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

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 9	0.18 111	0.67 1	0.00 1	0.00 1	0.06 16	0.00 1	0.11 47	0.26 79	0.74 357	0.00 1	0.03 62	0.01 84	0.03 30	0.02 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.03 67

CES	0.10 3	0.08 49	0.73 2	0.00 1	0.00 1	0.20 37	0.01 180	0.08 35	0.75 168	0.01 88	0.00 1	0.08 133	0.03 173	0.03 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1

CREStereo	0.12 12	0.07 25	0.76 3	0.00 1	0.00 1	1.06 249	0.00 1	0.25 105	0.14 20	0.00 1	0.00 1	0.02 32	0.00 1	0.02 9	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 43
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
panet	0.12 12	0.07 25	0.78 4	0.00 1	0.00 1	1.06 249	0.00 1	0.22 93	0.15 26	0.00 1	0.00 1	0.02 32	0.00 1	0.02 9	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 43

AnonymousM	0.18 29	0.07 25	0.80 5	0.04 250	0.00 1	1.03 236	0.00 1	0.20 89	0.65 145	0.06 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 143	0.02 53	0.00 1	0.19 302	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.18 214

CASnet	0.10 3	0.10 67	0.81 6	0.00 1	0.00 1	0.82 176	0.00 1	0.14 67	0.13 19	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Selective-RAFT	0.21 46	0.13 85	0.82 7	0.00 1	0.00 1	1.08 279	0.00 1	0.06 22	0.77 206	0.00 1	0.00 1	0.08 133	0.00 1	0.01 2	0.03 66	0.00 1	0.90 372	0.00 1	0.18 375	0.04 157	0.16 203

GLC_STEREO	0.06 1	0.07 25	0.85 8	0.00 1	0.00 1	0.07 20	0.00 1	0.01 1	0.04 3	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.03 67

CAS	0.13 14	0.07 25	0.86 9	0.00 1	0.00 1	1.01 226	0.00 1	0.26 107	0.16 35	0.00 1	0.00 1	0.03 62	0.01 84	0.02 9	0.04 92	0.09 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CroCo-Stereo	0.18 29	0.32 164	0.94 10	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	1.17 227	0.76 189	0.00 1	0.01 165	0.31 227	0.03 173	0.03 30	0.03 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
PSMNet-ADL	0.39 149	0.08 49	0.96 11	0.00 1	0.00 1	1.02 232	0.00 1	0.72 171	0.16 35	0.00 1	0.10 283	0.48 266	0.01 84	3.60 280	0.37 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.23 237

LoS	0.16 23	0.10 67	0.97 12	0.02 227	0.00 1	1.04 241	0.01 180	0.07 30	0.75 168	0.01 88	0.01 165	0.16 176	0.04 199	0.07 78	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

BUS	0.38 141	0.07 25	0.98 13	0.00 1	0.00 1	1.88 376	0.00 1	2.67 353	0.82 255	0.30 318	0.09 279	0.64 291	0.00 1	0.06 72	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BSDual-CNN	0.35 116	0.07 25	0.98 13	0.00 1	0.00 1	1.09 295	0.00 1	2.67 353	0.82 255	0.30 318	0.09 279	0.35 237	0.03 173	0.06 72	0.51 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.29 85	0.07 25	0.98 13	0.00 1	0.00 1	1.07 268	0.00 1	1.92 320	0.82 255	0.00 1	0.00 1	0.35 237	0.03 173	0.06 72	0.51 266	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 43

iRaftStereo_RVC	0.24 61	0.45 204	0.99 16	0.00 1	0.00 1	0.52 96	0.00 1	0.08 35	0.15 26	0.01 88	0.01 165	0.16 176	0.03 173	0.04 44	0.02 53	0.00 1	1.06 385	0.00 1	0.00 1	0.29 369	1.01 352

PMTNet	0.13 14	0.08 49	0.99 16	0.00 1	0.00 1	1.05 246	0.04 273	0.21 91	0.14 20	0.00 1	0.00 1	0.04 82	0.00 1	0.04 44	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.01 43

RCA-Stereo	0.28 80	0.14 93	1.00 18	0.00 1	0.13 293	1.06 249	0.00 1	1.76 295	0.16 35	0.07 241	0.00 1	0.02 32	0.06 236	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.83 364	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.23 237

LoS_RVC	0.08 2	0.06 9	1.05 19	0.00 1	0.01 187	0.16 33	0.00 1	0.17 80	0.09 14	0.00 1	0.00 1	0.04 82	0.01 84	0.05 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1

GMStereo_Zeroshot	0.10 3	0.09 60	1.06 20	0.14 309	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.05 12	0.17 43	0.00 1	0.03 254	0.19 193	0.02 131	0.01 2	0.05 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.08 129

MGS-Stereo	0.13 14	0.17 108	1.07 21	0.00 1	0.00 1	0.43 76	0.00 1	0.28 111	0.15 26	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.01 84	0.06 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 378	0.00 1

CSP-Net	0.42 164	0.25 139	1.07 21	0.00 1	0.00 1	0.53 97	0.00 1	0.78 181	0.27 83	0.01 88	0.00 1	0.16 176	0.02 131	5.19 329	0.08 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.02 59

EAI-Stereo	0.98 324	0.06 9	1.09 23	0.17 324	0.67 377	1.19 348	4.84 409	2.67 353	0.91 320	0.95 364	4.52 382	0.30 224	0.53 323	0.57 172	0.46 263	0.00 1	0.07 288	0.00 1	0.29 406	0.01 26	0.34 278

CASS	0.10 3	0.08 49	1.10 24	0.00 1	0.00 1	0.13 31	0.01 180	0.15 69	0.18 53	0.21 297	0.00 1	0.02 32	0.02 131	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.03 67
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MoCha-V2	0.32 104	0.12 79	1.14 25	0.12 300	0.57 367	0.08 21	0.00 1	0.15 69	0.19 62	0.08 250	0.00 1	0.07 126	0.00 1	0.53 168	0.23 205	0.00 1	1.14 401	0.00 1	0.22 389	0.11 275	1.61 382

AEACV	0.45 183	0.04 2	1.15 26	0.69 388	0.94 393	0.91 200	0.00 1	0.70 164	0.27 83	0.39 339	0.05 262	0.01 7	0.10 260	0.45 162	0.04 92	0.00 1	0.90 372	0.00 1	0.32 408	0.08 234	2.01 407

ProNet	0.25 70	0.25 139	1.15 26	0.08 281	0.41 345	0.84 182	0.00 1	0.06 22	0.39 101	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.13 97	0.01 32	0.00 1	0.23 306	0.00 1	0.00 1	0.09 258	1.34 366

222	2.28 376	0.25 139	1.15 26	0.00 1	0.37 339	0.60 117	0.00 1	3.25 381	1.13 352	0.09 258	0.00 1	0.05 100	0.02 131	3.52 276	32.29 420	0.00 1	1.03 381	0.00 1	0.15 362	0.03 123	1.59 381

Any-RAFT	0.24 61	0.07 25	1.16 29	0.00 1	0.01 187	1.13 328	0.00 1	1.21 229	0.36 95	0.02 148	0.00 1	0.49 273	0.00 1	0.19 114	0.03 66	0.00 1	0.08 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 67

anonymity	0.27 77	0.08 49	1.16 29	0.10 288	0.30 335	0.04 8	0.00 1	0.55 147	0.08 9	0.42 341	0.13 287	0.49 273	0.57 324	0.27 133	0.30 224	0.00 1	0.33 318	0.00 1	0.23 391	0.01 26	0.43 296

DeepStereo_RVC	0.24 61	0.07 25	1.16 29	0.06 273	0.02 227	1.08 279	0.31 350	0.04 6	0.75 168	0.02 148	0.00 1	0.00 1	1.22 356	0.03 30	0.03 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.05 100

DCRE	0.76 300	0.40 191	1.17 32	0.21 339	0.90 390	0.66 141	0.00 1	0.79 184	0.39 101	0.36 333	7.60 392	0.03 62	0.00 1	0.09 88	0.32 230	0.00 1	0.58 339	0.00 1	0.17 373	0.02 78	1.53 380

mmm	0.47 193	0.20 120	1.18 33	0.02 227	0.79 382	0.06 16	0.00 1	1.11 221	1.16 366	0.06 233	0.30 314	0.14 162	0.03 173	0.68 183	0.67 284	0.00 1	1.12 391	0.00 1	0.22 389	0.03 123	1.63 384

StereoDRNet-Refined	0.30 94	0.19 115	1.19 34	0.00 1	0.00 1	0.81 174	0.00 1	0.92 193	0.84 274	0.00 1	0.00 1	0.50 277	0.02 131	1.27 205	0.10 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 275	0.05 100
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
EGLCR-Stereo	0.43 173	0.07 25	1.21 35	0.58 376	0.65 374	1.64 371	0.31 350	1.15 223	0.19 62	0.43 342	0.02 246	0.00 1	0.02 131	0.38 153	0.14 164	0.00 1	0.66 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.11 358

ICVP	0.16 23	0.05 5	1.22 36	0.00 1	0.01 187	1.01 226	0.09 303	0.28 111	0.17 43	0.00 1	0.02 246	0.07 126	0.01 84	0.21 116	0.05 104	0.00 1	0.01 249	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.09 142
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
knoymous	0.10 3	0.06 9	1.25 37	0.00 1	0.00 1	0.11 26	0.00 1	0.27 110	0.06 7	0.00 1	0.00 1	0.23 203	0.00 1	0.04 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 67

CroCo-Stereo Lap2	0.14 18	0.44 198	1.26 38	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.08 35	0.75 168	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 173	0.03 30	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.01 43

NOSS_ROB	0.73 295	0.44 198	1.26 38	0.55 372	0.00 1	0.68 149	0.00 1	2.93 367	0.77 206	0.13 277	0.00 1	0.92 323	0.00 1	6.16 372	0.11 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.66 333

HCRNet	0.37 133	0.27 147	1.27 40	0.00 1	0.00 1	1.09 295	0.00 1	0.56 148	0.80 241	0.01 88	0.01 165	0.06 116	0.03 173	3.22 263	0.07 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.03 67

DLCB_ROB	0.36 126	0.46 207	1.27 40	0.00 1	0.00 1	0.45 83	0.00 1	0.66 160	0.81 249	0.03 187	0.04 260	0.66 297	0.04 199	2.35 223	0.37 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.10 156

ff7	0.36 126	0.21 124	1.28 42	0.16 316	0.22 317	1.07 268	0.00 1	0.12 54	0.56 128	0.32 324	0.00 1	0.01 7	0.04 199	0.25 122	0.03 66	0.00 1	0.92 375	0.00 1	0.10 339	0.08 234	1.75 391

IGEVStereo-DCA	0.47 193	0.71 264	1.28 42	0.16 316	0.15 298	0.32 53	0.00 1	0.12 54	0.56 128	0.24 308	0.01 165	0.05 100	0.07 248	1.19 199	2.07 340	0.00 1	0.47 330	0.00 1	0.10 339	0.15 308	1.75 391

ffff	0.36 126	0.21 124	1.28 42	0.16 316	0.22 317	1.07 268	0.00 1	0.12 54	0.56 128	0.32 324	0.00 1	0.01 7	0.04 199	0.25 122	0.03 66	0.00 1	0.92 375	0.00 1	0.10 339	0.08 234	1.75 391

11t	0.36 126	0.21 124	1.28 42	0.16 316	0.22 317	1.07 268	0.00 1	0.12 54	0.56 128	0.32 324	0.00 1	0.01 7	0.04 199	0.25 122	0.03 66	0.00 1	0.92 375	0.00 1	0.10 339	0.08 234	1.75 391

ccc-4	0.36 126	0.21 124	1.28 42	0.16 316	0.22 317	1.07 268	0.00 1	0.12 54	0.56 128	0.32 324	0.00 1	0.01 7	0.04 199	0.25 122	0.03 66	0.00 1	0.92 375	0.00 1	0.10 339	0.08 234	1.75 391

MC-Stereo	0.38 141	0.12 79	1.30 47	0.65 383	0.70 378	1.06 249	0.00 1	0.03 3	0.14 20	0.23 304	0.00 1	0.04 82	0.02 131	0.38 153	0.12 147	0.00 1	1.08 388	0.00 1	0.02 302	0.08 234	1.72 387

StereoIM	0.11 9	0.41 193	1.31 48	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.01 180	0.08 35	0.23 72	0.01 88	0.01 165	0.04 82	0.02 131	0.03 30	0.04 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 43

Selective-IGEV	0.28 80	0.11 75	1.31 48	0.64 381	0.60 373	0.27 43	0.00 1	0.05 12	0.56 128	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.03 173	0.25 122	0.25 213	0.00 1	0.79 353	0.00 1	0.07 328	0.06 198	0.62 328

LargeStereo	0.38 141	0.31 160	1.34 50	0.69 388	0.86 389	0.06 16	0.00 1	0.08 35	0.15 26	0.14 279	0.04 260	0.02 32	0.06 236	0.54 170	0.05 104	0.00 1	1.15 402	0.00 1	0.03 314	0.11 275	1.94 406

DRaft	0.58 252	0.13 85	1.34 50	0.00 1	0.00 1	0.94 210	0.18 323	0.08 35	0.16 35	0.03 187	0.25 300	0.06 116	2.49 377	4.51 315	1.32 322	0.00 1	0.03 263	0.00 1	0.02 302	0.03 123	0.08 129

AdaStereo	0.25 70	0.09 60	1.34 50	0.00 1	0.00 1	0.26 42	0.00 1	1.95 321	0.75 168	0.00 1	0.00 1	0.30 224	0.01 84	0.14 101	0.13 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.05 100
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.
11t1	0.39 149	0.17 108	1.36 53	0.00 1	0.47 351	0.11 26	0.00 1	0.59 151	1.12 350	0.05 220	0.29 312	0.03 62	0.00 1	0.26 129	0.66 280	0.00 1	1.05 382	0.00 1	0.14 357	0.03 123	1.45 376

OMP-Stereo	0.71 289	0.47 210	1.36 53	0.18 326	0.06 270	1.18 344	0.00 1	1.76 295	0.78 219	0.11 270	0.59 346	0.49 273	0.00 1	6.94 394	0.25 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.07 114

GrayStereo	0.52 212	0.03 1	1.36 53	0.10 288	0.00 1	1.13 328	2.57 403	0.32 119	1.03 333	0.00 1	0.00 1	0.08 133	3.66 388	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.17 207

test-1	0.36 126	0.18 111	1.36 53	0.00 1	0.83 385	0.60 117	0.00 1	1.07 216	0.18 53	0.07 241	0.49 340	0.34 231	0.00 1	0.10 91	0.51 266	0.00 1	0.64 345	0.00 1	0.06 326	0.01 26	0.84 343

SMFormer	0.52 212	0.16 102	1.37 57	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 300	1.11 345	0.00 1	0.27 303	0.15 168	0.00 1	3.31 268	0.65 277	0.00 1	0.82 359	0.00 1	0.10 339	0.02 78	0.66 333

tta	0.52 212	0.16 102	1.37 57	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 300	1.11 345	0.00 1	0.27 303	0.15 168	0.00 1	3.31 268	0.65 277	0.00 1	0.82 359	0.00 1	0.10 339	0.05 172	0.51 314

qqq1	0.52 212	0.16 102	1.37 57	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 300	1.11 345	0.00 1	0.27 303	0.15 168	0.00 1	3.31 268	0.66 280	0.00 1	0.82 359	0.00 1	0.09 336	0.05 172	0.51 314

fff1	0.52 212	0.16 102	1.37 57	0.00 1	0.00 1	0.05 11	0.00 1	1.78 300	1.11 345	0.00 1	0.27 303	0.15 168	0.00 1	3.31 268	0.66 280	0.00 1	0.82 359	0.00 1	0.09 336	0.05 172	0.51 314

qqq	0.49 200	0.28 149	1.37 57	0.00 1	0.49 355	0.14 32	0.00 1	1.23 232	1.14 358	0.07 241	0.31 320	0.01 7	0.00 1	1.38 209	0.69 286	0.00 1	1.06 385	0.00 1	0.19 380	0.03 123	1.44 372

KYRaft	0.26 74	0.05 5	1.37 57	0.04 250	0.00 1	1.16 337	0.12 315	0.11 47	0.78 219	0.01 88	0.29 312	0.03 62	0.75 337	0.37 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.03 67

PCWNet_CMD	0.20 41	0.13 85	1.38 63	0.00 1	0.01 187	0.73 160	0.00 1	0.39 130	0.19 62	0.00 1	0.01 165	0.47 262	0.50 321	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.17 207

x	0.42 164	0.26 143	1.38 63	0.00 1	0.44 347	0.12 28	0.00 1	0.90 190	1.14 358	0.07 241	0.30 314	0.03 62	0.00 1	0.26 129	0.72 290	0.00 1	1.06 385	0.00 1	0.17 373	0.03 123	1.49 378

LCNet	0.26 74	0.14 93	1.38 63	0.10 288	0.00 1	0.97 216	0.00 1	0.12 54	0.78 219	0.01 88	0.00 1	0.02 32	1.07 351	0.43 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 308	0.03 67

PSM-AAD	0.53 225	0.04 2	1.38 63	0.06 273	0.00 1	1.20 349	2.11 398	0.17 80	0.78 219	0.01 88	0.44 335	0.14 162	3.94 391	0.23 121	0.06 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.02 59

CFNet-RSSM	0.21 46	0.08 49	1.39 67	0.00 1	0.12 291	0.63 127	0.00 1	1.32 243	0.15 26	0.01 88	0.00 1	0.09 141	0.00 1	0.11 94	0.04 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 391	0.01 26	0.08 129

MSMDNet	0.20 41	0.13 85	1.39 67	0.00 1	0.01 187	0.73 160	0.00 1	0.39 130	0.18 53	0.00 1	0.01 165	0.48 266	0.48 319	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.17 207

Patchmatch Stereo++	0.18 29	0.07 25	1.40 69	0.05 256	0.01 187	1.08 279	0.07 291	0.05 12	0.75 168	0.02 148	0.00 1	0.05 100	0.00 1	0.03 30	0.03 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1
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
NRIStereo	0.22 50	0.06 9	1.40 69	0.05 256	0.01 187	1.16 337	0.32 355	0.04 6	0.81 249	0.04 207	0.01 165	0.11 150	0.01 84	0.14 101	0.02 53	0.00 1	0.02 256	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.10 156

PSM-adaLoss	0.18 29	0.07 25	1.40 69	0.05 256	0.02 227	1.08 279	0.08 298	0.05 12	0.75 168	0.02 148	0.00 1	0.07 126	0.00 1	0.04 44	0.03 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.18 29	0.07 25	1.40 69	0.05 256	0.02 227	1.08 279	0.06 286	0.05 12	0.75 168	0.02 148	0.00 1	0.07 126	0.00 1	0.04 44	0.03 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

ROB_FTStereo	0.18 29	0.07 25	1.40 69	0.05 256	0.02 227	1.08 279	0.06 286	0.05 12	0.75 168	0.02 148	0.00 1	0.03 62	0.00 1	0.04 44	0.03 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

iGMRVC	0.18 29	0.07 25	1.40 69	0.05 256	0.03 244	1.08 279	0.07 291	0.06 22	0.75 168	0.02 148	0.00 1	0.05 100	0.00 1	0.04 44	0.03 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

iRAFT	0.18 29	0.07 25	1.40 69	0.05 256	0.01 187	1.08 279	0.07 291	0.05 12	0.75 168	0.02 148	0.00 1	0.05 100	0.00 1	0.03 30	0.03 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

Prome-Stereo	0.28 80	0.06 9	1.40 69	0.10 288	0.00 1	1.16 337	0.02 240	0.39 130	0.88 315	0.02 148	0.52 342	0.05 100	0.69 331	0.28 139	0.07 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.03 67

CFNet_pseudo	0.24 61	0.13 85	1.40 69	0.00 1	0.01 187	0.96 214	0.00 1	1.08 217	0.16 35	0.00 1	0.01 165	0.48 266	0.35 308	0.03 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 167

ccs_rob	0.24 61	0.13 85	1.40 69	0.00 1	0.01 187	0.97 216	0.00 1	1.08 217	0.16 35	0.00 1	0.01 165	0.48 266	0.35 308	0.03 30	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 167

HUI-Stereo	0.19 39	0.07 25	1.41 79	0.05 256	0.02 227	1.08 279	0.08 298	0.06 22	0.76 189	0.02 148	0.00 1	0.07 126	0.00 1	0.04 44	0.03 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

RAFT-IKP	0.18 29	0.07 25	1.41 79	0.05 256	0.01 187	1.08 279	0.08 298	0.05 12	0.75 168	0.02 148	0.00 1	0.05 100	0.00 1	0.04 44	0.03 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

UDGNet	0.19 39	0.81 286	1.42 81	0.00 1	0.00 1	1.06 249	0.00 1	0.05 12	0.38 97	0.00 1	0.00 1	0.02 32	0.00 1	0.10 91	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1

IIG-Stereo	0.71 289	0.48 215	1.42 81	0.05 256	0.03 244	1.18 344	0.00 1	1.75 292	0.79 233	0.01 88	0.56 344	0.53 282	0.01 84	6.87 391	0.37 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.07 114

cross-raft	0.21 46	0.09 60	1.42 81	0.48 371	0.50 356	0.41 69	0.07 291	0.50 140	0.03 2	0.02 148	0.00 1	0.38 250	0.00 1	0.08 84	0.03 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 346	0.01 26	0.09 142

Gwc-CoAtRS	0.15 21	0.09 60	1.42 81	0.00 1	0.11 289	0.43 76	0.00 1	0.32 119	0.08 9	0.02 148	0.00 1	0.18 185	0.00 1	0.05 66	0.06 117	0.00 1	0.06 286	0.00 1	0.18 375	0.01 26	0.08 129

GANet-ADL	0.20 41	0.12 79	1.43 85	0.00 1	0.01 187	0.84 182	0.00 1	0.40 133	0.17 43	0.00 1	0.36 330	0.35 237	0.00 1	0.09 88	0.14 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.12 178

CRE-IMP	0.22 50	0.06 9	1.43 85	0.05 256	0.02 227	1.12 319	0.33 356	0.04 6	1.08 342	0.02 148	0.00 1	0.12 154	0.00 1	0.03 30	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.09 142

riskmin	0.49 200	0.04 2	1.45 87	0.70 390	0.80 384	0.54 99	0.20 326	1.05 212	0.20 65	0.24 308	0.27 303	1.13 341	0.00 1	0.43 158	0.41 258	0.00 1	0.80 356	0.00 1	0.26 401	0.00 1	1.23 360

s12784h	0.27 77	0.08 49	1.46 88	0.00 1	0.00 1	1.06 249	0.02 240	1.66 278	0.75 168	0.01 88	0.36 330	0.02 32	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.02 59

NINENet	0.52 212	0.14 93	1.48 89	0.06 273	0.00 1	1.88 376	0.00 1	3.28 383	0.76 189	0.00 1	0.00 1	0.64 291	0.00 1	2.11 217	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1

RAFT	0.32 104	0.87 300	1.48 89	0.29 352	0.41 345	0.12 28	0.07 291	0.12 54	0.51 119	0.00 1	0.01 165	0.47 262	0.04 199	0.04 44	0.02 53	0.00 1	0.70 350	0.00 1	0.01 291	0.42 383	0.75 335

MyStereo07	0.30 94	0.34 178	1.49 91	0.00 1	0.25 328	0.98 218	0.01 180	0.06 22	0.57 136	0.35 331	0.00 1	0.01 7	0.06 236	0.49 167	0.09 134	0.00 1	0.79 353	0.00 1	0.08 331	0.02 78	0.32 271

test-3	0.30 94	0.10 67	1.49 91	0.20 336	0.38 341	0.44 80	0.01 180	1.59 273	0.08 9	0.04 207	0.00 1	0.02 32	0.00 1	0.08 84	0.24 209	0.00 1	0.47 330	0.00 1	0.20 384	0.13 288	0.43 296

xxxx	1.42 355	0.28 149	1.49 91	0.00 1	0.59 369	0.56 109	0.00 1	3.13 375	1.14 358	0.06 233	0.01 165	0.02 32	0.02 131	2.26 221	16.08 413	0.00 1	1.09 390	0.00 1	0.15 362	0.03 123	1.42 371

CoDeX	0.39 149	0.31 160	1.50 94	0.00 1	0.01 187	0.31 50	0.00 1	1.81 307	0.76 189	0.00 1	0.00 1	0.25 209	0.06 236	2.77 246	0.02 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.04 85

test_4	0.20 41	0.33 169	1.50 94	0.08 281	0.13 293	1.04 241	0.00 1	0.05 12	0.09 14	0.10 263	0.00 1	0.02 32	0.01 84	0.27 133	0.14 164	0.00 1	0.08 290	0.00 1	0.02 302	0.13 288	0.07 114

test_1	0.30 94	0.10 67	1.50 94	0.21 339	0.38 341	0.44 80	0.01 180	1.58 272	0.08 9	0.04 207	0.00 1	0.02 32	0.00 1	0.07 78	0.24 209	0.00 1	0.47 330	0.00 1	0.20 384	0.13 288	0.43 296

Pruner-Stereo	0.22 50	0.09 60	1.50 94	0.23 343	0.00 1	1.10 308	0.20 326	0.17 80	0.78 219	0.03 187	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.04 44	0.21 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 43

test_xeample	1.52 357	0.30 156	1.50 94	0.00 1	0.58 368	0.60 117	0.00 1	3.16 376	1.14 358	0.07 241	0.08 277	0.03 62	0.02 131	3.67 285	16.54 415	0.00 1	1.08 388	0.00 1	0.15 362	0.04 157	1.50 379

TANstereo	0.17 25	0.32 164	1.51 99	0.00 1	0.00 1	1.03 236	0.00 1	0.07 30	0.14 20	0.01 88	0.15 290	0.04 82	0.00 1	0.05 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59

FENet	0.27 77	0.19 115	1.51 99	0.00 1	0.00 1	1.01 226	0.00 1	1.02 203	0.77 206	0.00 1	0.00 1	0.24 206	0.04 199	0.27 133	0.22 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.07 114

anonymousdsp	0.41 161	0.21 124	1.52 101	0.43 367	0.54 360	1.07 268	0.00 1	0.11 47	0.56 128	0.34 328	0.00 1	0.01 7	0.05 225	0.47 164	0.03 66	0.00 1	0.81 357	0.00 1	0.11 346	0.08 234	1.81 398

test_3	0.31 102	0.10 67	1.52 101	0.20 336	0.40 344	0.54 99	0.01 180	1.68 280	0.08 9	0.16 287	0.00 1	0.02 32	0.00 1	0.07 78	0.24 209	0.00 1	0.50 334	0.00 1	0.20 384	0.13 288	0.38 288

XX-TBD	0.18 29	0.44 198	1.52 101	0.00 1	0.00 1	0.92 205	0.00 1	0.17 80	0.14 20	0.00 1	0.21 297	0.03 62	0.00 1	0.02 9	0.03 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 59

CFNet_ucs	0.29 85	0.17 108	1.53 104	0.00 1	0.01 187	0.83 178	0.00 1	2.07 329	0.24 77	0.00 1	0.00 1	0.48 266	0.29 302	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 193

IGEV-Stereo	0.41 161	0.21 124	1.53 104	0.43 367	0.55 361	1.07 268	0.00 1	0.11 47	0.56 128	0.34 328	0.00 1	0.01 7	0.05 225	0.47 164	0.03 66	0.00 1	0.81 357	0.00 1	0.11 346	0.08 234	1.81 398
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
SFCPSM	0.24 61	0.11 75	1.53 104	0.00 1	0.05 265	0.35 61	0.01 180	1.54 264	0.77 206	0.01 88	0.00 1	0.12 154	0.02 131	0.06 72	0.05 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 302	0.03 123	0.06 110

HSM	0.68 284	0.52 230	1.54 107	0.00 1	0.00 1	0.54 99	0.01 180	1.08 217	0.77 206	0.00 1	0.01 165	2.23 378	0.63 330	6.04 364	0.14 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.08 129

raft_robust	0.73 295	0.81 286	1.55 108	0.00 1	0.22 317	0.68 149	0.00 1	2.56 348	0.75 168	0.01 88	0.01 165	1.12 340	1.15 353	4.56 317	0.14 164	0.00 1	0.71 351	0.00 1	0.15 362	0.08 234	0.11 167

SST-Stereo	0.56 245	0.05 5	1.55 108	0.06 273	0.19 305	1.10 308	0.47 370	0.32 119	0.80 241	0.04 207	0.00 1	0.05 100	0.57 324	5.98 360	0.02 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

RAFT_R40	0.54 230	0.06 9	1.55 108	0.06 273	0.15 298	1.10 308	0.31 350	0.31 117	0.78 219	0.02 148	0.03 254	0.07 126	0.29 302	5.98 360	0.10 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.15 21	0.10 67	1.55 108	0.00 1	0.00 1	1.01 226	0.00 1	0.15 69	0.15 26	0.00 1	0.01 165	0.04 82	0.00 1	0.02 9	0.02 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 85
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
GMOStereo	0.29 85	0.49 217	1.56 112	0.00 1	0.56 363	0.87 188	0.02 240	0.18 84	0.17 43	0.01 88	0.01 165	0.25 209	0.01 84	0.04 44	0.01 32	0.00 1	1.23 405	0.00 1	0.00 1	0.18 328	0.18 214

error version	0.29 85	0.49 217	1.56 112	0.00 1	0.56 363	0.87 188	0.02 240	0.18 84	0.17 43	0.01 88	0.01 165	0.25 209	0.01 84	0.04 44	0.01 32	0.00 1	1.23 405	0.00 1	0.00 1	0.18 328	0.18 214

test-v	0.29 85	0.49 217	1.56 112	0.00 1	0.56 363	0.87 188	0.02 240	0.18 84	0.17 43	0.01 88	0.01 165	0.25 209	0.01 84	0.04 44	0.01 32	0.00 1	1.23 405	0.00 1	0.00 1	0.18 328	0.18 214

test-2	0.29 85	0.49 217	1.56 112	0.00 1	0.56 363	0.87 188	0.02 240	0.18 84	0.17 43	0.01 88	0.01 165	0.25 209	0.01 84	0.04 44	0.01 32	0.00 1	1.23 405	0.00 1	0.00 1	0.18 328	0.18 214

RALCasStereoNet	0.47 193	0.74 274	1.56 112	0.21 339	0.97 395	0.36 64	0.03 258	0.20 89	0.77 206	0.10 263	0.07 275	0.05 100	0.08 252	0.35 144	0.38 250	0.00 1	1.68 416	0.00 1	0.00 1	0.10 270	1.83 400

GES	0.23 58	0.19 115	1.56 112	0.00 1	0.00 1	1.07 268	0.02 240	0.73 174	0.15 26	0.00 1	0.02 246	0.11 150	0.08 252	0.44 161	0.16 176	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.09 142

UPFNet	0.23 58	0.24 138	1.56 112	0.00 1	0.00 1	0.50 89	0.00 1	1.28 238	0.68 149	0.00 1	0.00 1	0.10 147	0.01 84	0.13 97	0.11 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.03 67

MIF-Stereo	0.11 9	0.20 120	1.58 119	0.00 1	0.00 1	0.10 25	0.02 240	0.07 30	0.05 5	0.00 1	0.08 277	0.02 32	0.01 84	0.03 30	0.02 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.00 1

PS-NSSS	0.62 268	0.82 288	1.58 119	0.00 1	0.00 1	1.05 246	0.00 1	2.76 361	0.74 161	0.00 1	0.00 1	0.11 150	0.01 84	5.22 331	0.15 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.00 1

AAGNet	0.99 326	0.08 49	1.59 121	0.15 312	0.27 331	1.14 333	0.27 346	0.06 22	0.78 219	0.01 88	0.00 1	0.01 7	0.97 345	3.60 280	10.81 401	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

NF-Stereo	0.54 230	0.06 9	1.59 121	0.19 329	0.00 1	1.09 295	0.25 336	0.22 93	1.13 352	0.02 148	0.00 1	0.02 32	0.00 1	6.05 365	0.17 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1

OCTAStereo	0.54 230	0.06 9	1.59 121	0.19 329	0.00 1	1.09 295	0.25 336	0.22 93	1.13 352	0.02 148	0.00 1	0.02 32	0.00 1	6.03 363	0.18 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1

RE-Stereo	0.54 230	0.06 9	1.59 121	0.19 329	0.00 1	1.09 295	0.25 336	0.22 93	1.13 352	0.02 148	0.00 1	0.02 32	0.00 1	6.05 365	0.17 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1

TVStereo	0.54 230	0.06 9	1.59 121	0.19 329	0.00 1	1.09 295	0.25 336	0.22 93	1.13 352	0.02 148	0.00 1	0.02 32	0.00 1	6.05 365	0.17 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1

DSFCA	0.49 200	0.39 190	1.59 121	0.00 1	0.01 187	0.96 214	0.36 359	0.40 133	0.80 241	0.03 187	0.31 320	0.04 82	0.23 296	3.83 288	0.81 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.09 142

UCFNet_RVC	0.26 74	0.61 246	1.59 121	0.00 1	0.00 1	1.00 224	0.00 1	0.26 107	0.39 101	0.01 88	0.00 1	0.42 258	0.02 131	0.84 189	0.07 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.04 85

Anonymous	0.10 3	0.13 85	1.60 128	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 3	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.02 32	0.01 84	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.17 207

dad	0.24 61	0.98 319	1.61 129	0.00 1	0.00 1	1.03 236	0.00 1	0.03 3	0.38 97	0.01 88	0.00 1	0.02 32	0.01 84	0.65 182	0.11 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

PFNet+	0.28 80	0.10 67	1.61 129	0.08 281	0.01 187	1.12 319	0.41 364	0.12 54	0.80 241	0.08 250	0.01 165	0.02 32	0.00 1	1.19 199	0.04 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1

sCroCo_RVC	0.13 14	0.09 60	1.61 129	0.00 1	0.00 1	0.02 3	0.00 1	0.11 47	0.64 142	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1

AFF-stereo	0.36 126	0.98 319	1.62 132	0.00 1	0.09 281	0.92 205	0.00 1	0.62 157	0.84 274	0.08 250	0.00 1	0.05 100	0.05 225	0.16 104	0.06 117	0.00 1	0.63 343	0.00 1	0.00 1	0.24 350	0.84 343

DIP-Stereo	0.28 80	0.19 115	1.62 132	0.00 1	0.00 1	1.11 314	0.00 1	1.67 279	0.74 161	0.01 88	0.00 1	0.01 7	0.07 248	0.01 2	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.13 185
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CrosDoStereo	1.11 338	0.16 102	1.64 134	0.00 1	0.05 265	0.66 141	5.65 412	0.70 164	0.54 122	0.25 311	1.18 362	0.19 193	2.94 382	6.48 384	1.58 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.08 129

DeepStereo_LL	1.11 338	0.16 102	1.64 134	0.00 1	0.05 265	0.66 141	5.65 412	0.70 164	0.54 122	0.25 311	1.18 362	0.19 193	2.94 382	6.48 384	1.58 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.08 129

R-Stereo Train	0.22 50	0.06 9	1.64 134	0.00 1	0.00 1	0.76 165	0.00 1	1.57 269	0.17 43	0.02 148	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.03 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 67

RAFT-Stereo	0.22 50	0.06 9	1.64 134	0.00 1	0.00 1	0.76 165	0.00 1	1.57 269	0.17 43	0.02 148	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.03 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 67
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
raftrobust	0.30 94	0.78 285	1.65 138	0.00 1	1.25 403	0.66 141	0.03 258	0.10 45	0.32 91	0.02 148	0.00 1	0.03 62	0.03 173	0.22 119	0.13 157	0.00 1	0.44 327	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.22 229

PSMNet-RSSM	0.44 178	0.73 270	1.65 138	0.00 1	0.00 1	1.06 249	0.00 1	0.61 154	0.70 156	0.06 233	0.01 165	0.39 252	0.00 1	3.29 267	0.12 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.07 114

iResNet	0.34 110	0.50 223	1.65 138	0.00 1	0.00 1	0.70 154	0.00 1	1.60 274	0.78 219	0.01 88	0.00 1	0.04 82	0.03 173	0.15 103	1.11 310	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.20 227

TestStereo1	0.32 104	0.67 253	1.66 141	0.00 1	0.23 326	1.13 328	0.01 180	0.94 197	0.76 189	0.00 1	0.05 262	0.05 100	0.01 84	0.16 104	0.05 104	0.00 1	0.24 308	0.00 1	0.00 1	0.17 321	0.23 237

SA-5K	0.32 104	0.67 253	1.66 141	0.00 1	0.23 326	1.13 328	0.01 180	0.94 197	0.76 189	0.00 1	0.05 262	0.05 100	0.01 84	0.16 104	0.05 104	0.00 1	0.24 308	0.00 1	0.00 1	0.17 321	0.23 237

THIR-Stereo	0.94 320	0.33 169	1.66 141	0.00 1	0.01 187	0.55 103	3.72 407	0.13 66	0.18 53	0.10 263	1.46 367	0.74 308	2.82 380	5.60 340	1.39 326	0.00 1	0.00 1	0.02 370	0.00 1	0.02 78	0.03 67

raft+_RVC	0.35 116	0.89 306	1.67 144	0.00 1	1.28 404	0.67 147	0.04 273	0.08 35	0.15 26	0.01 88	0.00 1	0.02 32	0.04 199	0.16 104	0.18 182	0.00 1	1.39 411	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.44 301

RAFT-Test	0.37 133	0.11 75	1.68 145	0.57 375	0.93 392	0.43 76	0.10 307	1.03 206	0.49 116	0.16 287	0.00 1	0.87 319	0.00 1	0.27 133	0.12 147	0.00 1	0.33 318	0.00 1	0.24 399	0.01 26	0.05 100

rafts_anoy	0.37 133	0.77 284	1.68 145	0.43 367	0.99 396	0.53 97	0.04 273	0.16 76	0.14 20	0.08 250	0.01 165	0.06 116	0.06 236	0.58 176	0.21 196	0.00 1	1.44 413	0.00 1	0.01 291	0.05 172	0.14 193

dd	0.23 58	0.91 311	1.69 147	0.01 205	0.00 1	1.02 232	0.00 1	0.09 43	0.68 149	0.01 88	0.00 1	0.02 32	0.02 131	0.01 2	0.00 1	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.01 43

XPNet_ROB	0.46 190	0.67 253	1.69 147	0.01 205	0.00 1	0.94 210	0.01 180	1.32 243	0.65 145	0.03 187	0.00 1	0.17 182	0.02 131	2.82 248	0.66 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.18 214

MSKI-zero shot	0.34 110	0.12 79	1.70 149	0.55 372	0.44 347	1.10 308	0.03 258	0.91 191	0.22 68	0.22 301	0.05 262	0.06 116	0.00 1	0.16 104	0.04 92	0.00 1	0.87 370	0.00 1	0.18 375	0.02 78	0.22 229

LL-Strereo2	0.34 110	0.87 300	1.70 149	0.64 381	0.84 387	0.54 99	0.04 273	0.15 69	0.18 53	0.02 148	0.00 1	0.03 62	0.02 131	0.26 129	0.26 217	0.00 1	0.13 297	0.00 1	0.01 291	0.04 157	0.98 350

HH	0.52 212	0.23 133	1.71 151	0.77 393	0.35 337	1.07 268	0.00 1	0.30 114	0.68 149	0.29 316	0.45 336	1.45 361	0.04 199	0.37 149	0.37 242	0.00 1	0.84 367	0.00 1	0.00 1	0.02 78	1.39 367

HanStereo	0.52 212	0.23 133	1.71 151	0.77 393	0.35 337	1.07 268	0.00 1	0.30 114	0.68 149	0.29 316	0.45 336	1.45 361	0.04 199	0.37 149	0.37 242	0.00 1	0.84 367	0.00 1	0.00 1	0.02 78	1.39 367

STrans-v2	0.88 316	0.32 164	1.71 151	0.00 1	0.01 187	0.85 186	0.04 273	2.45 343	0.89 318	0.48 346	0.85 355	1.10 338	2.06 371	6.49 386	0.25 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.09 142

ADLNet	0.48 196	0.43 196	1.71 151	0.00 1	0.00 1	0.66 141	0.01 180	1.16 225	0.84 274	0.21 297	0.01 165	1.00 329	0.02 131	2.88 252	0.34 233	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 288	0.24 247

GMStereo	0.14 18	0.90 310	1.71 151	0.00 1	0.00 1	0.03 5	0.00 1	0.04 6	0.04 3	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.02 131	0.02 9	0.03 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MIM_Stereo	0.29 85	0.65 250	1.73 156	0.00 1	1.03 398	0.30 47	0.00 1	0.16 76	0.18 53	0.12 274	0.00 1	0.05 100	0.01 84	0.12 95	0.01 32	0.00 1	0.03 263	0.00 1	0.00 1	0.13 288	1.24 361

GwcNet-ADL	0.33 108	0.20 120	1.73 156	0.00 1	0.00 1	1.02 232	0.00 1	2.51 345	0.40 105	0.00 1	0.00 1	0.37 245	0.04 199	0.03 30	0.24 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.13 185

MIF-Stereo (partial)	0.14 18	0.28 149	1.74 158	0.00 1	0.00 1	0.08 21	0.00 1	0.23 100	0.17 43	0.00 1	0.01 165	0.02 32	0.02 131	0.04 44	0.04 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.01 43

DisPM	0.22 50	0.09 60	1.74 158	0.11 296	0.00 1	1.16 337	0.40 363	0.08 35	0.68 149	0.03 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 78	0.04 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1

TestStereo	0.35 116	0.54 234	1.74 158	0.00 1	0.00 1	0.27 43	0.00 1	0.06 22	0.05 5	0.01 88	0.00 1	0.03 62	0.01 84	4.17 298	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ACVNet	0.30 94	0.44 198	1.74 158	0.01 205	0.00 1	1.06 249	0.10 307	0.23 100	0.83 264	0.02 148	0.01 165	0.70 305	0.00 1	0.08 84	0.41 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.17 207

CFNet-ft	0.40 156	0.74 274	1.74 158	0.00 1	0.00 1	1.09 295	0.00 1	0.23 100	0.22 68	0.02 148	0.00 1	0.76 309	0.00 1	2.98 254	0.18 182	0.00 1	0.00 1	0.01 356	0.00 1	0.03 123	0.08 129

HSM-Net_RVC	0.57 250	0.08 49	1.74 158	0.00 1	0.00 1	0.63 127	0.00 1	4.21 391	0.71 157	0.14 279	0.00 1	0.21 198	0.03 173	3.43 272	0.05 104	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 156
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.40 156	0.74 274	1.74 158	0.00 1	0.00 1	1.09 295	0.00 1	0.23 100	0.22 68	0.02 148	0.00 1	0.76 309	0.00 1	2.97 253	0.18 182	0.00 1	0.00 1	0.01 356	0.00 1	0.03 123	0.08 129

RAFT-345	0.52 212	0.07 25	1.75 165	0.11 296	0.07 274	1.17 342	0.18 323	0.21 91	0.78 219	0.00 1	0.01 165	0.09 141	0.01 84	5.87 351	0.19 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1

LMCR-Stereo	0.38 141	0.65 250	1.77 166	0.00 1	0.00 1	0.82 176	0.00 1	2.33 338	0.84 274	0.00 1	0.00 1	0.04 82	0.04 199	0.29 141	0.72 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.01 43

RALAANet	0.22 50	0.93 315	1.77 166	0.00 1	0.00 1	0.35 61	0.01 180	0.45 136	0.06 7	0.01 88	0.00 1	0.05 100	0.09 255	0.07 78	0.22 202	0.00 1	0.24 308	0.00 1	0.04 319	0.14 303	0.01 43

TDLM	0.60 260	0.76 283	1.77 166	0.05 256	0.00 1	1.10 308	0.01 180	0.51 142	0.79 233	0.34 328	0.01 165	0.27 216	0.22 294	5.44 335	0.35 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 308	0.19 224

iResNet_ROB	0.40 156	1.20 345	1.77 166	0.00 1	0.00 1	0.73 160	0.00 1	1.03 206	0.77 206	0.07 241	0.01 165	0.08 133	0.01 84	1.85 215	0.38 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.09 142

anonymousdsp2	0.40 156	0.07 25	1.78 170	0.28 351	0.74 379	0.65 138	0.00 1	0.16 76	0.61 138	0.31 322	0.01 165	0.17 182	0.01 84	0.41 156	0.17 177	0.00 1	0.88 371	0.00 1	0.02 302	0.04 157	1.73 390

RAFT-Stereo + iAFF	0.41 161	0.87 300	1.78 170	0.00 1	0.91 391	1.06 249	0.00 1	0.70 164	0.77 206	0.05 220	0.00 1	0.06 116	0.06 236	0.06 72	0.26 217	0.00 1	0.69 347	0.00 1	0.00 1	0.20 339	0.80 339

GANet-RSSM	0.42 164	0.66 252	1.78 170	0.00 1	0.00 1	1.06 249	0.00 1	0.26 107	0.23 72	0.05 220	0.00 1	0.34 231	0.00 1	3.56 277	0.18 182	0.00 1	0.00 1	0.03 378	0.00 1	0.09 258	0.08 129

DAS	0.55 238	0.08 49	1.79 173	0.00 1	0.00 1	0.09 23	0.00 1	1.54 264	0.85 297	1.16 370	0.00 1	0.24 206	0.03 173	4.66 319	0.31 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.14 193

SepStereo	0.50 205	0.08 49	1.79 173	0.00 1	0.00 1	0.09 23	0.00 1	1.54 264	0.85 297	1.16 370	0.00 1	0.24 206	0.03 173	3.84 289	0.31 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.14 193

EKT-Stereo	0.55 238	0.15 99	1.80 175	0.73 392	4.21 417	1.08 279	0.00 1	1.17 227	0.32 91	0.02 148	0.00 1	0.08 133	0.00 1	1.01 194	0.13 157	0.00 1	0.03 263	0.00 1	0.05 323	0.03 123	0.29 264

Anonymous_2	1.27 344	0.19 115	1.80 175	0.70 390	0.78 381	0.61 123	0.20 326	0.92 193	0.48 114	0.22 301	0.30 314	1.44 360	0.00 1	0.43 158	0.40 254	0.01 344	0.84 367	2.29 417	11.27 421	1.29 401	1.20 359

SGM-Forest	1.08 333	0.45 204	1.80 175	0.02 227	0.07 274	1.09 295	0.65 380	2.57 350	0.85 297	1.33 373	0.92 358	1.36 355	1.62 361	5.94 358	2.34 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.52 317
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AACVNet	0.48 196	0.74 274	1.81 178	0.00 1	0.00 1	0.55 103	0.00 1	0.22 93	0.55 126	0.03 187	0.00 1	0.11 150	0.01 84	5.22 331	0.09 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 328	0.04 85

iRaft-Stereo_5w	0.60 260	0.85 297	1.83 179	0.01 205	0.59 369	0.31 50	0.00 1	0.72 171	0.79 233	0.00 1	0.00 1	0.10 147	0.01 84	6.12 371	0.03 66	0.00 1	0.12 295	0.00 1	0.00 1	0.24 350	0.26 257

acv_ft	0.30 94	0.44 198	1.83 179	0.00 1	0.00 1	0.42 73	0.01 180	0.69 163	0.83 264	0.23 304	0.01 165	0.70 305	0.12 268	0.08 84	0.18 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 357	0.17 207

HGLStereo	0.35 116	0.40 191	1.83 179	0.00 1	0.00 1	0.65 138	0.01 180	0.68 161	0.39 101	0.03 187	0.01 165	0.47 262	0.03 173	2.14 219	0.17 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 234	0.04 85

H2IRNET	0.21 46	0.51 228	1.84 182	0.00 1	0.00 1	1.08 279	0.01 180	0.15 69	0.25 78	0.00 1	0.00 1	0.06 116	0.01 84	0.03 30	0.05 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 346	0.07 114

RAFT+CT+SA	0.38 141	0.74 274	1.84 182	0.02 227	0.27 331	1.12 319	0.00 1	0.91 191	0.75 168	0.00 1	0.00 1	0.27 216	0.01 84	0.56 171	0.00 1	0.00 1	0.16 299	0.00 1	0.30 407	0.13 288	0.42 293

Sa-1000	0.44 178	0.58 240	1.85 184	0.00 1	0.22 317	1.09 295	0.01 180	2.98 368	0.75 168	0.00 1	0.09 279	0.04 82	0.00 1	0.21 116	0.00 1	0.00 1	0.50 334	0.00 1	0.13 350	0.12 283	0.12 178

ASMatch	0.60 260	0.12 79	1.85 184	0.14 309	0.04 256	1.08 279	0.00 1	0.12 54	0.87 312	0.06 233	0.43 334	0.06 116	0.85 342	6.18 374	0.26 217	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 291	0.00 1	0.00 1

psm_up	0.48 196	0.57 238	1.86 186	0.00 1	0.00 1	0.83 178	0.00 1	2.33 338	0.79 233	0.00 1	0.00 1	0.27 216	0.01 84	2.73 244	0.12 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 270	0.04 85

IER	0.20 41	0.30 156	1.87 187	0.00 1	0.00 1	0.61 123	0.00 1	0.25 105	0.23 72	0.00 1	0.00 1	0.40 254	0.02 131	0.22 119	0.07 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.01 43

ETE_ROB	0.43 173	0.73 270	1.87 187	0.00 1	0.00 1	0.94 210	0.01 180	1.75 292	0.79 233	0.03 187	0.00 1	0.16 176	0.02 131	1.81 214	0.36 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.08 129

FTStereo	0.82 314	0.06 9	1.88 189	0.12 300	0.00 1	1.15 334	2.70 404	0.16 76	0.84 274	0.16 287	5.80 386	0.36 242	2.49 377	0.53 168	0.01 32	0.07 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1

CRFU-Net	0.43 173	0.15 99	1.89 190	0.26 347	0.01 187	0.91 200	0.00 1	0.47 138	0.27 83	0.00 1	0.00 1	0.41 256	1.89 369	2.11 217	0.14 164	0.00 1	0.00 1	0.03 378	0.00 1	0.03 123	0.03 67

hknet	0.45 183	0.14 93	1.89 190	0.00 1	0.00 1	1.09 295	0.00 1	2.67 353	0.82 255	0.30 318	0.09 279	0.63 288	0.00 1	1.06 195	0.38 250	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PSM-softLoss	0.55 238	0.06 9	1.89 190	0.27 348	0.00 1	1.08 279	0.25 336	0.12 54	1.06 337	0.03 187	0.01 165	0.02 32	0.01 84	5.92 356	0.18 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1

KMStereo	0.55 238	0.06 9	1.89 190	0.27 348	0.00 1	1.08 279	0.25 336	0.12 54	1.06 337	0.03 187	0.01 165	0.02 32	0.01 84	5.92 356	0.18 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1

AE-Stereo	0.43 173	0.07 25	1.90 194	0.05 256	0.21 314	1.09 295	0.00 1	1.02 203	0.48 114	0.39 339	0.28 310	0.18 185	0.00 1	0.18 113	0.05 104	0.00 1	0.83 364	0.00 1	0.23 391	0.07 216	1.64 385

ttt	1.05 332	0.20 120	1.91 195	0.00 1	0.09 281	0.65 138	0.00 1	3.05 371	1.11 345	0.00 1	0.30 314	0.29 221	0.01 84	4.65 318	6.53 382	0.00 1	1.01 380	0.00 1	0.13 350	0.02 78	1.00 351

LALA_ROB	0.45 183	0.73 270	1.91 195	0.00 1	0.01 187	0.98 218	0.01 180	1.99 324	0.84 274	0.15 284	0.00 1	0.09 141	0.01 84	1.06 195	1.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.05 100

test croco	0.17 25	0.35 181	1.92 197	0.00 1	0.00 1	0.06 16	0.01 180	0.18 84	0.43 107	0.01 88	0.01 165	0.02 32	0.01 84	0.05 66	0.05 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 363	0.01 43

StereoVision	0.24 61	0.59 241	1.92 197	0.00 1	0.00 1	0.47 85	0.01 180	0.22 93	0.84 274	0.00 1	0.30 314	0.15 168	0.02 131	0.09 88	0.04 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.01 43

SA	0.43 173	0.63 249	1.92 197	0.00 1	0.22 317	1.11 314	0.00 1	2.87 364	0.75 168	0.00 1	0.01 165	0.04 82	0.01 84	0.21 116	0.00 1	0.00 1	0.40 326	0.00 1	0.14 357	0.14 303	0.22 229

RAFT-RH_RVC	0.99 326	0.26 143	1.93 200	0.04 250	0.04 256	1.07 268	0.00 1	0.07 30	0.69 154	0.01 88	9.36 403	0.10 147	0.00 1	5.86 350	0.29 221	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.02 302	0.01 26	0.00 1

IRAFT_RVC	0.56 245	0.25 139	1.93 200	0.10 288	0.00 1	1.18 344	0.10 307	0.32 119	0.79 233	0.02 148	0.00 1	0.02 32	0.12 268	6.07 368	0.23 205	0.00 1	0.09 293	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.02 59

GEStereo_RVC	0.52 212	0.69 260	1.93 200	0.01 205	0.00 1	1.03 236	0.00 1	2.22 335	0.78 219	0.00 1	0.00 1	0.14 162	0.01 84	3.19 262	0.03 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 270	0.18 214

MaskLacGwcNet_RVC	0.56 245	0.82 288	1.94 203	0.12 300	0.00 1	1.12 319	0.01 180	0.96 200	0.72 159	0.00 1	0.05 262	0.37 245	0.03 173	3.45 273	0.15 174	1.07 402	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 316	0.25 251

DEmStereo	0.76 300	0.10 67	1.95 204	0.04 250	0.00 1	0.80 172	0.50 374	0.06 22	0.76 189	0.05 220	0.72 351	0.02 32	3.33 386	5.67 346	1.24 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

hitnet-ft	0.49 200	0.56 237	1.96 205	0.00 1	0.00 1	0.73 160	0.10 307	0.36 126	0.26 79	0.05 220	0.13 287	0.73 307	0.16 280	4.26 303	0.41 258	0.01 344	0.00 1	0.03 378	0.00 1	0.05 172	0.06 110

MLCV	0.35 116	0.84 293	1.96 205	0.00 1	0.00 1	0.48 87	0.00 1	0.81 186	0.29 87	0.10 263	0.00 1	0.28 219	0.03 173	1.32 207	0.80 296	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.09 142

SACVNet	0.51 209	0.61 246	1.98 207	0.00 1	0.00 1	1.02 232	0.01 180	1.04 211	0.44 109	0.07 241	0.00 1	0.23 203	0.02 131	4.19 299	0.29 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 346	0.13 185

Anonymous3	0.24 61	0.14 93	1.98 207	0.00 1	0.00 1	1.12 319	0.00 1	0.61 154	0.77 206	0.01 88	0.00 1	0.06 116	0.00 1	0.02 9	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.02 59

delet	0.42 164	0.47 210	1.99 209	0.00 1	0.00 1	0.61 123	0.00 1	0.68 161	0.83 264	0.06 233	0.01 165	0.51 281	0.19 286	2.68 243	0.21 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.07 114

DISCO	0.35 116	0.31 160	1.99 209	0.16 316	0.16 302	0.33 58	0.00 1	0.15 69	0.30 88	0.00 1	0.01 165	1.49 364	0.00 1	1.21 203	0.63 275	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.12 178

fff	0.37 133	0.50 223	2.02 211	0.00 1	0.02 227	1.06 249	0.00 1	1.90 315	0.84 274	0.16 287	0.00 1	0.04 82	0.59 327	0.04 44	0.08 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 237

DCANet	0.35 116	0.50 223	2.02 211	0.00 1	0.00 1	1.06 249	0.00 1	1.90 315	0.85 297	0.10 263	0.00 1	0.04 82	0.00 1	0.04 44	0.12 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.25 251

csc	0.37 133	0.50 223	2.02 211	0.00 1	0.02 227	1.06 249	0.00 1	1.90 315	0.84 274	0.16 287	0.00 1	0.04 82	0.59 327	0.04 44	0.08 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 237

cscssc	0.37 133	0.50 223	2.02 211	0.00 1	0.02 227	1.06 249	0.00 1	1.90 315	0.84 274	0.16 287	0.00 1	0.04 82	0.59 327	0.04 44	0.08 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 237

111	0.42 164	0.98 319	2.02 211	0.00 1	0.02 227	1.06 249	0.03 258	1.98 323	0.83 264	0.30 318	0.01 165	0.21 198	0.05 225	0.13 97	0.09 134	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 234	0.65 332

GMM-Stereo	0.22 50	0.05 5	2.03 216	0.08 281	0.00 1	1.12 319	0.13 316	0.09 43	0.79 233	0.01 88	0.00 1	0.03 62	0.10 260	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 43

SGM_RVC	2.03 373	0.49 217	2.04 217	0.27 348	0.17 303	3.07 386	1.00 391	2.70 357	1.62 384	5.12 394	3.09 376	4.77 388	4.08 393	7.38 399	2.86 353	0.21 385	0.23 306	0.20 404	0.23 391	0.28 363	0.84 343
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
RAFT_CTSACE	0.25 70	0.71 264	2.06 218	0.00 1	0.01 187	0.49 88	0.00 1	0.37 128	0.18 53	0.01 88	0.00 1	0.34 231	0.00 1	0.25 122	0.07 120	0.00 1	0.20 303	0.00 1	0.00 1	0.25 354	0.11 167

ToySt	0.42 164	0.33 169	2.09 219	0.08 281	0.55 361	0.55 103	0.00 1	0.72 171	0.55 126	0.05 220	0.26 301	0.37 245	0.00 1	0.30 142	0.54 271	0.01 344	0.58 339	0.00 1	0.14 357	0.04 157	1.33 364

RASNet	0.68 284	0.62 248	2.10 220	0.02 227	0.02 227	0.60 117	0.09 303	0.64 159	0.84 274	0.11 270	0.06 272	1.51 366	0.04 199	6.07 368	0.65 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.22 229

ssnet_v2	0.39 149	0.47 210	2.11 221	0.00 1	0.00 1	0.81 174	0.00 1	1.33 246	0.86 308	0.12 274	0.01 165	0.87 319	0.10 260	0.60 180	0.35 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 316	0.09 142

CBMV	0.80 311	0.46 207	2.11 221	0.00 1	0.00 1	0.84 182	0.76 385	3.17 377	0.84 274	0.61 352	0.00 1	1.23 344	1.88 368	2.46 231	0.97 302	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.56 322
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NCCL2	0.38 141	1.00 325	2.12 223	0.00 1	0.01 187	0.79 169	0.00 1	0.59 151	0.38 97	0.01 88	0.00 1	0.02 32	0.03 173	2.31 222	0.21 196	0.00 1	0.00 1	0.02 370	0.00 1	0.04 157	0.13 185

MMNet	0.29 85	0.53 232	2.13 224	0.00 1	0.00 1	0.69 153	0.00 1	0.74 175	0.80 241	0.01 88	0.01 165	0.18 185	0.09 255	0.28 139	0.14 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.04 85

UDG	0.55 238	0.86 298	2.15 225	0.00 1	0.00 1	0.98 218	0.00 1	2.09 330	0.83 264	0.08 250	0.00 1	1.49 364	0.18 284	1.20 202	1.07 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 234	0.09 142

anonymousa	0.44 178	0.23 133	2.16 226	0.67 387	1.21 402	0.28 45	0.00 1	0.02 2	0.18 53	0.01 88	0.30 314	0.58 284	0.02 131	0.26 129	0.38 250	0.00 1	1.12 391	0.00 1	0.54 411	0.03 123	0.78 338

RYNet	0.63 271	0.53 232	2.18 227	0.00 1	0.00 1	0.57 112	0.00 1	1.34 247	0.85 297	0.04 207	0.00 1	0.85 317	0.04 199	5.13 325	0.77 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.27 262

CC-Net-ROB	0.77 303	0.99 323	2.18 227	0.07 279	0.00 1	1.09 295	0.01 180	3.10 374	0.75 168	0.01 88	0.00 1	0.14 162	0.01 84	5.65 345	0.34 233	0.56 390	0.00 1	0.21 405	0.00 1	0.17 321	0.02 59

CBMV_ROB	1.08 333	0.23 133	2.20 229	0.01 205	0.00 1	1.37 363	0.46 366	3.27 382	0.78 219	2.21 384	1.13 361	1.06 332	2.45 376	4.29 306	1.64 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.48 309

TRStereo	0.60 260	0.44 198	2.21 230	0.19 329	0.03 244	1.38 364	0.02 240	3.93 390	0.92 322	0.01 88	0.28 310	0.12 154	0.39 313	0.36 146	0.04 92	0.00 1	0.30 317	0.00 1	0.23 391	0.01 26	1.08 353

ACVNet-DCA	0.52 212	0.29 152	2.22 231	0.31 356	0.20 310	1.33 358	0.00 1	1.23 232	1.14 358	0.38 334	0.00 1	0.03 62	0.02 131	0.59 177	0.02 53	0.00 1	1.12 391	0.00 1	0.00 1	0.03 123	1.44 372

xx1	0.55 238	0.29 152	2.22 231	0.31 356	0.20 310	1.33 358	0.00 1	1.78 300	1.03 333	0.38 334	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.59 177	0.02 53	0.00 1	1.12 391	0.00 1	0.19 380	0.03 123	1.44 372

1test111	0.59 256	0.29 152	2.22 231	0.31 356	0.20 310	1.33 358	0.00 1	1.23 232	1.14 358	0.38 334	0.00 1	0.03 62	0.02 131	1.38 209	0.69 286	0.00 1	1.12 391	0.00 1	0.00 1	0.03 123	1.44 372

cc1	0.56 245	0.29 152	2.22 231	0.31 356	0.20 310	1.33 358	0.00 1	1.78 300	1.03 333	0.38 334	0.00 1	0.03 62	0.02 131	0.59 177	0.02 53	0.00 1	1.12 391	0.00 1	0.00 1	0.09 258	1.86 401

MIPNet	0.42 164	0.59 241	2.22 231	0.02 227	0.00 1	1.11 314	0.09 303	1.88 314	0.88 315	0.11 270	0.06 272	0.22 201	0.19 286	0.74 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 291	0.08 234	0.12 178

tt1	0.58 252	0.31 160	2.24 236	0.30 353	0.38 341	1.32 357	0.00 1	1.74 288	1.17 369	0.38 334	0.00 1	0.03 62	0.02 131	0.57 172	0.01 32	0.00 1	1.12 391	0.00 1	0.00 1	0.08 234	1.86 401

ccnet	0.59 256	0.26 143	2.24 236	0.01 205	0.08 279	0.70 154	0.18 323	1.35 249	0.43 107	0.45 344	0.66 349	0.13 160	0.38 312	3.57 278	1.09 309	0.01 344	0.00 1	0.02 370	0.00 1	0.03 123	0.16 203

IPLG	0.59 256	0.69 260	2.25 238	0.02 227	0.00 1	1.12 319	0.07 291	1.75 292	0.79 233	0.05 220	0.00 1	0.16 176	0.14 273	4.49 312	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 303	0.07 114

ac_64	0.48 196	0.32 164	2.27 239	0.04 250	0.01 187	0.44 80	0.02 240	0.36 126	0.83 264	0.15 284	0.01 165	0.88 321	0.04 199	3.90 291	0.21 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.06 110

test_5	0.39 149	0.73 270	2.28 240	0.01 205	0.22 317	0.84 182	0.01 180	1.02 203	0.77 206	0.12 274	0.00 1	0.30 224	0.01 84	0.82 187	0.03 66	0.00 1	0.04 273	0.00 1	0.00 1	0.15 308	0.46 305

HHNet	0.53 225	0.23 133	2.29 241	0.11 296	0.00 1	1.15 334	0.25 336	0.70 164	0.78 219	0.01 88	3.49 378	0.04 82	0.69 331	0.02 9	0.70 289	0.03 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.03 67

4D-IteraStereo	0.34 110	0.84 293	2.31 242	0.00 1	0.00 1	0.42 73	0.04 273	0.10 45	0.09 14	0.02 148	0.01 165	0.00 1	0.01 84	0.36 146	0.49 265	0.00 1	0.36 323	0.00 1	0.00 1	0.07 216	1.72 387

HITNet	0.31 102	0.97 318	2.32 243	0.00 1	0.00 1	0.24 41	0.01 180	1.38 252	0.37 96	0.00 1	0.00 1	0.14 162	0.02 131	0.05 66	0.19 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.41 291
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
DDUNet	0.51 209	0.87 300	2.33 244	0.00 1	0.00 1	0.80 172	0.01 180	1.16 225	0.77 206	0.08 250	0.01 165	1.11 339	0.01 84	2.02 216	0.77 293	0.02 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.10 156

DANet	0.67 283	0.21 124	2.33 244	0.25 345	0.06 270	0.50 89	0.11 314	1.62 276	0.74 161	0.22 301	0.06 272	1.07 333	0.02 131	4.45 310	1.22 315	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.53 318
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CFNet	0.66 280	1.12 339	2.37 246	0.00 1	0.00 1	1.06 249	0.01 180	1.36 251	0.74 161	0.01 88	0.01 165	0.13 160	0.01 84	5.85 349	0.30 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 328	0.07 114

DeepPruner_ROB	0.34 110	0.75 280	2.38 247	0.00 1	0.00 1	1.12 319	0.03 258	0.30 114	0.16 35	0.00 1	0.00 1	0.39 252	0.03 173	1.27 205	0.14 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.10 156

RAFT + AFF	0.79 308	1.36 359	2.40 248	0.00 1	0.04 256	1.12 319	0.06 286	1.73 287	0.81 249	0.02 148	0.00 1	0.18 185	1.49 358	4.97 323	0.67 284	0.00 1	0.17 300	0.00 1	0.00 1	0.33 372	0.46 305

MyStereo04	0.37 133	0.34 178	2.41 249	0.00 1	0.25 328	0.98 218	0.01 180	1.05 212	0.28 86	0.09 258	0.01 165	0.36 242	0.12 268	0.05 66	0.35 237	0.00 1	0.79 353	0.00 1	0.08 331	0.02 78	0.32 271

whm_eth	0.25 70	0.52 230	2.41 249	0.00 1	0.00 1	0.55 103	0.00 1	0.31 117	0.84 274	0.00 1	0.00 1	0.03 62	0.01 84	0.02 9	0.02 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.26 257

PFNet	0.63 271	0.15 99	2.41 249	0.00 1	0.30 335	1.17 342	0.00 1	0.35 124	0.92 322	0.01 88	0.24 299	0.03 62	0.00 1	6.43 383	0.23 205	0.09 377	0.00 1	0.00 1	0.04 319	0.13 288	0.10 156

MyStereo05	0.39 149	0.36 183	2.43 252	0.01 205	0.00 1	1.11 314	0.01 180	1.25 235	0.57 136	0.06 233	0.01 165	0.29 221	0.15 277	0.07 78	0.37 242	0.00 1	0.60 341	0.00 1	0.08 331	0.01 26	0.33 276

sAnonymous2	0.17 25	0.42 194	2.46 253	0.00 1	0.00 1	0.04 8	0.00 1	0.04 6	0.10 17	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 234	0.32 271

CroCo_RVC	0.17 25	0.42 194	2.46 253	0.00 1	0.00 1	0.04 8	0.00 1	0.04 6	0.10 17	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.02 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 234	0.32 271

UNet	0.29 85	0.26 143	2.47 255	0.00 1	0.00 1	0.71 156	0.01 180	0.52 143	0.81 249	0.00 1	0.00 1	0.37 245	0.02 131	0.46 163	0.10 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.04 85

GANet	0.75 298	0.69 260	2.47 255	0.00 1	0.00 1	0.79 169	0.08 298	0.61 154	0.76 189	0.13 277	0.16 291	0.68 299	0.46 317	5.61 342	2.02 339	0.00 1	0.03 263	0.01 356	0.00 1	0.11 275	0.37 286

GwcNet-RSSM	0.53 225	1.04 328	2.48 257	0.00 1	0.00 1	1.06 249	0.00 1	0.74 175	0.76 189	0.21 297	0.01 165	0.36 242	0.00 1	3.65 283	0.11 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 288	0.07 114

DMCA	0.30 94	0.38 188	2.48 257	0.00 1	0.01 187	0.98 218	0.01 180	0.47 138	0.80 241	0.02 148	0.01 165	0.05 100	0.00 1	0.25 122	0.29 221	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.10 156

FBW_ROB	1.04 330	0.84 293	2.48 257	0.10 288	0.01 187	0.64 130	0.01 180	2.37 341	0.83 264	0.01 88	0.01 165	1.09 337	0.05 225	8.21 401	2.94 354	0.05 371	0.01 249	0.09 395	0.01 291	0.06 198	0.97 349

DN-CSS_ROB	0.38 141	1.27 351	2.50 260	0.01 205	0.00 1	1.01 226	0.00 1	1.21 229	0.83 264	0.02 148	0.00 1	0.19 193	0.02 131	0.10 91	0.19 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 355	0.03 67

cf-r	0.46 190	0.87 300	2.51 261	0.00 1	0.00 1	1.06 249	0.00 1	0.52 143	0.64 142	0.09 258	0.00 1	0.65 295	0.00 1	2.51 233	0.12 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.09 142

NVstereo2D	0.53 225	0.22 131	2.52 262	0.00 1	0.00 1	0.58 116	0.03 258	1.62 276	0.99 331	0.05 220	0.00 1	0.48 266	0.00 1	3.88 290	0.08 126	0.00 1	0.05 283	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.06 110

WCMA_ROB	2.37 381	0.75 280	2.53 263	0.05 256	0.00 1	1.05 246	0.59 379	1.47 259	1.40 378	5.47 398	9.84 405	8.10 399	5.87 403	4.38 308	3.93 363	0.16 380	0.21 304	0.18 402	0.18 375	0.06 198	1.08 353

PSMNet_ROB	0.54 230	1.05 329	2.53 263	0.00 1	0.00 1	0.91 200	0.00 1	0.33 123	0.75 168	0.01 88	0.00 1	0.25 209	0.03 173	3.45 273	1.31 321	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.10 156

RP	0.52 212	0.68 256	2.56 265	0.00 1	0.01 187	0.61 123	0.02 240	1.31 241	0.62 141	0.05 220	0.01 165	0.98 327	0.17 283	2.86 250	0.33 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 288	0.09 142

AASNet	0.40 156	0.98 319	2.57 266	0.00 1	0.00 1	0.93 207	0.01 180	0.79 184	0.82 255	0.01 88	0.00 1	0.38 250	0.02 131	0.62 181	0.43 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 370	0.14 193

FAT-Stereo	0.55 238	0.18 111	2.58 267	0.00 1	0.00 1	0.33 58	0.08 298	2.26 337	0.84 274	0.06 233	0.88 356	0.60 286	0.51 322	2.43 229	0.08 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.16 203

CVANet_RVC	0.66 280	0.68 256	2.61 268	0.01 205	0.00 1	0.99 223	0.00 1	0.95 199	0.78 219	0.60 350	0.11 284	0.37 245	0.14 273	5.50 339	0.14 164	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 314	0.16 316	0.19 224

CBFPSM	0.42 164	0.89 306	2.62 269	0.00 1	0.00 1	0.32 53	0.00 1	0.37 128	0.82 255	0.01 88	0.01 165	1.65 368	1.00 346	0.27 133	0.34 233	0.00 1	0.01 249	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.10 156

MSMD_ROB	2.26 375	0.47 210	2.67 270	0.01 205	0.00 1	5.00 399	0.21 332	1.35 249	1.87 388	6.37 402	8.46 398	7.34 397	4.30 397	4.84 320	1.91 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.30 268

IPLGR	0.50 205	0.22 131	2.74 271	0.03 242	0.02 227	1.08 279	0.03 258	1.95 321	0.75 168	0.09 258	0.00 1	0.18 185	0.22 294	2.57 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.05 100

DRN-Test	0.52 212	0.35 181	2.75 272	0.03 242	0.09 281	0.60 117	0.00 1	1.72 284	0.84 274	0.01 88	0.00 1	0.18 185	0.04 199	3.27 266	0.23 205	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.25 251

ADLNet2	0.61 265	0.68 256	2.76 273	0.00 1	0.00 1	0.90 197	0.01 180	0.82 187	0.92 322	0.00 1	0.07 275	1.45 361	0.02 131	4.04 292	0.13 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 339	0.11 167

FC-DCNN	3.67 394	0.32 164	2.78 274	0.00 1	0.01 187	3.09 387	0.58 377	3.68 387	3.04 391	11.64 413	12.38 412	13.84 409	9.79 409	6.23 376	5.39 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.60 324

ADStereo(finetuned)	0.42 164	0.51 228	2.79 275	0.00 1	0.00 1	1.04 241	0.00 1	1.90 315	0.85 297	0.10 263	0.00 1	0.04 82	0.72 335	0.04 44	0.12 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.25 251

CIPLG	0.44 178	1.17 343	2.82 276	0.10 288	0.01 187	0.93 207	0.20 326	1.76 295	0.85 297	0.04 207	0.01 165	0.16 176	0.06 236	0.16 104	0.19 191	0.00 1	0.04 273	0.01 356	0.01 291	0.17 321	0.04 85

TransformOpticalFlow	0.88 316	0.30 156	2.86 277	0.30 353	0.03 244	1.25 353	0.05 283	1.87 313	0.80 241	0.28 314	0.37 332	1.25 348	1.50 359	6.38 381	0.22 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.07 114

IMH-64-1	2.28 376	1.45 364	2.87 278	2.19 408	0.59 369	2.82 383	1.58 393	5.84 397	1.16 366	1.09 367	4.77 383	2.07 374	2.42 374	5.90 353	3.91 361	4.00 412	0.04 273	0.02 370	0.00 1	2.07 403	0.82 340

IMH-64	2.28 376	1.45 364	2.87 278	2.19 408	0.59 369	2.82 383	1.58 393	5.84 397	1.16 366	1.09 367	4.77 383	2.07 374	2.42 374	5.90 353	3.91 361	4.00 412	0.04 273	0.02 370	0.00 1	2.07 403	0.82 340

FCDSN-DC	2.93 388	0.54 234	2.88 280	0.00 1	0.01 187	1.78 375	0.36 359	2.20 334	1.51 381	8.28 408	10.99 409	11.61 402	8.55 406	5.36 334	4.05 365	0.02 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.48 309
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MyStereo06	0.53 225	0.36 183	2.90 281	0.01 205	0.00 1	1.11 314	0.01 180	0.56 148	0.49 116	0.74 357	0.45 336	1.24 347	1.02 347	0.39 155	0.34 233	0.00 1	0.60 341	0.00 1	0.08 331	0.01 26	0.33 276

iRaft-Stereo_20w	0.77 303	0.13 85	2.90 281	0.63 380	0.50 356	1.18 344	0.58 377	2.56 348	0.71 157	0.85 361	0.05 262	0.78 312	1.02 347	0.82 187	0.76 292	0.00 1	0.52 337	0.00 1	0.14 357	0.02 78	1.25 363

STTStereo	0.33 108	0.49 217	2.91 283	0.00 1	0.00 1	0.83 178	0.03 258	0.28 111	0.16 35	0.02 148	0.00 1	0.20 197	0.03 173	1.52 211	0.08 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.03 67

StereoDRNet	0.50 205	0.89 306	2.96 284	0.02 227	0.06 270	0.51 91	0.00 1	0.45 136	0.84 274	0.00 1	0.00 1	0.33 229	0.02 131	2.82 248	0.69 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 234	0.28 263

BEATNet_4x	0.39 149	1.05 329	2.97 285	0.00 1	0.00 1	0.30 47	0.01 180	1.22 231	0.46 111	0.00 1	0.00 1	0.31 227	0.03 173	0.37 149	0.64 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 198	0.42 293

GANetREF_RVC	0.63 271	1.05 329	3.03 286	0.00 1	0.00 1	1.16 337	0.01 180	2.03 327	0.75 168	0.00 1	0.01 165	0.28 219	0.04 199	4.13 297	0.10 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.05 100
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
edge stereo	0.62 268	0.30 156	3.04 287	0.01 205	0.03 244	0.32 53	0.03 258	1.28 238	0.69 154	0.21 297	0.32 327	1.29 350	0.19 286	4.12 296	0.40 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 275	0.14 193

IPLGR_C	0.45 183	1.25 349	3.05 288	0.10 288	0.01 187	0.91 200	0.20 326	1.77 298	0.86 308	0.04 207	0.01 165	0.15 168	0.07 248	0.16 104	0.19 191	0.00 1	0.04 273	0.01 356	0.02 302	0.17 321	0.04 85

Consistency-Raft	0.45 183	0.60 245	3.05 288	0.13 306	0.03 244	0.91 200	0.04 273	1.55 267	0.78 219	0.00 1	0.02 246	0.03 62	1.12 352	0.35 144	0.42 261	0.02 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.01 43

ELAS	3.20 392	0.48 215	3.06 290	0.19 329	0.06 270	7.89 405	2.23 399	3.33 384	4.19 395	8.91 411	9.70 404	4.40 386	7.69 405	4.25 302	6.87 384	0.00 1	0.04 273	0.03 378	0.04 319	0.12 283	0.48 309
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
HBP-ISP	0.90 318	1.05 329	3.07 291	0.14 309	0.01 187	1.67 372	0.47 370	3.22 380	0.76 189	1.13 369	0.11 284	0.50 277	0.91 344	4.51 315	0.10 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.22 229

MyStereo8	0.50 205	0.68 256	3.08 292	0.43 367	0.01 187	1.22 352	0.00 1	0.82 187	0.20 65	0.03 187	0.41 333	0.15 168	0.04 199	0.68 183	0.12 147	0.00 1	1.39 411	0.00 1	0.03 314	0.04 157	0.63 330

SQANet	0.58 252	1.73 375	3.08 292	0.05 256	0.48 353	0.36 64	0.03 258	0.52 143	0.74 161	0.04 207	0.23 298	0.50 277	0.06 236	2.37 224	0.97 302	0.02 360	0.03 263	0.01 356	0.00 1	0.21 345	0.11 167

DCANet-4	0.37 133	0.07 25	3.11 294	0.00 1	0.00 1	1.06 249	0.00 1	1.82 312	0.85 297	0.16 287	0.00 1	0.04 82	0.05 225	0.04 44	0.08 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 237

stereogan	0.57 250	0.38 188	3.12 295	0.01 205	0.01 187	0.64 130	0.02 240	1.11 221	0.96 327	0.08 250	0.01 165	1.66 369	0.45 316	2.60 238	0.05 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 316	0.07 114

MeshStereo	2.79 386	0.86 298	3.12 295	0.02 227	0.02 227	1.51 365	0.91 390	3.50 386	1.54 383	11.28 412	7.62 394	11.49 401	2.94 382	6.81 390	3.45 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 363	0.39 289
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
APVNet	0.58 252	0.59 241	3.15 297	0.00 1	0.00 1	0.93 207	0.01 180	0.62 157	0.86 308	0.03 187	0.01 165	0.34 231	0.04 199	4.50 313	0.33 231	0.00 1	0.00 1	0.03 378	0.00 1	0.18 328	0.05 100

WAO-6	2.63 383	1.16 342	3.22 298	0.00 1	0.00 1	3.86 395	0.28 348	6.13 399	7.35 401	0.60 350	6.78 389	7.62 398	2.68 379	6.42 382	6.11 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 321	0.12 178

ACRE	0.45 183	1.14 341	3.22 298	0.12 300	0.00 1	0.90 197	0.20 326	1.77 298	0.84 274	0.04 207	0.01 165	0.15 168	0.06 236	0.16 104	0.18 182	0.00 1	0.03 263	0.01 356	0.02 302	0.17 321	0.04 85

NLCA_NET_v2_RVC	0.45 183	0.72 269	3.22 298	0.00 1	0.02 227	0.95 213	0.00 1	0.70 164	0.26 79	0.03 187	0.00 1	0.34 231	0.10 260	2.45 230	0.12 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.03 67
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IGEV_Zeroshot_test	0.56 245	0.12 79	3.25 301	0.16 316	0.47 351	0.55 103	0.46 366	0.53 146	0.38 97	0.70 355	0.49 340	1.08 334	0.49 320	0.36 146	0.31 227	0.00 1	0.37 324	0.00 1	0.13 350	0.03 123	1.33 364

otaku	0.77 303	1.78 377	3.28 302	0.09 286	0.13 293	0.88 196	0.05 283	0.78 181	0.76 189	0.03 187	1.37 365	1.03 330	0.14 273	2.73 244	1.34 324	0.06 373	0.04 273	0.01 356	0.00 1	0.63 392	0.34 278

gwcnet-sp	0.35 116	0.37 185	3.29 303	0.00 1	0.00 1	0.51 91	0.03 258	0.74 175	0.76 189	0.01 88	0.01 165	0.09 141	0.04 199	0.88 191	0.13 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.04 85

scenet	0.35 116	0.37 185	3.29 303	0.00 1	0.00 1	0.51 91	0.03 258	0.74 175	0.76 189	0.01 88	0.01 165	0.09 141	0.04 199	0.88 191	0.13 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.04 85

ssnet	0.35 116	0.37 185	3.29 303	0.00 1	0.00 1	0.51 91	0.03 258	0.74 175	0.76 189	0.01 88	0.01 165	0.09 141	0.04 199	0.88 191	0.13 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.04 85

S-Stereo	0.70 288	0.27 147	3.29 303	0.00 1	0.00 1	0.57 112	0.06 286	2.35 340	0.84 274	0.00 1	0.90 357	0.83 316	0.11 265	4.19 299	0.14 164	0.00 1	0.01 249	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.34 278

RainbowNet	0.80 311	1.85 381	3.31 307	0.13 306	0.05 265	1.30 356	0.07 291	2.03 327	0.76 189	0.02 148	0.02 246	1.13 341	0.25 298	2.40 228	1.07 307	0.72 392	0.05 283	0.00 1	0.00 1	0.53 388	0.30 268

RGC	0.61 265	0.74 274	3.31 307	0.00 1	0.01 187	0.64 130	0.00 1	1.34 247	0.26 79	0.03 187	0.61 347	0.99 328	0.19 286	3.06 258	0.81 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.10 156

FADNet	0.64 278	1.21 346	3.32 309	0.00 1	0.01 187	0.79 169	0.01 180	1.01 202	0.65 145	0.01 88	0.01 165	0.17 182	0.15 277	4.45 310	0.37 242	0.17 384	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 385	0.12 178

AF-Net	0.60 260	0.87 300	3.34 310	0.00 1	0.00 1	0.41 69	0.01 180	1.52 263	0.64 142	0.17 295	0.05 262	1.28 349	0.46 317	2.51 233	0.52 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 283	0.10 156

NCC-stereo	0.63 271	0.82 288	3.34 310	0.03 242	0.03 244	1.04 241	0.01 180	1.03 206	0.31 89	0.14 279	0.19 293	0.64 291	0.05 225	3.67 285	1.18 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.07 114

Abc-Net	0.63 271	0.82 288	3.34 310	0.03 242	0.03 244	1.04 241	0.01 180	1.03 206	0.31 89	0.14 279	0.19 293	0.64 291	0.05 225	3.67 285	1.18 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.07 114
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DispNO	0.79 308	0.92 314	3.35 313	0.00 1	0.00 1	0.73 160	0.02 240	1.72 284	0.76 189	0.01 88	0.53 343	1.33 353	0.06 236	5.13 325	0.92 300	0.00 1	0.00 1	0.03 378	0.11 346	0.05 172	0.07 114

WAO-7	2.74 385	1.65 371	3.36 314	0.03 242	0.05 265	4.68 397	0.53 375	6.21 400	4.59 397	1.73 379	7.61 393	5.56 389	3.68 389	8.96 403	5.50 376	0.00 1	0.00 1	0.33 407	0.02 302	0.19 335	0.18 214

ARAFT	0.68 284	1.29 355	3.36 314	0.00 1	0.00 1	1.21 350	0.00 1	2.71 358	0.81 249	0.07 241	0.00 1	0.18 185	0.03 173	3.47 275	0.05 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 335	0.22 229

MFMNet_re	0.38 141	1.27 351	3.38 316	0.65 383	0.00 1	0.17 34	0.02 240	0.07 30	1.02 332	0.03 187	0.03 254	0.12 154	0.00 1	0.27 133	0.37 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 335	0.11 167

PDISCO_ROB	0.72 292	1.06 334	3.39 317	0.18 326	0.00 1	1.54 366	0.01 180	2.80 362	0.73 160	0.16 287	0.01 165	0.80 314	0.28 301	2.38 226	0.48 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 376	0.18 214

LL-Strereo	0.97 323	1.43 363	3.41 318	0.01 205	0.50 356	0.63 127	0.01 180	2.00 325	0.77 206	0.48 346	0.00 1	0.54 283	0.29 302	6.25 377	0.10 137	0.01 344	0.93 379	0.00 1	0.00 1	0.28 363	1.72 387

NaN_ROB	1.04 330	1.12 339	3.41 318	0.17 324	0.19 305	0.57 112	0.37 361	2.65 352	0.98 330	0.55 349	0.32 327	0.47 262	1.16 354	5.20 330	2.78 351	0.00 1	0.02 256	0.01 356	0.05 323	0.13 288	0.54 319

SPS-STEREO	1.19 341	1.27 351	3.45 320	0.00 1	0.01 187	0.40 66	0.16 319	0.71 170	1.03 333	2.41 387	0.77 352	2.13 376	0.44 315	5.68 347	4.06 366	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 234	1.24 361
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FADNet_RVC	0.69 287	1.26 350	3.48 321	0.00 1	0.00 1	1.10 308	0.01 180	1.57 269	0.65 145	0.02 148	0.05 262	0.26 215	0.03 173	3.16 260	0.30 224	0.21 385	0.25 312	0.08 394	0.28 405	0.53 388	0.62 328

DualNet	0.98 324	0.33 169	3.52 322	0.00 1	0.00 1	0.64 130	0.00 1	1.74 288	1.17 369	0.00 1	0.31 320	0.68 299	0.02 131	0.57 172	7.45 387	0.00 1	1.12 391	0.00 1	0.15 362	0.08 234	1.86 401

ffm	0.61 265	0.33 169	3.52 322	0.00 1	0.00 1	0.64 130	0.00 1	1.74 288	1.17 369	0.00 1	0.31 320	0.68 299	0.02 131	0.57 172	0.01 32	0.00 1	1.12 391	0.00 1	0.15 362	0.08 234	1.86 401

ff1	1.27 344	0.33 169	3.52 322	0.00 1	0.00 1	0.64 130	0.00 1	1.74 288	1.17 369	0.00 1	0.31 320	0.68 299	0.02 131	6.27 378	7.45 387	0.00 1	1.12 391	0.00 1	0.15 362	0.08 234	1.86 401

mmx	1.28 346	0.33 169	3.52 322	0.00 1	0.00 1	0.64 130	0.00 1	3.05 371	1.07 339	0.00 1	0.31 320	0.68 299	0.02 131	6.27 378	7.45 387	0.00 1	1.05 382	0.00 1	0.15 362	0.03 123	1.08 353

xxx	1.28 346	0.33 169	3.52 322	0.00 1	0.00 1	0.64 130	0.00 1	3.05 371	1.07 339	0.00 1	0.31 320	0.68 299	0.02 131	6.27 378	7.45 387	0.00 1	1.05 382	0.00 1	0.15 362	0.03 123	1.08 353

PWCDC_ROB	1.13 340	1.70 372	3.52 322	0.00 1	0.00 1	1.15 334	0.00 1	2.49 344	1.39 377	0.02 148	8.80 400	0.34 231	0.09 255	1.11 197	1.20 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 390	0.21 228

Ntro	0.75 298	1.79 378	3.54 328	0.05 256	0.37 339	1.03 236	0.02 240	0.99 201	0.76 189	0.02 148	0.00 1	0.76 309	0.08 252	3.23 264	1.32 322	0.07 374	0.04 273	0.01 356	0.00 1	0.84 397	0.13 185

IMH	3.15 391	1.88 383	3.60 329	2.20 410	0.66 376	5.10 400	0.24 335	6.87 401	4.29 396	2.29 385	7.42 391	6.28 390	3.90 390	7.15 395	3.65 360	4.34 414	0.14 298	0.05 389	0.00 1	2.16 405	0.76 337

MDST_ROB	1.73 367	0.11 75	3.61 330	0.13 306	0.15 298	5.47 402	0.31 350	4.97 395	0.87 312	6.33 401	1.52 368	1.03 330	1.19 355	6.22 375	2.13 345	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.60 324

1111x	1.36 352	0.43 196	3.64 331	0.00 1	0.51 359	0.72 158	0.00 1	3.21 379	1.10 344	0.05 220	0.26 301	0.07 126	0.01 84	6.09 370	8.46 392	0.00 1	1.15 402	0.00 1	0.26 401	0.04 157	1.10 357

Wz-Net-LNSev-Ref	0.54 230	0.84 293	3.67 332	0.00 1	0.00 1	0.56 109	0.00 1	1.40 254	0.80 241	0.00 1	0.00 1	0.06 116	0.13 272	1.76 213	1.42 327	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.08 129

AANet_RVC	0.94 320	1.27 351	3.68 333	0.01 205	0.00 1	0.68 149	0.01 180	0.92 193	0.22 68	0.02 148	1.41 366	0.95 325	0.04 199	5.97 359	3.10 355	0.16 380	0.10 294	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.26 257

Nwc_Net	0.54 230	0.75 280	3.72 334	0.00 1	0.00 1	0.66 141	0.00 1	1.05 212	0.41 106	0.01 88	0.02 246	0.88 321	0.11 265	2.65 242	0.40 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 234	0.05 100

DispFullNet	1.25 343	0.95 317	3.73 335	1.00 398	0.79 382	0.43 76	0.01 180	1.70 282	0.82 255	2.55 388	0.63 348	1.08 334	8.75 407	0.84 189	1.36 325	0.00 1	0.02 256	0.00 1	0.00 1	0.24 350	0.19 224

DGSMNet	1.31 348	0.55 236	3.74 336	0.80 395	1.48 407	1.60 369	3.41 406	1.72 284	0.54 122	0.01 88	0.78 353	0.48 266	0.23 296	3.16 260	0.55 272	0.98 400	1.26 409	1.34 414	1.11 416	1.06 399	1.41 370

aanetorigin	0.91 319	0.59 241	3.76 337	0.11 296	0.12 291	0.40 66	0.90 389	0.15 69	0.23 72	3.44 391	1.19 364	0.35 237	1.96 370	2.81 247	1.30 319	0.02 360	0.00 1	0.02 370	0.05 323	0.28 363	0.47 307

FADNet-RVC	0.63 271	1.29 355	3.79 338	0.01 205	0.00 1	0.47 85	0.00 1	1.51 262	0.23 72	0.00 1	0.01 165	0.12 154	0.06 236	4.05 293	0.36 240	0.00 1	0.03 263	0.00 1	0.00 1	0.42 383	0.17 207

G-Net	1.24 342	0.34 178	3.85 339	0.05 256	0.48 353	1.68 373	0.46 366	0.23 100	0.44 109	1.33 373	8.94 401	2.28 379	0.79 340	2.37 224	1.18 311	0.01 344	0.03 263	0.02 370	0.09 336	0.07 216	0.11 167

PA-Net	0.72 292	0.91 311	3.91 340	0.03 242	0.07 274	0.87 188	0.02 240	0.78 181	0.83 264	0.01 88	0.00 1	0.43 259	0.06 236	5.10 324	1.30 319	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 157	0.12 178
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TorneroNet-64	6.70 408	2.13 395	3.92 341	2.14 406	0.65 374	19.09 417	0.28 348	12.19 414	25.73 419	6.44 403	12.54 413	19.33 416	4.76 400	10.25 409	6.87 384	1.10 403	0.00 1	0.12 398	0.00 1	4.20 410	2.19 409

TorneroNet	7.29 409	2.19 398	3.95 342	2.15 407	1.14 400	19.79 418	0.46 366	13.22 415	25.82 420	8.31 409	16.76 416	17.46 415	5.75 401	10.79 410	8.91 395	2.32 409	0.03 263	0.12 398	0.00 1	4.70 411	2.01 407

iResNetv2_ROB	0.51 209	1.70 372	3.96 343	0.00 1	0.00 1	0.60 117	0.00 1	1.81 307	0.82 255	0.03 187	0.00 1	0.08 133	0.02 131	0.16 104	0.59 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 370	0.09 142

ktn	5.26 402	1.94 388	3.97 344	3.50 413	1.06 399	8.17 406	2.01 397	9.53 409	16.88 410	5.28 397	12.55 414	13.68 407	4.08 393	8.46 402	4.61 369	5.84 417	0.02 256	0.00 1	0.00 1	2.63 406	0.92 347

WAO-8	5.42 403	2.80 407	3.98 345	0.62 378	0.10 286	13.77 411	0.33 356	11.99 412	24.10 416	5.25 395	10.38 407	13.44 405	4.55 398	9.38 405	4.72 370	0.80 395	0.34 320	0.71 412	0.13 350	0.74 395	0.25 251

Venus	5.42 403	2.80 407	3.98 345	0.62 378	0.10 286	13.77 411	0.33 356	11.99 412	24.10 416	5.25 395	10.32 406	13.44 405	4.55 398	9.38 405	4.72 370	0.80 395	0.34 320	0.71 412	0.13 350	0.74 395	0.25 251

PVD	1.08 333	1.09 336	4.07 347	0.61 377	1.15 401	0.72 158	0.01 180	0.93 196	1.18 373	2.39 386	0.00 1	0.65 295	0.11 265	2.60 238	4.29 367	0.00 1	0.82 359	0.00 1	0.13 350	0.12 283	0.75 335

SDNR	1.35 351	0.47 210	4.08 348	0.09 286	0.21 314	3.25 388	0.01 180	3.18 378	1.52 382	1.87 382	1.66 370	1.52 367	0.36 310	7.18 396	1.05 305	0.03 368	0.08 290	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.49 313

DMCA-RVC	0.44 178	0.94 316	4.10 349	0.00 1	0.03 244	0.76 165	0.03 258	0.11 47	0.15 26	0.01 88	0.01 165	0.08 133	0.32 306	1.61 212	0.51 266	0.00 1	0.02 256	0.01 356	0.00 1	0.03 123	0.05 100

SHD	0.76 300	1.05 329	4.19 350	0.65 383	0.21 314	0.01 2	0.01 180	1.48 260	0.83 264	1.69 377	0.00 1	0.63 288	0.09 255	2.22 220	1.51 328	0.00 1	0.21 304	0.00 1	0.07 328	0.15 308	0.11 167

fast-acv-ft	0.34 110	0.71 264	4.20 351	0.06 273	0.01 187	0.28 45	0.17 320	0.11 47	0.34 93	0.00 1	0.00 1	0.08 133	0.09 255	0.13 97	0.27 220	0.01 344	0.00 1	0.03 378	0.01 291	0.27 357	0.04 85

FADNet-RVC-Resample	0.62 268	1.24 348	4.23 352	0.03 242	0.04 256	0.41 69	0.09 303	1.32 243	0.52 120	0.01 88	0.03 254	0.44 260	0.05 225	3.11 259	0.21 196	0.07 374	0.12 295	0.05 389	0.02 302	0.11 275	0.35 283

SAMSARA	1.56 358	1.37 360	4.23 352	1.04 399	0.75 380	4.48 396	0.13 316	1.61 275	0.74 161	3.69 392	0.66 349	3.16 382	1.06 350	4.44 309	2.82 352	0.00 1	0.63 343	0.00 1	0.13 350	0.10 270	0.22 229

LVE	3.01 390	1.95 390	4.27 354	0.56 374	0.45 350	2.06 379	0.06 286	7.66 403	9.65 406	0.08 250	10.94 408	8.86 400	1.82 365	7.24 398	1.62 331	2.04 406	0.17 300	0.04 387	0.24 399	0.24 350	0.23 237

XQC	0.94 320	1.30 357	4.44 355	0.65 383	0.07 274	0.42 73	0.01 180	2.88 365	0.85 297	0.28 314	0.01 165	0.67 298	0.21 290	3.24 265	3.25 356	0.00 1	0.24 308	0.00 1	0.04 319	0.20 339	0.11 167

Wz-Net-MNSev	0.63 271	1.38 361	4.48 356	0.00 1	0.00 1	0.22 39	0.01 180	1.31 241	1.13 352	0.01 88	0.05 262	0.14 162	0.16 280	3.05 257	0.40 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.23 237

RTSC	0.99 326	1.38 361	4.55 357	0.22 342	0.19 305	0.23 40	0.01 180	1.46 257	0.84 274	0.31 322	0.35 329	0.58 284	0.04 199	2.47 232	5.88 379	0.00 1	0.53 338	0.00 1	0.14 357	0.35 373	0.29 264

Syn2CoEx	0.71 289	1.32 358	4.61 358	0.00 1	0.00 1	0.12 28	0.01 180	1.08 217	0.84 274	0.04 207	0.00 1	0.49 273	0.21 290	4.92 322	0.04 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 303	0.32 271

GASNet	0.78 307	1.91 386	4.72 359	0.00 1	0.00 1	0.55 103	0.02 240	1.39 253	0.47 112	0.01 88	0.13 287	0.50 277	0.12 268	4.27 304	0.96 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.41 382	0.09 142

ELAS_RVC	3.35 393	0.45 204	4.75 360	0.25 345	0.07 274	1.56 368	7.12 415	2.23 336	5.68 399	7.77 406	7.71 396	6.55 393	10.27 410	5.63 344	6.24 381	0.00 1	0.04 273	0.03 378	0.01 291	0.11 275	0.48 309
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
rrr	0.72 292	0.71 264	4.76 361	0.16 316	0.15 298	0.32 53	0.04 273	1.80 306	0.61 138	0.24 308	0.01 165	0.05 100	0.07 248	1.19 199	2.07 340	0.00 1	0.47 330	0.00 1	0.18 375	0.15 308	1.48 377

pcwnet_v2	0.49 200	0.14 93	4.76 361	0.00 1	0.00 1	0.68 149	0.00 1	2.39 342	0.81 249	0.01 88	0.00 1	0.35 237	0.32 306	0.19 114	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.22 229

ADCRef	1.10 337	1.10 337	4.78 363	0.02 227	0.02 227	0.87 188	0.31 350	0.76 180	0.88 315	0.71 356	0.17 292	0.18 185	0.80 341	2.63 241	8.56 393	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 275	0.11 167

CSAN	1.34 350	1.48 366	4.78 363	0.15 312	0.08 279	0.71 156	0.68 382	2.81 363	1.12 350	0.96 365	2.86 373	0.79 313	1.67 362	5.61 342	2.61 349	0.01 344	0.01 249	0.00 1	0.00 1	0.15 308	0.26 257

NVStereoNet_ROB	1.74 368	1.83 379	4.79 365	0.81 396	0.29 334	0.67 147	0.03 258	1.46 257	1.75 386	0.65 353	5.98 387	2.38 380	2.95 385	6.77 389	2.70 350	0.69 391	0.37 324	0.04 387	0.19 380	0.27 357	0.24 247
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
KSHMR	3.98 395	1.95 390	4.86 366	3.06 412	1.84 410	5.37 401	0.45 365	9.03 407	13.93 409	2.07 383	9.17 402	7.12 395	2.12 372	5.60 340	3.40 357	2.12 408	0.44 327	0.53 410	0.23 391	4.01 409	2.35 411

test_xeample3	0.77 303	0.71 264	4.91 367	0.18 326	0.22 317	0.34 60	0.05 283	1.81 307	0.61 138	0.23 304	0.03 254	0.06 116	0.05 225	1.26 204	2.12 344	0.00 1	0.69 347	0.00 1	0.23 391	0.15 308	1.78 396

Anonymous Stereo	0.79 308	1.22 347	4.94 368	0.01 205	0.00 1	0.57 112	0.55 376	1.41 255	0.49 116	0.03 187	0.03 254	0.12 154	0.02 131	5.47 337	0.82 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 258	0.13 185

PASM	0.66 280	0.70 263	4.95 369	0.02 227	0.00 1	0.31 50	0.04 273	0.60 153	0.35 94	0.19 296	0.01 165	0.46 261	0.04 199	5.16 327	0.05 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 288	0.15 200

PWC_ROB	0.84 315	1.08 335	5.06 370	0.00 1	0.00 1	0.21 38	0.00 1	2.71 358	0.82 255	0.00 1	0.20 295	0.29 221	0.03 173	3.58 279	2.10 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 379	0.26 257

MSC_U_SF_DS_RVC	1.95 371	2.49 404	5.12 371	0.01 205	0.02 227	12.00 410	0.49 373	3.33 384	0.95 325	0.10 263	0.20 295	2.15 377	0.15 277	6.72 388	1.65 333	0.78 393	0.83 364	0.19 403	0.27 404	0.72 394	0.92 347

XX-Stereo	0.73 295	0.18 111	5.35 372	0.38 364	0.26 330	1.13 328	0.00 1	3.03 370	0.18 53	0.14 279	0.01 165	1.40 357	0.01 84	1.36 208	0.04 92	0.00 1	0.50 334	0.00 1	0.16 371	0.03 123	0.43 296

MFN_U_SF_DS_RVC	1.31 348	2.80 407	5.36 373	0.02 227	0.04 256	3.44 390	0.26 344	2.19 333	0.77 206	0.25 311	0.27 303	1.37 356	0.02 131	5.99 362	1.05 305	0.16 380	0.72 352	0.01 356	0.26 401	0.40 381	0.82 340

MFN_U_SF_RVC	1.09 336	1.88 383	5.37 374	0.15 312	0.10 286	0.56 109	0.10 307	1.29 240	0.47 112	0.45 344	0.27 303	1.30 352	0.72 335	4.08 294	2.28 346	0.29 388	0.34 320	0.35 408	0.55 412	0.63 392	0.60 324

ACVNet_2	1.59 361	2.07 394	5.42 375	0.12 300	0.09 281	1.36 362	0.17 320	2.72 360	0.97 328	0.44 343	3.37 377	6.53 392	0.16 280	5.48 338	1.87 335	0.16 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 379	0.47 307

GwcNet	0.64 278	0.99 323	5.43 376	0.00 1	0.00 1	0.41 69	0.10 307	0.50 140	0.97 328	0.05 220	0.00 1	0.63 288	0.05 225	2.87 251	0.55 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 335	0.13 185

Wz-Net-LNSev	0.46 190	1.11 338	5.46 377	0.00 1	0.00 1	0.51 91	0.00 1	0.41 135	0.91 320	0.00 1	0.01 165	0.23 203	0.03 173	0.12 95	0.25 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.15 200

iinet-f	0.59 256	0.91 311	5.57 378	0.00 1	0.01 187	0.78 168	0.00 1	1.81 307	0.84 274	0.03 187	0.00 1	0.41 256	0.43 314	0.42 157	0.12 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 376	0.08 129

notaker	4.71 399	2.04 392	5.58 379	4.15 414	0.96 394	4.99 398	0.39 362	7.65 402	2.25 389	5.67 400	11.58 411	16.87 413	4.26 396	8.06 400	6.65 383	5.74 416	0.02 256	0.10 396	0.07 328	5.45 413	1.65 386

SANet	2.30 379	1.58 369	5.68 380	0.03 242	0.04 256	2.78 382	0.82 388	2.99 369	8.32 404	1.70 378	4.04 379	4.26 384	4.02 392	5.90 353	3.42 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 234	0.37 286

ACVNet-4b	1.38 353	1.94 388	5.73 381	0.20 336	0.04 256	1.01 226	0.01 180	1.70 282	0.86 308	0.04 207	0.95 359	1.95 371	0.31 305	6.69 387	2.11 343	2.78 410	0.02 256	0.00 1	0.00 1	0.89 398	0.34 278

FINET	2.05 374	1.88 383	5.76 382	0.81 396	0.99 396	3.54 391	3.33 405	3.89 389	3.81 393	0.89 363	1.55 369	1.21 343	2.31 373	4.20 301	2.42 348	0.81 398	1.36 410	0.00 1	0.21 387	0.27 357	1.80 397

ADCL	1.70 366	1.00 325	5.82 383	0.07 279	0.04 256	2.14 380	2.27 400	1.26 236	1.09 343	1.55 376	1.08 360	1.23 344	1.53 360	2.38 226	12.21 405	0.01 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 283	0.16 203

MANE	11.54 416	2.46 403	6.07 384	2.50 411	2.04 411	16.31 413	6.95 414	17.25 419	24.11 418	23.59 417	31.25 421	30.75 417	25.07 417	18.16 415	16.24 414	1.28 405	1.98 417	0.15 401	1.07 415	0.46 386	3.04 414

pmcnn	2.36 380	0.83 292	6.15 385	0.33 360	0.84 387	0.35 61	0.27 346	2.18 332	1.42 379	0.48 346	7.35 390	14.60 411	0.75 337	5.45 336	5.37 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 316	0.63 330

Dean	2.72 384	2.05 393	6.17 386	0.39 365	0.44 347	1.21 350	0.48 372	8.36 405	8.46 405	1.48 375	8.08 397	6.95 394	1.44 357	4.50 313	2.00 338	0.79 394	0.00 1	0.01 356	0.00 1	1.11 400	0.39 289

ACVNet_1	1.38 353	2.15 396	6.35 387	0.35 363	0.03 244	1.26 354	0.10 307	2.02 326	0.85 297	0.35 331	0.01 165	4.32 385	1.77 364	4.85 321	1.67 334	0.92 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 373	0.30 268

DPSNet	1.65 363	0.46 207	7.31 388	0.30 353	0.11 289	1.54 366	0.01 180	4.48 393	1.14 358	0.11 270	0.01 165	0.82 315	3.51 387	5.89 352	5.84 378	0.02 360	0.29 316	0.03 378	0.23 391	0.23 349	0.59 323

psmorigin	0.81 313	0.57 238	7.49 389	0.00 1	0.00 1	0.18 35	0.00 1	0.12 54	0.20 65	0.65 353	0.00 1	2.69 381	0.27 300	2.98 254	0.79 295	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 123	0.18 214

Wz-Net-SNSev	1.00 329	1.84 380	7.92 390	0.00 1	0.00 1	0.30 47	0.00 1	1.27 237	0.85 297	0.01 88	0.01 165	0.40 254	0.10 260	5.27 333	1.29 318	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 346	0.45 304

SGM-ForestM	10.58 414	2.80 407	7.93 391	1.86 404	1.59 408	17.97 416	9.39 416	11.57 411	12.75 408	21.30 416	18.68 418	40.07 419	22.22 416	21.60 416	15.86 412	0.99 401	1.53 414	0.06 391	0.52 410	0.47 387	2.43 412

SGM+DAISY	4.17 396	2.85 411	8.55 392	1.77 403	1.74 409	5.81 403	5.49 410	2.88 365	3.97 394	7.67 405	7.66 395	7.25 396	7.42 404	6.92 393	7.09 386	1.14 404	1.57 415	0.11 397	0.59 413	0.56 390	2.43 412

AnyNet_C32	1.69 365	2.27 399	8.60 393	0.12 300	0.19 305	1.68 373	1.08 392	1.06 215	0.74 161	1.28 372	0.45 336	0.21 198	0.57 324	2.99 256	11.73 404	0.02 360	0.00 1	0.06 391	0.00 1	0.20 339	0.55 321

ADCMid	1.62 362	1.76 376	8.67 394	0.04 250	0.03 244	1.61 370	0.17 320	1.49 261	1.15 365	0.88 362	0.57 345	0.86 318	0.69 331	1.18 198	12.53 406	0.01 344	0.00 1	0.29 406	0.08 331	0.20 339	0.24 247

ADCPNet	1.58 360	1.00 325	8.71 395	0.01 205	0.19 305	2.69 381	0.26 344	1.15 223	0.54 122	0.04 207	0.02 246	1.41 358	1.76 363	2.52 235	9.78 398	0.00 1	0.46 329	0.00 1	0.64 414	0.07 216	0.34 278

ADCP+	1.56 358	1.51 367	8.93 396	0.01 205	0.03 244	1.27 355	0.77 387	1.03 206	0.95 325	0.02 148	0.01 165	0.95 325	1.02 347	0.48 166	14.01 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 270	0.15 200

DeepPrunerF	1.44 356	1.17 343	9.82 397	0.02 227	0.09 281	0.90 197	0.00 1	1.42 256	6.76 400	0.23 304	0.01 165	0.22 201	0.14 273	5.71 348	1.94 337	0.00 1	0.00 1	0.01 356	0.02 302	0.20 339	0.14 193

MADNet++	10.85 415	2.36 402	10.00 398	8.59 420	4.61 418	16.78 414	10.26 417	10.11 410	7.51 402	17.63 415	18.35 417	12.04 403	17.73 415	24.51 418	20.75 417	8.81 418	6.67 420	4.84 419	2.67 417	5.77 414	6.96 419

SuperB	1.87 370	1.70 372	10.02 399	0.02 227	0.01 187	0.87 188	0.75 384	2.15 331	0.87 312	0.05 220	0.05 262	0.33 229	0.87 343	5.17 328	5.60 377	0.01 344	0.00 1	0.02 370	0.01 291	8.38 419	0.42 293

ADCS	1.99 372	2.50 405	10.09 400	0.00 1	0.01 187	0.87 188	0.66 381	1.81 307	0.89 318	2.57 389	0.11 284	1.41 358	0.26 299	2.62 240	15.48 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 288	0.43 296

PWCK	2.83 387	2.64 406	10.25 401	0.23 343	0.02 227	3.59 392	5.56 411	3.75 388	3.56 392	0.75 360	4.42 381	3.35 383	1.86 366	9.10 404	4.03 364	0.44 389	0.01 249	0.00 1	0.00 1	2.72 407	0.29 264

UNDER WATER	6.65 407	1.86 382	10.48 402	4.84 416	2.74 414	8.59 408	0.76 385	8.83 406	22.15 415	4.99 393	6.27 388	15.66 412	10.39 411	9.52 407	9.42 396	3.50 411	0.05 283	1.34 414	0.03 314	7.17 418	4.42 417

LE_ROB	10.29 413	1.64 370	11.96 403	1.47 402	1.36 406	3.30 389	4.79 408	5.05 396	42.09 421	51.68 421	13.28 415	14.08 410	25.92 418	7.21 397	21.19 418	0.05 371	0.06 286	0.13 400	0.19 380	0.08 234	0.35 283

UNDER WATER-64	7.33 410	2.16 397	12.17 404	4.84 416	3.62 416	17.94 415	1.74 395	9.16 408	21.94 414	5.53 399	5.01 385	17.03 414	11.84 413	9.72 408	8.83 394	2.09 407	0.04 273	1.54 416	0.16 371	6.89 417	4.37 416

WZ-Net	1.68 364	1.91 386	12.17 404	0.00 1	0.00 1	0.83 178	0.00 1	1.68 280	0.84 274	0.05 220	0.01 165	1.08 334	2.88 381	6.91 392	4.78 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 303	0.24 247

Wz-Net-TNSev	1.74 368	3.45 415	13.44 406	0.00 1	0.00 1	0.45 83	0.14 318	2.57 350	0.84 274	0.09 258	0.01 165	1.33 353	0.18 284	6.16 372	5.38 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 291	0.26 355	0.41 291

HanzoNet	13.47 417	5.89 417	14.41 407	5.91 419	2.90 415	8.50 407	0.74 383	13.81 416	20.12 413	26.53 418	28.55 420	34.06 418	26.75 420	26.27 421	15.82 411	11.42 420	4.01 419	3.29 418	3.94 418	9.72 420	6.77 418

DPSimNet_ROB	9.66 412	7.29 418	17.52 408	4.88 418	6.56 419	10.41 409	12.88 418	8.12 404	9.88 407	14.26 414	11.22 410	12.39 404	14.01 414	11.20 411	14.85 409	5.50 415	6.97 421	5.75 420	5.94 419	5.31 412	8.26 421

JetBlue	6.27 405	3.44 414	18.17 409	0.00 1	2.21 413	30.58 419	17.31 420	4.77 394	1.07 339	0.74 357	2.25 372	6.31 391	5.82 402	18.12 414	9.68 397	0.10 379	0.01 249	0.00 1	0.00 1	3.12 408	1.61 382

AnyNet_C01	2.55 382	3.02 412	19.30 410	0.15 312	0.18 304	2.97 385	2.35 402	1.56 268	1.47 380	1.01 366	0.81 354	1.23 344	0.76 339	4.28 305	10.78 400	0.04 370	0.00 1	0.07 393	0.00 1	0.35 373	0.61 327

LSM	4.80 400	1.52 368	19.84 411	4.35 415	38.64 421	0.85 186	2.31 401	0.86 189	1.78 387	3.14 390	3.02 374	0.62 287	0.69 331	3.61 282	1.28 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 288	13.38 422

EDNetEfficient	2.95 389	0.33 169	20.38 412	0.19 329	0.83 385	1.00 224	1.95 396	0.58 150	5.15 398	8.01 407	1.79 371	0.93 324	4.16 395	3.66 284	9.80 399	0.00 1	0.03 263	0.00 1	0.06 326	0.05 172	0.13 185

SPstereo	50.84 422	11.75 420	22.19 413	12.56 421	10.58 420	67.32 422	76.93 424	100.00 432	100.00 433	96.03 430	93.38 427	100.00 433	93.34 428	91.10 429	72.60 422	10.05 419	8.84 422	20.16 422	15.30 422	6.52 415	8.09 420

tt	48.09 421	0.07 25	27.39 414	1.35 400	0.00 1	100.00 433	100.00 431	100.00 432	96.65 427	0.15 284	0.01 165	97.98 431	87.03 427	2.52 235	99.87 432	82.90 428	94.64 427	16.21 421	20.93 423	33.72 421	0.29 264

BEATNet-Init1	15.75 419	8.48 419	36.75 415	2.06 405	2.07 412	33.60 420	14.96 419	17.15 418	19.08 411	30.69 419	28.08 419	43.61 420	25.98 419	25.17 420	20.68 416	0.80 395	1.17 404	0.36 409	0.51 409	1.53 402	2.28 410

JetRed	14.06 418	19.59 421	43.42 416	1.43 401	1.30 405	55.87 421	28.29 421	13.94 417	7.85 403	8.61 410	8.73 399	13.68 407	10.59 412	24.60 419	30.87 419	0.27 387	0.69 347	0.62 411	0.03 314	6.63 416	4.19 415

RTS	4.38 397	2.34 400	44.27 417	0.33 360	0.13 293	3.83 393	0.21 332	2.51 345	1.22 374	1.82 380	0.01 165	1.95 371	0.21 290	16.90 412	10.87 402	0.00 1	0.27 314	0.00 1	0.00 1	0.27 357	0.44 301

RTSA	4.38 397	2.34 400	44.27 417	0.33 360	0.13 293	3.83 393	0.21 332	2.51 345	1.22 374	1.82 380	0.01 165	1.95 371	0.21 290	16.90 412	10.87 402	0.00 1	0.27 314	0.00 1	0.00 1	0.27 357	0.44 301

MADNet+	4.94 401	3.56 416	47.46 419	0.42 366	0.27 331	1.99 378	0.04 273	4.45 392	1.30 376	0.07 241	0.02 246	1.81 370	0.36 310	21.82 417	14.17 408	0.00 1	0.26 313	0.00 1	0.00 1	0.28 363	0.54 319

LRCNet_RVC	55.59 423	61.31 428	59.16 420	66.84 427	44.81 422	6.17 404	0.00 1	52.46 421	1.68 385	70.67 422	80.07 425	66.39 421	55.67 421	51.56 422	46.75 421	90.67 431	41.65 426	91.10 432	90.19 428	65.65 427	68.96 427

PML	71.00 427	88.39 432	73.68 421	82.04 429	74.55 426	83.63 424	76.92 423	72.05 425	85.95 425	89.82 428	84.57 426	90.63 428	58.80 422	91.54 432	73.58 423	95.93 438	2.38 418	86.91 431	6.48 420	84.07 432	18.14 423

coex-ft	8.51 411	3.17 413	75.56 422	0.00 1	0.00 1	0.18 35	0.25 336	0.14 67	19.76 412	39.57 420	4.11 380	4.60 387	9.69 408	4.10 295	7.91 391	0.02 360	0.07 288	0.00 1	0.02 302	0.13 288	0.91 346

xxxxx1	63.64 424	58.31 423	78.27 423	43.96 422	49.40 423	92.70 426	92.25 427	60.45 422	69.51 422	73.81 425	76.39 422	77.95 424	76.95 423	71.68 423	77.08 424	36.01 424	37.36 423	48.24 425	62.44 424	47.16 424	42.90 424

tt_ll	63.64 424	58.31 423	78.27 423	43.96 422	49.40 423	92.70 426	92.25 427	60.45 422	69.51 422	73.81 425	76.39 422	77.95 424	76.95 423	71.68 423	77.08 424	36.01 424	37.36 423	48.24 425	62.44 424	47.16 424	42.90 424

ff	63.64 424	58.31 423	78.27 423	43.96 422	49.40 423	92.70 426	92.25 427	60.45 422	69.51 422	73.81 425	76.39 422	77.95 424	76.95 423	71.68 423	77.08 424	36.01 424	37.36 423	48.24 425	62.44 424	47.16 424	42.90 424

DLNR_Zeroshot_test	21.33 420	48.16 422	86.21 426	96.01 434	87.63 432	0.32 53	0.00 1	18.10 420	0.52 120	0.04 207	0.01 165	0.00 1	0.00 1	0.78 186	0.07 120	16.15 421	0.90 372	0.00 1	0.21 387	70.18 428	1.39 367

HaxPig	95.45 434	97.64 433	88.42 427	97.81 440	99.08 440	77.94 423	74.31 422	96.67 430	99.54 428	99.87 432	99.92 430	99.60 432	99.75 430	91.22 430	87.67 428	99.94 440	99.97 435	99.98 435	99.99 435	99.96 440	99.80 440

AVERAGE_ROB	98.51 436	99.16 435	95.72 428	100.00 442	100.00 442	93.61 429	82.61 426	100.00 432	99.97 430	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	99.73 434	99.43 431	100.00 442	100.00 438	100.00 436	100.00 436	100.00 442	100.00 442

MEDIAN_ROB	93.48 431	98.75 434	96.24 429	90.99 432	90.62 433	85.89 425	77.23 425	92.20 427	89.67 426	95.04 429	94.93 428	96.04 429	93.85 429	90.48 428	87.58 427	98.40 439	95.87 428	99.62 434	98.78 432	98.85 439	98.49 439

Anonymous_1	89.55 430	74.57 429	97.70 430	74.52 428	78.35 427	100.00 433	100.00 431	98.05 431	99.77 429	96.85 431	99.38 429	97.67 430	99.78 431	91.23 431	98.87 430	81.02 427	97.18 429	59.55 428	84.83 427	74.77 429	86.89 428

EDNetEfficientorigin	6.27 405	0.89 306	98.14 431	0.02 227	0.04 256	0.40 66	0.02 240	0.35 124	2.94 390	6.98 404	3.06 375	1.29 350	1.87 367	4.32 307	4.60 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 216	0.35 283

test_example2	97.59 435	99.97 436	99.93 432	99.80 441	99.96 441	98.80 430	99.76 430	91.09 426	100.00 433	100.00 433	100.00 431	89.37 427	86.85 426	99.31 433	96.67 429	99.97 441	99.51 434	92.94 433	97.98 431	99.99 441	99.94 441

DPSMNet_ROB	81.42 429	61.07 427	99.95 433	61.38 426	87.01 431	99.15 432	100.00 431	95.87 428	99.99 431	73.35 424	100.00 431	71.18 423	100.00 432	77.40 427	99.98 433	35.68 423	97.47 433	34.71 424	99.89 433	44.74 423	89.65 430

DGTPSM_ROB	81.37 428	61.03 426	99.95 433	61.17 425	86.95 430	99.14 431	100.00 431	95.87 428	99.99 431	73.32 423	100.00 431	71.15 422	100.00 432	77.35 426	99.98 433	35.35 422	97.41 432	34.62 423	99.89 433	44.61 422	89.54 429

MyStereo03	99.06 440	100.00 438	100.00 435	96.11 436	98.72 436	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 433	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	100.00 435	100.00 435	93.17 434	100.00 438	100.00 436	100.00 436	95.79 435	97.48 435

MyStereo02	99.06 440	100.00 438	100.00 435	96.11 436	98.72 436	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 433	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	100.00 435	100.00 435	93.17 434	100.00 438	100.00 436	100.00 436	95.79 435	97.48 435

MyStereo	99.06 440	100.00 438	100.00 435	96.11 436	98.72 436	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 433	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	100.00 435	100.00 435	93.17 434	100.00 438	100.00 436	100.00 436	95.79 435	97.48 435

Selective-RAFT-Error	99.05 439	100.00 438	100.00 435	96.31 439	98.73 439	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 433	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	100.00 435	100.00 435	93.08 432	100.00 438	100.00 436	100.00 436	95.40 433	97.58 438

CasAABBNet	99.03 438	100.00 438	100.00 435	96.02 435	98.70 435	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 433	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	100.00 435	100.00 435	93.08 432	99.99 437	100.00 436	100.00 436	95.40 433	97.41 434

LSM0	98.99 437	99.97 436	100.00 435	95.58 433	98.52 434	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 433	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	100.00 435	100.00 435	93.32 437	99.97 435	100.00 436	100.00 436	95.80 438	96.62 433

DPSM_ROB	93.70 432	78.60 430	100.00 435	83.05 430	85.63 428	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 433	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	100.00 435	100.00 435	88.93 429	97.35 430	74.49 429	94.98 429	81.33 430	89.69 431

DPSM	93.70 432	78.60 430	100.00 435	83.05 430	85.63 428	100.00 433	100.00 431	100.00 432	100.00 433	100.00 433	100.00 431	100.00 433	100.00 432	100.00 435	100.00 435	88.93 429	97.35 430	74.49 429	94.98 429	81.33 430	89.69 431

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