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

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 17	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 43	0.00 1

delet	0.02 3	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 90	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

ProNet	0.03 4	0.00 1	0.03 148	0.00 1	0.00 1	0.08 149	0.18 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.05 102	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	0.02 130	0.00 1	0.01 17	0.00 1

AASNet	0.03 4	0.03 39	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.00 1	0.01 90	0.00 1	0.00 1	0.03 75	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

MMNet	0.03 4	0.03 39	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.02 46	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

AANet_RVC	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.00 1	0.02 116	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

RAFT	0.04 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 164	0.11 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 82	0.00 1	0.01 13	0.25 6	0.13 7	0.01 10	0.00 1	0.05 11	0.16 103	0.02 3	0.03 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoVision	0.05 9	0.01 11	0.00 1	0.02 92	0.01 15	0.00 1	0.01 90	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 34	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 29	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.05 9	0.01 11	0.00 1	0.02 92	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 59	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

DMCA	0.05 9	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.06 83	0.00 1	0.07 65	0.01 35	0.01 13	0.45 10	0.33 37	0.01 10	0.02 55	0.08 17	0.02 33	0.10 14	0.08 15	0.00 1	0.00 1	0.01 119	0.00 1	0.00 1	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 62	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
iRaftStereo_RVC	0.06 12	0.05 89	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 76	0.66 21	0.27 29	0.06 62	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

GANet	0.06 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.03 127	0.00 1	0.00 1	0.02 28	0.00 1	0.13 120	0.88 164	0.00 1	0.01 13	0.12 3	0.07 3	0.07 70	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 17	0.00 1

StereoIM	0.09 15	0.12 149	0.00 1	0.01 44	0.04 53	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 46	0.91 50	0.45 62	0.06 62	0.01 38	0.17 31	0.00 1	0.37 52	0.24 26	0.00 1	0.02 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AEACV	0.09 15	0.03 39	0.04 152	0.00 1	0.00 1	0.09 151	0.00 1	0.01 43	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.16 99	0.02 70	0.02 46	0.69 24	0.46 68	0.01 10	0.04 78	0.24 38	0.15 100	0.10 14	0.22 24	0.07 142	0.01 19	0.00 1	0.18 152	0.01 17	0.00 1

anonymousdsp	0.09 15	0.01 11	0.00 1	0.05 132	0.03 40	0.06 143	0.00 1	0.01 43	0.01 10	0.00 1	0.25 140	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.71 28	0.26 23	0.02 30	0.00 1	0.11 22	0.12 84	0.08 12	0.65 55	0.01 92	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FINET	0.09 15	0.04 68	0.00 1	0.00 1	0.04 53	0.00 1	0.00 1	0.01 43	0.03 45	0.01 64	0.29 143	0.13 89	0.01 35	0.01 13	0.64 20	0.26 23	0.02 30	0.00 1	0.42 46	0.00 1	0.23 36	0.06 12	0.00 1	0.02 41	0.01 119	0.07 139	0.02 29	0.00 1

CFNet	0.09 15	0.05 89	0.00 1	0.03 114	0.03 40	0.01 90	0.00 1	0.04 87	0.02 28	0.07 84	0.00 1	0.02 9	0.01 35	0.04 91	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 41	0.00 1	0.00 1	0.48 72	0.00 1

test_5	0.10 20	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 151	0.00 1	0.35 153	0.01 10	0.00 1	0.20 129	0.07 65	0.00 1	0.00 1	0.62 18	0.40 50	0.01 10	0.01 38	0.18 33	0.00 1	0.15 29	0.67 56	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.00 1

TestStereo	0.10 20	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.03 40	0.00 1	0.00 1	0.07 101	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 97	0.05 83	0.47 50	0.01 21	0.45 58	0.23 25	0.00 1	0.02 41	0.00 1	0.00 1	0.14 51	0.01 77

GMStereo	0.10 20	0.03 39	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 70	0.02 55	0.92 75	0.00 1	0.10 14	0.03 7	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.82 87	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
HGLStereo	0.10 20	0.04 68	0.01 115	0.01 44	0.03 40	0.01 90	0.00 1	0.00 1	0.02 28	0.48 136	0.00 1	0.02 9	0.01 35	0.02 46	0.70 25	0.27 29	0.02 30	0.00 1	0.16 29	0.02 33	0.27 38	0.48 43	0.02 114	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.09 48	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.11 24	0.06 103	0.00 1	0.08 157	0.01 15	0.10 158	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.01 81	0.02 9	0.01 35	0.01 13	0.73 29	0.46 68	0.02 30	0.02 55	0.23 37	0.05 58	0.33 47	0.58 51	0.00 1	0.00 1	0.19 178	0.00 1	0.01 17	0.01 77

UPFNet	0.11 24	0.03 39	0.01 115	0.02 92	0.05 61	0.01 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.05 102	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 41	0.00 1	0.00 1	1.46 112	0.00 1

DLCB_ROB	0.11 24	0.05 89	0.02 136	0.05 132	0.07 80	0.01 90	0.00 1	0.00 1	0.02 28	0.26 119	0.08 112	0.02 9	0.02 70	0.04 91	0.54 13	0.26 23	0.06 62	0.04 78	0.14 25	0.01 21	0.51 63	0.42 38	0.01 92	0.02 41	0.03 134	0.04 135	0.15 55	0.04 116

MIF-Stereo	0.12 27	0.09 134	0.00 1	0.01 44	0.05 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.05 48	0.01 35	0.05 102	0.85 42	0.60 101	0.05 48	0.01 38	0.74 66	0.01 21	0.43 57	0.26 27	0.00 1	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test croco	0.13 28	0.06 103	0.00 1	0.01 44	0.10 106	0.00 1	0.00 1	0.01 43	0.05 64	0.00 1	0.00 1	0.13 89	0.02 70	0.03 76	0.94 52	0.68 122	0.09 78	0.04 78	0.10 20	0.01 21	0.70 79	0.45 40	0.00 1	0.06 109	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.00 1

raft+_RVC	0.13 28	0.04 68	0.00 1	0.05 132	0.09 92	0.00 1	0.03 126	0.00 1	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.05 48	0.00 1	0.02 46	0.85 42	0.51 82	0.04 45	0.00 1	0.71 65	0.13 89	0.28 41	0.64 54	0.00 1	0.02 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HCRNet	0.13 28	0.03 39	0.00 1	0.12 169	0.00 1	0.00 1	0.01 90	0.00 1	0.01 10	0.57 146	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.99 56	0.20 16	0.02 30	0.00 1	0.04 9	0.03 45	0.13 25	0.06 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.37 109	0.00 1

IER	0.14 31	0.03 39	0.00 1	0.02 92	0.06 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.23 115	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.02 46	1.38 95	0.21 18	0.02 30	0.00 1	0.05 11	0.03 45	0.17 31	0.04 9	0.12 160	0.01 19	0.00 1	0.03 133	1.21 101	0.04 116

AACVNet	0.14 31	0.10 138	0.00 1	0.00 1	0.05 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 28	0.01 64	0.00 1	0.08 74	0.00 1	0.06 116	0.81 37	0.46 68	0.02 30	0.01 38	0.30 42	0.03 45	0.53 66	0.50 44	0.01 92	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.73 84	0.03 112

psm_up	0.14 31	0.13 152	0.01 115	0.07 154	0.09 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.05 48	0.00 1	0.11 153	0.88 48	0.32 36	0.09 78	0.11 103	0.96 76	0.12 84	0.46 59	0.36 37	0.00 1	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.05 41	0.00 1

UNet	0.14 31	0.03 39	0.00 1	0.01 44	0.09 92	0.02 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 58	0.01 35	0.13 162	0.66 21	0.21 18	0.01 10	0.01 38	0.20 36	0.03 45	0.27 38	0.07 14	0.00 1	0.03 65	0.00 1	0.00 1	1.90 131	0.00 1

DSFCA	0.15 35	0.04 68	0.01 115	0.01 44	0.18 154	0.01 90	0.23 161	0.01 43	0.09 92	0.00 1	0.03 97	0.05 48	0.02 70	0.02 46	0.86 46	0.39 47	0.09 78	0.15 114	0.13 24	0.04 54	0.27 38	0.33 34	0.06 140	0.06 109	0.09 155	0.06 137	0.73 84	0.14 127

STTStereo	0.15 35	0.06 103	0.00 1	0.02 92	0.05 61	0.00 1	0.09 143	0.00 1	0.72 194	0.19 106	0.02 91	0.04 37	0.01 35	0.01 13	1.22 83	0.31 35	0.00 1	0.00 1	0.15 28	0.02 33	0.22 34	0.47 42	0.06 140	0.01 19	0.00 1	0.07 139	0.05 41	0.25 135

RASNet	0.16 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 61	0.00 1	0.00 1	0.01 43	0.04 52	0.60 148	0.00 1	0.03 21	0.00 1	0.01 13	0.48 11	0.57 92	0.02 30	0.00 1	0.10 20	0.00 1	0.54 67	0.56 48	0.00 1	0.02 41	0.00 1	0.00 1	1.27 105	0.02 97

AMNet	0.16 37	0.06 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 101	0.21 110	0.00 1	0.46 149	0.21 145	0.44 201	0.54 13	0.58 94	0.26 124	0.00 1	0.17 31	0.12 84	0.32 46	0.05 11	0.00 1	0.06 109	0.00 1	0.27 159	0.12 50	0.28 137

MIF-Stereo (partial)	0.17 39	0.10 138	0.00 1	0.00 1	0.04 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 52	0.00 1	0.00 1	0.13 89	0.01 35	0.02 46	1.07 67	0.67 120	0.10 85	0.02 55	0.14 25	0.01 21	0.56 69	0.26 27	0.00 1	0.03 65	0.00 1	0.00 1	1.52 118	0.00 1

LL-Strereo2	0.17 39	0.08 129	0.00 1	0.01 44	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.12 105	0.00 1	0.00 1	0.15 97	0.00 1	0.07 128	0.73 29	0.42 53	0.01 10	0.01 38	0.40 44	0.03 45	0.70 79	1.80 105	0.00 1	0.02 41	0.12 160	0.00 1	0.02 29	0.00 1

dd	0.17 39	0.06 103	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.02 120	0.03 126	0.00 1	0.04 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.00 1	1.35 91	0.29 33	0.01 10	0.05 83	1.00 80	0.16 103	0.12 22	0.29 31	0.10 151	0.19 162	0.00 1	0.00 1	0.56 76	0.28 137

ADLNet	0.17 39	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.04 53	0.00 1	0.00 1	0.20 132	0.00 1	0.00 1	0.01 81	0.77 162	0.00 1	0.06 116	2.33 164	0.36 40	0.01 10	0.00 1	0.06 15	0.07 70	0.08 12	0.57 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1

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	4.21 199	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 39	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.18 44	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.06 58	0.00 1	0.00 1	0.74 31	0.45 62	0.02 30	0.02 55	1.16 86	0.04 54	0.35 51	1.91 109	0.00 1	0.02 41	0.00 1	0.00 1	0.09 48	0.01 77

rafts_anoy	0.18 44	0.08 129	0.00 1	0.05 132	0.12 126	0.01 90	0.00 1	0.21 135	0.06 74	0.00 1	0.00 1	0.02 9	0.01 35	0.02 46	1.26 86	0.52 87	0.07 70	0.01 38	1.15 85	0.12 84	0.59 71	0.46 41	0.00 1	0.05 95	0.00 1	0.01 105	0.01 17	0.01 77

RALCasStereoNet	0.18 44	0.09 134	0.00 1	0.06 146	0.13 133	0.02 120	0.07 139	0.08 106	0.08 87	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.01 35	0.03 76	1.16 75	0.65 115	0.03 41	0.00 1	0.57 54	0.10 75	0.58 70	1.09 68	0.00 1	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.01 77

DMCA-RVC	0.18 44	0.04 68	0.09 164	0.03 114	0.16 145	0.07 145	0.23 161	0.04 87	0.49 170	0.67 152	0.22 134	0.03 21	0.02 70	0.02 46	0.76 33	0.28 32	0.11 86	0.10 100	0.09 19	0.10 75	0.21 32	0.11 20	0.05 139	0.07 120	0.04 137	0.01 105	0.82 87	0.00 1

HITNet	0.18 44	0.02 21	0.00 1	0.01 44	0.03 40	0.01 90	0.01 90	0.03 81	0.09 92	0.00 1	0.00 1	0.05 48	0.03 88	0.08 133	0.97 55	0.44 59	0.06 62	0.01 38	0.43 47	0.08 71	0.88 98	1.15 69	0.00 1	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.33 69	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
CFNet_RVC	0.19 49	0.10 138	0.02 136	0.00 1	0.04 53	0.01 90	0.01 90	0.00 1	0.03 45	0.02 69	0.00 1	0.03 21	0.01 35	0.07 128	0.96 53	0.42 53	0.16 97	0.01 38	0.87 74	0.02 33	0.65 76	0.83 60	0.01 92	0.13 148	0.00 1	0.01 105	0.76 86	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 49	0.04 68	0.00 1	0.01 44	0.09 92	0.00 1	0.09 143	0.00 1	1.20 203	1.00 163	0.00 1	0.06 58	0.00 1	0.01 13	0.78 36	0.20 16	0.01 10	0.02 55	0.43 47	0.03 45	0.14 26	0.33 34	0.00 1	0.05 95	0.00 1	0.70 176	0.04 39	0.03 112
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AF-Net	0.20 51	0.02 21	0.01 115	0.05 132	0.05 61	0.00 1	0.80 181	0.45 157	0.05 64	0.02 69	0.00 1	0.25 121	0.01 35	0.02 46	0.85 42	0.19 13	0.01 10	0.00 1	0.84 71	0.06 62	0.11 18	1.32 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 65	0.02 97

Nwc_Net	0.20 51	0.02 21	0.01 115	0.05 132	0.05 61	0.00 1	0.80 181	0.45 157	0.05 64	0.02 69	0.00 1	0.25 121	0.01 35	0.02 46	0.85 42	0.19 13	0.01 10	0.00 1	0.84 71	0.06 62	0.11 18	1.32 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 65	0.02 97

DISCO	0.20 51	0.05 89	0.00 1	0.01 44	0.07 80	0.00 1	0.18 156	0.00 1	0.03 45	1.01 164	0.00 1	0.10 82	0.01 35	0.02 46	0.88 48	0.37 43	0.05 48	0.01 38	0.65 62	0.08 71	0.21 32	0.75 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.02 94	0.00 1

RAFT + AFF	0.22 54	0.00 1	0.00 1	0.01 44	0.01 15	0.01 90	0.00 1	0.01 43	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.16 99	0.01 35	0.01 13	4.37 205	0.39 47	0.01 10	0.00 1	0.58 55	0.01 21	0.34 49	0.02 3	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.02 122	0.01 17	0.00 1

MIM_Stereo	0.23 55	0.02 21	0.00 1	0.01 44	0.09 92	0.09 151	0.00 1	0.11 118	0.04 52	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.02 70	0.02 46	0.77 34	0.36 40	0.06 62	0.03 72	2.11 126	0.06 62	0.54 67	0.58 51	0.02 114	0.02 41	0.09 155	0.15 148	0.98 93	0.02 97

anonymousdsp2	0.23 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 40	0.01 90	0.01 90	0.04 87	0.01 10	0.00 1	0.36 147	0.17 105	0.02 70	0.01 13	0.67 23	0.56 90	0.05 48	0.03 72	1.11 84	0.37 142	0.59 71	1.38 75	0.01 92	0.02 41	0.00 1	0.01 105	0.84 89	0.00 1

AFF-stereo	0.23 55	0.12 149	0.00 1	0.08 157	0.07 80	0.02 120	0.00 1	0.01 43	0.04 52	0.00 1	0.01 81	0.12 88	0.01 35	0.00 1	0.86 46	0.35 38	0.03 41	0.11 103	1.91 121	0.01 21	0.14 26	0.32 33	0.00 1	0.02 41	0.00 1	0.01 105	1.96 134	0.01 77

PS-NSSS	0.23 55	0.06 103	0.00 1	0.15 172	0.10 106	0.05 138	0.04 130	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.95 168	0.02 70	0.06 116	0.62 18	0.26 23	0.11 86	0.00 1	0.66 64	0.00 1	0.29 43	0.28 29	0.74 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.74 125	0.00 1

NCC-stereo	0.24 59	0.20 171	0.01 115	0.05 132	0.09 92	0.01 90	0.47 170	0.81 173	0.26 135	0.00 1	0.00 1	0.04 37	0.03 88	0.03 76	1.18 78	0.26 23	0.00 1	0.01 38	0.63 59	0.11 80	0.11 18	1.39 77	0.08 144	0.02 41	0.01 119	0.31 160	0.14 51	0.28 137

Abc-Net	0.24 59	0.20 171	0.01 115	0.05 132	0.09 92	0.01 90	0.47 170	0.81 173	0.26 135	0.00 1	0.00 1	0.04 37	0.03 88	0.03 76	1.18 78	0.26 23	0.00 1	0.01 38	0.63 59	0.11 80	0.11 18	1.39 77	0.08 144	0.02 41	0.01 119	0.31 160	0.14 51	0.28 137
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
test_4	0.26 61	0.03 39	0.00 1	0.03 114	0.05 61	0.04 135	0.18 156	0.01 43	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.05 48	0.01 35	0.06 116	1.04 62	0.81 130	0.05 48	0.15 114	0.62 57	0.13 89	0.47 61	1.52 85	0.00 1	0.01 19	0.04 137	0.21 157	1.19 98	0.19 131

LMCR-Stereo	0.26 61	0.08 129	0.00 1	0.09 163	0.07 80	0.00 1	0.01 90	0.01 43	0.11 103	0.00 1	0.00 1	0.14 96	0.09 125	0.09 141	1.41 99	0.62 102	0.28 128	0.11 103	1.48 101	0.39 145	0.78 88	1.28 70	0.00 1	0.07 120	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.01 77

RP	0.26 61	0.01 11	0.00 1	0.02 92	0.19 156	0.00 1	0.23 161	0.10 114	0.22 122	0.13 96	0.00 1	0.07 65	0.00 1	0.05 102	1.49 108	0.17 10	0.03 41	0.00 1	0.14 25	0.01 21	0.05 8	1.67 96	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	2.23 146	0.16 128

CFNet_pseudo	0.27 64	0.10 138	0.00 1	0.04 127	0.16 145	0.00 1	0.00 1	0.01 43	0.05 64	0.04 77	0.00 1	0.18 107	0.01 35	0.01 13	2.64 175	0.55 88	0.05 48	0.01 38	1.50 102	0.01 21	0.51 63	0.68 57	0.47 196	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.15 55	0.01 77

RAFT-Stereo + iAFF	0.27 64	0.06 103	0.00 1	0.09 163	0.21 162	0.00 1	0.01 90	0.01 43	0.05 64	0.14 97	0.00 1	0.13 89	0.02 70	0.01 13	1.07 67	0.35 38	0.04 45	0.01 38	1.44 98	0.04 54	0.31 45	0.44 39	0.00 1	0.03 65	0.00 1	0.01 105	2.76 167	0.00 1

RALAANet	0.28 66	0.08 129	0.02 136	0.03 114	0.10 106	0.00 1	0.00 1	0.01 43	0.07 81	0.08 85	0.00 1	0.07 65	0.03 88	0.06 116	0.96 53	0.39 47	0.13 93	0.05 83	0.97 77	0.24 126	1.33 110	1.54 86	0.00 1	0.06 109	0.00 1	0.00 1	1.42 111	0.01 77

UCFNet_RVC	0.28 66	0.14 154	0.02 136	0.11 167	0.13 133	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.09 92	0.29 121	0.00 1	0.09 78	0.01 35	0.05 102	1.11 70	0.45 62	0.05 48	0.00 1	1.02 81	0.02 33	0.74 83	0.90 62	0.90 212	0.02 41	0.00 1	0.00 1	0.29 68	1.12 161

HSM	0.28 66	0.03 39	0.00 1	0.03 114	0.13 133	0.00 1	0.00 1	0.71 167	0.08 87	0.00 1	0.03 97	0.17 105	0.02 70	0.02 46	1.23 85	0.37 43	0.06 62	0.00 1	1.58 107	0.09 74	0.87 97	1.06 67	0.00 1	0.02 41	0.00 1	0.00 1	1.16 97	0.01 77

raftrobust	0.29 69	0.07 118	0.01 115	0.03 114	0.11 120	0.00 1	0.00 1	0.02 74	0.06 74	0.00 1	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.09 141	1.57 119	0.89 138	0.04 45	0.00 1	2.58 137	0.02 33	0.83 91	1.29 71	0.12 160	0.04 82	0.00 1	0.00 1	0.06 43	0.01 77

ARAFT	0.29 69	0.01 11	0.00 1	0.06 146	0.04 53	0.00 1	0.00 1	0.01 43	0.04 52	1.23 174	0.00 1	0.25 121	0.02 70	0.05 102	1.06 66	0.43 56	0.05 48	0.02 55	1.85 118	0.00 1	0.94 100	0.99 65	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.87 91	0.00 1

NVstereo2D	0.29 69	0.10 138	0.00 1	0.00 1	0.05 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 74	0.52 143	0.39 148	0.03 21	0.00 1	0.01 13	4.53 209	0.51 82	0.03 41	0.02 55	0.59 56	0.00 1	0.38 55	0.51 46	0.00 1	0.02 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDGNet	0.30 72	0.07 118	0.00 1	0.02 92	0.03 40	0.01 90	0.02 116	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.01 35	0.05 102	1.05 64	0.41 52	0.01 10	0.00 1	0.99 78	0.03 45	0.81 90	3.16 152	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	1.35 107	0.00 1

GLC_STEREO	0.30 72	0.03 39	0.03 148	0.00 1	0.05 61	0.00 1	0.00 1	0.47 159	0.07 81	0.03 75	0.02 91	0.08 74	0.02 70	0.01 13	1.34 90	0.81 130	0.16 97	0.10 100	0.48 51	0.16 103	1.36 111	0.50 44	0.00 1	0.03 65	0.00 1	0.00 1	2.29 152	0.01 77

GMOStereo	0.30 72	0.03 39	0.00 1	0.01 44	0.16 145	0.10 158	0.01 90	0.05 91	0.04 52	0.00 1	0.01 81	0.04 37	0.06 111	0.02 46	1.01 58	0.62 102	0.09 78	0.19 134	1.30 89	0.19 113	0.85 93	2.67 134	0.00 1	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.68 79	0.00 1

error version	0.30 72	0.03 39	0.00 1	0.01 44	0.16 145	0.10 158	0.01 90	0.05 91	0.04 52	0.00 1	0.01 81	0.04 37	0.06 111	0.02 46	1.01 58	0.62 102	0.09 78	0.19 134	1.30 89	0.19 113	0.85 93	2.67 134	0.00 1	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.68 79	0.00 1

test-v	0.30 72	0.03 39	0.00 1	0.01 44	0.16 145	0.10 158	0.01 90	0.05 91	0.04 52	0.00 1	0.01 81	0.04 37	0.06 111	0.02 46	1.01 58	0.62 102	0.09 78	0.19 134	1.30 89	0.19 113	0.85 93	2.67 134	0.00 1	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.68 79	0.00 1

test-2	0.30 72	0.03 39	0.00 1	0.01 44	0.16 145	0.10 158	0.01 90	0.05 91	0.04 52	0.00 1	0.01 81	0.04 37	0.06 111	0.02 46	1.01 58	0.62 102	0.09 78	0.19 134	1.30 89	0.19 113	0.85 93	2.67 134	0.00 1	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.68 79	0.00 1

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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CAS	0.31 79	0.04 68	0.00 1	0.00 1	0.07 80	0.02 120	0.07 139	0.07 101	0.39 159	0.45 134	0.10 117	0.18 107	0.14 133	0.11 153	1.44 102	0.94 143	0.24 119	0.35 181	0.40 44	0.18 112	1.41 113	1.72 100	0.01 92	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.06 43	0.07 122

APVNet	0.31 79	0.08 129	0.00 1	0.05 132	0.05 61	0.00 1	0.01 90	0.09 110	0.02 28	0.10 93	0.06 105	0.07 65	0.01 35	0.04 91	1.49 108	0.55 88	0.16 97	0.11 103	1.74 114	0.19 113	0.76 85	2.27 121	0.00 1	0.05 95	0.00 1	0.00 1	0.54 73	0.02 97

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PA-Net	0.32 82	0.07 118	0.06 158	0.02 92	0.32 178	0.00 1	0.02 116	0.00 1	0.19 117	0.08 85	0.08 112	0.01 2	0.01 35	0.10 149	1.78 137	0.38 46	0.01 10	0.02 55	0.08 17	0.05 58	0.16 30	2.33 123	0.50 199	0.02 41	0.00 1	1.25 188	0.01 17	1.17 164
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
4D-IteraStereo	0.33 84	0.10 138	0.01 115	0.02 92	0.11 120	0.00 1	0.00 1	0.15 126	0.06 74	0.00 1	0.00 1	0.16 99	0.00 1	0.09 141	1.17 77	0.65 115	0.02 30	0.14 113	1.43 97	0.14 95	1.39 112	1.66 93	0.00 1	0.04 82	0.01 119	0.00 1	1.49 116	0.00 1

TestStereo1	0.34 85	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	0.18 107	0.00 1	0.01 13	2.55 170	0.58 94	0.05 48	0.03 72	1.50 102	0.02 33	0.37 52	0.98 63	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.01 105	2.89 175	0.00 1

SA-5K	0.34 85	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	0.18 107	0.00 1	0.01 13	2.55 170	0.58 94	0.05 48	0.03 72	1.50 102	0.02 33	0.37 52	0.98 63	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.01 105	2.89 175	0.00 1

stereogan	0.36 87	0.13 152	0.06 158	0.02 92	0.21 162	0.04 135	0.02 116	0.01 43	0.20 118	0.30 123	0.01 81	0.22 116	0.00 1	0.04 91	1.22 83	0.47 73	0.06 62	0.01 38	0.77 68	0.06 62	0.22 34	3.29 158	0.01 92	0.02 41	0.05 141	0.00 1	2.30 154	0.01 77

TESTraft	0.37 88	0.02 21	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	0.18 107	0.01 35	0.08 133	2.70 176	0.64 112	0.05 48	0.02 55	1.41 96	0.12 84	0.34 49	1.48 82	0.02 114	0.01 19	0.00 1	0.02 122	2.82 170	0.00 1

IPLGR_C	0.37 88	0.03 39	0.09 164	0.01 44	0.10 106	0.00 1	0.14 152	0.09 110	0.27 139	0.04 77	0.08 112	0.04 37	0.04 98	0.09 141	1.86 140	0.46 68	0.15 96	0.02 55	1.69 113	0.02 33	0.78 88	1.69 98	0.02 114	0.02 41	0.08 150	0.00 1	2.16 142	0.02 97

ICVP	0.37 88	0.04 68	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.01 90	0.00 1	0.02 74	0.10 101	0.34 126	0.21 132	0.10 82	0.07 116	0.07 128	0.91 50	0.94 143	0.60 167	0.60 203	0.74 66	0.38 143	1.68 120	2.97 148	0.01 92	0.06 109	0.00 1	0.00 1	0.19 62	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GANetREF_RVC	0.37 88	0.18 165	0.00 1	0.16 174	0.08 88	0.01 90	0.00 1	0.01 43	0.09 92	0.04 77	0.00 1	1.54 176	0.01 35	0.05 102	1.00 57	0.36 40	0.37 147	0.11 103	1.59 108	0.06 62	0.98 102	0.59 53	0.00 1	0.04 82	0.00 1	0.00 1	2.74 166	0.01 77
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
CIPLG	0.38 92	0.04 68	0.09 164	0.01 44	0.09 92	0.00 1	0.13 150	0.09 110	0.31 145	0.04 77	0.07 111	0.09 78	0.04 98	0.10 149	2.21 161	0.47 73	0.16 97	0.02 55	1.65 110	0.06 62	0.76 85	1.65 92	0.01 92	0.03 65	0.08 150	0.00 1	1.99 135	0.02 97

ACRE	0.38 92	0.03 39	0.08 162	0.01 44	0.09 92	0.00 1	0.14 152	0.09 110	0.28 140	0.04 77	0.11 119	0.10 82	0.04 98	0.12 158	1.92 145	0.46 68	0.16 97	0.02 55	1.64 109	0.06 62	0.76 85	1.66 93	0.01 92	0.02 41	0.08 150	0.01 105	2.32 155	0.02 97

RGC	0.39 94	0.25 180	0.96 206	0.06 146	0.16 145	0.07 145	0.03 126	0.03 81	0.09 92	0.30 123	0.30 144	0.03 21	0.03 88	0.08 133	1.41 99	0.17 10	0.08 75	0.01 38	0.83 70	0.11 80	0.51 63	2.50 128	0.00 1	0.04 82	0.00 1	0.37 166	1.25 102	0.79 155

raft_robust	0.40 95	0.06 103	0.00 1	0.00 1	0.09 92	0.00 1	0.00 1	1.15 190	0.01 10	0.01 64	0.01 81	0.19 113	0.05 103	0.05 102	1.14 73	0.69 124	0.08 75	0.16 122	3.38 148	0.13 89	1.13 105	2.24 118	0.01 92	0.10 138	0.00 1	0.00 1	0.14 51	0.08 123

SA	0.40 95	0.03 39	0.00 1	0.03 114	0.02 30	0.00 1	0.00 1	0.01 43	0.03 45	0.00 1	0.00 1	0.25 121	0.01 35	0.12 158	0.82 40	0.70 125	0.06 62	0.16 122	1.96 122	0.04 54	0.69 77	2.39 125	0.00 1	0.02 41	0.00 1	0.01 105	3.44 196	0.00 1

FADNet-RVC	0.40 95	0.09 134	0.17 172	0.02 92	0.12 126	0.00 1	1.12 195	0.01 43	0.06 74	0.05 82	0.00 1	0.01 2	0.13 132	0.09 141	2.17 159	0.68 122	0.16 97	0.13 112	1.99 123	0.66 174	1.09 104	1.39 77	0.09 150	0.15 158	0.05 141	0.00 1	0.01 17	0.43 149

sAnonymous2	0.43 98	0.11 146	0.00 1	0.01 44	0.03 40	0.00 1	0.00 1	0.10 114	0.25 129	0.00 1	0.00 1	0.16 99	0.26 149	0.03 76	1.18 78	1.21 155	0.24 119	0.17 129	2.50 133	0.15 100	2.27 140	2.68 138	0.00 1	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 124

CroCo_RVC	0.43 98	0.11 146	0.00 1	0.01 44	0.03 40	0.00 1	0.00 1	0.10 114	0.25 129	0.00 1	0.00 1	0.16 99	0.26 149	0.03 76	1.18 78	1.21 155	0.24 119	0.17 129	2.50 133	0.15 100	2.27 140	2.68 138	0.00 1	0.08 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 124

CREStereo	0.43 98	0.03 39	0.00 1	0.00 1	0.07 80	0.01 90	0.00 1	0.20 132	0.37 154	0.19 106	0.19 128	0.29 132	0.26 149	0.01 13	1.52 114	1.86 190	0.30 135	0.21 146	1.45 100	0.39 145	2.17 137	1.59 89	0.02 114	0.05 95	0.00 1	0.00 1	0.55 74	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
AE-Stereo	0.44 101	0.04 68	0.00 1	0.03 114	0.14 140	0.03 127	0.01 90	0.05 91	0.13 109	0.01 64	0.00 1	0.22 116	0.18 138	0.03 76	1.04 62	1.50 171	0.29 132	0.18 133	1.35 94	0.36 141	2.04 129	3.28 157	0.02 114	0.04 82	0.01 119	0.14 147	0.84 89	0.00 1

iResNet_ROB	0.44 101	0.06 103	0.00 1	0.05 132	0.10 106	0.00 1	0.00 1	2.08 212	0.06 74	0.64 150	0.00 1	0.05 48	0.00 1	0.04 91	1.94 148	0.70 125	0.05 48	0.00 1	2.59 138	0.00 1	0.62 73	0.56 48	0.00 1	0.09 134	0.00 1	0.00 1	2.26 149	0.00 1

CES	0.45 103	0.07 118	0.01 115	0.01 44	0.10 106	0.01 90	0.02 116	0.27 143	0.46 166	0.19 106	0.03 97	0.39 142	0.33 160	0.12 158	1.88 141	1.63 177	0.64 174	0.48 193	0.16 29	0.44 150	2.67 154	2.26 120	0.00 1	0.04 82	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.04 116

FADNet-RVC-Resample	0.45 103	0.27 181	0.41 181	0.19 178	0.28 174	0.00 1	0.05 131	0.26 142	0.21 119	0.14 97	0.17 122	0.27 127	0.05 103	0.19 182	2.42 167	0.58 94	0.22 115	0.80 209	0.51 52	0.43 149	0.63 75	1.49 84	0.14 167	0.50 182	0.10 158	0.98 183	0.34 70	0.57 151

FADNet	0.45 103	0.07 118	0.11 168	0.01 44	0.13 133	0.00 1	0.85 183	0.01 43	0.05 64	0.01 64	0.00 1	0.04 37	0.08 120	0.20 184	1.89 142	0.45 62	0.19 107	0.23 152	3.36 147	0.70 178	1.43 115	1.43 80	0.03 126	0.05 95	0.09 155	0.36 164	0.03 35	0.35 147

NCCL2	0.45 103	0.17 163	0.01 115	0.18 176	0.49 185	0.03 127	0.01 90	0.01 43	0.12 105	0.80 156	0.01 81	0.08 74	0.03 88	0.13 162	1.44 102	0.51 82	0.30 135	0.11 103	0.19 34	0.14 95	0.96 101	1.79 104	0.67 203	0.11 141	0.04 137	0.12 142	3.28 191	0.32 141

DeepPruner_ROB	0.46 107	0.11 146	0.00 1	0.00 1	0.14 140	0.00 1	0.91 188	0.01 43	0.03 45	0.50 142	0.57 154	0.05 48	0.03 88	0.08 133	1.84 139	0.63 110	0.14 94	0.03 72	1.17 87	0.05 58	2.53 150	2.11 114	0.14 167	0.04 82	0.01 119	0.11 141	1.26 104	0.00 1

TANstereo	0.47 108	0.03 39	0.00 1	0.04 127	0.09 92	0.00 1	0.00 1	0.23 136	0.28 140	0.17 102	0.17 122	0.13 89	0.08 120	0.01 13	1.59 121	1.33 160	0.34 140	0.20 139	0.27 40	0.13 89	2.19 138	1.78 102	0.12 160	0.04 82	0.00 1	0.00 1	3.51 197	0.00 1

XX-TBD	0.47 108	0.03 39	0.00 1	0.04 127	0.09 92	0.00 1	0.00 1	0.23 136	0.28 140	0.17 102	0.17 122	0.13 89	0.08 120	0.01 13	1.59 121	1.33 160	0.34 140	0.20 139	0.27 40	0.13 89	2.19 138	1.78 102	0.12 160	0.04 82	0.00 1	0.00 1	3.51 197	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.48 110	0.02 21	0.00 1	0.06 146	0.12 126	0.00 1	0.00 1	1.01 184	0.06 74	0.37 129	0.56 153	0.07 65	0.03 88	0.06 116	1.18 78	0.65 115	0.19 107	0.02 55	4.07 154	0.03 45	1.44 116	1.44 81	0.00 1	0.10 138	0.00 1	0.00 1	1.19 98	0.34 145

Sa-1000	0.49 111	0.03 39	0.00 1	0.02 92	0.06 77	0.00 1	0.00 1	0.01 43	0.03 45	0.00 1	0.00 1	0.23 118	0.03 88	0.14 168	1.26 86	0.72 127	0.08 75	0.17 129	2.52 135	0.11 80	0.89 99	3.79 170	0.01 92	0.11 141	0.07 148	0.00 1	2.98 180	0.01 77

CREStereo++_RVC	0.49 111	0.03 39	0.00 1	0.02 92	0.11 120	0.01 90	0.00 1	0.17 128	0.11 103	0.18 105	0.05 104	0.11 87	0.04 98	0.01 13	1.52 114	1.42 167	0.26 124	0.20 139	1.44 98	0.13 89	2.11 132	1.64 91	0.03 126	0.05 95	0.00 1	0.00 1	3.54 202	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
iResNetv2_ROB	0.50 113	0.12 149	0.00 1	0.08 157	0.10 106	0.00 1	0.00 1	2.00 210	0.07 81	0.48 136	0.00 1	0.06 58	0.01 35	0.05 102	2.07 156	0.42 53	0.07 70	0.00 1	2.45 131	0.02 33	2.00 128	0.86 61	0.00 1	0.11 141	0.00 1	0.00 1	2.56 162	0.00 1

GES	0.51 114	0.03 39	0.01 115	0.00 1	0.08 88	0.00 1	0.01 90	0.01 43	0.25 129	0.22 114	0.08 112	0.21 115	0.07 116	0.01 13	1.59 121	0.63 110	0.23 117	0.03 72	5.69 176	0.17 108	1.74 121	1.34 74	0.04 134	0.11 141	0.01 119	0.00 1	0.16 59	0.91 157

PMTNet	0.51 114	0.04 68	0.00 1	0.01 44	0.10 106	0.01 90	0.11 148	0.23 136	0.33 146	0.35 128	0.22 134	0.32 135	0.23 147	0.01 13	1.52 114	1.88 194	0.33 139	0.16 122	2.46 132	0.26 128	2.44 145	1.68 97	0.02 114	0.05 95	0.99 202	0.02 122	0.08 46	0.00 1

iinet-f	0.52 116	0.02 21	0.00 1	0.01 44	0.07 80	0.00 1	0.05 131	0.01 43	0.08 87	1.23 174	0.00 1	0.02 9	0.02 70	0.03 76	3.11 185	0.83 134	0.05 48	0.05 83	3.07 142	0.59 161	0.70 79	2.17 116	0.02 114	0.01 19	0.03 134	0.01 105	1.78 127	0.01 77

LoS_RVC	0.56 117	0.15 159	0.00 1	0.00 1	0.11 120	0.01 90	0.00 1	0.07 101	0.46 166	1.21 171	0.06 105	0.33 136	0.19 141	0.08 133	1.77 135	1.72 182	0.28 128	1.04 218	1.79 116	0.29 130	2.78 158	2.63 131	0.04 134	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.02 97

tt_ll	0.56 117	0.15 159	0.00 1	0.00 1	0.11 120	0.01 90	0.00 1	0.07 101	0.46 166	1.21 171	0.06 105	0.33 136	0.19 141	0.08 133	1.77 135	1.72 182	0.28 128	1.04 218	1.79 116	0.29 130	2.78 158	2.63 131	0.04 134	0.03 65	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.02 97

BEATNet_4x	0.57 119	0.14 154	0.03 148	0.01 44	0.03 40	0.00 1	0.02 116	0.05 91	0.25 129	0.08 85	0.03 97	0.16 99	0.14 133	0.28 194	2.42 167	1.24 158	0.76 182	0.72 207	0.78 69	0.14 95	2.92 162	4.33 186	0.00 1	0.16 161	0.00 1	0.02 122	0.60 78	0.01 77

pcwnet_v2	0.58 120	0.22 175	0.09 164	0.07 154	0.51 186	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.07 81	1.13 169	0.20 129	0.29 132	0.02 70	0.02 46	3.10 184	0.58 94	0.35 143	0.16 122	2.36 130	0.03 45	1.16 107	1.48 82	0.86 210	0.03 65	0.00 1	0.00 1	1.56 120	1.20 165

IPLG	0.60 121	0.04 68	0.01 115	0.01 44	0.14 140	0.00 1	0.01 90	0.40 154	0.12 105	0.38 130	0.17 122	0.07 65	0.08 120	0.21 188	4.65 211	0.84 135	0.11 86	0.07 90	1.66 111	0.26 128	0.48 62	2.66 133	0.00 1	0.13 148	0.02 130	0.19 155	3.39 192	0.00 1

MIPNet	0.61 122	0.03 39	0.02 136	0.02 92	0.33 180	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.16 116	1.38 177	0.35 145	0.07 65	0.10 126	0.18 180	3.19 187	0.81 130	0.19 107	0.06 88	1.86 119	0.40 147	0.62 73	2.74 142	0.00 1	0.15 158	0.03 134	0.18 152	3.51 197	0.01 77

EGLCR-Stereo	0.62 123	0.04 68	0.00 1	0.02 92	0.10 106	0.07 145	0.01 90	0.18 129	0.26 135	0.02 69	0.23 138	0.24 120	0.15 136	0.01 13	1.16 75	1.37 164	0.29 132	0.32 178	2.08 125	0.10 75	2.29 142	3.42 161	0.03 126	0.06 109	0.00 1	0.43 167	3.97 210	0.00 1

LoS	0.64 124	0.04 68	0.01 115	0.01 44	0.02 30	0.01 90	0.00 1	2.75 219	0.50 173	0.39 131	0.06 105	0.52 155	0.50 173	0.13 162	1.65 128	1.84 188	0.67 177	0.45 192	1.09 83	0.25 127	3.52 177	2.69 140	0.03 126	0.06 109	0.00 1	0.00 1	0.03 35	0.02 97

sCroCo_RVC	0.66 125	0.05 89	0.00 1	0.01 44	0.04 53	0.00 1	0.00 1	0.12 119	0.54 177	0.45 134	0.10 117	0.43 148	0.33 160	0.02 46	1.55 118	2.38 213	0.36 145	0.25 157	1.77 115	0.38 143	3.34 173	4.03 179	0.02 114	0.09 134	0.00 1	0.00 1	1.51 117	0.04 116

GEStereo_RVC	0.69 126	0.03 39	0.01 115	0.01 44	0.14 140	0.00 1	0.22 159	0.30 147	0.12 105	0.20 109	0.09 116	0.23 118	0.02 70	0.05 102	1.35 91	1.20 154	0.17 104	0.09 97	4.87 163	0.32 136	2.13 134	3.77 169	0.26 186	0.19 162	0.00 1	0.02 122	2.64 163	0.24 134

IPLGR	0.70 127	0.05 89	0.04 152	0.01 44	0.25 170	0.00 1	0.00 1	0.03 81	0.13 109	1.11 168	0.27 142	0.03 21	0.07 116	0.10 149	4.72 212	0.91 140	0.52 157	0.15 114	2.66 139	0.50 154	0.74 83	2.90 147	0.00 1	0.14 155	0.06 145	0.32 162	3.14 184	0.00 1

FCDSN-DC	0.70 127	0.24 179	1.46 215	0.42 190	0.59 189	0.09 151	0.58 175	0.24 141	0.35 149	0.40 132	0.17 122	0.41 146	0.11 127	0.02 46	5.20 222	1.09 149	0.25 122	0.20 139	0.55 53	0.14 95	1.96 125	2.36 124	0.00 1	1.09 208	0.01 119	0.34 163	0.56 76	0.05 120
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
test-3	0.74 129	0.06 103	0.00 1	0.01 44	0.20 159	0.09 151	0.01 90	0.98 181	0.09 92	0.11 95	0.03 97	0.03 21	0.05 103	0.03 76	1.13 71	0.62 102	0.11 86	0.15 114	5.47 170	0.20 118	2.16 136	4.58 198	0.00 1	0.13 148	0.17 172	0.01 105	3.15 185	0.33 142

test_1	0.74 129	0.06 103	0.00 1	0.01 44	0.20 159	0.09 151	0.01 90	0.98 181	0.09 92	0.10 93	0.02 91	0.03 21	0.05 103	0.03 76	1.13 71	0.62 102	0.11 86	0.15 114	5.47 170	0.20 118	2.15 135	4.57 197	0.00 1	0.13 148	0.17 172	0.01 105	3.16 187	0.33 142

test_3	0.74 129	0.06 103	0.00 1	0.01 44	0.21 162	0.09 151	0.03 126	0.90 178	0.09 92	0.08 85	0.03 97	0.03 21	0.05 103	0.03 76	1.14 73	0.62 102	0.11 86	0.15 114	5.52 172	0.20 118	2.10 131	4.54 196	0.00 1	0.14 155	0.17 172	0.00 1	3.41 193	0.33 142

XPNet_ROB	0.74 129	0.37 184	0.02 136	0.01 44	0.14 140	0.06 143	0.00 1	0.00 1	0.14 112	0.14 97	0.73 158	8.65 202	0.03 88	0.06 116	0.81 37	0.47 73	0.69 178	0.04 78	0.32 43	0.17 108	1.14 106	2.73 141	0.15 171	0.05 95	0.00 1	0.02 122	2.84 172	0.09 124

RTSC	0.79 133	0.07 118	0.12 169	0.02 92	0.10 106	0.10 158	0.90 187	0.12 119	0.14 112	1.50 187	1.07 173	0.09 78	0.05 103	0.17 174	4.89 215	0.93 142	0.74 180	0.09 97	2.53 136	0.44 150	1.50 118	3.19 153	0.01 92	0.14 155	0.00 1	0.00 1	1.35 107	0.95 159

NaN_ROB	0.80 134	0.46 190	0.35 179	0.20 180	0.83 204	0.13 171	0.22 159	0.15 126	1.81 209	0.16 100	0.73 158	4.44 195	0.06 111	0.19 182	1.51 112	0.48 76	0.31 137	0.25 157	0.62 57	0.31 135	0.71 82	1.01 66	0.19 178	0.37 178	0.14 165	1.02 184	2.36 158	2.71 176

Anonymous	0.81 135	0.05 89	0.00 1	0.00 1	0.04 53	0.00 1	0.00 1	0.08 106	0.39 159	1.20 170	0.00 1	0.27 127	0.50 173	0.02 46	1.99 153	2.37 211	0.49 155	0.40 187	4.09 155	0.29 130	3.54 178	3.84 171	0.01 92	0.05 95	0.00 1	0.00 1	2.29 152	0.03 112

MyStereo04	0.85 136	0.18 165	0.02 136	0.06 146	0.22 165	0.01 90	0.00 1	0.06 100	0.05 64	1.75 200	0.15 121	0.08 74	0.00 1	0.06 116	2.05 155	1.21 155	0.19 107	0.02 55	8.28 196	0.70 178	2.52 149	1.83 106	0.78 207	0.24 167	0.00 1	0.02 122	2.45 159	0.00 1

MLCV	0.85 136	0.04 68	0.01 115	0.18 176	0.47 184	0.00 1	0.01 90	1.32 196	0.34 147	1.02 165	2.77 200	0.40 143	0.26 149	0.05 102	1.58 120	0.90 139	0.25 122	0.25 157	5.94 180	0.17 108	1.64 119	3.11 151	0.10 151	0.53 186	0.00 1	0.01 105	1.68 124	0.02 97

R-Stereo Train	0.88 138	0.04 68	0.00 1	0.02 92	0.01 15	0.01 90	0.00 1	0.12 119	0.52 175	0.85 158	1.77 184	0.47 150	0.20 143	0.16 172	1.39 97	2.03 199	0.90 190	0.41 188	5.12 166	0.61 163	3.63 179	4.27 183	0.01 92	0.09 134	0.00 1	0.12 142	0.16 59	0.78 152

RAFT-Stereo	0.88 138	0.04 68	0.00 1	0.02 92	0.01 15	0.01 90	0.00 1	0.12 119	0.52 175	0.85 158	1.77 184	0.47 150	0.20 143	0.16 172	1.39 97	2.03 199	0.90 190	0.41 188	5.12 166	0.61 163	3.63 179	4.27 183	0.01 92	0.09 134	0.00 1	0.12 142	0.16 59	0.78 152
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	0.88 138	0.02 21	0.01 115	0.71 194	0.12 126	0.00 1	0.06 135	1.69 205	0.22 122	1.62 194	4.44 218	3.04 192	0.18 138	0.02 46	1.33 89	0.82 133	0.39 149	0.07 90	0.99 78	0.56 159	2.48 147	1.85 108	0.25 185	1.15 210	0.05 141	0.02 122	1.34 106	0.34 145
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CC-Net-ROB	0.89 141	0.61 198	0.00 1	0.68 193	0.59 189	2.06 212	0.07 139	0.00 1	0.01 10	0.21 110	0.00 1	9.68 204	1.74 186	0.24 190	0.70 25	0.27 29	0.20 111	0.02 55	1.57 106	0.01 21	0.29 43	0.30 32	4.40 231	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.28 65	0.01 77

s12784h	0.90 142	0.03 39	0.00 1	0.02 92	0.10 106	0.00 1	0.00 1	0.23 136	0.36 152	0.24 117	0.06 105	0.13 89	0.23 147	0.01 13	1.62 125	1.93 195	0.40 150	0.17 129	2.24 128	0.22 124	4.46 197	2.20 117	0.02 114	0.05 95	0.47 189	0.05 136	3.83 208	5.24 191

PWCDC_ROB	0.90 142	0.07 118	0.01 115	0.03 114	0.19 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 81	0.00 1	0.84 163	0.19 113	10.70 224	0.17 174	3.32 190	1.17 153	0.22 115	0.06 88	0.65 62	0.06 62	1.28 109	5.14 213	0.00 1	0.15 158	0.00 1	0.00 1	0.08 46	0.00 1

GANet-ADL	0.91 144	0.05 89	0.00 1	0.02 92	0.08 88	0.00 1	0.01 90	0.08 106	0.23 124	1.64 196	3.06 201	0.10 82	0.07 116	0.02 46	2.82 178	1.73 184	0.57 163	0.22 147	4.86 162	0.89 191	2.11 132	4.01 177	0.00 1	0.05 95	0.00 1	0.00 1	1.60 121	0.47 150

MyStereo	0.92 145	0.18 165	0.03 148	0.07 154	0.29 175	0.03 127	0.00 1	0.01 43	0.04 52	2.16 215	1.11 174	0.15 97	0.01 35	0.06 116	2.36 165	1.11 151	0.14 94	0.02 55	7.81 193	0.82 185	2.49 148	2.12 115	0.70 204	0.27 170	0.11 159	0.01 105	2.71 165	0.00 1

Anonymous3	0.94 146	0.10 138	0.00 1	0.01 44	0.09 92	0.00 1	0.00 1	1.72 207	0.25 129	0.00 1	0.00 1	2.04 183	0.49 172	0.18 180	3.12 186	3.84 237	0.54 160	0.29 169	3.11 143	0.81 184	3.32 171	3.53 162	0.03 126	0.03 65	0.00 1	0.02 122	1.64 122	0.21 133

CASS	0.97 147	0.04 68	0.04 152	0.05 132	0.05 61	0.01 90	1.34 197	0.13 124	0.26 135	0.49 140	1.46 180	0.38 141	0.28 155	0.01 13	1.47 105	1.26 159	2.91 219	0.42 191	3.52 149	0.10 75	5.60 213	4.01 177	0.00 1	0.06 109	0.27 182	0.00 1	1.92 133	0.01 77
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AnonymousM	0.98 148	0.10 138	0.00 1	0.01 44	0.01 15	0.18 177	0.00 1	0.30 147	0.35 149	0.17 102	1.02 170	0.35 138	0.33 160	0.13 162	1.35 91	1.51 172	0.49 155	0.30 172	0.86 73	1.05 204	2.44 145	2.44 126	0.14 167	0.21 165	0.00 1	0.20 156	4.24 215	8.16 208

cross-raft	1.01 149	0.18 165	0.00 1	0.00 1	0.06 77	0.16 173	0.02 116	1.11 188	0.38 157	0.49 140	0.43 151	0.42 147	0.27 153	0.13 162	1.38 95	2.26 204	0.29 132	0.20 139	6.38 183	0.98 200	4.80 204	4.29 185	0.08 144	0.03 65	0.12 160	0.68 175	0.15 55	1.83 171

MSMDNet	1.04 150	0.16 161	0.00 1	0.02 92	0.05 61	0.17 176	0.02 116	1.09 186	0.35 149	0.80 156	0.35 145	0.40 143	1.89 187	0.13 162	1.52 114	2.51 217	0.37 147	0.20 139	6.14 182	0.59 161	4.56 199	4.91 207	0.11 156	0.05 95	0.12 160	0.51 169	0.20 63	0.96 160

Any-RAFT	1.05 151	0.02 21	0.02 136	0.01 44	0.05 61	0.01 90	0.00 1	0.98 181	0.38 157	0.25 118	3.29 204	0.35 138	0.21 145	0.11 153	1.46 104	1.86 190	0.54 160	0.25 157	5.16 169	0.30 134	4.27 189	2.84 145	0.10 151	0.07 120	0.06 145	0.36 164	1.19 98	4.22 186

RAFT-Test	1.05 151	0.18 165	0.00 1	0.03 114	0.10 106	0.18 177	0.06 135	1.48 202	0.43 162	0.85 158	2.02 193	0.25 121	0.40 170	0.14 168	1.41 99	2.37 211	0.32 138	0.19 134	6.40 185	0.47 153	4.67 201	3.94 175	0.16 173	0.04 82	0.14 165	0.62 172	0.15 55	1.32 168

GwcNet-ADL	1.06 153	0.06 103	0.42 183	0.04 127	0.17 153	0.00 1	0.01 90	0.18 129	0.13 109	2.10 214	6.56 229	0.84 163	0.14 133	0.03 76	1.64 127	1.95 197	0.52 157	0.24 153	2.87 140	0.98 200	1.98 126	2.02 113	0.00 1	0.06 109	0.00 1	0.81 178	1.14 96	3.88 183

NOSS_ROB	1.10 154	0.06 103	0.02 136	0.10 165	0.16 145	0.03 127	0.00 1	1.21 194	0.62 183	1.66 197	1.79 186	1.98 182	0.36 167	0.82 211	3.04 181	3.33 231	0.64 174	0.31 177	1.34 93	0.16 103	3.76 184	3.91 173	0.10 151	0.58 188	0.00 1	0.06 137	3.54 202	0.00 1

XQC	1.11 155	0.20 171	0.34 178	0.12 169	0.22 165	0.00 1	0.94 191	0.23 136	0.14 112	1.59 193	2.51 197	0.26 126	2.73 198	0.20 184	5.06 219	1.34 162	0.54 160	0.15 114	3.81 152	0.33 138	1.83 122	4.34 187	0.03 126	0.23 166	0.08 150	1.30 190	1.39 110	0.18 129

SHD	1.14 156	0.05 89	0.57 188	0.05 132	0.13 133	0.07 145	0.87 184	0.28 145	0.21 119	1.38 177	1.89 189	0.47 150	1.93 188	0.17 174	5.23 224	1.07 148	0.57 163	0.30 172	5.06 165	0.92 197	2.55 151	4.47 192	0.03 126	0.62 189	0.69 195	0.12 142	0.96 92	0.18 129

EKT-Stereo	1.16 157	0.02 21	0.00 1	0.03 114	0.18 154	0.05 138	0.24 164	1.07 185	0.61 182	0.85 158	1.43 179	0.50 154	0.37 168	0.06 116	2.95 179	3.75 235	0.57 163	0.35 181	3.54 150	1.78 224	4.62 200	4.79 203	0.02 114	0.04 82	0.00 1	0.00 1	3.51 197	0.00 1

LALA_ROB	1.16 157	1.32 214	0.01 115	0.05 132	0.20 159	0.03 127	0.00 1	0.07 101	0.14 112	1.08 167	1.93 192	15.09 216	0.04 98	0.09 141	1.67 129	0.49 77	0.20 111	0.11 103	1.06 82	0.33 138	1.42 114	2.32 122	0.01 92	0.13 148	0.13 164	0.15 148	2.78 168	0.40 148

HH	1.17 159	0.03 39	0.00 1	0.01 44	0.05 61	0.11 164	0.01 90	0.66 165	0.37 154	1.90 206	0.39 148	0.69 160	0.33 160	0.04 91	1.48 106	3.72 233	0.27 126	0.24 153	5.83 177	0.62 166	6.22 219	4.61 199	0.24 182	0.08 125	0.15 168	0.00 1	2.35 156	1.13 162

HanStereo	1.17 159	0.03 39	0.00 1	0.01 44	0.05 61	0.11 164	0.01 90	0.66 165	0.37 154	1.90 206	0.39 148	0.69 160	0.33 160	0.04 91	1.48 106	3.72 233	0.27 126	0.24 153	5.83 177	0.62 166	6.22 219	4.61 199	0.24 182	0.08 125	0.15 168	0.00 1	2.35 156	1.13 162

iResNet	1.17 159	0.02 21	0.00 1	0.19 178	0.63 191	0.05 138	0.02 116	0.51 160	0.28 140	1.55 192	1.69 183	0.66 158	2.21 192	0.02 46	3.72 195	1.84 188	0.35 143	0.35 181	8.64 198	0.90 194	2.85 160	1.70 99	0.00 1	1.03 206	0.00 1	0.12 142	2.27 151	0.03 112

dad	1.18 162	0.02 21	0.01 115	2.11 210	0.01 15	0.00 1	5.84 220	0.01 43	0.04 52	0.00 1	0.00 1	0.06 58	1.03 180	0.01 13	2.24 163	0.49 77	0.01 10	0.16 122	4.27 159	0.16 103	0.28 41	0.54 47	0.08 144	0.20 164	1.50 207	0.00 1	7.90 228	4.90 190

SGM-Forest	1.18 162	0.22 175	0.02 136	1.16 201	0.74 199	0.30 183	0.00 1	0.59 163	0.71 192	1.88 205	0.81 162	1.57 178	1.99 189	0.26 193	2.48 169	1.40 166	0.36 145	0.16 122	2.04 124	0.05 58	2.08 130	2.58 130	0.49 197	0.11 141	0.65 194	0.81 178	4.78 217	3.70 182
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CSAN	1.21 164	0.45 189	0.28 177	0.40 188	0.80 201	0.02 120	0.32 166	0.20 132	2.31 215	1.51 188	1.33 177	4.78 196	2.71 197	0.28 194	1.61 124	0.43 56	0.52 157	0.26 161	2.35 129	0.73 180	1.45 117	1.56 88	0.13 165	0.33 173	0.28 183	2.54 203	1.87 129	3.31 180

PSMNet-ADL	1.22 165	0.06 103	0.02 136	0.06 146	0.10 106	0.04 135	0.05 131	0.90 178	0.24 128	3.19 237	6.91 233	0.36 140	2.67 196	0.04 91	1.74 130	2.65 219	0.44 151	0.22 147	5.12 166	0.29 130	1.98 126	2.44 126	0.19 178	0.03 65	0.00 1	0.17 151	2.94 179	0.19 131

ADCRef	1.22 165	0.41 188	0.41 181	0.12 169	0.80 201	0.30 183	0.73 179	0.43 156	2.19 213	0.71 153	0.02 91	0.29 132	0.05 103	0.24 190	4.42 207	0.92 141	0.17 104	0.26 161	3.14 145	0.74 181	0.84 92	1.95 111	1.10 215	0.27 170	1.11 203	2.75 208	1.25 102	7.34 202

EAI-Stereo	1.28 167	0.38 186	0.65 193	0.59 192	0.25 170	0.72 196	0.54 174	1.46 199	0.76 195	0.08 85	1.89 189	0.48 153	0.33 160	0.04 91	2.10 157	2.44 215	0.28 128	0.52 197	6.62 186	0.54 158	3.35 174	3.93 174	0.15 171	0.51 183	0.60 193	1.15 185	3.43 195	0.81 156

ETE_ROB	1.29 168	0.87 204	0.00 1	0.08 157	0.29 175	0.03 127	0.08 142	0.02 74	1.31 206	0.21 110	1.87 188	18.25 220	0.02 70	0.09 141	1.37 94	0.49 77	1.08 201	0.08 95	1.26 88	0.21 123	1.85 123	3.21 155	0.10 151	0.11 141	0.12 160	0.00 1	1.66 123	0.25 135

DAS	1.30 169	0.05 89	0.00 1	0.01 44	0.12 126	0.11 164	0.09 143	0.76 170	0.70 189	1.79 202	4.27 215	2.88 189	2.40 193	0.02 46	1.76 133	2.31 208	0.86 186	0.26 161	4.24 157	0.77 182	4.77 202	3.74 167	0.01 92	0.88 199	0.17 172	0.02 122	2.06 138	0.00 1

SepStereo	1.30 169	0.05 89	0.00 1	0.01 44	0.12 126	0.11 164	0.09 143	0.76 170	0.70 189	1.79 202	4.27 215	2.88 189	2.40 193	0.02 46	1.76 133	2.31 208	0.86 186	0.26 161	4.24 157	0.77 182	4.77 202	3.74 167	0.01 92	0.88 199	0.17 172	0.02 122	2.06 138	0.00 1

TRStereo	1.31 171	0.14 154	0.75 198	0.01 44	0.03 40	2.10 214	0.01 90	1.46 199	0.21 119	2.49 220	0.74 160	1.69 179	0.30 156	0.03 76	1.93 146	2.38 213	0.21 113	0.22 147	4.90 164	0.89 191	2.76 156	3.99 176	0.08 144	0.06 109	0.36 187	3.52 215	3.99 211	0.02 97

MSKI-zero shot	1.32 172	0.02 21	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.15 172	0.00 1	0.71 167	0.57 180	0.41 133	3.43 206	0.40 143	0.27 153	0.02 46	1.63 126	2.71 221	0.58 166	0.30 172	8.12 194	1.20 208	5.20 208	4.62 201	0.18 177	0.06 109	0.16 170	0.86 180	0.46 71	3.62 181

FC-DCNN	1.41 173	0.60 196	3.49 228	2.04 208	1.35 208	2.19 215	0.93 189	1.46 199	0.90 197	1.42 183	0.78 161	1.55 177	0.55 177	0.02 46	2.23 162	0.87 136	0.61 168	0.20 139	1.89 120	0.17 108	2.32 144	1.84 107	0.00 1	0.63 190	1.51 208	1.38 191	2.87 173	4.35 187

FADNet_RVC	1.42 174	0.20 171	0.42 183	0.27 183	0.71 196	0.02 120	0.76 180	0.40 154	0.50 173	0.48 136	1.02 170	0.90 165	0.37 168	0.76 209	4.54 210	1.52 174	0.76 182	1.49 228	9.06 200	0.69 176	3.06 166	3.65 166	0.41 195	0.69 195	0.28 183	0.26 158	3.02 181	2.12 173

test-1	1.48 175	0.04 68	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.20 179	0.31 165	0.89 177	0.49 170	2.96 232	3.23 203	1.52 175	0.30 156	0.17 174	1.94 148	2.72 222	0.61 168	0.49 196	5.52 172	1.33 211	4.19 188	5.99 224	0.01 92	0.12 147	0.00 1	0.18 152	3.69 205	3.00 178

DeepPrunerF	1.52 176	0.71 200	0.00 1	2.52 213	6.99 228	1.25 205	2.03 203	0.28 145	2.08 212	0.02 69	0.06 105	0.09 78	0.01 35	0.05 102	4.34 203	1.01 146	0.07 70	0.05 83	1.53 105	0.10 75	0.69 77	0.81 59	0.11 156	0.04 82	12.92 242	0.86 180	2.25 147	0.05 120

ADCP+	1.66 177	0.60 196	0.65 193	0.04 127	0.66 192	0.52 191	1.03 192	0.10 114	3.74 222	1.45 185	1.41 178	2.81 186	0.02 70	0.29 196	4.24 200	0.58 94	0.11 86	0.11 103	2.88 141	0.63 170	1.26 108	2.25 119	0.04 134	0.05 95	1.32 206	9.00 237	2.02 137	7.08 199

IGEV_Zeroshot_test	1.67 178	0.30 182	0.40 180	2.27 212	0.13 133	1.22 204	0.51 172	1.69 205	0.41 161	1.44 184	4.93 220	1.36 172	0.50 173	0.05 102	1.51 112	3.15 227	0.23 117	0.27 168	5.84 179	0.95 198	5.45 211	5.39 217	0.20 180	0.07 120	0.26 181	0.15 148	3.26 190	3.16 179

anonymity	1.73 179	0.37 184	0.12 169	0.08 157	0.07 80	0.24 180	0.00 1	1.37 197	0.34 147	2.03 209	15.78 256	0.92 167	0.52 176	0.17 174	1.50 110	2.81 225	0.63 171	0.22 147	3.67 151	0.45 152	3.24 169	4.79 203	0.14 167	0.34 175	0.23 180	0.52 170	3.20 188	2.82 177

RTS	1.75 180	0.07 118	0.05 155	0.06 146	0.24 167	0.05 138	2.34 205	0.05 91	0.23 124	1.40 180	0.22 134	0.57 156	0.12 128	0.11 153	5.06 219	1.49 169	0.92 193	0.07 90	6.70 187	0.63 170	2.57 152	3.63 163	0.00 1	0.25 168	0.31 185	17.50 252	1.48 114	1.26 166

RTSA	1.75 180	0.07 118	0.05 155	0.06 146	0.24 167	0.05 138	2.34 205	0.05 91	0.23 124	1.40 180	0.22 134	0.57 156	0.12 128	0.11 153	5.06 219	1.49 169	0.92 193	0.07 90	6.70 187	0.63 170	2.57 152	3.63 163	0.00 1	0.25 168	0.31 185	17.50 252	1.48 114	1.26 166

iRaft-Stereo_20w	1.82 182	0.49 194	1.28 211	2.04 208	0.34 181	0.65 193	0.35 167	0.90 178	0.65 186	3.27 238	6.20 226	0.67 159	0.66 178	0.08 133	1.75 131	2.80 224	0.64 174	0.41 188	4.36 160	0.88 190	3.72 183	4.53 195	0.27 187	0.37 178	0.57 191	1.70 195	2.89 175	6.53 196

ADCL	1.85 183	0.87 204	0.64 192	0.38 186	0.54 188	0.39 188	1.32 196	0.30 147	8.11 237	1.67 198	1.02 170	0.28 131	0.12 128	0.20 184	4.43 208	0.64 112	0.48 154	0.83 210	2.23 127	0.61 163	2.30 143	1.55 87	0.33 192	0.52 184	4.40 223	4.14 217	2.83 171	8.85 212

HBP-ISP	1.90 184	0.16 161	1.21 210	0.89 197	0.44 183	0.48 190	0.00 1	2.17 215	0.67 187	2.05 210	3.80 211	0.27 127	0.31 158	1.72 216	7.50 251	6.66 249	0.46 152	0.48 193	1.67 112	1.14 206	4.29 190	6.15 226	0.01 92	0.41 181	0.76 197	1.16 186	5.02 219	1.34 169

PWC_ROB	2.02 185	0.23 178	0.06 158	0.00 1	0.11 120	0.01 90	0.61 177	0.02 74	0.64 184	0.66 151	3.51 207	1.13 171	12.08 226	0.12 158	5.27 225	1.94 196	0.95 196	0.95 214	6.39 184	0.51 155	4.31 192	5.10 211	0.11 156	0.97 204	0.00 1	0.00 1	2.88 174	5.93 193

XX-Stereo	2.12 186	0.04 68	0.07 161	0.02 92	0.01 15	0.16 173	0.14 152	0.12 119	0.25 129	2.08 213	6.54 228	0.27 127	0.46 171	0.04 91	1.50 110	3.22 228	0.63 171	0.26 161	4.53 161	0.20 118	2.76 156	3.03 149	0.12 160	0.07 120	23.83 255	0.03 133	2.14 141	4.71 188

ccs_rob	2.12 186	0.09 134	0.18 173	0.08 157	0.02 30	0.03 127	0.00 1	2.34 216	0.55 178	2.47 219	13.25 252	15.14 217	0.18 138	0.20 184	1.75 131	2.69 220	0.63 171	0.29 169	3.12 144	0.69 176	4.37 195	4.79 203	0.03 126	1.18 211	0.00 1	0.01 105	1.74 125	1.47 170

MFMNet_re	2.15 188	0.05 89	0.08 162	0.00 1	0.79 200	0.84 197	1.03 192	2.00 210	1.92 210	0.48 136	0.95 168	10.91 207	3.15 200	0.07 128	5.46 231	2.08 201	2.09 209	0.88 213	10.26 205	1.74 223	5.19 207	3.08 150	0.66 202	0.93 202	0.01 119	0.01 105	2.55 161	0.78 152

CBMV	2.15 188	0.14 154	0.25 176	0.23 181	0.32 178	0.31 185	0.13 150	1.16 192	0.36 152	1.53 190	1.90 191	6.56 200	2.00 191	0.56 203	3.06 182	2.44 215	0.99 198	0.35 181	5.54 174	0.66 174	4.46 197	4.14 182	0.11 156	0.73 198	0.05 141	0.54 171	6.18 221	13.33 226
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MFN_U_SF_DS_RVC	2.19 190	0.36 183	0.12 169	0.96 199	0.71 196	1.19 203	5.29 218	1.30 195	1.26 205	0.59 147	0.54 152	3.31 193	1.15 181	2.62 223	3.30 189	0.75 128	0.18 106	0.24 153	8.44 197	0.62 166	4.12 186	5.95 223	0.65 201	0.13 148	1.68 210	3.51 214	2.81 169	7.45 203

SFCPSM	2.33 191	0.04 68	0.02 136	0.03 114	0.03 40	0.24 180	0.05 131	0.31 151	0.79 196	1.53 190	5.01 222	6.88 201	10.19 221	0.06 116	2.55 170	2.28 206	0.88 188	0.34 180	16.04 216	2.33 228	3.02 164	2.74 142	0.13 165	0.67 193	0.04 137	0.63 173	3.53 201	2.63 175

AnyNet_C32	2.47 192	0.51 195	0.22 175	0.25 182	0.66 192	0.32 187	2.46 208	0.14 125	8.01 236	1.49 186	4.12 214	0.91 166	0.31 158	0.24 190	4.81 214	1.86 190	0.95 196	1.11 222	4.05 153	0.96 199	4.29 190	4.38 188	0.17 175	0.67 193	3.18 218	5.95 229	3.10 183	11.59 224

ADCMid	2.48 193	1.29 212	1.74 219	0.41 189	1.86 213	1.44 209	2.93 210	0.73 169	3.87 224	0.91 162	3.99 212	1.39 173	1.50 184	0.32 197	5.22 223	1.86 190	0.77 184	0.83 210	8.13 195	0.99 202	3.15 167	4.52 193	1.77 220	0.35 176	1.28 205	4.21 218	2.21 143	9.43 216

PVD	2.51 194	0.07 118	1.68 218	0.05 132	0.27 173	0.46 189	1.11 194	4.43 234	5.47 230	1.79 202	3.66 209	1.45 174	3.99 203	0.22 189	5.37 228	2.24 203	1.42 205	1.15 223	7.47 192	1.69 220	3.63 179	4.94 208	0.07 142	0.52 184	1.87 212	3.33 213	3.24 189	6.24 195

FBW_ROB	2.66 195	2.21 216	1.66 217	5.05 219	2.80 221	1.34 207	4.16 213	0.60 164	0.05 64	1.69 199	1.84 187	5.13 198	1.17 182	3.82 226	3.03 180	0.40 50	0.61 168	0.08 95	21.49 229	0.52 157	3.36 175	3.20 154	3.31 225	0.70 196	0.07 148	0.92 182	0.55 74	2.03 172

FAT-Stereo	2.70 196	0.14 154	2.13 222	0.10 165	0.24 167	0.01 90	0.42 169	3.13 222	0.70 189	3.10 235	9.71 245	11.10 208	1.99 189	0.09 141	3.84 196	3.34 232	1.04 200	1.21 226	4.13 156	1.57 217	5.03 206	6.08 225	0.16 173	1.81 226	0.02 130	1.54 194	2.22 145	8.08 207

S-Stereo	2.85 197	0.07 118	0.83 201	0.42 190	0.26 172	0.08 149	1.90 202	1.95 209	1.12 201	3.18 236	11.54 250	13.91 213	0.68 179	0.15 170	5.47 232	4.39 241	0.74 180	1.19 224	5.68 175	2.44 229	3.02 164	6.52 236	0.31 190	1.68 224	0.00 1	1.27 189	1.90 131	6.22 194

ADCPNet	2.98 198	0.18 165	1.56 216	0.38 186	2.05 215	0.31 185	3.98 212	1.10 187	2.73 217	2.26 216	4.94 221	0.97 169	8.31 218	0.73 208	5.33 227	2.28 206	0.91 192	0.29 169	9.19 201	1.73 222	3.19 168	4.38 188	1.90 221	0.32 172	3.45 219	4.80 224	3.15 185	10.16 219

MSC_U_SF_DS_RVC	3.16 199	1.18 211	0.43 185	2.19 211	0.94 206	0.84 197	6.54 224	0.85 175	5.90 231	2.43 218	0.94 167	1.91 181	1.34 183	4.13 228	4.25 201	2.60 218	1.01 199	0.98 216	18.67 221	1.72 221	3.64 182	6.69 239	1.93 223	0.70 196	2.03 214	2.01 198	1.46 112	8.01 206

SPS-STEREO	3.17 200	0.48 192	0.68 195	2.61 214	0.37 182	1.50 210	0.52 173	2.36 217	0.49 170	2.68 223	5.47 223	10.52 206	3.45 201	0.06 116	4.34 203	4.14 239	2.54 214	1.03 217	15.30 214	1.13 205	7.82 239	4.11 181	0.53 200	1.52 221	1.91 213	0.74 177	5.13 220	4.17 185
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
CBMV_ROB	3.27 201	0.40 187	0.58 189	1.97 207	0.67 194	0.93 199	0.87 184	2.81 220	0.71 192	2.07 212	4.31 217	16.43 218	10.64 222	0.08 133	4.28 202	2.32 210	1.23 202	0.30 172	8.97 199	1.55 216	4.44 196	2.80 144	0.32 191	0.33 173	2.38 215	2.80 209	6.89 223	7.08 199

STTRV1_RVC	3.43 202	0.05 89	0.05 155	0.27 183	0.19 156	0.67 195	0.06 135	0.30 147	0.23 124	0.75 154	0.57 154	3.74 194	6.28 212	0.04 91	2.14 158	0.76 129	3.26 220	0.26 161	43.58 256	4.93 240	4.32 194	3.64 165	0.00 1	0.57 187	0.57 191	0.43 167	4.10 213	10.92 221

MFN_U_SF_RVC	3.55 203	0.95 207	0.87 202	1.23 202	0.82 203	1.85 211	5.19 216	1.64 203	0.92 198	2.99 233	8.05 242	5.01 197	1.65 185	5.09 229	5.85 238	1.74 185	0.93 195	0.84 212	25.33 235	2.03 226	5.23 209	5.77 221	0.49 197	1.53 222	0.79 199	2.86 210	2.25 147	4.02 184

ADCS	3.60 204	0.93 206	0.90 204	0.15 172	1.37 209	0.66 194	2.83 209	1.15 190	7.86 235	1.62 194	2.53 198	2.92 191	7.77 217	1.02 213	6.37 246	5.58 245	2.53 213	1.81 233	9.20 202	1.54 215	6.10 216	6.70 240	0.79 208	0.95 203	1.82 211	10.25 240	2.64 163	9.14 213

pmcnn	3.75 205	0.64 199	0.63 191	1.91 204	2.10 217	1.17 202	2.45 207	2.12 214	1.25 204	2.77 227	5.81 225	8.87 203	11.99 225	0.67 206	3.87 197	4.10 238	2.67 217	1.79 232	11.24 207	2.59 230	6.89 232	3.39 160	1.54 219	1.24 213	0.44 188	1.99 197	7.13 224	10.10 218

edge stereo	4.03 206	0.75 201	5.72 234	1.33 203	0.51 186	2.09 213	1.64 199	3.79 232	2.55 216	2.85 230	7.79 241	22.66 228	5.90 210	0.39 200	2.71 177	3.76 236	0.78 185	0.59 202	13.55 211	1.68 219	3.25 170	6.53 237	0.38 194	1.02 205	1.25 204	1.20 187	4.15 214	10.08 217

SANet	4.18 207	1.17 210	0.72 197	0.82 196	1.48 210	1.40 208	0.67 178	3.67 230	4.18 226	1.03 166	1.60 182	41.37 246	14.10 228	0.62 204	3.58 194	0.66 118	2.66 216	0.37 186	3.32 146	0.57 160	2.86 161	2.85 146	0.04 134	2.20 232	0.89 201	4.37 220	4.63 216	11.13 222

SGM_RVC	4.30 208	2.32 217	0.75 198	3.54 217	1.59 211	3.25 218	1.82 200	3.65 228	2.25 214	2.74 226	4.77 219	12.38 210	7.46 215	0.33 198	1.94 148	1.02 147	2.05 207	0.71 206	15.39 215	1.24 210	3.51 176	1.92 110	1.00 213	1.06 207	4.85 228	2.62 204	17.04 243	14.85 232
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MADNet+	4.41 209	1.05 209	0.80 200	1.02 200	1.71 212	0.11 164	5.99 221	4.10 233	0.97 199	2.05 210	1.32 176	6.38 199	7.48 216	1.42 215	8.01 253	4.40 242	9.16 245	0.48 193	9.27 203	3.65 239	8.25 243	6.45 234	0.17 175	5.70 250	4.53 225	1.51 193	3.80 206	19.26 241

SAMSARA	4.60 210	0.22 175	0.54 187	0.16 174	0.30 177	0.27 182	1.45 198	1.79 208	0.58 181	1.29 176	2.55 199	1.03 170	10.68 223	0.66 205	5.56 235	1.76 187	0.73 179	0.54 200	7.08 189	0.89 191	4.31 192	5.49 218	0.02 114	0.66 192	20.30 251	18.97 254	17.76 247	18.53 240

UDG	4.64 211	8.87 229	1.16 208	15.44 228	16.00 239	9.90 224	21.00 233	0.34 152	0.07 81	0.29 121	0.91 166	1.77 180	0.05 103	21.99 235	1.94 148	0.66 118	4.65 230	1.41 227	7.33 191	3.16 234	1.90 124	2.00 112	2.71 224	0.13 148	0.01 119	0.00 1	1.53 119	0.02 97

G-Net	4.67 212	0.76 202	0.70 196	0.11 167	0.67 194	0.16 173	0.15 155	3.65 228	5.27 228	2.31 217	7.34 237	34.50 239	4.01 204	0.10 149	3.20 188	4.40 242	0.89 189	1.61 229	9.78 204	7.32 247	4.83 205	4.09 180	0.28 188	2.01 230	0.71 196	3.72 216	8.36 232	15.27 233

AnyNet_C01	4.71 213	1.30 213	1.38 214	1.93 205	0.93 205	0.52 191	6.17 222	3.59 227	7.24 234	2.71 225	4.09 213	10.44 205	7.26 214	0.83 212	6.33 243	7.50 251	5.37 233	6.03 250	13.07 210	2.75 233	8.51 246	6.74 242	1.51 218	1.23 212	4.50 224	2.64 205	3.89 209	8.83 211

DDUNet	4.73 214	7.86 227	1.10 207	15.36 227	11.34 233	12.95 226	13.21 227	0.02 74	0.08 87	0.30 123	0.18 127	2.41 184	0.12 128	31.51 239	1.05 64	0.37 43	4.89 232	2.70 240	7.28 190	3.38 237	0.41 56	1.74 101	6.96 233	0.02 41	0.02 130	0.00 1	2.48 160	0.00 1

SGM+DAISY	4.77 215	2.08 215	2.00 221	3.87 218	2.49 220	4.53 220	3.90 211	2.82 221	2.83 218	3.30 239	7.23 236	13.10 211	10.10 220	0.80 210	4.39 206	3.25 229	1.80 206	1.19 224	20.00 225	2.22 227	6.37 223	5.17 214	0.29 189	2.57 237	3.69 220	1.86 196	8.70 233	8.28 209

MaskLacGwcNet_RVC	4.96 216	0.78 203	0.46 186	0.93 198	0.73 198	0.98 200	2.04 204	1.19 193	1.73 207	2.69 224	7.76 240	55.72 258	5.25 207	2.73 224	2.62 174	2.26 204	2.44 212	2.93 242	11.88 209	0.62 166	6.08 215	6.50 235	0.21 181	1.31 215	0.82 200	2.91 211	3.41 193	6.94 198

DGSMNet	4.99 217	0.98 208	0.94 205	0.80 195	0.13 133	1.33 206	0.35 167	2.57 218	1.13 202	5.37 250	19.87 259	2.86 187	4.74 206	2.55 222	6.33 243	7.98 254	8.56 244	4.27 246	20.87 228	3.57 238	11.43 254	12.14 255	1.90 221	2.67 238	0.78 198	2.70 206	3.06 182	4.73 189

MDST_ROB	5.34 218	6.28 223	0.58 189	13.30 225	2.82 222	7.90 222	0.58 175	2.11 213	0.67 187	1.76 201	2.06 194	2.86 187	20.75 233	0.03 76	5.04 218	0.58 94	0.47 153	0.16 122	6.00 181	0.20 118	4.05 185	3.85 172	0.76 206	0.36 177	15.04 245	8.71 236	25.23 255	12.09 225

WAO-7	6.90 219	3.58 220	7.49 242	10.80 222	2.31 218	3.16 217	4.23 214	6.24 236	12.31 247	5.63 251	11.90 251	21.88 225	23.00 235	0.68 207	5.38 229	1.10 150	3.74 224	1.94 237	17.44 218	1.44 213	4.18 187	5.88 222	0.08 144	2.38 233	3.84 221	7.05 233	4.81 218	13.72 229

SGM-ForestM	6.94 220	9.28 230	2.49 223	8.39 220	2.42 219	9.17 223	6.40 223	7.03 242	3.64 220	1.99 208	3.65 208	26.06 231	18.08 230	0.45 202	2.01 154	0.67 120	2.33 211	0.32 178	16.74 217	0.84 186	3.33 172	1.38 75	0.88 211	0.64 191	13.53 243	9.69 239	21.22 251	14.61 231

DPSNet	6.94 220	0.47 191	0.20 174	0.29 185	1.97 214	1.07 201	0.89 186	0.86 176	2.98 219	1.22 173	2.17 195	52.57 257	13.71 227	3.88 227	7.49 250	5.80 246	2.69 218	2.05 238	50.32 259	3.36 236	8.50 245	7.72 247	4.13 230	2.45 235	1.60 209	4.65 223	2.26 149	2.20 174

MeshStereo	7.09 222	2.48 219	1.32 212	9.08 221	3.09 223	5.28 221	0.93 189	5.74 235	3.68 221	3.07 234	6.68 232	28.93 234	20.66 232	0.34 199	7.55 252	4.93 244	2.05 207	0.97 215	13.64 212	0.91 196	10.55 253	6.72 241	0.35 193	1.13 209	9.81 233	5.60 227	18.44 249	17.47 238
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
SQANet	7.67 223	13.28 232	1.20 209	27.19 235	6.84 227	23.61 234	19.52 232	0.51 160	0.55 178	0.08 85	0.60 156	11.40 209	2.42 195	14.73 231	1.81 138	0.45 62	2.27 210	0.09 97	20.04 226	0.35 140	5.24 210	4.72 202	38.52 241	0.37 178	0.16 170	2.08 200	2.21 143	6.76 197

ELAS_RVC	9.26 224	5.08 222	4.33 231	10.85 223	5.66 226	17.39 230	5.27 217	6.37 237	3.83 223	4.16 246	10.46 249	38.81 244	25.22 241	1.72 216	5.58 236	1.74 185	4.27 226	2.84 241	10.78 206	2.72 232	6.80 228	7.82 248	1.41 217	4.21 247	15.79 247	10.60 241	18.32 248	17.99 239
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	9.53 225	6.63 224	3.99 230	13.09 224	7.62 229	13.81 227	5.42 219	6.99 241	6.82 233	3.78 245	10.20 247	38.09 243	22.57 234	1.86 218	6.35 245	1.70 180	4.43 227	2.64 239	11.47 208	1.62 218	6.89 232	7.84 249	1.28 216	3.81 245	17.61 249	13.16 248	17.54 246	20.21 243
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	10.18 226	18.56 234	1.37 213	39.15 243	11.37 234	33.18 241	24.07 234	0.18 129	0.46 166	0.00 1	0.65 157	13.73 212	3.66 202	23.21 237	1.97 152	0.51 82	2.60 215	0.11 103	22.61 230	0.51 155	5.90 214	5.08 210	52.25 244	0.91 201	0.14 165	1.39 192	2.91 178	8.43 210

STStereo	10.25 227	8.38 228	9.78 248	18.33 229	10.17 231	14.59 228	9.26 226	12.75 253	8.27 238	3.70 244	13.40 253	36.44 241	25.95 242	0.17 174	6.07 240	1.96 198	1.32 203	0.63 205	25.78 236	1.22 209	2.97 163	3.26 156	1.02 214	3.80 244	12.57 240	8.01 234	17.34 245	19.56 242

Ntro	10.81 228	19.66 236	2.61 225	42.45 247	13.71 237	32.82 240	28.40 239	0.08 106	0.43 162	0.23 115	0.23 138	14.35 214	2.95 199	26.28 238	2.20 160	0.43 56	3.46 222	0.15 114	23.14 231	0.64 173	6.27 221	5.06 209	53.29 245	1.41 218	0.06 145	2.30 202	2.12 140	7.23 201

SPstereo	11.64 229	2.43 218	9.22 244	1.96 206	1.05 207	3.34 219	1.82 200	10.28 250	5.36 229	3.63 243	16.41 257	22.30 226	38.83 253	2.52 221	8.86 254	15.37 258	11.90 247	12.84 255	23.42 232	12.51 254	18.90 257	14.90 259	4.08 229	6.45 253	9.72 232	14.01 250	20.19 250	21.81 244

PSMNet_ROB	11.94 230	22.84 241	4.65 232	29.92 236	5.57 225	34.03 242	28.07 237	1.41 198	1.78 208	2.84 229	5.73 224	19.09 221	26.30 243	22.34 236	3.06 182	0.64 112	4.50 228	0.53 198	23.75 233	2.62 231	6.39 225	4.52 193	49.18 242	1.48 220	4.82 226	4.57 222	4.07 212	7.77 205

ACVNet-4b	12.67 231	21.88 240	2.55 224	39.72 244	15.34 238	36.15 243	28.96 240	0.55 162	0.43 162	0.34 126	0.21 132	26.22 232	6.10 211	56.62 250	1.30 88	0.49 77	5.45 234	0.35 181	18.32 220	0.90 194	6.28 222	5.13 212	54.95 250	2.02 231	0.18 177	0.65 174	1.81 128	9.18 214

RainbowNet	12.80 232	21.87 239	3.60 229	44.60 250	19.57 241	37.71 244	29.87 241	1.11 188	1.01 200	0.62 149	0.00 1	20.56 224	6.81 213	48.71 245	1.91 143	0.97 145	3.36 221	0.26 161	14.60 213	3.20 235	6.83 231	5.60 219	54.43 249	1.29 214	0.49 190	2.74 207	3.58 204	10.27 220

WAO-6	12.97 233	12.92 231	2.64 226	22.85 232	13.01 236	31.05 239	25.33 236	3.69 231	9.31 242	0.52 143	3.07 202	25.35 230	35.29 252	45.64 242	5.70 237	1.43 168	8.23 241	0.60 203	19.56 224	1.47 214	6.98 236	6.65 238	17.42 237	3.07 241	12.29 238	9.52 238	9.39 234	17.14 237

LSM0	13.03 234	0.48 192	1.94 220	3.08 215	2.05 215	2.43 216	4.86 215	6.43 238	6.36 232	3.45 240	7.75 239	14.97 215	19.62 231	0.15 170	68.79 263	82.55 264	3.67 223	1.66 231	40.88 254	6.19 243	12.32 255	13.19 256	0.24 182	2.44 234	4.84 227	6.87 231	12.68 238	21.90 245

MANE	13.07 235	7.36 226	11.49 253	14.22 226	9.29 230	11.70 225	8.94 225	13.50 254	12.28 246	2.82 228	6.34 227	32.11 238	28.69 244	2.24 220	6.16 242	5.90 247	4.12 225	20.76 260	17.59 219	1.99 225	6.38 224	4.38 188	0.85 209	4.58 248	23.20 254	20.22 256	39.65 260	36.16 256

DispFullNet	13.36 236	21.47 238	14.83 255	24.94 233	20.66 242	20.68 231	34.81 246	7.42 243	4.15 225	10.45 255	8.81 243	20.19 223	15.24 229	33.49 240	5.00 217	9.11 255	17.28 256	4.82 247	32.10 242	10.08 250	7.81 238	6.19 229	3.66 226	1.53 222	2.92 217	2.03 199	6.86 222	14.17 230

PWCK	14.24 237	20.44 237	6.93 236	32.16 238	10.87 232	21.04 232	17.05 230	9.58 248	10.48 244	12.07 256	15.06 255	40.76 245	23.97 238	3.30 225	4.94 216	2.14 202	7.86 240	1.63 230	61.12 262	7.20 246	9.39 249	6.41 232	14.49 236	2.67 238	8.21 231	11.32 244	7.81 227	15.45 234

ACVNet_1	14.27 238	26.63 249	6.54 235	50.84 256	28.80 249	47.43 253	35.05 247	0.04 87	0.64 184	0.27 120	0.00 1	16.97 219	5.25 207	59.59 252	1.93 146	0.51 82	5.65 235	0.55 201	20.43 227	0.23 125	6.12 217	4.43 191	55.02 251	1.86 227	0.08 150	3.15 212	1.89 130	5.38 192

ACVNet_2	14.77 239	26.65 250	7.05 237	49.88 255	26.05 245	44.46 252	33.12 245	0.27 143	0.44 165	0.53 145	0.99 169	22.49 227	8.81 219	46.65 244	1.91 143	0.56 90	9.29 246	0.10 100	32.68 245	0.42 148	6.14 218	4.82 206	53.84 246	1.72 225	4.01 222	4.42 221	3.80 206	7.61 204

JetBlue	15.47 240	15.83 233	11.44 252	22.01 231	17.05 240	27.41 236	16.87 229	12.74 252	15.86 249	2.53 221	3.31 205	67.15 261	4.28 205	15.41 232	7.44 249	7.70 253	13.42 251	10.65 254	18.92 222	7.32 247	13.48 256	10.71 254	9.89 234	6.29 252	12.60 241	19.46 255	21.68 252	26.23 248

LVE	16.68 241	24.42 244	4.98 233	46.68 251	29.72 250	40.87 247	36.48 249	0.77 172	1.98 211	2.93 231	0.02 91	19.43 222	24.59 239	57.65 251	2.41 166	1.15 152	4.72 231	0.73 208	28.80 241	0.85 187	7.91 240	6.42 233	55.56 253	3.47 243	19.47 250	5.95 229	11.06 235	11.26 223

IMH-64-1	17.49 242	23.91 242	7.20 239	42.28 245	28.60 247	40.17 245	38.12 250	3.27 224	8.82 239	0.09 91	0.89 164	30.12 235	23.49 236	73.52 253	5.49 233	1.63 177	6.07 236	1.82 234	28.60 237	0.85 187	6.96 234	6.15 226	55.91 254	1.37 216	10.81 235	5.12 225	7.25 225	13.60 227

IMH-64	17.49 242	23.91 242	7.20 239	42.28 245	28.60 247	40.17 245	38.12 250	3.27 224	8.82 239	0.09 91	0.89 164	30.12 235	23.49 236	73.52 253	5.49 233	1.63 177	6.07 236	1.82 234	28.60 237	0.85 187	6.96 234	6.15 226	55.91 254	1.37 216	10.81 235	5.12 225	7.25 225	13.60 227

BEATNet-Init1	17.57 244	19.15 235	7.36 241	32.29 239	12.37 235	28.66 237	15.03 228	11.34 251	11.51 245	4.44 247	10.38 248	36.68 242	41.56 255	2.04 219	9.48 255	7.61 252	4.58 229	3.72 245	46.12 257	16.50 257	9.66 250	9.43 252	3.73 227	5.56 249	24.83 257	12.37 246	50.26 263	37.71 257

Dean	17.85 245	30.68 254	3.06 227	55.31 258	32.28 253	48.38 254	36.37 248	3.18 223	4.54 227	1.38 177	0.03 97	24.22 229	32.97 249	55.50 249	2.58 173	0.88 137	6.83 239	0.30 172	24.94 234	1.19 207	6.50 226	5.31 216	55.11 252	2.49 236	17.34 248	8.54 235	12.66 237	9.39 215

IMH	18.53 246	24.49 245	7.11 238	42.48 248	29.80 251	40.97 248	39.23 252	3.43 226	9.05 241	0.16 100	0.26 141	31.99 237	32.37 245	76.84 256	3.57 193	1.35 163	6.58 238	1.86 236	28.67 240	1.02 203	6.73 227	5.64 220	55.92 256	1.44 219	10.40 234	7.04 232	8.16 230	23.66 246

LE_ROB	18.84 247	4.56 221	7.69 243	26.18 234	32.73 255	22.59 233	28.28 238	19.07 257	15.68 248	4.69 249	13.55 254	45.05 252	49.00 260	1.33 214	4.74 213	1.71 181	1.40 204	0.53 198	28.64 239	5.81 242	5.55 212	3.29 158	6.71 232	23.78 261	30.08 262	31.85 261	46.70 262	47.61 263

FADE	19.14 248	7.16 225	9.98 249	3.31 216	5.32 224	14.78 229	17.81 231	9.16 247	26.38 256	12.82 257	22.74 260	73.21 263	32.45 246	6.95 230	5.88 239	7.42 250	23.08 259	15.64 257	49.88 258	25.92 259	25.12 261	26.10 261	3.83 228	11.44 256	7.98 230	4.23 219	28.34 257	39.94 260

WAO-8	19.62 249	25.29 246	9.38 246	38.63 240	24.33 243	42.42 249	31.16 243	8.67 245	18.70 250	3.62 241	7.02 234	43.16 249	32.71 247	54.90 247	3.38 191	1.54 175	8.45 242	1.04 218	32.58 243	12.68 255	6.82 229	6.37 230	25.97 238	1.98 228	29.31 260	11.20 242	14.88 240	33.63 254

Venus	19.63 250	25.29 246	9.38 246	38.63 240	24.33 243	42.42 249	31.16 243	8.67 245	18.70 250	3.62 241	7.02 234	43.16 249	32.71 247	54.95 248	3.38 191	1.54 175	8.45 242	1.04 218	32.58 243	12.68 255	6.82 229	6.37 230	25.97 238	1.98 228	29.31 260	11.20 242	14.88 240	33.63 254

DLNR_Zeroshot_test	21.41 251	75.27 264	0.88 203	99.67 268	0.12 126	0.12 170	98.83 267	1.68 204	0.30 144	2.66 222	1.13 175	2.79 185	0.33 160	21.01 234	96.21 265	100.00 269	22.27 257	20.42 259	19.18 223	1.39 212	7.37 237	5.25 215	0.01 92	0.10 138	0.00 1	0.00 1	0.25 64	0.91 157

KSHMR	23.83 252	31.62 255	14.01 254	55.60 260	40.18 260	53.28 258	55.84 258	13.62 255	9.32 243	7.81 253	7.68 238	28.72 233	25.02 240	84.79 258	6.40 247	3.08 226	12.08 248	4.84 248	36.89 250	5.30 241	8.60 247	7.86 250	57.85 259	4.11 246	15.16 246	11.60 245	14.42 239	27.69 250

TorneroNet	24.03 253	28.19 253	10.69 251	49.51 253	34.21 256	51.74 257	50.69 255	8.48 244	26.48 257	1.40 180	6.56 229	44.67 251	43.84 258	86.48 261	3.92 198	1.37 164	12.72 249	2.99 243	39.87 251	6.79 245	8.20 242	6.79 243	56.84 258	2.97 240	13.85 244	12.70 247	11.54 236	25.42 247

TorneroNet-64	24.06 254	27.81 251	9.31 245	49.03 252	32.72 254	49.66 256	50.37 254	6.81 240	29.35 259	1.51 188	1.50 181	47.37 254	48.28 259	85.46 260	5.28 226	1.51 172	13.20 250	3.01 244	40.54 253	6.25 244	8.29 244	7.11 244	56.69 257	3.40 242	12.42 239	13.70 249	8.11 229	30.87 252

notaker	24.99 255	32.93 257	15.02 256	55.34 259	38.46 259	56.36 259	56.70 259	10.17 249	22.95 255	6.84 252	2.28 196	45.40 253	43.26 257	91.12 263	5.38 229	2.72 222	13.56 252	6.42 251	42.98 255	10.39 251	8.07 241	7.68 246	61.15 263	5.81 251	2.84 216	5.91 228	8.26 231	16.81 236

ktn	25.08 256	26.20 248	10.23 250	42.84 249	31.90 252	44.34 251	52.33 256	6.49 239	31.79 261	14.13 258	3.70 210	42.64 248	42.28 256	75.37 255	11.31 256	6.62 248	14.82 253	9.79 253	36.83 249	9.07 249	9.10 248	7.61 245	58.54 260	8.47 254	12.19 237	16.13 251	24.10 253	28.22 251

DPSimNet_ROB	28.35 257	27.89 252	32.43 260	31.24 237	27.36 246	30.93 238	25.25 235	17.05 256	22.20 254	30.89 261	26.52 261	42.32 247	40.22 254	51.91 246	27.50 260	22.48 259	22.69 258	14.88 256	40.12 252	35.73 261	22.76 259	21.96 260	26.47 240	19.83 259	23.16 253	28.12 260	26.90 256	26.68 249

UNDER WATER	29.22 258	34.07 259	15.79 257	61.06 261	48.92 264	60.55 261	67.17 261	25.97 258	20.28 253	4.66 248	6.67 231	47.92 255	34.52 250	85.26 259	6.09 241	3.30 230	17.14 255	5.72 249	35.04 248	11.97 253	9.66 250	8.71 251	58.59 261	12.20 257	26.03 258	22.98 257	16.86 242	41.83 261

UNDER WATER-64	29.55 259	34.06 258	16.97 258	62.49 262	48.81 263	62.21 262	67.65 262	27.75 260	20.05 252	8.84 254	9.51 244	48.23 256	35.17 251	83.34 257	6.92 248	4.38 240	16.86 254	6.53 252	34.28 246	11.19 252	9.69 252	9.48 253	59.94 262	9.75 255	22.62 252	24.30 258	17.16 244	39.54 259

HanzoNet	37.35 260	39.96 260	24.65 259	54.61 257	43.74 262	58.38 260	63.81 260	26.85 259	42.31 262	15.90 260	18.03 258	68.31 262	58.44 262	89.37 262	12.91 257	15.06 257	25.60 260	18.17 258	56.45 261	29.02 260	19.21 258	14.61 257	70.48 265	17.65 258	29.19 259	27.11 259	29.31 258	39.40 258

JetRed	38.88 261	45.85 261	43.93 263	38.66 242	38.26 258	49.60 255	54.21 257	37.93 262	28.12 258	14.79 259	10.03 246	62.74 259	5.65 209	46.25 243	34.16 261	37.11 261	44.95 261	61.08 264	34.78 247	20.44 258	57.40 262	51.01 262	49.75 243	22.86 260	30.80 263	46.77 262	39.14 259	43.50 262

MADNet++	42.01 262	32.47 256	37.64 261	21.86 230	40.47 261	25.73 235	30.87 242	37.69 261	51.70 263	44.04 263	63.49 263	66.12 260	65.51 263	19.07 233	14.02 258	23.43 260	50.54 262	31.94 261	53.94 260	54.26 262	75.96 263	73.11 263	9.99 235	58.95 263	24.11 256	52.98 263	42.13 261	32.16 253

LRCNet_RVC	54.46 263	70.77 263	39.91 262	91.55 263	92.17 265	87.51 264	81.57 263	46.66 264	30.39 260	97.40 264	68.75 264	87.64 266	58.12 261	95.96 266	27.25 259	9.21 256	61.45 263	44.83 262	92.80 264	58.57 263	22.95 260	14.73 258	92.70 267	48.92 262	6.30 229	2.22 201	24.38 254	15.60 235

ASD4	66.87 264	54.81 262	60.27 264	49.77 254	37.71 257	66.85 263	47.51 253	45.00 263	70.57 264	41.67 262	55.70 262	35.48 240	91.86 264	44.11 241	61.10 262	71.92 262	72.25 264	76.86 265	62.13 263	79.91 264	77.82 264	80.25 265	63.31 264	61.04 264	98.41 268	99.71 268	99.61 267	99.77 268

PML	91.55 265	100.00 270	70.97 265	100.00 269	100.00 267	99.99 272	98.63 266	100.00 269	96.55 265	100.00 268	88.93 265	99.88 270	99.98 269	96.96 267	86.25 264	78.72 263	88.35 265	58.29 263	100.00 271	90.03 265	83.50 265	75.97 264	88.27 266	86.28 265	92.48 267	92.28 266	100.00 268	99.42 267

MEDIAN_ROB	95.86 266	98.19 267	97.03 266	100.00 269	99.94 266	99.99 272	100.00 272	98.77 267	96.83 266	99.97 267	99.86 268	96.27 269	93.30 265	99.96 270	98.75 266	96.77 265	97.64 268	97.60 266	99.54 267	96.90 266	89.03 266	92.34 267	100.00 271	94.80 266	79.49 265	88.48 265	83.33 264	93.50 265

MyStereo02	96.23 267	100.00 270	100.00 271	100.00 269	0.00 1	99.06 269	99.14 268	100.00 269	100.00 268	100.00 268	100.00 270	99.91 271	100.00 270	100.00 272	100.00 271	100.00 269	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 270	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 270	100.00 269	100.00 269	100.00 268	100.00 269

DPSM_ROB	97.19 268	99.15 268	99.69 269	98.88 266	100.00 267	91.14 265	91.00 264	100.00 269	100.00 268	100.00 268	100.00 270	95.08 267	100.00 270	94.84 264	100.00 271	100.00 269	100.00 271	100.00 271	99.99 268	100.00 270	100.00 271	100.00 271	54.28 247	100.00 270	100.00 269	100.00 269	100.00 268	100.00 269

DPSM	97.19 268	99.15 268	99.69 269	98.88 266	100.00 267	91.14 265	91.00 264	100.00 269	100.00 268	100.00 268	100.00 270	95.08 267	100.00 270	94.84 264	100.00 271	100.00 269	100.00 271	100.00 271	99.99 268	100.00 270	100.00 271	100.00 271	54.28 247	100.00 270	100.00 269	100.00 269	100.00 268	100.00 269

HaxPig	97.65 270	100.00 270	98.14 267	100.00 269	100.00 267	99.99 272	99.99 271	99.98 268	99.94 267	100.00 268	99.97 269	99.99 273	99.94 268	99.99 271	99.17 267	98.75 266	99.96 269	98.27 267	99.99 268	99.99 269	93.43 267	86.94 266	99.99 270	99.97 269	77.32 264	98.91 267	88.64 266	97.25 266

AVERAGE_ROB	97.87 271	100.00 270	99.48 268	100.00 269	100.00 267	100.00 275	100.00 272	100.00 269	100.00 268	100.00 268	100.00 270	100.00 274	100.00 270	100.00 272	99.53 268	99.67 267	99.99 270	99.97 268	100.00 271	100.00 270	96.18 268	98.83 268	100.00 271	100.00 270	86.70 266	87.40 264	88.36 265	86.25 264

DGTPSM_ROB	98.07 272	97.55 265	100.00 271	97.51 264	100.00 267	96.88 267	100.00 272	95.37 265	100.00 268	98.23 265	98.78 266	82.66 264	98.09 266	99.84 268	99.87 269	100.00 269	90.54 266	99.98 269	94.00 265	99.98 267	99.25 269	99.45 269	99.85 268	99.95 267	100.00 269	100.00 269	100.00 268	100.00 269

DPSMNet_ROB	98.09 273	97.61 266	100.00 271	97.53 265	100.00 267	96.88 267	100.00 272	95.37 265	100.00 268	98.24 266	98.79 267	82.72 265	98.14 267	99.87 269	99.87 269	99.99 268	90.64 267	99.99 270	94.19 266	99.98 267	99.25 269	99.45 269	99.85 268	99.95 267	100.00 269	100.00 269	100.00 268	100.00 269

MyStereo03	99.93 274	100.00 270	100.00 271	100.00 269	100.00 267	99.06 269	99.14 268	100.00 269	100.00 268	100.00 268	100.00 270	99.91 271	100.00 270	100.00 272	100.00 271	100.00 269	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 270	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 270	100.00 269	100.00 269	100.00 268	100.00 269

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Low-res two-view benchmark