Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

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Method	all	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

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

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

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

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

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

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

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

TDLM	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.05 1	0.04 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.00 1

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

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

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

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

anonymousdsp	0.09 15	0.01 11	0.00 1	0.05 134	0.03 40	0.06 145	0.00 1	0.01 43	0.01 10	0.00 1	0.25 142	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.71 28	0.26 24	0.02 30	0.00 1	0.11 22	0.12 86	0.08 12	0.65 56	0.01 92	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.06 12	0.01 11	0.00 1	0.01 44	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.01 35	0.00 1	0.75 32	0.45 63	0.01 10	0.00 1	0.06 15	0.00 1	0.12 22	0.18 23	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
ADLNet	0.17 39	0.01 11	0.00 1	0.00 1	0.04 54	0.00 1	0.00 1	0.20 134	0.00 1	0.00 1	0.01 82	0.77 164	0.00 1	0.06 118	2.33 165	0.36 41	0.01 10	0.00 1	0.06 15	0.07 72	0.08 12	0.57 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.00 1

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

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

MSKI-zero shot	1.32 174	0.02 22	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.15 174	0.00 1	0.71 169	0.57 182	0.41 135	3.43 208	0.40 145	0.27 155	0.02 47	1.63 127	2.71 223	0.58 168	0.30 174	8.12 196	1.20 210	5.20 210	4.62 203	0.18 178	0.06 111	0.16 172	0.86 182	0.46 73	3.62 183

EKT-Stereo	1.16 159	0.02 22	0.00 1	0.03 116	0.18 156	0.05 140	0.24 166	1.07 187	0.61 184	0.85 160	1.43 181	0.50 156	0.37 170	0.06 118	2.95 180	3.75 237	0.57 165	0.35 183	3.54 152	1.78 226	4.62 202	4.79 205	0.02 114	0.04 84	0.00 1	0.00 1	3.51 199	0.00 1

MIM_Stereo	0.23 56	0.02 22	0.00 1	0.01 44	0.09 94	0.09 153	0.00 1	0.11 120	0.04 52	0.00 1	0.00 1	0.03 21	0.02 70	0.02 47	0.77 34	0.36 41	0.06 63	0.03 73	2.11 128	0.06 64	0.54 68	0.58 52	0.02 114	0.02 42	0.09 157	0.15 150	0.98 95	0.02 99

CASnet	0.31 81	0.02 22	0.00 1	0.00 1	0.09 94	0.00 1	0.00 1	0.01 43	0.08 87	0.02 71	0.02 92	0.18 108	0.17 139	0.00 1	1.09 70	0.57 94	0.21 115	0.22 149	0.44 50	0.14 97	2.69 157	1.62 91	0.00 1	0.05 97	0.00 1	0.00 1	0.69 85	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	1.05 153	0.02 22	0.02 138	0.01 44	0.05 62	0.01 91	0.00 1	0.98 183	0.38 159	0.25 120	3.29 206	0.35 140	0.21 147	0.11 155	1.46 105	1.86 192	0.54 162	0.25 159	5.16 171	0.30 136	4.27 191	2.84 147	0.10 152	0.07 122	0.06 147	0.36 166	1.19 100	4.22 188

iinet-f	0.52 118	0.02 22	0.00 1	0.01 44	0.07 81	0.00 1	0.05 133	0.01 43	0.08 87	1.23 176	0.00 1	0.02 9	0.02 70	0.03 78	3.11 186	0.83 136	0.05 48	0.05 84	3.07 144	0.59 163	0.70 80	2.17 118	0.02 114	0.01 19	0.03 136	0.01 107	1.78 129	0.01 79

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

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

dad	1.18 164	0.02 22	0.01 117	2.11 212	0.01 15	0.00 1	5.84 222	0.01 43	0.04 52	0.00 1	0.00 1	0.06 58	1.03 182	0.01 13	2.24 164	0.49 78	0.01 10	0.16 124	4.27 161	0.16 105	0.28 41	0.54 48	0.08 145	0.20 166	1.50 209	0.00 1	7.90 230	4.90 192

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.88 140	0.02 22	0.01 117	0.71 196	0.12 128	0.00 1	0.06 137	1.69 207	0.22 124	1.62 196	4.44 220	3.04 194	0.18 140	0.02 47	1.33 90	0.82 135	0.39 151	0.07 92	0.99 80	0.56 161	2.48 149	1.85 110	0.25 186	1.15 212	0.05 143	0.02 124	1.34 108	0.34 147
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HITNet	0.18 44	0.02 22	0.00 1	0.01 44	0.03 40	0.01 91	0.01 91	0.03 83	0.09 92	0.00 1	0.00 1	0.05 48	0.03 88	0.08 135	0.97 56	0.44 60	0.06 63	0.01 38	0.43 48	0.08 73	0.88 100	1.15 70	0.00 1	0.03 67	0.00 1	0.00 1	0.33 71	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet	1.17 161	0.02 22	0.00 1	0.19 180	0.63 193	0.05 140	0.02 118	0.51 162	0.28 142	1.55 194	1.69 185	0.66 160	2.21 194	0.02 47	3.72 196	1.84 190	0.35 145	0.35 183	8.64 200	0.90 196	2.85 162	1.70 100	0.00 1	1.03 208	0.00 1	0.12 144	2.27 153	0.03 114

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

MGS-Stereo	0.24 60	0.03 40	0.00 1	0.01 44	0.07 81	0.00 1	0.01 91	0.01 43	0.09 92	0.00 1	0.00 1	0.20 116	0.03 88	0.01 13	4.55 212	0.25 23	0.05 48	0.01 38	0.37 44	0.02 33	0.35 51	0.50 44	0.02 114	0.02 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AEACV	0.09 15	0.03 40	0.04 154	0.00 1	0.00 1	0.09 153	0.00 1	0.01 43	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.16 100	0.02 70	0.02 47	0.69 24	0.46 69	0.01 10	0.04 79	0.24 38	0.15 102	0.10 14	0.22 24	0.07 143	0.01 19	0.00 1	0.18 154	0.01 18	0.00 1

HH	1.17 161	0.03 40	0.00 1	0.01 44	0.05 62	0.11 166	0.01 91	0.66 167	0.37 156	1.90 208	0.39 150	0.69 162	0.33 162	0.04 93	1.48 107	3.72 235	0.27 128	0.24 155	5.83 179	0.62 168	6.22 221	4.61 201	0.24 183	0.08 127	0.15 170	0.00 1	2.35 158	1.13 164

HanStereo	1.17 161	0.03 40	0.00 1	0.01 44	0.05 62	0.11 166	0.01 91	0.66 167	0.37 156	1.90 208	0.39 150	0.69 162	0.33 162	0.04 93	1.48 107	3.72 235	0.27 128	0.24 155	5.83 179	0.62 168	6.22 221	4.61 201	0.24 183	0.08 127	0.15 170	0.00 1	2.35 158	1.13 164

IER	0.14 31	0.03 40	0.00 1	0.02 94	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 10	0.23 117	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.02 47	1.38 96	0.21 18	0.02 30	0.00 1	0.05 11	0.03 46	0.17 31	0.04 9	0.12 161	0.01 19	0.00 1	0.03 135	1.21 103	0.04 118

Sa-1000	0.49 113	0.03 40	0.00 1	0.02 94	0.06 78	0.00 1	0.00 1	0.01 43	0.03 45	0.00 1	0.00 1	0.23 120	0.03 88	0.14 170	1.26 87	0.72 129	0.08 77	0.17 131	2.52 137	0.11 82	0.89 101	3.79 172	0.01 92	0.11 143	0.07 150	0.00 1	2.98 182	0.01 79

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

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

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

IPLGR_C	0.37 90	0.03 40	0.09 166	0.01 44	0.10 108	0.00 1	0.14 154	0.09 112	0.27 141	0.04 79	0.08 113	0.04 37	0.04 99	0.09 143	1.86 141	0.46 69	0.15 98	0.02 56	1.69 115	0.02 33	0.78 90	1.69 99	0.02 114	0.02 42	0.08 152	0.00 1	2.16 144	0.02 99

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

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

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

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

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

ACRE	0.38 94	0.03 40	0.08 164	0.01 44	0.09 94	0.00 1	0.14 154	0.09 112	0.28 142	0.04 79	0.11 120	0.10 83	0.04 99	0.12 160	1.92 146	0.46 69	0.16 99	0.02 56	1.64 111	0.06 64	0.76 86	1.66 94	0.01 92	0.02 42	0.08 152	0.01 107	2.32 157	0.02 99

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

GEStereo_RVC	0.69 128	0.03 40	0.01 117	0.01 44	0.14 142	0.00 1	0.22 161	0.30 149	0.12 107	0.20 111	0.09 117	0.23 120	0.02 70	0.05 104	1.35 92	1.20 156	0.17 106	0.09 99	4.87 165	0.32 138	2.13 136	3.77 171	0.26 187	0.19 164	0.00 1	0.02 124	2.64 165	0.24 136

CREStereo++_RVC	0.49 113	0.03 40	0.00 1	0.02 94	0.11 122	0.01 91	0.00 1	0.17 130	0.11 105	0.18 107	0.05 105	0.11 88	0.04 99	0.01 13	1.52 115	1.42 169	0.26 126	0.20 141	1.44 100	0.13 91	2.11 134	1.64 92	0.03 127	0.05 97	0.00 1	0.00 1	3.54 204	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.90 144	0.03 40	0.00 1	0.02 94	0.10 108	0.00 1	0.00 1	0.23 138	0.36 154	0.24 119	0.06 106	0.13 90	0.23 149	0.01 13	1.62 126	1.93 197	0.40 152	0.17 131	2.24 130	0.22 126	4.46 199	2.20 119	0.02 114	0.05 97	0.47 191	0.05 138	3.83 210	5.24 193

TANstereo	0.47 110	0.03 40	0.00 1	0.04 129	0.09 94	0.00 1	0.00 1	0.23 138	0.28 142	0.17 104	0.17 124	0.13 90	0.08 122	0.01 13	1.59 122	1.33 162	0.34 142	0.20 141	0.27 40	0.13 91	2.19 140	1.78 104	0.12 161	0.04 84	0.00 1	0.00 1	3.51 199	0.00 1

XX-TBD	0.47 110	0.03 40	0.00 1	0.04 129	0.09 94	0.00 1	0.00 1	0.23 138	0.28 142	0.17 104	0.17 124	0.13 90	0.08 122	0.01 13	1.59 122	1.33 162	0.34 142	0.20 141	0.27 40	0.13 91	2.19 140	1.78 104	0.12 161	0.04 84	0.00 1	0.00 1	3.51 199	0.00 1

GES	0.51 116	0.03 40	0.01 117	0.00 1	0.08 90	0.00 1	0.01 91	0.01 43	0.25 131	0.22 116	0.08 113	0.21 117	0.07 118	0.01 13	1.59 122	0.63 112	0.23 119	0.03 73	5.69 178	0.17 110	1.74 123	1.34 75	0.04 135	0.11 143	0.01 121	0.00 1	0.16 61	0.91 159

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

GMStereo	0.10 20	0.03 40	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.01 13	0.56 15	0.22 21	0.07 71	0.02 56	0.92 77	0.00 1	0.10 14	0.03 7	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.82 89	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MMNet	0.03 4	0.03 40	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.02 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.02 47	0.41 9	0.18 12	0.00 1	0.00 1	0.02 4	0.02 33	0.12 22	0.09 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

CREStereo	0.43 100	0.03 40	0.00 1	0.00 1	0.07 81	0.01 91	0.00 1	0.20 134	0.37 156	0.19 108	0.19 130	0.29 134	0.26 151	0.01 13	1.52 115	1.86 192	0.30 137	0.21 148	1.45 102	0.39 147	2.17 139	1.59 90	0.02 114	0.05 97	0.00 1	0.00 1	0.55 76	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
HSM	0.28 68	0.03 40	0.00 1	0.03 116	0.13 135	0.00 1	0.00 1	0.71 169	0.08 87	0.00 1	0.03 98	0.17 106	0.02 70	0.02 47	1.23 86	0.37 44	0.06 63	0.00 1	1.58 109	0.09 76	0.87 99	1.06 68	0.00 1	0.02 42	0.00 1	0.00 1	1.16 99	0.01 79

AE-Stereo	0.44 103	0.04 70	0.00 1	0.03 116	0.14 142	0.03 129	0.01 91	0.05 93	0.13 111	0.01 65	0.00 1	0.22 118	0.18 140	0.03 78	1.04 63	1.50 173	0.29 134	0.18 135	1.35 96	0.36 143	2.04 131	3.28 159	0.02 114	0.04 84	0.01 121	0.14 149	0.84 91	0.00 1

CAS	0.31 81	0.04 70	0.00 1	0.00 1	0.07 81	0.02 122	0.07 141	0.07 103	0.39 161	0.45 136	0.10 118	0.18 108	0.14 135	0.11 155	1.44 103	0.94 145	0.24 121	0.35 183	0.40 45	0.18 114	1.41 115	1.72 101	0.01 92	0.03 67	0.00 1	0.00 1	0.06 45	0.07 124

LoS	0.64 126	0.04 70	0.01 117	0.01 44	0.02 30	0.01 91	0.00 1	2.75 221	0.50 175	0.39 133	0.06 106	0.52 157	0.50 175	0.13 164	1.65 129	1.84 190	0.67 179	0.45 194	1.09 85	0.25 129	3.52 179	2.69 142	0.03 127	0.06 111	0.00 1	0.00 1	0.03 37	0.02 99

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

CASS	0.97 149	0.04 70	0.04 154	0.05 134	0.05 62	0.01 91	1.34 199	0.13 126	0.26 137	0.49 142	1.46 182	0.38 143	0.28 157	0.01 13	1.47 106	1.26 161	2.91 221	0.42 193	3.52 151	0.10 77	5.60 215	4.01 179	0.00 1	0.06 111	0.27 184	0.00 1	1.92 135	0.01 79
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CIPLG	0.38 94	0.04 70	0.09 166	0.01 44	0.09 94	0.00 1	0.13 152	0.09 112	0.31 147	0.04 79	0.07 112	0.09 79	0.04 99	0.10 151	2.21 162	0.47 74	0.16 99	0.02 56	1.65 112	0.06 64	0.76 86	1.65 93	0.01 92	0.03 67	0.08 152	0.00 1	1.99 137	0.02 99

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

test-1	1.48 177	0.04 70	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.20 181	0.31 167	0.89 179	0.49 172	2.96 234	3.23 205	1.52 177	0.30 158	0.17 176	1.94 149	2.72 224	0.61 170	0.49 198	5.52 174	1.33 213	4.19 190	5.99 226	0.01 92	0.12 149	0.00 1	0.18 154	3.69 207	3.00 180

ICVP	0.37 90	0.04 70	0.00 1	0.00 1	0.02 30	0.01 91	0.00 1	0.02 76	0.10 103	0.34 128	0.21 134	0.10 83	0.07 118	0.07 130	0.91 51	0.94 145	0.60 169	0.60 205	0.74 68	0.38 145	1.68 122	2.97 150	0.01 92	0.06 111	0.00 1	0.00 1	0.19 64	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raft+_RVC	0.13 28	0.04 70	0.00 1	0.05 134	0.09 94	0.00 1	0.03 128	0.00 1	0.02 28	0.00 1	0.00 1	0.05 48	0.00 1	0.02 47	0.85 43	0.51 83	0.04 45	0.00 1	0.71 67	0.13 91	0.28 41	0.64 55	0.00 1	0.02 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-Stereo	2.12 188	0.04 70	0.07 163	0.02 94	0.01 15	0.16 175	0.14 154	0.12 121	0.25 131	2.08 215	6.54 230	0.27 129	0.46 173	0.04 93	1.50 111	3.22 230	0.63 173	0.26 163	4.53 163	0.20 120	2.76 158	3.03 151	0.12 161	0.07 122	23.83 256	0.03 135	2.14 143	4.71 190

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

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

HGLStereo	0.10 20	0.04 70	0.01 117	0.01 44	0.03 40	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.02 28	0.48 138	0.00 1	0.02 9	0.01 35	0.02 47	0.70 25	0.27 30	0.02 30	0.00 1	0.16 29	0.02 33	0.27 38	0.48 43	0.02 114	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.09 50	0.00 1

DSFCA	0.15 35	0.04 70	0.01 117	0.01 44	0.18 156	0.01 91	0.23 163	0.01 43	0.09 92	0.00 1	0.03 98	0.05 48	0.02 70	0.02 47	0.86 47	0.39 48	0.09 80	0.15 116	0.13 24	0.04 55	0.27 38	0.33 34	0.06 141	0.06 111	0.09 157	0.06 139	0.73 86	0.14 129

DMCA-RVC	0.18 44	0.04 70	0.09 166	0.03 116	0.16 147	0.07 147	0.23 163	0.04 89	0.49 172	0.67 154	0.22 136	0.03 21	0.02 70	0.02 47	0.76 33	0.28 33	0.11 88	0.10 102	0.09 19	0.10 77	0.21 32	0.11 20	0.05 140	0.07 122	0.04 139	0.01 107	0.82 89	0.00 1

PMTNet	0.51 116	0.04 70	0.00 1	0.01 44	0.10 108	0.01 91	0.11 150	0.23 138	0.33 148	0.35 130	0.22 136	0.32 137	0.23 149	0.01 13	1.52 115	1.88 196	0.33 141	0.16 124	2.46 134	0.26 130	2.44 147	1.68 98	0.02 114	0.05 97	0.99 204	0.02 124	0.08 48	0.00 1

R-Stereo Train	0.88 140	0.04 70	0.00 1	0.02 94	0.01 15	0.01 91	0.00 1	0.12 121	0.52 177	0.85 160	1.77 186	0.47 152	0.20 145	0.16 174	1.39 98	2.03 201	0.90 192	0.41 190	5.12 168	0.61 165	3.63 181	4.27 185	0.01 92	0.09 136	0.00 1	0.12 144	0.16 61	0.78 154

RAFT-Stereo	0.88 140	0.04 70	0.00 1	0.02 94	0.01 15	0.01 91	0.00 1	0.12 121	0.52 177	0.85 160	1.77 186	0.47 152	0.20 145	0.16 174	1.39 98	2.03 201	0.90 192	0.41 190	5.12 168	0.61 165	3.63 181	4.27 185	0.01 92	0.09 136	0.00 1	0.12 144	0.16 61	0.78 154
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NLCA_NET_v2_RVC	0.19 49	0.04 70	0.00 1	0.01 44	0.09 94	0.00 1	0.09 145	0.00 1	1.20 205	1.00 165	0.00 1	0.06 58	0.00 1	0.01 13	0.78 36	0.20 16	0.01 10	0.02 56	0.43 48	0.03 46	0.14 26	0.33 34	0.00 1	0.05 97	0.00 1	0.70 178	0.04 41	0.03 114
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MLCV	0.85 138	0.04 70	0.01 117	0.18 178	0.47 186	0.00 1	0.01 91	1.32 198	0.34 149	1.02 167	2.77 202	0.40 145	0.26 151	0.05 104	1.58 121	0.90 141	0.25 124	0.25 159	5.94 182	0.17 110	1.64 121	3.11 153	0.10 152	0.53 188	0.00 1	0.01 107	1.68 126	0.02 99

DAS	1.30 171	0.05 91	0.00 1	0.01 44	0.12 128	0.11 166	0.09 145	0.76 172	0.70 191	1.79 204	4.27 217	2.88 191	2.40 195	0.02 47	1.76 134	2.31 210	0.86 188	0.26 163	4.24 159	0.77 184	4.77 204	3.74 169	0.01 92	0.88 201	0.17 174	0.02 124	2.06 140	0.00 1

SepStereo	1.30 171	0.05 91	0.00 1	0.01 44	0.12 128	0.11 166	0.09 145	0.76 172	0.70 191	1.79 204	4.27 217	2.88 191	2.40 195	0.02 47	1.76 134	2.31 210	0.86 188	0.26 163	4.24 159	0.77 184	4.77 204	3.74 169	0.01 92	0.88 201	0.17 174	0.02 124	2.06 140	0.00 1

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

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

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

sCroCo_RVC	0.66 127	0.05 91	0.00 1	0.01 44	0.04 54	0.00 1	0.00 1	0.12 121	0.54 179	0.45 136	0.10 118	0.43 150	0.33 162	0.02 47	1.55 119	2.38 215	0.36 147	0.25 159	1.77 117	0.38 145	3.34 175	4.03 181	0.02 114	0.09 136	0.00 1	0.00 1	1.51 119	0.04 118

Anonymous	0.81 137	0.05 91	0.00 1	0.00 1	0.04 54	0.00 1	0.00 1	0.08 108	0.39 161	1.20 172	0.00 1	0.27 129	0.50 175	0.02 47	1.99 154	2.37 213	0.49 157	0.40 189	4.09 157	0.29 132	3.54 180	3.84 173	0.01 92	0.05 97	0.00 1	0.00 1	2.29 154	0.03 114

SHD	1.14 158	0.05 91	0.57 190	0.05 134	0.13 135	0.07 147	0.87 186	0.28 147	0.21 121	1.38 179	1.89 191	0.47 152	1.93 190	0.17 176	5.23 226	1.07 150	0.57 165	0.30 174	5.06 167	0.92 199	2.55 153	4.47 194	0.03 127	0.62 191	0.69 197	0.12 144	0.96 94	0.18 131

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

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

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

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

DLCB_ROB	0.11 24	0.05 91	0.02 138	0.05 134	0.07 81	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.02 28	0.26 121	0.08 113	0.02 9	0.02 70	0.04 93	0.54 13	0.26 24	0.06 63	0.04 79	0.14 25	0.01 21	0.51 64	0.42 38	0.01 92	0.02 42	0.03 136	0.04 137	0.15 57	0.04 118

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

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

raft_robust	0.40 97	0.06 105	0.00 1	0.00 1	0.09 94	0.00 1	0.00 1	1.15 192	0.01 10	0.01 65	0.01 82	0.19 114	0.05 104	0.05 104	1.14 74	0.69 126	0.08 77	0.16 124	3.38 150	0.13 91	1.13 107	2.24 120	0.01 92	0.10 140	0.00 1	0.00 1	0.14 53	0.08 125

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

dd	0.17 39	0.06 105	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.02 122	0.03 128	0.00 1	0.04 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 35	0.00 1	1.35 92	0.29 34	0.01 10	0.05 84	1.00 82	0.16 105	0.12 22	0.29 31	0.10 152	0.19 164	0.00 1	0.00 1	0.56 78	0.28 139

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

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

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

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

PSMNet-ADL	1.22 167	0.06 105	0.02 138	0.06 148	0.10 108	0.04 137	0.05 133	0.90 180	0.24 130	3.19 239	6.91 235	0.36 142	2.67 198	0.04 93	1.74 131	2.65 221	0.44 153	0.22 149	5.12 168	0.29 132	1.98 128	2.44 128	0.19 179	0.03 67	0.00 1	0.17 153	2.94 181	0.19 133

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

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

PS-NSSS	0.23 56	0.06 105	0.00 1	0.15 174	0.10 108	0.05 140	0.04 132	0.00 1	0.01 10	0.00 1	0.00 1	0.95 170	0.02 70	0.06 118	0.62 18	0.26 24	0.11 88	0.00 1	0.66 66	0.00 1	0.29 43	0.28 29	0.74 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.74 127	0.00 1

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

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

NOSS_ROB	1.10 156	0.06 105	0.02 138	0.10 167	0.16 147	0.03 129	0.00 1	1.21 196	0.62 185	1.66 199	1.79 188	1.98 184	0.36 169	0.82 213	3.04 182	3.33 233	0.64 176	0.31 179	1.34 95	0.16 105	3.76 186	3.91 175	0.10 152	0.58 190	0.00 1	0.06 139	3.54 204	0.00 1

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

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

raftrobust	0.29 71	0.07 120	0.01 117	0.03 116	0.11 122	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.06 74	0.00 1	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.09 143	1.57 120	0.89 140	0.04 45	0.00 1	2.58 139	0.02 33	0.83 93	1.29 72	0.12 161	0.04 84	0.00 1	0.00 1	0.06 45	0.01 79

FADNet	0.45 105	0.07 120	0.11 170	0.01 44	0.13 135	0.00 1	0.85 185	0.01 43	0.05 64	0.01 65	0.00 1	0.04 37	0.08 122	0.20 186	1.89 143	0.45 63	0.19 109	0.23 154	3.36 149	0.70 180	1.43 117	1.43 81	0.03 127	0.05 97	0.09 157	0.36 166	0.03 37	0.35 149

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

PVD	2.51 196	0.07 120	1.68 220	0.05 134	0.27 175	0.46 191	1.11 196	4.43 236	5.47 232	1.79 204	3.66 211	1.45 176	3.99 205	0.22 191	5.37 230	2.24 205	1.42 207	1.15 225	7.47 194	1.69 222	3.63 181	4.94 210	0.07 143	0.52 186	1.87 214	3.33 215	3.24 191	6.24 197

RTSC	0.79 135	0.07 120	0.12 171	0.02 94	0.10 108	0.10 160	0.90 189	0.12 121	0.14 114	1.50 189	1.07 175	0.09 79	0.05 104	0.17 176	4.89 217	0.93 144	0.74 182	0.09 99	2.53 138	0.44 152	1.50 120	3.19 155	0.01 92	0.14 157	0.00 1	0.00 1	1.35 109	0.95 161

RTS	1.75 182	0.07 120	0.05 157	0.06 148	0.24 169	0.05 140	2.34 207	0.05 93	0.23 126	1.40 182	0.22 136	0.57 158	0.12 130	0.11 155	5.06 221	1.49 171	0.92 195	0.07 92	6.70 189	0.63 172	2.57 154	3.63 165	0.00 1	0.25 170	0.31 187	17.50 253	1.48 116	1.26 168

RTSA	1.75 182	0.07 120	0.05 157	0.06 148	0.24 169	0.05 140	2.34 207	0.05 93	0.23 126	1.40 182	0.22 136	0.57 158	0.12 130	0.11 155	5.06 221	1.49 171	0.92 195	0.07 92	6.70 189	0.63 172	2.57 154	3.63 165	0.00 1	0.25 170	0.31 187	17.50 253	1.48 116	1.26 168

PA-Net	0.32 84	0.07 120	0.06 160	0.02 94	0.32 180	0.00 1	0.02 118	0.00 1	0.19 119	0.08 87	0.08 113	0.01 2	0.01 35	0.10 151	1.78 138	0.38 47	0.01 10	0.02 56	0.08 17	0.05 59	0.16 30	2.33 125	0.50 200	0.02 42	0.00 1	1.25 190	0.01 18	1.17 166
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PWCDC_ROB	0.90 144	0.07 120	0.01 117	0.03 116	0.19 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 81	0.00 1	0.84 165	0.19 114	10.70 226	0.17 176	3.32 191	1.17 155	0.22 117	0.06 89	0.65 63	0.06 64	1.28 111	5.14 215	0.00 1	0.15 160	0.00 1	0.00 1	0.08 48	0.00 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AACVNet	0.14 31	0.10 140	0.00 1	0.00 1	0.05 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 28	0.01 65	0.00 1	0.08 75	0.00 1	0.06 118	0.81 38	0.46 69	0.02 30	0.01 38	0.30 42	0.03 46	0.53 67	0.50 44	0.01 92	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.73 86	0.03 114

AnonymousM	0.98 150	0.10 140	0.00 1	0.01 44	0.01 15	0.18 179	0.00 1	0.30 149	0.35 151	0.17 104	1.02 172	0.35 140	0.33 162	0.13 164	1.35 92	1.51 174	0.49 157	0.30 174	0.86 75	1.05 206	2.44 147	2.44 128	0.14 168	0.21 167	0.00 1	0.20 158	4.24 217	8.16 210

Anonymous3	0.94 148	0.10 140	0.00 1	0.01 44	0.09 94	0.00 1	0.00 1	1.72 209	0.25 131	0.00 1	0.00 1	2.04 185	0.49 174	0.18 182	3.12 187	3.84 239	0.54 162	0.29 171	3.11 145	0.81 186	3.32 173	3.53 164	0.03 127	0.03 67	0.00 1	0.02 124	1.64 124	0.21 135

CFNet_pseudo	0.27 66	0.10 140	0.00 1	0.04 129	0.16 147	0.00 1	0.00 1	0.01 43	0.05 64	0.04 79	0.00 1	0.18 108	0.01 35	0.01 13	2.64 176	0.55 90	0.05 48	0.01 38	1.50 104	0.01 21	0.51 64	0.68 58	0.47 197	0.03 67	0.00 1	0.00 1	0.15 57	0.01 79

CFNet_RVC	0.19 49	0.10 140	0.02 138	0.00 1	0.04 54	0.01 91	0.01 91	0.00 1	0.03 45	0.02 71	0.00 1	0.03 21	0.01 35	0.07 130	0.96 54	0.42 54	0.16 99	0.01 38	0.87 76	0.02 33	0.65 77	0.83 61	0.01 92	0.13 150	0.00 1	0.01 107	0.76 88	0.00 1

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

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

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

DeepPruner_ROB	0.46 109	0.11 148	0.00 1	0.00 1	0.14 142	0.00 1	0.91 190	0.01 43	0.03 45	0.50 144	0.57 156	0.05 48	0.03 88	0.08 135	1.84 140	0.63 112	0.14 96	0.03 73	1.17 89	0.05 59	2.53 152	2.11 116	0.14 168	0.04 84	0.01 121	0.11 143	1.26 106	0.00 1

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

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

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

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

stereogan	0.36 89	0.13 154	0.06 160	0.02 94	0.21 164	0.04 137	0.02 118	0.01 43	0.20 120	0.30 125	0.01 82	0.22 118	0.00 1	0.04 93	1.22 84	0.47 74	0.06 63	0.01 38	0.77 70	0.06 64	0.22 34	3.29 160	0.01 92	0.02 42	0.05 143	0.00 1	2.30 156	0.01 79

TRStereo	1.31 173	0.14 156	0.75 200	0.01 44	0.03 40	2.10 216	0.01 91	1.46 201	0.21 121	2.49 222	0.74 162	1.69 181	0.30 158	0.03 78	1.93 147	2.38 215	0.21 115	0.22 149	4.90 166	0.89 193	2.76 158	3.99 178	0.08 145	0.06 111	0.36 189	3.52 217	3.99 213	0.02 99

FAT-Stereo	2.70 198	0.14 156	2.13 224	0.10 167	0.24 169	0.01 91	0.42 171	3.13 224	0.70 191	3.10 237	9.71 247	11.10 210	1.99 191	0.09 143	3.84 197	3.34 234	1.04 202	1.21 228	4.13 158	1.57 219	5.03 208	6.08 227	0.16 174	1.81 228	0.02 132	1.54 196	2.22 147	8.08 209

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

UCFNet_RVC	0.28 68	0.14 156	0.02 138	0.11 169	0.13 135	0.00 1	0.00 1	0.03 83	0.09 92	0.29 123	0.00 1	0.09 79	0.01 35	0.05 104	1.11 71	0.45 63	0.05 48	0.00 1	1.02 83	0.02 33	0.74 84	0.90 63	0.90 213	0.02 42	0.00 1	0.00 1	0.29 70	1.12 163

CBMV	2.15 190	0.14 156	0.25 178	0.23 183	0.32 180	0.31 187	0.13 152	1.16 194	0.36 154	1.53 192	1.90 193	6.56 202	2.00 193	0.56 205	3.06 183	2.44 217	0.99 200	0.35 183	5.54 176	0.66 176	4.46 199	4.14 184	0.11 157	0.73 200	0.05 143	0.54 173	6.18 223	13.33 228
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LoS_RVC	0.56 119	0.15 161	0.00 1	0.00 1	0.11 122	0.01 91	0.00 1	0.07 103	0.46 168	1.21 173	0.06 106	0.33 138	0.19 143	0.08 135	1.77 136	1.72 184	0.28 130	1.04 220	1.79 118	0.29 132	2.78 160	2.63 133	0.04 135	0.03 67	0.00 1	0.00 1	0.01 18	0.02 99

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

HBP-ISP	1.90 186	0.16 163	1.21 212	0.89 199	0.44 185	0.48 192	0.00 1	2.17 217	0.67 189	2.05 212	3.80 213	0.27 129	0.31 160	1.72 218	7.50 252	6.66 251	0.46 154	0.48 195	1.67 114	1.14 208	4.29 192	6.15 228	0.01 92	0.41 183	0.76 199	1.16 188	5.02 221	1.34 171

MSMDNet	1.04 152	0.16 163	0.00 1	0.02 94	0.05 62	0.17 178	0.02 118	1.09 188	0.35 151	0.80 158	0.35 147	0.40 145	1.89 189	0.13 164	1.52 115	2.51 219	0.37 149	0.20 141	6.14 184	0.59 163	4.56 201	4.91 209	0.11 157	0.05 97	0.12 162	0.51 171	0.20 65	0.96 162

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

NCCL2	0.45 105	0.17 165	0.01 117	0.18 178	0.49 187	0.03 129	0.01 91	0.01 43	0.12 107	0.80 158	0.01 82	0.08 75	0.03 88	0.13 164	1.44 103	0.51 83	0.30 137	0.11 105	0.19 34	0.14 97	0.96 103	1.79 106	0.67 204	0.11 143	0.04 139	0.12 144	3.28 193	0.32 143

MyStereo04	0.85 138	0.18 167	0.02 138	0.06 148	0.22 167	0.01 91	0.00 1	0.06 102	0.05 64	1.75 202	0.15 123	0.08 75	0.00 1	0.06 118	2.05 156	1.21 157	0.19 109	0.02 56	8.28 198	0.70 180	2.52 151	1.83 108	0.78 208	0.24 169	0.00 1	0.02 124	2.45 161	0.00 1

MyStereo	0.92 147	0.18 167	0.03 150	0.07 156	0.29 177	0.03 129	0.00 1	0.01 43	0.04 52	2.16 217	1.11 176	0.15 98	0.01 35	0.06 118	2.36 166	1.11 153	0.14 96	0.02 56	7.81 195	0.82 187	2.49 150	2.12 117	0.70 205	0.27 172	0.11 161	0.01 107	2.71 167	0.00 1

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

cross-raft	1.01 151	0.18 167	0.00 1	0.00 1	0.06 78	0.16 175	0.02 118	1.11 190	0.38 159	0.49 142	0.43 153	0.42 149	0.27 155	0.13 164	1.38 96	2.26 206	0.29 134	0.20 141	6.38 185	0.98 202	4.80 206	4.29 187	0.08 145	0.03 67	0.12 162	0.68 177	0.15 57	1.83 173

ADCPNet	2.98 200	0.18 167	1.56 218	0.38 188	2.05 217	0.31 187	3.98 214	1.10 189	2.73 219	2.26 218	4.94 223	0.97 171	8.31 220	0.73 210	5.33 229	2.28 208	0.91 194	0.29 171	9.19 203	1.73 224	3.19 170	4.38 190	1.90 222	0.32 174	3.45 221	4.80 225	3.15 187	10.16 221

GANetREF_RVC	0.37 90	0.18 167	0.00 1	0.16 176	0.08 90	0.01 91	0.00 1	0.01 43	0.09 92	0.04 79	0.00 1	1.54 178	0.01 35	0.05 104	1.00 58	0.36 41	0.37 149	0.11 105	1.59 110	0.06 64	0.98 104	0.59 54	0.00 1	0.04 84	0.00 1	0.00 1	2.74 168	0.01 79
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FADNet_RVC	1.42 176	0.20 173	0.42 185	0.27 185	0.71 198	0.02 122	0.76 182	0.40 156	0.50 175	0.48 138	1.02 172	0.90 167	0.37 170	0.76 211	4.54 211	1.52 176	0.76 184	1.49 230	9.06 202	0.69 178	3.06 168	3.65 168	0.41 196	0.69 197	0.28 185	0.26 160	3.02 183	2.12 175

NCC-stereo	0.24 60	0.20 173	0.01 117	0.05 134	0.09 94	0.01 91	0.47 172	0.81 175	0.26 137	0.00 1	0.00 1	0.04 37	0.03 88	0.03 78	1.18 79	0.26 24	0.00 1	0.01 38	0.63 60	0.11 82	0.11 18	1.39 78	0.08 145	0.02 42	0.01 121	0.31 162	0.14 53	0.28 139

Abc-Net	0.24 60	0.20 173	0.01 117	0.05 134	0.09 94	0.01 91	0.47 172	0.81 175	0.26 137	0.00 1	0.00 1	0.04 37	0.03 88	0.03 78	1.18 79	0.26 24	0.00 1	0.01 38	0.63 60	0.11 82	0.11 18	1.39 78	0.08 145	0.02 42	0.01 121	0.31 162	0.14 53	0.28 139
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	1.11 157	0.20 173	0.34 180	0.12 171	0.22 167	0.00 1	0.94 193	0.23 138	0.14 114	1.59 195	2.51 199	0.26 128	2.73 200	0.20 186	5.06 221	1.34 164	0.54 162	0.15 116	3.81 154	0.33 140	1.83 124	4.34 189	0.03 127	0.23 168	0.08 152	1.30 192	1.39 112	0.18 131

pcwnet_v2	0.58 122	0.22 177	0.09 166	0.07 156	0.51 188	0.00 1	0.00 1	0.03 83	0.07 81	1.13 171	0.20 131	0.29 134	0.02 70	0.02 47	3.10 185	0.58 96	0.35 145	0.16 124	2.36 132	0.03 46	1.16 109	1.48 83	0.86 211	0.03 67	0.00 1	0.00 1	1.56 122	1.20 167

SAMSARA	4.60 211	0.22 177	0.54 189	0.16 176	0.30 179	0.27 184	1.45 200	1.79 210	0.58 183	1.29 178	2.55 201	1.03 172	10.68 225	0.66 207	5.56 237	1.76 189	0.73 181	0.54 202	7.08 191	0.89 193	4.31 194	5.49 220	0.02 114	0.66 194	20.30 252	18.97 255	17.76 249	18.53 242

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

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

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

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

MFN_U_SF_DS_RVC	2.19 192	0.36 185	0.12 171	0.96 201	0.71 198	1.19 205	5.29 220	1.30 197	1.26 207	0.59 149	0.54 154	3.31 195	1.15 183	2.62 225	3.30 190	0.75 130	0.18 108	0.24 155	8.44 199	0.62 168	4.12 188	5.95 225	0.65 202	0.13 150	1.68 212	3.51 216	2.81 171	7.45 205

anonymity	1.73 181	0.37 186	0.12 171	0.08 159	0.07 81	0.24 182	0.00 1	1.37 199	0.34 149	2.03 211	15.78 258	0.92 169	0.52 178	0.17 176	1.50 111	2.81 227	0.63 173	0.22 149	3.67 153	0.45 154	3.24 171	4.79 205	0.14 168	0.34 177	0.23 182	0.52 172	3.20 190	2.82 179

XPNet_ROB	0.74 131	0.37 186	0.02 138	0.01 44	0.14 142	0.06 145	0.00 1	0.00 1	0.14 114	0.14 99	0.73 160	8.65 204	0.03 88	0.06 118	0.81 38	0.47 74	0.69 180	0.04 79	0.32 43	0.17 110	1.14 108	2.73 143	0.15 172	0.05 97	0.00 1	0.02 124	2.84 174	0.09 126

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

CBMV_ROB	3.27 203	0.40 189	0.58 191	1.97 209	0.67 196	0.93 201	0.87 186	2.81 222	0.71 194	2.07 214	4.31 219	16.43 220	10.64 224	0.08 135	4.28 203	2.32 212	1.23 204	0.30 174	8.97 201	1.55 218	4.44 198	2.80 146	0.32 192	0.33 175	2.38 217	2.80 211	6.89 225	7.08 201

ADCRef	1.22 167	0.41 190	0.41 183	0.12 171	0.80 203	0.30 185	0.73 181	0.43 158	2.19 215	0.71 155	0.02 92	0.29 134	0.05 104	0.24 192	4.42 208	0.92 143	0.17 106	0.26 163	3.14 147	0.74 183	0.84 94	1.95 113	1.10 216	0.27 172	1.11 205	2.75 210	1.25 104	7.34 204

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

NaN_ROB	0.80 136	0.46 192	0.35 181	0.20 182	0.83 206	0.13 173	0.22 161	0.15 128	1.81 211	0.16 102	0.73 160	4.44 197	0.06 112	0.19 184	1.51 113	0.48 77	0.31 139	0.25 159	0.62 58	0.31 137	0.71 83	1.01 67	0.19 179	0.37 180	0.14 167	1.02 186	2.36 160	2.71 178

DPSNet	6.94 221	0.47 193	0.20 176	0.29 187	1.97 216	1.07 203	0.89 188	0.86 178	2.98 221	1.22 175	2.17 197	52.57 258	13.71 229	3.88 229	7.49 251	5.80 248	2.69 220	2.05 240	50.32 259	3.36 238	8.50 247	7.72 249	4.13 230	2.45 237	1.60 211	4.65 224	2.26 151	2.20 176

LSM0	13.03 235	0.48 194	1.94 222	3.08 217	2.05 217	2.43 218	4.86 217	6.43 240	6.36 234	3.45 242	7.75 241	14.97 217	19.62 233	0.15 172	68.79 263	82.55 264	3.67 225	1.66 233	40.88 256	6.19 245	12.32 257	13.19 258	0.24 183	2.44 236	4.84 229	6.87 232	12.68 240	21.90 247

SPS-STEREO	3.17 202	0.48 194	0.68 197	2.61 216	0.37 184	1.50 212	0.52 175	2.36 219	0.49 172	2.68 225	5.47 225	10.52 208	3.45 203	0.06 118	4.34 204	4.14 241	2.54 216	1.03 219	15.30 216	1.13 207	7.82 241	4.11 183	0.53 201	1.52 223	1.91 215	0.74 179	5.13 222	4.17 187
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
iRaft-Stereo_20w	1.82 184	0.49 196	1.28 213	2.04 210	0.34 183	0.65 195	0.35 169	0.90 180	0.65 188	3.27 240	6.20 228	0.67 161	0.66 180	0.08 135	1.75 132	2.80 226	0.64 176	0.41 190	4.36 162	0.88 192	3.72 185	4.53 197	0.27 188	0.37 180	0.57 193	1.70 197	2.89 177	6.53 198

AnyNet_C32	2.47 194	0.51 197	0.22 177	0.25 184	0.66 194	0.32 189	2.46 210	0.14 127	8.01 238	1.49 188	4.12 216	0.91 168	0.31 160	0.24 192	4.81 216	1.86 192	0.95 198	1.11 224	4.05 155	0.96 201	4.29 192	4.38 190	0.17 176	0.67 195	3.18 220	5.95 230	3.10 185	11.59 226

ADCP+	1.66 179	0.60 198	0.65 195	0.04 129	0.66 194	0.52 193	1.03 194	0.10 116	3.74 224	1.45 187	1.41 180	2.81 188	0.02 70	0.29 198	4.24 201	0.58 96	0.11 88	0.11 105	2.88 143	0.63 172	1.26 110	2.25 121	0.04 135	0.05 97	1.32 208	9.00 238	2.02 139	7.08 201

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

CC-Net-ROB	0.89 143	0.61 200	0.00 1	0.68 195	0.59 191	2.06 214	0.07 141	0.00 1	0.01 10	0.21 112	0.00 1	9.68 206	1.74 188	0.24 192	0.70 25	0.27 30	0.20 113	0.02 56	1.57 108	0.01 21	0.29 43	0.30 32	4.40 231	0.01 19	0.00 1	0.00 1	0.28 67	0.01 79

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

DeepPrunerF	1.52 178	0.71 202	0.00 1	2.52 215	6.99 229	1.25 207	2.03 205	0.28 147	2.08 214	0.02 71	0.06 106	0.09 79	0.01 35	0.05 104	4.34 204	1.01 148	0.07 71	0.05 84	1.53 107	0.10 77	0.69 78	0.81 60	0.11 157	0.04 84	12.92 243	0.86 182	2.25 149	0.05 122

edge stereo	4.03 207	0.75 203	5.72 236	1.33 205	0.51 188	2.09 215	1.64 201	3.79 234	2.55 218	2.85 232	7.79 243	22.66 230	5.90 212	0.39 202	2.71 178	3.76 238	0.78 187	0.59 204	13.55 213	1.68 221	3.25 172	6.53 239	0.38 195	1.02 207	1.25 206	1.20 189	4.15 216	10.08 219

G-Net	4.67 213	0.76 204	0.70 198	0.11 169	0.67 196	0.16 175	0.15 157	3.65 230	5.27 230	2.31 219	7.34 239	34.50 241	4.01 206	0.10 151	3.20 189	4.40 244	0.89 191	1.61 231	9.78 206	7.32 249	4.83 207	4.09 182	0.28 189	2.01 232	0.71 198	3.72 218	8.36 234	15.27 235

MaskLacGwcNet_RVC	4.96 217	0.78 205	0.46 188	0.93 200	0.73 200	0.98 202	2.04 206	1.19 195	1.73 209	2.69 226	7.76 242	55.72 259	5.25 209	2.73 226	2.62 175	2.26 206	2.44 214	2.93 244	11.88 211	0.62 168	6.08 217	6.50 237	0.21 182	1.31 217	0.82 202	2.91 213	3.41 195	6.94 200

ADCL	1.85 185	0.87 206	0.64 194	0.38 188	0.54 190	0.39 190	1.32 198	0.30 149	8.11 239	1.67 200	1.02 172	0.28 133	0.12 130	0.20 186	4.43 209	0.64 114	0.48 156	0.83 212	2.23 129	0.61 165	2.30 145	1.55 88	0.33 193	0.52 186	4.40 225	4.14 219	2.83 173	8.85 214

ETE_ROB	1.29 170	0.87 206	0.00 1	0.08 159	0.29 177	0.03 129	0.08 144	0.02 76	1.31 208	0.21 112	1.87 190	18.25 222	0.02 70	0.09 143	1.37 95	0.49 78	1.08 203	0.08 97	1.26 90	0.21 125	1.85 125	3.21 157	0.10 152	0.11 143	0.12 162	0.00 1	1.66 125	0.25 137

ADCS	3.60 205	0.93 208	0.90 206	0.15 174	1.37 211	0.66 196	2.83 211	1.15 192	7.86 237	1.62 196	2.53 200	2.92 193	7.77 219	1.02 215	6.37 247	5.58 247	2.53 215	1.81 235	9.20 204	1.54 217	6.10 218	6.70 242	0.79 209	0.95 205	1.82 213	10.25 241	2.64 165	9.14 215

MFN_U_SF_RVC	3.55 204	0.95 209	0.87 204	1.23 204	0.82 205	1.85 213	5.19 218	1.64 205	0.92 200	2.99 235	8.05 244	5.01 199	1.65 187	5.09 231	5.85 240	1.74 187	0.93 197	0.84 214	25.33 237	2.03 228	5.23 211	5.77 223	0.49 198	1.53 224	0.79 201	2.86 212	2.25 149	4.02 186

DGSMNet	4.99 218	0.98 210	0.94 207	0.80 197	0.13 135	1.33 208	0.35 169	2.57 220	1.13 204	5.37 252	19.87 261	2.86 189	4.74 208	2.55 224	6.33 244	7.98 255	8.56 246	4.27 248	20.87 230	3.57 240	11.43 256	12.14 257	1.90 222	2.67 240	0.78 200	2.70 208	3.06 184	4.73 191

MADNet+	4.41 210	1.05 211	0.80 202	1.02 202	1.71 214	0.11 166	5.99 223	4.10 235	0.97 201	2.05 212	1.32 178	6.38 201	7.48 218	1.42 217	8.01 254	4.40 244	9.16 247	0.48 195	9.27 205	3.65 241	8.25 245	6.45 236	0.17 176	5.70 252	4.53 227	1.51 195	3.80 208	19.26 243

SANet	4.18 208	1.17 212	0.72 199	0.82 198	1.48 212	1.40 210	0.67 180	3.67 232	4.18 228	1.03 168	1.60 184	41.37 247	14.10 230	0.62 206	3.58 195	0.66 120	2.66 218	0.37 188	3.32 148	0.57 162	2.86 163	2.85 148	0.04 135	2.20 234	0.89 203	4.37 221	4.63 218	11.13 224

MSC_U_SF_DS_RVC	3.16 201	1.18 213	0.43 187	2.19 213	0.94 208	0.84 199	6.54 226	0.85 177	5.90 233	2.43 220	0.94 169	1.91 183	1.34 185	4.13 230	4.25 202	2.60 220	1.01 201	0.98 218	18.67 223	1.72 223	3.64 184	6.69 241	1.93 224	0.70 198	2.03 216	2.01 200	1.46 114	8.01 208

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

AnyNet_C01	4.71 214	1.30 215	1.38 216	1.93 207	0.93 207	0.52 193	6.17 224	3.59 229	7.24 236	2.71 227	4.09 215	10.44 207	7.26 216	0.83 214	6.33 244	7.50 252	5.37 235	6.03 252	13.07 212	2.75 235	8.51 248	6.74 244	1.51 219	1.23 214	4.50 226	2.64 207	3.89 211	8.83 213

LALA_ROB	1.16 159	1.32 216	0.01 117	0.05 134	0.20 161	0.03 129	0.00 1	0.07 103	0.14 114	1.08 169	1.93 194	15.09 218	0.04 99	0.09 143	1.67 130	0.49 78	0.20 113	0.11 105	1.06 84	0.33 140	1.42 116	2.32 124	0.01 92	0.13 150	0.13 166	0.15 150	2.78 170	0.40 150

SGM+DAISY	4.77 216	2.08 217	2.00 223	3.87 219	2.49 222	4.53 222	3.90 213	2.82 223	2.83 220	3.30 241	7.23 238	13.10 213	10.10 222	0.80 212	4.39 207	3.25 231	1.80 208	1.19 226	20.00 227	2.22 229	6.37 225	5.17 216	0.29 190	2.57 239	3.69 222	1.86 198	8.70 235	8.28 211

FBW_ROB	2.66 197	2.21 218	1.66 219	5.05 220	2.80 223	1.34 209	4.16 215	0.60 166	0.05 64	1.69 201	1.84 189	5.13 200	1.17 184	3.82 228	3.03 181	0.40 51	0.61 170	0.08 97	21.49 231	0.52 159	3.36 177	3.20 156	3.31 226	0.70 198	0.07 150	0.92 184	0.55 76	2.03 174

SGM_RVC	4.30 209	2.32 219	0.75 200	3.54 218	1.59 213	3.25 220	1.82 202	3.65 230	2.25 216	2.74 228	4.77 221	12.38 212	7.46 217	0.33 200	1.94 149	1.02 149	2.05 209	0.71 208	15.39 217	1.24 212	3.51 178	1.92 112	1.00 214	1.06 209	4.85 230	2.62 206	17.04 245	14.85 234
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SPstereo	11.64 230	2.43 220	9.22 246	1.96 208	1.05 209	3.34 221	1.82 202	10.28 251	5.36 231	3.63 245	16.41 259	22.30 228	38.83 254	2.52 223	8.86 255	15.37 259	11.90 249	12.84 257	23.42 234	12.51 256	18.90 259	14.90 261	4.08 229	6.45 255	9.72 233	14.01 251	20.19 252	21.81 246

MeshStereo	7.09 223	2.48 221	1.32 214	9.08 222	3.09 225	5.28 223	0.93 191	5.74 237	3.68 223	3.07 236	6.68 234	28.93 236	20.66 234	0.34 201	7.55 253	4.93 246	2.05 209	0.97 217	13.64 214	0.91 198	10.55 255	6.72 243	0.35 194	1.13 211	9.81 234	5.60 228	18.44 251	17.47 240
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
WAO-7	6.90 220	3.58 222	7.49 244	10.80 223	2.31 220	3.16 219	4.23 216	6.24 238	12.31 249	5.63 253	11.90 253	21.88 227	23.00 237	0.68 209	5.38 231	1.10 152	3.74 226	1.94 239	17.44 220	1.44 215	4.18 189	5.88 224	0.08 145	2.38 235	3.84 223	7.05 234	4.81 220	13.72 231

LE_ROB	18.84 248	4.56 223	7.69 245	26.18 235	32.73 256	22.59 234	28.28 239	19.07 258	15.68 250	4.69 251	13.55 256	45.05 253	49.00 261	1.33 216	4.74 215	1.71 183	1.40 206	0.53 200	28.64 241	5.81 244	5.55 214	3.29 160	6.71 232	23.78 262	30.08 263	31.85 262	46.70 263	47.61 264

ELAS_RVC	9.26 225	5.08 224	4.33 233	10.85 224	5.66 227	17.39 231	5.27 219	6.37 239	3.83 225	4.16 248	10.46 251	38.81 245	25.22 243	1.72 218	5.58 238	1.74 187	4.27 228	2.84 243	10.78 208	2.72 234	6.80 230	7.82 250	1.41 218	4.21 249	15.79 248	10.60 242	18.32 250	17.99 241
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MDST_ROB	5.34 219	6.28 225	0.58 191	13.30 226	2.82 224	7.90 224	0.58 177	2.11 215	0.67 189	1.76 203	2.06 196	2.86 189	20.75 235	0.03 78	5.04 220	0.58 96	0.47 155	0.16 124	6.00 183	0.20 120	4.05 187	3.85 174	0.76 207	0.36 179	15.04 246	8.71 237	25.23 257	12.09 227

ELAS	9.53 226	6.63 226	3.99 232	13.09 225	7.62 230	13.81 229	5.42 221	6.99 243	6.82 235	3.78 247	10.20 249	38.09 244	22.57 236	1.86 220	6.35 246	1.70 182	4.43 229	2.64 241	11.47 210	1.62 220	6.89 234	7.84 251	1.28 217	3.81 247	17.61 250	13.16 249	17.54 248	20.21 245
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MANE	13.07 236	7.36 227	11.49 254	14.22 227	9.29 231	11.70 227	8.94 227	13.50 255	12.28 248	2.82 230	6.34 229	32.11 240	28.69 246	2.24 222	6.16 243	5.90 249	4.12 227	20.76 261	17.59 221	1.99 227	6.38 226	4.38 190	0.85 210	4.58 250	23.20 255	20.22 257	39.65 261	36.16 258

DDUNet	4.73 215	7.86 228	1.10 209	15.36 228	11.34 234	12.95 228	13.21 229	0.02 76	0.08 87	0.30 125	0.18 129	2.41 186	0.12 130	31.51 240	1.05 65	0.37 44	4.89 234	2.70 242	7.28 192	3.38 239	0.41 57	1.74 102	6.96 233	0.02 42	0.02 132	0.00 1	2.48 162	0.00 1

STStereo	10.25 228	8.38 229	9.78 250	18.33 230	10.17 232	14.59 230	9.26 228	12.75 254	8.27 240	3.70 246	13.40 255	36.44 242	25.95 244	0.17 176	6.07 241	1.96 200	1.32 205	0.63 207	25.78 238	1.22 211	2.97 165	3.26 158	1.02 215	3.80 246	12.57 241	8.01 235	17.34 247	19.56 244

UDG	4.64 212	8.87 230	1.16 210	15.44 229	16.00 240	9.90 226	21.00 234	0.34 154	0.07 81	0.29 123	0.91 168	1.77 182	0.05 104	21.99 236	1.94 149	0.66 120	4.65 232	1.41 229	7.33 193	3.16 236	1.90 126	2.00 114	2.71 225	0.13 150	0.01 121	0.00 1	1.53 121	0.02 99

SGM-ForestM	6.94 221	9.28 231	2.49 225	8.39 221	2.42 221	9.17 225	6.40 225	7.03 244	3.64 222	1.99 210	3.65 210	26.06 233	18.08 232	0.45 204	2.01 155	0.67 122	2.33 213	0.32 180	16.74 219	0.84 188	3.33 174	1.38 76	0.88 212	0.64 193	13.53 244	9.69 240	21.22 253	14.61 233

WAO-6	12.97 234	12.92 232	2.64 228	22.85 233	13.01 237	31.05 240	25.33 237	3.69 233	9.31 244	0.52 145	3.07 204	25.35 232	35.29 253	45.64 242	5.70 239	1.43 170	8.23 243	0.60 205	19.56 226	1.47 216	6.98 238	6.65 240	17.42 237	3.07 243	12.29 239	9.52 239	9.39 236	17.14 239

SQANet	7.67 224	13.28 233	1.20 211	27.19 236	6.84 228	23.61 235	19.52 233	0.51 162	0.55 180	0.08 87	0.60 158	11.40 211	2.42 197	14.73 232	1.81 139	0.45 63	2.27 212	0.09 99	20.04 228	0.35 142	5.24 212	4.72 204	38.52 241	0.37 180	0.16 172	2.08 202	2.21 145	6.76 199

JetBlue	15.47 241	15.83 234	11.44 253	22.01 232	17.05 241	27.41 237	16.87 231	12.74 253	15.86 251	2.53 223	3.31 207	67.15 262	4.28 207	15.41 233	7.44 250	7.70 254	13.42 253	10.65 256	18.92 224	7.32 249	13.48 258	10.71 256	9.89 234	6.29 254	12.60 242	19.46 256	21.68 254	26.23 250

otaku	10.18 227	18.56 235	1.37 215	39.15 244	11.37 235	33.18 242	24.07 235	0.18 131	0.46 168	0.00 1	0.65 159	13.73 214	3.66 204	23.21 238	1.97 153	0.51 83	2.60 217	0.11 105	22.61 232	0.51 157	5.90 216	5.08 212	52.25 244	0.91 203	0.14 167	1.39 194	2.91 180	8.43 212

BEATNet-Init1	17.57 245	19.15 236	7.36 243	32.29 240	12.37 236	28.66 238	15.03 230	11.34 252	11.51 247	4.44 249	10.38 250	36.68 243	41.56 256	2.04 221	9.48 256	7.61 253	4.58 231	3.72 247	46.12 258	16.50 259	9.66 252	9.43 254	3.73 228	5.56 251	24.83 258	12.37 247	50.26 264	37.71 259

Ntro	10.81 229	19.66 237	2.61 227	42.45 248	13.71 238	32.82 241	28.40 240	0.08 108	0.43 164	0.23 117	0.23 140	14.35 216	2.95 201	26.28 239	2.20 161	0.43 57	3.46 224	0.15 116	23.14 233	0.64 175	6.27 223	5.06 211	53.29 245	1.41 220	0.06 147	2.30 204	2.12 142	7.23 203

PWCK	14.24 238	20.44 238	6.93 238	32.16 239	10.87 233	21.04 233	17.05 232	9.58 249	10.48 246	12.07 258	15.06 257	40.76 246	23.97 240	3.30 227	4.94 218	2.14 204	7.86 242	1.63 232	61.12 262	7.20 248	9.39 251	6.41 234	14.49 236	2.67 240	8.21 232	11.32 245	7.81 229	15.45 236

DispFullNet	13.36 237	21.47 239	14.83 256	24.94 234	20.66 243	20.68 232	34.81 247	7.42 245	4.15 227	10.45 257	8.81 245	20.19 225	15.24 231	33.49 241	5.00 219	9.11 256	17.28 258	4.82 249	32.10 244	10.08 252	7.81 240	6.19 231	3.66 227	1.53 224	2.92 219	2.03 201	6.86 224	14.17 232

RainbowNet	12.80 233	21.87 240	3.60 231	44.60 251	19.57 242	37.71 245	29.87 242	1.11 190	1.01 202	0.62 151	0.00 1	20.56 226	6.81 215	48.71 245	1.91 144	0.97 147	3.36 223	0.26 163	14.60 215	3.20 237	6.83 233	5.60 221	54.43 249	1.29 216	0.49 192	2.74 209	3.58 206	10.27 222

ACVNet-4b	12.67 232	21.88 241	2.55 226	39.72 245	15.34 239	36.15 244	28.96 241	0.55 164	0.43 164	0.34 128	0.21 134	26.22 234	6.10 213	56.62 250	1.30 89	0.49 78	5.45 236	0.35 183	18.32 222	0.90 196	6.28 224	5.13 214	54.95 250	2.02 233	0.18 179	0.65 176	1.81 130	9.18 216

PSMNet_ROB	11.94 231	22.84 242	4.65 234	29.92 237	5.57 226	34.03 243	28.07 238	1.41 200	1.78 210	2.84 231	5.73 226	19.09 223	26.30 245	22.34 237	3.06 183	0.64 114	4.50 230	0.53 200	23.75 235	2.62 233	6.39 227	4.52 195	49.18 242	1.48 222	4.82 228	4.57 223	4.07 214	7.77 207

IMH-64-1	17.49 243	23.91 243	7.20 241	42.28 246	28.60 248	40.17 246	38.12 251	3.27 226	8.82 241	0.09 93	0.89 166	30.12 237	23.49 238	73.52 253	5.49 235	1.63 179	6.07 238	1.82 236	28.60 239	0.85 189	6.96 236	6.15 228	55.91 254	1.37 218	10.81 236	5.12 226	7.25 227	13.60 229

IMH-64	17.49 243	23.91 243	7.20 241	42.28 246	28.60 248	40.17 246	38.12 251	3.27 226	8.82 241	0.09 93	0.89 166	30.12 237	23.49 238	73.52 253	5.49 235	1.63 179	6.07 238	1.82 236	28.60 239	0.85 189	6.96 236	6.15 228	55.91 254	1.37 218	10.81 236	5.12 226	7.25 227	13.60 229

LVE	16.68 242	24.42 245	4.98 235	46.68 252	29.72 251	40.87 248	36.48 250	0.77 174	1.98 213	2.93 233	0.02 92	19.43 224	24.59 241	57.65 251	2.41 167	1.15 154	4.72 233	0.73 210	28.80 243	0.85 189	7.91 242	6.42 235	55.56 253	3.47 245	19.47 251	5.95 230	11.06 237	11.26 225

IMH	18.53 247	24.49 246	7.11 240	42.48 249	29.80 252	40.97 249	39.23 253	3.43 228	9.05 243	0.16 102	0.26 143	31.99 239	32.37 247	76.84 256	3.57 194	1.35 165	6.58 240	1.86 238	28.67 242	1.02 205	6.73 229	5.64 222	55.92 256	1.44 221	10.40 235	7.04 233	8.16 232	23.66 248

WAO-8	19.62 249	25.29 247	9.38 248	38.63 241	24.33 244	42.42 250	31.16 244	8.67 247	18.70 252	3.62 243	7.02 236	43.16 250	32.71 248	54.90 247	3.38 192	1.54 177	8.45 244	1.04 220	32.58 245	12.68 257	6.82 231	6.37 232	25.97 238	1.98 230	29.31 261	11.20 243	14.88 242	33.63 256

Venus	19.63 250	25.29 247	9.38 248	38.63 241	24.33 244	42.42 250	31.16 244	8.67 247	18.70 252	3.62 243	7.02 236	43.16 250	32.71 248	54.95 248	3.38 192	1.54 177	8.45 244	1.04 220	32.58 245	12.68 257	6.82 231	6.37 232	25.97 238	1.98 230	29.31 261	11.20 243	14.88 242	33.63 256

ktn	25.08 256	26.20 249	10.23 251	42.84 250	31.90 253	44.34 252	52.33 256	6.49 241	31.79 262	14.13 259	3.70 212	42.64 249	42.28 257	75.37 255	11.31 257	6.62 250	14.82 255	9.79 255	36.83 251	9.07 251	9.10 250	7.61 247	58.54 260	8.47 256	12.19 238	16.13 252	24.10 255	28.22 253

ACVNet_1	14.27 239	26.63 250	6.54 237	50.84 256	28.80 250	47.43 254	35.05 248	0.04 89	0.64 186	0.27 122	0.00 1	16.97 221	5.25 209	59.59 252	1.93 147	0.51 83	5.65 237	0.55 203	20.43 229	0.23 127	6.12 219	4.43 193	55.02 251	1.86 229	0.08 152	3.15 214	1.89 132	5.38 194

ACVNet_2	14.77 240	26.65 251	7.05 239	49.88 255	26.05 246	44.46 253	33.12 246	0.27 145	0.44 167	0.53 147	0.99 171	22.49 229	8.81 221	46.65 244	1.91 144	0.56 92	9.29 248	0.10 102	32.68 247	0.42 150	6.14 220	4.82 208	53.84 246	1.72 227	4.01 224	4.42 222	3.80 208	7.61 206

TorneroNet-64	24.06 254	27.81 252	9.31 247	49.03 253	32.72 255	49.66 257	50.37 254	6.81 242	29.35 260	1.51 190	1.50 183	47.37 255	48.28 260	85.46 260	5.28 228	1.51 174	13.20 252	3.01 246	40.54 255	6.25 246	8.29 246	7.11 246	56.69 257	3.40 244	12.42 240	13.70 250	8.11 231	30.87 254

DPSimNet_ROB	28.35 257	27.89 253	32.43 261	31.24 238	27.36 247	30.93 239	25.25 236	17.05 257	22.20 256	30.89 262	26.52 262	42.32 248	40.22 255	51.91 246	27.50 261	22.48 260	22.69 260	14.88 258	40.12 254	35.73 262	22.76 261	21.96 262	26.47 240	19.83 260	23.16 254	28.12 261	26.90 258	26.68 251

TorneroNet	24.03 253	28.19 254	10.69 252	49.51 254	34.21 257	51.74 258	50.69 255	8.48 246	26.48 258	1.40 182	6.56 231	44.67 252	43.84 259	86.48 261	3.92 199	1.37 166	12.72 251	2.99 245	39.87 253	6.79 247	8.20 244	6.79 245	56.84 258	2.97 242	13.85 245	12.70 248	11.54 238	25.42 249

Dean	17.85 246	30.68 255	3.06 229	55.31 258	32.28 254	48.38 255	36.37 249	3.18 225	4.54 229	1.38 179	0.03 98	24.22 231	32.97 250	55.50 249	2.58 174	0.88 139	6.83 241	0.30 174	24.94 236	1.19 209	6.50 228	5.31 218	55.11 252	2.49 238	17.34 249	8.54 236	12.66 239	9.39 217

KSHMR	23.83 252	31.62 256	14.01 255	55.60 260	40.18 260	53.28 259	55.84 258	13.62 256	9.32 245	7.81 255	7.68 240	28.72 235	25.02 242	84.79 258	6.40 248	3.08 228	12.08 250	4.84 250	36.89 252	5.30 243	8.60 249	7.86 252	57.85 259	4.11 248	15.16 247	11.60 246	14.42 241	27.69 252

MADNet++	42.01 262	32.47 257	37.64 262	21.86 231	40.47 261	25.73 236	30.87 243	37.69 262	51.70 264	44.04 263	63.49 263	66.12 261	65.51 264	19.07 234	14.02 259	23.43 261	50.54 263	31.94 262	53.94 260	54.26 263	75.96 264	73.11 264	9.99 235	58.95 264	24.11 257	52.98 264	42.13 262	32.16 255

notaker	24.99 255	32.93 258	15.02 257	55.34 259	38.46 259	56.36 260	56.70 259	10.17 250	22.95 257	6.84 254	2.28 198	45.40 254	43.26 258	91.12 263	5.38 231	2.72 224	13.56 254	6.42 253	42.98 257	10.39 253	8.07 243	7.68 248	61.15 263	5.81 253	2.84 218	5.91 229	8.26 233	16.81 238

UNDER WATER-64	29.55 259	34.06 259	16.97 259	62.49 262	48.81 263	62.21 263	67.65 262	27.75 261	20.05 254	8.84 256	9.51 246	48.23 257	35.17 252	83.34 257	6.92 249	4.38 242	16.86 256	6.53 254	34.28 248	11.19 254	9.69 254	9.48 255	59.94 262	9.75 257	22.62 253	24.30 259	17.16 246	39.54 261

UNDER WATER	29.22 258	34.07 260	15.79 258	61.06 261	48.92 264	60.55 262	67.17 261	25.97 259	20.28 255	4.66 250	6.67 233	47.92 256	34.52 251	85.26 259	6.09 242	3.30 232	17.14 257	5.72 251	35.04 250	11.97 255	9.66 252	8.71 253	58.59 261	12.20 258	26.03 259	22.98 258	16.86 244	41.83 262

HanzoNet	37.35 260	39.96 261	24.65 260	54.61 257	43.74 262	58.38 261	63.81 260	26.85 260	42.31 263	15.90 261	18.03 260	68.31 263	58.44 263	89.37 262	12.91 258	15.06 258	25.60 261	18.17 259	56.45 261	29.02 261	19.21 260	14.61 259	70.48 264	17.65 259	29.19 260	27.11 260	29.31 259	39.40 260

JetRed	38.88 261	45.85 262	43.93 264	38.66 243	38.26 258	49.60 256	54.21 257	37.93 263	28.12 259	14.79 260	10.03 248	62.74 260	5.65 211	46.25 243	34.16 262	37.11 262	44.95 262	61.08 265	34.78 249	20.44 260	57.40 263	51.01 263	49.75 243	22.86 261	30.80 264	46.77 263	39.14 260	43.50 263

LRCNet_RVC	54.46 263	70.77 263	39.91 263	91.55 263	92.17 265	87.51 264	81.57 263	46.66 264	30.39 261	97.40 264	68.75 264	87.64 266	58.12 262	95.96 266	27.25 260	9.21 257	61.45 264	44.83 263	92.80 263	58.57 264	22.95 262	14.73 260	92.70 266	48.92 263	6.30 231	2.22 203	24.38 256	15.60 237

DLNR_Zeroshot_test	21.41 251	75.27 264	0.88 205	99.67 268	0.12 128	0.12 172	98.83 267	1.68 206	0.30 146	2.66 224	1.13 177	2.79 187	0.33 162	21.01 235	96.21 265	100.00 269	22.27 259	20.42 260	19.18 225	1.39 214	7.37 239	5.25 217	0.01 92	0.10 140	0.00 1	0.00 1	0.25 66	0.91 159

DGTPSM_ROB	98.07 271	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	94.00 264	99.98 267	99.25 269	99.45 269	99.85 267	99.95 268	100.00 269	100.00 269	100.00 268	100.00 269

DPSMNet_ROB	98.09 272	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	94.19 265	99.98 267	99.25 269	99.45 269	99.85 267	99.95 268	100.00 269	100.00 269	100.00 268	100.00 269

MEDIAN_ROB	95.86 265	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	99.54 266	96.90 266	89.03 266	92.34 267	100.00 270	94.80 267	79.49 266	88.48 266	83.33 265	93.50 266

DPSM_ROB	97.19 267	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	99.99 267	100.00 270	100.00 271	100.00 271	54.28 247	100.00 271	100.00 269	100.00 269	100.00 268	100.00 269

DPSM	97.19 267	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	99.99 267	100.00 270	100.00 271	100.00 271	54.28 247	100.00 271	100.00 269	100.00 269	100.00 268	100.00 269

MyStereo03	99.93 273	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	100.00 270	100.00 270	100.00 271	100.00 271	100.00 270	100.00 271	100.00 269	100.00 269	100.00 268	100.00 269

MyStereo02	96.23 266	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	100.00 270	100.00 270	100.00 271	100.00 271	100.00 270	100.00 271	100.00 269	100.00 269	100.00 268	100.00 269

HaxPig	97.65 269	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	99.99 267	99.99 269	93.43 267	86.94 266	99.99 269	99.97 270	77.32 265	98.91 268	88.64 267	97.25 267

PML	91.55 264	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	58.29 264	100.00 270	90.03 265	83.50 265	75.97 265	88.27 265	86.28 266	92.48 268	92.28 267	100.00 268	99.42 268

CasAABBNet	99.94 274	100.00 270	100.00 271	100.00 269	100.00 267	99.26 271	99.18 270	100.00 269	100.00 268	100.00 268	100.00 270	100.00 274	100.00 270	100.00 272	100.00 271	100.00 269	100.00 271	100.00 271	100.00 270	100.00 270	100.00 271	100.00 271	100.00 270	100.00 271	100.00 269	100.00 269	100.00 268	100.00 269

AVERAGE_ROB	97.87 270	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	100.00 270	100.00 270	96.18 268	98.83 268	100.00 270	100.00 271	86.70 267	87.40 265	88.36 266	86.25 265

ASD4																								61.04 265

Low-res two-view benchmark