Low-res two-view results

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.13 2	0.09 1	0.08 2	0.07 2	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.14 9	0.05 1	0.10 3	0.03 1	0.13 4	0.06 1	0.04 1	0.24 10	0.26 9	0.20 2	0.18 3	0.20 4	0.11 2	0.24 7	0.15 3	0.05 1	0.06 1	0.22 10	0.20 9	0.23 5	0.15 5
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
Pointernet	0.11 1	0.09 1	0.06 1	0.07 2	0.06 3	0.09 3	0.08 13	0.13 5	0.06 2	0.11 5	0.09 4	0.10 2	0.07 3	0.06 5	0.16 1	0.16 1	0.19 1	0.11 1	0.18 1	0.09 1	0.17 1	0.11 1	0.08 7	0.07 2	0.14 1	0.12 1	0.24 8	0.12 2

IGEV-Stereo++	0.16 9	0.24 16	0.09 5	0.13 10	0.13 13	0.10 6	0.05 3	0.15 10	0.13 13	0.12 7	0.16 12	0.16 6	0.11 13	0.07 7	0.21 5	0.22 5	0.22 6	0.18 3	0.21 5	0.16 8	0.22 4	0.27 25	0.09 12	0.08 3	0.17 4	0.18 6	0.25 9	0.18 10

U	0.15 6	0.11 4	0.08 2	0.06 1	0.05 2	0.09 3	0.04 1	0.16 12	0.06 2	0.15 11	0.04 2	0.17 10	0.07 3	0.05 3	0.22 7	0.28 14	0.26 12	0.23 14	0.27 13	0.17 10	0.28 14	0.19 10	0.06 2	0.08 3	0.26 13	0.23 15	0.23 5	0.20 13

MoCha-V2	0.14 3	0.15 8	0.11 8	0.12 9	0.09 8	0.11 8	0.09 17	0.13 5	0.08 7	0.13 9	0.18 15	0.17 10	0.07 3	0.07 7	0.17 2	0.23 6	0.20 2	0.20 7	0.25 10	0.14 5	0.29 17	0.17 5	0.08 7	0.08 3	0.17 4	0.16 3	0.15 1	0.11 1

CroCo-Stereo Lap2	0.14 3	0.10 3	0.08 2	0.08 4	0.08 7	0.08 2	0.05 3	0.12 3	0.06 2	0.22 17	0.07 3	0.16 6	0.07 3	0.04 1	0.20 3	0.26 9	0.22 6	0.19 6	0.26 12	0.11 2	0.28 14	0.16 4	0.06 2	0.08 3	0.22 10	0.23 15	0.20 3	0.16 7

RAStereo	0.19 14	0.16 9	0.10 6	0.08 4	0.07 4	0.09 3	0.06 6	0.21 14	0.09 10	0.45 44	0.09 4	0.26 17	0.08 7	0.07 7	0.25 12	0.26 9	0.28 15	0.25 16	0.33 20	0.15 7	0.35 24	0.18 8	0.08 7	0.10 7	0.28 19	0.23 15	0.25 9	0.24 18

RSM++	0.17 10	0.18 12	0.13 12	0.17 19	0.10 10	0.14 12	0.07 9	0.13 5	0.13 13	0.12 7	0.14 6	0.17 10	0.11 13	0.08 12	0.25 12	0.27 13	0.25 10	0.21 11	0.23 8	0.18 13	0.26 9	0.21 15	0.08 7	0.10 7	0.20 8	0.18 6	0.29 14	0.18 10

RSM	0.15 6	0.16 9	0.12 10	0.14 12	0.09 8	0.14 12	0.06 6	0.10 1	0.08 7	0.09 2	0.15 8	0.14 5	0.10 10	0.07 7	0.22 7	0.25 7	0.21 5	0.20 7	0.18 1	0.17 10	0.25 8	0.18 8	0.08 7	0.10 7	0.16 2	0.16 3	0.27 12	0.15 5

RAFT	0.17 10	0.13 5	0.10 6	0.16 16	0.07 4	0.21 27	0.05 3	0.25 17	0.12 12	0.14 10	0.15 8	0.16 6	0.10 10	0.05 3	0.21 5	0.20 2	0.23 9	0.15 2	0.28 14	0.13 4	0.21 3	0.17 5	0.07 5	0.10 7	0.26 13	0.24 18	0.33 18	0.23 15

AIO-Stereo	0.15 6	0.17 11	0.12 10	0.17 19	0.10 10	0.12 9	0.06 6	0.11 2	0.08 7	0.10 3	0.14 6	0.12 3	0.09 8	0.08 12	0.20 3	0.21 3	0.20 2	0.20 7	0.21 5	0.17 10	0.23 5	0.20 13	0.07 5	0.11 11	0.17 4	0.16 3	0.23 5	0.12 2

AEACV	0.19 14	0.31 30	0.14 13	0.17 19	0.13 13	0.12 9	0.07 9	0.15 10	0.07 6	0.16 13	0.15 8	0.18 13	0.11 13	0.11 19	0.25 12	0.25 7	0.32 17	0.23 14	0.35 24	0.18 13	0.27 11	0.22 19	0.11 17	0.11 11	0.20 8	0.22 14	0.25 9	0.18 10

ProNet	0.14 3	0.13 5	0.14 13	0.11 8	0.07 4	0.14 12	0.12 25	0.13 5	0.06 2	0.08 1	0.24 30	0.09 1	0.06 1	0.07 7	0.22 7	0.21 3	0.22 6	0.18 3	0.19 3	0.14 5	0.20 2	0.11 1	0.12 18	0.11 11	0.16 2	0.13 2	0.17 2	0.12 2

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 29	0.24 16	0.17 22	0.23 43	0.19 31	0.18 21	0.08 13	0.49 49	0.25 47	0.54 86	0.21 21	0.32 22	0.17 27	0.17 38	0.29 19	0.39 41	0.45 41	0.36 48	0.50 40	0.26 38	0.56 97	0.49 89	0.13 25	0.13 14	0.31 30	0.26 21	0.45 31	0.30 24

IGEV-Stereo+	0.27 21	0.25 18	0.14 13	0.22 31	0.14 17	0.13 11	0.07 9	0.36 24	0.20 28	0.55 93	0.23 27	0.38 34	0.14 18	0.16 34	0.26 16	0.35 28	0.40 31	0.35 44	0.48 37	0.24 29	0.44 40	0.51 101	0.12 18	0.13 14	0.28 19	0.20 9	0.34 19	0.23 15

StereoVision	0.18 12	0.13 5	0.11 8	0.09 6	0.14 17	0.16 16	0.08 13	0.17 13	0.17 17	0.15 11	0.15 8	0.16 6	0.10 10	0.06 5	0.25 12	0.26 9	0.27 13	0.22 12	0.22 7	0.16 8	0.23 5	0.17 5	0.06 2	0.13 14	0.28 19	0.29 25	0.38 23	0.28 23

Occ-G	0.18 12	0.26 20	0.15 16	0.17 19	0.14 17	0.15 15	0.07 9	0.12 3	0.11 11	0.11 5	0.22 25	0.20 15	0.09 8	0.10 16	0.28 18	0.28 14	0.25 10	0.22 12	0.29 16	0.19 16	0.26 9	0.19 10	0.10 15	0.15 17	0.19 7	0.18 6	0.29 14	0.17 8

MaDis-Stereo	0.26 19	0.20 13	0.16 19	0.10 7	0.10 10	0.10 6	0.08 13	0.24 16	0.14 15	0.36 26	0.16 12	0.36 31	0.12 16	0.08 12	0.33 26	0.35 28	0.39 30	0.35 44	0.53 52	0.20 19	0.40 29	0.26 24	0.13 25	0.15 17	0.39 57	0.39 61	0.40 26	0.49 63

anonymousdsp	0.25 18	0.23 14	0.19 26	0.16 16	0.14 17	0.18 21	0.10 20	0.37 26	0.19 25	0.32 24	0.22 25	0.32 22	0.12 16	0.14 28	0.29 19	0.32 25	0.32 17	0.28 20	0.39 27	0.22 22	0.46 49	0.31 32	0.12 18	0.15 17	0.26 13	0.20 9	0.52 48	0.20 13

RAFT + AFF	0.27 21	0.26 20	0.17 22	0.21 28	0.13 13	0.19 24	0.13 27	0.41 29	0.18 20	0.44 42	0.19 17	0.42 43	0.14 18	0.09 15	0.86 151	0.29 19	0.41 34	0.20 7	0.55 59	0.23 25	0.47 56	0.21 15	0.12 18	0.15 17	0.28 19	0.20 9	0.21 4	0.17 8

HCRNet	0.32 35	0.38 51	0.20 29	0.39 106	0.17 26	0.29 62	0.18 59	0.40 28	0.18 20	0.80 212	0.40 80	0.49 64	0.18 30	0.22 64	0.38 33	0.30 21	0.38 28	0.29 24	0.40 28	0.19 16	0.33 21	0.23 20	0.19 67	0.16 21	0.26 13	0.31 31	0.51 38	0.31 26

RAFT_CTSACE	0.30 29	0.37 45	0.15 16	0.15 13	0.15 22	0.25 47	0.18 59	0.53 56	0.20 28	0.55 93	0.18 15	0.44 50	0.29 71	0.16 34	0.29 19	0.30 21	0.37 26	0.27 18	0.37 26	0.18 13	0.38 27	0.45 73	0.10 15	0.17 22	0.30 26	0.31 31	0.60 73	0.26 21

iRaftStereo_RVC	0.26 19	0.27 22	0.16 19	0.13 10	0.14 17	0.18 21	0.09 17	0.44 35	0.14 15	0.36 26	0.36 63	0.32 22	0.16 24	0.13 25	0.29 19	0.29 19	0.38 28	0.28 20	0.34 23	0.22 22	0.41 30	0.38 45	0.12 18	0.17 22	0.27 17	0.29 25	0.42 27	0.27 22

AFF-stereo	0.30 29	0.34 35	0.26 62	0.18 23	0.17 26	0.33 79	0.11 22	0.50 50	0.23 34	0.46 47	0.28 39	0.40 37	0.16 24	0.12 23	0.27 17	0.35 28	0.37 26	0.25 16	0.57 69	0.23 25	0.38 27	0.25 22	0.17 47	0.17 22	0.37 50	0.37 54	0.48 35	0.32 28

RYNet	0.27 21	0.23 14	0.18 24	0.15 13	0.17 26	0.19 24	0.13 27	0.25 17	0.31 98	0.17 14	0.20 20	0.19 14	0.14 18	0.13 25	0.80 133	0.28 14	0.27 13	0.41 73	0.28 14	0.19 16	0.27 11	0.21 15	0.29 135	0.18 25	0.27 17	0.76 143	0.34 19	0.23 15

UniTT-Stereo	0.28 24	0.27 22	0.15 16	0.15 13	0.13 13	0.17 19	0.09 17	0.35 23	0.19 25	0.49 63	0.21 21	0.41 41	0.18 30	0.14 28	0.40 36	0.39 41	0.42 36	0.34 35	0.56 65	0.25 33	0.43 35	0.24 21	0.13 25	0.19 26	0.31 30	0.41 66	0.30 16	0.37 35

ARAFT	0.34 40	0.38 51	0.23 53	0.26 53	0.21 37	0.27 52	0.14 40	0.44 35	0.24 42	0.50 64	0.30 47	0.41 41	0.16 24	0.15 31	0.67 107	0.42 52	0.50 67	0.47 113	0.51 43	0.23 25	0.53 88	0.32 33	0.16 35	0.19 26	0.43 65	0.30 27	0.52 48	0.37 35

delet	0.24 16	0.25 18	0.22 48	0.24 44	0.20 35	0.28 59	0.16 53	0.21 14	0.18 20	0.23 18	0.26 34	0.26 17	0.15 21	0.25 101	0.32 25	0.28 14	0.31 16	0.27 18	0.24 9	0.24 29	0.31 18	0.20 13	0.16 35	0.19 26	0.28 19	0.25 19	0.32 17	0.31 26

LL-Strereo2	0.34 40	0.29 26	0.21 39	0.24 44	0.19 31	0.17 19	0.13 27	0.63 115	0.26 57	0.58 117	0.23 27	0.44 50	0.22 46	0.14 28	0.41 42	0.41 48	0.47 55	0.35 44	0.73 109	0.31 56	0.47 56	0.36 40	0.21 88	0.20 29	0.32 34	0.34 42	0.51 38	0.35 33

raft+_RVC	0.35 43	0.34 35	0.26 62	0.25 49	0.23 42	0.25 47	0.18 59	0.54 60	0.26 57	0.52 75	0.43 85	0.46 55	0.23 49	0.18 40	0.42 46	0.38 38	0.43 37	0.34 35	0.61 85	0.26 38	0.43 35	0.38 45	0.13 25	0.20 29	0.39 57	0.39 61	0.58 65	0.42 51

GCAP-BAT	0.76 162	0.45 87	0.20 29	0.22 31	0.25 50	0.22 32	0.13 27	0.62 102	0.25 47	0.57 105	0.29 41	0.75 137	0.20 36	0.19 43	0.47 50	0.51 113	10.38 279	0.39 58	0.59 74	0.34 66	0.93 173	0.50 94	0.17 47	0.21 31	0.34 39	0.36 46	0.51 38	0.49 63

test_for_model	0.76 162	0.45 87	0.20 29	0.22 31	0.25 50	0.22 32	0.13 27	0.62 102	0.25 47	0.57 105	0.29 41	0.75 137	0.20 36	0.19 43	0.47 50	0.51 113	10.38 279	0.39 58	0.59 74	0.34 66	0.93 173	0.50 94	0.17 47	0.21 31	0.34 39	0.36 46	0.51 38	0.49 63

testlalala2	0.76 162	0.45 87	0.20 29	0.22 31	0.25 50	0.22 32	0.13 27	0.62 102	0.25 47	0.57 105	0.29 41	0.75 137	0.20 36	0.19 43	0.47 50	0.51 113	10.38 279	0.39 58	0.59 74	0.34 66	0.93 173	0.50 94	0.17 47	0.21 31	0.34 39	0.36 46	0.51 38	0.49 63

plain	0.31 33	0.43 75	0.20 29	0.20 27	0.16 24	0.20 26	0.10 20	0.41 29	0.18 20	0.48 55	0.19 17	0.34 26	0.17 27	0.10 16	0.41 42	0.44 64	0.45 41	0.40 69	0.55 59	0.24 29	0.41 30	0.34 36	0.14 29	0.21 31	0.32 34	0.33 38	0.39 24	0.48 62

MIF-Stereo (partial)	0.30 29	0.44 79	0.18 24	0.16 16	0.16 24	0.21 27	0.11 22	0.37 26	0.22 32	0.37 29	0.24 30	0.32 22	0.17 27	0.13 25	0.39 34	0.45 74	0.46 46	0.38 56	0.42 32	0.25 33	0.43 35	0.35 38	0.18 59	0.21 31	0.35 48	0.32 35	0.50 37	0.44 55

testlalala	0.76 162	0.45 87	0.20 29	0.22 31	0.25 50	0.22 32	0.13 27	0.62 102	0.25 47	0.57 105	0.29 41	0.75 137	0.20 36	0.19 43	0.47 50	0.51 113	10.38 279	0.39 58	0.59 74	0.34 66	0.93 173	0.50 94	0.17 47	0.21 31	0.34 39	0.36 46	0.51 38	0.49 63

testlalala_base	0.76 162	0.45 87	0.20 29	0.22 31	0.25 50	0.22 32	0.13 27	0.62 102	0.25 47	0.57 105	0.29 41	0.75 137	0.20 36	0.19 43	0.47 50	0.51 113	10.38 279	0.39 58	0.59 74	0.34 66	0.93 173	0.50 94	0.17 47	0.21 31	0.34 39	0.36 46	0.51 38	0.49 63

SPstereo	0.76 162	0.45 87	0.20 29	0.22 31	0.25 50	0.22 32	0.13 27	0.62 102	0.25 47	0.57 105	0.29 41	0.75 137	0.20 36	0.19 43	0.47 50	0.51 113	10.38 279	0.39 58	0.59 74	0.34 66	0.93 173	0.50 94	0.17 47	0.21 31	0.34 39	0.36 46	0.51 38	0.49 63

test_5	0.29 27	0.39 56	0.16 19	0.22 31	0.15 22	0.21 27	0.13 27	0.54 60	0.20 28	0.38 31	0.19 17	0.44 50	0.34 118	0.10 16	0.43 47	0.38 38	0.33 20	0.32 27	0.33 20	0.20 19	0.32 19	0.35 38	0.09 12	0.21 31	0.28 19	0.30 27	0.51 38	0.32 28

PMTNet	0.48 89	0.48 116	0.43 129	0.31 77	0.30 85	0.27 52	0.22 83	0.54 60	0.29 75	0.57 105	0.39 77	0.59 99	0.23 49	0.23 74	0.64 98	0.59 144	0.57 113	0.37 52	1.17 155	0.33 62	0.67 134	0.40 51	0.20 80	0.21 31	0.79 173	0.59 114	0.65 89	0.92 157

TDLM	0.24 16	0.29 26	0.22 48	0.22 31	0.27 69	0.23 40	0.18 59	0.26 19	0.19 25	0.18 15	0.38 71	0.29 20	0.21 43	0.15 31	0.24 10	0.28 14	0.32 17	0.28 20	0.25 10	0.21 21	0.28 14	0.19 10	0.16 35	0.21 31	0.24 12	0.20 9	0.28 13	0.25 19

AANet_RVC	0.28 24	0.27 22	0.23 53	0.19 24	0.28 73	0.16 16	0.16 53	0.29 20	0.30 82	0.20 16	0.27 37	0.24 16	0.21 43	0.19 43	0.45 48	0.36 34	0.33 20	0.34 35	0.29 16	0.29 47	0.27 11	0.27 25	0.22 98	0.21 31	0.34 39	0.33 38	0.42 27	0.52 74

MGS-Stereo	0.37 45	0.46 99	0.21 39	0.22 31	0.19 31	0.22 32	0.15 45	0.45 41	0.17 17	0.36 26	0.26 34	0.29 20	0.19 34	0.23 74	1.37 212	0.40 44	0.52 80	0.45 99	0.55 59	0.33 62	0.50 68	0.41 54	0.21 88	0.22 43	0.33 38	0.30 27	0.47 33	0.45 57

4D-IteraStereo	0.40 53	0.28 25	0.33 82	0.35 96	0.24 48	0.24 44	0.15 45	0.63 115	0.28 68	0.61 131	0.39 77	0.51 74	0.22 46	0.22 64	0.48 57	0.43 59	0.49 62	0.43 85	0.66 93	0.34 66	0.63 122	0.70 147	0.14 29	0.22 43	0.39 57	0.47 86	0.63 82	0.39 40

TestStereo1	0.38 47	0.49 119	0.19 26	0.22 31	0.23 42	0.23 40	0.15 45	0.55 66	0.30 82	0.52 75	0.21 21	0.35 27	0.39 139	0.11 19	0.80 133	0.50 106	0.46 46	0.32 27	0.53 52	0.25 33	0.52 82	0.67 141	0.15 31	0.22 43	0.37 50	0.42 67	0.60 73	0.39 40

RAFT+CT+SA	0.32 35	0.46 99	0.20 29	0.26 53	0.18 29	0.22 32	0.15 45	0.58 76	0.23 34	0.52 75	0.17 14	0.46 55	0.33 106	0.12 23	0.33 26	0.43 59	0.36 24	0.30 25	0.45 34	0.23 25	0.45 44	0.49 89	0.09 12	0.22 43	0.32 34	0.31 31	0.53 52	0.35 33

SA-5K	0.38 47	0.49 119	0.19 26	0.22 31	0.23 42	0.23 40	0.15 45	0.55 66	0.30 82	0.52 75	0.21 21	0.35 27	0.39 139	0.11 19	0.80 133	0.50 106	0.46 46	0.32 27	0.53 52	0.25 33	0.52 82	0.67 141	0.15 31	0.22 43	0.37 50	0.42 67	0.60 73	0.39 40

AASNet	0.28 24	0.34 35	0.22 48	0.25 49	0.26 60	0.34 86	0.25 98	0.32 21	0.17 17	0.29 21	0.36 63	0.26 17	0.18 30	0.24 85	0.36 30	0.31 23	0.34 22	0.32 27	0.32 18	0.28 43	0.35 24	0.28 28	0.17 47	0.22 43	0.30 26	0.28 24	0.35 22	0.25 19

GMOStereo	0.42 61	0.39 56	0.21 39	0.30 71	0.26 60	0.29 62	0.19 70	0.67 136	0.30 82	0.66 165	0.32 51	0.54 80	0.33 106	0.20 53	0.40 36	0.46 81	0.50 67	0.44 90	0.68 97	0.34 66	0.51 72	0.66 136	0.16 35	0.22 43	0.58 111	0.45 77	0.82 133	0.41 46

error version	0.42 61	0.39 56	0.21 39	0.30 71	0.26 60	0.29 62	0.19 70	0.67 136	0.30 82	0.66 165	0.32 51	0.54 80	0.33 106	0.20 53	0.40 36	0.46 81	0.50 67	0.44 90	0.68 97	0.34 66	0.51 72	0.66 136	0.16 35	0.22 43	0.58 111	0.45 77	0.82 133	0.41 46

test-v	0.42 61	0.39 56	0.21 39	0.30 71	0.26 60	0.29 62	0.19 70	0.67 136	0.30 82	0.66 165	0.32 51	0.54 80	0.33 106	0.20 53	0.40 36	0.46 81	0.50 67	0.44 90	0.68 97	0.34 66	0.51 72	0.66 136	0.16 35	0.22 43	0.58 111	0.45 77	0.82 133	0.41 46

AnonymousM	0.79 171	0.34 35	0.20 29	0.24 44	0.22 38	0.21 27	0.15 45	0.58 76	0.21 31	0.57 105	0.39 77	0.45 54	0.15 21	0.19 43	0.56 66	0.54 129	0.54 91	0.40 69	0.53 52	0.30 51	0.65 129	0.54 111	0.20 80	0.22 43	0.30 26	0.39 61	1.31 210	11.04 275

test-2	0.42 61	0.39 56	0.21 39	0.30 71	0.26 60	0.29 62	0.19 70	0.67 136	0.30 82	0.66 165	0.32 51	0.54 80	0.33 106	0.20 53	0.40 36	0.46 81	0.50 67	0.44 90	0.68 97	0.34 66	0.51 72	0.66 136	0.16 35	0.22 43	0.58 111	0.45 77	0.82 133	0.41 46

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 43	0.41 65	0.32 79	0.24 44	0.19 31	0.28 59	0.13 27	0.58 76	0.24 42	0.46 47	0.35 62	0.49 64	0.19 34	0.15 31	0.34 29	0.35 28	0.41 34	0.28 20	0.65 91	0.28 43	0.44 40	0.33 34	0.19 67	0.22 43	0.51 91	0.37 54	0.58 65	0.44 55

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 56	0.33 32	0.29 68	0.29 64	0.24 48	0.26 49	0.16 53	0.55 66	0.40 141	0.55 93	0.49 100	0.49 64	0.27 66	0.23 74	0.58 73	0.45 74	0.51 76	0.40 69	0.50 40	0.36 83	0.46 49	0.50 94	0.16 35	0.23 55	0.49 85	0.75 140	0.44 30	0.56 88

MIM_Stereo	0.32 35	0.40 61	0.25 59	0.28 59	0.20 35	0.27 52	0.14 40	0.45 41	0.18 20	0.48 55	0.25 32	0.42 43	0.18 30	0.16 34	0.36 30	0.42 52	0.44 38	0.36 48	0.47 35	0.28 43	0.47 56	0.36 40	0.12 18	0.23 55	0.29 25	0.27 22	0.47 33	0.33 31

CAS	0.38 47	0.45 87	0.25 59	0.29 64	0.29 78	0.23 40	0.13 27	0.41 29	0.27 61	0.41 33	0.54 124	0.35 27	0.35 125	0.21 58	0.52 62	0.38 38	0.50 67	0.34 35	0.52 45	0.26 38	0.43 35	0.41 54	0.19 67	0.23 55	0.51 91	0.52 103	0.62 79	0.77 140

anonymousdsp2	0.38 47	0.46 99	0.30 72	0.25 49	0.23 42	0.32 72	0.18 59	0.58 76	0.23 34	0.47 50	0.38 71	0.48 61	0.23 49	0.18 40	0.40 36	0.39 41	0.44 38	0.33 33	0.88 132	0.31 56	0.48 61	0.52 106	0.17 47	0.23 55	0.41 63	0.33 38	0.61 76	0.42 51

CES	0.46 84	0.35 43	0.30 72	0.27 57	0.27 69	0.29 62	0.12 25	1.05 223	0.27 61	0.54 86	0.66 155	0.53 78	0.25 57	0.23 74	0.62 89	0.65 161	0.58 117	0.37 52	0.54 57	0.34 66	0.84 164	0.53 109	0.23 108	0.23 55	0.56 106	0.44 72	0.57 58	0.69 122

TESTraft	0.37 45	0.46 99	0.21 39	0.21 28	0.23 42	0.21 27	0.16 53	0.54 60	0.31 98	0.51 68	0.23 27	0.36 31	0.36 130	0.11 19	0.85 149	0.48 97	0.45 41	0.32 27	0.48 37	0.24 29	0.46 49	0.65 133	0.12 18	0.23 55	0.37 50	0.43 69	0.57 58	0.39 40

ACRE	0.42 61	0.47 106	0.22 48	0.32 79	0.22 38	0.33 79	0.18 59	0.63 115	0.23 34	0.55 93	0.50 105	0.61 104	0.30 81	0.41 164	0.91 163	0.45 74	0.52 80	0.36 48	0.55 59	0.38 91	0.57 107	0.44 70	0.19 67	0.23 55	0.44 67	0.32 35	0.58 65	0.39 40

MMNet	0.29 27	0.29 26	0.22 48	0.26 53	0.26 60	0.26 49	0.18 59	0.33 22	0.23 34	0.24 19	0.28 39	0.35 27	0.15 21	0.32 139	0.39 34	0.31 23	0.36 24	0.34 35	0.41 29	0.27 41	0.32 19	0.21 15	0.17 47	0.23 55	0.32 34	0.30 27	0.46 32	0.32 28

CASnet	0.40 53	0.52 148	0.23 53	0.27 57	0.27 69	0.30 68	0.14 40	0.62 102	0.29 75	0.61 131	0.44 88	0.64 114	0.28 69	0.23 74	0.55 64	0.36 34	0.45 41	0.31 26	0.73 109	0.27 41	0.63 122	0.39 50	0.21 88	0.24 63	0.42 64	0.32 35	0.61 76	0.56 88
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS	0.55 110	0.44 79	0.29 68	0.36 99	0.37 118	0.40 108	0.20 77	1.37 240	0.31 98	0.86 223	0.78 181	0.68 122	0.37 134	0.24 85	0.58 73	0.72 174	0.59 127	0.40 69	0.75 116	0.35 81	1.03 189	0.65 133	0.21 88	0.24 63	0.79 173	0.64 121	0.64 85	0.68 120
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.47 86	0.49 119	0.41 122	0.29 64	0.30 85	0.44 120	0.14 40	0.57 72	0.26 57	0.57 105	0.27 37	0.58 94	0.23 49	0.21 58	0.36 30	0.47 92	0.53 89	0.45 99	0.75 116	0.32 60	0.69 140	0.93 174	0.19 67	0.24 63	0.48 78	0.49 96	1.30 209	0.70 128

test_4	0.34 40	0.33 32	0.27 64	0.21 28	0.18 29	0.16 16	0.11 22	0.59 83	0.26 57	0.58 117	0.25 32	0.50 70	0.20 36	0.19 43	0.33 26	0.40 44	0.45 41	0.34 35	0.41 29	0.29 47	0.45 44	0.41 54	0.16 35	0.24 63	0.38 54	0.40 65	0.59 72	0.42 51

CIPLG	0.42 61	0.47 106	0.24 57	0.32 79	0.22 38	0.32 72	0.19 70	0.63 115	0.24 42	0.55 93	0.50 105	0.60 103	0.30 81	0.41 164	0.93 168	0.44 64	0.52 80	0.37 52	0.56 65	0.38 91	0.56 97	0.45 73	0.19 67	0.24 63	0.44 67	0.31 31	0.57 58	0.38 39

IPLGR_C	0.42 61	0.47 106	0.23 53	0.31 77	0.22 38	0.32 72	0.18 59	0.63 115	0.23 34	0.55 93	0.50 105	0.61 104	0.31 93	0.41 164	0.87 157	0.45 74	0.52 80	0.37 52	0.55 59	0.38 91	0.56 97	0.46 78	0.19 67	0.24 63	0.44 67	0.33 38	0.58 65	0.40 45

raftrobust	0.43 73	0.33 32	0.36 93	0.28 59	0.28 73	0.27 52	0.18 59	0.64 122	0.25 47	0.63 144	0.53 118	0.51 74	0.25 57	0.22 64	0.63 92	0.48 97	0.51 76	0.41 73	0.96 141	0.38 91	0.53 88	0.46 78	0.20 80	0.24 63	0.57 107	0.54 107	0.54 53	0.52 74

GANet	0.32 35	0.29 26	0.27 64	0.34 87	0.33 95	0.38 100	0.29 115	0.44 35	0.24 42	0.35 25	0.30 47	0.46 55	0.22 46	0.21 58	0.31 24	0.32 25	0.40 31	0.43 85	0.33 20	0.22 22	0.33 21	0.29 29	0.22 98	0.24 63	0.31 30	0.27 22	0.42 27	0.34 32

iinet-f	0.52 100	0.43 75	0.36 93	0.34 87	0.25 50	0.47 131	0.25 98	0.43 33	0.27 61	0.52 75	0.94 199	0.61 104	0.44 155	0.25 101	1.06 191	0.57 137	0.52 80	0.39 58	1.51 168	0.50 134	0.58 111	0.75 154	0.26 126	0.25 71	0.52 95	0.38 58	0.76 119	0.53 78

iRaft-Stereo_20w	1.06 198	0.49 119	1.34 248	1.18 223	0.46 148	0.78 199	0.46 151	0.76 178	0.37 132	0.74 195	6.16 274	0.84 158	0.29 71	0.26 111	0.81 136	0.97 211	0.59 127	0.44 90	1.72 176	0.61 181	1.04 190	1.56 219	0.21 88	0.25 71	0.92 196	1.31 223	1.45 226	2.71 231

ADLNet	0.46 84	0.53 154	0.37 97	0.41 115	0.41 136	0.44 120	0.40 142	0.54 60	0.35 121	0.45 44	0.53 118	0.76 145	0.36 130	0.62 217	0.58 73	0.42 52	0.49 62	0.42 80	0.50 40	0.37 88	0.43 35	0.44 70	0.34 152	0.25 71	0.47 75	0.55 109	0.57 58	0.45 57

DMCA	0.32 35	0.31 30	0.30 72	0.24 44	0.25 50	0.27 52	0.22 83	0.36 24	0.33 111	0.31 22	0.40 80	0.40 37	0.23 49	0.25 101	0.41 42	0.37 36	0.40 31	0.39 58	0.36 25	0.28 43	0.41 30	0.27 25	0.25 119	0.25 71	0.31 30	0.35 43	0.39 24	0.37 35

CVANet_RVC	0.31 33	0.40 61	0.30 72	0.40 110	0.29 78	0.37 95	0.23 90	0.41 29	0.23 34	0.31 22	0.49 100	0.37 33	0.26 60	0.19 43	0.29 19	0.33 27	0.34 22	0.32 27	0.32 18	0.25 33	0.34 23	0.25 22	0.18 59	0.25 71	0.30 26	0.25 19	0.34 19	0.30 24

HITNet	0.38 47	0.37 45	0.28 66	0.34 87	0.29 78	0.26 49	0.19 70	0.58 76	0.32 106	0.57 105	0.45 91	0.55 85	0.30 81	0.22 64	0.51 60	0.35 28	0.44 38	0.39 58	0.41 29	0.29 47	0.41 30	0.38 45	0.20 80	0.25 71	0.39 57	0.37 54	0.70 104	0.52 74
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
IER	0.41 56	0.37 45	0.31 76	0.30 71	0.28 73	0.35 91	0.24 93	0.47 46	0.28 68	0.44 42	0.59 131	0.77 148	0.29 71	0.35 150	0.63 92	0.42 52	0.47 55	0.42 80	0.44 33	0.34 66	0.42 34	0.36 40	0.28 133	0.26 77	0.40 61	0.47 86	0.52 48	0.52 74

MIPNet	0.51 96	0.51 139	0.33 82	0.32 79	0.30 85	0.37 95	0.25 98	0.62 102	0.24 42	0.50 64	0.52 114	0.61 104	0.41 145	0.30 126	1.01 187	0.51 113	0.59 127	0.50 131	0.76 119	0.47 131	0.44 40	0.85 166	0.20 80	0.26 77	0.66 136	0.98 184	0.71 108	0.61 101

XX-Stereo	9.49 282	0.38 51	0.36 93	0.63 172	0.28 73	0.54 152	0.28 108	0.69 150	0.28 68	0.69 182	6.24 275	1.00 175	0.29 71	0.23 74	0.70 117	1.08 228	0.60 134	0.52 145	1.58 171	0.53 140	0.76 153	0.65 133	0.18 59	0.26 77	233.61 299	0.88 163	1.01 177	1.90 212

Sa-1000	0.48 89	0.47 106	0.21 39	0.26 53	0.26 60	0.31 69	0.15 45	0.65 129	0.36 125	0.63 144	0.33 57	0.50 70	0.26 60	0.30 126	0.94 172	0.49 103	0.59 127	0.45 99	0.90 134	0.32 60	0.52 82	0.75 154	0.17 47	0.27 80	0.72 149	0.53 105	1.00 176	0.49 63

SA	0.42 61	0.47 106	0.21 39	0.25 49	0.23 42	0.31 69	0.13 27	0.64 122	0.32 106	0.61 131	0.26 34	0.54 80	0.21 43	0.16 34	0.63 92	0.47 92	0.52 80	0.41 73	0.60 81	0.29 47	0.46 49	0.61 126	0.15 31	0.27 80	0.45 71	0.58 113	0.96 164	0.47 60

TRStereo	0.75 158	0.83 212	1.19 236	0.56 156	0.34 104	1.42 236	0.48 154	0.68 143	0.28 68	0.65 155	0.46 94	1.10 189	0.27 66	0.22 64	0.70 117	0.85 194	0.57 113	0.48 118	1.85 183	0.50 134	0.73 149	0.87 169	0.18 59	0.27 80	0.78 170	1.22 213	1.78 240	1.09 172

UPFNet	0.38 47	0.34 35	0.34 86	0.32 79	0.33 95	0.39 102	0.29 115	0.47 46	0.33 111	0.43 35	0.41 82	0.40 37	0.30 81	0.34 144	0.61 85	0.40 44	0.46 46	0.41 73	0.52 45	0.35 81	0.35 24	0.34 36	0.25 119	0.27 80	0.38 54	0.35 43	0.55 54	0.37 35

raft_robust	0.49 92	0.44 79	0.24 57	0.38 103	0.29 78	0.32 72	0.21 78	0.73 168	0.35 121	0.69 182	0.34 59	0.57 89	0.31 93	0.24 85	0.59 76	0.53 123	0.54 91	0.46 107	0.98 142	0.37 88	0.69 140	0.94 175	0.20 80	0.28 84	0.55 104	0.69 125	0.69 100	0.60 99

IPLG	0.47 86	0.45 87	0.32 79	0.28 59	0.27 69	0.32 72	0.21 78	0.63 115	0.22 32	0.51 68	0.38 71	0.56 87	0.29 71	0.31 133	1.64 227	0.44 64	0.56 104	0.48 118	0.56 65	0.41 111	0.45 44	0.75 154	0.18 59	0.28 84	0.45 71	0.59 114	0.65 89	0.51 73

rafts_anoy	0.41 56	0.51 139	0.35 88	0.29 64	0.30 85	0.33 79	0.22 83	0.59 83	0.25 47	0.51 68	0.50 105	0.48 61	0.23 49	0.17 38	0.57 69	0.46 81	0.51 76	0.50 131	0.58 73	0.34 66	0.50 68	0.43 65	0.19 67	0.28 84	0.50 88	0.47 86	0.52 48	0.53 78

GMStereo	0.41 56	0.48 116	0.25 59	0.32 79	0.32 94	0.37 95	0.28 108	0.59 83	0.30 82	0.45 44	0.36 63	0.61 104	0.31 93	0.24 85	0.45 48	0.41 48	0.54 91	0.35 44	0.73 109	0.39 103	0.51 72	0.33 34	0.23 108	0.28 84	0.48 78	0.36 46	0.68 97	0.41 46
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RAFT-Test	0.72 151	0.50 134	0.46 142	0.52 147	0.34 104	0.41 110	0.29 115	0.73 168	0.30 82	0.62 140	0.72 172	0.68 122	0.31 93	0.22 64	0.71 121	1.03 223	0.62 144	0.50 131	2.89 217	0.66 193	1.72 223	1.14 192	0.23 108	0.29 88	0.80 177	0.96 178	0.95 161	0.91 156

anonymity	3.27 256	0.41 65	1.09 233	0.58 159	0.41 136	0.47 131	0.30 122	0.79 187	0.33 111	0.61 131	69.49 297	0.85 159	0.30 81	0.24 85	0.59 76	1.02 222	0.60 134	0.43 85	1.35 163	0.60 172	0.73 149	1.82 231	0.24 116	0.29 88	1.00 212	1.24 214	1.08 183	1.47 195

UDGNet	0.67 139	0.66 186	0.42 124	1.35 231	1.02 225	1.21 227	0.91 215	0.60 88	0.41 145	0.52 75	0.60 133	0.56 87	0.23 49	1.19 247	0.66 102	0.45 74	0.56 104	0.51 138	0.73 109	0.53 140	0.64 128	0.67 141	0.79 225	0.29 88	0.72 149	0.55 109	0.63 82	0.66 114

test-3	0.55 110	0.37 45	0.37 97	0.34 87	0.33 95	0.33 79	0.22 83	0.65 129	0.27 61	0.61 131	0.34 59	0.90 166	0.31 93	0.21 58	0.60 80	0.44 64	0.55 99	0.42 80	2.59 209	0.38 91	0.56 97	1.37 206	0.16 35	0.29 88	0.48 78	0.38 58	0.69 100	0.54 84

test_1	0.55 110	0.37 45	0.37 97	0.34 87	0.33 95	0.33 79	0.22 83	0.66 133	0.27 61	0.62 140	0.34 59	0.90 166	0.31 93	0.21 58	0.61 85	0.44 64	0.55 99	0.42 80	2.58 208	0.38 91	0.56 97	1.38 208	0.16 35	0.29 88	0.48 78	0.38 58	0.69 100	0.54 84

CREStereo++_RVC	0.43 73	0.42 72	0.39 108	0.30 71	0.33 95	0.27 52	0.19 70	0.57 72	0.31 98	0.58 117	0.36 63	0.58 94	0.56 178	0.23 74	0.48 57	0.50 106	0.61 139	0.34 35	0.52 45	0.30 51	0.56 97	0.42 59	0.16 35	0.29 88	0.49 85	0.44 72	0.79 126	0.69 122
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
RALAANet	0.41 56	0.41 65	0.37 97	0.28 59	0.28 73	0.33 79	0.24 93	0.54 60	0.27 61	0.48 55	0.48 96	0.43 48	0.25 57	0.20 53	0.57 69	0.41 48	0.49 62	0.50 131	0.71 105	0.40 108	0.52 82	0.46 78	0.21 88	0.29 88	0.46 73	0.45 77	0.70 104	0.47 60

MSMDNet	0.73 152	0.52 148	0.48 149	0.35 96	0.34 104	0.45 124	0.33 127	0.69 150	0.30 82	0.63 144	0.60 133	0.71 129	0.35 125	0.23 74	0.78 127	1.05 225	0.63 149	0.50 131	2.88 216	0.81 215	1.59 218	1.80 230	0.23 108	0.29 88	0.74 156	0.89 165	0.85 144	0.76 139

trnet	0.44 76	0.51 139	0.40 113	0.34 87	0.26 60	0.27 52	0.14 40	0.62 102	0.30 82	0.60 128	0.36 63	0.73 134	0.33 106	0.24 85	0.56 66	0.57 137	0.58 117	0.34 35	0.52 45	0.31 56	0.57 107	0.42 59	0.17 47	0.30 96	0.54 101	0.48 91	0.65 89	0.69 122

dd	0.50 93	0.51 139	0.28 66	0.91 206	0.31 93	0.65 177	0.29 115	0.59 83	0.23 34	0.54 86	0.30 47	0.75 137	0.27 66	0.26 111	0.84 145	0.46 81	0.70 175	0.39 58	1.05 145	0.38 91	0.48 61	0.43 65	0.23 108	0.30 96	0.53 97	0.39 61	0.74 114	0.58 92

GLC_STEREO	0.47 86	0.51 139	0.40 113	0.38 103	0.37 118	0.37 95	0.28 108	0.64 122	0.29 75	0.62 140	0.53 118	0.55 85	0.28 69	0.30 126	0.49 59	0.48 97	0.66 159	0.41 73	0.65 91	0.41 111	0.70 143	0.60 121	0.23 108	0.30 96	0.47 75	0.36 46	0.84 142	0.53 78

s12784h	0.62 132	0.68 190	0.47 146	0.65 177	0.44 144	0.34 86	0.24 93	0.61 95	0.31 98	0.60 128	0.44 88	0.81 150	0.55 176	0.25 101	0.62 89	0.50 106	0.62 144	0.38 56	0.74 115	0.36 83	1.26 206	0.47 82	0.18 59	0.30 96	0.70 143	0.74 136	1.39 218	2.07 214

TestStereo	0.45 80	0.51 139	0.38 106	0.42 119	0.30 85	0.44 120	0.26 101	0.71 159	0.28 68	0.76 202	0.32 51	0.64 114	0.32 102	0.24 85	0.47 50	0.35 28	0.54 91	0.33 33	0.78 121	0.38 91	0.63 122	0.42 59	0.24 116	0.30 96	0.53 97	0.43 69	0.75 116	0.55 87

FINET	0.40 53	0.38 51	0.39 108	0.43 124	0.30 85	0.34 86	0.35 130	0.44 35	0.36 125	0.47 50	0.32 51	0.47 58	0.30 81	0.28 118	0.66 102	0.50 106	0.48 59	0.36 48	0.60 81	0.33 62	0.46 49	0.37 44	0.30 138	0.30 96	0.43 65	0.35 43	0.56 56	0.42 51

CREStereo	0.44 76	0.51 139	0.40 113	0.34 87	0.26 60	0.28 59	0.15 45	0.61 95	0.30 82	0.58 117	0.36 63	0.72 131	0.33 106	0.24 85	0.59 76	0.59 144	0.59 127	0.34 35	0.52 45	0.31 56	0.59 115	0.42 59	0.18 59	0.30 96	0.54 101	0.48 91	0.64 85	0.69 122
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
ADCP+	0.92 183	0.59 169	0.62 180	0.44 128	0.45 145	0.55 154	0.85 209	0.65 129	1.81 250	0.48 55	1.10 213	1.62 214	0.33 106	0.42 174	1.03 188	0.52 121	0.52 80	0.48 118	1.19 156	0.38 91	0.58 111	0.60 121	0.32 148	0.30 96	0.66 136	3.45 273	0.77 120	4.14 252

Any-RAFT	0.69 145	0.47 106	0.85 210	0.53 150	0.40 131	0.38 100	0.27 103	0.64 122	0.32 106	0.57 105	0.76 179	0.86 163	0.24 56	0.22 64	0.57 69	0.76 181	0.60 134	0.45 99	2.19 192	0.45 122	1.20 202	0.71 148	0.22 98	0.31 104	0.99 209	1.24 214	0.73 112	1.65 204

RALCasStereoNet	0.42 61	0.50 134	0.35 88	0.35 96	0.30 85	0.31 69	0.24 93	0.60 88	0.25 47	0.56 101	0.49 100	0.58 94	0.26 60	0.18 40	0.57 69	0.46 81	0.54 91	0.49 125	0.51 43	0.34 66	0.51 72	0.41 54	0.21 88	0.31 104	0.53 97	0.49 96	0.48 35	0.58 92

EAI-Stereo	0.75 158	0.49 119	0.50 155	0.51 145	0.46 148	0.56 157	0.60 177	0.73 168	0.32 106	0.63 144	0.72 172	0.82 152	0.26 60	0.24 85	1.05 189	0.96 209	0.60 134	0.49 125	3.00 219	0.62 185	0.82 160	1.13 190	0.19 67	0.31 104	0.78 170	0.70 129	1.55 230	1.17 182

CFNet	0.45 80	0.44 79	0.33 82	0.48 134	0.40 131	0.39 102	0.30 122	0.53 56	0.32 106	0.48 55	0.50 105	0.68 122	0.40 142	0.30 126	0.56 66	0.37 36	0.48 59	0.43 85	0.52 45	0.33 62	0.46 49	0.30 31	0.23 108	0.31 104	0.61 121	0.52 103	0.69 100	0.71 129

EKT-Stereo	0.75 158	0.64 182	0.54 165	0.59 162	0.47 151	0.60 164	0.73 200	0.71 159	0.29 75	0.63 144	0.66 155	0.73 134	0.30 81	0.26 111	0.86 151	1.22 244	0.68 167	0.76 220	1.46 167	0.60 172	1.75 226	1.74 228	0.21 88	0.32 108	0.93 197	0.81 152	1.06 181	0.72 131

LoS_RVC	0.42 61	0.45 87	0.43 129	0.19 24	0.25 50	0.24 44	0.16 53	0.44 35	0.28 68	0.51 68	0.48 96	0.42 43	0.31 93	0.22 64	0.60 80	0.45 74	0.46 46	0.41 73	0.71 105	0.30 51	0.67 134	0.51 101	0.19 67	0.32 108	0.61 121	0.44 72	0.58 65	0.61 101

tt_ll	0.42 61	0.45 87	0.43 129	0.19 24	0.25 50	0.24 44	0.16 53	0.44 35	0.28 68	0.51 68	0.48 96	0.42 43	0.31 93	0.22 64	0.60 80	0.45 74	0.46 46	0.41 73	0.71 105	0.30 51	0.67 134	0.51 101	0.19 67	0.32 108	0.61 121	0.44 72	0.58 65	0.61 101

IPLGR	0.57 121	0.55 157	0.37 97	0.43 124	0.38 124	0.36 93	0.23 90	0.62 102	0.30 82	0.56 101	0.68 165	0.61 104	0.32 102	0.29 124	1.73 233	0.47 92	0.56 104	0.56 163	1.09 147	0.54 146	0.53 88	0.81 163	0.20 80	0.32 108	0.71 146	0.97 183	0.73 112	0.57 90

test_3	0.56 117	0.38 51	0.36 93	0.34 87	0.33 95	0.33 79	0.21 78	0.68 143	0.29 75	0.65 155	0.33 57	0.92 168	0.35 125	0.21 58	0.60 80	0.44 64	0.56 104	0.45 99	2.68 211	0.39 103	0.55 93	1.35 204	0.15 31	0.32 108	0.51 91	0.47 86	0.67 96	0.50 71

cross-raft	0.73 152	0.56 162	0.46 142	0.43 124	0.33 95	0.40 108	0.27 103	0.73 168	0.33 111	0.65 155	0.60 133	0.74 136	0.30 81	0.23 74	0.76 126	0.96 209	0.63 149	0.48 118	2.91 218	0.59 167	1.81 229	1.31 203	0.22 98	0.32 108	0.82 181	0.94 174	0.93 157	1.01 166

LMCR-Stereo	0.50 93	0.46 99	0.33 82	0.32 79	0.33 95	0.42 114	0.24 93	0.57 72	0.37 132	0.55 93	0.46 94	0.65 117	0.40 142	0.26 111	0.69 112	0.49 103	0.62 144	0.49 125	1.11 151	0.57 160	0.66 130	0.64 131	0.25 119	0.32 108	0.48 78	0.49 96	0.63 82	0.65 113

TANstereo	0.55 110	0.41 65	0.35 88	0.40 110	0.39 126	0.45 124	0.21 78	0.52 52	0.30 82	0.54 86	0.37 69	0.38 34	0.38 137	0.41 164	0.84 145	0.73 178	0.66 159	0.78 224	1.10 149	0.89 221	0.62 119	0.54 111	0.93 236	0.32 108	0.34 39	0.45 77	0.99 171	0.53 78

XX-TBD	0.55 110	0.41 65	0.35 88	0.40 110	0.39 126	0.45 124	0.21 78	0.52 52	0.30 82	0.54 86	0.37 69	0.38 34	0.38 137	0.41 164	0.84 145	0.73 178	0.66 159	0.78 224	1.10 149	0.89 221	0.62 119	0.54 111	0.93 236	0.32 108	0.34 39	0.45 77	0.99 171	0.53 78

DMCA-RVC	0.44 76	0.37 45	0.35 88	0.33 85	0.37 118	0.32 72	0.41 144	0.46 44	0.52 167	0.43 35	0.48 96	0.68 122	0.33 106	0.29 124	0.65 101	0.46 81	0.47 55	0.44 90	0.49 39	0.38 91	0.49 65	0.48 88	0.29 135	0.32 108	0.38 54	0.37 54	0.57 58	0.62 105

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 96	0.52 148	0.48 149	0.43 124	0.57 172	0.42 114	0.62 185	0.56 71	0.62 185	0.52 75	0.51 111	0.67 120	0.34 118	0.58 214	0.78 127	0.42 52	0.47 55	0.42 80	0.57 69	0.38 91	0.46 49	0.42 59	0.30 138	0.32 108	0.48 78	0.76 143	0.62 79	0.64 111
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.45 80	0.44 79	0.29 68	0.40 110	0.38 124	0.49 135	0.43 147	0.45 41	0.43 156	0.50 64	0.57 128	0.40 37	0.29 71	0.30 126	0.61 85	0.43 59	0.55 99	0.46 107	0.69 102	0.41 111	0.48 61	0.43 65	0.26 126	0.32 108	0.47 75	0.50 99	0.62 79	0.50 71

HH	0.84 175	0.34 35	0.99 221	0.42 119	0.36 111	0.51 142	0.42 145	0.69 150	0.34 116	0.65 155	0.38 71	1.03 180	0.26 60	0.28 118	0.66 102	1.37 252	0.61 139	0.53 149	2.39 201	0.60 172	3.55 261	1.64 222	0.25 119	0.33 120	0.83 183	1.05 197	1.09 185	1.12 177

HanStereo	0.84 175	0.34 35	0.99 221	0.42 119	0.36 111	0.51 142	0.42 145	0.69 150	0.34 116	0.65 155	0.38 71	1.03 180	0.26 60	0.28 118	0.66 102	1.37 252	0.61 139	0.53 149	2.39 201	0.60 172	3.55 261	1.64 222	0.25 119	0.33 120	0.83 183	1.05 197	1.09 185	1.12 177

CFNet_pseudo	0.51 96	0.44 79	0.43 129	0.54 152	0.43 142	0.53 148	0.34 128	0.62 102	0.36 125	0.61 131	0.64 147	0.57 89	0.52 171	0.35 150	0.90 162	0.50 106	0.50 67	0.47 113	0.67 95	0.36 83	0.47 56	0.42 59	0.26 126	0.33 120	0.57 107	0.60 117	0.68 97	0.73 134

HGLStereo	0.43 73	0.43 75	0.37 97	0.34 87	0.37 118	0.39 102	0.23 90	0.48 48	0.31 98	0.47 50	0.72 172	0.42 43	0.29 71	0.32 139	0.51 60	0.49 103	0.55 99	0.50 131	0.55 59	0.39 103	0.51 72	0.43 65	0.22 98	0.33 120	0.51 91	0.51 101	0.57 58	0.45 57

gcap-zeroshot	1.75 226	0.44 79	0.89 214	0.59 162	0.36 111	0.55 154	0.29 115	0.74 173	0.29 75	0.74 195	0.76 179	1.18 195	0.33 106	0.24 85	0.78 127	0.97 211	0.61 139	0.53 149	29.80 280	0.80 211	1.04 190	1.45 211	0.23 108	0.34 124	0.75 161	0.99 186	0.96 164	0.75 137

UNet	0.44 76	0.42 72	0.40 113	0.37 100	0.36 111	0.41 110	0.28 108	0.57 72	0.35 121	0.50 64	0.49 100	0.47 58	0.34 118	0.37 156	0.53 63	0.43 59	0.54 91	0.46 107	0.56 65	0.39 103	0.47 56	0.44 70	0.27 130	0.34 124	0.44 67	0.48 91	0.58 65	0.57 90

PS-NSSS	0.60 131	0.81 207	0.44 137	0.89 203	0.54 166	0.71 188	0.63 186	0.64 122	0.38 136	0.64 150	0.41 82	1.52 210	0.47 161	0.41 164	0.59 76	0.42 52	0.52 80	0.45 99	0.94 138	0.42 117	0.44 40	0.29 29	0.36 157	0.34 124	0.63 130	0.69 125	0.70 104	0.80 143

PDISCO_ROB	0.48 89	0.40 61	0.39 108	0.38 103	0.34 104	0.39 102	0.28 108	0.50 50	0.35 121	0.37 29	0.52 114	0.49 64	0.35 125	0.31 133	0.63 92	0.58 142	0.54 91	0.68 203	0.59 74	0.44 120	0.62 119	0.67 141	0.24 116	0.34 124	0.54 101	0.53 105	0.85 144	0.58 92

CASS	0.79 171	0.55 157	0.53 162	0.65 177	0.54 166	0.59 162	0.53 161	0.78 186	0.52 167	0.71 188	0.75 178	0.67 120	0.47 161	0.28 118	0.83 141	0.67 164	0.98 220	0.56 163	1.60 173	0.58 163	2.74 243	1.44 209	0.38 164	0.35 128	0.84 187	0.81 152	0.90 153	1.02 167
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
sAnonymous2	0.58 123	0.41 65	0.31 76	0.29 64	0.29 78	0.45 124	0.29 115	0.71 159	0.41 145	0.48 55	0.53 118	0.51 74	0.43 150	0.23 74	0.86 151	0.84 192	0.70 175	0.67 197	1.34 161	0.60 172	0.83 162	0.98 177	0.30 138	0.35 128	0.62 126	0.72 133	0.72 109	0.73 134

CroCo_RVC	0.58 123	0.41 65	0.31 76	0.29 64	0.29 78	0.45 124	0.29 115	0.71 159	0.41 145	0.48 55	0.53 118	0.51 74	0.43 150	0.23 74	0.86 151	0.84 192	0.70 175	0.67 197	1.34 161	0.60 172	0.83 162	0.98 177	0.30 138	0.35 128	0.62 126	0.72 133	0.72 109	0.73 134

DSFCA	0.45 80	0.50 134	0.40 113	0.40 110	0.37 118	0.44 120	0.34 128	0.46 44	0.39 139	0.40 32	0.57 128	0.49 64	0.29 71	0.24 85	0.61 85	0.44 64	0.49 62	0.49 125	0.64 87	0.39 103	0.50 68	0.51 101	0.33 150	0.35 128	0.49 85	0.50 99	0.57 58	0.58 92

STTStereo	0.53 103	0.56 162	0.54 165	0.44 128	0.52 162	0.43 117	0.59 173	0.52 52	0.46 161	0.47 50	0.55 126	0.71 129	0.42 146	0.56 206	0.87 157	0.44 64	0.49 62	0.51 138	0.54 57	0.37 88	0.51 72	0.40 51	0.32 148	0.35 128	0.52 95	0.66 123	0.68 97	0.99 164

DeepPrunerF	1.22 206	0.49 119	0.39 108	0.58 159	2.86 267	0.49 135	0.55 166	0.52 52	0.58 181	0.43 35	0.67 162	0.43 48	0.32 102	0.42 174	1.64 227	0.75 180	0.58 117	0.46 107	0.93 136	0.46 127	0.61 117	0.53 109	0.40 169	0.35 128	15.32 288	0.82 155	0.65 89	0.62 105

CFNet_RVC	0.51 96	0.51 139	0.47 146	0.50 139	0.48 154	0.48 133	0.32 124	0.53 56	0.37 132	0.51 68	0.65 152	0.57 89	0.34 118	0.30 126	0.69 112	0.44 64	0.52 80	0.47 113	0.57 69	0.42 117	0.56 97	0.49 89	0.27 130	0.35 128	0.65 135	0.74 136	0.80 127	0.75 137

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 269	0.56 162	1.25 242	0.75 190	0.69 194	1.17 224	0.81 205	0.82 196	0.80 202	0.81 214	4.78 263	1.00 175	0.37 134	0.27 117	1.13 199	1.54 261	0.70 175	0.60 181	124.50 298	0.54 146	1.43 213	2.64 243	0.22 98	0.36 135	0.91 194	1.13 205	1.13 190	2.18 218

test-1	0.84 175	0.34 35	0.50 155	0.37 100	0.40 131	0.60 164	0.37 134	0.73 168	0.38 136	0.68 174	0.71 167	1.08 186	0.40 142	0.25 101	0.79 131	0.91 200	0.63 149	0.58 173	2.22 194	0.58 163	1.17 201	3.78 258	0.22 98	0.36 135	0.81 178	1.15 207	1.10 188	1.59 199

BEATNet_4x	0.53 103	0.40 61	0.34 86	0.39 106	0.36 111	0.32 72	0.27 103	0.64 122	0.41 145	0.66 165	0.45 91	0.62 112	0.39 139	0.24 85	0.83 141	0.63 151	0.58 117	0.58 173	0.57 69	0.36 83	0.90 171	1.52 218	0.25 119	0.36 135	0.46 73	0.44 72	0.77 120	0.60 99

R-Stereo Train	0.66 137	0.55 157	0.43 129	0.48 134	0.36 111	0.50 139	0.18 59	0.62 102	0.31 98	0.68 174	0.62 143	0.72 131	0.34 118	0.25 101	0.69 112	0.89 197	0.66 159	0.51 138	2.12 190	0.46 127	0.94 179	1.49 215	0.22 98	0.36 135	0.71 146	0.96 178	0.77 120	1.10 174

RAFT-Stereo	0.66 137	0.55 157	0.43 129	0.48 134	0.36 111	0.50 139	0.18 59	0.62 102	0.31 98	0.68 174	0.62 143	0.72 131	0.34 118	0.25 101	0.69 112	0.89 197	0.66 159	0.51 138	2.12 190	0.46 127	0.94 179	1.49 215	0.22 98	0.36 135	0.71 146	0.96 178	0.77 120	1.10 174
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
IGEV_Zeroshot_test	0.95 188	0.47 106	1.24 241	1.15 221	0.46 148	0.60 164	0.65 193	0.81 194	0.36 125	0.66 165	1.86 242	0.94 169	0.30 81	0.26 111	0.66 102	1.14 235	0.60 134	0.48 118	2.56 206	0.63 189	2.23 235	2.36 239	0.21 88	0.37 140	1.00 212	1.03 196	1.17 196	1.48 197

iResNet_ROB	0.50 93	0.49 119	0.42 124	0.42 119	0.30 85	0.42 114	0.32 124	0.60 88	0.33 111	0.52 75	0.59 131	0.47 58	0.56 178	0.25 101	0.81 136	0.46 81	0.57 113	0.49 125	1.19 156	0.36 83	0.48 61	0.36 40	0.25 119	0.37 140	0.57 107	0.54 107	0.75 116	0.61 101

model_zeroshot	0.80 174	0.46 99	0.42 124	0.42 119	0.39 126	0.43 117	0.27 103	0.72 166	0.36 125	0.64 150	0.66 155	0.97 173	0.29 71	0.24 85	1.05 189	0.92 201	0.69 173	0.54 155	3.03 220	0.73 206	1.21 203	1.20 197	0.22 98	0.38 142	0.84 187	1.14 206	1.08 183	2.21 220

MSKI-zero shot	0.84 175	0.49 119	0.43 129	0.41 115	0.35 108	0.46 130	0.32 124	0.76 178	0.30 82	0.65 155	0.92 198	0.83 156	0.32 102	0.22 64	0.62 89	1.08 228	0.64 152	0.47 113	3.14 223	0.61 181	2.23 235	1.58 220	0.20 80	0.38 142	0.96 204	1.47 232	1.24 205	1.60 200

sCroCo_RVC	0.58 123	0.42 72	0.29 68	0.28 59	0.29 78	0.39 102	0.22 83	0.60 88	0.41 145	0.53 85	0.43 85	0.48 61	0.50 166	0.24 85	0.75 125	0.99 218	0.75 187	0.63 185	1.02 144	0.56 155	1.10 197	1.36 205	0.28 133	0.39 144	0.63 130	0.63 118	0.93 157	0.64 111

AF-Net	0.53 103	0.49 119	0.44 137	0.50 139	0.53 163	0.61 167	0.54 164	0.61 95	0.55 175	0.43 35	0.66 155	0.85 159	0.42 146	0.40 161	0.64 98	0.46 81	0.46 46	0.44 90	0.60 81	0.40 108	0.45 44	0.45 73	0.41 171	0.39 144	0.50 88	0.55 109	0.81 130	0.69 122

Nwc_Net	0.53 103	0.49 119	0.44 137	0.50 139	0.53 163	0.61 167	0.54 164	0.61 95	0.55 175	0.43 35	0.66 155	0.85 159	0.42 146	0.40 161	0.64 98	0.46 81	0.46 46	0.44 90	0.60 81	0.40 108	0.45 44	0.45 73	0.41 171	0.39 144	0.50 88	0.55 109	0.81 130	0.69 122

Anonymous3	0.79 171	0.59 169	0.42 124	0.37 100	0.42 139	0.57 158	0.50 157	0.80 189	0.64 187	0.68 174	0.49 100	1.48 206	0.54 174	0.31 133	1.53 221	1.42 258	0.88 208	0.82 229	1.45 166	0.69 202	1.31 209	1.30 202	0.40 169	0.40 147	0.74 156	0.86 158	1.03 180	0.71 129

iResNetv2_ROB	0.52 100	0.45 87	0.32 79	0.48 134	0.39 126	0.48 133	0.28 108	0.64 122	0.34 116	0.52 75	0.66 155	0.70 127	0.55 176	0.28 118	0.67 107	0.47 92	0.50 67	0.46 107	1.12 152	0.45 122	0.57 107	0.47 82	0.29 135	0.40 147	0.55 104	0.51 101	0.81 130	0.58 92

PWCDC_ROB	0.67 139	0.35 43	0.39 108	0.29 64	0.43 142	0.34 86	0.36 132	0.43 33	1.25 233	0.27 20	0.72 172	0.44 50	2.38 240	0.57 211	1.11 197	0.76 181	0.56 104	0.56 163	0.64 87	0.55 151	0.63 122	2.08 234	0.46 179	0.40 147	0.36 49	0.63 118	0.51 38	0.67 116

MyStereo04	0.68 144	0.52 148	0.57 169	0.44 128	0.37 118	0.35 91	0.26 101	0.68 143	0.45 157	0.62 140	0.45 91	0.68 122	0.34 118	0.25 101	1.00 184	0.68 167	0.56 104	0.53 149	3.39 225	0.56 155	0.92 172	0.64 131	0.27 130	0.41 150	0.77 168	0.92 170	0.96 164	0.66 114

FADNet	0.65 136	0.55 157	0.41 122	0.53 150	0.42 139	0.49 135	0.65 193	0.74 173	0.42 152	0.66 165	0.64 147	0.81 150	0.50 166	0.36 152	1.17 203	0.51 113	0.51 76	0.53 149	1.61 174	0.53 140	0.69 140	0.59 117	0.35 156	0.41 150	0.72 149	0.88 163	0.78 125	1.06 170

UCFNet_RVC	0.56 117	0.78 201	0.45 141	0.59 162	0.55 169	0.52 145	0.39 140	0.58 76	0.40 141	0.59 122	0.60 133	0.82 152	0.45 156	0.32 139	0.70 117	0.42 52	0.50 67	0.50 131	0.67 95	0.45 122	0.56 97	0.47 82	0.38 164	0.41 150	0.77 168	0.71 130	0.65 89	0.86 151

GES	0.59 129	0.52 148	0.37 97	0.39 106	0.40 131	0.53 148	0.37 134	0.59 83	0.40 141	0.56 101	0.60 133	0.50 70	0.30 81	0.41 164	0.98 180	0.63 151	0.67 165	0.55 161	2.28 195	0.56 155	0.70 143	0.56 116	0.31 143	0.42 153	0.48 78	0.48 91	0.65 89	0.68 120

HSM	0.54 108	0.49 119	0.47 146	0.48 134	0.47 151	0.41 110	0.37 134	0.71 159	0.37 132	0.61 131	0.65 152	0.59 99	0.48 164	0.31 133	0.70 117	0.48 97	0.64 152	0.47 113	0.75 116	0.48 133	0.63 122	0.49 89	0.26 126	0.42 153	0.62 126	0.72 133	0.87 151	0.67 116

DLCB_ROB	0.53 103	0.50 134	0.48 149	0.41 115	0.45 145	0.43 117	0.39 140	0.55 66	0.45 157	0.57 105	0.61 139	0.70 127	0.52 171	0.41 164	0.60 80	0.47 92	0.57 113	0.48 118	0.52 45	0.43 119	0.55 93	0.47 82	0.38 164	0.42 153	0.96 204	0.79 149	0.70 104	0.62 105

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 205	0.49 119	1.28 245	0.75 190	0.41 136	1.04 216	0.67 195	0.77 183	0.52 167	0.78 208	5.67 272	1.03 180	0.35 125	0.26 111	0.86 151	1.39 256	0.68 167	0.70 207	2.61 210	0.64 190	2.89 247	2.21 236	0.19 67	0.43 156	1.03 217	1.15 207	1.35 214	2.41 225

DLNR_Zeroshot_test	17.86 286	67.45 299	1.21 238	81.91 299	0.35 108	0.45 124	74.74 299	0.76 178	0.27 61	0.69 182	0.60 133	1.16 193	0.29 71	8.20 287	84.48 299	102.07 299	23.88 292	15.14 288	7.31 248	0.50 134	4.38 270	2.51 241	0.18 59	0.43 156	0.76 167	0.86 158	0.80 127	0.80 143

GANet-ADL	0.70 148	0.59 169	0.52 160	0.60 165	0.57 172	0.61 167	0.46 151	0.68 143	0.52 167	0.65 155	0.67 162	0.76 145	0.43 150	0.39 158	1.08 194	0.79 189	0.68 167	0.52 145	1.84 182	0.64 190	0.66 130	0.86 168	0.42 174	0.43 156	0.70 143	0.87 161	0.97 167	0.89 155

pcwnet_v2	0.62 132	0.46 99	0.50 155	0.62 170	0.49 157	0.61 167	0.46 151	0.66 133	0.45 157	0.65 155	0.79 182	0.64 114	0.86 202	0.53 201	1.15 201	0.55 131	0.59 127	0.51 138	0.83 126	0.41 111	0.55 93	0.47 82	0.34 152	0.43 156	0.75 161	0.76 143	0.85 144	0.95 158

ADCRef	1.01 195	0.65 183	0.48 149	0.39 106	0.47 151	0.65 177	0.68 197	0.61 95	1.08 226	0.52 75	0.64 147	0.75 137	0.43 150	0.38 157	1.56 223	0.72 174	0.61 139	0.59 178	1.53 169	0.58 163	0.66 130	0.71 148	0.50 191	0.43 156	0.75 161	1.25 217	0.82 133	8.96 273

NVstereo2D	0.55 110	0.47 106	0.40 113	0.52 147	0.48 154	0.66 180	0.64 188	0.60 88	0.38 136	0.48 55	0.61 139	0.53 78	0.30 81	0.63 219	1.53 221	0.61 149	0.58 117	0.55 161	0.53 52	0.41 111	0.50 68	0.38 45	0.54 206	0.43 156	0.64 133	0.48 91	0.56 56	0.53 78

AACVNet	0.55 110	0.47 106	0.40 113	0.58 159	0.61 178	0.53 148	0.37 134	0.61 95	0.40 141	0.59 122	0.64 147	0.58 94	0.33 106	0.36 152	0.69 112	0.54 129	0.58 117	0.54 155	0.69 102	0.52 139	0.54 91	0.52 106	0.36 157	0.44 162	0.59 117	0.69 125	0.82 133	0.83 147

RP	0.58 123	0.57 167	0.72 198	0.62 170	0.56 170	0.57 158	0.64 188	0.63 115	0.61 183	0.42 34	0.81 187	0.78 149	0.53 173	0.43 177	0.68 110	0.48 97	0.53 89	0.44 90	0.64 87	0.45 122	0.51 72	0.54 111	0.37 162	0.44 162	0.62 126	0.59 114	0.83 140	0.77 140

RASNet	0.42 61	0.45 87	0.43 129	0.33 85	0.33 95	0.37 95	0.27 103	0.58 76	0.34 116	0.47 50	0.43 85	0.49 64	0.33 106	0.25 101	0.41 42	0.41 48	0.48 59	0.39 58	0.47 35	0.30 51	0.49 65	0.40 51	0.19 67	0.44 162	0.40 61	0.46 84	0.75 116	0.63 109

DeepPruner_ROB	0.59 129	0.44 79	0.54 165	0.52 147	0.54 166	0.49 135	0.37 134	0.61 95	0.46 161	0.60 128	0.70 166	0.61 104	0.51 170	0.32 139	1.06 191	0.58 142	0.62 144	0.59 178	0.66 93	0.47 131	0.97 185	0.72 151	0.36 157	0.44 162	0.61 121	1.00 188	0.72 109	0.58 92

SGM-Forest	0.73 152	0.71 194	0.40 113	1.13 219	0.64 185	0.74 194	0.45 149	0.68 143	0.39 139	0.61 131	0.44 88	1.16 193	1.06 206	0.49 188	0.86 151	0.61 149	0.55 99	0.46 107	0.68 97	0.44 120	0.61 117	0.49 89	0.45 177	0.44 162	0.90 193	0.86 158	1.95 244	1.47 195
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
NCC-stereo	0.67 139	0.63 180	0.59 172	0.64 174	0.65 186	0.63 173	0.69 198	0.67 136	0.74 197	0.43 35	0.81 187	0.82 152	0.70 193	0.47 185	0.82 139	0.53 123	0.58 117	0.64 189	0.80 123	0.54 146	0.56 97	0.60 121	0.53 202	0.45 167	0.75 161	0.96 178	0.92 155	0.98 162

Abc-Net	0.67 139	0.63 180	0.59 172	0.64 174	0.65 186	0.63 173	0.69 198	0.67 136	0.74 197	0.43 35	0.81 187	0.82 152	0.70 193	0.47 185	0.82 139	0.53 123	0.58 117	0.64 189	0.80 123	0.54 146	0.56 97	0.60 121	0.53 202	0.45 167	0.75 161	0.96 178	0.92 155	0.98 162
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
APVNet	0.56 117	0.47 106	0.38 106	0.46 131	0.50 158	0.57 158	0.53 161	0.60 88	0.42 152	0.46 47	0.65 152	0.50 70	0.30 81	0.36 152	0.74 124	0.71 173	0.71 181	0.64 189	0.95 139	0.53 140	0.57 107	0.77 158	0.34 152	0.46 169	0.59 117	0.46 84	0.82 133	0.58 92

stereogan	0.67 139	0.67 188	0.62 180	0.68 183	0.73 203	0.75 195	0.64 188	0.70 156	0.57 178	0.51 68	0.64 147	1.08 186	0.62 186	0.44 180	0.83 141	0.55 131	0.56 104	0.51 138	0.91 135	0.59 167	0.59 115	0.69 146	0.47 180	0.46 169	0.59 117	0.67 124	1.16 194	0.87 153

CC-Net-ROB	0.96 191	1.18 237	0.70 196	1.56 238	1.06 227	1.63 242	1.20 231	0.79 187	0.61 183	0.81 214	0.56 127	3.07 236	0.57 182	0.85 237	0.68 110	0.44 64	0.71 181	0.63 185	1.40 165	0.57 160	0.58 111	0.43 65	1.91 257	0.46 169	0.83 183	0.83 156	0.77 120	1.20 185

AE-Stereo	0.54 108	0.48 116	0.44 137	0.50 139	0.35 108	0.36 93	0.28 108	0.55 66	0.29 75	0.64 150	0.31 50	0.89 165	0.31 93	0.24 85	0.55 64	0.65 161	0.68 167	0.52 145	0.87 131	0.53 140	0.72 146	0.81 163	0.21 88	0.47 172	0.79 173	0.69 125	0.94 159	0.62 105

dad	0.89 182	0.57 167	0.37 97	1.42 234	0.65 186	0.75 195	2.23 247	1.43 242	0.36 125	0.93 228	0.38 71	0.85 159	0.76 197	0.32 139	0.97 179	0.52 121	0.78 190	0.45 99	1.87 184	0.41 111	0.74 151	0.41 54	0.30 138	0.47 172	1.15 226	0.47 86	2.64 261	1.96 213

SACVNet	0.62 132	0.53 154	0.51 159	0.55 155	0.57 172	0.52 145	0.60 177	0.69 150	0.56 177	0.67 172	0.54 124	0.59 99	0.37 134	0.41 164	0.71 121	0.60 146	0.64 152	0.57 168	0.95 139	0.64 190	0.67 134	0.78 160	0.36 157	0.47 172	0.75 161	0.77 146	0.84 142	0.84 148

PSMNet-ADL	0.96 191	0.62 179	0.66 190	0.67 180	0.70 200	0.66 180	0.58 172	0.74 173	0.60 182	0.85 222	5.03 266	0.95 172	1.26 217	0.45 182	0.89 160	1.03 223	0.68 167	0.54 155	2.03 188	0.68 199	0.84 164	0.79 162	0.54 206	0.47 172	0.73 154	0.95 175	1.32 211	0.63 109

ICVP	0.58 123	0.49 119	0.67 193	0.50 139	0.48 154	0.52 145	0.36 132	0.60 88	0.45 157	0.61 131	0.58 130	0.61 104	0.56 178	0.30 126	0.67 107	0.64 155	0.58 117	0.51 138	0.72 108	0.51 137	0.58 111	0.74 153	0.59 213	0.47 172	0.60 120	0.75 140	0.74 114	0.72 131
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCL	1.27 208	0.82 210	0.64 186	0.60 165	0.53 163	0.73 190	0.91 215	0.75 177	2.78 269	0.68 174	1.01 206	0.86 163	0.50 166	0.50 192	1.27 207	0.64 155	0.66 159	0.57 168	1.20 158	0.60 172	0.98 186	0.88 170	0.50 191	0.47 172	1.60 246	1.50 237	0.88 152	11.30 276

DN-CSS_ROB	0.52 100	0.43 75	0.46 142	0.41 115	0.40 131	0.34 86	0.22 83	0.69 150	0.34 116	0.59 122	0.79 182	0.66 118	0.47 161	0.24 85	0.63 92	0.40 44	0.58 117	0.43 85	1.74 177	0.38 91	0.63 122	0.38 45	0.31 143	0.47 172	0.53 97	0.43 69	0.66 95	0.54 84

XPNet_ROB	0.74 157	0.77 199	0.57 169	0.54 152	0.61 178	0.63 173	0.61 182	0.53 56	0.65 188	0.58 117	0.81 187	2.35 225	0.46 159	0.43 177	0.79 131	0.63 151	0.85 202	0.57 168	0.83 126	0.55 151	0.72 146	1.09 186	0.45 177	0.49 179	0.63 130	0.74 136	1.39 218	0.86 151

psm_up	0.56 117	0.51 139	0.53 162	0.56 156	0.45 145	0.58 161	0.35 130	0.71 159	0.66 190	0.55 93	0.53 118	0.59 99	0.50 166	0.40 161	0.63 92	0.50 106	0.59 127	0.49 125	0.84 129	0.46 127	0.51 72	0.45 73	0.31 143	0.51 180	0.70 143	0.78 147	0.80 127	0.67 116

FADNet-RVC	0.58 123	0.50 134	0.37 97	0.51 145	0.42 139	0.39 102	0.56 168	0.68 143	0.36 125	0.64 150	0.50 105	1.13 192	0.45 156	0.34 144	0.91 163	0.53 123	0.54 91	0.45 99	1.20 158	0.51 137	0.54 91	0.52 106	0.33 150	0.51 180	0.57 107	0.75 140	0.64 85	0.81 145

GEStereo_RVC	0.71 150	0.59 169	0.40 113	0.54 152	0.50 158	0.61 167	0.51 158	0.71 159	0.41 145	0.59 122	0.51 111	0.76 145	0.46 159	0.39 158	0.96 177	0.92 201	0.78 190	0.75 217	1.94 185	0.62 185	0.80 158	1.37 206	0.31 143	0.52 182	0.61 121	0.63 118	0.86 149	1.12 177

PA-Net	0.64 135	0.67 188	0.66 190	0.50 139	0.66 191	0.50 139	0.64 188	0.65 129	0.73 194	0.54 86	0.52 114	0.58 94	0.58 184	0.59 216	0.93 168	0.57 137	0.46 46	0.54 155	0.61 85	0.54 146	0.49 65	0.66 136	0.36 157	0.52 182	0.64 133	1.24 214	0.64 85	1.32 190
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RTSC	0.73 152	0.49 119	0.46 142	0.47 133	0.51 161	0.55 154	0.56 168	0.67 136	0.68 191	0.54 86	0.79 182	0.57 89	0.57 182	0.41 164	1.92 241	0.77 183	0.96 219	0.58 173	1.36 164	0.56 155	0.85 166	1.11 187	0.31 143	0.53 184	0.58 111	0.65 122	0.95 161	1.26 188

ccs_rob	1.25 207	0.79 203	0.64 186	0.86 200	0.60 177	0.89 207	0.83 208	0.99 216	0.51 166	0.77 204	6.27 276	5.90 259	1.10 210	0.51 194	1.08 194	1.10 231	0.68 167	0.66 195	1.15 154	0.70 203	1.56 216	1.66 224	0.50 191	0.54 185	0.69 140	0.78 147	0.86 149	1.20 185

MLCV	0.70 148	0.49 119	0.53 162	0.73 189	0.50 158	0.65 177	0.43 147	0.81 194	0.41 145	0.71 188	0.88 194	1.01 178	0.81 199	0.28 118	0.92 166	0.43 59	0.65 156	0.52 145	2.47 205	0.45 122	0.55 93	0.72 151	0.39 168	0.54 185	0.69 140	0.80 150	0.83 140	0.72 131

SFCPSM	3.03 252	0.82 210	0.63 184	0.77 194	0.69 194	0.72 189	0.63 186	0.83 197	0.98 223	0.71 188	2.00 244	2.57 226	3.49 248	0.56 206	1.16 202	0.93 205	0.74 185	0.64 189	54.48 295	1.19 244	0.88 167	0.91 173	0.55 208	0.55 187	0.94 200	0.93 173	1.11 189	1.39 192

DDVS	2.32 235	0.70 192	0.82 208	0.70 184	0.74 207	0.73 190	0.59 173	1.09 228	0.88 210	0.80 212	34.26 292	3.93 249	1.16 213	0.52 198	1.09 196	1.35 249	0.73 184	0.65 193	1.95 186	0.95 224	1.67 222	2.27 238	0.48 185	0.56 188	0.69 140	0.84 157	1.21 200	1.35 191

DDUNet	1.38 212	2.18 249	0.79 204	2.67 249	2.43 257	2.57 249	2.52 248	0.80 189	0.84 207	0.63 144	0.94 199	1.57 213	0.45 156	2.65 261	0.94 172	0.78 186	1.99 253	0.75 217	2.31 196	0.91 223	1.16 200	0.97 176	2.71 261	0.56 188	0.72 149	0.71 130	0.97 167	0.85 149

GwcNet-ADL	0.97 193	0.83 212	0.81 206	0.91 206	0.68 192	0.70 186	0.53 161	0.77 183	0.50 165	0.72 191	5.46 269	1.20 196	0.65 191	0.46 184	0.81 136	0.95 206	0.72 183	0.56 163	1.26 160	0.71 204	0.67 134	0.78 160	0.59 213	0.56 188	0.79 173	0.98 184	0.85 144	1.75 208

RGC	0.76 162	0.72 195	0.99 221	0.70 184	0.71 201	0.76 198	0.57 171	0.74 173	0.74 197	0.56 101	0.96 202	0.83 156	0.85 201	0.56 206	0.93 168	0.60 146	0.62 144	0.56 163	0.93 136	0.61 181	0.66 130	0.71 148	0.51 199	0.56 188	0.81 178	1.01 191	0.99 171	1.19 184

SQANet	1.90 230	2.70 256	1.03 226	3.09 256	2.17 252	3.29 254	2.70 251	0.95 209	0.65 188	1.00 236	0.71 167	2.69 230	1.10 210	2.30 256	0.78 127	0.55 131	1.02 222	0.72 210	9.92 260	0.68 199	2.11 233	1.25 199	3.28 262	0.58 192	0.98 206	1.31 223	1.33 212	2.34 222

ETE_ROB	0.87 180	0.90 219	0.58 171	0.67 180	0.69 194	0.85 202	0.60 177	0.66 133	0.89 213	0.64 150	1.09 211	2.63 228	0.54 174	0.54 202	1.00 184	0.72 174	0.91 212	0.63 185	0.99 143	0.66 193	0.88 167	1.08 185	0.50 191	0.59 193	0.78 170	0.92 170	1.48 228	1.17 182

LALA_ROB	0.86 179	0.97 226	0.67 193	0.63 172	0.69 194	0.83 201	0.67 195	0.70 156	0.80 202	0.68 174	1.10 213	2.61 227	0.58 184	0.51 194	1.11 197	0.67 164	0.86 203	0.72 210	0.89 133	0.67 197	0.80 158	1.00 180	0.49 187	0.59 193	0.73 154	0.92 170	1.16 194	1.10 174

FADNet-RVC-Resample	0.57 121	0.52 148	0.42 124	0.46 131	0.39 126	0.41 110	0.40 142	0.72 166	0.42 152	0.68 174	0.51 111	1.04 184	0.43 150	0.43 177	0.96 177	0.48 97	0.56 104	0.61 183	0.85 130	0.55 151	0.52 82	0.63 127	0.34 152	0.60 195	0.58 111	0.71 130	0.55 54	0.77 140

FADNet_RVC	0.92 183	0.69 191	0.55 168	0.88 202	0.75 208	0.54 152	0.51 158	0.77 183	0.54 171	0.70 185	0.96 202	1.36 203	1.06 206	0.54 202	1.85 239	0.64 155	0.80 195	0.90 233	3.34 224	0.76 207	1.00 187	1.13 190	0.37 162	0.60 195	0.66 136	0.87 161	0.97 167	1.14 180

NCCL2	0.69 145	0.73 197	0.66 190	0.57 158	0.56 170	0.51 142	0.45 149	0.70 156	0.57 178	0.68 174	0.71 167	0.66 118	0.48 164	0.39 158	0.93 168	0.72 174	0.65 156	0.57 168	0.76 119	0.57 160	0.74 151	0.88 170	0.49 187	0.60 195	0.98 206	0.95 175	0.85 144	1.16 181

HBP-ISP	1.60 219	0.86 218	0.90 215	0.98 212	0.69 194	0.85 202	0.56 168	0.89 206	0.48 163	0.82 217	0.79 182	0.97 173	0.36 130	0.69 226	11.97 286	5.83 282	0.70 175	0.67 197	0.70 104	0.62 185	1.05 192	5.90 274	0.50 191	0.62 198	0.82 181	1.01 191	2.01 246	1.06 170

UDG	1.35 211	2.24 251	0.81 206	2.58 246	2.45 258	2.48 248	2.57 249	0.76 178	0.86 208	0.77 204	1.08 210	1.51 208	0.56 178	2.59 257	1.06 191	0.69 168	1.89 251	0.80 228	2.31 196	0.97 227	1.24 205	0.98 177	1.43 252	0.62 198	0.74 156	0.81 152	0.95 161	0.81 145

CBMV_ROB	1.71 225	0.79 203	0.65 189	1.35 231	1.07 228	1.01 212	0.74 202	1.01 220	0.54 171	0.72 191	0.81 187	9.80 278	5.90 260	0.57 211	1.42 214	0.69 168	0.80 195	0.58 173	5.38 237	1.22 245	0.95 182	0.55 115	0.53 202	0.62 198	1.22 227	1.45 231	2.72 263	2.94 235

HSM-Net_RVC	0.75 158	0.53 154	0.60 177	0.77 194	0.62 184	0.61 167	0.37 134	0.76 178	0.49 164	0.74 195	1.71 238	1.32 201	0.80 198	0.36 152	0.72 123	0.55 131	0.64 152	0.53 149	0.78 121	0.53 140	0.67 134	0.89 172	0.43 175	0.64 201	0.94 200	1.09 200	1.07 182	1.04 169
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	0.73 152	0.59 169	0.61 179	0.64 174	0.78 210	0.53 148	0.48 154	0.87 202	0.63 186	0.73 194	0.61 139	1.96 220	0.62 186	0.45 182	0.84 145	0.55 131	0.56 104	0.54 155	0.73 109	0.55 151	0.52 82	0.51 101	0.38 164	0.64 201	0.83 183	1.11 203	0.94 159	1.64 203

RTS	1.09 199	0.59 169	0.59 172	0.60 165	0.58 175	0.96 209	0.90 213	0.80 189	0.88 210	0.59 122	0.71 167	1.28 199	0.62 186	0.51 194	2.04 244	0.98 214	1.19 230	0.77 222	2.33 198	0.85 218	0.96 183	1.16 193	0.49 187	0.65 203	1.23 228	4.43 276	1.15 191	1.45 193

RTSA	1.09 199	0.59 169	0.59 172	0.60 165	0.58 175	0.96 209	0.90 213	0.80 189	0.88 210	0.59 122	0.71 167	1.28 199	0.62 186	0.51 194	2.04 244	0.98 214	1.19 230	0.77 222	2.33 198	0.85 218	0.96 183	1.16 193	0.49 187	0.65 203	1.23 228	4.43 276	1.15 191	1.45 193

MDST_ROB	3.33 257	2.32 253	0.75 201	3.90 267	1.47 245	2.61 250	1.00 223	1.12 230	0.72 193	0.78 208	0.67 162	1.54 211	25.37 284	0.34 144	2.11 250	0.53 123	0.65 156	0.48 118	3.69 226	0.58 163	0.88 167	0.59 117	0.58 212	0.68 205	7.85 283	3.03 267	17.15 288	8.63 272

ADCMid	1.56 217	0.92 223	0.99 221	0.70 184	0.86 214	1.05 217	1.37 234	1.29 234	1.77 249	0.75 199	1.75 239	1.27 197	1.48 223	0.69 226	2.18 253	1.07 227	0.98 220	0.79 226	2.74 213	0.80 211	1.31 209	1.74 228	1.06 241	0.70 206	1.01 214	1.53 238	1.02 178	10.33 274

ITSA-stereo	1.12 201	0.72 195	0.59 172	1.20 225	0.84 213	0.64 176	0.64 188	0.95 209	0.78 200	0.84 220	2.54 249	1.39 204	1.23 215	0.81 234	1.20 204	1.01 220	0.83 200	0.67 197	1.56 170	0.62 185	1.08 196	1.46 212	0.56 210	0.71 207	0.95 202	1.27 219	0.99 171	4.08 251

GANetREF_RVC	0.77 170	0.74 198	0.68 195	0.76 193	0.65 186	0.69 185	0.60 177	0.99 216	0.73 194	0.93 228	0.52 114	1.33 202	0.72 195	0.44 180	0.85 149	0.57 137	0.67 165	0.63 185	1.13 153	0.61 181	0.77 154	0.63 127	0.59 213	0.71 207	0.89 192	0.90 167	1.15 191	0.99 164
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
NOSS_ROB	0.76 162	0.84 216	0.50 155	0.72 187	0.61 178	0.75 195	0.52 160	0.80 189	0.54 171	0.70 185	0.62 143	0.62 112	0.86 202	0.62 217	1.14 200	1.10 231	0.78 190	0.69 206	0.73 109	0.60 172	0.88 167	0.67 141	0.50 191	0.71 207	0.86 190	0.95 175	1.38 217	0.85 149

DCVSM-stereo	1.13 202	0.66 186	0.79 204	0.89 203	0.65 186	1.15 223	0.73 200	0.95 209	0.82 206	1.04 238	4.18 260	3.75 247	1.45 222	0.49 188	0.83 141	0.86 195	0.69 173	0.60 181	2.08 189	0.87 220	1.06 194	0.77 158	0.84 230	0.72 210	0.74 156	0.89 165	0.98 170	1.09 172

Ntro	2.32 235	3.40 274	1.53 252	3.55 264	2.52 260	3.71 264	3.36 258	1.11 229	1.05 225	1.16 245	0.90 196	2.93 234	1.24 216	2.72 263	1.00 184	0.64 155	1.40 238	0.82 229	10.96 263	1.14 240	2.72 242	3.19 251	4.26 268	0.73 211	1.24 231	1.59 240	1.56 231	2.31 221

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 209	0.90 219	0.63 184	1.27 228	0.90 216	1.21 227	2.21 245	1.27 231	1.18 231	1.00 236	0.91 197	1.80 219	1.16 213	1.07 246	1.48 219	0.77 183	0.70 175	0.58 173	2.75 214	0.67 197	1.39 212	2.93 247	0.85 232	0.73 211	1.47 241	1.68 242	1.33 212	2.96 236

XQC	1.03 197	0.90 219	0.71 197	0.91 206	0.92 217	0.92 208	0.86 211	1.06 226	0.90 214	0.84 220	1.11 216	1.03 180	1.30 221	0.71 228	2.04 244	0.95 206	0.87 204	0.67 197	1.64 175	0.78 209	1.00 187	1.67 225	0.62 216	0.73 211	1.09 221	1.47 232	1.26 207	0.97 161

ACV-stereo	8.39 280	1.01 230	0.97 219	1.29 229	0.73 203	1.48 238	0.95 220	0.88 205	1.10 228	1.07 239	1.33 225	1.06 185	23.12 282	0.52 198	4.00 275	3.78 277	1.05 225	0.79 226	168.94 299	1.91 266	3.64 263	1.44 209	0.72 220	0.74 214	0.74 156	0.90 167	1.43 225	1.03 168

otaku	2.33 238	3.05 265	1.19 236	3.36 263	2.37 255	3.56 259	3.08 256	1.05 223	0.98 223	1.13 241	0.80 186	2.88 232	1.62 227	2.59 257	0.95 174	0.64 155	1.23 233	0.75 217	13.16 268	1.09 236	2.47 238	2.63 242	4.75 272	0.75 215	1.13 224	1.38 229	1.69 236	2.52 228

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 278	0.65 183	1.07 231	0.94 211	0.83 212	0.81 200	1.27 232	0.85 201	0.73 194	0.93 228	6.13 273	180.62 298	2.17 234	1.33 251	1.22 205	1.01 220	0.93 216	1.06 247	6.32 246	0.79 210	3.32 259	3.77 257	0.55 208	0.76 216	0.95 202	1.34 228	1.19 198	2.42 226

ADCPNet	2.08 234	0.77 199	0.87 212	0.83 198	1.21 235	0.85 202	1.59 237	1.02 221	1.35 238	0.83 219	1.97 243	1.01 178	7.76 266	0.75 231	2.35 263	1.16 238	0.95 217	0.71 209	4.05 230	0.97 227	1.30 208	1.61 221	0.72 220	0.76 216	1.52 244	1.96 251	1.21 200	16.04 281

CSAN	0.93 186	0.83 212	0.75 201	0.86 200	0.82 211	0.73 190	0.61 182	0.97 215	0.94 220	0.94 232	0.73 177	1.96 220	1.56 225	0.49 188	0.98 180	0.63 151	0.74 185	0.66 195	1.09 147	0.71 204	0.78 155	0.63 127	0.53 202	0.76 216	0.98 206	1.49 236	1.21 200	1.63 202

SHD	0.97 193	0.56 162	0.73 199	0.75 190	0.69 194	0.66 180	0.61 182	0.99 216	0.94 220	0.77 204	1.00 205	0.94 169	1.29 219	0.54 202	2.21 254	0.98 214	0.95 217	0.70 207	2.01 187	0.80 211	1.12 198	1.71 226	0.47 180	0.77 219	0.91 194	1.01 191	0.91 154	1.22 187

FC-DCNN	0.88 181	0.96 224	1.23 240	1.36 233	0.93 218	1.26 231	0.82 206	0.91 207	0.78 200	0.87 224	0.63 146	1.08 186	0.42 146	0.56 206	0.88 159	0.69 168	0.81 198	0.68 203	0.81 125	0.59 167	0.78 155	0.59 117	0.50 191	0.77 219	1.11 222	0.99 186	1.21 200	1.57 198

FC-DCNN v2	0.94 187	0.98 227	1.28 245	1.47 237	0.95 220	1.33 233	0.82 206	1.05 223	0.80 202	0.87 224	0.66 155	1.11 191	0.67 192	0.56 206	0.91 163	0.69 168	0.81 198	0.68 203	0.83 126	0.59 167	0.78 155	0.59 117	0.50 191	0.78 221	1.25 233	1.09 200	1.35 214	1.89 210

SGM-ForestM	2.61 242	4.20 278	0.93 216	2.78 251	1.37 242	3.57 260	2.93 254	2.59 270	1.51 245	0.70 185	1.32 223	7.25 267	5.36 258	0.47 185	0.89 160	0.53 123	0.79 194	0.54 155	7.58 249	0.60 172	0.82 160	0.47 82	0.51 199	0.80 222	4.97 275	3.66 274	7.05 283	6.30 264

FCDSN-DC	0.69 145	0.61 176	0.62 180	0.66 179	0.61 178	0.59 162	0.60 177	0.68 143	0.42 152	0.75 199	0.42 84	0.57 89	0.36 130	0.50 192	2.43 267	0.67 164	0.80 195	0.76 220	0.64 87	0.56 155	0.70 143	0.60 121	0.47 180	0.83 223	0.66 136	0.74 136	0.61 76	0.67 116
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
iResNet	0.92 183	0.56 162	0.62 180	0.72 187	0.68 192	0.96 209	0.55 166	0.95 209	0.57 178	0.67 172	0.82 192	1.41 205	1.51 224	0.31 133	1.49 220	0.66 163	0.75 187	0.67 197	4.08 231	0.68 199	0.72 146	0.63 127	0.41 171	0.83 223	0.72 149	0.91 169	1.02 178	0.87 153

SGM_RVC	2.81 248	1.46 244	0.85 210	1.76 243	1.28 237	1.68 244	1.19 230	1.56 247	1.14 229	0.82 217	1.70 237	7.09 266	2.67 246	0.42 174	0.92 166	0.57 137	0.75 187	0.57 168	11.20 265	0.66 193	0.94 179	0.46 78	0.51 199	0.84 225	1.97 254	1.64 241	5.04 278	26.13 287
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AnyNet_C32	1.64 221	0.65 183	0.74 200	0.67 180	0.73 203	0.86 205	1.14 226	0.95 209	3.12 272	0.75 199	1.53 232	0.94 169	0.64 190	0.67 224	1.83 238	1.11 233	1.06 227	0.95 240	1.78 180	0.76 207	1.76 227	1.71 226	0.66 218	0.85 226	1.13 224	2.68 262	1.17 196	13.55 278

edge stereo	1.82 227	1.16 236	2.22 262	1.46 236	1.28 237	1.58 240	1.38 235	1.67 254	1.30 235	1.20 247	3.42 257	4.33 254	2.26 238	0.80 233	1.41 213	1.46 259	1.05 225	0.83 232	5.42 238	0.97 227	1.34 211	3.76 256	0.95 238	0.88 227	1.26 234	1.20 210	1.70 237	2.91 234

pmcnn	1.66 222	0.80 206	0.52 160	1.19 224	1.01 222	1.21 227	0.93 217	0.96 214	0.54 171	0.74 195	2.66 251	3.98 251	5.06 254	0.31 133	1.65 229	1.40 257	1.20 232	0.91 236	3.99 229	0.95 224	4.45 271	1.02 182	0.90 233	0.90 228	1.07 219	1.01 191	2.43 255	3.03 238

ACVNet-4b	2.35 239	2.75 259	1.60 254	3.13 257	2.29 254	3.52 258	3.67 264	1.35 238	1.35 238	1.27 252	0.72 172	3.26 240	2.62 245	3.04 266	0.98 180	0.78 186	2.13 255	1.02 243	9.04 257	1.23 246	2.74 243	3.39 255	4.08 265	0.92 229	1.24 231	1.29 221	1.46 227	2.48 227

DAS	0.95 188	0.61 176	0.48 149	0.78 196	0.61 178	0.68 183	0.59 173	0.84 199	0.93 217	0.65 155	1.58 233	1.66 215	1.06 206	0.34 144	0.95 174	0.92 201	0.92 214	0.73 213	1.77 178	1.03 232	1.73 224	1.11 187	0.47 180	0.92 229	0.93 197	1.00 188	1.39 218	0.96 159

SepStereo	0.95 188	0.61 176	0.48 149	0.78 196	0.61 178	0.68 183	0.59 173	0.84 199	0.93 217	0.65 155	1.58 233	1.66 215	1.06 206	0.34 144	0.95 174	0.92 201	0.92 214	0.73 213	1.77 178	1.03 232	1.73 224	1.11 187	0.47 180	0.92 229	0.93 197	1.00 188	1.39 218	0.96 159

RainbowNet	2.32 235	2.93 261	1.87 258	3.34 262	2.57 261	3.50 256	3.49 261	1.29 234	0.92 215	1.53 266	0.89 195	3.18 238	2.31 239	2.94 264	1.30 209	0.90 199	1.61 245	1.00 241	5.61 239	1.51 254	2.82 246	4.18 261	4.25 267	0.97 232	1.32 235	1.58 239	1.71 238	3.00 237

STTRV1_RVC	2.36 240	0.81 207	0.64 186	1.04 215	0.73 203	1.03 214	0.85 209	0.91 207	0.92 215	0.93 228	0.95 201	1.72 218	2.23 235	0.86 238	1.46 218	0.78 186	1.37 236	0.72 210	31.78 283	1.97 267	1.59 218	1.23 198	0.98 240	0.97 232	1.07 219	1.11 203	1.75 239	3.40 244

FAT-Stereo	1.57 218	0.78 201	1.44 250	1.10 217	1.32 240	1.05 217	0.87 212	1.28 233	0.86 208	1.21 248	5.46 269	3.07 236	1.28 218	0.66 222	1.73 233	1.34 246	0.89 210	0.94 239	1.83 181	1.08 235	2.02 231	3.90 259	0.71 219	0.98 234	0.86 190	1.21 212	1.42 224	3.03 238

SAMSARA	1.50 214	0.79 203	1.00 225	0.93 209	0.88 215	0.86 205	0.93 217	1.57 248	1.25 233	0.96 233	1.09 211	1.27 197	2.59 243	0.83 235	2.58 269	1.19 242	1.04 223	0.91 236	2.56 206	0.99 230	1.77 228	2.23 237	0.56 210	0.98 234	2.63 257	2.81 263	2.62 260	2.56 229

AMNet	1.02 196	0.98 227	0.95 217	0.98 212	1.01 222	1.03 214	0.96 221	0.87 202	0.93 217	0.97 234	1.02 207	1.10 189	0.74 196	1.06 245	0.99 183	1.09 230	1.17 229	1.04 245	1.08 146	1.05 234	1.13 199	1.04 183	0.82 229	0.98 234	1.01 214	1.07 199	1.20 199	1.27 189

PWC_ROB	1.18 204	0.70 192	1.06 229	0.60 165	0.71 201	0.70 186	0.98 222	0.83 197	1.55 246	0.76 202	1.40 228	1.00 175	2.46 242	0.57 211	2.17 252	0.99 218	1.15 228	0.90 233	2.37 200	0.95 224	1.63 220	2.05 233	0.44 176	0.98 234	0.81 178	0.80 150	1.24 205	2.15 217

G-Net	1.86 228	1.00 229	1.28 245	0.89 203	0.93 218	1.10 220	0.77 203	1.63 250	2.07 256	0.99 235	2.89 252	7.30 269	1.67 229	0.55 205	1.45 215	1.75 266	1.04 223	0.93 238	2.87 215	2.72 277	1.89 230	1.47 213	0.80 227	1.02 238	1.06 218	1.71 243	2.82 264	5.60 260

CBMV	1.15 203	0.84 216	0.60 177	0.85 199	0.76 209	0.73 190	0.48 154	0.87 202	0.80 202	0.81 214	0.61 139	2.86 231	0.81 199	0.52 198	1.31 210	1.17 239	0.91 212	0.74 215	2.40 203	0.66 193	1.57 217	0.76 157	0.48 185	1.06 239	0.99 209	1.09 200	2.25 248	4.25 253
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ACVNet_1	2.47 241	3.23 269	2.35 264	4.40 270	2.93 271	3.77 266	3.96 266	1.34 237	1.18 231	1.21 248	1.02 207	3.31 242	2.07 233	3.09 268	1.31 210	0.70 172	2.26 259	1.10 251	9.52 258	1.14 240	3.45 260	1.18 196	4.50 271	1.07 240	1.39 239	1.75 244	1.36 216	2.10 215

MeshStereo	3.62 259	1.54 245	1.05 227	2.64 247	1.72 247	2.05 247	1.15 228	2.40 267	1.41 241	0.90 227	6.48 277	9.56 276	7.42 265	0.49 188	11.75 284	1.94 270	0.87 204	0.74 215	8.79 254	0.80 211	8.36 281	8.07 282	0.73 222	1.07 240	3.39 267	2.15 256	5.22 279	4.99 256
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
PVD	1.47 213	1.04 231	1.44 250	1.10 217	1.09 231	1.19 225	1.07 225	1.91 261	2.05 255	0.79 211	1.49 231	1.54 211	1.91 232	0.89 240	2.26 258	1.35 249	1.39 237	1.09 250	2.41 204	1.14 240	1.51 215	1.98 232	0.79 225	1.08 242	1.49 243	1.82 246	1.67 235	2.10 215

ADCS	1.88 229	1.06 232	0.98 220	0.93 209	1.10 232	1.09 219	1.14 226	1.27 231	2.49 263	0.89 226	1.36 226	1.51 208	2.92 247	0.86 238	3.30 272	2.26 272	1.46 241	1.26 259	3.10 222	1.29 249	2.48 239	2.88 245	0.80 227	1.10 243	1.33 237	4.48 278	1.41 223	6.08 263

MFN_U_SF_RVC	1.68 224	1.06 232	0.88 213	1.25 227	1.01 222	1.53 239	2.07 243	1.38 241	1.17 230	1.51 263	2.95 253	2.00 222	1.57 226	2.05 255	2.38 264	0.98 214	0.87 204	0.82 229	6.78 247	1.11 239	2.21 234	2.38 240	0.65 217	1.11 244	1.23 228	1.33 226	1.28 208	1.69 207

FBW_ROB	1.34 210	1.42 243	1.08 232	2.01 245	1.42 243	1.37 235	1.63 238	0.99 216	0.70 192	0.72 191	1.02 207	2.05 223	0.91 204	1.47 252	1.24 206	0.60 146	0.88 208	0.65 193	6.08 243	0.59 167	1.06 194	0.81 163	1.48 253	1.12 245	0.99 209	1.20 210	0.99 171	1.66 205

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 223	1.25 240	1.05 227	1.56 238	1.08 229	1.20 226	3.18 257	1.50 245	2.10 257	1.30 255	0.98 204	1.50 207	1.04 205	1.66 253	1.71 230	1.18 240	0.84 201	1.01 242	6.24 244	1.15 243	1.43 213	3.23 252	1.19 243	1.14 246	1.52 244	1.29 221	1.09 185	2.78 233

AnyNet_C01	2.06 233	1.08 234	1.06 229	1.14 220	1.08 229	1.01 212	2.69 250	1.69 255	2.66 266	1.21 248	1.67 236	2.90 233	2.60 244	0.95 243	3.65 273	4.02 280	2.09 254	2.21 280	3.08 221	1.56 259	3.30 258	2.89 246	1.26 244	1.15 247	1.80 249	1.43 230	1.51 229	3.90 249

DispFullNet	4.17 261	3.20 268	4.34 281	2.72 250	2.46 259	2.92 251	2.70 251	2.79 276	1.90 253	4.51 287	6.62 278	8.91 274	4.83 252	2.59 257	2.00 243	8.18 285	3.24 267	1.98 274	24.96 278	2.93 279	3.99 266	3.36 254	1.71 255	1.15 247	1.36 238	1.32 225	2.36 254	3.65 247

S-Stereo	1.54 216	0.81 207	0.83 209	1.15 221	1.16 233	1.29 232	1.56 236	1.02 221	1.09 227	1.25 251	4.20 261	4.10 252	1.10 210	0.66 222	2.16 251	1.63 263	0.90 211	1.05 246	2.20 193	1.10 237	1.26 206	3.12 250	1.31 251	1.17 249	0.84 187	1.18 209	1.21 200	2.18 218

DGSMNet	2.66 244	0.96 224	1.36 249	1.03 214	0.99 221	1.12 222	1.05 224	1.36 239	0.94 220	2.15 277	13.54 288	1.71 217	1.85 230	0.93 242	2.50 268	3.85 279	5.34 271	1.61 271	5.07 235	1.68 264	7.04 280	8.02 281	0.96 239	1.19 250	1.01 214	1.33 226	1.40 222	1.88 209

MFMNet_re	1.51 215	1.18 237	1.12 235	1.29 229	1.16 233	1.63 242	1.32 233	1.30 236	1.63 247	1.14 244	1.38 227	2.64 229	1.63 228	0.90 241	2.27 259	1.35 249	1.58 242	1.32 264	3.69 226	1.24 247	2.10 232	1.26 201	1.16 242	1.24 251	1.11 222	1.02 195	1.59 232	1.60 200

SANet	1.61 220	0.91 222	1.10 234	1.04 215	1.05 226	1.25 230	0.77 203	1.76 257	1.81 250	0.77 204	1.24 217	6.63 263	5.08 255	0.83 235	1.56 223	0.77 183	1.24 234	0.90 233	1.58 171	0.82 216	1.05 192	1.00 180	0.90 233	1.27 252	1.32 235	1.93 248	1.88 242	3.10 240

LSM0	8.30 279	1.08 234	0.95 217	1.66 241	1.42 243	1.59 241	1.96 241	2.27 265	2.36 259	1.66 269	3.94 259	4.10 252	6.30 264	0.63 219	62.38 298	74.74 298	1.69 246	1.06 247	12.18 266	2.23 270	4.96 276	9.29 284	0.92 235	1.29 253	1.95 253	2.97 266	3.66 273	14.83 280

ACVNet_2	3.17 253	2.98 262	2.25 263	4.72 271	2.88 268	3.50 256	3.48 260	1.58 249	1.33 236	1.29 254	1.10 213	3.22 239	2.45 241	2.67 262	1.29 208	0.86 195	7.26 275	1.02 243	22.14 276	1.37 252	3.22 255	1.25 199	4.24 266	1.37 254	1.93 251	1.92 247	1.83 241	2.36 223

PSMNet_ROB	2.71 245	3.39 273	1.92 259	2.87 253	2.04 249	4.01 269	3.50 262	1.46 243	1.41 241	1.59 268	3.34 254	3.52 243	4.97 253	4.50 276	1.61 226	0.95 206	1.87 250	1.06 247	8.62 253	1.63 262	2.32 237	1.51 217	5.43 281	1.37 254	1.98 255	1.94 249	1.91 243	2.39 224

SPS-STEREO	1.93 231	1.27 241	1.21 238	1.60 240	1.34 241	1.44 237	1.17 229	1.66 251	1.36 240	1.38 258	3.67 258	3.02 235	1.29 219	1.05 244	1.85 239	1.83 268	1.58 242	1.37 266	8.86 256	1.34 250	3.07 252	1.47 213	1.27 248	1.37 254	1.42 240	1.28 220	2.02 247	1.89 210
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH-64-1	2.92 250	2.70 256	2.36 265	3.23 258	2.71 263	3.70 262	4.05 267	1.66 251	2.48 261	1.13 241	1.26 219	3.60 244	6.29 262	3.59 270	2.28 260	1.15 236	2.20 256	1.31 262	6.02 241	1.52 256	3.03 250	5.48 268	4.83 275	1.40 257	2.83 261	2.02 252	2.34 251	3.64 245

IMH-64	2.92 250	2.70 256	2.36 265	3.23 258	2.71 263	3.70 262	4.05 267	1.66 251	2.48 261	1.13 241	1.26 219	3.60 244	6.29 262	3.59 270	2.28 260	1.15 236	2.20 256	1.31 262	6.02 241	1.52 256	3.03 250	5.48 268	4.83 275	1.40 257	2.83 261	2.02 252	2.34 251	3.64 245

DPSNet	2.61 242	0.83 212	0.77 203	1.21 226	1.24 236	1.34 234	0.93 217	1.08 227	1.49 244	0.78 208	0.86 193	6.91 265	3.85 249	0.58 214	4.58 277	2.54 273	1.43 240	1.24 257	14.95 272	1.34 250	4.83 275	8.01 280	1.75 256	1.40 257	1.47 241	1.95 250	1.60 234	1.66 205

SGM+DAISY	3.81 260	1.38 242	1.26 243	1.80 244	1.47 245	1.93 246	1.71 239	1.47 244	1.33 236	1.34 257	6.67 279	9.59 277	12.99 276	1.20 248	1.73 233	1.47 260	1.42 239	1.24 257	11.11 264	1.37 252	3.07 252	2.13 235	1.27 248	1.42 260	1.69 247	1.26 218	2.90 265	26.50 288

IMH	3.24 255	2.76 260	2.37 267	3.26 260	2.74 265	3.73 265	4.10 269	1.72 256	2.58 264	1.17 246	1.24 217	3.92 248	10.58 269	6.80 285	1.57 225	1.11 233	2.25 258	1.30 261	6.28 245	1.56 259	2.97 249	4.14 260	4.90 277	1.45 261	3.01 265	2.36 258	2.47 257	5.19 259

Dean	2.84 249	3.23 269	1.81 256	6.04 274	3.38 277	3.63 261	3.67 264	1.88 259	1.97 254	1.47 260	1.30 221	3.69 246	4.10 251	2.97 265	1.45 215	0.97 211	2.41 260	1.29 260	5.94 240	1.74 265	3.20 254	4.23 262	4.79 274	1.55 262	2.65 258	2.27 257	2.56 258	2.64 230

WAO-8	4.25 262	3.34 271	2.80 270	10.32 280	2.92 269	4.17 270	5.89 272	2.66 274	4.45 276	1.69 270	3.41 255	5.94 260	11.31 271	5.29 280	1.71 230	1.34 246	2.69 264	1.51 269	10.78 261	2.48 274	2.63 240	4.50 263	3.44 263	1.58 263	5.12 276	3.31 271	3.60 270	5.76 261

Venus	4.25 262	3.34 271	2.80 270	10.32 280	2.92 269	4.17 270	5.89 272	2.66 274	4.45 276	1.69 270	3.41 255	5.94 260	11.31 271	5.29 280	1.71 230	1.34 246	2.69 264	1.51 269	10.78 261	2.48 274	2.63 240	4.50 263	3.44 263	1.58 263	5.12 276	3.31 271	3.60 270	5.76 261

STStereo	5.29 266	2.47 254	5.20 284	5.20 272	2.80 266	4.72 274	3.42 259	6.23 285	6.52 279	1.51 263	7.61 281	9.53 275	14.86 279	0.63 219	4.09 276	0.64 155	0.87 204	0.62 184	36.67 286	1.02 231	1.23 204	1.05 184	0.78 224	1.63 265	3.46 268	2.43 259	3.53 269	14.15 279

ELAS	3.38 258	2.19 250	1.79 255	2.99 254	2.37 255	3.32 255	2.09 244	2.60 271	2.85 270	1.28 253	4.85 265	8.61 272	8.02 267	0.76 232	2.90 270	0.81 190	1.80 249	1.10 251	4.19 232	1.10 237	4.53 272	7.86 279	1.26 244	1.63 265	7.08 281	4.79 279	3.66 273	4.87 255
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	2.72 247	1.83 247	2.89 273	7.39 276	1.73 248	1.76 245	1.82 240	2.07 262	2.65 265	2.21 278	5.39 268	4.58 256	5.72 259	1.23 249	2.07 248	1.27 245	1.69 246	1.22 256	7.70 250	1.51 254	1.64 221	3.07 249	0.84 230	1.65 267	1.83 250	2.48 260	1.97 245	3.27 242

TorneroNet	8.11 276	4.28 279	2.58 269	27.50 291	3.31 276	5.00 276	6.00 274	2.62 272	10.13 285	1.49 262	2.57 250	11.07 283	68.61 297	4.25 274	1.77 237	1.18 240	5.78 272	1.62 272	23.67 277	2.83 278	4.30 268	5.47 267	5.37 280	1.65 267	3.72 270	3.14 268	2.59 259	6.36 265

WAO-6	2.71 245	2.26 252	1.57 253	3.00 255	2.25 253	3.01 252	3.02 255	1.77 258	2.35 258	1.52 265	1.62 235	3.94 250	5.12 256	2.64 260	2.22 255	1.38 254	2.65 263	1.36 265	4.86 234	1.54 258	2.76 245	4.79 265	2.70 260	1.73 269	2.71 259	2.59 261	2.68 262	5.02 257

ELAS_RVC	3.22 254	2.01 248	1.85 257	2.66 248	2.07 251	5.08 277	2.06 242	2.41 268	1.89 252	1.74 272	4.78 263	8.00 270	8.02 267	0.74 230	2.38 264	0.81 190	1.75 248	1.14 255	3.97 228	1.27 248	4.64 274	7.61 278	1.26 244	1.74 270	6.58 280	3.21 269	3.39 268	3.80 248
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet-64	6.02 270	4.60 280	2.53 268	15.58 287	3.29 275	4.87 275	7.75 277	2.23 264	10.02 283	1.42 259	1.31 222	7.26 268	29.23 287	4.36 275	2.09 249	1.21 243	8.22 276	1.70 273	17.35 275	2.62 276	4.31 269	5.68 270	5.20 279	1.76 271	3.58 269	3.76 275	2.29 249	8.34 271

LVE	4.33 264	3.03 263	2.00 260	27.23 290	3.06 272	3.83 267	12.07 288	1.53 246	1.64 248	1.85 274	1.48 230	3.30 241	3.91 250	3.06 267	1.45 215	1.05 225	1.95 252	1.38 267	15.68 273	1.62 261	3.25 257	5.86 271	4.42 270	1.76 271	2.87 263	2.06 254	2.34 251	3.25 241

PWCK	5.04 265	3.03 263	2.21 261	3.61 265	2.60 262	4.41 273	5.09 270	2.45 269	2.76 268	3.31 283	4.34 262	10.15 281	5.13 257	1.74 254	1.99 242	1.38 254	2.41 260	1.45 268	51.59 294	2.35 272	3.70 265	2.69 244	2.65 259	1.78 273	2.97 264	3.21 269	2.43 255	4.77 254

MANE	7.31 273	2.64 255	4.48 282	3.30 261	3.10 273	3.94 268	2.83 253	5.37 284	6.88 280	1.11 240	5.64 271	8.81 273	11.02 270	0.67 224	3.83 274	3.83 278	1.32 235	18.03 291	8.61 252	0.84 217	4.22 267	1.16 193	0.74 223	1.79 274	13.65 287	18.61 288	22.89 290	38.18 296

KSHMR	8.16 277	4.16 277	2.96 274	25.39 289	3.92 278	5.08 277	5.53 271	2.62 272	2.40 260	2.23 279	2.26 246	4.37 255	77.17 298	5.23 279	2.24 256	1.71 264	2.79 266	1.98 274	31.04 282	2.02 268	4.59 273	5.35 266	7.54 288	1.89 275	3.30 266	2.91 265	3.01 266	6.51 266

MADNet+	1.96 232	1.18 237	1.26 243	1.45 235	1.28 237	1.10 220	2.21 245	1.88 259	1.41 241	1.33 256	1.32 223	2.29 224	2.23 235	1.25 250	4.58 277	1.87 269	2.55 262	1.13 254	2.73 212	1.63 262	3.69 264	3.33 253	1.26 244	2.09 276	1.93 251	1.47 232	1.59 232	2.77 232

notaker	5.52 267	5.55 284	3.76 279	13.97 285	5.34 282	5.44 281	7.16 276	2.36 266	2.68 267	2.06 276	1.80 240	12.90 285	23.86 283	3.98 273	2.04 244	1.73 265	3.45 269	2.12 277	17.08 274	2.15 269	6.10 279	5.87 272	6.15 285	2.12 277	1.79 248	2.08 255	2.31 250	3.29 243

JetBlue	6.09 271	3.85 276	3.31 278	5.99 273	4.13 279	6.22 284	7.94 278	3.42 277	2.89 271	1.47 260	1.46 229	8.10 271	1.90 231	5.39 282	11.86 285	3.22 275	3.30 268	2.99 281	5.32 236	2.40 273	9.74 284	10.03 287	4.93 278	2.18 278	7.39 282	17.16 287	3.72 275	24.15 284

ktn	8.45 281	3.18 267	2.84 272	6.37 275	3.26 274	4.31 272	10.28 286	2.15 263	10.13 285	2.27 280	1.83 241	42.17 293	55.84 294	3.93 272	2.34 262	2.09 271	9.85 278	2.17 278	33.98 284	2.24 271	3.24 256	3.03 248	4.78 273	2.25 279	2.59 256	2.81 263	3.18 267	5.04 258

BEATNet-Init1	22.01 292	36.32 295	3.23 277	54.74 298	11.23 289	52.95 299	28.72 293	9.47 287	8.51 281	1.57 267	10.45 287	33.05 290	48.98 292	0.71 228	16.97 290	11.50 288	1.60 244	1.11 253	77.80 296	35.27 296	9.94 286	9.98 286	1.27 248	2.30 280	27.41 291	11.09 284	52.85 298	35.36 293

UNDER WATER-64	6.11 272	5.20 282	3.13 276	12.20 283	5.77 283	6.55 286	8.53 282	4.74 283	3.45 274	2.30 281	2.36 247	12.04 284	12.47 275	5.08 278	3.02 271	1.81 267	12.11 285	2.17 278	8.81 255	4.17 282	5.75 278	7.27 277	8.74 291	2.61 281	3.86 273	8.63 282	4.32 276	7.86 270

UNDER WATER	7.55 274	4.74 281	3.06 275	10.46 282	5.92 284	6.35 285	8.05 279	4.32 278	3.69 275	1.97 275	2.14 245	10.53 282	62.60 296	4.83 277	2.25 257	1.59 262	12.22 286	2.08 276	9.67 259	3.97 280	5.27 277	6.65 275	8.86 292	2.65 282	3.82 271	5.62 280	3.62 272	7.03 268

JetRed	7.85 275	5.29 283	6.07 286	3.75 266	5.00 281	6.95 287	10.20 285	4.64 282	3.42 273	2.92 282	2.39 248	6.71 264	2.25 237	7.15 286	10.26 282	7.34 284	8.59 277	7.11 286	4.82 233	4.08 281	10.76 288	9.27 283	7.85 289	3.34 283	10.96 284	24.25 291	11.90 285	24.57 286

HanzoNet	19.12 290	15.23 287	6.99 288	35.06 294	14.35 292	40.77 295	42.46 294	17.81 293	22.51 292	3.55 284	8.29 282	41.30 292	56.30 295	43.04 297	5.72 279	4.37 281	37.83 295	3.30 282	49.59 293	8.93 287	10.30 287	6.85 276	14.15 294	3.46 284	5.94 279	5.80 281	5.29 280	7.13 269

FADE		3.16 266	4.82 283	1.74 242	2.06 250	5.58 282	6.98 275	6.39 286	14.42 289	9.69 292	24.68 290		11.63 274	3.16 269	2.41 266	3.75 276	13.11 287	6.09 285	30.40 281	15.33 292	14.18 290	10.90 289	1.70 254	3.54 285	3.84 272	1.80 245	6.83 282	24.35 285

MADNet++	5.64 268	3.51 275	3.77 280	2.84 252	4.62 280	3.02 253	3.65 263	4.36 279	5.03 278	4.18 286	5.07 267	6.45 262	5.92 261	6.18 284	7.04 280	6.82 283	4.71 270	4.00 284	8.03 251	5.83 283	9.92 285	16.38 290	2.32 258	4.34 286	3.95 274	11.38 285	4.93 277	4.01 250

PML	30.82 294	20.91 290	7.15 289	29.65 292	20.81 294	29.11 293	10.50 287	10.87 288	88.32 299	20.03 294	154.19 299	98.60 297	119.55 299	10.53 288	9.19 281	8.69 286	16.72 289	7.27 287	34.57 285	7.35 286	12.77 289	10.86 288	5.72 284	6.17 287	33.11 297	12.83 286	34.30 295	12.33 277

DPSimNet_ROB	18.93 289	32.01 292	5.97 285	12.40 284	11.35 290	6.13 283	28.07 292	15.03 292	35.64 295	3.96 285	78.33 298	18.15 286	35.00 288	5.44 283	12.19 287	10.36 287	13.57 288	3.64 283	87.52 297	6.87 285	14.36 292	9.97 285	4.40 269	7.14 288	5.17 278	9.85 283	5.93 281	32.56 290

ASD4	28.39 293	32.20 293	16.01 291	15.24 286	12.36 291	19.17 291	15.39 289	18.17 294	9.38 282	45.71 296	57.05 296	24.92 288	11.45 273	13.50 291	48.27 297	18.30 291	47.28 296	47.66 296	44.35 291	25.76 294	63.37 299	42.94 298	8.48 290	8.34 289	24.58 289	32.07 296	28.35 294	36.29 294

DPSMNet_ROB	12.40 284	5.97 286	17.46 293	4.21 269	7.87 286	5.15 279	8.18 280	4.56 280	11.65 288	4.54 289	8.87 284	5.17 258	22.69 281	13.00 290	14.98 289	14.62 290	6.90 274	15.82 290	14.07 271	12.05 288	9.09 283	21.75 292	5.68 283	11.54 290	11.87 286	31.03 295	12.99 287	33.06 291

DGTPSM_ROB	12.12 283	5.96 285	17.45 292	4.20 268	7.86 285	5.15 279	8.18 280	4.56 280	11.64 287	4.52 288	8.72 283	5.01 257	17.08 280	12.98 289	14.91 288	14.58 289	6.85 273	15.76 289	12.78 267	12.05 288	9.07 282	21.74 291	5.67 282	11.54 290	11.84 285	31.02 294	12.98 286	33.06 291

LE_ROB	17.44 285	1.82 246	6.12 287	9.40 277	53.85 299	8.01 288	46.26 295	11.27 291	28.12 293	1.80 273	7.03 280	38.62 291	49.53 293	0.34 144	1.76 236	0.55 131	0.78 190	0.59 178	36.68 287	6.72 284	2.92 248	0.85 166	29.06 295	12.10 292	26.35 290	25.49 292	27.84 293	37.03 295

DPSM_ROB	18.32 287	16.26 288	21.94 294	9.42 278	8.75 287	13.61 289	9.11 283	10.90 289	15.09 290	8.45 290	8.95 285	10.12 279	13.19 277	16.42 292	19.79 291	19.11 292	18.35 290	20.45 292	13.82 269	14.88 290	26.56 293	27.45 293	6.49 286	14.39 293	31.57 295	38.83 297	36.85 296	43.86 297

DPSM	18.32 287	16.26 288	21.94 294	9.42 278	8.75 287	13.61 289	9.11 283	10.90 289	15.09 290	8.45 290	8.95 285	10.12 279	13.19 277	16.42 292	19.79 291	19.11 292	18.35 290	20.45 292	13.82 269	14.88 290	26.56 293	27.45 293	6.49 286	14.39 293	31.57 295	38.83 297	36.85 296	43.86 297

LRCNet_RVC	21.34 291	28.92 291	11.37 290	31.78 293	29.09 295	34.25 294	27.43 291	21.71 296	10.07 284	29.63 295	30.60 291	32.06 289	25.81 285	33.87 295	11.15 283	2.97 274	25.27 293	21.35 294	44.05 290	20.83 293	14.27 291	5.87 272	36.69 296	27.43 295	2.76 260	1.47 232	8.68 284	6.79 267

CasAABBNet	36.73 295	32.73 294	44.18 299	18.81 288	17.45 293	27.29 292	18.12 290	21.69 295	30.40 294	17.52 293	18.08 289	20.27 287	26.53 286	32.96 294	38.28 293	37.42 294	36.82 294	41.12 295	27.47 279	29.86 295	53.56 298	55.70 299	12.93 293	28.91 296	63.44 298	78.07 299	73.93 299	88.05 299

AVERAGE_ROB	41.98 297	44.82 297	42.27 297	45.98 296	46.88 296	45.60 297	46.56 297	47.04 298	43.89 296	49.19 298	49.91 294	47.25 295	43.00 289	49.19 298	40.14 294	38.38 295	49.01 298	51.31 298	43.98 289	42.43 298	43.31 296	38.64 296	49.42 297	42.83 297	28.65 293	20.44 290	23.41 291	19.88 282

HaxPig	41.43 296	43.85 296	40.81 296	44.90 295	47.49 297	44.66 296	46.30 296	46.31 297	45.63 297	49.00 297	49.30 293	47.24 294	43.73 290	42.64 296	40.44 295	39.13 296	48.37 297	51.07 297	43.33 288	42.25 297	42.88 295	36.52 295	50.75 298	43.02 298	27.54 292	19.97 289	20.68 289	20.75 283

MEDIAN_ROB	44.95 298	47.36 298	44.12 298	48.52 297	49.78 298	48.21 298	49.25 298	49.72 299	46.35 298	52.53 299	53.59 295	50.59 296	45.49 291	49.36 299	43.27 296	41.36 297	51.85 299	54.40 299	47.03 292	45.93 299	45.78 297	40.06 297	52.67 299	45.67 299	31.00 294	26.54 293	25.33 292	27.95 289

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