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	0.63 186	0.18 1	0.37 4	2.27 497	0.84 447	0.57 127	0.54 274	0.79 46	0.62 64	0.48 56	0.70 85	0.36 15	0.26 7	0.45 7	0.35 74	2.24 497	0.10 1	0.14 1	0.09 1	0.15 14	1.06 486

StereoAnything_RVC	0.45 67	1.43 488	0.48 33	0.35 2	0.20 3	0.26 3	0.21 4	0.43 2	0.22 1	0.22 1	0.21 1	0.19 1	0.36 40	1.27 214	0.22 1	0.21 206	0.11 6	0.14 1	0.10 2	2.37 494	0.11 1

trnet	0.39 27	0.21 12	0.37 4	0.36 3	0.20 3	0.53 103	0.29 43	0.78 42	1.12 256	0.59 89	0.71 88	0.53 78	0.42 62	0.54 21	0.34 65	0.18 101	0.13 76	0.15 8	0.10 2	0.14 4	0.13 12

LoS_RVC	0.42 43	0.26 88	0.40 12	0.44 47	0.82 445	0.51 94	0.44 189	0.64 13	0.41 11	0.44 42	0.78 104	0.44 27	0.47 93	0.56 27	0.36 83	0.13 2	0.12 23	0.14 1	0.10 2	0.13 1	0.84 474

CES	0.48 87	0.20 4	0.37 4	0.39 10	1.39 488	0.55 117	0.35 86	0.98 117	0.66 88	0.44 42	0.66 71	0.35 14	0.27 8	0.56 27	0.33 50	0.15 11	0.13 76	0.15 8	0.10 2	0.19 120	1.46 493

CREStereo	0.39 27	0.21 12	0.38 7	0.34 1	0.22 11	0.53 103	0.29 43	0.77 38	1.11 252	0.58 81	0.71 88	0.51 66	0.41 58	0.54 21	0.34 65	0.18 101	0.13 76	0.15 8	0.10 2	0.14 4	0.14 31
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 74	0.21 12	0.38 7	0.37 5	0.23 15	0.71 211	0.27 34	0.74 31	1.04 217	0.64 96	0.70 85	0.55 82	0.47 93	0.86 112	0.35 74	1.00 480	0.13 76	0.15 8	0.10 2	0.15 14	0.13 12

GREAT-IGEV	0.32 6	0.20 4	0.42 19	0.37 5	0.29 94	0.36 15	0.28 38	0.56 8	0.58 54	0.28 3	0.50 37	0.29 5	0.29 12	0.84 103	0.27 7	0.14 6	0.11 6	0.15 8	0.11 8	0.17 50	0.14 31

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 34	0.67 434	0.42 19	0.64 336	0.29 94	0.48 56	0.25 19	0.85 67	0.44 17	0.38 27	0.36 11	0.30 9	0.70 208	1.15 185	0.29 12	0.16 27	0.11 6	0.16 23	0.11 8	0.18 81	0.12 6

FoundationStereo	0.24 1	0.21 12	0.36 3	0.38 8	0.22 11	0.32 9	0.22 6	0.39 1	0.23 2	0.30 6	0.25 3	0.30 9	0.33 27	0.34 2	0.26 5	0.16 27	0.12 23	0.15 8	0.11 8	0.13 1	0.12 6

MonSter	0.28 4	0.18 1	0.39 11	0.36 3	0.21 6	0.55 117	0.31 56	0.55 7	0.43 15	0.28 3	0.29 7	0.23 2	0.21 1	0.56 27	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 8	0.20 4	0.40 12	0.42 23	0.28 77	0.80 258	0.23 13	0.48 4	0.37 8	0.37 22	0.31 8	0.23 2	0.24 4	1.20 198	0.27 7	0.16 27	0.12 23	0.14 1	0.11 8	0.14 4	0.14 31

dual_stereo	0.27 2	0.19 3	0.35 1	0.39 10	0.21 6	0.25 2	0.22 6	0.48 4	0.31 4	0.32 8	0.26 5	0.37 18	0.24 4	0.83 100	0.29 12	0.16 27	0.12 23	0.14 1	0.11 8	0.14 4	0.11 1

Pointernet	0.37 19	0.20 4	0.57 88	0.43 26	0.28 77	0.51 94	0.27 34	0.93 94	0.61 62	0.47 52	0.63 67	0.49 56	0.38 50	0.49 11	0.33 50	0.17 63	0.13 76	0.14 1	0.11 8	0.13 1	0.12 6

IGEV-Stereo+	0.45 67	0.21 12	0.43 21	0.41 17	0.39 251	0.15 1	0.19 2	0.44 3	0.36 6	0.26 2	0.25 3	0.31 11	0.41 58	1.43 256	0.30 20	0.17 63	0.12 23	0.15 8	0.11 8	1.16 483	1.70 498

test_for_model	1.30 417	3.71 520	0.58 93	3.22 511	2.84 511	0.59 135	0.33 69	1.40 252	0.83 135	1.42 383	0.61 64	0.52 73	0.37 44	0.51 14	0.33 50	2.46 498	0.15 182	0.16 23	0.11 8	4.39 521	1.50 494

LoS	0.40 34	0.21 12	0.44 22	0.37 5	0.22 11	0.50 78	0.40 142	1.00 123	0.94 171	0.48 56	0.66 71	0.48 49	0.40 56	0.60 44	0.37 95	0.18 101	0.14 127	0.16 23	0.11 8	0.14 4	0.14 31
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
s12784h	0.52 99	0.20 4	0.38 7	0.41 17	0.19 1	0.96 315	0.34 81	1.17 192	1.25 338	0.81 130	0.90 130	0.63 115	0.50 116	1.45 260	0.42 140	0.14 6	0.12 23	0.17 41	0.11 8	0.18 81	0.11 1

XX-TBD	0.46 74	0.70 442	0.35 1	0.79 422	0.25 31	0.58 130	0.26 28	0.69 20	1.27 349	0.76 114	1.00 160	0.45 35	0.33 27	0.47 9	0.37 95	0.19 142	0.15 182	0.15 8	0.11 8	0.17 50	0.14 31

LGtest1	0.27 2	0.21 12	0.44 22	0.41 17	0.21 6	0.42 34	0.19 2	0.56 8	0.26 3	0.29 5	0.24 2	0.29 5	0.29 12	0.55 26	0.25 3	0.18 101	0.12 23	0.16 23	0.12 20	0.14 4	0.13 12

Reg-Stereo(zero)	0.44 59	0.22 26	0.45 26	0.43 26	0.23 15	0.38 19	0.25 19	0.76 35	1.08 236	0.90 151	0.78 104	0.90 210	0.47 93	0.70 62	0.36 83	0.15 11	0.12 23	0.15 8	0.12 20	0.15 14	0.15 59

AIO_rvc	0.36 14	0.23 36	0.49 38	0.43 26	0.27 54	0.59 135	0.38 120	0.94 101	0.45 19	0.33 13	0.46 24	0.49 56	0.22 3	0.84 103	0.30 20	0.16 27	0.11 6	0.16 23	0.12 20	0.15 14	0.13 12

HUF	0.36 14	0.23 36	0.52 57	0.40 13	0.22 11	0.54 110	0.47 220	0.82 59	0.43 15	0.36 19	0.43 17	0.50 62	0.42 62	0.64 48	0.29 12	0.17 63	0.12 23	0.16 23	0.12 20	0.15 14	0.14 31

castereo++	0.38 24	0.23 36	0.41 16	0.43 26	0.31 141	0.97 319	0.22 6	0.86 69	0.58 54	0.32 8	0.44 19	0.51 66	0.39 52	0.93 129	0.24 2	0.17 63	0.11 6	0.17 41	0.12 20	0.14 4	0.14 31

IGEV-RUCA	0.37 19	0.23 36	0.48 33	0.49 115	0.36 209	0.60 143	0.23 13	0.64 13	0.49 28	0.39 31	0.49 34	0.44 27	0.31 20	0.85 108	0.30 20	0.24 272	0.13 76	0.16 23	0.12 20	0.20 154	0.19 173

GIP-stereo	0.34 9	0.23 36	0.45 26	0.50 126	0.36 209	0.38 19	0.23 13	0.78 42	0.52 43	0.34 14	0.51 39	0.46 38	0.38 50	0.51 14	0.27 7	0.20 174	0.12 23	0.16 23	0.12 20	0.16 29	0.14 31

IGEV-Stereo++	0.30 5	0.20 4	0.40 12	0.46 64	0.30 115	0.33 10	0.22 6	0.75 32	0.45 19	0.32 8	0.41 13	0.32 12	0.48 104	0.38 3	0.27 7	0.15 11	0.11 6	0.15 8	0.12 20	0.15 14	0.13 12

MoCha-V2	0.40 34	0.20 4	0.49 38	0.50 126	0.21 6	0.44 45	0.33 69	0.93 94	0.53 47	0.53 74	0.53 43	0.42 22	0.58 164	1.09 173	0.27 7	0.14 6	0.12 23	0.15 8	0.12 20	0.17 50	0.15 59

testlalala	0.45 67	0.28 134	0.59 100	0.42 23	0.39 251	0.71 211	0.39 135	1.08 169	0.45 19	1.24 302	0.80 114	0.61 107	0.36 40	0.54 21	0.33 50	0.20 174	0.13 76	0.18 73	0.12 20	0.15 14	0.15 59

testlalala_base	0.77 278	0.40 339	0.70 165	0.65 350	0.50 323	0.79 250	0.28 38	1.50 277	0.51 39	0.73 112	0.90 130	0.69 135	0.54 134	0.66 55	0.40 118	2.82 502	0.14 127	0.17 41	0.12 20	2.68 498	0.19 173

iResNet_ROB	0.77 278	0.30 189	0.99 319	0.57 262	0.36 209	0.83 273	0.36 100	2.33 469	1.58 436	1.27 314	1.30 291	1.25 322	0.84 268	1.65 295	0.79 313	0.20 174	0.14 127	0.17 41	0.12 20	0.18 81	0.27 318

pmcnn	2.37 481	0.42 351	2.71 482	0.63 327	0.43 282	1.54 412	1.19 450	2.01 420	1.53 432	2.64 479	7.60 510	18.07 526	1.45 426	3.44 421	2.78 467	0.18 101	0.15 182	0.15 8	0.12 20	0.20 154	0.18 133

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 14	0.23 36	0.54 66	0.50 126	0.28 77	0.36 15	0.22 6	1.02 129	0.39 9	0.42 35	0.64 70	0.36 15	0.51 119	0.39 5	0.29 12	0.18 101	0.12 23	0.17 41	0.13 33	0.18 81	0.18 133

SGD-Stereo	0.32 6	0.20 4	0.40 12	0.38 8	0.19 1	0.43 40	0.22 6	0.64 13	0.33 5	0.42 35	0.34 9	0.27 4	0.35 35	1.15 185	0.30 20	0.20 174	0.10 1	0.15 8	0.13 33	0.17 50	0.13 12

SCV_C0	0.43 49	0.26 88	0.65 130	0.43 26	0.29 94	0.47 53	0.31 56	1.34 238	0.73 108	0.38 27	0.49 34	0.54 80	0.29 12	1.24 208	0.30 20	0.17 63	0.13 76	0.16 23	0.13 33	0.20 154	0.15 59

SCV	0.46 74	0.26 88	0.55 75	0.47 75	0.25 31	0.39 21	0.38 120	1.98 413	0.60 61	0.35 15	0.48 28	0.55 82	0.36 40	1.28 216	0.32 37	0.24 272	0.12 23	0.17 41	0.13 33	0.18 81	0.14 31

AIO_test	0.35 13	0.22 26	0.44 22	0.43 26	0.27 54	0.57 127	0.44 189	0.79 46	0.41 11	0.32 8	0.47 26	0.46 38	0.30 16	0.69 58	0.30 20	0.16 27	0.11 6	0.16 23	0.13 33	0.15 14	0.12 6

castereo	0.41 41	0.22 26	0.46 29	0.44 47	0.30 115	0.61 149	0.56 298	0.97 113	0.80 127	0.38 27	0.69 81	0.45 35	0.69 203	0.51 14	0.30 20	0.16 27	0.11 6	0.16 23	0.13 33	0.16 29	0.12 6

GCAP-BAT	0.49 92	0.31 222	0.64 123	0.41 17	0.46 307	0.70 206	0.35 86	0.77 38	0.64 71	0.86 146	1.00 160	0.77 154	0.37 44	1.18 195	0.36 83	0.18 101	0.14 127	0.18 73	0.13 33	0.17 50	0.15 59

Occ-G	0.42 43	0.21 12	0.48 33	0.41 17	0.26 36	0.42 34	0.62 330	0.77 38	0.49 28	0.43 40	0.66 71	1.02 261	0.46 84	0.78 84	0.41 129	0.16 27	0.13 76	0.18 73	0.13 33	0.16 29	0.16 84

AIO-Stereo	0.37 19	0.25 73	0.51 50	0.47 75	0.23 15	0.45 48	0.39 135	1.07 163	0.52 43	0.41 33	0.48 28	0.52 73	0.25 6	0.72 69	0.30 20	0.16 27	0.12 23	0.17 41	0.13 33	0.16 29	0.13 12

RSM	0.39 27	0.24 50	0.49 38	0.46 64	0.26 36	0.47 53	0.40 142	0.92 88	0.44 17	0.41 33	0.42 14	0.65 121	0.33 27	1.07 168	0.29 12	0.15 11	0.12 23	0.17 41	0.13 33	0.17 50	0.13 12

testlalala2	0.58 161	0.27 114	0.68 146	1.72 490	1.27 486	0.68 194	0.42 159	0.93 94	0.70 98	0.90 151	0.93 137	0.76 151	0.34 33	0.52 17	0.40 118	0.18 101	0.15 182	0.17 41	0.13 33	0.17 50	0.17 109

IGEV++	0.40 34	0.22 26	0.51 50	0.52 178	0.29 94	0.45 48	0.25 19	1.65 319	0.46 25	0.37 22	0.57 57	0.46 38	0.45 79	0.50 12	0.38 105	0.19 142	0.12 23	0.16 23	0.13 33	0.16 29	0.15 59

MSKI-zero shot	0.55 139	0.26 88	0.57 88	0.51 156	0.26 36	0.69 199	0.28 38	1.18 197	0.64 71	0.91 156	1.32 303	0.82 173	0.33 27	1.92 334	0.32 37	0.17 63	0.12 23	0.17 41	0.13 33	0.16 29	0.16 84

GCAP-Stereo	0.40 34	0.28 134	0.68 146	0.47 75	0.25 31	0.53 103	0.32 63	0.82 59	0.58 54	0.65 98	0.69 81	0.58 96	0.42 62	0.47 9	0.29 12	0.17 63	0.14 127	0.17 41	0.13 33	0.17 50	0.14 31

Any-RAFT	0.53 109	0.24 50	0.47 31	0.47 75	0.27 54	1.00 328	0.25 19	1.58 303	1.05 221	0.85 144	0.99 156	1.06 270	0.47 93	0.70 62	0.32 37	0.18 101	0.13 76	0.16 23	0.13 33	0.16 29	0.16 84

anonymousdsp2	0.53 109	0.27 114	0.74 211	0.48 100	0.29 94	0.76 232	0.47 220	1.61 311	0.82 134	0.77 119	0.77 102	0.75 147	0.47 93	1.03 155	0.40 118	0.18 101	0.13 76	0.18 73	0.13 33	0.19 120	0.18 133

Selective-IGEV	0.39 27	0.24 50	0.50 43	0.44 47	0.25 31	0.46 51	0.33 69	1.25 224	0.40 10	0.35 15	0.45 22	0.52 73	0.30 16	1.07 168	0.30 20	0.14 6	0.12 23	0.17 41	0.13 33	0.16 29	0.13 12

DCANet-4	0.54 124	0.26 88	1.07 354	0.42 23	0.24 21	0.48 56	0.36 100	0.99 119	1.30 364	1.10 216	1.02 174	0.56 89	0.75 219	0.73 73	0.52 216	0.16 27	0.13 76	0.17 41	0.13 33	0.15 14	0.19 173

fff	0.53 109	0.24 50	0.70 165	0.43 26	0.24 21	0.48 56	0.36 100	1.07 163	1.25 338	1.10 216	1.02 174	0.57 91	1.06 367	0.73 73	0.52 216	0.16 27	0.13 76	0.17 41	0.13 33	0.15 14	0.19 173

ADStereo(finetuned)	0.57 155	0.24 50	1.06 349	0.43 26	0.24 21	0.49 68	0.35 86	1.05 148	1.30 364	1.12 224	1.03 183	0.58 96	1.20 395	0.84 103	0.51 209	0.16 27	0.13 76	0.17 41	0.13 33	0.18 81	0.19 173

TANstereo	0.44 59	0.21 12	0.44 22	0.41 17	0.21 6	0.65 175	0.26 28	0.79 46	0.83 135	0.93 159	0.98 154	0.51 66	0.46 84	0.54 21	0.35 74	0.18 101	0.24 362	0.16 23	0.13 33	0.16 29	0.26 308

DCANet	0.54 124	0.24 50	0.70 165	0.43 26	0.24 21	0.49 68	0.36 100	1.05 148	1.30 364	1.12 224	1.03 183	0.58 96	0.92 302	0.81 95	0.52 216	0.16 27	0.13 76	0.17 41	0.13 33	0.18 81	0.19 173

csc	0.53 109	0.24 50	0.70 165	0.43 26	0.24 21	0.48 56	0.36 100	1.07 163	1.25 338	1.10 216	1.02 174	0.57 91	1.06 367	0.73 73	0.52 216	0.16 27	0.13 76	0.17 41	0.13 33	0.15 14	0.19 173

cscssc	0.53 109	0.24 50	0.70 165	0.43 26	0.24 21	0.48 56	0.36 100	1.07 163	1.25 338	1.10 216	1.02 174	0.57 91	1.06 367	0.73 73	0.52 216	0.16 27	0.13 76	0.17 41	0.13 33	0.15 14	0.19 173

G2L-Stereo_aug	0.82 304	0.26 88	1.04 343	0.51 156	0.38 240	0.97 319	0.53 267	1.44 263	1.41 413	1.51 402	1.43 339	1.53 381	0.95 321	2.47 387	0.96 352	0.19 142	0.14 127	0.16 23	0.14 57	0.17 50	0.19 173

MM-Stereo_test2	0.43 49	0.24 50	0.67 142	0.51 156	0.32 159	0.55 117	0.45 206	0.97 113	0.77 119	0.59 89	0.51 39	0.49 56	0.42 62	0.80 90	0.30 20	0.15 11	0.13 76	0.18 73	0.14 57	0.19 120	0.14 31

HART	0.45 67	0.22 26	0.54 66	0.50 126	0.26 36	0.41 27	0.29 43	1.03 134	0.50 31	0.58 81	1.45 347	0.61 107	0.35 35	1.08 172	0.30 20	0.15 11	0.13 76	0.19 94	0.14 57	0.19 120	0.14 31

WCG-NET	0.42 43	0.21 12	0.54 66	0.40 13	0.25 31	0.47 53	0.32 63	0.73 27	1.15 282	0.76 114	0.73 93	0.58 96	0.45 79	0.60 44	0.34 65	0.15 11	0.11 6	0.16 23	0.14 57	0.15 14	0.13 12

WCG-NET（raft）	0.45 67	0.21 12	0.55 75	0.40 13	0.24 21	0.50 78	0.36 100	0.73 27	1.09 244	0.71 106	0.76 100	0.92 222	0.51 119	0.84 103	0.34 65	0.16 27	0.12 23	0.15 8	0.14 57	0.14 4	0.14 31

RSM++	0.38 24	0.24 50	0.51 50	0.47 75	0.26 36	0.50 78	0.41 155	0.79 46	0.45 19	0.37 22	0.45 22	0.60 103	0.35 35	1.02 154	0.30 20	0.15 11	0.13 76	0.17 41	0.14 57	0.18 81	0.13 12

DLNR_Zeroshot_test	23.17 530	48.52 543	43.29 536	176.68 543	78.69 539	0.35 12	0.21 4	23.41 530	0.75 111	0.66 100	0.86 121	0.59 102	0.30 16	1.56 283	0.44 152	9.57 527	0.12 23	0.18 73	0.14 57	76.92 542	0.16 84

RAFT-Test	0.54 124	0.25 73	0.64 123	0.47 75	0.30 115	0.97 319	0.27 34	1.24 222	0.81 129	0.96 168	1.12 220	1.28 333	0.48 104	0.71 66	0.36 83	0.17 63	0.13 76	0.17 41	0.14 57	0.16 29	0.16 84

knoymous	0.51 98	0.29 169	0.47 31	0.43 26	0.30 115	0.55 117	0.55 290	1.02 129	0.77 119	0.98 175	0.85 120	0.94 227	0.56 146	0.85 108	0.45 165	0.20 174	0.14 127	0.26 305	0.14 57	0.23 242	0.23 258

RCA-Stereo	0.50 96	0.23 36	0.58 93	0.48 100	0.33 179	0.55 117	0.45 206	0.97 113	1.38 399	0.68 101	1.05 188	0.63 115	0.80 248	0.59 33	0.32 37	0.17 63	0.12 23	0.17 41	0.14 57	0.16 29	0.14 31

CroCo-Stereo	0.40 34	0.31 222	0.73 195	0.58 268	0.27 54	0.26 3	0.33 69	0.95 106	0.81 129	0.42 35	0.47 26	0.65 121	0.47 93	0.39 5	0.34 65	0.18 101	0.15 182	0.16 23	0.14 57	0.19 120	0.16 84
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 99	0.25 73	0.56 78	0.65 350	0.52 345	0.49 68	0.34 81	0.98 117	0.91 161	1.30 330	0.87 124	0.63 115	0.81 251	0.78 84	0.41 129	0.19 142	0.15 182	0.16 23	0.14 57	0.15 14	0.16 84

iResNetv2_ROB	0.80 293	0.37 321	1.71 442	0.56 246	0.37 223	0.94 306	0.64 337	1.73 336	1.34 379	1.23 294	1.42 335	1.26 326	0.92 302	1.85 328	0.56 235	0.23 257	0.15 182	0.19 94	0.14 57	0.24 257	0.19 173

MLCV	0.72 241	0.34 283	1.10 364	0.51 156	0.23 15	0.91 294	0.39 135	1.33 233	1.23 329	1.46 389	1.55 374	1.01 259	0.64 191	1.95 339	0.80 317	0.18 101	0.12 23	0.18 73	0.14 57	0.19 120	0.17 109

fffft	0.38 24	0.23 36	0.51 50	0.44 47	0.32 159	0.43 40	0.48 230	0.76 35	0.36 6	0.44 42	0.34 9	0.38 20	0.31 20	1.31 222	0.32 37	0.14 6	0.11 6	0.19 94	0.15 71	0.16 29	0.16 84
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.39 27	0.25 73	0.50 43	0.45 59	0.30 115	0.61 149	0.36 100	0.72 25	0.45 19	0.46 49	0.43 17	0.42 22	0.35 35	1.39 248	0.29 12	0.15 11	0.12 23	0.20 128	0.15 71	0.16 29	0.15 59

999	0.48 87	0.22 26	0.49 38	0.48 100	0.34 196	0.75 226	0.31 56	0.85 67	0.55 49	0.37 22	0.48 28	0.50 62	0.36 40	2.45 383	0.39 113	0.16 27	0.13 76	0.18 73	0.15 71	0.16 29	0.19 173

mms	0.40 34	0.27 114	0.52 57	0.46 64	0.32 159	0.43 40	0.46 213	0.70 22	0.46 25	0.35 15	0.58 60	0.44 27	0.30 16	1.36 238	0.33 50	0.16 27	0.13 76	0.18 73	0.15 71	0.19 120	0.15 59

ours_stereo	0.39 27	0.28 134	0.51 50	0.46 64	0.30 115	0.40 23	0.44 189	0.73 27	0.56 51	0.35 15	0.56 54	0.46 38	0.33 27	1.11 178	0.32 37	0.16 27	0.13 76	0.19 94	0.15 71	0.19 120	0.14 31

UGAM-zero	1.00 366	0.30 189	0.93 299	0.47 75	0.30 115	0.57 127	0.25 19	2.25 462	0.63 67	1.01 186	1.10 207	2.73 473	1.85 461	6.26 472	0.40 118	0.17 63	0.14 127	0.19 94	0.15 71	0.16 29	0.17 109

RAStereo	0.34 9	0.21 12	0.66 137	0.47 75	0.27 54	0.26 3	0.29 43	0.69 20	0.63 67	0.32 8	0.42 14	0.45 35	0.31 20	0.45 7	0.34 65	0.17 63	0.15 182	0.19 94	0.15 71	0.18 81	0.13 12

RAFT-Stereo-weight	0.47 81	0.24 50	0.53 61	0.48 100	0.27 54	0.60 143	0.35 86	1.02 129	1.07 230	0.99 178	0.78 104	0.76 151	0.28 9	0.76 79	0.36 83	0.16 27	0.12 23	0.17 41	0.15 71	0.16 29	0.15 59

gcap-zeroshot	0.53 109	0.28 134	0.89 286	0.49 115	0.28 77	0.76 232	0.37 114	1.34 238	0.73 108	0.89 149	0.67 74	1.35 348	0.51 119	0.79 88	0.33 50	0.18 101	0.15 182	0.18 73	0.15 71	0.17 50	0.16 84

MGS-Stereo	0.42 43	0.26 88	0.58 93	0.44 47	0.28 77	0.50 78	0.34 81	0.57 10	0.83 135	0.46 49	1.31 297	0.52 73	0.33 27	0.65 53	0.36 83	0.19 142	0.16 217	0.18 73	0.15 71	0.17 50	0.16 84

qqq1	0.72 241	0.30 189	0.86 262	0.46 64	0.26 36	0.82 268	0.43 176	2.05 426	1.39 404	1.23 294	1.47 354	0.98 245	0.95 321	1.71 308	0.44 152	0.24 272	0.20 301	0.18 73	0.15 71	0.18 81	0.18 133

fff1	0.72 241	0.30 189	0.86 262	0.46 64	0.26 36	0.82 268	0.43 176	2.05 426	1.39 404	1.23 294	1.47 354	0.98 245	0.95 321	1.71 308	0.44 152	0.24 272	0.20 301	0.18 73	0.15 71	0.18 81	0.18 133

ACVNet-DCA	0.56 148	0.31 222	0.50 43	0.54 210	0.26 36	1.18 362	0.51 248	1.42 256	0.78 122	0.58 81	0.79 109	0.48 49	0.88 289	1.46 262	0.32 37	0.20 174	0.12 23	0.25 286	0.15 71	0.22 217	0.21 222

1test111	0.54 124	0.31 222	0.50 43	0.54 210	0.26 36	1.18 362	0.51 248	1.42 256	0.78 122	0.58 81	0.79 109	0.48 49	0.88 289	0.88 115	0.59 243	0.20 174	0.12 23	0.25 286	0.15 71	0.22 217	0.21 222

cc1	0.64 198	0.31 222	0.50 43	0.54 210	0.26 36	1.18 362	0.51 248	0.93 94	3.05 491	0.58 81	0.79 109	0.48 49	0.88 289	1.46 262	0.32 37	0.20 174	0.12 23	0.25 286	0.15 71	0.19 120	0.19 173

ff7	0.43 49	0.27 114	0.56 78	0.44 47	0.33 179	0.50 78	0.42 159	0.87 70	0.50 31	0.49 61	0.53 43	0.44 27	0.48 104	1.38 243	0.33 50	0.17 63	0.12 23	0.21 162	0.15 71	0.18 81	0.18 133

IGEVStereo-DCA	0.46 74	0.28 134	0.56 78	0.43 26	0.33 179	0.49 68	0.42 159	0.87 70	0.50 31	0.47 52	0.48 28	0.48 49	0.46 84	2.03 346	0.30 20	0.19 142	0.14 127	0.19 94	0.15 71	0.16 29	0.18 133

ffff	0.43 49	0.27 114	0.56 78	0.44 47	0.33 179	0.50 78	0.42 159	0.87 70	0.50 31	0.49 61	0.53 43	0.44 27	0.48 104	1.38 243	0.33 50	0.17 63	0.12 23	0.21 162	0.15 71	0.18 81	0.18 133

rrr	0.46 74	0.28 134	0.73 195	0.43 26	0.33 179	0.49 68	0.38 120	0.76 35	0.50 31	0.47 52	0.48 28	0.48 49	0.46 84	2.03 346	0.30 20	0.19 142	0.14 127	0.19 94	0.15 71	0.16 29	0.16 84

11t	0.43 49	0.27 114	0.56 78	0.44 47	0.33 179	0.50 78	0.42 159	0.87 70	0.50 31	0.49 61	0.53 43	0.44 27	0.48 104	1.38 243	0.33 50	0.17 63	0.12 23	0.21 162	0.15 71	0.18 81	0.18 133

tt1	0.62 179	0.32 238	0.51 50	0.54 210	0.26 36	1.16 359	0.48 230	0.95 106	2.47 479	0.57 79	0.77 102	0.49 56	0.81 251	1.55 281	0.32 37	0.20 174	0.12 23	0.24 247	0.15 71	0.19 120	0.20 205

MaDis-Stereo	0.36 14	0.25 73	0.58 93	0.44 47	0.34 196	0.30 7	0.30 50	0.72 25	0.50 31	0.37 22	0.36 11	0.58 96	0.49 112	0.52 17	0.36 83	0.19 142	0.16 217	0.19 94	0.15 71	0.18 81	0.14 31

UniTT-Stereo	0.36 14	0.23 36	0.59 100	0.48 100	0.36 209	0.40 23	0.32 63	0.53 6	0.49 28	0.54 76	0.55 51	0.36 15	0.31 20	0.58 32	0.51 209	0.20 174	0.15 182	0.17 41	0.15 71	0.19 120	0.15 59

AEACV	0.37 19	0.24 50	0.52 57	0.47 75	0.51 334	0.37 17	0.38 120	0.65 16	0.53 47	0.42 35	0.56 54	0.46 38	0.60 168	0.53 19	0.30 20	0.16 27	0.13 76	0.18 73	0.15 71	0.17 50	0.14 31

anonymousdsp	0.43 49	0.27 114	0.53 61	0.44 47	0.32 159	0.50 78	0.42 159	0.89 78	0.51 39	0.49 61	0.53 43	0.47 45	0.47 93	1.33 229	0.33 50	0.17 63	0.12 23	0.21 162	0.15 71	0.18 81	0.18 133

riskmin	0.56 148	0.27 114	0.60 105	0.43 26	0.31 141	0.83 273	0.42 159	1.14 186	1.04 217	0.73 112	0.75 98	1.11 292	1.01 351	0.81 95	0.51 209	0.20 174	0.14 127	0.24 247	0.15 71	0.24 257	0.25 284

Selective-RAFT	0.52 99	0.28 134	0.79 241	0.55 233	0.27 54	0.91 294	0.33 69	0.80 53	0.88 149	0.58 81	0.63 67	0.81 168	0.77 231	1.29 220	0.48 191	0.19 142	0.14 127	0.17 41	0.15 71	0.19 120	0.17 109

MC-Stereo	0.43 49	0.23 36	0.48 33	0.51 156	0.28 77	0.39 21	0.32 63	0.88 77	0.68 93	0.60 91	0.84 118	0.56 89	0.61 177	1.03 155	0.31 35	0.17 63	0.11 6	0.17 41	0.15 71	0.16 29	0.13 12

ccc-4	0.43 49	0.27 114	0.56 78	0.44 47	0.33 179	0.50 78	0.42 159	0.87 70	0.50 31	0.49 61	0.53 43	0.44 27	0.48 104	1.38 243	0.33 50	0.17 63	0.12 23	0.21 162	0.15 71	0.18 81	0.18 133

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 361	0.40 339	1.82 450	0.66 357	0.62 390	2.05 457	0.78 377	1.91 395	1.29 358	1.54 408	1.42 335	1.51 379	1.23 401	1.99 342	1.33 402	0.23 257	0.14 127	0.20 128	0.15 71	0.27 295	0.26 308

IGEV-Stereo	0.43 49	0.27 114	0.54 66	0.45 59	0.32 159	0.50 78	0.42 159	0.90 84	0.51 39	0.49 61	0.53 43	0.47 45	0.47 93	1.32 226	0.33 50	0.17 63	0.12 23	0.21 162	0.15 71	0.18 81	0.18 133
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
111	0.60 169	0.23 36	0.70 165	0.43 26	0.24 21	0.72 214	0.42 159	1.18 197	1.41 413	0.80 126	1.38 326	1.10 288	0.79 242	0.96 135	0.58 241	0.18 101	0.13 76	0.17 41	0.15 71	0.17 50	0.19 173

test_xeample3	0.42 43	0.28 134	0.69 159	0.43 26	0.33 179	0.56 122	0.38 120	0.79 46	0.45 19	0.53 74	0.46 24	0.44 27	0.44 76	1.38 243	0.31 35	0.18 101	0.14 127	0.19 94	0.15 71	0.17 50	0.16 84

CFNet-RSSM	0.54 124	0.24 50	0.70 165	0.48 100	0.28 77	0.60 143	0.27 34	1.49 273	1.14 271	1.06 198	0.93 137	1.08 276	0.54 134	0.70 62	0.35 74	0.16 27	0.12 23	0.17 41	0.15 71	0.16 29	0.14 31

Gwc-CoAtRS	0.52 99	0.24 50	0.68 146	0.48 100	0.29 94	0.64 161	0.25 19	1.16 190	1.08 236	1.01 186	1.00 160	1.12 293	0.56 146	0.69 58	0.37 95	0.16 27	0.13 76	0.17 41	0.15 71	0.15 14	0.15 59

R-Stereo Train	0.57 155	0.26 88	0.63 116	0.54 210	0.36 209	0.69 199	0.54 274	1.22 216	0.72 104	1.61 420	1.50 364	0.75 147	0.53 129	0.64 48	0.44 152	0.18 101	0.15 182	0.17 41	0.15 71	0.17 50	0.17 109

RAFT-Stereo	0.57 155	0.26 88	0.63 116	0.54 210	0.36 209	0.69 199	0.54 274	1.22 216	0.72 104	1.61 420	1.50 364	0.75 147	0.53 129	0.64 48	0.44 152	0.18 101	0.15 182	0.17 41	0.15 71	0.17 50	0.17 109
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.75 270	0.40 339	1.36 406	0.67 369	0.29 94	0.92 301	0.59 321	1.52 286	1.25 338	1.28 316	1.48 359	0.94 227	0.76 227	1.62 292	0.78 307	0.18 101	0.14 127	0.18 73	0.15 71	0.22 217	0.23 258

MM-Stereo_test3	0.50 96	0.24 50	0.54 66	0.54 210	0.74 420	0.49 68	0.53 267	1.09 171	1.05 221	0.62 94	0.95 141	0.61 107	0.42 62	0.77 82	0.38 105	0.20 174	0.17 246	0.20 128	0.16 109	0.18 81	0.18 133

tt45	0.45 67	0.23 36	0.46 29	0.45 59	0.33 179	0.79 250	0.32 63	0.78 42	0.41 11	0.51 72	0.44 19	0.49 56	0.37 44	2.14 356	0.34 65	0.16 27	0.13 76	0.19 94	0.16 109	0.17 50	0.18 133

fffy	0.42 43	0.27 114	0.57 88	0.46 64	0.29 94	0.48 56	0.35 86	0.91 85	0.55 49	0.40 32	0.58 60	0.55 82	0.41 58	1.26 211	0.36 83	0.15 11	0.13 76	0.19 94	0.16 109	0.18 81	0.14 31

model_zeroshot	0.48 87	0.29 169	0.86 262	0.51 156	0.36 209	0.69 199	0.37 114	1.12 182	0.62 64	0.85 144	0.84 118	0.66 125	0.37 44	0.73 73	0.34 65	0.20 174	0.16 217	0.19 94	0.16 109	0.17 50	0.16 84

11t1	0.52 99	0.28 134	0.68 146	0.51 156	0.28 77	0.83 273	0.39 135	1.22 216	0.63 67	0.84 139	0.74 96	0.68 130	0.68 200	0.91 122	0.57 238	0.21 206	0.18 267	0.19 94	0.16 109	0.20 154	0.21 222

ProNet	0.43 49	0.28 134	0.58 93	0.43 26	0.30 115	0.56 122	0.52 259	1.00 123	0.58 54	0.44 42	0.49 34	0.43 25	0.43 69	1.28 216	0.36 83	0.15 11	0.13 76	0.19 94	0.16 109	0.17 50	0.16 84

CroCo-Stereo Lap2	0.44 59	0.34 283	0.77 230	0.61 306	0.79 436	0.28 6	0.35 86	0.75 32	0.71 103	0.38 27	0.50 37	0.72 143	0.55 141	0.57 31	0.47 186	0.17 63	0.18 267	0.19 94	0.16 109	0.21 194	0.20 205

CIPLG	0.62 179	0.33 260	0.96 313	0.58 268	0.50 323	0.75 226	0.48 230	1.05 148	0.96 178	1.40 375	1.57 382	0.64 118	0.48 104	0.89 120	0.70 279	0.23 257	0.15 182	0.19 94	0.16 109	0.19 120	0.21 222

iRaft-Stereo_20w	0.65 206	0.31 222	1.00 324	0.47 75	0.34 196	0.73 217	0.30 50	2.96 489	0.70 98	1.15 247	1.14 229	0.76 151	0.65 197	1.11 178	0.38 105	0.17 63	0.13 76	0.18 73	0.16 109	0.19 120	0.18 133

IPLG	0.69 228	0.27 114	0.97 315	0.51 156	0.43 282	0.79 250	0.33 69	1.21 208	1.06 225	1.30 330	1.10 207	0.52 73	0.55 141	3.16 412	0.63 260	0.16 27	0.14 127	0.19 94	0.16 109	0.18 81	0.17 109

IPLGR_C	0.62 179	0.33 260	0.99 319	0.58 268	0.49 316	0.76 232	0.48 230	1.10 174	0.96 178	1.40 375	1.56 378	0.62 112	0.48 104	0.80 90	0.71 284	0.23 257	0.15 182	0.19 94	0.16 109	0.19 120	0.21 222

MIPNet	0.56 148	0.28 134	0.94 303	0.49 115	0.33 179	0.66 183	0.38 120	1.35 241	1.08 236	1.06 198	0.92 134	0.60 103	0.79 242	0.73 73	0.52 216	0.17 63	0.14 127	0.19 94	0.16 109	0.18 81	0.17 109

test-3	0.54 124	0.22 26	0.68 146	0.47 75	0.27 54	0.58 130	0.35 86	0.92 88	1.00 202	1.32 344	0.69 81	0.87 197	0.45 79	1.68 305	0.37 95	0.16 27	0.11 6	0.20 128	0.16 109	0.17 50	0.13 12

test_1	0.54 124	0.22 26	0.68 146	0.47 75	0.27 54	0.58 130	0.35 86	0.92 88	1.00 202	1.28 316	0.68 77	0.87 197	0.45 79	1.67 300	0.37 95	0.16 27	0.11 6	0.20 128	0.16 109	0.17 50	0.13 12

ACRE	0.61 175	0.33 260	1.01 328	0.58 268	0.49 316	0.75 226	0.47 220	1.06 161	0.95 173	1.37 364	1.55 374	0.62 112	0.46 84	0.83 100	0.70 279	0.23 257	0.15 182	0.19 94	0.16 109	0.18 81	0.21 222

GANet-ADL	0.60 169	0.35 304	0.72 183	0.64 336	0.40 261	0.68 194	0.51 248	1.49 273	1.12 256	0.95 166	1.08 198	0.91 213	0.57 155	0.76 79	0.55 233	0.26 320	0.18 267	0.18 73	0.16 109	0.23 242	0.25 284

cross-raft	0.54 124	0.25 73	0.61 108	0.52 178	0.29 94	0.68 194	0.37 114	1.46 268	0.76 117	1.01 186	1.06 190	1.28 333	0.46 84	0.71 66	0.35 74	0.15 11	0.12 23	0.18 73	0.16 109	0.19 120	0.14 31

RALCasStereoNet	0.54 124	0.30 189	0.66 137	0.59 281	0.51 334	0.61 149	0.52 259	0.94 101	0.93 168	0.70 104	1.01 166	0.78 158	0.44 76	1.33 229	0.47 186	0.20 174	0.16 217	0.18 73	0.16 109	0.20 154	0.19 173

AANet_RVC	1.16 407	0.52 392	1.49 429	0.65 350	0.45 296	0.75 226	0.69 355	1.42 256	1.55 435	1.34 356	1.87 428	1.53 381	0.78 238	7.43 494	1.38 409	0.25 298	0.17 246	0.19 94	0.16 109	0.22 217	0.26 308

HSM	1.19 409	0.32 238	0.65 130	0.57 262	0.38 240	1.23 371	0.59 321	2.25 462	1.19 309	1.30 330	1.25 272	1.94 436	1.03 358	9.32 510	0.71 284	0.22 232	0.16 217	0.20 128	0.16 109	0.21 194	0.21 222

MM-Stereo_test1	0.49 92	0.24 50	0.56 78	0.51 156	0.30 115	0.50 78	0.54 274	0.91 85	1.03 212	0.84 139	0.69 81	0.54 80	0.60 168	1.16 189	0.33 50	0.18 101	0.16 217	0.20 128	0.17 129	0.19 120	0.15 59

PAM	0.76 276	0.29 169	1.08 358	0.52 178	0.33 179	1.38 394	0.39 135	2.01 420	0.67 89	1.06 198	0.96 144	2.89 477	1.43 422	0.86 112	0.35 74	0.19 142	0.12 23	0.19 94	0.17 129	0.19 120	0.20 205

HH	0.63 186	0.30 189	0.77 230	0.50 126	0.32 159	0.49 68	0.46 213	1.65 319	0.64 71	0.69 102	1.09 203	1.63 400	0.85 271	1.90 332	0.37 95	0.18 101	0.13 76	0.19 94	0.17 129	0.19 120	0.16 84

HanStereo	0.63 186	0.30 189	0.77 230	0.50 126	0.32 159	0.49 68	0.46 213	1.65 319	0.64 71	0.69 102	1.09 203	1.63 400	0.85 271	1.90 332	0.37 95	0.18 101	0.13 76	0.19 94	0.17 129	0.19 120	0.16 84

EGLCR-Stereo	0.37 19	0.22 26	0.51 50	0.43 26	0.26 36	0.44 45	0.22 6	0.99 119	0.48 27	0.42 35	0.42 14	0.67 128	0.29 12	0.86 112	0.33 50	0.17 63	0.12 23	0.19 94	0.17 129	0.17 50	0.15 59

DCRE	0.82 304	0.26 88	0.70 165	0.58 268	0.44 289	0.54 110	0.48 230	0.95 106	0.78 122	0.78 121	7.33 509	0.86 193	0.52 124	0.76 79	0.41 129	0.16 27	0.16 217	0.19 94	0.17 129	0.18 81	0.17 109

IPLGR	0.58 161	0.27 114	1.14 374	0.48 100	0.28 77	0.65 175	0.33 69	1.22 216	1.13 268	1.18 271	1.05 188	0.69 135	0.66 199	0.96 135	0.52 216	0.17 63	0.15 182	0.20 128	0.17 129	0.20 154	0.18 133

RAFT-345	0.84 316	0.25 73	0.66 137	0.50 126	0.27 54	0.54 110	0.42 159	0.83 63	1.11 252	1.32 344	2.34 459	0.86 193	0.54 134	5.72 463	0.47 186	0.18 101	0.13 76	0.22 189	0.17 129	0.17 50	0.16 84

test-1	0.52 99	0.26 88	1.04 343	0.56 246	0.32 159	0.61 149	0.38 120	1.10 174	0.91 161	0.78 121	1.01 166	0.77 154	0.52 124	0.60 44	0.42 140	0.17 63	0.14 127	0.20 128	0.17 129	0.20 154	0.23 258

Prome-Stereo	0.75 270	0.27 114	0.53 61	0.55 233	0.32 159	0.59 135	0.97 422	0.89 78	0.88 149	1.45 387	2.46 465	0.91 213	1.41 420	1.58 286	0.44 152	0.18 101	0.13 76	0.19 94	0.17 129	0.20 154	0.92 477

LMCR-Stereo	0.82 304	0.46 366	0.88 280	0.75 413	0.43 282	1.33 386	0.56 298	2.43 479	0.98 190	1.53 404	1.49 361	0.74 145	1.00 349	1.63 293	0.89 338	0.28 349	0.17 246	0.22 189	0.17 129	0.29 324	0.20 205

RALAANet	0.60 169	0.33 260	0.87 273	0.62 318	0.50 323	0.69 199	0.31 56	1.21 208	1.06 225	1.09 208	1.16 242	0.88 201	0.46 84	1.22 201	0.42 140	0.19 142	0.15 182	0.21 162	0.17 129	0.27 295	0.17 109

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 124	0.25 73	0.68 146	0.43 26	0.24 21	0.40 23	0.34 81	1.04 140	1.09 244	1.32 344	1.60 387	0.80 164	0.68 200	0.67 57	0.39 113	0.13 2	0.10 1	0.18 73	0.17 129	0.17 50	0.13 12

EAI-Stereo	0.65 206	0.28 134	0.69 159	0.53 195	0.27 54	0.60 143	0.40 142	2.28 466	0.64 71	0.71 106	3.18 477	0.57 91	0.43 69	1.06 164	0.41 129	0.18 101	0.13 76	0.17 41	0.17 129	0.17 50	0.17 109

DIP-Stereo	0.62 179	0.30 189	0.83 254	0.48 100	0.36 209	0.95 310	0.33 69	2.37 474	0.67 89	1.25 307	1.00 160	0.68 130	0.51 119	0.91 122	0.61 253	0.18 101	0.15 182	0.21 162	0.17 129	0.19 120	0.19 173
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	0.65 206	0.40 339	0.77 230	0.48 100	0.24 21	1.05 337	0.49 240	1.76 348	1.02 208	1.18 271	1.18 247	0.89 209	0.80 248	0.85 108	0.79 313	0.17 63	0.12 23	0.21 162	0.17 129	0.29 324	0.15 59
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
LG-Stereo	0.34 9	0.25 73	0.78 238	0.47 75	0.26 36	0.37 17	0.30 50	0.71 24	0.52 43	0.36 19	0.57 57	0.29 5	0.21 1	0.50 12	0.36 83	0.13 2	0.13 76	0.20 128	0.18 145	0.18 81	0.12 6

PAM_32	0.77 278	0.28 134	1.03 339	0.52 178	0.30 115	1.32 384	0.35 86	1.97 411	0.65 86	1.02 190	1.06 190	3.05 478	1.49 432	0.96 135	0.36 83	0.19 142	0.13 76	0.20 128	0.18 145	0.19 120	0.19 173

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 74	0.36 314	0.71 177	0.47 75	0.36 209	0.67 187	0.35 86	0.78 42	1.12 256	0.61 92	0.62 66	0.39 21	0.39 52	0.71 66	0.39 113	0.20 174	0.17 246	0.22 189	0.18 145	0.23 242	0.19 173

MyStereo8	0.65 206	0.29 169	1.00 324	0.58 268	0.49 316	0.91 294	0.35 86	1.18 197	1.31 368	1.16 257	1.27 282	0.90 210	0.64 191	0.72 69	0.95 348	0.18 101	0.14 127	0.20 128	0.18 145	0.22 217	0.26 308

CoDeX	0.73 259	0.29 169	0.93 299	0.54 210	0.36 209	1.14 351	0.61 327	2.34 471	1.17 294	1.16 257	1.25 272	0.91 213	0.87 284	1.33 229	0.64 264	0.20 174	0.16 217	0.21 162	0.18 145	0.20 154	0.18 133

GMStereo_Zeroshot	0.67 222	0.61 425	1.01 328	0.64 336	0.37 223	0.84 281	0.35 86	1.05 148	1.12 256	1.12 224	1.06 190	1.27 330	0.54 134	1.19 197	0.59 243	0.32 377	0.17 246	0.31 361	0.18 145	0.52 436	0.22 239

IGEV_Zeroshot_test	0.53 109	0.30 189	0.99 319	0.56 246	0.35 200	0.41 27	0.32 63	1.37 244	0.63 67	1.00 183	1.09 203	0.95 235	0.41 58	0.83 100	0.39 113	0.18 101	0.12 23	0.19 94	0.18 145	0.19 120	0.17 109

EKT-Stereo	0.53 109	0.30 189	0.73 195	0.58 268	0.60 382	0.51 94	0.48 230	0.94 101	0.90 156	0.71 106	0.88 126	0.77 154	0.43 69	1.07 168	0.40 118	0.22 232	0.16 217	0.21 162	0.18 145	0.20 154	0.22 239

TestStereo1	0.63 186	0.28 134	0.75 214	0.76 415	0.31 141	0.48 56	0.43 176	1.30 231	1.21 320	0.97 171	1.31 297	0.64 118	0.77 231	1.75 313	0.42 140	0.20 174	0.15 182	0.22 189	0.18 145	0.21 194	0.17 109

SA-5K	0.63 186	0.28 134	0.75 214	0.76 415	0.31 141	0.48 56	0.43 176	1.30 231	1.21 320	0.97 171	1.31 297	0.64 118	0.77 231	1.75 313	0.42 140	0.20 174	0.15 182	0.22 189	0.18 145	0.21 194	0.17 109

iRaft-Stereo_5w	0.85 320	0.29 169	0.91 293	0.53 195	0.43 282	0.49 68	0.68 351	0.99 119	0.87 145	0.79 124	1.34 312	1.46 369	0.91 299	5.11 447	1.11 375	0.17 63	0.14 127	0.22 189	0.18 145	0.20 154	0.20 205

DAS	0.84 316	0.34 283	1.03 339	0.64 336	0.69 411	0.77 240	0.63 335	1.54 294	1.20 314	1.79 440	1.55 374	0.95 235	1.04 360	2.83 399	0.60 251	0.21 206	0.16 217	0.25 286	0.18 145	0.27 295	0.22 239

SepStereo	0.82 304	0.34 283	1.03 339	0.64 336	0.69 411	0.77 240	0.63 335	1.54 294	1.20 314	1.79 440	1.55 374	0.95 235	1.04 360	2.30 373	0.60 251	0.21 206	0.16 217	0.25 286	0.18 145	0.27 295	0.22 239

GwcNet-ADL	0.64 198	0.31 222	0.79 241	0.56 246	0.41 268	0.60 143	0.58 313	1.41 254	1.26 343	1.08 202	1.13 225	0.91 213	0.60 168	1.04 161	0.78 307	0.27 336	0.18 267	0.18 73	0.18 145	0.25 269	0.29 334

STrans-v2	1.04 380	0.28 134	0.96 313	0.49 115	0.32 159	0.68 194	0.79 380	2.47 481	1.12 256	1.12 224	1.46 353	1.40 354	1.46 427	6.70 483	0.43 149	0.18 101	0.13 76	0.20 128	0.18 145	0.18 81	0.18 133

OMP-Stereo	0.94 345	0.33 260	0.72 183	0.90 459	0.31 141	0.49 68	0.36 100	1.16 190	1.06 225	1.58 418	1.12 220	1.46 369	0.69 203	6.94 486	0.49 198	0.19 142	0.14 127	0.24 247	0.18 145	0.20 154	0.14 31

IIG-Stereo	0.96 349	0.31 222	0.72 183	0.88 454	0.33 179	0.61 149	0.26 28	1.19 205	1.03 212	1.69 430	1.37 321	1.46 369	0.75 219	6.96 487	0.51 209	0.19 142	0.14 127	0.23 227	0.18 145	0.20 154	0.14 31

TestStereo	0.64 198	0.39 333	0.71 177	0.51 156	0.27 54	0.56 122	0.42 159	1.03 134	0.91 161	0.80 126	1.00 160	0.68 130	0.52 124	3.25 414	0.45 165	0.22 232	0.15 182	0.24 247	0.18 145	0.27 295	0.16 84

raft+_RVC	0.53 109	0.26 88	0.54 66	0.60 292	0.47 312	0.54 110	0.54 274	1.27 226	0.99 197	0.76 114	1.03 183	0.70 139	0.56 146	0.93 129	0.47 186	0.18 101	0.14 127	0.19 94	0.18 145	0.18 81	0.15 59

ACVNet	0.63 186	0.31 222	0.54 66	0.54 210	0.36 209	0.80 258	0.46 213	1.37 244	1.07 230	0.93 159	1.30 291	1.08 276	0.85 271	0.80 90	0.94 345	0.21 206	0.19 283	0.21 162	0.18 145	0.22 217	0.18 133

acv_ft	0.75 270	0.31 222	0.95 307	0.70 388	0.86 452	1.24 372	0.53 267	1.44 263	1.07 230	1.24 302	1.30 291	1.08 276	0.92 302	0.80 90	1.34 404	0.21 206	0.19 283	0.21 162	0.18 145	0.21 194	0.18 133

HSM-Net_RVC	0.87 329	0.29 169	0.53 61	0.53 195	0.30 115	1.15 357	0.55 290	3.57 497	1.28 354	1.53 404	1.74 410	1.68 408	0.93 311	1.49 268	0.77 305	0.22 232	0.17 246	0.19 94	0.18 145	0.20 154	0.19 173
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
rvit_stereo_0081	0.44 59	0.33 260	0.64 123	0.54 210	0.35 200	0.41 27	0.44 189	0.66 17	0.95 173	0.48 56	0.52 41	0.50 62	0.46 84	0.82 98	0.44 152	0.25 298	0.20 301	0.22 189	0.19 167	0.25 269	0.17 109

rvit_stereo_0082	0.44 59	0.33 260	0.64 123	0.54 210	0.35 200	0.41 27	0.44 189	0.66 17	0.95 173	0.48 56	0.52 41	0.50 62	0.46 84	0.82 98	0.44 152	0.25 298	0.20 301	0.22 189	0.19 167	0.25 269	0.17 109

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 232	3.18 517	2.55 477	0.39 10	0.23 15	0.44 45	0.23 13	0.63 12	0.42 14	0.44 42	0.44 19	0.34 13	0.28 9	0.56 27	0.29 12	1.35 491	0.10 1	0.22 189	0.19 167	0.46 422	1.31 491

test_sample1	0.61 175	0.29 169	0.75 214	0.50 126	0.31 141	0.76 232	0.48 230	1.59 304	0.84 139	0.90 151	0.94 140	0.88 201	0.95 321	1.16 189	0.67 271	0.22 232	0.18 267	0.20 128	0.19 167	0.21 194	0.21 222

plain	0.46 74	0.27 114	1.01 328	0.50 126	0.40 261	0.35 12	0.37 114	0.87 70	0.56 51	0.43 40	0.76 100	0.42 22	0.40 56	1.13 183	0.45 165	0.21 206	0.15 182	0.24 247	0.19 167	0.24 257	0.16 84

MIM_Stereo	0.57 155	0.24 50	0.92 297	0.46 64	0.30 115	0.54 110	0.28 38	1.27 226	0.75 111	1.00 183	1.16 242	0.93 224	0.53 129	1.45 260	0.61 253	0.16 27	0.16 217	0.20 128	0.19 167	0.17 50	0.14 31

PCWNet_CMD	0.66 213	0.32 238	0.88 280	0.49 115	0.37 223	0.78 245	0.40 142	1.42 256	1.31 368	1.16 257	1.31 297	1.25 322	0.62 182	0.89 120	0.57 238	0.20 174	0.16 217	0.27 321	0.19 167	0.40 394	0.25 284

4D-IteraStereo	0.48 87	0.24 50	0.76 224	0.50 126	0.44 289	0.66 183	0.31 56	0.87 70	1.02 208	1.03 194	0.72 91	0.78 158	0.32 26	0.64 48	0.37 95	0.17 63	0.11 6	0.23 227	0.19 167	0.19 120	0.13 12

iinet-f	0.99 361	0.45 364	3.71 491	0.55 233	0.43 282	1.81 438	0.68 351	1.14 186	1.14 271	1.18 271	1.42 335	1.58 390	1.44 424	1.34 232	1.59 437	0.24 272	0.23 353	0.20 128	0.19 167	0.26 281	0.25 284

x	0.54 124	0.31 222	0.61 108	0.47 75	0.30 115	0.67 187	0.47 220	1.53 292	0.79 126	0.81 130	0.83 116	0.78 158	0.70 208	0.70 62	0.62 256	0.21 206	0.19 283	0.22 189	0.19 167	0.21 194	0.20 205

CRFU-Net	0.86 325	0.39 333	1.00 324	0.65 350	0.57 362	1.78 437	0.86 398	2.15 443	0.81 129	1.38 369	1.18 247	1.64 403	1.19 392	1.35 233	0.90 341	0.26 320	0.22 341	0.21 162	0.19 167	0.23 242	0.24 272

dd	0.59 166	0.48 375	0.97 315	0.55 233	0.32 159	0.64 161	0.47 220	1.02 129	1.34 379	0.78 121	0.86 121	0.58 96	0.54 134	1.01 151	0.86 333	0.28 349	0.18 267	0.26 305	0.19 167	0.32 352	0.24 272

GLC_STEREO	0.39 27	0.25 73	0.41 16	0.54 210	0.23 15	0.48 56	0.30 50	0.73 27	0.58 54	0.52 73	0.73 93	0.51 66	0.31 20	0.64 48	0.42 140	0.17 63	0.20 301	0.23 227	0.19 167	0.21 194	0.17 109

test_3	0.55 139	0.23 36	0.71 177	0.53 195	0.28 77	0.61 149	0.40 142	0.92 88	1.05 221	1.19 275	0.68 77	0.93 224	0.44 76	1.67 300	0.39 113	0.15 11	0.12 23	0.22 189	0.19 167	0.21 194	0.14 31

HHNet	0.62 179	0.26 88	0.63 116	0.43 26	0.45 296	0.50 78	0.58 313	1.07 163	1.01 205	1.25 307	2.23 454	0.70 139	0.61 177	1.07 168	0.47 186	0.20 174	0.13 76	0.23 227	0.19 167	0.19 120	0.30 348

AAGNet	1.83 459	0.28 134	0.72 183	0.61 306	0.32 159	0.67 187	0.51 248	0.96 112	0.98 190	1.47 390	1.20 258	1.00 252	1.18 389	2.83 399	22.77 529	0.22 232	0.13 76	0.22 189	0.19 167	0.23 242	0.15 59

TransformOpticalFlow	0.96 349	0.28 134	0.89 286	0.52 178	0.31 141	0.66 183	0.54 274	1.75 342	1.12 256	1.09 208	1.44 345	1.37 353	1.01 351	6.70 483	0.42 140	0.19 142	0.12 23	0.20 128	0.19 167	0.18 81	0.19 173

NRIStereo	0.60 169	0.29 169	0.69 159	0.53 195	0.28 77	0.63 158	0.33 69	1.08 169	0.87 145	1.14 241	0.87 124	0.91 213	0.59 165	2.24 367	0.49 198	0.20 174	0.14 127	0.21 162	0.19 167	0.21 194	0.17 109

ASMatch	0.88 330	0.26 88	0.69 159	0.51 156	0.35 200	0.48 56	0.37 114	1.12 182	0.92 166	1.10 216	3.28 478	0.96 241	0.98 339	4.90 444	0.49 198	0.19 142	0.16 217	0.22 189	0.19 167	0.19 120	0.27 318

SST-Stereo	0.83 311	0.28 134	0.72 183	0.59 281	0.31 141	0.72 214	0.26 28	1.09 171	0.86 141	1.47 390	1.10 207	1.00 252	0.87 284	5.73 464	0.45 165	0.22 232	0.13 76	0.23 227	0.19 167	0.23 242	0.18 133

PFNet	0.91 338	0.26 88	1.10 364	0.63 327	0.32 159	0.64 161	0.56 298	1.17 192	0.99 197	1.47 390	1.08 198	0.98 245	0.69 203	6.62 478	0.54 229	0.20 174	0.12 23	0.24 247	0.19 167	0.20 154	0.17 109

DeepStereo_RVC	0.55 139	0.29 169	0.72 183	0.51 156	0.30 115	0.59 135	0.33 69	1.03 134	0.70 98	1.16 257	0.93 137	0.83 180	0.94 316	0.96 135	0.54 229	0.21 206	0.14 127	0.21 162	0.19 167	0.24 257	0.24 272

CRE-IMP	0.55 139	0.30 189	0.74 211	0.52 178	0.29 94	0.79 250	0.25 19	1.04 140	0.72 104	1.09 208	0.95 141	0.81 168	0.57 155	1.10 175	0.50 204	0.21 206	0.14 127	0.23 227	0.19 167	0.28 313	0.22 239

CFNet_pseudo	0.66 213	0.32 238	0.86 262	0.48 100	0.39 251	0.70 206	0.40 142	1.33 233	1.22 326	1.16 257	1.34 312	1.24 318	0.64 191	0.98 143	0.59 243	0.21 206	0.16 217	0.33 383	0.19 167	0.36 373	0.25 284

XX-Stereo	0.63 186	0.26 88	1.90 454	0.81 428	0.67 403	0.43 40	0.23 13	1.03 134	0.58 54	0.65 98	1.56 378	1.41 357	0.39 52	1.28 216	0.35 74	0.20 174	0.14 127	0.20 128	0.19 167	0.18 81	0.14 31

222	1.61 446	0.29 169	0.67 142	0.56 246	0.29 94	1.06 340	0.42 159	2.17 452	1.31 368	1.31 340	1.52 367	0.92 222	0.94 316	1.76 318	17.65 523	0.24 272	0.20 301	0.21 162	0.19 167	0.22 217	0.23 258

AFF-stereo	0.58 161	0.25 73	0.64 123	0.46 64	0.29 94	0.34 11	0.38 120	1.15 188	1.14 271	1.17 266	1.60 387	1.10 288	0.71 212	0.97 142	0.43 149	0.13 2	0.11 6	0.19 94	0.19 167	0.17 50	0.14 31

DMCA	0.67 222	0.34 283	0.90 290	0.51 156	0.44 289	0.86 285	0.47 220	1.42 256	1.02 208	1.17 266	1.12 220	1.23 316	0.75 219	0.78 84	0.95 348	0.25 298	0.19 283	0.27 321	0.19 167	0.24 257	0.27 318

BEATNet_4x	0.73 259	0.49 378	1.17 378	0.53 195	0.26 36	1.03 334	0.55 290	1.82 369	1.06 225	1.21 283	1.22 262	0.96 241	0.91 299	1.01 151	1.06 363	0.21 206	0.14 127	0.24 247	0.19 167	0.37 377	0.21 222

SuperB	2.53 487	0.59 415	18.45 519	0.69 383	0.50 323	1.87 445	0.88 402	1.67 325	2.39 476	1.50 399	1.42 335	1.14 300	1.15 385	4.28 434	5.07 487	0.24 272	0.19 283	0.22 189	0.19 167	7.86 526	0.34 373

RASNet	1.12 396	0.30 189	0.91 293	0.66 357	0.77 431	0.97 319	0.57 309	1.37 244	1.35 388	1.02 190	1.34 312	2.11 450	1.43 422	7.09 488	1.39 412	0.19 142	0.17 246	0.17 41	0.19 167	0.18 81	0.16 84

MSMDNet	0.66 213	0.32 238	0.87 273	0.49 115	0.37 223	0.79 250	0.40 142	1.43 262	1.31 368	1.15 247	1.31 297	1.24 318	0.63 187	0.88 115	0.57 238	0.21 206	0.16 217	0.26 305	0.19 167	0.39 390	0.24 272

coex_refinement	0.80 293	0.28 134	0.73 195	0.70 388	0.51 334	0.95 310	0.60 325	1.78 356	1.23 329	1.36 361	1.37 321	1.82 424	0.81 251	1.32 226	1.13 378	0.26 320	0.17 246	0.19 94	0.20 199	0.24 257	0.25 284

HI	0.64 198	0.32 238	0.68 146	0.47 75	0.51 334	0.41 27	0.36 100	1.04 140	0.75 111	1.31 340	1.43 339	1.62 395	1.12 379	0.94 132	0.88 335	0.15 11	0.12 23	0.20 128	0.20 199	0.20 154	0.18 133

CoSv	0.64 198	0.32 238	0.68 146	0.47 75	0.51 334	0.41 27	0.36 100	1.04 140	0.75 111	1.31 340	1.43 339	1.62 395	1.12 379	0.94 132	0.88 335	0.15 11	0.12 23	0.20 128	0.20 199	0.20 154	0.18 133

tg	0.52 99	0.24 50	0.61 108	0.49 115	0.30 115	0.90 291	0.29 43	1.07 163	0.83 135	0.83 136	1.02 174	0.62 112	0.43 69	1.35 233	0.41 129	0.17 63	0.12 23	0.22 189	0.20 199	0.17 50	0.15 59

rvit_stereo_0083	0.47 81	0.33 260	0.81 247	0.56 246	0.36 209	0.50 78	0.44 189	0.68 19	0.95 173	0.49 61	0.57 57	0.55 82	0.49 112	0.88 115	0.46 179	0.25 298	0.25 369	0.24 247	0.20 199	0.24 257	0.17 109

rvit_stereo_0081_aga	0.44 59	0.34 283	0.73 195	0.51 156	0.41 268	0.50 78	0.40 142	0.81 56	0.57 53	0.58 81	0.56 54	0.53 78	0.43 69	0.66 55	0.40 118	0.26 320	0.21 323	0.22 189	0.20 199	0.26 281	0.18 133

rvit_stereo_0080	0.44 59	0.32 238	0.71 177	0.47 75	0.36 209	0.42 34	0.55 290	0.82 59	0.68 93	0.50 68	0.60 62	0.55 82	0.47 93	0.59 33	0.44 152	0.26 320	0.21 323	0.20 128	0.20 199	0.31 344	0.19 173

MyStereo07	0.48 87	0.29 169	0.50 43	0.55 233	0.45 296	0.59 135	0.79 380	1.05 148	0.51 39	0.48 56	0.53 43	0.43 25	0.55 141	1.30 221	0.34 65	0.17 63	0.16 217	0.24 247	0.20 199	0.23 242	0.20 205

MyStereo06	0.61 175	0.28 134	0.95 307	0.56 246	0.46 307	0.61 149	0.73 364	1.78 356	0.67 89	1.03 194	1.12 220	1.13 298	0.56 146	0.78 84	0.41 129	0.17 63	0.16 217	0.23 227	0.20 199	0.22 217	0.20 205

MyStereo05	0.66 213	0.28 134	1.07 354	0.56 246	0.46 307	0.61 149	0.73 364	1.34 238	1.41 413	1.15 247	0.91 132	0.77 154	0.80 248	1.41 255	0.63 260	0.17 63	0.16 217	0.23 227	0.20 199	0.22 217	0.20 205

MyStereo04	0.67 222	0.29 169	1.07 354	0.55 233	0.45 296	0.59 135	0.79 380	1.50 277	1.40 409	0.91 156	0.91 132	0.74 145	0.86 279	1.52 273	0.62 256	0.17 63	0.16 217	0.24 247	0.20 199	0.23 242	0.20 205

AE-Stereo	0.49 92	0.27 114	0.67 142	0.60 292	0.39 251	0.67 187	0.46 213	1.18 197	1.09 244	0.47 52	0.75 98	0.69 135	0.47 93	0.59 33	0.40 118	0.16 27	0.15 182	0.21 162	0.20 199	0.19 120	0.15 59

whm_eth	0.44 59	0.32 238	0.71 177	0.47 75	0.36 209	0.42 34	0.55 290	0.82 59	0.68 93	0.50 68	0.60 62	0.55 82	0.47 93	0.59 33	0.44 152	0.26 320	0.21 323	0.20 128	0.20 199	0.31 344	0.19 173

MIF-Stereo (partial)	0.45 67	0.25 73	0.70 165	0.50 126	0.52 345	0.35 12	0.26 28	0.91 85	0.59 60	0.45 48	0.71 88	0.51 66	0.51 119	1.11 178	0.45 165	0.20 174	0.16 217	0.23 227	0.20 199	0.24 257	0.18 133

CBFPSM	0.92 340	0.33 260	1.86 453	0.49 115	0.38 240	1.75 430	0.84 392	1.39 250	1.12 256	1.09 208	0.99 156	2.37 460	1.66 449	1.32 226	1.42 421	0.19 142	0.18 267	0.20 128	0.20 199	0.21 194	0.33 369

RAFT_CTSACE	0.63 186	0.26 88	0.88 280	0.55 233	0.51 334	0.71 211	0.44 189	0.80 53	0.97 185	0.97 171	1.84 423	1.18 306	0.68 200	1.47 266	0.36 83	0.16 27	0.15 182	0.21 162	0.20 199	0.20 154	0.14 31

CSP-Net	0.97 355	0.38 328	0.83 254	0.53 195	0.41 268	1.63 420	0.77 375	2.00 416	1.05 221	1.25 307	1.20 258	1.33 343	0.83 264	4.93 446	0.85 331	0.32 377	0.22 341	0.20 128	0.20 199	0.23 242	0.25 284

AASNet	0.76 276	0.35 304	0.91 293	0.79 422	0.81 443	1.14 351	0.56 298	2.02 424	1.08 236	1.22 288	1.24 268	0.93 224	0.76 227	0.77 82	1.16 381	0.27 336	0.23 353	0.24 247	0.20 199	0.28 313	0.24 272

Patchmatch Stereo++	0.55 139	0.30 189	0.73 195	0.50 126	0.27 54	0.65 175	0.29 43	1.05 148	0.64 71	1.12 224	0.96 144	0.83 180	0.60 168	1.37 239	0.45 165	0.22 232	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.26 281	0.18 133
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	0.80 293	0.30 189	0.75 214	0.60 292	0.31 141	0.64 161	0.44 189	1.21 208	0.90 156	1.29 321	1.02 174	0.82 173	0.57 155	5.40 456	0.48 191	0.23 257	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.20 154	0.30 348

OCTAStereo	0.80 293	0.30 189	0.75 214	0.60 292	0.31 141	0.64 161	0.44 189	1.21 208	0.90 156	1.29 321	1.01 166	0.82 173	0.57 155	5.35 451	0.48 191	0.24 272	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.20 154	0.30 348

PSM-adaLoss	0.54 124	0.30 189	0.73 195	0.50 126	0.27 54	0.65 175	0.41 155	1.04 140	0.64 71	1.12 224	0.96 144	0.82 173	0.61 177	1.06 164	0.45 165	0.22 232	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.26 281	0.18 133

ROB_FTStereo_v2	0.54 124	0.30 189	0.73 195	0.50 126	0.27 54	0.64 161	0.42 159	1.05 148	0.64 71	1.12 224	0.96 144	0.83 180	0.60 168	1.12 181	0.46 179	0.22 232	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.26 281	0.18 133

ROB_FTStereo	0.54 124	0.30 189	0.73 195	0.50 126	0.27 54	0.64 161	0.25 19	1.05 148	0.64 71	1.12 224	0.95 141	0.82 173	0.61 177	1.15 185	0.45 165	0.22 232	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.26 281	0.18 133

HUI-Stereo	0.52 99	0.30 189	0.73 195	0.50 126	0.27 54	0.65 175	0.30 50	1.04 140	0.64 71	1.12 224	0.96 144	0.83 180	0.60 168	0.79 88	0.45 165	0.22 232	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.26 281	0.18 133

DEmStereo	0.97 355	0.23 36	0.79 241	0.47 75	0.32 159	1.04 336	0.56 298	0.93 94	0.89 152	1.39 374	2.14 450	1.02 261	2.07 474	5.64 462	0.77 305	0.17 63	0.15 182	0.20 128	0.20 199	0.18 81	0.20 205

RAFT_R40	0.83 311	0.28 134	0.73 195	0.59 281	0.31 141	0.69 199	0.44 189	1.10 174	0.95 173	1.47 390	1.10 207	1.00 252	0.85 271	5.53 458	0.46 179	0.22 232	0.13 76	0.23 227	0.20 199	0.23 242	0.18 133

DRaft	0.80 293	0.24 50	0.70 165	0.45 59	0.30 115	0.97 319	0.53 267	1.05 148	0.97 185	1.78 437	2.02 442	0.80 164	1.74 452	2.73 397	0.72 287	0.17 63	0.14 127	0.20 128	0.20 199	0.18 81	0.21 222

RE-Stereo	0.80 293	0.30 189	0.75 214	0.60 292	0.31 141	0.64 161	0.44 189	1.21 208	0.90 156	1.29 321	1.01 166	0.81 168	0.57 155	5.37 454	0.48 191	0.24 272	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.20 154	0.30 348

TVStereo	0.80 293	0.30 189	0.75 214	0.60 292	0.31 141	0.64 161	0.44 189	1.21 208	0.90 156	1.29 321	1.01 166	0.81 168	0.57 155	5.37 454	0.48 191	0.24 272	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.20 154	0.30 348

iGMRVC	0.56 148	0.30 189	0.73 195	0.50 126	0.27 54	0.65 175	0.38 120	1.05 148	0.64 71	1.12 224	0.96 144	0.83 180	0.60 168	1.52 273	0.46 179	0.22 232	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.26 281	0.18 133

RAFT-RH_RVC	1.03 377	0.24 50	0.67 142	0.49 115	0.28 77	0.81 266	0.33 69	0.83 63	1.08 236	2.05 458	4.65 495	1.04 268	0.57 155	5.98 471	0.50 204	0.18 101	0.13 76	0.26 305	0.20 199	0.16 29	0.17 109

IRAFT_RVC	0.88 330	0.28 134	0.76 224	0.63 327	0.31 141	0.65 175	1.02 431	1.22 216	0.94 171	1.22 288	1.04 186	1.01 259	0.98 339	5.82 466	0.53 223	0.22 232	0.12 23	0.25 286	0.20 199	0.20 154	0.19 173

iRAFT	0.55 139	0.30 189	0.73 195	0.50 126	0.27 54	0.65 175	0.29 43	1.05 148	0.64 71	1.12 224	0.96 144	0.83 180	0.60 168	1.37 239	0.45 165	0.22 232	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.26 281	0.18 133

RAFT-IKP	0.54 124	0.30 189	0.73 195	0.50 126	0.27 54	0.59 135	0.36 100	1.04 140	0.64 71	1.12 224	0.96 144	0.83 180	0.61 177	1.22 201	0.45 165	0.22 232	0.14 127	0.24 247	0.20 199	0.26 281	0.18 133

iRaftStereo_RVC	0.47 81	0.26 88	0.64 123	0.50 126	0.29 94	0.53 103	0.33 69	1.05 148	0.77 119	0.84 139	1.00 160	0.55 82	0.37 44	0.81 95	0.40 118	0.17 63	0.12 23	0.22 189	0.20 199	0.19 120	0.15 59

GEStereo_RVC	0.90 335	0.37 321	0.99 319	0.64 336	0.50 323	0.95 310	0.79 380	2.42 478	1.17 294	1.16 257	1.11 213	1.26 326	0.92 302	3.24 413	0.90 341	0.29 359	0.19 283	0.23 227	0.20 199	0.27 295	0.29 334

GES	0.66 213	0.34 283	0.90 290	0.59 281	0.38 240	0.94 306	0.57 309	2.11 436	0.86 141	1.02 190	1.11 213	0.66 125	0.79 242	0.99 146	0.61 253	0.27 336	0.19 283	0.20 128	0.20 199	0.21 194	0.30 348

xxxx	1.51 437	0.28 134	0.68 146	0.54 210	0.28 77	1.16 359	0.44 189	2.19 455	1.29 358	1.09 208	1.36 319	1.22 311	0.85 271	1.79 321	15.70 522	0.24 272	0.21 323	0.21 162	0.20 199	0.22 217	0.23 258

test_xeample	1.45 433	0.28 134	0.65 130	0.51 156	0.28 77	0.94 306	0.59 321	2.14 441	1.29 358	1.24 302	1.51 366	0.88 201	0.86 279	1.46 262	15.10 519	0.22 232	0.20 301	0.22 189	0.20 199	0.22 217	0.22 239

UNet	0.83 311	0.34 283	1.31 397	0.58 268	0.74 420	1.58 416	0.49 240	1.41 254	1.04 217	1.21 283	1.08 198	1.54 383	1.12 379	1.65 295	1.09 369	0.23 257	0.17 246	0.25 286	0.20 199	0.25 269	0.22 239

FENet	0.60 169	0.28 134	0.63 116	0.54 210	0.33 179	0.83 273	0.38 120	1.27 226	1.07 230	1.00 183	0.86 121	0.99 251	0.85 271	0.96 135	0.68 275	0.22 232	0.15 182	0.23 227	0.20 199	0.22 217	0.23 258

ccs_rob	0.66 213	0.33 260	0.86 262	0.48 100	0.39 251	0.70 206	0.40 142	1.33 233	1.22 326	1.16 257	1.34 312	1.23 316	0.64 191	0.98 143	0.59 243	0.21 206	0.16 217	0.35 401	0.20 199	0.37 377	0.25 284

DISCO	1.03 377	0.34 283	1.11 366	0.69 383	0.45 296	2.07 458	0.84 392	2.13 437	1.50 427	1.15 247	1.33 305	2.40 462	1.07 370	2.60 392	1.51 433	0.23 257	0.18 267	0.22 189	0.20 199	0.31 344	0.27 318

G2L-Stereo	0.80 293	0.32 238	0.95 307	0.60 292	0.42 273	0.78 245	0.69 355	1.50 277	1.09 244	1.33 352	1.14 229	1.45 366	0.72 214	2.45 383	1.10 372	0.25 298	0.20 301	0.26 305	0.21 243	0.20 154	0.26 308

FACV-RUCA	0.63 186	0.34 283	0.82 250	0.62 318	0.65 396	0.81 266	0.41 155	1.44 263	1.07 230	0.86 146	1.14 229	0.61 107	0.69 203	0.80 90	0.53 223	0.28 349	0.19 283	0.47 443	0.21 243	0.35 366	0.25 284

test_sample2	0.62 179	0.29 169	0.74 211	0.50 126	0.28 77	0.80 258	0.61 327	1.61 311	1.00 202	0.88 148	0.99 156	0.94 227	0.83 264	1.16 189	0.51 209	0.23 257	0.18 267	0.22 189	0.21 243	0.23 242	0.22 239

CAS++	0.47 81	0.31 222	0.56 78	0.47 75	0.32 159	0.42 34	0.28 38	1.76 348	0.72 104	0.71 106	0.72 91	0.37 18	0.28 9	0.69 58	0.33 50	0.27 336	0.22 341	0.26 305	0.21 243	0.29 324	0.19 173
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DispNO	0.93 343	0.30 189	1.34 405	0.55 233	0.55 357	0.89 288	0.49 240	1.48 271	1.21 320	1.17 266	1.27 282	1.19 307	0.90 296	5.23 449	0.74 291	0.22 232	0.17 246	0.24 247	0.21 243	0.19 120	0.20 205

SMFormer	0.75 270	0.30 189	0.86 262	0.46 64	0.26 36	0.82 268	0.43 176	2.05 426	1.39 404	1.23 294	1.47 354	0.98 245	0.95 321	1.71 308	0.82 323	0.24 272	0.20 301	0.22 189	0.21 243	0.23 242	0.24 272

tta	0.75 270	0.30 189	0.86 262	0.46 64	0.26 36	0.82 268	0.43 176	2.05 426	1.39 404	1.23 294	1.47 354	0.98 245	0.95 321	1.71 308	0.82 323	0.24 272	0.20 301	0.22 189	0.21 243	0.18 81	0.18 133

CFNet_ucs	0.70 232	0.33 260	0.88 280	0.50 126	0.43 282	0.74 221	0.44 189	1.60 308	1.29 358	1.22 288	1.54 372	1.09 286	0.63 187	0.99 146	0.59 243	0.25 298	0.20 301	0.37 412	0.21 243	0.40 394	0.28 330

gwcnet-sp	0.74 262	0.33 260	1.44 415	0.57 262	0.45 296	1.40 397	0.54 274	1.50 277	1.14 271	1.30 330	1.02 174	0.94 227	0.82 256	1.39 248	0.76 299	0.21 206	0.21 323	0.22 189	0.21 243	0.22 217	0.22 239

scenet	0.74 262	0.33 260	1.44 415	0.57 262	0.45 296	1.40 397	0.54 274	1.50 277	1.14 271	1.30 330	1.02 174	0.94 227	0.82 256	1.39 248	0.76 299	0.21 206	0.21 323	0.22 189	0.21 243	0.22 217	0.22 239

CASS	0.65 206	0.34 283	0.72 183	0.56 246	0.27 54	0.78 245	0.42 159	1.59 304	0.86 141	1.30 330	1.25 272	0.87 197	0.84 268	0.84 103	0.54 229	0.35 402	0.19 283	0.26 305	0.21 243	0.28 313	0.42 406
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.74 262	0.33 260	1.44 415	0.57 262	0.45 296	1.40 397	0.54 274	1.50 277	1.14 271	1.30 330	1.02 174	0.94 227	0.82 256	1.39 248	0.76 299	0.21 206	0.21 323	0.22 189	0.21 243	0.22 217	0.22 239

DisPM	0.66 213	0.28 134	0.72 183	0.61 306	0.35 200	0.62 157	0.45 206	1.02 129	0.99 197	1.56 412	1.10 207	0.80 164	0.59 165	2.37 378	0.41 129	0.23 257	0.14 127	0.23 227	0.21 243	0.20 154	0.25 284

IER	0.70 232	0.31 222	1.02 335	0.48 100	0.52 345	1.34 388	0.51 248	1.17 192	0.99 197	1.23 294	1.34 312	1.12 293	1.11 376	0.99 146	0.71 284	0.20 174	0.16 217	0.21 162	0.21 243	0.20 154	0.19 173

NINENet	0.77 278	0.37 321	0.78 238	0.62 318	0.51 334	2.34 469	0.42 159	1.83 374	1.04 217	1.14 241	1.23 266	1.03 265	0.62 182	1.24 208	0.70 279	0.28 349	0.23 353	0.31 361	0.21 243	0.26 281	0.25 284

GMOStereo	0.53 109	0.26 88	0.65 130	0.50 126	0.29 94	0.52 98	0.43 176	0.89 78	0.96 178	1.41 377	1.14 229	0.85 189	0.56 146	0.59 33	0.38 105	0.16 27	0.14 127	0.24 247	0.21 243	0.20 154	0.15 59

error version	0.53 109	0.26 88	0.65 130	0.50 126	0.29 94	0.52 98	0.43 176	0.89 78	0.96 178	1.41 377	1.14 229	0.85 189	0.56 146	0.59 33	0.38 105	0.16 27	0.14 127	0.24 247	0.21 243	0.20 154	0.15 59

test-v	0.53 109	0.26 88	0.65 130	0.50 126	0.29 94	0.52 98	0.43 176	0.89 78	0.96 178	1.41 377	1.14 229	0.85 189	0.56 146	0.59 33	0.38 105	0.16 27	0.14 127	0.24 247	0.21 243	0.20 154	0.15 59

FTStereo	0.91 338	0.26 88	0.56 78	0.54 210	0.33 179	0.66 183	1.87 486	1.00 123	0.75 111	1.75 434	4.15 488	1.04 268	1.65 445	1.57 284	0.46 179	0.19 142	0.16 217	0.23 227	0.21 243	0.18 81	0.63 457

GrayStereo	0.82 304	0.26 88	0.58 93	0.63 327	0.37 223	0.76 232	1.86 485	1.11 180	0.87 145	1.99 455	1.89 430	1.08 276	1.82 460	1.39 248	0.48 191	0.19 142	0.14 127	0.19 94	0.21 243	0.18 81	0.39 397

Pruner-Stereo	0.62 179	0.29 169	0.70 165	0.61 306	0.31 141	0.63 158	0.43 176	1.17 192	0.99 197	1.53 404	1.08 198	0.95 235	0.55 141	1.35 233	0.51 209	0.23 257	0.14 127	0.24 247	0.21 243	0.21 194	0.23 258

test-2	0.53 109	0.26 88	0.65 130	0.50 126	0.29 94	0.52 98	0.43 176	0.89 78	0.96 178	1.41 377	1.14 229	0.85 189	0.56 146	0.59 33	0.38 105	0.16 27	0.14 127	0.24 247	0.21 243	0.20 154	0.15 59

ICVP	0.63 186	0.33 260	0.57 88	0.61 306	0.40 261	0.80 258	0.58 313	1.61 311	0.89 152	0.90 151	1.24 268	0.88 201	0.73 215	0.72 69	0.88 335	0.29 359	0.21 323	0.22 189	0.21 243	0.24 257	0.27 318
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.55 139	0.56 405	1.46 422	0.60 292	0.51 334	0.48 56	0.52 259	0.79 46	0.68 93	0.50 68	0.67 74	0.46 38	0.62 182	0.59 33	0.40 118	0.22 232	0.17 246	0.22 189	0.21 243	0.86 470	0.56 444

CroCo_RVC	0.55 139	0.56 405	1.46 422	0.60 292	0.51 334	0.48 56	0.52 259	0.79 46	0.68 93	0.50 68	0.67 74	0.46 38	0.62 182	0.59 33	0.40 118	0.22 232	0.17 246	0.22 189	0.21 243	0.86 470	0.56 444

GMStereo	0.55 139	0.45 364	0.94 303	0.50 126	0.32 159	0.64 161	0.43 176	1.00 123	1.40 409	0.82 134	0.73 93	0.51 66	0.45 79	0.85 108	0.55 233	0.24 272	0.15 182	0.20 128	0.21 243	0.31 344	0.24 272
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.85 320	0.38 328	0.94 303	0.80 425	1.03 465	1.17 361	0.58 313	1.52 286	1.20 314	1.19 275	1.62 394	1.13 298	1.20 395	1.80 322	1.06 363	0.24 272	0.24 362	0.24 247	0.21 243	0.23 242	0.27 318

AdaStereo	0.70 232	0.43 354	0.75 214	0.73 407	0.37 223	0.92 301	0.53 267	1.85 378	1.18 301	1.12 224	1.23 266	1.07 275	0.65 197	0.96 135	0.63 260	0.31 370	0.15 182	0.32 375	0.21 243	0.29 324	0.22 239
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	8.05 515	0.37 321	23.53 525	0.74 410	0.33 179	2.77 482	2.87 513	3.71 499	27.24 533	25.39 533	8.87 517	8.46 513	26.71 533	6.65 479	21.99 526	0.21 206	0.19 283	0.20 128	0.21 243	0.25 269	0.22 239

S2M2	0.34 9	0.28 134	0.45 26	0.40 13	0.30 115	0.31 8	0.16 1	0.60 11	0.64 71	0.31 7	0.48 28	0.47 45	0.34 33	0.38 3	0.32 37	0.25 298	0.22 341	0.20 128	0.22 272	0.25 269	0.22 239

ACV-stereo	0.99 361	0.51 388	1.41 413	0.56 246	0.41 268	2.43 473	0.57 309	1.15 188	1.18 301	0.81 130	1.01 166	3.39 484	2.14 476	1.60 289	1.07 366	0.27 336	0.22 341	0.22 189	0.22 272	0.28 313	0.32 363

rvit_stereo_ft	0.47 81	0.35 304	0.87 273	0.67 369	0.42 273	0.40 23	0.59 321	0.81 56	0.74 110	0.46 49	0.55 51	0.57 91	0.49 112	0.65 53	0.50 204	0.25 298	0.17 246	0.22 189	0.22 272	0.24 257	0.17 109

1111x	1.70 454	0.29 169	0.86 262	0.51 156	0.27 54	1.01 329	0.68 351	2.22 459	1.28 354	1.13 238	1.40 332	1.21 309	1.10 375	5.53 458	15.20 520	0.22 232	0.21 323	0.22 189	0.22 272	0.24 257	0.22 239

CASnet	0.41 41	0.25 73	0.48 33	0.50 126	0.20 3	0.50 78	0.36 100	0.81 56	0.80 127	0.83 136	0.68 77	0.48 49	0.31 20	0.54 21	0.32 37	0.18 101	0.12 23	0.27 321	0.22 272	0.23 242	0.14 31
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
BUS	0.74 262	0.32 238	0.68 146	0.54 210	0.44 289	2.34 469	0.42 159	2.16 446	0.98 190	1.20 279	1.11 213	1.03 265	0.62 182	0.91 122	0.70 279	0.24 272	0.17 246	0.25 286	0.22 272	0.22 217	0.22 239

raft_robust	0.68 226	0.30 189	0.64 123	0.52 178	0.26 36	0.54 110	0.35 86	1.33 233	1.24 335	1.16 257	1.07 194	0.60 103	0.54 134	3.58 424	0.37 95	0.18 101	0.14 127	0.20 128	0.22 272	0.20 154	0.16 84

RAFT+CT+SA	0.58 161	0.29 169	0.60 105	0.66 357	0.37 223	0.42 34	0.55 290	1.27 226	1.03 212	0.70 104	1.22 262	0.60 103	0.70 208	1.64 294	0.41 129	0.18 101	0.13 76	0.22 189	0.22 272	0.21 194	0.18 133

test_5	0.65 206	0.30 189	0.75 214	0.67 369	0.50 323	0.92 301	0.52 259	1.39 250	1.12 256	0.76 114	1.11 213	1.00 252	0.90 296	1.53 277	0.45 165	0.18 101	0.13 76	0.23 227	0.22 272	0.21 194	0.19 173

BSDual-CNN	0.71 239	0.32 238	0.68 146	0.54 210	0.44 289	1.27 376	0.65 339	2.16 446	0.98 190	1.20 279	1.11 213	1.12 293	0.74 217	0.91 122	0.66 268	0.24 272	0.17 246	0.25 286	0.22 272	0.22 217	0.22 239

hknet	0.77 278	0.32 238	0.95 307	0.54 210	0.38 240	1.27 376	0.65 339	2.16 446	1.07 230	1.20 279	1.11 213	1.59 391	0.81 251	1.37 239	0.66 268	0.22 232	0.17 246	0.25 286	0.22 272	0.22 217	0.22 239

test_4	0.53 109	0.22 26	0.56 78	0.54 210	0.32 159	0.64 161	0.39 135	0.80 53	0.62 64	0.92 158	1.87 428	0.68 130	0.42 62	1.16 189	0.37 95	0.15 11	0.13 76	0.20 128	0.22 272	0.20 154	0.15 59

AACVNet	0.86 325	0.35 304	0.79 241	0.82 436	0.39 251	0.76 232	0.49 240	1.61 311	0.81 129	1.08 202	1.33 305	1.30 337	0.93 311	4.34 435	0.74 291	0.25 298	0.21 323	0.28 334	0.22 272	0.29 324	0.25 284

ADLNet2	0.88 330	0.34 283	1.17 378	0.77 418	0.64 394	1.12 349	0.76 372	1.74 340	1.24 335	1.21 283	1.65 400	1.71 411	1.05 364	1.67 300	1.17 384	0.24 272	0.21 323	0.21 162	0.22 272	0.26 281	0.29 334

CrosDoStereo	1.58 441	0.24 50	0.72 183	0.48 100	0.29 94	0.67 187	12.49 523	1.10 174	0.98 190	1.34 356	1.75 413	1.00 252	1.89 463	6.65 479	0.81 318	0.19 142	0.15 182	0.20 128	0.22 272	0.18 81	0.19 173

PSM-softLoss	0.78 286	0.31 222	0.77 230	0.58 268	0.32 159	0.56 122	0.40 142	1.18 197	0.70 98	1.24 302	1.07 194	0.83 180	0.52 124	5.36 452	0.53 223	0.24 272	0.15 182	0.25 286	0.22 272	0.20 154	0.25 284

KMStereo	0.78 286	0.31 222	0.77 230	0.58 268	0.32 159	0.56 122	0.40 142	1.18 197	0.70 98	1.24 302	1.07 194	0.83 180	0.52 124	5.36 452	0.53 223	0.24 272	0.15 182	0.25 286	0.22 272	0.20 154	0.25 284

DeepStereo_LL	1.58 441	0.24 50	0.72 183	0.48 100	0.29 94	0.67 187	12.49 523	1.10 174	0.98 190	1.34 356	1.75 413	1.00 252	1.89 463	6.65 479	0.81 318	0.19 142	0.15 182	0.20 128	0.22 272	0.18 81	0.19 173

THIR-Stereo	1.02 375	0.27 114	0.69 159	0.49 115	0.28 77	0.95 310	1.34 460	1.03 134	0.97 185	1.34 356	1.90 431	1.17 303	1.58 438	6.44 476	0.78 307	0.19 142	0.14 127	0.21 162	0.22 272	0.19 120	0.20 205

sCroCo_RVC	0.49 92	0.40 339	1.02 335	0.65 350	0.60 382	0.52 98	0.40 142	0.83 63	0.61 62	0.44 42	0.74 96	0.49 56	0.50 116	0.63 47	0.48 191	0.26 320	0.27 382	0.23 227	0.22 272	0.29 324	0.25 284

MMNet	0.84 316	0.32 238	1.09 361	0.60 292	0.59 379	1.85 443	0.49 240	1.51 284	1.27 349	1.37 364	1.15 237	1.26 326	1.18 389	1.67 300	1.22 388	0.19 142	0.18 267	0.23 227	0.22 272	0.25 269	0.21 222

GANet-RSSM	0.72 241	0.28 134	0.63 116	0.64 336	0.58 371	0.80 258	0.58 313	1.89 388	1.08 236	1.04 197	1.25 272	1.15 301	1.04 360	1.49 268	0.62 256	0.25 298	0.19 283	0.22 189	0.22 272	0.22 217	0.21 222

DN-CSS_ROB	0.64 198	0.32 238	1.05 345	0.55 233	0.40 261	0.54 110	0.45 206	1.21 208	0.93 168	1.03 194	1.47 354	0.69 135	0.63 187	1.76 318	0.49 198	0.18 101	0.14 127	0.25 286	0.22 272	0.22 217	0.20 205

DFGA-Net	0.72 241	0.40 339	1.40 408	0.52 178	0.45 296	0.83 273	0.44 189	1.28 230	1.08 236	0.99 178	1.19 254	0.70 139	0.55 141	2.14 356	1.16 381	0.18 101	0.16 217	0.24 247	0.23 295	0.27 295	0.25 284

DDVS	0.78 286	0.41 347	0.94 303	0.60 292	0.43 282	1.30 381	0.43 176	1.40 252	0.91 161	1.20 279	1.15 237	1.43 359	0.64 191	2.18 362	0.89 338	0.28 349	0.22 341	0.26 305	0.23 295	0.31 344	0.33 369

xx1	0.67 222	0.31 222	0.50 43	0.54 210	0.26 36	1.18 362	0.51 248	0.93 94	3.05 491	0.58 81	0.79 109	0.95 235	0.77 231	1.46 262	0.32 37	0.20 174	0.12 23	0.24 247	0.23 295	0.22 217	0.21 222

LL-Strereo	1.33 422	0.39 333	1.38 407	0.61 306	0.61 385	0.75 226	0.66 344	1.63 317	1.17 294	1.56 412	1.60 387	2.03 446	2.12 475	9.72 516	0.97 354	0.21 206	0.18 267	0.27 321	0.23 295	0.22 217	0.25 284

qqq	0.57 155	0.34 283	0.71 177	0.47 75	0.27 54	0.64 161	0.62 330	1.42 256	0.78 122	0.80 126	0.92 134	0.95 235	0.77 231	0.88 115	0.59 243	0.21 206	0.20 301	0.24 247	0.23 295	0.22 217	0.21 222

Wz-Net-LNSev	1.03 377	0.67 434	2.71 482	0.64 336	0.84 447	1.75 430	1.00 428	1.80 365	1.32 372	1.28 316	1.25 272	1.65 405	1.22 399	1.39 248	1.40 413	0.28 349	0.26 374	0.24 247	0.23 295	0.33 361	0.32 363

Sa-1000	0.72 241	0.29 169	0.76 224	0.59 281	0.30 115	0.73 217	0.37 114	1.62 315	1.33 376	1.28 316	2.04 444	0.86 193	0.75 219	1.84 325	0.38 105	0.19 142	0.14 127	0.25 286	0.23 295	0.20 154	0.16 84

SA	0.66 213	0.30 189	0.82 250	0.61 306	0.30 115	0.58 130	0.38 120	1.44 263	1.30 364	0.96 168	1.36 319	0.66 125	0.95 321	1.85 328	0.42 140	0.19 142	0.15 182	0.25 286	0.23 295	0.21 194	0.17 109

PSMNet-ADL	0.72 241	0.35 304	0.62 113	0.69 383	0.46 307	1.14 351	0.44 189	1.37 244	1.01 205	0.83 136	1.17 245	1.33 343	0.96 329	1.43 256	0.95 348	0.33 385	0.22 341	0.21 162	0.23 295	0.27 295	0.29 334

HCRNet	0.70 232	0.39 333	0.73 195	0.60 292	0.59 379	0.76 232	0.35 86	1.22 216	1.13 268	1.02 190	0.99 156	1.02 261	0.76 227	2.19 364	0.70 279	0.28 349	0.19 283	0.28 334	0.23 295	0.25 269	0.23 258

UPFNet	0.80 293	0.32 238	0.90 290	0.59 281	0.74 420	1.26 375	0.80 386	1.52 286	1.10 250	1.30 330	1.12 220	1.30 337	0.84 268	1.67 300	1.09 369	0.24 272	0.24 362	0.24 247	0.23 295	0.25 269	0.18 133

ac_64	0.82 304	0.29 169	0.81 247	0.71 396	0.60 382	1.05 337	0.54 274	1.99 415	0.92 166	1.18 271	1.06 190	1.99 441	1.08 371	1.94 338	0.97 354	0.27 336	0.22 341	0.24 247	0.23 295	0.22 217	0.19 173

cf-r	0.73 259	0.30 189	0.77 230	0.55 233	0.63 391	0.78 245	0.48 230	1.79 362	1.15 282	1.13 238	1.26 279	1.43 359	0.87 284	1.40 254	0.85 331	0.25 298	0.18 267	0.22 189	0.23 295	0.19 120	0.19 173

AIO-test1	0.56 148	0.25 73	0.55 75	0.64 336	0.78 433	0.80 258	0.36 100	1.18 197	1.34 379	0.57 79	0.88 126	0.61 107	0.50 116	1.12 181	0.35 74	0.17 63	0.17 246	0.22 189	0.24 308	0.18 81	0.23 258

rvit_0105_6	0.53 109	0.37 321	0.98 318	0.65 350	0.38 240	0.51 94	0.51 248	0.77 38	1.20 314	0.54 76	0.55 51	0.65 121	0.53 129	0.94 132	0.44 152	0.32 377	0.32 418	0.28 334	0.24 308	0.28 313	0.21 222

UGAM	1.14 401	0.27 114	0.95 307	0.53 195	0.42 273	0.70 206	0.72 363	0.95 106	1.32 372	0.98 175	1.48 359	1.78 421	0.87 284	9.65 515	0.87 334	0.21 206	0.18 267	0.30 355	0.24 308	0.19 120	0.16 84

DCVSM-stereo	0.72 241	0.35 304	0.76 224	0.55 233	0.42 273	0.73 217	0.38 120	1.21 208	1.02 208	1.79 440	1.04 186	1.62 395	1.03 358	1.04 161	0.79 313	0.24 272	0.27 382	0.29 344	0.24 308	0.30 335	0.36 383

ttt	0.94 345	0.34 283	0.59 100	0.61 306	0.37 223	0.94 306	0.50 247	2.17 452	1.34 379	1.23 294	1.61 391	0.91 213	0.76 227	1.85 328	3.97 483	0.30 363	0.26 374	0.26 305	0.24 308	0.29 324	0.29 334

ToySt	0.66 213	0.33 260	1.23 384	0.51 156	0.33 179	0.86 285	0.68 351	1.10 174	0.97 185	0.84 139	1.08 198	1.25 322	0.94 316	1.01 151	0.74 291	0.19 142	0.19 283	0.24 247	0.24 308	0.27 295	0.23 258

TRStereo	0.60 169	0.60 423	0.97 315	0.74 410	0.67 403	0.46 51	0.38 120	1.85 378	0.89 152	0.79 124	0.80 114	0.88 201	0.39 52	1.10 175	0.41 129	0.23 257	0.15 182	0.23 227	0.24 308	0.17 50	0.15 59

RAFT	0.64 198	0.30 189	0.73 195	0.59 281	0.33 179	0.68 194	0.58 313	1.04 140	0.76 117	1.08 202	1.19 254	1.65 405	0.93 311	1.06 164	0.56 235	0.21 206	0.18 267	0.27 321	0.24 308	0.22 217	0.17 109

SFCPSM	0.70 232	0.28 134	1.02 335	0.51 156	0.38 240	1.37 391	0.66 344	2.00 416	1.03 212	1.17 266	1.21 260	0.82 173	0.78 238	1.03 155	0.53 223	0.21 206	0.17 246	0.22 189	0.24 308	0.21 194	0.19 173

delet	0.85 320	0.32 238	0.95 307	0.65 350	0.66 399	1.64 422	0.84 392	1.75 342	1.35 388	1.32 344	1.30 291	1.30 337	0.88 289	1.68 305	1.10 372	0.21 206	0.21 323	0.24 247	0.24 308	0.21 194	0.21 222

GwcNet-RSSM	0.77 278	0.32 238	1.01 328	0.62 318	0.54 351	0.78 245	0.51 248	1.73 336	1.20 314	1.09 208	1.37 321	1.46 369	0.85 271	1.53 277	1.09 369	0.25 298	0.18 267	0.23 227	0.24 308	0.20 154	0.19 173

NVstereo2D	0.92 340	0.41 347	1.48 427	0.72 399	0.72 416	1.20 368	0.87 400	1.75 342	1.38 399	0.99 178	1.13 225	1.26 326	0.98 339	2.21 366	0.89 338	0.43 433	0.20 301	0.38 415	0.24 308	0.57 445	0.63 457

StereoDRNet-Refined	0.80 293	0.41 347	0.88 280	0.62 318	0.42 273	1.33 386	0.48 230	1.52 286	1.17 294	1.45 387	1.44 345	1.44 364	0.90 296	1.26 211	1.24 390	0.20 174	0.16 217	0.27 321	0.24 308	0.25 269	0.28 330
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PWC_ROB	1.24 411	0.76 450	2.46 475	0.72 399	0.78 433	1.15 357	0.49 240	1.75 342	1.92 462	2.31 466	3.07 475	1.59 391	1.40 419	2.46 385	2.10 457	0.33 385	0.22 341	0.35 401	0.24 308	0.38 386	0.41 402

rvit_0105_4	0.56 148	0.38 328	1.06 349	0.66 357	0.38 240	0.53 103	0.53 267	0.84 66	1.17 294	0.56 78	0.61 64	0.72 143	0.59 165	0.98 143	0.45 165	0.32 377	0.33 422	0.29 344	0.25 322	0.29 324	0.23 258

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 241	0.35 304	1.70 440	0.49 115	0.56 359	0.63 158	0.38 120	2.41 477	0.65 86	0.77 119	1.07 194	1.82 424	0.95 321	0.93 129	0.43 149	0.20 174	0.13 76	0.21 162	0.25 322	0.28 313	0.26 308

test_sample3	0.68 226	0.32 238	0.88 280	0.52 178	0.30 115	0.97 319	0.52 259	1.86 381	1.15 282	1.08 202	1.11 213	0.88 201	0.71 212	1.17 193	0.68 275	0.25 298	0.20 301	0.25 286	0.25 322	0.25 269	0.25 284

H2IRNET	0.56 148	0.26 88	0.66 137	0.47 75	0.35 200	0.41 27	0.26 28	0.92 88	1.17 294	0.61 92	1.28 287	1.08 276	0.86 279	0.99 146	0.63 260	0.19 142	0.16 217	0.22 189	0.25 322	0.21 194	0.18 133

mmm	0.63 186	0.35 304	0.72 183	0.51 156	0.30 115	0.86 285	0.54 274	1.59 304	0.86 141	1.07 201	1.38 326	0.79 162	0.75 219	0.91 122	0.58 241	0.22 232	0.18 267	0.29 344	0.25 322	0.25 269	0.23 258

LL-Strereo2	0.52 99	0.33 260	0.69 159	0.52 178	0.37 223	0.70 206	0.30 50	1.13 185	0.67 89	0.94 164	0.78 104	0.91 213	0.42 62	1.05 163	0.42 140	0.17 63	0.16 217	0.29 344	0.25 322	0.21 194	0.16 84

anonymousa	0.72 241	0.27 114	0.75 214	0.47 75	0.63 391	1.43 403	0.45 206	1.24 222	0.89 152	1.28 316	1.75 413	1.62 395	1.13 383	0.69 58	0.59 243	0.19 142	0.16 217	0.23 227	0.25 322	0.20 154	0.18 133

psmg	0.72 241	0.32 238	0.68 146	0.50 126	0.44 289	1.48 406	0.75 369	1.94 404	0.98 190	1.21 283	1.33 305	1.12 293	0.74 217	0.91 122	0.66 268	0.24 272	0.19 283	0.25 286	0.25 322	0.23 242	0.22 239

LCNet	0.72 241	0.28 134	0.52 57	0.55 233	0.31 141	0.69 199	0.54 274	1.00 123	0.88 149	1.19 275	1.34 312	0.97 243	1.34 417	2.56 390	0.45 165	0.18 101	0.13 76	0.21 162	0.25 322	0.27 295	0.73 469

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ADLNet	0.85 320	0.36 314	0.89 286	0.85 445	0.72 416	1.24 372	0.76 372	1.82 369	1.36 391	1.52 403	1.35 318	1.27 330	0.99 347	1.23 203	1.15 380	0.27 336	0.20 301	0.26 305	0.25 322	0.28 313	0.30 348

aanetorigin	1.23 410	0.79 452	2.78 484	0.70 388	0.79 436	0.99 326	1.06 436	1.06 161	1.37 395	3.52 495	2.61 468	1.72 412	1.63 443	1.99 342	1.78 442	0.25 298	0.24 362	0.26 305	0.25 322	0.38 386	0.45 417

CFNet-ft	0.72 241	0.32 238	0.54 66	0.66 357	0.54 351	0.83 273	0.55 290	1.37 244	1.15 282	0.93 159	1.28 287	1.57 387	0.97 332	1.35 233	0.81 318	0.26 320	0.20 301	0.33 383	0.25 322	0.30 335	0.23 258

DSFCA	0.93 343	0.34 283	1.06 349	0.52 178	0.65 396	1.55 413	0.93 416	1.49 273	1.19 309	1.56 412	1.15 237	1.50 377	0.96 329	3.07 407	1.02 360	0.30 363	0.26 374	0.25 286	0.25 322	0.28 313	0.24 272

CFNet_RVC	0.72 241	0.32 238	0.54 66	0.66 357	0.54 351	0.83 273	0.55 290	1.37 244	1.15 282	0.93 159	1.28 287	1.57 387	0.97 332	1.35 233	0.81 318	0.26 320	0.20 301	0.33 383	0.25 322	0.30 335	0.23 258

DPSNet	1.69 453	0.59 415	4.33 492	0.70 388	0.57 362	2.02 456	1.62 475	3.35 495	1.78 452	1.48 396	1.38 326	2.17 451	2.84 491	4.77 441	3.66 479	0.48 447	0.31 410	0.29 344	0.25 322	0.64 456	0.48 426

PWCDC_ROB	1.29 415	0.75 449	1.33 402	1.05 473	0.88 455	1.73 429	0.52 259	1.89 388	3.28 493	1.29 321	4.88 498	1.22 311	1.46 427	1.77 320	1.45 425	0.60 466	0.26 374	0.29 344	0.25 322	0.52 436	0.37 388

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 359	0.39 333	3.21 486	0.50 126	0.63 391	0.64 161	0.39 135	2.36 472	0.75 111	0.95 166	4.63 493	1.81 422	0.56 146	0.96 135	0.41 129	0.18 101	0.13 76	0.21 162	0.26 339	0.32 352	0.35 378

test_sample4	0.69 228	0.33 260	0.91 293	0.51 156	0.30 115	0.92 301	0.52 259	1.87 383	1.15 282	1.14 241	1.18 247	0.87 197	0.75 219	1.18 195	0.68 275	0.25 298	0.20 301	0.26 305	0.26 339	0.26 281	0.25 284

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dad	0.86 325	0.66 433	1.06 349	0.56 246	0.37 223	0.76 232	0.44 189	1.17 192	1.50 427	1.44 385	1.27 282	1.34 347	0.75 219	2.52 389	0.84 328	0.42 428	0.27 382	0.83 478	0.26 339	0.41 397	0.29 334

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rafts_anoy	0.52 99	0.29 169	0.59 100	0.59 281	0.50 323	0.53 103	0.40 142	1.11 180	1.03 212	0.84 139	0.83 116	0.68 130	0.54 134	0.72 69	0.51 209	0.19 142	0.14 127	0.24 247	0.26 339	0.21 194	0.18 133

Anonymous3	0.61 175	0.44 357	1.11 366	0.59 281	0.49 316	0.93 305	0.65 339	0.93 94	0.81 129	0.72 111	0.88 126	0.65 121	0.69 203	1.06 164	0.53 223	0.35 402	0.30 404	0.26 305	0.26 339	0.31 344	0.27 318

RAFT + AFF	1.00 366	0.42 351	1.09 361	0.67 369	0.50 323	1.22 370	1.24 453	2.24 461	1.19 309	1.30 330	1.56 378	1.17 303	1.49 432	3.44 421	0.83 325	0.21 206	0.25 369	0.30 355	0.26 339	0.27 295	0.27 318

TDLM	1.06 381	0.44 357	0.79 241	0.63 327	0.50 323	0.89 288	1.44 465	1.48 271	1.26 343	1.12 224	1.40 332	1.08 276	0.98 339	6.65 479	0.78 307	0.33 385	0.21 323	0.33 383	0.26 339	0.37 377	0.24 272

DeepPruner_ROB	0.74 262	0.48 375	0.87 273	0.57 262	0.44 289	0.79 250	0.54 274	1.73 336	0.96 178	1.38 369	1.27 282	1.24 318	0.73 215	1.43 256	0.73 290	0.34 395	0.28 389	0.27 321	0.26 339	0.31 344	0.31 358

rvit_0105_5	0.58 161	0.39 333	1.05 345	0.66 357	0.37 223	0.58 130	0.56 298	0.94 101	1.18 301	0.64 96	0.68 77	0.75 147	0.63 187	0.88 115	0.50 204	0.32 377	0.32 418	0.30 355	0.27 349	0.28 313	0.25 284

ITSA-stereo	0.82 304	0.36 314	0.82 250	0.54 210	0.31 141	0.80 258	0.47 220	2.17 452	1.67 442	1.13 238	1.13 225	0.94 227	0.86 279	2.46 385	1.00 358	0.26 320	0.23 353	0.28 334	0.27 349	0.28 313	0.36 383

test_sample5	0.69 228	0.34 283	0.87 273	0.52 178	0.30 115	0.84 281	0.54 274	1.83 374	1.14 271	1.11 222	1.25 272	0.88 201	0.78 238	1.23 203	0.65 265	0.26 320	0.20 301	0.27 321	0.27 349	0.27 295	0.26 308

DualNet	0.70 232	0.34 283	0.87 273	0.52 178	0.30 115	0.84 281	0.54 274	1.83 374	1.14 271	1.14 241	1.33 305	0.88 201	0.78 238	1.23 203	0.65 265	0.26 320	0.20 301	0.27 321	0.27 349	0.27 295	0.26 308

ffm	0.72 241	0.33 260	0.85 256	0.53 195	0.37 223	0.74 221	0.56 298	0.95 106	2.47 479	1.15 247	1.45 347	1.06 270	0.82 256	1.55 281	0.32 37	0.20 174	0.12 23	0.31 361	0.27 349	0.19 120	0.20 205

ff1	1.37 426	0.33 260	0.85 256	0.53 195	0.37 223	0.74 221	0.56 298	0.95 106	2.47 479	1.15 247	1.45 347	1.06 270	0.82 256	7.22 489	7.61 498	0.20 174	0.12 23	0.31 361	0.27 349	0.19 120	0.20 205

mmx	1.39 428	0.33 260	0.85 256	0.53 195	0.37 223	0.74 221	0.56 298	2.13 437	1.37 395	1.15 247	1.45 347	1.06 270	0.82 256	7.22 489	7.61 498	0.24 272	0.19 283	0.31 361	0.27 349	0.30 335	0.25 284

xxx	1.39 428	0.33 260	0.85 256	0.53 195	0.37 223	0.74 221	0.56 298	2.13 437	1.37 395	1.15 247	1.45 347	1.06 270	0.82 256	7.22 489	7.61 498	0.24 272	0.19 283	0.31 361	0.27 349	0.30 335	0.25 284

pcwnet_v2	0.97 355	0.37 321	4.33 492	0.62 318	0.54 351	0.79 250	0.45 206	2.02 424	1.58 436	1.42 383	1.64 398	1.09 286	0.79 242	1.24 208	0.67 271	0.32 377	0.25 369	0.29 344	0.27 349	0.37 377	0.35 378

ARAFT	0.77 278	0.36 314	1.49 429	0.51 156	0.31 141	0.90 291	0.82 390	1.90 391	1.06 225	1.62 423	1.24 268	1.02 261	0.64 191	1.84 325	0.50 204	0.18 101	0.14 127	0.28 334	0.27 349	0.17 50	0.16 84

psm_up	0.77 278	0.34 283	0.70 165	0.66 357	0.58 371	1.05 337	0.92 412	1.52 286	1.12 256	1.26 311	1.16 242	1.31 341	1.23 401	1.20 198	0.81 318	0.25 298	0.29 400	0.31 361	0.27 349	0.27 295	0.25 284

EDNetEfficientorigin	10.57 520	1.47 490	177.42 543	0.67 369	0.53 348	1.58 416	1.16 447	1.90 391	3.37 495	4.71 508	3.38 479	3.10 482	2.69 490	3.13 411	3.58 478	0.25 298	0.23 353	0.33 383	0.27 349	0.83 469	0.81 472

GwcNet	1.08 386	0.51 388	2.33 471	0.79 422	1.18 480	1.76 432	0.70 358	1.68 326	1.47 423	1.41 377	1.64 398	1.74 415	1.04 360	2.20 365	1.41 417	0.30 363	0.29 400	0.29 344	0.27 349	0.30 335	0.35 378

hitnet-ft	0.79 290	0.35 304	0.57 88	0.58 268	0.42 273	0.96 315	0.46 213	1.47 270	1.33 376	1.19 275	1.22 262	1.81 422	0.98 339	1.66 299	0.94 345	0.33 385	0.28 389	0.34 393	0.27 349	0.35 366	0.31 358

DMCA-RVC	0.74 262	0.40 339	1.27 393	0.66 357	0.49 316	0.77 240	0.47 220	1.35 241	1.01 205	1.53 404	1.01 166	1.29 336	0.82 256	1.31 222	0.78 307	0.27 336	0.21 323	0.35 401	0.27 349	0.32 352	0.24 272

RYNet	1.17 408	0.49 378	1.24 387	0.70 388	0.97 464	1.71 426	0.92 412	1.91 395	1.46 422	1.38 369	1.14 229	1.88 426	1.30 413	4.24 431	1.87 445	0.26 320	0.21 323	0.35 401	0.27 349	0.55 442	0.54 440

CFNet	0.96 349	0.36 314	1.01 328	0.62 318	0.42 273	0.99 326	0.47 220	1.90 391	1.32 372	0.99 178	1.39 330	1.10 288	0.86 279	5.58 461	0.79 313	0.23 257	0.17 246	0.28 334	0.27 349	0.26 281	0.21 222

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 290	0.43 354	1.05 345	0.64 336	0.58 371	0.95 310	0.53 267	1.53 292	1.18 301	1.37 364	1.15 237	1.43 359	0.88 289	1.61 291	0.84 328	0.25 298	0.22 341	0.27 321	0.27 349	0.29 324	0.29 334
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	0.98 359	0.47 371	1.70 440	0.76 415	0.94 460	1.51 409	0.91 410	1.92 398	1.32 372	1.61 420	1.13 225	1.47 374	0.97 332	1.75 313	1.46 428	0.28 349	0.23 353	0.29 344	0.27 349	0.35 366	0.27 318

DLCB_ROB	0.86 325	0.40 339	0.78 238	0.68 380	0.54 351	1.11 346	0.84 392	1.49 273	1.23 329	1.64 427	1.65 400	1.70 410	0.91 299	1.70 307	1.05 361	0.25 298	0.24 362	0.26 305	0.27 349	0.27 295	0.24 272

StereoVision	0.65 206	0.34 283	0.86 262	0.59 281	0.40 261	0.50 78	0.41 155	1.09 171	0.93 168	0.71 106	2.50 466	0.82 173	0.57 155	1.03 155	0.49 198	0.25 298	0.28 389	0.29 344	0.28 369	0.36 373	0.20 205

fast-acv-ft	0.94 345	0.44 357	1.40 408	0.58 268	0.51 334	1.77 435	0.69 355	1.36 243	1.42 417	1.29 321	1.86 426	1.74 415	1.25 404	1.52 273	1.38 409	0.26 320	0.28 389	0.28 334	0.28 369	0.27 295	0.26 308

ssnet_v2	0.88 330	0.36 314	1.02 335	0.62 318	0.38 240	1.32 384	0.97 422	2.07 432	1.34 379	1.37 364	1.18 247	1.54 383	0.92 302	1.10 175	1.65 438	0.30 363	0.27 382	0.30 355	0.28 369	0.27 295	0.26 308

Wz-Net-MNSev	1.11 394	0.58 412	2.23 469	0.66 357	0.71 414	1.95 451	1.46 466	1.98 413	1.45 421	1.79 440	1.43 339	1.49 376	1.33 416	1.97 341	1.42 421	0.27 336	0.23 353	0.28 334	0.28 369	0.34 364	0.31 358

KYRaft	0.75 270	0.28 134	0.62 113	0.56 246	0.29 94	0.67 187	0.86 398	0.94 101	0.84 139	1.62 423	2.21 453	1.16 302	1.02 356	1.57 284	0.40 118	0.20 174	0.13 76	0.22 189	0.28 369	0.20 154	1.02 481

FINET	0.97 355	0.54 397	1.60 435	0.63 327	0.79 436	1.08 343	1.07 437	1.56 301	2.20 473	1.15 247	1.49 361	0.94 227	0.88 289	2.32 374	1.05 361	0.42 428	0.35 435	0.32 375	0.28 369	0.43 407	0.38 394

FADNet_RVC	0.83 311	0.51 388	1.83 452	0.54 210	0.42 273	1.19 366	0.46 213	1.51 284	1.09 244	0.89 149	1.24 268	0.91 213	0.87 284	2.11 354	1.11 375	0.27 336	0.22 341	0.31 361	0.28 369	0.43 407	0.38 394

ADCP+	1.99 470	0.48 375	7.73 504	0.66 357	0.91 456	2.30 467	1.05 434	1.82 369	1.34 379	1.54 408	1.32 303	1.74 415	1.61 442	2.17 359	13.37 515	0.24 272	0.21 323	0.32 375	0.28 369	0.37 377	0.29 334

GANet	1.36 425	0.47 371	0.86 262	0.67 369	0.45 296	1.34 388	1.73 478	1.64 318	1.24 335	1.49 398	2.38 460	1.55 385	1.20 395	9.30 509	0.93 343	0.30 363	0.31 410	0.33 383	0.28 369	0.39 390	0.30 348

NaN_ROB	1.13 399	0.55 402	1.15 375	0.64 336	0.48 313	1.61 418	2.03 495	1.72 335	1.48 424	2.09 460	1.27 282	1.40 354	1.08 371	3.94 427	1.30 399	0.28 349	0.34 424	0.28 334	0.28 369	0.30 335	0.33 369

SGM_RVC	1.68 452	0.36 314	0.61 108	0.59 281	0.29 94	2.25 465	1.18 449	2.38 475	1.68 444	3.60 496	2.67 470	3.69 487	2.42 484	8.13 503	1.90 448	0.31 370	0.31 410	0.30 355	0.28 369	0.30 335	0.29 334
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_sample6	0.71 239	0.34 283	0.87 273	0.52 178	0.30 115	0.82 268	0.58 313	1.79 362	1.15 282	1.14 241	1.33 305	0.91 213	0.79 242	1.31 222	0.74 291	0.27 336	0.21 323	0.27 321	0.29 380	0.28 313	0.27 318

SACVNet	0.85 320	0.46 366	0.85 256	0.81 428	0.56 359	0.80 258	0.79 380	1.68 326	1.12 256	1.34 356	1.33 305	1.25 322	0.94 316	2.39 380	0.76 299	0.34 395	0.26 374	0.31 361	0.29 380	0.35 366	0.44 415

Syn2CoEx	1.14 401	0.69 439	1.66 438	0.80 425	0.67 403	1.40 397	0.88 402	2.06 431	1.54 433	1.25 307	1.58 385	1.42 358	1.50 434	4.09 429	1.40 413	0.36 406	0.32 418	0.34 393	0.29 380	0.29 324	0.34 373

PSMNet-RSSM	0.72 241	0.30 189	0.61 108	0.63 327	0.42 273	0.73 217	0.56 298	1.92 398	1.10 250	1.09 208	1.37 321	1.22 311	0.98 339	1.28 216	0.72 287	0.27 336	0.19 283	0.27 321	0.29 380	0.24 257	0.24 272

FAT-Stereo	1.07 383	0.41 347	1.32 400	0.72 399	0.58 371	1.08 343	0.89 404	1.96 407	1.65 440	1.75 434	1.98 436	2.03 446	1.48 430	2.02 345	1.18 387	0.42 428	0.35 435	0.34 393	0.29 380	0.35 366	0.53 439

RTSC	1.29 415	0.73 444	2.44 474	0.83 439	0.57 362	1.85 443	0.65 339	1.88 386	2.00 466	2.20 463	1.66 402	1.60 393	1.26 406	2.33 375	3.92 481	0.32 377	0.23 353	0.27 321	0.29 380	0.37 377	0.37 388

CVANet_RVC	1.07 383	0.43 354	0.76 224	0.60 292	0.50 323	0.90 291	0.97 422	1.52 286	1.26 343	1.33 352	1.38 326	1.24 318	1.18 389	6.75 485	0.75 296	0.34 395	0.23 353	0.34 393	0.29 380	0.42 401	0.27 318

SANet	1.88 463	0.57 409	2.18 468	0.63 327	0.40 261	2.80 484	1.57 473	2.39 476	5.88 512	2.36 471	3.57 482	3.72 488	2.97 493	4.74 440	1.76 441	0.34 395	0.30 404	0.32 375	0.29 380	0.48 426	0.37 388

XPNet_ROB	0.96 349	0.49 378	1.09 361	0.72 399	0.57 362	1.11 346	1.14 444	1.66 324	1.23 329	1.85 447	1.39 330	1.64 403	1.11 376	1.80 322	1.42 421	0.38 414	0.30 404	0.33 383	0.29 380	0.37 377	0.34 373

AIO-test2	0.57 155	0.28 134	0.63 116	0.61 306	0.58 371	0.79 250	0.51 248	1.18 197	1.40 409	0.63 95	1.15 237	0.51 66	0.43 69	1.09 173	0.35 74	0.21 206	0.17 246	0.26 305	0.30 389	0.20 154	0.19 173

EDNetEfficient	2.37 481	1.10 472	8.08 506	0.74 410	0.71 414	0.98 325	1.56 471	1.46 268	4.06 502	4.90 509	2.82 472	2.25 453	3.48 498	2.95 403	9.97 508	0.26 320	0.24 362	0.26 305	0.30 389	0.68 462	0.61 455

ADCRef	1.35 424	0.55 402	2.37 473	0.72 399	0.77 431	1.94 450	0.78 377	1.91 395	1.27 349	1.57 416	1.59 386	1.36 350	1.41 420	1.54 279	7.53 497	0.23 257	0.20 301	0.32 375	0.30 389	0.29 324	0.29 334

DANet	1.08 386	0.61 425	1.32 400	0.85 445	0.72 416	1.37 391	0.51 248	1.54 294	1.15 282	1.78 437	1.54 372	2.01 443	1.11 376	2.90 402	2.00 453	0.33 385	0.30 404	0.40 426	0.30 389	0.44 413	0.45 417
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	1.00 366	0.44 357	1.13 370	0.70 388	0.81 443	1.62 419	0.79 380	2.14 441	1.44 420	1.78 437	1.33 305	1.43 359	1.05 364	2.18 362	1.53 434	0.27 336	0.21 323	0.31 361	0.30 389	0.32 352	0.28 330

rvit_stereo_0075_2	0.64 198	0.46 366	1.05 345	0.66 357	0.66 399	0.53 103	0.48 230	1.20 207	1.12 256	0.76 114	0.92 134	0.78 158	0.53 129	1.03 155	0.59 243	0.37 410	0.28 389	0.40 426	0.31 394	0.37 377	0.32 363

test_sample7	0.74 262	0.37 321	0.76 224	0.52 178	0.35 200	0.91 294	0.67 347	1.78 356	1.21 320	1.22 288	1.18 247	1.08 276	0.92 302	1.23 203	0.67 271	0.31 370	0.28 389	0.32 375	0.31 394	0.33 361	0.29 334

coex-ft	8.13 516	2.13 508	98.04 542	0.67 369	0.53 348	1.71 426	1.56 471	1.65 319	11.11 518	18.17 532	3.75 484	3.88 489	7.61 518	2.98 406	6.49 493	0.30 363	0.30 404	0.32 375	0.31 394	0.66 460	0.50 432

WZ-Net	1.95 467	0.95 462	10.10 509	0.86 447	0.78 433	1.69 425	1.60 474	2.20 458	1.98 465	2.08 459	1.93 433	2.30 456	1.97 468	5.30 450	3.17 474	0.34 395	0.26 374	0.29 344	0.31 394	0.51 434	0.47 423

S-Stereo	1.15 405	0.46 366	2.17 466	0.81 428	0.80 441	1.21 369	1.19 450	1.93 402	2.02 467	1.47 390	2.11 447	1.57 387	1.17 386	2.05 349	1.41 417	0.40 420	0.40 453	0.35 401	0.31 394	0.44 413	0.70 466

G-Net	1.66 449	0.63 429	1.56 432	1.11 478	0.74 420	2.98 489	0.91 410	1.55 298	1.22 326	2.76 483	8.18 516	2.32 458	2.53 488	1.92 334	1.87 445	0.48 447	0.44 461	0.45 438	0.31 394	0.60 453	0.57 448

stereogan	1.15 405	0.42 351	1.40 408	0.86 447	0.84 447	2.38 471	0.71 360	1.88 386	1.73 448	1.72 432	1.94 435	2.31 457	1.29 409	2.07 350	1.08 367	0.36 406	0.35 435	0.39 421	0.31 394	0.51 434	0.46 420

UCFNet_RVC	0.69 228	0.35 304	0.49 38	0.64 336	0.39 251	0.85 284	0.58 313	1.75 342	1.14 271	0.97 171	1.19 254	1.17 303	0.93 311	0.99 146	0.62 256	0.28 349	0.20 301	0.34 393	0.31 394	0.32 352	0.27 318

YMNet	1.00 366	0.54 397	1.40 408	0.81 428	0.85 450	1.87 445	0.62 330	1.55 298	1.18 301	1.63 425	1.99 437	1.77 419	0.97 332	1.50 270	1.45 425	0.33 385	0.37 442	0.31 361	0.32 402	0.32 352	0.29 334

YMNet_1	1.00 366	0.54 397	1.40 408	0.81 428	0.85 450	1.87 445	0.62 330	1.55 298	1.18 301	1.63 425	1.99 437	1.77 419	0.97 332	1.50 270	1.45 425	0.33 385	0.37 442	0.31 361	0.32 402	0.32 352	0.29 334

rvit_0105_3	0.63 186	0.44 357	1.08 358	0.72 399	0.40 261	0.64 161	0.71 360	1.03 134	1.17 294	0.82 134	0.70 85	0.80 164	0.70 208	0.91 122	0.56 235	0.35 402	0.34 424	0.34 393	0.32 402	0.27 295	0.28 330

SDNR	1.62 447	0.51 388	2.17 466	0.53 195	0.56 359	3.80 500	0.45 206	1.54 294	1.29 358	1.33 352	2.41 463	1.08 276	0.96 329	11.18 522	1.16 381	0.66 472	0.63 486	0.43 433	0.32 402	0.64 456	0.67 463

PSM-AAD	0.79 290	0.27 114	0.53 61	0.55 233	0.28 77	0.77 240	1.24 453	0.99 119	0.91 161	1.66 428	1.57 382	0.81 168	2.19 478	1.65 295	0.44 152	0.19 142	0.14 127	0.38 415	0.32 402	0.21 194	0.70 466

FADNet-RVC-Resample	0.84 316	0.47 371	2.10 461	0.61 306	0.45 296	1.07 342	0.61 327	1.59 304	1.20 314	1.08 202	0.98 154	1.03 265	0.98 339	2.17 359	0.72 287	0.23 257	0.22 341	0.30 355	0.32 402	0.35 366	0.34 373

FADNet-RVC	0.88 330	0.67 434	1.93 456	0.60 292	0.48 313	0.91 294	0.60 325	1.71 334	1.18 301	0.90 151	0.96 144	1.36 350	0.92 302	2.25 369	1.17 384	0.30 363	0.29 400	0.32 375	0.32 402	0.41 397	0.35 378

ADCL	1.72 457	0.57 409	3.66 489	0.67 369	0.61 385	2.61 479	1.85 484	1.96 407	1.67 442	1.90 451	1.83 421	2.06 449	1.90 465	2.13 355	9.15 507	0.26 320	0.24 362	0.34 393	0.32 402	0.38 386	0.35 378

PS-NSSS	0.99 361	0.58 412	0.93 299	0.58 268	0.57 362	0.91 294	0.80 386	1.81 368	1.14 271	1.14 241	1.67 404	1.00 252	0.83 264	4.62 439	0.78 307	0.37 410	0.31 410	0.52 451	0.32 402	0.45 416	0.38 394

Wz-Net-SNSev	1.49 434	1.23 481	6.27 502	0.68 380	0.67 403	1.37 391	1.41 463	2.00 416	1.39 404	1.48 396	1.61 391	2.29 455	1.32 415	3.93 426	2.14 458	0.31 370	0.28 389	0.31 361	0.33 411	0.42 401	0.36 383

psmorigin	1.52 438	0.69 439	10.52 512	0.68 380	0.59 379	1.13 350	0.70 358	1.57 302	1.19 309	1.99 455	1.79 417	2.26 454	1.47 429	2.09 352	1.36 408	0.39 417	0.40 453	0.34 393	0.33 411	0.43 407	0.56 444

AF-Net	1.13 399	0.52 392	1.33 402	0.86 447	0.91 456	1.38 394	0.71 360	2.16 446	1.62 438	1.56 412	2.40 462	1.99 441	1.65 445	1.81 324	1.48 430	0.48 447	0.28 389	0.49 447	0.33 411	0.39 390	0.32 363

MDST_ROB	1.67 450	0.34 283	1.58 434	0.92 464	0.58 371	4.26 506	1.11 440	2.83 486	1.41 413	4.49 506	2.55 467	1.45 366	0.97 332	7.79 500	1.17 384	0.31 370	0.25 369	0.37 412	0.33 411	0.31 344	0.30 348

CBMV	0.95 348	0.44 357	0.66 137	0.53 195	0.35 200	1.53 411	1.63 476	1.69 328	1.42 417	2.00 457	1.60 387	1.43 359	1.17 386	1.59 288	0.99 357	0.34 395	0.34 424	0.39 421	0.33 411	0.33 361	0.32 363
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
TCMNet	1.01 372	0.60 423	2.10 461	0.86 447	1.33 487	1.14 351	0.67 347	1.69 328	1.23 329	1.11 222	1.57 382	1.30 337	0.97 332	2.01 344	1.50 432	0.31 370	0.31 410	0.38 415	0.34 416	0.42 401	0.36 383

GASNet	0.99 361	0.97 463	1.72 443	0.98 468	0.68 409	0.83 273	0.67 347	1.60 308	1.28 354	1.31 340	1.22 262	1.22 311	1.21 398	2.41 381	1.41 417	0.43 433	0.26 374	0.36 409	0.34 416	0.55 442	0.31 358

FADNet	0.92 340	0.61 425	1.81 449	0.62 318	0.55 357	0.96 315	0.57 309	1.78 356	1.33 376	0.93 159	1.01 166	1.36 350	1.01 351	2.71 396	0.75 296	0.33 385	0.34 424	0.31 361	0.34 416	0.59 449	0.40 398

ETE_ROB	0.96 349	0.64 431	1.16 376	0.69 383	0.48 313	1.14 351	1.13 443	1.77 352	1.19 309	1.91 452	1.45 347	1.73 413	1.05 364	1.60 289	1.14 379	0.32 377	0.26 374	0.38 415	0.34 416	0.39 390	0.41 402

SGM-Forest	1.24 411	0.38 328	0.60 105	0.52 178	0.37 223	1.56 414	1.30 458	1.65 319	1.36 391	2.11 461	1.79 417	1.63 400	0.93 311	7.48 496	0.95 348	0.36 406	0.37 442	0.39 421	0.34 416	0.37 377	0.32 363
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
edge stereo	1.11 394	0.50 385	1.30 396	0.71 396	0.65 396	1.14 351	0.75 369	1.93 402	1.37 395	1.71 431	1.83 421	2.54 466	1.44 424	2.43 382	1.23 389	0.42 428	0.41 455	0.54 457	0.35 421	0.42 401	0.46 420

RTS	2.67 489	1.38 483	15.28 517	0.99 469	1.26 484	3.78 498	1.96 491	2.15 443	2.62 485	2.61 477	2.85 473	2.60 468	1.59 439	6.27 473	5.71 490	0.40 420	0.28 389	0.35 401	0.35 421	0.50 430	0.48 426

RTSA	2.67 489	1.38 483	15.28 517	0.99 469	1.26 484	3.78 498	1.96 491	2.15 443	2.62 485	2.61 477	2.85 473	2.60 468	1.59 439	6.27 473	5.71 490	0.40 420	0.28 389	0.35 401	0.35 421	0.50 430	0.48 426

SGM-ForestM	6.52 512	0.38 328	1.26 390	0.63 327	0.35 200	13.59 524	5.32 519	6.32 518	6.70 514	11.14 523	9.18 518	22.51 534	13.93 522	16.89 527	20.07 525	0.36 406	0.37 442	0.36 409	0.35 421	0.36 373	0.34 373

APVNet	1.06 381	0.53 396	1.42 414	0.84 440	0.79 436	1.92 448	0.82 390	1.90 391	1.08 236	1.08 202	1.43 339	1.56 386	1.13 383	3.07 407	1.58 435	0.31 370	0.34 424	0.42 431	0.36 425	0.36 373	0.37 388

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 391	1.02 468	1.00 324	0.82 436	0.67 403	1.93 449	0.93 416	1.62 315	1.11 252	1.15 247	1.25 272	1.50 377	0.79 242	1.96 340	0.76 299	1.89 493	0.34 424	0.79 477	0.36 425	1.25 487	0.83 473

RP	1.09 389	0.50 385	1.12 368	0.90 459	1.04 466	1.11 346	0.84 392	1.80 365	1.62 438	1.55 411	2.00 439	1.90 430	1.78 455	1.84 325	1.25 391	0.52 452	0.36 440	0.48 445	0.36 425	0.45 416	0.43 413

Wz-Net-TNSev	1.88 463	2.08 507	7.66 503	0.67 369	0.64 394	2.42 472	1.83 483	2.33 469	1.74 450	1.57 416	1.56 378	2.58 467	1.90 465	4.86 442	3.12 471	0.39 417	0.37 442	0.33 383	0.37 428	0.53 438	0.58 449

LALA_ROB	1.01 372	0.59 415	1.16 376	0.67 369	0.51 334	1.63 420	1.26 457	1.69 328	1.38 399	1.81 444	1.37 321	1.94 436	1.02 356	1.58 286	1.38 409	0.37 410	0.27 382	0.43 433	0.37 428	0.43 407	0.37 388

ISRNet	0.80 293	0.33 260	1.07 354	0.81 428	0.66 399	0.60 143	0.34 81	1.19 205	1.13 268	1.59 419	1.53 368	1.35 348	0.77 231	1.27 214	0.94 345	0.39 417	0.34 424	0.43 433	0.38 430	0.34 364	0.49 430

FBW_ROB	1.71 456	0.62 428	1.45 420	0.67 369	0.61 385	1.81 438	1.08 438	2.52 482	1.70 445	1.77 436	1.73 409	1.98 440	1.25 404	12.57 524	1.84 444	0.34 395	0.37 442	0.56 465	0.38 430	0.45 416	0.43 413

STTStereo	0.78 286	0.50 385	1.22 383	0.64 336	0.54 351	0.89 288	0.54 274	1.44 263	1.11 252	1.38 369	1.09 203	1.27 330	0.85 271	1.43 256	0.83 325	0.29 359	0.27 382	0.33 383	0.39 432	0.32 352	0.30 348

XQC	1.37 426	0.87 458	2.56 478	0.84 440	0.69 411	1.83 441	0.89 404	2.07 432	1.88 458	1.88 448	1.53 368	1.91 431	1.55 437	2.85 401	3.05 469	0.48 447	0.29 400	0.44 437	0.39 432	0.69 463	0.60 454

PSMNet_ROB	0.90 335	0.52 392	1.17 378	0.72 399	0.61 385	1.27 376	1.12 442	1.76 348	1.12 256	1.09 208	1.28 287	1.45 366	0.89 295	1.65 295	1.42 421	0.33 385	0.25 369	0.37 412	0.39 432	0.35 366	0.29 334

MeshStereo	2.26 477	0.56 405	0.92 297	0.61 306	0.49 316	2.60 478	1.02 431	3.18 492	2.05 469	7.40 521	4.98 499	7.58 509	2.98 494	6.37 475	1.96 451	0.43 433	0.43 458	0.45 438	0.39 432	0.43 407	0.42 406
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	1.31 419	0.71 443	2.34 472	0.86 447	0.75 427	1.77 435	0.65 339	2.22 459	2.50 482	2.40 473	1.71 407	1.91 431	1.60 441	1.93 337	2.37 461	0.38 414	0.31 410	0.38 415	0.40 436	0.48 426	0.50 432

rvit_105_1	0.72 241	0.52 392	1.01 328	0.78 420	0.49 316	0.75 226	0.87 400	1.12 182	1.18 301	0.99 178	0.79 109	0.90 210	0.77 231	1.26 211	0.75 296	0.41 424	0.36 440	0.36 409	0.41 437	0.30 335	0.33 369

AnyNet_C32	1.96 468	1.10 472	5.17 496	0.90 459	1.11 471	2.12 461	2.37 506	1.85 378	1.48 424	2.45 474	1.70 406	2.05 448	1.64 444	2.50 388	10.28 511	0.37 410	0.34 424	0.35 401	0.41 437	0.49 429	0.54 440

CSAN	1.41 431	0.59 415	1.26 390	0.70 388	0.50 323	1.76 432	1.78 479	1.77 352	1.90 461	2.35 469	2.32 457	1.92 434	1.94 467	5.56 460	1.49 431	0.43 433	0.35 435	0.40 426	0.41 437	0.43 407	0.41 402

AnyNet_C01	2.26 477	1.78 496	10.22 511	0.93 465	0.74 420	2.92 487	2.20 501	2.29 467	1.80 454	2.53 476	2.41 463	2.71 472	1.73 451	3.41 418	6.72 494	0.41 424	0.39 451	0.40 426	0.42 440	0.67 461	0.63 457

WCMA_ROB	1.84 460	0.47 371	1.31 397	0.69 383	0.57 362	2.11 460	1.14 444	1.87 383	1.73 448	4.04 500	6.43 504	5.62 503	3.61 499	2.59 391	1.94 450	0.52 452	0.44 461	0.39 421	0.42 440	0.48 426	0.47 423

ADCMid	1.89 466	0.73 444	5.06 495	0.72 399	0.67 403	2.00 455	1.14 444	1.97 411	1.48 424	2.86 486	1.81 420	2.37 460	2.05 473	2.24 367	10.39 512	0.33 385	0.31 410	0.39 421	0.43 442	0.50 430	0.44 415

ADCPNet	1.85 461	0.69 439	8.07 505	0.71 396	0.58 371	2.79 483	1.22 452	1.94 404	1.54 433	1.88 448	1.69 405	2.46 465	2.04 471	2.37 378	6.48 492	0.38 414	0.37 442	0.38 415	0.43 442	0.47 423	0.45 417

NCCL2	1.00 366	0.56 405	1.06 349	0.75 413	0.57 362	1.31 383	1.72 477	1.77 352	1.36 391	1.50 399	1.17 245	1.91 431	1.17 386	1.54 279	1.29 398	0.35 402	0.31 410	0.45 438	0.44 444	0.40 394	0.40 398

CBMV_ROB	0.90 335	0.44 357	0.63 116	0.51 156	0.37 223	1.25 374	0.49 240	1.77 352	1.27 349	1.41 377	2.00 439	1.33 343	1.08 371	2.17 359	0.76 299	0.43 433	0.42 457	0.47 443	0.44 444	0.41 397	0.36 383

Nwc_Net	1.09 389	0.49 378	1.33 402	0.89 458	0.80 441	1.49 408	0.66 344	2.19 455	1.27 349	1.32 344	2.26 455	1.96 438	1.54 435	1.92 334	1.34 404	0.40 420	0.30 404	0.43 433	0.45 446	0.38 386	0.37 388

ADCS	2.25 476	0.99 466	5.55 497	0.81 428	0.74 420	2.19 463	1.80 480	2.27 465	2.14 471	2.80 485	2.13 449	2.40 462	2.03 470	2.64 394	13.69 516	0.41 424	0.39 451	0.40 426	0.45 446	0.58 447	0.56 444

NOSS_ROB	1.26 414	0.46 366	0.62 113	0.56 246	0.38 240	1.06 340	0.78 377	1.73 336	1.40 409	1.01 186	1.43 339	1.10 288	0.75 219	10.62 521	0.65 265	0.45 439	0.43 458	0.48 445	0.45 446	0.44 413	0.41 402

SAMSARA	1.55 440	0.84 454	2.61 479	1.22 481	1.07 467	2.50 475	1.93 489	2.05 426	1.89 459	2.75 482	1.66 402	2.81 474	1.69 450	3.08 409	1.97 452	0.46 445	0.51 476	0.42 431	0.46 449	0.58 447	0.59 451

CC-Net-ROB	1.49 434	1.26 482	1.27 393	0.88 454	0.79 436	1.76 432	1.00 428	1.79 362	1.26 343	1.10 216	1.61 391	1.21 309	0.99 347	8.13 503	0.84 328	1.09 487	0.41 455	2.20 496	0.46 449	1.20 486	0.48 426

DeepPrunerF	1.60 444	0.73 444	5.81 500	0.88 454	1.19 481	0.91 294	0.95 420	2.19 455	5.24 510	1.17 266	1.30 291	1.19 307	1.30 413	4.90 444	1.66 440	0.42 428	0.34 424	0.52 451	0.47 451	0.41 397	0.40 398

PDISCO_ROB	1.32 421	0.65 432	1.44 415	1.36 483	1.46 490	2.55 476	0.92 412	2.45 480	2.07 470	1.37 364	1.49 361	1.65 405	1.00 349	2.82 398	1.35 407	1.01 481	0.27 382	0.54 457	0.47 451	0.71 465	0.73 469

HBP-ISP	0.96 349	0.58 412	0.72 183	0.61 306	0.46 307	1.64 422	0.76 372	1.86 381	1.28 354	1.30 330	1.53 368	0.86 193	0.94 316	3.27 415	0.69 278	0.45 439	0.44 461	0.54 457	0.48 453	0.47 423	0.40 398

RGC	1.14 401	0.79 452	1.26 390	0.91 462	0.96 463	1.52 410	0.77 375	1.92 398	1.26 343	1.54 408	1.93 433	2.02 445	1.54 435	2.25 369	1.31 400	0.44 438	0.35 435	0.58 468	0.48 453	0.47 423	0.46 420

PVD	1.70 454	0.84 454	2.26 470	0.94 467	0.83 446	2.48 474	0.97 422	2.59 484	3.35 494	3.01 492	2.77 471	2.34 459	2.47 486	2.67 395	3.14 472	0.47 446	0.45 465	0.59 469	0.48 453	0.59 449	0.75 471

DGSMNet	1.14 401	0.76 450	2.49 476	0.81 428	0.86 452	1.39 396	1.39 462	2.13 437	1.35 388	1.26 311	1.63 397	1.48 375	0.98 339	1.75 313	1.10 372	0.45 439	0.43 458	0.55 462	0.49 456	0.75 468	0.70 466

STTRV1_RVC	1.58 441	0.68 438	1.96 458	0.88 454	1.12 473	1.57 415	0.90 409	2.25 462	1.75 451	1.29 321	2.02 442	1.40 354	1.22 399	9.77 517	1.31 400	0.81 476	0.33 422	0.54 457	0.49 456	0.73 467	0.52 438

PA-Net	1.01 372	0.57 409	1.29 395	0.64 336	0.74 420	1.19 366	0.84 392	1.69 328	1.43 419	1.16 257	1.19 254	1.32 342	1.19 392	3.42 419	1.25 391	0.29 359	0.45 465	0.33 383	0.49 456	0.32 352	0.47 423
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FC-DCNN v2	2.81 495	0.59 415	0.85 256	0.73 407	0.57 362	2.97 488	1.05 434	3.39 496	2.61 484	6.98 517	7.67 512	10.38 519	6.31 514	5.75 465	3.37 477	0.53 458	0.48 470	0.51 449	0.50 459	0.53 438	0.51 436

GANetREF_RVC	1.07 383	0.86 457	1.31 397	0.82 436	0.53 348	1.41 402	1.31 459	1.76 348	1.52 430	1.27 314	1.31 297	1.46 369	1.24 403	2.03 346	0.96 352	0.56 460	0.45 465	0.67 473	0.50 459	0.88 472	0.59 451
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	2.72 494	0.59 415	0.86 262	0.73 407	0.57 362	2.91 485	1.04 433	3.01 490	2.60 483	6.83 516	7.64 511	9.92 516	6.33 515	5.21 448	3.14 472	0.53 458	0.48 470	0.51 449	0.50 459	0.53 438	0.51 436

FCDSN-DC	2.32 479	0.63 429	0.81 247	0.84 440	0.75 427	2.23 464	0.94 418	2.09 435	1.80 454	5.45 514	7.72 513	7.77 511	6.93 517	3.39 416	1.80 443	0.52 452	0.48 470	0.52 451	0.51 462	0.57 445	0.58 449
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ELAS_RVC	2.48 486	0.74 447	1.90 454	1.05 473	0.92 458	2.76 481	4.01 517	2.76 485	4.11 503	4.69 507	4.63 493	4.62 493	5.96 512	3.97 428	3.96 482	0.63 470	0.53 478	0.56 465	0.52 463	0.64 456	0.63 457
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	26.87 532	13.43 528	70.68 541	0.91 462	0.68 409	57.02 541	21.06 527	32.82 538	32.67 535	52.12 542	53.61 541	66.05 542	49.56 542	48.79 543	34.71 537	0.49 451	0.44 461	0.53 456	0.53 464	0.63 454	0.59 451

ELAS	2.37 481	0.74 447	1.54 431	0.99 469	0.92 458	4.78 508	2.33 505	3.33 494	3.37 495	5.05 512	4.77 497	3.67 486	4.53 507	3.42 419	4.50 485	0.62 468	0.53 478	0.55 462	0.53 464	0.63 454	0.64 461
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	1.31 419	0.88 460	1.08 358	1.83 493	1.44 489	1.44 404	0.75 369	1.74 340	1.09 244	1.32 344	1.26 279	1.28 333	1.01 351	1.50 270	0.83 325	2.50 499	0.34 424	1.47 491	0.55 466	2.32 493	1.57 495

ccnet	1.12 396	0.67 434	1.01 328	0.78 420	0.73 419	1.72 428	0.99 426	1.84 377	1.26 343	1.47 390	1.85 425	1.75 418	1.29 409	1.75 313	1.88 447	0.57 461	0.53 478	0.57 467	0.55 466	0.59 449	0.54 440

LSM	6.33 511	1.10 472	13.19 514	1.41 487	68.17 538	1.64 422	1.90 488	1.92 398	2.46 478	2.99 490	3.11 476	1.88 426	1.80 457	2.61 393	2.06 456	0.41 424	0.58 484	0.50 448	0.57 468	0.64 456	17.66 533

NCC-stereo	1.10 391	0.54 397	1.24 387	0.84 440	0.94 460	1.29 379	0.89 404	2.01 420	1.34 379	1.32 344	1.74 410	1.88 426	1.74 452	2.35 376	1.25 391	0.45 439	0.37 442	0.45 438	0.58 469	0.42 401	0.42 406

Abc-Net	1.10 391	0.54 397	1.24 387	0.84 440	0.94 460	1.29 379	0.89 404	2.01 420	1.34 379	1.32 344	1.74 410	1.88 426	1.74 452	2.35 376	1.25 391	0.45 439	0.37 442	0.45 438	0.58 469	0.42 401	0.42 406
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	1.99 470	0.59 415	0.89 286	0.70 388	0.61 385	3.95 502	0.94 418	1.80 365	1.79 453	4.41 504	4.43 489	8.17 512	3.66 500	3.40 417	1.33 402	0.52 452	0.48 470	0.54 457	0.58 469	0.53 438	0.50 432

MFN_U_SF_RVC	1.52 438	0.84 454	3.42 487	0.87 453	0.66 399	2.56 477	0.95 420	2.36 472	1.70 445	1.98 454	1.86 426	2.45 464	1.79 456	2.95 403	2.58 463	0.52 452	0.48 470	0.55 462	0.59 472	0.59 449	0.61 455

PSMNet-RUCA	1.02 375	0.97 463	1.44 415	1.23 482	1.10 469	1.40 397	0.62 330	1.69 328	1.38 399	0.94 164	1.53 368	0.97 243	0.83 264	1.17 193	0.93 343	0.69 473	0.34 424	0.99 484	0.60 473	0.97 474	0.64 461

otaku	1.60 444	1.11 475	1.21 381	2.20 496	1.56 491	1.97 452	1.24 453	2.07 432	1.36 391	1.44 385	1.62 394	1.73 413	1.19 392	1.73 312	0.98 356	2.89 504	0.57 483	1.74 492	0.60 473	2.78 500	1.94 501

Ntro	1.64 448	1.15 478	1.23 384	2.48 501	1.83 493	2.09 459	1.16 447	1.96 407	1.38 399	1.21 283	1.62 394	1.62 395	1.29 409	1.87 331	1.11 375	3.04 505	0.56 482	1.82 494	0.64 475	2.80 501	2.05 502

MADNet+	2.69 491	3.22 518	11.53 513	1.44 488	1.12 473	3.19 491	1.81 481	2.85 487	2.37 475	1.68 429	2.07 446	2.85 476	2.18 477	7.41 493	5.23 488	0.79 475	0.76 491	0.69 476	0.65 476	0.98 475	0.95 478

DualNet (step1)	0.83 311	0.49 378	1.13 370	0.56 246	0.39 251	1.02 331	0.73 364	1.78 356	1.21 320	1.22 288	1.18 247	1.08 276	0.92 302	1.23 203	0.67 271	0.57 461	0.28 389	0.62 470	0.67 477	0.45 416	0.42 406

test_sample9	1.86 462	0.49 378	1.13 370	0.56 246	0.39 251	1.02 331	0.73 364	1.78 356	1.21 320	1.22 288	1.18 247	1.08 276	0.92 302	2.27 371	7.92 502	0.57 461	12.61 532	0.62 470	0.67 477	0.45 416	0.42 406

test_sample8	2.19 475	0.49 378	1.13 370	0.56 246	0.39 251	1.02 331	0.73 364	1.82 369	1.15 282	2.26 464	1.30 291	4.94 498	2.52 487	2.27 371	7.92 502	0.57 461	12.61 532	0.62 470	0.67 477	0.45 416	0.42 406

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 472	1.15 478	3.10 485	1.05 473	0.76 430	5.03 511	2.40 507	2.16 446	2.62 485	1.89 450	2.28 456	2.69 471	1.65 445	9.35 511	2.04 454	0.64 471	0.51 476	0.68 474	0.71 480	1.09 482	0.67 463

UDG	1.41 431	2.65 513	0.99 319	1.44 488	1.64 492	1.34 388	0.80 386	1.60 308	1.23 329	1.23 294	1.71 407	2.01 443	1.34 417	1.47 266	1.41 417	0.90 478	0.54 481	2.29 498	0.75 481	1.84 490	1.04 483

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 458	0.87 458	3.56 488	0.80 425	0.75 427	3.72 497	2.44 508	1.82 369	1.82 456	1.74 433	1.91 432	1.92 434	1.26 406	7.69 499	1.28 397	0.45 439	0.47 469	0.52 451	0.77 482	0.50 430	0.50 432

PASM	1.34 423	0.92 461	2.62 480	0.86 447	0.87 454	1.03 334	1.08 438	1.50 277	1.51 429	1.82 445	1.41 334	1.68 408	1.26 406	4.87 443	1.34 404	0.61 467	0.65 489	0.68 474	0.78 483	0.69 463	0.68 465

CREStereo++_RVC	0.47 81	0.21 12	0.38 7	0.45 59	0.38 240	0.45 48	0.25 19	0.75 32	1.29 358	0.80 126	1.21 260	0.47 45	0.37 44	0.53 19	0.44 152	0.16 27	0.11 6	0.15 8	0.80 484	0.18 81	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	1.40 430	1.14 477	1.68 439	1.39 485	1.07 467	1.48 406	1.43 464	1.87 383	1.82 456	2.26 464	2.19 452	1.51 379	1.86 462	1.52 273	1.25 391	0.93 479	0.83 494	0.84 479	0.80 484	0.99 477	1.05 485

ACVNet_2	2.43 485	1.41 486	2.04 459	2.62 502	2.24 500	2.63 480	1.88 487	3.31 493	3.01 490	2.19 462	3.45 481	4.62 493	2.04 471	4.50 437	1.47 429	2.55 500	0.64 487	2.22 497	0.84 486	2.69 499	2.29 505

AnonymousM	0.59 166	1.11 475	0.41 16	0.44 47	0.32 159	0.43 40	0.47 220	1.05 148	0.64 71	0.98 175	0.63 67	0.67 128	0.43 69	0.59 33	0.41 129	0.20 174	0.15 182	1.84 495	0.84 486	0.14 4	0.13 12

GCST	1.08 386	1.47 490	0.93 299	1.73 491	1.14 477	1.30 381	0.31 56	1.33 233	1.16 291	1.29 321	0.97 153	0.98 245	0.49 112	2.08 351	0.46 179	1.19 490	0.70 490	1.30 490	0.85 488	1.02 478	0.89 476

ACVNet-4b	2.15 473	1.41 486	1.64 436	2.80 503	2.31 503	2.31 468	1.24 453	2.32 468	2.14 471	1.26 311	2.39 461	2.66 470	1.48 430	5.95 470	1.06 363	3.20 509	0.45 465	2.37 500	0.89 489	2.83 504	2.37 506

JetBlue	3.97 501	2.01 502	10.19 510	1.38 484	2.84 511	10.53 519	9.54 520	3.60 498	2.41 477	2.73 481	3.39 480	4.54 492	4.31 505	7.85 502	6.84 495	0.88 477	0.93 504	0.89 480	0.91 490	1.74 489	1.91 500

ACVNet_1	2.18 474	1.45 489	1.72 443	2.85 505	2.33 504	2.28 466	1.46 466	3.08 491	2.22 474	1.82 445	2.05 445	3.56 485	1.98 469	3.09 410	1.40 413	3.17 506	0.60 485	2.40 504	0.92 491	2.91 507	2.37 506

DDUNet	1.50 436	2.69 514	1.12 368	1.77 492	1.88 494	1.84 442	0.92 412	1.70 333	1.16 291	1.38 369	1.79 417	1.60 393	1.12 379	1.37 239	1.08 367	1.10 488	0.76 491	2.37 500	0.94 492	2.00 491	1.37 492

SPS-STEREO	1.67 450	1.04 469	1.23 384	1.21 480	1.13 476	1.82 440	1.11 440	2.16 446	1.52 430	3.07 494	2.32 457	2.82 475	1.80 457	4.11 430	2.04 454	1.03 484	0.99 505	0.97 482	0.94 492	1.03 480	1.02 481
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	1.12 396	0.97 463	1.21 381	1.07 476	1.12 473	1.08 343	0.89 404	1.95 406	1.16 291	1.29 321	1.26 279	1.22 311	1.09 374	1.15 185	1.01 359	1.02 483	1.00 506	0.97 482	0.97 494	0.98 475	0.99 480

SGM+DAISY	2.41 484	1.07 470	2.14 465	1.18 479	1.10 469	2.14 462	1.36 461	1.96 407	1.66 441	5.46 515	7.07 507	4.95 499	4.32 506	5.50 457	2.26 460	1.04 485	1.02 508	0.99 484	0.97 494	1.02 478	1.04 483

RainbowNet	1.97 469	1.76 495	1.57 433	2.81 504	2.21 499	1.98 454	1.81 481	2.54 483	1.89 459	1.50 399	1.84 423	1.96 438	1.65 445	2.14 356	1.25 391	3.33 511	0.85 498	2.39 503	0.98 496	2.82 503	2.22 503

Consistency-Raft	1.25 413	0.99 466	1.93 456	1.02 472	1.21 482	0.96 315	1.01 430	1.75 342	1.92 462	1.36 361	2.12 448	1.44 364	1.01 351	1.14 184	1.40 413	0.72 474	0.82 493	0.89 480	0.98 496	1.31 488	0.95 478

PWCK	2.88 497	2.05 505	5.72 499	2.08 495	1.11 471	3.55 495	3.90 516	2.86 488	3.54 499	3.03 493	3.63 483	3.10 482	2.31 481	8.15 505	3.09 470	2.12 496	0.91 503	1.75 493	0.98 496	2.57 497	1.18 489

Dean	2.91 498	1.53 492	2.07 460	2.96 509	2.51 506	3.15 490	2.14 499	4.75 507	4.41 506	2.76 483	6.10 503	5.53 502	2.37 482	2.97 405	1.92 449	3.18 507	0.85 498	2.51 507	1.04 499	2.88 506	2.47 509

WAO-7	2.66 488	1.40 485	1.73 445	1.39 485	1.17 478	3.93 501	1.94 490	4.11 502	3.88 501	2.92 487	5.50 500	4.18 491	3.00 495	7.63 498	3.71 480	1.13 489	1.00 506	1.17 489	1.13 500	1.18 485	1.09 487

NVStereoNet_ROB	1.88 463	1.07 470	1.45 420	1.07 476	1.17 478	1.47 405	1.48 468	1.89 388	1.93 464	1.94 453	4.67 496	3.08 481	1.80 457	6.51 477	1.65 438	1.06 486	0.86 500	1.08 488	1.32 501	0.93 473	1.26 490
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	2.70 492	1.79 497	1.46 422	3.26 513	2.66 507	3.23 493	2.10 496	4.08 500	2.75 488	2.34 467	3.81 485	3.06 479	2.22 479	4.25 432	2.59 464	3.75 515	0.84 495	2.75 510	1.35 502	3.15 509	2.60 512

IMH-64	2.70 492	1.79 497	1.46 422	3.26 513	2.66 507	3.23 493	2.10 496	4.08 500	2.75 488	2.34 467	3.81 485	3.06 479	2.22 479	4.25 432	2.59 464	3.75 515	0.84 495	2.75 510	1.35 502	3.15 509	2.60 512

IMH	3.21 499	1.85 501	1.48 427	3.25 512	2.69 509	4.07 504	2.02 494	4.41 505	3.80 500	2.72 480	7.11 508	4.75 496	2.92 492	5.92 468	2.55 462	3.85 518	0.88 501	2.78 512	1.36 504	3.19 511	2.59 511

WAO-8	4.40 503	1.82 499	1.79 447	2.34 498	2.20 497	9.19 516	1.53 469	6.09 515	16.46 523	3.94 498	7.84 514	7.32 506	3.72 502	9.41 513	3.31 475	2.00 494	1.07 509	2.44 505	1.37 505	2.50 495	1.68 496

Venus	4.40 503	1.82 499	1.79 447	2.34 498	2.20 497	9.19 516	1.53 469	6.09 515	16.46 523	3.94 498	7.84 514	7.32 506	3.72 502	9.41 513	3.31 475	2.00 494	1.07 509	2.44 505	1.37 505	2.50 495	1.68 496

WAO-6	2.81 495	1.60 493	1.46 422	2.36 500	2.28 502	3.55 495	2.29 504	4.21 503	4.56 507	2.36 471	4.51 490	4.88 497	2.66 489	4.60 438	4.07 484	1.72 492	1.15 512	2.31 499	1.46 507	2.31 492	1.85 499

LVE	3.31 500	1.67 494	1.64 436	2.85 505	2.42 505	3.20 492	2.26 503	4.78 508	5.05 509	2.35 469	6.91 505	6.02 504	2.37 482	9.15 507	2.17 459	3.19 508	1.08 511	2.38 502	1.47 508	2.81 502	2.40 508

TorneroNet-64	5.30 509	2.03 503	1.74 446	3.43 515	2.81 510	10.09 518	2.12 498	9.10 522	17.12 528	4.96 511	9.27 519	10.72 521	3.70 501	9.20 508	4.55 486	3.31 510	0.84 495	2.88 513	1.55 509	3.49 512	3.04 515

TorneroNet	10.70 521	2.03 503	1.82 450	3.43 515	3.01 513	43.83 537	2.22 502	8.87 521	67.47 543	7.17 520	27.36 532	10.68 520	3.85 504	8.67 506	7.65 501	3.59 513	0.88 501	3.04 514	1.57 510	3.71 513	3.17 516

MANE	6.19 510	0.59 415	1.03 339	0.93 465	1.22 483	13.38 523	2.69 509	12.81 525	17.94 529	8.21 522	10.82 521	14.72 523	11.68 519	11.39 523	11.90 514	0.59 465	0.50 475	0.52 451	1.76 511	0.55 442	0.54 440

UNDER WATER-64	5.27 508	2.32 509	8.78 508	3.93 521	3.54 519	7.61 514	3.03 515	5.84 514	14.19 519	4.04 500	4.04 487	9.39 515	6.26 513	5.93 469	8.48 505	3.60 514	1.51 515	3.13 515	1.88 512	4.29 519	3.61 520

UNDER WATER	5.08 507	2.33 510	5.55 497	3.94 522	3.51 518	5.20 512	2.72 511	5.61 513	16.52 525	3.84 497	4.60 492	9.21 514	5.89 511	5.90 467	8.66 506	3.75 515	1.34 513	3.18 517	1.88 512	4.33 520	3.61 520

KSHMR	8.75 517	2.06 506	2.11 463	3.53 517	3.11 514	4.13 505	2.69 509	5.60 512	61.37 542	3.00 491	55.83 542	4.98 501	2.45 485	4.49 436	2.61 466	3.46 512	1.55 516	3.14 516	1.94 514	3.72 514	3.18 517

DispFullNet	2.34 480	2.85 515	3.66 489	3.08 510	2.27 501	1.97 452	0.67 347	2.00 416	1.70 445	2.52 475	2.00 439	2.23 452	5.86 510	3.44 421	1.58 435	1.01 481	0.32 418	2.64 509	1.94 514	2.85 505	2.24 504

notaker	3.98 502	2.40 512	2.68 481	3.82 520	3.27 517	3.97 503	2.14 499	4.78 508	3.45 497	4.12 503	6.94 506	7.65 510	3.26 496	7.82 501	5.30 489	4.04 519	1.41 514	3.36 519	2.10 516	3.88 515	3.31 518

ktn	4.70 505	2.38 511	2.12 464	3.76 518	3.24 515	4.85 509	2.95 514	5.52 510	7.37 515	4.07 502	19.32 529	7.46 508	3.47 497	7.39 492	2.95 468	4.04 519	1.85 517	3.26 518	2.22 517	3.08 508	2.65 514

JetRed	6.91 514	8.80 525	25.96 529	2.85 505	3.25 516	13.98 526	11.87 522	6.25 517	4.28 505	4.45 505	4.56 491	6.69 505	5.46 509	7.46 495	14.05 517	2.59 501	3.31 520	2.59 508	2.29 518	4.20 518	3.36 519

HanzoNet	11.04 522	3.62 519	8.10 507	4.08 523	3.55 520	4.90 510	2.73 512	7.19 519	10.10 516	31.86 538	28.92 533	21.96 533	36.36 535	18.08 528	10.17 510	7.94 525	3.32 521	3.47 520	3.31 519	7.06 525	4.04 522

MADNet++	5.01 506	3.14 516	4.91 494	4.55 524	3.94 521	5.20 512	4.41 518	4.40 504	4.13 504	4.95 510	6.08 502	4.74 495	5.37 508	9.40 512	10.67 513	4.65 521	4.15 523	3.97 521	3.34 520	4.09 517	4.08 523

TCMNet-wrong-test	10.31 519	11.40 527	14.84 516	20.96 529	18.45 526	13.80 525	10.76 521	15.78 527	3.53 498	5.20 513	5.52 501	16.26 524	12.61 520	7.51 497	10.15 509	7.43 524	2.37 518	4.31 522	3.43 521	11.36 527	10.61 526

PML	51.67 540	36.25 536	13.28 515	7.46 525	20.81 527	108.69 543	232.22 544	8.72 520	27.82 534	87.01 543	269.67 544	69.67 543	61.95 543	24.76 536	14.20 518	9.74 528	3.40 522	9.62 527	4.70 522	18.74 531	4.72 524

DPSimNet_ROB	11.20 523	4.98 522	35.43 533	2.90 508	4.52 522	7.89 515	17.09 525	4.66 506	6.06 513	14.89 528	10.93 522	17.29 525	36.81 537	13.18 525	15.68 521	2.86 503	6.29 524	5.75 525	5.09 523	3.91 516	7.70 525

tt	6.58 513	0.26 88	6.10 501	3.77 519	2.16 496	11.55 520	19.63 526	13.33 526	5.74 511	2.96 489	2.65 469	4.97 500	6.33 515	3.81 425	7.24 496	9.15 526	11.32 531	5.89 526	6.24 524	6.03 522	2.55 510

U	9.45 518	0.21 12	0.58 93	0.47 75	53.11 537	61.27 542	0.24 18	0.70 22	0.52 43	0.36 19	0.28 6	0.29 5	0.35 35	0.33 1	0.26 5	0.19 142	0.11 6	60.50 538	8.88 525	0.17 50	0.13 12

Anonymous_2	1.30 417	0.55 402	0.82 250	0.52 178	0.58 371	1.01 329	0.64 337	1.25 224	0.97 185	0.96 168	0.78 104	1.33 343	1.29 409	1.03 155	0.74 291	0.62 468	0.64 487	1.06 487	9.63 526	1.16 483	0.49 430

DGTPSM_ROB	13.01 524	8.23 523	21.87 522	9.51 526	18.10 524	11.56 521	32.01 532	10.63 523	16.20 521	7.03 518	19.48 530	10.15 517	16.66 525	9.83 518	22.42 527	4.75 522	8.68 525	5.37 523	10.25 527	6.16 523	11.36 527

DPSMNet_ROB	13.02 525	8.23 523	21.91 523	9.53 527	18.11 525	11.56 521	32.02 533	10.64 524	16.23 522	7.05 519	19.49 531	10.16 518	16.66 525	9.85 519	22.43 528	4.77 523	8.68 525	5.38 524	10.26 528	6.17 524	11.36 527

DPSM_ROB	19.08 527	19.14 530	25.17 527	22.15 531	20.85 528	28.17 529	37.82 535	26.56 531	16.85 526	14.14 525	14.84 524	21.70 528	18.75 528	21.87 530	26.55 532	10.16 529	9.30 528	10.47 528	10.42 529	14.03 528	12.61 530

DPSM	19.08 527	19.14 530	25.17 527	22.15 531	20.85 528	28.17 529	37.82 535	26.56 531	16.85 526	14.14 525	14.84 524	21.70 528	18.75 528	21.87 530	26.55 532	10.16 529	9.30 528	10.47 528	10.42 529	14.03 528	12.61 530

ASD4	15.85 526	10.99 526	19.63 520	10.21 528	11.70 523	19.24 527	31.10 531	19.35 528	10.68 517	11.14 523	10.18 520	12.59 522	12.64 521	14.74 526	24.83 530	12.93 531	9.94 530	26.83 533	19.40 531	16.23 530	12.70 532

Selective-RAFT-Error	38.39 534	38.47 538	50.44 539	44.73 537	41.97 535	56.68 538	76.38 542	53.24 542	33.92 538	28.34 536	29.85 536	43.60 539	38.20 540	43.75 539	53.34 541	20.38 533	18.70 535	21.09 531	21.05 532	28.30 533	25.43 535

CasAABBNet	38.33 533	38.46 537	50.35 538	44.75 538	41.84 534	56.68 538	76.37 541	53.22 541	33.83 537	28.31 535	29.54 535	43.62 540	37.71 539	43.84 540	53.41 542	20.30 532	18.70 535	21.07 530	21.07 533	28.24 532	25.34 534

LSM0	42.82 538	38.75 539	50.81 540	47.07 539	109.38 543	57.00 540	76.02 540	53.74 543	33.71 536	29.02 537	30.41 537	43.87 541	37.22 538	43.91 541	53.54 543	20.52 534	18.62 534	21.10 532	21.11 534	28.41 534	42.22 537

LRCNet_RVC	22.74 529	32.10 535	21.97 524	29.84 533	26.23 530	4.42 507	0.81 389	22.66 529	2.02 467	26.93 534	29.26 534	23.06 535	15.59 524	23.84 532	18.88 524	31.75 535	19.90 537	34.65 534	32.13 535	30.54 535	28.32 536

AVERAGE_ROB	40.43 536	42.37 541	42.73 535	36.96 536	35.58 533	30.50 532	27.61 529	36.71 540	38.39 540	44.91 540	44.36 539	37.45 538	36.70 536	41.88 538	40.35 538	45.43 540	46.81 541	47.11 536	46.35 536	42.51 537	43.87 538

HaxPig	38.92 535	41.40 540	41.64 534	29.95 534	32.27 531	28.90 531	27.60 528	29.73 534	37.71 539	43.82 539	43.87 538	33.17 536	35.56 534	41.53 537	40.37 539	43.94 539	47.51 542	45.82 535	47.08 537	42.38 536	44.15 539

MEDIAN_ROB	42.00 537	44.40 542	44.29 537	35.15 535	34.95 532	31.28 536	29.60 530	35.88 539	40.02 541	47.20 541	46.64 540	37.37 537	38.48 541	44.35 542	42.45 540	48.03 541	49.39 543	49.71 537	49.03 538	45.14 538	46.65 540

Anonymous_1	43.04 539	18.73 529	24.79 526	21.81 530	46.26 536	27.80 528	37.60 534	28.08 533	16.14 520	14.66 527	14.30 523	20.65 527	17.88 527	21.56 529	25.94 531	117.93 542	8.92 527	100.65 539	126.50 539	158.64 543	12.08 529

FADE	26.59 531	4.78 521	20.96 521	1.89 494	1.92 495	2.91 485	2.00 493	5.58 511	5.04 508	2.92 487	2.16 451	4.13 490	14.18 523	10.23 520	8.46 504	188.09 543	2.77 519	123.78 540	127.92 540	1.06 481	1.10 488

xxxxx1	54.10 541	25.67 532	27.13 530	113.43 540	96.96 540	30.69 533	47.44 537	32.38 535	25.60 530	17.75 529	17.27 526	21.81 530	21.02 530	24.43 533	33.82 534	33.37 536	40.54 538	157.71 541	175.86 541	66.16 539	72.93 541

tt_ll	54.10 541	25.67 532	27.13 530	113.43 540	96.96 540	30.69 533	47.44 537	32.38 535	25.60 530	17.75 529	17.27 526	21.81 530	21.02 530	24.43 533	33.82 534	33.37 536	40.54 538	157.71 541	175.86 541	66.16 539	72.93 541

ff	54.10 541	25.67 532	27.13 530	113.43 540	96.96 540	30.69 533	47.44 537	32.38 535	25.60 530	17.75 529	17.27 526	21.81 530	21.02 530	24.43 533	33.82 534	33.37 536	40.54 538	157.71 541	175.86 541	66.16 539	72.93 541

test_example2	192.40 544	210.76 544	206.48 544	199.83 544	204.73 544	172.94 544	183.52 543	133.93 544	133.41 544	191.38 544	196.19 543	187.13 544	178.77 544	205.33 544	208.00 544	222.09 544	238.72 544	186.54 544	190.54 544	227.34 544	170.31 544

ccccc	497.63 545	492.34 545	595.97 545	530.87 545	530.37 545	478.08 545	442.62 545	491.76 545	343.70 545	448.18 545	520.80 545	476.12 545	550.57 545	541.64 545	605.32 545	663.49 545	459.54 545	353.94 545	309.79 545	586.66 545	530.90 545

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