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

delet	0.03 1	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.01 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 46	0.01 37	0.00 1	0.35 5	0.17 6	0.04 24	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.04 7	0.12 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CoSv	0.04 2	0.03 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 55	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.39 6	0.38 39	0.05 33	0.00 1	0.03 7	0.00 1	0.03 5	0.02 1	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AASNet	0.04 2	0.03 49	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.03 115	0.00 1	0.04 32	0.01 37	0.01 31	0.34 4	0.17 6	0.04 24	0.00 1	0.03 7	0.01 17	0.06 11	0.20 14	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MMNet	0.05 4	0.03 49	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.05 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 69	0.01 37	0.02 69	0.55 12	0.22 8	0.01 7	0.00 1	0.02 4	0.02 22	0.13 23	0.13 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TDLM	0.05 4	0.00 1	0.01 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 93	0.00 1	0.03 102	0.13 1	0.08 1	0.19 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.63 34	0.01 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 57	0.00 1

AANet_RVC	0.05 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 61	0.00 1	0.02 60	0.00 1	0.03 66	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.00 1	0.49 8	0.13 5	0.04 24	0.00 1	0.24 53	0.02 22	0.07 15	0.12 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoVision	0.06 7	0.02 27	0.00 1	0.01 66	0.01 13	0.00 1	0.01 29	0.01 55	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.07 46	0.02 83	0.01 31	0.54 10	0.34 28	0.03 20	0.00 1	0.20 46	0.00 1	0.10 20	0.11 4	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.02 57	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.06 7	0.02 27	0.00 1	0.02 122	0.01 13	0.00 1	0.00 1	0.01 55	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.07 46	0.01 37	0.01 31	0.60 13	0.47 51	0.01 7	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.18 37	0.16 10	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Pointernet	0.07 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.16 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.46 7	0.34 28	0.00 1	0.00 1	0.05 16	0.05 39	0.02 1	0.69 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CroCo-Stereo	0.07 9	0.02 27	0.00 1	0.01 66	0.01 13	0.00 1	0.00 1	0.01 55	0.02 45	0.00 1	0.00 1	0.04 32	0.01 37	0.00 1	0.78 24	0.47 51	0.02 16	0.00 1	0.08 25	0.00 1	0.17 33	0.29 18	0.00 1	0.02 38	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
DMCA	0.07 9	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.03 82	0.00 1	0.01 22	0.06 125	0.00 1	0.07 46	0.01 37	0.01 31	0.61 14	0.39 40	0.05 33	0.02 68	0.08 25	0.02 22	0.14 25	0.36 21	0.00 1	0.00 1	0.01 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1

U	0.08 12	0.03 49	0.00 1	0.00 1	0.03 51	0.00 1	0.00 1	0.01 55	0.02 45	0.00 1	0.00 1	0.07 46	0.01 37	0.00 1	0.85 28	0.58 82	0.01 7	0.00 1	0.04 11	0.00 1	0.24 47	0.25 16	0.00 1	0.03 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.10 13	0.09 172	0.00 1	0.01 66	0.03 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 45	0.00 1	0.00 1	0.06 42	0.01 37	0.01 31	0.93 32	0.54 69	0.04 24	0.00 1	0.16 40	0.00 1	0.40 69	0.49 29	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CVANet_RVC	0.10 13	0.00 1	0.01 143	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.01 29	0.04 126	0.02 45	0.01 98	0.00 1	0.18 119	0.00 1	0.04 120	0.18 2	0.10 2	0.19 111	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.06 11	1.46 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 92	0.16 166

MM-Stereo_test3	0.11 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 120	0.78 24	0.58 82	0.12 84	0.16 153	0.02 4	0.20 111	0.02 1	0.80 43	0.17 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.11 15	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.04 135	0.00 1	0.01 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.00 1	1.65 83	0.77 116	0.03 20	0.00 1	0.12 32	0.00 1	0.14 25	0.19 13	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.01 91	0.04 68	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.12 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 207	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.01 37	0.00 1	1.04 37	0.95 130	0.00 1	0.00 1	0.14 33	0.16 92	0.14 25	0.60 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo	0.12 17	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 207	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.02 83	0.00 1	1.14 46	1.02 143	0.00 1	0.00 1	0.15 36	0.14 79	0.14 25	0.38 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MaDis-Stereo	0.12 17	0.14 205	0.00 1	0.01 66	0.05 72	0.01 46	0.01 29	0.02 95	0.02 45	0.00 1	0.00 1	0.04 32	0.02 83	0.02 69	0.99 34	0.50 61	0.06 38	0.01 50	0.46 74	0.01 17	0.48 84	0.39 24	0.00 1	0.05 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT	0.12 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 173	0.10 142	0.01 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 78	0.00 1	0.01 31	1.74 96	0.68 103	0.17 103	0.00 1	0.05 16	0.16 92	0.02 1	0.13 8	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TestStereo	0.12 17	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.03 51	0.00 1	0.01 29	0.07 147	0.09 127	0.00 1	0.00 1	0.06 42	0.02 83	0.01 31	0.67 17	0.25 12	0.25 131	0.05 98	0.54 80	0.02 22	0.49 85	0.44 27	0.00 1	0.04 62	0.00 1	0.00 1	0.17 94	0.01 108

UPFNet	0.12 17	0.03 49	0.01 143	0.02 122	0.06 82	0.01 46	0.02 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 37	0.00 1	0.05 136	0.76 20	0.23 11	0.04 24	0.00 1	0.04 11	0.00 1	0.17 33	0.18 12	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.00 1	1.44 163	0.00 1

ProNet	0.13 23	0.00 1	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.07 149	0.61 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.17 198	0.86 30	0.66 98	0.18 106	0.00 1	0.04 11	0.04 31	0.11 21	0.73 42	0.01 105	0.00 1	0.02 162	0.00 1	0.01 46	0.00 1

CFNet	0.13 23	0.06 129	0.00 1	0.03 152	0.07 99	0.01 46	0.10 142	0.04 126	0.02 45	0.07 126	0.00 1	0.07 46	0.02 83	0.04 120	1.15 48	0.12 4	0.21 120	0.00 1	0.17 42	0.04 31	0.47 82	0.41 26	0.00 1	0.03 54	0.00 1	0.01 91	0.48 112	0.00 1

RSM	0.14 25	0.02 27	0.00 1	0.01 66	0.01 13	0.09 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 112	0.00 1	0.00 1	0.51 9	0.22 8	0.08 48	0.00 1	0.06 20	0.43 169	0.04 7	2.08 81	0.08 166	0.02 38	0.00 1	0.04 143	0.00 1	0.00 1

test_5	0.14 25	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.09 158	0.01 29	0.34 201	0.01 22	0.00 1	0.70 198	0.07 46	0.01 37	0.00 1	0.79 26	0.47 51	0.01 7	0.01 50	0.27 57	0.00 1	0.17 33	0.86 45	0.00 1	0.04 62	0.00 1	0.00 1	0.03 64	0.00 1

RSM++	0.15 27	0.02 27	0.00 1	0.01 66	0.01 13	0.08 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 112	0.00 1	0.00 1	0.54 10	0.22 8	0.08 48	0.00 1	0.05 16	0.54 190	0.05 9	2.01 76	0.10 174	0.04 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UniTT-Stereo	0.15 27	0.10 182	0.00 1	0.02 122	0.05 72	0.00 1	0.00 1	0.01 55	0.02 45	0.00 1	0.00 1	0.20 122	0.01 37	0.04 120	0.92 31	0.68 103	0.09 55	0.01 50	0.82 104	0.05 39	0.64 95	0.33 20	0.00 1	0.10 152	0.00 1	0.00 1	0.02 57	0.00 1

HGLStereo	0.15 27	0.05 112	0.01 143	0.01 66	0.07 99	0.01 46	0.05 104	0.00 1	0.02 45	0.47 186	0.00 1	0.05 37	0.01 37	0.02 69	0.80 27	0.35 31	0.12 84	0.00 1	0.20 46	0.02 22	0.33 63	1.36 57	0.02 131	0.03 54	0.00 1	0.00 1	0.09 81	0.00 1

GMStereo	0.16 30	0.03 49	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.01 46	0.01 29	0.00 1	0.02 45	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.01 31	0.67 17	0.29 22	0.09 55	0.02 68	0.95 111	0.00 1	0.25 48	1.07 51	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.00 1	0.82 130	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
UNet	0.16 30	0.03 49	0.00 1	0.01 66	0.10 122	0.02 108	0.02 60	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.09 69	0.01 37	0.13 184	0.77 22	0.26 15	0.11 76	0.01 50	0.19 43	0.03 28	0.31 61	0.16 10	0.00 1	0.05 81	0.00 1	0.00 1	1.90 181	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.17 32	0.05 112	0.00 1	0.00 1	0.05 72	0.01 46	0.01 29	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.08 63	0.01 37	0.03 102	0.85 28	0.33 27	0.19 111	0.00 1	0.10 28	0.05 39	0.30 60	2.54 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RYNet	0.17 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.03 27	0.00 1	0.00 1	4.06 218	0.27 17	0.01 7	0.00 1	0.03 7	0.00 1	0.06 11	0.03 2	0.01 105	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.04 68	0.00 1

DLCB_ROB	0.17 32	0.07 149	0.02 173	0.05 178	0.09 116	0.03 129	0.17 166	0.00 1	0.02 45	0.26 168	0.08 150	0.07 46	0.02 83	0.04 120	0.61 14	0.30 24	0.23 125	0.04 93	0.15 36	0.02 22	0.68 98	1.29 56	0.01 105	0.06 97	0.03 166	0.05 152	0.15 87	0.04 150

LG-Stereo	0.18 35	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.11 173	0.00 1	0.01 55	0.06 105	0.00 1	0.51 188	0.08 63	0.01 37	0.00 1	1.78 97	1.17 157	0.00 1	0.06 105	0.26 56	0.20 111	0.13 23	0.28 17	0.03 144	0.00 1	0.03 166	0.08 166	0.00 1	0.00 1

AIO-test2	0.18 35	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 108	0.03 129	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.53 72	1.25 165	0.11 76	0.00 1	0.03 7	0.19 106	0.09 18	1.62 65	0.01 105	0.00 1	0.03 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1

plain	0.18 35	0.08 163	0.00 1	0.01 66	0.11 130	0.00 1	0.01 29	0.01 55	0.05 94	0.00 1	0.00 1	0.28 148	0.02 83	0.03 102	1.09 42	0.76 114	0.09 55	0.08 113	0.15 36	0.05 39	0.96 129	0.95 48	0.00 1	0.17 189	0.00 1	0.00 1	0.04 68	0.00 1

dd	0.18 35	0.06 129	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.02 108	0.05 104	0.01 55	0.04 80	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.01 37	0.00 1	1.46 68	0.35 31	0.03 20	0.04 93	1.01 115	0.15 89	0.18 37	0.40 25	0.10 174	0.19 194	0.00 1	0.00 1	0.56 117	0.27 174

HCRNet	0.18 35	0.04 84	0.00 1	0.11 214	0.01 13	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.01 22	0.56 195	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.00 1	1.07 41	0.25 12	0.10 71	0.00 1	0.05 16	0.03 28	0.16 32	1.20 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.36 160	0.00 1

AMNet	0.18 35	0.06 129	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.05 141	0.01 29	0.00 1	0.10 143	0.20 158	0.00 1	0.54 193	0.21 190	0.49 256	0.76 20	0.61 91	0.30 147	0.00 1	0.16 40	0.11 62	0.42 73	0.21 15	0.00 1	0.08 130	0.00 1	0.25 200	0.12 83	0.27 174

DFGA-Net	0.19 41	0.04 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.01 29	0.00 1	0.01 22	1.06 218	0.00 1	0.01 4	0.01 37	0.02 69	0.66 16	0.37 37	0.15 97	0.00 1	0.35 65	0.03 28	0.28 56	1.54 61	0.00 1	0.09 139	0.00 1	0.00 1	0.57 118	0.00 1

G2L-Stereo	0.19 41	0.13 200	0.01 143	0.03 152	0.18 182	0.01 46	0.04 95	0.00 1	0.02 45	0.03 115	0.00 1	0.09 69	0.03 109	0.13 184	1.27 53	0.29 22	0.09 55	0.00 1	0.58 82	0.04 31	0.74 103	0.52 30	0.01 105	0.04 62	0.00 1	0.01 91	0.97 138	0.00 1

ADLNet	0.19 41	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.06 82	0.00 1	0.02 60	0.19 180	0.00 1	0.00 1	0.01 117	0.82 205	0.00 1	0.08 158	2.29 139	0.41 41	0.08 48	0.00 1	0.06 20	0.06 45	0.14 25	0.95 48	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.03 64	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.20 44	0.00 1	0.03 188	0.00 1	0.00 1	0.02 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.14 189	1.05 39	1.02 143	0.03 20	0.16 153	0.04 11	0.34 152	0.05 9	2.30 90	0.18 213	0.01 21	0.00 1	0.04 143	0.00 1	0.00 1

IER	0.20 44	0.04 84	0.00 1	0.02 122	0.06 82	0.01 46	0.05 104	0.00 1	0.01 22	0.23 164	0.00 1	0.09 69	0.00 1	0.02 69	1.42 60	0.26 15	0.09 55	0.00 1	0.06 20	0.04 31	0.22 45	1.47 59	0.12 184	0.01 21	0.00 1	0.03 135	1.20 145	0.04 150

DSFCA	0.20 44	0.05 112	0.01 143	0.01 66	0.18 182	0.02 108	0.23 183	0.02 95	0.09 127	0.00 1	0.03 133	0.08 63	0.01 37	0.02 69	0.94 33	0.46 49	0.13 89	0.15 146	0.19 43	0.11 62	0.41 70	1.19 52	0.06 162	0.07 119	0.09 197	0.06 156	0.74 127	0.13 164

LGtest1	0.22 47	0.03 49	0.00 1	0.01 66	0.11 130	0.15 198	0.01 29	0.03 109	0.05 94	0.01 98	0.72 200	0.03 27	0.03 109	0.00 1	1.68 87	1.23 164	0.08 48	0.11 127	0.23 52	0.24 131	0.37 67	0.71 40	0.01 105	0.04 62	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.00 1

AIO-Stereo	0.22 47	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.11 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 106	0.00 1	0.00 1	1.42 60	0.55 71	0.47 184	0.00 1	0.15 36	0.71 215	0.06 11	2.11 85	0.10 174	0.00 1	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1

MIF-Stereo (partial)	0.22 47	0.12 195	0.00 1	0.00 1	0.06 82	0.00 1	0.01 29	0.00 1	0.04 80	0.00 1	0.00 1	0.21 126	0.01 37	0.02 69	1.12 43	0.73 110	0.10 71	0.03 87	0.24 53	0.04 31	0.79 109	0.85 44	0.00 1	0.09 139	0.00 1	0.00 1	1.51 169	0.00 1

STTStereo	0.22 47	0.07 149	0.03 188	0.02 122	0.08 108	0.01 46	0.36 205	0.00 1	0.69 241	0.19 154	0.02 125	0.06 42	0.01 37	0.01 31	2.15 127	0.43 45	0.06 38	0.00 1	0.20 46	0.04 31	0.27 55	0.67 36	0.06 162	0.04 62	0.00 1	0.06 156	0.13 85	0.25 173

HITNet	0.22 47	0.02 27	0.00 1	0.01 66	0.05 72	0.01 46	0.01 29	0.04 126	0.09 127	0.00 1	0.00 1	0.12 87	0.03 109	0.08 158	1.03 36	0.51 63	0.25 131	0.01 50	0.43 71	0.08 51	1.04 134	1.63 66	0.00 1	0.04 62	0.00 1	0.00 1	0.34 108	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
MLG-Stereo_test2	0.23 52	0.06 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 213	0.01 29	0.01 55	0.02 45	0.00 1	0.50 187	0.01 4	0.00 1	0.00 1	1.32 57	0.96 133	0.01 7	0.04 93	0.33 63	0.23 127	0.23 46	2.05 79	0.15 195	0.02 38	0.01 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.23 52	0.07 149	0.00 1	0.08 207	0.01 13	0.11 173	0.01 29	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.01 117	0.03 27	0.01 37	0.01 31	1.66 85	0.58 82	0.15 97	0.02 68	0.35 65	0.09 56	0.36 66	2.36 94	0.00 1	0.04 62	0.18 223	0.00 1	0.01 46	0.01 108

RAFT+CT+SA	0.23 52	0.03 49	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.00 1	0.01 29	0.02 95	0.02 45	0.00 1	0.00 1	0.14 93	0.01 37	0.00 1	0.77 22	0.64 96	0.02 16	0.02 68	1.30 125	0.11 62	0.42 73	2.50 96	0.00 1	0.05 81	0.00 1	0.00 1	0.10 82	0.01 108

RAFT + AFF	0.23 52	0.01 16	0.00 1	0.01 66	0.01 13	0.01 46	0.12 153	0.01 55	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.17 112	0.03 109	0.01 31	4.18 220	0.43 45	0.05 33	0.00 1	0.59 83	0.01 17	0.37 67	0.05 3	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.03 135	0.01 46	0.00 1

DMCA-RVC	0.23 52	0.05 112	0.09 211	0.03 152	0.17 173	0.07 149	0.64 220	0.04 126	0.48 219	0.66 202	0.21 174	0.04 32	0.02 83	0.04 120	1.20 49	0.36 33	0.22 121	0.10 119	0.10 28	0.10 58	0.25 48	0.48 28	0.05 159	0.07 119	0.04 177	0.01 91	0.82 130	0.00 1

coex_refinement	0.24 57	0.12 195	0.03 188	0.07 203	0.11 130	0.01 46	0.09 136	0.00 1	0.15 160	0.01 98	0.00 1	0.05 37	0.01 37	0.05 136	1.71 90	0.28 21	0.20 115	0.00 1	1.71 159	0.06 45	0.44 78	0.67 36	0.00 1	0.05 81	0.01 144	0.00 1	0.64 121	0.00 1

AIO-test1	0.24 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 72	0.02 108	0.00 1	0.00 1	0.02 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.73 94	1.26 167	0.14 93	0.00 1	0.11 30	0.49 183	0.09 18	2.62 103	0.00 1	0.01 21	0.01 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psm_up	0.24 57	0.14 205	0.01 143	0.07 203	0.20 188	0.01 46	0.20 169	0.01 55	0.03 66	0.00 1	0.00 1	0.34 160	0.00 1	0.11 170	1.53 72	0.37 37	0.20 115	0.11 127	1.18 122	0.19 106	0.69 100	0.90 47	0.00 1	0.11 159	0.00 1	0.01 91	0.05 71	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.25 60	0.05 112	0.00 1	0.00 1	0.04 61	0.13 190	0.01 29	0.01 55	0.03 66	0.00 1	0.53 190	0.08 63	0.00 1	0.02 69	1.52 71	1.11 154	0.06 38	0.02 68	0.71 91	0.26 136	0.42 73	1.57 63	0.00 1	0.04 62	0.02 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.25 60	0.01 16	0.04 196	0.00 1	0.00 1	0.02 108	0.00 1	0.01 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 37	0.00 1	0.00 1	1.35 59	1.28 171	0.14 93	0.02 68	0.06 20	0.51 186	0.07 15	2.76 109	0.17 208	0.05 81	0.00 1	0.18 191	0.00 1	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	0.25 60	0.04 84	0.01 143	0.01 66	0.12 145	0.00 1	0.33 202	0.00 1	1.16 258	0.98 214	0.00 1	0.09 69	0.00 1	0.01 31	1.44 66	0.31 25	0.11 76	0.02 68	0.43 71	0.04 31	0.19 41	0.57 31	0.00 1	0.09 139	0.00 1	0.66 222	0.05 71	0.03 145
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IGEV-Stereo++	0.26 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.08 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 106	0.01 37	0.01 31	1.53 72	0.90 126	0.00 1	0.21 183	0.34 64	0.47 179	0.14 25	2.98 126	0.26 226	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MGS-Stereo	0.26 63	0.03 49	0.00 1	0.01 66	0.08 108	0.01 46	0.02 60	0.01 55	0.09 127	0.00 1	0.00 1	0.20 122	0.03 109	0.01 31	4.36 226	0.34 28	0.07 42	0.01 50	0.55 81	0.07 47	0.43 76	0.65 35	0.02 131	0.04 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AACVNet	0.26 63	0.12 195	0.01 143	0.00 1	0.10 122	0.00 1	0.12 153	0.00 1	0.02 45	0.01 98	0.00 1	0.15 102	0.01 37	0.11 170	2.21 134	0.49 59	0.09 55	0.01 50	0.38 70	0.17 99	0.61 93	1.71 67	0.01 105	0.03 54	0.00 1	0.00 1	0.74 127	0.03 145

DISCO	0.26 63	0.06 129	0.00 1	0.01 66	0.09 116	0.01 46	0.27 195	0.00 1	0.03 66	0.99 215	0.00 1	0.10 78	0.01 37	0.02 69	0.99 34	0.44 48	0.09 55	0.01 50	0.72 96	0.08 51	0.26 53	1.90 72	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.00 1	1.02 140	0.04 150

111111	0.27 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.09 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 106	0.00 1	0.01 31	1.57 78	1.01 141	0.02 16	0.09 115	0.30 60	0.53 187	0.28 56	2.86 118	0.26 226	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

YMNet	0.27 67	0.06 129	0.00 1	0.01 66	0.02 38	0.20 220	0.67 222	0.04 126	0.01 22	0.73 204	0.00 1	0.13 88	1.73 242	0.01 31	1.82 104	0.69 107	0.08 48	0.10 119	0.20 46	0.12 66	0.07 15	0.11 4	0.00 1	0.02 38	0.17 220	0.02 124	0.18 99	0.06 157

GIP-stereo	0.27 67	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.14 194	0.02 60	0.04 126	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.01 37	0.01 31	1.78 97	1.25 165	0.05 33	0.04 93	0.19 43	0.65 204	0.18 37	2.72 108	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.04 143	0.00 1	0.00 1

Occ-G	0.27 67	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.11 173	0.01 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 125	0.01 4	0.01 37	0.00 1	1.82 104	0.97 135	0.01 7	0.20 179	0.77 101	0.46 177	0.25 48	2.30 90	0.22 219	0.01 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MoCha-V2	0.27 67	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.04 61	0.08 154	0.00 1	0.01 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 106	0.08 154	0.00 1	1.98 115	1.22 161	0.00 1	0.19 169	0.04 11	0.89 231	0.02 1	2.66 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.00 1	0.00 1

RASNet	0.27 67	0.01 16	0.00 1	0.01 66	0.06 82	0.01 46	0.00 1	0.02 95	0.04 80	0.59 197	0.00 1	0.03 27	0.01 37	0.27 222	0.72 19	0.67 101	0.16 101	0.00 1	0.14 33	0.00 1	0.63 94	2.30 90	0.00 1	0.05 81	0.03 166	0.01 91	1.27 154	0.18 167

GANet	0.27 67	0.00 1	0.15 221	0.04 170	0.02 38	0.26 232	0.01 29	0.15 173	0.02 45	0.13 144	2.41 243	1.12 212	0.20 184	0.10 168	0.28 3	0.11 3	0.22 121	0.06 105	0.07 24	0.05 39	0.15 31	1.52 60	0.00 1	0.00 1	0.07 190	0.00 1	0.01 46	0.03 145

MLG-Stereo_test3	0.28 74	0.01 16	0.00 1	0.07 203	0.11 130	0.14 194	0.01 29	0.03 109	0.02 45	0.00 1	0.00 1	0.03 27	0.04 130	0.00 1	1.42 60	1.06 147	0.01 7	0.03 87	0.85 105	0.13 72	0.33 63	3.22 138	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.29 75	0.06 129	0.00 1	0.00 1	0.04 61	0.15 198	0.01 29	0.01 55	0.03 66	0.00 1	0.49 186	0.14 93	0.00 1	0.02 69	1.63 79	1.08 150	0.09 55	0.02 68	0.52 78	0.29 145	0.43 76	2.69 107	0.00 1	0.04 62	0.01 144	0.01 91	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.29 75	0.03 49	0.00 1	0.01 66	0.14 154	0.15 198	0.01 29	0.01 55	0.04 80	0.00 1	0.18 167	0.02 19	0.03 109	0.02 69	1.63 79	1.08 150	0.07 42	0.05 98	0.36 67	0.21 119	0.44 78	3.29 147	0.00 1	0.04 62	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.00 1

LG-G	0.29 75	0.03 49	0.00 1	0.01 66	0.14 154	0.15 198	0.01 29	0.01 55	0.04 80	0.00 1	0.18 167	0.02 19	0.03 109	0.02 69	1.63 79	1.08 150	0.07 42	0.05 98	0.36 67	0.21 119	0.44 78	3.29 147	0.00 1	0.04 62	0.00 1	0.00 1	0.01 46	0.00 1

AF-Net	0.29 75	0.02 27	0.01 143	0.05 178	0.06 82	0.01 46	1.26 240	0.44 207	0.05 94	0.02 109	0.00 1	0.34 160	0.01 37	0.03 102	1.13 44	0.27 17	0.07 42	0.00 1	0.93 108	0.12 66	0.20 42	2.56 99	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.01 91	0.29 106	0.02 129

Nwc_Net	0.29 75	0.02 27	0.01 143	0.05 178	0.06 82	0.01 46	1.26 240	0.44 207	0.05 94	0.02 109	0.00 1	0.34 160	0.01 37	0.03 102	1.13 44	0.27 17	0.07 42	0.00 1	0.93 108	0.12 66	0.20 42	2.56 99	0.00 1	0.01 21	0.00 1	0.01 91	0.29 106	0.02 129

PS-NSSS	0.29 75	0.07 149	0.00 1	0.15 223	0.13 150	0.15 198	0.25 190	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	1.47 225	0.03 109	0.11 170	1.04 37	0.31 25	0.24 126	0.01 50	0.77 101	0.01 17	0.31 61	0.32 19	0.72 264	0.01 21	0.00 1	0.00 1	1.72 177	0.00 1

SGD-Stereo	0.30 81	0.04 84	0.00 1	0.00 1	0.03 51	0.01 46	0.02 60	0.00 1	0.02 45	0.00 1	0.00 1	0.27 145	0.02 83	0.01 31	4.71 234	0.82 119	0.17 103	0.09 115	0.29 58	0.13 72	0.74 103	0.58 32	0.00 1	0.03 54	0.00 1	0.00 1	0.06 73	0.02 129

CFNet_RVC	0.30 81	0.12 195	0.02 173	0.00 1	0.07 99	0.02 108	0.09 136	0.00 1	0.03 66	0.02 109	0.00 1	0.10 78	0.02 83	0.06 144	2.67 169	0.47 51	0.28 144	0.02 68	1.05 117	0.13 72	0.77 107	1.28 55	0.01 105	0.16 183	0.00 1	0.01 91	0.78 129	0.00 1

NVstereo2D	0.30 81	0.10 182	0.00 1	0.00 1	0.08 108	0.01 46	0.01 29	0.01 55	0.06 105	0.52 193	0.37 184	0.04 32	0.00 1	0.01 31	4.35 225	0.63 93	0.12 84	0.03 87	0.70 90	0.00 1	0.41 70	0.67 36	0.00 1	0.02 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.31 84	0.02 27	0.00 1	0.01 66	0.06 82	0.01 46	0.03 82	0.01 55	0.08 122	0.01 98	0.12 157	0.07 46	0.06 141	0.02 69	1.87 107	0.58 82	0.11 76	0.06 105	1.02 116	0.07 47	0.84 117	3.29 147	0.00 1	0.04 62	0.00 1	0.00 1	0.02 57	0.00 1

LMCR-Stereo	0.34 85	0.09 172	0.00 1	0.09 211	0.10 122	0.04 135	0.02 60	0.01 55	0.11 145	0.00 1	0.00 1	0.18 119	0.12 170	0.23 209	1.82 104	0.65 97	0.30 147	0.10 119	1.59 142	0.39 160	0.92 125	2.18 89	0.00 1	0.14 173	0.00 1	0.05 152	0.02 57	0.01 108

IGEV-BASED-STEREO-	0.35 86	0.11 189	0.00 1	0.01 66	0.05 72	0.15 198	0.02 60	0.03 109	0.06 105	0.01 98	0.31 182	0.20 122	0.18 181	0.01 31	1.72 91	1.12 155	0.11 76	0.16 153	0.49 76	0.21 119	0.94 127	3.34 151	0.01 105	0.04 62	0.00 1	0.11 177	0.07 79	0.00 1

CFNet_pseudo	0.35 86	0.11 189	0.00 1	0.04 170	0.18 182	0.00 1	0.00 1	0.01 55	0.05 94	0.04 118	0.00 1	0.24 135	0.02 83	0.01 31	2.87 175	0.58 82	0.25 131	0.01 50	1.59 142	0.05 39	0.57 91	2.08 81	0.46 253	0.07 119	0.00 1	0.04 143	0.15 87	0.01 108

NCC-stereo	0.35 86	0.20 220	0.02 173	0.05 178	0.11 130	0.01 46	0.86 227	0.79 223	0.25 181	0.00 1	0.00 1	0.11 82	0.03 109	0.03 102	1.72 91	0.36 33	0.09 55	0.01 50	0.71 91	0.21 119	0.25 48	2.76 109	0.08 166	0.04 62	0.01 144	0.29 202	0.17 94	0.27 174

Abc-Net	0.35 86	0.20 220	0.02 173	0.05 178	0.11 130	0.01 46	0.86 227	0.79 223	0.25 181	0.00 1	0.00 1	0.11 82	0.03 109	0.03 102	1.72 91	0.36 33	0.09 55	0.01 50	0.71 91	0.21 119	0.25 48	2.76 109	0.08 166	0.04 62	0.01 144	0.29 202	0.17 94	0.27 174
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LL-Strereo2	0.36 90	0.09 172	0.00 1	0.01 66	0.04 61	0.00 1	0.06 120	0.02 95	0.13 152	0.00 1	0.00 1	0.19 121	0.01 37	0.07 155	1.28 54	1.76 194	0.05 33	0.01 50	0.49 76	0.14 79	0.93 126	4.20 182	0.04 151	0.06 97	0.12 206	0.05 152	0.02 57	0.00 1

anonymousdsp	0.36 90	0.01 16	0.00 1	0.05 178	0.03 51	0.06 144	0.01 29	0.01 55	0.01 22	0.00 1	2.21 240	0.01 4	0.05 134	0.00 1	1.78 97	0.77 116	0.13 89	0.00 1	0.29 58	0.55 191	0.20 42	3.16 134	0.30 238	0.02 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ARAFT	0.36 90	0.02 27	0.00 1	0.06 193	0.07 99	0.00 1	0.01 29	0.02 95	0.04 80	1.20 224	0.00 1	0.36 167	0.02 83	0.04 120	1.06 40	0.47 51	0.11 76	0.02 68	1.97 168	0.08 51	1.10 138	2.01 76	0.00 1	0.05 81	0.00 1	0.00 1	0.87 135	0.00 1

RP	0.36 90	0.01 16	0.01 143	0.02 122	0.20 188	0.00 1	0.56 217	0.10 157	0.21 170	0.12 143	0.00 1	0.17 112	0.00 1	0.06 144	1.69 89	0.25 12	0.12 84	0.00 1	0.20 46	0.07 47	0.11 21	3.35 152	0.00 1	0.02 38	0.01 144	0.00 1	2.22 195	0.15 165

HSM	0.36 90	0.03 49	0.00 1	0.04 170	0.17 173	0.01 46	0.05 104	0.69 218	0.08 122	0.00 1	0.03 133	0.23 132	0.02 83	0.02 69	2.08 124	0.41 41	0.15 97	0.00 1	1.64 145	0.18 100	1.15 140	1.54 61	0.00 1	0.06 97	0.00 1	0.00 1	1.16 142	0.01 108

CAS	0.37 95	0.04 84	0.00 1	0.01 66	0.10 122	0.02 108	0.26 191	0.07 147	0.38 207	0.46 184	0.10 155	0.20 122	0.15 176	0.11 170	1.68 87	1.09 153	0.27 137	0.37 234	0.43 71	0.23 127	1.76 156	2.12 86	0.01 105	0.06 97	0.00 1	0.05 152	0.06 73	0.07 158

GREAT-IGEV	0.38 96	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.01 13	0.13 190	0.00 1	0.01 55	1.52 264	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.00 1	0.00 1	1.95 114	1.62 191	0.12 84	0.20 179	0.08 25	0.58 193	0.17 33	2.77 113	0.25 224	0.76 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AEACV	0.38 96	0.03 49	0.04 196	0.00 1	0.01 13	0.09 158	0.02 60	0.01 55	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.16 106	0.02 83	0.04 120	2.22 135	2.18 222	0.01 7	0.36 232	0.74 100	0.79 222	0.26 53	2.77 113	0.27 230	0.02 38	0.00 1	0.16 187	0.01 46	0.00 1

raft+_RVC	0.38 96	0.05 112	0.01 143	0.05 178	0.11 130	0.00 1	0.06 120	0.00 1	0.02 45	0.00 1	0.00 1	0.13 88	0.00 1	0.02 69	2.35 144	2.27 235	0.10 71	0.00 1	0.86 106	0.60 195	0.41 70	3.22 138	0.00 1	0.10 152	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1

APVNet	0.38 96	0.09 172	0.00 1	0.05 178	0.05 72	0.01 46	0.04 95	0.09 155	0.02 45	0.10 139	0.06 144	0.15 102	0.01 37	0.04 120	1.80 102	0.61 91	0.22 121	0.10 119	1.79 161	0.20 111	0.96 129	3.22 138	0.00 1	0.10 152	0.00 1	0.00 1	0.54 113	0.02 129

PDISCO_ROB	0.39 100	0.06 129	0.00 1	0.03 152	0.09 116	0.01 46	0.32 199	0.01 55	0.05 94	0.77 205	0.19 170	0.10 78	0.02 83	0.02 69	1.23 51	0.56 74	0.26 135	0.04 93	0.71 91	0.32 150	0.80 110	2.63 104	0.00 1	0.06 97	0.21 229	0.00 1	2.00 188	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 101	0.03 49	0.00 1	0.02 122	0.07 99	0.04 135	0.01 29	0.04 126	0.11 145	0.01 98	0.02 125	0.27 145	0.07 144	0.01 31	2.18 131	1.59 184	0.11 76	0.19 169	0.63 84	0.30 146	0.81 113	4.07 173	0.08 166	0.05 81	0.00 1	0.10 174	0.03 64	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.40 101	0.39 240	0.00 1	0.05 178	0.02 38	0.11 173	0.02 60	0.04 126	0.03 66	0.01 98	1.85 232	0.22 127	0.20 184	0.02 69	1.34 58	1.20 160	0.10 71	0.11 127	0.66 86	0.46 177	0.44 78	2.96 124	0.27 230	0.03 54	0.00 1	0.18 191	0.00 1	0.00 1

TestStereo1	0.40 101	0.03 49	0.00 1	0.01 66	0.01 13	0.00 1	0.02 60	0.00 1	0.03 66	0.09 135	0.00 1	0.22 127	0.00 1	0.01 31	2.36 145	0.82 119	0.04 24	0.03 87	1.65 146	0.10 58	0.52 88	1.80 69	0.00 1	0.05 81	0.00 1	0.01 91	2.88 227	0.00 1

SA-5K	0.40 101	0.03 49	0.00 1	0.01 66	0.01 13	0.00 1	0.02 60	0.00 1	0.03 66	0.09 135	0.00 1	0.22 127	0.00 1	0.01 31	2.36 145	0.82 119	0.04 24	0.03 87	1.65 146	0.10 58	0.52 88	1.80 69	0.00 1	0.05 81	0.00 1	0.01 91	2.88 227	0.00 1

UDGNet	0.40 101	0.08 163	0.00 1	0.02 122	0.06 82	0.01 46	0.05 104	0.00 1	0.01 22	0.00 1	0.00 1	0.07 46	0.01 37	0.04 120	1.25 52	0.47 51	0.16 101	0.00 1	1.12 118	0.04 31	0.97 131	4.99 207	0.00 1	0.05 81	0.00 1	0.00 1	1.35 157	0.00 1

AIO_rvc	0.41 106	0.04 84	0.02 173	0.01 66	0.01 13	0.14 194	0.26 191	0.00 1	0.03 66	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.01 37	0.06 144	2.56 160	2.35 246	0.07 42	0.43 242	1.00 113	0.47 179	0.18 37	2.98 126	0.38 250	0.01 21	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1

CASnet	0.41 106	0.03 49	0.00 1	0.01 66	0.14 154	0.03 129	0.20 169	0.02 95	0.08 122	0.02 109	0.02 125	0.30 151	0.17 180	0.00 1	1.78 97	0.66 98	0.31 151	0.22 189	0.47 75	0.15 89	2.80 196	2.82 117	0.00 1	0.14 173	0.00 1	0.01 91	0.69 126	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
S2M2	0.42 108	0.03 49	0.00 1	0.01 66	0.08 108	0.00 1	0.02 60	0.12 166	0.20 165	0.41 183	0.00 1	0.16 106	0.10 167	0.01 31	1.43 65	1.06 147	0.34 155	0.27 212	0.11 30	0.16 92	1.62 153	1.82 71	0.02 131	0.09 139	0.00 1	0.00 1	3.36 244	0.00 1

AIO_test	0.42 108	0.10 182	0.02 173	0.01 66	0.01 13	0.14 194	0.38 206	0.00 1	0.03 66	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.01 37	0.02 69	2.50 157	2.62 260	0.09 55	0.26 209	0.73 98	0.35 155	0.29 59	2.93 122	0.35 247	0.00 1	0.00 1	0.39 207	0.00 1	0.00 1

GLC_STEREO	0.42 108	0.03 49	0.02 173	0.00 1	0.10 122	0.02 108	0.07 126	0.46 209	0.07 115	0.04 118	0.02 125	0.15 102	0.02 83	0.01 31	2.45 152	0.93 129	0.32 154	0.10 119	0.67 89	0.25 133	1.46 148	1.94 74	0.00 1	0.08 130	0.00 1	0.00 1	2.27 199	0.01 108

rafts_anoy	0.42 108	0.10 182	0.00 1	0.05 178	0.15 164	0.02 108	0.06 120	0.20 182	0.06 105	0.00 1	0.00 1	0.07 46	0.01 37	0.02 69	2.66 168	2.08 216	0.17 103	0.01 50	1.34 126	0.25 133	0.84 117	3.00 129	0.00 1	0.07 119	0.04 177	0.04 143	0.01 46	0.01 108

UCFNet_RVC	0.42 108	0.17 213	0.03 188	0.12 216	0.17 173	0.01 46	0.09 136	0.03 109	0.09 127	0.28 169	0.00 1	0.25 138	0.01 37	0.05 136	2.70 171	0.49 59	0.20 115	0.01 50	1.22 123	0.16 92	0.82 115	2.09 83	0.87 269	0.03 54	0.00 1	0.00 1	0.41 110	1.09 207

TESTraft	0.43 113	0.03 49	0.00 1	0.01 66	0.01 13	0.00 1	0.02 60	0.00 1	0.03 66	0.11 141	0.00 1	0.22 127	0.01 37	0.08 158	2.48 155	0.88 124	0.04 24	0.02 68	1.56 139	0.21 119	0.47 82	2.61 102	0.02 131	0.04 62	0.00 1	0.02 124	2.82 221	0.00 1

RALCasStereoNet	0.43 113	0.11 189	0.00 1	0.06 193	0.17 173	0.02 108	0.12 153	0.08 152	0.08 122	0.00 1	0.00 1	0.07 46	0.02 83	0.03 102	2.51 158	2.35 246	0.13 89	0.00 1	0.66 86	0.67 208	0.73 102	3.65 161	0.00 1	0.06 97	0.00 1	0.02 124	0.01 46	0.01 108

GANetREF_RVC	0.43 113	0.20 220	0.00 1	0.16 226	0.14 154	0.01 46	0.05 104	0.01 55	0.11 145	0.04 118	0.00 1	1.85 235	0.02 83	0.06 144	1.28 54	0.43 45	0.56 198	0.11 127	1.55 138	0.14 79	1.11 139	0.88 46	0.00 1	0.06 97	0.00 1	0.00 1	2.73 218	0.01 108
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
test_4	0.44 116	0.04 84	0.00 1	0.03 152	0.09 116	0.05 141	0.23 183	0.01 55	0.04 80	0.00 1	0.46 185	0.13 88	0.01 37	0.12 179	2.61 166	2.55 259	0.09 55	0.14 144	0.71 91	0.20 111	0.52 88	2.03 78	0.01 105	0.07 119	0.05 185	0.20 195	1.18 144	0.18 167

trnet	0.45 117	0.04 84	0.00 1	0.00 1	0.07 99	0.01 46	0.05 104	0.11 163	0.20 165	0.08 127	0.08 150	0.27 145	0.22 192	0.01 31	2.42 150	1.64 192	0.39 164	0.27 212	1.45 132	0.48 182	1.94 160	1.77 68	0.01 105	0.07 119	0.00 1	0.01 91	0.54 113	0.01 108

SACVNet	0.45 117	0.19 217	0.04 196	0.02 122	0.17 173	0.01 46	0.13 158	0.05 136	0.05 94	0.21 160	0.00 1	0.17 112	0.09 164	0.07 155	1.90 109	0.57 77	0.45 177	0.07 109	1.45 132	0.13 72	1.30 143	3.80 166	0.00 1	0.09 139	0.00 1	0.00 1	1.07 141	0.02 129

PA-Net	0.45 117	0.08 163	0.08 208	0.02 122	0.35 221	0.00 1	0.22 175	0.00 1	0.18 164	0.08 127	0.57 193	0.02 19	0.02 83	0.12 179	2.91 176	0.47 51	0.08 48	0.02 68	0.14 33	0.13 72	0.28 56	2.96 124	0.48 255	0.03 54	0.00 1	1.64 245	0.28 104	1.14 211
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SA	0.46 120	0.05 112	0.00 1	0.03 152	0.03 51	0.00 1	0.01 29	0.01 55	0.04 80	0.00 1	0.00 1	0.39 171	0.01 37	0.12 179	1.14 46	1.06 147	0.06 38	0.16 153	2.15 174	0.13 72	0.81 113	2.59 101	0.00 1	0.08 130	0.00 1	0.01 91	3.43 247	0.00 1

IPLGR_C	0.46 120	0.05 112	0.14 219	0.02 122	0.22 197	0.02 108	0.23 183	0.10 157	0.27 186	0.04 118	0.07 148	0.06 42	0.04 130	0.25 215	1.94 113	0.53 66	0.24 126	0.02 68	1.71 159	0.08 51	0.82 115	3.21 137	0.02 131	0.05 81	0.08 193	0.04 143	2.15 194	0.02 129

MIM_Stereo	0.47 122	0.03 49	0.00 1	0.01 66	0.10 122	0.09 158	0.05 104	0.10 157	0.05 94	0.00 1	0.13 159	0.07 46	0.03 109	0.02 69	2.11 126	2.02 211	0.11 76	0.02 68	2.15 174	0.43 169	0.64 95	3.10 131	0.02 131	0.06 97	0.09 197	0.15 180	0.98 139	0.03 145

CIPLG	0.47 122	0.05 112	0.14 219	0.02 122	0.21 191	0.02 108	0.22 175	0.10 157	0.31 193	0.04 118	0.07 148	0.11 82	0.04 130	0.27 222	2.26 136	0.57 77	0.27 137	0.02 68	1.66 149	0.14 79	0.80 110	3.18 135	0.01 105	0.06 97	0.08 193	0.04 143	1.98 185	0.02 129

ACRE	0.47 122	0.05 112	0.12 216	0.02 122	0.21 191	0.02 108	0.22 175	0.10 157	0.28 191	0.04 118	0.10 155	0.11 82	0.04 130	0.28 225	2.00 117	0.53 66	0.27 137	0.02 68	1.67 150	0.15 89	0.80 110	3.19 136	0.02 131	0.05 81	0.08 193	0.04 143	2.32 203	0.02 129

ICVP	0.47 122	0.05 112	0.00 1	0.00 1	0.08 108	0.01 46	0.18 167	0.02 95	0.10 143	0.33 174	0.20 172	0.26 142	0.07 144	0.06 144	1.66 85	1.04 145	0.62 204	0.58 258	0.73 98	0.49 183	1.71 154	4.07 173	0.01 105	0.10 152	0.00 1	0.01 91	0.21 101	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.47 122	0.11 189	0.00 1	0.01 66	0.04 61	0.01 46	0.03 82	0.11 163	0.24 177	0.00 1	0.00 1	0.23 132	0.26 196	0.03 102	1.42 60	1.26 167	0.27 137	0.17 159	2.57 187	0.18 100	2.27 175	3.13 132	0.00 1	0.14 173	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.09 160

CroCo_RVC	0.47 122	0.11 189	0.00 1	0.01 66	0.04 61	0.01 46	0.03 82	0.11 163	0.24 177	0.00 1	0.00 1	0.23 132	0.26 196	0.03 102	1.42 60	1.26 167	0.27 137	0.17 159	2.57 187	0.18 100	2.27 175	3.13 132	0.00 1	0.14 173	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.09 160

AFF-stereo	0.47 122	0.14 205	0.01 143	0.09 211	0.17 173	0.09 158	0.33 202	0.03 109	0.05 94	0.00 1	0.00 1	0.41 175	0.02 83	0.02 69	3.15 186	0.46 49	0.14 93	0.11 127	1.99 169	0.14 79	1.17 142	1.97 75	0.00 1	0.10 152	0.00 1	0.11 177	1.95 184	0.01 108

TANstereo	0.49 129	0.03 49	0.00 1	0.04 170	0.11 130	0.01 46	0.02 60	0.23 183	0.27 186	0.17 151	0.16 161	0.14 93	0.09 164	0.01 31	1.54 75	1.42 177	0.41 168	0.19 169	0.32 61	0.14 79	2.15 167	2.15 87	0.15 195	0.06 97	0.00 1	0.01 91	3.51 252	0.00 1

XX-TBD	0.49 129	0.03 49	0.00 1	0.04 170	0.11 130	0.01 46	0.02 60	0.23 183	0.27 186	0.17 151	0.16 161	0.14 93	0.09 164	0.01 31	1.54 75	1.42 177	0.41 168	0.19 169	0.32 61	0.14 79	2.15 167	2.15 87	0.15 195	0.06 97	0.00 1	0.01 91	3.51 252	0.00 1

RALAANet	0.49 129	0.10 182	0.02 173	0.03 152	0.15 164	0.02 108	0.08 131	0.02 95	0.07 115	0.08 127	0.00 1	0.24 135	0.03 109	0.06 144	2.51 158	0.54 69	0.24 126	0.05 98	1.14 120	0.47 179	1.56 150	4.37 188	0.00 1	0.11 159	0.00 1	0.01 91	1.42 162	0.02 129

CREStereo	0.49 129	0.03 49	0.00 1	0.00 1	0.09 116	0.01 46	0.02 60	0.23 183	0.36 198	0.19 154	0.18 167	0.30 151	0.26 196	0.01 31	2.49 156	1.93 203	0.40 166	0.20 179	1.44 131	0.45 174	2.20 172	1.90 72	0.02 131	0.07 119	0.00 1	0.00 1	0.55 116	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
stereogan	0.49 129	0.13 200	0.07 207	0.02 122	0.26 210	0.04 135	0.11 148	0.02 95	0.20 165	0.29 170	0.00 1	0.32 156	0.00 1	0.04 120	2.09 125	0.59 87	0.22 121	0.01 50	0.87 107	0.14 79	0.50 87	5.02 208	0.01 105	0.04 62	0.04 177	0.00 1	2.29 201	0.01 108

iResNet_ROB	0.50 134	0.08 163	0.00 1	0.05 178	0.11 130	0.01 46	0.11 148	2.04 274	0.06 105	0.62 199	0.00 1	0.26 142	0.01 37	0.04 120	2.33 143	0.76 114	0.20 115	0.00 1	2.71 191	0.01 17	1.08 135	0.72 41	0.00 1	0.15 180	0.00 1	0.02 124	2.24 196	0.01 108

anonymousdsp2	0.51 135	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.04 61	0.01 46	0.02 60	0.04 126	0.02 45	0.00 1	2.01 236	0.17 112	0.02 83	0.11 170	1.73 94	1.32 172	0.10 71	0.14 144	1.22 123	0.87 230	0.72 101	3.85 168	0.23 220	0.39 219	0.00 1	0.01 91	0.84 132	0.00 1

CES	0.52 136	0.08 163	0.01 143	0.02 122	0.13 150	0.01 46	0.11 148	0.27 191	0.45 214	0.19 154	0.03 133	0.41 175	0.33 213	0.20 206	2.94 179	1.78 195	0.67 207	0.47 246	0.22 51	0.45 174	2.65 190	2.45 95	0.00 1	0.06 97	0.00 1	0.00 1	0.02 57	0.04 150

RGC	0.52 136	0.25 232	0.94 260	0.07 203	0.23 199	0.09 158	0.15 163	0.03 109	0.09 127	0.29 170	0.29 181	0.14 93	0.03 109	0.08 158	2.16 130	0.27 17	0.25 131	0.01 50	0.93 108	0.23 127	0.78 108	4.33 187	0.00 1	0.08 130	0.01 144	0.35 204	1.31 155	0.77 201

raft_robust	0.53 138	0.07 149	0.00 1	0.00 1	0.11 130	0.00 1	0.03 82	1.12 244	0.01 22	0.01 98	0.01 117	0.38 169	0.05 134	0.05 136	1.78 97	0.95 130	0.14 93	0.16 153	3.57 202	0.24 131	1.56 150	3.73 163	0.01 105	0.20 196	0.00 1	0.03 135	0.14 86	0.08 159

RAFT-Stereo + iAFF	0.53 138	0.08 163	0.01 143	0.11 214	0.34 220	0.10 166	0.38 206	0.01 55	0.06 105	0.14 146	0.00 1	0.42 180	0.02 83	0.02 69	3.15 186	0.41 41	0.15 97	0.01 50	1.59 142	0.18 100	1.08 135	2.94 123	0.00 1	0.13 172	0.00 1	0.15 180	2.75 219	0.00 1

GMOStereo	0.54 140	0.04 84	0.00 1	0.01 66	0.21 191	0.10 166	0.22 175	0.05 136	0.04 80	0.00 1	0.01 117	0.09 69	0.07 144	0.02 69	2.59 162	2.33 242	0.09 55	0.19 169	1.45 132	0.26 136	0.88 121	4.91 199	0.00 1	0.16 183	0.00 1	0.06 156	0.68 122	0.00 1

error version	0.54 140	0.04 84	0.00 1	0.01 66	0.21 191	0.10 166	0.22 175	0.05 136	0.04 80	0.00 1	0.01 117	0.09 69	0.07 144	0.02 69	2.59 162	2.33 242	0.09 55	0.19 169	1.45 132	0.26 136	0.88 121	4.91 199	0.00 1	0.16 183	0.00 1	0.06 156	0.68 122	0.00 1

test-v	0.54 140	0.04 84	0.00 1	0.01 66	0.21 191	0.10 166	0.22 175	0.05 136	0.04 80	0.00 1	0.01 117	0.09 69	0.07 144	0.02 69	2.59 162	2.33 242	0.09 55	0.19 169	1.45 132	0.26 136	0.88 121	4.91 199	0.00 1	0.16 183	0.00 1	0.06 156	0.68 122	0.00 1

test-2	0.54 140	0.04 84	0.00 1	0.01 66	0.21 191	0.10 166	0.22 175	0.05 136	0.04 80	0.00 1	0.01 117	0.09 69	0.07 144	0.02 69	2.59 162	2.33 242	0.09 55	0.19 169	1.45 132	0.26 136	0.88 121	4.91 199	0.00 1	0.16 183	0.00 1	0.06 156	0.68 122	0.00 1

raftrobust	0.55 144	0.09 172	0.01 143	0.04 170	0.16 171	0.01 46	0.06 120	0.02 95	0.06 105	0.00 1	0.00 1	0.14 93	0.01 37	0.09 165	3.25 192	2.73 262	0.18 106	0.00 1	2.80 192	0.19 106	1.00 133	3.63 160	0.15 195	0.10 152	0.00 1	0.02 124	0.06 73	0.01 108

iResNetv2_ROB	0.55 144	0.13 200	0.00 1	0.08 207	0.12 145	0.01 46	0.07 126	1.96 270	0.06 105	0.48 188	0.00 1	0.25 138	0.01 37	0.05 136	2.15 127	0.47 51	0.31 151	0.00 1	2.45 181	0.07 47	2.42 184	1.03 50	0.00 1	0.19 194	0.00 1	0.00 1	2.55 213	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.56 146	0.03 49	0.00 1	0.02 122	0.15 164	0.01 46	0.11 148	0.17 177	0.11 145	0.17 151	0.04 140	0.13 88	0.05 134	0.01 31	1.80 102	1.51 181	0.35 157	0.20 179	1.43 130	0.14 79	2.11 165	2.81 116	0.04 151	0.07 119	0.00 1	0.02 124	3.53 256	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
HUF	0.58 147	0.04 84	0.00 1	0.00 1	0.02 38	0.16 207	0.16 164	0.00 1	0.03 66	0.00 1	0.00 1	0.02 19	0.02 83	0.00 1	3.52 199	3.48 277	0.41 168	0.43 242	1.96 167	0.53 187	0.60 92	2.98 126	0.36 248	0.84 246	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1

4D-IteraStereo	0.58 147	0.13 200	0.02 173	0.03 152	0.17 173	0.01 46	0.03 82	0.15 173	0.06 105	0.00 1	0.00 1	0.37 168	0.00 1	0.11 170	2.61 166	2.42 254	0.04 24	0.13 141	1.56 139	0.19 106	1.75 155	4.26 184	0.05 159	0.12 168	0.01 144	0.02 124	1.48 166	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.58 147	0.12 195	0.01 143	0.01 66	0.19 186	0.06 144	1.60 250	0.01 55	0.03 66	0.49 191	0.54 192	0.22 127	0.03 109	0.08 158	2.36 145	0.68 103	0.24 126	0.03 87	1.41 128	0.12 66	3.24 203	2.51 97	0.14 191	0.07 119	0.01 144	0.10 174	1.35 157	0.00 1

FADNet-RVC	0.60 150	0.10 182	0.16 222	0.02 122	0.14 154	0.02 108	1.55 249	0.01 55	0.07 115	0.05 124	0.00 1	0.07 46	0.13 173	0.11 170	5.03 242	0.78 118	0.35 157	0.13 141	2.09 173	0.68 211	1.33 145	2.63 104	0.09 172	0.17 189	0.05 185	0.00 1	0.01 46	0.47 193

FADNet-RVC-Resample	0.61 151	0.27 234	0.41 237	0.19 230	0.30 214	0.01 46	0.31 198	0.25 188	0.22 172	0.14 146	0.16 161	0.41 175	0.06 141	0.20 206	3.96 212	0.66 98	0.44 176	0.78 268	0.53 79	0.43 169	0.75 105	3.35 152	0.13 189	0.55 233	0.10 200	0.91 231	0.34 108	0.55 195

NCCL2	0.61 151	0.20 220	0.01 143	0.18 228	0.52 234	0.04 135	0.29 196	0.03 109	0.12 149	0.79 206	0.01 117	0.30 151	0.03 109	0.18 200	2.20 133	0.63 93	0.45 177	0.11 127	0.25 55	0.13 72	1.32 144	3.69 162	0.65 262	0.18 192	0.04 177	0.14 179	3.34 243	0.57 196

AE-Stereo	0.62 153	0.04 84	0.00 1	0.03 152	0.17 173	0.03 129	0.09 136	0.06 142	0.13 152	0.01 98	0.00 1	0.24 135	0.18 181	0.03 102	1.44 66	1.94 204	0.38 162	0.33 225	1.80 163	0.63 200	2.07 163	5.74 233	0.13 189	0.18 192	0.01 144	0.15 180	0.84 132	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.62 153	0.03 49	0.00 1	0.06 193	0.14 154	0.02 108	0.12 153	1.00 238	0.06 105	0.36 177	0.53 190	0.25 138	0.03 109	0.06 144	1.90 109	0.68 103	0.30 147	0.02 68	4.15 209	0.12 66	2.41 183	2.86 118	0.00 1	0.16 183	0.00 1	0.02 124	1.20 145	0.33 183

iinet-f	0.63 155	0.02 27	0.00 1	0.02 122	0.08 108	0.01 46	0.08 131	0.01 55	0.09 127	1.23 225	0.00 1	0.05 37	0.03 109	0.03 102	3.57 201	0.91 128	0.20 115	0.05 98	3.38 198	0.63 200	0.76 106	3.89 169	0.03 144	0.06 97	0.03 166	0.03 135	1.77 179	0.01 108

Sa-1000	0.63 155	0.05 112	0.00 1	0.02 122	0.08 108	0.00 1	0.02 60	0.01 55	0.04 80	0.00 1	0.00 1	0.41 175	0.03 109	0.13 184	2.29 139	0.99 137	0.08 48	0.17 159	2.63 189	0.25 133	0.98 132	5.45 222	0.01 105	0.22 203	0.06 187	0.00 1	2.97 231	0.01 108

PMTNet	0.63 155	0.03 49	0.00 1	0.01 66	0.12 145	0.01 46	0.13 158	0.24 186	0.33 194	0.35 176	0.21 174	0.33 158	0.23 193	0.01 31	3.80 207	1.94 204	0.45 177	0.15 146	2.46 182	0.31 147	2.46 187	2.10 84	0.01 105	0.07 119	0.95 255	0.02 124	0.15 87	0.00 1

FADNet	0.64 158	0.08 163	0.10 214	0.01 66	0.15 164	0.02 108	1.11 238	0.01 55	0.05 94	0.01 98	0.00 1	0.13 88	0.08 154	0.21 208	4.49 229	0.59 87	0.31 151	0.22 189	3.50 201	0.72 216	1.58 152	2.78 115	0.03 144	0.09 139	0.12 206	0.35 204	0.06 73	0.34 185

LoS	0.67 159	0.04 84	0.01 143	0.01 66	0.05 72	0.01 46	0.03 82	2.71 280	0.49 222	0.38 178	0.06 144	0.54 193	0.50 227	0.13 184	1.99 116	2.02 211	0.71 212	0.44 244	1.13 119	0.28 143	3.53 213	2.92 120	0.03 144	0.08 130	0.00 1	0.00 1	0.03 64	0.02 129
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
pcwnet_v2	0.67 159	0.22 226	0.09 211	0.08 207	0.53 236	0.01 46	0.02 60	0.03 109	0.07 115	1.11 221	0.19 170	0.50 187	0.02 83	0.01 31	3.39 197	0.67 101	0.51 191	0.15 146	2.47 183	0.11 62	1.34 146	3.05 130	0.83 268	0.09 139	0.00 1	0.00 1	1.55 172	1.16 212

GES	0.67 159	0.04 84	0.01 143	0.00 1	0.11 130	0.01 46	0.40 208	0.01 55	0.24 177	0.21 160	0.08 150	0.25 138	0.07 144	0.01 31	3.46 198	0.74 113	0.26 135	0.06 105	5.71 231	0.18 100	1.93 159	2.92 120	0.04 151	0.15 180	0.01 144	0.01 91	0.16 92	0.87 204

LoS_RVC	0.68 162	0.15 209	0.00 1	0.01 66	0.14 154	0.01 46	0.03 82	0.07 147	0.45 214	1.19 222	0.05 141	0.35 164	0.20 184	0.08 158	2.31 141	1.81 196	0.28 144	1.18 285	2.00 170	0.35 155	3.46 210	3.92 170	0.04 151	0.05 81	0.00 1	0.01 91	0.06 73	0.02 129

tt_ll	0.68 162	0.15 209	0.00 1	0.01 66	0.14 154	0.01 46	0.03 82	0.07 147	0.45 214	1.19 222	0.05 141	0.35 164	0.20 184	0.08 158	2.31 141	1.81 196	0.28 144	1.18 285	2.00 170	0.35 155	3.46 210	3.92 170	0.04 151	0.05 81	0.00 1	0.01 91	0.06 73	0.02 129

BEATNet_4x	0.68 162	0.16 212	0.04 196	0.03 152	0.10 122	0.08 154	0.30 197	0.05 136	0.25 181	0.08 127	0.03 133	0.38 169	0.16 178	0.34 235	3.15 186	1.27 170	0.95 234	0.70 262	0.77 101	0.16 92	3.27 205	5.32 214	0.00 1	0.25 208	0.00 1	0.01 91	0.61 120	0.01 108

IPLG	0.69 165	0.04 84	0.01 143	0.01 66	0.19 186	0.00 1	0.04 95	0.39 203	0.12 149	0.39 179	0.16 161	0.11 82	0.08 154	0.26 216	4.55 231	0.88 124	0.24 126	0.07 109	1.69 157	0.27 142	0.68 98	4.20 182	0.00 1	0.21 198	0.02 162	0.74 224	3.38 245	0.00 1

MIPNet	0.72 166	0.04 84	0.04 196	0.03 152	0.37 222	0.00 1	0.04 95	0.03 109	0.17 163	1.35 227	0.33 183	0.14 93	0.11 168	0.23 209	3.15 186	0.86 123	0.39 164	0.07 109	1.92 166	0.45 174	0.84 117	4.27 185	0.00 1	0.24 207	0.04 177	0.96 233	3.50 250	0.01 108

castereo	0.73 167	0.03 49	0.00 1	0.02 122	0.07 99	0.16 207	0.06 120	0.09 155	0.13 152	0.03 115	0.12 157	0.33 158	0.33 213	0.04 120	3.33 194	2.17 221	0.46 183	0.26 209	2.07 172	0.37 159	3.62 216	5.35 217	0.02 131	0.08 130	0.00 1	0.10 174	0.12 83	0.21 171

sCroCo_RVC	0.75 168	0.05 112	0.00 1	0.01 66	0.04 61	0.01 46	0.02 60	0.12 166	0.54 228	0.46 184	0.09 153	0.45 184	0.33 213	0.02 69	2.19 132	2.41 253	0.34 155	0.25 202	1.83 164	0.39 160	3.36 208	5.64 226	0.02 131	0.14 173	0.00 1	0.00 1	1.51 169	0.04 150

castereo++	0.80 169	0.03 49	0.00 1	0.03 152	0.07 99	0.22 229	0.10 142	0.06 142	0.20 165	0.08 127	0.06 144	0.34 160	0.29 204	0.02 69	2.83 174	2.16 220	0.41 168	0.24 194	2.28 177	0.31 147	3.47 212	4.92 203	0.17 208	0.07 119	0.00 1	0.04 143	2.59 215	0.68 197

GEStereo_RVC	0.80 169	0.04 84	0.01 143	0.01 66	0.16 171	0.01 46	0.24 188	0.30 195	0.12 149	0.19 154	0.09 153	0.29 150	0.02 83	0.05 136	1.55 77	1.38 175	0.27 137	0.09 115	4.90 217	0.36 158	2.28 178	5.73 230	0.25 224	0.26 210	0.00 1	0.03 135	2.63 216	0.23 172

IPLGR	0.81 171	0.06 129	0.06 205	0.02 122	0.30 214	0.00 1	0.04 95	0.03 109	0.13 152	1.09 220	0.25 179	0.08 63	0.08 154	0.13 184	4.58 232	0.95 130	0.70 209	0.15 146	2.82 193	0.53 187	1.16 141	4.58 192	0.00 1	0.23 206	0.10 200	0.78 226	3.13 237	0.00 1

FCDSN-DC	0.88 172	0.24 231	1.43 271	0.50 246	0.72 249	0.34 238	0.73 223	0.25 188	0.37 200	0.40 181	0.16 161	0.91 209	0.11 168	0.18 200	4.94 239	1.22 161	0.43 173	0.19 169	0.65 85	0.14 79	2.51 188	5.12 210	0.00 1	1.23 266	0.01 144	0.35 204	0.57 118	0.12 163
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
XPNet_ROB	0.88 172	0.38 239	0.04 196	0.01 66	0.18 182	0.09 158	0.20 169	0.01 55	0.14 157	0.13 144	0.70 198	8.98 262	0.03 109	0.07 155	1.51 70	0.56 74	0.87 226	0.05 98	0.37 69	0.16 92	1.41 147	4.61 193	0.14 191	0.08 130	0.00 1	0.03 135	2.96 230	0.11 162

NaN_ROB	0.93 174	0.46 244	0.33 232	0.20 231	0.88 258	0.18 216	0.95 232	0.16 176	1.74 268	0.16 148	0.69 197	4.80 254	0.07 144	0.26 216	1.93 111	0.59 87	0.51 191	0.24 194	0.66 86	0.31 147	0.94 127	2.05 79	0.18 213	0.39 219	0.22 231	0.99 236	2.35 206	2.81 228

EGLCR-Stereo	0.97 175	0.04 84	0.01 143	0.02 122	0.11 130	0.07 149	0.07 126	0.19 180	0.82 248	0.02 109	2.20 239	0.26 142	0.16 178	0.01 31	3.05 181	2.29 237	0.43 173	0.35 231	2.35 178	0.42 168	2.27 175	5.92 237	0.21 217	0.54 230	0.00 1	0.40 208	3.95 263	0.00 1

test-3	0.98 176	0.06 129	0.00 1	0.01 66	0.25 205	0.11 173	0.10 142	0.96 234	0.09 127	0.11 141	0.03 133	0.07 46	0.05 134	0.03 102	3.31 193	2.30 239	0.18 106	0.17 159	5.52 226	0.20 111	2.23 173	6.84 263	0.00 1	0.21 198	0.17 220	0.07 163	3.15 238	0.32 180

test_1	0.98 176	0.06 129	0.00 1	0.01 66	0.25 205	0.11 173	0.10 142	0.96 234	0.09 127	0.10 139	0.02 125	0.07 46	0.05 134	0.03 102	3.34 195	2.30 239	0.18 106	0.17 159	5.52 226	0.20 111	2.23 173	6.83 261	0.00 1	0.21 198	0.17 220	0.07 163	3.15 238	0.32 180

R-Stereo Train	0.98 176	0.04 84	0.02 173	0.02 122	0.03 51	0.01 46	0.04 95	0.13 169	0.52 225	0.83 208	1.68 224	0.50 187	0.20 184	0.15 194	2.81 172	2.26 227	0.90 228	0.40 238	5.19 222	0.60 195	3.72 218	5.33 215	0.01 105	0.11 159	0.01 144	0.15 180	0.17 94	0.75 199

RAFT-Stereo	0.98 176	0.04 84	0.02 173	0.02 122	0.03 51	0.01 46	0.04 95	0.13 169	0.52 225	0.83 208	1.68 224	0.50 187	0.20 184	0.15 194	2.81 172	2.26 227	0.90 228	0.40 238	5.19 222	0.60 195	3.72 218	5.33 215	0.01 105	0.11 159	0.01 144	0.15 180	0.17 94	0.75 199
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.99 180	0.05 112	0.03 188	0.25 235	0.61 242	0.12 186	0.44 213	1.32 251	0.33 194	1.00 216	2.63 246	0.80 204	0.27 199	0.06 144	1.93 111	1.00 138	0.47 184	0.24 194	6.14 238	0.23 127	2.37 180	3.83 167	0.10 174	0.71 238	0.00 1	0.09 167	1.69 176	0.02 129

test_3	1.00 181	0.07 149	0.00 1	0.01 66	0.25 205	0.11 173	0.12 153	0.88 227	0.09 127	0.08 127	0.02 125	0.07 46	0.05 134	0.03 102	3.59 203	2.30 239	0.18 106	0.17 159	5.57 229	0.20 111	2.19 171	6.76 260	0.00 1	0.22 203	0.19 225	0.07 163	3.40 246	0.32 180

CC-Net-ROB	1.00 181	0.63 254	0.00 1	0.85 252	0.70 247	2.52 274	0.42 209	0.00 1	0.01 22	0.21 160	0.00 1	10.16 264	2.04 246	0.32 231	1.20 49	0.36 33	0.38 162	0.02 68	1.79 161	0.08 51	0.34 65	0.36 21	4.24 289	0.02 38	0.00 1	0.00 1	0.28 104	0.01 108

MyStereo04	1.03 183	0.19 217	0.02 173	0.06 193	0.23 199	0.01 46	0.08 131	0.06 142	0.07 115	2.00 263	0.14 160	0.30 151	0.01 37	0.06 144	2.39 149	1.44 180	0.35 157	0.02 68	8.36 254	1.24 254	3.24 203	3.42 154	0.96 270	0.38 218	0.07 190	0.15 180	2.45 208	0.00 1

s12784h	1.03 183	0.04 84	0.01 143	0.02 122	0.13 150	0.01 46	0.03 82	0.24 186	0.36 198	0.24 165	0.05 141	0.14 93	0.23 193	0.01 31	1.65 83	2.06 214	0.50 190	0.17 159	2.39 180	0.28 143	4.51 242	3.62 159	0.02 131	0.08 130	0.86 254	0.95 232	4.11 268	5.06 246

Anonymous3	1.04 185	0.11 189	0.00 1	0.01 66	0.10 122	0.00 1	0.00 1	1.68 264	0.25 181	0.00 1	0.00 1	2.11 239	0.51 229	0.26 216	3.17 190	3.75 280	0.53 194	0.28 215	3.38 198	0.83 229	3.34 207	5.65 229	0.03 144	0.06 97	0.00 1	0.06 156	1.63 174	0.20 170

RTSC	1.07 186	0.08 163	0.27 227	0.02 122	0.12 145	0.16 207	1.24 239	0.13 169	0.14 157	1.56 244	1.01 215	0.28 148	0.05 134	0.28 225	7.48 264	1.99 209	0.98 235	0.30 221	2.64 190	0.72 216	1.95 161	4.09 175	0.03 144	0.30 213	0.18 223	0.00 1	1.35 157	1.43 219

HSM-Net_RVC	1.07 186	0.03 49	0.01 143	0.82 251	0.23 199	0.06 144	0.26 191	1.65 260	0.21 170	1.59 247	4.21 267	3.20 248	0.30 207	0.15 194	2.98 180	0.96 133	0.55 196	0.07 109	1.00 113	0.62 199	2.95 199	3.78 164	0.24 221	1.21 265	0.04 177	0.03 135	1.47 164	0.33 183
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PWCDC_ROB	1.07 186	0.07 149	0.01 143	0.03 152	0.24 204	0.11 173	0.13 158	0.00 1	0.07 115	0.00 1	0.80 204	0.41 175	12.16 285	0.32 231	3.72 205	1.18 158	0.43 173	0.05 98	0.72 96	0.09 56	1.76 156	6.32 245	0.00 1	0.21 198	0.00 1	0.01 91	0.08 80	0.04 150

CASS	1.09 189	0.04 84	0.05 202	0.06 193	0.09 116	0.02 108	1.89 256	0.13 169	0.25 181	0.49 191	1.39 220	0.42 180	0.28 201	0.01 31	1.89 108	1.38 175	3.35 271	0.41 241	3.71 206	0.12 66	5.73 266	4.96 206	0.00 1	0.11 159	0.61 243	0.00 1	1.91 182	0.01 108
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GANet-ADL	1.10 190	0.05 112	0.00 1	0.03 152	0.14 154	0.02 108	0.32 199	0.08 152	0.23 173	1.74 254	2.90 248	0.15 102	0.07 144	0.02 69	3.38 196	1.89 202	0.77 217	0.21 183	4.94 218	1.01 242	2.53 189	5.86 235	0.00 1	0.12 168	0.00 1	0.97 234	1.93 183	0.45 192

GCAP-BAT	1.12 191	0.06 129	0.00 1	0.00 1	0.06 82	0.00 1	0.05 104	0.03 109	0.09 127	0.00 1	0.00 1	1.39 218	0.08 154	0.36 236	2.03 118	2.26 227	12.79 303	0.12 135	1.67 150	0.41 162	3.76 222	3.25 141	0.16 199	0.06 97	0.03 166	0.09 167	1.23 147	0.34 185

test_for_model	1.12 191	0.06 129	0.00 1	0.00 1	0.06 82	0.00 1	0.05 104	0.03 109	0.09 127	0.00 1	0.00 1	1.39 218	0.08 154	0.36 236	2.03 118	2.26 227	12.79 303	0.12 135	1.67 150	0.41 162	3.76 222	3.25 141	0.16 199	0.06 97	0.03 166	0.09 167	1.23 147	0.34 185

testlalala2	1.12 191	0.06 129	0.00 1	0.00 1	0.06 82	0.00 1	0.05 104	0.03 109	0.09 127	0.00 1	0.00 1	1.39 218	0.08 154	0.36 236	2.03 118	2.26 227	12.79 303	0.12 135	1.67 150	0.41 162	3.76 222	3.25 141	0.16 199	0.06 97	0.03 166	0.09 167	1.23 147	0.34 185

testlalala	1.12 191	0.06 129	0.00 1	0.00 1	0.06 82	0.00 1	0.05 104	0.03 109	0.09 127	0.00 1	0.00 1	1.39 218	0.08 154	0.36 236	2.03 118	2.26 227	12.79 303	0.12 135	1.67 150	0.41 162	3.76 222	3.25 141	0.16 199	0.06 97	0.03 166	0.09 167	1.23 147	0.34 185

testlalala_base	1.12 191	0.06 129	0.00 1	0.00 1	0.06 82	0.00 1	0.05 104	0.03 109	0.09 127	0.00 1	0.00 1	1.39 218	0.08 154	0.36 236	2.03 118	2.26 227	12.79 303	0.12 135	1.67 150	0.41 162	3.76 222	3.25 141	0.16 199	0.06 97	0.03 166	0.09 167	1.23 147	0.34 185

GCAP-Stereo	1.12 191	0.06 129	0.00 1	0.00 1	0.06 82	0.00 1	0.05 104	0.03 109	0.09 127	0.00 1	0.00 1	1.39 218	0.08 154	0.36 236	2.03 118	2.26 227	12.79 303	0.12 135	1.67 150	0.41 162	3.76 222	3.25 141	0.16 199	0.06 97	0.03 166	0.09 167	1.23 147	0.34 185

GwcNet-ADL	1.16 197	0.07 149	0.40 236	0.05 178	0.31 217	0.04 135	0.26 191	0.18 178	0.13 152	2.08 267	6.22 279	1.00 211	0.15 176	0.03 102	1.64 82	2.09 217	0.74 213	0.23 193	2.93 194	1.11 244	2.08 164	3.57 157	0.00 1	0.14 173	0.10 200	0.78 226	1.16 142	3.74 237

Any-RAFT	1.18 198	0.02 27	0.02 173	0.01 66	0.06 82	0.01 46	0.04 95	0.97 236	0.37 200	0.24 165	3.12 252	0.39 171	0.21 190	0.11 170	2.67 169	2.00 210	0.52 193	0.25 202	5.42 225	0.34 152	4.24 236	4.80 197	0.10 174	0.12 168	0.06 187	0.46 212	1.31 155	4.08 240

cross-raft	1.22 199	0.18 215	0.00 1	0.00 1	0.25 205	0.19 218	0.09 136	1.09 242	0.37 200	0.48 188	0.62 195	0.47 185	0.27 199	0.26 216	3.12 184	3.18 269	0.37 161	0.22 189	6.41 241	1.18 251	4.79 249	6.55 255	0.14 191	0.09 139	0.11 203	0.64 221	0.15 87	1.76 221

MSMDNet	1.25 200	0.19 217	0.00 1	0.02 122	0.30 214	0.20 220	0.10 142	1.07 241	0.34 196	0.81 207	0.85 207	0.47 185	1.93 245	0.19 205	2.92 177	4.02 289	0.45 177	0.21 183	6.20 239	0.65 204	4.55 243	6.46 251	0.12 184	0.09 139	0.12 206	0.48 216	0.20 100	0.92 206

dad	1.26 201	0.03 49	0.01 143	2.05 268	0.03 51	0.12 186	5.97 276	0.02 95	0.04 80	0.00 1	0.00 1	0.08 63	1.00 235	0.01 31	2.38 148	0.55 71	0.02 16	0.15 146	4.20 211	0.16 92	0.49 85	1.61 64	0.08 166	0.21 198	1.45 263	0.00 1	8.58 293	4.72 244

AnonymousM	1.26 201	0.10 182	0.00 1	0.01 66	0.02 38	0.18 216	0.00 1	0.31 198	0.35 197	0.16 148	1.96 235	0.35 164	0.33 213	0.37 242	1.49 69	1.72 193	0.67 207	0.29 218	0.95 111	1.27 255	2.44 185	4.00 172	0.27 230	0.30 213	0.00 1	0.20 195	4.93 276	11.37 283

iResNet	1.29 203	0.03 49	0.00 1	0.26 237	0.76 250	0.11 173	0.23 183	0.52 211	0.27 186	1.53 242	1.60 223	0.90 208	2.18 250	0.02 69	4.40 227	1.94 204	0.45 177	0.34 228	8.84 257	0.99 240	3.40 209	2.35 93	0.00 1	1.23 266	0.00 1	0.19 194	2.27 199	0.03 145

ADCRef	1.34 204	0.41 242	0.39 235	0.12 216	0.81 252	0.32 235	0.86 227	0.42 205	2.11 273	0.70 203	0.02 125	0.39 171	0.06 141	0.31 230	5.12 243	1.00 138	0.30 147	0.25 202	3.29 197	0.78 221	1.09 137	3.78 164	1.07 272	0.32 215	1.10 259	2.76 258	1.24 153	7.08 260

LALA_ROB	1.37 205	1.34 276	0.01 143	0.06 193	0.28 213	0.06 144	0.22 175	0.07 147	0.14 157	1.06 218	1.83 231	15.19 277	0.03 109	0.09 165	3.23 191	0.57 77	0.41 168	0.10 119	1.17 121	0.33 151	2.00 162	4.37 188	0.01 105	0.20 196	0.13 211	0.15 180	2.79 220	1.25 215

EKT-Stereo	1.43 206	0.02 27	0.00 1	0.03 152	0.20 188	0.05 141	0.23 183	1.05 239	0.79 247	0.87 211	3.67 260	0.55 195	0.37 222	0.37 242	3.99 213	3.92 284	0.57 199	0.34 228	3.66 203	1.75 271	4.58 245	7.24 270	0.02 131	0.08 130	0.00 1	0.73 223	3.50 250	0.00 1

PSMNet-ADL	1.45 207	0.06 129	0.03 188	0.12 216	0.23 199	0.10 166	0.32 199	0.88 227	0.23 173	3.14 296	6.55 283	0.50 187	3.31 259	0.05 136	4.30 223	2.75 264	0.66 206	0.21 183	5.14 221	0.43 169	2.14 166	4.12 176	0.18 213	0.09 139	0.00 1	0.16 187	3.26 241	0.19 169

SGM-Forest	1.47 208	0.22 226	0.03 188	1.15 260	0.85 255	0.32 235	0.07 126	0.62 215	0.69 241	1.86 258	0.77 203	1.74 231	2.49 252	0.38 245	4.01 214	1.53 183	0.60 200	0.15 146	2.56 185	0.18 100	2.44 185	5.51 224	0.47 254	0.27 211	0.65 245	0.77 225	5.16 279	4.09 241
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LG-Stereo_Zeroshot	1.49 209	0.59 252	0.09 211	0.72 250	1.43 266	1.77 268	0.07 126	0.33 200	0.68 238	4.25 306	3.11 251	5.89 257	0.28 201	0.04 120	2.15 127	2.07 215	0.35 157	0.21 183	1.58 141	0.56 192	2.74 193	5.11 209	0.06 162	0.12 168	0.04 177	0.00 1	0.93 136	5.06 246

ETE_ROB	1.49 209	0.89 265	0.01 143	0.08 207	0.40 226	0.07 149	0.46 214	0.02 95	1.27 261	0.20 158	1.77 228	18.24 281	0.03 109	0.10 168	2.45 152	0.57 77	1.29 250	0.08 113	1.42 129	0.26 136	2.31 179	5.24 213	0.10 174	0.14 173	0.11 203	0.00 1	1.98 185	0.74 198

CSAN	1.51 211	0.51 248	0.30 231	0.46 245	1.06 264	0.28 233	1.64 251	0.26 190	2.24 276	1.49 238	1.26 218	5.28 255	3.36 260	0.38 245	2.42 150	0.53 66	0.82 224	0.33 225	2.56 185	0.74 219	2.18 169	3.32 150	0.12 184	0.41 222	0.95 255	2.49 252	2.06 190	3.23 234

NOSS_ROB	1.53 212	0.07 149	0.02 173	0.14 221	0.33 218	0.06 144	0.04 95	1.24 249	0.64 234	1.67 251	1.69 226	1.97 236	0.36 220	1.01 270	5.43 249	3.38 274	0.91 231	0.30 221	1.40 127	0.21 119	4.36 239	6.60 257	0.10 174	0.73 240	0.20 228	4.63 270	3.87 262	0.02 129

HH	1.54 213	0.03 49	0.00 1	0.03 152	0.11 130	0.21 223	0.03 82	0.66 216	0.37 200	1.87 259	1.89 233	0.86 206	0.33 213	0.18 200	3.86 208	5.35 303	0.49 187	0.24 194	5.98 236	1.28 256	6.23 272	6.54 253	0.34 244	0.58 236	0.16 216	0.46 212	2.34 204	1.09 207

HanStereo	1.54 213	0.03 49	0.00 1	0.03 152	0.11 130	0.21 223	0.03 82	0.66 216	0.37 200	1.87 259	1.89 233	0.86 206	0.33 213	0.18 200	3.86 208	5.35 303	0.49 187	0.24 194	5.98 236	1.28 256	6.23 272	6.54 253	0.34 244	0.58 236	0.16 216	0.46 212	2.34 204	1.09 207

SHD	1.54 213	0.06 129	1.12 264	0.06 193	0.33 218	0.19 218	1.33 243	0.31 198	0.20 165	1.46 236	1.81 230	0.79 203	2.23 251	0.29 227	7.88 270	2.36 248	0.85 225	0.48 247	5.29 224	1.11 244	3.92 230	5.44 220	0.06 162	0.99 255	0.76 249	0.47 215	0.96 137	0.80 203

RAFT-Test	1.56 216	0.21 224	0.00 1	0.03 152	0.46 232	0.21 223	0.13 158	1.45 255	0.42 209	0.85 210	5.41 276	0.30 151	0.40 224	0.24 214	3.52 199	3.83 282	0.45 177	0.22 189	6.74 243	0.68 211	4.64 246	5.50 223	0.24 221	0.09 139	0.13 211	4.57 269	0.15 87	1.27 216

DAS	1.56 216	0.05 112	0.00 1	0.02 122	0.15 164	0.21 223	0.20 169	0.75 221	0.68 238	1.78 256	4.05 264	3.08 246	3.10 254	0.02 69	4.03 216	2.40 251	1.21 246	0.25 202	4.72 215	0.80 225	5.01 254	5.73 230	0.01 105	0.94 252	0.16 216	0.42 209	2.14 192	0.28 178

SepStereo	1.56 216	0.05 112	0.00 1	0.02 122	0.15 164	0.21 223	0.20 169	0.75 221	0.68 238	1.78 256	4.05 264	3.08 246	3.10 254	0.02 69	4.03 216	2.40 251	1.21 246	0.25 202	4.72 215	0.80 225	5.01 254	5.73 230	0.01 105	0.94 252	0.16 216	0.42 209	2.14 192	0.28 178

DeepPrunerF	1.56 216	0.75 260	0.00 1	2.44 273	7.08 286	1.22 259	2.49 264	0.27 191	2.00 272	0.02 109	0.06 144	0.17 112	0.01 37	0.05 136	4.22 222	1.04 145	0.13 89	0.13 141	1.65 146	0.10 58	0.86 120	1.21 54	0.10 174	0.05 81	13.02 300	0.85 229	2.24 196	0.04 150

Reg-Stereo(zero)	1.59 220	0.07 149	0.37 233	0.05 178	0.41 228	0.15 198	0.43 211	2.02 272	0.47 217	2.44 274	7.61 295	0.68 197	0.29 204	0.88 266	2.26 136	2.12 218	1.29 250	0.17 159	3.70 204	0.94 233	2.38 181	6.03 239	0.51 257	0.09 139	0.12 206	0.22 198	4.34 273	2.94 230

HI	1.59 220	0.07 149	0.37 233	0.05 178	0.41 228	0.15 198	0.43 211	2.02 272	0.47 217	2.44 274	7.61 295	0.68 197	0.29 204	0.88 266	2.26 136	2.12 218	1.29 250	0.17 159	3.70 204	0.94 233	2.38 181	6.03 239	0.51 257	0.09 139	0.12 206	0.22 198	4.34 273	2.94 230

MSKI-zero shot	1.63 222	0.06 129	0.00 1	0.00 1	0.04 61	0.15 198	0.09 136	0.70 219	0.56 230	0.40 181	4.72 271	0.44 183	0.28 201	0.02 69	4.02 215	4.17 292	0.79 220	0.45 245	8.12 253	1.60 268	5.19 258	6.94 264	0.17 208	0.11 159	0.15 214	0.81 228	0.46 111	3.55 236

FADNet_RVC	1.63 222	0.22 226	0.42 239	0.29 238	0.78 251	0.11 173	0.92 231	0.39 203	0.49 222	0.47 186	0.97 214	1.22 213	0.49 226	0.78 265	6.23 255	1.59 184	1.09 243	1.46 288	9.20 258	0.95 238	3.67 217	5.53 225	0.40 251	0.78 242	0.27 235	0.27 201	3.00 234	2.09 224

XQC	1.66 224	0.21 224	0.52 243	0.14 221	0.37 222	0.10 166	1.36 244	0.29 194	0.16 161	1.69 253	2.37 241	0.66 196	3.22 256	0.32 231	7.43 262	2.29 237	0.76 216	0.38 237	4.00 208	0.69 214	2.93 198	6.58 256	0.05 159	0.46 227	1.09 258	4.16 268	1.40 161	1.11 210

test-1	1.70 225	0.04 84	0.00 1	0.00 1	0.04 61	0.20 220	0.33 202	0.88 227	0.48 219	2.92 289	3.07 250	1.60 226	0.30 207	0.16 197	4.34 224	4.00 288	0.75 214	0.52 250	5.66 230	1.37 259	4.20 233	8.17 291	0.02 131	0.17 189	0.00 1	0.17 190	3.67 258	2.89 229

model_zeroshot	1.71 226	0.07 149	0.22 224	0.94 253	0.22 197	0.17 213	0.14 162	0.84 225	0.16 161	1.52 241	4.40 268	0.39 171	0.23 193	0.06 144	5.00 241	3.93 285	0.40 166	0.40 238	6.74 243	0.34 152	3.95 231	5.37 218	0.17 208	0.15 180	2.89 274	0.44 211	1.65 175	5.32 249

ADCP+	1.75 227	0.59 252	0.63 246	0.04 170	0.65 244	0.54 245	1.27 242	0.10 157	3.59 281	1.42 234	1.34 219	2.95 245	0.02 83	0.33 234	4.90 238	0.63 93	0.19 111	0.11 127	3.06 195	0.67 208	1.49 149	4.12 176	0.04 151	0.06 97	1.27 262	8.47 288	2.00 188	6.83 258

TRStereo	1.76 228	0.14 205	0.73 250	0.01 66	0.05 72	2.16 270	0.08 131	1.43 253	0.66 236	2.45 277	0.95 212	1.77 234	0.30 207	0.03 102	3.78 206	3.44 276	0.27 137	0.32 224	5.00 220	0.93 232	2.72 192	6.31 243	0.26 226	0.10 152	0.35 241	9.30 292	3.96 264	0.02 129

FC-DCNN	1.76 228	0.63 254	3.42 286	2.23 270	1.72 268	2.85 276	1.94 259	1.64 259	0.88 252	1.40 232	0.74 201	2.06 238	0.78 232	0.14 189	2.45 152	1.00 138	0.77 217	0.19 169	2.25 176	0.20 111	2.74 193	4.47 190	0.00 1	0.88 251	2.30 271	1.38 241	3.46 249	4.91 245

EAI-Stereo	1.80 230	0.46 244	1.10 263	0.67 249	0.71 248	0.73 250	0.96 233	1.43 253	1.33 263	0.08 127	5.03 273	0.52 192	0.33 213	0.06 144	4.98 240	4.20 294	0.49 187	0.61 260	7.06 248	0.79 222	3.29 206	5.64 226	0.33 243	1.02 257	0.62 244	1.63 244	3.61 257	0.78 202

FINET	1.84 231	0.48 246	0.53 244	0.22 233	0.43 230	0.62 248	0.75 224	0.60 214	1.71 267	0.25 167	3.44 255	0.75 200	2.04 246	0.69 260	12.19 304	1.84 199	0.70 209	0.29 218	1.69 157	1.05 243	1.90 158	3.58 158	0.27 230	0.97 254	2.98 275	5.66 277	0.86 134	3.31 235

gcap-zeroshot	1.91 232	0.09 172	0.00 1	0.94 253	0.25 205	0.52 244	1.06 237	1.21 247	0.37 200	1.56 244	5.48 278	2.80 242	0.39 223	0.42 248	3.88 210	3.98 287	0.80 222	0.53 251	15.08 272	0.67 208	3.02 200	6.41 248	1.13 273	0.06 97	0.23 232	0.00 1	0.27 103	0.51 194

ADCL	1.94 233	0.86 264	0.63 246	0.37 240	0.56 237	0.43 241	1.49 247	0.30 195	7.79 298	1.64 249	0.96 213	0.43 182	0.12 170	0.23 209	4.87 236	0.72 108	0.61 203	0.81 270	2.35 178	0.61 198	2.87 197	3.43 155	0.32 242	0.54 230	4.24 283	3.96 265	2.82 221	8.53 271

FC-DCNN v2	1.95 234	0.67 257	3.62 287	2.78 275	1.80 270	3.27 278	1.88 255	1.84 266	1.13 256	1.36 228	0.75 202	2.23 240	1.12 238	0.14 189	2.56 160	1.01 141	0.78 219	0.17 159	2.54 184	0.19 106	2.76 195	4.47 190	0.00 1	0.81 244	3.11 277	1.85 246	4.11 268	5.62 252

ITSA-stereo	1.99 235	0.34 237	0.28 228	0.10 213	0.52 234	0.07 149	1.38 245	0.99 237	0.56 230	2.74 285	5.39 275	1.76 233	0.32 211	0.03 102	4.09 219	2.69 261	1.48 257	0.95 277	4.15 209	1.21 252	3.88 229	5.15 212	0.75 265	1.44 273	0.19 225	2.50 253	2.98 233	7.91 267

IGEV_Zeroshot_test	2.01 236	0.29 235	0.74 251	2.41 272	0.14 154	1.47 262	0.65 221	1.66 262	0.86 250	1.42 234	6.49 282	1.43 224	0.50 227	0.18 200	3.59 203	4.18 293	0.48 186	0.26 209	5.82 232	1.37 259	5.57 263	7.66 278	0.27 230	0.11 159	0.27 235	0.20 195	3.25 240	3.05 233

DCVSM-stereo	2.07 237	0.09 172	0.12 216	0.24 234	0.07 99	0.21 223	0.05 104	1.85 267	0.27 186	2.45 277	6.80 288	10.52 265	3.24 257	0.14 189	5.61 251	1.84 199	0.60 200	0.16 153	5.90 235	1.40 262	4.22 234	2.76 109	0.16 199	1.75 282	0.11 203	0.98 235	2.83 223	1.41 218

anonymity	2.08 238	0.37 238	0.11 215	0.17 227	0.15 164	0.24 230	0.20 169	1.34 252	0.85 249	2.03 264	18.46 318	0.98 210	0.52 230	0.17 198	3.57 201	3.93 285	0.70 209	0.25 202	3.72 207	0.66 206	3.21 202	7.06 266	0.20 216	0.43 223	0.23 232	0.49 217	3.30 242	2.72 227

HBP-ISP	2.10 239	0.22 226	1.16 265	0.98 255	0.61 242	0.70 249	0.06 120	2.15 276	0.66 236	2.04 265	3.60 259	0.51 191	0.36 220	1.83 277	7.47 263	6.67 309	0.60 200	0.51 249	1.89 165	1.12 247	4.69 248	8.60 297	0.01 105	0.57 235	1.12 260	1.15 238	5.27 282	2.01 223

RTS	2.13 240	0.09 172	0.05 202	0.06 193	0.27 211	0.12 186	3.10 267	0.06 142	0.23 173	1.39 229	0.21 174	0.76 201	0.13 173	0.43 250	10.72 293	2.25 224	1.08 241	0.24 194	6.92 246	0.94 233	3.54 214	4.78 195	0.00 1	0.44 224	0.69 246	16.39 310	1.48 166	1.22 213

RTSA	2.13 240	0.09 172	0.05 202	0.06 193	0.27 211	0.12 186	3.10 267	0.06 142	0.23 173	1.39 229	0.21 174	0.76 201	0.13 173	0.43 250	10.72 293	2.25 224	1.08 241	0.24 194	6.92 246	0.94 233	3.54 214	4.78 195	0.00 1	0.44 224	0.69 246	16.39 310	1.48 166	1.22 213

ccs_rob	2.19 242	0.09 172	0.18 223	0.13 220	0.06 82	0.03 129	0.03 82	2.33 278	0.54 228	2.44 274	12.56 310	15.01 275	0.18 181	0.30 229	3.10 182	2.81 265	0.75 214	0.28 215	3.16 196	0.80 225	4.43 240	5.41 219	0.03 144	1.16 263	0.00 1	0.01 91	1.74 178	1.49 220

PWC_ROB	2.29 243	0.25 232	0.06 205	0.01 66	0.17 173	0.16 207	0.98 234	0.02 95	0.62 232	0.65 201	3.33 254	1.37 216	12.76 286	0.26 216	6.03 253	2.03 213	1.15 244	0.92 275	6.78 245	0.58 193	4.98 253	7.64 277	0.11 183	1.04 259	0.02 162	0.18 191	2.87 225	6.83 258

XX-Stereo	2.39 244	0.04 84	0.08 208	0.02 122	0.03 51	0.17 213	0.24 188	0.12 166	0.24 177	2.06 266	6.55 283	0.32 156	0.46 225	0.04 120	4.87 236	4.47 297	0.81 223	0.25 202	4.97 219	0.21 119	2.69 191	4.18 181	0.31 241	0.11 159	24.56 313	0.03 135	2.13 191	4.54 242

iRaft-Stereo_20w	2.41 245	0.79 262	1.84 279	2.39 271	0.37 222	0.73 250	0.54 216	0.89 230	1.53 265	3.22 299	8.29 299	0.71 199	0.65 231	0.45 252	3.12 184	3.75 280	0.92 232	0.57 255	4.64 214	1.51 264	3.72 218	6.38 247	0.42 252	0.40 221	0.58 242	7.46 283	2.87 225	6.30 255

MFMNet_re	2.50 246	0.07 149	0.08 208	0.00 1	0.81 252	1.00 255	1.92 258	1.98 271	1.84 270	0.48 188	0.90 210	11.12 269	4.20 263	0.12 179	8.35 278	2.23 223	2.12 260	0.88 273	10.85 264	1.93 278	6.20 271	4.31 186	0.70 263	1.05 260	0.01 144	0.01 91	2.53 212	1.91 222

DDVS	2.53 247	0.17 213	0.29 229	0.04 170	0.23 199	0.13 190	0.08 131	1.56 258	0.50 224	1.99 262	14.57 316	13.78 274	0.90 234	0.23 209	2.92 177	3.64 279	1.07 240	0.53 251	5.55 228	2.40 286	4.68 247	5.93 238	0.12 184	0.36 217	0.08 193	0.16 187	4.03 265	2.33 225

MFN_U_SF_DS_RVC	2.58 248	0.39 240	0.13 218	1.02 258	0.94 261	1.47 262	6.02 277	1.28 250	1.25 260	0.58 196	0.51 188	3.99 252	1.35 239	2.94 283	8.49 281	0.84 122	0.53 194	0.24 194	8.49 256	0.82 228	5.19 258	7.26 271	0.63 260	0.22 203	1.61 265	3.32 263	2.83 223	7.19 261

SFCPSM	2.60 249	0.04 84	0.02 173	0.05 178	0.12 145	0.32 235	0.11 148	0.30 195	0.77 246	1.51 240	4.75 272	6.92 259	11.96 283	0.12 179	6.19 254	2.43 255	1.00 236	0.33 225	15.96 273	2.34 284	3.04 201	4.15 179	0.12 184	0.71 238	0.04 177	0.60 219	3.86 260	2.56 226

CBMV	2.60 249	0.15 209	0.26 226	0.40 242	0.57 238	0.97 254	1.03 235	1.21 247	0.37 200	1.54 243	1.80 229	6.95 260	2.14 249	0.70 261	5.13 244	2.53 258	1.37 254	0.34 228	5.85 233	0.66 206	5.87 268	6.83 261	0.10 174	1.05 260	0.28 238	0.55 218	6.85 283	14.70 292
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AIO-Stereo-zeroshot	2.66 251	0.66 256	1.61 274	0.12 216	0.87 256	0.58 246	0.49 215	1.06 240	2.18 274	1.67 251	11.81 309	1.62 227	1.00 235	0.26 216	3.90 211	4.57 299	0.79 220	0.49 248	6.70 242	1.77 274	5.60 264	7.34 272	0.28 236	0.52 229	0.26 234	5.75 279	4.03 265	5.75 253

ADCMid	2.74 252	1.26 274	1.71 276	0.40 242	1.93 272	1.52 264	3.53 271	0.86 226	3.72 282	0.89 212	3.79 261	1.75 232	1.91 244	0.47 255	6.57 257	1.98 208	1.00 236	0.81 270	8.43 255	1.44 263	4.23 235	6.72 259	1.73 281	0.54 230	1.26 261	4.03 266	2.31 202	9.24 273

AnyNet_C32	2.80 253	0.52 250	0.22 224	0.25 235	0.67 245	0.44 243	3.17 269	0.15 173	7.69 297	1.48 237	3.90 262	1.23 214	0.31 210	0.37 242	8.77 283	1.97 207	1.32 253	1.08 279	4.26 213	0.99 240	5.88 269	7.00 265	0.16 199	0.85 249	3.07 276	5.64 276	3.09 235	11.20 281

FAT-Stereo	2.88 254	0.13 200	2.06 282	0.15 223	0.40 226	0.03 129	0.61 218	3.14 283	0.69 241	3.08 294	9.21 301	11.10 268	2.12 248	0.09 165	5.89 252	3.41 275	1.24 248	1.17 284	4.21 212	1.62 269	5.45 260	7.79 283	0.16 199	1.79 285	0.09 197	1.45 242	2.64 217	8.01 268

FBW_ROB	3.03 255	2.28 277	1.73 277	5.36 279	3.29 279	1.68 267	5.06 273	0.59 213	0.05 94	1.66 250	1.74 227	6.05 258	1.43 240	3.87 287	5.17 245	0.52 65	0.88 227	0.10 119	22.28 289	0.75 220	4.57 244	4.14 178	3.32 286	0.78 242	0.07 190	0.88 230	0.54 113	2.97 232

S-Stereo	3.08 256	0.07 149	0.92 259	0.58 248	0.48 233	0.11 173	2.12 263	1.93 269	1.12 255	3.16 298	11.36 308	13.75 273	0.84 233	0.14 189	8.10 274	4.42 296	0.93 233	1.15 283	5.86 234	2.48 288	3.72 218	8.66 298	0.30 238	1.78 284	0.00 1	1.19 239	1.99 187	6.02 254

PVD	3.14 257	0.08 163	2.03 281	0.06 193	0.59 240	0.61 247	1.76 253	4.43 295	5.36 290	1.92 261	3.47 257	1.71 230	4.28 264	0.39 247	8.77 283	3.31 273	1.63 258	1.33 287	7.97 252	2.09 280	4.97 252	7.57 274	0.09 172	0.82 245	3.19 278	5.61 275	3.52 255	7.31 262

ADCPNet	3.33 258	0.18 215	1.54 273	0.37 240	2.11 274	0.43 241	4.39 272	1.15 245	2.63 278	2.22 270	4.68 270	1.26 215	8.61 277	0.75 263	7.76 267	2.37 249	1.20 245	0.28 215	9.48 259	1.76 273	4.12 232	7.06 266	1.85 282	0.44 224	3.47 281	5.21 274	3.51 252	11.22 282

MSC_U_SF_DS_RVC	3.56 259	1.18 273	0.42 239	2.21 269	1.08 265	1.06 257	7.26 284	0.90 231	6.00 292	2.41 273	0.89 209	2.49 241	1.53 241	4.82 289	8.39 279	2.74 263	1.46 256	0.99 278	19.04 279	2.19 282	4.43 240	8.48 296	1.87 284	0.85 249	1.96 269	2.40 251	1.47 164	7.73 264

AIO-Stereo-zeroshot1	3.71 260	0.90 266	1.37 268	0.36 239	0.87 256	0.28 233	0.78 225	1.46 256	3.74 283	2.99 292	10.24 304	1.68 228	1.05 237	0.04 120	4.49 229	4.96 300	0.55 196	0.73 264	35.32 305	1.81 277	4.32 238	7.96 288	0.26 226	0.34 216	0.21 229	6.50 282	1.57 173	5.39 250

SPS-STEREO	3.87 261	0.51 248	0.89 258	2.55 274	0.60 241	2.27 272	1.91 257	2.42 279	0.48 219	2.64 281	5.18 274	10.68 266	3.56 261	0.45 252	9.10 288	4.16 291	2.88 266	1.11 280	16.03 274	1.11 244	9.65 302	7.06 266	0.53 259	2.09 290	2.07 270	4.05 267	5.19 281	5.27 248
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_RVC	3.93 262	0.95 268	0.88 257	1.32 262	0.91 259	2.12 269	6.41 281	1.67 263	0.97 253	2.95 290	7.64 297	5.48 256	1.73 242	5.39 290	10.74 295	1.82 198	1.27 249	0.83 272	24.63 292	2.41 287	6.44 275	7.61 275	0.48 255	1.69 281	0.77 251	2.75 257	2.25 198	3.90 239

CBMV_ROB	3.99 263	0.43 243	1.00 262	2.02 266	0.95 262	1.61 266	1.67 252	2.83 282	0.70 244	2.13 269	4.08 266	16.34 280	11.91 282	0.27 222	7.96 271	2.44 256	1.39 255	0.29 218	9.76 261	1.58 267	5.47 262	5.44 220	0.30 238	0.55 233	3.43 280	7.99 287	7.43 288	7.85 266

ADCS	4.09 264	0.93 267	0.94 260	0.21 232	1.52 267	0.90 253	3.48 270	1.50 257	7.56 296	1.61 248	2.40 242	3.48 251	8.67 278	1.39 273	8.27 276	5.49 305	3.09 269	1.78 295	9.75 260	1.93 278	8.24 288	9.82 305	0.76 266	1.19 264	1.79 268	10.54 297	2.97 231	10.29 277

pmcnn	4.18 265	0.67 257	0.61 245	2.04 267	2.52 276	1.28 261	2.95 265	2.15 276	1.23 259	2.77 286	7.26 291	9.11 263	13.10 287	0.75 263	5.43 249	4.15 290	3.09 269	1.73 294	11.50 265	2.73 289	7.89 281	6.07 241	1.48 278	1.49 274	0.83 253	1.86 247	7.22 285	10.99 280

ACV-stereo	4.34 266	0.95 268	0.29 229	1.49 264	0.05 72	2.71 275	0.19 168	0.72 220	0.74 245	2.71 284	3.29 253	1.69 229	16.74 291	0.23 209	8.63 282	6.43 308	1.68 259	0.37 234	42.07 315	4.49 300	6.41 274	5.64 226	0.14 191	0.84 246	0.06 187	2.99 261	4.20 271	1.33 217

edge stereo	4.35 267	0.75 260	5.54 294	1.47 263	0.68 246	2.40 273	2.05 260	3.82 293	2.47 277	2.83 288	7.39 293	22.39 288	7.04 271	0.46 254	6.71 258	3.86 283	1.02 238	0.58 258	13.65 269	1.77 274	4.25 237	8.22 292	0.37 249	1.10 262	1.66 267	1.13 237	4.17 270	9.80 274

SANet	4.68 268	1.15 272	0.72 249	1.08 259	1.79 269	2.18 271	1.80 254	3.64 289	4.06 285	1.02 217	1.51 222	40.89 305	15.13 288	0.74 262	5.23 247	0.73 110	2.96 268	0.36 232	3.45 200	0.72 216	3.79 228	4.83 198	0.04 151	2.43 294	1.08 257	9.27 291	5.08 278	10.76 279

G-Net	4.73 269	0.73 259	0.67 248	0.15 223	0.83 254	0.25 231	0.42 209	3.63 288	5.06 289	2.28 271	7.11 290	33.67 300	3.98 262	0.11 170	4.48 228	4.47 297	0.90 228	1.56 289	10.38 263	7.20 308	4.91 251	4.92 203	0.27 230	2.00 289	0.69 246	3.51 264	8.30 290	15.26 293

DDUNet	4.89 270	8.16 287	1.37 268	15.28 287	11.53 291	13.06 287	13.61 288	0.03 109	0.08 122	0.31 173	0.17 166	2.81 243	0.12 170	30.11 299	1.31 56	0.42 44	5.42 285	3.10 303	7.68 250	3.60 297	0.64 95	3.51 156	7.13 292	0.11 159	0.13 211	0.00 1	2.47 209	0.00 1

UDG	4.89 270	9.17 289	1.61 274	15.38 288	16.23 298	10.04 284	21.31 293	0.34 201	0.07 115	0.29 170	0.87 208	2.05 237	0.07 144	21.35 295	3.10 182	0.73 110	5.33 284	1.71 293	7.74 251	3.39 295	2.18 169	4.16 180	3.02 285	0.25 208	0.01 144	0.00 1	1.53 171	0.02 129

SGM_RVC	5.06 272	2.37 278	0.86 256	3.70 277	2.05 273	4.02 280	3.08 266	3.97 294	2.18 274	2.80 287	4.60 269	12.63 270	9.07 279	0.52 258	5.35 248	1.16 156	2.48 264	0.73 264	16.29 276	1.29 258	5.10 256	4.67 194	0.97 271	1.53 275	5.98 288	4.86 271	17.62 305	16.88 296
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MaskLacGwcNet_RVC	5.10 273	0.81 263	0.45 241	1.01 257	0.93 260	1.00 255	2.09 261	1.18 246	1.70 266	2.65 282	7.37 292	55.54 318	5.50 268	2.83 282	4.18 220	2.37 249	2.53 265	2.86 301	12.17 266	0.63 200	6.51 276	7.97 289	0.21 217	1.40 270	0.80 252	2.92 260	3.45 248	6.78 257

MADNet+	5.17 274	1.14 271	0.81 254	1.31 261	1.86 271	0.41 239	7.13 283	4.64 296	1.30 262	2.11 268	1.25 217	7.00 261	7.54 272	1.68 275	15.77 313	5.61 306	10.54 301	0.72 263	9.98 262	4.66 301	10.53 307	7.94 287	0.28 236	6.30 312	5.27 286	1.53 243	3.79 259	18.58 300

AnyNet_C01	5.32 275	1.31 275	1.35 267	1.99 265	0.99 263	0.82 252	7.01 282	3.81 292	6.95 295	2.67 283	3.93 263	10.88 267	7.80 274	1.30 272	9.45 290	7.51 311	6.49 289	5.87 311	13.81 270	3.14 291	11.01 309	10.44 311	1.44 277	1.40 270	5.27 286	3.18 262	3.86 260	9.83 275

DGSMNet	5.33 276	1.12 270	1.33 266	0.98 255	0.43 230	1.56 265	0.78 225	2.82 281	1.13 256	5.43 311	19.14 320	3.33 250	4.71 266	2.73 281	8.95 286	7.91 314	9.34 297	4.39 308	21.81 288	3.83 298	12.01 314	14.38 316	1.86 283	2.77 299	0.76 249	2.72 256	3.12 236	4.64 243

SAMSARA	5.52 277	0.23 230	0.80 253	0.18 228	0.57 238	0.41 239	2.10 262	1.88 268	0.86 250	1.41 233	2.42 244	1.38 217	10.98 281	1.02 271	9.99 291	3.27 272	1.05 239	0.74 266	7.61 249	1.75 271	5.76 267	7.98 290	0.04 151	1.01 256	21.88 311	23.92 315	18.50 309	21.19 303

MDST_ROB	6.06 278	6.32 284	0.76 252	13.33 284	3.41 280	8.50 283	1.53 248	2.13 275	0.65 235	1.74 254	2.19 238	3.26 249	21.56 295	0.29 227	11.71 300	1.33 173	0.63 205	0.21 183	6.39 240	0.43 169	4.86 250	6.32 245	0.76 266	0.84 246	16.17 305	8.98 289	25.75 316	13.52 288

SGM+DAISY	6.69 279	2.68 280	2.71 283	4.33 278	3.45 281	5.63 281	5.85 275	3.71 291	4.72 288	3.62 301	10.34 305	13.55 272	12.02 284	2.03 279	14.41 310	5.03 302	2.95 267	1.60 290	21.46 285	3.31 293	8.98 298	8.82 299	0.64 261	3.61 303	6.70 291	7.55 284	9.49 295	11.52 284

MeshStereo	7.49 280	2.45 279	1.41 270	9.03 281	3.49 282	5.64 282	1.40 246	5.90 297	3.57 280	3.05 293	6.33 281	28.63 294	21.45 294	0.42 248	10.59 292	4.96 300	2.14 262	0.94 276	14.38 271	0.97 239	11.89 312	9.38 301	0.34 244	1.37 269	10.08 293	6.05 281	18.65 311	17.73 299
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	7.61 281	3.80 281	7.34 298	11.01 283	2.88 278	3.90 279	5.07 274	6.50 300	12.34 306	5.67 312	11.30 307	21.85 286	24.42 297	0.90 268	9.03 287	1.19 159	4.84 280	1.90 296	18.61 277	1.57 266	5.70 265	7.14 269	0.08 166	2.66 297	4.23 282	12.31 300	5.16 279	14.07 290

DPSNet	7.66 282	0.53 251	0.50 242	0.51 247	2.55 277	1.23 260	1.03 235	0.91 232	2.91 279	1.28 226	2.85 247	52.35 317	15.45 289	4.00 288	10.74 295	5.86 307	3.57 273	2.30 300	50.03 318	4.14 299	9.13 301	9.73 304	4.37 290	2.64 296	1.64 266	10.31 295	2.55 213	3.75 238

SQANet	8.36 283	13.62 291	1.51 272	27.93 295	7.70 287	24.54 294	19.95 292	0.50 210	0.53 227	0.08 127	0.57 193	12.67 271	2.96 253	15.94 292	7.34 261	0.50 61	3.38 272	0.09 115	21.60 286	0.63 200	6.67 277	6.60 257	38.30 300	0.50 228	0.27 235	2.11 249	2.43 207	6.72 256

SGM-ForestM	8.92 284	9.69 290	3.21 285	8.85 280	3.50 283	10.23 285	8.18 285	7.87 305	5.49 291	2.34 272	6.95 289	26.20 291	19.67 292	1.74 276	14.19 309	2.52 257	3.65 274	0.77 267	18.97 278	2.16 281	5.97 270	4.94 205	1.22 275	1.82 286	16.19 306	14.94 304	21.89 312	17.65 298

ELAS_RVC	10.24 285	5.33 283	4.68 292	10.96 282	6.07 284	18.00 290	6.32 279	6.73 301	4.18 286	4.37 307	13.14 313	38.51 304	26.53 303	1.99 278	8.40 280	3.07 268	4.87 281	3.11 304	12.18 267	3.35 294	8.09 286	10.23 307	1.67 280	4.98 309	17.94 307	13.21 302	18.60 310	19.96 302
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	10.48 286	6.74 285	4.17 291	13.36 285	8.23 288	14.54 288	6.36 280	7.60 304	6.93 294	4.00 305	13.16 314	37.82 303	23.84 296	2.16 280	9.35 289	2.97 267	4.96 282	2.92 302	12.82 268	2.35 285	8.15 287	10.26 308	1.55 279	4.54 307	19.05 309	15.68 309	17.89 307	21.51 304
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	10.90 287	18.81 294	1.77 278	39.91 303	12.22 293	34.18 301	24.58 294	0.18 178	0.44 213	0.00 1	0.62 195	15.33 278	4.54 265	24.74 297	8.11 275	0.57 77	3.84 275	0.11 127	24.02 290	0.79 222	7.40 278	6.43 250	51.76 303	1.03 258	0.28 238	1.32 240	2.92 229	8.28 270

Ntro	11.53 288	20.07 296	3.00 284	43.23 307	14.55 296	33.85 300	28.83 297	0.08 152	0.41 208	0.22 163	0.21 174	15.85 279	3.28 258	28.17 298	7.97 272	0.51 63	4.77 278	0.15 146	24.61 291	0.94 233	7.73 280	6.31 243	52.82 304	1.54 276	0.15 214	2.18 250	2.50 211	7.45 263

STStereo	11.69 289	8.45 288	10.04 306	18.16 289	10.58 290	15.14 289	10.53 286	13.13 312	9.53 303	3.86 302	14.97 317	36.06 301	26.96 304	0.99 269	15.41 311	3.48 277	2.14 262	0.91 274	27.08 295	2.21 283	5.15 257	6.42 249	1.20 274	4.57 308	15.16 304	13.24 303	18.03 308	22.37 306

PSMNet_ROB	12.92 290	23.05 301	5.61 295	30.55 296	6.20 285	34.92 302	29.34 299	1.70 265	1.75 269	2.97 291	5.43 277	20.61 284	27.77 305	23.98 296	8.94 285	0.72 108	5.52 286	0.57 255	25.00 293	3.13 290	8.01 285	6.53 252	49.02 301	1.60 277	6.03 289	7.68 285	4.46 275	7.83 265

ACVNet-4b	13.47 291	22.61 300	3.70 288	40.58 304	16.09 297	37.09 303	30.22 300	0.54 212	0.42 209	0.34 175	0.20 172	27.86 293	7.56 273	58.01 309	7.70 265	0.55 71	6.82 290	0.37 234	19.63 282	1.22 253	7.95 282	5.77 234	54.71 307	2.12 291	0.19 225	0.61 220	1.83 180	8.95 272

LSM0	13.66 292	0.48 246	1.89 280	3.22 276	2.27 275	2.98 277	6.02 277	6.42 299	6.24 293	3.39 300	7.39 293	15.02 276	21.09 293	0.59 259	72.72 321	82.45 323	4.78 279	1.63 291	41.67 313	6.26 305	14.18 317	15.86 317	0.24 221	2.56 295	5.08 284	9.03 290	13.43 300	21.93 305

WAO-6	13.69 293	13.80 292	3.74 289	23.62 292	13.67 295	31.88 298	26.45 295	3.68 290	9.30 302	0.52 193	2.91 249	26.50 292	36.24 313	46.50 301	8.08 273	1.52 182	9.67 298	0.68 261	20.50 284	1.73 270	8.83 294	7.74 280	17.50 296	3.35 302	12.66 299	11.66 299	9.90 296	17.13 297

RainbowNet	13.70 294	22.55 299	4.78 293	45.64 310	20.27 300	38.74 304	30.56 301	1.10 243	0.98 254	0.61 198	0.00 1	22.31 287	8.58 276	50.56 304	6.98 260	0.98 136	4.69 277	0.27 212	16.23 275	3.52 296	8.64 291	7.61 275	54.15 306	1.41 272	1.53 264	2.69 255	4.07 267	10.50 278

DispFullNet	13.76 295	21.88 298	15.89 314	24.86 293	21.02 301	20.86 291	35.46 306	7.47 303	4.04 284	10.78 316	8.78 300	19.92 283	16.16 290	32.44 300	6.50 256	9.00 315	19.01 316	5.23 309	33.08 301	10.48 312	8.84 295	7.86 284	4.01 288	1.64 278	2.82 272	1.95 248	7.01 284	14.43 291

MANE	14.80 296	7.78 286	12.20 312	14.57 286	10.23 289	12.65 286	10.66 287	14.23 315	13.81 308	3.15 297	9.50 303	32.07 298	29.96 306	3.21 284	16.78 314	7.52 312	5.32 283	20.78 320	19.44 281	3.25 292	8.74 293	7.75 282	1.22 275	5.74 310	25.51 315	24.86 316	40.14 320	38.43 317

ACVNet_1	15.09 297	27.35 309	7.46 299	51.42 315	29.53 308	48.54 313	36.16 307	0.04 126	0.62 232	0.39 179	0.00 1	18.89 282	6.85 270	60.94 311	4.60 233	0.56 74	7.36 291	0.57 255	21.72 287	0.49 183	8.00 284	5.14 211	54.78 310	1.96 287	0.32 240	5.74 278	2.47 209	5.42 251

PWCK	15.17 298	20.47 297	6.84 297	32.90 299	11.65 292	21.53 292	17.84 290	9.87 309	11.97 305	12.07 317	14.29 315	41.32 306	25.14 300	3.58 286	11.25 299	2.27 235	8.70 296	1.66 292	61.56 321	7.51 309	11.31 311	9.01 300	14.59 295	2.97 300	8.97 292	15.50 308	8.45 291	16.44 295

ACVNet_2	15.75 299	27.28 308	7.96 302	50.80 314	26.50 304	45.66 312	33.66 305	0.27 191	0.42 209	0.62 199	0.94 211	24.18 289	9.84 280	48.67 303	4.83 235	0.60 90	11.17 302	0.10 119	33.98 304	0.68 211	7.99 283	5.88 236	53.48 305	1.99 288	5.13 285	10.08 293	4.33 272	8.26 269

JetBlue	16.26 300	15.75 293	11.96 311	22.11 291	17.95 299	27.99 296	17.99 291	13.64 313	16.12 310	2.62 279	3.45 256	67.72 321	4.80 267	15.68 291	8.32 277	7.69 313	14.60 311	10.60 316	20.06 283	7.74 310	16.54 318	14.09 315	9.90 293	6.84 314	13.22 301	23.90 314	22.16 313	25.58 309

LVE	17.70 301	25.24 304	6.02 296	47.66 311	30.55 309	42.15 308	37.64 309	0.92 233	1.92 271	3.11 295	0.03 133	21.36 285	26.37 302	59.12 310	5.21 246	1.22 161	6.30 288	0.78 268	29.93 297	1.17 248	9.97 303	8.22 292	55.32 312	3.82 305	19.25 310	10.53 296	11.57 297	12.58 285

IMH-64-1	18.20 302	24.74 302	8.43 304	43.22 305	29.41 306	41.24 305	39.25 310	3.31 285	8.66 299	0.09 135	0.84 205	31.58 296	24.90 298	74.34 312	7.80 268	1.61 186	7.68 292	2.14 297	30.04 298	1.17 248	8.89 296	8.35 294	55.70 313	1.66 279	10.76 294	4.93 272	7.35 286	13.35 286

IMH-64	18.20 302	24.74 302	8.43 304	43.22 305	29.41 306	41.24 305	39.25 310	3.31 285	8.66 299	0.09 135	0.84 205	31.58 296	24.90 298	74.34 312	7.80 268	1.61 186	7.68 292	2.14 297	30.04 298	1.17 248	8.89 296	8.35 294	55.70 313	1.66 279	10.76 294	4.93 272	7.35 286	13.35 286

Dean	18.84 304	31.43 314	4.15 290	56.06 317	33.28 313	49.41 314	37.37 308	3.21 284	4.38 287	1.58 246	0.03 133	26.03 290	34.61 310	57.09 308	7.74 266	0.90 126	8.47 295	0.31 223	25.72 294	1.51 264	8.39 290	7.38 273	54.84 311	2.74 298	18.36 308	10.10 294	13.28 299	10.20 276

BEATNet-Init1	19.18 305	19.13 295	7.74 300	32.14 297	13.16 294	29.13 297	16.19 289	12.18 311	13.16 307	4.63 308	12.87 311	36.56 302	42.58 315	3.21 284	20.76 317	9.14 316	5.88 287	3.97 307	47.19 317	17.73 318	12.29 316	13.10 314	3.89 287	6.55 313	27.00 317	17.20 313	50.67 323	39.90 319

IMH	19.35 306	25.33 305	8.35 303	43.47 308	30.55 309	42.09 307	40.33 312	3.51 287	8.89 301	0.16 148	0.25 179	33.42 299	33.95 309	77.49 315	6.93 259	1.33 173	8.16 294	2.24 299	30.28 300	1.37 259	8.71 292	7.74 280	55.71 315	1.76 283	10.94 296	7.82 286	8.50 292	23.20 307

LE_ROB	19.62 307	4.63 282	7.87 301	26.32 294	33.04 312	23.04 293	28.96 298	19.01 317	15.58 309	4.86 310	12.98 312	44.86 311	49.56 320	1.53 274	11.86 301	1.87 201	2.13 261	0.55 253	29.13 296	6.11 303	7.57 279	6.29 242	6.44 291	23.82 321	30.40 321	35.63 321	47.13 322	48.49 323

WAO-8	20.82 308	26.27 306	10.77 307	39.60 301	25.15 302	43.40 309	32.13 303	9.00 307	19.71 311	3.97 303	6.66 286	44.41 309	33.89 307	55.25 306	10.97 297	1.61 186	10.27 299	1.14 281	33.91 302	12.99 316	9.06 299	7.88 285	25.90 297	2.29 292	29.01 318	15.39 306	15.57 302	35.82 315

Venus	20.82 308	26.27 306	10.77 307	39.60 301	25.15 302	43.40 309	32.13 303	9.00 307	19.71 311	3.97 303	6.66 286	44.41 309	33.89 307	55.29 307	10.97 297	1.61 186	10.27 299	1.14 281	33.91 302	12.99 316	9.06 299	7.88 285	25.90 297	2.29 292	29.01 318	15.39 306	15.57 302	35.82 315

DLNR_Zeroshot_test	21.55 310	75.17 323	0.84 255	99.67 327	0.13 150	0.13 190	98.88 326	1.65 260	0.29 192	2.62 279	1.07 216	2.92 244	0.32 211	20.56 294	96.42 323	100.00 328	22.94 318	20.02 319	19.09 280	1.80 276	8.26 289	7.69 279	0.01 105	0.27 211	0.00 1	0.00 1	0.25 102	0.88 205

KSHMR	24.81 311	32.60 315	16.13 315	56.35 319	41.35 319	54.48 318	57.05 317	13.87 314	10.61 304	7.82 314	8.23 298	30.48 295	26.26 301	85.01 317	12.59 307	3.26 271	13.88 309	5.40 310	37.79 309	5.60 302	10.75 308	9.84 306	57.93 318	4.50 306	14.97 303	11.14 298	14.88 301	27.20 310

TorneroNet	24.99 312	29.07 313	12.56 313	50.44 313	35.02 315	52.97 317	51.77 314	8.41 306	25.66 317	1.39 229	6.31 280	45.92 312	45.14 318	86.77 320	12.07 303	1.42 177	14.50 310	3.39 305	41.10 311	7.14 307	10.50 305	9.42 302	56.93 317	3.21 301	13.83 302	12.60 301	11.85 298	25.42 308

TorneroNet-64	25.10 313	28.63 311	11.01 309	49.93 312	33.59 314	50.82 316	51.36 313	6.76 302	28.41 319	1.49 238	1.50 221	48.55 314	49.42 319	85.80 318	12.23 305	1.61 186	14.98 312	3.40 306	41.73 314	6.57 306	10.52 306	9.65 303	56.72 316	3.73 304	12.34 298	17.16 312	8.21 289	31.60 313

ktn	25.90 314	27.52 310	11.72 310	43.86 309	32.66 311	45.51 311	53.50 315	6.39 298	31.24 321	14.15 318	3.51 258	43.90 308	43.66 316	76.09 314	15.43 312	6.85 310	16.40 314	10.39 315	38.11 310	9.69 311	11.24 310	10.33 309	58.59 319	8.85 315	12.13 297	15.32 305	24.53 315	27.77 311

notaker	26.12 315	34.21 317	16.67 316	56.11 318	39.35 317	57.49 319	58.02 318	10.52 310	23.79 316	6.84 313	2.18 237	46.65 313	44.62 317	91.19 322	13.09 308	2.91 266	15.06 313	7.07 313	44.19 316	11.09 313	10.00 304	10.39 310	61.48 322	6.08 311	2.86 273	5.93 280	8.61 294	18.82 301

UNDER WATER	30.42 316	35.10 319	18.29 317	61.69 320	49.72 322	61.61 321	68.40 320	26.78 318	20.91 314	4.64 309	6.56 285	49.16 315	35.76 311	85.80 318	11.99 302	3.25 270	19.16 317	6.32 312	36.00 308	12.62 315	12.06 315	11.48 312	58.77 320	12.64 317	26.75 316	26.51 318	17.44 304	42.02 321

UNDER WATER-64	30.62 317	34.90 318	19.50 318	63.08 321	49.58 321	63.23 322	68.76 321	28.47 320	20.52 313	8.92 315	9.25 302	49.45 316	36.21 312	84.01 316	12.54 306	4.26 295	18.84 315	7.29 314	35.37 306	11.91 314	11.98 313	12.16 313	59.99 321	10.24 316	22.52 312	26.36 317	17.77 306	39.71 318

HanzoNet	38.59 318	41.13 320	26.84 319	55.30 316	44.55 320	59.48 320	65.00 319	27.29 319	43.14 322	16.05 320	18.67 319	68.87 322	59.34 322	89.79 321	20.65 316	15.16 318	27.64 319	18.55 318	57.63 320	29.43 320	22.05 319	18.21 319	70.77 323	17.96 318	30.25 320	28.11 319	29.43 318	40.63 320

JetRed	39.35 319	45.31 321	43.51 323	38.91 300	38.88 316	50.33 315	55.05 316	38.22 321	28.00 318	15.07 319	11.16 306	63.72 319	6.53 269	46.98 302	33.84 319	37.68 321	46.16 320	61.14 324	35.57 307	20.96 319	58.43 322	52.72 321	49.68 302	23.35 320	31.74 322	47.35 322	39.42 319	42.86 322

MADNet++	42.55 320	32.88 316	38.07 321	21.89 290	40.55 318	25.78 295	31.82 302	38.22 321	52.61 323	44.35 322	64.46 322	64.81 320	65.99 323	19.56 293	19.61 315	24.60 320	50.08 321	32.22 321	53.62 319	53.64 322	74.46 323	72.66 322	10.15 294	59.09 323	25.39 314	55.66 323	42.62 321	34.08 314

LRCNet_RVC	55.07 321	71.56 322	41.88 322	91.80 322	92.31 323	87.74 323	81.97 322	46.59 323	29.52 320	97.29 323	70.12 323	87.87 325	58.94 321	96.22 325	32.60 318	9.17 317	62.54 322	45.71 322	92.90 322	58.96 323	24.77 320	16.43 318	92.88 325	48.31 322	6.24 290	2.51 254	24.28 314	15.80 294

PML	91.55 322	100.00 329	72.36 324	100.00 329	99.99 325	99.99 329	98.61 325	100.00 328	96.67 324	100.00 327	89.50 324	99.89 329	99.98 328	96.95 326	86.93 322	78.31 322	88.87 323	58.84 323	100.00 329	89.23 324	84.03 324	76.35 323	88.24 324	85.65 324	89.63 326	92.69 326	100.00 327	99.20 327

MEDIAN_ROB	95.96 323	98.25 326	97.18 325	100.00 329	99.94 324	99.99 329	100.00 329	98.76 326	96.86 325	99.97 326	99.87 327	96.39 328	93.43 324	99.94 329	98.82 324	96.81 324	97.72 326	97.63 325	99.54 325	96.93 325	89.46 325	92.65 325	100.00 329	94.87 325	79.89 324	88.94 325	83.47 324	93.52 325

DPSM_ROB	97.14 324	98.92 327	99.68 328	98.73 325	100.00 326	90.94 324	90.97 323	100.00 328	100.00 327	100.00 327	100.00 329	94.20 326	100.00 329	94.69 323	100.00 329	100.00 328	100.00 329	100.00 330	99.98 326	100.00 329	100.00 330	100.00 329	54.75 308	100.00 329	100.00 327	100.00 328	100.00 327	100.00 328

DPSM	97.14 324	98.92 327	99.68 328	98.73 325	100.00 326	90.94 324	90.97 323	100.00 328	100.00 327	100.00 327	100.00 329	94.20 326	100.00 329	94.69 323	100.00 329	100.00 328	100.00 329	100.00 330	99.98 326	100.00 329	100.00 330	100.00 329	54.75 308	100.00 329	100.00 327	100.00 328	100.00 327	100.00 328

HaxPig	97.72 326	100.00 329	98.22 326	99.99 328	100.00 326	99.99 329	99.99 328	99.97 327	99.83 326	100.00 327	99.92 328	99.99 330	99.93 327	99.99 330	99.26 325	98.81 325	99.96 327	98.30 326	99.98 326	99.97 326	93.73 326	87.57 324	99.99 328	99.97 328	78.01 323	98.96 327	88.73 326	97.26 326

AVERAGE_ROB	97.89 327	100.00 329	99.51 327	100.00 329	100.00 326	100.00 332	100.00 329	100.00 328	100.00 327	100.00 327	100.00 329	100.00 331	100.00 329	100.00 331	99.58 326	99.69 326	99.99 328	99.97 327	100.00 329	100.00 329	96.36 327	98.90 326	100.00 329	100.00 329	86.66 325	87.54 324	88.46 325	86.35 324

DGTPSM_ROB	98.06 328	97.23 324	100.00 330	97.54 323	100.00 326	96.88 326	100.00 329	95.43 324	100.00 327	98.26 324	98.84 325	83.09 323	98.12 325	99.83 327	99.88 328	100.00 328	90.55 324	99.99 328	93.59 323	99.98 327	99.18 328	99.45 327	99.85 326	99.95 326	100.00 327	100.00 328	100.00 327	100.00 328

DPSMNet_ROB	98.08 329	97.28 325	100.00 330	97.56 324	100.00 326	96.88 326	100.00 329	95.43 324	100.00 327	98.27 325	98.85 326	83.13 324	98.18 326	99.87 328	99.87 327	99.99 327	90.66 325	99.99 328	93.78 324	99.98 327	99.18 328	99.45 327	99.85 326	99.95 326	100.00 327	100.00 328	100.00 327	100.00 328

CasAABBNet	99.94 330	100.00 329	100.00 330	100.00 329	100.00 326	99.18 328	99.15 327	100.00 328	100.00 327	100.00 327	100.00 329	100.00 331	100.00 329	100.00 331	100.00 329	100.00 328	100.00 329	100.00 330	100.00 329	100.00 329	100.00 330	100.00 329	100.00 329	100.00 329	100.00 327	100.00 328	100.00 327	100.00 328

STTRV1_RVC		0.30 236	0.41 237	0.44 244	0.39 225	1.12 258	0.89 230	0.42 205	0.42 209	0.89 212	2.56 245	4.38 253	8.09 275	0.50 257		2.25 224	4.06 276	0.55 253		6.11 303	5.46 261			1.26 268	3.42 279	2.80 259	4.93 276	13.99 289

DPSimNet_ROB		28.82 312	33.05 320	32.37 298	28.38 305	32.01 299	27.07 296	18.03 316	23.46 315	31.58 321	28.76 321	43.16 307	41.83 314	53.67 305	34.49 320	24.18 319		15.40 317	41.40 312	36.56 321	25.39 321	25.09 320	27.23 299	20.88 319		31.61 320	27.44 317	28.83 312

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