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

AE-Stereo	0.33 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 202	0.01 74	0.04 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 94	0.09 146	0.02 59	0.67 65	1.01 171	0.10 124	0.07 136	0.35 96	0.46 190	1.20 122	4.74 185	0.00 1	0.02 75	0.00 1	0.12 185	0.00 1	0.00 1

MyStereo	0.39 136	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.06 91	0.00 1	0.00 1	0.74 215	0.00 1	0.17 138	0.00 1	0.06 122	1.01 88	0.62 130	0.07 96	0.01 75	2.88 186	0.19 155	1.57 144	2.58 123	0.51 219	0.07 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test croco	0.08 34	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 115	0.00 1	0.03 83	0.38 33	0.35 101	0.03 47	0.05 124	0.07 48	0.00 1	0.53 92	0.56 49	0.00 1	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoIM	0.06 21	0.04 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.01 72	0.01 18	0.35 31	0.30 87	0.03 47	0.00 1	0.33 95	0.00 1	0.33 73	0.25 25	0.00 1	0.02 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoVision	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 53	0.00 1	0.01 18	0.24 13	0.11 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 14	0.08 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIF-Stereo (partial)	0.08 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 97	0.00 1	0.02 59	0.33 24	0.36 103	0.03 47	0.02 93	0.16 68	0.01 50	0.48 85	0.50 44	0.00 1	0.04 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIF-Stereo	0.08 34	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 97	0.00 1	0.04 98	0.34 27	0.36 103	0.04 57	0.00 1	0.66 122	0.00 1	0.43 83	0.21 23	0.00 1	0.04 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIM_Stereo	0.28 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 160	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 143	0.03 53	0.02 104	0.02 59	1.66 120	1.78 208	0.01 20	0.01 75	0.20 76	0.29 170	0.31 69	2.93 139	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.10 182	0.01 133	0.00 1

SQANet	1.66 204	1.66 240	0.18 208	2.67 233	0.02 159	1.98 226	1.09 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 158	0.49 185	0.02 104	0.30 202	4.19 208	0.22 53	1.87 227	0.05 124	16.18 235	0.11 112	2.89 188	4.79 187	3.70 236	0.11 157	0.00 1	0.00 1	0.12 164	1.92 199

otaku	1.95 210	2.11 241	0.26 220	3.13 235	0.04 187	3.09 233	1.08 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 162	0.95 197	0.04 128	0.67 225	4.60 213	0.23 55	1.99 228	0.06 131	17.97 239	0.17 147	3.44 197	5.06 192	5.32 238	0.11 157	0.00 1	0.00 1	0.07 154	2.05 201

Ntro	2.04 213	3.29 248	0.33 224	3.27 237	0.03 177	3.34 234	2.11 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.85 194	0.16 165	0.60 219	3.94 202	0.19 43	2.41 232	0.07 136	18.02 241	0.16 144	3.89 210	5.52 207	5.26 237	0.12 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.58 197

Dean	2.52 218	0.34 221	0.32 223	7.13 246	1.22 243	2.53 229	4.00 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.59 218	7.47 229	0.45 214	2.26 156	0.53 121	3.80 241	0.01 75	10.37 220	0.14 132	4.18 217	5.89 217	12.78 248	0.27 212	0.53 215	0.09 180	0.13 166	0.02 153

ACVNet_2	2.57 219	0.17 213	0.05 188	5.63 241	0.07 202	2.53 229	2.79 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 172	1.17 203	0.33 189	0.29 198	2.52 170	0.21 50	7.71 253	0.00 1	26.78 252	0.09 104	3.57 202	5.07 193	8.69 245	0.25 209	0.41 209	0.00 1	0.51 185	0.25 171

ACVNet-4b	2.02 212	1.03 237	0.15 203	2.62 232	0.01 117	2.86 231	4.11 235	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.14 157	1.87 208	3.70 217	0.36 207	3.75 193	0.25 61	4.13 244	0.03 103	11.89 227	0.28 167	4.50 225	5.37 197	5.43 239	0.33 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.65 198

CASnet	0.22 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.17 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 148	0.08 142	0.00 1	0.80 74	0.27 75	0.11 129	0.07 136	0.13 63	0.12 119	2.00 159	1.82 98	0.00 1	0.03 117	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)
AEACV	0.33 121	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 160	0.02 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 98	1.93 132	2.03 213	0.00 1	0.29 225	0.49 107	0.68 208	0.18 46	2.72 128	0.20 190	0.00 1	0.00 1	0.16 187	0.00 1	0.00 1

Any-RAFT	0.60 154	0.00 1	0.01 166	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.03 63	0.01 183	0.00 1	0.20 172	2.51 217	0.24 157	0.12 156	0.09 149	1.44 115	0.84 151	0.33 189	0.15 173	2.66 183	0.14 132	3.42 196	2.75 129	0.01 149	0.03 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.22 195

RAFT-Test	0.92 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 192	0.06 91	0.00 1	0.00 1	0.72 214	4.88 234	0.16 131	0.23 179	0.19 182	2.44 166	2.65 228	0.10 124	0.14 165	3.04 191	0.39 184	3.33 195	4.47 181	0.00 1	0.02 75	0.11 183	1.51 216	0.03 144	0.25 171

LL-Strereo2	0.26 100	0.03 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 53	0.00 1	0.06 122	0.56 56	1.58 198	0.01 20	0.00 1	0.18 72	0.01 50	0.60 98	3.97 165	0.01 149	0.02 75	0.06 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4D-IteraStereo	0.36 132	0.02 174	0.01 166	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 115	0.00 1	0.06 122	1.95 133	2.18 219	0.01 20	0.13 158	0.22 77	0.14 132	0.99 117	3.81 159	0.02 164	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.35 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.94 209	0.01 8	0.01 72	0.08 143	1.35 108	0.94 167	0.03 47	0.11 150	0.10 52	0.63 206	0.20 48	3.15 148	0.22 194	0.32 219	0.00 1	0.01 166	0.23 172	0.00 1

anonymousdsp	0.30 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	2.19 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.30 107	0.61 129	0.06 85	0.00 1	0.15 67	0.52 200	0.11 26	2.85 133	0.30 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iinet-f	0.11 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.06 91	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.00 1	0.01 8	0.01 72	0.01 18	0.98 86	0.38 109	0.05 72	0.03 103	0.18 72	0.12 119	0.27 58	0.72 55	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CASS	0.44 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	1.34 210	0.00 1	0.00 1	0.22 175	0.32 171	0.27 160	0.13 160	0.01 18	0.83 78	0.53 121	0.42 197	0.20 208	0.61 119	0.00 1	4.28 221	2.77 130	0.00 1	0.01 36	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	0.07 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 162	0.53 51	0.28 82	0.07 96	0.00 1	0.00 1	0.01 50	0.03 9	0.44 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 133	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.21 10	0.24 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 25	0.05 5	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TestStereo1	0.11 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 138	0.00 1	0.01 18	0.51 46	0.36 103	0.04 57	0.00 1	0.38 99	0.02 59	0.25 55	1.24 72	0.00 1	0.02 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TESTraft	0.09 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 138	0.01 72	0.01 18	0.55 55	0.33 97	0.04 57	0.00 1	0.39 101	0.02 59	0.24 54	0.71 54	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IER	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.01 18	0.94 84	0.06 15	0.03 47	0.00 1	0.00 1	0.01 50	0.05 14	0.06 7	0.02 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft_robust	0.20 80	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 97	0.03 120	0.04 98	0.87 80	0.71 142	0.05 72	0.13 158	1.35 154	0.11 112	0.60 98	1.14 70	0.00 1	0.10 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.07 30	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.01 72	0.00 1	0.54 54	0.18 41	0.00 1	0.00 1	0.18 72	0.03 74	0.17 44	0.53 46	0.00 1	0.01 36	0.13 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.12 53	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.27 16	0.44 112	0.01 20	0.01 75	0.29 84	0.00 1	0.18 46	2.00 101	0.00 1	0.02 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_5	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.26 15	0.19 43	0.00 1	0.00 1	0.13 63	0.00 1	0.04 12	0.52 45	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SA-5K	0.11 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 138	0.00 1	0.01 18	0.51 46	0.36 103	0.04 57	0.00 1	0.38 99	0.02 59	0.25 55	1.24 72	0.00 1	0.02 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Sa-1000	0.19 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 158	0.01 72	0.04 98	0.38 33	0.54 123	0.05 72	0.13 158	0.59 117	0.00 1	0.70 104	2.34 116	0.00 1	0.04 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SA	0.14 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 156	0.01 72	0.02 59	0.31 21	0.60 128	0.04 57	0.13 158	0.56 111	0.05 88	0.41 81	1.40 81	0.00 1	0.02 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_4	0.30 112	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 74	0.20 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 153	0.02 27	0.00 1	0.08 143	2.06 146	2.23 221	0.01 20	0.13 158	0.11 58	0.11 112	0.31 69	1.59 88	0.00 1	0.02 75	0.04 169	0.16 187	0.80 195	0.15 163

UDGNet	0.18 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.04 98	0.32 22	0.26 70	0.04 57	0.00 1	0.58 114	0.01 50	0.37 80	3.29 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 40	0.10 24	0.00 1	0.01 75	0.01 16	0.12 119	0.06 16	0.07 8	0.03 167	0.15 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dad	0.25 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 156	1.12 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.95 85	0.25 61	0.01 20	0.01 75	0.01 16	0.09 104	0.23 52	0.17 22	0.00 1	0.16 173	0.27 203	0.00 1	2.74 233	0.73 190

DDUNet	0.13 56	0.04 194	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.09 113	0.00 1	0.00 1	0.05 153	0.00 1	0.03 53	0.00 1	0.03 83	0.51 46	0.20 45	0.05 72	0.00 1	0.11 58	0.02 59	0.15 39	1.95 99	0.00 1	0.03 117	0.00 1	0.00 1	0.25 174	0.00 1

UDG	0.27 101	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.26 160	0.00 1	0.00 1	0.09 160	0.00 1	0.06 83	0.00 1	0.04 98	2.27 157	0.36 103	0.18 156	0.00 1	0.25 82	0.11 112	0.85 112	2.49 121	0.01 149	0.14 166	0.00 1	0.00 1	0.03 144	0.00 1

GLC_STEREO	0.14 59	0.00 1	0.01 166	0.00 1	0.01 117	0.01 74	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 53	0.01 72	0.00 1	1.39 112	0.32 93	0.13 134	0.06 131	0.29 84	0.13 127	0.60 98	0.86 59	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AASNet	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.01 18	0.11 4	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.15 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GMOStereo	0.35 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 175	0.18 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 53	0.03 120	0.01 18	2.01 139	1.56 193	0.04 57	0.15 173	0.29 84	0.15 139	0.30 63	4.46 177	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

error version	0.35 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 175	0.18 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 53	0.03 120	0.01 18	2.01 139	1.56 193	0.04 57	0.15 173	0.29 84	0.15 139	0.30 63	4.46 177	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test-v	0.35 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 175	0.18 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 53	0.03 120	0.01 18	2.01 139	1.56 193	0.04 57	0.15 173	0.29 84	0.15 139	0.30 63	4.46 177	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SACVNet	0.17 66	0.02 174	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.09 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 94	0.04 128	0.06 122	0.87 80	0.24 57	0.06 85	0.01 75	0.42 105	0.00 1	0.47 84	2.31 113	0.00 1	0.02 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AACVNet	0.09 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.06 122	1.25 100	0.26 70	0.04 57	0.00 1	0.10 52	0.00 1	0.13 34	0.55 48	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GwcNet-ADL	0.57 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 125	0.24 158	0.00 1	0.00 1	0.53 203	5.52 236	0.21 151	0.09 146	0.03 83	0.99 87	1.20 186	0.14 145	0.19 202	1.53 159	0.83 214	1.51 143	2.29 109	0.00 1	0.02 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PSMNet-ADL	0.70 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.02 125	0.31 168	0.58 224	0.00 1	0.56 206	5.66 238	0.28 162	0.54 196	0.04 98	2.43 163	1.70 206	0.19 159	0.14 165	1.80 166	0.16 144	1.49 142	2.84 132	0.12 182	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GANet-ADL	0.70 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.02 125	0.32 170	0.00 1	0.00 1	0.91 219	2.22 214	0.07 92	0.05 134	0.02 59	1.87 128	1.19 185	0.22 172	0.17 194	2.70 184	0.79 212	2.11 165	5.40 198	0.00 1	0.02 75	0.00 1	0.00 1	0.69 193	0.00 1

CroCo-Stereo	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.30 17	0.24 57	0.00 1	0.00 1	0.01 16	0.00 1	0.07 19	0.07 8	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	0.35 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 175	0.18 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 53	0.03 120	0.01 18	2.01 139	1.56 193	0.04 57	0.15 173	0.29 84	0.15 139	0.30 63	4.46 177	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

cross-raft	0.70 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 186	0.06 91	0.00 1	0.00 1	0.39 192	0.24 165	0.15 127	0.13 160	0.19 182	2.12 149	1.89 210	0.10 124	0.15 173	2.89 187	0.85 218	3.53 199	5.76 215	0.00 1	0.02 75	0.10 181	0.01 166	0.03 144	0.19 165

RAFT	0.08 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 175	0.10 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.01 18	1.61 119	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 108	0.01 2	0.10 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test-1	0.89 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 196	0.28 163	0.00 1	0.00 1	1.00 223	2.41 216	0.19 145	0.18 170	0.14 171	3.38 185	2.90 235	0.13 134	0.27 223	1.77 165	1.15 225	3.11 191	6.90 237	0.00 1	0.02 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LMCR-Stereo	0.12 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 125	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.05 134	0.22 187	0.78 73	0.30 87	0.08 105	0.03 103	0.10 52	0.13 127	0.34 75	1.06 65	0.00 1	0.02 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ICVP	0.25 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.14 131	0.00 1	0.00 1	0.10 161	0.01 119	0.12 115	0.03 120	0.03 83	0.77 72	0.51 116	0.22 172	0.43 237	0.53 109	0.24 161	0.96 116	2.77 130	0.00 1	0.01 36	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)
rafts_anoy	0.29 107	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.00 1	0.05 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 83	0.01 72	0.02 59	1.75 123	1.74 207	0.08 105	0.00 1	0.39 101	0.10 108	0.52 91	2.95 140	0.00 1	0.01 36	0.03 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.07 30	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	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59	0.18 9	0.09 22	0.04 57	0.00 1	0.01 16	0.04 82	0.13 34	1.39 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GEStereo_RVC	0.34 125	0.00 1	0.01 166	0.00 1	0.01 117	0.01 74	0.21 152	0.02 189	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.02 27	0.01 72	0.04 98	0.49 45	0.59 127	0.09 118	0.02 93	1.14 146	0.10 108	1.36 134	5.09 194	0.00 1	0.06 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Anonymous3	0.47 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 179	0.34 191	0.22 187	1.19 98	2.36 225	0.19 159	0.18 197	1.46 157	0.36 178	1.94 157	3.83 160	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

s12784h	0.51 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.03 139	0.00 1	0.09 97	0.14 162	0.01 18	0.60 58	1.21 187	0.24 181	0.06 131	0.96 139	0.12 119	3.64 203	2.10 105	0.00 1	0.03 117	0.01 159	0.00 1	3.49 238	0.92 194

TestStereo	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.01 72	0.01 18	0.21 10	0.06 15	0.06 85	0.00 1	0.07 48	0.00 1	0.17 44	0.14 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft+_RVC	0.23 88	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.05 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 79	0.00 1	0.02 59	1.40 113	1.43 190	0.01 20	0.00 1	0.28 83	0.32 174	0.28 60	2.30 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raftrobust	0.36 132	0.02 174	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 74	0.04 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 92	0.00 1	0.08 143	2.17 153	2.20 220	0.01 20	0.00 1	1.14 146	0.00 1	0.58 97	3.20 151	0.07 175	0.03 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sAnonymous2	0.19 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 83	0.09 146	0.02 59	0.40 35	0.52 117	0.07 96	0.09 144	0.82 131	0.12 119	1.29 127	1.71 93	0.00 1	0.02 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CroCo_RVC	0.19 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 83	0.09 146	0.02 59	0.40 35	0.52 117	0.07 96	0.09 144	0.82 131	0.12 119	1.29 127	1.71 93	0.00 1	0.02 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet_pseudo	0.17 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 135	0.00 1	0.18 144	0.00 1	0.01 18	1.49 116	0.26 70	0.06 85	0.01 75	1.34 153	0.00 1	0.23 52	0.45 39	0.39 209	0.02 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

pcwnet_v2	0.30 112	0.01 132	0.06 192	0.00 1	0.09 205	0.00 1	0.02 54	0.00 1	0.00 1	0.26 179	0.16 158	0.39 173	0.00 1	0.01 18	2.01 139	0.33 97	0.08 105	0.08 141	1.72 164	0.03 74	0.83 110	1.07 67	0.74 222	0.03 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 173

RALCasStereoNet	0.31 118	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.00 1	0.08 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 71	0.01 72	0.03 83	1.80 124	1.99 212	0.02 40	0.00 1	0.11 58	0.45 187	0.49 87	3.21 152	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RALAANet	0.30 112	0.03 189	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 74	0.06 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 104	0.02 104	0.05 116	1.89 130	0.17 39	0.07 96	0.00 1	0.80 130	0.13 127	0.87 113	3.88 161	0.00 1	0.02 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-Stereo	1.82 209	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 185	0.18 142	0.00 1	0.00 1	1.23 233	6.05 241	0.11 110	0.22 177	0.03 83	3.13 180	3.50 243	0.11 129	0.17 194	3.33 197	0.18 149	1.64 147	3.58 157	0.25 199	0.03 117	24.54 260	0.02 171	0.24 173	0.56 186

ADLNet	0.12 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 179	0.00 1	0.06 122	2.00 135	0.14 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 22	0.49 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HCRNet	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.65 62	0.11 26	0.04 57	0.00 1	0.01 16	0.00 1	0.04 12	0.15 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ARAFT	0.13 56	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 148	0.01 72	0.04 98	0.37 32	0.25 61	0.02 40	0.01 75	0.29 84	0.00 1	0.41 81	1.74 95	0.00 1	0.02 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.22 86	0.02 174	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.09 175	0.35 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 160	0.02 104	0.02 59	2.03 144	0.21 50	0.05 72	0.00 1	0.17 69	0.05 88	0.81 108	1.81 97	0.00 1	0.04 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AFF-stereo	0.23 88	0.02 174	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.06 160	0.31 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 163	0.01 72	0.02 59	2.05 145	0.27 75	0.02 40	0.02 93	0.10 52	0.05 88	1.04 118	1.79 96	0.00 1	0.03 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT + AFF	0.17 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 131	0.01 72	0.01 18	3.83 198	0.20 45	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.15 39	0.02 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GMStereo	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.12 5	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.06 16	0.04 3	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
APVNet	0.15 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.01 8	0.00 1	0.03 83	0.87 80	0.20 45	0.05 72	0.04 113	0.84 135	0.03 74	0.27 58	1.63 90	0.00 1	0.04 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MMNet	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 53	0.00 1	0.01 18	0.34 27	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.09 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

delet	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.17 8	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.08 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psm_up	0.10 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.16 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 131	0.00 1	0.10 155	0.66 63	0.14 31	0.02 40	0.06 131	0.55 110	0.11 112	0.35 77	0.35 34	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UNet	0.03 10	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 74	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.12 162	0.25 14	0.09 22	0.01 20	0.00 1	0.03 32	0.00 1	0.12 31	0.08 11	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UPFNet	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.04 98	0.33 24	0.05 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 9	0.11 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FCDSN-DC	0.60 154	0.03 189	0.45 230	0.00 1	0.00 1	0.23 203	0.64 192	0.00 1	0.00 1	0.34 188	0.16 158	0.63 190	0.07 139	0.17 178	4.12 205	0.66 136	0.15 149	0.12 156	0.57 113	0.06 97	2.15 166	5.03 191	0.00 1	0.44 232	0.00 1	0.05 177	0.15 168	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.
HGLStereo	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 74	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.02 59	0.34 27	0.15 35	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 37	0.16 21	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DSFCA	0.06 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.01 74	0.08 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.01 18	0.40 35	0.21 50	0.02 40	0.01 75	0.02 27	0.02 59	0.20 48	0.33 31	0.00 1	0.01 36	0.04 169	0.03 175	0.12 164	0.08 159

DMCA-RVC	0.08 34	0.01 132	0.00 1	0.01 187	0.03 177	0.01 74	0.54 186	0.03 196	0.00 1	0.00 1	0.16 158	0.01 8	0.00 1	0.02 59	0.81 75	0.10 24	0.04 57	0.01 75	0.01 16	0.07 101	0.07 19	0.15 18	0.00 1	0.04 136	0.03 165	0.01 166	0.00 1	0.00 1

DMCA	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 71	0.00 1	0.01 18	0.30 17	0.20 45	0.01 20	0.02 93	0.01 16	0.00 1	0.06 16	0.07 8	0.00 1	0.00 1	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BEATNet_4x	0.31 118	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.04 147	0.15 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 104	0.02 104	0.13 166	1.81 126	0.44 112	0.34 190	0.33 230	0.50 108	0.01 50	1.47 141	3.03 144	0.00 1	0.03 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AF-Net	0.06 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.01 18	0.47 40	0.05 10	0.01 20	0.00 1	0.02 27	0.02 59	0.12 31	0.47 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RP	0.10 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 53	0.00 1	0.02 59	0.90 83	0.06 15	0.01 20	0.00 1	0.01 16	0.00 1	0.03 9	1.42 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RGC	0.15 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.02 125	0.07 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 71	0.00 1	0.04 98	1.02 90	0.04 8	0.06 85	0.00 1	0.09 51	0.05 88	0.30 63	2.26 106	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NCC-stereo	0.09 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.01 72	0.02 59	0.81 75	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.05 88	0.11 26	0.85 57	0.01 149	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

stereogan	0.14 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.05 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 71	0.00 1	0.02 59	0.63 60	0.18 41	0.03 47	0.00 1	0.00 1	0.03 74	0.16 42	2.60 124	0.00 1	0.00 1	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Nwc_Net	0.06 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.01 18	0.47 40	0.05 10	0.01 20	0.00 1	0.02 27	0.02 59	0.12 31	0.47 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Abc-Net	0.09 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.01 72	0.02 59	0.81 75	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.05 88	0.11 26	0.85 57	0.01 149	0.01 36	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
PVD	0.81 171	0.00 1	0.33 224	0.00 1	0.03 177	0.03 139	0.33 173	0.29 217	0.00 1	0.42 196	1.15 195	0.19 145	1.00 201	0.12 162	6.88 240	0.89 159	0.22 172	0.20 208	1.54 160	0.38 181	2.63 183	3.96 164	0.01 149	0.27 212	0.46 211	0.00 1	0.30 176	0.21 169

SHD	0.56 146	0.00 1	0.27 221	0.00 1	0.00 1	0.04 147	0.28 163	0.03 196	0.00 1	0.22 175	0.55 178	0.09 97	0.00 1	0.12 162	6.36 236	0.94 167	0.11 129	0.15 173	1.19 149	0.15 139	1.91 156	2.47 120	0.00 1	0.31 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SAMSARA	1.30 194	0.00 1	0.19 209	0.00 1	0.01 117	0.05 156	0.90 202	0.03 196	0.00 1	0.39 192	0.72 181	0.14 123	3.44 216	0.11 159	7.13 243	1.57 197	0.21 169	0.21 212	2.14 171	0.29 170	2.69 184	3.74 158	0.00 1	0.40 227	1.24 222	5.51 241	1.44 208	2.54 203

XQC	0.53 144	0.00 1	0.03 182	0.00 1	0.00 1	0.03 139	0.37 176	0.00 1	0.00 1	0.19 170	0.44 173	0.08 94	1.44 205	0.10 155	5.32 223	0.76 146	0.10 124	0.19 202	0.99 140	0.02 59	1.26 123	2.65 126	0.00 1	0.19 188	0.00 1	0.00 1	0.02 139	0.01 148

RTSC	0.42 138	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 139	0.32 170	0.04 200	0.00 1	0.08 157	0.13 153	0.06 83	0.01 72	0.06 122	5.56 229	0.77 147	0.18 156	0.20 208	1.10 144	0.09 104	0.81 108	1.66 92	0.00 1	0.21 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RTS	0.80 169	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.03 139	0.79 196	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.01 119	0.14 123	0.01 72	0.29 198	6.89 241	0.70 140	0.14 145	0.16 186	1.06 141	0.04 82	1.28 125	2.30 110	0.00 1	0.16 173	0.00 1	7.66 249	0.00 1	0.00 1

RTSA	0.80 169	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.03 139	0.79 196	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.01 119	0.14 123	0.01 72	0.29 198	6.89 241	0.70 140	0.14 145	0.16 186	1.06 141	0.04 82	1.28 125	2.30 110	0.00 1	0.16 173	0.00 1	7.66 249	0.00 1	0.00 1

MADNet+	1.12 187	0.01 132	0.07 194	0.00 1	0.11 209	0.17 194	2.26 221	0.00 1	0.00 1	0.19 170	0.03 131	1.07 201	0.19 171	0.21 185	8.91 248	1.68 205	1.11 211	0.15 173	1.51 158	0.73 210	5.60 234	5.28 195	0.00 1	0.64 241	0.13 186	0.00 1	0.11 163	0.06 156

ADCP+	0.72 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 205	0.12 182	0.40 177	0.00 1	0.00 1	0.99 222	0.00 1	0.48 179	0.00 1	0.03 83	3.81 196	0.30 87	0.01 20	0.02 93	1.11 145	0.50 196	0.30 63	0.89 61	0.00 1	0.01 36	0.47 212	3.79 234	1.31 207	4.90 222

RASNet	0.09 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.06 122	0.30 17	0.32 93	0.01 20	0.00 1	0.03 32	0.00 1	0.29 62	1.12 69	0.00 1	0.02 75	0.01 159	0.00 1	0.00 1	0.12 162

MSMDNet	0.76 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 186	0.07 104	0.00 1	0.00 1	0.67 210	0.28 168	0.15 127	1.73 206	0.16 175	1.88 129	2.78 231	0.09 118	0.14 165	2.36 175	0.48 193	3.45 198	5.58 208	0.00 1	0.02 75	0.10 181	0.27 193	0.03 144	0.18 164

HSM-Net_RVC	0.48 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.04 147	0.19 148	0.01 183	0.00 1	0.41 194	1.72 208	2.26 211	0.09 146	0.09 149	1.16 97	0.52 117	0.13 134	0.04 113	0.58 114	0.45 187	1.80 152	3.15 148	0.07 175	0.15 167	0.00 1	0.00 1	0.02 139	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RYNet	0.14 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	0.02 27	0.00 1	0.00 1	3.65 191	0.13 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PA-Net	0.17 66	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.15 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 138	0.01 8	0.01 72	0.08 143	1.09 93	0.14 31	0.03 47	0.00 1	0.07 48	0.02 59	0.11 26	2.00 101	0.40 211	0.01 36	0.00 1	0.03 175	0.00 1	0.38 181
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.28 104	0.04 194	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.27 205	0.29 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.55 217	0.62 197	0.11 159	0.51 46	0.16 37	0.08 105	0.00 1	0.60 118	0.00 1	0.22 51	0.34 32	0.84 224	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GANetREF_RVC	0.09 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 74	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 152	0.01 72	0.04 98	0.32 22	0.12 28	0.31 188	0.00 1	0.05 41	0.06 97	0.53 92	0.61 50	0.00 1	0.01 36	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	0.17 66	0.00 1	0.02 176	0.00 1	0.00 1	0.04 147	0.00 1	0.13 208	0.00 1	0.01 128	2.05 211	0.32 169	0.16 165	0.01 18	0.09 3	0.02 1	0.17 155	0.04 113	0.01 16	0.04 82	0.08 22	1.27 74	0.00 1	0.00 1	0.05 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TDLM	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 1	0.02 1	0.01 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.03 83	0.56 56	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 16	0.01 50	0.14 37	0.22 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet_RVC	0.16 65	0.00 1	0.01 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 82	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 71	0.00 1	0.06 122	2.00 135	0.27 75	0.13 134	0.00 1	0.82 131	0.00 1	0.35 77	0.64 51	0.01 149	0.08 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UCFNet_RVC	0.20 80	0.01 132	0.02 176	0.00 1	0.06 198	0.01 74	0.09 113	0.00 1	0.00 1	0.03 139	0.00 1	0.15 127	0.01 72	0.05 116	1.81 126	0.27 75	0.06 85	0.00 1	1.15 148	0.00 1	0.48 85	0.68 53	0.48 217	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AANet_RVC	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.00 1	0.14 6	0.04 8	0.03 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 5	0.04 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.11 48	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 74	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 79	0.02 104	0.06 122	0.43 38	0.25 61	0.08 105	0.01 75	0.32 94	0.00 1	0.72 106	1.04 64	0.00 1	0.01 36	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 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 179	0.01 119	0.02 27	0.00 1	0.01 18	3.78 194	0.27 75	0.04 57	0.00 1	0.10 52	0.00 1	0.15 39	0.38 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.24 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 125	1.21 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 97	0.00 1	0.07 138	1.08 92	0.22 53	0.05 72	0.00 1	0.37 98	0.00 1	1.71 149	1.53 86	0.01 149	0.02 75	0.00 1	0.00 1	0.02 139	0.00 1

PS-NSSS	0.10 45	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 125	0.18 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 179	0.01 72	0.06 122	0.34 27	0.13 29	0.06 85	0.00 1	0.24 80	0.00 1	0.16 42	0.30 29	0.22 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 187	0.00 1

AMNet	0.06 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 83	0.10 151	0.43 212	0.22 12	0.25 61	0.06 85	0.00 1	0.04 35	0.00 1	0.13 34	0.05 5	0.00 1	0.03 117	0.00 1	0.09 180	0.00 1	0.00 1

iResNetv2_ROB	0.19 72	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1	0.04 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 115	0.00 1	0.04 98	1.22 99	0.27 75	0.06 85	0.00 1	1.23 150	0.03 74	1.75 151	0.35 34	0.00 1	0.13 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HSM	0.11 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 74	0.03 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 131	0.02 104	0.02 59	1.26 104	0.20 45	0.01 20	0.00 1	0.13 63	0.08 103	0.50 88	0.47 40	0.00 1	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iResNet	0.59 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 74	0.16 137	0.00 1	0.00 1	0.41 194	1.16 196	0.34 171	0.02 104	0.02 59	2.42 162	1.50 192	0.07 96	0.07 136	5.24 205	0.47 191	2.40 174	1.22 71	0.00 1	0.22 198	0.00 1	0.00 1	0.13 166	0.00 1

DISCO	0.06 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 74	0.13 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 53	0.00 1	0.01 18	0.43 38	0.16 37	0.02 40	0.00 1	0.10 52	0.00 1	0.07 19	0.65 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NCCL2	0.21 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 223	0.01 74	0.23 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 97	0.00 1	0.13 166	1.02 90	0.30 87	0.21 169	0.04 113	0.04 35	0.03 74	0.56 95	1.60 89	0.17 186	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.90 206	0.02 153

FBW_ROB	1.12 187	0.02 174	0.13 201	0.04 192	0.35 230	0.38 208	2.30 222	0.00 1	0.00 1	0.13 166	0.61 179	1.62 206	1.22 202	1.98 240	2.00 135	0.27 75	0.40 196	0.02 93	11.14 225	0.30 173	3.31 194	2.92 137	1.12 229	0.04 136	0.00 1	0.02 171	0.00 1	0.00 1

DLCB_ROB	0.06 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.10 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 143	0.01 8	0.00 1	0.04 98	0.16 7	0.14 31	0.07 96	0.02 93	0.03 32	0.00 1	0.28 60	0.53 46	0.00 1	0.02 75	0.00 1	0.02 171	0.02 139	0.02 153

iResNet_ROB	0.13 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.01 74	0.08 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 104	0.00 1	0.03 83	1.29 106	0.38 109	0.03 47	0.00 1	0.65 121	0.00 1	0.65 102	0.34 32	0.00 1	0.03 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	0.23 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 177	0.02 125	0.11 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.33 204	0.01 72	0.06 122	0.67 65	0.26 70	0.36 191	0.01 75	0.04 35	0.06 97	0.55 94	2.36 117	0.00 1	0.02 75	0.00 1	0.00 1	0.42 179	0.00 1

PDISCO_ROB	0.07 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1	0.22 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 71	0.01 72	0.01 18	0.30 17	0.25 61	0.05 72	0.03 103	0.24 80	0.00 1	0.34 75	0.29 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.19 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.01 74	0.08 108	0.00 1	0.00 1	0.04 145	0.00 1	0.10 104	0.02 104	0.05 116	0.84 79	0.25 61	0.05 72	0.00 1	1.63 163	0.04 82	1.10 120	0.77 56	0.00 1	0.15 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LALA_ROB	0.30 112	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 74	0.13 129	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.26 166	0.60 189	0.01 72	0.07 138	1.27 105	0.25 61	0.06 85	0.01 75	0.58 114	0.04 82	0.89 114	2.98 141	0.00 1	0.03 117	0.00 1	0.00 1	0.86 204	0.00 1

PWCDC_ROB	0.24 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 147	0.04 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 151	0.11 110	0.00 1	0.17 178	2.36 161	0.34 100	0.08 105	0.03 103	0.02 27	0.00 1	0.73 107	2.38 118	0.00 1	0.15 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PSMNet_ROB	3.06 225	3.25 247	0.21 214	0.24 212	0.12 210	5.74 242	4.73 236	0.00 1	0.00 1	1.03 225	4.58 231	4.73 221	10.29 233	5.90 247	4.24 209	0.32 93	1.61 221	0.17 194	14.51 232	0.72 209	3.76 206	2.39 119	11.05 247	0.38 226	0.73 219	0.76 207	0.46 182	0.73 190

CBMV	1.45 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 209	0.86 201	1.00 235	0.00 1	0.68 212	1.56 203	4.25 220	1.84 209	0.61 221	2.90 177	1.98 211	0.73 207	0.15 173	3.62 199	0.62 205	3.93 211	6.49 234	0.00 1	0.22 198	0.00 1	0.00 1	1.68 215	5.62 224
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SPS-STEREO	1.63 201	0.03 189	0.01 166	0.29 213	0.00 1	0.61 213	1.62 214	0.34 218	0.00 1	0.53 203	4.46 230	1.94 209	0.50 195	0.45 214	5.14 219	1.67 204	0.83 210	0.28 224	10.36 219	0.53 201	5.64 235	6.27 229	0.28 202	0.53 240	0.26 202	0.41 199	0.83 198	0.19 165
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MyStereo04	0.39 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.06 91	0.00 1	0.01 144	0.61 208	0.02 129	0.17 138	0.00 1	0.06 122	0.76 71	0.63 133	0.08 105	0.01 75	3.04 191	0.51 198	1.60 145	2.33 114	0.48 217	0.03 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LoS_RVC	0.29 107	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 21	0.00 1	0.01 144	0.06 154	0.03 131	0.22 152	0.12 156	0.03 83	1.12 95	0.88 157	0.13 134	0.14 165	0.76 127	0.14 132	1.83 154	2.26 106	0.01 149	0.02 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

tt_ll	0.29 107	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 21	0.00 1	0.01 144	0.06 154	0.03 131	0.22 152	0.12 156	0.03 83	1.12 95	0.88 157	0.13 134	0.14 165	0.76 127	0.14 132	1.83 154	2.26 106	0.01 149	0.02 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IPLGR	0.35 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1	0.04 74	0.00 1	0.01 144	0.00 1	0.19 163	0.03 53	0.07 139	0.11 159	3.89 200	0.52 117	0.11 129	0.04 113	0.36 97	0.27 164	0.84 111	2.92 137	0.00 1	0.07 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_1	0.57 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 160	0.06 91	0.00 1	0.01 144	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.02 104	0.02 59	2.34 160	2.06 215	0.05 72	0.10 146	2.53 179	0.18 149	1.44 139	5.92 219	0.00 1	0.01 36	0.13 186	0.00 1	0.01 133	0.30 175

test_3	0.56 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 160	0.06 91	0.00 1	0.01 144	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.02 104	0.02 59	2.45 167	2.05 214	0.05 72	0.10 146	2.40 176	0.18 149	1.42 137	5.91 218	0.00 1	0.01 36	0.13 186	0.00 1	0.04 149	0.30 175

CREStereo++_RVC	0.31 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.01 74	0.10 118	0.00 1	0.01 144	0.03 139	0.00 1	0.05 79	0.04 128	0.01 18	0.60 58	0.72 143	0.09 118	0.08 141	0.22 77	0.12 119	1.31 130	1.47 85	0.00 1	0.03 117	0.00 1	0.00 1	3.50 239	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
TANstereo	0.25 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.01 144	0.04 145	0.08 143	0.06 83	0.05 134	0.01 18	0.53 51	0.75 144	0.13 134	0.05 124	0.06 43	0.01 50	1.31 130	1.36 76	0.00 1	0.02 75	0.00 1	0.00 1	2.10 222	0.00 1

XX-TBD	0.25 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.01 144	0.04 145	0.08 143	0.06 83	0.05 134	0.01 18	0.53 51	0.75 144	0.13 134	0.05 124	0.06 43	0.01 50	1.31 130	1.36 76	0.00 1	0.02 75	0.00 1	0.00 1	2.10 222	0.00 1

R-Stereo Train	0.57 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.02 54	0.00 1	0.01 144	0.47 198	1.12 193	0.16 131	0.11 153	0.13 166	1.70 121	1.11 180	0.36 191	0.29 225	2.91 188	0.48 193	2.48 176	3.94 162	0.00 1	0.02 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT-Stereo	0.57 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.02 54	0.00 1	0.01 144	0.47 198	1.12 193	0.16 131	0.11 153	0.13 166	1.70 121	1.11 180	0.36 191	0.29 225	2.91 188	0.48 193	2.48 176	3.94 162	0.00 1	0.02 75	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
CVANet_RVC	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.02 189	0.01 144	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.00 1	0.01 18	0.05 2	0.03 5	0.06 85	0.00 1	0.01 16	0.00 1	0.01 2	0.90 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ccs_rob	1.28 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 125	0.02 54	0.18 210	0.01 144	1.16 231	9.90 256	9.16 233	0.10 151	0.21 185	2.12 149	1.66 203	0.19 159	0.14 165	1.59 162	0.42 186	3.07 190	4.42 175	0.01 149	0.13 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 158

ETE_ROB	0.30 112	0.01 132	0.00 1	0.01 187	0.02 159	0.01 74	0.21 152	0.00 1	0.01 144	0.00 1	0.28 168	0.43 177	0.01 72	0.08 143	1.25 100	0.24 57	0.66 206	0.04 113	0.83 134	0.05 88	1.09 119	2.71 127	0.00 1	0.02 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PWC_ROB	0.61 156	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.06 160	0.27 161	0.00 1	0.01 144	0.13 166	0.78 185	0.11 110	0.02 104	0.03 83	4.29 211	1.10 179	0.21 169	0.19 202	0.77 129	0.11 112	2.82 186	4.62 183	0.00 1	0.02 75	0.00 1	0.01 166	0.32 177	0.62 188

EKT-Stereo	0.81 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.02 125	0.20 149	0.00 1	0.02 159	0.17 169	1.71 207	0.30 167	0.26 181	0.36 207	3.05 179	3.07 240	0.19 159	0.23 216	1.35 154	1.45 235	3.11 191	6.25 228	0.01 149	0.02 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ACVNet_1	2.23 217	0.68 232	0.04 186	6.25 244	0.14 214	3.83 239	5.73 240	0.00 1	0.02 159	0.00 1	0.00 1	2.20 210	0.11 153	1.13 232	2.00 135	0.25 61	3.66 240	0.02 93	14.19 231	0.03 74	4.29 222	4.84 189	10.23 246	0.22 198	0.00 1	0.00 1	0.03 144	0.21 169

LoS	0.29 107	0.01 132	0.01 166	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 21	0.00 1	0.02 159	0.11 164	0.00 1	0.30 167	0.30 186	0.08 143	1.01 88	0.82 150	0.30 187	0.18 197	0.70 124	0.17 147	1.82 153	2.03 103	0.00 1	0.03 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CES	0.25 95	0.02 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.06 91	0.00 1	0.02 159	0.03 139	0.00 1	0.17 138	0.19 171	0.18 181	1.92 131	0.67 137	0.28 186	0.21 212	0.05 41	0.21 157	1.27 124	1.39 79	0.00 1	0.02 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DAS	0.66 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 147	0.05 82	0.05 204	0.02 159	0.74 215	1.61 204	0.29 163	0.27 182	0.01 18	1.37 109	1.65 201	0.43 198	0.18 197	2.17 172	0.27 164	4.03 213	4.36 173	0.00 1	0.15 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SepStereo	0.66 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 147	0.05 82	0.05 204	0.02 159	0.74 215	1.61 204	0.29 163	0.27 182	0.01 18	1.37 109	1.65 201	0.43 198	0.18 197	2.17 172	0.27 164	4.03 213	4.36 173	0.00 1	0.15 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test-3	0.57 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 160	0.06 91	0.00 1	0.02 159	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.02 104	0.02 59	2.32 159	2.06 215	0.05 72	0.10 146	2.53 179	0.18 149	1.44 139	5.92 219	0.00 1	0.01 36	0.13 186	0.00 1	0.00 1	0.30 175

AnonymousM	0.88 173	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 192	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1	1.26 199	0.06 83	0.14 162	0.31 204	0.63 60	0.92 163	0.22 172	0.11 150	0.11 58	0.84 216	1.35 133	3.11 146	0.11 181	0.22 198	0.00 1	0.18 190	4.00 241	10.10 243

sCroCo_RVC	0.37 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.00 1	0.02 159	0.00 1	0.01 119	0.29 163	0.22 177	0.01 18	0.68 68	1.30 188	0.14 145	0.16 186	0.48 106	0.18 149	2.02 161	4.35 172	0.00 1	0.02 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Anonymous	0.36 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.02 159	0.00 1	0.00 1	0.10 104	0.27 182	0.02 59	0.68 68	1.13 182	0.15 149	0.16 186	0.87 136	0.16 144	2.04 164	4.15 169	0.00 1	0.02 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo	0.24 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 21	0.00 1	0.02 159	0.04 145	0.09 148	0.16 131	0.16 165	0.01 18	1.57 118	1.08 175	0.13 134	0.08 141	0.06 43	0.32 174	1.42 137	1.27 74	0.00 1	0.03 117	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
PMTNet	0.27 101	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.12 128	0.00 1	0.02 159	0.03 139	0.07 141	0.10 104	0.17 169	0.01 18	1.80 124	1.08 175	0.20 164	0.04 113	0.23 79	0.21 157	1.61 146	1.55 87	0.00 1	0.03 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FADNet	0.21 84	0.02 174	0.01 166	0.00 1	0.01 117	0.02 125	0.10 118	0.00 1	0.02 159	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.04 128	0.04 98	2.69 173	0.15 35	0.07 96	0.10 146	0.11 58	0.23 159	0.67 103	1.37 78	0.02 164	0.02 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IMH	4.81 238	0.13 211	0.48 232	1.42 225	0.40 233	3.60 237	6.61 243	0.19 211	0.03 172	0.04 145	0.13 153	4.94 222	22.28 252	6.44 248	2.58 171	0.81 149	1.72 225	0.04 113	12.36 229	0.11 112	2.61 182	6.07 224	42.84 256	0.18 183	3.92 240	2.17 222	0.83 198	6.91 231

DLNR_Zeroshot_test	19.81 258	69.68 264	0.00 1	88.82 266	0.03 177	0.09 175	98.82 270	0.00 1	0.03 172	1.81 240	0.62 180	0.12 115	0.19 171	11.89 260	96.41 263	100.00 268	20.55 259	18.03 260	16.18 235	1.33 233	6.11 238	4.03 166	0.00 1	0.16 173	0.00 1	0.00 1	0.02 139	0.00 1

CAS	0.19 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.20 149	0.00 1	0.03 172	0.38 191	0.05 138	0.13 122	0.08 142	0.10 155	0.66 63	0.55 124	0.08 105	0.13 158	0.18 72	0.13 127	0.95 115	1.43 83	0.00 1	0.03 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IPLG	0.29 107	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.03 63	0.00 1	0.03 172	0.00 1	0.12 151	0.03 53	0.02 104	0.23 189	3.89 200	0.49 115	0.10 124	0.02 93	0.69 123	0.18 149	0.50 88	1.45 84	0.00 1	0.05 145	0.02 164	0.00 1	0.01 133	0.00 1

MIPNet	0.27 101	0.00 1	0.00 1	0.01 187	0.01 117	0.00 1	0.03 63	0.00 1	0.04 176	0.00 1	0.27 167	0.04 71	0.04 128	0.19 182	2.16 152	0.45 114	0.16 154	0.03 103	0.40 103	0.33 177	0.57 96	2.33 114	0.00 1	0.06 150	0.03 165	0.00 1	0.06 153	0.00 1

FAT-Stereo	1.26 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.02 125	0.15 134	0.55 223	0.04 176	0.51 200	7.88 247	3.62 219	0.74 200	0.06 122	1.96 134	2.12 217	0.20 164	0.16 186	1.45 156	1.16 227	3.81 208	5.59 209	0.10 178	0.24 207	0.00 1	0.00 1	0.57 189	2.96 210

FADNet-RVC	0.24 91	0.02 174	0.05 188	0.00 1	0.01 117	0.01 74	0.46 180	0.00 1	0.04 176	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.08 142	0.05 116	3.01 178	0.26 70	0.15 149	0.03 103	0.29 84	0.24 161	0.64 101	1.07 67	0.01 149	0.05 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 160

MSKI-zero shot	0.98 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 186	0.06 91	0.00 1	0.05 179	0.21 173	3.38 221	0.19 145	0.16 165	0.01 18	3.20 182	3.21 241	0.24 181	0.23 216	3.62 199	1.47 236	3.17 193	6.09 225	0.13 184	0.02 75	0.13 186	0.30 194	0.16 170	0.30 175

HBP-ISP	1.40 197	0.02 174	0.09 197	0.00 1	0.01 117	0.19 198	0.06 91	0.00 1	0.05 179	1.19 232	3.51 223	0.26 159	0.31 188	1.83 237	6.48 237	5.66 253	0.37 195	0.33 230	1.24 151	1.06 223	4.19 218	8.59 245	0.00 1	0.35 224	0.28 204	0.00 1	0.85 201	0.83 192

IMH-64-1	4.04 231	0.07 199	0.39 227	1.52 227	0.35 230	3.43 235	6.11 241	0.23 215	0.06 181	0.00 1	0.00 1	2.67 215	12.82 236	1.93 238	4.14 206	1.04 172	1.66 222	0.05 124	10.44 223	0.02 59	2.58 180	6.40 232	41.84 254	0.18 183	3.39 235	1.40 213	1.99 219	4.47 218

IMH-64	4.04 231	0.07 199	0.39 227	1.52 227	0.35 230	3.43 235	6.11 241	0.23 215	0.06 181	0.00 1	0.00 1	2.67 215	12.82 236	1.93 238	4.14 206	1.04 172	1.66 222	0.05 124	10.44 223	0.02 59	2.58 180	6.40 232	41.84 254	0.18 183	3.39 235	1.40 213	1.99 219	4.47 218

LVE	3.06 225	0.52 227	0.04 186	10.78 252	1.39 246	4.74 240	9.40 247	0.00 1	0.06 181	0.02 135	0.00 1	2.39 213	5.42 222	0.75 227	2.10 148	0.64 134	2.59 234	0.06 131	18.00 240	0.05 88	4.19 218	6.16 226	8.39 244	0.40 227	0.67 217	0.12 185	0.15 168	3.61 216

HH	0.96 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 21	0.00 1	0.06 181	1.33 234	1.20 197	0.11 110	0.19 171	0.16 175	2.43 163	4.09 246	0.08 105	0.15 173	3.12 194	0.94 219	4.67 229	5.49 202	0.18 188	0.47 234	0.13 186	0.00 1	0.85 201	0.19 165

HanStereo	0.96 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.01 21	0.00 1	0.06 181	1.33 234	1.20 197	0.11 110	0.19 171	0.16 175	2.43 163	4.09 246	0.08 105	0.15 173	3.12 194	0.94 219	4.67 229	5.49 202	0.18 188	0.47 234	0.13 186	0.00 1	0.85 201	0.19 165

S-Stereo	1.21 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 125	0.63 191	0.15 209	0.06 181	0.30 184	5.55 237	5.23 224	0.30 186	0.05 116	3.55 188	2.94 236	0.18 156	0.19 202	2.49 178	1.73 238	2.19 167	5.50 204	0.20 190	0.22 198	0.00 1	0.01 166	0.56 187	0.61 187

DPSNet	4.06 233	0.07 199	0.22 218	0.06 198	0.13 213	0.21 201	0.41 178	0.02 189	0.06 181	0.03 139	1.39 201	25.44 253	5.76 224	2.92 244	7.42 245	3.93 244	1.67 224	0.70 245	40.06 257	2.28 244	6.33 243	8.22 243	0.92 227	0.52 239	0.04 169	0.61 203	0.05 152	0.06 156

IPLGR_C	0.19 72	0.01 132	0.03 182	0.00 1	0.04 187	0.00 1	0.10 118	0.02 189	0.07 188	0.01 128	0.03 131	0.02 27	0.01 72	0.23 189	0.48 44	0.29 83	0.08 105	0.00 1	0.31 93	0.00 1	0.32 71	2.88 134	0.00 1	0.01 36	0.07 176	0.00 1	0.08 156	0.01 148

SFCPSM	1.28 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 139	0.08 108	0.00 1	0.07 188	0.52 202	2.83 218	2.32 212	5.43 223	0.09 149	3.44 186	1.42 189	0.27 184	0.14 165	10.39 221	1.15 225	2.02 161	3.06 145	0.05 170	0.08 154	0.00 1	0.16 187	0.45 181	0.43 184

MDST_ROB	3.56 228	2.70 245	0.07 194	4.84 240	0.14 214	2.89 232	0.98 203	1.00 235	0.07 188	0.96 220	1.94 209	0.79 193	16.25 242	0.14 171	9.09 249	0.43 111	0.23 177	0.13 158	5.06 204	0.14 132	4.41 224	6.17 227	0.41 212	0.13 161	9.02 253	3.68 233	16.78 259	7.76 235

CIPLG	0.20 80	0.01 132	0.03 182	0.00 1	0.04 187	0.00 1	0.09 113	0.02 189	0.08 191	0.01 128	0.03 131	0.02 27	0.01 72	0.23 189	0.67 65	0.30 87	0.09 118	0.00 1	0.29 84	0.02 59	0.33 73	2.90 135	0.00 1	0.01 36	0.07 176	0.00 1	0.08 156	0.01 148

ACRE	0.20 80	0.01 132	0.02 176	0.00 1	0.04 187	0.00 1	0.10 118	0.02 189	0.08 191	0.01 128	0.06 140	0.02 27	0.01 72	0.24 194	0.47 40	0.29 83	0.08 105	0.00 1	0.40 103	0.02 59	0.36 79	2.90 135	0.00 1	0.01 36	0.07 176	0.00 1	0.08 156	0.01 148

GES	0.33 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 74	0.32 170	0.00 1	0.09 193	0.00 1	0.02 129	0.03 53	0.03 120	0.01 18	1.42 114	0.32 93	0.05 72	0.01 75	2.64 182	0.05 88	1.11 121	1.95 99	0.00 1	0.04 136	0.01 159	0.00 1	0.09 160	0.72 189

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 195	0.74 233	0.19 209	0.31 214	0.18 219	0.35 207	3.68 232	0.01 183	0.09 193	0.67 210	0.03 131	0.94 196	1.35 204	2.37 243	5.01 217	0.79 148	0.61 205	0.40 234	8.70 216	0.63 206	2.38 173	4.03 166	0.42 215	0.27 212	0.24 201	0.20 192	0.04 149	2.71 207

NOSS_ROB	1.03 183	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.06 160	0.04 74	0.98 234	0.09 193	1.07 226	1.69 206	1.63 207	0.34 191	1.01 230	3.86 199	2.78 231	0.36 191	0.22 215	0.62 120	0.13 127	3.93 211	6.57 235	0.03 167	0.27 212	0.00 1	1.98 221	0.04 149	0.00 1

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 182	0.12 209	0.02 176	0.05 194	0.04 187	0.14 186	2.62 224	0.00 1	0.10 196	0.10 161	0.04 137	0.40 175	1.26 203	1.62 236	5.44 228	0.37 108	0.19 159	0.03 103	2.24 174	0.09 104	3.66 204	4.73 184	0.10 178	0.04 136	0.22 199	0.43 200	0.44 180	3.15 212

CBMV_ROB	2.62 221	0.01 132	0.03 182	0.00 1	0.01 117	0.58 211	0.61 189	1.17 240	0.10 196	1.52 239	3.55 224	13.49 235	8.67 231	0.23 189	5.62 230	1.82 209	0.82 209	0.19 202	7.12 212	0.28 167	5.11 231	5.42 199	0.22 194	0.17 180	2.45 230	4.56 238	2.22 224	4.68 220

FADNet-RVC-Resample	0.28 104	0.10 207	0.21 214	0.07 202	0.21 222	0.00 1	0.16 137	0.11 207	0.11 198	0.08 157	0.08 143	0.04 71	0.04 128	0.09 149	2.30 158	0.17 39	0.15 149	0.05 124	0.17 69	0.20 156	0.32 71	2.51 122	0.06 173	0.13 161	0.03 165	0.00 1	0.01 133	0.11 160

STTStereo	0.06 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.00 1	0.23 156	0.00 1	0.11 198	0.00 1	0.01 119	0.02 27	0.00 1	0.01 18	0.51 46	0.05 10	0.02 40	0.00 1	0.06 43	0.02 59	0.11 26	0.39 37	0.04 169	0.01 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ADCMid	1.09 186	0.07 199	0.24 219	0.00 1	0.50 237	0.22 202	1.24 209	0.04 200	0.12 200	0.13 166	0.13 153	0.48 179	0.72 199	0.06 122	4.25 210	0.93 165	0.09 118	0.11 150	3.03 190	0.36 178	1.68 148	3.02 142	0.41 212	0.20 192	0.20 197	2.24 223	1.54 212	7.37 233

pmcnn	1.98 211	0.01 132	0.07 194	0.10 206	0.24 224	0.07 169	2.48 223	0.65 225	0.12 200	0.30 184	3.74 225	5.24 225	7.02 225	0.66 224	2.87 176	2.98 238	1.24 217	0.74 246	5.27 207	1.79 239	6.31 242	5.65 213	1.27 231	0.23 204	0.00 1	0.65 204	1.68 215	2.16 202

RainbowNet	1.66 204	0.40 224	0.10 198	1.85 229	0.06 198	2.14 227	2.19 220	0.00 1	0.13 202	0.00 1	0.00 1	0.92 195	0.05 134	0.65 223	3.74 192	0.69 139	1.17 212	0.00 1	8.35 215	1.67 237	3.75 205	5.43 200	8.08 243	0.20 192	0.00 1	0.00 1	0.09 160	3.05 211

MLCV	0.47 140	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.04 187	0.07 169	0.36 175	0.00 1	0.16 203	0.37 190	1.10 191	0.42 176	0.02 104	0.05 116	0.69 70	0.62 130	0.20 164	0.03 103	3.20 196	0.06 97	1.74 150	3.19 150	0.05 170	0.20 192	0.00 1	0.00 1	0.07 154	0.00 1

STTRV1_RVC		0.15 212	0.12 199	0.09 205	0.04 187	0.26 204	0.46 180	0.00 1	0.19 204	0.08 157	0.52 174	0.65 191	1.81 207	0.38 210		1.47 191	2.84 238	0.25 221		3.92 250	4.13 216			0.30 217	1.97 228	0.37 196	1.76 217	6.75 229

MFMNet_re	0.69 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 174	0.61 189	0.00 1	0.20 205	0.06 154	0.01 119	0.95 197	0.33 189	0.10 155	3.15 181	1.04 172	0.51 202	0.01 75	4.75 203	0.28 167	4.09 215	1.63 90	0.00 1	0.17 180	0.00 1	0.00 1	0.61 190	0.00 1

FADNet_RVC	0.77 168	0.04 194	0.21 214	0.06 198	0.24 224	0.07 169	0.47 182	0.03 196	0.21 206	0.22 175	0.11 150	0.39 173	0.12 156	0.17 178	3.32 183	0.85 152	0.24 181	0.69 244	3.79 201	0.38 181	2.02 161	3.31 155	0.28 202	0.37 225	0.19 196	0.02 171	2.55 230	0.38 181

FC-DCNN	1.00 181	0.07 199	1.07 238	0.47 220	0.05 195	0.99 220	1.73 216	0.84 229	0.21 206	0.58 207	0.73 182	1.02 200	0.66 198	0.13 166	1.52 117	0.64 134	0.49 201	0.12 156	1.95 168	0.10 108	2.42 175	4.29 171	0.00 1	0.32 219	1.24 222	0.44 201	1.57 214	3.28 213

DGSMNet	2.85 223	0.58 228	0.17 206	0.34 215	0.06 198	0.63 214	0.14 131	0.84 229	0.28 208	2.25 251	12.81 259	1.00 199	3.19 215	2.09 241	6.10 234	4.89 251	6.10 250	2.34 253	7.39 213	1.17 228	8.04 252	10.60 255	1.36 232	0.74 243	0.45 210	1.39 212	0.47 183	1.55 196

IGEV_Zeroshot_test	1.16 189	0.00 1	0.17 206	0.15 209	0.00 1	0.87 219	0.60 188	0.00 1	0.39 209	1.02 224	5.37 235	0.51 186	0.25 180	0.15 174	2.49 169	2.80 233	0.12 133	0.16 186	2.62 181	1.22 231	2.79 185	6.65 236	0.06 173	0.03 117	0.18 195	0.08 178	2.36 226	0.29 174

MFN_U_SF_RVC	1.66 204	0.61 230	0.63 234	0.42 218	0.48 236	0.59 212	2.71 225	0.48 220	0.39 209	1.15 230	2.87 219	1.09 202	0.43 194	1.56 235	5.82 233	0.94 167	0.47 200	0.44 238	12.96 230	0.84 216	4.25 220	2.62 125	0.29 205	0.98 248	0.11 183	0.83 209	0.01 133	0.91 193

DispFullNet	3.59 229	0.27 219	6.92 257	0.11 207	0.14 214	0.01 74	0.07 104	3.86 251	0.40 211	6.90 261	8.04 248	11.36 234	7.39 228	0.04 98	3.32 183	6.96 256	1.17 212	0.24 219	17.95 238	2.49 245	5.44 233	5.79 216	0.28 202	0.13 161	1.07 221	0.10 182	2.52 229	3.87 217

anonymity	1.44 198	0.03 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 198	0.05 82	0.00 1	0.41 212	0.75 218	16.60 260	0.38 172	0.36 193	0.09 149	2.45 167	2.74 230	0.13 134	0.16 186	2.13 170	0.29 170	2.21 169	5.94 222	0.05 170	0.22 198	0.22 199	0.44 201	2.67 232	0.33 179

TRStereo	1.05 185	0.01 132	0.02 176	0.00 1	0.00 1	0.18 196	0.06 91	0.00 1	0.41 212	1.44 237	0.75 184	0.20 148	0.15 164	0.03 83	2.85 175	2.54 227	0.09 118	0.16 186	1.56 161	0.83 214	2.01 160	5.63 210	0.21 193	0.02 75	0.09 180	8.70 251	0.39 178	0.01 148

SGM-Forest	0.90 175	0.02 174	0.02 176	0.05 194	0.10 208	0.14 186	0.07 104	0.47 219	0.41 212	1.33 234	0.74 183	0.48 179	1.81 207	0.09 149	2.60 172	0.92 163	0.23 177	0.14 165	2.08 169	0.03 74	2.23 170	5.50 204	0.24 197	0.18 183	0.15 194	0.18 190	1.52 210	2.66 206
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCPNet	1.79 208	0.02 174	0.70 236	0.06 198	0.57 238	0.05 156	2.94 227	0.71 227	0.42 215	1.08 227	2.32 215	0.58 188	7.16 226	0.35 206	5.08 218	0.87 155	0.22 172	0.01 75	5.26 206	0.74 211	1.96 158	4.04 168	1.16 230	0.02 75	0.93 220	1.41 215	0.89 205	8.87 240

EGLCR-Stereo	0.61 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 147	0.05 82	0.00 1	0.44 216	0.00 1	0.98 187	0.15 127	0.07 139	0.00 1	1.09 93	1.60 199	0.13 134	0.18 197	0.73 125	0.37 180	1.29 127	4.83 188	0.17 186	0.46 233	0.00 1	0.38 198	3.60 240	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	0.06 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 159	0.00 1	0.09 113	0.00 1	0.47 217	0.00 1	0.00 1	0.03 53	0.00 1	0.01 18	0.33 24	0.05 10	0.03 47	0.00 1	0.06 43	0.02 59	0.08 22	0.31 30	0.00 1	0.02 75	0.00 1	0.10 182	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.
ELAS_RVC	4.48 234	0.50 226	1.51 243	1.20 223	0.61 240	8.62 250	1.89 217	2.53 245	0.50 218	2.07 248	6.95 244	23.23 248	17.25 244	0.81 228	4.60 213	1.13 182	2.25 230	1.97 252	5.84 208	0.57 204	6.29 241	8.67 247	0.41 212	1.12 249	8.55 252	4.47 236	2.66 231	4.85 221
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
edge stereo	1.64 202	0.00 1	0.05 188	0.06 198	0.00 1	0.34 206	0.79 196	1.40 242	0.56 219	0.97 221	3.06 220	6.44 227	3.97 218	0.30 202	3.51 187	2.36 225	0.27 184	0.20 208	7.11 211	1.19 229	2.20 168	5.65 213	0.25 199	0.16 173	0.04 169	0.00 1	0.63 191	2.74 208

SPstereo	3.29 227	0.24 216	0.84 237	0.00 1	0.00 1	0.03 139	0.14 131	0.02 189	0.66 220	0.64 209	7.55 246	7.54 229	16.34 243	0.28 197	5.36 225	6.31 254	0.75 208	0.98 249	4.70 202	4.01 252	7.45 248	9.34 253	0.00 1	0.16 173	1.31 224	3.07 229	3.04 236	8.14 236

MaskLacGwcNet_RVC	3.71 230	0.58 228	0.28 222	0.57 221	0.46 235	0.74 216	1.00 204	0.70 226	0.72 221	1.50 238	5.80 240	50.24 262	4.14 219	1.16 233	2.18 154	1.09 178	1.19 214	1.86 250	7.46 214	0.45 187	4.66 227	6.00 223	0.16 185	0.21 196	0.57 216	1.70 217	2.80 234	1.97 200

notaker	8.68 247	8.42 255	3.82 252	16.17 258	6.93 254	18.17 256	16.15 255	0.92 232	0.75 222	0.04 145	0.07 141	24.47 251	34.20 255	4.95 246	5.35 224	0.62 130	5.54 249	0.04 113	22.92 251	0.50 196	6.71 245	7.86 241	44.31 258	0.40 227	0.35 205	0.71 206	0.73 194	3.32 215

WAO-6	2.57 219	0.02 174	0.01 166	3.30 238	0.03 177	1.06 222	3.44 230	0.01 183	0.76 223	0.04 145	0.00 1	5.14 223	15.63 240	0.53 216	4.67 215	0.57 126	5.23 248	0.00 1	5.98 209	0.00 1	3.85 209	5.63 210	0.00 1	0.16 173	2.10 229	3.67 232	1.53 211	5.98 227

EAI-Stereo	1.04 184	0.04 194	0.43 229	0.34 215	0.14 214	0.68 215	0.55 187	0.00 1	0.84 224	0.00 1	4.59 232	0.14 123	0.19 171	0.03 83	3.60 189	3.02 239	0.23 177	0.36 232	3.53 198	0.39 184	2.29 172	3.55 156	0.24 197	0.79 244	0.35 205	0.78 208	0.54 186	0.42 183

iRaft-Stereo_20w	1.56 200	0.30 220	0.61 233	0.16 210	0.09 205	0.12 182	0.45 179	0.00 1	0.89 225	1.89 242	7.46 245	0.33 170	0.27 182	0.43 212	2.09 147	2.35 224	0.23 177	0.31 229	1.92 167	1.34 234	2.52 178	5.50 204	0.34 207	0.27 212	0.40 208	7.30 248	1.97 218	2.62 205

ADCS	1.65 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 187	0.05 156	0.67 194	0.19 211	0.93 226	0.25 178	0.52 174	0.74 192	4.52 220	0.24 194	4.79 216	3.21 241	0.57 204	0.15 173	3.06 193	0.07 101	4.66 227	5.64 212	0.00 1	0.26 211	0.47 212	5.52 242	1.50 209	6.48 228

SGM_RVC	2.97 224	0.34 221	0.33 224	0.43 219	0.30 227	1.27 225	1.61 213	1.90 244	0.97 227	2.00 245	3.87 228	7.68 230	4.72 221	0.26 196	1.38 111	0.85 152	2.13 229	0.62 243	11.93 228	1.12 224	4.33 223	4.59 182	0.77 223	0.87 246	2.63 231	2.81 228	7.59 252	12.95 249
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DeepPrunerF	0.66 158	0.17 213	0.00 1	0.07 202	1.52 248	0.07 169	0.21 152	0.06 206	0.98 228	0.00 1	0.00 1	0.02 27	0.00 1	0.04 98	2.79 174	0.29 83	0.01 20	0.00 1	0.14 66	0.00 1	0.21 50	0.27 26	0.00 1	0.00 1	10.65 255	0.31 195	0.08 156	0.00 1

ELAS	4.74 237	0.65 231	1.22 241	1.96 230	1.44 247	3.61 238	2.03 218	3.18 247	0.99 229	1.89 242	8.93 251	24.86 252	15.94 241	1.00 229	5.30 222	1.14 184	2.38 231	1.91 251	6.23 210	0.47 191	6.16 239	8.76 248	0.34 207	0.89 247	8.00 251	6.07 245	4.43 245	8.19 237
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	7.11 244	4.59 249	3.27 251	10.04 251	6.40 253	12.46 251	10.75 249	3.50 249	1.03 230	0.30 184	1.00 188	28.50 256	2.29 212	8.13 254	5.68 232	4.20 248	4.26 246	2.54 254	10.43 222	0.95 221	10.83 258	11.44 256	6.36 242	0.69 242	6.83 248	10.82 254	4.28 243	20.40 258

LSM0	9.34 248	0.02 174	0.21 214	0.05 194	0.05 195	0.77 217	3.14 228	1.24 241	1.06 231	0.68 212	4.67 233	5.31 226	11.74 235	0.23 189	69.22 260	79.55 262	1.31 218	0.24 219	27.04 253	1.21 230	7.64 251	11.85 258	0.00 1	0.32 219	0.51 214	4.55 237	4.44 246	15.15 254

WAO-7	2.84 222	0.40 224	2.88 250	5.89 242	0.12 210	1.03 221	3.56 231	0.04 200	1.07 232	2.02 246	8.76 250	6.92 228	12.90 238	0.42 211	3.95 203	0.56 125	2.54 233	0.11 150	9.58 218	0.14 132	3.02 189	4.44 176	0.00 1	0.49 236	0.37 207	2.51 227	0.25 174	2.59 204

KSHMR	7.70 246	5.69 251	1.09 239	14.60 257	4.71 252	13.91 252	12.87 250	0.54 222	1.32 233	0.55 205	0.53 177	9.07 232	20.05 246	13.43 261	4.39 212	0.99 170	2.75 237	0.29 225	21.13 247	0.23 159	6.95 246	7.30 239	44.94 259	0.25 209	3.87 238	1.75 219	3.06 237	11.74 247

NaN_ROB	0.33 121	0.09 205	0.16 205	0.04 192	0.18 219	0.12 182	0.80 200	0.01 183	1.50 234	0.02 135	0.52 174	0.47 178	0.03 120	0.07 138	1.25 100	0.29 83	0.08 105	0.11 150	0.17 69	0.25 163	0.51 90	0.87 60	0.12 182	0.24 207	0.12 185	0.37 196	0.16 170	0.44 185

CSAN	0.54 145	0.09 205	0.15 203	0.07 202	0.16 218	0.14 186	1.35 211	0.01 183	1.52 235	0.10 161	0.92 186	1.55 205	0.08 142	0.14 171	1.25 100	0.35 101	0.20 164	0.11 150	0.73 125	0.54 202	1.40 136	2.07 104	0.07 175	0.19 188	0.08 179	0.90 210	0.10 162	0.33 179

PWCK	5.12 239	0.87 235	0.06 192	2.99 234	0.40 233	6.48 247	7.66 246	0.91 231	1.54 236	2.65 255	6.35 243	16.63 238	9.54 232	0.60 219	3.98 204	0.68 138	2.63 236	0.21 212	44.24 259	1.93 241	5.68 237	5.44 201	0.65 221	0.17 180	3.48 237	4.08 235	2.45 228	5.96 226

ADCRef	0.67 161	0.00 1	0.20 213	0.00 1	0.05 195	0.04 147	0.17 140	0.04 200	1.57 237	0.00 1	0.00 1	0.12 115	0.00 1	0.07 138	3.82 197	0.30 87	0.01 20	0.02 93	0.95 138	0.56 203	0.26 57	1.06 65	0.42 215	0.11 157	0.70 218	1.21 211	0.81 196	5.65 225

FINET	1.70 207	0.35 223	0.46 231	0.12 208	0.27 226	0.55 210	0.66 193	0.52 221	1.67 238	0.21 173	3.44 222	0.57 187	2.00 211	0.58 218	11.54 251	1.64 200	0.51 202	0.26 222	1.08 143	1.00 222	1.37 135	3.28 153	0.26 201	0.83 245	2.98 234	5.65 243	0.83 198	3.31 214

MeshStereo	4.56 235	0.11 208	0.12 199	1.27 224	0.12 210	1.23 224	0.71 195	3.35 248	1.76 239	2.05 247	6.20 242	21.68 245	13.85 239	0.34 205	7.91 247	4.04 245	1.21 216	0.58 242	11.76 226	0.79 212	10.78 257	9.27 250	0.20 190	0.42 230	3.91 239	1.74 218	6.97 251	10.66 245
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
G-Net	2.17 216	0.21 215	0.19 209	0.01 187	0.18 219	0.06 160	0.25 159	1.13 237	1.79 240	0.35 189	2.16 212	20.14 242	1.93 210	0.06 122	2.15 151	2.27 223	0.20 164	0.40 234	2.81 185	2.74 247	2.84 187	3.14 147	0.00 1	0.23 204	0.20 197	2.47 225	3.03 235	7.71 234

UNDER WATER-64	13.05 254	13.19 257	2.40 248	28.46 262	17.88 261	27.50 260	25.23 257	7.52 254	1.83 241	1.13 229	0.22 164	32.29 260	22.09 251	17.20 263	7.26 244	2.95 237	11.18 257	0.40 234	18.46 242	5.41 255	8.15 253	9.27 250	49.88 263	1.15 250	4.54 243	11.66 255	6.05 250	18.96 257

SANet	2.05 214	0.25 217	0.19 209	0.17 211	0.33 228	0.78 218	1.59 212	1.14 239	1.92 242	0.26 179	1.04 189	23.65 249	7.24 227	0.29 198	2.22 155	0.33 97	1.51 219	0.07 136	1.31 152	0.12 119	2.28 171	3.02 142	0.01 149	0.23 204	0.05 173	1.90 220	0.63 191	2.80 209

ADCL	0.91 176	0.07 199	0.05 188	0.02 191	0.02 159	0.02 125	0.10 118	0.00 1	1.93 243	0.51 200	0.01 119	0.12 115	0.01 72	0.04 98	3.79 195	0.23 55	0.07 96	0.23 216	0.56 111	0.38 181	0.71 105	0.92 63	0.00 1	0.19 188	2.80 233	2.46 224	2.09 221	7.10 232

JetRed	15.87 256	13.60 258	20.44 261	3.42 239	11.29 258	23.79 257	29.72 259	12.02 259	2.83 244	3.02 256	0.31 170	21.58 244	2.68 213	20.97 264	6.58 238	9.76 258	27.42 260	35.45 262	8.79 217	5.60 257	27.44 261	19.62 260	26.79 249	2.32 254	19.14 258	34.58 261	13.51 257	25.87 259

AnyNet_C01	2.09 215	0.26 218	0.14 202	0.38 217	0.08 204	0.17 194	4.00 233	0.93 233	2.97 245	0.43 197	1.34 200	2.45 214	3.18 214	0.36 207	5.27 221	4.78 250	2.60 235	0.75 247	2.46 177	0.32 174	5.67 236	7.18 238	0.10 178	0.42 230	1.82 227	0.67 205	2.30 225	5.33 223

AnyNet_C32	1.39 196	0.12 209	0.01 166	0.05 194	0.01 117	0.19 198	0.79 196	0.00 1	3.06 246	0.32 187	1.39 201	0.22 152	0.02 104	0.07 138	5.20 220	0.85 152	0.15 149	0.15 173	0.87 136	0.51 198	2.56 179	4.20 170	0.01 149	0.34 223	1.73 225	3.43 231	1.55 213	9.84 242

SGM-ForestM	5.72 240	5.63 250	2.27 247	2.02 231	0.59 239	5.23 241	5.67 239	3.80 250	3.21 247	1.82 241	5.72 239	15.89 237	11.10 234	1.01 230	12.95 255	2.16 218	2.99 239	0.47 239	15.00 233	1.80 240	5.23 232	4.76 186	0.90 225	1.23 251	9.60 254	10.11 253	11.76 256	11.41 246

UNDER WATER	12.19 253	10.83 256	2.25 246	26.39 261	16.71 260	26.12 259	24.17 256	6.35 252	3.67 248	1.08 227	0.09 148	29.96 258	20.43 248	15.39 262	6.64 239	2.23 221	10.80 256	0.39 233	18.71 243	5.04 254	8.23 254	9.10 249	49.56 262	1.60 252	4.76 244	9.28 252	4.35 244	15.05 253

SGM+DAISY	4.62 236	0.93 236	1.45 242	0.76 222	0.86 241	2.14 227	1.72 215	2.62 246	3.96 249	2.63 254	9.38 254	7.72 231	8.53 230	0.56 217	12.76 254	4.59 249	1.53 220	0.88 248	16.97 237	2.63 246	6.55 244	7.92 242	0.39 209	2.07 253	5.22 245	7.27 247	4.16 242	8.66 239

WAO-8	6.18 241	2.25 242	1.92 244	12.07 256	1.25 244	6.29 245	6.66 244	0.21 213	6.47 250	2.21 249	3.84 226	18.73 239	20.59 249	7.84 252	5.41 226	0.90 161	3.87 242	0.04 113	20.01 245	2.05 242	3.55 200	6.33 230	3.03 233	0.50 237	7.25 249	5.10 239	4.59 248	13.89 250

Venus	6.18 241	2.25 242	1.92 244	12.06 255	1.25 244	6.29 245	6.66 244	0.21 213	6.47 250	2.21 249	3.84 226	18.73 239	20.59 249	7.84 252	5.41 226	0.90 161	3.87 242	0.04 113	20.01 245	2.05 242	3.55 200	6.33 230	3.03 233	0.50 237	7.25 249	5.10 239	4.59 248	13.89 250

STStereo	6.99 243	0.84 234	7.77 258	6.18 243	2.41 250	6.26 244	3.34 229	9.31 258	6.81 252	2.25 251	12.05 258	30.71 259	18.67 245	0.62 222	12.19 253	2.67 229	1.19 214	0.55 241	21.89 248	1.27 232	3.78 207	5.33 196	0.53 220	2.44 255	6.45 247	6.98 246	4.53 247	11.76 248

ktn	7.56 245	1.06 238	2.72 249	7.84 247	1.70 249	8.57 249	14.39 252	1.71 243	7.05 253	0.26 179	1.10 191	20.09 241	35.01 256	4.38 245	3.63 190	0.89 159	6.52 251	0.19 202	19.79 244	2.83 248	4.53 226	4.90 190	38.36 250	0.19 188	1.80 226	2.47 225	2.43 227	9.60 241

BEATNet-Init1	15.68 255	15.37 259	4.22 253	25.55 260	7.71 256	24.21 258	13.55 251	8.44 256	9.06 254	3.20 257	10.36 257	27.54 254	36.19 257	2.18 242	19.22 258	8.06 257	4.32 247	2.98 255	44.80 260	16.05 261	10.19 255	11.52 257	3.07 235	4.37 258	21.55 259	12.93 258	43.41 262	33.28 261

MANE	10.46 251	3.24 246	8.60 259	3.13 235	3.62 251	5.94 243	5.57 238	7.92 255	10.02 255	2.26 253	8.45 249	24.17 250	23.37 253	0.74 226	15.07 256	6.56 255	4.21 245	13.92 259	15.53 234	2.83 248	7.54 250	7.54 240	0.91 226	3.82 257	17.28 257	20.19 259	28.35 260	31.64 260

DPSimNet_ROB		8.39 254	6.44 256	6.54 245	7.18 255	6.86 248	10.05 248	8.72 257	11.16 256	5.28 259	22.63 261	14.54 236	25.46 254	6.79 249	15.19 257	11.37 260		5.20 257	21.98 249	8.92 258	12.11 259	12.60 259	5.83 240	6.72 259		11.87 257	8.32 253	14.55 252

MADNet++	12.10 252	1.28 239	4.40 254	1.48 226	8.50 257	1.11 223	5.07 237	7.06 253	12.42 257	6.23 260	9.13 252	20.82 243	20.22 247	8.46 255	7.60 246	10.79 259	9.78 255	5.25 258	22.57 250	14.99 260	38.05 262	39.35 261	1.04 228	9.28 260	5.42 246	41.02 262	8.51 254	6.75 229

LE_ROB	16.32 257	2.57 244	5.86 255	11.41 253	30.07 262	16.13 255	26.42 258	14.50 260	12.65 258	1.89 242	9.24 253	37.07 261	44.08 260	1.50 234	9.30 250	1.08 175	1.80 226	0.52 240	27.22 254	5.56 256	6.26 240	5.92 219	6.17 241	22.01 261	27.20 261	30.51 260	38.45 261	45.15 262

TorneroNet	9.72 249	6.86 252	0.63 234	8.75 248	1.06 242	15.85 254	15.49 254	1.13 237	15.31 259	0.29 183	4.00 229	21.70 246	37.44 258	8.74 256	5.64 231	0.87 155	6.95 252	0.00 1	29.50 256	3.96 251	7.51 249	8.23 244	43.91 257	0.18 183	4.34 241	3.26 230	0.49 184	10.32 244

HanzoNet	19.84 259	18.17 260	10.58 260	22.57 259	16.38 259	37.12 263	34.30 260	16.26 261	16.72 260	3.72 258	9.70 255	53.35 263	44.36 261	36.91 265	11.75 252	5.26 252	13.63 258	3.09 256	43.98 258	12.13 259	10.40 256	9.38 254	49.42 261	2.80 256	12.25 256	11.86 256	11.40 255	18.18 256

TorneroNet-64	10.09 250	7.47 253	1.20 240	11.62 254	0.33 228	14.30 253	14.79 253	0.75 228	18.10 261	0.12 165	1.06 190	22.44 247	41.62 259	9.94 259	6.33 235	0.93 165	7.76 254	0.03 103	27.31 255	4.24 253	7.12 247	8.60 246	39.34 251	0.20 192	4.35 242	5.76 244	0.81 196	15.90 255

LRCNet_RVC	50.00 260	67.84 263	36.01 262	88.29 265	86.84 268	83.88 266	78.12 265	40.94 264	24.64 262	95.76 264	65.47 263	84.33 266	48.35 262	95.65 270	24.33 259	2.81 234	57.17 263	40.32 263	91.02 265	50.19 262	17.89 260	9.27 250	89.98 269	44.88 262	2.67 232	0.08 178	14.90 258	8.33 238

PML	75.37 263	92.44 267	42.92 263	100.00 272	86.00 267	99.81 270	85.15 266	100.00 267	89.00 263	98.90 265	43.95 262	99.77 271	99.44 268	88.99 266	75.51 261	48.25 261	83.78 264	29.10 261	98.88 267	64.95 263	43.54 263	49.20 262	49.21 260	55.67 263	70.87 264	60.82 263	99.78 266	78.94 264

MEDIAN_ROB	92.37 266	96.59 268	94.45 267	99.95 270	99.21 269	99.95 271	100.00 272	97.09 265	94.18 264	99.60 266	99.40 266	92.66 267	88.89 263	99.91 271	96.18 262	92.98 263	95.99 267	94.85 267	98.03 266	94.74 266	82.45 267	82.74 264	100.00 271	90.40 264	66.48 263	80.60 265	68.82 263	87.95 265

HaxPig	94.58 268	99.96 273	92.40 266	99.98 271	99.99 270	99.97 272	99.97 271	99.93 266	99.73 265	99.99 267	99.91 267	99.98 272	99.83 269	99.98 272	98.37 264	96.68 264	97.41 268	91.67 264	99.97 268	99.96 269	81.23 266	76.11 263	99.96 270	99.94 267	54.73 262	97.09 266	74.37 264	94.53 266

AVERAGE_ROB	95.63 269	99.92 272	98.77 270	100.00 272	100.00 271	100.00 273	100.00 272	100.00 267	99.96 266	100.00 268	100.00 268	100.00 273	100.00 271	100.00 273	99.12 265	99.23 265	99.82 269	99.14 270	100.00 270	100.00 270	92.61 268	96.41 265	100.00 271	100.00 268	73.24 265	74.63 264	75.72 265	73.35 263

DPSMNet_ROB	71.67 262	40.12 262	96.20 268	9.00 250	79.91 266	31.07 262	64.17 264	26.13 263	99.99 267	12.99 263	97.51 264	28.51 257	92.15 265	9.07 258	99.72 266	99.93 266	47.41 262	93.44 266	69.36 262	98.70 268	78.48 265	97.88 269	64.00 268	99.24 265	100.00 266	100.00 267	100.00 267	100.00 267

DGTPSM_ROB	71.58 261	40.03 261	96.20 268	8.95 249	79.88 265	31.06 261	64.15 263	26.12 262	99.99 267	12.80 262	97.52 265	28.38 255	91.83 264	8.83 257	99.75 267	99.93 266	47.30 261	93.42 265	68.62 261	98.69 267	78.39 264	97.76 268	63.91 267	99.24 265	100.00 266	100.00 267	100.00 267	100.00 267

MyStereo03	97.22 271	99.00 269	99.83 271	98.81 267	100.00 271	91.13 267	91.52 268	100.00 267	100.00 269	100.00 268	100.00 268	94.41 269	100.00 271	95.59 268	100.00 268	100.00 268	100.00 271	100.00 271	100.00 270	100.00 270	100.00 271	100.00 270	54.78 265	100.00 268	100.00 266	100.00 267	100.00 267	100.00 267

MyStereo02	93.52 267	99.00 269	99.83 271	98.81 267	0.00 1	91.13 267	91.52 268	100.00 267	100.00 269	100.00 268	100.00 268	94.41 269	100.00 271	95.59 268	100.00 268	100.00 268	100.00 271	100.00 271	100.00 270	100.00 270	100.00 271	100.00 270	54.78 265	100.00 268	100.00 266	100.00 267	100.00 267	100.00 267

CasAABBNet	97.21 270	99.36 271	100.00 273	98.86 269	100.00 271	91.21 269	91.28 267	100.00 267	100.00 269	100.00 268	100.00 268	94.01 268	99.86 270	95.51 267	100.00 268	100.00 268	99.99 270	100.00 271	99.99 269	100.00 270	100.00 271	100.00 270	54.59 264	100.00 268	100.00 266	100.00 267	100.00 267	100.00 267

DPSM_ROB	83.17 264	70.36 265	91.77 264	52.54 263	63.28 263	52.84 264	40.20 261	100.00 267	100.00 269	100.00 268	100.00 268	82.17 264	95.65 266	6.84 250	100.00 268	100.00 268	89.07 265	95.30 268	81.25 263	92.14 264	94.32 269	97.20 266	40.55 252	100.00 268	100.00 266	100.00 267	100.00 267	100.00 267

DPSM	83.17 264	70.36 265	91.77 264	52.54 263	63.28 263	52.84 264	40.20 261	100.00 267	100.00 269	100.00 268	100.00 268	82.17 264	95.65 266	6.84 250	100.00 268	100.00 268	89.07 265	95.30 268	81.25 263	92.14 264	94.32 269	97.20 266	40.55 252	100.00 268	100.00 266	100.00 267	100.00 267	100.00 267

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