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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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)
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

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
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	2.81 231	7.59 254	12.95 251
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
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

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

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

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

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

FC-DCNN	1.00 183	0.07 201	1.07 240	0.47 223	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

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
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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ACVNet_1	2.23 219	0.68 234	0.04 188	6.25 247	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	10.23 250	0.22 200	0.00 1	0.00 1	0.03 146	0.21 171

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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	7.30 251	1.97 220	2.62 207

LVE	3.06 228	0.52 229	0.04 188	10.78 255	1.39 249	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	8.39 248	0.40 229	0.67 219	0.12 187	0.15 170	3.61 218

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

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

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

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

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

MaskLacGwcNet_RVC	3.71 233	0.58 230	0.28 224	0.57 224	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

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

Dean	2.52 220	0.34 223	0.32 225	7.13 249	1.22 246	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	12.78 252	0.27 214	0.53 217	0.09 182	0.13 168	0.02 155

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ACVNet_2	2.57 221	0.17 215	0.05 190	5.63 244	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	8.69 249	0.25 211	0.41 211	0.00 1	0.51 187	0.25 173

IMH	4.81 241	0.13 213	0.48 234	1.42 228	0.40 235	3.60 239	6.61 245	0.19 213	0.03 174	0.04 147	0.13 155	4.94 224	22.28 255	6.44 251	2.58 172	0.81 151	1.72 227	0.04 115	12.36 231	0.11 114	2.61 184	6.07 227	42.84 261	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
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

DeepPrunerF	0.66 160	0.17 215	0.00 1	0.07 204	1.52 251	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	10.65 259	0.31 197	0.08 158	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	8.70 254	0.39 180	0.01 150

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

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
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

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

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	24.54 264	0.02 173	0.24 175	0.56 188

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

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

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

DispFullNet	3.59 232	0.27 221	6.92 260	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	6.96 259	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

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

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

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

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

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

ktn	7.56 248	1.06 240	2.72 251	7.84 250	1.70 252	8.57 252	14.39 255	1.71 245	7.05 255	0.26 181	1.10 193	20.09 243	35.01 259	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	38.36 255	0.19 190	1.80 228	2.47 227	2.43 229	9.60 243

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

RainbowNet	1.66 206	0.40 226	0.10 200	1.85 232	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	8.08 247	0.20 194	0.00 1	0.00 1	0.09 162	3.05 213

ACVNet-4b	2.02 214	1.03 239	0.15 205	2.62 235	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	5.43 243	0.33 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.65 200

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

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

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	3.79 237	1.31 209	4.90 224

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

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

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

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

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

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

Ntro	2.04 215	3.29 250	0.33 226	3.27 240	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	5.26 241	0.12 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.58 199

WAO-7	2.84 224	0.40 226	2.88 252	5.89 245	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

PWCK	5.12 242	0.87 237	0.06 194	2.99 237	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	44.24 264	1.93 243	5.68 239	5.44 204	0.65 224	0.17 182	3.48 239	4.08 238	2.45 230	5.96 228

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.
IMH-64-1	4.04 234	0.07 201	0.39 229	1.52 230	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	41.84 259	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	1.52 230	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	41.84 259	0.18 185	3.39 237	1.40 215	1.99 221	4.47 220

SQANet	1.66 206	1.66 242	0.18 210	2.67 236	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	3.70 240	0.11 159	0.00 1	0.00 1	0.12 166	1.92 201

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	5.90 250	4.24 211	0.32 94	1.61 223	0.17 196	14.51 234	0.72 211	3.76 208	2.39 120	11.05 251	0.38 228	0.73 221	0.76 209	0.46 184	0.73 192

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

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

KSHMR	7.70 249	5.69 254	1.09 241	14.60 260	4.71 255	13.91 255	12.87 253	0.54 224	1.32 235	0.55 207	0.53 179	9.07 234	20.05 248	13.43 264	4.39 214	0.99 172	2.75 239	0.29 227	21.13 249	0.23 161	6.95 248	7.30 242	44.94 264	0.25 211	3.87 240	1.75 221	3.06 239	11.74 249

otaku	1.95 212	2.11 243	0.26 222	3.13 238	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	5.32 242	0.11 159	0.00 1	0.00 1	0.07 156	2.05 203

ELAS_RVC	4.48 237	0.50 228	1.51 245	1.20 226	0.61 242	8.62 253	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	8.55 255	4.47 239	2.66 233	4.85 223
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	2.57 221	0.02 176	0.01 168	3.30 241	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	3.67 235	1.53 213	5.98 229

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	5.52 245	1.50 211	6.48 230

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

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

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
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	3.43 234	1.55 215	9.84 244

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

ELAS	4.74 240	0.65 233	1.22 243	1.96 233	1.44 250	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	8.00 254	6.07 248	4.43 247	8.19 239
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
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

notaker	8.68 250	8.42 258	3.82 254	16.17 261	6.93 257	18.17 259	16.15 258	0.92 234	0.75 224	0.04 147	0.07 142	24.47 254	34.20 258	4.95 249	5.35 226	0.62 132	5.54 251	0.04 115	22.92 253	0.50 198	6.71 247	7.86 244	44.31 263	0.40 229	0.35 207	0.71 208	0.73 196	3.32 217

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	6.31 257	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	3.07 232	3.04 238	8.14 238

WAO-8	6.18 244	2.25 244	1.92 246	12.07 259	1.25 247	6.29 247	6.66 246	0.21 215	6.47 252	2.21 251	3.84 228	18.73 241	20.59 251	7.84 255	5.41 228	0.90 163	3.87 244	0.04 115	20.01 247	2.05 244	3.55 202	6.33 233	3.03 237	0.50 239	7.25 252	5.10 242	4.59 250	13.89 252

Venus	6.18 244	2.25 244	1.92 246	12.06 258	1.25 247	6.29 247	6.66 246	0.21 215	6.47 252	2.21 251	3.84 228	18.73 241	20.59 251	7.84 255	5.41 228	0.90 163	3.87 244	0.04 115	20.01 247	2.05 244	3.55 202	6.33 233	3.03 237	0.50 239	7.25 252	5.10 242	4.59 250	13.89 252

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

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

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	4.56 241	2.22 226	4.68 222

TorneroNet	9.72 252	6.86 255	0.63 236	8.75 251	1.06 245	15.85 257	15.49 257	1.13 239	15.31 262	0.29 185	4.00 231	21.70 249	37.44 261	8.74 259	5.64 233	0.87 157	6.95 254	0.00 1	29.50 258	3.96 253	7.51 251	8.23 247	43.91 262	0.18 185	4.34 243	3.26 233	0.49 186	10.32 246

JetBlue	7.11 247	4.59 252	3.27 253	10.04 254	6.40 256	12.46 254	10.75 251	3.50 251	1.03 232	0.30 186	1.00 190	28.50 259	2.29 214	8.13 257	5.68 234	4.20 250	4.26 248	2.54 256	10.43 224	0.95 223	10.83 260	11.44 259	6.36 246	0.69 244	6.83 251	10.82 257	4.28 245	20.40 260

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

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	4.89 254	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

TorneroNet-64	10.09 253	7.47 256	1.20 242	11.62 257	0.33 230	14.30 256	14.79 256	0.75 230	18.10 264	0.12 167	1.06 192	22.44 250	41.62 262	9.94 262	6.33 237	0.93 167	7.76 256	0.03 105	27.31 257	4.24 255	7.12 249	8.60 249	39.34 256	0.20 194	4.35 244	5.76 247	0.81 198	15.90 257

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

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	5.66 256	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

JetRed	15.87 260	13.60 261	20.44 264	3.42 242	11.29 262	23.79 260	29.72 263	12.02 262	2.83 246	3.02 258	0.31 172	21.58 247	2.68 215	20.97 268	6.58 240	9.76 261	27.42 264	35.45 265	8.79 219	5.60 259	27.44 264	19.62 264	26.79 254	2.32 256	19.14 262	34.58 264	13.51 260	25.87 261

UNDER WATER	12.19 257	10.83 259	2.25 248	26.39 265	16.71 264	26.12 262	24.17 260	6.35 254	3.67 250	1.08 229	0.09 150	29.96 261	20.43 250	15.39 265	6.64 241	2.23 223	10.80 259	0.39 235	18.71 245	5.04 256	8.23 256	9.10 252	49.56 267	1.60 254	4.76 246	9.28 255	4.35 246	15.05 255

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

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	7.66 252	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	7.66 252	0.00 1	0.00 1

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	5.51 244	1.44 210	2.54 205

UNDER WATER-64	13.05 258	13.19 260	2.40 250	28.46 266	17.88 265	27.50 263	25.23 261	7.52 257	1.83 243	1.13 231	0.22 166	32.29 263	22.09 254	17.20 266	7.26 246	2.95 239	11.18 260	0.40 236	18.46 244	5.41 257	8.15 255	9.27 253	49.88 268	1.15 252	4.54 245	11.66 258	6.05 252	18.96 259

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

MADNet++	12.10 256	1.28 241	4.40 256	1.48 229	8.50 260	1.11 225	5.07 239	7.06 256	12.42 259	6.23 262	9.13 254	20.82 245	20.22 249	8.46 258	7.60 248	10.79 262	9.78 257	5.25 260	22.57 252	14.99 262	38.05 265	39.35 265	1.04 231	9.28 263	5.42 249	41.02 265	8.51 256	6.75 231

MeshStereo	4.56 238	0.11 210	0.12 201	1.27 227	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
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

MDST_ROB	3.56 231	2.70 247	0.07 196	4.84 243	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	9.02 256	3.68 236	16.78 262	7.76 237

LE_ROB	16.32 261	2.57 246	5.86 258	11.41 256	30.07 266	16.13 258	26.42 262	14.50 263	12.65 260	1.89 244	9.24 255	37.07 264	44.08 263	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	6.17 245	22.01 264	27.20 265	30.51 263	38.45 264	45.15 265

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

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	5.65 246	0.83 200	3.31 216

HanzoNet	19.84 263	18.17 263	10.58 263	22.57 262	16.38 263	37.12 267	34.30 264	16.26 264	16.72 263	3.72 260	9.70 257	53.35 266	44.36 264	36.91 269	11.75 255	5.26 255	13.63 261	3.09 258	43.98 263	12.13 261	10.40 258	9.38 257	49.42 266	2.80 258	12.25 260	11.86 259	11.40 257	18.18 258

STStereo	6.99 246	0.84 236	7.77 261	6.18 246	2.41 253	6.26 246	3.34 231	9.31 261	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	6.45 250	6.98 249	4.53 249	11.76 250

SGM+DAISY	4.62 239	0.93 238	1.45 244	0.76 225	0.86 244	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	5.22 248	7.27 250	4.16 244	8.66 241

SGM-ForestM	5.72 243	5.63 253	2.27 249	2.02 234	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	9.60 258	10.11 256	11.76 258	11.41 248

FADE		3.95 251	5.67 257	0.45 222	0.74 243	7.67 251	11.51 252	6.62 255	14.58 261	9.50 264	18.67 263		21.38 253	4.53 248	14.52 259	4.87 253	15.30 262	8.72 261	42.03 262	20.09 264	17.91 263	18.38 263	1.95 236	4.44 261	4.89 247	2.55 230	12.72 259	27.60 262

MANE	10.46 254	3.24 248	8.60 262	3.13 238	3.62 254	5.94 245	5.57 240	7.92 258	10.02 257	2.26 255	8.45 251	24.17 253	23.37 256	0.74 228	15.07 260	6.56 258	4.21 247	13.92 262	15.53 236	2.83 250	7.54 252	7.54 243	0.91 229	3.82 259	17.28 261	20.19 262	28.35 263	31.64 263

DPSimNet_ROB	10.89 255	8.39 257	6.44 259	6.54 248	7.18 258	6.86 250	10.05 250	8.72 260	11.16 258	5.28 261	22.63 264	14.54 238	25.46 257	6.79 252	15.19 261	11.37 263	10.28 258	5.20 259	21.98 251	8.92 260	12.11 261	12.60 262	5.83 244	6.72 262	9.06 257	11.87 260	8.32 255	14.55 254

BEATNet-Init1	15.68 259	15.37 262	4.22 255	25.55 264	7.71 259	24.21 261	13.55 254	8.44 259	9.06 256	3.20 259	10.36 259	27.54 257	36.19 260	2.18 244	19.22 262	8.06 260	4.32 249	2.98 257	44.80 265	16.05 263	10.19 257	11.52 260	3.07 239	4.37 260	21.55 263	12.93 261	43.41 265	33.28 264

LRCNet_RVC	50.00 265	67.84 267	36.01 265	88.29 269	86.84 272	83.88 270	78.12 269	40.94 268	24.64 265	95.76 268	65.47 267	84.33 269	48.35 265	95.65 274	24.33 263	2.81 236	57.17 268	40.32 266	91.02 270	50.19 265	17.89 262	9.27 253	89.98 274	44.88 266	2.67 234	0.08 180	14.90 261	8.33 240

ASD4	46.04 264	31.96 264	42.55 266	23.68 263	9.68 261	36.90 266	20.98 259	20.88 265	34.17 266	13.61 267	31.15 265	21.11 246	82.80 266	19.63 267	38.76 264	46.07 264	45.74 265	64.78 267	32.34 259	60.31 266	59.46 267	66.17 267	18.70 253	26.92 265	96.75 270	99.43 270	99.07 269	99.49 270

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	69.22 265	79.55 266	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	4.55 240	4.44 248	15.15 256

PML	75.37 268	92.44 271	42.92 267	100.00 276	86.00 271	99.81 274	85.15 270	100.00 271	89.00 267	98.90 269	43.95 266	99.77 274	99.44 272	88.99 270	75.51 266	48.25 265	83.78 269	29.10 264	98.88 272	64.95 267	43.54 266	49.20 266	49.21 265	55.67 267	70.87 268	60.82 266	99.78 270	78.94 267

MEDIAN_ROB	92.37 271	96.59 272	94.45 271	99.95 274	99.21 273	99.95 275	100.00 276	97.09 269	94.18 268	99.60 270	99.40 270	92.66 270	88.89 267	99.91 275	96.18 267	92.98 267	95.99 272	94.85 271	98.03 271	94.74 270	82.45 271	82.74 269	100.00 276	90.40 268	66.48 267	80.60 268	68.82 266	87.95 268

DLNR_Zeroshot_test	19.81 262	69.68 268	0.00 1	88.82 270	0.03 179	0.09 177	98.82 274	0.00 1	0.03 174	1.81 242	0.62 182	0.12 117	0.19 173	11.89 263	96.41 268	100.00 272	20.55 263	18.03 263	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

HaxPig	94.58 273	99.96 277	92.40 270	99.98 275	99.99 274	99.97 276	99.97 275	99.93 270	99.73 269	99.99 271	99.91 271	99.98 275	99.83 273	99.98 276	98.37 269	96.68 268	97.41 273	91.67 268	99.97 273	99.96 273	81.23 270	76.11 268	99.96 275	99.94 271	54.73 266	97.09 269	74.37 267	94.53 269

AVERAGE_ROB	95.63 274	99.92 276	98.77 274	100.00 276	100.00 275	100.00 277	100.00 276	100.00 271	99.96 270	100.00 272	100.00 272	100.00 276	100.00 275	100.00 277	99.12 270	99.23 269	99.82 274	99.14 274	100.00 275	100.00 274	92.61 272	96.41 270	100.00 276	100.00 272	73.24 269	74.63 267	75.72 268	73.35 266

DPSMNet_ROB	71.67 267	40.12 266	96.20 272	9.00 253	79.91 270	31.07 265	64.17 268	26.13 267	99.99 271	12.99 266	97.51 268	28.51 260	92.15 269	9.07 261	99.72 271	99.93 270	47.41 267	93.44 270	69.36 267	98.70 272	78.48 269	97.88 274	64.00 273	99.24 269	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 271

DGTPSM_ROB	71.58 266	40.03 265	96.20 272	8.95 252	79.88 269	31.06 264	64.15 267	26.12 266	99.99 271	12.80 265	97.52 269	28.38 258	91.83 268	8.83 260	99.75 272	99.93 270	47.30 266	93.42 269	68.62 266	98.69 271	78.39 268	97.76 273	63.91 272	99.24 269	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 271

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

MyStereo02	93.52 272	99.00 273	99.83 275	98.81 271	0.00 1	91.13 271	91.52 272	100.00 271	100.00 273	100.00 272	100.00 272	94.41 272	100.00 275	95.59 272	100.00 273	100.00 272	100.00 276	100.00 275	100.00 275	100.00 274	100.00 275	100.00 275	54.78 270	100.00 272	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 271

CasAABBNet	97.21 275	99.36 275	100.00 277	98.86 273	100.00 275	91.21 273	91.28 271	100.00 271	100.00 273	100.00 272	100.00 272	94.01 271	99.86 274	95.51 271	100.00 273	100.00 272	99.99 275	100.00 275	99.99 274	100.00 274	100.00 275	100.00 275	54.59 269	100.00 272	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 271

DPSM_ROB	83.17 269	70.36 269	91.77 268	52.54 267	63.28 267	52.84 268	40.20 265	100.00 271	100.00 273	100.00 272	100.00 272	82.17 267	95.65 270	6.84 253	100.00 273	100.00 272	89.07 270	95.30 272	81.25 268	92.14 268	94.32 273	97.20 271	40.55 257	100.00 272	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 271

DPSM	83.17 269	70.36 269	91.77 268	52.54 267	63.28 267	52.84 268	40.20 265	100.00 271	100.00 273	100.00 272	100.00 272	82.17 267	95.65 270	6.84 253	100.00 273	100.00 272	89.07 270	95.30 272	81.25 268	92.14 268	94.32 273	97.20 271	40.55 257	100.00 272	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 271

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