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

MoCha-V2	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 79	0.00 1	0.29 42	0.04 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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	0.03 103	0.00 1	0.01 22	0.22 24	0.12 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 19	0.03 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ProNet	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 115	0.08 6	0.06 16	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	0.01 139	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 87	0.00 1	0.00 1	0.19 17	0.25 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 27	0.01 2	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IER	0.04 25	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 22	0.94 163	0.06 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 61	0.01 8	0.02 11	0.02 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 141	0.01 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 71	0.09 24	0.00 1	0.01 81	0.00 1	0.12 135	0.03 19	0.05 18	0.03 178	0.15 207	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 32	0.00 1	0.01 22	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

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 32	0.00 1	0.00 1	0.28 36	0.25 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 22	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
RAFT	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 195	0.10 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.17 12	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 122	0.01 8	0.02 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.02 9	0.02 181	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 68	0.16 11	0.09 24	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 43	0.13 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ADLNet	0.12 76	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	0.46 193	0.00 1	0.06 147	2.09 198	0.14 38	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 27	0.43 64	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 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 15	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
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 32	0.00 1	0.01 22	0.26 32	0.08 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	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 32	0.00 1	0.00 1	0.09 7	0.08 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.05 18	0.00 1	0.00 1	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 32	0.00 1	0.04 115	0.30 46	0.05 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.07 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HGLStereo	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.02 68	0.31 49	0.15 43	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 46	0.06 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA-RVC	0.05 39	0.01 139	0.00 1	0.01 193	0.03 192	0.01 141	0.18 189	0.03 201	0.00 1	0.00 1	0.16 169	0.01 32	0.00 1	0.02 68	0.45 79	0.09 24	0.01 41	0.01 81	0.00 1	0.07 112	0.06 34	0.07 23	0.00 1	0.04 160	0.03 174	0.01 174	0.00 1	0.00 1

RP	0.06 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.02 68	0.89 156	0.06 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.46 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

stereogan	0.11 75	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 68	0.51 94	0.17 47	0.01 41	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.05 27	2.28 164	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RYNet	0.15 91	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 87	0.00 1	0.00 1	3.83 224	0.14 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 8	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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	0.05 148	0.14 148	0.00 1	0.01 22	0.03 3	0.03 5	0.05 101	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

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 22	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

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 32	0.00 1	0.00 1	0.05 4	0.05 10	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

Former-RAFT_DAM_RVC	0.07 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 153	0.00 1	0.02 110	0.01 22	0.25 28	0.36 125	0.02 66	0.02 105	0.01 25	0.03 86	0.21 66	0.96 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dad	0.24 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.99 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.88 154	0.24 72	0.01 41	0.01 81	0.01 25	0.09 117	0.13 48	0.14 29	0.00 1	0.16 212	0.28 212	0.00 1	2.76 237	0.76 197

HCRNet	0.03 21	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	0.62 129	0.11 30	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.02 15	0.04 15	0.00 1	0.00 1	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	0.04 109	0.00 1	0.01 22	0.22 24	0.21 57	0.01 41	0.02 105	0.01 25	0.00 1	0.04 22	0.06 20	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AF-Net	0.04 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.00 1	0.01 22	0.44 77	0.05 10	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 78	0.07 35	0.37 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NCC-stereo	0.05 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 79	0.02 68	0.64 136	0.07 20	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 104	0.05 27	0.49 70	0.01 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Nwc_Net	0.04 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.00 1	0.01 22	0.44 77	0.05 10	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.02 78	0.07 35	0.37 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Abc-Net	0.05 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 79	0.02 68	0.64 136	0.07 20	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.06 104	0.05 27	0.49 70	0.01 163	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
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 98	0.34 53	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 25	0.00 1	0.08 41	0.18 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XPNet_ROB	0.17 105	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 192	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.02 208	0.01 79	0.05 136	0.28 36	0.24 72	0.35 203	0.01 81	0.01 25	0.06 104	0.43 104	1.60 134	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.43 186	0.00 1

PWCDC_ROB	0.20 115	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	0.13 163	0.02 87	0.00 1	0.12 197	2.10 200	0.35 123	0.04 83	0.03 118	0.01 25	0.00 1	0.52 107	1.85 146	0.00 1	0.11 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp	0.04 25	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	0.24 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 24	0.15 43	0.01 41	0.00 1	0.02 36	0.10 122	0.03 19	0.33 51	0.01 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT + AFF	0.17 105	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	0.16 159	0.00 1	0.01 22	4.02 230	0.19 51	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.00 1	0.13 48	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DSFCA	0.05 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 207	0.00 1	0.07 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.01 22	0.34 53	0.22 61	0.00 1	0.01 81	0.02 36	0.01 61	0.11 46	0.17 33	0.00 1	0.01 91	0.04 179	0.03 180	0.11 169	0.09 166

RASNet	0.04 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.00 1	0.01 22	0.19 17	0.33 112	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.00 1	0.26 74	0.14 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test croco	0.05 39	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 116	0.00 1	0.03 98	0.28 36	0.32 111	0.03 77	0.02 105	0.03 40	0.00 1	0.33 90	0.26 43	0.00 1	0.02 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AFF-stereo	0.04 25	0.02 181	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 126	0.01 79	0.00 1	0.40 66	0.24 72	0.01 41	0.02 105	0.03 40	0.00 1	0.04 22	0.27 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UNet	0.02 9	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 200	0.20 19	0.09 24	0.00 1	0.00 1	0.03 40	0.00 1	0.10 43	0.04 15	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

STTStereo	0.04 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.03 150	0.00 1	0.11 207	0.00 1	0.01 125	0.01 32	0.00 1	0.01 22	0.37 62	0.05 10	0.00 1	0.00 1	0.03 40	0.01 61	0.07 35	0.33 51	0.04 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PA-Net	0.14 87	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 79	0.07 164	0.71 143	0.14 38	0.00 1	0.00 1	0.03 40	0.01 61	0.04 22	1.84 145	0.41 217	0.01 91	0.00 1	0.03 180	0.00 1	0.39 190
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DLCB_ROB	0.04 25	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	0.08 153	0.00 1	0.00 1	0.04 115	0.11 9	0.14 38	0.02 66	0.02 105	0.03 40	0.00 1	0.18 62	0.35 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 178	0.02 145	0.02 162

AEACV	0.05 39	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.40 66	0.33 112	0.00 1	0.00 1	0.04 46	0.06 104	0.04 22	0.18 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 195	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.08 61	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	0.31 182	0.01 32	0.01 79	0.01 22	0.32 51	0.23 66	0.02 66	0.01 81	0.04 46	0.19 165	0.13 48	0.67 83	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 174	0.23 178	0.00 1

CES	0.20 115	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 141	0.01 122	0.00 1	0.02 166	0.03 146	0.00 1	0.16 159	0.19 179	0.11 190	0.87 152	0.60 163	0.27 195	0.22 222	0.04 46	0.21 170	1.28 136	1.25 113	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AACVNet	0.04 25	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 32	0.00 1	0.06 147	0.21 23	0.27 90	0.01 41	0.00 1	0.04 46	0.00 1	0.07 35	0.40 62	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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 32	0.01 79	0.00 1	0.17 12	0.06 16	0.06 108	0.00 1	0.04 46	0.00 1	0.14 52	0.11 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RALCasStereoNet	0.08 61	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.03 192	0.00 1	0.02 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 79	0.03 98	0.49 88	0.33 112	0.02 66	0.00 1	0.04 46	0.09 117	0.37 96	0.66 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GANetREF_RVC	0.07 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 116	0.00 1	0.04 115	0.29 42	0.12 31	0.29 196	0.00 1	0.04 46	0.04 96	0.45 105	0.46 68	0.00 1	0.01 91	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
NVstereo2D	0.19 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 184	0.01 125	0.01 32	0.00 1	0.01 22	3.98 228	0.25 81	0.01 41	0.01 81	0.04 46	0.00 1	0.14 52	0.36 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AMNet	0.04 25	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	0.03 103	0.10 159	0.38 224	0.07 5	0.26 85	0.06 108	0.00 1	0.04 46	0.00 1	0.07 35	0.01 2	0.00 1	0.02 140	0.00 1	0.10 188	0.00 1	0.00 1

NCCL2	0.16 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 197	0.91 158	0.27 90	0.22 189	0.04 129	0.04 46	0.03 86	0.38 98	0.86 89	0.18 199	0.03 153	0.00 1	0.00 1	0.91 210	0.00 1

MGS-Stereo	0.18 110	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.01 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.02 110	0.00 1	4.04 231	0.10 28	0.02 66	0.00 1	0.05 56	0.00 1	0.10 43	0.43 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DDUNet	0.06 49	0.04 199	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 159	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.03 98	0.47 86	0.20 52	0.03 77	0.00 1	0.05 56	0.00 1	0.07 35	0.43 64	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.25 180	0.00 1

TANstereo	0.24 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.04 153	0.08 153	0.05 116	0.05 141	0.01 22	0.50 90	0.75 175	0.13 155	0.05 137	0.05 56	0.01 61	1.35 144	1.22 105	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1	2.11 226	0.00 1

XX-TBD	0.24 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.04 153	0.08 153	0.05 116	0.05 141	0.01 22	0.50 90	0.75 175	0.13 155	0.05 137	0.05 56	0.01 61	1.35 144	1.22 105	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1	2.11 226	0.00 1

DISCO	0.05 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.06 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 103	0.00 1	0.01 22	0.35 59	0.13 34	0.01 41	0.00 1	0.05 56	0.00 1	0.05 27	0.56 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LMCR-Stereo	0.09 68	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	0.06 145	0.08 175	0.52 97	0.31 109	0.08 127	0.03 118	0.06 61	0.13 140	0.29 83	0.98 92	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.05 39	0.02 181	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.01 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 126	0.01 79	0.01 22	0.50 90	0.20 52	0.03 77	0.00 1	0.06 61	0.00 1	0.09 42	0.38 60	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FINET	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 133	0.29 179	0.05 116	0.00 1	0.01 22	0.18 16	0.10 28	0.01 41	0.00 1	0.06 61	0.00 1	0.02 15	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.01 169	0.07 185	0.00 1	0.00 1

CREStereo	0.20 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.04 153	0.10 160	0.15 157	0.16 175	0.01 22	0.62 129	1.10 205	0.14 165	0.08 156	0.06 61	0.33 188	1.41 151	1.15 103	0.00 1	0.01 91	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
RGC	0.08 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.02 167	0.01 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.04 115	0.80 148	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.06 61	0.04 96	0.22 69	0.87 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	0.05 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1	0.01 122	0.00 1	0.49 225	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.01 22	0.17 12	0.05 10	0.00 1	0.00 1	0.06 61	0.02 78	0.05 27	0.30 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 190	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.
panet	0.15 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 133	0.03 138	0.10 135	0.10 159	0.00 1	0.52 97	0.80 178	0.09 132	0.11 162	0.07 67	0.35 190	0.97 130	0.81 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIF-Stereo (partial)	0.05 39	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	0.04 109	0.00 1	0.02 68	0.28 36	0.34 118	0.04 83	0.02 105	0.07 67	0.01 61	0.30 84	0.13 26	0.00 1	0.02 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_5	0.04 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.00 1	0.00 1	0.25 28	0.16 45	0.00 1	0.00 1	0.07 67	0.00 1	0.02 15	0.37 57	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FADNet	0.13 80	0.02 181	0.01 176	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 133	0.02 68	0.95 165	0.12 31	0.04 83	0.10 161	0.07 67	0.24 175	0.57 109	1.24 109	0.02 176	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HSM	0.06 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 148	0.01 79	0.02 68	0.58 114	0.21 57	0.00 1	0.00 1	0.07 67	0.06 104	0.36 94	0.23 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AE-Stereo	0.21 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 209	0.01 141	0.01 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 128	0.08 149	0.02 68	0.36 60	0.74 174	0.10 141	0.07 151	0.09 72	0.24 175	1.19 132	2.39 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 194	0.00 1	0.00 1

StereoIM	0.04 25	0.04 199	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 32	0.00 1	0.01 22	0.29 42	0.30 103	0.03 77	0.00 1	0.09 72	0.00 1	0.25 72	0.16 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.04 25	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 79	0.00 1	0.20 19	0.13 34	0.00 1	0.00 1	0.09 72	0.03 86	0.15 54	0.38 60	0.00 1	0.00 1	0.13 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DeepPrunerF	0.66 178	0.18 220	0.00 1	0.07 208	1.57 252	0.07 185	0.10 172	0.06 212	1.03 235	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.04 115	2.89 212	0.28 100	0.00 1	0.00 1	0.09 72	0.00 1	0.17 58	0.24 41	0.00 1	0.00 1	10.69 260	0.33 204	0.08 161	0.00 1

iinet-f	0.10 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.04 153	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 22	0.98 166	0.38 134	0.01 41	0.03 118	0.10 76	0.11 127	0.21 66	0.65 80	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_4	0.16 98	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.01 141	0.16 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 136	0.52 97	0.53 151	0.01 41	0.13 172	0.10 76	0.11 127	0.28 80	1.23 108	0.00 1	0.00 1	0.03 174	0.17 195	0.80 202	0.16 170

AnonymousM	0.62 172	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 206	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.00 1	0.42 185	0.05 116	0.14 170	0.08 175	0.49 88	0.80 178	0.21 187	0.11 162	0.10 76	0.70 220	1.35 144	1.68 136	0.00 1	0.15 207	0.00 1	0.19 198	3.31 242	6.88 236

CASnet	0.16 98	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	0.11 139	0.08 149	0.00 1	0.40 66	0.24 72	0.08 127	0.07 151	0.11 79	0.12 135	1.91 174	1.24 109	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)
LL-Strereo2	0.10 72	0.03 195	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	0.06 147	0.25 28	0.30 103	0.00 1	0.00 1	0.11 79	0.00 1	0.42 101	1.59 133	0.00 1	0.00 1	0.06 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDG	0.15 91	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 165	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.04 115	1.60 186	0.37 127	0.05 101	0.00 1	0.15 81	0.10 122	0.71 119	0.83 86	0.01 163	0.09 173	0.00 1	0.00 1	0.03 151	0.00 1

NaN_ROB	0.28 134	0.10 214	0.17 217	0.04 202	0.18 225	0.11 197	0.16 185	0.01 192	1.57 241	0.02 142	0.55 188	0.13 145	0.03 126	0.07 164	1.03 172	0.24 72	0.07 120	0.11 162	0.15 81	0.26 180	0.39 100	0.66 81	0.13 194	0.24 229	0.12 193	0.40 205	0.16 176	0.46 193

CAS	0.16 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 141	0.04 153	0.00 1	0.03 178	0.38 196	0.06 149	0.12 142	0.08 149	0.11 190	0.52 97	0.49 143	0.09 132	0.13 172	0.16 83	0.13 140	0.71 119	1.25 113	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GLC_STEREO	0.07 54	0.00 1	0.01 176	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 32	0.01 79	0.01 22	0.39 65	0.33 112	0.06 108	0.06 144	0.16 83	0.13 140	0.57 109	0.19 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ARAFT	0.08 61	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 148	0.01 79	0.04 115	0.38 63	0.24 72	0.02 66	0.01 81	0.18 85	0.00 1	0.36 94	0.71 84	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FADNet-RVC-Resample	0.17 105	0.10 214	0.21 223	0.07 208	0.22 229	0.00 1	0.00 1	0.12 213	0.11 207	0.08 163	0.08 153	0.02 87	0.04 133	0.09 185	1.01 170	0.18 48	0.11 148	0.05 137	0.18 85	0.21 170	0.27 75	1.22 105	0.06 186	0.12 192	0.03 174	0.00 1	0.01 139	0.11 167

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PMTNet	0.21 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 141	0.11 175	0.00 1	0.02 166	0.03 146	0.07 152	0.09 132	0.17 176	0.01 22	0.58 114	1.07 202	0.18 180	0.05 137	0.19 88	0.21 170	1.60 159	1.30 116	0.00 1	0.02 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PDISCO_ROB	0.04 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1	0.01 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 109	0.01 79	0.01 22	0.17 12	0.26 85	0.01 41	0.03 118	0.19 88	0.00 1	0.22 69	0.24 41	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIM_Stereo	0.07 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.01 79	0.02 68	0.41 71	0.20 52	0.01 41	0.01 81	0.20 91	0.04 96	0.25 72	0.42 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 190	0.01 139	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.09 68	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.26 32	0.29 101	0.01 41	0.01 81	0.20 91	0.00 1	0.13 48	1.45 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.30 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 153	0.03 146	0.00 1	0.04 109	0.04 133	0.01 22	0.59 122	0.72 171	0.09 132	0.08 156	0.21 93	0.12 135	1.33 143	1.24 109	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1	3.51 245	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
raft+_RVC	0.07 54	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.02 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 68	0.34 53	0.34 118	0.01 41	0.00 1	0.21 93	0.09 117	0.20 64	0.61 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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error version	0.15 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 188	0.01 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.03 126	0.02 68	0.45 79	0.37 127	0.04 83	0.16 192	0.24 95	0.15 152	0.27 75	2.23 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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FADNet-RVC	0.16 98	0.02 181	0.06 199	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.11 175	0.00 1	0.03 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 149	0.04 115	1.31 178	0.24 72	0.11 148	0.03 118	0.28 100	0.23 173	0.53 108	1.03 98	0.01 163	0.04 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 167

IPLGR	0.28 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.20 174	0.01 32	0.06 145	0.09 185	4.10 234	0.54 153	0.07 120	0.04 129	0.29 102	0.26 180	0.49 106	1.34 118	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TestStereo1	0.08 61	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	0.16 159	0.00 1	0.01 22	0.54 110	0.20 52	0.04 83	0.00 1	0.31 103	0.01 61	0.17 58	0.60 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TESTraft	0.06 49	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	0.16 159	0.01 79	0.01 22	0.58 114	0.16 45	0.04 83	0.00 1	0.31 103	0.02 78	0.16 57	0.19 36	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SA-5K	0.08 61	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	0.16 159	0.00 1	0.01 22	0.54 110	0.20 52	0.04 83	0.00 1	0.31 103	0.01 61	0.17 58	0.60 77	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IPLGR_C	0.12 76	0.01 139	0.03 190	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.07 166	0.03 201	0.07 197	0.01 133	0.03 138	0.01 32	0.01 79	0.08 175	0.41 71	0.27 90	0.06 108	0.00 1	0.31 103	0.00 1	0.30 84	1.42 124	0.00 1	0.00 1	0.07 184	0.00 1	0.08 161	0.01 158

HITNet	0.10 72	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.02 110	0.06 147	0.42 76	0.26 85	0.04 83	0.01 81	0.32 107	0.00 1	0.60 114	0.99 93	0.00 1	0.01 91	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
rafts_anoy	0.07 54	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.03 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.02 68	0.41 71	0.23 66	0.05 101	0.00 1	0.34 108	0.10 122	0.31 88	0.44 67	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SACVNet	0.13 80	0.02 181	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.06 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.04 133	0.06 147	0.23 27	0.23 66	0.01 41	0.02 105	0.37 109	0.00 1	0.37 96	1.97 149	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIPNet	0.22 122	0.00 1	0.00 1	0.01 193	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 185	0.00 1	0.29 179	0.01 32	0.04 133	0.16 207	2.29 205	0.46 137	0.12 152	0.03 118	0.39 110	0.32 187	0.38 98	1.28 115	0.00 1	0.04 160	0.03 174	0.00 1	0.06 158	0.00 1

ACRE	0.13 80	0.01 139	0.02 184	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.07 166	0.02 197	0.08 200	0.01 133	0.06 149	0.01 32	0.01 79	0.08 175	0.40 66	0.27 90	0.07 120	0.00 1	0.39 110	0.01 61	0.34 92	1.40 122	0.00 1	0.00 1	0.07 184	0.00 1	0.08 161	0.01 158

psm_up	0.06 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.11 190	0.34 53	0.13 34	0.03 77	0.06 144	0.39 110	0.11 127	0.23 71	0.20 39	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDGNet	0.14 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 115	0.25 28	0.27 90	0.01 41	0.00 1	0.44 113	0.01 61	0.28 80	2.39 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SA	0.12 76	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	0.16 159	0.01 79	0.02 68	0.27 35	0.37 127	0.04 83	0.13 172	0.46 114	0.04 96	0.33 90	1.33 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sCroCo_RVC	0.30 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.00 1	0.01 125	0.28 182	0.22 183	0.01 22	0.50 90	1.31 213	0.15 168	0.17 201	0.48 115	0.19 165	2.05 178	2.81 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FCDSN-DC	0.45 155	0.04 199	0.47 237	0.00 1	0.00 1	0.01 141	0.48 208	0.00 1	0.00 1	0.35 193	0.17 170	0.19 170	0.07 147	0.02 68	4.35 242	0.59 161	0.10 141	0.13 172	0.48 115	0.06 104	1.59 158	2.36 166	0.00 1	0.39 243	0.00 1	0.05 184	0.15 174	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.
BEATNet_4x	0.26 131	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 87	0.02 110	0.11 190	1.33 180	0.46 137	0.29 196	0.34 235	0.51 117	0.01 61	1.29 137	2.49 175	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ADCL	0.91 193	0.07 208	0.05 198	0.02 197	0.02 177	0.00 1	0.06 160	0.00 1	2.01 248	0.52 207	0.01 125	0.09 132	0.01 79	0.04 115	3.92 226	0.24 72	0.04 83	0.23 225	0.51 117	0.39 194	0.58 111	0.53 72	0.00 1	0.20 223	2.91 239	2.62 237	2.11 226	7.36 240

iResNet_ROB	0.09 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.03 98	0.88 154	0.40 135	0.02 66	0.00 1	0.51 117	0.00 1	0.34 92	0.27 44	0.00 1	0.02 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LALA_ROB	0.20 115	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 133	0.27 177	0.30 187	0.01 79	0.07 164	0.98 166	0.22 61	0.04 83	0.01 81	0.52 120	0.04 96	0.72 121	1.36 119	0.00 1	0.02 140	0.00 1	0.00 1	0.87 209	0.00 1

CC-Net-ROB	0.23 124	0.04 199	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.03 174	0.02 144	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.09 222	0.55 205	0.10 188	0.28 36	0.13 34	0.03 77	0.00 1	0.53 121	0.00 1	0.18 62	0.29 47	0.87 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ICVP	0.22 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 166	0.01 125	0.03 103	0.03 126	0.03 98	0.26 32	0.49 143	0.22 189	0.45 243	0.56 122	0.24 175	0.96 129	2.43 172	0.00 1	0.01 91	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)
Sa-1000	0.16 98	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	0.16 159	0.01 79	0.04 115	0.30 46	0.36 125	0.06 108	0.14 177	0.58 123	0.00 1	0.65 116	2.06 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CASS	0.40 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.88 217	0.00 1	0.00 1	0.23 180	0.33 183	0.26 180	0.13 168	0.01 22	0.51 94	0.50 145	0.29 196	0.21 220	0.60 124	0.00 1	4.20 235	2.53 178	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.
HSM-Net_RVC	0.37 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.03 150	0.01 192	0.00 1	0.42 200	1.81 218	2.18 217	0.09 154	0.02 68	0.48 87	0.44 136	0.13 155	0.04 129	0.60 124	0.46 203	1.62 160	1.55 129	0.08 188	0.14 200	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
MIF-Stereo	0.07 54	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.04 115	0.30 46	0.34 118	0.02 66	0.00 1	0.61 126	0.00 1	0.30 84	0.16 31	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NOSS_ROB	0.76 189	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.03 174	0.00 1	0.95 238	0.09 203	1.05 229	1.79 217	1.64 213	0.34 196	0.82 234	2.09 198	2.78 243	0.24 192	0.22 222	0.62 127	0.13 140	3.50 220	3.90 215	0.03 178	0.18 217	0.00 1	0.00 1	0.04 155	0.00 1

EGLCR-Stereo	0.38 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 178	0.01 122	0.00 1	0.05 187	0.00 1	0.00 1	0.14 148	0.07 147	0.00 1	0.38 63	0.73 172	0.13 155	0.19 212	0.64 128	0.07 112	1.29 137	2.37 167	0.00 1	0.03 153	0.00 1	0.40 205	3.61 246	0.00 1

PWC_ROB	0.48 156	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.09 170	0.00 1	0.01 153	0.13 171	0.82 198	0.02 87	0.02 110	0.02 68	3.76 222	1.11 208	0.16 175	0.19 212	0.65 129	0.11 127	2.51 192	2.73 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 183	0.29 180

RALAANet	0.13 80	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 103	0.02 110	0.05 136	0.45 79	0.18 48	0.04 83	0.00 1	0.66 130	0.11 127	0.75 122	1.11 101	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet_RVC	0.09 68	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 32	0.00 1	0.06 147	0.41 71	0.27 90	0.11 148	0.00 1	0.66 130	0.00 1	0.28 80	0.54 73	0.00 1	0.08 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LoS_RVC	0.23 124	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.01 153	0.06 160	0.03 138	0.20 172	0.12 163	0.03 98	0.53 105	0.86 184	0.13 155	0.15 185	0.67 132	0.13 140	1.47 153	1.70 137	0.01 163	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

tt_ll	0.23 124	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.01 153	0.06 160	0.03 138	0.20 172	0.12 163	0.03 98	0.53 105	0.86 184	0.13 155	0.15 185	0.67 132	0.13 140	1.47 153	1.70 137	0.01 163	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CSAN	0.41 153	0.09 212	0.16 216	0.07 208	0.15 223	0.01 141	0.19 190	0.00 1	1.58 242	0.10 166	0.97 199	1.09 209	0.08 149	0.11 190	0.98 166	0.30 103	0.09 132	0.11 162	0.67 132	0.56 215	0.95 128	1.09 99	0.07 187	0.19 220	0.08 188	0.97 219	0.10 168	0.34 187

IPLG	0.28 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 178	0.00 1	0.13 163	0.01 32	0.02 110	0.18 210	4.08 233	0.51 146	0.06 108	0.02 105	0.69 135	0.18 161	0.32 89	1.16 104	0.00 1	0.02 140	0.02 173	0.00 1	0.01 139	0.00 1

LoS	0.27 132	0.01 139	0.01 176	0.00 1	0.00 1	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.02 166	0.11 169	0.00 1	0.29 184	0.30 193	0.08 175	0.69 140	0.76 177	0.31 200	0.18 207	0.72 136	0.16 158	1.81 170	1.83 144	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ETE_ROB	0.20 115	0.01 139	0.00 1	0.01 193	0.02 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.29 179	0.11 139	0.01 79	0.07 164	0.72 144	0.22 61	0.62 216	0.04 129	0.73 137	0.05 102	0.92 127	1.43 126	0.00 1	0.02 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AnyNet_C32	1.27 206	0.12 217	0.01 176	0.05 204	0.01 128	0.16 206	0.42 204	0.00 1	3.19 252	0.33 192	1.46 211	0.12 142	0.02 110	0.07 164	4.07 232	0.86 184	0.09 132	0.15 185	0.76 138	0.52 210	2.00 176	2.23 158	0.01 163	0.30 234	1.79 234	3.65 246	1.56 220	10.19 249

ADCRef	0.65 175	0.00 1	0.21 223	0.00 1	0.05 204	0.02 167	0.15 184	0.04 206	1.63 243	0.00 1	0.00 1	0.10 135	0.00 1	0.04 115	3.98 228	0.30 103	0.01 41	0.02 105	0.79 139	0.55 213	0.15 54	0.34 53	0.43 220	0.09 173	0.73 226	1.20 220	0.82 203	5.86 233

sAnonymous2	0.18 110	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 87	0.09 154	0.02 68	0.20 19	0.51 146	0.07 120	0.09 159	0.84 140	0.12 135	1.29 137	1.58 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CroCo_RVC	0.18 110	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 87	0.09 154	0.02 68	0.20 19	0.51 146	0.07 120	0.09 159	0.84 140	0.12 135	1.29 137	1.58 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Anonymous	0.30 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 178	0.00 1	0.00 1	0.09 132	0.27 191	0.01 22	0.58 114	1.15 209	0.16 175	0.17 201	0.86 142	0.16 158	2.05 178	2.59 181	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

APVNet	0.13 80	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	0.01 125	0.01 32	0.00 1	0.03 98	0.63 134	0.21 57	0.05 101	0.04 129	0.88 143	0.03 86	0.21 66	1.46 128	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

s12784h	0.49 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 146	0.00 1	0.08 128	0.14 170	0.01 22	0.61 126	1.20 212	0.21 187	0.06 144	0.90 144	0.13 140	3.61 224	1.78 142	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1	3.50 244	0.95 199

XQC	0.40 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 185	0.00 1	0.00 1	0.14 174	0.47 186	0.01 32	1.09 210	0.08 175	4.21 236	0.62 165	0.07 120	0.00 1	0.96 145	0.01 61	0.68 117	2.06 152	0.00 1	0.10 181	0.00 1	0.00 1	0.02 145	0.00 1

RTS	0.65 175	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.22 193	0.00 1	0.00 1	0.01 133	0.01 125	0.04 109	0.01 79	0.05 136	4.27 238	0.55 155	0.10 141	0.01 81	0.96 145	0.03 86	0.82 124	2.08 154	0.00 1	0.11 184	0.00 1	8.18 256	0.00 1	0.00 1

RTSA	0.65 175	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.22 193	0.00 1	0.00 1	0.01 133	0.01 125	0.04 109	0.01 79	0.05 136	4.27 238	0.55 155	0.10 141	0.01 81	0.96 145	0.03 86	0.82 124	2.08 154	0.00 1	0.11 184	0.00 1	8.18 256	0.00 1	0.00 1

UCFNet_RVC	0.12 76	0.00 1	0.02 184	0.00 1	0.06 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 146	0.00 1	0.03 103	0.01 79	0.05 136	0.40 66	0.27 90	0.04 83	0.00 1	0.96 145	0.00 1	0.42 101	0.54 73	0.49 224	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ADCP+	0.71 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 213	0.10 195	0.27 196	0.00 1	0.00 1	1.01 227	0.00 1	0.49 195	0.00 1	0.03 98	3.94 227	0.30 103	0.00 1	0.02 105	0.98 149	0.49 205	0.20 64	0.31 49	0.00 1	0.01 91	0.49 220	4.04 250	1.33 216	5.08 229

raftrobust	0.14 87	0.02 181	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 175	0.61 126	0.54 153	0.00 1	0.00 1	1.04 150	0.00 1	0.42 101	0.99 93	0.08 188	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RTSC	0.29 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 141	0.16 185	0.04 206	0.00 1	0.08 163	0.14 166	0.01 32	0.01 79	0.05 136	4.13 235	0.34 118	0.10 141	0.00 1	1.07 151	0.08 114	0.64 115	1.02 96	0.00 1	0.09 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GEStereo_RVC	0.27 132	0.00 1	0.01 176	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.20 191	0.02 197	0.00 1	0.00 1	0.01 125	0.02 87	0.01 79	0.05 136	0.29 42	0.59 161	0.09 132	0.03 118	1.09 152	0.10 122	1.27 135	3.32 196	0.00 1	0.05 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SHD	0.38 148	0.00 1	0.06 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 179	0.03 201	0.00 1	0.23 180	0.58 190	0.01 32	0.00 1	0.07 164	4.29 240	0.25 81	0.06 108	0.01 81	1.17 153	0.15 152	0.91 126	2.09 157	0.00 1	0.10 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HBP-ISP	1.24 204	0.02 181	0.09 208	0.00 1	0.01 128	0.08 188	0.00 1	0.00 1	0.05 187	1.21 236	3.71 230	0.08 128	0.26 187	1.72 242	6.45 259	5.68 258	0.30 199	0.34 235	1.20 154	1.08 231	3.96 231	6.14 248	0.00 1	0.21 225	0.00 1	0.00 1	0.84 205	0.15 169

iResNetv2_ROB	0.17 105	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.04 115	1.11 175	0.27 90	0.01 41	0.00 1	1.20 154	0.01 61	1.50 155	0.31 49	0.00 1	0.09 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet_pseudo	0.16 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.13 145	0.00 1	0.01 22	1.51 185	0.27 90	0.02 66	0.01 81	1.27 156	0.00 1	0.17 58	0.34 53	0.40 216	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SANet	1.86 219	0.26 223	0.20 219	0.16 215	0.33 237	0.21 214	0.49 209	1.17 244	1.99 247	0.26 184	1.10 202	23.80 254	6.11 230	0.25 215	1.71 187	0.30 103	1.34 232	0.06 144	1.31 157	0.11 127	1.69 167	1.75 140	0.01 163	0.14 200	0.06 182	2.02 233	0.51 192	2.91 214

raft_robust	0.17 105	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 133	0.04 115	0.51 94	0.53 151	0.06 108	0.14 177	1.37 158	0.11 127	0.58 111	1.12 102	0.00 1	0.05 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

EKT-Stereo	0.64 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.02 167	0.21 192	0.00 1	0.00 1	0.17 175	0.77 195	0.28 182	0.26 187	0.06 147	2.17 203	3.00 247	0.19 182	0.23 225	1.39 159	1.50 241	3.14 208	3.87 213	0.01 163	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Anonymous3	0.41 153	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	0.49 195	0.35 197	0.16 207	1.07 174	2.44 240	0.19 182	0.19 212	1.40 160	0.37 191	1.96 175	2.42 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MADNet+	0.80 191	0.01 139	0.08 206	0.00 1	0.11 217	0.02 167	1.20 223	0.00 1	0.00 1	0.20 176	0.03 138	0.62 202	0.05 141	0.21 211	5.10 254	1.72 229	0.65 218	0.01 81	1.44 161	0.63 218	4.41 236	4.57 227	0.00 1	0.49 248	0.00 1	0.00 1	0.11 169	0.07 164

PVD	0.51 160	0.00 1	0.08 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 180	0.30 222	0.00 1	0.37 195	1.22 207	0.13 145	0.74 206	0.06 147	4.31 241	0.33 112	0.13 155	0.01 81	1.49 162	0.23 173	1.81 170	2.00 150	0.00 1	0.11 184	0.07 184	0.00 1	0.30 182	0.00 1

TRStereo	0.62 172	0.01 139	0.02 184	0.00 1	0.00 1	0.18 210	0.01 122	0.00 1	0.00 1	1.46 241	0.58 190	0.17 166	0.15 172	0.03 98	1.02 171	1.57 221	0.09 132	0.17 201	1.51 163	0.85 227	2.07 180	3.39 197	0.04 181	0.01 91	0.09 189	2.88 240	0.39 185	0.01 158

FAT-Stereo	1.23 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.06 160	0.56 227	0.04 185	0.51 206	8.31 255	3.59 223	0.74 206	0.07 164	1.46 183	2.08 235	0.17 179	0.16 192	1.51 163	1.19 237	3.70 228	4.90 233	0.10 191	0.25 231	0.00 1	0.00 1	0.58 196	3.07 216

GwcNet-ADL	0.55 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 122	0.00 1	0.00 1	0.54 211	5.82 244	0.14 148	0.09 154	0.03 98	1.06 173	1.16 211	0.14 165	0.19 212	1.54 165	0.85 227	1.42 152	1.95 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.13 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.00 1	0.00 1	0.02 110	0.06 147	0.36 60	0.26 85	0.01 41	0.00 1	1.56 166	0.03 86	0.59 113	0.54 73	0.00 1	0.09 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SGM-Forest	0.67 179	0.03 195	0.02 184	0.04 202	0.11 217	0.12 198	0.00 1	0.43 224	0.43 222	1.34 238	0.78 197	0.33 189	1.29 212	0.01 22	1.84 189	0.85 182	0.15 168	0.15 185	1.59 167	0.02 78	1.89 173	2.57 180	0.25 207	0.06 168	0.15 202	0.20 199	1.30 215	2.24 209
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pcwnet_v2	0.28 134	0.01 139	0.06 199	0.00 1	0.09 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 184	0.17 170	0.20 172	0.00 1	0.01 22	2.06 196	0.33 112	0.05 101	0.08 156	1.61 168	0.02 78	0.69 118	0.84 87	0.76 228	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 180

FC-DCNN	0.75 188	0.08 209	1.12 244	0.43 223	0.05 204	0.49 219	0.77 216	0.77 232	0.22 217	0.59 214	0.77 195	0.55 199	0.43 200	0.02 68	1.40 181	0.58 160	0.47 208	0.12 171	1.63 169	0.09 117	2.09 183	1.80 143	0.00 1	0.23 227	0.75 227	0.47 209	1.09 212	3.12 217

ccs_rob	1.25 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.18 215	0.01 153	1.18 235	10.44 261	9.28 237	0.09 154	0.13 200	0.84 151	1.65 224	0.20 185	0.14 177	1.65 170	0.44 200	3.08 205	4.14 217	0.01 163	0.13 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 164

iRaft-Stereo_20w	1.04 196	0.08 209	0.22 226	0.14 214	0.09 213	0.12 198	0.28 198	0.00 1	0.12 210	1.92 249	5.62 243	0.30 187	0.28 192	0.07 164	0.82 150	1.53 220	0.13 155	0.26 230	1.71 171	0.76 222	2.51 192	3.89 214	0.22 204	0.26 233	0.40 217	1.60 228	1.99 223	2.72 211

PSMNet-ADL	0.58 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.05 157	0.59 228	0.00 1	0.57 213	5.97 245	0.19 170	0.35 197	0.04 115	0.67 139	1.68 227	0.18 180	0.14 177	1.78 172	0.16 158	1.39 148	1.67 135	0.13 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DAS	0.53 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.02 166	0.75 221	1.70 215	0.21 176	0.26 187	0.01 22	0.69 140	1.67 225	0.15 168	0.18 207	1.79 173	0.27 183	3.84 229	2.47 173	0.00 1	0.09 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SepStereo	0.53 161	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 209	0.02 166	0.75 221	1.70 215	0.21 176	0.26 187	0.01 22	0.69 140	1.67 225	0.15 168	0.18 207	1.79 173	0.27 183	3.84 229	2.47 173	0.00 1	0.09 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test-1	0.69 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 210	0.27 196	0.00 1	0.00 1	1.00 226	2.54 224	0.18 168	0.18 177	0.15 205	1.00 169	1.71 228	0.13 155	0.24 227	1.80 175	1.19 237	3.14 208	4.92 234	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SAMSARA	0.71 185	0.00 1	0.07 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.55 211	0.03 201	0.00 1	0.28 188	0.76 194	0.02 87	3.02 221	0.07 164	4.54 248	0.56 158	0.09 132	0.01 81	2.13 176	0.08 114	1.67 162	2.77 185	0.00 1	0.19 220	0.19 204	0.75 215	1.12 213	0.27 179

anonymity	1.13 198	0.02 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 212	0.00 1	0.00 1	0.03 178	0.74 220	13.91 264	0.36 191	0.36 199	0.09 185	0.53 105	1.74 230	0.13 155	0.17 201	2.19 177	0.25 179	2.25 186	3.67 203	0.03 178	0.20 223	0.23 209	0.47 209	2.57 235	0.34 187

MFN_U_SF_DS_RVC	0.79 190	0.13 218	0.02 184	0.05 204	0.03 192	0.01 141	1.93 229	0.00 1	0.11 207	0.10 166	0.04 147	0.10 135	1.07 209	1.46 240	2.00 195	0.35 123	0.02 66	0.03 118	2.24 178	0.06 104	3.24 213	3.75 210	0.10 191	0.03 153	0.22 208	0.45 208	0.45 189	3.27 219

AnyNet_C01	1.80 218	0.27 224	0.15 214	0.35 221	0.08 211	0.09 193	3.33 239	0.89 236	3.09 251	0.44 202	1.41 210	2.02 216	2.79 219	0.23 212	4.89 252	5.01 256	1.81 238	0.76 251	2.32 179	0.33 188	3.97 232	4.20 219	0.11 193	0.35 240	1.82 235	0.55 212	2.32 230	4.89 227

test_3	0.35 144	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 180	0.01 122	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.02 110	0.02 68	0.58 114	0.46 137	0.06 108	0.11 162	2.40 180	0.18 161	1.37 147	3.74 209	0.00 1	0.00 1	0.13 195	0.00 1	0.04 155	0.32 184

MSMDNet	0.61 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 204	0.01 122	0.00 1	0.00 1	0.67 215	0.09 158	0.14 148	1.70 214	0.11 190	0.61 126	1.45 218	0.10 141	0.15 185	2.42 181	0.50 207	3.51 221	4.28 222	0.00 1	0.00 1	0.10 190	0.29 202	0.03 151	0.19 171

Any-RAFT	0.55 165	0.00 1	0.01 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 192	0.00 1	0.20 176	2.64 225	0.22 178	0.12 163	0.10 188	0.54 110	0.84 181	0.34 201	0.16 192	2.47 182	0.14 149	3.46 218	2.32 165	0.01 163	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.26 201

G-Net	2.19 223	0.22 221	0.20 219	0.01 193	0.15 223	0.02 167	0.11 175	1.10 241	1.87 246	0.36 194	2.28 220	20.71 247	1.98 216	0.05 136	1.99 193	2.25 236	0.20 185	0.41 239	2.48 183	2.79 252	2.82 200	2.99 190	0.00 1	0.24 229	0.21 206	2.63 238	3.06 241	7.99 242

test-3	0.36 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 180	0.01 122	0.00 1	0.02 166	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.02 110	0.02 68	0.60 124	0.47 140	0.06 108	0.11 162	2.53 184	0.18 161	1.40 150	3.73 205	0.00 1	0.00 1	0.13 195	0.00 1	0.00 1	0.32 184

test_1	0.36 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 180	0.00 1	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.01 32	0.02 110	0.02 68	0.59 122	0.47 140	0.06 108	0.11 162	2.53 184	0.18 161	1.39 148	3.73 205	0.00 1	0.00 1	0.13 195	0.00 1	0.01 139	0.32 184

S-Stereo	1.13 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 141	0.54 210	0.15 214	0.06 190	0.31 191	5.59 242	5.30 230	0.30 193	0.06 147	3.35 217	2.95 246	0.16 175	0.20 218	2.56 186	1.78 245	1.85 172	3.69 204	0.21 202	0.18 217	0.00 1	0.01 174	0.56 194	0.63 195

GES	0.24 127	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 205	0.00 1	0.02 135	0.01 32	0.03 126	0.01 22	0.52 97	0.31 109	0.05 101	0.01 81	2.60 187	0.04 96	1.00 131	0.99 93	0.00 1	0.03 153	0.01 169	0.00 1	0.09 166	0.75 196

IGEV_Zeroshot_test	0.88 192	0.00 1	0.03 190	0.02 197	0.00 1	0.63 223	0.47 207	0.00 1	0.08 200	1.04 228	4.11 236	0.50 197	0.25 186	0.04 115	0.65 138	1.97 233	0.12 152	0.17 201	2.66 188	0.83 226	2.82 200	4.45 226	0.00 1	0.01 91	0.17 203	0.09 186	2.38 231	0.30 182

MyStereo	0.28 134	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 205	0.00 1	0.06 124	0.00 1	0.06 147	0.75 146	0.52 150	0.06 108	0.01 81	2.75 189	0.11 127	1.30 141	1.09 99	0.34 213	0.05 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GANet-ADL	0.60 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.01 122	0.00 1	0.00 1	0.89 223	2.34 221	0.04 109	0.05 141	0.02 68	2.06 196	1.15 209	0.16 175	0.18 207	2.76 190	0.81 225	1.69 167	3.65 202	0.00 1	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.37 184	0.00 1

RAFT-Test	0.58 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 206	0.01 122	0.00 1	0.00 1	0.72 219	1.47 212	0.15 157	0.23 184	0.11 190	0.63 134	1.34 215	0.10 141	0.14 177	2.88 191	0.38 193	3.38 217	3.10 193	0.00 1	0.01 91	0.12 193	0.51 211	0.03 151	0.26 177

ADCMid	0.99 195	0.08 209	0.25 229	0.00 1	0.50 242	0.20 213	0.90 218	0.05 209	0.12 210	0.13 171	0.14 166	0.34 190	0.47 203	0.04 115	4.22 237	0.95 193	0.05 101	0.11 162	2.90 192	0.26 180	1.26 134	1.55 129	0.42 218	0.14 200	0.21 206	2.39 235	1.43 218	7.65 241

MyStereo04	0.28 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 141	0.00 1	0.00 1	0.01 153	0.42 200	0.02 135	0.06 124	0.00 1	0.06 147	0.56 113	0.51 146	0.08 127	0.02 105	2.91 193	0.41 196	1.32 142	0.84 87	0.34 213	0.01 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ADCS	1.44 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.01 141	0.30 199	0.20 219	0.96 231	0.25 183	0.55 188	0.29 184	3.75 225	0.08 175	4.69 249	3.39 250	0.26 194	0.15 185	2.94 194	0.03 86	3.37 216	3.53 199	0.00 1	0.17 214	0.49 220	5.63 253	1.52 219	6.29 235

cross-raft	0.54 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 201	0.01 122	0.00 1	0.00 1	0.39 198	0.09 158	0.14 148	0.13 168	0.07 164	0.62 129	1.31 213	0.11 148	0.15 185	2.97 195	0.85 227	3.56 223	3.57 200	0.00 1	0.01 91	0.10 190	0.01 174	0.03 151	0.19 171

R-Stereo Train	0.50 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 153	0.48 203	1.18 205	0.14 148	0.11 161	0.14 202	0.52 97	0.99 197	0.38 204	0.30 233	3.01 196	0.50 207	2.40 189	3.20 194	0.00 1	0.02 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT-Stereo	0.50 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 153	0.48 203	1.18 205	0.14 148	0.11 161	0.14 202	0.52 97	0.99 197	0.38 204	0.30 233	3.01 196	0.50 207	2.40 189	3.20 194	0.00 1	0.02 140	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
XX-Stereo	1.61 212	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 201	0.11 175	0.00 1	0.00 1	1.24 237	6.23 249	0.08 128	0.23 184	0.03 98	0.60 124	2.29 237	0.12 152	0.18 207	3.02 198	0.19 165	1.68 165	2.52 177	0.09 190	0.01 91	23.80 265	0.03 180	0.24 179	0.58 194

MLCV	0.39 150	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.03 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 214	0.38 196	1.16 203	0.11 139	0.02 110	0.04 115	0.53 105	0.64 166	0.09 132	0.03 118	3.12 199	0.06 104	1.19 132	2.76 183	0.05 183	0.10 181	0.00 1	0.00 1	0.07 159	0.00 1

HH	0.68 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 190	1.35 239	0.03 138	0.05 116	0.19 179	0.03 98	0.58 114	2.57 241	0.08 127	0.16 192	3.15 200	0.42 197	4.66 241	3.73 205	0.19 200	0.03 153	0.13 195	0.00 1	0.86 207	0.19 171

HanStereo	0.68 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 190	1.35 239	0.03 138	0.05 116	0.19 179	0.03 98	0.58 114	2.57 241	0.08 127	0.16 192	3.15 200	0.42 197	4.66 241	3.73 205	0.19 200	0.03 153	0.13 195	0.00 1	0.86 207	0.19 171

EAI-Stereo	0.68 180	0.04 199	0.14 213	0.32 219	0.08 211	0.67 225	0.37 202	0.00 1	0.41 220	0.00 1	1.59 213	0.12 142	0.18 177	0.03 98	1.11 175	1.44 217	0.15 168	0.36 237	3.29 202	0.39 194	2.36 188	2.97 189	0.13 194	0.38 242	0.34 214	0.41 207	0.55 193	0.43 191

CBMV	1.18 201	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 174	0.03 150	0.96 239	0.00 1	0.67 215	1.64 214	3.94 225	1.69 213	0.56 227	2.14 202	1.97 233	0.51 209	0.16 192	3.45 203	0.64 219	2.84 202	3.95 216	0.00 1	0.14 200	0.00 1	0.00 1	1.34 217	5.30 230
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MSKI-zero shot	0.72 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 201	0.00 1	0.00 1	0.05 187	0.22 178	2.74 226	0.18 168	0.15 172	0.01 22	0.93 160	1.89 232	0.15 168	0.19 212	3.70 204	1.08 231	3.22 212	3.80 211	0.14 197	0.00 1	0.14 201	0.32 203	0.16 176	0.31 183

FADNet_RVC	0.69 183	0.04 199	0.21 223	0.07 208	0.25 231	0.00 1	0.34 201	0.03 201	0.21 215	0.23 180	0.11 162	0.27 181	0.12 163	0.14 202	2.41 207	0.90 190	0.15 168	0.70 250	3.72 205	0.37 191	1.70 169	2.92 188	0.29 209	0.34 238	0.20 205	0.02 178	2.57 235	0.38 189

SPstereo	3.09 232	0.25 222	0.86 242	0.00 1	0.00 1	0.03 174	0.08 169	0.02 197	0.68 227	0.53 208	6.05 246	7.72 236	15.87 247	0.30 220	4.39 246	6.46 259	0.56 212	0.92 253	3.96 206	4.10 256	7.15 257	7.70 258	0.00 1	0.12 192	1.19 230	3.25 241	2.98 239	8.23 244

MFMNet_re	0.60 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 157	0.00 1	0.21 215	0.06 160	0.01 125	0.61 201	0.33 195	0.06 147	2.70 210	1.05 201	0.53 211	0.01 81	4.51 207	0.20 169	3.66 226	1.39 121	0.00 1	0.13 197	0.00 1	0.00 1	0.62 197	0.00 1

MDST_ROB	3.10 233	2.75 249	0.06 199	4.83 244	0.13 221	2.36 235	0.10 172	1.01 240	0.07 197	0.97 224	2.05 219	0.39 192	15.72 246	0.03 98	4.44 247	0.34 118	0.19 182	0.14 177	4.81 208	0.14 149	3.68 227	3.84 212	0.43 220	0.06 168	8.30 259	3.52 244	16.22 263	7.19 238

ELAS_RVC	4.04 240	0.49 230	1.39 247	1.11 227	0.60 245	7.99 254	1.00 221	2.40 250	0.47 224	1.87 248	6.10 247	23.27 252	16.03 248	0.81 233	3.42 218	1.07 202	1.91 240	2.00 256	4.96 209	0.58 216	5.46 247	6.46 251	0.42 218	1.07 254	7.42 255	3.86 247	2.54 234	4.24 224
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
pmcnn	1.74 216	0.01 139	0.07 204	0.10 213	0.20 227	0.04 178	1.98 230	0.61 229	0.13 212	0.30 190	3.94 232	4.98 228	6.14 231	0.59 228	1.92 190	3.06 248	0.94 222	0.76 251	4.99 210	1.80 246	5.49 248	3.00 191	1.33 235	0.16 212	0.00 1	0.69 214	1.70 221	2.12 207

ADCPNet	1.65 214	0.02 181	0.71 240	0.06 206	0.58 244	0.02 167	2.65 233	0.73 231	0.43 222	1.10 231	2.45 223	0.46 193	6.88 234	0.36 222	4.35 242	0.87 187	0.14 165	0.01 81	5.05 211	0.73 221	1.58 157	2.08 154	1.21 234	0.01 91	0.97 228	1.50 226	0.85 206	8.85 247

iResNet	0.54 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 199	1.22 207	0.17 166	0.02 110	0.01 22	2.19 204	1.50 219	0.04 83	0.07 151	5.12 212	0.45 202	2.07 180	1.02 96	0.00 1	0.14 200	0.00 1	0.00 1	0.13 172	0.00 1

ELAS	4.27 241	0.67 238	1.26 246	1.74 233	1.18 251	2.86 238	1.19 222	2.85 251	1.02 234	1.69 245	6.75 253	24.91 256	14.95 245	0.94 235	3.89 225	1.08 204	2.17 242	1.95 255	5.40 213	0.46 203	5.36 246	6.55 252	0.35 215	0.85 252	7.90 258	5.92 254	4.17 253	7.23 239
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	2.30 225	0.02 181	0.02 184	3.33 243	0.01 128	0.65 224	2.70 234	0.01 192	0.79 230	0.04 153	0.00 1	4.74 227	14.47 244	0.47 225	3.75 221	0.60 163	4.51 252	0.00 1	5.78 214	0.00 1	3.24 213	5.33 240	0.00 1	0.11 184	2.18 237	2.45 236	1.24 214	5.73 232

CBMV_ROB	2.09 221	0.01 139	0.00 1	0.00 1	0.01 128	0.21 214	0.04 153	1.11 242	0.10 205	1.50 243	3.75 231	13.56 239	7.40 235	0.08 175	3.15 213	1.74 230	0.69 219	0.20 218	6.65 215	0.27 183	4.19 234	2.80 186	0.23 205	0.11 184	1.40 231	1.34 222	1.89 222	4.07 223

RainbowNet	1.36 207	0.39 228	0.09 208	1.81 234	0.04 201	1.82 232	1.43 224	0.00 1	0.13 212	0.00 1	0.00 1	0.64 204	0.04 133	0.63 230	0.34 53	0.73 172	0.58 214	0.00 1	7.01 216	1.68 244	2.63 197	5.20 239	8.15 247	0.14 200	0.00 1	0.00 1	0.09 166	3.17 218

edge stereo	1.46 210	0.00 1	0.06 199	0.06 206	0.00 1	0.21 214	0.46 206	1.41 246	0.59 226	0.98 225	3.22 229	6.49 231	2.93 220	0.27 217	1.32 179	2.34 238	0.22 189	0.21 220	7.20 217	1.22 240	1.68 165	4.62 229	0.25 207	0.15 207	0.04 179	0.00 1	0.63 198	2.84 213

DGSMNet	2.69 229	0.59 233	0.13 211	0.34 220	0.00 1	0.62 221	0.09 170	0.83 234	0.27 218	2.27 257	13.50 263	0.87 207	3.27 223	2.04 247	3.76 222	4.88 254	5.69 254	2.41 257	7.38 218	1.17 236	7.85 259	8.59 262	1.41 236	0.70 251	0.47 219	1.46 223	0.48 190	1.60 202

MaskLacGwcNet_RVC	3.63 235	0.59 233	0.28 230	0.58 226	0.47 240	0.75 227	0.97 219	0.71 230	0.73 228	1.52 244	6.11 248	50.36 266	3.93 227	1.16 237	0.89 156	1.03 200	1.22 230	1.90 254	7.38 218	0.44 200	4.52 238	4.87 232	0.17 198	0.17 214	0.59 224	1.78 229	2.80 238	2.04 206

JetRed	15.55 261	13.85 262	21.25 265	3.29 242	11.00 262	23.25 261	28.57 263	11.81 263	2.67 250	2.82 260	0.28 178	20.42 246	2.00 217	20.14 268	7.05 261	9.45 262	26.15 265	35.73 266	8.55 220	5.24 260	25.95 265	16.94 265	26.72 253	2.30 259	18.80 263	36.15 265	13.09 261	26.44 263

WAO-7	2.56 227	0.40 229	3.00 254	5.92 246	0.09 213	0.62 221	3.05 236	0.04 206	1.11 236	1.99 254	9.24 259	6.66 232	11.34 240	0.36 222	2.45 208	0.57 159	1.87 239	0.11 162	8.65 221	0.13 140	2.33 187	4.24 221	0.00 1	0.43 246	0.37 216	1.21 221	0.25 180	2.62 210

MSC_U_SF_DS_RVC	1.17 200	0.76 240	0.20 219	0.31 218	0.18 225	0.22 217	3.04 235	0.01 192	0.09 203	0.68 217	0.03 138	0.59 200	1.16 211	2.03 246	2.62 209	0.71 169	0.44 207	0.41 239	8.67 222	0.55 213	2.11 185	2.76 183	0.43 220	0.23 227	0.25 210	0.21 200	0.04 155	2.82 212

IMH-64-1	3.85 238	0.05 206	0.37 234	1.44 231	0.30 233	3.09 240	5.34 245	0.24 220	0.06 190	0.00 1	0.00 1	2.19 218	12.39 241	1.76 243	4.38 244	1.10 205	0.92 220	0.05 137	9.06 223	0.01 61	1.67 162	5.55 243	42.38 258	0.12 192	3.52 241	1.49 224	2.00 224	4.55 225

IMH-64	3.85 238	0.05 206	0.37 234	1.44 231	0.30 233	3.09 240	5.34 245	0.24 220	0.06 190	0.00 1	0.00 1	2.19 218	12.39 241	1.76 243	4.38 244	1.10 205	0.92 220	0.05 137	9.06 223	0.01 61	1.67 162	5.55 243	42.38 258	0.12 192	3.52 241	1.49 224	2.00 224	4.55 225

JetBlue	6.71 248	4.56 253	3.34 255	10.06 255	5.83 257	11.78 255	9.69 253	3.20 253	0.96 231	0.26 184	1.05 200	27.02 258	1.79 215	8.08 259	5.98 256	4.43 253	3.50 251	2.59 258	9.55 225	0.90 230	8.37 261	8.40 261	6.46 246	0.62 250	6.68 252	10.97 261	3.91 248	21.09 262

Dean	2.18 222	0.30 226	0.30 231	7.05 250	0.96 247	2.14 233	3.29 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.08 221	5.90 229	0.31 221	0.52 97	0.55 155	2.83 245	0.01 81	9.62 226	0.03 86	3.08 205	5.02 237	12.96 252	0.19 220	0.54 223	0.10 188	0.13 172	0.02 162

SPS-STEREO	1.22 202	0.03 195	0.01 176	0.30 217	0.00 1	0.12 198	0.31 200	0.30 222	0.00 1	0.54 211	4.71 238	1.63 212	0.43 200	0.06 147	1.99 193	1.60 223	0.64 217	0.29 232	9.79 227	0.54 211	4.12 233	3.57 200	0.29 209	0.11 184	0.27 211	0.25 201	0.74 201	0.19 171
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FBW_ROB	0.97 194	0.02 181	0.12 210	0.03 200	0.32 236	0.17 209	1.52 225	0.00 1	0.00 1	0.13 171	0.64 192	1.09 209	1.04 208	1.99 245	1.92 190	0.23 66	0.34 201	0.02 105	10.36 228	0.24 175	2.46 191	2.42 170	1.08 233	0.02 140	0.00 1	0.03 180	0.00 1	0.00 1

SFCPSM	1.11 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 153	0.00 1	0.07 197	0.53 208	2.98 227	2.34 220	3.77 226	0.05 136	1.20 177	1.36 216	0.25 193	0.14 177	10.55 229	1.16 235	2.01 177	2.27 163	0.05 183	0.08 171	0.00 1	0.17 195	0.43 186	0.44 192

ACVNet-4b	1.66 215	0.99 242	0.15 214	2.58 236	0.00 1	2.40 236	3.28 237	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.15 168	1.47 211	2.63 218	0.28 218	0.28 36	0.26 85	3.20 249	0.03 118	10.68 230	0.27 183	3.61 224	4.98 236	5.50 244	0.30 234	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.71 204

IMH	4.57 243	0.09 212	0.46 236	1.33 229	0.33 237	3.24 242	5.84 247	0.19 216	0.03 178	0.04 153	0.13 163	4.54 226	21.02 255	6.43 253	2.13 201	0.85 182	0.98 223	0.04 129	10.90 231	0.08 114	1.64 161	5.04 238	43.44 260	0.12 192	4.06 246	2.32 234	0.83 204	7.16 237

MeshStereo	4.29 242	0.11 216	0.13 211	1.26 228	0.11 217	1.03 229	0.26 195	3.30 254	1.83 245	2.06 255	6.54 251	21.89 251	13.09 243	0.26 216	6.15 258	4.06 252	1.17 229	0.60 248	11.15 232	0.77 223	9.51 262	6.66 254	0.21 202	0.33 237	3.82 244	1.85 231	6.87 255	10.91 251
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
SGM_RVC	2.40 226	0.34 227	0.34 233	0.43 223	0.28 232	0.74 226	0.69 215	1.67 247	1.00 233	1.97 253	4.03 233	7.44 234	3.12 222	0.15 205	0.91 158	0.81 180	1.80 237	0.63 249	11.18 233	1.10 233	2.91 203	1.86 147	0.79 230	0.56 249	1.41 232	0.66 213	6.93 256	11.00 252
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM-ForestM	3.78 236	5.31 254	1.67 248	1.82 235	0.21 228	4.13 245	4.09 243	2.88 252	1.28 238	1.49 242	2.36 222	15.61 241	9.22 237	0.23 212	0.80 148	0.37 127	1.79 236	0.14 177	12.88 234	0.54 211	2.71 199	1.24 109	0.58 226	0.22 226	6.71 253	4.59 252	11.01 259	8.15 243

ACVNet_1	1.95 220	0.65 237	0.03 190	6.22 248	0.05 204	3.35 243	4.82 244	0.00 1	0.02 166	0.00 1	0.00 1	1.77 214	0.02 110	1.06 236	0.33 52	0.24 72	2.73 244	0.02 105	13.00 235	0.02 78	3.21 210	4.28 222	10.49 250	0.15 207	0.00 1	0.00 1	0.02 145	0.21 176

MFN_U_SF_RVC	1.49 211	0.62 235	0.66 239	0.42 222	0.49 241	0.49 219	1.58 227	0.49 225	0.40 219	1.16 234	3.03 228	0.84 206	0.44 202	1.46 240	3.42 218	0.95 193	0.40 206	0.45 243	13.39 236	0.77 223	3.48 219	2.04 151	0.30 212	0.93 253	0.11 192	0.88 218	0.01 139	0.95 199

PSMNet_ROB	2.63 228	3.17 251	0.20 219	0.23 216	0.11 217	5.05 247	3.48 240	0.00 1	0.00 1	1.05 229	4.82 239	3.84 224	9.24 238	5.42 251	0.77 147	0.29 101	1.04 225	0.17 201	13.41 237	0.49 205	3.21 210	1.71 139	10.65 251	0.34 238	0.33 213	0.81 217	0.44 188	0.76 197

MANE	8.78 252	2.87 250	8.29 263	2.93 238	3.34 255	4.89 246	3.98 242	7.14 258	8.36 259	1.92 249	5.23 241	24.15 255	21.89 257	0.17 209	4.88 251	4.98 255	2.99 248	13.87 263	13.79 238	1.59 243	5.19 244	4.20 219	0.57 225	2.84 261	14.68 262	15.35 263	27.75 264	29.14 264

SQANet	1.36 207	1.64 244	0.17 217	2.63 237	0.02 177	1.70 231	0.57 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 170	0.20 172	0.02 110	0.29 219	0.62 129	0.23 66	1.15 228	0.06 144	14.83 239	0.09 117	2.09 183	4.33 224	3.79 240	0.05 163	0.00 1	0.00 1	0.12 171	1.99 205

SGM+DAISY	2.86 231	0.50 232	0.84 241	0.54 225	0.51 243	1.13 230	0.43 205	1.72 248	2.04 249	2.30 258	6.28 250	7.28 233	6.54 232	0.12 197	3.30 215	2.87 244	0.51 209	0.57 247	15.79 240	1.56 242	4.54 239	4.37 225	0.05 183	1.10 255	2.16 236	1.56 227	3.34 243	5.31 231

DLNR_Zeroshot_test	19.70 264	69.96 268	0.00 1	88.77 270	0.03 192	0.09 193	98.77 274	0.00 1	0.03 178	1.84 247	0.66 193	0.10 135	0.20 182	12.25 264	96.21 268	100.00 272	19.95 264	18.43 264	16.36 241	1.11 234	5.29 245	1.75 140	0.00 1	0.02 140	0.00 1	0.00 1	0.02 145	0.00 1

Ntro	1.75 217	3.28 252	0.30 231	3.24 241	0.01 128	2.99 239	1.57 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 198	0.15 172	0.60 229	0.87 152	0.18 48	1.61 233	0.07 151	16.64 242	0.14 149	3.12 207	4.97 235	5.40 242	0.06 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.64 203

otaku	1.63 213	2.05 245	0.24 228	3.06 240	0.02 177	2.71 237	0.62 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 173	0.62 202	0.04 133	0.66 231	0.46 85	0.22 61	1.25 231	0.06 144	16.66 243	0.15 152	2.60 196	4.85 231	5.44 243	0.05 163	0.00 1	0.00 1	0.07 159	2.12 207

LVE	2.73 230	0.49 230	0.04 196	10.72 256	1.03 250	4.04 244	8.42 252	0.00 1	0.06 190	0.01 133	0.00 1	1.81 215	3.71 224	0.70 232	0.94 163	0.67 168	1.78 235	0.06 144	16.87 244	0.03 86	2.94 204	5.96 246	8.57 248	0.31 236	0.69 225	0.00 1	0.08 161	3.73 221

DispFullNet	3.49 234	0.27 224	7.26 261	0.09 212	0.14 222	0.01 141	0.06 160	3.85 255	0.42 221	6.77 265	8.35 256	11.64 238	6.65 233	0.04 115	2.82 211	7.09 261	1.03 224	0.25 228	17.20 245	2.51 251	4.99 243	4.62 229	0.29 209	0.09 173	1.11 229	0.11 190	2.44 232	4.02 222

UNDER WATER-64	12.46 259	13.15 261	2.08 252	27.62 266	17.01 265	26.50 264	23.97 261	7.19 259	1.74 244	1.15 233	0.20 174	31.21 264	21.29 256	16.80 267	4.69 249	3.11 249	9.58 262	0.41 239	17.58 246	5.18 259	6.58 256	7.17 257	50.54 267	1.13 256	4.65 250	11.24 262	5.63 254	19.16 261

UNDER WATER	11.52 257	10.77 260	1.99 251	25.62 264	15.97 264	25.20 263	22.88 260	5.99 256	3.53 253	1.10 231	0.10 160	28.97 262	19.57 254	14.80 266	3.25 214	2.36 239	9.30 260	0.37 238	17.87 247	4.93 258	6.51 255	6.83 256	50.28 266	1.57 257	4.19 247	8.37 259	4.11 252	14.53 257

WAO-8	5.66 245	2.11 246	1.87 249	12.02 259	1.01 248	5.74 248	5.88 248	0.19 216	6.71 255	1.96 251	4.05 234	17.83 243	19.17 252	8.03 257	0.93 160	0.88 188	2.88 246	0.04 129	18.68 248	2.02 249	2.56 194	5.47 241	3.12 238	0.42 244	7.45 256	3.96 248	3.97 249	13.96 255

Venus	5.66 245	2.11 246	1.87 249	12.02 259	1.01 248	5.74 248	5.88 248	0.19 216	6.71 255	1.96 251	4.05 234	17.83 243	19.17 252	8.03 257	0.93 160	0.88 188	2.88 246	0.04 129	18.68 248	2.02 249	2.56 194	5.47 241	3.12 238	0.42 244	7.45 256	3.96 248	3.97 249	13.96 255

ktn	7.26 249	0.97 241	2.82 253	7.79 251	1.57 252	7.69 253	14.03 256	1.76 249	7.34 257	0.22 178	1.16 203	19.49 245	33.76 260	4.08 249	1.49 184	0.93 192	5.70 255	0.19 212	18.77 250	2.88 253	3.54 222	4.16 218	38.83 254	0.14 200	1.70 233	2.63 238	2.45 233	9.93 248

KSHMR	7.32 250	5.58 255	1.02 243	14.35 261	4.34 256	13.20 256	12.19 254	0.53 226	1.32 240	0.53 208	0.49 187	7.58 235	19.14 251	13.06 265	2.36 206	0.99 197	1.77 234	0.27 231	20.47 251	0.19 165	5.60 249	6.16 249	45.35 263	0.17 214	3.99 245	1.84 230	3.04 240	11.96 253

STStereo	5.80 247	0.64 236	7.81 262	6.19 247	2.27 254	5.80 250	2.18 232	9.13 262	6.03 254	2.16 256	11.18 262	31.10 263	17.97 249	0.05 136	5.03 253	1.57 221	0.60 215	0.41 239	20.73 252	0.60 217	2.07 180	2.49 175	0.44 223	1.86 258	3.79 243	1.85 231	3.78 247	8.79 246

DPSimNet_ROB	9.34 255	7.96 258	5.81 259	6.22 248	6.57 258	6.07 251	8.31 251	7.92 261	9.56 260	4.96 263	20.11 265	13.96 240	23.63 258	5.72 252	7.46 262	10.00 263	8.81 259	4.72 261	20.80 253	7.46 262	10.68 263	9.69 264	5.17 241	5.80 263	6.77 254	7.75 255	7.68 257	12.50 254

notaker	8.18 251	8.30 259	3.80 256	16.02 262	6.70 259	17.10 260	15.34 259	0.84 235	0.78 229	0.03 146	0.06 149	23.40 253	32.99 259	4.55 250	1.44 182	0.65 167	4.67 253	0.05 137	21.88 254	0.42 197	5.81 252	5.95 245	44.83 262	0.35 240	0.36 215	0.75 215	0.63 198	3.05 215

MADNet++	11.56 258	1.27 243	4.08 258	1.43 230	8.62 261	0.91 228	3.96 241	6.23 257	10.81 261	6.18 264	7.83 254	21.25 249	18.68 250	7.92 256	6.83 260	10.23 264	9.49 261	5.00 262	22.72 255	15.15 265	38.97 266	39.68 266	0.98 232	8.74 264	4.81 251	37.54 266	7.79 258	5.05 228

ACVNet_2	2.28 224	0.14 219	0.04 196	5.65 245	0.01 128	2.24 234	2.10 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 184	0.81 205	0.12 163	0.24 214	0.53 105	0.21 57	6.50 257	0.00 1	25.54 256	0.05 102	2.63 197	4.60 228	8.83 249	0.18 217	0.43 218	0.00 1	0.15 174	0.26 177

TorneroNet-64	9.62 256	7.27 257	1.21 245	11.53 258	0.31 235	13.52 257	14.22 257	0.77 232	18.82 265	0.12 170	1.08 201	21.82 250	40.46 263	9.34 263	3.34 216	0.98 196	6.76 258	0.03 118	26.05 257	4.26 257	5.60 249	6.44 250	40.29 255	0.15 207	4.44 248	4.55 251	0.70 200	15.60 258

LSM0	8.86 253	0.02 181	0.22 226	0.03 200	0.04 201	0.31 218	1.91 228	1.27 245	1.11 236	0.69 218	4.93 240	5.26 229	10.12 239	0.06 147	65.52 265	79.55 266	0.57 213	0.25 228	26.36 258	1.20 239	6.39 254	9.32 263	0.00 1	0.25 231	0.50 222	3.59 245	4.03 251	15.71 259

LE_ROB	15.66 262	2.59 248	5.85 260	11.36 257	30.01 266	15.68 259	25.64 262	14.54 264	12.68 262	1.81 246	9.70 260	37.08 265	44.29 265	1.30 238	3.44 220	0.97 195	1.12 227	0.49 246	26.77 259	5.29 261	4.42 237	3.03 192	6.44 245	22.04 265	27.17 266	26.95 264	38.02 265	44.17 266

TorneroNet	9.27 254	6.70 256	0.59 238	8.59 252	0.89 246	15.04 258	14.99 258	1.15 243	15.94 263	0.28 188	4.13 237	21.03 248	36.22 262	8.11 260	1.93 192	0.92 191	5.90 256	0.00 1	28.28 260	4.07 255	5.61 251	6.13 247	44.80 261	0.13 197	4.50 249	3.37 242	0.49 191	10.49 250

DPSNet	3.78 236	0.04 199	0.03 190	0.00 1	0.07 209	0.14 204	0.37 202	0.00 1	0.06 190	0.00 1	1.34 209	25.08 257	4.60 228	2.89 248	5.42 255	4.03 251	1.04 225	0.48 245	40.54 261	1.90 248	5.96 253	6.80 255	0.77 229	0.43 246	0.04 179	0.00 1	0.02 145	0.00 1

HanzoNet	18.84 263	17.63 264	9.86 264	22.09 263	15.86 263	35.88 267	32.89 264	15.68 265	16.86 264	3.66 262	9.19 258	52.68 267	43.33 264	35.15 269	6.09 257	5.40 257	11.69 263	2.96 260	42.72 262	11.82 263	7.93 260	6.64 253	49.53 265	2.60 260	11.83 261	10.28 260	11.31 260	17.01 260

BEATNet-Init1	14.24 260	15.54 263	3.97 257	25.94 265	7.60 260	23.87 262	12.50 255	7.89 260	7.55 258	3.12 261	8.54 257	27.62 259	35.02 261	1.31 239	8.22 263	6.75 260	3.46 250	2.85 259	43.92 263	15.02 264	7.82 258	8.02 259	3.01 237	3.65 262	19.26 264	8.29 258	42.94 266	30.90 265

PWCK	4.79 244	0.74 239	0.03 190	2.93 238	0.35 239	6.13 252	6.97 250	0.89 236	1.31 239	2.70 259	6.69 252	16.70 242	8.73 236	0.55 226	1.72 188	0.71 169	2.01 241	0.22 222	44.34 264	1.82 247	4.65 240	3.43 198	0.60 227	0.11 184	3.50 240	3.47 243	2.18 229	5.92 234

DGTPSM_ROB	71.75 266	40.84 265	97.34 272	8.83 253	79.80 269	30.72 265	64.54 267	25.58 266	99.99 271	12.77 266	97.38 269	28.16 260	92.13 268	8.83 261	99.72 271	99.93 270	47.35 266	93.91 269	69.17 265	98.77 271	79.52 268	97.81 273	64.85 271	99.22 270	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 271

DPSMNet_ROB	71.83 267	40.93 266	97.34 272	8.88 254	79.83 270	30.72 265	64.55 268	25.59 267	99.99 271	12.96 267	97.37 268	28.30 261	92.46 269	9.07 262	99.72 271	99.93 270	47.45 267	93.93 270	69.88 266	98.78 272	79.62 269	97.92 274	64.95 272	99.22 270	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 271

DPSM_ROB	83.66 269	71.63 269	94.12 269	53.34 267	64.00 267	53.60 268	41.12 265	100.00 271	100.00 273	100.00 272	100.00 272	83.87 268	96.06 270	6.88 254	100.00 273	100.00 272	90.19 270	95.81 272	82.05 267	92.53 268	95.25 273	97.38 271	41.02 256	100.00 273	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 271

DPSM	83.66 269	71.63 269	94.12 269	53.34 267	64.00 267	53.60 268	41.12 265	100.00 271	100.00 273	100.00 272	100.00 272	83.87 268	96.06 270	6.88 254	100.00 273	100.00 272	90.19 270	95.81 272	82.05 267	92.53 268	95.25 273	97.38 271	41.02 256	100.00 273	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 271

LRCNet_RVC	49.44 265	66.95 267	34.18 266	88.01 269	86.59 272	83.58 270	77.68 269	40.99 268	25.39 266	95.87 268	64.14 267	84.13 270	47.24 266	95.35 271	19.57 264	2.87 244	56.10 268	39.42 267	90.88 269	49.94 266	16.11 264	8.09 260	89.74 273	45.55 267	2.77 238	0.09 186	15.03 262	8.65 245

MEDIAN_ROB	92.20 271	96.49 272	94.17 271	99.95 274	99.19 273	99.95 275	100.00 276	97.11 269	94.14 268	99.60 270	99.37 270	92.43 271	88.70 267	99.92 275	95.80 267	92.88 267	95.88 272	94.82 271	98.03 270	94.68 270	81.84 271	81.93 269	100.00 275	90.29 269	65.82 268	79.89 269	68.57 267	87.91 269

PML	75.23 268	92.32 271	40.92 267	100.00 276	85.92 271	99.81 274	85.15 270	100.00 271	88.69 267	99.01 269	44.78 266	99.77 275	99.42 272	88.94 270	73.48 266	47.64 265	83.21 269	28.34 265	99.19 271	65.46 267	41.32 267	47.31 267	49.19 264	55.96 268	73.24 269	60.38 267	99.98 270	81.82 268

HaxPig	94.43 273	99.96 277	92.01 268	99.99 275	99.99 274	99.98 276	99.98 275	99.96 270	99.91 269	99.99 271	99.97 271	99.99 276	99.86 274	99.99 276	98.15 269	96.51 268	97.29 273	91.52 268	99.99 272	99.99 273	80.58 270	74.96 268	99.98 274	99.94 272	53.35 267	96.94 270	74.18 268	94.53 270

MyStereo03	97.27 276	99.22 273	99.84 275	98.96 271	100.00 275	91.34 271	91.56 272	100.00 271	100.00 273	100.00 272	100.00 272	95.27 273	100.00 275	95.79 273	100.00 273	100.00 272	100.00 275	100.00 275	100.00 273	100.00 274	100.00 275	100.00 275	54.32 269	100.00 273	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 271

MyStereo02	93.57 272	99.22 273	99.84 275	98.96 271	0.00 1	91.34 271	91.56 272	100.00 271	100.00 273	100.00 272	100.00 272	95.27 273	100.00 275	95.79 273	100.00 273	100.00 272	100.00 275	100.00 275	100.00 273	100.00 274	100.00 275	100.00 275	54.32 269	100.00 273	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 271

CasAABBNet	97.26 275	99.60 275	100.00 277	99.01 273	100.00 275	91.42 273	91.33 271	100.00 271	100.00 273	100.00 272	100.00 272	94.83 272	99.85 273	95.73 272	100.00 273	100.00 272	100.00 275	100.00 275	100.00 273	100.00 274	100.00 275	100.00 275	54.13 268	100.00 273	100.00 271	100.00 271	100.00 271	100.00 271

AVERAGE_ROB	95.57 274	99.91 276	98.71 274	100.00 276	100.00 275	100.00 277	100.00 276	100.00 271	99.96 270	100.00 272	100.00 272	100.00 277	100.00 275	100.00 277	98.99 270	99.18 269	99.81 274	99.12 274	100.00 273	100.00 274	92.26 272	96.18 270	100.00 275	100.00 273	73.29 270	74.36 268	75.52 269	73.13 267

ASD4																								26.47 266

STTRV1_RVC		0.00 1	0.00 1	0.02 197	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 146	0.02 135	0.29 184	0.50 204	0.02 68	0.34 53	0.22 61	2.21 243	0.07 151		2.97 254	3.26 215	2.53 178		0.03 153	0.03 174	0.11 190	0.91 210	3.53 220

Low-res two-view benchmark