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.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

StereoVision	0.02 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

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

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

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

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

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

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	0.02 173	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

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	0.03 175	0.15 203	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 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

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

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	0.08 185	0.01 87	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

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	4.02 228	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

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

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

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

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

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	0.04 178	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

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

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

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	0.01 160	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

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	0.01 160	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
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	10.69 257	0.33 200	0.08 157	0.00 1

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	3.94 225	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

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

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	3.83 222	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

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	0.41 214	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.
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 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

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

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.
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

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

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

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	0.01 160	0.00 1	0.00 1	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

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

test_4	0.16 95	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.01 139	0.16 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 132	0.52 95	0.53 148	0.01 40	0.13 168	0.10 72	0.11 124	0.28 77	1.23 104	0.00 1	0.00 1	0.03 170	0.17 191	0.80 198	0.16 166

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

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

SACVNet	0.13 78	0.02 177	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	0.01 30	0.04 130	0.06 143	0.23 27	0.23 64	0.01 40	0.02 103	0.37 105	0.00 1	0.37 93	1.97 145	0.00 1	0.01 87	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

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

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

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

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

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	0.01 130	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

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

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

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

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	3.98 226	0.30 101	0.01 40	0.02 103	0.79 135	0.55 209	0.15 52	0.34 52	0.43 217	0.09 169	0.73 222	1.20 216	0.82 199	5.86 229

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	3.98 226	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

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

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

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

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

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

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

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	0.40 213	0.01 87	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

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	0.10 188	0.03 149	0.22 204	0.45 204	0.45 185	3.27 215

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	0.23 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.57 191	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

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

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

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

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

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

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

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	0.87 228	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	0.04 106	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

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

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

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

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

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

error version	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

test-v	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

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

RALAANet	0.13 78	0.03 191	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	0.03 100	0.02 109	0.05 132	0.45 77	0.18 46	0.04 80	0.00 1	0.66 126	0.11 124	0.75 119	1.11 97	0.00 1	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FADNet	0.13 78	0.02 177	0.01 172	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 130	0.02 64	0.95 162	0.12 29	0.04 80	0.10 158	0.07 64	0.24 172	0.57 106	1.24 105	0.02 173	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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	3.92 224	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

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	0.49 221	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.10 70	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.02 109	0.06 143	0.42 74	0.26 83	0.04 80	0.01 79	0.32 103	0.00 1	0.60 111	0.99 89	0.00 1	0.01 87	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
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	0.01 160	0.02 136	0.00 1	0.00 1	0.02 141	0.00 1

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

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

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	0.01 160	0.09 169	0.00 1	0.00 1	0.03 147	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

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	0.76 225	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 176

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

APVNet	0.13 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 123	0.01 30	0.00 1	0.03 94	0.63 131	0.21 55	0.05 98	0.04 126	0.88 139	0.03 84	0.21 64	1.46 124	0.00 1	0.01 87	0.00 1	0.00 1	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	4.22 234	0.95 189	0.05 98	0.11 159	2.90 188	0.26 177	1.26 130	1.55 125	0.42 215	0.14 196	0.21 202	2.39 231	1.43 214	7.65 237

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

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	0.34 210	0.05 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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

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

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

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	4.08 230	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_C	0.12 74	0.01 135	0.03 186	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.07 162	0.03 197	0.07 193	0.01 130	0.03 136	0.01 30	0.01 79	0.08 171	0.41 69	0.27 88	0.06 105	0.00 1	0.31 99	0.00 1	0.30 81	1.42 120	0.00 1	0.00 1	0.07 180	0.00 1	0.08 157	0.01 154

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

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

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

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	4.29 237	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

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

CIPLG	0.13 78	0.01 135	0.03 186	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.06 156	0.02 193	0.08 196	0.01 130	0.03 136	0.01 30	0.01 79	0.08 171	0.62 126	0.27 88	0.07 117	0.00 1	0.28 96	0.01 59	0.30 81	1.40 118	0.00 1	0.00 1	0.07 180	0.00 1	0.08 157	0.01 154

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	4.10 231	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

ACRE	0.13 78	0.01 135	0.02 180	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.07 162	0.02 193	0.08 196	0.01 130	0.06 146	0.01 30	0.01 79	0.08 171	0.40 64	0.27 88	0.07 117	0.00 1	0.39 106	0.01 59	0.34 89	1.40 118	0.00 1	0.00 1	0.07 180	0.00 1	0.08 157	0.01 154

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

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	4.21 233	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

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	0.13 191	0.24 225	0.12 189	0.40 201	0.16 172	0.46 189

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	0.34 210	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CASnet	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	0.11 135	0.08 146	0.00 1	0.40 64	0.24 70	0.08 124	0.07 148	0.11 75	0.12 132	1.91 170	1.24 105	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)
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	0.19 197	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	0.19 197	0.03 149	0.13 191	0.00 1	0.86 203	0.19 167

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

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

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	0.04 178	0.01 87	0.09 185	2.88 236	0.39 181	0.01 154

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

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
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	4.54 245	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

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	4.07 229	0.86 180	0.09 129	0.15 181	0.76 134	0.52 206	2.00 172	2.23 154	0.01 160	0.30 230	1.79 230	3.65 242	1.56 216	10.19 245

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	0.05 180	0.10 177	0.00 1	0.00 1	0.07 155	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	0.07 184	0.19 216	0.08 184	0.97 215	0.10 164	0.34 183

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

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

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	4.35 239	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.
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	4.13 232	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

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	4.27 235	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	4.27 235	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

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

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

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	0.06 183	0.12 188	0.03 170	0.00 1	0.01 135	0.11 163

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	0.01 160	0.04 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 163

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

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

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

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	0.09 187	0.01 87	23.80 262	0.03 176	0.24 175	0.58 190

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	0.01 160	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	0.01 160	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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	0.03 175	0.20 219	0.23 205	0.47 205	2.57 231	0.34 183

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	0.22 201	0.26 229	0.40 213	1.60 224	1.99 219	2.72 207

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

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

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	4.31 238	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

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	0.08 185	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
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

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
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	4.35 239	0.87 183	0.14 161	0.01 79	5.05 207	0.73 217	1.58 153	2.08 150	1.21 231	0.01 87	0.97 224	1.50 222	0.85 202	8.85 243

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	0.14 194	0.00 1	0.14 197	0.32 199	0.16 172	0.31 179

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

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

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	0.13 191	0.38 238	0.34 210	0.41 203	0.55 189	0.43 187

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	0.29 206	0.34 234	0.20 201	0.02 174	2.57 231	0.38 185

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	0.25 204	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
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

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

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	0.21 199	0.18 213	0.00 1	0.01 170	0.56 190	0.63 191

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	3.76 220	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

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	0.10 188	0.25 227	0.00 1	0.00 1	0.58 192	3.07 212

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	0.13 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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

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	0.01 160	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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

MDST_ROB	3.10 230	2.75 245	0.06 195	4.83 241	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	4.44 244	0.34 116	0.19 178	0.14 173	4.81 204	0.14 146	3.68 223	3.84 208	0.43 217	0.06 164	8.30 256	3.52 240	16.22 260	7.19 234

G-Net	2.19 220	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	20.71 244	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

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	0.01 160	0.13 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 160

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

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

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)
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	0.25 204	0.15 203	0.04 175	0.00 1	0.63 194	2.84 209

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	0.18 196	0.03 149	0.00 1	0.00 1	0.91 206	0.00 1

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	0.03 175	0.18 213	0.00 1	0.00 1	0.04 151	0.00 1

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	0.05 180	0.08 167	0.00 1	0.17 191	0.43 182	0.44 188

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	4.69 246	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

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

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.
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

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
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	6.45 256	5.68 255	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

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

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	0.01 160	0.01 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.26 197

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	1.08 230	0.02 136	0.00 1	0.03 176	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

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
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	0.30 209	0.93 249	0.11 188	0.88 214	0.01 135	0.95 195

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	0.43 217	0.23 223	0.25 206	0.21 196	0.04 151	2.82 208

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

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
SGM+DAISY	2.86 228	0.50 228	0.84 237	0.54 222	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	0.05 180	1.10 251	2.16 232	1.56 223	3.34 239	5.31 227

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

SPstereo	3.09 229	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	4.39 243	6.46 256	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

LSM0	8.86 250	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	65.52 263	79.55 264	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

RainbowNet	1.36 203	0.39 224	0.09 204	1.81 231	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	8.15 245	0.14 196	0.00 1	0.00 1	0.09 162	3.17 214

STStereo	5.80 244	0.64 232	7.81 259	6.19 244	2.27 250	5.80 246	2.18 228	9.13 259	6.03 250	2.16 252	11.18 258	31.10 260	17.97 245	0.05 132	5.03 250	1.57 217	0.60 211	0.41 235	20.73 248	0.60 213	2.07 176	2.49 171	0.44 220	1.86 254	3.79 239	1.85 227	3.78 243	8.79 242

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

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	0.29 206	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
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	5.10 251	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

CBMV_ROB	2.09 218	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	0.23 202	0.11 180	1.40 227	1.34 218	1.89 218	4.07 219

IMH-64-1	3.85 235	0.05 202	0.37 230	1.44 228	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	4.38 241	1.10 201	0.92 216	0.05 134	9.06 219	0.01 59	1.67 158	5.55 239	42.38 257	0.12 188	3.52 237	1.49 220	2.00 220	4.55 221

IMH-64	3.85 235	0.05 202	0.37 230	1.44 228	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	4.38 241	1.10 201	0.92 216	0.05 134	9.06 219	0.01 59	1.67 158	5.55 239	42.38 257	0.12 188	3.52 237	1.49 220	2.00 220	4.55 221

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	1.33 232	0.16 208	0.00 1	0.69 210	1.70 217	2.12 203

IMH	4.57 240	0.09 208	0.46 232	1.33 226	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	6.43 250	2.13 198	0.85 178	0.98 219	0.04 126	10.90 227	0.08 111	1.64 157	5.04 234	43.44 259	0.12 188	4.06 242	2.32 230	0.83 200	7.16 233

DispFullNet	3.49 231	0.27 220	7.26 258	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	7.09 258	1.03 220	0.25 224	17.20 241	2.51 247	4.99 239	4.62 225	0.29 206	0.09 169	1.11 225	0.11 186	2.44 228	4.02 218

DPSNet	3.78 233	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	25.08 254	4.60 224	2.89 244	5.42 252	4.03 247	1.04 221	0.48 241	40.54 259	1.90 244	5.96 249	6.80 251	0.77 226	0.43 242	0.04 175	0.00 1	0.02 141	0.00 1

PSMNet_ROB	2.63 225	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	5.42 248	0.77 144	0.29 99	1.04 221	0.17 197	13.41 233	0.49 201	3.21 206	1.71 135	10.65 249	0.34 234	0.33 209	0.81 213	0.44 184	0.76 193

LE_ROB	15.66 259	2.59 244	5.85 257	11.36 254	30.01 263	15.68 255	25.64 259	14.54 261	12.68 258	1.81 242	9.70 256	37.08 262	44.29 262	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	6.44 243	22.04 262	27.17 263	26.95 260	38.02 262	44.17 263

SQANet	1.36 203	1.64 240	0.17 213	2.63 234	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	3.79 238	0.05 159	0.00 1	0.00 1	0.12 167	1.99 201

MeshStereo	4.29 239	0.11 212	0.13 207	1.26 225	0.11 213	1.03 225	0.26 191	3.30 250	1.83 241	2.06 251	6.54 247	21.89 248	13.09 239	0.26 212	6.15 255	4.06 248	1.17 225	0.60 244	11.15 228	0.77 219	9.51 258	6.66 250	0.21 199	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
MaskLacGwcNet_RVC	3.63 232	0.59 229	0.28 226	0.58 223	0.47 236	0.75 223	0.97 215	0.71 226	0.73 224	1.52 240	6.11 244	50.36 263	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	0.17 195	0.17 210	0.59 220	1.78 225	2.80 234	2.04 202

otaku	1.63 209	2.05 241	0.24 224	3.06 237	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	5.44 241	0.05 159	0.00 1	0.00 1	0.07 155	2.12 203

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	23.80 251	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	0.01 160	0.14 196	0.06 178	2.02 229	0.51 188	2.91 210

Ntro	1.75 213	3.28 248	0.30 227	3.24 238	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	5.40 240	0.06 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.64 199

KSHMR	7.32 247	5.58 251	1.02 239	14.35 258	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	13.06 262	2.36 203	0.99 193	1.77 230	0.27 227	20.47 247	0.19 162	5.60 245	6.16 245	45.35 262	0.17 210	3.99 241	1.84 226	3.04 236	11.96 249

LVE	2.73 227	0.49 226	0.04 192	10.72 253	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	8.57 246	0.31 232	0.69 221	0.00 1	0.08 157	3.73 217

SGM-ForestM	3.78 233	5.31 250	1.67 244	1.82 232	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	0.58 223	0.22 222	6.71 250	4.59 248	11.01 255	8.15 239

SGM_RVC	2.40 223	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	0.79 227	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
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	4.89 249	5.01 253	1.81 234	0.76 247	2.32 175	0.33 185	3.97 228	4.20 215	0.11 190	0.35 236	1.82 231	0.55 208	2.32 226	4.89 223

WAO-7	2.56 224	0.40 225	3.00 250	5.92 243	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

ELAS_RVC	4.04 237	0.49 226	1.39 243	1.11 224	0.60 241	7.99 250	1.00 217	2.40 246	0.47 220	1.87 244	6.10 243	23.27 249	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	0.42 215	1.07 250	7.42 252	3.86 243	2.54 230	4.24 220
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	4.79 241	0.74 235	0.03 186	2.93 235	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	44.34 262	1.82 243	4.65 236	3.43 194	0.60 224	0.11 180	3.50 236	3.47 239	2.18 225	5.92 230

ELAS	4.27 238	0.67 234	1.26 242	1.74 230	1.18 247	2.86 234	1.19 218	2.85 247	1.02 230	1.69 241	6.75 249	24.91 253	14.95 241	0.94 231	3.89 223	1.08 200	2.17 238	1.95 251	5.40 209	0.46 199	5.36 242	6.55 248	0.35 212	0.85 248	7.90 255	5.92 250	4.17 249	7.23 235
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STTRV1_RVC	1.93 216	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	35.05 258	2.97 250	3.26 211	2.53 174	0.00 1	0.03 149	0.03 170	0.11 186	0.91 206	3.53 216

ACVNet_1	1.95 217	0.65 233	0.03 186	6.22 245	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	10.49 248	0.15 203	0.00 1	0.00 1	0.02 141	0.21 172

Dean	2.18 219	0.30 222	0.30 227	7.05 247	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	12.96 250	0.19 216	0.54 219	0.10 184	0.13 168	0.02 158

WAO-8	5.66 242	2.11 242	1.87 245	12.02 256	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	8.03 254	0.93 157	0.88 184	2.88 242	0.04 126	18.68 244	2.02 245	2.56 190	5.47 237	3.12 236	0.42 240	7.45 253	3.96 244	3.97 245	13.96 251

Venus	5.66 242	2.11 242	1.87 245	12.02 256	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	8.03 254	0.93 157	0.88 184	2.88 242	0.04 126	18.68 244	2.02 245	2.56 190	5.47 237	3.12 236	0.42 240	7.45 253	3.96 244	3.97 245	13.96 251

MANE	8.78 249	2.87 246	8.29 260	2.93 235	3.34 251	4.89 242	3.98 238	7.14 255	8.36 255	1.92 245	5.23 237	24.15 252	21.89 254	0.17 205	4.88 248	4.98 252	2.99 244	13.87 260	13.79 234	1.59 239	5.19 240	4.20 215	0.57 222	2.84 257	14.68 259	15.35 259	27.75 261	29.14 261

ACVNet-4b	1.66 211	0.99 238	0.15 210	2.58 233	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	5.50 242	0.30 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.71 200

BEATNet-Init1	14.24 257	15.54 259	3.97 253	25.94 263	7.60 256	23.87 258	12.50 251	7.89 257	7.55 254	3.12 257	8.54 253	27.62 256	35.02 258	1.31 235	8.22 260	6.75 257	3.46 246	2.85 255	43.92 261	15.02 260	7.82 254	8.02 255	3.01 235	3.65 258	19.26 261	8.29 254	42.94 263	30.90 262

JetBlue	6.71 245	4.56 249	3.34 251	10.06 252	5.83 253	11.78 251	9.69 249	3.20 249	0.96 227	0.26 180	1.05 196	27.02 255	1.79 211	8.08 256	5.98 253	4.43 249	3.50 247	2.59 254	9.55 221	0.90 226	8.37 257	8.40 257	6.46 244	0.62 246	6.68 249	10.97 257	3.91 244	21.09 258

WAO-6	2.30 222	0.02 177	0.02 180	3.33 240	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	3.75 219	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

notaker	8.18 248	8.30 255	3.80 252	16.02 259	6.70 255	17.10 256	15.34 255	0.84 231	0.78 225	0.03 142	0.06 146	23.40 250	32.99 256	4.55 247	1.44 179	0.65 164	4.67 249	0.05 134	21.88 250	0.42 193	5.81 248	5.95 241	44.83 261	0.35 236	0.36 211	0.75 211	0.63 194	3.05 211

DGSMNet	2.69 226	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	3.76 220	4.88 251	5.69 250	2.41 253	7.38 214	1.17 232	7.85 255	8.59 258	1.41 233	0.70 247	0.47 215	1.46 219	0.48 186	1.60 198

ktn	7.26 246	0.97 237	2.82 249	7.79 248	1.57 248	7.69 249	14.03 252	1.76 245	7.34 253	0.22 174	1.16 199	19.49 241	33.76 257	4.08 246	1.49 181	0.93 188	5.70 251	0.19 208	18.77 246	2.88 249	3.54 218	4.16 214	38.83 253	0.14 196	1.70 229	2.63 234	2.45 229	9.93 244

TorneroNet	9.27 251	6.70 252	0.59 234	8.59 249	0.89 242	15.04 254	14.99 254	1.15 239	15.94 259	0.28 184	4.13 233	21.03 245	36.22 259	8.11 257	1.93 189	0.92 187	5.90 252	0.00 1	28.28 256	4.07 251	5.61 247	6.13 243	44.80 260	0.13 193	4.50 245	3.37 238	0.49 187	10.49 246

ACVNet_2	2.28 221	0.14 215	0.04 192	5.65 242	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	8.83 247	0.18 213	0.43 214	0.00 1	0.15 170	0.26 173

TorneroNet-64	9.62 253	7.27 253	1.21 241	11.53 255	0.31 231	13.52 253	14.22 253	0.77 228	18.82 261	0.12 166	1.08 197	21.82 247	40.46 260	9.34 260	3.34 213	0.98 192	6.76 254	0.03 115	26.05 253	4.26 253	5.60 245	6.44 246	40.29 254	0.15 203	4.44 244	4.55 247	0.70 196	15.60 254

DPSimNet_ROB	9.34 252	7.96 254	5.81 256	6.22 245	6.57 254	6.07 247	8.31 247	7.92 258	9.56 256	4.96 259	20.11 261	13.96 236	23.63 255	5.72 249	7.46 259	10.00 260	8.81 255	4.72 257	20.80 249	7.46 258	10.68 259	9.69 260	5.17 239	5.80 260	6.77 251	7.75 251	7.68 253	12.50 250

UNDER WATER	11.52 254	10.77 256	1.99 247	25.62 262	15.97 261	25.20 259	22.88 257	5.99 252	3.53 249	1.10 227	0.10 156	28.97 259	19.57 250	14.80 263	3.25 211	2.36 235	9.30 256	0.37 234	17.87 243	4.93 254	6.51 251	6.83 252	50.28 265	1.57 253	4.19 243	8.37 255	4.11 248	14.53 253

MADNet++	11.56 255	1.27 239	4.08 254	1.43 227	8.62 257	0.91 224	3.96 237	6.23 253	10.81 257	6.18 260	7.83 250	21.25 246	18.68 246	7.92 253	6.83 257	10.23 261	9.49 257	5.00 258	22.72 251	15.15 261	38.97 263	39.68 263	0.98 229	8.74 261	4.81 247	37.54 262	7.79 254	5.05 224

UNDER WATER-64	12.46 256	13.15 257	2.08 248	27.62 264	17.01 262	26.50 260	23.97 258	7.19 256	1.74 240	1.15 229	0.20 170	31.21 261	21.29 252	16.80 264	4.69 246	3.11 245	9.58 258	0.41 235	17.58 242	5.18 255	6.58 252	7.17 253	50.54 266	1.13 252	4.65 246	11.24 258	5.63 250	19.16 257

HanzoNet	18.84 260	17.63 260	9.86 261	22.09 260	15.86 260	35.88 263	32.89 261	15.68 262	16.86 260	3.66 258	9.19 254	52.68 264	43.33 261	35.15 267	6.09 254	5.40 254	11.69 259	2.96 256	42.72 260	11.82 259	7.93 256	6.64 249	49.53 264	2.60 256	11.83 258	10.28 256	11.31 256	17.01 256

FADE			5.71 255	0.46 221				6.65 254		9.55 262			21.32 253	4.04 245	3.56 218	4.80 250	14.77 260	8.90 259		19.99 262	16.12 261	17.67 262	1.93 234	4.24 259	4.90 248		12.72 257	27.40 260

DLNR_Zeroshot_test	19.70 261	69.96 265	0.00 1	88.77 268	0.03 188	0.09 189	98.77 271	0.00 1	0.03 174	1.84 243	0.66 189	0.10 132	0.20 178	12.25 261	96.21 266	100.00 270	19.95 261	18.43 261	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

JetRed	15.55 258	13.85 258	21.25 262	3.29 239	11.00 259	23.25 257	28.57 260	11.81 260	2.67 246	2.82 256	0.28 174	20.42 242	2.00 213	20.14 266	7.05 258	9.45 259	26.15 262	35.73 263	8.55 216	5.24 256	25.95 262	16.94 261	26.72 252	2.30 255	18.80 260	36.15 261	13.09 258	26.44 259

ASD4	45.85 262	32.50 261	43.92 265	23.58 261	9.33 258	36.47 264	20.38 256	20.33 263	33.53 263	13.31 265	29.04 262	20.51 243	83.03 264	18.86 265	38.82 262	45.70 262	45.66 263	65.47 265	31.61 257	60.38 264	59.16 265	66.28 265	18.73 251	26.47 263	96.77 268	99.46 267	99.08 267	99.49 268

DGTPSM_ROB	71.75 264	40.84 262	97.34 270	8.83 250	79.80 266	30.72 261	64.54 264	25.58 264	99.99 268	12.77 263	97.38 266	28.16 257	92.13 266	8.83 258	99.72 269	99.93 268	47.35 264	93.91 267	69.17 263	98.77 269	79.52 266	97.81 271	64.85 270	99.22 267	100.00 269	100.00 268	100.00 269	100.00 269

DPSMNet_ROB	71.83 265	40.93 263	97.34 270	8.88 251	79.83 267	30.72 261	64.55 265	25.59 265	99.99 268	12.96 264	97.37 265	28.30 258	92.46 267	9.07 259	99.72 269	99.93 268	47.45 265	93.93 268	69.88 264	98.78 270	79.62 267	97.92 272	64.95 271	99.22 267	100.00 269	100.00 268	100.00 269	100.00 269

LRCNet_RVC	49.44 263	66.95 264	34.18 263	88.01 267	86.59 269	83.58 267	77.68 266	40.99 266	25.39 262	95.87 266	64.14 264	84.13 267	47.24 263	95.35 269	19.57 261	2.87 240	56.10 266	39.42 264	90.88 267	49.94 263	16.11 260	8.09 256	89.74 272	45.55 264	2.77 234	0.09 182	15.03 259	8.65 241

PML	75.23 266	92.32 268	40.92 264	100.00 274	85.92 268	99.81 271	85.15 267	100.00 269	88.69 264	99.01 267	44.78 263	99.77 272	99.42 270	88.94 268	73.48 264	47.64 263	83.21 267	28.34 262	99.19 269	65.46 265	41.32 264	47.31 264	49.19 263	55.96 265	73.24 266	60.38 263	99.98 268	81.82 265

DPSM_ROB	83.66 267	71.63 266	94.12 267	53.34 265	64.00 264	53.60 265	41.12 262	100.00 269	100.00 270	100.00 270	100.00 269	83.87 265	96.06 268	6.88 251	100.00 271	100.00 270	90.19 268	95.81 270	82.05 265	92.53 266	95.25 271	97.38 269	41.02 255	100.00 270	100.00 269	100.00 268	100.00 269	100.00 269

DPSM	83.66 267	71.63 266	94.12 267	53.34 265	64.00 264	53.60 265	41.12 262	100.00 269	100.00 270	100.00 270	100.00 269	83.87 265	96.06 268	6.88 251	100.00 271	100.00 270	90.19 268	95.81 270	82.05 265	92.53 266	95.25 271	97.38 269	41.02 255	100.00 270	100.00 269	100.00 268	100.00 269	100.00 269

MEDIAN_ROB	92.20 269	96.49 269	94.17 269	99.95 272	99.19 270	99.95 272	100.00 273	97.11 267	94.14 265	99.60 268	99.37 267	92.43 268	88.70 265	99.92 273	95.80 265	92.88 265	95.88 270	94.82 269	98.03 268	94.68 268	81.84 269	81.93 267	100.00 274	90.29 266	65.82 265	79.89 265	68.57 264	87.91 266

HaxPig	94.43 271	99.96 274	92.01 266	99.99 273	99.99 271	99.98 273	99.98 272	99.96 268	99.91 266	99.99 269	99.97 268	99.99 273	99.86 272	99.99 274	98.15 267	96.51 266	97.29 271	91.52 266	99.99 270	99.99 271	80.58 268	74.96 266	99.98 273	99.94 269	53.35 264	96.94 266	74.18 265	94.53 267

AVERAGE_ROB	95.57 272	99.91 273	98.71 272	100.00 274	100.00 272	100.00 274	100.00 273	100.00 269	99.96 267	100.00 270	100.00 269	100.00 274	100.00 273	100.00 275	98.99 268	99.18 267	99.81 272	99.12 272	100.00 271	100.00 272	92.26 270	96.18 268	100.00 274	100.00 270	73.29 267	74.36 264	75.52 266	73.13 264

MyStereo03	97.27 274	99.22 270	99.84 273	98.96 269	100.00 272	91.34 268	91.56 269	100.00 269	100.00 270	100.00 270	100.00 269	95.27 270	100.00 273	95.79 271	100.00 271	100.00 270	100.00 273	100.00 273	100.00 271	100.00 272	100.00 273	100.00 273	54.32 268	100.00 270	100.00 269	100.00 268	100.00 269	100.00 269

MyStereo02	93.57 270	99.22 270	99.84 273	98.96 269	0.00 1	91.34 268	91.56 269	100.00 269	100.00 270	100.00 270	100.00 269	95.27 270	100.00 273	95.79 271	100.00 271	100.00 270	100.00 273	100.00 273	100.00 271	100.00 272	100.00 273	100.00 273	54.32 268	100.00 270	100.00 269	100.00 268	100.00 269	100.00 269

CasAABBNet	97.26 273	99.60 272	100.00 275	99.01 271	100.00 272	91.42 270	91.33 268	100.00 269	100.00 270	100.00 270	100.00 269	94.83 269	99.85 271	95.73 270	100.00 271	100.00 270	100.00 273	100.00 273	100.00 271	100.00 272	100.00 273	100.00 273	54.13 267	100.00 270	100.00 269	100.00 268	100.00 269	100.00 269

Low-res two-view benchmark