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	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

StereoVision	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 55	0.00 1	0.01 19	0.24 13	0.11 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 14	0.08 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AEACV	0.33 123	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 162	0.02 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 100	1.93 133	2.03 215	0.00 1	0.29 227	0.49 109	0.68 210	0.18 47	2.72 130	0.20 193	0.00 1	0.00 1	0.16 189	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp	0.30 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	2.19 215	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.30 108	0.61 131	0.06 86	0.00 1	0.15 68	0.52 202	0.11 26	2.85 135	0.30 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ProNet	0.07 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 164	0.53 51	0.28 83	0.07 98	0.00 1	0.00 1	0.01 51	0.03 9	0.44 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 135	0.00 1

IER	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.01 19	0.94 84	0.06 15	0.03 47	0.00 1	0.00 1	0.01 51	0.05 14	0.06 7	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDGNet	0.18 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.04 100	0.32 22	0.26 71	0.04 58	0.00 1	0.58 116	0.01 51	0.37 82	3.29 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AASNet	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.01 19	0.11 4	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.15 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CroCo-Stereo	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.00 1	0.30 17	0.24 58	0.00 1	0.00 1	0.01 16	0.00 1	0.07 19	0.07 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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
RAFT	0.08 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 177	0.10 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.01 19	1.61 120	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 110	0.01 2	0.10 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.07 30	0.02 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 61	0.18 9	0.09 22	0.04 58	0.00 1	0.01 16	0.04 84	0.13 34	1.39 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TestStereo	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.01 72	0.01 19	0.21 10	0.06 15	0.06 86	0.00 1	0.07 48	0.00 1	0.17 45	0.14 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft+_RVC	0.23 90	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.00 1	0.05 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 81	0.00 1	0.02 61	1.40 114	1.43 192	0.01 20	0.00 1	0.28 85	0.32 176	0.28 62	2.30 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ADLNet	0.12 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 181	0.00 1	0.06 124	2.00 136	0.14 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 22	0.49 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HCRNet	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.65 62	0.11 26	0.04 58	0.00 1	0.01 16	0.00 1	0.04 12	0.15 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT + AFF	0.17 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 133	0.01 72	0.01 19	3.83 199	0.20 46	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.15 40	0.02 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GMStereo	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.12 5	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.06 16	0.04 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MMNet	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 55	0.00 1	0.01 19	0.34 27	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.09 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

delet	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.00 1	0.17 8	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.08 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UPFNet	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.04 100	0.33 24	0.05 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 9	0.11 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 73	0.00 1	0.01 19	0.30 17	0.20 46	0.01 20	0.02 94	0.01 16	0.00 1	0.06 16	0.07 8	0.00 1	0.00 1	0.01 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AF-Net	0.06 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.01 19	0.47 40	0.05 10	0.01 20	0.00 1	0.02 27	0.02 60	0.12 31	0.47 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RP	0.10 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 55	0.00 1	0.02 61	0.90 83	0.06 15	0.01 20	0.00 1	0.01 16	0.00 1	0.03 9	1.42 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

stereogan	0.14 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.05 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 73	0.00 1	0.02 61	0.63 60	0.18 42	0.03 47	0.00 1	0.00 1	0.03 75	0.16 43	2.60 126	0.00 1	0.00 1	0.01 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Nwc_Net	0.06 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.01 19	0.47 40	0.05 10	0.01 20	0.00 1	0.02 27	0.02 60	0.12 31	0.47 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DeepPrunerF	0.66 160	0.17 215	0.00 1	0.07 204	1.52 250	0.07 171	0.21 154	0.06 208	0.98 230	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.04 100	2.79 175	0.29 84	0.01 20	0.00 1	0.14 67	0.00 1	0.21 51	0.27 26	0.00 1	0.00 1	10.65 258	0.31 197	0.08 158	0.00 1

RYNet	0.14 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.00 1	3.65 192	0.13 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GANet	0.17 66	0.00 1	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.04 149	0.00 1	0.13 210	0.00 1	0.01 130	2.05 213	0.32 171	0.16 167	0.01 19	0.09 3	0.02 1	0.17 157	0.04 115	0.01 16	0.04 84	0.08 22	1.27 75	0.00 1	0.00 1	0.05 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TDLM	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 1	0.02 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.03 85	0.56 56	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 16	0.01 51	0.14 37	0.22 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CVANet_RVC	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.02 191	0.01 146	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.01 19	0.05 2	0.03 5	0.06 86	0.00 1	0.01 16	0.00 1	0.01 2	0.90 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AANet_RVC	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.14 6	0.04 8	0.03 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.04 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NVstereo2D	0.19 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 181	0.01 120	0.02 29	0.00 1	0.01 19	3.78 195	0.27 76	0.04 58	0.00 1	0.10 52	0.00 1	0.15 40	0.38 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PS-NSSS	0.10 45	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 127	0.18 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 181	0.01 72	0.06 124	0.34 27	0.13 29	0.06 86	0.00 1	0.24 82	0.00 1	0.16 43	0.30 29	0.22 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 189	0.00 1

DISCO	0.06 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.01 75	0.13 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 55	0.00 1	0.01 19	0.43 38	0.16 38	0.02 40	0.00 1	0.10 52	0.00 1	0.07 19	0.65 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PDISCO_ROB	0.07 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 161	0.00 1	0.22 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 73	0.01 72	0.01 19	0.30 17	0.25 62	0.05 73	0.03 105	0.24 82	0.00 1	0.34 77	0.29 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MGS-Stereo	0.18 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.02 104	0.00 1	3.83 199	0.13 29	0.03 47	0.00 1	0.12 63	0.00 1	0.14 37	0.49 43	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 144	0.01 8	0.02 104	0.01 19	1.20 99	0.34 101	0.06 86	0.02 94	0.16 69	0.03 75	0.27 59	2.42 121	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIM_Stereo	0.28 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 162	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 144	0.03 55	0.02 104	0.02 61	1.66 121	1.78 210	0.01 20	0.01 76	0.20 78	0.29 172	0.31 71	2.93 141	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.10 184	0.01 135	0.00 1

iinet-f	0.11 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.00 1	0.06 93	0.00 1	0.00 1	0.04 147	0.00 1	0.01 8	0.01 72	0.01 19	0.98 86	0.38 111	0.05 73	0.03 105	0.18 74	0.12 121	0.27 59	0.72 56	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CASS	0.44 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	1.34 212	0.00 1	0.00 1	0.22 177	0.32 173	0.27 162	0.13 162	0.01 19	0.83 78	0.53 123	0.42 199	0.20 210	0.61 121	0.00 1	4.28 223	2.77 132	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 55	0.00 1	0.00 1	0.21 10	0.24 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 25	0.05 5	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TESTraft	0.09 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 140	0.01 72	0.01 19	0.55 55	0.33 98	0.04 58	0.00 1	0.39 103	0.02 60	0.24 55	0.71 55	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.07 30	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.01 72	0.00 1	0.54 54	0.18 42	0.00 1	0.00 1	0.18 74	0.03 75	0.17 45	0.53 47	0.00 1	0.01 36	0.13 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_5	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.00 1	0.26 15	0.19 44	0.00 1	0.00 1	0.13 64	0.00 1	0.04 12	0.52 46	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CIPLG	0.20 82	0.01 134	0.03 184	0.00 1	0.04 189	0.00 1	0.09 115	0.02 191	0.08 193	0.01 130	0.03 132	0.02 29	0.01 72	0.23 191	0.67 65	0.30 88	0.09 120	0.00 1	0.29 86	0.02 60	0.33 75	2.90 137	0.00 1	0.01 36	0.07 178	0.00 1	0.08 158	0.01 150

GLC_STEREO	0.14 59	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.01 118	0.01 75	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 55	0.01 72	0.00 1	1.39 113	0.32 94	0.13 136	0.06 133	0.29 86	0.13 129	0.60 100	0.86 60	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IPLGR_C	0.19 74	0.01 134	0.03 184	0.00 1	0.04 189	0.00 1	0.10 120	0.02 191	0.07 190	0.01 130	0.03 132	0.02 29	0.01 72	0.23 191	0.48 44	0.29 84	0.08 107	0.00 1	0.31 95	0.00 1	0.32 73	2.88 136	0.00 1	0.01 36	0.07 178	0.00 1	0.08 158	0.01 150

GMOStereo	0.35 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 177	0.18 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 55	0.03 122	0.01 19	2.01 140	1.56 195	0.04 58	0.15 175	0.29 86	0.15 141	0.30 65	4.46 179	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

error version	0.35 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 177	0.18 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 55	0.03 122	0.01 19	2.01 140	1.56 195	0.04 58	0.15 175	0.29 86	0.15 141	0.30 65	4.46 179	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test-v	0.35 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 177	0.18 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 55	0.03 122	0.01 19	2.01 140	1.56 195	0.04 58	0.15 175	0.29 86	0.15 141	0.30 65	4.46 179	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test-3	0.57 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 162	0.06 93	0.00 1	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.02 104	0.02 61	2.32 160	2.06 217	0.05 73	0.10 148	2.53 181	0.18 151	1.44 141	5.92 222	0.00 1	0.01 36	0.13 188	0.00 1	0.00 1	0.30 177

test_1	0.57 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 162	0.06 93	0.00 1	0.01 146	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.02 104	0.02 61	2.34 161	2.06 217	0.05 73	0.10 148	2.53 181	0.18 151	1.44 141	5.92 222	0.00 1	0.01 36	0.13 188	0.00 1	0.01 135	0.30 177

ACRE	0.20 82	0.01 134	0.02 178	0.00 1	0.04 189	0.00 1	0.10 120	0.02 191	0.08 193	0.01 130	0.06 141	0.02 29	0.01 72	0.24 196	0.47 40	0.29 84	0.08 107	0.00 1	0.40 105	0.02 60	0.36 81	2.90 137	0.00 1	0.01 36	0.07 178	0.00 1	0.08 158	0.01 150

AACVNet	0.09 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 81	0.00 1	0.06 124	1.25 101	0.26 71	0.04 58	0.00 1	0.10 52	0.00 1	0.13 34	0.55 49	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_3	0.56 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 162	0.06 93	0.00 1	0.01 146	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.02 104	0.02 61	2.45 168	2.05 216	0.05 73	0.10 148	2.40 178	0.18 151	1.42 139	5.91 221	0.00 1	0.01 36	0.13 188	0.00 1	0.04 151	0.30 177

PSMNet-ADL	0.70 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.02 127	0.31 170	0.58 226	0.00 1	0.56 208	5.66 240	0.28 164	0.54 198	0.04 100	2.43 164	1.70 208	0.19 161	0.14 167	1.80 168	0.16 146	1.49 144	2.84 134	0.12 185	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test-2	0.35 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 177	0.18 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 55	0.03 122	0.01 19	2.01 140	1.56 195	0.04 58	0.15 175	0.29 86	0.15 141	0.30 65	4.46 179	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ICVP	0.25 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.14 133	0.00 1	0.00 1	0.10 163	0.01 120	0.12 117	0.03 122	0.03 85	0.77 72	0.51 118	0.22 174	0.43 239	0.53 111	0.24 163	0.96 118	2.77 132	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.29 109	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.03 179	0.00 1	0.05 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 85	0.01 72	0.02 61	1.75 124	1.74 209	0.08 107	0.00 1	0.39 103	0.10 110	0.52 93	2.95 142	0.00 1	0.01 36	0.03 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Anonymous3	0.47 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 181	0.34 193	0.22 189	1.19 98	2.36 227	0.19 161	0.18 199	1.46 159	0.36 180	1.94 159	3.83 162	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RALCasStereoNet	0.31 120	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.03 179	0.00 1	0.08 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 73	0.01 72	0.03 85	1.80 125	1.99 214	0.02 40	0.00 1	0.11 58	0.45 189	0.49 89	3.21 154	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psm_up	0.10 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.00 1	0.16 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 133	0.00 1	0.10 157	0.66 63	0.14 32	0.02 40	0.06 133	0.55 112	0.11 114	0.35 79	0.35 34	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UNet	0.03 10	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.02 161	0.01 75	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.12 164	0.25 14	0.09 22	0.01 20	0.00 1	0.03 32	0.00 1	0.12 31	0.08 11	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HGLStereo	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.01 75	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.02 61	0.34 27	0.15 36	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 37	0.16 21	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DSFCA	0.06 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 200	0.01 75	0.08 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.01 19	0.40 35	0.21 51	0.02 40	0.01 76	0.02 27	0.02 60	0.20 49	0.33 31	0.00 1	0.01 36	0.04 171	0.03 177	0.12 166	0.08 161

STTStereo	0.06 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.00 1	0.23 158	0.00 1	0.11 200	0.00 1	0.01 120	0.02 29	0.00 1	0.01 19	0.51 46	0.05 10	0.02 40	0.00 1	0.06 43	0.02 60	0.11 26	0.39 37	0.04 171	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RGC	0.15 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.02 127	0.07 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 73	0.00 1	0.04 100	1.02 90	0.04 8	0.06 86	0.00 1	0.09 51	0.05 90	0.30 65	2.26 107	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NCC-stereo	0.09 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.01 72	0.02 61	0.81 75	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.05 90	0.11 26	0.85 58	0.01 151	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Abc-Net	0.09 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.01 72	0.02 61	0.81 75	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.05 90	0.11 26	0.85 58	0.01 151	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCP+	0.72 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 207	0.12 184	0.40 179	0.00 1	0.00 1	0.99 224	0.00 1	0.48 181	0.00 1	0.03 85	3.81 197	0.30 88	0.01 20	0.02 94	1.11 147	0.50 198	0.30 65	0.89 62	0.00 1	0.01 36	0.47 214	3.79 236	1.31 209	4.90 224

PA-Net	0.17 66	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.00 1	0.15 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.01 8	0.01 72	0.08 145	1.09 93	0.14 32	0.03 47	0.00 1	0.07 48	0.02 60	0.11 26	2.00 102	0.40 214	0.01 36	0.00 1	0.03 177	0.00 1	0.38 183
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.28 106	0.04 196	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.27 207	0.29 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.55 219	0.62 199	0.11 161	0.51 46	0.16 38	0.08 107	0.00 1	0.60 120	0.00 1	0.22 52	0.34 32	0.84 227	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GANetREF_RVC	0.09 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.01 75	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 154	0.01 72	0.04 100	0.32 22	0.12 28	0.31 190	0.00 1	0.05 41	0.06 99	0.53 94	0.61 51	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
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
UCFNet_RVC	0.20 82	0.01 134	0.02 178	0.00 1	0.06 200	0.01 75	0.09 115	0.00 1	0.00 1	0.03 141	0.00 1	0.15 129	0.01 72	0.05 118	1.81 127	0.27 76	0.06 86	0.00 1	1.15 150	0.00 1	0.48 87	0.68 54	0.48 220	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.11 48	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.01 75	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 81	0.02 104	0.06 124	0.43 38	0.25 62	0.08 107	0.01 76	0.32 96	0.00 1	0.72 108	1.04 65	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
HSM	0.11 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.01 75	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 133	0.02 104	0.02 61	1.26 105	0.20 46	0.01 20	0.00 1	0.13 64	0.08 105	0.50 90	0.47 40	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AE-Stereo	0.33 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 204	0.01 75	0.04 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 96	0.09 148	0.02 61	0.67 65	1.01 173	0.10 126	0.07 138	0.35 98	0.46 192	1.20 124	4.74 187	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.12 187	0.00 1	0.00 1

StereoIM	0.06 21	0.04 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.01 72	0.01 19	0.35 31	0.30 88	0.03 47	0.00 1	0.33 97	0.00 1	0.33 75	0.25 25	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MSKI-zero shot	0.98 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 188	0.06 93	0.00 1	0.05 181	0.21 175	3.38 223	0.19 147	0.16 167	0.01 19	3.20 183	3.21 243	0.24 183	0.23 218	3.62 201	1.47 238	3.17 195	6.09 228	0.13 187	0.02 77	0.13 188	0.30 196	0.16 172	0.30 177

EKT-Stereo	0.81 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 161	0.02 127	0.20 151	0.00 1	0.02 161	0.17 171	1.71 209	0.30 169	0.26 183	0.36 209	3.05 180	3.07 242	0.19 161	0.23 218	1.35 156	1.45 237	3.11 193	6.25 231	0.01 151	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT-Test	0.92 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 194	0.06 93	0.00 1	0.00 1	0.72 216	4.88 236	0.16 133	0.23 181	0.19 184	2.44 167	2.65 230	0.10 126	0.14 167	3.04 193	0.39 186	3.33 197	4.47 183	0.00 1	0.02 77	0.11 185	1.51 218	0.03 146	0.25 173

LL-Strereo2	0.26 102	0.03 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 55	0.00 1	0.06 124	0.56 56	1.58 200	0.01 20	0.00 1	0.18 74	0.01 51	0.60 100	3.97 167	0.01 151	0.02 77	0.06 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LoS_RVC	0.29 109	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 21	0.00 1	0.01 146	0.06 156	0.03 132	0.22 154	0.12 158	0.03 85	1.12 95	0.88 159	0.13 136	0.14 167	0.76 129	0.14 134	1.83 156	2.26 107	0.01 151	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

tt_ll	0.29 109	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 21	0.00 1	0.01 146	0.06 156	0.03 132	0.22 154	0.12 158	0.03 85	1.12 95	0.88 159	0.13 136	0.14 167	0.76 129	0.14 134	1.83 156	2.26 107	0.01 151	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CES	0.25 97	0.02 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.06 93	0.00 1	0.02 161	0.03 141	0.00 1	0.17 140	0.19 173	0.18 183	1.92 132	0.67 139	0.28 188	0.21 214	0.05 41	0.21 159	1.27 126	1.39 80	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TestStereo1	0.11 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 140	0.00 1	0.01 19	0.51 46	0.36 105	0.04 58	0.00 1	0.38 101	0.02 60	0.25 56	1.24 73	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.12 53	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 55	0.00 1	0.00 1	0.27 16	0.44 114	0.01 20	0.01 76	0.29 86	0.00 1	0.18 47	2.00 102	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SA-5K	0.11 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 140	0.00 1	0.01 19	0.51 46	0.36 105	0.04 58	0.00 1	0.38 101	0.02 60	0.25 56	1.24 73	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SA	0.14 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 158	0.01 72	0.02 61	0.31 21	0.60 130	0.04 58	0.13 160	0.56 113	0.05 90	0.41 83	1.40 82	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_4	0.30 114	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.01 75	0.20 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 155	0.02 29	0.00 1	0.08 145	2.06 147	2.23 223	0.01 20	0.13 160	0.11 58	0.11 114	0.31 71	1.59 89	0.00 1	0.02 77	0.04 171	0.16 189	0.80 197	0.15 165

SACVNet	0.17 66	0.02 176	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.00 1	0.09 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 96	0.04 130	0.06 124	0.87 80	0.24 58	0.06 86	0.01 76	0.42 107	0.00 1	0.47 86	2.31 114	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GwcNet-ADL	0.57 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 161	0.02 127	0.24 160	0.00 1	0.00 1	0.53 205	5.52 238	0.21 153	0.09 148	0.03 85	0.99 87	1.20 188	0.14 147	0.19 204	1.53 161	0.83 216	1.51 145	2.29 110	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GANet-ADL	0.70 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.02 127	0.32 172	0.00 1	0.00 1	0.91 221	2.22 216	0.07 94	0.05 136	0.02 61	1.87 129	1.19 187	0.22 174	0.17 196	2.70 186	0.79 214	2.11 167	5.40 201	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.69 195	0.00 1

TRStereo	1.05 187	0.01 134	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.18 198	0.06 93	0.00 1	0.41 214	1.44 239	0.75 186	0.20 150	0.15 166	0.03 85	2.85 176	2.54 229	0.09 120	0.16 188	1.56 163	0.83 216	2.01 162	5.63 213	0.21 196	0.02 77	0.09 182	8.70 253	0.39 180	0.01 150

cross-raft	0.70 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 188	0.06 93	0.00 1	0.00 1	0.39 194	0.24 167	0.15 129	0.13 162	0.19 184	2.12 150	1.89 212	0.10 126	0.15 175	2.89 189	0.85 220	3.53 201	5.76 218	0.00 1	0.02 77	0.10 183	0.01 168	0.03 146	0.19 167

test-1	0.89 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 198	0.28 165	0.00 1	0.00 1	1.00 225	2.41 218	0.19 147	0.18 172	0.14 173	3.38 186	2.90 237	0.13 136	0.27 225	1.77 167	1.15 227	3.11 193	6.90 240	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LMCR-Stereo	0.12 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 127	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.05 136	0.22 189	0.78 73	0.30 88	0.08 107	0.03 105	0.10 52	0.13 129	0.34 77	1.06 66	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.25 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 161	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.01 146	0.04 147	0.08 144	0.06 85	0.05 136	0.01 19	0.53 51	0.75 146	0.13 136	0.05 126	0.06 43	0.01 51	1.31 132	1.36 77	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.00 1	2.10 224	0.00 1

XX-TBD	0.25 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 161	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.01 146	0.04 147	0.08 144	0.06 85	0.05 136	0.01 19	0.53 51	0.75 146	0.13 136	0.05 126	0.06 43	0.01 51	1.31 132	1.36 77	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.00 1	2.10 224	0.00 1

sAnonymous2	0.19 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 85	0.09 148	0.02 61	0.40 35	0.52 119	0.07 98	0.09 146	0.82 133	0.12 121	1.29 129	1.71 94	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CroCo_RVC	0.19 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 85	0.09 148	0.02 61	0.40 35	0.52 119	0.07 98	0.09 146	0.82 133	0.12 121	1.29 129	1.71 94	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet_pseudo	0.17 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.18 146	0.00 1	0.01 19	1.49 117	0.26 71	0.06 86	0.01 76	1.34 155	0.00 1	0.23 53	0.45 39	0.39 212	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RALAANet	0.30 114	0.03 191	0.00 1	0.00 1	0.02 161	0.01 75	0.06 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 106	0.02 104	0.05 118	1.89 131	0.17 40	0.07 98	0.00 1	0.80 132	0.13 129	0.87 115	3.88 163	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sCroCo_RVC	0.37 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.02 161	0.00 1	0.01 120	0.29 165	0.22 179	0.01 19	0.68 68	1.30 190	0.14 147	0.16 188	0.48 108	0.18 151	2.02 163	4.35 174	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Anonymous	0.36 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.10 106	0.27 184	0.02 61	0.68 68	1.13 184	0.15 151	0.16 188	0.87 138	0.16 146	2.04 166	4.15 171	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ARAFT	0.13 56	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 150	0.01 72	0.04 100	0.37 32	0.25 62	0.02 40	0.01 76	0.29 86	0.00 1	0.41 83	1.74 96	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FADNet	0.21 86	0.02 176	0.01 168	0.00 1	0.01 118	0.02 127	0.10 120	0.00 1	0.02 161	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.04 130	0.04 100	2.69 174	0.15 36	0.07 98	0.10 148	0.11 58	0.23 161	0.67 105	1.37 79	0.02 166	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

R-Stereo Train	0.57 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 56	0.00 1	0.01 146	0.47 200	1.12 195	0.16 133	0.11 155	0.13 168	1.70 122	1.11 182	0.36 193	0.29 227	2.91 190	0.48 195	2.48 178	3.94 164	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ADCPNet	1.79 210	0.02 176	0.70 238	0.06 200	0.57 240	0.05 158	2.94 229	0.71 229	0.42 217	1.08 229	2.32 217	0.58 190	7.16 228	0.35 208	5.08 220	0.87 157	0.22 174	0.01 76	5.26 208	0.74 213	1.96 160	4.04 170	1.16 233	0.02 77	0.93 222	1.41 217	0.89 207	8.87 242

RAFT-Stereo	0.57 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.02 56	0.00 1	0.01 146	0.47 200	1.12 195	0.16 133	0.11 155	0.13 168	1.70 122	1.11 182	0.36 193	0.29 227	2.91 190	0.48 195	2.48 178	3.94 164	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.09 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.06 124	0.30 17	0.32 94	0.01 20	0.00 1	0.03 32	0.00 1	0.29 64	1.12 70	0.00 1	0.02 77	0.01 161	0.00 1	0.00 1	0.12 164

MSMDNet	0.76 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 188	0.07 106	0.00 1	0.00 1	0.67 212	0.28 170	0.15 129	1.73 208	0.16 177	1.88 130	2.78 233	0.09 120	0.14 167	2.36 177	0.48 195	3.45 200	5.58 211	0.00 1	0.02 77	0.10 183	0.27 195	0.03 146	0.18 166

NLCA_NET_v2_RVC	0.06 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 161	0.00 1	0.09 115	0.00 1	0.47 219	0.00 1	0.00 1	0.03 55	0.00 1	0.01 19	0.33 24	0.05 10	0.03 47	0.00 1	0.06 43	0.02 60	0.08 22	0.31 30	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.10 184	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.24 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 161	0.02 127	1.21 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 99	0.00 1	0.07 140	1.08 92	0.22 54	0.05 73	0.00 1	0.37 100	0.00 1	1.71 151	1.53 87	0.01 151	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.02 141	0.00 1

DLCB_ROB	0.06 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.10 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 144	0.01 8	0.00 1	0.04 100	0.16 7	0.14 32	0.07 98	0.02 94	0.03 32	0.00 1	0.28 62	0.53 47	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.02 173	0.02 141	0.02 155

XPNet_ROB	0.23 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 179	0.02 127	0.11 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.33 206	0.01 72	0.06 124	0.67 65	0.26 71	0.36 193	0.01 76	0.04 35	0.06 99	0.55 96	2.36 118	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.42 181	0.00 1

ETE_ROB	0.30 114	0.01 134	0.00 1	0.01 189	0.02 161	0.01 75	0.21 154	0.00 1	0.01 146	0.00 1	0.28 170	0.43 179	0.01 72	0.08 145	1.25 101	0.24 58	0.66 208	0.04 115	0.83 136	0.05 90	1.09 121	2.71 129	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PWC_ROB	0.61 158	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.06 162	0.27 163	0.00 1	0.01 146	0.13 168	0.78 187	0.11 112	0.02 104	0.03 85	4.29 213	1.10 181	0.21 171	0.19 204	0.77 131	0.11 114	2.82 188	4.62 185	0.00 1	0.02 77	0.00 1	0.01 168	0.32 179	0.62 190

MyStereo04	0.39 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.06 93	0.00 1	0.01 146	0.61 210	0.02 130	0.17 140	0.00 1	0.06 124	0.76 71	0.63 135	0.08 107	0.01 76	3.04 193	0.51 200	1.60 147	2.33 115	0.48 220	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	1.16 191	0.00 1	0.17 208	0.15 211	0.00 1	0.87 221	0.60 190	0.00 1	0.39 211	1.02 226	5.37 237	0.51 188	0.25 182	0.15 176	2.49 170	2.80 235	0.12 135	0.16 188	2.62 183	1.22 233	2.79 187	6.65 239	0.06 175	0.03 119	0.18 197	0.08 180	2.36 228	0.29 176

CASnet	0.22 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.17 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 150	0.08 144	0.00 1	0.80 74	0.27 76	0.11 131	0.07 138	0.13 64	0.12 121	2.00 161	1.82 99	0.00 1	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.60 156	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.03 65	0.01 185	0.00 1	0.20 174	2.51 219	0.24 159	0.12 158	0.09 151	1.44 116	0.84 153	0.33 191	0.15 175	2.66 185	0.14 134	3.42 198	2.75 131	0.01 151	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.22 197

CAS	0.19 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.20 151	0.00 1	0.03 174	0.38 193	0.05 139	0.13 124	0.08 144	0.10 157	0.66 63	0.55 126	0.08 107	0.13 160	0.18 74	0.13 129	0.95 117	1.43 84	0.00 1	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LoS	0.29 109	0.01 134	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 21	0.00 1	0.02 161	0.11 166	0.00 1	0.30 169	0.30 188	0.08 145	1.01 88	0.82 152	0.30 189	0.18 199	0.70 126	0.17 149	1.82 155	2.03 104	0.00 1	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DDUNet	0.13 56	0.04 196	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.00 1	0.09 115	0.00 1	0.00 1	0.05 155	0.00 1	0.03 55	0.00 1	0.03 85	0.51 46	0.20 46	0.05 73	0.00 1	0.11 58	0.02 60	0.15 40	1.95 100	0.00 1	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.25 176	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.31 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.01 75	0.10 120	0.00 1	0.01 146	0.03 141	0.00 1	0.05 81	0.04 130	0.01 19	0.60 58	0.72 145	0.09 120	0.08 143	0.22 79	0.12 121	1.31 132	1.47 86	0.00 1	0.03 119	0.00 1	0.00 1	3.50 241	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.51 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.03 141	0.00 1	0.09 99	0.14 164	0.01 19	0.60 58	1.21 189	0.24 183	0.06 133	0.96 141	0.12 121	3.64 205	2.10 106	0.00 1	0.03 119	0.01 161	0.00 1	3.49 240	0.92 196

raftrobust	0.36 134	0.02 176	0.00 1	0.00 1	0.02 161	0.01 75	0.04 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 94	0.00 1	0.08 145	2.17 154	2.20 222	0.01 20	0.00 1	1.14 148	0.00 1	0.58 99	3.20 153	0.07 177	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

pcwnet_v2	0.30 114	0.01 134	0.06 194	0.00 1	0.09 207	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.00 1	0.26 181	0.16 160	0.39 175	0.00 1	0.01 19	2.01 140	0.33 98	0.08 107	0.08 143	1.72 166	0.03 75	0.83 112	1.07 68	0.74 225	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 175

XX-Stereo	1.82 211	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 187	0.18 144	0.00 1	0.00 1	1.23 235	6.05 243	0.11 112	0.22 179	0.03 85	3.13 181	3.50 245	0.11 131	0.17 196	3.33 199	0.18 151	1.64 149	3.58 159	0.25 202	0.03 119	24.54 263	0.02 173	0.24 175	0.56 188

AFF-stereo	0.23 90	0.02 176	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.06 162	0.31 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 165	0.01 72	0.02 61	2.05 146	0.27 76	0.02 40	0.02 94	0.10 52	0.05 90	1.04 120	1.79 97	0.00 1	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo	0.24 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 21	0.00 1	0.02 161	0.04 147	0.09 150	0.16 133	0.16 167	0.01 19	1.57 119	1.08 177	0.13 136	0.08 143	0.06 43	0.32 176	1.42 139	1.27 75	0.00 1	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.27 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.12 130	0.00 1	0.02 161	0.03 141	0.07 142	0.10 106	0.17 171	0.01 19	1.80 125	1.08 177	0.20 166	0.04 115	0.23 81	0.21 159	1.61 148	1.55 88	0.00 1	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BEATNet_4x	0.31 120	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.04 149	0.15 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 106	0.02 104	0.13 168	1.81 127	0.44 114	0.34 192	0.33 232	0.50 110	0.01 51	1.47 143	3.03 146	0.00 1	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AMNet	0.06 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 85	0.10 153	0.43 214	0.22 12	0.25 62	0.06 86	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.13 34	0.05 5	0.00 1	0.03 119	0.00 1	0.09 182	0.00 1	0.00 1

iResNet_ROB	0.13 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 179	0.01 75	0.08 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 106	0.00 1	0.03 85	1.29 107	0.38 111	0.03 47	0.00 1	0.65 123	0.00 1	0.65 104	0.34 32	0.00 1	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LALA_ROB	0.30 114	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.01 75	0.13 131	0.00 1	0.00 1	0.01 130	0.26 168	0.60 191	0.01 72	0.07 140	1.27 106	0.25 62	0.06 86	0.01 76	0.58 116	0.04 84	0.89 116	2.98 143	0.00 1	0.03 119	0.00 1	0.00 1	0.86 206	0.00 1

MIF-Stereo (partial)	0.08 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 99	0.00 1	0.02 61	0.33 24	0.36 105	0.03 47	0.02 94	0.16 69	0.01 51	0.48 87	0.50 45	0.00 1	0.04 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIF-Stereo	0.08 34	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 99	0.00 1	0.04 100	0.34 27	0.36 105	0.04 58	0.00 1	0.66 124	0.00 1	0.43 85	0.21 23	0.00 1	0.04 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Sa-1000	0.19 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 160	0.01 72	0.04 100	0.38 33	0.54 125	0.05 73	0.13 160	0.59 119	0.00 1	0.70 106	2.34 117	0.00 1	0.04 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.33 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.32 172	0.00 1	0.09 195	0.00 1	0.02 130	0.03 55	0.03 122	0.01 19	1.42 115	0.32 94	0.05 73	0.01 76	2.64 184	0.05 90	1.11 123	1.95 100	0.00 1	0.04 138	0.01 161	0.00 1	0.09 162	0.72 191

RAFT-Stereo + iAFF	0.22 88	0.02 176	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.09 177	0.35 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 162	0.02 104	0.02 61	2.03 145	0.21 51	0.05 73	0.00 1	0.17 71	0.05 90	0.81 110	1.81 98	0.00 1	0.04 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

APVNet	0.15 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.01 8	0.00 1	0.03 85	0.87 80	0.20 46	0.05 73	0.04 115	0.84 137	0.03 75	0.27 59	1.63 91	0.00 1	0.04 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA-RVC	0.08 34	0.01 134	0.00 1	0.01 189	0.03 179	0.01 75	0.54 188	0.03 198	0.00 1	0.00 1	0.16 160	0.01 8	0.00 1	0.02 61	0.81 75	0.10 24	0.04 58	0.01 76	0.01 16	0.07 103	0.07 19	0.15 18	0.00 1	0.04 138	0.03 167	0.01 168	0.00 1	0.00 1

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 184	0.12 211	0.02 178	0.05 196	0.04 189	0.14 188	2.62 226	0.00 1	0.10 198	0.10 163	0.04 138	0.40 177	1.26 205	1.62 238	5.44 230	0.37 110	0.19 161	0.03 105	2.24 176	0.09 106	3.66 206	4.73 186	0.10 181	0.04 138	0.22 201	0.43 202	0.44 182	3.15 214

FBW_ROB	1.12 189	0.02 176	0.13 203	0.04 194	0.35 232	0.38 210	2.30 224	0.00 1	0.00 1	0.13 168	0.61 181	1.62 208	1.22 204	1.98 242	2.00 136	0.27 76	0.40 198	0.02 94	11.14 227	0.30 175	3.31 196	2.92 139	1.12 232	0.04 138	0.00 1	0.02 173	0.00 1	0.00 1

test croco	0.08 34	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 117	0.00 1	0.03 85	0.38 33	0.35 103	0.03 47	0.05 126	0.07 48	0.00 1	0.53 94	0.56 50	0.00 1	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4D-IteraStereo	0.36 134	0.02 176	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 117	0.00 1	0.06 124	1.95 134	2.18 221	0.01 20	0.13 160	0.22 79	0.14 134	0.99 119	3.81 161	0.02 166	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IPLG	0.29 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.00 1	0.03 65	0.00 1	0.03 174	0.00 1	0.12 153	0.03 55	0.02 104	0.23 191	3.89 202	0.49 117	0.10 126	0.02 94	0.69 125	0.18 151	0.50 90	1.45 85	0.00 1	0.05 147	0.02 166	0.00 1	0.01 135	0.00 1

FADNet-RVC	0.24 93	0.02 176	0.05 190	0.00 1	0.01 118	0.01 75	0.46 182	0.00 1	0.04 178	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.08 144	0.05 118	3.01 179	0.26 71	0.15 151	0.03 105	0.29 86	0.24 163	0.64 103	1.07 68	0.01 151	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 162

NCCL2	0.21 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 225	0.01 75	0.23 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 99	0.00 1	0.13 168	1.02 90	0.30 88	0.21 171	0.04 115	0.04 35	0.03 75	0.56 97	1.60 90	0.17 189	0.05 147	0.00 1	0.00 1	0.90 208	0.02 155

MIPNet	0.27 103	0.00 1	0.00 1	0.01 189	0.01 118	0.00 1	0.03 65	0.00 1	0.04 178	0.00 1	0.27 169	0.04 73	0.04 130	0.19 184	2.16 153	0.45 116	0.16 156	0.03 105	0.40 105	0.33 179	0.57 98	2.33 115	0.00 1	0.06 152	0.03 167	0.00 1	0.06 155	0.00 1

GEStereo_RVC	0.34 127	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.01 118	0.01 75	0.21 154	0.02 191	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.02 29	0.01 72	0.04 100	0.49 45	0.59 129	0.09 120	0.02 94	1.14 148	0.10 110	1.36 136	5.09 197	0.00 1	0.06 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MyStereo	0.39 138	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.06 93	0.00 1	0.00 1	0.74 217	0.00 1	0.17 140	0.00 1	0.06 124	1.01 88	0.62 132	0.07 98	0.01 76	2.88 188	0.19 157	1.57 146	2.58 125	0.51 222	0.07 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IPLGR	0.35 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 161	0.00 1	0.04 76	0.00 1	0.01 146	0.00 1	0.19 165	0.03 55	0.07 141	0.11 161	3.89 202	0.52 119	0.11 131	0.04 115	0.36 99	0.27 166	0.84 113	2.92 139	0.00 1	0.07 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SFCPSM	1.28 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 141	0.08 110	0.00 1	0.07 190	0.52 204	2.83 220	2.32 214	5.43 225	0.09 151	3.44 187	1.42 191	0.27 186	0.14 167	10.39 223	1.15 227	2.02 163	3.06 147	0.05 172	0.08 156	0.00 1	0.16 189	0.45 183	0.43 186

CFNet_RVC	0.16 65	0.00 1	0.01 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 73	0.00 1	0.06 124	2.00 136	0.27 76	0.13 136	0.00 1	0.82 133	0.00 1	0.35 79	0.64 52	0.01 151	0.08 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft_robust	0.20 82	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 99	0.03 122	0.04 100	0.87 80	0.71 144	0.05 73	0.13 160	1.35 156	0.11 114	0.60 100	1.14 71	0.00 1	0.10 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SQANet	1.66 206	1.66 242	0.18 210	2.67 235	0.02 161	1.98 228	1.09 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 160	0.49 187	0.02 104	0.30 204	4.19 210	0.22 54	1.87 229	0.05 126	16.18 237	0.11 114	2.89 190	4.79 189	3.70 239	0.11 159	0.00 1	0.00 1	0.12 166	1.92 201

otaku	1.95 212	2.11 243	0.26 222	3.13 237	0.04 189	3.09 235	1.08 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 164	0.95 199	0.04 130	0.67 227	4.60 215	0.23 56	1.99 230	0.06 133	17.97 241	0.17 149	3.44 199	5.06 195	5.32 241	0.11 159	0.00 1	0.00 1	0.07 156	2.05 203

ADCRef	0.67 163	0.00 1	0.20 215	0.00 1	0.05 197	0.04 149	0.17 142	0.04 202	1.57 239	0.00 1	0.00 1	0.12 117	0.00 1	0.07 140	3.82 198	0.30 88	0.01 20	0.02 94	0.95 140	0.56 205	0.26 58	1.06 66	0.42 218	0.11 159	0.70 220	1.21 213	0.81 198	5.65 227

Ntro	2.04 215	3.29 250	0.33 226	3.27 239	0.03 179	3.34 236	2.11 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.85 196	0.16 167	0.60 221	3.94 204	0.19 44	2.41 234	0.07 138	18.02 243	0.16 146	3.89 212	5.52 210	5.26 240	0.12 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.58 199

FADNet-RVC-Resample	0.28 106	0.10 209	0.21 216	0.07 204	0.21 224	0.00 1	0.16 139	0.11 209	0.11 200	0.08 159	0.08 144	0.04 73	0.04 130	0.09 151	2.30 159	0.17 40	0.15 151	0.05 126	0.17 71	0.20 158	0.32 73	2.51 124	0.06 175	0.13 163	0.03 167	0.00 1	0.01 135	0.11 162

ccs_rob	1.28 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 127	0.02 56	0.18 212	0.01 146	1.16 233	9.90 258	9.16 235	0.10 153	0.21 187	2.12 150	1.66 205	0.19 161	0.14 167	1.59 164	0.42 188	3.07 192	4.42 177	0.01 151	0.13 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 160

iResNetv2_ROB	0.19 74	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.02 161	0.00 1	0.04 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 117	0.00 1	0.04 100	1.22 100	0.27 76	0.06 86	0.00 1	1.23 152	0.03 75	1.75 153	0.35 34	0.00 1	0.13 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MDST_ROB	3.56 231	2.70 247	0.07 196	4.84 242	0.14 216	2.89 234	0.98 205	1.00 237	0.07 190	0.96 222	1.94 211	0.79 195	16.25 244	0.14 173	9.09 251	0.43 113	0.23 179	0.13 160	5.06 206	0.14 134	4.41 226	6.17 230	0.41 215	0.13 163	9.02 255	3.68 235	16.78 262	7.76 237

DispFullNet	3.59 232	0.27 221	6.92 259	0.11 209	0.14 216	0.01 75	0.07 106	3.86 253	0.40 213	6.90 263	8.04 250	11.36 236	7.39 230	0.04 100	3.32 184	6.96 258	1.17 214	0.24 221	17.95 240	2.49 247	5.44 235	5.79 219	0.28 205	0.13 163	1.07 223	0.10 184	2.52 231	3.87 219

UDG	0.27 103	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.26 162	0.00 1	0.00 1	0.09 162	0.00 1	0.06 85	0.00 1	0.04 100	2.27 158	0.36 105	0.18 158	0.00 1	0.25 84	0.11 114	0.85 114	2.49 123	0.01 151	0.14 168	0.00 1	0.00 1	0.03 146	0.00 1

dd	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 40	0.10 24	0.00 1	0.01 76	0.01 16	0.12 121	0.06 16	0.07 8	0.03 169	0.15 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DAS	0.66 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 149	0.05 84	0.05 206	0.02 161	0.74 217	1.61 206	0.29 165	0.27 184	0.01 19	1.37 110	1.65 203	0.43 200	0.18 199	2.17 174	0.27 166	4.03 215	4.36 175	0.00 1	0.15 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SepStereo	0.66 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 149	0.05 84	0.05 206	0.02 161	0.74 217	1.61 206	0.29 165	0.27 184	0.01 19	1.37 110	1.65 203	0.43 200	0.18 199	2.17 174	0.27 166	4.03 215	4.36 175	0.00 1	0.15 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HSM-Net_RVC	0.48 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 161	0.04 149	0.19 150	0.01 185	0.00 1	0.41 196	1.72 210	2.26 213	0.09 148	0.09 151	1.16 97	0.52 119	0.13 136	0.04 115	0.58 116	0.45 189	1.80 154	3.15 150	0.07 177	0.15 169	0.00 1	0.00 1	0.02 141	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DN-CSS_ROB	0.19 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 161	0.01 75	0.08 110	0.00 1	0.00 1	0.04 147	0.00 1	0.10 106	0.02 104	0.05 118	0.84 79	0.25 62	0.05 73	0.00 1	1.63 165	0.04 84	1.10 122	0.77 57	0.00 1	0.15 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PWCDC_ROB	0.24 93	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 149	0.04 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 153	0.11 112	0.00 1	0.17 180	2.36 162	0.34 101	0.08 107	0.03 105	0.02 27	0.00 1	0.73 109	2.38 119	0.00 1	0.15 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WAO-6	2.57 221	0.02 176	0.01 168	3.30 240	0.03 179	1.06 224	3.44 232	0.01 185	0.76 225	0.04 147	0.00 1	5.14 225	15.63 242	0.53 218	4.67 217	0.57 128	5.23 250	0.00 1	5.98 211	0.00 1	3.85 211	5.63 213	0.00 1	0.16 175	2.10 231	3.67 234	1.53 213	5.98 229

DLNR_Zeroshot_test	19.81 262	69.68 267	0.00 1	88.82 269	0.03 179	0.09 177	98.82 273	0.00 1	0.03 174	1.81 242	0.62 182	0.12 117	0.19 173	11.89 262	96.41 267	100.00 271	20.55 262	18.03 262	16.18 237	1.33 235	6.11 240	4.03 168	0.00 1	0.16 175	0.00 1	0.00 1	0.02 141	0.00 1

SPstereo	3.29 230	0.24 218	0.84 239	0.00 1	0.00 1	0.03 141	0.14 133	0.02 191	0.66 222	0.64 211	7.55 248	7.54 231	16.34 245	0.28 199	5.36 227	6.31 256	0.75 210	0.98 251	4.70 204	4.01 254	7.45 250	9.34 256	0.00 1	0.16 175	1.31 226	3.07 231	3.04 238	8.14 238

dad	0.25 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 158	1.12 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.95 85	0.25 62	0.01 20	0.01 76	0.01 16	0.09 106	0.23 53	0.17 22	0.00 1	0.16 175	0.27 205	0.00 1	2.74 235	0.73 192

edge stereo	1.64 204	0.00 1	0.05 190	0.06 200	0.00 1	0.34 208	0.79 198	1.40 244	0.56 221	0.97 223	3.06 222	6.44 229	3.97 220	0.30 204	3.51 188	2.36 227	0.27 186	0.20 210	7.11 213	1.19 231	2.20 170	5.65 216	0.25 202	0.16 175	0.04 171	0.00 1	0.63 193	2.74 210

RTS	0.80 171	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.03 141	0.79 198	0.00 1	0.00 1	0.01 130	0.01 120	0.14 125	0.01 72	0.29 200	6.89 243	0.70 142	0.14 147	0.16 188	1.06 143	0.04 84	1.28 127	2.30 111	0.00 1	0.16 175	0.00 1	7.66 251	0.00 1	0.00 1

RTSA	0.80 171	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.03 141	0.79 198	0.00 1	0.00 1	0.01 130	0.01 120	0.14 125	0.01 72	0.29 200	6.89 243	0.70 142	0.14 147	0.16 188	1.06 143	0.04 84	1.28 127	2.30 111	0.00 1	0.16 175	0.00 1	7.66 251	0.00 1	0.00 1

MFMNet_re	0.69 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 176	0.61 191	0.00 1	0.20 207	0.06 156	0.01 120	0.95 199	0.33 191	0.10 157	3.15 182	1.04 174	0.51 204	0.01 76	4.75 205	0.28 169	4.09 217	1.63 91	0.00 1	0.17 182	0.00 1	0.00 1	0.61 192	0.00 1

CBMV_ROB	2.62 223	0.01 134	0.03 184	0.00 1	0.01 118	0.58 213	0.61 191	1.17 242	0.10 198	1.52 241	3.55 226	13.49 237	8.67 233	0.23 191	5.62 232	1.82 211	0.82 211	0.19 204	7.12 214	0.28 169	5.11 233	5.42 202	0.22 197	0.17 182	2.45 232	4.56 240	2.22 226	4.68 222

PWCK	5.12 242	0.87 237	0.06 194	2.99 236	0.40 235	6.48 249	7.66 248	0.91 233	1.54 238	2.65 257	6.35 245	16.63 240	9.54 234	0.60 221	3.98 206	0.68 140	2.63 238	0.21 214	44.24 263	1.93 243	5.68 239	5.44 204	0.65 224	0.17 182	3.48 239	4.08 237	2.45 230	5.96 228

IMH-64-1	4.04 234	0.07 201	0.39 229	1.52 229	0.35 232	3.43 237	6.11 243	0.23 217	0.06 183	0.00 1	0.00 1	2.67 217	12.82 238	1.93 240	4.14 208	1.04 174	1.66 224	0.05 126	10.44 225	0.02 60	2.58 182	6.40 235	41.84 258	0.18 185	3.39 237	1.40 215	1.99 221	4.47 220

IMH-64	4.04 234	0.07 201	0.39 229	1.52 229	0.35 232	3.43 237	6.11 243	0.23 217	0.06 183	0.00 1	0.00 1	2.67 217	12.82 238	1.93 240	4.14 208	1.04 174	1.66 224	0.05 126	10.44 225	0.02 60	2.58 182	6.40 235	41.84 258	0.18 185	3.39 237	1.40 215	1.99 221	4.47 220

TorneroNet	9.72 252	6.86 254	0.63 236	8.75 250	1.06 244	15.85 256	15.49 256	1.13 239	15.31 261	0.29 185	4.00 231	21.70 249	37.44 260	8.74 258	5.64 233	0.87 157	6.95 254	0.00 1	29.50 258	3.96 253	7.51 251	8.23 247	43.91 261	0.18 185	4.34 243	3.26 232	0.49 186	10.32 246

IMH	4.81 241	0.13 213	0.48 234	1.42 227	0.40 235	3.60 239	6.61 245	0.19 213	0.03 174	0.04 147	0.13 155	4.94 224	22.28 254	6.44 250	2.58 172	0.81 151	1.72 227	0.04 115	12.36 231	0.11 114	2.61 184	6.07 227	42.84 260	0.18 185	3.92 242	2.17 224	0.83 200	6.91 233

SGM-Forest	0.90 177	0.02 176	0.02 178	0.05 196	0.10 210	0.14 188	0.07 106	0.47 221	0.41 214	1.33 236	0.74 185	0.48 181	1.81 209	0.09 151	2.60 173	0.92 165	0.23 179	0.14 167	2.08 171	0.03 75	2.23 172	5.50 207	0.24 200	0.18 185	0.15 196	0.18 192	1.52 212	2.66 208
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ktn	7.56 248	1.06 240	2.72 251	7.84 249	1.70 251	8.57 251	14.39 254	1.71 245	7.05 255	0.26 181	1.10 193	20.09 243	35.01 258	4.38 247	3.63 191	0.89 161	6.52 253	0.19 204	19.79 246	2.83 250	4.53 228	4.90 192	38.36 254	0.19 190	1.80 228	2.47 227	2.43 229	9.60 243

XQC	0.53 146	0.00 1	0.03 184	0.00 1	0.00 1	0.03 141	0.37 178	0.00 1	0.00 1	0.19 172	0.44 175	0.08 96	1.44 207	0.10 157	5.32 225	0.76 148	0.10 126	0.19 204	0.99 142	0.02 60	1.26 125	2.65 128	0.00 1	0.19 190	0.00 1	0.00 1	0.02 141	0.01 150

ADCL	0.91 178	0.07 201	0.05 190	0.02 193	0.02 161	0.02 127	0.10 120	0.00 1	1.93 245	0.51 202	0.01 120	0.12 117	0.01 72	0.04 100	3.79 196	0.23 56	0.07 98	0.23 218	0.56 113	0.38 183	0.71 107	0.92 64	0.00 1	0.19 190	2.80 235	2.46 226	2.09 223	7.10 234

CSAN	0.54 147	0.09 207	0.15 205	0.07 204	0.16 220	0.14 188	1.35 213	0.01 185	1.52 237	0.10 163	0.92 188	1.55 207	0.08 144	0.14 173	1.25 101	0.35 103	0.20 166	0.11 152	0.73 127	0.54 204	1.40 138	2.07 105	0.07 177	0.19 190	0.08 181	0.90 212	0.10 164	0.33 181

TorneroNet-64	10.09 253	7.47 255	1.20 242	11.62 256	0.33 230	14.30 255	14.79 255	0.75 230	18.10 263	0.12 167	1.06 192	22.44 250	41.62 261	9.94 261	6.33 237	0.93 167	7.76 256	0.03 105	27.31 257	4.24 255	7.12 249	8.60 249	39.34 255	0.20 194	4.35 244	5.76 246	0.81 198	15.90 257

RainbowNet	1.66 206	0.40 226	0.10 200	1.85 231	0.06 200	2.14 229	2.19 222	0.00 1	0.13 204	0.00 1	0.00 1	0.92 197	0.05 136	0.65 225	3.74 193	0.69 141	1.17 214	0.00 1	8.35 217	1.67 239	3.75 207	5.43 203	8.08 246	0.20 194	0.00 1	0.00 1	0.09 162	3.05 213

ADCMid	1.09 188	0.07 201	0.24 221	0.00 1	0.50 239	0.22 204	1.24 211	0.04 202	0.12 202	0.13 168	0.13 155	0.48 181	0.72 201	0.06 124	4.25 212	0.93 167	0.09 120	0.11 152	3.03 192	0.36 180	1.68 150	3.02 144	0.41 215	0.20 194	0.20 199	2.24 225	1.54 214	7.37 235

MLCV	0.47 142	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.04 189	0.07 171	0.36 177	0.00 1	0.16 205	0.37 192	1.10 193	0.42 178	0.02 104	0.05 118	0.69 70	0.62 132	0.20 166	0.03 105	3.20 198	0.06 99	1.74 152	3.19 152	0.05 172	0.20 194	0.00 1	0.00 1	0.07 156	0.00 1

MaskLacGwcNet_RVC	3.71 233	0.58 230	0.28 224	0.57 223	0.46 237	0.74 218	1.00 206	0.70 228	0.72 223	1.50 240	5.80 242	50.24 265	4.14 221	1.16 235	2.18 155	1.09 180	1.19 216	1.86 252	7.46 216	0.45 189	4.66 229	6.00 226	0.16 188	0.21 198	0.57 218	1.70 219	2.80 236	1.97 202

RTSC	0.42 140	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 141	0.32 172	0.04 202	0.00 1	0.08 159	0.13 155	0.06 85	0.01 72	0.06 124	5.56 231	0.77 149	0.18 158	0.20 210	1.10 146	0.09 106	0.81 110	1.66 93	0.00 1	0.21 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ACVNet_1	2.23 219	0.68 234	0.04 188	6.25 246	0.14 216	3.83 241	5.73 242	0.00 1	0.02 161	0.00 1	0.00 1	2.20 212	0.11 155	1.13 234	2.00 136	0.25 62	3.66 242	0.02 94	14.19 233	0.03 75	4.29 224	4.84 191	10.23 249	0.22 200	0.00 1	0.00 1	0.03 146	0.21 171

anonymity	1.44 200	0.03 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 200	0.05 84	0.00 1	0.41 214	0.75 220	16.60 262	0.38 174	0.36 195	0.09 151	2.45 168	2.74 232	0.13 136	0.16 188	2.13 172	0.29 172	2.21 171	5.94 225	0.05 172	0.22 200	0.22 201	0.44 203	2.67 234	0.33 181

AnonymousM	0.88 175	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 194	0.00 1	0.00 1	0.02 161	0.00 1	1.26 201	0.06 85	0.14 164	0.31 206	0.63 60	0.92 165	0.22 174	0.11 152	0.11 58	0.84 218	1.35 135	3.11 148	0.11 184	0.22 200	0.00 1	0.18 192	4.00 243	10.10 245

S-Stereo	1.21 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 127	0.63 193	0.15 211	0.06 183	0.30 186	5.55 239	5.23 226	0.30 188	0.05 118	3.55 189	2.94 238	0.18 158	0.19 204	2.49 180	1.73 240	2.19 169	5.50 207	0.20 193	0.22 200	0.00 1	0.01 168	0.56 189	0.61 189

iResNet	0.59 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 161	0.01 75	0.16 139	0.00 1	0.00 1	0.41 196	1.16 198	0.34 173	0.02 104	0.02 61	2.42 163	1.50 194	0.07 98	0.07 138	5.24 207	0.47 193	2.40 176	1.22 72	0.00 1	0.22 200	0.00 1	0.00 1	0.13 168	0.00 1

CBMV	1.45 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 211	0.86 203	1.00 237	0.00 1	0.68 214	1.56 205	4.25 222	1.84 211	0.61 223	2.90 178	1.98 213	0.73 209	0.15 175	3.62 201	0.62 207	3.93 213	6.49 237	0.00 1	0.22 200	0.00 1	0.00 1	1.68 217	5.62 226
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G-Net	2.17 218	0.21 217	0.19 211	0.01 189	0.18 221	0.06 162	0.25 161	1.13 239	1.79 242	0.35 191	2.16 214	20.14 244	1.93 212	0.06 124	2.15 152	2.27 225	0.20 166	0.40 236	2.81 187	2.74 249	2.84 189	3.14 149	0.00 1	0.23 206	0.20 199	2.47 227	3.03 237	7.71 236

SANet	2.05 216	0.25 219	0.19 211	0.17 213	0.33 230	0.78 220	1.59 214	1.14 241	1.92 244	0.26 181	1.04 191	23.65 252	7.24 229	0.29 200	2.22 156	0.33 98	1.51 221	0.07 138	1.31 154	0.12 121	2.28 173	3.02 144	0.01 151	0.23 206	0.05 175	1.90 222	0.63 193	2.80 211

pmcnn	1.98 213	0.01 134	0.07 196	0.10 208	0.24 226	0.07 171	2.48 225	0.65 227	0.12 202	0.30 186	3.74 227	5.24 227	7.02 227	0.66 226	2.87 177	2.98 240	1.24 219	0.74 248	5.27 209	1.79 241	6.31 244	5.65 216	1.27 234	0.23 206	0.00 1	0.65 206	1.68 217	2.16 204

FAT-Stereo	1.26 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.02 127	0.15 136	0.55 225	0.04 178	0.51 202	7.88 249	3.62 221	0.74 202	0.06 124	1.96 135	2.12 219	0.20 166	0.16 188	1.45 158	1.16 229	3.81 210	5.59 212	0.10 181	0.24 209	0.00 1	0.00 1	0.57 191	2.96 212

NaN_ROB	0.33 123	0.09 207	0.16 207	0.04 194	0.18 221	0.12 184	0.80 202	0.01 185	1.50 236	0.02 137	0.52 176	0.47 180	0.03 122	0.07 140	1.25 101	0.29 84	0.08 107	0.11 152	0.17 71	0.25 165	0.51 92	0.87 61	0.12 185	0.24 209	0.12 187	0.37 198	0.16 172	0.44 187

KSHMR	7.70 249	5.69 253	1.09 241	14.60 259	4.71 254	13.91 254	12.87 252	0.54 224	1.32 235	0.55 207	0.53 179	9.07 234	20.05 248	13.43 263	4.39 214	0.99 172	2.75 239	0.29 227	21.13 249	0.23 161	6.95 248	7.30 242	44.94 263	0.25 211	3.87 240	1.75 221	3.06 239	11.74 249

ACVNet_2	2.57 221	0.17 215	0.05 190	5.63 243	0.07 204	2.53 231	2.79 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 174	1.17 205	0.33 191	0.29 200	2.52 171	0.21 51	7.71 255	0.00 1	26.78 254	0.09 106	3.57 204	5.07 196	8.69 248	0.25 211	0.41 211	0.00 1	0.51 187	0.25 173

ADCS	1.65 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 189	0.05 158	0.67 196	0.19 213	0.93 228	0.25 180	0.52 176	0.74 194	4.52 222	0.24 196	4.79 218	3.21 243	0.57 206	0.15 175	3.06 195	0.07 103	4.66 229	5.64 215	0.00 1	0.26 213	0.47 214	5.52 244	1.50 211	6.48 230

Dean	2.52 220	0.34 223	0.32 225	7.13 248	1.22 245	2.53 231	4.00 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.59 220	7.47 231	0.45 216	2.26 157	0.53 123	3.80 243	0.01 76	10.37 222	0.14 134	4.18 219	5.89 220	12.78 251	0.27 214	0.53 217	0.09 182	0.13 168	0.02 155

iRaft-Stereo_20w	1.56 202	0.30 222	0.61 235	0.16 212	0.09 207	0.12 184	0.45 181	0.00 1	0.89 227	1.89 244	7.46 247	0.33 172	0.27 184	0.43 214	2.09 148	2.35 226	0.23 179	0.31 231	1.92 169	1.34 236	2.52 180	5.50 207	0.34 210	0.27 214	0.40 210	7.30 250	1.97 220	2.62 207

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 197	0.74 235	0.19 211	0.31 216	0.18 221	0.35 209	3.68 234	0.01 185	0.09 195	0.67 212	0.03 132	0.94 198	1.35 206	2.37 245	5.01 219	0.79 150	0.61 207	0.40 236	8.70 218	0.63 208	2.38 175	4.03 168	0.42 218	0.27 214	0.24 203	0.20 194	0.04 151	2.71 209

PVD	0.81 173	0.00 1	0.33 226	0.00 1	0.03 179	0.03 141	0.33 175	0.29 219	0.00 1	0.42 198	1.15 197	0.19 147	1.00 203	0.12 164	6.88 242	0.89 161	0.22 174	0.20 210	1.54 162	0.38 183	2.63 185	3.96 166	0.01 151	0.27 214	0.46 213	0.00 1	0.30 178	0.21 171

NOSS_ROB	1.03 185	0.01 134	0.00 1	0.00 1	0.01 118	0.06 162	0.04 76	0.98 236	0.09 195	1.07 228	1.69 208	1.63 209	0.34 193	1.01 232	3.86 201	2.78 233	0.36 193	0.22 217	0.62 122	0.13 129	3.93 213	6.57 238	0.03 169	0.27 214	0.00 1	1.98 223	0.04 151	0.00 1

STTRV1_RVC	2.91 226	0.15 214	0.12 201	0.09 207	0.04 189	0.26 206	0.46 182	0.00 1	0.19 206	0.08 159	0.52 176	0.65 193	1.81 209	0.38 212	9.72 253	1.47 193	2.84 240	0.25 223	35.45 260	3.92 252	4.13 218	4.93 193	0.07 177	0.30 219	1.97 230	0.37 198	1.76 219	6.75 231

SHD	0.56 148	0.00 1	0.27 223	0.00 1	0.00 1	0.04 149	0.28 165	0.03 198	0.00 1	0.22 177	0.55 180	0.09 99	0.00 1	0.12 164	6.36 238	0.94 169	0.11 131	0.15 175	1.19 151	0.15 141	1.91 158	2.47 122	0.00 1	0.31 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.35 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.94 211	0.01 8	0.01 72	0.08 145	1.35 109	0.94 169	0.03 47	0.11 152	0.10 52	0.63 208	0.20 49	3.15 150	0.22 197	0.32 221	0.00 1	0.01 168	0.23 174	0.00 1

FC-DCNN	1.00 183	0.07 201	1.07 240	0.47 222	0.05 197	0.99 222	1.73 218	0.84 231	0.21 208	0.58 209	0.73 184	1.02 202	0.66 200	0.13 168	1.52 118	0.64 136	0.49 203	0.12 158	1.95 170	0.10 110	2.42 177	4.29 173	0.00 1	0.32 221	1.24 224	0.44 203	1.57 216	3.28 215

LSM0	9.34 251	0.02 176	0.21 216	0.05 196	0.05 197	0.77 219	3.14 230	1.24 243	1.06 233	0.68 214	4.67 235	5.31 228	11.74 237	0.23 191	69.22 264	79.55 265	1.31 220	0.24 221	27.04 255	1.21 232	7.64 253	11.85 261	0.00 1	0.32 221	0.51 216	4.55 239	4.44 248	15.15 256

ACVNet-4b	2.02 214	1.03 239	0.15 205	2.62 234	0.01 118	2.86 233	4.11 237	0.00 1	0.00 1	0.02 137	0.14 159	1.87 210	3.70 219	0.36 209	3.75 194	0.25 62	4.13 246	0.03 105	11.89 229	0.28 169	4.50 227	5.37 200	5.43 242	0.33 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.65 200

AnyNet_C32	1.39 198	0.12 211	0.01 168	0.05 196	0.01 118	0.19 200	0.79 198	0.00 1	3.06 248	0.32 189	1.39 203	0.22 154	0.02 104	0.07 140	5.20 222	0.85 154	0.15 151	0.15 175	0.87 138	0.51 200	2.56 181	4.20 172	0.01 151	0.34 225	1.73 227	3.43 233	1.55 215	9.84 244

HBP-ISP	1.40 199	0.02 176	0.09 199	0.00 1	0.01 118	0.19 200	0.06 93	0.00 1	0.05 181	1.19 234	3.51 225	0.26 161	0.31 190	1.83 239	6.48 239	5.66 255	0.37 197	0.33 232	1.24 153	1.06 225	4.19 220	8.59 248	0.00 1	0.35 226	0.28 206	0.00 1	0.85 203	0.83 194

FADNet_RVC	0.77 170	0.04 196	0.21 216	0.06 200	0.24 226	0.07 171	0.47 184	0.03 198	0.21 208	0.22 177	0.11 152	0.39 175	0.12 158	0.17 180	3.32 184	0.85 154	0.24 183	0.69 246	3.79 203	0.38 183	2.02 163	3.31 157	0.28 205	0.37 227	0.19 198	0.02 173	2.55 232	0.38 183

PSMNet_ROB	3.06 228	3.25 249	0.21 216	0.24 214	0.12 212	5.74 244	4.73 238	0.00 1	0.00 1	1.03 227	4.58 233	4.73 223	10.29 235	5.90 249	4.24 211	0.32 94	1.61 223	0.17 196	14.51 234	0.72 211	3.76 208	2.39 120	11.05 250	0.38 228	0.73 221	0.76 209	0.46 184	0.73 192

notaker	8.68 250	8.42 257	3.82 254	16.17 260	6.93 256	18.17 258	16.15 257	0.92 234	0.75 224	0.04 147	0.07 142	24.47 254	34.20 257	4.95 248	5.35 226	0.62 132	5.54 251	0.04 115	22.92 253	0.50 198	6.71 247	7.86 244	44.31 262	0.40 229	0.35 207	0.71 208	0.73 196	3.32 217

LVE	3.06 228	0.52 229	0.04 188	10.78 254	1.39 248	4.74 242	9.40 249	0.00 1	0.06 183	0.02 137	0.00 1	2.39 215	5.42 224	0.75 229	2.10 149	0.64 136	2.59 236	0.06 133	18.00 242	0.05 90	4.19 220	6.16 229	8.39 247	0.40 229	0.67 219	0.12 187	0.15 170	3.61 218

SAMSARA	1.30 196	0.00 1	0.19 211	0.00 1	0.01 118	0.05 158	0.90 204	0.03 198	0.00 1	0.39 194	0.72 183	0.14 125	3.44 218	0.11 161	7.13 245	1.57 199	0.21 171	0.21 214	2.14 173	0.29 172	2.69 186	3.74 160	0.00 1	0.40 229	1.24 224	5.51 243	1.44 210	2.54 205

AnyNet_C01	2.09 217	0.26 220	0.14 204	0.38 219	0.08 206	0.17 196	4.00 235	0.93 235	2.97 247	0.43 199	1.34 202	2.45 216	3.18 216	0.36 209	5.27 223	4.78 252	2.60 237	0.75 249	2.46 179	0.32 176	5.67 238	7.18 241	0.10 181	0.42 232	1.82 229	0.67 207	2.30 227	5.33 225

MeshStereo	4.56 238	0.11 210	0.12 201	1.27 226	0.12 212	1.23 226	0.71 197	3.35 250	1.76 241	2.05 249	6.20 244	21.68 248	13.85 241	0.34 207	7.91 249	4.04 247	1.21 218	0.58 244	11.76 228	0.79 214	10.78 259	9.27 253	0.20 193	0.42 232	3.91 241	1.74 220	6.97 253	10.66 247
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
FCDSN-DC	0.60 156	0.03 191	0.45 232	0.00 1	0.00 1	0.23 205	0.64 194	0.00 1	0.00 1	0.34 190	0.16 160	0.63 192	0.07 141	0.17 180	4.12 207	0.66 138	0.15 151	0.12 158	0.57 115	0.06 99	2.15 168	5.03 194	0.00 1	0.44 234	0.00 1	0.05 179	0.15 170	0.00 1
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
EGLCR-Stereo	0.61 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 149	0.05 84	0.00 1	0.44 218	0.00 1	0.98 189	0.15 129	0.07 141	0.00 1	1.09 93	1.60 201	0.13 136	0.18 199	0.73 127	0.37 182	1.29 129	4.83 190	0.17 189	0.46 235	0.00 1	0.38 200	3.60 242	0.00 1

HH	0.96 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 21	0.00 1	0.06 183	1.33 236	1.20 199	0.11 112	0.19 173	0.16 177	2.43 164	4.09 248	0.08 107	0.15 175	3.12 196	0.94 221	4.67 231	5.49 205	0.18 191	0.47 236	0.13 188	0.00 1	0.85 203	0.19 167

HanStereo	0.96 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 75	0.01 21	0.00 1	0.06 183	1.33 236	1.20 199	0.11 112	0.19 173	0.16 177	2.43 164	4.09 248	0.08 107	0.15 175	3.12 196	0.94 221	4.67 231	5.49 205	0.18 191	0.47 236	0.13 188	0.00 1	0.85 203	0.19 167

WAO-7	2.84 224	0.40 226	2.88 252	5.89 244	0.12 212	1.03 223	3.56 233	0.04 202	1.07 234	2.02 248	8.76 252	6.92 230	12.90 240	0.42 213	3.95 205	0.56 127	2.54 235	0.11 152	9.58 220	0.14 134	3.02 191	4.44 178	0.00 1	0.49 238	0.37 209	2.51 229	0.25 176	2.59 206

WAO-8	6.18 244	2.25 244	1.92 246	12.07 258	1.25 246	6.29 247	6.66 246	0.21 215	6.47 252	2.21 251	3.84 228	18.73 241	20.59 251	7.84 254	5.41 228	0.90 163	3.87 244	0.04 115	20.01 247	2.05 244	3.55 202	6.33 233	3.03 236	0.50 239	7.25 251	5.10 241	4.59 250	13.89 252

Venus	6.18 244	2.25 244	1.92 246	12.06 257	1.25 246	6.29 247	6.66 246	0.21 215	6.47 252	2.21 251	3.84 228	18.73 241	20.59 251	7.84 254	5.41 228	0.90 163	3.87 244	0.04 115	20.01 247	2.05 244	3.55 202	6.33 233	3.03 236	0.50 239	7.25 251	5.10 241	4.59 250	13.89 252

DPSNet	4.06 236	0.07 201	0.22 220	0.06 200	0.13 215	0.21 203	0.41 180	0.02 191	0.06 183	0.03 141	1.39 203	25.44 256	5.76 226	2.92 246	7.42 247	3.93 246	1.67 226	0.70 247	40.06 261	2.28 246	6.33 245	8.22 246	0.92 230	0.52 241	0.04 171	0.61 205	0.05 154	0.06 158

SPS-STEREO	1.63 203	0.03 191	0.01 168	0.29 215	0.00 1	0.61 215	1.62 216	0.34 220	0.00 1	0.53 205	4.46 232	1.94 211	0.50 197	0.45 216	5.14 221	1.67 206	0.83 212	0.28 226	10.36 221	0.53 203	5.64 237	6.27 232	0.28 205	0.53 242	0.26 204	0.41 201	0.83 200	0.19 167
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	1.12 189	0.01 134	0.07 196	0.00 1	0.11 211	0.17 196	2.26 223	0.00 1	0.00 1	0.19 172	0.03 132	1.07 203	0.19 173	0.21 187	8.91 250	1.68 207	1.11 213	0.15 175	1.51 160	0.73 212	5.60 236	5.28 198	0.00 1	0.64 243	0.13 188	0.00 1	0.11 165	0.06 158

JetBlue	7.11 247	4.59 251	3.27 253	10.04 253	6.40 255	12.46 253	10.75 251	3.50 251	1.03 232	0.30 186	1.00 190	28.50 259	2.29 214	8.13 256	5.68 234	4.20 250	4.26 248	2.54 256	10.43 224	0.95 223	10.83 260	11.44 259	6.36 245	0.69 244	6.83 250	10.82 256	4.28 245	20.40 260

DGSMNet	2.85 225	0.58 230	0.17 208	0.34 217	0.06 200	0.63 216	0.14 133	0.84 231	0.28 210	2.25 253	12.81 261	1.00 201	3.19 217	2.09 243	6.10 236	4.89 253	6.10 252	2.34 255	7.39 215	1.17 230	8.04 254	10.60 258	1.36 235	0.74 245	0.45 212	1.39 214	0.47 185	1.55 198

EAI-Stereo	1.04 186	0.04 196	0.43 231	0.34 217	0.14 216	0.68 217	0.55 189	0.00 1	0.84 226	0.00 1	4.59 234	0.14 125	0.19 173	0.03 85	3.60 190	3.02 241	0.23 179	0.36 234	3.53 200	0.39 186	2.29 174	3.55 158	0.24 200	0.79 246	0.35 207	0.78 210	0.54 188	0.42 185

FINET	1.70 209	0.35 225	0.46 233	0.12 210	0.27 228	0.55 212	0.66 195	0.52 223	1.67 240	0.21 175	3.44 224	0.57 189	2.00 213	0.58 220	11.54 254	1.64 202	0.51 204	0.26 224	1.08 145	1.00 224	1.37 137	3.28 155	0.26 204	0.83 247	2.98 236	5.65 245	0.83 200	3.31 216

SGM_RVC	2.97 227	0.34 223	0.33 226	0.43 221	0.30 229	1.27 227	1.61 215	1.90 246	0.97 229	2.00 247	3.87 230	7.68 232	4.72 223	0.26 198	1.38 112	0.85 154	2.13 231	0.62 245	11.93 230	1.12 226	4.33 225	4.59 184	0.77 226	0.87 248	2.63 233	2.81 230	7.59 254	12.95 251
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	4.74 240	0.65 233	1.22 243	1.96 232	1.44 249	3.61 240	2.03 220	3.18 249	0.99 231	1.89 244	8.93 253	24.86 255	15.94 243	1.00 231	5.30 224	1.14 186	2.38 233	1.91 253	6.23 212	0.47 193	6.16 241	8.76 251	0.34 210	0.89 249	8.00 253	6.07 247	4.43 247	8.19 239
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	1.66 206	0.61 232	0.63 236	0.42 220	0.48 238	0.59 214	2.71 227	0.48 222	0.39 211	1.15 232	2.87 221	1.09 204	0.43 196	1.56 237	5.82 235	0.94 169	0.47 202	0.44 240	12.96 232	0.84 218	4.25 222	2.62 127	0.29 208	0.98 250	0.11 185	0.83 211	0.01 135	0.91 195

ELAS_RVC	4.48 237	0.50 228	1.51 245	1.20 225	0.61 242	8.62 252	1.89 219	2.53 247	0.50 220	2.07 250	6.95 246	23.23 251	17.25 246	0.81 230	4.60 215	1.13 184	2.25 232	1.97 254	5.84 210	0.57 206	6.29 243	8.67 250	0.41 215	1.12 251	8.55 254	4.47 238	2.66 233	4.85 223
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER-64	13.05 258	13.19 259	2.40 250	28.46 265	17.88 264	27.50 262	25.23 260	7.52 256	1.83 243	1.13 231	0.22 166	32.29 263	22.09 253	17.20 265	7.26 246	2.95 239	11.18 260	0.40 236	18.46 244	5.41 257	8.15 255	9.27 253	49.88 267	1.15 252	4.54 245	11.66 257	6.05 252	18.96 259

SGM-ForestM	5.72 243	5.63 252	2.27 249	2.02 233	0.59 241	5.23 243	5.67 241	3.80 252	3.21 249	1.82 243	5.72 241	15.89 239	11.10 236	1.01 232	12.95 258	2.16 220	2.99 241	0.47 241	15.00 235	1.80 242	5.23 234	4.76 188	0.90 228	1.23 253	9.60 257	10.11 255	11.76 258	11.41 248

UNDER WATER	12.19 257	10.83 258	2.25 248	26.39 264	16.71 263	26.12 261	24.17 259	6.35 254	3.67 250	1.08 229	0.09 150	29.96 261	20.43 250	15.39 264	6.64 241	2.23 223	10.80 259	0.39 235	18.71 245	5.04 256	8.23 256	9.10 252	49.56 266	1.60 254	4.76 246	9.28 254	4.35 246	15.05 255

SGM+DAISY	4.62 239	0.93 238	1.45 244	0.76 224	0.86 243	2.14 229	1.72 217	2.62 248	3.96 251	2.63 256	9.38 256	7.72 233	8.53 232	0.56 219	12.76 257	4.59 251	1.53 222	0.88 250	16.97 239	2.63 248	6.55 246	7.92 245	0.39 212	2.07 255	5.22 247	7.27 249	4.16 244	8.66 241

JetRed	15.87 260	13.60 260	20.44 263	3.42 241	11.29 261	23.79 259	29.72 262	12.02 261	2.83 246	3.02 258	0.31 172	21.58 247	2.68 215	20.97 267	6.58 240	9.76 260	27.42 263	35.45 264	8.79 219	5.60 259	27.44 264	19.62 263	26.79 253	2.32 256	19.14 261	34.58 263	13.51 260	25.87 261

STStereo	6.99 246	0.84 236	7.77 260	6.18 245	2.41 252	6.26 246	3.34 231	9.31 260	6.81 254	2.25 253	12.05 260	30.71 262	18.67 247	0.62 224	12.19 256	2.67 231	1.19 216	0.55 243	21.89 250	1.27 234	3.78 209	5.33 199	0.53 223	2.44 257	6.45 249	6.98 248	4.53 249	11.76 250

HanzoNet	19.84 263	18.17 262	10.58 262	22.57 261	16.38 262	37.12 266	34.30 263	16.26 263	16.72 262	3.72 260	9.70 257	53.35 266	44.36 263	36.91 268	11.75 255	5.26 254	13.63 261	3.09 258	43.98 262	12.13 261	10.40 258	9.38 257	49.42 265	2.80 258	12.25 259	11.86 258	11.40 257	18.18 258

MANE	10.46 254	3.24 248	8.60 261	3.13 237	3.62 253	5.94 245	5.57 240	7.92 257	10.02 257	2.26 255	8.45 251	24.17 253	23.37 255	0.74 228	15.07 259	6.56 257	4.21 247	13.92 261	15.53 236	2.83 250	7.54 252	7.54 243	0.91 229	3.82 259	17.28 260	20.19 261	28.35 263	31.64 262

BEATNet-Init1	15.68 259	15.37 261	4.22 255	25.55 263	7.71 258	24.21 260	13.55 253	8.44 258	9.06 256	3.20 259	10.36 259	27.54 257	36.19 259	2.18 244	19.22 261	8.06 259	4.32 249	2.98 257	44.80 264	16.05 263	10.19 257	11.52 260	3.07 238	4.37 260	21.55 262	12.93 260	43.41 265	33.28 263

DPSimNet_ROB	10.89 255	8.39 256	6.44 258	6.54 247	7.18 257	6.86 250	10.05 250	8.72 259	11.16 258	5.28 261	22.63 263	14.54 238	25.46 256	6.79 251	15.19 260	11.37 262	10.28 258	5.20 259	21.98 251	8.92 260	12.11 261	12.60 262	5.83 243	6.72 261	9.06 256	11.87 259	8.32 255	14.55 254

MADNet++	12.10 256	1.28 241	4.40 256	1.48 228	8.50 259	1.11 225	5.07 239	7.06 255	12.42 259	6.23 262	9.13 254	20.82 245	20.22 249	8.46 257	7.60 248	10.79 261	9.78 257	5.25 260	22.57 252	14.99 262	38.05 265	39.35 264	1.04 231	9.28 262	5.42 248	41.02 264	8.51 256	6.75 231

LE_ROB	16.32 261	2.57 246	5.86 257	11.41 255	30.07 265	16.13 257	26.42 261	14.50 262	12.65 260	1.89 244	9.24 255	37.07 264	44.08 262	1.50 236	9.30 252	1.08 177	1.80 228	0.52 242	27.22 256	5.56 258	6.26 242	5.92 222	6.17 244	22.01 263	27.20 264	30.51 262	38.45 264	45.15 264

ASD4	46.04 264	31.96 263	42.55 265	23.68 262	9.68 260	36.90 265	20.98 258	20.88 264	34.17 265	13.61 266	31.15 264	21.11 246	82.80 265	19.63 266	38.76 263	46.07 263	45.74 264	64.78 266	32.34 259	60.31 265	59.46 267	66.17 266	18.70 252	26.92 264	96.75 269	99.43 269	99.07 269	99.49 269

LRCNet_RVC	50.00 265	67.84 266	36.01 264	88.29 268	86.84 271	83.88 269	78.12 268	40.94 267	24.64 264	95.76 267	65.47 266	84.33 269	48.35 264	95.65 273	24.33 262	2.81 236	57.17 267	40.32 265	91.02 269	50.19 264	17.89 262	9.27 253	89.98 273	44.88 265	2.67 234	0.08 180	14.90 261	8.33 240

PML	75.37 268	92.44 270	42.92 266	100.00 275	86.00 270	99.81 273	85.15 269	100.00 270	89.00 266	98.90 268	43.95 265	99.77 274	99.44 271	88.99 269	75.51 265	48.25 264	83.78 268	29.10 263	98.88 271	64.95 266	43.54 266	49.20 265	49.21 264	55.67 266	70.87 267	60.82 265	99.78 270	78.94 266

MEDIAN_ROB	92.37 271	96.59 271	94.45 270	99.95 273	99.21 272	99.95 274	100.00 275	97.09 268	94.18 267	99.60 269	99.40 269	92.66 270	88.89 266	99.91 274	96.18 266	92.98 266	95.99 271	94.85 270	98.03 270	94.74 269	82.45 271	82.74 268	100.00 275	90.40 267	66.48 266	80.60 267	68.82 266	87.95 267

DPSMNet_ROB	71.67 267	40.12 265	96.20 271	9.00 252	79.91 269	31.07 264	64.17 267	26.13 266	99.99 270	12.99 265	97.51 267	28.51 260	92.15 268	9.07 260	99.72 270	99.93 269	47.41 266	93.44 269	69.36 266	98.70 271	78.48 269	97.88 273	64.00 272	99.24 268	100.00 270	100.00 270	100.00 271	100.00 270

DGTPSM_ROB	71.58 266	40.03 264	96.20 271	8.95 251	79.88 268	31.06 263	64.15 266	26.12 265	99.99 270	12.80 264	97.52 268	28.38 258	91.83 267	8.83 259	99.75 271	99.93 269	47.30 265	93.42 268	68.62 265	98.69 270	78.39 268	97.76 272	63.91 271	99.24 268	100.00 270	100.00 270	100.00 271	100.00 270

HaxPig	94.58 273	99.96 276	92.40 269	99.98 274	99.99 273	99.97 275	99.97 274	99.93 269	99.73 268	99.99 270	99.91 270	99.98 275	99.83 272	99.98 275	98.37 268	96.68 267	97.41 272	91.67 267	99.97 272	99.96 272	81.23 270	76.11 267	99.96 274	99.94 270	54.73 265	97.09 268	74.37 267	94.53 268

MyStereo03	97.22 276	99.00 272	99.83 274	98.81 270	100.00 274	91.13 270	91.52 271	100.00 270	100.00 272	100.00 271	100.00 271	94.41 272	100.00 274	95.59 271	100.00 272	100.00 271	100.00 275	100.00 274	100.00 274	100.00 273	100.00 275	100.00 274	54.78 269	100.00 271	100.00 270	100.00 270	100.00 271	100.00 270

MyStereo02	93.52 272	99.00 272	99.83 274	98.81 270	0.00 1	91.13 270	91.52 271	100.00 270	100.00 272	100.00 271	100.00 271	94.41 272	100.00 274	95.59 271	100.00 272	100.00 271	100.00 275	100.00 274	100.00 274	100.00 273	100.00 275	100.00 274	54.78 269	100.00 271	100.00 270	100.00 270	100.00 271	100.00 270

CasAABBNet	97.21 275	99.36 274	100.00 276	98.86 272	100.00 274	91.21 272	91.28 270	100.00 270	100.00 272	100.00 271	100.00 271	94.01 271	99.86 273	95.51 270	100.00 272	100.00 271	99.99 274	100.00 274	99.99 273	100.00 273	100.00 275	100.00 274	54.59 268	100.00 271	100.00 270	100.00 270	100.00 271	100.00 270

DPSM_ROB	83.17 269	70.36 268	91.77 267	52.54 266	63.28 266	52.84 267	40.20 264	100.00 270	100.00 272	100.00 271	100.00 271	82.17 267	95.65 269	6.84 252	100.00 272	100.00 271	89.07 269	95.30 271	81.25 267	92.14 267	94.32 273	97.20 270	40.55 256	100.00 271	100.00 270	100.00 270	100.00 271	100.00 270

DPSM	83.17 269	70.36 268	91.77 267	52.54 266	63.28 266	52.84 267	40.20 264	100.00 270	100.00 272	100.00 271	100.00 271	82.17 267	95.65 269	6.84 252	100.00 272	100.00 271	89.07 269	95.30 271	81.25 267	92.14 267	94.32 273	97.20 270	40.55 256	100.00 271	100.00 270	100.00 270	100.00 271	100.00 270

AVERAGE_ROB	95.63 274	99.92 275	98.77 273	100.00 275	100.00 274	100.00 276	100.00 275	100.00 270	99.96 269	100.00 271	100.00 271	100.00 276	100.00 274	100.00 276	99.12 269	99.23 268	99.82 273	99.14 273	100.00 274	100.00 273	92.61 272	96.41 269	100.00 275	100.00 271	73.24 268	74.63 266	75.72 268	73.35 265

FADE																					17.91 263						12.72 259

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