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	2.49 216	0.22 1	3.34 151	2.33 393	1.78 387	2.89 232	0.46 204	7.35 268	6.95 317	2.75 154	1.67 94	6.75 350	5.08 389	3.24 115	1.93 253	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	0.80 256	1.25 32	0.06 55	3.22 24	1.03 14	0.59 66	0.65 45	0.07 14	0.55 116	1.01 13	0.46 11	0.20 447	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	1.27 340	1.26 36	0.02 20	3.85 58	1.05 19	0.51 45	0.39 33	0.08 20	0.40 82	3.31 116	0.47 14	0.07 388	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	0.50 184	1.20 15	0.08 70	3.86 60	1.02 13	0.64 75	2.52 128	0.05 3	1.54 216	1.08 18	0.44 8	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	1.94 322	0.90 272	3.13 251	0.69 278	5.81 182	3.21 103	1.14 121	0.20 21	1.52 160	0.37 73	4.29 151	0.69 78	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	0.85 266	1.27 42	0.01 4	3.79 47	0.90 4	0.41 24	0.19 20	0.08 20	0.04 1	1.05 14	0.58 44	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	0.34 136	1.24 25	0.07 62	3.67 36	1.05 19	0.58 63	0.80 54	0.06 5	0.19 29	1.18 22	0.61 57	0.17 436	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	0.34 136	1.24 25	0.07 62	3.67 36	1.05 19	0.58 63	0.80 54	0.06 5	0.19 29	1.18 22	0.60 53	0.17 436	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	0.50 184	1.26 36	0.06 55	3.65 32	1.05 19	0.41 24	0.96 66	0.06 5	0.66 130	2.11 74	0.64 66	0.22 453	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	0.59 130	0.33 131	2.12 138	0.49 221	3.65 32	1.79 56	1.04 114	0.16 15	0.24 70	0.55 116	2.95 108	0.57 42	0.12 418	0.21 300	0.20 497	0.25 417	0.22 353	0.33 193

MonSter	0.72 12	0.27 6	2.25 52	0.07 6	0.85 266	1.27 42	0.01 4	3.79 47	0.91 5	0.41 24	0.18 19	0.08 20	0.04 1	1.33 34	0.58 44	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	0.61 216	1.28 45	0.09 75	3.82 53	1.03 14	0.54 53	0.43 34	0.07 14	0.71 136	1.25 28	0.46 11	0.22 453	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	0.91 275	1.24 25	0.05 42	3.81 50	1.03 14	0.45 33	0.91 61	0.06 5	0.42 89	1.33 34	0.49 18	0.22 453	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	0.91 275	1.24 25	0.05 42	3.81 50	1.03 14	0.45 33	0.91 61	0.06 5	0.42 89	1.33 34	0.49 18	0.22 453	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	0.91 275	1.24 25	0.05 42	3.81 50	1.03 14	0.45 33	0.91 61	0.06 5	0.42 89	1.33 34	0.49 18	0.22 453	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 55	1.45 364	1.42 63	0.05 42	5.30 141	2.01 61	0.55 58	3.02 144	0.09 30	0.20 31	4.87 168	0.58 44	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	0.63 139	1.41 361	2.02 125	0.48 216	3.85 58	6.29 277	4.49 204	3.12 147	4.55 279	1.62 221	2.77 103	2.16 272	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 82	0.48 177	1.58 79	0.11 89	5.71 174	2.81 80	4.85 210	1.75 97	4.58 281	0.46 107	3.66 128	1.30 187	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	1.25 336	1.24 25	0.04 34	3.97 66	1.06 26	0.66 78	0.53 40	0.05 3	0.18 27	3.58 122	0.50 24	0.07 388	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	1.84 394	1.35 53	0.37 185	2.56 14	1.12 35	0.44 32	0.12 12	0.07 14	0.09 10	1.07 17	0.58 44	0.05 367	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 72	1.00 11	0.98 109	0.86 57	0.09 30	1.21 189	1.06 16	0.62 59	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 19	0.51 45	1.30 80	0.09 30	0.68 132	4.12 143	0.68 72	0.00 1	0.98 439	0.00 1	0.28 444	0.00 1	0.73 321

PSM-AAD	3.43 312	0.31 22	2.16 42	0.80 171	0.57 210	2.53 175	5.97 483	5.53 159	3.98 165	11.00 461	11.90 397	2.93 202	9.36 479	8.03 334	1.00 141	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 64	1.94 405	1.94 119	0.01 4	3.57 29	2.52 72	0.70 81	1.80 104	0.10 39	1.14 174	1.34 38	0.55 36	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	0.35 140	1.27 42	0.09 75	3.86 60	1.05 19	0.54 53	0.73 47	0.04 1	0.55 116	4.75 166	0.59 50	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 66	1.06 26	0.62 73	0.58 42	0.09 30	1.02 164	1.54 47	0.64 66	0.00 1	1.00 455	0.00 1	0.23 410	0.01 19	0.65 293

GrayStereo	3.86 347	0.33 25	2.63 84	1.66 274	0.62 219	3.09 247	7.92 512	6.43 224	3.88 157	10.61 447	16.51 452	5.75 327	8.40 464	6.75 244	1.58 209	0.01 171	0.00 1	0.01 387	0.62 499	0.04 108	0.38 209

MLG-Stereo_test1	0.85 34	0.34 28	1.80 15	0.10 20	1.66 379	1.22 19	0.01 4	4.24 82	1.68 49	0.19 2	0.08 6	0.09 30	0.11 17	4.16 145	0.46 11	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 38	0.41 167	1.23 23	0.00 1	4.57 104	1.74 52	0.41 24	0.08 6	0.09 30	0.10 14	5.68 198	0.45 10	0.02 276	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	0.77 167	0.76 250	2.36 157	0.52 226	6.80 241	3.08 98	0.53 51	3.34 152	0.26 73	0.31 57	7.24 278	0.73 86	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	0.23 104	1.26 36	0.09 75	3.82 53	1.05 19	0.54 53	0.23 22	0.08 20	0.86 152	2.50 96	0.64 66	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 79	1.08 29	0.37 14	1.65 92	0.08 20	0.49 108	3.95 135	0.51 26	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	0.48 116	1.95 406	1.75 104	0.80 305	3.70 39	0.69 2	0.54 53	0.16 15	0.30 83	0.43 100	3.59 123	1.37 196	0.31 474	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 75	1.26 36	0.01 4	4.00 69	1.10 31	0.46 39	0.26 26	0.08 20	0.41 85	0.93 10	0.51 26	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 75	1.26 36	0.01 4	4.00 69	1.10 31	0.46 39	0.26 26	0.08 20	0.41 85	0.93 10	0.51 26	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	0.43 104	0.14 48	1.25 32	0.29 164	2.25 10	0.84 3	0.61 72	0.51 36	0.09 30	0.11 17	6.65 238	0.19 1	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.07 43

U	2.23 185	0.36 33	2.93 109	0.26 68	8.08 535	11.12 474	0.00 1	3.68 38	1.12 35	0.29 7	0.52 39	0.16 47	0.08 7	0.83 5	0.30 2	0.00 1	0.00 1	9.75 543	5.13 552	0.02 46	0.02 6

Any-RAFT	2.33 196	0.36 33	2.35 60	1.58 263	0.84 263	4.93 370	0.55 234	9.10 317	5.93 264	4.30 200	4.90 200	5.79 329	2.22 248	2.75 102	0.51 26	0.02 276	0.32 319	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.18 117

CAS	2.42 211	0.37 39	2.30 55	11.49 540	3.97 490	1.65 87	0.02 20	4.08 74	2.84 82	0.51 45	1.65 92	0.25 72	0.28 48	1.73 54	0.92 122	10.05 548	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 19	6.26 536

FoundationStereo	0.48 2	0.38 40	1.70 11	0.82 174	1.00 291	0.42 3	0.06 55	0.63 2	1.44 43	0.38 18	0.04 3	0.11 41	0.37 73	0.93 10	0.39 5	0.03 320	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	1.94 322	0.38 154	2.51 174	0.58 243	7.19 261	7.28 332	1.60 134	3.51 163	1.07 141	0.77 144	2.12 75	1.24 181	0.03 320	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	1.75 293	1.21 330	2.44 165	0.85 326	4.79 112	1.67 47	0.71 85	0.26 26	0.29 80	2.00 237	2.30 86	0.66 70	0.01 171	0.95 423	0.00 1	0.42 484	0.12 246	2.07 489

test-3	2.19 178	0.38 40	3.88 211	1.55 261	0.91 275	1.39 60	0.80 305	5.36 152	5.51 243	7.36 338	1.90 106	4.05 255	0.42 89	6.67 241	1.17 168	0.00 1	0.99 448	0.00 1	0.28 444	0.20 335	1.08 374

test_1	2.18 175	0.38 40	3.87 206	1.54 260	0.91 275	1.38 58	0.80 305	5.36 152	5.53 245	7.12 318	1.86 105	4.05 255	0.41 85	6.65 238	1.17 168	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 40	0.09 22	4.89 369	0.13 102	7.34 267	8.06 361	3.87 188	4.47 192	0.60 123	1.19 188	6.78 249	0.63 62	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 92	1.11 312	0.84 7	0.03 30	4.34 94	1.83 57	0.30 8	0.08 6	0.21 56	0.12 20	3.16 113	0.98 136	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	0.67 150	1.95 406	1.74 103	0.10 83	7.81 287	6.03 266	2.97 160	4.01 176	3.07 209	0.57 121	5.49 191	1.13 162	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	0.72 155	0.01 1	1.98 122	0.55 234	3.52 27	3.54 129	0.96 108	1.63 90	0.19 51	0.41 85	1.29 32	0.58 44	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.05 129	0.08 47

test_3	2.22 182	0.39 46	4.20 244	1.51 256	0.90 272	1.29 47	0.74 294	5.34 145	6.37 283	6.64 290	1.96 110	4.24 269	0.45 105	6.63 236	1.17 168	0.00 1	1.00 455	0.00 1	0.28 444	0.19 326	1.01 362

GMM-Stereo	3.42 310	0.39 46	3.24 140	0.87 181	0.50 184	2.26 146	4.73 469	5.64 170	3.81 149	7.08 315	16.57 453	6.13 336	3.62 318	7.74 318	1.40 199	0.05 367	0.00 1	0.00 1	0.04 295	0.12 246	4.24 529

Prome-Stereo	3.73 335	0.39 46	2.62 83	1.05 201	0.52 197	2.06 130	4.58 465	4.88 118	3.95 162	9.34 418	20.39 483	4.03 254	7.02 438	7.86 323	1.31 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 160	4.52 530

MLG-Stereo_test2	0.82 29	0.40 52	1.99 28	0.39 96	1.07 301	1.43 65	0.02 20	4.01 71	1.75 53	0.37 14	0.07 4	0.15 44	0.10 14	2.62 98	0.57 42	0.32 476	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	0.74 164	0.54 204	2.45 166	0.49 221	4.13 77	3.29 109	0.65 76	2.53 129	2.15 182	0.30 54	6.97 261	0.85 106	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	0.65 144	7.83 533	2.62 184	0.13 102	5.35 150	2.68 75	0.36 13	1.30 80	0.33 90	0.32 64	1.92 63	0.72 84	0.01 171	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.56 466	7.35 539

AdaDepth	0.81 26	0.41 55	3.63 189	0.17 40	1.35 355	1.62 84	0.08 70	1.20 4	1.66 46	0.33 12	0.58 42	0.10 39	0.29 51	2.59 97	0.63 62	0.02 276	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 88	0.33 131	1.82 110	0.02 20	4.37 95	1.10 31	0.60 70	0.08 6	0.09 30	0.08 7	3.50 120	0.55 36	0.03 320	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 88	0.33 131	1.82 110	0.02 20	4.37 95	1.10 31	0.60 70	0.08 6	0.09 30	0.08 7	3.50 120	0.55 36	0.03 320	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	1.17 211	0.63 221	3.20 257	0.74 294	5.78 179	6.80 308	5.25 226	3.47 156	2.80 199	0.36 71	3.16 113	1.09 158	0.02 276	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 55	0.17 65	1.71 100	0.03 30	1.88 7	1.20 38	1.22 124	0.77 52	0.04 1	0.05 3	0.75 4	0.89 115	0.06 379	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 95	0.40 162	1.36 56	0.01 4	4.13 77	0.95 9	0.48 44	0.13 14	0.06 5	0.07 5	0.89 8	0.37 4	0.02 276	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	0.30 120	1.00 9	0.01 4	2.47 12	1.19 37	0.65 76	0.12 12	0.08 20	0.10 14	1.30 33	0.47 14	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	0.48 116	0.63 221	2.02 125	0.27 161	5.79 180	1.32 40	0.82 100	0.75 50	0.87 134	0.23 37	1.24 27	0.86 108	0.15 426	0.58 353	0.00 1	0.26 434	0.03 79	0.49 243

Gwc-CoAtRS	2.16 172	0.42 59	3.13 131	1.28 224	0.31 124	3.52 289	0.39 189	6.56 228	6.31 279	5.38 230	5.11 206	5.47 313	1.70 225	2.00 68	1.08 154	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	0.64 140	0.14 48	2.42 162	0.26 159	5.64 170	2.93 85	1.08 117	0.24 24	0.49 110	0.45 105	2.31 88	0.83 105	0.02 276	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	2.26 188	0.43 64	6.69 393	0.40 99	0.20 85	1.70 93	0.13 102	5.73 175	9.44 401	6.01 253	5.29 214	1.12 143	2.77 276	2.49 95	2.21 274	0.01 171	0.00 1	0.01 387	0.00 1	0.02 46	0.61 278

tt	83.10 580	0.43 64	99.97 589	79.27 580	93.14 582	100.00 590	100.00 589	100.00 592	99.89 586	60.55 572	48.44 559	99.98 591	99.96 588	99.98 591	100.00 592	91.80 583	99.82 587	73.67 583	73.25 579	86.43 583	55.39 577

BUS	2.72 244	0.43 64	3.76 195	0.70 152	0.50 184	7.31 421	0.48 216	9.93 342	5.65 249	6.50 277	6.23 247	5.21 306	1.18 183	4.27 148	1.89 250	0.01 171	0.03 195	0.03 438	0.00 1	0.06 141	0.14 80

BSDual-CNN	2.91 259	0.43 64	3.76 195	0.70 152	0.50 184	6.97 411	1.58 390	9.93 342	5.65 249	6.50 277	6.23 247	6.17 338	2.50 260	4.27 148	2.67 302	0.01 171	0.03 195	0.03 438	0.00 1	0.06 141	0.14 80

psmg	3.34 296	0.43 64	3.76 195	0.73 158	0.50 184	8.47 439	2.74 422	10.88 374	5.65 249	8.91 400	8.78 320	6.17 338	2.50 260	4.27 148	2.67 302	0.01 171	0.04 212	0.06 459	0.00 1	0.12 246	0.10 56

KYRaft	3.68 329	0.43 64	2.53 73	0.89 184	0.49 180	2.28 151	3.89 451	5.30 141	3.82 151	8.99 404	19.28 478	6.54 347	4.96 381	7.92 327	0.96 134	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.01 240	0.06 141	5.17 531

CFNet-RSSM	2.26 188	0.43 64	3.24 140	1.28 224	0.31 124	3.19 256	0.40 190	7.62 281	7.29 333	5.88 243	4.68 194	5.32 310	1.68 223	2.26 84	1.04 148	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 75	0.17 65	2.94 235	0.33 177	3.66 34	5.27 229	1.11 119	1.28 77	0.28 78	0.92 154	4.32 152	0.90 118	4.89 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.05 29

FACV-RUCA	2.38 201	0.44 73	4.18 241	1.33 229	2.87 449	2.45 166	1.21 367	8.68 303	6.12 269	4.07 194	7.28 284	1.25 148	2.00 237	3.37 117	1.62 216	0.01 171	0.03 195	0.10 472	0.05 299	0.36 426	0.29 180

PAM	4.07 366	0.44 73	6.47 382	1.97 331	1.18 324	10.83 472	1.64 393	10.66 365	4.55 198	6.54 283	4.69 195	16.99 492	6.88 434	4.07 139	1.63 219	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 76	0.52 197	1.78 105	0.07 62	5.69 172	2.76 78	0.27 6	2.28 121	0.80 131	0.44 103	1.37 39	0.49 18	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	0.83 175	0.07 14	1.82 110	0.65 266	2.44 11	3.95 162	1.11 119	6.19 245	0.49 110	0.37 73	1.73 54	0.81 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 456	0.01 1

HSM-Net_RVC	4.40 390	0.44 73	3.22 137	0.72 155	0.68 228	7.06 415	1.82 400	12.57 423	8.48 374	9.04 405	12.20 403	14.98 473	5.14 392	7.32 285	4.19 359	0.02 276	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	0.54 126	2.80 447	1.38 58	0.01 4	3.74 42	1.00 11	0.46 39	0.63 44	0.06 5	0.13 23	6.08 213	0.88 114	0.15 426	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	0.67 150	0.77 251	2.33 154	0.60 249	5.99 200	3.27 106	0.45 33	3.46 155	0.41 99	0.28 48	1.53 46	0.71 83	0.04 350	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	1.61 265	0.51 193	2.73 201	0.29 164	2.99 18	3.22 104	0.69 80	2.06 111	0.52 115	0.28 48	5.62 194	0.86 108	0.01 171	0.03 195	0.00 1	0.17 367	0.16 299	0.85 340

RAFT-Test	2.49 216	0.45 78	4.35 254	1.89 314	1.28 342	4.83 367	0.68 275	7.19 261	4.51 195	5.00 218	7.09 278	6.81 354	1.12 170	2.22 80	1.16 167	0.01 171	0.63 363	0.00 1	0.33 464	0.05 129	0.20 133

SST-Stereo	2.86 253	0.45 78	3.64 190	1.46 249	0.36 147	3.94 326	0.80 305	6.07 204	4.46 191	10.96 460	6.21 246	4.94 297	4.14 345	8.85 388	0.93 126	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 28	0.99 112	0.51 36	0.08 20	0.09 10	6.37 224	0.67 71	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 71	0.34 136	1.36 56	0.19 135	2.56 14	0.91 5	0.32 10	0.03 1	0.07 14	0.06 4	6.62 234	0.54 35	0.01 171	0.63 363	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.21 139

PAM_32	4.12 372	0.46 83	5.63 340	1.95 326	1.02 295	10.74 470	0.85 326	11.04 376	5.02 225	6.19 261	5.28 213	17.64 496	7.30 445	5.03 174	1.45 201	0.00 1	0.68 372	0.00 1	0.77 507	0.14 279	1.14 383

RCA-Stereo	2.19 178	0.46 83	3.22 137	0.47 114	0.33 131	2.27 149	0.47 206	5.60 166	15.20 472	2.86 156	5.61 228	0.78 130	3.15 286	1.71 52	0.48 17	0.00 1	0.90 411	0.00 1	0.00 1	0.10 211	0.26 168

RAFT_R40	2.83 250	0.46 83	3.85 203	1.38 237	0.32 130	3.78 316	0.97 345	6.16 208	4.82 216	9.74 431	6.35 256	4.96 298	3.94 338	8.78 385	1.05 149	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.03 14

pcwnet_v2	4.36 386	0.46 83	9.07 453	1.43 246	1.10 311	3.41 274	0.40 190	13.44 454	14.60 468	10.29 441	14.22 430	5.82 331	2.97 282	6.75 244	2.29 287	0.01 171	0.05 221	0.04 448	0.02 262	0.17 308	0.61 278

R-Stereo Train	2.60 231	0.46 83	2.94 111	1.10 205	0.18 71	3.61 295	0.60 249	6.88 244	3.50 116	9.13 409	17.23 462	1.77 168	0.77 144	2.03 70	1.65 225	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.21 139

RAFT-Stereo	2.60 231	0.46 83	2.94 111	1.10 205	0.18 71	3.61 295	0.60 249	6.88 244	3.50 116	9.13 409	17.23 462	1.77 168	0.77 144	2.03 70	1.65 225	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 73	0.36 147	1.28 45	0.18 130	3.82 53	0.91 5	0.32 10	0.03 1	0.07 14	0.07 5	4.41 154	0.55 36	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	0.54 126	0.10 25	1.25 32	0.24 153	3.17 22	5.31 233	0.52 50	0.80 54	0.82 132	1.16 181	4.52 159	0.51 26	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 94	1.70 93	0.02 20	4.28 88	6.97 318	0.78 94	1.77 100	0.48 109	0.67 131	1.50 43	0.58 44	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	0.79 168	0.08 17	2.10 133	0.14 112	3.83 56	4.26 178	3.84 186	1.56 86	0.32 88	0.30 54	1.13 19	0.77 93	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	2.59 229	0.47 91	4.32 251	1.89 314	0.20 85	3.42 275	0.63 259	5.56 164	5.60 247	8.66 392	7.05 276	2.82 200	1.03 165	9.05 401	1.07 153	0.02 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.04 23

PFNet+	2.52 220	0.47 91	4.97 300	0.95 193	0.18 71	3.12 250	0.73 290	4.98 122	6.97 318	7.95 356	6.38 257	2.51 190	1.18 183	8.05 337	1.82 241	0.03 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.05 29

ICVP	2.53 221	0.47 91	3.64 190	1.20 215	0.69 231	2.71 198	0.84 321	10.63 364	4.66 204	4.31 201	8.99 325	2.75 198	1.93 234	2.91 107	4.07 358	0.06 379	0.24 308	0.01 387	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	2.38 201	0.48 98	3.88 211	2.17 357	0.11 27	3.43 277	0.42 195	7.08 259	3.75 145	6.91 303	5.29 214	2.65 196	1.33 196	8.40 362	1.67 231	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.02 6

OCTAStereo	2.38 201	0.48 98	3.90 213	2.16 352	0.11 27	3.42 275	0.42 195	7.06 254	3.74 143	6.91 303	5.26 210	2.63 195	1.32 194	8.41 364	1.70 234	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.01 1

PSM-softLoss	2.38 201	0.48 98	4.28 247	1.94 322	0.19 75	2.73 201	0.38 186	6.67 233	3.50 116	6.33 267	6.33 254	2.93 202	0.97 158	8.90 390	1.88 246	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.03 14

KMStereo	2.38 201	0.48 98	4.28 247	1.94 322	0.19 75	2.73 201	0.38 186	6.67 233	3.50 116	6.33 267	6.33 254	2.93 202	0.97 158	8.90 390	1.88 246	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.03 14

RE-Stereo	2.38 201	0.48 98	3.91 214	2.17 357	0.11 27	3.43 277	0.42 195	7.07 256	3.75 145	6.91 303	5.26 210	2.62 193	1.33 196	8.41 364	1.72 236	0.01 171	0.00 1	0.01 387	0.00 1	0.03 79	0.01 1

TVStereo	2.38 201	0.48 98	3.91 214	2.17 357	0.11 27	3.43 277	0.42 195	7.07 256	3.75 145	6.91 303	5.26 210	2.62 193	1.33 196	8.41 364	1.72 236	0.01 171	0.00 1	0.01 387	0.00 1	0.03 79	0.01 1

cross-raft	2.25 187	0.48 98	2.96 118	1.87 310	0.94 282	3.72 311	0.47 206	7.61 279	4.15 171	5.37 229	5.68 231	6.17 338	1.40 201	2.15 77	1.06 151	0.01 171	0.22 301	0.00 1	0.19 378	0.03 79	0.41 223

XX-Stereo	2.95 265	0.48 98	7.08 407	2.84 443	2.51 436	1.63 85	0.20 140	6.15 207	3.38 113	2.38 146	16.00 447	6.90 357	0.25 40	6.40 226	1.14 163	0.00 1	0.66 368	0.00 1	0.31 458	0.16 299	0.57 264

UGAM-zero	3.92 352	0.49 106	5.26 313	1.17 211	0.89 270	4.00 331	0.47 206	12.42 418	3.62 136	5.46 233	5.86 232	15.76 480	8.92 475	8.63 380	2.44 292	0.00 1	0.84 399	0.00 1	0.89 510	0.03 79	1.27 397

MSKI-zero shot	2.23 185	0.49 106	2.49 67	1.60 264	0.81 259	2.69 195	0.29 164	6.82 242	2.50 70	4.37 202	7.61 292	3.65 241	0.26 42	8.62 379	0.63 62	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	1.24 219	0.46 174	3.91 323	0.87 334	6.62 232	2.96 88	6.78 300	3.83 172	1.74 166	0.40 82	1.57 49	0.76 89	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	2.82 440	1.07 301	1.90 116	0.12 93	4.89 121	3.27 106	3.66 180	3.58 168	0.56 120	1.45 204	5.79 201	0.81 99	0.00 1	1.19 497	0.00 1	0.21 397	0.11 227	1.95 479

iRaft-Stereo_20w	3.11 277	0.49 106	6.09 363	1.01 197	1.25 336	3.99 330	1.00 350	14.00 466	4.73 208	6.70 298	6.27 252	2.34 186	2.28 252	7.29 283	1.58 209	0.01 171	0.75 383	0.00 1	0.73 505	0.10 211	1.63 426

AAGNet	3.50 314	0.49 106	3.38 154	1.91 317	0.41 167	3.66 302	1.02 351	5.14 132	5.16 228	9.65 429	7.75 296	4.91 294	6.23 420	7.45 298	12.73 495	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 49	0.07 14	0.18 27	0.61 2	0.33 3	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	0.50 120	2.62 439	1.22 19	0.01 4	3.73 41	0.95 9	0.59 66	1.62 89	0.06 5	0.09 10	6.02 207	0.96 134	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	0.53 125	0.18 71	1.13 11	0.01 4	1.47 5	2.18 66	0.18 1	0.87 59	0.13 43	0.20 31	0.87 7	0.51 26	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	0.45 109	0.01 1	1.69 92	0.02 20	3.09 21	8.24 365	3.82 184	7.53 290	0.49 110	0.32 64	1.05 14	0.52 32	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	3.32 294	0.51 116	3.40 162	1.79 298	0.79 253	2.94 235	0.48 216	7.31 265	5.69 255	11.47 471	5.61 228	10.63 426	5.93 411	5.74 200	3.63 334	0.03 320	0.09 253	0.03 438	0.00 1	0.12 246	0.11 65

PCWNet_CMD	3.14 281	0.51 116	4.47 262	0.44 108	0.26 115	2.87 229	0.15 115	9.66 335	9.78 405	7.28 332	11.50 387	6.84 356	2.40 257	4.47 157	1.83 242	0.01 171	0.02 167	0.02 420	0.00 1	0.06 141	0.29 180

CRE-IMP	2.08 155	0.51 116	3.43 164	0.35 88	0.19 75	3.85 321	0.83 319	5.77 178	3.43 115	5.81 241	4.24 181	3.45 231	0.83 150	6.56 230	1.99 259	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	0.24 106	1.67 88	0.03 30	4.24 82	6.91 315	0.80 98	1.73 96	0.44 105	0.64 128	1.58 50	0.61 57	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	3.15 282	0.51 116	4.48 264	0.46 112	0.25 110	2.88 231	0.16 121	9.79 338	9.82 406	7.24 328	11.36 385	6.82 355	2.41 258	4.47 157	1.86 244	0.01 171	0.02 167	0.02 420	0.00 1	0.06 141	0.30 185

MultiAttention	14.02 528	0.52 121	4.06 231	2.43 407	1.86 398	58.14 575	83.76 578	19.31 518	15.21 473	8.39 378	21.24 486	13.23 459	2.52 263	33.74 551	8.16 434	0.20 447	0.06 227	0.72 515	0.98 516	2.74 523	3.13 515

MM-Stereo_test2	1.30 80	0.52 121	2.67 89	1.71 285	0.29 118	1.79 106	0.51 224	5.28 139	3.84 154	0.95 106	0.93 64	0.51 114	0.36 71	2.29 85	1.12 159	0.00 1	0.95 423	0.00 1	0.07 308	0.32 417	1.97 482

NRIStereo	2.27 191	0.52 121	3.35 153	1.26 221	0.17 65	3.04 244	0.84 321	5.96 198	3.74 143	6.27 264	3.44 154	4.13 260	1.80 233	8.31 356	2.11 267	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	0.94 191	1.29 347	0.56 5	0.12 93	1.49 6	3.16 100	1.77 136	2.22 118	0.20 55	0.32 64	1.76 60	1.33 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 299	0.02 6

testlalala_base	3.54 317	0.53 124	3.53 173	2.31 389	2.22 421	4.04 335	0.61 253	6.91 246	2.73 76	2.69 152	4.17 179	1.78 171	0.51 110	2.02 69	1.08 154	13.13 556	3.23 547	0.00 1	0.35 471	16.60 550	2.27 501

DAS	4.18 375	0.53 124	6.20 369	2.20 361	3.69 478	2.78 210	3.12 436	8.69 304	10.29 411	9.39 420	12.80 414	4.58 281	7.20 441	9.08 402	2.70 305	0.02 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.34 197

SepStereo	4.22 378	0.53 124	6.20 369	2.20 361	3.69 478	2.78 210	3.12 436	8.69 304	10.29 411	9.39 420	12.80 414	4.58 281	7.20 441	9.74 428	2.70 305	0.02 276	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	1.25 220	0.30 120	2.19 142	0.10 83	3.17 22	1.67 47	3.13 167	2.14 113	0.74 128	0.58 123	5.71 199	0.92 122	0.03 320	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	1.15 207	0.21 94	3.83 320	0.06 55	5.00 123	4.68 205	1.59 133	2.14 113	3.05 206	2.77 276	6.63 236	1.34 194	0.00 1	0.95 423	0.00 1	0.32 461	0.05 129	0.19 127

FTStereo	4.61 404	0.54 128	2.86 104	0.98 196	0.40 162	2.57 178	8.51 516	5.70 173	3.76 148	10.85 455	29.92 523	5.53 316	7.43 448	7.73 317	1.63 219	0.17 436	0.00 1	0.05 455	0.00 1	0.04 108	3.62 524

DEmStereo	3.86 347	0.54 128	4.04 229	0.26 68	0.17 65	5.17 373	2.45 415	4.70 108	4.34 184	8.37 377	19.94 481	5.06 303	10.13 483	7.86 323	3.93 353	0.01 171	0.01 128	0.01 387	0.00 1	0.03 79	0.10 56

test-1	2.14 169	0.54 128	6.32 378	1.07 202	1.22 331	2.13 140	0.54 230	6.40 222	4.80 215	3.55 175	5.23 209	4.02 253	0.71 136	1.95 64	2.15 271	0.08 397	0.98 439	0.00 1	0.08 311	0.02 46	1.07 371

EAI-Stereo	2.75 248	0.54 128	3.17 133	0.91 188	1.28 342	4.02 332	5.30 478	12.39 416	4.76 209	2.51 149	7.10 279	1.22 145	0.94 157	6.03 209	1.96 255	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	0.64 140	0.13 42	1.35 53	0.12 93	3.74 42	5.28 230	0.55 58	0.32 30	0.55 118	0.12 20	4.08 140	0.53 33	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	0.64 140	0.13 42	1.35 53	0.12 93	3.74 42	5.28 230	0.55 58	0.32 30	0.55 118	0.12 20	4.08 140	0.53 33	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	0.48 116	3.25 461	2.06 130	0.07 62	1.92 8	1.52 45	0.77 88	0.08 6	0.22 62	0.44 103	7.11 271	0.68 72	0.04 350	0.66 368	0.00 1	0.33 464	5.08 530	10.13 550

LCNet	2.94 263	0.55 134	2.57 76	1.03 200	0.59 214	2.05 128	1.55 389	5.51 157	4.19 174	6.08 258	10.58 371	4.54 278	6.63 428	7.59 311	0.90 118	0.01 171	0.00 1	0.01 387	0.76 506	0.31 412	3.43 519

Patchmatch Stereo++	2.09 161	0.55 134	3.57 180	0.20 43	0.20 85	3.68 307	0.64 262	5.90 191	3.52 123	5.91 245	4.41 185	3.42 223	1.51 211	7.07 266	0.95 131	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 43	0.21 94	3.69 310	0.69 278	5.89 186	3.52 123	5.91 245	4.43 187	3.42 223	1.50 207	5.63 195	0.94 130	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 52	0.19 75	3.47 283	0.68 275	5.76 177	3.60 133	6.36 271	4.19 180	3.42 223	4.44 356	5.04 175	1.59 212	0.02 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 188	0.18 117

RAFT-345	3.36 301	0.55 134	3.43 164	1.23 217	0.21 94	2.62 184	0.46 204	3.91 62	6.34 280	7.46 341	24.49 504	4.19 264	1.74 231	8.27 349	2.25 280	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 43	0.20 85	3.68 307	0.64 262	5.90 191	3.52 123	5.91 245	4.41 185	3.42 223	1.51 211	7.07 266	0.95 131	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 188	0.10 56

CFNet_pseudo	2.96 267	0.55 134	4.51 266	0.43 104	0.24 106	2.83 214	0.12 93	8.59 301	8.13 362	7.20 326	10.41 364	6.47 345	2.04 239	5.27 183	2.00 261	0.00 1	0.02 167	0.01 387	0.00 1	0.06 141	0.23 153

ccs_rob	2.95 265	0.55 134	4.53 270	0.42 101	0.25 110	2.84 216	0.12 93	8.58 300	8.13 362	7.18 323	10.36 363	6.44 344	2.05 240	5.28 184	1.97 256	0.00 1	0.02 167	0.01 387	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 78	0.15 115	4.51 101	1.69 50	0.80 98	1.31 82	0.27 75	0.24 39	0.71 3	0.56 41	0.26 467	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 52	0.12 36	1.93 118	0.44 201	0.99 3	0.93 8	0.70 81	0.51 36	0.15 44	0.09 10	6.39 225	0.40 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.14 80

CFNet_ucs	3.23 287	0.56 145	4.59 278	0.59 130	0.37 152	3.29 265	0.19 135	10.47 358	9.02 390	7.78 350	12.57 409	5.59 318	1.74 231	5.39 187	1.86 244	0.00 1	0.04 212	0.01 387	0.00 1	0.10 211	0.33 193

PSMNet-ADL	3.17 285	0.56 145	3.00 125	1.55 261	0.40 162	5.97 393	0.28 162	9.06 314	5.75 257	3.56 176	6.80 269	8.33 384	4.51 358	7.65 314	5.51 396	0.03 320	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 43	0.21 94	3.66 302	0.72 288	5.89 186	3.51 121	5.91 245	4.46 190	3.42 223	1.50 207	6.08 213	0.93 126	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 43	0.20 85	3.67 306	0.63 259	5.89 186	3.53 127	5.92 250	4.44 188	3.41 222	1.51 211	4.21 147	0.89 115	0.02 276	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 43	0.21 94	3.68 307	0.71 285	5.89 186	3.53 127	5.92 250	4.46 190	3.44 229	1.51 211	6.93 258	0.98 136	0.02 276	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	1.95 326	1.41 361	1.42 63	0.08 70	2.51 13	3.07 97	0.58 63	0.79 53	0.11 41	0.35 70	2.17 79	1.00 141	0.07 388	1.45 515	0.00 1	0.22 404	0.14 279	2.42 508

anonymousdsp2	2.20 180	0.57 152	4.59 278	1.69 281	0.82 261	3.58 293	0.48 216	8.57 299	3.63 137	3.37 170	3.03 145	3.32 214	1.00 161	5.57 193	0.80 94	0.01 171	0.94 418	0.02 420	0.15 354	0.06 141	1.89 475

CASS	2.62 233	0.57 152	4.28 247	0.90 186	0.38 154	3.45 280	0.22 147	9.91 341	4.46 191	7.33 337	7.92 304	3.53 235	3.59 315	4.16 145	1.49 203	0.03 320	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 43	0.21 94	3.66 302	0.73 290	5.89 186	3.51 121	5.92 250	4.35 184	3.37 219	1.50 207	6.02 207	0.90 118	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 43	0.20 85	3.45 280	0.62 257	5.90 191	3.52 123	5.91 245	4.44 188	3.46 232	1.50 207	6.20 217	1.00 141	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 42	0.37 152	1.18 14	0.18 130	4.21 81	3.11 99	0.83 104	1.95 109	0.45 107	0.16 25	0.53 1	0.62 59	0.33 477	0.22 301	0.00 1	0.00 1	0.11 227	0.31 187

test_sample2	2.79 249	0.59 158	4.40 257	2.38 400	0.43 171	2.58 181	0.15 115	10.14 349	5.78 259	4.23 199	5.86 232	4.31 272	4.02 339	6.34 223	2.00 261	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	1.09 309	1.24 25	0.13 102	5.12 130	4.07 169	0.47 43	2.56 130	0.31 84	0.74 139	6.31 221	2.02 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 246	0.04 23

PFNet	3.06 273	0.59 158	6.13 365	2.26 377	0.84 263	3.08 246	0.73 290	7.38 270	5.35 234	10.20 437	6.06 241	4.72 286	2.10 244	8.47 369	2.25 280	0.19 444	0.06 227	0.00 1	0.11 337	0.20 335	0.42 228

FENet	2.35 198	0.59 158	3.28 144	2.32 391	0.27 116	2.78 210	0.13 102	7.68 284	6.09 267	5.38 230	2.12 112	4.84 292	3.33 302	4.98 172	2.66 301	0.02 276	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.40 213

GCAP-BAT	2.26 188	0.61 162	3.67 192	1.48 254	0.81 259	4.32 349	0.77 301	4.87 117	4.04 168	3.97 191	5.41 220	4.38 275	0.59 125	6.20 217	1.17 168	0.02 276	1.14 486	0.00 1	0.55 496	0.07 160	1.22 389

EKT-Stereo	2.16 172	0.61 162	3.78 199	2.31 389	4.40 497	1.47 69	0.24 153	5.54 160	4.22 176	3.16 168	3.58 168	3.53 235	2.20 246	5.66 196	1.40 199	0.04 350	0.36 329	0.00 1	0.09 323	0.06 141	0.58 270

GwcNet-ADL	2.85 252	0.61 162	4.38 255	0.92 189	0.33 131	2.05 128	0.67 272	8.85 309	9.65 403	6.36 271	6.71 265	4.11 259	1.71 226	5.97 206	4.22 361	0.08 397	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.07 160	0.16 102

Pruner-Stereo	2.66 235	0.61 162	3.54 175	1.93 320	0.25 110	3.47 283	0.74 294	6.60 230	5.66 253	8.98 402	6.12 243	4.39 276	1.11 169	7.27 280	2.34 290	0.03 320	0.00 1	0.02 420	0.00 1	0.03 79	0.04 23

Anonymous3	1.96 144	0.61 162	7.58 420	0.42 101	0.51 193	4.28 346	0.52 226	5.56 164	2.76 78	2.35 144	3.47 156	1.50 158	1.13 172	5.92 205	1.54 206	0.23 459	0.23 305	0.00 1	0.00 1	0.14 279	0.47 239

SFCPSM	3.39 304	0.61 162	5.42 325	0.43 104	0.93 281	8.26 431	2.08 408	15.01 482	5.89 262	7.17 322	7.60 291	3.39 221	2.55 264	5.39 187	2.53 294	0.01 171	0.03 195	0.01 387	0.07 308	0.19 326	0.31 187

test_sample3	3.27 289	0.62 168	5.29 318	2.24 372	0.58 213	4.62 361	0.16 121	12.15 409	7.51 340	6.44 274	7.25 283	3.72 242	3.03 284	6.73 243	3.17 328	0.01 171	0.85 401	0.00 1	0.10 330	0.07 160	0.88 343

ASMatch	3.41 308	0.62 168	3.59 185	1.99 336	0.48 177	1.91 117	0.66 267	7.01 248	4.43 190	6.25 262	22.02 493	4.56 280	4.72 373	7.78 320	1.85 243	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	1.43 246	0.56 209	2.37 158	0.54 230	5.36 152	5.81 260	4.00 192	1.78 101	0.42 103	0.83 150	7.32 285	1.28 185	0.00 1	1.03 460	0.00 1	0.00 1	0.35 423	1.64 427

test_sample1	2.88 256	0.63 170	4.46 259	2.38 400	0.68 228	2.61 183	0.05 42	10.51 360	5.36 236	4.50 205	4.81 197	3.76 243	5.94 412	6.10 215	2.96 317	0.00 1	0.99 448	0.00 1	0.11 337	0.07 160	1.67 435

IGEV_Zeroshot_test	2.57 227	0.63 170	5.70 348	1.93 320	0.87 269	2.63 186	0.85 326	8.94 313	4.55 198	5.30 227	5.48 225	5.23 309	1.38 200	3.76 129	1.32 191	0.00 1	0.69 374	0.00 1	0.18 373	0.19 326	1.72 447

test_sample4	3.29 291	0.64 173	5.38 322	2.08 344	0.53 200	3.91 323	0.15 115	12.13 406	7.50 339	7.04 311	7.50 289	3.64 240	3.19 287	6.95 259	3.14 325	0.02 276	0.85 401	0.00 1	0.10 330	0.07 160	0.92 350

testlalala2	2.34 197	0.64 173	2.49 67	9.58 534	6.50 524	3.57 292	0.18 130	5.34 145	3.20 102	3.87 188	4.57 193	3.12 211	0.52 112	1.49 42	0.44 8	0.00 1	0.31 318	0.00 1	0.43 486	0.12 246	0.40 213

test_sample5	3.34 296	0.65 175	5.17 310	2.10 346	0.49 180	3.31 268	0.17 125	11.91 398	7.47 337	6.91 303	9.15 329	3.61 238	3.37 304	7.53 306	3.06 321	0.02 276	0.85 401	0.00 1	0.10 330	0.07 160	0.90 344

DualNet	3.48 313	0.65 175	5.17 310	2.10 346	0.49 180	3.31 268	0.17 125	11.91 398	7.47 337	7.18 323	11.56 389	3.61 238	3.37 304	7.53 306	3.06 321	0.02 276	0.85 401	0.00 1	0.10 330	0.07 160	0.90 344

GANet-ADL	2.40 209	0.65 175	3.92 216	2.22 365	0.11 27	2.23 144	0.47 206	9.29 328	7.27 331	4.77 209	5.95 240	3.96 250	1.26 193	3.08 112	2.27 283	0.04 350	0.08 246	0.02 420	0.00 1	0.15 295	0.21 139

DRaft	3.83 346	0.65 175	3.39 156	0.22 55	0.16 62	4.67 362	1.30 377	5.82 183	4.86 218	10.26 440	21.65 489	3.24 213	8.62 469	7.53 306	3.76 341	0.05 367	0.10 259	0.00 1	0.14 351	0.12 246	0.16 102

DDVS	3.79 343	0.66 179	5.66 344	2.27 381	1.28 342	6.48 403	0.47 206	9.33 330	4.35 185	7.29 333	7.71 294	12.49 456	2.21 247	9.01 399	5.16 391	0.08 397	0.20 298	0.01 387	0.00 1	0.14 279	1.03 369

Occ-G	1.39 91	0.66 179	3.05 126	0.60 134	0.75 247	1.46 67	0.67 272	3.66 34	3.50 116	1.76 135	0.65 45	5.00 301	0.55 116	1.15 21	1.56 208	0.00 1	0.74 382	0.00 1	0.17 367	0.19 326	1.61 423

test_sample6	3.60 324	0.66 179	5.27 314	2.23 368	0.48 177	3.25 261	0.21 145	11.94 401	7.53 342	7.18 323	11.56 389	3.99 252	3.86 330	8.03 334	3.88 349	0.03 320	0.83 395	0.00 1	0.09 323	0.07 160	0.86 341

hknet	3.56 319	0.66 179	5.82 351	0.70 152	1.19 326	6.97 411	1.58 390	9.93 342	7.76 348	6.50 277	6.23 247	9.53 405	2.81 278	7.84 321	3.39 331	0.01 171	0.03 195	0.03 438	0.00 1	0.06 141	0.14 80

IRAFT_RVC	2.98 269	0.66 179	4.23 246	2.20 361	0.40 162	2.91 234	5.04 474	7.03 252	4.21 175	6.59 287	5.52 226	5.02 302	4.77 374	8.41 364	2.30 289	0.01 171	0.17 288	0.01 387	0.00 1	0.03 79	0.05 29

test_sample7	3.75 338	0.67 184	4.34 253	2.21 364	0.35 140	4.47 357	2.08 408	11.31 384	8.40 371	8.64 389	8.05 308	6.80 351	5.05 386	7.22 276	2.53 294	0.07 388	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	2.69 431	0.85 266	2.59 182	0.07 62	7.40 271	3.89 158	3.75 182	3.57 166	1.24 147	1.96 235	4.68 165	1.97 256	0.10 412	1.13 479	0.00 1	0.22 404	0.09 188	1.66 432

xyz-stereo	7.36 464	0.68 186	38.77 556	0.30 74	0.07 14	31.97 545	0.19 135	5.13 131	2.13 63	10.90 457	24.34 503	6.05 333	8.02 460	12.01 472	6.06 401	0.01 171	0.02 167	0.35 508	0.00 1	0.09 188	0.16 102

CAS++	1.27 77	0.68 186	2.40 65	0.25 64	0.30 120	1.80 107	0.61 253	8.46 298	3.61 135	1.80 137	2.42 125	0.18 49	0.21 36	2.12 75	0.49 18	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	2.22 182	0.68 186	5.64 341	0.79 168	1.15 320	3.33 271	0.73 290	7.14 260	4.59 200	3.86 187	1.79 103	8.42 391	0.56 120	3.00 110	0.89 115	0.02 276	0.66 368	0.00 1	0.26 434	0.01 19	0.83 338

IPLGR	2.46 214	0.68 186	7.02 402	0.22 55	0.16 62	2.01 124	0.22 147	7.01 248	6.62 298	7.10 317	5.92 239	2.91 201	2.27 250	5.12 180	1.52 205	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	0.46 112	0.19 75	1.89 114	0.76 299	5.61 168	2.37 68	0.78 94	2.65 134	0.32 88	0.40 82	1.25 28	1.00 141	0.01 171	0.32 319	0.00 1	0.24 413	0.03 79	0.22 146

SMFormer	3.94 354	0.69 190	4.55 272	1.97 331	0.15 56	2.84 216	0.29 164	13.06 441	11.10 430	7.69 344	10.45 365	4.77 287	4.52 359	9.68 422	4.89 382	0.08 397	0.97 432	0.00 1	0.16 356	0.11 227	0.92 350

tta	3.96 358	0.69 190	4.55 272	1.97 331	0.15 56	2.84 216	0.29 164	13.06 441	11.10 430	7.69 344	10.45 365	4.77 287	4.52 359	9.68 422	4.89 382	0.08 397	0.97 432	0.00 1	0.16 356	0.13 268	1.24 391

qqq1	3.78 341	0.69 190	4.55 272	1.97 331	0.15 56	2.84 216	0.29 164	13.06 441	11.10 430	7.69 344	10.45 365	4.77 287	4.52 359	9.68 422	1.24 181	0.08 397	0.97 432	0.00 1	0.12 343	0.13 268	1.24 391

fff1	3.78 341	0.69 190	4.55 272	1.97 331	0.15 56	2.84 216	0.29 164	13.06 441	11.10 430	7.69 344	10.45 365	4.77 287	4.52 359	9.68 422	1.24 181	0.08 397	0.97 432	0.00 1	0.12 343	0.13 268	1.24 391

HHNet	2.71 241	0.69 190	3.31 147	0.25 64	0.39 157	2.80 213	0.90 337	6.33 216	5.68 254	7.51 342	13.70 423	0.94 137	3.14 285	5.42 189	2.54 299	0.14 424	0.02 167	0.06 459	0.00 1	0.24 370	0.07 43

RAFT-RH_RVC	4.04 362	0.69 190	3.59 185	1.91 317	0.43 171	3.11 248	0.13 102	3.80 49	6.60 295	11.26 467	31.68 529	5.20 305	1.66 222	8.30 354	2.27 283	0.09 408	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	2.25 374	1.07 301	3.20 257	0.13 102	7.01 248	3.34 111	3.46 173	3.77 171	2.69 197	0.42 89	2.86 105	1.18 172	0.06 379	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 52	0.54 204	1.16 12	0.02 20	3.78 45	1.22 39	0.62 73	1.57 87	0.16 47	0.23 37	0.89 8	1.05 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 173	0.02 6

ttt	4.41 393	0.70 197	3.95 220	2.53 419	2.01 410	4.34 352	0.41 193	13.09 445	11.69 442	7.20 326	12.20 403	4.15 262	3.35 303	9.54 419	10.11 465	0.07 388	1.11 475	0.00 1	0.19 378	0.10 211	1.47 411

test_4	2.58 228	0.70 197	3.30 145	0.43 104	0.30 120	3.97 329	1.11 363	3.91 62	3.83 152	4.15 197	17.20 461	3.44 229	0.52 112	6.60 233	1.58 209	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	2.10 133	0.63 259	4.19 80	2.10 62	0.42 29	0.75 50	0.24 70	0.20 31	6.89 252	1.08 154	0.00 1	0.12 268	0.00 1	0.00 1	0.24 370	0.53 254
1: 1. 1
CrosDoStereo	4.05 364	0.71 201	3.52 170	0.51 121	0.20 85	3.25 261	11.21 528	6.34 217	4.96 221	9.04 405	16.44 449	4.92 295	7.28 443	8.29 351	3.84 347	0.00 1	0.02 167	0.01 387	0.00 1	0.18 319	0.19 127

DeepStereo_LL	4.05 364	0.71 201	3.52 170	0.51 121	0.20 85	3.25 261	11.21 528	6.34 217	4.96 221	9.04 405	16.44 449	4.92 295	7.28 443	8.29 351	3.84 347	0.00 1	0.02 167	0.01 387	0.00 1	0.18 319	0.19 127

AIO_test	1.34 84	0.72 204	3.32 149	0.86 179	1.19 326	2.90 233	0.80 305	4.46 99	3.34 111	0.77 88	0.86 57	1.48 157	0.30 54	2.95 108	0.49 18	0.00 1	1.00 455	0.00 1	0.13 349	0.04 108	1.24 391

GES	2.69 238	0.72 204	5.34 319	1.82 305	0.05 5	4.51 358	1.04 355	10.39 355	4.18 173	5.53 236	6.72 266	1.92 177	3.30 295	5.16 181	2.67 302	0.06 379	0.01 128	0.06 459	0.01 240	0.20 335	0.14 80

ITSA-stereo	4.02 360	0.73 206	4.51 266	2.16 352	0.31 124	3.58 293	0.70 283	13.77 464	15.84 481	7.13 319	6.59 264	4.25 270	3.48 311	9.04 400	6.12 405	0.09 408	0.08 246	0.11 473	0.10 330	0.19 326	1.54 417

Former-RAFT_DAM_RVC	1.39 91	0.74 207	2.72 94	0.73 158	1.26 339	2.42 162	0.02 20	3.78 45	8.16 364	1.81 140	2.94 142	0.28 78	0.32 64	1.51 45	0.76 89	0.04 350	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.08 173	0.19 127

AdaStereo	3.34 296	0.74 207	4.00 225	3.10 464	0.51 193	4.22 342	1.25 372	12.84 431	8.39 370	6.33 267	9.55 344	5.77 328	1.54 216	5.53 192	2.74 311	0.02 276	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	3.07 274	0.76 209	4.50 265	2.27 381	1.24 335	3.75 313	0.12 93	10.03 346	5.12 227	6.43 273	11.19 382	3.10 210	3.20 288	4.54 161	1.78 240	0.02 276	1.19 497	0.00 1	0.30 454	0.09 188	1.79 458

anonymousa	4.24 380	0.78 210	4.05 230	2.16 352	4.87 514	8.76 442	0.35 179	7.41 272	4.47 193	8.21 373	19.70 480	11.03 439	5.87 410	2.04 72	2.20 273	0.00 1	1.16 492	0.00 1	0.55 496	0.04 108	1.11 377

CRFU-Net	4.81 415	0.78 210	5.69 346	3.10 464	1.39 358	13.18 494	3.23 441	12.26 410	4.33 180	10.91 458	9.98 357	10.94 437	7.93 458	7.47 300	3.94 354	0.16 432	0.16 284	0.16 488	0.00 1	0.26 379	0.29 180

GIP-stereo	1.03 51	0.79 212	2.35 60	1.91 317	1.40 359	1.47 69	0.05 42	5.06 124	1.85 58	0.30 8	0.43 34	0.57 121	0.37 73	1.14 20	0.75 88	0.07 388	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 82	0.35 140	2.75 204	0.81 310	4.31 89	2.97 89	0.77 88	1.20 69	0.21 56	0.42 89	7.44 291	0.86 108	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 82	0.35 140	2.75 204	0.81 310	4.31 89	2.97 89	0.77 88	1.20 69	0.21 56	0.42 89	7.44 291	0.86 108	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 82	0.35 140	2.75 204	0.81 310	4.31 89	2.97 89	0.77 88	1.20 69	0.21 56	0.42 89	7.44 291	0.87 113	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 82	0.35 140	2.75 204	0.81 310	4.31 89	2.97 89	0.77 88	1.20 69	0.21 56	0.42 89	7.44 291	0.86 108	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 92	0.11 27	1.81 109	0.01 4	3.56 28	4.36 186	4.53 206	4.96 202	0.41 99	0.68 132	1.22 24	0.59 50	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 14

FAT-Stereo	6.98 458	0.79 212	7.57 419	2.54 422	1.80 389	6.16 396	4.33 462	19.16 517	18.82 497	10.75 451	17.08 459	18.23 501	13.56 505	9.25 408	8.44 437	0.03 320	0.16 284	0.01 387	0.10 330	0.14 279	0.65 293

IGEV++	1.58 117	0.81 219	2.66 87	1.35 230	0.99 289	2.47 170	0.98 348	7.35 268	3.70 142	0.82 100	2.24 119	0.44 105	1.18 183	2.08 73	1.15 164	0.03 320	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	0.60 134	0.69 231	2.76 208	0.79 303	4.86 114	3.00 95	0.82 100	1.25 73	0.31 84	0.42 89	7.44 291	0.81 99	0.00 1	0.83 395	0.00 1	0.17 367	0.12 246	1.85 468

NINENet	3.38 303	0.81 219	4.16 237	1.88 313	1.40 359	7.31 421	0.48 216	12.95 438	6.64 300	7.29 333	9.24 333	5.21 306	1.18 183	6.72 242	1.89 250	0.17 436	0.08 246	0.07 464	0.00 1	0.09 188	0.03 14

IGEV-Stereo	1.51 109	0.81 219	2.69 91	0.60 134	0.69 231	2.77 209	0.79 303	4.88 118	2.99 94	0.82 100	1.25 73	0.31 84	0.42 89	7.43 290	0.85 106	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	2.88 256	0.82 223	4.07 233	1.71 285	0.54 204	4.71 363	0.69 278	8.72 306	3.57 131	1.80 137	6.49 262	7.81 373	3.92 336	8.93 393	0.99 138	0.00 1	1.06 465	0.00 1	0.03 277	0.05 129	1.69 440

HanStereo	2.88 256	0.82 223	4.07 233	1.71 285	0.54 204	4.71 363	0.69 278	8.72 306	3.57 131	1.80 137	6.49 262	7.81 373	3.92 336	8.93 393	0.99 138	0.00 1	1.06 465	0.00 1	0.03 277	0.05 129	1.69 440

x	2.30 194	0.82 223	3.85 203	2.23 368	0.72 240	2.12 138	0.81 310	9.48 333	4.82 216	3.83 185	2.76 135	3.49 233	2.30 253	3.48 119	2.25 280	0.00 1	1.13 479	0.00 1	0.22 404	0.09 188	1.66 432

TransformOpticalFlow	3.50 314	0.83 226	4.85 292	1.09 203	0.31 124	3.52 289	0.14 112	10.32 351	8.02 359	5.78 239	13.25 419	6.63 348	4.91 378	8.36 360	1.63 219	0.00 1	0.01 128	0.01 387	0.00 1	0.06 141	0.24 162

HCRNet	2.74 247	0.83 226	4.19 242	0.45 109	3.31 464	2.18 141	0.22 147	7.59 276	5.76 258	6.08 258	4.89 199	5.21 306	2.74 273	8.04 336	3.10 323	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.10 211	0.09 51

UPFNet	4.17 374	0.83 226	5.51 330	2.49 413	3.36 468	7.13 418	2.60 416	10.52 362	7.16 324	8.76 396	7.83 299	7.85 376	3.41 308	8.60 376	7.04 420	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	3.56 484	1.22 331	2.30 152	0.76 299	7.87 288	3.29 109	0.59 66	2.83 137	0.67 124	0.58 123	8.00 330	0.91 121	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	0.61 137	0.10 25	2.10 133	1.05 357	3.33 26	7.10 322	2.86 156	3.53 164	0.75 129	0.93 156	1.28 30	0.72 84	0.00 1	0.97 432	0.00 1	0.00 1	0.16 299	0.22 146

SGM-Forest	5.40 425	0.84 229	4.19 242	1.43 246	0.68 228	10.12 460	6.41 493	12.13 406	11.86 444	11.50 472	14.43 432	11.62 445	5.20 393	9.93 438	6.16 406	0.16 432	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	1.37 235	0.35 140	3.01 242	0.64 262	3.91 62	2.83 81	0.38 18	3.35 153	0.19 51	0.25 40	7.37 287	1.12 159	0.01 171	0.04 212	0.00 1	0.00 1	0.22 353	0.21 139

qqq	2.44 213	0.85 232	4.33 252	1.73 291	0.71 237	1.98 122	0.38 186	9.15 319	4.33 180	3.37 170	4.34 182	4.63 284	2.83 280	4.95 170	2.06 264	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 59	0.73 242	1.50 71	0.86 329	5.08 125	4.78 210	8.42 379	6.99 272	3.36 215	1.14 174	1.73 54	1.21 175	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 59	0.73 242	1.50 71	0.86 329	5.08 125	4.78 210	8.42 379	6.99 272	3.36 215	1.14 174	1.73 54	1.21 175	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 59	0.73 242	1.50 71	0.86 329	5.08 125	4.78 210	8.42 379	6.99 272	3.36 215	1.14 174	1.73 54	1.21 175	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 59	0.73 242	1.50 71	0.86 329	5.08 125	4.78 210	8.42 379	6.99 272	3.36 215	1.14 174	1.73 54	1.21 175	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	1.21 216	1.28 342	0.90 8	0.18 130	4.50 100	2.86 83	0.37 14	3.18 150	0.52 115	1.52 215	1.83 62	0.93 126	0.13 421	0.25 311	0.00 1	0.00 1	0.08 173	0.16 102

CBMV_ROB	4.66 407	0.85 232	3.94 218	1.64 268	0.75 247	8.38 438	1.90 402	11.19 380	10.36 413	9.20 413	15.21 438	7.28 363	6.99 437	9.48 416	5.24 393	0.04 350	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.07 160	0.64 290

UGAM	4.25 382	0.86 240	5.73 349	0.45 109	0.22 101	3.61 295	1.18 366	5.51 157	15.39 475	4.99 217	12.34 405	15.09 476	3.71 323	10.58 448	3.76 341	0.00 1	0.46 342	0.00 1	0.34 468	0.36 426	0.36 205

H2IRNET	2.29 193	0.86 240	3.38 154	1.51 256	0.11 27	1.97 121	0.13 102	5.15 134	7.19 328	1.26 126	7.77 297	5.80 330	3.31 297	5.09 178	1.66 228	0.01 171	0.00 1	0.04 448	0.17 367	0.27 391	0.10 56

CoDeX	3.61 325	0.86 240	5.27 314	1.16 209	1.62 373	6.24 397	2.07 407	13.78 465	6.86 312	7.42 339	9.00 327	4.06 257	3.72 324	6.58 231	3.02 318	0.03 320	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	0.42 101	0.05 5	1.56 77	0.09 75	5.18 137	4.02 167	0.54 53	1.76 99	0.59 122	0.75 140	6.48 229	1.23 180	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	0.75 166	0.72 240	2.84 216	0.66 267	5.91 195	3.28 108	0.37 14	1.47 84	0.40 98	0.37 73	7.19 274	0.70 79	0.02 276	0.98 439	0.00 1	0.05 299	0.20 335	1.77 456

xxxx	5.16 424	0.86 240	4.86 293	1.96 329	1.22 331	7.56 426	0.07 62	14.67 477	9.15 394	6.55 284	9.87 352	9.30 402	3.47 310	8.07 338	22.20 527	0.05 367	1.16 492	0.00 1	0.26 434	0.10 211	1.76 455

ac_64	3.98 359	0.86 240	5.10 306	3.17 466	3.43 471	5.80 389	0.70 283	10.87 371	4.96 221	8.94 401	6.46 260	10.70 429	5.52 405	7.44 291	5.10 390	0.03 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 279	0.31 187

NOSS_ROB	3.67 327	0.86 240	3.81 201	2.53 419	1.11 312	6.10 395	0.72 288	11.08 378	12.36 446	5.45 232	8.91 323	5.65 319	2.09 241	8.30 354	3.16 326	0.20 447	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	1.41 243	1.27 340	2.50 171	0.20 140	5.60 166	3.90 159	0.98 109	3.30 151	0.35 96	1.58 220	7.09 268	0.80 94	0.00 1	1.52 522	0.00 1	0.23 410	0.06 141	1.70 443

UNet	4.19 376	0.87 248	7.18 409	2.00 339	3.22 460	9.55 451	0.31 172	10.11 347	6.22 276	7.98 358	6.82 270	10.42 420	5.77 408	7.28 281	5.83 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 211	0.12 70

ISRNet	4.11 368	0.88 250	6.63 388	3.46 480	2.64 442	2.11 137	0.26 159	7.72 286	6.60 295	11.29 468	17.98 471	8.21 380	2.60 266	6.81 250	4.72 380	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 64	0.79 253	1.50 71	0.08 70	3.29 25	2.51 71	0.53 51	3.09 146	0.34 94	0.26 42	7.11 271	0.59 50	0.00 1	0.43 337	0.00 1	0.00 1	0.21 346	2.32 502

222	5.93 433	0.88 250	4.58 277	1.76 295	0.98 288	6.02 394	0.08 70	14.45 474	8.89 384	9.53 422	11.77 395	3.88 247	4.23 350	8.26 345	39.96 563	0.03 320	1.12 476	0.00 1	0.24 413	0.11 227	1.73 449

ToySt	3.39 304	0.89 253	9.29 458	1.47 253	0.94 282	4.20 341	1.98 404	7.33 266	5.42 239	3.01 164	6.75 267	8.67 396	5.10 390	5.43 190	3.72 339	0.07 388	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	0.59 130	0.25 110	3.47 283	0.14 112	4.07 73	1.97 60	0.45 33	2.17 115	0.29 80	0.27 46	7.02 263	0.95 131	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	3.13 251	0.66 267	4.12 76	3.01 96	1.06 116	1.91 107	0.69 125	0.37 73	6.31 221	2.14 269	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 87	0.67 227	1.16 12	0.09 75	3.71 40	2.44 69	0.51 45	3.17 148	0.36 97	0.26 42	6.62 234	0.55 36	0.00 1	0.11 263	0.00 1	0.00 1	0.23 365	2.08 490

tt1	2.53 221	0.91 255	3.53 173	2.92 446	0.53 200	5.60 382	0.61 253	5.55 161	10.56 417	1.54 132	3.54 165	0.34 94	3.00 283	8.20 343	0.68 72	0.00 1	1.13 479	0.00 1	0.03 277	0.11 227	1.88 472

IER	3.42 310	0.91 255	6.38 380	0.73 158	1.60 372	7.07 416	0.55 234	7.07 256	5.45 242	8.17 372	8.89 322	6.13 336	6.13 416	5.36 186	3.77 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 173	0.05 29

SCV_C0	1.89 134	0.92 259	4.30 250	0.85 178	1.06 300	2.33 154	0.10 83	7.61 279	4.42 189	1.05 115	2.20 117	0.26 73	0.43 100	7.70 315	1.08 154	0.02 276	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	0.80 171	0.09 22	2.07 132	0.16 121	3.61 31	2.17 65	0.38 18	1.37 83	0.19 51	0.29 51	7.04 265	1.02 147	0.00 1	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.19 326	0.51 249

ACVNet-DCA	2.41 210	0.93 261	3.39 156	3.05 457	0.39 157	5.69 385	0.55 234	9.15 319	4.33 180	1.42 127	3.48 158	0.33 90	3.65 319	8.26 345	0.70 79	0.00 1	1.14 486	0.00 1	0.03 277	0.09 188	1.65 428

xx1	2.73 246	0.93 261	3.39 156	3.05 457	0.39 157	5.69 385	0.55 234	5.34 145	10.76 423	1.42 127	3.48 158	4.63 284	2.83 280	8.26 345	0.70 79	0.00 1	1.14 486	0.00 1	0.25 417	0.09 188	1.65 428

1test111	2.31 195	0.93 261	3.39 156	3.05 457	0.39 157	5.69 385	0.55 234	9.15 319	4.33 180	1.42 127	3.48 158	0.33 90	3.65 319	4.95 170	2.06 264	0.00 1	1.14 486	0.00 1	0.03 277	0.09 188	1.65 428

cc1	2.56 226	0.93 261	3.39 156	3.05 457	0.39 157	5.69 385	0.55 234	5.34 145	10.76 423	1.42 127	3.48 158	0.33 90	3.65 319	8.26 345	0.70 79	0.00 1	1.14 486	0.00 1	0.03 277	0.12 246	1.89 475

fff	2.54 223	0.93 261	5.51 330	0.32 76	0.14 48	1.70 93	0.11 89	6.19 209	12.69 452	6.03 255	5.29 214	1.43 152	5.28 396	2.37 91	2.21 274	0.01 171	0.00 1	0.01 387	0.00 1	0.02 46	0.61 278

csc	2.54 223	0.93 261	5.51 330	0.32 76	0.14 48	1.70 93	0.11 89	6.19 209	12.69 452	6.03 255	5.29 214	1.43 152	5.28 396	2.37 91	2.21 274	0.01 171	0.00 1	0.01 387	0.00 1	0.02 46	0.61 278

cscssc	2.54 223	0.93 261	5.51 330	0.32 76	0.14 48	1.70 93	0.11 89	6.19 209	12.69 452	6.03 255	5.29 214	1.43 152	5.28 396	2.37 91	2.21 274	0.01 171	0.00 1	0.01 387	0.00 1	0.02 46	0.61 278

test_xeample	4.78 414	0.93 261	4.68 286	1.48 254	1.28 342	3.94 326	0.13 102	13.35 451	8.62 376	8.21 373	11.63 391	3.43 228	3.54 312	7.59 311	23.47 532	0.02 276	1.16 492	0.00 1	0.25 417	0.11 227	1.74 452

S-Stereo	6.85 453	0.93 261	10.76 475	3.34 476	3.51 473	6.55 404	6.01 486	13.75 462	23.86 518	9.65 429	15.54 440	11.81 448	8.24 462	8.59 375	11.23 481	0.13 421	0.16 284	0.00 1	0.42 484	0.14 279	2.39 504

MM-Stereo_test3	2.10 165	0.94 270	2.59 80	1.66 274	3.95 489	2.42 162	0.78 302	6.58 229	7.29 333	1.94 141	4.90 200	1.23 146	0.65 129	3.77 130	1.38 197	0.00 1	0.83 395	0.00 1	0.00 1	0.38 433	0.77 329

STrans-v2	3.55 318	0.94 270	5.06 305	0.32 76	0.60 215	2.97 239	1.15 365	11.08 378	7.97 358	6.01 253	10.93 379	6.65 349	6.86 433	8.37 361	1.66 228	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.39 211

depthmonostereo	1.25 75	0.95 272	4.67 283	0.28 71	0.11 27	1.43 65	0.04 34	5.43 156	1.76 55	1.02 113	1.47 84	1.59 162	0.98 160	3.61 125	0.92 122	0.03 320	0.11 263	0.00 1	0.02 262	0.04 108	0.47 239

fffy	1.43 95	0.95 272	2.85 103	1.42 245	0.61 216	2.25 145	0.19 135	4.74 110	1.32 40	0.26 5	2.77 136	0.21 56	0.39 81	6.97 261	0.73 86	0.00 1	0.79 388	0.00 1	0.00 1	0.19 326	2.03 487

DCRE	2.21 181	0.95 272	3.17 133	2.10 346	1.30 349	1.86 113	0.05 42	5.33 144	4.69 206	3.59 177	9.37 341	3.81 244	1.18 183	2.34 90	1.22 179	0.01 171	0.97 432	0.00 1	0.30 454	0.04 108	1.97 482

ADStereo(finetuned)	2.50 219	0.95 272	6.60 386	0.39 96	0.20 85	1.72 101	0.24 153	6.06 202	9.31 397	6.30 265	5.42 221	1.44 155	6.22 419	2.25 83	2.14 269	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.65 293

xyz-stereo-finetune2	1.98 146	0.96 276	2.70 92	0.13 34	0.05 5	6.33 399	0.17 125	4.38 97	2.56 73	0.98 109	6.40 258	0.50 113	3.37 304	7.09 268	3.77 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.11 65

DCANet	2.35 198	0.96 276	5.51 330	0.39 96	0.19 75	1.72 101	0.25 157	6.06 202	9.33 398	6.31 266	5.42 221	1.44 155	4.14 345	2.22 80	2.28 285	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 108	0.66 303

ACVNet	2.86 253	0.96 276	3.87 206	0.86 179	0.61 216	2.63 186	0.54 230	8.93 311	6.12 269	5.09 219	9.32 339	5.70 325	3.84 328	2.68 100	5.56 397	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 379	0.23 153

acv_ft	3.90 350	0.96 276	5.85 354	2.56 424	4.70 511	7.27 420	0.84 321	9.17 322	6.12 269	10.00 434	9.32 339	5.70 325	4.07 342	2.68 100	8.24 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 423	0.23 153

StereoDRNet-Refined	4.84 417	0.96 276	5.13 307	2.22 365	0.46 174	9.10 447	0.16 121	10.72 366	9.40 400	13.41 488	12.50 407	10.02 414	4.58 365	8.60 376	8.71 444	0.01 171	0.00 1	0.01 387	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	0.97 281	2.82 99	0.59 130	0.52 197	4.45 354	0.97 345	5.22 138	1.87 59	0.41 24	2.28 121	1.87 172	0.15 24	4.14 144	0.42 7	0.00 1	0.41 335	0.00 1	0.30 454	0.05 129	0.22 146

WCG-NET（raft）	1.70 123	0.97 281	2.01 31	0.40 99	0.17 65	2.10 133	0.97 345	3.05 20	6.47 288	2.89 158	3.17 148	4.31 272	1.03 165	3.85 133	0.60 53	0.00 1	1.32 506	0.00 1	0.01 240	0.18 319	0.41 223

FC-DCNN v2	11.44 516	0.98 283	5.39 323	2.28 384	1.65 377	18.84 519	5.41 481	19.66 521	20.80 507	29.20 539	35.39 540	34.37 545	23.46 539	17.13 517	13.18 500	0.17 436	0.01 128	0.02 420	0.01 240	0.08 173	0.69 309

ffm	3.41 308	0.98 283	7.03 403	1.64 268	1.07 301	2.84 216	0.47 206	5.55 161	10.56 417	6.68 293	9.59 346	5.66 320	3.87 331	8.20 343	0.68 72	0.00 1	1.13 479	0.00 1	0.19 378	0.11 227	1.88 472

ff1	4.11 368	0.98 283	7.03 403	1.64 268	1.07 301	2.84 216	0.47 206	5.55 161	10.56 417	6.68 293	9.59 346	5.66 320	3.87 331	11.33 459	11.69 485	0.00 1	1.13 479	0.00 1	0.19 378	0.11 227	1.88 472

mmx	4.50 396	0.98 283	7.03 403	1.64 268	1.07 301	2.84 216	0.47 206	12.84 431	11.23 435	6.68 293	9.59 346	5.66 320	3.87 331	11.33 459	11.69 485	0.05 367	1.12 476	0.00 1	0.19 378	0.10 211	1.53 415

xxx	4.50 396	0.98 283	7.04 406	1.64 268	1.07 301	2.84 216	0.47 206	12.84 431	11.23 435	6.68 293	9.59 346	5.66 320	3.87 331	11.33 459	11.69 485	0.05 367	1.12 476	0.00 1	0.19 378	0.10 211	1.53 415

Anonymous_2	4.74 413	0.98 283	4.46 259	2.35 395	2.27 424	5.66 384	0.67 272	8.08 293	5.28 230	4.98 215	2.60 131	8.74 399	6.92 435	5.79 201	3.46 332	0.24 461	1.70 524	5.16 540	18.18 565	5.41 532	1.85 468

IIG-Stereo	3.28 290	0.98 283	3.57 180	4.14 502	0.22 101	2.56 177	0.71 285	7.04 253	6.10 268	8.49 385	9.38 342	7.82 375	2.73 272	9.69 427	1.99 259	0.02 276	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.14 80

DIP-Stereo	2.12 167	0.98 283	3.94 218	0.20 43	0.11 27	4.73 365	0.13 102	9.27 326	4.40 188	6.46 276	5.03 204	0.45 107	0.72 138	3.79 131	1.94 254	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	6.58 449	0.98 283	6.44 381	3.75 490	1.18 324	11.19 476	3.29 445	12.92 435	16.72 485	7.27 331	11.74 394	17.34 494	6.60 427	19.59 526	11.59 484	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.45 448	0.50 245

AIO_rvc	1.48 105	1.01 292	3.51 169	0.95 193	1.16 322	3.32 270	0.96 344	4.83 113	3.38 113	0.79 96	1.75 97	1.31 149	0.31 57	2.66 99	0.62 59	0.02 276	1.09 471	0.00 1	0.04 295	0.12 246	1.82 459

FC-DCNN	11.29 515	1.01 292	5.50 329	2.25 374	1.65 377	18.23 517	5.36 479	18.99 514	20.65 506	28.95 538	34.83 538	33.83 543	23.18 538	17.04 516	13.37 501	0.17 436	0.01 128	0.02 420	0.02 262	0.10 211	0.70 313

HUF	1.64 120	1.03 294	4.14 235	1.19 214	1.34 354	3.02 243	0.40 190	4.88 118	3.60 133	0.79 96	2.87 141	0.83 133	0.31 57	2.88 106	0.81 99	0.06 379	2.03 530	0.00 1	0.00 1	0.16 299	2.41 507

rvit_stereo_0081_aga	0.95 45	1.03 294	4.52 269	0.16 38	0.25 110	1.70 93	0.21 145	4.27 86	3.17 101	0.38 18	0.23 22	0.27 75	0.31 57	1.56 48	0.64 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 268	0.15 93

DSFCA	4.48 395	1.03 294	6.84 397	1.61 265	1.68 381	7.26 419	4.46 464	11.27 383	7.51 340	11.01 462	6.89 271	8.49 393	4.54 364	10.41 447	6.18 407	0.03 320	0.06 227	0.02 420	0.03 277	0.13 268	0.14 80

1111x	4.96 419	1.04 297	7.09 408	1.75 293	1.05 298	5.03 371	0.32 174	13.52 455	10.70 422	6.68 293	10.35 362	8.81 400	6.01 414	10.65 449	12.78 496	0.07 388	1.24 501	0.00 1	0.33 464	0.11 227	1.75 453

HGLStereo	4.58 401	1.04 297	6.02 360	3.30 475	5.14 518	6.36 400	0.71 285	11.04 376	7.60 345	8.04 364	12.85 417	6.90 357	8.51 467	7.85 322	5.93 400	0.02 276	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.14 279	0.15 93

MyStereo06	2.71 241	1.05 299	5.43 327	1.39 238	1.20 328	2.57 178	0.10 83	10.39 355	4.79 214	5.54 237	6.16 244	6.39 342	2.33 255	3.40 118	1.35 195	0.01 171	1.24 501	0.00 1	0.21 397	0.13 268	0.50 245

MyStereo05	3.24 288	1.05 299	5.93 356	1.39 238	1.20 328	2.57 178	0.10 83	9.11 318	13.17 459	6.45 275	3.86 173	3.20 212	3.26 293	8.35 359	3.02 318	0.01 171	1.24 501	0.00 1	0.21 397	0.13 268	0.50 245

rvit_stereo_0080	1.09 57	1.08 301	4.16 237	0.12 31	0.12 36	1.32 49	0.36 180	4.52 102	3.94 160	0.70 81	1.29 78	0.41 99	0.75 140	1.98 65	0.76 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.18 117

whm_eth	1.09 57	1.08 301	4.16 237	0.12 31	0.12 36	1.32 49	0.36 180	4.52 102	3.94 160	0.70 81	1.29 78	0.41 99	0.75 140	1.98 65	0.76 89	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.18 117

IPLG	2.63 234	1.09 303	5.67 345	0.73 158	0.31 124	3.00 241	0.25 157	6.84 243	6.02 265	7.93 355	6.31 253	1.91 174	1.72 228	7.47 300	2.53 294	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.29 402	0.58 270

HART	2.08 155	1.10 304	3.44 166	0.47 114	1.15 320	1.70 93	0.04 34	6.40 222	3.69 141	1.50 131	7.78 298	2.42 189	0.16 25	6.76 246	1.15 164	0.00 1	1.46 517	0.00 1	0.00 1	0.31 412	2.12 492

DMCA	3.08 275	1.10 304	6.20 369	1.82 305	0.90 272	3.80 319	0.55 234	9.76 336	5.42 239	6.56 286	6.47 261	7.06 362	2.09 241	4.05 136	5.46 395	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.11 227	0.16 102

HSM	4.25 382	1.10 304	4.14 235	1.78 297	2.14 417	6.67 407	1.08 359	12.92 435	6.90 314	7.06 312	8.17 314	14.17 467	6.03 415	9.16 404	3.11 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 188	0.41 223

MaDis-Stereo	0.96 47	1.11 307	4.01 226	0.36 91	1.86 398	1.20 15	0.06 55	3.99 68	1.73 51	0.45 33	0.56 41	0.43 104	0.51 110	1.28 30	1.46 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 141	0.08 47

GCAP-Stereo	1.35 86	1.11 307	2.82 99	0.66 148	1.08 308	1.68 90	0.01 4	5.17 135	3.68 140	2.10 142	1.63 90	1.42 151	0.75 140	1.77 61	1.59 212	0.00 1	1.08 469	0.00 1	0.00 1	0.17 308	0.26 168

XX-TBD	1.55 115	1.11 307	2.94 111	2.45 410	0.06 11	2.31 153	0.01 4	3.58 30	7.80 352	3.11 166	5.10 205	0.27 75	0.26 42	1.42 41	0.60 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 23

SGM_RVC	10.77 508	1.11 307	4.66 282	2.66 428	0.41 167	21.03 525	6.87 501	20.02 526	15.54 479	25.86 535	24.97 508	33.59 542	20.51 528	20.89 529	14.78 509	0.31 474	0.26 313	0.22 500	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	3.94 354	1.12 311	3.06 127	0.23 59	0.13 42	4.17 340	6.40 492	5.83 184	4.54 196	10.46 444	16.98 457	6.49 346	7.44 449	8.00 330	3.58 333	0.01 171	0.07 242	0.07 464	0.00 1	0.14 279	0.06 38

delet	4.59 403	1.12 311	5.93 356	1.37 235	3.73 481	10.48 466	3.90 452	10.51 360	9.17 395	8.87 399	9.74 351	8.37 386	3.74 325	8.12 340	6.36 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 346	0.12 70

tg	2.18 175	1.13 313	2.74 95	0.84 177	0.13 42	4.33 351	0.05 42	6.21 213	4.90 219	4.06 193	5.30 219	2.55 192	0.92 154	7.28 281	0.99 138	0.00 1	0.60 357	0.00 1	0.00 1	0.37 429	1.12 380

MIPNet	2.27 191	1.14 314	5.55 337	0.49 119	0.22 101	2.03 127	0.19 135	7.60 278	6.17 273	5.83 242	4.16 178	2.05 180	3.44 309	3.65 127	2.23 279	0.00 1	0.01 128	0.01 387	0.01 240	0.24 370	0.48 242

MyStereo07	1.64 120	1.15 315	2.61 81	1.28 224	1.49 367	2.63 186	0.45 202	6.45 225	2.94 86	1.10 118	1.61 88	0.29 80	0.60 126	7.45 298	0.80 94	0.01 171	1.27 504	0.00 1	0.25 417	0.11 227	0.42 228

MyStereo04	3.29 291	1.15 315	6.64 389	1.28 224	1.49 367	2.63 186	0.45 202	10.57 363	13.30 460	4.41 203	3.90 174	3.06 208	3.56 313	7.87 325	3.35 330	0.01 171	1.27 504	0.00 1	0.25 417	0.11 227	0.42 228

FCDSN-DC	10.72 507	1.16 317	5.01 302	2.16 352	1.31 351	17.46 513	4.80 470	17.79 505	19.87 501	25.02 532	32.85 531	33.57 541	23.52 540	16.80 512	12.13 488	0.11 416	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	3.95 356	1.16 317	3.92 216	0.89 184	0.73 242	4.88 368	0.54 230	9.78 337	7.91 355	7.42 339	10.24 360	12.50 457	4.84 376	8.15 341	5.56 397	0.03 320	0.00 1	0.06 459	0.00 1	0.24 370	0.12 70

GANet-RSSM	3.67 327	1.16 317	4.56 276	3.24 471	2.03 412	2.63 186	0.50 223	11.53 392	6.83 310	6.25 262	10.58 371	7.35 364	6.65 429	6.77 248	2.94 316	0.00 1	0.00 1	0.08 470	0.00 1	0.26 379	0.12 70

MSCF	1.71 126	1.18 320	2.97 119	1.35 230	1.49 367	3.77 314	0.82 318	5.14 132	2.73 76	2.47 148	2.45 127	0.19 51	2.70 269	2.16 78	0.80 94	0.02 276	0.98 439	0.00 1	0.90 511	0.11 227	1.96 481

StereoVision	2.42 211	1.18 320	5.14 308	1.15 207	2.64 442	1.89 114	0.28 162	6.61 231	4.72 207	2.14 143	10.52 369	3.84 245	0.52 112	5.33 185	2.29 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 246	0.04 23

test_5	3.16 284	1.18 320	4.96 299	2.33 393	3.10 457	4.51 358	1.27 373	7.47 274	7.61 346	3.00 163	7.38 287	5.37 312	4.06 340	8.28 350	1.54 206	0.00 1	0.34 323	0.00 1	0.02 262	0.21 346	0.62 283

HI	3.39 304	1.19 323	4.03 227	1.46 249	0.19 75	2.26 146	0.04 34	6.21 213	3.86 155	8.51 386	12.61 410	11.86 450	6.44 423	4.55 162	4.27 363	0.00 1	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.12 246	0.15 93

CoSv	3.39 304	1.19 323	4.03 227	1.46 249	0.19 75	2.26 146	0.04 34	6.21 213	3.86 155	8.51 386	12.61 410	11.86 450	6.44 423	4.55 162	4.27 363	0.00 1	0.06 227	0.00 1	0.00 1	0.12 246	0.15 93

CroCo-Stereo Lap2	1.37 87	1.19 323	4.17 240	1.01 197	4.58 508	0.46 4	0.09 75	4.27 86	2.94 86	1.25 125	2.40 124	1.55 161	0.20 31	1.72 53	1.30 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 295	0.13 75

RAFT+CT+SA	2.59 229	1.19 323	3.55 177	1.09 203	2.21 419	3.14 254	0.90 337	7.59 276	5.65 249	2.76 155	8.21 315	2.04 179	1.57 219	8.84 387	1.31 189	0.02 276	0.34 323	0.00 1	0.38 477	0.22 353	0.73 321

OMP-Stereo	3.15 282	1.19 323	3.49 168	4.34 510	0.51 193	2.20 143	1.21 367	6.67 233	6.52 292	7.99 360	6.24 251	8.38 389	2.44 259	9.65 421	1.92 252	0.01 171	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.08 173	0.15 93

ADLNet	4.56 400	1.19 323	5.52 336	3.81 495	3.59 475	6.98 413	2.40 414	12.01 403	7.96 357	10.52 445	9.67 350	8.26 382	4.98 382	6.59 232	6.93 416	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.01 240	0.22 353	0.55 258

edge stereo	7.12 461	1.19 323	7.83 423	2.32 391	2.46 432	6.90 409	3.26 444	15.58 487	12.52 448	15.68 505	18.34 475	21.83 520	13.05 501	11.53 464	8.68 442	0.04 350	0.06 227	0.11 473	0.03 277	0.30 405	0.63 288

RASNet	5.00 420	1.19 323	5.69 346	3.68 488	4.80 512	5.04 372	1.29 376	10.26 350	8.99 388	5.89 244	11.65 392	10.55 425	9.76 480	9.96 439	10.32 470	0.20 447	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 188	0.73 321

MIM_Stereo	2.83 250	1.20 331	5.27 314	1.41 243	1.16 322	3.07 245	0.33 177	6.67 233	3.95 162	5.17 224	10.11 358	4.25 270	1.73 230	8.32 357	1.64 223	0.00 1	0.36 329	0.00 1	0.01 240	0.22 353	1.69 440

GEStereo_RVC	3.95 356	1.21 332	6.13 365	2.30 387	1.22 331	4.29 347	2.96 430	12.39 416	8.24 365	7.25 330	6.79 268	7.58 369	4.22 349	9.16 404	4.56 374	0.04 350	0.01 128	0.02 420	0.02 262	0.19 326	0.42 228

ACV-stereo	4.65 406	1.22 333	10.49 473	2.22 365	1.05 298	12.62 490	1.24 371	6.70 238	7.36 336	3.22 169	5.18 208	16.59 488	10.02 481	8.18 342	6.19 408	0.06 379	0.14 278	0.01 387	0.00 1	0.12 246	0.40 213

CroCo-Stereo	1.14 67	1.22 333	3.99 224	0.61 137	0.53 200	0.38 2	0.06 55	5.35 150	4.15 171	0.59 66	1.92 108	1.00 139	0.27 46	1.37 39	1.33 192	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	1.22 333	2.63 84	0.95 193	0.06 11	2.96 237	0.05 42	6.08 205	3.99 166	3.92 190	4.88 198	2.53 191	0.62 127	3.62 126	1.19 173	0.00 1	1.19 497	0.00 1	0.00 1	0.37 429	1.29 399

RAFT-Stereo + iAFF	2.48 215	1.23 336	3.48 167	1.61 265	1.09 309	1.63 85	0.15 115	5.80 181	6.43 286	7.32 336	9.91 354	3.05 206	1.71 226	2.33 89	1.75 238	0.01 171	0.71 381	0.00 1	0.00 1	0.28 394	1.19 386

UCFNet_RVC	3.37 302	1.25 337	3.30 145	2.55 423	1.80 389	3.92 325	1.28 375	12.49 421	7.16 324	5.12 222	7.88 301	8.14 378	4.59 366	5.67 197	2.11 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 279	0.07 43

rvit_0105_6	1.44 97	1.26 338	5.78 350	0.66 148	0.08 17	1.58 79	0.32 174	4.57 104	6.53 293	0.40 22	0.38 32	1.11 142	0.29 51	4.76 167	0.92 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.20 133

Sa-1000	3.81 344	1.26 338	4.64 281	2.29 386	0.55 208	3.51 286	1.58 390	8.37 295	9.13 393	7.97 357	17.42 465	3.98 251	2.76 275	9.61 420	1.68 232	0.00 1	0.69 374	0.00 1	0.18 373	0.23 365	0.27 171

iRaft-Stereo_5w	3.20 286	1.27 340	5.27 314	0.27 70	0.99 289	2.71 198	0.58 243	5.75 176	5.85 261	3.03 165	7.88 301	10.08 415	4.08 343	8.40 362	6.09 403	0.00 1	0.25 311	0.00 1	0.12 343	0.31 412	0.95 355

AIO-Stereo-zeroshot	3.35 300	1.28 341	8.51 435	1.86 309	1.83 393	3.51 286	0.31 172	10.50 359	4.32 179	2.74 153	5.87 234	10.30 419	4.53 363	4.66 164	3.16 326	0.02 276	0.87 408	0.00 1	0.97 515	0.38 433	1.43 410

SA	3.34 296	1.29 342	4.84 291	1.99 336	0.57 210	3.15 255	1.39 380	7.66 283	9.94 407	4.86 211	10.87 378	2.97 205	4.61 368	9.88 435	1.38 197	0.00 1	0.60 357	0.00 1	0.19 378	0.25 378	0.37 206

RAFT	2.94 263	1.29 342	4.06 231	1.36 232	0.50 184	2.39 160	0.91 340	6.11 206	3.25 105	6.64 290	7.30 285	9.96 413	4.20 347	6.03 209	2.21 274	0.00 1	1.02 458	0.00 1	0.02 262	0.54 464	1.01 362

NVstereo2D	4.82 416	1.29 342	7.98 429	3.68 488	3.48 472	8.02 430	3.10 435	11.25 381	15.50 478	5.14 223	7.71 294	8.21 380	4.68 370	10.19 444	4.30 365	0.02 276	0.19 291	0.13 482	0.36 473	0.07 160	1.12 380

raftrobust	2.16 172	1.31 345	2.76 97	2.38 400	3.33 465	2.72 200	0.51 224	5.34 145	4.64 202	6.13 260	3.98 175	1.63 163	2.51 262	3.02 111	1.64 223	0.00 1	0.76 386	0.00 1	0.02 262	0.14 279	0.27 171

AFF-stereo	2.87 255	1.31 345	3.26 142	1.87 310	0.38 154	1.68 90	0.09 75	6.38 220	7.07 320	6.52 281	11.90 397	6.08 335	2.32 254	5.05 176	1.65 225	0.02 276	0.66 368	0.00 1	0.00 1	0.29 402	0.94 352

MDST_ROB	9.13 493	1.31 345	10.16 471	4.36 511	2.48 434	28.66 540	7.64 509	19.96 524	14.97 471	27.53 536	24.02 500	9.47 403	5.27 395	16.31 509	8.61 441	0.63 496	0.19 291	0.00 1	0.00 1	0.08 173	0.90 344

4D-IteraStereo	1.99 148	1.32 348	3.77 198	0.13 34	2.84 448	3.51 286	1.03 352	4.26 85	5.38 237	5.50 234	1.03 67	3.86 246	0.38 80	2.44 94	1.88 246	0.00 1	0.43 337	0.00 1	0.01 240	0.11 227	1.84 466

stereogan	8.18 480	1.32 348	9.05 452	3.59 485	4.00 493	20.16 524	3.13 438	17.25 502	20.16 504	10.68 449	19.19 477	20.56 518	10.70 489	14.74 499	7.00 418	0.34 478	0.04 212	0.21 499	0.08 311	0.70 479	0.65 293

DispNO	3.51 316	1.33 350	8.51 435	2.26 377	1.36 356	3.46 282	0.81 310	8.74 308	6.58 294	6.78 300	7.63 293	6.22 341	4.20 347	7.47 300	4.44 370	0.00 1	0.03 195	0.03 438	0.11 337	0.13 268	0.14 80

rvit_105_1	2.69 238	1.34 351	6.85 398	1.89 314	0.09 22	1.94 119	3.50 448	6.38 220	9.00 389	4.98 215	2.19 116	3.57 237	1.56 218	7.31 284	3.03 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 262	0.06 141	0.16 102

TestStereo1	3.12 279	1.34 351	4.67 283	3.47 481	0.71 237	2.50 171	1.45 382	7.27 263	8.71 379	4.91 212	9.28 336	2.34 186	3.61 316	9.44 414	1.62 216	0.00 1	0.33 321	0.00 1	0.00 1	0.30 405	0.40 213

SA-5K	3.12 279	1.34 351	4.67 283	3.47 481	0.71 237	2.50 171	1.45 382	7.27 263	8.71 379	4.91 212	9.28 336	2.34 186	3.61 316	9.44 414	1.62 216	0.00 1	0.33 321	0.00 1	0.00 1	0.30 405	0.40 213

psm_up	4.33 384	1.34 351	4.43 258	2.27 381	2.62 439	5.29 374	3.30 446	11.49 389	6.89 313	8.05 366	8.06 311	10.09 417	11.10 491	7.12 273	3.76 341	0.24 461	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.20 335	0.37 206

rvit_0105_5	1.70 123	1.36 355	6.71 394	0.52 123	0.04 4	1.58 79	0.58 243	5.39 155	6.62 298	0.91 105	1.72 95	1.77 168	0.77 144	4.44 155	1.28 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.23 153

DualNet (step1)	4.40 390	1.36 355	7.91 425	1.40 240	0.63 221	5.54 378	2.72 419	11.31 384	8.40 371	8.64 389	8.05 308	6.80 351	5.05 386	7.22 276	2.53 294	1.74 520	1.04 461	3.05 532	2.96 537	0.22 353	1.35 405

test_sample9	6.40 443	1.36 355	7.91 425	1.40 240	0.63 221	5.54 378	2.72 419	11.31 384	8.40 371	8.64 389	8.05 308	6.80 351	5.05 386	12.52 479	13.17 498	1.74 520	25.14 572	3.05 532	2.96 537	0.22 353	1.35 405

test_sample8	8.50 485	1.36 355	7.91 425	1.40 240	0.63 221	5.54 378	2.72 419	12.78 429	6.78 307	17.61 512	9.29 338	24.63 525	19.17 523	12.52 479	13.17 498	1.74 520	25.14 572	3.05 532	2.96 537	0.22 353	1.35 405

PSMNet-RSSM	3.69 330	1.36 355	4.54 271	2.44 409	1.90 401	2.35 156	0.69 278	11.77 396	6.38 284	6.60 288	11.85 396	7.70 371	5.61 407	6.66 240	3.67 335	0.00 1	0.00 1	0.02 420	0.01 240	0.17 308	0.10 56

G2L-ROB	3.74 336	1.37 360	5.05 304	1.95 326	1.14 318	4.45 354	0.43 199	12.31 412	6.36 282	7.88 354	5.42 221	11.10 440	2.11 245	8.53 373	6.31 410	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 308	0.33 193

MMNet	4.44 394	1.37 360	6.26 374	1.73 291	1.64 374	10.51 468	0.61 253	9.27 326	9.66 404	9.55 424	9.22 331	7.40 366	6.52 426	7.90 326	6.98 417	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 279	0.10 56

HITNet	3.11 277	1.38 362	5.35 321	2.23 368	0.12 36	5.59 381	0.58 243	9.95 345	5.72 256	6.62 289	7.91 303	3.90 248	3.24 291	4.39 153	4.58 376	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	3.88 349	1.39 363	4.86 293	2.98 450	1.49 367	4.11 338	1.13 364	12.05 404	6.83 310	8.42 379	9.17 330	9.49 404	2.71 270	7.03 264	5.22 392	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.26 379	0.52 252

LL-Strereo2	2.22 182	1.39 363	3.39 156	1.26 221	1.01 293	3.73 312	1.47 384	6.47 226	4.61 201	4.66 208	2.64 133	4.17 263	0.37 73	6.03 209	1.61 214	0.09 408	0.24 308	0.00 1	0.08 311	0.08 173	1.16 384

GASTEREO	1.80 129	1.40 365	2.87 105	1.46 249	1.50 371	3.88 322	0.83 319	5.08 125	2.86 83	2.59 150	3.57 166	0.18 49	2.82 279	2.30 86	0.82 104	0.02 276	0.98 439	0.00 1	0.90 511	0.10 211	1.95 479

AIO-test1	2.49 216	1.41 366	3.78 199	0.87 181	5.11 517	2.46 168	0.93 343	6.49 227	14.84 469	0.95 106	2.85 139	0.92 135	0.31 57	6.05 212	1.88 246	0.15 426	0.07 242	0.00 1	0.21 397	0.21 346	0.31 187

rvit_0105_4	1.58 117	1.41 366	6.67 391	0.65 144	0.05 5	1.60 82	0.41 193	4.70 108	6.48 289	0.46 39	0.87 59	1.40 150	0.53 115	5.08 177	1.12 159	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.18 117

111	3.05 272	1.41 366	5.51 330	0.32 76	0.14 48	2.83 214	0.68 275	6.76 240	14.21 466	3.59 177	9.11 328	5.50 314	3.30 295	4.05 136	2.43 291	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 268	1.02 366

rvit_stereo_ft	1.23 73	1.42 369	5.16 309	0.94 191	0.36 147	1.22 19	0.24 153	4.57 104	4.49 194	0.51 45	1.04 68	0.73 127	1.10 168	1.50 43	1.01 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 129	0.22 146

rafts_anoy	2.09 161	1.42 369	3.34 151	2.87 445	2.72 445	2.46 168	0.17 125	6.20 212	6.48 289	3.40 172	2.25 120	1.91 174	1.32 194	3.59 123	1.75 238	0.01 171	1.52 522	0.00 1	0.01 240	0.06 141	0.28 177

ssnet_v2	4.73 412	1.43 371	6.74 395	1.80 301	0.75 247	8.89 444	4.60 466	12.66 425	10.65 421	9.53 422	6.23 247	9.78 410	4.26 351	6.89 252	9.65 461	0.01 171	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.36 426	0.31 187

cf-r	3.76 339	1.43 371	5.34 319	2.66 428	2.79 446	2.85 227	0.62 257	9.08 316	6.91 315	7.06 312	11.90 397	9.64 406	3.83 327	6.23 219	4.53 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 326	0.17 112

STTStereo	3.90 350	1.43 371	8.20 432	3.03 454	2.28 425	3.64 301	0.64 262	10.11 347	7.09 321	10.20 437	7.08 277	8.73 397	3.57 314	7.44 291	4.00 356	0.00 1	0.02 167	0.01 387	0.01 240	0.04 108	0.40 213

MSMD_ROB	9.73 498	1.43 371	5.42 325	1.81 302	0.42 170	16.83 509	4.30 461	14.29 473	15.34 474	23.06 524	40.17 547	25.63 529	22.62 535	13.37 488	8.85 446	0.48 494	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.13 268	0.47 239

coex_refinement	4.34 385	1.44 375	4.46 259	3.08 463	1.46 365	4.22 342	0.36 180	11.92 400	8.33 367	8.48 384	13.41 420	9.90 412	3.40 307	6.95 259	8.54 439	0.00 1	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.09 188	0.71 316

rvit_0105_3	1.94 142	1.44 375	7.39 414	0.88 183	0.02 3	1.61 83	1.64 393	5.88 185	6.73 304	2.37 145	1.78 101	2.01 178	1.16 181	4.46 156	1.26 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 79	0.14 80

ADLNet2	4.72 410	1.44 375	6.68 392	3.03 454	3.90 486	6.80 408	2.91 428	11.67 395	9.63 402	7.99 360	9.89 353	9.75 409	5.32 400	7.70 315	7.13 421	0.01 171	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.26 379	0.22 146

DLCB_ROB	4.87 418	1.45 378	4.75 290	2.52 418	1.13 317	6.25 398	3.01 432	10.44 357	8.34 368	11.05 463	13.43 421	14.04 465	3.90 335	9.74 428	6.80 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 173	0.37 206

iResNet	4.04 362	1.46 379	8.72 442	3.25 472	0.36 147	4.54 360	0.47 206	9.06 314	10.40 415	7.98 358	12.82 416	4.06 257	3.22 290	8.82 386	4.95 385	0.03 320	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.14 279	0.55 258

CBFPSM	5.12 422	1.48 380	16.22 505	1.81 302	1.14 318	11.16 475	2.90 427	7.99 292	6.75 306	6.55 284	5.00 203	15.05 475	8.78 470	7.52 305	8.90 447	0.04 350	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.42 439	0.67 306

raft+_RVC	2.18 175	1.49 381	3.14 132	2.77 435	2.01 410	1.40 61	0.10 83	7.02 251	5.35 234	2.99 162	5.54 227	1.19 144	1.34 199	4.98 172	1.49 203	0.00 1	1.45 515	0.00 1	0.00 1	0.14 279	1.11 377

RYNet	6.82 452	1.51 382	7.35 413	1.79 298	4.52 505	16.68 508	4.41 463	14.19 470	17.43 490	11.64 474	7.86 300	15.03 474	8.81 471	10.10 441	14.16 506	0.04 350	0.13 274	0.15 485	0.05 299	0.08 173	0.53 254

DRN-Test	6.23 439	1.51 382	7.53 418	3.07 462	3.69 478	12.17 487	3.23 441	20.80 533	11.11 434	12.64 480	13.02 418	10.91 436	5.26 394	8.49 370	10.12 466	0.05 367	0.05 221	0.04 448	0.04 295	0.28 394	0.65 293

MLCV	3.76 339	1.52 384	6.93 400	1.66 274	0.31 124	4.31 348	0.32 174	7.92 289	7.68 347	9.55 424	12.12 400	5.17 304	2.74 273	10.00 440	4.49 372	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 299	0.27 171

CBMV	5.97 434	1.52 384	4.51 266	1.99 336	0.53 200	10.02 457	6.94 502	13.27 449	13.80 465	13.08 486	15.93 445	11.36 441	8.11 461	9.82 431	7.27 422	0.08 397	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	4.11 368	1.53 386	6.87 399	3.04 456	3.33 465	4.34 352	0.59 248	11.36 387	7.92 356	8.98 402	7.98 306	9.72 408	3.82 326	7.92 327	4.43 369	0.15 426	0.02 167	0.03 438	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	3.74 336	1.56 387	5.82 351	1.71 285	2.04 414	2.87 229	0.58 243	9.79 338	6.49 291	7.82 351	7.97 305	8.57 394	2.36 256	9.19 407	7.45 424	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 379	0.40 213

HBP-ISP	4.37 388	1.56 387	4.59 278	2.23 368	1.29 347	7.87 427	3.96 454	11.80 397	10.91 428	8.06 368	14.45 433	3.38 220	4.87 377	9.27 409	2.53 294	0.14 424	0.06 227	0.00 1	0.01 240	0.08 173	0.30 185

GMStereo	2.07 154	1.56 387	5.64 341	0.74 164	0.05 5	3.63 300	0.01 4	5.17 135	11.27 438	4.22 198	2.44 126	0.53 117	0.49 108	4.06 138	1.01 145	0.22 453	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	6.46 445	1.58 390	9.58 465	4.10 501	3.99 492	9.13 448	1.34 379	10.37 354	7.76 348	13.76 492	15.66 441	16.14 484	7.03 439	13.07 486	13.62 504	0.19 444	0.12 268	0.02 420	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	1.59 391	4.22 245	0.37 92	0.28 117	1.33 52	0.01 4	5.63 169	4.13 170	3.59 177	5.11 206	2.06 181	0.70 135	7.62 313	0.93 126	0.02 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 46	0.19 127

CFNet-ft	3.70 332	1.59 391	3.87 206	1.68 279	2.42 430	3.20 257	0.66 267	8.93 311	7.76 348	5.09 219	9.95 355	10.77 432	5.43 403	7.41 288	4.71 378	0.00 1	0.00 1	0.03 438	0.01 240	0.30 405	0.11 65

CFNet_RVC	3.70 332	1.59 391	3.87 206	1.68 279	2.42 430	3.20 257	0.66 267	8.92 310	7.76 348	5.09 219	9.95 355	10.77 432	5.43 403	7.41 288	4.71 378	0.00 1	0.00 1	0.03 438	0.01 240	0.30 405	0.11 65

AASNet	4.20 377	1.63 394	5.82 351	3.79 491	3.93 487	6.55 404	1.22 369	19.12 516	6.82 309	7.86 353	8.35 317	4.36 274	2.55 264	3.87 134	7.47 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 459	0.22 146

AACVNet	3.71 334	1.63 394	4.89 295	3.80 492	0.62 219	3.25 261	0.30 171	9.47 332	3.81 149	6.34 270	10.74 375	10.52 422	4.92 379	9.31 411	3.88 349	0.03 320	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.34 421	0.28 177

AIO-Stereo-zeroshot1	4.10 367	1.65 396	13.34 488	2.14 351	1.84 394	4.03 333	0.98 348	13.13 446	4.97 224	4.53 206	11.37 386	9.85 411	1.97 236	4.88 169	2.74 311	0.03 320	0.90 411	0.00 1	1.11 519	0.84 490	1.72 447

RAFT_CTSACE	3.62 326	1.65 396	5.41 324	1.36 232	3.08 455	3.95 328	1.03 352	4.62 107	4.65 203	5.33 228	17.73 469	7.63 370	2.71 270	10.98 452	1.15 164	0.00 1	0.48 345	0.00 1	0.00 1	0.31 412	0.25 165

ACRE	2.67 236	1.66 398	6.50 383	0.72 155	2.03 412	2.65 193	0.84 321	5.97 199	5.52 244	7.85 352	9.23 332	1.72 165	1.09 167	4.09 142	2.73 309	0.02 276	0.19 291	0.02 420	0.08 311	0.26 379	0.21 139

MyStereo8	3.30 293	1.69 399	6.28 375	2.51 415	3.79 483	4.22 342	0.07 62	7.43 273	6.39 285	6.51 280	10.13 359	4.23 268	1.45 204	2.79 104	5.08 388	0.06 379	1.49 520	0.00 1	0.40 480	0.26 379	1.33 402

CIPLG	2.72 244	1.69 399	6.02 360	0.80 171	2.14 417	2.66 194	0.84 321	5.90 191	5.59 246	8.12 369	9.58 345	1.74 166	1.14 174	4.53 160	2.82 315	0.02 276	0.19 291	0.02 420	0.09 323	0.26 379	0.22 146

CSP-Net	4.40 390	1.70 401	4.90 296	1.82 305	1.04 297	12.96 492	2.25 411	13.75 462	6.34 280	9.64 426	8.99 325	8.31 383	3.24 291	8.45 368	4.32 366	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 365	0.06 38

pmcnn	8.17 479	1.70 401	11.49 478	3.18 467	3.07 454	9.66 453	6.06 488	13.60 457	17.71 493	15.23 502	24.02 500	27.61 532	8.81 471	10.36 446	9.51 459	0.08 397	0.08 246	0.00 1	0.00 1	0.31 412	0.87 342

IGEVStereo-DCA	1.54 112	1.71 403	2.99 120	0.73 158	0.24 106	2.69 195	0.81 310	4.31 89	2.97 89	0.73 86	0.16 15	0.23 64	0.32 64	7.57 309	2.72 307	0.00 1	0.49 346	0.00 1	0.16 356	0.17 308	1.82 459

rrr	1.64 120	1.71 403	6.31 377	0.73 158	0.24 106	2.69 195	0.92 342	4.25 84	1.75 53	0.73 86	0.16 15	0.23 64	0.32 64	7.57 309	2.72 307	0.00 1	0.49 346	0.00 1	0.20 390	0.17 308	1.68 438

raft_robust	2.91 259	1.71 403	3.42 163	1.36 232	0.57 210	1.53 76	0.12 93	7.06 254	9.09 391	6.96 310	7.21 282	4.43 277	2.09 241	9.40 413	1.61 214	0.03 320	0.93 413	0.00 1	0.21 397	0.17 308	0.38 209

RALAANet	2.68 237	1.71 403	4.73 289	2.79 437	0.80 256	3.30 266	0.15 115	7.92 289	5.92 263	5.79 240	6.06 241	3.51 234	1.13 172	6.76 246	2.28 285	0.00 1	0.28 314	0.00 1	0.10 330	0.27 391	0.13 75

GwcNet-RSSM	4.13 373	1.71 403	6.25 373	2.50 414	1.93 404	2.39 160	1.49 386	9.59 334	8.71 379	6.66 292	15.04 437	8.47 392	3.84 328	6.87 251	6.74 414	0.00 1	0.00 1	0.04 448	0.00 1	0.29 402	0.15 93

RALCasStereoNet	2.39 208	1.73 408	3.59 185	2.38 400	2.69 444	2.84 216	0.18 130	5.29 140	4.94 220	2.45 147	5.62 230	2.22 184	0.79 149	7.48 303	1.63 219	0.00 1	1.75 525	0.00 1	0.00 1	0.14 279	2.03 487

ARAFT	3.32 294	1.74 409	7.92 428	0.64 140	0.15 56	4.45 354	2.89 425	8.20 294	6.30 278	9.23 414	7.12 281	5.58 317	1.24 192	8.60 376	1.69 233	0.01 171	0.03 195	0.00 1	0.00 1	0.35 423	0.35 202

LoS_RVC	1.47 104	1.75 410	2.66 87	0.52 123	3.89 485	1.67 88	0.04 34	2.66 16	2.61 74	0.55 58	2.63 132	0.31 84	1.68 223	1.99 67	0.81 99	0.01 171	0.02 167	0.00 1	0.00 1	0.03 79	5.54 532

IPLGR_C	2.69 238	1.75 410	6.20 369	0.79 168	2.06 415	2.64 191	0.86 329	6.36 219	5.64 248	8.13 370	9.26 334	1.69 164	1.15 180	3.79 131	2.80 314	0.02 276	0.20 298	0.02 420	0.08 311	0.26 379	0.18 117

test_xeample3	1.71 126	1.75 410	6.64 389	0.90 186	0.29 118	2.55 176	0.90 337	4.08 74	2.36 67	0.56 62	0.24 24	0.23 64	0.31 57	7.51 304	2.73 309	0.00 1	0.70 377	0.00 1	0.36 473	0.18 319	1.92 477

iResNet_ROB	4.67 408	1.77 413	5.93 356	2.47 412	0.95 285	3.78 316	0.36 180	15.65 488	17.36 489	8.75 395	11.23 383	7.05 361	4.60 367	8.94 395	4.23 362	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 299	0.15 93

GANet	6.86 454	1.78 414	5.98 359	3.05 457	1.12 315	10.12 460	9.38 520	13.41 453	8.67 377	11.46 470	29.87 522	13.94 464	8.25 463	12.06 473	6.33 411	0.40 483	0.06 227	0.16 488	0.33 464	0.18 319	0.59 273

TDLM	4.58 401	1.79 415	5.03 303	2.45 410	1.32 352	4.04 335	7.15 505	11.60 394	11.46 439	6.91 303	12.69 412	5.94 332	5.03 383	9.74 428	3.80 346	0.67 498	0.00 1	0.01 387	0.05 299	0.23 365	1.78 457

DeepPruner_ROB	3.82 345	1.87 416	5.65 343	1.31 228	1.64 374	3.62 299	0.81 310	14.47 475	5.03 226	8.03 363	10.78 376	6.95 359	2.26 249	8.92 392	4.32 366	0.07 388	0.03 195	0.00 1	0.01 240	0.37 429	0.29 180

AIO-test2	2.98 269	1.88 417	4.72 287	1.67 278	3.34 467	2.64 191	0.06 55	6.96 247	15.70 480	2.65 151	7.31 286	0.93 136	0.57 121	5.81 203	1.20 174	3.30 532	0.09 253	0.00 1	0.09 323	0.22 353	0.43 237

SACVNet	4.55 398	1.88 417	5.55 337	3.38 477	1.68 381	3.11 248	2.76 424	12.44 419	6.43 286	11.07 464	11.31 384	10.53 424	5.13 391	9.88 435	4.56 374	0.08 397	0.02 167	0.00 1	0.01 240	0.38 433	0.80 335

XPNet_ROB	6.46 445	1.88 417	7.41 416	2.81 438	0.95 285	6.45 402	6.82 500	13.58 456	8.80 382	15.50 503	15.86 443	19.59 510	7.12 440	11.41 463	9.86 462	0.02 276	0.04 212	0.00 1	0.03 277	0.20 335	0.79 334

MeshStereo	11.94 521	1.88 417	5.24 312	2.11 349	1.44 363	20.09 523	4.95 473	21.74 539	16.75 486	33.10 544	35.07 539	39.28 551	22.72 536	19.45 524	13.59 503	0.19 444	0.06 227	0.02 420	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	7.45 470	1.89 421	7.71 421	3.18 467	2.35 426	12.19 488	6.14 489	18.95 513	9.36 399	13.33 487	20.38 482	16.00 483	9.10 478	10.10 441	15.40 512	0.44 485	0.34 323	0.25 503	0.25 417	0.48 456	1.18 385

RP	7.41 466	1.90 422	7.33 411	4.26 506	5.25 519	6.64 406	3.46 447	12.44 419	16.23 483	10.36 442	23.00 497	18.72 503	16.59 516	11.10 454	8.47 438	1.10 508	0.02 167	0.12 480	0.16 356	0.43 443	0.65 293

Nwc_Net	7.54 471	1.91 423	8.71 441	4.16 503	3.42 470	10.77 471	2.00 405	20.33 530	12.19 445	9.10 408	24.04 502	17.67 497	13.58 506	12.14 475	9.12 452	0.94 506	0.00 1	0.00 1	0.02 262	0.22 353	0.41 223

dd	2.36 200	1.93 424	6.03 362	0.83 175	0.12 36	1.80 107	0.17 125	5.30 141	11.82 443	2.98 161	3.64 170	1.50 158	1.21 189	5.25 182	3.92 351	0.13 421	0.01 128	0.04 448	0.22 404	0.10 211	0.14 80

G-Net	8.60 487	1.93 424	12.59 483	6.04 526	3.66 477	25.93 533	4.26 458	10.35 353	8.05 360	19.71 517	24.73 506	14.15 466	15.49 514	11.30 458	10.69 477	0.50 495	0.46 342	0.19 496	0.25 417	0.80 487	0.91 347

CVANet_RVC	4.68 409	1.93 424	5.57 339	2.61 425	1.86 398	4.12 339	4.94 472	12.11 405	9.29 396	8.05 366	11.08 380	10.28 418	6.48 425	9.52 418	3.19 329	0.45 487	0.01 128	0.00 1	0.12 343	0.23 365	1.75 453

fast-acv-ft	6.00 435	1.95 427	7.88 424	2.35 395	1.85 396	13.61 498	1.76 399	8.44 297	10.12 408	11.22 466	20.57 484	14.41 471	7.55 451	8.11 339	8.83 445	0.10 412	0.09 253	0.16 488	0.07 308	0.68 475	0.35 202

LMCR-Stereo	3.92 352	1.96 428	4.92 297	2.85 444	0.23 104	7.88 428	1.47 384	12.52 422	5.39 238	8.71 393	10.65 373	1.90 173	5.04 385	8.53 373	4.89 382	1.05 507	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 439	0.05 29

CFNet	4.03 361	1.97 429	6.30 376	2.70 432	1.64 374	5.41 377	0.22 147	12.14 408	10.28 410	5.24 225	11.15 381	6.43 343	3.70 322	8.97 398	4.01 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 405	0.13 75

DMCA-RVC	3.59 323	1.98 430	8.68 440	2.30 387	1.48 366	3.54 291	0.55 234	8.40 296	5.43 241	9.37 419	5.90 235	8.34 385	3.21 289	7.19 274	4.46 371	0.06 379	0.11 263	0.08 470	0.02 262	0.21 346	0.40 213

WCMA_ROB	10.20 503	1.99 431	9.33 459	3.01 452	2.46 432	15.78 505	7.67 511	12.75 428	15.41 476	25.08 534	33.42 535	27.06 531	19.86 525	13.87 493	12.47 492	1.28 512	0.38 332	0.18 494	0.20 390	0.28 394	1.54 417

gwcnet-sp	3.58 320	2.01 432	8.82 445	2.01 340	0.69 231	7.38 423	1.10 360	9.23 323	6.66 301	9.32 415	5.91 236	4.21 265	3.31 297	6.91 254	3.69 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 370	0.18 117

scenet	3.58 320	2.01 432	8.82 445	2.01 340	0.69 231	7.38 423	1.10 360	9.23 323	6.66 301	9.32 415	5.91 236	4.21 265	3.31 297	6.91 254	3.69 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 370	0.18 117

ssnet	3.58 320	2.01 432	8.82 445	2.01 340	0.69 231	7.38 423	1.10 360	9.23 323	6.66 301	9.32 415	5.91 236	4.21 265	3.31 297	6.91 254	3.69 336	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 370	0.18 117

Replicate-Monster	1.48 105	2.08 435	10.66 474	0.11 26	0.49 180	1.32 49	0.04 34	4.38 97	1.08 29	1.19 122	0.07 4	0.08 20	0.11 17	5.09 178	0.50 24	0.17 436	1.08 469	0.00 1	0.18 373	0.01 19	0.99 358

FBW_ROB	9.17 494	2.08 435	10.31 472	2.51 415	1.66 379	13.22 495	6.04 487	23.09 540	20.11 503	19.55 515	15.80 442	18.97 507	11.96 499	19.34 523	11.38 482	0.66 497	0.30 316	2.15 530	0.90 511	1.15 498	2.16 495

iinet-f	6.21 438	2.11 437	28.74 544	2.13 350	1.38 357	11.62 480	1.49 386	7.64 282	7.19 328	7.77 349	14.38 431	10.49 421	7.79 455	7.76 319	12.90 497	0.03 320	0.03 195	0.05 455	0.00 1	0.67 473	0.12 70

BEATNet_4x	3.69 330	2.12 438	8.11 430	1.82 305	0.16 62	5.30 375	1.04 355	10.87 371	6.14 272	7.09 316	8.42 318	4.99 300	4.42 355	5.89 204	6.23 409	0.04 350	0.05 221	0.00 1	0.00 1	0.32 417	0.84 339

DN-CSS_ROB	3.00 271	2.14 439	7.33 411	2.67 430	0.78 252	3.13 251	0.07 62	6.68 237	4.22 176	5.51 235	12.12 400	2.33 185	1.21 189	8.69 382	2.51 293	0.03 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 439	0.15 93

AF-Net	8.37 483	2.16 440	9.01 450	3.65 487	4.58 508	9.40 449	2.63 418	17.71 504	21.32 510	10.38 443	24.51 505	20.43 515	16.67 517	12.54 481	10.76 478	0.70 500	0.00 1	0.12 480	0.00 1	0.47 453	0.42 228

psmorigin	7.74 472	2.19 441	18.99 517	2.51 415	0.89 270	7.08 417	2.74 422	11.25 381	7.90 354	20.49 520	22.36 495	20.16 512	11.95 498	13.84 492	10.61 473	0.04 350	0.18 289	0.06 459	0.24 413	0.27 391	1.07 371

z-ln-s-r	6.62 450	2.20 442	17.98 513	1.77 296	2.00 409	3.38 272	2.61 417	8.63 302	13.06 458	7.07 314	25.89 512	8.73 397	7.60 453	12.16 476	18.56 516	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 417	0.49 243

Wz-Net-LNSev-Ref	6.52 448	2.21 443	12.10 481	2.75 433	3.28 462	10.03 458	3.05 433	12.31 412	11.52 440	10.10 436	21.36 487	11.51 442	7.30 445	11.56 465	10.61 473	0.09 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 173	0.51 249

FADNet-RVC-Resample	4.11 368	2.25 444	13.88 491	1.64 268	0.66 226	5.91 392	2.34 413	10.87 371	9.09 391	6.53 282	4.34 182	5.69 324	4.71 372	8.01 333	4.64 377	0.18 443	0.22 301	0.17 493	0.12 343	0.46 451	0.59 273

NaN_ROB	6.51 447	2.25 444	8.77 443	1.69 281	1.79 388	9.71 454	10.94 525	16.20 493	16.13 482	13.04 485	8.86 321	11.77 447	5.94 412	12.88 484	8.01 431	0.05 367	0.13 274	0.07 464	0.20 390	0.32 417	1.50 414

sAnonymous2	1.54 112	2.26 446	9.53 461	0.65 144	0.50 184	1.20 15	0.23 151	4.86 114	3.65 138	0.42 29	1.27 75	0.23 64	1.40 201	1.23 25	0.68 72	0.02 276	0.00 1	0.00 1	0.20 390	2.00 515	0.42 228

CroCo_RVC	1.54 112	2.26 446	9.53 461	0.65 144	0.50 184	1.20 15	0.23 151	4.86 114	3.65 138	0.42 29	1.27 75	0.23 64	1.40 201	1.23 25	0.68 72	0.02 276	0.00 1	0.00 1	0.20 390	2.00 515	0.42 228

iResNetv2_ROB	4.72 410	2.26 446	8.87 448	3.20 469	1.25 336	4.32 349	1.73 397	14.22 471	10.62 420	10.53 446	12.13 402	7.77 372	5.54 406	8.29 351	2.76 313	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.42 439	0.55 258

DEFOM-Stereo_RVC	1.09 57	2.27 449	1.82 16	1.16 209	0.34 136	0.56 5	0.05 42	2.94 17	1.46 44	0.40 22	0.94 65	0.22 62	2.27 250	6.26 220	0.63 62	0.00 1	0.08 246	0.00 1	0.17 367	0.04 108	0.16 102

RAFT + AFF	4.63 405	2.28 450	7.43 417	1.51 256	2.38 428	5.81 390	6.49 494	10.74 367	8.53 375	7.75 348	8.95 324	7.47 367	6.68 432	9.17 406	5.06 387	0.08 397	0.47 344	0.00 1	0.01 240	0.66 472	1.03 369

NCC-stereo	7.43 468	2.28 450	8.58 438	3.28 473	4.48 502	8.34 432	4.27 459	20.45 531	13.66 463	9.17 411	17.52 466	16.49 486	14.31 511	13.71 490	8.95 448	1.73 518	0.12 268	0.01 387	0.50 493	0.21 346	0.60 275

Abc-Net	7.43 468	2.28 450	8.58 438	3.28 473	4.48 502	8.34 432	4.27 459	20.45 531	13.66 463	9.17 411	17.52 466	16.49 486	14.31 511	13.71 490	8.95 448	1.73 518	0.12 268	0.01 387	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	5.84 431	2.29 453	10.08 467	3.80 492	4.45 500	10.40 463	0.88 335	10.81 368	7.17 326	14.28 497	16.67 454	11.58 443	4.41 353	8.51 371	9.37 456	0.12 418	0.35 327	0.11 473	0.08 311	0.79 485	0.62 283

YMNet_1	5.84 431	2.29 453	10.08 467	3.80 492	4.45 500	10.40 463	0.88 335	10.81 368	7.17 326	14.28 497	16.67 454	11.58 443	4.41 353	8.51 371	9.37 456	0.12 418	0.35 327	0.11 473	0.08 311	0.79 485	0.62 283

LL-Strereo	5.14 423	2.29 453	8.95 449	1.26 221	5.05 516	3.66 302	1.40 381	10.33 352	8.98 387	8.71 393	8.24 316	10.70 429	11.10 491	12.66 483	5.36 394	0.05 367	1.35 513	0.00 1	0.00 1	0.38 433	2.23 500

ADCRef	7.76 473	2.31 456	19.09 518	2.82 440	3.29 463	11.88 483	3.06 434	11.52 391	10.89 427	13.69 491	25.85 511	8.20 379	8.89 473	8.95 396	22.66 528	0.16 432	0.08 246	0.16 488	0.34 468	0.47 453	0.91 347

FADNet_RVC	4.24 380	2.32 457	14.23 495	1.18 213	0.79 253	5.64 383	0.60 249	11.50 390	7.19 328	3.68 181	8.08 313	4.14 261	4.06 340	10.29 445	7.47 425	0.36 480	0.44 340	0.18 494	0.47 489	0.93 492	1.23 390

GMStereo_Zeroshot	2.92 261	2.33 458	6.12 364	1.66 274	0.36 147	3.61 295	0.09 75	5.95 197	6.20 274	7.15 321	7.11 280	8.37 386	0.91 153	6.17 216	1.97 256	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 353	0.14 80

FADNet	4.55 398	2.35 459	13.60 489	1.87 310	0.80 256	4.74 366	0.75 297	14.47 475	12.41 447	4.07 194	5.45 224	9.64 406	5.03 383	8.86 389	4.82 381	0.20 447	0.04 212	0.07 464	0.05 299	1.27 501	0.40 213

PA-Net	5.40 425	2.35 459	9.55 463	2.75 433	2.21 419	8.74 441	3.92 453	13.05 440	13.35 461	7.30 335	7.98 306	8.08 377	6.39 422	11.17 457	9.30 454	0.02 276	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	6.02 437	2.40 461	8.22 433	3.43 478	4.43 499	10.57 469	4.21 457	19.44 519	11.24 437	12.86 481	8.06 311	11.64 446	4.79 375	8.65 381	9.32 455	0.01 171	0.10 259	0.00 1	0.03 277	0.34 421	0.69 309

PSMNet_ROB	5.41 427	2.45 462	7.39 414	2.36 397	1.90 401	10.11 459	6.54 495	16.32 495	7.59 344	6.84 302	10.83 377	12.06 453	4.13 344	8.73 383	10.24 468	0.02 276	0.01 128	0.01 387	0.11 337	0.26 379	0.40 213

APVNet	6.28 441	2.46 463	10.09 469	3.51 483	3.97 490	12.15 486	1.75 398	20.08 529	6.73 304	6.92 309	13.45 422	10.75 431	6.29 421	11.86 469	14.34 507	0.05 367	0.02 167	0.11 473	0.03 277	0.63 469	0.34 197

NCCL2	6.27 440	2.46 463	7.00 401	2.36 397	1.11 312	9.48 450	11.14 527	13.01 439	10.40 415	9.94 433	9.49 343	22.11 521	7.42 447	9.90 437	8.56 440	0.01 171	0.00 1	0.02 420	0.03 277	0.20 335	0.73 321

TCMNet	5.54 429	2.53 465	10.92 476	4.50 514	6.58 525	8.90 445	1.31 378	11.59 393	8.68 378	7.24 328	12.74 413	8.37 386	4.65 369	9.30 410	10.83 479	0.11 416	0.19 291	0.31 506	0.09 323	0.84 490	1.07 371

PS-NSSS	4.22 378	2.53 465	5.89 355	1.01 197	2.93 450	4.05 337	1.93 403	11.44 388	8.94 386	7.14 320	14.70 436	4.96 298	2.60 266	9.09 403	3.92 351	0.40 483	0.04 212	0.83 518	0.00 1	1.09 494	1.02 366

LALA_ROB	7.02 459	2.54 467	8.51 435	1.53 259	0.96 287	9.96 456	8.71 517	16.70 497	12.68 451	12.99 483	13.90 428	24.47 524	5.40 402	11.61 467	9.50 458	0.04 350	0.05 221	0.00 1	0.02 262	0.17 308	0.65 293

DPSNet	10.88 511	2.57 468	20.40 522	2.24 372	1.90 401	24.92 531	17.00 553	21.35 536	28.61 529	12.87 482	13.74 425	17.01 493	20.14 527	15.36 502	14.01 505	0.81 502	0.98 439	0.20 497	0.65 501	1.30 502	1.54 417

ETE_ROB	6.28 441	2.60 469	9.22 457	1.71 285	0.84 263	6.44 401	6.78 499	13.16 447	8.80 382	13.01 484	15.93 445	21.01 519	6.18 418	10.97 451	8.11 433	0.04 350	0.01 128	0.00 1	0.02 262	0.16 299	0.70 313

dad	5.10 421	2.61 470	6.76 396	1.23 217	0.14 48	2.85 227	0.36 180	7.98 291	14.88 470	10.84 454	17.06 458	15.59 478	3.29 294	7.24 278	4.39 368	1.20 510	0.10 259	4.02 537	0.49 492	0.20 335	0.69 309

AANet_RVC	5.41 427	2.61 470	8.17 431	2.25 374	1.30 349	2.27 149	1.64 393	10.82 370	18.54 496	8.01 362	18.09 472	8.39 390	3.31 297	11.37 462	8.98 450	1.15 509	0.38 332	0.02 420	0.00 1	0.17 308	0.70 313

FADNet-RVC	4.36 386	2.62 472	14.51 498	2.01 340	0.44 173	4.27 345	1.27 373	12.61 424	7.89 353	3.76 183	4.05 177	10.63 426	4.34 352	9.87 433	7.66 428	0.03 320	0.09 253	0.00 1	0.03 277	0.65 471	0.50 245

LE_ROB	17.31 540	2.62 472	14.26 496	4.20 504	1.80 389	17.40 512	9.70 522	15.38 486	55.92 565	63.97 575	40.81 549	35.50 547	39.26 558	15.64 506	28.51 548	0.06 379	0.11 263	0.13 482	0.21 397	0.14 279	0.51 249

DFGA-Net	3.09 276	2.73 474	9.21 456	1.79 298	0.47 176	3.30 266	0.20 140	7.49 275	6.20 274	5.54 237	6.42 259	2.17 183	1.12 170	7.96 329	6.56 413	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 443	0.17 112

SDNR	7.97 475	2.75 475	16.90 510	2.28 384	0.94 282	45.23 560	0.43 199	9.30 329	10.84 425	10.71 450	25.30 509	5.51 315	4.47 357	11.98 471	7.58 427	0.15 426	0.14 278	0.00 1	0.04 295	2.27 517	2.65 511

Wz-Net-LNSev	7.12 461	2.75 475	18.64 515	1.70 284	4.16 494	12.79 491	6.72 497	13.74 461	13.57 462	11.14 465	17.31 464	11.90 452	8.50 466	8.96 397	9.94 463	0.00 1	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.18 319	0.34 197

RGC	7.40 465	2.77 477	7.71 421	4.43 513	4.87 514	8.88 443	2.96 430	16.05 492	12.76 455	11.96 478	19.57 479	18.32 502	11.57 497	13.89 494	9.58 460	0.83 503	0.02 167	0.24 502	0.41 483	0.40 437	0.77 329

ADCP+	8.60 487	2.78 478	17.44 511	1.69 281	4.27 496	16.95 511	5.29 477	13.38 452	12.52 448	13.57 490	17.57 468	10.86 435	11.28 493	18.43 521	23.91 537	0.03 320	0.05 221	0.01 387	0.18 373	0.47 453	1.31 400

PDISCO_ROB	10.27 504	2.79 479	13.30 486	10.58 539	9.96 541	22.78 527	5.99 484	20.01 525	28.57 528	11.88 476	14.49 434	20.54 516	4.92 379	17.01 515	10.29 469	5.79 536	0.42 336	0.14 484	0.13 349	2.53 520	3.25 516

CSAN	8.41 484	2.86 480	9.35 460	2.43 407	0.82 261	13.59 497	11.68 533	15.80 490	21.98 514	14.71 499	16.46 451	18.00 499	14.42 513	13.68 489	10.10 464	0.10 412	0.13 274	0.15 485	0.19 378	0.43 443	1.28 398

GwcNet	6.95 455	2.89 481	13.32 487	2.82 440	5.53 520	11.76 481	2.14 410	14.95 481	17.69 492	10.83 453	18.14 473	10.83 434	6.66 430	9.83 432	10.19 467	0.03 320	0.06 227	0.03 438	0.08 311	0.64 470	0.66 303

FINET	6.96 456	2.98 482	13.77 490	3.20 469	4.81 513	9.65 452	9.90 523	13.68 460	23.91 519	8.28 375	13.70 423	5.36 311	5.83 409	10.79 450	8.05 432	0.90 504	1.43 514	0.11 473	0.38 477	0.48 456	1.98 485

w-ln-seven-2	7.81 474	3.17 483	25.87 537	2.09 345	1.12 315	8.35 435	3.84 450	12.83 430	16.45 484	13.88 493	21.42 488	11.83 449	11.07 490	11.91 470	10.62 475	0.03 320	0.19 291	0.00 1	0.02 262	0.37 429	1.13 382

Wz-Net-MNSev	8.12 478	3.18 484	18.07 514	2.63 426	3.36 468	17.82 515	9.40 521	12.89 434	15.44 477	13.95 495	18.21 474	14.38 469	7.75 454	12.50 478	11.45 483	0.46 489	0.03 195	0.00 1	0.01 240	0.26 379	0.58 270

ADCL	10.77 508	3.23 485	21.50 524	2.26 377	1.96 408	23.65 528	9.07 518	14.69 479	24.88 521	15.21 501	27.20 514	12.68 458	14.02 510	16.94 514	24.43 539	0.26 467	0.18 289	0.74 516	0.67 502	0.80 487	1.02 366

MANE	20.98 551	3.23 485	8.81 444	5.96 525	6.96 528	33.07 547	13.20 537	35.43 553	38.86 551	44.72 560	52.41 564	53.20 559	41.84 561	34.74 552	27.45 546	1.87 523	2.27 531	1.54 526	10.18 556	0.69 477	3.11 514

SANet	11.48 517	3.34 487	13.93 492	2.40 405	1.01 293	16.49 507	12.16 536	20.05 528	37.28 547	19.62 516	28.04 516	25.61 528	20.10 526	14.43 496	12.39 491	0.10 412	0.06 227	0.03 438	0.06 306	0.76 483	1.73 449

SGM-ForestM	18.61 545	3.38 488	10.14 470	3.44 479	2.24 423	34.17 549	15.39 542	29.44 551	33.93 535	38.55 552	41.08 550	53.64 560	36.76 555	34.82 553	27.16 545	1.25 511	1.81 528	0.74 516	1.01 517	0.61 467	2.61 510

ADCPNet	10.18 502	3.40 489	33.24 548	2.38 400	1.74 384	17.75 514	7.65 510	13.20 448	13.03 457	14.09 496	21.72 491	19.36 508	11.40 495	15.43 504	23.00 530	0.28 471	1.15 491	0.39 512	1.48 528	0.68 475	2.21 498

DGSMNet	7.10 460	3.49 490	15.11 501	4.36 511	4.41 498	8.94 446	6.25 490	15.10 483	14.28 467	8.15 371	14.51 435	10.08 415	5.38 401	11.04 453	7.95 430	1.49 516	2.00 529	1.79 527	1.68 533	2.43 518	3.48 520

ELAS	17.99 542	3.49 490	11.19 477	6.14 527	5.79 522	34.89 550	17.28 554	28.75 548	30.47 531	40.80 556	45.79 555	39.04 550	32.05 552	27.63 546	24.30 538	1.88 524	2.41 535	1.09 520	1.48 528	1.83 512	3.48 520
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DeepPrunerF	7.18 463	3.58 492	25.29 535	4.27 507	7.20 529	3.78 316	4.64 467	14.03 467	20.86 508	8.85 397	10.57 370	7.35 364	7.88 457	12.16 476	10.66 476	0.25 464	0.16 284	0.29 505	0.43 486	0.77 484	0.65 293

GANetREF_RVC	6.97 457	3.59 493	9.14 455	4.00 498	0.40 162	13.17 493	11.27 531	15.95 491	17.51 491	10.62 448	10.66 374	12.15 454	7.97 459	13.18 487	5.04 386	0.45 487	0.00 1	0.01 387	0.15 354	3.47 527	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	17.82 541	3.60 494	11.92 479	6.63 529	5.73 521	30.34 542	19.64 556	26.92 545	35.06 542	40.79 555	41.32 551	37.31 549	31.61 549	30.54 547	22.93 529	1.97 526	2.40 533	1.28 524	1.27 524	1.71 509	3.51 522
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SHD	10.45 506	3.67 495	14.03 493	4.81 517	4.52 505	11.93 484	1.66 396	21.36 537	38.40 550	18.84 514	21.72 491	17.63 495	13.07 502	15.65 507	17.71 515	0.36 480	1.09 471	0.01 387	0.32 461	0.50 460	1.67 435

Syn2CoEx	6.70 451	3.69 496	12.14 482	2.78 436	1.68 381	8.36 436	3.21 440	18.59 511	12.66 450	8.86 398	20.79 485	10.52 422	10.54 487	9.68 422	8.70 443	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.69 477	1.00 361

aanetorigin	9.02 490	3.75 497	28.68 543	2.16 352	3.86 484	5.84 391	5.40 480	5.93 196	10.39 414	28.12 537	31.02 528	15.98 482	13.74 507	9.38 412	12.55 493	0.25 464	0.22 301	0.22 500	0.24 413	1.24 499	1.47 411

TRStereo	2.71 241	3.79 498	5.46 328	2.19 360	2.22 421	2.98 240	1.07 358	9.83 340	4.39 187	3.46 173	3.48 158	3.92 249	0.77 144	6.43 227	1.70 234	0.03 320	0.63 363	0.00 1	0.29 450	0.11 227	1.49 413

SAMSARA	15.67 532	3.89 499	14.48 497	13.77 545	7.92 534	38.69 554	73.90 577	21.22 535	24.66 520	17.04 510	13.86 426	30.01 536	13.07 502	18.07 520	17.48 514	0.23 459	1.46 517	0.07 464	0.40 480	0.99 493	2.15 494

SuperB	8.29 482	3.96 500	24.92 533	2.96 449	1.33 353	9.83 455	4.15 456	10.92 375	29.79 530	11.86 475	12.51 408	6.07 334	6.97 436	11.13 456	14.73 508	0.15 426	0.11 263	0.35 508	0.26 434	12.64 545	1.11 377

PVD	16.41 534	3.98 501	16.04 504	5.38 520	4.59 510	19.44 520	7.28 507	28.88 549	49.27 560	31.53 542	43.72 553	30.36 538	32.17 553	26.70 545	23.19 531	0.25 464	1.48 519	0.04 448	0.59 498	0.52 462	2.87 513

w-ln-seven	10.89 512	4.13 502	29.29 545	2.40 405	2.62 439	15.68 504	5.09 476	18.55 510	34.46 540	21.14 522	26.71 513	15.16 477	9.01 477	12.97 485	19.34 520	0.05 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.54 464	0.71 316

anonymity	8.04 476	4.13 502	12.86 484	7.43 531	13.11 548	8.34 432	2.02 406	18.21 508	7.55 343	13.88 493	9.27 335	10.63 426	7.79 455	11.57 466	6.06 401	6.25 537	5.59 561	3.71 536	3.28 541	3.27 525	5.78 533

RTSC	9.87 499	4.34 504	16.44 507	4.60 516	2.38 428	12.54 489	0.75 297	18.19 507	37.31 548	16.16 507	15.86 443	13.32 460	7.56 452	20.93 530	23.50 533	0.34 478	1.07 468	0.02 420	0.35 471	0.71 480	0.99 358

PWCDC_ROB	8.50 485	4.40 505	9.57 464	6.16 528	4.54 507	10.46 465	1.03 352	15.30 484	28.16 527	10.88 456	30.88 527	6.96 360	11.31 494	14.57 497	10.40 471	3.10 531	0.02 167	0.00 1	0.00 1	1.55 507	0.63 288

SQANet	8.22 481	4.42 506	7.19 410	12.11 542	9.77 540	11.80 482	3.23 441	12.00 402	6.60 295	8.59 388	11.52 388	10.97 438	5.31 399	11.10 454	4.20 360	9.56 545	2.29 532	10.51 544	1.61 532	13.06 547	8.49 541

ADCMid	10.97 513	4.49 507	23.66 529	2.53 419	2.52 437	11.46 478	6.31 491	15.31 485	12.85 456	23.57 528	22.99 496	17.92 498	21.04 530	19.57 525	28.05 547	0.47 492	0.43 337	1.10 521	1.32 525	1.73 510	2.10 491

PWC_ROB	8.89 489	4.49 507	15.62 503	2.92 446	4.49 504	7.89 429	1.23 370	17.29 503	20.00 502	16.54 508	28.06 517	14.37 468	11.98 500	14.93 501	15.43 513	0.47 492	0.00 1	0.05 455	0.00 1	0.67 473	1.31 400

MFN_U_SF_RVC	13.54 525	4.69 509	28.43 542	4.24 505	2.50 435	24.26 529	5.99 484	28.23 547	20.18 505	24.06 531	29.38 520	30.35 537	16.92 518	20.98 532	21.39 524	1.35 513	1.13 479	1.02 519	1.41 527	1.88 513	2.50 509

XQC	9.46 495	4.84 510	18.88 516	4.07 499	3.09 456	15.97 506	6.65 496	16.26 494	26.63 524	12.63 479	12.35 406	15.75 479	10.62 488	16.48 510	21.19 523	0.44 485	0.96 426	0.05 455	0.32 461	1.10 495	0.99 358

Consistency-Raft	9.58 497	5.11 511	13.00 485	5.61 522	8.92 538	4.03 333	5.07 475	19.73 523	24.90 522	11.32 469	29.86 521	13.36 461	6.16 417	8.00 330	13.47 502	0.67 498	0.34 323	1.81 528	4.36 547	12.23 543	3.62 524

z-mn7	11.06 514	5.25 512	22.57 526	2.37 399	1.74 384	19.71 521	5.54 482	14.08 468	35.39 545	10.07 435	36.03 541	15.76 480	10.23 484	22.26 535	18.95 518	0.04 350	0.01 128	0.00 1	0.00 1	0.45 448	0.68 308

MFN_U_SF_DS_RVC	10.36 505	5.37 513	16.61 509	2.95 448	3.02 453	24.75 530	15.44 543	14.68 478	19.73 500	19.77 518	23.97 499	16.98 491	8.40 464	17.58 518	9.23 453	1.59 517	1.75 525	0.16 488	2.63 535	0.75 482	1.85 468

WZ-Net	13.61 526	5.57 514	42.84 559	3.89 496	3.19 459	19.90 522	15.44 543	15.67 489	32.04 533	16.13 506	28.69 518	22.17 522	15.84 515	21.40 533	26.87 543	0.75 501	0.01 128	0.01 387	0.03 277	0.51 461	1.20 387

PASM	9.11 491	5.68 515	25.06 534	4.33 509	4.18 495	7.01 414	8.48 514	12.37 415	20.95 509	13.49 489	15.37 439	18.80 504	11.52 496	14.70 498	12.70 494	0.93 505	1.19 497	0.32 507	1.21 523	1.66 508	2.22 499

GASNet	5.62 430	5.76 516	12.05 480	5.03 519	2.08 416	3.77 314	1.53 388	12.92 435	11.62 441	9.64 426	7.40 288	8.58 395	7.54 450	14.76 500	8.25 436	0.02 276	0.15 281	0.00 1	0.00 1	0.81 489	0.52 252

PSMNet-RUCA	6.00 435	5.79 517	14.15 494	10.30 537	7.63 531	6.94 410	1.89 401	12.74 427	10.95 429	4.10 196	11.72 393	4.77 287	1.72 228	8.74 384	5.09 389	1.88 524	0.12 268	4.77 538	0.71 504	5.10 531	0.82 337

MSAF-DinoV2	10.81 510	5.90 518	16.35 506	3.91 497	2.57 438	8.73 440	4.64 467	14.74 480	22.45 516	10.92 459	18.73 476	29.19 534	17.54 519	23.14 538	29.42 550	0.36 480	0.15 281	0.25 503	0.80 509	2.89 524	3.52 523

MaskLacGwcNet_RVC	6.42 444	6.12 519	6.53 385	4.29 508	3.61 476	15.41 503	4.13 455	12.36 414	7.32 335	7.60 343	8.51 319	8.97 401	2.64 268	10.17 443	3.72 339	8.16 542	2.40 533	2.00 529	0.11 337	8.55 540	5.84 534

ADCS	13.76 527	6.46 520	30.74 546	3.62 486	2.93 450	14.28 500	11.22 530	20.02 526	34.42 539	23.20 525	25.42 510	19.51 509	19.62 524	24.54 542	33.88 557	0.27 470	0.23 305	0.37 511	0.19 378	1.47 505	2.84 512

EDNetEfficient	14.14 530	6.71 521	56.12 565	2.99 451	3.58 474	5.38 376	8.49 515	9.35 331	33.24 534	40.73 554	30.21 524	18.04 500	22.92 537	12.13 474	26.26 542	0.16 432	0.24 308	0.07 464	1.15 520	2.58 521	2.39 504

AnyNet_C32	11.82 519	7.08 522	25.83 536	4.55 515	5.88 523	16.92 510	16.97 552	14.14 469	18.11 495	16.87 509	21.66 490	14.78 472	13.87 509	23.54 540	31.83 554	0.24 461	0.28 314	0.35 508	0.53 495	1.35 503	1.71 446

AnonymousM	2.96 267	7.19 523	1.41 4	0.92 189	0.06 11	2.37 158	0.52 226	6.05 201	3.83 152	4.97 214	2.37 123	1.91 174	1.00 161	2.23 82	1.06 151	0.01 171	0.57 352	17.64 549	4.90 548	0.02 46	0.27 171

SPS-STEREO	15.83 533	7.38 524	14.92 500	11.63 541	11.77 546	25.30 532	7.12 504	25.20 543	17.06 488	32.24 543	30.34 525	31.63 539	22.59 534	25.67 543	21.97 526	7.71 541	4.50 557	3.35 535	1.56 531	6.97 538	7.72 540
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
LSM	14.85 531	7.41 525	36.29 553	7.76 533	43.77 572	11.24 477	12.14 535	16.73 498	23.72 517	23.73 530	32.92 532	18.89 506	13.31 504	16.60 511	12.37 490	0.26 467	0.86 406	0.11 473	0.43 486	1.24 499	17.26 565

zh-mn7	11.74 518	7.51 526	34.00 549	1.96 329	1.02 295	13.44 496	2.89 425	13.67 458	34.35 538	22.18 523	39.79 546	12.33 455	10.28 485	20.97 531	18.78 517	0.30 473	0.01 128	0.00 1	0.01 240	0.45 448	0.91 347

UDGNet	2.92 261	7.79 527	4.92 297	3.01 452	0.08 17	2.96 237	0.20 140	4.77 111	8.93 385	2.91 159	2.85 139	0.95 138	1.00 161	6.46 228	1.66 228	1.46 515	0.00 1	5.33 541	0.92 514	1.95 514	0.19 127

MSC_U_SF_DS_RVC	17.08 537	7.98 528	24.37 532	6.82 530	2.93 450	39.68 556	16.11 545	25.46 544	34.93 541	34.13 546	34.20 536	29.20 535	24.94 542	23.01 537	19.39 521	2.79 528	2.87 543	1.18 523	1.53 530	6.78 537	3.31 517

Wz-Net-SNSev	9.92 500	8.01 529	26.42 538	2.26 377	1.85 396	8.36 436	14.30 541	18.01 506	21.68 511	10.78 452	23.95 498	16.84 490	8.60 468	15.59 505	19.76 522	0.01 171	0.03 195	0.01 387	0.00 1	0.52 462	1.34 404

zh-sn7	11.83 520	8.57 530	35.78 551	2.64 427	2.36 427	11.60 479	8.25 513	14.25 472	19.40 499	17.10 511	32.57 530	14.39 470	18.76 521	24.15 541	24.76 540	0.04 350	0.14 278	0.00 1	0.01 240	0.62 468	1.33 402

otaku	12.35 523	8.64 531	9.11 454	13.56 544	10.98 542	26.23 534	7.22 506	19.45 520	19.26 498	11.92 477	17.90 470	20.21 513	8.91 474	16.06 508	6.09 403	9.77 547	2.50 536	13.23 545	1.90 534	14.61 548	9.41 546

NVStereoNet_ROB	17.22 538	8.76 532	16.47 508	7.52 532	8.42 536	13.75 499	11.07 526	24.24 542	26.67 525	31.00 540	46.49 556	34.88 546	27.06 545	22.72 536	23.61 534	6.83 540	4.32 556	6.32 542	10.37 557	4.39 528	9.57 547
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	8.91 533	4.47 262	0.54 126	0.91 275	1.09 10	0.05 42	3.94 65	1.37 42	0.25 4	0.29 29	0.15 44	0.68 132	6.92 257	0.47 14	0.02 276	0.84 399	0.00 1	0.00 1	6.61 535	1.61 423

SGM+DAISY	17.25 539	9.46 534	22.74 527	10.11 536	11.40 543	28.98 541	13.74 539	21.15 534	16.85 487	31.39 541	34.79 537	34.05 544	24.24 541	26.23 544	19.31 519	8.79 544	7.56 565	4.88 539	3.93 545	6.07 534	9.33 544

MFMNet_re	14.09 529	9.67 535	20.31 521	10.40 538	7.62 530	21.38 526	17.49 555	21.36 537	31.95 532	23.70 529	29.22 519	18.87 505	27.41 546	14.27 495	11.16 480	2.85 529	1.51 521	0.41 513	0.28 444	4.88 529	7.10 538

Ntro	12.91 524	9.95 536	10.01 466	14.12 546	12.55 547	26.31 535	6.76 498	19.04 515	22.03 515	10.23 439	16.26 448	20.22 514	10.06 482	16.81 513	7.93 429	10.16 549	2.55 538	15.19 547	2.86 536	15.27 549	9.93 549

UDG	9.12 492	10.06 537	6.35 379	10.06 535	9.64 539	10.48 466	2.33 412	12.73 426	10.19 409	8.33 376	10.27 361	16.70 489	10.47 486	8.33 358	9.07 451	4.28 533	2.59 539	18.90 550	3.83 544	11.35 542	6.50 537

CC-Net-ROB	8.09 477	10.11 538	9.03 451	4.07 499	3.74 482	15.24 502	4.84 471	18.44 509	10.87 426	6.73 299	14.03 429	7.54 368	4.68 370	11.61 467	3.98 355	6.59 538	2.54 537	16.51 548	1.19 522	7.88 539	2.20 497

RTS	19.64 548	10.42 539	87.01 575	5.88 523	6.82 526	41.73 557	16.69 548	16.80 499	41.90 554	23.44 526	32.96 533	13.79 462	21.49 531	38.85 558	30.84 551	0.46 489	0.70 377	0.00 1	0.09 323	1.13 496	1.70 443

RTSA	19.64 548	10.42 539	87.01 575	5.88 523	6.82 526	41.73 557	16.69 548	16.80 499	41.90 554	23.44 526	32.96 533	13.79 462	21.49 531	38.85 558	30.84 551	0.46 489	0.70 377	0.00 1	0.09 323	1.13 496	1.70 443

BEATNet-Init1	24.70 552	11.33 541	44.28 560	5.48 521	3.94 488	47.60 564	22.33 559	34.94 552	40.01 552	48.11 563	49.98 560	59.86 564	43.17 562	39.48 560	31.77 553	1.37 514	1.76 527	1.17 522	1.17 521	2.44 519	3.85 526

Wz-Net-TNSev	12.01 522	11.86 542	38.26 555	2.81 438	1.82 392	18.12 516	11.31 532	16.67 496	21.73 512	15.06 500	17.17 460	19.72 511	20.69 529	20.68 528	21.41 525	0.04 350	0.06 227	0.00 1	0.16 356	0.74 481	1.93 478

DDUNet	10.03 501	12.17 543	8.24 434	13.02 543	11.73 545	10.32 462	3.76 449	12.27 411	8.35 369	9.64 426	13.89 427	16.48 485	6.67 431	9.50 417	7.00 418	6.80 539	3.45 551	21.10 551	4.33 546	12.78 546	9.12 543

AnyNet_C01	16.99 536	12.34 544	60.47 567	4.88 518	3.11 458	31.77 543	16.79 550	18.60 512	17.96 494	18.62 513	38.50 544	24.03 523	19.00 522	30.59 548	35.18 559	0.29 472	0.56 350	0.45 514	0.48 490	2.70 522	3.40 518

EDNetEfficientorigin	18.25 544	14.44 545	99.41 587	1.72 290	1.00 291	12.07 485	6.97 503	13.67 458	35.06 542	38.59 553	37.10 543	27.03 530	27.46 547	15.38 503	26.92 544	0.05 367	0.08 246	0.15 485	0.62 499	3.33 526	3.92 528

JetBlue	29.99 558	17.24 546	55.64 564	16.24 547	21.08 560	62.07 576	33.14 566	40.60 556	35.73 546	34.59 549	40.67 548	57.18 563	43.54 563	51.46 571	52.18 573	2.72 527	4.58 559	2.86 531	3.53 542	10.57 541	14.11 560

GCST	9.50 496	17.91 547	6.18 368	53.02 570	11.57 544	10.95 473	0.20 140	7.71 285	7.12 323	9.83 432	4.71 196	4.87 293	1.49 206	9.87 433	2.06 264	8.70 543	0.07 242	22.79 552	0.40 480	6.66 536	3.86 527

coex-ft	20.15 550	20.03 548	87.93 577	1.81 302	1.77 386	18.77 518	13.73 538	13.28 450	41.87 553	60.24 571	39.04 545	28.27 533	30.39 548	12.57 482	28.66 549	0.20 447	0.23 305	0.04 448	0.30 454	1.52 506	2.34 503

ACVNet-4b	16.48 535	23.07 549	14.73 499	16.69 548	15.18 551	31.83 544	7.30 508	19.71 522	27.82 526	11.54 473	22.10 494	31.68 540	8.96 476	18.88 522	7.28 423	11.04 551	2.65 540	24.93 555	5.02 549	18.57 552	10.67 552

IGEV-BASED-STEREO-	4.37 388	25.82 550	26.88 539	0.56 129	0.08 17	1.46 67	0.53 229	2.17 9	2.15 64	0.67 79	0.73 47	0.23 64	0.20 31	1.58 50	0.80 94	11.76 554	0.38 332	0.00 1	0.08 311	1.75 511	9.67 548

WAO-7	30.22 559	25.83 551	23.33 528	33.10 559	14.36 549	36.98 551	22.41 560	52.85 570	64.46 572	43.76 558	59.24 570	52.31 557	45.69 565	32.82 549	32.60 555	11.16 553	5.49 560	13.76 546	12.60 562	12.36 544	9.38 545

ACVNet_1	19.51 547	26.19 552	15.50 502	17.71 549	15.28 552	26.46 536	9.36 519	29.16 550	34.18 536	25.06 533	24.89 507	37.18 548	21.93 533	17.80 519	15.03 510	11.08 552	2.83 541	25.29 556	5.06 551	19.11 553	11.14 553

DispFullNet	18.06 543	27.03 553	34.90 550	22.68 554	20.79 557	15.03 501	3.18 439	16.95 501	26.06 523	20.48 519	16.91 456	20.55 517	18.37 520	23.48 539	12.16 489	5.31 535	2.91 544	31.24 559	8.09 555	22.63 556	12.44 557

RainbowNet	18.69 546	27.15 554	22.03 525	18.76 550	15.00 550	27.97 539	10.17 524	27.99 546	34.19 537	15.53 504	27.53 515	25.33 526	13.80 508	19.86 527	10.59 472	14.50 559	3.57 552	23.85 554	5.03 550	18.49 551	12.41 556

test_for_model	7.41 466	28.34 555	2.84 102	22.38 553	16.53 554	3.40 273	0.91 340	6.72 239	4.54 196	8.04 364	2.84 138	1.04 140	0.43 100	0.86 6	0.60 53	9.67 546	3.31 548	0.00 1	0.08 311	26.60 560	9.03 542

IMH-64-1	28.06 556	29.98 556	19.46 519	32.15 557	20.98 558	27.68 537	16.66 546	47.31 560	44.85 557	34.14 547	50.94 561	41.49 552	31.67 550	37.53 554	23.88 535	14.17 557	2.96 545	34.45 561	11.15 558	26.12 558	13.75 558

IMH-64	28.06 556	29.98 556	19.46 519	32.15 557	20.98 558	27.68 537	16.66 546	47.31 560	44.85 557	34.14 547	50.94 561	41.49 552	31.67 550	37.53 554	23.88 535	14.17 557	2.96 545	34.45 561	11.15 558	26.12 558	13.75 558

IMH	30.65 560	30.30 558	21.09 523	34.89 561	21.75 562	33.16 548	16.91 551	49.53 567	52.50 561	38.41 551	55.10 567	45.13 554	40.36 560	41.57 561	25.66 541	14.74 560	3.36 550	35.43 563	11.69 560	27.31 563	14.16 561

ACVNet_2	27.45 554	30.56 559	27.90 540	20.72 551	15.55 553	37.22 552	14.00 540	49.32 566	65.88 574	43.17 557	56.99 568	51.90 556	26.98 544	21.46 534	15.38 511	10.77 550	2.85 542	23.12 553	3.62 543	20.08 554	11.47 554

TorneroNet-64	33.32 562	33.28 560	33.07 547	35.14 562	21.25 561	48.02 565	21.13 557	43.47 558	58.77 566	33.36 545	46.64 557	62.00 567	38.19 556	44.82 565	35.07 558	15.02 561	3.59 553	35.81 564	12.20 561	29.45 565	16.17 562

TorneroNet	36.02 566	35.25 561	36.33 554	38.44 564	22.19 563	50.72 569	24.42 563	48.39 563	54.53 563	38.03 550	53.44 565	62.83 570	44.79 564	47.68 568	42.11 567	15.69 562	3.97 555	37.25 565	15.05 564	30.83 567	18.40 567

MADNet+	27.96 555	35.32 562	91.41 579	21.04 552	8.86 537	49.25 566	47.41 573	36.98 554	37.84 549	21.00 521	30.83 526	25.41 527	34.95 554	46.51 566	51.54 572	3.04 530	3.33 549	1.48 525	1.05 518	5.85 533	6.05 535

WAO-8	38.93 567	36.84 563	23.97 530	43.96 565	24.48 565	45.73 561	22.62 561	53.10 571	75.66 576	53.86 568	66.14 576	62.39 568	55.11 572	43.01 563	40.67 565	22.98 565	7.22 563	37.53 566	19.49 566	27.04 562	16.83 563

Venus	38.93 567	36.84 563	23.97 530	43.96 565	24.48 565	45.73 561	22.62 561	53.10 571	75.66 576	53.86 568	66.17 577	62.39 568	55.11 572	43.01 563	40.67 565	22.98 565	7.22 563	37.53 566	19.49 566	27.02 561	16.83 563

WAO-6	35.59 564	37.89 565	17.67 512	37.86 563	24.46 564	37.85 553	21.49 558	49.01 565	67.96 575	44.22 559	48.08 558	53.02 558	53.39 570	33.67 550	36.83 561	26.05 567	7.83 566	43.19 568	21.76 568	30.18 566	19.37 568

Dean	35.52 563	40.12 566	27.99 541	30.63 556	17.33 555	45.80 563	11.68 533	57.61 575	76.54 578	63.70 574	60.65 571	66.93 573	49.40 568	38.12 556	40.28 564	12.18 555	3.73 554	28.86 557	5.94 554	20.69 555	12.16 555

LVE	35.84 565	41.54 567	36.25 552	33.36 560	18.92 556	53.05 571	27.99 564	53.17 573	64.93 573	47.63 562	61.58 572	54.25 561	38.72 557	38.72 557	35.50 560	16.36 563	6.23 562	31.51 560	14.04 563	25.01 557	18.07 566

PWCK	31.62 561	45.59 568	49.67 562	30.49 555	7.80 532	42.91 559	29.73 565	45.45 559	44.44 556	47.41 561	36.92 542	47.86 555	26.79 543	41.90 562	33.36 556	22.77 564	4.56 558	29.89 558	5.13 552	29.43 564	10.36 551

UNDER WATER-64	46.01 570	48.25 569	68.05 569	44.59 567	28.11 567	57.02 574	43.78 571	40.20 555	48.80 559	52.08 567	42.95 552	67.22 574	57.71 574	48.98 570	49.57 570	40.01 570	17.98 569	52.15 571	39.41 571	38.99 568	34.41 570

UNDER WATER	45.99 569	49.80 570	68.56 570	49.99 569	32.13 568	55.35 573	39.50 568	41.12 557	52.90 562	50.69 564	45.18 554	67.79 575	58.75 575	51.93 573	50.97 571	30.59 568	14.03 568	51.66 570	37.15 569	40.27 569	31.35 569

DLNR_Zeroshot_test	24.96 553	51.28 571	90.69 578	97.84 586	97.22 585	1.40 61	0.12 93	23.19 541	3.55 130	1.21 123	2.95 143	0.72 126	0.31 57	7.09 268	2.61 300	38.70 569	1.32 506	0.00 1	0.29 450	77.04 581	1.68 438

notaker	48.05 571	55.94 572	50.90 563	56.89 573	40.29 569	38.96 555	33.86 567	47.82 562	55.70 564	57.55 570	57.48 569	60.22 565	59.71 576	54.64 574	43.27 568	41.13 571	19.86 570	57.61 572	37.79 570	50.95 571	40.33 571

ktn	49.32 572	58.11 573	40.16 557	59.92 574	43.22 571	49.79 568	42.99 570	48.56 564	60.67 568	51.59 565	54.51 566	55.34 562	52.65 569	47.92 569	37.91 562	57.88 575	24.79 571	63.00 575	43.57 572	52.51 572	41.31 572

HanzoNet	57.16 575	60.12 574	60.00 566	55.77 572	42.11 570	51.98 570	41.93 569	52.07 568	61.47 569	65.98 577	65.90 575	72.11 577	70.14 577	71.11 577	61.13 575	64.31 577	34.72 575	62.27 574	50.86 574	52.83 573	46.33 573

JetRed	61.44 576	61.87 575	83.02 574	46.49 568	56.73 576	83.63 577	65.09 575	59.75 577	64.22 571	69.50 578	69.26 578	66.24 572	47.62 566	61.80 575	74.60 578	45.99 572	66.40 578	46.67 569	45.27 573	63.49 575	51.22 575

KSHMR	56.07 574	64.25 576	40.47 558	74.89 576	49.63 574	49.42 567	45.46 572	57.71 576	63.52 570	61.65 573	61.67 573	71.88 576	47.67 567	51.47 572	44.57 569	54.67 574	62.25 576	66.31 576	54.18 576	53.03 574	46.75 574

DPSimNet_ROB	54.45 573	65.73 577	47.00 561	54.49 571	46.37 573	55.34 572	56.47 574	56.18 574	59.04 567	64.57 576	51.76 563	64.01 571	54.49 571	47.54 567	67.21 577	63.21 576	27.86 574	58.04 573	51.28 575	46.61 570	51.87 576

LRCNet_RVC	66.47 577	66.44 578	69.02 571	71.60 575	54.27 575	32.21 546	2.93 429	63.19 578	21.83 513	82.02 579	90.16 580	83.59 578	72.13 578	69.45 576	53.25 574	95.47 584	64.21 577	95.15 584	95.27 584	72.59 576	74.60 578

USTest	87.45 584	75.67 579	64.78 568	81.43 581	83.22 581	99.90 589	99.97 587	99.47 587	99.59 585	98.27 584	99.02 586	90.91 580	98.36 585	83.71 579	98.28 586	79.81 581	95.66 583	69.62 577	73.61 580	75.15 580	82.65 583

MADNet++	82.81 579	81.73 580	74.64 572	87.71 582	82.67 580	93.35 579	70.27 576	86.39 582	82.88 579	93.51 583	86.62 579	86.40 579	81.37 579	88.21 580	88.63 579	86.59 582	84.23 582	72.14 579	68.69 578	78.88 582	81.36 582

TCMNet-wrong-test	67.37 578	85.99 581	81.87 573	95.65 583	94.75 583	89.54 578	85.95 579	52.26 569	35.23 544	51.69 566	62.14 574	60.40 566	40.29 559	77.33 578	64.52 576	48.91 573	9.04 567	69.84 578	68.02 577	91.10 584	82.88 584

xxxxx1	85.58 581	90.37 582	96.61 582	76.69 577	80.77 577	97.50 583	96.92 583	85.57 579	88.66 580	88.63 580	91.64 581	94.27 581	93.09 580	90.03 581	91.91 580	70.77 578	70.62 579	73.61 580	81.26 581	72.90 577	79.86 579

tt_ll	85.58 581	90.37 582	96.61 582	76.69 577	80.77 577	97.50 583	96.92 583	85.57 579	88.66 580	88.63 580	91.64 581	94.27 581	93.09 580	90.03 581	91.91 580	70.77 578	70.62 579	73.61 580	81.26 581	72.90 577	79.86 579

ff	85.58 581	90.37 582	96.61 582	76.69 577	80.77 577	97.50 583	96.92 583	85.57 579	88.66 580	88.63 580	91.64 581	94.27 581	93.09 580	90.03 581	91.91 580	70.77 578	70.62 579	73.61 580	81.26 581	72.90 577	79.86 579

ccccc		96.47 585		100.00 593	100.00 590	97.29 582		99.52 588		99.28 588		99.32 587		99.92 587		100.00 592	100.00 590	99.95 587	99.77 588	100.00 591

MEDIAN_ROB	98.44 586	99.70 586	99.34 586	97.13 584	97.06 584	96.94 581	95.91 582	97.71 585	97.33 584	98.78 587	98.91 585	99.19 586	98.13 584	96.94 584	96.99 585	99.97 588	99.18 585	100.00 588	99.99 589	99.70 587	99.83 587

Anonymous_1	99.01 588	99.91 587	99.85 588	97.31 585	99.09 587	100.00 590	100.00 589	99.59 589	99.96 587	99.29 589	99.86 587	99.55 588	99.99 589	99.30 586	99.76 587	95.67 585	99.58 586	97.24 585	98.56 586	97.36 585	98.34 586

HaxPig	98.85 587	99.94 588	95.36 580	99.99 590	99.98 588	94.12 580	94.52 580	99.12 586	99.96 587	99.96 590	99.99 588	99.98 591	99.89 587	98.16 585	96.14 584	99.98 589	99.99 589	100.00 588	99.99 589	99.99 590	99.95 590

AVERAGE_ROB	99.63 590	99.96 589	98.88 585	100.00 593	100.00 590	98.16 586	95.64 581	100.00 592	100.00 589	100.00 591	100.00 589	100.00 593	100.00 590	100.00 592	99.99 589	100.00 592	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 591	100.00 594

test_example2	99.38 589	99.98 590	99.99 590	100.00 593	99.98 588	99.73 587	99.99 588	96.99 584	100.00 589	100.00 591	100.00 589	96.49 584	96.74 583	99.97 588	99.96 588	100.00 592	99.97 588	98.68 586	99.11 587	100.00 591	100.00 594

FlowAnything	100.00 595	100.00 591	100.00 593	100.00 593	100.00 590	100.00 590	100.00 589	100.00 592	100.00 589	100.00 591	100.00 589	100.00 593	100.00 590	100.00 592	100.00 592	100.00 592	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 591	100.00 594

Selective-RAFT-Error	100.00 595	100.00 591	100.00 593	100.00 593	100.00 590	100.00 590	100.00 589	100.00 592	100.00 589	100.00 591	100.00 589	100.00 593	100.00 590	100.00 592	100.00 592	100.00 592	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 591	100.00 594

PML	97.69 585	100.00 591	96.50 581	97.85 587	97.35 586	99.77 588	99.36 586	96.92 583	96.34 583	100.00 591	96.52 584	97.41 585	99.61 586	100.00 592	95.46 583	99.99 590	97.44 584	100.00 588	96.08 585	99.13 586	88.02 585

CasAABBNet	100.00 595	100.00 591	100.00 593	100.00 593	100.00 590	100.00 590	100.00 589	100.00 592	100.00 589	100.00 591	100.00 589	100.00 593	100.00 590	100.00 592	100.00 592	100.00 592	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 591	100.00 594

LSM0	100.00 595	100.00 591	100.00 593	100.00 593	100.00 590	100.00 590	100.00 589	100.00 592	100.00 589	100.00 591	100.00 589	100.00 593	100.00 590	100.00 592	100.00 592	100.00 592	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 591	99.99 591

DPSMNet_ROB	99.90 591	100.00 591	99.99 590	99.99 590	100.00 590	100.00 590	100.00 589	99.98 590	100.00 589	98.37 585	100.00 589	99.81 589	100.00 590	99.97 588	99.99 589	100.00 592	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 591	99.99 591

DGTPSM_ROB	99.90 591	100.00 591	99.99 590	99.99 590	100.00 590	100.00 590	100.00 589	99.98 590	100.00 589	98.37 585	100.00 589	99.81 589	100.00 590	99.97 588	99.99 589	99.99 590	100.00 590	100.00 588	100.00 591	100.00 591	99.99 591

DPSM_ROB	99.94 593	100.00 591	100.00 593	99.74 588	100.00 590	100.00 590	100.00 589	100.00 592	100.00 589	100.00 591	100.00 589	100.00 593	100.00 590	100.00 592	100.00 592	99.08 586	100.00 590	100.00 588	100.00 591	99.98 588	99.94 588

DPSM	99.94 593	100.00 591	100.00 593	99.74 588	100.00 590	100.00 590	100.00 589	100.00 592	100.00 589	100.00 591	100.00 589	100.00 593	100.00 590	100.00 592	100.00 592	99.08 586	100.00 590	100.00 588	100.00 591	99.98 588	99.94 588

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