Low-res two-view results

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo++	0.40 24	0.03 1	0.10 15	0.03 14	0.03 8	0.10 93	0.01 5	0.01 2	0.03 11	0.00 1	0.15 89	0.18 10	0.03 9	0.01 15	1.95 24	1.30 44	0.05 1	0.29 56	0.81 32	0.51 82	0.25 14	3.15 64	0.27 139	0.03 11	0.02 7	0.01 5	1.39 45	0.00 1

ProNet	0.22 8	0.03 1	0.09 14	0.01 2	0.00 1	0.12 98	0.75 162	0.01 2	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.05 2	0.00 1	0.22 133	1.31 10	1.03 22	0.22 25	0.01 2	0.09 6	0.12 20	0.24 12	1.33 18	0.03 45	0.01 1	0.07 31	0.00 1	0.05 3	0.00 1

AIO-test1	0.30 16	0.04 3	0.03 5	0.02 7	0.08 28	0.04 60	0.00 1	0.01 2	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.02 1	0.04 14	0.00 1	2.02 25	1.69 77	0.15 14	0.02 3	0.24 14	0.55 98	0.20 7	2.67 45	0.00 1	0.02 4	0.02 7	0.01 5	0.09 7	0.00 1

Pointernet	0.13 1	0.04 3	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.07 85	0.18 110	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.07 74	0.10 7	0.01 3	0.01 15	0.89 5	0.57 4	0.12 7	0.02 3	0.09 6	0.06 8	0.11 2	0.83 9	0.00 1	0.02 4	0.01 3	0.00 1	0.04 2	0.18 60

RAFT	0.28 13	0.04 3	0.31 37	0.02 7	0.00 1	0.12 98	0.12 89	0.93 86	0.01 2	0.69 111	0.00 1	0.18 10	0.00 1	0.01 15	2.07 27	1.23 35	0.23 27	0.00 1	0.06 3	0.21 36	0.15 5	0.60 5	0.00 1	0.06 18	0.03 14	0.01 5	0.34 22	0.00 1

RYNet	0.61 37	0.04 3	0.00 1	0.02 7	0.04 12	0.00 1	0.01 5	0.03 14	0.04 18	0.07 52	0.00 1	0.07 3	0.12 52	0.00 1	4.57 110	0.66 9	0.12 7	0.99 166	0.37 21	0.02 2	0.25 14	0.10 1	0.05 55	0.03 11	0.08 34	7.32 208	1.40 46	0.12 54

AIO-Stereo	0.34 17	0.05 7	0.34 44	0.01 2	0.03 8	0.13 104	0.00 1	0.01 2	0.02 7	0.00 1	0.00 1	0.19 14	0.05 21	0.00 1	1.68 17	1.06 25	0.49 67	0.08 19	1.56 55	0.76 131	0.22 10	2.17 36	0.11 95	0.01 1	0.01 3	0.02 18	0.20 12	0.00 1

RAFT + AFF	0.48 28	0.05 7	0.01 2	0.22 60	0.03 8	0.04 60	0.14 97	0.03 14	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.32 37	0.03 9	0.07 77	4.66 114	0.97 18	0.56 79	0.09 21	2.34 76	0.04 4	0.69 33	1.96 29	0.02 36	0.22 64	0.15 55	0.12 43	0.24 18	0.01 16

AANet_RVC	0.29 14	0.05 7	0.28 35	0.06 24	0.21 68	0.00 1	0.24 123	0.03 14	0.17 76	0.34 88	0.01 60	0.08 4	0.04 14	0.01 15	2.17 30	0.58 5	0.16 17	0.07 15	0.44 23	0.20 32	0.13 4	0.33 3	0.03 45	0.07 22	0.02 7	0.06 33	1.15 40	0.86 103

GIP-stereo	0.42 25	0.06 10	0.14 19	0.02 7	0.05 14	0.16 121	0.02 17	0.06 29	0.03 11	0.00 1	0.25 102	0.32 37	0.05 21	0.01 15	3.07 51	1.67 75	0.15 14	0.05 13	0.31 17	0.71 123	0.49 27	3.30 68	0.06 61	0.04 13	0.03 14	0.09 38	0.33 20	0.00 1

RSM++	0.23 10	0.06 10	0.35 47	0.02 7	0.02 4	0.11 95	0.00 1	0.01 2	0.02 7	0.00 1	0.00 1	0.19 14	0.08 35	0.00 1	0.88 4	0.61 7	0.18 20	0.04 8	0.13 10	0.57 100	0.23 11	2.20 37	0.14 103	0.09 28	0.03 14	0.01 5	0.23 16	0.00 1

RSM	0.22 8	0.06 10	0.35 47	0.02 7	0.03 8	0.12 98	0.01 5	0.01 2	0.02 7	0.00 1	0.00 1	0.18 10	0.05 21	0.00 1	0.73 3	0.58 5	0.18 20	0.04 8	0.18 12	0.51 82	0.24 12	2.12 35	0.09 87	0.08 26	0.02 7	0.18 50	0.16 10	0.00 1

MoCha-V2	0.36 21	0.06 10	0.31 37	0.01 2	0.05 14	0.09 89	0.01 5	0.02 9	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.19 14	0.18 72	0.00 1	2.33 36	1.63 70	0.18 20	0.19 39	0.15 11	0.99 148	0.28 16	3.01 53	0.00 1	0.02 4	0.01 3	0.07 35	0.03 1	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.83 58	0.08 14	0.36 53	0.18 55	0.21 68	0.01 10	0.06 54	1.75 113	0.21 94	0.14 65	0.15 89	0.45 58	0.16 64	0.03 44	4.05 96	1.87 84	0.36 47	0.42 90	1.67 58	0.17 29	1.76 93	4.52 114	0.02 36	0.11 35	0.38 84	2.70 150	0.33 20	0.33 72

delet	0.21 6	0.08 14	0.24 29	0.06 24	0.05 14	0.02 36	0.04 36	0.02 9	0.05 24	0.34 88	0.00 1	0.20 19	0.04 14	0.02 30	1.45 13	0.53 3	0.23 27	0.07 15	0.12 9	0.06 8	0.15 5	0.38 4	0.01 12	0.06 18	0.01 3	0.01 5	1.50 50	0.02 22

AIO-test2	0.25 12	0.09 16	0.02 4	0.01 2	0.09 30	0.04 60	0.01 5	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 4	0.04 14	0.00 1	1.71 19	1.44 55	0.15 14	0.04 8	0.03 2	0.33 52	0.10 1	2.30 41	0.06 61	0.16 51	0.05 25	0.01 5	0.10 8	0.00 1

CroCo-Stereo	0.21 6	0.09 16	0.03 5	0.05 21	0.07 25	0.00 1	0.00 1	0.04 22	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.09 6	0.07 31	0.00 1	1.51 14	1.11 26	0.17 19	0.08 19	0.76 30	0.05 6	0.40 21	0.85 10	0.00 1	0.04 13	0.04 20	0.01 5	0.08 6	0.00 1
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
anonymousdsp	0.56 33	0.10 18	0.36 53	0.24 70	0.07 25	0.09 89	0.01 5	0.04 22	0.05 24	0.00 1	2.27 165	0.22 25	0.20 75	0.00 1	2.28 34	1.41 53	0.28 35	0.17 37	0.52 25	0.67 121	0.56 29	3.56 74	0.31 150	0.07 22	0.02 7	0.01 5	1.65 53	0.01 16

TDLM	0.20 4	0.10 18	0.21 24	0.08 41	0.23 72	0.02 36	0.04 36	0.19 42	0.04 18	0.02 44	0.10 78	0.67 92	0.05 21	0.10 94	0.43 1	0.28 1	0.35 45	0.20 40	0.02 1	0.01 1	0.12 3	1.22 15	0.05 55	0.01 1	0.00 1	0.02 18	0.41 25	0.41 80

Occ-G	0.48 28	0.11 20	0.24 29	0.04 17	0.11 35	0.16 121	0.04 36	0.04 22	0.02 7	0.00 1	0.25 102	0.15 8	0.02 5	0.00 1	3.08 53	1.56 65	0.11 6	0.34 67	1.04 39	0.48 75	0.85 43	3.04 58	0.23 126	0.07 22	0.04 20	0.02 18	0.83 33	0.01 16

StereoVision	0.13 1	0.11 20	0.03 5	0.04 17	0.04 12	0.00 1	0.03 27	0.04 22	0.03 11	0.03 47	0.00 1	0.19 14	0.02 5	0.02 30	1.02 7	0.79 14	0.13 12	0.02 3	0.30 15	0.04 4	0.21 9	0.19 2	0.00 1	0.06 18	0.04 20	0.00 1	0.12 9	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.18 3	0.11 20	0.04 9	0.05 21	0.06 19	0.00 1	0.01 5	0.03 14	0.05 24	0.24 77	0.00 1	0.16 9	0.06 30	0.01 15	1.29 9	1.05 24	0.06 3	0.04 8	0.06 3	0.05 6	0.40 21	0.86 11	0.00 1	0.04 13	0.04 20	0.01 5	0.05 3	0.00 1

test_4	0.84 62	0.11 20	0.61 99	0.30 95	0.20 63	0.08 86	0.30 128	0.10 35	0.10 51	0.03 47	0.61 128	0.79 103	0.16 64	0.18 120	3.62 74	3.39 165	0.24 29	0.43 94	1.98 68	0.30 47	1.21 57	3.26 67	0.09 87	0.21 63	0.23 69	0.33 75	3.56 114	0.25 67

U	0.23 10	0.13 24	0.03 5	0.06 24	0.07 25	0.00 1	0.01 5	0.05 26	0.04 18	0.00 1	0.00 1	0.25 28	0.07 31	0.00 1	1.58 15	1.23 35	0.05 1	0.13 26	0.52 25	0.08 13	0.50 28	1.03 13	0.01 12	0.10 30	0.08 34	0.02 18	0.06 5	0.03 27

HUF	0.83 58	0.15 25	0.62 100	0.03 14	0.12 38	0.16 121	0.17 106	0.32 55	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.22 25	0.26 91	0.00 1	4.05 96	4.06 198	0.48 63	0.57 112	3.07 111	0.65 117	1.72 92	3.80 83	0.38 159	0.88 173	0.14 54	0.04 30	0.38 24	0.01 16

MIM_Stereo	0.83 58	0.15 25	0.44 72	0.34 108	0.24 75	0.12 98	0.08 64	2.02 127	0.08 39	0.00 1	0.24 100	0.31 36	0.10 46	0.03 44	3.34 65	2.91 140	0.24 29	0.67 124	2.62 92	0.89 140	1.44 68	3.49 71	0.06 61	0.26 70	0.20 62	0.24 57	1.72 55	0.18 60

HITNet	0.68 44	0.16 27	0.11 17	0.07 35	0.10 34	0.01 10	0.03 27	1.72 111	0.79 149	0.11 57	0.00 1	0.77 102	0.28 95	0.12 106	2.69 42	1.17 31	0.45 60	0.14 30	0.72 29	0.25 41	1.61 80	2.80 49	0.01 12	0.17 52	0.04 20	0.15 46	3.40 108	0.41 80
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
GMOStereo	1.19 90	0.17 28	0.68 104	0.34 108	0.31 91	0.13 104	0.31 130	2.36 141	0.15 70	0.00 1	0.17 93	0.60 77	0.45 123	0.02 30	3.83 84	3.83 187	0.54 73	0.70 128	2.41 81	0.64 111	1.71 88	6.50 170	0.01 12	0.34 85	1.38 136	0.25 58	4.07 145	0.10 44

error version	1.19 90	0.17 28	0.68 104	0.34 108	0.31 91	0.13 104	0.31 130	2.36 141	0.15 70	0.00 1	0.17 93	0.60 77	0.45 123	0.02 30	3.83 84	3.83 187	0.54 73	0.70 128	2.41 81	0.64 111	1.71 88	6.50 170	0.01 12	0.34 85	1.38 136	0.25 58	4.07 145	0.10 44

test-v	1.19 90	0.17 28	0.68 104	0.34 108	0.31 91	0.13 104	0.31 130	2.36 141	0.15 70	0.00 1	0.17 93	0.60 77	0.45 123	0.02 30	3.83 84	3.83 187	0.54 73	0.70 128	2.41 81	0.64 111	1.71 88	6.50 170	0.01 12	0.34 85	1.38 136	0.25 58	4.07 145	0.10 44

test-2	1.19 90	0.17 28	0.68 104	0.34 108	0.31 91	0.13 104	0.31 130	2.36 141	0.15 70	0.00 1	0.17 93	0.60 77	0.45 123	0.02 30	3.83 84	3.83 187	0.54 73	0.70 128	2.41 81	0.64 111	1.71 88	6.50 170	0.01 12	0.34 85	1.38 136	0.25 58	4.07 145	0.10 44

RAStereo	0.29 14	0.18 32	0.05 11	0.06 24	0.11 35	0.00 1	0.02 17	0.03 14	0.04 18	0.94 128	0.00 1	0.26 30	0.02 5	0.01 15	1.70 18	1.19 34	0.09 4	0.13 26	0.30 15	0.03 3	0.80 37	1.45 21	0.00 1	0.14 42	0.05 25	0.01 5	0.20 12	0.02 22

DEFOM-Stereo	0.34 17	0.19 33	0.23 28	0.01 2	0.06 19	0.12 98	0.01 5	0.03 14	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.20 19	0.03 9	0.00 1	2.15 29	1.48 59	0.10 5	0.13 26	0.33 19	0.11 17	0.45 24	0.93 12	0.00 1	0.02 4	0.07 31	0.03 25	2.36 72	0.06 40

AnonymousM	1.93 145	0.21 34	0.42 67	0.06 24	0.06 19	0.26 144	0.01 5	2.70 170	0.56 131	0.36 93	2.56 179	0.59 73	0.53 136	0.50 186	2.91 48	3.30 159	1.21 145	1.06 172	2.18 72	1.68 176	3.82 153	5.56 143	0.40 161	0.50 124	0.21 66	1.57 130	6.55 204	12.23 218

iRaftStereo_RVC	0.35 20	0.21 34	0.33 42	0.22 60	0.15 43	0.02 36	0.02 17	0.05 26	0.08 39	0.00 1	0.00 1	0.28 32	0.11 50	0.03 44	1.35 11	0.98 19	0.35 45	0.07 15	0.49 24	0.17 29	1.05 51	2.96 51	0.00 1	0.05 16	0.09 36	0.01 5	0.23 16	0.04 31

MMNet	0.34 17	0.21 34	0.07 12	0.05 21	0.06 19	0.00 1	0.12 89	0.03 14	0.04 18	0.22 75	0.00 1	0.36 41	0.02 5	0.05 63	2.17 30	0.69 11	0.33 41	0.15 33	0.34 20	0.07 10	0.34 19	0.60 5	0.06 61	0.10 30	0.03 14	0.05 32	2.93 86	0.02 22

CAS	0.89 65	0.22 37	0.39 63	0.21 58	0.24 75	0.03 54	0.36 138	0.23 47	0.62 136	1.28 148	0.16 91	0.38 47	0.84 172	0.12 106	3.10 54	1.87 84	0.94 121	0.75 138	1.30 48	0.58 101	2.82 121	3.00 52	0.03 45	0.12 37	0.13 47	0.72 101	1.80 58	1.89 138

ARAFT	0.80 54	0.22 37	0.31 37	0.31 97	0.12 38	0.01 10	0.02 17	0.24 52	0.09 46	1.28 148	0.00 1	0.53 71	0.04 14	0.09 89	3.18 58	1.99 96	0.51 70	0.34 67	2.69 95	0.14 25	1.96 102	2.75 46	0.02 36	0.20 59	0.80 112	0.03 25	3.53 112	0.13 56

MaDis-Stereo	0.39 23	0.23 39	0.35 47	0.07 35	0.15 43	0.02 36	0.04 36	0.08 31	0.07 36	1.22 146	0.00 1	0.23 27	0.03 9	0.02 30	1.62 16	1.29 43	0.14 13	0.29 56	1.62 56	0.12 20	0.84 42	1.37 19	0.01 12	0.18 55	0.20 62	0.16 49	0.17 11	0.04 31

LoS	1.97 146	0.23 39	0.39 63	0.23 67	0.18 48	0.02 36	0.09 73	15.67 259	0.89 156	3.41 216	0.87 135	0.98 116	0.83 171	0.20 126	3.66 75	3.84 191	1.36 161	0.90 154	3.25 113	0.74 127	5.14 179	4.30 100	0.24 129	0.41 106	2.64 169	0.80 104	1.36 42	0.50 85
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	1.68 123	0.23 39	2.17 196	0.08 41	0.28 86	0.09 89	0.09 73	0.50 70	1.17 172	0.11 57	2.55 178	0.62 86	0.67 151	0.03 44	4.24 100	3.69 185	1.12 137	1.22 187	4.58 144	0.59 103	4.19 160	7.51 197	0.24 129	0.68 151	1.05 123	0.64 96	6.73 207	0.33 72

CIPLG	1.04 78	0.23 39	0.82 126	0.32 102	0.36 109	0.04 60	0.34 135	0.21 44	0.50 125	0.07 52	0.11 79	1.24 126	0.08 35	0.42 175	4.82 126	1.65 73	0.85 109	0.39 77	2.02 69	0.32 49	2.35 108	4.69 123	0.05 55	0.75 158	1.10 124	0.35 78	3.79 125	0.12 54

CREStereo++_RVC	1.20 94	0.23 39	1.65 175	0.28 89	0.43 131	0.01 10	0.17 106	2.02 127	0.26 101	0.61 107	0.08 76	0.50 67	0.15 60	0.05 63	3.91 89	2.85 139	0.95 122	0.50 102	2.77 98	0.31 48	3.04 128	3.84 86	0.13 99	0.14 42	1.10 124	1.31 123	4.38 162	0.77 101
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
CES	1.32 104	0.24 44	0.36 53	0.14 51	0.22 70	0.05 70	0.19 115	5.29 231	0.76 146	0.42 99	0.61 128	0.86 109	0.85 173	0.26 138	4.28 101	3.41 168	1.21 145	1.06 172	1.85 67	1.16 160	4.19 160	3.75 81	0.15 107	0.12 37	0.23 69	0.34 77	1.47 49	2.15 146

IPLGR_C	1.02 76	0.24 44	0.77 120	0.31 97	0.36 109	0.04 60	0.35 137	0.20 43	0.47 121	0.07 52	0.12 83	1.26 129	0.09 40	0.41 173	4.52 108	1.63 70	0.81 101	0.45 98	2.10 71	0.32 49	2.41 112	4.67 122	0.07 78	0.75 158	1.04 122	0.28 63	3.80 126	0.11 51

ACRE	1.04 78	0.24 44	0.80 124	0.33 104	0.36 109	0.04 60	0.34 135	0.21 44	0.48 122	0.08 56	0.14 87	1.30 131	0.09 40	0.45 178	4.77 123	1.62 69	0.82 104	0.43 94	2.08 70	0.33 52	2.40 111	4.72 124	0.06 61	0.74 157	1.10 124	0.28 63	3.80 126	0.11 51

ICVP	1.55 117	0.24 44	1.65 175	0.43 133	0.45 133	0.50 156	0.38 141	1.26 97	0.64 138	1.77 168	1.20 147	0.88 111	1.63 194	0.25 137	4.46 105	2.81 138	1.49 167	1.01 167	2.50 86	1.15 159	2.70 115	5.75 148	0.14 103	0.63 141	0.72 106	2.31 145	3.35 106	1.59 131
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	1.89 140	0.25 48	0.34 44	0.06 24	0.20 63	0.16 121	0.04 36	0.81 83	1.73 194	1.94 174	0.44 119	1.12 120	0.88 178	0.12 106	4.48 106	5.29 219	2.26 189	1.77 208	5.32 152	2.13 196	5.92 198	7.47 194	0.10 92	0.37 100	0.60 99	1.61 132	4.41 164	1.14 118

LL-Strereo2	0.81 56	0.27 49	0.35 47	0.09 45	0.14 41	0.17 126	0.08 64	2.21 136	0.19 83	0.00 1	0.00 1	0.26 30	0.05 21	0.20 126	2.27 33	2.72 133	0.12 7	0.15 33	2.40 80	0.52 85	1.77 94	5.39 140	0.06 61	0.17 52	0.43 87	0.12 43	1.55 52	0.31 70

sAnonymous2	1.64 119	0.27 49	0.18 21	0.11 48	0.20 63	0.49 154	0.05 46	1.85 117	0.98 160	0.21 71	0.39 112	1.21 122	0.85 173	0.08 85	4.74 118	3.93 193	1.35 159	1.22 187	7.85 170	0.83 137	4.15 158	5.99 153	0.03 45	0.42 109	0.15 55	2.19 143	2.36 72	2.37 149

CroCo_RVC	1.64 119	0.27 49	0.18 21	0.11 48	0.20 63	0.49 154	0.05 46	1.85 117	0.98 160	0.21 71	0.39 112	1.21 122	0.85 173	0.08 85	4.74 118	3.93 193	1.35 159	1.22 187	7.85 170	0.83 137	4.15 158	5.99 153	0.03 45	0.42 109	0.15 55	2.19 143	2.36 72	2.37 149

anonymousdsp2	1.03 77	0.29 52	0.37 59	0.23 67	0.09 30	0.03 54	0.04 36	1.33 98	0.08 39	0.02 44	2.28 168	0.33 40	0.18 72	0.27 142	2.59 40	2.50 124	0.44 59	0.56 111	3.69 129	1.14 155	1.68 85	5.57 144	0.24 129	0.50 124	0.41 85	0.15 46	2.74 82	0.02 22

test-1	3.29 179	0.29 52	1.96 189	0.33 104	0.26 83	0.23 136	0.42 143	3.11 192	0.84 153	3.35 212	3.99 196	5.66 193	0.78 165	0.19 121	6.33 176	6.00 228	1.70 174	1.62 202	10.71 205	1.73 178	5.37 184	9.64 244	0.07 78	0.76 160	3.30 191	6.12 195	5.48 190	8.68 203

CVANet_RVC	0.42 25	0.29 52	0.82 126	0.60 150	0.31 91	0.18 128	0.03 27	1.58 107	0.25 100	0.12 63	0.28 104	0.84 105	0.05 21	0.11 99	0.69 2	0.46 2	0.36 47	0.25 49	0.08 5	0.08 13	0.20 7	1.95 28	0.02 36	0.05 16	0.06 30	0.03 25	0.70 30	1.10 116

AIO_rvc	0.61 37	0.30 55	0.36 53	0.03 14	0.02 4	0.14 109	0.30 128	0.02 9	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.19 14	0.09 40	0.06 71	3.14 55	2.93 141	0.18 20	0.51 103	2.38 77	0.52 85	0.69 33	3.61 76	0.46 176	0.02 4	0.13 47	0.04 30	0.20 12	0.01 16

UniTT-Stereo	0.45 27	0.30 55	0.37 59	0.08 41	0.19 54	0.01 10	0.02 17	0.10 35	0.09 46	0.00 1	0.00 1	0.49 63	0.09 40	0.05 63	2.28 34	1.53 63	0.28 35	0.43 94	1.84 66	0.14 25	1.17 55	1.99 32	0.01 12	0.23 67	0.16 58	0.10 40	0.26 19	0.03 27

UPFNet	0.52 31	0.31 57	0.76 118	0.22 60	0.28 86	0.02 36	0.05 46	0.09 34	0.08 39	0.38 94	0.00 1	0.38 47	0.03 9	0.24 135	3.16 57	1.04 23	0.34 43	0.14 30	0.59 27	0.34 55	0.44 23	1.09 14	0.01 12	0.30 82	0.05 25	0.01 5	3.54 113	0.05 36

trnet	1.17 88	0.32 58	0.93 137	0.22 60	0.19 54	0.01 10	0.08 64	2.54 159	0.38 110	0.63 108	0.99 140	0.76 100	0.58 143	0.06 71	3.83 84	3.16 153	0.91 117	0.55 109	2.21 75	0.76 131	2.97 125	3.47 70	0.06 61	0.29 77	1.28 131	1.05 113	2.55 77	0.92 109

AE-Stereo	1.73 125	0.32 58	2.11 194	0.34 108	0.37 114	0.05 70	0.43 147	0.44 65	0.32 108	0.04 49	0.00 1	3.48 162	0.44 120	0.07 77	4.68 116	3.77 186	1.11 136	0.92 156	4.18 138	1.16 160	3.77 152	7.03 184	0.18 114	1.06 183	3.29 190	2.09 141	4.84 174	0.18 60

Sa-1000	1.45 114	0.32 58	0.53 94	0.28 89	0.26 83	0.01 10	0.04 36	2.73 172	0.11 54	0.01 40	0.01 60	0.59 73	0.49 132	0.56 191	6.07 167	2.10 107	0.92 120	0.88 151	4.60 145	0.59 103	1.56 74	6.38 167	0.01 12	0.64 144	2.25 160	1.72 137	5.00 177	0.38 78

AFF-stereo	0.88 64	0.32 58	0.50 89	0.35 115	0.20 63	0.11 95	0.37 139	0.41 60	0.11 54	1.15 139	0.00 1	0.66 91	0.07 31	0.02 30	4.33 102	1.39 52	0.40 52	0.90 154	3.49 126	0.26 43	1.61 80	2.83 50	0.02 36	0.22 64	0.49 90	0.18 50	3.16 94	0.10 44

UNet	0.67 43	0.32 58	0.47 87	0.27 86	0.23 72	0.03 54	0.15 100	0.55 75	0.14 64	1.13 138	0.00 1	0.61 83	0.17 70	0.15 113	2.26 32	1.51 62	0.50 68	0.22 43	1.51 54	0.25 41	0.75 35	1.79 25	0.18 114	0.60 138	0.07 31	0.32 74	3.43 110	0.61 95

FADNet-RVC	2.02 148	0.32 58	0.74 116	0.33 104	1.23 174	0.05 70	3.02 210	0.60 77	0.24 98	1.02 132	0.31 108	6.30 198	0.33 100	0.34 155	10.06 216	2.10 107	0.84 108	0.81 144	6.91 165	1.97 186	2.36 109	3.78 82	0.20 117	0.61 139	1.94 156	1.65 134	3.28 101	3.13 156

RASNet	0.86 63	0.32 58	0.77 120	0.46 138	0.31 91	0.18 128	0.10 85	0.95 87	0.14 64	1.11 136	0.09 77	0.53 71	0.44 120	0.35 160	1.76 22	1.87 84	0.59 82	0.22 43	1.13 41	0.07 10	1.42 67	3.94 89	0.17 112	0.53 130	0.46 89	0.37 80	3.64 118	1.29 121

rafts_anoy	0.92 67	0.33 65	0.86 130	0.37 120	0.24 75	0.05 70	0.07 59	2.48 158	0.14 64	0.01 40	0.00 1	0.20 19	0.04 14	0.02 30	3.97 91	3.08 149	0.56 79	0.40 78	2.20 74	0.34 55	1.65 82	3.86 88	0.02 36	0.27 72	0.99 120	0.73 102	0.87 34	0.98 114

GES	1.73 125	0.33 65	0.48 88	0.58 148	0.43 131	0.28 147	0.51 154	2.03 131	0.90 157	1.18 143	0.55 124	0.49 63	0.23 88	0.02 30	8.51 202	2.72 133	1.06 133	0.76 139	9.71 194	1.71 177	3.36 140	4.34 101	0.23 126	0.83 170	0.42 86	0.35 78	2.56 78	2.21 147

RAFT-Stereo + iAFF	1.00 73	0.33 65	0.75 117	0.38 124	0.42 129	0.14 109	0.43 147	0.97 88	0.13 62	1.32 152	0.00 1	0.65 90	0.09 40	0.03 44	4.73 117	1.46 57	0.50 68	0.13 26	3.58 127	0.49 76	1.60 78	4.02 93	0.02 36	0.42 109	0.52 92	0.38 81	3.38 107	0.17 59

CREStereo	1.20 94	0.33 65	0.95 139	0.24 70	0.19 54	0.01 10	0.06 54	2.65 166	0.54 126	0.64 109	1.05 141	0.72 95	0.59 144	0.07 77	3.92 90	3.45 173	0.86 114	0.42 90	2.19 73	0.72 124	3.10 130	3.56 74	0.10 92	0.29 77	1.20 129	1.09 114	2.54 76	0.90 106
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
4D-IteraStereo	1.14 85	0.34 69	1.40 161	0.29 91	0.38 118	0.05 70	0.09 73	2.11 135	0.11 54	0.00 1	0.19 97	0.52 70	0.22 81	0.24 135	3.76 80	3.57 177	0.28 35	0.38 73	2.95 105	0.49 76	3.35 139	5.63 146	0.12 98	0.41 106	0.10 40	0.29 65	3.09 91	0.34 74

HGLStereo	0.70 47	0.34 69	0.41 65	0.23 67	0.31 91	0.02 36	0.17 106	0.08 31	0.13 62	1.20 145	0.69 132	0.25 28	0.15 60	0.09 89	2.36 38	1.50 60	0.57 81	0.29 56	1.25 45	0.24 39	1.13 54	3.16 65	0.08 83	0.34 85	0.18 59	0.19 52	3.13 92	0.47 84

HSM	1.20 94	0.35 71	1.10 150	0.59 149	0.56 144	0.05 70	0.09 73	2.87 182	0.31 106	0.13 64	0.53 123	0.76 100	0.13 55	0.05 63	5.24 136	1.26 38	0.85 109	0.30 59	3.45 124	0.50 80	2.38 110	3.35 69	0.10 92	0.55 134	0.74 107	0.86 108	4.16 154	1.08 115

DMCA	0.36 21	0.36 72	0.19 23	0.17 53	0.09 30	0.02 36	0.05 46	0.02 9	0.05 24	0.58 106	0.00 1	0.39 50	0.05 21	0.01 15	2.07 27	0.98 19	0.54 73	0.12 24	0.23 13	0.10 16	0.46 25	1.38 20	0.01 12	0.22 64	0.03 14	0.08 36	1.30 41	0.15 58

RALCasStereoNet	1.00 73	0.37 73	1.07 147	0.37 120	0.32 101	0.06 83	0.20 118	2.08 133	0.15 70	1.01 131	0.04 67	0.61 83	0.16 64	0.03 44	3.74 78	3.43 169	0.41 55	0.26 51	1.40 52	0.75 129	1.44 68	4.55 116	0.03 45	0.26 70	0.78 111	1.36 124	0.91 35	1.22 120

plain	0.56 33	0.39 74	0.44 72	0.17 53	0.41 126	0.01 10	0.01 5	0.74 80	0.08 39	0.01 40	0.00 1	0.74 97	0.14 58	0.04 59	2.91 48	1.93 91	0.25 31	0.44 97	1.02 38	0.16 27	1.65 82	2.50 44	0.01 12	0.41 106	0.21 66	0.06 33	0.36 23	0.10 44

MIF-Stereo (partial)	0.58 36	0.39 74	0.42 67	0.07 35	0.22 70	0.02 36	0.03 27	0.08 31	0.11 54	0.01 40	0.01 60	0.50 67	0.12 52	0.03 44	2.35 37	1.69 77	0.25 31	0.60 116	0.91 36	0.11 17	1.40 64	2.26 40	0.01 12	0.34 85	0.12 46	0.29 65	2.91 85	0.38 78

HCRNet	0.49 30	0.39 74	0.36 53	0.29 91	0.12 38	0.01 10	0.06 54	0.03 14	0.01 2	1.48 160	0.00 1	0.20 19	0.05 21	0.01 15	2.61 41	0.78 13	0.42 57	0.07 15	0.32 18	0.12 20	0.37 20	2.22 38	0.02 36	0.02 4	0.02 7	0.02 18	3.33 104	0.03 27

IPLG	1.33 105	0.40 77	0.76 118	0.29 91	0.28 86	0.01 10	0.09 73	2.25 138	0.31 106	0.40 97	0.28 104	0.37 45	0.74 161	0.31 153	5.67 152	1.89 87	1.26 151	0.95 161	2.86 102	0.47 72	1.18 56	6.06 159	0.06 61	0.66 148	0.63 103	3.73 166	3.86 133	0.11 51

RALAANet	1.21 97	0.40 77	0.56 97	0.37 120	0.31 91	0.20 134	0.15 100	1.87 121	0.20 84	0.51 104	0.01 60	0.49 63	0.26 91	0.07 77	3.97 91	2.32 116	0.48 63	0.73 136	3.41 121	1.09 152	3.06 129	5.24 138	0.02 36	0.50 124	0.74 107	1.14 115	4.11 153	0.54 93

raft+_RVC	0.80 54	0.41 79	0.45 84	0.34 108	0.24 75	0.03 54	0.08 64	2.24 137	0.09 46	0.07 52	0.00 1	0.42 55	0.08 35	0.02 30	3.49 70	3.16 153	0.48 63	0.12 24	2.60 91	0.82 134	0.94 46	3.69 79	0.03 45	0.20 59	0.35 81	0.14 45	0.69 29	0.35 76

DeepPruner_ROB	1.92 143	0.41 79	0.92 134	0.51 144	0.67 149	0.53 159	2.45 199	1.72 111	0.84 153	1.37 157	2.27 165	0.75 99	0.55 138	0.12 106	8.56 203	2.33 117	1.28 152	1.20 184	2.67 94	0.58 101	6.00 200	4.19 96	0.75 206	0.44 118	0.66 105	6.01 193	3.18 95	0.91 107

DMCA-RVC	0.82 57	0.43 81	0.50 89	0.31 97	0.59 146	0.15 118	1.13 170	0.29 54	1.52 182	1.29 150	0.34 110	0.64 87	0.14 58	0.17 117	3.74 78	1.26 38	0.80 99	0.51 103	0.97 37	0.51 82	0.87 44	1.93 27	0.26 134	0.40 105	0.13 47	0.08 36	2.70 80	0.50 85

raftrobust	1.17 88	0.44 82	0.99 140	0.41 129	0.37 114	0.04 60	0.12 89	2.45 155	0.14 64	0.51 104	0.00 1	0.72 95	0.24 89	0.09 89	4.74 118	4.01 197	0.39 51	0.35 69	5.19 150	0.34 55	1.89 97	4.58 117	0.21 118	0.28 74	1.21 130	0.47 84	1.09 38	0.35 76

DSFCA	0.83 58	0.44 82	0.51 93	0.29 91	0.59 146	0.05 70	0.61 159	0.23 47	0.55 130	0.49 102	0.58 126	0.48 62	0.11 50	0.04 59	2.83 47	1.42 54	0.78 98	0.72 134	1.15 44	0.65 117	1.24 58	3.01 53	0.21 118	0.53 130	0.55 95	0.83 105	3.19 96	0.46 83

AASNet	0.20 4	0.45 84	0.24 29	0.09 45	0.09 30	0.00 1	0.08 64	0.05 26	0.05 24	0.26 78	0.00 1	0.18 10	0.04 14	0.01 15	1.13 8	0.68 10	0.12 7	0.04 8	0.09 6	0.16 27	0.29 17	0.77 8	0.01 12	0.07 22	0.00 1	0.02 18	0.49 27	0.03 27

FADNet	2.26 155	0.45 84	0.77 120	0.54 147	1.08 170	0.02 36	3.28 213	0.88 84	0.38 110	0.80 118	0.57 125	2.60 155	0.50 133	0.67 196	9.91 215	1.94 93	0.91 117	1.08 174	9.92 197	1.76 180	2.78 117	4.21 97	0.11 95	0.47 120	2.92 179	3.57 159	3.57 115	5.35 173

IER	0.69 46	0.46 86	0.29 36	0.30 95	0.18 48	0.01 10	0.09 73	0.42 61	0.11 54	1.07 135	0.07 74	1.62 141	0.05 21	0.20 126	3.15 56	1.25 37	0.40 52	0.16 35	0.82 33	0.44 67	0.57 30	2.22 38	0.21 118	0.34 85	0.09 36	1.03 112	2.96 87	0.28 68

HH	3.49 186	0.47 87	5.11 231	0.68 155	0.69 151	0.93 173	1.38 178	3.19 196	0.82 150	2.81 190	2.29 169	5.39 187	0.81 168	0.34 155	5.69 153	7.67 258	0.99 124	1.08 174	9.91 195	2.70 214	7.76 227	8.27 221	0.57 186	0.93 176	3.44 194	8.42 216	5.63 194	6.30 186

HanStereo	3.49 186	0.47 87	5.11 231	0.68 155	0.69 151	0.93 173	1.38 178	3.19 196	0.82 150	2.81 190	2.29 169	5.39 187	0.81 168	0.34 155	5.69 153	7.67 258	0.99 124	1.08 174	9.91 195	2.70 214	7.76 227	8.27 221	0.57 186	0.93 176	3.44 194	8.42 216	5.63 194	6.30 186

dd	1.06 81	0.48 89	0.31 37	1.86 193	0.06 19	0.26 144	0.16 102	0.47 68	0.06 33	0.11 57	0.01 60	2.18 149	0.07 31	0.20 126	4.43 104	1.13 28	1.19 142	0.38 73	6.03 156	0.38 61	0.67 32	1.85 26	0.14 103	0.32 83	0.63 103	0.09 38	3.27 100	1.90 139

GLC_STEREO	0.93 68	0.48 89	0.65 102	0.25 74	0.33 103	0.03 54	0.11 87	2.37 147	0.20 84	0.16 68	0.04 67	0.38 47	0.15 60	0.02 30	3.66 75	2.05 105	0.67 89	0.25 49	2.56 88	0.42 66	2.90 122	3.06 59	0.09 87	0.19 56	0.09 36	0.10 40	3.70 119	0.31 70

NVstereo2D	0.93 68	0.48 89	0.17 20	0.24 70	0.42 129	0.41 151	0.08 64	1.64 108	0.59 134	0.87 123	1.05 141	0.42 55	0.21 79	0.08 85	5.64 147	2.38 121	0.82 104	0.59 114	1.71 60	0.24 39	1.26 59	2.48 43	0.06 61	0.47 120	1.31 132	0.29 65	1.04 37	0.24 65

castereo++	1.41 112	0.49 92	0.42 67	0.06 24	0.24 75	0.24 140	0.12 89	0.43 63	0.43 116	0.20 70	0.16 91	1.25 127	0.42 117	0.06 71	4.22 99	3.67 184	1.03 130	0.55 109	2.93 104	0.66 119	4.66 171	6.57 176	0.31 150	0.25 68	1.42 141	1.63 133	3.77 124	1.84 136

model_zeroshot	3.58 191	0.49 92	2.22 197	1.96 194	0.99 169	0.34 149	0.18 110	2.98 185	0.43 116	2.44 183	5.28 206	4.75 180	0.54 137	0.17 117	8.97 207	6.14 231	1.71 175	1.15 180	15.06 219	1.29 165	5.77 196	7.73 203	0.26 134	0.43 115	5.63 220	5.85 191	5.24 181	8.66 202

CFNet	0.72 49	0.50 94	0.71 110	0.48 141	0.45 133	0.06 83	0.27 127	0.58 76	0.09 46	0.65 110	0.04 67	0.84 105	0.10 46	0.05 63	2.80 46	0.75 12	0.60 83	0.09 21	0.84 35	0.41 63	1.10 53	1.22 15	0.03 45	0.13 40	0.58 97	1.14 115	3.44 111	1.47 125

PWCDC_ROB	3.09 173	0.52 95	0.24 29	0.38 124	0.92 167	0.25 142	0.37 139	1.16 93	8.67 245	0.14 65	2.36 173	0.85 107	32.24 265	0.72 200	6.25 171	3.40 167	2.00 183	0.94 159	2.65 93	1.03 151	3.63 148	9.35 242	0.27 139	0.68 151	0.55 95	0.69 99	1.44 47	1.79 135

AIO_test	0.66 42	0.53 96	0.44 72	0.04 17	0.02 4	0.14 109	0.42 143	0.12 39	0.04 18	0.00 1	0.00 1	0.20 19	0.10 46	0.03 44	3.07 51	3.04 146	0.25 31	0.32 64	1.33 50	0.44 67	1.28 61	3.68 78	0.44 172	0.02 4	0.18 59	0.43 82	1.11 39	0.01 16

XX-Stereo	3.82 194	0.53 96	2.00 192	1.20 176	0.31 91	0.38 150	0.57 157	1.46 103	0.40 113	2.50 185	7.33 231	5.11 184	1.04 183	0.11 99	7.05 187	6.53 240	1.29 153	0.81 144	7.44 169	0.89 140	4.26 162	5.80 149	0.45 174	0.39 104	27.22 266	3.57 159	5.16 180	9.43 205

CASnet	0.96 72	0.54 98	0.54 95	0.24 70	0.36 109	0.05 70	0.26 126	0.52 72	0.18 80	0.06 51	0.06 70	0.70 94	0.36 106	0.01 15	4.36 103	1.50 60	0.66 88	0.40 78	2.56 88	0.34 55	3.82 153	4.34 101	0.03 45	0.35 92	1.67 148	0.11 42	1.72 55	0.23 64
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_pseudo	1.04 78	0.55 99	0.68 104	0.46 138	0.53 138	0.05 70	0.02 17	0.61 78	0.10 51	0.91 125	0.11 79	0.88 111	0.56 140	0.52 189	5.81 157	1.84 82	0.55 78	0.37 70	2.85 101	0.41 63	1.09 52	3.10 63	0.59 191	0.29 77	0.61 100	0.63 95	2.23 69	1.75 133

gcap-zeroshot	3.56 190	0.56 100	4.08 220	1.72 188	0.53 138	1.55 190	1.78 189	3.23 198	0.64 138	2.75 189	6.71 223	6.50 200	0.68 154	0.48 182	6.48 178	6.49 239	1.21 145	1.11 177	16.59 222	2.54 208	5.24 181	8.27 221	1.30 221	0.79 165	3.27 189	5.01 182	4.56 168	1.94 140

LMCR-Stereo	1.14 85	0.56 100	0.72 111	0.31 97	0.31 91	0.14 109	0.06 54	1.38 100	0.28 103	0.33 87	0.12 83	0.86 109	0.20 75	0.26 138	3.99 93	2.00 98	1.20 143	0.37 70	6.02 155	1.76 180	2.41 112	3.82 84	0.07 78	0.55 134	0.52 92	0.51 89	1.50 50	0.67 98

AF-Net	1.33 105	0.56 100	1.00 141	0.36 118	0.81 159	1.01 175	2.56 201	2.36 141	1.15 169	0.48 100	0.65 130	3.84 164	0.16 64	0.30 150	3.50 71	1.17 31	0.52 71	0.02 3	1.74 63	0.53 87	0.81 39	4.34 101	0.06 61	0.14 42	0.93 115	0.61 93	3.84 129	2.40 151

Nwc_Net	1.33 105	0.56 100	1.00 141	0.36 118	0.81 159	1.01 175	2.56 201	2.36 141	1.15 169	0.48 100	0.65 130	3.84 164	0.16 64	0.30 150	3.50 71	1.17 31	0.52 71	0.02 3	1.74 63	0.53 87	0.81 39	4.34 101	0.06 61	0.14 42	0.93 115	0.61 93	3.84 129	2.40 151

PDISCO_ROB	1.24 100	0.57 104	0.10 15	0.66 153	0.32 101	0.01 10	0.57 157	0.78 82	0.49 123	1.25 147	0.94 139	0.36 41	0.32 99	0.19 121	3.99 93	2.19 110	0.98 123	1.44 196	2.38 77	0.62 108	2.92 123	4.93 131	0.18 114	0.64 144	1.52 146	0.53 90	3.95 142	0.62 96

DN-CSS_ROB	1.68 123	0.57 104	1.42 162	0.83 162	0.73 153	0.05 70	0.22 122	2.83 180	0.40 113	1.50 161	3.57 192	1.02 117	0.43 118	0.09 89	4.11 98	1.61 68	1.34 158	0.84 146	8.83 181	0.39 62	4.42 166	3.67 77	0.09 87	1.02 180	0.13 47	0.55 92	3.24 99	1.52 127

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 48	0.58 106	0.33 42	0.08 41	0.18 48	0.19 131	0.04 36	0.12 39	0.18 80	0.04 49	0.51 122	0.50 67	0.41 116	0.02 30	2.44 39	2.27 114	0.33 41	0.54 107	1.14 42	0.44 67	2.08 103	4.84 127	0.09 87	0.12 37	0.10 40	0.15 46	1.37 44	0.08 41

BEATNet_4x	1.65 121	0.58 106	0.35 47	0.20 56	0.38 118	0.15 118	0.46 150	1.78 116	1.70 193	0.40 97	0.50 120	1.13 121	0.62 148	0.65 194	6.09 168	3.02 145	2.14 188	1.81 209	1.48 53	0.79 133	5.22 180	7.76 204	0.08 83	1.07 184	0.32 78	0.48 85	3.92 137	1.49 126

Any-RAFT	2.91 169	0.59 108	3.81 218	0.35 115	0.57 145	0.02 36	0.11 87	2.92 183	0.63 137	0.50 103	3.78 193	3.92 167	0.36 106	0.16 116	6.57 179	3.98 196	0.87 116	0.87 149	8.59 178	0.61 107	5.45 186	6.20 163	0.42 168	0.49 122	5.12 216	9.91 225	3.30 103	8.42 199

Anonymous3	3.42 181	0.60 109	0.93 137	0.09 45	1.35 178	0.50 156	0.03 27	3.46 204	1.28 173	1.11 136	0.80 134	10.89 215	1.36 191	0.45 178	8.96 206	6.97 249	3.85 210	3.08 236	11.46 209	2.32 203	7.35 224	12.18 262	0.38 159	0.51 127	1.75 150	3.57 159	5.30 184	1.85 137

PMTNet	1.51 115	0.60 109	1.30 157	0.27 86	0.26 83	0.02 36	0.18 110	0.51 71	0.56 131	0.71 113	0.33 109	0.59 73	0.48 130	0.09 89	6.84 182	3.43 169	0.91 117	0.38 73	6.13 159	0.44 67	4.00 156	3.52 73	0.13 99	0.15 46	3.04 182	1.29 122	1.36 42	3.30 160

GCAP-BAT	1.76 129	0.61 111	0.44 72	0.26 78	0.19 54	0.02 36	0.09 73	2.40 149	0.20 84	0.00 1	0.00 1	4.42 173	0.22 81	0.40 165	3.21 59	3.62 178	13.36 254	0.40 78	3.28 114	0.53 87	5.75 190	4.47 106	0.29 143	0.35 92	0.25 71	0.31 68	1.84 59	0.53 87

test_for_model	1.76 129	0.61 111	0.44 72	0.26 78	0.19 54	0.02 36	0.09 73	2.40 149	0.20 84	0.00 1	0.00 1	4.42 173	0.22 81	0.40 165	3.21 59	3.62 178	13.36 254	0.40 78	3.28 114	0.53 87	5.75 190	4.47 106	0.29 143	0.35 92	0.25 71	0.31 68	1.84 59	0.53 87

testlalala2	1.76 129	0.61 111	0.44 72	0.26 78	0.19 54	0.02 36	0.09 73	2.40 149	0.20 84	0.00 1	0.00 1	4.42 173	0.22 81	0.40 165	3.21 59	3.62 178	13.36 254	0.40 78	3.28 114	0.53 87	5.75 190	4.47 106	0.29 143	0.35 92	0.25 71	0.31 68	1.84 59	0.53 87

testlalala	1.76 129	0.61 111	0.44 72	0.26 78	0.19 54	0.02 36	0.09 73	2.40 149	0.20 84	0.00 1	0.00 1	4.42 173	0.22 81	0.40 165	3.21 59	3.62 178	13.36 254	0.40 78	3.28 114	0.53 87	5.75 190	4.47 106	0.29 143	0.35 92	0.25 71	0.31 68	1.84 59	0.53 87

testlalala_base	1.76 129	0.61 111	0.44 72	0.26 78	0.19 54	0.02 36	0.09 73	2.40 149	0.20 84	0.00 1	0.00 1	4.42 173	0.22 81	0.40 165	3.21 59	3.62 178	13.36 254	0.40 78	3.28 114	0.53 87	5.75 190	4.47 106	0.29 143	0.35 92	0.25 71	0.31 68	1.84 59	0.53 87

GCAP-Stereo	1.76 129	0.61 111	0.44 72	0.26 78	0.19 54	0.02 36	0.09 73	2.40 149	0.20 84	0.00 1	0.00 1	4.42 173	0.22 81	0.40 165	3.21 59	3.62 178	13.36 254	0.40 78	3.28 114	0.53 87	5.75 190	4.47 106	0.29 143	0.35 92	0.25 71	0.31 68	1.84 59	0.53 87

test_5	0.76 51	0.61 111	0.21 24	0.02 7	0.02 4	0.11 95	0.01 5	2.75 177	0.05 24	0.00 1	4.29 199	0.49 63	0.44 120	0.00 1	1.73 20	1.27 42	0.22 25	0.14 30	1.14 42	0.09 15	0.46 25	3.08 61	0.01 12	0.19 56	0.09 36	0.00 1	2.97 88	0.02 22

AACVNet	1.07 82	0.61 111	0.44 72	0.65 152	0.80 157	0.12 98	0.17 106	0.37 57	0.20 84	0.17 69	0.14 87	0.60 77	0.24 89	0.26 138	4.81 124	2.04 104	0.61 84	0.40 78	1.72 62	0.41 63	1.80 95	3.08 61	0.40 161	0.20 59	0.52 92	1.51 127	4.20 156	2.32 148

FINET	2.25 154	0.61 111	1.06 146	0.48 141	0.55 140	0.75 167	0.98 166	1.18 94	1.87 196	0.30 83	3.46 191	1.25 127	2.35 200	0.80 202	14.13 243	2.94 142	1.14 140	0.42 90	2.74 97	1.28 164	2.71 116	4.08 94	0.43 169	1.24 190	3.04 182	5.74 190	1.70 54	3.42 161

TestStereo	0.64 41	0.64 120	0.54 95	0.22 60	0.11 35	0.01 10	0.03 27	1.87 121	0.23 96	0.30 83	0.00 1	0.37 45	0.08 35	0.01 15	1.75 21	0.93 17	0.45 60	0.23 48	2.92 103	0.12 20	1.51 70	1.70 22	0.05 55	0.11 35	0.21 66	0.46 83	2.24 70	0.13 56

GANet-ADL	2.63 163	0.65 121	2.25 198	1.16 175	1.13 171	1.61 192	0.77 163	1.97 125	1.02 165	3.19 206	3.22 187	1.48 135	0.33 100	0.03 44	6.00 165	4.08 199	2.52 196	0.78 142	7.88 172	2.05 190	3.56 144	6.68 178	0.27 139	0.86 172	1.51 145	6.92 202	5.25 183	3.84 163

pcwnet_v2	1.99 147	0.65 121	0.87 131	0.77 159	1.17 172	0.72 164	0.24 123	1.75 113	0.66 140	3.33 208	1.75 159	1.49 137	1.91 197	1.68 229	6.75 180	2.30 115	1.12 137	0.69 127	4.33 142	0.50 80	2.08 103	4.26 98	1.07 215	0.77 163	1.43 143	2.18 142	4.16 154	5.20 171

CFNet_RVC	1.14 85	0.65 121	0.92 134	0.35 115	0.40 124	0.14 109	0.13 93	0.11 38	0.18 80	0.86 122	1.15 146	0.67 92	0.17 70	0.08 85	6.26 173	1.31 46	0.70 91	0.40 78	1.62 56	0.29 46	1.93 99	3.03 56	0.06 61	0.43 115	0.95 117	1.90 139	3.91 136	2.07 143

MLCV	2.73 166	0.66 124	0.90 133	2.64 205	1.41 185	1.10 179	1.01 167	3.58 208	0.61 135	3.69 222	4.23 198	5.51 190	3.78 209	0.11 99	5.65 149	2.01 99	1.68 173	0.87 149	10.28 201	1.26 162	3.32 138	5.13 137	0.34 154	2.60 215	2.68 174	3.08 154	4.10 152	1.55 128

IPLGR	2.02 148	0.67 125	0.81 125	0.38 124	0.47 135	0.01 10	0.08 64	1.39 101	0.28 103	2.32 181	2.30 171	0.46 59	0.79 167	0.20 126	6.88 184	1.99 96	1.44 163	1.35 193	5.56 153	1.85 183	2.94 124	6.20 163	0.06 61	1.13 186	3.39 193	6.80 200	3.93 138	0.75 100

psm_up	1.28 103	0.67 125	1.09 149	0.41 129	0.89 163	0.04 60	0.31 130	2.38 148	1.16 171	0.77 114	0.00 1	1.36 133	0.10 46	0.44 176	4.59 113	1.35 48	0.83 106	0.45 98	4.14 137	0.47 72	1.60 78	2.76 47	0.01 12	0.73 155	1.16 127	1.54 129	3.84 129	1.40 122

MSKI-zero shot	3.55 188	0.69 127	1.78 184	0.20 56	0.41 126	0.19 131	0.14 97	3.13 193	0.94 159	0.80 118	6.42 221	3.89 166	0.60 147	0.03 44	5.84 158	6.80 247	1.44 163	1.01 167	11.77 211	2.28 200	6.56 215	8.63 228	0.24 129	0.71 153	4.66 208	11.34 233	7.75 218	7.55 194

RAFT-Test	3.05 172	0.69 127	1.82 185	1.09 174	0.81 159	0.25 142	0.43 147	3.13 193	0.76 146	1.06 134	6.42 221	1.03 118	0.91 180	0.35 160	5.61 146	6.66 244	1.32 156	0.61 117	10.76 206	1.74 179	6.54 213	7.48 195	0.56 184	0.59 137	2.76 176	10.02 226	4.56 168	4.35 165

FADNet-RVC-Resample	1.87 138	0.69 127	1.01 143	0.50 143	0.67 149	0.19 131	1.39 181	1.43 102	0.87 155	0.94 128	0.92 137	5.52 191	0.52 135	1.00 209	7.45 189	1.91 90	1.44 163	1.98 217	3.91 134	1.13 154	1.92 98	4.61 120	0.23 126	1.54 198	0.58 97	3.08 154	2.12 66	3.05 154

castereo	1.53 116	0.70 130	0.59 98	0.07 35	0.28 86	0.18 128	0.08 64	0.34 56	0.49 123	0.26 78	0.06 70	1.04 119	0.43 118	0.03 44	4.93 129	3.96 195	1.32 156	0.63 118	6.17 161	0.73 125	4.92 174	6.50 170	0.13 99	0.29 77	1.89 155	2.86 152	0.91 35	1.44 124

MSMDNet	2.61 162	0.70 130	1.72 181	0.38 124	0.62 148	0.23 136	0.18 110	3.09 191	0.67 141	1.02 132	2.22 164	1.22 125	2.43 202	0.35 160	5.26 139	6.79 246	1.36 161	0.58 113	10.46 204	3.11 219	6.34 208	7.92 209	0.41 165	0.76 160	2.48 165	3.98 171	3.04 89	3.06 155

AEACV	0.55 32	0.71 132	0.34 44	0.04 17	0.05 14	0.10 93	0.02 17	0.02 9	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.20 19	0.13 55	0.05 63	2.71 44	2.52 125	0.12 7	0.64 119	1.33 50	0.95 146	0.81 39	3.06 59	0.32 153	0.09 28	0.02 7	0.20 54	0.41 25	0.00 1

iResNet_ROB	1.22 99	0.71 132	0.44 72	0.45 137	0.34 105	0.04 60	0.16 102	3.05 189	0.12 61	1.32 152	0.00 1	0.93 114	0.34 102	0.05 63	4.57 110	1.86 83	0.81 101	0.48 100	6.00 154	0.34 55	1.95 100	1.30 17	0.31 150	0.91 175	0.33 79	0.95 109	3.93 138	1.14 118

MyStereo04	2.45 159	0.72 134	1.28 154	0.73 158	0.84 162	0.04 60	0.16 102	2.58 162	0.98 160	3.09 201	0.72 133	1.71 144	0.16 64	0.07 77	5.25 137	3.37 163	0.81 101	1.04 169	10.31 202	2.51 207	5.56 188	5.11 135	1.16 218	0.94 178	3.03 181	8.41 214	4.87 175	0.64 97

MIPNet	1.76 129	0.72 134	0.87 131	0.32 102	0.55 140	0.01 10	0.08 64	1.77 115	0.38 110	2.09 178	0.92 137	0.44 57	0.76 163	0.27 142	5.64 147	2.03 100	1.52 169	0.93 158	3.87 133	1.34 168	1.41 66	6.39 168	0.07 78	1.05 182	2.65 170	7.16 204	3.90 135	0.29 69

GANet	0.63 40	0.72 134	0.73 114	0.46 138	0.40 124	1.37 186	0.41 142	0.45 66	0.06 33	0.21 71	2.81 186	2.16 148	0.28 95	0.47 180	0.89 5	0.62 8	0.74 95	0.38 73	0.38 22	0.07 10	0.30 18	1.98 31	0.14 103	0.13 40	0.20 62	0.03 25	0.52 28	0.22 63

raft_robust	1.38 109	0.73 137	0.63 101	0.27 86	0.23 72	0.01 10	0.05 46	3.04 188	0.24 98	1.16 140	0.02 65	0.61 83	0.67 151	0.07 77	3.67 77	2.22 112	0.80 99	0.66 121	5.14 149	0.33 52	3.43 142	6.40 169	0.01 12	0.37 100	1.19 128	1.48 126	2.86 84	0.96 113

DLCB_ROB	1.13 84	0.77 138	0.73 114	0.44 135	0.51 137	0.22 135	0.42 143	0.49 69	0.28 103	0.84 120	0.50 120	1.31 132	0.85 173	0.11 99	2.70 43	1.54 64	1.12 137	0.27 53	0.82 33	0.22 37	1.70 87	3.50 72	0.48 181	0.44 118	4.83 211	2.48 148	2.14 67	0.79 102

DCVSM-stereo	5.54 214	0.78 139	3.12 212	3.47 212	1.28 176	7.98 234	1.05 168	4.59 221	2.29 204	5.25 247	7.93 239	23.24 238	12.85 236	0.71 199	9.52 213	4.20 200	2.06 186	1.36 195	16.58 221	3.56 226	5.30 183	5.91 152	2.46 232	3.65 226	2.66 171	6.64 198	5.48 190	5.70 176

anonymity	4.07 197	0.78 139	6.15 241	1.49 182	0.74 154	0.48 153	0.49 152	3.72 210	1.65 189	2.70 186	20.70 276	3.99 168	0.88 178	0.28 147	5.31 140	6.26 235	1.14 140	0.71 132	7.91 173	1.58 173	4.27 163	8.17 218	0.41 165	0.61 139	4.86 213	9.60 224	5.48 190	9.41 204

EKT-Stereo	3.12 175	0.79 141	2.25 198	0.51 144	0.38 118	0.57 160	1.87 191	3.36 200	1.32 175	2.03 176	5.99 215	1.48 135	0.75 162	0.44 176	7.79 194	6.14 231	1.47 166	3.22 238	8.95 183	2.82 217	6.93 221	8.34 226	0.17 112	0.49 122	4.41 204	4.95 181	5.40 189	1.57 130

cross-raft	2.64 164	0.79 141	1.76 182	0.43 133	0.89 163	0.23 136	0.18 110	3.08 190	0.70 142	0.77 114	2.13 162	1.21 122	0.69 155	0.41 173	5.43 142	5.90 226	1.22 150	0.59 114	10.82 207	1.85 183	6.50 209	8.26 219	0.45 174	0.63 141	2.66 171	4.41 175	4.46 166	4.88 168

IGEV_Zeroshot_test	4.05 196	0.80 143	8.10 251	6.86 229	0.41 126	2.27 203	1.89 192	3.90 213	1.41 179	2.09 178	8.67 242	4.78 181	1.00 182	0.23 134	5.53 144	6.82 248	1.05 132	0.73 136	9.30 191	1.98 188	7.38 225	8.89 233	0.47 178	0.72 154	5.72 222	5.34 187	5.93 196	7.12 191

RAFT_CTSACE	0.74 50	0.81 144	0.44 72	0.25 74	0.08 28	0.15 118	0.03 27	1.99 126	0.06 33	0.00 1	0.11 79	0.47 61	0.46 127	0.01 15	2.74 45	1.26 38	0.29 40	0.16 35	0.77 31	0.13 24	0.79 36	4.54 115	0.01 12	0.15 46	0.25 71	0.01 5	3.88 134	0.04 31

NLCA_NET_v2_RVC	1.21 97	0.81 144	0.50 89	0.22 60	0.48 136	0.03 54	1.73 187	1.18 94	2.43 206	2.04 177	0.11 79	0.74 97	0.09 40	0.55 190	6.88 184	1.12 27	0.38 49	0.30 59	1.67 58	0.28 45	0.80 37	1.75 24	0.15 107	0.25 68	0.13 47	3.23 156	2.70 80	2.04 142
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+CT+SA	0.77 52	0.83 146	0.24 29	0.15 52	0.05 14	0.01 10	0.02 17	2.46 156	0.09 46	0.11 57	0.00 1	0.89 113	0.40 113	0.01 15	1.42 12	1.63 70	0.18 20	0.21 42	2.39 79	0.27 44	0.93 45	4.66 121	0.01 12	0.20 59	0.13 47	0.02 18	3.33 104	0.05 36

iResNetv2_ROB	1.40 111	0.83 146	0.41 65	1.30 179	0.37 114	0.05 70	0.14 97	3.17 195	0.20 84	1.97 175	0.28 104	2.49 154	0.40 113	0.06 71	3.78 81	1.57 66	1.08 135	0.22 43	6.10 157	0.67 121	3.61 147	2.04 33	0.26 134	0.83 170	0.62 102	0.54 91	4.07 145	0.71 99

STTStereo	1.36 108	0.86 148	0.78 123	0.40 128	0.33 103	0.08 86	1.20 174	0.43 63	1.52 182	1.38 158	0.24 100	2.01 146	0.27 93	0.38 163	9.23 209	1.30 44	0.40 52	0.33 65	1.27 47	0.20 32	1.56 74	1.97 30	0.16 109	0.15 46	0.10 40	1.81 138	3.62 117	4.69 166

PSMNet-ADL	3.55 188	0.87 149	1.70 179	1.71 187	2.00 202	1.21 181	0.69 160	2.55 161	1.91 198	4.36 238	7.71 235	4.22 169	7.85 221	0.10 94	7.75 193	5.27 217	2.09 187	0.89 152	11.92 213	2.07 191	4.52 167	6.13 161	0.70 201	0.67 150	2.07 157	4.52 178	8.78 225	1.62 132

SACVNet	1.77 136	0.88 150	1.11 151	0.67 154	1.41 185	0.84 168	0.94 164	2.65 166	0.54 126	1.31 151	0.02 65	0.95 115	0.40 113	0.39 164	6.01 166	2.36 119	1.71 175	0.42 90	4.84 148	0.82 134	3.03 127	6.05 158	0.11 95	0.73 155	1.33 133	1.66 135	4.02 143	2.55 153

iResNet	4.46 201	0.88 150	0.92 134	2.61 204	2.85 214	4.95 220	1.38 178	4.97 225	1.33 176	3.66 221	3.45 190	12.37 218	16.29 243	0.06 71	9.09 208	3.33 160	2.53 197	1.85 212	16.79 224	2.68 213	4.65 170	4.29 99	0.25 133	4.69 236	1.88 154	4.19 172	5.32 185	3.22 158

dad	4.27 199	0.90 152	0.38 61	10.18 241	1.67 190	1.51 189	12.20 249	12.33 250	0.11 54	3.40 214	0.00 1	1.94 145	3.49 207	0.26 138	6.16 170	1.44 55	1.74 179	0.71 132	14.06 218	0.66 119	3.23 133	4.00 92	0.21 118	1.02 180	6.09 225	0.19 52	17.62 252	9.71 208

GEStereo_RVC	2.49 161	0.90 152	1.02 144	1.03 173	0.74 154	1.57 191	1.21 175	2.68 168	0.58 133	0.77 114	0.39 112	2.62 158	0.36 106	0.11 99	4.94 130	4.65 203	2.05 184	2.17 224	9.07 186	2.10 195	3.74 151	9.71 245	0.55 183	1.49 194	0.81 113	0.84 107	4.45 165	6.73 189

SA	1.07 82	0.91 154	0.46 86	0.21 58	0.25 82	0.01 10	0.02 17	2.68 168	0.14 64	0.14 65	0.00 1	0.59 73	0.38 111	0.34 155	3.59 73	2.03 100	0.45 60	0.51 103	3.47 125	0.32 49	1.40 64	3.72 80	0.01 12	0.38 102	0.44 88	1.60 131	4.79 173	0.10 44

FCDSN-DC	1.87 138	0.93 155	2.12 195	1.84 191	1.62 189	1.35 185	1.17 171	0.74 80	0.46 118	1.19 144	0.30 107	2.02 147	0.48 130	0.28 147	5.91 159	2.18 109	2.34 191	2.10 223	1.30 48	0.47 72	2.99 126	5.42 141	0.57 186	3.93 228	2.22 159	3.45 157	1.45 48	1.56 129
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
GMStereo	0.56 33	0.94 156	0.07 12	0.25 74	0.06 19	0.01 10	0.02 17	0.15 41	0.07 36	0.00 1	0.00 1	0.41 53	0.01 3	0.01 15	2.04 26	1.15 30	0.34 43	0.18 38	2.72 96	0.11 17	1.52 71	2.04 33	0.00 1	0.08 26	0.20 62	0.03 25	2.65 79	0.04 31
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TESTraft	1.00 73	0.95 157	0.32 41	0.06 24	0.17 46	0.01 10	0.03 27	1.49 105	0.07 36	0.78 117	0.00 1	0.46 59	0.64 149	0.19 121	4.75 121	2.06 106	0.26 34	0.20 40	2.78 99	0.36 60	1.26 59	4.60 118	0.07 78	0.17 52	0.11 45	1.53 128	3.70 119	0.04 31

ADLNet	0.79 53	0.95 157	0.12 18	0.22 60	0.28 86	0.09 89	0.05 46	1.25 96	0.10 51	0.32 86	0.06 70	2.48 153	0.08 35	0.20 126	3.48 69	1.14 29	0.48 63	0.11 23	0.60 28	0.23 38	0.60 31	3.03 56	0.01 12	0.10 30	0.91 114	0.83 105	3.15 93	0.34 74

RTSC	3.11 174	0.95 157	1.93 188	0.51 144	0.89 163	1.05 177	2.90 209	1.64 108	1.98 199	2.28 180	2.71 182	1.60 140	1.14 185	1.24 217	11.23 225	4.78 207	4.92 228	2.00 220	8.11 177	1.61 174	4.78 172	6.97 183	0.34 154	1.52 195	1.35 134	1.21 120	4.60 170	9.80 210

PA-Net	2.07 150	0.95 157	1.62 174	0.31 97	2.13 205	0.17 126	0.70 161	0.21 44	1.90 197	0.84 120	1.44 150	0.30 33	0.21 79	0.84 203	7.47 190	1.66 74	0.38 49	0.37 70	1.25 45	0.74 127	1.66 84	4.96 134	0.64 195	0.51 127	1.03 121	11.53 235	2.31 71	9.73 209
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	0.90 66	0.96 161	0.36 53	0.06 24	0.36 109	0.63 163	0.54 155	0.23 47	0.32 108	1.72 166	0.58 126	0.41 53	0.29 97	0.04 59	2.98 50	1.47 58	1.02 129	0.31 62	3.32 120	0.56 99	1.01 48	3.01 53	0.13 99	0.33 84	0.13 47	0.33 75	2.81 83	0.43 82

MGS-Stereo	0.68 44	0.97 162	0.65 102	0.25 74	0.18 48	0.01 10	0.05 46	0.07 30	0.14 64	0.00 1	0.00 1	0.30 33	0.15 60	0.03 44	5.25 137	1.01 21	0.41 55	0.26 51	1.09 40	0.44 67	1.38 63	2.76 47	0.03 45	0.27 72	0.34 80	0.25 58	1.72 55	0.24 65

TestStereo1	0.93 68	0.98 163	0.22 26	0.07 35	0.18 48	0.01 10	0.04 36	1.07 90	0.08 39	0.11 57	0.00 1	0.39 50	0.56 140	0.12 106	4.92 127	2.03 100	0.28 35	0.22 43	2.98 106	0.20 32	1.56 74	3.94 89	0.01 12	0.15 46	0.10 40	1.19 118	3.74 121	0.05 36

SA-5K	0.93 68	0.98 163	0.22 26	0.07 35	0.18 48	0.01 10	0.04 36	1.07 90	0.08 39	0.11 57	0.00 1	0.39 50	0.56 140	0.12 106	4.92 127	2.03 100	0.28 35	0.22 43	2.98 106	0.20 32	1.56 74	3.94 89	0.01 12	0.15 46	0.10 40	1.19 118	3.74 121	0.05 36

DAS	4.65 204	0.98 163	1.28 154	1.99 196	1.39 181	1.39 187	1.58 183	3.52 206	4.17 225	3.33 208	6.18 218	12.75 220	6.50 216	0.10 94	8.31 199	4.81 209	4.46 220	2.26 226	10.21 198	5.35 239	6.51 211	7.66 199	0.57 186	4.84 238	4.63 206	7.17 205	7.79 219	5.90 179

SepStereo	4.65 204	0.98 163	1.28 154	1.99 196	1.39 181	1.39 187	1.58 183	3.52 206	4.17 225	3.33 208	6.18 218	12.75 220	6.50 216	0.10 94	8.31 199	4.81 209	4.46 220	2.26 226	10.21 198	5.35 239	6.51 211	7.66 199	0.57 186	4.84 238	4.63 206	7.17 205	7.79 219	5.90 179

IGEV-Stereo+	0.62 39	1.03 167	0.04 9	0.11 48	0.14 41	0.14 109	0.03 27	0.10 35	0.11 54	0.02 44	2.00 160	0.32 37	0.30 98	0.02 30	1.86 23	1.97 95	0.16 17	0.31 62	1.71 60	0.60 105	1.02 49	3.85 87	0.29 143	0.06 18	0.03 14	0.21 55	0.20 12	0.00 1

test-3	1.89 140	1.05 168	1.54 169	0.41 129	0.38 118	0.14 109	0.19 115	2.73 172	0.17 76	0.35 92	0.42 117	4.22 169	0.35 104	0.03 44	5.92 160	3.44 171	0.64 86	0.66 121	9.08 187	0.54 97	3.27 135	8.02 213	0.08 83	0.82 168	0.74 107	1.01 110	3.94 140	0.87 104

CASS	2.93 170	1.06 169	2.39 201	2.21 201	1.17 172	0.52 158	2.81 205	2.79 178	1.05 166	1.80 170	3.40 189	1.68 142	0.59 144	0.05 63	4.51 107	3.20 156	5.58 230	1.31 192	9.56 192	1.64 175	7.26 222	7.98 211	0.05 55	0.66 148	3.62 198	2.70 150	4.35 159	5.22 172
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
APVNet	1.38 109	1.06 169	0.27 34	0.33 104	0.37 114	0.28 147	0.50 153	0.39 58	0.42 115	0.93 126	0.42 117	0.85 107	0.19 74	0.15 113	4.81 124	3.10 152	1.87 181	0.94 159	4.74 147	0.89 140	2.23 106	5.90 151	0.05 55	1.23 189	0.19 61	0.48 85	3.80 126	0.91 107

test_1	1.89 140	1.07 171	1.54 169	0.41 129	0.38 118	0.14 109	0.19 115	2.73 172	0.17 76	0.31 85	0.40 115	4.23 171	0.35 104	0.03 44	5.96 163	3.44 171	0.64 86	0.65 120	9.10 188	0.53 87	3.29 136	8.03 214	0.08 83	0.82 168	0.74 107	1.01 110	3.94 140	0.89 105

EAI-Stereo	3.47 184	1.08 172	3.31 214	1.01 172	2.20 208	0.86 169	2.15 196	3.02 187	2.01 200	0.21 71	6.99 226	3.36 161	0.71 158	0.17 117	8.65 204	6.60 242	1.21 145	1.15 180	10.39 203	1.82 182	4.60 168	8.03 214	0.69 199	1.76 202	2.14 158	5.97 192	7.35 215	6.22 185

R-Stereo Train	2.40 157	1.12 173	1.98 190	1.00 168	0.24 75	0.05 70	0.07 59	2.02 127	1.01 163	1.35 155	2.47 175	1.55 138	0.47 128	0.19 121	5.66 150	4.74 204	1.71 175	1.04 169	7.24 167	1.14 155	5.08 177	7.81 205	0.06 61	0.42 109	2.90 177	4.55 179	3.22 97	5.57 174

RAFT-Stereo	2.40 157	1.12 173	1.98 190	1.00 168	0.24 75	0.05 70	0.07 59	2.02 127	1.01 163	1.35 155	2.47 175	1.55 138	0.47 128	0.19 121	5.66 150	4.74 204	1.71 175	1.04 169	7.24 167	1.14 155	5.08 177	7.81 205	0.06 61	0.42 109	2.90 177	4.55 179	3.22 97	5.57 174
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RP	1.55 117	1.14 175	2.48 205	0.89 163	1.23 174	0.43 152	2.08 195	1.86 120	1.63 188	0.29 82	2.10 161	2.43 152	0.13 55	0.49 185	5.11 132	1.26 38	0.83 106	0.05 13	1.74 63	0.49 76	1.04 50	4.92 129	0.16 109	0.76 160	0.49 90	1.14 115	4.64 171	1.98 141

SHD	5.09 210	1.15 176	3.12 212	1.80 190	1.94 198	1.71 194	2.82 206	5.09 228	4.76 231	2.82 193	5.39 207	5.07 183	9.79 229	0.87 204	11.37 227	6.33 238	4.71 224	2.67 233	13.97 217	3.50 225	7.31 223	8.29 225	0.44 172	3.88 227	5.02 215	7.49 209	4.03 144	12.20 217

test_3	1.92 143	1.16 177	1.42 162	0.44 135	0.39 123	0.14 109	0.20 118	2.79 178	0.17 76	0.38 94	0.41 116	4.32 172	0.36 106	0.03 44	6.25 171	3.34 161	0.68 90	0.67 124	9.18 189	0.53 87	3.20 132	7.85 208	0.06 61	0.80 166	0.95 117	1.27 121	3.85 132	0.94 112

UDGNet	2.73 166	1.17 178	0.42 67	10.90 242	5.53 231	8.65 238	3.60 218	1.70 110	0.27 102	0.22 75	0.12 83	0.80 104	0.12 52	9.72 259	4.00 95	1.35 48	0.73 94	0.54 107	3.02 110	0.60 105	2.78 117	6.16 162	3.41 243	0.29 77	1.70 149	1.69 136	3.06 90	1.10 116

NaN_ROB	3.44 182	1.18 179	1.20 153	0.92 165	3.15 217	0.73 165	1.61 185	3.36 200	2.57 209	0.98 130	1.25 148	21.11 235	0.77 164	1.26 219	5.06 131	1.79 81	1.06 133	0.76 139	2.52 87	1.44 170	1.95 100	3.82 84	0.52 182	1.30 191	4.05 200	10.09 228	4.78 172	13.66 224

iinet-f	1.66 122	1.28 180	0.38 61	0.81 161	0.15 43	0.24 140	0.13 93	0.42 61	0.21 94	1.91 172	3.98 195	0.30 33	0.27 93	0.07 77	6.30 175	2.65 132	0.43 58	0.30 59	8.10 176	1.14 155	2.10 105	6.32 165	0.26 134	0.52 129	1.42 141	0.21 55	4.26 158	0.60 94

AIO-Stereo-zeroshot	4.98 208	1.32 181	8.08 250	2.22 202	1.40 183	5.53 221	2.05 193	3.43 203	3.32 216	3.75 224	12.29 255	5.33 186	1.84 195	0.33 154	5.97 164	7.09 251	1.62 171	1.81 209	10.22 200	2.59 210	6.85 218	8.81 230	0.47 178	2.00 207	5.18 217	13.24 243	6.40 202	11.37 216

HSM-Net_RVC	3.23 178	1.35 182	1.70 179	2.82 207	2.07 204	0.73 165	0.46 150	3.48 205	1.14 168	3.44 217	5.99 215	8.07 205	3.38 206	0.27 142	5.71 155	2.35 118	1.54 170	0.27 53	3.44 123	1.35 169	4.35 164	6.00 155	0.70 201	3.05 220	4.68 209	6.45 196	6.23 199	6.18 184
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TANstereo	1.73 125	1.38 183	0.72 111	0.26 78	0.35 107	0.62 161	0.07 59	0.52 72	0.46 118	0.27 80	1.08 143	0.36 41	0.20 75	1.04 212	3.37 67	2.99 143	0.99 124	1.69 205	9.06 184	3.49 223	3.58 145	4.48 112	3.34 241	0.28 74	0.05 25	0.67 97	5.35 186	0.09 42

XX-TBD	1.73 125	1.38 183	0.72 111	0.26 78	0.35 107	0.62 161	0.07 59	0.52 72	0.46 118	0.27 80	1.08 143	0.36 41	0.20 75	1.04 212	3.37 67	2.99 143	0.99 124	1.69 205	9.06 184	3.49 223	3.58 145	4.48 112	3.34 241	0.28 74	0.05 25	0.67 97	5.35 186	0.09 42

ccs_rob	4.98 208	1.51 185	2.53 206	2.16 199	0.89 163	3.24 211	1.79 190	4.91 224	1.34 178	4.26 235	15.64 266	28.82 244	10.34 230	0.50 186	6.81 181	5.55 222	2.39 193	1.57 200	6.45 162	2.16 197	6.28 207	6.95 182	0.40 161	2.33 211	1.38 136	2.46 147	4.37 160	7.31 193

iRaft-Stereo_20w	4.82 206	1.53 186	8.41 253	7.63 231	1.90 196	3.40 213	1.71 186	3.40 202	2.25 203	3.58 218	9.41 248	3.70 163	1.31 188	0.48 182	5.41 141	5.85 225	1.31 155	0.85 147	9.58 193	1.92 185	5.27 182	7.69 202	0.65 196	0.77 163	4.40 203	14.15 246	11.18 235	12.46 220

DDVS	5.69 216	1.54 187	2.40 202	1.70 186	2.85 214	2.20 201	1.17 171	5.90 235	4.00 224	4.08 230	18.83 272	25.64 241	8.12 224	1.56 226	8.35 201	7.04 250	2.73 199	2.05 221	11.37 208	4.73 232	6.54 213	8.98 236	0.34 154	1.71 200	1.84 153	3.53 158	6.53 203	7.90 197

LoS_RVC	1.27 101	1.54 187	0.85 128	0.06 24	0.55 140	0.01 10	0.13 93	0.23 47	0.73 144	1.70 164	0.22 98	0.64 87	0.69 155	0.11 99	3.79 82	3.07 147	0.75 96	1.99 218	3.69 129	0.64 111	4.98 175	4.94 132	0.22 124	0.10 30	0.37 82	0.50 87	0.82 31	0.93 110

tt_ll	1.27 101	1.54 187	0.85 128	0.06 24	0.55 140	0.01 10	0.13 93	0.23 47	0.73 144	1.70 164	0.22 98	0.64 87	0.69 155	0.11 99	3.79 82	3.07 147	0.75 96	1.99 218	3.69 129	0.64 111	4.98 175	4.94 132	0.22 124	0.10 30	0.37 82	0.50 87	0.82 31	0.93 110

RTS	6.13 219	1.54 187	1.31 158	0.94 166	1.83 193	4.15 218	5.45 228	2.74 175	3.33 217	2.85 194	1.61 154	8.52 206	1.31 188	1.13 214	14.79 252	6.12 229	7.56 240	2.52 229	18.82 228	3.48 221	6.23 205	8.15 216	1.11 216	1.90 205	8.24 232	21.58 265	6.64 205	21.79 243

RTSA	6.13 219	1.54 187	1.31 158	0.94 166	1.83 193	4.15 218	5.45 228	2.74 175	3.33 217	2.85 194	1.61 154	8.52 206	1.31 188	1.13 214	14.79 252	6.12 229	7.56 240	2.52 229	18.82 228	3.48 221	6.23 205	8.15 216	1.11 216	1.90 205	8.24 232	21.58 265	6.64 205	21.79 243

MaskLacGwcNet_RVC	8.85 234	1.66 192	6.09 240	4.62 221	3.79 220	3.05 209	6.94 236	3.69 209	3.58 221	4.74 243	10.17 250	65.85 285	12.11 235	7.99 257	7.88 196	5.27 217	4.63 222	5.31 250	18.89 230	2.67 212	8.70 238	10.19 251	1.05 214	4.09 229	5.01 214	9.52 223	6.30 201	15.16 228

NCC-stereo	2.13 151	1.68 193	1.46 166	1.00 168	1.37 179	0.89 171	2.88 207	2.59 163	2.86 212	0.34 88	2.72 183	2.40 150	1.41 192	0.27 142	5.18 134	1.38 50	0.85 109	0.98 162	2.99 108	1.01 149	1.54 72	4.72 124	0.43 169	0.53 130	2.61 167	4.44 176	4.09 150	4.93 169

Abc-Net	2.13 151	1.68 193	1.46 166	1.00 168	1.37 179	0.89 171	2.88 207	2.59 163	2.86 212	0.34 88	2.72 183	2.40 150	1.41 192	0.27 142	5.18 134	1.38 50	0.85 109	0.98 162	2.99 108	1.01 149	1.54 72	4.72 124	0.43 169	0.53 130	2.61 167	4.44 176	4.09 150	4.93 169
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	2.93 170	1.75 195	0.35 47	3.49 213	9.49 247	1.73 195	4.02 220	0.70 79	3.19 214	0.69 111	1.51 152	0.60 77	0.34 102	0.14 112	7.97 197	3.53 175	1.21 145	0.76 139	4.64 146	0.73 125	2.31 107	4.11 95	0.65 196	0.58 136	15.77 253	3.70 165	3.75 123	1.43 123

AIO-Stereo-zeroshot1	6.35 223	1.86 196	7.76 248	2.86 208	2.71 213	7.05 229	3.15 211	3.93 214	4.88 233	4.54 239	11.42 252	5.15 185	2.03 198	0.06 71	10.49 221	8.30 261	2.05 184	1.28 191	37.56 260	2.22 198	6.07 202	9.22 238	0.40 161	0.89 174	4.29 201	12.82 241	6.10 197	12.31 219

GANetREF_RVC	2.72 165	1.88 197	1.03 145	2.10 198	1.40 183	1.09 178	0.21 120	4.74 222	1.62 187	3.74 223	0.06 70	10.56 214	0.82 170	0.10 94	4.53 109	1.59 67	1.29 153	0.98 162	6.76 163	0.75 129	3.12 131	2.45 42	0.21 118	1.71 200	4.31 202	3.74 167	7.02 210	5.71 177
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
PWC_ROB	7.58 228	2.00 198	5.48 234	0.90 164	1.32 177	2.25 202	5.46 230	2.83 180	16.84 263	3.83 228	8.10 240	5.42 189	39.62 272	1.01 210	9.69 214	5.15 213	6.62 236	4.25 246	16.71 223	4.76 234	8.56 237	10.40 254	0.63 193	4.96 241	3.07 185	3.69 164	7.15 214	24.07 250

ADCP+	3.65 192	2.02 199	2.68 208	1.32 180	1.94 198	1.22 182	4.40 223	1.11 92	9.44 248	1.76 167	5.45 208	9.05 208	0.37 110	0.98 208	6.99 186	2.36 119	0.61 84	0.92 156	6.14 160	0.94 145	2.80 119	5.58 145	0.36 158	0.63 141	3.00 180	12.42 238	3.57 115	10.51 212

stereogan	2.15 153	2.03 200	1.44 165	1.52 183	2.14 206	1.79 196	1.07 169	1.88 123	1.10 167	1.33 154	1.43 149	5.96 195	0.51 134	0.34 155	5.92 160	1.93 91	1.03 130	0.41 89	4.12 136	0.95 146	1.69 86	6.00 155	0.26 134	0.81 167	0.61 100	1.42 125	6.77 208	3.73 162

AnyNet_C32	6.34 222	2.03 200	2.98 211	1.85 192	2.88 216	3.58 214	6.75 235	4.57 220	12.25 252	3.05 200	7.04 227	4.71 179	1.88 196	2.57 237	14.38 249	6.24 234	6.31 235	4.36 248	12.98 216	3.18 220	11.94 257	11.62 259	1.98 228	4.21 230	6.60 228	10.55 230	6.27 200	14.36 226

S-Stereo	9.64 235	2.07 202	4.59 222	8.70 236	8.72 244	12.93 247	19.52 256	5.25 230	6.14 237	6.12 252	20.39 275	29.19 245	7.43 220	0.64 193	14.26 246	7.63 257	4.01 215	5.81 255	18.32 226	6.45 244	7.46 226	9.84 247	12.36 261	7.40 255	3.61 197	6.74 199	7.10 213	17.56 234

ADCPNet	7.46 226	2.07 202	4.11 221	2.81 206	6.39 236	3.36 212	8.24 240	5.53 233	7.83 242	3.76 225	7.86 237	5.53 192	14.04 239	3.15 241	13.54 240	6.64 243	4.80 225	2.06 222	18.97 231	5.05 237	8.54 236	10.30 253	2.99 236	2.59 214	9.61 241	17.77 254	7.74 217	16.22 229

SGM-Forest	3.19 176	2.07 202	0.45 84	6.33 226	2.00 202	2.67 206	0.10 85	1.46 103	0.76 146	2.49 184	0.91 136	6.65 202	6.47 215	0.48 182	6.84 182	3.08 149	0.85 109	0.33 65	3.65 128	0.62 108	2.81 120	5.69 147	0.84 209	1.18 187	3.88 199	3.84 169	11.86 238	7.73 196
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RGC	2.76 168	2.10 205	5.00 228	1.68 185	1.94 198	1.93 197	1.23 176	2.03 131	1.49 181	0.88 124	4.67 203	2.77 159	2.63 203	0.70 198	5.76 156	1.89 87	1.20 143	0.48 100	4.42 143	1.33 167	2.66 114	6.08 160	0.21 118	1.11 185	2.55 166	5.20 184	5.35 186	7.17 192

FADNet_RVC	4.48 202	2.12 206	1.42 162	3.57 215	3.69 219	1.20 180	2.37 198	2.30 140	1.42 180	1.77 168	4.48 200	9.79 211	6.84 219	1.84 233	12.73 235	3.36 162	3.55 207	4.20 245	17.52 225	3.76 227	5.93 199	8.26 219	0.72 203	1.64 199	1.78 151	3.63 163	5.12 178	5.99 183

FAT-Stereo	7.68 229	2.26 207	8.90 255	7.33 230	12.67 254	6.25 226	3.58 217	7.41 239	3.60 222	5.82 249	12.39 256	18.45 233	9.06 226	1.35 221	12.36 232	6.54 241	3.93 212	4.03 244	15.97 220	6.36 242	7.78 229	9.24 239	0.76 207	5.29 246	3.49 196	6.98 203	8.20 223	17.22 233

ITSA-stereo	5.42 213	2.29 208	1.89 187	8.97 237	3.88 222	1.23 183	2.54 200	4.47 218	3.35 220	4.35 237	7.59 232	10.18 212	12.92 237	3.00 238	7.80 195	5.16 214	3.85 210	1.88 215	8.77 180	2.09 194	6.00 200	7.39 189	1.42 223	3.60 225	4.84 212	7.18 207	5.13 179	14.47 227

s12784h	2.36 156	2.32 209	2.69 209	1.64 184	0.77 156	0.08 86	0.06 54	2.09 134	0.54 126	1.17 141	0.13 86	1.69 143	0.67 151	0.04 59	3.36 66	3.26 157	1.00 128	0.40 78	3.79 132	0.49 76	5.47 187	4.44 105	0.16 109	0.38 102	3.34 192	5.45 188	7.07 211	11.25 215

NCCL2	2.48 160	2.35 210	1.52 168	1.33 181	1.96 201	0.23 136	1.25 177	1.33 98	1.30 174	1.63 163	2.57 180	1.38 134	0.55 138	0.40 165	7.49 192	2.59 129	1.77 180	0.67 124	2.58 90	0.83 137	3.36 140	6.56 175	1.66 225	1.53 197	4.71 210	4.33 173	4.24 157	6.90 190

SAMSARA	20.09 255	2.60 211	5.52 236	4.28 220	4.10 224	3.59 215	5.57 231	15.80 260	10.05 250	4.59 240	5.59 212	9.22 209	24.85 252	3.88 244	16.25 258	8.47 262	6.17 233	3.82 241	22.29 239	5.87 241	19.35 279	26.82 292	1.02 212	5.45 247	80.31 298	91.77 298	78.09 298	77.23 298

XPNet_ROB	3.41 180	2.62 212	1.58 173	0.80 160	1.56 187	1.24 184	0.96 165	0.89 85	1.54 184	1.17 141	3.26 188	26.85 243	0.38 111	0.40 165	6.47 177	2.54 127	3.57 208	0.89 152	3.41 121	1.26 162	3.53 143	7.67 201	0.87 210	0.64 144	0.96 119	2.39 146	9.98 230	4.70 167

STTRV1_RVC	10.96 237	2.66 213	1.55 171	5.84 223	1.90 196	6.01 225	3.60 218	4.11 215	3.93 223	4.64 241	6.71 223	16.96 229	21.63 250	1.68 229	20.69 273	5.04 212	18.60 267	1.18 182	52.69 278	12.74 262	19.16 277	9.31 240	4.76 249	5.05 242	9.07 237	12.15 236	12.79 239	31.40 262

CSAN	5.32 212	2.66 213	1.69 178	3.30 211	3.85 221	2.05 198	2.31 197	5.00 227	4.86 232	3.78 226	2.69 181	17.88 232	11.82 234	1.17 216	10.17 217	1.96 94	2.51 195	1.35 193	6.12 158	2.50 206	3.97 155	4.60 118	0.56 184	2.97 219	6.49 227	16.18 252	7.96 221	13.30 223

UCFNet_RVC	1.41 112	2.75 215	0.68 104	0.60 150	0.80 157	0.26 144	0.16 102	0.28 53	0.23 96	0.93 126	0.37 111	2.60 155	1.05 184	0.07 77	6.13 169	1.33 47	0.70 91	0.52 106	2.48 85	0.62 108	1.87 96	3.20 66	1.04 213	0.35 92	1.83 152	1.96 140	2.11 65	3.29 159

ADCRef	3.22 177	2.76 216	1.07 147	0.70 157	2.26 210	2.09 200	2.76 204	1.00 89	5.91 234	1.91 172	1.10 145	1.28 130	0.78 165	1.43 223	8.09 198	3.52 174	1.51 168	1.18 182	8.68 179	2.26 199	3.23 133	6.00 155	1.89 227	1.20 188	3.12 187	7.80 211	3.41 109	10.10 211

SFCPSM	5.84 218	2.89 217	1.36 160	1.97 195	1.59 188	1.65 193	0.56 156	2.54 159	4.75 230	3.16 203	7.74 236	15.48 227	23.57 251	1.24 217	11.21 224	4.79 208	2.53 197	1.55 199	22.65 241	7.42 246	4.60 168	6.67 177	0.69 199	2.33 211	4.62 205	4.35 174	6.18 198	9.49 206

CBMV_ROB	7.04 225	2.92 218	2.91 210	8.40 235	6.54 239	5.80 223	3.57 216	5.09 228	2.49 207	3.84 229	4.70 204	21.33 236	14.76 241	0.47 180	10.48 220	3.84 191	3.13 204	1.58 201	12.20 215	8.81 252	6.17 203	5.80 149	0.47 178	3.14 222	9.16 238	15.50 251	13.69 243	13.29 222

TRStereo	3.75 193	3.07 219	7.59 247	0.37 120	0.17 46	7.92 233	0.24 123	2.99 186	0.91 158	2.72 188	1.68 156	5.88 194	0.65 150	0.15 113	5.57 145	5.35 221	0.86 114	0.80 143	7.01 166	1.31 166	4.10 157	7.50 196	0.34 154	0.43 115	2.67 173	12.33 237	12.84 240	5.90 179

pmcnn	8.69 232	3.07 219	2.45 203	6.53 228	5.75 232	7.18 230	4.96 227	4.79 223	2.03 201	4.24 234	12.14 254	19.36 234	21.49 249	0.91 206	9.48 211	6.75 245	6.67 237	4.39 249	22.61 240	5.09 238	10.91 253	7.84 207	4.51 247	5.07 243	6.90 231	5.26 186	17.73 253	26.48 256

GwcNet-ADL	3.44 182	3.11 221	3.40 215	3.24 210	2.51 211	0.88 170	0.42 143	2.96 184	0.71 143	3.80 227	7.12 228	7.96 204	1.21 187	0.20 126	4.76 122	4.86 211	2.42 194	0.72 134	8.04 175	2.75 216	3.31 137	5.54 142	0.28 142	1.76 202	2.68 174	5.24 185	4.37 160	8.53 201

PS-NSSS	1.79 137	3.17 222	0.42 67	3.20 209	0.92 167	2.08 199	1.19 173	0.39 58	0.16 75	0.38 94	0.00 1	11.59 217	1.18 186	0.50 186	5.15 133	0.89 15	0.71 93	0.28 55	4.31 141	0.17 29	0.97 47	0.64 7	2.37 231	0.19 56	1.58 147	0.76 103	3.28 101	1.77 134

XQC	5.77 217	3.33 223	2.00 192	3.49 213	4.00 223	3.75 216	3.56 215	6.60 238	3.33 217	2.89 196	5.57 210	6.45 199	8.10 223	1.78 231	12.28 231	5.97 227	4.03 216	1.85 212	11.48 210	3.98 229	6.63 216	9.37 243	0.62 192	2.51 213	9.28 239	15.19 249	11.40 237	6.32 188

DPSNet	15.27 252	3.38 224	2.28 200	7.89 233	8.28 243	10.58 243	4.44 224	5.86 234	8.70 246	4.26 235	6.00 217	72.12 290	28.20 258	4.69 250	15.14 256	10.42 270	11.48 251	8.27 265	58.42 287	9.38 256	12.12 259	11.31 258	17.29 267	11.11 266	20.16 260	20.85 264	14.99 247	24.68 253

HBP-ISP	4.03 195	3.61 225	4.65 224	4.90 222	2.67 212	3.96 217	0.21 120	4.13 216	1.33 176	3.40 214	4.53 201	5.06 182	0.59 144	1.99 234	8.66 205	8.18 260	1.95 182	1.49 198	3.09 112	1.55 172	5.74 189	9.32 241	0.67 198	2.28 210	3.06 184	5.01 182	10.99 234	5.93 182

ADCL	4.20 198	3.62 226	2.45 203	1.72 188	1.80 192	3.15 210	4.53 226	2.29 139	13.19 255	2.81 190	4.88 205	2.96 160	0.72 159	1.36 222	7.16 188	2.76 136	2.35 192	2.20 225	6.83 164	2.31 202	6.19 204	6.77 180	1.40 222	1.47 193	6.63 229	6.49 197	4.40 163	11.08 214

CBMV	6.33 221	3.75 227	1.57 172	3.96 216	3.58 218	2.97 208	1.75 188	3.89 212	2.67 211	4.14 231	2.72 183	14.42 224	3.85 210	0.73 201	10.81 222	6.26 235	4.67 223	2.29 228	9.29 190	1.51 171	8.03 231	7.42 192	0.63 193	6.58 252	6.79 230	7.57 210	20.00 255	28.98 259
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MFN_U_SF_DS_RVC	7.94 230	3.78 228	1.17 152	9.35 238	4.27 225	8.06 235	8.52 242	11.24 248	8.55 244	4.88 245	4.04 197	17.24 230	9.50 228	6.06 253	14.53 251	3.53 175	2.28 190	1.12 178	19.59 234	2.56 209	8.24 234	9.72 246	3.14 239	2.11 208	11.98 247	14.76 247	10.14 231	14.15 225

AMNet	6.93 224	3.82 229	2.53 206	4.00 217	5.78 233	6.99 228	3.24 212	2.46 156	2.51 208	3.39 213	6.36 220	9.40 210	2.06 199	7.30 254	5.92 160	9.99 267	13.66 260	7.81 264	8.03 174	7.76 250	11.45 254	8.81 230	2.81 234	4.73 237	5.75 223	7.80 211	13.20 241	19.55 238

NOSS_ROB	3.47 184	3.88 230	0.50 89	2.22 202	1.85 195	2.58 205	0.05 46	2.70 170	1.59 185	3.61 219	1.69 157	2.61 157	3.90 211	1.01 210	9.33 210	5.76 224	3.02 203	1.87 214	2.83 100	1.09 152	5.42 185	6.93 181	0.46 176	3.37 224	3.09 186	10.15 229	8.01 222	4.05 164

ETE_ROB	5.10 211	4.12 231	1.76 182	1.25 177	2.22 209	2.82 207	2.07 194	1.56 106	4.21 227	1.88 171	5.58 211	37.59 256	0.86 177	1.44 224	10.38 219	2.80 137	4.20 218	0.98 162	5.24 151	1.97 186	4.87 173	7.58 198	0.77 208	1.38 192	2.34 162	3.79 168	15.93 249	8.21 198

ADCMid	7.46 226	4.47 232	5.08 229	2.16 199	4.40 226	5.87 224	8.05 239	9.24 242	12.39 253	3.16 203	7.69 234	10.20 213	10.41 231	3.13 240	12.60 234	5.58 223	5.05 229	2.83 235	19.52 232	4.27 230	8.70 238	10.59 255	5.48 250	2.86 217	5.69 221	10.08 227	5.48 190	16.37 230

FC-DCNN	4.43 200	4.58 233	5.93 238	9.82 240	4.79 228	8.76 239	4.48 225	4.47 218	1.65 189	2.91 198	2.13 162	6.53 201	2.41 201	0.30 150	4.57 110	2.52 125	2.76 202	1.21 185	3.98 135	0.89 140	3.66 149	4.91 128	0.73 205	4.23 232	8.24 232	6.03 194	7.69 216	9.53 207

SANet	11.19 241	4.59 234	6.27 244	5.98 224	6.03 234	9.51 241	3.52 214	15.63 257	13.49 256	2.90 197	8.65 241	59.91 280	26.52 255	3.01 239	14.30 247	3.26 157	7.32 239	3.86 243	11.91 212	3.94 228	6.50 209	7.39 189	2.61 233	7.75 258	12.68 248	17.80 255	13.93 244	22.99 246

LALA_ROB	4.53 203	4.80 235	1.68 177	1.27 178	2.16 207	2.28 204	1.42 182	1.88 123	2.60 210	2.71 187	5.56 209	33.12 248	0.72 159	0.88 205	10.88 223	2.59 129	3.47 206	1.83 211	4.21 139	2.04 189	4.39 165	7.30 188	0.41 165	1.52 195	2.35 163	3.60 162	8.94 226	7.68 195

FC-DCNN v2	4.85 207	4.85 236	6.16 242	11.18 243	5.04 229	9.41 240	4.33 221	5.45 232	2.13 202	2.92 199	2.41 174	6.96 203	3.28 204	0.29 149	4.66 114	2.49 123	2.73 199	1.13 179	4.30 140	0.89 140	3.66 149	4.92 129	0.72 203	4.22 231	9.66 242	6.86 201	9.29 227	10.92 213

DGSMNet	12.26 245	4.87 237	8.31 252	6.01 225	6.04 235	7.30 231	6.59 234	7.90 240	4.51 229	11.38 265	32.66 285	17.48 231	8.74 225	4.36 248	14.01 242	14.50 278	17.26 264	9.25 267	41.69 266	11.54 261	21.38 282	24.41 285	4.74 248	7.56 256	5.44 218	11.45 234	8.55 224	13.11 221

G-Net	11.11 240	4.89 238	9.62 257	4.05 218	4.71 227	7.69 232	2.56 201	10.07 245	15.27 259	5.01 246	15.52 265	47.57 271	9.25 227	0.66 195	11.93 229	8.70 263	5.83 231	4.33 247	24.55 245	15.55 266	8.38 235	9.97 249	3.01 237	5.25 245	6.16 226	13.40 244	22.59 257	23.59 249

ACV-stereo	8.68 231	5.35 239	4.89 226	8.31 234	1.79 191	11.62 244	4.37 222	3.80 211	6.01 235	5.33 248	7.17 229	6.07 197	26.41 254	1.30 220	11.88 228	10.16 269	6.25 234	2.60 231	51.34 275	14.45 264	9.06 243	8.91 234	1.00 211	2.60 215	2.32 161	8.54 219	7.07 211	5.71 177

ADCS	10.79 236	5.73 240	4.98 227	4.16 219	6.39 236	6.60 227	6.53 233	10.15 246	15.87 261	4.18 233	7.59 232	13.56 223	18.31 244	4.53 249	14.24 245	11.99 274	10.80 248	7.09 263	25.37 246	9.28 255	16.45 273	16.31 278	2.97 235	7.03 254	10.05 245	20.56 261	11.21 236	19.51 237

PVD	13.07 247	5.77 241	8.84 254	7.67 232	7.35 242	10.40 242	7.28 237	21.12 270	19.70 270	3.65 220	8.76 243	16.32 228	27.90 257	3.25 242	14.97 255	8.92 265	11.32 249	6.23 259	25.56 248	7.56 247	12.68 260	14.11 272	1.29 220	6.16 249	16.97 254	25.32 272	18.21 254	35.51 268

LSM0	23.31 265	6.07 242	4.80 225	15.07 246	10.87 251	17.08 251	14.50 252	23.84 273	15.74 260	14.73 272	18.40 271	35.77 254	35.06 268	1.58 227	76.98 296	85.81 296	14.68 261	5.68 253	56.53 285	17.15 270	23.95 285	21.89 283	4.26 246	8.21 260	17.36 255	20.39 260	29.27 263	33.71 266

MFN_U_SF_RVC	11.03 238	6.12 243	3.70 217	9.72 239	5.50 230	12.91 246	11.38 247	12.61 252	7.46 241	12.18 268	14.75 262	23.19 237	14.11 240	9.33 258	18.32 263	5.16 214	4.41 219	3.43 240	39.06 263	6.67 245	10.28 249	11.18 257	1.45 224	6.88 253	9.80 243	8.50 218	9.76 228	19.96 240

AnyNet_C01	13.13 248	6.35 244	5.48 234	6.38 227	6.46 238	5.73 222	10.15 245	12.79 255	16.56 262	5.83 250	9.31 246	26.51 242	19.60 246	5.31 252	17.84 261	13.62 276	17.55 265	15.56 280	35.24 256	11.09 259	19.28 278	17.31 280	7.05 253	7.85 259	13.46 250	10.79 231	9.89 229	21.58 242

edge stereo	11.93 244	6.96 245	11.28 258	14.49 244	12.53 253	16.91 250	13.06 251	12.62 253	7.43 240	6.06 251	15.07 263	38.54 258	18.86 245	1.55 225	12.90 236	7.43 254	6.14 232	3.10 237	25.46 247	4.74 233	8.16 232	10.22 252	4.20 245	4.35 233	9.83 244	8.13 213	13.68 242	28.51 258

MADNet+	20.34 256	8.33 246	14.90 267	18.17 249	11.98 252	8.55 237	19.20 254	28.96 281	17.96 266	12.55 269	11.63 253	34.32 252	30.36 261	10.57 260	26.85 280	16.66 280	27.39 279	10.40 271	40.88 265	18.27 271	19.91 280	15.53 276	9.97 260	19.40 277	35.72 276	22.38 268	21.31 256	37.09 269

CC-Net-ROB	5.62 215	8.62 247	1.87 186	23.08 253	6.72 240	15.74 249	8.55 243	0.45 66	0.82 150	1.55 162	0.00 1	24.53 239	3.35 205	3.39 243	5.49 143	0.89 15	2.73 199	1.76 207	12.04 214	0.82 134	1.32 62	1.73 23	9.22 256	0.42 109	3.22 188	2.53 149	2.45 75	8.44 200

FBW_ROB	8.77 233	9.60 248	5.96 239	20.47 252	9.29 246	12.71 245	9.20 244	4.97 225	1.59 185	3.30 207	6.98 225	15.27 225	3.59 208	7.76 256	10.34 218	1.71 79	3.43 205	0.86 148	34.07 255	2.29 201	6.89 219	6.34 166	9.32 257	8.81 261	5.75 223	8.41 214	5.24 181	22.62 245

MeshStereo	13.92 251	10.29 249	5.80 237	24.32 256	15.33 255	17.65 252	7.76 238	12.34 251	7.38 239	4.65 242	9.09 244	38.22 257	30.61 262	0.62 192	14.44 250	7.42 253	4.05 217	2.65 232	19.82 235	2.63 211	14.32 267	9.90 248	1.27 219	6.42 250	22.75 263	19.43 258	33.41 268	33.14 264
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
MSC_U_SF_DS_RVC	11.75 243	10.45 250	6.25 243	17.50 248	6.77 241	8.15 236	11.44 248	18.23 264	23.22 274	11.11 263	4.62 202	15.32 226	6.08 214	10.68 261	16.27 259	6.19 233	3.94 213	5.52 251	39.73 264	7.74 249	9.53 248	12.33 263	7.02 252	7.63 257	14.72 252	12.91 242	6.89 209	16.97 232

SGM_RVC	11.04 239	10.51 251	3.94 219	16.88 247	9.65 249	15.55 248	8.47 241	9.54 243	6.09 236	4.15 232	7.87 238	25.06 240	19.78 248	0.97 207	9.49 212	2.25 113	3.81 209	1.26 190	21.86 237	2.34 204	6.63 216	5.12 136	2.33 230	4.85 240	18.97 257	16.47 253	33.79 270	30.47 260
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
LE_ROB	23.34 266	10.93 252	12.86 262	32.65 258	38.35 269	31.72 260	33.97 265	23.50 272	21.06 272	7.08 254	17.87 269	51.83 275	51.55 288	1.81 232	14.20 244	3.08 149	3.94 213	1.47 197	30.65 249	8.98 254	9.43 247	7.39 189	6.89 251	25.95 282	35.31 275	39.95 290	53.69 291	54.00 286

MFMNet_re	16.81 253	13.74 253	7.85 249	23.81 255	9.51 248	34.14 265	18.04 253	12.31 249	19.02 268	10.33 262	12.96 257	38.69 259	15.16 242	1.61 228	18.46 264	10.89 272	28.67 281	12.10 272	31.52 251	10.43 258	18.75 276	11.05 256	8.52 255	9.85 262	9.47 240	5.57 189	24.17 258	37.24 270

FADE	29.84 274	14.85 254	17.50 271	14.80 245	17.47 256	30.08 259	27.73 262	21.58 271	43.85 283	17.74 276	27.42 284	77.60 295	47.38 280	13.14 264	21.07 274	12.04 275	34.32 287	23.23 286	59.34 288	35.12 288	37.77 294	35.26 293	13.16 263	25.00 281	20.45 262	13.86 245	47.51 284	56.53 289

SPS-STEREO	20.98 260	14.87 255	11.99 260	19.90 251	20.87 257	18.85 253	10.39 246	16.04 261	19.39 269	19.65 278	21.64 278	33.32 249	37.38 270	7.51 255	19.34 269	17.18 282	26.65 277	16.12 282	32.93 252	23.87 278	31.45 290	25.37 289	13.83 264	14.33 274	17.76 256	19.97 259	29.60 264	26.21 254
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM-ForestM	13.51 250	15.62 256	5.25 233	19.43 250	9.27 245	19.59 254	12.46 250	12.78 254	8.97 247	3.34 211	9.27 245	36.07 255	25.37 253	2.03 235	16.48 260	3.39 165	4.90 227	1.21 185	22.28 238	2.96 218	6.90 220	5.25 139	1.83 226	4.68 235	27.51 267	25.27 271	34.85 273	27.72 257

SGM+DAISY	22.46 263	16.23 257	12.74 261	23.16 254	22.67 258	25.12 257	20.00 257	18.50 265	14.48 258	18.58 277	22.04 279	30.49 246	41.59 273	13.05 263	22.51 277	16.54 279	26.00 276	12.93 274	35.92 257	22.37 276	28.02 288	25.12 288	21.26 268	13.77 272	20.04 259	18.46 257	33.94 271	30.81 261

MDST_ROB	11.38 242	16.72 258	3.53 216	29.03 257	10.09 250	21.13 255	6.30 232	6.03 236	2.39 205	3.16 203	5.82 214	11.55 216	29.02 259	0.67 196	15.26 257	3.18 155	1.65 172	0.66 121	8.85 182	2.07 191	5.87 197	6.71 179	2.26 229	3.08 221	28.29 268	22.14 267	37.48 275	24.36 251

MANE	21.44 261	17.36 259	16.07 268	34.52 261	24.54 261	25.94 258	19.26 255	20.13 269	18.43 267	6.42 253	15.25 264	40.88 261	36.30 269	4.35 247	18.72 267	10.55 271	8.23 242	29.63 291	23.68 244	4.94 235	11.81 256	8.91 234	3.02 238	10.18 263	36.19 279	32.24 282	51.66 289	49.72 283

ELAS_RVC	20.43 257	19.80 260	14.61 266	33.93 260	22.90 259	33.71 264	20.10 258	15.64 258	12.18 251	8.45 257	19.69 274	54.25 278	33.97 266	4.07 245	13.47 239	5.30 220	11.89 252	6.49 261	21.52 236	8.87 253	14.06 264	14.69 274	9.63 259	11.88 267	32.34 272	25.79 273	41.56 281	40.71 276
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDUNet	13.01 246	20.50 261	4.63 223	37.04 263	24.81 262	34.87 266	32.65 264	1.85 117	1.66 191	1.47 159	3.83 194	13.22 222	4.08 212	83.62 276	6.26 173	2.41 122	8.99 245	3.82 241	18.78 227	4.54 231	7.88 230	7.25 185	16.92 266	0.99 179	1.50 144	0.70 100	4.90 176	2.09 144

UDG	13.28 249	21.47 262	5.08 229	37.13 264	29.51 265	32.00 262	40.03 267	2.62 165	1.78 195	2.40 182	5.74 213	12.64 219	4.23 213	74.90 273	7.47 190	2.61 131	9.44 246	3.24 239	19.57 233	5.01 236	8.74 241	7.28 186	12.84 262	1.84 204	1.35 134	2.91 153	4.53 167	2.12 145

ELAS	20.62 259	22.76 263	14.59 265	35.29 262	24.88 263	31.90 261	20.66 259	17.34 263	17.05 264	7.97 255	18.32 270	48.39 272	31.67 263	4.13 246	14.30 247	5.24 216	11.47 250	6.10 258	23.02 243	7.62 248	13.14 261	14.53 273	9.46 258	10.75 265	34.52 274	27.84 278	41.52 280	42.31 279
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	20.61 258	24.96 264	17.24 269	39.82 265	27.48 264	32.58 263	22.87 260	19.77 267	17.77 265	8.05 256	19.67 273	46.38 266	37.96 271	2.15 236	18.66 266	4.75 206	4.82 226	1.95 216	33.25 253	6.38 243	9.07 244	8.67 229	3.28 240	10.68 264	31.80 271	27.62 277	40.75 277	38.09 272

BEATNet-Init1	25.27 268	27.76 265	13.76 263	44.57 267	24.32 260	38.91 267	25.10 261	19.51 266	20.03 271	9.35 258	16.15 267	47.35 270	48.89 283	4.71 251	23.55 278	11.00 273	8.78 244	5.84 256	49.88 274	20.70 272	15.01 268	14.94 275	7.37 254	12.57 270	35.78 277	26.22 274	60.85 295	49.36 282

JetBlue	33.16 276	30.03 266	36.86 290	39.95 266	35.04 268	44.19 268	36.23 266	30.47 284	47.01 287	15.01 274	10.48 251	79.96 297	19.64 247	25.82 266	18.89 268	17.14 281	40.11 291	25.93 289	36.94 259	25.94 281	32.23 291	26.39 290	31.84 269	27.47 284	31.63 269	33.13 284	48.81 287	48.30 281

WAO-7	28.15 271	31.17 267	25.54 278	33.41 259	34.99 267	22.62 256	28.62 263	47.75 290	47.89 288	29.08 283	39.82 289	41.47 262	41.79 274	12.75 262	36.14 287	18.16 283	17.03 263	8.88 266	47.38 270	21.69 275	11.73 255	12.95 269	3.79 244	33.81 288	23.20 264	26.44 275	24.41 259	37.61 271

SQANet	19.01 254	32.39 268	7.05 245	58.51 269	34.20 266	58.54 271	40.35 268	4.32 217	1.69 192	4.85 244	1.45 151	32.05 247	6.71 218	57.82 269	11.24 226	1.77 80	6.68 238	1.66 203	31.16 250	2.08 193	8.23 233	7.99 212	54.11 275	2.11 208	5.60 219	10.88 232	10.17 232	19.67 239

DispFullNet	27.09 269	40.76 269	20.37 274	53.27 268	39.67 270	45.72 269	56.25 271	14.00 256	12.78 254	14.18 270	10.07 249	43.95 265	34.00 267	86.26 277	13.33 238	13.62 276	31.37 285	16.57 283	52.58 277	15.02 265	15.98 270	12.66 266	15.43 265	6.52 251	8.73 235	8.65 220	16.24 250	33.48 265

Ntro	23.84 267	41.67 270	11.59 259	63.69 277	43.73 273	62.95 278	57.60 272	8.47 241	6.35 238	11.89 267	2.51 177	35.10 253	7.96 222	75.67 274	12.59 233	1.67 75	9.55 247	2.68 234	39.05 262	9.79 257	8.70 238	8.40 227	55.40 277	3.24 223	11.18 246	15.16 248	14.07 245	23.09 248

ACVNet-4b	27.62 270	43.15 271	14.04 264	69.86 286	48.10 276	70.20 288	77.34 287	10.63 247	9.55 249	15.00 273	1.55 153	59.33 279	11.37 233	93.44 284	12.94 237	2.57 128	15.66 262	5.69 254	33.68 254	14.13 263	9.17 245	7.28 186	59.49 281	4.60 234	12.85 249	9.43 222	15.52 248	19.12 236

otaku	22.42 262	43.20 272	9.38 256	63.06 275	42.07 272	64.13 280	51.05 269	6.07 237	4.42 228	10.13 261	1.74 158	33.95 250	10.96 232	66.92 271	12.03 230	1.89 87	8.57 243	1.66 203	38.00 261	7.96 251	8.85 242	8.28 224	54.71 276	2.95 218	9.04 236	9.25 221	14.25 246	20.70 241

ACVNet_1	28.17 272	43.81 273	17.24 269	67.32 281	49.50 278	66.04 285	82.98 292	16.42 262	8.08 243	11.43 266	7.19 230	34.00 251	27.09 256	93.81 285	14.92 254	2.21 111	17.82 266	6.77 262	36.07 258	11.39 260	10.56 252	7.42 192	59.65 282	6.11 248	20.40 261	15.24 250	10.18 233	16.93 231

RainbowNet	28.72 273	46.67 274	19.30 273	69.82 285	47.14 274	68.90 287	70.63 282	10.00 244	3.26 215	17.63 275	2.27 165	46.57 267	29.74 260	91.67 281	17.86 262	3.37 163	12.50 253	5.59 252	44.74 269	17.11 269	10.33 250	8.87 232	58.90 280	5.15 244	14.30 251	12.58 239	17.44 251	23.01 247

WAO-6	37.66 281	47.81 275	21.43 275	60.52 270	52.73 284	58.92 272	64.84 274	27.98 278	43.38 281	33.02 286	17.53 268	43.36 264	50.95 285	89.65 278	33.50 283	18.63 286	24.84 273	13.57 276	42.17 267	25.77 280	21.16 281	19.52 281	35.00 270	18.52 276	43.20 285	29.62 279	37.17 274	41.96 278

ACVNet_2	33.32 277	48.24 276	22.45 276	67.72 284	50.69 283	65.88 283	85.41 295	28.48 279	14.03 257	14.63 271	9.36 247	52.16 276	31.94 264	91.62 280	13.62 241	2.72 133	21.29 269	5.84 256	51.78 276	16.52 268	10.41 251	7.93 210	58.06 278	13.93 273	36.96 281	18.42 256	25.58 260	33.95 267

IMH-64-1	35.05 278	48.99 277	25.77 280	61.80 271	50.28 281	62.71 276	68.79 276	27.80 276	35.88 277	10.10 259	14.48 260	46.82 268	41.96 275	94.04 286	19.93 270	7.49 255	22.67 270	9.35 268	48.46 271	21.14 273	14.12 265	12.56 264	59.91 284	12.21 268	41.64 282	20.57 262	27.79 261	39.03 273

IMH-64	35.05 278	48.99 277	25.77 280	61.80 271	50.28 281	62.71 276	68.79 276	27.80 276	35.88 277	10.10 259	14.48 260	46.82 268	41.96 275	94.04 286	19.93 270	7.49 255	22.67 270	9.35 268	48.46 271	21.14 273	14.12 265	12.56 264	59.91 284	12.21 268	41.64 282	20.57 262	27.79 261	39.03 273

LVE	40.69 284	49.32 279	32.19 285	74.37 293	65.31 289	65.52 282	78.53 288	29.09 282	24.11 275	37.95 288	38.44 287	39.09 260	50.88 284	95.16 296	18.50 265	6.31 237	25.93 275	13.65 277	54.80 282	26.51 283	16.26 271	15.81 277	69.49 293	26.57 283	44.82 286	33.95 286	41.51 279	24.49 252

PSMNet_ROB	32.72 275	49.56 280	17.71 272	65.01 279	47.98 275	61.81 275	62.32 273	19.85 268	21.78 273	27.64 282	25.28 280	42.80 263	43.52 277	83.58 275	21.88 276	4.36 201	19.43 268	6.46 260	43.95 268	16.36 267	13.14 261	11.66 260	58.31 279	14.57 275	31.67 270	24.32 270	29.94 266	18.64 235

IMH	36.38 280	50.15 281	26.16 282	62.16 274	50.12 280	63.98 279	68.96 278	28.54 280	38.29 280	11.29 264	14.14 258	50.26 273	54.45 291	94.09 288	20.59 272	7.40 252	23.63 272	10.28 270	49.17 273	22.78 277	13.74 263	11.88 261	59.95 286	13.42 271	41.71 284	23.99 269	29.69 265	41.45 277

TorneroNet-64	40.02 283	51.18 282	25.58 279	64.09 278	48.50 277	64.50 281	69.74 279	27.58 275	44.28 284	21.06 279	14.38 259	70.42 289	57.53 292	94.84 290	27.09 281	8.83 264	28.00 280	16.10 281	54.90 283	26.42 282	15.26 269	13.34 270	61.86 287	22.65 278	33.51 273	30.60 280	34.09 272	54.24 287

Dean	44.25 286	52.28 283	33.23 286	77.10 294	64.97 288	79.61 297	83.94 294	43.21 286	43.41 282	35.28 287	25.28 280	61.70 282	57.88 293	95.07 295	21.16 275	4.55 202	29.50 282	12.92 273	64.62 291	29.22 286	11.94 257	10.07 250	59.70 283	23.01 279	50.00 290	39.42 289	53.45 290	32.13 263

TorneroNet	40.95 285	54.80 284	28.35 283	67.47 283	50.00 279	66.00 284	71.75 283	26.53 274	45.69 285	24.20 280	21.34 277	68.12 286	53.25 290	94.92 292	27.93 282	9.57 266	26.82 278	16.87 284	54.27 281	24.50 279	16.26 271	13.93 271	62.31 288	23.32 280	36.59 280	27.14 276	43.07 282	50.69 284

DPSimNet_ROB	59.87 294	56.83 285	60.12 296	63.44 276	74.40 297	61.08 273	66.03 275	29.26 283	91.88 299	80.83 297	53.70 291	74.56 292	48.76 282	90.67 279	61.12 293	47.44 294	55.65 295	43.29 294	68.79 294	60.06 296	52.83 296	61.42 296	45.69 273	46.03 293	46.40 288	63.34 295	56.49 292	56.41 288

WAO-8	45.52 287	56.99 286	36.84 288	70.78 288	61.58 285	72.65 291	72.88 284	44.15 287	50.34 289	32.51 284	26.24 282	68.22 287	50.98 286	91.91 282	34.40 284	19.25 287	31.26 283	14.25 278	53.00 279	37.84 290	18.64 274	12.91 267	45.23 271	27.94 285	54.23 293	39.08 287	48.02 285	56.81 290

Venus	45.52 287	56.99 286	36.84 288	70.77 287	61.58 285	72.65 291	72.88 284	44.15 287	50.34 289	32.51 284	26.24 282	68.22 287	50.98 286	91.91 282	34.40 284	19.25 287	31.26 283	14.25 278	53.00 279	37.84 290	18.64 274	12.91 267	45.23 271	27.94 285	54.23 293	39.08 287	48.02 285	56.81 290

UNDER WATER-64	54.23 292	63.34 288	46.02 293	79.36 296	71.42 294	76.64 295	88.13 298	66.12 295	46.96 286	52.07 294	60.69 294	73.21 291	59.22 295	94.98 294	35.82 286	18.58 285	36.56 290	27.05 290	54.96 284	27.40 284	22.29 283	24.45 286	75.67 297	44.51 292	51.17 291	56.84 294	41.43 278	69.34 297

PWCK	39.46 282	63.60 289	25.26 277	73.87 292	41.94 271	61.54 274	51.88 270	54.42 291	37.36 279	26.43 281	38.00 286	62.72 284	47.31 279	27.64 267	24.07 279	10.09 268	32.07 286	12.97 275	84.14 298	29.01 285	25.42 286	16.79 279	48.17 274	30.69 287	35.86 278	32.01 281	32.05 267	40.21 275

ktn	53.49 291	64.55 290	32.09 284	67.37 282	73.02 296	67.18 286	79.08 289	39.47 285	71.03 295	45.61 293	66.57 295	53.73 277	46.66 278	95.58 297	51.51 291	35.27 291	42.24 293	32.53 292	61.67 289	36.66 289	34.35 293	37.51 294	63.57 289	39.21 289	45.92 287	42.82 291	58.10 293	61.01 292

notaker	50.99 289	64.58 291	35.58 287	71.22 289	67.03 290	71.52 290	79.74 290	46.10 289	64.92 293	43.57 291	60.04 293	61.27 281	52.88 289	94.30 289	52.11 292	32.30 290	36.01 289	25.62 288	66.68 293	41.75 292	26.51 287	26.69 291	69.04 292	40.16 291	27.04 265	32.57 283	39.45 276	47.99 280

UNDER WATER	53.46 290	66.50 292	44.48 291	77.89 295	68.28 291	75.27 294	86.28 297	62.01 294	51.94 291	41.57 289	48.61 290	74.76 293	58.64 294	94.91 291	40.27 289	19.59 289	35.94 288	25.36 287	57.83 286	30.24 287	22.42 284	21.82 282	69.76 294	49.60 295	53.54 292	52.17 292	44.57 283	69.15 296

HanzoNet	61.45 296	69.33 293	44.96 292	71.45 290	72.16 295	72.71 293	79.94 291	60.19 293	75.71 296	45.02 292	73.92 296	75.04 294	64.67 296	96.72 298	48.25 290	40.02 292	53.74 294	47.73 295	76.16 295	51.62 294	46.98 295	46.48 295	73.13 295	39.85 290	55.14 295	52.31 293	60.69 294	65.16 295

JetRed	63.04 297	70.59 294	68.87 297	66.96 280	63.46 287	70.43 289	74.93 286	66.45 296	66.78 294	41.63 290	39.08 288	81.30 298	13.47 238	63.11 270	65.97 295	66.70 295	65.90 296	75.66 299	63.14 290	54.09 295	78.41 297	73.67 297	73.25 296	49.49 294	56.43 296	64.32 296	66.29 296	61.81 293

MADNet++	76.55 298	72.12 295	82.72 299	61.81 273	81.28 298	58.20 270	69.82 280	68.60 298	78.83 297	85.65 298	92.58 299	79.76 296	85.27 298	36.74 268	81.31 298	89.87 298	87.51 299	69.64 297	82.22 297	90.64 299	91.37 299	93.20 300	65.06 290	90.12 299	59.87 297	75.77 297	74.46 297	62.48 294

ASD4	81.93 299	73.21 296	76.95 298	73.65 291	68.72 292	82.82 298	70.01 281	72.46 299	81.37 298	64.41 296	77.66 298	50.65 274	95.44 299	68.75 272	77.39 297	87.32 297	86.80 298	89.75 300	81.77 296	89.98 298	88.86 298	88.63 299	80.66 298	86.12 298	99.17 303	99.85 302	99.79 302	99.90 302

KSHMR	57.18 293	74.32 297	54.88 295	81.85 297	71.02 293	78.52 296	83.49 293	67.32 297	55.52 292	57.05 295	55.43 292	62.46 283	47.47 281	94.95 293	62.89 294	43.86 293	41.02 292	36.71 293	65.14 292	47.71 293	30.88 289	22.80 284	66.24 291	55.80 297	49.31 289	33.72 285	50.52 288	52.93 285

LRCNet_RVC	60.98 295	74.62 298	47.06 294	94.31 298	95.29 299	91.20 299	85.70 296	54.57 292	35.63 276	98.62 299	74.21 297	91.97 301	68.08 297	96.82 299	39.31 288	18.45 284	70.27 297	52.85 296	94.58 299	64.63 297	32.99 292	24.53 287	94.81 299	53.78 296	19.71 258	12.68 240	33.49 269	26.36 255

DLNR_Zeroshot_test	23.08 264	78.93 299	7.15 246	99.97 299	0.34 105	0.16 121	98.90 299	3.23 198	0.54 126	3.12 202	2.31 172	6.01 196	0.92 181	21.35 265	96.48 300	100.00 303	25.46 274	22.19 285	22.79 242	2.43 205	9.32 246	9.14 237	0.06 61	0.65 147	2.36 164	3.89 170	2.16 68	3.20 157

MEDIAN_ROB	97.62 301	99.11 300	98.47 301	100.00 300	99.99 300	100.00 303	100.00 303	99.48 302	98.33 300	100.00 302	99.95 303	98.03 302	96.13 300	99.95 301	99.43 301	98.46 300	98.58 301	98.67 301	99.88 302	97.97 300	93.64 301	96.55 302	100.00 302	97.27 300	87.22 299	92.69 299	89.89 299	95.94 300

DGTPSM_ROB	99.53 304	99.77 301	100.00 304	100.00 300	100.00 301	100.00 303	100.00 303	99.19 300	100.00 303	99.32 300	99.66 302	91.63 299	99.15 301	100.00 302	99.94 304	100.00 303	99.82 302	99.99 303	99.51 300	99.99 302	99.77 304	99.66 304	100.00 302	100.00 303	100.00 304	100.00 304	100.00 303	100.00 304

DPSMNet_ROB	99.54 305	99.78 302	100.00 304	100.00 300	100.00 301	100.00 303	100.00 303	99.19 300	100.00 303	99.32 300	99.65 301	91.68 300	99.16 302	100.00 302	99.94 304	100.00 303	99.83 303	99.99 303	99.59 301	99.99 302	99.77 304	99.66 304	100.00 302	100.00 303	100.00 304	100.00 304	100.00 303	100.00 304

HaxPig	99.00 303	100.00 303	98.99 302	100.00 300	100.00 301	99.99 302	100.00 303	99.99 303	99.89 302	100.00 302	99.98 304	100.00 306	99.94 303	100.00 302	99.61 302	99.46 301	99.97 304	99.58 302	99.99 303	99.99 302	97.37 302	96.43 301	99.99 301	99.98 302	89.52 300	99.53 301	94.23 300	98.48 301

PML	96.12 300	100.00 303	83.16 300	100.00 300	100.00 301	100.00 303	99.20 302	100.00 304	99.01 301	100.00 302	96.16 300	99.92 305	100.00 304	98.52 300	94.60 299	91.70 299	91.21 300	74.14 298	100.00 304	98.06 301	92.87 300	86.59 298	97.59 300	98.11 301	94.46 302	99.98 303	100.00 303	99.92 303

CasAABBNet	100.00 308	100.00 303	100.00 304	100.00 300	100.00 301	100.00 303	100.00 303	100.00 304	100.00 303	100.00 302	100.00 305	100.00 306	100.00 304	100.00 302	100.00 306	100.00 303	100.00 305	100.00 305	100.00 304	100.00 305	100.00 306	100.00 306	100.00 302	100.00 303	100.00 304	100.00 304	100.00 303	100.00 304

DPSM_ROB	99.91 306	100.00 303	100.00 304	100.00 300	100.00 301	98.90 300	98.96 300	100.00 304	100.00 303	100.00 302	100.00 305	99.76 303	100.00 304	100.00 302	100.00 306	100.00 303	100.00 305	100.00 305	100.00 304	100.00 305	100.00 306	100.00 306	100.00 302	100.00 303	100.00 304	100.00 304	100.00 303	100.00 304

DPSM	99.91 306	100.00 303	100.00 304	100.00 300	100.00 301	98.90 300	98.96 300	100.00 304	100.00 303	100.00 302	100.00 305	99.76 303	100.00 304	100.00 302	100.00 306	100.00 303	100.00 305	100.00 305	100.00 304	100.00 305	100.00 306	100.00 306	100.00 302	100.00 303	100.00 304	100.00 304	100.00 303	100.00 304

AVERAGE_ROB	98.96 302	100.00 303	99.80 303	100.00 300	100.00 301	100.00 303	100.00 303	100.00 304	100.00 303	100.00 302	100.00 305	100.00 306	100.00 304	100.00 302	99.80 303	99.85 302	100.00 305	100.00 305	100.00 304	100.00 305	98.20 303	99.54 303	100.00 302	100.00 303	93.40 301	93.83 300	94.40 301	93.22 299

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