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

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

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

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

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

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

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.
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

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_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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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.
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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.
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
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

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
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

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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

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

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

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

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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

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

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

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

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-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

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

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

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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

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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

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

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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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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
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

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

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

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
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

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

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

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
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

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	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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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