5	0.14 157	0.46 9	0.03 287	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.03 6	0.08 31	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.06 242	0.04 104	0.03 123	0.00 1	0.04 360	0.00 1	0.03 354	0.08 271	0.07 336

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 11	0.06 85	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.05 18	0.00 1	0.11 71	0.22 117	0.75 364	0.00 1	0.02 39	0.01 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.03 258

SMFormer	0.33 190	0.10 122	1.04 149	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 295	0.55 165	0.00 1	0.00 1	0.15 187	0.00 1	3.24 265	0.09 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.02 225

tta	0.33 190	0.10 122	1.04 149	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 295	0.55 165	0.00 1	0.00 1	0.15 187	0.00 1	3.24 265	0.09 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.01 128

qqq1	0.33 190	0.10 122	1.04 149	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 295	0.55 165	0.00 1	0.00 1	0.15 187	0.00 1	3.24 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.01 128

fff1	0.33 190	0.10 122	1.04 149	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.45 295	0.55 165	0.00 1	0.00 1	0.15 187	0.00 1	3.24 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.01 128

MyStereo07	0.10 21	0.12 145	0.59 37	0.00 1	0.00 1	0.98 222	0.00 1	0.03 6	0.10 69	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.05 231	0.04 104	0.00 1	0.00 1	0.05 374	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.04 288

AE-Stereo	0.17 91	0.05 61	0.79 87	0.03 287	0.09 348	1.06 259	0.00 1	0.57 178	0.06 13	0.08 292	0.00 1	0.13 175	0.00 1	0.01 26	0.01 77	0.00 1	0.06 384	0.00 1	0.23 400	0.08 271	0.04 288

CoDeX	0.36 207	0.24 213	1.39 222	0.00 1	0.01 239	0.29 53	0.00 1	1.58 321	0.57 210	0.00 1	0.00 1	0.25 223	0.07 249	2.82 248	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

ACVNet-DCA	0.25 145	0.22 200	1.20 186	0.00 1	0.00 1	1.31 364	0.00 1	0.95 232	0.55 165	0.07 285	0.00 1	0.03 77	0.02 133	0.59 185	0.01 77	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

xx1	0.28 159	0.22 200	1.20 186	0.00 1	0.00 1	1.31 364	0.00 1	1.41 284	0.69 362	0.07 285	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.59 185	0.01 77	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

1test111	0.28 159	0.22 200	1.20 186	0.00 1	0.00 1	1.31 364	0.00 1	0.95 232	0.55 165	0.07 285	0.00 1	0.03 77	0.02 133	1.23 207	0.00 1	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

cc1	0.28 159	0.22 200	1.20 186	0.00 1	0.00 1	1.31 364	0.00 1	1.41 284	0.69 362	0.07 285	0.00 1	0.03 77	0.02 133	0.59 185	0.01 77	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.04 288

mmm	0.13 52	0.02 7	0.42 6	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.88 221	0.56 177	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 86	0.51 180	0.00 1	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.01 128

11t1	0.08 11	0.01 1	0.54 26	0.00 1	0.00 1	0.09 26	0.00 1	0.44 159	0.55 165	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.01 128

ff7	0.11 37	0.18 177	0.52 16	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.09 52	0.09 50	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.03 175	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 368	0.07 254	0.01 128

ffff	0.11 37	0.18 177	0.52 16	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.09 52	0.09 50	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.03 175	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 368	0.07 254	0.01 128

DualNet	0.55 282	0.02 7	1.06 158	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	1.42 287	0.57 210	0.00 1	0.00 1	0.67 307	0.02 133	0.57 182	5.86 387	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.03 258

ffm	0.25 145	0.02 7	1.06 158	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	1.42 287	0.57 210	0.00 1	0.00 1	0.67 307	0.02 133	0.57 182	0.01 77	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.03 258

ff1	0.80 327	0.02 7	1.06 158	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	1.42 287	0.57 210	0.00 1	0.00 1	0.67 307	0.02 133	5.57 350	5.86 387	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.03 258

mmx	0.85 333	0.02 7	1.06 158	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	2.50 370	0.56 177	0.00 1	0.00 1	0.67 307	0.02 133	5.57 350	5.86 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

11t	0.11 37	0.18 177	0.52 16	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.09 52	0.09 50	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.03 175	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 368	0.07 254	0.01 128

tt1	0.27 155	0.23 209	1.17 181	0.00 1	0.00 1	1.29 362	0.00 1	1.42 287	0.57 210	0.07 285	0.00 1	0.03 77	0.02 133	0.57 182	0.01 77	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.03 258

ttt	0.70 317	0.02 7	0.78 84	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	2.50 370	0.56 177	0.00 1	0.00 1	0.29 232	0.01 86	4.18 304	5.00 382	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

1111x	0.87 338	0.02 7	1.20 186	0.00 1	0.00 1	0.70 158	0.00 1	2.60 382	0.56 177	0.00 1	0.00 1	0.04 97	0.01 86	5.36 341	6.80 392	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

whm_eth	0.17 91	0.36 266	1.51 242	0.00 1	0.00 1	0.53 111	0.00 1	0.25 124	0.61 299	0.00 1	0.00 1	0.03 77	0.01 86	0.01 26	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 351

xxx	0.85 333	0.02 7	1.06 158	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	2.50 370	0.56 177	0.00 1	0.00 1	0.67 307	0.02 133	5.57 350	5.86 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

EKT-Stereo	0.46 240	0.12 145	1.03 148	0.75 401	4.21 419	1.06 259	0.00 1	0.83 216	0.04 9	0.02 217	0.00 1	0.08 145	0.00 1	0.89 198	0.01 77	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.05 357	0.04 205	0.01 128

MIM_Stereo	0.10 21	0.32 242	0.90 122	0.00 1	0.03 304	0.29 53	0.00 1	0.11 71	0.11 75	0.02 217	0.00 1	0.04 97	0.01 86	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.00 1	0.11 300	0.08 338

Ntro	0.57 292	1.13 388	2.24 306	0.04 299	0.36 393	1.04 247	0.02 257	0.74 204	0.57 210	0.01 127	0.00 1	0.76 317	0.08 253	3.01 257	0.47 306	0.07 377	0.04 360	0.01 359	0.00 1	0.76 398	0.02 225

CASnet	0.08 11	0.05 61	0.40 1	0.00 1	0.00 1	0.82 183	0.00 1	0.14 84	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.19 106	0.10 122	1.38 220	0.00 1	0.01 239	0.75 170	0.00 1	0.35 143	0.12 87	0.00 1	0.00 1	0.48 278	0.51 322	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.01 128

CFNet_ucs	0.26 149	0.14 157	1.53 245	0.00 1	0.01 239	0.84 190	0.00 1	1.78 338	0.17 109	0.00 1	0.00 1	0.49 286	0.30 307	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

AEACV	0.10 21	0.02 7	0.49 12	0.00 1	0.02 283	0.75 170	0.00 1	0.07 41	0.02 2	0.09 300	0.00 1	0.01 7	0.08 253	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.24 405	0.07 254	0.05 305

Any-RAFT	0.17 91	0.04 38	0.93 129	0.00 1	0.00 1	1.10 321	0.00 1	0.99 239	0.03 4	0.01 127	0.00 1	0.21 212	0.00 1	0.07 122	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT-Test	0.20 114	0.09 118	1.34 211	0.00 1	0.12 360	0.39 73	0.10 318	0.72 201	0.25 124	0.08 292	0.00 1	0.44 271	0.00 1	0.05 112	0.13 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 405	0.01 58	0.01 128

LL-Strereo2	0.12 46	0.41 291	0.91 126	0.05 309	0.03 304	0.51 102	0.04 285	0.13 80	0.11 75	0.01 127	0.00 1	0.03 77	0.02 133	0.06 117	0.10 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 319	0.03 184	0.03 258

LL-Strereo	0.71 320	0.88 372	2.40 316	0.00 1	0.00 1	0.63 144	0.01 217	1.57 319	0.58 249	0.45 353	0.00 1	0.54 295	0.30 307	6.37 386	0.07 175	0.00 1	0.05 374	0.00 1	0.00 1	0.22 359	0.17 381

LoS_RVC	0.05 2	0.05 61	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.16 36	0.00 1	0.17 93	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.04 97	0.01 86	0.04 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

CAS	0.10 21	0.05 61	0.46 9	0.00 1	0.00 1	1.03 240	0.00 1	0.21 115	0.09 50	0.00 1	0.00 1	0.03 77	0.01 86	0.01 26	0.02 106	0.08 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.10 21	0.04 38	0.98 143	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	0.09 52	0.11 75	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 86	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.04 205	0.03 258

anonymousdsp	0.11 37	0.18 177	0.58 34	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.08 46	0.09 50	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.04 206	0.03 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 373	0.07 254	0.03 258

fast-acv-ft	0.29 173	0.37 274	3.76 375	0.06 327	0.01 239	0.28 51	0.17 328	0.06 29	0.21 115	0.00 1	0.00 1	0.08 145	0.09 256	0.10 140	0.23 267	0.01 350	0.00 1	0.03 384	0.01 319	0.26 369	0.01 128

iinet-f	0.48 249	0.57 336	4.45 385	0.00 1	0.01 239	0.77 173	0.00 1	1.48 308	0.61 299	0.01 127	0.00 1	0.40 264	0.44 318	0.38 173	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 382	0.01 128

CES	0.08 11	0.07 104	0.43 7	0.00 1	0.00 1	0.21 42	0.01 217	0.08 46	0.56 177	0.01 127	0.00 1	0.08 145	0.04 206	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

Selective-IGEV	0.05 2	0.04 38	0.43 7	0.00 1	0.04 319	0.25 45	0.00 1	0.01 1	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 133	0.00 1	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 363	0.03 184	0.08 338

EGLCR-Stereo	0.15 78	0.05 61	0.47 11	0.07 331	0.03 304	1.06 259	0.01 217	1.06 247	0.12 87	0.16 322	0.00 1	0.00 1	0.02 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 225

CASS	0.07 8	0.06 85	0.73 51	0.00 1	0.00 1	0.10 28	0.01 217	0.15 87	0.12 87	0.16 322	0.00 1	0.02 39	0.02 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.12 46	0.15 162	0.92 128	0.00 1	0.00 1	0.46 93	0.00 1	0.41 154	0.10 69	0.00 1	0.00 1	0.10 159	0.00 1	0.07 122	0.19 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.04 205	0.02 225

knoymous	0.09 17	0.04 38	1.04 149	0.00 1	0.00 1	0.11 31	0.00 1	0.23 118	0.05 12	0.00 1	0.00 1	0.23 216	0.00 1	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Selective-RAFT	0.13 52	0.04 38	0.51 13	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.04 13	0.57 210	0.00 1	0.00 1	0.06 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 391	0.04 205	0.00 1

ProNet	0.09 17	0.20 190	0.53 24	0.00 1	0.00 1	0.80 179	0.00 1	0.04 13	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.01 128

MC-Stereo	0.10 21	0.10 122	0.59 37	0.01 246	0.01 239	1.06 259	0.00 1	0.03 6	0.09 50	0.02 217	0.00 1	0.03 77	0.02 133	0.03 94	0.00 1	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.02 333	0.05 222	0.01 128

RCA-Stereo	0.18 101	0.11 136	0.63 40	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	1.48 308	0.07 18	0.07 285	0.00 1	0.02 39	0.05 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.01 128

CroCo-Stereo Lap2	0.09 17	0.23 209	0.74 60	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.07 41	0.56 177	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 175	0.02 69	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 242	0.01 128

DCANet-4	0.31 179	0.05 61	2.61 335	0.00 1	0.00 1	1.05 250	0.00 1	1.49 314	0.61 299	0.13 312	0.00 1	0.03 77	0.05 231	0.03 94	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 305

qqq	0.17 91	0.01 1	0.52 16	0.00 1	0.00 1	0.12 34	0.00 1	0.95 232	0.55 165	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	1.23 207	0.00 1	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

ccc-4	0.11 37	0.18 177	0.52 16	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.09 52	0.09 50	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.03 175	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 368	0.07 254	0.01 128

fff	0.28 159	0.37 274	1.20 186	0.00 1	0.01 239	1.05 250	0.00 1	1.48 308	0.61 299	0.13 312	0.00 1	0.04 97	0.60 330	0.02 69	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 305

tt	48.25 424	0.05 61	28.22 416	1.29 406	0.00 1	100.00 436	100.00 434	100.00 435	97.19 430	0.08 292	0.00 1	97.99 434	86.70 430	2.26 232	99.92 435	83.66 431	94.83 430	16.47 423	21.27 426	35.05 424	0.01 128

ADStereo(finetuned)	0.34 197	0.37 274	2.24 306	0.00 1	0.00 1	1.04 247	0.00 1	1.49 314	0.61 299	0.08 292	0.00 1	0.04 97	0.74 340	0.03 94	0.09 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.05 305

x	0.10 21	0.01 1	0.51 13	0.00 1	0.00 1	0.09 26	0.00 1	0.67 196	0.55 165	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.09 136	0.00 1	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

DisPM	0.16 83	0.05 61	0.82 96	0.07 331	0.00 1	1.14 340	0.41 367	0.08 46	0.54 161	0.03 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 117	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 225	0.52 323	3.02 354	0.00 1	0.00 1	0.57 120	0.00 1	1.15 260	0.60 284	0.00 1	0.00 1	0.04 97	0.14 275	1.51 211	0.76 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IER	0.14 65	0.09 118	1.29 204	0.00 1	0.00 1	0.62 134	0.00 1	0.17 93	0.10 69	0.00 1	0.00 1	0.40 264	0.02 133	0.11 145	0.04 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.14 65	0.33 246	1.23 197	0.00 1	0.01 239	0.47 94	0.00 1	0.27 131	0.11 75	0.01 127	0.00 1	0.04 97	0.00 1	0.08 133	0.00 1	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.24 364	0.00 1

CRFU-Net	0.40 221	0.12 145	1.50 241	0.14 368	0.01 239	0.90 204	0.00 1	0.42 156	0.14 96	0.00 1	0.00 1	0.42 268	1.94 374	2.15 225	0.12 218	0.00 1	0.00 1	0.03 384	0.00 1	0.03 184	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.26 149	0.34 250	1.11 170	0.02 270	0.27 389	1.10 321	0.00 1	0.70 200	0.56 177	0.00 1	0.00 1	0.07 139	0.01 86	0.36 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 412	0.11 300	0.22 391

test_5	0.26 149	0.35 259	1.35 213	0.01 246	0.22 388	0.80 179	0.01 217	0.81 212	0.58 249	0.12 309	0.00 1	0.06 131	0.01 86	0.61 188	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 319	0.16 379

NINENet	0.45 236	0.09 118	0.81 93	0.06 327	0.00 1	1.87 381	0.00 1	2.69 385	0.56 177	0.00 1	0.00 1	0.65 304	0.00 1	2.15 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

test_4	0.13 52	0.07 104	1.12 173	0.00 1	0.05 327	0.82 183	0.00 1	0.04 13	0.08 31	0.10 304	0.00 1	0.01 7	0.01 86	0.02 69	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.11 300	0.00 1

IGEV-Stereo	0.11 37	0.18 177	0.58 34	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.08 46	0.09 50	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.04 206	0.03 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 373	0.07 254	0.03 258
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.50 263	0.51 318	1.44 233	0.00 1	0.00 1	0.29 53	0.00 1	0.63 191	0.59 261	0.00 1	0.00 1	0.08 145	0.01 86	6.14 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 359	0.01 128

psmg	0.22 124	0.05 61	0.54 26	0.00 1	0.00 1	1.05 250	0.00 1	1.73 335	0.58 249	0.00 1	0.00 1	0.36 251	0.03 175	0.01 26	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

CSP-Net	0.37 212	0.10 122	0.54 26	0.00 1	0.00 1	0.50 100	0.00 1	0.64 192	0.13 94	0.00 1	0.00 1	0.15 187	0.02 133	5.27 335	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.00 1

iRaft-Stereo_20w	0.38 215	0.11 136	1.91 282	0.12 359	0.04 319	0.70 158	0.24 340	1.72 334	0.16 107	0.41 350	0.00 1	0.26 225	1.04 351	0.41 175	0.24 270	0.00 1	0.04 360	0.00 1	0.14 381	0.02 135	0.09 351

UDGNet	0.14 65	0.48 308	0.72 49	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.05 19	0.28 127	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.09 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.16 83	0.52 323	0.86 110	0.01 246	0.00 1	1.03 240	0.00 1	0.09 52	0.52 155	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.02 133	0.00 1	0.00 1	0.01 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.00 1

dad	0.17 91	0.54 327	0.82 96	0.00 1	0.00 1	1.03 240	0.00 1	0.02 4	0.23 122	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.01 86	0.63 189	0.11 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

UDG	0.42 225	0.43 295	1.17 181	0.00 1	0.00 1	0.99 228	0.00 1	1.70 332	0.60 284	0.05 271	0.00 1	1.51 366	0.19 289	1.20 204	0.61 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.00 1

GLC_STEREO	0.04 1	0.05 61	0.52 16	0.00 1	0.00 1	0.06 21	0.00 1	0.01 1	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 86	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

DAS	0.49 254	0.05 61	1.29 204	0.00 1	0.00 1	0.07 22	0.00 1	1.25 267	0.61 299	1.18 375	0.00 1	0.24 218	0.03 175	4.76 321	0.22 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.01 128

SepStereo	0.45 236	0.05 61	1.29 204	0.00 1	0.00 1	0.07 22	0.00 1	1.25 267	0.61 299	1.18 375	0.00 1	0.24 218	0.03 175	3.93 295	0.22 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.01 128

IPLG	0.51 268	0.38 284	1.60 250	0.02 270	0.00 1	1.11 329	0.07 301	1.48 308	0.57 210	0.05 271	0.00 1	0.12 168	0.15 280	4.58 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 300	0.00 1

IPLGR	0.43 232	0.17 173	2.05 294	0.02 270	0.02 283	1.08 307	0.04 285	1.62 327	0.57 210	0.09 300	0.00 1	0.15 187	0.22 297	2.62 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 205	0.00 1

AASNet	0.27 155	0.47 306	1.56 246	0.00 1	0.00 1	0.91 211	0.00 1	0.58 181	0.58 249	0.00 1	0.00 1	0.39 262	0.02 133	0.33 168	0.13 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 367	0.06 325

test-3	0.17 91	0.03 23	0.74 60	0.03 287	0.10 352	0.43 86	0.00 1	1.36 276	0.07 18	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.08 133	0.19 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 392	0.12 307	0.11 360

test_1	0.17 91	0.03 23	0.75 68	0.03 287	0.10 352	0.43 86	0.00 1	1.36 276	0.07 18	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.07 122	0.19 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 392	0.12 307	0.11 360

SACVNet	0.42 225	0.29 234	1.10 166	0.00 1	0.00 1	1.02 234	0.00 1	0.78 205	0.29 131	0.03 245	0.00 1	0.24 218	0.02 133	4.27 309	0.07 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 355	0.01 128

AACVNet	0.40 221	0.36 266	0.90 122	0.00 1	0.00 1	0.53 111	0.00 1	0.18 96	0.41 147	0.02 217	0.00 1	0.11 162	0.01 86	5.33 338	0.07 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 326	0.00 1

test_3	0.19 106	0.02 7	0.76 73	0.03 287	0.10 352	0.53 111	0.00 1	1.42 287	0.07 18	0.13 312	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.07 122	0.19 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 392	0.12 307	0.11 360

GwcNet-ADL	0.30 175	0.19 186	1.78 270	0.00 1	0.00 1	1.03 240	0.00 1	2.08 353	0.28 127	0.00 1	0.00 1	0.37 257	0.04 206	0.02 69	0.09 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 258

TRStereo	0.37 212	0.23 209	1.41 228	0.03 287	0.00 1	1.07 294	0.02 257	3.07 390	0.57 210	0.01 127	0.00 1	0.11 162	0.40 317	0.06 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 398	0.01 58	0.08 338

LCNet	0.22 124	0.11 136	0.74 60	0.11 355	0.00 1	0.97 220	0.00 1	0.09 52	0.59 261	0.01 127	0.00 1	0.02 39	1.10 355	0.43 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 319	0.01 128

Patchmatch Stereo++	0.13 52	0.04 38	0.73 51	0.05 309	0.01 239	1.06 259	0.08 308	0.06 29	0.56 177	0.01 127	0.00 1	0.05 118	0.00 1	0.01 26	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	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
AAGNet	0.96 345	0.05 61	0.74 60	0.09 341	0.27 389	1.11 329	0.28 351	0.05 19	0.59 261	0.01 127	0.00 1	0.01 7	1.00 349	3.68 286	11.30 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

NF-Stereo	0.47 242	0.03 23	0.77 75	0.12 359	0.00 1	1.07 294	0.26 344	0.19 99	0.60 284	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.18 375	0.18 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

OCTAStereo	0.47 242	0.03 23	0.77 75	0.12 359	0.00 1	1.07 294	0.26 344	0.19 99	0.60 284	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.16 374	0.18 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

PSM-adaLoss	0.14 65	0.04 38	0.73 51	0.05 309	0.02 283	1.06 259	0.08 308	0.05 19	0.56 177	0.01 127	0.00 1	0.07 139	0.00 1	0.01 26	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 65	0.04 38	0.73 51	0.05 309	0.01 239	1.06 259	0.06 298	0.05 19	0.56 177	0.01 127	0.00 1	0.07 139	0.00 1	0.01 26	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 52	0.04 38	0.73 51	0.05 309	0.02 283	1.06 259	0.07 301	0.06 29	0.56 177	0.01 127	0.00 1	0.03 77	0.00 1	0.01 26	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 65	0.04 38	0.75 68	0.05 309	0.02 283	1.06 259	0.08 308	0.06 29	0.57 210	0.01 127	0.00 1	0.07 139	0.00 1	0.01 26	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

SST-Stereo	0.51 268	0.02 7	0.74 60	0.05 309	0.19 382	1.09 315	0.49 374	0.26 127	0.61 299	0.04 262	0.00 1	0.05 118	0.58 327	6.12 371	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

GrayStereo	0.46 240	0.01 1	0.71 47	0.10 345	0.00 1	1.12 336	2.67 408	0.20 109	0.59 261	0.00 1	0.00 1	0.08 145	3.76 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

RE-Stereo	0.47 242	0.03 23	0.77 75	0.12 359	0.00 1	1.07 294	0.26 344	0.19 99	0.60 284	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.18 375	0.18 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

Pruner-Stereo	0.16 83	0.04 38	0.73 51	0.19 383	0.00 1	1.08 307	0.21 336	0.16 88	0.59 261	0.03 245	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 69	0.22 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.01 128

TVStereo	0.47 242	0.03 23	0.77 75	0.12 359	0.00 1	1.07 294	0.26 344	0.19 99	0.60 284	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.00 1	6.18 375	0.18 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.22 124	0.04 38	0.87 115	0.05 309	0.02 283	1.07 294	0.32 355	0.04 13	0.56 177	0.01 127	0.00 1	0.00 1	1.25 362	0.01 26	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.05 305

iGMRVC	0.14 65	0.04 38	0.74 60	0.05 309	0.02 283	1.06 259	0.07 301	0.06 29	0.56 177	0.01 127	0.00 1	0.05 118	0.00 1	0.01 26	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

IRAFT_RVC	0.51 268	0.13 151	1.14 175	0.10 345	0.00 1	1.17 350	0.10 318	0.28 135	0.61 299	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.12 271	6.22 382	0.22 262	0.00 1	0.09 389	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.01 128

iRAFT	0.13 52	0.04 38	0.73 51	0.05 309	0.01 239	1.06 259	0.08 308	0.06 29	0.56 177	0.01 127	0.00 1	0.05 118	0.00 1	0.01 26	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

AnonymousM	0.10 21	0.04 38	0.56 32	0.00 1	0.00 1	1.02 234	0.00 1	0.19 99	0.11 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 122	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

CRE-IMP	0.16 83	0.03 23	0.75 68	0.05 309	0.01 239	1.11 329	0.34 360	0.04 13	0.56 177	0.02 217	0.00 1	0.12 168	0.00 1	0.01 26	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.08 338

cross-raft	0.15 78	0.05 61	1.46 236	0.00 1	0.01 239	0.37 71	0.07 301	0.40 152	0.02 2	0.02 217	0.00 1	0.38 260	0.00 1	0.02 69	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 373	0.01 58	0.02 225

GMM-Stereo	0.18 101	0.02 7	1.37 219	0.08 336	0.00 1	1.11 329	0.13 326	0.09 52	0.60 284	0.01 127	0.00 1	0.02 39	0.10 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

RAFT-IKP	0.14 65	0.04 38	0.75 68	0.05 309	0.01 239	1.06 259	0.08 308	0.05 19	0.56 177	0.01 127	0.00 1	0.05 118	0.00 1	0.01 26	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

LMCR-Stereo	0.27 155	0.34 250	1.42 230	0.00 1	0.00 1	0.79 177	0.00 1	2.15 357	0.61 299	0.00 1	0.00 1	0.04 97	0.04 206	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.00 1

GEStereo_RVC	0.43 232	0.38 284	1.10 166	0.01 246	0.00 1	1.02 234	0.00 1	1.94 346	0.57 210	0.00 1	0.00 1	0.14 181	0.01 86	3.25 270	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.02 225

Anonymous3	0.19 106	0.07 104	1.33 209	0.00 1	0.00 1	1.12 336	0.00 1	0.56 176	0.56 177	0.01 127	0.00 1	0.06 131	0.00 1	0.01 26	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.01 128

TestStereo	0.31 179	0.22 200	1.36 217	0.00 1	0.00 1	0.27 48	0.00 1	0.06 29	0.04 9	0.01 127	0.00 1	0.03 77	0.01 86	4.27 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft+_RVC	0.14 65	0.37 274	0.96 135	0.00 1	0.16 371	0.64 148	0.03 273	0.05 19	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.03 175	0.03 94	0.07 175	0.00 1	0.07 385	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.16 379

raftrobust	0.13 52	0.36 266	0.94 132	0.00 1	0.18 378	0.62 134	0.02 257	0.07 41	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.03 77	0.03 175	0.03 94	0.05 150	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.06 242	0.04 288

sAnonymous2	0.10 21	0.22 200	1.35 213	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.03 6	0.06 13	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.15 375

CroCo_RVC	0.10 21	0.22 200	1.35 213	0.00 1	0.00 1	0.04 13	0.00 1	0.03 6	0.06 13	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.15 375

CFNet_pseudo	0.22 124	0.10 122	1.39 222	0.00 1	0.01 239	0.98 222	0.00 1	0.94 230	0.09 50	0.00 1	0.00 1	0.48 278	0.36 314	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

pcwnet_v2	0.47 242	0.11 136	5.03 390	0.00 1	0.00 1	0.70 158	0.00 1	1.98 348	0.61 299	0.01 127	0.00 1	0.36 251	0.33 312	0.18 155	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.02 225

RALAANet	0.13 52	0.51 318	0.95 133	0.00 1	0.00 1	0.32 61	0.01 217	0.38 147	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.05 118	0.09 256	0.02 69	0.12 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.10 294	0.00 1

sCroCo_RVC	0.09 17	0.05 61	1.02 146	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.12 75	0.48 150	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

XX-Stereo	0.57 292	0.15 162	4.26 382	0.08 336	0.03 304	1.10 321	0.00 1	2.55 375	0.11 75	0.11 307	0.00 1	1.43 361	0.01 86	1.34 210	0.00 1	0.00 1	0.04 360	0.00 1	0.16 386	0.03 184	0.01 128

Anonymous	0.05 2	0.06 85	0.86 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 6	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.01 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.05 305

DCANet	0.25 145	0.37 274	1.20 186	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	1.49 314	0.61 299	0.08 292	0.00 1	0.04 97	0.00 1	0.02 69	0.10 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.05 305

csc	0.28 159	0.37 274	1.20 186	0.00 1	0.01 239	1.05 250	0.00 1	1.48 308	0.61 299	0.13 312	0.00 1	0.04 97	0.60 330	0.02 69	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 305

cscssc	0.28 159	0.37 274	1.20 186	0.00 1	0.01 239	1.05 250	0.00 1	1.48 308	0.61 299	0.13 312	0.00 1	0.04 97	0.60 330	0.02 69	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 305

222	1.95 376	0.03 23	0.41 3	0.00 1	0.00 1	0.58 123	0.00 1	2.64 384	0.57 210	0.02 217	0.00 1	0.05 118	0.02 133	3.34 273	31.23 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 225

111	0.30 175	0.66 346	1.20 186	0.00 1	0.01 239	1.06 259	0.03 273	1.60 322	0.59 261	0.27 337	0.00 1	0.20 210	0.05 231	0.08 133	0.07 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.12 369

xxxx	1.04 348	0.02 7	0.54 26	0.00 1	0.00 1	0.53 111	0.00 1	2.53 374	0.57 210	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 86	2.04 220	14.52 414	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

test_xeample	1.14 354	0.02 7	0.58 34	0.00 1	0.00 1	0.57 120	0.00 1	2.57 377	0.57 210	0.00 1	0.00 1	0.03 77	0.02 133	3.45 276	15.00 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 225

ARAFT	0.58 296	0.75 359	2.78 346	0.00 1	0.00 1	1.20 355	0.00 1	2.26 361	0.57 210	0.05 271	0.00 1	0.18 199	0.03 175	3.54 280	0.04 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 349	0.04 288

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 106	0.33 246	0.84 104	0.00 1	0.02 283	1.06 259	0.00 1	0.45 160	0.59 261	0.03 245	0.00 1	0.05 118	0.06 242	0.04 104	0.07 175	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.17 342	0.01 128

AFF-stereo	0.18 101	0.42 293	0.77 75	0.00 1	0.00 1	0.91 211	0.00 1	0.41 154	0.65 354	0.05 271	0.00 1	0.04 97	0.05 231	0.06 117	0.04 141	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.19 349	0.01 128

RAFT + AFF	0.60 303	0.75 359	1.04 149	0.00 1	0.00 1	1.10 321	0.06 298	1.45 295	0.57 210	0.02 217	0.00 1	0.18 199	1.43 366	4.80 323	0.15 235	0.00 1	0.17 403	0.00 1	0.00 1	0.27 373	0.08 338

GMStereo	0.08 11	0.54 327	0.90 122	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.04 13	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 133	0.00 1	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.51 268	0.36 266	2.40 316	0.00 1	0.00 1	0.27 48	0.00 1	2.06 352	1.49 389	0.00 1	0.00 1	0.04 97	0.04 206	3.38 274	0.10 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.02 225

CFNet-RSSM	0.17 91	0.06 85	1.16 180	0.00 1	0.12 360	0.61 129	0.00 1	0.90 224	0.08 31	0.01 127	0.00 1	0.09 156	0.00 1	0.01 26	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 400	0.00 1	0.00 1

SFCPSM	0.21 120	0.04 38	1.59 249	0.00 1	0.05 327	0.34 68	0.00 1	1.24 266	0.57 210	0.01 127	0.00 1	0.12 168	0.02 133	0.05 112	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.02 135	0.00 1

Syn2CoEx	0.56 286	0.78 366	2.86 348	0.00 1	0.00 1	0.10 28	0.01 217	0.91 226	0.61 299	0.02 217	0.00 1	0.49 286	0.21 295	5.03 329	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 319	0.03 258

psm_up	0.39 218	0.25 219	1.04 149	0.00 1	0.00 1	0.82 183	0.00 1	1.88 341	0.57 210	0.00 1	0.00 1	0.28 231	0.01 86	2.78 247	0.09 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 242	0.00 1

UNet	0.26 149	0.18 177	2.41 318	0.00 1	0.00 1	0.71 162	0.00 1	0.39 150	0.60 284	0.00 1	0.00 1	0.37 257	0.02 133	0.45 179	0.09 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

UPFNet	0.18 101	0.05 61	1.11 170	0.00 1	0.00 1	0.48 96	0.00 1	1.11 254	0.48 150	0.00 1	0.00 1	0.10 159	0.00 1	0.10 140	0.10 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

psmorigin	0.75 322	0.25 219	7.10 396	0.00 1	0.00 1	0.19 39	0.00 1	0.10 67	0.12 87	0.65 359	0.00 1	2.74 382	0.23 300	3.02 258	0.54 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.01 128

Gwc-CoAtRS	0.12 46	0.06 85	1.17 181	0.00 1	0.11 357	0.41 76	0.00 1	0.20 109	0.04 9	0.01 127	0.00 1	0.18 199	0.00 1	0.01 26	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 388	0.01 58	0.00 1

CREStereo	0.10 21	0.06 85	0.51 13	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.20 109	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FENet	0.23 131	0.05 61	1.39 222	0.00 1	0.00 1	1.00 230	0.00 1	0.80 210	0.57 210	0.00 1	0.00 1	0.24 218	0.04 206	0.23 162	0.18 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

GwcNet	0.50 263	0.46 302	3.90 379	0.00 1	0.00 1	0.42 81	0.10 318	0.38 147	0.74 368	0.03 245	0.00 1	0.63 299	0.05 231	2.92 253	0.16 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 342	0.05 305

cf-r	0.35 203	0.41 291	1.45 234	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.43 157	0.38 141	0.05 271	0.00 1	0.65 304	0.00 1	2.53 240	0.04 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 205	0.02 225

GANet-RSSM	0.34 197	0.29 234	0.97 141	0.00 1	0.00 1	1.05 250	0.00 1	0.22 117	0.15 101	0.03 245	0.00 1	0.31 238	0.00 1	3.62 282	0.14 231	0.00 1	0.00 1	0.03 384	0.00 1	0.05 222	0.01 128

PSMNet-RSSM	0.36 207	0.36 266	0.93 129	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.50 170	0.53 158	0.04 262	0.00 1	0.40 264	0.00 1	3.33 272	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.01 128

GwcNet-RSSM	0.45 236	0.56 335	1.74 268	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.00 1	0.65 193	0.55 165	0.18 325	0.00 1	0.37 257	0.00 1	3.70 287	0.04 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.02 225

CFNet-ft	0.31 179	0.34 250	0.96 135	0.00 1	0.00 1	1.08 307	0.00 1	0.19 99	0.15 101	0.01 127	0.00 1	0.48 278	0.00 1	2.95 255	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.01 359	0.00 1	0.01 58	0.01 128

PMTNet	0.11 37	0.07 104	0.60 39	0.00 1	0.00 1	1.05 250	0.04 285	0.16 88	0.08 31	0.00 1	0.00 1	0.04 97	0.00 1	0.03 94	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

DIP-Stereo	0.22 124	0.10 122	0.77 75	0.00 1	0.00 1	1.09 315	0.00 1	1.68 329	0.57 210	0.01 127	0.00 1	0.01 7	0.07 249	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.01 128
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
STTStereo	0.24 139	0.28 230	1.68 258	0.00 1	0.00 1	0.84 190	0.03 273	0.16 88	0.08 31	0.02 217	0.00 1	0.20 210	0.03 175	1.54 212	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BEATNet_4x	0.24 139	0.51 318	1.71 263	0.00 1	0.00 1	0.31 57	0.00 1	0.99 239	0.31 134	0.00 1	0.00 1	0.29 232	0.03 175	0.22 160	0.35 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.02 225

stereogan	0.49 254	0.22 200	2.39 315	0.00 1	0.00 1	0.63 144	0.02 257	0.79 208	0.72 366	0.06 279	0.00 1	1.68 369	0.46 320	2.63 243	0.04 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 319	0.00 1

R-Stereo Train	0.15 78	0.03 23	0.77 75	0.00 1	0.00 1	0.74 167	0.00 1	1.36 276	0.09 50	0.02 217	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

PVD	0.73 321	0.57 336	3.38 366	0.04 299	0.19 382	0.74 167	0.00 1	0.29 136	0.79 373	2.37 388	0.00 1	0.53 294	0.09 256	2.19 230	3.20 367	0.00 1	0.05 374	0.00 1	0.02 333	0.08 271	0.15 375

SHD	0.50 263	0.51 318	3.61 371	0.05 309	0.00 1	0.01 2	0.01 217	0.72 201	0.61 299	1.57 381	0.00 1	0.34 244	0.09 256	1.79 217	0.49 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 319	0.09 287	0.03 258

RAFT-Stereo	0.15 78	0.03 23	0.77 75	0.00 1	0.00 1	0.74 167	0.00 1	1.36 276	0.09 50	0.02 217	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.19 106	0.10 122	1.39 222	0.00 1	0.01 239	0.75 170	0.00 1	0.35 143	0.12 87	0.00 1	0.00 1	0.48 278	0.50 321	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.01 128

HSM-Net_RVC	0.52 277	0.06 85	1.45 234	0.00 1	0.00 1	0.61 129	0.00 1	3.83 394	0.52 155	0.14 319	0.00 1	0.22 215	0.03 175	3.50 278	0.04 141	0.01 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RYNet	0.53 278	0.19 186	1.79 271	0.00 1	0.00 1	0.55 116	0.00 1	1.12 256	0.61 299	0.02 217	0.00 1	0.83 322	0.04 206	5.05 330	0.45 305	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 225

PA-Net	0.57 292	0.50 313	2.73 342	0.03 287	0.06 334	0.89 202	0.02 257	0.66 194	0.63 350	0.00 1	0.00 1	0.43 270	0.07 249	4.82 324	0.55 316	0.01 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.04 288
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.64 310	0.50 313	1.13 174	0.07 331	0.00 1	1.08 307	0.01 217	2.58 379	0.56 177	0.01 127	0.00 1	0.14 181	0.01 86	5.73 357	0.12 218	0.50 397	0.00 1	0.21 406	0.00 1	0.09 287	0.02 225

GANet	0.55 282	0.35 259	1.40 227	0.00 1	0.00 1	0.77 173	0.08 308	0.36 145	0.57 210	0.01 127	0.00 1	0.68 312	0.11 268	5.52 346	1.07 333	0.00 1	0.00 1	0.02 375	0.00 1	0.09 287	0.03 258

TDLM	0.49 254	0.39 287	1.02 146	0.00 1	0.00 1	1.08 307	0.01 217	0.36 145	0.58 249	0.14 319	0.00 1	0.27 229	0.19 289	5.46 345	0.20 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 316	0.01 128

CFNet_RVC	0.31 179	0.34 250	0.96 135	0.00 1	0.00 1	1.08 307	0.00 1	0.19 99	0.15 101	0.01 127	0.00 1	0.48 278	0.00 1	2.95 255	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.01 359	0.00 1	0.01 58	0.01 128

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 203	0.49 312	2.00 287	0.00 1	0.02 283	0.96 218	0.00 1	0.55 175	0.18 112	0.03 245	0.00 1	0.35 248	0.10 264	2.37 234	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	0.22 124	0.10 122	1.38 220	0.00 1	0.01 239	0.98 222	0.00 1	0.94 230	0.09 50	0.00 1	0.00 1	0.48 278	0.36 314	0.02 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UCFNet_RVC	0.20 114	0.32 242	0.88 119	0.00 1	0.00 1	1.02 234	0.00 1	0.20 109	0.29 131	0.01 127	0.00 1	0.34 244	0.02 133	0.81 193	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.19 106	0.55 333	1.36 217	0.00 1	0.00 1	0.25 45	0.00 1	1.09 252	0.23 122	0.00 1	0.00 1	0.14 181	0.02 133	0.02 69	0.14 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
AdaStereo	0.20 114	0.06 85	0.86 110	0.00 1	0.00 1	0.25 45	0.00 1	1.71 333	0.56 177	0.00 1	0.00 1	0.31 238	0.01 86	0.11 145	0.11 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
PASM	0.51 268	0.32 242	3.07 357	0.00 1	0.00 1	0.31 57	0.00 1	0.46 163	0.12 87	0.03 245	0.00 1	0.44 271	0.02 133	5.22 334	0.04 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 307	0.03 258

NVstereo2D	0.45 236	0.11 136	1.91 282	0.00 1	0.00 1	0.59 127	0.00 1	1.39 283	0.61 299	0.03 245	0.00 1	0.33 241	0.00 1	3.94 296	0.07 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.23 131	0.37 274	1.26 199	0.00 1	0.00 1	1.11 329	0.03 273	0.20 109	0.07 18	0.00 1	0.00 1	0.39 262	0.03 175	1.12 203	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 205	0.00 1

PS-NSSS	0.54 280	0.44 298	0.86 110	0.00 1	0.00 1	1.04 247	0.00 1	2.37 364	0.56 177	0.00 1	0.00 1	0.11 162	0.01 86	5.32 337	0.13 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

iResNetv2_ROB	0.36 207	1.03 381	2.96 352	0.00 1	0.00 1	0.58 123	0.00 1	1.51 317	0.58 249	0.01 127	0.00 1	0.08 145	0.02 133	0.07 122	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 376	0.02 225

MLCV	0.23 131	0.46 302	1.15 176	0.00 1	0.00 1	0.45 91	0.00 1	0.57 178	0.15 101	0.09 300	0.00 1	0.27 229	0.03 175	1.09 202	0.25 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.00 1

DPSNet	1.25 361	0.28 230	5.34 391	0.28 390	0.07 340	1.50 370	0.00 1	3.53 393	0.69 362	0.03 245	0.00 1	0.45 274	2.10 379	5.67 354	4.61 378	0.02 364	0.04 360	0.00 1	0.02 333	0.23 363	0.09 351

StereoDRNet-Refined	0.24 139	0.08 111	0.68 46	0.00 1	0.00 1	0.83 188	0.00 1	0.66 194	0.61 299	0.00 1	0.00 1	0.50 289	0.02 133	1.28 209	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 294	0.04 288
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.43 232	0.13 151	1.95 286	0.03 287	0.09 348	0.61 129	0.00 1	1.43 292	0.61 299	0.00 1	0.00 1	0.18 199	0.04 206	3.32 271	0.11 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.01 128

StereoDRNet	0.42 225	0.50 313	2.50 326	0.02 270	0.06 334	0.51 102	0.00 1	0.34 142	0.61 299	0.00 1	0.00 1	0.33 241	0.02 133	2.87 250	0.50 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.02 225

iResNet	0.25 145	0.27 226	1.68 258	0.00 1	0.00 1	0.69 157	0.00 1	1.22 265	0.56 177	0.00 1	0.00 1	0.04 97	0.03 175	0.12 147	0.30 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.01 128

NCCL2	0.29 173	0.50 313	1.52 243	0.00 1	0.00 1	0.81 181	0.00 1	0.45 160	0.22 117	0.00 1	0.00 1	0.02 39	0.03 175	2.14 223	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.02 375	0.00 1	0.01 58	0.03 258

NOSS_ROB	0.61 306	0.17 173	0.63 40	0.19 383	0.00 1	0.67 153	0.00 1	2.38 365	0.57 210	0.13 312	0.00 1	0.94 328	0.00 1	6.27 383	0.10 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 205	0.10 358

XPNet_ROB	0.37 212	0.34 250	1.01 145	0.01 246	0.00 1	0.96 218	0.00 1	1.11 254	0.46 149	0.00 1	0.00 1	0.17 196	0.02 133	2.73 245	0.54 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.01 128

ETE_ROB	0.31 179	0.34 250	0.89 120	0.00 1	0.00 1	0.97 220	0.01 217	1.45 295	0.57 210	0.02 217	0.00 1	0.17 196	0.02 133	1.75 215	0.07 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.26 149	0.75 359	1.33 209	0.00 1	0.00 1	0.99 228	0.00 1	1.04 243	0.61 299	0.01 127	0.00 1	0.19 206	0.02 133	0.07 122	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 359	0.01 128

LALA_ROB	0.31 179	0.38 284	0.91 126	0.00 1	0.01 239	1.00 230	0.01 217	1.60 322	0.61 299	0.15 321	0.00 1	0.09 156	0.01 86	1.04 201	0.41 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

PSMNet_ROB	0.41 224	0.54 327	1.69 260	0.00 1	0.00 1	0.92 213	0.00 1	0.27 131	0.53 158	0.00 1	0.00 1	0.25 223	0.03 175	3.43 275	0.47 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.03 258

CBMV	0.57 292	0.22 200	1.61 253	0.00 1	0.00 1	0.84 190	0.78 388	2.58 379	0.61 299	0.38 349	0.00 1	1.25 347	0.63 334	2.07 222	0.38 294	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 205	0.08 338
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo05	0.28 159	0.13 151	2.37 314	0.01 246	0.00 1	1.09 315	0.00 1	1.02 242	0.45 148	0.04 262	0.01 205	0.26 225	0.14 275	0.00 1	0.06 164	0.00 1	0.05 374	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.04 288

MyStereo04	0.26 149	0.12 145	2.34 311	0.00 1	0.00 1	0.98 222	0.00 1	0.84 217	0.20 114	0.06 279	0.01 205	0.33 241	0.11 268	0.00 1	0.06 164	0.00 1	0.05 374	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.04 288

IGEVStereo-DCA	0.10 21	0.06 85	0.52 16	0.01 246	0.00 1	0.32 61	0.00 1	0.09 52	0.09 50	0.01 127	0.01 205	0.02 39	0.04 206	0.14 150	0.44 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 368	0.05 222	0.01 128

rrr	0.24 139	0.06 85	1.91 282	0.01 246	0.00 1	0.32 61	0.04 285	1.34 274	0.15 101	0.01 127	0.01 205	0.02 39	0.04 206	0.14 150	0.44 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 388	0.05 222	0.05 305

test croco	0.11 37	0.17 173	1.21 196	0.00 1	0.00 1	0.05 18	0.00 1	0.16 88	0.32 135	0.01 127	0.01 205	0.02 39	0.01 86	0.03 94	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 369	0.01 128

StereoIM	0.06 5	0.16 169	0.66 43	0.00 1	0.00 1	0.05 18	0.01 217	0.06 29	0.12 87	0.00 1	0.01 205	0.04 97	0.02 133	0.02 69	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.01 128

MIF-Stereo (partial)	0.08 11	0.11 136	0.96 135	0.00 1	0.00 1	0.08 24	0.00 1	0.19 99	0.08 31	0.00 1	0.01 205	0.02 39	0.02 133	0.02 69	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 205	0.01 128

DLNR_Zeroshot_test	21.09 422	47.65 425	85.43 429	96.34 437	87.67 435	0.31 57	0.00 1	17.86 422	0.07 18	0.01 127	0.01 205	0.00 1	0.00 1	0.70 191	0.01 77	15.78 423	0.01 304	0.00 1	0.21 396	69.62 431	0.04 288

ACVNet_1	1.10 351	1.42 403	4.00 381	0.31 392	0.02 283	1.25 358	0.10 318	1.69 330	0.61 299	0.26 333	0.01 205	4.39 388	1.29 364	4.75 320	0.57 318	0.79 403	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 379	0.18 382

4D-IteraStereo	0.16 83	0.51 318	1.73 264	0.00 1	0.00 1	0.38 72	0.03 273	0.08 46	0.08 31	0.02 217	0.01 205	0.00 1	0.01 86	0.06 117	0.09 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 205	0.06 325

CBFPSM	0.36 207	0.54 327	2.16 302	0.00 1	0.00 1	0.30 56	0.00 1	0.26 127	0.62 347	0.01 127	0.01 205	1.68 369	1.03 350	0.27 166	0.33 290	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.01 128

LoS	0.14 65	0.07 104	0.66 43	0.02 270	0.00 1	1.05 250	0.01 217	0.07 41	0.57 210	0.01 127	0.01 205	0.16 194	0.04 206	0.04 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.00 1

gwcnet-sp	0.28 159	0.15 162	2.75 343	0.00 1	0.00 1	0.51 102	0.02 257	0.49 167	0.57 210	0.01 127	0.01 205	0.08 145	0.04 206	0.87 195	0.11 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.01 128

scenet	0.28 159	0.15 162	2.75 343	0.00 1	0.00 1	0.51 102	0.02 257	0.49 167	0.57 210	0.01 127	0.01 205	0.08 145	0.04 206	0.87 195	0.11 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.01 128

anonymousa	0.14 65	0.15 162	1.74 268	0.00 1	0.00 1	0.28 51	0.00 1	0.01 1	0.11 75	0.00 1	0.01 205	0.42 268	0.02 133	0.01 26	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 355	0.00 1	0.02 225

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WZ-Net	1.38 365	1.14 390	10.22 405	0.00 1	0.00 1	0.82 183	0.00 1	1.37 282	0.61 299	0.01 127	0.01 205	1.09 341	2.20 381	6.39 387	3.68 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.02 225

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DDUNet	0.34 197	0.20 190	1.06 158	0.00 1	0.00 1	0.79 177	0.01 217	0.91 226	0.54 161	0.04 262	0.01 205	1.11 344	0.01 86	1.89 218	0.17 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 242	0.00 1

IPLGR_C	0.35 203	0.81 369	2.03 289	0.10 345	0.01 239	0.90 204	0.21 336	1.46 305	0.61 299	0.02 217	0.01 205	0.13 175	0.07 249	0.14 150	0.17 241	0.00 1	0.05 374	0.01 359	0.02 333	0.17 342	0.04 288

GMOStereo	0.13 52	0.24 213	0.83 99	0.00 1	0.14 364	0.86 195	0.01 217	0.09 52	0.11 75	0.01 127	0.01 205	0.02 39	0.01 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 389	0.00 1	0.00 1	0.16 335	0.01 128

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test-v	0.13 52	0.24 213	0.83 99	0.00 1	0.14 364	0.86 195	0.01 217	0.09 52	0.11 75	0.01 127	0.01 205	0.02 39	0.01 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 389	0.00 1	0.00 1	0.16 335	0.01 128

ACRE	0.34 197	0.70 351	2.13 299	0.10 345	0.00 1	0.90 204	0.20 335	1.45 295	0.61 299	0.02 217	0.01 205	0.13 175	0.05 231	0.14 150	0.17 241	0.00 1	0.03 345	0.01 359	0.02 333	0.17 342	0.04 288

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KMStereo	0.48 249	0.04 38	1.10 166	0.17 377	0.00 1	1.07 294	0.25 342	0.12 75	0.61 299	0.03 245	0.01 205	0.02 39	0.01 86	6.03 367	0.18 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

NRIStereo	0.17 91	0.03 23	0.73 51	0.04 299	0.01 239	1.15 343	0.33 359	0.03 6	0.59 261	0.04 262	0.01 205	0.11 162	0.01 86	0.10 140	0.03 123	0.00 1	0.02 334	0.00 1	0.00 1	0.06 242	0.09 351

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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
test-2	0.13 52	0.24 213	0.83 99	0.00 1	0.14 364	0.86 195	0.01 217	0.09 52	0.11 75	0.01 127	0.01 205	0.02 39	0.01 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 389	0.00 1	0.00 1	0.16 335	0.01 128

RAFT	0.12 46	0.43 295	0.79 87	0.01 246	0.02 283	0.10 28	0.07 301	0.06 29	0.27 126	0.00 1	0.01 205	0.18 199	0.04 206	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.02 334	0.00 1	0.01 319	0.37 383	0.01 128

rafts_anoy	0.14 65	0.35 259	0.99 144	0.00 1	0.02 283	0.49 98	0.03 273	0.11 71	0.07 18	0.00 1	0.01 205	0.06 131	0.06 242	0.24 163	0.06 164	0.00 1	0.14 399	0.00 1	0.01 319	0.02 135	0.03 258

iRaftStereo_RVC	0.10 21	0.20 190	0.57 33	0.00 1	0.00 1	0.52 108	0.00 1	0.05 19	0.07 18	0.00 1	0.01 205	0.14 181	0.03 175	0.02 69	0.01 77	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.00 1	0.25 367	0.20 385

CREStereo++_RVC	0.10 21	0.06 85	0.78 84	0.00 1	0.00 1	1.00 230	0.00 1	0.10 67	0.08 31	0.00 1	0.01 205	0.03 77	0.00 1	0.01 26	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
ADLNet	0.38 215	0.21 193	0.86 110	0.00 1	0.00 1	0.67 153	0.00 1	0.86 220	0.60 284	0.18 325	0.01 205	1.01 334	0.02 133	2.92 253	0.26 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 287	0.02 225

HCRNet	0.32 188	0.10 122	0.81 93	0.00 1	0.00 1	1.10 321	0.00 1	0.39 150	0.59 261	0.01 127	0.01 205	0.06 131	0.03 175	3.24 265	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.02 225

APVNet	0.51 268	0.21 193	2.43 322	0.00 1	0.00 1	0.94 217	0.00 1	0.45 160	0.62 347	0.01 127	0.01 205	0.34 244	0.03 175	4.59 316	0.27 278	0.00 1	0.00 1	0.03 384	0.00 1	0.15 326	0.02 225

MMNet	0.23 131	0.18 177	1.84 274	0.00 1	0.00 1	0.67 153	0.00 1	0.59 183	0.59 261	0.00 1	0.01 205	0.18 199	0.09 256	0.26 165	0.12 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

delet	0.33 190	0.24 213	1.05 157	0.00 1	0.00 1	0.60 128	0.00 1	0.53 172	0.59 261	0.03 245	0.01 205	0.52 293	0.19 289	2.68 244	0.13 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

ac_64	0.39 218	0.12 145	1.15 176	0.04 299	0.01 239	0.43 86	0.02 257	0.25 124	0.59 261	0.12 309	0.01 205	0.89 326	0.04 206	3.92 294	0.12 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 205	0.00 1

ACVNet	0.20 114	0.14 157	0.96 135	0.01 246	0.00 1	1.05 250	0.11 322	0.19 99	0.60 284	0.01 127	0.01 205	0.71 313	0.00 1	0.05 112	0.10 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.00 1

acv_ft	0.21 120	0.14 157	0.95 133	0.00 1	0.00 1	0.41 76	0.00 1	0.58 181	0.60 284	0.19 327	0.01 205	0.71 313	0.12 271	0.05 112	0.12 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 364	0.00 1

HGLStereo	0.28 159	0.12 145	1.15 176	0.00 1	0.00 1	0.65 150	0.00 1	0.57 178	0.25 124	0.02 217	0.01 205	0.47 276	0.03 175	2.17 228	0.14 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.01 128

DMCA-RVC	0.31 179	0.48 308	2.47 324	0.00 1	0.03 304	0.78 175	0.03 273	0.06 29	0.08 31	0.01 127	0.01 205	0.08 145	0.33 312	1.59 214	0.16 237	0.00 1	0.02 334	0.01 359	0.00 1	0.01 58	0.01 128

DMCA	0.19 106	0.16 169	1.39 222	0.00 1	0.01 239	1.00 230	0.01 217	0.38 147	0.57 210	0.01 127	0.01 205	0.05 118	0.00 1	0.05 112	0.12 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

FADNet-RVC	0.51 268	0.80 368	2.47 324	0.01 246	0.00 1	0.48 96	0.00 1	1.32 272	0.14 96	0.00 1	0.01 205	0.12 168	0.06 242	4.07 300	0.15 235	0.00 1	0.04 360	0.00 1	0.00 1	0.38 384	0.08 338

FADNet	0.55 282	0.75 359	2.42 320	0.00 1	0.01 239	0.82 183	0.00 1	0.88 221	0.54 161	0.01 127	0.01 205	0.16 194	0.16 282	4.49 314	0.09 191	0.18 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 389	0.00 1

RP	0.42 225	0.44 298	1.52 243	0.00 1	0.01 239	0.61 129	0.02 257	1.06 247	0.39 145	0.03 245	0.01 205	0.99 332	0.16 282	2.89 252	0.18 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 294	0.00 1

Nwc_Net	0.43 232	0.42 293	2.64 337	0.00 1	0.00 1	0.67 153	0.00 1	0.82 215	0.28 127	0.00 1	0.01 205	0.90 327	0.10 264	2.62 241	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.00 1

XQC	0.68 316	0.72 357	3.82 377	0.06 327	0.00 1	0.39 73	0.01 217	1.92 344	0.61 299	0.03 245	0.01 205	0.46 275	0.21 295	2.84 249	2.26 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 319	0.15 326	0.05 305

RTS	4.10 398	1.68 406	43.40 420	0.09 341	0.02 283	3.95 398	0.00 1	1.61 324	0.61 299	1.09 370	0.01 205	1.97 373	0.22 297	16.87 414	10.15 402	0.00 1	0.09 389	0.00 1	0.00 1	0.20 355	0.05 305

RTSA	4.10 398	1.68 406	43.40 420	0.09 341	0.02 283	3.95 398	0.00 1	1.61 324	0.61 299	1.09 370	0.01 205	1.97 373	0.22 297	16.87 414	10.15 402	0.00 1	0.09 389	0.00 1	0.00 1	0.20 355	0.05 305

DeepPrunerF	1.33 363	0.59 339	8.62 402	0.02 270	0.09 348	0.90 204	0.00 1	1.34 274	6.72 402	0.22 329	0.01 205	0.21 212	0.14 275	5.64 353	1.99 355	0.00 1	0.00 1	0.01 359	0.02 333	0.14 319	0.02 225

MADNet+	4.65 402	2.70 417	46.68 422	0.01 246	0.02 283	2.06 384	0.03 273	3.17 392	1.07 381	0.02 217	0.01 205	1.84 371	0.31 310	21.62 419	13.04 410	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.00 1	0.20 355	0.19 384

ADCP+	1.36 364	0.76 364	6.73 395	0.01 246	0.02 283	1.32 368	0.80 390	0.81 212	0.72 366	0.01 127	0.01 205	0.96 330	1.05 352	0.33 168	13.50 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 242	0.02 225

GANetREF_RVC	0.54 280	0.70 351	2.06 296	0.00 1	0.00 1	1.14 340	0.00 1	1.61 324	0.58 249	0.00 1	0.01 205	0.29 232	0.04 206	4.21 306	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.02 225
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
CFNet	0.56 286	0.50 313	1.58 248	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.01 217	1.08 251	0.57 210	0.00 1	0.01 205	0.12 168	0.01 86	5.87 362	0.19 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 316	0.02 225

Anonymous Stereo	0.59 300	0.78 366	2.67 338	0.00 1	0.00 1	0.55 116	0.49 374	1.05 244	0.28 127	0.00 1	0.01 205	0.12 168	0.02 133	5.54 348	0.27 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.00 1

HSM	0.63 309	0.36 266	0.89 120	0.00 1	0.00 1	0.52 108	0.01 217	0.98 237	0.56 177	0.00 1	0.01 205	2.27 380	0.65 335	6.18 375	0.11 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

DISCO	0.31 179	0.11 136	1.73 264	0.16 373	0.16 371	0.31 57	0.00 1	0.09 52	0.17 109	0.00 1	0.01 205	1.51 366	0.00 1	1.21 205	0.62 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.01 128

FBW_ROB	0.83 330	0.31 241	1.48 240	0.10 345	0.01 239	0.62 134	0.01 217	1.91 343	0.59 261	0.01 127	0.01 205	1.10 342	0.05 231	7.84 402	2.07 356	0.05 374	0.01 304	0.03 384	0.01 319	0.01 58	0.47 399

iResNet_ROB	0.30 175	0.66 346	1.41 228	0.00 1	0.00 1	0.70 158	0.00 1	0.79 208	0.57 210	0.04 262	0.01 205	0.08 145	0.01 86	1.55 213	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 242	0.00 1

PDISCO_ROB	0.56 286	0.57 336	2.07 297	0.17 377	0.00 1	1.56 373	0.01 217	2.27 362	0.51 154	0.08 292	0.01 205	0.74 315	0.28 306	2.37 234	0.13 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 381	0.00 1

RainbowNet	0.61 306	1.13 388	1.83 273	0.10 345	0.04 319	1.23 356	0.07 301	1.74 336	0.57 210	0.01 127	0.02 277	1.14 346	0.25 303	2.29 233	0.48 308	0.61 398	0.05 374	0.00 1	0.00 1	0.47 390	0.20 385

Consistency-Raft	0.39 218	0.30 237	2.53 331	0.14 368	0.03 304	0.90 204	0.04 285	1.36 276	0.59 261	0.00 1	0.02 277	0.02 39	1.15 359	0.33 168	0.43 300	0.02 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

ICVP	0.15 78	0.03 23	1.23 197	0.00 1	0.01 239	1.02 234	0.09 314	0.19 99	0.10 69	0.00 1	0.02 277	0.07 139	0.01 86	0.18 155	0.01 77	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	0.18 101	0.05 61	0.87 115	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.02 257	0.60 185	0.08 31	0.00 1	0.02 277	0.11 162	0.09 256	0.44 178	0.16 237	0.01 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.01 128

ADCPNet	1.44 368	0.55 333	7.88 399	0.01 246	0.19 382	2.78 388	0.27 349	0.90 224	0.38 141	0.04 262	0.02 277	1.43 361	1.81 372	2.22 231	9.08 399	0.00 1	0.47 412	0.00 1	0.64 416	0.04 205	0.15 375

GMStereo_Zeroshot	0.07 8	0.04 38	0.80 92	0.08 336	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.05 19	0.10 69	0.00 1	0.03 282	0.19 206	0.03 175	0.00 1	0.05 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

RAFT_R40	0.49 254	0.03 23	0.74 60	0.05 309	0.15 368	1.09 315	0.32 355	0.27 131	0.59 261	0.02 217	0.03 282	0.07 139	0.30 307	6.12 371	0.11 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

test_xeample3	0.24 139	0.06 85	1.84 274	0.02 270	0.00 1	0.33 65	0.05 293	1.33 273	0.14 96	0.00 1	0.03 282	0.03 77	0.03 175	0.10 140	0.43 300	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 400	0.05 222	0.06 325

FADNet-RVC-Resample	0.51 268	0.82 370	3.08 358	0.04 299	0.04 319	0.42 81	0.09 314	1.16 261	0.34 137	0.00 1	0.03 282	0.24 218	0.05 231	3.16 261	0.13 225	0.07 377	0.12 397	0.05 393	0.02 333	0.08 271	0.20 385

MFMNet_re	0.24 139	0.74 358	2.31 309	0.53 396	0.00 1	0.17 37	0.01 217	0.02 4	0.59 261	0.01 127	0.03 282	0.12 168	0.00 1	0.07 122	0.01 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 349	0.01 128

Anonymous_2	0.88 339	0.02 7	1.06 158	0.01 246	0.00 1	0.19 39	0.00 1	0.14 84	0.08 31	0.01 127	0.04 287	1.07 340	0.00 1	0.02 69	0.02 106	0.01 350	0.04 360	2.31 418	11.16 423	1.35 403	0.01 128

DLCB_ROB	0.27 155	0.16 169	0.71 47	0.00 1	0.00 1	0.44 90	0.00 1	0.43 157	0.57 210	0.02 217	0.04 287	0.63 299	0.04 206	2.18 229	0.24 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MyStereo8	0.28 159	0.37 274	2.57 333	0.02 270	0.00 1	1.23 356	0.00 1	0.26 127	0.15 101	0.02 217	0.05 289	0.14 181	0.04 206	0.24 163	0.05 150	0.00 1	0.11 396	0.00 1	0.01 319	0.04 205	0.21 389

MSKI-zero shot	0.22 124	0.08 111	1.46 236	0.00 1	0.12 360	1.08 307	0.03 273	0.85 219	0.16 107	0.22 329	0.05 289	0.06 131	0.00 1	0.07 122	0.01 77	0.00 1	0.02 334	0.00 1	0.18 388	0.02 135	0.01 128

TestStereo1	0.20 114	0.30 237	0.84 104	0.00 1	0.16 371	1.12 336	0.01 217	0.69 197	0.57 210	0.00 1	0.05 289	0.04 97	0.01 86	0.09 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 326	0.06 325

SA-5K	0.20 114	0.30 237	0.84 104	0.00 1	0.16 371	1.12 336	0.01 217	0.69 197	0.57 210	0.00 1	0.05 289	0.04 97	0.01 86	0.09 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 326	0.06 325

MIPNet	0.34 197	0.35 259	1.56 246	0.02 270	0.00 1	1.11 329	0.09 314	1.57 319	0.65 354	0.11 307	0.05 289	0.18 199	0.19 289	0.74 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 319	0.06 242	0.01 128

FADNet_RVC	0.60 303	0.83 371	2.50 326	0.00 1	0.00 1	1.09 315	0.00 1	1.29 269	0.50 152	0.02 217	0.05 289	0.26 225	0.03 175	3.17 263	0.25 273	0.21 389	0.26 405	0.08 398	0.28 410	0.53 392	0.55 405

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 242	0.43 295	1.04 149	0.11 355	0.00 1	1.10 321	0.00 1	0.80 210	0.54 161	0.00 1	0.05 289	0.38 260	0.03 175	3.50 278	0.14 231	0.88 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 300	0.20 385

SuperB	1.85 375	1.06 382	10.54 406	0.02 270	0.01 239	0.90 204	0.78 388	1.75 337	0.64 352	0.05 271	0.05 289	0.34 244	0.89 347	5.29 336	5.80 386	0.01 350	0.00 1	0.02 375	0.02 333	8.71 422	0.06 325

AF-Net	0.47 242	0.53 325	2.05 294	0.00 1	0.00 1	0.41 76	0.01 217	1.18 263	0.40 146	0.13 312	0.05 289	1.30 352	0.45 319	2.43 238	0.30 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 287	0.00 1

HBP-ISP	0.80 327	0.70 351	2.86 348	0.02 270	0.01 239	1.67 376	0.48 372	2.63 383	0.56 177	1.11 372	0.06 298	0.50 289	0.74 340	4.60 317	0.09 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.03 258

RASNet	0.58 296	0.27 226	1.30 207	0.00 1	0.00 1	0.61 129	0.01 217	0.47 164	0.60 284	0.08 292	0.06 298	1.52 368	0.04 206	6.18 375	0.48 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

DANet	0.58 296	0.19 186	1.87 278	0.26 388	0.06 334	0.51 102	0.11 322	1.41 284	0.52 155	0.22 329	0.06 298	1.06 338	0.02 133	4.25 307	0.92 330	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.06 325
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PSMNet-ADL	0.35 203	0.05 61	0.65 42	0.00 1	0.00 1	1.03 240	0.00 1	0.59 183	0.09 50	0.00 1	0.07 301	0.47 276	0.01 86	3.66 285	0.30 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.02 225

ADLNet2	0.55 282	0.33 246	2.54 332	0.00 1	0.00 1	0.88 200	0.00 1	0.69 197	0.65 354	0.00 1	0.07 301	1.47 363	0.02 133	4.12 303	0.11 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 316	0.01 128

RALCasStereoNet	0.16 83	0.35 259	0.84 104	0.00 1	0.00 1	0.32 61	0.03 273	0.16 88	0.56 177	0.02 217	0.07 301	0.05 118	0.08 253	0.13 148	0.08 185	0.00 1	0.31 406	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.11 360

MIF-Stereo	0.06 5	0.06 85	0.83 99	0.00 1	0.00 1	0.08 24	0.01 217	0.06 29	0.03 4	0.00 1	0.08 304	0.02 39	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.00 1

BUS	0.33 190	0.05 61	0.54 26	0.00 1	0.00 1	1.87 381	0.00 1	2.43 367	0.58 249	0.30 340	0.09 305	0.65 304	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BSDual-CNN	0.28 159	0.05 61	0.54 26	0.00 1	0.00 1	1.07 294	0.00 1	2.43 367	0.58 249	0.30 340	0.09 305	0.36 251	0.03 175	0.01 26	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hknet	0.38 215	0.07 104	1.32 208	0.00 1	0.00 1	1.07 294	0.00 1	2.43 367	0.58 249	0.30 340	0.09 305	0.63 299	0.00 1	0.96 199	0.07 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Sa-1000	0.31 179	0.26 225	0.93 129	0.00 1	0.18 378	1.08 307	0.01 217	2.59 381	0.56 177	0.00 1	0.09 305	0.03 77	0.00 1	0.18 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 380	0.11 300	0.00 1

ADCS	1.72 373	1.22 394	8.11 400	0.00 1	0.01 239	0.88 200	0.68 383	1.44 293	0.63 350	2.60 390	0.11 309	1.42 360	0.26 304	1.97 219	14.92 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 271	0.07 336

CVANet_RVC	0.53 278	0.32 242	1.26 199	0.00 1	0.00 1	0.98 222	0.00 1	0.72 201	0.55 165	0.35 347	0.12 310	0.36 251	0.14 275	5.53 347	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 335	0.00 1

anonymity	0.17 91	0.06 85	0.79 87	0.00 1	0.09 348	0.03 5	0.00 1	0.54 173	0.07 18	0.41 350	0.13 311	0.11 162	0.58 327	0.02 69	0.31 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 400	0.01 58	0.02 225

GASNet	0.56 286	1.09 383	2.57 333	0.00 1	0.00 1	0.52 108	0.02 257	1.12 256	0.22 117	0.01 127	0.14 312	0.50 289	0.12 271	4.09 301	0.39 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 379	0.08 338

hitnet-ft	0.42 225	0.30 237	1.15 176	0.00 1	0.00 1	0.73 166	0.11 322	0.30 139	0.19 113	0.04 262	0.14 312	0.75 316	0.17 287	4.33 312	0.10 200	0.01 350	0.00 1	0.03 384	0.00 1	0.04 205	0.01 128

TANstereo	0.12 46	0.15 162	0.78 84	0.00 1	0.00 1	1.03 240	0.00 1	0.07 41	0.08 31	0.01 127	0.15 314	0.04 97	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ADCRef	0.92 341	0.48 308	3.35 364	0.02 270	0.02 283	0.90 204	0.32 355	0.61 189	0.65 354	0.72 361	0.17 315	0.17 196	0.82 345	2.15 225	7.95 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.03 258

HH	0.23 131	0.21 193	1.69 260	0.16 373	0.08 344	0.11 31	0.00 1	0.24 122	0.06 13	0.30 340	0.18 316	1.47 363	0.04 206	0.04 104	0.01 77	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.01 128

HanStereo	0.23 131	0.21 193	1.69 260	0.16 373	0.08 344	0.11 31	0.00 1	0.24 122	0.06 13	0.30 340	0.18 316	1.47 363	0.04 206	0.04 104	0.01 77	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.01 128

NCC-stereo	0.49 254	0.46 302	2.04 291	0.03 287	0.03 304	1.06 259	0.01 217	0.78 205	0.22 117	0.06 279	0.19 318	0.64 302	0.05 231	3.65 283	0.63 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

Abc-Net	0.49 254	0.46 302	2.04 291	0.03 287	0.03 304	1.06 259	0.01 217	0.78 205	0.22 117	0.06 279	0.19 318	0.64 302	0.05 231	3.65 283	0.63 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 374	1.81 408	3.81 376	0.01 246	0.02 283	12.12 412	0.50 376	2.74 386	0.71 365	0.07 285	0.20 320	2.17 379	0.15 280	6.82 395	1.19 337	0.74 400	0.80 416	0.20 404	0.27 409	0.73 397	0.70 407

PWC_ROB	0.62 308	0.54 327	3.22 362	0.00 1	0.00 1	0.22 43	0.00 1	2.18 358	0.61 299	0.00 1	0.20 320	0.29 232	0.03 175	3.46 277	1.22 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 386	0.01 128

XX-TBD	0.12 46	0.25 219	0.79 87	0.00 1	0.00 1	0.92 213	0.00 1	0.18 96	0.08 31	0.00 1	0.21 322	0.03 77	0.00 1	0.01 26	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SQANet	0.42 225	1.14 390	1.86 277	0.04 299	0.48 396	0.36 70	0.03 273	0.40 152	0.56 177	0.02 217	0.24 323	0.49 286	0.06 242	2.14 223	0.21 261	0.02 364	0.02 334	0.01 359	0.00 1	0.19 349	0.03 258

PFNet	0.60 303	0.11 136	2.08 298	0.00 1	0.30 391	1.16 347	0.00 1	0.29 136	0.59 261	0.01 127	0.24 323	0.02 39	0.00 1	6.58 389	0.23 267	0.10 382	0.00 1	0.00 1	0.04 355	0.14 319	0.05 305

DRaft	0.56 286	0.08 111	0.73 51	0.00 1	0.00 1	0.92 213	0.19 333	0.05 19	0.09 50	0.03 245	0.26 325	0.06 131	2.55 383	4.61 318	1.38 345	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.02 333	0.03 184	0.08 338

MFN_U_SF_RVC	0.95 344	1.40 402	4.49 386	0.16 373	0.11 357	0.56 118	0.07 301	1.12 256	0.36 140	0.43 352	0.27 326	1.27 350	0.73 339	3.98 298	1.47 347	0.29 394	0.34 410	0.36 409	0.55 414	0.63 394	0.46 398

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 357	2.03 411	4.57 388	0.02 270	0.04 319	3.52 396	0.27 349	1.80 339	0.58 249	0.22 329	0.28 327	1.38 358	0.02 133	6.08 370	0.42 299	0.14 385	0.68 414	0.01 359	0.26 408	0.39 386	0.47 399

StereoVision	0.16 83	0.25 219	1.07 165	0.00 1	0.00 1	0.47 94	0.01 217	0.18 96	0.61 299	0.00 1	0.29 328	0.15 187	0.02 133	0.07 122	0.02 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.01 128

GANet-ADL	0.16 83	0.06 85	1.18 184	0.00 1	0.01 239	0.83 188	0.00 1	0.23 118	0.07 18	0.00 1	0.30 329	0.35 248	0.00 1	0.07 122	0.10 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 205	0.01 128

KYRaft	0.21 120	0.03 23	0.74 60	0.04 299	0.00 1	1.16 347	0.12 325	0.08 46	0.60 284	0.01 127	0.30 329	0.03 77	0.77 342	0.37 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.01 128

DSFCA	0.40 221	0.09 118	0.84 104	0.00 1	0.01 239	0.98 222	0.37 363	0.29 136	0.62 347	0.02 217	0.32 331	0.03 77	0.24 301	3.91 293	0.34 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

edge stereo	0.58 296	0.29 234	2.86 348	0.01 246	0.03 304	0.33 65	0.03 273	0.97 236	0.50 152	0.21 328	0.33 332	1.31 353	0.16 282	4.20 305	0.18 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 300	0.01 128

NaN_ROB	0.80 327	0.47 306	1.63 254	0.17 377	0.19 382	0.58 123	0.38 365	2.11 354	0.80 374	0.53 358	0.33 332	0.48 278	1.13 357	4.98 328	1.94 354	0.00 1	0.02 334	0.01 359	0.05 357	0.06 242	0.14 374

s12784h	0.21 120	0.05 61	0.81 93	0.00 1	0.00 1	1.06 259	0.02 257	1.36 276	0.56 177	0.01 127	0.34 334	0.02 39	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

RTSC	0.70 317	0.71 355	3.19 360	0.01 246	0.00 1	0.20 41	0.00 1	0.81 212	0.60 284	0.29 339	0.36 335	0.36 251	0.04 206	2.04 220	4.87 380	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.02 333	0.28 374	0.11 360

TransformOpticalFlow	0.85 333	0.27 226	2.72 341	0.30 391	0.03 304	1.25 358	0.05 293	1.53 318	0.61 299	0.28 338	0.38 336	1.27 350	1.54 368	6.53 388	0.22 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

MyStereo06	0.36 207	0.13 151	2.17 303	0.01 246	0.00 1	1.09 315	0.00 1	0.23 118	0.09 50	0.49 357	0.41 337	1.01 334	1.05 352	0.21 159	0.24 270	0.00 1	0.05 374	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.04 288

ASMatch	0.59 300	0.10 122	1.66 256	0.13 366	0.04 319	1.07 294	0.00 1	0.10 67	0.64 352	0.06 279	0.44 338	0.05 118	0.87 346	6.32 384	0.27 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 319	0.00 1	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.32 188	0.10 122	2.61 335	0.01 246	0.01 239	0.50 100	0.04 285	0.21 115	0.09 50	0.45 353	0.45 339	0.81 321	0.51 322	0.20 158	0.23 267	0.00 1	0.05 374	0.00 1	0.14 381	0.03 184	0.00 1

PSM-AAD	0.49 254	0.02 7	0.75 68	0.06 327	0.00 1	1.19 353	2.19 403	0.12 75	0.59 261	0.01 127	0.45 339	0.13 175	4.04 397	0.22 160	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.01 128

AnyNet_C32	1.44 368	1.47 404	6.09 392	0.12 359	0.19 382	1.74 380	1.11 394	0.84 217	0.56 177	1.30 377	0.46 341	0.21 212	0.59 329	2.74 246	11.09 405	0.02 364	0.00 1	0.06 395	0.00 1	0.16 335	0.05 305

test-1	0.19 106	0.13 151	0.67 45	0.00 1	0.15 368	0.57 120	0.00 1	1.01 241	0.11 75	0.04 262	0.48 342	0.05 118	0.00 1	0.01 26	0.30 283	0.00 1	0.07 385	0.00 1	0.06 360	0.01 58	0.18 382

STTRV1_RVC	0.67 315	0.21 193	2.32 310	0.00 1	0.00 1	0.58 123	0.01 217	1.05 244	0.59 261	0.01 127	0.51 343	0.26 225	0.18 288	6.05 369	0.27 278	0.26 392	1.07 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 258

DispNO	0.64 310	0.48 308	2.04 291	0.00 1	0.00 1	0.71 162	0.01 217	1.47 307	0.56 177	0.00 1	0.54 344	1.34 355	0.06 242	5.12 332	0.31 288	0.00 1	0.00 1	0.03 384	0.12 377	0.01 58	0.02 225

Prome-Stereo	0.23 131	0.04 38	0.76 73	0.10 345	0.00 1	1.15 343	0.02 257	0.27 131	0.65 354	0.01 127	0.54 344	0.04 97	0.71 336	0.27 166	0.07 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128

IIG-Stereo	0.65 312	0.34 250	0.77 75	0.05 309	0.03 304	1.17 350	0.00 1	1.46 305	0.60 284	0.01 127	0.57 346	0.54 295	0.01 86	7.03 398	0.39 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

ADCMid	1.38 365	0.90 376	6.15 393	0.04 299	0.03 304	1.67 376	0.18 330	1.13 259	0.93 379	0.89 366	0.58 347	0.86 324	0.71 336	1.03 200	11.96 408	0.01 350	0.00 1	0.29 407	0.08 366	0.17 342	0.03 258

OMP-Stereo	0.66 314	0.33 246	0.72 49	0.18 382	0.06 334	1.17 350	0.00 1	1.45 295	0.59 261	0.12 309	0.60 348	0.50 289	0.00 1	7.09 399	0.26 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.00 1

RGC	0.50 263	0.53 325	2.42 320	0.00 1	0.01 239	0.65 150	0.00 1	1.07 249	0.17 109	0.01 127	0.62 349	1.00 333	0.19 289	3.03 259	0.28 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 222	0.02 225

DispFullNet	1.20 358	0.63 343	3.58 370	1.00 402	0.82 403	0.41 76	0.00 1	1.44 293	0.61 299	2.55 389	0.64 350	1.10 342	8.95 412	0.84 194	1.22 339	0.00 1	0.02 334	0.00 1	0.00 1	0.24 364	0.02 225

ccnet	0.49 254	0.05 61	1.26 199	0.01 246	0.08 344	0.72 165	0.18 330	1.18 263	0.35 138	0.45 353	0.68 351	0.13 175	0.39 316	3.54 280	0.74 325	0.01 350	0.00 1	0.02 375	0.00 1	0.02 135	0.01 128

SAMSARA	1.01 347	0.70 351	3.29 363	0.20 386	0.06 334	1.65 375	0.05 293	0.48 166	0.53 158	2.91 393	0.68 351	2.97 383	1.08 354	3.89 292	1.54 348	0.00 1	0.04 360	0.00 1	0.02 333	0.05 222	0.03 258

DEmStereo	0.75 322	0.06 85	1.73 264	0.04 299	0.00 1	0.78 175	0.52 378	0.05 19	0.57 210	0.05 271	0.72 353	0.02 39	3.42 392	5.79 360	1.29 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

FAT-Stereo	0.50 263	0.14 157	2.51 328	0.00 1	0.00 1	0.33 65	0.09 314	1.88 341	0.61 299	0.05 271	0.76 354	0.60 297	0.52 324	2.46 239	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1

S-Stereo	0.65 312	0.25 219	3.44 368	0.00 1	0.00 1	0.56 118	0.05 293	1.86 340	0.61 299	0.00 1	0.76 354	0.84 323	0.11 268	4.28 311	0.11 208	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.03 258

CBMV_ROB	0.84 331	0.06 85	1.73 264	0.00 1	0.00 1	1.37 369	0.47 370	2.57 377	0.58 249	2.13 386	0.76 354	1.06 338	1.38 365	4.04 299	0.54 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.05 305

SGM-Forest	0.84 331	0.07 104	0.90 122	0.02 270	0.07 340	1.10 321	0.68 383	2.12 356	0.61 299	1.14 373	0.78 357	1.36 357	0.98 348	5.55 349	1.31 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.06 325
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DGSMNet	1.21 360	0.37 274	3.02 354	0.71 400	1.33 412	1.61 374	3.53 411	1.45 295	0.33 136	0.00 1	0.79 358	0.48 278	0.24 301	3.22 264	0.53 312	0.98 406	1.21 418	1.35 415	1.09 417	1.03 400	0.92 409

SPS-STEREO	0.88 339	0.40 289	2.01 288	0.00 1	0.01 239	0.42 81	0.17 328	0.50 170	0.61 299	2.19 387	0.79 358	2.04 376	0.27 305	5.10 331	2.89 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.11 360
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AnyNet_C01	2.33 383	2.14 413	18.59 412	0.15 371	0.18 378	2.43 387	2.34 405	1.29 269	1.24 384	1.03 369	0.83 360	1.25 347	0.78 343	3.75 291	10.06 401	0.05 374	0.00 1	0.07 397	0.00 1	0.30 377	0.12 369

STrans-v2	0.85 333	0.28 230	1.66 256	0.00 1	0.01 239	0.85 193	0.04 285	2.05 349	0.67 360	0.48 356	0.87 361	1.12 345	2.12 380	6.64 393	0.25 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.00 1

FADE	8.29 413	5.89 420	27.26 415	2.64 413	2.97 417	1.26 361	1.13 395	9.60 412	6.84 404	2.66 391	0.94 362	5.28 390	14.22 416	13.53 413	9.84 400	16.99 424	2.70 420	18.19 424	20.39 425	1.88 404	1.60 414

ACVNet-4b	1.14 354	1.34 400	3.96 380	0.17 377	0.03 304	1.03 240	0.01 217	1.31 271	0.65 354	0.01 127	0.97 363	1.98 375	0.32 311	6.18 375	1.20 338	2.52 411	0.02 334	0.00 1	0.00 1	0.82 399	0.28 392

ADCL	1.52 370	0.44 298	4.70 389	0.07 331	0.03 304	2.21 385	2.35 406	0.92 228	0.80 374	1.57 381	1.11 364	1.25 347	1.55 369	1.77 216	11.53 407	0.01 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 294	0.01 128

CrosDoStereo	1.10 351	0.08 111	1.43 231	0.00 1	0.05 327	0.63 144	5.86 416	0.60 185	0.38 141	0.26 333	1.21 365	0.19 206	3.02 388	6.61 391	1.64 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 242	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 351	0.08 111	1.43 231	0.00 1	0.05 327	0.63 144	5.86 416	0.60 185	0.38 141	0.26 333	1.21 365	0.19 206	3.02 388	6.61 391	1.64 350	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 242	0.00 1

aanetorigin	0.86 337	0.36 266	3.45 369	0.11 355	0.13 363	0.39 73	0.93 392	0.13 80	0.14 96	3.38 394	1.21 365	0.29 232	2.01 378	2.87 250	1.35 344	0.02 364	0.00 1	0.02 375	0.05 357	0.30 377	0.08 338

MDST_ROB	1.54 371	0.06 85	3.42 367	0.14 368	0.16 371	5.42 405	0.32 355	4.33 397	0.61 299	6.08 405	1.25 368	1.04 337	1.16 360	5.81 361	0.83 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.11 360

AANet_RVC	0.75 322	0.65 344	2.52 329	0.01 246	0.00 1	0.66 152	0.00 1	0.61 189	0.13 94	0.00 1	1.29 369	0.96 330	0.04 206	5.98 364	1.82 353	0.13 383	0.02 334	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.04 288

otaku	0.59 300	1.12 386	1.90 281	0.08 336	0.11 357	0.89 202	0.05 293	0.60 185	0.57 210	0.01 127	1.41 370	1.03 336	0.14 275	2.39 236	0.56 317	0.06 376	0.03 345	0.01 359	0.00 1	0.61 393	0.21 389

SDNR	1.15 356	0.21 193	3.21 361	0.01 246	0.01 239	3.30 395	0.01 217	2.55 375	0.75 370	1.80 383	1.49 371	1.40 359	0.20 294	7.24 400	0.68 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 205	0.04 288

THIR-Stereo	0.93 342	0.18 177	1.34 211	0.00 1	0.01 239	0.53 111	3.86 412	0.10 67	0.10 69	0.10 304	1.50 372	0.76 317	2.90 387	5.73 357	1.45 346	0.00 1	0.00 1	0.02 375	0.00 1	0.01 58	0.00 1

EDNetEfficient	2.96 395	0.23 209	19.99 413	0.19 383	0.85 404	1.02 234	2.03 401	0.56 176	5.14 399	8.09 411	1.81 373	0.94 328	4.14 401	3.72 288	10.22 404	0.00 1	0.03 345	0.00 1	0.06 360	0.05 222	0.03 258

JetBlue	5.71 406	2.18 414	16.18 410	0.00 1	2.13 414	29.20 421	14.20 422	3.90 395	0.74 368	0.71 360	2.30 374	6.42 395	5.97 405	17.84 417	8.74 397	0.09 381	0.01 304	0.00 1	0.00 1	2.62 410	0.96 410

SGM_RVC	1.54 371	0.35 259	1.60 250	0.15 371	0.17 376	1.25 358	0.77 386	1.97 347	0.88 376	4.31 395	2.46 375	4.36 387	2.37 382	6.98 397	1.78 352	0.21 389	0.23 404	0.20 404	0.23 400	0.26 369	0.31 394
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CSAN	1.05 349	0.61 341	2.46 323	0.09 341	0.08 344	0.71 162	0.71 385	2.20 359	0.93 379	0.85 365	2.92 376	0.79 320	1.46 367	5.37 342	1.58 349	0.01 350	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.09 287	0.05 305

LSM	4.58 401	0.88 372	17.79 411	3.73 418	38.79 424	0.85 193	2.37 407	0.54 173	1.64 390	2.88 392	3.09 377	0.62 298	0.60 330	3.16 261	1.06 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 307	13.55 425

EDNetEfficientorigin	6.23 407	0.45 301	98.39 434	0.02 270	0.04 319	0.42 81	0.02 257	0.33 141	2.90 393	7.07 407	3.12 378	1.31 353	1.61 370	4.26 308	4.55 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 254	0.02 225

ACVNet_2	1.32 362	1.30 398	2.83 347	0.11 355	0.07 340	1.30 363	0.18 330	2.29 363	0.75 370	0.26 333	3.44 379	6.65 396	0.16 282	5.12 332	1.08 334	0.13 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 384	0.32 395

HHNet	0.48 249	0.21 193	1.60 250	0.10 345	0.00 1	1.14 340	0.26 344	0.47 164	0.59 261	0.01 127	3.56 380	0.04 97	0.71 336	0.00 1	0.73 324	0.02 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.00 1

coex-ft	8.40 414	2.59 416	75.27 425	0.00 1	0.00 1	0.18 38	0.04 285	0.13 80	20.18 414	39.66 423	4.06 381	4.68 389	8.53 409	3.94 296	7.96 395	0.02 364	0.07 385	0.00 1	0.02 333	0.14 319	0.50 402

SANet	1.99 379	0.71 355	3.37 365	0.03 287	0.03 304	2.85 389	0.85 391	2.42 366	8.33 407	1.55 380	4.13 382	4.29 386	3.23 390	5.39 343	2.47 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 242	0.06 325

PWCK	2.44 387	1.65 405	7.31 398	0.22 387	0.02 283	3.12 392	4.74 414	3.06 389	3.48 396	0.72 361	4.42 383	3.40 384	1.67 371	9.06 408	3.36 368	0.39 396	0.01 304	0.00 1	0.00 1	2.19 409	0.08 338

EAI-Stereo	0.70 317	0.03 23	0.84 104	0.13 366	0.20 387	0.87 199	2.23 404	2.05 349	0.29 131	0.72 361	4.60 384	0.29 232	0.55 325	0.39 174	0.44 302	0.00 1	0.07 385	0.00 1	0.29 411	0.01 58	0.08 338

IMH-64-1	1.98 377	0.88 372	1.46 236	1.92 408	0.54 398	2.90 390	1.64 396	5.24 398	0.91 377	0.97 367	4.83 385	2.10 377	2.00 376	5.33 338	2.83 364	3.56 413	0.04 360	0.02 375	0.00 1	1.90 405	0.50 402

IMH-64	1.98 377	0.88 372	1.46 236	1.92 408	0.54 398	2.90 390	1.64 396	5.24 398	0.91 377	0.97 367	4.83 385	2.10 377	2.00 376	5.33 338	2.83 364	3.56 413	0.04 360	0.02 375	0.00 1	1.90 405	0.50 402

UNDER WATER-64	6.84 410	1.25 395	9.68 404	4.53 419	3.53 418	16.61 418	1.79 398	8.72 409	22.23 416	5.11 399	5.07 387	17.34 416	10.14 413	9.19 409	8.21 396	2.00 410	0.03 345	1.52 417	0.11 373	6.09 418	3.62 419

NVStereoNet_ROB	1.08 350	0.39 287	2.15 301	0.08 336	0.02 283	0.45 91	0.02 257	0.89 223	0.67 360	0.10 304	5.85 388	1.90 372	1.11 356	6.20 381	1.14 335	0.20 388	0.00 1	0.03 384	0.07 363	0.12 307	0.13 371
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	2.38 384	0.98 379	4.37 384	0.48 395	0.33 392	2.24 386	1.94 400	1.16 261	1.47 388	6.62 406	5.89 389	5.77 392	5.09 404	5.76 359	4.39 375	0.16 386	0.15 401	0.06 395	0.14 381	0.26 369	0.40 397

FTStereo	0.78 325	0.01 1	1.27 203	0.12 359	0.00 1	1.15 343	2.80 409	0.09 52	0.61 299	0.16 322	5.93 390	0.36 251	2.56 384	0.53 181	0.01 77	0.07 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UNDER WATER	6.24 408	0.99 380	8.13 401	4.62 420	2.68 415	8.66 411	0.77 386	8.37 407	22.50 418	4.55 396	6.36 391	15.93 414	8.89 411	8.99 407	8.85 398	3.25 412	0.04 360	1.36 416	0.02 333	6.24 419	3.56 418

WAO-6	2.38 384	0.69 349	1.93 285	0.00 1	0.00 1	3.94 397	0.29 353	5.62 400	7.23 405	0.34 346	6.76 392	7.73 400	1.96 375	5.88 363	5.07 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 326	0.03 258

ELAS_RVC	2.84 394	0.34 250	3.86 378	0.05 309	0.05 327	1.52 371	5.02 415	1.93 345	5.28 400	7.10 408	6.96 393	6.26 393	8.34 408	4.96 327	4.90 381	0.00 1	0.04 360	0.01 359	0.01 319	0.10 294	0.09 351
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	2.61 389	0.65 344	2.71 340	0.02 270	0.02 283	1.55 372	0.94 393	3.02 388	1.29 385	11.21 414	7.34 394	11.54 405	2.74 386	6.34 385	2.43 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 374	0.03 258
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
DCRE	0.51 268	0.25 219	0.96 135	0.00 1	0.01 239	0.43 86	0.00 1	0.25 124	0.21 115	0.33 345	7.49 395	0.01 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 304	0.00 1	0.17 387	0.02 135	0.01 128

pmcnn	2.10 382	0.59 339	4.52 387	0.27 389	0.86 405	0.34 68	0.29 353	1.69 330	0.75 370	0.36 348	7.50 396	14.39 413	0.56 326	4.90 325	4.69 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 335	0.04 288

IMH	2.83 393	1.28 396	1.89 279	1.96 411	0.60 400	5.22 403	0.24 340	6.28 403	4.13 397	1.90 385	7.52 397	6.39 394	3.40 391	6.59 390	2.53 361	3.92 415	0.12 397	0.05 393	0.00 1	2.06 407	0.47 399

WAO-7	2.46 388	0.92 378	1.85 276	0.03 287	0.05 327	4.73 400	0.54 379	5.67 401	4.50 398	1.49 379	7.64 398	5.52 391	2.69 385	8.48 404	4.51 376	0.00 1	0.00 1	0.33 408	0.02 333	0.19 349	0.06 325

MSMD_ROB	2.04 381	0.40 289	2.13 299	0.00 1	0.00 1	4.88 401	0.22 339	0.93 229	1.82 391	5.71 403	7.79 399	7.39 399	3.72 394	4.62 319	1.22 339	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 225

Dean	2.41 386	1.16 392	3.63 373	0.36 393	0.40 394	1.19 353	0.50 376	7.85 406	8.44 408	1.17 374	8.12 400	7.07 397	1.13 357	4.11 302	1.04 331	0.70 399	0.00 1	0.01 359	0.00 1	1.07 401	0.29 393

JetRed	13.51 420	18.77 423	42.38 419	1.28 405	1.18 410	54.67 423	25.60 423	12.87 417	6.75 403	8.50 413	8.61 401	13.77 410	10.87 414	24.50 422	30.67 421	0.24 391	0.68 414	0.53 412	0.02 333	5.93 416	2.43 417

PWCDC_ROB	0.94 343	0.91 377	2.52 329	0.00 1	0.00 1	1.15 343	0.00 1	2.11 354	1.18 382	0.00 1	8.99 402	0.35 248	0.09 256	0.64 190	0.40 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 391	0.03 258

G-Net	1.20 358	0.28 230	2.96 352	0.05 309	0.49 397	1.73 378	0.48 372	0.23 118	0.35 138	1.35 378	9.14 403	2.33 381	0.81 344	2.40 237	1.15 336	0.01 350	0.03 345	0.02 375	0.09 367	0.07 254	0.05 305

ELAS	2.75 391	0.35 259	2.67 338	0.05 309	0.04 319	6.72 407	1.83 399	2.84 387	3.38 395	8.25 412	9.14 403	3.95 385	6.15 406	3.73 289	5.70 385	0.00 1	0.04 360	0.01 359	0.01 319	0.10 294	0.08 338
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
KSHMR	3.68 397	1.11 385	3.06 356	2.84 414	1.78 413	5.33 404	0.41 367	8.64 408	14.09 411	1.85 384	9.32 405	7.19 398	1.93 373	5.45 344	2.30 358	1.95 408	0.41 411	0.50 411	0.21 396	3.53 412	1.76 415

DPSimNet_ROB	7.90 412	5.46 419	13.55 409	3.66 416	5.16 421	7.26 408	9.60 420	6.11 402	7.46 406	13.33 416	9.50 406	11.03 403	11.89 415	10.08 411	12.35 409	4.36 416	5.55 422	5.35 421	5.34 420	4.96 415	5.98 422

RAFT-RH_RVC	0.96 345	0.13 151	1.35 213	0.02 270	0.05 327	1.06 259	0.00 1	0.06 29	0.55 165	0.01 127	9.57 407	0.10 159	0.00 1	6.00 365	0.30 283	0.01 350	0.00 1	0.00 1	0.02 333	0.01 58	0.00 1

WCMA_ROB	2.01 380	0.34 250	1.89 279	0.04 299	0.00 1	1.07 294	0.60 380	1.09 252	1.21 383	5.12 400	9.87 408	8.09 401	4.48 402	3.74 290	2.55 362	0.00 1	0.00 1	0.01 359	0.00 1	0.02 135	0.13 371

Venus	5.12 404	1.91 409	2.34 311	0.60 398	0.10 352	12.98 413	0.34 360	11.65 414	24.58 419	4.87 397	10.54 409	13.32 407	4.10 399	8.85 405	3.55 369	0.75 401	0.32 407	0.71 413	0.12 377	0.70 395	0.11 360

WAO-8	5.13 405	1.91 409	2.34 311	0.60 398	0.10 352	12.98 413	0.34 360	11.65 414	24.58 419	4.87 397	10.60 410	13.32 407	4.10 399	8.85 405	3.55 369	0.75 401	0.32 407	0.71 413	0.12 377	0.70 395	0.11 360

LVE	2.75 391	1.12 386	2.30 308	0.46 394	0.45 395	1.87 381	0.06 298	7.19 405	9.72 409	0.03 245	11.08 411	9.01 402	1.26 363	6.93 396	0.91 329	1.86 407	0.16 402	0.04 392	0.24 405	0.22 359	0.13 371

FCDSN-DC	2.66 390	0.08 111	1.65 255	0.00 1	0.00 1	1.73 378	0.37 363	1.64 328	1.35 386	8.08 410	11.18 412	11.78 406	7.59 407	4.76 321	2.80 363	0.02 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 184	0.05 305
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
notaker	4.30 400	1.28 396	3.70 374	3.71 417	0.90 406	4.91 402	0.39 366	6.90 404	1.96 392	5.39 402	11.82 413	16.90 415	3.75 395	7.59 401	5.65 384	5.23 417	0.01 304	0.10 400	0.06 360	4.57 414	1.22 412

FC-DCNN	3.42 396	0.11 136	2.03 289	0.00 1	0.00 1	3.18 393	0.60 380	3.13 391	2.98 394	11.40 415	12.28 414	13.93 411	8.68 410	5.70 355	4.27 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.06 325

ktn	4.96 403	1.21 393	2.41 318	3.20 415	1.02 407	8.36 410	2.08 402	9.00 410	17.02 412	5.18 401	12.71 415	13.69 409	3.51 393	8.05 403	3.68 371	5.30 418	0.02 334	0.00 1	0.00 1	2.14 408	0.55 405

TorneroNet-64	6.39 409	1.31 399	2.23 305	1.99 412	0.65 402	18.82 419	0.28 351	11.98 416	26.18 421	5.99 404	12.75 416	19.37 418	4.08 398	9.94 410	5.95 391	0.89 405	0.00 1	0.11 401	0.00 1	3.44 411	1.81 416

LE_ROB	9.96 417	0.54 327	9.62 403	1.40 407	1.24 411	3.29 394	4.64 413	4.31 396	43.01 423	51.54 424	13.34 417	14.15 412	24.60 421	6.66 394	20.28 420	0.04 372	0.05 374	0.12 403	0.20 392	0.07 254	0.09 351

TorneroNet	6.97 411	1.37 401	2.22 304	1.95 410	1.12 409	19.47 420	0.47 370	13.04 419	26.32 422	7.90 409	17.10 418	17.67 417	4.62 403	10.46 412	7.94 393	1.98 409	0.03 345	0.11 401	0.00 1	4.15 413	1.49 413

SGM-ForestM	8.89 415	0.68 348	3.61 371	0.57 397	0.18 378	14.89 417	5.99 418	9.62 413	10.59 410	20.43 418	17.16 419	39.22 422	20.29 418	20.63 418	13.19 411	0.04 372	0.14 399	0.00 1	0.07 363	0.15 326	0.36 396

MADNet++	9.87 416	2.12 412	7.11 397	7.99 422	4.58 420	14.38 416	6.90 419	9.23 411	5.88 401	16.88 417	17.47 420	11.07 404	15.72 417	24.26 420	19.76 419	8.52 419	6.39 423	4.85 420	2.69 418	5.96 417	5.73 421

BEATNet-Init1	14.52 421	6.56 421	34.32 418	1.10 403	1.02 407	31.53 422	11.99 421	15.58 420	17.42 413	30.17 422	27.03 421	43.14 423	24.36 420	24.41 421	18.27 418	0.27 393	0.32 407	0.36 409	0.46 413	1.26 402	0.76 408

HanzoNet	12.77 419	4.55 418	11.74 408	5.35 421	2.79 416	7.59 409	0.66 382	12.97 418	20.40 415	25.99 420	28.61 422	34.05 421	25.08 422	25.93 423	14.98 416	10.77 422	3.91 421	3.00 419	3.73 419	8.16 421	5.15 420

MANE	9.96 417	0.69 349	2.88 351	1.22 404	0.61 401	13.15 415	3.46 410	15.62 421	22.27 417	22.74 419	30.00 423	29.74 420	23.22 419	17.17 416	13.78 413	0.29 394	0.56 413	0.09 399	0.61 415	0.15 326	1.00 411

ASD4	35.17 423	42.77 424	34.00 417	20.47 424	35.77 423	80.11 426	95.20 432	26.58 423	69.14 424	27.82 421	35.84 424	27.05 419	44.35 423	37.95 424	53.20 424	10.25 421	10.28 425	12.30 422	11.09 422	16.01 423	13.25 424

xxxxx1	63.71 427	58.10 426	78.65 426	43.63 425	48.97 426	92.61 429	92.18 429	60.44 425	69.38 425	73.77 428	76.42 425	77.82 427	76.45 426	72.33 426	77.46 427	35.89 427	37.06 426	48.26 428	62.63 427	48.72 427	43.44 427

tt_ll	63.71 427	58.10 426	78.65 426	43.63 425	48.97 426	92.61 429	92.18 429	60.44 425	69.38 425	73.77 428	76.42 425	77.82 427	76.45 426	72.33 426	77.46 427	35.89 427	37.06 426	48.26 428	62.63 427	48.72 427	43.44 427

ff	63.71 427	58.10 426	78.65 426	43.63 425	48.97 426	92.61 429	92.18 429	60.44 425	69.38 425	73.77 428	76.42 425	77.82 427	76.45 426	72.33 426	77.46 427	35.89 427	37.06 426	48.26 428	62.63 427	48.72 427	43.44 427

LRCNet_RVC	55.44 426	60.56 429	57.70 423	66.68 430	44.91 425	6.22 406	0.00 1	52.80 424	1.37 387	70.44 425	81.09 428	67.07 424	55.41 424	51.59 425	46.24 423	90.66 434	41.89 429	90.95 435	90.04 431	64.32 430	68.75 430

PML	71.49 430	88.65 435	73.56 424	82.49 432	75.59 429	85.39 427	79.41 427	71.62 428	87.17 428	90.48 431	85.96 429	90.50 431	60.21 425	91.76 435	73.85 426	96.01 441	2.36 419	86.79 434	6.59 421	83.59 433	17.83 426

SPstereo	50.33 425	10.80 422	21.19 414	11.76 423	9.23 422	66.15 424	76.05 425	100.00 435	100.00 436	95.98 433	93.33 430	100.00 436	93.15 431	90.92 432	72.10 425	9.41 420	8.60 424	19.85 425	14.84 424	6.36 420	6.89 423

MEDIAN_ROB	93.37 434	98.75 437	96.05 432	90.90 435	90.53 436	85.63 428	76.45 426	92.03 430	89.53 429	95.05 432	94.99 431	96.02 432	93.85 432	90.36 431	87.21 430	98.36 442	95.79 431	99.61 437	98.77 435	98.80 442	98.72 442

Anonymous_1	89.88 433	75.38 432	97.81 433	74.49 431	78.39 430	100.00 436	100.00 434	98.09 434	99.76 432	96.82 434	99.37 432	97.66 433	99.77 433	91.14 434	98.89 433	81.73 430	97.25 432	59.96 431	85.38 430	77.37 432	88.27 431

HaxPig	95.46 437	97.61 436	87.80 430	97.80 443	99.17 443	77.55 425	75.28 424	96.76 433	99.61 431	99.97 435	99.97 433	99.62 435	99.97 434	91.02 433	87.28 431	99.98 444	99.98 439	99.98 438	99.99 438	99.97 443	99.97 444

MyStereo03	99.18 443	100.00 441	100.00 438	96.47 439	98.78 439	100.00 436	100.00 434	100.00 435	100.00 436	100.00 436	100.00 434	100.00 436	100.00 435	100.00 438	100.00 438	93.73 437	100.00 441	100.00 439	100.00 439	96.63 438	97.99 438

MyStereo02	99.18 443	100.00 441	100.00 438	96.47 439	98.78 439	100.00 436	100.00 434	100.00 435	100.00 436	100.00 436	100.00 434	100.00 436	100.00 435	100.00 438	100.00 438	93.73 437	100.00 441	100.00 439	100.00 439	96.63 438	97.99 438

MyStereo	99.18 443	100.00 441	100.00 438	96.47 439	98.78 439	100.00 436	100.00 434	100.00 435	100.00 436	100.00 436	100.00 434	100.00 436	100.00 435	100.00 438	100.00 438	93.73 437	100.00 441	100.00 439	100.00 439	96.63 438	97.99 438

Selective-RAFT-Error	99.17 442	100.00 441	100.00 438	96.65 442	98.79 442	100.00 436	100.00 434	100.00 435	100.00 436	100.00 436	100.00 434	100.00 436	100.00 435	100.00 438	100.00 438	93.64 435	100.00 441	100.00 439	100.00 439	96.25 436	98.10 441

CasAABBNet	99.15 441	100.00 441	100.00 438	96.37 438	98.76 438	100.00 436	100.00 434	100.00 435	100.00 436	100.00 436	100.00 434	100.00 436	100.00 435	100.00 438	100.00 438	93.65 436	99.99 440	100.00 439	100.00 439	96.27 437	97.93 437

test_example2	97.61 438	99.96 439	99.93 435	99.83 444	99.97 444	98.84 433	99.76 433	91.98 429	100.00 436	100.00 436	100.00 434	89.18 430	86.51 429	99.29 436	96.54 432	99.97 443	99.55 437	92.92 436	98.06 434	100.00 444	99.95 443

LSM0	99.11 440	99.97 440	100.00 438	95.93 436	98.59 437	100.00 436	100.00 434	100.00 435	100.00 436	100.00 436	100.00 434	100.00 436	100.00 435	100.00 438	100.00 438	93.89 440	99.97 438	100.00 439	100.00 439	96.64 441	97.25 436

DPSMNet_ROB	81.54 432	60.77 431	99.95 436	61.42 429	87.05 434	99.11 434	100.00 434	95.93 432	99.99 434	73.11 427	100.00 434	70.84 426	100.00 435	77.43 430	99.98 436	35.39 426	97.54 436	35.21 427	99.89 436	46.30 426	90.94 433

DGTPSM_ROB	81.49 431	60.74 430	99.95 436	61.20 428	86.99 433	99.11 434	100.00 434	95.92 431	99.99 434	73.08 426	100.00 434	70.81 425	100.00 435	77.39 429	99.98 436	35.10 425	97.48 435	35.12 426	99.89 436	46.16 425	90.85 432

DPSM_ROB	94.00 435	79.32 433	100.00 438	83.19 433	85.69 431	100.00 436	100.00 434	100.00 435	100.00 436	100.00 436	100.00 434	100.00 436	100.00 435	100.00 438	100.00 438	89.53 432	97.42 433	74.97 432	95.13 432	83.79 434	90.98 434

DPSM	94.00 435	79.32 433	100.00 438	83.19 433	85.69 431	100.00 436	100.00 434	100.00 435	100.00 436	100.00 436	100.00 434	100.00 436	100.00 435	100.00 438	100.00 438	89.53 432	97.42 433	74.97 432	95.13 432	83.79 434	90.98 434

AVERAGE_ROB	98.45 439	99.13 438	95.46 431	100.00 445	100.00 445	93.36 432	81.95 428	100.00 435	99.97 433	100.00 436	100.00 434	100.00 436	100.00 435	99.72 437	99.40 434	100.00 445	100.00 441	100.00 439	100.00 439	100.00 444	100.00 445

Low-res two-view benchmark