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	0.00 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

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 19	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

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 30	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

ProNet	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	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	0.01 135	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 30	0.00 1	0.01 19	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

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
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 30	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

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	0.05 145	0.14 144	0.00 1	0.01 19	0.03 3	0.03 5	0.05 98	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

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	0.03 100	0.00 1	0.01 19	0.22 24	0.12 29	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

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 84	0.00 1	0.00 1	0.19 17	0.25 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 26	0.01 2	0.00 1	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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 30	0.00 1	0.00 1	0.28 35	0.25 79	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
RAFT	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 191	0.10 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.17 12	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 119	0.01 7	0.02 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.02 9	0.02 177	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 64	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

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 30	0.01 79	0.00 1	0.17 12	0.06 15	0.06 105	0.00 1	0.04 44	0.00 1	0.14 50	0.11 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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 30	0.00 1	0.01 19	0.26 31	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

UNet	0.02 9	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.02 174	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 196	0.20 19	0.09 23	0.00 1	0.00 1	0.03 38	0.00 1	0.10 42	0.04 15	0.00 1	0.01 87	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 30	0.00 1	0.04 111	0.30 44	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

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	0.04 106	0.00 1	0.01 19	0.22 24	0.21 55	0.01 40	0.02 103	0.01 24	0.00 1	0.04 21	0.06 20	0.00 1	0.00 1	0.01 165	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 94	0.34 51	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

dd	0.03 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 139	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 69	0.09 23	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.12 132	0.03 18	0.05 18	0.03 174	0.15 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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	0.62 126	0.11 28	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

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	0.01 130	0.29 175	0.05 113	0.00 1	0.01 19	0.18 16	0.10 27	0.01 40	0.00 1	0.06 58	0.00 1	0.02 14	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.07 181	0.00 1	0.00 1

HGLStereo	0.03 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.00 1	0.02 64	0.31 47	0.15 41	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 44	0.06 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoIM	0.04 24	0.04 195	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 30	0.00 1	0.01 19	0.29 41	0.30 101	0.03 74	0.00 1	0.09 68	0.00 1	0.25 69	0.16 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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	0.24 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 24	0.15 41	0.01 40	0.00 1	0.02 34	0.10 119	0.03 18	0.33 50	0.01 159	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 19	0.94 160	0.06 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 59	0.01 7	0.02 11	0.02 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.04 24	0.01 135	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 30	0.01 79	0.00 1	0.20 19	0.13 32	0.00 1	0.00 1	0.09 68	0.03 84	0.15 52	0.38 59	0.00 1	0.00 1	0.13 191	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	0.07 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.00 1	0.00 1	0.25 28	0.16 43	0.00 1	0.00 1	0.07 64	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

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 30	0.00 1	0.06 143	0.21 23	0.27 88	0.01 40	0.00 1	0.04 44	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

AFF-stereo	0.04 24	0.02 177	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 123	0.01 79	0.00 1	0.40 64	0.24 70	0.01 40	0.02 103	0.03 38	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

STTStereo	0.04 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.03 146	0.00 1	0.11 203	0.00 1	0.01 123	0.01 30	0.00 1	0.01 19	0.37 60	0.05 9	0.00 1	0.00 1	0.03 38	0.01 59	0.07 34	0.33 50	0.04 177	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	0.13 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.00 1	0.01 19	0.44 75	0.05 9	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 76	0.07 34	0.37 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Nwc_Net	0.04 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.00 1	0.01 19	0.44 75	0.05 9	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 76	0.07 34	0.37 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RASNet	0.04 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.00 1	0.01 19	0.19 17	0.33 110	0.00 1	0.00 1	0.02 34	0.00 1	0.26 71	0.14 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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	0.03 100	0.10 156	0.38 220	0.07 5	0.26 83	0.06 105	0.00 1	0.04 44	0.00 1	0.07 34	0.01 2	0.00 1	0.02 136	0.00 1	0.10 184	0.00 1	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	0.08 150	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.11 9	0.14 36	0.02 65	0.02 103	0.03 38	0.00 1	0.18 60	0.35 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 174	0.02 141	0.02 158

PDISCO_ROB	0.04 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 174	0.00 1	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 106	0.01 79	0.01 19	0.17 12	0.26 83	0.01 40	0.03 115	0.19 84	0.00 1	0.22 66	0.24 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test croco	0.05 38	0.01 135	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	0.05 113	0.00 1	0.03 94	0.28 35	0.32 109	0.03 74	0.02 103	0.03 38	0.00 1	0.33 87	0.26 42	0.00 1	0.02 136	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	0.04 106	0.00 1	0.02 64	0.28 35	0.34 116	0.04 80	0.02 103	0.07 64	0.01 59	0.30 81	0.13 26	0.00 1	0.02 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AEACV	0.05 38	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.40 64	0.33 110	0.00 1	0.00 1	0.04 44	0.06 101	0.04 21	0.18 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 191	0.00 1	0.00 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.05 38	0.02 177	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 123	0.01 79	0.01 19	0.50 88	0.20 50	0.03 74	0.00 1	0.06 58	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

DSFCA	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 203	0.00 1	0.07 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.00 1	0.01 19	0.34 51	0.22 59	0.00 1	0.01 79	0.02 34	0.01 59	0.11 44	0.17 33	0.00 1	0.01 87	0.04 175	0.03 176	0.11 165	0.09 162

DMCA-RVC	0.05 38	0.01 135	0.00 1	0.01 189	0.03 188	0.01 139	0.18 185	0.03 197	0.00 1	0.00 1	0.16 165	0.01 30	0.00 1	0.02 64	0.45 77	0.09 23	0.01 40	0.01 79	0.00 1	0.07 109	0.06 33	0.07 23	0.00 1	0.04 156	0.03 170	0.01 170	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	0.02 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.01 79	0.02 64	0.64 133	0.07 19	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 101	0.05 26	0.49 68	0.01 159	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	0.02 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.01 79	0.02 64	0.64 133	0.07 19	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 101	0.05 26	0.49 68	0.01 159	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
NLCA_NET_v2_RVC	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 174	0.00 1	0.01 119	0.00 1	0.49 221	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.00 1	0.01 19	0.17 12	0.05 9	0.00 1	0.00 1	0.06 58	0.02 76	0.05 26	0.30 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 186	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.
DISCO	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.06 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 100	0.00 1	0.01 19	0.35 57	0.13 32	0.01 40	0.00 1	0.05 54	0.00 1	0.05 26	0.56 74	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	0.16 155	0.01 79	0.01 19	0.58 111	0.16 43	0.04 80	0.00 1	0.31 99	0.02 76	0.16 55	0.19 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DDUNet	0.06 48	0.04 195	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 155	0.00 1	0.01 30	0.00 1	0.03 94	0.47 84	0.20 50	0.03 74	0.00 1	0.05 54	0.00 1	0.07 34	0.43 63	0.00 1	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.25 176	0.00 1

psm_up	0.06 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.00 1	0.11 186	0.34 51	0.13 32	0.03 74	0.06 141	0.39 106	0.11 124	0.23 68	0.20 38	0.00 1	0.01 87	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	0.05 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.00 1	0.02 64	0.89 153	0.06 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.46 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HSM	0.06 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 144	0.01 79	0.02 64	0.58 111	0.21 55	0.00 1	0.00 1	0.07 64	0.06 101	0.36 91	0.23 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIF-Stereo	0.07 53	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.00 1	0.04 111	0.30 44	0.34 116	0.02 65	0.00 1	0.61 122	0.00 1	0.30 81	0.16 31	0.00 1	0.01 87	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	0.06 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.01 79	0.02 64	0.41 69	0.20 50	0.01 40	0.01 79	0.20 87	0.04 93	0.25 69	0.42 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 186	0.01 135	0.00 1

GLC_STEREO	0.07 53	0.00 1	0.01 172	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 30	0.01 79	0.01 19	0.39 63	0.33 110	0.06 105	0.06 141	0.16 79	0.13 137	0.57 106	0.19 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rafts_anoy	0.07 53	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.00 1	0.02 64	0.41 69	0.23 64	0.05 98	0.00 1	0.34 104	0.10 119	0.31 85	0.44 65	0.00 1	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft+_RVC	0.07 53	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.02 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 64	0.34 51	0.34 116	0.01 40	0.00 1	0.21 89	0.09 114	0.20 62	0.61 77	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	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 113	0.00 1	0.04 111	0.29 41	0.12 29	0.29 192	0.00 1	0.04 44	0.04 93	0.45 102	0.46 66	0.00 1	0.01 87	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
anonymousdsp2	0.08 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	0.31 178	0.01 30	0.01 79	0.01 19	0.32 49	0.23 64	0.02 65	0.01 79	0.04 44	0.19 162	0.13 46	0.67 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 170	0.23 174	0.00 1

TestStereo1	0.08 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	0.16 155	0.00 1	0.01 19	0.54 107	0.20 50	0.04 80	0.00 1	0.31 99	0.01 59	0.17 56	0.60 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SA-5K	0.08 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	0.16 155	0.00 1	0.01 19	0.54 107	0.20 50	0.04 80	0.00 1	0.31 99	0.01 59	0.17 56	0.60 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RALCasStereoNet	0.08 59	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.00 1	0.02 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.01 79	0.03 94	0.49 86	0.33 110	0.02 65	0.00 1	0.04 44	0.09 114	0.37 93	0.66 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ARAFT	0.08 59	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 144	0.01 79	0.04 111	0.38 61	0.24 70	0.02 65	0.01 79	0.18 81	0.00 1	0.36 91	0.71 82	0.00 1	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RGC	0.08 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.02 164	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.00 1	0.04 111	0.80 145	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.06 58	0.04 93	0.22 66	0.87 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PS-NSSS	0.08 59	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 174	0.01 79	0.06 143	0.31 47	0.14 36	0.02 65	0.00 1	0.18 81	0.00 1	0.15 52	0.27 43	0.23 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.57 191	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.09 66	0.01 135	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 30	0.00 1	0.00 1	0.26 31	0.29 99	0.01 40	0.01 79	0.20 87	0.00 1	0.13 46	1.45 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LMCR-Stereo	0.09 66	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	0.06 142	0.08 171	0.52 95	0.31 107	0.08 124	0.03 115	0.06 58	0.13 137	0.29 80	0.98 88	0.00 1	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet_RVC	0.09 66	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 30	0.00 1	0.06 143	0.41 69	0.27 88	0.11 144	0.00 1	0.66 126	0.00 1	0.28 77	0.54 71	0.00 1	0.08 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iResNet_ROB	0.09 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.00 1	0.03 94	0.88 151	0.40 132	0.02 65	0.00 1	0.51 113	0.00 1	0.34 89	0.27 43	0.00 1	0.02 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LL-Strereo2	0.10 70	0.03 191	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	0.06 143	0.25 28	0.30 101	0.00 1	0.00 1	0.11 75	0.00 1	0.42 98	1.59 129	0.00 1	0.00 1	0.06 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iinet-f	0.10 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.04 149	0.00 1	0.00 1	0.02 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.98 163	0.38 131	0.01 40	0.03 115	0.10 72	0.11 124	0.21 64	0.65 78	0.00 1	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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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
stereogan	0.11 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 64	0.51 92	0.17 45	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.05 26	2.28 160	0.00 1	0.00 1	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SA	0.12 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	0.00 1	0.00 1	0.16 155	0.01 79	0.02 64	0.27 34	0.37 124	0.04 80	0.13 168	0.46 110	0.04 93	0.33 87	1.33 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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ADLNet	0.12 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	0.00 1	0.00 1	0.46 189	0.00 1	0.06 143	2.09 195	0.14 36	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

UCFNet_RVC	0.12 74	0.00 1	0.02 180	0.00 1	0.06 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.00 1	0.03 100	0.01 79	0.05 132	0.40 64	0.27 88	0.04 80	0.00 1	0.96 141	0.00 1	0.42 98	0.54 71	0.49 220	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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DN-CSS_ROB	0.13 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 149	0.00 1	0.00 1	0.02 109	0.06 143	0.36 58	0.26 83	0.01 40	0.00 1	1.56 162	0.03 84	0.59 110	0.54 71	0.00 1	0.09 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4D-IteraStereo	0.14 85	0.02 177	0.01 172	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	0.06 143	0.58 111	0.47 137	0.00 1	0.13 168	0.19 84	0.13 137	0.75 119	1.37 116	0.00 1	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDGNet	0.14 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 111	0.25 28	0.27 88	0.01 40	0.00 1	0.44 109	0.01 59	0.28 77	2.39 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raftrobust	0.14 85	0.02 177	0.00 1	0.00 1	0.02 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 171	0.61 123	0.54 150	0.00 1	0.00 1	1.04 146	0.00 1	0.42 98	0.99 89	0.08 184	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PA-Net	0.14 85	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.01 79	0.07 160	0.71 140	0.14 36	0.00 1	0.00 1	0.03 38	0.01 59	0.04 21	1.84 141	0.41 213	0.01 87	0.00 1	0.03 176	0.00 1	0.39 186
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UDG	0.15 89	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 161	0.00 1	0.01 30	0.00 1	0.04 111	1.60 183	0.37 124	0.05 98	0.00 1	0.15 77	0.10 119	0.71 116	0.83 83	0.01 159	0.09 169	0.00 1	0.00 1	0.03 147	0.00 1

GMOStereo	0.15 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 184	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.03 123	0.02 64	0.45 77	0.37 124	0.04 80	0.16 188	0.24 91	0.15 149	0.27 72	2.23 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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test-2	0.15 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 184	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.03 123	0.02 64	0.45 77	0.37 124	0.04 80	0.16 188	0.24 91	0.15 149	0.27 72	2.23 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RYNet	0.15 89	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 84	0.00 1	0.00 1	3.83 221	0.14 36	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

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CAS	0.16 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 139	0.04 149	0.00 1	0.03 174	0.38 192	0.06 146	0.12 138	0.08 146	0.11 186	0.52 95	0.49 140	0.09 129	0.13 168	0.16 79	0.13 137	0.71 116	1.25 109	0.00 1	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Sa-1000	0.16 95	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	0.16 155	0.01 79	0.04 111	0.30 44	0.36 123	0.06 105	0.14 173	0.58 119	0.00 1	0.65 113	2.06 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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CFNet_pseudo	0.16 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 138	0.00 1	0.13 141	0.00 1	0.01 19	1.51 182	0.27 88	0.02 65	0.01 79	1.27 152	0.00 1	0.17 56	0.34 52	0.40 212	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FADNet-RVC	0.16 95	0.02 177	0.06 195	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.11 171	0.00 1	0.03 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 146	0.04 111	1.31 175	0.24 70	0.11 144	0.03 115	0.28 96	0.23 170	0.53 105	1.03 94	0.01 159	0.04 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 163

NCCL2	0.16 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 193	0.91 155	0.27 88	0.22 185	0.04 126	0.04 44	0.03 84	0.38 95	0.86 86	0.18 195	0.03 149	0.00 1	0.00 1	0.91 206	0.00 1

raft_robust	0.17 102	0.01 135	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	0.04 130	0.04 111	0.51 92	0.53 148	0.06 105	0.14 173	1.37 154	0.11 124	0.58 108	1.12 98	0.00 1	0.05 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT + AFF	0.17 102	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	0.16 155	0.00 1	0.01 19	4.02 227	0.19 49	0.00 1	0.00 1	0.02 34	0.00 1	0.13 46	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FADNet-RVC-Resample	0.17 102	0.10 210	0.21 219	0.07 204	0.22 225	0.00 1	0.00 1	0.12 209	0.11 203	0.08 159	0.08 150	0.02 84	0.04 130	0.09 181	1.01 167	0.18 46	0.11 144	0.05 134	0.18 81	0.21 167	0.27 72	1.22 101	0.06 182	0.12 188	0.03 170	0.00 1	0.01 135	0.11 163

iResNetv2_ROB	0.17 102	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.00 1	0.04 111	1.11 172	0.27 88	0.01 40	0.00 1	1.20 150	0.01 59	1.50 151	0.31 48	0.00 1	0.09 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	0.17 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.02 204	0.01 79	0.05 132	0.28 35	0.24 70	0.35 199	0.01 79	0.01 24	0.06 101	0.43 101	1.60 130	0.00 1	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.43 182	0.00 1

sAnonymous2	0.18 107	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 84	0.09 151	0.02 64	0.20 19	0.51 143	0.07 117	0.09 156	0.84 136	0.12 132	1.29 133	1.58 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CroCo_RVC	0.18 107	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 84	0.09 151	0.02 64	0.20 19	0.51 143	0.07 117	0.09 156	0.84 136	0.12 132	1.29 133	1.58 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.18 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 174	0.00 1	0.58 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.00 1	0.07 160	0.73 142	0.23 64	0.04 80	0.00 1	0.25 95	0.00 1	1.54 152	1.42 120	0.01 159	0.02 136	0.00 1	0.00 1	0.02 141	0.00 1

NVstereo2D	0.19 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 180	0.01 123	0.01 30	0.00 1	0.01 19	3.98 225	0.25 79	0.01 40	0.01 79	0.04 44	0.00 1	0.14 50	0.36 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CES	0.20 111	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 139	0.01 119	0.00 1	0.02 162	0.03 142	0.00 1	0.16 155	0.19 175	0.11 186	0.87 149	0.60 160	0.27 191	0.22 218	0.04 44	0.21 167	1.28 132	1.25 109	0.00 1	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo	0.20 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 162	0.04 149	0.10 156	0.15 153	0.16 171	0.01 19	0.62 126	1.10 201	0.14 161	0.08 153	0.06 58	0.33 185	1.41 147	1.15 99	0.00 1	0.01 87	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
ETE_ROB	0.20 111	0.01 135	0.00 1	0.01 189	0.02 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149	0.00 1	0.29 175	0.11 135	0.01 79	0.07 160	0.72 141	0.22 59	0.62 212	0.04 126	0.73 133	0.05 99	0.92 124	1.43 122	0.00 1	0.02 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LALA_ROB	0.20 111	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 130	0.27 173	0.30 183	0.01 79	0.07 160	0.98 163	0.22 59	0.04 80	0.01 79	0.52 116	0.04 93	0.72 118	1.36 115	0.00 1	0.02 136	0.00 1	0.00 1	0.87 205	0.00 1

PWCDC_ROB	0.20 111	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	0.13 159	0.02 84	0.00 1	0.12 193	2.10 197	0.35 121	0.04 80	0.03 115	0.01 24	0.00 1	0.52 104	1.85 142	0.00 1	0.11 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AE-Stereo	0.21 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 205	0.01 139	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 125	0.08 146	0.02 64	0.36 58	0.74 171	0.10 137	0.07 148	0.09 68	0.24 172	1.19 128	2.39 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 190	0.00 1	0.00 1

PMTNet	0.21 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 139	0.11 171	0.00 1	0.02 162	0.03 142	0.07 149	0.09 129	0.17 172	0.01 19	0.58 111	1.07 198	0.18 176	0.05 134	0.19 84	0.21 167	1.60 155	1.30 112	0.00 1	0.02 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIPNet	0.22 118	0.00 1	0.00 1	0.01 189	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 181	0.00 1	0.29 175	0.01 30	0.04 130	0.16 203	2.29 202	0.46 134	0.12 148	0.03 115	0.39 106	0.32 184	0.38 95	1.28 111	0.00 1	0.04 156	0.03 170	0.00 1	0.06 154	0.00 1

ICVP	0.22 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 162	0.01 123	0.03 100	0.03 123	0.03 94	0.26 31	0.49 140	0.22 185	0.45 239	0.56 118	0.24 172	0.96 126	2.43 168	0.00 1	0.01 87	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)
LoS_RVC	0.23 120	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.01 149	0.06 156	0.03 136	0.20 168	0.12 159	0.03 94	0.53 102	0.86 180	0.13 151	0.15 181	0.67 128	0.13 137	1.47 149	1.70 133	0.01 159	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

tt_ll	0.23 120	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.01 149	0.06 156	0.03 136	0.20 168	0.12 159	0.03 94	0.53 102	0.86 180	0.13 151	0.15 181	0.67 128	0.13 137	1.47 149	1.70 133	0.01 159	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CC-Net-ROB	0.23 120	0.04 195	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.03 171	0.02 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.09 218	0.55 201	0.10 184	0.28 35	0.13 32	0.03 74	0.00 1	0.53 117	0.00 1	0.18 60	0.29 46	0.87 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dad	0.24 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.99 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.88 151	0.24 70	0.01 40	0.01 79	0.01 24	0.09 114	0.13 46	0.14 29	0.00 1	0.16 208	0.28 208	0.00 1	2.76 233	0.76 193

TANstereo	0.24 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 162	0.04 149	0.08 150	0.05 113	0.05 138	0.01 19	0.50 88	0.75 172	0.13 151	0.05 134	0.05 54	0.01 59	1.35 140	1.22 101	0.00 1	0.01 87	0.00 1	0.00 1	2.11 222	0.00 1

XX-TBD	0.24 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 162	0.04 149	0.08 150	0.05 113	0.05 138	0.01 19	0.50 88	0.75 172	0.13 151	0.05 134	0.05 54	0.01 59	1.35 140	1.22 101	0.00 1	0.01 87	0.00 1	0.00 1	2.11 222	0.00 1

GES	0.24 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 201	0.00 1	0.02 133	0.01 30	0.03 123	0.01 19	0.52 95	0.31 107	0.05 98	0.01 79	2.60 183	0.04 93	1.00 127	0.99 89	0.00 1	0.03 149	0.01 165	0.00 1	0.09 162	0.75 192

BEATNet_4x	0.26 127	0.01 135	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 84	0.02 109	0.11 186	1.33 177	0.46 134	0.29 192	0.34 231	0.51 113	0.01 59	1.29 133	2.49 171	0.00 1	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LoS	0.27 128	0.01 135	0.01 172	0.00 1	0.00 1	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.02 162	0.11 165	0.00 1	0.29 180	0.30 189	0.08 171	0.69 137	0.76 174	0.31 196	0.18 203	0.72 132	0.16 155	1.81 166	1.83 140	0.00 1	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GEStereo_RVC	0.27 128	0.00 1	0.01 172	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.20 187	0.02 193	0.00 1	0.00 1	0.01 123	0.02 84	0.01 79	0.05 132	0.29 41	0.59 158	0.09 129	0.03 115	1.09 148	0.10 119	1.27 131	3.32 192	0.00 1	0.05 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MyStereo04	0.28 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.01 149	0.42 196	0.02 133	0.06 121	0.00 1	0.06 143	0.56 110	0.51 143	0.08 124	0.02 103	2.91 189	0.41 192	1.32 138	0.84 84	0.34 209	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MyStereo	0.28 130	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 201	0.00 1	0.06 121	0.00 1	0.06 143	0.75 143	0.52 147	0.06 105	0.01 79	2.75 185	0.11 124	1.30 137	1.09 95	0.34 209	0.05 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IPLG	0.28 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 174	0.00 1	0.13 159	0.01 30	0.02 109	0.18 206	4.08 229	0.51 143	0.06 105	0.02 103	0.69 131	0.18 158	0.32 86	1.16 100	0.00 1	0.02 136	0.02 169	0.00 1	0.01 135	0.00 1

IPLGR	0.28 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149	0.00 1	0.20 170	0.01 30	0.06 142	0.09 181	4.10 230	0.54 150	0.07 117	0.04 126	0.29 98	0.26 177	0.49 103	1.34 114	0.00 1	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

pcwnet_v2	0.28 130	0.01 135	0.06 195	0.00 1	0.09 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 180	0.17 166	0.20 168	0.00 1	0.01 19	2.06 193	0.33 110	0.05 98	0.08 153	1.61 164	0.02 76	0.69 115	0.84 84	0.76 224	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 176

NaN_ROB	0.28 130	0.10 210	0.17 213	0.04 198	0.18 221	0.11 193	0.16 181	0.01 188	1.57 237	0.02 138	0.55 184	0.13 141	0.03 123	0.07 160	1.03 169	0.24 70	0.07 117	0.11 159	0.15 77	0.26 177	0.39 97	0.66 79	0.13 190	0.24 225	0.12 189	0.40 201	0.16 172	0.46 189

RTSC	0.29 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 139	0.16 181	0.04 202	0.00 1	0.08 159	0.14 162	0.01 30	0.01 79	0.05 132	4.13 231	0.34 116	0.10 137	0.00 1	1.07 147	0.08 111	0.64 112	1.02 92	0.00 1	0.09 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.30 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149	0.03 142	0.00 1	0.04 106	0.04 130	0.01 19	0.59 119	0.72 168	0.09 129	0.08 153	0.21 89	0.12 132	1.33 139	1.24 105	0.00 1	0.01 87	0.00 1	0.00 1	3.51 241	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
sCroCo_RVC	0.30 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 162	0.00 1	0.01 123	0.28 178	0.22 179	0.01 19	0.50 88	1.31 209	0.15 164	0.17 197	0.48 111	0.19 162	2.05 174	2.81 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Anonymous	0.30 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 174	0.00 1	0.00 1	0.09 129	0.27 187	0.01 19	0.58 111	1.15 205	0.16 171	0.17 197	0.86 138	0.16 155	2.05 174	2.59 177	0.00 1	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_3	0.35 140	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 177	0.01 119	0.00 1	0.01 149	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.02 109	0.02 64	0.58 111	0.46 134	0.06 105	0.11 159	2.40 176	0.18 158	1.37 143	3.74 205	0.00 1	0.00 1	0.13 191	0.00 1	0.04 151	0.32 180

test-3	0.36 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 177	0.01 119	0.00 1	0.02 162	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.02 109	0.02 64	0.60 121	0.47 137	0.06 105	0.11 159	2.53 180	0.18 158	1.40 146	3.73 201	0.00 1	0.00 1	0.13 191	0.00 1	0.00 1	0.32 180

test_1	0.36 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 177	0.00 1	0.00 1	0.01 149	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.02 109	0.02 64	0.59 119	0.47 137	0.06 105	0.11 159	2.53 180	0.18 158	1.39 144	3.73 201	0.00 1	0.00 1	0.13 191	0.00 1	0.01 135	0.32 180

HSM-Net_RVC	0.37 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.03 146	0.01 188	0.00 1	0.42 196	1.81 214	2.18 213	0.09 151	0.02 64	0.48 85	0.44 133	0.13 151	0.04 126	0.60 120	0.46 199	1.62 156	1.55 125	0.08 184	0.14 196	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
EGLCR-Stereo	0.38 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 175	0.01 119	0.00 1	0.05 183	0.00 1	0.00 1	0.14 144	0.07 144	0.00 1	0.38 61	0.73 169	0.13 151	0.19 208	0.64 124	0.07 109	1.29 133	2.37 163	0.00 1	0.03 149	0.00 1	0.40 201	3.61 242	0.00 1

SHD	0.38 144	0.00 1	0.06 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 175	0.03 197	0.00 1	0.23 176	0.58 186	0.01 30	0.00 1	0.07 160	4.29 236	0.25 79	0.06 105	0.01 79	1.17 149	0.15 149	0.91 123	2.09 153	0.00 1	0.10 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLCV	0.39 146	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 210	0.38 192	1.16 199	0.11 135	0.02 109	0.04 111	0.53 102	0.64 163	0.09 129	0.03 115	3.12 195	0.06 101	1.19 128	2.76 179	0.05 179	0.10 177	0.00 1	0.00 1	0.07 155	0.00 1

CASS	0.40 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.88 213	0.00 1	0.00 1	0.23 176	0.33 179	0.26 176	0.13 164	0.01 19	0.51 92	0.50 142	0.29 192	0.21 216	0.60 120	0.00 1	4.20 231	2.53 174	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.
XQC	0.40 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 181	0.00 1	0.00 1	0.14 170	0.47 182	0.01 30	1.09 206	0.08 171	4.21 232	0.62 162	0.07 117	0.00 1	0.96 141	0.01 59	0.68 114	2.06 148	0.00 1	0.10 177	0.00 1	0.00 1	0.02 141	0.00 1

Anonymous3	0.41 149	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	0.49 191	0.35 193	0.16 203	1.07 171	2.44 236	0.19 178	0.19 208	1.40 156	0.37 187	1.96 171	2.42 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CSAN	0.41 149	0.09 208	0.16 212	0.07 204	0.15 219	0.01 139	0.19 186	0.00 1	1.58 238	0.10 162	0.97 195	1.09 205	0.08 146	0.11 186	0.98 163	0.30 101	0.09 129	0.11 159	0.67 128	0.56 211	0.95 125	1.09 95	0.07 183	0.19 216	0.08 184	0.97 215	0.10 164	0.34 183

FCDSN-DC	0.45 151	0.04 195	0.47 233	0.00 1	0.00 1	0.01 139	0.48 204	0.00 1	0.00 1	0.35 189	0.17 166	0.19 166	0.07 144	0.02 64	4.35 238	0.59 158	0.10 137	0.13 168	0.48 111	0.06 101	1.59 154	2.36 162	0.00 1	0.39 239	0.00 1	0.05 180	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.
PWC_ROB	0.48 152	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.09 166	0.00 1	0.01 149	0.13 167	0.82 194	0.02 84	0.02 109	0.02 64	3.76 219	1.11 204	0.16 171	0.19 208	0.65 125	0.11 124	2.51 188	2.73 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 179	0.29 176

s12784h	0.49 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.00 1	0.08 125	0.14 166	0.01 19	0.61 123	1.20 208	0.21 183	0.06 141	0.90 140	0.13 137	3.61 220	1.78 138	0.00 1	0.01 87	0.00 1	0.00 1	3.50 240	0.95 195

R-Stereo Train	0.50 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149	0.48 199	1.18 201	0.14 144	0.11 157	0.14 198	0.52 95	0.99 193	0.38 200	0.30 229	3.01 192	0.50 203	2.40 185	3.20 190	0.00 1	0.02 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT-Stereo	0.50 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149	0.48 199	1.18 201	0.14 144	0.11 157	0.14 198	0.52 95	0.99 193	0.38 200	0.30 229	3.01 192	0.50 203	2.40 185	3.20 190	0.00 1	0.02 136	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
PVD	0.51 156	0.00 1	0.08 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 176	0.30 218	0.00 1	0.37 191	1.22 203	0.13 141	0.74 202	0.06 143	4.31 237	0.33 110	0.13 151	0.01 79	1.49 158	0.23 170	1.81 166	2.00 146	0.00 1	0.11 180	0.07 180	0.00 1	0.30 178	0.00 1

DAS	0.53 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 205	0.02 162	0.75 217	1.70 211	0.21 172	0.26 183	0.01 19	0.69 137	1.67 221	0.15 164	0.18 203	1.79 169	0.27 180	3.84 225	2.47 169	0.00 1	0.09 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SepStereo	0.53 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 205	0.02 162	0.75 217	1.70 211	0.21 172	0.26 183	0.01 19	0.69 137	1.67 221	0.15 164	0.18 203	1.79 169	0.27 180	3.84 225	2.47 169	0.00 1	0.09 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

cross-raft	0.54 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 197	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.39 194	0.09 154	0.14 144	0.13 164	0.07 160	0.62 126	1.31 209	0.11 144	0.15 181	2.97 191	0.85 223	3.56 219	3.57 196	0.00 1	0.01 87	0.10 186	0.01 170	0.03 147	0.19 167

iResNet	0.54 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 195	1.22 203	0.17 162	0.02 109	0.01 19	2.19 201	1.50 215	0.04 80	0.07 148	5.12 208	0.45 198	2.07 176	1.02 92	0.00 1	0.14 196	0.00 1	0.00 1	0.13 168	0.00 1

Any-RAFT	0.55 161	0.00 1	0.01 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 188	0.00 1	0.20 172	2.64 221	0.22 174	0.12 159	0.10 184	0.54 107	0.84 177	0.34 197	0.16 188	2.47 178	0.14 146	3.46 214	2.32 161	0.01 159	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.26 197

GwcNet-ADL	0.55 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.54 207	5.82 240	0.14 144	0.09 151	0.03 94	1.06 170	1.16 207	0.14 161	0.19 208	1.54 161	0.85 223	1.42 148	1.95 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT-Test	0.58 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 202	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.72 215	1.47 208	0.15 153	0.23 180	0.11 186	0.63 131	1.34 211	0.10 137	0.14 173	2.88 187	0.38 189	3.38 213	3.10 189	0.00 1	0.01 87	0.12 189	0.51 207	0.03 147	0.26 173

PSMNet-ADL	0.58 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.05 153	0.59 224	0.00 1	0.57 209	5.97 241	0.19 166	0.35 193	0.04 111	0.67 136	1.68 223	0.18 176	0.14 173	1.78 168	0.16 155	1.39 144	1.67 131	0.13 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GANet-ADL	0.60 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.89 219	2.34 217	0.04 106	0.05 138	0.02 64	2.06 193	1.15 205	0.16 171	0.18 203	2.76 186	0.81 221	1.69 163	3.65 198	0.00 1	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.37 180	0.00 1

MFMNet_re	0.60 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 153	0.00 1	0.21 211	0.06 156	0.01 123	0.61 197	0.33 191	0.06 143	2.70 207	1.05 197	0.53 207	0.01 79	4.51 203	0.20 166	3.66 222	1.39 117	0.00 1	0.13 193	0.00 1	0.00 1	0.62 193	0.00 1

MSMDNet	0.61 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 200	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.67 211	0.09 154	0.14 144	1.70 210	0.11 186	0.61 123	1.45 214	0.10 137	0.15 181	2.42 177	0.50 203	3.51 217	4.28 218	0.00 1	0.00 1	0.10 186	0.29 198	0.03 147	0.19 167

TRStereo	0.62 168	0.01 135	0.02 180	0.00 1	0.00 1	0.18 206	0.01 119	0.00 1	0.00 1	1.46 237	0.58 186	0.17 162	0.15 168	0.03 94	1.02 168	1.57 217	0.09 129	0.17 197	1.51 159	0.85 223	2.07 176	3.39 193	0.04 177	0.01 87	0.09 185	2.88 236	0.39 181	0.01 154

AnonymousM	0.62 168	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 202	0.00 1	0.00 1	0.02 162	0.00 1	0.42 181	0.05 113	0.14 166	0.08 171	0.49 86	0.80 175	0.21 183	0.11 159	0.10 72	0.70 216	1.35 140	1.68 132	0.00 1	0.15 203	0.00 1	0.19 194	3.31 238	6.88 232

EKT-Stereo	0.64 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 174	0.02 164	0.21 188	0.00 1	0.00 1	0.17 171	0.77 191	0.28 178	0.26 183	0.06 143	2.17 200	3.00 243	0.19 178	0.23 221	1.39 155	1.50 237	3.14 204	3.87 209	0.01 159	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RTS	0.65 171	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.22 189	0.00 1	0.00 1	0.01 130	0.01 123	0.04 106	0.01 79	0.05 132	4.27 234	0.55 152	0.10 137	0.01 79	0.96 141	0.03 84	0.82 121	2.08 150	0.00 1	0.11 180	0.00 1	8.18 252	0.00 1	0.00 1

RTSA	0.65 171	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.22 189	0.00 1	0.00 1	0.01 130	0.01 123	0.04 106	0.01 79	0.05 132	4.27 234	0.55 152	0.10 137	0.01 79	0.96 141	0.03 84	0.82 121	2.08 150	0.00 1	0.11 180	0.00 1	8.18 252	0.00 1	0.00 1

ADCRef	0.65 171	0.00 1	0.21 219	0.00 1	0.05 200	0.02 164	0.15 180	0.04 202	1.63 239	0.00 1	0.00 1	0.10 132	0.00 1	0.04 111	3.98 225	0.30 101	0.01 40	0.02 103	0.79 135	0.55 209	0.15 52	0.34 52	0.43 216	0.09 169	0.73 222	1.20 216	0.82 199	5.86 229

DeepPrunerF	0.66 174	0.18 216	0.00 1	0.07 204	1.57 248	0.07 182	0.10 168	0.06 208	1.03 231	0.00 1	0.00 1	0.01 30	0.00 1	0.04 111	2.89 209	0.28 98	0.00 1	0.00 1	0.09 68	0.00 1	0.17 56	0.24 40	0.00 1	0.00 1	10.69 256	0.33 200	0.08 157	0.00 1

SGM-Forest	0.67 175	0.03 191	0.02 180	0.04 198	0.11 213	0.12 194	0.00 1	0.43 220	0.43 218	1.34 234	0.78 193	0.33 185	1.29 208	0.01 19	1.84 186	0.85 178	0.15 164	0.15 181	1.59 163	0.02 76	1.89 169	2.57 176	0.25 203	0.06 164	0.15 198	0.20 195	1.30 211	2.24 205
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HH	0.68 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 186	1.35 235	0.03 136	0.05 113	0.19 175	0.03 94	0.58 111	2.57 237	0.08 124	0.16 188	3.15 196	0.42 193	4.66 237	3.73 201	0.19 196	0.03 149	0.13 191	0.00 1	0.86 203	0.19 167

HanStereo	0.68 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 186	1.35 235	0.03 136	0.05 113	0.19 175	0.03 94	0.58 111	2.57 237	0.08 124	0.16 188	3.15 196	0.42 193	4.66 237	3.73 201	0.19 196	0.03 149	0.13 191	0.00 1	0.86 203	0.19 167

EAI-Stereo	0.68 176	0.04 195	0.14 209	0.32 215	0.08 207	0.67 221	0.37 198	0.00 1	0.41 216	0.00 1	1.59 209	0.12 138	0.18 173	0.03 94	1.11 172	1.44 213	0.15 164	0.36 233	3.29 198	0.39 190	2.36 184	2.97 185	0.13 190	0.38 238	0.34 210	0.41 203	0.55 189	0.43 187

test-1	0.69 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 206	0.27 192	0.00 1	0.00 1	1.00 222	2.54 220	0.18 164	0.18 173	0.15 201	1.00 166	1.71 224	0.13 151	0.24 223	1.80 171	1.19 233	3.14 204	4.92 230	0.00 1	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FADNet_RVC	0.69 179	0.04 195	0.21 219	0.07 204	0.25 227	0.00 1	0.34 197	0.03 197	0.21 211	0.23 176	0.11 158	0.27 177	0.12 159	0.14 198	2.41 204	0.90 186	0.15 164	0.70 246	3.72 201	0.37 187	1.70 165	2.92 184	0.29 205	0.34 234	0.20 201	0.02 174	2.57 231	0.38 185

SAMSARA	0.71 181	0.00 1	0.07 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.55 207	0.03 197	0.00 1	0.28 184	0.76 190	0.02 84	3.02 217	0.07 160	4.54 244	0.56 155	0.09 129	0.01 79	2.13 172	0.08 111	1.67 158	2.77 181	0.00 1	0.19 216	0.19 200	0.75 211	1.12 209	0.27 175

ADCP+	0.71 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 209	0.10 191	0.27 192	0.00 1	0.00 1	1.01 223	0.00 1	0.49 191	0.00 1	0.03 94	3.94 224	0.30 101	0.00 1	0.02 103	0.98 145	0.49 201	0.20 62	0.31 48	0.00 1	0.01 87	0.49 216	4.04 246	1.33 212	5.08 225

MSKI-zero shot	0.72 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 197	0.00 1	0.00 1	0.05 183	0.22 174	2.74 222	0.18 164	0.15 168	0.01 19	0.93 157	1.89 228	0.15 164	0.19 208	3.70 200	1.08 227	3.22 208	3.80 207	0.14 193	0.00 1	0.14 197	0.32 199	0.16 172	0.31 179

FC-DCNN	0.75 184	0.08 205	1.12 240	0.43 219	0.05 200	0.49 215	0.77 212	0.77 228	0.22 213	0.59 210	0.77 191	0.55 195	0.43 196	0.02 64	1.40 178	0.58 157	0.47 204	0.12 167	1.63 165	0.09 114	2.09 179	1.80 139	0.00 1	0.23 223	0.75 223	0.47 205	1.09 208	3.12 213

NOSS_ROB	0.76 185	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.03 171	0.00 1	0.95 234	0.09 199	1.05 225	1.79 213	1.64 209	0.34 192	0.82 230	2.09 195	2.78 239	0.24 188	0.22 218	0.62 123	0.13 137	3.50 216	3.90 211	0.03 174	0.18 213	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.00 1

MFN_U_SF_DS_RVC	0.79 186	0.13 214	0.02 180	0.05 200	0.03 188	0.01 139	1.93 225	0.00 1	0.11 203	0.10 162	0.04 144	0.10 132	1.07 205	1.46 236	2.00 192	0.35 121	0.02 65	0.03 115	2.24 174	0.06 101	3.24 209	3.75 206	0.10 187	0.03 149	0.22 204	0.45 204	0.45 185	3.27 215

MADNet+	0.80 187	0.01 135	0.08 202	0.00 1	0.11 213	0.02 164	1.20 219	0.00 1	0.00 1	0.20 172	0.03 136	0.62 198	0.05 138	0.21 207	5.10 250	1.72 225	0.65 214	0.01 79	1.44 157	0.63 214	4.41 232	4.57 223	0.00 1	0.49 244	0.00 1	0.00 1	0.11 165	0.07 160

IGEV_Zeroshot_test	0.88 188	0.00 1	0.03 186	0.02 193	0.00 1	0.63 219	0.47 203	0.00 1	0.08 196	1.04 224	4.11 232	0.50 193	0.25 182	0.04 111	0.65 135	1.97 229	0.12 148	0.17 197	2.66 184	0.83 222	2.82 196	4.45 222	0.00 1	0.01 87	0.17 199	0.09 182	2.38 227	0.30 178

ADCL	0.91 189	0.07 204	0.05 194	0.02 193	0.02 174	0.00 1	0.06 156	0.00 1	2.01 244	0.52 203	0.01 123	0.09 129	0.01 79	0.04 111	3.92 223	0.24 70	0.04 80	0.23 221	0.51 113	0.39 190	0.58 108	0.53 70	0.00 1	0.20 219	2.91 235	2.62 233	2.11 222	7.36 236

FBW_ROB	0.97 190	0.02 177	0.12 206	0.03 196	0.32 232	0.17 205	1.52 221	0.00 1	0.00 1	0.13 167	0.64 188	1.09 205	1.04 204	1.99 241	1.92 187	0.23 64	0.34 197	0.02 103	10.36 224	0.24 172	2.46 187	2.42 166	1.08 229	0.02 136	0.00 1	0.03 176	0.00 1	0.00 1

ADCMid	0.99 191	0.08 205	0.25 225	0.00 1	0.50 238	0.20 209	0.90 214	0.05 205	0.12 206	0.13 167	0.14 162	0.34 186	0.47 199	0.04 111	4.22 233	0.95 189	0.05 98	0.11 159	2.90 188	0.26 177	1.26 130	1.55 125	0.42 214	0.14 196	0.21 202	2.39 231	1.43 214	7.65 237

iRaft-Stereo_20w	1.04 192	0.08 205	0.22 222	0.14 210	0.09 209	0.12 194	0.28 194	0.00 1	0.12 206	1.92 245	5.62 239	0.30 183	0.28 188	0.07 160	0.82 147	1.53 216	0.13 151	0.26 226	1.71 167	0.76 218	2.51 188	3.89 210	0.22 200	0.26 229	0.40 213	1.60 224	1.99 219	2.72 207

SFCPSM	1.11 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 149	0.00 1	0.07 193	0.53 204	2.98 223	2.34 216	3.77 222	0.05 132	1.20 174	1.36 212	0.25 189	0.14 173	10.55 225	1.16 231	2.01 173	2.27 159	0.05 179	0.08 167	0.00 1	0.17 191	0.43 182	0.44 188

anonymity	1.13 194	0.02 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 208	0.00 1	0.00 1	0.03 174	0.74 216	13.91 260	0.36 187	0.36 195	0.09 181	0.53 102	1.74 226	0.13 151	0.17 197	2.19 173	0.25 176	2.25 182	3.67 199	0.03 174	0.20 219	0.23 205	0.47 205	2.57 231	0.34 183

S-Stereo	1.13 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 139	0.54 206	0.15 210	0.06 186	0.31 187	5.59 238	5.30 226	0.30 189	0.06 143	3.35 214	2.95 242	0.16 171	0.20 214	2.56 182	1.78 241	1.85 168	3.69 200	0.21 198	0.18 213	0.00 1	0.01 170	0.56 190	0.63 191

MSC_U_SF_DS_RVC	1.17 196	0.76 236	0.20 215	0.31 214	0.18 221	0.22 213	3.04 231	0.01 188	0.09 199	0.68 213	0.03 136	0.59 196	1.16 207	2.03 242	2.62 206	0.71 166	0.44 203	0.41 235	8.67 218	0.55 209	2.11 181	2.76 179	0.43 216	0.23 223	0.25 206	0.21 196	0.04 151	2.82 208

CBMV	1.18 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 171	0.03 146	0.96 235	0.00 1	0.67 211	1.64 210	3.94 221	1.69 209	0.56 223	2.14 199	1.97 229	0.51 205	0.16 188	3.45 199	0.64 215	2.84 198	3.95 212	0.00 1	0.14 196	0.00 1	0.00 1	1.34 213	5.30 226
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SPS-STEREO	1.22 198	0.03 191	0.01 172	0.30 213	0.00 1	0.12 194	0.31 196	0.30 218	0.00 1	0.54 207	4.71 234	1.63 208	0.43 196	0.06 143	1.99 190	1.60 219	0.64 213	0.29 228	9.79 223	0.54 207	4.12 229	3.57 196	0.29 205	0.11 180	0.27 207	0.25 197	0.74 197	0.19 167
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FAT-Stereo	1.23 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.06 156	0.56 223	0.04 181	0.51 202	8.31 251	3.59 219	0.74 202	0.07 160	1.46 180	2.08 231	0.17 175	0.16 188	1.51 159	1.19 233	3.70 224	4.90 229	0.10 187	0.25 227	0.00 1	0.00 1	0.58 192	3.07 212

HBP-ISP	1.24 200	0.02 177	0.09 204	0.00 1	0.01 126	0.08 184	0.00 1	0.00 1	0.05 183	1.21 232	3.71 226	0.08 125	0.26 183	1.72 238	6.45 255	5.68 254	0.30 195	0.34 231	1.20 150	1.08 227	3.96 227	6.14 244	0.00 1	0.21 221	0.00 1	0.00 1	0.84 201	0.15 165

ccs_rob	1.25 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 164	0.00 1	0.18 211	0.01 149	1.18 231	10.44 257	9.28 233	0.09 151	0.13 196	0.84 148	1.65 220	0.20 181	0.14 173	1.65 166	0.44 196	3.08 201	4.14 213	0.01 159	0.13 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 160

AnyNet_C32	1.27 202	0.12 213	0.01 172	0.05 200	0.01 126	0.16 202	0.42 200	0.00 1	3.19 248	0.33 188	1.46 207	0.12 138	0.02 109	0.07 160	4.07 228	0.86 180	0.09 129	0.15 181	0.76 134	0.52 206	2.00 172	2.23 154	0.01 159	0.30 230	1.79 230	3.65 242	1.56 216	10.19 245

SQANet	1.36 203	1.64 240	0.17 213	2.63 233	0.02 174	1.70 227	0.57 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 166	0.20 168	0.02 109	0.29 215	0.62 126	0.23 64	1.15 224	0.06 141	14.83 235	0.09 114	2.09 179	4.33 220	3.79 236	0.05 159	0.00 1	0.00 1	0.12 167	1.99 201

RainbowNet	1.36 203	0.39 224	0.09 204	1.81 230	0.04 197	1.82 228	1.43 220	0.00 1	0.13 208	0.00 1	0.00 1	0.64 200	0.04 130	0.63 226	0.34 51	0.73 169	0.58 210	0.00 1	7.01 212	1.68 240	2.63 193	5.20 235	8.15 243	0.14 196	0.00 1	0.00 1	0.09 162	3.17 214

ADCS	1.44 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 197	0.01 139	0.30 195	0.20 215	0.96 227	0.25 179	0.55 184	0.29 180	3.75 221	0.08 171	4.69 245	3.39 246	0.26 190	0.15 181	2.94 190	0.03 84	3.37 212	3.53 195	0.00 1	0.17 210	0.49 216	5.63 249	1.52 215	6.29 231

edge stereo	1.46 206	0.00 1	0.06 195	0.06 202	0.00 1	0.21 210	0.46 202	1.41 242	0.59 222	0.98 221	3.22 225	6.49 227	2.93 216	0.27 213	1.32 176	2.34 234	0.22 185	0.21 216	7.20 213	1.22 236	1.68 161	4.62 225	0.25 203	0.15 203	0.04 175	0.00 1	0.63 194	2.84 209

MFN_U_SF_RVC	1.49 207	0.62 231	0.66 235	0.42 218	0.49 237	0.49 215	1.58 223	0.49 221	0.40 215	1.16 230	3.03 224	0.84 202	0.44 198	1.46 236	3.42 215	0.95 189	0.40 202	0.45 239	13.39 232	0.77 219	3.48 215	2.04 147	0.30 208	0.93 249	0.11 188	0.88 214	0.01 135	0.95 195

XX-Stereo	1.61 208	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 197	0.11 171	0.00 1	0.00 1	1.24 233	6.23 245	0.08 125	0.23 180	0.03 94	0.60 121	2.29 233	0.12 148	0.18 203	3.02 194	0.19 162	1.68 161	2.52 173	0.09 186	0.01 87	23.80 261	0.03 176	0.24 175	0.58 190

otaku	1.63 209	2.05 241	0.24 224	3.06 236	0.02 174	2.71 233	0.62 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 169	0.62 198	0.04 130	0.66 227	0.46 83	0.22 59	1.25 227	0.06 141	16.66 239	0.15 149	2.60 192	4.85 227	5.44 239	0.05 159	0.00 1	0.00 1	0.07 155	2.12 203

ADCPNet	1.65 210	0.02 177	0.71 236	0.06 202	0.58 240	0.02 164	2.65 229	0.73 227	0.43 218	1.10 227	2.45 219	0.46 189	6.88 230	0.36 218	4.35 238	0.87 183	0.14 161	0.01 79	5.05 207	0.73 217	1.58 153	2.08 150	1.21 230	0.01 87	0.97 224	1.50 222	0.85 202	8.85 243

ACVNet-4b	1.66 211	0.99 238	0.15 210	2.58 232	0.00 1	2.40 232	3.28 233	0.00 1	0.00 1	0.02 138	0.15 164	1.47 207	2.63 214	0.28 214	0.28 35	0.26 83	3.20 245	0.03 115	10.68 226	0.27 180	3.61 220	4.98 232	5.50 240	0.30 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.71 200

pmcnn	1.74 212	0.01 135	0.07 200	0.10 209	0.20 223	0.04 175	1.98 226	0.61 225	0.13 208	0.30 186	3.94 228	4.98 224	6.14 227	0.59 224	1.92 187	3.06 244	0.94 218	0.76 247	4.99 206	1.80 242	5.49 244	3.00 187	1.33 231	0.16 208	0.00 1	0.69 210	1.70 217	2.12 203

Ntro	1.75 213	3.28 248	0.30 227	3.24 237	0.01 126	2.99 235	1.57 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 194	0.15 168	0.60 225	0.87 149	0.18 46	1.61 229	0.07 148	16.64 238	0.14 146	3.12 203	4.97 231	5.40 238	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.64 199

AnyNet_C01	1.80 214	0.27 220	0.15 210	0.35 217	0.08 207	0.09 189	3.33 235	0.89 232	3.09 247	0.44 198	1.41 206	2.02 212	2.79 215	0.23 208	4.89 248	5.01 252	1.81 234	0.76 247	2.32 175	0.33 185	3.97 228	4.20 215	0.11 189	0.35 236	1.82 231	0.55 208	2.32 226	4.89 223

SANet	1.86 215	0.26 219	0.20 215	0.16 211	0.33 233	0.21 210	0.49 205	1.17 240	1.99 243	0.26 180	1.10 198	23.80 250	6.11 226	0.25 211	1.71 184	0.30 101	1.34 228	0.06 141	1.31 153	0.11 124	1.69 163	1.75 136	0.01 159	0.14 196	0.06 178	2.02 229	0.51 188	2.91 210

ACVNet_1	1.95 216	0.65 233	0.03 186	6.22 244	0.05 200	3.35 239	4.82 240	0.00 1	0.02 162	0.00 1	0.00 1	1.77 210	0.02 109	1.06 232	0.33 50	0.24 70	2.73 240	0.02 103	13.00 231	0.02 76	3.21 206	4.28 218	10.49 246	0.15 203	0.00 1	0.00 1	0.02 141	0.21 172

CBMV_ROB	2.09 217	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.21 210	0.04 149	1.11 238	0.10 201	1.50 239	3.75 227	13.56 235	7.40 231	0.08 171	3.15 210	1.74 226	0.69 215	0.20 214	6.65 211	0.27 180	4.19 230	2.80 182	0.23 201	0.11 180	1.40 227	1.34 218	1.89 218	4.07 219

Dean	2.18 218	0.30 222	0.30 227	7.05 246	0.96 243	2.14 229	3.29 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.08 217	5.90 225	0.31 217	0.52 95	0.55 152	2.83 241	0.01 79	9.62 222	0.03 84	3.08 201	5.02 233	12.96 248	0.19 216	0.54 219	0.10 184	0.13 168	0.02 158

G-Net	2.19 219	0.22 217	0.20 215	0.01 189	0.15 219	0.02 164	0.11 171	1.10 237	1.87 242	0.36 190	2.28 216	20.71 243	1.98 212	0.05 132	1.99 190	2.25 232	0.20 181	0.41 235	2.48 179	2.79 248	2.82 196	2.99 186	0.00 1	0.24 225	0.21 202	2.63 234	3.06 237	7.99 238

ACVNet_2	2.28 220	0.14 215	0.04 192	5.65 241	0.01 126	2.24 230	2.10 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 180	0.81 201	0.12 159	0.24 210	0.53 102	0.21 55	6.50 253	0.00 1	25.54 252	0.05 99	2.63 193	4.60 224	8.83 245	0.18 213	0.43 214	0.00 1	0.15 170	0.26 173

WAO-6	2.30 221	0.02 177	0.02 180	3.33 239	0.01 126	0.65 220	2.70 230	0.01 188	0.79 226	0.04 149	0.00 1	4.74 223	14.47 240	0.47 221	3.75 218	0.60 160	4.51 248	0.00 1	5.78 210	0.00 1	3.24 209	5.33 236	0.00 1	0.11 180	2.18 233	2.45 232	1.24 210	5.73 228

SGM_RVC	2.40 222	0.34 223	0.34 229	0.43 219	0.28 228	0.74 222	0.69 211	1.67 243	1.00 229	1.97 249	4.03 229	7.44 230	3.12 218	0.15 201	0.91 155	0.81 176	1.80 233	0.63 245	11.18 229	1.10 229	2.91 199	1.86 143	0.79 226	0.56 245	1.41 228	0.66 209	6.93 252	11.00 248
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WAO-7	2.56 223	0.40 225	3.00 250	5.92 242	0.09 209	0.62 217	3.05 232	0.04 202	1.11 232	1.99 250	9.24 255	6.66 228	11.34 236	0.36 218	2.45 205	0.57 156	1.87 235	0.11 159	8.65 217	0.13 137	2.33 183	4.24 217	0.00 1	0.43 242	0.37 212	1.21 217	0.25 176	2.62 206

PSMNet_ROB	2.63 224	3.17 247	0.20 215	0.23 212	0.11 213	5.05 243	3.48 236	0.00 1	0.00 1	1.05 225	4.82 235	3.84 220	9.24 234	5.42 247	0.77 144	0.29 99	1.04 221	0.17 197	13.41 233	0.49 201	3.21 206	1.71 135	10.65 247	0.34 234	0.33 209	0.81 213	0.44 184	0.76 193

DGSMNet	2.69 225	0.59 229	0.13 207	0.34 216	0.00 1	0.62 217	0.09 166	0.83 230	0.27 214	2.27 253	13.50 259	0.87 203	3.27 219	2.04 243	3.76 219	4.88 250	5.69 250	2.41 253	7.38 214	1.17 232	7.85 255	8.59 258	1.41 232	0.70 247	0.47 215	1.46 219	0.48 186	1.60 198

LVE	2.73 226	0.49 226	0.04 192	10.72 252	1.03 246	4.04 240	8.42 248	0.00 1	0.06 186	0.01 130	0.00 1	1.81 211	3.71 220	0.70 228	0.94 160	0.67 165	1.78 231	0.06 141	16.87 240	0.03 84	2.94 200	5.96 242	8.57 244	0.31 232	0.69 221	0.00 1	0.08 157	3.73 217

SGM+DAISY	2.86 227	0.50 228	0.84 237	0.54 221	0.51 239	1.13 226	0.43 201	1.72 244	2.04 245	2.30 254	6.28 246	7.28 229	6.54 228	0.12 193	3.30 212	2.87 240	0.51 205	0.57 243	15.79 236	1.56 238	4.54 235	4.37 221	0.05 179	1.10 251	2.16 232	1.56 223	3.34 239	5.31 227

SPstereo	3.09 228	0.25 218	0.86 238	0.00 1	0.00 1	0.03 171	0.08 165	0.02 193	0.68 223	0.53 204	6.05 242	7.72 232	15.87 243	0.30 216	4.39 242	6.46 255	0.56 208	0.92 249	3.96 202	4.10 252	7.15 253	7.70 254	0.00 1	0.12 188	1.19 226	3.25 237	2.98 235	8.23 240

MDST_ROB	3.10 229	2.75 245	0.06 195	4.83 240	0.13 217	2.36 231	0.10 168	1.01 236	0.07 193	0.97 220	2.05 215	0.39 188	15.72 242	0.03 94	4.44 243	0.34 116	0.19 178	0.14 173	4.81 204	0.14 146	3.68 223	3.84 208	0.43 216	0.06 164	8.30 255	3.52 240	16.22 259	7.19 234

DispFullNet	3.49 230	0.27 220	7.26 257	0.09 208	0.14 218	0.01 139	0.06 156	3.85 251	0.42 217	6.77 261	8.35 252	11.64 234	6.65 229	0.04 111	2.82 208	7.09 257	1.03 220	0.25 224	17.20 241	2.51 247	4.99 239	4.62 225	0.29 205	0.09 169	1.11 225	0.11 186	2.44 228	4.02 218

MaskLacGwcNet_RVC	3.63 231	0.59 229	0.28 226	0.58 222	0.47 236	0.75 223	0.97 215	0.71 226	0.73 224	1.52 240	6.11 244	50.36 262	3.93 223	1.16 233	0.89 153	1.03 196	1.22 226	1.90 250	7.38 214	0.44 196	4.52 234	4.87 228	0.17 194	0.17 210	0.59 220	1.78 225	2.80 234	2.04 202

SGM-ForestM	3.78 232	5.31 250	1.67 244	1.82 231	0.21 224	4.13 241	4.09 239	2.88 248	1.28 234	1.49 238	2.36 218	15.61 237	9.22 233	0.23 208	0.80 145	0.37 124	1.79 232	0.14 173	12.88 230	0.54 207	2.71 195	1.24 105	0.58 222	0.22 222	6.71 249	4.59 248	11.01 255	8.15 239

DPSNet	3.78 232	0.04 195	0.03 186	0.00 1	0.07 205	0.14 200	0.37 198	0.00 1	0.06 186	0.00 1	1.34 205	25.08 253	4.60 224	2.89 244	5.42 251	4.03 247	1.04 221	0.48 241	40.54 257	1.90 244	5.96 249	6.80 251	0.77 225	0.43 242	0.04 175	0.00 1	0.02 141	0.00 1

IMH-64-1	3.85 234	0.05 202	0.37 230	1.44 227	0.30 229	3.09 236	5.34 241	0.24 216	0.06 186	0.00 1	0.00 1	2.19 214	12.39 237	1.76 239	4.38 240	1.10 201	0.92 216	0.05 134	9.06 219	0.01 59	1.67 158	5.55 239	42.38 254	0.12 188	3.52 237	1.49 220	2.00 220	4.55 221

IMH-64	3.85 234	0.05 202	0.37 230	1.44 227	0.30 229	3.09 236	5.34 241	0.24 216	0.06 186	0.00 1	0.00 1	2.19 214	12.39 237	1.76 239	4.38 240	1.10 201	0.92 216	0.05 134	9.06 219	0.01 59	1.67 158	5.55 239	42.38 254	0.12 188	3.52 237	1.49 220	2.00 220	4.55 221

ELAS_RVC	4.04 236	0.49 226	1.39 243	1.11 223	0.60 241	7.99 250	1.00 217	2.40 246	0.47 220	1.87 244	6.10 243	23.27 248	16.03 244	0.81 229	3.42 215	1.07 198	1.91 236	2.00 252	4.96 205	0.58 212	5.46 243	6.46 247	0.42 214	1.07 250	7.42 251	3.86 243	2.54 230	4.24 220
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	4.27 237	0.67 234	1.26 242	1.74 229	1.18 247	2.86 234	1.19 218	2.85 247	1.02 230	1.69 241	6.75 249	24.91 252	14.95 241	0.94 231	3.89 222	1.08 200	2.17 238	1.95 251	5.40 209	0.46 199	5.36 242	6.55 248	0.35 211	0.85 248	7.90 254	5.92 250	4.17 249	7.23 235
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	4.29 238	0.11 212	0.13 207	1.26 224	0.11 213	1.03 225	0.26 191	3.30 250	1.83 241	2.06 251	6.54 247	21.89 247	13.09 239	0.26 212	6.15 254	4.06 248	1.17 225	0.60 244	11.15 228	0.77 219	9.51 258	6.66 250	0.21 198	0.33 233	3.82 240	1.85 227	6.87 251	10.91 247
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
IMH	4.57 239	0.09 208	0.46 232	1.33 225	0.33 233	3.24 238	5.84 243	0.19 212	0.03 174	0.04 149	0.13 159	4.54 222	21.02 251	6.43 249	2.13 198	0.85 178	0.98 219	0.04 126	10.90 227	0.08 111	1.64 157	5.04 234	43.44 256	0.12 188	4.06 242	2.32 230	0.83 200	7.16 233

PWCK	4.79 240	0.74 235	0.03 186	2.93 234	0.35 235	6.13 248	6.97 246	0.89 232	1.31 235	2.70 255	6.69 248	16.70 238	8.73 232	0.55 222	1.72 185	0.71 166	2.01 237	0.22 218	44.34 260	1.82 243	4.65 236	3.43 194	0.60 223	0.11 180	3.50 236	3.47 239	2.18 225	5.92 230

WAO-8	5.66 241	2.11 242	1.87 245	12.02 255	1.01 244	5.74 244	5.88 244	0.19 212	6.71 251	1.96 247	4.05 230	17.83 239	19.17 248	8.03 253	0.93 157	0.88 184	2.88 242	0.04 126	18.68 244	2.02 245	2.56 190	5.47 237	3.12 234	0.42 240	7.45 252	3.96 244	3.97 245	13.96 251

Venus	5.66 241	2.11 242	1.87 245	12.02 255	1.01 244	5.74 244	5.88 244	0.19 212	6.71 251	1.96 247	4.05 230	17.83 239	19.17 248	8.03 253	0.93 157	0.88 184	2.88 242	0.04 126	18.68 244	2.02 245	2.56 190	5.47 237	3.12 234	0.42 240	7.45 252	3.96 244	3.97 245	13.96 251

STStereo	5.80 243	0.64 232	7.81 258	6.19 243	2.27 250	5.80 246	2.18 228	9.13 258	6.03 250	2.16 252	11.18 258	31.10 259	17.97 245	0.05 132	5.03 249	1.57 217	0.60 211	0.41 235	20.73 248	0.60 213	2.07 176	2.49 171	0.44 219	1.86 254	3.79 239	1.85 227	3.78 243	8.79 242

JetBlue	6.71 244	4.56 249	3.34 251	10.06 251	5.83 253	11.78 251	9.69 249	3.20 249	0.96 227	0.26 180	1.05 196	27.02 254	1.79 211	8.08 255	5.98 252	4.43 249	3.50 247	2.59 254	9.55 221	0.90 226	8.37 257	8.40 257	6.46 242	0.62 246	6.68 248	10.97 257	3.91 244	21.09 258

ktn	7.26 245	0.97 237	2.82 249	7.79 247	1.57 248	7.69 249	14.03 252	1.76 245	7.34 253	0.22 174	1.16 199	19.49 241	33.76 256	4.08 245	1.49 181	0.93 188	5.70 251	0.19 208	18.77 246	2.88 249	3.54 218	4.16 214	38.83 250	0.14 196	1.70 229	2.63 234	2.45 229	9.93 244

KSHMR	7.32 246	5.58 251	1.02 239	14.35 257	4.34 252	13.20 252	12.19 250	0.53 222	1.32 236	0.53 204	0.49 183	7.58 231	19.14 247	13.06 261	2.36 203	0.99 193	1.77 230	0.27 227	20.47 247	0.19 162	5.60 245	6.16 245	45.35 259	0.17 210	3.99 241	1.84 226	3.04 236	11.96 249

notaker	8.18 247	8.30 255	3.80 252	16.02 258	6.70 255	17.10 256	15.34 255	0.84 231	0.78 225	0.03 142	0.06 146	23.40 249	32.99 255	4.55 246	1.44 179	0.65 164	4.67 249	0.05 134	21.88 250	0.42 193	5.81 248	5.95 241	44.83 258	0.35 236	0.36 211	0.75 211	0.63 194	3.05 211

MANE	8.78 248	2.87 246	8.29 259	2.93 234	3.34 251	4.89 242	3.98 238	7.14 254	8.36 255	1.92 245	5.23 237	24.15 251	21.89 253	0.17 205	4.88 247	4.98 251	2.99 244	13.87 259	13.79 234	1.59 239	5.19 240	4.20 215	0.57 221	2.84 257	14.68 258	15.35 259	27.75 260	29.14 260

LSM0	8.86 249	0.02 177	0.22 222	0.03 196	0.04 197	0.31 214	1.91 224	1.27 241	1.11 232	0.69 214	4.93 236	5.26 225	10.12 235	0.06 143	65.52 261	79.55 262	0.57 209	0.25 224	26.36 254	1.20 235	6.39 250	9.32 259	0.00 1	0.25 227	0.50 218	3.59 241	4.03 247	15.71 255

TorneroNet	9.27 250	6.70 252	0.59 234	8.59 248	0.89 242	15.04 254	14.99 254	1.15 239	15.94 259	0.28 184	4.13 233	21.03 244	36.22 258	8.11 256	1.93 189	0.92 187	5.90 252	0.00 1	28.28 256	4.07 251	5.61 247	6.13 243	44.80 257	0.13 193	4.50 245	3.37 238	0.49 187	10.49 246

DPSimNet_ROB	9.34 251	7.96 254	5.81 255	6.22 244	6.57 254	6.07 247	8.31 247	7.92 257	9.56 256	4.96 259	20.11 261	13.96 236	23.63 254	5.72 248	7.46 258	10.00 259	8.81 255	4.72 257	20.80 249	7.46 258	10.68 259	9.69 260	5.17 237	5.80 259	6.77 250	7.75 251	7.68 253	12.50 250

TorneroNet-64	9.62 252	7.27 253	1.21 241	11.53 254	0.31 231	13.52 253	14.22 253	0.77 228	18.82 261	0.12 166	1.08 197	21.82 246	40.46 259	9.34 259	3.34 213	0.98 192	6.76 254	0.03 115	26.05 253	4.26 253	5.60 245	6.44 246	40.29 251	0.15 203	4.44 244	4.55 247	0.70 196	15.60 254

UNDER WATER	11.52 253	10.77 256	1.99 247	25.62 260	15.97 260	25.20 259	22.88 256	5.99 252	3.53 249	1.10 227	0.10 156	28.97 258	19.57 250	14.80 262	3.25 211	2.36 235	9.30 256	0.37 234	17.87 243	4.93 254	6.51 251	6.83 252	50.28 262	1.57 253	4.19 243	8.37 255	4.11 248	14.53 253

MADNet++	11.56 254	1.27 239	4.08 254	1.43 226	8.62 257	0.91 224	3.96 237	6.23 253	10.81 257	6.18 260	7.83 250	21.25 245	18.68 246	7.92 252	6.83 256	10.23 260	9.49 257	5.00 258	22.72 251	15.15 261	38.97 262	39.68 262	0.98 228	8.74 260	4.81 247	37.54 262	7.79 254	5.05 224

UNDER WATER-64	12.46 255	13.15 257	2.08 248	27.62 262	17.01 261	26.50 260	23.97 257	7.19 255	1.74 240	1.15 229	0.20 170	31.21 260	21.29 252	16.80 263	4.69 245	3.11 245	9.58 258	0.41 235	17.58 242	5.18 255	6.58 252	7.17 253	50.54 263	1.13 252	4.65 246	11.24 258	5.63 250	19.16 257

BEATNet-Init1	14.24 256	15.54 259	3.97 253	25.94 261	7.60 256	23.87 258	12.50 251	7.89 256	7.55 254	3.12 257	8.54 253	27.62 255	35.02 257	1.31 235	8.22 259	6.75 256	3.46 246	2.85 255	43.92 259	15.02 260	7.82 254	8.02 255	3.01 233	3.65 258	19.26 260	8.29 254	42.94 262	30.90 261

JetRed	15.55 257	13.85 258	21.25 261	3.29 238	11.00 258	23.25 257	28.57 259	11.81 259	2.67 246	2.82 256	0.28 174	20.42 242	2.00 213	20.14 264	7.05 257	9.45 258	26.15 261	35.73 262	8.55 216	5.24 256	25.95 261	16.94 261	26.72 249	2.30 255	18.80 259	36.15 261	13.09 257	26.44 259

LE_ROB	15.66 258	2.59 244	5.85 256	11.36 253	30.01 262	15.68 255	25.64 258	14.54 260	12.68 258	1.81 242	9.70 256	37.08 261	44.29 261	1.30 234	3.44 217	0.97 191	1.12 223	0.49 242	26.77 255	5.29 257	4.42 233	3.03 188	6.44 241	22.04 261	27.17 262	26.95 260	38.02 261	44.17 262

HanzoNet	18.84 259	17.63 260	9.86 260	22.09 259	15.86 259	35.88 263	32.89 260	15.68 261	16.86 260	3.66 258	9.19 254	52.68 263	43.33 260	35.15 265	6.09 253	5.40 253	11.69 259	2.96 256	42.72 258	11.82 259	7.93 256	6.64 249	49.53 261	2.60 256	11.83 257	10.28 256	11.31 256	17.01 256

DLNR_Zeroshot_test	19.70 260	69.96 264	0.00 1	88.77 266	0.03 188	0.09 189	98.77 270	0.00 1	0.03 174	1.84 243	0.66 189	0.10 132	0.20 178	12.25 260	96.21 264	100.00 268	19.95 260	18.43 260	16.36 237	1.11 230	5.29 241	1.75 136	0.00 1	0.02 136	0.00 1	0.00 1	0.02 141	0.00 1

LRCNet_RVC	49.44 261	66.95 263	34.18 262	88.01 265	86.59 268	83.58 266	77.68 265	40.99 264	25.39 262	95.87 264	64.14 263	84.13 266	47.24 262	95.35 267	19.57 260	2.87 240	56.10 264	39.42 263	90.88 265	49.94 262	16.11 260	8.09 256	89.74 269	45.55 263	2.77 234	0.09 182	15.03 258	8.65 241

DGTPSM_ROB	71.75 262	40.84 261	97.34 268	8.83 249	79.80 265	30.72 261	64.54 263	25.58 262	99.99 267	12.77 262	97.38 265	28.16 256	92.13 264	8.83 257	99.72 267	99.93 266	47.35 262	93.91 265	69.17 261	98.77 267	79.52 264	97.81 269	64.85 267	99.22 266	100.00 267	100.00 267	100.00 267	100.00 267

DPSMNet_ROB	71.83 263	40.93 262	97.34 268	8.88 250	79.83 266	30.72 261	64.55 264	25.59 263	99.99 267	12.96 263	97.37 264	28.30 257	92.46 265	9.07 258	99.72 267	99.93 266	47.45 263	93.93 266	69.88 262	98.78 268	79.62 265	97.92 270	64.95 268	99.22 266	100.00 267	100.00 267	100.00 267	100.00 267

PML	75.23 264	92.32 267	40.92 263	100.00 272	85.92 267	99.81 270	85.15 266	100.00 267	88.69 263	99.01 265	44.78 262	99.77 271	99.42 268	88.94 266	73.48 262	47.64 261	83.21 265	28.34 261	99.19 267	65.46 263	41.32 263	47.31 263	49.19 260	55.96 264	73.24 265	60.38 263	99.98 266	81.82 264

DPSM_ROB	83.66 265	71.63 265	94.12 265	53.34 263	64.00 263	53.60 264	41.12 261	100.00 267	100.00 269	100.00 268	100.00 268	83.87 264	96.06 266	6.88 250	100.00 269	100.00 268	90.19 266	95.81 268	82.05 263	92.53 264	95.25 269	97.38 267	41.02 252	100.00 269	100.00 267	100.00 267	100.00 267	100.00 267

DPSM	83.66 265	71.63 265	94.12 265	53.34 263	64.00 263	53.60 264	41.12 261	100.00 267	100.00 269	100.00 268	100.00 268	83.87 264	96.06 266	6.88 250	100.00 269	100.00 268	90.19 266	95.81 268	82.05 263	92.53 264	95.25 269	97.38 267	41.02 252	100.00 269	100.00 267	100.00 267	100.00 267	100.00 267

MEDIAN_ROB	92.20 267	96.49 268	94.17 267	99.95 270	99.19 269	99.95 271	100.00 272	97.11 265	94.14 264	99.60 266	99.37 266	92.43 267	88.70 263	99.92 271	95.80 263	92.88 263	95.88 268	94.82 267	98.03 266	94.68 266	81.84 267	81.93 265	100.00 271	90.29 265	65.82 264	79.89 265	68.57 263	87.91 265

MyStereo02	93.57 268	99.22 269	99.84 271	98.96 267	0.00 1	91.34 267	91.56 268	100.00 267	100.00 269	100.00 268	100.00 268	95.27 269	100.00 271	95.79 269	100.00 269	100.00 268	100.00 271	100.00 271	100.00 269	100.00 270	100.00 271	100.00 271	54.32 265	100.00 269	100.00 267	100.00 267	100.00 267	100.00 267

HaxPig	94.43 269	99.96 273	92.01 264	99.99 271	99.99 270	99.98 272	99.98 271	99.96 266	99.91 265	99.99 267	99.97 267	99.99 272	99.86 270	99.99 272	98.15 265	96.51 264	97.29 269	91.52 264	99.99 268	99.99 269	80.58 266	74.96 264	99.98 270	99.94 268	53.35 263	96.94 266	74.18 264	94.53 266

AVERAGE_ROB	95.57 270	99.91 272	98.71 270	100.00 272	100.00 271	100.00 273	100.00 272	100.00 267	99.96 266	100.00 268	100.00 268	100.00 273	100.00 271	100.00 273	98.99 266	99.18 265	99.81 270	99.12 270	100.00 269	100.00 270	92.26 268	96.18 266	100.00 271	100.00 269	73.29 266	74.36 264	75.52 265	73.13 263

CasAABBNet	97.26 271	99.60 271	100.00 273	99.01 269	100.00 271	91.42 269	91.33 267	100.00 267	100.00 269	100.00 268	100.00 268	94.83 268	99.85 269	95.73 268	100.00 269	100.00 268	100.00 271	100.00 271	100.00 269	100.00 270	100.00 271	100.00 271	54.13 264	100.00 269	100.00 267	100.00 267	100.00 267	100.00 267

MyStereo03	97.27 272	99.22 269	99.84 271	98.96 267	100.00 271	91.34 267	91.56 268	100.00 267	100.00 269	100.00 268	100.00 268	95.27 269	100.00 271	95.79 269	100.00 269	100.00 268	100.00 271	100.00 271	100.00 269	100.00 270	100.00 271	100.00 271	54.32 265	100.00 269	100.00 267	100.00 267	100.00 267	100.00 267

ASD4																								26.47 262

STTRV1_RVC		0.00 1	0.00 1	0.02 193	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 142	0.02 133	0.29 180	0.50 200	0.02 64	0.34 51	0.22 59	2.21 239	0.07 148		2.97 250	3.26 211	2.53 174		0.03 149	0.03 170	0.11 186	0.91 206	3.53 216

Low-res two-view benchmark