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

CAS	0.63 181	0.18 1	0.37 4	2.27 485	0.84 438	0.57 122	0.54 267	0.79 42	0.62 60	0.48 51	0.70 80	0.36 12	0.26 6	0.45 5	0.35 70	2.24 485	0.10 1	0.14 1	0.09 1	0.15 13	1.06 474

StereoAnything_RVC	0.45 62	1.43 476	0.48 30	0.35 2	0.20 2	0.26 3	0.21 2	0.43 2	0.22 1	0.22 1	0.21 1	0.19 1	0.36 36	1.27 209	0.22 1	0.21 200	0.11 5	0.14 1	0.10 2	2.37 482	0.11 1

trnet	0.39 22	0.21 11	0.37 4	0.36 3	0.20 2	0.53 98	0.29 39	0.78 38	1.12 249	0.59 84	0.71 83	0.53 73	0.42 58	0.54 18	0.34 61	0.18 100	0.13 73	0.15 8	0.10 2	0.14 4	0.13 11

LoS_RVC	0.42 38	0.26 84	0.40 12	0.44 44	0.82 436	0.51 89	0.44 184	0.64 11	0.41 8	0.44 37	0.78 99	0.44 23	0.47 89	0.56 23	0.36 79	0.13 2	0.12 22	0.14 1	0.10 2	0.13 1	0.84 462

CES	0.48 82	0.20 4	0.37 4	0.39 9	1.39 476	0.55 112	0.35 81	0.98 113	0.66 83	0.44 37	0.66 66	0.35 11	0.27 7	0.56 23	0.33 46	0.15 10	0.13 73	0.15 8	0.10 2	0.19 115	1.46 481

CREStereo	0.39 22	0.21 11	0.38 7	0.34 1	0.22 9	0.53 98	0.29 39	0.77 34	1.11 245	0.58 76	0.71 83	0.51 61	0.41 54	0.54 18	0.34 61	0.18 100	0.13 73	0.15 8	0.10 2	0.14 4	0.14 28
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
PMTNet	0.46 69	0.21 11	0.38 7	0.37 5	0.23 13	0.71 206	0.27 30	0.74 27	1.04 212	0.64 91	0.70 80	0.55 77	0.47 89	0.86 108	0.35 70	1.00 468	0.13 73	0.15 8	0.10 2	0.15 13	0.13 11

GREAT-IGEV	0.32 5	0.20 4	0.42 18	0.37 5	0.29 90	0.36 14	0.28 34	0.56 8	0.58 50	0.28 3	0.50 34	0.29 4	0.29 11	0.84 99	0.27 6	0.14 5	0.11 5	0.15 8	0.11 8	0.17 49	0.14 28

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 29	0.67 422	0.42 18	0.64 328	0.29 90	0.48 51	0.25 15	0.85 63	0.44 14	0.38 24	0.36 9	0.30 6	0.70 202	1.15 181	0.29 11	0.16 26	0.11 5	0.16 22	0.11 8	0.18 78	0.12 6

FoundationStereo	0.24 1	0.21 11	0.36 3	0.38 8	0.22 9	0.32 8	0.22 4	0.39 1	0.23 2	0.30 5	0.25 2	0.30 6	0.33 25	0.34 2	0.26 4	0.16 26	0.12 22	0.15 8	0.11 8	0.13 1	0.12 6

MonSter	0.28 3	0.18 1	0.39 11	0.36 3	0.21 5	0.55 112	0.31 51	0.55 7	0.43 12	0.28 3	0.29 6	0.23 2	0.21 1	0.56 23	0.25 3	0.11 1	0.10 1	0.14 1	0.11 8	0.14 4	0.11 1

DEFOM-Stereo	0.33 6	0.20 4	0.40 12	0.42 20	0.28 74	0.80 252	0.23 9	0.48 4	0.37 6	0.37 19	0.31 7	0.23 2	0.24 3	1.20 193	0.27 6	0.16 26	0.12 22	0.14 1	0.11 8	0.14 4	0.14 28

dual_stereo	0.27 2	0.19 3	0.35 1	0.39 9	0.21 5	0.25 2	0.22 4	0.48 4	0.31 3	0.32 6	0.26 4	0.37 14	0.24 3	0.83 96	0.29 11	0.16 26	0.12 22	0.14 1	0.11 8	0.14 4	0.11 1

Pointernet	0.37 14	0.20 4	0.57 84	0.43 23	0.28 74	0.51 89	0.27 30	0.93 90	0.61 58	0.47 47	0.63 63	0.49 51	0.38 46	0.49 9	0.33 46	0.17 62	0.13 73	0.14 1	0.11 8	0.13 1	0.12 6

IGEV-Stereo+	0.45 62	0.21 11	0.43 20	0.41 15	0.39 245	0.15 1	0.19 1	0.44 3	0.36 4	0.26 2	0.25 2	0.31 8	0.41 54	1.43 250	0.30 18	0.17 62	0.12 22	0.15 8	0.11 8	1.16 471	1.70 486

test_for_model	1.30 405	3.71 508	0.58 89	3.22 499	2.84 499	0.59 130	0.33 64	1.40 246	0.83 130	1.42 374	0.61 60	0.52 68	0.37 40	0.51 11	0.33 46	2.46 486	0.15 177	0.16 22	0.11 8	4.39 509	1.50 482

LoS	0.40 29	0.21 11	0.44 21	0.37 5	0.22 9	0.50 73	0.40 137	1.00 119	0.94 166	0.48 51	0.66 66	0.48 44	0.40 52	0.60 40	0.37 90	0.18 100	0.14 123	0.16 22	0.11 8	0.14 4	0.14 28
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
s12784h	0.52 94	0.20 4	0.38 7	0.41 15	0.19 1	0.96 307	0.34 76	1.17 187	1.25 327	0.81 125	0.90 125	0.63 110	0.50 112	1.45 254	0.42 135	0.14 5	0.12 22	0.17 38	0.11 8	0.18 78	0.11 1

XX-TBD	0.46 69	0.70 430	0.35 1	0.79 413	0.25 29	0.58 125	0.26 24	0.69 17	1.27 338	0.76 109	1.00 155	0.45 31	0.33 25	0.47 7	0.37 90	0.19 138	0.15 177	0.15 8	0.11 8	0.17 49	0.14 28

Reg-Stereo(zero)	0.44 54	0.22 24	0.45 24	0.43 23	0.23 13	0.38 16	0.25 15	0.76 31	1.08 231	0.90 146	0.78 99	0.90 204	0.47 89	0.70 58	0.36 79	0.15 10	0.12 22	0.15 8	0.12 20	0.15 13	0.15 56

AIO_rvc	0.36 10	0.23 34	0.49 35	0.43 23	0.27 51	0.59 130	0.38 115	0.94 97	0.45 16	0.33 11	0.46 22	0.49 51	0.22 2	0.84 99	0.30 18	0.16 26	0.11 5	0.16 22	0.12 20	0.15 13	0.13 11

HUF	0.36 10	0.23 34	0.52 54	0.40 12	0.22 9	0.54 105	0.47 214	0.82 55	0.43 12	0.36 17	0.43 15	0.50 57	0.42 58	0.64 44	0.29 11	0.17 62	0.12 22	0.16 22	0.12 20	0.15 13	0.14 28

castereo++	0.38 19	0.23 34	0.41 15	0.43 23	0.31 136	0.97 311	0.22 4	0.86 65	0.58 50	0.32 6	0.44 17	0.51 61	0.39 48	0.93 125	0.24 2	0.17 62	0.11 5	0.17 38	0.12 20	0.14 4	0.14 28

IGEV-RUCA	0.37 14	0.23 34	0.48 30	0.49 111	0.36 204	0.60 138	0.23 9	0.64 11	0.49 25	0.39 28	0.49 31	0.44 23	0.31 18	0.85 104	0.30 18	0.24 266	0.13 73	0.16 22	0.12 20	0.20 149	0.19 169

GIP-stereo	0.34 7	0.23 34	0.45 24	0.50 122	0.36 204	0.38 16	0.23 9	0.78 38	0.52 40	0.34 12	0.51 36	0.46 34	0.38 46	0.51 11	0.27 6	0.20 169	0.12 22	0.16 22	0.12 20	0.16 28	0.14 28

IGEV-Stereo++	0.30 4	0.20 4	0.40 12	0.46 61	0.30 111	0.33 9	0.22 4	0.75 28	0.45 16	0.32 6	0.41 11	0.32 9	0.48 100	0.38 3	0.27 6	0.15 10	0.11 5	0.15 8	0.12 20	0.15 13	0.13 11

MoCha-V2	0.40 29	0.20 4	0.49 35	0.50 122	0.21 5	0.44 40	0.33 64	0.93 90	0.53 43	0.53 69	0.53 40	0.42 18	0.58 158	1.09 169	0.27 6	0.14 5	0.12 22	0.15 8	0.12 20	0.17 49	0.15 56

testlalala	0.45 62	0.28 129	0.59 96	0.42 20	0.39 245	0.71 206	0.39 130	1.08 164	0.45 16	1.24 295	0.80 109	0.61 102	0.36 36	0.54 18	0.33 46	0.20 169	0.13 73	0.18 69	0.12 20	0.15 13	0.15 56

testlalala_base	0.77 272	0.40 331	0.70 161	0.65 342	0.50 315	0.79 244	0.28 34	1.50 270	0.51 36	0.73 107	0.90 125	0.69 130	0.54 129	0.66 51	0.40 113	2.82 490	0.14 123	0.17 38	0.12 20	2.68 486	0.19 169

iResNet_ROB	0.77 272	0.30 182	0.99 312	0.57 255	0.36 204	0.83 267	0.36 95	2.33 457	1.58 424	1.27 307	1.30 284	1.25 316	0.84 260	1.65 287	0.79 308	0.20 169	0.14 123	0.17 38	0.12 20	0.18 78	0.27 309

pmcnn	2.37 469	0.42 342	2.71 470	0.63 319	0.43 275	1.54 402	1.19 438	2.01 408	1.53 420	2.64 467	7.60 496	18.07 513	1.45 414	3.44 409	2.78 455	0.18 100	0.15 177	0.15 8	0.12 20	0.20 149	0.18 130

SCV_C0	0.43 44	0.26 84	0.65 126	0.43 23	0.29 90	0.47 48	0.31 51	1.34 232	0.73 103	0.38 24	0.49 31	0.54 75	0.29 11	1.24 203	0.30 18	0.17 62	0.13 73	0.16 22	0.13 32	0.20 149	0.15 56

SCV	0.46 69	0.26 84	0.55 71	0.47 72	0.25 29	0.39 18	0.38 115	1.98 401	0.60 57	0.35 13	0.48 26	0.55 77	0.36 36	1.28 211	0.32 34	0.24 266	0.12 22	0.17 38	0.13 32	0.18 78	0.14 28

AIO_test	0.35 9	0.22 24	0.44 21	0.43 23	0.27 51	0.57 122	0.44 184	0.79 42	0.41 8	0.32 6	0.47 24	0.46 34	0.30 14	0.69 54	0.30 18	0.16 26	0.11 5	0.16 22	0.13 32	0.15 13	0.12 6

castereo	0.41 36	0.22 24	0.46 26	0.44 44	0.30 111	0.61 144	0.56 291	0.97 109	0.80 122	0.38 24	0.69 76	0.45 31	0.69 197	0.51 11	0.30 18	0.16 26	0.11 5	0.16 22	0.13 32	0.16 28	0.12 6

GCAP-BAT	0.49 87	0.31 215	0.64 119	0.41 15	0.46 299	0.70 201	0.35 81	0.77 34	0.64 67	0.86 141	1.00 155	0.77 148	0.37 40	1.18 190	0.36 79	0.18 100	0.14 123	0.18 69	0.13 32	0.17 49	0.15 56

Occ-G	0.42 38	0.21 11	0.48 30	0.41 15	0.26 34	0.42 31	0.62 322	0.77 34	0.49 25	0.43 35	0.66 66	1.02 255	0.46 80	0.78 80	0.41 124	0.16 26	0.13 73	0.18 69	0.13 32	0.16 28	0.16 81

AIO-Stereo	0.37 14	0.25 70	0.51 47	0.47 72	0.23 13	0.45 43	0.39 130	1.07 158	0.52 40	0.41 30	0.48 26	0.52 68	0.25 5	0.72 65	0.30 18	0.16 26	0.12 22	0.17 38	0.13 32	0.16 28	0.13 11

RSM	0.39 22	0.24 47	0.49 35	0.46 61	0.26 34	0.47 48	0.40 137	0.92 84	0.44 14	0.41 30	0.42 12	0.65 116	0.33 25	1.07 164	0.29 11	0.15 10	0.12 22	0.17 38	0.13 32	0.17 49	0.13 11

testlalala2	0.58 156	0.27 109	0.68 142	1.72 478	1.27 475	0.68 189	0.42 154	0.93 90	0.70 93	0.90 146	0.93 132	0.76 145	0.34 31	0.52 14	0.40 113	0.18 100	0.15 177	0.17 38	0.13 32	0.17 49	0.17 106

IGEV++	0.40 29	0.22 24	0.51 47	0.52 172	0.29 90	0.45 43	0.25 15	1.65 309	0.46 22	0.37 19	0.57 54	0.46 34	0.45 75	0.50 10	0.38 100	0.19 138	0.12 22	0.16 22	0.13 32	0.16 28	0.15 56

MSKI-zero shot	0.55 134	0.26 84	0.57 84	0.51 151	0.26 34	0.69 194	0.28 34	1.18 192	0.64 67	0.91 151	1.32 296	0.82 167	0.33 25	1.92 326	0.32 34	0.17 62	0.12 22	0.17 38	0.13 32	0.16 28	0.16 81

GCAP-Stereo	0.40 29	0.28 129	0.68 142	0.47 72	0.25 29	0.53 98	0.32 58	0.82 55	0.58 50	0.65 93	0.69 76	0.58 91	0.42 58	0.47 7	0.29 11	0.17 62	0.14 123	0.17 38	0.13 32	0.17 49	0.14 28

Any-RAFT	0.53 104	0.24 47	0.47 28	0.47 72	0.27 51	1.00 319	0.25 15	1.58 293	1.05 216	0.85 139	0.99 151	1.06 264	0.47 89	0.70 58	0.32 34	0.18 100	0.13 73	0.16 22	0.13 32	0.16 28	0.16 81

anonymousdsp2	0.53 104	0.27 109	0.74 206	0.48 96	0.29 90	0.76 227	0.47 214	1.61 301	0.82 129	0.77 114	0.77 97	0.75 141	0.47 89	1.03 151	0.40 113	0.18 100	0.13 73	0.18 69	0.13 32	0.19 115	0.18 130

Selective-IGEV	0.39 22	0.24 47	0.50 40	0.44 44	0.25 29	0.46 46	0.33 64	1.25 219	0.40 7	0.35 13	0.45 20	0.52 68	0.30 14	1.07 164	0.30 18	0.14 5	0.12 22	0.17 38	0.13 32	0.16 28	0.13 11

DCANet-4	0.54 119	0.26 84	1.07 346	0.42 20	0.24 19	0.48 51	0.36 95	0.99 115	1.30 353	1.10 210	1.02 169	0.56 84	0.75 212	0.73 69	0.52 211	0.16 26	0.13 73	0.17 38	0.13 32	0.15 13	0.19 169

fff	0.53 104	0.24 47	0.70 161	0.43 23	0.24 19	0.48 51	0.36 95	1.07 158	1.25 327	1.10 210	1.02 169	0.57 86	1.06 355	0.73 69	0.52 211	0.16 26	0.13 73	0.17 38	0.13 32	0.15 13	0.19 169

ADStereo(finetuned)	0.57 150	0.24 47	1.06 341	0.43 23	0.24 19	0.49 63	0.35 81	1.05 143	1.30 353	1.12 217	1.03 178	0.58 91	1.20 383	0.84 99	0.51 204	0.16 26	0.13 73	0.17 38	0.13 32	0.18 78	0.19 169

TANstereo	0.44 54	0.21 11	0.44 21	0.41 15	0.21 5	0.65 170	0.26 24	0.79 42	0.83 130	0.93 154	0.98 149	0.51 61	0.46 80	0.54 18	0.35 70	0.18 100	0.24 353	0.16 22	0.13 32	0.16 28	0.26 300

DCANet	0.54 119	0.24 47	0.70 161	0.43 23	0.24 19	0.49 63	0.36 95	1.05 143	1.30 353	1.12 217	1.03 178	0.58 91	0.92 294	0.81 91	0.52 211	0.16 26	0.13 73	0.17 38	0.13 32	0.18 78	0.19 169

csc	0.53 104	0.24 47	0.70 161	0.43 23	0.24 19	0.48 51	0.36 95	1.07 158	1.25 327	1.10 210	1.02 169	0.57 86	1.06 355	0.73 69	0.52 211	0.16 26	0.13 73	0.17 38	0.13 32	0.15 13	0.19 169

cscssc	0.53 104	0.24 47	0.70 161	0.43 23	0.24 19	0.48 51	0.36 95	1.07 158	1.25 327	1.10 210	1.02 169	0.57 86	1.06 355	0.73 69	0.52 211	0.16 26	0.13 73	0.17 38	0.13 32	0.15 13	0.19 169

MM-Stereo_test2	0.43 44	0.24 47	0.67 138	0.51 151	0.32 154	0.55 112	0.45 200	0.97 109	0.77 114	0.59 84	0.51 36	0.49 51	0.42 58	0.80 86	0.30 18	0.15 10	0.13 73	0.18 69	0.14 54	0.19 115	0.14 28

HART	0.45 62	0.22 24	0.54 63	0.50 122	0.26 34	0.41 24	0.29 39	1.03 129	0.50 28	0.58 76	1.45 338	0.61 102	0.35 32	1.08 168	0.30 18	0.15 10	0.13 73	0.19 90	0.14 54	0.19 115	0.14 28

WCG-NET	0.42 38	0.21 11	0.54 63	0.40 12	0.25 29	0.47 48	0.32 58	0.73 23	1.15 275	0.76 109	0.73 88	0.58 91	0.45 75	0.60 40	0.34 61	0.15 10	0.11 5	0.16 22	0.14 54	0.15 13	0.13 11

WCG-NET（raft）	0.45 62	0.21 11	0.55 71	0.40 12	0.24 19	0.50 73	0.36 95	0.73 23	1.09 238	0.71 101	0.76 95	0.92 216	0.51 115	0.84 99	0.34 61	0.16 26	0.12 22	0.15 8	0.14 54	0.14 4	0.14 28

RSM++	0.38 19	0.24 47	0.51 47	0.47 72	0.26 34	0.50 73	0.41 150	0.79 42	0.45 16	0.37 19	0.45 20	0.60 98	0.35 32	1.02 150	0.30 18	0.15 10	0.13 73	0.17 38	0.14 54	0.18 78	0.13 11

DLNR_Zeroshot_test	23.17 517	48.52 530	43.29 522	176.68 530	78.69 526	0.35 11	0.21 2	23.41 517	0.75 106	0.66 95	0.86 116	0.59 97	0.30 14	1.56 275	0.44 147	9.57 514	0.12 22	0.18 69	0.14 54	76.92 529	0.16 81

RAFT-Test	0.54 119	0.25 70	0.64 119	0.47 72	0.30 111	0.97 311	0.27 30	1.24 217	0.81 124	0.96 163	1.12 215	1.28 327	0.48 100	0.71 62	0.36 79	0.17 62	0.13 73	0.17 38	0.14 54	0.16 28	0.16 81

knoymous	0.51 93	0.29 162	0.47 28	0.43 23	0.30 111	0.55 112	0.55 283	1.02 125	0.77 114	0.98 170	0.85 115	0.94 221	0.56 140	0.85 104	0.45 160	0.20 169	0.14 123	0.26 297	0.14 54	0.23 236	0.23 252

RCA-Stereo	0.50 91	0.23 34	0.58 89	0.48 96	0.33 174	0.55 112	0.45 200	0.97 109	1.38 388	0.68 96	1.05 183	0.63 110	0.80 241	0.59 29	0.32 34	0.17 62	0.12 22	0.17 38	0.14 54	0.16 28	0.14 28

CroCo-Stereo	0.40 29	0.31 215	0.73 191	0.58 261	0.27 51	0.26 3	0.33 64	0.95 102	0.81 124	0.42 32	0.47 24	0.65 116	0.47 89	0.39 4	0.34 61	0.18 100	0.15 177	0.16 22	0.14 54	0.19 115	0.16 81
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
raftrobust	0.52 94	0.25 70	0.56 74	0.65 342	0.52 336	0.49 63	0.34 76	0.98 113	0.91 156	1.30 323	0.87 119	0.63 110	0.81 244	0.78 80	0.41 124	0.19 138	0.15 177	0.16 22	0.14 54	0.15 13	0.16 81

iResNetv2_ROB	0.80 287	0.37 313	1.71 431	0.56 239	0.37 218	0.94 299	0.64 327	1.73 325	1.34 368	1.23 287	1.42 327	1.26 320	0.92 294	1.85 320	0.56 230	0.23 251	0.15 177	0.19 90	0.14 54	0.24 251	0.19 169

MLCV	0.72 236	0.34 275	1.10 356	0.51 151	0.23 13	0.91 287	0.39 130	1.33 227	1.23 320	1.46 380	1.55 365	1.01 253	0.64 185	1.95 331	0.80 312	0.18 100	0.12 22	0.18 69	0.14 54	0.19 115	0.17 106

fffft	0.38 19	0.23 34	0.51 47	0.44 44	0.32 154	0.43 36	0.48 224	0.76 31	0.36 4	0.44 37	0.34 8	0.38 16	0.31 18	1.31 217	0.32 34	0.14 5	0.11 5	0.19 90	0.15 67	0.16 28	0.16 81
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.39 22	0.25 70	0.50 40	0.45 56	0.30 111	0.61 144	0.36 95	0.72 21	0.45 16	0.46 44	0.43 15	0.42 18	0.35 32	1.39 242	0.29 11	0.15 10	0.12 22	0.20 123	0.15 67	0.16 28	0.15 56

999	0.48 82	0.22 24	0.49 35	0.48 96	0.34 191	0.75 221	0.31 51	0.85 63	0.55 45	0.37 19	0.48 26	0.50 57	0.36 36	2.45 373	0.39 108	0.16 26	0.13 73	0.18 69	0.15 67	0.16 28	0.19 169

mms	0.40 29	0.27 109	0.52 54	0.46 61	0.32 154	0.43 36	0.46 207	0.70 19	0.46 22	0.35 13	0.58 56	0.44 23	0.30 14	1.36 232	0.33 46	0.16 26	0.13 73	0.18 69	0.15 67	0.19 115	0.15 56

ours_stereo	0.39 22	0.28 129	0.51 47	0.46 61	0.30 111	0.40 20	0.44 184	0.73 23	0.56 47	0.35 13	0.56 51	0.46 34	0.33 25	1.11 174	0.32 34	0.16 26	0.13 73	0.19 90	0.15 67	0.19 115	0.14 28

UGAM-zero	1.00 357	0.30 182	0.93 293	0.47 72	0.30 111	0.57 122	0.25 15	2.25 450	0.63 63	1.01 180	1.10 202	2.73 461	1.85 449	6.26 460	0.40 113	0.17 62	0.14 123	0.19 90	0.15 67	0.16 28	0.17 106

RAStereo	0.34 7	0.21 11	0.66 133	0.47 72	0.27 51	0.26 3	0.29 39	0.69 17	0.63 63	0.32 6	0.42 12	0.45 31	0.31 18	0.45 5	0.34 61	0.17 62	0.15 177	0.19 90	0.15 67	0.18 78	0.13 11

RAFT-Stereo-weight	0.47 76	0.24 47	0.53 58	0.48 96	0.27 51	0.60 138	0.35 81	1.02 125	1.07 225	0.99 173	0.78 99	0.76 145	0.28 8	0.76 75	0.36 79	0.16 26	0.12 22	0.17 38	0.15 67	0.16 28	0.15 56

gcap-zeroshot	0.53 104	0.28 129	0.89 280	0.49 111	0.28 74	0.76 227	0.37 109	1.34 232	0.73 103	0.89 144	0.67 69	1.35 341	0.51 115	0.79 84	0.33 46	0.18 100	0.15 177	0.18 69	0.15 67	0.17 49	0.16 81

MGS-Stereo	0.42 38	0.26 84	0.58 89	0.44 44	0.28 74	0.50 73	0.34 76	0.57 9	0.83 130	0.46 44	1.31 290	0.52 68	0.33 25	0.65 49	0.36 79	0.19 138	0.16 212	0.18 69	0.15 67	0.17 49	0.16 81

qqq1	0.72 236	0.30 182	0.86 256	0.46 61	0.26 34	0.82 262	0.43 171	2.05 414	1.39 393	1.23 287	1.47 345	0.98 239	0.95 313	1.71 300	0.44 147	0.24 266	0.20 294	0.18 69	0.15 67	0.18 78	0.18 130

fff1	0.72 236	0.30 182	0.86 256	0.46 61	0.26 34	0.82 262	0.43 171	2.05 414	1.39 393	1.23 287	1.47 345	0.98 239	0.95 313	1.71 300	0.44 147	0.24 266	0.20 294	0.18 69	0.15 67	0.18 78	0.18 130

ACVNet-DCA	0.56 143	0.31 215	0.50 40	0.54 203	0.26 34	1.18 352	0.51 242	1.42 250	0.78 117	0.58 76	0.79 104	0.48 44	0.88 281	1.46 256	0.32 34	0.20 169	0.12 22	0.25 278	0.15 67	0.22 211	0.21 217

1test111	0.54 119	0.31 215	0.50 40	0.54 203	0.26 34	1.18 352	0.51 242	1.42 250	0.78 117	0.58 76	0.79 104	0.48 44	0.88 281	0.88 111	0.59 238	0.20 169	0.12 22	0.25 278	0.15 67	0.22 211	0.21 217

cc1	0.64 193	0.31 215	0.50 40	0.54 203	0.26 34	1.18 352	0.51 242	0.93 90	3.05 479	0.58 76	0.79 104	0.48 44	0.88 281	1.46 256	0.32 34	0.20 169	0.12 22	0.25 278	0.15 67	0.19 115	0.19 169

ff7	0.43 44	0.27 109	0.56 74	0.44 44	0.33 174	0.50 73	0.42 154	0.87 66	0.50 28	0.49 56	0.53 40	0.44 23	0.48 100	1.38 237	0.33 46	0.17 62	0.12 22	0.21 155	0.15 67	0.18 78	0.18 130

IGEVStereo-DCA	0.46 69	0.28 129	0.56 74	0.43 23	0.33 174	0.49 63	0.42 154	0.87 66	0.50 28	0.47 47	0.48 26	0.48 44	0.46 80	2.03 337	0.30 18	0.19 138	0.14 123	0.19 90	0.15 67	0.16 28	0.18 130

ffff	0.43 44	0.27 109	0.56 74	0.44 44	0.33 174	0.50 73	0.42 154	0.87 66	0.50 28	0.49 56	0.53 40	0.44 23	0.48 100	1.38 237	0.33 46	0.17 62	0.12 22	0.21 155	0.15 67	0.18 78	0.18 130

rrr	0.46 69	0.28 129	0.73 191	0.43 23	0.33 174	0.49 63	0.38 115	0.76 31	0.50 28	0.47 47	0.48 26	0.48 44	0.46 80	2.03 337	0.30 18	0.19 138	0.14 123	0.19 90	0.15 67	0.16 28	0.16 81

11t	0.43 44	0.27 109	0.56 74	0.44 44	0.33 174	0.50 73	0.42 154	0.87 66	0.50 28	0.49 56	0.53 40	0.44 23	0.48 100	1.38 237	0.33 46	0.17 62	0.12 22	0.21 155	0.15 67	0.18 78	0.18 130

tt1	0.62 174	0.32 231	0.51 47	0.54 203	0.26 34	1.16 349	0.48 224	0.95 102	2.47 467	0.57 74	0.77 97	0.49 51	0.81 244	1.55 273	0.32 34	0.20 169	0.12 22	0.24 240	0.15 67	0.19 115	0.20 200

MaDis-Stereo	0.36 10	0.25 70	0.58 89	0.44 44	0.34 191	0.30 7	0.30 46	0.72 21	0.50 28	0.37 19	0.36 9	0.58 91	0.49 108	0.52 14	0.36 79	0.19 138	0.16 212	0.19 90	0.15 67	0.18 78	0.14 28

UniTT-Stereo	0.36 10	0.23 34	0.59 96	0.48 96	0.36 204	0.40 20	0.32 58	0.53 6	0.49 25	0.54 71	0.55 48	0.36 12	0.31 18	0.58 28	0.51 204	0.20 169	0.15 177	0.17 38	0.15 67	0.19 115	0.15 56

AEACV	0.37 14	0.24 47	0.52 54	0.47 72	0.51 326	0.37 15	0.38 115	0.65 13	0.53 43	0.42 32	0.56 51	0.46 34	0.60 162	0.53 16	0.30 18	0.16 26	0.13 73	0.18 69	0.15 67	0.17 49	0.14 28

anonymousdsp	0.43 44	0.27 109	0.53 58	0.44 44	0.32 154	0.50 73	0.42 154	0.89 74	0.51 36	0.49 56	0.53 40	0.47 41	0.47 89	1.33 223	0.33 46	0.17 62	0.12 22	0.21 155	0.15 67	0.18 78	0.18 130

riskmin	0.56 143	0.27 109	0.60 101	0.43 23	0.31 136	0.83 267	0.42 154	1.14 181	1.04 212	0.73 107	0.75 93	1.11 286	1.01 339	0.81 91	0.51 204	0.20 169	0.14 123	0.24 240	0.15 67	0.24 251	0.25 278

Selective-RAFT	0.52 94	0.28 129	0.79 235	0.55 226	0.27 51	0.91 287	0.33 64	0.80 49	0.88 144	0.58 76	0.63 63	0.81 162	0.77 224	1.29 215	0.48 186	0.19 138	0.14 123	0.17 38	0.15 67	0.19 115	0.17 106

MC-Stereo	0.43 44	0.23 34	0.48 30	0.51 151	0.28 74	0.39 18	0.32 58	0.88 73	0.68 88	0.60 86	0.84 113	0.56 84	0.61 171	1.03 151	0.31 32	0.17 62	0.11 5	0.17 38	0.15 67	0.16 28	0.13 11

ccc-4	0.43 44	0.27 109	0.56 74	0.44 44	0.33 174	0.50 73	0.42 154	0.87 66	0.50 28	0.49 56	0.53 40	0.44 23	0.48 100	1.38 237	0.33 46	0.17 62	0.12 22	0.21 155	0.15 67	0.18 78	0.18 130

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 352	0.40 331	1.82 439	0.66 349	0.62 381	2.05 445	0.78 365	1.91 383	1.29 347	1.54 398	1.42 327	1.51 371	1.23 389	1.99 334	1.33 393	0.23 251	0.14 123	0.20 123	0.15 67	0.27 287	0.26 300

IGEV-Stereo	0.43 44	0.27 109	0.54 63	0.45 56	0.32 154	0.50 73	0.42 154	0.90 80	0.51 36	0.49 56	0.53 40	0.47 41	0.47 89	1.32 221	0.33 46	0.17 62	0.12 22	0.21 155	0.15 67	0.18 78	0.18 130
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
111	0.60 164	0.23 34	0.70 161	0.43 23	0.24 19	0.72 209	0.42 154	1.18 192	1.41 402	0.80 121	1.38 318	1.10 282	0.79 235	0.96 131	0.58 236	0.18 100	0.13 73	0.17 38	0.15 67	0.17 49	0.19 169

test_xeample3	0.42 38	0.28 129	0.69 155	0.43 23	0.33 174	0.56 117	0.38 115	0.79 42	0.45 16	0.53 69	0.46 22	0.44 23	0.44 72	1.38 237	0.31 32	0.18 100	0.14 123	0.19 90	0.15 67	0.17 49	0.16 81

CFNet-RSSM	0.54 119	0.24 47	0.70 161	0.48 96	0.28 74	0.60 138	0.27 30	1.49 266	1.14 264	1.06 192	0.93 132	1.08 270	0.54 129	0.70 58	0.35 70	0.16 26	0.12 22	0.17 38	0.15 67	0.16 28	0.14 28

Gwc-CoAtRS	0.52 94	0.24 47	0.68 142	0.48 96	0.29 90	0.64 156	0.25 15	1.16 185	1.08 231	1.01 180	1.00 155	1.12 287	0.56 140	0.69 54	0.37 90	0.16 26	0.13 73	0.17 38	0.15 67	0.15 13	0.15 56

R-Stereo Train	0.57 150	0.26 84	0.63 112	0.54 203	0.36 204	0.69 194	0.54 267	1.22 211	0.72 99	1.61 410	1.50 355	0.75 141	0.53 124	0.64 44	0.44 147	0.18 100	0.15 177	0.17 38	0.15 67	0.17 49	0.17 106

RAFT-Stereo	0.57 150	0.26 84	0.63 112	0.54 203	0.36 204	0.69 194	0.54 267	1.22 211	0.72 99	1.61 410	1.50 355	0.75 141	0.53 124	0.64 44	0.44 147	0.18 100	0.15 177	0.17 38	0.15 67	0.17 49	0.17 106
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.75 264	0.40 331	1.36 398	0.67 361	0.29 90	0.92 294	0.59 314	1.52 278	1.25 327	1.28 309	1.48 350	0.94 221	0.76 220	1.62 284	0.78 302	0.18 100	0.14 123	0.18 69	0.15 67	0.22 211	0.23 252

MM-Stereo_test3	0.50 91	0.24 47	0.54 63	0.54 203	0.74 411	0.49 63	0.53 261	1.09 166	1.05 216	0.62 89	0.95 136	0.61 102	0.42 58	0.77 78	0.38 100	0.20 169	0.17 240	0.20 123	0.16 105	0.18 78	0.18 130

tt45	0.45 62	0.23 34	0.46 26	0.45 56	0.33 174	0.79 244	0.32 58	0.78 38	0.41 8	0.51 67	0.44 17	0.49 51	0.37 40	2.14 347	0.34 61	0.16 26	0.13 73	0.19 90	0.16 105	0.17 49	0.18 130

fffy	0.42 38	0.27 109	0.57 84	0.46 61	0.29 90	0.48 51	0.35 81	0.91 81	0.55 45	0.40 29	0.58 56	0.55 77	0.41 54	1.26 206	0.36 79	0.15 10	0.13 73	0.19 90	0.16 105	0.18 78	0.14 28

model_zeroshot	0.48 82	0.29 162	0.86 256	0.51 151	0.36 204	0.69 194	0.37 109	1.12 177	0.62 60	0.85 139	0.84 113	0.66 120	0.37 40	0.73 69	0.34 61	0.20 169	0.16 212	0.19 90	0.16 105	0.17 49	0.16 81

11t1	0.52 94	0.28 129	0.68 142	0.51 151	0.28 74	0.83 267	0.39 130	1.22 211	0.63 63	0.84 134	0.74 91	0.68 125	0.68 194	0.91 118	0.57 233	0.21 200	0.18 260	0.19 90	0.16 105	0.20 149	0.21 217

ProNet	0.43 44	0.28 129	0.58 89	0.43 23	0.30 111	0.56 117	0.52 253	1.00 119	0.58 50	0.44 37	0.49 31	0.43 21	0.43 65	1.28 211	0.36 79	0.15 10	0.13 73	0.19 90	0.16 105	0.17 49	0.16 81

CroCo-Stereo Lap2	0.44 54	0.34 275	0.77 225	0.61 298	0.79 427	0.28 6	0.35 81	0.75 28	0.71 98	0.38 24	0.50 34	0.72 137	0.55 136	0.57 27	0.47 181	0.17 62	0.18 260	0.19 90	0.16 105	0.21 188	0.20 200

CIPLG	0.62 174	0.33 252	0.96 306	0.58 261	0.50 315	0.75 221	0.48 224	1.05 143	0.96 173	1.40 366	1.57 373	0.64 113	0.48 100	0.89 116	0.70 274	0.23 251	0.15 177	0.19 90	0.16 105	0.19 115	0.21 217

iRaft-Stereo_20w	0.65 201	0.31 215	1.00 317	0.47 72	0.34 191	0.73 212	0.30 46	2.96 477	0.70 93	1.15 240	1.14 224	0.76 145	0.65 191	1.11 174	0.38 100	0.17 62	0.13 73	0.18 69	0.16 105	0.19 115	0.18 130

IPLG	0.69 223	0.27 109	0.97 308	0.51 151	0.43 275	0.79 244	0.33 64	1.21 203	1.06 220	1.30 323	1.10 202	0.52 68	0.55 136	3.16 400	0.63 255	0.16 26	0.14 123	0.19 90	0.16 105	0.18 78	0.17 106

IPLGR_C	0.62 174	0.33 252	0.99 312	0.58 261	0.49 308	0.76 227	0.48 224	1.10 169	0.96 173	1.40 366	1.56 369	0.62 107	0.48 100	0.80 86	0.71 279	0.23 251	0.15 177	0.19 90	0.16 105	0.19 115	0.21 217

MIPNet	0.56 143	0.28 129	0.94 297	0.49 111	0.33 174	0.66 178	0.38 115	1.35 235	1.08 231	1.06 192	0.92 129	0.60 98	0.79 235	0.73 69	0.52 211	0.17 62	0.14 123	0.19 90	0.16 105	0.18 78	0.17 106

test-3	0.54 119	0.22 24	0.68 142	0.47 72	0.27 51	0.58 125	0.35 81	0.92 84	1.00 197	1.32 337	0.69 76	0.87 191	0.45 75	1.68 297	0.37 90	0.16 26	0.11 5	0.20 123	0.16 105	0.17 49	0.13 11

test_1	0.54 119	0.22 24	0.68 142	0.47 72	0.27 51	0.58 125	0.35 81	0.92 84	1.00 197	1.28 309	0.68 72	0.87 191	0.45 75	1.67 292	0.37 90	0.16 26	0.11 5	0.20 123	0.16 105	0.17 49	0.13 11

ACRE	0.61 170	0.33 252	1.01 321	0.58 261	0.49 308	0.75 221	0.47 214	1.06 156	0.95 168	1.37 355	1.55 365	0.62 107	0.46 80	0.83 96	0.70 274	0.23 251	0.15 177	0.19 90	0.16 105	0.18 78	0.21 217

GANet-ADL	0.60 164	0.35 296	0.72 179	0.64 328	0.40 255	0.68 189	0.51 242	1.49 266	1.12 249	0.95 161	1.08 193	0.91 207	0.57 149	0.76 75	0.55 228	0.26 312	0.18 260	0.18 69	0.16 105	0.23 236	0.25 278

cross-raft	0.54 119	0.25 70	0.61 104	0.52 172	0.29 90	0.68 189	0.37 109	1.46 261	0.76 112	1.01 180	1.06 185	1.28 327	0.46 80	0.71 62	0.35 70	0.15 10	0.12 22	0.18 69	0.16 105	0.19 115	0.14 28

RALCasStereoNet	0.54 119	0.30 182	0.66 133	0.59 274	0.51 326	0.61 144	0.52 253	0.94 97	0.93 163	0.70 99	1.01 161	0.78 152	0.44 72	1.33 223	0.47 181	0.20 169	0.16 212	0.18 69	0.16 105	0.20 149	0.19 169

AANet_RVC	1.16 395	0.52 383	1.49 418	0.65 342	0.45 289	0.75 221	0.69 344	1.42 250	1.55 423	1.34 348	1.87 418	1.53 373	0.78 231	7.43 482	1.38 400	0.25 292	0.17 240	0.19 90	0.16 105	0.22 211	0.26 300

HSM	1.19 397	0.32 231	0.65 126	0.57 255	0.38 235	1.23 361	0.59 314	2.25 450	1.19 300	1.30 323	1.25 265	1.94 424	1.03 346	9.32 497	0.71 279	0.22 226	0.16 212	0.20 123	0.16 105	0.21 188	0.21 217

MM-Stereo_test1	0.49 87	0.24 47	0.56 74	0.51 151	0.30 111	0.50 73	0.54 267	0.91 81	1.03 207	0.84 134	0.69 76	0.54 75	0.60 162	1.16 184	0.33 46	0.18 100	0.16 212	0.20 123	0.17 125	0.19 115	0.15 56

PAM	0.76 270	0.29 162	1.08 350	0.52 172	0.33 174	1.38 384	0.39 130	2.01 408	0.67 84	1.06 192	0.96 139	2.89 465	1.43 410	0.86 108	0.35 70	0.19 138	0.12 22	0.19 90	0.17 125	0.19 115	0.20 200

HH	0.63 181	0.30 182	0.77 225	0.50 122	0.32 154	0.49 63	0.46 207	1.65 309	0.64 67	0.69 97	1.09 198	1.63 391	0.85 263	1.90 324	0.37 90	0.18 100	0.13 73	0.19 90	0.17 125	0.19 115	0.16 81

HanStereo	0.63 181	0.30 182	0.77 225	0.50 122	0.32 154	0.49 63	0.46 207	1.65 309	0.64 67	0.69 97	1.09 198	1.63 391	0.85 263	1.90 324	0.37 90	0.18 100	0.13 73	0.19 90	0.17 125	0.19 115	0.16 81

EGLCR-Stereo	0.37 14	0.22 24	0.51 47	0.43 23	0.26 34	0.44 40	0.22 4	0.99 115	0.48 24	0.42 32	0.42 12	0.67 123	0.29 11	0.86 108	0.33 46	0.17 62	0.12 22	0.19 90	0.17 125	0.17 49	0.15 56

DCRE	0.82 296	0.26 84	0.70 161	0.58 261	0.44 282	0.54 105	0.48 224	0.95 102	0.78 117	0.78 116	7.33 495	0.86 187	0.52 119	0.76 75	0.41 124	0.16 26	0.16 212	0.19 90	0.17 125	0.18 78	0.17 106

IPLGR	0.58 156	0.27 109	1.14 366	0.48 96	0.28 74	0.65 170	0.33 64	1.22 211	1.13 261	1.18 264	1.05 183	0.69 130	0.66 193	0.96 131	0.52 211	0.17 62	0.15 177	0.20 123	0.17 125	0.20 149	0.18 130

RAFT-345	0.84 307	0.25 70	0.66 133	0.50 122	0.27 51	0.54 105	0.42 154	0.83 59	1.11 245	1.32 337	2.34 446	0.86 187	0.54 129	5.72 451	0.47 181	0.18 100	0.13 73	0.22 182	0.17 125	0.17 49	0.16 81

test-1	0.52 94	0.26 84	1.04 336	0.56 239	0.32 154	0.61 144	0.38 115	1.10 169	0.91 156	0.78 116	1.01 161	0.77 148	0.52 119	0.60 40	0.42 135	0.17 62	0.14 123	0.20 123	0.17 125	0.20 149	0.23 252

Prome-Stereo	0.75 264	0.27 109	0.53 58	0.55 226	0.32 154	0.59 130	0.97 410	0.89 74	0.88 144	1.45 378	2.46 452	0.91 207	1.41 408	1.58 278	0.44 147	0.18 100	0.13 73	0.19 90	0.17 125	0.20 149	0.92 465

LMCR-Stereo	0.82 296	0.46 357	0.88 274	0.75 404	0.43 275	1.33 376	0.56 291	2.43 467	0.98 185	1.53 394	1.49 352	0.74 139	1.00 337	1.63 285	0.89 333	0.28 340	0.17 240	0.22 182	0.17 125	0.29 315	0.20 200

RALAANet	0.60 164	0.33 252	0.87 267	0.62 310	0.50 315	0.69 194	0.31 51	1.21 203	1.06 220	1.09 202	1.16 236	0.88 195	0.46 80	1.22 196	0.42 135	0.19 138	0.15 177	0.21 155	0.17 125	0.27 287	0.17 106

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 119	0.25 70	0.68 142	0.43 23	0.24 19	0.40 20	0.34 76	1.04 135	1.09 238	1.32 337	1.60 377	0.80 158	0.68 194	0.67 53	0.39 108	0.13 2	0.10 1	0.18 69	0.17 125	0.17 49	0.13 11

EAI-Stereo	0.65 201	0.28 129	0.69 155	0.53 188	0.27 51	0.60 138	0.40 137	2.28 454	0.64 67	0.71 101	3.18 464	0.57 86	0.43 65	1.06 160	0.41 124	0.18 100	0.13 73	0.17 38	0.17 125	0.17 49	0.17 106

DIP-Stereo	0.62 174	0.30 182	0.83 248	0.48 96	0.36 204	0.95 303	0.33 64	2.37 462	0.67 84	1.25 300	1.00 155	0.68 125	0.51 115	0.91 118	0.61 248	0.18 100	0.15 177	0.21 155	0.17 125	0.19 115	0.19 169
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.65 201	0.40 331	0.77 225	0.48 96	0.24 19	1.05 328	0.49 234	1.76 337	1.02 203	1.18 264	1.18 241	0.89 203	0.80 241	0.85 104	0.79 308	0.17 62	0.12 22	0.21 155	0.17 125	0.29 315	0.15 56
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
PAM_32	0.77 272	0.28 129	1.03 332	0.52 172	0.30 111	1.32 374	0.35 81	1.97 399	0.65 81	1.02 184	1.06 185	3.05 466	1.49 420	0.96 131	0.36 79	0.19 138	0.13 73	0.20 123	0.18 141	0.19 115	0.19 169

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 69	0.36 306	0.71 173	0.47 72	0.36 204	0.67 182	0.35 81	0.78 38	1.12 249	0.61 87	0.62 62	0.39 17	0.39 48	0.71 62	0.39 108	0.20 169	0.17 240	0.22 182	0.18 141	0.23 236	0.19 169

MyStereo8	0.65 201	0.29 162	1.00 317	0.58 261	0.49 308	0.91 287	0.35 81	1.18 192	1.31 357	1.16 250	1.27 275	0.90 204	0.64 185	0.72 65	0.95 343	0.18 100	0.14 123	0.20 123	0.18 141	0.22 211	0.26 300

CoDeX	0.73 253	0.29 162	0.93 293	0.54 203	0.36 204	1.14 342	0.61 319	2.34 459	1.17 287	1.16 250	1.25 265	0.91 207	0.87 276	1.33 223	0.64 259	0.20 169	0.16 212	0.21 155	0.18 141	0.20 149	0.18 130

GMStereo_Zeroshot	0.67 217	0.61 413	1.01 321	0.64 328	0.37 218	0.84 274	0.35 81	1.05 143	1.12 249	1.12 217	1.06 185	1.27 324	0.54 129	1.19 192	0.59 238	0.32 367	0.17 240	0.31 352	0.18 141	0.52 424	0.22 234

IGEV_Zeroshot_test	0.53 104	0.30 182	0.99 312	0.56 239	0.35 195	0.41 24	0.32 58	1.37 238	0.63 63	1.00 177	1.09 198	0.95 229	0.41 54	0.83 96	0.39 108	0.18 100	0.12 22	0.19 90	0.18 141	0.19 115	0.17 106

EKT-Stereo	0.53 104	0.30 182	0.73 191	0.58 261	0.60 373	0.51 89	0.48 224	0.94 97	0.90 151	0.71 101	0.88 121	0.77 148	0.43 65	1.07 164	0.40 113	0.22 226	0.16 212	0.21 155	0.18 141	0.20 149	0.22 234

TestStereo1	0.63 181	0.28 129	0.75 209	0.76 406	0.31 136	0.48 51	0.43 171	1.30 225	1.21 311	0.97 166	1.31 290	0.64 113	0.77 224	1.75 305	0.42 135	0.20 169	0.15 177	0.22 182	0.18 141	0.21 188	0.17 106

SA-5K	0.63 181	0.28 129	0.75 209	0.76 406	0.31 136	0.48 51	0.43 171	1.30 225	1.21 311	0.97 166	1.31 290	0.64 113	0.77 224	1.75 305	0.42 135	0.20 169	0.15 177	0.22 182	0.18 141	0.21 188	0.17 106

iRaft-Stereo_5w	0.85 311	0.29 162	0.91 287	0.53 188	0.43 275	0.49 63	0.68 340	0.99 115	0.87 140	0.79 119	1.34 305	1.46 361	0.91 291	5.11 435	1.11 368	0.17 62	0.14 123	0.22 182	0.18 141	0.20 149	0.20 200

DAS	0.84 307	0.34 275	1.03 332	0.64 328	0.69 402	0.77 235	0.63 325	1.54 286	1.20 305	1.79 428	1.55 365	0.95 229	1.04 348	2.83 387	0.60 246	0.21 200	0.16 212	0.25 278	0.18 141	0.27 287	0.22 234

SepStereo	0.82 296	0.34 275	1.03 332	0.64 328	0.69 402	0.77 235	0.63 325	1.54 286	1.20 305	1.79 428	1.55 365	0.95 229	1.04 348	2.30 363	0.60 246	0.21 200	0.16 212	0.25 278	0.18 141	0.27 287	0.22 234

GwcNet-ADL	0.64 193	0.31 215	0.79 235	0.56 239	0.41 262	0.60 138	0.58 306	1.41 248	1.26 332	1.08 196	1.13 220	0.91 207	0.60 162	1.04 157	0.78 302	0.27 327	0.18 260	0.18 69	0.18 141	0.25 262	0.29 325

STrans-v2	1.04 368	0.28 129	0.96 306	0.49 111	0.32 154	0.68 189	0.79 368	2.47 469	1.12 249	1.12 217	1.46 344	1.40 347	1.46 415	6.70 471	0.43 144	0.18 100	0.13 73	0.20 123	0.18 141	0.18 78	0.18 130

OMP-Stereo	0.94 336	0.33 252	0.72 179	0.90 447	0.31 136	0.49 63	0.36 95	1.16 185	1.06 220	1.58 408	1.12 215	1.46 361	0.69 197	6.94 474	0.49 193	0.19 138	0.14 123	0.24 240	0.18 141	0.20 149	0.14 28

IIG-Stereo	0.96 340	0.31 215	0.72 179	0.88 442	0.33 174	0.61 144	0.26 24	1.19 200	1.03 207	1.69 418	1.37 314	1.46 361	0.75 212	6.96 475	0.51 204	0.19 138	0.14 123	0.23 220	0.18 141	0.20 149	0.14 28

TestStereo	0.64 193	0.39 325	0.71 173	0.51 151	0.27 51	0.56 117	0.42 154	1.03 129	0.91 156	0.80 121	1.00 155	0.68 125	0.52 119	3.25 402	0.45 160	0.22 226	0.15 177	0.24 240	0.18 141	0.27 287	0.16 81

raft+_RVC	0.53 104	0.26 84	0.54 63	0.60 285	0.47 304	0.54 105	0.54 267	1.27 221	0.99 192	0.76 109	1.03 178	0.70 134	0.56 140	0.93 125	0.47 181	0.18 100	0.14 123	0.19 90	0.18 141	0.18 78	0.15 56

ACVNet	0.63 181	0.31 215	0.54 63	0.54 203	0.36 204	0.80 252	0.46 207	1.37 238	1.07 225	0.93 154	1.30 284	1.08 270	0.85 263	0.80 86	0.94 340	0.21 200	0.19 276	0.21 155	0.18 141	0.22 211	0.18 130

acv_ft	0.75 264	0.31 215	0.95 301	0.70 380	0.86 441	1.24 362	0.53 261	1.44 257	1.07 225	1.24 295	1.30 284	1.08 270	0.92 294	0.80 86	1.34 395	0.21 200	0.19 276	0.21 155	0.18 141	0.21 188	0.18 130

HSM-Net_RVC	0.87 320	0.29 162	0.53 58	0.53 188	0.30 111	1.15 347	0.55 283	3.57 485	1.28 343	1.53 394	1.74 400	1.68 399	0.93 303	1.49 262	0.77 300	0.22 226	0.17 240	0.19 90	0.18 141	0.20 149	0.19 169
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
rvit_stereo_0081	0.44 54	0.33 252	0.64 119	0.54 203	0.35 195	0.41 24	0.44 184	0.66 14	0.95 168	0.48 51	0.52 38	0.50 57	0.46 80	0.82 94	0.44 147	0.25 292	0.20 294	0.22 182	0.19 162	0.25 262	0.17 106

rvit_stereo_0082	0.44 54	0.33 252	0.64 119	0.54 203	0.35 195	0.41 24	0.44 184	0.66 14	0.95 168	0.48 51	0.52 38	0.50 57	0.46 80	0.82 94	0.44 147	0.25 292	0.20 294	0.22 182	0.19 162	0.25 262	0.17 106

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 227	3.18 505	2.55 465	0.39 9	0.23 13	0.44 40	0.23 9	0.63 10	0.42 11	0.44 37	0.44 17	0.34 10	0.28 8	0.56 23	0.29 11	1.35 479	0.10 1	0.22 182	0.19 162	0.46 410	1.31 479

test_sample1	0.61 170	0.29 162	0.75 209	0.50 122	0.31 136	0.76 227	0.48 224	1.59 294	0.84 134	0.90 146	0.94 135	0.88 195	0.95 313	1.16 184	0.67 266	0.22 226	0.18 260	0.20 123	0.19 162	0.21 188	0.21 217

plain	0.46 69	0.27 109	1.01 321	0.50 122	0.40 255	0.35 11	0.37 109	0.87 66	0.56 47	0.43 35	0.76 95	0.42 18	0.40 52	1.13 179	0.45 160	0.21 200	0.15 177	0.24 240	0.19 162	0.24 251	0.16 81

MIM_Stereo	0.57 150	0.24 47	0.92 291	0.46 61	0.30 111	0.54 105	0.28 34	1.27 221	0.75 106	1.00 177	1.16 236	0.93 218	0.53 124	1.45 254	0.61 248	0.16 26	0.16 212	0.20 123	0.19 162	0.17 49	0.14 28

PCWNet_CMD	0.66 208	0.32 231	0.88 274	0.49 111	0.37 218	0.78 240	0.40 137	1.42 250	1.31 357	1.16 250	1.31 290	1.25 316	0.62 176	0.89 116	0.57 233	0.20 169	0.16 212	0.27 312	0.19 162	0.40 383	0.25 278

4D-IteraStereo	0.48 82	0.24 47	0.76 219	0.50 122	0.44 282	0.66 178	0.31 51	0.87 66	1.02 203	1.03 188	0.72 86	0.78 152	0.32 24	0.64 44	0.37 90	0.17 62	0.11 5	0.23 220	0.19 162	0.19 115	0.13 11

iinet-f	0.99 352	0.45 355	3.71 479	0.55 226	0.43 275	1.81 428	0.68 340	1.14 181	1.14 264	1.18 264	1.42 327	1.58 381	1.44 412	1.34 226	1.59 425	0.24 266	0.23 344	0.20 123	0.19 162	0.26 273	0.25 278

x	0.54 119	0.31 215	0.61 104	0.47 72	0.30 111	0.67 182	0.47 214	1.53 284	0.79 121	0.81 125	0.83 111	0.78 152	0.70 202	0.70 58	0.62 251	0.21 200	0.19 276	0.22 182	0.19 162	0.21 188	0.20 200

CRFU-Net	0.86 316	0.39 325	1.00 317	0.65 342	0.57 353	1.78 427	0.86 386	2.15 431	0.81 124	1.38 360	1.18 241	1.64 394	1.19 380	1.35 227	0.90 336	0.26 312	0.22 333	0.21 155	0.19 162	0.23 236	0.24 266

dd	0.59 161	0.48 366	0.97 308	0.55 226	0.32 154	0.64 156	0.47 214	1.02 125	1.34 368	0.78 116	0.86 116	0.58 91	0.54 129	1.01 147	0.86 328	0.28 340	0.18 260	0.26 297	0.19 162	0.32 343	0.24 266

GLC_STEREO	0.39 22	0.25 70	0.41 15	0.54 203	0.23 13	0.48 51	0.30 46	0.73 23	0.58 50	0.52 68	0.73 88	0.51 61	0.31 18	0.64 44	0.42 135	0.17 62	0.20 294	0.23 220	0.19 162	0.21 188	0.17 106

test_3	0.55 134	0.23 34	0.71 173	0.53 188	0.28 74	0.61 144	0.40 137	0.92 84	1.05 216	1.19 268	0.68 72	0.93 218	0.44 72	1.67 292	0.39 108	0.15 10	0.12 22	0.22 182	0.19 162	0.21 188	0.14 28

HHNet	0.62 174	0.26 84	0.63 112	0.43 23	0.45 289	0.50 73	0.58 306	1.07 158	1.01 200	1.25 300	2.23 441	0.70 134	0.61 171	1.07 164	0.47 181	0.20 169	0.13 73	0.23 220	0.19 162	0.19 115	0.30 337

AAGNet	1.83 447	0.28 129	0.72 179	0.61 298	0.32 154	0.67 182	0.51 242	0.96 108	0.98 185	1.47 381	1.20 251	1.00 246	1.18 377	2.83 387	22.77 515	0.22 226	0.13 73	0.22 182	0.19 162	0.23 236	0.15 56

TransformOpticalFlow	0.96 340	0.28 129	0.89 280	0.52 172	0.31 136	0.66 178	0.54 267	1.75 331	1.12 249	1.09 202	1.44 336	1.37 346	1.01 339	6.70 471	0.42 135	0.19 138	0.12 22	0.20 123	0.19 162	0.18 78	0.19 169

NRIStereo	0.60 164	0.29 162	0.69 155	0.53 188	0.28 74	0.63 153	0.33 64	1.08 164	0.87 140	1.14 234	0.87 119	0.91 207	0.59 159	2.24 357	0.49 193	0.20 169	0.14 123	0.21 155	0.19 162	0.21 188	0.17 106

ASMatch	0.88 321	0.26 84	0.69 155	0.51 151	0.35 195	0.48 51	0.37 109	1.12 177	0.92 161	1.10 210	3.28 465	0.96 235	0.98 327	4.90 432	0.49 193	0.19 138	0.16 212	0.22 182	0.19 162	0.19 115	0.27 309

SST-Stereo	0.83 302	0.28 129	0.72 179	0.59 274	0.31 136	0.72 209	0.26 24	1.09 166	0.86 136	1.47 381	1.10 202	1.00 246	0.87 276	5.73 452	0.45 160	0.22 226	0.13 73	0.23 220	0.19 162	0.23 236	0.18 130

PFNet	0.91 329	0.26 84	1.10 356	0.63 319	0.32 154	0.64 156	0.56 291	1.17 187	0.99 192	1.47 381	1.08 193	0.98 239	0.69 197	6.62 466	0.54 224	0.20 169	0.12 22	0.24 240	0.19 162	0.20 149	0.17 106

DeepStereo_RVC	0.55 134	0.29 162	0.72 179	0.51 151	0.30 111	0.59 130	0.33 64	1.03 129	0.70 93	1.16 250	0.93 132	0.83 174	0.94 308	0.96 131	0.54 224	0.21 200	0.14 123	0.21 155	0.19 162	0.24 251	0.24 266

CRE-IMP	0.55 134	0.30 182	0.74 206	0.52 172	0.29 90	0.79 244	0.25 15	1.04 135	0.72 99	1.09 202	0.95 136	0.81 162	0.57 149	1.10 171	0.50 199	0.21 200	0.14 123	0.23 220	0.19 162	0.28 304	0.22 234

CFNet_pseudo	0.66 208	0.32 231	0.86 256	0.48 96	0.39 245	0.70 201	0.40 137	1.33 227	1.22 317	1.16 250	1.34 305	1.24 312	0.64 185	0.98 139	0.59 238	0.21 200	0.16 212	0.33 372	0.19 162	0.36 362	0.25 278

XX-Stereo	0.63 181	0.26 84	1.90 443	0.81 419	0.67 394	0.43 36	0.23 9	1.03 129	0.58 50	0.65 93	1.56 369	1.41 350	0.39 48	1.28 211	0.35 70	0.20 169	0.14 123	0.20 123	0.19 162	0.18 78	0.14 28

222	1.61 434	0.29 162	0.67 138	0.56 239	0.29 90	1.06 331	0.42 154	2.17 440	1.31 357	1.31 333	1.52 358	0.92 216	0.94 308	1.76 310	17.65 509	0.24 266	0.20 294	0.21 155	0.19 162	0.22 211	0.23 252

AFF-stereo	0.58 156	0.25 70	0.64 119	0.46 61	0.29 90	0.34 10	0.38 115	1.15 183	1.14 264	1.17 259	1.60 377	1.10 282	0.71 206	0.97 138	0.43 144	0.13 2	0.11 5	0.19 90	0.19 162	0.17 49	0.14 28

DMCA	0.67 217	0.34 275	0.90 284	0.51 151	0.44 282	0.86 278	0.47 214	1.42 250	1.02 203	1.17 259	1.12 215	1.23 310	0.75 212	0.78 80	0.95 343	0.25 292	0.19 276	0.27 312	0.19 162	0.24 251	0.27 309

BEATNet_4x	0.73 253	0.49 369	1.17 370	0.53 188	0.26 34	1.03 325	0.55 283	1.82 357	1.06 220	1.21 276	1.22 255	0.96 235	0.91 291	1.01 147	1.06 357	0.21 200	0.14 123	0.24 240	0.19 162	0.37 366	0.21 217

SuperB	2.53 475	0.59 404	18.45 506	0.69 375	0.50 315	1.87 435	0.88 390	1.67 315	2.39 464	1.50 390	1.42 327	1.14 294	1.15 373	4.28 422	5.07 475	0.24 266	0.19 276	0.22 182	0.19 162	7.86 514	0.34 362

RASNet	1.12 384	0.30 182	0.91 287	0.66 349	0.77 422	0.97 311	0.57 302	1.37 238	1.35 377	1.02 184	1.34 305	2.11 438	1.43 410	7.09 476	1.39 403	0.19 138	0.17 240	0.17 38	0.19 162	0.18 78	0.16 81

MSMDNet	0.66 208	0.32 231	0.87 267	0.49 111	0.37 218	0.79 244	0.40 137	1.43 256	1.31 357	1.15 240	1.31 290	1.24 312	0.63 181	0.88 111	0.57 233	0.21 200	0.16 212	0.26 297	0.19 162	0.39 379	0.24 266

HI	0.64 193	0.32 231	0.68 142	0.47 72	0.51 326	0.41 24	0.36 95	1.04 135	0.75 106	1.31 333	1.43 331	1.62 386	1.12 367	0.94 128	0.88 330	0.15 10	0.12 22	0.20 123	0.20 194	0.20 149	0.18 130

CoSv	0.64 193	0.32 231	0.68 142	0.47 72	0.51 326	0.41 24	0.36 95	1.04 135	0.75 106	1.31 333	1.43 331	1.62 386	1.12 367	0.94 128	0.88 330	0.15 10	0.12 22	0.20 123	0.20 194	0.20 149	0.18 130

tg	0.52 94	0.24 47	0.61 104	0.49 111	0.30 111	0.90 284	0.29 39	1.07 158	0.83 130	0.83 131	1.02 169	0.62 107	0.43 65	1.35 227	0.41 124	0.17 62	0.12 22	0.22 182	0.20 194	0.17 49	0.15 56

rvit_stereo_0083	0.47 76	0.33 252	0.81 241	0.56 239	0.36 204	0.50 73	0.44 184	0.68 16	0.95 168	0.49 56	0.57 54	0.55 77	0.49 108	0.88 111	0.46 174	0.25 292	0.25 360	0.24 240	0.20 194	0.24 251	0.17 106

rvit_stereo_0081_aga	0.44 54	0.34 275	0.73 191	0.51 151	0.41 262	0.50 73	0.40 137	0.81 52	0.57 49	0.58 76	0.56 51	0.53 73	0.43 65	0.66 51	0.40 113	0.26 312	0.21 315	0.22 182	0.20 194	0.26 273	0.18 130

rvit_stereo_0080	0.44 54	0.32 231	0.71 173	0.47 72	0.36 204	0.42 31	0.55 283	0.82 55	0.68 88	0.50 63	0.60 58	0.55 77	0.47 89	0.59 29	0.44 147	0.26 312	0.21 315	0.20 123	0.20 194	0.31 335	0.19 169

MyStereo07	0.48 82	0.29 162	0.50 40	0.55 226	0.45 289	0.59 130	0.79 368	1.05 143	0.51 36	0.48 51	0.53 40	0.43 21	0.55 136	1.30 216	0.34 61	0.17 62	0.16 212	0.24 240	0.20 194	0.23 236	0.20 200

MyStereo06	0.61 170	0.28 129	0.95 301	0.56 239	0.46 299	0.61 144	0.73 352	1.78 345	0.67 84	1.03 188	1.12 215	1.13 292	0.56 140	0.78 80	0.41 124	0.17 62	0.16 212	0.23 220	0.20 194	0.22 211	0.20 200

MyStereo05	0.66 208	0.28 129	1.07 346	0.56 239	0.46 299	0.61 144	0.73 352	1.34 232	1.41 402	1.15 240	0.91 127	0.77 148	0.80 241	1.41 249	0.63 255	0.17 62	0.16 212	0.23 220	0.20 194	0.22 211	0.20 200

MyStereo04	0.67 217	0.29 162	1.07 346	0.55 226	0.45 289	0.59 130	0.79 368	1.50 270	1.40 398	0.91 151	0.91 127	0.74 139	0.86 271	1.52 265	0.62 251	0.17 62	0.16 212	0.24 240	0.20 194	0.23 236	0.20 200

AE-Stereo	0.49 87	0.27 109	0.67 138	0.60 285	0.39 245	0.67 182	0.46 207	1.18 192	1.09 238	0.47 47	0.75 93	0.69 130	0.47 89	0.59 29	0.40 113	0.16 26	0.15 177	0.21 155	0.20 194	0.19 115	0.15 56

whm_eth	0.44 54	0.32 231	0.71 173	0.47 72	0.36 204	0.42 31	0.55 283	0.82 55	0.68 88	0.50 63	0.60 58	0.55 77	0.47 89	0.59 29	0.44 147	0.26 312	0.21 315	0.20 123	0.20 194	0.31 335	0.19 169

MIF-Stereo (partial)	0.45 62	0.25 70	0.70 161	0.50 122	0.52 336	0.35 11	0.26 24	0.91 81	0.59 56	0.45 43	0.71 83	0.51 61	0.51 115	1.11 174	0.45 160	0.20 169	0.16 212	0.23 220	0.20 194	0.24 251	0.18 130

CBFPSM	0.92 331	0.33 252	1.86 442	0.49 111	0.38 235	1.75 420	0.84 380	1.39 244	1.12 249	1.09 202	0.99 151	2.37 448	1.66 437	1.32 221	1.42 412	0.19 138	0.18 260	0.20 123	0.20 194	0.21 188	0.33 358

RAFT_CTSACE	0.63 181	0.26 84	0.88 274	0.55 226	0.51 326	0.71 206	0.44 184	0.80 49	0.97 180	0.97 166	1.84 413	1.18 300	0.68 194	1.47 260	0.36 79	0.16 26	0.15 177	0.21 155	0.20 194	0.20 149	0.14 28

CSP-Net	0.97 346	0.38 320	0.83 248	0.53 188	0.41 262	1.63 410	0.77 363	2.00 404	1.05 216	1.25 300	1.20 251	1.33 336	0.83 256	4.93 434	0.85 326	0.32 367	0.22 333	0.20 123	0.20 194	0.23 236	0.25 278

AASNet	0.76 270	0.35 296	0.91 287	0.79 413	0.81 434	1.14 342	0.56 291	2.02 412	1.08 231	1.22 281	1.24 261	0.93 218	0.76 220	0.77 78	1.16 373	0.27 327	0.23 344	0.24 240	0.20 194	0.28 304	0.24 266

Patchmatch Stereo++	0.55 134	0.30 182	0.73 191	0.50 122	0.27 51	0.65 170	0.29 39	1.05 143	0.64 67	1.12 217	0.96 139	0.83 174	0.60 162	1.37 233	0.45 160	0.22 226	0.14 123	0.24 240	0.20 194	0.26 273	0.18 130
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
NF-Stereo	0.80 287	0.30 182	0.75 209	0.60 285	0.31 136	0.64 156	0.44 184	1.21 203	0.90 151	1.29 314	1.02 169	0.82 167	0.57 149	5.40 444	0.48 186	0.23 251	0.14 123	0.24 240	0.20 194	0.20 149	0.30 337

OCTAStereo	0.80 287	0.30 182	0.75 209	0.60 285	0.31 136	0.64 156	0.44 184	1.21 203	0.90 151	1.29 314	1.01 161	0.82 167	0.57 149	5.35 439	0.48 186	0.24 266	0.14 123	0.24 240	0.20 194	0.20 149	0.30 337

PSM-adaLoss	0.54 119	0.30 182	0.73 191	0.50 122	0.27 51	0.65 170	0.41 150	1.04 135	0.64 67	1.12 217	0.96 139	0.82 167	0.61 171	1.06 160	0.45 160	0.22 226	0.14 123	0.24 240	0.20 194	0.26 273	0.18 130

ROB_FTStereo_v2	0.54 119	0.30 182	0.73 191	0.50 122	0.27 51	0.64 156	0.42 154	1.05 143	0.64 67	1.12 217	0.96 139	0.83 174	0.60 162	1.12 177	0.46 174	0.22 226	0.14 123	0.24 240	0.20 194	0.26 273	0.18 130

ROB_FTStereo	0.54 119	0.30 182	0.73 191	0.50 122	0.27 51	0.64 156	0.25 15	1.05 143	0.64 67	1.12 217	0.95 136	0.82 167	0.61 171	1.15 181	0.45 160	0.22 226	0.14 123	0.24 240	0.20 194	0.26 273	0.18 130

HUI-Stereo	0.52 94	0.30 182	0.73 191	0.50 122	0.27 51	0.65 170	0.30 46	1.04 135	0.64 67	1.12 217	0.96 139	0.83 174	0.60 162	0.79 84	0.45 160	0.22 226	0.14 123	0.24 240	0.20 194	0.26 273	0.18 130

DEmStereo	0.97 346	0.23 34	0.79 235	0.47 72	0.32 154	1.04 327	0.56 291	0.93 90	0.89 147	1.39 365	2.14 438	1.02 255	2.07 462	5.64 450	0.77 300	0.17 62	0.15 177	0.20 123	0.20 194	0.18 78	0.20 200

RAFT_R40	0.83 302	0.28 129	0.73 191	0.59 274	0.31 136	0.69 194	0.44 184	1.10 169	0.95 168	1.47 381	1.10 202	1.00 246	0.85 263	5.53 446	0.46 174	0.22 226	0.13 73	0.23 220	0.20 194	0.23 236	0.18 130

DRaft	0.80 287	0.24 47	0.70 161	0.45 56	0.30 111	0.97 311	0.53 261	1.05 143	0.97 180	1.78 425	2.02 430	0.80 158	1.74 440	2.73 385	0.72 282	0.17 62	0.14 123	0.20 123	0.20 194	0.18 78	0.21 217

RE-Stereo	0.80 287	0.30 182	0.75 209	0.60 285	0.31 136	0.64 156	0.44 184	1.21 203	0.90 151	1.29 314	1.01 161	0.81 162	0.57 149	5.37 442	0.48 186	0.24 266	0.14 123	0.24 240	0.20 194	0.20 149	0.30 337

TVStereo	0.80 287	0.30 182	0.75 209	0.60 285	0.31 136	0.64 156	0.44 184	1.21 203	0.90 151	1.29 314	1.01 161	0.81 162	0.57 149	5.37 442	0.48 186	0.24 266	0.14 123	0.24 240	0.20 194	0.20 149	0.30 337

iGMRVC	0.56 143	0.30 182	0.73 191	0.50 122	0.27 51	0.65 170	0.38 115	1.05 143	0.64 67	1.12 217	0.96 139	0.83 174	0.60 162	1.52 265	0.46 174	0.22 226	0.14 123	0.24 240	0.20 194	0.26 273	0.18 130

RAFT-RH_RVC	1.03 365	0.24 47	0.67 138	0.49 111	0.28 74	0.81 260	0.33 64	0.83 59	1.08 231	2.05 446	4.65 482	1.04 262	0.57 149	5.98 459	0.50 199	0.18 100	0.13 73	0.26 297	0.20 194	0.16 28	0.17 106

IRAFT_RVC	0.88 321	0.28 129	0.76 219	0.63 319	0.31 136	0.65 170	1.02 419	1.22 211	0.94 166	1.22 281	1.04 181	1.01 253	0.98 327	5.82 454	0.53 218	0.22 226	0.12 22	0.25 278	0.20 194	0.20 149	0.19 169

iRAFT	0.55 134	0.30 182	0.73 191	0.50 122	0.27 51	0.65 170	0.29 39	1.05 143	0.64 67	1.12 217	0.96 139	0.83 174	0.60 162	1.37 233	0.45 160	0.22 226	0.14 123	0.24 240	0.20 194	0.26 273	0.18 130

RAFT-IKP	0.54 119	0.30 182	0.73 191	0.50 122	0.27 51	0.59 130	0.36 95	1.04 135	0.64 67	1.12 217	0.96 139	0.83 174	0.61 171	1.22 196	0.45 160	0.22 226	0.14 123	0.24 240	0.20 194	0.26 273	0.18 130

iRaftStereo_RVC	0.47 76	0.26 84	0.64 119	0.50 122	0.29 90	0.53 98	0.33 64	1.05 143	0.77 114	0.84 134	1.00 155	0.55 77	0.37 40	0.81 91	0.40 113	0.17 62	0.12 22	0.22 182	0.20 194	0.19 115	0.15 56

GEStereo_RVC	0.90 326	0.37 313	0.99 312	0.64 328	0.50 315	0.95 303	0.79 368	2.42 466	1.17 287	1.16 250	1.11 208	1.26 320	0.92 294	3.24 401	0.90 336	0.29 350	0.19 276	0.23 220	0.20 194	0.27 287	0.29 325

GES	0.66 208	0.34 275	0.90 284	0.59 274	0.38 235	0.94 299	0.57 302	2.11 424	0.86 136	1.02 184	1.11 208	0.66 120	0.79 235	0.99 142	0.61 248	0.27 327	0.19 276	0.20 123	0.20 194	0.21 188	0.30 337

xxxx	1.51 425	0.28 129	0.68 142	0.54 203	0.28 74	1.16 349	0.44 184	2.19 443	1.29 347	1.09 202	1.36 312	1.22 305	0.85 263	1.79 313	15.70 508	0.24 266	0.21 315	0.21 155	0.20 194	0.22 211	0.23 252

test_xeample	1.45 421	0.28 129	0.65 126	0.51 151	0.28 74	0.94 299	0.59 314	2.14 429	1.29 347	1.24 295	1.51 357	0.88 195	0.86 271	1.46 256	15.10 505	0.22 226	0.20 294	0.22 182	0.20 194	0.22 211	0.22 234

UNet	0.83 302	0.34 275	1.31 389	0.58 261	0.74 411	1.58 406	0.49 234	1.41 248	1.04 212	1.21 276	1.08 193	1.54 374	1.12 367	1.65 287	1.09 363	0.23 251	0.17 240	0.25 278	0.20 194	0.25 262	0.22 234

FENet	0.60 164	0.28 129	0.63 112	0.54 203	0.33 174	0.83 267	0.38 115	1.27 221	1.07 225	1.00 177	0.86 116	0.99 245	0.85 263	0.96 131	0.68 270	0.22 226	0.15 177	0.23 220	0.20 194	0.22 211	0.23 252

ccs_rob	0.66 208	0.33 252	0.86 256	0.48 96	0.39 245	0.70 201	0.40 137	1.33 227	1.22 317	1.16 250	1.34 305	1.23 310	0.64 185	0.98 139	0.59 238	0.21 200	0.16 212	0.35 390	0.20 194	0.37 366	0.25 278

DISCO	1.03 365	0.34 275	1.11 358	0.69 375	0.45 289	2.07 446	0.84 380	2.13 425	1.50 415	1.15 240	1.33 298	2.40 450	1.07 358	2.60 380	1.51 421	0.23 251	0.18 260	0.22 182	0.20 194	0.31 335	0.27 309

FACV-RUCA	0.63 181	0.34 275	0.82 244	0.62 310	0.65 387	0.81 260	0.41 150	1.44 257	1.07 225	0.86 141	1.14 224	0.61 102	0.69 197	0.80 86	0.53 218	0.28 340	0.19 276	0.47 431	0.21 237	0.35 355	0.25 278

test_sample2	0.62 174	0.29 162	0.74 206	0.50 122	0.28 74	0.80 252	0.61 319	1.61 301	1.00 197	0.88 143	0.99 151	0.94 221	0.83 256	1.16 184	0.51 204	0.23 251	0.18 260	0.22 182	0.21 237	0.23 236	0.22 234

CAS++	0.47 76	0.31 215	0.56 74	0.47 72	0.32 154	0.42 31	0.28 34	1.76 337	0.72 99	0.71 101	0.72 86	0.37 14	0.28 8	0.69 54	0.33 46	0.27 327	0.22 333	0.26 297	0.21 237	0.29 315	0.19 169
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DispNO	0.93 334	0.30 182	1.34 397	0.55 226	0.55 348	0.89 281	0.49 234	1.48 264	1.21 311	1.17 259	1.27 275	1.19 301	0.90 288	5.23 437	0.74 286	0.22 226	0.17 240	0.24 240	0.21 237	0.19 115	0.20 200

SMFormer	0.75 264	0.30 182	0.86 256	0.46 61	0.26 34	0.82 262	0.43 171	2.05 414	1.39 393	1.23 287	1.47 345	0.98 239	0.95 313	1.71 300	0.82 318	0.24 266	0.20 294	0.22 182	0.21 237	0.23 236	0.24 266

tta	0.75 264	0.30 182	0.86 256	0.46 61	0.26 34	0.82 262	0.43 171	2.05 414	1.39 393	1.23 287	1.47 345	0.98 239	0.95 313	1.71 300	0.82 318	0.24 266	0.20 294	0.22 182	0.21 237	0.18 78	0.18 130

CFNet_ucs	0.70 227	0.33 252	0.88 274	0.50 122	0.43 275	0.74 216	0.44 184	1.60 298	1.29 347	1.22 281	1.54 363	1.09 280	0.63 181	0.99 142	0.59 238	0.25 292	0.20 294	0.37 401	0.21 237	0.40 383	0.28 321

gwcnet-sp	0.74 256	0.33 252	1.44 404	0.57 255	0.45 289	1.40 387	0.54 267	1.50 270	1.14 264	1.30 323	1.02 169	0.94 221	0.82 248	1.39 242	0.76 294	0.21 200	0.21 315	0.22 182	0.21 237	0.22 211	0.22 234

scenet	0.74 256	0.33 252	1.44 404	0.57 255	0.45 289	1.40 387	0.54 267	1.50 270	1.14 264	1.30 323	1.02 169	0.94 221	0.82 248	1.39 242	0.76 294	0.21 200	0.21 315	0.22 182	0.21 237	0.22 211	0.22 234

CASS	0.65 201	0.34 275	0.72 179	0.56 239	0.27 51	0.78 240	0.42 154	1.59 294	0.86 136	1.30 323	1.25 265	0.87 191	0.84 260	0.84 99	0.54 224	0.35 390	0.19 276	0.26 297	0.21 237	0.28 304	0.42 394
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.74 256	0.33 252	1.44 404	0.57 255	0.45 289	1.40 387	0.54 267	1.50 270	1.14 264	1.30 323	1.02 169	0.94 221	0.82 248	1.39 242	0.76 294	0.21 200	0.21 315	0.22 182	0.21 237	0.22 211	0.22 234

DisPM	0.66 208	0.28 129	0.72 179	0.61 298	0.35 195	0.62 152	0.45 200	1.02 125	0.99 192	1.56 402	1.10 202	0.80 158	0.59 159	2.37 368	0.41 124	0.23 251	0.14 123	0.23 220	0.21 237	0.20 149	0.25 278

IER	0.70 227	0.31 215	1.02 328	0.48 96	0.52 336	1.34 378	0.51 242	1.17 187	0.99 192	1.23 287	1.34 305	1.12 287	1.11 364	0.99 142	0.71 279	0.20 169	0.16 212	0.21 155	0.21 237	0.20 149	0.19 169

NINENet	0.77 272	0.37 313	0.78 233	0.62 310	0.51 326	2.34 457	0.42 154	1.83 362	1.04 212	1.14 234	1.23 259	1.03 259	0.62 176	1.24 203	0.70 274	0.28 340	0.23 344	0.31 352	0.21 237	0.26 273	0.25 278

GMOStereo	0.53 104	0.26 84	0.65 126	0.50 122	0.29 90	0.52 93	0.43 171	0.89 74	0.96 173	1.41 368	1.14 224	0.85 183	0.56 140	0.59 29	0.38 100	0.16 26	0.14 123	0.24 240	0.21 237	0.20 149	0.15 56

error version	0.53 104	0.26 84	0.65 126	0.50 122	0.29 90	0.52 93	0.43 171	0.89 74	0.96 173	1.41 368	1.14 224	0.85 183	0.56 140	0.59 29	0.38 100	0.16 26	0.14 123	0.24 240	0.21 237	0.20 149	0.15 56

test-v	0.53 104	0.26 84	0.65 126	0.50 122	0.29 90	0.52 93	0.43 171	0.89 74	0.96 173	1.41 368	1.14 224	0.85 183	0.56 140	0.59 29	0.38 100	0.16 26	0.14 123	0.24 240	0.21 237	0.20 149	0.15 56

FTStereo	0.91 329	0.26 84	0.56 74	0.54 203	0.33 174	0.66 178	1.87 474	1.00 119	0.75 106	1.75 422	4.15 475	1.04 262	1.65 433	1.57 276	0.46 174	0.19 138	0.16 212	0.23 220	0.21 237	0.18 78	0.63 445

GrayStereo	0.82 296	0.26 84	0.58 89	0.63 319	0.37 218	0.76 227	1.86 473	1.11 175	0.87 140	1.99 443	1.89 420	1.08 270	1.82 448	1.39 242	0.48 186	0.19 138	0.14 123	0.19 90	0.21 237	0.18 78	0.39 385

Pruner-Stereo	0.62 174	0.29 162	0.70 161	0.61 298	0.31 136	0.63 153	0.43 171	1.17 187	0.99 192	1.53 394	1.08 193	0.95 229	0.55 136	1.35 227	0.51 204	0.23 251	0.14 123	0.24 240	0.21 237	0.21 188	0.23 252

test-2	0.53 104	0.26 84	0.65 126	0.50 122	0.29 90	0.52 93	0.43 171	0.89 74	0.96 173	1.41 368	1.14 224	0.85 183	0.56 140	0.59 29	0.38 100	0.16 26	0.14 123	0.24 240	0.21 237	0.20 149	0.15 56

ICVP	0.63 181	0.33 252	0.57 84	0.61 298	0.40 255	0.80 252	0.58 306	1.61 301	0.89 147	0.90 146	1.24 261	0.88 195	0.73 208	0.72 65	0.88 330	0.29 350	0.21 315	0.22 182	0.21 237	0.24 251	0.27 309
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.55 134	0.56 394	1.46 411	0.60 285	0.51 326	0.48 51	0.52 253	0.79 42	0.68 88	0.50 63	0.67 69	0.46 34	0.62 176	0.59 29	0.40 113	0.22 226	0.17 240	0.22 182	0.21 237	0.86 458	0.56 432

CroCo_RVC	0.55 134	0.56 394	1.46 411	0.60 285	0.51 326	0.48 51	0.52 253	0.79 42	0.68 88	0.50 63	0.67 69	0.46 34	0.62 176	0.59 29	0.40 113	0.22 226	0.17 240	0.22 182	0.21 237	0.86 458	0.56 432

GMStereo	0.55 134	0.45 355	0.94 297	0.50 122	0.32 154	0.64 156	0.43 171	1.00 119	1.40 398	0.82 129	0.73 88	0.51 61	0.45 75	0.85 104	0.55 228	0.24 266	0.15 177	0.20 123	0.21 237	0.31 335	0.24 266
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.85 311	0.38 320	0.94 297	0.80 416	1.03 454	1.17 351	0.58 306	1.52 278	1.20 305	1.19 268	1.62 384	1.13 292	1.20 383	1.80 314	1.06 357	0.24 266	0.24 353	0.24 240	0.21 237	0.23 236	0.27 309

AdaStereo	0.70 227	0.43 345	0.75 209	0.73 398	0.37 218	0.92 294	0.53 261	1.85 366	1.18 294	1.12 217	1.23 259	1.07 269	0.65 191	0.96 131	0.63 255	0.31 361	0.15 177	0.32 364	0.21 237	0.29 315	0.22 234
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.
LE_ROB	8.05 503	0.37 313	23.53 511	0.74 401	0.33 174	2.77 470	2.87 500	3.71 487	27.24 520	25.39 520	8.87 503	8.46 501	26.71 519	6.65 467	21.99 512	0.21 200	0.19 276	0.20 123	0.21 237	0.25 262	0.22 234

ACV-stereo	0.99 352	0.51 379	1.41 402	0.56 239	0.41 262	2.43 461	0.57 302	1.15 183	1.18 294	0.81 125	1.01 161	3.39 472	2.14 464	1.60 281	1.07 360	0.27 327	0.22 333	0.22 182	0.22 265	0.28 304	0.32 352

rvit_stereo_ft	0.47 76	0.35 296	0.87 267	0.67 361	0.42 267	0.40 20	0.59 314	0.81 52	0.74 105	0.46 44	0.55 48	0.57 86	0.49 108	0.65 49	0.50 199	0.25 292	0.17 240	0.22 182	0.22 265	0.24 251	0.17 106

1111x	1.70 442	0.29 162	0.86 256	0.51 151	0.27 51	1.01 320	0.68 340	2.22 447	1.28 343	1.13 231	1.40 324	1.21 303	1.10 363	5.53 446	15.20 506	0.22 226	0.21 315	0.22 182	0.22 265	0.24 251	0.22 234

CASnet	0.41 36	0.25 70	0.48 30	0.50 122	0.20 2	0.50 73	0.36 95	0.81 52	0.80 122	0.83 131	0.68 72	0.48 44	0.31 18	0.54 18	0.32 34	0.18 100	0.12 22	0.27 312	0.22 265	0.23 236	0.14 28
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
BUS	0.74 256	0.32 231	0.68 142	0.54 203	0.44 282	2.34 457	0.42 154	2.16 434	0.98 185	1.20 272	1.11 208	1.03 259	0.62 176	0.91 118	0.70 274	0.24 266	0.17 240	0.25 278	0.22 265	0.22 211	0.22 234

raft_robust	0.68 221	0.30 182	0.64 119	0.52 172	0.26 34	0.54 105	0.35 81	1.33 227	1.24 324	1.16 250	1.07 189	0.60 98	0.54 129	3.58 412	0.37 90	0.18 100	0.14 123	0.20 123	0.22 265	0.20 149	0.16 81

RAFT+CT+SA	0.58 156	0.29 162	0.60 101	0.66 349	0.37 218	0.42 31	0.55 283	1.27 221	1.03 207	0.70 99	1.22 255	0.60 98	0.70 202	1.64 286	0.41 124	0.18 100	0.13 73	0.22 182	0.22 265	0.21 188	0.18 130

test_5	0.65 201	0.30 182	0.75 209	0.67 361	0.50 315	0.92 294	0.52 253	1.39 244	1.12 249	0.76 109	1.11 208	1.00 246	0.90 288	1.53 269	0.45 160	0.18 100	0.13 73	0.23 220	0.22 265	0.21 188	0.19 169

BSDual-CNN	0.71 234	0.32 231	0.68 142	0.54 203	0.44 282	1.27 366	0.65 329	2.16 434	0.98 185	1.20 272	1.11 208	1.12 287	0.74 210	0.91 118	0.66 263	0.24 266	0.17 240	0.25 278	0.22 265	0.22 211	0.22 234

hknet	0.77 272	0.32 231	0.95 301	0.54 203	0.38 235	1.27 366	0.65 329	2.16 434	1.07 225	1.20 272	1.11 208	1.59 382	0.81 244	1.37 233	0.66 263	0.22 226	0.17 240	0.25 278	0.22 265	0.22 211	0.22 234

test_4	0.53 104	0.22 24	0.56 74	0.54 203	0.32 154	0.64 156	0.39 130	0.80 49	0.62 60	0.92 153	1.87 418	0.68 125	0.42 58	1.16 184	0.37 90	0.15 10	0.13 73	0.20 123	0.22 265	0.20 149	0.15 56

AACVNet	0.86 316	0.35 296	0.79 235	0.82 425	0.39 245	0.76 227	0.49 234	1.61 301	0.81 124	1.08 196	1.33 298	1.30 331	0.93 303	4.34 423	0.74 286	0.25 292	0.21 315	0.28 325	0.22 265	0.29 315	0.25 278

ADLNet2	0.88 321	0.34 275	1.17 370	0.77 409	0.64 385	1.12 340	0.76 360	1.74 329	1.24 324	1.21 276	1.65 390	1.71 402	1.05 352	1.67 292	1.17 375	0.24 266	0.21 315	0.21 155	0.22 265	0.26 273	0.29 325

CrosDoStereo	1.58 429	0.24 47	0.72 179	0.48 96	0.29 90	0.67 182	12.49 509	1.10 169	0.98 185	1.34 348	1.75 403	1.00 246	1.89 451	6.65 467	0.81 313	0.19 138	0.15 177	0.20 123	0.22 265	0.18 78	0.19 169

PSM-softLoss	0.78 280	0.31 215	0.77 225	0.58 261	0.32 154	0.56 117	0.40 137	1.18 192	0.70 93	1.24 295	1.07 189	0.83 174	0.52 119	5.36 440	0.53 218	0.24 266	0.15 177	0.25 278	0.22 265	0.20 149	0.25 278

KMStereo	0.78 280	0.31 215	0.77 225	0.58 261	0.32 154	0.56 117	0.40 137	1.18 192	0.70 93	1.24 295	1.07 189	0.83 174	0.52 119	5.36 440	0.53 218	0.24 266	0.15 177	0.25 278	0.22 265	0.20 149	0.25 278

DeepStereo_LL	1.58 429	0.24 47	0.72 179	0.48 96	0.29 90	0.67 182	12.49 509	1.10 169	0.98 185	1.34 348	1.75 403	1.00 246	1.89 451	6.65 467	0.81 313	0.19 138	0.15 177	0.20 123	0.22 265	0.18 78	0.19 169

THIR-Stereo	1.02 363	0.27 109	0.69 155	0.49 111	0.28 74	0.95 303	1.34 448	1.03 129	0.97 180	1.34 348	1.90 421	1.17 297	1.58 426	6.44 464	0.78 302	0.19 138	0.14 123	0.21 155	0.22 265	0.19 115	0.20 200

sCroCo_RVC	0.49 87	0.40 331	1.02 328	0.65 342	0.60 373	0.52 93	0.40 137	0.83 59	0.61 58	0.44 37	0.74 91	0.49 51	0.50 112	0.63 43	0.48 186	0.26 312	0.27 373	0.23 220	0.22 265	0.29 315	0.25 278

MMNet	0.84 307	0.32 231	1.09 353	0.60 285	0.59 370	1.85 433	0.49 234	1.51 276	1.27 338	1.37 355	1.15 231	1.26 320	1.18 377	1.67 292	1.22 379	0.19 138	0.18 260	0.23 220	0.22 265	0.25 262	0.21 217

GANet-RSSM	0.72 236	0.28 129	0.63 112	0.64 328	0.58 362	0.80 252	0.58 306	1.89 376	1.08 231	1.04 191	1.25 265	1.15 295	1.04 348	1.49 262	0.62 251	0.25 292	0.19 276	0.22 182	0.22 265	0.22 211	0.21 217

DN-CSS_ROB	0.64 193	0.32 231	1.05 337	0.55 226	0.40 255	0.54 105	0.45 200	1.21 203	0.93 163	1.03 188	1.47 345	0.69 130	0.63 181	1.76 310	0.49 193	0.18 100	0.14 123	0.25 278	0.22 265	0.22 211	0.20 200

DDVS	0.78 280	0.41 338	0.94 297	0.60 285	0.43 275	1.30 371	0.43 171	1.40 246	0.91 156	1.20 272	1.15 231	1.43 352	0.64 185	2.18 352	0.89 333	0.28 340	0.22 333	0.26 297	0.23 287	0.31 335	0.33 358

xx1	0.67 217	0.31 215	0.50 40	0.54 203	0.26 34	1.18 352	0.51 242	0.93 90	3.05 479	0.58 76	0.79 104	0.95 229	0.77 224	1.46 256	0.32 34	0.20 169	0.12 22	0.24 240	0.23 287	0.22 211	0.21 217

LL-Strereo	1.33 410	0.39 325	1.38 399	0.61 298	0.61 376	0.75 221	0.66 334	1.63 307	1.17 287	1.56 402	1.60 377	2.03 434	2.12 463	9.72 503	0.97 348	0.21 200	0.18 260	0.27 312	0.23 287	0.22 211	0.25 278

qqq	0.57 150	0.34 275	0.71 173	0.47 72	0.27 51	0.64 156	0.62 322	1.42 250	0.78 117	0.80 121	0.92 129	0.95 229	0.77 224	0.88 111	0.59 238	0.21 200	0.20 294	0.24 240	0.23 287	0.22 211	0.21 217

Wz-Net-LNSev	1.03 365	0.67 422	2.71 470	0.64 328	0.84 438	1.75 420	1.00 416	1.80 353	1.32 361	1.28 309	1.25 265	1.65 396	1.22 387	1.39 242	1.40 404	0.28 340	0.26 365	0.24 240	0.23 287	0.33 350	0.32 352

Sa-1000	0.72 236	0.29 162	0.76 219	0.59 274	0.30 111	0.73 212	0.37 109	1.62 305	1.33 365	1.28 309	2.04 432	0.86 187	0.75 212	1.84 317	0.38 100	0.19 138	0.14 123	0.25 278	0.23 287	0.20 149	0.16 81

SA	0.66 208	0.30 182	0.82 244	0.61 298	0.30 111	0.58 125	0.38 115	1.44 257	1.30 353	0.96 163	1.36 312	0.66 120	0.95 313	1.85 320	0.42 135	0.19 138	0.15 177	0.25 278	0.23 287	0.21 188	0.17 106

PSMNet-ADL	0.72 236	0.35 296	0.62 109	0.69 375	0.46 299	1.14 342	0.44 184	1.37 238	1.01 200	0.83 131	1.17 239	1.33 336	0.96 320	1.43 250	0.95 343	0.33 375	0.22 333	0.21 155	0.23 287	0.27 287	0.29 325

HCRNet	0.70 227	0.39 325	0.73 191	0.60 285	0.59 370	0.76 227	0.35 81	1.22 211	1.13 261	1.02 184	0.99 151	1.02 255	0.76 220	2.19 354	0.70 274	0.28 340	0.19 276	0.28 325	0.23 287	0.25 262	0.23 252

UPFNet	0.80 287	0.32 231	0.90 284	0.59 274	0.74 411	1.26 365	0.80 374	1.52 278	1.10 243	1.30 323	1.12 215	1.30 331	0.84 260	1.67 292	1.09 363	0.24 266	0.24 353	0.24 240	0.23 287	0.25 262	0.18 130

ac_64	0.82 296	0.29 162	0.81 241	0.71 387	0.60 373	1.05 328	0.54 267	1.99 403	0.92 161	1.18 264	1.06 185	1.99 429	1.08 359	1.94 330	0.97 348	0.27 327	0.22 333	0.24 240	0.23 287	0.22 211	0.19 169

cf-r	0.73 253	0.30 182	0.77 225	0.55 226	0.63 382	0.78 240	0.48 224	1.79 350	1.15 275	1.13 231	1.26 272	1.43 352	0.87 276	1.40 248	0.85 326	0.25 292	0.18 260	0.22 182	0.23 287	0.19 115	0.19 169

AIO-test1	0.56 143	0.25 70	0.55 71	0.64 328	0.78 424	0.80 252	0.36 95	1.18 192	1.34 368	0.57 74	0.88 121	0.61 102	0.50 112	1.12 177	0.35 70	0.17 62	0.17 240	0.22 182	0.24 299	0.18 78	0.23 252

rvit_0105_6	0.53 104	0.37 313	0.98 311	0.65 342	0.38 235	0.51 89	0.51 242	0.77 34	1.20 305	0.54 71	0.55 48	0.65 116	0.53 124	0.94 128	0.44 147	0.32 367	0.32 408	0.28 325	0.24 299	0.28 304	0.21 217

UGAM	1.14 389	0.27 109	0.95 301	0.53 188	0.42 267	0.70 201	0.72 351	0.95 102	1.32 361	0.98 170	1.48 350	1.78 410	0.87 276	9.65 502	0.87 329	0.21 200	0.18 260	0.30 346	0.24 299	0.19 115	0.16 81

DCVSM-stereo	0.72 236	0.35 296	0.76 219	0.55 226	0.42 267	0.73 212	0.38 115	1.21 203	1.02 203	1.79 428	1.04 181	1.62 386	1.03 346	1.04 157	0.79 308	0.24 266	0.27 373	0.29 335	0.24 299	0.30 326	0.36 372

ttt	0.94 336	0.34 275	0.59 96	0.61 298	0.37 218	0.94 299	0.50 241	2.17 440	1.34 368	1.23 287	1.61 381	0.91 207	0.76 220	1.85 320	3.97 471	0.30 354	0.26 365	0.26 297	0.24 299	0.29 315	0.29 325

ToySt	0.66 208	0.33 252	1.23 376	0.51 151	0.33 174	0.86 278	0.68 340	1.10 169	0.97 180	0.84 134	1.08 193	1.25 316	0.94 308	1.01 147	0.74 286	0.19 138	0.19 276	0.24 240	0.24 299	0.27 287	0.23 252

TRStereo	0.60 164	0.60 412	0.97 308	0.74 401	0.67 394	0.46 46	0.38 115	1.85 366	0.89 147	0.79 119	0.80 109	0.88 195	0.39 48	1.10 171	0.41 124	0.23 251	0.15 177	0.23 220	0.24 299	0.17 49	0.15 56

RAFT	0.64 193	0.30 182	0.73 191	0.59 274	0.33 174	0.68 189	0.58 306	1.04 135	0.76 112	1.08 196	1.19 248	1.65 396	0.93 303	1.06 160	0.56 230	0.21 200	0.18 260	0.27 312	0.24 299	0.22 211	0.17 106

SFCPSM	0.70 227	0.28 129	1.02 328	0.51 151	0.38 235	1.37 381	0.66 334	2.00 404	1.03 207	1.17 259	1.21 253	0.82 167	0.78 231	1.03 151	0.53 218	0.21 200	0.17 240	0.22 182	0.24 299	0.21 188	0.19 169

delet	0.85 311	0.32 231	0.95 301	0.65 342	0.66 390	1.64 412	0.84 380	1.75 331	1.35 377	1.32 337	1.30 284	1.30 331	0.88 281	1.68 297	1.10 366	0.21 200	0.21 315	0.24 240	0.24 299	0.21 188	0.21 217

GwcNet-RSSM	0.77 272	0.32 231	1.01 321	0.62 310	0.54 342	0.78 240	0.51 242	1.73 325	1.20 305	1.09 202	1.37 314	1.46 361	0.85 263	1.53 269	1.09 363	0.25 292	0.18 260	0.23 220	0.24 299	0.20 149	0.19 169

NVstereo2D	0.92 331	0.41 338	1.48 416	0.72 390	0.72 407	1.20 358	0.87 388	1.75 331	1.38 388	0.99 173	1.13 220	1.26 320	0.98 327	2.21 356	0.89 333	0.43 421	0.20 294	0.38 404	0.24 299	0.57 433	0.63 445

StereoDRNet-Refined	0.80 287	0.41 338	0.88 274	0.62 310	0.42 267	1.33 376	0.48 224	1.52 278	1.17 287	1.45 378	1.44 336	1.44 357	0.90 288	1.26 206	1.24 381	0.20 169	0.16 212	0.27 312	0.24 299	0.25 262	0.28 321
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PWC_ROB	1.24 399	0.76 438	2.46 463	0.72 390	0.78 424	1.15 347	0.49 234	1.75 331	1.92 450	2.31 454	3.07 462	1.59 382	1.40 407	2.46 374	2.10 445	0.33 375	0.22 333	0.35 390	0.24 299	0.38 375	0.41 390

rvit_0105_4	0.56 143	0.38 320	1.06 341	0.66 349	0.38 235	0.53 98	0.53 261	0.84 62	1.17 287	0.56 73	0.61 60	0.72 137	0.59 159	0.98 139	0.45 160	0.32 367	0.33 412	0.29 335	0.25 313	0.29 315	0.23 252

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 236	0.35 296	1.70 429	0.49 111	0.56 350	0.63 153	0.38 115	2.41 465	0.65 81	0.77 114	1.07 189	1.82 413	0.95 313	0.93 125	0.43 144	0.20 169	0.13 73	0.21 155	0.25 313	0.28 304	0.26 300

test_sample3	0.68 221	0.32 231	0.88 274	0.52 172	0.30 111	0.97 311	0.52 253	1.86 369	1.15 275	1.08 196	1.11 208	0.88 195	0.71 206	1.17 188	0.68 270	0.25 292	0.20 294	0.25 278	0.25 313	0.25 262	0.25 278

H2IRNET	0.56 143	0.26 84	0.66 133	0.47 72	0.35 195	0.41 24	0.26 24	0.92 84	1.17 287	0.61 87	1.28 280	1.08 270	0.86 271	0.99 142	0.63 255	0.19 138	0.16 212	0.22 182	0.25 313	0.21 188	0.18 130

mmm	0.63 181	0.35 296	0.72 179	0.51 151	0.30 111	0.86 278	0.54 267	1.59 294	0.86 136	1.07 195	1.38 318	0.79 156	0.75 212	0.91 118	0.58 236	0.22 226	0.18 260	0.29 335	0.25 313	0.25 262	0.23 252

LL-Strereo2	0.52 94	0.33 252	0.69 155	0.52 172	0.37 218	0.70 201	0.30 46	1.13 180	0.67 84	0.94 159	0.78 99	0.91 207	0.42 58	1.05 159	0.42 135	0.17 62	0.16 212	0.29 335	0.25 313	0.21 188	0.16 81

anonymousa	0.72 236	0.27 109	0.75 209	0.47 72	0.63 382	1.43 393	0.45 200	1.24 217	0.89 147	1.28 309	1.75 403	1.62 386	1.13 371	0.69 54	0.59 238	0.19 138	0.16 212	0.23 220	0.25 313	0.20 149	0.18 130

psmg	0.72 236	0.32 231	0.68 142	0.50 122	0.44 282	1.48 396	0.75 357	1.94 392	0.98 185	1.21 276	1.33 298	1.12 287	0.74 210	0.91 118	0.66 263	0.24 266	0.19 276	0.25 278	0.25 313	0.23 236	0.22 234

LCNet	0.72 236	0.28 129	0.52 54	0.55 226	0.31 136	0.69 194	0.54 267	1.00 119	0.88 144	1.19 268	1.34 305	0.97 237	1.34 405	2.56 378	0.45 160	0.18 100	0.13 73	0.21 155	0.25 313	0.27 287	0.73 457

GMM-Stereo	0.74 256	0.25 70	0.59 96	0.54 203	0.34 191	0.72 209	0.99 414	1.01 124	0.87 140	1.36 353	1.78 406	1.12 287	0.81 244	2.09 343	0.46 174	0.18 100	0.12 22	0.25 278	0.25 313	0.20 149	0.85 463

ADLNet	0.85 311	0.36 306	0.89 280	0.85 434	0.72 407	1.24 362	0.76 360	1.82 357	1.36 380	1.52 393	1.35 311	1.27 324	0.99 335	1.23 198	1.15 372	0.27 327	0.20 294	0.26 297	0.25 313	0.28 304	0.30 337

aanetorigin	1.23 398	0.79 440	2.78 472	0.70 380	0.79 427	0.99 317	1.06 424	1.06 156	1.37 384	3.52 483	2.61 455	1.72 403	1.63 431	1.99 334	1.78 430	0.25 292	0.24 353	0.26 297	0.25 313	0.38 375	0.45 405

CFNet-ft	0.72 236	0.32 231	0.54 63	0.66 349	0.54 342	0.83 267	0.55 283	1.37 238	1.15 275	0.93 154	1.28 280	1.57 378	0.97 323	1.35 227	0.81 313	0.26 312	0.20 294	0.33 372	0.25 313	0.30 326	0.23 252

DSFCA	0.93 334	0.34 275	1.06 341	0.52 172	0.65 387	1.55 403	0.93 404	1.49 266	1.19 300	1.56 402	1.15 231	1.50 369	0.96 320	3.07 395	1.02 354	0.30 354	0.26 365	0.25 278	0.25 313	0.28 304	0.24 266

CFNet_RVC	0.72 236	0.32 231	0.54 63	0.66 349	0.54 342	0.83 267	0.55 283	1.37 238	1.15 275	0.93 154	1.28 280	1.57 378	0.97 323	1.35 227	0.81 313	0.26 312	0.20 294	0.33 372	0.25 313	0.30 326	0.23 252

DPSNet	1.69 441	0.59 404	4.33 480	0.70 380	0.57 353	2.02 444	1.62 463	3.35 483	1.78 440	1.48 387	1.38 318	2.17 439	2.84 479	4.77 429	3.66 467	0.48 435	0.31 401	0.29 335	0.25 313	0.64 444	0.48 414

PWCDC_ROB	1.29 403	0.75 437	1.33 394	1.05 461	0.88 444	1.73 419	0.52 253	1.89 376	3.28 481	1.29 314	4.88 485	1.22 305	1.46 415	1.77 312	1.45 416	0.60 454	0.26 365	0.29 335	0.25 313	0.52 424	0.37 376

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 350	0.39 325	3.21 474	0.50 122	0.63 382	0.64 156	0.39 130	2.36 460	0.75 106	0.95 161	4.63 480	1.81 411	0.56 140	0.96 131	0.41 124	0.18 100	0.13 73	0.21 155	0.26 330	0.32 343	0.35 367

test_sample4	0.69 223	0.33 252	0.91 287	0.51 151	0.30 111	0.92 294	0.52 253	1.87 371	1.15 275	1.14 234	1.18 241	0.87 191	0.75 212	1.18 190	0.68 270	0.25 292	0.20 294	0.26 297	0.26 330	0.26 273	0.25 278

UDGNet	0.72 236	1.17 468	0.80 240	0.77 409	0.41 262	0.77 235	0.38 115	0.97 109	1.34 368	0.81 125	0.88 121	0.71 136	0.60 162	1.21 195	0.54 224	0.52 440	0.19 276	1.02 474	0.26 330	0.71 453	0.31 347

dad	0.86 316	0.66 421	1.06 341	0.56 239	0.37 218	0.76 227	0.44 184	1.17 187	1.50 415	1.44 376	1.27 275	1.34 340	0.75 212	2.52 377	0.84 323	0.42 416	0.27 373	0.83 466	0.26 330	0.41 386	0.29 325

PFNet+	0.59 161	0.28 129	0.77 225	0.53 188	0.30 111	0.59 130	0.31 51	0.92 84	1.14 264	1.33 345	1.10 202	0.79 156	0.57 149	1.31 217	0.49 193	0.25 292	0.17 240	0.28 325	0.26 330	0.21 188	0.25 278

rafts_anoy	0.52 94	0.29 162	0.59 96	0.59 274	0.50 315	0.53 98	0.40 137	1.11 175	1.03 207	0.84 134	0.83 111	0.68 125	0.54 129	0.72 65	0.51 204	0.19 138	0.14 123	0.24 240	0.26 330	0.21 188	0.18 130

Anonymous3	0.61 170	0.44 348	1.11 358	0.59 274	0.49 308	0.93 298	0.65 329	0.93 90	0.81 124	0.72 106	0.88 121	0.65 116	0.69 197	1.06 160	0.53 218	0.35 390	0.30 395	0.26 297	0.26 330	0.31 335	0.27 309

RAFT + AFF	1.00 357	0.42 342	1.09 353	0.67 361	0.50 315	1.22 360	1.24 441	2.24 449	1.19 300	1.30 323	1.56 369	1.17 297	1.49 420	3.44 409	0.83 320	0.21 200	0.25 360	0.30 346	0.26 330	0.27 287	0.27 309

TDLM	1.06 369	0.44 348	0.79 235	0.63 319	0.50 315	0.89 281	1.44 453	1.48 264	1.26 332	1.12 217	1.40 324	1.08 270	0.98 327	6.65 467	0.78 302	0.33 375	0.21 315	0.33 372	0.26 330	0.37 366	0.24 266

DeepPruner_ROB	0.74 256	0.48 366	0.87 267	0.57 255	0.44 282	0.79 244	0.54 267	1.73 325	0.96 173	1.38 360	1.27 275	1.24 312	0.73 208	1.43 250	0.73 285	0.34 383	0.28 380	0.27 312	0.26 330	0.31 335	0.31 347

rvit_0105_5	0.58 156	0.39 325	1.05 337	0.66 349	0.37 218	0.58 125	0.56 291	0.94 97	1.18 294	0.64 91	0.68 72	0.75 141	0.63 181	0.88 111	0.50 199	0.32 367	0.32 408	0.30 346	0.27 340	0.28 304	0.25 278

ITSA-stereo	0.82 296	0.36 306	0.82 244	0.54 203	0.31 136	0.80 252	0.47 214	2.17 440	1.67 430	1.13 231	1.13 220	0.94 221	0.86 271	2.46 374	1.00 352	0.26 312	0.23 344	0.28 325	0.27 340	0.28 304	0.36 372

test_sample5	0.69 223	0.34 275	0.87 267	0.52 172	0.30 111	0.84 274	0.54 267	1.83 362	1.14 264	1.11 216	1.25 265	0.88 195	0.78 231	1.23 198	0.65 260	0.26 312	0.20 294	0.27 312	0.27 340	0.27 287	0.26 300

DualNet	0.70 227	0.34 275	0.87 267	0.52 172	0.30 111	0.84 274	0.54 267	1.83 362	1.14 264	1.14 234	1.33 298	0.88 195	0.78 231	1.23 198	0.65 260	0.26 312	0.20 294	0.27 312	0.27 340	0.27 287	0.26 300

ffm	0.72 236	0.33 252	0.85 250	0.53 188	0.37 218	0.74 216	0.56 291	0.95 102	2.47 467	1.15 240	1.45 338	1.06 264	0.82 248	1.55 273	0.32 34	0.20 169	0.12 22	0.31 352	0.27 340	0.19 115	0.20 200

ff1	1.37 414	0.33 252	0.85 250	0.53 188	0.37 218	0.74 216	0.56 291	0.95 102	2.47 467	1.15 240	1.45 338	1.06 264	0.82 248	7.22 477	7.61 486	0.20 169	0.12 22	0.31 352	0.27 340	0.19 115	0.20 200

mmx	1.39 416	0.33 252	0.85 250	0.53 188	0.37 218	0.74 216	0.56 291	2.13 425	1.37 384	1.15 240	1.45 338	1.06 264	0.82 248	7.22 477	7.61 486	0.24 266	0.19 276	0.31 352	0.27 340	0.30 326	0.25 278

xxx	1.39 416	0.33 252	0.85 250	0.53 188	0.37 218	0.74 216	0.56 291	2.13 425	1.37 384	1.15 240	1.45 338	1.06 264	0.82 248	7.22 477	7.61 486	0.24 266	0.19 276	0.31 352	0.27 340	0.30 326	0.25 278

pcwnet_v2	0.97 346	0.37 313	4.33 480	0.62 310	0.54 342	0.79 244	0.45 200	2.02 412	1.58 424	1.42 374	1.64 388	1.09 280	0.79 235	1.24 203	0.67 266	0.32 367	0.25 360	0.29 335	0.27 340	0.37 366	0.35 367

ARAFT	0.77 272	0.36 306	1.49 418	0.51 151	0.31 136	0.90 284	0.82 378	1.90 379	1.06 220	1.62 413	1.24 261	1.02 255	0.64 185	1.84 317	0.50 199	0.18 100	0.14 123	0.28 325	0.27 340	0.17 49	0.16 81

psm_up	0.77 272	0.34 275	0.70 161	0.66 349	0.58 362	1.05 328	0.92 400	1.52 278	1.12 249	1.26 304	1.16 236	1.31 334	1.23 389	1.20 193	0.81 313	0.25 292	0.29 391	0.31 352	0.27 340	0.27 287	0.25 278

EDNetEfficientorigin	10.57 507	1.47 478	177.42 529	0.67 361	0.53 339	1.58 406	1.16 435	1.90 379	3.37 483	4.71 496	3.38 466	3.10 470	2.69 478	3.13 399	3.58 466	0.25 292	0.23 344	0.33 372	0.27 340	0.83 457	0.81 460

GwcNet	1.08 374	0.51 379	2.33 459	0.79 413	1.18 469	1.76 422	0.70 346	1.68 316	1.47 411	1.41 368	1.64 388	1.74 406	1.04 348	2.20 355	1.41 408	0.30 354	0.29 391	0.29 335	0.27 340	0.30 326	0.35 367

hitnet-ft	0.79 284	0.35 296	0.57 84	0.58 261	0.42 267	0.96 307	0.46 207	1.47 263	1.33 365	1.19 268	1.22 255	1.81 411	0.98 327	1.66 291	0.94 340	0.33 375	0.28 380	0.34 382	0.27 340	0.35 355	0.31 347

DMCA-RVC	0.74 256	0.40 331	1.27 385	0.66 349	0.49 308	0.77 235	0.47 214	1.35 235	1.01 200	1.53 394	1.01 161	1.29 330	0.82 248	1.31 217	0.78 302	0.27 327	0.21 315	0.35 390	0.27 340	0.32 343	0.24 266

RYNet	1.17 396	0.49 369	1.24 379	0.70 380	0.97 453	1.71 416	0.92 400	1.91 383	1.46 410	1.38 360	1.14 224	1.88 414	1.30 401	4.24 419	1.87 433	0.26 312	0.21 315	0.35 390	0.27 340	0.55 430	0.54 428

CFNet	0.96 340	0.36 306	1.01 321	0.62 310	0.42 267	0.99 317	0.47 214	1.90 379	1.32 361	0.99 173	1.39 322	1.10 282	0.86 271	5.58 449	0.79 308	0.23 251	0.17 240	0.28 325	0.27 340	0.26 273	0.21 217

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 284	0.43 345	1.05 337	0.64 328	0.58 362	0.95 303	0.53 261	1.53 284	1.18 294	1.37 355	1.15 231	1.43 352	0.88 281	1.61 283	0.84 323	0.25 292	0.22 333	0.27 312	0.27 340	0.29 315	0.29 325
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet	0.98 350	0.47 362	1.70 429	0.76 406	0.94 449	1.51 399	0.91 398	1.92 386	1.32 361	1.61 410	1.13 220	1.47 366	0.97 323	1.75 305	1.46 417	0.28 340	0.23 344	0.29 335	0.27 340	0.35 355	0.27 309

DLCB_ROB	0.86 316	0.40 331	0.78 233	0.68 372	0.54 342	1.11 337	0.84 380	1.49 266	1.23 320	1.64 415	1.65 390	1.70 401	0.91 291	1.70 299	1.05 355	0.25 292	0.24 353	0.26 297	0.27 340	0.27 287	0.24 266

StereoVision	0.65 201	0.34 275	0.86 256	0.59 274	0.40 255	0.50 73	0.41 150	1.09 166	0.93 163	0.71 101	2.50 453	0.82 167	0.57 149	1.03 151	0.49 193	0.25 292	0.28 380	0.29 335	0.28 360	0.36 362	0.20 200

fast-acv-ft	0.94 336	0.44 348	1.40 400	0.58 261	0.51 326	1.77 425	0.69 344	1.36 237	1.42 405	1.29 314	1.86 416	1.74 406	1.25 392	1.52 265	1.38 400	0.26 312	0.28 380	0.28 325	0.28 360	0.27 287	0.26 300

ssnet_v2	0.88 321	0.36 306	1.02 328	0.62 310	0.38 235	1.32 374	0.97 410	2.07 420	1.34 368	1.37 355	1.18 241	1.54 374	0.92 294	1.10 171	1.65 426	0.30 354	0.27 373	0.30 346	0.28 360	0.27 287	0.26 300

Wz-Net-MNSev	1.11 382	0.58 401	2.23 457	0.66 349	0.71 405	1.95 439	1.46 454	1.98 401	1.45 409	1.79 428	1.43 331	1.49 368	1.33 404	1.97 333	1.42 412	0.27 327	0.23 344	0.28 325	0.28 360	0.34 353	0.31 347

KYRaft	0.75 264	0.28 129	0.62 109	0.56 239	0.29 90	0.67 182	0.86 386	0.94 97	0.84 134	1.62 413	2.21 440	1.16 296	1.02 344	1.57 276	0.40 113	0.20 169	0.13 73	0.22 182	0.28 360	0.20 149	1.02 469

FINET	0.97 346	0.54 388	1.60 424	0.63 319	0.79 427	1.08 334	1.07 425	1.56 291	2.20 461	1.15 240	1.49 352	0.94 221	0.88 281	2.32 364	1.05 355	0.42 416	0.35 425	0.32 364	0.28 360	0.43 395	0.38 382

FADNet_RVC	0.83 302	0.51 379	1.83 441	0.54 203	0.42 267	1.19 356	0.46 207	1.51 276	1.09 238	0.89 144	1.24 261	0.91 207	0.87 276	2.11 345	1.11 368	0.27 327	0.22 333	0.31 352	0.28 360	0.43 395	0.38 382

ADCP+	1.99 458	0.48 366	7.73 492	0.66 349	0.91 445	2.30 455	1.05 422	1.82 357	1.34 368	1.54 398	1.32 296	1.74 406	1.61 430	2.17 349	13.37 501	0.24 266	0.21 315	0.32 364	0.28 360	0.37 366	0.29 325

GANet	1.36 413	0.47 362	0.86 256	0.67 361	0.45 289	1.34 378	1.73 466	1.64 308	1.24 324	1.49 389	2.38 447	1.55 376	1.20 383	9.30 496	0.93 338	0.30 354	0.31 401	0.33 372	0.28 360	0.39 379	0.30 337

NaN_ROB	1.13 387	0.55 391	1.15 367	0.64 328	0.48 305	1.61 408	2.03 482	1.72 324	1.48 412	2.09 448	1.27 275	1.40 347	1.08 359	3.94 415	1.30 390	0.28 340	0.34 414	0.28 325	0.28 360	0.30 326	0.33 358

SGM_RVC	1.68 440	0.36 306	0.61 104	0.59 274	0.29 90	2.25 453	1.18 437	2.38 463	1.68 432	3.60 484	2.67 457	3.69 475	2.42 472	8.13 490	1.90 436	0.31 361	0.31 401	0.30 346	0.28 360	0.30 326	0.29 325
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_sample6	0.71 234	0.34 275	0.87 267	0.52 172	0.30 111	0.82 262	0.58 306	1.79 350	1.15 275	1.14 234	1.33 298	0.91 207	0.79 235	1.31 217	0.74 286	0.27 327	0.21 315	0.27 312	0.29 371	0.28 304	0.27 309

SACVNet	0.85 311	0.46 357	0.85 250	0.81 419	0.56 350	0.80 252	0.79 368	1.68 316	1.12 249	1.34 348	1.33 298	1.25 316	0.94 308	2.39 370	0.76 294	0.34 383	0.26 365	0.31 352	0.29 371	0.35 355	0.44 403

Syn2CoEx	1.14 389	0.69 427	1.66 427	0.80 416	0.67 394	1.40 387	0.88 390	2.06 419	1.54 421	1.25 300	1.58 375	1.42 351	1.50 422	4.09 417	1.40 404	0.36 394	0.32 408	0.34 382	0.29 371	0.29 315	0.34 362

PSMNet-RSSM	0.72 236	0.30 182	0.61 104	0.63 319	0.42 267	0.73 212	0.56 291	1.92 386	1.10 243	1.09 202	1.37 314	1.22 305	0.98 327	1.28 211	0.72 282	0.27 327	0.19 276	0.27 312	0.29 371	0.24 251	0.24 266

FAT-Stereo	1.07 371	0.41 338	1.32 392	0.72 390	0.58 362	1.08 334	0.89 392	1.96 395	1.65 428	1.75 422	1.98 426	2.03 434	1.48 418	2.02 336	1.18 378	0.42 416	0.35 425	0.34 382	0.29 371	0.35 355	0.53 427

RTSC	1.29 403	0.73 432	2.44 462	0.83 428	0.57 353	1.85 433	0.65 329	1.88 374	2.00 454	2.20 451	1.66 392	1.60 384	1.26 394	2.33 365	3.92 469	0.32 367	0.23 344	0.27 312	0.29 371	0.37 366	0.37 376

CVANet_RVC	1.07 371	0.43 345	0.76 219	0.60 285	0.50 315	0.90 284	0.97 410	1.52 278	1.26 332	1.33 345	1.38 318	1.24 312	1.18 377	6.75 473	0.75 291	0.34 383	0.23 344	0.34 382	0.29 371	0.42 390	0.27 309

SANet	1.88 451	0.57 398	2.18 456	0.63 319	0.40 255	2.80 472	1.57 461	2.39 464	5.88 499	2.36 459	3.57 469	3.72 476	2.97 481	4.74 428	1.76 429	0.34 383	0.30 395	0.32 364	0.29 371	0.48 414	0.37 376

XPNet_ROB	0.96 340	0.49 369	1.09 353	0.72 390	0.57 353	1.11 337	1.14 432	1.66 314	1.23 320	1.85 435	1.39 322	1.64 394	1.11 364	1.80 314	1.42 412	0.38 402	0.30 395	0.33 372	0.29 371	0.37 366	0.34 362

AIO-test2	0.57 150	0.28 129	0.63 112	0.61 298	0.58 362	0.79 244	0.51 242	1.18 192	1.40 398	0.63 90	1.15 231	0.51 61	0.43 65	1.09 169	0.35 70	0.21 200	0.17 240	0.26 297	0.30 380	0.20 149	0.19 169

EDNetEfficient	2.37 469	1.10 460	8.08 494	0.74 401	0.71 405	0.98 316	1.56 459	1.46 261	4.06 489	4.90 497	2.82 459	2.25 441	3.48 486	2.95 391	9.97 495	0.26 312	0.24 353	0.26 297	0.30 380	0.68 450	0.61 443

ADCRef	1.35 412	0.55 391	2.37 461	0.72 390	0.77 422	1.94 438	0.78 365	1.91 383	1.27 338	1.57 406	1.59 376	1.36 343	1.41 408	1.54 271	7.53 485	0.23 251	0.20 294	0.32 364	0.30 380	0.29 315	0.29 325

DANet	1.08 374	0.61 413	1.32 392	0.85 434	0.72 407	1.37 381	0.51 242	1.54 286	1.15 275	1.78 425	1.54 363	2.01 431	1.11 364	2.90 390	2.00 441	0.33 375	0.30 395	0.40 414	0.30 380	0.44 401	0.45 405
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	1.00 357	0.44 348	1.13 362	0.70 380	0.81 434	1.62 409	0.79 368	2.14 429	1.44 408	1.78 425	1.33 298	1.43 352	1.05 352	2.18 352	1.53 422	0.27 327	0.21 315	0.31 352	0.30 380	0.32 343	0.28 321

rvit_stereo_0075_2	0.64 193	0.46 357	1.05 337	0.66 349	0.66 390	0.53 98	0.48 224	1.20 202	1.12 249	0.76 109	0.92 129	0.78 152	0.53 124	1.03 151	0.59 238	0.37 398	0.28 380	0.40 414	0.31 385	0.37 366	0.32 352

test_sample7	0.74 256	0.37 313	0.76 219	0.52 172	0.35 195	0.91 287	0.67 337	1.78 345	1.21 311	1.22 281	1.18 241	1.08 270	0.92 294	1.23 198	0.67 266	0.31 361	0.28 380	0.32 364	0.31 385	0.33 350	0.29 325

coex-ft	8.13 504	2.13 496	98.04 528	0.67 361	0.53 339	1.71 416	1.56 459	1.65 309	11.11 505	18.17 519	3.75 471	3.88 477	7.61 506	2.98 394	6.49 481	0.30 354	0.30 395	0.32 364	0.31 385	0.66 448	0.50 420

WZ-Net	1.95 455	0.95 450	10.10 497	0.86 436	0.78 424	1.69 415	1.60 462	2.20 446	1.98 453	2.08 447	1.93 423	2.30 444	1.97 456	5.30 438	3.17 462	0.34 383	0.26 365	0.29 335	0.31 385	0.51 422	0.47 411

S-Stereo	1.15 393	0.46 357	2.17 454	0.81 419	0.80 432	1.21 359	1.19 438	1.93 390	2.02 455	1.47 381	2.11 435	1.57 378	1.17 374	2.05 340	1.41 408	0.40 408	0.40 441	0.35 390	0.31 385	0.44 401	0.70 454

G-Net	1.66 437	0.63 417	1.56 421	1.11 466	0.74 411	2.98 476	0.91 398	1.55 290	1.22 317	2.76 471	8.18 502	2.32 446	2.53 476	1.92 326	1.87 433	0.48 435	0.44 449	0.45 426	0.31 385	0.60 441	0.57 436

stereogan	1.15 393	0.42 342	1.40 400	0.86 436	0.84 438	2.38 459	0.71 348	1.88 374	1.73 436	1.72 420	1.94 425	2.31 445	1.29 397	2.07 341	1.08 361	0.36 394	0.35 425	0.39 409	0.31 385	0.51 422	0.46 408

UCFNet_RVC	0.69 223	0.35 296	0.49 35	0.64 328	0.39 245	0.85 277	0.58 306	1.75 331	1.14 264	0.97 166	1.19 248	1.17 297	0.93 303	0.99 142	0.62 251	0.28 340	0.20 294	0.34 382	0.31 385	0.32 343	0.27 309

rvit_0105_3	0.63 181	0.44 348	1.08 350	0.72 390	0.40 255	0.64 156	0.71 348	1.03 129	1.17 287	0.82 129	0.70 80	0.80 158	0.70 202	0.91 118	0.56 230	0.35 390	0.34 414	0.34 382	0.32 393	0.27 287	0.28 321

SDNR	1.62 435	0.51 379	2.17 454	0.53 188	0.56 350	3.80 487	0.45 200	1.54 286	1.29 347	1.33 345	2.41 450	1.08 270	0.96 320	11.18 509	1.16 373	0.66 460	0.63 474	0.43 421	0.32 393	0.64 444	0.67 451

PSM-AAD	0.79 284	0.27 109	0.53 58	0.55 226	0.28 74	0.77 235	1.24 441	0.99 115	0.91 156	1.66 416	1.57 373	0.81 162	2.19 466	1.65 287	0.44 147	0.19 138	0.14 123	0.38 404	0.32 393	0.21 188	0.70 454

FADNet-RVC-Resample	0.84 307	0.47 362	2.10 450	0.61 298	0.45 289	1.07 333	0.61 319	1.59 294	1.20 305	1.08 196	0.98 149	1.03 259	0.98 327	2.17 349	0.72 282	0.23 251	0.22 333	0.30 346	0.32 393	0.35 355	0.34 362

FADNet-RVC	0.88 321	0.67 422	1.93 445	0.60 285	0.48 305	0.91 287	0.60 318	1.71 323	1.18 294	0.90 146	0.96 139	1.36 343	0.92 294	2.25 359	1.17 375	0.30 354	0.29 391	0.32 364	0.32 393	0.41 386	0.35 367

ADCL	1.72 445	0.57 398	3.66 477	0.67 361	0.61 376	2.61 467	1.85 472	1.96 395	1.67 430	1.90 439	1.83 411	2.06 437	1.90 453	2.13 346	9.15 494	0.26 312	0.24 353	0.34 382	0.32 393	0.38 375	0.35 367

PS-NSSS	0.99 352	0.58 401	0.93 293	0.58 261	0.57 353	0.91 287	0.80 374	1.81 356	1.14 264	1.14 234	1.67 394	1.00 246	0.83 256	4.62 427	0.78 302	0.37 398	0.31 401	0.52 439	0.32 393	0.45 404	0.38 382

Wz-Net-SNSev	1.49 422	1.23 469	6.27 490	0.68 372	0.67 394	1.37 381	1.41 451	2.00 404	1.39 393	1.48 387	1.61 381	2.29 443	1.32 403	3.93 414	2.14 446	0.31 361	0.28 380	0.31 352	0.33 400	0.42 390	0.36 372

psmorigin	1.52 426	0.69 427	10.52 500	0.68 372	0.59 370	1.13 341	0.70 346	1.57 292	1.19 300	1.99 443	1.79 407	2.26 442	1.47 417	2.09 343	1.36 399	0.39 405	0.40 441	0.34 382	0.33 400	0.43 395	0.56 432

AF-Net	1.13 387	0.52 383	1.33 394	0.86 436	0.91 445	1.38 384	0.71 348	2.16 434	1.62 426	1.56 402	2.40 449	1.99 429	1.65 433	1.81 316	1.48 419	0.48 435	0.28 380	0.49 435	0.33 400	0.39 379	0.32 352

MDST_ROB	1.67 438	0.34 275	1.58 423	0.92 452	0.58 362	4.26 493	1.11 428	2.83 474	1.41 402	4.49 494	2.55 454	1.45 359	0.97 323	7.79 487	1.17 375	0.31 361	0.25 360	0.37 401	0.33 400	0.31 335	0.30 337

CBMV	0.95 339	0.44 348	0.66 133	0.53 188	0.35 195	1.53 401	1.63 464	1.69 318	1.42 405	2.00 445	1.60 377	1.43 352	1.17 374	1.59 280	0.99 351	0.34 383	0.34 414	0.39 409	0.33 400	0.33 350	0.32 352
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GASNet	0.99 352	0.97 451	1.72 432	0.98 456	0.68 400	0.83 267	0.67 337	1.60 298	1.28 343	1.31 333	1.22 255	1.22 305	1.21 386	2.41 371	1.41 408	0.43 421	0.26 365	0.36 398	0.34 405	0.55 430	0.31 347

FADNet	0.92 331	0.61 413	1.81 438	0.62 310	0.55 348	0.96 307	0.57 302	1.78 345	1.33 365	0.93 154	1.01 161	1.36 343	1.01 339	2.71 384	0.75 291	0.33 375	0.34 414	0.31 352	0.34 405	0.59 437	0.40 386

ETE_ROB	0.96 340	0.64 419	1.16 368	0.69 375	0.48 305	1.14 342	1.13 431	1.77 341	1.19 300	1.91 440	1.45 338	1.73 404	1.05 352	1.60 281	1.14 371	0.32 367	0.26 365	0.38 404	0.34 405	0.39 379	0.41 390

SGM-Forest	1.24 399	0.38 320	0.60 101	0.52 172	0.37 218	1.56 404	1.30 446	1.65 309	1.36 380	2.11 449	1.79 407	1.63 391	0.93 303	7.48 484	0.95 343	0.36 394	0.37 432	0.39 409	0.34 405	0.37 366	0.32 352
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
edge stereo	1.11 382	0.50 376	1.30 388	0.71 387	0.65 387	1.14 342	0.75 357	1.93 390	1.37 384	1.71 419	1.83 411	2.54 454	1.44 412	2.43 372	1.23 380	0.42 416	0.41 443	0.54 445	0.35 409	0.42 390	0.46 408

RTS	2.67 477	1.38 471	15.28 504	0.99 457	1.26 473	3.78 485	1.96 479	2.15 431	2.62 473	2.61 465	2.85 460	2.60 456	1.59 427	6.27 461	5.71 478	0.40 408	0.28 380	0.35 390	0.35 409	0.50 418	0.48 414

RTSA	2.67 477	1.38 471	15.28 504	0.99 457	1.26 473	3.78 485	1.96 479	2.15 431	2.62 473	2.61 465	2.85 460	2.60 456	1.59 427	6.27 461	5.71 478	0.40 408	0.28 380	0.35 390	0.35 409	0.50 418	0.48 414

SGM-ForestM	6.52 500	0.38 320	1.26 382	0.63 319	0.35 195	13.59 511	5.32 506	6.32 506	6.70 501	11.14 510	9.18 504	22.51 521	13.93 509	16.89 514	20.07 511	0.36 394	0.37 432	0.36 398	0.35 409	0.36 362	0.34 362

APVNet	1.06 369	0.53 387	1.42 403	0.84 429	0.79 427	1.92 436	0.82 378	1.90 379	1.08 231	1.08 196	1.43 331	1.56 377	1.13 371	3.07 395	1.58 423	0.31 361	0.34 414	0.42 419	0.36 413	0.36 362	0.37 376

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 379	1.02 456	1.00 317	0.82 425	0.67 394	1.93 437	0.93 404	1.62 305	1.11 245	1.15 240	1.25 265	1.50 369	0.79 235	1.96 332	0.76 294	1.89 481	0.34 414	0.79 465	0.36 413	1.25 475	0.83 461

RP	1.09 377	0.50 376	1.12 360	0.90 447	1.04 455	1.11 337	0.84 380	1.80 353	1.62 426	1.55 401	2.00 427	1.90 418	1.78 443	1.84 317	1.25 382	0.52 440	0.36 430	0.48 433	0.36 413	0.45 404	0.43 401

Wz-Net-TNSev	1.88 451	2.08 495	7.66 491	0.67 361	0.64 385	2.42 460	1.83 471	2.33 457	1.74 438	1.57 406	1.56 369	2.58 455	1.90 453	4.86 430	3.12 459	0.39 405	0.37 432	0.33 372	0.37 416	0.53 426	0.58 437

LALA_ROB	1.01 361	0.59 404	1.16 368	0.67 361	0.51 326	1.63 410	1.26 445	1.69 318	1.38 388	1.81 432	1.37 314	1.94 424	1.02 344	1.58 278	1.38 400	0.37 398	0.27 373	0.43 421	0.37 416	0.43 395	0.37 376

ISRNet	0.80 287	0.33 252	1.07 346	0.81 419	0.66 390	0.60 138	0.34 76	1.19 200	1.13 261	1.59 409	1.53 359	1.35 341	0.77 224	1.27 209	0.94 340	0.39 405	0.34 414	0.43 421	0.38 418	0.34 353	0.49 418

FBW_ROB	1.71 444	0.62 416	1.45 409	0.67 361	0.61 376	1.81 428	1.08 426	2.52 470	1.70 433	1.77 424	1.73 399	1.98 428	1.25 392	12.57 511	1.84 432	0.34 383	0.37 432	0.56 453	0.38 418	0.45 404	0.43 401

STTStereo	0.78 280	0.50 376	1.22 375	0.64 328	0.54 342	0.89 281	0.54 267	1.44 257	1.11 245	1.38 360	1.09 198	1.27 324	0.85 263	1.43 250	0.83 320	0.29 350	0.27 373	0.33 372	0.39 420	0.32 343	0.30 337

XQC	1.37 414	0.87 446	2.56 466	0.84 429	0.69 402	1.83 431	0.89 392	2.07 420	1.88 446	1.88 436	1.53 359	1.91 419	1.55 425	2.85 389	3.05 457	0.48 435	0.29 391	0.44 425	0.39 420	0.69 451	0.60 442

PSMNet_ROB	0.90 326	0.52 383	1.17 370	0.72 390	0.61 376	1.27 366	1.12 430	1.76 337	1.12 249	1.09 202	1.28 280	1.45 359	0.89 287	1.65 287	1.42 412	0.33 375	0.25 360	0.37 401	0.39 420	0.35 355	0.29 325

MeshStereo	2.26 465	0.56 394	0.92 291	0.61 298	0.49 308	2.60 466	1.02 419	3.18 480	2.05 457	7.40 508	4.98 486	7.58 497	2.98 482	6.37 463	1.96 439	0.43 421	0.43 446	0.45 426	0.39 420	0.43 395	0.42 394
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
SHD	1.31 407	0.71 431	2.34 460	0.86 436	0.75 418	1.77 425	0.65 329	2.22 447	2.50 470	2.40 461	1.71 397	1.91 419	1.60 429	1.93 329	2.37 449	0.38 402	0.31 401	0.38 404	0.40 424	0.48 414	0.50 420

rvit_105_1	0.72 236	0.52 383	1.01 321	0.78 411	0.49 308	0.75 221	0.87 388	1.12 177	1.18 294	0.99 173	0.79 104	0.90 204	0.77 224	1.26 206	0.75 291	0.41 412	0.36 430	0.36 398	0.41 425	0.30 326	0.33 358

AnyNet_C32	1.96 456	1.10 460	5.17 484	0.90 447	1.11 460	2.12 449	2.37 493	1.85 366	1.48 412	2.45 462	1.70 396	2.05 436	1.64 432	2.50 376	10.28 497	0.37 398	0.34 414	0.35 390	0.41 425	0.49 417	0.54 428

CSAN	1.41 419	0.59 404	1.26 382	0.70 380	0.50 315	1.76 422	1.78 467	1.77 341	1.90 449	2.35 457	2.32 444	1.92 422	1.94 455	5.56 448	1.49 420	0.43 421	0.35 425	0.40 414	0.41 425	0.43 395	0.41 390

AnyNet_C01	2.26 465	1.78 484	10.22 499	0.93 453	0.74 411	2.92 474	2.20 488	2.29 455	1.80 442	2.53 464	2.41 450	2.71 460	1.73 439	3.41 406	6.72 482	0.41 412	0.39 439	0.40 414	0.42 428	0.67 449	0.63 445

WCMA_ROB	1.84 448	0.47 362	1.31 389	0.69 375	0.57 353	2.11 448	1.14 432	1.87 371	1.73 436	4.04 488	6.43 490	5.62 491	3.61 487	2.59 379	1.94 438	0.52 440	0.44 449	0.39 409	0.42 428	0.48 414	0.47 411

ADCMid	1.89 454	0.73 432	5.06 483	0.72 390	0.67 394	2.00 443	1.14 432	1.97 399	1.48 412	2.86 474	1.81 410	2.37 448	2.05 461	2.24 357	10.39 498	0.33 375	0.31 401	0.39 409	0.43 430	0.50 418	0.44 403

ADCPNet	1.85 449	0.69 427	8.07 493	0.71 387	0.58 362	2.79 471	1.22 440	1.94 392	1.54 421	1.88 436	1.69 395	2.46 453	2.04 459	2.37 368	6.48 480	0.38 402	0.37 432	0.38 404	0.43 430	0.47 411	0.45 405

NCCL2	1.00 357	0.56 394	1.06 341	0.75 404	0.57 353	1.31 373	1.72 465	1.77 341	1.36 380	1.50 390	1.17 239	1.91 419	1.17 374	1.54 271	1.29 389	0.35 390	0.31 401	0.45 426	0.44 432	0.40 383	0.40 386

CBMV_ROB	0.90 326	0.44 348	0.63 112	0.51 151	0.37 218	1.25 364	0.49 234	1.77 341	1.27 338	1.41 368	2.00 427	1.33 336	1.08 359	2.17 349	0.76 294	0.43 421	0.42 445	0.47 431	0.44 432	0.41 386	0.36 372

Nwc_Net	1.09 377	0.49 369	1.33 394	0.89 446	0.80 432	1.49 398	0.66 334	2.19 443	1.27 338	1.32 337	2.26 442	1.96 426	1.54 423	1.92 326	1.34 395	0.40 408	0.30 395	0.43 421	0.45 434	0.38 375	0.37 376

ADCS	2.25 464	0.99 454	5.55 485	0.81 419	0.74 411	2.19 451	1.80 468	2.27 453	2.14 459	2.80 473	2.13 437	2.40 450	2.03 458	2.64 382	13.69 502	0.41 412	0.39 439	0.40 414	0.45 434	0.58 435	0.56 432

NOSS_ROB	1.26 402	0.46 357	0.62 109	0.56 239	0.38 235	1.06 331	0.78 365	1.73 325	1.40 398	1.01 180	1.43 331	1.10 282	0.75 212	10.62 508	0.65 260	0.45 427	0.43 446	0.48 433	0.45 434	0.44 401	0.41 390

SAMSARA	1.55 428	0.84 442	2.61 467	1.22 469	1.07 456	2.50 463	1.93 477	2.05 414	1.89 447	2.75 470	1.66 392	2.81 462	1.69 438	3.08 397	1.97 440	0.46 433	0.51 464	0.42 419	0.46 437	0.58 435	0.59 439

CC-Net-ROB	1.49 422	1.26 470	1.27 385	0.88 442	0.79 427	1.76 422	1.00 416	1.79 350	1.26 332	1.10 210	1.61 381	1.21 303	0.99 335	8.13 490	0.84 323	1.09 475	0.41 443	2.20 484	0.46 437	1.20 474	0.48 414

DeepPrunerF	1.60 432	0.73 432	5.81 488	0.88 442	1.19 470	0.91 287	0.95 408	2.19 443	5.24 497	1.17 259	1.30 284	1.19 301	1.30 401	4.90 432	1.66 428	0.42 416	0.34 414	0.52 439	0.47 439	0.41 386	0.40 386

PDISCO_ROB	1.32 409	0.65 420	1.44 404	1.36 471	1.46 478	2.55 464	0.92 400	2.45 468	2.07 458	1.37 355	1.49 352	1.65 396	1.00 337	2.82 386	1.35 398	1.01 469	0.27 373	0.54 445	0.47 439	0.71 453	0.73 457

HBP-ISP	0.96 340	0.58 401	0.72 179	0.61 298	0.46 299	1.64 412	0.76 360	1.86 369	1.28 343	1.30 323	1.53 359	0.86 187	0.94 308	3.27 403	0.69 273	0.45 427	0.44 449	0.54 445	0.48 441	0.47 411	0.40 386

RGC	1.14 389	0.79 440	1.26 382	0.91 450	0.96 452	1.52 400	0.77 363	1.92 386	1.26 332	1.54 398	1.93 423	2.02 433	1.54 423	2.25 359	1.31 391	0.44 426	0.35 425	0.58 456	0.48 441	0.47 411	0.46 408

PVD	1.70 442	0.84 442	2.26 458	0.94 455	0.83 437	2.48 462	0.97 410	2.59 472	3.35 482	3.01 480	2.77 458	2.34 447	2.47 474	2.67 383	3.14 460	0.47 434	0.45 453	0.59 457	0.48 441	0.59 437	0.75 459

DGSMNet	1.14 389	0.76 438	2.49 464	0.81 419	0.86 441	1.39 386	1.39 450	2.13 425	1.35 377	1.26 304	1.63 387	1.48 367	0.98 327	1.75 305	1.10 366	0.45 427	0.43 446	0.55 450	0.49 444	0.75 456	0.70 454

STTRV1_RVC	1.58 429	0.68 426	1.96 447	0.88 442	1.12 462	1.57 405	0.90 397	2.25 450	1.75 439	1.29 314	2.02 430	1.40 347	1.22 387	9.77 504	1.31 391	0.81 464	0.33 412	0.54 445	0.49 444	0.73 455	0.52 426

PA-Net	1.01 361	0.57 398	1.29 387	0.64 328	0.74 411	1.19 356	0.84 380	1.69 318	1.43 407	1.16 250	1.19 248	1.32 335	1.19 380	3.42 407	1.25 382	0.29 350	0.45 453	0.33 372	0.49 444	0.32 343	0.47 411
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FC-DCNN v2	2.81 483	0.59 404	0.85 250	0.73 398	0.57 353	2.97 475	1.05 422	3.39 484	2.61 472	6.98 504	7.67 498	10.38 507	6.31 502	5.75 453	3.37 465	0.53 446	0.48 458	0.51 437	0.50 447	0.53 426	0.51 424

GANetREF_RVC	1.07 371	0.86 445	1.31 389	0.82 425	0.53 339	1.41 392	1.31 447	1.76 337	1.52 418	1.27 307	1.31 290	1.46 361	1.24 391	2.03 337	0.96 347	0.56 448	0.45 453	0.67 461	0.50 447	0.88 460	0.59 439
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
FC-DCNN	2.72 482	0.59 404	0.86 256	0.73 398	0.57 353	2.91 473	1.04 421	3.01 478	2.60 471	6.83 503	7.64 497	9.92 504	6.33 503	5.21 436	3.14 460	0.53 446	0.48 458	0.51 437	0.50 447	0.53 426	0.51 424

FCDSN-DC	2.32 467	0.63 417	0.81 241	0.84 429	0.75 418	2.23 452	0.94 406	2.09 423	1.80 442	5.45 501	7.72 499	7.77 499	6.93 505	3.39 404	1.80 431	0.52 440	0.48 458	0.52 439	0.51 450	0.57 433	0.58 437
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ELAS_RVC	2.48 474	0.74 435	1.90 443	1.05 461	0.92 447	2.76 469	4.01 504	2.76 473	4.11 490	4.69 495	4.63 480	4.62 481	5.96 500	3.97 416	3.96 470	0.63 458	0.53 466	0.56 453	0.52 451	0.64 444	0.63 445
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	26.87 518	13.43 515	70.68 527	0.91 450	0.68 400	57.02 527	21.06 513	32.82 525	32.67 522	52.12 529	53.61 527	66.05 529	49.56 528	48.79 530	34.71 523	0.49 439	0.44 449	0.53 444	0.53 452	0.63 442	0.59 439

ELAS	2.37 469	0.74 435	1.54 420	0.99 457	0.92 447	4.78 495	2.33 492	3.33 482	3.37 483	5.05 500	4.77 484	3.67 474	4.53 495	3.42 407	4.50 473	0.62 456	0.53 466	0.55 450	0.53 452	0.63 442	0.64 449
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	1.31 407	0.88 448	1.08 350	1.83 481	1.44 477	1.44 394	0.75 357	1.74 329	1.09 238	1.32 337	1.26 272	1.28 327	1.01 339	1.50 264	0.83 320	2.50 487	0.34 414	1.47 479	0.55 454	2.32 481	1.57 483

ccnet	1.12 384	0.67 422	1.01 321	0.78 411	0.73 410	1.72 418	0.99 414	1.84 365	1.26 332	1.47 381	1.85 415	1.75 409	1.29 397	1.75 305	1.88 435	0.57 449	0.53 466	0.57 455	0.55 454	0.59 437	0.54 428

LSM	6.33 499	1.10 460	13.19 502	1.41 475	68.17 525	1.64 412	1.90 476	1.92 386	2.46 466	2.99 478	3.11 463	1.88 414	1.80 445	2.61 381	2.06 444	0.41 412	0.58 472	0.50 436	0.57 456	0.64 444	17.66 520

NCC-stereo	1.10 379	0.54 388	1.24 379	0.84 429	0.94 449	1.29 369	0.89 392	2.01 408	1.34 368	1.32 337	1.74 400	1.88 414	1.74 440	2.35 366	1.25 382	0.45 427	0.37 432	0.45 426	0.58 457	0.42 390	0.42 394

Abc-Net	1.10 379	0.54 388	1.24 379	0.84 429	0.94 449	1.29 369	0.89 392	2.01 408	1.34 368	1.32 337	1.74 400	1.88 414	1.74 440	2.35 366	1.25 382	0.45 427	0.37 432	0.45 426	0.58 457	0.42 390	0.42 394
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MSMD_ROB	1.99 458	0.59 404	0.89 280	0.70 380	0.61 376	3.95 489	0.94 406	1.80 353	1.79 441	4.41 492	4.43 476	8.17 500	3.66 488	3.40 405	1.33 393	0.52 440	0.48 458	0.54 445	0.58 457	0.53 426	0.50 420

MFN_U_SF_RVC	1.52 426	0.84 442	3.42 475	0.87 441	0.66 390	2.56 465	0.95 408	2.36 460	1.70 433	1.98 442	1.86 416	2.45 452	1.79 444	2.95 391	2.58 451	0.52 440	0.48 458	0.55 450	0.59 460	0.59 437	0.61 443

PSMNet-RUCA	1.02 363	0.97 451	1.44 404	1.23 470	1.10 458	1.40 387	0.62 322	1.69 318	1.38 388	0.94 159	1.53 359	0.97 237	0.83 256	1.17 188	0.93 338	0.69 461	0.34 414	0.99 472	0.60 461	0.97 462	0.64 449

otaku	1.60 432	1.11 463	1.21 373	2.20 484	1.56 479	1.97 440	1.24 441	2.07 420	1.36 380	1.44 376	1.62 384	1.73 404	1.19 380	1.73 304	0.98 350	2.89 492	0.57 471	1.74 480	0.60 461	2.78 488	1.94 489

Ntro	1.64 436	1.15 466	1.23 376	2.48 489	1.83 481	2.09 447	1.16 435	1.96 395	1.38 388	1.21 276	1.62 384	1.62 386	1.29 397	1.87 323	1.11 368	3.04 493	0.56 470	1.82 482	0.64 463	2.80 489	2.05 490

MADNet+	2.69 479	3.22 506	11.53 501	1.44 476	1.12 462	3.19 478	1.81 469	2.85 475	2.37 463	1.68 417	2.07 434	2.85 464	2.18 465	7.41 481	5.23 476	0.79 463	0.76 479	0.69 464	0.65 464	0.98 463	0.95 466

DualNet (step1)	0.83 302	0.49 369	1.13 362	0.56 239	0.39 245	1.02 322	0.73 352	1.78 345	1.21 311	1.22 281	1.18 241	1.08 270	0.92 294	1.23 198	0.67 266	0.57 449	0.28 380	0.62 458	0.67 465	0.45 404	0.42 394

test_sample9	1.86 450	0.49 369	1.13 362	0.56 239	0.39 245	1.02 322	0.73 352	1.78 345	1.21 311	1.22 281	1.18 241	1.08 270	0.92 294	2.27 361	7.92 490	0.57 449	12.61 519	0.62 458	0.67 465	0.45 404	0.42 394

test_sample8	2.19 463	0.49 369	1.13 362	0.56 239	0.39 245	1.02 322	0.73 352	1.82 357	1.15 275	2.26 452	1.30 284	4.94 486	2.52 475	2.27 361	7.92 490	0.57 449	12.61 519	0.62 458	0.67 465	0.45 404	0.42 394

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 460	1.15 466	3.10 473	1.05 461	0.76 421	5.03 498	2.40 494	2.16 434	2.62 473	1.89 438	2.28 443	2.69 459	1.65 433	9.35 498	2.04 442	0.64 459	0.51 464	0.68 462	0.71 468	1.09 470	0.67 451

UDG	1.41 419	2.65 501	0.99 312	1.44 476	1.64 480	1.34 378	0.80 374	1.60 298	1.23 320	1.23 287	1.71 397	2.01 431	1.34 405	1.47 260	1.41 408	0.90 466	0.54 469	2.29 486	0.75 469	1.84 478	1.04 471

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 446	0.87 446	3.56 476	0.80 416	0.75 418	3.72 484	2.44 495	1.82 357	1.82 444	1.74 421	1.91 422	1.92 422	1.26 394	7.69 486	1.28 388	0.45 427	0.47 457	0.52 439	0.77 470	0.50 418	0.50 420

PASM	1.34 411	0.92 449	2.62 468	0.86 436	0.87 443	1.03 325	1.08 426	1.50 270	1.51 417	1.82 433	1.41 326	1.68 399	1.26 394	4.87 431	1.34 395	0.61 455	0.65 477	0.68 462	0.78 471	0.69 451	0.68 453

CREStereo++_RVC	0.47 76	0.21 11	0.38 7	0.45 56	0.38 235	0.45 43	0.25 15	0.75 28	1.29 347	0.80 121	1.21 253	0.47 41	0.37 40	0.53 16	0.44 147	0.16 26	0.11 5	0.15 8	0.80 472	0.18 78	0.11 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
MFMNet_re	1.40 418	1.14 465	1.68 428	1.39 473	1.07 456	1.48 396	1.43 452	1.87 371	1.82 444	2.26 452	2.19 439	1.51 371	1.86 450	1.52 265	1.25 382	0.93 467	0.83 482	0.84 467	0.80 472	0.99 465	1.05 473

ACVNet_2	2.43 473	1.41 474	2.04 448	2.62 490	2.24 488	2.63 468	1.88 475	3.31 481	3.01 478	2.19 450	3.45 468	4.62 481	2.04 459	4.50 425	1.47 418	2.55 488	0.64 475	2.22 485	0.84 474	2.69 487	2.29 493

AnonymousM	0.59 161	1.11 463	0.41 15	0.44 44	0.32 154	0.43 36	0.47 214	1.05 143	0.64 67	0.98 170	0.63 63	0.67 123	0.43 65	0.59 29	0.41 124	0.20 169	0.15 177	1.84 483	0.84 474	0.14 4	0.13 11

GCST	1.08 374	1.47 478	0.93 293	1.73 479	1.14 466	1.30 371	0.31 51	1.33 227	1.16 284	1.29 314	0.97 148	0.98 239	0.49 108	2.08 342	0.46 174	1.19 478	0.70 478	1.30 478	0.85 476	1.02 466	0.89 464

ACVNet-4b	2.15 461	1.41 474	1.64 425	2.80 491	2.31 491	2.31 456	1.24 441	2.32 456	2.14 459	1.26 304	2.39 448	2.66 458	1.48 418	5.95 458	1.06 357	3.20 497	0.45 453	2.37 488	0.89 477	2.83 492	2.37 494

JetBlue	3.97 489	2.01 490	10.19 498	1.38 472	2.84 499	10.53 506	9.54 507	3.60 486	2.41 465	2.73 469	3.39 467	4.54 480	4.31 493	7.85 489	6.84 483	0.88 465	0.93 492	0.89 468	0.91 478	1.74 477	1.91 488

ACVNet_1	2.18 462	1.45 477	1.72 432	2.85 493	2.33 492	2.28 454	1.46 454	3.08 479	2.22 462	1.82 433	2.05 433	3.56 473	1.98 457	3.09 398	1.40 404	3.17 494	0.60 473	2.40 492	0.92 479	2.91 495	2.37 494

DDUNet	1.50 424	2.69 502	1.12 360	1.77 480	1.88 482	1.84 432	0.92 400	1.70 322	1.16 284	1.38 360	1.79 407	1.60 384	1.12 367	1.37 233	1.08 361	1.10 476	0.76 479	2.37 488	0.94 480	2.00 479	1.37 480

SPS-STEREO	1.67 438	1.04 457	1.23 376	1.21 468	1.13 465	1.82 430	1.11 428	2.16 434	1.52 418	3.07 482	2.32 444	2.82 463	1.80 445	4.11 418	2.04 442	1.03 472	0.99 493	0.97 470	0.94 480	1.03 468	1.02 469
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	1.12 384	0.97 451	1.21 373	1.07 464	1.12 462	1.08 334	0.89 392	1.95 394	1.16 284	1.29 314	1.26 272	1.22 305	1.09 362	1.15 181	1.01 353	1.02 471	1.00 494	0.97 470	0.97 482	0.98 463	0.99 468

SGM+DAISY	2.41 472	1.07 458	2.14 453	1.18 467	1.10 458	2.14 450	1.36 449	1.96 395	1.66 429	5.46 502	7.07 493	4.95 487	4.32 494	5.50 445	2.26 448	1.04 473	1.02 496	0.99 472	0.97 482	1.02 466	1.04 471

RainbowNet	1.97 457	1.76 483	1.57 422	2.81 492	2.21 487	1.98 442	1.81 469	2.54 471	1.89 447	1.50 390	1.84 413	1.96 426	1.65 433	2.14 347	1.25 382	3.33 499	0.85 486	2.39 491	0.98 484	2.82 491	2.22 491

Consistency-Raft	1.25 401	0.99 454	1.93 445	1.02 460	1.21 471	0.96 307	1.01 418	1.75 331	1.92 450	1.36 353	2.12 436	1.44 357	1.01 339	1.14 180	1.40 404	0.72 462	0.82 481	0.89 468	0.98 484	1.31 476	0.95 466

PWCK	2.88 485	2.05 493	5.72 487	2.08 483	1.11 460	3.55 482	3.90 503	2.86 476	3.54 486	3.03 481	3.63 470	3.10 470	2.31 469	8.15 492	3.09 458	2.12 484	0.91 491	1.75 481	0.98 484	2.57 485	1.18 477

Dean	2.91 486	1.53 480	2.07 449	2.96 497	2.51 494	3.15 477	2.14 486	4.75 495	4.41 493	2.76 471	6.10 489	5.53 490	2.37 470	2.97 393	1.92 437	3.18 495	0.85 486	2.51 495	1.04 487	2.88 494	2.47 497

WAO-7	2.66 476	1.40 473	1.73 434	1.39 473	1.17 467	3.93 488	1.94 478	4.11 490	3.88 488	2.92 475	5.50 487	4.18 479	3.00 483	7.63 485	3.71 468	1.13 477	1.00 494	1.17 477	1.13 488	1.18 473	1.09 475

NVStereoNet_ROB	1.88 451	1.07 458	1.45 409	1.07 464	1.17 467	1.47 395	1.48 456	1.89 376	1.93 452	1.94 441	4.67 483	3.08 469	1.80 445	6.51 465	1.65 426	1.06 474	0.86 488	1.08 476	1.32 489	0.93 461	1.26 478
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	2.70 480	1.79 485	1.46 411	3.26 501	2.66 495	3.23 480	2.10 483	4.08 488	2.75 476	2.34 455	3.81 472	3.06 467	2.22 467	4.25 420	2.59 452	3.75 503	0.84 483	2.75 498	1.35 490	3.15 497	2.60 500

IMH-64	2.70 480	1.79 485	1.46 411	3.26 501	2.66 495	3.23 480	2.10 483	4.08 488	2.75 476	2.34 455	3.81 472	3.06 467	2.22 467	4.25 420	2.59 452	3.75 503	0.84 483	2.75 498	1.35 490	3.15 497	2.60 500

IMH	3.21 487	1.85 489	1.48 416	3.25 500	2.69 497	4.07 491	2.02 481	4.41 493	3.80 487	2.72 468	7.11 494	4.75 484	2.92 480	5.92 456	2.55 450	3.85 506	0.88 489	2.78 500	1.36 492	3.19 499	2.59 499

WAO-8	4.40 491	1.82 487	1.79 436	2.34 486	2.20 485	9.19 503	1.53 457	6.09 503	16.46 510	3.94 486	7.84 500	7.32 494	3.72 490	9.41 500	3.31 463	2.00 482	1.07 497	2.44 493	1.37 493	2.50 483	1.68 484

Venus	4.40 491	1.82 487	1.79 436	2.34 486	2.20 485	9.19 503	1.53 457	6.09 503	16.46 510	3.94 486	7.84 500	7.32 494	3.72 490	9.41 500	3.31 463	2.00 482	1.07 497	2.44 493	1.37 493	2.50 483	1.68 484

WAO-6	2.81 483	1.60 481	1.46 411	2.36 488	2.28 490	3.55 482	2.29 491	4.21 491	4.56 494	2.36 459	4.51 477	4.88 485	2.66 477	4.60 426	4.07 472	1.72 480	1.15 500	2.31 487	1.46 495	2.31 480	1.85 487

LVE	3.31 488	1.67 482	1.64 425	2.85 493	2.42 493	3.20 479	2.26 490	4.78 496	5.05 496	2.35 457	6.91 491	6.02 492	2.37 470	9.15 494	2.17 447	3.19 496	1.08 499	2.38 490	1.47 496	2.81 490	2.40 496

TorneroNet-64	5.30 497	2.03 491	1.74 435	3.43 503	2.81 498	10.09 505	2.12 485	9.10 510	17.12 515	4.96 499	9.27 505	10.72 509	3.70 489	9.20 495	4.55 474	3.31 498	0.84 483	2.88 501	1.55 497	3.49 500	3.04 503

TorneroNet	10.70 508	2.03 491	1.82 439	3.43 503	3.01 501	43.83 523	2.22 489	8.87 509	67.47 530	7.17 507	27.36 518	10.68 508	3.85 492	8.67 493	7.65 489	3.59 501	0.88 489	3.04 502	1.57 498	3.71 501	3.17 504

MANE	6.19 498	0.59 404	1.03 332	0.93 453	1.22 472	13.38 510	2.69 496	12.81 513	17.94 516	8.21 509	10.82 507	14.72 511	11.68 507	11.39 510	11.90 500	0.59 453	0.50 463	0.52 439	1.76 499	0.55 430	0.54 428

UNDER WATER-64	5.27 496	2.32 497	8.78 496	3.93 509	3.54 507	7.61 501	3.03 502	5.84 502	14.19 506	4.04 488	4.04 474	9.39 503	6.26 501	5.93 457	8.48 492	3.60 502	1.51 503	3.13 503	1.88 500	4.29 507	3.61 508

UNDER WATER	5.08 495	2.33 498	5.55 485	3.94 510	3.51 506	5.20 499	2.72 498	5.61 501	16.52 512	3.84 485	4.60 479	9.21 502	5.89 499	5.90 455	8.66 493	3.75 503	1.34 501	3.18 505	1.88 500	4.33 508	3.61 508

KSHMR	8.75 505	2.06 494	2.11 451	3.53 505	3.11 502	4.13 492	2.69 496	5.60 500	61.37 529	3.00 479	55.83 528	4.98 489	2.45 473	4.49 424	2.61 454	3.46 500	1.55 504	3.14 504	1.94 502	3.72 502	3.18 505

DispFullNet	2.34 468	2.85 503	3.66 477	3.08 498	2.27 489	1.97 440	0.67 337	2.00 404	1.70 433	2.52 463	2.00 427	2.23 440	5.86 498	3.44 409	1.58 423	1.01 469	0.32 408	2.64 497	1.94 502	2.85 493	2.24 492

notaker	3.98 490	2.40 500	2.68 469	3.82 508	3.27 505	3.97 490	2.14 486	4.78 496	3.45 485	4.12 491	6.94 492	7.65 498	3.26 484	7.82 488	5.30 477	4.04 507	1.41 502	3.36 507	2.10 504	3.88 503	3.31 506

ktn	4.70 493	2.38 499	2.12 452	3.76 506	3.24 503	4.85 496	2.95 501	5.52 498	7.37 502	4.07 490	19.32 515	7.46 496	3.47 485	7.39 480	2.95 456	4.04 507	1.85 505	3.26 506	2.22 505	3.08 496	2.65 502

JetRed	6.91 502	8.80 513	25.96 515	2.85 493	3.25 504	13.98 512	11.87 508	6.25 505	4.28 492	4.45 493	4.56 478	6.69 493	5.46 497	7.46 483	14.05 503	2.59 489	3.31 507	2.59 496	2.29 506	4.20 506	3.36 507

HanzoNet	11.04 509	3.62 507	8.10 495	4.08 511	3.55 508	4.90 497	2.73 499	7.19 507	10.10 503	31.86 525	28.92 519	21.96 520	36.36 521	18.08 515	10.17 496	7.94 512	3.32 508	3.47 508	3.31 507	7.06 513	4.04 510

MADNet++	5.01 494	3.14 504	4.91 482	4.55 512	3.94 509	5.20 499	4.41 505	4.40 492	4.13 491	4.95 498	6.08 488	4.74 483	5.37 496	9.40 499	10.67 499	4.65 509	4.15 510	3.97 509	3.34 508	4.09 505	4.08 511

PML	51.67 526	36.25 523	13.28 503	7.46 513	20.81 514	108.69 529	232.22 530	8.72 508	27.82 521	87.01 530	269.67 530	69.67 530	61.95 529	24.76 523	14.20 504	9.74 515	3.40 509	9.62 514	4.70 509	18.74 518	4.72 512

DPSimNet_ROB	11.20 510	4.98 510	35.43 519	2.90 496	4.52 510	7.89 502	17.09 511	4.66 494	6.06 500	14.89 515	10.93 508	17.29 512	36.81 523	13.18 512	15.68 507	2.86 491	6.29 511	5.75 512	5.09 510	3.91 504	7.70 513

tt	6.58 501	0.26 84	6.10 489	3.77 507	2.16 484	11.55 507	19.63 512	13.33 514	5.74 498	2.96 477	2.65 456	4.97 488	6.33 503	3.81 413	7.24 484	9.15 513	11.32 518	5.89 513	6.24 511	6.03 510	2.55 498

U	9.45 506	0.21 11	0.58 89	0.47 72	53.11 524	61.27 528	0.24 14	0.70 19	0.52 40	0.36 17	0.28 5	0.29 4	0.35 32	0.33 1	0.26 4	0.19 138	0.11 5	60.50 525	8.88 512	0.17 49	0.13 11

Anonymous_2	1.30 405	0.55 391	0.82 244	0.52 172	0.58 362	1.01 320	0.64 327	1.25 219	0.97 180	0.96 163	0.78 99	1.33 336	1.29 397	1.03 151	0.74 286	0.62 456	0.64 475	1.06 475	9.63 513	1.16 471	0.49 418

DGTPSM_ROB	13.01 511	8.23 511	21.87 508	9.51 514	18.10 512	11.56 508	32.01 518	10.63 511	16.20 508	7.03 505	19.48 516	10.15 505	16.66 511	9.83 505	22.42 513	4.75 510	8.68 512	5.37 510	10.25 514	6.16 511	11.36 514

DPSMNet_ROB	13.02 512	8.23 511	21.91 509	9.53 515	18.11 513	11.56 508	32.02 519	10.64 512	16.23 509	7.05 506	19.49 517	10.16 506	16.66 511	9.85 506	22.43 514	4.77 511	8.68 512	5.38 511	10.26 515	6.17 512	11.36 514

DPSM_ROB	19.08 514	19.14 517	25.17 513	22.15 518	20.85 515	28.17 515	37.82 521	26.56 518	16.85 513	14.14 512	14.84 510	21.70 515	18.75 514	21.87 517	26.55 518	10.16 516	9.30 515	10.47 515	10.42 516	14.03 515	12.61 517

DPSM	19.08 514	19.14 517	25.17 513	22.15 518	20.85 515	28.17 515	37.82 521	26.56 518	16.85 513	14.14 512	14.84 510	21.70 515	18.75 514	21.87 517	26.55 518	10.16 516	9.30 515	10.47 515	10.42 516	14.03 515	12.61 517

ASD4	15.85 513	10.99 514	19.63 507	10.21 516	11.70 511	19.24 513	31.10 517	19.35 515	10.68 504	11.14 510	10.18 506	12.59 510	12.64 508	14.74 513	24.83 516	12.93 518	9.94 517	26.83 520	19.40 518	16.23 517	12.70 519

Selective-RAFT-Error	38.39 520	38.47 525	50.44 525	44.73 524	41.97 522	56.68 524	76.38 528	53.24 529	33.92 525	28.34 523	29.85 522	43.60 526	38.20 526	43.75 526	53.34 527	20.38 520	18.70 522	21.09 518	21.05 519	28.30 520	25.43 522

CasAABBNet	38.33 519	38.46 524	50.35 524	44.75 525	41.84 521	56.68 524	76.37 527	53.22 528	33.83 524	28.31 522	29.54 521	43.62 527	37.71 525	43.84 527	53.41 528	20.30 519	18.70 522	21.07 517	21.07 520	28.24 519	25.34 521

LSM0	42.82 524	38.75 526	50.81 526	47.07 526	109.38 530	57.00 526	76.02 526	53.74 530	33.71 523	29.02 524	30.41 523	43.87 528	37.22 524	43.91 528	53.54 529	20.52 521	18.62 521	21.10 519	21.11 521	28.41 521	42.22 524

LRCNet_RVC	22.74 516	32.10 522	21.97 510	29.84 520	26.23 517	4.42 494	0.81 377	22.66 516	2.02 455	26.93 521	29.26 520	23.06 522	15.59 510	23.84 519	18.88 510	31.75 522	19.90 524	34.65 521	32.13 522	30.54 522	28.32 523

AVERAGE_ROB	40.43 522	42.37 528	42.73 521	36.96 523	35.58 520	30.50 518	27.61 515	36.71 527	38.39 527	44.91 527	44.36 525	37.45 525	36.70 522	41.88 525	40.35 524	45.43 527	46.81 528	47.11 523	46.35 523	42.51 524	43.87 525

HaxPig	38.92 521	41.40 527	41.64 520	29.95 521	32.27 518	28.90 517	27.60 514	29.73 521	37.71 526	43.82 526	43.87 524	33.17 523	35.56 520	41.53 524	40.37 525	43.94 526	47.51 529	45.82 522	47.08 524	42.38 523	44.15 526

MEDIAN_ROB	42.00 523	44.40 529	44.29 523	35.15 522	34.95 519	31.28 522	29.60 516	35.88 526	40.02 528	47.20 528	46.64 526	37.37 524	38.48 527	44.35 529	42.45 526	48.03 528	49.39 530	49.71 524	49.03 525	45.14 525	46.65 527

Anonymous_1	43.04 525	18.73 516	24.79 512	21.81 517	46.26 523	27.80 514	37.60 520	28.08 520	16.14 507	14.66 514	14.30 509	20.65 514	17.88 513	21.56 516	25.94 517	117.93 529	8.92 514	100.65 526	126.50 526	158.64 530	12.08 516

FADE		4.78 509		1.89 482	1.92 483			5.58 499	5.04 495	2.92 475		4.13 478		10.23 507		188.09 530	2.77 506	123.78 527	127.92 527	1.06 469	1.10 476

xxxxx1	54.10 527	25.67 519	27.13 516	113.43 527	96.96 527	30.69 519	47.44 523	32.38 522	25.60 517	17.75 516	17.27 512	21.81 517	21.02 516	24.43 520	33.82 520	33.37 523	40.54 525	157.71 528	175.86 528	66.16 526	72.93 528

tt_ll	54.10 527	25.67 519	27.13 516	113.43 527	96.96 527	30.69 519	47.44 523	32.38 522	25.60 517	17.75 516	17.27 512	21.81 517	21.02 516	24.43 520	33.82 520	33.37 523	40.54 525	157.71 528	175.86 528	66.16 526	72.93 528

ff	54.10 527	25.67 519	27.13 516	113.43 527	96.96 527	30.69 519	47.44 523	32.38 522	25.60 517	17.75 516	17.27 512	21.81 517	21.02 516	24.43 520	33.82 520	33.37 523	40.54 525	157.71 528	175.86 528	66.16 526	72.93 528

test_example2	192.40 530	210.76 531	206.48 530	199.83 531	204.73 531	172.94 530	183.52 529	133.93 531	133.41 531	191.38 531	196.19 529	187.13 531	178.77 530	205.33 531	208.00 530	222.09 531	238.72 531	186.54 531	190.54 531	227.34 531	170.31 531

ccccc	497.63 531	492.34 532	595.97 531	530.87 532	530.37 532	478.08 531	442.62 531	491.76 532	343.70 532	448.18 532	520.80 531	476.12 532	550.57 531	541.64 532	605.32 531	663.49 532	459.54 532	353.94 532	309.79 532	586.66 532	530.90 532

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