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

rvit_stereo_0083	0.03 1	0.11 84	0.34 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.11 24	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.03 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081_aga	0.08 3	0.35 215	1.07 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.14 28	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.02 14	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 92

rvit_stereo_0081	0.08 3	0.16 118	0.59 4	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.01 1	0.72 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.08 3	0.16 118	0.59 4	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.01 1	0.72 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.25 91	0.05 5	0.71 8	0.15 350	0.23 360	0.60 147	0.00 1	0.08 48	0.09 17	0.25 351	0.01 189	0.01 15	0.00 1	0.39 184	0.06 139	0.00 1	0.72 383	0.00 1	0.00 1	0.03 160	1.52 429

rvit_stereo_0075_2	0.10 9	0.11 84	1.51 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 39	0.04 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 86	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 246

U	1.64 408	0.06 11	0.52 3	0.00 1	7.15 469	10.37 458	0.00 1	0.04 12	0.05 5	0.01 105	0.00 1	0.09 174	0.00 1	0.02 14	0.01 40	0.00 1	0.00 1	9.39 469	5.01 467	0.01 38	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.08 3	0.09 66	0.28 1	0.00 1	0.00 1	0.09 36	0.02 281	0.17 101	0.17 53	0.09 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.33 264	0.00 1	0.34 341	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.09 155

IGEV-Stereo+	0.16 36	0.08 53	0.84 20	0.01 238	0.12 323	0.02 8	0.00 1	0.10 62	0.15 35	0.25 351	0.03 283	0.04 106	0.00 1	0.10 115	0.36 282	0.00 1	0.54 365	0.00 1	0.11 379	0.01 38	0.40 315

AIO-Stereo	0.29 107	0.19 139	0.68 7	0.51 413	0.69 421	0.32 72	0.00 1	0.11 65	0.50 133	0.05 244	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.11 120	0.34 269	0.00 1	0.76 390	0.00 1	0.23 430	0.07 255	1.25 409

RSM++	0.22 69	0.16 118	0.76 11	0.58 422	0.44 384	0.32 72	0.00 1	0.09 59	1.08 387	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 100	0.00 1	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.16 408	0.13 330	0.62 364

RSM	0.22 69	0.14 106	0.72 9	0.54 414	0.47 389	0.32 72	0.00 1	0.17 101	1.04 381	0.02 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.10 311	0.00 1	0.15 399	0.09 297	0.54 350

RAFT-Stereo-weight	0.26 95	0.05 5	1.09 42	0.01 238	0.19 338	1.25 396	0.00 1	0.87 221	0.63 161	0.10 297	0.05 291	0.03 86	0.00 1	0.10 115	0.02 67	0.00 1	0.45 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 301

DualNet (step1)	0.67 324	0.30 184	2.23 279	0.00 1	0.00 1	1.25 396	0.00 1	2.79 406	1.10 390	0.05 244	0.28 350	0.31 265	0.00 1	1.55 246	0.33 264	0.40 434	0.91 416	1.05 459	0.33 453	0.01 38	0.46 330

test_sample9	1.78 416	0.30 184	2.23 279	0.00 1	0.00 1	1.25 396	0.00 1	2.79 406	1.10 390	0.05 244	0.28 350	0.31 265	0.00 1	3.37 316	8.13 439	0.40 434	13.58 471	1.05 459	0.33 453	0.01 38	0.46 330

test_sample7	0.52 245	0.12 91	1.34 74	0.02 261	0.00 1	0.21 55	0.00 1	2.79 406	1.10 390	0.05 244	0.28 350	0.31 265	0.00 1	1.55 246	0.33 264	0.00 1	0.91 416	0.00 1	0.00 1	0.01 38	1.37 414

test_sample6	0.57 289	0.16 118	1.84 218	0.00 1	0.00 1	0.51 120	0.00 1	2.86 411	1.03 374	0.00 1	0.07 305	0.10 181	0.00 1	3.13 303	0.39 297	0.00 1	0.71 381	0.00 1	0.05 348	0.01 38	0.53 347

test_sample5	0.55 275	0.16 118	1.91 233	0.00 1	0.00 1	0.48 112	0.00 1	2.61 394	1.03 374	0.00 1	0.09 312	0.04 106	0.00 1	3.07 299	0.35 275	0.00 1	0.74 388	0.00 1	0.06 352	0.01 38	0.54 350

test_sample4	0.53 260	0.16 118	1.92 237	0.00 1	0.00 1	0.48 112	0.00 1	2.55 389	0.96 366	0.00 1	0.00 1	0.05 130	0.00 1	2.79 286	0.31 257	0.00 1	0.73 386	0.00 1	0.06 352	0.01 38	0.53 347

test_sample3	0.52 245	0.15 113	1.92 237	0.00 1	0.00 1	0.49 116	0.00 1	2.35 379	0.95 362	0.01 105	0.01 189	0.04 106	0.00 1	2.76 284	0.34 269	0.00 1	0.72 383	0.00 1	0.06 352	0.01 38	0.52 345

test_sample2	0.44 207	0.15 113	1.11 45	0.00 1	0.00 1	0.35 84	0.00 1	1.38 290	0.90 356	0.01 105	0.22 333	0.02 50	0.00 1	2.30 259	0.56 318	0.00 1	0.83 402	0.00 1	0.08 362	0.01 38	0.84 383

test_sample1	0.44 207	0.16 118	1.07 38	0.00 1	0.09 310	0.16 47	0.00 1	1.22 267	0.76 220	0.05 244	0.24 336	0.15 203	0.00 1	2.28 258	0.59 319	0.00 1	0.84 406	0.00 1	0.08 362	0.02 111	1.19 404

CAS++	0.08 3	0.09 66	0.97 27	0.00 1	0.00 1	0.07 32	0.00 1	0.25 132	0.18 64	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.00 1	0.01 3	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 48
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.12 22	0.07 29	0.78 14	0.00 1	0.00 1	1.06 290	0.00 1	0.22 118	0.15 35	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.00 1	0.02 14	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 48

MoCha-V2	0.41 188	0.37 220	1.31 70	0.55 416	1.05 446	0.20 53	0.00 1	0.13 86	0.21 79	0.11 305	0.00 1	0.17 218	0.00 1	0.49 199	0.27 248	0.00 1	1.44 459	0.00 1	0.20 423	0.04 195	1.58 431

SMFormer	0.52 245	0.16 118	1.37 82	0.00 1	0.00 1	0.05 23	0.00 1	1.78 338	1.11 394	0.00 1	0.27 341	0.15 203	0.00 1	3.31 312	0.65 324	0.00 1	0.82 397	0.00 1	0.10 372	0.02 111	0.66 371

tta	0.52 245	0.16 118	1.37 82	0.00 1	0.00 1	0.05 23	0.00 1	1.78 338	1.11 394	0.00 1	0.27 341	0.15 203	0.00 1	3.31 312	0.65 324	0.00 1	0.82 397	0.00 1	0.10 372	0.05 210	0.51 342

qqq1	0.52 245	0.16 118	1.37 82	0.00 1	0.00 1	0.05 23	0.00 1	1.78 338	1.11 394	0.00 1	0.27 341	0.15 203	0.00 1	3.31 312	0.66 328	0.00 1	0.82 397	0.00 1	0.09 369	0.05 210	0.51 342

fff1	0.52 245	0.16 118	1.37 82	0.00 1	0.00 1	0.05 23	0.00 1	1.78 338	1.11 394	0.00 1	0.27 341	0.15 203	0.00 1	3.31 312	0.66 328	0.00 1	0.82 397	0.00 1	0.09 369	0.05 210	0.51 342

AE-Stereo	0.43 202	0.07 29	1.90 231	0.05 291	0.21 348	1.09 337	0.00 1	1.02 237	0.48 129	0.39 381	0.28 350	0.18 222	0.00 1	0.18 140	0.05 125	0.00 1	0.83 402	0.00 1	0.23 430	0.07 255	1.64 435

xx1	0.55 275	0.29 180	2.22 274	0.31 396	0.20 344	1.33 406	0.00 1	1.78 338	1.03 374	0.38 376	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.59 209	0.02 67	0.00 1	1.12 437	0.00 1	0.19 419	0.03 160	1.44 421

11t1	0.39 176	0.17 132	1.36 78	0.00 1	0.47 389	0.11 40	0.00 1	0.59 180	1.12 399	0.05 244	0.29 355	0.03 86	0.00 1	0.26 156	0.66 328	0.00 1	1.05 427	0.00 1	0.14 394	0.03 160	1.45 425

DualNet	0.55 275	0.16 118	1.91 233	0.00 1	0.00 1	0.48 112	0.00 1	2.61 394	1.03 374	0.00 1	0.07 305	0.04 106	0.00 1	3.07 299	0.35 275	0.00 1	0.74 388	0.00 1	0.06 352	0.01 38	0.54 350

MSKI-zero shot	0.34 135	0.12 91	1.70 184	0.55 416	0.44 384	1.10 350	0.03 302	0.91 224	0.22 80	0.22 340	0.05 291	0.06 149	0.00 1	0.16 131	0.04 111	0.00 1	0.87 410	0.00 1	0.18 414	0.02 111	0.22 250

EKT-Stereo	0.55 275	0.15 113	1.80 211	0.73 440	4.21 466	1.08 321	0.00 1	1.17 262	0.32 104	0.02 170	0.00 1	0.08 166	0.00 1	1.01 228	0.13 183	0.00 1	0.03 280	0.00 1	0.05 348	0.03 160	0.29 287

DLNR_Zeroshot_test	21.33 470	48.16 472	86.21 476	96.01 484	87.63 482	0.32 72	0.00 1	18.10 470	0.52 135	0.04 231	0.01 189	0.00 1	0.00 1	0.78 219	0.07 145	16.15 470	0.90 413	0.00 1	0.21 427	70.18 478	1.39 415

CASnet	0.10 9	0.10 75	0.81 16	0.00 1	0.00 1	0.82 212	0.00 1	0.14 89	0.13 27	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
SPstereo	0.38 167	0.68 304	1.41 106	0.27 387	1.00 444	0.86 227	0.00 1	0.11 65	0.56 144	0.22 340	0.31 363	0.06 149	0.00 1	0.34 172	0.35 275	0.00 1	1.04 425	0.00 1	0.00 1	0.09 297	0.24 268

Any-RAFT	0.24 82	0.07 29	1.16 49	0.00 1	0.01 213	1.13 370	0.00 1	1.21 265	0.36 109	0.02 170	0.00 1	0.49 315	0.00 1	0.19 141	0.03 83	0.00 1	0.08 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 73

RAFT-Test	0.37 158	0.11 84	1.68 179	0.57 421	0.93 438	0.43 101	0.10 353	1.03 240	0.49 131	0.16 324	0.00 1	0.87 363	0.00 1	0.27 160	0.12 173	0.00 1	0.33 339	0.00 1	0.24 440	0.01 38	0.05 111

ToySt	0.42 193	0.33 203	2.09 262	0.08 317	0.55 403	0.55 134	0.00 1	0.72 201	0.55 142	0.05 244	0.26 339	0.37 286	0.00 1	0.30 170	0.54 315	0.01 387	0.58 366	0.00 1	0.14 394	0.04 195	1.33 411

DCRE	0.76 344	0.40 229	1.17 52	0.21 378	0.90 436	0.66 174	0.00 1	0.79 215	0.39 115	0.36 375	7.60 441	0.03 86	0.00 1	0.09 112	0.32 263	0.00 1	0.58 366	0.00 1	0.17 411	0.02 111	1.53 430

knoymous	0.10 9	0.06 11	1.25 58	0.00 1	0.00 1	0.11 40	0.00 1	0.27 138	0.06 8	0.00 1	0.00 1	0.23 240	0.00 1	0.04 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 73

riskmin	0.49 233	0.04 2	1.45 116	0.70 438	0.80 429	0.54 129	0.20 373	1.05 246	0.20 76	0.24 348	0.27 341	1.13 385	0.00 1	0.43 190	0.41 302	0.00 1	0.80 394	0.00 1	0.26 443	0.00 1	1.23 406

Anonymous_2	1.27 389	0.19 139	1.80 211	0.70 438	0.78 426	0.61 154	0.20 373	0.92 226	0.48 129	0.22 340	0.30 357	1.44 405	0.00 1	0.43 190	0.40 298	0.01 387	0.84 406	2.29 465	11.27 470	1.29 448	1.20 405

Selective-RAFT	0.21 65	0.13 98	0.82 17	0.00 1	0.00 1	1.08 321	0.00 1	0.06 30	0.77 239	0.00 1	0.00 1	0.08 166	0.00 1	0.01 3	0.03 83	0.00 1	0.90 413	0.00 1	0.18 414	0.04 195	0.16 222

ProNet	0.25 91	0.25 167	1.15 46	0.08 317	0.41 382	0.84 220	0.00 1	0.06 30	0.39 115	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.13 124	0.01 40	0.00 1	0.23 326	0.00 1	0.00 1	0.09 297	1.34 413

qqq	0.49 233	0.28 177	1.37 82	0.00 1	0.49 394	0.14 46	0.00 1	1.23 269	1.14 407	0.07 273	0.31 363	0.01 15	0.00 1	1.38 243	0.69 334	0.00 1	1.06 430	0.00 1	0.19 419	0.03 160	1.44 421

x	0.42 193	0.26 171	1.38 88	0.00 1	0.44 384	0.12 42	0.00 1	0.90 223	1.14 407	0.07 273	0.30 357	0.03 86	0.00 1	0.26 156	0.72 338	0.00 1	1.06 430	0.00 1	0.17 411	0.03 160	1.49 427

DisPM	0.22 69	0.09 66	1.74 193	0.11 335	0.00 1	1.16 379	0.40 412	0.08 48	0.68 172	0.03 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 100	0.04 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

BUS	0.38 167	0.07 29	0.98 29	0.00 1	0.00 1	1.88 424	0.00 1	2.67 397	0.82 290	0.30 360	0.09 312	0.64 334	0.00 1	0.06 93	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.25 91	0.71 313	2.06 261	0.00 1	0.01 213	0.49 116	0.00 1	0.37 157	0.18 64	0.01 105	0.00 1	0.34 272	0.00 1	0.25 149	0.07 145	0.00 1	0.20 323	0.00 1	0.00 1	0.25 400	0.11 183

NINENet	0.52 245	0.14 106	1.48 119	0.06 308	0.00 1	1.88 424	0.00 1	3.28 431	0.76 220	0.00 1	0.00 1	0.64 334	0.00 1	2.11 253	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

hknet	0.45 214	0.14 106	1.89 227	0.00 1	0.00 1	1.09 337	0.00 1	2.67 397	0.82 290	0.30 360	0.09 312	0.63 331	0.00 1	1.06 229	0.38 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Sa-1000	0.44 207	0.58 286	1.85 221	0.00 1	0.22 351	1.09 337	0.01 216	2.98 416	0.75 199	0.00 1	0.09 312	0.04 106	0.00 1	0.21 143	0.00 1	0.00 1	0.50 358	0.00 1	0.13 387	0.12 325	0.12 194

UDGNet	0.19 56	0.81 335	1.42 110	0.00 1	0.00 1	1.06 290	0.00 1	0.05 20	0.38 111	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.00 1	0.10 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

test-3	0.30 118	0.10 75	1.49 121	0.20 375	0.38 378	0.44 105	0.01 216	1.59 312	0.08 11	0.04 231	0.00 1	0.02 50	0.00 1	0.08 107	0.24 237	0.00 1	0.47 354	0.00 1	0.20 423	0.13 330	0.43 321

test_1	0.30 118	0.10 75	1.50 124	0.21 378	0.38 378	0.44 105	0.01 216	1.58 311	0.08 11	0.04 231	0.00 1	0.02 50	0.00 1	0.07 100	0.24 237	0.00 1	0.47 354	0.00 1	0.20 423	0.13 330	0.43 321

test_3	0.31 126	0.10 75	1.52 132	0.20 375	0.40 381	0.54 129	0.01 216	1.68 319	0.08 11	0.16 324	0.00 1	0.02 50	0.00 1	0.07 100	0.24 237	0.00 1	0.50 358	0.00 1	0.20 423	0.13 330	0.38 312

GANet-ADL	0.20 60	0.12 91	1.43 114	0.00 1	0.01 213	0.84 220	0.00 1	0.40 162	0.17 53	0.00 1	0.36 374	0.35 278	0.00 1	0.09 112	0.14 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.12 194

PFNet+	0.28 102	0.10 75	1.61 162	0.08 317	0.01 213	1.12 361	0.41 413	0.12 74	0.80 275	0.08 282	0.01 189	0.02 50	0.00 1	1.19 233	0.04 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

Patchmatch Stereo++	0.18 45	0.07 29	1.40 96	0.05 291	0.01 213	1.08 321	0.07 337	0.05 20	0.75 199	0.02 170	0.00 1	0.05 130	0.00 1	0.03 46	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	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
OMP-Stereo	0.71 332	0.47 251	1.36 78	0.18 365	0.06 298	1.18 386	0.00 1	1.76 333	0.78 252	0.11 305	0.59 392	0.49 315	0.00 1	6.94 443	0.25 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.07 126

NF-Stereo	0.54 267	0.06 11	1.59 155	0.19 368	0.00 1	1.09 337	0.25 384	0.22 118	1.13 401	0.02 170	0.00 1	0.02 50	0.00 1	6.05 411	0.17 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

OCTAStereo	0.54 267	0.06 11	1.59 155	0.19 368	0.00 1	1.09 337	0.25 384	0.22 118	1.13 401	0.02 170	0.00 1	0.02 50	0.00 1	6.03 409	0.18 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

PSM-adaLoss	0.18 45	0.07 29	1.40 96	0.05 291	0.02 254	1.08 321	0.08 344	0.05 20	0.75 199	0.02 170	0.00 1	0.07 160	0.00 1	0.04 62	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.18 45	0.07 29	1.40 96	0.05 291	0.02 254	1.08 321	0.06 332	0.05 20	0.75 199	0.02 170	0.00 1	0.07 160	0.00 1	0.04 62	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.00 1

ROB_FTStereo	0.18 45	0.07 29	1.40 96	0.05 291	0.02 254	1.08 321	0.06 332	0.05 20	0.75 199	0.02 170	0.00 1	0.03 86	0.00 1	0.04 62	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.00 1

HUI-Stereo	0.19 56	0.07 29	1.41 106	0.05 291	0.02 254	1.08 321	0.08 344	0.06 30	0.76 220	0.02 170	0.00 1	0.07 160	0.00 1	0.04 62	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.00 1

PFNet	0.63 311	0.15 113	2.41 296	0.00 1	0.30 370	1.17 384	0.00 1	0.35 153	0.92 359	0.01 105	0.24 336	0.03 86	0.00 1	6.43 431	0.23 234	0.09 421	0.00 1	0.00 1	0.04 344	0.13 330	0.10 171

RE-Stereo	0.54 267	0.06 11	1.59 155	0.19 368	0.00 1	1.09 337	0.25 384	0.22 118	1.13 401	0.02 170	0.00 1	0.02 50	0.00 1	6.05 411	0.17 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

Pruner-Stereo	0.22 69	0.09 66	1.50 124	0.23 382	0.00 1	1.10 350	0.20 373	0.17 101	0.78 252	0.03 212	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.04 62	0.21 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 48

TVStereo	0.54 267	0.06 11	1.59 155	0.19 368	0.00 1	1.09 337	0.25 384	0.22 118	1.13 401	0.02 170	0.00 1	0.02 50	0.00 1	6.05 411	0.17 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

iGMRVC	0.18 45	0.07 29	1.40 96	0.05 291	0.03 271	1.08 321	0.07 337	0.06 30	0.75 199	0.02 170	0.00 1	0.05 130	0.00 1	0.04 62	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.00 1

RAFT-RH_RVC	0.99 370	0.26 171	1.93 242	0.04 285	0.04 283	1.07 310	0.00 1	0.07 39	0.69 177	0.01 105	9.36 452	0.10 181	0.00 1	5.86 395	0.29 250	0.01 387	0.00 1	0.00 1	0.02 327	0.01 38	0.00 1

iRAFT	0.18 45	0.07 29	1.40 96	0.05 291	0.01 213	1.08 321	0.07 337	0.05 20	0.75 199	0.02 170	0.00 1	0.05 130	0.00 1	0.03 46	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.00 1

AnonymousM	0.18 45	0.07 29	0.80 15	0.04 285	0.00 1	1.03 276	0.00 1	0.20 112	0.65 165	0.06 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 171	0.02 67	0.00 1	0.19 321	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.18 232

CRE-IMP	0.22 69	0.06 11	1.43 114	0.05 291	0.02 254	1.12 361	0.33 404	0.04 12	1.08 387	0.02 170	0.00 1	0.12 189	0.00 1	0.03 46	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.09 155

cross-raft	0.21 65	0.09 66	1.42 110	0.48 412	0.50 396	0.41 94	0.07 337	0.50 169	0.03 1	0.02 170	0.00 1	0.38 291	0.00 1	0.08 107	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 379	0.01 38	0.09 155

test-1	0.36 151	0.18 135	1.36 78	0.00 1	0.83 431	0.60 147	0.00 1	1.07 250	0.18 64	0.07 273	0.49 385	0.34 272	0.00 1	0.10 115	0.51 310	0.00 1	0.64 374	0.00 1	0.06 352	0.01 38	0.84 383

RAFT-IKP	0.18 45	0.07 29	1.41 106	0.05 291	0.01 213	1.08 321	0.08 344	0.05 20	0.75 199	0.02 170	0.00 1	0.05 130	0.00 1	0.04 62	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.00 1

Anonymous3	0.24 82	0.14 106	1.98 249	0.00 1	0.00 1	1.12 361	0.00 1	0.61 183	0.77 239	0.01 105	0.00 1	0.06 149	0.00 1	0.02 14	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.02 65

CREStereo++_RVC	0.15 34	0.10 75	1.55 141	0.00 1	0.00 1	1.01 266	0.00 1	0.15 91	0.15 35	0.00 1	0.01 189	0.04 106	0.00 1	0.02 14	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 92
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.27 99	0.08 53	1.46 118	0.00 1	0.00 1	1.06 290	0.02 281	1.66 317	0.75 199	0.01 105	0.36 374	0.02 50	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.02 65

TANstereo	0.17 40	0.32 198	1.51 129	0.00 1	0.00 1	1.03 276	0.00 1	0.07 39	0.14 28	0.01 105	0.15 325	0.04 106	0.00 1	0.05 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 65

XX-TBD	0.18 45	0.44 239	1.52 132	0.00 1	0.00 1	0.92 245	0.00 1	0.17 101	0.14 28	0.00 1	0.21 332	0.03 86	0.00 1	0.02 14	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 65

sAnonymous2	0.17 40	0.42 234	2.46 299	0.00 1	0.00 1	0.04 19	0.00 1	0.04 12	0.10 22	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 274	0.32 294

CroCo_RVC	0.17 40	0.42 234	2.46 299	0.00 1	0.00 1	0.04 19	0.00 1	0.04 12	0.10 22	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 274	0.32 294

sCroCo_RVC	0.13 25	0.09 66	1.61 162	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.11 65	0.64 162	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

DCANet	0.35 141	0.50 267	2.02 254	0.00 1	0.00 1	1.06 290	0.00 1	1.90 353	0.85 333	0.10 297	0.00 1	0.04 106	0.00 1	0.04 62	0.12 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.25 273

CFNet-RSSM	0.21 65	0.08 53	1.39 92	0.00 1	0.12 323	0.63 158	0.00 1	1.32 281	0.15 35	0.01 105	0.00 1	0.09 174	0.00 1	0.11 120	0.04 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 430	0.01 38	0.08 141

Gwc-CoAtRS	0.15 34	0.09 66	1.42 110	0.00 1	0.11 320	0.43 101	0.00 1	0.32 147	0.08 11	0.02 170	0.00 1	0.18 222	0.00 1	0.05 86	0.06 139	0.00 1	0.06 303	0.00 1	0.18 414	0.01 38	0.08 141

CREStereo	0.12 22	0.07 29	0.76 11	0.00 1	0.00 1	1.06 290	0.00 1	0.25 132	0.14 28	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.00 1	0.02 14	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 48
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
ACVNet	0.30 118	0.44 239	1.74 193	0.01 238	0.00 1	1.06 290	0.10 353	0.23 125	0.83 299	0.02 170	0.01 189	0.70 347	0.00 1	0.08 107	0.41 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 297	0.17 226

cf-r	0.46 221	0.87 349	2.51 308	0.00 1	0.00 1	1.06 290	0.00 1	0.52 172	0.64 162	0.09 290	0.00 1	0.65 338	0.00 1	2.51 271	0.12 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 297	0.09 155

GANet-RSSM	0.42 193	0.66 300	1.78 205	0.00 1	0.00 1	1.06 290	0.00 1	0.26 135	0.23 84	0.05 244	0.00 1	0.34 272	0.00 1	3.56 323	0.18 210	0.00 1	0.00 1	0.03 423	0.00 1	0.09 297	0.08 141

PSMNet-RSSM	0.44 207	0.73 319	1.65 171	0.00 1	0.00 1	1.06 290	0.00 1	0.61 183	0.70 179	0.06 264	0.01 189	0.39 293	0.00 1	3.29 311	0.12 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 210	0.07 126

GwcNet-RSSM	0.53 260	1.04 378	2.48 304	0.00 1	0.00 1	1.06 290	0.00 1	0.74 205	0.76 220	0.21 336	0.01 189	0.36 283	0.00 1	3.65 329	0.11 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 330	0.07 126

CFNet-ft	0.40 183	0.74 323	1.74 193	0.00 1	0.00 1	1.09 337	0.00 1	0.23 125	0.22 80	0.02 170	0.00 1	0.76 351	0.00 1	2.98 294	0.18 210	0.00 1	0.00 1	0.01 401	0.00 1	0.03 160	0.08 141

PMTNet	0.13 25	0.08 53	0.99 32	0.00 1	0.00 1	1.05 287	0.04 319	0.21 114	0.14 28	0.00 1	0.00 1	0.04 106	0.00 1	0.04 62	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.01 48

DMCA	0.30 118	0.38 224	2.48 304	0.00 1	0.01 213	0.98 258	0.01 216	0.47 167	0.80 275	0.02 170	0.01 189	0.05 130	0.00 1	0.25 149	0.29 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 210	0.10 171

R-Stereo Train	0.22 69	0.06 11	1.64 167	0.00 1	0.00 1	0.76 198	0.00 1	1.57 308	0.17 53	0.02 170	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.02 14	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 73

RAFT-Stereo	0.22 69	0.06 11	1.64 167	0.00 1	0.00 1	0.76 198	0.00 1	1.57 308	0.17 53	0.02 170	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.02 14	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 73
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CFNet_RVC	0.40 183	0.74 323	1.74 193	0.00 1	0.00 1	1.09 337	0.00 1	0.23 125	0.22 80	0.02 170	0.00 1	0.76 351	0.00 1	2.97 293	0.18 210	0.00 1	0.00 1	0.01 401	0.00 1	0.03 160	0.08 141

NVstereo2D	0.53 260	0.22 157	2.52 309	0.00 1	0.00 1	0.58 146	0.03 302	1.62 315	0.99 372	0.05 244	0.00 1	0.48 308	0.00 1	3.88 336	0.08 151	0.00 1	0.05 300	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.06 121

MFMNet_re	0.38 167	1.27 400	3.38 365	0.65 431	0.00 1	0.17 50	0.02 281	0.07 39	1.02 373	0.03 212	0.03 283	0.12 189	0.00 1	0.27 160	0.37 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 381	0.11 183

DISCO	0.35 141	0.31 191	1.99 251	0.16 355	0.16 335	0.33 81	0.00 1	0.15 91	0.30 101	0.00 1	0.01 189	1.49 409	0.00 1	1.21 237	0.63 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.12 194

NOSS_ROB	0.73 338	0.44 239	1.26 59	0.55 416	0.00 1	0.68 182	0.00 1	2.93 415	0.77 239	0.13 313	0.00 1	0.92 367	0.00 1	6.16 418	0.11 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.66 371

rvit_0105_6	0.10 9	0.22 157	0.94 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 12	0.67 171	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 109	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 155

rvit_0105_5	0.14 29	0.38 224	1.41 106	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.08 48	0.74 189	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.01 109	0.02 14	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.13 201

rvit_0105_4	0.12 22	0.31 191	1.22 56	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.06 30	0.65 165	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.01 109	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 141

rvit_0105_3	0.17 40	0.53 275	1.67 177	0.00 1	0.00 1	0.07 32	0.00 1	0.13 86	0.84 309	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.01 109	0.03 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.06 121

rvit_105_1	0.19 56	0.57 283	1.79 208	0.00 1	0.00 1	0.16 47	0.00 1	0.21 114	0.84 309	0.00 1	0.00 1	0.02 50	0.01 109	0.04 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.04 92

model_zeroshot	0.47 225	0.43 236	1.54 139	0.61 424	0.72 423	0.85 224	0.02 281	0.88 222	0.57 153	0.92 410	0.00 1	0.43 300	0.01 109	0.78 219	0.10 162	0.00 1	0.63 371	0.00 1	0.11 379	0.01 38	0.71 374

RAStereo	0.10 9	0.34 211	1.29 68	0.00 1	0.00 1	0.04 19	0.00 1	0.07 39	0.12 26	0.01 105	0.01 189	0.02 50	0.01 109	0.02 14	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.11 17	0.49 258	0.83 18	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.02 6	0.71 181	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 109	0.02 14	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 92

rvit_stereo_ft	0.14 29	0.63 295	1.32 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 39	0.57 153	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 109	0.02 14	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.13 201

testlalala2	0.31 126	0.10 75	1.57 152	0.00 1	0.00 1	0.83 215	0.00 1	1.93 359	0.95 362	0.05 244	0.27 341	0.04 106	0.01 109	0.01 3	0.04 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 430	0.01 38	0.14 210

H2IRNET	0.21 65	0.51 272	1.84 218	0.00 1	0.00 1	1.08 321	0.01 216	0.15 91	0.25 91	0.00 1	0.00 1	0.06 149	0.01 109	0.03 46	0.05 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 392	0.07 126

MGS-Stereo	0.13 25	0.17 132	1.07 38	0.00 1	0.00 1	0.43 101	0.00 1	0.28 139	0.15 35	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 109	0.06 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 425	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 17	0.18 135	0.67 6	0.00 1	0.00 1	0.06 28	0.00 1	0.11 65	0.26 92	0.74 403	0.00 1	0.03 86	0.01 109	0.03 46	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.03 73

ttt	1.05 377	0.20 145	1.91 233	0.00 1	0.09 310	0.65 170	0.00 1	3.05 419	1.11 394	0.00 1	0.30 357	0.29 259	0.01 109	4.65 364	6.53 430	0.00 1	1.01 423	0.00 1	0.13 387	0.02 111	1.00 395

1111x	1.36 397	0.43 236	3.64 379	0.00 1	0.51 399	0.72 191	0.00 1	3.21 427	1.10 390	0.05 244	0.26 339	0.07 160	0.01 109	6.09 416	8.46 441	0.00 1	1.15 447	0.00 1	0.26 443	0.04 195	1.10 402

whm_eth	0.11 17	0.49 258	0.83 18	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.02 6	0.71 181	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 109	0.02 14	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 92

plain	0.17 40	0.35 215	1.92 237	0.00 1	0.00 1	0.06 28	0.01 216	0.18 107	0.43 121	0.01 105	0.01 189	0.02 50	0.01 109	0.05 86	0.05 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 409	0.01 48

UniTT-Stereo	0.11 17	0.20 145	1.58 153	0.00 1	0.00 1	0.10 39	0.02 281	0.07 39	0.05 5	0.00 1	0.08 309	0.02 50	0.01 109	0.03 46	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 297	0.00 1

MIM_Stereo	0.29 107	0.65 297	1.73 191	0.00 1	1.03 445	0.30 66	0.00 1	0.16 97	0.18 64	0.12 310	0.00 1	0.05 130	0.01 109	0.12 122	0.01 40	0.00 1	0.03 280	0.00 1	0.00 1	0.13 330	1.24 407

testlalala_base	0.41 188	0.08 53	1.39 92	0.00 1	0.09 310	0.65 170	0.00 1	1.12 257	0.24 89	0.08 282	0.00 1	0.00 1	0.01 109	0.01 3	0.17 204	0.60 439	0.73 386	0.00 1	0.12 385	2.19 454	0.62 364

4D-IteraStereo	0.34 135	0.84 342	2.31 288	0.00 1	0.00 1	0.42 98	0.04 319	0.10 62	0.09 17	0.02 170	0.01 189	0.00 1	0.01 109	0.36 175	0.49 309	0.00 1	0.36 345	0.00 1	0.00 1	0.07 255	1.72 438

LoS_RVC	0.08 3	0.06 11	1.05 36	0.00 1	0.01 213	0.16 47	0.00 1	0.17 101	0.09 17	0.00 1	0.00 1	0.04 106	0.01 109	0.05 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

CAS	0.13 25	0.07 29	0.86 23	0.00 1	0.00 1	1.01 266	0.00 1	0.26 135	0.16 45	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.01 109	0.02 14	0.04 111	0.09 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.40 183	0.07 29	1.78 205	0.28 391	0.74 424	0.65 170	0.00 1	0.16 97	0.61 157	0.31 364	0.01 189	0.17 218	0.01 109	0.41 186	0.17 204	0.00 1	0.88 411	0.00 1	0.02 327	0.04 195	1.73 441

TestStereo1	0.32 129	0.67 301	1.66 174	0.00 1	0.23 360	1.13 370	0.01 216	0.94 230	0.76 220	0.00 1	0.05 291	0.05 130	0.01 109	0.16 131	0.05 125	0.00 1	0.24 328	0.00 1	0.00 1	0.17 367	0.23 258

RAFT+CT+SA	0.38 167	0.74 323	1.84 218	0.02 261	0.27 366	1.12 361	0.00 1	0.91 224	0.75 199	0.00 1	0.00 1	0.27 254	0.01 109	0.56 204	0.00 1	0.00 1	0.16 318	0.00 1	0.30 451	0.13 330	0.42 318

test_5	0.39 176	0.73 319	2.28 286	0.01 238	0.22 351	0.84 220	0.01 216	1.02 237	0.77 239	0.12 310	0.00 1	0.30 262	0.01 109	0.82 221	0.03 83	0.00 1	0.04 290	0.00 1	0.00 1	0.15 353	0.46 330

SA-5K	0.32 129	0.67 301	1.66 174	0.00 1	0.23 360	1.13 370	0.01 216	0.94 230	0.76 220	0.00 1	0.05 291	0.05 130	0.01 109	0.16 131	0.05 125	0.00 1	0.24 328	0.00 1	0.00 1	0.17 367	0.23 258

SA	0.43 202	0.63 295	1.92 237	0.00 1	0.22 351	1.11 356	0.00 1	2.87 412	0.75 199	0.00 1	0.01 189	0.04 106	0.01 109	0.21 143	0.00 1	0.00 1	0.40 348	0.00 1	0.14 394	0.14 347	0.22 250

test_4	0.20 60	0.33 203	1.50 124	0.08 317	0.13 326	1.04 282	0.00 1	0.05 20	0.09 17	0.10 297	0.00 1	0.02 50	0.01 109	0.27 160	0.14 190	0.00 1	0.08 307	0.00 1	0.02 327	0.13 330	0.07 126

iRaft-Stereo_5w	0.60 300	0.85 346	1.83 215	0.01 238	0.59 411	0.31 69	0.00 1	0.72 201	0.79 266	0.00 1	0.00 1	0.10 181	0.01 109	6.12 417	0.03 83	0.00 1	0.12 313	0.00 1	0.00 1	0.24 396	0.26 280

dad	0.24 82	0.98 368	1.61 162	0.00 1	0.00 1	1.03 276	0.00 1	0.03 9	0.38 111	0.01 105	0.00 1	0.02 50	0.01 109	0.65 215	0.11 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.00 1

DDUNet	0.51 242	0.87 349	2.33 290	0.00 1	0.00 1	0.80 206	0.01 216	1.16 260	0.77 239	0.08 282	0.01 189	1.11 383	0.01 109	2.02 252	0.77 341	0.02 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 297	0.10 171

GLC_STEREO	0.06 2	0.07 29	0.85 22	0.00 1	0.00 1	0.07 32	0.00 1	0.01 1	0.04 2	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 109	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.03 73

GMOStereo	0.29 107	0.49 258	1.56 145	0.00 1	0.56 405	0.87 228	0.02 281	0.18 107	0.17 53	0.01 105	0.01 189	0.25 246	0.01 109	0.04 62	0.01 40	0.00 1	1.23 450	0.00 1	0.00 1	0.18 374	0.18 232

error version	0.29 107	0.49 258	1.56 145	0.00 1	0.56 405	0.87 228	0.02 281	0.18 107	0.17 53	0.01 105	0.01 189	0.25 246	0.01 109	0.04 62	0.01 40	0.00 1	1.23 450	0.00 1	0.00 1	0.18 374	0.18 232

test-v	0.29 107	0.49 258	1.56 145	0.00 1	0.56 405	0.87 228	0.02 281	0.18 107	0.17 53	0.01 105	0.01 189	0.25 246	0.01 109	0.04 62	0.01 40	0.00 1	1.23 450	0.00 1	0.00 1	0.18 374	0.18 232

AACVNet	0.48 229	0.74 323	1.81 214	0.00 1	0.00 1	0.55 134	0.00 1	0.22 118	0.55 142	0.03 212	0.00 1	0.11 185	0.01 109	5.22 377	0.09 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 374	0.04 92

PSMNet-ADL	0.39 176	0.08 53	0.96 26	0.00 1	0.00 1	1.02 272	0.00 1	0.72 201	0.16 45	0.00 1	0.10 317	0.48 308	0.01 109	3.60 326	0.37 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.23 258

IIG-Stereo	0.71 332	0.48 256	1.42 110	0.05 291	0.03 271	1.18 386	0.00 1	1.75 330	0.79 266	0.01 105	0.56 390	0.53 324	0.01 109	6.87 440	0.37 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.07 126

PSM-softLoss	0.55 275	0.06 11	1.89 227	0.27 387	0.00 1	1.08 321	0.25 384	0.12 74	1.06 382	0.03 212	0.01 189	0.02 50	0.01 109	5.92 401	0.18 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

KMStereo	0.55 275	0.06 11	1.89 227	0.27 387	0.00 1	1.08 321	0.25 384	0.12 74	1.06 382	0.03 212	0.01 189	0.02 50	0.01 109	5.92 401	0.18 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

NRIStereo	0.22 69	0.06 11	1.40 96	0.05 291	0.01 213	1.16 379	0.32 403	0.04 12	0.81 284	0.04 231	0.01 189	0.11 185	0.01 109	0.14 128	0.02 67	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.05 210	0.10 171

RAFT-345	0.52 245	0.07 29	1.75 200	0.11 335	0.07 302	1.17 384	0.18 369	0.21 114	0.78 252	0.00 1	0.01 189	0.09 174	0.01 109	5.87 396	0.19 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

test-2	0.29 107	0.49 258	1.56 145	0.00 1	0.56 405	0.87 228	0.02 281	0.18 107	0.17 53	0.01 105	0.01 189	0.25 246	0.01 109	0.04 62	0.01 40	0.00 1	1.23 450	0.00 1	0.00 1	0.18 374	0.18 232

ICVP	0.16 36	0.05 5	1.22 56	0.00 1	0.01 213	1.01 266	0.09 349	0.28 139	0.17 53	0.00 1	0.02 275	0.07 160	0.01 109	0.21 143	0.05 125	0.00 1	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.09 155
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.52 245	0.69 309	1.93 242	0.01 238	0.00 1	1.03 276	0.00 1	2.22 374	0.78 252	0.00 1	0.00 1	0.14 196	0.01 109	3.19 306	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 310	0.18 232

TestStereo	0.35 141	0.54 279	1.74 193	0.00 1	0.00 1	0.27 61	0.00 1	0.06 30	0.05 5	0.01 105	0.00 1	0.03 86	0.01 109	4.17 344	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-Stereo	0.73 338	0.18 135	5.35 421	0.38 404	0.26 365	1.13 370	0.00 1	3.03 418	0.18 64	0.14 315	0.01 189	1.40 402	0.01 109	1.36 242	0.04 111	0.00 1	0.50 358	0.00 1	0.16 408	0.03 160	0.43 321

psm_up	0.48 229	0.57 283	1.86 223	0.00 1	0.00 1	0.83 215	0.00 1	2.33 377	0.79 266	0.00 1	0.00 1	0.27 254	0.01 109	2.73 282	0.12 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 310	0.04 92

UPFNet	0.23 79	0.24 166	1.56 145	0.00 1	0.00 1	0.50 118	0.00 1	1.28 275	0.68 172	0.00 1	0.00 1	0.10 181	0.01 109	0.13 124	0.11 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 210	0.03 73

CC-Net-ROB	0.77 347	0.99 372	2.18 270	0.07 314	0.00 1	1.09 337	0.01 216	3.10 422	0.75 199	0.01 105	0.00 1	0.14 196	0.01 109	5.65 390	0.34 269	0.56 438	0.00 1	0.21 450	0.00 1	0.17 367	0.02 65

CFNet	0.66 321	1.12 389	2.37 293	0.00 1	0.00 1	1.06 290	0.01 216	1.36 289	0.74 189	0.01 105	0.01 189	0.13 194	0.01 109	5.85 394	0.30 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 374	0.07 126

AdaStereo	0.25 91	0.09 66	1.34 74	0.00 1	0.00 1	0.26 60	0.00 1	1.95 360	0.75 199	0.00 1	0.00 1	0.30 262	0.01 109	0.14 128	0.13 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.05 111
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.
PS-NSSS	0.62 308	0.82 337	1.58 153	0.00 1	0.00 1	1.05 287	0.00 1	2.76 405	0.74 189	0.00 1	0.00 1	0.11 185	0.01 109	5.22 377	0.15 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 210	0.00 1

iResNet_ROB	0.40 183	1.20 395	1.77 201	0.00 1	0.00 1	0.73 193	0.00 1	1.03 240	0.77 239	0.07 273	0.01 189	0.08 166	0.01 109	1.85 251	0.38 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 297	0.09 155

LALA_ROB	0.45 214	0.73 319	1.91 233	0.00 1	0.01 213	0.98 258	0.01 216	1.99 363	0.84 309	0.15 321	0.00 1	0.09 174	0.01 109	1.06 229	1.01 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.05 111

Pointernet	0.16 36	0.06 11	0.99 32	0.00 1	0.36 375	0.54 129	0.00 1	0.03 9	0.76 220	0.00 1	0.00 1	0.05 130	0.02 166	0.04 62	0.01 40	0.00 1	0.14 316	0.00 1	0.01 315	0.01 38	0.20 246

gcap-zeroshot	0.33 132	0.41 231	1.90 231	0.07 314	0.49 394	0.78 201	0.00 1	0.30 142	0.80 275	0.02 170	0.00 1	0.62 329	0.02 166	0.42 188	0.06 139	0.00 1	0.25 332	0.00 1	0.17 411	0.00 1	0.25 273

ACVNet-DCA	0.52 245	0.29 180	2.22 274	0.31 396	0.20 344	1.33 406	0.00 1	1.23 269	1.14 407	0.38 376	0.00 1	0.03 86	0.02 166	0.59 209	0.02 67	0.00 1	1.12 437	0.00 1	0.00 1	0.03 160	1.44 421

1test111	0.59 296	0.29 180	2.22 274	0.31 396	0.20 344	1.33 406	0.00 1	1.23 269	1.14 407	0.38 376	0.00 1	0.03 86	0.02 166	1.38 243	0.69 334	0.00 1	1.12 437	0.00 1	0.00 1	0.03 160	1.44 421

cc1	0.56 284	0.29 180	2.22 274	0.31 396	0.20 344	1.33 406	0.00 1	1.78 338	1.03 374	0.38 376	0.00 1	0.03 86	0.02 166	0.59 209	0.02 67	0.00 1	1.12 437	0.00 1	0.00 1	0.09 297	1.86 452

ffm	0.61 305	0.33 203	3.52 371	0.00 1	0.00 1	0.64 162	0.00 1	1.74 327	1.17 418	0.00 1	0.31 363	0.68 342	0.02 166	0.57 205	0.01 40	0.00 1	1.12 437	0.00 1	0.15 399	0.08 274	1.86 452

ff1	1.27 389	0.33 203	3.52 371	0.00 1	0.00 1	0.64 162	0.00 1	1.74 327	1.17 418	0.00 1	0.31 363	0.68 342	0.02 166	6.27 425	7.45 435	0.00 1	1.12 437	0.00 1	0.15 399	0.08 274	1.86 452

mmx	1.28 391	0.33 203	3.52 371	0.00 1	0.00 1	0.64 162	0.00 1	3.05 419	1.07 384	0.00 1	0.31 363	0.68 342	0.02 166	6.27 425	7.45 435	0.00 1	1.05 427	0.00 1	0.15 399	0.03 160	1.08 398

tt1	0.58 292	0.31 191	2.24 282	0.30 393	0.38 378	1.32 405	0.00 1	1.74 327	1.17 418	0.38 376	0.00 1	0.03 86	0.02 166	0.57 205	0.01 40	0.00 1	1.12 437	0.00 1	0.00 1	0.08 274	1.86 452

xxx	1.28 391	0.33 203	3.52 371	0.00 1	0.00 1	0.64 162	0.00 1	3.05 419	1.07 384	0.00 1	0.31 363	0.68 342	0.02 166	6.27 425	7.45 435	0.00 1	1.05 427	0.00 1	0.15 399	0.03 160	1.08 398

GMStereo_Zeroshot	0.10 9	0.09 66	1.06 37	0.14 347	0.00 1	0.03 16	0.00 1	0.05 20	0.17 53	0.00 1	0.03 283	0.19 230	0.02 166	0.01 3	0.05 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.08 141

MaDis-Stereo	0.11 17	0.41 231	1.31 70	0.00 1	0.00 1	0.05 23	0.01 216	0.08 48	0.23 84	0.01 105	0.01 189	0.04 106	0.02 166	0.03 46	0.04 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 48

StereoVision	0.24 82	0.59 287	1.92 237	0.00 1	0.00 1	0.47 110	0.01 216	0.22 118	0.84 309	0.00 1	0.30 357	0.15 203	0.02 166	0.09 112	0.04 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 210	0.01 48

MIF-Stereo (partial)	0.14 29	0.28 177	1.74 193	0.00 1	0.00 1	0.08 35	0.00 1	0.23 125	0.17 53	0.00 1	0.01 189	0.02 50	0.02 166	0.04 62	0.04 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.01 48

LL-Strereo2	0.34 135	0.87 349	1.70 184	0.64 429	0.84 433	0.54 129	0.04 319	0.15 91	0.18 64	0.02 170	0.00 1	0.03 86	0.02 166	0.26 156	0.26 245	0.00 1	0.13 315	0.00 1	0.01 315	0.04 195	0.98 394

EGLCR-Stereo	0.43 202	0.07 29	1.21 55	0.58 422	0.65 417	1.64 419	0.31 398	1.15 258	0.19 74	0.43 384	0.02 275	0.00 1	0.02 166	0.38 182	0.14 190	0.00 1	0.66 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.11 403

CASS	0.10 9	0.08 53	1.10 44	0.00 1	0.00 1	0.13 45	0.01 216	0.15 91	0.18 64	0.21 336	0.00 1	0.02 50	0.02 166	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.03 73
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.44 207	0.23 160	2.16 269	0.67 435	1.21 450	0.28 63	0.00 1	0.02 6	0.18 64	0.01 105	0.30 357	0.58 326	0.02 166	0.26 156	0.38 293	0.00 1	1.12 437	0.00 1	0.54 459	0.03 160	0.78 378

MC-Stereo	0.38 167	0.12 91	1.30 69	0.65 431	0.70 422	1.06 290	0.00 1	0.03 9	0.14 28	0.23 344	0.00 1	0.04 106	0.02 166	0.38 182	0.12 173	0.00 1	1.08 433	0.00 1	0.02 327	0.08 274	1.72 438

IER	0.20 60	0.30 184	1.87 224	0.00 1	0.00 1	0.61 154	0.00 1	0.25 132	0.23 84	0.00 1	0.00 1	0.40 295	0.02 166	0.22 146	0.07 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.01 48

CSP-Net	0.42 193	0.25 167	1.07 38	0.00 1	0.00 1	0.53 127	0.00 1	0.78 212	0.27 96	0.01 105	0.00 1	0.16 212	0.02 166	5.19 375	0.08 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.02 65

dd	0.23 79	0.91 360	1.69 182	0.01 238	0.00 1	1.02 272	0.00 1	0.09 59	0.68 172	0.01 105	0.00 1	0.02 50	0.02 166	0.01 3	0.00 1	0.01 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.01 48

AASNet	0.40 183	0.98 368	2.57 314	0.00 1	0.00 1	0.93 247	0.01 216	0.79 215	0.82 290	0.01 105	0.00 1	0.38 291	0.02 166	0.62 213	0.43 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 417	0.14 210

SACVNet	0.51 242	0.61 292	1.98 249	0.00 1	0.00 1	1.02 272	0.01 216	1.04 245	0.44 123	0.07 273	0.00 1	0.23 240	0.02 166	4.19 345	0.29 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 392	0.13 201

ADLNet2	0.61 305	0.68 304	2.76 322	0.00 1	0.00 1	0.90 237	0.01 216	0.82 218	0.92 359	0.00 1	0.07 305	1.45 406	0.02 166	4.04 338	0.13 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 385	0.11 183

ADLNet	0.48 229	0.43 236	1.71 186	0.00 1	0.00 1	0.66 174	0.01 216	1.16 260	0.84 309	0.21 336	0.01 189	1.00 373	0.02 166	2.88 292	0.34 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 330	0.24 268

222	2.28 423	0.25 167	1.15 46	0.00 1	0.37 376	0.60 147	0.00 1	3.25 429	1.13 401	0.09 290	0.00 1	0.05 130	0.02 166	3.52 322	32.29 470	0.00 1	1.03 424	0.00 1	0.15 399	0.03 160	1.59 432

xxxx	1.42 400	0.28 177	1.49 121	0.00 1	0.59 411	0.56 139	0.00 1	3.13 423	1.14 407	0.06 264	0.01 189	0.02 50	0.02 166	2.26 257	16.08 463	0.00 1	1.09 435	0.00 1	0.15 399	0.03 160	1.42 420

test_xeample	1.52 402	0.30 184	1.50 124	0.00 1	0.58 409	0.60 147	0.00 1	3.16 424	1.14 407	0.07 273	0.08 309	0.03 86	0.02 166	3.67 331	16.54 465	0.00 1	1.08 433	0.00 1	0.15 399	0.04 195	1.50 428

GMStereo	0.14 29	0.90 359	1.71 186	0.00 1	0.00 1	0.03 16	0.00 1	0.04 12	0.04 2	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.02 166	0.02 14	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	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
SFCPSM	0.24 82	0.11 84	1.53 136	0.00 1	0.05 292	0.35 84	0.01 216	1.54 303	0.77 239	0.01 105	0.00 1	0.12 189	0.02 166	0.06 93	0.05 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 327	0.03 160	0.06 121

UNet	0.29 107	0.26 171	2.47 301	0.00 1	0.00 1	0.71 189	0.01 216	0.52 172	0.81 284	0.00 1	0.00 1	0.37 286	0.02 166	0.46 195	0.10 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 210	0.04 92

MFN_U_SF_DS_RVC	1.31 393	2.80 456	5.36 422	0.02 261	0.04 283	3.44 439	0.26 392	2.19 372	0.77 239	0.25 351	0.27 341	1.37 401	0.02 166	5.99 407	1.05 352	0.16 424	0.72 383	0.01 401	0.26 443	0.40 428	0.82 380

DANet	0.67 324	0.21 150	2.33 290	0.25 384	0.06 298	0.50 118	0.11 360	1.62 315	0.74 189	0.22 340	0.06 302	1.07 377	0.02 166	4.45 356	1.22 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.53 347
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UCFNet_RVC	0.26 95	0.61 292	1.59 155	0.00 1	0.00 1	1.00 264	0.00 1	0.26 135	0.39 115	0.01 105	0.00 1	0.42 299	0.02 166	0.84 223	0.07 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.04 92

HITNet	0.31 126	0.97 367	2.32 289	0.00 1	0.00 1	0.24 59	0.01 216	1.38 290	0.37 110	0.00 1	0.00 1	0.14 196	0.02 166	0.05 86	0.19 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.41 316
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
iResNetv2_ROB	0.51 242	1.70 421	3.96 391	0.00 1	0.00 1	0.60 147	0.00 1	1.81 345	0.82 290	0.03 212	0.00 1	0.08 166	0.02 166	0.16 131	0.59 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 417	0.09 155

StereoDRNet-Refined	0.30 118	0.19 139	1.19 54	0.00 1	0.00 1	0.81 208	0.00 1	0.92 226	0.84 309	0.00 1	0.00 1	0.50 319	0.02 166	1.27 239	0.10 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 315	0.05 111
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.50 238	0.89 355	2.96 333	0.02 261	0.06 298	0.51 120	0.00 1	0.45 165	0.84 309	0.00 1	0.00 1	0.33 270	0.02 166	2.82 288	0.69 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 274	0.28 285

XPNet_ROB	0.46 221	0.67 301	1.69 182	0.01 238	0.00 1	0.94 250	0.01 216	1.32 281	0.65 165	0.03 212	0.00 1	0.17 218	0.02 166	2.82 288	0.66 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.18 232

ETE_ROB	0.43 202	0.73 319	1.87 224	0.00 1	0.00 1	0.94 250	0.01 216	1.75 330	0.79 266	0.03 212	0.00 1	0.16 212	0.02 166	1.81 250	0.36 282	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.08 141

DN-CSS_ROB	0.38 167	1.27 400	2.50 307	0.01 238	0.00 1	1.01 266	0.00 1	1.21 265	0.83 299	0.02 170	0.00 1	0.19 230	0.02 166	0.10 115	0.19 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 401	0.03 73

Occ-G	0.37 158	0.20 145	1.68 179	0.39 405	0.51 399	0.28 63	0.00 1	0.24 131	0.74 189	0.17 332	0.01 189	0.01 15	0.03 208	0.27 160	0.59 319	0.00 1	0.64 374	0.00 1	0.07 358	0.15 353	1.40 418

WCG-NET（raft）	0.19 56	0.53 275	0.84 20	0.00 1	0.05 292	0.36 88	0.01 216	0.08 48	0.09 17	0.06 264	0.01 189	0.05 130	0.03 208	0.08 107	0.06 139	0.00 1	1.24 454	0.00 1	0.00 1	0.13 330	0.18 232

test_for_model	0.85 359	0.41 231	1.45 116	2.49 459	0.08 307	0.81 208	0.02 281	0.34 152	0.70 179	0.18 334	0.00 1	0.00 1	0.03 208	0.00 1	0.04 111	0.00 1	0.89 412	0.00 1	0.00 1	8.43 468	1.07 397

mmm	0.47 225	0.20 145	1.18 53	0.02 261	0.79 427	0.06 28	0.00 1	1.11 255	1.16 415	0.06 264	0.30 357	0.14 196	0.03 208	0.68 216	0.67 332	0.00 1	1.12 437	0.00 1	0.22 429	0.03 160	1.63 434

CES	0.10 9	0.08 53	0.73 10	0.00 1	0.00 1	0.20 53	0.01 216	0.08 48	0.75 199	0.01 105	0.00 1	0.08 166	0.03 208	0.03 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

Selective-IGEV	0.28 102	0.11 84	1.31 70	0.64 429	0.60 415	0.27 61	0.00 1	0.05 20	0.56 144	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.03 208	0.25 149	0.25 241	0.00 1	0.79 391	0.00 1	0.07 358	0.06 237	0.62 364

CroCo-Stereo Lap2	0.14 29	0.44 239	1.26 59	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.08 48	0.75 199	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.03 208	0.03 46	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.01 48

Wz-Net-LNSev	0.46 221	1.11 388	5.46 426	0.00 1	0.00 1	0.51 120	0.00 1	0.41 164	0.91 357	0.00 1	0.01 189	0.23 240	0.03 208	0.12 122	0.25 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.15 219

BSDual-CNN	0.35 141	0.07 29	0.98 29	0.00 1	0.00 1	1.09 337	0.00 1	2.67 397	0.82 290	0.30 360	0.09 312	0.35 278	0.03 208	0.06 93	0.51 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.29 107	0.07 29	0.98 29	0.00 1	0.00 1	1.07 310	0.00 1	1.92 358	0.82 290	0.00 1	0.00 1	0.35 278	0.03 208	0.06 93	0.51 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 48

DAS	0.55 275	0.08 53	1.79 208	0.00 1	0.00 1	0.09 36	0.00 1	1.54 303	0.85 333	1.16 417	0.00 1	0.24 243	0.03 208	4.66 365	0.31 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.14 210

SepStereo	0.50 238	0.08 53	1.79 208	0.00 1	0.00 1	0.09 36	0.00 1	1.54 303	0.85 333	1.16 417	0.00 1	0.24 243	0.03 208	3.84 335	0.31 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.14 210

CroCo-Stereo	0.18 45	0.32 198	0.94 24	0.00 1	0.00 1	0.03 16	0.00 1	1.17 262	0.76 220	0.00 1	0.01 189	0.31 265	0.03 208	0.03 46	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.24 82	0.45 245	0.99 32	0.00 1	0.00 1	0.52 126	0.00 1	0.08 48	0.15 35	0.01 105	0.01 189	0.16 212	0.03 208	0.04 62	0.02 67	0.00 1	1.06 430	0.00 1	0.00 1	0.29 416	1.01 396

raftrobust	0.30 118	0.78 334	1.65 171	0.00 1	1.25 451	0.66 174	0.03 302	0.10 62	0.32 104	0.02 170	0.00 1	0.03 86	0.03 208	0.22 146	0.13 183	0.00 1	0.44 350	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.22 250

HCRNet	0.37 158	0.27 175	1.27 61	0.00 1	0.00 1	1.09 337	0.00 1	0.56 177	0.80 275	0.01 105	0.01 189	0.06 149	0.03 208	3.22 307	0.07 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.03 73

ARAFT	0.68 326	1.29 404	3.36 363	0.00 1	0.00 1	1.21 392	0.00 1	2.71 402	0.81 284	0.07 273	0.00 1	0.18 222	0.03 208	3.47 321	0.05 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 381	0.22 250

HGLStereo	0.35 141	0.40 229	1.83 215	0.00 1	0.00 1	0.65 170	0.01 216	0.68 190	0.39 115	0.03 212	0.01 189	0.47 304	0.03 208	2.14 255	0.17 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 274	0.04 92

FADNet_RVC	0.69 329	1.26 399	3.48 370	0.00 1	0.00 1	1.10 350	0.01 216	1.57 308	0.65 165	0.02 170	0.05 291	0.26 252	0.03 208	3.16 304	0.30 253	0.21 429	0.25 332	0.08 439	0.28 448	0.53 435	0.62 364

MaskLacGwcNet_RVC	0.56 284	0.82 337	1.94 245	0.12 339	0.00 1	1.12 361	0.01 216	0.96 233	0.72 185	0.00 1	0.05 291	0.37 286	0.03 208	3.45 319	0.15 200	1.07 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 362	0.25 273

STTStereo	0.33 132	0.49 258	2.91 332	0.00 1	0.00 1	0.83 215	0.03 302	0.28 139	0.16 45	0.02 170	0.00 1	0.20 234	0.03 208	1.52 245	0.08 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.03 73

BEATNet_4x	0.39 176	1.05 379	2.97 334	0.00 1	0.00 1	0.30 66	0.01 216	1.22 267	0.46 126	0.00 1	0.00 1	0.31 265	0.03 208	0.37 178	0.64 323	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.42 318

HSM-Net_RVC	0.57 289	0.08 53	1.74 193	0.00 1	0.00 1	0.63 158	0.00 1	4.21 440	0.71 181	0.14 315	0.00 1	0.21 235	0.03 208	3.43 318	0.05 125	0.01 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 171
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.34 135	0.75 329	2.38 294	0.00 1	0.00 1	1.12 361	0.03 302	0.30 142	0.16 45	0.00 1	0.00 1	0.39 293	0.03 208	1.27 239	0.14 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 210	0.10 171

MLCV	0.35 141	0.84 342	1.96 247	0.00 1	0.00 1	0.48 112	0.00 1	0.81 217	0.29 100	0.10 297	0.00 1	0.28 257	0.03 208	1.32 241	0.80 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.09 155

iResNet	0.34 135	0.50 267	1.65 171	0.00 1	0.00 1	0.70 187	0.00 1	1.60 313	0.78 252	0.01 105	0.00 1	0.04 106	0.03 208	0.15 130	1.11 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.20 246

NCCL2	0.38 167	1.00 375	2.12 266	0.00 1	0.01 213	0.79 203	0.00 1	0.59 180	0.38 111	0.01 105	0.00 1	0.02 50	0.03 208	2.31 260	0.21 225	0.00 1	0.00 1	0.02 415	0.00 1	0.04 195	0.13 201

PWC_ROB	0.84 358	1.08 385	5.06 419	0.00 1	0.00 1	0.21 55	0.00 1	2.71 402	0.82 290	0.00 1	0.20 330	0.29 259	0.03 208	3.58 325	2.10 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 426	0.26 280

PSMNet_ROB	0.54 267	1.05 379	2.53 310	0.00 1	0.00 1	0.91 240	0.00 1	0.33 151	0.75 199	0.01 105	0.00 1	0.25 246	0.03 208	3.45 319	1.31 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.10 171

UGAM	0.64 318	0.39 227	2.47 301	0.09 323	0.00 1	0.64 162	0.01 216	0.07 39	0.66 170	0.00 1	0.23 334	0.84 359	0.04 237	6.35 428	0.05 125	0.00 1	0.41 349	0.00 1	0.00 1	0.28 409	0.28 285

GCST	0.46 221	0.99 372	2.56 312	0.00 1	0.82 430	0.32 72	0.03 302	0.23 125	0.08 11	0.05 244	0.41 377	0.14 196	0.04 237	3.09 301	0.30 253	0.00 1	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.11 315	0.10 171

MyStereo8	0.50 238	0.68 304	3.08 341	0.43 408	0.01 213	1.22 394	0.00 1	0.82 218	0.20 76	0.03 212	0.41 377	0.15 203	0.04 237	0.68 216	0.12 173	0.00 1	1.39 457	0.00 1	0.03 339	0.04 195	0.63 368

ff7	0.36 151	0.21 150	1.28 63	0.16 355	0.22 351	1.07 310	0.00 1	0.12 74	0.56 144	0.32 366	0.00 1	0.01 15	0.04 237	0.25 149	0.03 83	0.00 1	0.92 418	0.00 1	0.10 372	0.08 274	1.75 442

ffff	0.36 151	0.21 150	1.28 63	0.16 355	0.22 351	1.07 310	0.00 1	0.12 74	0.56 144	0.32 366	0.00 1	0.01 15	0.04 237	0.25 149	0.03 83	0.00 1	0.92 418	0.00 1	0.10 372	0.08 274	1.75 442

11t	0.36 151	0.21 150	1.28 63	0.16 355	0.22 351	1.07 310	0.00 1	0.12 74	0.56 144	0.32 366	0.00 1	0.01 15	0.04 237	0.25 149	0.03 83	0.00 1	0.92 418	0.00 1	0.10 372	0.08 274	1.75 442

testlalala	0.29 107	0.11 84	1.39 92	0.00 1	0.11 320	1.06 290	0.01 216	0.71 199	0.74 189	0.14 315	0.08 309	0.04 106	0.04 237	0.06 93	0.03 83	0.00 1	1.11 436	0.00 1	0.12 385	0.00 1	0.14 210

HH	0.52 245	0.23 160	1.71 186	0.77 441	0.35 373	1.07 310	0.00 1	0.30 142	0.68 172	0.29 358	0.45 381	1.45 406	0.04 237	0.37 178	0.37 285	0.00 1	0.84 406	0.00 1	0.00 1	0.02 111	1.39 415

HanStereo	0.52 245	0.23 160	1.71 186	0.77 441	0.35 373	1.07 310	0.00 1	0.30 142	0.68 172	0.29 358	0.45 381	1.45 406	0.04 237	0.37 178	0.37 285	0.00 1	0.84 406	0.00 1	0.00 1	0.02 111	1.39 415

LoS	0.16 36	0.10 75	0.97 27	0.02 261	0.00 1	1.04 282	0.01 216	0.07 39	0.75 199	0.01 105	0.01 189	0.16 212	0.04 237	0.07 100	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
gwcnet-sp	0.35 141	0.37 220	3.29 352	0.00 1	0.00 1	0.51 120	0.03 302	0.74 205	0.76 220	0.01 105	0.01 189	0.09 174	0.04 237	0.88 225	0.13 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 210	0.04 92

scenet	0.35 141	0.37 220	3.29 352	0.00 1	0.00 1	0.51 120	0.03 302	0.74 205	0.76 220	0.01 105	0.01 189	0.09 174	0.04 237	0.88 225	0.13 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 210	0.04 92

ssnet	0.35 141	0.37 220	3.29 352	0.00 1	0.00 1	0.51 120	0.03 302	0.74 205	0.76 220	0.01 105	0.01 189	0.09 174	0.04 237	0.88 225	0.13 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 210	0.04 92

ccc-4	0.36 151	0.21 150	1.28 63	0.16 355	0.22 351	1.07 310	0.00 1	0.12 74	0.56 144	0.32 366	0.00 1	0.01 15	0.04 237	0.25 149	0.03 83	0.00 1	0.92 418	0.00 1	0.10 372	0.08 274	1.75 442

GwcNet-ADL	0.33 132	0.20 145	1.73 191	0.00 1	0.00 1	1.02 272	0.00 1	2.51 386	0.40 119	0.00 1	0.00 1	0.37 286	0.04 237	0.03 46	0.24 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.13 201

RAFT	0.32 129	0.87 349	1.48 119	0.29 392	0.41 382	0.12 42	0.07 337	0.12 74	0.51 134	0.00 1	0.01 189	0.47 304	0.04 237	0.04 62	0.02 67	0.00 1	0.70 380	0.00 1	0.01 315	0.42 430	0.75 375

LMCR-Stereo	0.38 167	0.65 297	1.77 201	0.00 1	0.00 1	0.82 212	0.00 1	2.33 377	0.84 309	0.00 1	0.00 1	0.04 106	0.04 237	0.29 169	0.72 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.01 48

raft+_RVC	0.35 141	0.89 355	1.67 177	0.00 1	1.28 452	0.67 180	0.04 319	0.08 48	0.15 35	0.01 105	0.00 1	0.02 50	0.04 237	0.16 131	0.18 210	0.00 1	1.39 457	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.44 326

APVNet	0.58 292	0.59 287	3.15 346	0.00 1	0.00 1	0.93 247	0.01 216	0.62 186	0.86 344	0.03 212	0.01 189	0.34 272	0.04 237	4.50 359	0.33 264	0.00 1	0.00 1	0.03 423	0.00 1	0.18 374	0.05 111

FENet	0.27 99	0.19 139	1.51 129	0.00 1	0.00 1	1.01 266	0.00 1	1.02 237	0.77 239	0.00 1	0.00 1	0.24 243	0.04 237	0.27 160	0.22 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.07 126

ac_64	0.48 229	0.32 198	2.27 285	0.04 285	0.01 213	0.44 105	0.02 281	0.36 155	0.83 299	0.15 321	0.01 189	0.88 365	0.04 237	3.90 337	0.21 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.06 121

RTSC	0.99 370	1.38 410	4.55 405	0.22 381	0.19 338	0.23 58	0.01 216	1.46 295	0.84 309	0.31 364	0.35 373	0.58 326	0.04 237	2.47 270	5.88 427	0.00 1	0.53 363	0.00 1	0.14 394	0.35 420	0.29 287

RASNet	0.68 326	0.62 294	2.10 263	0.02 261	0.02 254	0.60 147	0.09 349	0.64 188	0.84 309	0.11 305	0.06 302	1.51 411	0.04 237	6.07 414	0.65 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 210	0.22 250

RYNet	0.63 311	0.53 275	2.18 270	0.00 1	0.00 1	0.57 142	0.00 1	1.34 285	0.85 333	0.04 231	0.00 1	0.85 360	0.04 237	5.13 371	0.77 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.27 284

GANetREF_RVC	0.63 311	1.05 379	3.03 335	0.00 1	0.00 1	1.16 379	0.01 216	2.03 366	0.75 199	0.00 1	0.01 189	0.28 257	0.04 237	4.13 343	0.10 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.05 111
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
AANet_RVC	0.94 365	1.27 400	3.68 381	0.01 238	0.00 1	0.68 182	0.01 216	0.92 226	0.22 80	0.02 170	1.41 414	0.95 369	0.04 237	5.97 404	3.10 402	0.16 424	0.10 311	0.00 1	0.00 1	0.09 297	0.26 280

PASM	0.66 321	0.70 312	4.95 418	0.02 261	0.00 1	0.31 69	0.04 319	0.60 182	0.35 108	0.19 335	0.01 189	0.46 303	0.04 237	5.16 373	0.05 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 330	0.15 219

DRN-Test	0.52 245	0.35 215	2.75 321	0.03 277	0.09 310	0.60 147	0.00 1	1.72 323	0.84 309	0.01 105	0.00 1	0.18 222	0.04 237	3.27 310	0.23 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.25 273

DLCB_ROB	0.36 151	0.46 248	1.27 61	0.00 1	0.00 1	0.45 108	0.00 1	0.66 189	0.81 284	0.03 212	0.04 289	0.66 340	0.04 237	2.35 261	0.37 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.10 171

WCG-NET	0.18 45	0.31 191	0.77 13	0.00 1	0.00 1	0.57 142	0.01 216	0.21 114	0.07 10	0.09 290	0.34 372	0.01 15	0.05 266	0.02 14	0.16 202	0.00 1	0.19 321	0.00 1	0.00 1	0.14 347	0.66 371

anonymousdsp	0.41 188	0.21 150	1.52 132	0.43 408	0.54 402	1.07 310	0.00 1	0.11 65	0.56 144	0.34 370	0.00 1	0.01 15	0.05 266	0.47 196	0.03 83	0.00 1	0.81 395	0.00 1	0.11 379	0.08 274	1.81 449

DCANet-4	0.37 158	0.07 29	3.11 343	0.00 1	0.00 1	1.06 290	0.00 1	1.82 350	0.85 333	0.16 324	0.00 1	0.04 106	0.05 266	0.04 62	0.08 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 258

IGEV-Stereo	0.41 188	0.21 150	1.53 136	0.43 408	0.55 403	1.07 310	0.00 1	0.11 65	0.56 144	0.34 370	0.00 1	0.01 15	0.05 266	0.47 196	0.03 83	0.00 1	0.81 395	0.00 1	0.11 379	0.08 274	1.81 449
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
111	0.42 193	0.98 368	2.02 254	0.00 1	0.02 254	1.06 290	0.03 302	1.98 362	0.83 299	0.30 360	0.01 189	0.21 235	0.05 266	0.13 124	0.09 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 274	0.65 370

test_xeample3	0.77 347	0.71 313	4.91 417	0.18 365	0.22 351	0.34 83	0.05 329	1.81 345	0.61 157	0.23 344	0.03 283	0.06 149	0.05 266	1.26 238	2.12 391	0.00 1	0.69 377	0.00 1	0.23 430	0.15 353	1.78 447

AFF-stereo	0.36 151	0.98 368	1.62 165	0.00 1	0.09 310	0.92 245	0.00 1	0.62 186	0.84 309	0.08 282	0.00 1	0.05 130	0.05 266	0.16 131	0.06 139	0.00 1	0.63 371	0.00 1	0.00 1	0.24 396	0.84 383

GwcNet	0.64 318	0.99 372	5.43 425	0.00 1	0.00 1	0.41 94	0.10 353	0.50 169	0.97 368	0.05 244	0.00 1	0.63 331	0.05 266	2.87 291	0.55 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 381	0.13 201

FADNet-RVC-Resample	0.62 308	1.24 397	4.23 400	0.03 277	0.04 283	0.41 94	0.09 349	1.32 281	0.52 135	0.01 105	0.03 283	0.44 302	0.05 266	3.11 302	0.21 225	0.07 418	0.12 313	0.05 434	0.02 327	0.11 315	0.35 307

NCC-stereo	0.63 311	0.82 337	3.34 359	0.03 277	0.03 271	1.04 282	0.01 216	1.03 240	0.31 102	0.14 315	0.19 328	0.64 334	0.05 266	3.67 331	1.18 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 210	0.07 126

Abc-Net	0.63 311	0.82 337	3.34 359	0.03 277	0.03 271	1.04 282	0.01 216	1.03 240	0.31 102	0.14 315	0.19 328	0.64 334	0.05 266	3.67 331	1.18 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 210	0.07 126
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FBW_ROB	1.04 375	0.84 342	2.48 304	0.10 326	0.01 213	0.64 162	0.01 216	2.37 381	0.83 299	0.01 105	0.01 189	1.09 381	0.05 266	8.21 450	2.94 401	0.05 415	0.01 264	0.09 440	0.01 315	0.06 237	0.97 393

IGEV++	0.38 167	0.31 191	1.34 74	0.69 436	0.86 435	0.06 28	0.00 1	0.08 48	0.15 35	0.14 315	0.04 289	0.02 50	0.06 278	0.54 203	0.05 125	0.00 1	1.15 447	0.00 1	0.03 339	0.11 315	1.94 456

DispNO	0.79 352	0.92 363	3.35 362	0.00 1	0.00 1	0.73 193	0.02 281	1.72 323	0.76 220	0.01 105	0.53 389	1.33 398	0.06 278	5.13 371	0.92 347	0.00 1	0.00 1	0.03 423	0.11 379	0.05 210	0.07 126

MyStereo07	0.30 118	0.34 211	1.49 121	0.00 1	0.25 363	0.98 258	0.01 216	0.06 30	0.57 153	0.35 373	0.00 1	0.01 15	0.06 278	0.49 199	0.09 159	0.00 1	0.79 391	0.00 1	0.08 362	0.02 111	0.32 294

CoDeX	0.39 176	0.31 191	1.50 124	0.00 1	0.01 213	0.31 69	0.00 1	1.81 345	0.76 220	0.00 1	0.00 1	0.25 246	0.06 278	2.77 285	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.04 92

SQANet	0.58 292	1.73 424	3.08 341	0.05 291	0.48 392	0.36 88	0.03 302	0.52 172	0.74 189	0.04 231	0.23 334	0.50 319	0.06 278	2.37 262	0.97 349	0.02 404	0.03 280	0.01 401	0.00 1	0.21 391	0.11 183

RCA-Stereo	0.28 102	0.14 106	1.00 35	0.00 1	0.13 326	1.06 290	0.00 1	1.76 333	0.16 45	0.07 273	0.00 1	0.02 50	0.06 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.83 402	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.23 258

CIPLG	0.44 207	1.17 393	2.82 325	0.10 326	0.01 213	0.93 247	0.20 373	1.76 333	0.85 333	0.04 231	0.01 189	0.16 212	0.06 278	0.16 131	0.19 219	0.00 1	0.04 290	0.01 401	0.01 315	0.17 367	0.04 92

ACRE	0.45 214	1.14 391	3.22 347	0.12 339	0.00 1	0.90 237	0.20 373	1.77 336	0.84 309	0.04 231	0.01 189	0.15 203	0.06 278	0.16 131	0.18 210	0.00 1	0.03 280	0.01 401	0.02 327	0.17 367	0.04 92

rafts_anoy	0.37 158	0.77 333	1.68 179	0.43 408	0.99 442	0.53 127	0.04 319	0.16 97	0.14 28	0.08 282	0.01 189	0.06 149	0.06 278	0.58 208	0.21 225	0.00 1	1.44 459	0.00 1	0.01 315	0.05 210	0.14 210

RAFT-Stereo + iAFF	0.41 188	0.87 349	1.78 205	0.00 1	0.91 437	1.06 290	0.00 1	0.70 193	0.77 239	0.05 244	0.00 1	0.06 149	0.06 278	0.06 93	0.26 245	0.00 1	0.69 377	0.00 1	0.00 1	0.20 385	0.80 379

FADNet-RVC	0.63 311	1.29 404	3.79 386	0.01 238	0.00 1	0.47 110	0.00 1	1.51 301	0.23 84	0.00 1	0.01 189	0.12 189	0.06 278	4.05 339	0.36 282	0.00 1	0.03 280	0.00 1	0.00 1	0.42 430	0.17 226

PA-Net	0.72 335	0.91 360	3.91 388	0.03 277	0.07 302	0.87 228	0.02 281	0.78 212	0.83 299	0.01 105	0.00 1	0.43 300	0.06 278	5.10 370	1.30 366	0.01 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.12 194
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GCAP-BAT	0.53 260	0.12 91	1.52 132	0.56 419	0.51 399	1.23 395	0.03 302	0.76 210	0.44 123	0.57 395	0.69 397	0.85 360	0.07 290	0.41 186	0.35 275	0.00 1	1.04 425	0.00 1	0.40 456	0.05 210	0.95 391

IGEVStereo-DCA	0.47 225	0.71 313	1.28 63	0.16 355	0.15 331	0.32 72	0.00 1	0.12 74	0.56 144	0.24 348	0.01 189	0.05 130	0.07 290	1.19 233	2.07 387	0.00 1	0.47 354	0.00 1	0.10 372	0.15 353	1.75 442

rrr	0.72 335	0.71 313	4.76 411	0.16 355	0.15 331	0.32 72	0.04 319	1.80 344	0.61 157	0.24 348	0.01 189	0.05 130	0.07 290	1.19 233	2.07 387	0.00 1	0.47 354	0.00 1	0.18 414	0.15 353	1.48 426

IPLGR_C	0.45 214	1.25 398	3.05 337	0.10 326	0.01 213	0.91 240	0.20 373	1.77 336	0.86 344	0.04 231	0.01 189	0.15 203	0.07 290	0.16 131	0.19 219	0.00 1	0.04 290	0.01 401	0.02 327	0.17 367	0.04 92

DIP-Stereo	0.28 102	0.19 139	1.62 165	0.00 1	0.00 1	1.11 356	0.00 1	1.67 318	0.74 189	0.01 105	0.00 1	0.01 15	0.07 290	0.01 3	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.13 201
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
Ntro	0.75 342	1.79 427	3.54 376	0.05 291	0.37 376	1.03 276	0.02 281	0.99 234	0.76 220	0.02 170	0.00 1	0.76 351	0.08 295	3.23 308	1.32 369	0.07 418	0.04 290	0.01 401	0.00 1	0.84 444	0.13 201

RALCasStereoNet	0.47 225	0.74 323	1.56 145	0.21 378	0.97 441	0.36 88	0.03 302	0.20 112	0.77 239	0.10 297	0.07 305	0.05 130	0.08 295	0.35 173	0.38 293	0.00 1	1.68 463	0.00 1	0.00 1	0.10 310	1.83 451

GES	0.23 79	0.19 139	1.56 145	0.00 1	0.00 1	1.07 310	0.02 281	0.73 204	0.15 35	0.00 1	0.02 275	0.11 185	0.08 295	0.44 193	0.16 202	0.01 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 210	0.09 155

fast-acv-ft	0.34 135	0.71 313	4.20 399	0.06 308	0.01 213	0.28 63	0.17 366	0.11 65	0.34 107	0.00 1	0.00 1	0.08 166	0.09 298	0.13 124	0.27 248	0.01 387	0.00 1	0.03 423	0.01 315	0.27 403	0.04 92

RALAANet	0.22 69	0.93 364	1.77 201	0.00 1	0.00 1	0.35 84	0.01 216	0.45 165	0.06 8	0.01 105	0.00 1	0.05 130	0.09 298	0.07 100	0.22 231	0.00 1	0.24 328	0.00 1	0.04 344	0.14 347	0.01 48

MMNet	0.29 107	0.53 275	2.13 267	0.00 1	0.00 1	0.69 186	0.00 1	0.74 205	0.80 275	0.01 105	0.01 189	0.18 222	0.09 298	0.28 167	0.14 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.04 92

SHD	0.76 344	1.05 379	4.19 398	0.65 431	0.21 348	0.01 6	0.01 216	1.48 299	0.83 299	1.69 424	0.00 1	0.63 331	0.09 298	2.22 256	1.51 375	0.00 1	0.21 324	0.00 1	0.07 358	0.15 353	0.11 183

PWCDC_ROB	1.13 385	1.70 421	3.52 371	0.00 1	0.00 1	1.15 376	0.00 1	2.49 384	1.39 425	0.02 170	8.80 449	0.34 272	0.09 298	1.11 231	1.20 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 437	0.21 249

AEACV	0.45 214	0.04 2	1.15 46	0.69 436	0.94 439	0.91 240	0.00 1	0.70 193	0.27 96	0.39 381	0.05 291	0.01 15	0.10 303	0.45 194	0.04 111	0.00 1	0.90 413	0.00 1	0.32 452	0.08 274	2.01 457

ssnet_v2	0.39 176	0.47 251	2.11 264	0.00 1	0.00 1	0.81 208	0.00 1	1.33 284	0.86 344	0.12 310	0.01 189	0.87 363	0.10 303	0.60 212	0.35 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 362	0.09 155

Wz-Net-SNSev	1.00 373	1.84 429	7.92 439	0.00 1	0.00 1	0.30 66	0.00 1	1.27 274	0.85 333	0.01 105	0.01 189	0.40 295	0.10 303	5.27 379	1.29 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 392	0.45 329

GMM-Stereo	0.22 69	0.05 5	2.03 259	0.08 317	0.00 1	1.12 361	0.13 362	0.09 59	0.79 266	0.01 105	0.00 1	0.03 86	0.10 303	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 48

NLCA_NET_v2_RVC	0.45 214	0.72 318	3.22 347	0.00 1	0.02 254	0.95 253	0.00 1	0.70 193	0.26 92	0.03 212	0.00 1	0.34 272	0.10 303	2.45 268	0.12 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.03 73
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
S-Stereo	0.70 331	0.27 175	3.29 352	0.00 1	0.00 1	0.57 142	0.06 332	2.35 379	0.84 309	0.00 1	0.90 404	0.83 358	0.11 308	4.19 345	0.14 190	0.00 1	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.34 301

Nwc_Net	0.54 267	0.75 329	3.72 382	0.00 1	0.00 1	0.66 174	0.00 1	1.05 246	0.41 120	0.01 105	0.02 275	0.88 365	0.11 308	2.65 280	0.40 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 274	0.05 111

PVD	1.08 378	1.09 386	4.07 395	0.61 424	1.15 449	0.72 191	0.01 216	0.93 229	1.18 421	2.39 434	0.00 1	0.65 338	0.11 308	2.60 276	4.29 414	0.00 1	0.82 397	0.00 1	0.13 387	0.12 325	0.75 375

MyStereo04	0.37 158	0.34 211	2.41 296	0.00 1	0.25 363	0.98 258	0.01 216	1.05 246	0.28 99	0.09 290	0.01 189	0.36 283	0.12 311	0.05 86	0.35 275	0.00 1	0.79 391	0.00 1	0.08 362	0.02 111	0.32 294

GASNet	0.78 351	1.91 435	4.72 409	0.00 1	0.00 1	0.55 134	0.02 281	1.39 292	0.47 127	0.01 105	0.13 322	0.50 319	0.12 311	4.27 350	0.96 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 429	0.09 155

IRAFT_RVC	0.56 284	0.25 167	1.93 242	0.10 326	0.00 1	1.18 386	0.10 353	0.32 147	0.79 266	0.02 170	0.00 1	0.02 50	0.12 311	6.07 414	0.23 234	0.00 1	0.09 310	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.02 65

acv_ft	0.30 118	0.44 239	1.83 215	0.00 1	0.00 1	0.42 98	0.01 216	0.69 192	0.83 299	0.23 344	0.01 189	0.70 347	0.12 311	0.08 107	0.18 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 403	0.17 226

Wz-Net-LNSev-Ref	0.54 267	0.84 342	3.67 380	0.00 1	0.00 1	0.56 139	0.00 1	1.40 293	0.80 275	0.00 1	0.00 1	0.06 149	0.13 315	1.76 249	1.42 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.08 141

otaku	0.77 347	1.78 426	3.28 351	0.09 323	0.13 326	0.88 236	0.05 329	0.78 212	0.76 220	0.03 212	1.37 413	1.03 374	0.14 316	2.73 282	1.34 371	0.06 417	0.04 290	0.01 401	0.00 1	0.63 439	0.34 301

IPLG	0.59 296	0.69 309	2.25 284	0.02 261	0.00 1	1.12 361	0.07 337	1.75 330	0.79 266	0.05 244	0.00 1	0.16 212	0.14 316	4.49 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 347	0.07 126

DeepPrunerF	1.44 401	1.17 393	9.82 446	0.02 261	0.09 310	0.90 237	0.00 1	1.42 294	6.76 449	0.23 344	0.01 189	0.22 238	0.14 316	5.71 393	1.94 384	0.00 1	0.00 1	0.01 401	0.02 327	0.20 385	0.14 210

CVANet_RVC	0.66 321	0.68 304	2.61 316	0.01 238	0.00 1	0.99 263	0.00 1	0.95 232	0.78 252	0.60 396	0.11 319	0.37 286	0.14 316	5.50 384	0.14 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 339	0.16 362	0.19 243

MyStereo05	0.39 176	0.36 218	2.43 298	0.01 238	0.00 1	1.11 356	0.01 216	1.25 272	0.57 153	0.06 264	0.01 189	0.29 259	0.15 320	0.07 100	0.37 285	0.00 1	0.60 369	0.00 1	0.08 362	0.01 38	0.33 299

MSC_U_SF_DS_RVC	1.95 418	2.49 453	5.12 420	0.01 238	0.02 254	12.00 460	0.49 422	3.33 432	0.95 362	0.10 297	0.20 330	2.15 422	0.15 320	6.72 436	1.65 380	0.78 442	0.83 402	0.19 448	0.27 447	0.72 441	0.92 389

FADNet	0.64 318	1.21 396	3.32 358	0.00 1	0.01 213	0.79 203	0.01 216	1.01 236	0.65 165	0.01 105	0.01 189	0.17 218	0.15 320	4.45 356	0.37 285	0.17 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 432	0.12 194

ACVNet_2	1.59 406	2.07 443	5.42 424	0.12 339	0.09 310	1.36 410	0.17 366	2.72 404	0.97 368	0.44 385	3.37 425	6.53 440	0.16 323	5.48 383	1.87 382	0.16 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 426	0.47 335

Wz-Net-MNSev	0.63 311	1.38 410	4.48 404	0.00 1	0.00 1	0.22 57	0.01 216	1.31 279	1.13 401	0.01 105	0.05 291	0.14 196	0.16 323	3.05 297	0.40 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 297	0.23 258

hitnet-ft	0.49 233	0.56 282	1.96 247	0.00 1	0.00 1	0.73 193	0.10 353	0.36 155	0.26 92	0.05 244	0.13 322	0.73 349	0.16 323	4.26 349	0.41 302	0.01 387	0.00 1	0.03 423	0.00 1	0.05 210	0.06 121

RP	0.52 245	0.68 304	2.56 312	0.00 1	0.01 213	0.61 154	0.02 281	1.31 279	0.62 160	0.05 244	0.01 189	0.98 371	0.17 326	2.86 290	0.33 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 330	0.09 155

Wz-Net-TNSev	1.74 414	3.45 464	13.44 455	0.00 1	0.00 1	0.45 108	0.14 364	2.57 392	0.84 309	0.09 290	0.01 189	1.33 398	0.18 327	6.16 418	5.38 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.26 401	0.41 316

UDG	0.55 275	0.86 347	2.15 268	0.00 1	0.00 1	0.98 258	0.00 1	2.09 369	0.83 299	0.08 282	0.00 1	1.49 409	0.18 327	1.20 236	1.07 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 274	0.09 155

STTRV1_RVC	0.69 329	0.23 160	2.35 292	0.00 1	0.00 1	0.63 158	0.01 216	1.17 262	0.79 266	0.01 105	0.51 387	0.26 252	0.18 327	5.99 407	0.31 257	0.30 433	1.12 437	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.03 73

MIPNet	0.42 193	0.59 287	2.22 274	0.02 261	0.00 1	1.11 356	0.09 349	1.88 352	0.88 351	0.11 305	0.06 302	0.22 238	0.19 330	0.74 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.08 274	0.12 194

delet	0.42 193	0.47 251	1.99 251	0.00 1	0.00 1	0.61 154	0.00 1	0.68 190	0.83 299	0.06 264	0.01 189	0.51 323	0.19 330	2.68 281	0.21 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 297	0.07 126

RGC	0.61 305	0.74 323	3.31 356	0.00 1	0.01 213	0.64 162	0.00 1	1.34 285	0.26 92	0.03 212	0.61 393	0.99 372	0.19 330	3.06 298	0.81 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.10 171

edge stereo	0.62 308	0.30 184	3.04 336	0.01 238	0.03 271	0.32 72	0.03 302	1.28 275	0.69 177	0.21 336	0.32 370	1.29 395	0.19 330	4.12 342	0.40 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 315	0.14 210

Syn2CoEx	0.71 332	1.32 407	4.61 406	0.00 1	0.00 1	0.12 42	0.01 216	1.08 251	0.84 309	0.04 231	0.00 1	0.49 315	0.21 334	4.92 368	0.04 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 347	0.32 294

XQC	0.94 365	1.30 406	4.44 403	0.65 431	0.07 302	0.42 98	0.01 216	2.88 413	0.85 333	0.28 356	0.01 189	0.67 341	0.21 334	3.24 309	3.25 403	0.00 1	0.24 328	0.00 1	0.04 344	0.20 385	0.11 183

RTS	4.38 446	2.34 449	44.27 467	0.33 400	0.13 326	3.83 442	0.21 379	2.51 386	1.22 422	1.82 427	0.01 189	1.95 416	0.21 334	16.90 462	10.87 451	0.00 1	0.27 335	0.00 1	0.00 1	0.27 403	0.44 326

RTSA	4.38 446	2.34 449	44.27 467	0.33 400	0.13 326	3.83 442	0.21 379	2.51 386	1.22 422	1.82 427	0.01 189	1.95 416	0.21 334	16.90 462	10.87 451	0.00 1	0.27 335	0.00 1	0.00 1	0.27 403	0.44 326

IPLGR	0.50 238	0.22 157	2.74 320	0.03 277	0.02 254	1.08 321	0.03 302	1.95 360	0.75 199	0.09 290	0.00 1	0.18 222	0.22 338	2.57 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.05 111

TDLM	0.60 300	0.76 332	1.77 201	0.05 291	0.00 1	1.10 350	0.01 216	0.51 171	0.79 266	0.34 370	0.01 189	0.27 254	0.22 338	5.44 381	0.35 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 353	0.19 243

DGSMNet	1.31 393	0.55 281	3.74 384	0.80 443	1.48 455	1.60 417	3.41 456	1.72 323	0.54 137	0.01 105	0.78 400	0.48 308	0.23 340	3.16 304	0.55 316	0.98 449	1.26 455	1.34 462	1.11 464	1.06 446	1.41 419

DSFCA	0.49 233	0.39 227	1.59 155	0.00 1	0.01 213	0.96 254	0.36 408	0.40 162	0.80 275	0.03 212	0.31 363	0.04 106	0.23 340	3.83 334	0.81 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.09 155

RainbowNet	0.80 354	1.85 430	3.31 356	0.13 344	0.05 292	1.30 403	0.07 337	2.03 366	0.76 220	0.02 170	0.02 275	1.13 385	0.25 342	2.40 266	1.07 354	0.72 441	0.05 300	0.00 1	0.00 1	0.53 435	0.30 291

ADCS	1.99 419	2.50 454	10.09 449	0.00 1	0.01 213	0.87 228	0.66 430	1.81 345	0.89 354	2.57 437	0.11 319	1.41 403	0.26 343	2.62 278	15.48 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 330	0.43 321

psmorigin	0.81 356	0.57 283	7.49 438	0.00 1	0.00 1	0.18 51	0.00 1	0.12 74	0.20 76	0.65 399	0.00 1	2.69 428	0.27 344	2.98 294	0.79 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.18 232

PDISCO_ROB	0.72 335	1.06 384	3.39 366	0.18 365	0.00 1	1.54 414	0.01 216	2.80 409	0.73 188	0.16 324	0.01 189	0.80 356	0.28 345	2.38 264	0.48 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 423	0.18 232

CFNet_ucs	0.29 107	0.17 132	1.53 136	0.00 1	0.01 213	0.83 215	0.00 1	2.07 368	0.24 89	0.00 1	0.00 1	0.48 308	0.29 346	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 210

LL-Strereo	0.97 368	1.43 412	3.41 367	0.01 238	0.50 396	0.63 158	0.01 216	2.00 364	0.77 239	0.48 388	0.00 1	0.54 325	0.29 346	6.25 424	0.10 162	0.01 387	0.93 422	0.00 1	0.00 1	0.28 409	1.72 438

RAFT_R40	0.54 267	0.06 11	1.55 141	0.06 308	0.15 331	1.10 350	0.31 398	0.31 146	0.78 252	0.02 170	0.03 283	0.07 160	0.29 346	5.98 405	0.10 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.00 1

ACVNet-4b	1.38 398	1.94 437	5.73 430	0.20 375	0.04 283	1.01 266	0.01 216	1.70 321	0.86 344	0.04 231	0.95 406	1.95 416	0.31 349	6.69 435	2.11 390	2.78 459	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.89 445	0.34 301

pcwnet_v2	0.49 233	0.14 106	4.76 411	0.00 1	0.00 1	0.68 182	0.00 1	2.39 382	0.81 284	0.01 105	0.00 1	0.35 278	0.32 350	0.19 141	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.22 250

DMCA-RVC	0.44 207	0.94 365	4.10 397	0.00 1	0.03 271	0.76 198	0.03 302	0.11 65	0.15 35	0.01 105	0.01 189	0.08 166	0.32 350	1.61 248	0.51 310	0.00 1	0.02 272	0.01 401	0.00 1	0.03 160	0.05 111

CFNet_pseudo	0.24 82	0.13 98	1.40 96	0.00 1	0.01 213	0.96 254	0.00 1	1.08 251	0.16 45	0.00 1	0.01 189	0.48 308	0.35 352	0.03 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 183

ccs_rob	0.24 82	0.13 98	1.40 96	0.00 1	0.01 213	0.97 256	0.00 1	1.08 251	0.16 45	0.00 1	0.01 189	0.48 308	0.35 352	0.03 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 183

SDNR	1.35 396	0.47 251	4.08 396	0.09 323	0.21 348	3.25 437	0.01 216	3.18 426	1.52 430	1.87 429	1.66 418	1.52 412	0.36 354	7.18 445	1.05 352	0.03 412	0.08 307	0.00 1	0.00 1	0.05 210	0.49 341

MADNet+	4.94 450	3.56 465	47.46 469	0.42 407	0.27 366	1.99 426	0.04 319	4.45 441	1.30 424	0.07 273	0.02 275	1.81 415	0.36 354	21.82 467	14.17 458	0.00 1	0.26 334	0.00 1	0.00 1	0.28 409	0.54 350

ccnet	0.59 296	0.26 171	2.24 282	0.01 238	0.08 307	0.70 187	0.18 369	1.35 287	0.43 121	0.45 386	0.66 395	0.13 194	0.38 356	3.57 324	1.09 356	0.01 387	0.00 1	0.02 415	0.00 1	0.03 160	0.16 222

TRStereo	0.60 300	0.44 239	2.21 273	0.19 368	0.03 271	1.38 412	0.02 281	3.93 438	0.92 359	0.01 105	0.28 350	0.12 189	0.39 357	0.36 175	0.04 111	0.00 1	0.30 338	0.00 1	0.23 430	0.01 38	1.08 398

iinet-f	0.59 296	0.91 360	5.57 427	0.00 1	0.01 213	0.78 201	0.00 1	1.81 345	0.84 309	0.03 212	0.00 1	0.41 297	0.43 358	0.42 188	0.12 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 423	0.08 141

SPS-STEREO	1.19 386	1.27 400	3.45 369	0.00 1	0.01 213	0.40 91	0.16 365	0.71 199	1.03 374	2.41 435	0.77 399	2.13 421	0.44 359	5.68 392	4.06 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 274	1.24 407
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
stereogan	0.57 289	0.38 224	3.12 344	0.01 238	0.01 213	0.64 162	0.02 281	1.11 255	0.96 366	0.08 282	0.01 189	1.66 414	0.45 360	2.60 276	0.05 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 362	0.07 126

AF-Net	0.60 300	0.87 349	3.34 359	0.00 1	0.00 1	0.41 94	0.01 216	1.52 302	0.64 162	0.17 332	0.05 291	1.28 394	0.46 361	2.51 271	0.52 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 325	0.10 171

GANet	0.75 342	0.69 309	2.47 301	0.00 1	0.00 1	0.79 203	0.08 344	0.61 183	0.76 220	0.13 313	0.16 326	0.68 342	0.46 361	5.61 387	2.02 386	0.00 1	0.03 280	0.01 401	0.00 1	0.11 315	0.37 310

MSMDNet	0.20 60	0.13 98	1.39 92	0.00 1	0.01 213	0.73 193	0.00 1	0.39 159	0.18 64	0.00 1	0.01 189	0.48 308	0.48 363	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.17 226

IGEV_Zeroshot_test	0.56 284	0.12 91	3.25 350	0.16 355	0.47 389	0.55 134	0.46 415	0.53 175	0.38 111	0.70 401	0.49 385	1.08 378	0.49 364	0.36 175	0.31 257	0.00 1	0.37 346	0.00 1	0.13 387	0.03 160	1.33 411

PCWNet_CMD	0.20 60	0.13 98	1.38 88	0.00 1	0.01 213	0.73 193	0.00 1	0.39 159	0.19 74	0.00 1	0.01 189	0.47 304	0.50 365	0.02 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.17 226

FAT-Stereo	0.55 275	0.18 135	2.58 315	0.00 1	0.00 1	0.33 81	0.08 344	2.26 376	0.84 309	0.06 264	0.88 403	0.60 328	0.51 366	2.43 267	0.08 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.16 222

EAI-Stereo	0.98 369	0.06 11	1.09 42	0.17 363	0.67 420	1.19 390	4.84 459	2.67 397	0.91 357	0.95 411	4.52 430	0.30 262	0.53 367	0.57 205	0.46 307	0.00 1	0.07 305	0.00 1	0.29 449	0.01 38	0.34 301

anonymity	0.27 99	0.08 53	1.16 49	0.10 326	0.30 370	0.04 19	0.00 1	0.55 176	0.08 11	0.42 383	0.13 322	0.49 315	0.57 368	0.27 160	0.30 253	0.00 1	0.33 339	0.00 1	0.23 430	0.01 38	0.43 321

SST-Stereo	0.56 284	0.05 5	1.55 141	0.06 308	0.19 338	1.10 350	0.47 419	0.32 147	0.80 275	0.04 231	0.00 1	0.05 130	0.57 368	5.98 405	0.02 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.00 1

AnyNet_C32	1.69 411	2.27 448	8.60 442	0.12 339	0.19 338	1.68 421	1.08 441	1.06 249	0.74 189	1.28 419	0.45 381	0.21 235	0.57 368	2.99 296	11.73 454	0.02 404	0.00 1	0.06 436	0.00 1	0.20 385	0.55 355

fff	0.37 158	0.50 267	2.02 254	0.00 1	0.02 254	1.06 290	0.00 1	1.90 353	0.84 309	0.16 324	0.00 1	0.04 106	0.59 371	0.04 62	0.08 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 258

csc	0.37 158	0.50 267	2.02 254	0.00 1	0.02 254	1.06 290	0.00 1	1.90 353	0.84 309	0.16 324	0.00 1	0.04 106	0.59 371	0.04 62	0.08 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 258

cscssc	0.37 158	0.50 267	2.02 254	0.00 1	0.02 254	1.06 290	0.00 1	1.90 353	0.84 309	0.16 324	0.00 1	0.04 106	0.59 371	0.04 62	0.08 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 258

HSM	0.68 326	0.52 274	1.54 139	0.00 1	0.00 1	0.54 129	0.01 216	1.08 251	0.77 239	0.00 1	0.01 189	2.23 423	0.63 374	6.04 410	0.14 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 195	0.08 141

HHNet	0.53 260	0.23 160	2.29 287	0.11 335	0.00 1	1.15 376	0.25 384	0.70 193	0.78 252	0.01 105	3.49 426	0.04 106	0.69 375	0.02 14	0.70 337	0.03 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.03 73

Prome-Stereo	0.28 102	0.06 11	1.40 96	0.10 326	0.00 1	1.16 379	0.02 281	0.39 159	0.88 351	0.02 170	0.52 388	0.05 130	0.69 375	0.28 167	0.07 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.03 73

ADCMid	1.62 407	1.76 425	8.67 443	0.04 285	0.03 271	1.61 418	0.17 366	1.49 300	1.15 414	0.88 408	0.57 391	0.86 362	0.69 375	1.18 232	12.53 456	0.01 387	0.00 1	0.29 451	0.08 362	0.20 385	0.24 268

LSM	4.80 449	1.52 417	19.84 460	4.35 465	38.64 471	0.85 224	2.31 451	0.86 220	1.78 435	3.14 439	3.02 422	0.62 329	0.69 375	3.61 328	1.28 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 330	13.38 471

UGAM-zero	0.87 360	0.13 98	1.99 251	0.10 326	0.31 372	0.81 208	0.34 407	1.28 275	0.32 104	0.56 394	0.00 1	2.63 427	0.72 379	6.21 421	0.20 224	0.00 1	0.51 361	0.00 1	0.26 443	0.01 38	0.96 392

ADStereo(finetuned)	0.42 193	0.51 272	2.79 324	0.00 1	0.00 1	1.04 282	0.00 1	1.90 353	0.85 333	0.10 297	0.00 1	0.04 106	0.72 379	0.04 62	0.12 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.25 273

MFN_U_SF_RVC	1.09 381	1.88 432	5.37 423	0.15 350	0.10 317	0.56 139	0.10 353	1.29 278	0.47 127	0.45 386	0.27 341	1.30 397	0.72 379	4.08 340	2.28 393	0.29 432	0.34 341	0.35 453	0.55 460	0.63 439	0.60 360

KYRaft	0.26 95	0.05 5	1.37 82	0.04 285	0.00 1	1.16 379	0.12 361	0.11 65	0.78 252	0.01 105	0.29 355	0.03 86	0.75 382	0.37 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.03 73

pmcnn	2.36 427	0.83 341	6.15 434	0.33 400	0.84 433	0.35 84	0.27 394	2.18 371	1.42 427	0.48 388	7.35 439	14.60 460	0.75 382	5.45 382	5.37 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 362	0.63 368

AnyNet_C01	2.55 430	3.02 461	19.30 459	0.15 350	0.18 337	2.97 433	2.35 452	1.56 307	1.47 428	1.01 413	0.81 401	1.23 389	0.76 384	4.28 351	10.78 449	0.04 414	0.00 1	0.07 438	0.00 1	0.35 420	0.61 363

G-Net	1.24 387	0.34 211	3.85 387	0.05 291	0.48 392	1.68 421	0.46 415	0.23 125	0.44 123	1.33 420	8.94 450	2.28 424	0.79 385	2.37 262	1.18 358	0.01 387	0.03 280	0.02 415	0.09 369	0.07 255	0.11 183

ADCRef	1.10 382	1.10 387	4.78 413	0.02 261	0.02 254	0.87 228	0.31 398	0.76 210	0.88 351	0.71 402	0.17 327	0.18 222	0.80 386	2.63 279	8.56 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 315	0.11 183

AIO-Stereo-zeroshot	0.74 341	0.49 258	4.66 407	0.08 317	0.61 416	0.82 212	0.24 382	1.47 297	0.11 24	0.55 392	0.10 317	2.30 425	0.81 387	0.64 214	0.31 257	0.00 1	0.53 363	0.00 1	0.29 449	0.11 315	0.59 357

ASMatch	0.60 300	0.12 91	1.85 221	0.14 347	0.04 283	1.08 321	0.00 1	0.12 74	0.87 348	0.06 264	0.43 379	0.06 149	0.85 388	6.18 420	0.26 245	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 315	0.00 1	0.00 1

SuperB	1.87 417	1.70 421	10.02 448	0.02 261	0.01 213	0.87 228	0.75 433	2.15 370	0.87 348	0.05 244	0.05 291	0.33 270	0.87 389	5.17 374	5.60 425	0.01 387	0.00 1	0.02 415	0.01 315	8.38 467	0.42 318

HBP-ISP	0.90 363	1.05 379	3.07 340	0.14 347	0.01 213	1.67 420	0.47 419	3.22 428	0.76 220	1.13 416	0.11 319	0.50 319	0.91 390	4.51 361	0.10 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 210	0.22 250

AIO-Stereo-zeroshot1	1.00 373	0.65 297	4.67 408	0.54 414	0.58 409	1.03 276	0.18 369	0.99 234	0.54 137	0.48 388	5.23 434	1.13 385	0.95 391	0.52 201	0.65 324	0.01 387	0.59 368	0.00 1	0.25 442	0.11 315	0.85 387

AAGNet	0.99 370	0.08 53	1.59 155	0.15 350	0.27 366	1.14 375	0.27 394	0.06 30	0.78 252	0.01 105	0.00 1	0.01 15	0.97 392	3.60 326	10.81 450	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.00 1

CBFPSM	0.42 193	0.89 355	2.62 317	0.00 1	0.00 1	0.32 72	0.00 1	0.37 157	0.82 290	0.01 105	0.01 189	1.65 413	1.00 393	0.27 160	0.34 269	0.00 1	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.10 171

MyStereo06	0.53 260	0.36 218	2.90 330	0.01 238	0.00 1	1.11 356	0.01 216	0.56 177	0.49 131	0.74 403	0.45 381	1.24 392	1.02 394	0.39 184	0.34 269	0.00 1	0.60 369	0.00 1	0.08 362	0.01 38	0.33 299

iRaft-Stereo_20w	0.77 347	0.13 98	2.90 330	0.63 428	0.50 396	1.18 386	0.58 426	2.56 390	0.71 181	0.85 407	0.05 291	0.78 354	1.02 394	0.82 221	0.76 340	0.00 1	0.52 362	0.00 1	0.14 394	0.02 111	1.25 409

ADCP+	1.56 403	1.51 416	8.93 445	0.01 238	0.03 271	1.27 402	0.77 436	1.03 240	0.95 362	0.02 170	0.01 189	0.95 369	1.02 394	0.48 198	14.01 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 310	0.15 219

SAMSARA	1.56 403	1.37 409	4.23 400	1.04 447	0.75 425	4.48 445	0.13 362	1.61 314	0.74 189	3.69 441	0.66 395	3.16 429	1.06 397	4.44 355	2.82 399	0.00 1	0.63 371	0.00 1	0.13 387	0.10 310	0.22 250

LCNet	0.26 95	0.14 106	1.38 88	0.10 326	0.00 1	0.97 256	0.00 1	0.12 74	0.78 252	0.01 105	0.00 1	0.02 50	1.07 398	0.43 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 353	0.03 73

Consistency-Raft	0.45 214	0.60 291	3.05 337	0.13 344	0.03 271	0.91 240	0.04 319	1.55 306	0.78 252	0.00 1	0.02 275	0.03 86	1.12 399	0.35 173	0.42 305	0.02 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.01 48

raft_robust	0.73 338	0.81 335	1.55 141	0.00 1	0.22 351	0.68 182	0.00 1	2.56 390	0.75 199	0.01 105	0.01 189	1.12 384	1.15 400	4.56 363	0.14 190	0.00 1	0.71 381	0.00 1	0.15 399	0.08 274	0.11 183

NaN_ROB	1.04 375	1.12 389	3.41 367	0.17 363	0.19 338	0.57 142	0.37 410	2.65 396	0.98 371	0.55 392	0.32 370	0.47 304	1.16 401	5.20 376	2.78 398	0.00 1	0.02 272	0.01 401	0.05 348	0.13 330	0.54 350

MDST_ROB	1.73 413	0.11 84	3.61 378	0.13 344	0.15 331	5.47 451	0.31 398	4.97 444	0.87 348	6.33 450	1.52 416	1.03 374	1.19 402	6.22 422	2.13 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.60 360

DeepStereo_RVC	0.24 82	0.07 29	1.16 49	0.06 308	0.02 254	1.08 321	0.31 398	0.04 12	0.75 199	0.02 170	0.00 1	0.00 1	1.22 403	0.03 46	0.03 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.05 111

Dean	2.72 432	2.05 442	6.17 435	0.39 405	0.44 384	1.21 392	0.48 421	8.36 454	8.46 455	1.48 422	8.08 446	6.95 442	1.44 404	4.50 359	2.00 385	0.79 443	0.00 1	0.01 401	0.00 1	1.11 447	0.39 313

RAFT + AFF	0.79 352	1.36 408	2.40 295	0.00 1	0.04 283	1.12 361	0.06 332	1.73 326	0.81 284	0.02 170	0.00 1	0.18 222	1.49 405	4.97 369	0.67 332	0.00 1	0.17 319	0.00 1	0.00 1	0.33 419	0.46 330

TransformOpticalFlow	0.88 361	0.30 184	2.86 326	0.30 393	0.03 271	1.25 396	0.05 329	1.87 351	0.80 275	0.28 356	0.37 376	1.25 393	1.50 406	6.38 429	0.22 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.07 126

ADCL	1.70 412	1.00 375	5.82 432	0.07 314	0.04 283	2.14 428	2.27 450	1.26 273	1.09 389	1.55 423	1.08 408	1.23 389	1.53 407	2.38 264	12.21 455	0.01 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 325	0.16 222

SGM-Forest	1.08 378	0.45 245	1.80 211	0.02 261	0.07 302	1.09 337	0.65 429	2.57 392	0.85 333	1.33 420	0.92 405	1.36 400	1.62 408	5.94 403	2.34 394	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 210	0.52 345
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CSAN	1.34 395	1.48 415	4.78 413	0.15 350	0.08 307	0.71 189	0.68 431	2.81 410	1.12 399	0.96 412	2.86 421	0.79 355	1.67 409	5.61 387	2.61 396	0.01 387	0.01 264	0.00 1	0.00 1	0.15 353	0.26 280

ADCPNet	1.58 405	1.00 375	8.71 444	0.01 238	0.19 338	2.69 429	0.26 392	1.15 258	0.54 137	0.04 231	0.02 275	1.41 403	1.76 410	2.52 273	9.78 447	0.00 1	0.46 353	0.00 1	0.64 462	0.07 255	0.34 301

ACVNet_1	1.38 398	2.15 445	6.35 436	0.35 403	0.03 271	1.26 401	0.10 353	2.02 365	0.85 333	0.35 373	0.01 189	4.32 432	1.77 411	4.85 367	1.67 381	0.92 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 420	0.30 291

LVE	3.01 438	1.95 439	4.27 402	0.56 419	0.45 388	2.06 427	0.06 332	7.66 452	9.65 456	0.08 282	10.94 457	8.86 449	1.82 412	7.24 447	1.62 378	2.04 455	0.17 319	0.04 432	0.24 440	0.24 396	0.23 258

PWCK	2.83 435	2.64 455	10.25 450	0.23 382	0.02 254	3.59 441	5.56 461	3.75 436	3.56 441	0.75 406	4.42 429	3.35 430	1.86 413	9.10 453	4.03 411	0.44 437	0.01 264	0.00 1	0.00 1	2.72 456	0.29 287

EDNetEfficientorigin	6.27 454	0.89 355	98.14 481	0.02 261	0.04 283	0.40 91	0.02 281	0.35 153	2.94 438	6.98 453	3.06 423	1.29 395	1.87 414	4.32 353	4.60 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.35 307

CBMV	0.80 354	0.46 248	2.11 264	0.00 1	0.00 1	0.84 220	0.76 434	3.17 425	0.84 309	0.61 398	0.00 1	1.23 389	1.88 415	2.46 269	0.97 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 255	0.56 356
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CRFU-Net	0.43 202	0.15 113	1.89 227	0.26 386	0.01 213	0.91 240	0.00 1	0.47 167	0.27 96	0.00 1	0.00 1	0.41 297	1.89 416	2.11 253	0.14 190	0.00 1	0.00 1	0.03 423	0.00 1	0.03 160	0.03 73

aanetorigin	0.91 364	0.59 287	3.76 385	0.11 335	0.12 323	0.40 91	0.90 438	0.15 91	0.23 84	3.44 440	1.19 412	0.35 278	1.96 417	2.81 287	1.30 366	0.02 404	0.00 1	0.02 415	0.05 348	0.28 409	0.47 335

STrans-v2	0.88 361	0.32 198	1.71 186	0.00 1	0.01 213	0.85 224	0.04 319	2.45 383	0.89 354	0.48 388	0.85 402	1.10 382	2.06 418	6.49 434	0.25 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.09 155

KSHMR	3.98 444	1.95 439	4.86 416	3.06 462	1.84 458	5.37 450	0.45 414	9.03 456	13.93 459	2.07 431	9.17 451	7.12 443	2.12 419	5.60 385	3.40 404	2.12 457	0.44 350	0.53 455	0.23 430	4.01 458	2.35 461

FINET	2.05 421	1.88 432	5.76 431	0.81 444	0.99 442	3.54 440	3.33 455	3.89 437	3.81 442	0.89 409	1.55 417	1.21 388	2.31 420	4.20 347	2.42 395	0.81 447	1.36 456	0.00 1	0.21 427	0.27 403	1.80 448

IMH-64-1	2.28 423	1.45 413	2.87 327	2.19 456	0.59 411	2.82 431	1.58 443	5.84 446	1.16 415	1.09 414	4.77 431	2.07 419	2.42 421	5.90 398	3.91 408	4.00 461	0.04 290	0.02 415	0.00 1	2.07 451	0.82 380

IMH-64	2.28 423	1.45 413	2.87 327	2.19 456	0.59 411	2.82 431	1.58 443	5.84 446	1.16 415	1.09 414	4.77 431	2.07 419	2.42 421	5.90 398	3.91 408	4.00 461	0.04 290	0.02 415	0.00 1	2.07 451	0.82 380

CBMV_ROB	1.08 378	0.23 160	2.20 272	0.01 238	0.00 1	1.37 411	0.46 415	3.27 430	0.78 252	2.21 432	1.13 409	1.06 376	2.45 423	4.29 352	1.64 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 210	0.48 337

FTStereo	0.82 357	0.06 11	1.88 226	0.12 339	0.00 1	1.15 376	2.70 454	0.16 97	0.84 309	0.16 324	5.80 435	0.36 283	2.49 424	0.53 202	0.01 40	0.07 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.00 1

DRaft	0.58 292	0.13 98	1.34 74	0.00 1	0.00 1	0.94 250	0.18 369	0.08 48	0.16 45	0.03 212	0.25 338	0.06 149	2.49 424	4.51 361	1.32 369	0.00 1	0.03 280	0.00 1	0.02 327	0.03 160	0.08 141

WAO-6	2.63 431	1.16 392	3.22 347	0.00 1	0.00 1	3.86 444	0.28 396	6.13 448	7.35 451	0.60 396	6.78 438	7.62 447	2.68 426	6.42 430	6.11 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 367	0.12 194

THIR-Stereo	0.94 365	0.33 203	1.66 174	0.00 1	0.01 213	0.55 134	3.72 457	0.13 86	0.18 64	0.10 297	1.46 415	0.74 350	2.82 427	5.60 385	1.39 373	0.00 1	0.00 1	0.02 415	0.00 1	0.02 111	0.03 73

WZ-Net	1.68 410	1.91 435	12.17 453	0.00 1	0.00 1	0.83 215	0.00 1	1.68 319	0.84 309	0.05 244	0.01 189	1.08 378	2.88 428	6.91 441	4.78 419	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 347	0.24 268

CrosDoStereo	1.11 383	0.16 118	1.64 167	0.00 1	0.05 292	0.66 174	5.65 462	0.70 193	0.54 137	0.25 351	1.18 410	0.19 230	2.94 429	6.48 432	1.58 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.08 141

DeepStereo_LL	1.11 383	0.16 118	1.64 167	0.00 1	0.05 292	0.66 174	5.65 462	0.70 193	0.54 137	0.25 351	1.18 410	0.19 230	2.94 429	6.48 432	1.58 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.08 141

MeshStereo	2.79 434	0.86 347	3.12 344	0.02 261	0.02 254	1.51 413	0.91 439	3.50 434	1.54 431	11.28 461	7.62 443	11.49 450	2.94 429	6.81 439	3.45 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 409	0.39 313
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
NVStereoNet_ROB	1.74 414	1.83 428	4.79 415	0.81 444	0.29 369	0.67 180	0.03 302	1.46 295	1.75 434	0.65 399	5.98 436	2.38 426	2.95 432	6.77 437	2.70 397	0.69 440	0.37 346	0.04 432	0.19 419	0.27 403	0.24 268
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
test_sample8	2.36 427	0.30 184	2.23 279	0.00 1	0.00 1	1.25 396	0.00 1	2.50 385	0.97 368	1.99 430	0.27 341	7.36 446	3.06 433	3.37 316	8.13 439	0.40 434	13.58 471	1.05 459	0.33 453	0.01 38	0.46 330

DEmStereo	0.76 344	0.10 75	1.95 246	0.04 285	0.00 1	0.80 206	0.50 423	0.06 30	0.76 220	0.05 244	0.72 398	0.02 50	3.33 434	5.67 391	1.24 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DPSNet	1.65 409	0.46 248	7.31 437	0.30 393	0.11 320	1.54 414	0.01 216	4.48 442	1.14 407	0.11 305	0.01 189	0.82 357	3.51 435	5.89 397	5.84 426	0.02 404	0.29 337	0.03 423	0.23 430	0.23 395	0.59 357

GrayStereo	0.52 245	0.03 1	1.36 78	0.10 326	0.00 1	1.13 370	2.57 453	0.32 147	1.03 374	0.00 1	0.00 1	0.08 166	3.66 436	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.17 226

WAO-7	2.74 433	1.65 420	3.36 363	0.03 277	0.05 292	4.68 446	0.53 424	6.21 449	4.59 446	1.73 426	7.61 442	5.56 437	3.68 437	8.96 452	5.50 423	0.00 1	0.00 1	0.33 452	0.02 327	0.19 381	0.18 232

IMH	3.15 439	1.88 432	3.60 377	2.20 458	0.66 419	5.10 449	0.24 382	6.87 450	4.29 445	2.29 433	7.42 440	6.28 438	3.90 438	7.15 444	3.65 407	4.34 463	0.14 316	0.05 434	0.00 1	2.16 453	0.76 377

PSM-AAD	0.53 260	0.04 2	1.38 88	0.06 308	0.00 1	1.20 391	2.11 448	0.17 101	0.78 252	0.01 105	0.44 380	0.14 196	3.94 439	0.23 148	0.06 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 38	0.02 65

SANet	2.30 426	1.58 418	5.68 429	0.03 277	0.04 283	2.78 430	0.82 437	2.99 417	8.32 454	1.70 425	4.04 427	4.26 431	4.02 440	5.90 398	3.42 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 274	0.37 310

ktn	5.26 451	1.94 437	3.97 392	3.50 463	1.06 447	8.17 455	2.01 447	9.53 458	16.88 460	5.28 446	12.55 463	13.68 456	4.08 441	8.46 451	4.61 416	5.84 466	0.02 272	0.00 1	0.00 1	2.63 455	0.92 389

SGM_RVC	2.03 420	0.49 258	2.04 260	0.27 387	0.17 336	3.07 434	1.00 440	2.70 401	1.62 432	5.12 443	3.09 424	4.77 435	4.08 441	7.38 448	2.86 400	0.21 429	0.23 326	0.20 449	0.23 430	0.28 409	0.84 383
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
EDNetEfficient	2.95 437	0.33 203	20.38 461	0.19 368	0.83 431	1.00 264	1.95 446	0.58 179	5.15 447	8.01 456	1.79 419	0.93 368	4.16 443	3.66 330	9.80 448	0.00 1	0.03 280	0.00 1	0.06 352	0.05 210	0.13 201

notaker	4.71 448	2.04 441	5.58 428	4.15 464	0.96 440	4.99 447	0.39 411	7.65 451	2.25 437	5.67 449	11.58 460	16.87 463	4.26 444	8.06 449	6.65 431	5.74 465	0.02 272	0.10 441	0.07 358	5.45 462	1.65 436

MSMD_ROB	2.26 422	0.47 251	2.67 318	0.01 238	0.00 1	5.00 448	0.21 379	1.35 287	1.87 436	6.37 451	8.46 447	7.34 445	4.30 445	4.84 366	1.91 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 160	0.30 291

WAO-8	5.42 452	2.80 456	3.98 393	0.62 426	0.10 317	13.77 461	0.33 404	11.99 462	24.10 466	5.25 444	10.38 456	13.44 454	4.55 446	9.38 454	4.72 417	0.80 444	0.34 341	0.71 457	0.13 387	0.74 442	0.25 273

Venus	5.42 452	2.80 456	3.98 393	0.62 426	0.10 317	13.77 461	0.33 404	11.99 462	24.10 466	5.25 444	10.32 455	13.44 454	4.55 446	9.38 454	4.72 417	0.80 444	0.34 341	0.71 457	0.13 387	0.74 442	0.25 273

TorneroNet-64	6.70 457	2.13 444	3.92 389	2.14 454	0.65 417	19.09 467	0.28 396	12.19 464	25.73 469	6.44 452	12.54 462	19.33 466	4.76 448	10.25 458	6.87 432	1.10 452	0.00 1	0.12 443	0.00 1	4.20 459	2.19 459

TorneroNet	7.29 458	2.19 447	3.95 390	2.15 455	1.14 448	19.79 468	0.46 415	13.22 465	25.82 470	8.31 458	16.76 466	17.46 465	5.75 449	10.79 459	8.91 444	2.32 458	0.03 280	0.12 443	0.00 1	4.70 460	2.01 457

JetBlue	6.27 454	3.44 463	18.17 458	0.00 1	2.21 461	30.58 469	17.31 470	4.77 443	1.07 384	0.74 403	2.25 420	6.31 439	5.82 450	18.12 464	9.68 446	0.10 423	0.01 264	0.00 1	0.00 1	3.12 457	1.61 433

WCMA_ROB	2.37 429	0.75 329	2.53 310	0.05 291	0.00 1	1.05 287	0.59 428	1.47 297	1.40 426	5.47 447	9.84 454	8.10 448	5.87 451	4.38 354	3.93 410	0.16 424	0.21 324	0.18 447	0.18 414	0.06 237	1.08 398

SGM+DAISY	4.17 445	2.85 460	8.55 441	1.77 451	1.74 457	5.81 452	5.49 460	2.88 413	3.97 443	7.67 454	7.66 444	7.25 444	7.42 452	6.92 442	7.09 434	1.14 453	1.57 462	0.11 442	0.59 461	0.56 437	2.43 462

ELAS	3.20 440	0.48 256	3.06 339	0.19 368	0.06 298	7.89 454	2.23 449	3.33 432	4.19 444	8.91 460	9.70 453	4.40 433	7.69 453	4.25 348	6.87 432	0.00 1	0.04 290	0.03 423	0.04 344	0.12 325	0.48 337
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FCDSN-DC	2.93 436	0.54 279	2.88 329	0.00 1	0.01 213	1.78 423	0.36 408	2.20 373	1.51 429	8.28 457	10.99 458	11.61 451	8.55 454	5.36 380	4.05 412	0.02 404	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.48 337
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DispFullNet	1.25 388	0.95 366	3.73 383	1.00 446	0.79 427	0.43 101	0.01 216	1.70 321	0.82 290	2.55 436	0.63 394	1.08 378	8.75 455	0.84 223	1.36 372	0.00 1	0.02 272	0.00 1	0.00 1	0.24 396	0.19 243

FC-DCNN v2	3.83 443	0.31 191	2.73 319	0.00 1	0.01 213	3.14 436	0.57 425	4.11 439	3.11 440	11.94 463	13.03 464	15.10 461	9.65 456	6.77 437	5.54 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.59 357

coex-ft	8.51 460	3.17 462	75.56 472	0.00 1	0.00 1	0.18 51	0.25 384	0.14 89	19.76 462	39.57 471	4.11 428	4.60 434	9.69 457	4.10 341	7.91 438	0.02 404	0.07 305	0.00 1	0.02 327	0.13 330	0.91 388

FC-DCNN	3.67 442	0.32 198	2.78 323	0.00 1	0.01 213	3.09 435	0.58 426	3.68 435	3.04 439	11.64 462	12.38 461	13.84 458	9.79 458	6.23 423	5.39 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 111	0.60 360

ELAS_RVC	3.35 441	0.45 245	4.75 410	0.25 384	0.07 302	1.56 416	7.12 465	2.23 375	5.68 448	7.77 455	7.71 445	6.55 441	10.27 459	5.63 389	6.24 429	0.00 1	0.04 290	0.03 423	0.01 315	0.11 315	0.48 337
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER	6.65 456	1.86 431	10.48 451	4.84 466	2.74 462	8.59 457	0.76 434	8.83 455	22.15 465	4.99 442	6.27 437	15.66 462	10.39 460	9.52 456	9.42 445	3.50 460	0.05 300	1.34 462	0.03 339	7.17 466	4.42 467

JetRed	14.06 468	19.59 470	43.42 466	1.43 449	1.30 453	55.87 471	28.29 471	13.94 467	7.85 453	8.61 459	8.73 448	13.68 456	10.59 461	24.60 469	30.87 469	0.27 431	0.69 377	0.62 456	0.03 339	6.63 464	4.19 465

UNDER WATER-64	7.33 459	2.16 446	12.17 453	4.84 466	3.62 465	17.94 465	1.74 445	9.16 457	21.94 464	5.53 448	5.01 433	17.03 464	11.84 462	9.72 457	8.83 443	2.09 456	0.04 290	1.54 464	0.16 408	6.89 465	4.37 466

DPSimNet_ROB	9.66 462	7.29 467	17.52 457	4.88 468	6.56 468	10.41 459	12.88 468	8.12 453	9.88 457	14.26 464	11.22 459	12.39 453	14.01 463	11.20 460	14.85 459	5.50 464	6.97 469	5.75 468	5.94 468	5.31 461	8.26 470

FADE	8.68 461	7.35 468	29.98 463	2.62 461	2.96 464	1.31 404	1.15 442	10.11 459	7.01 450	2.68 438	0.95 406	5.30 436	14.21 464	14.13 461	11.66 453	17.52 471	2.74 466	17.99 472	20.17 472	2.05 450	1.65 436

MADNet++	10.85 465	2.36 451	10.00 447	8.59 470	4.61 467	16.78 464	10.26 467	10.11 459	7.51 452	17.63 465	18.35 467	12.04 452	17.73 465	24.51 468	20.75 467	8.81 467	6.67 468	4.84 467	2.67 465	5.77 463	6.96 469

SGM-ForestM	10.58 464	2.80 456	7.93 440	1.86 452	1.59 456	17.97 466	9.39 466	11.57 461	12.75 458	21.30 466	18.68 468	40.07 470	22.22 466	21.60 466	15.86 462	0.99 450	1.53 461	0.06 436	0.52 458	0.47 434	2.43 462

MANE	11.54 466	2.46 452	6.07 433	2.50 460	2.04 459	16.31 463	6.95 464	17.25 469	24.11 468	23.59 467	31.25 471	30.75 468	25.07 467	18.16 465	16.24 464	1.28 454	1.98 464	0.15 446	1.07 463	0.46 433	3.04 464

LE_ROB	10.29 463	1.64 419	11.96 452	1.47 450	1.36 454	3.30 438	4.79 458	5.05 445	42.09 471	51.68 472	13.28 465	14.08 459	25.92 468	7.21 446	21.19 468	0.05 415	0.06 303	0.13 445	0.19 419	0.08 274	0.35 307

BEATNet-Init1	15.75 469	8.48 469	36.75 465	2.06 453	2.07 460	33.60 470	14.96 469	17.15 468	19.08 461	30.69 470	28.08 469	43.61 471	25.98 469	25.17 470	20.68 466	0.80 444	1.17 449	0.36 454	0.51 457	1.53 449	2.28 460

HanzoNet	13.47 467	5.89 466	14.41 456	5.91 469	2.90 463	8.50 456	0.74 432	13.81 466	20.12 463	26.53 468	28.55 470	34.06 469	26.75 470	26.27 471	15.82 461	11.42 469	4.01 467	3.29 466	3.94 466	9.72 469	6.77 468

ASD4	35.80 471	43.79 471	34.11 464	21.10 471	36.26 470	80.52 473	95.21 479	27.47 471	69.35 472	28.35 469	36.69 472	27.92 467	45.29 471	38.60 472	53.98 472	10.97 468	11.11 470	12.38 470	11.42 471	16.75 470	14.68 472

LRCNet_RVC	55.59 473	61.31 478	59.16 470	66.84 477	44.81 472	6.17 453	0.00 1	52.46 472	1.68 433	70.67 473	80.07 476	66.39 472	55.67 472	51.56 473	46.75 471	90.67 481	41.65 476	91.10 482	90.19 478	65.65 477	68.96 477

PML	71.00 477	88.39 482	73.68 471	82.04 479	74.55 476	83.63 474	76.92 473	72.05 476	85.95 476	89.82 479	84.57 477	90.63 479	58.80 473	91.54 482	73.58 473	95.93 485	2.38 465	86.91 481	6.48 469	84.07 482	18.14 473

xxxxx1	63.64 474	58.31 473	78.27 473	43.96 472	49.40 473	92.70 476	92.25 476	60.45 473	69.51 473	73.81 476	76.39 473	77.95 475	76.95 474	71.68 474	77.08 474	36.01 474	37.36 473	48.24 475	62.44 474	47.16 474	42.90 474

tt_ll	63.64 474	58.31 473	78.27 473	43.96 472	49.40 473	92.70 476	92.25 476	60.45 473	69.51 473	73.81 476	76.39 473	77.95 475	76.95 474	71.68 474	77.08 474	36.01 474	37.36 473	48.24 475	62.44 474	47.16 474	42.90 474

ff	63.64 474	58.31 473	78.27 473	43.96 472	49.40 473	92.70 476	92.25 476	60.45 473	69.51 473	73.81 476	76.39 473	77.95 475	76.95 474	71.68 474	77.08 474	36.01 474	37.36 473	48.24 475	62.44 474	47.16 474	42.90 474

test_example2	97.59 485	99.97 486	99.93 482	99.80 488	99.96 488	98.80 480	99.76 480	91.09 477	100.00 484	100.00 483	100.00 481	89.37 478	86.85 477	99.31 483	96.67 479	99.97 488	99.51 484	92.94 483	97.98 481	99.99 488	99.94 488

tt	48.09 472	0.07 29	27.39 462	1.35 448	0.00 1	100.00 483	100.00 481	100.00 483	96.65 478	0.15 321	0.01 189	97.98 482	87.03 478	2.52 273	99.87 482	82.90 478	94.64 477	16.21 471	20.93 473	33.72 471	0.29 287

MEDIAN_ROB	93.48 481	98.75 484	96.24 479	90.99 482	90.62 483	85.89 475	77.23 474	92.20 478	89.67 477	95.04 480	94.93 478	96.04 480	93.85 479	90.48 479	87.58 477	98.40 486	95.87 478	99.62 484	98.78 482	98.85 486	98.49 486

HaxPig	95.45 484	97.64 483	88.42 477	97.81 487	99.08 487	77.94 472	74.31 472	96.67 481	99.54 479	99.87 482	99.92 480	99.60 483	99.75 480	91.22 480	87.67 478	99.94 487	99.97 485	99.98 485	99.99 485	99.96 487	99.80 487

Anonymous_1	89.55 480	74.57 479	97.70 480	74.52 478	78.35 477	100.00 483	100.00 481	98.05 482	99.77 480	96.85 481	99.38 479	97.67 481	99.78 481	91.23 481	98.87 480	81.02 477	97.18 479	59.55 478	84.83 477	74.77 479	86.89 478

Selective-RAFT-Error	99.05 489	100.00 488	100.00 485	96.31 486	98.73 486	100.00 483	100.00 481	100.00 483	100.00 484	100.00 483	100.00 481	100.00 484	100.00 482	100.00 485	100.00 485	93.08 482	100.00 488	100.00 486	100.00 486	95.40 483	97.58 485

CasAABBNet	99.03 488	100.00 488	100.00 485	96.02 485	98.70 485	100.00 483	100.00 481	100.00 483	100.00 484	100.00 483	100.00 481	100.00 484	100.00 482	100.00 485	100.00 485	93.08 482	99.99 487	100.00 486	100.00 486	95.40 483	97.41 484

LSM0	98.99 487	99.97 486	100.00 485	95.58 483	98.52 484	100.00 483	100.00 481	100.00 483	100.00 484	100.00 483	100.00 481	100.00 484	100.00 482	100.00 485	100.00 485	93.32 484	99.97 485	100.00 486	100.00 486	95.80 485	96.62 483

DPSMNet_ROB	81.42 479	61.07 477	99.95 483	61.38 476	87.01 481	99.15 482	100.00 481	95.87 479	99.99 482	73.35 475	100.00 481	71.18 474	100.00 482	77.40 478	99.98 483	35.68 473	97.47 483	34.71 474	99.89 483	44.74 473	89.65 480

DGTPSM_ROB	81.37 478	61.03 476	99.95 483	61.17 475	86.95 480	99.14 481	100.00 481	95.87 479	99.99 482	73.32 474	100.00 481	71.15 473	100.00 482	77.35 477	99.98 483	35.35 472	97.41 482	34.62 473	99.89 483	44.61 472	89.54 479

DPSM_ROB	93.70 482	78.60 480	100.00 485	83.05 480	85.63 478	100.00 483	100.00 481	100.00 483	100.00 484	100.00 483	100.00 481	100.00 484	100.00 482	100.00 485	100.00 485	88.93 479	97.35 480	74.49 479	94.98 479	81.33 480	89.69 481

DPSM	93.70 482	78.60 480	100.00 485	83.05 480	85.63 478	100.00 483	100.00 481	100.00 483	100.00 484	100.00 483	100.00 481	100.00 484	100.00 482	100.00 485	100.00 485	88.93 479	97.35 480	74.49 479	94.98 479	81.33 480	89.69 481

AVERAGE_ROB	98.51 486	99.16 485	95.72 478	100.00 489	100.00 489	93.61 479	82.61 475	100.00 483	99.97 481	100.00 483	100.00 481	100.00 484	100.00 482	99.73 484	99.43 481	100.00 489	100.00 488	100.00 486	100.00 486	100.00 489	100.00 489

Low-res two-view benchmark