Low-res two-view results

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

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

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

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

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

TDLM	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	0.00 1	0.05 1	0.04 1	0.01 16	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 29	0.00 1

CVANet_RVC	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.05 52	0.00 1	0.01 20	0.08 2	0.05 2	0.01 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 13	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 56	0.00 1

Pointernet	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 99	0.16 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.11 3	0.16 11	0.00 1	0.00 1	0.02 4	0.05 66	0.01 2	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

delet	0.02 3	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	0.00 1	0.21 6	0.14 8	0.01 16	0.00 1	0.02 4	0.00 1	0.03 9	0.08 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ProNet	0.03 5	0.00 1	0.03 169	0.00 1	0.00 1	0.08 161	0.18 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.05 120	0.13 5	0.11 6	0.01 16	0.00 1	0.04 12	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.02 150	0.00 1	0.01 29	0.00 1

AASNet	0.03 5	0.03 47	0.00 1	0.00 1	0.02 34	0.00 1	0.01 101	0.00 1	0.00 1	0.03 94	0.00 1	0.03 23	0.00 1	0.01 20	0.28 9	0.14 8	0.00 1	0.00 1	0.03 7	0.01 25	0.03 9	0.15 29	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MMNet	0.03 5	0.03 47	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.00 1	0.02 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.02 58	0.41 11	0.18 14	0.00 1	0.00 1	0.02 4	0.02 38	0.12 28	0.09 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AANet_RVC	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 34	0.00 1	0.02 129	0.00 1	0.03 54	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.00 1	0.25 7	0.09 4	0.00 1	0.00 1	0.25 47	0.02 38	0.04 11	0.08 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-Stereo	0.04 9	0.01 13	0.00 1	0.00 1	0.02 34	0.11 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 110	0.00 1	0.00 1	0.41 11	0.18 14	0.03 49	0.00 1	0.09 25	0.03 52	0.01 2	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 114	0.00 1	0.00 1

RSM++	0.04 9	0.01 13	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.08 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 110	0.00 1	0.00 1	0.41 11	0.18 14	0.00 1	0.00 1	0.04 12	0.01 25	0.01 2	0.02 3	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM	0.04 9	0.01 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 110	0.00 1	0.00 1	0.37 10	0.18 14	0.00 1	0.00 1	0.06 20	0.02 38	0.01 2	0.02 3	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.04 145	0.00 1	0.00 1

RAFT	0.04 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 180	0.11 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 87	0.00 1	0.01 20	0.25 7	0.13 7	0.01 16	0.00 1	0.05 16	0.16 117	0.02 8	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MoCha-V2	0.05 13	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.04 65	0.07 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 110	0.08 129	0.00 1	0.48 16	0.15 10	0.00 1	0.00 1	0.03 7	0.07 80	0.01 2	0.13 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 114	0.00 1	0.00 1

StereoVision	0.05 13	0.01 13	0.00 1	0.02 111	0.01 17	0.00 1	0.01 101	0.01 51	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.07 69	0.01 40	0.01 20	0.50 18	0.30 42	0.02 38	0.00 1	0.19 42	0.00 1	0.06 16	0.04 13	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.05 13	0.01 13	0.00 1	0.02 111	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.01 51	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.04 40	0.01 40	0.01 20	0.59 24	0.44 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 20	0.12 26	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA	0.05 13	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.06 102	0.00 1	0.07 69	0.01 40	0.01 20	0.45 15	0.33 45	0.01 16	0.02 64	0.08 23	0.02 38	0.10 20	0.08 20	0.00 1	0.00 1	0.01 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.06 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 103	0.01 40	0.01 20	0.44 14	0.18 14	0.00 1	0.00 1	0.03 7	0.00 1	0.05 13	0.49 52	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CroCo-Stereo	0.06 17	0.01 13	0.00 1	0.01 58	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.01 40	0.00 1	0.75 39	0.45 70	0.01 16	0.00 1	0.06 20	0.00 1	0.12 28	0.18 30	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.06 17	0.05 100	0.00 1	0.00 1	0.03 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.06 62	0.01 40	0.03 92	0.66 28	0.27 36	0.06 73	0.00 1	0.05 16	0.00 1	0.23 44	0.28 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GANet	0.06 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.03 139	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.13 136	0.88 177	0.00 1	0.01 20	0.12 4	0.07 3	0.07 81	0.01 46	0.05 16	0.00 1	0.06 16	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1

Occ-G	0.07 21	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.11 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.58 22	0.27 36	0.00 1	0.03 80	0.61 68	0.00 1	0.14 32	0.05 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

U	0.07 21	0.03 47	0.00 1	0.00 1	0.02 34	0.00 1	0.00 1	0.01 51	0.02 35	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.01 40	0.00 1	0.82 49	0.52 97	0.01 16	0.00 1	0.04 12	0.00 1	0.21 39	0.13 27	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.09 23	0.09 152	0.00 1	0.01 58	0.03 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.00 1	0.04 40	0.01 40	0.01 20	0.90 60	0.51 90	0.05 57	0.00 1	0.09 25	0.00 1	0.23 44	0.42 45	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MaDis-Stereo	0.09 23	0.12 170	0.00 1	0.01 58	0.04 65	0.00 1	0.00 1	0.01 51	0.02 35	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	0.02 58	0.91 61	0.45 70	0.06 73	0.01 46	0.17 39	0.00 1	0.37 63	0.24 33	0.00 1	0.02 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AEACV	0.09 23	0.03 47	0.04 172	0.00 1	0.00 1	0.09 166	0.00 1	0.01 51	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.16 103	0.02 77	0.02 58	0.69 31	0.46 76	0.01 16	0.04 87	0.24 46	0.15 113	0.10 20	0.22 31	0.07 162	0.01 24	0.00 1	0.18 172	0.01 29	0.00 1

anonymousdsp	0.09 23	0.01 13	0.00 1	0.05 152	0.03 48	0.06 154	0.00 1	0.01 51	0.01 17	0.00 1	0.25 157	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.71 35	0.26 30	0.02 38	0.00 1	0.11 30	0.12 95	0.08 18	0.65 66	0.01 104	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FINET	0.09 23	0.04 78	0.00 1	0.00 1	0.04 65	0.00 1	0.00 1	0.01 51	0.03 54	0.01 80	0.29 160	0.13 94	0.01 40	0.01 20	0.64 27	0.26 30	0.02 38	0.00 1	0.42 57	0.00 1	0.23 44	0.06 17	0.00 1	0.02 52	0.01 133	0.07 150	0.02 42	0.00 1

CFNet	0.09 23	0.05 100	0.00 1	0.03 133	0.03 48	0.01 99	0.00 1	0.04 105	0.02 35	0.07 103	0.00 1	0.02 11	0.01 40	0.04 107	0.77 42	0.09 4	0.05 57	0.00 1	0.11 30	0.01 25	0.33 57	0.35 43	0.00 1	0.02 52	0.00 1	0.00 1	0.48 86	0.00 1

test_5	0.10 29	0.01 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 166	0.00 1	0.35 171	0.01 17	0.00 1	0.20 146	0.07 69	0.00 1	0.00 1	0.62 25	0.40 58	0.01 16	0.01 46	0.18 41	0.00 1	0.15 36	0.67 67	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.03 48	0.00 1

TestStereo	0.10 29	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.03 48	0.00 1	0.00 1	0.07 119	0.09 102	0.00 1	0.00 1	0.05 52	0.01 40	0.01 20	0.58 22	0.21 24	0.16 109	0.05 92	0.47 61	0.01 25	0.45 69	0.23 32	0.00 1	0.02 52	0.00 1	0.00 1	0.14 64	0.01 89

GMStereo	0.10 29	0.03 47	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.01 20	0.56 21	0.22 27	0.07 81	0.02 64	0.92 88	0.00 1	0.10 20	0.03 11	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.82 102	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.10 29	0.04 78	0.01 136	0.01 58	0.03 48	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.48 156	0.00 1	0.02 11	0.01 40	0.02 58	0.70 32	0.27 36	0.02 38	0.00 1	0.16 37	0.02 38	0.27 47	0.48 51	0.02 127	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.09 61	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.11 33	0.06 113	0.00 1	0.08 177	0.01 17	0.10 173	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.00 1	0.01 96	0.02 11	0.01 40	0.01 20	0.73 36	0.46 76	0.02 38	0.02 64	0.23 45	0.05 66	0.33 57	0.58 62	0.00 1	0.00 1	0.19 199	0.00 1	0.01 29	0.01 89

UPFNet	0.11 33	0.03 47	0.01 136	0.02 111	0.05 74	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.05 120	0.70 32	0.19 19	0.00 1	0.00 1	0.03 7	0.00 1	0.14 32	0.10 24	0.00 1	0.02 52	0.00 1	0.00 1	1.46 133	0.00 1

DLCB_ROB	0.11 33	0.05 100	0.02 157	0.05 152	0.07 100	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.26 139	0.08 127	0.02 11	0.02 77	0.04 107	0.54 19	0.26 30	0.06 73	0.04 87	0.14 33	0.01 25	0.51 74	0.42 45	0.01 104	0.02 52	0.03 155	0.04 145	0.15 68	0.04 128

UniTT-Stereo	0.12 36	0.09 152	0.00 1	0.01 58	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.00 1	0.05 52	0.01 40	0.05 120	0.85 52	0.60 113	0.05 57	0.01 46	0.74 79	0.01 25	0.43 68	0.26 34	0.00 1	0.03 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

plain	0.13 37	0.06 113	0.00 1	0.01 58	0.10 128	0.00 1	0.00 1	0.01 51	0.05 73	0.00 1	0.00 1	0.13 94	0.02 77	0.03 92	0.94 63	0.68 134	0.09 90	0.04 87	0.10 28	0.01 25	0.70 90	0.45 48	0.00 1	0.06 129	0.00 1	0.00 1	0.03 48	0.00 1

raft+_RVC	0.13 37	0.04 78	0.00 1	0.05 152	0.09 113	0.00 1	0.03 139	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.00 1	0.05 52	0.00 1	0.02 58	0.85 52	0.51 90	0.04 54	0.00 1	0.71 78	0.13 100	0.28 50	0.64 65	0.00 1	0.02 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HCRNet	0.13 37	0.03 47	0.00 1	0.12 191	0.00 1	0.00 1	0.01 101	0.00 1	0.01 17	0.57 166	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.99 73	0.20 22	0.02 38	0.00 1	0.04 12	0.03 52	0.13 31	0.06 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.37 130	0.00 1

IER	0.14 40	0.03 47	0.00 1	0.02 111	0.06 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.23 135	0.00 1	0.02 11	0.00 1	0.02 58	1.38 115	0.21 24	0.02 38	0.00 1	0.05 16	0.03 52	0.17 38	0.04 13	0.12 183	0.01 24	0.00 1	0.03 143	1.21 122	0.04 128

AACVNet	0.14 40	0.10 158	0.00 1	0.00 1	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.01 80	0.00 1	0.08 79	0.00 1	0.06 135	0.81 46	0.46 76	0.02 38	0.01 46	0.30 50	0.03 52	0.53 77	0.50 53	0.01 104	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.73 99	0.03 125

psm_up	0.14 40	0.13 173	0.01 136	0.07 175	0.09 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.00 1	0.05 52	0.00 1	0.11 178	0.88 58	0.32 44	0.09 90	0.11 120	0.96 89	0.12 95	0.46 70	0.36 44	0.00 1	0.08 145	0.00 1	0.00 1	0.05 54	0.00 1

UNet	0.14 40	0.03 47	0.00 1	0.01 58	0.09 113	0.02 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 62	0.01 40	0.13 187	0.66 28	0.21 24	0.01 16	0.01 46	0.20 44	0.03 52	0.27 47	0.07 19	0.00 1	0.03 84	0.00 1	0.00 1	1.90 154	0.00 1

DSFCA	0.15 44	0.04 78	0.01 136	0.01 58	0.18 176	0.01 99	0.23 183	0.01 51	0.09 102	0.00 1	0.03 112	0.05 52	0.02 77	0.02 58	0.86 56	0.39 55	0.09 90	0.15 131	0.13 32	0.04 62	0.27 47	0.33 41	0.06 160	0.06 129	0.09 177	0.06 148	0.73 99	0.14 139

STTStereo	0.15 44	0.06 113	0.00 1	0.02 111	0.05 74	0.00 1	0.09 163	0.00 1	0.72 217	0.19 126	0.02 106	0.04 40	0.01 40	0.01 20	1.22 102	0.31 43	0.00 1	0.00 1	0.15 36	0.02 38	0.22 42	0.47 50	0.06 160	0.01 24	0.00 1	0.07 150	0.05 54	0.25 147

RASNet	0.16 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 74	0.00 1	0.00 1	0.01 51	0.04 62	0.60 168	0.00 1	0.03 23	0.00 1	0.01 20	0.48 16	0.57 103	0.02 38	0.00 1	0.10 28	0.00 1	0.54 78	0.56 58	0.00 1	0.02 52	0.00 1	0.00 1	1.27 126	0.02 110

AMNet	0.16 46	0.06 113	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 113	0.21 130	0.00 1	0.46 162	0.21 163	0.44 228	0.54 19	0.58 106	0.26 136	0.00 1	0.17 39	0.12 95	0.32 56	0.05 15	0.00 1	0.06 129	0.00 1	0.27 181	0.12 63	0.28 149

MIF-Stereo (partial)	0.17 48	0.10 158	0.00 1	0.00 1	0.04 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 62	0.00 1	0.00 1	0.13 94	0.01 40	0.02 58	1.07 85	0.67 132	0.10 97	0.02 64	0.14 33	0.01 25	0.56 80	0.26 34	0.00 1	0.03 84	0.00 1	0.00 1	1.52 139	0.00 1

LL-Strereo2	0.17 48	0.08 146	0.00 1	0.01 58	0.02 34	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.12 123	0.00 1	0.00 1	0.15 102	0.00 1	0.07 153	0.73 36	0.42 61	0.01 16	0.01 46	0.40 55	0.03 52	0.70 90	1.80 125	0.00 1	0.02 52	0.12 181	0.00 1	0.02 42	0.00 1

dd	0.17 48	0.06 113	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.02 132	0.03 139	0.00 1	0.04 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 40	0.00 1	1.35 110	0.29 41	0.01 16	0.05 92	1.00 93	0.16 117	0.12 28	0.29 38	0.10 172	0.19 183	0.00 1	0.00 1	0.56 91	0.28 149

ADLNet	0.17 48	0.01 13	0.00 1	0.00 1	0.04 65	0.00 1	0.00 1	0.20 150	0.00 1	0.00 1	0.01 96	0.77 175	0.00 1	0.06 135	2.33 187	0.36 48	0.01 16	0.00 1	0.06 20	0.07 80	0.08 18	0.57 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.00 1

RYNet	0.17 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.03 23	0.00 1	0.00 1	4.21 224	0.24 28	0.00 1	0.00 1	0.03 7	0.00 1	0.04 11	0.02 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 52	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.18 53	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 84	0.02 35	0.00 1	0.00 1	0.06 62	0.00 1	0.00 1	0.74 38	0.45 70	0.02 38	0.02 64	1.16 99	0.04 62	0.35 61	1.91 130	0.00 1	0.02 52	0.00 1	0.00 1	0.09 61	0.01 89

rafts_anoy	0.18 53	0.08 146	0.00 1	0.05 152	0.12 148	0.01 99	0.00 1	0.21 153	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.02 11	0.01 40	0.02 58	1.26 105	0.52 97	0.07 81	0.01 46	1.15 98	0.12 95	0.59 82	0.46 49	0.00 1	0.05 116	0.00 1	0.01 114	0.01 29	0.01 89

RALCasStereoNet	0.18 53	0.09 152	0.00 1	0.06 167	0.13 155	0.02 132	0.07 159	0.08 124	0.08 97	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.01 40	0.03 92	1.16 93	0.65 127	0.03 49	0.00 1	0.57 65	0.10 86	0.58 81	1.09 86	0.00 1	0.03 84	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.01 89

DMCA-RVC	0.18 53	0.04 78	0.09 184	0.03 133	0.16 167	0.07 156	0.23 183	0.04 105	0.49 191	0.67 172	0.22 151	0.03 23	0.02 77	0.02 58	0.76 40	0.28 40	0.11 98	0.10 117	0.09 25	0.10 86	0.21 39	0.11 25	0.05 159	0.07 140	0.04 159	0.01 114	0.82 102	0.00 1

HITNet	0.18 53	0.02 27	0.00 1	0.01 58	0.03 48	0.01 99	0.01 101	0.03 91	0.09 102	0.00 1	0.00 1	0.05 52	0.03 95	0.08 158	0.97 72	0.44 67	0.06 73	0.01 46	0.43 58	0.08 82	0.88 110	1.15 87	0.00 1	0.03 84	0.00 1	0.00 1	0.33 83	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
IGEV-Stereo+	0.19 58	0.38 208	0.00 1	0.05 152	0.02 34	0.10 173	0.00 1	0.03 91	0.03 54	0.01 80	0.89 183	0.22 127	0.20 160	0.02 58	0.76 40	0.57 103	0.01 16	0.07 100	0.33 52	0.14 107	0.31 54	0.56 58	0.08 164	0.00 1	0.00 1	0.19 176	0.00 1	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.19 58	0.01 13	0.00 1	0.01 58	0.03 48	0.01 99	0.00 1	0.01 51	0.09 102	0.01 80	0.13 136	0.07 69	0.06 119	0.02 58	0.80 45	0.51 90	0.07 81	0.06 97	0.65 74	0.05 66	0.76 96	1.75 121	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.00 1

CFNet_RVC	0.19 58	0.10 158	0.02 157	0.00 1	0.04 65	0.01 99	0.01 101	0.00 1	0.03 54	0.02 88	0.00 1	0.03 23	0.01 40	0.07 153	0.96 70	0.42 61	0.16 109	0.01 46	0.87 87	0.02 38	0.65 87	0.83 71	0.01 104	0.13 169	0.00 1	0.01 114	0.76 101	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 58	0.04 78	0.00 1	0.01 58	0.09 113	0.00 1	0.09 163	0.00 1	1.20 228	1.00 183	0.00 1	0.06 62	0.00 1	0.01 20	0.78 44	0.20 22	0.01 16	0.02 64	0.43 58	0.03 52	0.14 32	0.33 41	0.00 1	0.05 116	0.00 1	0.70 200	0.04 52	0.03 125
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AF-Net	0.20 62	0.02 27	0.01 136	0.05 152	0.05 74	0.00 1	0.80 206	0.45 175	0.05 73	0.02 88	0.00 1	0.25 134	0.01 40	0.02 58	0.85 52	0.19 19	0.01 16	0.00 1	0.84 84	0.06 72	0.11 24	1.32 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 79	0.02 110

Nwc_Net	0.20 62	0.02 27	0.01 136	0.05 152	0.05 74	0.00 1	0.80 206	0.45 175	0.05 73	0.02 88	0.00 1	0.25 134	0.01 40	0.02 58	0.85 52	0.19 19	0.01 16	0.00 1	0.84 84	0.06 72	0.11 24	1.32 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 79	0.02 110

DISCO	0.20 62	0.05 100	0.00 1	0.01 58	0.07 100	0.00 1	0.18 177	0.00 1	0.03 54	1.01 184	0.00 1	0.10 87	0.01 40	0.02 58	0.88 58	0.37 51	0.05 57	0.01 46	0.65 74	0.08 82	0.21 39	0.75 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.02 109	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.22 65	0.11 166	0.00 1	0.01 58	0.03 48	0.14 191	0.00 1	0.03 91	0.06 83	0.01 80	0.33 162	0.19 122	0.18 154	0.02 58	1.03 79	0.93 155	0.12 105	0.16 139	0.39 54	0.13 100	0.92 112	0.93 74	0.01 104	0.02 52	0.00 1	0.12 159	0.00 1	0.00 1

RAFT + AFF	0.22 65	0.00 1	0.00 1	0.01 58	0.01 17	0.01 99	0.00 1	0.01 51	0.01 17	0.00 1	0.00 1	0.16 103	0.01 40	0.01 20	4.37 230	0.39 55	0.01 16	0.00 1	0.58 66	0.01 25	0.34 59	0.02 3	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.02 132	0.01 29	0.00 1

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Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
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Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CAS	0.31 92	0.04 78	0.00 1	0.00 1	0.07 100	0.02 132	0.07 159	0.07 119	0.39 181	0.45 154	0.10 133	0.18 116	0.14 149	0.11 178	1.44 122	0.94 157	0.24 131	0.35 205	0.40 55	0.18 132	1.41 126	1.72 119	0.01 104	0.03 84	0.00 1	0.00 1	0.06 56	0.07 134

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Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
4D-IteraStereo	0.33 97	0.10 158	0.01 136	0.02 111	0.11 142	0.00 1	0.00 1	0.15 144	0.06 83	0.00 1	0.00 1	0.16 103	0.00 1	0.09 166	1.17 96	0.65 127	0.02 38	0.14 130	1.43 110	0.14 107	1.39 125	1.66 112	0.00 1	0.04 103	0.01 133	0.00 1	1.49 137	0.00 1

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SA-5K	0.34 98	0.01 13	0.00 1	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.00 1	0.18 116	0.00 1	0.01 20	2.55 194	0.58 106	0.05 57	0.03 80	1.50 116	0.02 38	0.37 63	0.98 75	0.00 1	0.01 24	0.00 1	0.01 114	2.89 197	0.00 1

stereogan	0.36 100	0.13 173	0.06 178	0.02 111	0.21 184	0.04 146	0.02 129	0.01 51	0.20 137	0.30 143	0.01 96	0.22 127	0.00 1	0.04 107	1.22 102	0.47 81	0.06 73	0.01 46	0.77 81	0.06 72	0.22 42	3.29 179	0.01 104	0.02 52	0.05 163	0.00 1	2.30 176	0.01 89

TESTraft	0.37 101	0.02 27	0.00 1	0.01 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 35	0.00 1	0.00 1	0.18 116	0.01 40	0.08 158	2.70 200	0.64 124	0.05 57	0.02 64	1.41 109	0.12 95	0.34 59	1.48 101	0.02 127	0.01 24	0.00 1	0.02 132	2.82 192	0.00 1

IPLGR_C	0.37 101	0.03 47	0.09 184	0.01 58	0.10 128	0.00 1	0.14 172	0.09 127	0.27 159	0.04 96	0.08 127	0.04 40	0.04 106	0.09 166	1.86 161	0.46 76	0.15 108	0.02 64	1.69 133	0.02 38	0.78 100	1.69 117	0.02 127	0.02 52	0.08 172	0.00 1	2.16 165	0.02 110

ICVP	0.37 101	0.04 78	0.00 1	0.00 1	0.02 34	0.01 99	0.00 1	0.02 84	0.10 113	0.34 146	0.21 149	0.10 87	0.07 125	0.07 153	0.91 61	0.94 157	0.60 182	0.60 229	0.74 79	0.38 163	1.68 133	2.97 169	0.01 104	0.06 129	0.00 1	0.00 1	0.19 75	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GANetREF_RVC	0.37 101	0.18 186	0.00 1	0.16 196	0.08 109	0.01 99	0.00 1	0.01 51	0.09 102	0.04 96	0.00 1	1.54 196	0.01 40	0.05 120	1.00 74	0.36 48	0.37 161	0.11 120	1.59 122	0.06 72	0.98 115	0.59 64	0.00 1	0.04 103	0.00 1	0.00 1	2.74 188	0.01 89
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
trnet	0.38 105	0.04 78	0.00 1	0.00 1	0.04 65	0.00 1	0.00 1	0.09 127	0.20 137	0.09 110	0.09 131	0.24 132	0.22 165	0.01 20	1.36 113	1.57 196	0.29 144	0.28 192	1.46 114	0.41 168	1.88 137	1.40 98	0.01 104	0.03 84	0.00 1	0.00 1	0.54 87	0.01 89

CIPLG	0.38 105	0.04 78	0.09 184	0.01 58	0.09 113	0.00 1	0.13 170	0.09 127	0.31 166	0.04 96	0.07 126	0.09 83	0.04 106	0.10 174	2.21 182	0.47 81	0.16 109	0.02 64	1.65 130	0.06 72	0.76 96	1.65 111	0.01 104	0.03 84	0.08 172	0.00 1	1.99 158	0.02 110

ACRE	0.38 105	0.03 47	0.08 182	0.01 58	0.09 113	0.00 1	0.14 172	0.09 127	0.28 161	0.04 96	0.11 135	0.10 87	0.04 106	0.12 183	1.92 167	0.46 76	0.16 109	0.02 64	1.64 129	0.06 72	0.76 96	1.66 112	0.01 104	0.02 52	0.08 172	0.01 114	2.32 177	0.02 110

RGC	0.39 108	0.25 201	0.96 231	0.06 167	0.16 167	0.07 156	0.03 139	0.03 91	0.09 102	0.30 143	0.30 161	0.03 23	0.03 95	0.08 158	1.41 119	0.17 12	0.08 87	0.01 46	0.83 83	0.11 91	0.51 74	2.50 149	0.00 1	0.04 103	0.00 1	0.37 188	1.25 123	0.79 174

raft_robust	0.40 109	0.06 113	0.00 1	0.00 1	0.09 113	0.00 1	0.00 1	1.15 212	0.01 17	0.01 80	0.01 96	0.19 122	0.05 111	0.05 120	1.14 91	0.69 136	0.08 87	0.16 139	3.38 169	0.13 100	1.13 118	2.24 139	0.01 104	0.10 158	0.00 1	0.00 1	0.14 64	0.08 135

SA	0.40 109	0.03 47	0.00 1	0.03 133	0.02 34	0.00 1	0.00 1	0.01 51	0.03 54	0.00 1	0.00 1	0.25 134	0.01 40	0.12 183	0.82 49	0.70 137	0.06 73	0.16 139	1.96 142	0.04 62	0.69 88	2.39 146	0.00 1	0.02 52	0.00 1	0.01 114	3.44 219	0.00 1

FADNet-RVC	0.40 109	0.09 152	0.17 193	0.02 111	0.12 148	0.00 1	1.12 222	0.01 51	0.06 83	0.05 101	0.00 1	0.01 2	0.13 148	0.09 166	2.17 180	0.68 134	0.16 109	0.13 129	1.99 143	0.66 196	1.09 117	1.39 95	0.09 171	0.15 179	0.05 163	0.00 1	0.01 29	0.43 167

sAnonymous2	0.43 112	0.11 166	0.00 1	0.01 58	0.03 48	0.00 1	0.00 1	0.10 132	0.25 149	0.00 1	0.00 1	0.16 103	0.26 169	0.03 92	1.18 97	1.21 174	0.24 131	0.17 148	2.50 154	0.15 113	2.27 154	2.68 159	0.00 1	0.08 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 136

CroCo_RVC	0.43 112	0.11 166	0.00 1	0.01 58	0.03 48	0.00 1	0.00 1	0.10 132	0.25 149	0.00 1	0.00 1	0.16 103	0.26 169	0.03 92	1.18 97	1.21 174	0.24 131	0.17 148	2.50 154	0.15 113	2.27 154	2.68 159	0.00 1	0.08 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 136

CREStereo	0.43 112	0.03 47	0.00 1	0.00 1	0.07 100	0.01 99	0.00 1	0.20 150	0.37 175	0.19 126	0.19 145	0.29 144	0.26 169	0.01 20	1.52 135	1.86 211	0.30 149	0.21 167	1.45 113	0.39 165	2.17 151	1.59 108	0.02 127	0.05 116	0.00 1	0.00 1	0.55 89	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
AE-Stereo	0.44 115	0.04 78	0.00 1	0.03 133	0.14 162	0.03 139	0.01 101	0.05 109	0.13 127	0.01 80	0.00 1	0.22 127	0.18 154	0.03 92	1.04 80	1.50 190	0.29 144	0.18 152	1.35 107	0.36 161	2.04 143	3.28 178	0.02 127	0.04 103	0.01 133	0.14 165	0.84 104	0.00 1

iResNet_ROB	0.44 115	0.06 113	0.00 1	0.05 152	0.10 128	0.00 1	0.00 1	2.08 239	0.06 83	0.64 170	0.00 1	0.05 52	0.00 1	0.04 107	1.94 170	0.70 137	0.05 57	0.00 1	2.59 159	0.00 1	0.62 84	0.56 58	0.00 1	0.09 154	0.00 1	0.00 1	2.26 172	0.00 1

CES	0.45 117	0.07 134	0.01 136	0.01 58	0.10 128	0.01 99	0.02 129	0.27 161	0.46 187	0.19 126	0.03 112	0.39 155	0.33 181	0.12 183	1.88 163	1.63 197	0.64 190	0.48 218	0.16 37	0.44 171	2.67 168	2.26 141	0.00 1	0.04 103	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.04 128

FADNet-RVC-Resample	0.45 117	0.27 202	0.41 205	0.19 200	0.28 198	0.00 1	0.05 151	0.26 160	0.21 139	0.14 117	0.17 139	0.27 140	0.05 111	0.19 207	2.42 189	0.58 106	0.22 127	0.80 235	0.51 63	0.43 170	0.63 86	1.49 103	0.14 191	0.50 205	0.10 180	0.98 208	0.34 84	0.57 170

FADNet	0.45 117	0.07 134	0.11 188	0.01 58	0.13 155	0.00 1	0.85 209	0.01 51	0.05 73	0.01 80	0.00 1	0.04 40	0.08 129	0.20 209	1.89 164	0.45 70	0.19 119	0.23 173	3.36 168	0.70 200	1.43 128	1.43 99	0.03 146	0.05 116	0.09 177	0.36 186	0.03 48	0.35 159

NCCL2	0.45 117	0.17 184	0.01 136	0.18 198	0.49 210	0.03 139	0.01 101	0.01 51	0.12 123	0.80 176	0.01 96	0.08 79	0.03 95	0.13 187	1.44 122	0.51 90	0.30 149	0.11 120	0.19 42	0.14 107	0.96 114	1.79 124	0.67 229	0.11 162	0.04 159	0.12 159	3.28 214	0.32 153

DeepPruner_ROB	0.46 121	0.11 166	0.00 1	0.00 1	0.14 162	0.00 1	0.91 215	0.01 51	0.03 54	0.50 162	0.57 172	0.05 52	0.03 95	0.08 158	1.84 160	0.63 122	0.14 107	0.03 80	1.17 100	0.05 66	2.53 164	2.11 136	0.14 191	0.04 103	0.01 133	0.11 158	1.26 125	0.00 1

TANstereo	0.47 122	0.03 47	0.00 1	0.04 146	0.09 113	0.00 1	0.00 1	0.23 154	0.28 161	0.17 122	0.17 139	0.13 94	0.08 129	0.01 20	1.59 142	1.33 179	0.34 154	0.20 159	0.27 48	0.13 100	2.19 152	1.78 122	0.12 183	0.04 103	0.00 1	0.00 1	3.51 220	0.00 1

XX-TBD	0.47 122	0.03 47	0.00 1	0.04 146	0.09 113	0.00 1	0.00 1	0.23 154	0.28 161	0.17 122	0.17 139	0.13 94	0.08 129	0.01 20	1.59 142	1.33 179	0.34 154	0.20 159	0.27 48	0.13 100	2.19 152	1.78 122	0.12 183	0.04 103	0.00 1	0.00 1	3.51 220	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.48 124	0.02 27	0.00 1	0.06 167	0.12 148	0.00 1	0.00 1	1.01 205	0.06 83	0.37 149	0.56 171	0.07 69	0.03 95	0.06 135	1.18 97	0.65 127	0.19 119	0.02 64	4.07 175	0.03 52	1.44 129	1.44 100	0.00 1	0.10 158	0.00 1	0.00 1	1.19 119	0.34 157

Sa-1000	0.49 125	0.03 47	0.00 1	0.02 111	0.06 97	0.00 1	0.00 1	0.01 51	0.03 54	0.00 1	0.00 1	0.23 130	0.03 95	0.14 193	1.26 105	0.72 139	0.08 87	0.17 148	2.52 156	0.11 91	0.89 111	3.79 192	0.01 104	0.11 162	0.07 170	0.00 1	2.98 202	0.01 89

CREStereo++_RVC	0.49 125	0.03 47	0.00 1	0.02 111	0.11 142	0.01 99	0.00 1	0.17 146	0.11 121	0.18 125	0.05 119	0.11 92	0.04 106	0.01 20	1.52 135	1.42 186	0.26 136	0.20 159	1.44 111	0.13 100	2.11 146	1.64 110	0.03 146	0.05 116	0.00 1	0.00 1	3.54 225	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
iResNetv2_ROB	0.50 127	0.12 170	0.00 1	0.08 177	0.10 128	0.00 1	0.00 1	2.00 237	0.07 91	0.48 156	0.00 1	0.06 62	0.01 40	0.05 120	2.07 177	0.42 61	0.07 81	0.00 1	2.45 152	0.02 38	2.00 142	0.86 72	0.00 1	0.11 162	0.00 1	0.00 1	2.56 185	0.00 1

GES	0.51 128	0.03 47	0.01 136	0.00 1	0.08 109	0.00 1	0.01 101	0.01 51	0.25 149	0.22 134	0.08 127	0.21 126	0.07 125	0.01 20	1.59 142	0.63 122	0.23 129	0.03 80	5.69 199	0.17 128	1.74 134	1.34 92	0.04 154	0.11 162	0.01 133	0.00 1	0.16 72	0.91 176

PMTNet	0.51 128	0.04 78	0.00 1	0.01 58	0.10 128	0.01 99	0.11 168	0.23 154	0.33 167	0.35 148	0.22 151	0.32 147	0.23 166	0.01 20	1.52 135	1.88 215	0.33 153	0.16 139	2.46 153	0.26 148	2.44 160	1.68 116	0.02 127	0.05 116	0.99 227	0.02 132	0.08 59	0.00 1

iinet-f	0.52 130	0.02 27	0.00 1	0.01 58	0.07 100	0.00 1	0.05 151	0.01 51	0.08 97	1.23 193	0.00 1	0.02 11	0.02 77	0.03 92	3.11 210	0.83 146	0.05 57	0.05 92	3.07 163	0.59 183	0.70 90	2.17 137	0.02 127	0.01 24	0.03 155	0.01 114	1.78 150	0.01 89

LoS_RVC	0.56 131	0.15 180	0.00 1	0.00 1	0.11 142	0.01 99	0.00 1	0.07 119	0.46 187	1.21 190	0.06 120	0.33 148	0.19 158	0.08 158	1.77 156	1.72 203	0.28 140	1.04 245	1.79 136	0.29 150	2.78 172	2.63 152	0.04 154	0.03 84	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.02 110

tt_ll	0.56 131	0.15 180	0.00 1	0.00 1	0.11 142	0.01 99	0.00 1	0.07 119	0.46 187	1.21 190	0.06 120	0.33 148	0.19 158	0.08 158	1.77 156	1.72 203	0.28 140	1.04 245	1.79 136	0.29 150	2.78 172	2.63 152	0.04 154	0.03 84	0.00 1	0.00 1	0.01 29	0.02 110

BEATNet_4x	0.57 133	0.14 175	0.03 169	0.01 58	0.03 48	0.00 1	0.02 129	0.05 109	0.25 149	0.08 104	0.03 112	0.16 103	0.14 149	0.28 221	2.42 189	1.24 177	0.76 200	0.72 233	0.78 82	0.14 107	2.92 176	4.33 208	0.00 1	0.16 182	0.00 1	0.02 132	0.60 93	0.01 89

pcwnet_v2	0.58 134	0.22 196	0.09 184	0.07 175	0.51 211	0.00 1	0.00 1	0.03 91	0.07 91	1.13 189	0.20 146	0.29 144	0.02 77	0.02 58	3.10 209	0.58 106	0.35 157	0.16 139	2.36 151	0.03 52	1.16 120	1.48 101	0.86 236	0.03 84	0.00 1	0.00 1	1.56 141	1.20 184

IPLG	0.60 135	0.04 78	0.01 136	0.01 58	0.14 162	0.00 1	0.01 101	0.40 172	0.12 123	0.38 150	0.17 139	0.07 69	0.08 129	0.21 213	4.65 237	0.84 147	0.11 98	0.07 100	1.66 131	0.26 148	0.48 73	2.66 154	0.00 1	0.13 169	0.02 150	0.19 176	3.39 215	0.00 1

MIPNet	0.61 136	0.03 47	0.02 157	0.02 111	0.33 204	0.00 1	0.00 1	0.03 91	0.16 134	1.38 197	0.35 163	0.07 69	0.10 142	0.18 205	3.19 212	0.81 142	0.19 119	0.06 97	1.86 139	0.40 167	0.62 84	2.74 163	0.00 1	0.15 179	0.03 155	0.18 172	3.51 220	0.01 89

EGLCR-Stereo	0.62 137	0.04 78	0.00 1	0.02 111	0.10 128	0.07 156	0.01 101	0.18 147	0.26 155	0.02 88	0.23 155	0.24 132	0.15 152	0.01 20	1.16 93	1.37 183	0.29 144	0.32 202	2.08 145	0.10 86	2.29 156	3.42 182	0.03 146	0.06 129	0.00 1	0.43 189	3.97 236	0.00 1

LoS	0.64 138	0.04 78	0.01 136	0.01 58	0.02 34	0.01 99	0.00 1	2.75 246	0.50 194	0.39 151	0.06 120	0.52 168	0.50 195	0.13 187	1.65 149	1.84 209	0.67 195	0.45 217	1.09 96	0.25 147	3.52 199	2.69 161	0.03 146	0.06 129	0.00 1	0.00 1	0.03 48	0.02 110
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
sCroCo_RVC	0.66 139	0.05 100	0.00 1	0.01 58	0.04 65	0.00 1	0.00 1	0.12 137	0.54 199	0.45 154	0.10 133	0.43 161	0.33 181	0.02 58	1.55 139	2.38 234	0.36 159	0.25 178	1.77 135	0.38 163	3.34 194	4.03 200	0.02 127	0.09 154	0.00 1	0.00 1	1.51 138	0.04 128

GEStereo_RVC	0.69 140	0.03 47	0.01 136	0.01 58	0.14 162	0.00 1	0.22 181	0.30 165	0.12 123	0.20 129	0.09 131	0.23 130	0.02 77	0.05 120	1.35 110	1.20 173	0.17 116	0.09 114	4.87 185	0.32 155	2.13 148	3.77 191	0.26 212	0.19 183	0.00 1	0.02 132	2.64 186	0.24 146

IPLGR	0.70 141	0.05 100	0.04 172	0.01 58	0.25 193	0.00 1	0.00 1	0.03 91	0.13 127	1.11 188	0.27 159	0.03 23	0.07 125	0.10 174	4.72 238	0.91 153	0.52 172	0.15 131	2.66 160	0.50 175	0.74 94	2.90 168	0.00 1	0.14 176	0.06 167	0.32 184	3.14 207	0.00 1

FCDSN-DC	0.70 141	0.24 200	1.46 241	0.42 213	0.59 214	0.09 166	0.58 199	0.24 159	0.35 170	0.40 152	0.17 139	0.41 159	0.11 143	0.02 58	5.20 248	1.09 169	0.25 134	0.20 159	0.55 64	0.14 107	1.96 139	2.36 145	0.00 1	1.09 233	0.01 133	0.34 185	0.56 91	0.05 132
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
test-3	0.74 143	0.06 113	0.00 1	0.01 58	0.20 181	0.09 166	0.01 101	0.98 201	0.09 102	0.11 115	0.03 112	0.03 23	0.05 111	0.03 92	1.13 89	0.62 114	0.11 98	0.15 131	5.47 192	0.20 138	2.16 150	4.58 222	0.00 1	0.13 169	0.17 193	0.01 114	3.15 208	0.33 154

test_1	0.74 143	0.06 113	0.00 1	0.01 58	0.20 181	0.09 166	0.01 101	0.98 201	0.09 102	0.10 113	0.02 106	0.03 23	0.05 111	0.03 92	1.13 89	0.62 114	0.11 98	0.15 131	5.47 192	0.20 138	2.15 149	4.57 221	0.00 1	0.13 169	0.17 193	0.01 114	3.16 210	0.33 154

test_3	0.74 143	0.06 113	0.00 1	0.01 58	0.21 184	0.09 166	0.03 139	0.90 198	0.09 102	0.08 104	0.03 112	0.03 23	0.05 111	0.03 92	1.14 91	0.62 114	0.11 98	0.15 131	5.52 194	0.20 138	2.10 145	4.54 220	0.00 1	0.14 176	0.17 193	0.00 1	3.41 216	0.33 154

XPNet_ROB	0.74 143	0.37 206	0.02 157	0.01 58	0.14 162	0.06 154	0.00 1	0.00 1	0.14 130	0.14 117	0.73 176	8.65 227	0.03 95	0.06 135	0.81 46	0.47 81	0.69 196	0.04 87	0.32 51	0.17 128	1.14 119	2.73 162	0.15 196	0.05 116	0.00 1	0.02 132	2.84 194	0.09 136

RTSC	0.79 147	0.07 134	0.12 189	0.02 111	0.10 128	0.10 173	0.90 213	0.12 137	0.14 130	1.50 207	1.07 193	0.09 83	0.05 111	0.17 199	4.89 241	0.93 155	0.74 198	0.09 114	2.53 157	0.44 171	1.50 131	3.19 174	0.01 104	0.14 176	0.00 1	0.00 1	1.35 128	0.95 178

NaN_ROB	0.80 148	0.46 214	0.35 203	0.20 202	0.83 229	0.13 189	0.22 181	0.15 144	1.81 235	0.16 120	0.73 176	4.44 220	0.06 119	0.19 207	1.51 133	0.48 84	0.31 151	0.25 178	0.62 69	0.31 154	0.71 93	1.01 84	0.19 204	0.37 200	0.14 186	1.02 209	2.36 180	2.71 198

GCAP-BAT	0.82 149	0.06 113	0.00 1	0.00 1	0.05 74	0.00 1	0.04 143	0.03 91	0.10 113	0.00 1	0.00 1	1.15 185	0.08 129	0.06 135	0.95 64	0.97 159	11.30 268	0.08 106	1.63 123	0.16 117	2.93 177	0.99 77	0.02 127	0.02 52	0.01 133	0.10 152	1.15 112	0.35 159

test_for_model	0.82 149	0.06 113	0.00 1	0.00 1	0.05 74	0.00 1	0.04 143	0.03 91	0.10 113	0.00 1	0.00 1	1.15 185	0.08 129	0.06 135	0.95 64	0.97 159	11.30 268	0.08 106	1.63 123	0.16 117	2.93 177	0.99 77	0.02 127	0.02 52	0.01 133	0.10 152	1.15 112	0.35 159

testlalala2	0.82 149	0.06 113	0.00 1	0.00 1	0.05 74	0.00 1	0.04 143	0.03 91	0.10 113	0.00 1	0.00 1	1.15 185	0.08 129	0.06 135	0.95 64	0.97 159	11.30 268	0.08 106	1.63 123	0.16 117	2.93 177	0.99 77	0.02 127	0.02 52	0.01 133	0.10 152	1.15 112	0.35 159

testlalala	0.82 149	0.06 113	0.00 1	0.00 1	0.05 74	0.00 1	0.04 143	0.03 91	0.10 113	0.00 1	0.00 1	1.15 185	0.08 129	0.06 135	0.95 64	0.97 159	11.30 268	0.08 106	1.63 123	0.16 117	2.93 177	0.99 77	0.02 127	0.02 52	0.01 133	0.10 152	1.15 112	0.35 159

testlalala_base	0.82 149	0.06 113	0.00 1	0.00 1	0.05 74	0.00 1	0.04 143	0.03 91	0.10 113	0.00 1	0.00 1	1.15 185	0.08 129	0.06 135	0.95 64	0.97 159	11.30 268	0.08 106	1.63 123	0.16 117	2.93 177	0.99 77	0.02 127	0.02 52	0.01 133	0.10 152	1.15 112	0.35 159

SPstereo	0.82 149	0.06 113	0.00 1	0.00 1	0.05 74	0.00 1	0.04 143	0.03 91	0.10 113	0.00 1	0.00 1	1.15 185	0.08 129	0.06 135	0.95 64	0.97 159	11.30 268	0.08 106	1.63 123	0.16 117	2.93 177	0.99 77	0.02 127	0.02 52	0.01 133	0.10 152	1.15 112	0.35 159

MyStereo04	0.85 155	0.18 186	0.02 157	0.06 167	0.22 187	0.01 99	0.00 1	0.06 118	0.05 73	1.75 223	0.15 138	0.08 79	0.00 1	0.06 135	2.05 176	1.21 174	0.19 119	0.02 64	8.28 220	0.70 200	2.52 163	1.83 126	0.78 232	0.24 188	0.00 1	0.02 132	2.45 181	0.00 1

MLCV	0.85 155	0.04 78	0.01 136	0.18 198	0.47 209	0.00 1	0.01 101	1.32 219	0.34 168	1.02 185	2.77 219	0.40 156	0.26 169	0.05 120	1.58 141	0.90 152	0.25 134	0.25 178	5.94 203	0.17 128	1.64 132	3.11 172	0.10 172	0.53 209	0.00 1	0.01 114	1.68 147	0.02 110

R-Stereo Train	0.88 157	0.04 78	0.00 1	0.02 111	0.01 17	0.01 99	0.00 1	0.12 137	0.52 197	0.85 178	1.77 203	0.47 163	0.20 160	0.16 197	1.39 117	2.03 220	0.90 208	0.41 212	5.12 188	0.61 185	3.63 200	4.27 204	0.01 104	0.09 154	0.00 1	0.12 159	0.16 72	0.78 171

RAFT-Stereo	0.88 157	0.04 78	0.00 1	0.02 111	0.01 17	0.01 99	0.00 1	0.12 137	0.52 197	0.85 178	1.77 203	0.47 163	0.20 160	0.16 197	1.39 117	2.03 220	0.90 208	0.41 212	5.12 188	0.61 185	3.63 200	4.27 204	0.01 104	0.09 154	0.00 1	0.12 159	0.16 72	0.78 171
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	0.88 157	0.02 27	0.01 136	0.71 217	0.12 148	0.00 1	0.06 155	1.69 231	0.22 142	1.62 217	4.44 240	3.04 217	0.18 154	0.02 58	1.33 108	0.82 145	0.39 163	0.07 100	0.99 91	0.56 181	2.48 162	1.85 128	0.25 211	1.15 235	0.05 163	0.02 132	1.34 127	0.34 157
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CC-Net-ROB	0.89 160	0.61 223	0.00 1	0.68 216	0.59 214	2.06 237	0.07 159	0.00 1	0.01 17	0.21 130	0.00 1	9.68 229	1.74 211	0.24 216	0.70 32	0.27 36	0.20 123	0.02 64	1.57 120	0.01 25	0.29 52	0.30 39	4.40 257	0.01 24	0.00 1	0.00 1	0.28 79	0.01 89

s12784h	0.90 161	0.03 47	0.00 1	0.02 111	0.10 128	0.00 1	0.00 1	0.23 154	0.36 173	0.24 137	0.06 120	0.13 94	0.23 166	0.01 20	1.62 146	1.93 216	0.40 164	0.17 148	2.24 149	0.22 144	4.46 221	2.20 138	0.02 127	0.05 116	0.47 214	0.05 147	3.83 233	5.24 214

PWCDC_ROB	0.90 161	0.07 134	0.01 136	0.03 133	0.19 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 91	0.00 1	0.84 182	0.19 122	10.70 250	0.17 199	3.32 215	1.17 172	0.22 127	0.06 97	0.65 74	0.06 72	1.28 122	5.14 239	0.00 1	0.15 179	0.00 1	0.00 1	0.08 59	0.00 1

GANet-ADL	0.91 163	0.05 100	0.00 1	0.02 111	0.08 109	0.00 1	0.01 101	0.08 124	0.23 144	1.64 219	3.06 220	0.10 87	0.07 125	0.02 58	2.82 203	1.73 205	0.57 178	0.22 168	4.86 184	0.89 212	2.11 146	4.01 198	0.00 1	0.05 116	0.00 1	0.00 1	1.60 143	0.47 168

Anonymous3	0.94 164	0.10 158	0.00 1	0.01 58	0.09 113	0.00 1	0.00 1	1.72 233	0.25 149	0.00 1	0.00 1	2.04 207	0.49 194	0.18 205	3.12 211	3.84 261	0.54 175	0.29 193	3.11 164	0.81 206	3.32 192	3.53 183	0.03 146	0.03 84	0.00 1	0.02 132	1.64 144	0.21 145

CASS	0.97 165	0.04 78	0.04 172	0.05 152	0.05 74	0.01 99	1.34 224	0.13 142	0.26 155	0.49 160	1.46 199	0.38 154	0.28 175	0.01 20	1.47 126	1.26 178	2.91 240	0.42 215	3.52 170	0.10 86	5.60 239	4.01 198	0.00 1	0.06 129	0.27 206	0.00 1	1.92 156	0.01 89
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AnonymousM	0.98 166	0.10 158	0.00 1	0.01 58	0.01 17	0.18 198	0.00 1	0.30 165	0.35 170	0.17 122	1.02 190	0.35 150	0.33 181	0.13 187	1.35 110	1.51 191	0.49 170	0.30 196	0.86 86	1.05 225	2.44 160	2.44 147	0.14 191	0.21 186	0.00 1	0.20 178	4.24 242	8.16 235

cross-raft	1.01 167	0.18 186	0.00 1	0.00 1	0.06 97	0.16 193	0.02 129	1.11 210	0.38 178	0.49 160	0.43 169	0.42 160	0.27 173	0.13 187	1.38 115	2.26 225	0.29 144	0.20 159	6.38 206	0.98 221	4.80 229	4.29 207	0.08 164	0.03 84	0.12 181	0.68 199	0.15 68	1.83 192

MSMDNet	1.04 168	0.16 182	0.00 1	0.02 111	0.05 74	0.17 197	0.02 129	1.09 208	0.35 170	0.80 176	0.35 163	0.40 156	1.89 212	0.13 187	1.52 135	2.51 239	0.37 161	0.20 159	6.14 205	0.59 183	4.56 223	4.91 231	0.11 179	0.05 116	0.12 181	0.51 193	0.20 76	0.96 179

Any-RAFT	1.05 169	0.02 27	0.02 157	0.01 58	0.05 74	0.01 99	0.00 1	0.98 201	0.38 178	0.25 138	3.29 223	0.35 150	0.21 163	0.11 178	1.46 124	1.86 211	0.54 175	0.25 178	5.16 191	0.30 153	4.27 212	2.84 166	0.10 172	0.07 140	0.06 167	0.36 186	1.19 119	4.22 208

RAFT-Test	1.05 169	0.18 186	0.00 1	0.03 133	0.10 128	0.18 198	0.06 155	1.48 225	0.43 183	0.85 178	2.02 212	0.25 134	0.40 191	0.14 193	1.41 119	2.37 233	0.32 152	0.19 154	6.40 208	0.47 174	4.67 226	3.94 196	0.16 198	0.04 103	0.14 186	0.62 196	0.15 68	1.32 188

GwcNet-ADL	1.06 171	0.06 113	0.42 207	0.04 146	0.17 175	0.00 1	0.01 101	0.18 147	0.13 127	2.10 238	6.56 252	0.84 176	0.14 149	0.03 92	1.64 148	1.95 218	0.52 172	0.24 174	2.87 161	0.98 221	1.98 140	2.02 135	0.00 1	0.06 129	0.00 1	0.81 202	1.14 111	3.88 205

NOSS_ROB	1.10 172	0.06 113	0.02 157	0.10 187	0.16 167	0.03 139	0.00 1	1.21 216	0.62 206	1.66 220	1.79 205	1.98 206	0.36 188	0.82 238	3.04 206	3.33 254	0.64 190	0.31 201	1.34 106	0.16 117	3.76 205	3.91 194	0.10 172	0.58 211	0.00 1	0.06 148	3.54 225	0.00 1

XQC	1.11 173	0.20 192	0.34 202	0.12 191	0.22 187	0.00 1	0.94 218	0.23 154	0.14 130	1.59 216	2.51 216	0.26 139	2.73 224	0.20 209	5.06 245	1.34 181	0.54 175	0.15 131	3.81 173	0.33 157	1.83 135	4.34 209	0.03 146	0.23 187	0.08 172	1.30 215	1.39 131	0.18 141

SHD	1.14 174	0.05 100	0.57 212	0.05 152	0.13 155	0.07 156	0.87 210	0.28 163	0.21 139	1.38 197	1.89 208	0.47 163	1.93 213	0.17 199	5.23 250	1.07 168	0.57 178	0.30 196	5.06 187	0.92 218	2.55 165	4.47 216	0.03 146	0.62 213	0.69 220	0.12 159	0.96 107	0.18 141

EKT-Stereo	1.16 175	0.02 27	0.00 1	0.03 133	0.18 176	0.05 149	0.24 186	1.07 206	0.61 205	0.85 178	1.43 198	0.50 167	0.37 189	0.06 135	2.95 204	3.75 259	0.57 178	0.35 205	3.54 171	1.78 249	4.62 225	4.79 227	0.02 127	0.04 103	0.00 1	0.00 1	3.51 220	0.00 1

LALA_ROB	1.16 175	1.32 241	0.01 136	0.05 152	0.20 181	0.03 139	0.00 1	0.07 119	0.14 130	1.08 187	1.93 211	15.09 243	0.04 106	0.09 166	1.67 150	0.49 85	0.20 123	0.11 120	1.06 95	0.33 157	1.42 127	2.32 143	0.01 104	0.13 169	0.13 185	0.15 166	2.78 190	0.40 166

HH	1.17 177	0.03 47	0.00 1	0.01 58	0.05 74	0.11 180	0.01 101	0.66 183	0.37 175	1.90 230	0.39 166	0.69 173	0.33 181	0.04 107	1.48 127	3.72 257	0.27 138	0.24 174	5.83 200	0.62 188	6.22 246	4.61 223	0.24 208	0.08 145	0.15 189	0.00 1	2.35 178	1.13 181

HanStereo	1.17 177	0.03 47	0.00 1	0.01 58	0.05 74	0.11 180	0.01 101	0.66 183	0.37 175	1.90 230	0.39 166	0.69 173	0.33 181	0.04 107	1.48 127	3.72 257	0.27 138	0.24 174	5.83 200	0.62 188	6.22 246	4.61 223	0.24 208	0.08 145	0.15 189	0.00 1	2.35 178	1.13 181

iResNet	1.17 177	0.02 27	0.00 1	0.19 200	0.63 216	0.05 149	0.02 129	0.51 178	0.28 161	1.55 212	1.69 202	0.66 171	2.21 217	0.02 58	3.72 220	1.84 209	0.35 157	0.35 205	8.64 222	0.90 215	2.85 174	1.70 118	0.00 1	1.03 231	0.00 1	0.12 159	2.27 174	0.03 125

dad	1.18 180	0.02 27	0.01 136	2.11 235	0.01 17	0.00 1	5.84 246	0.01 51	0.04 62	0.00 1	0.00 1	0.06 62	1.03 204	0.01 20	2.24 185	0.49 85	0.01 16	0.16 139	4.27 180	0.16 117	0.28 50	0.54 57	0.08 164	0.20 185	1.50 233	0.00 1	7.90 255	4.90 213

SGM-Forest	1.18 180	0.22 196	0.02 157	1.16 226	0.74 224	0.30 206	0.00 1	0.59 181	0.71 215	1.88 228	0.81 181	1.57 199	1.99 214	0.26 220	2.48 192	1.40 185	0.36 159	0.16 139	2.04 144	0.05 66	2.08 144	2.58 151	0.49 223	0.11 162	0.65 219	0.81 202	4.78 244	3.70 204
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CSAN	1.21 182	0.45 213	0.28 199	0.40 211	0.80 226	0.02 132	0.32 188	0.20 150	2.31 241	1.51 208	1.33 196	4.78 221	2.71 223	0.28 221	1.61 145	0.43 64	0.52 172	0.26 182	2.35 150	0.73 202	1.45 130	1.56 107	0.13 189	0.33 195	0.28 208	2.54 229	1.87 152	3.31 202

PSMNet-ADL	1.22 183	0.06 113	0.02 157	0.06 167	0.10 128	0.04 146	0.05 151	0.90 198	0.24 148	3.19 264	6.91 256	0.36 153	2.67 222	0.04 107	1.74 151	2.65 242	0.44 166	0.22 168	5.12 188	0.29 150	1.98 140	2.44 147	0.19 204	0.03 84	0.00 1	0.17 170	2.94 201	0.19 143

ADCRef	1.22 183	0.41 211	0.41 205	0.12 191	0.80 226	0.30 206	0.73 204	0.43 174	2.19 239	0.71 173	0.02 106	0.29 144	0.05 111	0.24 216	4.42 232	0.92 154	0.17 116	0.26 182	3.14 166	0.74 203	0.84 104	1.95 132	1.10 241	0.27 191	1.11 228	2.75 235	1.25 123	7.34 228

EAI-Stereo	1.28 185	0.38 208	0.65 217	0.59 215	0.25 193	0.72 221	0.54 197	1.46 222	0.76 218	0.08 104	1.89 208	0.48 166	0.33 181	0.04 107	2.10 178	2.44 237	0.28 140	0.52 222	6.62 211	0.54 179	3.35 195	3.93 195	0.15 196	0.51 206	0.60 218	1.15 210	3.43 218	0.81 175

ETE_ROB	1.29 186	0.87 230	0.00 1	0.08 177	0.29 199	0.03 139	0.08 162	0.02 84	1.31 231	0.21 130	1.87 207	18.25 247	0.02 77	0.09 166	1.37 114	0.49 85	1.08 220	0.08 106	1.26 101	0.21 143	1.85 136	3.21 176	0.10 172	0.11 162	0.12 181	0.00 1	1.66 145	0.25 147

DAS	1.30 187	0.05 100	0.00 1	0.01 58	0.12 148	0.11 180	0.09 163	0.76 189	0.70 212	1.79 225	4.27 237	2.88 214	2.40 218	0.02 58	1.76 154	2.31 229	0.86 204	0.26 182	4.24 178	0.77 204	4.77 227	3.74 188	0.01 104	0.88 224	0.17 193	0.02 132	2.06 161	0.00 1

SepStereo	1.30 187	0.05 100	0.00 1	0.01 58	0.12 148	0.11 180	0.09 163	0.76 189	0.70 212	1.79 225	4.27 237	2.88 214	2.40 218	0.02 58	1.76 154	2.31 229	0.86 204	0.26 182	4.24 178	0.77 204	4.77 227	3.74 188	0.01 104	0.88 224	0.17 193	0.02 132	2.06 161	0.00 1

TRStereo	1.31 189	0.14 175	0.75 222	0.01 58	0.03 48	2.10 239	0.01 101	1.46 222	0.21 139	2.49 244	0.74 178	1.69 202	0.30 176	0.03 92	1.93 168	2.38 234	0.21 125	0.22 168	4.90 186	0.89 212	2.76 170	3.99 197	0.08 164	0.06 129	0.36 212	3.52 242	3.99 237	0.02 110

MSKI-zero shot	1.32 190	0.02 27	0.00 1	0.00 1	0.02 34	0.15 192	0.00 1	0.71 185	0.57 203	0.41 153	3.43 227	0.40 156	0.27 173	0.02 58	1.63 147	2.71 244	0.58 181	0.30 196	8.12 218	1.20 229	5.20 233	4.62 225	0.18 203	0.06 129	0.16 191	0.86 204	0.46 85	3.62 203

model_zeroshot	1.35 191	0.07 134	0.00 1	0.88 220	0.02 34	0.16 193	0.00 1	0.86 195	0.17 135	1.55 212	3.29 223	0.35 150	0.23 166	0.04 107	2.47 191	2.42 236	0.29 144	0.20 159	6.49 209	0.34 159	3.90 206	3.76 190	0.00 1	0.10 158	1.41 232	0.47 192	1.66 145	5.43 216

FC-DCNN	1.41 192	0.60 221	3.49 254	2.04 233	1.35 232	2.19 240	0.93 216	1.46 222	0.90 221	1.42 203	0.78 179	1.55 198	0.55 198	0.02 58	2.23 183	0.87 148	0.61 183	0.20 159	1.89 140	0.17 128	2.32 158	1.84 127	0.00 1	0.63 214	1.51 234	1.38 216	2.87 195	4.35 209

FADNet_RVC	1.42 193	0.20 192	0.42 207	0.27 206	0.71 221	0.02 132	0.76 205	0.40 172	0.50 194	0.48 156	1.02 190	0.90 178	0.37 189	0.76 236	4.54 235	1.52 193	0.76 200	1.49 255	9.06 224	0.69 198	3.06 187	3.65 187	0.41 221	0.69 219	0.28 208	0.26 180	3.02 204	2.12 194

test-1	1.48 194	0.04 78	0.00 1	0.00 1	0.02 34	0.20 201	0.31 187	0.89 197	0.49 191	2.96 258	3.23 222	1.52 194	0.30 176	0.17 199	1.94 170	2.72 245	0.61 183	0.49 221	5.52 194	1.33 234	4.19 211	5.99 251	0.01 104	0.12 168	0.00 1	0.18 172	3.69 230	3.00 200

DeepPrunerF	1.52 195	0.71 226	0.00 1	2.52 238	6.99 252	1.25 230	2.03 229	0.28 163	2.08 238	0.02 88	0.06 120	0.09 83	0.01 40	0.05 120	4.34 228	1.01 166	0.07 81	0.05 92	1.53 119	0.10 86	0.69 88	0.81 70	0.11 179	0.04 103	12.92 268	0.86 204	2.25 170	0.05 132

gcap-zeroshot	1.54 196	0.09 152	0.00 1	0.88 220	0.09 113	0.35 211	0.64 202	1.23 217	0.38 178	1.58 215	3.41 226	2.66 209	0.40 191	0.05 120	1.46 124	2.31 229	0.64 190	0.26 182	14.92 238	0.54 179	2.99 184	4.46 215	1.18 242	0.03 84	0.22 202	0.00 1	0.27 78	0.53 169

FC-DCNN v2	1.59 197	0.63 224	3.68 256	2.60 239	1.41 234	2.61 243	0.90 213	1.68 229	1.17 227	1.28 195	0.79 180	1.71 203	0.76 202	0.02 58	2.32 186	0.88 149	0.62 186	0.18 152	2.09 146	0.15 113	2.35 159	1.85 128	0.00 1	0.59 212	2.35 241	1.83 221	3.56 227	4.80 212

ADCP+	1.66 198	0.60 221	0.65 217	0.04 146	0.66 217	0.52 216	1.03 219	0.10 132	3.74 249	1.45 205	1.41 197	2.81 211	0.02 77	0.29 223	4.24 225	0.58 106	0.11 98	0.11 120	2.88 162	0.63 192	1.26 121	2.25 140	0.04 154	0.05 116	1.32 231	9.00 263	2.02 160	7.08 225

IGEV_Zeroshot_test	1.67 199	0.30 203	0.40 204	2.27 237	0.13 155	1.22 229	0.51 195	1.69 231	0.41 182	1.44 204	4.93 242	1.36 191	0.50 195	0.05 120	1.51 133	3.15 250	0.23 129	0.27 190	5.84 202	0.95 219	5.45 236	5.39 243	0.20 206	0.07 140	0.26 205	0.15 166	3.26 213	3.16 201

anonymity	1.73 200	0.37 206	0.12 189	0.08 177	0.07 100	0.24 203	0.00 1	1.37 220	0.34 168	2.03 233	15.78 283	0.92 180	0.52 197	0.17 199	1.50 131	2.81 248	0.63 187	0.22 168	3.67 172	0.45 173	3.24 190	4.79 227	0.14 191	0.34 197	0.23 204	0.52 194	3.20 211	2.82 199

RTS	1.75 201	0.07 134	0.05 175	0.06 167	0.24 190	0.05 149	2.34 231	0.05 109	0.23 144	1.40 200	0.22 151	0.57 169	0.12 144	0.11 178	5.06 245	1.49 188	0.92 211	0.07 100	6.70 212	0.63 192	2.57 166	3.63 184	0.00 1	0.25 189	0.31 210	17.50 277	1.48 135	1.26 185

RTSA	1.75 201	0.07 134	0.05 175	0.06 167	0.24 190	0.05 149	2.34 231	0.05 109	0.23 144	1.40 200	0.22 151	0.57 169	0.12 144	0.11 178	5.06 245	1.49 188	0.92 211	0.07 100	6.70 212	0.63 192	2.57 166	3.63 184	0.00 1	0.25 189	0.31 210	17.50 277	1.48 135	1.26 185

DCVSM-stereo	1.80 203	0.08 146	0.12 189	0.21 203	0.05 74	0.18 198	0.01 101	1.84 235	0.27 159	2.47 242	7.17 260	10.61 232	2.53 221	0.06 135	1.16 93	1.70 200	0.50 171	0.16 139	5.62 197	1.29 233	4.11 208	2.00 133	0.17 200	1.76 252	0.03 155	0.45 191	2.49 183	1.44 190

iRaft-Stereo_20w	1.82 204	0.49 218	1.28 237	2.04 233	0.34 205	0.65 218	0.35 189	0.90 198	0.65 209	3.27 265	6.20 249	0.67 172	0.66 199	0.08 158	1.75 152	2.80 247	0.64 190	0.41 212	4.36 181	0.88 211	3.72 204	4.53 219	0.27 213	0.37 200	0.57 216	1.70 220	2.89 197	6.53 222

ADCL	1.85 205	0.87 230	0.64 216	0.38 209	0.54 213	0.39 212	1.32 223	0.30 165	8.11 263	1.67 221	1.02 190	0.28 143	0.12 144	0.20 209	4.43 233	0.64 124	0.48 169	0.83 236	2.23 148	0.61 185	2.30 157	1.55 106	0.33 218	0.52 207	4.40 250	4.14 244	2.83 193	8.85 239

ITSA-stereo	1.86 206	0.35 204	0.30 200	0.08 177	0.41 207	0.01 99	0.82 208	0.98 201	0.56 202	2.72 250	5.68 246	1.63 201	0.32 180	0.01 20	2.78 202	2.58 240	1.09 221	0.98 242	4.10 176	1.21 230	3.40 197	4.28 206	0.78 232	1.35 241	0.19 199	2.62 230	2.99 203	8.13 234

HBP-ISP	1.90 207	0.16 182	1.21 236	0.89 222	0.44 208	0.48 214	0.00 1	2.17 242	0.67 210	2.05 234	3.80 233	0.27 140	0.31 178	1.72 243	7.50 278	6.66 276	0.46 167	0.48 218	1.67 132	1.14 227	4.29 213	6.15 253	0.01 104	0.41 204	0.76 222	1.16 211	5.02 246	1.34 189

PWC_ROB	2.02 208	0.23 199	0.06 178	0.00 1	0.11 142	0.01 99	0.61 201	0.02 84	0.64 207	0.66 171	3.51 229	1.13 184	12.08 252	0.12 183	5.27 251	1.94 217	0.95 214	0.95 240	6.39 207	0.51 176	4.31 215	5.10 235	0.11 179	0.97 229	0.00 1	0.00 1	2.88 196	5.93 218

AIO-Stereo-zeroshot	2.05 209	0.56 220	1.10 232	0.01 58	0.25 193	0.49 215	0.46 192	1.08 207	1.48 232	1.57 214	8.78 268	1.54 196	1.01 203	0.04 107	2.51 193	3.86 262	0.64 190	0.27 190	6.54 210	1.51 239	5.59 238	5.11 236	0.10 172	0.39 203	0.27 206	0.17 170	4.05 238	5.96 219

XX-Stereo	2.12 210	0.04 78	0.07 181	0.02 111	0.01 17	0.16 193	0.14 172	0.12 137	0.25 149	2.08 237	6.54 251	0.27 140	0.46 193	0.04 107	1.50 131	3.22 251	0.63 187	0.26 182	4.53 182	0.20 138	2.76 170	3.03 170	0.12 183	0.07 140	23.83 281	0.03 143	2.14 164	4.71 210

ccs_rob	2.12 210	0.09 152	0.18 194	0.08 177	0.02 34	0.03 139	0.00 1	2.34 243	0.55 200	2.47 242	13.25 278	15.14 244	0.18 154	0.20 209	1.75 152	2.69 243	0.63 187	0.29 193	3.12 165	0.69 198	4.37 219	4.79 227	0.03 146	1.18 236	0.00 1	0.01 114	1.74 148	1.47 191

MFMNet_re	2.15 212	0.05 100	0.08 182	0.00 1	0.79 225	0.84 222	1.03 219	2.00 237	1.92 236	0.48 156	0.95 188	10.91 233	3.15 226	0.07 153	5.46 257	2.08 222	2.09 230	0.88 239	10.26 229	1.74 248	5.19 232	3.08 171	0.66 228	0.93 227	0.01 133	0.01 114	2.55 184	0.78 171

CBMV	2.15 212	0.14 175	0.25 197	0.23 204	0.32 201	0.31 208	0.13 170	1.16 214	0.36 173	1.53 210	1.90 210	6.56 225	2.00 216	0.56 230	3.06 207	2.44 237	0.99 216	0.35 205	5.54 196	0.66 196	4.46 221	4.14 203	0.11 179	0.73 222	0.05 163	0.54 195	6.18 248	13.33 253
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MFN_U_SF_DS_RVC	2.19 214	0.36 205	0.12 189	0.96 224	0.71 221	1.19 228	5.29 244	1.30 218	1.26 230	0.59 167	0.54 170	3.31 218	1.15 206	2.62 249	3.30 214	0.75 140	0.18 118	0.24 174	8.44 221	0.62 188	4.12 209	5.95 250	0.65 227	0.13 169	1.68 236	3.51 241	2.81 191	7.45 229

SFCPSM	2.33 215	0.04 78	0.02 157	0.03 133	0.03 48	0.24 203	0.05 151	0.31 169	0.79 220	1.53 210	5.01 244	6.88 226	10.19 247	0.06 135	2.55 194	2.28 227	0.88 206	0.34 204	16.04 241	2.33 253	3.02 185	2.74 163	0.13 189	0.67 217	0.04 159	0.63 197	3.53 224	2.63 197

DDVS	2.43 216	0.18 186	0.30 200	0.04 146	0.23 189	0.13 189	0.04 143	1.54 227	0.51 196	1.88 228	15.36 282	14.18 240	0.66 199	0.23 215	1.87 162	3.51 256	1.01 217	0.55 226	4.82 183	2.40 254	4.60 224	5.12 237	0.12 183	0.32 193	0.00 1	0.16 169	3.66 229	2.33 196

AnyNet_C32	2.47 217	0.51 219	0.22 196	0.25 205	0.66 217	0.32 210	2.46 234	0.14 143	8.01 262	1.49 206	4.12 236	0.91 179	0.31 178	0.24 216	4.81 240	1.86 211	0.95 214	1.11 249	4.05 174	0.96 220	4.29 213	4.38 210	0.17 200	0.67 217	3.18 245	5.95 255	3.10 206	11.59 251

ADCMid	2.48 218	1.29 239	1.74 245	0.41 212	1.86 238	1.44 234	2.93 236	0.73 187	3.87 251	0.91 182	3.99 234	1.39 192	1.50 209	0.32 224	5.22 249	1.86 211	0.77 202	0.83 236	8.13 219	0.99 223	3.15 188	4.52 217	1.77 247	0.35 198	1.28 230	4.21 245	2.21 166	9.43 243

PVD	2.51 219	0.07 134	1.68 244	0.05 152	0.27 197	0.46 213	1.11 221	4.43 261	5.47 256	1.79 225	3.66 231	1.45 193	3.99 229	0.22 214	5.37 254	2.24 224	1.42 226	1.15 250	7.47 217	1.69 245	3.63 200	4.94 232	0.07 162	0.52 207	1.87 238	3.33 240	3.24 212	6.24 221

FBW_ROB	2.66 220	2.21 243	1.66 243	5.05 245	2.80 246	1.34 232	4.16 239	0.60 182	0.05 73	1.69 222	1.84 206	5.13 223	1.17 207	3.82 252	3.03 205	0.40 58	0.61 183	0.08 106	21.49 254	0.52 178	3.36 196	3.20 175	3.31 252	0.70 220	0.07 170	0.92 206	0.55 89	2.03 193

FAT-Stereo	2.70 221	0.14 175	2.13 248	0.10 187	0.24 190	0.01 99	0.42 191	3.13 249	0.70 212	3.10 262	9.71 271	11.10 234	1.99 214	0.09 166	3.84 221	3.34 255	1.04 219	1.21 253	4.13 177	1.57 242	5.03 231	6.08 252	0.16 198	1.81 253	0.02 150	1.54 219	2.22 168	8.08 233

S-Stereo	2.85 222	0.07 134	0.83 225	0.42 213	0.26 196	0.08 161	1.90 228	1.95 236	1.12 225	3.18 263	11.54 276	13.91 239	0.68 201	0.15 195	5.47 258	4.39 267	0.74 198	1.19 251	5.68 198	2.44 255	3.02 185	6.52 263	0.31 216	1.68 250	0.00 1	1.27 214	1.90 154	6.22 220

ADCPNet	2.98 223	0.18 186	1.56 242	0.38 209	2.05 240	0.31 208	3.98 238	1.10 209	2.73 243	2.26 239	4.94 243	0.97 182	8.31 244	0.73 235	5.33 253	2.28 227	0.91 210	0.29 193	9.19 225	1.73 247	3.19 189	4.38 210	1.90 248	0.32 193	3.45 246	4.80 250	3.15 208	10.16 246

AIO-Stereo-zeroshot1	3.07 224	0.43 212	0.93 229	0.09 184	0.32 201	0.20 201	0.57 198	1.49 226	2.91 245	3.02 260	7.11 259	1.62 200	1.06 205	0.02 58	2.23 183	4.08 263	0.41 165	0.42 215	35.98 273	1.46 237	4.36 218	5.52 245	0.10 172	0.31 192	0.20 201	0.92 206	1.58 142	5.59 217

MSC_U_SF_DS_RVC	3.16 225	1.18 238	0.43 209	2.19 236	0.94 231	0.84 222	6.54 250	0.85 194	5.90 257	2.43 241	0.94 187	1.91 205	1.34 208	4.13 254	4.25 226	2.60 241	1.01 217	0.98 242	18.67 246	1.72 246	3.64 203	6.69 266	1.93 250	0.70 220	2.03 240	2.01 224	1.46 133	8.01 232

SPS-STEREO	3.17 226	0.48 216	0.68 219	2.61 240	0.37 206	1.50 235	0.52 196	2.36 244	0.49 191	2.68 247	5.47 245	10.52 231	3.45 227	0.06 135	4.34 228	4.14 265	2.54 235	1.03 244	15.30 239	1.13 226	7.82 266	4.11 202	0.53 226	1.52 247	1.91 239	0.74 201	5.13 247	4.17 207
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
CBMV_ROB	3.27 227	0.40 210	0.58 213	1.97 232	0.67 219	0.93 224	0.87 210	2.81 247	0.71 215	2.07 236	4.31 239	16.43 245	10.64 248	0.08 158	4.28 227	2.32 232	1.23 222	0.30 196	8.97 223	1.55 241	4.44 220	2.80 165	0.32 217	0.33 195	2.38 242	2.80 236	6.89 250	7.08 225

STTRV1_RVC	3.43 228	0.05 100	0.05 175	0.27 206	0.19 178	0.67 220	0.06 155	0.30 165	0.23 144	0.75 174	0.57 172	3.74 219	6.28 238	0.04 107	2.14 179	0.76 141	3.26 241	0.26 182	43.58 282	4.93 267	4.32 217	3.64 186	0.00 1	0.57 210	0.57 216	0.43 189	4.10 240	10.92 248

MFN_U_SF_RVC	3.55 229	0.95 234	0.87 226	1.23 227	0.82 228	1.85 236	5.19 242	1.64 228	0.92 222	2.99 259	8.05 267	5.01 222	1.65 210	5.09 255	5.85 264	1.74 206	0.93 213	0.84 238	25.33 259	2.03 251	5.23 234	5.77 248	0.49 223	1.53 248	0.79 224	2.86 237	2.25 170	4.02 206

ADCS	3.60 230	0.93 233	0.90 228	0.15 194	1.37 233	0.66 219	2.83 235	1.15 212	7.86 261	1.62 217	2.53 217	2.92 216	7.77 243	1.02 240	6.37 272	5.58 271	2.53 234	1.81 260	9.20 226	1.54 240	6.10 243	6.70 267	0.79 234	0.95 228	1.82 237	10.25 266	2.64 186	9.14 240

pmcnn	3.75 231	0.64 225	0.63 215	1.91 230	2.10 242	1.17 227	2.45 233	2.12 241	1.25 229	2.77 253	5.81 248	8.87 228	11.99 251	0.67 233	3.87 222	4.10 264	2.67 238	1.79 259	11.24 231	2.59 256	6.89 259	3.39 181	1.54 246	1.24 238	0.44 213	1.99 223	7.13 251	10.10 245

ACV-stereo	4.02 232	0.91 232	0.26 198	1.33 228	0.03 48	2.42 241	0.18 177	0.73 187	0.76 218	2.75 252	3.47 228	1.53 195	15.31 256	0.24 216	6.56 274	6.46 274	1.35 224	0.38 211	42.57 280	4.53 266	6.05 241	4.39 213	0.14 191	0.81 223	0.02 150	0.18 172	3.88 234	1.30 187

edge stereo	4.03 233	0.75 227	5.72 261	1.33 228	0.51 211	2.09 238	1.64 226	3.79 259	2.55 242	2.85 256	7.79 266	22.66 254	5.90 236	0.39 227	2.71 201	3.76 260	0.78 203	0.59 228	13.55 235	1.68 244	3.25 191	6.53 264	0.38 220	1.02 230	1.25 229	1.20 212	4.15 241	10.08 244

SANet	4.18 234	1.17 237	0.72 221	0.82 219	1.48 235	1.40 233	0.67 203	3.67 257	4.18 253	1.03 186	1.60 201	41.37 272	14.10 254	0.62 231	3.58 219	0.66 130	2.66 237	0.37 210	3.32 167	0.57 182	2.86 175	2.85 167	0.04 154	2.20 259	0.89 226	4.37 246	4.63 243	11.13 249

SGM_RVC	4.30 235	2.32 244	0.75 222	3.54 243	1.59 236	3.25 245	1.82 227	3.65 255	2.25 240	2.74 251	4.77 241	12.38 236	7.46 241	0.33 225	1.94 170	1.02 167	2.05 228	0.71 232	15.39 240	1.24 232	3.51 198	1.92 131	1.00 239	1.06 232	4.85 255	2.62 230	17.04 270	14.85 259
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MADNet+	4.41 236	1.05 236	0.80 224	1.02 225	1.71 237	0.11 180	5.99 247	4.10 260	0.97 223	2.05 234	1.32 195	6.38 224	7.48 242	1.42 242	8.01 280	4.40 268	9.16 266	0.48 218	9.27 227	3.65 265	8.25 270	6.45 261	0.17 200	5.70 277	4.53 252	1.51 218	3.80 231	19.26 268

SAMSARA	4.60 237	0.22 196	0.54 211	0.16 196	0.30 200	0.27 205	1.45 225	1.79 234	0.58 204	1.29 196	2.55 218	1.03 183	10.68 249	0.66 232	5.56 261	1.76 208	0.73 197	0.54 225	7.08 214	0.89 212	4.31 215	5.49 244	0.02 127	0.66 216	20.30 277	18.97 279	17.76 274	18.53 267

UDG	4.64 238	8.87 254	1.16 234	15.44 254	16.00 263	9.90 250	21.00 258	0.34 170	0.07 91	0.29 141	0.91 186	1.77 204	0.05 111	21.99 261	1.94 170	0.66 130	4.65 251	1.41 254	7.33 216	3.16 260	1.90 138	2.00 133	2.71 251	0.13 169	0.01 133	0.00 1	1.53 140	0.02 110

G-Net	4.67 239	0.76 228	0.70 220	0.11 189	0.67 219	0.16 193	0.15 175	3.65 255	5.27 255	2.31 240	7.34 262	34.50 265	4.01 230	0.10 174	3.20 213	4.40 268	0.89 207	1.61 256	9.78 228	7.32 274	4.83 230	4.09 201	0.28 214	2.01 257	0.71 221	3.72 243	8.36 259	15.27 260

AnyNet_C01	4.71 240	1.30 240	1.38 240	1.93 231	0.93 230	0.52 216	6.17 248	3.59 254	7.24 260	2.71 249	4.09 235	10.44 230	7.26 240	0.83 239	6.33 269	7.50 278	5.37 254	6.03 277	13.07 234	2.75 259	8.51 273	6.74 269	1.51 245	1.23 237	4.50 251	2.64 232	3.89 235	8.83 238

DDUNet	4.73 241	7.86 252	1.10 232	15.36 253	11.34 257	12.95 252	13.21 253	0.02 84	0.08 97	0.30 143	0.18 144	2.41 208	0.12 144	31.51 265	1.05 82	0.37 51	4.89 253	2.70 267	7.28 215	3.38 263	0.41 67	1.74 120	6.96 259	0.02 52	0.02 150	0.00 1	2.48 182	0.00 1

SGM+DAISY	4.77 242	2.08 242	2.00 247	3.87 244	2.49 245	4.53 246	3.90 237	2.82 248	2.83 244	3.30 266	7.23 261	13.10 237	10.10 246	0.80 237	4.39 231	3.25 252	1.80 227	1.19 251	20.00 250	2.22 252	6.37 250	5.17 240	0.29 215	2.57 264	3.69 247	1.86 222	8.70 260	8.28 236

MaskLacGwcNet_RVC	4.96 243	0.78 229	0.46 210	0.93 223	0.73 223	0.98 225	2.04 230	1.19 215	1.73 233	2.69 248	7.76 265	55.72 284	5.25 233	2.73 250	2.62 198	2.26 225	2.44 233	2.93 269	11.88 233	0.62 188	6.08 242	6.50 262	0.21 207	1.31 240	0.82 225	2.91 238	3.41 216	6.94 224

DGSMNet	4.99 244	0.98 235	0.94 230	0.80 218	0.13 155	1.33 231	0.35 189	2.57 245	1.13 226	5.37 276	19.87 285	2.86 212	4.74 232	2.55 248	6.33 269	7.98 281	8.56 265	4.27 273	20.87 253	3.57 264	11.43 281	12.14 282	1.90 248	2.67 265	0.78 223	2.70 233	3.06 205	4.73 211

MDST_ROB	5.34 245	6.28 249	0.58 213	13.30 251	2.82 247	7.90 248	0.58 199	2.11 240	0.67 210	1.76 224	2.06 213	2.86 212	20.75 260	0.03 92	5.04 244	0.58 106	0.47 168	0.16 139	6.00 204	0.20 138	4.05 207	3.85 193	0.76 231	0.36 199	15.04 271	8.71 262	25.23 281	12.09 252

WAO-7	6.90 246	3.58 246	7.49 269	10.80 248	2.31 243	3.16 244	4.23 240	6.24 263	12.31 273	5.63 277	11.90 277	21.88 252	23.00 262	0.68 234	5.38 255	1.10 170	3.74 245	1.94 264	17.44 243	1.44 236	4.18 210	5.88 249	0.08 164	2.38 260	3.84 248	7.05 259	4.81 245	13.72 256

SGM-ForestM	6.94 247	9.28 255	2.49 249	8.39 246	2.42 244	9.17 249	6.40 249	7.03 269	3.64 247	1.99 232	3.65 230	26.06 257	18.08 257	0.45 229	2.01 175	0.67 132	2.33 232	0.32 202	16.74 242	0.84 207	3.33 193	1.38 93	0.88 237	0.64 215	13.53 269	9.69 265	21.22 277	14.61 258

DPSNet	6.94 247	0.47 215	0.20 195	0.29 208	1.97 239	1.07 226	0.89 212	0.86 195	2.98 246	1.22 192	2.17 214	52.57 283	13.71 253	3.88 253	7.49 277	5.80 272	2.69 239	2.05 265	50.32 284	3.36 262	8.50 272	7.72 274	4.13 256	2.45 262	1.60 235	4.65 249	2.26 172	2.20 195

MeshStereo	7.09 249	2.48 245	1.32 238	9.08 247	3.09 248	5.28 247	0.93 216	5.74 262	3.68 248	3.07 261	6.68 255	28.93 260	20.66 259	0.34 226	7.55 279	4.93 270	2.05 228	0.97 241	13.64 236	0.91 217	10.55 280	6.72 268	0.35 219	1.13 234	9.81 259	5.60 253	18.44 276	17.47 265
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
SQANet	7.67 250	13.28 257	1.20 235	27.19 261	6.84 251	23.61 259	19.52 257	0.51 178	0.55 200	0.08 104	0.60 174	11.40 235	2.42 220	14.73 257	1.81 159	0.45 70	2.27 231	0.09 114	20.04 251	0.35 160	5.24 235	4.72 226	38.52 267	0.37 200	0.16 191	2.08 226	2.21 166	6.76 223

ELAS_RVC	9.26 251	5.08 248	4.33 258	10.85 249	5.66 250	17.39 255	5.27 243	6.37 264	3.83 250	4.16 272	10.46 275	38.81 270	25.22 268	1.72 243	5.58 262	1.74 206	4.27 247	2.84 268	10.78 230	2.72 258	6.80 255	7.82 275	1.41 244	4.21 274	15.79 273	10.60 267	18.32 275	17.99 266
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	9.53 252	6.63 250	3.99 257	13.09 250	7.62 253	13.81 253	5.42 245	6.99 268	6.82 259	3.78 271	10.20 273	38.09 269	22.57 261	1.86 245	6.35 271	1.70 200	4.43 248	2.64 266	11.47 232	1.62 243	6.89 259	7.84 276	1.28 243	3.81 272	17.61 275	13.16 274	17.54 273	20.21 270
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	10.18 253	18.56 259	1.37 239	39.15 269	11.37 258	33.18 266	24.07 259	0.18 147	0.46 187	0.00 1	0.65 175	13.73 238	3.66 228	23.21 263	1.97 174	0.51 90	2.60 236	0.11 120	22.61 255	0.51 176	5.90 240	5.08 234	52.25 270	0.91 226	0.14 186	1.39 217	2.91 200	8.43 237

STStereo	10.25 254	8.38 253	9.78 274	18.33 255	10.17 255	14.59 254	9.26 252	12.75 279	8.27 264	3.70 270	13.40 279	36.44 267	25.95 269	0.17 199	6.07 266	1.96 219	1.32 223	0.63 231	25.78 260	1.22 231	2.97 183	3.26 177	1.02 240	3.80 271	12.57 266	8.01 260	17.34 272	19.56 269

Ntro	10.81 255	19.66 261	2.61 251	42.45 273	13.71 261	32.82 265	28.40 264	0.08 124	0.43 183	0.23 135	0.23 155	14.35 241	2.95 225	26.28 264	2.20 181	0.43 64	3.46 243	0.15 131	23.14 256	0.64 195	6.27 248	5.06 233	53.29 271	1.41 244	0.06 167	2.30 228	2.12 163	7.23 227

PSMNet_ROB	11.94 256	22.84 266	4.65 259	29.92 262	5.57 249	34.03 267	28.07 262	1.41 221	1.78 234	2.84 255	5.73 247	19.09 248	26.30 270	22.34 262	3.06 207	0.64 124	4.50 249	0.53 223	23.75 257	2.62 257	6.39 252	4.52 217	49.18 268	1.48 246	4.82 253	4.57 248	4.07 239	7.77 231

ACVNet-4b	12.67 257	21.88 265	2.55 250	39.72 270	15.34 262	36.15 268	28.96 265	0.55 180	0.43 183	0.34 146	0.21 149	26.22 258	6.10 237	56.62 276	1.30 107	0.49 85	5.45 255	0.35 205	18.32 245	0.90 215	6.28 249	5.13 238	54.95 276	2.02 258	0.18 198	0.65 198	1.81 151	9.18 241

RainbowNet	12.80 258	21.87 264	3.60 255	44.60 276	19.57 265	37.71 269	29.87 266	1.11 210	1.01 224	0.62 169	0.00 1	20.56 251	6.81 239	48.71 271	1.91 165	0.97 159	3.36 242	0.26 182	14.60 237	3.20 261	6.83 258	5.60 246	54.43 275	1.29 239	0.49 215	2.74 234	3.58 228	10.27 247

WAO-6	12.97 259	12.92 256	2.64 252	22.85 258	13.01 260	31.05 264	25.33 261	3.69 258	9.31 268	0.52 163	3.07 221	25.35 256	35.29 279	45.64 268	5.70 263	1.43 187	8.23 262	0.60 229	19.56 249	1.47 238	6.98 263	6.65 265	17.42 263	3.07 268	12.29 264	9.52 264	9.39 261	17.14 264

LSM0	13.03 260	0.48 216	1.94 246	3.08 241	2.05 240	2.43 242	4.86 241	6.43 265	6.36 258	3.45 267	7.75 264	14.97 242	19.62 258	0.15 195	68.79 289	82.55 290	3.67 244	1.66 258	40.88 279	6.19 270	12.32 282	13.19 283	0.24 208	2.44 261	4.84 254	6.87 257	12.68 265	21.90 271

MANE	13.07 261	7.36 251	11.49 279	14.22 252	9.29 254	11.70 251	8.94 251	13.50 280	12.28 272	2.82 254	6.34 250	32.11 264	28.69 271	2.24 247	6.16 268	5.90 273	4.12 246	20.76 286	17.59 244	1.99 250	6.38 251	4.38 210	0.85 235	4.58 275	23.20 280	20.22 281	39.65 286	36.16 282

DispFullNet	13.36 262	21.47 263	14.83 281	24.94 259	20.66 266	20.68 256	34.81 271	7.42 270	4.15 252	10.45 281	8.81 269	20.19 250	15.24 255	33.49 266	5.00 243	9.11 282	17.28 282	4.82 274	32.10 266	10.08 277	7.81 265	6.19 256	3.66 253	1.53 248	2.92 244	2.03 225	6.86 249	14.17 257

PWCK	14.24 263	20.44 262	6.93 263	32.16 264	10.87 256	21.04 257	17.05 256	9.58 275	10.48 270	12.07 282	15.06 281	40.76 271	23.97 265	3.30 251	4.94 242	2.14 223	7.86 261	1.63 257	61.12 287	7.20 273	9.39 276	6.41 259	14.49 262	2.67 265	8.21 258	11.32 270	7.81 254	15.45 261

ACVNet_1	14.27 264	26.63 274	6.54 262	50.84 282	28.80 273	47.43 278	35.05 272	0.04 105	0.64 207	0.27 140	0.00 1	16.97 246	5.25 233	59.59 278	1.93 168	0.51 90	5.65 256	0.55 226	20.43 252	0.23 145	6.12 244	4.43 214	55.02 277	1.86 254	0.08 172	3.15 239	1.89 153	5.38 215

ACVNet_2	14.77 265	26.65 275	7.05 264	49.88 281	26.05 269	44.46 277	33.12 270	0.27 161	0.44 186	0.53 165	0.99 189	22.49 253	8.81 245	46.65 270	1.91 165	0.56 101	9.29 267	0.10 117	32.68 269	0.42 169	6.14 245	4.82 230	53.84 272	1.72 251	4.01 249	4.42 247	3.80 231	7.61 230

JetBlue	15.47 266	15.83 258	11.44 278	22.01 257	17.05 264	27.41 261	16.87 255	12.74 278	15.86 275	2.53 245	3.31 225	67.15 287	4.28 231	15.41 258	7.44 276	7.70 280	13.42 277	10.65 281	18.92 247	7.32 274	13.48 283	10.71 281	9.89 260	6.29 279	12.60 267	19.46 280	21.68 278	26.23 274

LVE	16.68 267	24.42 269	4.98 260	46.68 277	29.72 274	40.87 272	36.48 274	0.77 191	1.98 237	2.93 257	0.02 106	19.43 249	24.59 266	57.65 277	2.41 188	1.15 171	4.72 252	0.73 234	28.80 265	0.85 208	7.91 267	6.42 260	55.56 279	3.47 270	19.47 276	5.95 255	11.06 262	11.26 250

IMH-64-1	17.49 268	23.91 267	7.20 266	42.28 271	28.60 271	40.17 270	38.12 275	3.27 251	8.82 265	0.09 110	0.89 183	30.12 261	23.49 263	73.52 279	5.49 259	1.63 197	6.07 257	1.82 261	28.60 261	0.85 208	6.96 261	6.15 253	55.91 280	1.37 242	10.81 261	5.12 251	7.25 252	13.60 254

IMH-64	17.49 268	23.91 267	7.20 266	42.28 271	28.60 271	40.17 270	38.12 275	3.27 251	8.82 265	0.09 110	0.89 183	30.12 261	23.49 263	73.52 279	5.49 259	1.63 197	6.07 257	1.82 261	28.60 261	0.85 208	6.96 261	6.15 253	55.91 280	1.37 242	10.81 261	5.12 251	7.25 252	13.60 254

BEATNet-Init1	17.57 270	19.15 260	7.36 268	32.29 265	12.37 259	28.66 262	15.03 254	11.34 277	11.51 271	4.44 273	10.38 274	36.68 268	41.56 281	2.04 246	9.48 281	7.61 279	4.58 250	3.72 272	46.12 283	16.50 283	9.66 277	9.43 279	3.73 254	5.56 276	24.83 283	12.37 272	50.26 289	37.71 283

Dean	17.85 271	30.68 279	3.06 253	55.31 284	32.28 277	48.38 279	36.37 273	3.18 250	4.54 254	1.38 197	0.03 112	24.22 255	32.97 276	55.50 275	2.58 197	0.88 149	6.83 260	0.30 196	24.94 258	1.19 228	6.50 253	5.31 242	55.11 278	2.49 263	17.34 274	8.54 261	12.66 264	9.39 242

IMH	18.53 272	24.49 270	7.11 265	42.48 274	29.80 275	40.97 273	39.23 277	3.43 253	9.05 267	0.16 120	0.26 158	31.99 263	32.37 272	76.84 282	3.57 218	1.35 182	6.58 259	1.86 263	28.67 264	1.02 224	6.73 254	5.64 247	55.92 282	1.44 245	10.40 260	7.04 258	8.16 257	23.66 272

LE_ROB	18.84 273	4.56 247	7.69 270	26.18 260	32.73 279	22.59 258	28.28 263	19.07 283	15.68 274	4.69 275	13.55 280	45.05 278	49.00 286	1.33 241	4.74 239	1.71 202	1.40 225	0.53 223	28.64 263	5.81 269	5.55 237	3.29 179	6.71 258	23.78 287	30.08 288	31.85 286	46.70 288	47.61 289

WAO-8	19.62 274	25.29 271	9.38 272	38.63 266	24.33 267	42.42 274	31.16 268	8.67 272	18.70 276	3.62 268	7.02 257	43.16 275	32.71 274	54.90 273	3.38 216	1.54 194	8.45 263	1.04 245	32.58 267	12.68 281	6.82 256	6.37 257	25.97 264	1.98 255	29.31 286	11.20 268	14.88 267	33.63 280

Venus	19.63 275	25.29 271	9.38 272	38.63 266	24.33 267	42.42 274	31.16 268	8.67 272	18.70 276	3.62 268	7.02 257	43.16 275	32.71 274	54.95 274	3.38 216	1.54 194	8.45 263	1.04 245	32.58 267	12.68 281	6.82 256	6.37 257	25.97 264	1.98 255	29.31 286	11.20 268	14.88 267	33.63 280

DLNR_Zeroshot_test	21.41 276	75.27 289	0.88 227	99.67 294	0.12 148	0.12 188	98.83 292	1.68 229	0.30 165	2.66 246	1.13 194	2.79 210	0.33 181	21.01 260	96.21 291	100.00 295	22.27 283	20.42 285	19.18 248	1.39 235	7.37 264	5.25 241	0.01 104	0.10 158	0.00 1	0.00 1	0.25 77	0.91 176

KSHMR	23.83 277	31.62 280	14.01 280	55.60 286	40.18 284	53.28 283	55.84 283	13.62 281	9.32 269	7.81 279	7.68 263	28.72 259	25.02 267	84.79 284	6.40 273	3.08 249	12.08 274	4.84 275	36.89 275	5.30 268	8.60 274	7.86 277	57.85 285	4.11 273	15.16 272	11.60 271	14.42 266	27.69 276

TorneroNet	24.03 278	28.19 278	10.69 277	49.51 279	34.21 280	51.74 282	50.69 280	8.48 271	26.48 282	1.40 200	6.56 252	44.67 277	43.84 284	86.48 287	3.92 223	1.37 183	12.72 275	2.99 270	39.87 276	6.79 272	8.20 269	6.79 270	56.84 284	2.97 267	13.85 270	12.70 273	11.54 263	25.42 273

TorneroNet-64	24.06 279	27.81 276	9.31 271	49.03 278	32.72 278	49.66 281	50.37 279	6.81 267	29.35 284	1.51 208	1.50 200	47.37 280	48.28 285	85.46 286	5.28 252	1.51 191	13.20 276	3.01 271	40.54 278	6.25 271	8.29 271	7.11 271	56.69 283	3.40 269	12.42 265	13.70 275	8.11 256	30.87 278

notaker	24.99 280	32.93 282	15.02 282	55.34 285	38.46 283	56.36 284	56.70 284	10.17 276	22.95 281	6.84 278	2.28 215	45.40 279	43.26 283	91.12 289	5.38 255	2.72 245	13.56 278	6.42 278	42.98 281	10.39 278	8.07 268	7.68 273	61.15 289	5.81 278	2.84 243	5.91 254	8.26 258	16.81 263

ktn	25.08 281	26.20 273	10.23 276	42.84 275	31.90 276	44.34 276	52.33 281	6.49 266	31.79 286	14.13 284	3.70 232	42.64 274	42.28 282	75.37 281	11.31 282	6.62 275	14.82 279	9.79 280	36.83 274	9.07 276	9.10 275	7.61 272	58.54 286	8.47 280	12.19 263	16.13 276	24.10 279	28.22 277

DPSimNet_ROB	28.35 282	27.89 277	32.43 286	31.24 263	27.36 270	30.93 263	25.25 260	17.05 282	22.20 280	30.89 287	26.52 286	42.32 273	40.22 280	51.91 272	27.50 286	22.48 285	22.69 284	14.88 282	40.12 277	35.73 287	22.76 285	21.96 286	26.47 266	19.83 285	23.16 279	28.12 285	26.90 282	26.68 275

UNDER WATER	29.22 283	34.07 284	15.79 283	61.06 287	48.92 288	60.55 286	67.17 286	25.97 284	20.28 279	4.66 274	6.67 254	47.92 281	34.52 277	85.26 285	6.09 267	3.30 253	17.14 281	5.72 276	35.04 272	11.97 280	9.66 277	8.71 278	58.59 287	12.20 283	26.03 284	22.98 282	16.86 269	41.83 287

UNDER WATER-64	29.55 284	34.06 283	16.97 284	62.49 288	48.81 287	62.21 287	67.65 287	27.75 286	20.05 278	8.84 280	9.51 270	48.23 282	35.17 278	83.34 283	6.92 275	4.38 266	16.86 280	6.53 279	34.28 270	11.19 279	9.69 279	9.48 280	59.94 288	9.75 281	22.62 278	24.30 283	17.16 271	39.54 285

HanzoNet	37.35 285	39.96 285	24.65 285	54.61 283	43.74 286	58.38 285	63.81 285	26.85 285	42.31 287	15.90 286	18.03 284	68.31 288	58.44 288	89.37 288	12.91 283	15.06 284	25.60 286	18.17 284	56.45 286	29.02 286	19.21 284	14.61 284	70.48 291	17.65 284	29.19 285	27.11 284	29.31 284	39.40 284

JetRed	38.88 286	45.85 286	43.93 289	38.66 268	38.26 282	49.60 280	54.21 282	37.93 288	28.12 283	14.79 285	10.03 272	62.74 285	5.65 235	46.25 269	34.16 287	37.11 287	44.95 287	61.08 290	34.78 271	20.44 284	57.40 288	51.01 288	49.75 269	22.86 286	30.80 289	46.77 287	39.14 285	43.50 288

MADNet++	42.01 287	32.47 281	37.64 287	21.86 256	40.47 285	25.73 260	30.87 267	37.69 287	51.70 288	44.04 289	63.49 288	66.12 286	65.51 289	19.07 259	14.02 284	23.43 286	50.54 288	31.94 287	53.94 285	54.26 288	75.96 289	73.11 289	9.99 261	58.95 289	24.11 282	52.98 288	42.13 287	32.16 279

LRCNet_RVC	54.46 288	70.77 288	39.91 288	91.55 289	92.17 289	87.51 289	81.57 288	46.66 290	30.39 285	97.40 290	68.75 289	87.64 291	58.12 287	95.96 292	27.25 285	9.21 283	61.45 289	44.83 288	92.80 289	58.57 289	22.95 286	14.73 285	92.70 293	48.92 288	6.30 256	2.22 227	24.38 280	15.60 262

ASD4	66.87 289	54.81 287	60.27 290	49.77 280	37.71 281	66.85 288	47.51 278	45.00 289	70.57 289	41.67 288	55.70 287	35.48 266	91.86 290	44.11 267	61.10 288	71.92 288	72.25 290	76.86 291	62.13 288	79.91 290	77.82 290	80.25 291	63.31 290	61.04 290	98.41 294	99.71 293	99.61 293	99.77 294

PML	91.55 290	100.00 295	70.97 291	100.00 295	100.00 291	99.99 295	98.63 291	100.00 295	96.55 290	100.00 294	88.93 290	99.88 295	99.98 295	96.96 293	86.25 290	78.72 289	88.35 291	58.29 289	100.00 296	90.03 291	83.50 291	75.97 290	88.27 292	86.28 291	92.48 293	92.28 291	100.00 294	99.42 293

MEDIAN_ROB	95.86 291	98.19 292	97.03 292	100.00 295	99.94 290	99.99 295	100.00 295	98.77 293	96.83 291	99.97 293	99.86 293	96.27 294	93.30 291	99.96 296	98.75 292	96.77 291	97.64 294	97.60 292	99.54 292	96.90 292	89.03 292	92.34 293	100.00 297	94.80 292	79.49 291	88.48 290	83.33 290	93.50 291

DPSM_ROB	97.19 292	99.15 293	99.69 295	98.88 292	100.00 291	91.14 290	91.00 289	100.00 295	100.00 293	100.00 294	100.00 295	95.08 292	100.00 296	94.84 290	100.00 297	100.00 295	100.00 297	100.00 297	99.99 293	100.00 296	100.00 297	100.00 297	54.28 273	100.00 296	100.00 295	100.00 294	100.00 294	100.00 295

DPSM	97.19 292	99.15 293	99.69 295	98.88 292	100.00 291	91.14 290	91.00 289	100.00 295	100.00 293	100.00 294	100.00 295	95.08 292	100.00 296	94.84 290	100.00 297	100.00 295	100.00 297	100.00 297	99.99 293	100.00 296	100.00 297	100.00 297	54.28 273	100.00 296	100.00 295	100.00 294	100.00 294	100.00 295

HaxPig	97.65 294	100.00 295	98.14 293	100.00 295	100.00 291	99.99 295	99.99 294	99.98 294	99.94 292	100.00 294	99.97 294	99.99 296	99.94 294	99.99 297	99.17 293	98.75 292	99.96 295	98.27 293	99.99 293	99.99 295	93.43 293	86.94 292	99.99 296	99.97 295	77.32 290	98.91 292	88.64 292	97.25 292

AVERAGE_ROB	97.87 295	100.00 295	99.48 294	100.00 295	100.00 291	100.00 298	100.00 295	100.00 295	100.00 293	100.00 294	100.00 295	100.00 297	100.00 296	100.00 298	99.53 294	99.67 293	99.99 296	99.97 294	100.00 296	100.00 296	96.18 294	98.83 294	100.00 297	100.00 296	86.70 292	87.40 289	88.36 291	86.25 290

DGTPSM_ROB	98.07 296	97.55 290	100.00 297	97.51 290	100.00 291	96.88 292	100.00 295	95.37 291	100.00 293	98.23 291	98.78 291	82.66 289	98.09 292	99.84 294	99.87 295	100.00 295	90.54 292	99.98 295	94.00 290	99.98 293	99.25 295	99.45 295	99.85 294	99.95 293	100.00 295	100.00 294	100.00 294	100.00 295

DPSMNet_ROB	98.09 297	97.61 291	100.00 297	97.53 291	100.00 291	96.88 292	100.00 295	95.37 291	100.00 293	98.24 292	98.79 292	82.72 290	98.14 293	99.87 295	99.87 295	99.99 294	90.64 293	99.99 296	94.19 291	99.98 293	99.25 295	99.45 295	99.85 294	99.95 293	100.00 295	100.00 294	100.00 294	100.00 295

CasAABBNet	99.94 298	100.00 295	100.00 297	100.00 295	100.00 291	99.26 294	99.18 293	100.00 295	100.00 293	100.00 294	100.00 295	100.00 297	100.00 296	100.00 298	100.00 297	100.00 295	100.00 297	100.00 297	100.00 296	100.00 296	100.00 297	100.00 297	100.00 297	100.00 296	100.00 295	100.00 294	100.00 294	100.00 295

FADE			9.98 275	3.31 242				9.16 274		12.82 283			32.45 273	6.95 256	5.88 265	7.42 277	23.08 285	15.64 283		25.92 285	25.12 287	26.10 287	3.83 255	11.44 282	7.98 257		28.34 283	39.94 286

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