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

DEFOM-Stereo	0.34 15	0.19 30	0.23 26	0.01 2	0.06 17	0.12 96	0.01 4	0.03 11	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.20 16	0.03 9	0.00 1	2.15 27	1.48 58	0.10 5	0.13 24	0.33 17	0.11 17	0.45 22	0.93 12	0.00 1	0.02 4	0.07 29	0.03 23	2.36 67	0.06 35

GCAP-BAT	1.76 123	0.61 105	0.44 68	0.26 72	0.19 49	0.02 36	0.09 71	2.40 143	0.20 79	0.00 1	0.00 1	4.42 167	0.22 77	0.40 159	3.21 55	3.62 174	13.36 248	0.40 75	3.28 108	0.53 84	5.75 184	4.47 101	0.29 141	0.35 87	0.25 66	0.31 64	1.84 54	0.53 82

RAStereo	0.29 13	0.18 29	0.05 9	0.06 19	0.11 31	0.00 1	0.02 15	0.03 11	0.04 16	0.94 122	0.00 1	0.26 25	0.02 5	0.01 12	1.70 18	1.19 34	0.09 4	0.13 24	0.30 13	0.03 3	0.80 34	1.45 21	0.00 1	0.14 39	0.05 24	0.01 5	0.20 10	0.02 17

U	0.23 10	0.13 22	0.03 4	0.06 19	0.07 23	0.00 1	0.01 4	0.05 23	0.04 16	0.00 1	0.00 1	0.25 23	0.07 29	0.00 1	1.58 15	1.23 35	0.05 1	0.13 24	0.52 23	0.08 13	0.50 26	1.03 13	0.01 11	0.10 27	0.08 32	0.02 16	0.06 5	0.03 22

AIO-Stereo	0.34 15	0.05 6	0.34 42	0.01 2	0.03 6	0.13 102	0.00 1	0.01 2	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.19 12	0.05 19	0.00 1	1.68 17	1.06 25	0.49 62	0.08 17	1.56 52	0.76 125	0.22 8	2.17 36	0.11 93	0.01 1	0.01 3	0.02 16	0.20 10	0.00 1

RSM++	0.23 10	0.06 9	0.35 45	0.02 6	0.02 4	0.11 93	0.00 1	0.01 2	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.19 12	0.08 33	0.00 1	0.88 4	0.61 7	0.18 18	0.04 7	0.13 9	0.57 96	0.23 9	2.20 37	0.14 101	0.09 25	0.03 13	0.01 5	0.23 13	0.00 1

RSM	0.22 8	0.06 9	0.35 45	0.02 6	0.03 6	0.12 96	0.01 4	0.01 2	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.18 8	0.05 19	0.00 1	0.73 3	0.58 5	0.18 18	0.04 7	0.18 11	0.51 80	0.24 10	2.12 35	0.09 85	0.08 23	0.02 7	0.18 46	0.16 8	0.00 1

test_for_model	1.76 123	0.61 105	0.44 68	0.26 72	0.19 49	0.02 36	0.09 71	2.40 143	0.20 79	0.00 1	0.00 1	4.42 167	0.22 77	0.40 159	3.21 55	3.62 174	13.36 248	0.40 75	3.28 108	0.53 84	5.75 184	4.47 101	0.29 141	0.35 87	0.25 66	0.31 64	1.84 54	0.53 82

testlalala2	1.76 123	0.61 105	0.44 68	0.26 72	0.19 49	0.02 36	0.09 71	2.40 143	0.20 79	0.00 1	0.00 1	4.42 167	0.22 77	0.40 159	3.21 55	3.62 174	13.36 248	0.40 75	3.28 108	0.53 84	5.75 184	4.47 101	0.29 141	0.35 87	0.25 66	0.31 64	1.84 54	0.53 82

MGS-Stereo	0.68 40	0.97 156	0.65 96	0.25 68	0.18 43	0.01 10	0.05 44	0.07 27	0.14 59	0.00 1	0.00 1	0.30 28	0.15 56	0.03 41	5.25 131	1.01 21	0.41 51	0.26 49	1.09 38	0.44 66	1.38 59	2.76 45	0.03 44	0.27 67	0.34 75	0.25 54	1.72 50	0.24 60

MoCha-V2	0.36 19	0.06 9	0.31 35	0.01 2	0.05 12	0.09 87	0.01 4	0.02 7	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.19 12	0.18 68	0.00 1	2.33 34	1.63 69	0.18 18	0.19 37	0.15 10	0.99 142	0.28 14	3.01 51	0.00 1	0.02 4	0.01 3	0.07 31	0.03 1	0.00 1

AE-Stereo	1.73 119	0.32 54	2.11 188	0.34 102	0.37 108	0.05 68	0.43 141	0.44 59	0.32 103	0.04 44	0.00 1	3.48 156	0.44 114	0.07 71	4.68 110	3.77 181	1.11 130	0.92 150	4.18 132	1.16 154	3.77 147	7.03 178	0.18 112	1.06 177	3.29 184	2.09 135	4.84 168	0.18 55

plain	0.56 31	0.39 70	0.44 68	0.17 47	0.41 120	0.01 10	0.01 4	0.74 74	0.08 34	0.01 35	0.00 1	0.74 92	0.14 54	0.04 55	2.91 46	1.93 89	0.25 28	0.44 94	1.02 36	0.16 27	1.65 78	2.50 43	0.01 11	0.41 101	0.21 61	0.06 29	0.36 20	0.10 39

MaDis-Stereo	0.39 21	0.23 36	0.35 45	0.07 29	0.15 38	0.02 36	0.04 34	0.08 28	0.07 31	1.22 140	0.00 1	0.23 22	0.03 9	0.02 27	1.62 16	1.29 43	0.14 13	0.29 54	1.62 53	0.12 20	0.84 39	1.37 19	0.01 11	0.18 51	0.20 57	0.16 45	0.17 9	0.04 26

StereoVision	0.13 1	0.11 18	0.03 4	0.04 13	0.04 10	0.00 1	0.03 25	0.04 19	0.03 10	0.03 42	0.00 1	0.19 12	0.02 5	0.02 27	1.02 7	0.79 14	0.13 12	0.02 3	0.30 13	0.04 4	0.21 7	0.19 2	0.00 1	0.06 15	0.04 19	0.00 1	0.12 7	0.00 1

UniTT-Stereo	0.45 25	0.30 52	0.37 56	0.08 35	0.19 49	0.01 10	0.02 15	0.10 32	0.09 41	0.00 1	0.00 1	0.49 58	0.09 38	0.05 59	2.28 32	1.53 62	0.28 31	0.43 91	1.84 63	0.14 25	1.17 52	1.99 32	0.01 11	0.23 63	0.16 54	0.10 36	0.26 16	0.03 22

testlalala	1.76 123	0.61 105	0.44 68	0.26 72	0.19 49	0.02 36	0.09 71	2.40 143	0.20 79	0.00 1	0.00 1	4.42 167	0.22 77	0.40 159	3.21 55	3.62 174	13.36 248	0.40 75	3.28 108	0.53 84	5.75 184	4.47 101	0.29 141	0.35 87	0.25 66	0.31 64	1.84 54	0.53 82

testlalala_base	1.76 123	0.61 105	0.44 68	0.26 72	0.19 49	0.02 36	0.09 71	2.40 143	0.20 79	0.00 1	0.00 1	4.42 167	0.22 77	0.40 159	3.21 55	3.62 174	13.36 248	0.40 75	3.28 108	0.53 84	5.75 184	4.47 101	0.29 141	0.35 87	0.25 66	0.31 64	1.84 54	0.53 82

AEACV	0.55 30	0.71 126	0.34 42	0.04 13	0.05 12	0.10 91	0.02 15	0.02 7	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.20 16	0.13 51	0.05 59	2.71 42	2.52 123	0.12 7	0.64 113	1.33 48	0.95 140	0.81 36	3.06 57	0.32 150	0.09 25	0.02 7	0.20 50	0.41 21	0.00 1

GCAP-Stereo	1.76 123	0.61 105	0.44 68	0.26 72	0.19 49	0.02 36	0.09 71	2.40 143	0.20 79	0.00 1	0.00 1	4.42 167	0.22 77	0.40 159	3.21 55	3.62 174	13.36 248	0.40 75	3.28 108	0.53 84	5.75 184	4.47 101	0.29 141	0.35 87	0.25 66	0.31 64	1.84 54	0.53 82

LL-Strereo2	0.81 52	0.27 46	0.35 45	0.09 39	0.14 36	0.17 121	0.08 62	2.21 130	0.19 78	0.00 1	0.00 1	0.26 25	0.05 19	0.20 120	2.27 31	2.72 131	0.12 7	0.15 31	2.40 76	0.52 83	1.77 89	5.39 135	0.06 60	0.17 48	0.43 82	0.12 39	1.55 47	0.31 65

ProNet	0.22 8	0.03 1	0.09 12	0.01 2	0.00 1	0.12 96	0.75 156	0.01 2	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.05 1	0.00 1	0.22 127	1.31 10	1.03 22	0.22 22	0.01 2	0.09 5	0.12 20	0.24 10	1.33 18	0.03 44	0.01 1	0.07 29	0.00 1	0.05 3	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.18 3	0.11 18	0.04 7	0.05 16	0.06 17	0.00 1	0.01 4	0.03 11	0.05 21	0.24 71	0.00 1	0.16 7	0.06 28	0.01 12	1.29 9	1.05 24	0.06 3	0.04 7	0.06 2	0.05 6	0.40 19	0.86 11	0.00 1	0.04 10	0.04 19	0.01 5	0.05 3	0.00 1

TestStereo1	0.93 63	0.98 157	0.22 24	0.07 29	0.18 43	0.01 10	0.04 34	1.07 84	0.08 34	0.11 52	0.00 1	0.39 45	0.56 134	0.12 100	4.92 121	2.03 98	0.28 31	0.22 41	2.98 101	0.20 32	1.56 70	3.94 84	0.01 11	0.15 43	0.10 38	1.19 113	3.74 116	0.05 31

TESTraft	1.00 68	0.95 151	0.32 39	0.06 19	0.17 41	0.01 10	0.03 25	1.49 99	0.07 31	0.78 111	0.00 1	0.46 54	0.64 143	0.19 115	4.75 115	2.06 104	0.26 30	0.20 38	2.78 95	0.36 59	1.26 56	4.60 113	0.07 76	0.17 48	0.11 43	1.53 123	3.70 114	0.04 26

RAFT+CT+SA	0.77 48	0.83 140	0.24 27	0.15 46	0.05 12	0.01 10	0.02 15	2.46 150	0.09 41	0.11 52	0.00 1	0.89 108	0.40 108	0.01 12	1.42 12	1.63 69	0.18 18	0.21 40	2.39 75	0.27 44	0.93 42	4.66 116	0.01 11	0.20 55	0.13 45	0.02 16	3.33 99	0.05 31

SA-5K	0.93 63	0.98 157	0.22 24	0.07 29	0.18 43	0.01 10	0.04 34	1.07 84	0.08 34	0.11 52	0.00 1	0.39 45	0.56 134	0.12 100	4.92 121	2.03 98	0.28 31	0.22 41	2.98 101	0.20 32	1.56 70	3.94 84	0.01 11	0.15 43	0.10 38	1.19 113	3.74 116	0.05 31

SA	1.07 77	0.91 148	0.46 81	0.21 52	0.25 76	0.01 10	0.02 15	2.68 162	0.14 59	0.14 60	0.00 1	0.59 68	0.38 106	0.34 149	3.59 69	2.03 98	0.45 56	0.51 100	3.47 119	0.32 49	1.40 60	3.72 76	0.01 11	0.38 97	0.44 83	1.60 126	4.79 167	0.10 39

dad	4.27 193	0.90 146	0.38 58	10.18 235	1.67 184	1.51 183	12.20 243	12.33 244	0.11 49	3.40 208	0.00 1	1.94 139	3.49 201	0.26 132	6.16 164	1.44 55	1.74 173	0.71 126	14.06 212	0.66 114	3.23 128	4.00 87	0.21 116	1.02 174	6.09 219	0.19 48	17.62 246	9.71 202

AASNet	0.20 4	0.45 80	0.24 27	0.09 39	0.09 27	0.00 1	0.08 62	0.05 23	0.05 21	0.26 72	0.00 1	0.18 8	0.04 14	0.01 12	1.13 8	0.68 10	0.12 7	0.04 7	0.09 5	0.16 27	0.29 15	0.77 8	0.01 11	0.07 19	0.00 1	0.02 16	0.49 23	0.03 22

CroCo-Stereo	0.21 6	0.09 15	0.03 4	0.05 16	0.07 23	0.00 1	0.00 1	0.04 19	0.05 21	0.00 1	0.00 1	0.09 4	0.07 29	0.00 1	1.51 14	1.11 26	0.17 17	0.08 17	0.76 28	0.05 6	0.40 19	0.85 10	0.00 1	0.04 10	0.04 19	0.01 5	0.08 6	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	0.28 12	0.04 3	0.31 35	0.02 6	0.00 1	0.12 96	0.12 87	0.93 80	0.01 1	0.69 105	0.00 1	0.18 8	0.00 1	0.01 12	2.07 25	1.23 35	0.23 24	0.00 1	0.06 2	0.21 36	0.15 4	0.60 5	0.00 1	0.06 15	0.03 13	0.01 5	0.34 19	0.00 1

rafts_anoy	0.92 62	0.33 61	0.86 124	0.37 114	0.24 70	0.05 68	0.07 57	2.48 152	0.14 59	0.01 35	0.00 1	0.20 16	0.04 14	0.02 27	3.97 87	3.08 145	0.56 74	0.40 75	2.20 71	0.34 54	1.65 78	3.86 83	0.02 35	0.27 67	0.99 115	0.73 97	0.87 30	0.98 109

iRaftStereo_RVC	0.35 18	0.21 31	0.33 40	0.22 54	0.15 38	0.02 36	0.02 15	0.05 23	0.08 34	0.00 1	0.00 1	0.28 27	0.11 46	0.03 41	1.35 11	0.98 19	0.35 41	0.07 13	0.49 22	0.17 29	1.05 48	2.96 49	0.00 1	0.05 13	0.09 34	0.01 5	0.23 13	0.04 26

TestStereo	0.64 38	0.64 114	0.54 90	0.22 54	0.11 31	0.01 10	0.03 25	1.87 115	0.23 91	0.30 77	0.00 1	0.37 40	0.08 33	0.01 12	1.75 20	0.93 17	0.45 56	0.23 46	2.92 99	0.12 20	1.51 66	1.70 22	0.05 54	0.11 32	0.21 61	0.46 78	2.24 65	0.13 51

raft+_RVC	0.80 50	0.41 75	0.45 79	0.34 102	0.24 70	0.03 54	0.08 62	2.24 131	0.09 41	0.07 47	0.00 1	0.42 50	0.08 33	0.02 27	3.49 66	3.16 149	0.48 59	0.12 22	2.60 87	0.82 128	0.94 43	3.69 75	0.03 44	0.20 55	0.35 76	0.14 41	0.69 25	0.35 71

raftrobust	1.17 83	0.44 78	0.99 134	0.41 123	0.37 108	0.04 60	0.12 87	2.45 149	0.14 59	0.51 98	0.00 1	0.72 90	0.24 85	0.09 83	4.74 112	4.01 192	0.39 47	0.35 66	5.19 144	0.34 54	1.89 92	4.58 112	0.21 116	0.28 69	1.21 125	0.47 79	1.09 34	0.35 71

HCRNet	0.49 28	0.39 70	0.36 51	0.29 85	0.12 34	0.01 10	0.06 52	0.03 11	0.01 1	1.48 154	0.00 1	0.20 16	0.05 19	0.01 12	2.61 39	0.78 13	0.42 53	0.07 13	0.32 16	0.12 20	0.37 18	2.22 38	0.02 35	0.02 4	0.02 7	0.02 16	3.33 99	0.03 22

ARAFT	0.80 50	0.22 34	0.31 35	0.31 91	0.12 34	0.01 10	0.02 15	0.24 48	0.09 41	1.28 142	0.00 1	0.53 66	0.04 14	0.09 83	3.18 54	1.99 94	0.51 65	0.34 64	2.69 91	0.14 25	1.96 97	2.75 44	0.02 35	0.20 55	0.80 107	0.03 23	3.53 107	0.13 51

RAFT-Stereo + iAFF	1.00 68	0.33 61	0.75 111	0.38 118	0.42 123	0.14 107	0.43 141	0.97 82	0.13 57	1.32 146	0.00 1	0.65 85	0.09 38	0.03 41	4.73 111	1.46 56	0.50 63	0.13 24	3.58 121	0.49 74	1.60 74	4.02 88	0.02 35	0.42 104	0.52 87	0.38 77	3.38 102	0.17 54

AFF-stereo	0.88 59	0.32 54	0.50 84	0.35 109	0.20 58	0.11 93	0.37 134	0.41 55	0.11 49	1.15 133	0.00 1	0.66 86	0.07 29	0.02 27	4.33 96	1.39 52	0.40 48	0.90 148	3.49 120	0.26 43	1.61 76	2.83 48	0.02 35	0.22 60	0.49 85	0.18 46	3.16 89	0.10 39

RAFT + AFF	0.48 26	0.05 6	0.01 2	0.22 54	0.03 6	0.04 60	0.14 94	0.03 11	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.32 32	0.03 9	0.07 71	4.66 108	0.97 18	0.56 74	0.09 19	2.34 73	0.04 4	0.69 31	1.96 29	0.02 35	0.22 60	0.15 51	0.12 39	0.24 15	0.01 14

GMStereo	0.56 31	0.94 150	0.07 10	0.25 68	0.06 17	0.01 10	0.02 15	0.15 37	0.07 31	0.00 1	0.00 1	0.41 48	0.01 3	0.01 12	2.04 24	1.15 30	0.34 39	0.18 36	2.72 92	0.11 17	1.52 67	2.04 33	0.00 1	0.08 23	0.20 57	0.03 23	2.65 74	0.04 26
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MMNet	0.34 15	0.21 31	0.07 10	0.05 16	0.06 17	0.00 1	0.12 87	0.03 11	0.04 16	0.22 69	0.00 1	0.36 36	0.02 5	0.05 59	2.17 28	0.69 11	0.33 37	0.15 31	0.34 18	0.07 10	0.34 17	0.60 5	0.06 60	0.10 27	0.03 13	0.05 28	2.93 81	0.02 17

delet	0.21 6	0.08 13	0.24 27	0.06 19	0.05 12	0.02 36	0.04 34	0.02 7	0.05 21	0.34 82	0.00 1	0.20 16	0.04 14	0.02 27	1.45 13	0.53 3	0.23 24	0.07 13	0.12 8	0.06 8	0.15 4	0.38 4	0.01 11	0.06 15	0.01 3	0.01 5	1.50 45	0.02 17

psm_up	1.28 98	0.67 119	1.09 143	0.41 123	0.89 157	0.04 60	0.31 125	2.38 142	1.16 165	0.77 108	0.00 1	1.36 127	0.10 43	0.44 170	4.59 107	1.35 48	0.83 101	0.45 95	4.14 131	0.47 70	1.60 74	2.76 45	0.01 11	0.73 150	1.16 122	1.54 124	3.84 123	1.40 117

UNet	0.67 39	0.32 54	0.47 82	0.27 80	0.23 67	0.03 54	0.15 97	0.55 69	0.14 59	1.13 132	0.00 1	0.61 78	0.17 66	0.15 107	2.26 30	1.51 61	0.50 63	0.22 41	1.51 51	0.25 41	0.75 32	1.79 25	0.18 112	0.60 133	0.07 29	0.32 70	3.43 105	0.61 90

UPFNet	0.52 29	0.31 53	0.76 112	0.22 54	0.28 80	0.02 36	0.05 44	0.09 31	0.08 34	0.38 88	0.00 1	0.38 42	0.03 9	0.24 129	3.16 53	1.04 23	0.34 39	0.14 28	0.59 25	0.34 54	0.44 21	1.09 14	0.01 11	0.30 77	0.05 24	0.01 5	3.54 108	0.05 31

DMCA	0.36 19	0.36 68	0.19 21	0.17 47	0.09 27	0.02 36	0.05 44	0.02 7	0.05 21	0.58 100	0.00 1	0.39 45	0.05 19	0.01 12	2.07 25	0.98 19	0.54 68	0.12 22	0.23 12	0.10 16	0.46 23	1.38 20	0.01 11	0.22 60	0.03 13	0.08 32	1.30 36	0.15 53

RYNet	0.61 35	0.04 3	0.00 1	0.02 6	0.04 10	0.00 1	0.01 4	0.03 11	0.04 16	0.07 47	0.00 1	0.07 2	0.12 48	0.00 1	4.57 104	0.66 9	0.12 7	0.99 160	0.37 19	0.02 2	0.25 12	0.10 1	0.05 54	0.03 8	0.08 32	7.32 202	1.40 41	0.12 49

CC-Net-ROB	5.62 209	8.62 241	1.87 180	23.08 246	6.72 234	15.74 243	8.55 237	0.45 60	0.82 144	1.55 156	0.00 1	24.53 233	3.35 199	3.39 237	5.49 137	0.89 15	2.73 193	1.76 201	12.04 208	0.82 128	1.32 58	1.73 23	9.22 249	0.42 104	3.22 182	2.53 143	2.45 70	8.44 194

HITNet	0.68 40	0.16 24	0.11 15	0.07 29	0.10 30	0.01 10	0.03 25	1.72 105	0.79 143	0.11 52	0.00 1	0.77 97	0.28 90	0.12 100	2.69 40	1.17 31	0.45 56	0.14 28	0.72 27	0.25 41	1.61 76	2.80 47	0.01 11	0.17 48	0.04 19	0.15 42	3.40 103	0.41 75
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
PS-NSSS	1.79 131	3.17 216	0.42 64	3.20 203	0.92 161	2.08 193	1.19 167	0.39 53	0.16 70	0.38 88	0.00 1	11.59 211	1.18 180	0.50 180	5.15 127	0.89 15	0.71 88	0.28 53	4.31 135	0.17 29	0.97 44	0.64 7	2.37 225	0.19 52	1.58 141	0.76 98	3.28 96	1.77 129

iResNet_ROB	1.22 94	0.71 126	0.44 68	0.45 131	0.34 99	0.04 60	0.16 99	3.05 183	0.12 56	1.32 146	0.00 1	0.93 109	0.34 97	0.05 59	4.57 104	1.86 81	0.81 96	0.48 97	6.00 148	0.34 54	1.95 95	1.30 17	0.31 148	0.91 169	0.33 74	0.95 104	3.93 132	1.14 113

MIF-Stereo (partial)	0.58 34	0.39 70	0.42 64	0.07 29	0.22 65	0.02 36	0.03 25	0.08 28	0.11 49	0.01 35	0.01 55	0.50 62	0.12 48	0.03 41	2.35 35	1.69 76	0.25 28	0.60 110	0.91 34	0.11 17	1.40 60	2.26 40	0.01 11	0.34 80	0.12 44	0.29 61	2.91 80	0.38 73

Sa-1000	1.45 108	0.32 54	0.53 89	0.28 83	0.26 77	0.01 10	0.04 34	2.73 166	0.11 49	0.01 35	0.01 55	0.59 68	0.49 126	0.56 185	6.07 161	2.10 105	0.92 115	0.88 145	4.60 139	0.59 99	1.56 70	6.38 162	0.01 11	0.64 139	2.25 154	1.72 131	5.00 171	0.38 73

dd	1.06 76	0.48 85	0.31 35	1.86 187	0.06 17	0.26 138	0.16 99	0.47 62	0.06 28	0.11 52	0.01 55	2.18 143	0.07 29	0.20 120	4.43 98	1.13 28	1.19 136	0.38 70	6.03 150	0.38 60	0.67 30	1.85 26	0.14 101	0.32 78	0.63 98	0.09 34	3.27 95	1.90 133

RALAANet	1.21 92	0.40 73	0.56 92	0.37 114	0.31 85	0.20 129	0.15 97	1.87 115	0.20 79	0.51 98	0.01 55	0.49 58	0.26 87	0.07 71	3.97 87	2.32 114	0.48 59	0.73 130	3.41 115	1.09 146	3.06 124	5.24 133	0.02 35	0.50 119	0.74 102	1.14 110	4.11 147	0.54 88

AANet_RVC	0.29 13	0.05 6	0.28 33	0.06 19	0.21 63	0.00 1	0.24 119	0.03 11	0.17 71	0.34 82	0.01 55	0.08 3	0.04 14	0.01 12	2.17 28	0.58 5	0.16 15	0.07 13	0.44 21	0.20 32	0.13 3	0.33 3	0.03 44	0.07 19	0.02 7	0.06 29	1.15 35	0.86 98

raft_robust	1.38 104	0.73 131	0.63 95	0.27 80	0.23 67	0.01 10	0.05 44	3.04 182	0.24 93	1.16 134	0.02 60	0.61 78	0.67 145	0.07 71	3.67 73	2.22 110	0.80 94	0.66 115	5.14 143	0.33 52	3.43 137	6.40 164	0.01 11	0.37 95	1.19 123	1.48 121	2.86 79	0.96 108

SACVNet	1.77 130	0.88 144	1.11 145	0.67 148	1.41 179	0.84 162	0.94 158	2.65 160	0.54 120	1.31 145	0.02 60	0.95 110	0.40 108	0.39 158	6.01 160	2.36 117	1.71 169	0.42 87	4.84 142	0.82 128	3.03 122	6.05 153	0.11 93	0.73 150	1.33 128	1.66 129	4.02 137	2.55 147

GLC_STEREO	0.93 63	0.48 85	0.65 96	0.25 68	0.33 97	0.03 54	0.11 85	2.37 141	0.20 79	0.16 63	0.04 62	0.38 42	0.15 56	0.02 27	3.66 71	2.05 103	0.67 84	0.25 47	2.56 84	0.42 65	2.90 117	3.06 57	0.09 85	0.19 52	0.09 34	0.10 36	3.70 114	0.31 65

RALCasStereoNet	1.00 68	0.37 69	1.07 141	0.37 114	0.32 95	0.06 81	0.20 114	2.08 127	0.15 65	1.01 125	0.04 62	0.61 78	0.16 60	0.03 41	3.74 74	3.43 165	0.41 51	0.26 49	1.40 49	0.75 123	1.44 64	4.55 111	0.03 44	0.26 65	0.78 106	1.36 119	0.91 31	1.22 115

CFNet	0.72 45	0.50 89	0.71 104	0.48 135	0.45 127	0.06 81	0.27 123	0.58 70	0.09 41	0.65 104	0.04 62	0.84 100	0.10 43	0.05 59	2.80 44	0.75 12	0.60 78	0.09 19	0.84 33	0.41 62	1.10 50	1.22 15	0.03 44	0.13 37	0.58 92	1.14 110	3.44 106	1.47 120

castereo	1.53 110	0.70 124	0.59 93	0.07 29	0.28 80	0.18 123	0.08 62	0.34 51	0.49 117	0.26 72	0.06 65	1.04 114	0.43 112	0.03 41	4.93 123	3.96 190	1.32 150	0.63 112	6.17 155	0.73 119	4.92 168	6.50 165	0.13 97	0.29 72	1.89 149	2.86 146	0.91 31	1.44 119

CASnet	0.96 67	0.54 92	0.54 90	0.24 64	0.36 103	0.05 68	0.26 122	0.52 66	0.18 75	0.06 46	0.06 65	0.70 89	0.36 101	0.01 12	4.36 97	1.50 59	0.66 83	0.40 75	2.56 84	0.34 54	3.82 148	4.34 96	0.03 44	0.35 87	1.67 142	0.11 38	1.72 50	0.23 59
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
ADLNet	0.79 49	0.95 151	0.12 16	0.22 54	0.28 80	0.09 87	0.05 44	1.25 90	0.10 46	0.32 80	0.06 65	2.48 147	0.08 33	0.20 120	3.48 65	1.14 29	0.48 59	0.11 21	0.60 26	0.23 38	0.60 29	3.03 54	0.01 11	0.10 27	0.91 109	0.83 100	3.15 88	0.34 69

GANetREF_RVC	2.72 159	1.88 191	1.03 139	2.10 192	1.40 177	1.09 172	0.21 116	4.74 216	1.62 181	3.74 217	0.06 65	10.56 208	0.82 164	0.10 88	4.53 103	1.59 66	1.29 147	0.98 156	6.76 157	0.75 123	3.12 126	2.45 41	0.21 116	1.71 194	4.31 196	3.74 161	7.02 204	5.71 171
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
Pointernet	0.13 1	0.04 3	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.07 83	0.18 106	0.00 1	0.01 1	0.00 1	0.07 69	0.10 5	0.01 3	0.01 12	0.89 5	0.57 4	0.12 7	0.02 3	0.09 5	0.06 8	0.11 1	0.83 9	0.00 1	0.02 4	0.01 3	0.00 1	0.04 2	0.18 55

IER	0.69 42	0.46 82	0.29 34	0.30 89	0.18 43	0.01 10	0.09 71	0.42 56	0.11 49	1.07 129	0.07 69	1.62 135	0.05 19	0.20 120	3.15 52	1.25 37	0.40 48	0.16 33	0.82 31	0.44 66	0.57 28	2.22 38	0.21 116	0.34 80	0.09 34	1.03 107	2.96 82	0.28 63

CREStereo++_RVC	1.20 89	0.23 36	1.65 169	0.28 83	0.43 125	0.01 10	0.17 103	2.02 121	0.26 96	0.61 101	0.08 71	0.50 62	0.15 56	0.05 59	3.91 85	2.85 137	0.95 117	0.50 99	2.77 94	0.31 48	3.04 123	3.84 81	0.13 97	0.14 39	1.10 119	1.31 118	4.38 156	0.77 96
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
RASNet	0.86 58	0.32 54	0.77 114	0.46 132	0.31 85	0.18 123	0.10 83	0.95 81	0.14 59	1.11 130	0.09 72	0.53 66	0.44 114	0.35 154	1.76 21	1.87 82	0.59 77	0.22 41	1.13 39	0.07 10	1.42 63	3.94 84	0.17 110	0.53 125	0.46 84	0.37 76	3.64 113	1.29 116

TDLM	0.20 4	0.10 16	0.21 22	0.08 35	0.23 67	0.02 36	0.04 34	0.19 38	0.04 16	0.02 39	0.10 73	0.67 87	0.05 19	0.10 88	0.43 1	0.28 1	0.35 41	0.20 38	0.02 1	0.01 1	0.12 2	1.22 15	0.05 54	0.01 1	0.00 1	0.02 16	0.41 21	0.41 75

RAFT_CTSACE	0.74 46	0.81 138	0.44 68	0.25 68	0.08 26	0.15 114	0.03 25	1.99 120	0.06 28	0.00 1	0.11 74	0.47 56	0.46 121	0.01 12	2.74 43	1.26 38	0.29 36	0.16 33	0.77 29	0.13 24	0.79 33	4.54 110	0.01 11	0.15 43	0.25 66	0.01 5	3.88 128	0.04 26

CIPLG	1.04 73	0.23 36	0.82 120	0.32 96	0.36 103	0.04 60	0.34 130	0.21 40	0.50 119	0.07 47	0.11 74	1.24 121	0.08 33	0.42 169	4.82 120	1.65 72	0.85 104	0.39 74	2.02 66	0.32 49	2.35 103	4.69 118	0.05 54	0.75 153	1.10 119	0.35 74	3.79 119	0.12 49

CFNet_pseudo	1.04 73	0.55 93	0.68 98	0.46 132	0.53 132	0.05 68	0.02 15	0.61 72	0.10 46	0.91 119	0.11 74	0.88 106	0.56 134	0.52 183	5.81 151	1.84 80	0.55 73	0.37 67	2.85 97	0.41 62	1.09 49	3.10 61	0.59 185	0.29 72	0.61 95	0.63 90	2.23 64	1.75 128

NLCA_NET_v2_RVC	1.21 92	0.81 138	0.50 84	0.22 54	0.48 130	0.03 54	1.73 181	1.18 88	2.43 200	2.04 171	0.11 74	0.74 92	0.09 38	0.55 184	6.88 178	1.12 27	0.38 45	0.30 57	1.67 55	0.28 45	0.80 34	1.75 24	0.15 105	0.25 64	0.13 45	3.23 150	2.70 75	2.04 136
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UDGNet	2.73 160	1.17 172	0.42 64	10.90 236	5.53 225	8.65 232	3.60 212	1.70 104	0.27 97	0.22 69	0.12 78	0.80 99	0.12 48	9.72 253	4.00 91	1.35 48	0.73 89	0.54 103	3.02 105	0.60 101	2.78 112	6.16 157	3.41 237	0.29 72	1.70 143	1.69 130	3.06 85	1.10 111

IPLGR_C	1.02 71	0.24 41	0.77 114	0.31 91	0.36 103	0.04 60	0.35 132	0.20 39	0.47 115	0.07 47	0.12 78	1.26 123	0.09 38	0.41 167	4.52 102	1.63 69	0.81 96	0.45 95	2.10 68	0.32 49	2.41 107	4.67 117	0.07 76	0.75 153	1.04 117	0.28 59	3.80 120	0.11 46

LMCR-Stereo	1.14 80	0.56 94	0.72 105	0.31 91	0.31 85	0.14 107	0.06 52	1.38 94	0.28 98	0.33 81	0.12 78	0.86 104	0.20 71	0.26 132	3.99 89	2.00 96	1.20 137	0.37 67	6.02 149	1.76 174	2.41 107	3.82 79	0.07 76	0.55 129	0.52 87	0.51 84	1.50 45	0.67 93

s12784h	2.36 150	2.32 203	2.69 203	1.64 178	0.77 150	0.08 84	0.06 52	2.09 128	0.54 120	1.17 135	0.13 81	1.69 137	0.67 145	0.04 55	3.36 62	3.26 153	1.00 123	0.40 75	3.79 126	0.49 74	5.47 181	4.44 100	0.16 107	0.38 97	3.34 186	5.45 182	7.07 205	11.25 209

ACRE	1.04 73	0.24 41	0.80 118	0.33 98	0.36 103	0.04 60	0.34 130	0.21 40	0.48 116	0.08 51	0.14 82	1.30 125	0.09 38	0.45 172	4.77 117	1.62 68	0.82 99	0.43 91	2.08 67	0.33 52	2.40 106	4.72 119	0.06 60	0.74 152	1.10 119	0.28 59	3.80 120	0.11 46

AACVNet	1.07 77	0.61 105	0.44 68	0.65 146	0.80 151	0.12 96	0.17 103	0.37 52	0.20 79	0.17 64	0.14 82	0.60 72	0.24 85	0.26 132	4.81 118	2.04 102	0.61 79	0.40 75	1.72 59	0.41 62	1.80 90	3.08 59	0.40 157	0.20 55	0.52 87	1.51 122	4.20 150	2.32 142

IGEV-Stereo++	0.40 22	0.03 1	0.10 13	0.03 12	0.03 6	0.10 91	0.01 4	0.01 2	0.03 10	0.00 1	0.15 84	0.18 8	0.03 9	0.01 12	1.95 23	1.30 44	0.05 1	0.29 54	0.81 30	0.51 80	0.25 12	3.15 62	0.27 137	0.03 8	0.02 7	0.01 5	1.39 40	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.83 54	0.08 13	0.36 51	0.18 49	0.21 63	0.01 10	0.06 52	1.75 107	0.21 89	0.14 60	0.15 84	0.45 53	0.16 60	0.03 41	4.05 92	1.87 82	0.36 43	0.42 87	1.67 55	0.17 29	1.76 88	4.52 109	0.02 35	0.11 32	0.38 79	2.70 144	0.33 17	0.33 67

CAS	0.89 60	0.22 34	0.39 60	0.21 52	0.24 70	0.03 54	0.36 133	0.23 43	0.62 130	1.28 142	0.16 86	0.38 42	0.84 166	0.12 100	3.10 51	1.87 82	0.94 116	0.75 132	1.30 46	0.58 97	2.82 116	3.00 50	0.03 44	0.12 34	0.13 45	0.72 96	1.80 53	1.89 132

GMOStereo	1.19 85	0.17 25	0.68 98	0.34 102	0.31 85	0.13 102	0.31 125	2.36 135	0.15 65	0.00 1	0.17 87	0.60 72	0.45 117	0.02 27	3.83 80	3.83 182	0.54 68	0.70 122	2.41 77	0.64 107	1.71 84	6.50 165	0.01 11	0.34 80	1.38 131	0.25 54	4.07 139	0.10 39

error version	1.19 85	0.17 25	0.68 98	0.34 102	0.31 85	0.13 102	0.31 125	2.36 135	0.15 65	0.00 1	0.17 87	0.60 72	0.45 117	0.02 27	3.83 80	3.83 182	0.54 68	0.70 122	2.41 77	0.64 107	1.71 84	6.50 165	0.01 11	0.34 80	1.38 131	0.25 54	4.07 139	0.10 39

test-v	1.19 85	0.17 25	0.68 98	0.34 102	0.31 85	0.13 102	0.31 125	2.36 135	0.15 65	0.00 1	0.17 87	0.60 72	0.45 117	0.02 27	3.83 80	3.83 182	0.54 68	0.70 122	2.41 77	0.64 107	1.71 84	6.50 165	0.01 11	0.34 80	1.38 131	0.25 54	4.07 139	0.10 39

test-2	1.19 85	0.17 25	0.68 98	0.34 102	0.31 85	0.13 102	0.31 125	2.36 135	0.15 65	0.00 1	0.17 87	0.60 72	0.45 117	0.02 27	3.83 80	3.83 182	0.54 68	0.70 122	2.41 77	0.64 107	1.71 84	6.50 165	0.01 11	0.34 80	1.38 131	0.25 54	4.07 139	0.10 39

4D-IteraStereo	1.14 80	0.34 65	1.40 155	0.29 85	0.38 112	0.05 68	0.09 71	2.11 129	0.11 49	0.00 1	0.19 91	0.52 65	0.22 77	0.24 129	3.76 76	3.57 173	0.28 31	0.38 70	2.95 100	0.49 74	3.35 134	5.63 141	0.12 96	0.41 101	0.10 38	0.29 61	3.09 86	0.34 69

LoS_RVC	1.27 96	1.54 181	0.85 122	0.06 19	0.55 134	0.01 10	0.13 90	0.23 43	0.73 138	1.70 158	0.22 92	0.64 82	0.69 149	0.11 93	3.79 78	3.07 143	0.75 91	1.99 212	3.69 123	0.64 107	4.98 169	4.94 127	0.22 122	0.10 27	0.37 77	0.50 82	0.82 27	0.93 105

tt_ll	1.27 96	1.54 181	0.85 122	0.06 19	0.55 134	0.01 10	0.13 90	0.23 43	0.73 138	1.70 158	0.22 92	0.64 82	0.69 149	0.11 93	3.79 78	3.07 143	0.75 91	1.99 212	3.69 123	0.64 107	4.98 169	4.94 127	0.22 122	0.10 27	0.37 77	0.50 82	0.82 27	0.93 105

MIM_Stereo	0.83 54	0.15 23	0.44 68	0.34 102	0.24 70	0.12 96	0.08 62	2.02 121	0.08 34	0.00 1	0.24 94	0.31 31	0.10 43	0.03 41	3.34 61	2.91 138	0.24 26	0.67 118	2.62 88	0.89 134	1.44 64	3.49 69	0.06 60	0.26 65	0.20 57	0.24 53	1.72 50	0.18 55

STTStereo	1.36 103	0.86 142	0.78 117	0.40 122	0.33 97	0.08 84	1.20 168	0.43 58	1.52 176	1.38 152	0.24 94	2.01 140	0.27 88	0.38 157	9.23 203	1.30 44	0.40 48	0.33 62	1.27 45	0.20 32	1.56 70	1.97 30	0.16 107	0.15 43	0.10 38	1.81 132	3.62 112	4.69 160

xy-stereo	0.42 23	0.06 9	0.14 17	0.02 6	0.05 12	0.16 117	0.02 15	0.06 26	0.03 10	0.00 1	0.25 96	0.32 32	0.05 19	0.01 12	3.07 49	1.67 74	0.15 14	0.05 11	0.31 15	0.71 117	0.49 25	3.30 66	0.06 60	0.04 10	0.03 13	0.09 34	0.33 17	0.00 1

Occ-G	0.48 26	0.11 18	0.24 27	0.04 13	0.11 31	0.16 117	0.04 34	0.04 19	0.02 6	0.00 1	0.25 96	0.15 6	0.02 5	0.00 1	3.08 50	1.56 64	0.11 6	0.34 64	1.04 37	0.48 73	0.85 40	3.04 56	0.23 124	0.07 19	0.04 19	0.02 16	0.83 29	0.01 14

IPLG	1.33 100	0.40 73	0.76 112	0.29 85	0.28 80	0.01 10	0.09 71	2.25 132	0.31 101	0.40 91	0.28 98	0.37 40	0.74 155	0.31 147	5.67 146	1.89 85	1.26 145	0.95 155	2.86 98	0.47 70	1.18 53	6.06 154	0.06 60	0.66 143	0.63 98	3.73 160	3.86 127	0.11 46

CVANet_RVC	0.42 23	0.29 49	0.82 120	0.60 144	0.31 85	0.18 123	0.03 25	1.58 101	0.25 95	0.12 58	0.28 98	0.84 100	0.05 19	0.11 93	0.69 2	0.46 2	0.36 43	0.25 47	0.08 4	0.08 13	0.20 6	1.95 28	0.02 35	0.05 13	0.06 28	0.03 23	0.70 26	1.10 111

iResNetv2_ROB	1.40 106	0.83 140	0.41 62	1.30 173	0.37 108	0.05 68	0.14 94	3.17 189	0.20 79	1.97 169	0.28 98	2.49 148	0.40 108	0.06 67	3.78 77	1.57 65	1.08 129	0.22 41	6.10 151	0.67 115	3.61 142	2.04 33	0.26 132	0.83 165	0.62 97	0.54 86	4.07 139	0.71 94

FCDSN-DC	1.87 132	0.93 149	2.12 189	1.84 185	1.62 183	1.35 179	1.17 165	0.74 74	0.46 112	1.19 138	0.30 101	2.02 141	0.48 124	0.28 141	5.91 153	2.18 107	2.34 185	2.10 217	1.30 46	0.47 70	2.99 121	5.42 136	0.57 180	3.93 222	2.22 153	3.45 151	1.45 43	1.56 124
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet-RVC	2.02 142	0.32 54	0.74 110	0.33 98	1.23 168	0.05 68	3.02 204	0.60 71	0.24 93	1.02 126	0.31 102	6.30 192	0.33 95	0.34 149	10.06 210	2.10 105	0.84 103	0.81 138	6.91 159	1.97 180	2.36 104	3.78 78	0.20 115	0.61 134	1.94 150	1.65 128	3.28 96	3.13 150

PMTNet	1.51 109	0.60 103	1.30 151	0.27 80	0.26 77	0.02 36	0.18 106	0.51 65	0.56 125	0.71 107	0.33 103	0.59 68	0.48 124	0.09 83	6.84 176	3.43 165	0.91 112	0.38 70	6.13 153	0.44 66	4.00 151	3.52 71	0.13 97	0.15 43	3.04 176	1.29 117	1.36 37	3.30 154

DMCA-RVC	0.82 53	0.43 77	0.50 84	0.31 91	0.59 140	0.15 114	1.13 164	0.29 50	1.52 176	1.29 144	0.34 104	0.64 82	0.14 54	0.17 111	3.74 74	1.26 38	0.80 94	0.51 100	0.97 35	0.51 80	0.87 41	1.93 27	0.26 132	0.40 100	0.13 45	0.08 32	2.70 75	0.50 80

UCFNet_RVC	1.41 107	2.75 209	0.68 98	0.60 144	0.80 151	0.26 138	0.16 99	0.28 49	0.23 91	0.93 120	0.37 105	2.60 149	1.05 178	0.07 71	6.13 163	1.33 47	0.70 86	0.52 102	2.48 81	0.62 104	1.87 91	3.20 64	1.04 207	0.35 87	1.83 146	1.96 134	2.11 60	3.29 153

GEStereo_RVC	2.49 155	0.90 146	1.02 138	1.03 167	0.74 148	1.57 185	1.21 169	2.68 162	0.58 127	0.77 108	0.39 106	2.62 152	0.36 101	0.11 93	4.94 124	4.65 197	2.05 178	2.17 218	9.07 180	2.10 189	3.74 146	9.71 238	0.55 177	1.49 188	0.81 108	0.84 102	4.45 159	6.73 183

sAnonymous2	1.64 113	0.27 46	0.18 19	0.11 42	0.20 58	0.49 148	0.05 44	1.85 111	0.98 154	0.21 65	0.39 106	1.21 117	0.85 167	0.08 79	4.74 112	3.93 188	1.35 153	1.22 181	7.85 164	0.83 131	4.15 153	5.99 148	0.03 44	0.42 104	0.15 51	2.19 137	2.36 67	2.37 143

CroCo_RVC	1.64 113	0.27 46	0.18 19	0.11 42	0.20 58	0.49 148	0.05 44	1.85 111	0.98 154	0.21 65	0.39 106	1.21 117	0.85 167	0.08 79	4.74 112	3.93 188	1.35 153	1.22 181	7.85 164	0.83 131	4.15 153	5.99 148	0.03 44	0.42 104	0.15 51	2.19 137	2.36 67	2.37 143

test_1	1.89 134	1.07 165	1.54 163	0.41 123	0.38 112	0.14 107	0.19 111	2.73 166	0.17 71	0.31 79	0.40 109	4.23 165	0.35 99	0.03 41	5.96 157	3.44 167	0.64 81	0.65 114	9.10 182	0.53 84	3.29 131	8.03 208	0.08 81	0.82 163	0.74 102	1.01 105	3.94 134	0.89 100

test_3	1.92 137	1.16 171	1.42 156	0.44 129	0.39 117	0.14 107	0.20 114	2.79 172	0.17 71	0.38 88	0.41 110	4.32 166	0.36 101	0.03 41	6.25 165	3.34 157	0.68 85	0.67 118	9.18 183	0.53 84	3.20 127	7.85 202	0.06 60	0.80 161	0.95 112	1.27 116	3.85 126	0.94 107

test-3	1.89 134	1.05 162	1.54 163	0.41 123	0.38 112	0.14 107	0.19 111	2.73 166	0.17 71	0.35 86	0.42 111	4.22 163	0.35 99	0.03 41	5.92 154	3.44 167	0.64 81	0.66 115	9.08 181	0.54 94	3.27 130	8.02 207	0.08 81	0.82 163	0.74 102	1.01 105	3.94 134	0.87 99

APVNet	1.38 104	1.06 163	0.27 32	0.33 98	0.37 108	0.28 141	0.50 147	0.39 53	0.42 110	0.93 120	0.42 111	0.85 102	0.19 70	0.15 107	4.81 118	3.10 148	1.87 175	0.94 153	4.74 141	0.89 134	2.23 101	5.90 146	0.05 54	1.23 183	0.19 56	0.48 80	3.80 120	0.91 102

sCroCo_RVC	1.89 134	0.25 45	0.34 42	0.06 19	0.20 58	0.16 117	0.04 34	0.81 77	1.73 188	1.94 168	0.44 113	1.12 115	0.88 172	0.12 100	4.48 100	5.29 213	2.26 183	1.77 202	5.32 146	2.13 190	5.92 192	7.47 188	0.10 90	0.37 95	0.60 94	1.61 127	4.41 158	1.14 113

BEATNet_4x	1.65 115	0.58 100	0.35 45	0.20 50	0.38 112	0.15 114	0.46 144	1.78 110	1.70 187	0.40 91	0.50 114	1.13 116	0.62 142	0.65 188	6.09 162	3.02 142	2.14 182	1.81 203	1.48 50	0.79 127	5.22 174	7.76 198	0.08 81	1.07 178	0.32 73	0.48 80	3.92 131	1.49 121

DLCB_ROB	1.13 79	0.77 132	0.73 108	0.44 129	0.51 131	0.22 130	0.42 138	0.49 63	0.28 98	0.84 114	0.50 114	1.31 126	0.85 167	0.11 93	2.70 41	1.54 63	1.12 131	0.27 51	0.82 31	0.22 37	1.70 83	3.50 70	0.48 175	0.44 113	4.83 205	2.48 142	2.14 62	0.79 97

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 44	0.58 100	0.33 40	0.08 35	0.18 43	0.19 126	0.04 34	0.12 36	0.18 75	0.04 44	0.51 116	0.50 62	0.41 111	0.02 27	2.44 37	2.27 112	0.33 37	0.54 103	1.14 40	0.44 66	2.08 98	4.84 122	0.09 85	0.12 34	0.10 38	0.15 42	1.37 39	0.08 36

HSM	1.20 89	0.35 67	1.10 144	0.59 143	0.56 138	0.05 68	0.09 71	2.87 176	0.31 101	0.13 59	0.53 117	0.76 95	0.13 51	0.05 59	5.24 130	1.26 38	0.85 104	0.30 57	3.45 118	0.50 78	2.38 105	3.35 67	0.10 90	0.55 129	0.74 102	0.86 103	4.16 148	1.08 110

GES	1.73 119	0.33 61	0.48 83	0.58 142	0.43 125	0.28 141	0.51 148	2.03 125	0.90 151	1.18 137	0.55 118	0.49 58	0.23 84	0.02 27	8.51 196	2.72 131	1.06 127	0.76 133	9.71 188	1.71 171	3.36 135	4.34 96	0.23 124	0.83 165	0.42 81	0.35 74	2.56 73	2.21 141

FADNet	2.26 149	0.45 80	0.77 114	0.54 141	1.08 164	0.02 36	3.28 207	0.88 78	0.38 105	0.80 112	0.57 119	2.60 149	0.50 127	0.67 190	9.91 209	1.94 91	0.91 112	1.08 168	9.92 191	1.76 174	2.78 112	4.21 92	0.11 93	0.47 115	2.92 173	3.57 153	3.57 110	5.35 167

DSFCA	0.83 54	0.44 78	0.51 88	0.29 85	0.59 140	0.05 68	0.61 153	0.23 43	0.55 124	0.49 96	0.58 120	0.48 57	0.11 46	0.04 55	2.83 45	1.42 54	0.78 93	0.72 128	1.15 42	0.65 113	1.24 55	3.01 51	0.21 116	0.53 125	0.55 90	0.83 100	3.19 91	0.46 78

DISCO	0.90 61	0.96 155	0.36 51	0.06 19	0.36 103	0.63 157	0.54 149	0.23 43	0.32 103	1.72 160	0.58 120	0.41 48	0.29 92	0.04 55	2.98 48	1.47 57	1.02 124	0.31 60	3.32 114	0.56 95	1.01 45	3.01 51	0.13 97	0.33 79	0.13 45	0.33 71	2.81 78	0.43 77

CES	1.32 99	0.24 41	0.36 51	0.14 45	0.22 65	0.05 68	0.19 111	5.29 225	0.76 140	0.42 93	0.61 122	0.86 104	0.85 167	0.26 132	4.28 95	3.41 164	1.21 139	1.06 166	1.85 64	1.16 154	4.19 155	3.75 77	0.15 105	0.12 34	0.23 64	0.34 73	1.47 44	2.15 140

test_4	0.84 57	0.11 18	0.61 94	0.30 89	0.20 58	0.08 84	0.30 124	0.10 32	0.10 46	0.03 42	0.61 122	0.79 98	0.16 60	0.18 114	3.62 70	3.39 161	0.24 26	0.43 91	1.98 65	0.30 47	1.21 54	3.26 65	0.09 85	0.21 59	0.23 64	0.33 71	3.56 109	0.25 62

AF-Net	1.33 100	0.56 94	1.00 135	0.36 112	0.81 153	1.01 169	2.56 195	2.36 135	1.15 163	0.48 94	0.65 124	3.84 158	0.16 60	0.30 144	3.50 67	1.17 31	0.52 66	0.02 3	1.74 60	0.53 84	0.81 36	4.34 96	0.06 60	0.14 39	0.93 110	0.61 88	3.84 123	2.40 145

Nwc_Net	1.33 100	0.56 94	1.00 135	0.36 112	0.81 153	1.01 169	2.56 195	2.36 135	1.15 163	0.48 94	0.65 124	3.84 158	0.16 60	0.30 144	3.50 67	1.17 31	0.52 66	0.02 3	1.74 60	0.53 84	0.81 36	4.34 96	0.06 60	0.14 39	0.93 110	0.61 88	3.84 123	2.40 145

HGLStereo	0.70 43	0.34 65	0.41 62	0.23 61	0.31 85	0.02 36	0.17 103	0.08 28	0.13 57	1.20 139	0.69 126	0.25 23	0.15 56	0.09 83	2.36 36	1.50 59	0.57 76	0.29 54	1.25 43	0.24 39	1.13 51	3.16 63	0.08 81	0.34 80	0.18 55	0.19 48	3.13 87	0.47 79

MyStereo04	2.45 153	0.72 128	1.28 148	0.73 152	0.84 156	0.04 60	0.16 99	2.58 156	0.98 154	3.09 195	0.72 127	1.71 138	0.16 60	0.07 71	5.25 131	3.37 159	0.81 96	1.04 163	10.31 196	2.51 201	5.56 182	5.11 130	1.16 212	0.94 172	3.03 175	8.41 208	4.87 169	0.64 92

Anonymous3	3.42 175	0.60 103	0.93 131	0.09 39	1.35 172	0.50 150	0.03 25	3.46 198	1.28 167	1.11 130	0.80 128	10.89 209	1.36 185	0.45 172	8.96 200	6.97 243	3.85 204	3.08 230	11.46 203	2.32 197	7.35 218	12.18 255	0.38 156	0.51 122	1.75 144	3.57 153	5.30 178	1.85 131

LoS	1.97 140	0.23 36	0.39 60	0.23 61	0.18 43	0.02 36	0.09 71	15.67 253	0.89 150	3.41 210	0.87 129	0.98 111	0.83 165	0.20 120	3.66 71	3.84 186	1.36 155	0.90 148	3.25 107	0.74 121	5.14 173	4.30 95	0.24 127	0.41 101	2.64 163	0.80 99	1.36 37	0.50 80
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
SGM-Forest	3.19 170	2.07 196	0.45 79	6.33 220	2.00 196	2.67 200	0.10 83	1.46 97	0.76 140	2.49 178	0.91 130	6.65 196	6.47 209	0.48 176	6.84 176	3.08 145	0.85 104	0.33 62	3.65 122	0.62 104	2.81 115	5.69 142	0.84 203	1.18 181	3.88 193	3.84 163	11.86 232	7.73 190
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MIPNet	1.76 123	0.72 128	0.87 125	0.32 96	0.55 134	0.01 10	0.08 62	1.77 109	0.38 105	2.09 172	0.92 131	0.44 52	0.76 157	0.27 136	5.64 141	2.03 98	1.52 163	0.93 152	3.87 127	1.34 162	1.41 62	6.39 163	0.07 76	1.05 176	2.65 164	7.16 198	3.90 129	0.29 64

FADNet-RVC-Resample	1.87 132	0.69 121	1.01 137	0.50 137	0.67 143	0.19 126	1.39 175	1.43 96	0.87 149	0.94 122	0.92 131	5.52 185	0.52 129	1.00 203	7.45 183	1.91 88	1.44 157	1.98 211	3.91 128	1.13 148	1.92 93	4.61 115	0.23 124	1.54 192	0.58 92	3.08 148	2.12 61	3.05 148

PDISCO_ROB	1.24 95	0.57 98	0.10 13	0.66 147	0.32 95	0.01 10	0.57 151	0.78 76	0.49 117	1.25 141	0.94 133	0.36 36	0.32 94	0.19 115	3.99 89	2.19 108	0.98 118	1.44 190	2.38 74	0.62 104	2.92 118	4.93 126	0.18 112	0.64 139	1.52 140	0.53 85	3.95 136	0.62 91

trnet	1.17 83	0.32 54	0.93 131	0.22 54	0.19 49	0.01 10	0.08 62	2.54 153	0.38 105	0.63 102	0.99 134	0.76 95	0.58 137	0.06 67	3.83 80	3.16 149	0.91 112	0.55 105	2.21 72	0.76 125	2.97 120	3.47 68	0.06 60	0.29 72	1.28 126	1.05 108	2.55 72	0.92 104

CREStereo	1.20 89	0.33 61	0.95 133	0.24 64	0.19 49	0.01 10	0.06 52	2.65 160	0.54 120	0.64 103	1.05 135	0.72 90	0.59 138	0.07 71	3.92 86	3.45 169	0.86 109	0.42 87	2.19 70	0.72 118	3.10 125	3.56 72	0.10 90	0.29 72	1.20 124	1.09 109	2.54 71	0.90 101
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
NVstereo2D	0.93 63	0.48 85	0.17 18	0.24 64	0.42 123	0.41 145	0.08 62	1.64 102	0.59 128	0.87 117	1.05 135	0.42 50	0.21 75	0.08 79	5.64 141	2.38 119	0.82 99	0.59 108	1.71 57	0.24 39	1.26 56	2.48 42	0.06 60	0.47 115	1.31 127	0.29 61	1.04 33	0.24 60

TANstereo	1.73 119	1.38 177	0.72 105	0.26 72	0.35 101	0.62 155	0.07 57	0.52 66	0.46 112	0.27 74	1.08 137	0.36 36	0.20 71	1.04 206	3.37 63	2.99 140	0.99 119	1.69 199	9.06 178	3.49 217	3.58 140	4.48 107	3.34 235	0.28 69	0.05 24	0.67 92	5.35 180	0.09 37

XX-TBD	1.73 119	1.38 177	0.72 105	0.26 72	0.35 101	0.62 155	0.07 57	0.52 66	0.46 112	0.27 74	1.08 137	0.36 36	0.20 71	1.04 206	3.37 63	2.99 140	0.99 119	1.69 199	9.06 178	3.49 217	3.58 140	4.48 107	3.34 235	0.28 69	0.05 24	0.67 92	5.35 180	0.09 37

ADCRef	3.22 171	2.76 210	1.07 141	0.70 151	2.26 204	2.09 194	2.76 198	1.00 83	5.91 228	1.91 166	1.10 139	1.28 124	0.78 159	1.43 217	8.09 192	3.52 170	1.51 162	1.18 176	8.68 173	2.26 193	3.23 128	6.00 150	1.89 221	1.20 182	3.12 181	7.80 205	3.41 104	10.10 205

CFNet_RVC	1.14 80	0.65 115	0.92 128	0.35 109	0.40 118	0.14 107	0.13 90	0.11 35	0.18 75	0.86 116	1.15 140	0.67 87	0.17 66	0.08 79	6.26 167	1.31 46	0.70 86	0.40 75	1.62 53	0.29 46	1.93 94	3.03 54	0.06 60	0.43 110	0.95 112	1.90 133	3.91 130	2.07 137

ICVP	1.55 111	0.24 41	1.65 169	0.43 127	0.45 127	0.50 150	0.38 136	1.26 91	0.64 132	1.77 162	1.20 141	0.88 106	1.63 188	0.25 131	4.46 99	2.81 136	1.49 161	1.01 161	2.50 82	1.15 153	2.70 110	5.75 143	0.14 101	0.63 136	0.72 101	2.31 139	3.35 101	1.59 126
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
NaN_ROB	3.44 176	1.18 173	1.20 147	0.92 159	3.15 211	0.73 159	1.61 179	3.36 194	2.57 203	0.98 124	1.25 142	21.11 229	0.77 158	1.26 213	5.06 125	1.79 79	1.06 127	0.76 133	2.52 83	1.44 164	1.95 95	3.82 79	0.52 176	1.30 185	4.05 194	10.09 222	4.78 166	13.66 218

stereogan	2.15 147	2.03 194	1.44 159	1.52 177	2.14 200	1.79 190	1.07 163	1.88 117	1.10 161	1.33 148	1.43 143	5.96 189	0.51 128	0.34 149	5.92 154	1.93 89	1.03 125	0.41 86	4.12 130	0.95 140	1.69 82	6.00 150	0.26 132	0.81 162	0.61 95	1.42 120	6.77 202	3.73 156

PA-Net	2.07 144	0.95 151	1.62 168	0.31 91	2.13 199	0.17 121	0.70 155	0.21 40	1.90 191	0.84 114	1.44 144	0.30 28	0.21 75	0.84 197	7.47 184	1.66 73	0.38 45	0.37 67	1.25 43	0.74 121	1.66 80	4.96 129	0.64 189	0.51 122	1.03 116	11.53 229	2.31 66	9.73 203
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SQANet	19.01 247	32.39 261	7.05 239	58.51 262	34.20 259	58.54 264	40.35 261	4.32 211	1.69 186	4.85 238	1.45 145	32.05 241	6.71 212	57.82 262	11.24 220	1.77 78	6.68 232	1.66 197	31.16 244	2.08 187	8.23 227	7.99 206	54.11 267	2.11 202	5.60 213	10.88 226	10.17 226	19.67 233

DeepPrunerF	2.93 164	1.75 189	0.35 45	3.49 207	9.49 241	1.73 189	4.02 214	0.70 73	3.19 208	0.69 105	1.51 146	0.60 72	0.34 97	0.14 106	7.97 191	3.53 171	1.21 139	0.76 133	4.64 140	0.73 119	2.31 102	4.11 90	0.65 190	0.58 131	15.77 247	3.70 159	3.75 118	1.43 118

ACVNet-4b	27.62 263	43.15 264	14.04 258	69.86 279	48.10 269	70.20 281	77.34 279	10.63 241	9.55 243	15.00 267	1.55 147	59.33 272	11.37 227	93.44 276	12.94 231	2.57 126	15.66 256	5.69 248	33.68 248	14.13 257	9.17 239	7.28 180	59.49 273	4.60 228	12.85 243	9.43 216	15.52 242	19.12 230

RTS	6.13 213	1.54 181	1.31 152	0.94 160	1.83 187	4.15 212	5.45 222	2.74 169	3.33 211	2.85 188	1.61 148	8.52 200	1.31 182	1.13 208	14.79 246	6.12 223	7.56 234	2.52 223	18.82 222	3.48 215	6.23 199	8.15 210	1.11 210	1.90 199	8.24 226	21.58 258	6.64 199	21.79 237

RTSA	6.13 213	1.54 181	1.31 152	0.94 160	1.83 187	4.15 212	5.45 222	2.74 169	3.33 211	2.85 188	1.61 148	8.52 200	1.31 182	1.13 208	14.79 246	6.12 223	7.56 234	2.52 223	18.82 222	3.48 215	6.23 199	8.15 210	1.11 210	1.90 199	8.24 226	21.58 258	6.64 199	21.79 237

TRStereo	3.75 187	3.07 213	7.59 241	0.37 114	0.17 41	7.92 227	0.24 119	2.99 180	0.91 152	2.72 182	1.68 150	5.88 188	0.65 144	0.15 107	5.57 139	5.35 215	0.86 109	0.80 137	7.01 160	1.31 160	4.10 152	7.50 190	0.34 151	0.43 110	2.67 167	12.33 231	12.84 234	5.90 173

NOSS_ROB	3.47 178	3.88 224	0.50 84	2.22 196	1.85 189	2.58 199	0.05 44	2.70 164	1.59 179	3.61 213	1.69 151	2.61 151	3.90 205	1.01 204	9.33 204	5.76 218	3.02 197	1.87 208	2.83 96	1.09 146	5.42 179	6.93 175	0.46 171	3.37 218	3.09 180	10.15 223	8.01 216	4.05 158

otaku	22.42 255	43.20 265	9.38 250	63.06 268	42.07 265	64.13 273	51.05 262	6.07 231	4.42 222	10.13 255	1.74 152	33.95 244	10.96 226	66.92 264	12.03 224	1.89 85	8.57 237	1.66 197	38.00 255	7.96 245	8.85 236	8.28 218	54.71 268	2.95 212	9.04 230	9.25 215	14.25 240	20.70 235

pcwnet_v2	1.99 141	0.65 115	0.87 125	0.77 153	1.17 166	0.72 158	0.24 119	1.75 107	0.66 134	3.33 202	1.75 153	1.49 131	1.91 191	1.68 223	6.75 174	2.30 113	1.12 131	0.69 121	4.33 136	0.50 78	2.08 98	4.26 93	1.07 209	0.77 158	1.43 137	2.18 136	4.16 148	5.20 165

IGEV-Stereo+	0.62 36	1.03 161	0.04 7	0.11 42	0.14 36	0.14 107	0.03 25	0.10 32	0.11 49	0.02 39	2.00 154	0.32 32	0.30 93	0.02 27	1.86 22	1.97 93	0.16 15	0.31 60	1.71 57	0.60 101	1.02 46	3.85 82	0.29 141	0.06 15	0.03 13	0.21 51	0.20 10	0.00 1

RP	1.55 111	1.14 169	2.48 199	0.89 157	1.23 168	0.43 146	2.08 189	1.86 114	1.63 182	0.29 76	2.10 155	2.43 146	0.13 51	0.49 179	5.11 126	1.26 38	0.83 101	0.05 11	1.74 60	0.49 74	1.04 47	4.92 124	0.16 107	0.76 155	0.49 85	1.14 110	4.64 165	1.98 135

cross-raft	2.64 158	0.79 135	1.76 176	0.43 127	0.89 157	0.23 131	0.18 106	3.08 184	0.70 136	0.77 108	2.13 156	1.21 117	0.69 149	0.41 167	5.43 136	5.90 220	1.22 144	0.59 108	10.82 201	1.85 177	6.50 203	8.26 213	0.45 169	0.63 136	2.66 165	4.41 169	4.46 160	4.88 162

FC-DCNN	4.43 194	4.58 227	5.93 232	9.82 234	4.79 222	8.76 233	4.48 219	4.47 212	1.65 183	2.91 192	2.13 156	6.53 195	2.41 195	0.30 144	4.57 104	2.52 123	2.76 196	1.21 179	3.98 129	0.89 134	3.66 144	4.91 123	0.73 199	4.23 226	8.24 226	6.03 188	7.69 210	9.53 201

MSMDNet	2.61 156	0.70 124	1.72 175	0.38 118	0.62 142	0.23 131	0.18 106	3.09 185	0.67 135	1.02 126	2.22 158	1.22 120	2.43 196	0.35 154	5.26 133	6.79 240	1.36 155	0.58 107	10.46 198	3.11 213	6.34 202	7.92 203	0.41 161	0.76 155	2.48 159	3.98 165	3.04 84	3.06 149

RainbowNet	28.72 266	46.67 267	19.30 266	69.82 278	47.14 267	68.90 280	70.63 274	10.00 238	3.26 209	17.63 269	2.27 159	46.57 261	29.74 254	91.67 273	17.86 256	3.37 159	12.50 247	5.59 246	44.74 263	17.11 263	10.33 244	8.87 226	58.90 272	5.15 238	14.30 245	12.58 233	17.44 245	23.01 241

anonymousdsp	0.56 31	0.10 16	0.36 51	0.24 64	0.07 23	0.09 87	0.01 4	0.04 19	0.05 21	0.00 1	2.27 159	0.22 21	0.20 71	0.00 1	2.28 32	1.41 53	0.28 31	0.17 35	0.52 23	0.67 115	0.56 27	3.56 72	0.31 148	0.07 19	0.02 7	0.01 5	1.65 48	0.01 14

DeepPruner_ROB	1.92 137	0.41 75	0.92 128	0.51 138	0.67 143	0.53 153	2.45 193	1.72 105	0.84 147	1.37 151	2.27 159	0.75 94	0.55 132	0.12 100	8.56 197	2.33 115	1.28 146	1.20 178	2.67 90	0.58 97	6.00 194	4.19 91	0.75 200	0.44 113	0.66 100	6.01 187	3.18 90	0.91 102

anonymousdsp2	1.03 72	0.29 49	0.37 56	0.23 61	0.09 27	0.03 54	0.04 34	1.33 92	0.08 34	0.02 39	2.28 162	0.33 35	0.18 68	0.27 136	2.59 38	2.50 122	0.44 55	0.56 106	3.69 123	1.14 149	1.68 81	5.57 139	0.24 127	0.50 119	0.41 80	0.15 42	2.74 77	0.02 17

HH	3.49 180	0.47 83	5.11 225	0.68 149	0.69 145	0.93 167	1.38 172	3.19 190	0.82 144	2.81 184	2.29 163	5.39 181	0.81 162	0.34 149	5.69 147	7.67 252	0.99 119	1.08 168	9.91 189	2.70 208	7.76 221	8.27 215	0.57 180	0.93 170	3.44 188	8.42 210	5.63 188	6.30 180

HanStereo	3.49 180	0.47 83	5.11 225	0.68 149	0.69 145	0.93 167	1.38 172	3.19 190	0.82 144	2.81 184	2.29 163	5.39 181	0.81 162	0.34 149	5.69 147	7.67 252	0.99 119	1.08 168	9.91 189	2.70 208	7.76 221	8.27 215	0.57 180	0.93 170	3.44 188	8.42 210	5.63 188	6.30 180

IPLGR	2.02 142	0.67 119	0.81 119	0.38 118	0.47 129	0.01 10	0.08 62	1.39 95	0.28 98	2.32 175	2.30 165	0.46 54	0.79 161	0.20 120	6.88 178	1.99 94	1.44 157	1.35 187	5.56 147	1.85 177	2.94 119	6.20 158	0.06 60	1.13 180	3.39 187	6.80 194	3.93 132	0.75 95

DLNR_Zeroshot_test	23.08 257	78.93 291	7.15 240	99.97 291	0.34 99	0.16 117	98.90 291	3.23 192	0.54 120	3.12 196	2.31 166	6.01 190	0.92 175	21.35 258	96.48 291	100.00 295	25.46 268	22.19 279	22.79 236	2.43 199	9.32 240	9.14 231	0.06 60	0.65 142	2.36 158	3.89 164	2.16 63	3.20 151

PWCDC_ROB	3.09 167	0.52 90	0.24 27	0.38 118	0.92 161	0.25 136	0.37 134	1.16 87	8.67 239	0.14 60	2.36 167	0.85 102	32.24 259	0.72 194	6.25 165	3.40 163	2.00 177	0.94 153	2.65 89	1.03 145	3.63 143	9.35 235	0.27 137	0.68 146	0.55 90	0.69 94	1.44 42	1.79 130

FC-DCNN v2	4.85 201	4.85 230	6.16 236	11.18 237	5.04 223	9.41 234	4.33 215	5.45 226	2.13 196	2.92 193	2.41 168	6.96 197	3.28 198	0.29 143	4.66 108	2.49 121	2.73 193	1.13 173	4.30 134	0.89 134	3.66 144	4.92 124	0.72 197	4.22 225	9.66 236	6.86 195	9.29 221	10.92 207

R-Stereo Train	2.40 151	1.12 167	1.98 184	1.00 162	0.24 70	0.05 68	0.07 57	2.02 121	1.01 157	1.35 149	2.47 169	1.55 132	0.47 122	0.19 115	5.66 144	4.74 198	1.71 169	1.04 163	7.24 161	1.14 149	5.08 171	7.81 199	0.06 60	0.42 104	2.90 171	4.55 173	3.22 92	5.57 168

RAFT-Stereo	2.40 151	1.12 167	1.98 184	1.00 162	0.24 70	0.05 68	0.07 57	2.02 121	1.01 157	1.35 149	2.47 169	1.55 132	0.47 122	0.19 115	5.66 144	4.74 198	1.71 169	1.04 163	7.24 161	1.14 149	5.08 171	7.81 199	0.06 60	0.42 104	2.90 171	4.55 173	3.22 92	5.57 168
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Ntro	23.84 260	41.67 263	11.59 253	63.69 270	43.73 266	62.95 271	57.60 265	8.47 235	6.35 232	11.89 261	2.51 171	35.10 247	7.96 216	75.67 266	12.59 227	1.67 74	9.55 241	2.68 228	39.05 256	9.79 251	8.70 232	8.40 221	55.40 269	3.24 217	11.18 240	15.16 241	14.07 239	23.09 242

EGLCR-Stereo	1.68 117	0.23 36	2.17 190	0.08 35	0.28 80	0.09 87	0.09 71	0.50 64	1.17 166	0.11 52	2.55 172	0.62 81	0.67 145	0.03 41	4.24 94	3.69 180	1.12 131	1.22 181	4.58 138	0.59 99	4.19 155	7.51 191	0.24 127	0.68 146	1.05 118	0.64 91	6.73 201	0.33 67

AnonymousM	1.93 139	0.21 31	0.42 64	0.06 19	0.06 17	0.26 138	0.01 4	2.70 164	0.56 125	0.36 87	2.56 173	0.59 68	0.53 130	0.50 180	2.91 46	3.30 155	1.21 139	1.06 166	2.18 69	1.68 170	3.82 148	5.56 138	0.40 157	0.50 119	0.21 61	1.57 125	6.55 198	12.23 212

NCCL2	2.48 154	2.35 204	1.52 162	1.33 175	1.96 195	0.23 131	1.25 171	1.33 92	1.30 168	1.63 157	2.57 174	1.38 128	0.55 132	0.40 159	7.49 186	2.59 127	1.77 174	0.67 118	2.58 86	0.83 131	3.36 135	6.56 170	1.66 219	1.53 191	4.71 204	4.33 167	4.24 151	6.90 184

CSAN	5.32 206	2.66 207	1.69 172	3.30 205	3.85 215	2.05 192	2.31 191	5.00 221	4.86 226	3.78 220	2.69 175	17.88 226	11.82 228	1.17 210	10.17 211	1.96 92	2.51 189	1.35 187	6.12 152	2.50 200	3.97 150	4.60 113	0.56 178	2.97 213	6.49 221	16.18 245	7.96 215	13.30 217

RTSC	3.11 168	0.95 151	1.93 182	0.51 138	0.89 157	1.05 171	2.90 203	1.64 102	1.98 193	2.28 174	2.71 176	1.60 134	1.14 179	1.24 211	11.23 219	4.78 201	4.92 222	2.00 214	8.11 171	1.61 168	4.78 166	6.97 177	0.34 151	1.52 189	1.35 129	1.21 115	4.60 164	9.80 204

NCC-stereo	2.13 145	1.68 187	1.46 160	1.00 162	1.37 173	0.89 165	2.88 201	2.59 157	2.86 206	0.34 82	2.72 177	2.40 144	1.41 186	0.27 136	5.18 128	1.38 50	0.85 104	0.98 156	2.99 103	1.01 143	1.54 68	4.72 119	0.43 165	0.53 125	2.61 161	4.44 170	4.09 144	4.93 163

Abc-Net	2.13 145	1.68 187	1.46 160	1.00 162	1.37 173	0.89 165	2.88 201	2.59 157	2.86 206	0.34 82	2.72 177	2.40 144	1.41 186	0.27 136	5.18 128	1.38 50	0.85 104	0.98 156	2.99 103	1.01 143	1.54 68	4.72 119	0.43 165	0.53 125	2.61 161	4.44 170	4.09 144	4.93 163
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CBMV	6.33 215	3.75 221	1.57 166	3.96 210	3.58 212	2.97 202	1.75 182	3.89 206	2.67 205	4.14 225	2.72 177	14.42 218	3.85 204	0.73 195	10.81 216	6.26 229	4.67 217	2.29 222	9.29 184	1.51 165	8.03 225	7.42 186	0.63 187	6.58 246	6.79 224	7.57 204	20.00 249	28.98 253
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GANet	0.63 37	0.72 128	0.73 108	0.46 132	0.40 118	1.37 180	0.41 137	0.45 60	0.06 28	0.21 65	2.81 180	2.16 142	0.28 90	0.47 174	0.89 5	0.62 8	0.74 90	0.38 70	0.38 20	0.07 10	0.30 16	1.98 31	0.14 101	0.13 37	0.20 57	0.03 23	0.52 24	0.22 58

GANet-ADL	2.63 157	0.65 115	2.25 192	1.16 169	1.13 165	1.61 186	0.77 157	1.97 119	1.02 159	3.19 200	3.22 181	1.48 129	0.33 95	0.03 41	6.00 159	4.08 193	2.52 190	0.78 136	7.88 166	2.05 184	3.56 139	6.68 172	0.27 137	0.86 167	1.51 139	6.92 196	5.25 177	3.84 157

XPNet_ROB	3.41 174	2.62 206	1.58 167	0.80 154	1.56 181	1.24 178	0.96 159	0.89 79	1.54 178	1.17 135	3.26 182	26.85 237	0.38 106	0.40 159	6.47 171	2.54 125	3.57 202	0.89 146	3.41 115	1.26 156	3.53 138	7.67 195	0.87 204	0.64 139	0.96 114	2.39 140	9.98 224	4.70 161

CASS	2.93 164	1.06 163	2.39 195	2.21 195	1.17 166	0.52 152	2.81 199	2.79 172	1.05 160	1.80 164	3.40 183	1.68 136	0.59 138	0.05 59	4.51 101	3.20 152	5.58 224	1.31 186	9.56 186	1.64 169	7.26 216	7.98 205	0.05 54	0.66 143	3.62 192	2.70 144	4.35 153	5.22 166
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
iResNet	4.46 195	0.88 144	0.92 128	2.61 198	2.85 208	4.95 214	1.38 172	4.97 219	1.33 170	3.66 215	3.45 184	12.37 212	16.29 237	0.06 67	9.09 202	3.33 156	2.53 191	1.85 206	16.79 218	2.68 207	4.65 165	4.29 94	0.25 131	4.69 230	1.88 148	4.19 166	5.32 179	3.22 152

FINET	2.25 148	0.61 105	1.06 140	0.48 135	0.55 134	0.75 161	0.98 160	1.18 88	1.87 190	0.30 77	3.46 185	1.25 122	2.35 194	0.80 196	14.13 237	2.94 139	1.14 134	0.42 87	2.74 93	1.28 158	2.71 111	4.08 89	0.43 165	1.24 184	3.04 176	5.74 184	1.70 49	3.42 155

DN-CSS_ROB	1.68 117	0.57 98	1.42 156	0.83 156	0.73 147	0.05 68	0.22 118	2.83 174	0.40 108	1.50 155	3.57 186	1.02 112	0.43 112	0.09 83	4.11 93	1.61 67	1.34 152	0.84 140	8.83 175	0.39 61	4.42 161	3.67 74	0.09 85	1.02 174	0.13 45	0.55 87	3.24 94	1.52 122

Any-RAFT	2.91 163	0.59 102	3.81 212	0.35 109	0.57 139	0.02 36	0.11 85	2.92 177	0.63 131	0.50 97	3.78 187	3.92 161	0.36 101	0.16 110	6.57 173	3.98 191	0.87 111	0.87 143	8.59 172	0.61 103	5.45 180	6.20 158	0.42 164	0.49 117	5.12 210	9.91 219	3.30 98	8.42 193

DDUNet	13.01 239	20.50 254	4.63 217	37.04 256	24.81 255	34.87 259	32.65 257	1.85 111	1.66 185	1.47 153	3.83 188	13.22 216	4.08 206	83.62 268	6.26 167	2.41 120	8.99 239	3.82 235	18.78 221	4.54 225	7.88 224	7.25 179	16.92 258	0.99 173	1.50 138	0.70 95	4.90 170	2.09 138

iinet-f	1.66 116	1.28 174	0.38 58	0.81 155	0.15 38	0.24 135	0.13 90	0.42 56	0.21 89	1.91 166	3.98 189	0.30 28	0.27 88	0.07 71	6.30 169	2.65 130	0.43 54	0.30 57	8.10 170	1.14 149	2.10 100	6.32 160	0.26 132	0.52 124	1.42 136	0.21 51	4.26 152	0.60 89

test-1	3.29 173	0.29 49	1.96 183	0.33 98	0.26 77	0.23 131	0.42 138	3.11 186	0.84 147	3.35 206	3.99 190	5.66 187	0.78 159	0.19 115	6.33 170	6.00 222	1.70 168	1.62 196	10.71 199	1.73 172	5.37 178	9.64 237	0.07 76	0.76 155	3.30 185	6.12 189	5.48 184	8.68 197

MFN_U_SF_DS_RVC	7.94 224	3.78 222	1.17 146	9.35 232	4.27 219	8.06 229	8.52 236	11.24 242	8.55 238	4.88 239	4.04 191	17.24 224	9.50 222	6.06 247	14.53 245	3.53 171	2.28 184	1.12 172	19.59 228	2.56 203	8.24 228	9.72 239	3.14 233	2.11 202	11.98 241	14.76 240	10.14 225	14.15 219

MLCV	2.73 160	0.66 118	0.90 127	2.64 199	1.41 179	1.10 173	1.01 161	3.58 202	0.61 129	3.69 216	4.23 192	5.51 184	3.78 203	0.11 93	5.65 143	2.01 97	1.68 167	0.87 143	10.28 195	1.26 156	3.32 133	5.13 132	0.34 151	2.60 209	2.68 168	3.08 148	4.10 146	1.55 123

test_5	0.76 47	0.61 105	0.21 22	0.02 6	0.02 4	0.11 93	0.01 4	2.75 171	0.05 21	0.00 1	4.29 193	0.49 58	0.44 114	0.00 1	1.73 19	1.27 42	0.22 22	0.14 28	1.14 40	0.09 15	0.46 23	3.08 59	0.01 11	0.19 52	0.09 34	0.00 1	2.97 83	0.02 17

FADNet_RVC	4.48 196	2.12 200	1.42 156	3.57 209	3.69 213	1.20 174	2.37 192	2.30 134	1.42 174	1.77 162	4.48 194	9.79 205	6.84 213	1.84 227	12.73 229	3.36 158	3.55 201	4.20 239	17.52 219	3.76 221	5.93 193	8.26 213	0.72 197	1.64 193	1.78 145	3.63 157	5.12 172	5.99 177

HBP-ISP	4.03 189	3.61 219	4.65 218	4.90 216	2.67 206	3.96 211	0.21 116	4.13 210	1.33 170	3.40 208	4.53 195	5.06 176	0.59 138	1.99 228	8.66 199	8.18 254	1.95 176	1.49 192	3.09 106	1.55 166	5.74 183	9.32 234	0.67 192	2.28 204	3.06 178	5.01 176	10.99 228	5.93 176

MSC_U_SF_DS_RVC	11.75 236	10.45 244	6.25 237	17.50 241	6.77 235	8.15 230	11.44 242	18.23 258	23.22 268	11.11 257	4.62 196	15.32 220	6.08 208	10.68 255	16.27 253	6.19 227	3.94 207	5.52 245	39.73 258	7.74 243	9.53 242	12.33 256	7.02 245	7.63 251	14.72 246	12.91 236	6.89 203	16.97 226

RGC	2.76 162	2.10 199	5.00 222	1.68 179	1.94 192	1.93 191	1.23 170	2.03 125	1.49 175	0.88 118	4.67 197	2.77 153	2.63 197	0.70 192	5.76 150	1.89 85	1.20 137	0.48 97	4.42 137	1.33 161	2.66 109	6.08 155	0.21 116	1.11 179	2.55 160	5.20 178	5.35 180	7.17 186

CBMV_ROB	7.04 219	2.92 212	2.91 204	8.40 229	6.54 233	5.80 217	3.57 210	5.09 222	2.49 201	3.84 223	4.70 198	21.33 230	14.76 235	0.47 174	10.48 214	3.84 186	3.13 198	1.58 195	12.20 209	8.81 246	6.17 197	5.80 144	0.47 172	3.14 216	9.16 232	15.50 244	13.69 237	13.29 216

ADCL	4.20 192	3.62 220	2.45 197	1.72 182	1.80 186	3.15 204	4.53 220	2.29 133	13.19 249	2.81 184	4.88 199	2.96 154	0.72 153	1.36 216	7.16 182	2.76 134	2.35 186	2.20 219	6.83 158	2.31 196	6.19 198	6.77 174	1.40 216	1.47 187	6.63 223	6.49 191	4.40 157	11.08 208

model_zeroshot	3.58 185	0.49 88	2.22 191	1.96 188	0.99 163	0.34 143	0.18 106	2.98 179	0.43 111	2.44 177	5.28 200	4.75 174	0.54 131	0.17 111	8.97 201	6.14 225	1.71 169	1.15 174	15.06 213	1.29 159	5.77 190	7.73 197	0.26 132	0.43 110	5.63 214	5.85 185	5.24 175	8.66 196

SHD	5.09 204	1.15 170	3.12 206	1.80 184	1.94 192	1.71 188	2.82 200	5.09 222	4.76 225	2.82 187	5.39 201	5.07 177	9.79 223	0.87 198	11.37 221	6.33 232	4.71 218	2.67 227	13.97 211	3.50 219	7.31 217	8.29 219	0.44 168	3.88 221	5.02 209	7.49 203	4.03 138	12.20 211

ADCP+	3.65 186	2.02 193	2.68 202	1.32 174	1.94 192	1.22 176	4.40 217	1.11 86	9.44 242	1.76 161	5.45 202	9.05 202	0.37 105	0.98 202	6.99 180	2.36 117	0.61 79	0.92 150	6.14 154	0.94 139	2.80 114	5.58 140	0.36 155	0.63 136	3.00 174	12.42 232	3.57 110	10.51 206

LALA_ROB	4.53 197	4.80 229	1.68 171	1.27 172	2.16 201	2.28 198	1.42 176	1.88 117	2.60 204	2.71 181	5.56 203	33.12 242	0.72 153	0.88 199	10.88 217	2.59 127	3.47 200	1.83 205	4.21 133	2.04 183	4.39 160	7.30 182	0.41 161	1.52 189	2.35 157	3.60 156	8.94 220	7.68 189

XQC	5.77 211	3.33 217	2.00 186	3.49 207	4.00 217	3.75 210	3.56 209	6.60 232	3.33 211	2.89 190	5.57 204	6.45 193	8.10 217	1.78 225	12.28 225	5.97 221	4.03 210	1.85 206	11.48 204	3.98 223	6.63 210	9.37 236	0.62 186	2.51 207	9.28 233	15.19 242	11.40 231	6.32 182

ETE_ROB	5.10 205	4.12 225	1.76 176	1.25 171	2.22 203	2.82 201	2.07 188	1.56 100	4.21 221	1.88 165	5.58 205	37.59 250	0.86 171	1.44 218	10.38 213	2.80 135	4.20 212	0.98 156	5.24 145	1.97 180	4.87 167	7.58 192	0.77 202	1.38 186	2.34 156	3.79 162	15.93 243	8.21 192

SAMSARA	20.09 248	2.60 205	5.52 230	4.28 214	4.10 218	3.59 209	5.57 225	15.80 254	10.05 244	4.59 234	5.59 206	9.22 203	24.85 246	3.88 238	16.25 252	8.47 256	6.17 227	3.82 235	22.29 233	5.87 235	19.35 273	26.82 285	1.02 206	5.45 241	80.31 290	91.77 291	78.09 291	77.23 291

UDG	13.28 242	21.47 255	5.08 223	37.13 257	29.51 258	32.00 255	40.03 260	2.62 159	1.78 189	2.40 176	5.74 207	12.64 213	4.23 207	74.90 265	7.47 184	2.61 129	9.44 240	3.24 233	19.57 227	5.01 230	8.74 235	7.28 180	12.84 255	1.84 198	1.35 129	2.91 147	4.53 161	2.12 139

MDST_ROB	11.38 235	16.72 251	3.53 210	29.03 250	10.09 244	21.13 249	6.30 226	6.03 230	2.39 199	3.16 197	5.82 208	11.55 210	29.02 253	0.67 190	15.26 251	3.18 151	1.65 166	0.66 115	8.85 176	2.07 185	5.87 191	6.71 173	2.26 223	3.08 215	28.29 261	22.14 260	37.48 269	24.36 245

EKT-Stereo	3.12 169	0.79 135	2.25 192	0.51 138	0.38 112	0.57 154	1.87 185	3.36 194	1.32 169	2.03 170	5.99 209	1.48 129	0.75 156	0.44 170	7.79 188	6.14 225	1.47 160	3.22 232	8.95 177	2.82 211	6.93 215	8.34 220	0.17 110	0.49 117	4.41 198	4.95 175	5.40 183	1.57 125

HSM-Net_RVC	3.23 172	1.35 176	1.70 173	2.82 201	2.07 198	0.73 159	0.46 144	3.48 199	1.14 162	3.44 211	5.99 209	8.07 199	3.38 200	0.27 136	5.71 149	2.35 116	1.54 164	0.27 51	3.44 117	1.35 163	4.35 159	6.00 150	0.70 195	3.05 214	4.68 203	6.45 190	6.23 193	6.18 178
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DPSNet	15.27 245	3.38 218	2.28 194	7.89 227	8.28 237	10.58 237	4.44 218	5.86 228	8.70 240	4.26 229	6.00 211	72.12 283	28.20 252	4.69 244	15.14 250	10.42 264	11.48 245	8.27 259	58.42 280	9.38 250	12.12 253	11.31 251	17.29 259	11.11 260	20.16 254	20.85 257	14.99 241	24.68 247

DAS	4.65 198	0.98 157	1.28 148	1.99 190	1.39 175	1.39 181	1.58 177	3.52 200	4.17 219	3.33 202	6.18 212	12.75 214	6.50 210	0.10 88	8.31 193	4.81 203	4.46 214	2.26 220	10.21 192	5.35 233	6.51 205	7.66 193	0.57 180	4.84 232	4.63 200	7.17 199	7.79 213	5.90 173

SepStereo	4.65 198	0.98 157	1.28 148	1.99 190	1.39 175	1.39 181	1.58 177	3.52 200	4.17 219	3.33 202	6.18 212	12.75 214	6.50 210	0.10 88	8.31 193	4.81 203	4.46 214	2.26 220	10.21 192	5.35 233	6.51 205	7.66 193	0.57 180	4.84 232	4.63 200	7.17 199	7.79 213	5.90 173

AMNet	6.93 218	3.82 223	2.53 200	4.00 211	5.78 227	6.99 222	3.24 206	2.46 150	2.51 202	3.39 207	6.36 214	9.40 204	2.06 193	7.30 248	5.92 154	9.99 261	13.66 254	7.81 258	8.03 168	7.76 244	11.45 248	8.81 224	2.81 228	4.73 231	5.75 217	7.80 205	13.20 235	19.55 232

MSKI-zero shot	3.55 182	0.69 121	1.78 178	0.20 50	0.41 120	0.19 126	0.14 94	3.13 187	0.94 153	0.80 112	6.42 215	3.89 160	0.60 141	0.03 41	5.84 152	6.80 241	1.44 157	1.01 161	11.77 205	2.28 194	6.56 209	8.63 222	0.24 127	0.71 148	4.66 202	11.34 227	7.75 212	7.55 188

RAFT-Test	3.05 166	0.69 121	1.82 179	1.09 168	0.81 153	0.25 136	0.43 141	3.13 187	0.76 140	1.06 128	6.42 215	1.03 113	0.91 174	0.35 154	5.61 140	6.66 238	1.32 150	0.61 111	10.76 200	1.74 173	6.54 207	7.48 189	0.56 178	0.59 132	2.76 170	10.02 220	4.56 162	4.35 159

gcap-zeroshot	3.56 184	0.56 94	4.08 214	1.72 182	0.53 132	1.55 184	1.78 183	3.23 192	0.64 132	2.75 183	6.71 217	6.50 194	0.68 148	0.48 176	6.48 172	6.49 233	1.21 139	1.11 171	16.59 216	2.54 202	5.24 175	8.27 215	1.30 215	0.79 160	3.27 183	5.01 176	4.56 162	1.94 134

STTRV1_RVC		2.66 207	1.55 165	5.84 217	1.90 190	6.01 219	3.60 212	4.11 209	3.93 217	4.64 235	6.71 217	16.96 223	21.63 244	1.68 223		5.04 206	18.60 261	1.18 176		12.74 256	19.16 271			5.05 236	9.07 231	12.15 230	12.79 233	31.40 256

FBW_ROB	8.77 227	9.60 242	5.96 233	20.47 245	9.29 240	12.71 239	9.20 238	4.97 219	1.59 179	3.30 201	6.98 219	15.27 219	3.59 202	7.76 250	10.34 212	1.71 77	3.43 199	0.86 142	34.07 249	2.29 195	6.89 213	6.34 161	9.32 250	8.81 255	5.75 217	8.41 208	5.24 175	22.62 239

EAI-Stereo	3.47 178	1.08 166	3.31 208	1.01 166	2.20 202	0.86 163	2.15 190	3.02 181	2.01 194	0.21 65	6.99 220	3.36 155	0.71 152	0.17 111	8.65 198	6.60 236	1.21 139	1.15 174	10.39 197	1.82 176	4.60 163	8.03 208	0.69 193	1.76 196	2.14 152	5.97 186	7.35 209	6.22 179

AnyNet_C32	6.34 216	2.03 194	2.98 205	1.85 186	2.88 210	3.58 208	6.75 229	4.57 214	12.25 246	3.05 194	7.04 221	4.71 173	1.88 190	2.57 231	14.38 243	6.24 228	6.31 229	4.36 242	12.98 210	3.18 214	11.94 251	11.62 252	1.98 222	4.21 224	6.60 222	10.55 224	6.27 194	14.36 220

GwcNet-ADL	3.44 176	3.11 215	3.40 209	3.24 204	2.51 205	0.88 164	0.42 138	2.96 178	0.71 137	3.80 221	7.12 222	7.96 198	1.21 181	0.20 120	4.76 116	4.86 205	2.42 188	0.72 128	8.04 169	2.75 210	3.31 132	5.54 137	0.28 140	1.76 196	2.68 168	5.24 179	4.37 154	8.53 195

ACV-stereo	8.68 225	5.35 233	4.89 220	8.31 228	1.79 185	11.62 238	4.37 216	3.80 205	6.01 229	5.33 242	7.17 223	6.07 191	26.41 248	1.30 214	11.88 222	10.16 263	6.25 228	2.60 225	51.34 269	14.45 258	9.06 237	8.91 228	1.00 205	2.60 209	2.32 155	8.54 213	7.07 205	5.71 171

ACVNet_1	28.17 265	43.81 266	17.24 263	67.32 274	49.50 271	66.04 278	82.98 284	16.42 256	8.08 237	11.43 260	7.19 224	34.00 245	27.09 250	93.81 277	14.92 248	2.21 109	17.82 260	6.77 256	36.07 252	11.39 254	10.56 246	7.42 186	59.65 274	6.11 242	20.40 255	15.24 243	10.18 227	16.93 225

XX-Stereo	3.82 188	0.53 91	2.00 186	1.20 170	0.31 85	0.38 144	0.57 151	1.46 97	0.40 108	2.50 179	7.33 225	5.11 178	1.04 177	0.11 93	7.05 181	6.53 234	1.29 147	0.81 138	7.44 163	0.89 134	4.26 157	5.80 144	0.45 169	0.39 99	27.22 259	3.57 153	5.16 174	9.43 199

ITSA-stereo	5.42 207	2.29 202	1.89 181	8.97 231	3.88 216	1.23 177	2.54 194	4.47 212	3.35 214	4.35 231	7.59 226	10.18 206	12.92 231	3.00 232	7.80 189	5.16 208	3.85 204	1.88 209	8.77 174	2.09 188	6.00 194	7.39 183	1.42 217	3.60 219	4.84 206	7.18 201	5.13 173	14.47 221

ADCS	10.79 230	5.73 234	4.98 221	4.16 213	6.39 230	6.60 221	6.53 227	10.15 240	15.87 255	4.18 227	7.59 226	13.56 217	18.31 238	4.53 243	14.24 239	11.99 268	10.80 242	7.09 257	25.37 240	9.28 249	16.45 267	16.31 271	2.97 229	7.03 248	10.05 239	20.56 254	11.21 230	19.51 231

ADCMid	7.46 220	4.47 226	5.08 223	2.16 193	4.40 220	5.87 218	8.05 233	9.24 236	12.39 247	3.16 197	7.69 228	10.20 207	10.41 225	3.13 234	12.60 228	5.58 217	5.05 223	2.83 229	19.52 226	4.27 224	8.70 232	10.59 248	5.48 243	2.86 211	5.69 215	10.08 221	5.48 184	16.37 224

PSMNet-ADL	3.55 182	0.87 143	1.70 173	1.71 181	2.00 196	1.21 175	0.69 154	2.55 155	1.91 192	4.36 232	7.71 229	4.22 163	7.85 215	0.10 88	7.75 187	5.27 211	2.09 181	0.89 146	11.92 207	2.07 185	4.52 162	6.13 156	0.70 195	0.67 145	2.07 151	4.52 172	8.78 219	1.62 127

SFCPSM	5.84 212	2.89 211	1.36 154	1.97 189	1.59 182	1.65 187	0.56 150	2.54 153	4.75 224	3.16 197	7.74 230	15.48 221	23.57 245	1.24 211	11.21 218	4.79 202	2.53 191	1.55 193	22.65 235	7.42 240	4.60 163	6.67 171	0.69 193	2.33 205	4.62 199	4.35 168	6.18 192	9.49 200

ADCPNet	7.46 220	2.07 196	4.11 215	2.81 200	6.39 230	3.36 206	8.24 234	5.53 227	7.83 236	3.76 219	7.86 231	5.53 186	14.04 233	3.15 235	13.54 234	6.64 237	4.80 219	2.06 216	18.97 225	5.05 231	8.54 230	10.30 246	2.99 230	2.59 208	9.61 235	17.77 247	7.74 211	16.22 223

SGM_RVC	11.04 232	10.51 245	3.94 213	16.88 240	9.65 243	15.55 242	8.47 235	9.54 237	6.09 230	4.15 226	7.87 232	25.06 234	19.78 242	0.97 201	9.49 206	2.25 111	3.81 203	1.26 184	21.86 231	2.34 198	6.63 210	5.12 131	2.33 224	4.85 234	18.97 251	16.47 246	33.79 264	30.47 254
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DCVSM-stereo	5.54 208	0.78 133	3.12 206	3.47 206	1.28 170	7.98 228	1.05 162	4.59 215	2.29 198	5.25 241	7.93 233	23.24 232	12.85 230	0.71 193	9.52 207	4.20 194	2.06 180	1.36 189	16.58 215	3.56 220	5.30 177	5.91 147	2.46 226	3.65 220	2.66 165	6.64 192	5.48 184	5.70 170

PWC_ROB	7.58 222	2.00 192	5.48 228	0.90 158	1.32 171	2.25 196	5.46 224	2.83 174	16.84 257	3.83 222	8.10 234	5.42 183	39.62 266	1.01 204	9.69 208	5.15 207	6.62 230	4.25 240	16.71 217	4.76 228	8.56 231	10.40 247	0.63 187	4.96 235	3.07 179	3.69 158	7.15 208	24.07 244

SANet	11.19 234	4.59 228	6.27 238	5.98 218	6.03 228	9.51 235	3.52 208	15.63 251	13.49 250	2.90 191	8.65 235	59.91 273	26.52 249	3.01 233	14.30 241	3.26 153	7.32 233	3.86 237	11.91 206	3.94 222	6.50 203	7.39 183	2.61 227	7.75 252	12.68 242	17.80 248	13.93 238	22.99 240

IGEV_Zeroshot_test	4.05 190	0.80 137	8.10 245	6.86 223	0.41 120	2.27 197	1.89 186	3.90 207	1.41 173	2.09 172	8.67 236	4.78 175	1.00 176	0.23 128	5.53 138	6.82 242	1.05 126	0.73 130	9.30 185	1.98 182	7.38 219	8.89 227	0.47 172	0.72 149	5.72 216	5.34 181	5.93 190	7.12 185

PVD	13.07 240	5.77 235	8.84 248	7.67 226	7.35 236	10.40 236	7.28 231	21.12 264	19.70 264	3.65 214	8.76 237	16.32 222	27.90 251	3.25 236	14.97 249	8.92 259	11.32 243	6.23 253	25.56 242	7.56 241	12.68 254	14.11 265	1.29 214	6.16 243	16.97 248	25.32 265	18.21 248	35.51 262

MeshStereo	13.92 244	10.29 243	5.80 231	24.32 249	15.33 249	17.65 246	7.76 232	12.34 245	7.38 233	4.65 236	9.09 238	38.22 251	30.61 256	0.62 186	14.44 244	7.42 247	4.05 211	2.65 226	19.82 229	2.63 205	14.32 261	9.90 241	1.27 213	6.42 244	22.75 256	19.43 251	33.41 262	33.14 258
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-ForestM	13.51 243	15.62 249	5.25 227	19.43 243	9.27 239	19.59 248	12.46 244	12.78 248	8.97 241	3.34 205	9.27 239	36.07 249	25.37 247	2.03 229	16.48 254	3.39 161	4.90 221	1.21 179	22.28 232	2.96 212	6.90 214	5.25 134	1.83 220	4.68 229	27.51 260	25.27 264	34.85 267	27.72 251

AnyNet_C01	13.13 241	6.35 238	5.48 228	6.38 221	6.46 232	5.73 216	10.15 239	12.79 249	16.56 256	5.83 244	9.31 240	26.51 236	19.60 240	5.31 246	17.84 255	13.62 269	17.55 259	15.56 274	35.24 250	11.09 253	19.28 272	17.31 273	7.05 246	7.85 253	13.46 244	10.79 225	9.89 223	21.58 236

ACVNet_2	33.32 269	48.24 269	22.45 269	67.72 277	50.69 276	65.88 276	85.41 287	28.48 272	14.03 251	14.63 265	9.36 241	52.16 269	31.94 258	91.62 272	13.62 235	2.72 131	21.29 263	5.84 250	51.78 270	16.52 262	10.41 245	7.93 204	58.06 270	13.93 267	36.96 274	18.42 249	25.58 254	33.95 261

iRaft-Stereo_20w	4.82 200	1.53 180	8.41 247	7.63 225	1.90 190	3.40 207	1.71 180	3.40 196	2.25 197	3.58 212	9.41 242	3.70 157	1.31 182	0.48 176	5.41 135	5.85 219	1.31 149	0.85 141	9.58 187	1.92 179	5.27 176	7.69 196	0.65 190	0.77 158	4.40 197	14.15 239	11.18 229	12.46 214

DispFullNet	27.09 262	40.76 262	20.37 267	53.27 261	39.67 263	45.72 262	56.25 264	14.00 250	12.78 248	14.18 264	10.07 243	43.95 259	34.00 261	86.26 269	13.33 232	13.62 269	31.37 279	16.57 277	52.58 271	15.02 259	15.98 264	12.66 259	15.43 257	6.52 245	8.73 229	8.65 214	16.24 244	33.48 259

MaskLacGwcNet_RVC	8.85 228	1.66 186	6.09 234	4.62 215	3.79 214	3.05 203	6.94 230	3.69 203	3.58 215	4.74 237	10.17 244	65.85 278	12.11 229	7.99 251	7.88 190	5.27 211	4.63 216	5.31 244	18.89 224	2.67 206	8.70 232	10.19 244	1.05 208	4.09 223	5.01 208	9.52 217	6.30 195	15.16 222

JetBlue	33.16 268	30.03 259	36.86 283	39.95 259	35.04 261	44.19 261	36.23 259	30.47 277	47.01 280	15.01 268	10.48 245	79.96 289	19.64 241	25.82 259	18.89 262	17.14 274	40.11 284	25.93 282	36.94 253	25.94 275	32.23 285	26.39 283	31.84 261	27.47 277	31.63 262	33.13 277	48.81 280	48.30 275

AIO-Stereo-zeroshot1	6.35 217	1.86 190	7.76 242	2.86 202	2.71 207	7.05 223	3.15 205	3.93 208	4.88 227	4.54 233	11.42 246	5.15 179	2.03 192	0.06 67	10.49 215	8.30 255	2.05 178	1.28 185	37.56 254	2.22 192	6.07 196	9.22 232	0.40 157	0.89 168	4.29 195	12.82 235	6.10 191	12.31 213

MADNet+	20.34 249	8.33 240	14.90 261	18.17 242	11.98 246	8.55 231	19.20 248	28.96 274	17.96 260	12.55 263	11.63 247	34.32 246	30.36 255	10.57 254	26.85 272	16.66 273	27.39 273	10.40 265	40.88 259	18.27 265	19.91 274	15.53 269	9.97 253	19.40 271	35.72 269	22.38 261	21.31 250	37.09 263

pmcnn	8.69 226	3.07 213	2.45 197	6.53 222	5.75 226	7.18 224	4.96 221	4.79 217	2.03 195	4.24 228	12.14 248	19.36 228	21.49 243	0.91 200	9.48 205	6.75 239	6.67 231	4.39 243	22.61 234	5.09 232	10.91 247	7.84 201	4.51 241	5.07 237	6.90 225	5.26 180	17.73 247	26.48 250

AIO-Stereo-zeroshot	4.98 202	1.32 175	8.08 244	2.22 196	1.40 177	5.53 215	2.05 187	3.43 197	3.32 210	3.75 218	12.29 249	5.33 180	1.84 189	0.33 148	5.97 158	7.09 245	1.62 165	1.81 203	10.22 194	2.59 204	6.85 212	8.81 224	0.47 172	2.00 201	5.18 211	13.24 237	6.40 196	11.37 210

FAT-Stereo	7.68 223	2.26 201	8.90 249	7.33 224	12.67 248	6.25 220	3.58 211	7.41 233	3.60 216	5.82 243	12.39 250	18.45 227	9.06 220	1.35 215	12.36 226	6.54 235	3.93 206	4.03 238	15.97 214	6.36 236	7.78 223	9.24 233	0.76 201	5.29 240	3.49 190	6.98 197	8.20 217	17.22 227

MFMNet_re	16.81 246	13.74 247	7.85 243	23.81 248	9.51 242	34.14 258	18.04 247	12.31 243	19.02 262	10.33 256	12.96 251	38.69 253	15.16 236	1.61 222	18.46 258	10.89 266	28.67 275	12.10 266	31.52 245	10.43 252	18.75 270	11.05 249	8.52 248	9.85 256	9.47 234	5.57 183	24.17 252	37.24 264

IMH	36.38 272	50.15 274	26.16 275	62.16 267	50.12 273	63.98 272	68.96 271	28.54 273	38.29 274	11.29 258	14.14 252	50.26 267	54.45 284	94.09 280	20.59 266	7.40 246	23.63 266	10.28 264	49.17 267	22.78 271	13.74 257	11.88 254	59.95 278	13.42 265	41.71 277	23.99 262	29.69 259	41.45 271

TorneroNet-64	40.02 275	51.18 275	25.58 272	64.09 271	48.50 270	64.50 274	69.74 272	27.58 268	44.28 277	21.06 272	14.38 253	70.42 282	57.53 285	94.84 282	27.09 273	8.83 258	28.00 274	16.10 275	54.90 276	26.42 276	15.26 263	13.34 263	61.86 279	22.65 272	33.51 266	30.60 273	34.09 266	54.24 281

IMH-64-1	35.05 270	48.99 270	25.77 273	61.80 264	50.28 274	62.71 269	68.79 269	27.80 269	35.88 271	10.10 253	14.48 254	46.82 262	41.96 269	94.04 278	19.93 264	7.49 249	22.67 264	9.35 262	48.46 265	21.14 267	14.12 259	12.56 257	59.91 276	12.21 262	41.64 275	20.57 255	27.79 255	39.03 267

IMH-64	35.05 270	48.99 270	25.77 273	61.80 264	50.28 274	62.71 269	68.79 269	27.80 269	35.88 271	10.10 253	14.48 254	46.82 262	41.96 269	94.04 278	19.93 264	7.49 249	22.67 264	9.35 262	48.46 265	21.14 267	14.12 259	12.56 257	59.91 276	12.21 262	41.64 275	20.57 255	27.79 255	39.03 267

MFN_U_SF_RVC	11.03 231	6.12 237	3.70 211	9.72 233	5.50 224	12.91 240	11.38 241	12.61 246	7.46 235	12.18 262	14.75 256	23.19 231	14.11 234	9.33 252	18.32 257	5.16 208	4.41 213	3.43 234	39.06 257	6.67 239	10.28 243	11.18 250	1.45 218	6.88 247	9.80 237	8.50 212	9.76 222	19.96 234

edge stereo	11.93 237	6.96 239	11.28 252	14.49 238	12.53 247	16.91 244	13.06 245	12.62 247	7.43 234	6.06 245	15.07 257	38.54 252	18.86 239	1.55 219	12.90 230	7.43 248	6.14 226	3.10 231	25.46 241	4.74 227	8.16 226	10.22 245	4.20 239	4.35 227	9.83 238	8.13 207	13.68 236	28.51 252

MANE	21.44 254	17.36 252	16.07 262	34.52 254	24.54 254	25.94 252	19.26 249	20.13 263	18.43 261	6.42 247	15.25 258	40.88 255	36.30 263	4.35 241	18.72 261	10.55 265	8.23 236	29.63 284	23.68 238	4.94 229	11.81 250	8.91 228	3.02 232	10.18 257	36.19 272	32.24 275	51.66 282	49.72 277

G-Net	11.11 233	4.89 232	9.62 251	4.05 212	4.71 221	7.69 226	2.56 195	10.07 239	15.27 253	5.01 240	15.52 259	47.57 265	9.25 221	0.66 189	11.93 223	8.70 257	5.83 225	4.33 241	24.55 239	15.55 260	8.38 229	9.97 242	3.01 231	5.25 239	6.16 220	13.40 238	22.59 251	23.59 243

ccs_rob	4.98 202	1.51 179	2.53 200	2.16 193	0.89 157	3.24 205	1.79 184	4.91 218	1.34 172	4.26 229	15.64 260	28.82 238	10.34 224	0.50 180	6.81 175	5.55 216	2.39 187	1.57 194	6.45 156	2.16 191	6.28 201	6.95 176	0.40 157	2.33 205	1.38 131	2.46 141	4.37 154	7.31 187

BEATNet-Init1	25.27 261	27.76 258	13.76 257	44.57 260	24.32 253	38.91 260	25.10 255	19.51 260	20.03 265	9.35 252	16.15 261	47.35 264	48.89 276	4.71 245	23.55 270	11.00 267	8.78 238	5.84 250	49.88 268	20.70 266	15.01 262	14.94 268	7.37 247	12.57 264	35.78 270	26.22 267	60.85 288	49.36 276

WAO-6	37.66 273	47.81 268	21.43 268	60.52 263	52.73 277	58.92 265	64.84 267	27.98 271	43.38 275	33.02 279	17.53 262	43.36 258	50.95 278	89.65 270	33.50 275	18.63 279	24.84 267	13.57 270	42.17 261	25.77 274	21.16 275	19.52 274	35.00 262	18.52 270	43.20 278	29.62 272	37.17 268	41.96 272

LE_ROB	23.34 259	10.93 246	12.86 256	32.65 251	38.35 262	31.72 253	33.97 258	23.50 265	21.06 266	7.08 248	17.87 263	51.83 268	51.55 281	1.81 226	14.20 238	3.08 145	3.94 207	1.47 191	30.65 243	8.98 248	9.43 241	7.39 183	6.89 244	25.95 275	35.31 268	39.95 283	53.69 284	54.00 280

ELAS	20.62 252	22.76 256	14.59 259	35.29 255	24.88 256	31.90 254	20.66 253	17.34 257	17.05 258	7.97 249	18.32 264	48.39 266	31.67 257	4.13 240	14.30 241	5.24 210	11.47 244	6.10 252	23.02 237	7.62 242	13.14 255	14.53 266	9.46 251	10.75 259	34.52 267	27.84 271	41.52 274	42.31 273
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LSM0	23.31 258	6.07 236	4.80 219	15.07 239	10.87 245	17.08 245	14.50 246	23.84 266	15.74 254	14.73 266	18.40 265	35.77 248	35.06 262	1.58 221	76.98 288	85.81 289	14.68 255	5.68 247	56.53 278	17.15 264	23.95 279	21.89 276	4.26 240	8.21 254	17.36 249	20.39 253	29.27 257	33.71 260

DDVS	5.69 210	1.54 181	2.40 196	1.70 180	2.85 208	2.20 195	1.17 165	5.90 229	4.00 218	4.08 224	18.83 266	25.64 235	8.12 218	1.56 220	8.35 195	7.04 244	2.73 193	2.05 215	11.37 202	4.73 226	6.54 207	8.98 230	0.34 151	1.71 194	1.84 147	3.53 152	6.53 197	7.90 191

STStereo	20.61 251	24.96 257	17.24 263	39.82 258	27.48 257	32.58 256	22.87 254	19.77 261	17.77 259	8.05 250	19.67 267	46.38 260	37.96 265	2.15 230	18.66 260	4.75 200	4.82 220	1.95 210	33.25 247	6.38 237	9.07 238	8.67 223	3.28 234	10.68 258	31.80 264	27.62 270	40.75 271	38.09 266

ELAS_RVC	20.43 250	19.80 253	14.61 260	33.93 253	22.90 252	33.71 257	20.10 252	15.64 252	12.18 245	8.45 251	19.69 268	54.25 271	33.97 260	4.07 239	13.47 233	5.30 214	11.89 246	6.49 255	21.52 230	8.87 247	14.06 258	14.69 267	9.63 252	11.88 261	32.34 265	25.79 266	41.56 275	40.71 270
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
S-Stereo	9.64 229	2.07 196	4.59 216	8.70 230	8.72 238	12.93 241	19.52 250	5.25 224	6.14 231	6.12 246	20.39 269	29.19 239	7.43 214	0.64 187	14.26 240	7.63 251	4.01 209	5.81 249	18.32 220	6.45 238	7.46 220	9.84 240	12.36 254	7.40 249	3.61 191	6.74 193	7.10 207	17.56 228

anonymity	4.07 191	0.78 133	6.15 235	1.49 176	0.74 148	0.48 147	0.49 146	3.72 204	1.65 183	2.70 180	20.70 270	3.99 162	0.88 172	0.28 141	5.31 134	6.26 229	1.14 134	0.71 126	7.91 167	1.58 167	4.27 158	8.17 212	0.41 161	0.61 134	4.86 207	9.60 218	5.48 184	9.41 198

TorneroNet	40.95 277	54.80 277	28.35 276	67.47 276	50.00 272	66.00 277	71.75 275	26.53 267	45.69 278	24.20 273	21.34 271	68.12 279	53.25 283	94.92 284	27.93 274	9.57 260	26.82 272	16.87 278	54.27 274	24.50 273	16.26 265	13.93 264	62.31 280	23.32 274	36.59 273	27.14 269	43.07 276	50.69 278

SPS-STEREO	20.98 253	14.87 248	11.99 254	19.90 244	20.87 250	18.85 247	10.39 240	16.04 255	19.39 263	19.65 271	21.64 272	33.32 243	37.38 264	7.51 249	19.34 263	17.18 275	26.65 271	16.12 276	32.93 246	23.87 272	31.45 284	25.37 282	13.83 256	14.33 268	17.76 250	19.97 252	29.60 258	26.21 248
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	22.46 256	16.23 250	12.74 255	23.16 247	22.67 251	25.12 251	20.00 251	18.50 259	14.48 252	18.58 270	22.04 273	30.49 240	41.59 267	13.05 257	22.51 269	16.54 272	26.00 270	12.93 268	35.92 251	22.37 270	28.02 282	25.12 281	21.26 260	13.77 266	20.04 253	18.46 250	33.94 265	30.81 255

Dean	44.25 278	52.28 276	33.23 279	77.10 286	64.97 281	79.61 290	83.94 286	43.21 279	43.41 276	35.28 280	25.28 274	61.70 275	57.88 286	95.07 287	21.16 267	4.55 196	29.50 276	12.92 267	64.62 283	29.22 280	11.94 251	10.07 243	59.70 275	23.01 273	50.00 282	39.42 282	53.45 283	32.13 257

PSMNet_ROB	32.72 267	49.56 273	17.71 265	65.01 272	47.98 268	61.81 268	62.32 266	19.85 262	21.78 267	27.64 275	25.28 274	42.80 257	43.52 271	83.58 267	21.88 268	4.36 195	19.43 262	6.46 254	43.95 262	16.36 261	13.14 255	11.66 253	58.31 271	14.57 269	31.67 263	24.32 263	29.94 260	18.64 229

WAO-8	45.52 279	56.99 279	36.84 281	70.78 281	61.58 278	72.65 284	72.88 276	44.15 280	50.34 282	32.51 277	26.24 276	68.22 280	50.98 279	91.91 274	34.40 276	19.25 280	31.26 277	14.25 272	53.00 272	37.84 283	18.64 268	12.91 260	45.23 263	27.94 278	54.23 285	39.08 280	48.02 278	56.81 283

Venus	45.52 279	56.99 279	36.84 281	70.77 280	61.58 278	72.65 284	72.88 276	44.15 280	50.34 282	32.51 277	26.24 276	68.22 280	50.98 279	91.91 274	34.40 276	19.25 280	31.26 277	14.25 272	53.00 272	37.84 283	18.64 268	12.91 260	45.23 263	27.94 278	54.23 285	39.08 280	48.02 278	56.81 283

DGSMNet	12.26 238	4.87 231	8.31 246	6.01 219	6.04 229	7.30 225	6.59 228	7.90 234	4.51 223	11.38 259	32.66 278	17.48 225	8.74 219	4.36 242	14.01 236	14.50 271	17.26 258	9.25 261	41.69 260	11.54 255	21.38 276	24.41 278	4.74 242	7.56 250	5.44 212	11.45 228	8.55 218	13.11 215

PWCK	39.46 274	63.60 282	25.26 270	73.87 284	41.94 264	61.54 267	51.88 263	54.42 284	37.36 273	26.43 274	38.00 279	62.72 277	47.31 273	27.64 260	24.07 271	10.09 262	32.07 280	12.97 269	84.14 289	29.01 279	25.42 280	16.79 272	48.17 266	30.69 280	35.86 271	32.01 274	32.05 261	40.21 269

LVE	40.69 276	49.32 272	32.19 278	74.37 285	65.31 282	65.52 275	78.53 280	29.09 275	24.11 269	37.95 281	38.44 280	39.09 254	50.88 277	95.16 288	18.50 259	6.31 231	25.93 269	13.65 271	54.80 275	26.51 277	16.26 265	15.81 270	69.49 285	26.57 276	44.82 279	33.95 279	41.51 273	24.49 246

JetRed	63.04 288	70.59 287	68.87 290	66.96 273	63.46 280	70.43 282	74.93 278	66.45 289	66.78 287	41.63 283	39.08 281	81.30 290	13.47 232	63.11 263	65.97 287	66.70 288	65.90 288	75.66 292	63.14 282	54.09 288	78.41 290	73.67 289	73.25 288	49.49 287	56.43 288	64.32 289	66.29 289	61.81 286

WAO-7	28.15 264	31.17 260	25.54 271	33.41 252	34.99 260	22.62 250	28.62 256	47.75 283	47.89 281	29.08 276	39.82 282	41.47 256	41.79 268	12.75 256	36.14 279	18.16 276	17.03 257	8.88 260	47.38 264	21.69 269	11.73 249	12.95 262	3.79 238	33.81 281	23.20 257	26.44 268	24.41 253	37.61 265

UNDER WATER	53.46 282	66.50 285	44.48 284	77.89 287	68.28 284	75.27 287	86.28 289	62.01 287	51.94 284	41.57 282	48.61 283	74.76 286	58.64 287	94.91 283	40.27 281	19.59 282	35.94 281	25.36 280	57.83 279	30.24 281	22.42 278	21.82 275	69.76 286	49.60 288	53.54 284	52.17 285	44.57 277	69.15 289

DPSimNet_ROB		56.83 278	60.12 289	63.44 269	74.40 289	61.08 266	66.03 268	29.26 276	91.88 291	80.83 289	53.70 284	74.56 285	48.76 275	90.67 271	61.12 285	47.44 287		43.29 287	68.79 286	60.06 289	52.83 289	61.42 288	45.69 265	46.03 286		63.34 288	56.49 285	56.41 282

KSHMR	57.18 285	74.32 289	54.88 288	81.85 289	71.02 285	78.52 289	83.49 285	67.32 290	55.52 285	57.05 288	55.43 285	62.46 276	47.47 274	94.95 285	62.89 286	43.86 286	41.02 285	36.71 286	65.14 284	47.71 286	30.88 283	22.80 277	66.24 283	55.80 290	49.31 281	33.72 278	50.52 281	52.93 279

notaker	50.99 281	64.58 284	35.58 280	71.22 282	67.03 283	71.52 283	79.74 282	46.10 282	64.92 286	43.57 284	60.04 286	61.27 274	52.88 282	94.30 281	52.11 284	32.30 283	36.01 282	25.62 281	66.68 285	41.75 285	26.51 281	26.69 284	69.04 284	40.16 284	27.04 258	32.57 276	39.45 270	47.99 274

UNDER WATER-64	54.23 284	63.34 281	46.02 286	79.36 288	71.42 286	76.64 288	88.13 290	66.12 288	46.96 279	52.07 287	60.69 287	73.21 284	59.22 288	94.98 286	35.82 278	18.58 278	36.56 283	27.05 283	54.96 277	27.40 278	22.29 277	24.45 279	75.67 289	44.51 285	51.17 283	56.84 287	41.43 272	69.34 290

ktn	53.49 283	64.55 283	32.09 277	67.37 275	73.02 288	67.18 279	79.08 281	39.47 278	71.03 288	45.61 286	66.57 288	53.73 270	46.66 272	95.58 289	51.51 283	35.27 284	42.24 286	32.53 285	61.67 281	36.66 282	34.35 287	37.51 286	63.57 281	39.21 282	45.92 280	42.82 284	58.10 286	61.01 285

HanzoNet	61.45 287	69.33 286	44.96 285	71.45 283	72.16 287	72.71 286	79.94 283	60.19 286	75.71 289	45.02 285	73.92 289	75.04 287	64.67 289	96.72 290	48.25 282	40.02 285	53.74 287	47.73 288	76.16 287	51.62 287	46.98 288	46.48 287	73.13 287	39.85 283	55.14 287	52.31 286	60.69 287	65.16 288

LRCNet_RVC	60.98 286	74.62 290	47.06 287	94.31 290	95.29 291	91.20 291	85.70 288	54.57 285	35.63 270	98.62 291	74.21 290	91.97 293	68.08 290	96.82 291	39.31 280	18.45 277	70.27 289	52.85 289	94.58 290	64.63 290	32.99 286	24.53 280	94.81 290	53.78 289	19.71 252	12.68 234	33.49 263	26.36 249

MADNet++	76.55 289	72.12 288	82.72 291	61.81 266	81.28 290	58.20 263	69.82 273	68.60 291	78.83 290	85.65 290	92.58 291	79.76 288	85.27 291	36.74 261	81.31 289	89.87 290	87.51 290	69.64 290	82.22 288	90.64 291	91.37 291	93.20 291	65.06 282	90.12 291	59.87 289	75.77 290	74.46 290	62.48 287

PML	96.12 290	100.00 295	83.16 292	100.00 292	100.00 293	100.00 295	99.20 294	100.00 296	99.01 293	100.00 294	96.16 292	99.92 297	100.00 296	98.52 292	94.60 290	91.70 291	91.21 291	74.14 291	100.00 295	98.06 293	92.87 292	86.59 290	97.59 291	98.11 293	94.46 294	99.98 295	100.00 295	99.92 295

DPSMNet_ROB	99.54 295	99.78 294	100.00 296	100.00 292	100.00 293	100.00 295	100.00 295	99.19 292	100.00 295	99.32 292	99.65 293	91.68 292	99.16 294	100.00 294	99.94 295	100.00 295	99.83 294	99.99 295	99.59 292	99.99 294	99.77 296	99.66 295	100.00 293	100.00 295	100.00 295	100.00 296	100.00 295	100.00 296

DGTPSM_ROB	99.53 294	99.77 293	100.00 296	100.00 292	100.00 293	100.00 295	100.00 295	99.19 292	100.00 295	99.32 292	99.66 294	91.63 291	99.15 293	100.00 294	99.94 295	100.00 295	99.82 293	99.99 295	99.51 291	99.99 294	99.77 296	99.66 295	100.00 293	100.00 295	100.00 295	100.00 296	100.00 295	100.00 296

MEDIAN_ROB	97.62 291	99.11 292	98.47 293	100.00 292	99.99 292	100.00 295	100.00 295	99.48 294	98.33 292	100.00 294	99.95 295	98.03 294	96.13 292	99.95 293	99.43 292	98.46 292	98.58 292	98.67 293	99.88 293	97.97 292	93.64 293	96.55 293	100.00 293	97.27 292	87.22 291	92.69 292	89.89 292	95.94 293

HaxPig	99.00 293	100.00 295	98.99 294	100.00 292	100.00 293	99.99 294	100.00 295	99.99 295	99.89 294	100.00 294	99.98 296	100.00 298	99.94 295	100.00 294	99.61 293	99.46 293	99.97 295	99.58 294	99.99 294	99.99 294	97.37 294	96.43 292	99.99 292	99.98 294	89.52 292	99.53 294	94.23 293	98.48 294

CasAABBNet	100.00 298	100.00 295	100.00 296	100.00 292	100.00 293	100.00 295	100.00 295	100.00 296	100.00 295	100.00 294	100.00 297	100.00 298	100.00 296	100.00 294	100.00 297	100.00 295	100.00 296	100.00 297	100.00 295	100.00 297	100.00 298	100.00 297	100.00 293	100.00 295	100.00 295	100.00 296	100.00 295	100.00 296

DPSM_ROB	99.91 296	100.00 295	100.00 296	100.00 292	100.00 293	98.90 292	98.96 292	100.00 296	100.00 295	100.00 294	100.00 297	99.76 295	100.00 296	100.00 294	100.00 297	100.00 295	100.00 296	100.00 297	100.00 295	100.00 297	100.00 298	100.00 297	100.00 293	100.00 295	100.00 295	100.00 296	100.00 295	100.00 296

DPSM	99.91 296	100.00 295	100.00 296	100.00 292	100.00 293	98.90 292	98.96 292	100.00 296	100.00 295	100.00 294	100.00 297	99.76 295	100.00 296	100.00 294	100.00 297	100.00 295	100.00 296	100.00 297	100.00 295	100.00 297	100.00 298	100.00 297	100.00 293	100.00 295	100.00 295	100.00 296	100.00 295	100.00 296

AVERAGE_ROB	98.96 292	100.00 295	99.80 295	100.00 292	100.00 293	100.00 295	100.00 295	100.00 296	100.00 295	100.00 294	100.00 297	100.00 298	100.00 296	100.00 294	99.80 294	99.85 294	100.00 296	100.00 297	100.00 295	100.00 297	98.20 295	99.54 294	100.00 293	100.00 295	93.40 293	93.83 293	94.40 294	93.22 292

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