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

Former-RAFT_DAM_RVC	0.07 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 150	0.00 1	0.02 109	0.01 19	0.25 28	0.36 123	0.02 65	0.02 103	0.01 24	0.03 84	0.21 64	0.96 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MyStereo04	0.28 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.01 150	0.42 197	0.02 133	0.06 122	0.00 1	0.06 144	0.56 111	0.51 144	0.08 125	0.02 103	2.91 190	0.41 193	1.32 139	0.84 84	0.34 211	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AE-Stereo	0.21 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 206	0.01 139	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 126	0.08 147	0.02 65	0.36 59	0.74 172	0.10 138	0.07 149	0.09 69	0.24 173	1.19 129	2.39 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 191	0.00 1	0.00 1

IGEV_Zeroshot_test	0.88 189	0.00 1	0.03 187	0.02 194	0.00 1	0.63 220	0.47 204	0.00 1	0.08 197	1.04 225	4.11 233	0.50 194	0.25 183	0.04 112	0.65 136	1.97 230	0.12 149	0.17 198	2.66 185	0.83 223	2.82 197	4.45 223	0.00 1	0.01 88	0.17 200	0.09 183	2.38 228	0.30 179

MSKI-zero shot	0.72 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 198	0.00 1	0.00 1	0.05 184	0.22 175	2.74 223	0.18 165	0.15 169	0.01 19	0.93 158	1.89 229	0.15 165	0.19 209	3.70 201	1.08 228	3.22 209	3.80 208	0.14 195	0.00 1	0.14 198	0.32 200	0.16 173	0.31 180

StereoVision	0.02 9	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	0.03 101	0.00 1	0.01 19	0.22 24	0.12 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 18	0.03 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIF-Stereo (partial)	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 107	0.00 1	0.02 65	0.28 36	0.34 116	0.04 81	0.02 103	0.07 65	0.01 59	0.30 82	0.13 26	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

EKT-Stereo	0.64 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 175	0.02 165	0.21 189	0.00 1	0.00 1	0.17 172	0.77 192	0.28 179	0.26 184	0.06 144	2.17 201	3.00 244	0.19 179	0.23 222	1.39 156	1.50 238	3.14 205	3.87 210	0.01 161	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIM_Stereo	0.07 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.01 79	0.02 65	0.41 70	0.20 50	0.01 40	0.01 79	0.20 88	0.04 94	0.25 70	0.42 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 187	0.01 136	0.00 1

CASnet	0.16 96	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	0.11 136	0.08 147	0.00 1	0.40 65	0.24 70	0.08 125	0.07 149	0.11 76	0.12 133	1.91 171	1.24 106	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.55 162	0.00 1	0.01 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 189	0.00 1	0.20 173	2.64 222	0.22 175	0.12 160	0.10 185	0.54 108	0.84 178	0.34 198	0.16 189	2.47 179	0.14 147	3.46 215	2.32 162	0.01 161	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.26 198

RAFT-Test	0.58 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 203	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.72 216	1.47 209	0.15 154	0.23 181	0.11 187	0.63 132	1.34 212	0.10 138	0.14 174	2.88 188	0.38 190	3.38 214	3.10 190	0.00 1	0.01 88	0.12 190	0.51 208	0.03 148	0.26 174

HH	0.68 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 187	1.35 236	0.03 136	0.05 114	0.19 176	0.03 95	0.58 112	2.57 238	0.08 125	0.16 189	3.15 197	0.42 194	4.66 238	3.73 202	0.19 198	0.03 150	0.13 192	0.00 1	0.86 204	0.19 168

HanStereo	0.68 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 187	1.35 236	0.03 136	0.05 114	0.19 176	0.03 95	0.58 112	2.57 238	0.08 125	0.16 189	3.15 197	0.42 194	4.66 238	3.73 202	0.19 198	0.03 150	0.13 192	0.00 1	0.86 204	0.19 168

CAS	0.16 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 139	0.04 150	0.00 1	0.03 175	0.38 193	0.06 146	0.12 139	0.08 147	0.11 187	0.52 96	0.49 141	0.09 130	0.13 169	0.16 80	0.13 138	0.71 117	1.25 110	0.00 1	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.08 60	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	0.31 179	0.01 31	0.01 79	0.01 19	0.32 50	0.23 64	0.02 65	0.01 79	0.04 45	0.19 163	0.13 46	0.67 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 171	0.23 175	0.00 1

anonymousdsp	0.04 24	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	0.24 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 24	0.15 41	0.01 40	0.00 1	0.02 35	0.10 120	0.03 18	0.33 50	0.01 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iinet-f	0.10 71	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.04 150	0.00 1	0.00 1	0.02 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.98 164	0.38 132	0.01 40	0.03 116	0.10 73	0.11 125	0.21 64	0.65 78	0.00 1	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

EGLCR-Stereo	0.38 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 176	0.01 120	0.00 1	0.05 184	0.00 1	0.00 1	0.14 145	0.07 145	0.00 1	0.38 62	0.73 170	0.13 152	0.19 209	0.64 125	0.07 110	1.29 134	2.37 164	0.00 1	0.03 150	0.00 1	0.40 202	3.61 243	0.00 1

CASS	0.40 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.88 214	0.00 1	0.00 1	0.23 177	0.33 180	0.26 177	0.13 165	0.01 19	0.51 93	0.50 143	0.29 193	0.21 217	0.60 121	0.00 1	4.20 232	2.53 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ProNet	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 112	0.08 6	0.06 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 136	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 85	0.00 1	0.00 1	0.19 17	0.25 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 26	0.01 2	0.00 1	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TestStereo1	0.08 60	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	0.16 156	0.00 1	0.01 19	0.54 108	0.20 50	0.04 81	0.00 1	0.31 100	0.01 59	0.17 56	0.60 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TESTraft	0.06 48	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	0.16 156	0.01 79	0.01 19	0.58 112	0.16 43	0.04 81	0.00 1	0.31 100	0.02 76	0.16 55	0.19 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IER	0.04 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.94 161	0.06 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 59	0.01 7	0.02 11	0.02 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_5	0.04 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 85	0.00 1	0.00 1	0.25 28	0.16 43	0.00 1	0.00 1	0.07 65	0.00 1	0.02 14	0.37 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SA-5K	0.08 60	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	0.16 156	0.00 1	0.01 19	0.54 108	0.20 50	0.04 81	0.00 1	0.31 100	0.01 59	0.17 56	0.60 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Sa-1000	0.16 96	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	0.16 156	0.01 79	0.04 112	0.30 45	0.36 123	0.06 106	0.14 174	0.58 120	0.00 1	0.65 114	2.06 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SA	0.12 75	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	0.16 156	0.01 79	0.02 65	0.27 35	0.37 125	0.04 81	0.13 169	0.46 111	0.04 94	0.33 88	1.33 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDGNet	0.14 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 112	0.25 28	0.27 88	0.01 40	0.00 1	0.44 110	0.01 59	0.28 78	2.39 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.03 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 139	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 70	0.09 23	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.12 133	0.03 18	0.05 18	0.03 176	0.15 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dad	0.24 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.99 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.88 152	0.24 70	0.01 40	0.01 79	0.01 24	0.09 115	0.13 46	0.14 29	0.00 1	0.16 209	0.28 209	0.00 1	2.76 234	0.76 194

GLC_STEREO	0.07 53	0.00 1	0.01 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.01 79	0.01 19	0.39 64	0.33 110	0.06 106	0.06 142	0.16 80	0.13 138	0.57 107	0.19 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DAS	0.53 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 206	0.02 163	0.75 218	1.70 212	0.21 173	0.26 184	0.01 19	0.69 138	1.67 222	0.15 165	0.18 204	1.79 170	0.27 181	3.84 226	2.47 170	0.00 1	0.09 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SepStereo	0.53 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 206	0.02 163	0.75 218	1.70 212	0.21 173	0.26 184	0.01 19	0.69 138	1.67 222	0.15 165	0.18 204	1.79 170	0.27 181	3.84 226	2.47 170	0.00 1	0.09 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IPLG	0.28 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 175	0.00 1	0.13 160	0.01 31	0.02 109	0.18 207	4.08 230	0.51 144	0.06 106	0.02 103	0.69 132	0.18 159	0.32 87	1.16 101	0.00 1	0.02 137	0.02 170	0.00 1	0.01 136	0.00 1

MIPNet	0.22 119	0.00 1	0.00 1	0.01 190	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 182	0.00 1	0.29 176	0.01 31	0.04 131	0.16 204	2.29 203	0.46 135	0.12 149	0.03 116	0.39 107	0.32 185	0.38 96	1.28 112	0.00 1	0.04 157	0.03 171	0.00 1	0.06 155	0.00 1

IPLGR	0.28 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 150	0.00 1	0.20 171	0.01 31	0.06 143	0.09 182	4.10 231	0.54 151	0.07 118	0.04 127	0.29 99	0.26 178	0.49 104	1.34 115	0.00 1	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AASNet	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.01 19	0.09 7	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GMOStereo	0.15 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 185	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.03 124	0.02 65	0.45 78	0.37 125	0.04 81	0.16 189	0.24 92	0.15 150	0.27 73	2.23 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

error version	0.15 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 185	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.03 124	0.02 65	0.45 78	0.37 125	0.04 81	0.16 189	0.24 92	0.15 150	0.27 73	2.23 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test-v	0.15 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 185	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.03 124	0.02 65	0.45 78	0.37 125	0.04 81	0.16 189	0.24 92	0.15 150	0.27 73	2.23 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test-3	0.36 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 120	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.02 109	0.02 65	0.60 122	0.47 138	0.06 106	0.11 160	2.53 181	0.18 159	1.40 147	3.73 202	0.00 1	0.00 1	0.13 192	0.00 1	0.00 1	0.32 181

test_1	0.36 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.00 1	0.00 1	0.01 150	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.02 109	0.02 65	0.59 120	0.47 138	0.06 106	0.11 160	2.53 181	0.18 159	1.39 145	3.73 202	0.00 1	0.00 1	0.13 192	0.00 1	0.01 136	0.32 181

AACVNet	0.04 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.06 144	0.21 23	0.27 88	0.01 40	0.00 1	0.04 45	0.00 1	0.07 34	0.40 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GwcNet-ADL	0.55 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.54 208	5.82 241	0.14 145	0.09 152	0.03 95	1.06 171	1.16 208	0.14 162	0.19 209	1.54 162	0.85 224	1.42 149	1.95 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PSMNet-ADL	0.58 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.05 154	0.59 225	0.00 1	0.57 210	5.97 242	0.19 167	0.35 194	0.04 112	0.67 137	1.68 224	0.18 177	0.14 174	1.78 169	0.16 156	1.39 145	1.67 132	0.13 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GANet-ADL	0.60 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.89 220	2.34 218	0.04 107	0.05 139	0.02 65	2.06 194	1.15 206	0.16 172	0.18 204	2.76 187	0.81 222	1.69 164	3.65 199	0.00 1	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.37 181	0.00 1

CroCo-Stereo	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.28 36	0.25 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 21	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test-2	0.15 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 185	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.03 124	0.02 65	0.45 78	0.37 125	0.04 81	0.16 189	0.24 92	0.15 150	0.27 73	2.23 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

cross-raft	0.54 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 198	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.39 195	0.09 155	0.14 145	0.13 165	0.07 161	0.62 127	1.31 210	0.11 145	0.15 182	2.97 192	0.85 224	3.56 220	3.57 197	0.00 1	0.01 88	0.10 187	0.01 171	0.03 148	0.19 168

RAFT	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 192	0.10 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.17 12	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 120	0.01 7	0.02 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test-1	0.69 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 207	0.27 193	0.00 1	0.00 1	1.00 223	2.54 221	0.18 165	0.18 174	0.15 202	1.00 167	1.71 225	0.13 152	0.24 224	1.80 172	1.19 234	3.14 205	4.92 231	0.00 1	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LMCR-Stereo	0.09 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 143	0.08 172	0.52 96	0.31 107	0.08 125	0.03 116	0.06 59	0.13 138	0.29 81	0.98 89	0.00 1	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ICVP	0.22 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 163	0.01 123	0.03 101	0.03 124	0.03 95	0.26 32	0.49 141	0.22 186	0.45 240	0.56 119	0.24 173	0.96 127	2.43 169	0.00 1	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 129	0.00 1	0.01 173	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.20 188	0.02 194	0.00 1	0.00 1	0.01 123	0.02 85	0.01 79	0.05 133	0.29 42	0.59 159	0.09 130	0.03 116	1.09 149	0.10 120	1.27 132	3.32 193	0.00 1	0.05 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Anonymous3	0.41 150	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	0.49 192	0.35 194	0.16 204	1.07 172	2.44 237	0.19 179	0.19 209	1.40 157	0.37 188	1.96 172	2.42 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.30 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 150	0.03 143	0.00 1	0.04 107	0.04 131	0.01 19	0.59 120	0.72 169	0.09 130	0.08 154	0.21 90	0.12 133	1.33 140	1.24 106	0.00 1	0.01 88	0.00 1	0.00 1	3.51 242	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	0.49 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 143	0.00 1	0.08 126	0.14 167	0.01 19	0.61 124	1.20 209	0.21 184	0.06 142	0.90 141	0.13 138	3.61 221	1.78 139	0.00 1	0.01 88	0.00 1	0.00 1	3.50 241	0.95 196

TestStereo	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.01 79	0.00 1	0.17 12	0.06 15	0.06 106	0.00 1	0.04 45	0.00 1	0.14 50	0.11 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.24 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.04 150	0.08 150	0.05 114	0.05 139	0.01 19	0.50 89	0.75 173	0.13 152	0.05 135	0.05 55	0.01 59	1.35 141	1.22 102	0.00 1	0.01 88	0.00 1	0.00 1	2.11 223	0.00 1

XX-TBD	0.24 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.04 150	0.08 150	0.05 114	0.05 139	0.01 19	0.50 89	0.75 173	0.13 152	0.05 135	0.05 55	0.01 59	1.35 141	1.22 102	0.00 1	0.01 88	0.00 1	0.00 1	2.11 223	0.00 1

sAnonymous2	0.18 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 85	0.09 152	0.02 65	0.20 19	0.51 144	0.07 118	0.09 157	0.84 137	0.12 133	1.29 134	1.58 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CroCo_RVC	0.18 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 85	0.09 152	0.02 65	0.20 19	0.51 144	0.07 118	0.09 157	0.84 137	0.12 133	1.29 134	1.58 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet_pseudo	0.16 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 139	0.00 1	0.13 142	0.00 1	0.01 19	1.51 183	0.27 88	0.02 65	0.01 79	1.27 153	0.00 1	0.17 56	0.34 52	0.40 214	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sCroCo_RVC	0.30 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.01 123	0.28 179	0.22 180	0.01 19	0.50 89	1.31 210	0.15 165	0.17 198	0.48 112	0.19 163	2.05 175	2.81 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Anonymous	0.30 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 175	0.00 1	0.00 1	0.09 130	0.27 188	0.01 19	0.58 112	1.15 206	0.16 172	0.17 198	0.86 139	0.16 156	2.05 175	2.59 178	0.00 1	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ADLNet	0.12 75	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	0.46 190	0.00 1	0.06 144	2.09 196	0.14 36	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 26	0.43 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GES	0.24 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 202	0.00 1	0.02 133	0.01 31	0.03 124	0.01 19	0.52 96	0.31 107	0.05 99	0.01 79	2.60 184	0.04 94	1.00 128	0.99 90	0.00 1	0.03 150	0.01 166	0.00 1	0.09 163	0.75 193

HCRNet	0.03 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.62 127	0.11 28	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.02 14	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT + AFF	0.17 103	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	0.16 156	0.00 1	0.01 19	4.02 228	0.19 49	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.13 46	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GMStereo	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 9	0.02 1	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 14	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.03 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 131	0.29 176	0.05 114	0.00 1	0.01 19	0.18 16	0.10 27	0.01 40	0.00 1	0.06 59	0.00 1	0.02 14	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.01 166	0.07 182	0.00 1	0.00 1

APVNet	0.13 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 123	0.01 31	0.00 1	0.03 95	0.63 132	0.21 55	0.05 99	0.04 127	0.88 140	0.03 84	0.21 64	1.46 125	0.00 1	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SFCPSM	1.11 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 150	0.00 1	0.07 194	0.53 205	2.98 224	2.34 217	3.77 223	0.05 133	1.20 175	1.36 213	0.25 190	0.14 174	10.55 226	1.16 232	2.01 174	2.27 160	0.05 181	0.08 168	0.00 1	0.17 192	0.43 183	0.44 189

MMNet	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.01 19	0.26 32	0.08 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.06 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

delet	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.09 7	0.08 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.05 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psm_up	0.06 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.11 187	0.34 52	0.13 32	0.03 75	0.06 142	0.39 107	0.11 125	0.23 69	0.20 38	0.00 1	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UPFNet	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.04 112	0.30 45	0.05 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.07 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo	0.20 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.04 150	0.10 157	0.15 154	0.16 172	0.01 19	0.62 127	1.10 202	0.14 162	0.08 154	0.06 59	0.33 186	1.41 148	1.15 100	0.00 1	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
HGLStereo	0.03 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.02 65	0.31 48	0.15 41	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 44	0.06 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FAT-Stereo	1.23 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.06 157	0.56 224	0.04 182	0.51 203	8.31 252	3.59 220	0.74 203	0.07 161	1.46 181	2.08 232	0.17 176	0.16 189	1.51 160	1.19 234	3.70 225	4.90 230	0.10 189	0.25 228	0.00 1	0.00 1	0.58 193	3.07 213

DSFCA	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 204	0.00 1	0.07 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.01 19	0.34 52	0.22 59	0.00 1	0.01 79	0.02 35	0.01 59	0.11 44	0.17 33	0.00 1	0.01 88	0.04 176	0.03 177	0.11 166	0.09 163

PMTNet	0.21 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 139	0.11 172	0.00 1	0.02 163	0.03 143	0.07 149	0.09 130	0.17 173	0.01 19	0.58 112	1.07 199	0.18 177	0.05 135	0.19 85	0.21 168	1.60 156	1.30 113	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 107	0.00 1	0.01 19	0.22 24	0.21 55	0.01 40	0.02 103	0.01 24	0.00 1	0.04 21	0.06 20	0.00 1	0.00 1	0.01 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1

S-Stereo	1.13 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 139	0.54 207	0.15 211	0.06 187	0.31 188	5.59 239	5.30 227	0.30 190	0.06 144	3.35 215	2.95 243	0.16 172	0.20 215	2.56 183	1.78 242	1.85 169	3.69 201	0.21 200	0.18 214	0.00 1	0.01 171	0.56 191	0.63 192

STTStereo	0.04 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.03 147	0.00 1	0.11 204	0.00 1	0.01 123	0.01 31	0.00 1	0.01 19	0.37 61	0.05 9	0.00 1	0.00 1	0.03 39	0.01 59	0.07 34	0.33 50	0.04 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AF-Net	0.04 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 85	0.00 1	0.01 19	0.44 76	0.05 9	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 76	0.07 34	0.37 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RP	0.06 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.02 65	0.89 154	0.06 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.46 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RGC	0.08 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.02 165	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.04 112	0.80 146	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.06 59	0.04 94	0.22 67	0.87 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NCC-stereo	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.01 79	0.02 65	0.64 134	0.07 19	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 102	0.05 26	0.49 68	0.01 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

stereogan	0.11 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 65	0.51 93	0.17 45	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.02 76	0.05 26	2.28 161	0.00 1	0.00 1	0.01 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1

edge stereo	1.46 207	0.00 1	0.06 196	0.06 203	0.00 1	0.21 211	0.46 203	1.41 243	0.59 223	0.98 222	3.22 226	6.49 228	2.93 217	0.27 214	1.32 177	2.34 235	0.22 186	0.21 217	7.20 214	1.22 237	1.68 162	4.62 226	0.25 205	0.15 204	0.04 176	0.00 1	0.63 195	2.84 210

Nwc_Net	0.04 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 85	0.00 1	0.01 19	0.44 76	0.05 9	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.02 76	0.07 34	0.37 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Abc-Net	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.01 79	0.02 65	0.64 134	0.07 19	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.06 102	0.05 26	0.49 68	0.01 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
R-Stereo Train	0.50 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 150	0.48 200	1.18 202	0.14 145	0.11 158	0.14 199	0.52 96	0.99 194	0.38 201	0.30 230	3.01 193	0.50 204	2.40 186	3.20 191	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PVD	0.51 157	0.00 1	0.08 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 177	0.30 219	0.00 1	0.37 192	1.22 204	0.13 142	0.74 203	0.06 144	4.31 238	0.33 110	0.13 152	0.01 79	1.49 159	0.23 171	1.81 167	2.00 147	0.00 1	0.11 181	0.07 181	0.00 1	0.30 179	0.00 1

SHD	0.38 145	0.00 1	0.06 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 176	0.03 198	0.00 1	0.23 177	0.58 187	0.01 31	0.00 1	0.07 161	4.29 237	0.25 79	0.06 106	0.01 79	1.17 150	0.15 150	0.91 124	2.09 154	0.00 1	0.10 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SAMSARA	0.71 182	0.00 1	0.07 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.55 208	0.03 198	0.00 1	0.28 185	0.76 191	0.02 85	3.02 218	0.07 161	4.54 245	0.56 156	0.09 130	0.01 79	2.13 173	0.08 112	1.67 159	2.77 182	0.00 1	0.19 217	0.19 201	0.75 212	1.12 210	0.27 176

XQC	0.40 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 182	0.00 1	0.00 1	0.14 171	0.47 183	0.01 31	1.09 207	0.08 172	4.21 233	0.62 163	0.07 118	0.00 1	0.96 142	0.01 59	0.68 115	2.06 149	0.00 1	0.10 178	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.00 1

RTSC	0.29 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 139	0.16 182	0.04 203	0.00 1	0.08 160	0.14 163	0.01 31	0.01 79	0.05 133	4.13 232	0.34 116	0.10 138	0.00 1	1.07 148	0.08 112	0.64 113	1.02 93	0.00 1	0.09 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ADCS	1.44 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 198	0.01 139	0.30 196	0.20 216	0.96 228	0.25 180	0.55 185	0.29 181	3.75 222	0.08 172	4.69 246	3.39 247	0.26 191	0.15 182	2.94 191	0.03 84	3.37 213	3.53 196	0.00 1	0.17 211	0.49 217	5.63 250	1.52 216	6.29 232

ADCRef	0.65 172	0.00 1	0.21 220	0.00 1	0.05 201	0.02 165	0.15 181	0.04 203	1.63 240	0.00 1	0.00 1	0.10 133	0.00 1	0.04 112	3.98 226	0.30 101	0.01 40	0.02 103	0.79 136	0.55 210	0.15 52	0.34 52	0.43 218	0.09 170	0.73 223	1.20 217	0.82 200	5.86 230

ADCP+	0.71 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 210	0.10 192	0.27 193	0.00 1	0.00 1	1.01 224	0.00 1	0.49 192	0.00 1	0.03 95	3.94 225	0.30 101	0.00 1	0.02 103	0.98 146	0.49 202	0.20 62	0.31 48	0.00 1	0.01 88	0.49 217	4.04 247	1.33 213	5.08 226

RAFT-Stereo	0.50 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 150	0.48 200	1.18 202	0.14 145	0.11 158	0.14 199	0.52 96	0.99 194	0.38 201	0.30 230	3.01 193	0.50 204	2.40 186	3.20 191	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.04 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 85	0.00 1	0.01 19	0.19 17	0.33 110	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.26 72	0.14 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MSMDNet	0.61 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 201	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.67 212	0.09 155	0.14 145	1.70 211	0.11 187	0.61 124	1.45 215	0.10 138	0.15 182	2.42 178	0.50 204	3.51 218	4.28 219	0.00 1	0.00 1	0.10 187	0.29 199	0.03 148	0.19 168

HSM-Net_RVC	0.37 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.03 147	0.01 189	0.00 1	0.42 197	1.81 215	2.18 214	0.09 152	0.02 65	0.48 86	0.44 134	0.13 152	0.04 127	0.60 121	0.46 200	1.62 157	1.55 126	0.08 186	0.14 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
STTRV1_RVC	1.93 217	0.00 1	0.00 1	0.02 194	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 143	0.02 133	0.29 181	0.50 201	0.02 65	0.34 52	0.22 59	2.21 240	0.07 149	35.05 259	2.97 251	3.26 212	2.53 175	0.00 1	0.03 150	0.03 171	0.11 187	0.91 207	3.53 217

RYNet	0.15 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 85	0.00 1	0.00 1	3.83 222	0.14 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GANetREF_RVC	0.07 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 114	0.00 1	0.04 112	0.29 42	0.12 29	0.29 193	0.00 1	0.04 45	0.04 94	0.45 103	0.46 66	0.00 1	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
GANet	0.01 4	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	0.05 145	0.14 145	0.00 1	0.01 19	0.03 3	0.03 5	0.05 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TDLM	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 95	0.34 52	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.08 40	0.18 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet_RVC	0.09 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.06 144	0.41 70	0.27 88	0.11 145	0.00 1	0.66 127	0.00 1	0.28 78	0.54 71	0.00 1	0.08 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CVANet_RVC	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.02 2	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 175	0.00 1	0.01 120	0.00 1	0.49 222	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.01 19	0.17 12	0.05 9	0.00 1	0.00 1	0.06 59	0.02 76	0.05 26	0.30 47	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 187	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	1.25 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 165	0.00 1	0.18 212	0.01 150	1.18 232	10.44 258	9.28 234	0.09 152	0.13 197	0.84 149	1.65 221	0.20 182	0.14 174	1.65 167	0.44 197	3.08 202	4.14 214	0.01 161	0.13 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 161

UCFNet_RVC	0.12 75	0.00 1	0.02 181	0.00 1	0.06 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 143	0.00 1	0.03 101	0.01 79	0.05 133	0.40 65	0.27 88	0.04 81	0.00 1	0.96 142	0.00 1	0.42 99	0.54 71	0.49 222	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AANet_RVC	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.05 4	0.05 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NVstereo2D	0.19 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 181	0.01 123	0.01 31	0.00 1	0.01 19	3.98 226	0.25 79	0.01 40	0.01 79	0.04 45	0.00 1	0.14 50	0.36 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.18 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 175	0.00 1	0.58 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 85	0.00 1	0.07 161	0.73 143	0.23 64	0.04 81	0.00 1	0.25 96	0.00 1	1.54 153	1.42 121	0.01 161	0.02 137	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.00 1

AMNet	0.04 24	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	0.03 101	0.10 157	0.38 221	0.07 5	0.26 83	0.06 106	0.00 1	0.04 45	0.00 1	0.07 34	0.01 2	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.10 185	0.00 1	0.00 1

HSM	0.06 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 145	0.01 79	0.02 65	0.58 112	0.21 55	0.00 1	0.00 1	0.07 65	0.06 102	0.36 92	0.23 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iResNet	0.54 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 196	1.22 204	0.17 163	0.02 109	0.01 19	2.19 202	1.50 216	0.04 81	0.07 149	5.12 209	0.45 199	2.07 177	1.02 93	0.00 1	0.14 197	0.00 1	0.00 1	0.13 169	0.00 1

MFMNet_re	0.60 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 154	0.00 1	0.21 212	0.06 157	0.01 123	0.61 198	0.33 192	0.06 144	2.70 208	1.05 198	0.53 208	0.01 79	4.51 204	0.20 167	3.66 223	1.39 118	0.00 1	0.13 194	0.00 1	0.00 1	0.62 194	0.00 1

DISCO	0.05 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.06 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.00 1	0.01 19	0.35 58	0.13 32	0.01 40	0.00 1	0.05 55	0.00 1	0.05 26	0.56 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NCCL2	0.16 96	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 194	0.91 156	0.27 88	0.22 186	0.04 127	0.04 45	0.03 84	0.38 96	0.86 86	0.18 197	0.03 150	0.00 1	0.00 1	0.91 207	0.00 1

DLCB_ROB	0.04 24	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	0.08 150	0.00 1	0.00 1	0.04 112	0.11 9	0.14 36	0.02 65	0.02 103	0.03 39	0.00 1	0.18 60	0.35 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 175	0.02 142	0.02 159

iResNet_ROB	0.09 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.03 95	0.88 152	0.40 133	0.02 65	0.00 1	0.51 114	0.00 1	0.34 90	0.27 43	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	0.17 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.02 205	0.01 79	0.05 133	0.28 36	0.24 70	0.35 200	0.01 79	0.01 24	0.06 102	0.43 102	1.60 131	0.00 1	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.43 183	0.00 1

PDISCO_ROB	0.04 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 175	0.00 1	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 107	0.01 79	0.01 19	0.17 12	0.26 83	0.01 40	0.03 116	0.19 85	0.00 1	0.22 67	0.24 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.13 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 150	0.00 1	0.00 1	0.02 109	0.06 144	0.36 59	0.26 83	0.01 40	0.00 1	1.56 163	0.03 84	0.59 111	0.54 71	0.00 1	0.09 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PWCDC_ROB	0.20 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 160	0.02 85	0.00 1	0.12 194	2.10 198	0.35 121	0.04 81	0.03 116	0.01 24	0.00 1	0.52 105	1.85 143	0.00 1	0.11 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CBMV	1.18 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 172	0.03 147	0.96 236	0.00 1	0.67 212	1.64 211	3.94 222	1.69 210	0.56 224	2.14 200	1.97 230	0.51 206	0.16 189	3.45 200	0.64 216	2.84 199	3.95 213	0.00 1	0.14 197	0.00 1	0.00 1	1.34 214	5.30 227
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo	0.28 131	0.01 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 202	0.00 1	0.06 122	0.00 1	0.06 144	0.75 144	0.52 148	0.06 106	0.01 79	2.75 186	0.11 125	1.30 138	1.09 96	0.34 211	0.05 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test croco	0.05 38	0.01 136	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	0.05 114	0.00 1	0.03 95	0.28 36	0.32 109	0.03 75	0.02 103	0.03 39	0.00 1	0.33 88	0.26 42	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIF-Stereo	0.07 53	0.01 136	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.04 112	0.30 45	0.34 116	0.02 65	0.00 1	0.61 123	0.00 1	0.30 82	0.16 31	0.00 1	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AEACV	0.05 38	0.01 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.40 65	0.33 110	0.00 1	0.00 1	0.04 45	0.06 102	0.04 21	0.18 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 192	0.00 1	0.00 1

LoS_RVC	0.23 121	0.01 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.01 150	0.06 157	0.03 136	0.20 169	0.12 160	0.03 95	0.53 103	0.86 181	0.13 152	0.15 182	0.67 129	0.13 138	1.47 150	1.70 134	0.01 161	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

tt_ll	0.23 121	0.01 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.01 150	0.06 157	0.03 136	0.20 169	0.12 160	0.03 95	0.53 103	0.86 181	0.13 152	0.15 182	0.67 129	0.13 138	1.47 150	1.70 134	0.01 161	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LoS	0.27 129	0.01 136	0.01 173	0.00 1	0.00 1	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.11 166	0.00 1	0.29 181	0.30 190	0.08 172	0.69 138	0.76 175	0.31 197	0.18 204	0.72 133	0.16 156	1.81 167	1.83 141	0.00 1	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CES	0.20 112	0.01 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 139	0.01 120	0.00 1	0.02 163	0.03 143	0.00 1	0.16 156	0.19 176	0.11 187	0.87 150	0.60 161	0.27 192	0.22 219	0.04 45	0.21 168	1.28 133	1.25 110	0.00 1	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft_robust	0.17 103	0.01 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 131	0.04 112	0.51 93	0.53 149	0.06 106	0.14 174	1.37 155	0.11 125	0.58 109	1.12 99	0.00 1	0.05 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.04 24	0.01 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.01 79	0.00 1	0.20 19	0.13 32	0.00 1	0.00 1	0.09 69	0.03 84	0.15 52	0.38 59	0.00 1	0.00 1	0.13 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.09 67	0.01 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.00 1	0.26 32	0.29 99	0.01 40	0.01 79	0.20 88	0.00 1	0.13 46	1.45 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_4	0.16 96	0.01 136	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 139	0.16 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 133	0.52 96	0.53 149	0.01 40	0.13 169	0.10 73	0.11 125	0.28 78	1.23 105	0.00 1	0.00 1	0.03 171	0.17 192	0.80 199	0.16 167

CIPLG	0.13 79	0.01 136	0.03 187	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.06 157	0.02 194	0.08 197	0.01 131	0.03 136	0.01 31	0.01 79	0.08 172	0.62 127	0.27 88	0.07 118	0.00 1	0.28 97	0.01 59	0.30 82	1.40 119	0.00 1	0.00 1	0.07 181	0.00 1	0.08 158	0.01 155

UDG	0.15 90	0.01 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 162	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.04 112	1.60 184	0.37 125	0.05 99	0.00 1	0.15 78	0.10 120	0.71 117	0.83 83	0.01 161	0.09 170	0.00 1	0.00 1	0.03 148	0.00 1

IPLGR_C	0.12 75	0.01 136	0.03 187	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.07 163	0.03 198	0.07 194	0.01 131	0.03 136	0.01 31	0.01 79	0.08 172	0.41 70	0.27 88	0.06 106	0.00 1	0.31 100	0.00 1	0.30 82	1.42 121	0.00 1	0.00 1	0.07 181	0.00 1	0.08 158	0.01 155

ACRE	0.13 79	0.01 136	0.02 181	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.07 163	0.02 194	0.08 197	0.01 131	0.06 146	0.01 31	0.01 79	0.08 172	0.40 65	0.27 88	0.07 118	0.00 1	0.39 107	0.01 59	0.34 90	1.40 119	0.00 1	0.00 1	0.07 181	0.00 1	0.08 158	0.01 155

test_3	0.35 141	0.01 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 178	0.01 120	0.00 1	0.01 150	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.02 109	0.02 65	0.58 112	0.46 135	0.06 106	0.11 160	2.40 177	0.18 159	1.37 144	3.74 206	0.00 1	0.00 1	0.13 192	0.00 1	0.04 152	0.32 181

TRStereo	0.62 169	0.01 136	0.02 181	0.00 1	0.00 1	0.18 207	0.01 120	0.00 1	0.00 1	1.46 238	0.58 187	0.17 163	0.15 169	0.03 95	1.02 169	1.57 218	0.09 130	0.17 198	1.51 160	0.85 224	2.07 177	3.39 194	0.04 179	0.01 88	0.09 186	2.88 237	0.39 182	0.01 155

AnonymousM	0.62 169	0.01 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 203	0.00 1	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.42 182	0.05 114	0.14 167	0.08 172	0.49 87	0.80 176	0.21 184	0.11 160	0.10 73	0.70 217	1.35 141	1.68 133	0.00 1	0.15 204	0.00 1	0.19 195	3.31 239	6.88 233

rafts_anoy	0.07 53	0.01 136	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.02 65	0.41 70	0.23 64	0.05 99	0.00 1	0.34 105	0.10 120	0.31 86	0.44 65	0.00 1	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft+_RVC	0.07 53	0.01 136	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.02 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 65	0.34 52	0.34 116	0.01 40	0.00 1	0.21 90	0.09 115	0.20 62	0.61 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

pcwnet_v2	0.28 131	0.01 136	0.06 196	0.00 1	0.09 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 181	0.17 167	0.20 169	0.00 1	0.01 19	2.06 194	0.33 110	0.05 99	0.08 154	1.61 165	0.02 76	0.69 116	0.84 84	0.76 226	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 177

RALCasStereoNet	0.08 60	0.01 136	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.00 1	0.02 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.01 79	0.03 95	0.49 87	0.33 110	0.02 65	0.00 1	0.04 45	0.09 115	0.37 94	0.66 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-Stereo	1.61 209	0.01 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 198	0.11 172	0.00 1	0.00 1	1.24 234	6.23 246	0.08 126	0.23 181	0.03 95	0.60 122	2.29 234	0.12 149	0.18 204	3.02 195	0.19 163	1.68 162	2.52 174	0.09 188	0.01 88	23.80 262	0.03 177	0.24 176	0.58 191

ARAFT	0.08 60	0.01 136	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 145	0.01 79	0.04 112	0.38 62	0.24 70	0.02 65	0.01 79	0.18 82	0.00 1	0.36 92	0.71 82	0.00 1	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UNet	0.02 9	0.01 136	0.00 1	0.00 1	0.02 175	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 197	0.20 19	0.09 23	0.00 1	0.00 1	0.03 39	0.00 1	0.10 42	0.04 15	0.00 1	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA-RVC	0.05 38	0.01 136	0.00 1	0.01 190	0.03 189	0.01 139	0.18 186	0.03 198	0.00 1	0.00 1	0.16 166	0.01 31	0.00 1	0.02 65	0.45 78	0.09 23	0.01 40	0.01 79	0.00 1	0.07 110	0.06 33	0.07 23	0.00 1	0.04 157	0.03 171	0.01 171	0.00 1	0.00 1

BEATNet_4x	0.26 128	0.01 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 85	0.02 109	0.11 187	1.33 178	0.46 135	0.29 193	0.34 232	0.51 114	0.01 59	1.29 134	2.49 172	0.00 1	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RTS	0.65 172	0.01 136	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.22 190	0.00 1	0.00 1	0.01 131	0.01 123	0.04 107	0.01 79	0.05 133	4.27 235	0.55 153	0.10 138	0.01 79	0.96 142	0.03 84	0.82 122	2.08 151	0.00 1	0.11 181	0.00 1	8.18 253	0.00 1	0.00 1

RTSA	0.65 172	0.01 136	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.22 190	0.00 1	0.00 1	0.01 131	0.01 123	0.04 107	0.01 79	0.05 133	4.27 235	0.55 153	0.10 138	0.01 79	0.96 142	0.03 84	0.82 122	2.08 151	0.00 1	0.11 181	0.00 1	8.18 253	0.00 1	0.00 1

MADNet+	0.80 188	0.01 136	0.08 203	0.00 1	0.11 214	0.02 165	1.20 220	0.00 1	0.00 1	0.20 173	0.03 136	0.62 199	0.05 139	0.21 208	5.10 251	1.72 226	0.65 215	0.01 79	1.44 158	0.63 215	4.41 233	4.57 224	0.00 1	0.49 245	0.00 1	0.00 1	0.11 166	0.07 161

PA-Net	0.14 86	0.01 136	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.01 79	0.07 161	0.71 141	0.14 36	0.00 1	0.00 1	0.03 39	0.01 59	0.04 21	1.84 142	0.41 215	0.01 88	0.00 1	0.03 177	0.00 1	0.39 187
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
HITNet	0.10 71	0.01 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 85	0.02 109	0.06 144	0.42 75	0.26 83	0.04 81	0.01 79	0.32 104	0.00 1	0.60 112	0.99 90	0.00 1	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
PS-NSSS	0.08 60	0.01 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 175	0.01 79	0.06 144	0.31 48	0.14 36	0.02 65	0.00 1	0.18 82	0.00 1	0.15 52	0.27 43	0.23 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.57 192	0.00 1

iResNetv2_ROB	0.17 103	0.01 136	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.04 112	1.11 173	0.27 88	0.01 40	0.00 1	1.20 151	0.01 59	1.50 152	0.31 48	0.00 1	0.09 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLCV	0.39 147	0.01 136	0.00 1	0.00 1	0.03 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 211	0.38 193	1.16 200	0.11 136	0.02 109	0.04 112	0.53 103	0.64 164	0.09 130	0.03 116	3.12 196	0.06 102	1.19 129	2.76 180	0.05 181	0.10 178	0.00 1	0.00 1	0.07 156	0.00 1

CBMV_ROB	2.09 219	0.01 136	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.21 211	0.04 150	1.11 239	0.10 202	1.50 240	3.75 228	13.56 236	7.40 232	0.08 172	3.15 211	1.74 227	0.69 216	0.20 215	6.65 212	0.27 181	4.19 231	2.80 183	0.23 203	0.11 181	1.40 228	1.34 219	1.89 219	4.07 220

NOSS_ROB	0.76 186	0.01 136	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.03 172	0.00 1	0.95 235	0.09 200	1.05 226	1.79 214	1.64 210	0.34 193	0.82 231	2.09 196	2.78 240	0.24 189	0.22 219	0.62 124	0.13 138	3.50 217	3.90 212	0.03 176	0.18 214	0.00 1	0.00 1	0.04 152	0.00 1

ETE_ROB	0.20 112	0.01 136	0.00 1	0.01 190	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 150	0.00 1	0.29 176	0.11 136	0.01 79	0.07 161	0.72 142	0.22 59	0.62 213	0.04 127	0.73 134	0.05 100	0.92 125	1.43 123	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LALA_ROB	0.20 112	0.01 136	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 131	0.27 174	0.30 184	0.01 79	0.07 161	0.98 164	0.22 59	0.04 81	0.01 79	0.52 117	0.04 94	0.72 119	1.36 116	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.00 1	0.87 206	0.00 1

PWC_ROB	0.48 153	0.01 136	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.09 167	0.00 1	0.01 150	0.13 168	0.82 195	0.02 85	0.02 109	0.02 65	3.76 220	1.11 205	0.16 172	0.19 209	0.65 126	0.11 125	2.51 189	2.73 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 180	0.29 177

pmcnn	1.74 213	0.01 136	0.07 201	0.10 210	0.20 224	0.04 176	1.98 227	0.61 226	0.13 209	0.30 187	3.94 229	4.98 225	6.14 228	0.59 225	1.92 188	3.06 245	0.94 219	0.76 248	4.99 207	1.80 243	5.49 245	3.00 188	1.33 233	0.16 209	0.00 1	0.69 211	1.70 218	2.12 204

WAO-6	2.30 223	0.02 178	0.02 181	3.33 240	0.01 127	0.65 221	2.70 231	0.01 189	0.79 227	0.04 150	0.00 1	4.74 224	14.47 241	0.47 222	3.75 219	0.60 161	4.51 249	0.00 1	5.78 211	0.00 1	3.24 210	5.33 237	0.00 1	0.11 181	2.18 234	2.45 233	1.24 211	5.73 229

4D-IteraStereo	0.14 86	0.02 178	0.01 173	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	0.06 144	0.58 112	0.47 138	0.00 1	0.13 169	0.19 85	0.13 138	0.75 120	1.37 117	0.00 1	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HBP-ISP	1.24 201	0.02 178	0.09 205	0.00 1	0.01 127	0.08 185	0.00 1	0.00 1	0.05 184	1.21 233	3.71 227	0.08 126	0.26 184	1.72 239	6.45 256	5.68 256	0.30 196	0.34 232	1.20 151	1.08 228	3.96 228	6.14 245	0.00 1	0.21 222	0.00 1	0.00 1	0.84 202	0.15 166

anonymity	1.13 195	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 209	0.00 1	0.00 1	0.03 175	0.74 217	13.91 261	0.36 188	0.36 196	0.09 182	0.53 103	1.74 227	0.13 152	0.17 198	2.19 174	0.25 177	2.25 183	3.67 200	0.03 176	0.20 220	0.23 206	0.47 206	2.57 232	0.34 184

SACVNet	0.13 79	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.06 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.04 131	0.06 144	0.23 27	0.23 64	0.01 40	0.02 103	0.37 106	0.00 1	0.37 94	1.97 146	0.00 1	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.02 9	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 65	0.16 11	0.09 23	0.01 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 42	0.13 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raftrobust	0.14 86	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 172	0.61 124	0.54 151	0.00 1	0.00 1	1.04 147	0.00 1	0.42 99	0.99 90	0.08 186	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.05 38	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.01 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 124	0.01 79	0.01 19	0.50 89	0.20 50	0.03 75	0.00 1	0.06 59	0.00 1	0.09 41	0.38 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AFF-stereo	0.04 24	0.02 178	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 124	0.01 79	0.00 1	0.40 65	0.24 70	0.01 40	0.02 103	0.03 39	0.00 1	0.04 21	0.27 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FADNet-RVC	0.16 96	0.02 178	0.06 196	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.11 172	0.00 1	0.03 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 147	0.04 112	1.31 176	0.24 70	0.11 145	0.03 116	0.28 97	0.23 171	0.53 106	1.03 95	0.01 161	0.04 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 164

FADNet	0.13 79	0.02 178	0.01 173	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 131	0.02 65	0.95 163	0.12 29	0.04 81	0.10 159	0.07 65	0.24 173	0.57 107	1.24 106	0.02 174	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ADCPNet	1.65 211	0.02 178	0.71 237	0.06 203	0.58 241	0.02 165	2.65 230	0.73 228	0.43 219	1.10 228	2.45 220	0.46 190	6.88 231	0.36 219	4.35 239	0.87 184	0.14 162	0.01 79	5.05 208	0.73 218	1.58 154	2.08 151	1.21 232	0.01 88	0.97 225	1.50 223	0.85 203	8.85 244

LSM0	8.86 251	0.02 178	0.22 223	0.03 197	0.04 198	0.31 215	1.91 225	1.27 242	1.11 233	0.69 215	4.93 237	5.26 226	10.12 236	0.06 144	65.52 263	79.55 265	0.57 210	0.25 225	26.36 255	1.20 236	6.39 251	9.32 260	0.00 1	0.25 228	0.50 219	3.59 242	4.03 248	15.71 256

FBW_ROB	0.97 191	0.02 178	0.12 207	0.03 197	0.32 233	0.17 206	1.52 222	0.00 1	0.00 1	0.13 168	0.64 189	1.09 206	1.04 205	1.99 242	1.92 188	0.23 64	0.34 198	0.02 103	10.36 225	0.24 173	2.46 188	2.42 167	1.08 231	0.02 137	0.00 1	0.03 177	0.00 1	0.00 1

LL-Strereo2	0.10 71	0.03 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 144	0.25 28	0.30 101	0.00 1	0.00 1	0.11 76	0.00 1	0.42 99	1.59 130	0.00 1	0.00 1	0.06 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RALAANet	0.13 79	0.03 192	0.00 1	0.00 1	0.02 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 101	0.02 109	0.05 133	0.45 78	0.18 46	0.04 81	0.00 1	0.66 127	0.11 125	0.75 120	1.11 98	0.00 1	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SGM-Forest	0.67 176	0.03 192	0.02 181	0.04 199	0.11 214	0.12 195	0.00 1	0.43 221	0.43 219	1.34 235	0.78 194	0.33 186	1.29 209	0.01 19	1.84 187	0.85 179	0.15 165	0.15 182	1.59 164	0.02 76	1.89 170	2.57 177	0.25 205	0.06 165	0.15 199	0.20 196	1.30 212	2.24 206
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SPS-STEREO	1.22 199	0.03 192	0.01 173	0.30 214	0.00 1	0.12 195	0.31 197	0.30 219	0.00 1	0.54 208	4.71 235	1.63 209	0.43 197	0.06 144	1.99 191	1.60 220	0.64 214	0.29 229	9.79 224	0.54 208	4.12 230	3.57 197	0.29 207	0.11 181	0.27 208	0.25 198	0.74 198	0.19 168
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
StereoIM	0.04 24	0.04 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.01 19	0.29 42	0.30 101	0.03 75	0.00 1	0.09 69	0.00 1	0.25 70	0.16 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DDUNet	0.06 48	0.04 196	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 156	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.03 95	0.47 85	0.20 50	0.03 75	0.00 1	0.05 55	0.00 1	0.07 34	0.43 63	0.00 1	0.01 88	0.00 1	0.00 1	0.25 177	0.00 1

EAI-Stereo	0.68 177	0.04 196	0.14 210	0.32 216	0.08 208	0.67 222	0.37 199	0.00 1	0.41 217	0.00 1	1.59 210	0.12 139	0.18 174	0.03 95	1.11 173	1.44 214	0.15 165	0.36 234	3.29 199	0.39 191	2.36 185	2.97 186	0.13 192	0.38 239	0.34 211	0.41 204	0.55 190	0.43 188

FCDSN-DC	0.45 152	0.04 196	0.47 234	0.00 1	0.00 1	0.01 139	0.48 205	0.00 1	0.00 1	0.35 190	0.17 167	0.19 167	0.07 145	0.02 65	4.35 239	0.59 159	0.10 138	0.13 169	0.48 112	0.06 102	1.59 155	2.36 163	0.00 1	0.39 240	0.00 1	0.05 181	0.15 171	0.00 1
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet_RVC	0.69 180	0.04 196	0.21 220	0.07 205	0.25 228	0.00 1	0.34 198	0.03 198	0.21 212	0.23 177	0.11 159	0.27 178	0.12 160	0.14 199	2.41 205	0.90 187	0.15 165	0.70 247	3.72 202	0.37 188	1.70 166	2.92 185	0.29 207	0.34 235	0.20 202	0.02 175	2.57 232	0.38 186

CC-Net-ROB	0.23 121	0.04 196	0.00 1	0.00 1	0.01 127	0.03 172	0.02 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.09 219	0.55 202	0.10 185	0.28 36	0.13 32	0.03 75	0.00 1	0.53 118	0.00 1	0.18 60	0.29 46	0.87 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DPSNet	3.78 234	0.04 196	0.03 187	0.00 1	0.07 206	0.14 201	0.37 199	0.00 1	0.06 187	0.00 1	1.34 206	25.08 255	4.60 225	2.89 245	5.42 252	4.03 248	1.04 222	0.48 242	40.54 260	1.90 245	5.96 250	6.80 252	0.77 227	0.43 243	0.04 176	0.00 1	0.02 142	0.00 1

IMH-64-1	3.85 236	0.05 203	0.37 231	1.44 228	0.30 230	3.09 237	5.34 242	0.24 217	0.06 187	0.00 1	0.00 1	2.19 215	12.39 238	1.76 240	4.38 241	1.10 202	0.92 217	0.05 135	9.06 220	0.01 59	1.67 159	5.55 240	42.38 257	0.12 189	3.52 238	1.49 221	2.00 221	4.55 222

IMH-64	3.85 236	0.05 203	0.37 231	1.44 228	0.30 230	3.09 237	5.34 242	0.24 217	0.06 187	0.00 1	0.00 1	2.19 215	12.39 238	1.76 240	4.38 241	1.10 202	0.92 217	0.05 135	9.06 220	0.01 59	1.67 159	5.55 240	42.38 257	0.12 189	3.52 238	1.49 221	2.00 221	4.55 222

ADCL	0.91 190	0.07 205	0.05 195	0.02 194	0.02 175	0.00 1	0.06 157	0.00 1	2.01 245	0.52 204	0.01 123	0.09 130	0.01 79	0.04 112	3.92 224	0.24 70	0.04 81	0.23 222	0.51 114	0.39 191	0.58 109	0.53 70	0.00 1	0.20 220	2.91 236	2.62 234	2.11 223	7.36 237

iRaft-Stereo_20w	1.04 193	0.08 206	0.22 223	0.14 211	0.09 210	0.12 195	0.28 195	0.00 1	0.12 207	1.92 246	5.62 240	0.30 184	0.28 189	0.07 161	0.82 148	1.53 217	0.13 152	0.26 227	1.71 168	0.76 219	2.51 189	3.89 211	0.22 202	0.26 230	0.40 214	1.60 225	1.99 220	2.72 208

ADCMid	0.99 192	0.08 206	0.25 226	0.00 1	0.50 239	0.20 210	0.90 215	0.05 206	0.12 207	0.13 168	0.14 163	0.34 187	0.47 200	0.04 112	4.22 234	0.95 190	0.05 99	0.11 160	2.90 189	0.26 178	1.26 131	1.55 126	0.42 216	0.14 197	0.21 203	2.39 232	1.43 215	7.65 238

FC-DCNN	0.75 185	0.08 206	1.12 241	0.43 220	0.05 201	0.49 216	0.77 213	0.77 229	0.22 214	0.59 211	0.77 192	0.55 196	0.43 197	0.02 65	1.40 179	0.58 158	0.47 205	0.12 168	1.63 166	0.09 115	2.09 180	1.80 140	0.00 1	0.23 224	0.75 224	0.47 206	1.09 209	3.12 214

IMH	4.57 241	0.09 209	0.46 233	1.33 226	0.33 234	3.24 239	5.84 244	0.19 213	0.03 175	0.04 150	0.13 160	4.54 223	21.02 252	6.43 250	2.13 199	0.85 179	0.98 220	0.04 127	10.90 228	0.08 112	1.64 158	5.04 235	43.44 259	0.12 189	4.06 243	2.32 231	0.83 201	7.16 234

CSAN	0.41 150	0.09 209	0.16 213	0.07 205	0.15 220	0.01 139	0.19 187	0.00 1	1.58 239	0.10 163	0.97 196	1.09 206	0.08 147	0.11 187	0.98 164	0.30 101	0.09 130	0.11 160	0.67 129	0.56 212	0.95 126	1.09 96	0.07 185	0.19 217	0.08 185	0.97 216	0.10 165	0.34 184

FADNet-RVC-Resample	0.17 103	0.10 211	0.21 220	0.07 205	0.22 226	0.00 1	0.00 1	0.12 210	0.11 204	0.08 160	0.08 150	0.02 85	0.04 131	0.09 182	1.01 168	0.18 46	0.11 145	0.05 135	0.18 82	0.21 168	0.27 73	1.22 102	0.06 184	0.12 189	0.03 171	0.00 1	0.01 136	0.11 164

NaN_ROB	0.28 131	0.10 211	0.17 214	0.04 199	0.18 222	0.11 194	0.16 182	0.01 189	1.57 238	0.02 139	0.55 185	0.13 142	0.03 124	0.07 161	1.03 170	0.24 70	0.07 118	0.11 160	0.15 78	0.26 178	0.39 98	0.66 79	0.13 192	0.24 226	0.12 190	0.40 202	0.16 173	0.46 190

MeshStereo	4.29 240	0.11 213	0.13 208	1.26 225	0.11 214	1.03 226	0.26 192	3.30 251	1.83 242	2.06 252	6.54 248	21.89 249	13.09 240	0.26 213	6.15 255	4.06 249	1.17 226	0.60 245	11.15 229	0.77 220	9.51 259	6.66 251	0.21 200	0.33 234	3.82 241	1.85 228	6.87 252	10.91 248
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
AnyNet_C32	1.27 203	0.12 214	0.01 173	0.05 201	0.01 127	0.16 203	0.42 201	0.00 1	3.19 249	0.33 189	1.46 208	0.12 139	0.02 109	0.07 161	4.07 229	0.86 181	0.09 130	0.15 182	0.76 135	0.52 207	2.00 173	2.23 155	0.01 161	0.30 231	1.79 231	3.65 243	1.56 217	10.19 246

MFN_U_SF_DS_RVC	0.79 187	0.13 215	0.02 181	0.05 201	0.03 189	0.01 139	1.93 226	0.00 1	0.11 204	0.10 163	0.04 144	0.10 133	1.07 206	1.46 237	2.00 193	0.35 121	0.02 65	0.03 116	2.24 175	0.06 102	3.24 210	3.75 207	0.10 189	0.03 150	0.22 205	0.45 205	0.45 186	3.27 216

ACVNet_2	2.28 222	0.14 216	0.04 193	5.65 242	0.01 127	2.24 231	2.10 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 181	0.81 202	0.12 160	0.24 211	0.53 103	0.21 55	6.50 254	0.00 1	25.54 253	0.05 100	2.63 194	4.60 225	8.83 247	0.18 214	0.43 215	0.00 1	0.15 171	0.26 174

DeepPrunerF	0.66 175	0.18 217	0.00 1	0.07 205	1.57 249	0.07 183	0.10 169	0.06 209	1.03 232	0.00 1	0.00 1	0.01 31	0.00 1	0.04 112	2.89 210	0.28 98	0.00 1	0.00 1	0.09 69	0.00 1	0.17 56	0.24 40	0.00 1	0.00 1	10.69 257	0.33 201	0.08 158	0.00 1

G-Net	2.19 221	0.22 218	0.20 216	0.01 190	0.15 220	0.02 165	0.11 172	1.10 238	1.87 243	0.36 191	2.28 217	20.71 245	1.98 213	0.05 133	1.99 191	2.25 233	0.20 182	0.41 236	2.48 180	2.79 249	2.82 197	2.99 187	0.00 1	0.24 226	0.21 203	2.63 235	3.06 238	7.99 239

SPstereo	3.09 230	0.25 219	0.86 239	0.00 1	0.00 1	0.03 172	0.08 166	0.02 194	0.68 224	0.53 205	6.05 243	7.72 233	15.87 244	0.30 217	4.39 243	6.46 257	0.56 209	0.92 250	3.96 203	4.10 253	7.15 254	7.70 255	0.00 1	0.12 189	1.19 227	3.25 238	2.98 236	8.23 241

SANet	1.86 216	0.26 220	0.20 216	0.16 212	0.33 234	0.21 211	0.49 206	1.17 241	1.99 244	0.26 181	1.10 199	23.80 252	6.11 227	0.25 212	1.71 185	0.30 101	1.34 229	0.06 142	1.31 154	0.11 125	1.69 164	1.75 137	0.01 161	0.14 197	0.06 179	2.02 230	0.51 189	2.91 211

AnyNet_C01	1.80 215	0.27 221	0.15 211	0.35 218	0.08 208	0.09 190	3.33 236	0.89 233	3.09 248	0.44 199	1.41 207	2.02 213	2.79 216	0.23 209	4.89 249	5.01 254	1.81 235	0.76 248	2.32 176	0.33 186	3.97 229	4.20 216	0.11 191	0.35 237	1.82 232	0.55 209	2.32 227	4.89 224

DispFullNet	3.49 232	0.27 221	7.26 258	0.09 209	0.14 219	0.01 139	0.06 157	3.85 252	0.42 218	6.77 262	8.35 253	11.64 235	6.65 230	0.04 112	2.82 209	7.09 259	1.03 221	0.25 225	17.20 242	2.51 248	4.99 240	4.62 226	0.29 207	0.09 170	1.11 226	0.11 187	2.44 229	4.02 219

Dean	2.18 220	0.30 223	0.30 228	7.05 247	0.96 244	2.14 230	3.29 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.08 218	5.90 226	0.31 218	0.52 96	0.55 153	2.83 242	0.01 79	9.62 223	0.03 84	3.08 202	5.02 234	12.96 250	0.19 217	0.54 220	0.10 185	0.13 169	0.02 159

SGM_RVC	2.40 224	0.34 224	0.34 230	0.43 220	0.28 229	0.74 223	0.69 212	1.67 244	1.00 230	1.97 250	4.03 230	7.44 231	3.12 219	0.15 202	0.91 156	0.81 177	1.80 234	0.63 246	11.18 230	1.10 230	2.91 200	1.86 144	0.79 228	0.56 246	1.41 229	0.66 210	6.93 253	11.00 249
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
RainbowNet	1.36 204	0.39 225	0.09 205	1.81 231	0.04 198	1.82 229	1.43 221	0.00 1	0.13 209	0.00 1	0.00 1	0.64 201	0.04 131	0.63 227	0.34 52	0.73 170	0.58 211	0.00 1	7.01 213	1.68 241	2.63 194	5.20 236	8.15 245	0.14 197	0.00 1	0.00 1	0.09 163	3.17 215

WAO-7	2.56 225	0.40 226	3.00 251	5.92 243	0.09 210	0.62 218	3.05 233	0.04 203	1.11 233	1.99 251	9.24 256	6.66 229	11.34 237	0.36 219	2.45 206	0.57 157	1.87 236	0.11 160	8.65 218	0.13 138	2.33 184	4.24 218	0.00 1	0.43 243	0.37 213	1.21 218	0.25 177	2.62 207

LVE	2.73 228	0.49 227	0.04 193	10.72 253	1.03 247	4.04 241	8.42 249	0.00 1	0.06 187	0.01 131	0.00 1	1.81 212	3.71 221	0.70 229	0.94 161	0.67 166	1.78 232	0.06 142	16.87 241	0.03 84	2.94 201	5.96 243	8.57 246	0.31 233	0.69 222	0.00 1	0.08 158	3.73 218

ELAS_RVC	4.04 238	0.49 227	1.39 244	1.11 224	0.60 242	7.99 251	1.00 218	2.40 247	0.47 221	1.87 245	6.10 244	23.27 250	16.03 245	0.81 230	3.42 216	1.07 199	1.91 237	2.00 253	4.96 206	0.58 213	5.46 244	6.46 248	0.42 216	1.07 251	7.42 252	3.86 244	2.54 231	4.24 221
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	2.86 229	0.50 229	0.84 238	0.54 222	0.51 240	1.13 227	0.43 202	1.72 245	2.04 246	2.30 255	6.28 247	7.28 230	6.54 229	0.12 194	3.30 213	2.87 241	0.51 206	0.57 244	15.79 237	1.56 239	4.54 236	4.37 222	0.05 181	1.10 252	2.16 233	1.56 224	3.34 240	5.31 228

DGSMNet	2.69 227	0.59 230	0.13 208	0.34 217	0.00 1	0.62 218	0.09 167	0.83 231	0.27 215	2.27 254	13.50 260	0.87 204	3.27 220	2.04 244	3.76 220	4.88 252	5.69 251	2.41 254	7.38 215	1.17 233	7.85 256	8.59 259	1.41 234	0.70 248	0.47 216	1.46 220	0.48 187	1.60 199

MaskLacGwcNet_RVC	3.63 233	0.59 230	0.28 227	0.58 223	0.47 237	0.75 224	0.97 216	0.71 227	0.73 225	1.52 241	6.11 245	50.36 264	3.93 224	1.16 234	0.89 154	1.03 197	1.22 227	1.90 251	7.38 215	0.44 197	4.52 235	4.87 229	0.17 196	0.17 211	0.59 221	1.78 226	2.80 235	2.04 203

MFN_U_SF_RVC	1.49 208	0.62 232	0.66 236	0.42 219	0.49 238	0.49 216	1.58 224	0.49 222	0.40 216	1.16 231	3.03 225	0.84 203	0.44 199	1.46 237	3.42 216	0.95 190	0.40 203	0.45 240	13.39 233	0.77 220	3.48 216	2.04 148	0.30 210	0.93 250	0.11 189	0.88 215	0.01 136	0.95 196

STStereo	5.80 245	0.64 233	7.81 259	6.19 244	2.27 251	5.80 247	2.18 229	9.13 259	6.03 251	2.16 253	11.18 259	31.10 261	17.97 246	0.05 133	5.03 250	1.57 218	0.60 212	0.41 236	20.73 249	0.60 214	2.07 177	2.49 172	0.44 221	1.86 255	3.79 240	1.85 228	3.78 244	8.79 243

ACVNet_1	1.95 218	0.65 234	0.03 187	6.22 245	0.05 201	3.35 240	4.82 241	0.00 1	0.02 163	0.00 1	0.00 1	1.77 211	0.02 109	1.06 233	0.33 51	0.24 70	2.73 241	0.02 103	13.00 232	0.02 76	3.21 207	4.28 219	10.49 248	0.15 204	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.21 173

ELAS	4.27 239	0.67 235	1.26 243	1.74 230	1.18 248	2.86 235	1.19 219	2.85 248	1.02 231	1.69 242	6.75 250	24.91 254	14.95 242	0.94 232	3.89 223	1.08 201	2.17 239	1.95 252	5.40 210	0.46 200	5.36 243	6.55 249	0.35 213	0.85 249	7.90 255	5.92 251	4.17 250	7.23 236
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	4.79 242	0.74 236	0.03 187	2.93 235	0.35 236	6.13 249	6.97 247	0.89 233	1.31 236	2.70 256	6.69 249	16.70 239	8.73 233	0.55 223	1.72 186	0.71 167	2.01 238	0.22 219	44.34 263	1.82 244	4.65 237	3.43 195	0.60 225	0.11 181	3.50 237	3.47 240	2.18 226	5.92 231

MSC_U_SF_DS_RVC	1.17 197	0.76 237	0.20 216	0.31 215	0.18 222	0.22 214	3.04 232	0.01 189	0.09 200	0.68 214	0.03 136	0.59 197	1.16 208	2.03 243	2.62 207	0.71 167	0.44 204	0.41 236	8.67 219	0.55 210	2.11 182	2.76 180	0.43 218	0.23 224	0.25 207	0.21 197	0.04 152	2.82 209

ktn	7.26 247	0.97 238	2.82 250	7.79 248	1.57 249	7.69 250	14.03 253	1.76 246	7.34 254	0.22 175	1.16 200	19.49 242	33.76 257	4.08 246	1.49 182	0.93 189	5.70 252	0.19 209	18.77 247	2.88 250	3.54 219	4.16 215	38.83 253	0.14 197	1.70 230	2.63 235	2.45 230	9.93 245

ACVNet-4b	1.66 212	0.99 239	0.15 211	2.58 233	0.00 1	2.40 233	3.28 234	0.00 1	0.00 1	0.02 139	0.15 165	1.47 208	2.63 215	0.28 215	0.28 36	0.26 83	3.20 246	0.03 116	10.68 227	0.27 181	3.61 221	4.98 233	5.50 242	0.30 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.71 201

MADNet++	11.56 256	1.27 240	4.08 255	1.43 227	8.62 258	0.91 225	3.96 238	6.23 254	10.81 258	6.18 261	7.83 251	21.25 247	18.68 247	7.92 253	6.83 257	10.23 262	9.49 258	5.00 259	22.72 252	15.15 262	38.97 264	39.68 264	0.98 230	8.74 261	4.81 248	37.54 263	7.79 255	5.05 225

SQANet	1.36 204	1.64 241	0.17 214	2.63 234	0.02 175	1.70 228	0.57 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 167	0.20 169	0.02 109	0.29 216	0.62 127	0.23 64	1.15 225	0.06 142	14.83 236	0.09 115	2.09 180	4.33 221	3.79 238	0.05 160	0.00 1	0.00 1	0.12 168	1.99 202

otaku	1.63 210	2.05 242	0.24 225	3.06 237	0.02 175	2.71 234	0.62 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 170	0.62 199	0.04 131	0.66 228	0.46 84	0.22 59	1.25 228	0.06 142	16.66 240	0.15 150	2.60 193	4.85 228	5.44 241	0.05 160	0.00 1	0.00 1	0.07 156	2.12 204

WAO-8	5.66 243	2.11 243	1.87 246	12.02 256	1.01 245	5.74 245	5.88 245	0.19 213	6.71 252	1.96 248	4.05 231	17.83 240	19.17 249	8.03 254	0.93 158	0.88 185	2.88 243	0.04 127	18.68 245	2.02 246	2.56 191	5.47 238	3.12 236	0.42 241	7.45 253	3.96 245	3.97 246	13.96 252

Venus	5.66 243	2.11 243	1.87 246	12.02 256	1.01 245	5.74 245	5.88 245	0.19 213	6.71 252	1.96 248	4.05 231	17.83 240	19.17 249	8.03 254	0.93 158	0.88 185	2.88 243	0.04 127	18.68 245	2.02 246	2.56 191	5.47 238	3.12 236	0.42 241	7.45 253	3.96 245	3.97 246	13.96 252

LE_ROB	15.66 260	2.59 245	5.85 257	11.36 254	30.01 264	15.68 256	25.64 260	14.54 261	12.68 259	1.81 243	9.70 257	37.08 263	44.29 262	1.30 235	3.44 218	0.97 192	1.12 224	0.49 243	26.77 256	5.29 258	4.42 234	3.03 189	6.44 243	22.04 262	27.17 263	26.95 261	38.02 263	44.17 263

MDST_ROB	3.10 231	2.75 246	0.06 196	4.83 241	0.13 218	2.36 232	0.10 169	1.01 237	0.07 194	0.97 221	2.05 216	0.39 189	15.72 243	0.03 95	4.44 244	0.34 116	0.19 179	0.14 174	4.81 205	0.14 147	3.68 224	3.84 209	0.43 218	0.06 165	8.30 256	3.52 241	16.22 261	7.19 235

MANE	8.78 250	2.87 247	8.29 260	2.93 235	3.34 252	4.89 243	3.98 239	7.14 255	8.36 256	1.92 246	5.23 238	24.15 253	21.89 254	0.17 206	4.88 248	4.98 253	2.99 245	13.87 260	13.79 235	1.59 240	5.19 241	4.20 216	0.57 223	2.84 258	14.68 259	15.35 260	27.75 262	29.14 261

PSMNet_ROB	2.63 226	3.17 248	0.20 216	0.23 213	0.11 214	5.05 244	3.48 237	0.00 1	0.00 1	1.05 226	4.82 236	3.84 221	9.24 235	5.42 248	0.77 145	0.29 99	1.04 222	0.17 198	13.41 234	0.49 202	3.21 207	1.71 136	10.65 249	0.34 235	0.33 210	0.81 214	0.44 185	0.76 194

Ntro	1.75 214	3.28 249	0.30 228	3.24 238	0.01 127	2.99 236	1.57 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 195	0.15 169	0.60 226	0.87 150	0.18 46	1.61 230	0.07 149	16.64 239	0.14 147	3.12 204	4.97 232	5.40 240	0.06 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.64 200

JetBlue	6.71 246	4.56 250	3.34 252	10.06 252	5.83 254	11.78 252	9.69 250	3.20 250	0.96 228	0.26 181	1.05 197	27.02 256	1.79 212	8.08 256	5.98 253	4.43 250	3.50 248	2.59 255	9.55 222	0.90 227	8.37 258	8.40 258	6.46 244	0.62 247	6.68 249	10.97 258	3.91 245	21.09 259

SGM-ForestM	3.78 234	5.31 251	1.67 245	1.82 232	0.21 225	4.13 242	4.09 240	2.88 249	1.28 235	1.49 239	2.36 219	15.61 238	9.22 234	0.23 209	0.80 146	0.37 125	1.79 233	0.14 174	12.88 231	0.54 208	2.71 196	1.24 106	0.58 224	0.22 223	6.71 250	4.59 249	11.01 256	8.15 240

KSHMR	7.32 248	5.58 252	1.02 240	14.35 258	4.34 253	13.20 253	12.19 251	0.53 223	1.32 237	0.53 205	0.49 184	7.58 232	19.14 248	13.06 262	2.36 204	0.99 194	1.77 231	0.27 228	20.47 248	0.19 163	5.60 246	6.16 246	45.35 262	0.17 211	3.99 242	1.84 227	3.04 237	11.96 250

TorneroNet	9.27 252	6.70 253	0.59 235	8.59 249	0.89 243	15.04 255	14.99 255	1.15 240	15.94 260	0.28 185	4.13 234	21.03 246	36.22 259	8.11 257	1.93 190	0.92 188	5.90 253	0.00 1	28.28 257	4.07 252	5.61 248	6.13 244	44.80 260	0.13 194	4.50 246	3.37 239	0.49 188	10.49 247

TorneroNet-64	9.62 254	7.27 254	1.21 242	11.53 255	0.31 232	13.52 254	14.22 254	0.77 229	18.82 262	0.12 167	1.08 198	21.82 248	40.46 260	9.34 260	3.34 214	0.98 193	6.76 255	0.03 116	26.05 254	4.26 254	5.60 246	6.44 247	40.29 254	0.15 204	4.44 245	4.55 248	0.70 197	15.60 255

DPSimNet_ROB	9.34 253	7.96 255	5.81 256	6.22 245	6.57 255	6.07 248	8.31 248	7.92 258	9.56 257	4.96 260	20.11 262	13.96 237	23.63 255	5.72 249	7.46 259	10.00 261	8.81 256	4.72 258	20.80 250	7.46 259	10.68 260	9.69 261	5.17 239	5.80 260	6.77 251	7.75 252	7.68 254	12.50 251

notaker	8.18 249	8.30 256	3.80 253	16.02 259	6.70 256	17.10 257	15.34 256	0.84 232	0.78 226	0.03 143	0.06 146	23.40 251	32.99 256	4.55 247	1.44 180	0.65 165	4.67 250	0.05 135	21.88 251	0.42 194	5.81 249	5.95 242	44.83 261	0.35 237	0.36 212	0.75 212	0.63 195	3.05 212

UNDER WATER	11.52 255	10.77 257	1.99 248	25.62 262	15.97 262	25.20 260	22.88 258	5.99 253	3.53 250	1.10 228	0.10 157	28.97 260	19.57 251	14.80 263	3.25 212	2.36 236	9.30 257	0.37 235	17.87 244	4.93 255	6.51 252	6.83 253	50.28 265	1.57 254	4.19 244	8.37 256	4.11 249	14.53 254

UNDER WATER-64	12.46 257	13.15 258	2.08 249	27.62 264	17.01 263	26.50 261	23.97 259	7.19 256	1.74 241	1.15 230	0.20 171	31.21 262	21.29 253	16.80 264	4.69 246	3.11 246	9.58 259	0.41 236	17.58 243	5.18 256	6.58 253	7.17 254	50.54 266	1.13 253	4.65 247	11.24 259	5.63 251	19.16 258

JetRed	15.55 259	13.85 259	21.25 262	3.29 239	11.00 260	23.25 258	28.57 261	11.81 260	2.67 247	2.82 257	0.28 175	20.42 243	2.00 214	20.14 266	7.05 258	9.45 260	26.15 262	35.73 263	8.55 217	5.24 257	25.95 263	16.94 262	26.72 252	2.30 256	18.80 260	36.15 262	13.09 259	26.44 260

BEATNet-Init1	14.24 258	15.54 260	3.97 254	25.94 263	7.60 257	23.87 259	12.50 252	7.89 257	7.55 255	3.12 258	8.54 254	27.62 257	35.02 258	1.31 236	8.22 260	6.75 258	3.46 247	2.85 256	43.92 262	15.02 261	7.82 255	8.02 256	3.01 235	3.65 259	19.26 261	8.29 255	42.94 264	30.90 262

HanzoNet	18.84 261	17.63 261	9.86 261	22.09 260	15.86 261	35.88 264	32.89 262	15.68 262	16.86 261	3.66 259	9.19 255	52.68 265	43.33 261	35.15 267	6.09 254	5.40 255	11.69 260	2.96 257	42.72 261	11.82 260	7.93 257	6.64 250	49.53 264	2.60 257	11.83 258	10.28 257	11.31 257	17.01 257

ASD4	45.85 263	32.50 262	43.92 265	23.58 261	9.33 259	36.47 265	20.38 257	20.33 263	33.53 264	13.31 265	29.04 263	20.51 244	83.03 264	18.86 265	38.82 262	45.70 263	45.66 263	65.47 265	31.61 258	60.38 264	59.16 266	66.28 266	18.73 251	26.47 263	96.77 268	99.46 268	99.08 268	99.49 268

DGTPSM_ROB	71.75 265	40.84 263	97.34 270	8.83 250	79.80 267	30.72 262	64.54 265	25.58 264	99.99 269	12.77 263	97.38 267	28.16 258	92.13 266	8.83 258	99.72 269	99.93 269	47.35 264	93.91 267	69.17 264	98.77 269	79.52 267	97.81 272	64.85 270	99.22 267	100.00 269	100.00 269	100.00 270	100.00 269

DPSMNet_ROB	71.83 266	40.93 264	97.34 270	8.88 251	79.83 268	30.72 262	64.55 266	25.59 265	99.99 269	12.96 264	97.37 266	28.30 259	92.46 267	9.07 259	99.72 269	99.93 269	47.45 265	93.93 268	69.88 265	98.78 270	79.62 268	97.92 273	64.95 271	99.22 267	100.00 269	100.00 269	100.00 270	100.00 269

LRCNet_RVC	49.44 264	66.95 265	34.18 263	88.01 267	86.59 270	83.58 268	77.68 267	40.99 266	25.39 263	95.87 266	64.14 265	84.13 268	47.24 263	95.35 269	19.57 261	2.87 241	56.10 266	39.42 264	90.88 268	49.94 263	16.11 261	8.09 257	89.74 272	45.55 264	2.77 235	0.09 183	15.03 260	8.65 242

DLNR_Zeroshot_test	19.70 262	69.96 266	0.00 1	88.77 268	0.03 189	0.09 190	98.77 272	0.00 1	0.03 175	1.84 244	0.66 190	0.10 133	0.20 179	12.25 261	96.21 266	100.00 271	19.95 261	18.43 261	16.36 238	1.11 231	5.29 242	1.75 137	0.00 1	0.02 137	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.00 1

DPSM_ROB	83.66 268	71.63 267	94.12 267	53.34 265	64.00 265	53.60 266	41.12 263	100.00 269	100.00 271	100.00 270	100.00 270	83.87 266	96.06 268	6.88 251	100.00 271	100.00 271	90.19 268	95.81 270	82.05 266	92.53 266	95.25 272	97.38 270	41.02 255	100.00 270	100.00 269	100.00 269	100.00 270	100.00 269

DPSM	83.66 268	71.63 267	94.12 267	53.34 265	64.00 265	53.60 266	41.12 263	100.00 269	100.00 271	100.00 270	100.00 270	83.87 266	96.06 268	6.88 251	100.00 271	100.00 271	90.19 268	95.81 270	82.05 266	92.53 266	95.25 272	97.38 270	41.02 255	100.00 270	100.00 269	100.00 269	100.00 270	100.00 269

PML	75.23 267	92.32 269	40.92 264	100.00 274	85.92 269	99.81 272	85.15 268	100.00 269	88.69 265	99.01 267	44.78 264	99.77 273	99.42 270	88.94 268	73.48 264	47.64 264	83.21 267	28.34 262	99.19 270	65.46 265	41.32 265	47.31 265	49.19 263	55.96 265	73.24 266	60.38 264	99.98 269	81.82 265

MEDIAN_ROB	92.20 270	96.49 270	94.17 269	99.95 272	99.19 271	99.95 273	100.00 274	97.11 267	94.14 266	99.60 268	99.37 268	92.43 269	88.70 265	99.92 273	95.80 265	92.88 266	95.88 270	94.82 269	98.03 269	94.68 268	81.84 270	81.93 268	100.00 274	90.29 266	65.82 265	79.89 266	68.57 265	87.91 266

MyStereo03	97.27 275	99.22 271	99.84 273	98.96 269	100.00 273	91.34 269	91.56 270	100.00 269	100.00 271	100.00 270	100.00 270	95.27 271	100.00 273	95.79 271	100.00 271	100.00 271	100.00 273	100.00 273	100.00 272	100.00 272	100.00 274	100.00 274	54.32 268	100.00 270	100.00 269	100.00 269	100.00 270	100.00 269

MyStereo02	93.57 271	99.22 271	99.84 273	98.96 269	0.00 1	91.34 269	91.56 270	100.00 269	100.00 271	100.00 270	100.00 270	95.27 271	100.00 273	95.79 271	100.00 271	100.00 271	100.00 273	100.00 273	100.00 272	100.00 272	100.00 274	100.00 274	54.32 268	100.00 270	100.00 269	100.00 269	100.00 270	100.00 269

CasAABBNet	97.26 274	99.60 273	100.00 275	99.01 271	100.00 273	91.42 271	91.33 269	100.00 269	100.00 271	100.00 270	100.00 270	94.83 270	99.85 271	95.73 270	100.00 271	100.00 271	100.00 273	100.00 273	100.00 272	100.00 272	100.00 274	100.00 274	54.13 267	100.00 270	100.00 269	100.00 269	100.00 270	100.00 269

AVERAGE_ROB	95.57 273	99.91 274	98.71 272	100.00 274	100.00 273	100.00 275	100.00 274	100.00 269	99.96 268	100.00 270	100.00 270	100.00 275	100.00 273	100.00 275	98.99 268	99.18 268	99.81 272	99.12 272	100.00 272	100.00 272	92.26 271	96.18 269	100.00 274	100.00 270	73.29 267	74.36 265	75.52 267	73.13 264

HaxPig	94.43 272	99.96 275	92.01 266	99.99 273	99.99 272	99.98 274	99.98 273	99.96 268	99.91 267	99.99 269	99.97 269	99.99 274	99.86 272	99.99 274	98.15 267	96.51 267	97.29 271	91.52 266	99.99 271	99.99 271	80.58 269	74.96 267	99.98 273	99.94 269	53.35 264	96.94 267	74.18 266	94.53 267

FADE																4.80 251					16.12 262	17.67 263					12.72 258

Low-res two-view benchmark