Low-res two-view results

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

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

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

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

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

IGEV-RUCA	0.81 18	0.15 1	1.13 4	0.52 117	0.32 184	2.13 98	0.51 185	3.46 40	1.71 21	0.95 79	0.16 7	0.24 33	0.55 86	2.81 90	0.41 41	0.12 392	0.21 431	0.20 444	0.25 412	0.21 339	0.20 351

riskmin	1.88 126	0.15 1	2.11 79	1.38 240	0.88 285	2.40 125	0.04 19	5.93 188	6.10 251	2.25 105	1.34 51	6.06 288	5.08 351	2.78 89	1.01 168	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.06 193

Selective-IGEV	1.23 66	0.18 3	1.13 4	0.07 17	0.17 109	2.38 123	0.54 190	6.10 193	2.51 47	0.41 48	3.20 112	0.26 36	0.29 34	6.94 245	0.16 6	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.11 354	0.04 113	0.10 262

Reg-Stereo(zero)	1.60 95	0.19 4	2.59 120	0.45 109	0.47 226	1.64 53	0.23 112	3.22 27	5.87 235	4.29 159	3.01 104	4.49 236	1.64 180	2.47 84	1.16 183	0.00 1	0.08 345	0.00 1	0.13 361	0.01 11	0.10 262

RSM	1.21 64	0.20 5	1.30 11	0.12 31	0.06 24	2.48 132	0.51 185	3.78 59	2.74 65	0.48 57	2.38 89	2.18 139	0.28 30	6.77 231	0.56 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 368	0.07 180	0.05 175

EGLCR-Stereo	1.04 45	0.20 5	2.00 63	1.14 205	0.16 101	2.50 134	0.11 55	4.96 121	2.61 53	0.79 75	0.07 5	1.46 113	0.37 54	3.96 118	0.23 14	0.01 208	0.05 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 212

PSM-AAD	3.33 281	0.20 5	1.47 19	0.73 146	0.54 244	2.55 142	6.19 438	4.97 122	3.27 107	10.92 415	11.92 353	2.95 158	9.59 434	7.90 303	0.82 131	0.01 208	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.04 113	2.47 467

GrayStereo	3.74 312	0.20 5	1.94 54	1.55 265	0.60 250	3.12 219	8.22 460	5.76 178	3.32 113	10.40 404	16.66 408	5.81 283	8.60 420	6.57 218	1.37 199	0.01 208	0.00 1	0.01 341	0.63 456	0.02 42	0.04 142

knoymous	1.36 78	0.21 9	1.68 35	0.20 58	0.49 231	1.58 46	0.11 55	5.15 134	2.40 43	4.62 170	1.77 67	4.56 238	0.45 76	3.23 97	0.63 88	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 18

test-3	1.86 121	0.21 9	2.46 106	1.03 188	0.22 145	1.38 30	0.83 270	4.65 105	5.04 203	7.26 300	1.78 69	4.10 215	0.41 68	6.53 217	0.76 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 421	0.18 316	0.14 304

test_1	1.85 120	0.21 9	2.45 103	1.02 186	0.22 145	1.37 29	0.82 266	4.66 107	5.06 204	7.02 283	1.73 65	4.09 213	0.41 68	6.51 214	0.76 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 421	0.18 316	0.14 304

AIO-Stereo	0.94 28	0.22 12	1.20 9	0.06 14	0.08 46	2.36 119	0.62 215	5.50 167	2.61 53	0.30 21	3.32 115	0.41 63	0.25 20	1.12 24	0.17 8	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.35 438	0.06 163	0.12 289

test_3	1.88 126	0.22 12	2.75 141	0.96 178	0.22 145	1.28 23	0.77 254	4.62 100	5.87 235	6.55 264	1.84 71	4.28 226	0.45 76	6.48 211	0.76 116	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.28 420	0.17 305	0.14 304

MonSter	0.46 3	0.23 14	1.44 16	0.05 11	0.77 275	1.17 12	0.01 2	3.17 26	0.72 2	0.28 16	0.18 11	0.07 1	0.04 1	0.83 11	0.17 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 262	0.00 1	0.01 18

IGEV-Stereo++	0.74 11	0.23 14	1.31 12	0.06 14	1.62 337	1.95 81	0.01 2	3.29 30	1.81 23	0.38 35	1.68 64	0.10 6	1.16 144	0.91 13	0.19 11	0.01 208	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.01 18

ttt	3.86 325	0.23 14	2.34 97	2.22 370	1.68 345	4.36 306	0.28 125	12.45 394	11.09 393	6.90 280	11.85 351	4.08 212	3.28 252	8.47 346	7.85 398	0.06 364	0.04 287	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.03 98

RSM++	1.02 40	0.24 17	1.33 13	0.86 159	0.04 12	2.78 175	0.30 135	2.63 12	2.67 56	0.48 57	1.95 73	0.52 75	0.25 20	5.50 166	0.57 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 376	0.11 240	0.09 240

U	2.12 153	0.25 18	2.47 109	0.17 52	8.09 481	10.63 420	0.00 1	3.08 20	0.87 7	0.24 11	0.45 20	0.17 11	0.08 2	0.69 6	0.15 5	0.00 1	0.00 1	9.89 487	5.19 497	0.01 11	0.01 18

test_sample2	2.32 183	0.25 18	3.38 212	2.08 351	0.41 209	2.58 147	0.15 83	9.50 302	4.97 202	3.66 143	4.86 159	4.29 228	3.26 251	5.83 175	1.09 174	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.03 98

Any-RAFT	2.18 163	0.25 18	1.94 54	1.37 238	0.80 278	5.01 326	0.56 196	8.51 272	5.58 225	4.01 155	4.85 158	5.44 270	2.26 209	2.45 83	0.35 27	0.00 1	0.15 402	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.02 59

CAS	2.24 168	0.25 18	1.86 43	11.21 485	3.86 436	1.67 56	0.02 13	3.87 64	2.67 56	0.41 48	1.63 60	0.24 33	0.27 28	1.50 43	0.74 109	9.43 492	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.01 11	5.21 479

rvit_stereo_0083	1.03 42	0.26 22	3.09 191	0.49 115	0.09 52	1.27 21	0.24 114	2.72 13	4.60 188	0.38 35	0.77 30	0.78 90	1.18 146	4.35 131	0.33 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 98

test_sample1	2.31 181	0.26 22	3.29 205	2.08 351	0.46 219	2.62 156	0.05 27	9.88 313	4.23 169	3.90 151	3.92 134	3.49 187	4.44 320	5.67 170	1.88 244	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.03 98

MGS-Stereo	1.10 51	0.26 22	2.45 103	0.58 128	0.06 24	1.84 73	0.67 229	2.16 8	3.42 119	1.03 81	6.13 203	0.49 72	0.36 51	1.43 38	0.62 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 414	0.00 1

11t1	1.62 96	0.26 22	2.53 113	2.37 387	0.24 152	2.58 147	0.06 31	6.66 226	3.00 85	3.40 137	3.01 104	1.14 100	1.94 195	4.18 124	0.91 155	0.01 208	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.03 98

GMM-Stereo	3.32 279	0.27 26	2.52 112	0.82 153	0.48 228	2.27 110	4.91 425	5.06 128	3.08 92	7.06 287	16.72 409	6.21 292	3.70 277	7.60 284	1.16 183	0.04 343	0.00 1	0.00 1	0.04 317	0.10 221	4.45 474

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

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

x	1.73 105	0.28 27	2.49 110	1.91 316	0.17 109	2.10 93	0.83 270	8.74 284	3.55 127	3.28 132	2.12 83	3.10 168	1.96 196	2.90 92	1.12 177	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.03 98

MM-Stereo_test2	0.99 36	0.29 30	2.26 91	1.34 231	0.12 78	1.78 71	0.53 187	4.71 108	3.31 112	0.76 73	0.80 31	0.50 74	0.35 49	1.86 63	0.73 107	0.00 1	0.05 301	0.00 1	0.07 331	0.26 363	0.06 193

GREAT-IGEV	0.72 10	0.29 30	1.91 48	1.31 227	0.40 205	1.41 34	0.08 43	2.29 9	2.48 44	0.18 5	0.69 27	0.10 6	0.34 48	1.72 54	0.37 34	0.00 1	0.09 354	0.00 1	0.22 401	0.10 221	0.41 404

FoundationStereo	0.26 1	0.29 30	1.25 10	0.24 66	0.10 59	0.41 2	0.07 38	0.57 1	0.80 5	0.24 11	0.03 2	0.09 5	0.37 54	0.46 2	0.12 2	0.03 324	0.03 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 18

fffft	0.97 31	0.29 30	1.69 36	0.03 1	0.05 15	2.12 97	0.65 223	3.44 39	1.87 27	0.34 29	0.60 24	0.23 30	0.20 13	6.69 227	0.89 151	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.18 316	0.09 240
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.70 8	0.29 30	1.62 27	0.16 51	0.06 24	1.95 81	0.45 166	0.88 2	0.74 3	0.55 63	0.51 21	0.14 9	0.09 3	6.32 198	0.20 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

mmm	2.50 206	0.29 30	3.22 201	1.98 332	0.32 184	3.72 271	0.12 61	9.45 301	4.05 158	5.84 210	10.80 330	2.47 145	2.86 240	4.07 122	0.75 114	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.01 262	0.03 86	0.02 59

AEACV	0.80 15	0.29 30	1.70 37	0.96 178	0.24 152	2.03 88	0.88 284	3.50 43	0.88 8	0.34 29	0.20 12	0.29 43	2.01 197	1.77 59	0.33 23	0.00 1	0.03 258	0.00 1	0.29 421	0.10 221	0.09 240

GLC_STEREO	0.75 12	0.29 30	1.19 8	0.55 122	0.01 1	1.98 85	0.57 205	3.07 19	3.02 88	0.90 78	1.48 54	0.19 13	0.40 61	0.93 14	0.36 30	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.02 59

Prome-Stereo	3.65 306	0.29 30	1.92 50	0.91 165	0.49 231	2.07 90	4.75 423	4.41 85	3.23 105	9.32 378	20.63 439	4.06 211	7.19 396	7.70 291	1.17 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 139	4.72 478

SGStereo	0.69 7	0.30 39	1.15 6	0.25 68	0.12 78	1.26 19	0.29 129	1.87 6	0.62 1	0.50 60	0.51 21	0.08 3	0.11 5	6.67 226	0.09 1	0.01 208	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 18

1111x	4.25 357	0.30 39	4.31 285	1.47 252	0.37 199	5.10 327	0.32 137	12.86 407	9.82 369	6.01 222	9.73 308	8.78 350	5.97 372	9.43 393	10.39 437	0.06 364	0.03 258	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.04 142

qqq	1.93 134	0.30 39	2.96 170	1.40 242	0.05 15	1.96 84	0.39 152	8.45 267	3.33 114	3.06 125	3.84 130	4.67 241	2.70 227	4.40 132	0.96 160	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.03 98

s12784h	1.89 129	0.30 39	2.57 117	0.11 29	0.09 52	4.18 297	0.13 70	6.61 224	7.44 307	3.62 142	4.28 143	0.59 82	0.81 114	6.61 221	0.46 58	0.01 208	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.00 1

PAM	3.38 284	0.31 43	5.61 362	1.37 238	0.71 268	7.60 384	0.38 151	8.94 287	3.55 127	5.54 198	4.69 153	16.09 432	7.03 394	3.67 107	1.02 169	0.00 1	0.21 431	0.00 1	0.38 440	0.07 180	0.41 404

RAFT-Stereo-weight	1.67 98	0.31 43	1.57 23	0.97 181	0.15 94	3.19 226	0.77 254	5.06 128	6.19 261	4.96 181	3.38 121	2.83 154	0.35 49	2.87 91	0.74 109	0.01 208	0.06 318	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 59

ffm	2.90 240	0.31 43	3.97 261	1.34 231	0.98 297	2.80 178	0.48 170	4.53 93	10.19 375	6.29 249	9.23 291	5.59 273	3.72 282	8.00 309	0.46 58	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.04 142

ff1	3.45 294	0.31 43	3.97 261	1.34 231	0.98 297	2.80 178	0.48 170	4.53 93	10.19 375	6.29 249	9.23 291	5.59 273	3.72 282	10.11 404	9.35 425	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.04 142

mmx	3.86 325	0.31 43	3.97 261	1.34 231	0.98 297	2.80 178	0.48 170	12.18 390	10.66 388	6.29 249	9.23 291	5.59 273	3.72 282	10.11 404	9.35 425	0.05 355	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.04 142

xxx	3.86 325	0.31 43	3.98 265	1.34 231	0.98 297	2.80 178	0.48 170	12.18 390	10.66 388	6.29 249	9.23 291	5.59 273	3.72 282	10.11 404	9.35 425	0.05 355	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.04 142

PFNet+	2.35 186	0.31 43	3.69 240	0.79 150	0.17 109	3.15 224	0.75 250	4.52 92	6.30 263	7.90 327	6.34 216	2.53 146	1.18 146	7.72 294	1.62 222	0.03 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 98

KYRaft	3.59 302	0.31 43	1.84 42	0.76 148	0.46 219	2.29 111	4.04 407	4.75 110	3.25 106	8.93 369	19.47 432	6.62 306	5.07 350	7.79 298	0.71 103	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.01 262	0.04 113	5.38 481

SST-Stereo	2.75 224	0.31 43	2.78 147	1.33 229	0.33 189	3.99 290	0.82 266	5.60 170	3.93 147	10.92 415	6.19 207	5.00 255	4.23 305	8.66 357	0.74 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.03 98

xxxx	4.51 369	0.31 43	2.77 145	1.69 284	0.47 226	7.74 386	0.07 38	14.04 424	7.91 326	5.82 208	8.97 286	9.34 356	3.41 263	7.33 271	20.24 472	0.05 355	0.03 258	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.04 142

LG-Stereo	0.79 14	0.32 53	3.96 260	0.04 9	0.15 94	1.19 14	0.18 96	3.52 46	2.95 76	0.32 28	1.77 67	0.22 29	0.14 9	0.39 1	0.43 46	0.01 208	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.11 240	0.02 59

PAM_32	3.50 295	0.32 53	5.22 342	1.32 228	0.53 242	7.49 378	0.39 152	9.52 305	3.91 145	5.22 190	5.28 183	16.75 438	7.44 400	4.61 138	0.90 154	0.00 1	0.20 428	0.00 1	0.39 443	0.09 210	0.39 399

dual_stereo	0.56 5	0.32 53	1.08 3	0.07 17	0.11 68	0.77 6	0.03 17	3.60 47	1.17 17	0.12 1	0.03 2	0.20 17	0.11 5	2.77 88	0.51 73	0.00 1	0.14 395	0.00 1	0.16 368	0.00 1	0.02 59

rvit_stereo_0075_2	2.00 143	0.32 53	5.49 354	0.60 131	1.98 365	1.77 69	0.10 51	7.24 243	5.70 228	2.90 121	4.06 136	3.11 169	0.56 88	5.32 160	0.76 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.16 326

AE-Stereo	1.44 83	0.32 53	2.69 131	1.58 270	0.20 138	2.24 108	0.59 207	6.01 189	5.70 228	1.18 90	3.17 111	1.02 96	0.78 111	1.73 55	0.83 132	0.02 288	0.18 418	0.00 1	0.29 421	0.11 240	0.07 212

CASnet	0.98 32	0.32 53	1.62 27	0.65 140	0.07 32	2.11 95	0.14 77	3.50 43	4.03 154	3.77 149	1.41 52	0.31 48	0.29 34	0.80 10	0.57 79	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-RAFT	1.69 100	0.32 53	3.29 205	0.92 169	0.18 123	3.89 284	0.06 31	4.22 77	4.00 151	1.47 93	1.98 74	3.07 167	2.81 236	6.35 202	0.89 151	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.21 395	0.05 139	0.00 1

DisPM	2.43 194	0.32 53	3.04 180	1.76 294	0.18 123	3.46 238	0.65 223	5.13 131	4.88 199	8.59 356	7.04 238	2.84 155	1.03 129	8.85 370	0.83 132	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.02 59

BUS	2.49 203	0.32 53	3.05 185	0.46 110	0.46 219	7.12 369	0.50 182	9.05 289	4.69 191	6.11 230	6.15 204	5.29 264	0.83 115	3.91 113	1.77 236	0.01 208	0.03 258	0.03 389	0.00 1	0.04 113	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 216	0.32 53	3.05 185	0.46 110	0.46 219	7.13 371	1.63 346	9.05 289	4.69 191	6.11 230	6.15 204	6.26 293	2.54 218	3.91 113	1.91 246	0.01 208	0.03 258	0.03 389	0.00 1	0.04 113	0.00 1

psmg	3.10 256	0.32 53	3.05 185	0.54 119	0.46 219	8.68 394	2.84 380	9.87 312	4.69 191	8.08 332	8.69 278	6.26 293	2.54 218	3.91 113	1.91 246	0.01 208	0.04 287	0.06 412	0.00 1	0.11 240	0.00 1

R-Stereo Train	2.44 196	0.32 53	1.93 51	0.94 172	0.16 101	3.67 262	0.61 212	6.37 209	3.08 92	9.14 372	17.44 422	1.80 126	0.77 108	1.76 57	0.70 99	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 98

RAFT-Stereo	2.44 196	0.32 53	1.93 51	0.94 172	0.16 101	3.67 262	0.61 212	6.37 209	3.08 92	9.14 372	17.44 422	1.80 126	0.77 108	1.76 57	0.70 99	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 98
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	4.20 351	0.32 53	2.76 144	0.63 137	0.69 263	6.95 366	1.69 350	11.96 378	8.36 340	8.83 363	12.17 360	15.18 424	4.21 303	6.91 241	3.30 310	0.02 288	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MDST_ROB	8.37 440	0.32 53	9.03 424	4.18 461	2.42 387	26.86 487	6.14 437	19.36 473	13.52 419	27.09 481	22.75 449	9.47 359	4.74 336	15.06 457	6.34 377	0.02 288	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.13 297

SGM-Forest	4.96 377	0.32 53	2.84 156	1.21 210	0.64 257	10.23 413	6.64 449	11.55 365	10.98 392	10.94 417	13.59 379	11.65 397	4.30 312	8.94 374	4.63 350	0.11 388	0.04 287	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.46 415
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LGtest1	0.42 2	0.33 69	1.42 15	0.13 45	0.16 101	0.98 8	0.01 2	2.30 10	0.96 10	0.21 9	0.07 5	0.08 3	0.10 4	1.10 22	0.31 21	0.01 208	0.09 354	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.02 59

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 15	0.33 69	2.51 111	0.25 68	0.53 242	1.93 79	0.27 124	5.07 130	1.05 12	0.47 56	0.68 26	0.64 84	0.22 17	0.95 16	0.65 90	0.00 1	0.05 301	0.00 1	0.19 388	0.03 86	0.16 326

UGAM-zero	3.51 296	0.33 69	4.44 293	0.88 161	0.65 258	3.52 253	0.16 88	11.35 359	2.71 60	5.09 187	5.82 194	15.28 425	9.14 429	8.38 340	1.61 221	0.00 1	0.16 410	0.00 1	0.46 451	0.02 42	0.19 345

MIF-Stereo (partial)	1.29 73	0.33 69	3.02 175	0.03 1	1.12 309	1.26 19	0.13 70	4.46 88	3.75 135	0.35 31	2.39 90	0.31 48	0.74 103	6.09 183	1.76 235	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.04 142

UniTT-Stereo	0.83 19	0.33 69	1.98 59	0.92 169	1.27 318	0.54 4	0.11 55	1.35 3	2.94 75	1.67 97	2.09 78	0.20 17	0.31 44	1.57 46	1.07 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 292	0.01 18

NF-Stereo	2.24 168	0.33 69	3.00 171	2.04 346	0.10 59	3.46 238	0.43 161	6.51 221	3.17 99	6.84 273	5.24 178	2.67 152	1.34 156	8.17 330	1.53 212	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 18

OCTAStereo	2.24 168	0.33 69	3.03 177	2.04 346	0.10 59	3.45 237	0.43 161	6.50 218	3.17 99	6.84 273	5.20 173	2.65 149	1.33 154	8.18 331	1.56 216	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 18

RAFT_R40	2.71 220	0.33 69	3.00 171	1.26 216	0.30 175	3.83 282	1.00 302	5.69 174	4.29 170	9.69 387	6.33 215	5.02 257	4.02 295	8.58 352	0.86 141	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.02 59

RE-Stereo	2.25 173	0.33 69	3.03 177	2.04 346	0.10 59	3.47 240	0.43 161	6.50 218	3.18 102	6.84 273	5.20 173	2.65 149	1.34 156	8.18 331	1.58 218	0.01 208	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.02 42	0.01 18

TVStereo	2.25 173	0.33 69	3.03 177	2.04 346	0.10 59	3.47 240	0.43 161	6.50 218	3.18 102	6.84 273	5.20 173	2.65 149	1.34 156	8.18 331	1.58 218	0.01 208	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.02 42	0.01 18

CFNet-RSSM	2.11 152	0.33 69	2.71 135	1.04 193	0.30 175	3.21 228	0.41 157	6.67 227	6.96 290	5.62 200	4.58 151	5.40 269	1.71 183	1.86 63	0.87 143	0.00 1	0.08 345	0.00 1	0.32 431	0.02 42	0.02 59

Gwc-CoAtRS	2.02 146	0.33 69	2.61 123	1.04 193	0.30 175	3.56 255	0.40 156	5.89 187	5.94 241	5.08 186	5.01 164	5.55 272	1.72 184	1.60 48	0.91 155	0.01 208	0.09 354	0.00 1	0.25 412	0.01 11	0.02 59

FACV-RUCA	2.21 166	0.34 81	3.59 231	1.30 225	2.90 399	2.22 107	1.25 323	7.98 258	5.71 232	3.59 141	7.21 242	1.14 100	1.60 178	3.12 96	1.46 206	0.01 208	0.03 258	0.10 426	0.04 317	0.35 392	0.17 331

LoS	0.91 27	0.34 81	2.10 78	0.38 101	0.13 85	2.47 130	0.26 121	5.00 126	2.74 65	0.89 77	0.21 13	0.49 72	0.36 51	1.97 69	0.67 95	0.02 288	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.01 18
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	1.99 142	0.34 81	2.71 135	0.26 70	0.06 24	2.29 111	0.48 170	4.89 116	14.65 427	2.81 118	5.51 189	0.78 90	3.21 250	1.44 39	0.33 23	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.07 180	0.02 59

DCANet-4	2.03 147	0.34 81	5.30 346	0.31 79	0.18 123	1.69 60	0.12 61	4.95 119	8.55 348	5.78 203	5.17 168	1.12 99	2.82 237	2.11 76	1.92 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.18 335

tt	83.26 526	0.34 81	99.99 534	79.40 526	93.18 527	100.00 534	100.00 535	100.00 537	99.95 532	60.33 517	47.63 504	99.98 536	99.96 533	99.98 534	100.00 538	92.42 528	99.82 532	73.83 528	73.63 525	88.42 528	56.35 522

test_4	2.38 190	0.34 81	2.68 129	0.08 22	0.11 68	3.69 266	1.14 316	3.33 33	3.34 117	4.03 156	17.35 421	3.31 177	0.51 80	6.28 193	1.15 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 354	0.16 292	0.01 18

AAGNet	3.41 289	0.34 81	2.45 103	1.78 298	0.39 203	3.69 266	1.05 307	4.79 111	4.61 189	9.62 385	7.74 261	4.98 251	6.38 379	7.34 272	13.02 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.04 142

PSM-softLoss	2.24 168	0.34 81	3.42 218	1.81 302	0.17 109	2.74 168	0.39 152	6.17 199	2.92 73	6.26 244	6.29 213	2.96 159	0.97 124	8.68 358	1.71 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.02 59

KMStereo	2.24 168	0.34 81	3.42 218	1.81 302	0.17 109	2.74 168	0.39 152	6.17 199	2.92 73	6.26 244	6.29 213	2.96 159	0.97 124	8.68 358	1.71 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.02 59

FENet	2.19 164	0.34 81	3.04 180	2.05 350	0.26 162	2.82 189	0.13 70	7.02 240	5.55 222	4.97 182	1.94 72	4.91 250	3.39 260	4.71 139	2.50 282	0.02 288	0.03 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 353

SMoEStereo_RVC	0.95 29	0.35 91	1.37 14	0.63 137	0.07 32	2.07 90	0.16 88	2.88 16	1.68 20	0.30 21	1.23 48	0.19 13	0.28 30	6.80 232	0.84 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 240	0.13 297

tt45	1.09 50	0.35 91	1.49 20	0.39 102	0.23 150	3.50 247	0.14 77	3.35 34	1.81 23	0.36 32	2.04 76	0.27 38	0.26 26	6.84 235	0.63 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 292	0.03 98

Pointernet	0.84 20	0.35 91	2.00 63	0.12 31	0.13 85	1.77 69	0.06 31	4.87 115	2.53 49	0.14 3	2.11 80	0.76 89	0.44 75	1.02 19	0.32 22	0.00 1	0.04 287	0.00 1	0.15 365	0.02 42	0.01 18

CES	1.56 91	0.35 91	1.44 16	0.42 105	7.70 480	2.66 164	0.13 70	4.89 116	2.53 49	0.25 13	1.10 40	0.33 55	0.31 44	1.61 49	0.58 83	0.01 208	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.54 416	6.26 483

iRaft-Stereo_20w	2.56 208	0.35 91	4.98 323	0.37 98	0.67 261	3.47 240	0.59 207	12.57 402	3.89 143	6.10 229	6.23 210	1.49 114	2.24 205	6.65 224	0.86 141	0.00 1	0.19 424	0.00 1	0.33 433	0.08 192	0.22 355

DAS	3.74 312	0.35 91	5.19 340	1.99 334	3.74 428	2.36 119	3.22 389	7.77 251	9.27 358	8.70 357	12.08 356	4.45 233	5.43 361	8.39 341	1.71 230	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.02 59

SepStereo	3.78 318	0.35 91	5.19 340	1.99 334	3.74 428	2.36 119	3.22 389	7.77 251	9.27 358	8.70 357	12.08 356	4.45 233	5.43 361	9.18 383	1.71 230	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.02 59

NRIStereo	2.14 156	0.35 91	2.65 128	1.10 198	0.14 90	3.05 211	0.86 281	5.35 157	3.18 102	6.24 241	3.36 120	4.17 219	1.82 193	8.12 323	2.01 254	0.00 1	0.10 366	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.19 345

CRE-IMP	1.95 136	0.35 91	2.68 129	0.27 74	0.17 109	3.90 285	0.85 280	5.14 132	2.87 71	5.74 202	4.14 139	3.49 187	0.83 115	6.40 203	1.80 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.19 345

cross-raft	2.03 147	0.35 91	2.78 147	1.10 198	0.16 101	3.77 278	0.48 170	7.03 241	3.75 135	5.06 185	5.55 190	6.26 293	1.41 160	1.75 56	0.89 151	0.01 208	0.07 334	0.00 1	0.19 388	0.03 86	0.03 98

MM-Stereo_test1	1.57 92	0.36 101	2.19 89	1.17 208	0.35 194	2.39 124	0.56 196	4.53 93	5.21 210	3.67 144	1.65 62	0.40 60	0.84 118	6.90 240	0.80 129	0.00 1	0.03 258	0.00 1	0.00 1	0.31 380	0.03 98

MSKI-zero shot	2.00 143	0.36 101	2.15 80	0.81 151	0.25 155	2.69 166	0.29 129	6.16 197	2.34 42	4.31 160	7.52 249	3.70 199	0.25 20	8.42 344	0.41 41	0.01 208	0.13 391	0.00 1	0.25 412	0.03 86	0.02 59

RAFT-Test	2.17 161	0.36 101	3.40 216	1.05 195	0.34 191	4.90 323	0.69 234	6.27 203	3.98 149	4.65 174	7.02 235	6.30 296	1.12 134	1.81 60	0.99 165	0.01 208	0.17 414	0.00 1	0.34 435	0.02 42	0.02 59

MC-Stereo	1.47 85	0.36 101	2.54 114	1.99 334	0.12 78	1.90 76	0.12 61	4.47 90	2.83 69	3.31 135	3.44 124	0.56 80	1.47 164	5.39 163	0.47 64	0.00 1	0.04 287	0.00 1	0.21 395	0.07 180	0.04 142

FTStereo	4.55 373	0.36 101	2.18 88	0.94 172	0.38 201	2.60 152	8.82 463	4.98 124	3.17 99	10.88 414	30.35 473	5.60 277	7.60 406	7.62 286	1.55 215	0.17 406	0.00 1	0.05 408	0.00 1	0.03 86	3.80 472

pcwnet_v2	4.20 351	0.36 101	8.53 420	1.33 229	1.12 309	3.43 236	0.41 157	12.85 406	14.16 422	9.90 393	14.29 387	5.90 285	3.03 244	6.20 190	2.06 258	0.01 208	0.05 301	0.04 401	0.02 285	0.16 292	0.18 335

test_xeample	4.13 345	0.36 101	2.75 141	1.23 212	0.51 237	3.96 289	0.13 70	12.63 403	7.65 313	7.49 310	10.86 334	3.29 176	3.36 255	6.71 229	21.53 477	0.02 288	0.03 258	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.04 142

999	1.25 69	0.37 108	1.63 29	1.15 206	0.34 191	3.03 209	0.66 226	3.41 37	2.27 34	0.30 21	3.20 112	0.19 13	0.25 20	7.23 266	0.85 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 292	0.01 18

DCVSM-stereo	3.13 258	0.37 108	2.95 168	1.51 256	0.80 278	2.75 173	0.49 180	6.79 232	5.25 211	11.43 423	5.57 191	10.79 382	5.30 355	5.25 157	2.95 296	0.03 324	0.09 354	0.03 389	0.00 1	0.12 257	0.09 240

test_sample3	2.87 237	0.37 108	4.45 294	1.95 327	0.59 248	4.69 318	0.16 88	11.50 364	6.45 273	5.82 208	6.44 218	3.76 202	2.64 223	6.01 181	2.41 279	0.01 208	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.05 175

trnet	0.99 36	0.37 108	1.89 46	0.08 22	0.19 133	1.68 59	0.02 13	4.12 75	6.41 270	0.70 70	1.57 57	0.46 69	0.67 97	1.15 26	0.41 41	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

DEmStereo	3.79 319	0.37 108	3.69 240	0.17 52	0.17 109	5.28 333	2.54 369	4.35 80	3.70 131	8.21 340	20.15 434	5.13 261	10.38 440	7.65 287	3.85 333	0.01 208	0.01 153	0.01 341	0.00 1	0.02 42	0.06 193

PMTNet	1.41 81	0.37 108	2.06 68	0.26 70	0.15 94	2.94 201	0.34 143	3.39 35	5.33 215	1.00 80	1.27 49	0.28 42	0.93 121	4.04 121	0.74 109	5.00 478	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.01 18

Occ-G	0.98 32	0.38 114	1.82 41	0.15 48	0.18 123	1.45 36	0.69 234	3.15 24	2.25 33	1.45 92	0.59 23	5.06 258	0.54 85	0.75 8	0.77 122	0.00 1	0.03 258	0.00 1	0.17 376	0.16 292	0.01 18

ICVP	2.32 183	0.38 114	2.89 166	0.92 169	0.70 267	2.55 142	0.87 283	9.97 316	3.99 150	4.13 157	8.97 286	2.71 153	1.69 182	2.52 85	3.52 324	0.05 355	0.24 442	0.01 341	0.01 262	0.11 240	0.13 297
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
XX-Stereo	2.71 220	0.38 114	5.96 371	2.25 371	2.20 378	1.54 45	0.21 106	5.44 163	3.05 89	2.28 107	16.16 401	7.03 312	0.24 19	6.19 188	0.79 126	0.00 1	0.15 402	0.00 1	0.23 404	0.13 271	0.04 142

GES	2.49 203	0.38 114	4.29 284	1.58 270	0.05 15	4.58 315	1.07 310	9.70 309	3.39 118	5.21 189	6.64 221	1.84 129	3.36 255	4.86 142	2.54 285	0.06 364	0.01 153	0.06 412	0.01 262	0.12 257	0.03 98

S2M2	0.46 3	0.39 118	1.17 7	0.37 98	0.17 109	1.14 10	0.01 2	1.46 4	1.83 25	0.19 7	0.87 33	0.13 8	0.19 12	0.57 3	0.43 46	0.01 208	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.21 339	0.00 1

SMFormer	3.54 298	0.39 118	3.61 233	1.69 284	0.11 68	2.85 193	0.29 129	12.46 395	10.41 380	7.16 293	10.23 316	4.78 245	4.45 321	8.71 362	3.51 320	0.07 373	0.05 301	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.04 142

tta	3.54 298	0.39 118	3.61 233	1.69 284	0.11 68	2.85 193	0.29 129	12.46 395	10.41 380	7.16 293	10.23 316	4.78 245	4.45 321	8.71 362	3.51 320	0.07 373	0.05 301	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.03 98

qqq1	3.38 284	0.39 118	3.61 233	1.69 284	0.11 68	2.85 193	0.29 129	12.46 395	10.41 380	7.16 293	10.23 316	4.78 245	4.45 321	8.71 362	0.30 18	0.07 373	0.05 301	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.03 98

fff1	3.38 284	0.39 118	3.61 233	1.69 284	0.11 68	2.85 193	0.29 129	12.46 395	10.41 380	7.16 293	10.23 316	4.78 245	4.45 321	8.71 362	0.30 18	0.07 373	0.05 301	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.03 98

PCWNet_CMD	2.99 247	0.39 118	4.02 268	0.39 102	0.26 162	2.53 138	0.15 83	9.24 295	9.22 356	7.12 290	11.53 348	6.94 310	2.41 214	4.02 120	1.33 195	0.01 208	0.02 209	0.02 372	0.00 1	0.05 139	0.07 212

anonymousdsp2	1.78 109	0.39 118	3.40 216	1.10 198	0.04 12	3.63 259	0.50 182	7.80 253	2.77 67	2.91 122	2.88 101	3.17 172	1.01 126	5.15 156	0.43 46	0.00 1	0.01 153	0.02 372	0.15 365	0.05 139	0.12 289

DeepStereo_RVC	2.05 149	0.39 118	2.87 163	0.14 46	0.17 109	3.51 250	0.70 237	5.21 138	3.00 85	6.27 246	4.13 138	3.47 185	4.53 327	4.81 141	1.49 208	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 210	0.18 335

CREStereo++_RVC	1.59 93	0.39 118	2.26 91	0.36 96	0.01 1	1.67 56	0.01 2	2.95 17	8.12 332	3.69 146	7.44 248	0.47 70	0.32 46	0.74 7	0.39 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 485	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
MSMDNet	2.99 247	0.39 118	4.02 268	0.40 104	0.25 155	2.53 138	0.16 88	9.35 299	9.25 357	7.08 288	11.39 343	6.93 309	2.43 215	4.01 119	1.34 197	0.01 208	0.02 209	0.02 372	0.00 1	0.05 139	0.07 212

AIO_test	0.90 26	0.40 128	1.67 33	0.14 46	0.16 101	2.97 203	0.83 270	3.61 48	2.67 56	0.29 18	0.71 28	1.50 115	0.29 34	2.37 80	0.13 3	0.00 1	0.04 287	0.00 1	0.08 336	0.03 86	0.03 98

test_sample5	2.91 242	0.40 128	4.33 286	1.81 302	0.50 234	3.33 232	0.17 93	11.27 355	6.55 277	6.18 236	8.35 273	3.65 194	2.71 230	6.61 221	2.15 263	0.02 288	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.05 175

test_sample4	2.87 237	0.40 128	4.54 300	1.80 300	0.54 244	3.95 288	0.15 83	11.48 363	6.49 276	6.33 253	6.81 226	3.68 198	2.65 225	6.11 184	2.36 275	0.02 288	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.05 175

DualNet	3.05 250	0.40 128	4.33 286	1.81 302	0.50 234	3.33 232	0.17 93	11.27 355	6.55 277	6.50 260	10.86 334	3.65 194	2.71 230	6.61 221	2.15 263	0.02 288	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.05 175

Patchmatch Stereo++	1.95 136	0.40 128	2.86 159	0.12 31	0.18 123	3.74 273	0.66 226	5.24 145	2.96 79	5.86 211	4.32 144	3.46 182	1.52 170	6.88 237	0.70 99	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.09 240
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	1.88 126	0.40 128	2.86 159	0.12 31	0.19 133	3.75 276	0.71 240	5.23 139	2.96 79	5.86 211	4.33 146	3.45 180	1.51 165	5.40 164	0.69 97	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.09 240

PFNet	2.93 243	0.40 128	5.51 357	2.13 359	0.84 282	3.11 218	0.75 250	6.78 231	4.79 197	9.98 395	6.00 197	4.78 245	2.13 201	8.33 338	2.11 259	0.19 410	0.06 318	0.00 1	0.11 354	0.20 328	0.35 394

Pruner-Stereo	2.49 203	0.40 128	2.46 106	1.80 300	0.25 155	3.51 250	0.77 254	6.03 190	4.92 200	8.91 366	6.09 199	4.45 233	1.11 133	6.99 248	2.11 259	0.02 288	0.00 1	0.02 372	0.00 1	0.01 11	0.04 142

iGMRVC	1.96 139	0.40 128	2.88 164	0.12 31	0.19 133	3.74 273	0.73 245	5.23 139	2.97 83	5.87 216	4.37 150	3.48 186	1.52 170	6.73 230	0.74 109	0.02 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.08 227

iRAFT	1.95 136	0.40 128	2.86 159	0.12 31	0.18 123	3.74 273	0.66 226	5.24 145	2.96 79	5.86 211	4.32 144	3.46 182	1.52 170	6.88 237	0.70 99	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.09 240

222	5.36 385	0.40 128	2.72 137	1.50 253	0.48 228	6.15 349	0.07 38	13.73 421	8.06 329	8.79 360	11.03 338	3.71 200	4.21 303	7.47 279	38.74 508	0.03 324	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.05 175

test_sample6	3.14 260	0.41 139	4.42 291	1.92 320	0.49 231	3.25 229	0.21 106	11.30 357	6.69 281	6.50 260	10.86 334	4.03 209	2.93 243	7.06 254	2.65 287	0.02 288	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.06 193

testlalala	1.50 88	0.41 139	1.67 33	0.98 182	0.31 181	4.00 291	0.90 289	5.26 150	2.17 30	6.56 265	3.61 128	1.74 124	0.38 57	1.21 30	0.42 45	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.29 421	0.01 11	0.01 18

ROB_FTStereo_v2	1.91 132	0.41 139	2.85 157	0.12 31	0.19 133	3.71 268	0.73 245	5.23 139	2.95 76	5.86 211	4.36 149	3.46 182	1.51 165	5.86 176	0.69 97	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.08 227

HUI-Stereo	1.80 112	0.41 139	2.85 157	0.12 31	0.18 123	3.72 271	0.65 223	5.23 139	2.97 83	5.87 216	4.34 147	3.45 180	1.52 170	3.93 116	0.65 90	0.02 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.10 262

IRAFT_RVC	2.85 231	0.41 139	3.32 208	2.09 354	0.41 209	2.92 199	5.22 430	6.41 214	3.63 130	6.53 263	5.48 188	5.09 259	4.88 345	8.20 334	2.15 263	0.01 208	0.17 414	0.01 341	0.00 1	0.02 42	0.04 142

RAFT-345	3.27 268	0.41 139	2.88 164	1.02 186	0.21 141	2.63 158	0.48 170	3.76 58	5.51 220	7.35 305	24.88 458	4.25 222	1.76 191	8.15 326	2.13 261	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.01 18

model_zeroshot	1.52 89	0.42 145	4.10 277	1.25 215	0.11 68	3.04 210	0.14 77	5.79 182	2.84 70	3.12 127	3.65 129	2.05 137	0.42 73	2.38 81	0.71 103	0.01 208	0.10 366	0.00 1	0.20 391	0.02 42	0.04 142

RAStereo	0.68 6	0.42 145	3.15 196	0.18 57	0.52 241	1.17 12	0.02 13	3.16 25	0.98 11	0.51 61	1.43 53	0.16 10	0.22 17	0.75 8	0.83 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 180	0.02 59

MoCha-V2	1.41 81	0.42 145	2.61 123	0.81 151	0.23 150	2.53 138	0.20 103	4.81 112	3.16 96	0.82 76	3.15 110	0.30 44	1.61 179	6.66 225	0.40 40	0.00 1	0.20 428	0.00 1	0.24 407	0.05 139	0.02 59

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 70	0.42 145	2.36 99	0.59 130	1.26 316	2.43 128	0.01 2	3.29 30	7.76 321	1.71 98	2.78 99	0.27 38	0.32 46	1.16 28	0.58 83	0.04 343	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.10 262

hknet	3.31 273	0.42 145	4.68 310	0.46 110	1.17 312	7.13 371	1.63 346	9.05 289	6.91 288	6.11 230	6.15 204	9.66 361	2.85 239	7.48 280	2.45 281	0.01 208	0.03 258	0.03 389	0.00 1	0.04 113	0.00 1

LCNet	2.85 231	0.42 145	1.90 47	0.95 176	0.56 246	2.07 90	1.60 344	4.99 125	3.57 129	6.05 224	10.59 325	4.59 239	6.79 390	7.46 277	0.72 105	0.01 208	0.00 1	0.01 341	0.77 463	0.30 375	3.57 470

ROB_FTStereo	1.90 130	0.42 145	2.86 159	0.12 31	0.19 133	3.71 268	0.75 250	5.24 145	2.95 76	5.87 216	4.26 142	3.41 178	1.51 165	5.80 173	0.65 90	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.08 227

RAFT-IKP	1.90 130	0.42 145	2.83 154	0.12 31	0.18 123	3.50 247	0.64 220	5.24 145	2.96 79	5.86 211	4.34 147	3.50 189	1.51 165	5.99 180	0.76 116	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.08 227

CFNet_pseudo	2.81 228	0.42 145	4.04 271	0.33 87	0.24 152	2.59 150	0.12 61	8.20 262	7.66 314	7.04 286	10.42 321	6.56 303	2.05 199	4.88 143	1.53 212	0.00 1	0.02 209	0.01 341	0.00 1	0.05 139	0.07 212

CREStereo	0.98 32	0.42 145	1.86 43	0.07 17	0.22 145	1.65 54	0.02 13	4.07 71	6.33 266	0.72 71	1.54 56	0.43 66	0.64 95	1.22 31	0.44 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
ccs_rob	2.81 228	0.42 145	4.06 273	0.33 87	0.25 155	2.59 150	0.12 61	8.19 261	7.68 315	7.02 283	10.37 320	6.54 299	2.06 200	4.88 143	1.53 212	0.00 1	0.02 209	0.01 341	0.00 1	0.05 139	0.07 212

WCG-NET	1.24 67	0.43 156	1.46 18	0.33 87	0.08 46	2.14 99	1.08 313	3.09 21	6.86 287	2.73 115	3.43 123	0.74 87	0.94 123	0.89 12	0.33 23	0.00 1	0.04 287	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.05 175

IGEV-Stereo+	1.69 100	0.43 156	1.59 25	0.37 98	3.10 402	2.10 93	0.07 38	1.86 5	0.91 9	0.39 42	0.03 2	0.20 17	0.41 68	7.05 251	0.16 6	0.02 288	0.07 334	0.00 1	0.18 383	5.14 476	9.77 498

PSMNet-ADL	2.98 246	0.43 156	2.41 100	1.43 247	0.40 205	5.94 346	0.28 125	8.45 267	5.13 207	3.36 136	6.77 224	8.41 342	4.61 330	7.20 265	4.55 349	0.02 288	0.09 354	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.03 98

DRaft	3.74 312	0.43 156	2.60 121	0.12 31	0.15 94	4.76 319	1.34 332	5.33 156	4.31 171	10.30 400	21.91 443	3.27 175	8.83 423	7.36 274	3.66 328	0.05 355	0.10 366	0.00 1	0.14 362	0.10 221	0.14 304

test_xeample3	1.08 49	0.43 156	3.39 214	0.49 115	0.05 15	2.58 147	0.93 292	3.32 32	1.77 22	0.23 10	0.23 14	0.19 13	0.28 30	6.34 200	0.85 136	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.26 419	0.06 163	0.10 262

SFCPSM	3.29 270	0.43 156	5.11 333	0.34 92	0.94 293	8.48 390	2.15 362	14.51 431	5.29 212	7.00 282	7.65 257	3.43 179	2.59 222	5.11 154	2.37 276	0.01 208	0.03 258	0.01 341	0.07 331	0.13 271	0.15 314

GIP-stereo	0.70 8	0.44 162	1.70 37	1.52 258	0.75 271	1.48 37	0.05 27	4.18 76	1.10 13	0.18 5	0.42 19	0.58 81	0.38 57	0.65 5	0.46 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.01 18

gcap-zeroshot	1.87 125	0.44 162	4.24 281	0.53 118	0.51 237	3.12 219	0.75 250	6.42 215	3.91 145	3.75 148	1.67 63	7.79 327	0.55 86	2.61 86	0.53 75	0.02 288	0.21 431	0.00 1	0.23 404	0.00 1	0.05 175

testlalala2	2.15 158	0.44 162	2.44 102	9.24 479	6.30 470	3.64 260	0.18 96	4.63 101	2.55 52	3.73 147	4.17 140	3.14 170	0.51 80	1.08 21	0.26 16	0.00 1	0.10 366	0.00 1	0.44 450	0.11 240	0.03 98

CFNet_ucs	3.07 252	0.44 162	4.05 272	0.54 119	0.37 199	3.08 212	0.19 99	9.80 311	8.49 346	7.64 315	12.62 367	5.67 278	1.76 191	4.96 149	1.51 209	0.00 1	0.04 287	0.01 341	0.00 1	0.09 210	0.11 275

CASS	2.44 196	0.44 162	3.56 229	0.85 158	0.38 201	3.14 221	0.22 108	9.64 307	4.00 151	6.78 269	7.62 255	3.57 192	3.58 270	3.80 110	1.10 175	0.02 288	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous3	1.76 107	0.44 162	6.37 384	0.33 87	0.50 234	4.33 302	0.54 190	4.43 86	2.48 44	2.21 103	3.24 114	1.53 117	1.14 137	5.64 167	1.29 192	0.17 406	0.23 437	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.15 314

EAI-Stereo	2.31 181	0.44 162	2.72 137	0.68 143	0.56 246	3.51 250	2.62 374	11.42 361	4.14 165	2.09 102	7.23 244	1.21 103	0.91 119	5.67 170	1.51 209	0.01 208	0.25 443	0.00 1	0.88 465	0.04 113	0.26 376

H2IRNET	2.16 159	0.45 169	2.60 121	1.22 211	0.03 10	1.98 85	0.13 70	4.73 109	7.04 295	1.15 87	7.79 263	5.88 284	3.39 260	4.97 150	1.45 205	0.01 208	0.00 1	0.04 401	0.17 376	0.19 324	0.03 98

IGEVStereo-DCA	1.06 48	0.45 169	2.06 68	0.32 82	0.06 24	2.74 168	0.84 274	3.71 51	2.27 34	0.39 42	0.16 7	0.20 17	0.29 34	6.47 209	0.87 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 368	0.06 163	0.06 193

rrr	1.05 46	0.45 169	3.18 198	0.32 82	0.06 24	2.74 168	0.95 298	3.49 42	1.12 14	0.39 42	0.16 7	0.20 17	0.29 34	6.47 209	0.87 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 395	0.06 163	0.10 262

CrosDoStereo	3.96 335	0.45 169	3.04 180	0.32 82	0.20 138	3.28 230	11.63 482	5.76 178	4.45 178	9.04 370	16.58 406	4.99 252	7.45 401	8.04 312	3.72 329	0.00 1	0.02 209	0.01 341	0.00 1	0.16 292	0.10 262

DeepStereo_LL	3.96 335	0.45 169	3.04 180	0.32 82	0.20 138	3.28 230	11.63 482	5.76 178	4.45 178	9.04 370	16.58 406	4.99 252	7.45 401	8.04 312	3.72 329	0.00 1	0.02 209	0.01 341	0.00 1	0.16 292	0.10 262

test-1	1.82 117	0.45 169	5.42 349	0.89 163	0.41 209	2.14 99	0.56 196	5.75 176	4.15 166	3.28 132	5.11 166	3.61 193	0.70 99	1.53 45	1.56 216	0.02 288	0.34 449	0.00 1	0.08 336	0.02 42	0.30 388

RAFT-RH_RVC	3.96 335	0.46 175	2.93 167	1.55 265	0.42 212	3.14 221	0.14 77	3.70 50	5.98 245	11.25 421	32.23 477	5.29 264	1.68 181	8.13 324	2.14 262	0.08 378	0.00 1	0.00 1	0.03 299	0.01 11	0.00 1

NOSS_ROB	3.30 271	0.46 175	2.62 125	2.08 351	1.01 302	5.60 337	0.74 248	10.37 329	11.48 400	5.15 188	8.43 275	5.67 278	1.73 185	7.97 308	2.34 272	0.02 288	0.06 318	0.00 1	0.00 1	0.07 180	0.14 304

test_sample7	3.30 271	0.47 177	3.43 221	1.98 332	0.35 194	4.33 302	1.88 356	10.66 336	7.73 318	8.36 343	7.55 251	6.55 300	4.27 307	6.58 219	1.62 222	0.06 364	0.03 258	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.06 193

GMOStereo	1.81 113	0.47 177	2.09 74	0.10 25	0.27 165	1.49 38	0.89 285	4.40 81	4.51 181	8.16 335	6.97 229	2.96 159	1.15 139	1.42 34	0.88 146	0.00 1	0.14 395	0.00 1	0.00 1	0.23 351	0.03 98

error version	1.81 113	0.47 177	2.09 74	0.10 25	0.27 165	1.49 38	0.89 285	4.40 81	4.51 181	8.16 335	6.97 229	2.96 159	1.15 139	1.42 34	0.88 146	0.00 1	0.14 395	0.00 1	0.00 1	0.23 351	0.03 98

test-v	1.81 113	0.47 177	2.09 74	0.10 25	0.27 165	1.49 38	0.89 285	4.40 81	4.51 181	8.16 335	6.97 229	2.96 159	1.15 139	1.42 34	0.88 146	0.00 1	0.14 395	0.00 1	0.00 1	0.23 351	0.03 98

test-2	1.81 113	0.47 177	2.09 74	0.10 25	0.27 165	1.49 38	0.89 285	4.40 81	4.51 181	8.16 335	6.97 229	2.96 159	1.15 139	1.42 34	0.88 146	0.00 1	0.14 395	0.00 1	0.00 1	0.23 351	0.03 98

UPFNet	3.82 322	0.47 177	4.34 289	2.21 367	3.38 413	7.26 373	2.69 376	9.89 314	5.96 242	7.98 330	7.53 250	7.89 330	3.15 248	7.72 294	5.88 372	0.01 208	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.06 193

ac_64	3.70 310	0.47 177	3.50 225	2.87 412	3.50 419	5.91 345	0.72 244	10.17 326	4.34 172	8.16 335	5.80 193	10.82 383	5.64 367	7.08 255	4.73 352	0.03 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.14 304

UGAM	3.90 329	0.48 184	4.69 311	0.17 52	0.08 46	3.67 262	1.22 321	4.81 112	14.45 424	4.59 169	11.94 354	14.20 416	3.80 287	9.92 403	3.61 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 285	0.32 384	0.07 212

EKT-Stereo	1.91 132	0.48 184	2.77 145	2.19 364	4.36 446	1.42 35	0.24 114	4.63 101	3.51 123	2.94 123	3.47 125	3.55 191	2.25 207	5.26 158	0.85 136	0.04 343	0.12 381	0.00 1	0.09 347	0.06 163	0.05 175

testlalala_base	3.12 257	0.48 184	2.79 151	2.14 360	1.98 365	4.13 296	0.64 220	6.16 197	2.09 29	2.38 108	4.08 137	1.80 126	0.50 79	1.65 50	0.72 105	12.33 500	2.33 481	0.00 1	0.31 429	14.56 495	1.32 449

GwcNet-ADL	2.65 215	0.48 184	3.84 257	0.82 153	0.33 189	2.04 89	0.69 234	8.07 259	9.42 361	6.05 224	6.66 222	4.14 217	1.73 185	5.40 164	3.01 298	0.08 378	0.06 318	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.03 98

SCV_C0	1.40 80	0.49 188	3.06 190	0.12 31	0.21 141	2.29 111	0.09 48	6.46 217	3.81 139	0.63 67	2.00 75	0.24 33	0.41 68	7.31 269	0.43 46	0.01 208	0.05 301	0.00 1	0.21 395	0.16 292	0.07 212

GCAP-BAT	1.77 108	0.49 188	2.78 147	0.66 141	0.16 101	3.76 277	0.80 262	3.72 56	3.27 107	3.68 145	5.03 165	3.66 196	0.56 88	5.82 174	0.65 90	0.00 1	0.05 301	0.00 1	0.24 407	0.01 11	0.01 18

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

WCG-NET（raft）	1.49 87	0.50 191	1.55 21	0.21 61	0.08 46	2.15 101	1.01 304	2.72 13	6.26 262	2.79 116	3.06 109	4.38 231	1.04 131	3.53 104	0.26 16	0.00 1	0.12 381	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.08 227

IGEV_Zeroshot_test	2.13 155	0.50 191	4.91 320	1.41 245	0.18 123	2.62 156	0.36 145	7.80 253	3.87 141	5.04 184	5.42 186	4.77 244	1.03 129	3.43 102	0.79 126	0.00 1	0.16 410	0.00 1	0.18 383	0.17 305	0.04 142

GANet-ADL	2.20 165	0.50 191	3.27 204	2.02 341	0.11 68	2.21 106	0.48 170	8.64 281	6.79 285	4.56 168	5.83 195	3.98 207	1.27 153	2.68 87	1.43 202	0.04 343	0.08 345	0.02 372	0.00 1	0.15 285	0.03 98

ASMatch	3.32 279	0.50 191	3.32 208	1.72 290	0.45 218	1.93 79	0.68 230	6.42 215	3.89 143	6.18 236	22.30 446	4.61 240	4.82 343	7.65 287	1.70 229	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.03 299	0.01 11	0.18 335

DSFCA	4.21 353	0.50 191	5.45 352	1.34 231	1.68 345	7.04 367	4.51 418	10.73 340	7.00 292	10.78 412	6.80 225	8.48 346	4.63 331	9.91 402	5.12 358	0.02 288	0.06 318	0.02 372	0.03 299	0.08 192	0.03 98

fffy	1.13 58	0.51 196	2.15 80	1.01 185	0.09 52	2.30 116	0.19 99	4.07 71	1.13 16	0.16 4	2.66 94	0.20 17	0.38 57	6.98 247	0.35 27	0.00 1	0.06 318	0.00 1	0.00 1	0.14 281	0.16 326

rvit_stereo_0081_aga	0.76 13	0.51 196	3.29 205	0.11 29	0.25 155	1.73 68	0.22 108	3.68 49	2.54 51	0.26 15	0.16 7	0.27 38	0.30 41	1.31 32	0.36 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.04 142

rvit_stereo_0080	0.88 22	0.51 196	3.12 193	0.07 17	0.12 78	1.31 24	0.37 147	3.78 59	3.29 110	0.56 64	1.13 45	0.40 60	0.76 105	1.71 51	0.47 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.04 142

IGEV++	1.14 59	0.51 196	1.66 30	0.55 122	0.08 46	2.52 135	1.01 304	6.51 221	3.16 96	0.59 66	2.11 80	0.43 66	1.18 146	1.44 39	0.79 126	0.00 1	0.05 301	0.00 1	0.05 323	0.11 240	0.11 275

whm_eth	0.88 22	0.51 196	3.12 193	0.07 17	0.12 78	1.31 24	0.37 147	3.78 59	3.29 110	0.56 64	1.13 45	0.40 60	0.76 105	1.71 51	0.47 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.04 142

plain	1.34 75	0.51 196	5.09 332	0.30 75	0.05 15	1.58 46	0.08 43	4.47 90	3.77 138	0.42 52	1.76 66	0.60 83	0.74 103	6.11 184	0.94 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 406	0.02 59

IPLGR	2.28 177	0.51 196	6.00 372	0.15 48	0.15 94	1.99 87	0.22 108	6.34 206	6.04 249	6.80 271	5.76 192	2.87 156	2.31 210	4.88 143	1.28 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 210	0.18 335

FC-DCNN v2	10.88 464	0.52 203	4.17 279	1.92 320	1.63 338	17.79 466	5.35 433	18.87 466	19.88 455	28.77 484	34.99 487	34.62 491	21.72 482	16.03 464	11.16 446	0.03 324	0.01 153	0.02 372	0.00 1	0.06 163	0.08 227

HGLStereo	4.25 357	0.52 203	4.65 308	3.09 421	5.18 463	6.51 358	0.73 245	10.37 329	6.74 284	7.32 303	12.44 365	7.00 311	7.21 398	7.46 277	5.51 364	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.10 262

FC-DCNN	10.72 463	0.52 203	4.27 283	1.88 312	1.63 338	17.18 462	5.29 432	18.20 459	19.69 454	28.50 483	34.51 485	34.03 489	21.48 481	15.89 461	11.15 445	0.03 324	0.01 153	0.02 372	0.01 262	0.07 180	0.09 240

CBMV_ROB	4.14 346	0.52 203	3.14 195	1.30 225	0.77 275	6.92 365	1.97 358	10.11 325	9.58 364	8.92 367	14.20 386	7.12 318	5.90 370	8.65 356	3.50 319	0.01 208	0.05 301	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.09 240

DDVS	3.59 302	0.53 207	4.53 299	2.02 341	1.27 318	6.63 359	0.49 180	8.73 283	4.10 162	7.14 291	7.63 256	12.68 405	2.25 207	8.69 360	4.09 340	0.08 378	0.20 428	0.01 341	0.00 1	0.14 281	0.59 429

HCRNet	2.56 208	0.53 207	3.35 210	0.24 66	3.39 415	2.19 104	0.23 112	6.89 236	5.50 218	5.26 192	4.79 154	5.27 263	2.78 234	7.71 292	2.89 294	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.04 142

ACVNet	2.58 211	0.53 207	2.69 131	0.84 156	0.59 248	2.61 153	0.55 194	8.35 263	5.70 228	4.45 164	9.26 299	5.77 280	3.50 265	2.24 77	4.41 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 305	0.01 18

acv_ft	3.69 309	0.53 207	4.58 307	2.31 382	4.71 461	7.44 377	0.86 281	8.54 274	5.70 228	9.29 377	9.26 299	5.77 280	4.15 300	2.24 77	8.13 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 373	0.01 18

castereo++	1.18 60	0.54 211	1.95 57	0.30 75	0.51 237	4.56 314	1.00 302	4.61 98	1.12 14	0.29 18	2.14 84	1.89 130	0.15 10	3.94 117	0.18 10	0.00 1	0.04 287	0.00 1	0.31 429	0.03 86	0.00 1

mms	1.03 42	0.54 211	1.58 24	0.05 11	0.36 196	1.52 44	0.08 43	2.97 18	1.84 26	0.38 35	2.94 102	0.32 51	0.25 20	6.82 233	0.39 38	0.00 1	0.04 287	0.00 1	0.00 1	0.17 305	0.28 384

ITSA-stereo	3.76 316	0.54 211	3.80 249	1.91 316	0.29 174	3.09 214	0.70 237	13.22 414	15.64 433	6.79 270	6.66 222	4.15 218	3.52 268	8.30 337	5.00 357	0.09 383	0.07 334	0.11 427	0.10 352	0.18 316	0.95 441

IER	3.20 265	0.54 211	5.13 335	0.58 128	1.59 334	7.29 374	0.56 196	6.36 207	4.95 201	7.44 308	8.84 279	6.20 291	6.26 375	4.88 143	3.29 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 18

ISRNet	3.93 334	0.55 215	5.49 354	3.20 429	2.69 394	2.11 95	0.26 121	7.01 239	6.40 269	11.00 418	17.99 426	8.31 339	2.64 223	6.51 214	4.36 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.02 59

ours_stereo	1.03 42	0.55 215	1.86 43	0.12 31	0.32 184	1.16 11	0.09 48	3.27 29	2.18 31	0.39 42	3.02 106	0.34 58	0.26 26	6.32 198	0.37 34	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.18 316	0.13 297

CAS++	1.18 60	0.55 215	1.99 61	0.17 52	0.27 165	1.85 74	0.63 216	8.48 271	3.07 91	1.71 98	2.32 88	0.18 12	0.20 13	1.91 68	0.30 18	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 18
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ToySt	2.69 216	0.55 215	7.03 399	1.03 188	0.10 59	3.49 245	1.04 306	6.38 213	4.55 185	2.69 112	6.28 212	7.95 335	4.38 316	5.08 152	2.58 286	0.01 208	0.11 374	0.00 1	0.04 317	0.28 371	0.19 345

anonymousa	3.80 321	0.55 215	3.35 210	1.24 213	3.74 428	9.04 399	0.36 145	6.74 230	4.03 154	7.72 318	19.64 433	10.62 378	6.01 373	1.52 44	1.40 200	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 323	0.00 1	0.03 98

HHNet	2.59 212	0.55 215	2.55 115	0.20 58	0.32 184	2.84 192	0.94 294	5.77 181	5.14 208	7.33 304	13.80 381	0.94 93	3.20 249	5.27 159	2.41 279	0.13 397	0.02 209	0.06 412	0.00 1	0.23 351	0.03 98

NINENet	3.09 253	0.56 221	3.22 201	1.61 275	1.37 327	7.12 369	0.50 182	11.88 375	5.63 226	6.63 266	8.40 274	5.29 264	0.83 115	6.51 214	1.77 236	0.15 400	0.07 334	0.07 418	0.00 1	0.09 210	0.00 1

FCDSN-DC	10.24 460	0.56 221	3.49 224	1.96 330	1.29 321	16.90 461	4.59 420	17.16 452	19.10 449	24.64 479	32.46 481	33.82 488	22.14 484	15.93 462	10.45 438	0.04 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.21 353
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ff7	1.12 52	0.57 223	2.06 68	0.03 1	0.07 32	2.80 178	0.84 274	3.71 51	2.27 34	0.38 35	1.06 36	0.20 17	0.40 61	7.12 258	0.49 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 368	0.09 210	0.06 193

ffff	1.12 52	0.57 223	2.06 68	0.03 1	0.07 32	2.80 178	0.84 274	3.71 51	2.27 34	0.38 35	1.06 36	0.20 17	0.40 61	7.12 258	0.49 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 368	0.09 210	0.06 193

11t	1.12 52	0.57 223	2.06 68	0.03 1	0.07 32	2.80 178	0.84 274	3.71 51	2.27 34	0.38 35	1.06 36	0.20 17	0.40 61	7.12 258	0.49 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 368	0.09 210	0.06 193

ccc-4	1.12 52	0.57 223	2.06 68	0.03 1	0.07 32	2.80 178	0.84 274	3.71 51	2.27 34	0.38 35	1.06 36	0.20 17	0.40 61	7.12 258	0.49 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 368	0.09 210	0.06 193

DISCO	6.28 403	0.57 223	5.78 365	3.43 437	1.17 312	11.22 426	3.39 396	12.14 388	16.16 437	6.52 262	11.22 341	16.96 440	6.32 377	19.51 477	10.74 441	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 392	0.11 275

SCV	1.59 93	0.58 228	2.57 117	2.72 406	0.31 181	2.15 101	0.79 260	6.88 235	2.72 61	0.20 8	2.68 95	0.68 85	0.58 92	7.60 284	0.41 41	0.00 1	0.03 258	0.00 1	0.22 401	0.37 397	0.24 365

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 153	0.58 228	2.43 101	1.27 218	0.16 101	1.60 48	0.14 77	5.17 136	5.90 238	7.10 289	10.10 312	3.06 166	1.74 187	1.87 65	0.97 163	0.01 208	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.23 351	0.02 59

AdaStereo	3.09 253	0.58 228	3.04 180	2.84 411	0.48 228	4.08 293	1.29 329	12.16 389	7.77 322	6.03 223	9.62 305	5.79 282	1.53 174	4.56 136	1.93 252	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.02 59
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
MM-Stereo_test3	1.83 118	0.59 231	1.93 51	1.43 247	3.99 440	2.44 129	0.81 264	5.81 183	6.70 282	1.73 100	4.79 154	1.23 104	0.65 96	3.30 98	0.85 136	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.33 387	0.05 175

AIO_rvc	1.02 40	0.59 231	1.95 57	0.15 48	0.09 52	3.42 235	0.99 300	4.46 88	2.73 64	0.28 16	1.62 59	1.32 105	0.28 30	2.10 75	0.21 13	0.00 1	0.03 258	0.00 1	0.04 317	0.11 240	0.11 275

anonymousdsp	1.12 52	0.59 231	1.66 30	0.03 1	0.07 32	2.81 186	0.82 266	4.07 71	2.30 40	0.41 48	1.12 44	0.30 44	0.40 61	7.05 251	0.49 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 376	0.10 221	0.05 175

IGEV-Stereo	1.12 52	0.59 231	1.66 30	0.03 1	0.07 32	2.82 189	0.82 266	4.09 74	2.30 40	0.41 48	1.11 41	0.30 44	0.41 68	7.05 251	0.49 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 376	0.10 221	0.05 175
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
castereo	0.87 21	0.60 235	1.07 2	0.34 92	0.17 109	1.89 75	0.79 260	4.84 114	2.05 28	0.65 69	2.55 92	0.31 48	0.40 61	1.02 19	0.38 37	0.01 208	0.09 354	0.00 1	0.24 407	0.03 86	0.02 59

ProNet	1.20 62	0.60 235	2.00 63	0.26 70	0.08 46	2.73 167	0.68 230	5.00 126	2.52 48	0.29 18	1.32 50	0.37 59	0.36 51	6.94 245	0.44 50	0.00 1	0.07 334	0.00 1	0.00 1	0.17 305	0.07 212

GANet-RSSM	3.27 268	0.60 235	3.38 212	2.94 418	2.00 367	2.61 153	0.48 170	10.93 348	6.11 254	5.47 196	10.20 315	6.57 304	5.44 364	6.25 191	2.23 268	0.00 1	0.00 1	0.08 421	0.00 1	0.17 305	0.03 98

SGM_RVC	10.08 457	0.60 235	3.42 218	2.30 376	0.32 184	19.41 470	6.33 444	18.95 467	14.64 425	25.14 480	24.32 455	33.34 487	18.79 471	19.86 478	12.55 454	0.25 420	0.26 445	0.22 446	0.24 407	0.34 391	0.40 402
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
fff	2.28 177	0.61 239	3.81 251	0.22 62	0.07 32	1.69 60	0.11 55	5.37 160	11.84 404	5.80 205	5.17 168	1.44 110	5.41 358	2.00 70	1.92 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.18 335

csc	2.28 177	0.61 239	3.81 251	0.22 62	0.07 32	1.69 60	0.11 55	5.37 160	11.84 404	5.80 205	5.17 168	1.44 110	5.41 358	2.00 70	1.92 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.18 335

cscssc	2.28 177	0.61 239	3.81 251	0.22 62	0.07 32	1.69 60	0.11 55	5.37 160	11.84 404	5.80 205	5.17 168	1.44 110	5.41 358	2.00 70	1.92 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.18 335

UNet	3.97 338	0.61 239	6.50 389	1.68 283	3.22 407	9.82 408	0.31 136	9.50 302	5.32 214	7.20 297	6.35 217	10.59 376	5.91 371	6.93 242	5.49 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.01 18

RASNet	4.52 372	0.61 239	4.42 291	3.42 436	4.68 460	4.58 315	0.99 300	9.54 306	8.01 328	5.28 193	11.42 345	10.34 375	8.88 424	9.28 388	8.68 416	0.15 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.04 142

GCAP-Stereo	0.95 29	0.62 244	1.99 61	0.30 75	0.03 10	1.66 55	0.01 2	4.43 86	3.00 85	1.63 96	1.17 47	1.39 107	0.76 105	1.31 32	0.55 77	0.00 1	0.03 258	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.02 59

Anonymous_2	4.14 346	0.62 244	3.21 200	1.40 242	1.43 330	5.19 328	0.32 137	6.63 225	4.38 174	4.48 167	2.30 87	8.08 336	7.00 392	5.37 162	2.29 270	0.23 417	0.75 468	5.20 484	18.12 509	5.66 478	0.23 361

StereoDRNet-Refined	4.46 365	0.62 244	3.80 249	1.92 320	0.40 205	9.35 402	0.15 83	10.02 321	8.83 352	12.69 433	11.62 350	9.34 356	3.87 289	8.06 319	8.02 402	0.00 1	0.00 1	0.01 341	0.05 323	0.20 328	0.26 376
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
tt1	2.14 156	0.63 247	2.22 90	2.27 372	0.02 3	5.71 339	0.63 216	4.53 93	10.19 375	1.16 88	3.39 122	0.33 55	3.05 246	8.00 309	0.46 58	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.03 299	0.10 221	0.04 142

HUF	1.05 46	0.64 248	2.33 95	0.35 95	0.22 145	3.09 214	0.41 157	3.73 57	2.89 72	0.36 32	2.71 97	0.33 55	0.30 41	2.28 79	0.23 14	0.00 1	0.61 467	0.00 1	0.00 1	0.15 285	0.39 399

tg	1.96 139	0.64 248	2.15 80	0.68 143	0.12 78	4.40 311	0.04 19	5.74 175	4.19 168	4.00 154	5.23 177	2.58 148	0.93 121	7.12 258	0.77 122	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.31 380	0.25 370

ADStereo(finetuned)	2.26 176	0.64 248	5.22 342	0.31 79	0.18 123	1.71 65	0.25 119	5.23 139	8.46 343	6.06 226	5.30 184	1.41 108	6.37 378	1.87 65	1.87 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.18 335

DCANet	2.08 151	0.64 248	3.81 251	0.31 79	0.17 109	1.70 64	0.25 119	5.23 139	8.47 344	6.07 227	5.30 184	1.41 108	4.23 305	1.85 62	2.02 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.19 345

DMCA	2.82 230	0.64 248	4.45 294	1.61 275	0.89 286	3.86 283	0.57 205	9.18 293	5.10 206	6.24 241	6.49 219	7.17 319	2.13 201	3.31 99	4.73 352	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.04 113	0.02 59

DIP-Stereo	1.97 141	0.64 248	2.95 168	0.17 52	0.10 59	4.83 321	0.13 70	8.60 279	4.06 161	6.42 257	4.92 160	0.44 68	0.72 102	3.57 105	1.80 239	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.04 142
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
ACVNet-DCA	2.01 145	0.65 254	2.15 80	2.30 376	0.02 3	5.80 341	0.56 196	8.45 267	3.33 114	1.03 81	3.33 116	0.32 51	3.71 278	8.05 315	0.45 54	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.03 299	0.02 42	0.03 98

xx1	2.33 185	0.65 254	2.15 80	2.30 376	0.02 3	5.80 341	0.56 196	4.31 78	10.41 380	1.03 81	3.33 116	4.67 241	2.70 227	8.05 315	0.45 54	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.03 98

1test111	1.86 121	0.65 254	2.15 80	2.30 376	0.02 3	5.80 341	0.56 196	8.45 267	3.33 114	1.03 81	3.33 116	0.32 51	3.71 278	4.40 132	0.96 160	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.03 299	0.02 42	0.03 98

cc1	2.17 161	0.65 254	2.15 80	2.30 376	0.02 3	5.80 341	0.56 196	4.31 78	10.41 380	1.03 81	3.33 116	0.32 51	3.71 278	8.05 315	0.45 54	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.03 299	0.10 221	0.05 175

sCroCo_RVC	1.21 64	0.65 254	5.16 338	1.09 197	1.29 321	0.92 7	0.19 99	3.92 65	2.68 59	0.30 21	3.04 107	0.52 75	1.56 175	1.58 47	0.78 124	0.09 383	0.25 443	0.00 1	0.00 1	0.07 180	0.11 275

hitnet-ft	3.66 307	0.65 254	2.79 151	0.89 163	0.72 270	4.25 298	0.55 194	9.11 292	7.52 309	7.14 291	10.19 314	12.49 404	4.70 334	7.44 276	4.41 346	0.03 324	0.00 1	0.06 412	0.00 1	0.20 328	0.04 142

MyStereo06	2.35 186	0.66 260	4.54 300	1.10 198	0.96 295	2.57 145	0.10 51	9.30 297	4.05 158	5.22 190	6.09 199	5.95 286	2.38 213	3.00 93	0.73 107	0.01 208	0.08 345	0.00 1	0.01 262	0.13 271	0.15 314

MyStereo05	2.94 244	0.66 260	5.25 345	1.10 198	0.96 295	2.57 145	0.10 51	8.53 273	12.34 412	6.28 247	3.88 131	3.18 173	3.30 253	7.81 299	2.37 276	0.01 208	0.08 345	0.00 1	0.01 262	0.13 271	0.15 314

IPLG	2.43 194	0.66 260	4.77 314	0.54 119	0.31 181	3.01 207	0.26 121	6.15 196	5.55 222	7.69 316	6.21 208	1.89 130	1.74 187	7.19 264	2.35 274	0.01 208	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.24 361	0.12 289

HART	1.68 99	0.67 263	2.72 137	0.04 9	0.27 165	1.72 67	0.04 19	5.60 170	3.16 96	1.44 91	7.73 259	2.41 144	0.15 10	6.44 205	0.62 85	0.00 1	0.12 381	0.00 1	0.00 1	0.24 361	0.17 331

CRFU-Net	4.45 364	0.67 263	5.02 324	2.78 409	1.32 325	12.67 443	3.35 394	11.26 353	3.52 124	10.06 397	9.30 301	10.91 386	6.92 391	7.26 267	3.24 307	0.15 400	0.16 410	0.16 437	0.00 1	0.26 363	0.05 175

CoDeX	3.43 291	0.68 265	4.49 296	0.98 182	1.65 340	6.37 353	2.14 361	13.23 415	6.07 250	7.23 298	8.95 283	4.09 213	3.79 286	6.31 196	2.37 276	0.03 324	0.06 318	0.00 1	0.00 1	0.07 180	0.15 314

DCRE	1.79 110	0.68 265	2.55 115	1.66 282	0.27 165	1.27 21	0.05 27	4.57 97	4.04 156	3.30 134	9.24 296	3.83 203	1.20 149	2.08 74	0.67 95	0.00 1	0.12 381	0.00 1	0.24 407	0.04 113	0.09 240

iRaftStereo_RVC	1.62 96	0.68 265	1.98 59	0.67 142	0.05 15	2.99 205	0.04 19	5.36 159	3.74 134	3.82 150	4.96 161	2.54 147	0.62 94	3.35 101	0.97 163	0.00 1	0.07 334	0.00 1	0.00 1	0.30 375	0.27 380

AFF-stereo	2.59 212	0.68 265	2.35 98	1.55 265	0.17 109	1.67 56	0.08 43	5.75 176	6.60 279	6.20 238	12.13 358	6.16 290	2.36 212	4.75 140	1.11 176	0.02 288	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.23 351	0.05 175

FAT-Stereo	6.78 416	0.68 265	6.80 394	2.30 376	1.77 355	5.63 338	4.20 411	18.79 463	18.62 446	10.53 408	17.15 417	18.52 449	13.74 459	8.86 372	7.38 391	0.03 324	0.15 402	0.01 341	0.07 331	0.12 257	0.26 376

MaDis-Stereo	0.80 15	0.69 270	3.02 175	0.33 87	1.83 359	1.22 15	0.06 31	3.41 37	1.49 18	0.31 26	0.38 18	0.42 65	0.51 80	1.14 25	1.21 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.05 175

MIPNet	2.06 150	0.69 270	4.57 306	0.32 82	0.21 141	1.92 78	0.19 99	6.89 236	5.64 227	5.48 197	4.02 135	2.02 136	3.50 265	3.32 100	2.01 254	0.00 1	0.01 153	0.01 341	0.01 262	0.20 328	0.13 297

test_5	2.90 240	0.70 272	3.69 240	2.01 339	3.17 406	4.61 317	1.32 331	6.69 228	7.02 294	2.79 116	7.18 240	4.99 252	4.14 299	7.96 306	1.31 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 299	0.19 324	0.26 376

TransformOpticalFlow	3.38 284	0.70 272	4.54 300	1.00 184	0.30 175	3.56 255	0.14 77	9.67 308	7.30 303	5.55 199	13.34 376	6.74 307	5.03 348	8.22 335	1.34 197	0.00 1	0.01 153	0.01 341	0.00 1	0.04 113	0.11 275

RAFT+CT+SA	2.36 188	0.71 274	2.46 106	0.83 155	2.26 381	3.18 225	0.93 292	6.82 234	5.48 217	2.55 110	8.07 268	1.64 119	1.59 177	8.54 349	1.15 181	0.02 288	0.00 1	0.00 1	0.38 440	0.19 324	0.36 396

DispNO	3.25 267	0.72 275	6.85 396	1.95 327	1.34 326	3.49 245	0.84 274	8.14 260	6.30 263	6.34 254	7.76 262	6.30 296	4.28 311	6.93 242	3.51 320	0.00 1	0.03 258	0.03 389	0.12 357	0.07 180	0.07 212

StereoVision	2.25 173	0.72 275	4.00 267	1.03 188	2.64 392	1.91 77	0.28 125	5.83 185	4.43 176	1.89 101	10.65 328	3.88 204	0.52 83	5.13 155	1.98 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 210	0.03 98

delet	4.27 359	0.72 275	4.50 297	1.07 196	3.75 432	10.79 424	4.04 407	9.95 315	7.89 324	8.09 333	8.89 281	8.46 344	3.81 288	7.56 282	5.80 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 240	0.02 59

HH	2.42 192	0.73 278	3.76 245	0.91 165	0.14 90	2.78 175	0.71 240	7.92 256	2.72 61	1.53 94	6.10 201	7.93 331	4.01 293	8.60 353	0.44 50	0.00 1	0.09 354	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.04 142

HanStereo	2.42 192	0.73 278	3.76 245	0.91 165	0.14 90	2.78 175	0.71 240	7.92 256	2.72 61	1.53 94	6.10 201	7.93 331	4.01 293	8.60 353	0.44 50	0.00 1	0.09 354	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.04 142

STrans-v2	3.43 291	0.73 278	4.82 315	0.26 70	0.60 250	3.00 206	1.19 320	10.41 331	7.22 300	5.79 204	10.97 337	6.75 308	7.03 394	8.25 336	1.40 200	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.18 335

GEStereo_RVC	3.74 312	0.73 278	4.95 322	2.01 339	1.24 315	4.36 306	3.07 384	11.77 372	7.80 323	6.87 277	6.52 220	7.70 326	4.31 314	8.98 376	4.19 342	0.03 324	0.01 153	0.02 372	0.02 285	0.13 271	0.11 275

SA	3.06 251	0.74 282	3.79 248	1.60 274	0.30 175	3.19 226	1.43 335	6.72 229	9.06 355	4.63 173	10.80 330	2.89 157	4.71 335	9.62 399	1.18 186	0.00 1	0.09 354	0.00 1	0.19 388	0.23 351	0.02 59

raftrobust	1.86 121	0.74 282	1.94 54	2.15 361	2.24 380	2.74 168	0.53 187	4.89 116	4.05 158	6.09 228	3.89 132	1.64 119	2.55 220	2.44 82	1.12 177	0.00 1	0.03 258	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.08 227

MIM_Stereo	2.50 206	0.75 284	4.26 282	1.18 209	0.11 68	3.08 212	0.33 141	6.07 192	3.28 109	5.01 183	10.12 313	4.29 228	1.74 187	8.06 319	1.27 190	0.00 1	0.12 381	0.00 1	0.01 262	0.18 316	0.15 314

Sa-1000	3.55 300	0.75 284	3.63 237	1.91 316	0.30 175	3.55 254	1.63 346	7.39 247	8.54 347	7.70 317	17.44 422	4.00 208	2.82 237	9.44 396	1.33 195	0.00 1	0.10 366	0.00 1	0.18 383	0.21 339	0.04 142

IIG-Stereo	3.16 261	0.75 284	2.83 154	4.08 457	0.21 141	2.56 144	0.74 248	6.55 223	5.56 224	8.39 348	9.38 302	7.94 333	2.79 235	9.50 398	1.89 245	0.02 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.04 142

AIO-test1	2.22 167	0.76 287	2.78 147	0.30 75	4.38 447	2.48 132	0.96 299	5.59 169	14.64 425	0.74 72	2.86 100	0.92 92	0.30 41	5.64 167	1.67 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 299	0.17 305	0.14 304

ACV-stereo	4.46 365	0.76 287	9.94 432	1.91 316	1.06 304	11.61 431	1.28 327	6.25 202	7.09 296	3.09 126	5.21 176	16.88 439	10.23 439	7.96 306	5.47 362	0.06 364	0.15 402	0.01 341	0.00 1	0.12 257	0.14 304

RAFT	2.57 210	0.76 287	3.09 191	0.91 165	0.09 52	2.41 126	0.94 294	5.35 157	2.65 55	6.11 230	7.21 242	9.43 358	4.30 312	5.73 172	1.77 236	0.00 1	0.12 381	0.00 1	0.02 285	0.46 413	0.08 227

THIR-Stereo	3.86 325	0.77 290	2.62 125	0.12 31	0.13 85	4.25 298	6.63 448	5.30 152	4.18 167	10.33 401	17.13 416	6.58 305	7.62 407	7.78 297	3.51 320	0.01 208	0.07 334	0.07 418	0.00 1	0.11 240	0.02 59

MMNet	4.16 349	0.77 290	5.47 353	1.40 242	1.67 343	10.78 423	0.63 216	8.64 281	8.47 344	8.80 362	8.33 272	7.51 322	6.61 382	7.53 281	6.54 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.05 175

PSMNet-RSSM	3.33 281	0.77 290	3.22 201	2.12 357	1.90 364	2.33 117	0.71 240	11.17 350	5.83 234	5.90 219	11.43 346	7.04 314	4.83 344	5.96 179	3.17 303	0.00 1	0.00 1	0.02 372	0.00 1	0.08 192	0.02 59

UCFNet_RVC	3.09 253	0.77 290	2.27 93	2.35 385	1.79 356	3.50 247	1.06 308	12.12 387	6.91 288	4.71 176	7.67 258	7.58 323	4.40 318	4.95 148	1.67 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 240	0.01 18

HITNet	2.79 227	0.77 290	4.02 268	2.03 344	0.11 68	5.58 336	0.59 207	9.24 295	5.15 209	6.42 257	7.26 245	3.66 196	2.92 242	4.07 122	3.87 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.02 59
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
rvit_stereo_ft	1.00 39	0.78 295	3.84 257	0.84 156	0.36 196	1.23 16	0.24 114	3.81 63	3.76 137	0.37 34	0.87 33	0.74 87	1.12 134	1.18 29	0.76 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.06 193

MyStereo07	1.31 74	0.79 296	1.61 26	1.03 188	1.11 307	2.63 158	0.46 167	5.48 164	2.24 32	0.64 68	1.48 54	0.27 38	0.59 93	7.03 250	0.45 54	0.00 1	0.09 354	0.00 1	0.01 262	0.11 240	0.09 240

MyStereo04	2.95 245	0.79 296	5.38 348	1.03 188	1.11 307	2.63 158	0.46 167	10.00 319	12.44 413	4.19 158	3.91 133	3.04 165	3.60 271	7.34 272	2.74 293	0.00 1	0.09 354	0.00 1	0.01 262	0.11 240	0.09 240

rafts_anoy	1.72 103	0.79 296	2.58 119	2.03 344	1.75 352	2.47 130	0.16 88	5.48 164	6.01 248	3.24 131	2.11 80	1.92 134	1.33 154	3.08 95	1.13 179	0.01 208	0.18 418	0.00 1	0.01 262	0.03 86	0.07 212

HSM	4.00 340	0.79 296	3.16 197	1.59 273	2.17 375	6.77 362	1.11 314	12.28 392	6.35 268	6.75 267	8.11 270	13.90 413	5.37 357	8.85 370	2.71 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.02 59

rvit_105_1	2.44 196	0.80 300	5.08 330	1.77 296	0.09 52	1.95 81	3.62 401	5.62 173	8.21 336	4.85 179	2.07 77	3.15 171	1.58 176	7.08 255	2.71 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 262	0.04 113	0.08 227

ADLNet	4.32 362	0.80 300	4.33 286	3.60 445	3.56 421	6.87 364	2.48 368	11.20 352	7.58 312	9.87 391	9.62 305	8.39 341	4.95 346	6.16 186	6.60 383	0.01 208	0.01 153	0.00 1	0.01 262	0.12 257	0.25 370

TestStereo1	2.85 231	0.81 302	3.48 222	3.11 423	0.44 213	2.52 135	1.50 338	6.37 209	8.18 334	4.62 170	9.24 296	2.23 141	3.69 275	9.19 384	1.26 188	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.27 369	0.09 240

SA-5K	2.85 231	0.81 302	3.48 222	3.11 423	0.44 213	2.52 135	1.50 338	6.37 209	8.18 334	4.62 170	9.24 296	2.23 141	3.69 275	9.19 384	1.26 188	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.27 369	0.09 240

cf-r	3.42 290	0.81 302	3.97 261	2.41 391	2.78 395	2.85 193	0.64 220	8.44 266	6.32 265	6.25 243	11.57 349	8.97 353	3.54 269	5.93 178	3.83 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 210	0.07 212

psm_up	3.85 324	0.82 305	3.01 173	2.00 338	2.58 391	5.28 333	3.34 393	10.85 346	6.33 266	7.27 301	7.32 247	10.15 369	9.02 427	6.19 188	2.51 283	0.22 416	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.12 257	0.03 98

NVstereo2D	4.51 369	0.82 305	6.86 397	3.28 432	3.38 413	8.16 388	3.13 386	10.51 332	15.15 430	4.90 180	6.89 228	7.87 328	4.78 340	9.88 401	3.91 335	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.06 330	0.02 42	0.58 426

LL-Strereo2	1.86 121	0.83 307	2.33 95	0.36 96	0.17 109	3.79 280	1.52 340	5.82 184	4.04 156	4.43 163	2.51 91	4.23 220	0.37 54	5.66 169	0.99 165	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.05 323	0.06 163	0.11 275

raft+_RVC	1.79 110	0.84 308	2.32 94	2.40 388	0.85 283	1.38 30	0.09 48	6.36 207	4.75 196	2.85 119	5.46 187	1.17 102	1.36 159	4.54 135	0.91 155	0.00 1	0.10 366	0.00 1	0.00 1	0.11 240	0.22 355

S-Stereo	6.63 411	0.84 308	9.67 429	3.15 427	3.48 418	6.49 356	6.22 440	12.99 410	22.84 465	9.48 380	15.51 397	12.00 401	8.43 417	8.04 312	10.70 440	0.12 392	0.17 414	0.00 1	0.38 440	0.13 271	1.92 459

XX-TBD	1.44 83	0.85 310	2.04 66	2.45 393	0.05 15	2.34 118	0.01 2	3.46 40	7.51 308	2.88 120	4.98 163	0.26 36	0.25 20	1.15 26	0.46 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4D-IteraStereo	1.72 103	0.86 311	3.01 173	0.09 24	2.86 398	3.57 258	1.06 308	3.92 65	5.31 213	5.28 193	1.02 35	3.92 205	0.38 57	1.83 61	1.04 170	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.07 180	0.09 240

iRaft-Stereo_5w	2.86 235	0.86 311	4.08 276	0.06 14	0.25 155	2.76 174	0.60 210	4.97 122	4.10 162	2.98 124	7.85 265	10.17 370	4.17 302	8.16 327	5.83 371	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 262	0.26 363	0.06 193

coex_refinement	4.04 341	0.87 313	3.55 228	2.96 419	1.40 329	4.28 300	0.32 137	11.18 351	7.72 316	8.32 341	13.44 378	10.01 367	3.48 264	6.28 193	6.76 386	0.00 1	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.16 326

rvit_0105_6	1.26 70	0.87 313	4.85 317	0.61 132	0.07 32	1.60 48	0.32 137	3.79 62	5.87 235	0.25 13	0.26 15	1.09 98	0.29 34	4.60 137	0.62 85	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.06 193

ssnet_v2	4.46 365	0.87 313	5.18 339	1.57 269	0.67 261	9.14 400	4.73 422	11.84 373	9.68 365	8.79 360	6.24 211	9.91 364	4.34 315	6.28 193	9.30 424	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.28 371	0.30 388

WCMA_ROB	9.21 448	0.87 313	7.37 407	2.54 397	2.13 372	13.59 449	5.80 435	11.64 366	14.01 421	24.43 478	32.99 482	27.09 476	18.02 466	12.51 437	9.85 434	0.81 452	0.07 334	0.01 341	0.01 262	0.16 292	0.23 361

CroCo-Stereo Lap2	1.24 67	0.88 317	3.39 214	0.95 176	4.59 459	0.47 3	0.08 43	3.51 45	2.80 68	1.17 89	2.24 85	1.57 118	0.20 13	1.48 42	1.14 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 285	0.12 289

stereogan	7.69 431	0.88 317	7.08 401	3.49 443	3.93 438	18.98 468	3.23 391	16.52 448	19.58 453	9.93 394	18.92 429	20.50 462	9.04 428	14.07 450	6.14 373	0.26 422	0.04 287	0.21 445	0.03 299	0.63 426	0.33 392

MLCV	3.44 293	0.88 317	5.60 361	1.39 241	0.25 155	4.36 306	0.33 141	7.25 244	7.28 302	9.17 374	12.24 363	5.09 259	2.47 216	9.15 382	3.23 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.02 59

rvit_0105_5	1.48 86	0.89 320	5.43 350	0.46 110	0.04 12	1.60 48	0.60 210	4.65 105	5.90 238	0.76 73	1.59 58	1.75 125	0.78 111	4.20 126	0.88 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.06 193

CroCo-Stereo	0.99 36	0.89 320	3.19 199	0.46 110	0.44 213	0.38 1	0.05 27	4.61 98	3.95 148	0.48 57	1.78 69	1.01 95	0.27 28	1.11 23	1.07 171	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.04 142
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RYNet	6.34 405	0.89 320	5.88 367	1.41 245	4.48 456	15.97 456	4.18 410	13.41 416	16.49 438	10.81 413	7.00 234	14.33 417	8.72 421	9.43 393	13.71 459	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.07 212

HI	3.18 263	0.90 323	3.05 185	1.28 223	0.15 94	2.29 111	0.04 19	5.31 154	3.52 124	7.96 328	12.69 368	11.43 393	6.61 382	4.26 128	4.02 337	0.00 1	0.06 318	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.01 18

CoSv	3.18 263	0.90 323	3.05 185	1.28 223	0.15 94	2.29 111	0.04 19	5.31 154	3.52 124	7.96 328	12.69 368	11.43 393	6.61 382	4.26 128	4.02 337	0.00 1	0.06 318	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.01 18

rvit_0105_3	1.71 102	0.90 323	5.93 370	0.78 149	0.02 3	1.62 51	1.69 350	5.15 134	5.99 246	2.22 104	1.64 61	1.97 135	1.17 145	4.19 125	0.92 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 42	0.03 98

ADLNet2	4.46 365	0.90 323	6.06 374	2.74 408	3.91 437	6.79 363	3.01 383	10.95 349	8.40 342	7.27 301	9.80 309	9.85 362	5.43 361	7.29 268	6.44 379	0.01 208	0.03 258	0.00 1	0.00 1	0.15 285	0.11 275

iResNet	3.68 308	0.91 327	7.94 415	2.97 420	0.34 191	4.44 312	0.48 170	7.70 250	9.74 367	7.72 318	12.74 370	4.03 209	2.87 241	8.05 315	3.37 311	0.02 288	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.09 240

DLCB_ROB	4.51 369	0.91 327	3.78 247	2.19 364	1.07 306	6.28 350	3.09 385	9.78 310	7.72 316	10.65 410	12.97 372	13.91 414	3.71 278	8.72 366	5.30 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.10 262

CBMV	5.35 384	0.91 327	3.67 239	1.62 278	0.44 213	10.09 411	7.19 456	12.49 399	12.33 411	12.22 429	14.69 393	10.93 387	6.48 380	8.51 348	4.96 356	0.02 288	0.15 402	0.00 1	0.00 1	0.17 305	0.17 331
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AASNet	3.90 329	0.92 330	4.41 290	3.56 444	4.00 441	6.70 360	1.26 326	18.71 462	6.14 255	7.35 305	7.91 267	4.35 230	2.58 221	3.04 94	6.62 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 403	0.14 304

111	2.78 226	0.92 330	3.81 251	0.22 62	0.07 32	2.83 191	0.70 237	6.03 190	14.00 420	3.22 130	8.93 282	5.48 271	3.30 253	3.66 106	2.03 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.29 386

ccnet	6.87 419	0.92 330	5.15 337	3.09 421	2.18 377	11.78 433	4.90 424	17.97 457	8.79 351	12.79 436	20.20 435	16.00 431	8.35 416	9.12 380	14.17 462	0.42 440	0.33 448	0.25 449	0.09 347	0.40 406	0.48 416

OMP-Stereo	3.03 249	0.93 333	2.72 137	4.21 462	0.51 237	2.19 104	1.25 323	6.19 201	6.00 247	7.99 331	6.21 208	8.50 348	2.49 217	9.44 396	1.74 234	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.05 175

STTStereo	3.60 304	0.93 333	6.34 383	2.71 404	2.23 379	3.68 265	0.63 216	9.42 300	6.73 283	9.87 391	6.97 229	8.84 352	3.65 273	6.85 236	3.04 299	0.00 1	0.02 209	0.01 341	0.00 1	0.02 42	0.02 59

CBFPSM	4.87 376	0.94 335	14.70 461	1.51 256	1.15 311	11.49 429	2.55 373	7.28 245	6.47 274	6.23 240	4.83 157	15.30 426	8.99 426	6.88 237	8.20 410	0.03 324	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.40 406	0.42 407

CFNet-ft	3.31 273	0.94 335	2.69 131	1.50 253	2.38 384	2.81 186	0.68 230	8.35 263	7.43 305	4.45 164	9.94 310	10.20 371	4.60 328	6.50 213	3.41 312	0.00 1	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.22 345	0.03 98

CFNet_RVC	3.31 273	0.94 335	2.69 131	1.50 253	2.38 384	2.81 186	0.68 230	8.35 263	7.43 305	4.45 164	9.94 310	10.20 371	4.60 328	6.49 212	3.41 312	0.00 1	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.22 345	0.03 98

rvit_0105_4	1.38 79	0.98 338	5.52 359	0.61 132	0.05 15	1.62 51	0.41 157	3.95 68	5.80 233	0.31 26	0.73 29	1.37 106	0.53 84	4.89 147	0.78 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.04 142

DRN-Test	5.87 392	0.98 338	5.89 368	2.69 403	3.65 425	12.37 440	3.35 394	20.07 480	10.20 378	11.93 428	12.31 364	11.06 390	5.31 356	7.89 302	9.05 420	0.04 343	0.05 301	0.04 401	0.04 317	0.18 316	0.25 370

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 235	0.99 340	7.52 412	1.52 258	0.92 289	2.94 201	0.03 17	9.31 298	3.81 139	2.42 109	5.86 196	9.23 355	4.64 332	4.31 130	2.19 267	0.02 288	0.18 418	0.00 1	0.54 455	0.35 392	0.35 394

GMStereo	1.83 118	0.99 340	4.55 303	0.57 127	0.05 15	2.53 138	0.01 2	4.95 119	11.14 394	3.52 139	2.24 85	0.53 77	0.49 78	3.76 109	0.80 129	0.20 413	0.00 1	0.00 1	0.12 357	0.12 257	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
RALCasStereoNet	1.93 134	1.01 342	2.75 141	1.88 312	1.75 352	2.88 198	0.18 96	4.64 104	4.36 173	2.27 106	5.14 167	2.22 140	0.79 113	7.10 257	1.00 167	0.00 1	0.34 449	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.16 326

edge stereo	6.76 413	1.01 342	6.76 393	2.20 366	2.45 388	6.41 354	2.45 367	14.84 435	11.98 408	15.29 452	18.31 428	22.02 465	12.56 451	10.82 417	7.49 392	0.03 324	0.06 318	0.11 427	0.03 299	0.30 375	0.14 304

TestStereo	1.74 106	1.02 344	3.64 238	0.20 58	0.28 172	1.33 26	0.01 2	5.24 145	4.01 153	3.18 128	4.97 162	2.07 138	0.70 99	7.32 270	0.75 114	0.02 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 11	0.00 1

iResNet_ROB	4.23 354	1.02 344	4.90 319	2.18 363	0.93 292	2.92 199	0.37 147	15.10 439	16.91 442	7.89 326	10.51 324	7.03 312	3.07 247	8.16 327	3.46 318	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 221	0.02 59

AACVNet	3.33 281	1.03 346	3.56 229	3.46 438	0.63 255	3.09 214	0.28 125	8.78 285	3.43 120	5.99 221	10.64 327	10.08 368	4.03 296	8.69 360	2.51 283	0.03 324	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.26 363	0.06 193

FBW_ROB	8.50 443	1.03 346	7.98 416	1.93 325	1.28 320	13.10 446	6.23 441	22.50 484	18.98 447	18.82 461	14.91 395	19.06 452	10.04 437	18.41 472	9.83 432	0.62 447	0.22 435	1.82 473	0.82 464	0.99 444	1.36 451

HBP-ISP	4.09 342	1.05 348	4.10 277	1.87 309	1.31 324	7.56 380	3.98 405	11.26 353	9.94 372	7.81 321	14.44 389	3.23 174	4.27 307	8.89 373	1.87 242	0.06 364	0.06 318	0.00 1	0.00 1	0.06 163	0.04 142

GwcNet-RSSM	3.77 317	1.05 348	5.06 328	2.21 367	1.87 361	2.36 119	1.52 340	8.98 288	7.96 327	5.91 220	14.59 391	7.94 333	3.50 265	6.43 204	5.70 368	0.00 1	0.00 1	0.04 401	0.00 1	0.20 328	0.08 227

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 323	1.06 350	5.23 344	2.72 406	3.27 409	4.36 306	0.61 212	10.71 339	7.56 310	8.75 359	7.89 266	9.86 363	3.90 290	7.15 263	3.44 314	0.14 398	0.02 209	0.02 372	0.03 299	0.04 113	0.03 98
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
RAFT_CTSACE	3.40 288	1.07 351	4.52 298	1.27 218	3.14 403	4.00 291	1.07 310	3.93 67	4.43 176	4.66 175	17.94 425	7.21 321	2.76 233	10.82 417	0.85 136	0.00 1	0.07 334	0.00 1	0.00 1	0.30 375	0.01 18

GANet	6.22 402	1.07 351	4.07 275	2.27 372	0.89 286	9.19 401	9.52 469	12.02 381	8.13 333	10.72 411	29.09 469	13.86 412	7.52 405	11.00 420	4.39 345	0.36 431	0.00 1	0.02 372	0.02 285	0.12 257	0.08 227

ACRE	2.41 191	1.08 353	5.11 333	0.55 122	2.05 368	2.65 161	0.78 259	5.26 150	4.67 190	7.59 313	9.20 289	1.70 122	1.08 132	3.74 108	2.18 266	0.01 208	0.18 418	0.02 372	0.08 336	0.22 345	0.10 262

SGM-ForestM	16.99 487	1.08 353	5.74 364	2.12 357	0.75 271	31.63 492	12.21 485	27.80 493	32.25 481	37.88 496	39.99 494	52.96 505	35.20 500	33.60 497	24.47 487	0.26 422	0.39 456	0.31 452	0.39 443	0.26 363	0.53 422

RALAANet	2.46 201	1.09 355	3.70 243	2.55 399	0.80 278	3.37 234	0.15 83	7.44 249	5.54 221	5.65 201	6.01 198	3.54 190	1.13 136	6.34 200	1.58 218	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.05 323	0.21 339	0.03 98

MSMD_ROB	9.28 450	1.09 355	4.65 308	1.58 270	0.39 203	16.52 457	4.41 416	13.60 418	14.87 429	22.34 469	39.89 493	25.67 473	20.71 478	12.42 436	6.98 387	0.34 430	0.03 258	0.00 1	0.00 1	0.05 139	0.09 240

CIPLG	2.47 202	1.10 357	4.71 313	0.63 137	2.15 374	2.67 165	0.77 254	5.19 137	4.73 194	7.85 323	9.56 304	1.72 123	1.14 137	4.20 126	2.34 272	0.01 208	0.19 424	0.02 372	0.09 347	0.23 351	0.08 227

STTRV1_RVC	7.02 422	1.10 357	12.88 452	3.32 433	6.92 473	11.90 435	4.00 406	15.07 436	11.94 407	9.51 381	14.57 390	11.63 396	8.73 422	12.65 439	8.06 407	3.32 476	2.75 489	0.41 459	0.12 357	1.38 453	0.11 275

CFNet	3.72 311	1.10 357	5.03 326	2.49 395	1.59 334	4.90 323	0.22 108	11.38 360	9.88 371	4.80 178	11.25 342	6.44 298	3.68 274	8.33 338	3.00 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 345	0.07 212

DualNet (step1)	3.91 332	1.11 360	6.15 377	1.27 218	0.60 250	5.22 329	2.54 369	10.66 336	7.73 318	8.36 343	7.55 251	6.55 300	4.27 307	6.58 219	1.62 222	1.49 466	0.03 258	3.10 476	2.99 482	0.20 328	0.15 314

test_sample9	5.87 392	1.11 360	6.15 377	1.27 218	0.60 250	5.22 329	2.54 369	10.66 336	7.73 318	8.36 343	7.55 251	6.55 300	4.27 307	11.68 428	11.44 447	1.49 466	24.31 516	3.10 476	2.99 482	0.20 328	0.15 314

test_sample8	7.99 436	1.11 360	6.15 377	1.27 218	0.60 250	5.22 329	2.54 369	12.04 382	6.15 256	17.46 458	9.02 288	24.67 469	18.16 467	11.68 428	11.44 447	1.49 466	24.31 516	3.10 476	2.99 482	0.20 328	0.15 314

ARAFT	3.13 258	1.11 360	7.34 406	0.42 105	0.14 90	4.52 313	2.99 382	7.41 248	5.97 244	8.85 364	7.06 239	5.20 262	1.25 152	8.49 347	1.44 203	0.00 1	0.03 258	0.00 1	0.00 1	0.33 387	0.11 275

TDLM	4.11 343	1.11 360	3.54 227	1.62 278	1.04 303	3.91 286	7.41 458	10.60 334	10.67 390	6.38 255	12.59 366	5.95 286	4.77 338	8.79 368	3.04 299	0.58 445	0.00 1	0.01 341	0.00 1	0.19 324	0.12 289

FINET	5.32 383	1.14 365	10.04 433	2.17 362	3.67 427	6.49 356	6.76 451	11.68 368	22.08 463	7.42 307	12.15 359	4.24 221	3.61 272	9.25 387	5.35 361	0.04 343	0.04 287	0.00 1	0.00 1	0.17 305	0.09 240

DeepPruner_ROB	3.52 297	1.14 365	4.06 273	1.12 204	1.65 340	3.65 261	0.83 270	13.96 423	4.47 180	7.80 320	10.84 332	7.05 316	2.16 204	8.14 325	3.08 301	0.07 373	0.03 258	0.00 1	0.01 262	0.32 384	0.06 193

CVANet_RVC	4.16 349	1.16 367	3.60 232	1.94 326	1.46 331	3.92 287	4.68 421	10.89 347	8.34 339	7.58 312	10.84 332	10.27 373	6.62 385	8.56 350	2.69 288	0.39 434	0.00 1	0.00 1	0.01 262	0.21 339	0.09 240

IPLGR_C	2.44 196	1.17 368	4.94 321	0.62 134	2.08 369	2.65 161	0.80 262	5.60 170	4.79 197	7.87 324	9.23 291	1.67 121	1.15 139	3.43 102	2.23 268	0.01 208	0.19 424	0.02 372	0.08 336	0.22 345	0.10 262

MyStereo8	2.88 239	1.19 369	5.03 326	1.61 275	3.75 432	4.30 301	0.07 38	6.14 195	6.16 257	6.22 239	9.64 307	4.28 226	1.45 163	2.05 73	4.76 354	0.00 1	0.16 410	0.00 1	0.14 362	0.26 363	0.43 409

raft_robust	2.64 214	1.20 370	2.62 125	1.10 198	0.28 172	1.50 42	0.12 61	6.28 204	9.04 354	6.80 271	7.19 241	3.73 201	2.13 201	9.06 379	1.07 171	0.03 324	0.12 381	0.00 1	0.21 395	0.17 305	0.22 355

dd	2.16 159	1.22 371	4.82 315	0.68 143	0.12 78	1.39 33	0.17 93	5.14 132	11.22 397	2.70 114	3.51 127	1.52 116	1.23 151	5.08 152	3.96 336	0.12 392	0.01 153	0.04 401	0.21 395	0.07 180	0.01 18

XPNet_ROB	6.03 401	1.22 371	5.61 362	2.56 400	0.90 288	6.32 351	7.07 454	12.92 408	8.30 338	14.76 450	15.13 396	19.84 456	6.66 387	10.36 410	8.58 415	0.02 288	0.04 287	0.00 1	0.03 299	0.11 240	0.24 365

AIO-test2	2.70 219	1.23 373	3.52 226	1.24 213	3.05 401	2.65 161	0.06 31	6.30 205	15.40 432	2.58 111	7.30 246	0.48 71	0.57 90	5.36 161	0.96 160	3.06 475	0.00 1	0.00 1	0.01 262	0.16 292	0.15 314

DANet	6.02 400	1.23 373	8.45 419	3.86 454	3.94 439	7.64 385	1.34 332	9.51 304	7.00 292	13.39 441	15.53 398	15.99 430	7.02 393	12.14 433	12.37 452	0.19 410	0.12 381	0.02 372	0.03 299	0.13 271	0.56 424
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NaN_ROB	6.00 399	1.24 375	6.29 381	1.34 231	1.68 345	9.60 407	10.31 475	15.09 437	15.79 435	12.62 432	8.95 283	11.67 400	5.83 368	11.78 431	6.41 378	0.05 355	0.13 391	0.08 421	0.20 391	0.22 345	0.79 436

Nwc_Net	6.97 421	1.25 376	6.63 391	3.82 452	3.37 412	10.83 425	1.67 349	19.56 478	11.35 398	8.36 343	23.62 451	17.19 442	11.44 447	11.21 422	8.08 408	0.80 451	0.00 1	0.00 1	0.02 285	0.13 271	0.09 240

SACVNet	4.15 348	1.26 377	3.81 251	3.12 425	1.68 345	3.09 214	2.85 381	11.91 376	5.96 242	10.52 407	11.20 340	10.59 376	3.95 291	8.97 375	3.25 308	0.08 378	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.32 384	0.44 411

DMCA-RVC	3.17 262	1.26 377	6.39 386	2.10 356	1.51 333	3.02 208	0.56 196	7.84 255	5.06 204	9.23 375	5.19 172	8.46 344	2.72 232	6.31 196	3.22 305	0.06 364	0.11 374	0.09 424	0.02 285	0.16 292	0.08 227

BEATNet_4x	3.24 266	1.27 379	5.89 368	1.56 268	0.10 59	5.26 332	1.07 310	10.08 323	5.50 218	6.89 278	7.73 259	4.53 237	4.13 297	5.05 151	5.27 359	0.04 343	0.05 301	0.00 1	0.00 1	0.23 351	0.23 361

MANE	19.47 494	1.27 379	5.07 329	4.69 465	5.55 465	30.49 491	9.94 473	34.01 497	37.27 494	44.13 505	51.57 509	52.51 503	40.41 505	33.58 496	24.81 488	0.89 454	0.86 469	1.11 468	9.72 500	0.38 399	1.06 444

pmcnn	7.72 432	1.27 379	9.42 428	2.91 413	3.14 403	9.44 403	6.23 441	12.56 401	16.51 439	14.53 448	24.08 453	27.44 477	8.49 418	9.32 390	8.44 413	0.06 364	0.08 345	0.00 1	0.00 1	0.30 375	0.15 314

CSP-Net	4.12 344	1.28 382	3.70 243	1.54 263	1.06 304	13.28 448	2.33 364	12.96 409	5.45 216	8.87 365	8.54 277	8.43 343	3.03 244	8.16 327	3.65 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 316	0.03 98

LE_ROB	16.73 486	1.28 382	11.61 439	3.72 449	1.65 340	16.67 459	9.17 466	14.39 429	55.91 509	63.81 520	40.86 496	35.94 492	37.73 503	14.24 451	26.87 493	0.05 355	0.10 366	0.13 434	0.22 401	0.12 257	0.15 314

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 301	1.29 384	12.46 446	1.53 261	0.98 297	3.48 243	0.81 264	11.99 379	4.40 175	4.33 161	11.05 339	8.83 351	2.02 198	4.52 134	1.66 226	0.01 208	0.14 395	0.00 1	0.68 460	0.86 440	0.44 411

LMCR-Stereo	3.63 305	1.29 384	4.20 280	2.54 397	0.17 109	8.08 387	1.52 340	11.46 362	4.73 194	8.45 351	10.66 329	1.91 133	5.03 348	7.69 290	3.58 325	0.92 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 396	0.02 59

RP	6.84 418	1.29 384	5.53 360	3.92 455	5.18 463	6.32 351	3.53 397	11.73 371	15.31 431	9.54 383	22.38 447	18.25 447	14.47 461	10.11 404	7.49 392	0.91 455	0.01 153	0.12 430	0.15 365	0.33 387	0.19 345

G2L-Stereo	4.36 363	1.36 387	5.08 330	1.92 320	1.72 349	4.34 305	0.94 294	10.84 345	8.83 352	10.16 399	7.81 264	14.89 421	4.13 297	9.03 377	5.59 366	0.02 288	0.01 153	0.00 1	0.02 285	0.29 373	0.24 365

ADCRef	7.27 423	1.38 388	16.37 465	2.52 396	3.30 411	11.63 432	3.16 388	10.80 343	9.35 360	13.03 439	25.27 461	8.17 337	8.92 425	8.06 319	21.81 480	0.15 400	0.08 345	0.16 437	0.34 435	0.38 399	0.58 426

fast-acv-ft	5.62 390	1.39 389	7.01 398	2.02 341	1.89 363	12.23 438	1.82 355	7.35 246	9.45 362	10.46 406	20.27 437	14.55 419	7.71 409	7.41 275	7.61 394	0.10 386	0.09 354	0.16 437	0.07 331	0.59 421	0.13 297

DN-CSS_ROB	2.69 216	1.40 390	5.34 347	2.31 382	0.75 271	3.14 221	0.06 31	6.11 194	3.87 141	5.34 195	12.18 361	2.34 143	1.22 150	7.84 300	1.48 207	0.03 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 392	0.03 98

LoS_RVC	1.26 70	1.43 391	1.91 48	0.42 105	3.77 434	1.71 65	0.04 19	2.58 11	2.49 46	0.42 52	2.58 93	0.30 44	0.57 90	1.71 51	0.66 94	0.01 208	0.02 209	0.00 1	0.00 1	0.02 42	4.49 476

iResNetv2_ROB	4.28 360	1.43 391	7.17 402	2.91 413	1.26 316	4.36 306	1.62 345	13.64 420	10.25 379	9.83 389	11.41 344	7.68 325	4.00 292	7.75 296	1.85 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 397	0.09 240

AF-Net	7.78 433	1.44 393	6.68 392	3.37 434	4.50 457	8.61 393	2.69 376	17.07 451	20.17 458	9.52 382	24.02 452	20.31 461	14.59 462	11.58 427	9.84 433	0.61 446	0.00 1	0.12 430	0.00 1	0.38 399	0.12 289

gwcnet-sp	3.31 273	1.47 394	7.26 403	1.73 291	0.69 263	7.57 381	1.14 316	8.59 275	6.17 258	8.57 353	5.25 180	4.26 223	3.36 255	6.46 206	3.44 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 285	0.11 275

scenet	3.31 273	1.47 394	7.26 403	1.73 291	0.69 263	7.57 381	1.14 316	8.59 275	6.17 258	8.57 353	5.25 180	4.26 223	3.36 255	6.46 206	3.44 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 285	0.11 275

ssnet	3.31 273	1.47 394	7.26 403	1.73 291	0.69 263	7.57 381	1.14 316	8.59 275	6.17 258	8.57 353	5.25 180	4.26 223	3.36 255	6.46 206	3.44 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 285	0.11 275

PA-Net	4.98 378	1.47 394	7.42 408	2.40 388	2.14 373	8.73 395	3.64 402	12.42 393	13.11 415	7.03 285	7.57 254	7.88 329	6.52 381	10.16 409	7.82 397	0.02 288	0.03 258	0.00 1	0.00 1	0.11 240	1.07 445
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	6.77 414	1.49 398	6.48 387	2.92 415	4.40 448	7.43 375	3.61 399	19.52 476	13.29 416	8.39 348	16.91 411	15.96 428	12.13 448	12.85 440	7.70 395	1.47 464	0.11 374	0.01 341	0.42 446	0.14 281	0.24 365

Abc-Net	6.77 414	1.49 398	6.48 387	2.92 415	4.40 448	7.43 375	3.61 399	19.52 476	13.29 416	8.39 348	16.91 411	15.96 428	12.13 448	12.85 440	7.70 395	1.47 464	0.11 374	0.01 341	0.42 446	0.14 281	0.24 365
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MeshStereo	11.52 467	1.52 400	4.55 303	1.89 314	1.46 331	19.87 472	5.11 428	20.66 482	15.91 436	32.67 489	34.51 485	39.34 496	21.15 479	18.74 474	12.10 450	0.11 388	0.06 318	0.01 341	0.00 1	0.45 412	0.22 355
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
G-Net	8.41 441	1.54 401	10.97 437	5.73 472	3.60 423	26.19 481	4.41 416	10.10 324	7.42 304	19.71 464	24.99 459	14.38 418	15.83 463	10.99 419	9.53 430	0.50 444	0.46 462	0.19 443	0.25 412	0.80 437	0.66 431

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 397	1.55 402	9.92 431	2.40 388	3.22 407	10.28 414	3.14 387	11.64 366	9.79 368	9.54 383	20.22 436	11.16 391	6.77 389	10.61 415	9.16 421	0.06 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.04 142

RAFT + AFF	4.30 361	1.55 402	5.84 366	1.43 247	2.36 383	5.94 346	6.72 450	10.01 320	7.56 310	7.55 311	8.96 285	7.09 317	6.73 388	8.57 351	4.02 337	0.02 288	0.47 463	0.00 1	0.01 262	0.56 417	0.54 423

psmorigin	7.34 424	1.58 404	18.31 472	2.35 385	0.87 284	6.72 361	1.70 353	10.63 335	7.14 298	19.77 465	22.71 448	20.13 458	11.34 445	12.96 442	9.49 429	0.04 343	0.17 414	0.06 412	0.17 376	0.21 339	0.50 419

NCCL2	5.88 394	1.59 405	5.44 351	1.87 309	0.92 289	9.55 405	11.55 481	12.11 385	9.94 372	9.67 386	8.85 280	22.28 467	7.41 399	8.78 367	7.17 389	0.01 208	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.13 271	0.23 361

iinet-f	5.94 395	1.60 406	26.88 491	1.79 299	1.38 328	11.92 436	1.47 337	6.80 233	7.11 297	6.90 280	14.43 388	10.64 380	7.97 411	7.00 249	12.12 451	0.02 288	0.03 258	0.05 408	0.00 1	0.63 426	0.02 59

CSAN	7.62 427	1.60 406	6.56 390	1.83 307	0.66 259	12.40 441	10.52 478	14.45 430	21.32 461	14.19 446	15.98 400	17.84 443	13.02 456	12.32 435	8.38 412	0.09 383	0.07 334	0.03 389	0.04 317	0.33 387	0.67 432

FADNet-RVC-Resample	3.79 319	1.62 408	12.06 442	1.43 247	0.66 259	5.94 346	2.41 365	10.18 327	8.58 349	6.28 247	4.22 141	5.33 268	4.80 342	7.71 292	3.19 304	0.17 406	0.21 431	0.17 440	0.12 357	0.41 409	0.29 386

PSMNet_ROB	5.02 380	1.63 409	6.03 373	1.90 315	1.83 359	9.57 406	6.35 445	15.58 444	7.23 301	6.15 235	10.48 323	12.22 402	4.16 301	8.02 311	8.71 417	0.02 288	0.01 153	0.01 341	0.10 352	0.20 328	0.12 289

LL-Strereo	4.71 375	1.64 410	7.51 411	1.15 206	4.31 445	3.71 268	1.45 336	9.21 294	8.36 340	8.37 347	8.17 271	10.82 383	11.36 446	12.51 437	4.82 355	0.00 1	0.12 381	0.00 1	0.00 1	0.31 380	0.32 391

FADNet	4.23 354	1.65 411	11.75 441	1.64 280	0.80 278	4.80 320	0.77 254	13.76 422	11.65 402	3.97 153	5.24 178	9.62 360	5.14 352	8.40 342	3.78 331	0.21 414	0.04 287	0.07 418	0.05 323	1.14 446	0.10 262

sAnonymous2	1.35 76	1.66 412	8.14 417	0.55 122	0.46 219	1.23 16	0.24 114	4.00 69	3.47 121	0.40 46	1.11 41	0.23 30	1.42 161	0.96 17	0.57 79	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.20 391	2.07 463	0.22 355

CroCo_RVC	1.35 76	1.66 412	8.14 417	0.55 122	0.46 219	1.23 16	0.24 114	4.00 69	3.47 121	0.40 46	1.11 41	0.23 30	1.42 161	0.96 17	0.57 79	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.20 391	2.07 463	0.22 355

FADNet_RVC	3.91 332	1.67 414	12.95 454	0.96 178	0.75 271	5.71 339	0.54 190	10.83 344	6.60 279	3.46 138	8.09 269	4.10 215	3.40 262	9.43 393	6.33 376	0.36 431	0.44 460	0.17 440	0.46 451	0.91 441	0.95 441

APVNet	5.98 397	1.72 415	8.72 421	3.21 430	4.04 442	12.31 439	1.81 354	19.09 469	6.10 251	6.13 234	13.41 377	10.69 381	6.30 376	11.26 423	13.90 460	0.05 355	0.02 209	0.11 427	0.03 299	0.53 415	0.20 351

AANet_RVC	5.01 379	1.74 416	6.38 385	1.96 330	1.29 321	2.26 109	1.69 350	10.07 322	18.53 445	7.88 325	18.15 427	8.49 347	2.70 227	10.59 414	7.04 388	0.96 457	0.15 402	0.02 372	0.00 1	0.13 271	0.12 289

StereoDRNet	5.59 388	1.75 417	6.80 394	3.12 425	4.45 452	10.61 419	4.35 415	18.80 464	9.73 366	12.22 429	6.87 227	11.44 395	4.65 333	8.09 322	8.26 411	0.02 288	0.11 374	0.00 1	0.03 299	0.20 328	0.28 384

ETE_ROB	5.80 391	1.77 418	6.33 382	1.44 251	0.78 277	6.43 355	6.90 452	12.53 400	8.08 331	12.93 438	14.89 394	21.13 464	5.87 369	9.83 400	6.57 382	0.04 343	0.01 153	0.00 1	0.02 285	0.08 192	0.33 392

ADCP+	8.09 437	1.79 419	14.50 459	1.54 263	4.28 444	16.57 458	5.20 429	12.80 405	11.20 396	12.83 437	17.07 415	11.02 389	10.80 443	17.59 470	23.18 485	0.03 324	0.05 301	0.01 341	0.18 383	0.39 403	0.81 437

LALA_ROB	6.58 410	1.80 420	6.25 380	1.26 216	0.94 293	10.08 410	9.02 465	16.00 446	11.51 401	12.74 434	13.02 373	24.77 470	5.25 354	10.56 413	8.02 402	0.04 343	0.05 301	0.00 1	0.02 285	0.10 221	0.25 370

YMNet	5.52 386	1.83 421	8.79 422	3.47 440	4.46 453	10.72 421	0.91 290	9.99 317	6.43 271	13.76 444	16.35 403	11.65 397	4.49 325	7.95 304	8.03 404	0.12 392	0.35 451	0.12 430	0.08 336	0.71 432	0.27 380

YMNet_1	5.52 386	1.83 421	8.79 422	3.47 440	4.46 453	10.72 421	0.91 290	9.99 317	6.43 271	13.76 444	16.35 403	11.65 397	4.49 325	7.95 304	8.03 404	0.12 392	0.35 451	0.12 430	0.08 336	0.71 432	0.27 380

FADNet-RVC	3.98 339	1.84 423	12.48 448	1.69 284	0.44 213	4.33 302	1.31 330	11.84 373	7.15 299	3.53 140	3.50 126	10.63 379	4.43 319	9.12 380	6.25 375	0.03 324	0.10 366	0.00 1	0.03 299	0.60 423	0.25 370

PS-NSSS	3.90 329	1.84 423	4.55 303	0.87 160	2.95 400	4.10 295	2.00 359	10.77 342	8.23 337	6.75 267	14.63 392	5.01 256	2.24 205	8.41 343	2.91 295	0.33 429	0.03 258	0.83 464	0.00 1	0.82 438	0.70 434

SANet	10.64 462	1.86 425	10.91 435	1.76 294	0.71 268	14.62 452	9.23 468	19.18 470	37.14 493	19.22 462	27.96 465	25.86 474	19.11 473	13.02 443	10.63 439	0.08 378	0.06 318	0.03 389	0.02 285	0.62 424	0.81 437

DPSNet	10.14 458	1.88 426	16.82 468	1.85 308	1.73 350	24.84 479	17.20 502	19.92 479	27.41 473	12.23 431	13.62 380	16.52 434	18.35 468	14.42 453	12.50 453	0.78 450	0.54 466	0.08 421	0.25 412	1.18 447	0.59 429

dad	4.66 374	1.89 427	5.51 357	0.94 172	0.09 52	2.16 103	0.37 147	7.10 242	14.43 423	10.13 398	16.84 410	14.97 422	1.90 194	6.82 233	4.15 341	1.09 459	0.11 374	4.08 481	0.46 451	0.17 305	0.06 193

Wz-Net-LNSev	6.46 407	1.93 428	16.44 467	1.52 258	4.15 443	12.66 442	4.96 426	13.05 411	12.10 409	10.55 409	16.23 402	11.32 392	7.19 396	8.43 345	8.48 414	0.00 1	0.01 153	0.00 1	0.00 1	0.08 192	0.06 193

TCMNet	5.22 382	1.96 429	9.78 430	4.11 458	6.57 471	8.83 396	1.35 334	10.74 341	8.07 330	6.39 256	12.76 371	8.32 340	4.75 337	8.62 355	10.09 436	0.11 388	0.18 418	0.31 452	0.09 347	0.75 435	0.57 425

GwcNet	6.42 406	1.97 430	10.92 436	2.59 401	5.58 466	11.55 430	2.21 363	14.10 426	16.52 441	10.04 396	17.19 419	10.86 385	5.61 366	9.23 386	8.84 419	0.01 208	0.06 318	0.03 389	0.08 336	0.56 417	0.40 402

GMStereo_Zeroshot	2.77 225	1.98 431	5.14 336	1.53 261	0.36 196	3.56 255	0.10 51	5.57 168	5.91 240	6.89 278	7.02 235	8.50 348	0.91 119	6.01 181	1.65 225	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 328	0.01 18

PDISCO_ROB	9.62 455	1.99 432	11.51 438	9.88 481	9.61 484	21.48 473	3.83 403	19.33 472	28.49 476	11.27 422	14.17 385	19.92 457	5.02 347	16.35 466	9.18 422	5.28 480	0.41 457	0.14 435	0.09 347	2.05 462	2.36 466

ADCL	10.16 459	2.11 433	19.36 475	1.92 320	1.88 362	22.23 474	8.91 464	14.04 424	23.56 467	14.62 449	26.19 462	12.75 406	13.59 458	16.06 465	22.95 484	0.26 422	0.18 418	0.75 462	0.65 457	0.69 430	0.58 426

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 32	2.14 434	1.55 21	0.88 161	0.26 162	0.56 5	0.04 19	2.80 15	0.86 6	0.30 21	0.80 31	0.21 27	2.33 211	6.17 187	0.37 34	0.00 1	0.07 334	0.00 1	0.17 376	0.01 11	0.01 18

ELAS	16.72 485	2.14 434	9.23 425	4.92 467	4.53 458	32.66 496	15.11 497	27.40 492	28.68 477	40.27 500	44.90 499	38.33 495	30.50 494	26.44 491	21.94 481	0.88 453	1.23 473	0.67 461	0.89 466	1.49 455	2.18 464
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RGC	6.88 420	2.23 436	6.13 375	4.05 456	4.73 462	8.94 397	2.78 378	15.19 441	11.74 403	11.13 419	19.34 431	17.86 444	10.42 441	13.02 443	8.03 404	0.73 449	0.01 153	0.24 448	0.41 445	0.31 380	0.38 398

ELAS_RVC	16.54 484	2.26 437	10.09 434	5.50 471	4.46 453	28.28 489	16.72 501	25.55 489	33.54 484	40.19 499	40.30 495	36.68 493	30.03 493	29.40 492	20.61 474	0.98 458	1.21 472	0.86 465	0.70 461	1.39 454	2.16 462
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SDNR	7.50 426	2.32 438	15.58 464	1.82 306	0.63 255	44.66 508	0.44 165	8.59 275	9.52 363	9.84 390	25.18 460	5.30 267	4.38 316	11.46 426	6.49 380	0.05 355	0.03 258	0.00 1	0.01 262	1.79 460	1.87 458

Wz-Net-MNSev	7.43 425	2.35 439	15.22 462	2.34 384	3.41 417	17.27 464	8.55 461	11.91 376	13.48 418	13.37 440	17.05 414	13.70 409	7.47 404	11.90 432	9.99 435	0.40 436	0.03 258	0.00 1	0.01 262	0.16 292	0.07 212

ADCPNet	9.54 453	2.39 440	31.46 495	2.09 354	1.60 336	16.71 460	6.39 446	12.11 385	11.45 399	13.53 442	21.45 442	19.41 453	10.94 444	14.38 452	21.54 478	0.27 425	1.16 471	0.39 458	1.49 474	0.58 420	1.45 452

SHD	9.61 454	2.60 441	12.46 446	3.69 448	3.54 420	9.47 404	1.25 323	20.16 481	37.84 495	18.19 460	21.24 441	16.96 440	12.83 455	14.47 454	16.05 465	0.32 428	0.13 391	0.01 341	0.08 336	0.38 399	0.48 416

DGSMNet	6.47 408	2.61 442	13.64 457	3.46 438	3.74 428	8.97 398	6.01 436	14.15 427	13.01 414	7.46 309	14.10 384	9.94 365	4.79 341	10.44 411	6.22 374	1.30 463	1.70 476	1.80 471	1.52 476	2.27 466	2.35 465

DeepPrunerF	6.75 412	2.69 443	23.31 484	3.68 447	7.16 474	3.78 279	4.29 413	13.42 417	20.13 457	8.13 334	10.46 322	7.18 320	8.06 413	11.10 421	9.44 428	0.24 419	0.15 402	0.29 450	0.42 446	0.66 429	0.45 413

Syn2CoEx	6.32 404	2.72 444	9.33 426	2.45 393	1.67 343	8.59 392	3.32 392	18.08 458	12.27 410	8.53 352	21.08 440	10.30 374	9.80 435	9.30 389	7.86 399	0.01 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 426	0.43 409

SAMSARA	14.63 476	2.74 445	12.38 444	12.65 488	6.74 472	36.50 500	72.93 523	19.36 473	23.77 468	16.20 456	13.04 374	29.21 480	12.78 453	16.98 468	15.21 464	0.11 388	0.26 445	0.03 389	0.14 362	0.76 436	0.77 435

GANetREF_RVC	6.56 409	2.89 446	7.58 413	3.41 435	0.40 205	12.96 445	9.58 470	15.09 437	17.25 444	10.33 401	10.62 326	12.27 403	8.16 415	12.21 434	4.53 348	0.41 437	0.00 1	0.00 1	0.02 285	3.12 469	0.39 399
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PVD	15.44 478	2.93 447	14.67 460	4.21 462	3.39 415	17.43 465	4.16 409	27.84 494	48.84 504	31.02 487	43.54 498	29.76 482	30.81 495	25.97 490	21.40 476	0.23 417	0.41 457	0.04 401	0.33 433	0.41 409	1.33 450

RTSC	9.15 447	3.00 448	13.57 456	3.72 449	1.76 354	11.82 434	0.46 167	16.95 450	36.83 492	15.80 454	15.53 398	12.91 407	7.46 403	20.01 480	21.76 479	0.31 427	0.13 391	0.01 341	0.08 336	0.57 419	0.41 404

TRStereo	2.36 188	3.10 449	4.70 312	1.99 334	2.08 369	2.61 153	1.11 314	8.79 286	3.73 133	3.19 129	3.04 107	3.96 206	0.77 108	5.92 177	1.44 203	0.03 324	0.14 395	0.00 1	0.29 421	0.08 192	0.25 370

ADCMid	10.24 460	3.13 450	20.70 478	2.21 367	2.39 386	11.23 427	6.19 438	14.17 428	11.19 395	23.20 475	22.25 445	17.89 445	19.54 474	18.51 473	26.21 492	0.45 442	0.42 459	1.10 467	1.29 471	1.56 457	1.18 446

PWC_ROB	8.24 439	3.13 450	12.74 451	2.43 392	4.43 451	7.51 379	1.22 321	16.63 449	19.24 451	16.08 455	28.29 466	13.99 415	10.16 438	13.63 447	14.06 461	0.42 440	0.00 1	0.05 408	0.00 1	0.59 421	0.27 380

SuperB	8.10 438	3.15 452	24.67 486	2.65 402	1.23 314	9.88 409	4.29 413	10.18 327	30.07 478	11.53 425	12.18 361	6.12 289	6.65 386	10.50 412	14.47 463	0.14 398	0.11 374	0.35 455	0.25 412	13.06 493	0.48 416

PWCDC_ROB	7.92 435	3.17 453	7.48 410	5.73 472	4.40 448	10.45 416	0.35 144	14.52 432	28.19 475	10.36 403	31.27 475	7.04 314	9.14 429	13.22 445	8.78 418	2.74 474	0.02 209	0.00 1	0.00 1	1.31 451	0.17 331

aanetorigin	8.72 445	3.29 454	27.55 492	1.95 327	3.84 435	4.93 325	5.39 434	5.49 166	10.05 374	27.85 482	31.47 476	15.80 427	12.78 453	9.04 378	11.98 449	0.25 420	0.22 435	0.22 446	0.25 412	1.28 450	0.84 439

SQANet	7.64 428	3.40 455	5.49 354	11.73 487	9.62 485	11.96 437	2.82 379	11.33 358	6.10 251	8.33 342	11.49 347	11.00 388	5.16 353	10.12 408	2.72 292	8.92 489	2.21 478	10.41 488	1.58 477	11.13 489	7.39 488

XQC	8.43 442	3.58 456	16.40 466	2.92 415	2.17 375	13.22 447	3.60 398	14.64 433	25.86 471	11.87 427	12.04 355	15.06 423	10.67 442	15.24 459	19.41 470	0.39 434	0.08 345	0.05 408	0.07 331	0.84 439	0.45 413

MFN_U_SF_RVC	12.94 470	3.66 457	25.81 489	3.61 446	2.26 381	22.77 476	4.55 419	27.10 490	20.06 456	23.90 476	28.99 468	30.53 483	16.98 464	19.92 479	20.26 473	1.24 460	1.07 470	0.98 466	1.33 472	1.80 461	2.04 461

anonymity	7.68 429	3.83 458	12.39 445	7.04 477	12.67 493	8.18 389	2.00 359	17.50 454	6.85 286	13.56 443	9.21 290	9.97 366	7.82 410	11.28 424	5.58 365	6.27 483	4.98 505	3.68 480	2.96 481	3.33 471	4.48 475

PASM	7.90 434	4.22 459	21.97 482	3.25 431	3.29 410	5.39 335	6.57 447	10.57 333	19.09 448	12.77 435	13.92 382	18.11 446	9.51 433	13.79 448	10.77 443	0.19 410	0.45 461	0.29 450	1.08 469	1.49 455	1.19 447

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 456	4.27 460	14.47 458	2.29 375	2.85 397	23.40 478	13.62 489	13.60 418	19.54 452	19.42 463	24.27 454	16.74 437	8.59 419	17.05 469	7.98 401	1.25 461	1.68 475	0.17 440	2.63 479	0.72 434	1.04 443

GASNet	5.19 381	4.61 461	9.38 427	4.73 466	2.10 371	3.80 281	1.57 343	12.07 383	10.96 391	8.92 367	7.03 237	8.21 338	7.67 408	14.02 449	7.36 390	0.02 288	0.15 402	0.00 1	0.00 1	0.69 430	0.42 407

PSMNet-RUCA	5.60 389	4.62 462	11.61 439	10.29 483	7.55 479	7.08 368	1.94 357	12.01 380	10.52 387	3.90 151	11.88 352	4.43 232	1.75 190	7.56 282	4.24 343	1.68 469	0.12 381	4.78 483	0.67 459	4.74 474	0.68 433

WZ-Net	13.00 471	4.64 463	41.07 503	3.48 442	3.15 405	19.12 469	15.66 500	14.81 434	31.33 480	15.71 453	27.88 464	22.22 466	14.01 460	20.44 482	25.03 489	0.64 448	0.00 1	0.01 341	0.03 299	0.39 403	0.37 397

Consistency-Raft	9.42 451	4.74 464	12.66 449	5.30 470	9.08 482	4.08 293	5.26 431	19.26 471	24.87 469	11.17 420	29.85 471	13.57 408	5.51 365	7.67 289	13.40 457	0.36 431	0.35 451	1.81 472	4.24 490	11.61 490	3.57 470

ADCS	13.02 472	4.93 465	28.38 493	3.17 428	2.67 393	13.61 450	10.83 479	18.70 461	33.46 483	22.59 470	24.78 457	19.59 455	18.51 470	23.40 487	32.16 501	0.10 386	0.19 424	0.37 457	0.18 383	1.26 449	1.46 453

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 396	5.36 466	5.02 324	3.75 451	3.57 422	15.81 455	4.27 412	11.72 370	6.96 290	7.23 298	8.47 276	9.09 354	2.66 226	9.36 392	2.71 289	7.49 485	2.32 480	2.01 474	0.08 336	6.77 484	4.67 477

AnyNet_C32	10.98 465	5.58 467	22.79 483	4.16 459	5.83 467	15.64 453	14.30 490	13.18 412	17.15 443	16.44 457	20.52 438	14.68 420	13.44 457	22.46 484	30.08 498	0.17 406	0.26 445	0.36 456	0.36 439	1.23 448	0.91 440

LSM	14.01 475	5.95 468	33.49 496	6.78 476	43.61 517	10.22 412	9.98 474	15.16 440	22.93 466	23.07 474	32.34 480	18.52 449	12.67 452	15.45 460	11.10 444	0.16 405	0.51 465	0.09 424	0.32 431	1.08 445	16.85 512

EDNetEfficient	13.82 474	6.19 469	54.79 510	2.83 410	3.60 423	4.86 322	8.57 462	8.61 280	32.90 482	40.77 501	30.59 474	18.33 448	21.87 483	11.38 425	25.36 490	0.15 400	0.23 437	0.06 412	1.03 468	2.54 467	1.79 456

SPS-STEREO	15.04 477	6.23 470	13.21 455	11.34 486	11.65 490	23.30 477	7.15 455	24.16 487	15.65 434	31.78 488	29.19 470	31.62 484	21.32 480	24.62 488	19.50 471	7.59 486	4.19 503	3.22 479	1.48 473	6.99 485	6.54 485
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-SNSev	9.23 449	6.70 471	24.28 485	1.87 309	1.81 358	8.57 391	12.29 487	17.37 453	20.39 459	10.43 405	23.11 450	16.66 436	8.03 412	14.47 454	17.86 467	0.00 1	0.02 209	0.01 341	0.00 1	0.41 409	0.30 388

AnonymousM	2.71 220	6.75 472	0.98 1	0.73 146	0.06 24	2.41 126	0.53 187	5.30 152	3.05 89	4.75 177	2.09 78	1.89 130	1.01 126	1.88 67	0.51 73	0.01 208	0.02 209	17.42 493	4.76 493	0.02 42	0.01 18

NVStereoNet_ROB	16.04 481	6.75 472	12.90 453	6.37 475	7.42 477	12.89 444	9.74 472	22.78 485	25.12 470	30.32 485	46.19 501	34.37 490	25.38 487	21.48 483	21.38 475	5.94 481	3.10 495	6.07 486	10.09 501	4.01 472	8.54 493
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 483	6.93 474	21.83 481	5.94 474	2.81 396	38.71 502	14.59 491	24.55 488	34.87 490	33.66 493	34.35 484	29.24 481	24.20 486	22.59 485	17.95 468	2.52 473	2.81 490	1.17 469	1.51 475	5.89 480	2.16 462

UDGNet	2.73 223	7.09 475	3.90 259	2.71 404	0.06 24	2.98 204	0.20 103	4.63 101	8.58 349	2.69 112	2.70 96	0.95 94	1.01 126	6.27 192	1.51 209	1.28 462	0.00 1	5.24 485	0.94 467	1.70 458	0.13 297

SGM+DAISY	15.62 479	7.26 476	19.28 474	8.94 478	10.11 487	26.25 482	10.49 477	19.36 473	14.65 427	30.64 486	33.59 483	33.00 486	22.32 485	24.96 489	16.42 466	7.90 487	6.25 507	4.51 482	3.37 486	5.86 479	7.20 487

otaku	11.73 468	7.51 477	7.07 400	13.22 490	10.85 489	26.61 486	7.25 457	18.84 465	19.16 450	11.58 426	17.23 420	20.19 459	8.09 414	15.11 458	4.64 351	9.13 491	2.42 482	13.08 489	1.83 478	12.48 492	8.22 491

StereoAnything_RVC	1.52 89	7.77 478	2.81 153	0.05 11	0.02 3	1.11 9	0.06 31	3.26 28	0.75 4	0.12 1	0.02 1	0.07 1	0.68 98	6.69 227	0.13 3	0.02 288	0.08 345	0.00 1	0.00 1	6.69 483	0.02 59

MFMNet_re	13.29 473	8.60 479	18.29 471	9.75 480	7.25 476	19.65 471	14.84 494	20.71 483	30.72 479	23.03 473	28.77 467	18.85 451	26.09 490	13.55 446	9.82 431	2.44 472	1.35 474	0.34 454	0.23 404	4.78 475	6.69 486

Ntro	12.35 469	8.88 480	7.80 414	13.79 491	12.42 492	26.54 485	6.98 453	18.54 460	22.14 464	9.82 388	16.45 405	20.30 460	9.29 432	15.95 463	6.61 384	9.53 493	2.47 484	14.93 491	2.77 480	13.11 494	8.63 494

BEATNet-Init1	23.31 496	9.03 481	41.67 504	4.17 460	2.53 390	45.68 510	19.47 505	33.43 496	38.45 496	47.59 508	49.10 505	59.31 509	41.80 507	38.35 504	29.21 497	0.47 443	0.50 464	0.81 463	0.66 458	2.10 465	1.86 457

CC-Net-ROB	7.68 429	9.21 482	7.46 409	3.82 452	3.66 426	15.68 454	5.02 427	17.95 456	10.45 386	6.44 259	14.00 383	7.63 324	4.77 338	10.75 416	3.10 302	5.99 482	2.46 483	16.28 492	1.08 469	6.30 482	1.56 455

UDG	8.58 444	9.31 483	4.89 318	10.00 482	9.52 483	10.36 415	2.41 365	12.07 383	9.82 369	7.81 321	9.55 303	16.52 434	9.81 436	7.84 300	7.88 400	4.20 477	2.51 485	18.53 494	3.71 489	9.55 486	5.28 480

RTS	18.87 492	9.32 484	86.48 520	4.95 468	6.10 468	42.08 504	14.70 492	15.49 442	41.06 497	22.65 471	32.32 478	13.77 410	19.54 474	37.98 502	28.96 495	0.41 437	0.23 437	0.00 1	0.02 285	0.91 441	0.50 419

RTSA	18.87 492	9.32 484	86.48 520	4.95 468	6.10 468	42.08 504	14.70 492	15.49 442	41.06 497	22.65 471	32.32 478	13.77 410	19.54 474	37.98 502	28.96 495	0.41 437	0.23 437	0.00 1	0.02 285	0.91 441	0.50 419

Wz-Net-TNSev	11.35 466	10.56 486	35.88 500	2.28 374	1.73 350	18.25 467	11.42 480	15.88 445	20.88 460	14.44 447	16.97 413	19.57 454	19.04 472	19.31 476	18.67 469	0.01 208	0.06 318	0.00 1	0.16 368	0.62 424	1.25 448

AnyNet_C01	16.12 482	10.81 487	59.36 512	4.42 464	2.49 389	30.06 490	15.15 498	17.51 455	16.51 439	17.88 459	37.69 490	24.04 468	17.54 465	29.60 493	33.29 502	0.28 426	0.38 455	0.43 460	0.42 446	2.57 468	1.98 460

DDUNet	9.47 452	11.32 488	6.14 376	12.93 489	11.65 490	10.45 416	3.87 404	11.70 369	7.89 324	9.27 376	13.28 375	16.18 433	6.14 374	8.80 369	5.77 369	6.64 484	3.38 498	20.90 495	4.28 491	11.01 488	7.80 489

EDNetEfficientorigin	17.87 489	14.00 489	99.53 532	1.64 280	0.92 289	10.55 418	6.26 443	13.21 413	34.84 489	38.20 498	36.91 489	27.47 478	26.32 491	14.71 456	25.69 491	0.04 343	0.06 318	0.14 435	0.52 454	3.16 470	3.27 468

JetBlue	29.12 503	15.72 490	54.12 509	15.93 492	20.98 505	60.90 521	30.62 512	39.38 500	34.62 488	34.08 494	39.69 492	57.35 508	43.17 508	50.71 517	50.60 518	2.41 471	3.79 501	2.81 475	3.45 487	9.57 487	12.59 506

FADE	25.68 498	17.27 491	50.60 508	10.46 484	9.90 486	22.50 475	9.17 466	35.80 499	53.05 506	20.32 468	19.01 430	26.54 475	34.42 498	39.35 505	33.52 503	30.62 513	14.22 513	38.39 512	37.63 515	5.22 477	5.56 482

GCST	9.08 446	17.31 492	3.98 265	52.92 515	10.66 488	11.29 428	0.20 103	6.97 238	6.47 274	9.46 379	4.68 152	4.75 243	1.51 165	9.34 391	1.31 193	8.19 488	0.05 301	22.38 496	0.34 435	6.17 481	3.53 469

coex-ft	19.78 495	19.39 493	87.73 522	1.77 296	1.80 357	17.25 463	13.50 488	12.63 403	42.10 499	60.18 516	38.90 491	28.72 479	28.74 492	11.74 430	27.40 494	0.21 414	0.23 437	0.04 401	0.30 427	1.36 452	1.54 454

ACVNet-4b	15.90 480	22.00 494	12.37 443	16.40 493	15.14 496	31.87 493	7.50 459	19.04 468	27.85 474	11.48 424	22.02 444	31.86 485	9.16 431	17.95 471	5.69 367	10.43 495	2.58 486	24.44 499	4.87 495	16.04 497	9.28 495

WAO-7	29.39 504	24.43 495	20.47 477	32.71 505	13.83 494	34.70 497	20.27 508	52.19 516	65.03 517	43.29 503	59.35 515	52.19 502	44.68 510	31.71 494	30.56 499	10.98 497	4.94 504	13.71 490	12.52 506	12.06 491	8.22 491

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 356	25.07 496	26.53 490	0.44 108	0.07 32	1.50 42	0.54 190	2.09 7	1.57 19	0.51 61	0.62 25	0.21 27	0.20 13	1.44 39	0.53 75	12.03 499	0.01 153	0.00 1	0.08 336	1.75 459	9.69 496

ACVNet_1	18.70 491	25.08 497	12.72 450	17.33 494	15.18 497	26.02 480	9.62 471	28.44 495	34.49 486	24.39 477	24.32 455	37.22 494	20.13 477	16.67 467	13.39 456	10.45 496	2.59 487	24.77 500	4.92 496	16.57 498	9.75 497

DispFullNet	17.47 488	26.01 498	33.98 498	22.58 499	20.86 504	13.84 451	1.28 327	16.50 447	26.27 472	19.97 466	17.17 418	20.52 463	18.49 469	22.86 486	10.76 442	5.13 479	2.83 491	30.72 503	7.72 499	20.86 501	11.01 502

RainbowNet	18.01 490	26.22 499	19.95 476	18.59 495	14.88 495	27.38 488	10.46 476	27.39 491	34.54 487	14.91 451	27.01 463	25.65 472	12.44 450	18.94 475	9.23 423	13.91 503	3.46 499	23.36 498	4.86 494	16.03 496	10.91 501

test_for_model	6.81 417	27.63 500	2.16 87	21.79 498	16.18 499	3.48 243	0.94 294	5.88 186	3.72 132	7.62 314	2.72 98	1.03 97	0.42 73	0.58 4	0.35 27	9.03 490	2.28 479	0.00 1	0.05 323	23.91 505	6.49 484

IMH-64-1	27.21 501	28.77 501	16.84 469	31.57 502	20.76 502	26.43 483	15.10 495	47.11 505	45.20 501	33.53 491	51.16 507	41.42 497	31.10 496	36.48 498	22.39 482	13.48 501	2.87 493	33.95 505	10.70 502	23.50 503	11.75 503

IMH-64	27.21 501	28.77 501	16.84 469	31.57 502	20.76 502	26.43 483	15.10 495	47.11 505	45.20 501	33.53 491	51.16 507	41.42 497	31.10 496	36.48 498	22.39 482	13.48 501	2.87 493	33.95 505	10.70 502	23.50 503	11.75 503

IMH	29.82 505	29.11 503	18.51 473	34.28 506	21.40 507	32.33 495	15.39 499	49.40 512	53.07 507	37.88 496	55.32 512	45.05 499	39.54 504	40.63 506	24.12 486	14.03 504	3.27 497	34.93 507	11.24 504	24.69 506	12.21 505

ACVNet_2	26.45 499	29.35 504	25.14 487	20.27 497	15.43 498	34.97 498	12.23 486	48.37 510	66.25 519	42.69 502	56.73 513	51.77 501	25.59 488	20.39 481	13.52 458	10.13 494	2.59 487	22.78 497	3.52 488	17.57 499	9.80 499

TorneroNet-64	32.42 507	31.89 505	30.52 494	34.73 507	21.13 506	46.99 511	18.82 503	43.10 503	59.42 512	32.70 490	46.98 502	62.01 512	36.98 501	43.97 510	33.88 504	14.10 505	3.22 496	35.28 508	11.72 505	26.84 509	14.07 507

MADNet+	27.07 500	33.84 506	90.97 524	20.14 496	7.47 478	48.43 512	47.10 519	35.43 498	36.46 491	20.11 467	30.05 472	25.29 471	35.08 499	45.50 511	50.28 517	2.13 470	2.00 477	1.19 470	0.76 462	4.71 473	4.43 473

TorneroNet	35.11 511	33.92 507	33.82 497	37.86 509	22.01 508	49.64 514	21.58 509	48.09 509	55.23 508	37.50 495	53.79 510	62.81 515	43.66 509	46.71 513	41.25 512	14.80 506	3.53 500	36.72 509	14.57 508	28.28 512	16.49 510

WAO-8	38.15 512	35.51 508	21.50 479	43.67 510	23.92 509	44.44 506	20.26 506	52.83 517	76.62 522	53.57 513	66.79 521	62.63 513	54.56 517	42.03 508	39.18 510	22.71 509	6.65 508	37.08 510	19.08 510	24.72 508	15.24 508

Venus	38.15 512	35.51 508	21.50 479	43.67 510	23.92 509	44.44 506	20.26 506	52.83 517	76.62 522	53.57 513	66.81 522	62.63 513	54.56 517	42.03 508	39.18 510	22.71 509	6.65 508	37.08 510	19.08 510	24.70 507	15.24 508

WAO-6	34.74 509	36.76 510	15.36 463	37.53 508	24.15 511	35.99 499	19.36 504	48.96 511	68.54 520	43.84 504	47.58 503	52.77 504	52.60 514	32.63 495	34.73 506	26.20 511	7.74 510	42.78 513	21.64 512	28.07 511	17.62 513

Dean	34.67 508	38.70 511	25.33 488	29.89 501	17.21 500	45.24 509	11.98 484	56.90 520	76.55 521	63.47 519	60.22 516	67.36 518	48.14 513	37.24 500	39.01 509	11.00 498	2.83 491	28.35 501	5.60 498	18.14 500	10.31 500

LVE	34.99 510	40.10 512	34.97 499	32.49 504	18.61 501	51.45 517	26.82 510	52.15 515	65.94 518	47.21 506	61.04 517	53.99 506	37.30 502	37.95 501	34.09 505	15.55 507	5.95 506	31.01 504	13.81 507	22.58 502	16.72 511

PWCK	30.53 506	44.32 513	47.25 506	29.76 500	7.23 475	40.78 503	27.10 511	44.73 504	44.32 500	47.31 507	36.37 488	47.16 500	26.05 489	41.26 507	31.87 500	21.83 508	4.03 502	29.50 502	4.67 492	27.17 510	7.80 489

UNDER WATER-64	45.16 515	46.99 514	66.69 513	43.90 512	27.64 512	55.58 520	41.87 516	39.42 501	48.42 503	51.73 512	43.08 497	67.76 519	56.69 519	48.02 515	48.34 515	39.50 515	17.64 514	51.78 516	38.93 516	36.62 513	32.61 515

UNDER WATER	45.09 514	48.60 515	67.37 514	49.30 514	31.41 513	53.80 519	37.39 514	40.25 502	52.48 505	50.24 509	45.37 500	68.37 520	57.76 520	51.03 518	49.88 516	29.97 512	13.75 512	51.22 515	36.57 513	37.87 514	29.12 514

DLNR_Zeroshot_test	24.70 497	50.77 516	90.11 523	98.11 532	97.34 530	1.38 30	0.12 61	22.79 486	3.09 95	1.07 86	2.95 103	0.71 86	0.29 34	6.93 242	2.29 270	38.56 514	0.37 454	0.00 1	0.30 427	76.73 526	0.09 240

notaker	47.42 516	55.20 517	49.13 507	56.52 518	40.18 514	38.52 501	32.97 513	47.21 507	56.08 510	57.21 515	57.24 514	60.09 510	59.19 521	53.93 519	41.64 513	40.61 516	19.93 515	57.21 518	37.41 514	49.02 516	39.02 516

ktn	48.94 517	57.58 518	38.86 502	59.57 519	43.27 516	50.37 515	43.38 517	48.07 508	61.11 513	51.30 511	54.25 511	54.96 507	52.88 515	47.30 514	35.83 507	57.77 520	24.88 518	62.69 521	43.55 517	50.70 517	40.41 517

HanzoNet	56.48 520	59.32 519	58.25 511	55.32 517	41.94 515	50.95 516	41.33 515	51.12 513	61.40 514	65.62 522	65.59 520	71.66 521	69.41 522	70.77 522	60.03 520	63.99 523	34.70 520	61.96 520	50.54 519	51.00 518	44.71 518

JetRed	61.02 521	61.05 520	82.56 519	46.09 513	56.80 521	83.19 522	63.76 521	59.26 522	63.61 515	69.29 523	68.85 523	66.59 517	47.62 512	61.57 520	74.09 523	45.58 517	66.14 524	46.59 514	45.06 518	63.17 520	49.58 520

KSHMR	55.63 519	63.60 521	37.85 501	74.69 522	49.56 519	49.01 513	45.73 518	57.46 521	63.97 516	61.61 518	62.07 519	72.39 522	47.01 511	50.65 516	43.29 514	54.10 519	62.21 521	66.10 522	53.94 521	51.25 519	46.11 519

DPSimNet_ROB	53.45 518	64.73 522	44.39 505	53.97 516	45.39 518	53.66 518	54.83 520	55.15 519	57.87 511	64.16 521	50.83 506	63.40 516	53.34 516	46.45 512	65.81 522	63.13 522	26.54 519	57.94 519	51.11 520	45.52 515	50.69 521

LRCNet_RVC	66.23 522	65.67 523	67.63 515	71.47 521	54.32 520	32.17 494	2.66 375	63.19 523	21.35 462	81.79 525	91.26 526	83.62 524	71.62 523	69.32 521	52.57 519	95.49 529	64.45 523	95.07 529	95.19 529	71.52 522	74.31 524

ASD4	75.85 524	81.57 524	69.25 516	68.23 520	80.87 525	96.24 526	99.15 531	77.50 524	93.47 528	77.59 524	85.63 524	78.32 523	76.43 524	77.89 524	82.61 524	58.30 521	62.67 522	55.02 517	62.43 522	68.35 521	65.49 523

MADNet++	82.84 525	82.38 525	73.57 517	87.72 527	82.97 526	93.14 524	69.15 522	86.42 528	82.50 524	93.46 529	86.70 525	86.28 525	80.92 525	88.34 525	88.84 525	86.83 527	84.17 528	72.64 524	68.92 524	80.47 527	81.42 528

TCMNet-wrong-test	67.23 523	85.83 526	81.56 518	95.63 528	94.73 528	89.35 523	85.42 524	51.73 514	33.71 485	51.26 510	61.71 518	61.33 511	41.23 506	77.26 523	64.71 521	48.76 518	9.03 511	70.12 523	68.11 523	90.76 529	82.37 529

xxxxx1	85.63 527	90.31 527	96.68 527	76.54 523	80.57 522	97.44 529	96.86 528	85.53 525	88.53 525	88.68 526	91.71 527	94.23 526	92.93 526	90.02 526	91.98 526	70.60 524	70.39 525	73.68 525	81.46 526	74.61 523	79.86 525

tt_ll	85.63 527	90.31 527	96.68 527	76.54 523	80.57 522	97.44 529	96.86 528	85.53 525	88.53 525	88.68 526	91.71 527	94.23 526	92.93 526	90.02 526	91.98 526	70.60 524	70.39 525	73.68 525	81.46 526	74.61 523	79.86 525

ff	85.63 527	90.31 527	96.68 527	76.54 523	80.57 522	97.44 529	96.86 528	85.53 525	88.53 525	88.68 526	91.71 527	94.23 526	92.93 526	90.02 526	91.98 526	70.60 524	70.39 525	73.68 525	81.46 526	74.61 523	79.86 525

ccccc	99.32 534	96.61 530	100.00 538	100.00 538	100.00 534	97.41 528	99.44 533	99.56 533	97.80 531	99.27 533	97.59 531	99.35 532	99.84 532	99.92 532	99.98 534	100.00 536	100.00 535	99.95 532	99.77 533	100.00 535	100.00 537

MEDIAN_ROB	98.41 531	99.70 531	99.30 531	97.09 529	97.02 529	96.89 527	95.77 527	97.66 531	97.28 529	98.79 532	98.94 532	99.18 531	98.14 530	96.89 529	96.88 531	99.96 533	99.16 530	100.00 533	99.99 534	99.69 532	99.88 532

Anonymous_1	99.08 533	99.91 532	99.85 533	97.63 530	99.10 532	100.00 534	100.00 535	99.61 534	99.96 533	99.28 534	99.86 533	99.54 533	99.99 534	99.29 531	99.75 532	96.05 530	99.59 531	97.31 530	98.57 531	97.71 530	98.63 531

HaxPig	98.85 532	99.94 533	95.08 525	99.99 535	100.00 534	94.03 525	94.78 525	99.15 532	99.98 534	99.99 535	100.00 534	99.98 536	99.99 534	98.12 530	95.97 529	100.00 536	99.99 534	100.00 533	99.99 534	100.00 535	99.99 535

AVERAGE_ROB	99.62 536	99.95 534	98.81 530	100.00 538	100.00 534	98.08 532	95.47 526	100.00 537	100.00 535	100.00 536	100.00 534	100.00 538	100.00 536	100.00 537	99.99 535	100.00 536	100.00 535	100.00 533	100.00 536	100.00 535	100.00 537

test_example2	99.39 535	99.98 535	99.99 534	100.00 538	99.98 533	99.72 533	99.99 534	97.34 530	100.00 535	100.00 536	100.00 534	96.42 529	96.66 529	99.97 533	99.96 533	100.00 536	99.97 533	98.66 531	99.15 532	100.00 535	100.00 537

Selective-RAFT-Error	100.00 541	100.00 536	100.00 538	100.00 538	100.00 534	100.00 534	100.00 535	100.00 537	100.00 535	100.00 536	100.00 534	100.00 538	100.00 536	100.00 537	100.00 538	100.00 536	100.00 535	100.00 533	100.00 536	100.00 535	100.00 537

PML	97.88 530	100.00 536	96.45 526	98.01 531	97.88 531	100.00 534	99.35 532	96.88 529	97.72 530	100.00 536	97.36 530	97.38 530	99.60 531	100.00 537	96.32 530	99.99 534	97.55 529	100.00 533	96.01 530	99.18 531	87.92 530

CasAABBNet	100.00 541	100.00 536	100.00 538	100.00 538	100.00 534	100.00 534	100.00 535	100.00 537	100.00 535	100.00 536	100.00 534	100.00 538	100.00 536	100.00 537	100.00 538	100.00 536	100.00 535	100.00 533	100.00 536	100.00 535	100.00 537

LSM0	100.00 541	100.00 536	100.00 538	100.00 538	100.00 534	100.00 534	100.00 535	100.00 537	100.00 535	100.00 536	100.00 534	100.00 538	100.00 536	100.00 537	100.00 538	100.00 536	100.00 535	100.00 533	100.00 536	100.00 535	99.99 535

DPSMNet_ROB	99.91 538	100.00 536	99.99 534	99.99 535	100.00 534	100.00 534	100.00 535	99.98 536	100.00 535	98.35 530	100.00 534	99.84 534	100.00 536	99.98 534	99.99 535	100.00 536	100.00 535	100.00 533	100.00 536	100.00 535	100.00 537

DGTPSM_ROB	99.90 537	100.00 536	99.99 534	99.99 535	100.00 534	100.00 534	100.00 535	99.97 535	100.00 535	98.35 530	100.00 534	99.84 534	100.00 536	99.98 534	99.99 535	99.99 534	100.00 535	100.00 533	100.00 536	100.00 535	100.00 537

DPSM_ROB	99.95 539	100.00 536	100.00 538	99.76 533	100.00 534	100.00 534	100.00 535	100.00 537	100.00 535	100.00 536	100.00 534	100.00 538	100.00 536	100.00 537	100.00 538	99.21 531	100.00 535	100.00 533	100.00 536	99.99 533	99.95 533

DPSM	99.95 539	100.00 536	100.00 538	99.76 533	100.00 534	100.00 534	100.00 535	100.00 537	100.00 535	100.00 536	100.00 534	100.00 538	100.00 536	100.00 537	100.00 538	99.21 531	100.00 535	100.00 533	100.00 536	99.99 533	99.95 533

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