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

MGS-Stereo	0.18 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.02 109	0.00 1	4.04 230	0.10 27	0.02 65	0.00 1	0.05 55	0.00 1	0.10 42	0.43 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.07 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 151	0.00 1	0.02 109	0.01 20	0.25 28	0.36 124	0.02 65	0.02 104	0.01 24	0.03 85	0.21 65	0.96 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MyStereo04	0.28 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 140	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.42 198	0.02 134	0.06 123	0.00 1	0.06 145	0.56 111	0.51 145	0.08 126	0.02 104	2.91 191	0.41 194	1.32 140	0.84 85	0.34 212	0.01 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AE-Stereo	0.21 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 207	0.01 140	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 127	0.08 148	0.02 66	0.36 59	0.74 173	0.10 139	0.07 150	0.09 70	0.24 174	1.19 130	2.39 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 192	0.00 1	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.88 190	0.00 1	0.03 188	0.02 195	0.00 1	0.63 221	0.47 205	0.00 1	0.08 198	1.04 226	4.11 234	0.50 195	0.25 184	0.04 113	0.65 136	1.97 231	0.12 150	0.17 199	2.66 186	0.83 224	2.82 198	4.45 224	0.00 1	0.01 89	0.17 201	0.09 184	2.38 229	0.30 180

MSKI-zero shot	0.72 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 199	0.00 1	0.00 1	0.05 185	0.22 176	2.74 224	0.18 166	0.15 170	0.01 20	0.93 158	1.89 230	0.15 166	0.19 210	3.70 202	1.08 229	3.22 210	3.80 209	0.14 196	0.00 1	0.14 199	0.32 201	0.16 174	0.31 181

StereoVision	0.02 9	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	0.03 102	0.00 1	0.01 20	0.22 24	0.12 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 18	0.03 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIF-Stereo (partial)	0.05 38	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	0.04 108	0.00 1	0.02 66	0.28 36	0.34 117	0.04 82	0.02 104	0.07 66	0.01 60	0.30 83	0.13 26	0.00 1	0.02 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

EKT-Stereo	0.64 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.02 166	0.21 190	0.00 1	0.00 1	0.17 173	0.77 193	0.28 180	0.26 185	0.06 145	2.17 201	3.00 245	0.19 180	0.23 223	1.39 157	1.50 239	3.14 206	3.87 211	0.01 162	0.01 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIM_Stereo	0.07 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.01 79	0.02 66	0.41 70	0.20 51	0.01 40	0.01 80	0.20 89	0.04 95	0.25 71	0.42 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 188	0.01 137	0.00 1

CASnet	0.16 96	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	0.11 137	0.08 148	0.00 1	0.40 65	0.24 71	0.08 126	0.07 150	0.11 77	0.12 134	1.91 172	1.24 107	0.00 1	0.00 1	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	0.55 163	0.00 1	0.01 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 190	0.00 1	0.20 174	2.64 223	0.22 176	0.12 161	0.10 186	0.54 108	0.84 179	0.34 199	0.16 190	2.47 180	0.14 148	3.46 216	2.32 163	0.01 162	0.01 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.26 199

RAFT-Test	0.58 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 204	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.72 217	1.47 210	0.15 155	0.23 182	0.11 188	0.63 132	1.34 213	0.10 139	0.14 175	2.88 189	0.38 191	3.38 215	3.10 191	0.00 1	0.01 89	0.12 191	0.51 209	0.03 149	0.26 175

HH	0.68 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 188	1.35 237	0.03 137	0.05 115	0.19 177	0.03 96	0.58 112	2.57 239	0.08 126	0.16 190	3.15 198	0.42 195	4.66 239	3.73 203	0.19 199	0.03 151	0.13 193	0.00 1	0.86 205	0.19 169

HanStereo	0.68 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 188	1.35 237	0.03 137	0.05 115	0.19 177	0.03 96	0.58 112	2.57 239	0.08 126	0.16 190	3.15 198	0.42 195	4.66 239	3.73 203	0.19 199	0.03 151	0.13 193	0.00 1	0.86 205	0.19 169

CAS	0.16 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 140	0.04 151	0.00 1	0.03 176	0.38 194	0.06 147	0.12 140	0.08 148	0.11 188	0.52 96	0.49 142	0.09 131	0.13 170	0.16 81	0.13 139	0.71 118	1.25 111	0.00 1	0.01 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.08 60	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	0.31 180	0.01 31	0.01 79	0.01 20	0.32 50	0.23 65	0.02 65	0.01 80	0.04 45	0.19 164	0.13 47	0.67 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 172	0.23 176	0.00 1

anonymousdsp	0.04 24	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	0.24 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 24	0.15 42	0.01 40	0.00 1	0.02 35	0.10 121	0.03 18	0.33 50	0.01 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iinet-f	0.10 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.04 151	0.00 1	0.00 1	0.02 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.98 164	0.38 133	0.01 40	0.03 117	0.10 74	0.11 126	0.21 65	0.65 79	0.00 1	0.01 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

EGLCR-Stereo	0.38 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 177	0.01 120	0.00 1	0.05 185	0.00 1	0.00 1	0.14 146	0.07 146	0.00 1	0.38 62	0.73 171	0.13 153	0.19 210	0.64 126	0.07 111	1.29 135	2.37 165	0.00 1	0.03 151	0.00 1	0.40 203	3.61 244	0.00 1

CASS	0.40 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.88 215	0.00 1	0.00 1	0.23 178	0.33 181	0.26 178	0.13 166	0.01 20	0.51 93	0.50 144	0.29 194	0.21 218	0.60 122	0.00 1	4.20 233	2.53 176	0.00 1	0.00 1	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.
ProNet	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.08 6	0.06 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 137	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.02 9	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 86	0.00 1	0.00 1	0.19 17	0.25 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 26	0.01 2	0.00 1	0.01 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TestStereo1	0.08 60	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	0.16 157	0.00 1	0.01 20	0.54 108	0.20 51	0.04 82	0.00 1	0.31 101	0.01 60	0.17 57	0.60 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TESTraft	0.06 48	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	0.16 157	0.01 79	0.01 20	0.58 112	0.16 44	0.04 82	0.00 1	0.31 101	0.02 77	0.16 56	0.19 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IER	0.04 24	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	0.01 20	0.94 161	0.06 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 60	0.01 7	0.02 11	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_5	0.04 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.00 1	0.00 1	0.25 28	0.16 44	0.00 1	0.00 1	0.07 66	0.00 1	0.02 14	0.37 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SA-5K	0.08 60	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	0.16 157	0.00 1	0.01 20	0.54 108	0.20 51	0.04 82	0.00 1	0.31 101	0.01 60	0.17 57	0.60 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Sa-1000	0.16 96	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	0.16 157	0.01 79	0.04 113	0.30 45	0.36 124	0.06 107	0.14 175	0.58 121	0.00 1	0.65 115	2.06 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SA	0.12 75	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	0.16 157	0.01 79	0.02 66	0.27 35	0.37 126	0.04 82	0.13 170	0.46 112	0.04 95	0.33 89	1.33 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDGNet	0.14 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.25 28	0.27 89	0.01 40	0.00 1	0.44 111	0.01 60	0.28 79	2.39 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.03 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 140	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 70	0.09 23	0.00 1	0.01 80	0.00 1	0.12 134	0.03 18	0.05 18	0.03 177	0.15 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dad	0.24 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.99 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.88 152	0.24 71	0.01 40	0.01 80	0.01 24	0.09 116	0.13 47	0.14 29	0.00 1	0.16 210	0.28 210	0.00 1	2.76 235	0.76 195

GLC_STEREO	0.07 53	0.00 1	0.01 174	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 31	0.01 79	0.01 20	0.39 64	0.33 111	0.06 107	0.06 143	0.16 81	0.13 139	0.57 108	0.19 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DAS	0.53 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 207	0.02 164	0.75 219	1.70 213	0.21 174	0.26 185	0.01 20	0.69 138	1.67 223	0.15 166	0.18 205	1.79 171	0.27 182	3.84 227	2.47 171	0.00 1	0.09 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SepStereo	0.53 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 207	0.02 164	0.75 219	1.70 213	0.21 174	0.26 185	0.01 20	0.69 138	1.67 223	0.15 166	0.18 205	1.79 171	0.27 182	3.84 227	2.47 171	0.00 1	0.09 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IPLG	0.28 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 176	0.00 1	0.13 161	0.01 31	0.02 109	0.18 208	4.08 232	0.51 145	0.06 107	0.02 104	0.69 133	0.18 160	0.32 88	1.16 102	0.00 1	0.02 138	0.02 171	0.00 1	0.01 137	0.00 1

MIPNet	0.22 120	0.00 1	0.00 1	0.01 191	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 183	0.00 1	0.29 177	0.01 31	0.04 132	0.16 205	2.29 203	0.46 136	0.12 150	0.03 117	0.39 108	0.32 186	0.38 97	1.28 113	0.00 1	0.04 158	0.03 172	0.00 1	0.06 156	0.00 1

IPLGR	0.28 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1	0.20 172	0.01 31	0.06 144	0.09 183	4.10 233	0.54 152	0.07 119	0.04 128	0.29 100	0.26 179	0.49 105	1.34 116	0.00 1	0.01 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AASNet	0.01 4	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 31	0.00 1	0.01 20	0.09 7	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GMOStereo	0.15 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 186	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.03 125	0.02 66	0.45 78	0.37 126	0.04 82	0.16 190	0.24 93	0.15 151	0.27 74	2.23 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

error version	0.15 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 186	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.03 125	0.02 66	0.45 78	0.37 126	0.04 82	0.16 190	0.24 93	0.15 151	0.27 74	2.23 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test-v	0.15 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 186	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.03 125	0.02 66	0.45 78	0.37 126	0.04 82	0.16 190	0.24 93	0.15 151	0.27 74	2.23 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test-3	0.36 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 179	0.01 120	0.00 1	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.02 109	0.02 66	0.60 122	0.47 139	0.06 107	0.11 161	2.53 182	0.18 160	1.40 148	3.73 203	0.00 1	0.00 1	0.13 193	0.00 1	0.00 1	0.32 182

test_1	0.36 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 179	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.02 109	0.02 66	0.59 120	0.47 139	0.06 107	0.11 161	2.53 182	0.18 160	1.39 146	3.73 203	0.00 1	0.00 1	0.13 193	0.00 1	0.01 137	0.32 182

AACVNet	0.04 24	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 31	0.00 1	0.06 145	0.21 23	0.27 89	0.01 40	0.00 1	0.04 45	0.00 1	0.07 34	0.40 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GwcNet-ADL	0.55 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.54 209	5.82 242	0.14 146	0.09 153	0.03 96	1.06 171	1.16 209	0.14 163	0.19 210	1.54 163	0.85 225	1.42 150	1.95 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PSMNet-ADL	0.58 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.05 155	0.59 226	0.00 1	0.57 211	5.97 243	0.19 168	0.35 195	0.04 113	0.67 137	1.68 225	0.18 178	0.14 175	1.78 170	0.16 157	1.39 146	1.67 133	0.13 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GANet-ADL	0.60 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.89 221	2.34 219	0.04 108	0.05 140	0.02 66	2.06 194	1.15 207	0.16 173	0.18 205	2.76 188	0.81 223	1.69 165	3.65 200	0.00 1	0.01 89	0.00 1	0.00 1	0.37 182	0.00 1

CroCo-Stereo	0.02 9	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 31	0.00 1	0.00 1	0.28 36	0.25 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 21	0.01 2	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
test-2	0.15 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 186	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.03 125	0.02 66	0.45 78	0.37 126	0.04 82	0.16 190	0.24 93	0.15 151	0.27 74	2.23 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

cross-raft	0.54 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 199	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.39 196	0.09 156	0.14 146	0.13 166	0.07 162	0.62 127	1.31 211	0.11 146	0.15 183	2.97 193	0.85 225	3.56 221	3.57 198	0.00 1	0.01 89	0.10 188	0.01 172	0.03 149	0.19 169

RAFT	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 193	0.10 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.17 12	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 121	0.01 7	0.02 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test-1	0.69 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 208	0.27 194	0.00 1	0.00 1	1.00 224	2.54 222	0.18 166	0.18 175	0.15 203	1.00 167	1.71 226	0.13 153	0.24 225	1.80 173	1.19 235	3.14 206	4.92 232	0.00 1	0.01 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LMCR-Stereo	0.09 67	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	0.06 144	0.08 173	0.52 96	0.31 108	0.08 126	0.03 117	0.06 60	0.13 139	0.29 82	0.98 90	0.00 1	0.01 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ICVP	0.22 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 164	0.01 124	0.03 102	0.03 125	0.03 96	0.26 32	0.49 142	0.22 187	0.45 241	0.56 120	0.24 174	0.96 128	2.43 170	0.00 1	0.01 89	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)
GEStereo_RVC	0.27 130	0.00 1	0.01 174	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.20 189	0.02 195	0.00 1	0.00 1	0.01 124	0.02 86	0.01 79	0.05 134	0.29 42	0.59 160	0.09 131	0.03 117	1.09 150	0.10 121	1.27 133	3.32 194	0.00 1	0.05 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Anonymous3	0.41 151	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	0.49 193	0.35 195	0.16 205	1.07 172	2.44 238	0.19 180	0.19 210	1.40 158	0.37 189	1.96 173	2.42 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.30 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.03 144	0.00 1	0.04 108	0.04 132	0.01 20	0.59 120	0.72 170	0.09 131	0.08 155	0.21 91	0.12 134	1.33 141	1.24 107	0.00 1	0.01 89	0.00 1	0.00 1	3.51 243	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	0.49 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 144	0.00 1	0.08 127	0.14 168	0.01 20	0.61 124	1.20 210	0.21 185	0.06 143	0.90 142	0.13 139	3.61 222	1.78 140	0.00 1	0.01 89	0.00 1	0.00 1	3.50 242	0.95 197

TestStereo	0.02 9	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 31	0.01 79	0.00 1	0.17 12	0.06 15	0.06 107	0.00 1	0.04 45	0.00 1	0.14 51	0.11 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.24 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 164	0.04 151	0.08 151	0.05 115	0.05 140	0.01 20	0.50 89	0.75 174	0.13 153	0.05 136	0.05 55	0.01 60	1.35 142	1.22 103	0.00 1	0.01 89	0.00 1	0.00 1	2.11 224	0.00 1

XX-TBD	0.24 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 164	0.04 151	0.08 151	0.05 115	0.05 140	0.01 20	0.50 89	0.75 174	0.13 153	0.05 136	0.05 55	0.01 60	1.35 142	1.22 103	0.00 1	0.01 89	0.00 1	0.00 1	2.11 224	0.00 1

sAnonymous2	0.18 108	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 86	0.09 153	0.02 66	0.20 19	0.51 145	0.07 119	0.09 158	0.84 138	0.12 134	1.29 135	1.58 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CroCo_RVC	0.18 108	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 86	0.09 153	0.02 66	0.20 19	0.51 145	0.07 119	0.09 158	0.84 138	0.12 134	1.29 135	1.58 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet_pseudo	0.16 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 140	0.00 1	0.13 143	0.00 1	0.01 20	1.51 183	0.27 89	0.02 65	0.01 80	1.27 154	0.00 1	0.17 57	0.34 52	0.40 215	0.01 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sCroCo_RVC	0.30 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 164	0.00 1	0.01 124	0.28 180	0.22 181	0.01 20	0.50 89	1.31 211	0.15 166	0.17 199	0.48 113	0.19 164	2.05 176	2.81 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Anonymous	0.30 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 176	0.00 1	0.00 1	0.09 131	0.27 189	0.01 20	0.58 112	1.15 207	0.16 173	0.17 199	0.86 140	0.16 157	2.05 176	2.59 179	0.00 1	0.01 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ADLNet	0.12 75	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	0.46 191	0.00 1	0.06 145	2.09 196	0.14 37	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 26	0.43 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.24 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 203	0.00 1	0.02 134	0.01 31	0.03 125	0.01 20	0.52 96	0.31 108	0.05 100	0.01 80	2.60 185	0.04 95	1.00 129	0.99 91	0.00 1	0.03 151	0.01 167	0.00 1	0.09 164	0.75 194

HCRNet	0.03 20	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	0.62 127	0.11 29	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.02 14	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT + AFF	0.17 103	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	0.16 157	0.00 1	0.01 20	4.02 229	0.19 50	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.13 47	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GMStereo	0.01 4	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	0.11 9	0.02 1	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.03 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.29 177	0.05 115	0.00 1	0.01 20	0.18 16	0.10 27	0.01 40	0.00 1	0.06 60	0.00 1	0.02 14	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.01 167	0.07 183	0.00 1	0.00 1

APVNet	0.13 79	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	0.01 124	0.01 31	0.00 1	0.03 96	0.63 132	0.21 56	0.05 100	0.04 128	0.88 141	0.03 85	0.21 65	1.46 126	0.00 1	0.01 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SFCPSM	1.11 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.00 1	0.07 195	0.53 206	2.98 225	2.34 218	3.77 224	0.05 134	1.20 175	1.36 214	0.25 191	0.14 175	10.55 227	1.16 233	2.01 175	2.27 161	0.05 182	0.08 169	0.00 1	0.17 193	0.43 184	0.44 190

MMNet	0.02 9	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 31	0.00 1	0.01 20	0.26 32	0.08 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.06 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

delet	0.01 4	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 31	0.00 1	0.00 1	0.09 7	0.08 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.05 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psm_up	0.06 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.11 188	0.34 52	0.13 33	0.03 76	0.06 143	0.39 108	0.11 126	0.23 70	0.20 38	0.00 1	0.01 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UPFNet	0.02 9	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 31	0.00 1	0.04 113	0.30 45	0.05 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.07 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo	0.20 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 164	0.04 151	0.10 158	0.15 155	0.16 173	0.01 20	0.62 127	1.10 203	0.14 163	0.08 155	0.06 60	0.33 187	1.41 149	1.15 101	0.00 1	0.01 89	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
HGLStereo	0.03 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.02 66	0.31 48	0.15 42	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 45	0.06 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FAT-Stereo	1.23 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.06 158	0.56 225	0.04 183	0.51 204	8.31 253	3.59 221	0.74 204	0.07 162	1.46 181	2.08 233	0.17 177	0.16 190	1.51 161	1.19 235	3.70 226	4.90 231	0.10 190	0.25 229	0.00 1	0.00 1	0.58 194	3.07 214

DSFCA	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 205	0.00 1	0.07 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.01 20	0.34 52	0.22 60	0.00 1	0.01 80	0.02 35	0.01 60	0.11 45	0.17 33	0.00 1	0.01 89	0.04 177	0.03 178	0.11 167	0.09 164

PMTNet	0.21 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 140	0.11 173	0.00 1	0.02 164	0.03 144	0.07 150	0.09 131	0.17 174	0.01 20	0.58 112	1.07 200	0.18 178	0.05 136	0.19 86	0.21 169	1.60 157	1.30 114	0.00 1	0.02 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA	0.02 9	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	0.04 108	0.00 1	0.01 20	0.22 24	0.21 56	0.01 40	0.02 104	0.01 24	0.00 1	0.04 21	0.06 20	0.00 1	0.00 1	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1

S-Stereo	1.13 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 140	0.54 208	0.15 212	0.06 188	0.31 189	5.59 240	5.30 228	0.30 191	0.06 145	3.35 215	2.95 244	0.16 173	0.20 216	2.56 184	1.78 243	1.85 170	3.69 202	0.21 201	0.18 215	0.00 1	0.01 172	0.56 192	0.63 193

STTStereo	0.04 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.03 148	0.00 1	0.11 205	0.00 1	0.01 124	0.01 31	0.00 1	0.01 20	0.37 61	0.05 9	0.00 1	0.00 1	0.03 39	0.01 60	0.07 34	0.33 50	0.04 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AF-Net	0.04 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.00 1	0.01 20	0.44 76	0.05 9	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 77	0.07 34	0.37 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RP	0.06 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.02 66	0.89 154	0.06 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.46 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RGC	0.08 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.02 166	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.04 113	0.80 146	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.06 60	0.04 95	0.22 68	0.87 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NCC-stereo	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.01 79	0.02 66	0.64 134	0.07 19	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 103	0.05 26	0.49 69	0.01 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

stereogan	0.11 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.51 93	0.17 46	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.02 77	0.05 26	2.28 162	0.00 1	0.00 1	0.01 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1

edge stereo	1.46 208	0.00 1	0.06 197	0.06 204	0.00 1	0.21 212	0.46 204	1.41 244	0.59 224	0.98 223	3.22 227	6.49 229	2.93 218	0.27 215	1.32 177	2.34 236	0.22 187	0.21 218	7.20 215	1.22 238	1.68 163	4.62 227	0.25 206	0.15 205	0.04 177	0.00 1	0.63 196	2.84 211

Nwc_Net	0.04 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.00 1	0.01 20	0.44 76	0.05 9	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 77	0.07 34	0.37 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Abc-Net	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.01 79	0.02 66	0.64 134	0.07 19	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 103	0.05 26	0.49 69	0.01 162	0.00 1	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
R-Stereo Train	0.50 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.48 201	1.18 203	0.14 146	0.11 159	0.14 200	0.52 96	0.99 195	0.38 202	0.30 231	3.01 194	0.50 205	2.40 187	3.20 192	0.00 1	0.02 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PVD	0.51 158	0.00 1	0.08 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 178	0.30 220	0.00 1	0.37 193	1.22 205	0.13 143	0.74 204	0.06 145	4.31 240	0.33 111	0.13 153	0.01 80	1.49 160	0.23 172	1.81 168	2.00 148	0.00 1	0.11 182	0.07 182	0.00 1	0.30 180	0.00 1

SHD	0.38 146	0.00 1	0.06 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 177	0.03 199	0.00 1	0.23 178	0.58 188	0.01 31	0.00 1	0.07 162	4.29 239	0.25 80	0.06 107	0.01 80	1.17 151	0.15 151	0.91 125	2.09 155	0.00 1	0.10 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SAMSARA	0.71 183	0.00 1	0.07 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.55 209	0.03 199	0.00 1	0.28 186	0.76 192	0.02 86	3.02 219	0.07 162	4.54 247	0.56 157	0.09 131	0.01 80	2.13 174	0.08 113	1.67 160	2.77 183	0.00 1	0.19 218	0.19 202	0.75 213	1.12 211	0.27 177

XQC	0.40 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 183	0.00 1	0.00 1	0.14 172	0.47 184	0.01 31	1.09 208	0.08 173	4.21 235	0.62 164	0.07 119	0.00 1	0.96 143	0.01 60	0.68 116	2.06 150	0.00 1	0.10 179	0.00 1	0.00 1	0.02 143	0.00 1

RTSC	0.29 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 140	0.16 183	0.04 204	0.00 1	0.08 161	0.14 164	0.01 31	0.01 79	0.05 134	4.13 234	0.34 117	0.10 139	0.00 1	1.07 149	0.08 113	0.64 114	1.02 94	0.00 1	0.09 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ADCS	1.44 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 199	0.01 140	0.30 197	0.20 217	0.96 229	0.25 181	0.55 186	0.29 182	3.75 223	0.08 173	4.69 248	3.39 248	0.26 192	0.15 183	2.94 192	0.03 85	3.37 214	3.53 197	0.00 1	0.17 212	0.49 218	5.63 252	1.52 217	6.29 233

ADCRef	0.65 173	0.00 1	0.21 221	0.00 1	0.05 202	0.02 166	0.15 182	0.04 204	1.63 241	0.00 1	0.00 1	0.10 134	0.00 1	0.04 113	3.98 227	0.30 102	0.01 40	0.02 104	0.79 137	0.55 211	0.15 53	0.34 52	0.43 219	0.09 171	0.73 224	1.20 218	0.82 201	5.86 231

ADCP+	0.71 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 211	0.10 193	0.27 194	0.00 1	0.00 1	1.01 225	0.00 1	0.49 193	0.00 1	0.03 96	3.94 226	0.30 102	0.00 1	0.02 104	0.98 147	0.49 203	0.20 63	0.31 48	0.00 1	0.01 89	0.49 218	4.04 249	1.33 214	5.08 227

RAFT-Stereo	0.50 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.48 201	1.18 203	0.14 146	0.11 159	0.14 200	0.52 96	0.99 195	0.38 202	0.30 231	3.01 194	0.50 205	2.40 187	3.20 192	0.00 1	0.02 138	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	0.04 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.00 1	0.01 20	0.19 17	0.33 111	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.26 73	0.14 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MSMDNet	0.61 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 202	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.67 213	0.09 156	0.14 146	1.70 212	0.11 188	0.61 124	1.45 216	0.10 139	0.15 183	2.42 179	0.50 205	3.51 219	4.28 220	0.00 1	0.00 1	0.10 188	0.29 200	0.03 149	0.19 169

HSM-Net_RVC	0.37 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.03 148	0.01 190	0.00 1	0.42 198	1.81 216	2.18 215	0.09 153	0.02 66	0.48 86	0.44 135	0.13 153	0.04 128	0.60 122	0.46 201	1.62 158	1.55 127	0.08 187	0.14 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
STTRV1_RVC	1.93 218	0.00 1	0.00 1	0.02 195	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 144	0.02 134	0.29 182	0.50 202	0.02 66	0.34 52	0.22 60	2.21 241	0.07 150	35.05 260	2.97 252	3.26 213	2.53 176	0.00 1	0.03 151	0.03 172	0.11 188	0.91 208	3.53 218

RYNet	0.15 90	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 86	0.00 1	0.00 1	3.83 223	0.14 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GANetREF_RVC	0.07 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 115	0.00 1	0.04 113	0.29 42	0.12 30	0.29 194	0.00 1	0.04 45	0.04 95	0.45 104	0.46 67	0.00 1	0.01 89	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
GANet	0.01 4	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	0.05 146	0.14 146	0.00 1	0.01 20	0.03 3	0.03 5	0.05 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TDLM	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	0.00 1	0.00 1	0.02 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

CFNet	0.02 9	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	0.03 96	0.34 52	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.08 40	0.18 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet_RVC	0.09 67	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 31	0.00 1	0.06 145	0.41 70	0.27 89	0.11 146	0.00 1	0.66 128	0.00 1	0.28 79	0.54 72	0.00 1	0.08 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CVANet_RVC	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	0.01 20	0.02 2	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.00 1	0.01 120	0.00 1	0.49 223	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.01 20	0.17 12	0.05 9	0.00 1	0.00 1	0.06 60	0.02 77	0.05 26	0.30 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 188	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	1.25 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.00 1	0.18 213	0.01 151	1.18 233	10.44 259	9.28 235	0.09 153	0.13 198	0.84 149	1.65 222	0.20 183	0.14 175	1.65 168	0.44 198	3.08 203	4.14 215	0.01 162	0.13 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 162

UCFNet_RVC	0.12 75	0.00 1	0.02 182	0.00 1	0.06 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 144	0.00 1	0.03 102	0.01 79	0.05 134	0.40 65	0.27 89	0.04 82	0.00 1	0.96 143	0.00 1	0.42 100	0.54 72	0.49 223	0.01 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AANet_RVC	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	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.05 4	0.05 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NVstereo2D	0.19 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 182	0.01 124	0.01 31	0.00 1	0.01 20	3.98 227	0.25 80	0.01 40	0.01 80	0.04 45	0.00 1	0.14 51	0.36 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.18 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.00 1	0.58 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.00 1	0.07 162	0.73 143	0.23 65	0.04 82	0.00 1	0.25 97	0.00 1	1.54 154	1.42 122	0.01 162	0.02 138	0.00 1	0.00 1	0.02 143	0.00 1

AMNet	0.04 24	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	0.03 102	0.10 158	0.38 222	0.07 5	0.26 84	0.06 107	0.00 1	0.04 45	0.00 1	0.07 34	0.01 2	0.00 1	0.02 138	0.00 1	0.10 186	0.00 1	0.00 1

HSM	0.06 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 146	0.01 79	0.02 66	0.58 112	0.21 56	0.00 1	0.00 1	0.07 66	0.06 103	0.36 93	0.23 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iResNet	0.54 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 197	1.22 205	0.17 164	0.02 109	0.01 20	2.19 202	1.50 217	0.04 82	0.07 150	5.12 210	0.45 200	2.07 178	1.02 94	0.00 1	0.14 198	0.00 1	0.00 1	0.13 170	0.00 1

MFMNet_re	0.60 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 155	0.00 1	0.21 213	0.06 158	0.01 124	0.61 199	0.33 193	0.06 145	2.70 208	1.05 199	0.53 209	0.01 80	4.51 205	0.20 168	3.66 224	1.39 119	0.00 1	0.13 195	0.00 1	0.00 1	0.62 195	0.00 1

DISCO	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.06 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 102	0.00 1	0.01 20	0.35 58	0.13 33	0.01 40	0.00 1	0.05 55	0.00 1	0.05 26	0.56 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NCCL2	0.16 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 195	0.91 156	0.27 89	0.22 187	0.04 128	0.04 45	0.03 85	0.38 97	0.86 87	0.18 198	0.03 151	0.00 1	0.00 1	0.91 208	0.00 1

DLCB_ROB	0.04 24	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	0.08 151	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.11 9	0.14 37	0.02 65	0.02 104	0.03 39	0.00 1	0.18 61	0.35 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.02 143	0.02 160

iResNet_ROB	0.09 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.03 96	0.88 152	0.40 134	0.02 65	0.00 1	0.51 115	0.00 1	0.34 91	0.27 43	0.00 1	0.02 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	0.17 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 190	0.01 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.02 206	0.01 79	0.05 134	0.28 36	0.24 71	0.35 201	0.01 80	0.01 24	0.06 103	0.43 103	1.60 132	0.00 1	0.01 89	0.00 1	0.00 1	0.43 184	0.00 1

PDISCO_ROB	0.04 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.00 1	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.01 79	0.01 20	0.17 12	0.26 84	0.01 40	0.03 117	0.19 86	0.00 1	0.22 68	0.24 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.13 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.00 1	0.00 1	0.02 109	0.06 145	0.36 59	0.26 84	0.01 40	0.00 1	1.56 164	0.03 85	0.59 112	0.54 72	0.00 1	0.09 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PWCDC_ROB	0.20 113	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	0.13 161	0.02 86	0.00 1	0.12 195	2.10 198	0.35 122	0.04 82	0.03 117	0.01 24	0.00 1	0.52 106	1.85 144	0.00 1	0.11 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CBMV	1.18 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 173	0.03 148	0.96 237	0.00 1	0.67 213	1.64 212	3.94 223	1.69 211	0.56 225	2.14 200	1.97 231	0.51 207	0.16 190	3.45 201	0.64 217	2.84 200	3.95 214	0.00 1	0.14 198	0.00 1	0.00 1	1.34 215	5.30 228
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo	0.28 132	0.01 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 203	0.00 1	0.06 123	0.00 1	0.06 145	0.75 144	0.52 149	0.06 107	0.01 80	2.75 187	0.11 126	1.30 139	1.09 97	0.34 212	0.05 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test croco	0.05 38	0.01 137	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	0.05 115	0.00 1	0.03 96	0.28 36	0.32 110	0.03 76	0.02 104	0.03 39	0.00 1	0.33 89	0.26 42	0.00 1	0.02 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIF-Stereo	0.07 53	0.01 137	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.04 113	0.30 45	0.34 117	0.02 65	0.00 1	0.61 124	0.00 1	0.30 83	0.16 31	0.00 1	0.01 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AEACV	0.05 38	0.01 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 20	0.40 65	0.33 111	0.00 1	0.00 1	0.04 45	0.06 103	0.04 21	0.18 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 193	0.00 1	0.00 1

LoS_RVC	0.23 122	0.01 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 140	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.06 158	0.03 137	0.20 170	0.12 161	0.03 96	0.53 103	0.86 182	0.13 153	0.15 183	0.67 130	0.13 139	1.47 151	1.70 135	0.01 162	0.01 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

tt_ll	0.23 122	0.01 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 140	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.06 158	0.03 137	0.20 170	0.12 161	0.03 96	0.53 103	0.86 182	0.13 153	0.15 183	0.67 130	0.13 139	1.47 151	1.70 135	0.01 162	0.01 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LoS	0.27 130	0.01 137	0.01 174	0.00 1	0.00 1	0.01 140	0.00 1	0.00 1	0.02 164	0.11 167	0.00 1	0.29 182	0.30 191	0.08 173	0.69 138	0.76 176	0.31 198	0.18 205	0.72 134	0.16 157	1.81 168	1.83 142	0.00 1	0.01 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CES	0.20 113	0.01 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 140	0.01 120	0.00 1	0.02 164	0.03 144	0.00 1	0.16 157	0.19 177	0.11 188	0.87 150	0.60 162	0.27 193	0.22 220	0.04 45	0.21 169	1.28 134	1.25 111	0.00 1	0.01 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft_robust	0.17 103	0.01 137	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	0.04 132	0.04 113	0.51 93	0.53 150	0.06 107	0.14 175	1.37 156	0.11 126	0.58 110	1.12 100	0.00 1	0.05 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.04 24	0.01 137	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 31	0.01 79	0.00 1	0.20 19	0.13 33	0.00 1	0.00 1	0.09 70	0.03 85	0.15 53	0.38 59	0.00 1	0.00 1	0.13 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.09 67	0.01 137	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 31	0.00 1	0.00 1	0.26 32	0.29 100	0.01 40	0.01 80	0.20 89	0.00 1	0.13 47	1.45 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_4	0.16 96	0.01 137	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 140	0.16 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 134	0.52 96	0.53 150	0.01 40	0.13 170	0.10 74	0.11 126	0.28 79	1.23 106	0.00 1	0.00 1	0.03 172	0.17 193	0.80 200	0.16 168

CIPLG	0.13 79	0.01 137	0.03 188	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.06 158	0.02 195	0.08 198	0.01 132	0.03 137	0.01 31	0.01 79	0.08 173	0.62 127	0.27 89	0.07 119	0.00 1	0.28 98	0.01 60	0.30 83	1.40 120	0.00 1	0.00 1	0.07 182	0.00 1	0.08 159	0.01 156

UDG	0.15 90	0.01 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 163	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.04 113	1.60 184	0.37 126	0.05 100	0.00 1	0.15 79	0.10 121	0.71 118	0.83 84	0.01 162	0.09 171	0.00 1	0.00 1	0.03 149	0.00 1

IPLGR_C	0.12 75	0.01 137	0.03 188	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.07 164	0.03 199	0.07 195	0.01 132	0.03 137	0.01 31	0.01 79	0.08 173	0.41 70	0.27 89	0.06 107	0.00 1	0.31 101	0.00 1	0.30 83	1.42 122	0.00 1	0.00 1	0.07 182	0.00 1	0.08 159	0.01 156

ACRE	0.13 79	0.01 137	0.02 182	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.07 164	0.02 195	0.08 198	0.01 132	0.06 147	0.01 31	0.01 79	0.08 173	0.40 65	0.27 89	0.07 119	0.00 1	0.39 108	0.01 60	0.34 91	1.40 120	0.00 1	0.00 1	0.07 182	0.00 1	0.08 159	0.01 156

test_3	0.35 142	0.01 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 179	0.01 120	0.00 1	0.01 151	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.02 109	0.02 66	0.58 112	0.46 136	0.06 107	0.11 161	2.40 178	0.18 160	1.37 145	3.74 207	0.00 1	0.00 1	0.13 193	0.00 1	0.04 153	0.32 182

TRStereo	0.62 170	0.01 137	0.02 182	0.00 1	0.00 1	0.18 208	0.01 120	0.00 1	0.00 1	1.46 239	0.58 188	0.17 164	0.15 170	0.03 96	1.02 169	1.57 219	0.09 131	0.17 199	1.51 161	0.85 225	2.07 178	3.39 195	0.04 180	0.01 89	0.09 187	2.88 239	0.39 183	0.01 156

AnonymousM	0.62 170	0.01 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 204	0.00 1	0.00 1	0.02 164	0.00 1	0.42 183	0.05 115	0.14 168	0.08 173	0.49 87	0.80 177	0.21 185	0.11 161	0.10 74	0.70 218	1.35 142	1.68 134	0.00 1	0.15 205	0.00 1	0.19 196	3.31 240	6.88 234

rafts_anoy	0.07 53	0.01 137	0.00 1	0.00 1	0.03 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.02 66	0.41 70	0.23 65	0.05 100	0.00 1	0.34 106	0.10 121	0.31 87	0.44 66	0.00 1	0.01 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft+_RVC	0.07 53	0.01 137	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 66	0.34 52	0.34 117	0.01 40	0.00 1	0.21 91	0.09 116	0.20 63	0.61 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

pcwnet_v2	0.28 132	0.01 137	0.06 197	0.00 1	0.09 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 182	0.17 168	0.20 170	0.00 1	0.01 20	2.06 194	0.33 111	0.05 100	0.08 155	1.61 166	0.02 77	0.69 117	0.84 85	0.76 227	0.01 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 178

RALCasStereoNet	0.08 60	0.01 137	0.00 1	0.00 1	0.03 190	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.01 79	0.03 96	0.49 87	0.33 111	0.02 65	0.00 1	0.04 45	0.09 116	0.37 95	0.66 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-Stereo	1.61 210	0.01 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 199	0.11 173	0.00 1	0.00 1	1.24 235	6.23 247	0.08 127	0.23 182	0.03 96	0.60 122	2.29 235	0.12 150	0.18 205	3.02 196	0.19 164	1.68 163	2.52 175	0.09 189	0.01 89	23.80 264	0.03 178	0.24 177	0.58 192

ARAFT	0.08 60	0.01 137	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 146	0.01 79	0.04 113	0.38 62	0.24 71	0.02 65	0.01 80	0.18 83	0.00 1	0.36 93	0.71 83	0.00 1	0.01 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UNet	0.02 9	0.01 137	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.01 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 198	0.20 19	0.09 23	0.00 1	0.00 1	0.03 39	0.00 1	0.10 42	0.04 15	0.00 1	0.01 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA-RVC	0.05 38	0.01 137	0.00 1	0.01 191	0.03 190	0.01 140	0.18 187	0.03 199	0.00 1	0.00 1	0.16 167	0.01 31	0.00 1	0.02 66	0.45 78	0.09 23	0.01 40	0.01 80	0.00 1	0.07 111	0.06 33	0.07 23	0.00 1	0.04 158	0.03 172	0.01 172	0.00 1	0.00 1

BEATNet_4x	0.26 129	0.01 137	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 86	0.02 109	0.11 188	1.33 178	0.46 136	0.29 194	0.34 233	0.51 115	0.01 60	1.29 135	2.49 173	0.00 1	0.01 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RTS	0.65 173	0.01 137	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.22 191	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.01 124	0.04 108	0.01 79	0.05 134	4.27 237	0.55 154	0.10 139	0.01 80	0.96 143	0.03 85	0.82 123	2.08 152	0.00 1	0.11 182	0.00 1	8.18 255	0.00 1	0.00 1

RTSA	0.65 173	0.01 137	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.22 191	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.01 124	0.04 108	0.01 79	0.05 134	4.27 237	0.55 154	0.10 139	0.01 80	0.96 143	0.03 85	0.82 123	2.08 152	0.00 1	0.11 182	0.00 1	8.18 255	0.00 1	0.00 1

MADNet+	0.80 189	0.01 137	0.08 204	0.00 1	0.11 215	0.02 166	1.20 221	0.00 1	0.00 1	0.20 174	0.03 137	0.62 200	0.05 140	0.21 209	5.10 253	1.72 227	0.65 216	0.01 80	1.44 159	0.63 216	4.41 234	4.57 225	0.00 1	0.49 246	0.00 1	0.00 1	0.11 167	0.07 162

PA-Net	0.14 86	0.01 137	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.01 79	0.07 162	0.71 141	0.14 37	0.00 1	0.00 1	0.03 39	0.01 60	0.04 21	1.84 143	0.41 216	0.01 89	0.00 1	0.03 178	0.00 1	0.39 188
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
HITNet	0.10 71	0.01 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 86	0.02 109	0.06 145	0.42 75	0.26 84	0.04 82	0.01 80	0.32 105	0.00 1	0.60 113	0.99 91	0.00 1	0.01 89	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
PS-NSSS	0.08 60	0.01 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 176	0.01 79	0.06 145	0.31 48	0.14 37	0.02 65	0.00 1	0.18 83	0.00 1	0.15 53	0.27 43	0.23 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.57 193	0.00 1

iResNetv2_ROB	0.17 103	0.01 137	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.04 113	1.11 173	0.27 89	0.01 40	0.00 1	1.20 152	0.01 60	1.50 153	0.31 48	0.00 1	0.09 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLCV	0.39 148	0.01 137	0.00 1	0.00 1	0.03 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 212	0.38 194	1.16 201	0.11 137	0.02 109	0.04 113	0.53 103	0.64 165	0.09 131	0.03 117	3.12 197	0.06 103	1.19 130	2.76 181	0.05 182	0.10 179	0.00 1	0.00 1	0.07 157	0.00 1

CBMV_ROB	2.09 220	0.01 137	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.21 212	0.04 151	1.11 240	0.10 203	1.50 241	3.75 229	13.56 237	7.40 233	0.08 173	3.15 211	1.74 228	0.69 217	0.20 216	6.65 213	0.27 182	4.19 232	2.80 184	0.23 204	0.11 182	1.40 229	1.34 220	1.89 220	4.07 221

NOSS_ROB	0.76 187	0.01 137	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.03 173	0.00 1	0.95 236	0.09 201	1.05 227	1.79 215	1.64 211	0.34 194	0.82 232	2.09 196	2.78 241	0.24 190	0.22 220	0.62 125	0.13 139	3.50 218	3.90 213	0.03 177	0.18 215	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.00 1

ETE_ROB	0.20 113	0.01 137	0.00 1	0.01 191	0.02 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1	0.29 177	0.11 137	0.01 79	0.07 162	0.72 142	0.22 60	0.62 214	0.04 128	0.73 135	0.05 101	0.92 126	1.43 124	0.00 1	0.02 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LALA_ROB	0.20 113	0.01 137	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.27 175	0.30 185	0.01 79	0.07 162	0.98 164	0.22 60	0.04 82	0.01 80	0.52 118	0.04 95	0.72 120	1.36 117	0.00 1	0.02 138	0.00 1	0.00 1	0.87 207	0.00 1

PWC_ROB	0.48 154	0.01 137	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.09 168	0.00 1	0.01 151	0.13 169	0.82 196	0.02 86	0.02 109	0.02 66	3.76 221	1.11 206	0.16 173	0.19 210	0.65 127	0.11 126	2.51 190	2.73 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 181	0.29 178

pmcnn	1.74 214	0.01 137	0.07 202	0.10 211	0.20 225	0.04 177	1.98 228	0.61 227	0.13 210	0.30 188	3.94 230	4.98 226	6.14 229	0.59 226	1.92 188	3.06 246	0.94 220	0.76 249	4.99 208	1.80 244	5.49 246	3.00 189	1.33 234	0.16 210	0.00 1	0.69 212	1.70 219	2.12 205

WAO-6	2.30 224	0.02 179	0.02 182	3.33 242	0.01 127	0.65 222	2.70 232	0.01 190	0.79 228	0.04 151	0.00 1	4.74 225	14.47 242	0.47 223	3.75 220	0.60 162	4.51 250	0.00 1	5.78 212	0.00 1	3.24 211	5.33 238	0.00 1	0.11 182	2.18 235	2.45 234	1.24 212	5.73 230

4D-IteraStereo	0.14 86	0.02 179	0.01 174	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	0.06 145	0.58 112	0.47 139	0.00 1	0.13 170	0.19 86	0.13 139	0.75 121	1.37 118	0.00 1	0.01 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HBP-ISP	1.24 202	0.02 179	0.09 206	0.00 1	0.01 127	0.08 186	0.00 1	0.00 1	0.05 185	1.21 234	3.71 228	0.08 127	0.26 185	1.72 240	6.45 258	5.68 257	0.30 197	0.34 233	1.20 152	1.08 229	3.96 229	6.14 246	0.00 1	0.21 223	0.00 1	0.00 1	0.84 203	0.15 167

anonymity	1.13 196	0.02 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 210	0.00 1	0.00 1	0.03 176	0.74 218	13.91 262	0.36 189	0.36 197	0.09 183	0.53 103	1.74 228	0.13 153	0.17 199	2.19 175	0.25 178	2.25 184	3.67 201	0.03 177	0.20 221	0.23 207	0.47 207	2.57 233	0.34 185

SACVNet	0.13 79	0.02 179	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.06 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.04 132	0.06 145	0.23 27	0.23 65	0.01 40	0.02 104	0.37 107	0.00 1	0.37 95	1.97 147	0.00 1	0.01 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.02 9	0.02 179	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 66	0.16 11	0.09 23	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 42	0.13 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raftrobust	0.14 86	0.02 179	0.00 1	0.00 1	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	0.08 173	0.61 124	0.54 152	0.00 1	0.00 1	1.04 148	0.00 1	0.42 100	0.99 91	0.08 187	0.01 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.05 38	0.02 179	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 125	0.01 79	0.01 20	0.50 89	0.20 51	0.03 76	0.00 1	0.06 60	0.00 1	0.09 41	0.38 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AFF-stereo	0.04 24	0.02 179	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 125	0.01 79	0.00 1	0.40 65	0.24 71	0.01 40	0.02 104	0.03 39	0.00 1	0.04 21	0.27 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FADNet-RVC	0.16 96	0.02 179	0.06 197	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.11 173	0.00 1	0.03 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 148	0.04 113	1.31 176	0.24 71	0.11 146	0.03 117	0.28 98	0.23 172	0.53 107	1.03 96	0.01 162	0.04 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 165

FADNet	0.13 79	0.02 179	0.01 174	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 132	0.02 66	0.95 163	0.12 30	0.04 82	0.10 160	0.07 66	0.24 174	0.57 108	1.24 107	0.02 175	0.01 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ADCPNet	1.65 212	0.02 179	0.71 238	0.06 204	0.58 242	0.02 166	2.65 231	0.73 229	0.43 220	1.10 229	2.45 221	0.46 191	6.88 232	0.36 220	4.35 241	0.87 185	0.14 163	0.01 80	5.05 209	0.73 219	1.58 155	2.08 152	1.21 233	0.01 89	0.97 226	1.50 224	0.85 204	8.85 245

LSM0	8.86 252	0.02 179	0.22 224	0.03 198	0.04 199	0.31 216	1.91 226	1.27 243	1.11 234	0.69 216	4.93 238	5.26 227	10.12 237	0.06 145	65.52 265	79.55 266	0.57 211	0.25 226	26.36 256	1.20 237	6.39 252	9.32 261	0.00 1	0.25 229	0.50 220	3.59 244	4.03 249	15.71 257

FBW_ROB	0.97 192	0.02 179	0.12 208	0.03 198	0.32 234	0.17 207	1.52 223	0.00 1	0.00 1	0.13 169	0.64 190	1.09 207	1.04 206	1.99 243	1.92 188	0.23 65	0.34 199	0.02 104	10.36 226	0.24 174	2.46 189	2.42 168	1.08 232	0.02 138	0.00 1	0.03 178	0.00 1	0.00 1

LL-Strereo2	0.10 71	0.03 193	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	0.06 145	0.25 28	0.30 102	0.00 1	0.00 1	0.11 77	0.00 1	0.42 100	1.59 131	0.00 1	0.00 1	0.06 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RALAANet	0.13 79	0.03 193	0.00 1	0.00 1	0.02 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 102	0.02 109	0.05 134	0.45 78	0.18 47	0.04 82	0.00 1	0.66 128	0.11 126	0.75 121	1.11 99	0.00 1	0.01 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SGM-Forest	0.67 177	0.03 193	0.02 182	0.04 200	0.11 215	0.12 196	0.00 1	0.43 222	0.43 220	1.34 236	0.78 195	0.33 187	1.29 210	0.01 20	1.84 187	0.85 180	0.15 166	0.15 183	1.59 165	0.02 77	1.89 171	2.57 178	0.25 206	0.06 166	0.15 200	0.20 197	1.30 213	2.24 207
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SPS-STEREO	1.22 200	0.03 193	0.01 174	0.30 215	0.00 1	0.12 196	0.31 198	0.30 220	0.00 1	0.54 209	4.71 236	1.63 210	0.43 198	0.06 145	1.99 191	1.60 221	0.64 215	0.29 230	9.79 225	0.54 209	4.12 231	3.57 198	0.29 208	0.11 182	0.27 209	0.25 199	0.74 199	0.19 169
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
StereoIM	0.04 24	0.04 197	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 31	0.00 1	0.01 20	0.29 42	0.30 102	0.03 76	0.00 1	0.09 70	0.00 1	0.25 71	0.16 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DDUNet	0.06 48	0.04 197	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 157	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.03 96	0.47 85	0.20 51	0.03 76	0.00 1	0.05 55	0.00 1	0.07 34	0.43 63	0.00 1	0.01 89	0.00 1	0.00 1	0.25 178	0.00 1

EAI-Stereo	0.68 178	0.04 197	0.14 211	0.32 217	0.08 209	0.67 223	0.37 200	0.00 1	0.41 218	0.00 1	1.59 211	0.12 140	0.18 175	0.03 96	1.11 173	1.44 215	0.15 166	0.36 235	3.29 200	0.39 192	2.36 186	2.97 187	0.13 193	0.38 240	0.34 212	0.41 205	0.55 191	0.43 189

FCDSN-DC	0.45 153	0.04 197	0.47 235	0.00 1	0.00 1	0.01 140	0.48 206	0.00 1	0.00 1	0.35 191	0.17 168	0.19 168	0.07 146	0.02 66	4.35 241	0.59 160	0.10 139	0.13 170	0.48 113	0.06 103	1.59 156	2.36 164	0.00 1	0.39 241	0.00 1	0.05 182	0.15 172	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.
FADNet_RVC	0.69 181	0.04 197	0.21 221	0.07 206	0.25 229	0.00 1	0.34 199	0.03 199	0.21 213	0.23 178	0.11 160	0.27 179	0.12 161	0.14 200	2.41 205	0.90 188	0.15 166	0.70 248	3.72 203	0.37 189	1.70 167	2.92 186	0.29 208	0.34 236	0.20 203	0.02 176	2.57 233	0.38 187

CC-Net-ROB	0.23 122	0.04 197	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.03 173	0.02 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.09 220	0.55 203	0.10 186	0.28 36	0.13 33	0.03 76	0.00 1	0.53 119	0.00 1	0.18 61	0.29 46	0.87 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DPSNet	3.78 235	0.04 197	0.03 188	0.00 1	0.07 207	0.14 202	0.37 200	0.00 1	0.06 188	0.00 1	1.34 207	25.08 256	4.60 226	2.89 246	5.42 254	4.03 249	1.04 223	0.48 243	40.54 261	1.90 246	5.96 251	6.80 253	0.77 228	0.43 244	0.04 177	0.00 1	0.02 143	0.00 1

IMH-64-1	3.85 237	0.05 204	0.37 232	1.44 230	0.30 231	3.09 238	5.34 243	0.24 218	0.06 188	0.00 1	0.00 1	2.19 216	12.39 239	1.76 241	4.38 243	1.10 203	0.92 218	0.05 136	9.06 221	0.01 60	1.67 160	5.55 241	42.38 259	0.12 190	3.52 239	1.49 222	2.00 222	4.55 223

IMH-64	3.85 237	0.05 204	0.37 232	1.44 230	0.30 231	3.09 238	5.34 243	0.24 218	0.06 188	0.00 1	0.00 1	2.19 216	12.39 239	1.76 241	4.38 243	1.10 203	0.92 218	0.05 136	9.06 221	0.01 60	1.67 160	5.55 241	42.38 259	0.12 190	3.52 239	1.49 222	2.00 222	4.55 223

ADCL	0.91 191	0.07 206	0.05 196	0.02 195	0.02 176	0.00 1	0.06 158	0.00 1	2.01 246	0.52 205	0.01 124	0.09 131	0.01 79	0.04 113	3.92 225	0.24 71	0.04 82	0.23 223	0.51 115	0.39 192	0.58 110	0.53 71	0.00 1	0.20 221	2.91 237	2.62 236	2.11 224	7.36 238

iRaft-Stereo_20w	1.04 194	0.08 207	0.22 224	0.14 212	0.09 211	0.12 196	0.28 196	0.00 1	0.12 208	1.92 247	5.62 241	0.30 185	0.28 190	0.07 162	0.82 148	1.53 218	0.13 153	0.26 228	1.71 169	0.76 220	2.51 190	3.89 212	0.22 203	0.26 231	0.40 215	1.60 226	1.99 221	2.72 209

ADCMid	0.99 193	0.08 207	0.25 227	0.00 1	0.50 240	0.20 211	0.90 216	0.05 207	0.12 208	0.13 169	0.14 164	0.34 188	0.47 201	0.04 113	4.22 236	0.95 191	0.05 100	0.11 161	2.90 190	0.26 179	1.26 132	1.55 127	0.42 217	0.14 198	0.21 204	2.39 233	1.43 216	7.65 239

FC-DCNN	0.75 186	0.08 207	1.12 242	0.43 221	0.05 202	0.49 217	0.77 214	0.77 230	0.22 215	0.59 212	0.77 193	0.55 197	0.43 198	0.02 66	1.40 179	0.58 159	0.47 206	0.12 169	1.63 167	0.09 116	2.09 181	1.80 141	0.00 1	0.23 225	0.75 225	0.47 207	1.09 210	3.12 215

IMH	4.57 242	0.09 210	0.46 234	1.33 228	0.33 235	3.24 240	5.84 245	0.19 214	0.03 176	0.04 151	0.13 161	4.54 224	21.02 253	6.43 252	2.13 199	0.85 180	0.98 221	0.04 128	10.90 229	0.08 113	1.64 159	5.04 236	43.44 261	0.12 190	4.06 244	2.32 232	0.83 202	7.16 235

CSAN	0.41 151	0.09 210	0.16 214	0.07 206	0.15 221	0.01 140	0.19 188	0.00 1	1.58 240	0.10 164	0.97 197	1.09 207	0.08 148	0.11 188	0.98 164	0.30 102	0.09 131	0.11 161	0.67 130	0.56 213	0.95 127	1.09 97	0.07 186	0.19 218	0.08 186	0.97 217	0.10 166	0.34 185

FADNet-RVC-Resample	0.17 103	0.10 212	0.21 221	0.07 206	0.22 227	0.00 1	0.00 1	0.12 211	0.11 205	0.08 161	0.08 151	0.02 86	0.04 132	0.09 183	1.01 168	0.18 47	0.11 146	0.05 136	0.18 83	0.21 169	0.27 74	1.22 103	0.06 185	0.12 190	0.03 172	0.00 1	0.01 137	0.11 165

NaN_ROB	0.28 132	0.10 212	0.17 215	0.04 200	0.18 223	0.11 195	0.16 183	0.01 190	1.57 239	0.02 140	0.55 186	0.13 143	0.03 125	0.07 162	1.03 170	0.24 71	0.07 119	0.11 161	0.15 79	0.26 179	0.39 99	0.66 80	0.13 193	0.24 227	0.12 191	0.40 203	0.16 174	0.46 191

MeshStereo	4.29 241	0.11 214	0.13 209	1.26 227	0.11 215	1.03 227	0.26 193	3.30 252	1.83 243	2.06 253	6.54 249	21.89 250	13.09 241	0.26 214	6.15 257	4.06 250	1.17 227	0.60 246	11.15 230	0.77 221	9.51 260	6.66 252	0.21 201	0.33 235	3.82 242	1.85 229	6.87 253	10.91 249
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
AnyNet_C32	1.27 204	0.12 215	0.01 174	0.05 202	0.01 127	0.16 204	0.42 202	0.00 1	3.19 250	0.33 190	1.46 209	0.12 140	0.02 109	0.07 162	4.07 231	0.86 182	0.09 131	0.15 183	0.76 136	0.52 208	2.00 174	2.23 156	0.01 162	0.30 232	1.79 232	3.65 245	1.56 218	10.19 247

MFN_U_SF_DS_RVC	0.79 188	0.13 216	0.02 182	0.05 202	0.03 190	0.01 140	1.93 227	0.00 1	0.11 205	0.10 164	0.04 145	0.10 134	1.07 207	1.46 238	2.00 193	0.35 122	0.02 65	0.03 117	2.24 176	0.06 103	3.24 211	3.75 208	0.10 190	0.03 151	0.22 206	0.45 206	0.45 187	3.27 217

ACVNet_2	2.28 223	0.14 217	0.04 194	5.65 244	0.01 127	2.24 232	2.10 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 182	0.81 203	0.12 161	0.24 212	0.53 103	0.21 56	6.50 255	0.00 1	25.54 254	0.05 101	2.63 195	4.60 226	8.83 249	0.18 215	0.43 216	0.00 1	0.15 172	0.26 175

DeepPrunerF	0.66 176	0.18 218	0.00 1	0.07 206	1.57 251	0.07 184	0.10 170	0.06 210	1.03 233	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.04 113	2.89 210	0.28 99	0.00 1	0.00 1	0.09 70	0.00 1	0.17 57	0.24 40	0.00 1	0.00 1	10.69 259	0.33 202	0.08 159	0.00 1

G-Net	2.19 222	0.22 219	0.20 217	0.01 191	0.15 221	0.02 166	0.11 173	1.10 239	1.87 244	0.36 192	2.28 218	20.71 246	1.98 214	0.05 134	1.99 191	2.25 234	0.20 183	0.41 237	2.48 181	2.79 250	2.82 198	2.99 188	0.00 1	0.24 227	0.21 204	2.63 237	3.06 239	7.99 240

SPstereo	3.09 231	0.25 220	0.86 240	0.00 1	0.00 1	0.03 173	0.08 167	0.02 195	0.68 225	0.53 206	6.05 244	7.72 234	15.87 245	0.30 218	4.39 245	6.46 258	0.56 210	0.92 251	3.96 204	4.10 254	7.15 255	7.70 256	0.00 1	0.12 190	1.19 228	3.25 240	2.98 237	8.23 242

SANet	1.86 217	0.26 221	0.20 217	0.16 213	0.33 235	0.21 212	0.49 207	1.17 242	1.99 245	0.26 182	1.10 200	23.80 253	6.11 228	0.25 213	1.71 185	0.30 102	1.34 230	0.06 143	1.31 155	0.11 126	1.69 165	1.75 138	0.01 162	0.14 198	0.06 180	2.02 231	0.51 190	2.91 212

AnyNet_C01	1.80 216	0.27 222	0.15 212	0.35 219	0.08 209	0.09 191	3.33 237	0.89 234	3.09 249	0.44 200	1.41 208	2.02 214	2.79 217	0.23 210	4.89 251	5.01 255	1.81 236	0.76 249	2.32 177	0.33 187	3.97 230	4.20 217	0.11 192	0.35 238	1.82 233	0.55 210	2.32 228	4.89 225

DispFullNet	3.49 233	0.27 222	7.26 260	0.09 210	0.14 220	0.01 140	0.06 158	3.85 253	0.42 219	6.77 263	8.35 254	11.64 236	6.65 231	0.04 113	2.82 209	7.09 260	1.03 222	0.25 226	17.20 243	2.51 249	4.99 241	4.62 227	0.29 208	0.09 171	1.11 227	0.11 188	2.44 230	4.02 220

Dean	2.18 221	0.30 224	0.30 229	7.05 249	0.96 246	2.14 231	3.29 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.08 219	5.90 227	0.31 219	0.52 96	0.55 154	2.83 243	0.01 80	9.62 224	0.03 85	3.08 203	5.02 235	12.96 252	0.19 218	0.54 221	0.10 186	0.13 170	0.02 160

SGM_RVC	2.40 225	0.34 225	0.34 231	0.43 221	0.28 230	0.74 224	0.69 213	1.67 245	1.00 231	1.97 251	4.03 231	7.44 232	3.12 220	0.15 203	0.91 156	0.81 178	1.80 235	0.63 247	11.18 231	1.10 231	2.91 201	1.86 145	0.79 229	0.56 247	1.41 230	0.66 211	6.93 254	11.00 250
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
RainbowNet	1.36 205	0.39 226	0.09 206	1.81 233	0.04 199	1.82 230	1.43 222	0.00 1	0.13 210	0.00 1	0.00 1	0.64 202	0.04 132	0.63 228	0.34 52	0.73 171	0.58 212	0.00 1	7.01 214	1.68 242	2.63 195	5.20 237	8.15 247	0.14 198	0.00 1	0.00 1	0.09 164	3.17 216

WAO-7	2.56 226	0.40 227	3.00 252	5.92 245	0.09 211	0.62 219	3.05 234	0.04 204	1.11 234	1.99 252	9.24 257	6.66 230	11.34 238	0.36 220	2.45 206	0.57 158	1.87 237	0.11 161	8.65 219	0.13 139	2.33 185	4.24 219	0.00 1	0.43 244	0.37 214	1.21 219	0.25 178	2.62 208

LVE	2.73 229	0.49 228	0.04 194	10.72 255	1.03 249	4.04 242	8.42 250	0.00 1	0.06 188	0.01 132	0.00 1	1.81 213	3.71 222	0.70 230	0.94 161	0.67 167	1.78 233	0.06 143	16.87 242	0.03 85	2.94 202	5.96 244	8.57 248	0.31 234	0.69 223	0.00 1	0.08 159	3.73 219

ELAS_RVC	4.04 239	0.49 228	1.39 245	1.11 226	0.60 243	7.99 253	1.00 219	2.40 248	0.47 222	1.87 246	6.10 245	23.27 251	16.03 246	0.81 231	3.42 216	1.07 200	1.91 238	2.00 254	4.96 207	0.58 214	5.46 245	6.46 249	0.42 217	1.07 252	7.42 254	3.86 246	2.54 232	4.24 222
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.86 230	0.50 230	0.84 239	0.54 224	0.51 241	1.13 228	0.43 203	1.72 246	2.04 247	2.30 256	6.28 248	7.28 231	6.54 230	0.12 195	3.30 213	2.87 242	0.51 207	0.57 245	15.79 238	1.56 240	4.54 237	4.37 223	0.05 182	1.10 253	2.16 234	1.56 225	3.34 241	5.31 229

DGSMNet	2.69 228	0.59 231	0.13 209	0.34 218	0.00 1	0.62 219	0.09 168	0.83 232	0.27 216	2.27 255	13.50 261	0.87 205	3.27 221	2.04 245	3.76 221	4.88 253	5.69 252	2.41 255	7.38 216	1.17 234	7.85 257	8.59 260	1.41 235	0.70 249	0.47 217	1.46 221	0.48 188	1.60 200

MaskLacGwcNet_RVC	3.63 234	0.59 231	0.28 228	0.58 225	0.47 238	0.75 225	0.97 217	0.71 228	0.73 226	1.52 242	6.11 246	50.36 265	3.93 225	1.16 235	0.89 154	1.03 198	1.22 228	1.90 252	7.38 216	0.44 198	4.52 236	4.87 230	0.17 197	0.17 212	0.59 222	1.78 227	2.80 236	2.04 204

MFN_U_SF_RVC	1.49 209	0.62 233	0.66 237	0.42 220	0.49 239	0.49 217	1.58 225	0.49 223	0.40 217	1.16 232	3.03 226	0.84 204	0.44 200	1.46 238	3.42 216	0.95 191	0.40 204	0.45 241	13.39 234	0.77 221	3.48 217	2.04 149	0.30 211	0.93 251	0.11 190	0.88 216	0.01 137	0.95 197

STStereo	5.80 246	0.64 234	7.81 261	6.19 246	2.27 253	5.80 248	2.18 230	9.13 261	6.03 252	2.16 254	11.18 260	31.10 262	17.97 247	0.05 134	5.03 252	1.57 219	0.60 213	0.41 237	20.73 250	0.60 215	2.07 178	2.49 173	0.44 222	1.86 256	3.79 241	1.85 229	3.78 245	8.79 244

ACVNet_1	1.95 219	0.65 235	0.03 188	6.22 247	0.05 202	3.35 241	4.82 242	0.00 1	0.02 164	0.00 1	0.00 1	1.77 212	0.02 109	1.06 234	0.33 51	0.24 71	2.73 242	0.02 104	13.00 233	0.02 77	3.21 208	4.28 220	10.49 250	0.15 205	0.00 1	0.00 1	0.02 143	0.21 174

ELAS	4.27 240	0.67 236	1.26 244	1.74 232	1.18 250	2.86 236	1.19 220	2.85 249	1.02 232	1.69 243	6.75 251	24.91 255	14.95 243	0.94 233	3.89 224	1.08 202	2.17 240	1.95 253	5.40 211	0.46 201	5.36 244	6.55 250	0.35 214	0.85 250	7.90 257	5.92 253	4.17 251	7.23 237
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	4.79 243	0.74 237	0.03 188	2.93 237	0.35 237	6.13 250	6.97 248	0.89 234	1.31 237	2.70 257	6.69 250	16.70 240	8.73 234	0.55 224	1.72 186	0.71 168	2.01 239	0.22 220	44.34 265	1.82 245	4.65 238	3.43 196	0.60 226	0.11 182	3.50 238	3.47 242	2.18 227	5.92 232

MSC_U_SF_DS_RVC	1.17 198	0.76 238	0.20 217	0.31 216	0.18 223	0.22 215	3.04 233	0.01 190	0.09 201	0.68 215	0.03 137	0.59 198	1.16 209	2.03 244	2.62 207	0.71 168	0.44 205	0.41 237	8.67 220	0.55 211	2.11 183	2.76 181	0.43 219	0.23 225	0.25 208	0.21 198	0.04 153	2.82 210

ktn	7.26 248	0.97 239	2.82 251	7.79 250	1.57 251	7.69 252	14.03 255	1.76 247	7.34 255	0.22 176	1.16 201	19.49 243	33.76 259	4.08 248	1.49 182	0.93 190	5.70 253	0.19 210	18.77 248	2.88 251	3.54 220	4.16 216	38.83 255	0.14 198	1.70 231	2.63 237	2.45 231	9.93 246

ACVNet-4b	1.66 213	0.99 240	0.15 212	2.58 235	0.00 1	2.40 234	3.28 235	0.00 1	0.00 1	0.02 140	0.15 166	1.47 209	2.63 216	0.28 216	0.28 36	0.26 84	3.20 247	0.03 117	10.68 228	0.27 182	3.61 222	4.98 234	5.50 244	0.30 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.71 202

MADNet++	11.56 257	1.27 241	4.08 256	1.43 229	8.62 260	0.91 226	3.96 239	6.23 255	10.81 259	6.18 262	7.83 252	21.25 248	18.68 248	7.92 255	6.83 259	10.23 263	9.49 259	5.00 260	22.72 253	15.15 263	38.97 265	39.68 265	0.98 231	8.74 263	4.81 249	37.54 265	7.79 256	5.05 226

SQANet	1.36 205	1.64 242	0.17 215	2.63 236	0.02 176	1.70 229	0.57 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 168	0.20 170	0.02 109	0.29 217	0.62 127	0.23 65	1.15 226	0.06 143	14.83 237	0.09 116	2.09 181	4.33 222	3.79 240	0.05 161	0.00 1	0.00 1	0.12 169	1.99 203

otaku	1.63 211	2.05 243	0.24 226	3.06 239	0.02 176	2.71 235	0.62 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 171	0.62 200	0.04 132	0.66 229	0.46 84	0.22 60	1.25 229	0.06 143	16.66 241	0.15 151	2.60 194	4.85 229	5.44 243	0.05 161	0.00 1	0.00 1	0.07 157	2.12 205

WAO-8	5.66 244	2.11 244	1.87 247	12.02 258	1.01 247	5.74 246	5.88 246	0.19 214	6.71 253	1.96 249	4.05 232	17.83 241	19.17 250	8.03 256	0.93 158	0.88 186	2.88 244	0.04 128	18.68 246	2.02 247	2.56 192	5.47 239	3.12 238	0.42 242	7.45 255	3.96 247	3.97 247	13.96 253

Venus	5.66 244	2.11 244	1.87 247	12.02 258	1.01 247	5.74 246	5.88 246	0.19 214	6.71 253	1.96 249	4.05 232	17.83 241	19.17 250	8.03 256	0.93 158	0.88 186	2.88 244	0.04 128	18.68 246	2.02 247	2.56 192	5.47 239	3.12 238	0.42 242	7.45 255	3.96 247	3.97 247	13.96 253

LE_ROB	15.66 261	2.59 246	5.85 259	11.36 256	30.01 266	15.68 258	25.64 262	14.54 263	12.68 260	1.81 244	9.70 258	37.08 264	44.29 264	1.30 236	3.44 218	0.97 193	1.12 225	0.49 244	26.77 257	5.29 259	4.42 235	3.03 190	6.44 245	22.04 264	27.17 265	26.95 263	38.02 264	44.17 265

MDST_ROB	3.10 232	2.75 247	0.06 197	4.83 243	0.13 219	2.36 233	0.10 170	1.01 238	0.07 195	0.97 222	2.05 217	0.39 190	15.72 244	0.03 96	4.44 246	0.34 117	0.19 180	0.14 175	4.81 206	0.14 148	3.68 225	3.84 210	0.43 219	0.06 166	8.30 258	3.52 243	16.22 262	7.19 236

MANE	8.78 251	2.87 248	8.29 262	2.93 237	3.34 254	4.89 244	3.98 240	7.14 257	8.36 257	1.92 247	5.23 239	24.15 254	21.89 256	0.17 207	4.88 250	4.98 254	2.99 246	13.87 262	13.79 236	1.59 241	5.19 242	4.20 217	0.57 224	2.84 259	14.68 261	15.35 262	27.75 263	29.14 263

PSMNet_ROB	2.63 227	3.17 249	0.20 217	0.23 214	0.11 215	5.05 245	3.48 238	0.00 1	0.00 1	1.05 227	4.82 237	3.84 222	9.24 236	5.42 250	0.77 145	0.29 100	1.04 223	0.17 199	13.41 235	0.49 203	3.21 208	1.71 137	10.65 251	0.34 236	0.33 211	0.81 215	0.44 186	0.76 195

Ntro	1.75 215	3.28 250	0.30 229	3.24 240	0.01 127	2.99 237	1.57 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 196	0.15 170	0.60 227	0.87 150	0.18 47	1.61 231	0.07 150	16.64 240	0.14 148	3.12 205	4.97 233	5.40 242	0.06 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.64 201

FADE		3.94 251	5.71 257	0.46 223	0.68 244	6.88 251	10.19 252	6.65 256	14.43 261	9.55 264	19.00 263		21.32 255	4.04 247	3.56 219	4.80 252	14.77 262	8.90 261	41.61 262	19.99 264	16.12 263	17.67 264	1.93 236	4.24 261	4.90 250	2.53 235	12.72 259	27.40 262

JetBlue	6.71 247	4.56 252	3.34 253	10.06 254	5.83 256	11.78 254	9.69 251	3.20 251	0.96 229	0.26 182	1.05 198	27.02 257	1.79 213	8.08 258	5.98 255	4.43 251	3.50 249	2.59 256	9.55 223	0.90 228	8.37 259	8.40 259	6.46 246	0.62 248	6.68 251	10.97 260	3.91 246	21.09 260

SGM-ForestM	3.78 235	5.31 253	1.67 246	1.82 234	0.21 226	4.13 243	4.09 241	2.88 250	1.28 236	1.49 240	2.36 220	15.61 239	9.22 235	0.23 210	0.80 146	0.37 126	1.79 234	0.14 175	12.88 232	0.54 209	2.71 197	1.24 107	0.58 225	0.22 224	6.71 252	4.59 251	11.01 257	8.15 241

KSHMR	7.32 249	5.58 254	1.02 241	14.35 260	4.34 255	13.20 255	12.19 253	0.53 224	1.32 238	0.53 206	0.49 185	7.58 233	19.14 249	13.06 264	2.36 204	0.99 195	1.77 232	0.27 229	20.47 249	0.19 164	5.60 247	6.16 247	45.35 264	0.17 212	3.99 243	1.84 228	3.04 238	11.96 251

TorneroNet	9.27 253	6.70 255	0.59 236	8.59 251	0.89 245	15.04 257	14.99 257	1.15 241	15.94 262	0.28 186	4.13 235	21.03 247	36.22 261	8.11 259	1.93 190	0.92 189	5.90 254	0.00 1	28.28 258	4.07 253	5.61 249	6.13 245	44.80 262	0.13 195	4.50 247	3.37 241	0.49 189	10.49 248

TorneroNet-64	9.62 255	7.27 256	1.21 243	11.53 257	0.31 233	13.52 256	14.22 256	0.77 230	18.82 264	0.12 168	1.08 199	21.82 249	40.46 262	9.34 262	3.34 214	0.98 194	6.76 256	0.03 117	26.05 255	4.26 255	5.60 247	6.44 248	40.29 256	0.15 205	4.44 246	4.55 250	0.70 198	15.60 256

DPSimNet_ROB	9.34 254	7.96 257	5.81 258	6.22 247	6.57 257	6.07 249	8.31 249	7.92 260	9.56 258	4.96 261	20.11 264	13.96 238	23.63 257	5.72 251	7.46 261	10.00 262	8.81 257	4.72 259	20.80 251	7.46 260	10.68 261	9.69 262	5.17 241	5.80 262	6.77 253	7.75 254	7.68 255	12.50 252

notaker	8.18 250	8.30 258	3.80 254	16.02 261	6.70 258	17.10 259	15.34 258	0.84 233	0.78 227	0.03 144	0.06 147	23.40 252	32.99 258	4.55 249	1.44 180	0.65 166	4.67 251	0.05 136	21.88 252	0.42 195	5.81 250	5.95 243	44.83 263	0.35 238	0.36 213	0.75 213	0.63 196	3.05 213

UNDER WATER	11.52 256	10.77 259	1.99 249	25.62 264	15.97 264	25.20 262	22.88 260	5.99 254	3.53 251	1.10 229	0.10 158	28.97 261	19.57 252	14.80 265	3.25 212	2.36 237	9.30 258	0.37 236	17.87 245	4.93 256	6.51 253	6.83 254	50.28 267	1.57 255	4.19 245	8.37 258	4.11 250	14.53 255

UNDER WATER-64	12.46 258	13.15 260	2.08 250	27.62 266	17.01 265	26.50 263	23.97 261	7.19 258	1.74 242	1.15 231	0.20 172	31.21 263	21.29 254	16.80 266	4.69 248	3.11 247	9.58 260	0.41 237	17.58 244	5.18 257	6.58 254	7.17 255	50.54 268	1.13 254	4.65 248	11.24 261	5.63 252	19.16 259

JetRed	15.55 260	13.85 261	21.25 264	3.29 241	11.00 262	23.25 260	28.57 263	11.81 262	2.67 248	2.82 258	0.28 176	20.42 244	2.00 215	20.14 268	7.05 260	9.45 261	26.15 264	35.73 265	8.55 218	5.24 258	25.95 264	16.94 263	26.72 254	2.30 257	18.80 262	36.15 264	13.09 260	26.44 261

BEATNet-Init1	14.24 259	15.54 262	3.97 255	25.94 265	7.60 259	23.87 261	12.50 254	7.89 259	7.55 256	3.12 259	8.54 255	27.62 258	35.02 260	1.31 237	8.22 262	6.75 259	3.46 248	2.85 257	43.92 264	15.02 262	7.82 256	8.02 257	3.01 237	3.65 260	19.26 263	8.29 257	42.94 265	30.90 264

HanzoNet	18.84 262	17.63 263	9.86 263	22.09 262	15.86 263	35.88 266	32.89 264	15.68 264	16.86 263	3.66 260	9.19 256	52.68 266	43.33 263	35.15 269	6.09 256	5.40 256	11.69 261	2.96 258	42.72 263	11.82 261	7.93 258	6.64 251	49.53 266	2.60 258	11.83 260	10.28 259	11.31 258	17.01 258

ASD4	45.85 264	32.50 264	43.92 267	23.58 263	9.33 261	36.47 267	20.38 259	20.33 265	33.53 266	13.31 267	29.04 265	20.51 245	83.03 266	18.86 267	38.82 264	45.70 264	45.66 265	65.47 267	31.61 259	60.38 266	59.16 267	66.28 267	18.73 253	26.47 265	96.77 270	99.46 270	99.08 269	99.49 270

DGTPSM_ROB	71.75 266	40.84 265	97.34 272	8.83 252	79.80 269	30.72 264	64.54 267	25.58 266	99.99 271	12.77 265	97.38 269	28.16 259	92.13 268	8.83 260	99.72 271	99.93 270	47.35 266	93.91 269	69.17 266	98.77 271	79.52 268	97.81 273	64.85 272	99.22 269	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 271

DPSMNet_ROB	71.83 267	40.93 266	97.34 272	8.88 253	79.83 270	30.72 264	64.55 268	25.59 267	99.99 271	12.96 266	97.37 268	28.30 260	92.46 269	9.07 261	99.72 271	99.93 270	47.45 267	93.93 270	69.88 267	98.78 272	79.62 269	97.92 274	64.95 273	99.22 269	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 271

LRCNet_RVC	49.44 265	66.95 267	34.18 265	88.01 269	86.59 272	83.58 270	77.68 269	40.99 268	25.39 265	95.87 268	64.14 267	84.13 269	47.24 265	95.35 271	19.57 263	2.87 242	56.10 268	39.42 266	90.88 270	49.94 265	16.11 262	8.09 258	89.74 274	45.55 266	2.77 236	0.09 184	15.03 261	8.65 243

DLNR_Zeroshot_test	19.70 263	69.96 268	0.00 1	88.77 270	0.03 190	0.09 191	98.77 274	0.00 1	0.03 176	1.84 245	0.66 191	0.10 134	0.20 180	12.25 263	96.21 268	100.00 272	19.95 263	18.43 263	16.36 239	1.11 232	5.29 243	1.75 138	0.00 1	0.02 138	0.00 1	0.00 1	0.02 143	0.00 1

DPSM_ROB	83.66 269	71.63 269	94.12 269	53.34 267	64.00 267	53.60 268	41.12 265	100.00 271	100.00 273	100.00 272	100.00 272	83.87 267	96.06 270	6.88 253	100.00 273	100.00 272	90.19 270	95.81 272	82.05 268	92.53 268	95.25 273	97.38 271	41.02 257	100.00 272	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 271

DPSM	83.66 269	71.63 269	94.12 269	53.34 267	64.00 267	53.60 268	41.12 265	100.00 271	100.00 273	100.00 272	100.00 272	83.87 267	96.06 270	6.88 253	100.00 273	100.00 272	90.19 270	95.81 272	82.05 268	92.53 268	95.25 273	97.38 271	41.02 257	100.00 272	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 271

PML	75.23 268	92.32 271	40.92 266	100.00 276	85.92 271	99.81 274	85.15 270	100.00 271	88.69 267	99.01 269	44.78 266	99.77 274	99.42 272	88.94 270	73.48 266	47.64 265	83.21 269	28.34 264	99.19 272	65.46 267	41.32 266	47.31 266	49.19 265	55.96 267	73.24 268	60.38 266	99.98 270	81.82 267

MEDIAN_ROB	92.20 271	96.49 272	94.17 271	99.95 274	99.19 273	99.95 275	100.00 276	97.11 269	94.14 268	99.60 270	99.37 270	92.43 270	88.70 267	99.92 275	95.80 267	92.88 267	95.88 272	94.82 271	98.03 271	94.68 270	81.84 271	81.93 269	100.00 276	90.29 268	65.82 267	79.89 268	68.57 266	87.91 268

MyStereo03	97.27 276	99.22 273	99.84 275	98.96 271	100.00 275	91.34 271	91.56 272	100.00 271	100.00 273	100.00 272	100.00 272	95.27 272	100.00 275	95.79 273	100.00 273	100.00 272	100.00 275	100.00 275	100.00 274	100.00 274	100.00 275	100.00 275	54.32 270	100.00 272	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 271

MyStereo02	93.57 272	99.22 273	99.84 275	98.96 271	0.00 1	91.34 271	91.56 272	100.00 271	100.00 273	100.00 272	100.00 272	95.27 272	100.00 275	95.79 273	100.00 273	100.00 272	100.00 275	100.00 275	100.00 274	100.00 274	100.00 275	100.00 275	54.32 270	100.00 272	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 271

CasAABBNet	97.26 275	99.60 275	100.00 277	99.01 273	100.00 275	91.42 273	91.33 271	100.00 271	100.00 273	100.00 272	100.00 272	94.83 271	99.85 273	95.73 272	100.00 273	100.00 272	100.00 275	100.00 275	100.00 274	100.00 274	100.00 275	100.00 275	54.13 269	100.00 272	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 271

AVERAGE_ROB	95.57 274	99.91 276	98.71 274	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	98.99 270	99.18 269	99.81 274	99.12 274	100.00 274	100.00 274	92.26 272	96.18 270	100.00 276	100.00 272	73.29 269	74.36 267	75.52 268	73.13 266

HaxPig	94.43 273	99.96 277	92.01 268	99.99 275	99.99 274	99.98 276	99.98 275	99.96 270	99.91 269	99.99 271	99.97 271	99.99 275	99.86 274	99.99 276	98.15 269	96.51 268	97.29 273	91.52 268	99.99 273	99.99 273	80.58 270	74.96 268	99.98 275	99.94 271	53.35 266	96.94 269	74.18 267	94.53 269

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