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

riskmin	2.49 217	0.22 1	3.34 151	2.33 394	1.78 388	2.89 233	0.46 205	7.35 269	6.95 318	2.75 155	1.67 95	6.75 351	5.08 390	3.24 116	1.93 254	0.00 1	0.99 448	0.00 1	0.27 441	0.02 46	1.73 449

asd	0.71 11	0.25 2	2.43 66	0.09 17	0.80 257	1.25 32	0.06 55	3.22 24	1.03 15	0.59 67	0.65 46	0.07 14	0.55 117	1.01 14	0.46 12	0.20 448	0.81 394	0.00 1	0.08 311	0.01 19	0.67 306

3.75w	0.82 29	0.25 2	2.13 40	0.07 6	1.27 341	1.26 36	0.02 20	3.85 58	1.05 20	0.51 46	0.39 34	0.08 20	0.40 83	3.31 117	0.47 15	0.07 389	0.94 418	0.00 1	0.08 311	0.00 1	0.29 180

1w_stereo	0.79 23	0.26 4	1.52 7	0.13 34	0.50 185	1.20 15	0.08 71	3.86 60	1.02 14	0.64 76	2.52 129	0.05 3	1.54 217	1.08 19	0.44 9	0.00 1	0.61 359	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.42 228

EGLCR-Stereo	1.45 99	0.26 4	2.91 106	1.94 323	0.90 273	3.13 252	0.69 279	5.81 183	3.21 104	1.14 122	0.20 22	1.52 161	0.37 74	4.29 152	0.69 79	0.01 171	0.79 388	0.00 1	0.00 1	0.01 19	1.21 388

Monster-pub-eth3d	0.70 10	0.27 6	2.25 52	0.07 6	0.85 267	1.27 42	0.01 4	3.79 47	0.90 4	0.41 25	0.19 21	0.08 20	0.04 1	1.05 15	0.58 45	0.00 1	0.96 426	0.00 1	0.36 473	0.00 1	0.94 352

4.5_new	0.74 13	0.27 6	2.52 71	0.10 20	0.34 137	1.24 25	0.07 63	3.67 36	1.05 20	0.58 64	0.80 55	0.06 5	0.19 30	1.18 23	0.61 58	0.17 437	0.99 448	0.00 1	0.19 378	0.01 19	0.64 290

4.5w-stereo	0.74 13	0.27 6	2.52 71	0.10 20	0.34 137	1.24 25	0.07 63	3.67 36	1.05 20	0.58 64	0.80 55	0.06 5	0.19 30	1.18 23	0.60 54	0.17 437	0.99 448	0.00 1	0.19 378	0.01 19	0.64 290

4w-stereo	0.81 26	0.27 6	2.34 59	0.06 5	0.50 185	1.26 36	0.06 55	3.65 32	1.05 20	0.41 25	0.96 67	0.06 5	0.66 131	2.11 75	0.64 67	0.22 454	0.96 426	0.00 1	0.29 450	0.00 1	0.78 333

IGEV-RUCA	0.88 37	0.27 6	1.43 5	0.59 131	0.33 132	2.12 139	0.49 222	3.65 32	1.79 57	1.04 115	0.16 16	0.24 71	0.55 117	2.95 109	0.57 43	0.12 419	0.21 300	0.20 498	0.25 417	0.22 353	0.33 193

MonSter	0.72 12	0.27 6	2.25 52	0.07 6	0.85 267	1.27 42	0.01 4	3.79 47	0.91 5	0.41 25	0.18 20	0.08 20	0.04 1	1.33 35	0.58 45	0.00 1	0.96 426	0.00 1	0.36 473	0.00 1	0.94 352

asda	0.76 16	0.28 12	2.30 55	0.07 6	0.61 217	1.28 45	0.09 76	3.82 53	1.03 15	0.54 54	0.43 35	0.07 14	0.71 137	1.25 29	0.46 12	0.22 454	0.99 448	0.00 1	0.25 417	0.01 19	0.71 316

4.25_new	0.76 16	0.28 12	2.16 42	0.08 12	0.91 276	1.24 25	0.05 42	3.81 50	1.03 15	0.45 34	0.91 62	0.06 5	0.42 90	1.33 35	0.49 19	0.22 454	0.98 439	0.00 1	0.25 417	0.00 1	0.57 264

4.5w_new	0.76 16	0.28 12	2.16 42	0.08 12	0.91 276	1.24 25	0.05 42	3.81 50	1.03 15	0.45 34	0.91 62	0.06 5	0.42 90	1.33 35	0.49 19	0.22 454	0.98 439	0.00 1	0.25 417	0.00 1	0.57 264

4.25w-stereo	0.76 16	0.28 12	2.16 42	0.08 12	0.91 276	1.24 25	0.05 42	3.81 50	1.03 15	0.45 34	0.91 62	0.06 5	0.42 90	1.33 35	0.49 19	0.22 454	0.98 439	0.00 1	0.25 417	0.00 1	0.57 264

111111	1.21 71	0.28 12	2.10 39	0.22 56	1.45 365	1.42 63	0.05 42	5.30 142	2.01 62	0.55 59	3.02 145	0.09 31	0.20 32	4.87 169	0.58 45	0.00 1	0.75 383	0.00 1	0.00 1	0.10 211	1.09 376

Reg-Stereo(zero)	1.92 140	0.28 12	3.18 136	0.63 140	1.41 362	2.02 126	0.48 217	3.85 58	6.29 278	4.49 205	3.12 148	4.55 280	1.62 222	2.77 104	2.16 273	0.00 1	0.61 359	0.00 1	0.26 434	0.02 46	0.62 283

knoymous	1.50 108	0.28 12	1.99 28	0.33 83	0.48 178	1.58 80	0.11 90	5.71 175	2.81 81	4.85 211	1.75 98	4.58 282	0.46 108	3.66 129	1.30 188	0.01 171	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.09 51

qwe	0.89 38	0.29 19	2.49 67	0.10 20	1.25 337	1.24 25	0.04 34	3.97 67	1.06 27	0.66 79	0.53 41	0.05 3	0.18 28	3.58 123	0.50 25	0.07 389	0.94 418	0.00 1	0.27 441	0.01 19	0.57 264

IGEV	0.66 7	0.29 19	1.87 23	0.11 26	1.84 395	1.35 53	0.37 186	2.56 14	1.12 36	0.44 33	0.12 13	0.07 14	0.09 11	1.07 18	0.58 45	0.05 368	0.62 362	0.00 1	0.19 378	0.01 19	0.39 211

2w_stereo	0.75 15	0.30 21	2.22 49	0.07 6	0.12 36	1.23 23	0.05 42	4.03 73	1.00 11	0.98 110	0.86 58	0.09 31	1.21 190	1.06 17	0.62 60	0.00 1	0.69 374	0.00 1	0.16 356	0.00 1	0.27 171

2.25w	0.92 42	0.31 22	2.36 62	0.07 6	0.15 56	1.22 19	0.05 42	3.84 57	1.05 20	0.51 46	1.30 81	0.09 31	0.68 133	4.12 144	0.68 73	0.00 1	0.98 439	0.00 1	0.28 444	0.00 1	0.73 321

PSM-AAD	3.43 313	0.31 22	2.16 42	0.80 172	0.57 211	2.53 176	5.97 484	5.53 160	3.98 166	11.00 462	11.90 398	2.93 203	9.36 480	8.03 335	1.00 142	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.06 141	2.39 504

IGEV-Stereo++	1.03 51	0.32 24	2.03 32	0.25 65	1.94 406	1.94 120	0.01 4	3.57 29	2.52 73	0.70 82	1.80 105	0.10 40	1.14 175	1.34 39	0.55 37	0.01 171	0.75 383	0.00 1	0.00 1	0.04 108	1.57 421

2.5w	0.94 43	0.33 25	2.20 48	0.09 17	0.35 141	1.27 42	0.09 76	3.86 60	1.05 20	0.54 54	0.73 48	0.04 1	0.55 117	4.75 167	0.59 51	0.00 1	1.04 461	0.00 1	0.29 450	0.00 1	0.96 357

3w_stereo	0.79 23	0.33 25	2.53 73	0.08 12	0.14 48	1.26 36	0.03 30	3.97 67	1.06 27	0.62 74	0.58 43	0.09 31	1.02 165	1.54 48	0.64 67	0.00 1	1.00 455	0.00 1	0.23 410	0.01 19	0.65 293

GrayStereo	3.86 348	0.33 25	2.63 84	1.66 275	0.62 220	3.09 248	7.92 513	6.43 225	3.88 158	10.61 448	16.51 453	5.75 328	8.40 465	6.75 245	1.58 210	0.01 171	0.00 1	0.01 388	0.62 499	0.04 108	0.38 209

MLG-Stereo_test1	0.85 34	0.34 28	1.80 15	0.10 20	1.66 380	1.22 19	0.01 4	4.24 83	1.68 50	0.19 2	0.08 7	0.09 31	0.11 18	4.16 146	0.46 12	0.01 171	0.70 377	0.00 1	0.01 240	0.01 19	0.17 112

MLG-Stereo	0.91 41	0.34 28	1.91 25	0.16 39	0.41 168	1.23 23	0.00 1	4.57 105	1.74 53	0.41 25	0.08 7	0.09 31	0.10 15	5.68 199	0.45 11	0.02 277	0.77 387	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.16 102

Selective-IGEV	1.56 116	0.34 28	2.13 40	0.77 168	0.76 251	2.36 158	0.52 227	6.80 242	3.08 99	0.53 52	3.34 153	0.26 74	0.31 58	7.24 279	0.73 87	0.01 171	0.80 393	0.00 1	0.14 351	0.08 173	1.01 362

2.75w_new	0.80 25	0.35 31	2.31 57	0.10 20	0.23 105	1.26 36	0.09 76	3.82 53	1.05 20	0.54 54	0.23 23	0.08 20	0.86 153	2.50 97	0.64 67	0.00 1	0.97 432	0.00 1	0.27 441	0.00 1	0.69 309

3.5w_stereo	0.87 35	0.35 31	2.24 51	0.05 2	0.17 65	1.25 32	0.04 34	4.15 80	1.08 30	0.37 15	1.65 93	0.08 20	0.49 109	3.95 136	0.51 27	0.00 1	0.63 363	0.00 1	0.06 306	0.00 1	0.27 171

zero-FE	1.13 64	0.36 33	3.08 130	0.48 117	1.95 407	1.75 105	0.80 306	3.70 39	0.69 2	0.54 54	0.16 16	0.30 84	0.43 101	3.59 124	1.37 197	0.31 475	0.79 388	0.00 1	0.26 434	1.40 504	0.65 293

3.25w_new	0.68 8	0.36 33	2.09 35	0.05 2	0.19 76	1.26 36	0.01 4	4.00 70	1.10 32	0.46 40	0.26 27	0.08 20	0.41 86	0.93 11	0.51 27	0.00 1	0.94 418	0.00 1	0.22 404	0.01 19	0.75 326

3.25w	0.68 8	0.36 33	2.09 35	0.05 2	0.19 76	1.26 36	0.01 4	4.00 70	1.10 32	0.46 40	0.26 27	0.08 20	0.41 86	0.93 11	0.51 27	0.00 1	0.94 418	0.00 1	0.22 404	0.01 19	0.75 326

SGD-Stereo	0.76 16	0.36 33	1.37 3	0.43 105	0.14 48	1.25 32	0.29 165	2.25 10	0.84 3	0.61 73	0.51 37	0.09 31	0.11 18	6.65 239	0.19 1	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.07 43

U	2.23 186	0.36 33	2.93 109	0.26 69	8.08 536	11.12 475	0.00 1	3.68 38	1.12 36	0.29 7	0.52 40	0.16 48	0.08 8	0.83 5	0.30 3	0.00 1	0.00 1	9.75 544	5.13 552	0.02 46	0.02 6

Any-RAFT	2.33 197	0.36 33	2.35 60	1.58 264	0.84 264	4.93 371	0.55 235	9.10 318	5.93 265	4.30 201	4.90 201	5.79 330	2.22 249	2.75 103	0.51 27	0.02 277	0.32 319	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.18 117

CAS	2.42 212	0.37 39	2.30 55	11.49 541	3.97 491	1.65 88	0.02 20	4.08 75	2.84 83	0.51 46	1.65 93	0.25 73	0.28 49	1.73 55	0.92 123	10.05 549	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 19	6.26 537

FoundationStereo	0.48 2	0.38 40	1.70 11	0.82 175	1.00 292	0.42 3	0.06 55	0.63 2	1.44 44	0.38 19	0.04 4	0.11 42	0.37 74	0.93 11	0.39 6	0.03 321	0.86 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 56

AE-Stereo	1.89 134	0.38 40	3.86 205	1.94 323	0.38 155	2.51 175	0.58 244	7.19 262	7.28 333	1.60 135	3.51 164	1.07 142	0.77 145	2.12 76	1.24 182	0.03 321	1.02 458	0.00 1	0.28 444	0.11 227	1.84 466

AEACV	1.27 77	0.38 40	2.61 81	1.75 294	1.21 331	2.44 166	0.85 327	4.79 113	1.67 48	0.71 86	0.26 27	0.29 81	2.00 238	2.30 87	0.66 71	0.01 171	0.95 423	0.00 1	0.42 484	0.12 246	2.07 489

test-3	2.19 179	0.38 40	3.88 211	1.55 262	0.91 276	1.39 60	0.80 306	5.36 153	5.51 244	7.36 339	1.90 107	4.05 256	0.42 90	6.67 242	1.17 169	0.00 1	0.99 448	0.00 1	0.28 444	0.20 335	1.08 374

test_1	2.18 176	0.38 40	3.87 206	1.54 261	0.91 276	1.38 58	0.80 306	5.36 153	5.53 246	7.12 319	1.86 106	4.05 256	0.41 86	6.65 239	1.17 169	0.00 1	0.99 448	0.00 1	0.28 444	0.20 335	1.08 374

s12784h	2.10 165	0.38 40	3.31 147	0.17 41	0.09 22	4.89 370	0.13 103	7.34 268	8.06 362	3.87 189	4.47 193	0.60 124	1.19 189	6.78 250	0.63 63	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.04 23

dual_stereo	0.95 45	0.39 46	1.83 19	0.37 93	1.11 313	0.84 7	0.03 30	4.34 95	1.83 58	0.30 9	0.08 7	0.21 57	0.12 21	3.16 114	0.98 137	0.00 1	1.34 512	0.00 1	0.20 390	0.00 1	1.83 465

rvit_stereo_0075_2	2.15 170	0.39 46	6.61 387	0.67 151	1.95 407	1.74 104	0.10 84	7.81 288	6.03 267	2.97 161	4.01 177	3.07 210	0.57 122	5.49 192	1.13 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.34 197

GLC_STEREO	0.87 35	0.39 46	1.55 8	0.72 156	0.01 1	1.98 123	0.55 235	3.52 27	3.54 130	0.96 109	1.63 91	0.19 52	0.41 86	1.29 33	0.58 45	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 129	0.08 47

test_3	2.22 183	0.39 46	4.20 244	1.51 257	0.90 273	1.29 47	0.74 295	5.34 146	6.37 284	6.64 291	1.96 111	4.24 270	0.45 106	6.63 237	1.17 169	0.00 1	1.00 455	0.00 1	0.28 444	0.19 326	1.01 362

GMM-Stereo	3.42 311	0.39 46	3.24 140	0.87 182	0.50 185	2.26 147	4.73 470	5.64 171	3.81 150	7.08 316	16.57 454	6.13 337	3.62 319	7.74 319	1.40 200	0.05 368	0.00 1	0.00 1	0.04 295	0.12 246	4.24 530

Prome-Stereo	3.73 336	0.39 46	2.62 83	1.05 202	0.52 198	2.06 131	4.58 466	4.88 119	3.95 163	9.34 419	20.39 484	4.03 255	7.02 439	7.86 324	1.31 190	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 160	4.52 531

MLG-Stereo_test2	0.82 29	0.40 52	1.99 28	0.39 97	1.07 302	1.43 65	0.02 20	4.01 72	1.75 54	0.37 15	0.07 5	0.15 45	0.10 15	2.62 99	0.57 43	0.32 477	0.65 367	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.42 228

RSM	1.43 95	0.40 52	1.79 14	0.74 165	0.54 205	2.45 167	0.49 222	4.13 78	3.29 110	0.65 77	2.53 130	2.15 183	0.30 55	6.97 262	0.85 107	0.01 171	0.12 268	0.00 1	0.25 417	0.11 227	0.72 320

CES	1.72 128	0.40 52	1.82 16	0.65 145	7.83 534	2.62 185	0.13 103	5.35 151	2.68 76	0.36 14	1.30 81	0.33 91	0.32 65	1.92 64	0.72 85	0.01 171	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.56 466	7.35 540

AdaDepth	0.81 26	0.41 55	3.63 189	0.17 41	1.35 356	1.62 85	0.08 71	1.20 4	1.66 47	0.33 13	0.58 43	0.10 40	0.29 52	2.59 98	0.63 63	0.02 277	0.79 388	0.00 1	0.20 390	0.01 19	0.62 283

LG-G_1	0.83 32	0.41 55	1.83 19	0.35 89	0.33 132	1.82 111	0.02 20	4.37 96	1.10 32	0.60 71	0.08 7	0.09 31	0.08 8	3.50 121	0.55 37	0.03 321	0.59 354	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.77 329

LG-G	0.83 32	0.41 55	1.83 19	0.35 89	0.33 132	1.82 111	0.02 20	4.37 96	1.10 32	0.60 71	0.08 7	0.09 31	0.08 8	3.50 121	0.55 37	0.03 321	0.59 354	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.77 329

RAFT-Stereo-weight	1.91 139	0.41 55	2.09 35	1.17 212	0.63 222	3.20 258	0.74 295	5.78 180	6.80 309	5.25 227	3.47 157	2.80 200	0.36 72	3.16 114	1.09 159	0.02 277	0.53 349	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.66 303

FlowAnything_test	0.61 5	0.42 59	2.39 64	0.22 56	0.17 65	1.71 101	0.03 30	1.88 7	1.20 39	1.22 125	0.77 53	0.04 1	0.05 3	0.75 4	0.89 116	0.06 380	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.10 211	0.33 193

MLG-Stereo_test3	0.63 6	0.42 59	2.06 33	0.38 96	0.40 163	1.36 56	0.01 4	4.13 78	0.95 9	0.48 45	0.13 15	0.06 5	0.07 6	0.89 8	0.37 5	0.02 277	0.61 359	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.18 117

LGtest1	0.53 3	0.42 59	1.55 8	0.14 37	0.30 121	1.00 9	0.01 4	2.47 12	1.19 38	0.65 77	0.12 13	0.08 20	0.10 15	1.30 34	0.47 15	0.01 171	0.45 341	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.20 133

LG-Stereo_Zeroshot	1.02 49	0.42 59	3.22 137	0.48 117	0.63 222	2.02 126	0.27 162	5.79 181	1.32 41	0.82 101	0.75 51	0.87 135	0.23 38	1.24 28	0.86 109	0.15 427	0.58 353	0.00 1	0.26 434	0.03 79	0.49 243

Gwc-CoAtRS	2.16 173	0.42 59	3.13 131	1.28 225	0.31 125	3.52 290	0.39 190	6.56 229	6.31 280	5.38 231	5.11 207	5.47 314	1.70 226	2.00 69	1.08 155	0.01 171	0.19 291	0.00 1	0.25 417	0.02 46	0.16 102

LoS	1.03 51	0.43 64	2.53 73	0.64 141	0.14 48	2.42 163	0.26 160	5.64 171	2.93 86	1.08 118	0.24 25	0.49 111	0.45 106	2.31 89	0.83 106	0.02 277	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.06 141	0.03 14
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCANet-4	2.26 189	0.43 64	6.69 393	0.40 100	0.20 86	1.70 94	0.13 103	5.73 176	9.44 402	6.01 254	5.29 215	1.12 144	2.77 277	2.49 96	2.21 275	0.01 171	0.00 1	0.01 388	0.00 1	0.02 46	0.61 278

tt	83.10 581	0.43 64	99.97 590	79.27 581	93.14 583	100.00 591	100.00 590	100.00 593	99.89 587	60.55 573	48.44 560	99.98 592	99.96 589	99.98 592	100.00 593	91.80 584	99.82 588	73.67 584	73.25 580	86.43 584	55.39 578

BUS	2.72 245	0.43 64	3.76 195	0.70 153	0.50 185	7.31 422	0.48 217	9.93 343	5.65 250	6.50 278	6.23 248	5.21 307	1.18 184	4.27 149	1.89 251	0.01 171	0.03 195	0.03 439	0.00 1	0.06 141	0.14 80

BSDual-CNN	2.91 260	0.43 64	3.76 195	0.70 153	0.50 185	6.97 412	1.58 391	9.93 343	5.65 250	6.50 278	6.23 248	6.17 339	2.50 261	4.27 149	2.67 303	0.01 171	0.03 195	0.03 439	0.00 1	0.06 141	0.14 80

psmg	3.34 297	0.43 64	3.76 195	0.73 159	0.50 185	8.47 440	2.74 423	10.88 375	5.65 250	8.91 401	8.78 321	6.17 339	2.50 261	4.27 149	2.67 303	0.01 171	0.04 212	0.06 460	0.00 1	0.12 246	0.10 56

KYRaft	3.68 330	0.43 64	2.53 73	0.89 185	0.49 181	2.28 152	3.89 452	5.30 142	3.82 152	8.99 405	19.28 479	6.54 348	4.96 382	7.92 328	0.96 135	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.01 240	0.06 141	5.17 532

CFNet-RSSM	2.26 189	0.43 64	3.24 140	1.28 225	0.31 125	3.19 257	0.40 191	7.62 282	7.29 334	5.88 244	4.68 195	5.32 311	1.68 224	2.26 85	1.04 149	0.01 171	0.09 253	0.00 1	0.31 458	0.03 79	0.16 102

PMTNet	1.48 105	0.43 64	2.77 98	0.31 76	0.17 65	2.94 236	0.33 178	3.66 34	5.27 230	1.11 120	1.28 78	0.28 79	0.92 155	4.32 153	0.90 119	4.89 535	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.05 29

FACV-RUCA	2.38 202	0.44 73	4.18 241	1.33 230	2.87 450	2.45 167	1.21 368	8.68 304	6.12 270	4.07 195	7.28 285	1.25 149	2.00 238	3.37 118	1.62 217	0.01 171	0.03 195	0.10 473	0.05 299	0.36 426	0.29 180

PAM	4.07 367	0.44 73	6.47 382	1.97 332	1.18 325	10.83 473	1.64 394	10.66 366	4.55 199	6.54 284	4.69 196	16.99 493	6.88 435	4.07 140	1.63 220	0.00 1	0.68 372	0.00 1	0.77 507	0.10 211	1.24 391

Pointernet	1.04 56	0.44 73	2.58 77	0.32 77	0.52 198	1.78 106	0.07 63	5.69 173	2.76 79	0.27 6	2.28 122	0.80 132	0.44 104	1.37 40	0.49 19	0.00 1	0.36 329	0.00 1	0.25 417	0.02 46	0.32 192

MGS-Stereo	1.22 72	0.44 73	2.92 108	0.83 176	0.07 14	1.82 111	0.65 267	2.44 11	3.95 163	1.11 120	6.19 246	0.49 111	0.37 74	1.73 55	0.81 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 456	0.01 1

HSM-Net_RVC	4.40 391	0.44 73	3.22 137	0.72 156	0.68 229	7.06 416	1.82 401	12.57 424	8.48 375	9.04 406	12.20 404	14.98 474	5.14 393	7.32 286	4.19 360	0.02 277	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.14 80
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
monsters	1.12 63	0.45 78	2.32 58	0.54 127	2.80 448	1.38 58	0.01 4	3.74 42	1.00 11	0.46 40	0.63 45	0.06 5	0.13 24	6.08 214	0.88 115	0.15 427	0.96 426	0.00 1	0.31 458	0.00 1	0.55 258

AIO-Stereo	1.30 80	0.45 78	1.73 12	0.67 151	0.77 252	2.33 155	0.60 250	5.99 201	3.27 107	0.45 34	3.46 156	0.41 100	0.28 49	1.53 47	0.71 84	0.04 351	0.79 388	0.00 1	0.67 502	0.10 211	1.67 435

RSM++	1.24 74	0.45 78	1.84 22	1.61 266	0.51 194	2.73 202	0.29 165	2.99 18	3.22 105	0.69 81	2.06 112	0.52 116	0.28 49	5.62 195	0.86 109	0.01 171	0.03 195	0.00 1	0.17 367	0.16 299	0.85 340

RAFT-Test	2.49 217	0.45 78	4.35 254	1.89 315	1.28 343	4.83 368	0.68 276	7.19 262	4.51 196	5.00 219	7.09 279	6.81 355	1.12 171	2.22 81	1.16 168	0.01 171	0.63 363	0.00 1	0.33 464	0.05 129	0.20 133

SST-Stereo	2.86 254	0.45 78	3.64 190	1.46 250	0.36 148	3.94 327	0.80 306	6.07 205	4.46 192	10.96 461	6.21 247	4.94 298	4.14 346	8.85 389	0.93 127	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.03 14

Monster-pub-mixall	0.90 39	0.46 83	1.43 5	0.04 1	0.13 42	1.29 47	0.02 20	3.04 19	1.07 29	0.99 113	0.51 37	0.08 20	0.09 11	6.37 225	0.67 72	0.01 171	1.06 465	0.00 1	0.16 356	0.02 46	0.54 257

LG-Stereo_L1	0.82 29	0.46 83	1.74 13	0.28 72	0.34 137	1.36 56	0.19 136	2.56 14	0.91 5	0.32 11	0.03 1	0.07 14	0.06 5	6.62 235	0.54 36	0.01 171	0.63 363	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.21 139

PAM_32	4.12 373	0.46 83	5.63 340	1.95 327	1.02 296	10.74 471	0.85 327	11.04 377	5.02 226	6.19 262	5.28 214	17.64 497	7.30 446	5.03 175	1.45 202	0.00 1	0.68 372	0.00 1	0.77 507	0.14 279	1.14 383

RCA-Stereo	2.19 179	0.46 83	3.22 137	0.47 115	0.33 132	2.27 150	0.47 207	5.60 167	15.20 473	2.86 157	5.61 229	0.78 131	3.15 287	1.71 53	0.48 18	0.00 1	0.90 411	0.00 1	0.00 1	0.10 211	0.26 168

RAFT_R40	2.83 251	0.46 83	3.85 203	1.38 238	0.32 131	3.78 317	0.97 346	6.16 209	4.82 217	9.74 432	6.35 257	4.96 299	3.94 339	8.78 386	1.05 150	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.03 14

pcwnet_v2	4.36 387	0.46 83	9.07 453	1.43 247	1.10 312	3.41 275	0.40 191	13.44 455	14.60 469	10.29 442	14.22 431	5.82 332	2.97 283	6.75 245	2.29 288	0.01 171	0.05 221	0.04 449	0.02 262	0.17 308	0.61 278

R-Stereo Train	2.60 232	0.46 83	2.94 111	1.10 206	0.18 72	3.61 296	0.60 250	6.88 245	3.50 117	9.13 410	17.23 463	1.77 169	0.77 145	2.03 71	1.65 226	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.21 139

RAFT-Stereo	2.60 232	0.46 83	2.94 111	1.10 206	0.18 72	3.61 296	0.60 250	6.88 245	3.50 117	9.13 410	17.23 463	1.77 169	0.77 145	2.03 71	1.65 226	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.21 139
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
LG-Stereo_L2	0.78 21	0.47 91	1.99 28	0.29 74	0.36 148	1.28 45	0.18 131	3.82 53	0.91 5	0.32 11	0.03 1	0.07 14	0.07 6	4.41 155	0.55 37	0.01 171	0.59 354	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.25 165

rvit_stereo_0083	1.16 68	0.47 91	3.68 193	0.54 127	0.10 25	1.25 32	0.24 154	3.17 22	5.31 234	0.52 51	0.80 55	0.82 133	1.16 182	4.52 160	0.51 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.13 75

trnet	1.09 57	0.47 91	2.19 47	0.12 31	0.21 95	1.70 94	0.02 20	4.28 89	6.97 319	0.78 95	1.77 101	0.48 110	0.67 132	1.50 44	0.58 45	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.03 14

CASnet	1.09 57	0.47 91	2.09 35	0.79 169	0.08 17	2.10 134	0.14 113	3.83 56	4.26 179	3.84 187	1.56 87	0.32 89	0.30 55	1.13 20	0.77 94	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.03 14
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
DisPM	2.59 230	0.47 91	4.32 251	1.89 315	0.20 86	3.42 276	0.63 260	5.56 165	5.60 248	8.66 393	7.05 277	2.82 201	1.03 166	9.05 402	1.07 154	0.02 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.04 23

PFNet+	2.52 221	0.47 91	4.97 300	0.95 194	0.18 72	3.12 251	0.73 291	4.98 123	6.97 319	7.95 357	6.38 258	2.51 191	1.18 184	8.05 338	1.82 242	0.03 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.05 29

ICVP	2.53 222	0.47 91	3.64 190	1.20 216	0.69 232	2.71 199	0.84 322	10.63 365	4.66 205	4.31 202	8.99 326	2.75 199	1.93 235	2.91 108	4.07 359	0.06 380	0.24 308	0.01 388	0.01 240	0.13 268	0.26 168
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
NF-Stereo	2.38 202	0.48 98	3.88 211	2.17 358	0.11 27	3.43 278	0.42 196	7.08 260	3.75 146	6.91 304	5.29 215	2.65 197	1.33 197	8.40 363	1.67 232	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.02 6

OCTAStereo	2.38 202	0.48 98	3.90 213	2.16 353	0.11 27	3.42 276	0.42 196	7.06 255	3.74 144	6.91 304	5.26 211	2.63 196	1.32 195	8.41 365	1.70 235	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.01 1

PSM-softLoss	2.38 202	0.48 98	4.28 247	1.94 323	0.19 76	2.73 202	0.38 187	6.67 234	3.50 117	6.33 268	6.33 255	2.93 203	0.97 159	8.90 391	1.88 247	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.03 14

KMStereo	2.38 202	0.48 98	4.28 247	1.94 323	0.19 76	2.73 202	0.38 187	6.67 234	3.50 117	6.33 268	6.33 255	2.93 203	0.97 159	8.90 391	1.88 247	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.03 14

RE-Stereo	2.38 202	0.48 98	3.91 214	2.17 358	0.11 27	3.43 278	0.42 196	7.07 257	3.75 146	6.91 304	5.26 211	2.62 194	1.33 197	8.41 365	1.72 237	0.01 171	0.00 1	0.01 388	0.00 1	0.03 79	0.01 1

TVStereo	2.38 202	0.48 98	3.91 214	2.17 358	0.11 27	3.43 278	0.42 196	7.07 257	3.75 146	6.91 304	5.26 211	2.62 194	1.33 197	8.41 365	1.72 237	0.01 171	0.00 1	0.01 388	0.00 1	0.03 79	0.01 1

cross-raft	2.25 188	0.48 98	2.96 118	1.87 311	0.94 283	3.72 312	0.47 207	7.61 280	4.15 172	5.37 230	5.68 232	6.17 339	1.40 202	2.15 78	1.06 152	0.01 171	0.22 301	0.00 1	0.19 378	0.03 79	0.41 223

XX-Stereo	2.95 266	0.48 98	7.08 407	2.84 444	2.51 437	1.63 86	0.20 141	6.15 208	3.38 114	2.38 147	16.00 448	6.90 358	0.25 41	6.40 227	1.14 164	0.00 1	0.66 368	0.00 1	0.31 458	0.16 299	0.57 264

UGAM-zero	3.92 353	0.49 106	5.26 313	1.17 212	0.89 271	4.00 332	0.47 207	12.42 419	3.62 137	5.46 234	5.86 233	15.76 481	8.92 476	8.63 381	2.44 293	0.00 1	0.84 399	0.00 1	0.89 510	0.03 79	1.27 397

MSKI-zero shot	2.23 186	0.49 106	2.49 67	1.60 265	0.81 260	2.69 196	0.29 165	6.82 243	2.50 71	4.37 203	7.61 293	3.65 242	0.26 43	8.62 380	0.63 63	0.01 171	1.09 471	0.00 1	0.25 417	0.03 79	0.46 238

testlalala	1.80 129	0.49 106	2.67 89	1.24 220	0.46 175	3.91 324	0.87 335	6.62 233	2.96 89	6.78 301	3.83 173	1.74 167	0.40 83	1.57 50	0.76 90	0.01 171	1.16 492	0.00 1	0.38 477	0.01 19	0.17 112

MC-Stereo	1.87 132	0.49 106	3.52 170	2.82 441	1.07 302	1.90 117	0.12 94	4.89 122	3.27 107	3.66 181	3.58 169	0.56 121	1.45 205	5.79 202	0.81 100	0.00 1	1.19 497	0.00 1	0.21 397	0.11 227	1.95 479

iRaft-Stereo_20w	3.11 278	0.49 106	6.09 363	1.01 198	1.25 337	3.99 331	1.00 351	14.00 467	4.73 209	6.70 299	6.27 253	2.34 187	2.28 253	7.29 284	1.58 210	0.01 171	0.75 383	0.00 1	0.73 505	0.10 211	1.63 426

AAGNet	3.50 315	0.49 106	3.38 154	1.91 318	0.41 168	3.66 303	1.02 352	5.14 133	5.16 229	9.65 430	7.75 297	4.91 295	6.23 421	7.45 299	12.73 496	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 129	0.06 38

S2M2_XL	0.26 1	0.50 112	1.34 2	0.11 26	0.13 42	0.11 1	0.00 1	0.62 1	0.29 1	0.21 3	0.74 50	0.07 14	0.18 28	0.61 2	0.33 4	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 6

monsterstereo	1.18 70	0.50 112	2.75 96	0.50 121	2.62 440	1.22 19	0.01 4	3.73 41	0.95 9	0.59 67	1.62 90	0.06 5	0.09 11	6.02 208	0.96 135	0.01 171	1.10 474	0.00 1	0.34 468	0.01 19	0.56 262

S2M2	0.53 3	0.50 112	1.58 10	0.53 126	0.18 72	1.13 11	0.01 4	1.47 5	2.18 67	0.18 1	0.87 60	0.13 44	0.20 32	0.87 7	0.51 27	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.20 335	0.01 1

CREStereo++_RVC	1.70 123	0.50 112	3.07 129	0.45 110	0.01 1	1.69 93	0.02 20	3.09 21	8.24 366	3.82 185	7.53 291	0.49 111	0.32 65	1.05 15	0.52 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 540	0.01 19	0.08 47
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
DCVSM-stereo	3.32 295	0.51 116	3.40 162	1.79 299	0.79 254	2.94 236	0.48 217	7.31 266	5.69 256	11.47 472	5.61 229	10.63 427	5.93 412	5.74 201	3.63 335	0.03 321	0.09 253	0.03 439	0.00 1	0.12 246	0.11 65

PCWNet_CMD	3.14 282	0.51 116	4.47 262	0.44 109	0.26 116	2.87 230	0.15 116	9.66 336	9.78 406	7.28 333	11.50 388	6.84 357	2.40 258	4.47 158	1.83 243	0.01 171	0.02 167	0.02 421	0.00 1	0.06 141	0.29 180

CRE-IMP	2.08 155	0.51 116	3.43 164	0.35 89	0.19 76	3.85 322	0.83 320	5.77 179	3.43 116	5.81 242	4.24 182	3.45 232	0.83 151	6.56 231	1.99 260	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 227	0.20 133

CREStereo	1.09 57	0.51 116	2.16 42	0.11 26	0.24 107	1.67 89	0.03 30	4.24 83	6.91 316	0.80 99	1.73 97	0.44 106	0.64 129	1.58 51	0.61 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.02 6
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
MSMDNet	3.15 283	0.51 116	4.48 264	0.46 113	0.25 111	2.88 232	0.16 122	9.79 339	9.82 407	7.24 329	11.36 386	6.82 356	2.41 259	4.47 158	1.86 245	0.01 171	0.02 167	0.02 421	0.00 1	0.06 141	0.30 185

MultiAttention	14.02 529	0.52 121	4.06 231	2.43 408	1.86 399	58.14 576	83.76 579	19.31 519	15.21 474	8.39 379	21.24 487	13.23 460	2.52 264	33.74 552	8.16 435	0.20 448	0.06 227	0.72 516	0.98 516	2.74 524	3.13 515

MM-Stereo_test2	1.30 80	0.52 121	2.67 89	1.71 286	0.29 119	1.79 107	0.51 225	5.28 140	3.84 155	0.95 107	0.93 65	0.51 115	0.36 72	2.29 86	1.12 160	0.00 1	0.95 423	0.00 1	0.07 308	0.32 417	1.97 482

NRIStereo	2.27 192	0.52 121	3.35 153	1.26 222	0.17 65	3.04 245	0.84 322	5.96 199	3.74 144	6.27 265	3.44 155	4.13 261	1.80 234	8.31 357	2.11 268	0.00 1	0.10 259	0.00 1	0.00 1	0.12 246	0.20 133

UniTT-Stereo	0.94 43	0.53 124	2.82 99	0.94 192	1.29 348	0.56 5	0.12 94	1.49 6	3.16 101	1.77 137	2.22 119	0.20 56	0.32 65	1.76 61	1.33 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 299	0.02 6

testlalala_base	3.54 318	0.53 124	3.53 173	2.31 390	2.22 422	4.04 336	0.61 254	6.91 247	2.73 77	2.69 153	4.17 180	1.78 172	0.51 111	2.02 70	1.08 155	13.13 557	3.23 547	0.00 1	0.35 471	16.60 551	2.27 501

DAS	4.18 376	0.53 124	6.20 369	2.20 362	3.69 479	2.78 211	3.12 437	8.69 305	10.29 412	9.39 421	12.80 415	4.58 282	7.20 442	9.08 403	2.70 306	0.02 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.34 197

SepStereo	4.22 379	0.53 124	6.20 369	2.20 362	3.69 479	2.78 211	3.12 437	8.69 305	10.29 412	9.39 421	12.80 415	4.58 282	7.20 442	9.74 429	2.70 306	0.02 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.34 197

DilatedVolume-Stereo	1.37 87	0.54 128	3.84 202	1.25 221	0.30 121	2.19 143	0.10 84	3.17 22	1.67 48	3.13 168	2.14 114	0.74 129	0.58 124	5.71 200	0.92 123	0.03 321	0.30 316	0.00 1	0.18 373	0.04 108	0.56 262

Selective-RAFT	1.92 140	0.54 128	3.87 206	1.15 208	0.21 95	3.83 321	0.06 55	5.00 124	4.68 206	1.59 134	2.14 114	3.05 207	2.77 277	6.63 237	1.34 195	0.00 1	0.95 423	0.00 1	0.32 461	0.05 129	0.19 127

FTStereo	4.61 405	0.54 128	2.86 104	0.98 197	0.40 163	2.57 179	8.51 517	5.70 174	3.76 149	10.85 456	29.92 524	5.53 317	7.43 449	7.73 318	1.63 220	0.17 437	0.00 1	0.05 456	0.00 1	0.04 108	3.62 524

DEmStereo	3.86 348	0.54 128	4.04 229	0.26 69	0.17 65	5.17 374	2.45 416	4.70 109	4.34 185	8.37 378	19.94 482	5.06 304	10.13 484	7.86 324	3.93 354	0.01 171	0.01 128	0.01 388	0.00 1	0.03 79	0.10 56

test-1	2.14 169	0.54 128	6.32 378	1.07 203	1.22 332	2.13 141	0.54 231	6.40 223	4.80 216	3.55 176	5.23 210	4.02 254	0.71 137	1.95 65	2.15 272	0.08 398	0.98 439	0.00 1	0.08 311	0.02 46	1.07 371

EAI-Stereo	2.75 249	0.54 128	3.17 133	0.91 189	1.28 343	4.02 333	5.30 479	12.39 417	4.76 210	2.51 150	7.10 280	1.22 146	0.94 158	6.03 210	1.96 256	0.01 171	0.56 350	0.00 1	1.38 526	0.04 108	0.95 355

rvit_stereo_0081	1.03 51	0.55 134	2.58 77	0.64 141	0.13 42	1.35 53	0.12 94	3.74 42	5.28 231	0.55 59	0.32 31	0.55 119	0.12 21	4.08 141	0.53 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.05 29

rvit_stereo_0082	1.03 51	0.55 134	2.58 77	0.64 141	0.13 42	1.35 53	0.12 94	3.74 42	5.28 231	0.55 59	0.32 31	0.55 119	0.12 21	4.08 141	0.53 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.05 29

IGEV-Stereo+	1.89 134	0.55 134	2.49 67	0.48 117	3.25 462	2.06 131	0.07 63	1.92 8	1.52 46	0.77 89	0.08 7	0.22 63	0.44 104	7.11 272	0.68 73	0.04 351	0.66 368	0.00 1	0.33 464	5.08 531	10.13 551

LCNet	2.94 264	0.55 134	2.57 76	1.03 201	0.59 215	2.05 129	1.55 390	5.51 158	4.19 175	6.08 259	10.58 372	4.54 279	6.63 429	7.59 312	0.90 119	0.01 171	0.00 1	0.01 388	0.76 506	0.31 412	3.43 519

Patchmatch Stereo++	2.09 161	0.55 134	3.57 180	0.20 44	0.20 86	3.68 308	0.64 263	5.90 192	3.52 124	5.91 246	4.41 186	3.42 224	1.51 212	7.07 267	0.95 132	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 188	0.10 56
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	2.02 149	0.55 134	3.57 180	0.20 44	0.21 95	3.69 311	0.69 279	5.89 187	3.52 124	5.91 246	4.43 188	3.42 224	1.50 208	5.63 196	0.94 131	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 188	0.10 56

DeepStereo_RVC	2.15 170	0.55 134	3.26 142	0.21 53	0.19 76	3.47 284	0.68 276	5.76 178	3.60 134	6.36 272	4.19 181	3.42 224	4.44 357	5.04 176	1.59 213	0.02 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 188	0.18 117

RAFT-345	3.36 302	0.55 134	3.43 164	1.23 218	0.21 95	2.62 185	0.46 205	3.91 62	6.34 281	7.46 342	24.49 505	4.19 265	1.74 232	8.27 350	2.25 281	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.02 6

iRAFT	2.09 161	0.55 134	3.57 180	0.20 44	0.20 86	3.68 308	0.64 263	5.90 192	3.52 124	5.91 246	4.41 186	3.42 224	1.51 212	7.07 267	0.95 132	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 188	0.10 56

CFNet_pseudo	2.96 268	0.55 134	4.51 266	0.43 105	0.24 107	2.83 215	0.12 94	8.59 302	8.13 363	7.20 327	10.41 365	6.47 346	2.04 240	5.27 184	2.00 262	0.00 1	0.02 167	0.01 388	0.00 1	0.06 141	0.23 153

ccs_rob	2.95 266	0.55 134	4.53 270	0.42 102	0.25 111	2.84 217	0.12 94	8.58 301	8.13 363	7.18 324	10.36 364	6.44 345	2.05 241	5.28 185	1.97 257	0.00 1	0.02 167	0.01 388	0.00 1	0.06 141	0.23 153

water-stereo	0.90 39	0.56 145	4.39 256	0.11 26	0.08 17	1.57 79	0.15 116	4.51 102	1.69 51	0.80 99	1.31 83	0.27 76	0.24 40	0.71 3	0.56 42	0.26 468	0.06 227	0.00 1	0.02 262	0.03 79	0.71 316

DEFOM-Stereo	0.78 21	0.56 145	1.98 26	0.21 53	0.12 36	1.93 119	0.44 202	0.99 3	0.93 8	0.70 82	0.51 37	0.15 45	0.09 11	6.39 226	0.40 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.14 80

CFNet_ucs	3.23 288	0.56 145	4.59 278	0.59 131	0.37 153	3.29 266	0.19 136	10.47 359	9.02 391	7.78 351	12.57 410	5.59 319	1.74 232	5.39 188	1.86 245	0.00 1	0.04 212	0.01 388	0.00 1	0.10 211	0.33 193

PSMNet-ADL	3.17 286	0.56 145	3.00 125	1.55 262	0.40 163	5.97 394	0.28 163	9.06 315	5.75 258	3.56 177	6.80 270	8.33 385	4.51 359	7.65 315	5.51 397	0.03 321	0.09 253	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.28 177

ROB_FTStereo_v2	2.04 151	0.56 145	3.56 179	0.20 44	0.21 95	3.66 303	0.72 289	5.89 187	3.51 122	5.91 246	4.46 191	3.42 224	1.50 208	6.08 214	0.93 127	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 188	0.09 51

HUI-Stereo	1.94 142	0.56 145	3.55 177	0.20 44	0.20 86	3.67 307	0.63 260	5.89 187	3.53 128	5.92 251	4.44 189	3.41 223	1.51 212	4.21 148	0.89 116	0.02 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 188	0.11 65

iGMRVC	2.09 161	0.56 145	3.59 185	0.20 44	0.21 95	3.68 308	0.71 286	5.89 187	3.53 128	5.92 251	4.46 191	3.44 230	1.51 212	6.93 259	0.98 137	0.02 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 188	0.09 51

GREAT-IGEV	1.17 69	0.57 152	3.06 127	1.95 327	1.41 362	1.42 63	0.08 71	2.51 13	3.07 98	0.58 64	0.79 54	0.11 42	0.35 71	2.17 80	1.00 142	0.07 389	1.45 515	0.00 1	0.22 404	0.14 279	2.42 508

anonymousdsp2	2.20 181	0.57 152	4.59 278	1.69 282	0.82 262	3.58 294	0.48 217	8.57 300	3.63 138	3.37 171	3.03 146	3.32 215	1.00 162	5.57 194	0.80 95	0.01 171	0.94 418	0.02 421	0.15 354	0.06 141	1.89 475

CASS	2.62 234	0.57 152	4.28 247	0.90 187	0.38 155	3.45 281	0.22 148	9.91 342	4.46 192	7.33 338	7.92 305	3.53 236	3.59 316	4.16 146	1.49 204	0.03 321	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 129	0.06 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ROB_FTStereo	2.03 150	0.57 152	3.57 180	0.20 44	0.21 95	3.66 303	0.73 291	5.89 187	3.51 122	5.92 251	4.35 185	3.37 220	1.50 208	6.02 208	0.90 119	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 188	0.09 51

RAFT-IKP	2.04 151	0.57 152	3.54 175	0.20 44	0.20 86	3.45 281	0.62 258	5.90 192	3.52 124	5.91 246	4.44 189	3.46 233	1.50 208	6.20 218	1.00 142	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 188	0.08 47

LG-Stereo	1.00 48	0.58 157	4.72 287	0.19 43	0.37 153	1.18 14	0.18 131	4.21 82	3.11 100	0.83 105	1.95 110	0.45 108	0.16 26	0.53 1	0.62 60	0.33 478	0.22 301	0.00 1	0.00 1	0.11 227	0.31 187

test_sample2	2.79 250	0.59 158	4.40 257	2.38 401	0.43 172	2.58 182	0.15 116	10.14 350	5.78 260	4.23 200	5.86 233	4.31 273	4.02 340	6.34 224	2.00 262	0.00 1	0.96 426	0.00 1	0.12 343	0.07 160	1.37 408

MIF-Stereo (partial)	1.44 97	0.59 158	3.98 222	0.08 12	1.09 310	1.24 25	0.13 103	5.12 131	4.07 170	0.47 44	2.56 131	0.31 85	0.74 140	6.31 222	2.02 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 246	0.04 23

PFNet	3.06 274	0.59 158	6.13 365	2.26 378	0.84 264	3.08 247	0.73 291	7.38 271	5.35 235	10.20 438	6.06 242	4.72 287	2.10 245	8.47 370	2.25 281	0.19 445	0.06 227	0.00 1	0.11 337	0.20 335	0.42 228

FENet	2.35 199	0.59 158	3.28 144	2.32 392	0.27 117	2.78 211	0.13 103	7.68 285	6.09 268	5.38 231	2.12 113	4.84 293	3.33 303	4.98 173	2.66 302	0.02 277	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.40 213

GCAP-BAT	2.26 189	0.61 162	3.67 192	1.48 255	0.81 260	4.32 350	0.77 302	4.87 118	4.04 169	3.97 192	5.41 221	4.38 276	0.59 126	6.20 218	1.17 169	0.02 277	1.14 486	0.00 1	0.55 496	0.07 160	1.22 389

EKT-Stereo	2.16 173	0.61 162	3.78 199	2.31 390	4.40 498	1.47 69	0.24 154	5.54 161	4.22 177	3.16 169	3.58 169	3.53 236	2.20 247	5.66 197	1.40 200	0.04 351	0.36 329	0.00 1	0.09 323	0.06 141	0.58 270

GwcNet-ADL	2.85 253	0.61 162	4.38 255	0.92 190	0.33 132	2.05 129	0.67 273	8.85 310	9.65 404	6.36 272	6.71 266	4.11 260	1.71 227	5.97 207	4.22 362	0.08 398	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.07 160	0.16 102

Pruner-Stereo	2.66 236	0.61 162	3.54 175	1.93 321	0.25 111	3.47 284	0.74 295	6.60 231	5.66 254	8.98 403	6.12 244	4.39 277	1.11 170	7.27 281	2.34 291	0.03 321	0.00 1	0.02 421	0.00 1	0.03 79	0.04 23

Anonymous3	1.96 144	0.61 162	7.58 420	0.42 102	0.51 194	4.28 347	0.52 227	5.56 165	2.76 79	2.35 145	3.47 157	1.50 159	1.13 173	5.92 206	1.54 207	0.23 460	0.23 305	0.00 1	0.00 1	0.14 279	0.47 239

SFCPSM	3.39 305	0.61 162	5.42 325	0.43 105	0.93 282	8.26 432	2.08 409	15.01 483	5.89 263	7.17 323	7.60 292	3.39 222	2.55 265	5.39 188	2.53 295	0.01 171	0.03 195	0.01 388	0.07 308	0.19 326	0.31 187

test_sample3	3.27 290	0.62 168	5.29 318	2.24 373	0.58 214	4.62 362	0.16 122	12.15 410	7.51 341	6.44 275	7.25 284	3.72 243	3.03 285	6.73 244	3.17 329	0.01 171	0.85 401	0.00 1	0.10 330	0.07 160	0.88 343

ASMatch	3.41 309	0.62 168	3.59 185	1.99 337	0.48 178	1.91 118	0.66 268	7.01 249	4.43 191	6.25 263	22.02 494	4.56 281	4.72 374	7.78 321	1.85 244	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.03 277	0.02 46	0.21 139

MM-Stereo_test1	1.90 138	0.63 170	2.65 86	1.43 247	0.56 210	2.37 159	0.54 231	5.36 153	5.81 261	4.00 193	1.78 102	0.42 104	0.83 151	7.32 286	1.28 186	0.00 1	1.03 460	0.00 1	0.00 1	0.35 423	1.64 427

test_sample1	2.88 257	0.63 170	4.46 259	2.38 401	0.68 229	2.61 184	0.05 42	10.51 361	5.36 237	4.50 206	4.81 198	3.76 244	5.94 413	6.10 216	2.96 318	0.00 1	0.99 448	0.00 1	0.11 337	0.07 160	1.67 435

IGEV_Zeroshot_test	2.57 228	0.63 170	5.70 348	1.93 321	0.87 270	2.63 187	0.85 327	8.94 314	4.55 199	5.30 228	5.48 226	5.23 310	1.38 201	3.76 130	1.32 192	0.00 1	0.69 374	0.00 1	0.18 373	0.19 326	1.72 447

test_sample4	3.29 292	0.64 173	5.38 322	2.08 345	0.53 201	3.91 324	0.15 116	12.13 407	7.50 340	7.04 312	7.50 290	3.64 241	3.19 288	6.95 260	3.14 326	0.02 277	0.85 401	0.00 1	0.10 330	0.07 160	0.92 350

testlalala2	2.34 198	0.64 173	2.49 67	9.58 535	6.50 525	3.57 293	0.18 131	5.34 146	3.20 103	3.87 189	4.57 194	3.12 212	0.52 113	1.49 43	0.44 9	0.00 1	0.31 318	0.00 1	0.43 486	0.12 246	0.40 213

test_sample5	3.34 297	0.65 175	5.17 310	2.10 347	0.49 181	3.31 269	0.17 126	11.91 399	7.47 338	6.91 304	9.15 330	3.61 239	3.37 305	7.53 307	3.06 322	0.02 277	0.85 401	0.00 1	0.10 330	0.07 160	0.90 344

DualNet	3.48 314	0.65 175	5.17 310	2.10 347	0.49 181	3.31 269	0.17 126	11.91 399	7.47 338	7.18 324	11.56 390	3.61 239	3.37 305	7.53 307	3.06 322	0.02 277	0.85 401	0.00 1	0.10 330	0.07 160	0.90 344

GANet-ADL	2.40 210	0.65 175	3.92 216	2.22 366	0.11 27	2.23 145	0.47 207	9.29 329	7.27 332	4.77 210	5.95 241	3.96 251	1.26 194	3.08 113	2.27 284	0.04 351	0.08 246	0.02 421	0.00 1	0.15 295	0.21 139

DRaft	3.83 347	0.65 175	3.39 156	0.22 56	0.16 62	4.67 363	1.30 378	5.82 184	4.86 219	10.26 441	21.65 490	3.24 214	8.62 470	7.53 307	3.76 342	0.05 368	0.10 259	0.00 1	0.14 351	0.12 246	0.16 102

DDVS	3.79 344	0.66 179	5.66 344	2.27 382	1.28 343	6.48 404	0.47 207	9.33 331	4.35 186	7.29 334	7.71 295	12.49 457	2.21 248	9.01 400	5.16 392	0.08 398	0.20 298	0.01 388	0.00 1	0.14 279	1.03 369

Occ-G	1.39 91	0.66 179	3.05 126	0.60 135	0.75 248	1.46 67	0.67 273	3.66 34	3.50 117	1.76 136	0.65 46	5.00 302	0.55 117	1.15 22	1.56 209	0.00 1	0.74 382	0.00 1	0.17 367	0.19 326	1.61 423

test_sample6	3.60 325	0.66 179	5.27 314	2.23 369	0.48 178	3.25 262	0.21 146	11.94 402	7.53 343	7.18 324	11.56 390	3.99 253	3.86 331	8.03 335	3.88 350	0.03 321	0.83 395	0.00 1	0.09 323	0.07 160	0.86 341

hknet	3.56 320	0.66 179	5.82 351	0.70 153	1.19 327	6.97 412	1.58 391	9.93 343	7.76 349	6.50 278	6.23 248	9.53 406	2.81 279	7.84 322	3.39 332	0.01 171	0.03 195	0.03 439	0.00 1	0.06 141	0.14 80

IRAFT_RVC	2.98 270	0.66 179	4.23 246	2.20 362	0.40 163	2.91 235	5.04 475	7.03 253	4.21 176	6.59 288	5.52 227	5.02 303	4.77 375	8.41 365	2.30 290	0.01 171	0.17 288	0.01 388	0.00 1	0.03 79	0.05 29

test_sample7	3.75 339	0.67 184	4.34 253	2.21 365	0.35 141	4.47 358	2.08 409	11.31 385	8.40 372	8.64 390	8.05 309	6.80 352	5.05 387	7.22 277	2.53 295	0.07 389	1.04 461	0.00 1	0.00 1	0.06 141	1.66 432

11t1	2.13 168	0.67 184	3.98 222	2.69 432	0.85 267	2.59 183	0.07 63	7.40 272	3.89 159	3.75 183	3.57 167	1.24 148	1.96 236	4.68 166	1.97 257	0.10 413	1.13 479	0.00 1	0.22 404	0.09 188	1.66 432

xyz-stereo	7.36 465	0.68 186	38.77 557	0.30 75	0.07 14	31.97 546	0.19 136	5.13 132	2.13 64	10.90 458	24.34 504	6.05 334	8.02 461	12.01 473	6.06 402	0.01 171	0.02 167	0.35 509	0.00 1	0.09 188	0.16 102

CAS++	1.27 77	0.68 186	2.40 65	0.25 65	0.30 121	1.80 108	0.61 254	8.46 299	3.61 136	1.80 138	2.42 126	0.18 50	0.21 37	2.12 76	0.49 19	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.06 38
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	2.22 183	0.68 186	5.64 341	0.79 169	1.15 321	3.33 272	0.73 291	7.14 261	4.59 201	3.86 188	1.79 104	8.42 392	0.56 121	3.00 111	0.89 116	0.02 277	0.66 368	0.00 1	0.26 434	0.01 19	0.83 338

IPLGR	2.46 215	0.68 186	7.02 402	0.22 56	0.16 62	2.01 125	0.22 148	7.01 249	6.62 299	7.10 318	5.92 240	2.91 202	2.27 251	5.12 181	1.52 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 246	0.41 223

castereo	1.02 49	0.69 190	1.26 1	0.46 113	0.19 76	1.89 115	0.76 300	5.61 169	2.37 69	0.78 95	2.65 135	0.32 89	0.40 83	1.25 29	1.00 142	0.01 171	0.32 319	0.00 1	0.24 413	0.03 79	0.22 146

SMFormer	3.94 355	0.69 190	4.55 272	1.97 332	0.15 56	2.84 217	0.29 165	13.06 442	11.10 431	7.69 345	10.45 366	4.77 288	4.52 360	9.68 423	4.89 383	0.08 398	0.97 432	0.00 1	0.16 356	0.11 227	0.92 350

tta	3.96 359	0.69 190	4.55 272	1.97 332	0.15 56	2.84 217	0.29 165	13.06 442	11.10 431	7.69 345	10.45 366	4.77 288	4.52 360	9.68 423	4.89 383	0.08 398	0.97 432	0.00 1	0.16 356	0.13 268	1.24 391

qqq1	3.78 342	0.69 190	4.55 272	1.97 332	0.15 56	2.84 217	0.29 165	13.06 442	11.10 431	7.69 345	10.45 366	4.77 288	4.52 360	9.68 423	1.24 182	0.08 398	0.97 432	0.00 1	0.12 343	0.13 268	1.24 391

fff1	3.78 342	0.69 190	4.55 272	1.97 332	0.15 56	2.84 217	0.29 165	13.06 442	11.10 431	7.69 345	10.45 366	4.77 288	4.52 360	9.68 423	1.24 182	0.08 398	0.97 432	0.00 1	0.12 343	0.13 268	1.24 391

HHNet	2.71 242	0.69 190	3.31 147	0.25 65	0.39 158	2.80 214	0.90 338	6.33 217	5.68 255	7.51 343	13.70 424	0.94 138	3.14 286	5.42 190	2.54 300	0.14 425	0.02 167	0.06 460	0.00 1	0.24 370	0.07 43

RAFT-RH_RVC	4.04 363	0.69 190	3.59 185	1.91 318	0.43 172	3.11 249	0.13 103	3.80 49	6.60 296	11.26 468	31.68 530	5.20 306	1.66 223	8.30 355	2.27 284	0.09 409	0.00 1	0.00 1	0.03 277	0.03 79	0.02 6

model_zeroshot	1.98 146	0.70 197	4.98 301	2.25 375	1.07 302	3.20 258	0.13 103	7.01 249	3.34 112	3.46 174	3.77 172	2.69 198	0.42 90	2.86 106	1.18 173	0.06 380	0.85 401	0.00 1	0.25 417	0.02 46	1.40 409

RAStereo	0.81 26	0.70 197	3.97 221	0.21 53	0.54 205	1.16 12	0.02 20	3.78 45	1.22 40	0.62 74	1.57 88	0.16 48	0.23 38	0.89 8	1.05 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 173	0.02 6

ttt	4.41 394	0.70 197	3.95 220	2.53 420	2.01 411	4.34 353	0.41 194	13.09 446	11.69 443	7.20 327	12.20 404	4.15 263	3.35 304	9.54 420	10.11 466	0.07 389	1.11 475	0.00 1	0.19 378	0.10 211	1.47 411

test_4	2.58 229	0.70 197	3.30 145	0.43 105	0.30 121	3.97 330	1.11 364	3.91 62	3.83 153	4.15 198	17.20 462	3.44 230	0.52 113	6.60 234	1.58 210	0.00 1	0.13 274	0.00 1	0.11 337	0.20 335	0.20 133

fffft	1.13 64	0.71 201	2.25 52	0.09 17	0.07 14	2.10 134	0.63 260	4.19 81	2.10 63	0.42 30	0.75 51	0.24 71	0.20 32	6.89 253	1.08 155	0.00 1	0.12 268	0.00 1	0.00 1	0.24 370	0.53 254
1: 1. 1
CrosDoStereo	4.05 365	0.71 201	3.52 170	0.51 122	0.20 86	3.25 262	11.21 529	6.34 218	4.96 222	9.04 406	16.44 450	4.92 296	7.28 444	8.29 352	3.84 348	0.00 1	0.02 167	0.01 388	0.00 1	0.18 319	0.19 127

DeepStereo_LL	4.05 365	0.71 201	3.52 170	0.51 122	0.20 86	3.25 262	11.21 529	6.34 218	4.96 222	9.04 406	16.44 450	4.92 296	7.28 444	8.29 352	3.84 348	0.00 1	0.02 167	0.01 388	0.00 1	0.18 319	0.19 127

AIO_test	1.34 84	0.72 204	3.32 149	0.86 180	1.19 327	2.90 234	0.80 306	4.46 100	3.34 112	0.77 89	0.86 58	1.48 158	0.30 55	2.95 109	0.49 19	0.00 1	1.00 455	0.00 1	0.13 349	0.04 108	1.24 391

GES	2.69 239	0.72 204	5.34 319	1.82 306	0.05 5	4.51 359	1.04 356	10.39 356	4.18 174	5.53 237	6.72 267	1.92 178	3.30 296	5.16 182	2.67 303	0.06 380	0.01 128	0.06 460	0.01 240	0.20 335	0.14 80

ITSA-stereo	4.02 361	0.73 206	4.51 266	2.16 353	0.31 125	3.58 294	0.70 284	13.77 465	15.84 482	7.13 320	6.59 265	4.25 271	3.48 312	9.04 401	6.12 406	0.09 409	0.08 246	0.11 474	0.10 330	0.19 326	1.54 417

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 91	0.74 207	2.72 94	0.73 159	1.26 340	2.42 163	0.02 20	3.78 45	8.16 365	1.81 141	2.94 143	0.28 79	0.32 65	1.51 46	0.76 90	0.04 351	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.08 173	0.19 127

AdaStereo	3.34 297	0.74 207	4.00 225	3.10 465	0.51 194	4.22 343	1.25 373	12.84 432	8.39 371	6.33 268	9.55 345	5.77 329	1.54 217	5.53 193	2.74 312	0.02 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.15 93
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.
mmm	3.07 275	0.76 209	4.50 265	2.27 382	1.24 336	3.75 314	0.12 94	10.03 347	5.12 228	6.43 274	11.19 383	3.10 211	3.20 289	4.54 162	1.78 241	0.02 277	1.19 497	0.00 1	0.30 454	0.09 188	1.79 458

anonymousa	4.24 381	0.78 210	4.05 230	2.16 353	4.87 515	8.76 443	0.35 180	7.41 273	4.47 194	8.21 374	19.70 481	11.03 440	5.87 411	2.04 73	2.20 274	0.00 1	1.16 492	0.00 1	0.55 496	0.04 108	1.11 377

CRFU-Net	4.81 416	0.78 210	5.69 346	3.10 465	1.39 359	13.18 495	3.23 442	12.26 411	4.33 181	10.91 459	9.98 358	10.94 438	7.93 459	7.47 301	3.94 355	0.16 433	0.16 284	0.16 489	0.00 1	0.26 379	0.29 180

GIP-stereo	1.03 51	0.79 212	2.35 60	1.91 318	1.40 360	1.47 69	0.05 42	5.06 125	1.85 59	0.30 9	0.43 35	0.57 122	0.37 74	1.14 21	0.75 89	0.07 389	0.50 348	0.00 1	0.00 1	0.06 141	1.57 421

ff7	1.46 100	0.79 212	2.99 120	0.33 83	0.35 141	2.75 205	0.81 311	4.31 90	2.97 90	0.77 89	1.20 70	0.21 57	0.42 90	7.44 292	0.86 109	0.00 1	0.93 413	0.00 1	0.16 356	0.12 246	1.82 459

ffff	1.46 100	0.79 212	2.99 120	0.33 83	0.35 141	2.75 205	0.81 311	4.31 90	2.97 90	0.77 89	1.20 70	0.21 57	0.42 90	7.44 292	0.86 109	0.00 1	0.93 413	0.00 1	0.16 356	0.12 246	1.82 459

11t	1.46 100	0.79 212	2.99 120	0.33 83	0.35 141	2.75 205	0.81 311	4.31 90	2.97 90	0.77 89	1.20 70	0.21 57	0.42 90	7.44 292	0.87 114	0.00 1	0.93 413	0.00 1	0.16 356	0.12 246	1.82 459

ccc-4	1.46 100	0.79 212	2.99 120	0.33 83	0.35 141	2.75 205	0.81 311	4.31 90	2.97 90	0.77 89	1.20 70	0.21 57	0.42 90	7.44 292	0.86 109	0.00 1	0.93 413	0.00 1	0.16 356	0.12 246	1.82 459

TANstereo	1.32 83	0.79 212	2.93 109	0.37 93	0.11 27	1.81 110	0.01 4	3.56 28	4.36 187	4.53 207	4.96 203	0.41 100	0.68 133	1.22 25	0.59 51	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 14

FAT-Stereo	6.98 459	0.79 212	7.57 419	2.54 423	1.80 390	6.16 397	4.33 463	19.16 518	18.82 498	10.75 452	17.08 460	18.23 502	13.56 506	9.25 409	8.44 438	0.03 321	0.16 284	0.01 388	0.10 330	0.14 279	0.65 293

IGEV++	1.58 117	0.81 219	2.66 87	1.35 231	0.99 290	2.47 171	0.98 349	7.35 269	3.70 143	0.82 101	2.24 120	0.44 106	1.18 184	2.08 74	1.15 165	0.03 321	1.18 496	0.00 1	0.05 299	0.17 308	2.00 486

anonymousdsp	1.51 109	0.81 219	2.70 92	0.60 135	0.69 232	2.76 209	0.79 304	4.86 115	3.00 96	0.82 101	1.25 74	0.31 85	0.42 90	7.44 292	0.81 100	0.00 1	0.83 395	0.00 1	0.17 367	0.12 246	1.85 468

NINENet	3.38 304	0.81 219	4.16 237	1.88 314	1.40 360	7.31 422	0.48 217	12.95 439	6.64 301	7.29 334	9.24 334	5.21 307	1.18 184	6.72 243	1.89 251	0.17 437	0.08 246	0.07 465	0.00 1	0.09 188	0.03 14

IGEV-Stereo	1.51 109	0.81 219	2.69 91	0.60 135	0.69 232	2.77 210	0.79 304	4.88 119	2.99 95	0.82 101	1.25 74	0.31 85	0.42 90	7.43 291	0.85 107	0.00 1	0.83 395	0.00 1	0.17 367	0.12 246	1.85 468
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
HH	2.88 257	0.82 223	4.07 233	1.71 286	0.54 205	4.71 364	0.69 279	8.72 307	3.57 132	1.80 138	6.49 263	7.81 374	3.92 337	8.93 394	0.99 139	0.00 1	1.06 465	0.00 1	0.03 277	0.05 129	1.69 440

HanStereo	2.88 257	0.82 223	4.07 233	1.71 286	0.54 205	4.71 364	0.69 279	8.72 307	3.57 132	1.80 138	6.49 263	7.81 374	3.92 337	8.93 394	0.99 139	0.00 1	1.06 465	0.00 1	0.03 277	0.05 129	1.69 440

x	2.30 195	0.82 223	3.85 203	2.23 369	0.72 241	2.12 139	0.81 311	9.48 334	4.82 217	3.83 186	2.76 136	3.49 234	2.30 254	3.48 120	2.25 281	0.00 1	1.13 479	0.00 1	0.22 404	0.09 188	1.66 432

TransformOpticalFlow	3.50 315	0.83 226	4.85 292	1.09 204	0.31 125	3.52 290	0.14 113	10.32 352	8.02 360	5.78 240	13.25 420	6.63 349	4.91 379	8.36 361	1.63 220	0.00 1	0.01 128	0.01 388	0.00 1	0.06 141	0.24 162

HCRNet	2.74 248	0.83 226	4.19 242	0.45 110	3.31 465	2.18 142	0.22 148	7.59 277	5.76 259	6.08 259	4.89 200	5.21 307	2.74 274	8.04 337	3.10 324	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.10 211	0.09 51

UPFNet	4.17 375	0.83 226	5.51 330	2.49 414	3.36 469	7.13 419	2.60 417	10.52 363	7.16 325	8.76 397	7.83 300	7.85 377	3.41 309	8.60 377	7.04 421	0.01 171	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.12 246	0.17 112

SCV	2.06 153	0.84 229	3.74 194	3.56 485	1.22 332	2.30 153	0.76 300	7.87 289	3.29 110	0.59 67	2.83 138	0.67 125	0.58 124	8.00 331	0.91 122	0.00 1	0.89 409	0.00 1	0.48 490	0.41 438	2.18 496

WCG-NET	1.42 93	0.84 229	1.90 24	0.61 138	0.10 25	2.10 134	1.05 358	3.33 26	7.10 323	2.86 157	3.53 165	0.75 130	0.93 157	1.28 31	0.72 85	0.00 1	0.97 432	0.00 1	0.00 1	0.16 299	0.22 146

SGM-Forest	5.40 426	0.84 229	4.19 242	1.43 247	0.68 229	10.12 461	6.41 494	12.13 407	11.86 445	11.50 473	14.43 433	11.62 446	5.20 394	9.93 439	6.16 407	0.16 433	0.04 212	0.00 1	0.00 1	0.08 173	1.24 391
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
999	1.42 93	0.85 232	2.23 50	1.37 236	0.35 141	3.01 243	0.64 263	3.91 62	2.83 82	0.38 19	3.35 154	0.19 52	0.25 41	7.37 288	1.12 160	0.01 171	0.04 212	0.00 1	0.00 1	0.22 353	0.21 139

qqq	2.44 214	0.85 232	4.33 252	1.73 292	0.71 238	1.98 123	0.38 187	9.15 320	4.33 181	3.37 171	4.34 183	4.63 285	2.83 281	4.95 171	2.06 265	0.00 1	1.13 479	0.00 1	0.25 417	0.09 188	1.65 428

GMOStereo	2.08 155	0.85 232	2.95 114	0.23 60	0.73 243	1.50 71	0.86 330	5.08 126	4.78 211	8.42 380	6.99 273	3.36 216	1.14 175	1.73 55	1.21 176	0.00 1	1.32 506	0.00 1	0.00 1	0.28 394	0.23 153

error version	2.08 155	0.85 232	2.95 114	0.23 60	0.73 243	1.50 71	0.86 330	5.08 126	4.78 211	8.42 380	6.99 273	3.36 216	1.14 175	1.73 55	1.21 176	0.00 1	1.32 506	0.00 1	0.00 1	0.28 394	0.23 153

test-v	2.08 155	0.85 232	2.95 114	0.23 60	0.73 243	1.50 71	0.86 330	5.08 126	4.78 211	8.42 380	6.99 273	3.36 216	1.14 175	1.73 55	1.21 176	0.00 1	1.32 506	0.00 1	0.00 1	0.28 394	0.23 153

test-2	2.08 155	0.85 232	2.95 114	0.23 60	0.73 243	1.50 71	0.86 330	5.08 126	4.78 211	8.42 380	6.99 273	3.36 216	1.14 175	1.73 55	1.21 176	0.00 1	1.32 506	0.00 1	0.00 1	0.28 394	0.23 153

sCroCo_RVC	1.34 84	0.85 232	6.15 367	1.21 217	1.28 343	0.90 8	0.18 131	4.50 101	2.86 84	0.37 15	3.18 151	0.52 116	1.52 216	1.83 63	0.93 127	0.13 422	0.25 311	0.00 1	0.00 1	0.08 173	0.16 102

CBMV_ROB	4.66 408	0.85 232	3.94 218	1.64 269	0.75 248	8.38 439	1.90 403	11.19 381	10.36 414	9.20 414	15.21 439	7.28 364	6.99 438	9.48 417	5.24 394	0.04 351	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.07 160	0.64 290

UGAM	4.25 383	0.86 240	5.73 349	0.45 110	0.22 102	3.61 296	1.18 367	5.51 158	15.39 476	4.99 218	12.34 406	15.09 477	3.71 324	10.58 449	3.76 342	0.00 1	0.46 342	0.00 1	0.34 468	0.36 426	0.36 205

H2IRNET	2.29 194	0.86 240	3.38 154	1.51 257	0.11 27	1.97 122	0.13 103	5.15 135	7.19 329	1.26 127	7.77 298	5.80 331	3.31 298	5.09 179	1.66 229	0.01 171	0.00 1	0.04 449	0.17 367	0.27 391	0.10 56

CoDeX	3.61 326	0.86 240	5.27 314	1.16 210	1.62 374	6.24 398	2.07 408	13.78 466	6.86 313	7.42 340	9.00 328	4.06 258	3.72 325	6.58 232	3.02 319	0.03 321	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.15 295	0.35 202

plain	1.53 111	0.86 240	6.50 383	0.42 102	0.05 5	1.56 78	0.09 76	5.18 138	4.02 168	0.54 54	1.76 100	0.59 123	0.75 141	6.48 230	1.23 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 443	0.07 43

ProNet	1.58 117	0.86 240	3.17 133	0.75 167	0.72 241	2.84 217	0.66 268	5.91 196	3.28 109	0.37 15	1.47 85	0.40 99	0.37 74	7.19 275	0.70 80	0.02 277	0.98 439	0.00 1	0.05 299	0.20 335	1.77 456

xxxx	5.16 425	0.86 240	4.86 293	1.96 330	1.22 332	7.56 427	0.07 63	14.67 478	9.15 395	6.55 285	9.87 353	9.30 403	3.47 311	8.07 339	22.20 528	0.05 368	1.16 492	0.00 1	0.26 434	0.10 211	1.76 455

ac_64	3.98 360	0.86 240	5.10 306	3.17 467	3.43 472	5.80 390	0.70 284	10.87 372	4.96 222	8.94 402	6.46 261	10.70 430	5.52 406	7.44 292	5.10 391	0.03 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 279	0.31 187

NOSS_ROB	3.67 328	0.86 240	3.81 201	2.53 420	1.11 313	6.10 396	0.72 289	11.08 379	12.36 447	5.45 233	8.91 324	5.65 320	2.09 242	8.30 355	3.16 327	0.20 448	0.07 242	0.00 1	0.00 1	0.11 227	0.80 335

MoCha-V2	1.83 131	0.87 248	3.33 150	1.41 244	1.27 341	2.50 172	0.20 141	5.60 167	3.90 160	0.98 110	3.30 152	0.35 97	1.58 221	7.09 269	0.80 95	0.00 1	1.52 522	0.00 1	0.23 410	0.06 141	1.70 443

UNet	4.19 377	0.87 248	7.18 409	2.00 340	3.22 461	9.55 452	0.31 173	10.11 348	6.22 277	7.98 359	6.82 271	10.42 421	5.77 409	7.28 282	5.83 400	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 211	0.12 70

ISRNet	4.11 369	0.88 250	6.63 388	3.46 481	2.64 443	2.11 138	0.26 160	7.72 287	6.60 296	11.29 469	17.98 472	8.21 381	2.60 267	6.81 251	4.72 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 188	0.25 165

mms	1.31 82	0.88 250	2.06 33	0.25 65	0.79 254	1.50 71	0.08 71	3.29 25	2.51 72	0.53 52	3.09 147	0.34 95	0.26 43	7.11 272	0.59 51	0.00 1	0.43 337	0.00 1	0.00 1	0.21 346	2.32 502

222	5.93 434	0.88 250	4.58 277	1.76 296	0.98 289	6.02 395	0.08 71	14.45 475	8.89 385	9.53 423	11.77 396	3.88 248	4.23 351	8.26 346	39.96 564	0.03 321	1.12 476	0.00 1	0.24 413	0.11 227	1.73 449

ToySt	3.39 305	0.89 253	9.29 458	1.47 254	0.94 283	4.20 342	1.98 405	7.33 267	5.42 240	3.01 165	6.75 268	8.67 397	5.10 391	5.43 191	3.72 340	0.07 389	0.89 409	0.00 1	0.23 410	0.28 394	2.13 493

tt45	1.25 75	0.90 254	1.98 26	0.59 131	0.25 111	3.47 284	0.14 113	4.07 74	1.97 61	0.45 34	2.17 116	0.29 81	0.27 47	7.02 264	0.95 132	0.00 1	0.04 212	0.00 1	0.00 1	0.22 353	0.24 162

xyz-stereo-finetune	1.38 89	0.91 255	2.91 106	0.10 20	0.05 5	3.13 252	0.66 268	4.12 77	3.01 97	1.06 117	1.91 108	0.69 126	0.37 74	6.31 222	2.14 270	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 129	0.13 75

ours_stereo	1.28 79	0.91 255	2.36 62	0.34 88	0.67 228	1.16 12	0.09 76	3.71 40	2.44 70	0.51 46	3.17 149	0.36 98	0.26 43	6.62 235	0.55 37	0.00 1	0.11 263	0.00 1	0.00 1	0.23 365	2.08 490

tt1	2.53 222	0.91 255	3.53 173	2.92 447	0.53 201	5.60 383	0.61 254	5.55 162	10.56 418	1.54 133	3.54 166	0.34 95	3.00 284	8.20 344	0.68 73	0.00 1	1.13 479	0.00 1	0.03 277	0.11 227	1.88 472

IER	3.42 311	0.91 255	6.38 380	0.73 159	1.60 373	7.07 417	0.55 235	7.07 257	5.45 243	8.17 373	8.89 323	6.13 337	6.13 417	5.36 187	3.77 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 173	0.05 29

MS	2.15 170	0.92 259	11.83 479	0.14 37	0.17 65	1.54 77	0.06 55	3.91 62	1.01 13	0.29 7	0.03 1	0.08 20	0.05 3	0.89 8	0.25 2	0.01 171	3.71 554	0.00 1	12.51 562	1.44 505	4.05 529

SCV_C0	1.89 134	0.92 259	4.30 250	0.85 179	1.06 301	2.33 155	0.10 84	7.61 280	4.42 190	1.05 116	2.20 118	0.26 74	0.43 101	7.70 316	1.08 155	0.02 277	1.05 464	0.00 1	0.21 397	0.17 308	1.97 482

SMoEStereo_RVC	1.13 64	0.92 259	1.82 16	0.80 172	0.09 22	2.07 133	0.16 122	3.61 31	2.17 66	0.38 19	1.37 84	0.19 52	0.29 52	7.04 266	1.02 148	0.00 1	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.19 326	0.51 249

ACVNet-DCA	2.41 211	0.93 262	3.39 156	3.05 458	0.39 158	5.69 386	0.55 235	9.15 320	4.33 181	1.42 128	3.48 159	0.33 91	3.65 320	8.26 346	0.70 80	0.00 1	1.14 486	0.00 1	0.03 277	0.09 188	1.65 428

xx1	2.73 247	0.93 262	3.39 156	3.05 458	0.39 158	5.69 386	0.55 235	5.34 146	10.76 424	1.42 128	3.48 159	4.63 285	2.83 281	8.26 346	0.70 80	0.00 1	1.14 486	0.00 1	0.25 417	0.09 188	1.65 428

1test111	2.31 196	0.93 262	3.39 156	3.05 458	0.39 158	5.69 386	0.55 235	9.15 320	4.33 181	1.42 128	3.48 159	0.33 91	3.65 320	4.95 171	2.06 265	0.00 1	1.14 486	0.00 1	0.03 277	0.09 188	1.65 428

cc1	2.56 227	0.93 262	3.39 156	3.05 458	0.39 158	5.69 386	0.55 235	5.34 146	10.76 424	1.42 128	3.48 159	0.33 91	3.65 320	8.26 346	0.70 80	0.00 1	1.14 486	0.00 1	0.03 277	0.12 246	1.89 475

fff	2.54 224	0.93 262	5.51 330	0.32 77	0.14 48	1.70 94	0.11 90	6.19 210	12.69 453	6.03 256	5.29 215	1.43 153	5.28 397	2.37 92	2.21 275	0.01 171	0.00 1	0.01 388	0.00 1	0.02 46	0.61 278

csc	2.54 224	0.93 262	5.51 330	0.32 77	0.14 48	1.70 94	0.11 90	6.19 210	12.69 453	6.03 256	5.29 215	1.43 153	5.28 397	2.37 92	2.21 275	0.01 171	0.00 1	0.01 388	0.00 1	0.02 46	0.61 278

cscssc	2.54 224	0.93 262	5.51 330	0.32 77	0.14 48	1.70 94	0.11 90	6.19 210	12.69 453	6.03 256	5.29 215	1.43 153	5.28 397	2.37 92	2.21 275	0.01 171	0.00 1	0.01 388	0.00 1	0.02 46	0.61 278

test_xeample	4.78 415	0.93 262	4.68 286	1.48 255	1.28 343	3.94 327	0.13 103	13.35 452	8.62 377	8.21 374	11.63 392	3.43 229	3.54 313	7.59 312	23.47 533	0.02 277	1.16 492	0.00 1	0.25 417	0.11 227	1.74 452

S-Stereo	6.85 454	0.93 262	10.76 475	3.34 477	3.51 474	6.55 405	6.01 487	13.75 463	23.86 519	9.65 430	15.54 441	11.81 449	8.24 463	8.59 376	11.23 482	0.13 422	0.16 284	0.00 1	0.42 484	0.14 279	2.39 504

MM-Stereo_test3	2.10 165	0.94 271	2.59 80	1.66 275	3.95 490	2.42 163	0.78 303	6.58 230	7.29 334	1.94 142	4.90 201	1.23 147	0.65 130	3.77 131	1.38 198	0.00 1	0.83 395	0.00 1	0.00 1	0.38 433	0.77 329

STrans-v2	3.55 319	0.94 271	5.06 305	0.32 77	0.60 216	2.97 240	1.15 366	11.08 379	7.97 359	6.01 254	10.93 380	6.65 350	6.86 434	8.37 362	1.66 229	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.39 211

depthmonostereo	1.25 75	0.95 273	4.67 283	0.28 72	0.11 27	1.43 65	0.04 34	5.43 157	1.76 56	1.02 114	1.47 85	1.59 163	0.98 161	3.61 126	0.92 123	0.03 321	0.11 263	0.00 1	0.02 262	0.04 108	0.47 239

fffy	1.43 95	0.95 273	2.85 103	1.42 246	0.61 217	2.25 146	0.19 136	4.74 111	1.32 41	0.26 5	2.77 137	0.21 57	0.39 82	6.97 262	0.73 87	0.00 1	0.79 388	0.00 1	0.00 1	0.19 326	2.03 487

DCRE	2.21 182	0.95 273	3.17 133	2.10 347	1.30 350	1.86 114	0.05 42	5.33 145	4.69 207	3.59 178	9.37 342	3.81 245	1.18 184	2.34 91	1.22 180	0.01 171	0.97 432	0.00 1	0.30 454	0.04 108	1.97 482

ADStereo(finetuned)	2.50 220	0.95 273	6.60 386	0.39 97	0.20 86	1.72 102	0.24 154	6.06 203	9.31 398	6.30 266	5.42 222	1.44 156	6.22 420	2.25 84	2.14 270	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.65 293

xyz-stereo-finetune2	1.98 146	0.96 277	2.70 92	0.13 34	0.05 5	6.33 400	0.17 126	4.38 98	2.56 74	0.98 110	6.40 259	0.50 114	3.37 305	7.09 269	3.77 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.11 65

DCANet	2.35 199	0.96 277	5.51 330	0.39 97	0.19 76	1.72 102	0.25 158	6.06 203	9.33 399	6.31 267	5.42 222	1.44 156	4.14 346	2.22 81	2.28 286	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.66 303

ACVNet	2.86 254	0.96 277	3.87 206	0.86 180	0.61 217	2.63 187	0.54 231	8.93 312	6.12 270	5.09 220	9.32 340	5.70 326	3.84 329	2.68 101	5.56 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 379	0.23 153

acv_ft	3.90 351	0.96 277	5.85 354	2.56 425	4.70 512	7.27 421	0.84 322	9.17 323	6.12 270	10.00 435	9.32 340	5.70 326	4.07 343	2.68 101	8.24 436	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 423	0.23 153

StereoDRNet-Refined	4.84 418	0.96 277	5.13 307	2.22 366	0.46 175	9.10 448	0.16 122	10.72 367	9.40 401	13.41 489	12.50 408	10.02 415	4.58 366	8.60 377	8.71 445	0.01 171	0.00 1	0.01 388	0.05 299	0.24 370	0.53 254
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
castereo++	1.38 89	0.97 282	2.82 99	0.59 131	0.52 198	4.45 355	0.97 346	5.22 139	1.87 60	0.41 25	2.28 122	1.87 173	0.15 25	4.14 145	0.42 8	0.00 1	0.41 335	0.00 1	0.30 454	0.05 129	0.22 146

WCG-NET（raft）	1.70 123	0.97 282	2.01 31	0.40 100	0.17 65	2.10 134	0.97 346	3.05 20	6.47 289	2.89 159	3.17 149	4.31 273	1.03 166	3.85 134	0.60 54	0.00 1	1.32 506	0.00 1	0.01 240	0.18 319	0.41 223

FC-DCNN v2	11.44 517	0.98 284	5.39 323	2.28 385	1.65 378	18.84 520	5.41 482	19.66 522	20.80 508	29.20 540	35.39 541	34.37 546	23.46 540	17.13 518	13.18 501	0.17 437	0.01 128	0.02 421	0.01 240	0.08 173	0.69 309

ffm	3.41 309	0.98 284	7.03 403	1.64 269	1.07 302	2.84 217	0.47 207	5.55 162	10.56 418	6.68 294	9.59 347	5.66 321	3.87 332	8.20 344	0.68 73	0.00 1	1.13 479	0.00 1	0.19 378	0.11 227	1.88 472

ff1	4.11 369	0.98 284	7.03 403	1.64 269	1.07 302	2.84 217	0.47 207	5.55 162	10.56 418	6.68 294	9.59 347	5.66 321	3.87 332	11.33 460	11.69 486	0.00 1	1.13 479	0.00 1	0.19 378	0.11 227	1.88 472

mmx	4.50 397	0.98 284	7.03 403	1.64 269	1.07 302	2.84 217	0.47 207	12.84 432	11.23 436	6.68 294	9.59 347	5.66 321	3.87 332	11.33 460	11.69 486	0.05 368	1.12 476	0.00 1	0.19 378	0.10 211	1.53 415

xxx	4.50 397	0.98 284	7.04 406	1.64 269	1.07 302	2.84 217	0.47 207	12.84 432	11.23 436	6.68 294	9.59 347	5.66 321	3.87 332	11.33 460	11.69 486	0.05 368	1.12 476	0.00 1	0.19 378	0.10 211	1.53 415

Anonymous_2	4.74 414	0.98 284	4.46 259	2.35 396	2.27 425	5.66 385	0.67 273	8.08 294	5.28 231	4.98 216	2.60 132	8.74 400	6.92 436	5.79 202	3.46 333	0.24 462	1.70 524	5.16 541	18.18 566	5.41 533	1.85 468

IIG-Stereo	3.28 291	0.98 284	3.57 180	4.14 503	0.22 102	2.56 178	0.71 286	7.04 254	6.10 269	8.49 386	9.38 343	7.82 376	2.73 273	9.69 428	1.99 260	0.02 277	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.14 80

DIP-Stereo	2.12 167	0.98 284	3.94 218	0.20 44	0.11 27	4.73 366	0.13 103	9.27 327	4.40 189	6.46 277	5.03 205	0.45 108	0.72 139	3.79 132	1.94 255	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 129	0.24 162
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DISCO	6.58 450	0.98 284	6.44 381	3.75 491	1.18 325	11.19 477	3.29 446	12.92 436	16.72 486	7.27 332	11.74 395	17.34 495	6.60 428	19.59 527	11.59 485	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 448	0.50 245

AIO_rvc	1.48 105	1.01 293	3.51 169	0.95 194	1.16 323	3.32 271	0.96 345	4.83 114	3.38 114	0.79 97	1.75 98	1.31 150	0.31 58	2.66 100	0.62 60	0.02 277	1.09 471	0.00 1	0.04 295	0.12 246	1.82 459

FC-DCNN	11.29 516	1.01 293	5.50 329	2.25 375	1.65 378	18.23 518	5.36 480	18.99 515	20.65 507	28.95 539	34.83 539	33.83 544	23.18 539	17.04 517	13.37 502	0.17 437	0.01 128	0.02 421	0.02 262	0.10 211	0.70 313

HUF	1.64 120	1.03 295	4.14 235	1.19 215	1.34 355	3.02 244	0.40 191	4.88 119	3.60 134	0.79 97	2.87 142	0.83 134	0.31 58	2.88 107	0.81 100	0.06 380	2.03 530	0.00 1	0.00 1	0.16 299	2.41 507

rvit_stereo_0081_aga	0.95 45	1.03 295	4.52 269	0.16 39	0.25 111	1.70 94	0.21 146	4.27 87	3.17 102	0.38 19	0.23 23	0.27 76	0.31 58	1.56 49	0.64 67	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 268	0.15 93

DSFCA	4.48 396	1.03 295	6.84 397	1.61 266	1.68 382	7.26 420	4.46 465	11.27 384	7.51 341	11.01 463	6.89 272	8.49 394	4.54 365	10.41 448	6.18 408	0.03 321	0.06 227	0.02 421	0.03 277	0.13 268	0.14 80

1111x	4.96 420	1.04 298	7.09 408	1.75 294	1.05 299	5.03 372	0.32 175	13.52 456	10.70 423	6.68 294	10.35 363	8.81 401	6.01 415	10.65 450	12.78 497	0.07 389	1.24 501	0.00 1	0.33 464	0.11 227	1.75 453

HGLStereo	4.58 402	1.04 298	6.02 360	3.30 476	5.14 519	6.36 401	0.71 286	11.04 377	7.60 346	8.04 365	12.85 418	6.90 358	8.51 468	7.85 323	5.93 401	0.02 277	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.14 279	0.15 93

MyStereo06	2.71 242	1.05 300	5.43 327	1.39 239	1.20 329	2.57 179	0.10 84	10.39 356	4.79 215	5.54 238	6.16 245	6.39 343	2.33 256	3.40 119	1.35 196	0.01 171	1.24 501	0.00 1	0.21 397	0.13 268	0.50 245

MyStereo05	3.24 289	1.05 300	5.93 356	1.39 239	1.20 329	2.57 179	0.10 84	9.11 319	13.17 460	6.45 276	3.86 174	3.20 213	3.26 294	8.35 360	3.02 319	0.01 171	1.24 501	0.00 1	0.21 397	0.13 268	0.50 245

rvit_stereo_0080	1.09 57	1.08 302	4.16 237	0.12 31	0.12 36	1.32 49	0.36 181	4.52 103	3.94 161	0.70 82	1.29 79	0.41 100	0.75 141	1.98 66	0.76 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.18 117

whm_eth	1.09 57	1.08 302	4.16 237	0.12 31	0.12 36	1.32 49	0.36 181	4.52 103	3.94 161	0.70 82	1.29 79	0.41 100	0.75 141	1.98 66	0.76 90	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.18 117

IPLG	2.63 235	1.09 304	5.67 345	0.73 159	0.31 125	3.00 242	0.25 158	6.84 244	6.02 266	7.93 356	6.31 254	1.91 175	1.72 229	7.47 301	2.53 295	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.29 402	0.58 270

HART	2.08 155	1.10 305	3.44 166	0.47 115	1.15 321	1.70 94	0.04 34	6.40 223	3.69 142	1.50 132	7.78 299	2.42 190	0.16 26	6.76 247	1.15 165	0.00 1	1.46 517	0.00 1	0.00 1	0.31 412	2.12 492

DMCA	3.08 276	1.10 305	6.20 369	1.82 306	0.90 273	3.80 320	0.55 235	9.76 337	5.42 240	6.56 287	6.47 262	7.06 363	2.09 242	4.05 137	5.46 396	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.11 227	0.16 102

HSM	4.25 383	1.10 305	4.14 235	1.78 298	2.14 418	6.67 408	1.08 360	12.92 436	6.90 315	7.06 313	8.17 315	14.17 468	6.03 416	9.16 405	3.11 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 188	0.41 223

MaDis-Stereo	0.96 47	1.11 308	4.01 226	0.36 92	1.86 399	1.20 15	0.06 55	3.99 69	1.73 52	0.45 34	0.56 42	0.43 105	0.51 111	1.28 31	1.46 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 141	0.08 47

GCAP-Stereo	1.35 86	1.11 308	2.82 99	0.66 149	1.08 309	1.68 91	0.01 4	5.17 136	3.68 141	2.10 143	1.63 91	1.42 152	0.75 141	1.77 62	1.59 213	0.00 1	1.08 469	0.00 1	0.00 1	0.17 308	0.26 168

XX-TBD	1.55 115	1.11 308	2.94 111	2.45 411	0.06 11	2.31 154	0.01 4	3.58 30	7.80 353	3.11 167	5.10 206	0.27 76	0.26 43	1.42 42	0.60 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 23

SGM_RVC	10.77 509	1.11 308	4.66 282	2.66 429	0.41 168	21.03 526	6.87 502	20.02 527	15.54 480	25.86 536	24.97 509	33.59 543	20.51 529	20.89 530	14.78 510	0.31 475	0.26 313	0.22 501	0.26 434	0.43 443	1.01 362
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
THIR-Stereo	3.94 355	1.12 312	3.06 127	0.23 60	0.13 42	4.17 341	6.40 493	5.83 185	4.54 197	10.46 445	16.98 458	6.49 347	7.44 450	8.00 331	3.58 334	0.01 171	0.07 242	0.07 465	0.00 1	0.14 279	0.06 38

delet	4.59 404	1.12 312	5.93 356	1.37 236	3.73 482	10.48 467	3.90 453	10.51 361	9.17 396	8.87 400	9.74 352	8.37 387	3.74 326	8.12 341	6.36 413	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 346	0.12 70

tg	2.18 176	1.13 314	2.74 95	0.84 178	0.13 42	4.33 352	0.05 42	6.21 214	4.90 220	4.06 194	5.30 220	2.55 193	0.92 155	7.28 282	0.99 139	0.00 1	0.60 357	0.00 1	0.00 1	0.37 429	1.12 380

MIPNet	2.27 192	1.14 315	5.55 337	0.49 120	0.22 102	2.03 128	0.19 136	7.60 279	6.17 274	5.83 243	4.16 179	2.05 181	3.44 310	3.65 128	2.23 280	0.00 1	0.01 128	0.01 388	0.01 240	0.24 370	0.48 242

MyStereo07	1.64 120	1.15 316	2.61 81	1.28 225	1.49 368	2.63 187	0.45 203	6.45 226	2.94 87	1.10 119	1.61 89	0.29 81	0.60 127	7.45 299	0.80 95	0.01 171	1.27 504	0.00 1	0.25 417	0.11 227	0.42 228

MyStereo04	3.29 292	1.15 316	6.64 389	1.28 225	1.49 368	2.63 187	0.45 203	10.57 364	13.30 461	4.41 204	3.90 175	3.06 209	3.56 314	7.87 326	3.35 331	0.01 171	1.27 504	0.00 1	0.25 417	0.11 227	0.42 228

FCDSN-DC	10.72 508	1.16 318	5.01 302	2.16 353	1.31 352	17.46 514	4.80 471	17.79 506	19.87 502	25.02 533	32.85 532	33.57 542	23.52 541	16.80 513	12.13 489	0.11 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 188	0.76 328
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
hitnet-ft	3.95 357	1.16 318	3.92 216	0.89 185	0.73 243	4.88 369	0.54 231	9.78 338	7.91 356	7.42 340	10.24 361	12.50 458	4.84 377	8.15 342	5.56 398	0.03 321	0.00 1	0.06 460	0.00 1	0.24 370	0.12 70

GANet-RSSM	3.67 328	1.16 318	4.56 276	3.24 472	2.03 413	2.63 187	0.50 224	11.53 393	6.83 311	6.25 263	10.58 372	7.35 365	6.65 430	6.77 249	2.94 317	0.00 1	0.00 1	0.08 471	0.00 1	0.26 379	0.12 70

MSCF	1.71 126	1.18 321	2.97 119	1.35 231	1.49 368	3.77 315	0.82 319	5.14 133	2.73 77	2.47 149	2.45 128	0.19 52	2.70 270	2.16 79	0.80 95	0.02 277	0.98 439	0.00 1	0.90 511	0.11 227	1.96 481

StereoVision	2.42 212	1.18 321	5.14 308	1.15 208	2.64 443	1.89 115	0.28 163	6.61 232	4.72 208	2.14 144	10.52 370	3.84 246	0.52 113	5.33 186	2.29 288	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 246	0.04 23

test_5	3.16 285	1.18 321	4.96 299	2.33 394	3.10 458	4.51 359	1.27 374	7.47 275	7.61 347	3.00 164	7.38 288	5.37 313	4.06 341	8.28 351	1.54 207	0.00 1	0.34 323	0.00 1	0.02 262	0.21 346	0.62 283

HI	3.39 305	1.19 324	4.03 227	1.46 250	0.19 76	2.26 147	0.04 34	6.21 214	3.86 156	8.51 387	12.61 411	11.86 451	6.44 424	4.55 163	4.27 364	0.00 1	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.12 246	0.15 93

CoSv	3.39 305	1.19 324	4.03 227	1.46 250	0.19 76	2.26 147	0.04 34	6.21 214	3.86 156	8.51 387	12.61 411	11.86 451	6.44 424	4.55 163	4.27 364	0.00 1	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.12 246	0.15 93

CroCo-Stereo Lap2	1.37 87	1.19 324	4.17 240	1.01 198	4.58 509	0.46 4	0.09 76	4.27 87	2.94 87	1.25 126	2.40 125	1.55 162	0.20 32	1.72 54	1.30 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 295	0.13 75

RAFT+CT+SA	2.59 230	1.19 324	3.55 177	1.09 204	2.21 420	3.14 255	0.90 338	7.59 277	5.65 250	2.76 156	8.21 316	2.04 180	1.57 220	8.84 388	1.31 190	0.02 277	0.34 323	0.00 1	0.38 477	0.22 353	0.73 321

OMP-Stereo	3.15 283	1.19 324	3.49 168	4.34 511	0.51 194	2.20 144	1.21 368	6.67 234	6.52 293	7.99 361	6.24 252	8.38 390	2.44 260	9.65 422	1.92 253	0.01 171	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.08 173	0.15 93

ADLNet	4.56 401	1.19 324	5.52 336	3.81 496	3.59 476	6.98 414	2.40 415	12.01 404	7.96 358	10.52 446	9.67 351	8.26 383	4.98 383	6.59 233	6.93 417	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.01 240	0.22 353	0.55 258

edge stereo	7.12 462	1.19 324	7.83 423	2.32 392	2.46 433	6.90 410	3.26 445	15.58 488	12.52 449	15.68 506	18.34 476	21.83 521	13.05 502	11.53 465	8.68 443	0.04 351	0.06 227	0.11 474	0.03 277	0.30 405	0.63 288

RASNet	5.00 421	1.19 324	5.69 346	3.68 489	4.80 513	5.04 373	1.29 377	10.26 351	8.99 389	5.89 245	11.65 393	10.55 426	9.76 481	9.96 440	10.32 471	0.20 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 188	0.73 321

MIM_Stereo	2.83 251	1.20 332	5.27 314	1.41 244	1.16 323	3.07 246	0.33 178	6.67 234	3.95 163	5.17 225	10.11 359	4.25 271	1.73 231	8.32 358	1.64 224	0.00 1	0.36 329	0.00 1	0.01 240	0.22 353	1.69 440

GEStereo_RVC	3.95 357	1.21 333	6.13 365	2.30 388	1.22 332	4.29 348	2.96 431	12.39 417	8.24 366	7.25 331	6.79 269	7.58 370	4.22 350	9.16 405	4.56 375	0.04 351	0.01 128	0.02 421	0.02 262	0.19 326	0.42 228

ACV-stereo	4.65 407	1.22 334	10.49 473	2.22 366	1.05 299	12.62 491	1.24 372	6.70 239	7.36 337	3.22 170	5.18 209	16.59 489	10.02 482	8.18 343	6.19 409	0.06 380	0.14 278	0.01 388	0.00 1	0.12 246	0.40 213

CroCo-Stereo	1.14 67	1.22 334	3.99 224	0.61 138	0.53 201	0.38 2	0.06 55	5.35 151	4.15 172	0.59 67	1.92 109	1.00 140	0.27 47	1.37 40	1.33 193	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 129	0.05 29
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
iRaftStereo_RVC	1.88 133	1.22 334	2.63 84	0.95 194	0.06 11	2.96 238	0.05 42	6.08 206	3.99 167	3.92 191	4.88 199	2.53 192	0.62 128	3.62 127	1.19 174	0.00 1	1.19 497	0.00 1	0.00 1	0.37 429	1.29 399

RAFT-Stereo + iAFF	2.48 216	1.23 337	3.48 167	1.61 266	1.09 310	1.63 86	0.15 116	5.80 182	6.43 287	7.32 337	9.91 355	3.05 207	1.71 227	2.33 90	1.75 239	0.01 171	0.71 381	0.00 1	0.00 1	0.28 394	1.19 386

UCFNet_RVC	3.37 303	1.25 338	3.30 145	2.55 424	1.80 390	3.92 326	1.28 376	12.49 422	7.16 325	5.12 223	7.88 302	8.14 379	4.59 367	5.67 198	2.11 268	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 279	0.07 43

rvit_0105_6	1.44 97	1.26 339	5.78 350	0.66 149	0.08 17	1.58 80	0.32 175	4.57 105	6.53 294	0.40 23	0.38 33	1.11 143	0.29 52	4.76 168	0.92 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.20 133

Sa-1000	3.81 345	1.26 339	4.64 281	2.29 387	0.55 209	3.51 287	1.58 391	8.37 296	9.13 394	7.97 358	17.42 466	3.98 252	2.76 276	9.61 421	1.68 233	0.00 1	0.69 374	0.00 1	0.18 373	0.23 365	0.27 171

iRaft-Stereo_5w	3.20 287	1.27 341	5.27 314	0.27 71	0.99 290	2.71 199	0.58 244	5.75 177	5.85 262	3.03 166	7.88 302	10.08 416	4.08 344	8.40 363	6.09 404	0.00 1	0.25 311	0.00 1	0.12 343	0.31 412	0.95 355

AIO-Stereo-zeroshot	3.35 301	1.28 342	8.51 435	1.86 310	1.83 394	3.51 287	0.31 173	10.50 360	4.32 180	2.74 154	5.87 235	10.30 420	4.53 364	4.66 165	3.16 327	0.02 277	0.87 408	0.00 1	0.97 515	0.38 433	1.43 410

SA	3.34 297	1.29 343	4.84 291	1.99 337	0.57 211	3.15 256	1.39 381	7.66 284	9.94 408	4.86 212	10.87 379	2.97 206	4.61 369	9.88 436	1.38 198	0.00 1	0.60 357	0.00 1	0.19 378	0.25 378	0.37 206

RAFT	2.94 264	1.29 343	4.06 231	1.36 233	0.50 185	2.39 161	0.91 341	6.11 207	3.25 106	6.64 291	7.30 286	9.96 414	4.20 348	6.03 210	2.21 275	0.00 1	1.02 458	0.00 1	0.02 262	0.54 464	1.01 362

NVstereo2D	4.82 417	1.29 343	7.98 429	3.68 489	3.48 473	8.02 431	3.10 436	11.25 382	15.50 479	5.14 224	7.71 295	8.21 381	4.68 371	10.19 445	4.30 366	0.02 277	0.19 291	0.13 483	0.36 473	0.07 160	1.12 380

raftrobust	2.16 173	1.31 346	2.76 97	2.38 401	3.33 466	2.72 201	0.51 225	5.34 146	4.64 203	6.13 261	3.98 176	1.63 164	2.51 263	3.02 112	1.64 224	0.00 1	0.76 386	0.00 1	0.02 262	0.14 279	0.27 171

AFF-stereo	2.87 256	1.31 346	3.26 142	1.87 311	0.38 155	1.68 91	0.09 76	6.38 221	7.07 321	6.52 282	11.90 398	6.08 336	2.32 255	5.05 177	1.65 226	0.02 277	0.66 368	0.00 1	0.00 1	0.29 402	0.94 352

MDST_ROB	9.13 494	1.31 346	10.16 471	4.36 512	2.48 435	28.66 541	7.64 510	19.96 525	14.97 472	27.53 537	24.02 501	9.47 404	5.27 396	16.31 510	8.61 442	0.63 497	0.19 291	0.00 1	0.00 1	0.08 173	0.90 344

4D-IteraStereo	1.99 148	1.32 349	3.77 198	0.13 34	2.84 449	3.51 287	1.03 353	4.26 86	5.38 238	5.50 235	1.03 68	3.86 247	0.38 81	2.44 95	1.88 247	0.00 1	0.43 337	0.00 1	0.01 240	0.11 227	1.84 466

stereogan	8.18 481	1.32 349	9.05 452	3.59 486	4.00 494	20.16 525	3.13 439	17.25 503	20.16 505	10.68 450	19.19 478	20.56 519	10.70 490	14.74 500	7.00 419	0.34 479	0.04 212	0.21 500	0.08 311	0.70 479	0.65 293

DispNO	3.51 317	1.33 351	8.51 435	2.26 378	1.36 357	3.46 283	0.81 311	8.74 309	6.58 295	6.78 301	7.63 294	6.22 342	4.20 348	7.47 301	4.44 371	0.00 1	0.03 195	0.03 439	0.11 337	0.13 268	0.14 80

rvit_105_1	2.69 239	1.34 352	6.85 398	1.89 315	0.09 22	1.94 120	3.50 449	6.38 221	9.00 390	4.98 216	2.19 117	3.57 238	1.56 219	7.31 285	3.03 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 262	0.06 141	0.16 102

TestStereo1	3.12 280	1.34 352	4.67 283	3.47 482	0.71 238	2.50 172	1.45 383	7.27 264	8.71 380	4.91 213	9.28 337	2.34 187	3.61 317	9.44 415	1.62 217	0.00 1	0.33 321	0.00 1	0.00 1	0.30 405	0.40 213

SA-5K	3.12 280	1.34 352	4.67 283	3.47 482	0.71 238	2.50 172	1.45 383	7.27 264	8.71 380	4.91 213	9.28 337	2.34 187	3.61 317	9.44 415	1.62 217	0.00 1	0.33 321	0.00 1	0.00 1	0.30 405	0.40 213

psm_up	4.33 385	1.34 352	4.43 258	2.27 382	2.62 440	5.29 375	3.30 447	11.49 390	6.89 314	8.05 367	8.06 312	10.09 418	11.10 492	7.12 274	3.76 342	0.24 462	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.20 335	0.37 206

rvit_0105_5	1.70 123	1.36 356	6.71 394	0.52 124	0.04 4	1.58 80	0.58 244	5.39 156	6.62 299	0.91 106	1.72 96	1.77 169	0.77 145	4.44 156	1.28 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.23 153

DualNet (step1)	4.40 391	1.36 356	7.91 425	1.40 241	0.63 222	5.54 379	2.72 420	11.31 385	8.40 372	8.64 390	8.05 309	6.80 352	5.05 387	7.22 277	2.53 295	1.74 521	1.04 461	3.05 533	2.96 537	0.22 353	1.35 405

test_sample9	6.40 444	1.36 356	7.91 425	1.40 241	0.63 222	5.54 379	2.72 420	11.31 385	8.40 372	8.64 390	8.05 309	6.80 352	5.05 387	12.52 480	13.17 499	1.74 521	25.14 573	3.05 533	2.96 537	0.22 353	1.35 405

test_sample8	8.50 486	1.36 356	7.91 425	1.40 241	0.63 222	5.54 379	2.72 420	12.78 430	6.78 308	17.61 513	9.29 339	24.63 526	19.17 524	12.52 480	13.17 499	1.74 521	25.14 573	3.05 533	2.96 537	0.22 353	1.35 405

PSMNet-RSSM	3.69 331	1.36 356	4.54 271	2.44 410	1.90 402	2.35 157	0.69 279	11.77 397	6.38 285	6.60 289	11.85 397	7.70 372	5.61 408	6.66 241	3.67 336	0.00 1	0.00 1	0.02 421	0.01 240	0.17 308	0.10 56

G2L-ROB	3.74 337	1.37 361	5.05 304	1.95 327	1.14 319	4.45 355	0.43 200	12.31 413	6.36 283	7.88 355	5.42 222	11.10 441	2.11 246	8.53 374	6.31 411	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 308	0.33 193

MMNet	4.44 395	1.37 361	6.26 374	1.73 292	1.64 375	10.51 469	0.61 254	9.27 327	9.66 405	9.55 425	9.22 332	7.40 367	6.52 427	7.90 327	6.98 418	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 279	0.10 56

HITNet	3.11 278	1.38 363	5.35 321	2.23 369	0.12 36	5.59 382	0.58 244	9.95 346	5.72 257	6.62 290	7.91 304	3.90 249	3.24 292	4.39 154	4.58 377	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 173	0.57 264
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
G2L-Stereo_test	3.88 350	1.39 364	4.86 293	2.98 451	1.49 368	4.11 339	1.13 365	12.05 405	6.83 311	8.42 380	9.17 331	9.49 405	2.71 271	7.03 265	5.22 393	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.26 379	0.52 252

LL-Strereo2	2.22 183	1.39 364	3.39 156	1.26 222	1.01 294	3.73 313	1.47 385	6.47 227	4.61 202	4.66 209	2.64 134	4.17 264	0.37 74	6.03 210	1.61 215	0.09 409	0.24 308	0.00 1	0.08 311	0.08 173	1.16 384

GASTEREO	1.80 129	1.40 366	2.87 105	1.46 250	1.50 372	3.88 323	0.83 320	5.08 126	2.86 84	2.59 151	3.57 167	0.18 50	2.82 280	2.30 87	0.82 105	0.02 277	0.98 439	0.00 1	0.90 511	0.10 211	1.95 479

AIO-test1	2.49 217	1.41 367	3.78 199	0.87 182	5.11 518	2.46 169	0.93 344	6.49 228	14.84 470	0.95 107	2.85 140	0.92 136	0.31 58	6.05 213	1.88 247	0.15 427	0.07 242	0.00 1	0.21 397	0.21 346	0.31 187

rvit_0105_4	1.58 117	1.41 367	6.67 391	0.65 145	0.05 5	1.60 83	0.41 194	4.70 109	6.48 290	0.46 40	0.87 60	1.40 151	0.53 116	5.08 178	1.12 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.18 117

111	3.05 273	1.41 367	5.51 330	0.32 77	0.14 48	2.83 215	0.68 276	6.76 241	14.21 467	3.59 178	9.11 329	5.50 315	3.30 296	4.05 137	2.43 292	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 268	1.02 366

rvit_stereo_ft	1.23 73	1.42 370	5.16 309	0.94 192	0.36 148	1.22 19	0.24 154	4.57 105	4.49 195	0.51 46	1.04 69	0.73 128	1.10 169	1.50 44	1.01 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 129	0.22 146

rafts_anoy	2.09 161	1.42 370	3.34 151	2.87 446	2.72 446	2.46 169	0.17 126	6.20 213	6.48 290	3.40 173	2.25 121	1.91 175	1.32 195	3.59 124	1.75 239	0.01 171	1.52 522	0.00 1	0.01 240	0.06 141	0.28 177

ssnet_v2	4.73 413	1.43 372	6.74 395	1.80 302	0.75 248	8.89 445	4.60 467	12.66 426	10.65 422	9.53 423	6.23 248	9.78 411	4.26 352	6.89 253	9.65 462	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.36 426	0.31 187

cf-r	3.76 340	1.43 372	5.34 319	2.66 429	2.79 447	2.85 228	0.62 258	9.08 317	6.91 316	7.06 313	11.90 398	9.64 407	3.83 328	6.23 220	4.53 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 326	0.17 112

STTStereo	3.90 351	1.43 372	8.20 432	3.03 455	2.28 426	3.64 302	0.64 263	10.11 348	7.09 322	10.20 438	7.08 278	8.73 398	3.57 315	7.44 292	4.00 357	0.00 1	0.02 167	0.01 388	0.01 240	0.04 108	0.40 213

MSMD_ROB	9.73 499	1.43 372	5.42 325	1.81 303	0.42 171	16.83 510	4.30 462	14.29 474	15.34 475	23.06 525	40.17 548	25.63 530	22.62 536	13.37 489	8.85 447	0.48 495	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.13 268	0.47 239

coex_refinement	4.34 386	1.44 376	4.46 259	3.08 464	1.46 366	4.22 343	0.36 181	11.92 401	8.33 368	8.48 385	13.41 421	9.90 413	3.40 308	6.95 260	8.54 440	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.09 188	0.71 316

rvit_0105_3	1.94 142	1.44 376	7.39 414	0.88 184	0.02 3	1.61 84	1.64 394	5.88 186	6.73 305	2.37 146	1.78 102	2.01 179	1.16 182	4.46 157	1.26 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.14 80

ADLNet2	4.72 411	1.44 376	6.68 392	3.03 455	3.90 487	6.80 409	2.91 429	11.67 396	9.63 403	7.99 361	9.89 354	9.75 410	5.32 401	7.70 316	7.13 422	0.01 171	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.26 379	0.22 146

DLCB_ROB	4.87 419	1.45 379	4.75 290	2.52 419	1.13 318	6.25 399	3.01 433	10.44 358	8.34 369	11.05 464	13.43 422	14.04 466	3.90 336	9.74 429	6.80 416	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 173	0.37 206

iResNet	4.04 363	1.46 380	8.72 442	3.25 473	0.36 148	4.54 361	0.47 207	9.06 315	10.40 416	7.98 359	12.82 417	4.06 258	3.22 291	8.82 387	4.95 386	0.03 321	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.14 279	0.55 258

CBFPSM	5.12 423	1.48 381	16.22 506	1.81 303	1.14 319	11.16 476	2.90 428	7.99 293	6.75 307	6.55 285	5.00 204	15.05 476	8.78 471	7.52 306	8.90 448	0.04 351	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.42 439	0.67 306

raft+_RVC	2.18 176	1.49 382	3.14 132	2.77 436	2.01 411	1.40 61	0.10 84	7.02 252	5.35 235	2.99 163	5.54 228	1.19 145	1.34 200	4.98 173	1.49 204	0.00 1	1.45 515	0.00 1	0.00 1	0.14 279	1.11 377

RYNet	6.82 453	1.51 383	7.35 413	1.79 299	4.52 506	16.68 509	4.41 464	14.19 471	17.43 491	11.64 475	7.86 301	15.03 475	8.81 472	10.10 442	14.16 507	0.04 351	0.13 274	0.15 486	0.05 299	0.08 173	0.53 254

DRN-Test	6.23 440	1.51 383	7.53 418	3.07 463	3.69 479	12.17 488	3.23 442	20.80 534	11.11 435	12.64 481	13.02 419	10.91 437	5.26 395	8.49 371	10.12 467	0.05 368	0.05 221	0.04 449	0.04 295	0.28 394	0.65 293

MLCV	3.76 340	1.52 385	6.93 400	1.66 275	0.31 125	4.31 349	0.32 175	7.92 290	7.68 348	9.55 425	12.12 401	5.17 305	2.74 274	10.00 441	4.49 373	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 299	0.27 171

CBMV	5.97 435	1.52 385	4.51 266	1.99 337	0.53 201	10.02 458	6.94 503	13.27 450	13.80 466	13.08 487	15.93 446	11.36 442	8.11 462	9.82 432	7.27 423	0.08 398	0.15 281	0.00 1	0.00 1	0.30 405	0.74 325
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NLCA_NET_v2_RVC	4.11 369	1.53 387	6.87 399	3.04 457	3.33 466	4.34 353	0.59 249	11.36 388	7.92 357	8.98 403	7.98 307	9.72 409	3.82 327	7.92 328	4.43 370	0.15 427	0.02 167	0.03 439	0.03 277	0.07 160	0.14 80
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
G2L-Stereo	3.74 337	1.56 388	5.82 351	1.71 286	2.04 415	2.87 230	0.58 244	9.79 339	6.49 292	7.82 352	7.97 306	8.57 395	2.36 257	9.19 408	7.45 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 379	0.40 213

HBP-ISP	4.37 389	1.56 388	4.59 278	2.23 369	1.29 348	7.87 428	3.96 455	11.80 398	10.91 429	8.06 369	14.45 434	3.38 221	4.87 378	9.27 410	2.53 295	0.14 425	0.06 227	0.00 1	0.01 240	0.08 173	0.30 185

GMStereo	2.07 154	1.56 388	5.64 341	0.74 165	0.05 5	3.63 301	0.01 4	5.17 136	11.27 439	4.22 199	2.44 127	0.53 118	0.49 109	4.06 139	1.01 146	0.22 454	0.00 1	0.00 1	0.14 351	0.18 319	0.05 29
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DANet	6.46 446	1.58 391	9.58 465	4.10 502	3.99 493	9.13 449	1.34 380	10.37 355	7.76 349	13.76 493	15.66 442	16.14 485	7.03 440	13.07 487	13.62 505	0.19 445	0.12 268	0.02 421	0.02 262	0.15 295	1.61 423
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
TestStereo	1.89 134	1.59 392	4.22 245	0.37 93	0.28 118	1.33 52	0.01 4	5.63 170	4.13 171	3.59 178	5.11 207	2.06 182	0.70 136	7.62 314	0.93 127	0.02 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.19 127

CFNet-ft	3.70 333	1.59 392	3.87 206	1.68 280	2.42 431	3.20 258	0.66 268	8.93 312	7.76 349	5.09 220	9.95 356	10.77 433	5.43 404	7.41 289	4.71 379	0.00 1	0.00 1	0.03 439	0.01 240	0.30 405	0.11 65

CFNet_RVC	3.70 333	1.59 392	3.87 206	1.68 280	2.42 431	3.20 258	0.66 268	8.92 311	7.76 349	5.09 220	9.95 356	10.77 433	5.43 404	7.41 289	4.71 379	0.00 1	0.00 1	0.03 439	0.01 240	0.30 405	0.11 65

AASNet	4.20 378	1.63 395	5.82 351	3.79 492	3.93 488	6.55 405	1.22 370	19.12 517	6.82 310	7.86 354	8.35 318	4.36 275	2.55 265	3.87 135	7.47 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 459	0.22 146

AACVNet	3.71 335	1.63 395	4.89 295	3.80 493	0.62 220	3.25 262	0.30 172	9.47 333	3.81 150	6.34 271	10.74 376	10.52 423	4.92 380	9.31 412	3.88 350	0.03 321	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.34 421	0.28 177

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 368	1.65 397	13.34 489	2.14 352	1.84 395	4.03 334	0.98 349	13.13 447	4.97 225	4.53 207	11.37 387	9.85 412	1.97 237	4.88 170	2.74 312	0.03 321	0.90 411	0.00 1	1.11 519	0.84 490	1.72 447

RAFT_CTSACE	3.62 327	1.65 397	5.41 324	1.36 233	3.08 456	3.95 329	1.03 353	4.62 108	4.65 204	5.33 229	17.73 470	7.63 371	2.71 271	10.98 453	1.15 165	0.00 1	0.48 345	0.00 1	0.00 1	0.31 412	0.25 165

ACRE	2.67 237	1.66 399	6.50 383	0.72 156	2.03 413	2.65 194	0.84 322	5.97 200	5.52 245	7.85 353	9.23 333	1.72 166	1.09 168	4.09 143	2.73 310	0.02 277	0.19 291	0.02 421	0.08 311	0.26 379	0.21 139

MyStereo8	3.30 294	1.69 400	6.28 375	2.51 416	3.79 484	4.22 343	0.07 63	7.43 274	6.39 286	6.51 281	10.13 360	4.23 269	1.45 205	2.79 105	5.08 389	0.06 380	1.49 520	0.00 1	0.40 480	0.26 379	1.33 402

CIPLG	2.72 245	1.69 400	6.02 360	0.80 172	2.14 418	2.66 195	0.84 322	5.90 192	5.59 247	8.12 370	9.58 346	1.74 167	1.14 175	4.53 161	2.82 316	0.02 277	0.19 291	0.02 421	0.09 323	0.26 379	0.22 146

CSP-Net	4.40 391	1.70 402	4.90 296	1.82 306	1.04 298	12.96 493	2.25 412	13.75 463	6.34 281	9.64 427	8.99 326	8.31 384	3.24 292	8.45 369	4.32 367	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 365	0.06 38

pmcnn	8.17 480	1.70 402	11.49 478	3.18 468	3.07 455	9.66 454	6.06 489	13.60 458	17.71 494	15.23 503	24.02 501	27.61 533	8.81 472	10.36 447	9.51 460	0.08 398	0.08 246	0.00 1	0.00 1	0.31 412	0.87 342

IGEVStereo-DCA	1.54 112	1.71 404	2.99 120	0.73 159	0.24 107	2.69 196	0.81 311	4.31 90	2.97 90	0.73 87	0.16 16	0.23 65	0.32 65	7.57 310	2.72 308	0.00 1	0.49 346	0.00 1	0.16 356	0.17 308	1.82 459

rrr	1.64 120	1.71 404	6.31 377	0.73 159	0.24 107	2.69 196	0.92 343	4.25 85	1.75 54	0.73 87	0.16 16	0.23 65	0.32 65	7.57 310	2.72 308	0.00 1	0.49 346	0.00 1	0.20 390	0.17 308	1.68 438

raft_robust	2.91 260	1.71 404	3.42 163	1.36 233	0.57 211	1.53 76	0.12 94	7.06 255	9.09 392	6.96 311	7.21 283	4.43 278	2.09 242	9.40 414	1.61 215	0.03 321	0.93 413	0.00 1	0.21 397	0.17 308	0.38 209

RALAANet	2.68 238	1.71 404	4.73 289	2.79 438	0.80 257	3.30 267	0.15 116	7.92 290	5.92 264	5.79 241	6.06 242	3.51 235	1.13 173	6.76 247	2.28 286	0.00 1	0.28 314	0.00 1	0.10 330	0.27 391	0.13 75

GwcNet-RSSM	4.13 374	1.71 404	6.25 373	2.50 415	1.93 405	2.39 161	1.49 387	9.59 335	8.71 380	6.66 293	15.04 438	8.47 393	3.84 329	6.87 252	6.74 415	0.00 1	0.00 1	0.04 449	0.00 1	0.29 402	0.15 93

RALCasStereoNet	2.39 209	1.73 409	3.59 185	2.38 401	2.69 445	2.84 217	0.18 131	5.29 141	4.94 221	2.45 148	5.62 231	2.22 185	0.79 150	7.48 304	1.63 220	0.00 1	1.75 525	0.00 1	0.00 1	0.14 279	2.03 487

ARAFT	3.32 295	1.74 410	7.92 428	0.64 141	0.15 56	4.45 355	2.89 426	8.20 295	6.30 279	9.23 415	7.12 282	5.58 318	1.24 193	8.60 377	1.69 234	0.01 171	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.35 423	0.35 202

LoS_RVC	1.47 104	1.75 411	2.66 87	0.52 124	3.89 486	1.67 89	0.04 34	2.66 16	2.61 75	0.55 59	2.63 133	0.31 85	1.68 224	1.99 68	0.81 100	0.01 171	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.03 79	5.54 533

IPLGR_C	2.69 239	1.75 411	6.20 369	0.79 169	2.06 416	2.64 192	0.86 330	6.36 220	5.64 249	8.13 371	9.26 335	1.69 165	1.15 181	3.79 132	2.80 315	0.02 277	0.20 298	0.02 421	0.08 311	0.26 379	0.18 117

test_xeample3	1.71 126	1.75 411	6.64 389	0.90 187	0.29 119	2.55 177	0.90 338	4.08 75	2.36 68	0.56 63	0.24 25	0.23 65	0.31 58	7.51 305	2.73 310	0.00 1	0.70 377	0.00 1	0.36 473	0.18 319	1.92 477

iResNet_ROB	4.67 409	1.77 414	5.93 356	2.47 413	0.95 286	3.78 317	0.36 181	15.65 489	17.36 490	8.75 396	11.23 384	7.05 362	4.60 368	8.94 396	4.23 363	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 299	0.15 93

GANet	6.86 455	1.78 415	5.98 359	3.05 458	1.12 316	10.12 461	9.38 521	13.41 454	8.67 378	11.46 471	29.87 523	13.94 465	8.25 464	12.06 474	6.33 412	0.40 484	0.06 227	0.16 489	0.33 464	0.18 319	0.59 273

TDLM	4.58 402	1.79 416	5.03 303	2.45 411	1.32 353	4.04 336	7.15 506	11.60 395	11.46 440	6.91 304	12.69 413	5.94 333	5.03 384	9.74 429	3.80 347	0.67 499	0.00 1	0.01 388	0.05 299	0.23 365	1.78 457

DeepPruner_ROB	3.82 346	1.87 417	5.65 343	1.31 229	1.64 375	3.62 300	0.81 311	14.47 476	5.03 227	8.03 364	10.78 377	6.95 360	2.26 250	8.92 393	4.32 367	0.07 389	0.03 195	0.00 1	0.01 240	0.37 429	0.29 180

AIO-test2	2.98 270	1.88 418	4.72 287	1.67 279	3.34 468	2.64 192	0.06 55	6.96 248	15.70 481	2.65 152	7.31 287	0.93 137	0.57 122	5.81 204	1.20 175	3.30 533	0.09 253	0.00 1	0.09 323	0.22 353	0.43 237

SACVNet	4.55 399	1.88 418	5.55 337	3.38 478	1.68 382	3.11 249	2.76 425	12.44 420	6.43 287	11.07 465	11.31 385	10.53 425	5.13 392	9.88 436	4.56 375	0.08 398	0.02 167	0.00 1	0.01 240	0.38 433	0.80 335

XPNet_ROB	6.46 446	1.88 418	7.41 416	2.81 439	0.95 286	6.45 403	6.82 501	13.58 457	8.80 383	15.50 504	15.86 444	19.59 511	7.12 441	11.41 464	9.86 463	0.02 277	0.04 212	0.00 1	0.03 277	0.20 335	0.79 334

MeshStereo	11.94 522	1.88 418	5.24 312	2.11 350	1.44 364	20.09 524	4.95 474	21.74 540	16.75 487	33.10 545	35.07 540	39.28 552	22.72 537	19.45 525	13.59 504	0.19 445	0.06 227	0.02 421	0.00 1	0.46 451	0.65 293
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
ccnet	7.45 471	1.89 422	7.71 421	3.18 468	2.35 427	12.19 489	6.14 490	18.95 514	9.36 400	13.33 488	20.38 483	16.00 484	9.10 479	10.10 442	15.40 513	0.44 486	0.34 323	0.25 504	0.25 417	0.48 456	1.18 385

RP	7.41 467	1.90 423	7.33 411	4.26 507	5.25 520	6.64 407	3.46 448	12.44 420	16.23 484	10.36 443	23.00 498	18.72 504	16.59 517	11.10 455	8.47 439	1.10 509	0.02 167	0.12 481	0.16 356	0.43 443	0.65 293

Nwc_Net	7.54 472	1.91 424	8.71 441	4.16 504	3.42 471	10.77 472	2.00 406	20.33 531	12.19 446	9.10 409	24.04 503	17.67 498	13.58 507	12.14 476	9.12 453	0.94 507	0.00 1	0.00 1	0.02 262	0.22 353	0.41 223

dd	2.36 201	1.93 425	6.03 362	0.83 176	0.12 36	1.80 108	0.17 126	5.30 142	11.82 444	2.98 162	3.64 171	1.50 159	1.21 190	5.25 183	3.92 352	0.13 422	0.01 128	0.04 449	0.22 404	0.10 211	0.14 80

G-Net	8.60 488	1.93 425	12.59 484	6.04 527	3.66 478	25.93 534	4.26 459	10.35 354	8.05 361	19.71 518	24.73 507	14.15 467	15.49 515	11.30 459	10.69 478	0.50 496	0.46 342	0.19 497	0.25 417	0.80 487	0.91 347

CVANet_RVC	4.68 410	1.93 425	5.57 339	2.61 426	1.86 399	4.12 340	4.94 473	12.11 406	9.29 397	8.05 367	11.08 381	10.28 419	6.48 426	9.52 419	3.19 330	0.45 488	0.01 128	0.00 1	0.12 343	0.23 365	1.75 453

fast-acv-ft	6.00 436	1.95 428	7.88 424	2.35 396	1.85 397	13.61 499	1.76 400	8.44 298	10.12 409	11.22 467	20.57 485	14.41 472	7.55 452	8.11 340	8.83 446	0.10 413	0.09 253	0.16 489	0.07 308	0.68 475	0.35 202

LMCR-Stereo	3.92 353	1.96 429	4.92 297	2.85 445	0.23 105	7.88 429	1.47 385	12.52 423	5.39 239	8.71 394	10.65 374	1.90 174	5.04 386	8.53 374	4.89 383	1.05 508	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 439	0.05 29

CFNet	4.03 362	1.97 430	6.30 376	2.70 433	1.64 375	5.41 378	0.22 148	12.14 409	10.28 411	5.24 226	11.15 382	6.43 344	3.70 323	8.97 399	4.01 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 405	0.13 75

DMCA-RVC	3.59 324	1.98 431	8.68 440	2.30 388	1.48 367	3.54 292	0.55 235	8.40 297	5.43 242	9.37 420	5.90 236	8.34 386	3.21 290	7.19 275	4.46 372	0.06 380	0.11 263	0.08 471	0.02 262	0.21 346	0.40 213

WCMA_ROB	10.20 504	1.99 432	9.33 459	3.01 453	2.46 433	15.78 506	7.67 512	12.75 429	15.41 477	25.08 535	33.42 536	27.06 532	19.86 526	13.87 494	12.47 493	1.28 513	0.38 332	0.18 495	0.20 390	0.28 394	1.54 417

gwcnet-sp	3.58 321	2.01 433	8.82 445	2.01 341	0.69 232	7.38 424	1.10 361	9.23 324	6.66 302	9.32 416	5.91 237	4.21 266	3.31 298	6.91 255	3.69 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 370	0.18 117

scenet	3.58 321	2.01 433	8.82 445	2.01 341	0.69 232	7.38 424	1.10 361	9.23 324	6.66 302	9.32 416	5.91 237	4.21 266	3.31 298	6.91 255	3.69 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 370	0.18 117

ssnet	3.58 321	2.01 433	8.82 445	2.01 341	0.69 232	7.38 424	1.10 361	9.23 324	6.66 302	9.32 416	5.91 237	4.21 266	3.31 298	6.91 255	3.69 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 370	0.18 117

Replicate-Monster	1.48 105	2.08 436	10.66 474	0.11 26	0.49 181	1.32 49	0.04 34	4.38 98	1.08 30	1.19 123	0.07 5	0.08 20	0.11 18	5.09 179	0.50 25	0.17 437	1.08 469	0.00 1	0.18 373	0.01 19	0.99 358

FBW_ROB	9.17 495	2.08 436	10.31 472	2.51 416	1.66 380	13.22 496	6.04 488	23.09 541	20.11 504	19.55 516	15.80 443	18.97 508	11.96 500	19.34 524	11.38 483	0.66 498	0.30 316	2.15 531	0.90 511	1.15 498	2.16 495

iinet-f	6.21 439	2.11 438	28.74 545	2.13 351	1.38 358	11.62 481	1.49 387	7.64 283	7.19 329	7.77 350	14.38 432	10.49 422	7.79 456	7.76 320	12.90 498	0.03 321	0.03 195	0.05 456	0.00 1	0.67 473	0.12 70

BEATNet_4x	3.69 331	2.12 439	8.11 430	1.82 306	0.16 62	5.30 376	1.04 356	10.87 372	6.14 273	7.09 317	8.42 319	4.99 301	4.42 356	5.89 205	6.23 410	0.04 351	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.32 417	0.84 339

DN-CSS_ROB	3.00 272	2.14 440	7.33 411	2.67 431	0.78 253	3.13 252	0.07 63	6.68 238	4.22 177	5.51 236	12.12 401	2.33 186	1.21 190	8.69 383	2.51 294	0.03 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 439	0.15 93

AF-Net	8.37 484	2.16 441	9.01 450	3.65 488	4.58 509	9.40 450	2.63 419	17.71 505	21.32 511	10.38 444	24.51 506	20.43 516	16.67 518	12.54 482	10.76 479	0.70 501	0.00 1	0.12 481	0.00 1	0.47 453	0.42 228

psmorigin	7.74 473	2.19 442	18.99 518	2.51 416	0.89 271	7.08 418	2.74 423	11.25 382	7.90 355	20.49 521	22.36 496	20.16 513	11.95 499	13.84 493	10.61 474	0.04 351	0.18 289	0.06 460	0.24 413	0.27 391	1.07 371

z-ln-s-r	6.62 451	2.20 443	17.98 514	1.77 297	2.00 410	3.38 273	2.61 418	8.63 303	13.06 459	7.07 315	25.89 513	8.73 398	7.60 454	12.16 477	18.56 517	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 417	0.49 243

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 449	2.21 444	12.10 482	2.75 434	3.28 463	10.03 459	3.05 434	12.31 413	11.52 441	10.10 437	21.36 488	11.51 443	7.30 446	11.56 466	10.61 474	0.09 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 173	0.51 249

FADNet-RVC-Resample	4.11 369	2.25 445	13.88 492	1.64 269	0.66 227	5.91 393	2.34 414	10.87 372	9.09 392	6.53 283	4.34 183	5.69 325	4.71 373	8.01 334	4.64 378	0.18 444	0.22 301	0.17 494	0.12 343	0.46 451	0.59 273

NaN_ROB	6.51 448	2.25 445	8.77 443	1.69 282	1.79 389	9.71 455	10.94 526	16.20 494	16.13 483	13.04 486	8.86 322	11.77 448	5.94 413	12.88 485	8.01 432	0.05 368	0.13 274	0.07 465	0.20 390	0.32 417	1.50 414

sAnonymous2	1.54 112	2.26 447	9.53 461	0.65 145	0.50 185	1.20 15	0.23 152	4.86 115	3.65 139	0.42 30	1.27 76	0.23 65	1.40 202	1.23 26	0.68 73	0.02 277	0.00 1	0.00 1	0.20 390	2.00 516	0.42 228

CroCo_RVC	1.54 112	2.26 447	9.53 461	0.65 145	0.50 185	1.20 15	0.23 152	4.86 115	3.65 139	0.42 30	1.27 76	0.23 65	1.40 202	1.23 26	0.68 73	0.02 277	0.00 1	0.00 1	0.20 390	2.00 516	0.42 228

iResNetv2_ROB	4.72 411	2.26 447	8.87 448	3.20 470	1.25 337	4.32 350	1.73 398	14.22 472	10.62 421	10.53 447	12.13 403	7.77 373	5.54 407	8.29 352	2.76 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 439	0.55 258

DEFOM-Stereo_RVC	1.09 57	2.27 450	1.82 16	1.16 210	0.34 137	0.56 5	0.05 42	2.94 17	1.46 45	0.40 23	0.94 66	0.22 63	2.27 251	6.26 221	0.63 63	0.00 1	0.08 246	0.00 1	0.17 367	0.04 108	0.16 102

RAFT + AFF	4.63 406	2.28 451	7.43 417	1.51 257	2.38 429	5.81 391	6.49 495	10.74 368	8.53 376	7.75 349	8.95 325	7.47 368	6.68 433	9.17 407	5.06 388	0.08 398	0.47 344	0.00 1	0.01 240	0.66 472	1.03 369

NCC-stereo	7.43 469	2.28 451	8.58 438	3.28 474	4.48 503	8.34 433	4.27 460	20.45 532	13.66 464	9.17 412	17.52 467	16.49 487	14.31 512	13.71 491	8.95 449	1.73 519	0.12 268	0.01 388	0.50 493	0.21 346	0.60 275

Abc-Net	7.43 469	2.28 451	8.58 438	3.28 474	4.48 503	8.34 433	4.27 460	20.45 532	13.66 464	9.17 412	17.52 467	16.49 487	14.31 512	13.71 491	8.95 449	1.73 519	0.12 268	0.01 388	0.50 493	0.21 346	0.60 275
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
YMNet	5.84 432	2.29 454	10.08 467	3.80 493	4.45 501	10.40 464	0.88 336	10.81 369	7.17 327	14.28 498	16.67 455	11.58 444	4.41 354	8.51 372	9.37 457	0.12 419	0.35 327	0.11 474	0.08 311	0.79 485	0.62 283

YMNet_1	5.84 432	2.29 454	10.08 467	3.80 493	4.45 501	10.40 464	0.88 336	10.81 369	7.17 327	14.28 498	16.67 455	11.58 444	4.41 354	8.51 372	9.37 457	0.12 419	0.35 327	0.11 474	0.08 311	0.79 485	0.62 283

LL-Strereo	5.14 424	2.29 454	8.95 449	1.26 222	5.05 517	3.66 303	1.40 382	10.33 353	8.98 388	8.71 394	8.24 317	10.70 430	11.10 492	12.66 484	5.36 395	0.05 368	1.35 513	0.00 1	0.00 1	0.38 433	2.23 500

ADCRef	7.76 474	2.31 457	19.09 519	2.82 441	3.29 464	11.88 484	3.06 435	11.52 392	10.89 428	13.69 492	25.85 512	8.20 380	8.89 474	8.95 397	22.66 529	0.16 433	0.08 246	0.16 489	0.34 468	0.47 453	0.91 347

FADNet_RVC	4.24 381	2.32 458	14.23 496	1.18 214	0.79 254	5.64 384	0.60 250	11.50 391	7.19 329	3.68 182	8.08 314	4.14 262	4.06 341	10.29 446	7.47 426	0.36 481	0.44 340	0.18 495	0.47 489	0.93 492	1.23 390

GMStereo_Zeroshot	2.92 262	2.33 459	6.12 364	1.66 275	0.36 148	3.61 296	0.09 76	5.95 198	6.20 275	7.15 322	7.11 281	8.37 387	0.91 154	6.17 217	1.97 257	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 353	0.14 80

FADNet	4.55 399	2.35 460	13.60 490	1.87 311	0.80 257	4.74 367	0.75 298	14.47 476	12.41 448	4.07 195	5.45 225	9.64 407	5.03 384	8.86 390	4.82 382	0.20 448	0.04 212	0.07 465	0.05 299	1.27 501	0.40 213

PA-Net	5.40 426	2.35 460	9.55 463	2.75 434	2.21 420	8.74 442	3.92 454	13.05 441	13.35 462	7.30 336	7.98 307	8.08 378	6.39 423	11.17 458	9.30 455	0.02 277	0.03 195	0.00 1	0.03 277	0.16 299	1.55 420
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet	6.02 438	2.40 462	8.22 433	3.43 479	4.43 500	10.57 470	4.21 458	19.44 520	11.24 438	12.86 482	8.06 312	11.64 447	4.79 376	8.65 382	9.32 456	0.01 171	0.10 259	0.00 1	0.03 277	0.34 421	0.69 309

PSMNet_ROB	5.41 428	2.45 463	7.39 414	2.36 398	1.90 402	10.11 460	6.54 496	16.32 496	7.59 345	6.84 303	10.83 378	12.06 454	4.13 345	8.73 384	10.24 469	0.02 277	0.01 128	0.01 388	0.11 337	0.26 379	0.40 213

APVNet	6.28 442	2.46 464	10.09 469	3.51 484	3.97 491	12.15 487	1.75 399	20.08 530	6.73 305	6.92 310	13.45 423	10.75 432	6.29 422	11.86 470	14.34 508	0.05 368	0.02 167	0.11 474	0.03 277	0.63 469	0.34 197

NCCL2	6.27 441	2.46 464	7.00 401	2.36 398	1.11 313	9.48 451	11.14 528	13.01 440	10.40 416	9.94 434	9.49 344	22.11 522	7.42 448	9.90 438	8.56 441	0.01 171	0.00 1	0.02 421	0.03 277	0.20 335	0.73 321

TCMNet	5.54 430	2.53 466	10.92 476	4.50 515	6.58 526	8.90 446	1.31 379	11.59 394	8.68 379	7.24 329	12.74 414	8.37 387	4.65 370	9.30 411	10.83 480	0.11 417	0.19 291	0.31 507	0.09 323	0.84 490	1.07 371

PS-NSSS	4.22 379	2.53 466	5.89 355	1.01 198	2.93 451	4.05 338	1.93 404	11.44 389	8.94 387	7.14 321	14.70 437	4.96 299	2.60 267	9.09 404	3.92 352	0.40 484	0.04 212	0.83 519	0.00 1	1.09 494	1.02 366

LALA_ROB	7.02 460	2.54 468	8.51 435	1.53 260	0.96 288	9.96 457	8.71 518	16.70 498	12.68 452	12.99 484	13.90 429	24.47 525	5.40 403	11.61 468	9.50 459	0.04 351	0.05 221	0.00 1	0.02 262	0.17 308	0.65 293

DPSNet	10.88 512	2.57 469	20.40 523	2.24 373	1.90 402	24.92 532	17.00 554	21.35 537	28.61 530	12.87 483	13.74 426	17.01 494	20.14 528	15.36 503	14.01 506	0.81 503	0.98 439	0.20 498	0.65 501	1.30 502	1.54 417

ETE_ROB	6.28 442	2.60 470	9.22 457	1.71 286	0.84 264	6.44 402	6.78 500	13.16 448	8.80 383	13.01 485	15.93 446	21.01 520	6.18 419	10.97 452	8.11 434	0.04 351	0.01 128	0.00 1	0.02 262	0.16 299	0.70 313

dad	5.10 422	2.61 471	6.76 396	1.23 218	0.14 48	2.85 228	0.36 181	7.98 292	14.88 471	10.84 455	17.06 459	15.59 479	3.29 295	7.24 279	4.39 369	1.20 511	0.10 259	4.02 538	0.49 492	0.20 335	0.69 309

AANet_RVC	5.41 428	2.61 471	8.17 431	2.25 375	1.30 350	2.27 150	1.64 394	10.82 371	18.54 497	8.01 363	18.09 473	8.39 391	3.31 298	11.37 463	8.98 451	1.15 510	0.38 332	0.02 421	0.00 1	0.17 308	0.70 313

FADNet-RVC	4.36 387	2.62 473	14.51 499	2.01 341	0.44 174	4.27 346	1.27 374	12.61 425	7.89 354	3.76 184	4.05 178	10.63 427	4.34 353	9.87 434	7.66 429	0.03 321	0.09 253	0.00 1	0.03 277	0.65 471	0.50 245

LE_ROB	17.31 541	2.62 473	14.26 497	4.20 505	1.80 390	17.40 513	9.70 523	15.38 487	55.92 566	63.97 576	40.81 550	35.50 548	39.26 559	15.64 507	28.51 549	0.06 380	0.11 263	0.13 483	0.21 397	0.14 279	0.51 249

DFGA-Net	3.09 277	2.73 475	9.21 456	1.79 299	0.47 177	3.30 267	0.20 141	7.49 276	6.20 275	5.54 238	6.42 260	2.17 184	1.12 171	7.96 330	6.56 414	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 443	0.17 112

SDNR	7.97 476	2.75 476	16.90 511	2.28 385	0.94 283	45.23 561	0.43 200	9.30 330	10.84 426	10.71 451	25.30 510	5.51 316	4.47 358	11.98 472	7.58 428	0.15 427	0.14 278	0.00 1	0.04 295	2.27 518	2.65 511

Wz-Net-LNSev	7.12 462	2.75 476	18.64 516	1.70 285	4.16 495	12.79 492	6.72 498	13.74 462	13.57 463	11.14 466	17.31 465	11.90 453	8.50 467	8.96 398	9.94 464	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.18 319	0.34 197

RGC	7.40 466	2.77 478	7.71 421	4.43 514	4.87 515	8.88 444	2.96 431	16.05 493	12.76 456	11.96 479	19.57 480	18.32 503	11.57 498	13.89 495	9.58 461	0.83 504	0.02 167	0.24 503	0.41 483	0.40 437	0.77 329

ADCP+	8.60 488	2.78 479	17.44 512	1.69 282	4.27 497	16.95 512	5.29 478	13.38 453	12.52 449	13.57 491	17.57 469	10.86 436	11.28 494	18.43 522	23.91 538	0.03 321	0.05 221	0.01 388	0.18 373	0.47 453	1.31 400

PDISCO_ROB	10.27 505	2.79 480	13.30 487	10.58 540	9.96 542	22.78 528	5.99 485	20.01 526	28.57 529	11.88 477	14.49 435	20.54 517	4.92 380	17.01 516	10.29 470	5.79 537	0.42 336	0.14 485	0.13 349	2.53 521	3.25 516

CSAN	8.41 485	2.86 481	9.35 460	2.43 408	0.82 262	13.59 498	11.68 534	15.80 491	21.98 515	14.71 500	16.46 452	18.00 500	14.42 514	13.68 490	10.10 465	0.10 413	0.13 274	0.15 486	0.19 378	0.43 443	1.28 398

GwcNet	6.95 456	2.89 482	13.32 488	2.82 441	5.53 521	11.76 482	2.14 411	14.95 482	17.69 493	10.83 454	18.14 474	10.83 435	6.66 431	9.83 433	10.19 468	0.03 321	0.06 227	0.03 439	0.08 311	0.64 470	0.66 303

FINET	6.96 457	2.98 483	13.77 491	3.20 470	4.81 514	9.65 453	9.90 524	13.68 461	23.91 520	8.28 376	13.70 424	5.36 312	5.83 410	10.79 451	8.05 433	0.90 505	1.43 514	0.11 474	0.38 477	0.48 456	1.98 485

w-ln-seven-2	7.81 475	3.17 484	25.87 538	2.09 346	1.12 316	8.35 436	3.84 451	12.83 431	16.45 485	13.88 494	21.42 489	11.83 450	11.07 491	11.91 471	10.62 476	0.03 321	0.19 291	0.00 1	0.02 262	0.37 429	1.13 382

Wz-Net-MNSev	8.12 479	3.18 485	18.07 515	2.63 427	3.36 469	17.82 516	9.40 522	12.89 435	15.44 478	13.95 496	18.21 475	14.38 470	7.75 455	12.50 479	11.45 484	0.46 490	0.03 195	0.00 1	0.01 240	0.26 379	0.58 270

ADCL	10.77 509	3.23 486	21.50 525	2.26 378	1.96 409	23.65 529	9.07 519	14.69 480	24.88 522	15.21 502	27.20 515	12.68 459	14.02 511	16.94 515	24.43 540	0.26 468	0.18 289	0.74 517	0.67 502	0.80 487	1.02 366

MANE	20.98 552	3.23 486	8.81 444	5.96 526	6.96 529	33.07 548	13.20 538	35.43 554	38.86 552	44.72 561	52.41 565	53.20 560	41.84 562	34.74 553	27.45 547	1.87 524	2.27 531	1.54 527	10.18 556	0.69 477	3.11 514

SANet	11.48 518	3.34 488	13.93 493	2.40 406	1.01 294	16.49 508	12.16 537	20.05 529	37.28 548	19.62 517	28.04 517	25.61 529	20.10 527	14.43 497	12.39 492	0.10 413	0.06 227	0.03 439	0.06 306	0.76 483	1.73 449

SGM-ForestM	18.61 546	3.38 489	10.14 470	3.44 480	2.24 424	34.17 550	15.39 543	29.44 552	33.93 536	38.55 553	41.08 551	53.64 561	36.76 556	34.82 554	27.16 546	1.25 512	1.81 528	0.74 517	1.01 517	0.61 467	2.61 510

ADCPNet	10.18 503	3.40 490	33.24 549	2.38 401	1.74 385	17.75 515	7.65 511	13.20 449	13.03 458	14.09 497	21.72 492	19.36 509	11.40 496	15.43 505	23.00 531	0.28 472	1.15 491	0.39 513	1.48 528	0.68 475	2.21 498

DGSMNet	7.10 461	3.49 491	15.11 502	4.36 512	4.41 499	8.94 447	6.25 491	15.10 484	14.28 468	8.15 372	14.51 436	10.08 416	5.38 402	11.04 454	7.95 431	1.49 517	2.00 529	1.79 528	1.68 533	2.43 519	3.48 520

ELAS	17.99 543	3.49 491	11.19 477	6.14 528	5.79 523	34.89 551	17.28 555	28.75 549	30.47 532	40.80 557	45.79 556	39.04 551	32.05 553	27.63 547	24.30 539	1.88 525	2.41 535	1.09 521	1.48 528	1.83 513	3.48 520
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DeepPrunerF	7.18 464	3.58 493	25.29 536	4.27 508	7.20 530	3.78 317	4.64 468	14.03 468	20.86 509	8.85 398	10.57 371	7.35 365	7.88 458	12.16 477	10.66 477	0.25 465	0.16 284	0.29 506	0.43 486	0.77 484	0.65 293

GANetREF_RVC	6.97 458	3.59 494	9.14 455	4.00 499	0.40 163	13.17 494	11.27 532	15.95 492	17.51 492	10.62 449	10.66 375	12.15 455	7.97 460	13.18 488	5.04 387	0.45 488	0.00 1	0.01 388	0.15 354	3.47 528	0.60 275
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
ELAS_RVC	17.82 542	3.60 495	11.92 480	6.63 530	5.73 522	30.34 543	19.64 557	26.92 546	35.06 543	40.79 556	41.32 552	37.31 550	31.61 550	30.54 548	22.93 530	1.97 527	2.40 533	1.28 525	1.27 524	1.71 510	3.51 522
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SHD	10.45 507	3.67 496	14.03 494	4.81 518	4.52 506	11.93 485	1.66 397	21.36 538	38.40 551	18.84 515	21.72 492	17.63 496	13.07 503	15.65 508	17.71 516	0.36 481	1.09 471	0.01 388	0.32 461	0.50 460	1.67 435

Syn2CoEx	6.70 452	3.69 497	12.14 483	2.78 437	1.68 382	8.36 437	3.21 441	18.59 512	12.66 451	8.86 399	20.79 486	10.52 423	10.54 488	9.68 423	8.70 444	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 477	1.00 361

aanetorigin	9.02 491	3.75 498	28.68 544	2.16 353	3.86 485	5.84 392	5.40 481	5.93 197	10.39 415	28.12 538	31.02 529	15.98 483	13.74 508	9.38 413	12.55 494	0.25 465	0.22 301	0.22 501	0.24 413	1.24 499	1.47 411

TRStereo	2.71 242	3.79 499	5.46 328	2.19 361	2.22 422	2.98 241	1.07 359	9.83 341	4.39 188	3.46 174	3.48 159	3.92 250	0.77 145	6.43 228	1.70 235	0.03 321	0.63 363	0.00 1	0.29 450	0.11 227	1.49 413

SAMSARA	15.67 533	3.89 500	14.48 498	13.77 546	7.92 535	38.69 555	73.90 578	21.22 536	24.66 521	17.04 511	13.86 427	30.01 537	13.07 503	18.07 521	17.48 515	0.23 460	1.46 517	0.07 465	0.40 480	0.99 493	2.15 494

SuperB	8.29 483	3.96 501	24.92 534	2.96 450	1.33 354	9.83 456	4.15 457	10.92 376	29.79 531	11.86 476	12.51 409	6.07 335	6.97 437	11.13 457	14.73 509	0.15 427	0.11 263	0.35 509	0.26 434	12.64 546	1.11 377

PVD	16.41 535	3.98 502	16.04 505	5.38 521	4.59 511	19.44 521	7.28 508	28.88 550	49.27 561	31.53 543	43.72 554	30.36 539	32.17 554	26.70 546	23.19 532	0.25 465	1.48 519	0.04 449	0.59 498	0.52 462	2.87 513

w-ln-seven	10.89 513	4.13 503	29.29 546	2.40 406	2.62 440	15.68 505	5.09 477	18.55 511	34.46 541	21.14 523	26.71 514	15.16 478	9.01 478	12.97 486	19.34 521	0.05 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.54 464	0.71 316

anonymity	8.04 477	4.13 503	12.86 485	7.43 532	13.11 549	8.34 433	2.02 407	18.21 509	7.55 344	13.88 494	9.27 336	10.63 427	7.79 456	11.57 467	6.06 402	6.25 538	5.59 562	3.71 537	3.28 541	3.27 526	5.78 534

RTSC	9.87 500	4.34 505	16.44 508	4.60 517	2.38 429	12.54 490	0.75 298	18.19 508	37.31 549	16.16 508	15.86 444	13.32 461	7.56 453	20.93 531	23.50 534	0.34 479	1.07 468	0.02 421	0.35 471	0.71 480	0.99 358

PWCDC_ROB	8.50 486	4.40 506	9.57 464	6.16 529	4.54 508	10.46 466	1.03 353	15.30 485	28.16 528	10.88 457	30.88 528	6.96 361	11.31 495	14.57 498	10.40 472	3.10 532	0.02 167	0.00 1	0.00 1	1.55 508	0.63 288

SQANet	8.22 482	4.42 507	7.19 410	12.11 543	9.77 541	11.80 483	3.23 442	12.00 403	6.60 296	8.59 389	11.52 389	10.97 439	5.31 400	11.10 455	4.20 361	9.56 546	2.29 532	10.51 545	1.61 532	13.06 548	8.49 542

ADCMid	10.97 514	4.49 508	23.66 530	2.53 420	2.52 438	11.46 479	6.31 492	15.31 486	12.85 457	23.57 529	22.99 497	17.92 499	21.04 531	19.57 526	28.05 548	0.47 493	0.43 337	1.10 522	1.32 525	1.73 511	2.10 491

PWC_ROB	8.89 490	4.49 508	15.62 504	2.92 447	4.49 505	7.89 430	1.23 371	17.29 504	20.00 503	16.54 509	28.06 518	14.37 469	11.98 501	14.93 502	15.43 514	0.47 493	0.00 1	0.05 456	0.00 1	0.67 473	1.31 400

MFN_U_SF_RVC	13.54 526	4.69 510	28.43 543	4.24 506	2.50 436	24.26 530	5.99 485	28.23 548	20.18 506	24.06 532	29.38 521	30.35 538	16.92 519	20.98 533	21.39 525	1.35 514	1.13 479	1.02 520	1.41 527	1.88 514	2.50 509

XQC	9.46 496	4.84 511	18.88 517	4.07 500	3.09 457	15.97 507	6.65 497	16.26 495	26.63 525	12.63 480	12.35 407	15.75 480	10.62 489	16.48 511	21.19 524	0.44 486	0.96 426	0.05 456	0.32 461	1.10 495	0.99 358

Consistency-Raft	9.58 498	5.11 512	13.00 486	5.61 523	8.92 539	4.03 334	5.07 476	19.73 524	24.90 523	11.32 470	29.86 522	13.36 462	6.16 418	8.00 331	13.47 503	0.67 499	0.34 323	1.81 529	4.36 547	12.23 544	3.62 524

z-mn7	11.06 515	5.25 513	22.57 527	2.37 400	1.74 385	19.71 522	5.54 483	14.08 469	35.39 546	10.07 436	36.03 542	15.76 481	10.23 485	22.26 536	18.95 519	0.04 351	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.45 448	0.68 308

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 506	5.37 514	16.61 510	2.95 449	3.02 454	24.75 531	15.44 544	14.68 479	19.73 501	19.77 519	23.97 500	16.98 492	8.40 465	17.58 519	9.23 454	1.59 518	1.75 525	0.16 489	2.63 535	0.75 482	1.85 468

WZ-Net	13.61 527	5.57 515	42.84 560	3.89 497	3.19 460	19.90 523	15.44 544	15.67 490	32.04 534	16.13 507	28.69 519	22.17 523	15.84 516	21.40 534	26.87 544	0.75 502	0.01 128	0.01 388	0.03 277	0.51 461	1.20 387

PASM	9.11 492	5.68 516	25.06 535	4.33 510	4.18 496	7.01 415	8.48 515	12.37 416	20.95 510	13.49 490	15.37 440	18.80 505	11.52 497	14.70 499	12.70 495	0.93 506	1.19 497	0.32 508	1.21 523	1.66 509	2.22 499

GASNet	5.62 431	5.76 517	12.05 481	5.03 520	2.08 417	3.77 315	1.53 389	12.92 436	11.62 442	9.64 427	7.40 289	8.58 396	7.54 451	14.76 501	8.25 437	0.02 277	0.15 281	0.00 1	0.00 1	0.81 489	0.52 252

PSMNet-RUCA	6.00 436	5.79 518	14.15 495	10.30 538	7.63 532	6.94 411	1.89 402	12.74 428	10.95 430	4.10 197	11.72 394	4.77 288	1.72 229	8.74 385	5.09 390	1.88 525	0.12 268	4.77 539	0.71 504	5.10 532	0.82 337

MSAF-DinoV2	10.81 511	5.90 519	16.35 507	3.91 498	2.57 439	8.73 441	4.64 468	14.74 481	22.45 517	10.92 460	18.73 477	29.19 535	17.54 520	23.14 539	29.42 551	0.36 481	0.15 281	0.25 504	0.80 509	2.89 525	3.52 523

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 445	6.12 520	6.53 385	4.29 509	3.61 477	15.41 504	4.13 456	12.36 415	7.32 336	7.60 344	8.51 320	8.97 402	2.64 269	10.17 444	3.72 340	8.16 543	2.40 533	2.00 530	0.11 337	8.55 541	5.84 535

ADCS	13.76 528	6.46 521	30.74 547	3.62 487	2.93 451	14.28 501	11.22 531	20.02 527	34.42 540	23.20 526	25.42 511	19.51 510	19.62 525	24.54 543	33.88 558	0.27 471	0.23 305	0.37 512	0.19 378	1.47 506	2.84 512

EDNetEfficient	14.14 531	6.71 522	56.12 566	2.99 452	3.58 475	5.38 377	8.49 516	9.35 332	33.24 535	40.73 555	30.21 525	18.04 501	22.92 538	12.13 475	26.26 543	0.16 433	0.24 308	0.07 465	1.15 520	2.58 522	2.39 504

AnyNet_C32	11.82 520	7.08 523	25.83 537	4.55 516	5.88 524	16.92 511	16.97 553	14.14 470	18.11 496	16.87 510	21.66 491	14.78 473	13.87 510	23.54 541	31.83 555	0.24 462	0.28 314	0.35 509	0.53 495	1.35 503	1.71 446

AnonymousM	2.96 268	7.19 524	1.41 4	0.92 190	0.06 11	2.37 159	0.52 227	6.05 202	3.83 153	4.97 215	2.37 124	1.91 175	1.00 162	2.23 83	1.06 152	0.01 171	0.57 352	17.64 550	4.90 548	0.02 46	0.27 171

SPS-STEREO	15.83 534	7.38 525	14.92 501	11.63 542	11.77 547	25.30 533	7.12 505	25.20 544	17.06 489	32.24 544	30.34 526	31.63 540	22.59 535	25.67 544	21.97 527	7.71 542	4.50 558	3.35 536	1.56 531	6.97 539	7.72 541
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LSM	14.85 532	7.41 526	36.29 554	7.76 534	43.77 573	11.24 478	12.14 536	16.73 499	23.72 518	23.73 531	32.92 533	18.89 507	13.31 505	16.60 512	12.37 491	0.26 468	0.86 406	0.11 474	0.43 486	1.24 499	17.26 566

zh-mn7	11.74 519	7.51 527	34.00 550	1.96 330	1.02 296	13.44 497	2.89 426	13.67 459	34.35 539	22.18 524	39.79 547	12.33 456	10.28 486	20.97 532	18.78 518	0.30 474	0.01 128	0.00 1	0.01 240	0.45 448	0.91 347

UDGNet	2.92 262	7.79 528	4.92 297	3.01 453	0.08 17	2.96 238	0.20 141	4.77 112	8.93 386	2.91 160	2.85 140	0.95 139	1.00 162	6.46 229	1.66 229	1.46 516	0.00 1	5.33 542	0.92 514	1.95 515	0.19 127

MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 538	7.98 529	24.37 533	6.82 531	2.93 451	39.68 557	16.11 546	25.46 545	34.93 542	34.13 547	34.20 537	29.20 536	24.94 543	23.01 538	19.39 522	2.79 529	2.87 543	1.18 524	1.53 530	6.78 538	3.31 517

Wz-Net-SNSev	9.92 501	8.01 530	26.42 539	2.26 378	1.85 397	8.36 437	14.30 542	18.01 507	21.68 512	10.78 453	23.95 499	16.84 491	8.60 469	15.59 506	19.76 523	0.01 171	0.03 195	0.01 388	0.00 1	0.52 462	1.34 404

zh-sn7	11.83 521	8.57 531	35.78 552	2.64 428	2.36 428	11.60 480	8.25 514	14.25 473	19.40 500	17.10 512	32.57 531	14.39 471	18.76 522	24.15 542	24.76 541	0.04 351	0.14 278	0.00 1	0.01 240	0.62 468	1.33 402

otaku	12.35 524	8.64 532	9.11 454	13.56 545	10.98 543	26.23 535	7.22 507	19.45 521	19.26 499	11.92 478	17.90 471	20.21 514	8.91 475	16.06 509	6.09 404	9.77 548	2.50 536	13.23 546	1.90 534	14.61 549	9.41 547

NVStereoNet_ROB	17.22 539	8.76 533	16.47 509	7.52 533	8.42 537	13.75 500	11.07 527	24.24 543	26.67 526	31.00 541	46.49 557	34.88 547	27.06 546	22.72 537	23.61 535	6.83 541	4.32 557	6.32 543	10.37 557	4.39 529	9.57 548
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
StereoAnything_RVC	1.96 144	8.91 534	4.47 262	0.54 127	0.91 276	1.09 10	0.05 42	3.94 66	1.37 43	0.25 4	0.29 30	0.15 45	0.68 133	6.92 258	0.47 15	0.02 277	0.84 399	0.00 1	0.00 1	6.61 536	1.61 423

SGM+DAISY	17.25 540	9.46 535	22.74 528	10.11 537	11.40 544	28.98 542	13.74 540	21.15 535	16.85 488	31.39 542	34.79 538	34.05 545	24.24 542	26.23 545	19.31 520	8.79 545	7.56 566	4.88 540	3.93 545	6.07 535	9.33 545

MFMNet_re	14.09 530	9.67 536	20.31 522	10.40 539	7.62 531	21.38 527	17.49 556	21.36 538	31.95 533	23.70 530	29.22 520	18.87 506	27.41 547	14.27 496	11.16 481	2.85 530	1.51 521	0.41 514	0.28 444	4.88 530	7.10 539

Ntro	12.91 525	9.95 537	10.01 466	14.12 547	12.55 548	26.31 536	6.76 499	19.04 516	22.03 516	10.23 440	16.26 449	20.22 515	10.06 483	16.81 514	7.93 430	10.16 550	2.55 538	15.19 548	2.86 536	15.27 550	9.93 550

UDG	9.12 493	10.06 538	6.35 379	10.06 536	9.64 540	10.48 467	2.33 413	12.73 427	10.19 410	8.33 377	10.27 362	16.70 490	10.47 487	8.33 359	9.07 452	4.28 534	2.59 539	18.90 551	3.83 544	11.35 543	6.50 538

CC-Net-ROB	8.09 478	10.11 539	9.03 451	4.07 500	3.74 483	15.24 503	4.84 472	18.44 510	10.87 427	6.73 300	14.03 430	7.54 369	4.68 371	11.61 468	3.98 356	6.59 539	2.54 537	16.51 549	1.19 522	7.88 540	2.20 497

RTS	19.64 549	10.42 540	87.01 576	5.88 524	6.82 527	41.73 558	16.69 549	16.80 500	41.90 555	23.44 527	32.96 534	13.79 463	21.49 532	38.85 559	30.84 552	0.46 490	0.70 377	0.00 1	0.09 323	1.13 496	1.70 443

RTSA	19.64 549	10.42 540	87.01 576	5.88 524	6.82 527	41.73 558	16.69 549	16.80 500	41.90 555	23.44 527	32.96 534	13.79 463	21.49 532	38.85 559	30.84 552	0.46 490	0.70 377	0.00 1	0.09 323	1.13 496	1.70 443

BEATNet-Init1	24.70 553	11.33 542	44.28 561	5.48 522	3.94 489	47.60 565	22.33 560	34.94 553	40.01 553	48.11 564	49.98 561	59.86 565	43.17 563	39.48 561	31.77 554	1.37 515	1.76 527	1.17 523	1.17 521	2.44 520	3.85 526

Wz-Net-TNSev	12.01 523	11.86 543	38.26 556	2.81 439	1.82 393	18.12 517	11.31 533	16.67 497	21.73 513	15.06 501	17.17 461	19.72 512	20.69 530	20.68 529	21.41 526	0.04 351	0.06 227	0.00 1	0.16 356	0.74 481	1.93 478

DDUNet	10.03 502	12.17 544	8.24 434	13.02 544	11.73 546	10.32 463	3.76 450	12.27 412	8.35 370	9.64 427	13.89 428	16.48 486	6.67 432	9.50 418	7.00 419	6.80 540	3.45 551	21.10 552	4.33 546	12.78 547	9.12 544

AnyNet_C01	16.99 537	12.34 545	60.47 568	4.88 519	3.11 459	31.77 544	16.79 551	18.60 513	17.96 495	18.62 514	38.50 545	24.03 524	19.00 523	30.59 549	35.18 560	0.29 473	0.56 350	0.45 515	0.48 490	2.70 523	3.40 518

EDNetEfficientorigin	18.25 545	14.44 546	99.41 588	1.72 291	1.00 292	12.07 486	6.97 504	13.67 459	35.06 543	38.59 554	37.10 544	27.03 531	27.46 548	15.38 504	26.92 545	0.05 368	0.08 246	0.15 486	0.62 499	3.33 527	3.92 528

JetBlue	29.99 559	17.24 547	55.64 565	16.24 548	21.08 561	62.07 577	33.14 567	40.60 557	35.73 547	34.59 550	40.67 549	57.18 564	43.54 564	51.46 572	52.18 574	2.72 528	4.58 560	2.86 532	3.53 542	10.57 542	14.11 561

GCST	9.50 497	17.91 548	6.18 368	53.02 571	11.57 545	10.95 474	0.20 141	7.71 286	7.12 324	9.83 433	4.71 197	4.87 294	1.49 207	9.87 434	2.06 265	8.70 544	0.07 242	22.79 553	0.40 480	6.66 537	3.86 527

coex-ft	20.15 551	20.03 549	87.93 578	1.81 303	1.77 387	18.77 519	13.73 539	13.28 451	41.87 554	60.24 572	39.04 546	28.27 534	30.39 549	12.57 483	28.66 550	0.20 448	0.23 305	0.04 449	0.30 454	1.52 507	2.34 503

ACVNet-4b	16.48 536	23.07 550	14.73 500	16.69 549	15.18 552	31.83 545	7.30 509	19.71 523	27.82 527	11.54 474	22.10 495	31.68 541	8.96 477	18.88 523	7.28 424	11.04 552	2.65 540	24.93 556	5.02 549	18.57 553	10.67 553

IGEV-BASED-STEREO-	4.37 389	25.82 551	26.88 540	0.56 130	0.08 17	1.46 67	0.53 230	2.17 9	2.15 65	0.67 80	0.73 48	0.23 65	0.20 32	1.58 51	0.80 95	11.76 555	0.38 332	0.00 1	0.08 311	1.75 512	9.67 549

WAO-7	30.22 560	25.83 552	23.33 529	33.10 560	14.36 550	36.98 552	22.41 561	52.85 571	64.46 573	43.76 559	59.24 571	52.31 558	45.69 566	32.82 550	32.60 556	11.16 554	5.49 561	13.76 547	12.60 563	12.36 545	9.38 546

ACVNet_1	19.51 548	26.19 553	15.50 503	17.71 550	15.28 553	26.46 537	9.36 520	29.16 551	34.18 537	25.06 534	24.89 508	37.18 549	21.93 534	17.80 520	15.03 511	11.08 553	2.83 541	25.29 557	5.06 551	19.11 554	11.14 554

DispFullNet	18.06 544	27.03 554	34.90 551	22.68 555	20.79 558	15.03 502	3.18 440	16.95 502	26.06 524	20.48 520	16.91 457	20.55 518	18.37 521	23.48 540	12.16 490	5.31 536	2.91 544	31.24 560	8.09 555	22.63 557	12.44 558

RainbowNet	18.69 547	27.15 555	22.03 526	18.76 551	15.00 551	27.97 540	10.17 525	27.99 547	34.19 538	15.53 505	27.53 516	25.33 527	13.80 509	19.86 528	10.59 473	14.50 560	3.57 552	23.85 555	5.03 550	18.49 552	12.41 557

test_for_model	7.41 467	28.34 556	2.84 102	22.38 554	16.53 555	3.40 274	0.91 341	6.72 240	4.54 197	8.04 365	2.84 139	1.04 141	0.43 101	0.86 6	0.60 54	9.67 547	3.31 548	0.00 1	0.08 311	26.60 561	9.03 543

IMH-64-1	28.06 557	29.98 557	19.46 520	32.15 558	20.98 559	27.68 538	16.66 547	47.31 561	44.85 558	34.14 548	50.94 562	41.49 553	31.67 551	37.53 555	23.88 536	14.17 558	2.96 545	34.45 562	11.15 558	26.12 559	13.75 559

IMH-64	28.06 557	29.98 557	19.46 520	32.15 558	20.98 559	27.68 538	16.66 547	47.31 561	44.85 558	34.14 548	50.94 562	41.49 553	31.67 551	37.53 555	23.88 536	14.17 558	2.96 545	34.45 562	11.15 558	26.12 559	13.75 559

IMH	30.65 561	30.30 559	21.09 524	34.89 562	21.75 563	33.16 549	16.91 552	49.53 568	52.50 562	38.41 552	55.10 568	45.13 555	40.36 561	41.57 562	25.66 542	14.74 561	3.36 550	35.43 564	11.69 560	27.31 564	14.16 562

ACVNet_2	27.45 555	30.56 560	27.90 541	20.72 552	15.55 554	37.22 553	14.00 541	49.32 567	65.88 575	43.17 558	56.99 569	51.90 557	26.98 545	21.46 535	15.38 512	10.77 551	2.85 542	23.12 554	3.62 543	20.08 555	11.47 555

TorneroNet-64	33.32 563	33.28 561	33.07 548	35.14 563	21.25 562	48.02 566	21.13 558	43.47 559	58.77 567	33.36 546	46.64 558	62.00 568	38.19 557	44.82 566	35.07 559	15.02 562	3.59 553	35.81 565	12.20 561	29.45 566	16.17 563

TorneroNet	36.02 567	35.25 562	36.33 555	38.44 565	22.19 564	50.72 570	24.42 564	48.39 564	54.53 564	38.03 551	53.44 566	62.83 571	44.79 565	47.68 569	42.11 568	15.69 563	3.97 556	37.25 566	15.05 565	30.83 568	18.40 568

MADNet+	27.96 556	35.32 563	91.41 580	21.04 553	8.86 538	49.25 567	47.41 574	36.98 555	37.84 550	21.00 522	30.83 527	25.41 528	34.95 555	46.51 567	51.54 573	3.04 531	3.33 549	1.48 526	1.05 518	5.85 534	6.05 536

WAO-8	38.93 568	36.84 564	23.97 531	43.96 566	24.48 566	45.73 562	22.62 562	53.10 572	75.66 577	53.86 569	66.14 577	62.39 569	55.11 573	43.01 564	40.67 566	22.98 566	7.22 564	37.53 567	19.49 567	27.04 563	16.83 564

Venus	38.93 568	36.84 564	23.97 531	43.96 566	24.48 566	45.73 562	22.62 562	53.10 572	75.66 577	53.86 569	66.17 578	62.39 569	55.11 573	43.01 564	40.67 566	22.98 566	7.22 564	37.53 567	19.49 567	27.02 562	16.83 564

WAO-6	35.59 565	37.89 566	17.67 513	37.86 564	24.46 565	37.85 554	21.49 559	49.01 566	67.96 576	44.22 560	48.08 559	53.02 559	53.39 571	33.67 551	36.83 562	26.05 568	7.83 567	43.19 569	21.76 569	30.18 567	19.37 569

Dean	35.52 564	40.12 567	27.99 542	30.63 557	17.33 556	45.80 564	11.68 534	57.61 576	76.54 579	63.70 575	60.65 572	66.93 574	49.40 569	38.12 557	40.28 565	12.18 556	3.73 555	28.86 558	5.94 554	20.69 556	12.16 556

LVE	35.84 566	41.54 568	36.25 553	33.36 561	18.92 557	53.05 572	27.99 565	53.17 574	64.93 574	47.63 563	61.58 573	54.25 562	38.72 558	38.72 558	35.50 561	16.36 564	6.23 563	31.51 561	14.04 564	25.01 558	18.07 567

PWCK	31.62 562	45.59 569	49.67 563	30.49 556	7.80 533	42.91 560	29.73 566	45.45 560	44.44 557	47.41 562	36.92 543	47.86 556	26.79 544	41.90 563	33.36 557	22.77 565	4.56 559	29.89 559	5.13 552	29.43 565	10.36 552

UNDER WATER-64	46.01 571	48.25 570	68.05 570	44.59 568	28.11 568	57.02 575	43.78 572	40.20 556	48.80 560	52.08 568	42.95 553	67.22 575	57.71 575	48.98 571	49.57 571	40.01 571	17.98 570	52.15 572	39.41 572	38.99 569	34.41 571

UNDER WATER	45.99 570	49.80 571	68.56 571	49.99 570	32.13 569	55.35 574	39.50 569	41.12 558	52.90 563	50.69 565	45.18 555	67.79 576	58.75 576	51.93 574	50.97 572	30.59 569	14.03 569	51.66 571	37.15 570	40.27 570	31.35 570

DLNR_Zeroshot_test	24.96 554	51.28 572	90.69 579	97.84 587	97.22 586	1.40 61	0.12 94	23.19 542	3.55 131	1.21 124	2.95 144	0.72 127	0.31 58	7.09 269	2.61 301	38.70 570	1.32 506	0.00 1	0.29 450	77.04 582	1.68 438

notaker	48.05 572	55.94 573	50.90 564	56.89 574	40.29 570	38.96 556	33.86 568	47.82 563	55.70 565	57.55 571	57.48 570	60.22 566	59.71 577	54.64 575	43.27 569	41.13 572	19.86 571	57.61 573	37.79 571	50.95 572	40.33 572

ktn	49.32 573	58.11 574	40.16 558	59.92 575	43.22 572	49.79 569	42.99 571	48.56 565	60.67 569	51.59 566	54.51 567	55.34 563	52.65 570	47.92 570	37.91 563	57.88 576	24.79 572	63.00 576	43.57 573	52.51 573	41.31 573

HanzoNet	57.16 576	60.12 575	60.00 567	55.77 573	42.11 571	51.98 571	41.93 570	52.07 569	61.47 570	65.98 578	65.90 576	72.11 578	70.14 578	71.11 578	61.13 576	64.31 578	34.72 576	62.27 575	50.86 575	52.83 574	46.33 574

JetRed	61.44 577	61.87 576	83.02 575	46.49 569	56.73 577	83.63 578	65.09 576	59.75 578	64.22 572	69.50 579	69.26 579	66.24 573	47.62 567	61.80 576	74.60 579	45.99 573	66.40 579	46.67 570	45.27 574	63.49 576	51.22 576

KSHMR	56.07 575	64.25 577	40.47 559	74.89 577	49.63 575	49.42 568	45.46 573	57.71 577	63.52 571	61.65 574	61.67 574	71.88 577	47.67 568	51.47 573	44.57 570	54.67 575	62.25 577	66.31 577	54.18 577	53.03 575	46.75 575

DPSimNet_ROB	54.45 574	65.73 578	47.00 562	54.49 572	46.37 574	55.34 573	56.47 575	56.18 575	59.04 568	64.57 577	51.76 564	64.01 572	54.49 572	47.54 568	67.21 578	63.21 577	27.86 575	58.04 574	51.28 576	46.61 571	51.87 577

LRCNet_RVC	66.47 578	66.44 579	69.02 572	71.60 576	54.27 576	32.21 547	2.93 430	63.19 579	21.83 514	82.02 580	90.16 581	83.59 579	72.13 579	69.45 577	53.25 575	95.47 585	64.21 578	95.15 585	95.27 585	72.59 577	74.60 579

USTest	87.45 585	75.67 580	64.78 569	81.43 582	83.22 582	99.90 590	99.97 588	99.47 588	99.59 586	98.27 585	99.02 587	90.91 581	98.36 586	83.71 580	98.28 587	79.81 582	95.66 584	69.62 578	73.61 581	75.15 581	82.65 584

MADNet++	82.81 580	81.73 581	74.64 573	87.71 583	82.67 581	93.35 580	70.27 577	86.39 583	82.88 580	93.51 584	86.62 580	86.40 580	81.37 580	88.21 581	88.63 580	86.59 583	84.23 583	72.14 580	68.69 579	78.88 583	81.36 583

TCMNet-wrong-test	67.37 579	85.99 582	81.87 574	95.65 584	94.75 584	89.54 579	85.95 580	52.26 570	35.23 545	51.69 567	62.14 575	60.40 567	40.29 560	77.33 579	64.52 577	48.91 574	9.04 568	69.84 579	68.02 578	91.10 585	82.88 585

xxxxx1	85.58 582	90.37 583	96.61 583	76.69 578	80.77 578	97.50 584	96.92 584	85.57 580	88.66 581	88.63 581	91.64 582	94.27 582	93.09 581	90.03 582	91.91 581	70.77 579	70.62 580	73.61 581	81.26 582	72.90 578	79.86 580

tt_ll	85.58 582	90.37 583	96.61 583	76.69 578	80.77 578	97.50 584	96.92 584	85.57 580	88.66 581	88.63 581	91.64 582	94.27 582	93.09 581	90.03 582	91.91 581	70.77 579	70.62 580	73.61 581	81.26 582	72.90 578	79.86 580

ff	85.58 582	90.37 583	96.61 583	76.69 578	80.77 578	97.50 584	96.92 584	85.57 580	88.66 581	88.63 581	91.64 582	94.27 582	93.09 581	90.03 582	91.91 581	70.77 579	70.62 580	73.61 581	81.26 582	72.90 578	79.86 580

ccccc		96.47 586		100.00 594	100.00 591	97.29 583		99.52 589		99.28 589		99.32 588		99.92 588		100.00 593	100.00 591	99.95 588	99.77 589	100.00 592

MEDIAN_ROB	98.44 587	99.70 587	99.34 587	97.13 585	97.06 585	96.94 582	95.91 583	97.71 586	97.33 585	98.78 588	98.91 586	99.19 587	98.13 585	96.94 585	96.99 586	99.97 589	99.18 586	100.00 589	99.99 590	99.70 588	99.83 588

Anonymous_1	99.01 589	99.91 588	99.85 589	97.31 586	99.09 588	100.00 591	100.00 590	99.59 590	99.96 588	99.29 590	99.86 588	99.55 589	99.99 590	99.30 587	99.76 588	95.67 586	99.58 587	97.24 586	98.56 587	97.36 586	98.34 587

HaxPig	98.85 588	99.94 589	95.36 581	99.99 591	99.98 589	94.12 581	94.52 581	99.12 587	99.96 588	99.96 591	99.99 589	99.98 592	99.89 588	98.16 586	96.14 585	99.98 590	99.99 590	100.00 589	99.99 590	99.99 591	99.95 591

AVERAGE_ROB	99.63 591	99.96 590	98.88 586	100.00 594	100.00 591	98.16 587	95.64 582	100.00 593	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 594	100.00 591	100.00 593	99.99 590	100.00 593	100.00 591	100.00 589	100.00 592	100.00 592	100.00 595

test_example2	99.38 590	99.98 591	99.99 591	100.00 594	99.98 589	99.73 588	99.99 589	96.99 585	100.00 590	100.00 592	100.00 590	96.49 585	96.74 584	99.97 589	99.96 589	100.00 593	99.97 589	98.68 587	99.11 588	100.00 592	100.00 595

FlowAnything	100.00 596	100.00 592	100.00 594	100.00 594	100.00 591	100.00 591	100.00 590	100.00 593	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 594	100.00 591	100.00 593	100.00 593	100.00 593	100.00 591	100.00 589	100.00 592	100.00 592	100.00 595

Selective-RAFT-Error	100.00 596	100.00 592	100.00 594	100.00 594	100.00 591	100.00 591	100.00 590	100.00 593	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 594	100.00 591	100.00 593	100.00 593	100.00 593	100.00 591	100.00 589	100.00 592	100.00 592	100.00 595

PML	97.69 586	100.00 592	96.50 582	97.85 588	97.35 587	99.77 589	99.36 587	96.92 584	96.34 584	100.00 592	96.52 585	97.41 586	99.61 587	100.00 593	95.46 584	99.99 591	97.44 585	100.00 589	96.08 586	99.13 587	88.02 586

CasAABBNet	100.00 596	100.00 592	100.00 594	100.00 594	100.00 591	100.00 591	100.00 590	100.00 593	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 594	100.00 591	100.00 593	100.00 593	100.00 593	100.00 591	100.00 589	100.00 592	100.00 592	100.00 595

LSM0	100.00 596	100.00 592	100.00 594	100.00 594	100.00 591	100.00 591	100.00 590	100.00 593	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 594	100.00 591	100.00 593	100.00 593	100.00 593	100.00 591	100.00 589	100.00 592	100.00 592	99.99 592

DPSMNet_ROB	99.90 592	100.00 592	99.99 591	99.99 591	100.00 591	100.00 591	100.00 590	99.98 591	100.00 590	98.37 586	100.00 590	99.81 590	100.00 591	99.97 589	99.99 590	100.00 593	100.00 591	100.00 589	100.00 592	100.00 592	99.99 592

DGTPSM_ROB	99.90 592	100.00 592	99.99 591	99.99 591	100.00 591	100.00 591	100.00 590	99.98 591	100.00 590	98.37 586	100.00 590	99.81 590	100.00 591	99.97 589	99.99 590	99.99 591	100.00 591	100.00 589	100.00 592	100.00 592	99.99 592

DPSM_ROB	99.94 594	100.00 592	100.00 594	99.74 589	100.00 591	100.00 591	100.00 590	100.00 593	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 594	100.00 591	100.00 593	100.00 593	99.08 587	100.00 591	100.00 589	100.00 592	99.98 589	99.94 589

DPSM	99.94 594	100.00 592	100.00 594	99.74 589	100.00 591	100.00 591	100.00 590	100.00 593	100.00 590	100.00 592	100.00 590	100.00 594	100.00 591	100.00 593	100.00 593	99.08 587	100.00 591	100.00 589	100.00 592	99.98 589	99.94 589

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