Low-res two-view results

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

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

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

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

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

CAS	1.34 41	0.48 6	2.20 25	3.01 473	1.66 407	4.08 319	0.73 132	1.96 39	1.51 32	0.86 40	1.10 41	0.59 9	0.53 7	1.36 53	0.94 74	3.07 477	0.14 1	0.21 4	0.14 1	0.38 204	1.78 361

CREStereo++_RVC	1.98 76	0.59 30	19.94 297	0.87 56	0.55 80	4.02 302	0.31 2	1.75 25	2.09 128	1.65 134	2.20 334	0.85 61	0.65 32	1.03 5	0.72 19	0.29 69	0.16 2	0.23 13	1.22 463	0.25 15	0.22 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
HI	2.19 111	1.11 261	19.93 294	1.14 209	0.69 152	2.98 121	0.45 28	2.58 93	1.87 103	2.18 267	1.65 174	2.41 283	1.83 317	1.72 115	1.63 235	0.30 95	0.17 3	0.28 114	0.31 254	0.27 33	0.32 23

CoSv	2.19 111	1.11 261	19.93 294	1.14 209	0.69 152	2.98 121	0.45 28	2.58 93	1.87 103	2.18 267	1.65 174	2.41 283	1.83 317	1.72 115	1.63 235	0.30 95	0.17 3	0.28 114	0.31 254	0.27 33	0.32 23

castereo	0.88 9	0.78 153	1.15 1	0.89 64	0.51 64	1.31 30	0.90 249	3.42 176	1.28 9	0.88 47	1.28 76	0.72 36	0.91 99	1.05 7	1.01 98	0.28 58	0.17 3	0.26 65	0.20 40	0.24 11	0.34 41

U	12.87 498	0.43 3	2.54 32	0.68 10	58.93 518	63.36 524	0.33 4	1.95 38	1.08 4	0.62 4	0.83 19	0.46 5	0.57 12	0.91 2	0.50 2	0.31 114	0.17 3	63.34 522	59.81 521	0.30 79	0.26 7

CASnet	0.85 6	0.59 30	1.66 20	0.91 80	0.30 1	1.37 35	0.73 132	1.63 14	1.94 114	1.66 136	1.14 50	0.66 21	0.63 27	1.07 9	0.90 64	0.37 227	0.17 3	0.41 327	0.31 254	0.33 131	0.23 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LoS_RVC	1.23 37	1.51 325	6.09 64	0.88 62	1.71 412	1.96 63	0.59 62	1.61 12	1.37 14	0.84 38	1.35 89	0.84 58	1.15 168	1.49 77	0.83 48	0.21 4	0.17 3	0.20 1	0.14 1	0.20 3	1.49 342

DEFOM-Stereo	0.75 2	0.62 47	1.22 3	0.74 13	0.51 64	3.39 164	0.43 24	1.00 2	0.91 1	0.91 55	0.61 5	0.45 4	0.43 3	1.78 126	0.50 2	0.27 40	0.18 9	0.22 8	0.16 7	0.21 4	0.43 113

SMoEStereo_RVC	0.88 9	0.92 204	1.55 14	0.96 124	0.46 37	2.56 94	0.78 172	1.60 11	1.20 6	0.71 13	1.20 55	0.64 16	0.63 27	1.71 109	1.01 98	0.22 5	0.18 9	0.31 178	0.22 81	0.28 44	0.42 106

CES	1.08 26	0.63 50	2.53 31	0.95 115	2.18 443	2.13 71	0.50 38	2.07 47	1.46 20	0.79 28	1.06 34	0.61 13	0.48 6	1.45 67	0.87 57	0.24 11	0.18 9	0.24 27	0.15 3	0.64 372	2.36 382

STrans-v2	3.11 318	0.95 221	20.80 415	0.86 49	0.64 122	3.90 273	1.01 294	4.30 380	3.61 382	2.28 301	3.65 440	4.11 418	5.17 449	7.32 336	1.63 235	0.34 176	0.18 9	0.29 137	0.26 141	0.30 79	0.65 232

TransformOpticalFlow	3.07 313	0.87 180	20.87 422	1.10 186	0.56 85	4.18 348	0.64 89	4.36 410	3.28 326	2.19 274	3.08 424	4.32 431	5.01 447	7.36 339	1.59 223	0.34 176	0.18 9	0.32 197	0.26 141	0.29 61	0.57 193

s12784h	2.08 95	0.50 8	16.85 177	0.75 15	0.36 5	4.42 394	0.49 34	4.23 357	3.08 292	2.03 221	2.67 401	0.91 77	1.05 137	2.05 162	0.78 29	0.37 227	0.18 9	0.24 27	0.16 7	0.27 33	0.26 7

DEFOM-Stereo_RVC	1.03 22	1.15 272	1.34 7	1.03 160	0.59 98	0.81 5	0.43 24	3.53 185	4.67 449	0.78 25	0.98 28	0.44 3	1.16 170	1.46 70	0.71 17	0.27 40	0.19 15	0.24 27	0.18 16	0.30 79	0.34 41

tt45	1.08 26	0.92 204	2.50 29	0.92 89	0.67 136	3.90 273	0.75 153	2.00 41	1.29 10	0.74 16	1.35 89	0.71 34	0.63 27	2.59 218	0.97 85	0.23 7	0.19 15	0.28 114	0.23 96	0.29 61	0.37 72

IGEV-BASED-STEREO-	1.13 34	3.31 402	2.61 35	0.87 56	0.40 24	1.26 21	0.61 69	1.55 10	1.61 63	0.93 59	0.94 25	0.65 19	0.57 12	1.10 12	0.68 13	1.55 463	0.19 15	0.32 197	0.28 184	1.11 441	2.04 371

trnet	1.00 17	0.55 11	1.89 24	0.66 4	0.33 3	4.41 392	0.40 17	2.42 70	1.95 115	0.96 63	1.24 64	0.88 69	0.89 94	1.27 31	0.78 29	0.30 95	0.19 15	0.23 13	0.15 3	0.22 7	0.22 1

test_4	1.98 76	0.68 80	15.65 148	0.91 80	0.48 47	4.11 324	1.09 315	2.41 68	1.50 29	1.55 120	2.31 355	1.87 217	0.79 71	2.86 237	1.51 203	0.34 176	0.19 15	0.29 137	0.29 217	0.30 79	0.40 92

AAGNet	3.88 400	0.67 72	20.04 307	2.27 444	0.46 37	4.76 459	1.05 307	2.28 60	3.38 352	2.16 262	1.84 243	2.40 279	3.95 432	6.22 309	24.21 504	0.49 343	0.19 15	0.30 159	0.29 217	0.33 131	0.29 15

SST-Stereo	2.63 228	0.63 50	19.76 278	1.69 398	0.46 37	4.71 454	0.74 142	2.27 58	3.07 291	2.07 235	2.15 319	2.42 287	3.17 409	6.66 320	0.95 80	0.45 308	0.19 15	0.30 159	0.27 158	0.35 168	0.31 20

RAFT_R40	2.61 221	0.64 54	19.86 287	1.69 398	0.46 37	4.74 457	0.95 280	2.28 60	2.52 200	2.02 216	2.32 356	2.69 315	2.52 377	6.70 322	1.05 106	0.42 274	0.19 15	0.30 159	0.27 158	0.33 131	0.29 15

GMM-Stereo	2.52 189	0.56 14	20.57 390	0.92 89	0.83 189	4.18 348	1.88 411	2.51 77	2.40 181	2.48 359	2.30 354	1.69 173	1.84 320	2.93 241	1.25 150	0.32 131	0.19 15	0.33 231	0.49 387	0.37 192	2.40 383

TestStereo	2.41 171	1.95 366	19.15 234	0.77 18	0.61 106	1.83 53	0.58 60	2.33 64	1.53 35	1.44 112	1.37 96	1.26 126	0.90 97	11.59 450	0.94 74	0.36 215	0.19 15	0.33 231	0.24 112	0.45 286	0.32 23

ARAFT	3.24 345	13.49 470	19.88 290	0.93 95	0.49 54	4.16 340	1.40 368	4.37 413	3.21 309	2.40 346	1.91 271	1.70 176	1.04 129	6.43 315	1.45 196	0.37 227	0.19 15	0.37 295	0.35 300	0.37 192	0.35 49

DN-CSS_ROB	2.89 284	9.72 449	19.71 272	2.07 439	0.90 222	4.01 300	0.61 69	4.06 292	3.35 347	1.66 136	1.89 262	1.39 141	1.06 139	3.24 247	1.88 289	0.44 299	0.19 15	0.44 344	0.29 217	0.40 223	0.42 106

IGEV-RUCA	0.93 12	0.56 14	1.31 6	0.85 43	0.74 161	3.89 272	0.78 172	1.93 34	1.42 17	1.02 70	0.72 8	0.70 27	0.73 46	1.37 58	0.77 26	0.30 95	0.20 27	0.25 42	0.19 20	0.43 264	0.40 92

fffft	0.84 5	0.67 72	1.73 22	0.85 43	0.55 80	1.51 44	0.78 172	2.13 53	1.24 7	0.65 7	0.90 23	0.59 9	0.55 9	1.85 145	1.19 130	0.20 2	0.20 27	0.27 83	0.20 40	0.28 44	0.44 118
1: 1. 1
ours_stereo	1.00 17	0.88 184	2.52 30	0.91 80	0.74 161	1.10 10	0.57 53	1.68 16	1.24 7	0.76 23	1.49 120	0.70 27	0.62 24	1.61 94	0.62 9	0.26 31	0.20 27	0.26 65	0.21 51	0.30 79	3.24 404

RAStereo	1.53 53	0.71 99	17.55 192	0.62 1	0.65 127	1.18 12	0.32 3	1.94 36	1.15 5	0.80 30	1.07 37	0.64 16	0.47 5	0.89 1	1.01 98	0.25 19	0.20 27	0.27 83	0.21 51	0.36 186	0.27 10

RSM++	0.99 13	0.56 14	1.35 8	1.54 367	0.50 63	1.53 46	0.68 105	2.31 63	4.13 412	0.86 40	1.27 74	0.90 74	0.60 19	1.21 24	0.78 29	0.27 40	0.20 27	0.25 42	0.21 51	0.29 61	0.42 106

RSM	0.99 13	0.54 10	1.25 4	0.94 104	0.61 106	1.32 31	0.74 142	2.54 82	4.08 409	0.89 53	1.49 120	1.22 124	0.62 24	1.24 27	0.80 39	0.25 19	0.20 27	0.25 42	0.21 51	0.29 61	0.42 106

UniTT-Stereo	1.73 67	0.60 37	20.25 337	0.98 138	1.19 307	0.78 4	0.39 13	1.19 4	1.55 40	1.21 85	1.28 76	0.52 8	0.64 30	1.17 18	1.16 124	0.35 191	0.20 27	0.25 42	0.22 81	0.42 254	0.31 20

LoS	1.05 23	0.58 22	3.31 40	0.91 80	0.38 8	4.14 334	0.50 38	2.22 57	1.49 27	1.02 70	0.88 20	0.62 14	0.84 82	1.69 105	0.94 74	0.27 40	0.20 27	0.24 27	0.17 12	0.22 7	0.32 23
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DisPM	2.29 139	0.61 42	20.25 337	1.79 415	0.52 69	4.58 425	0.77 166	2.50 76	2.22 150	2.49 362	1.82 229	1.45 151	1.01 120	2.73 230	1.04 103	0.48 337	0.20 27	0.32 197	0.31 254	0.32 108	0.45 124

MIPNet	2.43 174	1.13 267	20.00 303	0.93 95	0.58 97	4.74 457	0.62 79	4.33 402	2.95 264	1.94 187	1.49 120	1.52 157	1.96 331	2.77 231	1.60 227	0.35 191	0.20 27	0.27 83	0.23 96	0.32 108	0.59 207

LCNet	2.54 198	0.60 37	20.89 423	1.01 152	0.57 93	3.60 210	1.21 343	3.20 149	1.70 81	2.17 264	1.76 203	1.43 148	4.12 435	3.61 254	0.94 74	0.32 131	0.20 27	0.28 114	0.76 432	0.50 322	1.83 365

HHNet	2.51 187	0.76 143	20.83 417	0.67 6	0.67 136	4.07 315	0.90 249	3.85 244	1.59 52	2.14 252	4.91 456	0.98 87	3.32 414	1.73 120	1.80 277	0.41 263	0.20 27	0.31 178	0.28 184	0.38 204	0.44 118

NF-Stereo	2.68 245	0.67 72	21.09 443	2.43 450	0.47 42	4.67 440	0.67 96	3.68 206	4.30 425	2.11 245	1.62 161	1.36 137	1.09 144	6.07 305	1.24 144	0.45 308	0.20 27	0.36 284	0.34 287	0.32 108	0.37 72

OCTAStereo	2.67 242	0.67 72	21.08 438	2.43 450	0.47 42	4.67 440	0.67 96	3.68 206	4.31 428	2.11 245	1.62 161	1.36 137	1.09 144	6.02 302	1.25 150	0.45 308	0.20 27	0.36 284	0.34 287	0.32 108	0.37 72

RE-Stereo	2.67 242	0.67 72	21.08 438	2.43 450	0.47 42	4.67 440	0.67 96	3.68 206	4.30 425	2.11 245	1.62 161	1.36 137	1.09 144	6.01 299	1.26 155	0.45 308	0.20 27	0.36 284	0.34 287	0.32 108	0.37 72

TVStereo	2.67 242	0.67 72	21.08 438	2.43 450	0.47 42	4.67 440	0.67 96	3.68 206	4.30 425	2.11 245	1.62 161	1.36 137	1.09 144	6.01 299	1.26 155	0.45 308	0.20 27	0.36 284	0.34 287	0.32 108	0.37 72

Prome-Stereo	2.57 212	0.60 37	20.29 344	1.01 152	0.62 116	4.40 390	1.80 407	3.22 153	1.74 87	2.18 267	3.43 437	1.71 179	3.45 423	2.24 190	1.19 130	0.32 131	0.20 27	0.27 83	0.25 124	0.37 192	2.15 375

CFNet-RSSM	2.17 107	0.56 14	20.50 376	1.08 181	0.57 93	3.42 171	0.62 79	4.24 363	1.60 57	1.73 152	1.39 100	2.55 300	1.19 177	1.36 53	1.04 103	0.29 69	0.20 27	0.26 65	0.23 96	0.28 44	0.32 23

CREStereo	1.00 17	0.59 30	1.82 23	0.66 4	0.36 5	4.43 395	0.40 17	2.43 71	1.98 118	0.96 63	1.22 61	0.88 69	0.87 90	1.30 37	0.79 36	0.30 95	0.20 27	0.23 13	0.16 7	0.23 9	0.22 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	1.13 34	0.55 11	3.88 51	0.71 12	0.59 98	4.21 360	0.43 24	2.00 41	1.58 49	1.02 70	1.06 34	0.78 47	0.98 114	1.58 92	0.93 68	1.21 450	0.20 27	0.23 13	0.15 3	0.23 9	0.27 10

HITNet	2.49 185	2.91 395	19.23 242	1.54 367	0.57 93	3.47 181	0.79 182	4.16 331	2.93 262	2.18 267	1.65 174	1.68 172	1.45 224	2.17 179	2.99 372	0.28 58	0.20 27	0.41 327	0.27 158	0.45 286	0.52 171
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
iResNet_ROB	2.72 254	10.38 453	14.41 126	1.46 346	0.99 245	3.74 238	0.66 94	4.01 275	2.84 245	2.04 224	2.05 302	1.98 239	1.38 202	4.73 277	1.91 296	0.35 191	0.20 27	0.28 114	0.19 20	0.33 131	0.41 99

H2IRNET	2.19 111	0.83 168	19.13 233	1.25 269	0.61 106	4.48 405	0.44 27	2.94 123	1.86 100	1.08 76	2.29 351	1.67 169	1.40 209	2.18 181	1.64 241	0.41 263	0.21 49	0.33 231	0.37 320	0.38 204	0.39 89

plain	2.00 82	0.89 188	21.49 470	0.67 6	0.73 157	1.66 50	0.57 53	3.27 161	2.18 143	0.80 30	1.25 68	0.80 52	0.86 87	1.72 115	1.13 116	0.34 176	0.21 49	0.32 197	0.25 124	0.44 278	0.34 41

test_5	2.45 178	1.43 317	19.72 274	1.20 236	1.39 348	3.88 269	1.25 348	4.03 283	1.98 118	1.74 155	1.82 229	1.86 214	1.78 306	3.57 253	1.35 165	0.33 154	0.21 49	0.35 268	0.33 277	0.34 153	0.43 113

IPLG	2.56 208	1.11 261	19.89 291	0.95 115	0.79 181	4.60 429	0.56 50	4.31 391	2.10 130	1.94 187	2.00 290	1.34 133	1.37 201	6.59 318	1.59 223	0.32 131	0.21 49	0.27 83	0.23 96	0.32 108	0.63 223

IPLGR	2.61 221	0.73 110	20.72 410	0.87 56	0.54 75	4.58 425	0.52 44	4.32 399	2.79 235	1.91 177	1.54 138	1.72 180	1.71 296	6.94 332	1.43 188	0.31 114	0.21 49	0.27 83	0.24 112	0.34 153	0.48 148

OMP-Stereo	2.94 292	1.26 290	20.07 309	2.73 463	0.67 136	4.58 425	1.46 376	4.33 402	2.21 149	3.14 425	2.68 402	3.22 358	1.38 202	7.65 344	1.42 186	0.46 320	0.21 49	0.33 231	0.26 141	0.34 153	0.31 20

IIG-Stereo	2.89 284	0.98 231	19.80 279	2.78 465	0.67 136	4.62 431	0.74 142	4.29 378	2.26 158	2.62 378	3.10 426	3.33 368	1.60 260	7.64 343	1.51 203	0.42 274	0.21 49	0.32 197	0.25 124	0.33 131	0.28 12

THIR-Stereo	4.50 431	1.11 261	18.71 219	0.89 64	0.47 42	2.25 76	16.71 500	3.53 185	1.58 49	2.04 224	12.04 492	2.66 312	7.52 472	7.29 335	11.25 440	0.32 131	0.21 49	0.29 137	0.28 184	0.35 168	0.52 171

PFNet	2.75 264	0.69 85	19.96 298	2.25 443	0.80 182	4.63 433	0.90 249	2.60 97	3.85 399	2.39 342	2.71 405	1.82 208	1.41 214	7.53 342	1.41 184	0.36 215	0.21 49	0.36 284	0.27 158	0.32 108	0.46 132

Pruner-Stereo	2.33 149	0.70 93	20.66 402	2.05 438	0.48 47	4.73 455	0.78 172	2.55 89	2.70 222	2.47 357	1.57 148	1.48 154	1.03 122	1.71 109	1.55 213	0.48 337	0.21 49	0.34 250	0.30 236	0.31 89	0.42 106

IRAFT_RVC	2.74 260	0.71 99	19.80 279	2.52 456	0.67 136	4.60 429	1.57 388	3.05 137	2.99 269	2.23 287	1.72 192	2.08 254	2.59 379	6.69 321	1.61 230	0.37 227	0.21 49	0.33 231	0.29 217	0.33 131	0.35 49

CRE-IMP	2.28 136	0.68 80	19.67 269	0.85 43	0.39 23	4.54 414	0.80 190	2.63 100	4.84 458	1.96 195	1.51 124	1.86 214	0.96 109	1.52 83	1.43 188	0.47 328	0.21 49	0.31 178	0.26 141	0.41 243	0.35 49

CroCo-Stereo	1.07 25	1.18 277	3.66 45	0.91 80	0.60 103	0.49 1	0.49 34	4.07 295	1.91 109	0.84 38	1.29 81	1.00 90	0.75 57	1.32 44	1.38 178	0.26 31	0.21 49	0.24 27	0.20 40	0.37 192	0.30 17
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
AFF-stereo	2.54 198	3.44 406	20.84 420	1.30 285	0.48 47	3.94 288	0.48 33	3.30 162	3.40 358	1.94 187	2.21 338	2.10 256	1.51 241	2.36 200	1.62 232	0.23 7	0.21 49	0.25 42	0.25 124	0.33 131	0.53 177

GMStereo	2.01 85	2.26 381	20.93 426	0.90 75	0.48 47	1.67 51	0.56 50	1.90 32	2.19 144	1.58 125	1.31 83	0.87 67	0.74 52	1.68 100	1.00 94	0.41 263	0.21 49	0.30 159	0.32 269	0.50 322	0.46 132
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
StereoAnything_RVC	4.17 412	12.66 466	20.44 361	0.88 62	0.57 93	1.16 11	0.39 13	2.35 65	4.38 430	0.53 1	0.37 1	0.33 1	0.89 94	1.62 95	0.50 2	0.33 154	0.22 64	0.24 27	0.15 3	3.36 477	31.99 514

999	1.08 26	0.86 176	2.44 28	1.06 174	0.65 127	3.27 148	0.91 260	1.47 6	1.43 19	0.74 16	1.73 198	0.70 27	0.66 35	3.03 244	1.18 126	0.24 11	0.22 64	0.25 42	0.21 51	0.27 33	0.37 72

tg	1.40 47	1.14 270	2.71 36	0.97 132	0.54 75	4.02 302	0.42 21	3.02 136	2.64 214	1.70 146	1.85 247	1.84 211	0.97 111	1.81 138	0.99 90	0.31 114	0.22 64	0.29 137	0.26 141	0.32 108	2.01 370

IGEV-Stereo++	1.68 64	0.48 6	1.27 5	0.77 18	1.31 332	3.87 268	0.33 4	3.41 174	1.72 85	0.89 53	1.20 55	0.68 23	1.03 122	1.15 16	0.49 1	0.23 7	0.22 64	0.23 13	0.18 16	0.26 27	13.90 475

4D-IteraStereo	2.95 294	1.83 358	20.75 412	0.81 31	1.56 380	2.22 75	1.03 300	2.48 75	1.56 43	1.42 107	1.00 30	1.93 226	0.61 22	1.65 97	2.04 316	0.31 114	0.22 64	0.31 178	0.26 141	0.28 44	16.75 498

knoymous	1.50 51	0.65 62	8.73 81	0.91 80	0.75 169	2.97 119	0.90 249	2.93 121	1.38 15	1.56 121	1.07 37	2.75 321	0.88 91	1.43 64	1.13 116	0.32 131	0.22 64	0.35 268	0.20 40	0.45 286	0.41 99

TestStereo1	2.56 208	1.41 315	20.56 386	1.63 387	0.74 161	4.13 329	1.34 358	3.93 260	3.38 352	1.61 127	2.56 389	1.43 148	2.13 347	2.55 216	1.70 254	0.32 131	0.22 64	0.34 250	0.26 141	0.40 223	0.53 177

Wz-Net-LNSev-Ref	2.72 254	2.55 389	14.91 135	1.37 312	1.36 342	3.50 190	1.63 393	4.11 313	3.38 352	2.55 367	2.04 295	2.35 276	2.50 375	5.14 281	4.64 403	0.53 372	0.22 64	0.35 268	0.21 51	0.41 243	0.60 212

RAFT+CT+SA	2.32 146	1.30 302	19.71 272	1.01 152	1.41 354	4.04 306	0.92 268	3.96 265	1.64 69	1.64 131	1.69 184	1.63 167	1.18 175	3.06 245	1.19 130	0.28 58	0.22 64	0.32 197	0.34 287	0.34 153	0.47 141

SA-5K	2.56 208	1.41 315	20.56 386	1.63 387	0.74 161	4.13 329	1.34 358	3.93 260	3.38 352	1.61 127	2.56 389	1.43 148	2.13 347	2.55 216	1.70 254	0.32 131	0.22 64	0.34 250	0.26 141	0.40 223	0.53 177

CrosDoStereo	5.27 452	0.75 133	20.07 309	0.85 43	0.53 72	3.40 166	18.03 501	3.90 251	3.29 331	1.99 201	8.27 470	1.95 232	6.95 469	7.34 337	25.94 507	0.33 154	0.22 64	0.30 159	0.28 184	0.35 168	0.61 216

NRIStereo	2.32 146	0.69 85	20.07 309	1.35 303	0.38 8	4.73 455	0.89 234	2.43 71	3.35 347	1.95 193	1.37 96	1.75 184	1.21 179	2.97 242	1.35 165	0.49 343	0.22 64	0.29 137	0.26 141	0.31 89	0.33 33

PSM-AAD	3.41 364	0.58 22	20.55 382	0.95 115	0.56 85	4.46 398	7.40 491	3.11 141	1.58 49	2.30 307	2.56 389	1.26 126	16.19 497	2.47 206	1.00 94	0.32 131	0.22 64	0.58 409	0.41 356	0.37 192	1.32 327

ROB_FTStereo_v2	2.25 125	0.74 119	20.45 364	0.77 18	0.38 8	4.66 439	0.74 142	2.54 82	3.20 306	2.00 205	1.53 127	1.77 191	1.14 162	2.13 173	0.96 82	0.50 354	0.22 64	0.32 197	0.28 184	0.40 223	0.35 49

ROB_FTStereo	2.26 129	0.74 119	20.44 361	0.77 18	0.38 8	4.65 436	0.75 153	2.54 82	3.19 304	2.00 205	1.54 138	1.77 191	1.13 156	2.28 194	0.94 74	0.49 343	0.22 64	0.32 197	0.28 184	0.40 223	0.35 49

KYRaft	2.55 203	0.57 20	20.60 395	0.98 138	0.51 64	4.38 383	1.76 404	2.51 77	1.59 52	2.48 359	2.98 419	1.99 240	3.36 418	2.17 179	0.96 82	0.34 176	0.22 64	0.33 231	0.46 379	0.38 204	2.44 385

DeepStereo_LL	5.27 452	0.75 133	20.07 309	0.85 43	0.53 72	3.40 166	18.03 501	3.90 251	3.29 331	1.99 201	8.27 470	1.95 232	6.95 469	7.34 337	25.94 507	0.33 154	0.22 64	0.30 159	0.28 184	0.35 168	0.61 216

DRaft	3.12 321	0.68 80	20.57 390	0.77 18	0.49 54	3.95 290	1.20 338	2.40 67	1.60 57	2.64 380	2.80 411	1.59 161	5.33 450	6.94 332	9.51 435	0.43 291	0.22 64	0.27 83	0.27 158	0.32 108	0.47 141

DeepStereo_RVC	2.42 173	0.70 93	18.41 212	0.79 29	0.43 30	4.50 407	0.70 116	2.51 77	3.51 377	2.02 216	1.79 217	1.54 158	6.35 460	1.93 153	1.22 136	0.47 328	0.22 64	0.29 137	0.29 217	0.35 168	0.40 92

RAFT-RH_RVC	2.72 254	0.64 54	20.10 318	1.48 351	0.49 54	4.46 398	0.56 50	1.73 24	2.86 252	3.06 418	5.50 459	2.02 245	1.28 188	6.70 322	1.56 215	0.46 320	0.22 64	0.37 295	0.34 287	0.29 61	0.33 33

RAFT-IKP	2.27 132	0.74 119	20.55 382	0.77 18	0.38 8	4.64 435	0.73 132	2.54 82	3.21 309	2.00 205	1.53 127	1.77 191	1.13 156	2.25 193	1.00 94	0.51 360	0.22 64	0.32 197	0.28 184	0.40 223	0.35 49

RALAANet	2.29 139	2.73 392	21.08 438	1.29 281	0.94 237	1.45 40	0.68 105	3.25 158	2.61 210	2.02 216	1.80 222	1.28 128	1.04 129	2.12 171	1.79 276	0.30 95	0.22 64	0.27 83	0.27 158	0.41 243	0.35 49

111	2.59 213	3.10 399	20.47 368	0.84 38	0.38 8	4.26 370	0.91 260	4.45 431	2.96 265	2.48 359	2.07 307	2.31 270	1.64 279	1.49 77	1.90 293	0.35 191	0.22 64	0.25 42	0.21 51	0.32 108	1.14 316

RAFT-Stereo + iAFF	2.49 185	1.68 344	20.50 376	1.11 190	1.32 336	4.13 329	0.42 21	3.23 154	3.30 335	2.05 228	2.40 366	1.61 163	1.11 153	1.49 77	1.63 235	0.22 5	0.22 64	0.26 65	0.24 112	0.31 89	2.47 387

Gwc-CoAtRS	1.80 69	0.61 42	14.92 136	1.08 181	0.61 106	2.88 109	0.63 84	2.47 73	1.62 65	1.80 166	1.50 123	2.73 316	1.17 172	1.35 51	1.08 112	0.30 95	0.22 64	0.25 42	0.23 96	0.28 44	0.30 17

iResNetv2_ROB	3.31 353	14.88 497	20.01 304	2.17 441	1.09 278	3.84 257	1.13 325	4.22 351	3.15 302	2.02 216	2.06 304	2.00 244	1.69 291	3.61 254	2.10 324	0.36 215	0.22 64	0.32 197	0.22 81	0.48 316	0.58 205

MLCV	2.52 189	1.77 351	18.20 209	1.17 225	0.63 119	3.60 210	0.53 45	3.88 247	2.35 175	2.82 400	2.24 340	1.99 240	1.42 217	4.59 275	3.09 376	0.39 250	0.22 64	0.33 231	0.22 81	0.35 168	0.52 171

mms	1.08 26	0.87 180	1.41 9	0.89 64	0.87 211	1.40 37	0.67 96	1.63 14	1.70 81	0.82 32	1.41 107	0.64 16	0.54 8	1.81 138	0.66 12	0.25 19	0.23 91	0.26 65	0.21 51	0.32 108	5.10 432

Pointernet	0.99 13	0.50 8	3.54 43	0.89 64	0.44 34	2.30 80	0.38 10	3.12 143	1.48 22	0.69 10	1.44 112	0.92 79	0.73 46	1.28 33	0.82 46	0.24 11	0.23 91	0.21 4	0.19 20	0.19 2	0.25 6

MGS-Stereo	1.24 38	0.66 69	9.68 85	0.97 132	0.40 24	1.26 21	0.72 125	1.50 8	1.35 12	1.03 73	2.26 343	0.80 52	0.56 10	1.28 33	0.78 29	0.31 114	0.23 91	0.26 65	0.22 81	0.28 44	0.34 41

Former-RAFT_DAM_RVC	0.99 13	0.85 174	1.58 16	0.95 115	1.08 275	2.95 115	0.53 45	1.93 34	2.00 122	1.19 84	1.63 166	0.59 9	0.65 32	1.10 12	0.90 64	0.28 58	0.23 91	0.31 178	0.25 124	0.45 286	0.32 23

GMStereo_Zeroshot	1.51 52	1.27 294	4.75 55	1.54 367	0.72 156	3.33 160	0.54 47	2.67 103	1.74 87	2.34 326	1.57 148	2.40 279	0.96 109	2.51 209	1.21 134	0.48 337	0.23 91	0.41 327	0.24 112	0.82 415	0.40 92

MaDis-Stereo	1.60 54	1.11 261	16.13 158	0.67 6	1.87 426	1.22 19	0.39 13	2.17 55	1.42 17	0.69 10	0.78 13	0.88 69	0.70 41	1.24 27	1.13 116	0.32 131	0.23 91	0.26 65	0.21 51	0.32 108	0.28 12

CroCo-Stereo Lap2	1.65 61	1.14 270	14.70 134	1.00 149	1.80 424	0.53 2	0.46 31	3.18 148	1.62 65	1.10 80	1.24 64	1.05 96	0.78 65	1.40 61	1.18 126	0.31 114	0.23 91	0.27 83	0.22 81	0.46 296	0.38 81

DAS	2.52 189	0.76 143	7.72 71	1.16 218	1.64 400	2.96 116	2.10 427	4.14 326	3.31 338	4.16 458	2.51 384	2.56 304	1.81 312	11.54 448	1.83 282	0.44 299	0.23 91	0.39 315	0.25 124	0.42 254	0.45 124

SepStereo	2.36 156	0.76 143	7.72 71	1.16 218	1.64 400	2.96 116	2.10 427	4.14 326	3.31 338	4.16 458	2.51 384	2.56 304	1.81 312	8.34 353	1.83 282	0.44 299	0.23 91	0.39 315	0.25 124	0.42 254	0.45 124

Patchmatch Stereo++	2.28 136	0.74 119	20.54 380	0.77 18	0.38 8	4.67 440	0.75 153	2.55 89	3.21 309	2.00 205	1.53 127	1.77 191	1.14 162	2.46 203	0.98 88	0.51 360	0.23 91	0.32 197	0.28 184	0.40 223	0.35 49
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-softLoss	2.62 224	0.65 62	21.11 447	2.46 454	0.49 54	4.68 448	0.68 105	2.61 98	4.23 418	2.14 252	1.47 117	1.42 145	0.99 115	6.04 303	1.24 144	0.47 328	0.23 91	0.37 295	0.39 337	0.33 131	0.34 41

KMStereo	2.62 224	0.65 62	21.11 447	2.46 454	0.49 54	4.68 448	0.68 105	2.61 98	4.23 418	2.14 252	1.47 117	1.42 145	0.99 115	6.04 303	1.24 144	0.47 328	0.23 91	0.37 295	0.39 337	0.33 131	0.34 41

PSM-adaLoss	2.26 129	0.74 119	20.53 379	0.77 18	0.38 8	4.67 440	0.71 121	2.54 82	3.22 315	2.00 205	1.53 127	1.77 191	1.13 156	2.22 187	0.96 82	0.50 354	0.23 91	0.32 197	0.28 184	0.40 223	0.35 49

HUI-Stereo	2.27 132	0.74 119	20.56 386	0.77 18	0.38 8	4.67 440	0.78 172	2.54 82	3.23 318	2.00 205	1.53 127	1.77 191	1.13 156	2.21 186	0.93 68	0.49 343	0.23 91	0.32 197	0.28 184	0.40 223	0.35 49

GrayStereo	3.68 387	0.56 14	20.61 396	1.71 403	0.90 222	4.17 345	8.11 493	3.17 147	4.13 412	2.80 398	2.49 380	1.70 176	17.06 499	2.83 235	1.25 150	0.37 227	0.23 91	0.27 83	0.32 269	0.30 79	0.57 193

iGMRVC	2.27 132	0.74 119	20.46 365	0.77 18	0.38 8	4.65 436	0.73 132	2.54 82	3.21 309	2.00 205	1.53 127	1.77 191	1.14 162	2.47 206	0.99 90	0.51 360	0.23 91	0.32 197	0.28 184	0.40 223	0.35 49

RAFT-345	2.55 203	0.60 37	19.89 291	1.22 246	0.49 54	4.43 395	0.77 166	1.68 16	3.54 379	2.09 241	3.10 426	1.95 232	1.30 193	6.65 319	1.47 199	0.41 263	0.23 91	0.32 197	0.26 141	0.29 61	0.28 12

iRAFT	2.28 136	0.74 119	20.54 380	0.77 18	0.38 8	4.67 440	0.75 153	2.55 89	3.21 309	2.00 205	1.53 127	1.77 191	1.14 162	2.46 203	0.98 88	0.51 360	0.23 91	0.32 197	0.28 184	0.40 223	0.35 49

cross-raft	1.95 74	0.66 69	16.17 160	1.23 253	0.92 228	2.25 76	0.70 116	3.69 211	1.68 76	1.78 161	1.53 127	3.15 354	1.13 156	1.35 51	1.06 108	0.24 11	0.23 91	0.26 65	0.24 112	0.29 61	0.45 124

DIP-Stereo	2.03 89	0.98 231	16.44 172	0.67 6	0.62 116	4.30 376	0.58 60	4.43 427	2.89 257	1.97 197	1.40 103	0.91 77	0.86 87	1.31 41	1.27 158	0.38 243	0.23 91	0.33 231	0.23 96	0.33 131	0.57 193
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
pmcnn	5.90 460	1.81 355	22.30 489	1.69 398	2.37 451	3.47 181	2.10 427	4.58 450	5.56 478	3.75 449	13.12 495	22.07 501	3.70 427	11.99 465	17.13 481	0.58 385	0.23 91	0.23 13	0.19 20	0.37 192	0.70 245

FoundationStereo	0.77 3	0.42 1	1.20 2	0.95 115	1.01 253	0.70 3	0.35 9	0.78 1	4.64 447	0.64 6	0.38 2	0.73 37	0.77 61	0.96 3	0.50 2	0.29 69	0.24 112	0.23 13	0.16 7	0.18 1	0.32 23

AIO-test1	2.33 149	1.54 329	20.24 335	0.97 132	1.61 390	3.42 171	0.94 275	4.22 351	1.71 84	0.97 65	1.35 89	0.98 87	0.74 52	4.52 274	1.40 182	0.27 40	0.24 112	0.28 114	0.35 300	0.34 153	0.46 132

castereo++	1.26 39	0.99 240	3.48 42	0.95 115	0.74 161	2.48 88	0.98 290	3.14 144	4.28 424	0.75 19	1.46 116	1.92 225	0.58 15	1.29 36	0.51 6	0.27 40	0.24 112	0.28 114	0.19 20	0.24 11	0.35 49

rvit_stereo_ft	1.28 40	1.39 312	6.72 68	0.99 145	0.66 132	1.06 8	0.79 182	2.81 114	3.14 300	0.83 36	1.02 31	0.95 86	1.13 156	1.27 31	1.00 94	0.34 176	0.24 112	0.27 83	0.29 217	0.40 223	0.35 49

MIF-Stereo (partial)	1.93 73	0.69 85	21.14 449	0.74 13	1.02 255	1.07 9	0.49 34	2.75 110	1.78 92	0.82 32	1.22 61	0.80 52	0.90 97	1.68 100	1.63 235	0.38 243	0.24 112	0.33 231	0.26 141	0.41 243	0.32 23

DCANet-4	2.06 94	0.58 22	15.30 140	0.86 49	0.44 34	4.16 340	0.57 53	4.31 391	3.28 326	2.31 310	1.82 229	1.04 95	1.54 250	1.69 105	1.56 215	0.35 191	0.24 112	0.24 27	0.19 20	0.25 15	0.57 193

fff	2.40 165	0.96 224	20.47 368	0.84 38	0.38 8	4.15 337	0.57 53	4.30 380	2.85 246	2.31 310	1.82 229	1.19 117	2.98 396	1.68 100	1.57 218	0.35 191	0.24 112	0.23 13	0.19 20	0.25 15	0.57 193

IER	2.09 96	0.91 197	14.11 120	0.97 132	1.15 293	3.17 134	0.89 234	3.59 194	2.39 178	2.15 258	1.98 285	2.27 265	2.11 342	2.39 202	1.80 277	0.35 191	0.24 112	0.36 284	0.30 236	0.34 153	0.42 106

RAFT_CTSACE	2.41 171	1.83 358	20.33 350	1.77 414	1.39 348	3.50 190	1.03 300	3.25 158	1.64 69	1.80 166	2.04 295	2.82 327	1.78 306	2.11 170	1.10 114	0.27 40	0.24 112	0.28 114	0.30 236	0.31 89	0.33 33

FTStereo	3.74 390	0.60 37	20.43 360	0.99 145	0.66 132	4.34 380	11.24 495	2.63 100	1.95 115	2.58 370	5.03 457	1.90 220	13.77 492	3.70 257	1.28 159	0.41 263	0.24 112	0.31 178	0.33 277	0.32 108	2.08 372

ASMatch	2.65 233	0.68 80	20.65 401	1.60 380	0.71 155	4.40 390	0.77 166	2.02 45	1.65 71	1.71 148	3.89 444	1.93 226	3.75 429	5.45 288	1.67 246	0.33 154	0.24 112	0.34 250	0.28 184	0.34 153	0.57 193

LMCR-Stereo	2.53 194	2.30 383	18.81 221	1.64 391	0.86 202	3.88 269	1.14 328	4.33 402	1.63 67	2.27 299	2.35 358	1.13 105	2.41 367	2.63 221	2.26 335	1.06 442	0.24 112	0.29 137	0.25 124	0.62 362	0.42 106

csc	2.40 165	0.96 224	20.47 368	0.84 38	0.38 8	4.15 337	0.57 53	4.30 380	2.85 246	2.31 310	1.82 229	1.19 117	2.98 396	1.68 100	1.57 218	0.35 191	0.24 112	0.23 13	0.19 20	0.25 15	0.57 193

cscssc	2.40 165	0.96 224	20.47 368	0.84 38	0.38 8	4.15 337	0.57 53	4.30 380	2.85 246	2.31 310	1.82 229	1.19 117	2.98 396	1.68 100	1.57 218	0.35 191	0.24 112	0.23 13	0.19 20	0.25 15	0.57 193

FENet	2.30 143	0.61 42	20.21 330	1.43 341	0.68 144	4.04 306	0.60 66	4.01 275	2.26 158	2.03 221	1.13 47	2.42 287	1.42 217	1.72 115	1.43 188	0.36 215	0.24 112	0.33 231	0.27 158	0.29 61	0.51 164

HSM	3.25 348	1.08 254	19.18 237	1.19 234	1.54 372	3.45 178	1.02 297	4.04 287	2.61 210	2.31 310	2.17 324	8.01 478	2.99 399	11.59 450	1.80 277	0.35 191	0.24 112	0.28 114	0.24 112	0.33 131	0.55 185

GIP-stereo	2.03 89	0.67 72	4.11 54	1.51 359	1.13 289	2.91 113	0.42 21	3.45 181	3.19 304	0.67 8	0.78 13	0.90 74	0.76 59	1.06 8	0.69 15	0.29 69	0.25 128	0.25 42	0.17 12	0.26 27	17.22 501

IGEV-Stereo+	1.08 26	0.55 11	2.59 34	0.89 64	2.06 438	1.40 37	0.38 10	1.18 3	1.29 10	0.76 23	0.45 3	0.47 6	0.79 71	2.16 177	0.65 11	0.29 69	0.25 128	0.22 8	0.19 20	2.27 468	2.70 391

Any-RAFT	1.62 56	0.59 30	5.29 58	1.12 200	0.76 173	4.41 392	0.79 182	4.12 319	3.26 322	2.02 216	1.36 94	2.82 327	1.56 255	1.90 149	0.81 41	0.29 69	0.25 128	0.26 65	0.19 20	0.25 15	0.35 49

anonymousdsp	3.14 324	0.83 168	20.28 340	0.94 104	0.64 122	4.54 414	0.82 198	2.03 46	3.32 343	0.91 55	1.13 47	0.78 47	0.77 61	1.78 126	0.90 64	0.29 69	0.25 128	0.29 137	0.21 51	0.33 131	21.81 509

ADStereo(finetuned)	2.30 143	0.97 228	17.29 187	0.86 49	0.43 30	4.17 345	0.59 62	4.31 391	3.29 331	2.35 328	1.86 253	1.18 113	3.35 417	1.69 105	1.59 223	0.34 176	0.25 128	0.23 13	0.19 20	0.31 89	0.72 250

BUS	1.64 60	0.64 54	3.82 48	0.94 104	0.86 202	4.50 407	0.75 153	4.49 435	2.29 166	2.96 413	1.82 229	3.61 391	1.03 122	1.79 128	1.18 126	0.39 250	0.25 128	0.31 178	0.28 184	0.38 204	0.41 99

BSDual-CNN	1.61 55	0.64 54	3.82 48	0.94 104	0.86 202	4.18 348	1.14 328	4.49 435	2.29 166	2.96 413	1.82 229	2.58 306	1.30 193	1.79 128	1.44 192	0.39 250	0.25 128	0.31 178	0.28 184	0.38 204	0.41 99

hknet	2.34 152	0.78 153	13.86 115	0.94 104	1.07 272	4.18 348	1.14 328	4.49 435	3.00 271	2.96 413	1.82 229	3.47 375	1.30 193	4.11 269	1.77 271	0.35 191	0.25 128	0.31 178	0.28 184	0.38 204	0.41 99

IGEV-Stereo	3.15 327	0.83 168	20.31 348	0.94 104	0.64 122	4.54 414	0.82 198	2.01 44	3.31 338	0.91 55	1.13 47	0.79 50	0.77 61	1.79 128	0.92 67	0.29 69	0.25 128	0.29 137	0.21 51	0.33 131	21.85 510
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	2.88 282	10.01 451	20.02 305	0.95 115	1.34 337	3.95 290	0.91 260	4.24 363	3.69 390	2.36 334	2.66 399	1.17 110	1.06 139	1.82 140	1.37 177	0.45 308	0.25 128	0.27 83	0.23 96	0.33 131	0.60 212

GLC_STEREO	0.83 4	0.59 30	1.71 21	0.89 64	0.34 4	1.88 56	0.80 190	1.48 7	1.60 57	0.98 66	1.06 34	0.68 23	0.71 43	1.19 21	0.89 60	0.25 19	0.25 128	0.32 197	0.25 124	0.32 108	0.34 41

IPLGR_C	2.96 296	11.71 460	20.02 305	0.95 115	1.31 332	3.93 285	0.92 268	4.22 351	3.76 393	2.35 328	2.62 395	1.16 109	1.07 142	1.71 109	1.34 164	0.45 308	0.25 128	0.27 83	0.23 96	0.33 131	0.60 212

ACRE	2.75 264	7.69 438	19.93 294	0.93 95	1.30 328	3.94 288	0.90 249	4.23 357	3.66 387	2.33 324	2.61 394	1.17 110	1.04 129	1.80 134	1.35 165	0.46 320	0.25 128	0.27 83	0.23 96	0.32 108	0.60 212

XX-TBD	1.98 76	1.08 254	20.29 344	1.31 289	0.43 30	3.97 296	0.33 4	1.76 27	1.77 90	1.59 126	2.18 329	0.69 26	0.59 18	1.44 65	0.75 23	0.33 154	0.25 128	0.23 13	0.16 7	0.31 89	0.22 1

sAnonymous2	2.00 82	1.54 329	21.24 459	0.93 95	0.89 216	1.21 15	0.62 79	2.58 93	2.28 162	0.86 40	1.04 32	0.73 37	1.22 180	1.10 12	0.85 53	0.30 95	0.25 128	0.31 178	0.31 254	1.06 433	0.72 250

CroCo_RVC	2.00 82	1.54 329	21.24 459	0.93 95	0.89 216	1.21 15	0.62 79	2.58 93	2.28 162	0.86 40	1.04 32	0.73 37	1.22 180	1.10 12	0.85 53	0.30 95	0.25 128	0.31 178	0.31 254	1.06 433	0.72 250

DCANet	2.37 160	0.98 231	20.47 368	0.86 49	0.43 30	4.18 348	0.59 62	4.31 391	3.29 331	2.35 328	1.86 253	1.18 113	1.63 276	1.69 105	1.59 223	0.34 176	0.25 128	0.24 27	0.19 20	0.31 89	0.73 255

BEATNet_4x	2.65 233	4.43 419	18.10 206	1.41 328	0.59 98	3.44 175	1.02 297	4.08 304	2.97 266	2.28 301	1.75 202	2.18 258	1.61 265	2.80 234	3.54 386	0.39 250	0.25 128	0.47 359	0.31 254	0.61 357	0.86 285

R-Stereo Train	2.13 100	0.65 62	19.43 250	1.02 156	0.67 136	3.79 247	0.89 234	4.12 319	1.55 40	2.15 258	1.72 192	1.13 105	0.94 106	1.46 70	1.30 160	0.32 131	0.25 128	0.27 83	0.21 51	0.28 44	0.37 72

RAFT-Stereo	2.13 100	0.65 62	19.43 250	1.02 156	0.67 136	3.79 247	0.89 234	4.12 319	1.55 40	2.15 258	1.72 192	1.13 105	0.94 106	1.46 70	1.30 160	0.32 131	0.25 128	0.27 83	0.21 51	0.28 44	0.37 72
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
StereoDRNet-Refined	2.23 121	0.98 231	10.62 88	1.25 269	0.78 178	3.29 155	0.71 121	3.96 265	2.20 147	2.43 351	2.05 302	2.97 338	1.46 229	6.87 328	2.33 339	0.37 227	0.25 128	0.42 338	0.34 287	0.47 309	0.80 271
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	2.70 250	1.35 309	20.93 426	2.01 434	0.73 157	3.76 241	0.83 202	4.28 376	2.93 262	2.38 340	2.03 293	1.35 135	1.54 250	3.28 248	4.42 399	0.42 274	0.25 128	0.29 137	0.23 96	0.45 286	0.64 228

AIO-test2	3.07 313	12.11 462	20.58 393	1.49 353	1.34 337	3.22 139	0.73 132	4.07 295	1.56 43	1.72 149	2.20 334	0.90 74	0.74 52	3.75 259	1.39 181	3.67 485	0.26 150	0.35 268	0.44 371	0.41 243	0.44 118

rvit_stereo_0081	0.87 7	0.73 110	1.54 12	0.92 89	0.65 127	1.27 23	0.61 69	2.11 51	2.35 175	0.86 40	0.75 10	0.86 64	0.74 52	1.36 53	0.83 48	0.33 154	0.26 150	0.27 83	0.25 124	0.38 204	0.35 49

rvit_stereo_0082	0.87 7	0.73 110	1.54 12	0.92 89	0.65 127	1.27 23	0.61 69	2.11 51	2.35 175	0.86 40	0.75 10	0.86 64	0.74 52	1.36 53	0.83 48	0.33 154	0.26 150	0.27 83	0.25 124	0.38 204	0.35 49

RAFT-Stereo-weight	1.38 44	0.57 20	5.44 60	1.05 170	0.63 119	4.19 356	0.77 166	3.95 263	1.53 35	2.01 214	1.53 127	1.30 131	0.65 32	1.30 37	1.05 106	0.27 40	0.26 150	0.26 65	0.22 81	0.28 44	0.38 81

IGEVStereo-DCA	3.09 316	3.48 407	16.25 161	0.96 124	0.49 54	1.59 48	0.83 202	1.68 16	3.44 364	0.75 19	0.78 13	0.74 44	0.73 46	5.79 294	7.75 427	0.32 131	0.26 150	0.28 114	0.21 51	0.32 108	15.08 485

rrr	3.66 383	3.48 407	23.50 498	0.96 124	0.49 54	1.59 48	0.92 268	8.19 492	2.75 228	0.75 19	0.78 13	0.74 44	0.73 46	5.79 294	7.75 427	0.32 131	0.26 150	0.28 114	0.21 51	0.32 108	13.47 473

Sa-1000	2.54 198	1.47 321	20.36 353	1.16 218	0.55 80	4.07 315	1.39 367	4.49 435	3.01 276	2.06 229	2.79 410	1.84 211	1.43 221	2.68 225	1.53 207	0.31 114	0.26 150	0.36 284	0.33 277	0.37 192	0.46 132

DEmStereo	3.24 345	0.65 62	18.95 226	0.83 37	0.54 75	3.85 260	1.79 406	2.53 81	2.54 202	2.25 290	2.74 407	2.02 245	6.02 457	6.78 325	11.30 441	0.40 260	0.26 150	0.27 83	0.27 158	0.28 44	0.57 193

XX-Stereo	2.66 238	0.70 93	21.17 454	2.33 447	1.24 320	4.31 379	0.45 28	4.48 434	1.60 57	2.39 342	1.89 262	4.60 443	0.60 19	4.17 270	1.11 115	0.34 176	0.26 150	0.29 137	0.29 217	0.53 331	0.43 113

RASNet	3.15 327	1.20 287	19.81 281	1.63 387	2.26 446	3.67 224	1.09 315	3.58 192	3.44 364	1.99 201	2.15 319	4.59 442	2.30 360	10.24 399	2.98 371	0.57 384	0.26 150	0.25 42	0.25 124	0.30 79	0.54 182

AdaStereo	2.22 120	0.90 194	16.41 170	1.33 300	0.83 189	3.21 137	1.12 323	4.25 372	2.91 261	2.06 229	1.76 203	2.47 293	1.17 172	1.93 153	1.65 244	0.50 354	0.26 150	0.43 342	0.29 217	0.46 296	0.39 89
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.
Occ-G	2.25 125	0.74 119	13.22 108	0.90 75	0.89 216	1.52 45	0.78 172	1.82 30	2.87 254	1.65 134	0.89 21	2.18 258	0.89 94	1.04 6	1.69 251	0.28 58	0.27 161	0.26 65	0.19 20	0.25 15	12.70 472

AIO-Stereo	1.40 47	0.62 47	1.44 10	0.85 43	0.76 173	1.28 29	0.79 182	2.39 66	2.83 243	0.75 19	1.62 161	0.89 72	0.46 4	1.30 37	0.77 26	0.28 58	0.27 161	0.25 42	0.23 96	0.27 33	9.88 466

Selective-IGEV	1.42 49	0.58 22	8.82 82	0.92 89	0.85 198	1.32 31	0.80 190	2.85 118	3.84 397	0.87 46	1.68 181	0.71 34	0.62 24	1.30 37	0.75 23	0.24 11	0.27 161	0.24 27	0.19 20	0.27 33	1.18 319

iRaft-Stereo_5w	2.47 182	1.37 311	13.85 113	0.87 56	0.99 245	3.22 139	0.84 212	3.72 218	2.12 137	1.57 123	2.49 380	2.20 260	2.22 355	9.12 364	2.03 314	0.48 337	0.27 161	0.35 268	0.29 217	0.48 316	0.94 296

ACVNet	2.40 165	0.97 228	20.20 326	0.94 104	0.86 202	4.22 362	0.79 182	2.97 132	2.85 246	1.93 181	1.91 271	3.07 348	1.46 229	1.52 83	2.37 344	0.33 154	0.27 161	0.30 159	0.27 158	0.42 254	0.35 49

acv_ft	2.45 178	0.97 228	19.57 258	1.15 212	2.01 434	2.97 119	0.96 285	3.88 247	2.85 246	2.34 326	1.91 271	3.07 348	1.65 285	1.52 83	2.26 335	0.33 154	0.27 161	0.30 159	0.27 158	0.42 254	0.35 49

HSM-Net_RVC	3.02 304	0.65 62	19.48 254	0.94 104	0.90 222	3.71 233	1.20 338	5.61 483	2.87 254	3.24 431	2.49 380	2.53 297	1.61 265	11.39 441	1.90 293	0.37 227	0.27 161	0.27 83	0.24 112	0.31 89	0.39 89
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DISCO	2.40 165	0.99 240	11.99 97	1.81 416	1.12 286	3.47 181	1.24 347	3.34 167	2.57 205	2.73 387	1.96 281	4.52 439	1.90 328	4.18 271	3.62 388	0.37 227	0.27 161	0.31 178	0.30 236	0.70 392	0.62 220

Reg-Stereo(zero)	1.88 72	0.45 4	11.07 92	0.94 104	2.06 438	4.52 412	0.55 48	2.72 106	1.69 78	1.54 118	1.26 70	2.55 300	2.52 377	1.73 120	2.43 347	0.20 2	0.28 169	0.22 8	0.19 20	0.25 15	0.40 92

DispNO	3.22 340	2.06 370	19.82 282	1.21 242	1.11 283	3.74 238	0.93 273	4.31 391	2.89 257	2.37 339	2.27 346	4.51 438	2.09 339	11.41 442	3.47 385	0.35 191	0.28 169	0.31 178	0.29 217	0.39 218	0.51 164

CoDeX	2.47 182	0.91 197	13.65 111	1.03 160	1.17 298	3.28 152	1.30 353	4.17 335	2.99 269	1.78 161	1.85 247	2.04 248	1.46 229	9.99 390	1.66 245	0.38 243	0.28 169	0.32 197	0.28 184	0.34 153	0.57 193

CASS	1.65 61	0.73 110	8.72 80	0.97 132	0.67 136	2.88 109	0.69 113	3.07 139	1.86 100	2.82 400	2.02 291	1.39 141	1.55 253	1.75 125	1.36 172	0.51 360	0.28 169	0.34 250	0.28 184	0.47 309	0.63 223
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
HCRNet	2.24 123	0.74 119	14.54 129	0.82 36	1.36 342	4.11 324	0.70 116	3.61 198	3.03 282	1.83 170	1.61 158	1.58 160	1.40 209	5.79 294	1.60 227	0.35 191	0.28 169	0.36 284	0.29 217	0.34 153	0.46 132

SFCPSM	2.16 104	0.75 133	15.82 151	0.91 80	0.98 243	3.74 238	1.27 350	4.15 329	2.56 203	1.90 176	1.82 229	1.64 168	1.39 205	2.51 209	1.57 218	0.36 215	0.28 169	0.39 315	0.36 310	0.36 186	0.50 158

rvit_stereo_0081_aga	1.06 24	1.02 245	5.34 59	0.75 15	0.74 161	1.21 15	0.63 84	2.00 41	2.30 169	0.88 47	0.82 18	0.79 50	0.69 40	1.42 63	0.78 29	0.36 215	0.29 175	0.26 65	0.26 141	0.41 243	0.32 23

rvit_stereo_0080	1.10 31	1.09 257	3.78 46	0.65 2	0.60 103	1.91 58	0.74 142	2.74 108	2.65 216	0.94 61	1.09 39	0.85 61	0.81 78	1.20 22	0.89 60	0.39 250	0.29 175	0.25 42	0.28 184	0.46 296	0.35 49

whm_eth	1.10 31	1.09 257	3.78 46	0.65 2	0.60 103	1.91 58	0.74 142	2.74 108	2.65 216	0.94 61	1.09 39	0.85 61	0.81 78	1.20 22	0.89 60	0.39 250	0.29 175	0.25 42	0.28 184	0.46 296	0.35 49

SA	2.55 203	1.54 329	20.70 407	1.12 200	0.48 47	4.26 370	1.33 357	4.45 431	3.28 326	1.68 140	1.96 281	1.69 173	2.25 357	2.60 219	1.57 218	0.30 95	0.29 175	0.37 295	0.38 329	0.36 186	0.47 141

psmg	1.63 57	0.64 54	3.82 48	0.96 124	0.86 202	4.35 381	1.41 370	4.11 313	2.29 166	2.68 382	2.09 310	2.58 306	1.30 193	1.79 128	1.44 192	0.39 250	0.29 175	0.33 231	0.34 287	0.38 204	0.44 118

GES	2.26 129	0.79 157	19.68 270	1.12 200	0.59 98	4.30 376	1.01 294	3.90 251	1.59 52	1.78 161	1.78 214	1.28 128	1.75 301	1.80 134	1.61 230	0.42 274	0.29 175	0.33 231	0.31 254	0.45 286	0.50 158

test_xeample3	3.67 385	3.52 409	21.53 471	0.98 138	0.51 64	1.88 56	0.91 260	8.10 491	2.76 231	0.82 32	0.76 12	0.65 19	0.70 41	5.88 297	7.74 426	0.32 131	0.29 175	0.27 83	0.22 81	0.29 61	15.33 490

DMCA	2.02 87	1.07 250	11.33 95	1.17 225	0.96 241	3.92 284	0.89 234	3.80 234	3.11 296	2.89 404	1.58 154	2.35 276	1.17 172	1.79 128	2.25 334	0.42 274	0.29 175	0.42 338	0.27 158	0.38 204	0.43 113

CFNet	3.04 309	6.89 433	16.27 166	1.36 307	1.24 320	4.09 320	0.72 125	4.15 329	3.00 271	1.69 144	1.88 260	2.27 265	1.45 224	11.41 442	2.12 325	0.36 215	0.29 175	0.43 342	0.36 310	0.48 316	0.38 81

UCFNet_RVC	2.53 194	1.29 299	20.56 386	1.42 335	1.40 353	4.01 300	1.04 305	2.79 111	1.67 75	2.27 299	1.88 260	2.94 337	1.50 239	3.48 250	1.68 248	0.37 227	0.29 175	0.52 387	0.41 356	0.55 337	0.51 164

UGAM	2.78 269	0.78 153	19.69 271	0.93 95	0.73 157	3.27 148	1.02 297	2.88 119	3.06 290	1.40 102	2.76 409	3.51 384	1.28 188	10.74 411	1.44 192	0.30 95	0.30 185	0.40 320	0.33 277	0.37 192	0.49 153

CAS++	1.01 21	0.77 151	3.30 39	0.86 49	0.53 72	1.23 20	0.85 217	3.43 177	1.57 46	1.16 82	1.33 86	0.62 14	0.58 15	1.18 19	0.63 10	0.37 227	0.30 185	0.35 268	0.27 158	0.41 243	0.38 81
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LL-Strereo2	2.36 156	1.81 355	19.35 247	1.04 166	1.03 259	3.73 236	1.35 361	2.70 104	2.04 124	1.76 158	1.44 112	1.82 208	0.73 46	1.48 75	1.53 207	0.33 154	0.30 185	0.55 400	0.35 300	0.30 79	3.51 414

EGLCR-Stereo	2.52 189	0.56 14	9.39 83	1.16 218	0.81 184	5.24 469	0.61 69	4.20 345	1.56 43	1.09 77	0.71 7	1.09 99	0.66 35	1.92 150	0.82 46	0.29 69	0.30 185	0.29 137	0.24 112	0.37 192	19.09 505

iRaft-Stereo_20w	3.11 318	0.69 85	18.89 224	1.00 149	1.09 278	5.03 466	1.00 293	5.86 485	2.46 195	2.83 402	1.64 171	3.06 347	4.30 439	3.08 246	1.74 266	0.31 114	0.30 185	0.27 83	0.35 300	0.42 254	7.93 447

UNet	2.53 194	0.91 197	20.07 309	1.19 234	1.44 359	3.45 178	0.75 153	3.80 234	1.98 118	2.09 241	1.57 148	2.74 319	2.37 364	3.51 252	2.52 354	0.35 191	0.30 185	0.41 327	0.28 184	0.40 223	0.50 158

EKT-Stereo	7.93 485	0.75 133	21.17 454	1.84 419	109.80 520	4.51 411	0.61 69	4.13 322	1.59 52	1.89 175	1.24 64	1.96 237	1.35 198	4.02 266	1.36 172	0.42 274	0.31 191	0.29 137	0.27 158	0.35 168	0.78 266

MIM_Stereo	2.71 252	1.26 290	20.92 425	1.34 302	5.57 491	3.10 126	0.59 62	3.25 158	2.51 198	1.64 131	1.61 158	1.82 208	1.29 191	2.07 164	1.35 165	0.25 19	0.31 191	0.28 114	0.26 141	0.29 61	4.43 427

EAI-Stereo	4.89 445	0.69 85	7.74 73	0.99 145	1.63 396	4.68 448	51.52 518	5.79 484	3.37 349	3.64 445	7.24 463	1.10 101	0.95 108	2.51 209	1.71 257	0.33 154	0.31 191	0.28 114	2.04 486	0.28 44	0.92 292

cf-r	2.93 288	2.19 379	20.59 394	1.49 353	1.35 340	4.18 348	0.92 268	3.73 222	3.12 298	2.16 262	1.82 229	3.40 371	1.44 222	8.22 350	1.93 301	0.34 176	0.31 191	0.33 231	0.30 236	0.38 204	0.45 124

DMCA-RVC	2.72 254	3.31 402	20.08 315	1.27 274	1.13 289	2.49 90	0.85 217	3.43 177	1.85 99	3.04 417	1.58 154	1.99 240	1.51 241	6.42 314	2.86 365	0.39 250	0.31 191	0.44 344	0.37 320	0.47 309	0.65 232

TDLM	3.20 336	1.58 334	18.80 220	1.70 402	1.10 281	4.29 374	2.17 430	3.81 238	3.27 324	2.89 404	1.98 285	2.06 253	1.70 294	12.44 475	2.15 326	0.58 385	0.31 191	0.56 403	0.40 346	0.58 350	1.59 348

gwcnet-sp	2.38 161	1.51 325	17.58 195	1.11 190	0.92 228	3.59 206	1.03 300	3.79 229	2.43 187	2.60 372	1.63 166	1.80 203	1.61 265	3.87 261	1.99 305	0.33 154	0.32 197	0.30 159	0.29 217	0.40 223	0.47 141

scenet	2.38 161	1.51 325	17.58 195	1.11 190	0.92 228	3.59 206	1.03 300	3.79 229	2.43 187	2.60 372	1.63 166	1.80 203	1.61 265	3.87 261	1.99 305	0.33 154	0.32 197	0.30 159	0.29 217	0.40 223	0.47 141

ssnet	2.38 161	1.51 325	17.58 195	1.11 190	0.92 228	3.59 206	1.03 300	3.79 229	2.43 187	2.60 372	1.63 166	1.80 203	1.61 265	3.87 261	1.99 305	0.33 154	0.32 197	0.30 159	0.29 217	0.40 223	0.47 141

ac_64	2.93 288	0.87 180	19.66 263	1.35 303	1.70 411	3.29 155	0.92 268	3.56 189	3.46 372	1.91 177	1.79 217	3.90 405	1.76 303	10.23 397	1.93 301	0.44 299	0.32 197	0.33 231	0.31 254	0.35 168	0.51 164

CFNet-ft	2.87 280	1.80 352	20.20 326	1.10 186	1.54 372	4.09 320	0.89 234	2.97 132	1.88 105	1.93 181	1.70 186	3.50 381	1.60 260	9.35 368	2.17 328	0.35 191	0.32 197	0.61 417	0.38 329	0.55 337	0.45 124

CFNet_RVC	2.87 280	1.80 352	20.20 326	1.10 186	1.54 372	4.09 320	0.89 234	2.97 132	1.88 105	1.93 181	1.70 186	3.50 381	1.60 260	9.35 368	2.17 328	0.35 191	0.32 197	0.61 417	0.38 329	0.55 337	0.45 124

PAM_32	3.04 309	0.69 85	20.55 382	1.17 225	1.01 253	8.89 490	0.76 162	3.71 216	3.43 363	2.12 249	2.65 397	5.44 461	3.73 428	2.35 199	1.48 200	0.27 40	0.33 203	0.28 114	0.29 217	0.39 218	1.27 325

testlalala2	2.47 182	0.75 133	20.46 365	2.58 460	2.91 459	3.80 250	0.76 162	4.20 345	3.87 401	1.45 114	1.57 148	2.43 289	0.80 76	1.23 25	0.71 17	0.28 58	0.33 203	0.24 27	0.21 51	0.35 168	0.38 81

IGEV_Zeroshot_test	2.66 238	0.75 133	21.55 472	1.50 357	0.89 216	2.21 74	0.90 249	3.52 184	1.83 96	2.17 264	1.57 148	4.09 415	1.60 260	1.73 120	1.21 134	0.32 131	0.33 203	0.28 114	0.30 236	0.44 278	6.09 439

RAFT-Test	1.67 63	0.64 54	6.13 65	1.25 269	1.82 425	3.06 124	0.78 172	4.02 280	3.09 295	1.88 173	1.70 186	3.76 398	1.03 122	1.40 61	1.07 110	0.29 69	0.33 203	0.25 42	0.23 96	0.29 61	0.33 33

AASNet	2.65 233	3.20 400	20.19 324	1.38 316	1.49 364	3.84 257	1.06 309	3.92 256	3.28 326	2.07 235	2.28 349	1.95 232	1.28 188	2.19 182	2.17 328	0.42 274	0.33 203	0.45 351	0.30 236	0.59 352	0.52 171

GANet-ADL	2.25 125	0.80 159	20.17 322	1.28 276	0.69 152	3.83 255	0.75 153	3.63 200	1.83 96	1.68 140	2.04 295	2.09 255	1.10 150	1.63 96	1.43 188	0.42 274	0.33 203	0.26 65	0.23 96	0.43 264	0.41 99

PFNet+	2.46 180	0.64 54	21.10 445	0.98 138	0.48 47	4.63 433	0.83 202	2.47 73	3.48 374	2.14 252	1.67 179	1.34 133	1.03 122	4.66 276	1.35 165	0.49 343	0.33 203	0.38 310	0.39 337	0.33 131	0.49 153

raftrobust	2.05 93	1.45 319	13.44 109	1.29 281	5.81 492	3.59 206	0.67 96	2.80 112	1.50 29	2.21 283	1.41 107	1.17 110	1.22 180	1.37 58	1.46 198	0.29 69	0.33 203	0.22 8	0.20 40	0.27 33	0.36 70

PSMNet-RSSM	2.91 286	1.55 333	20.10 318	1.32 295	1.30 328	4.19 356	0.95 280	3.78 228	2.28 162	2.28 301	1.80 222	2.64 311	1.87 325	9.83 380	1.93 301	0.37 227	0.33 203	0.35 268	0.38 329	0.46 296	0.40 92

NINENet	2.59 213	0.89 188	16.09 156	1.16 218	1.07 272	4.50 407	0.75 153	4.43 427	2.61 210	2.18 267	1.91 271	3.61 391	1.03 122	7.92 348	1.18 126	0.49 343	0.34 212	0.41 327	0.30 236	0.42 254	0.44 118

dd	2.27 132	3.06 398	20.18 323	0.96 124	0.51 64	4.24 368	0.74 142	1.94 36	2.43 187	1.48 115	1.28 76	1.19 117	1.05 137	1.82 140	1.69 251	0.63 398	0.34 212	0.35 268	0.33 277	0.61 357	0.57 193

TRStereo	2.86 278	2.12 375	19.98 301	1.68 397	1.18 300	4.35 381	1.05 307	5.07 470	3.48 374	1.56 121	1.39 100	1.75 184	0.85 84	2.01 161	1.50 202	0.43 291	0.34 212	0.33 231	0.36 310	0.36 186	7.50 446

HGLStereo	2.74 260	1.03 246	20.80 415	1.24 254	1.55 376	3.62 215	0.94 275	3.83 241	2.09 128	2.18 267	2.20 334	3.11 352	2.12 344	5.65 292	2.07 319	0.50 354	0.34 212	0.32 197	0.30 236	0.42 254	0.50 158

GwcNet-RSSM	3.13 323	5.08 421	19.86 287	1.28 276	1.20 309	4.12 326	1.11 321	3.89 249	2.80 236	2.13 250	1.81 227	3.11 352	1.46 229	10.33 402	2.19 331	0.36 215	0.34 212	0.35 268	0.31 254	0.45 286	0.43 113

SuperB	5.03 448	8.93 442	20.96 428	1.51 359	1.11 283	3.88 269	3.00 455	4.24 363	3.13 299	2.53 365	2.10 311	2.74 319	3.37 419	8.76 358	19.44 500	0.45 308	0.34 212	0.53 391	0.40 346	11.97 510	1.15 317

CVANet_RVC	3.32 355	1.63 341	21.06 437	1.66 393	1.29 327	3.99 298	1.55 386	3.98 269	3.00 271	3.51 441	2.06 304	2.58 306	1.72 299	12.46 476	1.70 254	0.62 395	0.34 212	0.53 391	0.47 381	0.64 372	1.66 354

LE_ROB	19.18 506	12.99 468	48.22 517	8.42 507	23.91 510	7.26 484	19.71 503	9.92 494	38.58 515	43.44 513	21.85 504	28.15 511	41.18 514	23.00 506	54.71 519	0.38 243	0.34 212	0.32 197	0.36 310	0.43 264	0.49 153

PWC_ROB	3.32 355	4.61 420	14.41 126	1.46 346	1.90 428	3.21 137	1.15 331	4.39 419	3.46 372	3.13 422	3.40 436	2.79 326	2.34 362	9.17 365	6.94 418	0.61 390	0.34 212	0.61 417	0.37 320	0.73 399	1.40 332

MM-Stereo_test3	2.20 117	0.95 221	19.62 261	1.94 428	1.18 300	1.95 62	0.83 202	3.56 189	3.91 403	1.33 96	1.86 253	1.10 101	0.68 39	1.48 75	1.63 235	0.29 69	0.35 221	0.27 83	0.22 81	0.37 192	0.56 188

PAM	3.02 304	0.69 85	20.70 407	1.20 236	1.15 293	8.88 489	1.28 351	4.06 292	1.91 109	2.32 321	2.42 375	5.75 464	2.75 383	2.47 206	1.55 213	0.28 58	0.35 221	0.27 83	0.30 236	0.41 243	1.65 353

Wz-Net-LNSev	2.78 269	6.16 427	17.27 186	1.24 254	1.65 404	3.49 188	1.55 386	3.70 214	3.61 382	1.96 195	1.76 203	3.30 364	2.17 353	2.78 232	2.24 333	0.49 343	0.35 221	0.32 197	0.31 254	0.56 343	0.65 232

UDGNet	2.34 152	1.71 347	20.28 340	1.42 335	0.62 116	4.39 387	0.67 96	1.82 30	2.28 162	1.40 102	1.21 60	0.99 89	1.00 117	2.23 188	1.23 139	1.14 446	0.35 221	1.30 465	0.98 449	1.11 441	0.62 220

AACVNet	2.77 268	1.64 342	19.22 241	1.57 374	0.86 202	3.28 152	0.74 142	3.31 165	1.66 73	2.06 229	1.82 229	2.47 293	1.40 209	10.95 420	1.92 300	0.41 263	0.35 221	0.38 310	0.33 277	0.46 296	0.61 216

GANet-RSSM	2.96 296	1.27 294	21.17 454	1.73 406	1.23 317	4.22 362	0.91 260	3.39 172	2.02 123	1.97 197	1.74 201	2.53 297	2.06 338	10.91 419	1.88 289	0.37 227	0.35 221	0.32 197	0.29 217	0.42 254	0.46 132

ADCRef	3.66 383	5.95 426	15.50 146	1.20 236	1.41 354	3.93 285	1.61 390	3.92 256	2.77 232	3.13 422	2.20 334	2.40 279	2.78 386	6.23 311	16.59 472	0.50 354	0.35 221	0.63 424	0.62 421	0.58 350	0.92 292

DLCB_ROB	2.55 203	1.32 305	10.26 87	1.31 289	1.04 265	2.94 114	1.29 352	3.81 238	2.73 225	2.93 408	2.17 324	3.37 370	1.53 249	10.40 404	3.26 382	0.42 274	0.35 221	0.41 327	0.37 320	0.43 264	0.68 240

MonSter	0.70 1	0.47 5	1.58 16	0.69 11	0.89 216	1.19 14	0.39 13	2.57 92	0.93 2	0.62 4	0.66 6	0.37 2	0.35 1	1.08 10	0.59 8	0.16 1	0.36 229	0.20 1	0.19 20	0.21 4	0.52 171

rvit_stereo_0083	0.91 11	0.73 110	1.60 18	0.90 75	0.66 132	1.21 15	0.64 89	1.75 25	2.71 223	0.83 36	0.93 24	0.94 84	1.06 139	1.50 82	0.79 36	0.34 176	0.36 229	0.30 159	0.27 158	0.34 153	0.34 41

StereoVision	2.36 156	1.15 272	20.38 355	1.07 179	1.79 422	2.58 97	0.61 69	3.14 144	2.34 172	1.33 96	3.46 438	1.85 213	0.88 91	2.12 171	2.01 311	0.46 320	0.36 229	0.37 295	0.36 310	0.50 322	0.41 99

CRFU-Net	2.56 208	0.89 188	10.77 90	2.53 457	1.09 278	3.91 277	1.40 368	3.87 246	1.92 111	2.25 290	1.80 222	3.32 367	7.85 475	5.53 291	1.54 210	0.58 385	0.36 229	0.31 178	0.28 184	0.39 218	0.56 188

TANstereo	1.98 76	0.87 180	20.35 352	0.80 30	0.37 7	4.05 310	0.38 10	1.50 8	1.65 71	2.03 221	2.16 323	0.84 58	0.93 104	1.09 11	0.68 13	0.30 95	0.36 229	0.24 27	0.20 40	0.26 27	0.46 132

NLCA_NET_v2_RVC	2.76 266	1.48 322	19.72 274	1.62 384	2.00 433	3.95 290	0.86 221	3.92 256	2.51 198	2.56 368	1.69 184	2.83 329	1.61 265	5.65 292	1.78 272	0.48 337	0.36 229	0.38 310	0.42 362	0.56 343	0.77 263
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet	3.07 313	2.92 397	16.33 168	1.36 307	1.57 383	3.45 178	2.04 424	3.77 227	2.85 246	3.31 434	1.85 247	2.78 325	1.79 309	10.85 415	3.41 383	0.45 308	0.36 229	0.39 315	0.37 320	0.62 362	0.85 281

ff7	2.60 216	0.81 162	16.25 161	0.89 64	0.56 85	4.55 420	0.83 202	1.68 16	3.44 364	0.88 47	1.10 41	0.70 27	0.78 65	1.93 153	0.93 68	0.29 69	0.37 236	0.29 137	0.21 51	0.33 131	15.08 485

ffff	2.60 216	0.81 162	16.25 161	0.89 64	0.56 85	4.55 420	0.83 202	1.68 16	3.44 364	0.88 47	1.10 41	0.70 27	0.78 65	1.93 153	0.93 68	0.29 69	0.37 236	0.29 137	0.21 51	0.33 131	15.08 485

11t	2.60 216	0.81 162	16.25 161	0.89 64	0.56 85	4.55 420	0.83 202	1.68 16	3.44 364	0.88 47	1.10 41	0.70 27	0.78 65	1.93 153	0.93 68	0.29 69	0.37 236	0.29 137	0.21 51	0.33 131	15.08 485

PCWNet_CMD	2.16 104	0.71 99	15.44 144	0.84 38	0.76 173	3.38 162	0.68 105	3.69 211	2.24 152	1.72 149	1.63 166	3.20 356	3.00 400	2.09 166	1.23 139	0.32 131	0.37 236	0.47 359	0.27 158	0.65 378	0.51 164

GASNet	3.86 398	15.35 502	21.16 452	1.63 387	1.25 322	2.35 81	1.11 321	4.11 313	2.86 252	1.99 201	2.11 312	2.99 340	2.16 351	10.62 407	3.75 389	0.71 411	0.37 236	0.61 417	0.46 379	0.91 423	0.70 245

ssnet_v2	2.81 273	1.39 312	21.16 452	1.25 269	0.90 222	3.86 263	1.63 393	4.10 310	3.22 315	2.79 395	1.96 281	3.78 399	1.70 294	2.53 215	3.12 379	0.44 299	0.37 236	0.42 338	0.38 329	0.59 352	0.58 205

ccc-4	2.60 216	0.81 162	16.25 161	0.89 64	0.56 85	4.55 420	0.83 202	1.68 16	3.44 364	0.88 47	1.10 41	0.70 27	0.78 65	1.93 153	0.93 68	0.29 69	0.37 236	0.29 137	0.21 51	0.33 131	15.08 485

ADLNet2	3.20 336	1.43 317	20.11 321	1.22 246	1.78 421	3.86 263	1.47 377	3.96 265	3.89 402	2.26 296	2.49 380	4.63 446	1.92 330	10.68 410	2.00 310	0.42 274	0.37 236	0.29 137	0.30 236	0.51 327	0.46 132

ICVP	2.19 111	0.72 104	19.18 237	1.03 160	0.88 215	4.22 362	0.94 275	3.44 179	1.69 78	1.68 140	1.76 203	1.35 135	1.19 177	1.80 134	1.40 182	0.58 385	0.37 236	0.34 250	0.30 236	0.41 243	0.59 207
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	2.03 89	0.74 119	12.75 102	0.87 56	0.74 161	3.91 277	0.65 93	4.04 287	1.93 112	1.93 181	1.79 217	3.25 361	1.61 265	2.51 209	1.25 150	0.32 131	0.37 236	0.53 391	0.28 184	0.64 372	0.50 158

MSMDNet	2.16 104	0.71 99	15.36 142	0.86 49	0.75 169	3.41 169	0.69 113	3.70 214	2.25 155	1.73 152	1.64 171	3.21 357	2.95 392	2.09 166	1.24 144	0.32 131	0.37 236	0.45 351	0.27 158	0.63 368	0.50 158

ccs_rob	2.03 89	0.74 119	12.67 101	0.87 56	0.75 169	3.91 277	0.66 94	4.04 287	1.93 112	1.92 180	1.79 217	3.24 359	1.63 276	2.52 213	1.25 150	0.32 131	0.37 236	0.54 399	0.28 184	0.66 382	0.51 164

PWCDC_ROB	3.62 380	9.86 450	17.35 188	1.62 384	1.57 383	4.19 356	1.01 294	4.35 408	4.20 415	2.26 296	7.36 464	2.73 316	2.75 383	4.10 268	4.51 400	1.47 460	0.37 236	0.39 315	0.34 287	1.22 450	0.73 255

SCV	2.09 96	0.89 188	11.43 96	1.91 425	2.09 440	1.27 23	0.87 226	3.66 203	2.13 140	0.67 8	1.59 156	0.93 81	0.77 61	1.80 134	0.89 60	0.37 227	0.38 249	0.25 42	0.22 81	0.30 79	9.45 461

ITSA-stereo	2.11 98	0.85 174	7.84 74	1.24 254	0.68 144	4.06 314	0.91 260	4.30 380	2.57 205	1.94 187	1.77 210	1.61 163	2.12 344	6.12 306	2.79 360	0.42 274	0.38 249	0.40 320	0.41 356	0.51 327	1.26 324

CBFPSM	2.24 123	2.06 370	12.12 99	1.13 205	1.05 267	2.85 106	1.23 345	3.37 171	2.05 125	1.82 168	1.33 86	4.55 440	4.00 433	2.38 201	2.35 341	0.27 40	0.38 249	0.32 197	0.28 184	0.39 218	0.89 288

iinet-f	2.44 176	1.82 357	14.97 137	1.21 242	1.11 283	3.78 246	1.10 320	4.19 343	2.90 259	2.10 243	1.76 203	2.99 340	2.97 394	2.84 236	2.79 360	0.38 243	0.38 249	0.28 114	0.28 184	0.50 322	0.47 141

GEStereo_RVC	2.66 238	1.20 287	20.38 355	1.29 281	1.05 267	4.02 302	1.42 371	4.17 335	2.24 152	2.10 243	1.86 253	2.33 272	1.84 320	4.93 278	1.78 272	0.51 360	0.38 249	0.32 197	0.29 217	0.44 278	0.56 188

MMNet	2.15 103	1.33 306	12.06 98	1.22 246	1.23 317	3.55 200	0.89 234	3.84 242	2.26 158	2.19 274	1.78 214	2.15 257	2.10 340	3.70 257	2.35 341	0.45 308	0.38 249	0.34 250	0.28 184	0.40 223	0.52 171

delet	2.66 238	1.11 261	18.42 213	1.05 170	1.65 404	3.47 181	2.00 420	3.81 238	2.82 242	2.15 258	2.11 312	2.62 310	1.88 327	5.38 286	2.21 332	0.34 176	0.38 249	0.40 320	0.32 269	0.45 286	0.54 182

FADNet-RVC-Resample	3.31 353	8.52 440	22.84 494	1.18 230	0.91 227	3.52 195	1.35 361	4.13 322	2.32 171	1.75 157	1.35 89	2.26 264	1.51 241	9.51 371	2.03 314	0.42 274	0.38 249	0.42 338	0.44 371	0.59 352	0.71 247

FADNet_RVC	3.10 317	7.62 436	19.12 232	1.05 170	0.93 232	4.09 320	0.84 212	4.34 407	2.05 125	1.54 118	1.78 214	1.61 163	1.50 239	8.92 361	2.64 359	0.50 354	0.38 249	0.44 344	0.61 418	0.91 423	1.16 318

FADNet-RVC	3.23 343	12.51 464	17.02 180	1.17 225	0.81 184	3.52 195	1.09 315	4.16 331	2.74 227	1.44 112	1.29 81	1.86 214	1.76 303	9.82 379	2.46 349	0.39 250	0.38 249	0.40 320	0.41 356	0.68 389	0.59 207

PSMNet_ROB	3.38 362	5.24 424	20.61 396	1.24 254	1.22 316	3.76 241	1.64 396	3.59 194	2.80 236	2.07 235	1.72 192	2.75 321	1.79 309	11.42 444	4.58 401	0.42 274	0.38 249	0.50 379	0.62 421	0.62 362	0.69 243

Wz-Net-MNSev	3.26 349	7.24 435	17.26 185	1.58 376	1.37 345	3.27 148	2.45 438	4.10 310	4.50 439	2.61 376	2.17 324	2.33 272	3.02 401	7.48 341	2.88 368	0.46 320	0.39 260	0.37 295	0.38 329	0.61 357	0.63 223

AF-Net	3.15 327	2.65 391	18.81 221	1.37 312	1.76 418	3.30 158	1.57 388	4.20 345	3.05 288	2.76 390	2.94 418	4.50 437	3.21 410	5.88 297	3.07 375	0.88 434	0.39 260	0.72 439	0.50 393	0.75 404	0.66 237

SGM_RVC	6.11 467	1.10 260	20.44 361	2.15 440	0.66 132	15.87 505	3.98 481	5.00 468	6.19 484	9.79 496	11.46 488	8.23 480	12.63 489	12.32 468	9.15 432	0.54 375	0.39 260	0.41 327	0.35 300	0.55 337	1.05 310
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_stereo_0075_2	2.14 102	0.76 143	21.42 469	0.91 80	1.26 323	2.49 90	0.68 105	2.30 62	2.10 130	1.42 107	1.86 253	1.45 151	0.85 84	1.49 77	1.03 102	0.47 328	0.40 263	0.48 364	0.38 329	0.47 309	0.53 177

fast-acv-ft	2.62 224	1.62 339	20.48 374	1.45 344	1.39 348	3.16 133	1.16 333	3.41 174	2.45 194	1.97 197	2.15 319	2.68 313	2.15 349	2.92 240	2.47 351	0.43 291	0.40 263	0.45 351	0.40 346	0.62 362	0.64 228

Selective-RAFT	1.34 41	0.58 22	2.21 26	1.01 152	0.49 54	4.19 356	0.51 41	3.39 172	3.62 384	1.15 81	1.40 103	1.45 151	1.40 209	2.09 166	1.31 162	0.43 291	0.40 263	0.25 42	0.26 141	0.29 61	0.38 81

Wz-Net-SNSev	3.47 373	10.51 454	16.90 178	1.65 392	1.20 309	3.29 155	2.03 423	4.16 331	3.03 282	2.35 328	2.39 364	3.48 376	2.12 344	7.95 349	4.28 395	0.51 360	0.40 263	0.53 391	0.49 387	0.74 403	1.46 340

dad	2.65 233	3.40 404	19.45 253	1.05 170	0.65 127	4.21 360	0.84 212	2.10 50	2.77 232	2.32 321	1.72 192	1.72 180	1.27 185	3.86 260	2.04 316	1.06 442	0.40 263	2.04 472	0.49 387	0.78 407	0.83 275

DeepPruner_ROB	2.61 221	1.97 367	19.32 246	1.03 160	1.20 309	4.38 383	0.90 249	3.44 179	1.77 90	2.61 376	1.54 138	2.77 324	1.27 185	5.05 279	2.08 320	0.52 370	0.40 263	0.37 295	0.35 300	0.52 330	0.62 220

ETE_ROB	2.93 288	2.12 375	17.80 201	1.13 205	0.94 237	3.71 233	1.53 382	4.29 378	2.98 268	3.32 435	2.13 316	2.34 275	1.51 241	8.68 357	2.82 363	0.44 299	0.40 263	0.51 384	0.49 387	0.56 343	0.80 271

CSP-Net	1.99 81	1.70 346	4.84 56	1.22 246	1.02 255	3.42 171	1.30 353	3.66 203	2.11 135	2.07 235	1.93 278	2.40 279	1.48 235	8.56 355	1.62 232	0.51 360	0.41 270	0.27 83	0.27 158	0.44 278	0.54 182

WZ-Net	4.39 426	12.37 463	17.44 190	1.47 350	1.42 356	3.76 241	2.27 434	4.17 335	3.11 296	2.89 404	2.24 340	4.05 413	5.69 455	10.89 417	12.07 449	0.66 402	0.41 270	0.47 359	0.49 387	0.78 407	1.12 314

SACVNet	3.06 312	1.61 338	19.29 245	1.46 346	1.18 300	4.05 310	1.48 379	4.03 283	2.58 208	2.75 389	1.89 262	2.55 300	1.38 202	11.33 439	2.28 337	0.51 360	0.41 270	0.48 364	0.43 367	0.57 347	0.93 295

sCroCo_RVC	1.81 70	0.93 212	19.44 252	1.04 166	1.05 267	0.97 7	0.61 69	2.08 48	1.36 13	0.71 13	1.28 76	0.82 56	1.10 150	1.31 41	0.97 85	0.54 375	0.41 270	0.33 231	0.30 236	0.46 296	0.48 148

psm_up	3.04 309	1.30 302	18.97 228	1.31 289	1.51 368	3.86 263	1.22 344	4.26 373	2.31 170	2.72 385	1.83 242	2.43 289	1.68 289	12.86 480	1.78 272	0.43 291	0.41 270	0.41 327	0.34 287	0.46 296	0.67 238

UPFNet	2.23 121	0.86 176	14.25 122	1.28 276	1.44 359	3.51 193	1.34 358	4.05 290	2.11 135	2.44 354	1.53 127	2.41 283	1.39 205	3.62 256	1.91 296	0.41 263	0.41 270	0.37 295	0.32 269	0.44 278	0.48 148

EDNetEfficientorigin	12.42 495	3.26 401	179.44 527	1.21 242	1.00 251	2.89 111	1.82 409	3.05 137	5.37 471	8.87 489	4.78 454	4.17 421	4.80 445	9.91 384	11.32 442	0.41 263	0.41 270	0.62 423	0.88 441	1.33 455	2.81 394

STTStereo	2.62 224	1.28 297	19.16 235	1.52 364	1.55 376	3.84 257	0.89 234	3.75 223	2.59 209	2.23 287	1.59 156	2.48 295	1.58 256	5.11 280	1.72 260	0.38 243	0.41 270	0.47 359	0.54 403	0.53 331	0.75 261

Nwc_Net	3.03 307	1.90 364	19.16 235	1.38 316	1.69 410	3.53 197	1.19 335	4.03 283	2.19 144	2.79 395	2.84 413	3.80 401	2.46 371	6.93 331	2.87 367	0.96 438	0.41 270	0.59 410	0.68 426	0.60 356	0.65 232

ADCP+	4.42 427	12.67 467	18.95 226	1.12 200	1.55 376	4.30 376	3.60 473	4.01 275	3.80 396	2.30 307	1.71 190	3.93 406	4.29 438	3.49 251	18.77 498	0.40 260	0.41 270	0.63 424	0.53 400	0.67 384	1.35 329

NCCL2	2.96 296	4.07 416	15.75 150	1.24 254	1.03 259	3.48 187	2.55 443	3.79 229	2.39 178	2.78 393	1.80 222	2.41 283	1.67 288	10.27 400	2.48 352	0.46 320	0.41 270	0.57 407	0.55 407	0.61 357	0.86 285

FACV-RUCA	1.35 43	0.70 93	2.58 33	1.07 179	1.49 364	2.70 99	1.13 325	3.21 150	2.64 214	1.42 107	1.99 288	1.06 98	1.15 168	1.44 65	1.16 124	0.41 263	0.42 281	0.73 442	0.41 356	0.63 368	0.67 238

NaN_ROB	4.73 441	6.66 431	21.89 476	1.26 273	1.28 325	3.49 188	3.02 457	4.38 417	3.93 404	3.65 446	2.55 388	2.97 338	5.01 447	13.23 486	17.43 486	0.38 243	0.42 281	0.38 310	0.40 346	0.50 322	1.82 363

rvit_0105_6	1.10 31	1.17 274	3.33 41	0.93 95	0.55 80	1.45 40	0.79 182	2.51 77	3.30 335	0.78 25	0.74 9	1.03 93	0.75 57	1.45 67	0.97 85	0.42 274	0.43 283	0.34 250	0.31 254	0.44 278	0.38 81

rvit_0105_5	1.72 66	1.26 290	13.05 106	0.92 89	0.56 85	1.92 61	0.90 249	3.07 139	3.04 285	0.98 66	1.24 64	1.19 117	0.93 104	1.55 89	1.22 136	0.43 291	0.43 283	0.37 295	0.36 310	0.43 264	0.51 164

gcap-zeroshot	2.25 125	0.74 119	19.48 254	0.97 132	1.18 300	3.50 190	0.83 202	3.21 150	2.66 218	1.86 171	1.23 63	3.24 359	0.88 91	1.92 150	0.94 74	0.34 176	0.43 283	0.28 114	0.22 81	0.29 61	0.83 275

RCA-Stereo	1.38 44	0.61 42	3.95 53	0.94 104	0.48 47	4.68 448	0.78 172	4.17 335	1.95 115	1.93 181	1.84 243	0.94 84	1.48 235	1.23 25	0.75 23	0.30 95	0.43 283	0.25 42	0.20 40	0.26 27	0.37 72

ADLNet	3.23 343	1.19 283	21.03 432	1.36 307	1.61 390	3.69 228	1.23 345	4.05 290	3.41 360	2.72 385	2.29 351	4.00 411	1.77 305	11.21 435	2.15 326	0.42 274	0.43 283	0.36 284	0.35 300	0.47 309	0.82 273

GANet	3.64 381	1.76 349	19.65 262	1.92 426	1.04 265	3.91 277	2.51 442	3.86 245	2.81 241	3.13 422	3.03 421	3.19 355	2.19 354	12.43 474	8.23 430	0.60 389	0.43 283	0.52 387	0.43 367	0.63 368	0.63 223

CBMV	4.12 410	1.27 294	21.14 449	1.52 364	0.85 198	3.80 250	3.89 480	4.58 450	3.02 280	3.56 444	2.37 361	4.44 434	13.88 494	11.23 437	3.78 390	0.56 382	0.43 283	0.48 364	0.39 337	0.55 337	0.74 259
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_3	1.97 75	1.34 308	16.03 154	0.98 138	0.59 98	2.37 84	1.08 311	3.30 162	3.01 276	1.21 85	1.47 117	1.24 125	1.04 129	1.82 140	1.23 139	0.47 328	0.44 290	0.40 320	0.43 367	0.43 264	0.55 185

UGAM-zero	3.14 324	0.62 47	20.64 400	1.02 156	0.93 232	2.87 108	0.51 41	4.52 441	1.57 46	2.19 274	1.65 174	5.78 465	3.40 421	9.89 383	1.71 257	0.33 154	0.44 290	0.28 114	0.59 413	0.30 79	3.59 415

MDST_ROB	6.31 468	1.18 277	22.96 497	2.56 459	2.69 455	21.07 506	2.01 422	4.79 466	2.87 254	9.49 492	4.45 451	4.10 417	4.48 442	22.33 504	17.61 487	0.79 426	0.44 290	0.47 359	0.44 371	0.47 309	0.95 297

LALA_ROB	2.88 282	2.13 377	19.08 231	1.10 186	0.99 245	3.91 277	1.81 408	4.50 439	3.04 285	3.32 435	1.87 258	2.75 321	1.66 286	4.06 267	4.02 392	0.47 328	0.44 290	0.55 400	0.53 400	0.61 357	0.73 255

rvit_0105_4	1.63 57	1.29 299	12.50 100	0.94 104	0.54 75	1.56 47	0.84 212	2.84 117	3.25 320	0.82 32	0.94 25	1.10 101	0.86 87	1.65 97	1.07 110	0.43 291	0.45 294	0.35 268	0.31 254	0.44 278	0.45 124

Syn2CoEx	3.42 366	7.66 437	20.57 390	1.42 335	1.18 300	2.49 90	1.64 396	4.07 295	2.68 219	2.51 364	2.27 346	2.89 332	3.15 408	9.56 373	2.58 355	0.52 370	0.45 294	0.53 391	0.42 362	0.79 411	1.00 302

DSFCA	2.38 161	1.03 246	11.06 91	1.15 212	1.18 300	3.97 296	1.75 403	3.63 200	2.44 192	3.14 425	1.68 181	2.90 334	2.48 372	5.38 286	3.17 380	0.49 343	0.45 294	0.37 295	0.37 320	0.54 334	0.46 132

RYNet	3.15 327	1.48 322	16.27 166	1.24 254	1.39 348	3.67 224	1.44 375	4.09 308	3.20 306	2.26 296	1.70 186	3.83 402	2.15 349	13.64 492	3.23 381	0.45 308	0.45 294	0.50 379	0.35 300	0.81 413	0.83 275

PS-NSSS	3.11 318	1.60 337	19.48 254	1.00 149	1.53 371	4.12 326	1.08 311	4.59 453	2.80 236	2.19 274	2.38 362	1.76 190	1.39 205	11.79 461	1.94 304	0.69 407	0.45 294	0.95 451	0.43 367	1.03 431	1.00 302

test_sample6	2.71 252	0.76 143	14.30 123	1.43 341	0.83 189	3.17 134	0.79 182	4.40 420	4.65 448	2.35 328	2.13 316	1.69 173	1.45 224	11.48 446	1.99 305	0.39 250	0.46 299	0.38 310	0.40 346	0.43 264	0.77 263

test_sample3	2.65 233	0.75 133	15.69 149	1.42 335	0.85 198	3.14 132	0.73 132	4.28 376	3.21 309	2.28 301	1.79 217	1.78 200	1.46 229	11.11 430	1.84 284	0.36 215	0.46 299	0.34 250	0.36 310	0.40 223	0.76 262

CFNet_ucs	2.32 146	0.75 133	17.05 181	0.90 75	0.81 184	3.86 263	0.68 105	4.31 391	2.68 219	2.13 250	2.04 295	3.30 364	1.24 183	2.63 221	1.23 139	0.37 227	0.46 299	0.56 403	0.30 236	0.67 384	0.53 177

GwcNet-ADL	2.51 187	0.75 133	21.41 468	0.98 138	0.73 157	4.58 425	0.95 280	4.46 433	2.61 210	2.06 229	1.80 222	2.54 299	1.24 183	1.98 159	1.73 263	0.41 263	0.46 299	0.24 27	0.27 158	0.41 243	0.55 185

AnonymousM	1.38 44	1.33 306	2.35 27	0.95 115	0.56 85	4.03 305	0.67 96	2.63 100	2.49 197	1.51 117	1.36 94	1.15 108	1.00 117	1.26 29	1.04 103	0.41 263	0.46 299	2.07 473	1.71 474	0.25 15	0.40 92

APVNet	3.24 345	1.59 336	21.72 475	1.36 307	1.52 370	3.93 285	1.12 323	3.58 192	2.80 236	2.32 321	2.02 291	3.05 345	1.96 331	11.77 460	2.61 357	0.44 299	0.46 299	0.65 428	0.47 381	0.73 399	0.73 255

aanetorigin	3.34 359	2.00 368	17.58 195	1.20 236	1.57 383	2.57 95	3.75 476	2.73 107	2.10 130	6.11 479	4.27 449	2.88 331	5.64 453	5.46 289	4.60 402	0.53 372	0.46 299	0.45 351	0.48 384	1.15 444	1.22 320

EDNetEfficient	5.62 457	2.26 381	17.51 191	1.67 394	3.59 472	3.99 298	7.25 489	3.14 144	5.63 479	11.52 503	4.82 455	3.94 407	12.48 488	8.39 354	20.56 502	0.46 320	0.46 299	0.48 364	1.06 453	1.65 464	1.62 351

FADNet	3.20 336	11.55 459	16.16 159	1.24 254	0.95 239	3.30 158	0.87 226	4.00 273	2.73 225	1.42 107	1.35 89	2.51 296	2.04 337	9.95 388	2.39 346	0.44 299	0.46 299	0.40 320	0.44 371	1.13 443	0.61 216

SGM-Forest	4.96 447	0.86 176	21.02 431	1.22 246	0.83 189	4.05 310	3.26 461	4.40 420	3.49 376	4.40 463	3.69 442	4.66 447	13.91 495	11.94 464	17.16 483	0.66 402	0.46 299	0.49 377	0.39 337	0.49 321	1.77 360
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
rvit_105_1	2.17 107	1.36 310	16.82 176	1.09 184	0.68 144	2.78 104	1.26 349	3.55 187	2.90 259	1.40 102	1.57 148	1.29 130	1.14 162	2.91 239	1.49 201	0.55 378	0.47 309	0.45 351	0.61 418	0.45 286	0.63 223

test_sample5	2.68 245	0.76 143	14.56 130	1.40 324	0.83 189	3.11 129	0.74 142	4.33 402	4.48 437	2.29 305	2.04 295	1.67 169	1.45 224	11.18 433	1.88 289	0.37 227	0.47 309	0.37 295	0.39 337	0.43 264	0.78 266

test_sample4	2.68 245	0.76 143	15.85 152	1.45 344	0.83 189	3.10 126	0.72 125	4.31 391	3.37 349	2.39 342	1.90 270	1.72 180	1.47 234	11.13 432	1.86 287	0.36 215	0.47 309	0.35 268	0.37 320	0.42 254	0.85 281

DualNet	2.68 245	0.76 143	14.56 130	1.40 324	0.83 189	3.11 129	0.74 142	4.33 402	4.48 437	2.35 328	2.13 316	1.67 169	1.45 224	11.18 433	1.88 289	0.37 227	0.47 309	0.37 295	0.39 337	0.43 264	0.78 266

PSMNet-ADL	2.01 85	0.78 153	2.89 37	1.11 190	0.86 202	4.13 329	0.80 190	3.84 242	2.26 158	1.74 155	1.87 258	2.90 334	1.81 312	10.37 403	2.34 340	0.49 343	0.47 309	0.29 137	0.30 236	0.39 218	0.56 188

CSAN	5.95 461	13.70 476	21.94 479	1.35 303	0.93 232	3.65 221	3.46 466	4.73 463	4.26 421	3.98 453	7.70 466	3.54 388	6.94 468	22.83 505	16.00 469	0.53 372	0.47 309	0.50 379	0.55 407	0.65 378	1.22 320

SANet	6.43 470	13.71 477	22.08 485	1.43 341	1.00 251	6.86 482	3.78 478	4.71 460	11.10 492	4.71 468	8.72 476	7.47 474	7.91 477	12.46 476	18.12 491	0.51 360	0.47 309	0.50 379	0.45 377	0.94 427	1.60 350

RGC	3.35 360	1.84 361	18.13 207	1.52 364	1.79 422	3.33 160	1.37 365	4.18 340	2.39 178	2.96 413	3.23 432	3.98 410	2.71 382	11.53 447	3.42 384	0.90 435	0.48 316	0.79 445	0.79 435	0.75 404	0.89 288

ADCL	4.70 439	4.04 414	16.12 157	1.35 303	1.28 325	5.46 472	10.88 494	4.08 304	4.25 420	5.97 477	4.51 452	4.29 429	5.60 451	6.37 313	15.21 467	0.54 375	0.48 316	0.88 449	0.78 434	0.86 419	1.01 304

NVstereo2D	2.79 271	1.13 267	13.75 112	1.37 312	1.47 363	3.57 203	1.38 366	4.17 335	3.77 395	2.04 224	1.72 192	3.05 345	1.75 301	10.84 414	1.72 260	0.62 395	0.48 316	0.56 403	0.54 403	0.79 411	1.02 306

AIO-Stereo-zeroshot1	3.20 336	1.87 362	21.91 478	1.18 230	2.03 435	4.07 315	0.98 290	3.99 271	2.17 142	1.57 123	5.62 461	4.27 426	2.92 391	2.69 228	2.50 353	0.27 40	0.49 319	0.31 178	1.20 460	0.92 425	3.04 402

GwcNet	3.26 349	3.93 411	20.24 335	1.38 316	2.04 436	3.24 145	1.53 382	3.72 218	3.66 387	2.17 264	2.25 342	3.55 389	1.69 291	9.38 370	3.03 373	0.48 337	0.49 319	0.46 357	0.39 337	0.66 382	0.86 285

DRN-Test	3.17 331	1.30 302	19.66 263	1.41 328	1.60 389	3.61 212	1.47 377	4.18 340	2.83 243	3.48 440	1.92 277	2.58 306	2.50 375	10.81 413	2.90 369	0.49 343	0.49 319	0.44 344	0.42 362	0.57 347	0.78 266

XPNet_ROB	2.99 302	1.58 334	17.06 183	1.38 316	0.99 245	3.91 277	1.62 392	4.20 345	2.42 184	2.87 403	2.03 293	2.31 270	1.72 299	10.76 412	3.60 387	0.55 378	0.49 319	0.48 364	0.40 346	0.53 331	0.85 281

ISRNet	1.98 76	0.94 216	10.75 89	1.30 285	1.35 340	2.84 105	0.69 113	3.80 234	2.07 127	2.14 252	2.11 312	2.89 332	1.41 214	2.52 213	1.74 266	0.49 343	0.50 323	0.56 403	0.47 381	0.51 327	0.59 207

anonymousdsp2	2.72 254	0.68 80	11.15 93	1.20 236	0.64 122	3.66 223	0.71 121	3.71 216	2.14 141	1.62 129	1.61 158	1.95 232	1.00 117	2.24 190	0.81 41	0.32 131	0.50 323	0.28 114	0.20 40	0.34 153	19.58 506

RP	3.26 349	1.73 348	17.70 200	1.56 373	1.93 430	3.43 174	1.94 413	4.18 340	2.72 224	2.77 391	3.05 422	3.96 409	2.69 381	10.17 394	2.86 365	1.04 440	0.50 323	0.71 436	0.59 413	0.75 404	0.83 275

AIO-Stereo-zeroshot	2.84 276	1.17 274	20.72 410	1.15 212	2.05 437	3.61 212	0.49 34	4.63 455	2.10 130	1.41 105	1.66 178	6.02 468	2.40 365	2.79 233	2.09 323	0.30 95	0.51 326	0.31 178	0.96 445	0.59 352	1.93 366

pcwnet_v2	2.73 259	0.70 93	22.43 493	1.11 190	1.02 255	3.58 205	0.80 190	4.31 391	3.42 362	2.39 342	2.28 349	2.99 340	1.68 289	3.31 249	1.54 210	0.44 299	0.51 326	0.41 327	0.34 287	0.62 362	0.74 259

stereogan	3.26 349	1.26 290	18.01 204	1.38 316	1.66 407	3.76 241	1.64 396	4.06 292	3.86 400	3.23 430	2.70 404	5.02 453	2.85 387	9.88 382	1.85 285	0.71 411	0.51 326	0.69 433	0.48 384	0.86 419	0.85 281

model_zeroshot	2.43 174	0.72 104	19.99 302	1.24 254	1.23 317	3.70 232	0.63 84	3.76 224	1.61 63	2.79 395	1.41 107	2.24 262	0.82 80	2.87 238	1.22 136	0.33 154	0.52 329	0.30 159	0.25 124	0.28 44	2.59 388

ACV-stereo	2.96 296	1.09 257	20.34 351	1.37 312	1.05 267	4.65 436	1.09 315	2.82 115	1.68 76	1.48 115	1.32 84	5.40 459	4.22 437	7.83 347	2.08 320	0.46 320	0.52 329	0.33 231	0.30 236	0.45 286	0.71 247

fffy	1.18 36	0.92 204	3.05 38	1.09 184	0.68 144	1.27 23	0.74 142	1.98 40	1.06 3	0.78 25	1.39 100	0.83 57	0.72 45	1.71 109	0.80 39	0.24 11	0.53 331	0.27 83	0.21 51	0.29 61	5.07 431

DCVSM-stereo	2.31 145	0.72 104	20.28 340	1.15 212	0.93 232	2.53 93	0.75 153	2.70 104	1.69 78	2.56 368	1.53 127	3.27 362	1.71 296	2.23 188	1.38 178	0.36 215	0.53 331	0.41 327	0.33 277	0.46 296	0.64 228

hitnet-ft	2.99 302	1.23 289	19.37 249	0.96 124	0.90 222	3.76 241	0.79 182	3.60 196	2.68 219	2.31 310	2.04 295	3.63 394	1.49 238	11.70 457	2.37 344	0.45 308	0.54 333	0.44 344	0.36 310	0.54 334	0.56 188

NOSS_ROB	3.12 321	0.89 188	19.03 230	2.01 434	1.07 272	3.90 273	0.97 287	4.32 399	3.08 292	2.94 410	2.19 332	3.85 404	1.18 175	11.75 459	1.69 251	0.69 407	0.54 333	0.57 407	0.52 398	0.57 347	0.72 250

PA-Net	3.45 369	2.50 386	20.39 358	1.42 335	1.20 309	3.39 164	1.73 402	3.93 260	3.57 381	1.94 187	2.17 324	3.02 343	1.87 325	11.67 453	6.48 416	0.40 260	0.55 335	0.44 344	0.63 425	0.55 337	1.13 315
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CBMV_ROB	4.57 435	0.90 194	21.30 463	1.46 346	0.89 216	4.43 395	1.69 401	4.51 440	3.14 300	5.97 477	4.23 448	4.16 420	7.83 474	11.06 425	16.47 470	0.61 390	0.55 335	0.53 391	0.51 397	0.56 343	0.59 207

FC-DCNN v2	7.41 483	0.98 231	22.19 488	1.75 410	1.64 400	8.98 491	2.37 437	7.60 489	9.44 491	11.09 502	11.95 491	20.04 500	16.35 498	12.99 482	17.14 482	0.72 416	0.57 337	0.59 410	0.57 410	0.64 372	0.68 240

HBP-ISP	3.78 393	9.10 444	20.83 417	1.72 404	1.14 291	4.54 414	2.82 450	4.61 454	3.03 282	4.13 457	1.98 285	1.88 218	3.31 413	11.06 425	1.52 206	0.74 422	0.57 337	0.67 430	0.62 421	0.65 378	0.64 228

FCDSN-DC	6.71 478	1.18 277	21.61 473	1.29 281	1.10 281	4.38 383	2.59 445	4.58 450	5.52 475	9.58 493	11.19 486	19.17 497	17.69 501	13.03 483	17.11 480	0.73 419	0.57 337	0.61 417	0.60 416	0.71 397	0.92 292
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DANet	2.82 274	1.17 274	10.20 86	1.87 420	1.72 414	3.25 147	1.15 331	4.36 410	3.02 280	3.42 438	2.18 329	4.09 415	1.79 309	9.78 378	4.32 396	0.55 378	0.57 337	0.60 414	0.44 371	0.65 378	1.25 323
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANetREF_RVC	3.45 369	5.10 422	19.89 291	1.58 376	0.80 182	4.13 329	1.82 409	4.24 363	3.33 345	1.91 177	1.76 203	2.46 292	1.83 317	13.17 485	1.87 288	0.83 432	0.57 337	0.79 445	0.77 433	1.21 449	0.91 290
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
AANet_RVC	3.70 389	7.03 434	17.25 184	1.21 242	1.12 286	3.79 247	1.09 315	3.98 269	3.38 352	2.65 381	4.29 450	3.95 408	1.40 209	11.43 445	7.88 429	1.25 451	0.57 337	0.34 250	0.25 124	0.43 264	0.71 247

FC-DCNN	7.08 480	1.01 243	21.89 476	1.74 408	1.64 400	8.18 488	2.31 435	6.50 487	9.16 490	10.85 501	11.33 487	19.85 499	13.33 491	12.94 481	17.10 479	0.72 416	0.57 337	0.59 410	0.57 410	0.64 372	0.69 243

Anonymous3	2.20 117	0.80 159	20.08 315	0.86 49	0.86 202	4.46 398	0.84 212	3.64 202	1.40 16	1.37 100	1.40 103	1.11 104	1.03 122	1.71 109	1.24 144	0.75 424	0.58 344	0.34 250	0.35 300	0.48 316	0.65 232

Wz-Net-TNSev	4.22 414	13.55 471	15.87 153	1.57 374	1.19 307	3.61 212	2.48 440	4.38 417	3.45 370	2.29 305	1.91 271	4.20 424	2.86 388	12.11 466	10.56 437	0.61 390	0.59 345	0.48 364	0.54 403	0.93 426	1.24 322

MSMD_ROB	5.99 462	1.29 299	19.23 242	1.40 324	0.84 197	10.25 493	2.05 425	4.20 345	6.02 483	10.42 500	8.00 467	22.21 502	9.45 483	11.67 453	8.73 431	0.76 425	0.59 345	0.67 430	0.68 426	0.67 384	0.72 250

AEACV	2.12 99	0.67 72	6.33 66	1.38 316	1.50 366	3.53 197	0.90 249	2.83 116	1.60 57	0.91 55	0.81 17	0.80 52	1.61 265	1.56 90	0.73 21	0.25 19	0.60 347	0.26 65	0.27 158	0.29 61	15.65 491

RAFT + AFF	3.98 406	14.10 483	20.78 413	1.16 218	1.96 431	4.14 334	2.00 420	4.56 446	3.52 378	2.23 287	2.51 384	2.27 265	4.92 446	8.94 362	2.82 363	0.33 154	0.60 347	0.48 364	0.39 337	0.81 413	1.03 308

DeepPrunerF	4.00 407	5.64 425	16.81 175	1.36 307	1.75 416	3.69 228	1.54 384	4.24 363	13.98 497	2.21 283	1.77 210	2.73 316	2.29 358	10.90 418	6.64 417	0.71 411	0.61 349	0.77 444	0.79 435	0.87 421	0.79 270

WCMA_ROB	5.78 459	2.42 385	21.71 474	1.67 394	1.55 376	4.07 315	3.53 470	4.14 326	4.73 451	6.59 481	10.89 485	12.82 489	9.59 484	10.17 394	12.65 454	1.05 441	0.61 349	0.52 387	0.52 398	0.71 397	5.64 435

MeshStereo	5.67 458	1.80 352	21.28 461	1.40 324	1.14 291	4.38 383	3.83 479	5.51 481	4.85 459	10.12 498	11.72 490	11.44 484	5.87 456	13.86 494	12.31 450	0.68 406	0.61 349	0.61 417	0.60 416	0.73 399	0.68 240
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
MM-Stereo_test2	2.80 272	0.63 50	20.19 324	1.75 410	0.52 69	2.77 101	0.71 121	1.80 28	1.72 85	0.99 68	0.98 28	0.84 58	0.79 71	1.45 67	1.26 155	0.27 40	0.62 352	0.25 42	0.23 96	0.31 89	17.86 502

coex-ft	20.00 507	11.54 458	120.82 525	1.18 230	1.30 328	2.36 83	1.99 417	2.96 130	13.96 496	129.83 526	8.40 474	5.88 467	52.82 520	9.93 386	31.13 515	0.61 390	0.62 352	0.50 379	0.49 387	1.10 440	2.63 389

ADCMid	4.55 432	10.78 455	17.67 199	1.32 295	1.43 357	4.62 431	2.24 432	4.22 351	4.97 463	3.93 452	3.01 420	3.84 403	3.66 426	4.22 272	18.57 496	0.69 407	0.62 352	1.09 457	1.20 460	1.48 458	1.49 342

ToySt	2.53 194	0.89 188	19.20 239	1.12 200	0.95 239	3.47 181	1.13 325	3.72 218	2.25 155	1.36 99	1.71 190	2.22 261	1.59 259	2.14 176	1.81 281	0.28 58	0.64 355	0.30 159	0.33 277	0.43 264	5.14 433

edge stereo	3.45 369	1.08 254	22.14 486	1.31 289	1.36 342	2.68 98	1.54 384	4.13 322	3.27 324	2.94 410	3.27 434	4.34 432	2.48 372	11.60 452	2.79 360	0.62 395	0.64 355	0.79 445	0.56 409	0.70 392	0.82 273

AnyNet_C32	4.49 430	9.53 447	13.85 113	1.67 394	1.56 380	5.40 471	4.06 482	4.03 283	3.69 390	4.21 460	3.09 425	3.09 350	3.38 420	8.24 351	18.76 497	0.56 382	0.64 355	0.53 391	0.81 437	1.36 456	1.42 335

DDVS	1.78 68	0.84 173	3.58 44	1.32 295	1.15 293	3.17 134	0.77 166	3.35 168	1.86 100	1.88 173	1.91 271	2.91 336	1.42 217	6.19 308	1.85 285	0.47 328	0.65 358	0.35 268	0.38 329	0.48 316	1.01 304

FBW_ROB	3.91 401	2.07 372	15.46 145	1.60 380	1.16 296	3.80 250	1.48 379	4.37 413	3.41 360	2.53 365	2.45 376	4.19 423	2.10 340	15.17 499	9.45 434	0.86 433	0.65 358	1.54 469	0.96 445	1.08 437	3.80 416

NCC-stereo	3.49 374	2.07 372	20.23 333	1.31 289	1.76 418	4.04 306	1.42 371	4.01 275	2.34 172	3.06 418	2.59 392	3.51 384	3.02 401	10.02 392	5.44 410	1.38 455	0.66 360	0.64 426	0.88 441	0.67 384	0.84 279

Abc-Net	3.49 374	2.07 372	20.23 333	1.31 289	1.76 418	4.04 306	1.42 371	4.01 275	2.34 172	3.06 418	2.59 392	3.51 384	3.02 401	10.02 392	5.44 410	1.38 455	0.66 360	0.64 426	0.88 441	0.67 384	0.84 279
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
psmorigin	6.62 473	1.45 319	87.38 523	1.55 371	0.97 242	2.86 107	1.42 371	3.30 162	2.12 137	3.74 448	2.45 376	5.15 456	2.59 379	10.55 405	2.91 370	0.55 378	0.68 362	0.48 364	0.53 400	0.73 399	1.02 306

FAT-Stereo	3.38 362	0.88 184	19.96 298	1.28 276	1.20 309	3.44 175	1.97 416	4.26 373	3.15 302	3.14 425	3.92 445	3.50 381	3.28 412	11.68 456	2.04 316	0.65 401	0.68 362	0.48 364	0.54 403	0.63 368	0.91 290

RTS	4.29 421	9.35 445	18.25 210	2.79 467	2.29 448	4.98 464	3.41 464	4.72 461	4.27 422	4.35 461	3.10 426	4.93 450	3.14 406	7.71 345	6.99 419	0.71 411	0.68 362	0.51 384	0.50 393	1.07 435	1.98 367

RTSA	4.29 421	9.35 445	18.25 210	2.79 467	2.29 448	4.98 464	3.41 464	4.72 461	4.27 422	4.35 461	3.10 426	4.93 450	3.14 406	7.71 345	6.99 419	0.71 411	0.68 362	0.51 384	0.50 393	1.07 435	1.98 367

ADCS	4.77 443	12.63 465	17.40 189	1.72 404	1.34 337	3.90 273	3.60 473	4.30 380	3.54 379	5.11 472	2.81 412	4.44 434	3.05 404	6.15 307	19.32 499	0.74 422	0.68 362	0.70 434	0.70 428	1.25 452	1.98 367

PSMNet-RUCA	2.60 216	1.83 358	20.55 382	1.51 359	1.39 348	3.07 125	1.36 364	3.56 189	2.43 187	1.41 105	2.07 307	1.42 145	1.09 144	2.07 164	1.60 227	1.20 449	0.69 367	1.26 464	0.96 445	1.65 464	0.97 298

S-Stereo	3.51 376	0.96 224	22.00 484	1.38 316	1.50 366	3.55 200	2.49 441	4.27 375	3.00 271	2.38 340	3.94 446	3.73 396	1.84 320	11.89 463	2.59 356	0.64 399	0.71 368	0.49 377	0.81 437	0.68 389	1.31 326

SDNR	4.37 424	2.22 380	20.63 399	1.60 380	0.99 245	5.15 467	0.67 96	4.36 410	5.55 477	4.89 469	7.17 462	5.50 463	1.58 256	17.48 501	4.33 397	0.80 427	0.72 369	0.59 410	0.45 377	1.18 447	1.43 336

raft_robust	3.17 331	2.15 378	20.28 340	1.06 174	0.55 80	3.86 263	0.46 31	4.42 425	2.77 232	1.70 146	1.37 96	7.48 475	6.35 460	6.81 327	1.44 192	0.31 114	0.74 370	0.30 159	0.37 320	0.32 108	0.57 193

ccnet	3.03 307	1.48 322	12.88 103	1.54 367	1.26 323	3.71 233	2.32 436	4.11 313	3.05 288	2.92 407	3.21 430	2.86 330	2.40 365	9.87 381	4.19 393	0.80 427	0.76 371	0.71 436	0.70 428	0.78 407	1.07 311

GCST	2.86 278	3.95 413	20.52 378	1.93 427	1.56 380	1.74 52	0.50 38	3.69 211	2.10 130	1.79 164	1.64 171	1.60 162	1.29 191	5.27 284	1.90 293	2.10 466	0.77 372	1.45 466	0.97 448	1.15 444	1.38 331

test_sample2	2.20 117	0.70 93	6.07 63	1.49 353	0.81 184	2.96 116	0.86 221	4.13 322	3.31 338	2.07 235	1.54 138	1.56 159	1.63 276	10.61 406	1.80 277	0.33 154	0.77 372	0.32 197	0.32 269	0.38 204	2.35 381

PDISCO_ROB	3.32 355	5.22 423	18.16 208	2.03 436	2.19 445	4.52 412	1.63 393	4.74 464	3.32 343	2.22 285	2.18 329	3.71 395	2.41 367	5.36 285	2.43 347	1.35 453	0.79 374	0.72 439	0.62 421	1.31 454	1.53 344

G-Net	4.16 411	1.39 312	20.31 348	2.30 445	2.91 459	4.68 448	2.86 452	3.35 168	2.44 192	4.43 464	9.43 480	6.89 472	3.83 430	8.91 360	4.83 406	0.80 427	0.80 375	0.70 434	0.50 393	0.95 428	0.97 298

AnyNet_C01	4.68 437	10.90 456	16.41 170	2.03 436	1.62 393	6.25 476	6.40 488	4.19 343	5.13 466	4.03 454	3.77 443	4.14 419	3.26 411	7.23 334	11.19 439	0.64 399	0.80 375	0.65 428	0.72 430	2.18 467	2.08 372

WCG-NET	1.00 17	0.81 162	1.65 19	0.93 95	0.38 8	1.48 43	1.04 305	1.81 29	2.80 236	1.67 138	1.52 126	0.93 81	0.97 111	1.18 19	0.84 51	0.25 19	0.81 377	0.23 13	0.21 51	0.27 33	0.26 7

SMFormer	2.40 165	0.73 110	8.34 76	1.41 328	0.61 106	2.04 64	0.72 125	4.30 380	4.43 431	2.41 347	2.40 366	1.94 228	1.52 245	10.99 421	3.10 377	0.35 191	0.84 378	0.36 284	0.33 277	0.40 223	0.77 263

tta	2.44 176	0.73 110	8.34 76	1.41 328	0.61 106	2.04 64	0.72 125	4.30 380	4.43 431	2.41 347	2.40 366	1.94 228	1.52 245	10.99 421	3.10 377	0.35 191	0.84 378	0.36 284	0.33 277	0.31 89	1.75 356

qqq1	2.35 154	0.73 110	8.34 76	1.41 328	0.61 106	2.04 64	0.72 125	4.30 380	4.43 431	2.41 347	2.40 366	1.94 228	1.52 245	10.99 421	1.36 172	0.35 191	0.84 378	0.30 159	0.25 124	0.31 89	1.75 356

fff1	2.35 154	0.73 110	8.34 76	1.41 328	0.61 106	2.04 64	0.72 125	4.30 380	4.43 431	2.41 347	2.40 366	1.94 228	1.52 245	10.99 421	1.36 172	0.35 191	0.84 378	0.30 159	0.25 124	0.31 89	1.75 356

DCRE	3.02 304	0.95 221	18.48 214	1.18 230	1.89 427	3.57 203	0.82 198	3.36 170	1.70 81	2.04 224	8.12 468	1.73 183	1.07 142	1.31 41	1.24 144	0.24 11	0.87 382	0.26 65	0.27 158	0.28 44	11.03 470

XQC	3.41 364	6.58 430	15.18 139	1.97 429	1.62 393	3.40 166	1.76 404	4.53 442	3.67 389	3.40 437	2.45 376	3.73 396	2.91 390	6.78 325	5.36 409	0.73 419	0.90 383	0.60 414	0.61 418	1.02 430	0.99 301

test_1	2.19 111	0.59 30	18.67 218	1.13 205	0.78 178	2.07 69	0.89 234	4.37 413	1.53 35	2.18 267	1.20 55	2.05 251	0.78 65	2.68 225	1.36 172	0.29 69	0.93 384	0.28 114	0.27 158	0.28 44	1.53 344

test-1	1.81 70	0.72 104	9.51 84	1.02 156	1.57 383	3.85 260	0.60 66	4.07 295	1.51 32	1.94 187	1.81 227	2.04 248	0.91 99	1.39 60	1.73 263	0.27 40	0.93 384	0.31 178	0.25 124	0.29 61	1.37 330

Consistency-Raft	2.93 288	1.93 365	19.72 274	1.41 328	1.75 416	3.85 260	1.32 356	4.09 308	2.75 228	1.82 168	2.66 399	1.81 206	4.34 441	2.29 195	2.08 320	0.90 435	0.94 386	1.03 453	1.13 456	1.71 466	1.10 313

riskmin	2.46 180	0.61 42	12.91 105	1.22 246	1.65 404	3.56 202	0.61 69	4.30 380	1.50 29	1.86 171	1.16 52	4.30 430	2.02 336	1.53 86	1.32 163	0.29 69	0.95 387	0.34 250	0.23 96	0.43 264	8.34 456

test-3	2.19 111	0.59 30	18.63 216	1.13 205	0.75 169	2.07 69	0.89 234	4.37 413	1.53 35	2.25 290	1.20 55	2.05 251	0.79 71	2.68 225	1.35 165	0.29 69	0.95 387	0.28 114	0.27 158	0.27 33	1.47 341

LSM	13.03 499	7.72 439	21.01 430	55.44 521	85.65 519	3.65 221	6.27 487	3.91 255	5.06 464	5.63 473	13.91 496	3.53 387	3.46 424	9.93 386	4.36 398	0.72 416	0.95 387	0.72 439	0.85 440	1.09 438	26.67 512

AIO_test	3.76 391	0.71 99	19.58 259	0.93 95	17.34 504	1.36 34	0.86 221	1.61 12	1.99 121	0.74 16	0.97 27	1.77 191	0.58 15	1.49 77	0.55 7	0.35 191	0.97 390	0.24 27	0.20 40	0.25 15	22.60 511

test_sample1	2.29 139	0.72 104	5.74 62	1.51 359	0.86 202	2.35 81	0.64 89	4.07 295	3.45 370	2.01 214	1.51 124	1.70 176	1.71 296	9.53 372	1.73 263	0.31 114	0.97 390	0.31 178	0.31 254	0.33 131	6.12 440

ProNet	1.63 57	0.91 197	5.70 61	0.96 124	0.64 122	2.40 85	0.82 198	1.92 33	3.28 326	0.69 10	1.17 53	0.78 47	0.76 59	1.72 115	0.87 57	0.27 40	0.97 390	0.25 42	0.26 141	0.31 89	7.97 448

DPSNet	3.94 404	2.01 369	14.69 133	1.58 376	1.30 328	4.17 345	2.08 426	4.57 448	4.63 443	2.78 393	1.99 288	3.79 400	7.88 476	10.66 409	11.35 443	0.94 437	0.99 393	0.41 327	0.57 410	1.09 438	1.40 332

test_3	2.17 107	0.58 22	18.64 217	1.11 190	0.78 178	2.15 73	0.85 217	4.42 425	1.47 21	2.00 205	1.20 55	2.02 245	0.79 71	2.70 229	1.35 165	0.29 69	1.04 394	0.29 137	0.29 217	0.31 89	1.07 311

RAFT	2.36 156	1.62 339	18.03 205	1.75 410	0.54 75	1.91 58	0.91 260	3.24 155	3.65 386	1.64 131	1.73 198	3.45 374	1.58 256	1.82 140	1.74 266	0.42 274	1.06 395	0.40 320	0.32 269	0.44 278	1.03 308

PASM	3.22 340	2.89 394	15.38 143	2.00 432	1.57 383	2.77 101	1.96 415	3.62 199	2.75 228	2.95 412	2.26 343	3.10 351	2.24 356	11.87 462	2.46 349	0.97 439	1.06 395	0.87 448	1.02 450	1.20 448	1.41 334

MFMNet_re	3.44 367	8.89 441	19.36 248	3.25 477	1.91 429	3.13 131	1.99 417	3.60 196	4.16 414	3.17 428	2.86 414	2.25 263	2.41 367	2.61 220	2.35 341	1.13 445	1.06 395	0.94 450	0.91 444	1.29 453	1.57 346

MFN_U_SF_RVC	4.08 409	13.72 478	15.13 138	2.00 432	1.43 357	3.73 236	1.68 400	4.11 313	3.39 357	2.93 408	2.38 362	4.39 433	3.63 425	8.63 356	6.14 412	1.14 446	1.07 398	1.01 452	1.35 468	1.63 462	2.09 374

AE-Stereo	2.91 286	0.63 50	17.05 181	1.15 212	0.63 119	4.39 387	0.70 116	4.02 280	2.12 137	1.24 93	2.04 295	1.01 91	0.91 99	1.67 99	1.42 186	0.30 95	1.14 399	0.28 114	0.28 184	0.27 33	16.93 500

anonymity	2.02 87	1.28 297	5.16 57	1.73 406	1.63 396	1.86 54	1.06 309	3.50 182	2.42 184	2.19 274	2.11 312	1.88 218	3.89 431	1.92 150	1.56 215	1.11 444	1.14 399	1.08 456	1.11 455	1.05 432	2.68 390

ADCPNet	4.25 417	4.04 414	21.95 480	1.33 300	1.31 332	6.34 478	2.63 446	4.07 295	3.23 318	2.81 399	2.21 338	4.27 426	6.08 458	6.01 299	11.73 448	0.67 405	1.17 401	0.71 436	1.71 474	0.87 421	1.82 363

SPS-STEREO	5.18 449	10.36 452	21.09 443	1.74 408	1.72 414	3.24 145	2.26 433	3.92 256	4.12 411	5.06 471	3.66 441	5.43 460	3.33 415	9.56 373	12.34 451	1.17 448	1.17 401	1.07 455	1.03 452	1.17 446	10.25 468
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	6.00 463	14.29 486	20.46 365	1.97 429	1.51 368	5.31 470	3.06 459	5.00 468	5.92 482	4.55 466	8.87 477	6.52 470	6.47 463	13.38 489	13.85 458	1.35 453	1.24 403	1.48 467	1.36 469	1.63 462	1.79 362

SHD	3.22 340	4.21 417	14.19 121	2.37 448	2.12 442	2.77 101	1.19 335	4.24 363	3.25 320	4.64 467	2.73 406	3.62 393	2.76 385	6.30 312	4.75 405	0.66 402	1.25 404	0.52 387	0.59 413	0.69 391	1.64 352

RTSC	3.44 367	6.78 432	16.53 173	1.76 413	1.54 372	3.53 197	0.94 275	4.22 351	2.97 266	3.65 446	3.23 432	3.31 366	2.29 358	6.22 309	7.41 424	0.61 390	1.32 405	0.37 295	0.42 362	0.78 407	0.98 300

DualNet (step1)	3.32 355	1.19 283	20.68 403	1.11 190	0.87 211	4.22 362	1.20 338	4.40 420	4.92 460	2.20 280	1.85 247	1.90 220	2.00 333	6.87 328	1.75 269	1.41 457	1.36 406	4.19 500	2.07 487	0.70 392	1.43 336

test_sample7	2.85 277	0.81 162	14.48 128	1.59 379	0.77 176	2.42 86	1.08 311	4.40 420	4.92 460	2.20 280	1.85 247	1.90 220	2.00 333	6.87 328	1.75 269	0.47 328	1.36 406	0.44 344	0.41 356	0.47 309	6.81 444

SQANet	4.22 414	14.03 482	20.30 346	2.78 465	2.75 457	3.41 169	1.48 379	3.66 203	2.25 155	2.62 378	1.77 210	2.68 313	1.90 328	7.41 340	3.78 390	2.97 475	1.42 408	1.85 471	1.13 456	3.28 475	2.86 396

JetBlue	6.69 477	12.01 461	14.30 123	1.98 431	4.64 487	11.97 496	12.29 497	5.39 476	4.32 429	3.81 450	4.51 452	9.50 482	6.53 464	10.22 396	14.50 463	1.32 452	1.47 409	1.18 460	1.36 469	7.48 505	5.05 430

MSKI-zero shot	2.33 149	0.69 85	20.22 332	1.14 209	0.77 176	4.05 310	0.68 105	3.95 263	1.51 32	1.93 181	2.35 358	1.91 224	0.71 43	3.01 243	0.79 36	0.28 58	1.47 409	0.27 83	0.21 51	0.28 44	0.44 118

HH	3.19 334	0.91 197	21.34 464	1.24 254	0.61 106	4.16 340	0.80 190	2.94 123	1.82 94	1.23 91	1.84 243	4.61 444	1.84 320	2.63 221	0.99 90	0.29 69	1.53 411	0.30 159	0.24 112	0.34 153	14.22 480

HanStereo	3.19 334	0.91 197	21.34 464	1.24 254	0.61 106	4.16 340	0.80 190	2.94 123	1.82 94	1.23 91	1.84 243	4.61 444	1.84 320	2.63 221	0.99 90	0.29 69	1.53 411	0.30 159	0.24 112	0.34 153	14.22 480

PWCK	6.49 471	13.40 469	20.27 339	2.95 470	1.61 390	5.68 474	7.63 492	5.37 475	4.77 456	3.90 451	7.48 465	7.96 477	5.63 452	15.15 498	10.93 438	3.21 478	1.55 413	2.34 476	1.43 471	6.05 498	2.45 386

DispFullNet	4.71 440	3.93 411	23.92 500	4.00 487	3.01 462	3.38 162	1.31 355	4.23 357	3.26 322	6.31 480	2.92 416	4.03 412	7.80 473	3.93 264	5.15 407	2.80 472	1.61 414	3.11 491	2.70 498	3.32 476	3.38 411

MaskLacGwcNet_RVC	3.77 392	1.65 343	20.61 396	2.55 458	1.63 396	4.29 374	1.67 399	3.99 271	2.56 203	1.76 158	1.93 278	3.03 344	1.41 214	13.24 487	2.02 313	4.47 496	1.63 415	1.12 459	0.48 384	2.42 471	2.85 395

otaku	5.59 456	14.82 496	20.70 407	3.13 474	2.70 456	3.91 277	2.56 444	3.90 251	2.48 196	2.25 290	9.38 479	4.06 414	2.32 361	9.59 375	14.37 462	3.52 483	1.66 416	2.15 475	1.19 459	3.73 483	3.35 410

DLNR_Zeroshot_test	29.83 513	55.48 521	50.99 519	183.84 524	114.74 521	3.44 175	0.28 1	29.52 513	1.59 52	1.03 73	1.25 68	0.93 81	0.64 30	3.95 265	1.62 232	37.16 518	1.69 417	0.26 65	0.23 96	92.97 522	15.07 484

Ntro	4.83 444	14.73 493	20.47 368	3.24 476	2.97 461	4.12 326	1.88 411	4.00 273	2.57 205	1.79 164	2.15 319	3.34 369	2.16 351	10.01 391	7.34 421	3.53 484	1.77 418	2.13 474	1.32 466	3.89 485	3.23 403

DDUNet	3.65 382	2.81 393	19.59 260	3.57 482	2.26 446	3.47 181	1.35 361	4.21 350	2.40 181	2.68 382	2.48 379	4.17 421	1.78 306	5.48 290	2.61 357	2.25 468	1.77 418	2.61 481	2.43 493	2.63 472	2.40 383

UDG	3.84 397	2.91 395	20.05 308	2.98 471	1.98 432	3.95 290	1.18 334	4.43 427	2.24 152	2.47 357	2.53 387	4.49 436	2.44 370	6.52 317	4.74 404	2.14 467	1.77 418	2.64 482	2.58 495	2.66 473	2.19 379

WAO-8	12.61 496	16.02 504	21.99 482	3.55 479	3.10 463	15.07 501	2.80 448	12.81 500	19.10 507	7.93 487	13.05 493	11.75 486	8.46 481	83.86 525	15.10 464	3.51 481	1.94 421	3.54 496	1.96 484	3.72 481	2.89 397

Venus	12.61 496	16.02 504	21.99 482	3.55 479	3.10 463	15.07 501	2.80 448	12.81 500	19.10 507	7.93 487	13.05 493	11.75 486	8.46 481	83.86 525	15.10 464	3.51 481	1.94 421	3.54 496	1.96 484	3.72 481	2.89 397

SCV_C0	2.17 107	0.93 212	12.88 103	0.96 124	1.06 271	1.27 23	0.63 84	3.68 206	3.30 335	1.03 73	1.26 70	0.73 37	0.66 35	1.73 120	1.06 108	0.35 191	1.97 423	0.25 42	0.21 51	0.29 61	9.23 460

NVStereoNet_ROB	6.63 474	9.57 448	19.28 244	3.19 475	2.11 441	3.69 228	1.99 417	4.32 399	6.27 486	3.26 433	24.57 508	5.45 462	11.39 487	13.56 490	12.37 452	2.79 471	2.05 424	1.76 470	1.75 477	1.49 459	1.75 356
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MADNet+	4.46 429	11.36 457	14.35 125	2.23 442	2.50 454	4.18 348	2.86 452	5.46 478	4.43 431	2.74 388	2.69 403	4.55 440	3.43 422	8.97 363	9.42 433	1.47 460	2.06 425	1.09 457	1.02 450	1.54 460	2.96 401

ELAS_RVC	6.36 469	2.53 387	20.21 330	2.67 462	2.48 452	4.90 463	11.89 496	4.84 467	6.31 487	9.03 490	8.54 475	8.09 479	12.73 490	9.32 367	13.25 456	1.92 464	2.18 426	1.51 468	1.31 464	1.40 457	2.15 375
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
CC-Net-ROB	3.82 395	3.41 405	20.20 326	2.40 449	1.66 407	4.49 406	1.61 390	4.77 465	3.08 292	2.06 229	2.06 304	1.99 240	1.60 260	12.57 478	1.91 296	2.82 473	2.19 427	2.67 483	1.06 453	2.31 470	1.59 348

ELAS	6.58 472	2.54 388	20.08 315	2.66 461	2.48 452	15.49 503	7.29 490	5.50 480	5.72 480	10.05 497	8.94 478	6.91 473	10.83 486	8.33 352	14.27 461	1.92 464	2.19 427	1.23 462	1.31 464	1.62 461	2.17 377
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	6.09 464	15.28 501	21.36 466	3.30 478	3.17 467	4.50 407	3.00 455	4.70 459	3.96 406	3.52 442	5.34 458	7.79 476	2.95 392	12.40 469	13.76 457	3.28 479	2.23 429	2.70 484	1.70 473	3.52 478	3.24 404

ACVNet-4b	6.98 479	14.78 494	22.17 487	3.56 481	3.11 465	4.14 334	2.23 431	4.08 304	3.84 397	1.67 138	3.96 447	5.86 466	2.87 389	10.30 401	17.16 483	26.09 516	2.24 430	2.53 478	1.79 478	3.91 486	3.28 407

RainbowNet	5.20 450	15.03 499	21.14 449	3.66 484	3.25 470	4.18 348	2.98 454	4.22 351	3.20 306	2.30 307	2.65 397	4.24 425	2.97 394	9.92 385	6.29 413	3.92 490	2.27 431	2.71 485	1.73 476	3.82 484	3.43 412

Dean	8.35 487	15.23 500	22.34 490	3.76 486	3.55 471	4.81 462	3.51 468	5.34 472	5.37 471	4.49 465	26.13 509	25.59 509	4.33 440	11.21 435	13.12 455	3.78 487	2.31 432	2.90 486	1.89 482	4.04 487	3.34 409

ACVNet_1	6.63 474	14.79 495	21.40 467	3.59 483	3.17 467	4.69 453	2.46 439	4.24 363	3.34 346	3.11 421	2.86 414	23.21 503	4.59 444	11.06 425	12.59 453	3.75 486	2.34 433	2.60 480	1.80 479	3.70 480	3.31 408

WAO-6	6.68 476	9.03 443	20.68 403	2.98 471	2.79 458	11.93 495	3.56 472	5.39 476	11.65 494	3.55 443	9.59 481	6.77 471	6.72 465	12.28 467	11.56 444	2.88 474	2.36 434	2.50 477	1.84 481	2.89 474	2.72 392

testlalala_base	2.69 249	0.77 151	21.10 445	1.22 246	1.46 361	2.72 100	0.83 202	4.11 313	1.49 27	1.28 95	1.45 115	1.21 123	0.85 84	1.28 33	1.19 130	3.94 491	2.36 434	0.27 83	0.19 20	4.48 493	1.58 347

SAMSARA	4.67 436	6.50 429	16.40 169	4.62 499	3.13 466	6.62 480	3.49 467	5.24 471	3.04 285	7.78 485	3.07 423	5.32 457	4.05 434	9.98 389	6.42 414	0.69 407	2.39 436	0.60 414	0.74 431	0.99 429	2.26 380

test_for_model	3.36 361	3.87 410	21.00 429	4.24 489	3.68 473	2.57 95	0.94 275	3.80 234	3.64 385	2.59 371	1.40 103	1.02 92	0.73 46	0.97 4	0.70 16	3.05 476	2.42 437	0.26 65	0.17 12	5.36 497	4.82 429

Anonymous_2	4.03 408	0.99 240	11.19 94	1.20 236	1.71 412	3.68 227	0.93 273	3.76 224	1.63 67	2.07 235	1.43 110	4.76 448	2.34 362	1.86 147	1.78 272	0.82 431	2.42 437	8.69 509	16.64 513	4.38 490	8.29 454

MyStereo06	2.74 260	1.07 250	21.19 457	1.06 174	1.08 275	4.26 370	0.86 221	3.72 218	1.80 93	2.25 290	1.77 210	4.28 428	4.12 435	1.85 145	1.38 178	0.25 19	2.43 439	0.34 250	0.27 158	0.46 296	0.48 148

MyStereo05	2.55 203	1.07 250	19.87 289	1.06 174	1.08 275	4.26 370	0.86 221	4.10 310	3.01 276	2.19 274	1.26 70	2.30 269	1.64 279	2.13 173	1.99 305	0.25 19	2.43 439	0.34 250	0.27 158	0.46 296	0.48 148

MM-Stereo_test1	2.52 189	0.64 54	20.07 309	1.83 417	0.52 69	1.86 54	0.77 166	3.11 141	3.40 358	1.77 160	1.12 46	0.87 67	0.97 111	1.54 88	1.51 203	0.27 40	2.44 441	0.27 83	0.24 112	0.37 192	6.91 445

MFN_U_SF_DS_RVC	4.38 425	13.66 473	13.95 118	1.39 323	1.58 388	5.18 468	3.31 462	4.53 442	3.22 315	2.60 372	2.62 395	4.99 452	2.11 342	13.99 496	4.21 394	1.53 462	2.56 442	0.67 430	1.82 480	0.83 418	2.92 399

TorneroNet-64	10.52 490	14.33 487	21.95 480	4.29 491	3.76 474	13.77 500	2.83 451	14.96 506	23.11 510	10.24 499	23.77 507	13.44 491	8.15 478	13.98 495	17.70 489	4.03 492	2.73 443	3.23 492	2.53 494	7.27 504	4.35 426

PVD	3.91 401	4.36 418	13.89 117	2.81 469	4.79 488	3.80 250	1.94 413	3.89 249	4.11 410	5.75 475	3.56 439	3.59 390	3.34 416	6.44 316	6.44 415	0.73 419	2.84 444	0.74 443	0.84 439	0.82 415	3.45 413

TorneroNet	26.32 512	14.70 492	22.40 492	4.24 489	4.08 482	54.72 520	3.19 460	15.11 507	76.73 522	57.99 518	82.55 523	86.65 524	45.79 519	13.34 488	18.51 494	4.52 497	2.86 445	3.45 493	2.63 497	8.75 508	4.28 424

UNDER WATER-64	10.08 489	14.27 485	22.85 495	5.26 501	4.88 489	11.00 494	4.57 484	11.41 496	17.25 502	7.68 484	9.72 482	15.96 495	21.47 508	11.12 431	16.63 473	4.38 493	2.88 446	4.41 504	2.95 502	7.12 503	5.81 438

UNDER WATER	11.28 494	13.60 472	22.90 496	5.11 500	4.53 486	7.75 486	3.75 476	12.50 498	21.62 509	7.80 486	10.68 484	23.75 505	35.20 511	11.54 448	17.40 485	4.46 495	2.95 447	4.23 503	2.90 501	6.57 500	6.27 441

LVE	7.57 484	15.80 503	21.28 461	3.69 485	3.19 469	4.54 414	2.78 447	10.13 495	11.63 493	3.24 431	11.52 489	18.10 496	4.55 443	11.67 453	10.30 436	4.62 502	2.95 447	2.56 479	1.91 483	3.63 479	3.26 406

IMH-64-1	6.10 465	13.83 479	17.55 192	4.34 492	3.78 475	4.79 460	5.94 485	5.34 472	4.20 415	4.10 455	8.31 472	5.07 454	6.92 466	9.63 376	7.36 422	4.60 499	2.96 449	3.04 487	2.14 490	4.30 488	3.88 419

IMH-64	6.10 465	13.83 479	17.55 192	4.34 492	3.78 475	4.79 460	5.94 485	5.34 472	4.20 415	4.10 455	8.31 472	5.07 454	6.92 466	9.63 376	7.36 422	4.60 499	2.96 449	3.04 487	2.14 490	4.30 488	3.88 419

KSHMR	17.50 505	14.38 490	22.35 491	4.50 496	4.51 485	8.17 487	3.33 463	15.44 508	76.15 521	7.32 483	61.40 519	56.33 519	5.66 454	32.91 513	13.97 459	4.42 494	2.99 451	3.64 499	2.79 500	5.13 496	4.55 428

IMH	7.25 481	16.24 506	21.08 438	4.40 494	3.79 477	5.46 472	3.03 458	5.58 482	6.26 485	4.92 470	10.32 483	9.24 481	8.30 479	13.62 491	11.56 444	4.84 503	3.00 452	3.09 490	2.14 490	4.38 490	3.83 418

notaker	10.92 493	14.17 484	20.38 355	4.56 498	3.98 480	6.29 477	3.53 470	7.68 490	5.10 465	9.04 491	46.37 515	13.84 494	28.85 510	14.18 497	14.16 460	4.57 498	3.19 453	3.52 495	2.70 498	8.16 506	4.13 423

ktn	22.24 510	14.37 489	20.30 346	4.54 497	4.02 481	6.52 479	4.50 483	6.78 488	78.80 523	84.67 523	100.54 525	58.48 520	8.39 480	13.13 484	17.09 478	4.61 501	3.24 454	3.49 494	2.62 496	4.70 494	3.96 421

MSC_U_SF_DS_RVC	4.90 446	13.94 481	16.59 174	1.69 398	1.46 361	6.15 475	3.52 469	5.47 479	3.95 405	2.77 391	2.74 407	4.81 449	2.49 374	13.78 493	5.33 408	2.34 469	3.46 455	1.05 454	1.21 462	2.28 469	2.94 400

MyStereo07	2.29 139	1.18 277	20.10 318	1.04 166	1.21 314	3.96 294	0.95 280	2.13 53	3.37 349	1.09 77	1.28 76	0.68 23	0.91 99	1.74 124	0.86 56	0.26 31	3.49 456	0.34 250	0.27 158	0.43 264	0.49 153

MyStereo04	2.54 198	1.18 277	18.82 223	1.04 166	1.21 314	3.96 294	0.95 280	4.02 280	3.01 276	2.06 229	1.27 74	2.33 272	1.66 286	2.06 163	2.01 311	0.26 31	3.49 456	0.34 250	0.27 158	0.43 264	0.49 153

JetRed	10.68 492	26.07 513	35.62 509	4.40 494	4.16 484	15.72 504	13.07 498	14.57 505	5.83 481	5.85 476	5.55 460	10.12 483	7.37 471	8.86 359	25.99 509	3.33 480	3.82 458	3.59 498	2.98 503	8.51 507	8.22 453

LL-Strereo	4.26 419	13.69 475	20.37 354	1.24 254	2.18 443	2.90 112	1.08 311	4.35 408	2.22 150	3.20 429	2.26 343	3.29 363	3.13 405	11.30 438	1.91 296	0.33 154	3.89 459	0.46 357	0.34 287	0.54 334	6.47 443

ttt	4.23 416	0.75 133	19.96 298	1.48 351	1.31 332	3.69 228	0.87 226	4.65 457	5.33 468	2.45 355	2.39 364	2.44 291	1.54 250	11.35 440	16.49 471	0.43 291	4.35 460	0.37 295	0.35 300	0.41 243	4.01 422

PML	64.55 523	56.00 522	20.79 414	8.10 505	32.82 512	147.60 526	247.57 528	12.71 499	45.39 518	111.32 525	288.85 528	101.42 526	100.62 526	31.63 512	15.84 468	13.96 512	4.84 461	10.95 511	6.18 507	28.99 513	5.33 434

iRaftStereo_RVC	1.70 65	1.18 277	3.88 51	0.99 145	0.46 37	3.83 255	0.41 19	2.41 68	1.60 57	1.69 144	1.76 203	1.81 206	0.83 81	1.58 92	1.23 139	0.31 114	4.86 462	0.29 137	0.26 141	0.33 131	4.33 425

222	3.82 395	0.88 184	6.92 69	1.15 212	0.99 245	3.27 148	0.64 89	4.57 448	5.37 471	2.43 351	2.32 356	1.41 144	1.44 222	10.64 408	18.51 494	0.32 131	4.89 463	0.32 197	0.30 236	0.34 153	9.80 465

MADNet++	8.64 488	6.17 428	13.88 116	6.61 502	5.25 490	10.15 492	14.20 499	5.89 486	8.25 489	7.14 482	8.18 469	6.41 469	9.84 485	11.71 458	16.73 474	9.65 508	5.03 464	8.63 508	5.68 505	4.83 495	8.57 458

BEATNet-Init1	51.93 521	71.67 523	99.39 524	10.91 511	13.10 499	84.39 525	59.36 519	73.78 523	67.97 520	88.09 524	88.15 524	91.73 525	97.51 525	85.13 527	72.56 526	2.59 470	5.18 465	1.20 461	1.49 472	10.61 509	13.83 474

11t1	2.82 274	0.72 104	17.81 203	1.60 380	0.93 232	2.27 78	0.62 79	3.76 224	4.47 436	1.72 149	1.33 86	1.05 96	1.34 197	1.84 144	1.45 196	0.29 69	5.57 466	0.29 137	0.26 141	0.32 108	8.80 459

mmx	4.56 433	0.98 231	21.04 433	1.24 254	1.03 259	3.64 217	0.87 226	4.53 442	5.34 469	2.31 310	2.40 366	3.49 377	1.64 279	12.40 469	16.90 475	0.34 176	5.98 467	0.48 364	0.40 346	0.46 296	5.71 436

xxx	4.56 433	0.98 231	21.04 433	1.24 254	1.03 259	3.64 217	0.87 226	4.53 442	5.34 469	2.31 310	2.40 366	3.49 377	1.64 279	12.40 469	16.90 475	0.34 176	5.98 467	0.48 364	0.40 346	0.46 296	5.71 436

qqq	2.96 296	0.88 184	15.54 147	1.27 274	0.74 161	2.29 79	0.90 249	4.07 295	4.63 443	1.63 130	1.32 84	1.78 200	1.36 199	5.19 282	1.68 248	0.29 69	6.43 469	0.33 231	0.36 310	0.35 168	8.09 449

test_xeample	4.19 413	0.93 212	14.09 119	1.16 218	1.17 298	3.28 152	0.80 190	4.63 455	5.30 467	2.46 356	2.35 358	1.39 141	1.42 217	10.88 416	17.68 488	0.30 95	6.50 470	0.32 197	0.32 269	0.36 186	8.38 457

x	2.94 292	0.83 168	16.07 155	1.51 359	0.83 189	2.13 71	0.96 285	3.97 268	4.73 451	1.73 152	1.43 110	1.61 163	1.27 185	2.24 190	1.71 257	0.29 69	6.91 471	0.34 250	0.31 254	0.34 153	9.60 464

raft+_RVC	3.46 372	2.57 390	19.51 257	1.49 353	17.54 505	3.63 216	0.76 162	3.24 155	1.53 35	1.35 98	1.67 179	1.03 93	1.10 150	1.98 159	1.53 207	0.25 19	7.10 472	0.25 42	0.24 112	0.28 44	2.18 378

xxxx	4.25 417	0.86 176	14.59 132	1.30 285	1.16 296	3.51 193	0.63 84	4.56 446	5.42 474	2.33 324	2.29 351	2.04 248	1.39 205	10.23 397	18.00 490	0.33 154	7.15 473	0.31 178	0.30 236	0.35 168	8.33 455

mmm	2.70 250	0.80 159	8.26 75	1.50 357	1.18 300	2.44 87	0.85 217	4.08 304	4.59 441	2.31 310	1.95 280	1.51 156	1.55 253	2.33 198	1.72 260	0.31 114	7.71 474	0.45 351	0.42 362	0.40 223	9.56 463

GCAP-BAT	2.74 260	0.79 157	19.74 277	1.06 174	0.85 198	4.25 369	0.91 260	2.80 112	1.83 96	2.14 252	2.08 309	2.55 300	0.80 76	1.87 148	1.41 184	0.35 191	7.97 475	0.24 27	0.22 81	0.27 33	2.72 392

MC-Stereo	2.54 198	0.58 22	6.38 67	1.30 285	1.37 345	4.56 424	0.60 66	2.08 48	1.57 46	1.97 197	1.68 181	0.89 72	1.12 155	1.46 70	0.88 59	0.27 40	8.44 476	0.27 83	0.22 81	0.26 27	14.87 482

GCAP-Stereo	2.59 213	1.07 250	20.48 374	0.91 80	4.13 483	3.67 224	0.51 41	2.27 58	1.76 89	1.18 83	1.15 51	1.18 113	0.84 82	1.36 53	1.54 210	0.27 40	8.46 477	0.27 83	0.19 20	0.29 61	0.30 17

WCG-NET（raft）	1.44 50	0.92 204	1.56 15	0.89 64	0.32 2	1.43 39	0.97 287	1.69 23	2.42 184	1.68 140	1.44 112	2.37 278	1.01 120	1.33 45	0.85 53	0.25 19	8.56 478	0.22 8	0.21 51	0.28 44	0.32 23

MyStereo8	2.97 301	1.76 349	18.94 225	1.55 371	1.62 393	4.16 340	0.57 53	3.79 229	2.41 183	2.22 285	2.93 417	2.27 265	1.14 162	2.16 177	2.28 337	0.27 40	8.58 479	0.32 197	0.29 217	0.37 192	1.72 355

FINET	10.59 491	14.44 491	25.84 503	2.30 445	3.90 478	21.74 507	25.19 507	8.85 493	16.99 500	2.68 382	15.19 498	11.45 485	13.83 493	6.71 324	15.11 466	0.80 427	8.59 480	0.53 391	0.44 371	0.62 362	16.67 494

anonymousa	3.14 324	0.83 168	19.20 239	1.62 384	9.63 496	2.06 68	0.78 172	2.93 121	2.20 147	1.95 193	2.17 324	3.41 372	1.81 312	1.33 45	1.67 246	0.29 69	8.64 481	0.34 250	0.37 320	0.32 108	1.33 328

RALCasStereoNet	3.17 331	1.87 362	20.86 421	1.17 225	1.63 396	3.10 126	0.70 116	3.21 150	2.19 144	1.39 101	1.73 198	1.18 113	0.91 99	2.46 203	1.64 241	0.31 114	8.75 482	0.25 42	0.22 81	0.31 89	9.45 461

rafts_anoy	2.76 266	1.68 344	20.42 359	1.42 335	3.90 478	3.03 123	0.61 69	3.24 155	1.66 73	1.42 107	1.26 70	1.19 117	1.11 153	2.13 173	1.64 241	0.33 154	8.77 483	0.32 197	0.32 269	0.32 108	0.38 81

SGM-ForestM	15.60 502	14.94 498	28.17 508	7.84 504	10.49 497	23.43 509	24.58 506	20.87 510	16.87 498	15.92 508	15.89 501	27.08 510	22.45 509	24.86 510	28.42 514	3.85 489	8.90 484	0.55 400	1.15 458	0.64 372	15.05 483

DGTPSM_ROB	16.67 503	21.79 511	40.19 513	10.00 508	19.05 506	12.43 498	33.20 511	13.71 502	18.09 505	9.71 494	22.85 505	13.77 492	19.64 503	21.23 502	24.07 503	5.09 504	8.95 485	5.62 505	11.49 509	6.73 501	15.75 492

DPSMNet_ROB	16.76 504	21.81 512	40.95 514	10.20 510	19.08 507	12.43 498	33.21 512	13.73 503	18.21 506	9.76 495	22.88 506	13.78 493	19.64 503	21.39 503	24.21 504	5.20 505	8.97 486	5.63 506	11.51 512	6.80 502	15.82 493

Anonymous_1	57.77 522	19.65 508	26.12 504	23.12 512	141.97 524	30.79 511	39.72 514	34.10 516	16.98 499	70.09 522	15.64 499	23.44 504	19.73 505	23.03 507	27.21 510	164.70 527	9.02 487	130.41 523	137.42 524	161.21 527	41.01 519

1111x	4.75 442	1.05 249	20.89 423	1.28 276	1.02 255	3.81 254	0.88 233	4.65 457	5.52 475	2.43 351	2.27 346	1.97 238	1.81 312	12.40 469	18.19 492	0.32 131	9.06 488	0.32 197	0.34 287	0.38 204	6.34 442

SGM+DAISY	13.18 500	14.36 488	24.65 502	8.10 505	13.49 502	22.47 508	25.54 508	12.13 497	17.08 501	14.77 505	15.82 500	12.17 488	13.97 496	12.65 479	18.22 493	8.40 506	9.18 489	1.23 462	1.33 467	1.23 451	16.81 499

MANE	15.29 501	13.67 474	23.58 499	10.15 509	13.37 501	23.58 510	23.86 505	27.83 512	26.26 511	12.02 504	15.10 497	19.83 498	18.01 502	15.68 500	20.35 501	8.58 507	9.20 490	3.05 489	4.19 504	0.82 415	16.69 495

DPSM_ROB	20.83 508	20.01 509	26.54 505	23.64 513	22.42 508	31.06 512	39.94 515	34.02 514	17.42 503	15.35 506	16.05 502	24.04 506	20.69 506	23.28 508	27.60 511	10.77 510	9.41 491	11.68 512	11.50 510	14.48 511	16.71 496

DPSM	20.83 508	20.01 509	26.54 505	23.64 513	22.42 508	31.06 512	39.94 515	34.02 514	17.42 503	15.35 506	16.05 502	24.04 506	20.69 506	23.28 508	27.60 511	10.77 510	9.41 491	11.68 512	11.50 510	14.48 511	16.71 496

DGSMNet	8.13 486	2.31 384	18.62 215	2.77 464	13.96 503	6.91 483	42.17 517	4.16 331	2.53 201	2.25 290	3.21 430	3.41 372	1.69 291	9.19 366	3.03 373	3.79 488	10.31 493	11.70 514	5.68 505	4.38 490	10.58 469

GMOStereo	2.64 229	0.92 204	19.83 283	0.81 31	0.68 144	3.22 139	0.89 234	2.94 123	1.48 22	2.36 334	1.54 138	1.75 184	1.04 129	1.33 45	1.15 120	0.26 31	11.32 494	0.35 268	0.28 184	0.35 168	0.33 33

error version	2.64 229	0.92 204	19.83 283	0.81 31	0.68 144	3.22 139	0.89 234	2.94 123	1.48 22	2.36 334	1.54 138	1.75 184	1.04 129	1.33 45	1.15 120	0.26 31	11.32 494	0.35 268	0.28 184	0.35 168	0.33 33

test-v	2.64 229	0.92 204	19.83 283	0.81 31	0.68 144	3.22 139	0.89 234	2.94 123	1.48 22	2.36 334	1.54 138	1.75 184	1.04 129	1.33 45	1.15 120	0.26 31	11.32 494	0.35 268	0.28 184	0.35 168	0.33 33

test-2	2.64 229	0.92 204	19.83 283	0.81 31	0.68 144	3.22 139	0.89 234	2.94 123	1.48 22	2.36 334	1.54 138	1.75 184	1.04 129	1.33 45	1.15 120	0.26 31	11.32 494	0.35 268	0.28 184	0.35 168	0.33 33

tt	7.29 482	0.58 22	7.34 70	4.04 488	2.30 450	12.04 497	20.18 504	15.60 509	7.41 488	3.46 439	3.36 435	5.36 458	6.39 462	4.27 273	7.46 425	9.80 509	11.53 498	7.04 507	7.45 508	6.31 499	3.81 417

AIO_rvc	3.97 405	1.01 243	18.99 229	0.98 138	11.92 498	1.45 40	0.97 287	2.17 55	4.51 440	0.71 13	1.18 54	1.09 99	0.56 10	1.56 90	0.72 19	0.28 58	11.98 499	0.24 27	0.19 20	0.25 15	18.74 504

testlalala	2.95 294	0.66 69	20.83 417	1.03 160	0.81 184	4.39 387	0.90 249	2.96 130	3.69 390	2.50 363	1.55 146	1.31 132	0.61 22	1.15 16	0.77 26	0.42 274	14.33 500	0.25 42	0.20 40	0.26 27	0.36 70

test_sample9	4.68 437	1.19 283	20.68 403	1.11 190	0.87 211	4.22 362	1.20 338	4.40 420	4.92 460	2.20 280	1.85 247	1.90 220	2.00 333	11.08 428	11.57 446	1.41 457	14.65 501	4.19 500	2.07 487	0.70 392	1.43 336

test_sample8	5.57 454	1.19 283	20.68 403	1.11 190	0.87 211	4.22 362	1.20 338	4.43 427	3.76 393	5.63 473	1.97 284	12.99 490	6.34 459	11.08 428	11.57 446	1.41 457	14.65 501	4.19 500	2.07 487	0.70 392	1.43 336

MoCha-V2	3.53 377	0.90 194	17.00 179	1.32 295	8.54 494	1.38 36	0.55 48	2.89 120	3.31 338	0.99 68	1.82 229	0.66 21	1.16 170	1.79 128	0.84 51	0.26 31	15.15 503	0.20 1	0.20 40	0.25 15	11.33 471

ACVNet-DCA	3.67 385	0.94 216	19.66 263	1.87 420	0.42 26	4.47 401	0.73 132	4.07 295	4.63 443	1.21 85	1.89 262	0.73 37	1.62 273	2.20 183	0.81 41	0.31 114	18.77 504	0.32 197	0.21 51	0.35 168	8.09 449

xx1	3.69 388	0.94 216	19.66 263	1.87 420	0.42 26	4.47 401	0.73 132	4.24 363	4.01 407	1.21 85	1.89 262	1.78 200	1.36 199	2.20 183	0.81 41	0.31 114	18.77 504	0.33 231	0.36 310	0.35 168	8.09 449

1test111	3.86 398	0.94 216	19.66 263	1.87 420	0.42 26	4.47 401	0.73 132	4.07 295	4.63 443	1.21 85	1.89 262	0.73 37	1.62 273	5.19 282	1.68 248	0.31 114	18.77 504	0.32 197	0.21 51	0.35 168	8.09 449

cc1	3.93 403	0.94 216	19.66 263	1.87 420	0.42 26	4.47 401	0.73 132	4.24 363	4.01 407	1.21 85	1.89 262	0.73 37	1.62 273	2.20 183	0.81 41	0.31 114	18.77 504	0.32 197	0.21 51	0.32 108	13.93 476

CasAABBNet	41.89 516	40.14 517	53.33 521	47.71 519	45.10 516	62.42 521	80.65 525	68.29 522	34.85 512	30.67 510	32.34 512	48.22 517	41.76 516	46.61 522	55.60 522	21.59 513	18.89 508	23.46 515	23.21 516	29.17 515	33.75 515

Selective-RAFT-Error	41.88 515	40.10 516	53.23 520	47.74 520	45.20 517	62.42 521	80.58 524	68.27 521	34.95 513	30.85 511	32.30 511	48.08 516	42.07 517	46.54 520	54.92 520	21.60 514	19.12 509	23.46 515	23.15 515	29.14 514	33.95 516

LSM0	49.69 520	40.02 515	53.50 522	97.07 522	129.56 522	62.65 523	79.82 523	68.02 520	35.12 514	33.72 512	33.34 513	48.41 518	41.54 515	46.57 521	55.40 521	21.63 515	19.16 510	23.60 517	23.13 514	29.46 516	52.08 523

ffm	4.27 420	0.98 231	21.04 433	1.24 254	1.03 259	3.64 217	0.87 226	4.23 357	4.73 451	2.31 310	2.40 366	3.49 377	1.64 279	2.29 195	0.78 29	0.30 95	19.28 511	0.48 364	0.40 346	0.31 89	14.02 477

ff1	5.58 455	0.98 231	21.04 433	1.24 254	1.03 259	3.64 217	0.87 226	4.23 357	4.73 451	2.31 310	2.40 366	3.49 377	1.64 279	12.40 469	16.90 475	0.30 95	19.28 511	0.48 364	0.40 346	0.31 89	14.02 477

tt1	3.79 394	0.93 212	15.34 141	1.83 417	0.45 36	4.54 414	0.78 172	4.23 357	4.73 451	1.27 94	1.89 262	0.74 44	1.48 235	2.29 195	0.78 29	0.30 95	19.28 511	0.32 197	0.22 81	0.31 89	14.02 477

IGEV++	3.59 379	0.91 197	13.63 110	1.08 181	0.98 243	1.27 23	0.98 290	3.33 166	1.89 108	0.93 59	1.38 99	0.86 64	1.09 144	1.71 109	1.09 113	0.36 215	21.52 514	0.23 13	0.21 51	0.31 89	18.10 503

HART	3.57 378	1.13 267	17.80 201	0.90 75	1.12 286	1.18 12	0.41 19	3.55 187	4.60 442	1.09 77	2.19 332	1.49 155	0.57 12	1.46 70	1.14 119	0.25 19	21.58 515	0.28 114	0.21 51	0.36 186	10.06 467

LRCNet_RVC	25.63 511	33.47 514	24.35 501	31.77 515	32.74 511	6.73 481	1.19 335	25.87 511	4.67 449	28.95 509	30.91 510	24.89 508	17.54 500	27.82 511	24.57 506	35.48 517	25.62 516	35.91 518	33.80 517	31.95 518	34.38 517

HUF	5.25 451	1.03 246	26.85 507	1.03 160	13.21 500	1.35 33	0.76 162	2.97 132	3.00 271	0.79 28	1.56 147	0.92 79	0.66 35	1.53 86	0.74 22	0.35 191	27.70 517	0.26 65	0.18 16	0.24 11	19.90 507

GREAT-IGEV	4.43 428	0.74 119	13.12 107	1.32 295	9.52 495	2.48 88	0.34 7	1.40 5	1.88 105	0.61 3	0.89 21	0.51 7	0.60 19	1.26 29	1.01 98	0.23 7	31.64 518	0.21 4	0.18 16	0.24 11	20.38 508

dual_stereo	4.32 423	0.42 1	1.51 11	0.75 15	1.37 345	0.88 6	0.34 7	3.50 182	4.78 457	0.55 2	0.47 4	0.60 12	0.40 2	2.09 166	0.95 80	0.24 11	32.26 519	0.21 4	0.17 12	0.21 4	34.78 518

HaxPig	43.31 517	43.63 518	45.01 515	33.88 516	35.67 513	32.79 514	30.52 510	45.50 517	42.95 516	48.75 514	48.14 516	43.24 512	40.44 513	44.58 518	43.63 516	47.17 519	49.30 520	51.65 520	50.37 519	43.72 519	45.27 520

AVERAGE_ROB	44.46 518	45.87 519	46.48 516	40.54 518	38.62 514	32.95 515	30.49 509	46.80 518	43.31 517	49.57 515	48.93 517	44.57 514	39.87 512	45.01 519	43.89 517	48.70 520	50.65 521	50.80 519	49.79 518	45.54 520	46.89 521

MEDIAN_ROB	47.37 519	49.00 520	49.74 518	40.28 517	39.94 515	34.93 516	33.41 513	49.78 519	46.38 519	53.04 517	52.61 518	47.67 515	42.28 518	48.33 523	47.25 518	52.06 521	53.99 522	54.28 521	53.48 520	48.70 521	50.27 522

HanzoNet	31.86 514	17.33 507	21.23 458	7.52 503	5.85 493	7.49 485	3.61 475	14.35 504	13.37 495	50.38 516	46.35 514	44.46 513	56.50 521	36.53 517	28.25 513	64.05 522	58.31 523	9.45 510	89.24 523	31.17 517	31.77 513

DPSimNet_ROB	143.68 527	156.64 527	170.66 526	162.59 523	135.40 523	195.13 527	174.01 526	141.76 527	167.78 528	174.58 527	138.78 526	186.01 527	183.75 527	82.32 524	97.85 527	151.24 526	102.48 524	131.25 524	82.78 522	115.21 523	123.37 524

xxxxx1	112.85 524	94.19 524	38.10 510	228.21 526	161.02 525	39.23 517	61.26 520	92.54 524	79.08 524	63.44 519	74.84 520	77.80 521	69.88 522	33.55 514	70.96 523	117.25 523	130.44 525	258.49 526	273.88 526	145.63 524	147.24 525

tt_ll	112.85 524	94.19 524	38.10 510	228.21 526	161.02 525	39.23 517	61.26 520	92.54 524	79.08 524	63.44 519	74.84 520	77.80 521	69.88 522	33.55 514	70.96 523	117.25 523	130.44 525	258.49 526	273.88 526	145.63 524	147.24 525

ff	112.85 524	94.19 524	38.10 510	228.21 526	161.02 525	39.23 517	61.26 520	92.54 524	79.08 524	63.44 519	74.84 520	77.80 521	69.88 522	33.55 514	70.96 523	117.25 523	130.44 525	258.49 526	273.88 526	145.63 524	147.24 525

test_example2	213.42 528	219.67 528	222.97 528	213.78 525	220.82 528	199.03 528	200.49 527	189.27 528	143.61 527	211.05 528	218.08 527	210.69 528	205.21 528	221.14 528	216.49 528	236.74 528	242.08 528	213.66 525	216.96 525	235.55 528	231.06 528

ccccc		628.29 529		567.59 529	570.62 529	580.23 529		613.89 529		613.55 529		554.19 529		666.02 529		780.28 529	507.01 529	391.46 529	342.94 529	701.16 529

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