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

anonymousdsp2	0.23 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 40	0.01 91	0.01 91	0.04 89	0.01 10	0.00 1	0.36 149	0.17 106	0.02 70	0.01 13	0.67 23	0.56 92	0.05 48	0.03 73	1.11 86	0.37 144	0.59 72	1.38 76	0.01 93	0.02 42	0.00 1	0.01 107	0.84 91	0.00 1

ProNet	0.03 4	0.00 1	0.03 150	0.00 1	0.00 1	0.08 151	0.18 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.05 104	0.13 4	0.11 6	0.01 10	0.00 1	0.04 9	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.02 132	0.00 1	0.01 18	0.00 1

RAFT	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 166	0.11 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 83	0.00 1	0.01 13	0.25 6	0.13 7	0.01 10	0.00 1	0.05 11	0.16 105	0.02 3	0.03 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT + AFF	0.22 55	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 15	0.01 91	0.00 1	0.01 43	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.16 100	0.01 35	0.01 13	4.37 206	0.39 48	0.01 10	0.00 1	0.58 56	0.01 21	0.34 49	0.02 3	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.02 124	0.01 18	0.00 1

RASNet	0.16 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 62	0.00 1	0.00 1	0.01 43	0.04 52	0.60 150	0.00 1	0.03 21	0.00 1	0.01 13	0.48 11	0.57 94	0.02 30	0.00 1	0.10 20	0.00 1	0.54 68	0.56 49	0.00 1	0.02 42	0.00 1	0.00 1	1.27 107	0.02 99

RYNet	0.17 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.00 1	0.00 1	4.21 200	0.24 22	0.00 1	0.00 1	0.03 6	0.00 1	0.04 6	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 41	0.00 1

GANet	0.06 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.03 129	0.00 1	0.00 1	0.02 28	0.00 1	0.13 121	0.88 166	0.00 1	0.01 13	0.12 3	0.07 3	0.07 71	0.01 38	0.05 11	0.00 1	0.06 10	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18	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	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.05 1	0.04 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.00 1

CVANet_RVC	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.05 48	0.00 1	0.01 13	0.08 2	0.05 2	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 8	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 45	0.00 1

AANet_RVC	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.00 1	0.02 118	0.00 1	0.03 45	0.00 1	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.25 6	0.09 4	0.00 1	0.00 1	0.25 39	0.02 33	0.04 6	0.08 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.19 49	0.01 11	0.00 1	0.01 44	0.03 40	0.01 91	0.00 1	0.01 43	0.09 92	0.01 65	0.13 121	0.07 65	0.06 112	0.02 47	0.80 37	0.51 83	0.07 71	0.06 89	0.65 63	0.05 59	0.76 86	1.75 103	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.00 1

StereoVision	0.05 9	0.01 11	0.00 1	0.02 94	0.01 15	0.00 1	0.01 91	0.01 43	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.07 65	0.01 35	0.01 13	0.50 12	0.30 35	0.02 30	0.00 1	0.19 34	0.00 1	0.06 10	0.04 9	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.00 1

anonymousdsp	0.09 15	0.01 11	0.00 1	0.05 134	0.03 40	0.06 145	0.00 1	0.01 43	0.01 10	0.00 1	0.25 142	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.71 28	0.26 24	0.02 30	0.00 1	0.11 22	0.12 86	0.08 12	0.65 56	0.01 93	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.05 9	0.01 11	0.00 1	0.02 94	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.01 43	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.04 37	0.01 35	0.01 13	0.59 17	0.44 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 14	0.12 21	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TestStereo1	0.34 87	0.01 11	0.00 1	0.01 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.18 108	0.00 1	0.01 13	2.55 171	0.58 96	0.05 48	0.03 73	1.50 104	0.02 33	0.37 53	0.98 64	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.01 107	2.89 177	0.00 1

test_5	0.10 20	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 153	0.00 1	0.35 155	0.01 10	0.00 1	0.20 131	0.07 65	0.00 1	0.00 1	0.62 18	0.40 51	0.01 10	0.01 38	0.18 33	0.00 1	0.15 29	0.67 57	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.03 37	0.00 1

SA-5K	0.34 87	0.01 11	0.00 1	0.01 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.18 108	0.00 1	0.01 13	2.55 171	0.58 96	0.05 48	0.03 73	1.50 104	0.02 33	0.37 53	0.98 64	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.01 107	2.89 177	0.00 1

CroCo-Stereo	0.06 12	0.01 11	0.00 1	0.01 44	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.01 35	0.00 1	0.75 32	0.45 63	0.01 10	0.00 1	0.06 15	0.00 1	0.12 22	0.18 23	0.00 1	0.01 19	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
ADLNet	0.17 39	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.04 54	0.00 1	0.00 1	0.20 134	0.00 1	0.00 1	0.01 82	0.77 164	0.00 1	0.06 118	2.33 165	0.36 41	0.01 10	0.00 1	0.06 15	0.07 72	0.08 12	0.57 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.00 1

ARAFT	0.29 71	0.01 11	0.00 1	0.06 148	0.04 54	0.00 1	0.00 1	0.01 43	0.04 52	1.23 176	0.00 1	0.25 123	0.02 70	0.05 104	1.06 67	0.43 57	0.05 48	0.02 56	1.85 120	0.00 1	0.94 102	0.99 66	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.87 93	0.00 1

RP	0.26 63	0.01 11	0.00 1	0.02 94	0.19 158	0.00 1	0.23 163	0.10 116	0.22 124	0.13 98	0.00 1	0.07 65	0.00 1	0.05 104	1.49 109	0.17 10	0.03 41	0.00 1	0.14 25	0.01 21	0.05 8	1.67 97	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	2.23 148	0.16 130

MSKI-zero shot	1.32 174	0.02 22	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.15 174	0.00 1	0.71 169	0.57 182	0.41 135	3.43 208	0.40 145	0.27 155	0.02 47	1.63 127	2.71 223	0.58 168	0.30 174	8.12 196	1.20 210	5.20 210	4.62 203	0.18 179	0.06 111	0.16 172	0.86 182	0.46 73	3.62 183

EKT-Stereo	1.16 159	0.02 22	0.00 1	0.03 116	0.18 156	0.05 140	0.24 166	1.07 187	0.61 184	0.85 160	1.43 181	0.50 156	0.37 170	0.06 118	2.95 180	3.75 237	0.57 165	0.35 183	3.54 152	1.78 226	4.62 202	4.79 205	0.02 115	0.04 84	0.00 1	0.00 1	3.51 199	0.00 1

MIM_Stereo	0.23 56	0.02 22	0.00 1	0.01 44	0.09 94	0.09 153	0.00 1	0.11 120	0.04 52	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.02 70	0.02 47	0.77 34	0.36 41	0.06 63	0.03 73	2.11 128	0.06 64	0.54 68	0.58 52	0.02 115	0.02 42	0.09 157	0.15 150	0.98 95	0.02 99

CASnet	0.31 81	0.02 22	0.00 1	0.00 1	0.09 94	0.00 1	0.00 1	0.01 43	0.08 87	0.02 71	0.02 92	0.18 108	0.17 139	0.00 1	1.09 70	0.57 94	0.21 115	0.22 149	0.44 50	0.14 97	2.69 157	1.62 91	0.00 1	0.05 97	0.00 1	0.00 1	0.69 85	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	1.05 153	0.02 22	0.02 138	0.01 44	0.05 62	0.01 91	0.00 1	0.98 183	0.38 159	0.25 120	3.29 206	0.35 140	0.21 147	0.11 155	1.46 105	1.86 192	0.54 162	0.25 159	5.16 171	0.30 136	4.27 191	2.84 147	0.10 153	0.07 122	0.06 147	0.36 166	1.19 100	4.22 188

iinet-f	0.52 118	0.02 22	0.00 1	0.01 44	0.07 81	0.00 1	0.05 133	0.01 43	0.08 87	1.23 176	0.00 1	0.02 9	0.02 70	0.03 78	3.11 186	0.83 136	0.05 48	0.05 84	3.07 144	0.59 163	0.70 80	2.17 118	0.02 115	0.01 19	0.03 136	0.01 107	1.78 129	0.01 79

TESTraft	0.37 90	0.02 22	0.00 1	0.01 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.18 108	0.01 35	0.08 135	2.70 177	0.64 114	0.05 48	0.02 56	1.41 98	0.12 86	0.34 49	1.48 83	0.02 115	0.01 19	0.00 1	0.02 124	2.82 172	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.18 44	0.02 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.06 58	0.00 1	0.00 1	0.74 31	0.45 63	0.02 30	0.02 56	1.16 88	0.04 55	0.35 51	1.91 111	0.00 1	0.02 42	0.00 1	0.00 1	0.09 50	0.01 79

dad	1.18 164	0.02 22	0.01 117	2.11 212	0.01 15	0.00 1	5.84 222	0.01 43	0.04 52	0.00 1	0.00 1	0.06 58	1.03 182	0.01 13	2.24 164	0.49 78	0.01 10	0.16 124	4.27 161	0.16 105	0.28 41	0.54 48	0.08 146	0.20 166	1.50 209	0.00 1	7.90 230	4.90 192

TestStereo	0.10 20	0.02 22	0.00 1	0.00 1	0.03 40	0.00 1	0.00 1	0.07 103	0.09 92	0.00 1	0.00 1	0.05 48	0.01 35	0.01 13	0.58 16	0.21 18	0.16 99	0.05 84	0.47 51	0.01 21	0.45 59	0.23 25	0.00 1	0.02 42	0.00 1	0.00 1	0.14 53	0.01 79

delet	0.02 3	0.02 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.21 5	0.14 8	0.01 10	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.03 4	0.08 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA	0.05 9	0.02 22	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.06 85	0.00 1	0.07 65	0.01 35	0.01 13	0.45 10	0.33 38	0.01 10	0.02 56	0.08 17	0.02 33	0.10 14	0.08 15	0.00 1	0.00 1	0.01 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AF-Net	0.20 52	0.02 22	0.01 117	0.05 134	0.05 62	0.00 1	0.80 183	0.45 159	0.05 64	0.02 71	0.00 1	0.25 123	0.01 35	0.02 47	0.85 43	0.19 13	0.01 10	0.00 1	0.84 73	0.06 64	0.11 18	1.32 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 67	0.02 99

Nwc_Net	0.20 52	0.02 22	0.01 117	0.05 134	0.05 62	0.00 1	0.80 183	0.45 159	0.05 64	0.02 71	0.00 1	0.25 123	0.01 35	0.02 47	0.85 43	0.19 13	0.01 10	0.00 1	0.84 73	0.06 64	0.11 18	1.32 73	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 67	0.02 99

HSM-Net_RVC	0.88 140	0.02 22	0.01 117	0.71 196	0.12 128	0.00 1	0.06 137	1.69 207	0.22 124	1.62 196	4.44 220	3.04 194	0.18 140	0.02 47	1.33 90	0.82 135	0.39 151	0.07 92	0.99 80	0.56 161	2.48 149	1.85 110	0.25 187	1.15 212	0.05 143	0.02 124	1.34 108	0.34 147
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HITNet	0.18 44	0.02 22	0.00 1	0.01 44	0.03 40	0.01 91	0.01 91	0.03 83	0.09 92	0.00 1	0.00 1	0.05 48	0.03 88	0.08 135	0.97 56	0.44 60	0.06 63	0.01 38	0.43 48	0.08 73	0.88 100	1.15 70	0.00 1	0.03 67	0.00 1	0.00 1	0.33 71	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
iResNet	1.17 161	0.02 22	0.00 1	0.19 180	0.63 193	0.05 140	0.02 118	0.51 162	0.28 142	1.55 194	1.69 185	0.66 160	2.21 194	0.02 47	3.72 196	1.84 190	0.35 145	0.35 183	8.64 200	0.90 196	2.85 162	1.70 100	0.00 1	1.03 208	0.00 1	0.12 144	2.27 153	0.03 114

DN-CSS_ROB	0.48 112	0.02 22	0.00 1	0.06 148	0.12 128	0.00 1	0.00 1	1.01 186	0.06 74	0.37 131	0.56 155	0.07 65	0.03 88	0.06 118	1.18 79	0.65 117	0.19 109	0.02 56	4.07 156	0.03 46	1.44 118	1.44 82	0.00 1	0.10 140	0.00 1	0.00 1	1.19 100	0.34 147

MGS-Stereo	0.24 60	0.03 40	0.00 1	0.01 44	0.07 81	0.00 1	0.01 91	0.01 43	0.09 92	0.00 1	0.00 1	0.20 116	0.03 88	0.01 13	4.55 212	0.25 23	0.05 48	0.01 38	0.37 44	0.02 33	0.35 51	0.50 44	0.02 115	0.02 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AEACV	0.09 15	0.03 40	0.04 154	0.00 1	0.00 1	0.09 153	0.00 1	0.01 43	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.16 100	0.02 70	0.02 47	0.69 24	0.46 69	0.01 10	0.04 79	0.24 38	0.15 102	0.10 14	0.22 24	0.07 144	0.01 19	0.00 1	0.18 154	0.01 18	0.00 1

HH	1.17 161	0.03 40	0.00 1	0.01 44	0.05 62	0.11 166	0.01 91	0.66 167	0.37 156	1.90 208	0.39 150	0.69 162	0.33 162	0.04 93	1.48 107	3.72 235	0.27 128	0.24 155	5.83 179	0.62 168	6.22 221	4.61 201	0.24 184	0.08 127	0.15 170	0.00 1	2.35 158	1.13 164

HanStereo	1.17 161	0.03 40	0.00 1	0.01 44	0.05 62	0.11 166	0.01 91	0.66 167	0.37 156	1.90 208	0.39 150	0.69 162	0.33 162	0.04 93	1.48 107	3.72 235	0.27 128	0.24 155	5.83 179	0.62 168	6.22 221	4.61 201	0.24 184	0.08 127	0.15 170	0.00 1	2.35 158	1.13 164

IER	0.14 31	0.03 40	0.00 1	0.02 94	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.23 117	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.02 47	1.38 96	0.21 18	0.02 30	0.00 1	0.05 11	0.03 46	0.17 31	0.04 9	0.12 162	0.01 19	0.00 1	0.03 135	1.21 103	0.04 118

Sa-1000	0.49 113	0.03 40	0.00 1	0.02 94	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.01 43	0.03 45	0.00 1	0.00 1	0.23 120	0.03 88	0.14 170	1.26 87	0.72 129	0.08 77	0.17 131	2.52 137	0.11 82	0.89 101	3.79 172	0.01 93	0.11 143	0.07 150	0.00 1	2.98 182	0.01 79

SA	0.40 97	0.03 40	0.00 1	0.03 116	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.01 43	0.03 45	0.00 1	0.00 1	0.25 123	0.01 35	0.12 160	0.82 41	0.70 127	0.06 63	0.16 124	1.96 124	0.04 55	0.69 78	2.39 127	0.00 1	0.02 42	0.00 1	0.01 107	3.44 198	0.00 1

test_4	0.26 63	0.03 40	0.00 1	0.03 116	0.05 62	0.04 137	0.18 158	0.01 43	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.05 48	0.01 35	0.06 118	1.04 63	0.81 132	0.05 48	0.15 116	0.62 58	0.13 91	0.47 62	1.52 86	0.00 1	0.01 19	0.04 139	0.21 159	1.19 100	0.19 133

GLC_STEREO	0.30 74	0.03 40	0.03 150	0.00 1	0.05 62	0.00 1	0.00 1	0.47 161	0.07 81	0.03 77	0.02 92	0.08 75	0.02 70	0.01 13	1.34 91	0.81 132	0.16 99	0.10 102	0.48 52	0.16 105	1.36 113	0.50 44	0.00 1	0.03 67	0.00 1	0.00 1	2.29 154	0.01 79

IPLGR_C	0.37 90	0.03 40	0.09 166	0.01 44	0.10 108	0.00 1	0.14 154	0.09 112	0.27 141	0.04 79	0.08 113	0.04 37	0.04 99	0.09 143	1.86 141	0.46 69	0.15 98	0.02 56	1.69 115	0.02 33	0.78 90	1.69 99	0.02 115	0.02 42	0.08 152	0.00 1	2.16 144	0.02 99

MIPNet	0.61 124	0.03 40	0.02 138	0.02 94	0.33 182	0.00 1	0.00 1	0.03 83	0.16 118	1.38 179	0.35 147	0.07 65	0.10 128	0.18 182	3.19 188	0.81 132	0.19 109	0.06 89	1.86 121	0.40 149	0.62 74	2.74 144	0.00 1	0.15 160	0.03 136	0.18 154	3.51 199	0.01 79

AASNet	0.03 4	0.03 40	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.03 77	0.00 1	0.03 21	0.00 1	0.01 13	0.28 8	0.14 8	0.00 1	0.00 1	0.03 6	0.01 21	0.03 4	0.15 22	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GMOStereo	0.30 74	0.03 40	0.00 1	0.01 44	0.16 147	0.10 160	0.01 91	0.05 93	0.04 52	0.00 1	0.01 82	0.04 37	0.06 112	0.02 47	1.01 59	0.62 104	0.09 80	0.19 136	1.30 91	0.19 115	0.85 95	2.67 136	0.00 1	0.08 127	0.00 1	0.00 1	0.68 81	0.00 1

error version	0.30 74	0.03 40	0.00 1	0.01 44	0.16 147	0.10 160	0.01 91	0.05 93	0.04 52	0.00 1	0.01 82	0.04 37	0.06 112	0.02 47	1.01 59	0.62 104	0.09 80	0.19 136	1.30 91	0.19 115	0.85 95	2.67 136	0.00 1	0.08 127	0.00 1	0.00 1	0.68 81	0.00 1

test-v	0.30 74	0.03 40	0.00 1	0.01 44	0.16 147	0.10 160	0.01 91	0.05 93	0.04 52	0.00 1	0.01 82	0.04 37	0.06 112	0.02 47	1.01 59	0.62 104	0.09 80	0.19 136	1.30 91	0.19 115	0.85 95	2.67 136	0.00 1	0.08 127	0.00 1	0.00 1	0.68 81	0.00 1

ACRE	0.38 94	0.03 40	0.08 164	0.01 44	0.09 94	0.00 1	0.14 154	0.09 112	0.28 142	0.04 79	0.11 120	0.10 83	0.04 99	0.12 160	1.92 146	0.46 69	0.16 99	0.02 56	1.64 111	0.06 64	0.76 86	1.66 94	0.01 93	0.02 42	0.08 152	0.01 107	2.32 157	0.02 99

test-2	0.30 74	0.03 40	0.00 1	0.01 44	0.16 147	0.10 160	0.01 91	0.05 93	0.04 52	0.00 1	0.01 82	0.04 37	0.06 112	0.02 47	1.01 59	0.62 104	0.09 80	0.19 136	1.30 91	0.19 115	0.85 95	2.67 136	0.00 1	0.08 127	0.00 1	0.00 1	0.68 81	0.00 1

GEStereo_RVC	0.69 128	0.03 40	0.01 117	0.01 44	0.14 142	0.00 1	0.22 161	0.30 149	0.12 107	0.20 111	0.09 117	0.23 120	0.02 70	0.05 104	1.35 92	1.20 156	0.17 106	0.09 99	4.87 165	0.32 138	2.13 136	3.77 171	0.26 188	0.19 164	0.00 1	0.02 124	2.64 165	0.24 136

CREStereo++_RVC	0.49 113	0.03 40	0.00 1	0.02 94	0.11 122	0.01 91	0.00 1	0.17 130	0.11 105	0.18 107	0.05 105	0.11 88	0.04 99	0.01 13	1.52 115	1.42 169	0.26 126	0.20 141	1.44 100	0.13 91	2.11 134	1.64 92	0.03 128	0.05 97	0.00 1	0.00 1	3.54 204	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	0.90 144	0.03 40	0.00 1	0.02 94	0.10 108	0.00 1	0.00 1	0.23 138	0.36 154	0.24 119	0.06 106	0.13 90	0.23 149	0.01 13	1.62 126	1.93 197	0.40 152	0.17 131	2.24 130	0.22 126	4.46 199	2.20 119	0.02 115	0.05 97	0.47 191	0.05 138	3.83 210	5.24 193

TANstereo	0.47 110	0.03 40	0.00 1	0.04 129	0.09 94	0.00 1	0.00 1	0.23 138	0.28 142	0.17 104	0.17 124	0.13 90	0.08 122	0.01 13	1.59 122	1.33 162	0.34 142	0.20 141	0.27 40	0.13 91	2.19 140	1.78 104	0.12 162	0.04 84	0.00 1	0.00 1	3.51 199	0.00 1

XX-TBD	0.47 110	0.03 40	0.00 1	0.04 129	0.09 94	0.00 1	0.00 1	0.23 138	0.28 142	0.17 104	0.17 124	0.13 90	0.08 122	0.01 13	1.59 122	1.33 162	0.34 142	0.20 141	0.27 40	0.13 91	2.19 140	1.78 104	0.12 162	0.04 84	0.00 1	0.00 1	3.51 199	0.00 1

GES	0.51 116	0.03 40	0.01 117	0.00 1	0.08 90	0.00 1	0.01 91	0.01 43	0.25 131	0.22 116	0.08 113	0.21 117	0.07 118	0.01 13	1.59 122	0.63 112	0.23 119	0.03 73	5.69 178	0.17 110	1.74 123	1.34 75	0.04 136	0.11 143	0.01 121	0.00 1	0.16 61	0.91 159

HCRNet	0.13 28	0.03 40	0.00 1	0.12 171	0.00 1	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.01 10	0.57 148	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.99 57	0.20 16	0.02 30	0.00 1	0.04 9	0.03 46	0.13 25	0.06 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.37 111	0.00 1

GMStereo	0.10 20	0.03 40	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.01 13	0.56 15	0.22 21	0.07 71	0.02 56	0.92 77	0.00 1	0.10 14	0.03 7	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.82 89	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
MMNet	0.03 4	0.03 40	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.02 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.02 47	0.41 9	0.18 12	0.00 1	0.00 1	0.02 4	0.02 33	0.12 22	0.09 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UNet	0.14 31	0.03 40	0.00 1	0.01 44	0.09 94	0.02 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 58	0.01 35	0.13 164	0.66 21	0.21 18	0.01 10	0.01 38	0.20 36	0.03 46	0.27 38	0.07 14	0.00 1	0.03 67	0.00 1	0.00 1	1.90 133	0.00 1

UPFNet	0.11 24	0.03 40	0.01 117	0.02 94	0.05 62	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.05 104	0.70 25	0.19 13	0.00 1	0.00 1	0.03 6	0.00 1	0.14 26	0.10 19	0.00 1	0.02 42	0.00 1	0.00 1	1.46 114	0.00 1

CREStereo	0.43 100	0.03 40	0.00 1	0.00 1	0.07 81	0.01 91	0.00 1	0.20 134	0.37 156	0.19 108	0.19 130	0.29 134	0.26 151	0.01 13	1.52 115	1.86 192	0.30 137	0.21 148	1.45 102	0.39 147	2.17 139	1.59 90	0.02 115	0.05 97	0.00 1	0.00 1	0.55 76	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
HSM	0.28 68	0.03 40	0.00 1	0.03 116	0.13 135	0.00 1	0.00 1	0.71 169	0.08 87	0.00 1	0.03 98	0.17 106	0.02 70	0.02 47	1.23 86	0.37 44	0.06 63	0.00 1	1.58 109	0.09 76	0.87 99	1.06 68	0.00 1	0.02 42	0.00 1	0.00 1	1.16 99	0.01 79

AE-Stereo	0.44 103	0.04 70	0.00 1	0.03 116	0.14 142	0.03 129	0.01 91	0.05 93	0.13 111	0.01 65	0.00 1	0.22 118	0.18 140	0.03 78	1.04 63	1.50 173	0.29 134	0.18 135	1.35 96	0.36 143	2.04 131	3.28 159	0.02 115	0.04 84	0.01 121	0.14 149	0.84 91	0.00 1

CAS	0.31 81	0.04 70	0.00 1	0.00 1	0.07 81	0.02 122	0.07 141	0.07 103	0.39 161	0.45 136	0.10 118	0.18 108	0.14 135	0.11 155	1.44 103	0.94 145	0.24 121	0.35 183	0.40 45	0.18 114	1.41 115	1.72 101	0.01 93	0.03 67	0.00 1	0.00 1	0.06 45	0.07 124

LoS	0.64 126	0.04 70	0.01 117	0.01 44	0.02 30	0.01 91	0.00 1	2.75 221	0.50 175	0.39 133	0.06 106	0.52 157	0.50 175	0.13 164	1.65 129	1.84 190	0.67 179	0.45 194	1.09 85	0.25 129	3.52 179	2.69 142	0.03 128	0.06 111	0.00 1	0.00 1	0.03 37	0.02 99

EGLCR-Stereo	0.62 125	0.04 70	0.00 1	0.02 94	0.10 108	0.07 147	0.01 91	0.18 131	0.26 137	0.02 71	0.23 140	0.24 122	0.15 138	0.01 13	1.16 76	1.37 166	0.29 134	0.32 180	2.08 127	0.10 77	2.29 144	3.42 163	0.03 128	0.06 111	0.00 1	0.43 169	3.97 212	0.00 1

CASS	0.97 149	0.04 70	0.04 154	0.05 134	0.05 62	0.01 91	1.34 199	0.13 126	0.26 137	0.49 142	1.46 182	0.38 143	0.28 157	0.01 13	1.47 106	1.26 161	2.91 221	0.42 193	3.52 151	0.10 77	5.60 215	4.01 179	0.00 1	0.06 111	0.27 184	0.00 1	1.92 135	0.01 79
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CIPLG	0.38 94	0.04 70	0.09 166	0.01 44	0.09 94	0.00 1	0.13 152	0.09 112	0.31 147	0.04 79	0.07 112	0.09 79	0.04 99	0.10 151	2.21 162	0.47 74	0.16 99	0.02 56	1.65 112	0.06 64	0.76 86	1.65 93	0.01 93	0.03 67	0.08 152	0.00 1	1.99 137	0.02 99

IPLG	0.60 123	0.04 70	0.01 117	0.01 44	0.14 142	0.00 1	0.01 91	0.40 156	0.12 107	0.38 132	0.17 124	0.07 65	0.08 122	0.21 190	4.65 213	0.84 137	0.11 88	0.07 92	1.66 113	0.26 130	0.48 63	2.66 135	0.00 1	0.13 150	0.02 132	0.19 157	3.39 194	0.00 1

test-1	1.48 177	0.04 70	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.20 181	0.31 167	0.89 179	0.49 172	2.96 234	3.23 205	1.52 177	0.30 158	0.17 176	1.94 149	2.72 224	0.61 170	0.49 198	5.52 174	1.33 213	4.19 190	5.99 226	0.01 93	0.12 149	0.00 1	0.18 154	3.69 207	3.00 180

ICVP	0.37 90	0.04 70	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.01 91	0.00 1	0.02 76	0.10 103	0.34 128	0.21 134	0.10 83	0.07 118	0.07 130	0.91 51	0.94 145	0.60 169	0.60 205	0.74 68	0.38 145	1.68 122	2.97 150	0.01 93	0.06 111	0.00 1	0.00 1	0.19 64	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raft+_RVC	0.13 28	0.04 70	0.00 1	0.05 134	0.09 94	0.00 1	0.03 128	0.00 1	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.05 48	0.00 1	0.02 47	0.85 43	0.51 83	0.04 45	0.00 1	0.71 67	0.13 91	0.28 41	0.64 55	0.00 1	0.02 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-Stereo	2.12 188	0.04 70	0.07 163	0.02 94	0.01 15	0.16 175	0.14 154	0.12 121	0.25 131	2.08 215	6.54 230	0.27 129	0.46 173	0.04 93	1.50 111	3.22 230	0.63 173	0.26 163	4.53 163	0.20 120	2.76 158	3.03 151	0.12 162	0.07 122	23.83 257	0.03 135	2.14 143	4.71 190

FINET	0.09 15	0.04 70	0.00 1	0.00 1	0.04 54	0.00 1	0.00 1	0.01 43	0.03 45	0.01 65	0.29 145	0.13 90	0.01 35	0.01 13	0.64 20	0.26 24	0.02 30	0.00 1	0.42 47	0.00 1	0.23 36	0.06 12	0.00 1	0.02 42	0.01 121	0.07 141	0.02 31	0.00 1

SFCPSM	2.33 193	0.04 70	0.02 138	0.03 116	0.03 40	0.24 182	0.05 133	0.31 153	0.79 198	1.53 192	5.01 224	6.88 203	10.19 223	0.06 118	2.55 171	2.28 208	0.88 190	0.34 182	16.04 218	2.33 230	3.02 166	2.74 144	0.13 167	0.67 195	0.04 139	0.63 175	3.53 203	2.63 177

HGLStereo	0.10 20	0.04 70	0.01 117	0.01 44	0.03 40	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.02 28	0.48 138	0.00 1	0.02 9	0.01 35	0.02 47	0.70 25	0.27 30	0.02 30	0.00 1	0.16 29	0.02 33	0.27 38	0.48 43	0.02 115	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.09 50	0.00 1

DSFCA	0.15 35	0.04 70	0.01 117	0.01 44	0.18 156	0.01 91	0.23 163	0.01 43	0.09 92	0.00 1	0.03 98	0.05 48	0.02 70	0.02 47	0.86 47	0.39 48	0.09 80	0.15 116	0.13 24	0.04 55	0.27 38	0.33 34	0.06 142	0.06 111	0.09 157	0.06 139	0.73 86	0.14 129

DMCA-RVC	0.18 44	0.04 70	0.09 166	0.03 116	0.16 147	0.07 147	0.23 163	0.04 89	0.49 172	0.67 154	0.22 136	0.03 21	0.02 70	0.02 47	0.76 33	0.28 33	0.11 88	0.10 102	0.09 19	0.10 77	0.21 32	0.11 20	0.05 141	0.07 122	0.04 139	0.01 107	0.82 89	0.00 1

PMTNet	0.51 116	0.04 70	0.00 1	0.01 44	0.10 108	0.01 91	0.11 150	0.23 138	0.33 148	0.35 130	0.22 136	0.32 137	0.23 149	0.01 13	1.52 115	1.88 196	0.33 141	0.16 124	2.46 134	0.26 130	2.44 147	1.68 98	0.02 115	0.05 97	0.99 204	0.02 124	0.08 48	0.00 1

R-Stereo Train	0.88 140	0.04 70	0.00 1	0.02 94	0.01 15	0.01 91	0.00 1	0.12 121	0.52 177	0.85 160	1.77 186	0.47 152	0.20 145	0.16 174	1.39 98	2.03 201	0.90 192	0.41 190	5.12 168	0.61 165	3.63 181	4.27 185	0.01 93	0.09 136	0.00 1	0.12 144	0.16 61	0.78 154

RAFT-Stereo	0.88 140	0.04 70	0.00 1	0.02 94	0.01 15	0.01 91	0.00 1	0.12 121	0.52 177	0.85 160	1.77 186	0.47 152	0.20 145	0.16 174	1.39 98	2.03 201	0.90 192	0.41 190	5.12 168	0.61 165	3.63 181	4.27 185	0.01 93	0.09 136	0.00 1	0.12 144	0.16 61	0.78 154
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLCA_NET_v2_RVC	0.19 49	0.04 70	0.00 1	0.01 44	0.09 94	0.00 1	0.09 145	0.00 1	1.20 205	1.00 165	0.00 1	0.06 58	0.00 1	0.01 13	0.78 36	0.20 16	0.01 10	0.02 56	0.43 48	0.03 46	0.14 26	0.33 34	0.00 1	0.05 97	0.00 1	0.70 178	0.04 41	0.03 114
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MLCV	0.85 138	0.04 70	0.01 117	0.18 178	0.47 186	0.00 1	0.01 91	1.32 198	0.34 149	1.02 167	2.77 202	0.40 145	0.26 151	0.05 104	1.58 121	0.90 141	0.25 124	0.25 159	5.94 182	0.17 110	1.64 121	3.11 153	0.10 153	0.53 188	0.00 1	0.01 107	1.68 126	0.02 99

DAS	1.30 171	0.05 91	0.00 1	0.01 44	0.12 128	0.11 166	0.09 145	0.76 172	0.70 191	1.79 204	4.27 217	2.88 191	2.40 195	0.02 47	1.76 134	2.31 210	0.86 188	0.26 163	4.24 159	0.77 184	4.77 204	3.74 169	0.01 93	0.88 201	0.17 174	0.02 124	2.06 140	0.00 1

SepStereo	1.30 171	0.05 91	0.00 1	0.01 44	0.12 128	0.11 166	0.09 145	0.76 172	0.70 191	1.79 204	4.27 217	2.88 191	2.40 195	0.02 47	1.76 134	2.31 210	0.86 188	0.26 163	4.24 159	0.77 184	4.77 204	3.74 169	0.01 93	0.88 201	0.17 174	0.02 124	2.06 140	0.00 1

IPLGR	0.70 129	0.05 91	0.04 154	0.01 44	0.25 172	0.00 1	0.00 1	0.03 83	0.13 111	1.11 170	0.27 144	0.03 21	0.07 118	0.10 151	4.72 214	0.91 142	0.52 159	0.15 116	2.66 141	0.50 156	0.74 84	2.90 149	0.00 1	0.14 157	0.06 147	0.32 164	3.14 186	0.00 1

GANet-ADL	0.91 146	0.05 91	0.00 1	0.02 94	0.08 90	0.00 1	0.01 91	0.08 108	0.23 126	1.64 198	3.06 203	0.10 83	0.07 118	0.02 47	2.82 179	1.73 186	0.57 165	0.22 149	4.86 164	0.89 193	2.11 134	4.01 179	0.00 1	0.05 97	0.00 1	0.00 1	1.60 123	0.47 152

iRaftStereo_RVC	0.06 12	0.05 91	0.00 1	0.00 1	0.03 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.06 58	0.01 35	0.03 78	0.66 21	0.27 30	0.06 63	0.00 1	0.05 11	0.00 1	0.23 36	0.28 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sCroCo_RVC	0.66 127	0.05 91	0.00 1	0.01 44	0.04 54	0.00 1	0.00 1	0.12 121	0.54 179	0.45 136	0.10 118	0.43 150	0.33 162	0.02 47	1.55 119	2.38 215	0.36 147	0.25 159	1.77 117	0.38 145	3.34 175	4.03 181	0.02 115	0.09 136	0.00 1	0.00 1	1.51 119	0.04 118

Anonymous	0.81 137	0.05 91	0.00 1	0.00 1	0.04 54	0.00 1	0.00 1	0.08 108	0.39 161	1.20 172	0.00 1	0.27 129	0.50 175	0.02 47	1.99 154	2.37 213	0.49 157	0.40 189	4.09 157	0.29 132	3.54 180	3.84 173	0.01 93	0.05 97	0.00 1	0.00 1	2.29 154	0.03 114

SHD	1.14 158	0.05 91	0.57 190	0.05 134	0.13 135	0.07 147	0.87 186	0.28 147	0.21 121	1.38 179	1.89 191	0.47 152	1.93 190	0.17 176	5.23 226	1.07 150	0.57 165	0.30 174	5.06 167	0.92 199	2.55 153	4.47 194	0.03 128	0.62 191	0.69 197	0.12 144	0.96 94	0.18 131

STTRV1_RVC	3.43 204	0.05 91	0.05 157	0.27 185	0.19 158	0.67 197	0.06 137	0.30 149	0.23 126	0.75 156	0.57 156	3.74 196	6.28 214	0.04 93	2.14 159	0.76 131	3.26 222	0.26 163	43.58 258	4.93 242	4.32 196	3.64 167	0.00 1	0.57 189	0.57 193	0.43 169	4.10 215	10.92 223

CFNet	0.09 15	0.05 91	0.00 1	0.03 116	0.03 40	0.01 91	0.00 1	0.04 89	0.02 28	0.07 86	0.00 1	0.02 9	0.01 35	0.04 93	0.77 34	0.09 4	0.05 48	0.00 1	0.11 22	0.01 21	0.33 47	0.35 36	0.00 1	0.02 42	0.00 1	0.00 1	0.48 74	0.00 1

MFMNet_re	2.15 190	0.05 91	0.08 164	0.00 1	0.79 202	0.84 199	1.03 194	2.00 212	1.92 212	0.48 138	0.95 170	10.91 209	3.15 202	0.07 130	5.46 233	2.08 203	2.09 211	0.88 215	10.26 207	1.74 225	5.19 209	3.08 152	0.66 204	0.93 204	0.01 121	0.01 107	2.55 163	0.78 154

DISCO	0.20 52	0.05 91	0.00 1	0.01 44	0.07 81	0.00 1	0.18 158	0.00 1	0.03 45	1.01 166	0.00 1	0.10 83	0.01 35	0.02 47	0.88 49	0.37 44	0.05 48	0.01 38	0.65 63	0.08 73	0.21 32	0.75 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.02 96	0.00 1

DLCB_ROB	0.11 24	0.05 91	0.02 138	0.05 134	0.07 81	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.02 28	0.26 121	0.08 113	0.02 9	0.02 70	0.04 93	0.54 13	0.26 24	0.06 63	0.04 79	0.14 25	0.01 21	0.51 64	0.42 38	0.01 93	0.02 42	0.03 136	0.04 137	0.15 57	0.04 118

PDISCO_ROB	0.30 74	0.05 91	0.00 1	0.03 116	0.08 90	0.00 1	0.06 137	0.01 43	0.05 64	0.78 157	0.20 131	0.06 58	0.02 70	0.01 13	0.82 41	0.50 82	0.05 48	0.04 79	0.63 60	0.32 138	0.46 60	1.66 94	0.00 1	0.03 67	0.22 181	0.00 1	1.99 137	0.00 1

test croco	0.13 28	0.06 105	0.00 1	0.01 44	0.10 108	0.00 1	0.00 1	0.01 43	0.05 64	0.00 1	0.00 1	0.13 90	0.02 70	0.03 78	0.94 53	0.68 124	0.09 80	0.04 79	0.10 20	0.01 21	0.70 80	0.45 40	0.00 1	0.06 111	0.00 1	0.00 1	0.03 37	0.00 1

raft_robust	0.40 97	0.06 105	0.00 1	0.00 1	0.09 94	0.00 1	0.00 1	1.15 192	0.01 10	0.01 65	0.01 82	0.19 114	0.05 104	0.05 104	1.14 74	0.69 126	0.08 77	0.16 124	3.38 150	0.13 91	1.13 107	2.24 120	0.01 93	0.10 140	0.00 1	0.00 1	0.14 53	0.08 125

RAFT_CTSACE	0.11 24	0.06 105	0.00 1	0.08 159	0.01 15	0.10 160	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.01 82	0.02 9	0.01 35	0.01 13	0.73 29	0.46 69	0.02 30	0.02 56	0.23 37	0.05 59	0.33 47	0.58 52	0.00 1	0.00 1	0.19 180	0.00 1	0.01 18	0.01 79

dd	0.17 39	0.06 105	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.02 122	0.03 128	0.00 1	0.04 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.00 1	1.35 92	0.29 34	0.01 10	0.05 84	1.00 82	0.16 105	0.12 22	0.29 31	0.10 153	0.19 164	0.00 1	0.00 1	0.56 78	0.28 139

test-3	0.74 131	0.06 105	0.00 1	0.01 44	0.20 161	0.09 153	0.01 91	0.98 183	0.09 92	0.11 97	0.03 98	0.03 21	0.05 104	0.03 78	1.13 72	0.62 104	0.11 88	0.15 116	5.47 172	0.20 120	2.16 138	4.58 200	0.00 1	0.13 150	0.17 174	0.01 107	3.15 187	0.33 144

test_1	0.74 131	0.06 105	0.00 1	0.01 44	0.20 161	0.09 153	0.01 91	0.98 183	0.09 92	0.10 95	0.02 92	0.03 21	0.05 104	0.03 78	1.13 72	0.62 104	0.11 88	0.15 116	5.47 172	0.20 120	2.15 137	4.57 199	0.00 1	0.13 150	0.17 174	0.01 107	3.16 189	0.33 144

test_3	0.74 131	0.06 105	0.00 1	0.01 44	0.21 164	0.09 153	0.03 128	0.90 180	0.09 92	0.08 87	0.03 98	0.03 21	0.05 104	0.03 78	1.14 74	0.62 104	0.11 88	0.15 116	5.52 174	0.20 120	2.10 133	4.54 198	0.00 1	0.14 157	0.17 174	0.00 1	3.41 195	0.33 144

GwcNet-ADL	1.06 155	0.06 105	0.42 185	0.04 129	0.17 155	0.00 1	0.01 91	0.18 131	0.13 111	2.10 216	6.56 231	0.84 165	0.14 135	0.03 78	1.64 128	1.95 199	0.52 159	0.24 155	2.87 142	0.98 202	1.98 128	2.02 115	0.00 1	0.06 111	0.00 1	0.81 180	1.14 98	3.88 185

PSMNet-ADL	1.22 167	0.06 105	0.02 138	0.06 148	0.10 108	0.04 137	0.05 133	0.90 180	0.24 130	3.19 239	6.91 235	0.36 142	2.67 198	0.04 93	1.74 131	2.65 221	0.44 153	0.22 149	5.12 168	0.29 132	1.98 128	2.44 128	0.19 180	0.03 67	0.00 1	0.17 153	2.94 181	0.19 133

RAFT-Stereo + iAFF	0.27 66	0.06 105	0.00 1	0.09 165	0.21 164	0.00 1	0.01 91	0.01 43	0.05 64	0.14 99	0.00 1	0.13 90	0.02 70	0.01 13	1.07 68	0.35 39	0.04 45	0.01 38	1.44 100	0.04 55	0.31 45	0.44 39	0.00 1	0.03 67	0.00 1	0.01 107	2.76 169	0.00 1

STTStereo	0.15 35	0.06 105	0.00 1	0.02 94	0.05 62	0.00 1	0.09 145	0.00 1	0.72 196	0.19 108	0.02 92	0.04 37	0.01 35	0.01 13	1.22 84	0.31 36	0.00 1	0.00 1	0.15 28	0.02 33	0.22 34	0.47 42	0.06 142	0.01 19	0.00 1	0.07 141	0.05 43	0.25 137

PS-NSSS	0.23 56	0.06 105	0.00 1	0.15 174	0.10 108	0.05 140	0.04 132	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.95 170	0.02 70	0.06 118	0.62 18	0.26 24	0.11 88	0.00 1	0.66 66	0.00 1	0.29 43	0.28 29	0.74 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.74 127	0.00 1

AMNet	0.16 37	0.06 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 103	0.21 112	0.00 1	0.46 151	0.21 147	0.44 203	0.54 13	0.58 96	0.26 126	0.00 1	0.17 31	0.12 86	0.32 46	0.05 11	0.00 1	0.06 111	0.00 1	0.27 161	0.12 52	0.28 139

iResNet_ROB	0.44 103	0.06 105	0.00 1	0.05 134	0.10 108	0.00 1	0.00 1	2.08 214	0.06 74	0.64 152	0.00 1	0.05 48	0.00 1	0.04 93	1.94 149	0.70 127	0.05 48	0.00 1	2.59 140	0.00 1	0.62 74	0.56 49	0.00 1	0.09 136	0.00 1	0.00 1	2.26 151	0.00 1

NOSS_ROB	1.10 156	0.06 105	0.02 138	0.10 167	0.16 147	0.03 129	0.00 1	1.21 196	0.62 185	1.66 199	1.79 188	1.98 184	0.36 169	0.82 213	3.04 182	3.33 233	0.64 176	0.31 179	1.34 95	0.16 105	3.76 186	3.91 175	0.10 153	0.58 190	0.00 1	0.06 139	3.54 204	0.00 1

CES	0.45 105	0.07 120	0.01 117	0.01 44	0.10 108	0.01 91	0.02 118	0.27 145	0.46 168	0.19 108	0.03 98	0.39 144	0.33 162	0.12 160	1.88 142	1.63 179	0.64 176	0.48 195	0.16 29	0.44 152	2.67 156	2.26 122	0.00 1	0.04 84	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.04 118

UDGNet	0.30 74	0.07 120	0.00 1	0.02 94	0.03 40	0.01 91	0.02 118	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.01 35	0.05 104	1.05 65	0.41 53	0.01 10	0.00 1	0.99 80	0.03 46	0.81 92	3.16 154	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	1.35 109	0.00 1

raftrobust	0.29 71	0.07 120	0.01 117	0.03 116	0.11 122	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.06 74	0.00 1	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.09 143	1.57 120	0.89 140	0.04 45	0.00 1	2.58 139	0.02 33	0.83 93	1.29 72	0.12 162	0.04 84	0.00 1	0.00 1	0.06 45	0.01 79

FADNet	0.45 105	0.07 120	0.11 170	0.01 44	0.13 135	0.00 1	0.85 185	0.01 43	0.05 64	0.01 65	0.00 1	0.04 37	0.08 122	0.20 186	1.89 143	0.45 63	0.19 109	0.23 154	3.36 149	0.70 180	1.43 117	1.43 81	0.03 128	0.05 97	0.09 157	0.36 166	0.03 37	0.35 149

S-Stereo	2.85 199	0.07 120	0.83 203	0.42 192	0.26 174	0.08 151	1.90 204	1.95 211	1.12 203	3.18 238	11.54 252	13.91 215	0.68 181	0.15 172	5.47 234	4.39 243	0.74 182	1.19 226	5.68 177	2.44 231	3.02 166	6.52 238	0.31 192	1.68 226	0.00 1	1.27 191	1.90 133	6.22 196

PVD	2.51 196	0.07 120	1.68 220	0.05 134	0.27 175	0.46 191	1.11 196	4.43 236	5.47 232	1.79 204	3.66 211	1.45 176	3.99 205	0.22 191	5.37 230	2.24 205	1.42 207	1.15 225	7.47 194	1.69 222	3.63 181	4.94 210	0.07 144	0.52 186	1.87 214	3.33 215	3.24 191	6.24 197

RTSC	0.79 135	0.07 120	0.12 171	0.02 94	0.10 108	0.10 160	0.90 189	0.12 121	0.14 114	1.50 189	1.07 175	0.09 79	0.05 104	0.17 176	4.89 217	0.93 144	0.74 182	0.09 99	2.53 138	0.44 152	1.50 120	3.19 155	0.01 93	0.14 157	0.00 1	0.00 1	1.35 109	0.95 161

RTS	1.75 182	0.07 120	0.05 157	0.06 148	0.24 169	0.05 140	2.34 207	0.05 93	0.23 126	1.40 182	0.22 136	0.57 158	0.12 130	0.11 155	5.06 221	1.49 171	0.92 195	0.07 92	6.70 189	0.63 172	2.57 154	3.63 165	0.00 1	0.25 170	0.31 187	17.50 254	1.48 116	1.26 168

RTSA	1.75 182	0.07 120	0.05 157	0.06 148	0.24 169	0.05 140	2.34 207	0.05 93	0.23 126	1.40 182	0.22 136	0.57 158	0.12 130	0.11 155	5.06 221	1.49 171	0.92 195	0.07 92	6.70 189	0.63 172	2.57 154	3.63 165	0.00 1	0.25 170	0.31 187	17.50 254	1.48 116	1.26 168

PA-Net	0.32 84	0.07 120	0.06 160	0.02 94	0.32 180	0.00 1	0.02 118	0.00 1	0.19 119	0.08 87	0.08 113	0.01 2	0.01 35	0.10 151	1.78 138	0.38 47	0.01 10	0.02 56	0.08 17	0.05 59	0.16 30	2.33 125	0.50 201	0.02 42	0.00 1	1.25 190	0.01 18	1.17 166
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PWCDC_ROB	0.90 144	0.07 120	0.01 117	0.03 116	0.19 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 81	0.00 1	0.84 165	0.19 114	10.70 226	0.17 176	3.32 191	1.17 155	0.22 117	0.06 89	0.65 63	0.06 64	1.28 111	5.14 215	0.00 1	0.15 160	0.00 1	0.00 1	0.08 48	0.00 1

LL-Strereo2	0.17 39	0.08 131	0.00 1	0.01 44	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.12 107	0.00 1	0.00 1	0.15 98	0.00 1	0.07 130	0.73 29	0.42 54	0.01 10	0.01 38	0.40 45	0.03 46	0.70 80	1.80 107	0.00 1	0.02 42	0.12 162	0.00 1	0.02 31	0.00 1

LMCR-Stereo	0.26 63	0.08 131	0.00 1	0.09 165	0.07 81	0.00 1	0.01 91	0.01 43	0.11 105	0.00 1	0.00 1	0.14 97	0.09 127	0.09 143	1.41 100	0.62 104	0.28 130	0.11 105	1.48 103	0.39 147	0.78 90	1.28 71	0.00 1	0.07 122	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.01 79

rafts_anoy	0.18 44	0.08 131	0.00 1	0.05 134	0.12 128	0.01 91	0.00 1	0.21 137	0.06 74	0.00 1	0.00 1	0.02 9	0.01 35	0.02 47	1.26 87	0.52 89	0.07 71	0.01 38	1.15 87	0.12 86	0.59 72	0.46 41	0.00 1	0.05 97	0.00 1	0.01 107	0.01 18	0.01 79

RALAANet	0.28 68	0.08 131	0.02 138	0.03 116	0.10 108	0.00 1	0.00 1	0.01 43	0.07 81	0.08 87	0.00 1	0.07 65	0.03 88	0.06 118	0.96 54	0.39 48	0.13 95	0.05 84	0.97 79	0.24 128	1.33 112	1.54 87	0.00 1	0.06 111	0.00 1	0.00 1	1.42 113	0.01 79

APVNet	0.31 81	0.08 131	0.00 1	0.05 134	0.05 62	0.00 1	0.01 91	0.09 112	0.02 28	0.10 95	0.06 106	0.07 65	0.01 35	0.04 93	1.49 109	0.55 90	0.16 99	0.11 105	1.74 116	0.19 115	0.76 86	2.27 123	0.00 1	0.05 97	0.00 1	0.00 1	0.54 75	0.02 99

MIF-Stereo	0.12 27	0.09 136	0.00 1	0.01 44	0.05 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.05 48	0.01 35	0.05 104	0.85 43	0.60 103	0.05 48	0.01 38	0.74 68	0.01 21	0.43 58	0.26 27	0.00 1	0.03 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RALCasStereoNet	0.18 44	0.09 136	0.00 1	0.06 148	0.13 135	0.02 122	0.07 141	0.08 108	0.08 87	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.01 35	0.03 78	1.16 76	0.65 117	0.03 41	0.00 1	0.57 55	0.10 77	0.58 71	1.09 69	0.00 1	0.03 67	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.01 79

FADNet-RVC	0.40 97	0.09 136	0.17 174	0.02 94	0.12 128	0.00 1	1.12 197	0.01 43	0.06 74	0.05 84	0.00 1	0.01 2	0.13 134	0.09 143	2.17 160	0.68 124	0.16 99	0.13 114	1.99 125	0.66 176	1.09 106	1.39 78	0.09 152	0.15 160	0.05 143	0.00 1	0.01 18	0.43 151

ccs_rob	2.12 188	0.09 136	0.18 175	0.08 159	0.02 30	0.03 129	0.00 1	2.34 218	0.55 180	2.47 221	13.25 254	15.14 219	0.18 140	0.20 186	1.75 132	2.69 222	0.63 173	0.29 171	3.12 146	0.69 178	4.37 197	4.79 205	0.03 128	1.18 213	0.00 1	0.01 107	1.74 127	1.47 172

MIF-Stereo (partial)	0.17 39	0.10 140	0.00 1	0.00 1	0.04 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 52	0.00 1	0.00 1	0.13 90	0.01 35	0.02 47	1.07 68	0.67 122	0.10 87	0.02 56	0.14 25	0.01 21	0.56 70	0.26 27	0.00 1	0.03 67	0.00 1	0.00 1	1.52 120	0.00 1

4D-IteraStereo	0.33 86	0.10 140	0.01 117	0.02 94	0.11 122	0.00 1	0.00 1	0.15 128	0.06 74	0.00 1	0.00 1	0.16 100	0.00 1	0.09 143	1.17 78	0.65 117	0.02 30	0.14 115	1.43 99	0.14 97	1.39 114	1.66 94	0.00 1	0.04 84	0.01 121	0.00 1	1.49 118	0.00 1

AACVNet	0.14 31	0.10 140	0.00 1	0.00 1	0.05 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 28	0.01 65	0.00 1	0.08 75	0.00 1	0.06 118	0.81 38	0.46 69	0.02 30	0.01 38	0.30 42	0.03 46	0.53 67	0.50 44	0.01 93	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.73 86	0.03 114

AnonymousM	0.98 150	0.10 140	0.00 1	0.01 44	0.01 15	0.18 179	0.00 1	0.30 149	0.35 151	0.17 104	1.02 172	0.35 140	0.33 162	0.13 164	1.35 92	1.51 174	0.49 157	0.30 174	0.86 75	1.05 206	2.44 147	2.44 128	0.14 169	0.21 167	0.00 1	0.20 158	4.24 217	8.16 210

Anonymous3	0.94 148	0.10 140	0.00 1	0.01 44	0.09 94	0.00 1	0.00 1	1.72 209	0.25 131	0.00 1	0.00 1	2.04 185	0.49 174	0.18 182	3.12 187	3.84 239	0.54 162	0.29 171	3.11 145	0.81 186	3.32 173	3.53 164	0.03 128	0.03 67	0.00 1	0.02 124	1.64 124	0.21 135

CFNet_pseudo	0.27 66	0.10 140	0.00 1	0.04 129	0.16 147	0.00 1	0.00 1	0.01 43	0.05 64	0.04 79	0.00 1	0.18 108	0.01 35	0.01 13	2.64 176	0.55 90	0.05 48	0.01 38	1.50 104	0.01 21	0.51 64	0.68 58	0.47 198	0.03 67	0.00 1	0.00 1	0.15 57	0.01 79

CFNet_RVC	0.19 49	0.10 140	0.02 138	0.00 1	0.04 54	0.01 91	0.01 91	0.00 1	0.03 45	0.02 71	0.00 1	0.03 21	0.01 35	0.07 130	0.96 54	0.42 54	0.16 99	0.01 38	0.87 76	0.02 33	0.65 77	0.83 61	0.01 93	0.13 150	0.00 1	0.01 107	0.76 88	0.00 1

NVstereo2D	0.29 71	0.10 140	0.00 1	0.00 1	0.05 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 74	0.52 145	0.39 150	0.03 21	0.00 1	0.01 13	4.53 210	0.51 83	0.03 41	0.02 56	0.59 57	0.00 1	0.38 56	0.51 47	0.00 1	0.02 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sAnonymous2	0.43 100	0.11 148	0.00 1	0.01 44	0.03 40	0.00 1	0.00 1	0.10 116	0.25 131	0.00 1	0.00 1	0.16 100	0.26 151	0.03 78	1.18 79	1.21 157	0.24 121	0.17 131	2.50 135	0.15 102	2.27 142	2.68 140	0.00 1	0.08 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 126

CroCo_RVC	0.43 100	0.11 148	0.00 1	0.01 44	0.03 40	0.00 1	0.00 1	0.10 116	0.25 131	0.00 1	0.00 1	0.16 100	0.26 151	0.03 78	1.18 79	1.21 157	0.24 121	0.17 131	2.50 135	0.15 102	2.27 142	2.68 140	0.00 1	0.08 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 126

DeepPruner_ROB	0.46 109	0.11 148	0.00 1	0.00 1	0.14 142	0.00 1	0.91 190	0.01 43	0.03 45	0.50 144	0.57 156	0.05 48	0.03 88	0.08 135	1.84 140	0.63 112	0.14 96	0.03 73	1.17 89	0.05 59	2.53 152	2.11 116	0.14 169	0.04 84	0.01 121	0.11 143	1.26 106	0.00 1

StereoIM	0.09 15	0.12 151	0.00 1	0.01 44	0.04 54	0.00 1	0.00 1	0.01 43	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.00 1	0.02 47	0.91 51	0.45 63	0.06 63	0.01 38	0.17 31	0.00 1	0.37 53	0.24 26	0.00 1	0.02 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AFF-stereo	0.23 56	0.12 151	0.00 1	0.08 159	0.07 81	0.02 122	0.00 1	0.01 43	0.04 52	0.00 1	0.01 82	0.12 89	0.01 35	0.00 1	0.86 47	0.35 39	0.03 41	0.11 105	1.91 123	0.01 21	0.14 26	0.32 33	0.00 1	0.02 42	0.00 1	0.01 107	1.96 136	0.01 79

iResNetv2_ROB	0.50 115	0.12 151	0.00 1	0.08 159	0.10 108	0.00 1	0.00 1	2.00 212	0.07 81	0.48 138	0.00 1	0.06 58	0.01 35	0.05 104	2.07 157	0.42 54	0.07 71	0.00 1	2.45 133	0.02 33	2.00 130	0.86 62	0.00 1	0.11 143	0.00 1	0.00 1	2.56 164	0.00 1

psm_up	0.14 31	0.13 154	0.01 117	0.07 156	0.09 94	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.05 48	0.00 1	0.11 155	0.88 49	0.32 37	0.09 80	0.11 105	0.96 78	0.12 86	0.46 60	0.36 37	0.00 1	0.08 127	0.00 1	0.00 1	0.05 43	0.00 1

stereogan	0.36 89	0.13 154	0.06 160	0.02 94	0.21 164	0.04 137	0.02 118	0.01 43	0.20 120	0.30 125	0.01 82	0.22 118	0.00 1	0.04 93	1.22 84	0.47 74	0.06 63	0.01 38	0.77 70	0.06 64	0.22 34	3.29 160	0.01 93	0.02 42	0.05 143	0.00 1	2.30 156	0.01 79

TRStereo	1.31 173	0.14 156	0.75 200	0.01 44	0.03 40	2.10 216	0.01 91	1.46 201	0.21 121	2.49 222	0.74 162	1.69 181	0.30 158	0.03 78	1.93 147	2.38 215	0.21 115	0.22 149	4.90 166	0.89 193	2.76 158	3.99 178	0.08 146	0.06 111	0.36 189	3.52 217	3.99 213	0.02 99

FAT-Stereo	2.70 198	0.14 156	2.13 224	0.10 167	0.24 169	0.01 91	0.42 171	3.13 224	0.70 191	3.10 237	9.71 247	11.10 210	1.99 191	0.09 143	3.84 197	3.34 234	1.04 202	1.21 228	4.13 158	1.57 219	5.03 208	6.08 227	0.16 175	1.81 228	0.02 132	1.54 196	2.22 147	8.08 209

BEATNet_4x	0.57 121	0.14 156	0.03 150	0.01 44	0.03 40	0.00 1	0.02 118	0.05 93	0.25 131	0.08 87	0.03 98	0.16 100	0.14 135	0.28 196	2.42 168	1.24 160	0.76 184	0.72 209	0.78 71	0.14 97	2.92 164	4.33 188	0.00 1	0.16 163	0.00 1	0.02 124	0.60 80	0.01 79

UCFNet_RVC	0.28 68	0.14 156	0.02 138	0.11 169	0.13 135	0.00 1	0.00 1	0.03 83	0.09 92	0.29 123	0.00 1	0.09 79	0.01 35	0.05 104	1.11 71	0.45 63	0.05 48	0.00 1	1.02 83	0.02 33	0.74 84	0.90 63	0.90 214	0.02 42	0.00 1	0.00 1	0.29 70	1.12 163

CBMV	2.15 190	0.14 156	0.25 178	0.23 183	0.32 180	0.31 187	0.13 152	1.16 194	0.36 154	1.53 192	1.90 193	6.56 202	2.00 193	0.56 205	3.06 183	2.44 217	0.99 200	0.35 183	5.54 176	0.66 176	4.46 199	4.14 184	0.11 158	0.73 200	0.05 143	0.54 173	6.18 223	13.33 228
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LoS_RVC	0.56 119	0.15 161	0.00 1	0.00 1	0.11 122	0.01 91	0.00 1	0.07 103	0.46 168	1.21 173	0.06 106	0.33 138	0.19 143	0.08 135	1.77 136	1.72 184	0.28 130	1.04 220	1.79 118	0.29 132	2.78 160	2.63 133	0.04 136	0.03 67	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.02 99

tt_ll	0.56 119	0.15 161	0.00 1	0.00 1	0.11 122	0.01 91	0.00 1	0.07 103	0.46 168	1.21 173	0.06 106	0.33 138	0.19 143	0.08 135	1.77 136	1.72 184	0.28 130	1.04 220	1.79 118	0.29 132	2.78 160	2.63 133	0.04 136	0.03 67	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.02 99

HBP-ISP	1.90 186	0.16 163	1.21 212	0.89 199	0.44 185	0.48 192	0.00 1	2.17 217	0.67 189	2.05 212	3.80 213	0.27 129	0.31 160	1.72 218	7.50 253	6.66 251	0.46 154	0.48 195	1.67 114	1.14 208	4.29 192	6.15 228	0.01 93	0.41 183	0.76 199	1.16 188	5.02 221	1.34 171

MSMDNet	1.04 152	0.16 163	0.00 1	0.02 94	0.05 62	0.17 178	0.02 118	1.09 188	0.35 151	0.80 158	0.35 147	0.40 145	1.89 189	0.13 164	1.52 115	2.51 219	0.37 149	0.20 141	6.14 184	0.59 163	4.56 201	4.91 209	0.11 158	0.05 97	0.12 162	0.51 171	0.20 65	0.96 162

SACVNet	0.32 84	0.17 165	0.00 1	0.01 44	0.10 108	0.00 1	0.09 145	0.05 93	0.05 64	0.21 112	0.00 1	0.04 37	0.08 122	0.07 130	0.81 38	0.44 60	0.34 142	0.07 92	1.39 97	0.08 73	1.07 105	2.54 131	0.00 1	0.04 84	0.00 1	0.00 1	1.06 97	0.02 99

NCCL2	0.45 105	0.17 165	0.01 117	0.18 178	0.49 187	0.03 129	0.01 91	0.01 43	0.12 107	0.80 158	0.01 82	0.08 75	0.03 88	0.13 164	1.44 103	0.51 83	0.30 137	0.11 105	0.19 34	0.14 97	0.96 103	1.79 106	0.67 205	0.11 143	0.04 139	0.12 144	3.28 193	0.32 143

MyStereo04	0.85 138	0.18 167	0.02 138	0.06 148	0.22 167	0.01 91	0.00 1	0.06 102	0.05 64	1.75 202	0.15 123	0.08 75	0.00 1	0.06 118	2.05 156	1.21 157	0.19 109	0.02 56	8.28 198	0.70 180	2.52 151	1.83 108	0.78 209	0.24 169	0.00 1	0.02 124	2.45 161	0.00 1

MyStereo	0.92 147	0.18 167	0.03 150	0.07 156	0.29 177	0.03 129	0.00 1	0.01 43	0.04 52	2.16 217	1.11 176	0.15 98	0.01 35	0.06 118	2.36 166	1.11 153	0.14 96	0.02 56	7.81 195	0.82 187	2.49 150	2.12 117	0.70 206	0.27 172	0.11 161	0.01 107	2.71 167	0.00 1

RAFT-Test	1.05 153	0.18 167	0.00 1	0.03 116	0.10 108	0.18 179	0.06 137	1.48 204	0.43 164	0.85 160	2.02 195	0.25 123	0.40 172	0.14 170	1.41 100	2.37 213	0.32 140	0.19 136	6.40 187	0.47 155	4.67 203	3.94 177	0.16 175	0.04 84	0.14 167	0.62 174	0.15 57	1.32 170

cross-raft	1.01 151	0.18 167	0.00 1	0.00 1	0.06 78	0.16 175	0.02 118	1.11 190	0.38 159	0.49 142	0.43 153	0.42 149	0.27 155	0.13 164	1.38 96	2.26 206	0.29 134	0.20 141	6.38 185	0.98 202	4.80 206	4.29 187	0.08 146	0.03 67	0.12 162	0.68 177	0.15 57	1.83 173

ADCPNet	2.98 200	0.18 167	1.56 218	0.38 188	2.05 217	0.31 187	3.98 214	1.10 189	2.73 219	2.26 218	4.94 223	0.97 171	8.31 220	0.73 210	5.33 229	2.28 208	0.91 194	0.29 171	9.19 203	1.73 224	3.19 170	4.38 190	1.90 223	0.32 174	3.45 221	4.80 226	3.15 187	10.16 221

GANetREF_RVC	0.37 90	0.18 167	0.00 1	0.16 176	0.08 90	0.01 91	0.00 1	0.01 43	0.09 92	0.04 79	0.00 1	1.54 178	0.01 35	0.05 104	1.00 58	0.36 41	0.37 149	0.11 105	1.59 110	0.06 64	0.98 104	0.59 54	0.00 1	0.04 84	0.00 1	0.00 1	2.74 168	0.01 79
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
FADNet_RVC	1.42 176	0.20 173	0.42 185	0.27 185	0.71 198	0.02 122	0.76 182	0.40 156	0.50 175	0.48 138	1.02 172	0.90 167	0.37 170	0.76 211	4.54 211	1.52 176	0.76 184	1.49 230	9.06 202	0.69 178	3.06 168	3.65 168	0.41 197	0.69 197	0.28 185	0.26 160	3.02 183	2.12 175

NCC-stereo	0.24 60	0.20 173	0.01 117	0.05 134	0.09 94	0.01 91	0.47 172	0.81 175	0.26 137	0.00 1	0.00 1	0.04 37	0.03 88	0.03 78	1.18 79	0.26 24	0.00 1	0.01 38	0.63 60	0.11 82	0.11 18	1.39 78	0.08 146	0.02 42	0.01 121	0.31 162	0.14 53	0.28 139

Abc-Net	0.24 60	0.20 173	0.01 117	0.05 134	0.09 94	0.01 91	0.47 172	0.81 175	0.26 137	0.00 1	0.00 1	0.04 37	0.03 88	0.03 78	1.18 79	0.26 24	0.00 1	0.01 38	0.63 60	0.11 82	0.11 18	1.39 78	0.08 146	0.02 42	0.01 121	0.31 162	0.14 53	0.28 139
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	1.11 157	0.20 173	0.34 180	0.12 171	0.22 167	0.00 1	0.94 193	0.23 138	0.14 114	1.59 195	2.51 199	0.26 128	2.73 200	0.20 186	5.06 221	1.34 164	0.54 162	0.15 116	3.81 154	0.33 140	1.83 124	4.34 189	0.03 128	0.23 168	0.08 152	1.30 192	1.39 112	0.18 131

pcwnet_v2	0.58 122	0.22 177	0.09 166	0.07 156	0.51 188	0.00 1	0.00 1	0.03 83	0.07 81	1.13 171	0.20 131	0.29 134	0.02 70	0.02 47	3.10 185	0.58 96	0.35 145	0.16 124	2.36 132	0.03 46	1.16 109	1.48 83	0.86 212	0.03 67	0.00 1	0.00 1	1.56 122	1.20 167

SAMSARA	4.60 212	0.22 177	0.54 189	0.16 176	0.30 179	0.27 184	1.45 200	1.79 210	0.58 183	1.29 178	2.55 201	1.03 172	10.68 225	0.66 207	5.56 237	1.76 189	0.73 181	0.54 202	7.08 191	0.89 193	4.31 194	5.49 220	0.02 115	0.66 194	20.30 253	18.97 256	17.76 249	18.53 242

SGM-Forest	1.18 164	0.22 177	0.02 138	1.16 203	0.74 201	0.30 185	0.00 1	0.59 165	0.71 194	1.88 207	0.81 164	1.57 180	1.99 191	0.26 195	2.48 170	1.40 168	0.36 147	0.16 124	2.04 126	0.05 59	2.08 132	2.58 132	0.49 199	0.11 143	0.65 196	0.81 180	4.78 219	3.70 184
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PWC_ROB	2.02 187	0.23 180	0.06 160	0.00 1	0.11 122	0.01 91	0.61 179	0.02 76	0.64 186	0.66 153	3.51 209	1.13 173	12.08 228	0.12 160	5.27 227	1.94 198	0.95 198	0.95 216	6.39 186	0.51 157	4.31 194	5.10 213	0.11 158	0.97 206	0.00 1	0.00 1	2.88 176	5.93 195

FCDSN-DC	0.70 129	0.24 181	1.46 217	0.42 192	0.59 191	0.09 153	0.58 177	0.24 143	0.35 151	0.40 134	0.17 124	0.41 148	0.11 129	0.02 47	5.20 224	1.09 151	0.25 124	0.20 141	0.55 54	0.14 97	1.96 127	2.36 126	0.00 1	1.09 210	0.01 121	0.34 165	0.56 78	0.05 122
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	0.39 96	0.25 182	0.96 208	0.06 148	0.16 147	0.07 147	0.03 128	0.03 83	0.09 92	0.30 125	0.30 146	0.03 21	0.03 88	0.08 135	1.41 100	0.17 10	0.08 77	0.01 38	0.83 72	0.11 82	0.51 64	2.50 130	0.00 1	0.04 84	0.00 1	0.37 168	1.25 104	0.79 157

FADNet-RVC-Resample	0.45 105	0.27 183	0.41 183	0.19 180	0.28 176	0.00 1	0.05 133	0.26 144	0.21 121	0.14 99	0.17 124	0.27 129	0.05 104	0.19 184	2.42 168	0.58 96	0.22 117	0.80 211	0.51 53	0.43 151	0.63 76	1.49 85	0.14 169	0.50 184	0.10 160	0.98 185	0.34 72	0.57 153

IGEV_Zeroshot_test	1.67 180	0.30 184	0.40 182	2.27 214	0.13 135	1.22 206	0.51 174	1.69 207	0.41 163	1.44 186	4.93 222	1.36 174	0.50 175	0.05 104	1.51 113	3.15 229	0.23 119	0.27 170	5.84 181	0.95 200	5.45 213	5.39 219	0.20 182	0.07 122	0.26 183	0.15 150	3.26 192	3.16 181

MFN_U_SF_DS_RVC	2.19 192	0.36 185	0.12 171	0.96 201	0.71 198	1.19 205	5.29 220	1.30 197	1.26 207	0.59 149	0.54 154	3.31 195	1.15 183	2.62 225	3.30 190	0.75 130	0.18 108	0.24 155	8.44 199	0.62 168	4.12 188	5.95 225	0.65 203	0.13 150	1.68 212	3.51 216	2.81 171	7.45 205

anonymity	1.73 181	0.37 186	0.12 171	0.08 159	0.07 81	0.24 182	0.00 1	1.37 199	0.34 149	2.03 211	15.78 258	0.92 169	0.52 178	0.17 176	1.50 111	2.81 227	0.63 173	0.22 149	3.67 153	0.45 154	3.24 171	4.79 205	0.14 169	0.34 177	0.23 182	0.52 172	3.20 190	2.82 179

XPNet_ROB	0.74 131	0.37 186	0.02 138	0.01 44	0.14 142	0.06 145	0.00 1	0.00 1	0.14 114	0.14 99	0.73 160	8.65 204	0.03 88	0.06 118	0.81 38	0.47 74	0.69 180	0.04 79	0.32 43	0.17 110	1.14 108	2.73 143	0.15 173	0.05 97	0.00 1	0.02 124	2.84 174	0.09 126

EAI-Stereo	1.28 169	0.38 188	0.65 195	0.59 194	0.25 172	0.72 198	0.54 176	1.46 201	0.76 197	0.08 87	1.89 191	0.48 155	0.33 162	0.04 93	2.10 158	2.44 217	0.28 130	0.52 199	6.62 188	0.54 160	3.35 176	3.93 176	0.15 173	0.51 185	0.60 195	1.15 187	3.43 197	0.81 158

CBMV_ROB	3.27 203	0.40 189	0.58 191	1.97 209	0.67 196	0.93 201	0.87 186	2.81 222	0.71 194	2.07 214	4.31 219	16.43 220	10.64 224	0.08 135	4.28 203	2.32 212	1.23 204	0.30 174	8.97 201	1.55 218	4.44 198	2.80 146	0.32 193	0.33 175	2.38 217	2.80 211	6.89 225	7.08 201

ADCRef	1.22 167	0.41 190	0.41 183	0.12 171	0.80 203	0.30 185	0.73 181	0.43 158	2.19 215	0.71 155	0.02 92	0.29 134	0.05 104	0.24 192	4.42 208	0.92 143	0.17 106	0.26 163	3.14 147	0.74 183	0.84 94	1.95 113	1.10 217	0.27 172	1.11 205	2.75 210	1.25 104	7.34 204

CSAN	1.21 166	0.45 191	0.28 179	0.40 190	0.80 203	0.02 122	0.32 168	0.20 134	2.31 217	1.51 190	1.33 179	4.78 198	2.71 199	0.28 196	1.61 125	0.43 57	0.52 159	0.26 163	2.35 131	0.73 182	1.45 119	1.56 89	0.13 167	0.33 175	0.28 185	2.54 205	1.87 131	3.31 182

NaN_ROB	0.80 136	0.46 192	0.35 181	0.20 182	0.83 206	0.13 173	0.22 161	0.15 128	1.81 211	0.16 102	0.73 160	4.44 197	0.06 112	0.19 184	1.51 113	0.48 77	0.31 139	0.25 159	0.62 58	0.31 137	0.71 83	1.01 67	0.19 180	0.37 180	0.14 167	1.02 186	2.36 160	2.71 178

DPSNet	6.94 222	0.47 193	0.20 176	0.29 187	1.97 216	1.07 203	0.89 188	0.86 178	2.98 221	1.22 175	2.17 197	52.57 259	13.71 229	3.88 229	7.49 252	5.80 248	2.69 220	2.05 240	50.32 261	3.36 238	8.50 247	7.72 249	4.13 232	2.45 237	1.60 211	4.65 225	2.26 151	2.20 176

LSM0	13.03 236	0.48 194	1.94 222	3.08 217	2.05 217	2.43 218	4.86 217	6.43 240	6.36 234	3.45 242	7.75 241	14.97 217	19.62 233	0.15 172	68.79 265	82.55 266	3.67 225	1.66 233	40.88 256	6.19 245	12.32 257	13.19 258	0.24 184	2.44 236	4.84 229	6.87 233	12.68 240	21.90 247

SPS-STEREO	3.17 202	0.48 194	0.68 197	2.61 216	0.37 184	1.50 212	0.52 175	2.36 219	0.49 172	2.68 225	5.47 225	10.52 208	3.45 203	0.06 118	4.34 204	4.14 241	2.54 216	1.03 219	15.30 216	1.13 207	7.82 241	4.11 183	0.53 202	1.52 223	1.91 215	0.74 179	5.13 222	4.17 187
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
iRaft-Stereo_20w	1.82 184	0.49 196	1.28 213	2.04 210	0.34 183	0.65 195	0.35 169	0.90 180	0.65 188	3.27 240	6.20 228	0.67 161	0.66 180	0.08 135	1.75 132	2.80 226	0.64 176	0.41 190	4.36 162	0.88 192	3.72 185	4.53 197	0.27 189	0.37 180	0.57 193	1.70 197	2.89 177	6.53 198

AnyNet_C32	2.47 194	0.51 197	0.22 177	0.25 184	0.66 194	0.32 189	2.46 210	0.14 127	8.01 238	1.49 188	4.12 216	0.91 168	0.31 160	0.24 192	4.81 216	1.86 192	0.95 198	1.11 224	4.05 155	0.96 201	4.29 192	4.38 190	0.17 177	0.67 195	3.18 220	5.95 231	3.10 185	11.59 226

ADCP+	1.66 179	0.60 198	0.65 195	0.04 129	0.66 194	0.52 193	1.03 194	0.10 116	3.74 224	1.45 187	1.41 180	2.81 188	0.02 70	0.29 198	4.24 201	0.58 96	0.11 88	0.11 105	2.88 143	0.63 172	1.26 110	2.25 121	0.04 136	0.05 97	1.32 208	9.00 239	2.02 139	7.08 201

FC-DCNN	1.41 175	0.60 198	3.49 230	2.04 210	1.35 210	2.19 217	0.93 191	1.46 201	0.90 199	1.42 185	0.78 163	1.55 179	0.55 179	0.02 47	2.23 163	0.87 138	0.61 170	0.20 141	1.89 122	0.17 110	2.32 146	1.84 109	0.00 1	0.63 192	1.51 210	1.38 193	2.87 175	4.35 189

CC-Net-ROB	0.89 143	0.61 200	0.00 1	0.68 195	0.59 191	2.06 214	0.07 141	0.00 1	0.01 10	0.21 112	0.00 1	9.68 206	1.74 188	0.24 192	0.70 25	0.27 30	0.20 113	0.02 56	1.57 108	0.01 21	0.29 43	0.30 32	4.40 233	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.28 67	0.01 79

pmcnn	3.75 207	0.64 201	0.63 193	1.91 206	2.10 219	1.17 204	2.45 209	2.12 216	1.25 206	2.77 229	5.81 227	8.87 205	11.99 227	0.67 208	3.87 198	4.10 240	2.67 219	1.79 234	11.24 209	2.59 232	6.89 234	3.39 162	1.54 221	1.24 215	0.44 190	1.99 199	7.13 226	10.10 220

DeepPrunerF	1.52 178	0.71 202	0.00 1	2.52 215	6.99 230	1.25 207	2.03 205	0.28 147	2.08 214	0.02 71	0.06 106	0.09 79	0.01 35	0.05 104	4.34 204	1.01 148	0.07 71	0.05 84	1.53 107	0.10 77	0.69 78	0.81 60	0.11 158	0.04 84	12.92 244	0.86 182	2.25 149	0.05 122

edge stereo	4.03 208	0.75 203	5.72 236	1.33 205	0.51 188	2.09 215	1.64 201	3.79 234	2.55 218	2.85 232	7.79 243	22.66 230	5.90 212	0.39 202	2.71 178	3.76 238	0.78 187	0.59 204	13.55 213	1.68 221	3.25 172	6.53 239	0.38 196	1.02 207	1.25 206	1.20 189	4.15 216	10.08 219

G-Net	4.67 214	0.76 204	0.70 198	0.11 169	0.67 196	0.16 175	0.15 157	3.65 230	5.27 230	2.31 219	7.34 239	34.50 241	4.01 206	0.10 151	3.20 189	4.40 244	0.89 191	1.61 231	9.78 206	7.32 249	4.83 207	4.09 182	0.28 190	2.01 232	0.71 198	3.72 218	8.36 234	15.27 235

MaskLacGwcNet_RVC	4.96 218	0.78 205	0.46 188	0.93 200	0.73 200	0.98 202	2.04 206	1.19 195	1.73 209	2.69 226	7.76 242	55.72 260	5.25 209	2.73 226	2.62 175	2.26 206	2.44 214	2.93 244	11.88 211	0.62 168	6.08 217	6.50 237	0.21 183	1.31 217	0.82 202	2.91 213	3.41 195	6.94 200

ADCL	1.85 185	0.87 206	0.64 194	0.38 188	0.54 190	0.39 190	1.32 198	0.30 149	8.11 239	1.67 200	1.02 172	0.28 133	0.12 130	0.20 186	4.43 209	0.64 114	0.48 156	0.83 212	2.23 129	0.61 165	2.30 145	1.55 88	0.33 194	0.52 186	4.40 225	4.14 219	2.83 173	8.85 214

ETE_ROB	1.29 170	0.87 206	0.00 1	0.08 159	0.29 177	0.03 129	0.08 144	0.02 76	1.31 208	0.21 112	1.87 190	18.25 222	0.02 70	0.09 143	1.37 95	0.49 78	1.08 203	0.08 97	1.26 90	0.21 125	1.85 125	3.21 157	0.10 153	0.11 143	0.12 162	0.00 1	1.66 125	0.25 137

ADCS	3.60 206	0.93 208	0.90 206	0.15 174	1.37 211	0.66 196	2.83 211	1.15 192	7.86 237	1.62 196	2.53 200	2.92 193	7.77 219	1.02 215	6.37 248	5.58 247	2.53 215	1.81 235	9.20 204	1.54 217	6.10 218	6.70 242	0.79 210	0.95 205	1.82 213	10.25 242	2.64 165	9.14 215

MFN_U_SF_RVC	3.55 205	0.95 209	0.87 204	1.23 204	0.82 205	1.85 213	5.19 218	1.64 205	0.92 200	2.99 235	8.05 244	5.01 199	1.65 187	5.09 231	5.85 240	1.74 187	0.93 197	0.84 214	25.33 237	2.03 228	5.23 211	5.77 223	0.49 199	1.53 224	0.79 201	2.86 212	2.25 149	4.02 186

DGSMNet	4.99 219	0.98 210	0.94 207	0.80 197	0.13 135	1.33 208	0.35 169	2.57 220	1.13 204	5.37 252	19.87 261	2.86 189	4.74 208	2.55 224	6.33 245	7.98 256	8.56 246	4.27 248	20.87 230	3.57 240	11.43 256	12.14 257	1.90 223	2.67 240	0.78 200	2.70 208	3.06 184	4.73 191

MADNet+	4.41 211	1.05 211	0.80 202	1.02 202	1.71 214	0.11 166	5.99 223	4.10 235	0.97 201	2.05 212	1.32 178	6.38 201	7.48 218	1.42 217	8.01 255	4.40 244	9.16 247	0.48 195	9.27 205	3.65 241	8.25 245	6.45 236	0.17 177	5.70 252	4.53 227	1.51 195	3.80 208	19.26 243

SANet	4.18 209	1.17 212	0.72 199	0.82 198	1.48 212	1.40 210	0.67 180	3.67 232	4.18 228	1.03 168	1.60 184	41.37 248	14.10 230	0.62 206	3.58 195	0.66 120	2.66 218	0.37 188	3.32 148	0.57 162	2.86 163	2.85 148	0.04 136	2.20 234	0.89 203	4.37 222	4.63 218	11.13 224

MSC_U_SF_DS_RVC	3.16 201	1.18 213	0.43 187	2.19 213	0.94 208	0.84 199	6.54 226	0.85 177	5.90 233	2.43 220	0.94 169	1.91 183	1.34 185	4.13 230	4.25 202	2.60 220	1.01 201	0.98 218	18.67 223	1.72 223	3.64 184	6.69 241	1.93 225	0.70 198	2.03 216	2.01 200	1.46 114	8.01 208

ADCMid	2.48 195	1.29 214	1.74 221	0.41 191	1.86 215	1.44 211	2.93 212	0.73 171	3.87 226	0.91 164	3.99 214	1.39 175	1.50 186	0.32 199	5.22 225	1.86 192	0.77 186	0.83 212	8.13 197	0.99 204	3.15 169	4.52 195	1.77 222	0.35 178	1.28 207	4.21 220	2.21 145	9.43 218

AnyNet_C01	4.71 215	1.30 215	1.38 216	1.93 207	0.93 207	0.52 193	6.17 224	3.59 229	7.24 236	2.71 227	4.09 215	10.44 207	7.26 216	0.83 214	6.33 245	7.50 253	5.37 235	6.03 252	13.07 212	2.75 235	8.51 248	6.74 244	1.51 220	1.23 214	4.50 226	2.64 207	3.89 211	8.83 213

LALA_ROB	1.16 159	1.32 216	0.01 117	0.05 134	0.20 161	0.03 129	0.00 1	0.07 103	0.14 114	1.08 169	1.93 194	15.09 218	0.04 99	0.09 143	1.67 130	0.49 78	0.20 113	0.11 105	1.06 84	0.33 140	1.42 116	2.32 124	0.01 93	0.13 150	0.13 166	0.15 150	2.78 170	0.40 150

SGM+DAISY	4.77 217	2.08 217	2.00 223	3.87 220	2.49 222	4.53 222	3.90 213	2.82 223	2.83 220	3.30 241	7.23 238	13.10 213	10.10 222	0.80 212	4.39 207	3.25 231	1.80 208	1.19 226	20.00 227	2.22 229	6.37 225	5.17 216	0.29 191	2.57 239	3.69 222	1.86 198	8.70 235	8.28 211

FBW_ROB	2.66 197	2.21 218	1.66 219	5.05 221	2.80 223	1.34 209	4.16 215	0.60 166	0.05 64	1.69 201	1.84 189	5.13 200	1.17 184	3.82 228	3.03 181	0.40 51	0.61 170	0.08 97	21.49 231	0.52 159	3.36 177	3.20 156	3.31 227	0.70 198	0.07 150	0.92 184	0.55 76	2.03 174

SGM_RVC	4.30 210	2.32 219	0.75 200	3.54 219	1.59 213	3.25 220	1.82 202	3.65 230	2.25 216	2.74 228	4.77 221	12.38 212	7.46 217	0.33 200	1.94 149	1.02 149	2.05 209	0.71 208	15.39 217	1.24 212	3.51 178	1.92 112	1.00 215	1.06 209	4.85 230	2.62 206	17.04 245	14.85 234
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPstereo	11.64 231	2.43 220	9.22 246	1.96 208	1.05 209	3.34 221	1.82 202	10.28 252	5.36 231	3.63 245	16.41 259	22.30 228	38.83 255	2.52 223	8.86 256	15.37 260	11.90 249	12.84 257	23.42 234	12.51 256	18.90 259	14.90 261	4.08 231	6.45 255	9.72 234	14.01 252	20.19 252	21.81 246

MeshStereo	7.09 224	2.48 221	1.32 214	9.08 223	3.09 225	5.28 223	0.93 191	5.74 237	3.68 223	3.07 236	6.68 234	28.93 236	20.66 234	0.34 201	7.55 254	4.93 246	2.05 209	0.97 217	13.64 214	0.91 198	10.55 255	6.72 243	0.35 195	1.13 211	9.81 235	5.60 229	18.44 251	17.47 240
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
WAO-7	6.90 221	3.58 222	7.49 244	10.80 224	2.31 220	3.16 219	4.23 216	6.24 238	12.31 249	5.63 253	11.90 253	21.88 227	23.00 237	0.68 209	5.38 231	1.10 152	3.74 226	1.94 239	17.44 220	1.44 215	4.18 189	5.88 224	0.08 146	2.38 235	3.84 223	7.05 235	4.81 220	13.72 231

LE_ROB	18.84 249	4.56 223	7.69 245	26.18 236	32.73 257	22.59 235	28.28 240	19.07 259	15.68 250	4.69 251	13.55 256	45.05 254	49.00 262	1.33 216	4.74 215	1.71 183	1.40 206	0.53 200	28.64 241	5.81 244	5.55 214	3.29 160	6.71 234	23.78 263	30.08 264	31.85 263	46.70 264	47.61 265

ELAS_RVC	9.26 226	5.08 224	4.33 233	10.85 225	5.66 228	17.39 232	5.27 219	6.37 239	3.83 225	4.16 248	10.46 251	38.81 246	25.22 243	1.72 218	5.58 238	1.74 187	4.27 228	2.84 243	10.78 208	2.72 234	6.80 230	7.82 250	1.41 219	4.21 249	15.79 249	10.60 243	18.32 250	17.99 241
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MDST_ROB	5.34 220	6.28 225	0.58 191	13.30 227	2.82 224	7.90 224	0.58 177	2.11 215	0.67 189	1.76 203	2.06 196	2.86 189	20.75 235	0.03 78	5.04 220	0.58 96	0.47 155	0.16 124	6.00 183	0.20 120	4.05 187	3.85 174	0.76 208	0.36 179	15.04 247	8.71 238	25.23 257	12.09 227

ELAS	9.53 227	6.63 226	3.99 232	13.09 226	7.62 231	13.81 229	5.42 221	6.99 243	6.82 235	3.78 247	10.20 249	38.09 245	22.57 236	1.86 220	6.35 247	1.70 182	4.43 229	2.64 241	11.47 210	1.62 220	6.89 234	7.84 251	1.28 218	3.81 247	17.61 251	13.16 250	17.54 248	20.21 245
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FADE		7.16 227	9.98 251	3.31 218	5.32 226	14.78 231	17.81 233	9.16 249	26.38 258	12.82 259	22.74 262		32.45 248	6.95 232	5.88 241	7.42 252	23.08 261	15.64 259	49.88 260	25.92 261	25.12 263	26.10 263	3.83 230	11.44 258	7.98 232	4.23 221	28.34 259	39.94 262

MANE	13.07 237	7.36 228	11.49 255	14.22 228	9.29 232	11.70 227	8.94 227	13.50 256	12.28 248	2.82 230	6.34 229	32.11 240	28.69 246	2.24 222	6.16 244	5.90 249	4.12 227	20.76 262	17.59 221	1.99 227	6.38 226	4.38 190	0.85 211	4.58 250	23.20 256	20.22 258	39.65 262	36.16 258

DDUNet	4.73 216	7.86 229	1.10 209	15.36 229	11.34 235	12.95 228	13.21 229	0.02 76	0.08 87	0.30 125	0.18 129	2.41 186	0.12 130	31.51 241	1.05 65	0.37 44	4.89 234	2.70 242	7.28 192	3.38 239	0.41 57	1.74 102	6.96 235	0.02 42	0.02 132	0.00 1	2.48 162	0.00 1

STStereo	10.25 229	8.38 230	9.78 250	18.33 231	10.17 233	14.59 230	9.26 228	12.75 255	8.27 240	3.70 246	13.40 255	36.44 243	25.95 244	0.17 176	6.07 242	1.96 200	1.32 205	0.63 207	25.78 238	1.22 211	2.97 165	3.26 158	1.02 216	3.80 246	12.57 242	8.01 236	17.34 247	19.56 244

UDG	4.64 213	8.87 231	1.16 210	15.44 230	16.00 241	9.90 226	21.00 235	0.34 154	0.07 81	0.29 123	0.91 168	1.77 182	0.05 104	21.99 237	1.94 149	0.66 120	4.65 232	1.41 229	7.33 193	3.16 236	1.90 126	2.00 114	2.71 226	0.13 150	0.01 121	0.00 1	1.53 121	0.02 99

SGM-ForestM	6.94 222	9.28 232	2.49 225	8.39 222	2.42 221	9.17 225	6.40 225	7.03 244	3.64 222	1.99 210	3.65 210	26.06 233	18.08 232	0.45 204	2.01 155	0.67 122	2.33 213	0.32 180	16.74 219	0.84 188	3.33 174	1.38 76	0.88 213	0.64 193	13.53 245	9.69 241	21.22 253	14.61 233

WAO-6	12.97 235	12.92 233	2.64 228	22.85 234	13.01 238	31.05 241	25.33 238	3.69 233	9.31 244	0.52 145	3.07 204	25.35 232	35.29 254	45.64 244	5.70 239	1.43 170	8.23 243	0.60 205	19.56 226	1.47 216	6.98 238	6.65 240	17.42 239	3.07 243	12.29 240	9.52 240	9.39 236	17.14 239

SQANet	7.67 225	13.28 234	1.20 211	27.19 237	6.84 229	23.61 236	19.52 234	0.51 162	0.55 180	0.08 87	0.60 158	11.40 211	2.42 197	14.73 233	1.81 139	0.45 63	2.27 212	0.09 99	20.04 228	0.35 142	5.24 212	4.72 204	38.52 243	0.37 180	0.16 172	2.08 202	2.21 145	6.76 199

JetBlue	15.47 242	15.83 235	11.44 254	22.01 233	17.05 242	27.41 238	16.87 231	12.74 254	15.86 251	2.53 223	3.31 207	67.15 263	4.28 207	15.41 234	7.44 251	7.70 255	13.42 253	10.65 256	18.92 224	7.32 249	13.48 258	10.71 256	9.89 236	6.29 254	12.60 243	19.46 257	21.68 254	26.23 250

otaku	10.18 228	18.56 236	1.37 215	39.15 245	11.37 236	33.18 243	24.07 236	0.18 131	0.46 168	0.00 1	0.65 159	13.73 214	3.66 204	23.21 239	1.97 153	0.51 83	2.60 217	0.11 105	22.61 232	0.51 157	5.90 216	5.08 212	52.25 246	0.91 203	0.14 167	1.39 194	2.91 180	8.43 212

BEATNet-Init1	17.57 246	19.15 237	7.36 243	32.29 241	12.37 237	28.66 239	15.03 230	11.34 253	11.51 247	4.44 249	10.38 250	36.68 244	41.56 257	2.04 221	9.48 257	7.61 254	4.58 231	3.72 247	46.12 259	16.50 259	9.66 252	9.43 254	3.73 229	5.56 251	24.83 259	12.37 248	50.26 265	37.71 259

Ntro	10.81 230	19.66 238	2.61 227	42.45 249	13.71 239	32.82 242	28.40 241	0.08 108	0.43 164	0.23 117	0.23 140	14.35 216	2.95 201	26.28 240	2.20 161	0.43 57	3.46 224	0.15 116	23.14 233	0.64 175	6.27 223	5.06 211	53.29 247	1.41 220	0.06 147	2.30 204	2.12 142	7.23 203

PWCK	14.24 239	20.44 239	6.93 238	32.16 240	10.87 234	21.04 234	17.05 232	9.58 250	10.48 246	12.07 258	15.06 257	40.76 247	23.97 240	3.30 227	4.94 218	2.14 204	7.86 242	1.63 232	61.12 264	7.20 248	9.39 251	6.41 234	14.49 238	2.67 240	8.21 233	11.32 246	7.81 229	15.45 236

DispFullNet	13.36 238	21.47 240	14.83 257	24.94 235	20.66 244	20.68 233	34.81 248	7.42 245	4.15 227	10.45 257	8.81 245	20.19 225	15.24 231	33.49 242	5.00 219	9.11 257	17.28 258	4.82 249	32.10 244	10.08 252	7.81 240	6.19 231	3.66 228	1.53 224	2.92 219	2.03 201	6.86 224	14.17 232

RainbowNet	12.80 234	21.87 241	3.60 231	44.60 252	19.57 243	37.71 246	29.87 243	1.11 190	1.01 202	0.62 151	0.00 1	20.56 226	6.81 215	48.71 247	1.91 144	0.97 147	3.36 223	0.26 163	14.60 215	3.20 237	6.83 233	5.60 221	54.43 251	1.29 216	0.49 192	2.74 209	3.58 206	10.27 222

ACVNet-4b	12.67 233	21.88 242	2.55 226	39.72 246	15.34 240	36.15 245	28.96 242	0.55 164	0.43 164	0.34 128	0.21 134	26.22 234	6.10 213	56.62 252	1.30 89	0.49 78	5.45 236	0.35 183	18.32 222	0.90 196	6.28 224	5.13 214	54.95 252	2.02 233	0.18 179	0.65 176	1.81 130	9.18 216

PSMNet_ROB	11.94 232	22.84 243	4.65 234	29.92 238	5.57 227	34.03 244	28.07 239	1.41 200	1.78 210	2.84 231	5.73 226	19.09 223	26.30 245	22.34 238	3.06 183	0.64 114	4.50 230	0.53 200	23.75 235	2.62 233	6.39 227	4.52 195	49.18 244	1.48 222	4.82 228	4.57 224	4.07 214	7.77 207

IMH-64-1	17.49 244	23.91 244	7.20 241	42.28 247	28.60 249	40.17 247	38.12 252	3.27 226	8.82 241	0.09 93	0.89 166	30.12 237	23.49 238	73.52 255	5.49 235	1.63 179	6.07 238	1.82 236	28.60 239	0.85 189	6.96 236	6.15 228	55.91 256	1.37 218	10.81 237	5.12 227	7.25 227	13.60 229

IMH-64	17.49 244	23.91 244	7.20 241	42.28 247	28.60 249	40.17 247	38.12 252	3.27 226	8.82 241	0.09 93	0.89 166	30.12 237	23.49 238	73.52 255	5.49 235	1.63 179	6.07 238	1.82 236	28.60 239	0.85 189	6.96 236	6.15 228	55.91 256	1.37 218	10.81 237	5.12 227	7.25 227	13.60 229

LVE	16.68 243	24.42 246	4.98 235	46.68 253	29.72 252	40.87 249	36.48 251	0.77 174	1.98 213	2.93 233	0.02 92	19.43 224	24.59 241	57.65 253	2.41 167	1.15 154	4.72 233	0.73 210	28.80 243	0.85 189	7.91 242	6.42 235	55.56 255	3.47 245	19.47 252	5.95 231	11.06 237	11.26 225

IMH	18.53 248	24.49 247	7.11 240	42.48 250	29.80 253	40.97 250	39.23 254	3.43 228	9.05 243	0.16 102	0.26 143	31.99 239	32.37 247	76.84 258	3.57 194	1.35 165	6.58 240	1.86 238	28.67 242	1.02 205	6.73 229	5.64 222	55.92 258	1.44 221	10.40 236	7.04 234	8.16 232	23.66 248

WAO-8	19.62 250	25.29 248	9.38 248	38.63 242	24.33 245	42.42 251	31.16 245	8.67 247	18.70 252	3.62 243	7.02 236	43.16 251	32.71 249	54.90 249	3.38 192	1.54 177	8.45 244	1.04 220	32.58 245	12.68 257	6.82 231	6.37 232	25.97 240	1.98 230	29.31 262	11.20 244	14.88 242	33.63 256

Venus	19.63 251	25.29 248	9.38 248	38.63 242	24.33 245	42.42 251	31.16 245	8.67 247	18.70 252	3.62 243	7.02 236	43.16 251	32.71 249	54.95 250	3.38 192	1.54 177	8.45 244	1.04 220	32.58 245	12.68 257	6.82 231	6.37 232	25.97 240	1.98 230	29.31 262	11.20 244	14.88 242	33.63 256

ktn	25.08 257	26.20 250	10.23 252	42.84 251	31.90 254	44.34 253	52.33 258	6.49 241	31.79 263	14.13 260	3.70 212	42.64 250	42.28 258	75.37 257	11.31 258	6.62 250	14.82 255	9.79 255	36.83 251	9.07 251	9.10 250	7.61 247	58.54 262	8.47 256	12.19 239	16.13 253	24.10 255	28.22 253

ACVNet_1	14.27 240	26.63 251	6.54 237	50.84 258	28.80 251	47.43 255	35.05 249	0.04 89	0.64 186	0.27 122	0.00 1	16.97 221	5.25 209	59.59 254	1.93 147	0.51 83	5.65 237	0.55 203	20.43 229	0.23 127	6.12 219	4.43 193	55.02 253	1.86 229	0.08 152	3.15 214	1.89 132	5.38 194

ACVNet_2	14.77 241	26.65 252	7.05 239	49.88 257	26.05 247	44.46 254	33.12 247	0.27 145	0.44 167	0.53 147	0.99 171	22.49 229	8.81 221	46.65 246	1.91 144	0.56 92	9.29 248	0.10 102	32.68 247	0.42 150	6.14 220	4.82 208	53.84 248	1.72 227	4.01 224	4.42 223	3.80 208	7.61 206

TorneroNet-64	24.06 255	27.81 253	9.31 247	49.03 254	32.72 256	49.66 258	50.37 256	6.81 242	29.35 261	1.51 190	1.50 183	47.37 256	48.28 261	85.46 262	5.28 228	1.51 174	13.20 252	3.01 246	40.54 255	6.25 246	8.29 246	7.11 246	56.69 259	3.40 244	12.42 241	13.70 251	8.11 231	30.87 254

DPSimNet_ROB	28.35 258	27.89 254	32.43 262	31.24 239	27.36 248	30.93 240	25.25 237	17.05 258	22.20 256	30.89 263	26.52 263	42.32 249	40.22 256	51.91 248	27.50 262	22.48 261	22.69 260	14.88 258	40.12 254	35.73 263	22.76 261	21.96 262	26.47 242	19.83 261	23.16 255	28.12 262	26.90 258	26.68 251

TorneroNet	24.03 254	28.19 255	10.69 253	49.51 255	34.21 258	51.74 259	50.69 257	8.48 246	26.48 259	1.40 182	6.56 231	44.67 253	43.84 260	86.48 263	3.92 199	1.37 166	12.72 251	2.99 245	39.87 253	6.79 247	8.20 244	6.79 245	56.84 260	2.97 242	13.85 246	12.70 249	11.54 238	25.42 249

Dean	17.85 247	30.68 256	3.06 229	55.31 260	32.28 255	48.38 256	36.37 250	3.18 225	4.54 229	1.38 179	0.03 98	24.22 231	32.97 251	55.50 251	2.58 174	0.88 139	6.83 241	0.30 174	24.94 236	1.19 209	6.50 228	5.31 218	55.11 254	2.49 238	17.34 250	8.54 237	12.66 239	9.39 217

KSHMR	23.83 253	31.62 257	14.01 256	55.60 262	40.18 262	53.28 260	55.84 260	13.62 257	9.32 245	7.81 255	7.68 240	28.72 235	25.02 242	84.79 260	6.40 249	3.08 228	12.08 250	4.84 250	36.89 252	5.30 243	8.60 249	7.86 252	57.85 261	4.11 248	15.16 248	11.60 247	14.42 241	27.69 252

MADNet++	42.01 263	32.47 258	37.64 263	21.86 232	40.47 263	25.73 237	30.87 244	37.69 263	51.70 265	44.04 265	63.49 265	66.12 262	65.51 265	19.07 235	14.02 260	23.43 262	50.54 264	31.94 263	53.94 262	54.26 264	75.96 265	73.11 265	9.99 237	58.95 265	24.11 258	52.98 265	42.13 263	32.16 255

notaker	24.99 256	32.93 259	15.02 258	55.34 261	38.46 261	56.36 261	56.70 261	10.17 251	22.95 257	6.84 254	2.28 198	45.40 255	43.26 259	91.12 265	5.38 231	2.72 224	13.56 254	6.42 253	42.98 257	10.39 253	8.07 243	7.68 248	61.15 265	5.81 253	2.84 218	5.91 230	8.26 233	16.81 238

UNDER WATER-64	29.55 260	34.06 260	16.97 260	62.49 264	48.81 265	62.21 264	67.65 264	27.75 262	20.05 254	8.84 256	9.51 246	48.23 258	35.17 253	83.34 259	6.92 250	4.38 242	16.86 256	6.53 254	34.28 248	11.19 254	9.69 254	9.48 255	59.94 264	9.75 257	22.62 254	24.30 260	17.16 246	39.54 261

UNDER WATER	29.22 259	34.07 261	15.79 259	61.06 263	48.92 266	60.55 263	67.17 263	25.97 260	20.28 255	4.66 250	6.67 233	47.92 257	34.52 252	85.26 261	6.09 243	3.30 232	17.14 257	5.72 251	35.04 250	11.97 255	9.66 252	8.71 253	58.59 263	12.20 259	26.03 260	22.98 259	16.86 244	41.83 263

HanzoNet	37.35 261	39.96 262	24.65 261	54.61 259	43.74 264	58.38 262	63.81 262	26.85 261	42.31 264	15.90 262	18.03 260	68.31 264	58.44 264	89.37 264	12.91 259	15.06 259	25.60 262	18.17 260	56.45 263	29.02 262	19.21 260	14.61 259	70.48 267	17.65 260	29.19 261	27.11 261	29.31 260	39.40 260

JetRed	38.88 262	45.85 263	43.93 265	38.66 244	38.26 260	49.60 257	54.21 259	37.93 264	28.12 260	14.79 261	10.03 248	62.74 261	5.65 211	46.25 245	34.16 263	37.11 263	44.95 263	61.08 266	34.78 249	20.44 260	57.40 264	51.01 264	49.75 245	22.86 262	30.80 265	46.77 264	39.14 261	43.50 264

ASD4	66.87 265	54.81 264	60.27 266	49.77 256	37.71 259	66.85 265	47.51 255	45.00 265	70.57 266	41.67 264	55.70 264	35.48 242	91.86 266	44.11 243	61.10 264	71.92 264	72.25 266	76.86 267	62.13 265	79.91 266	77.82 266	80.25 267	63.31 266	61.04 266	98.41 270	99.71 270	99.61 269	99.77 270

LRCNet_RVC	54.46 264	70.77 265	39.91 264	91.55 265	92.17 267	87.51 266	81.57 265	46.66 266	30.39 262	97.40 266	68.75 266	87.64 267	58.12 263	95.96 268	27.25 261	9.21 258	61.45 265	44.83 264	92.80 266	58.57 265	22.95 262	14.73 260	92.70 269	48.92 264	6.30 231	2.22 203	24.38 256	15.60 237

DLNR_Zeroshot_test	21.41 252	75.27 266	0.88 205	99.67 270	0.12 128	0.12 172	98.83 269	1.68 206	0.30 146	2.66 224	1.13 177	2.79 187	0.33 162	21.01 236	96.21 267	100.00 271	22.27 259	20.42 261	19.18 225	1.39 214	7.37 239	5.25 217	0.01 93	0.10 140	0.00 1	0.00 1	0.25 66	0.91 159

DGTPSM_ROB	98.07 273	97.55 267	100.00 273	97.51 266	100.00 269	96.88 269	100.00 274	95.37 267	100.00 270	98.23 267	98.78 268	82.66 265	98.09 268	99.84 270	99.87 271	100.00 271	90.54 268	99.98 271	94.00 267	99.98 269	99.25 271	99.45 271	99.85 270	99.95 269	100.00 271	100.00 271	100.00 270	100.00 271

DPSMNet_ROB	98.09 274	97.61 268	100.00 273	97.53 267	100.00 269	96.88 269	100.00 274	95.37 267	100.00 270	98.24 268	98.79 269	82.72 266	98.14 269	99.87 271	99.87 271	99.99 270	90.64 269	99.99 272	94.19 268	99.98 269	99.25 271	99.45 271	99.85 270	99.95 269	100.00 271	100.00 271	100.00 270	100.00 271

MEDIAN_ROB	95.86 267	98.19 269	97.03 268	100.00 271	99.94 268	99.99 274	100.00 274	98.77 269	96.83 268	99.97 269	99.86 270	96.27 270	93.30 267	99.96 272	98.75 268	96.77 267	97.64 270	97.60 268	99.54 269	96.90 268	89.03 268	92.34 269	100.00 273	94.80 268	79.49 267	88.48 267	83.33 266	93.50 267

DPSM_ROB	97.19 269	99.15 270	99.69 271	98.88 268	100.00 269	91.14 267	91.00 266	100.00 271	100.00 270	100.00 270	100.00 272	95.08 268	100.00 272	94.84 266	100.00 273	100.00 271	100.00 273	100.00 273	99.99 270	100.00 272	100.00 273	100.00 273	54.28 249	100.00 272	100.00 271	100.00 271	100.00 270	100.00 271

DPSM	97.19 269	99.15 270	99.69 271	98.88 268	100.00 269	91.14 267	91.00 266	100.00 271	100.00 270	100.00 270	100.00 272	95.08 268	100.00 272	94.84 266	100.00 273	100.00 271	100.00 273	100.00 273	99.99 270	100.00 272	100.00 273	100.00 273	54.28 249	100.00 272	100.00 271	100.00 271	100.00 270	100.00 271

MyStereo03	99.93 275	100.00 272	100.00 273	100.00 271	100.00 269	99.06 271	99.14 270	100.00 271	100.00 270	100.00 270	100.00 272	99.91 272	100.00 272	100.00 274	100.00 273	100.00 271	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 272	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 272	100.00 271	100.00 271	100.00 270	100.00 271

MyStereo02	96.23 268	100.00 272	100.00 273	100.00 271	0.00 1	99.06 271	99.14 270	100.00 271	100.00 270	100.00 270	100.00 272	99.91 272	100.00 272	100.00 274	100.00 273	100.00 271	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 272	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 272	100.00 271	100.00 271	100.00 270	100.00 271

HaxPig	97.65 271	100.00 272	98.14 269	100.00 271	100.00 269	99.99 274	99.99 273	99.98 270	99.94 269	100.00 270	99.97 271	99.99 274	99.94 270	99.99 273	99.17 269	98.75 268	99.96 271	98.27 269	99.99 270	99.99 271	93.43 269	86.94 268	99.99 272	99.97 271	77.32 266	98.91 269	88.64 268	97.25 268

PML	91.55 266	100.00 272	70.97 267	100.00 271	100.00 269	99.99 274	98.63 268	100.00 271	96.55 267	100.00 270	88.93 267	99.88 271	99.98 271	96.96 269	86.25 266	78.72 265	88.35 267	58.29 265	100.00 273	90.03 267	83.50 267	75.97 266	88.27 268	86.28 267	92.48 269	92.28 268	100.00 270	99.42 269

CasAABBNet	99.94 276	100.00 272	100.00 273	100.00 271	100.00 269	99.26 273	99.18 272	100.00 271	100.00 270	100.00 270	100.00 272	100.00 275	100.00 272	100.00 274	100.00 273	100.00 271	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 272	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 272	100.00 271	100.00 271	100.00 270	100.00 271

AVERAGE_ROB	97.87 272	100.00 272	99.48 270	100.00 271	100.00 269	100.00 277	100.00 274	100.00 271	100.00 270	100.00 270	100.00 272	100.00 275	100.00 272	100.00 274	99.53 270	99.67 269	99.99 272	99.97 270	100.00 273	100.00 272	96.18 270	98.83 270	100.00 273	100.00 272	86.70 268	87.40 266	88.36 267	86.25 266

Low-res two-view benchmark