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

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

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

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

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

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 (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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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)
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

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

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
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

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

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

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

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

sCroCo_RVC	0.30 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 162	0.00 1	0.01 123	0.28 178	0.22 179	0.01 19	0.50 88	1.31 209	0.15 164	0.17 197	0.48 111	0.19 162	2.05 174	2.81 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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	5.63 250	1.52 215	6.29 231

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

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	4.04 247	1.33 212	5.08 225

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
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

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

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
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

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

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
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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

test croco	0.05 38	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 113	0.00 1	0.03 94	0.28 35	0.32 109	0.03 74	0.02 103	0.03 38	0.00 1	0.33 87	0.26 42	0.00 1	0.02 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIF-Stereo	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

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

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

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

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

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

RAFT_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

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

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

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

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

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

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

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	2.88 237	0.39 181	0.01 154

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

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

raft+_RVC	0.07 53	0.01 135	0.00 1	0.00 1	0.01 126	0.00 1	0.02 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 64	0.34 51	0.34 116	0.01 40	0.00 1	0.21 89	0.09 114	0.20 62	0.61 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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	8.18 253	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	8.18 253	0.00 1	0.00 1

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

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.
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
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

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

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

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

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

ETE_ROB	0.20 111	0.01 135	0.00 1	0.01 189	0.02 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149	0.00 1	0.29 175	0.11 135	0.01 79	0.07 160	0.72 141	0.22 59	0.62 212	0.04 126	0.73 133	0.05 99	0.92 124	1.43 122	0.00 1	0.02 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	3.59 242	4.03 247	15.71 255

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

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

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

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
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
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

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

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.
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

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

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

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

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	2.62 234	2.11 222	7.36 236

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

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

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

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

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

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

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

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
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	3.65 243	1.56 216	10.19 245

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

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

DeepPrunerF	0.66 174	0.18 216	0.00 1	0.07 204	1.57 249	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

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	2.63 235	3.06 237	7.99 238

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	3.25 238	2.98 235	8.23 240

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

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

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

Dean	2.18 219	0.30 222	0.30 227	7.05 247	0.96 244	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

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
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

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

LVE	2.73 227	0.49 226	0.04 192	10.72 253	1.03 247	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

ELAS_RVC	4.04 237	0.49 226	1.39 243	1.11 224	0.60 241	7.99 251	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	3.86 244	2.54 230	4.24 220
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
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

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

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

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

STStereo	5.80 244	0.64 232	7.81 259	6.19 244	2.27 251	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

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

ELAS	4.27 238	0.67 234	1.26 242	1.74 230	1.18 248	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	5.92 251	4.17 249	7.23 235
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	44.34 263	1.82 243	4.65 236	3.43 194	0.60 224	0.11 180	3.50 236	3.47 240	2.18 225	5.92 230

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

ktn	7.26 246	0.97 237	2.82 249	7.79 248	1.57 249	7.69 250	14.03 253	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	2.63 235	2.45 229	9.93 244

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

MADNet++	11.56 255	1.27 239	4.08 254	1.43 227	8.62 258	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	37.54 263	7.79 254	5.05 224

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

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

WAO-8	5.66 242	2.11 242	1.87 245	12.02 256	1.01 245	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	3.96 245	3.97 245	13.96 251

Venus	5.66 242	2.11 242	1.87 245	12.02 256	1.01 245	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	3.96 245	3.97 245	13.96 251

LE_ROB	15.66 260	2.59 244	5.85 257	11.36 254	30.01 264	15.68 256	25.64 260	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	26.95 261	38.02 262	44.17 263

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	3.52 241	16.22 260	7.19 234

MANE	8.78 249	2.87 246	8.29 260	2.93 235	3.34 252	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	15.35 260	27.75 261	29.14 261

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

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

FADE	12.84 257	3.94 249	5.71 255	0.46 221	0.68 242	6.88 249	10.19 250	6.65 254	14.43 259	9.55 262	19.00 261	62.70 265	21.32 253	4.04 245	3.56 218	4.80 250	14.77 260	8.90 259	41.61 260	19.99 262	16.12 261	17.67 262	1.93 234	4.24 259	4.90 248	2.53 233	12.72 257	27.40 260

JetBlue	6.71 245	4.56 250	3.34 251	10.06 252	5.83 254	11.78 252	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	10.97 258	3.91 244	21.09 258

SGM-ForestM	3.78 233	5.31 251	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	4.59 249	11.01 255	8.15 239

KSHMR	7.32 247	5.58 252	1.02 239	14.35 258	4.34 253	13.20 253	12.19 251	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

TorneroNet	9.27 251	6.70 253	0.59 234	8.59 249	0.89 243	15.04 255	14.99 255	1.15 239	15.94 260	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	3.37 239	0.49 187	10.49 246

TorneroNet-64	9.62 253	7.27 254	1.21 241	11.53 255	0.31 231	13.52 254	14.22 254	0.77 228	18.82 262	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	4.55 248	0.70 196	15.60 254

DPSimNet_ROB	9.34 252	7.96 255	5.81 256	6.22 245	6.57 255	6.07 247	8.31 247	7.92 258	9.56 256	4.96 259	20.11 262	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	7.75 252	7.68 253	12.50 250

notaker	8.18 248	8.30 256	3.80 252	16.02 259	6.70 256	17.10 257	15.34 256	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

UNDER WATER	11.52 254	10.77 257	1.99 247	25.62 262	15.97 262	25.20 260	22.88 258	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	8.37 256	4.11 248	14.53 253

UNDER WATER-64	12.46 256	13.15 258	2.08 248	27.62 264	17.01 263	26.50 261	23.97 259	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	11.24 259	5.63 250	19.16 257

JetRed	15.55 259	13.85 259	21.25 262	3.29 239	11.00 260	23.25 258	28.57 261	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	36.15 262	13.09 258	26.44 259

BEATNet-Init1	14.24 258	15.54 260	3.97 253	25.94 263	7.60 257	23.87 259	12.50 252	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	43.92 262	15.02 260	7.82 254	8.02 255	3.01 235	3.65 258	19.26 261	8.29 255	42.94 263	30.90 262

HanzoNet	18.84 261	17.63 261	9.86 261	22.09 260	15.86 261	35.88 264	32.89 262	15.68 262	16.86 261	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	42.72 261	11.82 259	7.93 256	6.64 249	49.53 264	2.60 256	11.83 258	10.28 257	11.31 256	17.01 256

ASD4	45.85 263	32.50 262	43.92 265	23.58 261	9.33 259	36.47 265	20.38 257	20.33 263	33.53 264	13.31 265	29.04 263	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	99.46 268	99.08 267	99.49 268

DGTPSM_ROB	71.75 265	40.84 263	97.34 270	8.83 250	79.80 267	30.72 262	64.54 265	25.58 264	99.99 269	12.77 263	97.38 267	28.16 257	92.13 266	8.83 258	99.72 269	99.93 268	47.35 264	93.91 267	69.17 264	98.77 269	79.52 266	97.81 271	64.85 270	99.22 267	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 269

DPSMNet_ROB	71.83 266	40.93 264	97.34 270	8.88 251	79.83 268	30.72 262	64.55 266	25.59 265	99.99 269	12.96 264	97.37 266	28.30 258	92.46 267	9.07 259	99.72 269	99.93 268	47.45 265	93.93 268	69.88 265	98.78 270	79.62 267	97.92 272	64.95 271	99.22 267	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 269

LRCNet_RVC	49.44 264	66.95 265	34.18 263	88.01 267	86.59 270	83.58 268	77.68 267	40.99 266	25.39 263	95.87 266	64.14 265	84.13 268	47.24 263	95.35 269	19.57 261	2.87 240	56.10 266	39.42 264	90.88 268	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

DLNR_Zeroshot_test	19.70 262	69.96 266	0.00 1	88.77 268	0.03 188	0.09 189	98.77 272	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

DPSM_ROB	83.66 268	71.63 267	94.12 267	53.34 265	64.00 265	53.60 266	41.12 263	100.00 269	100.00 271	100.00 270	100.00 270	83.87 266	96.06 268	6.88 251	100.00 271	100.00 270	90.19 268	95.81 270	82.05 266	92.53 266	95.25 271	97.38 269	41.02 255	100.00 270	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 269

DPSM	83.66 268	71.63 267	94.12 267	53.34 265	64.00 265	53.60 266	41.12 263	100.00 269	100.00 271	100.00 270	100.00 270	83.87 266	96.06 268	6.88 251	100.00 271	100.00 270	90.19 268	95.81 270	82.05 266	92.53 266	95.25 271	97.38 269	41.02 255	100.00 270	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 269

PML	75.23 267	92.32 269	40.92 264	100.00 274	85.92 269	99.81 272	85.15 268	100.00 269	88.69 265	99.01 267	44.78 264	99.77 273	99.42 270	88.94 268	73.48 264	47.64 263	83.21 267	28.34 262	99.19 270	65.46 265	41.32 264	47.31 264	49.19 263	55.96 265	73.24 266	60.38 264	99.98 268	81.82 265

MEDIAN_ROB	92.20 270	96.49 270	94.17 269	99.95 272	99.19 271	99.95 273	100.00 274	97.11 267	94.14 266	99.60 268	99.37 268	92.43 269	88.70 265	99.92 273	95.80 265	92.88 265	95.88 270	94.82 269	98.03 269	94.68 268	81.84 269	81.93 267	100.00 274	90.29 266	65.82 265	79.89 266	68.57 264	87.91 266

MyStereo03	97.27 275	99.22 271	99.84 273	98.96 269	100.00 273	91.34 269	91.56 270	100.00 269	100.00 271	100.00 270	100.00 270	95.27 271	100.00 273	95.79 271	100.00 271	100.00 270	100.00 273	100.00 273	100.00 272	100.00 272	100.00 273	100.00 273	54.32 268	100.00 270	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 269

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

CasAABBNet	97.26 274	99.60 273	100.00 275	99.01 271	100.00 273	91.42 271	91.33 269	100.00 269	100.00 271	100.00 270	100.00 270	94.83 270	99.85 271	95.73 270	100.00 271	100.00 270	100.00 273	100.00 273	100.00 272	100.00 272	100.00 273	100.00 273	54.13 267	100.00 270	100.00 269	100.00 269	100.00 269	100.00 269

AVERAGE_ROB	95.57 273	99.91 274	98.71 272	100.00 274	100.00 273	100.00 275	100.00 274	100.00 269	99.96 268	100.00 270	100.00 270	100.00 275	100.00 273	100.00 275	98.99 268	99.18 267	99.81 272	99.12 272	100.00 272	100.00 272	92.26 270	96.18 268	100.00 274	100.00 270	73.29 267	74.36 265	75.52 266	73.13 264

HaxPig	94.43 272	99.96 275	92.01 266	99.99 273	99.99 272	99.98 274	99.98 273	99.96 268	99.91 267	99.99 269	99.97 269	99.99 274	99.86 272	99.99 274	98.15 267	96.51 266	97.29 271	91.52 266	99.99 271	99.99 271	80.58 268	74.96 266	99.98 273	99.94 269	53.35 264	96.94 267	74.18 265	94.53 267

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