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

MLG-Stereo_test1	0.29 4	0.21 5	0.42 9	0.41 15	0.25 28	0.37 20	0.20 9	0.71 17	0.20 1	0.25 2	0.17 1	0.33 15	0.26 10	0.92 120	0.26 6	0.15 7	0.11 3	0.16 24	0.11 7	0.13 1	0.13 2

MLG-Stereo_test2	0.27 2	0.22 9	0.40 3	0.39 7	0.24 18	0.35 14	0.18 2	0.58 6	0.23 2	0.28 5	0.24 5	0.34 18	0.19 1	0.79 81	0.24 3	0.16 19	0.11 3	0.15 6	0.11 7	0.13 1	0.14 8

StereoAnything_RVC	0.49 84	1.60 502	0.87 211	0.37 1	0.21 7	0.26 3	0.21 11	0.53 4	0.23 2	0.23 1	0.21 2	0.19 1	0.35 46	1.29 213	0.23 1	0.22 225	0.11 3	0.15 6	0.11 7	2.36 502	0.13 2

MLG-Stereo	0.31 9	0.20 3	0.42 9	0.42 17	0.20 2	0.41 32	0.19 5	0.85 49	0.24 4	0.26 3	0.22 3	0.33 15	0.27 14	1.09 170	0.27 12	0.15 7	0.11 3	0.16 24	0.11 7	0.13 1	0.13 2

FoundationStereo	0.26 1	0.23 21	0.41 7	0.40 11	0.24 18	0.32 11	0.22 14	0.43 1	0.24 4	0.31 12	0.25 6	0.30 11	0.32 33	0.36 2	0.27 12	0.16 19	0.12 14	0.15 6	0.11 7	0.13 1	0.14 8

LG-G_1	0.33 12	0.22 9	0.48 23	0.44 29	0.20 2	0.64 176	0.18 2	0.80 33	0.28 6	0.30 9	0.30 13	0.36 21	0.35 46	0.88 108	0.26 6	0.17 50	0.13 46	0.16 24	0.11 7	0.14 6	0.16 41

LG-G	0.33 12	0.22 9	0.48 23	0.44 29	0.20 2	0.64 176	0.18 2	0.80 33	0.28 6	0.30 9	0.30 13	0.36 21	0.35 46	0.88 108	0.26 6	0.17 50	0.13 46	0.16 24	0.11 7	0.14 6	0.16 41

LG-Stereo_L1	0.31 9	0.24 35	0.49 27	0.38 5	0.27 44	0.28 7	0.21 11	0.68 15	0.29 8	0.27 4	0.25 6	0.25 4	0.22 5	1.25 202	0.24 3	0.16 19	0.12 14	0.15 6	0.12 24	0.14 6	0.13 2

LGtest1	0.28 3	0.23 21	0.46 16	0.42 17	0.22 11	0.41 32	0.19 5	0.58 6	0.29 8	0.30 9	0.25 6	0.29 7	0.29 19	0.57 23	0.26 6	0.18 84	0.12 14	0.16 24	0.12 24	0.14 6	0.16 41

LG-Stereo_L2	0.30 8	0.23 21	0.50 32	0.38 5	0.26 41	0.26 3	0.20 9	0.84 47	0.31 10	0.31 12	0.26 10	0.25 4	0.26 10	0.94 124	0.23 1	0.15 7	0.12 14	0.16 24	0.12 24	0.14 6	0.13 2

MLG-Stereo_test3	0.29 4	0.20 3	0.46 16	0.43 23	0.24 18	0.47 61	0.19 5	0.75 23	0.31 10	0.36 23	0.22 3	0.35 19	0.21 3	0.61 33	0.26 6	0.16 19	0.12 14	0.16 24	0.11 7	0.13 1	0.15 20

dual_stereo	0.29 4	0.21 5	0.39 1	0.40 11	0.23 14	0.25 2	0.22 14	0.59 8	0.32 12	0.33 15	0.26 10	0.40 29	0.23 7	0.86 100	0.30 22	0.16 19	0.13 46	0.14 1	0.11 7	0.14 6	0.14 8

SGD-Stereo	0.34 14	0.22 9	0.44 14	0.39 7	0.20 2	0.42 41	0.22 14	0.71 17	0.33 13	0.43 44	0.34 18	0.27 6	0.35 46	1.15 184	0.33 38	0.21 191	0.11 3	0.16 24	0.13 41	0.17 54	0.15 20

IGEV-Stereo+	0.46 65	0.23 21	0.51 36	0.42 17	0.46 305	0.15 1	0.19 5	0.45 2	0.37 14	0.28 5	0.25 6	0.31 13	0.41 65	1.43 249	0.31 25	0.18 84	0.13 46	0.15 6	0.12 24	1.09 492	1.74 504

fffft	0.39 28	0.24 35	0.56 49	0.45 37	0.34 189	0.42 41	0.48 236	0.85 49	0.39 15	0.45 50	0.35 19	0.38 27	0.31 27	1.32 222	0.34 43	0.14 2	0.12 14	0.19 101	0.15 80	0.16 35	0.18 73
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.34 14	0.23 21	0.46 16	0.44 29	0.29 86	0.79 249	0.23 24	0.50 3	0.39 15	0.38 30	0.32 16	0.23 2	0.25 8	1.21 198	0.28 16	0.17 50	0.12 14	0.15 6	0.11 7	0.14 6	0.16 41

LG-Stereo_Zeroshot	0.38 22	0.25 49	0.61 72	0.53 157	0.29 86	0.36 17	0.22 14	1.24 187	0.42 17	0.45 50	0.65 79	0.37 26	0.51 129	0.41 6	0.30 22	0.18 84	0.12 14	0.17 45	0.13 41	0.18 83	0.20 132

111111	0.36 18	0.22 9	0.49 27	0.47 61	0.45 297	0.36 17	0.22 14	1.04 105	0.44 18	0.33 15	0.33 17	0.40 29	0.26 10	0.99 139	0.27 12	0.17 50	0.12 14	0.15 6	0.11 7	0.15 20	0.15 20

MonSter	0.29 4	0.19 1	0.48 23	0.37 1	0.22 11	0.55 123	0.31 64	0.60 10	0.44 18	0.29 8	0.29 12	0.23 2	0.20 2	0.60 31	0.26 6	0.11 1	0.11 3	0.14 1	0.11 7	0.14 6	0.14 8

LoS_RVC	0.45 56	0.29 117	0.48 23	0.49 86	0.83 450	0.51 96	0.43 181	0.65 13	0.44 18	0.47 54	0.78 111	0.44 35	0.60 181	0.59 29	0.37 79	0.14 2	0.12 14	0.14 1	0.10 1	0.14 6	1.08 492

tt45	0.47 74	0.25 49	0.52 40	0.47 61	0.34 189	0.78 241	0.32 72	0.86 56	0.45 21	0.52 79	0.45 27	0.49 64	0.37 54	2.12 356	0.36 66	0.16 19	0.13 46	0.19 101	0.16 113	0.17 54	0.21 158

DEFOM-Stereo_RVC	0.41 36	0.68 439	0.45 15	0.66 333	0.30 102	0.48 67	0.25 28	0.87 59	0.46 22	0.39 34	0.37 20	0.30 11	0.69 213	1.16 187	0.31 25	0.17 50	0.11 3	0.16 24	0.12 24	0.18 83	0.14 8

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 230	3.18 527	2.55 453	0.40 11	0.24 18	0.42 41	0.23 24	0.66 14	0.46 22	0.47 54	0.45 27	0.33 15	0.27 14	0.58 27	0.30 22	1.34 502	0.10 1	0.22 199	0.19 174	0.45 423	1.32 499

SMoEStereo_RVC	0.41 36	0.26 61	0.55 45	0.46 47	0.31 121	0.60 149	0.36 109	0.85 49	0.47 24	0.47 54	0.43 23	0.42 31	0.34 40	1.40 239	0.31 25	0.15 7	0.12 14	0.20 135	0.15 80	0.16 35	0.18 73

IGEV-Stereo++	0.32 11	0.22 9	0.47 21	0.48 73	0.33 173	0.33 12	0.22 14	0.78 30	0.48 25	0.35 20	0.41 22	0.32 14	0.47 105	0.40 3	0.29 20	0.15 7	0.12 14	0.15 6	0.12 24	0.15 20	0.15 20

RSM	0.40 31	0.25 49	0.53 42	0.50 101	0.27 44	0.46 57	0.40 146	0.94 77	0.49 26	0.42 42	0.44 26	0.65 129	0.33 36	1.07 163	0.32 33	0.15 7	0.13 46	0.17 45	0.14 62	0.17 54	0.15 20

test_xeample3	0.57 131	0.33 210	3.11 468	0.46 47	0.34 189	0.55 123	0.38 128	0.86 56	0.49 26	0.54 83	0.46 31	0.44 35	0.44 85	1.49 267	0.45 144	0.18 84	0.14 110	0.19 101	0.15 80	0.17 54	0.18 73

AIO_test	0.38 22	0.24 35	0.59 59	0.47 61	0.31 121	0.55 123	0.44 200	0.86 56	0.50 28	0.34 19	0.48 34	0.46 47	0.30 23	0.76 70	0.31 25	0.17 50	0.12 14	0.17 45	0.13 41	0.16 35	0.15 20

mms	0.42 44	0.29 117	0.60 66	0.47 61	0.33 173	0.43 47	0.46 219	0.75 23	0.50 28	0.36 23	0.61 72	0.44 35	0.30 23	1.39 237	0.34 43	0.16 19	0.14 110	0.18 77	0.15 80	0.19 117	0.21 158

AIO_rvc	0.38 22	0.25 49	0.65 92	0.47 61	0.31 121	0.55 123	0.38 128	0.98 82	0.51 30	0.35 20	0.48 34	0.49 64	0.22 5	0.87 105	0.31 25	0.16 19	0.12 14	0.16 24	0.12 24	0.15 20	0.15 20

IGEV-RUCA	0.38 22	0.24 35	0.51 36	0.51 115	0.36 214	0.59 144	0.23 24	0.68 15	0.52 31	0.39 34	0.50 42	0.44 35	0.31 27	0.86 100	0.31 25	0.24 267	0.13 46	0.16 24	0.12 24	0.20 153	0.21 158

RSM++	0.40 31	0.26 61	0.55 45	0.51 115	0.27 44	0.49 73	0.41 156	0.83 42	0.52 31	0.39 34	0.47 32	0.60 111	0.34 40	1.02 149	0.31 25	0.16 19	0.13 46	0.17 45	0.15 80	0.18 83	0.15 20

HART	0.48 80	0.24 35	0.63 78	0.52 134	0.27 44	0.41 32	0.29 53	1.32 207	0.54 33	0.59 88	1.47 356	0.61 117	0.34 40	1.09 170	0.32 33	0.16 19	0.14 110	0.19 101	0.14 62	0.19 117	0.18 73

MaDis-Stereo	0.38 22	0.27 84	0.72 118	0.45 37	0.35 206	0.30 9	0.31 64	0.81 36	0.54 33	0.38 30	0.38 21	0.58 103	0.49 121	0.53 13	0.39 89	0.20 164	0.16 209	0.19 101	0.15 80	0.19 117	0.15 20

HUF	0.39 28	0.27 84	0.71 116	0.43 23	0.24 18	0.51 96	0.47 230	0.99 90	0.55 35	0.37 28	0.45 27	0.53 85	0.41 65	0.70 57	0.29 20	0.18 84	0.14 110	0.16 24	0.12 24	0.15 20	0.17 60

U	9.23 529	0.22 9	0.65 92	0.48 73	53.11 547	61.26 552	0.24 27	0.77 26	0.55 35	0.37 28	0.30 13	0.29 7	0.34 40	0.34 1	0.27 12	0.20 164	0.12 14	60.47 549	4.24 533	0.18 83	0.14 8

rrr	0.57 131	0.33 210	2.43 448	0.46 47	0.34 189	0.50 88	0.38 128	0.84 47	0.55 35	0.48 60	0.48 34	0.48 61	0.45 90	2.28 372	0.44 131	0.19 122	0.14 110	0.19 101	0.15 80	0.17 54	0.18 73

UniTT-Stereo	0.38 22	0.24 35	0.67 101	0.49 86	0.36 214	0.40 25	0.32 72	0.55 5	0.55 35	0.55 86	0.55 59	0.36 21	0.31 27	0.59 29	0.52 193	0.21 191	0.15 175	0.17 45	0.15 80	0.19 117	0.17 60

GIP-stereo	0.37 20	0.25 49	0.49 27	0.55 185	0.41 269	0.37 20	0.22 14	1.03 100	0.56 39	0.35 20	0.52 47	0.46 47	0.37 54	0.55 16	0.28 16	0.20 164	0.13 46	0.16 24	0.12 24	0.16 35	0.16 41

EGLCR-Stereo	0.41 36	0.24 35	0.59 59	0.45 37	0.27 44	0.54 119	0.22 14	1.23 185	0.56 39	0.44 46	0.43 23	0.68 137	0.29 19	0.89 113	0.34 43	0.17 50	0.12 14	0.20 135	0.17 135	0.17 54	0.18 73

LG-Stereo	0.37 20	0.27 84	0.94 245	0.48 73	0.26 41	0.37 20	0.30 59	0.88 61	0.57 41	0.38 30	0.58 66	0.29 7	0.21 3	0.51 10	0.37 79	0.14 2	0.14 110	0.20 135	0.18 152	0.18 83	0.14 8

fffy	0.44 53	0.29 117	0.67 101	0.47 61	0.30 102	0.46 57	0.34 88	0.98 82	0.57 41	0.40 40	0.59 69	0.55 92	0.41 65	1.26 206	0.37 79	0.16 19	0.14 110	0.19 101	0.16 113	0.19 117	0.20 132

AIO-Stereo	0.39 28	0.26 61	0.54 43	0.50 101	0.24 18	0.45 53	0.39 141	1.13 140	0.57 41	0.42 42	0.49 38	0.52 81	0.25 8	0.74 62	0.32 33	0.16 19	0.13 46	0.18 77	0.14 62	0.16 35	0.15 20

ours_stereo	0.40 31	0.30 142	0.57 51	0.47 61	0.31 121	0.40 25	0.44 200	0.79 32	0.58 44	0.36 23	0.58 66	0.46 47	0.33 36	1.14 183	0.33 38	0.17 50	0.13 46	0.19 101	0.15 80	0.19 117	0.20 132

testlalala	0.49 84	0.30 142	0.70 113	0.44 29	0.40 255	0.68 197	0.38 128	1.38 217	0.58 44	1.28 315	0.82 123	0.61 117	0.36 51	0.57 23	0.34 43	0.21 191	0.14 110	0.18 77	0.12 24	0.15 20	0.16 41

999	0.49 84	0.25 49	0.55 45	0.51 115	0.35 206	0.74 221	0.31 64	0.89 65	0.59 46	0.39 34	0.50 42	0.50 71	0.36 51	2.41 383	0.41 114	0.17 50	0.13 46	0.18 77	0.15 80	0.16 35	0.23 204

ff7	0.45 56	0.30 142	0.64 87	0.47 61	0.33 173	0.49 73	0.42 164	0.93 67	0.59 46	0.50 69	0.53 51	0.44 35	0.48 110	1.41 242	0.36 66	0.18 84	0.13 46	0.21 169	0.15 80	0.18 83	0.21 158

IGEVStereo-DCA	0.49 84	0.33 210	0.64 87	0.46 47	0.34 189	0.50 88	0.42 164	0.93 67	0.59 46	0.48 60	0.48 34	0.48 61	0.45 90	2.28 372	0.44 131	0.19 122	0.14 110	0.19 101	0.15 80	0.17 54	0.21 158

ffff	0.45 56	0.30 142	0.64 87	0.47 61	0.33 173	0.49 73	0.42 164	0.93 67	0.59 46	0.50 69	0.53 51	0.44 35	0.48 110	1.41 242	0.36 66	0.18 84	0.13 46	0.21 169	0.15 80	0.18 83	0.21 158

11t	0.45 56	0.30 142	0.64 87	0.47 61	0.33 173	0.49 73	0.42 164	0.93 67	0.59 46	0.50 69	0.53 51	0.44 35	0.48 110	1.41 242	0.36 66	0.18 84	0.13 46	0.21 169	0.15 80	0.18 83	0.21 158

ccc-4	0.45 56	0.30 142	0.64 87	0.47 61	0.33 173	0.49 73	0.42 164	0.93 67	0.59 46	0.50 69	0.53 51	0.44 35	0.48 110	1.41 242	0.36 66	0.18 84	0.13 46	0.21 169	0.15 80	0.18 83	0.21 158

xyz-stereo-finetune2	0.59 155	0.29 117	0.66 97	0.41 15	0.24 18	1.08 350	0.34 88	0.87 59	0.60 52	0.68 110	1.08 204	0.58 103	0.79 246	2.39 382	0.83 306	0.17 50	0.15 175	0.21 169	0.17 135	0.16 35	0.18 73

MyStereo07	0.50 94	0.30 142	0.58 53	0.58 240	0.48 315	0.59 144	0.78 381	1.19 169	0.60 52	0.49 64	0.54 57	0.43 34	0.55 146	1.32 222	0.36 66	0.18 84	0.18 266	0.24 257	0.21 245	0.23 235	0.23 204

testlalala_base	0.83 299	0.41 341	0.80 164	0.67 347	0.53 347	0.78 241	0.30 59	1.84 327	0.60 52	0.75 122	0.91 140	0.68 137	0.54 143	0.69 55	0.46 150	2.92 513	0.15 175	0.17 45	0.12 24	2.95 512	0.27 282

anonymousdsp	0.45 56	0.30 142	0.60 66	0.48 73	0.34 189	0.49 73	0.42 164	0.97 78	0.60 52	0.51 77	0.53 51	0.46 47	0.47 105	1.36 228	0.35 50	0.18 84	0.13 46	0.21 169	0.15 80	0.18 83	0.21 158

IGEV-Stereo	0.45 56	0.30 142	0.60 66	0.48 73	0.34 189	0.49 73	0.42 164	0.98 82	0.60 52	0.51 77	0.53 51	0.46 47	0.47 105	1.36 228	0.35 50	0.18 84	0.13 46	0.21 169	0.15 80	0.18 83	0.21 158
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
castereo++	0.41 36	0.26 61	0.51 36	0.44 29	0.32 153	0.96 327	0.22 14	1.13 140	0.61 57	0.33 15	0.45 27	0.50 71	0.39 62	0.94 124	0.25 5	0.18 84	0.12 14	0.17 45	0.12 24	0.14 6	0.16 41

Selective-IGEV	0.42 44	0.26 61	0.56 49	0.48 73	0.27 44	0.45 53	0.33 79	1.56 255	0.61 57	0.36 23	0.47 32	0.52 81	0.30 23	1.08 166	0.33 38	0.15 7	0.13 46	0.17 45	0.13 41	0.16 35	0.15 20

Occ-G	0.44 53	0.23 21	0.59 59	0.44 29	0.27 44	0.43 47	0.61 335	0.85 49	0.62 59	0.48 60	0.66 80	1.00 264	0.45 90	0.79 81	0.45 144	0.17 50	0.14 110	0.18 77	0.13 41	0.16 35	0.18 73

plain	0.49 84	0.29 117	1.23 345	0.51 115	0.40 255	0.35 14	0.37 119	1.04 105	0.62 59	0.44 46	0.76 105	0.42 31	0.41 65	1.17 191	0.46 150	0.23 247	0.15 175	0.24 257	0.19 174	0.25 276	0.18 73

MoCha-V2	0.43 48	0.23 21	0.55 45	0.56 206	0.23 14	0.44 51	0.32 72	1.35 211	0.63 61	0.54 83	0.55 59	0.42 31	0.57 154	1.12 179	0.28 16	0.15 7	0.13 46	0.15 6	0.13 41	0.17 54	0.18 73

AEACV	0.41 36	0.25 49	0.60 66	0.55 185	0.52 341	0.43 47	0.38 128	0.98 82	0.63 61	0.44 46	0.56 62	0.46 47	0.59 175	0.56 18	0.31 25	0.17 50	0.13 46	0.18 77	0.16 113	0.17 54	0.17 60

CAS	0.66 190	0.19 1	0.41 7	2.31 507	0.86 454	0.56 130	0.53 274	0.83 42	0.63 61	0.49 64	0.70 93	0.36 21	0.26 10	0.47 8	0.37 79	2.33 508	0.10 1	0.14 1	0.10 1	0.17 54	1.31 497

MIF-Stereo (partial)	0.48 80	0.28 96	0.83 187	0.51 115	0.53 347	0.39 24	0.27 41	1.03 100	0.64 64	0.47 54	0.71 96	0.51 74	0.51 129	1.13 181	0.47 160	0.20 164	0.16 209	0.23 233	0.20 203	0.24 264	0.20 132

GLC_STEREO	0.41 36	0.27 84	0.43 11	0.55 185	0.24 18	0.47 61	0.30 59	0.81 36	0.64 64	0.53 82	0.74 103	0.50 71	0.31 27	0.65 48	0.45 144	0.18 84	0.20 296	0.23 233	0.19 174	0.21 196	0.21 158

sCroCo_RVC	0.51 97	0.43 348	1.15 312	0.66 333	0.60 381	0.52 102	0.40 146	0.93 67	0.64 64	0.45 50	0.76 105	0.49 64	0.49 121	0.65 48	0.49 178	0.27 333	0.28 396	0.23 233	0.22 272	0.29 327	0.28 298

RAStereo	0.36 18	0.22 9	0.85 202	0.48 73	0.28 72	0.27 6	0.28 47	0.77 26	0.65 67	0.33 15	0.43 23	0.44 35	0.31 27	0.45 7	0.35 50	0.18 84	0.15 175	0.19 101	0.15 80	0.19 117	0.15 20

IGEV++	0.45 56	0.24 35	0.63 78	0.58 240	0.32 153	0.42 41	0.25 28	2.16 413	0.65 67	0.38 30	0.58 66	0.46 47	0.44 85	0.56 18	0.40 105	0.20 164	0.13 46	0.16 24	0.13 41	0.17 54	0.18 73

GREAT-IGEV	0.34 14	0.22 9	0.54 43	0.40 11	0.31 121	0.36 17	0.28 47	0.59 8	0.66 69	0.28 5	0.51 45	0.29 7	0.29 19	0.86 100	0.28 16	0.15 7	0.12 14	0.15 6	0.11 7	0.17 54	0.16 41

rvit_stereo_0081_aga	0.46 65	0.37 298	0.91 233	0.52 134	0.41 269	0.49 73	0.40 146	0.88 61	0.66 69	0.59 88	0.56 62	0.53 85	0.43 79	0.67 51	0.44 131	0.27 333	0.21 312	0.22 199	0.20 203	0.26 288	0.19 107

model_zeroshot	0.53 102	0.31 174	1.00 266	0.57 228	0.39 244	0.74 221	0.39 141	1.38 217	0.67 71	0.88 152	0.85 128	0.71 152	0.37 54	0.77 72	0.39 89	0.21 191	0.17 236	0.19 101	0.17 135	0.17 54	0.22 186

GCAP-Stereo	0.43 48	0.32 191	0.80 164	0.50 101	0.27 44	0.53 106	0.31 64	1.05 109	0.67 71	0.69 111	0.71 96	0.58 103	0.42 71	0.51 10	0.35 50	0.18 84	0.15 175	0.18 77	0.13 41	0.17 54	0.15 20

ProNet	0.46 65	0.30 142	0.69 110	0.46 47	0.32 153	0.57 132	0.52 268	1.15 156	0.67 71	0.44 46	0.50 42	0.44 35	0.43 79	1.31 216	0.38 85	0.16 19	0.15 175	0.19 101	0.16 113	0.18 83	0.18 73

S2M2	0.35 17	0.28 96	0.47 21	0.43 23	0.30 102	0.31 10	0.16 1	0.61 12	0.68 74	0.32 14	0.49 38	0.47 56	0.34 40	0.40 3	0.33 38	0.25 287	0.22 327	0.20 135	0.22 272	0.25 276	0.23 204

MSKI-zero shot	0.56 119	0.30 142	0.61 72	0.55 185	0.28 72	0.68 197	0.28 47	1.25 191	0.68 74	0.92 162	1.33 311	0.81 177	0.33 36	1.94 332	0.36 66	0.18 84	0.13 46	0.17 45	0.13 41	0.16 35	0.19 107

CES	0.51 97	0.21 5	0.40 3	0.42 17	1.40 496	0.53 106	0.34 88	1.04 105	0.68 74	0.45 50	0.67 83	0.35 19	0.28 16	0.58 27	0.35 50	0.16 19	0.13 46	0.15 6	0.10 1	0.19 117	1.69 503

XX-Stereo	0.97 353	0.28 96	8.28 503	0.85 443	0.70 421	0.44 51	0.22 14	1.07 114	0.69 77	0.66 107	1.56 387	1.38 364	0.38 61	1.36 228	0.38 85	0.21 191	0.14 110	0.20 135	0.19 174	0.19 117	0.16 41

Pointernet	0.41 36	0.21 5	0.63 78	0.45 37	0.29 86	0.51 96	0.27 41	1.54 249	0.70 78	0.48 60	0.64 75	0.49 64	0.37 54	0.51 10	0.36 66	0.18 84	0.13 46	0.14 1	0.11 7	0.14 6	0.14 8

sAnonymous2	0.59 155	0.61 415	1.82 412	0.61 280	0.52 341	0.51 96	0.54 287	0.97 78	0.70 78	0.50 69	0.68 84	0.46 47	0.63 191	0.61 33	0.41 114	0.22 225	0.17 236	0.23 233	0.21 245	0.85 480	0.56 447

CroCo_RVC	0.59 155	0.61 415	1.82 412	0.61 280	0.52 341	0.51 96	0.54 287	0.97 78	0.70 78	0.50 69	0.68 84	0.46 47	0.63 191	0.61 33	0.41 114	0.22 225	0.17 236	0.23 233	0.21 245	0.85 480	0.56 447

test_4	0.55 108	0.23 21	0.67 101	0.56 206	0.32 153	0.71 212	0.39 141	0.83 42	0.72 81	0.93 165	1.87 438	0.70 145	0.41 65	1.21 198	0.39 89	0.16 19	0.13 46	0.21 169	0.23 304	0.20 153	0.18 73

CroCo-Stereo Lap2	0.46 65	0.37 298	0.87 211	0.62 288	0.79 441	0.28 7	0.35 100	0.81 36	0.73 82	0.39 34	0.54 57	0.71 152	0.54 143	0.60 31	0.48 167	0.18 84	0.18 266	0.19 101	0.16 113	0.21 196	0.21 158

Patchmatch Stereo++	0.57 131	0.33 210	0.82 178	0.52 134	0.27 44	0.63 167	0.28 47	1.14 144	0.73 82	1.13 220	0.96 149	0.82 183	0.60 181	1.40 239	0.52 193	0.23 247	0.14 110	0.24 257	0.20 203	0.27 294	0.20 132
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	0.56 119	0.33 210	0.81 169	0.52 134	0.27 44	0.63 167	0.41 156	1.14 144	0.73 82	1.13 220	0.96 149	0.82 183	0.60 181	1.09 170	0.52 193	0.23 247	0.14 110	0.24 257	0.20 203	0.27 294	0.20 132

ROB_FTStereo_v2	0.57 131	0.33 210	0.81 169	0.52 134	0.27 44	0.62 159	0.42 164	1.14 144	0.73 82	1.13 220	0.97 158	0.82 183	0.60 181	1.15 184	0.53 202	0.23 247	0.14 110	0.24 257	0.20 203	0.27 294	0.20 132

iGMRVC	0.58 143	0.33 210	0.81 169	0.52 134	0.27 44	0.62 159	0.38 128	1.14 144	0.73 82	1.13 220	0.97 158	0.82 183	0.59 175	1.54 270	0.53 202	0.23 247	0.14 110	0.24 257	0.20 203	0.27 294	0.20 132

iRAFT	0.57 131	0.33 210	0.82 178	0.52 134	0.27 44	0.63 167	0.28 47	1.14 144	0.73 82	1.13 220	0.96 149	0.82 183	0.60 181	1.40 239	0.52 193	0.23 247	0.14 110	0.24 257	0.20 203	0.27 294	0.20 132

RAFT-IKP	0.57 131	0.33 210	0.82 178	0.52 134	0.27 44	0.57 132	0.35 100	1.14 144	0.73 82	1.13 220	0.96 149	0.83 192	0.61 190	1.26 206	0.53 202	0.23 247	0.14 110	0.24 257	0.20 203	0.27 294	0.20 132

HH	0.68 214	0.33 210	0.83 187	0.53 157	0.34 189	0.92 308	0.45 213	1.79 314	0.74 89	0.71 113	1.13 232	1.60 401	0.83 263	1.95 335	0.39 89	0.18 84	0.14 110	0.19 101	0.17 135	0.19 117	0.19 107

HanStereo	0.68 214	0.33 210	0.83 187	0.53 157	0.34 189	0.92 308	0.45 213	1.79 314	0.74 89	0.71 113	1.13 232	1.60 401	0.83 263	1.95 335	0.39 89	0.18 84	0.14 110	0.19 101	0.17 135	0.19 117	0.19 107

MC-Stereo	0.46 65	0.24 35	0.58 53	0.63 298	0.30 102	0.38 23	0.32 72	0.98 82	0.74 89	0.66 107	0.85 128	0.56 99	0.60 181	1.07 163	0.32 33	0.17 50	0.12 14	0.17 45	0.15 80	0.16 35	0.16 41

ROB_FTStereo	0.56 119	0.33 210	0.82 178	0.52 134	0.27 44	0.62 159	0.25 28	1.14 144	0.74 89	1.13 220	0.96 149	0.82 183	0.60 181	1.18 192	0.52 193	0.23 247	0.14 110	0.24 257	0.20 203	0.27 294	0.20 132

HUI-Stereo	0.54 105	0.33 210	0.81 169	0.52 134	0.27 44	0.62 159	0.29 53	1.14 144	0.74 89	1.13 220	0.96 149	0.82 183	0.60 181	0.83 91	0.52 193	0.23 247	0.14 110	0.24 257	0.20 203	0.27 294	0.20 132

SCV	0.51 97	0.29 117	0.72 118	0.63 298	0.27 44	0.40 25	0.38 128	2.32 442	0.75 94	0.36 23	0.49 38	0.55 92	0.35 46	1.31 216	0.34 43	0.25 287	0.13 46	0.17 45	0.14 62	0.18 83	0.18 73

testlalala2	0.60 163	0.30 142	0.68 104	1.79 501	1.30 494	0.65 182	0.41 156	1.06 111	0.75 94	0.91 159	0.96 149	0.75 158	0.34 40	0.56 18	0.45 144	0.18 84	0.16 209	0.17 45	0.13 41	0.17 54	0.19 107

xyz-stereo	7.03 523	0.24 35	70.23 550	0.44 29	0.21 7	29.74 541	0.49 247	1.03 100	0.77 96	1.45 389	26.78 541	1.17 312	1.19 403	4.72 450	1.32 397	0.16 19	0.12 14	0.20 135	0.14 62	0.17 54	0.14 8

AIO-Stereo-zeroshot	0.85 312	0.38 316	2.79 461	0.51 115	0.60 381	0.72 215	0.38 128	2.87 494	0.77 96	0.80 130	1.07 197	2.14 461	0.93 313	0.96 133	0.62 244	0.21 191	0.13 46	0.21 169	0.26 343	0.29 327	0.32 347

DIP-Stereo	0.64 184	0.32 191	0.91 233	0.49 86	0.36 214	0.91 301	0.33 79	2.51 472	0.77 96	1.25 292	1.00 169	0.68 137	0.51 129	0.92 120	0.65 257	0.19 122	0.15 175	0.21 169	0.17 135	0.19 117	0.22 186
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
rvit_stereo_0080	0.47 74	0.35 268	0.87 211	0.48 73	0.36 214	0.42 41	0.54 287	0.93 67	0.78 99	0.52 79	0.60 70	0.55 92	0.47 105	0.62 38	0.48 167	0.27 333	0.21 312	0.20 135	0.20 203	0.31 349	0.20 132

CAS++	0.48 80	0.34 239	0.59 59	0.48 73	0.32 153	0.45 53	0.29 53	1.73 302	0.78 99	0.71 113	0.73 102	0.36 21	0.28 16	0.70 57	0.35 50	0.27 333	0.22 327	0.26 317	0.21 245	0.29 327	0.22 186
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
whm_eth	0.47 74	0.35 268	0.87 211	0.48 73	0.36 214	0.42 41	0.54 287	0.93 67	0.78 99	0.52 79	0.60 70	0.55 92	0.47 105	0.62 38	0.48 167	0.27 333	0.21 312	0.20 135	0.20 203	0.31 349	0.20 132

knoymous	0.53 102	0.32 191	0.51 36	0.46 47	0.30 102	0.57 132	0.54 287	1.10 132	0.78 99	0.99 176	0.84 126	0.95 244	0.57 154	0.89 113	0.51 185	0.21 191	0.14 110	0.26 317	0.14 62	0.23 235	0.25 244

PSM-softLoss	0.80 279	0.33 210	0.89 220	0.63 298	0.32 153	0.55 123	0.40 146	1.26 192	0.78 99	1.25 292	1.07 197	0.83 192	0.51 129	5.33 459	0.61 241	0.25 287	0.15 175	0.25 296	0.22 272	0.20 153	0.26 264

KMStereo	0.80 279	0.33 210	0.89 220	0.63 298	0.32 153	0.55 123	0.40 146	1.26 192	0.78 99	1.25 292	1.07 197	0.83 192	0.51 129	5.33 459	0.61 241	0.25 287	0.15 175	0.25 296	0.22 272	0.20 153	0.26 264

AnonymousM	0.63 181	1.14 480	0.43 11	0.46 47	0.32 153	0.43 47	0.46 219	1.27 196	0.78 99	1.00 180	0.66 80	0.68 137	0.45 90	0.61 33	0.46 150	0.21 191	0.16 209	1.84 506	0.98 503	0.15 20	0.15 20

R-Stereo Train	0.60 163	0.30 142	0.72 118	0.57 228	0.37 223	0.68 197	0.52 268	1.45 232	0.78 99	1.61 424	1.50 367	0.76 160	0.53 136	0.67 51	0.51 185	0.19 122	0.16 209	0.18 77	0.15 80	0.18 83	0.19 107

RAFT-Stereo	0.60 163	0.30 142	0.72 118	0.57 228	0.37 223	0.68 197	0.52 268	1.45 232	0.78 99	1.61 424	1.50 367	0.76 160	0.53 136	0.67 51	0.51 185	0.19 122	0.16 209	0.18 77	0.15 80	0.18 83	0.19 107
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
11t1	0.57 131	0.30 142	0.84 196	0.54 172	0.30 102	0.83 272	0.41 156	1.34 210	0.79 108	0.88 152	0.82 123	0.70 145	0.70 216	0.96 133	0.67 262	0.21 191	0.21 312	0.20 135	0.16 113	0.21 196	0.26 264

IGEV_Zeroshot_test	0.59 155	0.33 210	1.11 300	0.63 298	0.37 223	0.41 32	0.33 79	1.80 318	0.79 108	1.04 194	1.10 210	1.06 279	0.43 79	0.87 105	0.48 167	0.18 84	0.13 46	0.19 101	0.18 152	0.20 153	0.23 204

CRE-IMP	0.57 131	0.32 191	0.82 178	0.54 172	0.29 86	0.77 240	0.25 28	1.19 169	0.79 108	1.09 206	0.95 147	0.81 177	0.57 154	1.11 177	0.57 223	0.22 225	0.14 110	0.23 233	0.19 174	0.28 310	0.24 225

HI	0.67 201	0.34 239	0.80 164	0.51 115	0.51 336	0.41 32	0.37 119	1.15 156	0.80 111	1.34 343	1.42 343	1.60 401	1.11 383	0.96 133	0.90 324	0.16 19	0.12 14	0.20 135	0.21 245	0.20 153	0.20 132

CoSv	0.67 201	0.34 239	0.80 164	0.51 115	0.51 336	0.41 32	0.37 119	1.15 156	0.80 111	1.34 343	1.42 343	1.60 401	1.11 383	0.96 133	0.90 324	0.16 19	0.12 14	0.20 135	0.21 245	0.20 153	0.20 132

UGAM-zero	1.05 375	0.33 210	1.04 275	0.49 86	0.31 121	0.67 193	0.26 36	2.37 451	0.80 111	1.05 196	1.11 217	2.86 486	1.81 465	6.26 480	0.50 181	0.18 84	0.15 175	0.19 101	0.16 113	0.17 54	0.21 158

GCAP-BAT	0.54 105	0.33 210	0.75 141	0.45 37	0.50 326	0.84 280	0.35 100	0.98 82	0.80 111	0.88 152	1.04 186	0.88 208	0.37 54	1.25 202	0.41 114	0.19 122	0.15 175	0.18 77	0.13 41	0.17 54	0.22 186

DeepStereo_RVC	0.57 131	0.31 174	0.78 155	0.53 157	0.30 102	0.57 132	0.32 72	1.11 134	0.80 111	1.17 244	0.94 146	0.83 192	0.93 313	1.01 146	0.61 241	0.23 247	0.14 110	0.21 169	0.19 174	0.24 264	0.26 264

xyz-stereo-finetune	0.50 94	0.27 84	0.63 78	0.43 23	0.23 14	0.79 249	0.46 219	0.83 42	0.82 116	0.63 102	0.63 74	0.54 89	0.44 85	1.69 299	0.62 244	0.16 19	0.15 175	0.19 101	0.16 113	0.17 54	0.16 41

MIM_Stereo	0.60 163	0.26 61	1.02 270	0.49 86	0.32 153	0.52 102	0.28 47	1.41 227	0.82 116	1.02 189	1.16 245	0.93 234	0.53 136	1.48 260	0.63 248	0.17 50	0.17 236	0.20 135	0.19 174	0.17 54	0.18 73

DLNR_Zeroshot_test	23.23 540	48.25 553	43.77 544	177.04 553	78.39 549	0.35 14	0.21 11	23.33 540	0.82 116	0.67 109	0.86 130	0.58 103	0.30 23	1.64 289	0.48 167	10.69 542	0.13 46	0.18 77	0.14 62	76.63 552	0.23 204

cross-raft	0.56 119	0.26 61	0.65 92	0.55 185	0.31 121	0.66 188	0.37 119	1.68 281	0.82 116	1.06 202	1.07 197	1.25 331	0.45 90	0.74 62	0.39 89	0.15 7	0.13 46	0.19 101	0.16 113	0.19 117	0.17 60

castereo	0.43 48	0.25 49	0.50 32	0.46 47	0.30 102	0.60 149	0.56 304	1.23 185	0.83 120	0.39 34	0.70 93	0.45 45	0.68 209	0.54 15	0.33 38	0.17 50	0.11 3	0.17 45	0.13 41	0.16 35	0.14 8

LL-Strereo2	0.56 119	0.36 277	0.77 149	0.56 206	0.40 255	0.68 197	0.37 119	1.21 178	0.83 120	0.96 173	0.79 113	0.91 224	0.41 65	1.08 166	0.48 167	0.18 84	0.17 236	0.29 356	0.25 326	0.22 216	0.19 107

Anonymous3	0.64 184	0.47 364	1.31 360	0.59 259	0.50 326	0.93 312	0.69 358	1.11 134	0.83 120	0.74 120	0.89 137	0.65 129	0.68 209	1.08 166	0.54 211	0.40 427	0.31 414	0.26 317	0.26 343	0.31 349	0.30 328

MM-Stereo_test2	0.44 53	0.25 49	0.70 113	0.54 172	0.33 173	0.55 123	0.45 213	1.02 93	0.84 123	0.61 99	0.51 45	0.49 64	0.42 71	0.82 85	0.32 33	0.16 19	0.13 46	0.18 77	0.14 62	0.19 117	0.17 60

FTStereo	0.92 342	0.28 96	0.61 72	0.57 228	0.34 189	0.65 182	1.80 494	1.09 126	0.84 123	1.75 441	4.13 497	1.04 275	1.62 447	1.59 280	0.48 167	0.21 191	0.17 236	0.23 233	0.22 272	0.19 117	0.58 453

RAFT	0.67 201	0.32 191	0.83 187	0.63 298	0.34 189	0.69 206	0.57 310	1.14 144	0.84 123	1.12 217	1.20 256	1.75 427	0.92 311	1.09 170	0.60 238	0.22 225	0.19 283	0.27 331	0.24 317	0.22 216	0.23 204

iRaftStereo_RVC	0.49 84	0.28 96	0.72 118	0.53 157	0.29 86	0.52 102	0.33 79	1.14 144	0.84 123	0.85 145	0.99 164	0.55 92	0.36 51	0.83 91	0.40 105	0.18 84	0.13 46	0.22 199	0.20 203	0.20 153	0.18 73

CASnet	0.42 44	0.26 61	0.52 40	0.52 134	0.21 7	0.49 73	0.35 100	0.85 49	0.85 127	0.84 143	0.69 89	0.48 61	0.31 27	0.57 23	0.34 43	0.19 122	0.12 14	0.27 331	0.22 272	0.23 235	0.15 20
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CroCo-Stereo	0.42 44	0.33 210	0.83 187	0.59 259	0.28 72	0.26 3	0.33 79	1.22 180	0.85 127	0.43 44	0.49 38	0.65 129	0.46 98	0.40 3	0.36 66	0.19 122	0.15 175	0.16 24	0.14 62	0.20 153	0.17 60
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
rvit_stereo_ft	0.49 84	0.38 316	1.03 274	0.68 359	0.42 278	0.40 25	0.58 317	0.93 67	0.86 129	0.47 54	0.55 59	0.57 101	0.48 110	0.67 51	0.53 202	0.26 312	0.17 236	0.22 199	0.22 272	0.24 264	0.19 107

gcap-zeroshot	0.59 155	0.30 142	1.11 300	0.51 115	0.30 102	0.79 249	0.36 109	1.86 336	0.86 129	0.90 157	0.68 84	1.44 373	0.50 126	0.82 85	0.35 50	0.19 122	0.16 209	0.18 77	0.15 80	0.18 83	0.18 73

AACVNet	0.90 334	0.40 331	0.98 259	0.86 446	0.40 255	0.80 256	0.49 247	1.81 321	0.86 129	1.11 209	1.34 315	1.32 353	0.99 339	4.23 436	0.86 311	0.26 312	0.22 327	0.28 345	0.22 272	0.30 342	0.28 298

SCV_C0	0.48 80	0.29 117	0.88 216	0.46 47	0.31 121	0.46 57	0.31 64	1.67 278	0.87 132	0.40 40	0.52 47	0.54 89	0.29 19	1.27 209	0.34 43	0.18 84	0.14 110	0.17 45	0.14 62	0.20 153	0.18 73

PAM	0.86 317	0.31 174	1.19 333	0.55 185	0.35 206	2.17 469	0.47 230	2.26 432	0.87 132	1.18 255	0.96 149	3.01 488	1.41 431	0.90 116	0.40 105	0.19 122	0.13 46	0.19 101	0.18 152	0.20 153	0.27 282

anonymousdsp2	0.58 143	0.29 117	0.93 238	0.51 115	0.30 102	0.75 226	0.46 219	1.95 361	0.87 132	0.81 135	0.78 111	0.76 160	0.48 110	1.10 174	0.45 144	0.19 122	0.14 110	0.18 77	0.13 41	0.20 153	0.22 186

TANstereo	0.45 56	0.23 21	0.50 32	0.43 23	0.21 7	0.65 182	0.26 36	0.83 42	0.88 135	0.95 170	0.99 164	0.51 74	0.45 90	0.56 18	0.36 66	0.19 122	0.24 365	0.16 24	0.13 41	0.17 54	0.27 282

MGS-Stereo	0.43 48	0.28 96	0.61 72	0.46 47	0.28 72	0.49 73	0.33 79	0.60 10	0.89 136	0.47 54	1.32 306	0.51 74	0.32 33	0.66 50	0.39 89	0.20 164	0.16 209	0.18 77	0.16 113	0.18 83	0.18 73

MyStereo06	0.67 201	0.29 117	1.06 282	0.58 240	0.48 315	0.62 159	0.72 369	2.26 432	0.89 136	1.07 204	1.12 221	1.22 322	0.56 151	0.83 91	0.47 160	0.17 50	0.17 236	0.24 257	0.21 245	0.23 235	0.23 204

RAFT-Test	0.58 143	0.27 84	0.81 169	0.50 101	0.33 173	0.95 321	0.27 41	1.40 223	0.89 136	1.00 180	1.12 221	1.39 365	0.48 110	0.74 62	0.41 114	0.17 50	0.14 110	0.17 45	0.14 62	0.16 35	0.18 73

iRaft-Stereo_20w	0.71 230	0.33 210	1.25 350	0.50 101	0.36 214	0.82 265	0.31 64	3.16 498	0.89 136	1.24 289	1.14 237	0.79 169	0.65 199	1.15 184	0.43 127	0.18 84	0.13 46	0.18 77	0.17 135	0.20 153	0.23 204

KYRaft	0.77 261	0.29 117	0.68 104	0.59 259	0.29 86	0.66 188	0.83 401	1.05 109	0.89 136	1.63 429	2.22 462	1.15 310	0.99 339	1.59 280	0.41 114	0.21 191	0.14 110	0.22 199	0.28 369	0.21 196	1.01 488

EAI-Stereo	0.76 255	0.31 174	0.74 136	0.55 185	0.28 72	0.70 210	1.72 487	2.57 476	0.90 141	0.75 122	3.03 484	0.57 101	0.43 79	1.10 174	0.49 178	0.19 122	0.14 110	0.17 45	0.18 152	0.17 54	0.21 158

ACVNet-DCA	0.59 155	0.34 239	0.63 78	0.60 267	0.27 44	1.16 367	0.51 257	1.58 260	0.91 142	0.60 95	0.80 118	0.47 56	0.87 288	1.48 260	0.35 50	0.21 191	0.13 46	0.25 296	0.15 80	0.23 235	0.25 244

1test111	0.58 143	0.34 239	0.63 78	0.60 267	0.27 44	1.16 367	0.51 257	1.58 260	0.91 142	0.60 95	0.80 118	0.47 56	0.87 288	0.99 139	0.67 262	0.21 191	0.13 46	0.25 296	0.15 80	0.23 235	0.25 244

qqq	0.62 172	0.36 277	0.88 216	0.50 101	0.28 72	0.64 176	0.62 338	1.58 260	0.91 142	0.83 138	0.96 149	0.95 244	0.79 246	0.99 139	0.67 262	0.21 191	0.23 355	0.24 257	0.23 304	0.23 235	0.25 244

GrayStereo	0.83 299	0.28 96	0.62 77	0.66 333	0.37 223	0.76 231	1.79 491	1.19 169	0.91 142	1.98 463	1.89 439	1.07 282	1.76 462	1.43 249	0.50 181	0.20 164	0.15 175	0.19 101	0.21 245	0.18 83	0.41 399

GMM-Stereo	0.75 247	0.27 84	0.66 97	0.56 206	0.34 189	0.71 212	0.97 429	1.09 126	0.91 142	1.37 356	1.79 424	1.11 302	0.79 246	2.08 352	0.48 167	0.19 122	0.12 14	0.25 296	0.25 326	0.21 196	0.78 478

CASS	0.67 201	0.36 277	0.84 196	0.57 228	0.28 72	0.82 265	0.43 181	1.62 273	0.92 147	1.39 364	1.28 294	0.87 202	0.84 266	0.88 108	0.59 235	0.36 414	0.19 283	0.26 317	0.22 272	0.29 327	0.43 411
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.85 312	0.28 96	0.76 146	0.60 267	0.49 321	0.59 144	0.53 274	1.04 105	0.92 147	0.80 130	7.34 517	0.87 202	0.57 154	0.78 80	0.43 127	0.16 19	0.17 236	0.19 101	0.17 135	0.18 83	0.22 186

CRFU-Net	0.90 334	0.42 344	1.10 298	0.69 372	0.59 377	1.76 440	0.84 403	2.33 448	0.92 147	1.45 389	1.20 256	1.62 406	1.25 409	1.38 235	0.94 340	0.28 350	0.23 355	0.22 199	0.19 174	0.24 264	0.27 282

NRIStereo	0.62 172	0.31 174	0.78 155	0.56 206	0.28 72	0.63 167	0.33 79	1.16 161	0.92 147	1.15 236	0.87 132	0.90 220	0.58 171	2.24 367	0.56 220	0.22 225	0.14 110	0.21 169	0.19 174	0.22 216	0.18 73

Prome-Stereo	0.76 255	0.29 117	0.57 51	0.58 240	0.33 173	0.58 143	0.94 424	0.98 82	0.92 147	1.46 392	2.45 473	0.91 224	1.38 426	1.60 285	0.44 131	0.19 122	0.13 46	0.19 101	0.18 152	0.20 153	0.87 484

TestStereo	0.65 188	0.42 344	0.83 187	0.52 134	0.27 44	0.57 132	0.44 200	1.07 114	0.92 147	0.85 145	1.01 171	0.68 137	0.56 151	3.22 418	0.47 160	0.23 247	0.15 175	0.24 257	0.18 152	0.28 310	0.18 73

GES	0.70 224	0.37 298	1.05 280	0.62 288	0.38 235	0.94 315	0.57 310	2.37 451	0.92 147	1.05 196	1.12 221	0.67 135	0.77 231	1.02 149	0.65 257	0.28 350	0.20 296	0.20 135	0.20 203	0.22 216	0.31 338

test_for_model	1.38 425	3.71 530	0.65 92	3.45 523	2.88 521	0.57 132	0.33 79	1.91 348	0.93 154	1.47 393	0.64 75	0.51 74	0.37 54	0.53 13	0.35 50	2.54 509	0.16 209	0.17 45	0.12 24	4.56 530	1.84 506

NF-Stereo	0.82 290	0.33 210	0.83 187	0.65 319	0.31 121	0.63 167	0.43 181	1.35 211	0.93 154	1.30 322	1.02 174	0.81 177	0.57 154	5.37 463	0.55 214	0.26 312	0.14 110	0.24 257	0.20 203	0.20 153	0.30 328

OCTAStereo	0.82 290	0.33 210	0.83 187	0.65 319	0.31 121	0.62 159	0.44 200	1.35 211	0.93 154	1.30 322	1.02 174	0.81 177	0.57 154	5.32 458	0.55 214	0.26 312	0.14 110	0.24 257	0.20 203	0.20 153	0.30 328

DEmStereo	0.98 356	0.25 49	0.85 202	0.49 86	0.33 173	1.02 337	0.55 297	0.97 78	0.93 154	1.41 372	2.13 457	1.01 269	2.01 474	5.62 466	0.78 290	0.19 122	0.15 175	0.20 135	0.20 203	0.18 83	0.25 244

RE-Stereo	0.82 290	0.33 210	0.84 196	0.65 319	0.31 121	0.63 167	0.44 200	1.35 211	0.93 154	1.30 322	1.02 174	0.80 171	0.57 154	5.34 461	0.55 214	0.26 312	0.14 110	0.24 257	0.20 203	0.20 153	0.31 338

TVStereo	0.82 290	0.33 210	0.84 196	0.65 319	0.31 121	0.63 167	0.44 200	1.35 211	0.93 154	1.30 322	1.02 174	0.80 171	0.57 154	5.34 461	0.55 214	0.26 312	0.14 110	0.24 257	0.20 203	0.20 153	0.31 338

DDVS	0.80 279	0.43 348	1.09 293	0.64 312	0.44 293	1.27 387	0.43 181	1.49 240	0.94 160	1.21 274	1.16 245	1.42 367	0.63 191	2.14 358	1.02 356	0.29 365	0.22 327	0.26 317	0.23 304	0.31 349	0.37 380

LoS	0.41 36	0.23 21	0.46 16	0.39 7	0.23 14	0.48 67	0.40 146	1.12 136	0.94 160	0.50 69	0.66 80	0.49 64	0.42 71	0.63 46	0.39 89	0.19 122	0.14 110	0.16 24	0.11 7	0.14 6	0.15 20
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
anonymousa	0.78 265	0.30 142	0.85 202	0.51 115	0.96 469	1.41 408	0.47 230	1.61 270	0.94 160	1.33 336	1.77 422	1.66 412	1.11 383	0.72 60	0.63 248	0.19 122	0.18 266	0.23 233	0.25 326	0.20 153	0.22 186

LCNet	0.73 239	0.30 142	0.58 53	0.58 240	0.31 121	0.68 197	0.53 274	1.09 126	0.94 160	1.19 262	1.34 315	0.96 249	1.32 420	2.50 391	0.46 150	0.19 122	0.13 46	0.21 169	0.25 326	0.28 310	0.69 471

PSM-AAD	0.80 279	0.29 117	0.58 53	0.58 240	0.29 86	0.76 231	1.19 456	1.08 119	0.94 160	1.65 431	1.58 393	0.81 177	2.12 484	1.67 293	0.44 131	0.19 122	0.14 110	0.38 427	0.32 410	0.22 216	0.68 469

EKT-Stereo	0.56 119	0.33 210	0.84 196	0.61 280	0.64 394	0.51 96	0.48 236	1.14 144	0.95 165	0.74 120	0.89 137	0.77 164	0.42 71	1.18 192	0.42 122	0.23 247	0.17 236	0.21 169	0.18 152	0.20 153	0.26 264

ASMatch	0.89 326	0.29 117	0.72 118	0.56 206	0.36 214	0.47 61	0.37 119	1.16 161	0.95 165	1.11 209	3.26 487	0.95 244	0.96 323	4.88 451	0.53 202	0.20 164	0.16 209	0.22 199	0.19 174	0.20 153	0.30 328

SST-Stereo	0.85 312	0.30 142	0.81 169	0.63 298	0.31 121	0.70 210	0.25 28	1.16 161	0.95 165	1.47 393	1.11 217	0.99 258	0.86 279	5.69 467	0.53 202	0.23 247	0.13 46	0.23 233	0.19 174	0.23 235	0.19 107

DN-CSS_ROB	0.67 201	0.36 277	1.36 370	0.59 259	0.41 269	0.54 119	0.45 213	1.30 203	0.95 165	1.05 196	1.47 356	0.69 142	0.64 195	1.80 316	0.60 238	0.19 122	0.15 175	0.25 296	0.23 304	0.22 216	0.23 204

StereoVision	0.67 201	0.37 298	1.02 270	0.60 267	0.41 269	0.50 88	0.41 156	1.32 207	0.96 169	0.73 119	2.48 475	0.82 183	0.57 154	1.06 161	0.50 181	0.26 312	0.28 396	0.29 356	0.28 369	0.37 386	0.22 186

Selective-RAFT	0.55 108	0.29 117	0.85 202	0.58 240	0.28 72	0.91 301	0.34 88	1.00 92	0.96 169	0.59 88	0.64 75	0.80 171	0.76 227	1.34 226	0.51 185	0.21 191	0.15 175	0.17 45	0.15 80	0.19 117	0.19 107

TRStereo	0.67 201	0.71 443	1.06 282	0.77 420	0.68 412	0.53 106	0.38 128	2.52 473	0.96 169	0.81 135	0.84 126	0.87 202	0.39 62	1.16 187	0.46 150	0.24 267	0.17 236	0.23 233	0.24 317	0.18 83	0.20 132

ICVP	0.66 190	0.35 268	0.71 116	0.63 298	0.41 269	0.85 287	0.56 304	1.78 311	0.96 169	0.92 162	1.24 276	0.88 208	0.75 226	0.76 70	0.93 335	0.31 375	0.22 327	0.22 199	0.21 245	0.24 264	0.28 298
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
x	0.59 155	0.34 239	0.79 159	0.51 115	0.32 153	0.69 206	0.46 219	1.64 274	0.97 173	0.86 150	0.86 130	0.83 192	0.74 221	0.75 69	0.70 270	0.21 191	0.22 327	0.22 199	0.20 203	0.21 196	0.24 225

IRAFT_RVC	0.90 334	0.30 142	0.89 220	0.67 347	0.31 121	0.64 176	1.00 434	1.40 223	0.97 173	1.23 285	1.04 186	1.00 264	0.96 323	5.77 470	0.57 223	0.24 267	0.13 46	0.25 296	0.21 245	0.20 153	0.21 158

raftrobust	0.55 108	0.27 84	0.63 78	0.68 359	0.69 415	0.50 88	0.34 88	1.08 119	0.97 173	1.32 331	0.88 135	0.62 120	0.80 253	0.82 85	0.44 131	0.20 164	0.16 209	0.16 24	0.14 62	0.15 20	0.18 73

tg	0.54 105	0.25 49	0.70 113	0.52 134	0.31 121	0.89 295	0.29 53	1.12 136	0.98 176	0.85 145	1.03 181	0.62 120	0.42 71	1.37 231	0.41 114	0.17 50	0.13 46	0.22 199	0.21 245	0.17 54	0.17 60

AIO-Stereo-zeroshot1	1.06 377	0.43 348	3.59 477	0.53 157	0.66 405	0.79 249	0.39 141	2.60 478	0.98 176	0.96 173	4.58 501	2.05 459	0.56 151	0.99 139	0.51 185	0.19 122	0.14 110	0.21 169	0.28 369	0.32 360	0.41 399

RAFT_CTSACE	0.66 190	0.29 117	1.14 310	0.57 228	0.51 336	0.68 197	0.44 200	0.88 61	0.98 176	1.03 192	1.83 431	1.23 326	0.67 205	1.48 260	0.38 85	0.16 19	0.16 209	0.21 169	0.20 203	0.20 153	0.17 60

GMOStereo	0.55 108	0.28 96	0.72 118	0.52 134	0.30 102	0.53 106	0.43 181	1.02 93	0.98 176	1.44 383	1.14 237	0.88 208	0.57 154	0.62 38	0.39 89	0.16 19	0.14 110	0.24 257	0.22 272	0.20 153	0.18 73

error version	0.55 108	0.28 96	0.72 118	0.52 134	0.30 102	0.53 106	0.43 181	1.02 93	0.98 176	1.44 383	1.14 237	0.88 208	0.57 154	0.62 38	0.39 89	0.16 19	0.14 110	0.24 257	0.22 272	0.20 153	0.18 73

test-v	0.55 108	0.28 96	0.72 118	0.52 134	0.30 102	0.53 106	0.43 181	1.02 93	0.98 176	1.44 383	1.14 237	0.88 208	0.57 154	0.62 38	0.39 89	0.16 19	0.14 110	0.24 257	0.22 272	0.20 153	0.18 73

THIR-Stereo	1.02 367	0.29 117	0.73 131	0.51 115	0.29 86	0.94 315	1.31 466	1.08 119	0.98 176	1.35 349	1.91 443	1.16 311	1.54 443	6.37 486	0.79 295	0.20 164	0.14 110	0.21 169	0.22 272	0.19 117	0.25 244

test-2	0.55 108	0.28 96	0.72 118	0.52 134	0.30 102	0.53 106	0.43 181	1.02 93	0.98 176	1.44 383	1.14 237	0.88 208	0.57 154	0.62 38	0.39 89	0.16 19	0.14 110	0.24 257	0.22 272	0.20 153	0.18 73

test-1	0.56 119	0.28 96	1.13 305	0.58 240	0.34 189	0.60 149	0.38 128	1.56 255	0.98 176	0.80 130	1.02 174	0.83 192	0.52 134	0.64 47	0.46 150	0.17 50	0.16 209	0.20 135	0.17 135	0.20 153	0.26 264

RAFT_R40	0.84 305	0.30 142	0.83 187	0.63 298	0.31 121	0.66 188	0.43 181	1.15 156	0.99 185	1.47 393	1.10 210	1.00 264	0.84 266	5.44 464	0.53 202	0.23 247	0.13 46	0.23 233	0.20 203	0.23 235	0.19 107

DRaft	0.81 288	0.26 61	0.77 149	0.47 61	0.31 121	0.95 321	0.52 268	1.13 140	0.99 185	1.78 445	2.01 451	0.80 171	1.71 458	2.64 398	0.74 278	0.19 122	0.14 110	0.20 135	0.20 203	0.18 83	0.24 225

RALCasStereoNet	0.58 143	0.34 239	0.77 149	0.65 319	0.64 394	0.64 176	0.51 257	1.06 111	0.99 185	0.71 113	1.06 194	0.77 164	0.44 85	1.38 235	0.52 193	0.20 164	0.18 266	0.18 77	0.16 113	0.20 153	0.22 186

ac_64	0.86 317	0.32 191	1.02 270	0.74 403	0.60 381	1.04 339	0.53 274	2.20 427	0.99 185	1.23 285	1.11 217	1.96 446	1.06 370	2.01 343	1.01 353	0.30 371	0.22 327	0.24 257	0.23 304	0.22 216	0.22 186

CrosDoStereo	1.56 442	0.26 61	0.78 155	0.51 115	0.29 86	0.66 188	11.86 529	1.18 165	1.00 189	1.35 349	1.76 420	0.99 258	1.83 467	6.64 489	0.83 306	0.19 122	0.15 175	0.20 135	0.22 272	0.18 83	0.25 244

DeepStereo_LL	1.56 442	0.26 61	0.78 155	0.51 115	0.29 86	0.66 188	11.86 529	1.18 165	1.00 189	1.35 349	1.76 420	0.99 258	1.83 467	6.64 489	0.83 306	0.19 122	0.15 175	0.20 135	0.22 272	0.18 83	0.25 244

DeepPruner_ROB	0.79 274	0.55 397	1.14 310	0.61 280	0.46 305	0.78 241	0.54 287	1.83 325	1.00 189	1.42 376	1.27 289	1.23 326	0.77 231	1.56 271	0.89 320	0.35 407	0.28 396	0.27 331	0.26 343	0.32 360	0.34 364

PAM_32	0.87 321	0.30 142	1.08 290	0.56 206	0.32 153	2.10 468	0.36 109	2.26 432	1.01 192	1.13 220	1.05 193	3.14 493	1.47 438	1.00 143	0.42 122	0.19 122	0.14 110	0.20 135	0.18 152	0.19 117	0.25 244

Anonymous_2	1.37 424	0.56 401	0.94 245	0.57 228	0.62 391	1.04 339	0.65 347	1.82 323	1.01 192	1.00 180	0.79 113	1.42 367	1.27 412	1.06 161	0.83 306	0.62 477	0.67 498	1.05 498	9.88 538	1.09 492	0.55 445

AAGNet	1.84 462	0.30 142	0.79 159	0.66 333	0.32 153	0.65 182	0.50 255	1.02 93	1.01 192	1.47 393	1.21 262	0.99 258	1.16 391	2.76 405	22.69 539	0.24 267	0.13 46	0.22 199	0.20 203	0.24 264	0.16 41

PFNet	0.92 342	0.28 96	1.20 337	0.68 359	0.32 153	0.62 159	0.55 297	1.27 196	1.01 192	1.47 393	1.09 208	0.97 252	0.68 209	6.58 488	0.59 235	0.21 191	0.13 46	0.24 257	0.19 174	0.20 153	0.20 132

mmm	0.68 214	0.37 298	0.91 233	0.54 172	0.34 189	0.86 288	0.58 317	1.72 301	1.02 196	1.13 220	1.41 342	0.83 192	0.78 238	0.95 132	0.67 262	0.22 225	0.20 296	0.29 356	0.26 343	0.27 294	0.27 282

4D-IteraStereo	0.50 94	0.26 61	0.84 196	0.51 115	0.49 321	0.64 176	0.31 64	0.91 66	1.02 196	1.05 196	0.72 99	0.76 160	0.32 33	0.69 55	0.40 105	0.18 84	0.11 3	0.23 233	0.20 203	0.19 117	0.16 41

raft+_RVC	0.56 119	0.29 117	0.61 72	0.65 319	0.56 364	0.53 106	0.53 274	1.40 223	1.02 196	0.78 127	1.04 186	0.70 145	0.55 146	1.00 143	0.49 178	0.18 84	0.16 209	0.19 101	0.19 174	0.18 83	0.17 60

ToySt	0.73 239	0.35 268	1.64 398	0.54 172	0.37 223	0.92 308	0.81 396	1.21 178	1.03 199	0.86 150	1.12 221	1.31 349	1.01 348	1.04 153	0.88 317	0.19 122	0.20 296	0.24 257	0.24 317	0.27 294	0.28 298

test-3	0.56 119	0.24 35	0.82 178	0.50 101	0.29 86	0.57 132	0.34 88	1.09 126	1.03 199	1.33 336	0.69 89	0.87 202	0.45 90	1.68 295	0.39 89	0.17 50	0.12 14	0.20 135	0.17 135	0.17 54	0.16 41

test_1	0.56 119	0.24 35	0.82 178	0.50 101	0.29 86	0.57 132	0.34 88	1.09 126	1.03 199	1.28 315	0.69 89	0.87 202	0.45 90	1.67 293	0.39 89	0.17 50	0.12 14	0.20 135	0.17 135	0.17 54	0.16 41

HHNet	0.64 184	0.28 96	0.69 110	0.45 37	0.46 305	0.50 88	0.57 310	1.13 140	1.03 199	1.26 305	2.21 461	0.70 145	0.59 175	1.10 174	0.51 185	0.21 191	0.13 46	0.23 233	0.19 174	0.20 153	0.31 338

LMCR-Stereo	0.87 321	0.50 378	0.99 261	0.80 425	0.43 283	1.32 391	0.55 297	2.79 491	1.03 199	1.55 413	1.49 360	0.74 156	1.01 348	1.76 306	0.99 348	0.30 371	0.17 236	0.22 199	0.18 152	0.31 349	0.22 186

PMTNet	0.47 74	0.22 9	0.43 11	0.39 7	0.24 18	0.71 212	0.26 36	0.78 30	1.03 199	0.65 104	0.69 89	0.55 92	0.48 110	0.90 116	0.36 66	0.99 491	0.13 46	0.15 6	0.10 1	0.15 20	0.15 20

rvit_stereo_0081	0.46 65	0.34 239	0.72 118	0.56 206	0.35 206	0.41 32	0.44 200	0.74 21	1.04 205	0.49 64	0.52 47	0.51 74	0.49 121	0.86 100	0.47 160	0.25 287	0.20 296	0.22 199	0.19 174	0.26 288	0.19 107

rvit_stereo_0082	0.46 65	0.34 239	0.72 118	0.56 206	0.35 206	0.41 32	0.44 200	0.74 21	1.04 205	0.49 64	0.52 47	0.51 74	0.49 121	0.86 100	0.47 160	0.25 287	0.20 296	0.22 199	0.19 174	0.26 288	0.19 107

BUS	0.78 265	0.34 239	0.77 149	0.55 185	0.45 297	2.30 475	0.42 164	2.65 481	1.04 205	1.25 292	1.12 221	1.02 271	0.70 216	0.94 124	0.75 281	0.25 287	0.18 266	0.25 296	0.22 272	0.23 235	0.24 225

RAFT+CT+SA	0.63 181	0.30 142	0.73 131	0.69 372	0.37 223	0.40 25	0.55 297	1.93 357	1.04 205	0.72 117	1.23 272	0.62 120	0.69 213	1.69 299	0.42 122	0.19 122	0.13 46	0.22 199	0.22 272	0.21 196	0.19 107

BSDual-CNN	0.75 247	0.34 239	0.77 149	0.55 185	0.45 297	1.25 384	0.66 350	2.65 481	1.04 205	1.25 292	1.12 221	1.11 302	0.77 231	0.94 124	0.76 284	0.25 287	0.18 266	0.25 296	0.22 272	0.23 235	0.24 225

psmg	0.75 247	0.34 239	0.77 149	0.52 134	0.45 297	1.46 413	0.73 372	2.15 411	1.04 205	1.25 292	1.33 311	1.11 302	0.77 231	0.94 124	0.76 284	0.25 287	0.20 296	0.25 296	0.26 343	0.23 235	0.24 225

rvit_stereo_0083	0.49 84	0.34 239	0.85 202	0.57 228	0.36 214	0.49 73	0.43 181	0.73 19	1.05 211	0.50 69	0.57 65	0.55 92	0.50 126	0.92 120	0.50 181	0.25 287	0.25 377	0.24 257	0.20 203	0.25 276	0.19 107

DCVSM-stereo	0.75 247	0.36 277	0.82 178	0.58 240	0.43 283	0.78 241	0.42 164	1.30 203	1.05 211	1.79 446	1.04 186	1.60 401	1.08 374	1.12 179	0.86 311	0.25 287	0.27 391	0.29 356	0.24 317	0.30 342	0.37 380

test_sample1	0.67 201	0.32 191	0.90 229	0.54 172	0.33 173	0.76 231	0.48 236	1.75 306	1.06 213	0.95 170	0.99 164	0.91 224	1.10 380	1.25 202	0.79 295	0.22 225	0.19 283	0.21 169	0.20 203	0.21 196	0.25 244

rafts_anoy	0.55 108	0.32 191	0.66 97	0.72 389	0.61 387	0.53 106	0.40 146	1.24 187	1.06 213	0.85 145	0.83 125	0.67 135	0.53 136	0.77 72	0.55 214	0.20 164	0.15 175	0.25 296	0.26 343	0.22 216	0.21 158

riskmin	0.62 172	0.29 117	0.73 131	0.50 101	0.34 189	0.86 288	0.44 200	1.74 304	1.07 215	0.76 124	0.76 105	1.19 315	1.01 348	0.84 94	0.60 238	0.20 164	0.16 209	0.24 257	0.16 113	0.24 264	0.29 312

PSMNet-ADL	0.75 247	0.36 277	0.69 110	0.71 384	0.47 313	1.13 357	0.46 219	1.47 237	1.07 215	0.85 145	1.18 251	1.31 349	0.94 316	1.56 271	1.06 360	0.34 397	0.22 327	0.22 199	0.23 304	0.27 294	0.36 376

DMCA-RVC	0.83 299	0.46 359	2.19 440	0.68 359	0.49 321	0.84 280	0.48 236	1.44 230	1.07 215	1.56 415	1.04 186	1.29 344	0.86 279	1.49 267	0.92 332	0.27 333	0.22 327	0.35 410	0.28 369	0.32 360	0.28 298

MM-Stereo_test3	0.53 102	0.26 61	0.60 66	0.56 206	0.73 422	0.49 73	0.53 274	1.31 205	1.08 218	0.64 103	0.97 158	0.61 117	0.42 71	0.82 85	0.40 105	0.21 191	0.18 266	0.20 135	0.16 113	0.19 117	0.21 158

Any-RAFT	0.55 108	0.27 84	0.49 27	0.50 101	0.27 44	0.98 332	0.25 28	1.71 298	1.08 218	0.90 157	0.99 164	1.13 306	0.46 98	0.74 62	0.35 50	0.19 122	0.13 46	0.17 45	0.13 41	0.16 35	0.19 107

IER	0.74 243	0.33 210	1.25 350	0.50 101	0.53 347	1.32 391	0.55 297	1.31 205	1.08 218	1.30 322	1.34 315	1.11 302	1.10 380	1.05 156	0.81 304	0.20 164	0.17 236	0.21 169	0.21 245	0.20 153	0.21 158

iRaft-Stereo_5w	0.89 326	0.31 174	1.04 275	0.56 206	0.47 313	0.47 61	0.68 355	1.19 169	1.08 218	0.80 130	1.35 320	1.46 379	0.90 300	5.11 454	1.16 370	0.18 84	0.15 175	0.22 199	0.19 174	0.21 196	0.24 225

test_3	0.57 131	0.24 35	0.87 211	0.55 185	0.30 102	0.60 149	0.40 146	1.07 114	1.08 218	1.20 267	0.68 84	0.92 232	0.43 79	1.68 295	0.40 105	0.16 19	0.13 46	0.22 199	0.19 174	0.21 196	0.17 60

IIG-Stereo	0.97 353	0.34 239	0.80 164	0.90 459	0.33 173	0.61 156	0.26 36	1.27 196	1.08 218	1.69 437	1.37 325	1.44 373	0.74 221	6.94 495	0.53 202	0.21 191	0.14 110	0.23 233	0.18 152	0.20 153	0.15 20

ARAFT	0.82 290	0.40 331	1.77 408	0.53 157	0.31 121	0.89 295	0.81 396	2.32 442	1.08 218	1.66 434	1.25 278	1.04 275	0.64 195	1.91 329	0.52 193	0.20 164	0.15 175	0.28 345	0.27 359	0.17 54	0.18 73

HITNet	0.71 230	0.42 344	1.07 287	0.52 134	0.25 28	1.05 342	0.48 236	2.12 397	1.08 218	1.21 274	1.23 272	0.91 224	0.84 266	0.90 116	0.91 328	0.17 50	0.12 14	0.21 169	0.17 135	0.29 327	0.18 73
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
MM-Stereo_test1	0.51 97	0.26 61	0.59 59	0.53 157	0.31 121	0.50 88	0.53 274	1.06 111	1.09 226	0.88 152	0.70 93	0.54 89	0.59 175	1.18 192	0.35 50	0.19 122	0.17 236	0.20 135	0.17 135	0.20 153	0.18 73

Pruner-Stereo	0.64 184	0.31 174	0.79 159	0.66 333	0.31 121	0.61 156	0.42 164	1.22 180	1.09 226	1.53 407	1.09 208	0.94 240	0.55 146	1.37 231	0.56 220	0.25 287	0.14 110	0.24 257	0.21 245	0.21 196	0.25 244

RALAANet	0.62 172	0.37 298	0.97 257	0.66 333	0.50 326	0.67 193	0.31 64	1.27 196	1.09 226	1.11 209	1.17 248	0.88 208	0.46 98	1.27 209	0.45 144	0.20 164	0.15 175	0.21 169	0.18 152	0.27 294	0.19 107

DMCA	0.71 230	0.36 277	1.17 327	0.53 157	0.45 297	0.84 280	0.46 219	1.52 243	1.09 226	1.20 267	1.12 221	1.21 318	0.74 221	0.87 105	1.09 363	0.25 287	0.20 296	0.27 331	0.19 174	0.24 264	0.29 312

DFGA-Net	0.77 261	0.47 364	1.75 406	0.55 185	0.46 305	0.83 272	0.44 200	1.38 217	1.10 230	1.05 196	1.20 256	0.70 145	0.58 171	2.27 370	1.31 391	0.19 122	0.17 236	0.24 257	0.24 317	0.28 310	0.30 328

WCG-NET（raft）	0.46 65	0.23 21	0.59 59	0.42 17	0.24 18	0.50 88	0.35 100	0.76 25	1.10 230	0.72 117	0.76 105	0.91 224	0.50 126	0.88 108	0.40 105	0.16 19	0.13 46	0.15 6	0.14 62	0.15 20	0.17 60

test_sample2	0.67 201	0.31 174	0.89 220	0.54 172	0.29 86	0.80 256	0.63 343	1.83 325	1.10 230	0.93 165	1.06 194	0.94 240	0.92 311	1.24 201	0.59 235	0.23 247	0.20 296	0.22 199	0.21 245	0.24 264	0.25 244

DisPM	0.68 214	0.30 142	0.85 202	0.66 333	0.35 206	0.60 149	0.44 200	1.10 132	1.10 230	1.56 415	1.10 210	0.80 171	0.58 171	2.37 380	0.46 150	0.25 287	0.14 110	0.23 233	0.21 245	0.20 153	0.26 264

hknet	0.82 290	0.34 239	1.15 312	0.55 185	0.39 244	1.25 384	0.66 350	2.65 481	1.10 230	1.25 292	1.12 221	1.58 400	0.85 271	1.41 242	0.79 295	0.23 247	0.18 266	0.25 296	0.22 272	0.23 235	0.24 225

IPLG	0.72 236	0.29 117	1.12 304	0.53 157	0.44 293	0.79 249	0.33 79	1.35 211	1.10 230	1.32 331	1.11 217	0.52 81	0.54 143	3.13 414	0.71 273	0.17 50	0.14 110	0.20 135	0.17 135	0.18 83	0.21 158

ACRE	0.66 190	0.37 298	1.27 353	0.60 267	0.50 326	0.74 221	0.47 230	1.26 192	1.10 230	1.40 370	1.56 387	0.62 120	0.46 98	0.88 108	0.78 290	0.24 267	0.15 175	0.19 101	0.16 113	0.19 117	0.29 312

FACV-RUCA	0.66 190	0.36 277	0.89 220	0.63 298	0.65 399	0.84 280	0.41 156	1.67 278	1.11 237	0.91 159	1.14 237	0.63 125	0.77 231	0.84 94	0.54 211	0.28 350	0.19 283	0.47 455	0.22 272	0.36 380	0.29 312

RAFT-Stereo-weight	0.49 84	0.26 61	0.58 53	0.49 86	0.28 72	0.61 156	0.34 88	1.16 161	1.11 237	1.06 202	0.79 113	0.75 158	0.28 16	0.79 81	0.42 122	0.16 19	0.13 46	0.17 45	0.15 80	0.16 35	0.18 73

CIPLG	0.67 201	0.37 298	1.17 327	0.60 267	0.51 336	0.75 226	0.48 236	1.26 192	1.11 237	1.43 380	1.58 393	0.64 128	0.48 110	0.94 124	0.78 290	0.24 267	0.15 175	0.19 101	0.16 113	0.19 117	0.29 312

OMP-Stereo	0.95 348	0.35 268	0.79 159	0.92 461	0.32 153	0.49 73	0.35 100	1.22 180	1.11 237	1.58 419	1.12 221	1.44 373	0.69 213	6.92 494	0.51 185	0.20 164	0.15 175	0.24 257	0.19 174	0.21 196	0.16 41

SFCPSM	0.74 243	0.30 142	1.06 282	0.52 134	0.39 244	1.36 399	0.64 345	2.42 457	1.11 237	1.18 255	1.21 262	0.81 177	0.78 238	1.08 166	0.57 223	0.22 225	0.17 236	0.22 199	0.24 317	0.23 235	0.21 158

ACVNet	0.66 190	0.33 210	0.74 136	0.55 185	0.37 223	0.80 256	0.47 230	1.46 234	1.11 237	1.01 185	1.31 301	1.07 282	0.91 303	0.82 85	1.09 363	0.22 225	0.19 283	0.21 169	0.18 152	0.23 235	0.19 107

acv_ft	0.78 265	0.33 210	1.10 298	0.73 397	0.86 454	1.23 382	0.57 310	1.65 277	1.11 237	1.31 328	1.31 301	1.07 282	0.91 303	0.82 85	1.35 401	0.22 225	0.19 283	0.21 169	0.18 152	0.22 216	0.19 107

Reg-Stereo(zero)	0.46 65	0.23 21	0.50 32	0.45 37	0.25 28	0.41 32	0.27 41	0.80 33	1.12 244	0.93 165	0.79 113	0.91 224	0.46 98	0.74 62	0.44 131	0.15 7	0.13 46	0.15 6	0.12 24	0.15 20	0.18 73

RAFT-RH_RVC	1.04 370	0.26 61	0.76 146	0.53 157	0.29 86	0.80 256	0.32 72	0.85 49	1.12 244	2.04 466	4.63 503	1.03 274	0.57 154	5.93 473	0.52 193	0.20 164	0.13 46	0.26 317	0.20 203	0.16 35	0.19 107

UNet	0.86 317	0.36 277	1.52 388	0.62 288	0.74 426	1.56 422	0.49 247	1.55 252	1.12 244	1.28 315	1.10 210	1.52 391	1.10 380	1.69 299	1.14 368	0.24 267	0.18 266	0.25 296	0.21 245	0.25 276	0.25 244

Gwc-CoAtRS	0.55 108	0.27 84	0.73 131	0.49 86	0.30 102	0.63 167	0.25 28	1.38 217	1.12 244	1.05 196	1.02 174	1.10 297	0.55 146	0.72 60	0.44 131	0.17 50	0.14 110	0.17 45	0.15 80	0.16 35	0.17 60

FENet	0.62 172	0.30 142	0.68 104	0.57 228	0.33 173	0.82 265	0.40 146	1.41 227	1.12 244	1.03 192	0.87 132	0.98 253	0.84 266	1.00 143	0.70 270	0.23 247	0.16 209	0.23 233	0.20 203	0.22 216	0.24 225

FADNet_RVC	0.88 324	0.56 401	2.15 437	0.57 228	0.43 283	1.17 374	0.46 219	1.68 281	1.12 244	0.91 159	1.24 276	0.91 224	0.94 316	2.22 364	1.20 375	0.28 350	0.22 327	0.32 384	0.28 369	0.46 430	0.42 407

SQANet	1.38 425	0.95 468	1.37 373	1.89 504	1.47 500	1.44 412	0.81 396	1.89 344	1.13 250	1.34 343	1.26 280	1.28 343	1.02 356	1.64 289	0.91 328	2.55 510	0.35 442	1.47 502	0.56 477	2.48 504	1.74 504

CBFPSM	0.95 348	0.37 298	2.10 433	0.51 115	0.39 244	1.73 436	0.87 412	1.59 265	1.13 250	1.11 209	1.00 169	2.34 470	1.64 452	1.42 247	1.44 409	0.19 122	0.18 266	0.20 135	0.20 203	0.22 216	0.36 376

NINENet	0.81 288	0.40 331	0.89 220	0.65 319	0.53 347	2.30 475	0.42 164	2.12 397	1.13 250	1.20 267	1.27 289	1.02 271	0.70 216	1.26 206	0.75 281	0.29 365	0.24 365	0.31 373	0.21 245	0.27 294	0.26 264

IPLGR_C	0.67 201	0.38 316	1.20 337	0.60 267	0.50 326	0.75 226	0.48 236	1.28 200	1.13 250	1.42 376	1.57 391	0.62 120	0.48 110	0.85 98	0.80 302	0.24 267	0.15 175	0.19 101	0.16 113	0.19 117	0.29 312

RAFT-Stereo + iAFF	0.56 119	0.28 96	0.81 169	0.45 37	0.25 28	0.40 25	0.34 88	1.12 136	1.13 250	1.35 349	1.58 393	0.80 171	0.67 205	0.71 59	0.43 127	0.14 2	0.11 3	0.18 77	0.17 135	0.18 83	0.16 41

BEATNet_4x	0.82 290	0.54 393	2.02 427	0.56 206	0.28 72	1.04 339	0.55 297	2.14 406	1.13 250	1.24 289	1.26 280	1.00 264	0.94 316	1.13 181	1.23 383	0.21 191	0.14 110	0.24 257	0.20 203	0.37 386	0.23 204

Former-RAFT_DAM_RVC	0.47 74	0.38 316	0.75 141	0.48 73	0.37 223	0.67 193	0.35 100	0.82 41	1.14 256	0.61 99	0.64 75	0.39 28	0.39 62	0.74 62	0.39 89	0.20 164	0.17 236	0.22 199	0.18 152	0.24 264	0.20 132

test_5	0.70 224	0.32 191	0.99 261	0.69 372	0.50 326	0.89 295	0.51 257	1.88 342	1.14 256	0.78 127	1.13 232	1.04 275	0.89 297	1.59 280	0.46 150	0.19 122	0.14 110	0.23 233	0.22 272	0.22 216	0.20 132

MIPNet	0.60 163	0.31 174	1.07 287	0.51 115	0.34 189	0.68 197	0.40 146	1.67 278	1.14 256	1.11 209	0.93 144	0.60 111	0.78 238	0.77 72	0.58 228	0.18 84	0.14 110	0.19 101	0.16 113	0.18 83	0.21 158

MaskLacGwcNet_RVC	1.17 399	1.06 473	1.28 356	0.88 451	0.69 415	1.92 456	0.92 419	1.71 298	1.14 256	1.17 244	1.26 280	1.49 384	0.80 253	2.04 346	0.86 311	2.02 504	0.34 435	0.79 488	0.36 435	1.38 498	1.33 500

STTStereo	0.82 290	0.53 390	1.53 391	0.68 359	0.56 364	0.88 293	0.56 304	1.57 258	1.14 256	1.39 364	1.10 210	1.26 337	0.84 266	1.49 267	0.90 324	0.29 365	0.28 396	0.33 395	0.40 445	0.33 366	0.37 380

ISRNet	0.83 299	0.35 268	1.31 360	0.84 440	0.65 399	0.60 149	0.41 156	1.28 200	1.15 261	1.61 424	1.55 381	1.34 356	0.77 231	1.33 225	0.98 347	0.40 427	0.34 435	0.43 444	0.38 442	0.34 374	0.49 426

trnet	0.40 31	0.23 21	0.40 3	0.37 1	0.20 2	0.53 106	0.29 53	0.81 36	1.15 261	0.59 88	0.72 99	0.53 85	0.43 79	0.56 18	0.37 79	0.18 84	0.13 46	0.15 6	0.10 1	0.14 6	0.14 8

APVNet	1.11 390	0.59 407	1.95 424	0.87 449	0.77 435	1.90 454	0.82 400	2.03 380	1.15 261	1.14 234	1.43 347	1.55 395	1.12 389	3.03 411	1.62 431	0.32 382	0.34 435	0.42 443	0.36 435	0.36 380	0.41 399

CREStereo	0.40 31	0.24 35	0.40 3	0.37 1	0.22 11	0.52 102	0.29 53	0.81 36	1.15 261	0.59 88	0.72 99	0.51 74	0.42 71	0.57 23	0.37 79	0.19 122	0.13 46	0.15 6	0.10 1	0.14 6	0.15 20
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
GANet-RSSM	0.78 265	0.31 174	0.90 229	0.67 347	0.58 371	0.80 256	0.62 338	2.04 383	1.15 261	1.11 209	1.27 289	1.26 337	1.18 401	1.68 295	0.74 278	0.26 312	0.21 312	0.22 199	0.22 272	0.23 235	0.23 204

UCFNet_RVC	0.72 236	0.37 298	0.59 59	0.66 333	0.41 269	0.89 295	0.68 355	1.78 311	1.15 261	1.01 185	1.20 256	1.22 322	0.95 321	1.07 163	0.66 261	0.28 350	0.21 312	0.34 403	0.31 403	0.33 366	0.29 312

PSMNet_ROB	0.95 348	0.57 406	1.45 377	0.75 411	0.64 394	1.28 388	1.12 445	1.84 327	1.15 261	1.16 240	1.29 298	1.44 373	0.89 297	1.74 304	1.70 441	0.33 388	0.25 377	0.37 423	0.39 443	0.36 380	0.32 347

WCG-NET	0.43 48	0.23 21	0.58 53	0.42 17	0.26 41	0.46 57	0.32 72	0.77 26	1.16 268	0.77 125	0.75 104	0.58 103	0.44 85	0.62 38	0.38 85	0.16 19	0.12 14	0.16 24	0.14 62	0.15 20	0.14 8

GMStereo_Zeroshot	0.70 224	0.64 425	1.11 300	0.65 319	0.38 235	0.84 280	0.37 119	1.09 126	1.16 268	1.14 234	1.07 197	1.26 337	0.55 146	1.23 200	0.65 257	0.34 397	0.17 236	0.31 373	0.18 152	0.57 455	0.23 204

iinet-f	1.04 370	0.50 378	4.24 485	0.58 240	0.43 283	1.78 445	0.70 365	1.29 202	1.16 268	1.25 292	1.42 343	1.57 399	1.42 432	1.47 258	1.70 441	0.26 312	0.23 355	0.20 135	0.20 203	0.26 288	0.26 264

CSP-Net	1.00 362	0.41 341	0.99 261	0.56 206	0.43 283	1.62 428	0.76 377	2.16 413	1.16 268	1.33 336	1.22 264	1.32 353	0.89 297	4.67 447	0.93 335	0.35 407	0.24 365	0.20 135	0.20 203	0.23 235	0.30 328

GANet-ADL	0.63 181	0.38 316	0.82 178	0.67 347	0.41 269	0.68 197	0.51 257	1.64 274	1.16 268	0.98 175	1.10 210	0.90 220	0.58 171	0.81 84	0.63 248	0.27 333	0.18 266	0.18 77	0.16 113	0.23 235	0.27 282

rvit_stereo_0075_2	0.66 190	0.47 364	1.21 342	0.67 347	0.66 405	0.53 106	0.48 236	1.24 187	1.17 273	0.77 125	0.91 140	0.78 168	0.59 175	1.05 156	0.63 248	0.37 417	0.28 396	0.40 437	0.31 403	0.38 392	0.34 364

SACVNet	0.89 326	0.51 382	1.08 290	0.83 436	0.58 371	0.83 272	0.78 381	1.84 327	1.17 273	1.39 364	1.33 311	1.25 331	1.01 348	2.31 374	0.92 332	0.35 407	0.26 383	0.31 373	0.29 387	0.35 376	0.48 422

CFNet-RSSM	0.57 131	0.25 49	0.76 146	0.49 86	0.28 72	0.59 144	0.27 41	1.89 344	1.17 273	1.09 206	0.95 147	1.06 279	0.53 136	0.74 62	0.41 114	0.17 50	0.13 46	0.17 45	0.15 80	0.16 35	0.16 41

psm_up	0.83 299	0.37 298	0.88 216	0.68 359	0.59 377	1.05 342	0.92 419	1.68 281	1.17 273	1.41 372	1.22 264	1.30 347	1.31 418	1.39 237	0.89 320	0.27 333	0.30 409	0.31 373	0.27 359	0.28 310	0.28 298

CFNet-ft	0.78 265	0.36 277	0.74 136	0.67 347	0.56 364	0.86 288	0.54 287	1.46 234	1.17 273	1.01 185	1.28 294	1.68 416	1.03 358	1.57 273	0.95 342	0.27 333	0.21 312	0.33 395	0.26 343	0.31 349	0.26 264

CFNet_RVC	0.78 265	0.36 277	0.74 136	0.67 347	0.56 364	0.86 288	0.54 287	1.46 234	1.17 273	1.01 185	1.28 294	1.68 416	1.03 358	1.57 273	0.95 342	0.27 333	0.21 312	0.33 395	0.26 343	0.31 349	0.26 264

H2IRNET	0.57 131	0.28 96	0.75 141	0.49 86	0.35 206	0.40 25	0.27 41	1.03 100	1.18 279	0.62 101	1.26 280	1.07 282	0.85 271	1.02 149	0.64 252	0.20 164	0.16 209	0.23 233	0.25 326	0.22 216	0.20 132

IPLGR	0.62 172	0.28 96	1.32 363	0.50 101	0.29 86	0.65 182	0.34 88	1.47 237	1.19 280	1.21 274	1.07 197	0.70 145	0.65 199	1.05 156	0.55 214	0.18 84	0.15 175	0.20 135	0.17 135	0.21 196	0.20 132

TransformOpticalFlow	0.97 353	0.30 142	0.96 256	0.54 172	0.31 121	0.65 182	0.54 287	1.87 337	1.19 280	1.12 217	1.44 350	1.34 356	0.98 336	6.68 491	0.44 131	0.19 122	0.12 14	0.21 169	0.19 174	0.18 83	0.23 204

PSMNet-RSSM	0.78 265	0.32 191	0.89 220	0.65 319	0.43 283	0.73 219	0.58 317	2.14 406	1.19 280	1.18 255	1.38 330	1.31 349	1.07 373	1.43 249	0.82 305	0.28 350	0.21 312	0.27 331	0.29 387	0.25 276	0.26 264

PS-NSSS	1.02 367	0.62 421	1.17 327	0.61 280	0.58 371	0.91 301	0.79 389	2.02 376	1.19 280	1.17 244	1.68 410	1.00 264	0.85 271	4.43 441	0.86 311	0.38 419	0.31 414	0.52 463	0.32 410	0.52 442	0.45 416

G2L-Stereo	0.84 305	0.35 268	1.15 312	0.63 298	0.43 283	0.78 241	0.69 358	1.69 290	1.20 284	1.36 354	1.18 251	1.43 372	0.78 238	2.47 390	1.26 387	0.25 287	0.20 296	0.26 317	0.21 245	0.20 153	0.27 282

gwcnet-sp	0.80 279	0.37 298	1.94 420	0.62 288	0.45 297	1.38 400	0.53 274	1.68 281	1.20 284	1.37 356	1.08 204	0.93 234	0.82 258	1.45 253	0.79 295	0.22 225	0.22 327	0.22 199	0.21 245	0.23 235	0.25 244

scenet	0.80 279	0.37 298	1.94 420	0.62 288	0.45 297	1.38 400	0.53 274	1.68 281	1.20 284	1.37 356	1.08 204	0.93 234	0.82 258	1.45 253	0.79 295	0.22 225	0.22 327	0.22 199	0.21 245	0.23 235	0.25 244

ssnet	0.80 279	0.37 298	1.94 420	0.62 288	0.45 297	1.38 400	0.53 274	1.68 281	1.20 284	1.37 356	1.08 204	0.93 234	0.82 258	1.45 253	0.79 295	0.22 225	0.22 327	0.22 199	0.21 245	0.23 235	0.25 244

DDUNet	1.56 442	2.70 524	1.35 365	1.79 501	1.88 504	1.82 447	0.91 417	1.84 327	1.20 284	1.40 370	1.79 424	1.62 406	1.17 394	1.59 280	1.22 380	1.11 497	0.76 502	2.38 512	0.94 500	2.12 500	1.53 502

AFF-stereo	0.60 163	0.28 96	0.72 118	0.48 73	0.29 86	0.34 13	0.37 119	1.22 180	1.20 284	1.21 274	1.59 397	1.10 297	0.70 216	1.01 146	0.44 131	0.14 2	0.12 14	0.19 101	0.20 203	0.18 83	0.15 20

UPFNet	0.84 305	0.34 239	1.09 293	0.62 288	0.74 426	1.25 384	0.78 381	1.69 290	1.20 284	1.39 364	1.13 232	1.30 347	0.87 288	1.73 303	1.22 380	0.24 267	0.26 383	0.24 257	0.23 304	0.26 288	0.20 132

ACV-stereo	1.00 362	0.55 397	1.47 379	0.59 259	0.42 278	2.38 479	0.58 317	1.20 173	1.21 291	0.83 138	1.01 171	3.36 495	2.10 480	1.64 289	1.17 371	0.28 350	0.22 327	0.23 233	0.22 272	0.29 327	0.35 373

GCST	1.13 392	1.50 497	1.17 327	1.74 500	1.17 488	1.29 389	0.30 59	1.55 252	1.21 291	1.31 328	0.97 158	0.99 258	0.48 110	2.38 381	0.54 211	1.24 501	0.70 501	1.31 501	0.86 498	1.03 489	0.92 486

LL-Strereo	1.42 431	0.44 355	2.02 427	0.62 288	1.07 476	0.73 219	0.65 347	2.02 376	1.21 291	1.60 423	1.62 399	2.02 452	2.10 480	9.67 522	1.07 361	0.22 225	0.20 296	0.27 331	0.24 317	0.23 235	0.33 356

AASNet	0.80 279	0.39 325	1.16 326	0.84 440	0.80 443	1.14 360	0.59 323	2.12 397	1.21 291	1.26 305	1.26 280	0.93 234	0.77 231	0.84 94	1.23 383	0.28 350	0.24 365	0.24 257	0.20 203	0.28 310	0.27 282

GEStereo_RVC	0.93 347	0.40 331	1.15 312	0.67 347	0.50 326	0.95 321	0.78 381	2.73 486	1.21 291	1.20 267	1.12 221	1.25 331	0.91 303	3.21 417	0.95 342	0.31 375	0.20 296	0.23 233	0.20 203	0.28 310	0.31 338

HCRNet	0.72 236	0.40 331	0.86 209	0.61 280	0.57 368	0.75 226	0.35 100	1.39 221	1.21 291	1.11 209	0.99 164	1.01 269	0.76 227	2.18 362	0.73 274	0.28 350	0.19 283	0.28 345	0.23 304	0.25 276	0.26 264

DANet	1.16 397	0.64 425	1.52 388	0.88 451	0.74 426	1.52 417	0.52 268	1.68 281	1.21 291	1.81 447	1.55 381	2.02 452	1.11 383	3.30 422	2.28 460	0.34 397	0.31 414	0.40 437	0.30 399	0.46 430	0.54 440
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NLCA_NET_v2_RVC	0.84 305	0.46 359	1.40 375	0.69 372	0.61 387	0.95 321	0.52 268	1.68 281	1.21 291	1.39 364	1.15 243	1.42 367	0.88 294	1.78 309	0.93 335	0.26 312	0.23 355	0.27 331	0.27 359	0.30 342	0.39 391
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
test_sample8	2.29 483	0.51 382	1.35 365	0.58 240	0.40 255	1.07 346	0.80 392	2.03 380	1.22 299	2.28 475	1.33 311	4.98 510	2.51 494	2.46 385	8.57 508	0.59 474	12.85 541	0.62 481	0.67 488	0.45 423	0.48 422

TestStereo1	0.66 190	0.29 117	0.95 249	0.82 432	0.32 153	0.47 61	0.43 181	1.52 243	1.22 299	0.99 176	1.32 306	0.65 129	0.76 227	1.78 309	0.44 131	0.20 164	0.16 209	0.22 199	0.19 174	0.21 196	0.20 132

SA-5K	0.66 190	0.29 117	0.95 249	0.82 432	0.32 153	0.47 61	0.43 181	1.52 243	1.22 299	0.99 176	1.32 306	0.65 129	0.76 227	1.78 309	0.44 131	0.20 164	0.16 209	0.22 199	0.19 174	0.21 196	0.20 132

cf-r	0.79 274	0.32 191	1.06 282	0.57 228	0.64 394	0.78 241	0.51 257	2.04 383	1.22 299	1.20 267	1.27 289	1.53 392	0.91 303	1.47 258	0.94 340	0.25 287	0.19 283	0.22 199	0.23 304	0.19 117	0.21 158

rvit_105_1	0.76 255	0.54 393	1.27 353	0.80 425	0.49 321	0.74 221	0.86 409	1.39 221	1.23 303	1.00 180	0.80 118	0.93 234	0.78 238	1.29 213	0.78 290	0.43 436	0.36 446	0.36 420	0.42 449	0.30 342	0.36 376

test_sample5	0.75 247	0.36 277	1.04 275	0.55 185	0.31 121	0.84 280	0.53 274	2.12 397	1.23 303	1.18 255	1.30 299	0.88 208	0.86 279	1.37 231	0.76 284	0.26 312	0.22 327	0.27 331	0.28 369	0.28 310	0.29 312

DualNet	0.75 247	0.36 277	1.04 275	0.55 185	0.31 121	0.84 280	0.53 274	2.12 397	1.23 303	1.21 274	1.40 337	0.88 208	0.86 279	1.37 231	0.76 284	0.26 312	0.22 327	0.27 331	0.28 369	0.28 310	0.29 312

anonymity	1.14 394	0.98 470	1.24 348	1.09 481	1.13 481	1.08 350	0.90 415	2.02 376	1.23 303	1.32 331	1.27 289	1.27 342	1.09 377	1.16 187	1.03 358	1.02 492	1.01 517	0.97 493	0.97 502	0.98 485	1.01 488

test_sample6	0.77 261	0.36 277	1.07 287	0.56 206	0.31 121	0.82 265	0.56 304	2.12 397	1.24 307	1.21 274	1.40 337	0.90 220	0.90 300	1.45 253	0.87 316	0.28 350	0.23 355	0.28 345	0.29 387	0.28 310	0.30 328

DispNO	0.98 356	0.34 239	2.02 427	0.58 240	0.55 359	0.88 293	0.49 247	1.70 294	1.24 307	1.22 282	1.26 280	1.18 313	0.88 294	5.17 455	0.88 317	0.23 247	0.18 266	0.24 257	0.22 272	0.19 117	0.22 186

raft_robust	0.71 230	0.32 191	0.75 141	0.54 172	0.28 72	0.54 119	0.35 100	1.54 249	1.24 307	1.18 255	1.07 197	0.73 155	0.53 136	3.65 427	0.40 105	0.19 122	0.16 209	0.20 135	0.22 272	0.21 196	0.19 107

DSFCA	0.95 348	0.38 316	1.23 345	0.55 185	0.66 405	1.50 415	0.93 422	1.58 260	1.24 307	1.59 422	1.16 245	1.48 382	0.95 321	2.96 410	1.20 375	0.31 375	0.28 396	0.25 296	0.26 343	0.29 327	0.26 264

FADNet-RVC-Resample	0.91 339	0.51 382	2.92 463	0.64 312	0.46 305	1.07 346	0.60 330	1.76 308	1.24 307	1.10 208	0.98 163	1.06 279	0.98 336	2.17 361	0.95 342	0.24 267	0.22 327	0.30 367	0.32 410	0.36 380	0.40 395

AdaStereo	0.74 243	0.48 370	0.86 209	0.75 411	0.38 235	0.94 315	0.56 304	2.05 387	1.24 307	1.15 236	1.22 264	1.07 282	0.67 205	1.05 156	0.73 274	0.33 388	0.16 209	0.32 384	0.22 272	0.29 327	0.23 204
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.
StereoDRNet-Refined	0.84 305	0.43 348	1.01 268	0.66 333	0.43 283	1.32 391	0.49 247	1.64 274	1.24 307	1.53 407	1.45 352	1.49 384	0.97 333	1.32 222	1.31 391	0.21 191	0.17 236	0.27 331	0.25 326	0.25 276	0.34 364
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
ETE_ROB	1.01 366	0.69 440	1.49 382	0.72 389	0.50 326	1.15 364	1.12 445	1.91 348	1.24 307	1.94 460	1.50 367	1.73 422	1.06 370	1.78 309	1.33 398	0.33 388	0.26 383	0.38 427	0.34 428	0.40 401	0.44 414

test_sample4	0.74 243	0.36 277	1.09 293	0.55 185	0.32 153	0.92 308	0.51 257	2.14 406	1.25 315	1.22 282	1.22 264	0.86 200	0.82 258	1.29 213	0.76 284	0.26 312	0.21 312	0.26 317	0.26 343	0.27 294	0.28 298

test_sample3	0.73 239	0.35 268	1.06 282	0.55 185	0.32 153	0.97 331	0.51 257	2.12 397	1.25 315	1.16 240	1.17 248	0.88 208	0.78 238	1.27 209	0.79 295	0.26 312	0.21 312	0.25 296	0.25 326	0.26 288	0.27 282

AE-Stereo	0.58 143	0.29 117	0.81 169	0.62 288	0.41 269	0.69 206	0.46 219	2.49 469	1.25 315	0.49 64	0.77 109	0.69 142	0.46 98	0.61 33	0.42 122	0.17 50	0.16 209	0.21 169	0.20 203	0.19 117	0.18 73

PFNet+	0.62 172	0.31 174	0.99 261	0.57 228	0.31 121	0.57 132	0.30 59	0.99 90	1.25 315	1.33 336	1.10 210	0.79 169	0.57 154	1.35 227	0.53 202	0.26 312	0.17 236	0.28 345	0.26 343	0.21 196	0.27 282

CFNet_pseudo	0.68 214	0.34 239	0.93 238	0.50 101	0.39 244	0.72 215	0.42 164	1.44 230	1.25 315	1.17 244	1.35 320	1.22 322	0.66 203	1.04 153	0.64 252	0.21 191	0.17 236	0.33 395	0.19 174	0.39 397	0.28 298

psmorigin	1.69 453	0.74 451	13.13 517	0.70 381	0.60 381	1.16 367	0.79 389	1.69 290	1.25 315	2.07 468	1.77 422	2.23 462	1.51 442	2.14 358	1.45 410	0.39 425	0.41 463	0.34 403	0.33 423	0.45 423	0.63 462

ccs_rob	0.68 214	0.34 239	0.93 238	0.50 101	0.39 244	0.72 215	0.42 164	1.43 229	1.25 315	1.17 244	1.34 315	1.22 322	0.66 203	1.04 153	0.64 252	0.21 191	0.17 236	0.35 410	0.20 203	0.40 401	0.29 312

HSM	1.22 409	0.34 239	0.81 169	0.61 280	0.39 244	1.22 380	0.63 343	2.45 460	1.25 315	1.32 331	1.26 280	1.91 436	1.08 374	9.21 517	0.75 281	0.23 247	0.17 236	0.20 135	0.16 113	0.22 216	0.24 225

DAS	0.89 326	0.37 298	1.20 337	0.66 333	0.69 415	0.82 265	0.62 338	1.79 314	1.26 323	1.93 458	1.55 381	0.96 249	1.17 394	2.72 403	0.69 267	0.22 225	0.16 209	0.25 296	0.18 152	0.29 327	0.24 225

SepStereo	0.87 321	0.37 298	1.20 337	0.66 333	0.69 415	0.82 265	0.62 338	1.79 314	1.26 323	1.93 458	1.55 381	0.96 249	1.17 394	2.34 375	0.69 267	0.22 225	0.16 209	0.25 296	0.18 152	0.29 327	0.24 225

STrans-v2	1.06 377	0.31 174	1.02 270	0.52 134	0.33 173	0.67 193	0.78 381	2.66 484	1.26 323	1.15 236	1.46 354	1.37 363	1.40 429	6.68 491	0.46 150	0.19 122	0.13 46	0.21 169	0.18 152	0.18 83	0.21 158

RAFT + AFF	1.07 382	0.47 364	1.36 370	0.68 359	0.50 326	1.20 378	1.22 459	2.58 477	1.26 323	1.33 336	1.56 387	1.19 315	1.49 441	3.89 434	1.01 353	0.22 225	0.26 383	0.30 367	0.27 359	0.29 327	0.32 347

rvit_0105_4	0.58 143	0.40 331	1.19 333	0.68 359	0.38 235	0.53 106	0.55 297	0.93 67	1.27 327	0.56 87	0.61 72	0.72 154	0.63 191	1.01 146	0.47 160	0.33 388	0.33 432	0.29 356	0.25 326	0.29 327	0.26 264

DualNet (step1)	0.89 326	0.51 382	1.35 365	0.58 240	0.40 255	1.07 346	0.80 392	1.99 370	1.27 327	1.25 292	1.22 264	1.09 293	1.01 348	1.31 216	0.73 274	0.59 474	0.32 426	0.62 481	0.67 488	0.45 423	0.48 422

test_sample9	1.96 469	0.51 382	1.35 365	0.58 240	0.40 255	1.07 346	0.80 392	1.99 370	1.27 327	1.25 292	1.22 264	1.09 293	1.01 348	2.46 385	8.57 508	0.59 474	12.85 541	0.62 481	0.67 488	0.45 423	0.48 422

test_sample7	0.78 265	0.39 325	0.89 220	0.55 185	0.35 206	0.93 312	0.75 374	1.99 370	1.27 327	1.25 292	1.22 264	1.09 293	1.01 348	1.31 216	0.73 274	0.32 382	0.32 426	0.32 384	0.32 410	0.33 366	0.33 356

UDG	1.47 434	2.69 523	1.13 305	1.45 497	1.65 502	1.34 397	0.79 389	1.75 306	1.27 327	1.29 320	1.74 418	1.99 448	1.39 428	1.66 292	1.51 418	0.91 489	0.55 490	2.30 509	0.76 492	1.99 499	1.20 496

GwcNet-RSSM	0.83 299	0.34 239	1.29 359	0.65 319	0.55 359	0.78 241	0.62 338	1.89 344	1.27 327	1.18 255	1.39 332	1.56 397	0.91 303	1.60 285	1.22 380	0.26 312	0.20 296	0.23 233	0.24 317	0.21 196	0.21 158

FADNet-RVC	0.96 352	0.72 446	2.96 464	0.64 312	0.49 321	0.90 299	0.59 323	1.85 334	1.27 327	0.92 162	0.97 158	1.36 359	0.90 300	2.36 377	1.31 391	0.30 371	0.29 405	0.32 384	0.32 410	0.42 408	0.37 380

CC-Net-ROB	1.53 439	1.31 491	1.68 403	0.92 461	0.80 443	1.75 439	0.99 432	2.04 383	1.27 327	1.12 217	1.62 399	1.20 317	0.98 336	7.82 505	0.92 332	1.15 500	0.41 463	2.20 507	0.46 460	1.37 497	0.56 447

YMNet	1.04 370	0.59 407	1.67 401	0.86 446	0.86 454	1.84 449	0.61 335	1.70 294	1.28 335	1.65 431	1.98 447	1.75 427	0.96 323	1.57 273	1.58 424	0.34 397	0.37 451	0.32 384	0.32 410	0.33 366	0.32 347

YMNet_1	1.04 370	0.59 407	1.67 401	0.86 446	0.86 454	1.84 449	0.61 335	1.70 294	1.28 335	1.65 431	1.98 447	1.75 427	0.96 323	1.57 273	1.58 424	0.34 397	0.37 451	0.32 384	0.32 410	0.33 366	0.32 347

rvit_0105_5	0.61 169	0.41 341	1.19 333	0.67 347	0.37 223	0.57 132	0.56 304	1.08 119	1.28 335	0.65 104	0.68 84	0.77 164	0.67 205	0.91 119	0.51 185	0.33 388	0.32 426	0.30 367	0.27 359	0.28 310	0.28 298

rvit_0105_3	0.66 190	0.47 364	1.27 353	0.74 403	0.40 255	0.63 167	0.70 365	1.22 180	1.28 335	0.83 138	0.71 96	0.82 183	0.72 220	0.93 123	0.58 228	0.37 417	0.34 435	0.34 403	0.32 410	0.28 310	0.31 338

fff	0.58 143	0.26 61	1.15 312	0.46 47	0.25 28	0.48 67	0.36 109	1.20 173	1.28 335	1.13 220	1.03 181	0.59 108	1.04 364	0.77 72	0.58 228	0.17 50	0.14 110	0.17 45	0.13 41	0.15 20	0.24 225

GwcNet-ADL	0.67 201	0.33 210	0.90 229	0.58 240	0.41 269	0.60 149	0.59 323	1.55 252	1.28 335	1.11 209	1.13 232	0.90 220	0.59 175	1.11 177	0.91 328	0.28 350	0.18 266	0.18 77	0.18 152	0.25 276	0.33 356

csc	0.58 143	0.26 61	1.15 312	0.46 47	0.25 28	0.48 67	0.36 109	1.20 173	1.28 335	1.13 220	1.03 181	0.59 108	1.04 364	0.77 72	0.58 228	0.17 50	0.14 110	0.17 45	0.13 41	0.15 20	0.24 225

cscssc	0.58 143	0.26 61	1.15 312	0.46 47	0.25 28	0.48 67	0.36 109	1.20 173	1.28 335	1.13 220	1.03 181	0.59 108	1.04 364	0.77 72	0.58 228	0.17 50	0.14 110	0.17 45	0.13 41	0.15 20	0.24 225

HGLStereo	0.89 326	0.42 344	1.15 312	0.82 432	1.03 474	1.16 367	0.57 310	1.68 281	1.28 335	1.26 305	1.62 399	1.13 306	1.31 418	1.85 318	1.11 367	0.25 287	0.24 365	0.24 257	0.22 272	0.24 264	0.29 312

GANet	1.41 429	0.52 388	1.18 332	0.74 403	0.48 315	1.40 406	1.69 483	1.87 337	1.28 335	1.56 415	2.39 469	1.56 397	1.25 409	9.13 515	1.20 375	0.31 375	0.32 426	0.34 403	0.29 387	0.40 401	0.33 356

MLCV	0.77 261	0.39 325	1.31 360	0.55 185	0.25 28	0.91 301	0.39 141	1.48 239	1.28 335	1.49 401	1.54 378	1.02 271	0.68 209	2.12 356	0.93 335	0.19 122	0.13 46	0.19 101	0.14 62	0.19 117	0.22 186

iResNet	0.80 279	0.45 356	1.47 379	0.72 389	0.31 121	0.96 327	0.64 345	1.80 318	1.28 335	1.31 328	1.48 359	0.94 240	0.78 238	1.77 307	0.99 348	0.19 122	0.14 110	0.18 77	0.15 80	0.22 216	0.27 282

coex_refinement	0.84 305	0.30 142	0.89 220	0.72 389	0.52 341	0.95 321	0.60 330	1.92 355	1.29 347	1.38 361	1.37 325	1.80 432	0.82 258	1.48 260	1.31 391	0.27 333	0.17 236	0.19 101	0.20 203	0.25 276	0.27 282

TCMNet	1.07 382	0.66 432	2.49 450	0.92 461	1.32 495	1.14 360	0.67 352	1.91 348	1.29 347	1.20 267	1.57 391	1.29 344	0.96 323	2.23 365	1.59 427	0.32 382	0.31 414	0.38 427	0.35 432	0.43 410	0.40 395

CoDeX	0.78 265	0.31 174	1.04 275	0.56 206	0.37 223	1.13 357	0.60 330	2.77 488	1.29 347	1.17 244	1.26 280	0.91 224	0.87 288	1.42 247	0.74 278	0.21 191	0.16 209	0.21 169	0.18 152	0.21 196	0.21 158

XPNet_ROB	1.02 367	0.56 401	1.33 364	0.75 411	0.58 371	1.11 354	1.13 447	1.77 309	1.29 347	1.88 453	1.43 347	1.63 409	1.13 390	2.04 346	1.69 439	0.40 427	0.31 414	0.33 395	0.29 387	0.37 386	0.37 380

HBP-ISP	1.00 362	0.60 410	0.85 202	0.64 312	0.48 315	1.63 429	0.77 378	2.24 431	1.30 351	1.33 336	1.53 377	0.87 202	0.99 339	3.26 420	0.76 284	0.46 449	0.44 470	0.54 468	0.48 464	0.48 435	0.42 407

CREStereo++_RVC	0.49 84	0.22 9	0.46 16	0.48 73	0.38 235	0.45 53	0.25 28	0.77 26	1.30 351	0.82 137	1.23 272	0.47 56	0.37 54	0.55 16	0.44 131	0.16 19	0.11 3	0.16 24	0.80 495	0.18 83	0.12 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
s12784h	0.55 108	0.22 9	0.49 27	0.43 23	0.19 1	1.00 334	0.34 88	1.40 223	1.30 351	0.84 143	0.93 144	0.63 125	0.52 134	1.48 260	0.47 160	0.15 7	0.12 14	0.17 45	0.11 7	0.19 117	0.13 2

XX-TBD	0.47 74	0.71 443	0.39 1	0.81 429	0.25 28	0.57 132	0.26 36	0.73 19	1.30 351	0.78 127	1.01 171	0.45 45	0.33 36	0.49 9	0.39 89	0.20 164	0.15 175	0.15 6	0.11 7	0.17 54	0.15 20

G-Net	1.71 454	0.67 436	2.09 432	1.14 486	0.75 429	2.96 495	0.89 414	1.58 260	1.30 351	2.76 490	8.12 524	2.29 467	2.51 494	1.94 332	2.23 459	0.49 457	0.45 472	0.45 449	0.31 403	0.62 465	0.59 455

HSM-Net_RVC	0.91 339	0.31 174	0.60 66	0.54 172	0.31 121	1.15 364	0.60 330	3.76 506	1.30 351	1.57 418	1.75 419	1.67 414	1.01 348	1.61 287	0.90 324	0.23 247	0.17 236	0.19 101	0.18 152	0.20 153	0.22 186
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CBMV_ROB	0.99 359	0.46 359	0.68 104	0.53 157	0.39 244	1.40 406	0.48 236	2.09 393	1.30 351	1.53 407	2.29 465	1.36 359	1.23 405	2.46 385	1.04 359	0.44 445	0.42 468	0.47 455	0.44 455	0.41 405	0.39 391

RAFT-345	0.86 317	0.26 61	0.73 131	0.53 157	0.28 72	0.53 106	0.41 156	0.85 49	1.31 358	1.33 336	2.32 466	0.85 199	0.53 136	5.69 467	0.48 167	0.19 122	0.14 110	0.22 199	0.17 135	0.17 54	0.17 60

ccnet	1.19 404	0.71 443	1.36 370	0.81 429	0.75 429	1.72 433	1.13 447	1.98 366	1.31 358	1.52 404	1.84 432	1.75 427	1.36 424	2.01 343	2.04 453	0.57 471	0.54 488	0.57 476	0.56 477	0.60 461	0.60 458

Nwc_Net	1.19 404	0.53 390	2.34 446	0.92 461	0.81 447	1.49 414	0.70 365	2.28 440	1.32 360	1.41 372	2.27 463	2.03 455	1.76 462	2.05 350	1.46 412	0.43 436	0.30 409	0.43 444	0.46 460	0.39 397	0.40 395

DLCB_ROB	0.92 342	0.43 348	0.95 249	0.71 384	0.55 359	1.11 354	0.83 401	1.61 270	1.32 360	1.67 435	1.66 406	1.70 419	0.93 313	1.96 337	1.34 399	0.26 312	0.25 377	0.27 331	0.28 369	0.28 310	0.28 298

rvit_0105_6	0.56 119	0.38 316	1.13 305	0.67 347	0.38 235	0.50 88	0.51 257	0.88 61	1.33 362	0.54 83	0.56 62	0.65 129	0.57 154	0.97 137	0.46 150	0.32 382	0.31 414	0.28 345	0.25 326	0.29 327	0.23 204

1111x	1.96 469	0.32 191	1.54 392	0.54 172	0.30 102	1.00 334	0.69 358	2.47 465	1.33 362	1.21 274	1.44 350	1.21 318	1.11 383	8.49 512	16.14 530	0.22 225	0.23 355	0.22 199	0.23 304	0.25 276	0.26 264

PCWNet_CMD	0.68 214	0.34 239	0.93 238	0.51 115	0.38 235	0.80 256	0.42 164	1.51 241	1.34 364	1.17 244	1.31 301	1.23 326	0.65 199	0.94 124	0.62 244	0.21 191	0.17 236	0.27 331	0.19 174	0.43 410	0.28 298

CFNet_ucs	0.73 239	0.34 239	0.94 245	0.53 157	0.44 293	0.76 231	0.46 219	1.73 302	1.34 364	1.24 289	1.54 378	1.08 292	0.64 195	1.05 156	0.64 252	0.26 312	0.20 296	0.37 423	0.22 272	0.42 408	0.30 328

ADCRef	1.50 437	0.61 415	3.83 481	0.76 418	0.77 435	1.91 455	0.77 378	2.16 413	1.34 364	1.63 429	1.59 397	1.35 358	1.40 429	1.79 314	8.32 507	0.25 287	0.21 312	0.32 384	0.31 403	0.31 349	0.32 347

AIO-test1	0.61 169	0.27 84	0.68 104	0.68 359	1.02 473	0.79 249	0.36 109	1.59 265	1.35 367	0.59 88	0.89 137	0.60 111	0.49 121	1.20 197	0.36 66	0.18 84	0.17 236	0.23 233	0.25 326	0.18 83	0.26 264

UGAM	1.17 399	0.29 117	1.08 290	0.55 185	0.43 283	0.69 206	0.71 368	1.14 144	1.35 367	1.00 180	1.49 360	1.90 434	0.86 279	9.61 521	0.89 320	0.21 191	0.19 283	0.30 367	0.25 326	0.20 153	0.18 73

MyStereo8	0.70 224	0.32 191	1.24 348	0.63 298	0.53 347	0.90 299	0.34 88	1.60 267	1.35 367	1.20 267	1.31 301	0.89 218	0.64 195	0.77 72	1.02 356	0.18 84	0.15 175	0.20 135	0.18 152	0.22 216	0.30 328

ADStereo(finetuned)	0.62 172	0.26 61	1.59 396	0.45 37	0.25 28	0.49 73	0.36 109	1.18 165	1.35 367	1.16 240	1.04 186	0.60 111	1.18 401	0.85 98	0.57 223	0.17 50	0.14 110	0.17 45	0.13 41	0.19 117	0.24 225

SA	0.69 223	0.31 174	0.97 257	0.64 312	0.30 102	0.56 130	0.38 128	1.84 327	1.35 367	0.99 176	1.37 325	0.69 142	0.94 316	1.88 328	0.43 127	0.20 164	0.16 209	0.25 296	0.23 304	0.22 216	0.19 107

DCANet	0.58 143	0.26 61	1.15 312	0.45 37	0.25 28	0.49 73	0.36 109	1.18 165	1.35 367	1.15 236	1.04 186	0.60 111	0.91 303	0.84 94	0.58 228	0.17 50	0.14 110	0.17 45	0.13 41	0.19 117	0.25 244

RGC	1.22 409	0.82 457	1.71 404	0.95 472	0.98 472	1.53 419	0.80 392	2.18 422	1.35 367	1.69 437	1.94 444	2.03 455	1.66 453	2.36 377	1.50 416	0.46 449	0.36 446	0.59 479	0.48 464	0.49 438	0.49 426

MSMDNet	0.68 214	0.34 239	0.93 238	0.52 134	0.38 235	0.80 256	0.42 164	1.52 243	1.35 367	1.17 244	1.31 301	1.23 326	0.65 199	0.94 124	0.62 244	0.21 191	0.17 236	0.26 317	0.19 174	0.41 405	0.28 298

CFNet	0.99 359	0.40 331	1.23 345	0.65 319	0.43 283	1.03 338	0.49 247	2.01 375	1.35 367	1.02 189	1.39 332	1.10 297	0.86 279	5.47 465	0.89 320	0.24 267	0.18 266	0.28 345	0.27 359	0.27 294	0.22 186

DCANet-4	0.59 155	0.28 96	1.65 400	0.44 29	0.25 28	0.48 67	0.36 109	1.15 156	1.36 376	1.13 220	1.03 181	0.56 99	0.74 221	0.77 72	0.58 228	0.17 50	0.14 110	0.17 45	0.13 41	0.15 20	0.24 225

NCC-stereo	1.20 406	0.60 410	1.84 414	0.88 451	0.95 467	1.32 391	0.94 424	2.14 406	1.36 376	1.43 380	1.79 424	1.93 440	2.13 485	2.54 394	1.41 406	0.49 457	0.38 456	0.45 449	0.59 481	0.43 410	0.45 416

Abc-Net	1.20 406	0.60 410	1.84 414	0.88 451	0.95 467	1.32 391	0.94 424	2.14 406	1.36 376	1.43 380	1.79 424	1.93 440	2.13 485	2.54 394	1.41 406	0.49 457	0.38 456	0.45 449	0.59 481	0.43 410	0.45 416
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TDLM	1.08 386	0.50 378	1.01 268	0.69 372	0.54 355	0.91 301	1.40 471	1.60 267	1.36 376	1.17 244	1.40 337	1.07 282	1.00 345	6.19 476	0.85 310	0.34 397	0.22 327	0.35 410	0.26 343	0.38 392	0.29 312

CVANet_RVC	1.10 388	0.49 375	1.15 312	0.65 319	0.54 355	0.93 312	1.00 434	1.69 290	1.36 376	1.42 376	1.39 332	1.24 330	1.17 394	6.22 478	0.80 302	0.35 407	0.24 365	0.35 410	0.30 399	0.44 421	0.32 347

otaku	1.67 449	1.18 482	1.56 393	2.27 506	1.59 501	1.98 459	1.23 461	2.23 429	1.37 381	1.48 399	1.63 403	1.73 422	1.23 405	1.85 318	1.09 363	2.96 514	0.58 494	1.74 503	0.61 484	2.94 510	2.15 510

UDGNet	0.75 247	1.23 486	0.99 261	0.82 432	0.42 278	0.76 231	0.38 128	0.98 82	1.37 381	0.83 138	0.88 135	0.70 145	0.60 181	1.25 202	0.57 223	0.57 471	0.19 283	1.03 497	0.26 343	0.79 479	0.35 373

ttt	1.26 418	0.36 277	0.79 159	0.65 319	0.42 278	0.94 315	0.57 310	2.33 448	1.38 383	1.25 292	1.65 405	0.92 232	0.78 238	2.64 398	8.73 510	0.30 371	0.28 396	0.26 317	0.25 326	0.29 327	0.32 347

Ntro	1.72 455	1.21 485	1.62 397	2.54 511	1.86 503	2.09 467	1.14 450	2.08 391	1.38 383	1.23 285	1.62 399	1.62 406	1.33 421	2.04 346	1.21 379	3.09 515	0.56 491	1.82 505	0.65 486	2.97 514	2.25 512

GASNet	1.13 392	1.10 478	3.29 473	1.00 476	0.68 412	0.82 265	0.67 352	1.85 334	1.38 383	1.39 364	1.25 278	1.25 331	1.20 404	2.72 403	1.62 431	0.46 449	0.26 383	0.36 420	0.34 428	0.55 452	0.33 356

Sa-1000	0.76 255	0.30 142	0.92 236	0.62 288	0.31 121	0.78 241	0.37 119	2.00 374	1.38 383	1.30 322	2.04 452	0.86 200	0.74 221	1.87 322	0.40 105	0.19 122	0.14 110	0.25 296	0.24 317	0.21 196	0.19 107

MMNet	0.89 326	0.35 268	1.44 376	0.64 312	0.59 377	1.83 448	0.48 236	1.70 294	1.38 383	1.45 389	1.19 255	1.25 331	1.16 391	1.77 307	1.27 389	0.20 164	0.19 283	0.23 233	0.22 272	0.25 276	0.24 225

hitnet-ft	0.84 305	0.38 316	0.75 141	0.59 259	0.44 293	0.99 333	0.47 230	1.61 270	1.38 383	1.21 274	1.22 264	1.82 433	0.99 339	1.87 322	1.09 363	0.33 388	0.29 405	0.34 403	0.27 359	0.36 380	0.33 356

FADNet	0.98 356	0.64 425	2.57 454	0.66 333	0.55 359	0.95 321	0.57 310	1.91 348	1.38 383	0.94 168	1.02 174	1.36 359	1.00 345	2.69 401	0.97 346	0.34 397	0.34 435	0.31 373	0.34 428	0.61 464	0.42 407

iResNetv2_ROB	0.88 324	0.43 348	2.62 458	0.60 267	0.38 235	0.94 315	0.67 352	1.88 342	1.38 383	1.27 310	1.45 352	1.26 337	1.05 369	1.92 330	0.64 252	0.24 267	0.15 175	0.19 101	0.14 62	0.24 264	0.21 158

NCCL2	1.06 377	0.64 425	1.35 365	0.78 423	0.58 371	1.32 391	1.69 483	1.89 344	1.38 383	1.52 404	1.20 256	1.91 436	1.17 394	1.79 314	1.50 416	0.35 407	0.31 414	0.45 449	0.44 455	0.41 405	0.45 416

aanetorigin	1.26 418	0.85 460	3.00 465	0.72 389	0.80 443	1.08 350	1.05 438	1.12 136	1.39 392	3.53 505	2.60 476	1.72 420	1.73 460	1.98 338	1.77 447	0.26 312	0.24 365	0.26 317	0.25 326	0.38 392	0.51 434

SGM-Forest	1.29 422	0.40 331	0.74 136	0.54 172	0.37 223	1.55 420	1.26 464	1.82 323	1.39 392	2.22 472	1.81 430	1.64 410	1.02 356	7.65 504	1.20 375	0.39 425	0.37 451	0.39 431	0.34 428	0.37 386	0.34 364
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AIO-test2	0.61 169	0.30 142	0.93 238	0.65 319	0.65 399	0.79 249	0.50 255	1.33 209	1.40 394	0.65 104	1.15 243	0.53 85	0.42 71	1.18 192	0.36 66	0.25 287	0.18 266	0.26 317	0.31 403	0.20 153	0.21 158

SDNR	1.66 448	0.55 397	2.36 447	0.56 206	0.58 371	3.79 508	0.45 213	1.78 311	1.40 394	1.38 361	2.45 473	1.13 306	0.96 323	11.03 532	1.31 391	0.67 482	0.64 496	0.43 444	0.32 410	0.71 475	0.76 477

dd	0.62 172	0.51 382	1.17 327	0.56 206	0.33 173	0.74 221	0.46 219	1.03 100	1.40 394	0.80 130	0.87 132	0.60 111	0.57 154	1.02 149	0.86 311	0.28 350	0.18 266	0.26 317	0.19 174	0.35 376	0.27 282

test_xeample	1.55 441	0.31 174	0.94 245	0.54 172	0.31 121	0.94 315	0.58 317	2.40 455	1.40 394	1.29 320	1.55 381	0.89 218	0.88 294	1.72 302	15.94 529	0.22 225	0.22 327	0.22 199	0.21 245	0.23 235	0.25 244

mmx	1.89 466	0.36 277	1.51 384	0.56 206	0.40 255	0.76 231	0.59 323	2.32 442	1.41 398	1.19 262	1.49 360	1.07 282	0.85 271	9.88 526	13.82 523	0.25 287	0.21 312	0.31 373	0.28 369	0.32 360	0.29 312

xxx	1.89 466	0.36 277	1.51 384	0.56 206	0.40 255	0.76 231	0.59 323	2.32 442	1.41 398	1.19 262	1.49 360	1.07 282	0.85 271	9.88 526	13.82 523	0.25 287	0.21 312	0.31 373	0.28 369	0.32 360	0.29 312

RCA-Stereo	0.52 101	0.26 61	0.66 97	0.49 86	0.33 173	0.54 119	0.44 200	1.20 173	1.41 398	0.69 111	1.06 194	0.63 125	0.79 246	0.62 38	0.35 50	0.17 50	0.12 14	0.17 45	0.14 62	0.16 35	0.16 41

ADLNet	0.89 326	0.39 325	1.09 293	0.88 451	0.73 422	1.24 383	0.75 374	2.02 376	1.41 398	1.58 419	1.37 325	1.26 337	1.00 345	1.31 216	1.18 372	0.28 350	0.21 312	0.26 317	0.26 343	0.29 327	0.36 376

xxxx	1.61 445	0.32 191	0.98 259	0.58 240	0.31 121	1.15 364	0.43 181	2.43 458	1.41 398	1.17 244	1.40 337	1.21 318	0.86 279	1.94 332	16.68 531	0.24 267	0.24 365	0.21 169	0.20 203	0.23 235	0.27 282

GMStereo	0.58 143	0.50 378	1.09 293	0.52 134	0.32 153	0.80 256	0.43 181	1.02 93	1.41 398	0.89 156	0.77 109	0.52 81	0.46 98	0.89 113	0.56 220	0.25 287	0.16 209	0.20 135	0.22 272	0.31 349	0.27 282
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
edge stereo	1.15 396	0.54 393	1.50 383	0.73 397	0.66 405	1.18 376	0.84 403	2.13 405	1.41 398	1.73 440	1.84 432	2.53 477	1.46 436	2.46 385	1.35 401	0.43 436	0.41 463	0.54 468	0.36 435	0.43 410	0.50 430

NVstereo2D	0.99 359	0.45 356	2.21 441	0.79 424	0.75 429	1.20 378	0.86 409	1.98 366	1.41 398	1.02 189	1.18 251	1.31 349	0.97 333	2.25 368	0.93 335	0.45 448	0.22 327	0.39 431	0.25 326	0.59 458	0.68 469

G2L-Stereo_aug	0.85 312	0.29 117	1.20 337	0.53 157	0.39 244	0.96 327	0.54 287	1.60 267	1.42 406	1.55 413	1.43 347	1.51 388	1.06 370	2.43 384	1.07 361	0.19 122	0.14 110	0.16 24	0.14 62	0.17 54	0.21 158

ADLNet2	0.92 342	0.37 298	1.25 350	0.80 425	0.65 399	1.12 356	0.75 374	1.95 361	1.42 406	1.26 305	1.67 408	1.68 416	1.04 364	1.80 316	1.23 383	0.25 287	0.22 327	0.21 169	0.22 272	0.27 294	0.31 338

PSMNet-RUCA	1.07 382	1.06 473	1.64 398	1.23 490	1.10 478	1.39 403	0.65 347	1.91 348	1.43 408	0.95 170	1.52 375	0.99 258	0.83 263	1.28 212	1.01 353	0.71 485	0.34 435	0.99 495	0.61 484	1.01 487	0.67 465

Wz-Net-LNSev	1.17 399	0.72 446	4.71 489	0.66 333	0.84 452	1.72 433	1.13 447	1.97 365	1.43 408	1.34 343	1.32 306	1.66 412	1.30 417	1.44 252	1.51 418	0.29 365	0.26 383	0.24 257	0.23 304	0.33 366	0.35 373

RASNet	1.16 397	0.34 239	1.11 300	0.73 397	0.86 454	1.00 334	0.60 330	1.56 255	1.43 408	1.07 204	1.37 325	2.08 460	1.44 435	7.00 496	1.56 422	0.20 164	0.17 236	0.17 45	0.19 174	0.19 117	0.19 107

DGSMNet	1.24 416	0.84 459	3.20 469	0.91 460	0.92 460	1.39 403	1.34 467	2.46 464	1.44 411	1.34 343	1.66 406	1.50 386	1.03 358	1.85 318	1.30 390	0.48 455	0.48 479	0.55 472	0.51 471	0.78 478	0.79 479

111	0.66 190	0.27 84	1.15 312	0.46 47	0.25 28	0.72 215	0.42 164	1.57 258	1.44 411	0.83 138	1.39 332	1.10 297	0.80 253	0.97 137	0.65 257	0.20 164	0.14 110	0.18 77	0.15 80	0.18 83	0.28 298

StereoDRNet	1.05 375	0.53 390	2.21 441	0.80 425	0.93 463	1.50 415	0.90 415	2.06 388	1.44 411	1.68 436	1.20 256	1.48 382	0.99 339	1.86 321	1.60 428	0.29 365	0.24 365	0.29 356	0.28 369	0.35 376	0.33 356

MDST_ROB	1.88 463	0.40 331	1.71 404	0.93 467	0.60 381	4.27 514	1.23 461	3.99 509	1.44 411	4.61 515	2.63 477	1.44 373	1.03 358	9.78 523	1.62 431	0.33 388	0.26 383	0.37 423	0.33 423	0.31 349	0.34 364

NOSS_ROB	1.29 422	0.49 375	0.68 104	0.60 267	0.40 255	1.09 353	0.77 378	1.94 358	1.44 411	1.04 194	1.46 354	1.10 297	0.81 257	10.57 531	0.78 290	0.46 449	0.43 469	0.48 457	0.45 458	0.45 423	0.43 411

SMFormer	0.79 274	0.32 191	0.95 249	0.49 86	0.27 44	0.83 272	0.43 181	2.16 413	1.45 416	1.27 310	1.50 367	0.98 253	0.96 323	1.87 322	0.99 348	0.24 267	0.22 327	0.22 199	0.21 245	0.23 235	0.27 282

tta	0.79 274	0.32 191	0.95 249	0.49 86	0.27 44	0.83 272	0.43 181	2.16 413	1.45 416	1.27 310	1.50 367	0.98 253	0.96 323	1.87 322	0.99 348	0.24 267	0.22 327	0.22 199	0.21 245	0.19 117	0.22 186

qqq1	0.76 255	0.32 191	0.95 249	0.49 86	0.27 44	0.83 272	0.43 181	2.16 413	1.45 416	1.27 310	1.50 367	0.98 253	0.96 323	1.87 322	0.48 167	0.24 267	0.22 327	0.18 77	0.15 80	0.19 117	0.22 186

fff1	0.76 255	0.32 191	0.95 249	0.49 86	0.27 44	0.83 272	0.43 181	2.16 413	1.45 416	1.27 310	1.50 367	0.98 253	0.96 323	1.87 322	0.48 167	0.24 267	0.22 327	0.18 77	0.15 80	0.19 117	0.22 186

ssnet_v2	0.92 342	0.39 325	1.22 343	0.66 333	0.39 244	1.31 390	0.96 428	2.32 442	1.45 416	1.48 399	1.17 248	1.53 392	0.91 303	1.16 187	1.71 443	0.31 375	0.27 391	0.30 367	0.29 387	0.28 310	0.29 312

PA-Net	1.14 394	0.63 422	2.12 435	0.67 347	0.75 429	1.19 377	0.91 417	1.91 348	1.46 421	1.18 255	1.23 272	1.33 355	1.17 394	4.31 439	1.41 406	0.29 365	0.46 476	0.33 395	0.50 468	0.33 366	0.57 450
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
fast-acv-ft	1.00 362	0.48 370	1.85 416	0.61 280	0.52 341	1.77 442	0.69 358	1.52 243	1.47 422	1.34 343	1.85 435	1.73 422	1.24 408	1.62 288	1.56 422	0.27 333	0.28 396	0.28 345	0.28 369	0.28 310	0.31 338

Wz-Net-SNSev	1.68 451	1.45 493	8.71 507	0.71 384	0.67 411	1.35 398	1.51 474	2.15 411	1.47 422	1.51 402	1.68 410	2.27 465	1.38 426	4.23 436	2.36 464	0.32 382	0.29 405	0.31 373	0.33 423	0.43 410	0.39 391

Wz-Net-LNSev-Ref	1.09 387	0.46 359	2.61 457	0.71 384	0.65 399	2.00 461	0.78 381	2.07 390	1.47 422	1.62 427	1.47 356	1.53 392	1.29 414	2.10 354	1.65 437	0.24 267	0.14 110	0.20 135	0.16 113	0.28 310	0.28 298

222	1.67 449	0.31 174	0.93 238	0.59 259	0.31 121	1.05 342	0.43 181	2.39 453	1.47 422	1.37 356	1.55 381	0.94 240	0.94 316	1.98 338	17.76 532	0.24 267	0.22 327	0.21 169	0.20 203	0.22 216	0.26 264

LALA_ROB	1.06 377	0.66 432	1.37 373	0.70 381	0.53 347	1.61 426	1.25 463	1.81 321	1.48 426	1.82 449	1.40 337	1.93 440	1.03 358	1.68 295	1.69 439	0.38 419	0.28 396	0.43 444	0.37 439	0.43 410	0.38 388

MyStereo04	0.71 230	0.30 142	1.28 356	0.58 240	0.48 315	0.59 144	0.78 381	1.74 304	1.49 427	0.94 168	0.91 140	0.74 156	0.86 279	1.59 280	0.69 267	0.18 84	0.18 266	0.24 257	0.21 245	0.23 235	0.23 204

delet	0.90 334	0.34 239	1.15 312	0.69 372	0.66 405	1.63 429	0.81 396	1.95 361	1.49 427	1.42 376	1.38 330	1.29 344	0.91 303	1.78 309	1.18 372	0.22 225	0.22 327	0.24 257	0.25 326	0.22 216	0.24 225

ADCP+	2.12 477	0.56 401	10.01 510	0.68 359	0.91 459	2.25 473	1.04 437	1.92 355	1.50 429	1.58 419	1.34 315	1.73 422	1.62 447	2.27 370	13.20 520	0.25 287	0.22 327	0.32 384	0.29 387	0.38 392	0.34 364

NaN_ROB	1.23 413	0.63 422	1.76 407	0.67 347	0.50 326	1.59 425	2.00 497	1.87 337	1.52 430	2.14 471	1.26 280	1.40 366	1.09 377	4.60 445	1.75 444	0.28 350	0.34 435	0.28 345	0.29 387	0.30 342	0.37 380

GwcNet	1.26 418	0.63 422	5.13 491	0.81 429	1.15 485	1.73 436	0.69 358	1.84 327	1.53 431	1.51 402	1.71 415	1.72 420	1.09 377	2.20 363	1.61 429	0.31 375	0.30 409	0.29 356	0.27 359	0.30 342	0.41 399

DRN-Test	1.07 382	0.49 375	1.95 424	0.75 411	0.81 447	1.61 426	0.78 381	2.26 432	1.53 431	1.84 450	1.35 320	1.42 367	1.04 364	2.26 369	1.61 429	0.28 350	0.23 355	0.31 373	0.30 399	0.33 366	0.33 356

MyStereo05	0.70 224	0.29 117	1.22 343	0.58 240	0.48 315	0.62 159	0.72 369	1.52 243	1.54 433	1.17 244	0.91 140	0.77 164	0.79 246	1.45 253	0.68 266	0.17 50	0.17 236	0.24 257	0.21 245	0.23 235	0.23 204

dad	0.90 334	0.73 449	1.28 356	0.59 259	0.39 244	0.83 272	0.45 213	1.24 187	1.54 433	1.52 404	1.28 294	1.36 359	0.86 279	2.54 394	0.91 328	0.43 436	0.27 391	0.82 489	0.26 343	0.44 421	0.34 364

AnyNet_C32	2.14 478	1.45 493	7.38 500	0.95 472	1.12 479	2.23 471	2.34 512	2.10 395	1.54 433	2.44 480	1.79 424	2.04 457	1.66 453	2.69 401	10.48 517	0.38 419	0.35 442	0.35 410	0.42 449	0.50 439	0.60 458

RYNet	1.24 416	0.52 388	1.57 395	0.73 397	0.97 470	1.74 438	0.95 427	2.09 393	1.54 433	1.44 383	1.18 251	1.94 444	1.29 414	4.57 444	1.93 451	0.27 333	0.23 355	0.35 410	0.27 359	0.57 455	0.59 455

GANetREF_RVC	1.11 390	0.90 462	1.56 393	0.88 451	0.53 347	1.41 408	1.35 468	1.91 348	1.54 433	1.28 315	1.32 306	1.46 379	1.23 405	2.04 346	1.00 352	0.57 471	0.45 472	0.67 484	0.52 472	0.91 483	0.62 460
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
DISCO	1.06 377	0.37 298	1.19 333	0.73 397	0.46 305	2.04 464	0.84 403	2.26 432	1.54 433	1.25 292	1.36 324	2.38 472	1.08 374	2.60 397	1.62 431	0.24 267	0.19 283	0.22 199	0.20 203	0.32 360	0.29 312

Syn2CoEx	1.23 413	0.80 453	3.07 467	0.83 436	0.68 412	1.39 403	0.87 412	2.23 429	1.57 439	1.28 315	1.58 393	1.42 367	1.57 445	3.79 432	1.48 415	0.36 414	0.32 426	0.34 403	0.30 399	0.30 342	0.41 399

AANet_RVC	1.22 409	0.60 410	1.94 420	0.69 372	0.46 305	0.75 226	0.69 358	1.51 241	1.57 439	1.36 354	1.90 441	1.51 388	0.87 288	7.23 498	1.89 450	0.26 312	0.19 283	0.19 101	0.16 113	0.23 235	0.37 380

Wz-Net-MNSev	1.21 408	0.66 432	3.44 475	0.69 372	0.73 422	1.93 457	1.44 473	2.16 413	1.59 441	1.85 452	1.49 360	1.50 386	1.34 422	2.05 350	1.54 421	0.27 333	0.24 365	0.28 345	0.28 369	0.35 376	0.32 347

CBMV	1.04 370	0.48 370	0.88 216	0.56 206	0.36 214	1.52 417	1.55 478	1.87 337	1.59 441	2.11 469	1.67 408	1.46 379	1.35 423	1.92 330	1.31 391	0.35 407	0.35 442	0.39 431	0.33 423	0.34 374	0.34 364
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
pmcnn	2.84 498	0.46 359	5.19 492	0.68 359	0.42 278	1.55 420	1.16 453	2.32 442	1.60 443	2.72 488	7.49 518	17.96 535	1.48 440	6.04 475	6.64 501	0.18 84	0.15 175	0.15 6	0.12 24	0.20 153	0.20 132

iResNet_ROB	0.82 290	0.36 277	1.13 305	0.60 267	0.37 223	0.91 301	0.38 128	2.41 456	1.61 444	1.35 349	1.35 320	1.25 331	0.97 333	1.75 305	0.88 317	0.21 191	0.14 110	0.17 45	0.12 24	0.19 117	0.30 328

pcwnet_v2	0.91 339	0.39 325	2.74 459	0.64 312	0.55 359	0.81 264	0.49 247	2.19 424	1.63 445	1.44 383	1.64 404	1.09 293	0.79 246	1.31 216	0.70 270	0.32 382	0.25 377	0.29 356	0.27 359	0.37 386	0.37 380

PASM	1.48 436	1.08 475	3.96 482	0.93 467	0.93 463	1.17 374	1.19 456	1.77 309	1.65 446	1.90 454	1.52 375	1.75 427	1.42 432	4.54 443	1.52 420	0.64 479	0.68 500	0.69 486	0.79 494	0.70 473	0.74 474

ADCPNet	1.97 471	0.78 452	9.38 509	0.74 403	0.61 387	2.73 487	1.36 469	2.11 396	1.66 447	1.92 456	1.70 413	2.45 475	2.07 478	2.50 391	6.84 502	0.38 419	0.38 456	0.38 427	0.43 453	0.47 434	0.50 430

ADCMid	2.11 476	0.90 462	8.39 505	0.75 411	0.69 415	1.98 459	1.14 450	2.18 422	1.67 448	2.85 492	1.85 435	2.35 471	2.02 476	2.35 376	10.58 518	0.34 397	0.32 426	0.39 431	0.44 455	0.51 441	0.53 439

ITSA-stereo	0.85 312	0.38 316	0.92 236	0.58 240	0.32 153	0.86 288	0.49 247	2.33 448	1.69 449	1.16 240	1.12 221	0.95 244	0.85 271	2.46 385	1.18 372	0.27 333	0.23 355	0.28 345	0.28 369	0.28 310	0.41 399

RP	1.17 399	0.54 393	1.48 381	0.93 467	1.05 475	1.14 360	0.85 408	1.99 370	1.70 450	1.72 439	2.07 454	1.91 436	1.93 472	2.00 342	1.37 403	0.55 469	0.37 451	0.48 457	0.37 439	0.46 430	0.46 421

SPS-STEREO	1.78 456	1.09 477	1.52 388	1.22 489	1.14 483	1.87 453	1.11 444	2.27 438	1.70 450	3.17 503	2.39 469	2.84 485	1.93 472	4.41 440	2.93 472	1.04 495	0.99 516	0.97 493	0.94 500	1.03 489	1.05 490
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FAT-Stereo	1.10 388	0.43 348	1.46 378	0.74 403	0.60 381	1.13 357	0.92 419	2.06 388	1.71 452	1.75 441	2.00 450	2.02 452	1.47 438	2.02 345	1.26 387	0.44 445	0.36 446	0.34 403	0.29 387	0.36 380	0.57 450

AF-Net	1.23 413	0.56 401	2.31 445	0.88 451	0.93 463	1.41 408	0.73 372	2.27 438	1.71 452	1.76 444	2.42 471	2.00 449	1.70 456	1.98 338	1.62 431	0.50 461	0.29 405	0.49 459	0.33 423	0.40 401	0.34 364

DispFullNet	2.39 487	2.89 526	3.74 480	3.09 519	2.27 511	2.04 464	0.84 403	2.19 424	1.73 454	2.54 485	1.98 447	2.23 462	5.83 519	3.44 425	1.84 449	1.03 493	0.33 432	2.65 520	1.97 524	2.87 509	2.34 513

MFN_U_SF_RVC	1.62 447	0.96 469	4.36 487	0.92 461	0.69 415	2.62 485	1.10 443	2.50 470	1.74 455	1.99 464	1.86 437	2.45 475	1.78 464	3.08 413	2.84 471	0.54 465	0.50 485	0.56 474	0.60 483	0.60 461	0.67 465

Wz-Net-TNSev	2.10 475	2.71 525	9.30 508	0.72 389	0.65 399	2.41 480	1.81 495	2.45 460	1.77 456	1.62 427	1.56 387	2.56 478	2.01 474	5.30 457	4.46 487	0.41 431	0.38 456	0.33 395	0.37 439	0.54 450	0.64 463

ADCL	1.82 460	0.70 441	4.57 488	0.70 381	0.63 393	2.56 482	1.77 490	2.08 391	1.77 456	1.95 462	1.89 439	2.04 457	1.88 470	2.36 377	9.55 514	0.27 333	0.25 377	0.35 410	0.32 410	0.39 397	0.39 391

FBW_ROB	1.78 456	0.66 432	1.90 419	0.72 389	0.66 405	1.79 446	1.07 441	2.79 491	1.77 456	1.84 450	1.79 424	1.98 447	1.37 425	12.42 534	2.22 458	0.36 414	0.38 456	0.57 476	0.39 443	0.46 430	0.51 434

stereogan	1.22 409	0.45 356	2.03 430	0.87 449	0.85 453	2.52 481	0.72 369	1.98 366	1.78 459	1.92 456	1.94 444	2.31 469	1.42 432	2.10 354	1.14 368	0.38 419	0.36 446	0.39 431	0.32 410	0.52 442	0.49 426

MSMD_ROB	2.08 474	0.61 415	1.15 312	0.71 384	0.62 391	4.00 510	0.93 422	1.94 358	1.79 460	4.71 517	4.60 502	8.14 521	3.87 512	3.75 431	1.65 437	0.54 465	0.48 479	0.55 472	0.58 479	0.53 447	0.52 436

WCMA_ROB	2.05 472	0.55 397	1.77 408	0.74 403	0.61 387	2.24 472	1.56 479	2.17 421	1.79 460	4.16 511	6.36 513	5.66 512	4.66 516	3.19 416	2.77 470	0.55 469	0.45 472	0.40 437	0.43 453	0.48 435	0.50 430

SGM_RVC	1.88 463	0.40 331	0.90 229	0.63 298	0.30 102	2.81 489	1.26 464	2.73 486	1.81 462	4.09 507	2.85 481	3.88 500	3.19 502	8.42 511	2.44 465	0.33 388	0.31 414	0.30 367	0.28 369	0.31 349	0.31 338
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FCDSN-DC	2.47 489	0.65 431	1.00 266	0.85 443	0.75 429	2.26 474	0.97 429	2.31 441	1.83 463	5.52 524	7.65 520	7.72 520	7.70 526	4.43 441	2.64 468	0.52 463	0.48 479	0.52 463	0.52 472	0.57 455	0.59 455
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	1.80 458	1.11 479	4.33 486	0.84 440	0.77 435	3.70 503	2.41 516	2.04 383	1.85 464	1.75 441	1.90 441	1.92 439	1.25 409	7.33 499	1.45 410	0.47 453	0.47 477	0.53 467	0.77 493	0.50 439	0.55 445

MFMNet_re	1.47 434	1.20 484	2.50 451	1.46 498	1.08 477	1.58 424	1.51 474	1.96 364	1.87 465	2.31 476	2.20 460	1.51 388	1.88 470	1.57 273	1.34 399	0.94 490	0.83 503	0.84 490	0.80 495	1.00 486	1.06 491

AnyNet_C01	2.38 486	2.21 515	10.17 511	0.99 475	0.79 441	3.12 496	2.37 513	2.69 485	1.89 466	2.58 487	2.44 472	2.70 483	1.86 469	3.65 427	7.12 503	0.41 431	0.41 463	0.40 437	0.42 449	0.68 471	0.79 479

RainbowNet	2.06 473	1.86 506	1.97 426	2.86 514	2.25 509	2.03 463	1.79 491	2.77 488	1.92 467	1.54 410	1.84 432	1.95 445	1.73 460	2.23 365	1.38 404	3.40 521	0.86 508	2.39 514	1.00 506	2.94 510	2.42 514

SAMSARA	1.80 458	0.90 462	3.37 474	1.28 492	1.13 481	3.71 504	2.33 511	2.53 474	1.93 468	3.17 503	1.73 417	2.99 487	1.68 455	3.53 426	2.46 466	0.47 453	0.54 488	0.43 444	0.47 462	0.59 458	0.64 463

CSAN	1.61 445	0.67 436	3.24 472	0.74 403	0.52 341	1.77 442	1.74 488	1.98 366	1.94 469	2.47 484	2.33 467	1.93 440	2.04 477	6.45 487	1.95 452	0.43 436	0.36 446	0.41 442	0.42 449	0.43 410	0.44 414

Consistency-Raft	1.27 421	1.01 472	2.17 438	1.04 478	1.20 490	0.96 327	1.00 434	1.84 327	1.95 470	1.38 361	2.11 456	1.44 373	1.03 358	1.18 192	1.40 405	0.73 486	0.83 503	0.89 491	0.99 505	1.33 496	0.95 487

DPSNet	1.91 468	0.64 425	5.95 493	0.73 397	0.59 377	2.04 464	1.61 482	3.84 507	1.96 471	1.54 410	1.39 332	2.27 465	3.32 505	4.95 452	4.79 490	0.50 461	0.31 414	0.29 356	0.26 343	0.67 470	0.54 440

XQC	1.51 438	0.98 470	3.20 469	0.92 461	0.76 434	2.01 462	1.17 454	2.53 474	1.99 472	2.01 465	1.54 378	2.00 449	1.54 443	3.16 415	3.46 479	0.49 457	0.31 414	0.45 449	0.40 445	0.71 475	0.62 460

PWC_ROB	1.39 427	0.93 467	4.07 483	0.77 420	0.83 450	1.16 367	0.53 274	1.87 337	2.01 473	2.36 477	3.06 485	1.65 411	1.60 446	2.65 400	2.29 462	0.34 397	0.23 355	0.36 420	0.25 326	0.39 397	0.49 426

WZ-Net	2.14 478	1.08 475	11.68 516	0.89 458	0.78 439	1.76 440	1.59 481	2.39 453	2.03 474	2.11 469	1.95 446	2.30 468	2.28 488	5.94 474	3.86 484	0.35 407	0.27 391	0.29 356	0.32 410	0.52 442	0.50 430

RTSC	1.43 433	0.89 461	3.62 479	0.94 470	0.64 394	1.85 451	0.69 358	2.20 427	2.04 475	2.22 472	1.70 413	1.67 414	1.27 412	2.53 393	4.48 488	0.33 388	0.25 377	0.27 331	0.29 387	0.38 392	0.40 395

S-Stereo	1.17 399	0.48 370	2.25 444	0.83 436	0.81 447	1.22 380	1.17 454	2.12 397	2.08 476	1.47 393	2.13 457	1.55 395	1.16 391	2.09 353	1.46 412	0.42 435	0.40 462	0.35 410	0.32 410	0.45 423	0.73 473

LRCNet_RVC	22.79 539	32.09 545	22.06 531	29.83 543	26.15 540	4.40 515	0.84 403	22.64 539	2.10 477	26.93 544	29.25 543	23.03 544	15.56 534	23.91 542	18.92 533	32.00 546	20.04 547	34.68 545	32.13 546	30.66 545	28.52 545

NVStereoNet_ROB	2.17 480	1.18 482	3.51 476	1.14 486	1.26 493	1.57 423	1.51 474	2.19 424	2.11 478	2.04 466	4.80 504	3.17 494	2.11 483	7.97 507	2.10 454	1.12 498	0.94 513	1.10 499	1.34 512	0.95 484	1.31 497
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PDISCO_ROB	1.41 429	0.73 449	2.04 431	1.40 493	1.46 499	2.83 490	1.07 441	2.64 480	2.11 478	1.41 372	1.50 367	1.73 422	0.99 339	2.83 408	1.46 412	1.03 493	0.27 391	0.54 468	0.47 462	0.77 477	0.84 483

ADCS	2.35 484	1.26 487	6.54 496	0.85 443	0.77 435	2.18 470	1.79 491	2.47 465	2.20 480	2.80 491	2.14 459	2.38 472	2.09 479	2.81 406	13.83 526	0.43 436	0.41 463	0.40 437	0.45 458	0.59 458	0.67 465

ACVNet-4b	3.05 504	1.42 492	18.09 529	2.85 513	2.33 513	2.32 478	1.22 459	2.47 465	2.21 481	1.26 305	2.36 468	2.64 481	1.46 436	6.32 484	1.23 383	3.29 518	0.45 472	2.37 511	1.02 508	3.03 515	2.61 517

MeshStereo	2.36 485	0.60 410	1.05 280	0.63 298	0.51 336	2.58 483	0.99 432	3.46 502	2.21 481	7.38 529	5.06 508	7.50 517	3.10 501	7.02 497	2.54 467	0.44 445	0.44 470	0.45 449	0.40 445	0.43 410	0.45 416
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
ACVNet_1	3.08 505	1.48 496	17.70 525	2.90 516	2.35 514	2.30 475	1.43 472	3.16 498	2.26 483	1.91 455	2.05 453	3.51 496	2.32 489	3.71 430	1.58 424	3.25 517	0.66 497	2.40 515	1.06 509	3.07 516	2.59 516

SuperB	2.50 490	0.72 446	18.07 528	0.72 389	0.53 347	1.85 451	0.86 409	1.80 318	2.40 484	1.54 410	1.42 343	1.13 306	1.17 394	4.18 435	4.80 492	0.25 287	0.20 296	0.23 233	0.19 174	7.64 535	0.38 388

JetBlue	4.18 510	2.45 520	10.42 512	1.40 493	2.89 522	10.68 527	10.68 527	3.91 508	2.52 485	2.74 489	3.39 489	4.50 502	4.27 514	7.97 507	7.67 506	0.89 488	0.97 515	0.89 491	0.92 499	2.26 501	2.21 511

SGM+DAISY	5.38 515	1.28 489	8.24 502	1.27 491	1.16 487	10.62 526	16.01 534	2.93 495	2.53 486	8.64 532	13.03 530	8.26 522	13.38 532	6.34 485	7.59 505	1.07 496	1.05 519	1.00 496	0.98 503	1.02 488	1.12 494

SHD	1.42 431	0.81 456	2.79 461	0.98 474	0.92 460	1.97 458	0.68 355	2.43 458	2.55 487	2.54 485	1.72 416	2.01 451	1.62 447	2.14 358	2.70 469	0.40 427	0.33 432	0.39 431	0.40 445	0.48 435	0.54 440

LSM	6.55 520	1.26 487	15.64 523	1.79 501	68.74 548	1.67 432	2.08 503	2.26 432	2.59 488	3.13 502	3.08 486	1.90 434	1.81 465	2.89 409	2.16 457	0.43 436	0.59 495	0.50 460	0.58 479	0.64 466	17.24 542

MADNet+	2.80 495	3.38 529	11.57 515	1.50 499	1.21 492	3.18 498	2.00 497	3.52 504	2.61 489	1.81 447	2.09 455	2.83 484	2.18 487	7.55 502	5.44 496	0.84 487	0.83 503	0.71 487	0.66 487	1.05 491	1.08 492

ffm	0.79 274	0.36 277	1.51 384	0.56 206	0.40 255	0.76 231	0.59 323	1.08 119	2.62 490	1.19 262	1.49 360	1.07 282	0.85 271	1.57 273	0.35 50	0.21 191	0.13 46	0.31 373	0.28 369	0.20 153	0.23 204

ff1	1.88 463	0.36 277	1.51 384	0.56 206	0.40 255	0.76 231	0.59 323	1.08 119	2.62 490	1.19 262	1.49 360	1.07 282	0.85 271	9.88 526	13.82 523	0.21 191	0.13 46	0.31 373	0.28 369	0.20 153	0.23 204

tt1	0.65 188	0.34 239	0.65 92	0.60 267	0.27 44	1.14 360	0.48 236	1.08 119	2.62 490	0.59 88	0.79 113	0.49 64	0.80 253	1.57 273	0.35 50	0.21 191	0.13 46	0.25 296	0.16 113	0.20 153	0.23 204

FC-DCNN	2.88 501	0.61 415	1.15 312	0.75 411	0.57 368	2.85 492	1.05 438	3.44 501	2.64 493	6.93 525	7.63 519	9.86 526	7.02 524	5.76 469	4.31 486	0.54 465	0.48 479	0.51 461	0.50 468	0.53 447	0.52 436

FC-DCNN v2	2.96 502	0.61 415	1.13 305	0.75 411	0.57 368	2.90 493	1.06 440	3.59 505	2.66 494	7.05 526	7.66 521	10.26 529	7.17 525	6.27 481	4.49 489	0.54 465	0.48 479	0.51 461	0.50 468	0.53 447	0.52 436

MSC_U_SF_DS_RVC	2.22 481	1.29 490	4.14 484	1.10 482	0.78 439	5.00 517	2.38 515	2.47 465	2.67 495	1.94 460	2.28 464	2.66 482	1.70 456	9.10 514	2.29 462	0.68 484	0.52 486	0.68 485	0.71 491	1.17 494	0.81 481

RTS	2.76 492	1.55 500	15.40 520	1.13 483	1.42 497	3.75 506	2.21 506	2.45 460	2.72 496	2.91 495	2.85 481	2.58 479	1.62 447	6.28 482	5.80 497	0.41 431	0.30 409	0.35 410	0.35 432	0.52 442	0.54 440

RTSA	2.76 492	1.55 500	15.40 520	1.13 483	1.42 497	3.75 506	2.21 506	2.45 460	2.72 496	2.91 495	2.85 481	2.58 479	1.62 447	6.28 482	5.80 497	0.41 431	0.30 409	0.35 410	0.35 432	0.52 442	0.54 440

IMH-64-1	2.82 496	1.87 507	1.77 408	3.31 521	2.69 517	3.22 499	2.07 501	4.25 512	2.77 498	2.46 482	3.78 494	3.05 489	2.34 490	4.67 447	3.00 474	3.84 526	0.84 506	2.75 521	1.39 513	3.34 519	2.93 522

IMH-64	2.82 496	1.87 507	1.77 408	3.31 521	2.69 517	3.22 499	2.07 501	4.25 512	2.77 498	2.46 482	3.78 494	3.05 489	2.34 490	4.67 447	3.00 474	3.84 526	0.84 506	2.75 521	1.39 513	3.34 519	2.93 522

ACVNet_2	2.86 499	1.47 495	8.28 503	2.68 512	2.26 510	2.70 486	1.84 496	3.41 500	3.04 500	2.27 474	3.42 490	4.58 503	2.10 480	5.91 472	1.62 431	2.58 511	0.67 498	2.22 508	0.85 497	2.79 507	2.47 515

FINET	1.54 440	0.67 436	7.28 499	0.76 418	0.97 470	1.42 411	1.38 470	2.80 493	3.12 501	1.23 285	1.68 410	1.04 275	1.11 383	3.35 423	1.78 448	0.43 436	0.37 451	0.32 384	0.29 387	0.43 410	0.41 399

xx1	0.70 224	0.34 239	0.63 78	0.60 267	0.27 44	1.16 367	0.51 257	1.07 114	3.23 502	0.60 95	0.80 118	0.95 244	0.79 246	1.48 260	0.35 50	0.21 191	0.13 46	0.24 257	0.23 304	0.23 235	0.25 244

cc1	0.68 214	0.34 239	0.63 78	0.60 267	0.27 44	1.16 367	0.51 257	1.07 114	3.23 502	0.60 95	0.80 118	0.47 56	0.87 288	1.48 260	0.35 50	0.21 191	0.13 46	0.25 296	0.15 80	0.19 117	0.23 204

PWCDC_ROB	1.39 427	0.91 465	2.10 433	1.08 480	0.92 460	1.72 433	0.58 317	2.03 380	3.30 504	1.32 331	4.87 506	1.21 318	1.71 458	1.98 338	1.75 444	0.65 480	0.26 383	0.29 356	0.25 326	0.56 453	0.41 399

EDNetEfficientorigin	10.59 531	1.52 498	177.33 553	0.68 359	0.54 355	1.66 431	1.20 458	1.94 358	3.39 505	4.69 516	3.37 488	3.08 491	2.79 499	3.25 419	3.63 480	0.26 312	0.24 365	0.33 395	0.28 369	0.85 480	0.87 484

PVD	1.82 460	0.91 465	3.02 466	1.03 477	0.94 466	2.61 484	1.14 450	2.78 490	3.40 506	3.08 501	2.75 478	2.39 474	2.49 493	2.81 406	3.66 481	0.48 455	0.49 484	0.59 479	0.49 467	0.60 461	0.81 481

notaker	4.29 511	2.42 519	5.06 490	3.89 530	3.29 527	4.00 510	2.25 508	4.93 519	3.47 507	4.21 513	6.79 514	7.67 519	3.37 506	9.25 518	6.47 499	4.09 531	1.42 525	3.35 530	2.13 527	4.11 526	3.54 527

PWCK	3.24 506	2.37 516	10.86 513	2.14 505	1.14 483	3.71 504	4.19 524	3.02 497	3.55 508	3.05 500	3.63 492	3.09 492	2.35 492	8.16 509	3.41 478	2.17 507	0.96 514	1.77 504	1.01 507	2.84 508	1.40 501

ELAS	2.67 491	0.80 453	2.13 436	1.13 483	1.15 485	6.25 521	2.56 517	3.50 503	3.68 509	5.36 522	4.92 507	3.79 498	5.56 518	3.65 427	5.22 494	0.66 481	0.57 492	0.56 474	0.54 475	0.65 468	0.75 476
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	3.35 507	1.95 509	1.86 417	3.30 520	2.72 519	4.03 512	2.00 497	4.58 516	3.83 510	2.87 493	6.99 516	4.69 504	3.21 503	6.77 493	2.97 473	3.91 529	0.89 510	2.78 523	1.40 517	3.36 521	2.93 522

WAO-7	2.78 494	1.54 499	2.18 439	1.41 496	1.19 489	3.92 509	2.01 500	4.19 511	3.89 511	2.98 497	5.47 509	4.18 501	3.28 504	8.24 510	4.27 485	1.13 499	1.01 517	1.18 500	1.13 511	1.19 495	1.13 495

EDNetEfficient	2.40 488	1.14 480	8.59 506	0.77 420	0.73 422	1.06 345	1.53 477	1.54 249	4.06 512	4.87 518	2.81 479	2.23 462	3.53 508	3.04 412	9.65 515	0.27 333	0.24 365	0.27 331	0.31 403	0.70 473	0.67 465

TCMNet-wrong-test	10.42 530	11.55 536	15.31 519	20.99 539	18.49 535	13.94 531	10.69 528	16.07 537	4.14 513	5.27 521	5.64 510	16.22 534	12.57 529	7.57 503	10.26 516	7.44 536	2.38 529	4.30 533	3.43 531	11.37 538	10.87 536

ELAS_RVC	2.87 500	0.80 453	3.22 471	1.16 488	1.12 479	2.92 494	5.33 525	2.98 496	4.18 514	5.04 519	4.82 505	4.71 505	8.23 527	4.25 438	4.79 490	0.67 482	0.57 492	0.57 476	0.53 474	0.66 469	0.74 474
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Dean	3.77 509	1.65 503	17.87 526	3.01 518	2.54 516	3.15 497	2.10 504	4.80 517	4.42 515	2.89 494	6.03 511	5.45 511	2.55 497	3.40 424	2.13 455	3.22 516	0.89 510	2.51 518	1.07 510	3.07 516	2.65 520

JetRed	7.02 522	8.94 534	25.72 537	2.89 515	3.27 526	14.25 532	12.27 531	6.69 527	4.45 516	4.46 514	4.56 499	6.65 514	5.43 517	7.46 501	14.41 528	2.60 512	3.31 530	2.61 519	2.30 529	4.34 527	3.79 529

MADNet++	5.41 516	3.18 527	6.43 495	4.66 534	3.95 531	6.15 520	6.75 526	4.51 515	4.51 517	5.06 520	6.27 512	4.96 508	6.14 520	9.39 519	11.70 519	4.71 532	4.19 533	3.97 532	3.33 530	4.08 525	4.25 532

WAO-6	2.98 503	1.67 504	1.88 418	2.38 510	2.30 512	3.53 502	2.37 513	4.38 514	4.64 518	2.42 478	4.50 498	4.85 506	2.99 500	5.22 456	5.37 495	1.77 503	1.16 523	2.31 510	1.47 518	2.42 503	1.99 509

LVE	3.40 508	1.80 505	2.21 441	2.90 516	2.44 515	3.27 501	2.25 508	4.80 517	5.06 519	2.43 479	6.79 514	5.99 513	2.64 498	9.20 516	2.28 460	3.30 519	1.11 522	2.38 512	1.48 519	2.95 512	2.62 518

DeepPrunerF	1.68 451	0.82 457	6.82 497	0.94 470	1.20 490	0.91 301	0.97 429	2.50 470	5.19 520	1.22 282	1.30 299	1.18 313	1.29 414	4.96 453	1.75 444	0.43 436	0.35 442	0.52 463	0.48 464	0.43 410	0.42 407

tt	6.61 521	0.28 96	6.10 494	3.77 528	2.17 506	11.53 528	19.61 535	13.53 536	5.81 521	3.00 498	2.82 480	4.97 509	6.33 521	3.83 433	7.23 504	9.13 538	11.32 540	5.87 536	6.22 536	6.01 532	2.63 519

SANet	2.26 482	0.70 441	6.94 498	0.69 372	0.46 305	2.76 488	1.76 489	2.61 479	5.84 522	2.45 481	3.52 491	3.71 497	3.38 507	5.90 471	2.14 456	0.34 397	0.31 414	0.32 384	0.29 387	0.54 450	0.43 411

ktn	4.56 512	2.41 518	2.54 452	3.79 529	3.25 525	4.81 516	2.91 521	5.52 521	7.36 523	4.12 510	14.55 532	7.54 518	3.70 509	7.84 506	3.35 477	4.06 530	1.86 528	3.26 529	2.22 528	3.27 518	2.86 521

SGM-ForestM	7.81 525	0.48 370	11.02 514	0.74 403	0.40 255	16.83 533	12.72 533	7.91 529	8.13 524	11.53 534	10.25 528	22.44 543	14.01 533	17.02 536	20.52 534	0.38 419	0.39 461	0.37 423	0.36 435	0.37 386	0.38 388

HanzoNet	11.92 533	5.12 531	17.18 524	4.19 533	3.59 530	5.16 519	2.82 520	7.41 528	9.96 525	33.31 548	27.60 542	22.25 542	37.31 547	18.18 538	13.57 522	8.13 537	3.44 532	3.50 531	3.44 532	7.77 536	4.52 533

coex-ft	8.35 526	2.39 517	100.24 552	0.68 359	0.54 355	1.77 442	1.57 480	1.71 298	11.00 526	18.91 541	3.76 493	3.85 499	8.23 527	3.29 421	6.58 500	0.31 375	0.31 414	0.32 384	0.31 403	0.69 472	0.57 450

USTest	14.33 536	14.93 537	21.00 530	17.41 538	16.02 532	23.11 535	33.76 542	22.02 538	11.81 527	9.47 533	10.19 527	15.94 533	13.17 530	17.25 537	22.38 536	3.81 525	5.01 534	6.17 537	6.18 535	9.23 537	7.81 535

UNDER WATER-64	5.84 519	2.48 522	17.93 527	3.97 531	3.58 529	7.70 522	3.03 522	5.72 524	14.13 528	4.18 512	4.00 496	9.27 525	6.80 523	6.20 477	9.22 513	3.67 523	1.52 526	3.14 526	1.95 523	4.43 528	3.83 530

DGTPSM_ROB	13.06 534	8.27 532	22.29 532	9.53 536	18.14 533	11.53 528	31.97 540	10.82 533	16.25 529	7.14 527	19.39 538	10.12 527	16.69 535	9.85 524	22.49 537	4.77 533	8.72 535	5.37 534	10.24 539	6.15 533	11.56 537

DPSMNet_ROB	13.08 535	8.28 533	22.32 533	9.54 537	18.15 534	11.53 528	31.98 541	10.83 534	16.27 530	7.17 528	19.40 539	10.12 527	16.69 535	9.87 525	22.50 538	4.78 534	8.72 535	5.38 535	10.25 540	6.16 534	11.59 538

WAO-8	4.57 513	2.01 510	2.58 455	2.37 508	2.21 507	9.75 523	1.71 485	6.04 525	16.34 531	4.11 508	7.69 522	7.41 515	3.85 510	10.02 529	3.85 482	2.05 505	1.09 520	2.44 516	1.39 513	2.56 505	1.86 507

Venus	4.57 513	2.01 510	2.58 455	2.37 508	2.21 507	9.75 523	1.71 485	6.04 525	16.34 531	4.11 508	7.69 522	7.41 515	3.85 510	10.02 529	3.85 482	2.05 505	1.09 520	2.44 516	1.39 513	2.56 505	1.86 507

Anonymous_1	42.79 548	18.71 538	24.75 534	21.81 540	45.16 546	27.68 537	37.52 543	28.64 543	16.34 531	14.72 537	14.53 531	20.60 536	17.82 537	21.52 539	25.88 541	113.45 553	8.91 537	100.63 550	126.37 550	158.50 553	12.31 539

UNDER WATER	5.68 518	2.46 521	15.52 522	3.98 532	3.53 528	5.15 518	2.74 519	5.58 522	16.41 534	4.00 506	4.56 499	9.12 524	6.43 522	6.22 478	9.11 512	3.85 528	1.35 524	3.18 528	1.98 525	4.51 529	3.84 531

DPSimNet_ROB	24.77 541	9.69 535	61.46 549	3.56 526	19.46 536	25.95 536	77.56 552	5.09 520	16.60 535	21.50 542	29.82 544	25.12 545	85.69 553	13.37 535	23.07 540	7.23 535	17.79 543	8.55 538	7.57 537	4.57 531	31.84 546

TorneroNet-64	5.41 516	2.10 513	2.43 448	3.49 525	2.83 520	9.90 525	2.13 505	8.87 531	16.79 536	5.39 523	9.18 526	10.68 531	3.92 513	9.55 520	5.11 493	3.36 520	0.86 508	2.88 524	1.62 520	3.76 522	3.37 525

DPSM_ROB	19.12 537	19.13 539	25.13 535	22.15 541	20.86 538	28.06 538	37.75 544	27.18 541	16.95 537	14.25 535	15.07 533	21.66 537	18.69 538	21.83 540	26.51 542	10.15 540	9.30 538	10.45 540	10.41 541	14.00 539	12.85 540

DPSM	19.12 537	19.13 539	25.13 535	22.15 541	20.86 538	28.06 538	37.75 544	27.18 541	16.95 537	14.25 535	15.07 533	21.66 537	18.69 538	21.83 540	26.51 542	10.15 540	9.30 538	10.45 540	10.41 541	14.00 539	12.85 540

MANE	7.50 524	0.64 425	7.97 501	1.40 493	2.10 505	16.86 534	12.56 532	12.91 535	17.51 539	8.50 531	11.60 529	14.66 532	13.33 531	12.02 533	13.28 521	0.62 477	0.52 486	0.52 463	1.90 522	0.56 453	0.58 453

xxxxx1	54.34 551	26.72 542	27.03 538	114.14 550	99.00 550	30.68 543	47.19 546	32.52 545	26.09 540	17.85 538	17.48 535	21.86 539	20.92 540	24.38 543	33.78 544	34.73 547	41.33 548	157.67 551	175.68 551	65.82 549	71.99 551

tt_ll	54.34 551	26.72 542	27.03 538	114.14 550	99.00 550	30.68 543	47.19 546	32.52 545	26.09 540	17.85 538	17.48 535	21.86 539	20.92 540	24.38 543	33.78 544	34.73 547	41.33 548	157.67 551	175.68 551	65.82 549	71.99 551

ff	54.34 551	26.72 542	27.03 538	114.14 550	99.00 550	30.68 543	47.19 546	32.52 545	26.09 540	17.85 538	17.48 535	21.86 539	20.92 540	24.38 543	33.78 544	34.73 547	41.33 548	157.67 551	175.68 551	65.82 549	71.99 551

LE_ROB	8.35 526	0.47 364	27.42 541	0.83 436	0.34 189	2.84 491	3.36 523	4.03 510	27.04 543	25.20 543	8.72 525	8.55 523	27.35 543	7.37 500	22.13 535	0.22 225	0.20 296	0.20 135	0.21 245	0.25 276	0.25 244

PML	51.64 550	37.49 546	14.31 518	7.45 535	20.27 537	107.80 553	231.34 554	8.94 532	27.70 544	86.74 553	268.93 554	69.03 553	61.09 552	24.71 546	14.36 527	9.71 539	3.40 531	9.60 539	4.67 534	20.46 541	4.76 534

BEATNet-Init1	27.39 542	21.01 541	73.65 551	1.07 479	0.80 443	56.07 548	22.82 536	33.14 548	31.71 545	51.78 552	52.93 551	65.63 552	48.54 551	48.75 553	36.36 547	0.52 463	0.47 477	0.54 468	0.54 475	0.64 466	0.72 472

LSM0	42.92 549	38.72 549	50.66 548	47.49 549	110.18 553	56.77 551	75.87 549	54.87 553	33.74 546	29.48 547	31.12 547	43.77 551	37.12 546	43.85 551	53.44 553	20.50 545	18.67 544	21.05 543	21.07 545	28.37 544	41.73 547

CasAABBNet	38.42 543	38.42 547	50.26 546	44.76 548	41.87 544	56.47 549	76.22 550	54.44 551	33.92 547	28.53 545	30.36 546	43.53 550	37.59 548	43.77 550	53.32 552	20.27 543	18.70 545	21.03 542	21.04 544	28.19 542	25.79 543

Selective-RAFT-Error	38.47 544	38.44 548	50.38 547	44.74 547	42.01 545	56.47 549	76.24 551	54.44 551	34.02 548	28.59 546	30.30 545	43.51 549	38.10 549	43.69 549	53.24 551	20.36 544	18.72 546	21.05 543	21.02 543	28.25 543	25.87 544

HaxPig	39.02 545	41.39 550	41.59 542	30.10 544	32.36 541	29.49 540	27.65 538	30.56 544	37.94 549	43.75 549	43.81 548	33.42 546	35.69 544	41.51 547	40.33 549	43.91 550	47.48 552	45.87 546	47.14 548	42.29 546	44.06 549

AVERAGE_ROB	40.42 546	42.30 551	42.61 543	36.91 546	35.54 543	30.42 542	27.59 537	37.45 550	38.45 550	44.87 550	44.27 549	37.55 548	36.69 545	41.82 548	40.25 548	45.36 551	46.73 551	47.09 547	46.32 547	42.47 547	43.74 548

MEDIAN_ROB	42.01 547	44.30 552	44.14 545	35.08 545	34.90 542	31.33 546	29.90 539	36.77 549	40.11 551	47.14 551	46.55 550	37.49 547	38.50 550	44.30 552	42.32 550	47.93 552	49.31 553	49.68 548	49.00 549	44.98 548	46.46 550

KSHMR	8.76 528	2.14 514	3.59 477	3.60 527	3.13 524	4.15 513	2.67 518	5.61 523	58.90 552	3.04 499	55.71 552	4.94 507	2.54 496	4.61 446	3.05 476	3.49 522	1.57 527	3.14 526	1.98 525	3.84 523	3.49 526

TorneroNet	10.72 532	2.09 512	2.76 460	3.48 524	3.03 523	44.72 547	2.31 510	8.62 530	67.06 553	7.45 530	23.21 540	10.59 530	4.28 515	9.03 513	9.00 511	3.67 523	0.91 512	3.04 525	1.63 521	3.92 524	3.55 528

test_example2	192.91 554	210.59 554	206.44 554	199.86 554	204.90 554	172.02 554	182.95 553	138.34 554	134.89 554	193.14 554	200.54 553	186.77 554	177.82 554	204.95 554	207.57 554	221.83 554	238.70 554	186.02 554	190.07 554	226.94 554	173.78 554

ccccc		492.94 555		530.37 555	529.69 555	476.06 555		494.48 555		446.40 555		473.27 555		541.46 555		660.58 555	458.79 555	353.88 555	309.98 555	597.94 555

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