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	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

IGEV-RUCA	0.81 18	0.15 1	1.13 4	0.52 117	0.32 184	2.13 98	0.51 187	3.46 40	1.71 21	0.95 79	0.16 7	0.24 33	0.55 86	2.81 90	0.41 41	0.12 394	0.21 433	0.20 446	0.25 414	0.21 340	0.20 354

riskmin	1.88 126	0.15 1	2.11 79	1.38 240	0.88 286	2.40 125	0.04 19	5.93 188	6.10 253	2.25 105	1.34 51	6.06 289	5.08 353	2.78 89	1.01 168	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.06 195

Selective-IGEV	1.23 66	0.18 3	1.13 4	0.07 17	0.17 109	2.38 123	0.54 192	6.10 193	2.51 47	0.41 48	3.20 112	0.26 36	0.29 34	6.94 245	0.16 6	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.11 356	0.04 113	0.10 264

Reg-Stereo(zero)	1.60 95	0.19 4	2.59 120	0.45 109	0.47 227	1.64 53	0.23 113	3.22 27	5.87 236	4.29 159	3.01 104	4.49 237	1.64 181	2.47 84	1.16 183	0.00 1	0.08 347	0.00 1	0.13 363	0.01 11	0.10 264

RSM	1.21 64	0.20 5	1.30 11	0.12 31	0.06 24	2.48 132	0.51 187	3.78 59	2.74 65	0.48 57	2.38 89	2.18 139	0.28 30	6.77 231	0.56 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 370	0.07 180	0.05 176

EGLCR-Stereo	1.04 45	0.20 5	2.00 63	1.14 205	0.16 101	2.50 134	0.11 55	4.96 121	2.61 53	0.79 75	0.07 5	1.46 113	0.37 54	3.96 118	0.23 14	0.01 211	0.05 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 214

PSM-AAD	3.33 282	0.20 5	1.47 19	0.73 146	0.54 245	2.55 142	6.19 440	4.97 122	3.27 107	10.92 417	11.92 355	2.95 159	9.59 436	7.90 304	0.82 131	0.01 211	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.04 113	2.47 469

GrayStereo	3.74 314	0.20 5	1.94 54	1.55 266	0.60 251	3.12 220	8.22 462	5.76 178	3.32 113	10.40 406	16.66 410	5.81 284	8.60 422	6.57 218	1.37 199	0.01 211	0.00 1	0.01 343	0.63 458	0.02 42	0.04 142

knoymous	1.36 78	0.21 9	1.68 35	0.20 58	0.49 232	1.58 46	0.11 55	5.15 134	2.40 43	4.62 170	1.77 67	4.56 239	0.45 76	3.23 97	0.63 88	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 18

test-3	1.86 121	0.21 9	2.46 106	1.03 188	0.22 145	1.38 30	0.83 273	4.65 105	5.04 203	7.26 301	1.78 69	4.10 216	0.41 68	6.53 217	0.76 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 423	0.18 317	0.14 306

test_1	1.85 120	0.21 9	2.45 103	1.02 186	0.22 145	1.37 29	0.82 269	4.66 107	5.06 204	7.02 284	1.73 65	4.09 214	0.41 68	6.51 214	0.76 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 423	0.18 317	0.14 306

AIO-Stereo	0.94 28	0.22 12	1.20 9	0.06 14	0.08 46	2.36 119	0.62 218	5.50 167	2.61 53	0.30 21	3.32 115	0.41 63	0.25 20	1.12 24	0.17 8	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.35 440	0.06 163	0.12 291

test_3	1.88 126	0.22 12	2.75 141	0.96 178	0.22 145	1.28 23	0.77 257	4.62 100	5.87 236	6.55 265	1.84 71	4.28 227	0.45 76	6.48 211	0.76 116	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.28 422	0.17 306	0.14 306

MonSter	0.46 3	0.23 14	1.44 16	0.05 11	0.77 276	1.17 12	0.01 2	3.17 26	0.72 2	0.28 16	0.18 11	0.07 1	0.04 1	0.83 11	0.17 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 265	0.00 1	0.01 18

IGEV-Stereo++	0.74 11	0.23 14	1.31 12	0.06 14	1.62 339	1.95 81	0.01 2	3.29 30	1.81 23	0.38 35	1.68 64	0.10 6	1.16 145	0.91 13	0.19 11	0.01 211	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.01 18

ttt	3.86 327	0.23 14	2.34 97	2.22 372	1.68 347	4.36 307	0.28 126	12.45 396	11.09 394	6.90 281	11.85 353	4.08 213	3.28 254	8.47 348	7.85 400	0.06 366	0.04 289	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.03 98

RSM++	1.02 40	0.24 17	1.33 13	0.86 159	0.04 12	2.78 175	0.30 136	2.63 12	2.67 56	0.48 57	1.95 73	0.52 75	0.25 20	5.50 166	0.57 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 378	0.11 240	0.09 242

U	2.12 153	0.25 18	2.47 109	0.17 52	8.09 483	10.63 422	0.00 1	3.08 20	0.87 7	0.24 11	0.45 20	0.17 11	0.08 2	0.69 6	0.15 5	0.00 1	0.00 1	9.89 489	5.19 499	0.01 11	0.01 18

test_sample2	2.32 183	0.25 18	3.38 212	2.08 353	0.41 210	2.58 147	0.15 83	9.50 305	4.97 202	3.66 143	4.86 159	4.29 229	3.26 253	5.83 175	1.09 174	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.03 98

Any-RAFT	2.18 163	0.25 18	1.94 54	1.37 238	0.80 279	5.01 328	0.56 198	8.51 274	5.58 225	4.01 155	4.85 158	5.44 271	2.26 211	2.45 83	0.35 27	0.00 1	0.15 404	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.02 59

CAS	2.24 168	0.25 18	1.86 43	11.21 487	3.86 438	1.67 56	0.02 13	3.87 64	2.67 56	0.41 48	1.63 60	0.24 33	0.27 28	1.50 43	0.74 109	9.43 494	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.01 11	5.21 481

rvit_stereo_0083	1.03 42	0.26 22	3.09 191	0.49 115	0.09 52	1.27 21	0.24 115	2.72 13	4.60 188	0.38 35	0.77 30	0.78 90	1.18 147	4.35 131	0.33 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 98

test_sample1	2.31 181	0.26 22	3.29 205	2.08 353	0.46 220	2.62 156	0.05 27	9.88 316	4.23 169	3.90 151	3.92 134	3.49 188	4.44 321	5.67 170	1.88 244	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.03 98

MGS-Stereo	1.10 51	0.26 22	2.45 103	0.58 128	0.06 24	1.84 73	0.67 232	2.16 8	3.42 119	1.03 81	6.13 203	0.49 72	0.36 51	1.43 38	0.62 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 416	0.00 1

11t1	1.62 96	0.26 22	2.53 113	2.37 389	0.24 152	2.58 147	0.06 31	6.66 227	3.00 85	3.40 137	3.01 104	1.14 100	1.94 196	4.18 124	0.91 155	0.01 211	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.03 98

GMM-Stereo	3.32 280	0.27 26	2.52 112	0.82 153	0.48 229	2.27 110	4.91 427	5.06 128	3.08 92	7.06 288	16.72 411	6.21 293	3.70 279	7.60 285	1.16 183	0.04 345	0.00 1	0.00 1	0.04 319	0.10 221	4.45 476

rvit_stereo_0081	0.88 22	0.28 27	1.81 39	0.62 134	0.13 85	1.34 27	0.12 61	3.14 22	4.59 186	0.43 54	0.30 16	0.54 78	0.11 5	3.89 111	0.36 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

rvit_stereo_0082	0.88 22	0.28 27	1.81 39	0.62 134	0.13 85	1.34 27	0.12 61	3.14 22	4.59 186	0.43 54	0.30 16	0.54 78	0.11 5	3.89 111	0.36 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

x	1.73 105	0.28 27	2.49 110	1.91 318	0.17 109	2.10 93	0.83 273	8.74 286	3.55 127	3.28 132	2.12 83	3.10 169	1.96 197	2.90 92	1.12 177	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.03 98

MM-Stereo_test2	0.99 36	0.29 30	2.26 91	1.34 231	0.12 78	1.78 71	0.53 189	4.71 108	3.31 112	0.76 73	0.80 31	0.50 74	0.35 49	1.86 63	0.73 107	0.00 1	0.05 303	0.00 1	0.07 333	0.26 365	0.06 195

GREAT-IGEV	0.72 10	0.29 30	1.91 48	1.31 227	0.40 206	1.41 34	0.08 43	2.29 9	2.48 44	0.18 5	0.69 27	0.10 6	0.34 48	1.72 54	0.37 34	0.00 1	0.09 356	0.00 1	0.22 403	0.10 221	0.41 406

FoundationStereo	0.26 1	0.29 30	1.25 10	0.24 66	0.10 59	0.41 2	0.07 38	0.57 1	0.80 5	0.24 11	0.03 2	0.09 5	0.37 54	0.46 2	0.12 2	0.03 326	0.03 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

fffft	0.97 31	0.29 30	1.69 36	0.03 1	0.05 15	2.12 97	0.65 226	3.44 39	1.87 27	0.34 29	0.60 24	0.23 30	0.20 13	6.69 227	0.89 151	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.18 317	0.09 242
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.70 8	0.29 30	1.62 27	0.16 51	0.06 24	1.95 81	0.45 168	0.88 2	0.74 3	0.55 63	0.51 21	0.14 9	0.09 3	6.32 198	0.20 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

mmm	2.50 206	0.29 30	3.22 201	1.98 333	0.32 184	3.72 273	0.12 61	9.45 304	4.05 158	5.84 211	10.80 332	2.47 146	2.86 242	4.07 122	0.75 114	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.01 265	0.03 86	0.02 59

AEACV	0.80 15	0.29 30	1.70 37	0.96 178	0.24 152	2.03 88	0.88 287	3.50 43	0.88 8	0.34 29	0.20 12	0.29 43	2.01 198	1.77 59	0.33 23	0.00 1	0.03 260	0.00 1	0.29 423	0.10 221	0.09 242

GLC_STEREO	0.75 12	0.29 30	1.19 8	0.55 122	0.01 1	1.98 85	0.57 207	3.07 19	3.02 88	0.90 78	1.48 54	0.19 13	0.40 61	0.93 14	0.36 30	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.02 59

Prome-Stereo	3.65 308	0.29 30	1.92 50	0.91 165	0.49 232	2.07 90	4.75 425	4.41 85	3.23 105	9.32 380	20.63 440	4.06 212	7.19 398	7.70 292	1.17 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 139	4.72 480

SGD-Stereo	0.69 7	0.30 39	1.15 6	0.25 68	0.12 78	1.26 19	0.29 130	1.87 6	0.62 1	0.50 60	0.51 21	0.08 3	0.11 5	6.67 226	0.09 1	0.01 211	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 18

1111x	4.25 359	0.30 39	4.31 285	1.47 252	0.37 200	5.10 329	0.32 138	12.86 409	9.82 370	6.01 223	9.73 309	8.78 352	5.97 374	9.43 395	10.39 439	0.06 366	0.03 260	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.04 142

qqq	1.93 134	0.30 39	2.96 170	1.40 242	0.05 15	1.96 84	0.39 153	8.45 269	3.33 114	3.06 125	3.84 130	4.67 242	2.70 229	4.40 132	0.96 160	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.03 98

s12784h	1.89 129	0.30 39	2.57 117	0.11 29	0.09 52	4.18 299	0.13 70	6.61 224	7.44 309	3.62 142	4.28 143	0.59 82	0.81 114	6.61 221	0.46 58	0.01 211	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.00 1

PAM	3.38 285	0.31 43	5.61 363	1.37 238	0.71 269	7.60 386	0.38 152	8.94 289	3.55 127	5.54 199	4.69 153	16.09 434	7.03 396	3.67 107	1.02 169	0.00 1	0.21 433	0.00 1	0.38 442	0.07 180	0.41 406

RAFT-Stereo-weight	1.67 98	0.31 43	1.57 23	0.97 181	0.15 94	3.19 227	0.77 257	5.06 128	6.19 263	4.96 182	3.38 121	2.83 155	0.35 49	2.87 91	0.74 109	0.01 211	0.06 320	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 59

ffm	2.90 241	0.31 43	3.97 261	1.34 231	0.98 298	2.80 178	0.48 172	4.53 93	10.19 376	6.29 250	9.23 292	5.59 274	3.72 284	8.00 310	0.46 58	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.04 142

ff1	3.45 296	0.31 43	3.97 261	1.34 231	0.98 298	2.80 178	0.48 172	4.53 93	10.19 376	6.29 250	9.23 292	5.59 274	3.72 284	10.11 406	9.35 427	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.04 142

mmx	3.86 327	0.31 43	3.97 261	1.34 231	0.98 298	2.80 178	0.48 172	12.18 392	10.66 389	6.29 250	9.23 292	5.59 274	3.72 284	10.11 406	9.35 427	0.05 357	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.04 142

xxx	3.86 327	0.31 43	3.98 265	1.34 231	0.98 298	2.80 178	0.48 172	12.18 392	10.66 389	6.29 250	9.23 292	5.59 274	3.72 284	10.11 406	9.35 427	0.05 357	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.04 142

PFNet+	2.35 186	0.31 43	3.69 240	0.79 150	0.17 109	3.15 225	0.75 253	4.52 92	6.30 265	7.90 329	6.34 217	2.53 147	1.18 147	7.72 295	1.62 222	0.03 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 98

KYRaft	3.59 304	0.31 43	1.84 42	0.76 148	0.46 220	2.29 111	4.04 409	4.75 110	3.25 106	8.93 371	19.47 433	6.62 307	5.07 352	7.79 299	0.71 103	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.01 265	0.04 113	5.38 483

SST-Stereo	2.75 224	0.31 43	2.78 147	1.33 229	0.33 189	3.99 292	0.82 269	5.60 170	3.93 147	10.92 417	6.19 207	5.00 256	4.23 306	8.66 359	0.74 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.03 98

xxxx	4.51 371	0.31 43	2.77 145	1.69 286	0.47 227	7.74 388	0.07 38	14.04 426	7.91 328	5.82 209	8.97 287	9.34 358	3.41 265	7.33 271	20.24 474	0.05 357	0.03 260	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.04 142

LG-Stereo	0.79 14	0.32 53	3.96 260	0.04 9	0.15 94	1.19 14	0.18 96	3.52 46	2.95 76	0.32 28	1.77 67	0.22 29	0.14 9	0.39 1	0.43 46	0.01 211	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.11 240	0.02 59

PAM_32	3.50 297	0.32 53	5.22 343	1.32 228	0.53 243	7.49 380	0.39 153	9.52 308	3.91 145	5.22 191	5.28 183	16.75 440	7.44 402	4.61 138	0.90 154	0.00 1	0.20 430	0.00 1	0.39 445	0.09 210	0.39 401

dual_stereo	0.56 5	0.32 53	1.08 3	0.07 17	0.11 68	0.77 6	0.03 17	3.60 47	1.17 17	0.12 1	0.03 2	0.20 17	0.11 5	2.77 88	0.51 73	0.00 1	0.14 397	0.00 1	0.16 370	0.00 1	0.02 59

rvit_stereo_0075_2	2.00 143	0.32 53	5.49 355	0.60 131	1.98 366	1.77 69	0.10 51	7.24 244	5.70 228	2.90 121	4.06 136	3.11 170	0.56 88	5.32 160	0.76 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.16 328

AE-Stereo	1.44 83	0.32 53	2.69 131	1.58 271	0.20 138	2.24 108	0.59 209	6.01 189	5.70 228	1.18 90	3.17 111	1.02 96	0.78 111	1.73 55	0.83 132	0.02 291	0.18 420	0.00 1	0.29 423	0.11 240	0.07 214

CASnet	0.98 32	0.32 53	1.62 27	0.65 140	0.07 32	2.11 95	0.14 77	3.50 43	4.03 154	3.77 149	1.41 52	0.31 48	0.29 34	0.80 10	0.57 79	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-RAFT	1.69 100	0.32 53	3.29 205	0.92 169	0.18 123	3.89 286	0.06 31	4.22 77	4.00 151	1.47 93	1.98 74	3.07 168	2.81 238	6.35 202	0.89 151	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.21 397	0.05 139	0.00 1

DisPM	2.43 194	0.32 53	3.04 180	1.76 296	0.18 123	3.46 240	0.65 226	5.13 131	4.88 199	8.59 358	7.04 239	2.84 156	1.03 129	8.85 372	0.83 132	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 59

BUS	2.49 203	0.32 53	3.05 185	0.46 110	0.46 220	7.12 371	0.50 184	9.05 292	4.69 191	6.11 231	6.15 204	5.29 265	0.83 115	3.91 113	1.77 236	0.01 211	0.03 260	0.03 391	0.00 1	0.04 113	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 216	0.32 53	3.05 185	0.46 110	0.46 220	7.13 373	1.63 348	9.05 292	4.69 191	6.11 231	6.15 204	6.26 294	2.54 220	3.91 113	1.91 246	0.01 211	0.03 260	0.03 391	0.00 1	0.04 113	0.00 1

psmg	3.10 257	0.32 53	3.05 185	0.54 119	0.46 220	8.68 396	2.84 382	9.87 315	4.69 191	8.08 334	8.69 279	6.26 294	2.54 220	3.91 113	1.91 246	0.01 211	0.04 289	0.06 414	0.00 1	0.11 240	0.00 1

R-Stereo Train	2.44 196	0.32 53	1.93 51	0.94 172	0.16 101	3.67 264	0.61 215	6.37 209	3.08 92	9.14 374	17.44 424	1.80 126	0.77 108	1.76 57	0.70 99	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 98

RAFT-Stereo	2.44 196	0.32 53	1.93 51	0.94 172	0.16 101	3.67 264	0.61 215	6.37 209	3.08 92	9.14 374	17.44 424	1.80 126	0.77 108	1.76 57	0.70 99	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 98
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	4.20 353	0.32 53	2.76 144	0.63 137	0.69 264	6.95 368	1.69 352	11.96 380	8.36 342	8.83 365	12.17 362	15.18 426	4.21 304	6.91 241	3.30 310	0.02 291	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MDST_ROB	8.37 442	0.32 53	9.03 426	4.18 463	2.42 389	26.86 488	6.14 439	19.36 475	13.52 420	27.09 482	22.75 450	9.47 361	4.74 338	15.06 459	6.34 379	0.02 291	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.13 299

SGM-Forest	4.96 379	0.32 53	2.84 156	1.21 210	0.64 258	10.23 415	6.64 451	11.55 367	10.98 393	10.94 419	13.59 381	11.65 400	4.30 313	8.94 376	4.63 350	0.11 390	0.04 289	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.46 417
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LGtest1	0.42 2	0.33 69	1.42 15	0.13 45	0.16 101	0.98 8	0.01 2	2.30 10	0.96 10	0.21 9	0.07 5	0.08 3	0.10 4	1.10 22	0.31 21	0.01 211	0.09 356	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.02 59

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 15	0.33 69	2.51 111	0.25 68	0.53 243	1.93 79	0.27 125	5.07 130	1.05 12	0.47 56	0.68 26	0.64 84	0.22 17	0.95 16	0.65 90	0.00 1	0.05 303	0.00 1	0.19 390	0.03 86	0.16 328

UGAM-zero	3.51 298	0.33 69	4.44 293	0.88 161	0.65 259	3.52 255	0.16 88	11.35 361	2.71 60	5.09 188	5.82 194	15.28 427	9.14 431	8.38 341	1.61 221	0.00 1	0.16 412	0.00 1	0.46 453	0.02 42	0.19 348

MIF-Stereo (partial)	1.29 73	0.33 69	3.02 175	0.03 1	1.12 310	1.26 19	0.13 70	4.46 88	3.75 135	0.35 31	2.39 90	0.31 48	0.74 103	6.09 183	1.76 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.04 142

UniTT-Stereo	0.83 19	0.33 69	1.98 59	0.92 169	1.27 320	0.54 4	0.11 55	1.35 3	2.94 75	1.67 97	2.09 78	0.20 17	0.31 44	1.57 46	1.07 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 293	0.01 18

NF-Stereo	2.24 168	0.33 69	3.00 171	2.04 347	0.10 59	3.46 240	0.43 163	6.51 221	3.17 99	6.84 274	5.24 178	2.67 153	1.34 157	8.17 331	1.53 212	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 18

OCTAStereo	2.24 168	0.33 69	3.03 177	2.04 347	0.10 59	3.45 239	0.43 163	6.50 218	3.17 99	6.84 274	5.20 173	2.65 150	1.33 155	8.18 332	1.56 216	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 18

RAFT_R40	2.71 220	0.33 69	3.00 171	1.26 216	0.30 175	3.83 284	1.00 304	5.69 174	4.29 170	9.69 390	6.33 216	5.02 258	4.02 297	8.58 354	0.86 141	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.02 59

RE-Stereo	2.25 173	0.33 69	3.03 177	2.04 347	0.10 59	3.47 242	0.43 163	6.50 218	3.18 102	6.84 274	5.20 173	2.65 150	1.34 157	8.18 332	1.58 218	0.01 211	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.02 42	0.01 18

TVStereo	2.25 173	0.33 69	3.03 177	2.04 347	0.10 59	3.47 242	0.43 163	6.50 218	3.18 102	6.84 274	5.20 173	2.65 150	1.34 157	8.18 332	1.58 218	0.01 211	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.02 42	0.01 18

CFNet-RSSM	2.11 152	0.33 69	2.71 135	1.04 193	0.30 175	3.21 229	0.41 158	6.67 228	6.96 292	5.62 201	4.58 151	5.40 270	1.71 184	1.86 63	0.87 143	0.00 1	0.08 347	0.00 1	0.32 433	0.02 42	0.02 59

Gwc-CoAtRS	2.02 146	0.33 69	2.61 123	1.04 193	0.30 175	3.56 257	0.40 157	5.89 187	5.94 243	5.08 187	5.01 164	5.55 273	1.72 185	1.60 48	0.91 155	0.01 211	0.09 356	0.00 1	0.25 414	0.01 11	0.02 59

FACV-RUCA	2.21 166	0.34 81	3.59 231	1.30 225	2.90 401	2.22 107	1.25 325	7.98 260	5.71 232	3.59 141	7.21 243	1.14 100	1.60 179	3.12 96	1.46 206	0.01 211	0.03 260	0.10 428	0.04 319	0.35 393	0.17 333

LoS	0.91 27	0.34 81	2.10 78	0.38 101	0.13 85	2.47 130	0.26 122	5.00 126	2.74 65	0.89 77	0.21 13	0.49 72	0.36 51	1.97 69	0.67 95	0.02 291	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.01 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	1.99 142	0.34 81	2.71 135	0.26 70	0.06 24	2.29 111	0.48 172	4.89 116	14.65 429	2.81 118	5.51 189	0.78 90	3.21 252	1.44 39	0.33 23	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.07 180	0.02 59

DCANet-4	2.03 147	0.34 81	5.30 347	0.31 79	0.18 123	1.69 60	0.12 61	4.95 119	8.55 350	5.78 204	5.17 168	1.12 99	2.82 239	2.11 76	1.92 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.18 337

tt	83.26 527	0.34 81	99.99 535	79.40 528	93.18 529	100.00 535	100.00 536	100.00 538	99.95 533	60.33 518	47.63 505	99.98 538	99.96 534	99.98 535	100.00 539	92.42 530	99.82 534	73.83 530	73.63 527	88.42 530	56.35 523

test_4	2.38 190	0.34 81	2.68 129	0.08 22	0.11 68	3.69 268	1.14 318	3.33 33	3.34 117	4.03 156	17.35 423	3.31 178	0.51 80	6.28 193	1.15 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 356	0.16 293	0.01 18

AAGNet	3.41 291	0.34 81	2.45 103	1.78 300	0.39 204	3.69 268	1.05 309	4.79 111	4.61 189	9.62 388	7.74 263	4.98 252	6.38 381	7.34 272	13.02 457	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.04 142

PSM-softLoss	2.24 168	0.34 81	3.42 218	1.81 304	0.17 109	2.74 168	0.39 153	6.17 199	2.92 73	6.26 245	6.29 213	2.96 160	0.97 124	8.68 360	1.71 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.02 59

KMStereo	2.24 168	0.34 81	3.42 218	1.81 304	0.17 109	2.74 168	0.39 153	6.17 199	2.92 73	6.26 245	6.29 213	2.96 160	0.97 124	8.68 360	1.71 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.02 59

FENet	2.19 164	0.34 81	3.04 180	2.05 352	0.26 162	2.82 189	0.13 70	7.02 241	5.55 222	4.97 183	1.94 72	4.91 251	3.39 262	4.71 139	2.50 282	0.02 291	0.03 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 356

SMoEStereo_RVC	0.95 29	0.35 91	1.37 14	0.63 137	0.07 32	2.07 90	0.16 88	2.88 16	1.68 20	0.30 21	1.23 48	0.19 13	0.28 30	6.80 232	0.84 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 240	0.13 299

tt45	1.09 50	0.35 91	1.49 20	0.39 102	0.23 150	3.50 249	0.14 77	3.35 34	1.81 23	0.36 32	2.04 76	0.27 38	0.26 26	6.84 235	0.63 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 293	0.03 98

Pointernet	0.84 20	0.35 91	2.00 63	0.12 31	0.13 85	1.77 69	0.06 31	4.87 115	2.53 49	0.14 3	2.11 80	0.76 89	0.44 75	1.02 19	0.32 22	0.00 1	0.04 289	0.00 1	0.15 367	0.02 42	0.01 18

CES	1.56 91	0.35 91	1.44 16	0.42 105	7.70 482	2.66 164	0.13 70	4.89 116	2.53 49	0.25 13	1.10 40	0.33 55	0.31 44	1.61 49	0.58 83	0.01 211	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.54 418	6.26 484

iRaft-Stereo_20w	2.56 208	0.35 91	4.98 324	0.37 98	0.67 262	3.47 242	0.59 209	12.57 404	3.89 143	6.10 230	6.23 210	1.49 114	2.24 207	6.65 224	0.86 141	0.00 1	0.19 426	0.00 1	0.33 435	0.08 192	0.22 358

DAS	3.74 314	0.35 91	5.19 340	1.99 335	3.74 430	2.36 119	3.22 391	7.77 252	9.27 359	8.70 359	12.08 358	4.45 234	5.43 363	8.39 342	1.71 230	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.02 59

SepStereo	3.78 320	0.35 91	5.19 340	1.99 335	3.74 430	2.36 119	3.22 391	7.77 252	9.27 359	8.70 359	12.08 358	4.45 234	5.43 363	9.18 385	1.71 230	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.02 59

NRIStereo	2.14 156	0.35 91	2.65 128	1.10 198	0.14 90	3.05 212	0.86 284	5.35 157	3.18 102	6.24 242	3.36 120	4.17 220	1.82 194	8.12 324	2.01 254	0.00 1	0.10 368	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.19 348

CRE-IMP	1.95 136	0.35 91	2.68 129	0.27 74	0.17 109	3.90 287	0.85 283	5.14 132	2.87 71	5.74 203	4.14 139	3.49 188	0.83 115	6.40 203	1.80 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.19 348

cross-raft	2.03 147	0.35 91	2.78 147	1.10 198	0.16 101	3.77 280	0.48 172	7.03 242	3.75 135	5.06 186	5.55 190	6.26 294	1.41 161	1.75 56	0.89 151	0.01 211	0.07 336	0.00 1	0.19 390	0.03 86	0.03 98

MM-Stereo_test1	1.57 92	0.36 101	2.19 89	1.17 208	0.35 194	2.39 124	0.56 198	4.53 93	5.21 210	3.67 144	1.65 62	0.40 60	0.84 118	6.90 240	0.80 129	0.00 1	0.03 260	0.00 1	0.00 1	0.31 381	0.03 98

MSKI-zero shot	2.00 143	0.36 101	2.15 80	0.81 151	0.25 155	2.69 166	0.29 130	6.16 197	2.34 42	4.31 160	7.52 251	3.70 200	0.25 20	8.42 345	0.41 41	0.01 211	0.13 393	0.00 1	0.25 414	0.03 86	0.02 59

RAFT-Test	2.17 161	0.36 101	3.40 216	1.05 195	0.34 191	4.90 325	0.69 237	6.27 203	3.98 149	4.65 174	7.02 236	6.30 297	1.12 134	1.81 60	0.99 165	0.01 211	0.17 416	0.00 1	0.34 437	0.02 42	0.02 59

MC-Stereo	1.47 85	0.36 101	2.54 114	1.99 335	0.12 78	1.90 76	0.12 61	4.47 90	2.83 69	3.31 135	3.44 124	0.56 80	1.47 165	5.39 163	0.47 64	0.00 1	0.04 289	0.00 1	0.21 397	0.07 180	0.04 142

FTStereo	4.55 375	0.36 101	2.18 88	0.94 172	0.38 202	2.60 152	8.82 465	4.98 124	3.17 99	10.88 416	30.35 474	5.60 278	7.60 408	7.62 287	1.55 215	0.17 408	0.00 1	0.05 410	0.00 1	0.03 86	3.80 474

pcwnet_v2	4.20 353	0.36 101	8.53 422	1.33 229	1.12 310	3.43 238	0.41 158	12.85 408	14.16 424	9.90 396	14.29 389	5.90 286	3.03 246	6.20 190	2.06 258	0.01 211	0.05 303	0.04 403	0.02 288	0.16 293	0.18 337

test_xeample	4.13 347	0.36 101	2.75 141	1.23 212	0.51 238	3.96 291	0.13 70	12.63 405	7.65 315	7.49 312	10.86 336	3.29 177	3.36 257	6.71 229	21.53 479	0.02 291	0.03 260	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.04 142

999	1.25 69	0.37 108	1.63 29	1.15 206	0.34 191	3.03 210	0.66 229	3.41 37	2.27 34	0.30 21	3.20 112	0.19 13	0.25 20	7.23 266	0.85 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 293	0.01 18

DCVSM-stereo	3.13 259	0.37 108	2.95 168	1.51 256	0.80 279	2.75 173	0.49 182	6.79 233	5.25 211	11.43 425	5.57 191	10.79 384	5.30 357	5.25 157	2.95 296	0.03 326	0.09 356	0.03 391	0.00 1	0.12 257	0.09 242

test_sample3	2.87 238	0.37 108	4.45 294	1.95 328	0.59 249	4.69 319	0.16 88	11.50 366	6.45 275	5.82 209	6.44 219	3.76 203	2.64 225	6.01 181	2.41 279	0.01 211	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.05 176

trnet	0.99 36	0.37 108	1.89 46	0.08 22	0.19 133	1.68 59	0.02 13	4.12 75	6.41 272	0.70 70	1.57 57	0.46 69	0.67 97	1.15 26	0.41 41	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

DEmStereo	3.79 321	0.37 108	3.69 240	0.17 52	0.17 109	5.28 335	2.54 371	4.35 80	3.70 131	8.21 342	20.15 435	5.13 262	10.38 442	7.65 288	3.85 333	0.01 211	0.01 155	0.01 343	0.00 1	0.02 42	0.06 195

PMTNet	1.41 81	0.37 108	2.06 68	0.26 70	0.15 94	2.94 202	0.34 144	3.39 35	5.33 215	1.00 80	1.27 49	0.28 42	0.93 121	4.04 121	0.74 109	5.00 480	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.01 18

Occ-G	0.98 32	0.38 114	1.82 41	0.15 48	0.18 123	1.45 36	0.69 237	3.15 24	2.25 33	1.45 92	0.59 23	5.06 259	0.54 85	0.75 8	0.77 122	0.00 1	0.03 260	0.00 1	0.17 378	0.16 293	0.01 18

ICVP	2.32 183	0.38 114	2.89 166	0.92 169	0.70 268	2.55 142	0.87 286	9.97 319	3.99 150	4.13 157	8.97 287	2.71 154	1.69 183	2.52 85	3.52 324	0.05 357	0.24 444	0.01 343	0.01 265	0.11 240	0.13 299
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	2.71 220	0.38 114	5.96 372	2.25 373	2.20 380	1.54 45	0.21 107	5.44 163	3.05 89	2.28 107	16.16 403	7.03 313	0.24 19	6.19 188	0.79 126	0.00 1	0.15 404	0.00 1	0.23 406	0.13 271	0.04 142

GES	2.49 203	0.38 114	4.29 284	1.58 271	0.05 15	4.58 316	1.07 312	9.70 312	3.39 118	5.21 190	6.64 222	1.84 129	3.36 257	4.86 142	2.54 285	0.06 366	0.01 155	0.06 414	0.01 265	0.12 257	0.03 98

S2M2	0.46 3	0.39 118	1.17 7	0.37 98	0.17 109	1.14 10	0.01 2	1.46 4	1.83 25	0.19 7	0.87 33	0.13 8	0.19 12	0.57 3	0.43 46	0.01 211	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.21 340	0.00 1

SMFormer	3.54 300	0.39 118	3.61 233	1.69 286	0.11 68	2.85 193	0.29 130	12.46 397	10.41 381	7.16 294	10.23 317	4.78 246	4.45 322	8.71 364	3.51 320	0.07 375	0.05 303	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.04 142

tta	3.54 300	0.39 118	3.61 233	1.69 286	0.11 68	2.85 193	0.29 130	12.46 397	10.41 381	7.16 294	10.23 317	4.78 246	4.45 322	8.71 364	3.51 320	0.07 375	0.05 303	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.03 98

qqq1	3.38 285	0.39 118	3.61 233	1.69 286	0.11 68	2.85 193	0.29 130	12.46 397	10.41 381	7.16 294	10.23 317	4.78 246	4.45 322	8.71 364	0.30 18	0.07 375	0.05 303	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.03 98

fff1	3.38 285	0.39 118	3.61 233	1.69 286	0.11 68	2.85 193	0.29 130	12.46 397	10.41 381	7.16 294	10.23 317	4.78 246	4.45 322	8.71 364	0.30 18	0.07 375	0.05 303	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.03 98

PCWNet_CMD	2.99 248	0.39 118	4.02 268	0.39 102	0.26 162	2.53 138	0.15 83	9.24 298	9.22 357	7.12 291	11.53 350	6.94 311	2.41 216	4.02 120	1.33 195	0.01 211	0.02 211	0.02 374	0.00 1	0.05 139	0.07 214

anonymousdsp2	1.78 109	0.39 118	3.40 216	1.10 198	0.04 12	3.63 261	0.50 184	7.80 254	2.77 67	2.91 122	2.88 101	3.17 173	1.01 126	5.15 156	0.43 46	0.00 1	0.01 155	0.02 374	0.15 367	0.05 139	0.12 291

DeepStereo_RVC	2.05 149	0.39 118	2.87 163	0.14 46	0.17 109	3.51 252	0.70 240	5.21 138	3.00 85	6.27 247	4.13 138	3.47 186	4.53 328	4.81 141	1.49 208	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 210	0.18 337

CREStereo++_RVC	1.59 93	0.39 118	2.26 91	0.36 96	0.01 1	1.67 56	0.01 2	2.95 17	8.12 334	3.69 146	7.44 250	0.47 70	0.32 46	0.74 7	0.39 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 487	0.00 1	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
MSMDNet	2.99 248	0.39 118	4.02 268	0.40 104	0.25 155	2.53 138	0.16 88	9.35 302	9.25 358	7.08 289	11.39 345	6.93 310	2.43 217	4.01 119	1.34 197	0.01 211	0.02 211	0.02 374	0.00 1	0.05 139	0.07 214

AIO_test	0.90 26	0.40 128	1.67 33	0.14 46	0.16 101	2.97 204	0.83 273	3.61 48	2.67 56	0.29 18	0.71 28	1.50 115	0.29 34	2.37 80	0.13 3	0.00 1	0.04 289	0.00 1	0.08 338	0.03 86	0.03 98

test_sample5	2.91 243	0.40 128	4.33 286	1.81 304	0.50 235	3.33 233	0.17 93	11.27 357	6.55 279	6.18 237	8.35 274	3.65 195	2.71 232	6.61 221	2.15 263	0.02 291	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.05 176

test_sample4	2.87 238	0.40 128	4.54 300	1.80 302	0.54 245	3.95 290	0.15 83	11.48 365	6.49 278	6.33 254	6.81 227	3.68 199	2.65 227	6.11 184	2.36 275	0.02 291	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.05 176

DualNet	3.05 251	0.40 128	4.33 286	1.81 304	0.50 235	3.33 233	0.17 93	11.27 357	6.55 279	6.50 261	10.86 336	3.65 195	2.71 232	6.61 221	2.15 263	0.02 291	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.05 176

Patchmatch Stereo++	1.95 136	0.40 128	2.86 159	0.12 31	0.18 123	3.74 275	0.66 229	5.24 145	2.96 79	5.86 212	4.32 144	3.46 183	1.52 171	6.88 237	0.70 99	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.09 242
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	1.88 126	0.40 128	2.86 159	0.12 31	0.19 133	3.75 278	0.71 243	5.23 139	2.96 79	5.86 212	4.33 146	3.45 181	1.51 166	5.40 164	0.69 97	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.09 242

PFNet	2.93 244	0.40 128	5.51 358	2.13 361	0.84 283	3.11 219	0.75 253	6.78 232	4.79 197	9.98 398	6.00 197	4.78 246	2.13 202	8.33 339	2.11 259	0.19 412	0.06 320	0.00 1	0.11 356	0.20 329	0.35 396

Pruner-Stereo	2.49 203	0.40 128	2.46 106	1.80 302	0.25 155	3.51 252	0.77 257	6.03 190	4.92 200	8.91 368	6.09 199	4.45 234	1.11 133	6.99 248	2.11 259	0.02 291	0.00 1	0.02 374	0.00 1	0.01 11	0.04 142

iGMRVC	1.96 139	0.40 128	2.88 164	0.12 31	0.19 133	3.74 275	0.73 248	5.23 139	2.97 83	5.87 217	4.37 150	3.48 187	1.52 171	6.73 230	0.74 109	0.02 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.08 229

iRAFT	1.95 136	0.40 128	2.86 159	0.12 31	0.18 123	3.74 275	0.66 229	5.24 145	2.96 79	5.86 212	4.32 144	3.46 183	1.52 171	6.88 237	0.70 99	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.09 242

222	5.36 387	0.40 128	2.72 137	1.50 253	0.48 229	6.15 351	0.07 38	13.73 423	8.06 331	8.79 362	11.03 340	3.71 201	4.21 304	7.47 280	38.74 509	0.03 326	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.05 176

test_sample6	3.14 261	0.41 139	4.42 291	1.92 322	0.49 232	3.25 230	0.21 107	11.30 359	6.69 283	6.50 261	10.86 336	4.03 210	2.93 245	7.06 254	2.65 287	0.02 291	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.06 195

testlalala	1.50 88	0.41 139	1.67 33	0.98 182	0.31 181	4.00 293	0.90 292	5.26 150	2.17 30	6.56 266	3.61 128	1.74 124	0.38 57	1.21 30	0.42 45	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.29 423	0.01 11	0.01 18

ROB_FTStereo_v2	1.91 132	0.41 139	2.85 157	0.12 31	0.19 133	3.71 270	0.73 248	5.23 139	2.95 76	5.86 212	4.36 149	3.46 183	1.51 166	5.86 176	0.69 97	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.08 229

HUI-Stereo	1.80 112	0.41 139	2.85 157	0.12 31	0.18 123	3.72 273	0.65 226	5.23 139	2.97 83	5.87 217	4.34 147	3.45 181	1.52 171	3.93 116	0.65 90	0.02 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.10 264

IRAFT_RVC	2.85 232	0.41 139	3.32 208	2.09 356	0.41 210	2.92 200	5.22 432	6.41 214	3.63 130	6.53 264	5.48 188	5.09 260	4.88 347	8.20 335	2.15 263	0.01 211	0.17 416	0.01 343	0.00 1	0.02 42	0.04 142

RAFT-345	3.27 269	0.41 139	2.88 164	1.02 186	0.21 141	2.63 158	0.48 172	3.76 58	5.51 220	7.35 306	24.88 459	4.25 223	1.76 192	8.15 327	2.13 261	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

model_zeroshot	1.52 89	0.42 145	4.10 277	1.25 215	0.11 68	3.04 211	0.14 77	5.79 182	2.84 70	3.12 127	3.65 129	2.05 137	0.42 73	2.38 81	0.71 103	0.01 211	0.10 368	0.00 1	0.20 393	0.02 42	0.04 142

RAStereo	0.68 6	0.42 145	3.15 196	0.18 57	0.52 242	1.17 12	0.02 13	3.16 25	0.98 11	0.51 61	1.43 53	0.16 10	0.22 17	0.75 8	0.83 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 180	0.02 59

MoCha-V2	1.41 81	0.42 145	2.61 123	0.81 151	0.23 150	2.53 138	0.20 103	4.81 112	3.16 96	0.82 76	3.15 110	0.30 44	1.61 180	6.66 225	0.40 40	0.00 1	0.20 430	0.00 1	0.24 409	0.05 139	0.02 59

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 70	0.42 145	2.36 99	0.59 130	1.26 318	2.43 128	0.01 2	3.29 30	7.76 323	1.71 98	2.78 99	0.27 38	0.32 46	1.16 28	0.58 83	0.04 345	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.10 264

hknet	3.31 274	0.42 145	4.68 310	0.46 110	1.17 313	7.13 373	1.63 348	9.05 292	6.91 290	6.11 231	6.15 204	9.66 363	2.85 241	7.48 281	2.45 281	0.01 211	0.03 260	0.03 391	0.00 1	0.04 113	0.00 1

LCNet	2.85 232	0.42 145	1.90 47	0.95 176	0.56 247	2.07 90	1.60 346	4.99 125	3.57 129	6.05 225	10.59 326	4.59 240	6.79 392	7.46 278	0.72 105	0.01 211	0.00 1	0.01 343	0.77 465	0.30 376	3.57 472

ROB_FTStereo	1.90 130	0.42 145	2.86 159	0.12 31	0.19 133	3.71 270	0.75 253	5.24 145	2.95 76	5.87 217	4.26 142	3.41 179	1.51 166	5.80 173	0.65 90	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.08 229

RAFT-IKP	1.90 130	0.42 145	2.83 154	0.12 31	0.18 123	3.50 249	0.64 223	5.24 145	2.96 79	5.86 212	4.34 147	3.50 190	1.51 166	5.99 180	0.76 116	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.08 229

CFNet_pseudo	2.81 229	0.42 145	4.04 271	0.33 87	0.24 152	2.59 150	0.12 61	8.20 264	7.66 316	7.04 287	10.42 322	6.56 304	2.05 200	4.88 143	1.53 212	0.00 1	0.02 211	0.01 343	0.00 1	0.05 139	0.07 214

CREStereo	0.98 32	0.42 145	1.86 43	0.07 17	0.22 145	1.65 54	0.02 13	4.07 71	6.33 268	0.72 71	1.54 56	0.43 66	0.64 95	1.22 31	0.44 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	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
ccs_rob	2.81 229	0.42 145	4.06 273	0.33 87	0.25 155	2.59 150	0.12 61	8.19 263	7.68 317	7.02 284	10.37 321	6.54 300	2.06 201	4.88 143	1.53 212	0.00 1	0.02 211	0.01 343	0.00 1	0.05 139	0.07 214

WCG-NET	1.24 67	0.43 156	1.46 18	0.33 87	0.08 46	2.14 99	1.08 315	3.09 21	6.86 289	2.73 115	3.43 123	0.74 87	0.94 123	0.89 12	0.33 23	0.00 1	0.04 289	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.05 176

IGEV-Stereo+	1.69 100	0.43 156	1.59 25	0.37 98	3.10 404	2.10 93	0.07 38	1.86 5	0.91 9	0.39 42	0.03 2	0.20 17	0.41 68	7.05 251	0.16 6	0.02 291	0.07 336	0.00 1	0.18 385	5.14 478	9.77 499

PSMNet-ADL	2.98 247	0.43 156	2.41 100	1.43 247	0.40 206	5.94 348	0.28 126	8.45 269	5.13 207	3.36 136	6.77 225	8.41 343	4.61 332	7.20 265	4.55 349	0.02 291	0.09 356	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 98

DRaft	3.74 314	0.43 156	2.60 121	0.12 31	0.15 94	4.76 320	1.34 334	5.33 156	4.31 171	10.30 402	21.91 444	3.27 176	8.83 425	7.36 274	3.66 328	0.05 357	0.10 368	0.00 1	0.14 364	0.10 221	0.14 306

test_xeample3	1.08 49	0.43 156	3.39 214	0.49 115	0.05 15	2.58 147	0.93 295	3.32 32	1.77 22	0.23 10	0.23 14	0.19 13	0.28 30	6.34 200	0.85 136	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.26 421	0.06 163	0.10 264

SFCPSM	3.29 271	0.43 156	5.11 333	0.34 92	0.94 294	8.48 392	2.15 364	14.51 433	5.29 212	7.00 283	7.65 259	3.43 180	2.59 224	5.11 154	2.37 276	0.01 211	0.03 260	0.01 343	0.07 333	0.13 271	0.15 316

GIP-stereo	0.70 8	0.44 162	1.70 37	1.52 258	0.75 272	1.48 37	0.05 27	4.18 76	1.10 13	0.18 5	0.42 19	0.58 81	0.38 57	0.65 5	0.46 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.01 18

gcap-zeroshot	1.87 125	0.44 162	4.24 281	0.53 118	0.51 238	3.12 220	0.75 253	6.42 215	3.91 145	3.75 148	1.67 63	7.79 328	0.55 86	2.61 86	0.53 75	0.02 291	0.21 433	0.00 1	0.23 406	0.00 1	0.05 176

testlalala2	2.15 158	0.44 162	2.44 102	9.24 481	6.30 472	3.64 262	0.18 96	4.63 101	2.55 52	3.73 147	4.17 140	3.14 171	0.51 80	1.08 21	0.26 16	0.00 1	0.10 368	0.00 1	0.44 452	0.11 240	0.03 98

CFNet_ucs	3.07 253	0.44 162	4.05 272	0.54 119	0.37 200	3.08 213	0.19 99	9.80 314	8.49 348	7.64 317	12.62 369	5.67 279	1.76 192	4.96 149	1.51 209	0.00 1	0.04 289	0.01 343	0.00 1	0.09 210	0.11 277

CASS	2.44 196	0.44 162	3.56 229	0.85 158	0.38 202	3.14 222	0.22 109	9.64 310	4.00 151	6.78 270	7.62 257	3.57 193	3.58 272	3.80 110	1.10 175	0.02 291	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous3	1.76 107	0.44 162	6.37 385	0.33 87	0.50 235	4.33 304	0.54 192	4.43 86	2.48 44	2.21 103	3.24 114	1.53 117	1.14 138	5.64 167	1.29 192	0.17 408	0.23 439	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.15 316

EAI-Stereo	2.31 181	0.44 162	2.72 137	0.68 143	0.56 247	3.51 252	2.62 376	11.42 363	4.14 165	2.09 102	7.23 245	1.21 103	0.91 119	5.67 170	1.51 209	0.01 211	0.25 445	0.00 1	0.88 467	0.04 113	0.26 378

H2IRNET	2.16 159	0.45 169	2.60 121	1.22 211	0.03 10	1.98 85	0.13 70	4.73 109	7.04 297	1.15 87	7.79 265	5.88 285	3.39 262	4.97 150	1.45 205	0.01 211	0.00 1	0.04 403	0.17 378	0.19 325	0.03 98

IGEVStereo-DCA	1.06 48	0.45 169	2.06 68	0.32 82	0.06 24	2.74 168	0.84 277	3.71 51	2.27 34	0.39 42	0.16 7	0.20 17	0.29 34	6.47 209	0.87 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 370	0.06 163	0.06 195

rrr	1.05 46	0.45 169	3.18 198	0.32 82	0.06 24	2.74 168	0.95 300	3.49 42	1.12 14	0.39 42	0.16 7	0.20 17	0.29 34	6.47 209	0.87 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 397	0.06 163	0.10 264

CrosDoStereo	3.96 337	0.45 169	3.04 180	0.32 82	0.20 138	3.28 231	11.63 483	5.76 178	4.45 178	9.04 372	16.58 408	4.99 253	7.45 403	8.04 313	3.72 329	0.00 1	0.02 211	0.01 343	0.00 1	0.16 293	0.10 264

DeepStereo_LL	3.96 337	0.45 169	3.04 180	0.32 82	0.20 138	3.28 231	11.63 483	5.76 178	4.45 178	9.04 372	16.58 408	4.99 253	7.45 403	8.04 313	3.72 329	0.00 1	0.02 211	0.01 343	0.00 1	0.16 293	0.10 264

test-1	1.82 117	0.45 169	5.42 350	0.89 163	0.41 210	2.14 99	0.56 198	5.75 176	4.15 166	3.28 132	5.11 166	3.61 194	0.70 99	1.53 45	1.56 216	0.02 291	0.34 451	0.00 1	0.08 338	0.02 42	0.30 390

RAFT-RH_RVC	3.96 337	0.46 175	2.93 167	1.55 266	0.42 213	3.14 222	0.14 77	3.70 50	5.98 247	11.25 423	32.23 478	5.29 265	1.68 182	8.13 325	2.14 262	0.08 380	0.00 1	0.00 1	0.03 301	0.01 11	0.00 1

NOSS_ROB	3.30 272	0.46 175	2.62 125	2.08 353	1.01 303	5.60 339	0.74 251	10.37 332	11.48 401	5.15 189	8.43 276	5.67 279	1.73 186	7.97 309	2.34 272	0.02 291	0.06 320	0.00 1	0.00 1	0.07 180	0.14 306

test_sample7	3.30 272	0.47 177	3.43 221	1.98 333	0.35 194	4.33 304	1.88 358	10.66 339	7.73 320	8.36 345	7.55 253	6.55 301	4.27 308	6.58 219	1.62 222	0.06 366	0.03 260	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.06 195

GMOStereo	1.81 113	0.47 177	2.09 74	0.10 25	0.27 165	1.49 38	0.89 288	4.40 81	4.51 181	8.16 337	6.97 230	2.96 160	1.15 140	1.42 34	0.88 146	0.00 1	0.14 397	0.00 1	0.00 1	0.23 352	0.03 98

error version	1.81 113	0.47 177	2.09 74	0.10 25	0.27 165	1.49 38	0.89 288	4.40 81	4.51 181	8.16 337	6.97 230	2.96 160	1.15 140	1.42 34	0.88 146	0.00 1	0.14 397	0.00 1	0.00 1	0.23 352	0.03 98

test-v	1.81 113	0.47 177	2.09 74	0.10 25	0.27 165	1.49 38	0.89 288	4.40 81	4.51 181	8.16 337	6.97 230	2.96 160	1.15 140	1.42 34	0.88 146	0.00 1	0.14 397	0.00 1	0.00 1	0.23 352	0.03 98

test-2	1.81 113	0.47 177	2.09 74	0.10 25	0.27 165	1.49 38	0.89 288	4.40 81	4.51 181	8.16 337	6.97 230	2.96 160	1.15 140	1.42 34	0.88 146	0.00 1	0.14 397	0.00 1	0.00 1	0.23 352	0.03 98

UPFNet	3.82 324	0.47 177	4.34 289	2.21 369	3.38 415	7.26 375	2.69 378	9.89 317	5.96 244	7.98 332	7.53 252	7.89 331	3.15 250	7.72 295	5.88 372	0.01 211	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.06 195

ac_64	3.70 312	0.47 177	3.50 225	2.87 414	3.50 421	5.91 347	0.72 247	10.17 329	4.34 172	8.16 337	5.80 193	10.82 386	5.64 369	7.08 255	4.73 352	0.03 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.14 306

UGAM	3.90 331	0.48 184	4.69 311	0.17 52	0.08 46	3.67 264	1.22 323	4.81 112	14.45 426	4.59 169	11.94 356	14.20 419	3.80 289	9.92 405	3.61 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 288	0.32 385	0.07 214

EKT-Stereo	1.91 132	0.48 184	2.77 145	2.19 366	4.36 448	1.42 35	0.24 115	4.63 101	3.51 123	2.94 123	3.47 125	3.55 192	2.25 209	5.26 158	0.85 136	0.04 345	0.12 383	0.00 1	0.09 349	0.06 163	0.05 176

testlalala_base	3.12 258	0.48 184	2.79 151	2.14 362	1.98 366	4.13 298	0.64 223	6.16 197	2.09 29	2.38 108	4.08 137	1.80 126	0.50 79	1.65 50	0.72 105	12.33 502	2.33 483	0.00 1	0.31 431	14.56 497	1.32 451

GwcNet-ADL	2.65 215	0.48 184	3.84 257	0.82 153	0.33 189	2.04 89	0.69 237	8.07 261	9.42 362	6.05 225	6.66 223	4.14 218	1.73 186	5.40 164	3.01 298	0.08 380	0.06 320	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.03 98

SCV_C0	1.40 80	0.49 188	3.06 190	0.12 31	0.21 141	2.29 111	0.09 48	6.46 217	3.81 139	0.63 67	2.00 75	0.24 33	0.41 68	7.31 269	0.43 46	0.01 211	0.05 303	0.00 1	0.21 397	0.16 293	0.07 214

GCAP-BAT	1.77 108	0.49 188	2.78 147	0.66 141	0.16 101	3.76 279	0.80 265	3.72 56	3.27 107	3.68 145	5.03 165	3.66 197	0.56 88	5.82 174	0.65 90	0.00 1	0.05 303	0.00 1	0.24 409	0.01 11	0.01 18

TANstereo	1.20 62	0.49 188	2.04 66	0.34 92	0.10 59	1.80 72	0.01 2	3.40 36	4.10 162	4.37 162	4.82 156	0.41 63	0.70 99	0.94 15	0.46 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WCG-NET（raft）	1.49 87	0.50 191	1.55 21	0.21 61	0.08 46	2.15 101	1.01 306	2.72 13	6.26 264	2.79 116	3.06 109	4.38 232	1.04 131	3.53 104	0.26 16	0.00 1	0.12 383	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.08 229

IGEV_Zeroshot_test	2.13 155	0.50 191	4.91 321	1.41 245	0.18 123	2.62 156	0.36 146	7.80 254	3.87 141	5.04 185	5.42 186	4.77 245	1.03 129	3.43 102	0.79 126	0.00 1	0.16 412	0.00 1	0.18 385	0.17 306	0.04 142

GANet-ADL	2.20 165	0.50 191	3.27 204	2.02 342	0.11 68	2.21 106	0.48 172	8.64 283	6.79 287	4.56 168	5.83 195	3.98 208	1.27 154	2.68 87	1.43 202	0.04 345	0.08 347	0.02 374	0.00 1	0.15 286	0.03 98

ASMatch	3.32 280	0.50 191	3.32 208	1.72 292	0.45 219	1.93 79	0.68 233	6.42 215	3.89 143	6.18 237	22.30 447	4.61 241	4.82 345	7.65 288	1.70 229	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.03 301	0.01 11	0.18 337

DSFCA	4.21 355	0.50 191	5.45 353	1.34 231	1.68 347	7.04 369	4.51 420	10.73 343	7.00 294	10.78 414	6.80 226	8.48 347	4.63 333	9.91 404	5.12 359	0.02 291	0.06 320	0.02 374	0.03 301	0.08 192	0.03 98

fffy	1.13 58	0.51 196	2.15 80	1.01 185	0.09 52	2.30 116	0.19 99	4.07 71	1.13 16	0.16 4	2.66 94	0.20 17	0.38 57	6.98 247	0.35 27	0.00 1	0.06 320	0.00 1	0.00 1	0.14 282	0.16 328

rvit_stereo_0081_aga	0.76 13	0.51 196	3.29 205	0.11 29	0.25 155	1.73 68	0.22 109	3.68 49	2.54 51	0.26 15	0.16 7	0.27 38	0.30 41	1.31 32	0.36 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.04 142

rvit_stereo_0080	0.88 22	0.51 196	3.12 193	0.07 17	0.12 78	1.31 24	0.37 148	3.78 59	3.29 110	0.56 64	1.13 45	0.40 60	0.76 105	1.71 51	0.47 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.04 142

IGEV++	1.14 59	0.51 196	1.66 30	0.55 122	0.08 46	2.52 135	1.01 306	6.51 221	3.16 96	0.59 66	2.11 80	0.43 66	1.18 147	1.44 39	0.79 126	0.00 1	0.05 303	0.00 1	0.05 325	0.11 240	0.11 277

whm_eth	0.88 22	0.51 196	3.12 193	0.07 17	0.12 78	1.31 24	0.37 148	3.78 59	3.29 110	0.56 64	1.13 45	0.40 60	0.76 105	1.71 51	0.47 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.04 142

plain	1.34 75	0.51 196	5.09 332	0.30 75	0.05 15	1.58 46	0.08 43	4.47 90	3.77 138	0.42 52	1.76 66	0.60 83	0.74 103	6.11 184	0.94 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 408	0.02 59

IPLGR	2.28 177	0.51 196	6.00 373	0.15 48	0.15 94	1.99 87	0.22 109	6.34 206	6.04 251	6.80 272	5.76 192	2.87 157	2.31 212	4.88 143	1.28 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 210	0.18 337

FC-DCNN v2	10.88 466	0.52 203	4.17 279	1.92 322	1.63 340	17.79 468	5.35 435	18.87 468	19.88 457	28.77 485	34.99 488	34.62 493	21.72 484	16.03 466	11.16 448	0.03 326	0.01 155	0.02 374	0.00 1	0.06 163	0.08 229

HGLStereo	4.25 359	0.52 203	4.65 308	3.09 423	5.18 465	6.51 360	0.73 248	10.37 332	6.74 286	7.32 304	12.44 367	7.00 312	7.21 400	7.46 278	5.51 365	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.10 264

FC-DCNN	10.72 465	0.52 203	4.27 283	1.88 314	1.63 340	17.18 464	5.29 434	18.20 461	19.69 456	28.50 484	34.51 486	34.03 491	21.48 483	15.89 463	11.15 447	0.03 326	0.01 155	0.02 374	0.01 265	0.07 180	0.09 242

CBMV_ROB	4.14 348	0.52 203	3.14 195	1.30 225	0.77 276	6.92 367	1.97 360	10.11 328	9.58 365	8.92 369	14.20 388	7.12 319	5.90 372	8.65 358	3.50 319	0.01 211	0.05 303	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.09 242

G2L-Stereo_aug	4.27 361	0.53 207	5.19 340	2.04 347	1.22 315	4.85 323	0.41 158	7.92 257	13.66 421	9.59 387	10.62 327	10.81 385	4.57 329	9.00 379	4.81 355	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.13 271	0.05 176

DDVS	3.59 304	0.53 207	4.53 299	2.02 342	1.27 320	6.63 361	0.49 182	8.73 285	4.10 162	7.14 292	7.63 258	12.68 408	2.25 209	8.69 362	4.09 340	0.08 380	0.20 430	0.01 343	0.00 1	0.14 282	0.59 431

HCRNet	2.56 208	0.53 207	3.35 210	0.24 66	3.39 417	2.19 104	0.23 113	6.89 237	5.50 218	5.26 193	4.79 154	5.27 264	2.78 236	7.71 293	2.89 294	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.04 142

ACVNet	2.58 211	0.53 207	2.69 131	0.84 156	0.59 249	2.61 153	0.55 196	8.35 265	5.70 228	4.45 164	9.26 300	5.77 281	3.50 267	2.24 77	4.41 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 306	0.01 18

acv_ft	3.69 311	0.53 207	4.58 307	2.31 384	4.71 463	7.44 379	0.86 284	8.54 276	5.70 228	9.29 379	9.26 300	5.77 281	4.15 301	2.24 77	8.13 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 375	0.01 18

castereo++	1.18 60	0.54 212	1.95 57	0.30 75	0.51 238	4.56 315	1.00 304	4.61 98	1.12 14	0.29 18	2.14 84	1.89 130	0.15 10	3.94 117	0.18 10	0.00 1	0.04 289	0.00 1	0.31 431	0.03 86	0.00 1

mms	1.03 42	0.54 212	1.58 24	0.05 11	0.36 196	1.52 44	0.08 43	2.97 18	1.84 26	0.38 35	2.94 102	0.32 51	0.25 20	6.82 233	0.39 38	0.00 1	0.04 289	0.00 1	0.00 1	0.17 306	0.28 386

ITSA-stereo	3.76 318	0.54 212	3.80 249	1.91 318	0.29 174	3.09 215	0.70 240	13.22 416	15.64 435	6.79 271	6.66 223	4.15 219	3.52 270	8.30 338	5.00 358	0.09 385	0.07 336	0.11 429	0.10 354	0.18 317	0.95 443

IER	3.20 266	0.54 212	5.13 335	0.58 128	1.59 336	7.29 376	0.56 198	6.36 207	4.95 201	7.44 310	8.84 280	6.20 292	6.26 377	4.88 143	3.29 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 18

ISRNet	3.93 336	0.55 216	5.49 355	3.20 431	2.69 396	2.11 95	0.26 122	7.01 240	6.40 271	11.00 420	17.99 428	8.31 340	2.64 225	6.51 214	4.36 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.02 59

ours_stereo	1.03 42	0.55 216	1.86 43	0.12 31	0.32 184	1.16 11	0.09 48	3.27 29	2.18 31	0.39 42	3.02 106	0.34 58	0.26 26	6.32 198	0.37 34	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.18 317	0.13 299

CAS++	1.18 60	0.55 216	1.99 61	0.17 52	0.27 165	1.85 74	0.63 219	8.48 273	3.07 91	1.71 98	2.32 88	0.18 12	0.20 13	1.91 68	0.30 18	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ToySt	2.69 216	0.55 216	7.03 400	1.03 188	0.10 59	3.49 247	1.04 308	6.38 213	4.55 185	2.69 112	6.28 212	7.95 336	4.38 317	5.08 152	2.58 286	0.01 211	0.11 376	0.00 1	0.04 319	0.28 373	0.19 348

anonymousa	3.80 323	0.55 216	3.35 210	1.24 213	3.74 430	9.04 401	0.36 146	6.74 231	4.03 154	7.72 320	19.64 434	10.62 380	6.01 375	1.52 44	1.40 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 325	0.00 1	0.03 98

HHNet	2.59 212	0.55 216	2.55 115	0.20 58	0.32 184	2.84 192	0.94 297	5.77 181	5.14 208	7.33 305	13.80 383	0.94 93	3.20 251	5.27 159	2.41 279	0.13 399	0.02 211	0.06 414	0.00 1	0.23 352	0.03 98

NINENet	3.09 254	0.56 222	3.22 201	1.61 276	1.37 329	7.12 371	0.50 184	11.88 377	5.63 226	6.63 267	8.40 275	5.29 265	0.83 115	6.51 214	1.77 236	0.15 402	0.07 336	0.07 420	0.00 1	0.09 210	0.00 1

FCDSN-DC	10.24 462	0.56 222	3.49 224	1.96 331	1.29 323	16.90 463	4.59 422	17.16 454	19.10 451	24.64 480	32.46 482	33.82 490	22.14 486	15.93 464	10.45 440	0.04 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.21 356
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ff7	1.12 52	0.57 224	2.06 68	0.03 1	0.07 32	2.80 178	0.84 277	3.71 51	2.27 34	0.38 35	1.06 36	0.20 17	0.40 61	7.12 258	0.49 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 370	0.09 210	0.06 195

ffff	1.12 52	0.57 224	2.06 68	0.03 1	0.07 32	2.80 178	0.84 277	3.71 51	2.27 34	0.38 35	1.06 36	0.20 17	0.40 61	7.12 258	0.49 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 370	0.09 210	0.06 195

11t	1.12 52	0.57 224	2.06 68	0.03 1	0.07 32	2.80 178	0.84 277	3.71 51	2.27 34	0.38 35	1.06 36	0.20 17	0.40 61	7.12 258	0.49 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 370	0.09 210	0.06 195

ccc-4	1.12 52	0.57 224	2.06 68	0.03 1	0.07 32	2.80 178	0.84 277	3.71 51	2.27 34	0.38 35	1.06 36	0.20 17	0.40 61	7.12 258	0.49 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 370	0.09 210	0.06 195

DISCO	6.28 405	0.57 224	5.78 366	3.43 439	1.17 313	11.22 428	3.39 398	12.14 390	16.16 439	6.52 263	11.22 343	16.96 442	6.32 379	19.51 479	10.74 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 393	0.11 277

SCV	1.59 93	0.58 229	2.57 117	2.72 408	0.31 181	2.15 101	0.79 263	6.88 236	2.72 61	0.20 8	2.68 95	0.68 85	0.58 92	7.60 285	0.41 41	0.00 1	0.03 260	0.00 1	0.22 403	0.37 398	0.24 368

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 153	0.58 229	2.43 101	1.27 218	0.16 101	1.60 48	0.14 77	5.17 136	5.90 239	7.10 290	10.10 313	3.06 167	1.74 188	1.87 65	0.97 163	0.01 211	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.23 352	0.02 59

AdaStereo	3.09 254	0.58 229	3.04 180	2.84 413	0.48 229	4.08 295	1.29 331	12.16 391	7.77 324	6.03 224	9.62 306	5.79 283	1.53 175	4.56 136	1.93 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.02 59
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
MM-Stereo_test3	1.83 118	0.59 232	1.93 51	1.43 247	3.99 442	2.44 129	0.81 267	5.81 183	6.70 284	1.73 100	4.79 154	1.23 104	0.65 96	3.30 98	0.85 136	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.33 388	0.05 176

AIO_rvc	1.02 40	0.59 232	1.95 57	0.15 48	0.09 52	3.42 237	0.99 302	4.46 88	2.73 64	0.28 16	1.62 59	1.32 105	0.28 30	2.10 75	0.21 13	0.00 1	0.03 260	0.00 1	0.04 319	0.11 240	0.11 277

anonymousdsp	1.12 52	0.59 232	1.66 30	0.03 1	0.07 32	2.81 186	0.82 269	4.07 71	2.30 40	0.41 48	1.12 44	0.30 44	0.40 61	7.05 251	0.49 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 378	0.10 221	0.05 176

IGEV-Stereo	1.12 52	0.59 232	1.66 30	0.03 1	0.07 32	2.82 189	0.82 269	4.09 74	2.30 40	0.41 48	1.11 41	0.30 44	0.41 68	7.05 251	0.49 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 378	0.10 221	0.05 176
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
castereo	0.87 21	0.60 236	1.07 2	0.34 92	0.17 109	1.89 75	0.79 263	4.84 114	2.05 28	0.65 69	2.55 92	0.31 48	0.40 61	1.02 19	0.38 37	0.01 211	0.09 356	0.00 1	0.24 409	0.03 86	0.02 59

ProNet	1.20 62	0.60 236	2.00 63	0.26 70	0.08 46	2.73 167	0.68 233	5.00 126	2.52 48	0.29 18	1.32 50	0.37 59	0.36 51	6.94 245	0.44 50	0.00 1	0.07 336	0.00 1	0.00 1	0.17 306	0.07 214

GANet-RSSM	3.27 269	0.60 236	3.38 212	2.94 420	2.00 368	2.61 153	0.48 172	10.93 350	6.11 256	5.47 197	10.20 316	6.57 305	5.44 366	6.25 191	2.23 268	0.00 1	0.00 1	0.08 423	0.00 1	0.17 306	0.03 98

SGM_RVC	10.08 459	0.60 236	3.42 218	2.30 378	0.32 184	19.41 472	6.33 446	18.95 469	14.64 427	25.14 481	24.32 456	33.34 489	18.79 473	19.86 480	12.55 456	0.25 422	0.26 447	0.22 448	0.24 409	0.34 392	0.40 404
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
fff	2.28 177	0.61 240	3.81 251	0.22 62	0.07 32	1.69 60	0.11 55	5.37 160	11.84 405	5.80 206	5.17 168	1.44 110	5.41 360	2.00 70	1.92 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.18 337

csc	2.28 177	0.61 240	3.81 251	0.22 62	0.07 32	1.69 60	0.11 55	5.37 160	11.84 405	5.80 206	5.17 168	1.44 110	5.41 360	2.00 70	1.92 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.18 337

cscssc	2.28 177	0.61 240	3.81 251	0.22 62	0.07 32	1.69 60	0.11 55	5.37 160	11.84 405	5.80 206	5.17 168	1.44 110	5.41 360	2.00 70	1.92 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.18 337

UNet	3.97 340	0.61 240	6.50 390	1.68 285	3.22 409	9.82 410	0.31 137	9.50 305	5.32 214	7.20 298	6.35 218	10.59 378	5.91 373	6.93 242	5.49 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 18

RASNet	4.52 374	0.61 240	4.42 291	3.42 438	4.68 462	4.58 316	0.99 302	9.54 309	8.01 330	5.28 194	11.42 347	10.34 377	8.88 426	9.28 390	8.68 418	0.15 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.04 142

GCAP-Stereo	0.95 29	0.62 245	1.99 61	0.30 75	0.03 10	1.66 55	0.01 2	4.43 86	3.00 85	1.63 96	1.17 47	1.39 107	0.76 105	1.31 32	0.55 77	0.00 1	0.03 260	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.02 59

Anonymous_2	4.14 348	0.62 245	3.21 200	1.40 242	1.43 332	5.19 330	0.32 138	6.63 225	4.38 174	4.48 167	2.30 87	8.08 337	7.00 394	5.37 162	2.29 270	0.23 419	0.75 470	5.20 486	18.12 511	5.66 480	0.23 364

StereoDRNet-Refined	4.46 367	0.62 245	3.80 249	1.92 322	0.40 206	9.35 404	0.15 83	10.02 324	8.83 354	12.69 435	11.62 352	9.34 358	3.87 291	8.06 320	8.02 404	0.00 1	0.00 1	0.01 343	0.05 325	0.20 329	0.26 378
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
tt1	2.14 156	0.63 248	2.22 90	2.27 374	0.02 3	5.71 341	0.63 219	4.53 93	10.19 376	1.16 88	3.39 122	0.33 55	3.05 248	8.00 310	0.46 58	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.03 301	0.10 221	0.04 142

HUF	1.05 46	0.64 249	2.33 95	0.35 95	0.22 145	3.09 215	0.41 158	3.73 57	2.89 72	0.36 32	2.71 97	0.33 55	0.30 41	2.28 79	0.23 14	0.00 1	0.61 469	0.00 1	0.00 1	0.15 286	0.39 401

tg	1.96 139	0.64 249	2.15 80	0.68 143	0.12 78	4.40 312	0.04 19	5.74 175	4.19 168	4.00 154	5.23 177	2.58 149	0.93 121	7.12 258	0.77 122	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.31 381	0.25 372

ADStereo(finetuned)	2.26 176	0.64 249	5.22 343	0.31 79	0.18 123	1.71 65	0.25 120	5.23 139	8.46 345	6.06 227	5.30 184	1.41 108	6.37 380	1.87 65	1.87 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.18 337

DCANet	2.08 151	0.64 249	3.81 251	0.31 79	0.17 109	1.70 64	0.25 120	5.23 139	8.47 346	6.07 228	5.30 184	1.41 108	4.23 306	1.85 62	2.02 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.19 348

DMCA	2.82 231	0.64 249	4.45 294	1.61 276	0.89 287	3.86 285	0.57 207	9.18 296	5.10 206	6.24 242	6.49 220	7.17 320	2.13 202	3.31 99	4.73 352	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.02 59

DIP-Stereo	1.97 141	0.64 249	2.95 168	0.17 52	0.10 59	4.83 322	0.13 70	8.60 281	4.06 161	6.42 258	4.92 160	0.44 68	0.72 102	3.57 105	1.80 239	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.04 142
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ACVNet-DCA	2.01 145	0.65 255	2.15 80	2.30 378	0.02 3	5.80 343	0.56 198	8.45 269	3.33 114	1.03 81	3.33 116	0.32 51	3.71 280	8.05 316	0.45 54	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.03 301	0.02 42	0.03 98

xx1	2.33 185	0.65 255	2.15 80	2.30 378	0.02 3	5.80 343	0.56 198	4.31 78	10.41 381	1.03 81	3.33 116	4.67 242	2.70 229	8.05 316	0.45 54	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.03 98

1test111	1.86 121	0.65 255	2.15 80	2.30 378	0.02 3	5.80 343	0.56 198	8.45 269	3.33 114	1.03 81	3.33 116	0.32 51	3.71 280	4.40 132	0.96 160	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.03 301	0.02 42	0.03 98

cc1	2.17 161	0.65 255	2.15 80	2.30 378	0.02 3	5.80 343	0.56 198	4.31 78	10.41 381	1.03 81	3.33 116	0.32 51	3.71 280	8.05 316	0.45 54	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.03 301	0.10 221	0.05 176

sCroCo_RVC	1.21 64	0.65 255	5.16 338	1.09 197	1.29 323	0.92 7	0.19 99	3.92 65	2.68 59	0.30 21	3.04 107	0.52 75	1.56 176	1.58 47	0.78 124	0.09 385	0.25 445	0.00 1	0.00 1	0.07 180	0.11 277

hitnet-ft	3.66 309	0.65 255	2.79 151	0.89 163	0.72 271	4.25 300	0.55 196	9.11 295	7.52 311	7.14 292	10.19 315	12.49 407	4.70 336	7.44 277	4.41 346	0.03 326	0.00 1	0.06 414	0.00 1	0.20 329	0.04 142

MyStereo06	2.35 186	0.66 261	4.54 300	1.10 198	0.96 296	2.57 145	0.10 51	9.30 300	4.05 158	5.22 191	6.09 199	5.95 287	2.38 215	3.00 93	0.73 107	0.01 211	0.08 347	0.00 1	0.01 265	0.13 271	0.15 316

MyStereo05	2.94 245	0.66 261	5.25 346	1.10 198	0.96 296	2.57 145	0.10 51	8.53 275	12.34 413	6.28 248	3.88 131	3.18 174	3.30 255	7.81 300	2.37 276	0.01 211	0.08 347	0.00 1	0.01 265	0.13 271	0.15 316

IPLG	2.43 194	0.66 261	4.77 315	0.54 119	0.31 181	3.01 208	0.26 122	6.15 196	5.55 222	7.69 318	6.21 208	1.89 130	1.74 188	7.19 264	2.35 274	0.01 211	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.24 362	0.12 291

HART	1.68 99	0.67 264	2.72 137	0.04 9	0.27 165	1.72 67	0.04 19	5.60 170	3.16 96	1.44 91	7.73 261	2.41 145	0.15 10	6.44 205	0.62 85	0.00 1	0.12 383	0.00 1	0.00 1	0.24 362	0.17 333

CRFU-Net	4.45 366	0.67 264	5.02 325	2.78 411	1.32 327	12.67 445	3.35 396	11.26 355	3.52 124	10.06 400	9.30 302	10.91 389	6.92 393	7.26 267	3.24 307	0.15 402	0.16 412	0.16 439	0.00 1	0.26 365	0.05 176

CoDeX	3.43 293	0.68 266	4.49 296	0.98 182	1.65 342	6.37 355	2.14 363	13.23 417	6.07 252	7.23 299	8.95 284	4.09 214	3.79 288	6.31 196	2.37 276	0.03 326	0.06 320	0.00 1	0.00 1	0.07 180	0.15 316

DCRE	1.79 110	0.68 266	2.55 115	1.66 284	0.27 165	1.27 21	0.05 27	4.57 97	4.04 156	3.30 134	9.24 297	3.83 204	1.20 150	2.08 74	0.67 95	0.00 1	0.12 383	0.00 1	0.24 409	0.04 113	0.09 242

iRaftStereo_RVC	1.62 96	0.68 266	1.98 59	0.67 142	0.05 15	2.99 206	0.04 19	5.36 159	3.74 134	3.82 150	4.96 161	2.54 148	0.62 94	3.35 101	0.97 163	0.00 1	0.07 336	0.00 1	0.00 1	0.30 376	0.27 382

AFF-stereo	2.59 212	0.68 266	2.35 98	1.55 266	0.17 109	1.67 56	0.08 43	5.75 176	6.60 281	6.20 239	12.13 360	6.16 291	2.36 214	4.75 140	1.11 176	0.02 291	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.23 352	0.05 176

FAT-Stereo	6.78 418	0.68 266	6.80 395	2.30 378	1.77 356	5.63 340	4.20 413	18.79 465	18.62 448	10.53 410	17.15 419	18.52 451	13.74 461	8.86 374	7.38 393	0.03 326	0.15 404	0.01 343	0.07 333	0.12 257	0.26 378

MaDis-Stereo	0.80 15	0.69 271	3.02 175	0.33 87	1.83 360	1.22 15	0.06 31	3.41 37	1.49 18	0.31 26	0.38 18	0.42 65	0.51 80	1.14 25	1.21 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.05 176

MIPNet	2.06 150	0.69 271	4.57 306	0.32 82	0.21 141	1.92 78	0.19 99	6.89 237	5.64 227	5.48 198	4.02 135	2.02 136	3.50 267	3.32 100	2.01 254	0.00 1	0.01 155	0.01 343	0.01 265	0.20 329	0.13 299

test_5	2.90 241	0.70 273	3.69 240	2.01 340	3.17 408	4.61 318	1.32 333	6.69 229	7.02 296	2.79 116	7.18 241	4.99 253	4.14 300	7.96 307	1.31 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 301	0.19 325	0.26 378

TransformOpticalFlow	3.38 285	0.70 273	4.54 300	1.00 184	0.30 175	3.56 257	0.14 77	9.67 311	7.30 305	5.55 200	13.34 378	6.74 308	5.03 350	8.22 336	1.34 197	0.00 1	0.01 155	0.01 343	0.00 1	0.04 113	0.11 277

RAFT+CT+SA	2.36 188	0.71 275	2.46 106	0.83 155	2.26 383	3.18 226	0.93 295	6.82 235	5.48 217	2.55 110	8.07 269	1.64 119	1.59 178	8.54 351	1.15 181	0.02 291	0.00 1	0.00 1	0.38 442	0.19 325	0.36 398

DispNO	3.25 268	0.72 276	6.85 397	1.95 328	1.34 328	3.49 247	0.84 277	8.14 262	6.30 265	6.34 255	7.76 264	6.30 297	4.28 312	6.93 242	3.51 320	0.00 1	0.03 260	0.03 391	0.12 359	0.07 180	0.07 214

StereoVision	2.25 173	0.72 276	4.00 267	1.03 188	2.64 394	1.91 77	0.28 126	5.83 185	4.43 176	1.89 101	10.65 330	3.88 205	0.52 83	5.13 155	1.98 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 210	0.03 98

delet	4.27 361	0.72 276	4.50 297	1.07 196	3.75 434	10.79 426	4.04 409	9.95 318	7.89 326	8.09 335	8.89 282	8.46 345	3.81 290	7.56 283	5.80 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 240	0.02 59

HH	2.42 192	0.73 279	3.76 245	0.91 165	0.14 90	2.78 175	0.71 243	7.92 257	2.72 61	1.53 94	6.10 201	7.93 332	4.01 295	8.60 355	0.44 50	0.00 1	0.09 356	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.04 142

HanStereo	2.42 192	0.73 279	3.76 245	0.91 165	0.14 90	2.78 175	0.71 243	7.92 257	2.72 61	1.53 94	6.10 201	7.93 332	4.01 295	8.60 355	0.44 50	0.00 1	0.09 356	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.04 142

STrans-v2	3.43 293	0.73 279	4.82 316	0.26 70	0.60 251	3.00 207	1.19 322	10.41 334	7.22 302	5.79 205	10.97 339	6.75 309	7.03 396	8.25 337	1.40 200	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.18 337

GEStereo_RVC	3.74 314	0.73 279	4.95 323	2.01 340	1.24 317	4.36 307	3.07 386	11.77 374	7.80 325	6.87 278	6.52 221	7.70 327	4.31 315	8.98 378	4.19 342	0.03 326	0.01 155	0.02 374	0.02 288	0.13 271	0.11 277

SA	3.06 252	0.74 283	3.79 248	1.60 275	0.30 175	3.19 227	1.43 337	6.72 230	9.06 356	4.63 173	10.80 332	2.89 158	4.71 337	9.62 401	1.18 186	0.00 1	0.09 356	0.00 1	0.19 390	0.23 352	0.02 59

raftrobust	1.86 121	0.74 283	1.94 54	2.15 363	2.24 382	2.74 168	0.53 189	4.89 116	4.05 158	6.09 229	3.89 132	1.64 119	2.55 222	2.44 82	1.12 177	0.00 1	0.03 260	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.08 229

MIM_Stereo	2.50 206	0.75 285	4.26 282	1.18 209	0.11 68	3.08 213	0.33 142	6.07 192	3.28 109	5.01 184	10.12 314	4.29 229	1.74 188	8.06 320	1.27 190	0.00 1	0.12 383	0.00 1	0.01 265	0.18 317	0.15 316

Sa-1000	3.55 302	0.75 285	3.63 237	1.91 318	0.30 175	3.55 256	1.63 348	7.39 248	8.54 349	7.70 319	17.44 424	4.00 209	2.82 239	9.44 398	1.33 195	0.00 1	0.10 368	0.00 1	0.18 385	0.21 340	0.04 142

IIG-Stereo	3.16 262	0.75 285	2.83 154	4.08 459	0.21 141	2.56 144	0.74 251	6.55 223	5.56 224	8.39 350	9.38 303	7.94 334	2.79 237	9.50 400	1.89 245	0.02 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.04 142

AIO-test1	2.22 167	0.76 288	2.78 147	0.30 75	4.38 449	2.48 132	0.96 301	5.59 169	14.64 427	0.74 72	2.86 100	0.92 92	0.30 41	5.64 167	1.67 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 301	0.17 306	0.14 306

ACV-stereo	4.46 367	0.76 288	9.94 434	1.91 318	1.06 305	11.61 433	1.28 329	6.25 202	7.09 298	3.09 126	5.21 176	16.88 441	10.23 441	7.96 307	5.47 363	0.06 366	0.15 404	0.01 343	0.00 1	0.12 257	0.14 306

RAFT	2.57 210	0.76 288	3.09 191	0.91 165	0.09 52	2.41 126	0.94 297	5.35 157	2.65 55	6.11 231	7.21 243	9.43 360	4.30 313	5.73 172	1.77 236	0.00 1	0.12 383	0.00 1	0.02 288	0.46 415	0.08 229

THIR-Stereo	3.86 327	0.77 291	2.62 125	0.12 31	0.13 85	4.25 300	6.63 450	5.30 152	4.18 167	10.33 403	17.13 418	6.58 306	7.62 409	7.78 298	3.51 320	0.01 211	0.07 336	0.07 420	0.00 1	0.11 240	0.02 59

MMNet	4.16 351	0.77 291	5.47 354	1.40 242	1.67 345	10.78 425	0.63 219	8.64 283	8.47 346	8.80 364	8.33 273	7.51 323	6.61 384	7.53 282	6.54 383	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.05 176

PSMNet-RSSM	3.33 282	0.77 291	3.22 201	2.12 359	1.90 365	2.33 117	0.71 243	11.17 352	5.83 234	5.90 220	11.43 348	7.04 315	4.83 346	5.96 179	3.17 303	0.00 1	0.00 1	0.02 374	0.00 1	0.08 192	0.02 59

UCFNet_RVC	3.09 254	0.77 291	2.27 93	2.35 387	1.79 357	3.50 249	1.06 310	12.12 389	6.91 290	4.71 176	7.67 260	7.58 324	4.40 319	4.95 148	1.67 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 240	0.01 18

HITNet	2.79 228	0.77 291	4.02 268	2.03 345	0.11 68	5.58 338	0.59 209	9.24 298	5.15 209	6.42 258	7.26 246	3.66 197	2.92 244	4.07 122	3.87 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.02 59
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
rvit_stereo_ft	1.00 39	0.78 296	3.84 257	0.84 156	0.36 196	1.23 16	0.24 115	3.81 63	3.76 137	0.37 34	0.87 33	0.74 87	1.12 134	1.18 29	0.76 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.06 195

MyStereo07	1.31 74	0.79 297	1.61 26	1.03 188	1.11 308	2.63 158	0.46 169	5.48 164	2.24 32	0.64 68	1.48 54	0.27 38	0.59 93	7.03 250	0.45 54	0.00 1	0.09 356	0.00 1	0.01 265	0.11 240	0.09 242

MyStereo04	2.95 246	0.79 297	5.38 349	1.03 188	1.11 308	2.63 158	0.46 169	10.00 322	12.44 414	4.19 158	3.91 133	3.04 166	3.60 273	7.34 272	2.74 293	0.00 1	0.09 356	0.00 1	0.01 265	0.11 240	0.09 242

rafts_anoy	1.72 103	0.79 297	2.58 119	2.03 345	1.75 353	2.47 130	0.16 88	5.48 164	6.01 250	3.24 131	2.11 80	1.92 134	1.33 155	3.08 95	1.13 179	0.01 211	0.18 420	0.00 1	0.01 265	0.03 86	0.07 214

HSM	4.00 342	0.79 297	3.16 197	1.59 274	2.17 377	6.77 364	1.11 316	12.28 394	6.35 270	6.75 268	8.11 271	13.90 416	5.37 359	8.85 372	2.71 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.02 59

rvit_105_1	2.44 196	0.80 301	5.08 331	1.77 298	0.09 52	1.95 81	3.62 403	5.62 173	8.21 338	4.85 179	2.07 77	3.15 172	1.58 177	7.08 255	2.71 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 265	0.04 113	0.08 229

ADLNet	4.32 365	0.80 301	4.33 286	3.60 447	3.56 423	6.87 366	2.48 370	11.20 354	7.58 314	9.87 394	9.62 306	8.39 342	4.95 348	6.16 186	6.60 385	0.01 211	0.01 155	0.00 1	0.01 265	0.12 257	0.25 372

TestStereo1	2.85 232	0.81 303	3.48 222	3.11 425	0.44 214	2.52 135	1.50 340	6.37 209	8.18 336	4.62 170	9.24 297	2.23 142	3.69 277	9.19 386	1.26 188	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.27 371	0.09 242

SA-5K	2.85 232	0.81 303	3.48 222	3.11 425	0.44 214	2.52 135	1.50 340	6.37 209	8.18 336	4.62 170	9.24 297	2.23 142	3.69 277	9.19 386	1.26 188	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.27 371	0.09 242

cf-r	3.42 292	0.81 303	3.97 261	2.41 393	2.78 397	2.85 193	0.64 223	8.44 268	6.32 267	6.25 244	11.57 351	8.97 355	3.54 271	5.93 178	3.83 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 210	0.07 214

psm_up	3.85 326	0.82 306	3.01 173	2.00 339	2.58 393	5.28 335	3.34 395	10.85 348	6.33 268	7.27 302	7.32 248	10.15 371	9.02 429	6.19 188	2.51 283	0.22 418	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.03 98

NVstereo2D	4.51 371	0.82 306	6.86 398	3.28 434	3.38 415	8.16 390	3.13 388	10.51 335	15.15 432	4.90 181	6.89 229	7.87 329	4.78 342	9.88 403	3.91 335	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.06 332	0.02 42	0.58 428

LL-Strereo2	1.86 121	0.83 308	2.33 95	0.36 96	0.17 109	3.79 282	1.52 342	5.82 184	4.04 156	4.43 163	2.51 91	4.23 221	0.37 54	5.66 169	0.99 165	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.05 325	0.06 163	0.11 277

raft+_RVC	1.79 110	0.84 309	2.32 94	2.40 390	0.85 284	1.38 30	0.09 48	6.36 207	4.75 196	2.85 119	5.46 187	1.17 102	1.36 160	4.54 135	0.91 155	0.00 1	0.10 368	0.00 1	0.00 1	0.11 240	0.22 358

S-Stereo	6.63 413	0.84 309	9.67 431	3.15 429	3.48 420	6.49 358	6.22 442	12.99 412	22.84 467	9.48 382	15.51 399	12.00 404	8.43 419	8.04 313	10.70 442	0.12 394	0.17 416	0.00 1	0.38 442	0.13 271	1.92 461

XX-TBD	1.44 83	0.85 311	2.04 66	2.45 395	0.05 15	2.34 118	0.01 2	3.46 40	7.51 310	2.88 120	4.98 163	0.26 36	0.25 20	1.15 26	0.46 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4D-IteraStereo	1.72 103	0.86 312	3.01 173	0.09 24	2.86 400	3.57 260	1.06 310	3.92 65	5.31 213	5.28 194	1.02 35	3.92 206	0.38 57	1.83 61	1.04 170	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.07 180	0.09 242

iRaft-Stereo_5w	2.86 236	0.86 312	4.08 276	0.06 14	0.25 155	2.76 174	0.60 212	4.97 122	4.10 162	2.98 124	7.85 266	10.17 372	4.17 303	8.16 328	5.83 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 265	0.26 365	0.06 195

coex_refinement	4.04 343	0.87 314	3.55 228	2.96 421	1.40 331	4.28 302	0.32 138	11.18 353	7.72 318	8.32 343	13.44 380	10.01 369	3.48 266	6.28 193	6.76 388	0.00 1	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.16 328

rvit_0105_6	1.26 70	0.87 314	4.85 318	0.61 132	0.07 32	1.60 48	0.32 138	3.79 62	5.87 236	0.25 13	0.26 15	1.09 98	0.29 34	4.60 137	0.62 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.06 195

ssnet_v2	4.46 367	0.87 314	5.18 339	1.57 270	0.67 262	9.14 402	4.73 424	11.84 375	9.68 366	8.79 362	6.24 211	9.91 366	4.34 316	6.28 193	9.30 426	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.28 373	0.30 390

WCMA_ROB	9.21 450	0.87 314	7.37 409	2.54 399	2.13 374	13.59 451	5.80 437	11.64 368	14.01 423	24.43 479	32.99 483	27.09 478	18.02 468	12.51 439	9.85 436	0.81 454	0.07 336	0.01 343	0.01 265	0.16 293	0.23 364

CroCo-Stereo Lap2	1.24 67	0.88 318	3.39 214	0.95 176	4.59 461	0.47 3	0.08 43	3.51 45	2.80 68	1.17 89	2.24 85	1.57 118	0.20 13	1.48 42	1.14 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 286	0.12 291

stereogan	7.69 433	0.88 318	7.08 402	3.49 445	3.93 440	18.98 470	3.23 393	16.52 450	19.58 455	9.93 397	18.92 431	20.50 464	9.04 430	14.07 452	6.14 375	0.26 424	0.04 289	0.21 447	0.03 301	0.63 428	0.33 394

MLCV	3.44 295	0.88 318	5.60 362	1.39 241	0.25 155	4.36 307	0.33 142	7.25 245	7.28 304	9.17 376	12.24 365	5.09 260	2.47 218	9.15 384	3.23 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.02 59

rvit_0105_5	1.48 86	0.89 321	5.43 351	0.46 110	0.04 12	1.60 48	0.60 212	4.65 105	5.90 239	0.76 73	1.59 58	1.75 125	0.78 111	4.20 126	0.88 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.06 195

CroCo-Stereo	0.99 36	0.89 321	3.19 199	0.46 110	0.44 214	0.38 1	0.05 27	4.61 98	3.95 148	0.48 57	1.78 69	1.01 95	0.27 28	1.11 23	1.07 171	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.04 142
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
RYNet	6.34 407	0.89 321	5.88 368	1.41 245	4.48 458	15.97 458	4.18 412	13.41 418	16.49 440	10.81 415	7.00 235	14.33 420	8.72 423	9.43 395	13.71 461	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.07 214

HI	3.18 264	0.90 324	3.05 185	1.28 223	0.15 94	2.29 111	0.04 19	5.31 154	3.52 124	7.96 330	12.69 370	11.43 396	6.61 384	4.26 128	4.02 337	0.00 1	0.06 320	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.01 18

CoSv	3.18 264	0.90 324	3.05 185	1.28 223	0.15 94	2.29 111	0.04 19	5.31 154	3.52 124	7.96 330	12.69 370	11.43 396	6.61 384	4.26 128	4.02 337	0.00 1	0.06 320	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.01 18

rvit_0105_3	1.71 102	0.90 324	5.93 371	0.78 149	0.02 3	1.62 51	1.69 352	5.15 134	5.99 248	2.22 104	1.64 61	1.97 135	1.17 146	4.19 125	0.92 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.03 98

ADLNet2	4.46 367	0.90 324	6.06 375	2.74 410	3.91 439	6.79 365	3.01 385	10.95 351	8.40 344	7.27 302	9.80 310	9.85 364	5.43 363	7.29 268	6.44 381	0.01 211	0.03 260	0.00 1	0.00 1	0.15 286	0.11 277

iResNet	3.68 310	0.91 328	7.94 417	2.97 422	0.34 191	4.44 313	0.48 172	7.70 251	9.74 368	7.72 320	12.74 372	4.03 210	2.87 243	8.05 316	3.37 311	0.02 291	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.09 242

DLCB_ROB	4.51 371	0.91 328	3.78 247	2.19 366	1.07 307	6.28 352	3.09 387	9.78 313	7.72 318	10.65 412	12.97 374	13.91 417	3.71 280	8.72 368	5.30 361	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.10 264

CBMV	5.35 386	0.91 328	3.67 239	1.62 280	0.44 214	10.09 413	7.19 458	12.49 401	12.33 412	12.22 431	14.69 395	10.93 390	6.48 382	8.51 350	4.96 357	0.02 291	0.15 404	0.00 1	0.00 1	0.17 306	0.17 333
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AASNet	3.90 331	0.92 331	4.41 290	3.56 446	4.00 443	6.70 362	1.26 328	18.71 464	6.14 257	7.35 306	7.91 268	4.35 231	2.58 223	3.04 94	6.62 387	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 405	0.14 306

111	2.78 226	0.92 331	3.81 251	0.22 62	0.07 32	2.83 191	0.70 240	6.03 190	14.00 422	3.22 130	8.93 283	5.48 272	3.30 255	3.66 106	2.03 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.29 388

ccnet	6.87 421	0.92 331	5.15 337	3.09 423	2.18 379	11.78 435	4.90 426	17.97 459	8.79 353	12.79 438	20.20 436	16.00 433	8.35 418	9.12 382	14.17 464	0.42 442	0.33 450	0.25 451	0.09 349	0.40 408	0.48 418

G2L-Stereo	3.40 289	0.93 334	4.73 314	1.61 276	2.05 369	2.88 198	0.60 212	8.94 289	5.84 235	7.42 308	7.33 249	8.61 351	2.16 205	8.44 347	6.11 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 362	0.18 337

OMP-Stereo	3.03 250	0.93 334	2.72 137	4.21 464	0.51 238	2.19 104	1.25 325	6.19 201	6.00 249	7.99 333	6.21 208	8.50 349	2.49 219	9.44 398	1.74 234	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.05 176

STTStereo	3.60 306	0.93 334	6.34 384	2.71 406	2.23 381	3.68 267	0.63 219	9.42 303	6.73 285	9.87 394	6.97 230	8.84 354	3.65 275	6.85 236	3.04 299	0.00 1	0.02 211	0.01 343	0.00 1	0.02 42	0.02 59

CBFPSM	4.87 378	0.94 337	14.70 463	1.51 256	1.15 312	11.49 431	2.55 375	7.28 246	6.47 276	6.23 241	4.83 157	15.30 428	8.99 428	6.88 237	8.20 412	0.03 326	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.40 408	0.42 409

CFNet-ft	3.31 274	0.94 337	2.69 131	1.50 253	2.38 386	2.81 186	0.68 233	8.35 265	7.43 307	4.45 164	9.94 311	10.20 373	4.60 330	6.50 213	3.41 312	0.00 1	0.00 1	0.03 391	0.00 1	0.22 346	0.03 98

CFNet_RVC	3.31 274	0.94 337	2.69 131	1.50 253	2.38 386	2.81 186	0.68 233	8.35 265	7.43 307	4.45 164	9.94 311	10.20 373	4.60 330	6.49 212	3.41 312	0.00 1	0.00 1	0.03 391	0.00 1	0.22 346	0.03 98

rvit_0105_4	1.38 79	0.98 340	5.52 360	0.61 132	0.05 15	1.62 51	0.41 158	3.95 68	5.80 233	0.31 26	0.73 29	1.37 106	0.53 84	4.89 147	0.78 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.04 142

DRN-Test	5.87 394	0.98 340	5.89 369	2.69 405	3.65 427	12.37 442	3.35 396	20.07 482	10.20 379	11.93 430	12.31 366	11.06 393	5.31 358	7.89 303	9.05 422	0.04 345	0.05 303	0.04 403	0.04 319	0.18 317	0.25 372

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 236	0.99 342	7.52 414	1.52 258	0.92 290	2.94 202	0.03 17	9.31 301	3.81 139	2.42 109	5.86 196	9.23 357	4.64 334	4.31 130	2.19 267	0.02 291	0.18 420	0.00 1	0.54 457	0.35 393	0.35 396

GMStereo	1.83 118	0.99 342	4.55 303	0.57 127	0.05 15	2.53 138	0.01 2	4.95 119	11.14 395	3.52 139	2.24 85	0.53 77	0.49 78	3.76 109	0.80 129	0.20 415	0.00 1	0.00 1	0.12 359	0.12 257	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
RALCasStereoNet	1.93 134	1.01 344	2.75 141	1.88 314	1.75 353	2.88 198	0.18 96	4.64 104	4.36 173	2.27 106	5.14 167	2.22 141	0.79 113	7.10 257	1.00 167	0.00 1	0.34 451	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.16 328

edge stereo	6.76 415	1.01 344	6.76 394	2.20 368	2.45 390	6.41 356	2.45 369	14.84 437	11.98 409	15.29 454	18.31 430	22.02 467	12.56 453	10.82 419	7.49 394	0.03 326	0.06 320	0.11 429	0.03 301	0.30 376	0.14 306

TestStereo	1.74 106	1.02 346	3.64 238	0.20 58	0.28 172	1.33 26	0.01 2	5.24 145	4.01 153	3.18 128	4.97 162	2.07 138	0.70 99	7.32 270	0.75 114	0.02 291	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1

iResNet_ROB	4.23 356	1.02 346	4.90 320	2.18 365	0.93 293	2.92 200	0.37 148	15.10 441	16.91 444	7.89 328	10.51 325	7.03 313	3.07 249	8.16 328	3.46 318	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.02 59

AACVNet	3.33 282	1.03 348	3.56 229	3.46 440	0.63 256	3.09 215	0.28 126	8.78 287	3.43 120	5.99 222	10.64 329	10.08 370	4.03 298	8.69 362	2.51 283	0.03 326	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.26 365	0.06 195

FBW_ROB	8.50 445	1.03 348	7.98 418	1.93 326	1.28 322	13.10 448	6.23 443	22.50 486	18.98 449	18.82 463	14.91 397	19.06 454	10.04 439	18.41 474	9.83 434	0.62 449	0.22 437	1.82 475	0.82 466	0.99 446	1.36 453

HBP-ISP	4.09 344	1.05 350	4.10 277	1.87 311	1.31 326	7.56 382	3.98 407	11.26 355	9.94 373	7.81 323	14.44 391	3.23 175	4.27 308	8.89 375	1.87 242	0.06 366	0.06 320	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.04 142

GwcNet-RSSM	3.77 319	1.05 350	5.06 329	2.21 369	1.87 362	2.36 119	1.52 342	8.98 291	7.96 329	5.91 221	14.59 393	7.94 334	3.50 267	6.43 204	5.70 368	0.00 1	0.00 1	0.04 403	0.00 1	0.20 329	0.08 229

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 325	1.06 352	5.23 345	2.72 408	3.27 411	4.36 307	0.61 215	10.71 342	7.56 312	8.75 361	7.89 267	9.86 365	3.90 292	7.15 263	3.44 314	0.14 400	0.02 211	0.02 374	0.03 301	0.04 113	0.03 98
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
RAFT_CTSACE	3.40 289	1.07 353	4.52 298	1.27 218	3.14 405	4.00 293	1.07 312	3.93 67	4.43 176	4.66 175	17.94 427	7.21 322	2.76 235	10.82 419	0.85 136	0.00 1	0.07 336	0.00 1	0.00 1	0.30 376	0.01 18

GANet	6.22 404	1.07 353	4.07 275	2.27 374	0.89 287	9.19 403	9.52 470	12.02 383	8.13 335	10.72 413	29.09 470	13.86 415	7.52 407	11.00 422	4.39 345	0.36 433	0.00 1	0.02 374	0.02 288	0.12 257	0.08 229

ACRE	2.41 191	1.08 355	5.11 333	0.55 122	2.05 369	2.65 161	0.78 262	5.26 150	4.67 190	7.59 315	9.20 290	1.70 122	1.08 132	3.74 108	2.18 266	0.01 211	0.18 420	0.02 374	0.08 338	0.22 346	0.10 264

SGM-ForestM	16.99 489	1.08 355	5.74 365	2.12 359	0.75 272	31.63 493	12.21 486	27.80 495	32.25 483	37.88 497	39.99 495	52.96 507	35.20 501	33.60 499	24.47 489	0.26 424	0.39 458	0.31 454	0.39 445	0.26 365	0.53 424

RALAANet	2.46 201	1.09 357	3.70 243	2.55 401	0.80 279	3.37 236	0.15 83	7.44 250	5.54 221	5.65 202	6.01 198	3.54 191	1.13 137	6.34 200	1.58 218	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.05 325	0.21 340	0.03 98

MSMD_ROB	9.28 452	1.09 357	4.65 308	1.58 271	0.39 204	16.52 459	4.41 418	13.60 420	14.87 431	22.34 470	39.89 494	25.67 475	20.71 480	12.42 438	6.98 389	0.34 432	0.03 260	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.09 242

CIPLG	2.47 202	1.10 359	4.71 313	0.63 137	2.15 376	2.67 165	0.77 257	5.19 137	4.73 194	7.85 325	9.56 305	1.72 123	1.14 138	4.20 126	2.34 272	0.01 211	0.19 426	0.02 374	0.09 349	0.23 352	0.08 229

STTRV1_RVC	7.02 424	1.10 359	12.88 454	3.32 435	6.92 475	11.90 437	4.00 408	15.07 438	11.94 408	9.51 383	14.57 392	11.63 399	8.73 424	12.65 441	8.06 409	3.32 478	2.75 491	0.41 461	0.12 359	1.38 455	0.11 277

CFNet	3.72 313	1.10 359	5.03 327	2.49 397	1.59 336	4.90 325	0.22 109	11.38 362	9.88 372	4.80 178	11.25 344	6.44 299	3.68 276	8.33 339	3.00 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 346	0.07 214

DualNet (step1)	3.91 334	1.11 362	6.15 378	1.27 218	0.60 251	5.22 331	2.54 371	10.66 339	7.73 320	8.36 345	7.55 253	6.55 301	4.27 308	6.58 219	1.62 222	1.49 468	0.03 260	3.10 478	2.99 484	0.20 329	0.15 316

test_sample9	5.87 394	1.11 362	6.15 378	1.27 218	0.60 251	5.22 331	2.54 371	10.66 339	7.73 320	8.36 345	7.55 253	6.55 301	4.27 308	11.68 430	11.44 449	1.49 468	24.31 518	3.10 478	2.99 484	0.20 329	0.15 316

test_sample8	7.99 438	1.11 362	6.15 378	1.27 218	0.60 251	5.22 331	2.54 371	12.04 384	6.15 258	17.46 460	9.02 289	24.67 471	18.16 469	11.68 430	11.44 449	1.49 468	24.31 518	3.10 478	2.99 484	0.20 329	0.15 316

ARAFT	3.13 259	1.11 362	7.34 407	0.42 105	0.14 90	4.52 314	2.99 384	7.41 249	5.97 246	8.85 366	7.06 240	5.20 263	1.25 153	8.49 349	1.44 203	0.00 1	0.03 260	0.00 1	0.00 1	0.33 388	0.11 277

TDLM	4.11 345	1.11 362	3.54 227	1.62 280	1.04 304	3.91 288	7.41 460	10.60 337	10.67 391	6.38 256	12.59 368	5.95 287	4.77 340	8.79 370	3.04 299	0.58 447	0.00 1	0.01 343	0.00 1	0.19 325	0.12 291

FINET	5.32 385	1.14 367	10.04 435	2.17 364	3.67 429	6.49 358	6.76 453	11.68 370	22.08 465	7.42 308	12.15 361	4.24 222	3.61 274	9.25 389	5.35 362	0.04 345	0.04 289	0.00 1	0.00 1	0.17 306	0.09 242

DeepPruner_ROB	3.52 299	1.14 367	4.06 273	1.12 204	1.65 342	3.65 263	0.83 273	13.96 425	4.47 180	7.80 322	10.84 334	7.05 317	2.16 205	8.14 326	3.08 301	0.07 375	0.03 260	0.00 1	0.01 265	0.32 385	0.06 195

CVANet_RVC	4.16 351	1.16 369	3.60 232	1.94 327	1.46 333	3.92 289	4.68 423	10.89 349	8.34 341	7.58 314	10.84 334	10.27 375	6.62 387	8.56 352	2.69 288	0.39 436	0.00 1	0.00 1	0.01 265	0.21 340	0.09 242

IPLGR_C	2.44 196	1.17 370	4.94 322	0.62 134	2.08 371	2.65 161	0.80 265	5.60 170	4.79 197	7.87 326	9.23 292	1.67 121	1.15 140	3.43 102	2.23 268	0.01 211	0.19 426	0.02 374	0.08 338	0.22 346	0.10 264

MyStereo8	2.88 240	1.19 371	5.03 327	1.61 276	3.75 434	4.30 303	0.07 38	6.14 195	6.16 259	6.22 240	9.64 308	4.28 227	1.45 164	2.05 73	4.76 354	0.00 1	0.16 412	0.00 1	0.14 364	0.26 365	0.43 411

raft_robust	2.64 214	1.20 372	2.62 125	1.10 198	0.28 172	1.50 42	0.12 61	6.28 204	9.04 355	6.80 272	7.19 242	3.73 202	2.13 202	9.06 381	1.07 171	0.03 326	0.12 383	0.00 1	0.21 397	0.17 306	0.22 358

dd	2.16 159	1.22 373	4.82 316	0.68 143	0.12 78	1.39 33	0.17 93	5.14 132	11.22 398	2.70 114	3.51 127	1.52 116	1.23 152	5.08 152	3.96 336	0.12 394	0.01 155	0.04 403	0.21 397	0.07 180	0.01 18

XPNet_ROB	6.03 403	1.22 373	5.61 363	2.56 402	0.90 289	6.32 353	7.07 456	12.92 410	8.30 340	14.76 452	15.13 398	19.84 458	6.66 389	10.36 412	8.58 417	0.02 291	0.04 289	0.00 1	0.03 301	0.11 240	0.24 368

AIO-test2	2.70 219	1.23 375	3.52 226	1.24 213	3.05 403	2.65 161	0.06 31	6.30 205	15.40 434	2.58 111	7.30 247	0.48 71	0.57 90	5.36 161	0.96 160	3.06 477	0.00 1	0.00 1	0.01 265	0.16 293	0.15 316

DANet	6.02 402	1.23 375	8.45 421	3.86 456	3.94 441	7.64 387	1.34 334	9.51 307	7.00 294	13.39 443	15.53 400	15.99 432	7.02 395	12.14 435	12.37 454	0.19 412	0.12 383	0.02 374	0.03 301	0.13 271	0.56 426
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NaN_ROB	6.00 401	1.24 377	6.29 382	1.34 231	1.68 347	9.60 409	10.31 476	15.09 439	15.79 437	12.62 434	8.95 284	11.67 403	5.83 370	11.78 433	6.41 380	0.05 357	0.13 393	0.08 423	0.20 393	0.22 346	0.79 438

Nwc_Net	6.97 423	1.25 378	6.63 392	3.82 454	3.37 414	10.83 427	1.67 351	19.56 480	11.35 399	8.36 345	23.62 452	17.19 444	11.44 449	11.21 424	8.08 410	0.80 453	0.00 1	0.00 1	0.02 288	0.13 271	0.09 242

SACVNet	4.15 350	1.26 379	3.81 251	3.12 427	1.68 347	3.09 215	2.85 383	11.91 378	5.96 244	10.52 409	11.20 342	10.59 378	3.95 293	8.97 377	3.25 308	0.08 380	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.32 385	0.44 413

DMCA-RVC	3.17 263	1.26 379	6.39 387	2.10 358	1.51 335	3.02 209	0.56 198	7.84 256	5.06 204	9.23 377	5.19 172	8.46 345	2.72 234	6.31 196	3.22 305	0.06 366	0.11 376	0.09 426	0.02 288	0.16 293	0.08 229

BEATNet_4x	3.24 267	1.27 381	5.89 369	1.56 269	0.10 59	5.26 334	1.07 312	10.08 326	5.50 218	6.89 279	7.73 261	4.53 238	4.13 299	5.05 151	5.27 360	0.04 345	0.05 303	0.00 1	0.00 1	0.23 352	0.23 364

MANE	19.47 496	1.27 381	5.07 330	4.69 467	5.55 467	30.49 492	9.94 474	34.01 499	37.27 496	44.13 506	51.57 510	52.51 505	40.41 506	33.58 498	24.81 490	0.89 456	0.86 471	1.11 470	9.72 502	0.38 401	1.06 446

pmcnn	7.72 434	1.27 381	9.42 430	2.91 415	3.14 405	9.44 405	6.23 443	12.56 403	16.51 441	14.53 450	24.08 454	27.44 479	8.49 420	9.32 392	8.44 415	0.06 366	0.08 347	0.00 1	0.00 1	0.30 376	0.15 316

CSP-Net	4.12 346	1.28 384	3.70 243	1.54 264	1.06 305	13.28 450	2.33 366	12.96 411	5.45 216	8.87 367	8.54 278	8.43 344	3.03 246	8.16 328	3.65 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 317	0.03 98

LE_ROB	16.73 488	1.28 384	11.61 441	3.72 451	1.65 342	16.67 461	9.17 468	14.39 431	55.91 510	63.81 521	40.86 497	35.94 494	37.73 504	14.24 453	26.87 495	0.05 357	0.10 368	0.13 436	0.22 403	0.12 257	0.15 316

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 303	1.29 386	12.46 448	1.53 262	0.98 298	3.48 245	0.81 267	11.99 381	4.40 175	4.33 161	11.05 341	8.83 353	2.02 199	4.52 134	1.66 226	0.01 211	0.14 397	0.00 1	0.68 462	0.86 442	0.44 413

LMCR-Stereo	3.63 307	1.29 386	4.20 280	2.54 399	0.17 109	8.08 389	1.52 342	11.46 364	4.73 194	8.45 353	10.66 331	1.91 133	5.03 350	7.69 291	3.58 325	0.92 458	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 397	0.02 59

RP	6.84 420	1.29 386	5.53 361	3.92 457	5.18 465	6.32 353	3.53 399	11.73 373	15.31 433	9.54 385	22.38 448	18.25 449	14.47 463	10.11 406	7.49 394	0.91 457	0.01 155	0.12 432	0.15 367	0.33 388	0.19 348

ADCRef	7.27 425	1.38 389	16.37 467	2.52 398	3.30 413	11.63 434	3.16 390	10.80 346	9.35 361	13.03 441	25.27 462	8.17 338	8.92 427	8.06 320	21.81 482	0.15 402	0.08 347	0.16 439	0.34 437	0.38 401	0.58 428

fast-acv-ft	5.62 392	1.39 390	7.01 399	2.02 342	1.89 364	12.23 440	1.82 357	7.35 247	9.45 363	10.46 408	20.27 438	14.55 422	7.71 411	7.41 275	7.61 396	0.10 388	0.09 356	0.16 439	0.07 333	0.59 423	0.13 299

DN-CSS_ROB	2.69 216	1.40 391	5.34 348	2.31 384	0.75 272	3.14 222	0.06 31	6.11 194	3.87 141	5.34 196	12.18 363	2.34 144	1.22 151	7.84 301	1.48 207	0.03 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 393	0.03 98

LoS_RVC	1.26 70	1.43 392	1.91 48	0.42 105	3.77 436	1.71 65	0.04 19	2.58 11	2.49 46	0.42 52	2.58 93	0.30 44	0.57 90	1.71 51	0.66 94	0.01 211	0.02 211	0.00 1	0.00 1	0.02 42	4.49 478

iResNetv2_ROB	4.28 363	1.43 392	7.17 403	2.91 415	1.26 318	4.36 307	1.62 347	13.64 422	10.25 380	9.83 392	11.41 346	7.68 326	4.00 294	7.75 297	1.85 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 398	0.09 242

AF-Net	7.78 435	1.44 394	6.68 393	3.37 436	4.50 459	8.61 395	2.69 378	17.07 453	20.17 460	9.52 384	24.02 453	20.31 463	14.59 464	11.58 429	9.84 435	0.61 448	0.00 1	0.12 432	0.00 1	0.38 401	0.12 291

gwcnet-sp	3.31 274	1.47 395	7.26 404	1.73 293	0.69 264	7.57 383	1.14 318	8.59 277	6.17 260	8.57 355	5.25 180	4.26 224	3.36 257	6.46 206	3.44 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 286	0.11 277

scenet	3.31 274	1.47 395	7.26 404	1.73 293	0.69 264	7.57 383	1.14 318	8.59 277	6.17 260	8.57 355	5.25 180	4.26 224	3.36 257	6.46 206	3.44 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 286	0.11 277

ssnet	3.31 274	1.47 395	7.26 404	1.73 293	0.69 264	7.57 383	1.14 318	8.59 277	6.17 260	8.57 355	5.25 180	4.26 224	3.36 257	6.46 206	3.44 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 286	0.11 277

PA-Net	4.98 380	1.47 395	7.42 410	2.40 390	2.14 375	8.73 397	3.64 404	12.42 395	13.11 416	7.03 286	7.57 256	7.88 330	6.52 383	10.16 411	7.82 399	0.02 291	0.03 260	0.00 1	0.00 1	0.11 240	1.07 447
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	6.77 416	1.49 399	6.48 388	2.92 417	4.40 450	7.43 377	3.61 401	19.52 478	13.29 417	8.39 350	16.91 413	15.96 430	12.13 450	12.85 442	7.70 397	1.47 466	0.11 376	0.01 343	0.42 448	0.14 282	0.24 368

Abc-Net	6.77 416	1.49 399	6.48 388	2.92 417	4.40 450	7.43 377	3.61 401	19.52 478	13.29 417	8.39 350	16.91 413	15.96 430	12.13 450	12.85 442	7.70 397	1.47 466	0.11 376	0.01 343	0.42 448	0.14 282	0.24 368
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MeshStereo	11.52 469	1.52 401	4.55 303	1.89 316	1.46 333	19.87 474	5.11 430	20.66 484	15.91 438	32.67 490	34.51 486	39.34 498	21.15 481	18.74 476	12.10 452	0.11 390	0.06 320	0.01 343	0.00 1	0.45 414	0.22 358
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
G-Net	8.41 443	1.54 402	10.97 439	5.73 474	3.60 425	26.19 482	4.41 418	10.10 327	7.42 306	19.71 466	24.99 460	14.38 421	15.83 465	10.99 421	9.53 432	0.50 446	0.46 464	0.19 445	0.25 414	0.80 439	0.66 433

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 399	1.55 403	9.92 433	2.40 390	3.22 409	10.28 416	3.14 389	11.64 368	9.79 369	9.54 385	20.22 437	11.16 394	6.77 391	10.61 417	9.16 423	0.06 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.04 142

RAFT + AFF	4.30 364	1.55 403	5.84 367	1.43 247	2.36 385	5.94 348	6.72 452	10.01 323	7.56 312	7.55 313	8.96 286	7.09 318	6.73 390	8.57 353	4.02 337	0.02 291	0.47 465	0.00 1	0.01 265	0.56 419	0.54 425

psmorigin	7.34 426	1.58 405	18.31 474	2.35 387	0.87 285	6.72 363	1.70 355	10.63 338	7.14 300	19.77 467	22.71 449	20.13 460	11.34 447	12.96 444	9.49 431	0.04 345	0.17 416	0.06 414	0.17 378	0.21 340	0.50 421

NCCL2	5.88 396	1.59 406	5.44 352	1.87 311	0.92 290	9.55 407	11.55 482	12.11 387	9.94 373	9.67 389	8.85 281	22.28 469	7.41 401	8.78 369	7.17 391	0.01 211	0.00 1	0.03 391	0.00 1	0.13 271	0.23 364

iinet-f	5.94 397	1.60 407	26.88 493	1.79 301	1.38 330	11.92 438	1.47 339	6.80 234	7.11 299	6.90 281	14.43 390	10.64 382	7.97 413	7.00 249	12.12 453	0.02 291	0.03 260	0.05 410	0.00 1	0.63 428	0.02 59

CSAN	7.62 429	1.60 407	6.56 391	1.83 309	0.66 260	12.40 443	10.52 479	14.45 432	21.32 463	14.19 448	15.98 402	17.84 445	13.02 458	12.32 437	8.38 414	0.09 385	0.07 336	0.03 391	0.04 319	0.33 388	0.67 434

FADNet-RVC-Resample	3.79 321	1.62 409	12.06 444	1.43 247	0.66 260	5.94 348	2.41 367	10.18 330	8.58 351	6.28 248	4.22 141	5.33 269	4.80 344	7.71 293	3.19 304	0.17 408	0.21 433	0.17 442	0.12 359	0.41 411	0.29 388

PSMNet_ROB	5.02 382	1.63 410	6.03 374	1.90 317	1.83 360	9.57 408	6.35 447	15.58 446	7.23 303	6.15 236	10.48 324	12.22 405	4.16 302	8.02 312	8.71 419	0.02 291	0.01 155	0.01 343	0.10 354	0.20 329	0.12 291

LL-Strereo	4.71 377	1.64 411	7.51 413	1.15 206	4.31 447	3.71 270	1.45 338	9.21 297	8.36 342	8.37 349	8.17 272	10.82 386	11.36 448	12.51 439	4.82 356	0.00 1	0.12 383	0.00 1	0.00 1	0.31 381	0.32 393

FADNet	4.23 356	1.65 412	11.75 443	1.64 282	0.80 279	4.80 321	0.77 257	13.76 424	11.65 403	3.97 153	5.24 178	9.62 362	5.14 354	8.40 343	3.78 331	0.21 416	0.04 289	0.07 420	0.05 325	1.14 448	0.10 264

sAnonymous2	1.35 76	1.66 413	8.14 419	0.55 122	0.46 220	1.23 16	0.24 115	4.00 69	3.47 121	0.40 46	1.11 41	0.23 30	1.42 162	0.96 17	0.57 79	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.20 393	2.07 465	0.22 358

CroCo_RVC	1.35 76	1.66 413	8.14 419	0.55 122	0.46 220	1.23 16	0.24 115	4.00 69	3.47 121	0.40 46	1.11 41	0.23 30	1.42 162	0.96 17	0.57 79	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.20 393	2.07 465	0.22 358

FADNet_RVC	3.91 334	1.67 415	12.95 456	0.96 178	0.75 272	5.71 341	0.54 192	10.83 347	6.60 281	3.46 138	8.09 270	4.10 216	3.40 264	9.43 395	6.33 378	0.36 433	0.44 462	0.17 442	0.46 453	0.91 443	0.95 443

APVNet	5.98 399	1.72 416	8.72 423	3.21 432	4.04 444	12.31 441	1.81 356	19.09 471	6.10 253	6.13 235	13.41 379	10.69 383	6.30 378	11.26 425	13.90 462	0.05 357	0.02 211	0.11 429	0.03 301	0.53 417	0.20 354

AANet_RVC	5.01 381	1.74 417	6.38 386	1.96 331	1.29 323	2.26 109	1.69 352	10.07 325	18.53 447	7.88 327	18.15 429	8.49 348	2.70 229	10.59 416	7.04 390	0.96 459	0.15 404	0.02 374	0.00 1	0.13 271	0.12 291

StereoDRNet	5.59 390	1.75 418	6.80 395	3.12 427	4.45 454	10.61 421	4.35 417	18.80 466	9.73 367	12.22 431	6.87 228	11.44 398	4.65 335	8.09 323	8.26 413	0.02 291	0.11 376	0.00 1	0.03 301	0.20 329	0.28 386

ETE_ROB	5.80 393	1.77 419	6.33 383	1.44 251	0.78 278	6.43 357	6.90 454	12.53 402	8.08 333	12.93 440	14.89 396	21.13 466	5.87 371	9.83 402	6.57 384	0.04 345	0.01 155	0.00 1	0.02 288	0.08 192	0.33 394

ADCP+	8.09 439	1.79 420	14.50 461	1.54 264	4.28 446	16.57 460	5.20 431	12.80 407	11.20 397	12.83 439	17.07 417	11.02 392	10.80 445	17.59 472	23.18 487	0.03 326	0.05 303	0.01 343	0.18 385	0.39 405	0.81 439

LALA_ROB	6.58 412	1.80 421	6.25 381	1.26 216	0.94 294	10.08 412	9.02 467	16.00 448	11.51 402	12.74 436	13.02 375	24.77 472	5.25 356	10.56 415	8.02 404	0.04 345	0.05 303	0.00 1	0.02 288	0.10 221	0.25 372

YMNet	5.52 388	1.83 422	8.79 424	3.47 442	4.46 455	10.72 423	0.91 293	9.99 320	6.43 273	13.76 446	16.35 405	11.65 400	4.49 326	7.95 305	8.03 406	0.12 394	0.35 453	0.12 432	0.08 338	0.71 434	0.27 382

YMNet_1	5.52 388	1.83 422	8.79 424	3.47 442	4.46 455	10.72 423	0.91 293	9.99 320	6.43 273	13.76 446	16.35 405	11.65 400	4.49 326	7.95 305	8.03 406	0.12 394	0.35 453	0.12 432	0.08 338	0.71 434	0.27 382

FADNet-RVC	3.98 341	1.84 424	12.48 450	1.69 286	0.44 214	4.33 304	1.31 332	11.84 375	7.15 301	3.53 140	3.50 126	10.63 381	4.43 320	9.12 382	6.25 377	0.03 326	0.10 368	0.00 1	0.03 301	0.60 425	0.25 372

PS-NSSS	3.90 331	1.84 424	4.55 303	0.87 160	2.95 402	4.10 297	2.00 361	10.77 345	8.23 339	6.75 268	14.63 394	5.01 257	2.24 207	8.41 344	2.91 295	0.33 431	0.03 260	0.83 466	0.00 1	0.82 440	0.70 436

SANet	10.64 464	1.86 426	10.91 437	1.76 296	0.71 269	14.62 454	9.23 469	19.18 472	37.14 495	19.22 464	27.96 466	25.86 476	19.11 475	13.02 445	10.63 441	0.08 380	0.06 320	0.03 391	0.02 288	0.62 426	0.81 439

DPSNet	10.14 460	1.88 427	16.82 470	1.85 310	1.73 351	24.84 480	17.20 503	19.92 481	27.41 475	12.23 433	13.62 382	16.52 436	18.35 470	14.42 455	12.50 455	0.78 452	0.54 468	0.08 423	0.25 414	1.18 449	0.59 431

dad	4.66 376	1.89 428	5.51 358	0.94 172	0.09 52	2.16 103	0.37 148	7.10 243	14.43 425	10.13 401	16.84 412	14.97 424	1.90 195	6.82 233	4.15 341	1.09 461	0.11 376	4.08 483	0.46 453	0.17 306	0.06 195

DFGA-Net	2.78 226	1.91 429	7.35 408	1.52 258	0.36 196	3.36 235	0.20 103	6.64 226	5.93 242	4.88 180	6.31 215	2.18 139	1.12 134	7.43 276	5.98 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 398	0.04 142

Wz-Net-LNSev	6.46 409	1.93 430	16.44 469	1.52 258	4.15 445	12.66 444	4.96 428	13.05 413	12.10 410	10.55 411	16.23 404	11.32 395	7.19 398	8.43 346	8.48 416	0.00 1	0.01 155	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.06 195

TCMNet	5.22 384	1.96 431	9.78 432	4.11 460	6.57 473	8.83 398	1.35 336	10.74 344	8.07 332	6.39 257	12.76 373	8.32 341	4.75 339	8.62 357	10.09 438	0.11 390	0.18 420	0.31 454	0.09 349	0.75 437	0.57 427

GwcNet	6.42 408	1.97 432	10.92 438	2.59 403	5.58 468	11.55 432	2.21 365	14.10 428	16.52 443	10.04 399	17.19 421	10.86 388	5.61 368	9.23 388	8.84 421	0.01 211	0.06 320	0.03 391	0.08 338	0.56 419	0.40 404

GMStereo_Zeroshot	2.77 225	1.98 433	5.14 336	1.53 262	0.36 196	3.56 257	0.10 51	5.57 168	5.91 241	6.89 279	7.02 236	8.50 349	0.91 119	6.01 181	1.65 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 329	0.01 18

PDISCO_ROB	9.62 457	1.99 434	11.51 440	9.88 483	9.61 486	21.48 475	3.83 405	19.33 474	28.49 478	11.27 424	14.17 387	19.92 459	5.02 349	16.35 468	9.18 424	5.28 482	0.41 459	0.14 437	0.09 349	2.05 464	2.36 468

ADCL	10.16 461	2.11 435	19.36 477	1.92 322	1.88 363	22.23 476	8.91 466	14.04 426	23.56 469	14.62 451	26.19 463	12.75 409	13.59 460	16.06 467	22.95 486	0.26 424	0.18 420	0.75 464	0.65 459	0.69 432	0.58 428

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 32	2.14 436	1.55 21	0.88 161	0.26 162	0.56 5	0.04 19	2.80 15	0.86 6	0.30 21	0.80 31	0.21 27	2.33 213	6.17 187	0.37 34	0.00 1	0.07 336	0.00 1	0.17 378	0.01 11	0.01 18

ELAS	16.72 487	2.14 436	9.23 427	4.92 469	4.53 460	32.66 497	15.11 498	27.40 494	28.68 479	40.27 501	44.90 500	38.33 497	30.50 496	26.44 493	21.94 483	0.88 455	1.23 475	0.67 463	0.89 468	1.49 457	2.18 466
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RGC	6.88 422	2.23 438	6.13 376	4.05 458	4.73 464	8.94 399	2.78 380	15.19 443	11.74 404	11.13 421	19.34 432	17.86 446	10.42 443	13.02 445	8.03 406	0.73 451	0.01 155	0.24 450	0.41 447	0.31 381	0.38 400

ELAS_RVC	16.54 486	2.26 439	10.09 436	5.50 473	4.46 455	28.28 490	16.72 502	25.55 491	33.54 486	40.19 500	40.30 496	36.68 495	30.03 495	29.40 494	20.61 476	0.98 460	1.21 474	0.86 467	0.70 463	1.39 456	2.16 464
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SDNR	7.50 428	2.32 440	15.58 466	1.82 308	0.63 256	44.66 509	0.44 167	8.59 277	9.52 364	9.84 393	25.18 461	5.30 268	4.38 317	11.46 428	6.49 382	0.05 357	0.03 260	0.00 1	0.01 265	1.79 462	1.87 460

Wz-Net-MNSev	7.43 427	2.35 441	15.22 464	2.34 386	3.41 419	17.27 466	8.55 463	11.91 378	13.48 419	13.37 442	17.05 416	13.70 412	7.47 406	11.90 434	9.99 437	0.40 438	0.03 260	0.00 1	0.01 265	0.16 293	0.07 214

ADCPNet	9.54 455	2.39 442	31.46 497	2.09 356	1.60 338	16.71 462	6.39 448	12.11 387	11.45 400	13.53 444	21.45 443	19.41 455	10.94 446	14.38 454	21.54 480	0.27 427	1.16 473	0.39 460	1.49 476	0.58 422	1.45 454

SHD	9.61 456	2.60 443	12.46 448	3.69 450	3.54 422	9.47 406	1.25 325	20.16 483	37.84 497	18.19 462	21.24 442	16.96 442	12.83 457	14.47 456	16.05 467	0.32 430	0.13 393	0.01 343	0.08 338	0.38 401	0.48 418

DGSMNet	6.47 410	2.61 444	13.64 459	3.46 440	3.74 430	8.97 400	6.01 438	14.15 429	13.01 415	7.46 311	14.10 386	9.94 367	4.79 343	10.44 413	6.22 376	1.30 465	1.70 478	1.80 473	1.52 478	2.27 468	2.35 467

DeepPrunerF	6.75 414	2.69 445	23.31 486	3.68 449	7.16 476	3.78 281	4.29 415	13.42 419	20.13 459	8.13 336	10.46 323	7.18 321	8.06 415	11.10 423	9.44 430	0.24 421	0.15 404	0.29 452	0.42 448	0.66 431	0.45 415

Syn2CoEx	6.32 406	2.72 446	9.33 428	2.45 395	1.67 345	8.59 394	3.32 394	18.08 460	12.27 411	8.53 354	21.08 441	10.30 376	9.80 437	9.30 391	7.86 401	0.01 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 428	0.43 411

SAMSARA	14.63 478	2.74 447	12.38 446	12.65 490	6.74 474	36.50 501	72.93 524	19.36 475	23.77 470	16.20 458	13.04 376	29.21 482	12.78 455	16.98 470	15.21 466	0.11 390	0.26 447	0.03 391	0.14 364	0.76 438	0.77 437

GANetREF_RVC	6.56 411	2.89 448	7.58 415	3.41 437	0.40 206	12.96 447	9.58 471	15.09 439	17.25 446	10.33 403	10.62 327	12.27 406	8.16 417	12.21 436	4.53 348	0.41 439	0.00 1	0.00 1	0.02 288	3.12 471	0.39 401
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
PVD	15.44 480	2.93 449	14.67 462	4.21 464	3.39 417	17.43 467	4.16 411	27.84 496	48.84 506	31.02 488	43.54 499	29.76 484	30.81 497	25.97 492	21.40 478	0.23 419	0.41 459	0.04 403	0.33 435	0.41 411	1.33 452

RTSC	9.15 449	3.00 450	13.57 458	3.72 451	1.76 355	11.82 436	0.46 169	16.95 452	36.83 494	15.80 456	15.53 400	12.91 410	7.46 405	20.01 482	21.76 481	0.31 429	0.13 393	0.01 343	0.08 338	0.57 421	0.41 406

TRStereo	2.36 188	3.10 451	4.70 312	1.99 335	2.08 371	2.61 153	1.11 316	8.79 288	3.73 133	3.19 129	3.04 107	3.96 207	0.77 108	5.92 177	1.44 203	0.03 326	0.14 397	0.00 1	0.29 423	0.08 192	0.25 372

ADCMid	10.24 462	3.13 452	20.70 480	2.21 369	2.39 388	11.23 429	6.19 440	14.17 430	11.19 396	23.20 476	22.25 446	17.89 447	19.54 476	18.51 475	26.21 494	0.45 444	0.42 461	1.10 469	1.29 473	1.56 459	1.18 448

PWC_ROB	8.24 441	3.13 452	12.74 453	2.43 394	4.43 453	7.51 381	1.22 323	16.63 451	19.24 453	16.08 457	28.29 467	13.99 418	10.16 440	13.63 449	14.06 463	0.42 442	0.00 1	0.05 410	0.00 1	0.59 423	0.27 382

SuperB	8.10 440	3.15 454	24.67 488	2.65 404	1.23 316	9.88 411	4.29 415	10.18 330	30.07 480	11.53 427	12.18 363	6.12 290	6.65 388	10.50 414	14.47 465	0.14 400	0.11 376	0.35 457	0.25 414	13.06 495	0.48 418

PWCDC_ROB	7.92 437	3.17 455	7.48 412	5.73 474	4.40 450	10.45 418	0.35 145	14.52 434	28.19 477	10.36 405	31.27 476	7.04 315	9.14 431	13.22 447	8.78 420	2.74 476	0.02 211	0.00 1	0.00 1	1.31 453	0.17 333

aanetorigin	8.72 447	3.29 456	27.55 494	1.95 328	3.84 437	4.93 327	5.39 436	5.49 166	10.05 375	27.85 483	31.47 477	15.80 429	12.78 455	9.04 380	11.98 451	0.25 422	0.22 437	0.22 448	0.25 414	1.28 452	0.84 441

SQANet	7.64 430	3.40 457	5.49 355	11.73 489	9.62 487	11.96 439	2.82 381	11.33 360	6.10 253	8.33 344	11.49 349	11.00 391	5.16 355	10.12 410	2.72 292	8.92 491	2.21 480	10.41 490	1.58 479	11.13 491	7.39 489

XQC	8.43 444	3.58 458	16.40 468	2.92 417	2.17 377	13.22 449	3.60 400	14.64 435	25.86 473	11.87 429	12.04 357	15.06 425	10.67 444	15.24 461	19.41 472	0.39 436	0.08 347	0.05 410	0.07 333	0.84 441	0.45 415

MFN_U_SF_RVC	12.94 472	3.66 459	25.81 491	3.61 448	2.26 383	22.77 477	4.55 421	27.10 492	20.06 458	23.90 477	28.99 469	30.53 485	16.98 466	19.92 481	20.26 475	1.24 462	1.07 472	0.98 468	1.33 474	1.80 463	2.04 463

anonymity	7.68 431	3.83 460	12.39 447	7.04 479	12.67 495	8.18 391	2.00 361	17.50 456	6.85 288	13.56 445	9.21 291	9.97 368	7.82 412	11.28 426	5.58 366	6.27 485	4.98 507	3.68 482	2.96 483	3.33 473	4.48 477

PASM	7.90 436	4.22 461	21.97 484	3.25 433	3.29 412	5.39 337	6.57 449	10.57 336	19.09 450	12.77 437	13.92 384	18.11 448	9.51 435	13.79 450	10.77 445	0.19 412	0.45 463	0.29 452	1.08 471	1.49 457	1.19 449

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 458	4.27 462	14.47 460	2.29 377	2.85 399	23.40 479	13.62 490	13.60 420	19.54 454	19.42 465	24.27 455	16.74 439	8.59 421	17.05 471	7.98 403	1.25 463	1.68 477	0.17 442	2.63 481	0.72 436	1.04 445

GASNet	5.19 383	4.61 463	9.38 429	4.73 468	2.10 373	3.80 283	1.57 345	12.07 385	10.96 392	8.92 369	7.03 238	8.21 339	7.67 410	14.02 451	7.36 392	0.02 291	0.15 404	0.00 1	0.00 1	0.69 432	0.42 409

PSMNet-RUCA	5.60 391	4.62 464	11.61 441	10.29 485	7.55 481	7.08 370	1.94 359	12.01 382	10.52 388	3.90 151	11.88 354	4.43 233	1.75 191	7.56 283	4.24 343	1.68 471	0.12 383	4.78 485	0.67 461	4.74 476	0.68 435

WZ-Net	13.00 473	4.64 465	41.07 505	3.48 444	3.15 407	19.12 471	15.66 501	14.81 436	31.33 482	15.71 455	27.88 465	22.22 468	14.01 462	20.44 484	25.03 491	0.64 450	0.00 1	0.01 343	0.03 301	0.39 405	0.37 399

Consistency-Raft	9.42 453	4.74 466	12.66 451	5.30 472	9.08 484	4.08 295	5.26 433	19.26 473	24.87 471	11.17 422	29.85 472	13.57 411	5.51 367	7.67 290	13.40 459	0.36 433	0.35 453	1.81 474	4.24 492	11.61 492	3.57 472

ADCS	13.02 474	4.93 467	28.38 495	3.17 430	2.67 395	13.61 452	10.83 480	18.70 463	33.46 485	22.59 471	24.78 458	19.59 457	18.51 472	23.40 489	32.16 503	0.10 388	0.19 426	0.37 459	0.18 385	1.26 451	1.46 455

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 398	5.36 468	5.02 325	3.75 453	3.57 424	15.81 457	4.27 414	11.72 372	6.96 292	7.23 299	8.47 277	9.09 356	2.66 228	9.36 394	2.71 289	7.49 487	2.32 482	2.01 476	0.08 338	6.77 486	4.67 479

AnyNet_C32	10.98 467	5.58 469	22.79 485	4.16 461	5.83 469	15.64 455	14.30 491	13.18 414	17.15 445	16.44 459	20.52 439	14.68 423	13.44 459	22.46 486	30.08 500	0.17 408	0.26 447	0.36 458	0.36 441	1.23 450	0.91 442

LSM	14.01 477	5.95 470	33.49 498	6.78 478	43.61 519	10.22 414	9.98 475	15.16 442	22.93 468	23.07 475	32.34 481	18.52 451	12.67 454	15.45 462	11.10 446	0.16 407	0.51 467	0.09 426	0.32 433	1.08 447	16.85 513

EDNetEfficient	13.82 476	6.19 471	54.79 511	2.83 412	3.60 425	4.86 324	8.57 464	8.61 282	32.90 484	40.77 502	30.59 475	18.33 450	21.87 485	11.38 427	25.36 492	0.15 402	0.23 439	0.06 414	1.03 470	2.54 469	1.79 458

SPS-STEREO	15.04 479	6.23 472	13.21 457	11.34 488	11.65 492	23.30 478	7.15 457	24.16 489	15.65 436	31.78 489	29.19 471	31.62 486	21.32 482	24.62 490	19.50 473	7.59 488	4.19 505	3.22 481	1.48 475	6.99 487	6.54 486
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-SNSev	9.23 451	6.70 473	24.28 487	1.87 311	1.81 359	8.57 393	12.29 488	17.37 455	20.39 461	10.43 407	23.11 451	16.66 438	8.03 414	14.47 456	17.86 469	0.00 1	0.02 211	0.01 343	0.00 1	0.41 411	0.30 390

AnonymousM	2.71 220	6.75 474	0.98 1	0.73 146	0.06 24	2.41 126	0.53 189	5.30 152	3.05 89	4.75 177	2.09 78	1.89 130	1.01 126	1.88 67	0.51 73	0.01 211	0.02 211	17.42 495	4.76 495	0.02 42	0.01 18

NVStereoNet_ROB	16.04 483	6.75 474	12.90 455	6.37 477	7.42 479	12.89 446	9.74 473	22.78 487	25.12 472	30.32 486	46.19 502	34.37 492	25.38 489	21.48 485	21.38 477	5.94 483	3.10 497	6.07 488	10.09 503	4.01 474	8.54 494
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 485	6.93 476	21.83 483	5.94 476	2.81 398	38.71 503	14.59 492	24.55 490	34.87 492	33.66 494	34.35 485	29.24 483	24.20 488	22.59 487	17.95 470	2.52 475	2.81 492	1.17 471	1.51 477	5.89 482	2.16 464

UDGNet	2.73 223	7.09 477	3.90 259	2.71 406	0.06 24	2.98 205	0.20 103	4.63 101	8.58 351	2.69 112	2.70 96	0.95 94	1.01 126	6.27 192	1.51 209	1.28 464	0.00 1	5.24 487	0.94 469	1.70 460	0.13 299

SGM+DAISY	15.62 481	7.26 478	19.28 476	8.94 480	10.11 489	26.25 483	10.49 478	19.36 475	14.65 429	30.64 487	33.59 484	33.00 488	22.32 487	24.96 491	16.42 468	7.90 489	6.25 509	4.51 484	3.37 488	5.86 481	7.20 488

otaku	11.73 470	7.51 479	7.07 401	13.22 492	10.85 491	26.61 487	7.25 459	18.84 467	19.16 452	11.58 428	17.23 422	20.19 461	8.09 416	15.11 460	4.64 351	9.13 493	2.42 484	13.08 491	1.83 480	12.48 494	8.22 492

StereoAnything_RVC	1.52 89	7.77 480	2.81 153	0.05 11	0.02 3	1.11 9	0.06 31	3.26 28	0.75 4	0.12 1	0.02 1	0.07 1	0.68 98	6.69 227	0.13 3	0.02 291	0.08 347	0.00 1	0.00 1	6.69 485	0.02 59

MFMNet_re	13.29 475	8.60 481	18.29 473	9.75 482	7.25 478	19.65 473	14.84 495	20.71 485	30.72 481	23.03 474	28.77 468	18.85 453	26.09 492	13.55 448	9.82 433	2.44 474	1.35 476	0.34 456	0.23 406	4.78 477	6.69 487

Ntro	12.35 471	8.88 482	7.80 416	13.79 493	12.42 494	26.54 486	6.98 455	18.54 462	22.14 466	9.82 391	16.45 407	20.30 462	9.29 434	15.95 465	6.61 386	9.53 495	2.47 486	14.93 493	2.77 482	13.11 496	8.63 495

BEATNet-Init1	23.31 498	9.03 483	41.67 506	4.17 462	2.53 392	45.68 511	19.47 506	33.43 498	38.45 498	47.59 509	49.10 506	59.31 511	41.80 508	38.35 506	29.21 499	0.47 445	0.50 466	0.81 465	0.66 460	2.10 467	1.86 459

CC-Net-ROB	7.68 431	9.21 484	7.46 411	3.82 454	3.66 428	15.68 456	5.02 429	17.95 458	10.45 387	6.44 260	14.00 385	7.63 325	4.77 340	10.75 418	3.10 302	5.99 484	2.46 485	16.28 494	1.08 471	6.30 484	1.56 457

UDG	8.58 446	9.31 485	4.89 319	10.00 484	9.52 485	10.36 417	2.41 367	12.07 385	9.82 370	7.81 323	9.55 304	16.52 436	9.81 438	7.84 301	7.88 402	4.20 479	2.51 487	18.53 496	3.71 491	9.55 488	5.28 482

RTS	18.87 494	9.32 486	86.48 521	4.95 470	6.10 470	42.08 505	14.70 493	15.49 444	41.06 499	22.65 472	32.32 479	13.77 413	19.54 476	37.98 504	28.96 497	0.41 439	0.23 439	0.00 1	0.02 288	0.91 443	0.50 421

RTSA	18.87 494	9.32 486	86.48 521	4.95 470	6.10 470	42.08 505	14.70 493	15.49 444	41.06 499	22.65 472	32.32 479	13.77 413	19.54 476	37.98 504	28.96 497	0.41 439	0.23 439	0.00 1	0.02 288	0.91 443	0.50 421

Wz-Net-TNSev	11.35 468	10.56 488	35.88 502	2.28 376	1.73 351	18.25 469	11.42 481	15.88 447	20.88 462	14.44 449	16.97 415	19.57 456	19.04 474	19.31 478	18.67 471	0.01 211	0.06 320	0.00 1	0.16 370	0.62 426	1.25 450

AnyNet_C01	16.12 484	10.81 489	59.36 513	4.42 466	2.49 391	30.06 491	15.15 499	17.51 457	16.51 441	17.88 461	37.69 491	24.04 470	17.54 467	29.60 495	33.29 504	0.28 428	0.38 457	0.43 462	0.42 448	2.57 470	1.98 462

DDUNet	9.47 454	11.32 490	6.14 377	12.93 491	11.65 492	10.45 418	3.87 406	11.70 371	7.89 326	9.27 378	13.28 377	16.18 435	6.14 376	8.80 371	5.77 369	6.64 486	3.38 500	20.90 497	4.28 493	11.01 490	7.80 490

EDNetEfficientorigin	17.87 491	14.00 491	99.53 533	1.64 282	0.92 290	10.55 420	6.26 445	13.21 415	34.84 491	38.20 499	36.91 490	27.47 480	26.32 493	14.71 458	25.69 493	0.04 345	0.06 320	0.14 437	0.52 456	3.16 472	3.27 470

JetBlue	29.12 504	15.72 492	54.12 510	15.93 494	20.98 507	60.90 522	30.62 513	39.38 501	34.62 490	34.08 495	39.69 493	57.35 510	43.17 509	50.71 518	50.60 519	2.41 473	3.79 503	2.81 477	3.45 489	9.57 489	12.59 507

FADE		17.27 493		10.46 486	9.90 488							26.54 477				30.62 515	14.22 515	38.39 514	37.63 517	5.22 479

GCST	9.08 448	17.31 494	3.98 265	52.92 517	10.66 490	11.29 430	0.20 103	6.97 239	6.47 276	9.46 381	4.68 152	4.75 244	1.51 166	9.34 393	1.31 193	8.19 490	0.05 303	22.38 498	0.34 437	6.17 483	3.53 471

coex-ft	19.78 497	19.39 495	87.73 523	1.77 298	1.80 358	17.25 465	13.50 489	12.63 405	42.10 501	60.18 517	38.90 492	28.72 481	28.74 494	11.74 432	27.40 496	0.21 416	0.23 439	0.04 403	0.30 429	1.36 454	1.54 456

ACVNet-4b	15.90 482	22.00 496	12.37 445	16.40 495	15.14 498	31.87 494	7.50 461	19.04 470	27.85 476	11.48 426	22.02 445	31.86 487	9.16 433	17.95 473	5.69 367	10.43 497	2.58 488	24.44 501	4.87 497	16.04 499	9.28 496

WAO-7	29.39 505	24.43 497	20.47 479	32.71 507	13.83 496	34.70 498	20.27 509	52.19 517	65.03 518	43.29 504	59.35 516	52.19 504	44.68 511	31.71 496	30.56 501	10.98 499	4.94 506	13.71 492	12.52 508	12.06 493	8.22 492

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 358	25.07 498	26.53 492	0.44 108	0.07 32	1.50 42	0.54 192	2.09 7	1.57 19	0.51 61	0.62 25	0.21 27	0.20 13	1.44 39	0.53 75	12.03 501	0.01 155	0.00 1	0.08 338	1.75 461	9.69 497

ACVNet_1	18.70 493	25.08 499	12.72 452	17.33 496	15.18 499	26.02 481	9.62 472	28.44 497	34.49 488	24.39 478	24.32 456	37.22 496	20.13 479	16.67 469	13.39 458	10.45 498	2.59 489	24.77 502	4.92 498	16.57 500	9.75 498

DispFullNet	17.47 490	26.01 500	33.98 500	22.58 501	20.86 506	13.84 453	1.28 329	16.50 449	26.27 474	19.97 468	17.17 420	20.52 465	18.49 471	22.86 488	10.76 444	5.13 481	2.83 493	30.72 505	7.72 501	20.86 503	11.01 503

RainbowNet	18.01 492	26.22 501	19.95 478	18.59 497	14.88 497	27.38 489	10.46 477	27.39 493	34.54 489	14.91 453	27.01 464	25.65 474	12.44 452	18.94 477	9.23 425	13.91 505	3.46 501	23.36 500	4.86 496	16.03 498	10.91 502

test_for_model	6.81 419	27.63 502	2.16 87	21.79 500	16.18 501	3.48 245	0.94 297	5.88 186	3.72 132	7.62 316	2.72 98	1.03 97	0.42 73	0.58 4	0.35 27	9.03 492	2.28 481	0.00 1	0.05 325	23.91 507	6.49 485

IMH-64-1	27.21 502	28.77 503	16.84 471	31.57 504	20.76 504	26.43 484	15.10 496	47.11 506	45.20 503	33.53 492	51.16 508	41.42 499	31.10 498	36.48 500	22.39 484	13.48 503	2.87 495	33.95 507	10.70 504	23.50 505	11.75 504

IMH-64	27.21 502	28.77 503	16.84 471	31.57 504	20.76 504	26.43 484	15.10 496	47.11 506	45.20 503	33.53 492	51.16 508	41.42 499	31.10 498	36.48 500	22.39 484	13.48 503	2.87 495	33.95 507	10.70 504	23.50 505	11.75 504

IMH	29.82 506	29.11 505	18.51 475	34.28 508	21.40 509	32.33 496	15.39 500	49.40 513	53.07 508	37.88 497	55.32 513	45.05 501	39.54 505	40.63 507	24.12 488	14.03 506	3.27 499	34.93 509	11.24 506	24.69 508	12.21 506

ACVNet_2	26.45 500	29.35 506	25.14 489	20.27 499	15.43 500	34.97 499	12.23 487	48.37 511	66.25 520	42.69 503	56.73 514	51.77 503	25.59 490	20.39 483	13.52 460	10.13 496	2.59 489	22.78 499	3.52 490	17.57 501	9.80 500

TorneroNet-64	32.42 508	31.89 507	30.52 496	34.73 509	21.13 508	46.99 512	18.82 504	43.10 504	59.42 513	32.70 491	46.98 503	62.01 514	36.98 502	43.97 511	33.88 505	14.10 507	3.22 498	35.28 510	11.72 507	26.84 511	14.07 508

MADNet+	27.07 501	33.84 508	90.97 525	20.14 498	7.47 480	48.43 513	47.10 520	35.43 500	36.46 493	20.11 469	30.05 473	25.29 473	35.08 500	45.50 512	50.28 518	2.13 472	2.00 479	1.19 472	0.76 464	4.71 475	4.43 475

TorneroNet	35.11 512	33.92 509	33.82 499	37.86 511	22.01 510	49.64 515	21.58 510	48.09 510	55.23 509	37.50 496	53.79 511	62.81 517	43.66 510	46.71 514	41.25 513	14.80 508	3.53 502	36.72 511	14.57 510	28.28 514	16.49 511

WAO-8	38.15 513	35.51 510	21.50 481	43.67 512	23.92 511	44.44 507	20.26 507	52.83 518	76.62 523	53.57 514	66.79 522	62.63 515	54.56 518	42.03 509	39.18 511	22.71 511	6.65 510	37.08 512	19.08 512	24.72 510	15.24 509

Venus	38.15 513	35.51 510	21.50 481	43.67 512	23.92 511	44.44 507	20.26 507	52.83 518	76.62 523	53.57 514	66.81 523	62.63 515	54.56 518	42.03 509	39.18 511	22.71 511	6.65 510	37.08 512	19.08 512	24.70 509	15.24 509

WAO-6	34.74 510	36.76 512	15.36 465	37.53 510	24.15 513	35.99 500	19.36 505	48.96 512	68.54 521	43.84 505	47.58 504	52.77 506	52.60 515	32.63 497	34.73 507	26.20 513	7.74 512	42.78 515	21.64 514	28.07 513	17.62 514

Dean	34.67 509	38.70 513	25.33 490	29.89 503	17.21 502	45.24 510	11.98 485	56.90 521	76.55 522	63.47 520	60.22 517	67.36 520	48.14 514	37.24 502	39.01 510	11.00 500	2.83 493	28.35 503	5.60 500	18.14 502	10.31 501

LVE	34.99 511	40.10 514	34.97 501	32.49 506	18.61 503	51.45 518	26.82 511	52.15 516	65.94 519	47.21 507	61.04 518	53.99 508	37.30 503	37.95 503	34.09 506	15.55 509	5.95 508	31.01 506	13.81 509	22.58 504	16.72 512

PWCK	30.53 507	44.32 515	47.25 508	29.76 502	7.23 477	40.78 504	27.10 512	44.73 505	44.32 502	47.31 508	36.37 489	47.16 502	26.05 491	41.26 508	31.87 502	21.83 510	4.03 504	29.50 504	4.67 494	27.17 512	7.80 490

UNDER WATER-64	45.16 516	46.99 516	66.69 514	43.90 514	27.64 514	55.58 521	41.87 517	39.42 502	48.42 505	51.73 513	43.08 498	67.76 521	56.69 520	48.02 516	48.34 516	39.50 517	17.64 516	51.78 518	38.93 518	36.62 515	32.61 516

UNDER WATER	45.09 515	48.60 517	67.37 515	49.30 516	31.41 515	53.80 520	37.39 515	40.25 503	52.48 507	50.24 510	45.37 501	68.37 522	57.76 521	51.03 519	49.88 517	29.97 514	13.75 514	51.22 517	36.57 515	37.87 516	29.12 515

DLNR_Zeroshot_test	24.70 499	50.77 518	90.11 524	98.11 534	97.34 532	1.38 30	0.12 61	22.79 488	3.09 95	1.07 86	2.95 103	0.71 86	0.29 34	6.93 242	2.29 270	38.56 516	0.37 456	0.00 1	0.30 429	76.73 528	0.09 242

notaker	47.42 517	55.20 519	49.13 509	56.52 520	40.18 516	38.52 502	32.97 514	47.21 508	56.08 511	57.21 516	57.24 515	60.09 512	59.19 522	53.93 520	41.64 514	40.61 518	19.93 517	57.21 520	37.41 516	49.02 518	39.02 517

ktn	48.94 518	57.58 520	38.86 504	59.57 521	43.27 518	50.37 516	43.38 518	48.07 509	61.11 514	51.30 512	54.25 512	54.96 509	52.88 516	47.30 515	35.83 508	57.77 522	24.88 520	62.69 523	43.55 519	50.70 519	40.41 518

HanzoNet	56.48 521	59.32 521	58.25 512	55.32 519	41.94 517	50.95 517	41.33 516	51.12 514	61.40 515	65.62 523	65.59 521	71.66 523	69.41 523	70.77 523	60.03 521	63.99 525	34.70 522	61.96 522	50.54 521	51.00 520	44.71 519

JetRed	61.02 522	61.05 522	82.56 520	46.09 515	56.80 523	83.19 523	63.76 522	59.26 523	63.61 516	69.29 524	68.85 524	66.59 519	47.62 513	61.57 521	74.09 524	45.58 519	66.14 526	46.59 516	45.06 520	63.17 522	49.58 521

KSHMR	55.63 520	63.60 523	37.85 503	74.69 524	49.56 521	49.01 514	45.73 519	57.46 522	63.97 517	61.61 519	62.07 520	72.39 524	47.01 512	50.65 517	43.29 515	54.10 521	62.21 523	66.10 524	53.94 523	51.25 521	46.11 520

DPSimNet_ROB	53.45 519	64.73 524	44.39 507	53.97 518	45.39 520	53.66 519	54.83 521	55.15 520	57.87 512	64.16 522	50.83 507	63.40 518	53.34 517	46.45 513	65.81 523	63.13 524	26.54 521	57.94 521	51.11 522	45.52 517	50.69 522

LRCNet_RVC	66.23 523	65.67 525	67.63 516	71.47 523	54.32 522	32.17 495	2.66 377	63.19 524	21.35 464	81.79 526	91.26 527	83.62 526	71.62 524	69.32 522	52.57 520	95.49 531	64.45 525	95.07 531	95.19 531	71.52 524	74.31 525

ASD4	75.85 525	81.57 526	69.25 517	68.23 522	80.87 527	96.24 527	99.15 532	77.50 525	93.47 529	77.59 525	85.63 525	78.32 525	76.43 525	77.89 525	82.61 525	58.30 523	62.67 524	55.02 519	62.43 524	68.35 523	65.49 524

MADNet++	82.84 526	82.38 527	73.57 518	87.72 529	82.97 528	93.14 525	69.15 523	86.42 529	82.50 525	93.46 530	86.70 526	86.28 527	80.92 526	88.34 526	88.84 526	86.83 529	84.17 530	72.64 526	68.92 526	80.47 529	81.42 529

TCMNet-wrong-test	67.23 524	85.83 528	81.56 519	95.63 530	94.73 530	89.35 524	85.42 525	51.73 515	33.71 487	51.26 511	61.71 519	61.33 513	41.23 507	77.26 524	64.71 522	48.76 520	9.03 513	70.12 525	68.11 525	90.76 531	82.37 530

xxxxx1	85.63 528	90.31 529	96.68 528	76.54 525	80.57 524	97.44 530	96.86 529	85.53 526	88.53 526	88.68 527	91.71 528	94.23 528	92.93 527	90.02 527	91.98 527	70.60 526	70.39 527	73.68 527	81.46 528	74.61 525	79.86 526

tt_ll	85.63 528	90.31 529	96.68 528	76.54 525	80.57 524	97.44 530	96.86 529	85.53 526	88.53 526	88.68 527	91.71 528	94.23 528	92.93 527	90.02 527	91.98 527	70.60 526	70.39 527	73.68 527	81.46 528	74.61 525	79.86 526

ff	85.63 528	90.31 529	96.68 528	76.54 525	80.57 524	97.44 530	96.86 529	85.53 526	88.53 526	88.68 527	91.71 528	94.23 528	92.93 527	90.02 527	91.98 527	70.60 526	70.39 527	73.68 527	81.46 528	74.61 525	79.86 526

ccccc	99.32 535	96.61 532	100.00 539	100.00 540	100.00 536	97.41 529	99.44 534	99.56 534	97.80 532	99.27 534	97.59 532	99.35 534	99.84 533	99.92 533	99.98 535	100.00 538	100.00 537	99.95 534	99.77 535	100.00 537	100.00 538

MEDIAN_ROB	98.41 532	99.70 533	99.30 532	97.09 531	97.02 531	96.89 528	95.77 528	97.66 532	97.28 530	98.79 533	98.94 533	99.18 533	98.14 531	96.89 530	96.88 532	99.96 535	99.16 532	100.00 535	99.99 536	99.69 534	99.88 533

Anonymous_1	99.08 534	99.91 534	99.85 534	97.63 532	99.10 534	100.00 535	100.00 536	99.61 535	99.96 534	99.28 535	99.86 534	99.54 535	99.99 535	99.29 532	99.75 533	96.05 532	99.59 533	97.31 532	98.57 533	97.71 532	98.63 532

HaxPig	98.85 533	99.94 535	95.08 526	99.99 537	100.00 536	94.03 526	94.78 526	99.15 533	99.98 535	99.99 536	100.00 535	99.98 538	99.99 535	98.12 531	95.97 530	100.00 538	99.99 536	100.00 535	99.99 536	100.00 537	99.99 536

AVERAGE_ROB	99.62 537	99.95 536	98.81 531	100.00 540	100.00 536	98.08 533	95.47 527	100.00 538	100.00 536	100.00 537	100.00 535	100.00 540	100.00 537	100.00 538	99.99 536	100.00 538	100.00 537	100.00 535	100.00 538	100.00 537	100.00 538

test_example2	99.39 536	99.98 537	99.99 535	100.00 540	99.98 535	99.72 534	99.99 535	97.34 531	100.00 536	100.00 537	100.00 535	96.42 531	96.66 530	99.97 534	99.96 534	100.00 538	99.97 535	98.66 533	99.15 534	100.00 537	100.00 538

Selective-RAFT-Error	100.00 542	100.00 538	100.00 539	100.00 540	100.00 536	100.00 535	100.00 536	100.00 538	100.00 536	100.00 537	100.00 535	100.00 540	100.00 537	100.00 538	100.00 539	100.00 538	100.00 537	100.00 535	100.00 538	100.00 537	100.00 538

PML	97.88 531	100.00 538	96.45 527	98.01 533	97.88 533	100.00 535	99.35 533	96.88 530	97.72 531	100.00 537	97.36 531	97.38 532	99.60 532	100.00 538	96.32 531	99.99 536	97.55 531	100.00 535	96.01 532	99.18 533	87.92 531

CasAABBNet	100.00 542	100.00 538	100.00 539	100.00 540	100.00 536	100.00 535	100.00 536	100.00 538	100.00 536	100.00 537	100.00 535	100.00 540	100.00 537	100.00 538	100.00 539	100.00 538	100.00 537	100.00 535	100.00 538	100.00 537	100.00 538

LSM0	100.00 542	100.00 538	100.00 539	100.00 540	100.00 536	100.00 535	100.00 536	100.00 538	100.00 536	100.00 537	100.00 535	100.00 540	100.00 537	100.00 538	100.00 539	100.00 538	100.00 537	100.00 535	100.00 538	100.00 537	99.99 536

DPSMNet_ROB	99.91 539	100.00 538	99.99 535	99.99 537	100.00 536	100.00 535	100.00 536	99.98 537	100.00 536	98.35 531	100.00 535	99.84 536	100.00 537	99.98 535	99.99 536	100.00 538	100.00 537	100.00 535	100.00 538	100.00 537	100.00 538

DGTPSM_ROB	99.90 538	100.00 538	99.99 535	99.99 537	100.00 536	100.00 535	100.00 536	99.97 536	100.00 536	98.35 531	100.00 535	99.84 536	100.00 537	99.98 535	99.99 536	99.99 536	100.00 537	100.00 535	100.00 538	100.00 537	100.00 538

DPSM_ROB	99.95 540	100.00 538	100.00 539	99.76 535	100.00 536	100.00 535	100.00 536	100.00 538	100.00 536	100.00 537	100.00 535	100.00 540	100.00 537	100.00 538	100.00 539	99.21 533	100.00 537	100.00 535	100.00 538	99.99 535	99.95 534

DPSM	99.95 540	100.00 538	100.00 539	99.76 535	100.00 536	100.00 535	100.00 536	100.00 538	100.00 536	100.00 537	100.00 535	100.00 540	100.00 537	100.00 538	100.00 539	99.21 533	100.00 537	100.00 535	100.00 538	99.99 535	99.95 534

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