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	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

IGEV-Stereo++	0.40 24	0.03 1	0.10 15	0.03 14	0.03 8	0.10 93	0.01 5	0.01 2	0.03 11	0.00 1	0.15 89	0.18 10	0.03 9	0.01 15	1.95 24	1.30 44	0.05 1	0.29 56	0.81 32	0.51 82	0.25 14	3.15 64	0.27 139	0.03 11	0.02 7	0.01 5	1.39 45	0.00 1

ProNet	0.22 8	0.03 1	0.09 14	0.01 2	0.00 1	0.12 98	0.75 162	0.01 2	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.05 2	0.00 1	0.22 133	1.31 10	1.03 22	0.22 25	0.01 2	0.09 6	0.12 20	0.24 12	1.33 18	0.03 45	0.01 1	0.07 31	0.00 1	0.05 3	0.00 1

AIO-test1	0.30 16	0.04 3	0.03 5	0.02 7	0.08 28	0.04 60	0.00 1	0.01 2	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.02 1	0.04 14	0.00 1	2.02 25	1.69 77	0.15 14	0.02 3	0.24 14	0.55 98	0.20 7	2.67 45	0.00 1	0.02 4	0.02 7	0.01 5	0.09 7	0.00 1

Pointernet	0.13 1	0.04 3	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.07 85	0.18 110	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.07 74	0.10 7	0.01 3	0.01 15	0.89 5	0.57 4	0.12 7	0.02 3	0.09 6	0.06 8	0.11 2	0.83 9	0.00 1	0.02 4	0.01 3	0.00 1	0.04 2	0.18 60

RAFT	0.28 13	0.04 3	0.31 37	0.02 7	0.00 1	0.12 98	0.12 89	0.93 86	0.01 2	0.69 111	0.00 1	0.18 10	0.00 1	0.01 15	2.07 27	1.23 35	0.23 27	0.00 1	0.06 3	0.21 36	0.15 5	0.60 5	0.00 1	0.06 18	0.03 14	0.01 5	0.34 22	0.00 1

RYNet	0.61 37	0.04 3	0.00 1	0.02 7	0.04 12	0.00 1	0.01 5	0.03 14	0.04 18	0.07 52	0.00 1	0.07 3	0.12 52	0.00 1	4.57 110	0.66 9	0.12 7	0.99 166	0.37 21	0.02 2	0.25 14	0.10 1	0.05 55	0.03 11	0.08 34	7.32 208	1.40 46	0.12 54

AIO-Stereo	0.34 17	0.05 7	0.34 44	0.01 2	0.03 8	0.13 104	0.00 1	0.01 2	0.02 7	0.00 1	0.00 1	0.19 14	0.05 21	0.00 1	1.68 17	1.06 25	0.49 67	0.08 19	1.56 55	0.76 131	0.22 10	2.17 36	0.11 95	0.01 1	0.01 3	0.02 18	0.20 12	0.00 1

RAFT + AFF	0.48 28	0.05 7	0.01 2	0.22 60	0.03 8	0.04 60	0.14 97	0.03 14	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.32 37	0.03 9	0.07 77	4.66 114	0.97 18	0.56 79	0.09 21	2.34 76	0.04 4	0.69 33	1.96 29	0.02 36	0.22 64	0.15 55	0.12 43	0.24 18	0.01 16

AANet_RVC	0.29 14	0.05 7	0.28 35	0.06 24	0.21 68	0.00 1	0.24 123	0.03 14	0.17 76	0.34 88	0.01 60	0.08 4	0.04 14	0.01 15	2.17 30	0.58 5	0.16 17	0.07 15	0.44 23	0.20 32	0.13 4	0.33 3	0.03 45	0.07 22	0.02 7	0.06 33	1.15 40	0.86 103

GIP-stereo	0.42 25	0.06 10	0.14 19	0.02 7	0.05 14	0.16 121	0.02 17	0.06 29	0.03 11	0.00 1	0.25 102	0.32 37	0.05 21	0.01 15	3.07 51	1.67 75	0.15 14	0.05 13	0.31 17	0.71 123	0.49 27	3.30 68	0.06 61	0.04 13	0.03 14	0.09 38	0.33 20	0.00 1

RSM++	0.23 10	0.06 10	0.35 47	0.02 7	0.02 4	0.11 95	0.00 1	0.01 2	0.02 7	0.00 1	0.00 1	0.19 14	0.08 35	0.00 1	0.88 4	0.61 7	0.18 20	0.04 8	0.13 10	0.57 100	0.23 11	2.20 37	0.14 103	0.09 28	0.03 14	0.01 5	0.23 16	0.00 1

RSM	0.22 8	0.06 10	0.35 47	0.02 7	0.03 8	0.12 98	0.01 5	0.01 2	0.02 7	0.00 1	0.00 1	0.18 10	0.05 21	0.00 1	0.73 3	0.58 5	0.18 20	0.04 8	0.18 12	0.51 82	0.24 12	2.12 35	0.09 87	0.08 26	0.02 7	0.18 50	0.16 10	0.00 1

MoCha-V2	0.36 21	0.06 10	0.31 37	0.01 2	0.05 14	0.09 89	0.01 5	0.02 9	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.19 14	0.18 72	0.00 1	2.33 36	1.63 70	0.18 20	0.19 39	0.15 11	0.99 148	0.28 16	3.01 53	0.00 1	0.02 4	0.01 3	0.07 35	0.03 1	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.83 58	0.08 14	0.36 53	0.18 55	0.21 68	0.01 10	0.06 54	1.75 113	0.21 94	0.14 65	0.15 89	0.45 58	0.16 64	0.03 44	4.05 96	1.87 84	0.36 47	0.42 90	1.67 58	0.17 29	1.76 93	4.52 114	0.02 36	0.11 35	0.38 84	2.70 150	0.33 20	0.33 72

delet	0.21 6	0.08 14	0.24 29	0.06 24	0.05 14	0.02 36	0.04 36	0.02 9	0.05 24	0.34 88	0.00 1	0.20 19	0.04 14	0.02 30	1.45 13	0.53 3	0.23 27	0.07 15	0.12 9	0.06 8	0.15 5	0.38 4	0.01 12	0.06 18	0.01 3	0.01 5	1.50 50	0.02 22

AIO-test2	0.25 12	0.09 16	0.02 4	0.01 2	0.09 30	0.04 60	0.01 5	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 4	0.04 14	0.00 1	1.71 19	1.44 55	0.15 14	0.04 8	0.03 2	0.33 52	0.10 1	2.30 41	0.06 61	0.16 51	0.05 25	0.01 5	0.10 8	0.00 1

CroCo-Stereo	0.21 6	0.09 16	0.03 5	0.05 21	0.07 25	0.00 1	0.00 1	0.04 22	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.09 6	0.07 31	0.00 1	1.51 14	1.11 26	0.17 19	0.08 19	0.76 30	0.05 6	0.40 21	0.85 10	0.00 1	0.04 13	0.04 20	0.01 5	0.08 6	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
anonymousdsp	0.56 33	0.10 18	0.36 53	0.24 70	0.07 25	0.09 89	0.01 5	0.04 22	0.05 24	0.00 1	2.27 165	0.22 25	0.20 75	0.00 1	2.28 34	1.41 53	0.28 35	0.17 37	0.52 25	0.67 121	0.56 29	3.56 74	0.31 150	0.07 22	0.02 7	0.01 5	1.65 53	0.01 16

TDLM	0.20 4	0.10 18	0.21 24	0.08 41	0.23 72	0.02 36	0.04 36	0.19 42	0.04 18	0.02 44	0.10 78	0.67 92	0.05 21	0.10 94	0.43 1	0.28 1	0.35 45	0.20 40	0.02 1	0.01 1	0.12 3	1.22 15	0.05 55	0.01 1	0.00 1	0.02 18	0.41 25	0.41 80

Occ-G	0.48 28	0.11 20	0.24 29	0.04 17	0.11 35	0.16 121	0.04 36	0.04 22	0.02 7	0.00 1	0.25 102	0.15 8	0.02 5	0.00 1	3.08 53	1.56 65	0.11 6	0.34 67	1.04 39	0.48 75	0.85 43	3.04 58	0.23 126	0.07 22	0.04 20	0.02 18	0.83 33	0.01 16

StereoVision	0.13 1	0.11 20	0.03 5	0.04 17	0.04 12	0.00 1	0.03 27	0.04 22	0.03 11	0.03 47	0.00 1	0.19 14	0.02 5	0.02 30	1.02 7	0.79 14	0.13 12	0.02 3	0.30 15	0.04 4	0.21 9	0.19 2	0.00 1	0.06 18	0.04 20	0.00 1	0.12 9	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.18 3	0.11 20	0.04 9	0.05 21	0.06 19	0.00 1	0.01 5	0.03 14	0.05 24	0.24 77	0.00 1	0.16 9	0.06 30	0.01 15	1.29 9	1.05 24	0.06 3	0.04 8	0.06 3	0.05 6	0.40 21	0.86 11	0.00 1	0.04 13	0.04 20	0.01 5	0.05 3	0.00 1

test_4	0.84 62	0.11 20	0.61 99	0.30 95	0.20 63	0.08 86	0.30 128	0.10 35	0.10 51	0.03 47	0.61 128	0.79 103	0.16 64	0.18 120	3.62 74	3.39 165	0.24 29	0.43 94	1.98 68	0.30 47	1.21 57	3.26 67	0.09 87	0.21 63	0.23 69	0.33 75	3.56 114	0.25 67

U	0.23 10	0.13 24	0.03 5	0.06 24	0.07 25	0.00 1	0.01 5	0.05 26	0.04 18	0.00 1	0.00 1	0.25 28	0.07 31	0.00 1	1.58 15	1.23 35	0.05 1	0.13 26	0.52 25	0.08 13	0.50 28	1.03 13	0.01 12	0.10 30	0.08 34	0.02 18	0.06 5	0.03 27

HUF	0.83 58	0.15 25	0.62 100	0.03 14	0.12 38	0.16 121	0.17 106	0.32 55	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.22 25	0.26 91	0.00 1	4.05 96	4.06 198	0.48 63	0.57 112	3.07 111	0.65 117	1.72 92	3.80 83	0.38 159	0.88 173	0.14 54	0.04 30	0.38 24	0.01 16

MIM_Stereo	0.83 58	0.15 25	0.44 72	0.34 108	0.24 75	0.12 98	0.08 64	2.02 127	0.08 39	0.00 1	0.24 100	0.31 36	0.10 46	0.03 44	3.34 65	2.91 140	0.24 29	0.67 124	2.62 92	0.89 140	1.44 68	3.49 71	0.06 61	0.26 70	0.20 62	0.24 57	1.72 55	0.18 60

HITNet	0.68 44	0.16 27	0.11 17	0.07 35	0.10 34	0.01 10	0.03 27	1.72 111	0.79 149	0.11 57	0.00 1	0.77 102	0.28 95	0.12 106	2.69 42	1.17 31	0.45 60	0.14 30	0.72 29	0.25 41	1.61 80	2.80 49	0.01 12	0.17 52	0.04 20	0.15 46	3.40 108	0.41 80
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
GMOStereo	1.19 90	0.17 28	0.68 104	0.34 108	0.31 91	0.13 104	0.31 130	2.36 141	0.15 70	0.00 1	0.17 93	0.60 77	0.45 123	0.02 30	3.83 84	3.83 187	0.54 73	0.70 128	2.41 81	0.64 111	1.71 88	6.50 170	0.01 12	0.34 85	1.38 136	0.25 58	4.07 145	0.10 44

error version	1.19 90	0.17 28	0.68 104	0.34 108	0.31 91	0.13 104	0.31 130	2.36 141	0.15 70	0.00 1	0.17 93	0.60 77	0.45 123	0.02 30	3.83 84	3.83 187	0.54 73	0.70 128	2.41 81	0.64 111	1.71 88	6.50 170	0.01 12	0.34 85	1.38 136	0.25 58	4.07 145	0.10 44

test-v	1.19 90	0.17 28	0.68 104	0.34 108	0.31 91	0.13 104	0.31 130	2.36 141	0.15 70	0.00 1	0.17 93	0.60 77	0.45 123	0.02 30	3.83 84	3.83 187	0.54 73	0.70 128	2.41 81	0.64 111	1.71 88	6.50 170	0.01 12	0.34 85	1.38 136	0.25 58	4.07 145	0.10 44

test-2	1.19 90	0.17 28	0.68 104	0.34 108	0.31 91	0.13 104	0.31 130	2.36 141	0.15 70	0.00 1	0.17 93	0.60 77	0.45 123	0.02 30	3.83 84	3.83 187	0.54 73	0.70 128	2.41 81	0.64 111	1.71 88	6.50 170	0.01 12	0.34 85	1.38 136	0.25 58	4.07 145	0.10 44

RAStereo	0.29 14	0.18 32	0.05 11	0.06 24	0.11 35	0.00 1	0.02 17	0.03 14	0.04 18	0.94 128	0.00 1	0.26 30	0.02 5	0.01 15	1.70 18	1.19 34	0.09 4	0.13 26	0.30 15	0.03 3	0.80 37	1.45 21	0.00 1	0.14 42	0.05 25	0.01 5	0.20 12	0.02 22

DEFOM-Stereo	0.34 17	0.19 33	0.23 28	0.01 2	0.06 19	0.12 98	0.01 5	0.03 14	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.20 19	0.03 9	0.00 1	2.15 29	1.48 59	0.10 5	0.13 26	0.33 19	0.11 17	0.45 24	0.93 12	0.00 1	0.02 4	0.07 31	0.03 25	2.36 72	0.06 40

AnonymousM	1.93 145	0.21 34	0.42 67	0.06 24	0.06 19	0.26 144	0.01 5	2.70 170	0.56 131	0.36 93	2.56 179	0.59 73	0.53 136	0.50 186	2.91 48	3.30 159	1.21 145	1.06 172	2.18 72	1.68 176	3.82 153	5.56 143	0.40 161	0.50 124	0.21 66	1.57 130	6.55 204	12.23 218

iRaftStereo_RVC	0.35 20	0.21 34	0.33 42	0.22 60	0.15 43	0.02 36	0.02 17	0.05 26	0.08 39	0.00 1	0.00 1	0.28 32	0.11 50	0.03 44	1.35 11	0.98 19	0.35 45	0.07 15	0.49 24	0.17 29	1.05 51	2.96 51	0.00 1	0.05 16	0.09 36	0.01 5	0.23 16	0.04 31

MMNet	0.34 17	0.21 34	0.07 12	0.05 21	0.06 19	0.00 1	0.12 89	0.03 14	0.04 18	0.22 75	0.00 1	0.36 41	0.02 5	0.05 63	2.17 30	0.69 11	0.33 41	0.15 33	0.34 20	0.07 10	0.34 19	0.60 5	0.06 61	0.10 30	0.03 14	0.05 32	2.93 86	0.02 22

CAS	0.89 65	0.22 37	0.39 63	0.21 58	0.24 75	0.03 54	0.36 138	0.23 47	0.62 136	1.28 148	0.16 91	0.38 47	0.84 172	0.12 106	3.10 54	1.87 84	0.94 121	0.75 138	1.30 48	0.58 101	2.82 121	3.00 52	0.03 45	0.12 37	0.13 47	0.72 101	1.80 58	1.89 138

ARAFT	0.80 54	0.22 37	0.31 37	0.31 97	0.12 38	0.01 10	0.02 17	0.24 52	0.09 46	1.28 148	0.00 1	0.53 71	0.04 14	0.09 89	3.18 58	1.99 96	0.51 70	0.34 67	2.69 95	0.14 25	1.96 102	2.75 46	0.02 36	0.20 59	0.80 112	0.03 25	3.53 112	0.13 56

MaDis-Stereo	0.39 23	0.23 39	0.35 47	0.07 35	0.15 43	0.02 36	0.04 36	0.08 31	0.07 36	1.22 146	0.00 1	0.23 27	0.03 9	0.02 30	1.62 16	1.29 43	0.14 13	0.29 56	1.62 56	0.12 20	0.84 42	1.37 19	0.01 12	0.18 55	0.20 62	0.16 49	0.17 11	0.04 31

LoS	1.97 146	0.23 39	0.39 63	0.23 67	0.18 48	0.02 36	0.09 73	15.67 259	0.89 156	3.41 216	0.87 135	0.98 116	0.83 171	0.20 126	3.66 75	3.84 191	1.36 161	0.90 154	3.25 113	0.74 127	5.14 179	4.30 100	0.24 129	0.41 106	2.64 169	0.80 104	1.36 42	0.50 85
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	1.68 123	0.23 39	2.17 196	0.08 41	0.28 86	0.09 89	0.09 73	0.50 70	1.17 172	0.11 57	2.55 178	0.62 86	0.67 151	0.03 44	4.24 100	3.69 185	1.12 137	1.22 187	4.58 144	0.59 103	4.19 160	7.51 197	0.24 129	0.68 151	1.05 123	0.64 96	6.73 207	0.33 72

CIPLG	1.04 78	0.23 39	0.82 126	0.32 102	0.36 109	0.04 60	0.34 135	0.21 44	0.50 125	0.07 52	0.11 79	1.24 126	0.08 35	0.42 175	4.82 126	1.65 73	0.85 109	0.39 77	2.02 69	0.32 49	2.35 108	4.69 123	0.05 55	0.75 158	1.10 124	0.35 78	3.79 125	0.12 54

CREStereo++_RVC	1.20 94	0.23 39	1.65 175	0.28 89	0.43 131	0.01 10	0.17 106	2.02 127	0.26 101	0.61 107	0.08 76	0.50 67	0.15 60	0.05 63	3.91 89	2.85 139	0.95 122	0.50 102	2.77 98	0.31 48	3.04 128	3.84 86	0.13 99	0.14 42	1.10 124	1.31 123	4.38 162	0.77 101
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
CES	1.32 104	0.24 44	0.36 53	0.14 51	0.22 70	0.05 70	0.19 115	5.29 231	0.76 146	0.42 99	0.61 128	0.86 109	0.85 173	0.26 138	4.28 101	3.41 168	1.21 145	1.06 172	1.85 67	1.16 160	4.19 160	3.75 81	0.15 107	0.12 37	0.23 69	0.34 77	1.47 49	2.15 146

IPLGR_C	1.02 76	0.24 44	0.77 120	0.31 97	0.36 109	0.04 60	0.35 137	0.20 43	0.47 121	0.07 52	0.12 83	1.26 129	0.09 40	0.41 173	4.52 108	1.63 70	0.81 101	0.45 98	2.10 71	0.32 49	2.41 112	4.67 122	0.07 78	0.75 158	1.04 122	0.28 63	3.80 126	0.11 51

ACRE	1.04 78	0.24 44	0.80 124	0.33 104	0.36 109	0.04 60	0.34 135	0.21 44	0.48 122	0.08 56	0.14 87	1.30 131	0.09 40	0.45 178	4.77 123	1.62 69	0.82 104	0.43 94	2.08 70	0.33 52	2.40 111	4.72 124	0.06 61	0.74 157	1.10 124	0.28 63	3.80 126	0.11 51

ICVP	1.55 117	0.24 44	1.65 175	0.43 133	0.45 133	0.50 156	0.38 141	1.26 97	0.64 138	1.77 168	1.20 147	0.88 111	1.63 194	0.25 137	4.46 105	2.81 138	1.49 167	1.01 167	2.50 86	1.15 159	2.70 115	5.75 148	0.14 103	0.63 141	0.72 106	2.31 145	3.35 106	1.59 131
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	1.89 140	0.25 48	0.34 44	0.06 24	0.20 63	0.16 121	0.04 36	0.81 83	1.73 194	1.94 174	0.44 119	1.12 120	0.88 178	0.12 106	4.48 106	5.29 219	2.26 189	1.77 208	5.32 152	2.13 196	5.92 198	7.47 194	0.10 92	0.37 100	0.60 99	1.61 132	4.41 164	1.14 118

LL-Strereo2	0.81 56	0.27 49	0.35 47	0.09 45	0.14 41	0.17 126	0.08 64	2.21 136	0.19 83	0.00 1	0.00 1	0.26 30	0.05 21	0.20 126	2.27 33	2.72 133	0.12 7	0.15 33	2.40 80	0.52 85	1.77 94	5.39 140	0.06 61	0.17 52	0.43 87	0.12 43	1.55 52	0.31 70

sAnonymous2	1.64 119	0.27 49	0.18 21	0.11 48	0.20 63	0.49 154	0.05 46	1.85 117	0.98 160	0.21 71	0.39 112	1.21 122	0.85 173	0.08 85	4.74 118	3.93 193	1.35 159	1.22 187	7.85 170	0.83 137	4.15 158	5.99 153	0.03 45	0.42 109	0.15 55	2.19 143	2.36 72	2.37 149

CroCo_RVC	1.64 119	0.27 49	0.18 21	0.11 48	0.20 63	0.49 154	0.05 46	1.85 117	0.98 160	0.21 71	0.39 112	1.21 122	0.85 173	0.08 85	4.74 118	3.93 193	1.35 159	1.22 187	7.85 170	0.83 137	4.15 158	5.99 153	0.03 45	0.42 109	0.15 55	2.19 143	2.36 72	2.37 149

anonymousdsp2	1.03 77	0.29 52	0.37 59	0.23 67	0.09 30	0.03 54	0.04 36	1.33 98	0.08 39	0.02 44	2.28 168	0.33 40	0.18 72	0.27 142	2.59 40	2.50 124	0.44 59	0.56 111	3.69 129	1.14 155	1.68 85	5.57 144	0.24 129	0.50 124	0.41 85	0.15 46	2.74 82	0.02 22

test-1	3.29 179	0.29 52	1.96 189	0.33 104	0.26 83	0.23 136	0.42 143	3.11 192	0.84 153	3.35 212	3.99 196	5.66 193	0.78 165	0.19 121	6.33 176	6.00 228	1.70 174	1.62 202	10.71 205	1.73 178	5.37 184	9.64 243	0.07 78	0.76 160	3.30 191	6.12 195	5.48 190	8.68 203

CVANet_RVC	0.42 25	0.29 52	0.82 126	0.60 150	0.31 91	0.18 128	0.03 27	1.58 107	0.25 100	0.12 63	0.28 104	0.84 105	0.05 21	0.11 99	0.69 2	0.46 2	0.36 47	0.25 49	0.08 5	0.08 13	0.20 7	1.95 28	0.02 36	0.05 16	0.06 30	0.03 25	0.70 30	1.10 116

AIO_rvc	0.61 37	0.30 55	0.36 53	0.03 14	0.02 4	0.14 109	0.30 128	0.02 9	0.05 24	0.00 1	0.00 1	0.19 14	0.09 40	0.06 71	3.14 55	2.93 141	0.18 20	0.51 103	2.38 77	0.52 85	0.69 33	3.61 76	0.46 176	0.02 4	0.13 47	0.04 30	0.20 12	0.01 16

UniTT-Stereo	0.45 27	0.30 55	0.37 59	0.08 41	0.19 54	0.01 10	0.02 17	0.10 35	0.09 46	0.00 1	0.00 1	0.49 63	0.09 40	0.05 63	2.28 34	1.53 63	0.28 35	0.43 94	1.84 66	0.14 25	1.17 55	1.99 32	0.01 12	0.23 67	0.16 58	0.10 40	0.26 19	0.03 27

UPFNet	0.52 31	0.31 57	0.76 118	0.22 60	0.28 86	0.02 36	0.05 46	0.09 34	0.08 39	0.38 94	0.00 1	0.38 47	0.03 9	0.24 135	3.16 57	1.04 23	0.34 43	0.14 30	0.59 27	0.34 55	0.44 23	1.09 14	0.01 12	0.30 82	0.05 25	0.01 5	3.54 113	0.05 36

trnet	1.17 88	0.32 58	0.93 137	0.22 60	0.19 54	0.01 10	0.08 64	2.54 159	0.38 110	0.63 108	0.99 140	0.76 100	0.58 143	0.06 71	3.83 84	3.16 153	0.91 117	0.55 109	2.21 75	0.76 131	2.97 125	3.47 70	0.06 61	0.29 77	1.28 131	1.05 113	2.55 77	0.92 109

AE-Stereo	1.73 125	0.32 58	2.11 194	0.34 108	0.37 114	0.05 70	0.43 147	0.44 65	0.32 108	0.04 49	0.00 1	3.48 162	0.44 120	0.07 77	4.68 116	3.77 186	1.11 136	0.92 156	4.18 138	1.16 160	3.77 152	7.03 184	0.18 114	1.06 183	3.29 190	2.09 141	4.84 174	0.18 60

Sa-1000	1.45 114	0.32 58	0.53 94	0.28 89	0.26 83	0.01 10	0.04 36	2.73 172	0.11 54	0.01 40	0.01 60	0.59 73	0.49 132	0.56 191	6.07 167	2.10 107	0.92 120	0.88 151	4.60 145	0.59 103	1.56 74	6.38 167	0.01 12	0.64 144	2.25 160	1.72 137	5.00 177	0.38 78

AFF-stereo	0.88 64	0.32 58	0.50 89	0.35 115	0.20 63	0.11 95	0.37 139	0.41 60	0.11 54	1.15 139	0.00 1	0.66 91	0.07 31	0.02 30	4.33 102	1.39 52	0.40 52	0.90 154	3.49 126	0.26 43	1.61 80	2.83 50	0.02 36	0.22 64	0.49 90	0.18 50	3.16 94	0.10 44

UNet	0.67 43	0.32 58	0.47 87	0.27 86	0.23 72	0.03 54	0.15 100	0.55 75	0.14 64	1.13 138	0.00 1	0.61 83	0.17 70	0.15 113	2.26 32	1.51 62	0.50 68	0.22 43	1.51 54	0.25 41	0.75 35	1.79 25	0.18 114	0.60 138	0.07 31	0.32 74	3.43 110	0.61 95

FADNet-RVC	2.02 148	0.32 58	0.74 116	0.33 104	1.23 174	0.05 70	3.02 210	0.60 77	0.24 98	1.02 132	0.31 108	6.30 198	0.33 100	0.34 155	10.06 216	2.10 107	0.84 108	0.81 144	6.91 165	1.97 186	2.36 109	3.78 82	0.20 117	0.61 139	1.94 156	1.65 134	3.28 101	3.13 156

RASNet	0.86 63	0.32 58	0.77 120	0.46 138	0.31 91	0.18 128	0.10 85	0.95 87	0.14 64	1.11 136	0.09 77	0.53 71	0.44 120	0.35 160	1.76 22	1.87 84	0.59 82	0.22 43	1.13 41	0.07 10	1.42 67	3.94 89	0.17 112	0.53 130	0.46 89	0.37 80	3.64 118	1.29 121

rafts_anoy	0.92 67	0.33 65	0.86 130	0.37 120	0.24 75	0.05 70	0.07 59	2.48 158	0.14 64	0.01 40	0.00 1	0.20 19	0.04 14	0.02 30	3.97 91	3.08 149	0.56 79	0.40 78	2.20 74	0.34 55	1.65 82	3.86 88	0.02 36	0.27 72	0.99 120	0.73 102	0.87 34	0.98 114

GES	1.73 125	0.33 65	0.48 88	0.58 148	0.43 131	0.28 147	0.51 154	2.03 131	0.90 157	1.18 143	0.55 124	0.49 63	0.23 88	0.02 30	8.51 202	2.72 133	1.06 133	0.76 139	9.71 194	1.71 177	3.36 140	4.34 101	0.23 126	0.83 170	0.42 86	0.35 78	2.56 78	2.21 147

RAFT-Stereo + iAFF	1.00 73	0.33 65	0.75 117	0.38 124	0.42 129	0.14 109	0.43 147	0.97 88	0.13 62	1.32 152	0.00 1	0.65 90	0.09 40	0.03 44	4.73 117	1.46 57	0.50 68	0.13 26	3.58 127	0.49 76	1.60 78	4.02 93	0.02 36	0.42 109	0.52 92	0.38 81	3.38 107	0.17 59

CREStereo	1.20 94	0.33 65	0.95 139	0.24 70	0.19 54	0.01 10	0.06 54	2.65 166	0.54 126	0.64 109	1.05 141	0.72 95	0.59 144	0.07 77	3.92 90	3.45 173	0.86 114	0.42 90	2.19 73	0.72 124	3.10 130	3.56 74	0.10 92	0.29 77	1.20 129	1.09 114	2.54 76	0.90 106
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
4D-IteraStereo	1.14 85	0.34 69	1.40 161	0.29 91	0.38 118	0.05 70	0.09 73	2.11 135	0.11 54	0.00 1	0.19 97	0.52 70	0.22 81	0.24 135	3.76 80	3.57 177	0.28 35	0.38 73	2.95 105	0.49 76	3.35 139	5.63 146	0.12 98	0.41 106	0.10 40	0.29 65	3.09 91	0.34 74

HGLStereo	0.70 47	0.34 69	0.41 65	0.23 67	0.31 91	0.02 36	0.17 106	0.08 31	0.13 62	1.20 145	0.69 132	0.25 28	0.15 60	0.09 89	2.36 38	1.50 60	0.57 81	0.29 56	1.25 45	0.24 39	1.13 54	3.16 65	0.08 83	0.34 85	0.18 59	0.19 52	3.13 92	0.47 84

HSM	1.20 94	0.35 71	1.10 150	0.59 149	0.56 144	0.05 70	0.09 73	2.87 182	0.31 106	0.13 64	0.53 123	0.76 100	0.13 55	0.05 63	5.24 136	1.26 38	0.85 109	0.30 59	3.45 124	0.50 80	2.38 110	3.35 69	0.10 92	0.55 134	0.74 107	0.86 108	4.16 154	1.08 115

DMCA	0.36 21	0.36 72	0.19 23	0.17 53	0.09 30	0.02 36	0.05 46	0.02 9	0.05 24	0.58 106	0.00 1	0.39 50	0.05 21	0.01 15	2.07 27	0.98 19	0.54 73	0.12 24	0.23 13	0.10 16	0.46 25	1.38 20	0.01 12	0.22 64	0.03 14	0.08 36	1.30 41	0.15 58

RALCasStereoNet	1.00 73	0.37 73	1.07 147	0.37 120	0.32 101	0.06 83	0.20 118	2.08 133	0.15 70	1.01 131	0.04 67	0.61 83	0.16 64	0.03 44	3.74 78	3.43 169	0.41 55	0.26 51	1.40 52	0.75 129	1.44 68	4.55 116	0.03 45	0.26 70	0.78 111	1.36 124	0.91 35	1.22 120

plain	0.56 33	0.39 74	0.44 72	0.17 53	0.41 126	0.01 10	0.01 5	0.74 80	0.08 39	0.01 40	0.00 1	0.74 97	0.14 58	0.04 59	2.91 48	1.93 91	0.25 31	0.44 97	1.02 38	0.16 27	1.65 82	2.50 44	0.01 12	0.41 106	0.21 66	0.06 33	0.36 23	0.10 44

MIF-Stereo (partial)	0.58 36	0.39 74	0.42 67	0.07 35	0.22 70	0.02 36	0.03 27	0.08 31	0.11 54	0.01 40	0.01 60	0.50 67	0.12 52	0.03 44	2.35 37	1.69 77	0.25 31	0.60 116	0.91 36	0.11 17	1.40 64	2.26 40	0.01 12	0.34 85	0.12 46	0.29 65	2.91 85	0.38 78

HCRNet	0.49 30	0.39 74	0.36 53	0.29 91	0.12 38	0.01 10	0.06 54	0.03 14	0.01 2	1.48 160	0.00 1	0.20 19	0.05 21	0.01 15	2.61 41	0.78 13	0.42 57	0.07 15	0.32 18	0.12 20	0.37 20	2.22 38	0.02 36	0.02 4	0.02 7	0.02 18	3.33 104	0.03 27

IPLG	1.33 105	0.40 77	0.76 118	0.29 91	0.28 86	0.01 10	0.09 73	2.25 138	0.31 106	0.40 97	0.28 104	0.37 45	0.74 161	0.31 153	5.67 152	1.89 87	1.26 151	0.95 161	2.86 102	0.47 72	1.18 56	6.06 159	0.06 61	0.66 148	0.63 103	3.73 166	3.86 133	0.11 51

RALAANet	1.21 97	0.40 77	0.56 97	0.37 120	0.31 91	0.20 134	0.15 100	1.87 121	0.20 84	0.51 104	0.01 60	0.49 63	0.26 91	0.07 77	3.97 91	2.32 116	0.48 63	0.73 136	3.41 121	1.09 152	3.06 129	5.24 138	0.02 36	0.50 124	0.74 107	1.14 115	4.11 153	0.54 93

raft+_RVC	0.80 54	0.41 79	0.45 84	0.34 108	0.24 75	0.03 54	0.08 64	2.24 137	0.09 46	0.07 52	0.00 1	0.42 55	0.08 35	0.02 30	3.49 70	3.16 153	0.48 63	0.12 24	2.60 91	0.82 134	0.94 46	3.69 79	0.03 45	0.20 59	0.35 81	0.14 45	0.69 29	0.35 76

DeepPruner_ROB	1.92 143	0.41 79	0.92 134	0.51 144	0.67 149	0.53 159	2.45 199	1.72 111	0.84 153	1.37 157	2.27 165	0.75 99	0.55 138	0.12 106	8.56 203	2.33 117	1.28 152	1.20 184	2.67 94	0.58 101	6.00 200	4.19 96	0.75 206	0.44 118	0.66 105	6.01 193	3.18 95	0.91 107

DMCA-RVC	0.82 57	0.43 81	0.50 89	0.31 97	0.59 146	0.15 118	1.13 170	0.29 54	1.52 182	1.29 150	0.34 110	0.64 87	0.14 58	0.17 117	3.74 78	1.26 38	0.80 99	0.51 103	0.97 37	0.51 82	0.87 44	1.93 27	0.26 134	0.40 105	0.13 47	0.08 36	2.70 80	0.50 85

raftrobust	1.17 88	0.44 82	0.99 140	0.41 129	0.37 114	0.04 60	0.12 89	2.45 155	0.14 64	0.51 104	0.00 1	0.72 95	0.24 89	0.09 89	4.74 118	4.01 197	0.39 51	0.35 69	5.19 150	0.34 55	1.89 97	4.58 117	0.21 118	0.28 74	1.21 130	0.47 84	1.09 38	0.35 76

DSFCA	0.83 58	0.44 82	0.51 93	0.29 91	0.59 146	0.05 70	0.61 159	0.23 47	0.55 130	0.49 102	0.58 126	0.48 62	0.11 50	0.04 59	2.83 47	1.42 54	0.78 98	0.72 134	1.15 44	0.65 117	1.24 58	3.01 53	0.21 118	0.53 130	0.55 95	0.83 105	3.19 96	0.46 83

AASNet	0.20 4	0.45 84	0.24 29	0.09 45	0.09 30	0.00 1	0.08 64	0.05 26	0.05 24	0.26 78	0.00 1	0.18 10	0.04 14	0.01 15	1.13 8	0.68 10	0.12 7	0.04 8	0.09 6	0.16 27	0.29 17	0.77 8	0.01 12	0.07 22	0.00 1	0.02 18	0.49 27	0.03 27

FADNet	2.26 155	0.45 84	0.77 120	0.54 147	1.08 170	0.02 36	3.28 213	0.88 84	0.38 110	0.80 118	0.57 125	2.60 155	0.50 133	0.67 196	9.91 215	1.94 93	0.91 117	1.08 174	9.92 197	1.76 180	2.78 117	4.21 97	0.11 95	0.47 120	2.92 179	3.57 159	3.57 115	5.35 173

IER	0.69 46	0.46 86	0.29 36	0.30 95	0.18 48	0.01 10	0.09 73	0.42 61	0.11 54	1.07 135	0.07 74	1.62 141	0.05 21	0.20 126	3.15 56	1.25 37	0.40 52	0.16 35	0.82 33	0.44 67	0.57 30	2.22 38	0.21 118	0.34 85	0.09 36	1.03 112	2.96 87	0.28 68

HH	3.49 186	0.47 87	5.11 231	0.68 155	0.69 151	0.93 173	1.38 178	3.19 196	0.82 150	2.81 190	2.29 169	5.39 187	0.81 168	0.34 155	5.69 153	7.67 258	0.99 124	1.08 174	9.91 195	2.70 214	7.76 227	8.27 221	0.57 186	0.93 176	3.44 194	8.42 216	5.63 194	6.30 186

HanStereo	3.49 186	0.47 87	5.11 231	0.68 155	0.69 151	0.93 173	1.38 178	3.19 196	0.82 150	2.81 190	2.29 169	5.39 187	0.81 168	0.34 155	5.69 153	7.67 258	0.99 124	1.08 174	9.91 195	2.70 214	7.76 227	8.27 221	0.57 186	0.93 176	3.44 194	8.42 216	5.63 194	6.30 186

dd	1.06 81	0.48 89	0.31 37	1.86 193	0.06 19	0.26 144	0.16 102	0.47 68	0.06 33	0.11 57	0.01 60	2.18 149	0.07 31	0.20 126	4.43 104	1.13 28	1.19 142	0.38 73	6.03 156	0.38 61	0.67 32	1.85 26	0.14 103	0.32 83	0.63 103	0.09 38	3.27 100	1.90 139

GLC_STEREO	0.93 68	0.48 89	0.65 102	0.25 74	0.33 103	0.03 54	0.11 87	2.37 147	0.20 84	0.16 68	0.04 67	0.38 47	0.15 60	0.02 30	3.66 75	2.05 105	0.67 89	0.25 49	2.56 88	0.42 66	2.90 122	3.06 59	0.09 87	0.19 56	0.09 36	0.10 40	3.70 119	0.31 70

NVstereo2D	0.93 68	0.48 89	0.17 20	0.24 70	0.42 129	0.41 151	0.08 64	1.64 108	0.59 134	0.87 123	1.05 141	0.42 55	0.21 79	0.08 85	5.64 147	2.38 121	0.82 104	0.59 114	1.71 60	0.24 39	1.26 59	2.48 43	0.06 61	0.47 120	1.31 132	0.29 65	1.04 37	0.24 65

castereo++	1.41 112	0.49 92	0.42 67	0.06 24	0.24 75	0.24 140	0.12 89	0.43 63	0.43 116	0.20 70	0.16 91	1.25 127	0.42 117	0.06 71	4.22 99	3.67 184	1.03 130	0.55 109	2.93 104	0.66 119	4.66 171	6.57 176	0.31 150	0.25 68	1.42 141	1.63 133	3.77 124	1.84 136

model_zeroshot	3.58 191	0.49 92	2.22 197	1.96 194	0.99 169	0.34 149	0.18 110	2.98 185	0.43 116	2.44 183	5.28 206	4.75 180	0.54 137	0.17 117	8.97 207	6.14 231	1.71 175	1.15 180	15.06 219	1.29 165	5.77 196	7.73 203	0.26 134	0.43 115	5.63 220	5.85 191	5.24 181	8.66 202

CFNet	0.72 49	0.50 94	0.71 110	0.48 141	0.45 133	0.06 83	0.27 127	0.58 76	0.09 46	0.65 110	0.04 67	0.84 105	0.10 46	0.05 63	2.80 46	0.75 12	0.60 83	0.09 21	0.84 35	0.41 63	1.10 53	1.22 15	0.03 45	0.13 40	0.58 97	1.14 115	3.44 111	1.47 125

PWCDC_ROB	3.09 173	0.52 95	0.24 29	0.38 124	0.92 167	0.25 142	0.37 139	1.16 93	8.67 245	0.14 65	2.36 173	0.85 107	32.24 265	0.72 200	6.25 171	3.40 167	2.00 183	0.94 159	2.65 93	1.03 151	3.63 148	9.35 241	0.27 139	0.68 151	0.55 95	0.69 99	1.44 47	1.79 135

AIO_test	0.66 42	0.53 96	0.44 72	0.04 17	0.02 4	0.14 109	0.42 143	0.12 39	0.04 18	0.00 1	0.00 1	0.20 19	0.10 46	0.03 44	3.07 51	3.04 146	0.25 31	0.32 64	1.33 50	0.44 67	1.28 61	3.68 78	0.44 172	0.02 4	0.18 59	0.43 82	1.11 39	0.01 16

XX-Stereo	3.82 194	0.53 96	2.00 192	1.20 176	0.31 91	0.38 150	0.57 157	1.46 103	0.40 113	2.50 185	7.33 231	5.11 184	1.04 183	0.11 99	7.05 187	6.53 240	1.29 153	0.81 144	7.44 169	0.89 140	4.26 162	5.80 149	0.45 174	0.39 104	27.22 265	3.57 159	5.16 180	9.43 205

CASnet	0.96 72	0.54 98	0.54 95	0.24 70	0.36 109	0.05 70	0.26 126	0.52 72	0.18 80	0.06 51	0.06 70	0.70 94	0.36 106	0.01 15	4.36 103	1.50 60	0.66 88	0.40 78	2.56 88	0.34 55	3.82 153	4.34 101	0.03 45	0.35 92	1.67 148	0.11 42	1.72 55	0.23 64
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_pseudo	1.04 78	0.55 99	0.68 104	0.46 138	0.53 138	0.05 70	0.02 17	0.61 78	0.10 51	0.91 125	0.11 79	0.88 111	0.56 140	0.52 189	5.81 157	1.84 82	0.55 78	0.37 70	2.85 101	0.41 63	1.09 52	3.10 63	0.59 191	0.29 77	0.61 100	0.63 95	2.23 69	1.75 133

gcap-zeroshot	3.56 190	0.56 100	4.08 220	1.72 188	0.53 138	1.55 190	1.78 189	3.23 198	0.64 138	2.75 189	6.71 223	6.50 200	0.68 154	0.48 182	6.48 178	6.49 239	1.21 145	1.11 177	16.59 222	2.54 208	5.24 181	8.27 221	1.30 221	0.79 165	3.27 189	5.01 182	4.56 168	1.94 140

LMCR-Stereo	1.14 85	0.56 100	0.72 111	0.31 97	0.31 91	0.14 109	0.06 54	1.38 100	0.28 103	0.33 87	0.12 83	0.86 109	0.20 75	0.26 138	3.99 93	2.00 98	1.20 143	0.37 70	6.02 155	1.76 180	2.41 112	3.82 84	0.07 78	0.55 134	0.52 92	0.51 89	1.50 50	0.67 98

AF-Net	1.33 105	0.56 100	1.00 141	0.36 118	0.81 159	1.01 175	2.56 201	2.36 141	1.15 169	0.48 100	0.65 130	3.84 164	0.16 64	0.30 150	3.50 71	1.17 31	0.52 71	0.02 3	1.74 63	0.53 87	0.81 39	4.34 101	0.06 61	0.14 42	0.93 115	0.61 93	3.84 129	2.40 151

Nwc_Net	1.33 105	0.56 100	1.00 141	0.36 118	0.81 159	1.01 175	2.56 201	2.36 141	1.15 169	0.48 100	0.65 130	3.84 164	0.16 64	0.30 150	3.50 71	1.17 31	0.52 71	0.02 3	1.74 63	0.53 87	0.81 39	4.34 101	0.06 61	0.14 42	0.93 115	0.61 93	3.84 129	2.40 151

PDISCO_ROB	1.24 100	0.57 104	0.10 15	0.66 153	0.32 101	0.01 10	0.57 157	0.78 82	0.49 123	1.25 147	0.94 139	0.36 41	0.32 99	0.19 121	3.99 93	2.19 110	0.98 123	1.44 196	2.38 77	0.62 108	2.92 123	4.93 131	0.18 114	0.64 144	1.52 146	0.53 90	3.95 142	0.62 96

DN-CSS_ROB	1.68 123	0.57 104	1.42 162	0.83 162	0.73 153	0.05 70	0.22 122	2.83 180	0.40 113	1.50 161	3.57 192	1.02 117	0.43 118	0.09 89	4.11 98	1.61 68	1.34 158	0.84 146	8.83 181	0.39 62	4.42 166	3.67 77	0.09 87	1.02 180	0.13 47	0.55 92	3.24 99	1.52 127

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 48	0.58 106	0.33 42	0.08 41	0.18 48	0.19 131	0.04 36	0.12 39	0.18 80	0.04 49	0.51 122	0.50 67	0.41 116	0.02 30	2.44 39	2.27 114	0.33 41	0.54 107	1.14 42	0.44 67	2.08 103	4.84 127	0.09 87	0.12 37	0.10 40	0.15 46	1.37 44	0.08 41

BEATNet_4x	1.65 121	0.58 106	0.35 47	0.20 56	0.38 118	0.15 118	0.46 150	1.78 116	1.70 193	0.40 97	0.50 120	1.13 121	0.62 148	0.65 194	6.09 168	3.02 145	2.14 188	1.81 209	1.48 53	0.79 133	5.22 180	7.76 204	0.08 83	1.07 184	0.32 78	0.48 85	3.92 137	1.49 126

Any-RAFT	2.91 169	0.59 108	3.81 218	0.35 115	0.57 145	0.02 36	0.11 87	2.92 183	0.63 137	0.50 103	3.78 193	3.92 167	0.36 106	0.16 116	6.57 179	3.98 196	0.87 116	0.87 149	8.59 178	0.61 107	5.45 186	6.20 163	0.42 168	0.49 122	5.12 216	9.91 225	3.30 103	8.42 199

Anonymous3	3.42 181	0.60 109	0.93 137	0.09 45	1.35 178	0.50 156	0.03 27	3.46 204	1.28 173	1.11 136	0.80 134	10.89 215	1.36 191	0.45 178	8.96 206	6.97 249	3.85 210	3.08 236	11.46 209	2.32 203	7.35 224	12.18 261	0.38 159	0.51 127	1.75 150	3.57 159	5.30 184	1.85 137

PMTNet	1.51 115	0.60 109	1.30 157	0.27 86	0.26 83	0.02 36	0.18 110	0.51 71	0.56 131	0.71 113	0.33 109	0.59 73	0.48 130	0.09 89	6.84 182	3.43 169	0.91 117	0.38 73	6.13 159	0.44 67	4.00 156	3.52 73	0.13 99	0.15 46	3.04 182	1.29 122	1.36 42	3.30 160

GCAP-BAT	1.76 129	0.61 111	0.44 72	0.26 78	0.19 54	0.02 36	0.09 73	2.40 149	0.20 84	0.00 1	0.00 1	4.42 173	0.22 81	0.40 165	3.21 59	3.62 178	13.36 254	0.40 78	3.28 114	0.53 87	5.75 190	4.47 106	0.29 143	0.35 92	0.25 71	0.31 68	1.84 59	0.53 87

test_for_model	1.76 129	0.61 111	0.44 72	0.26 78	0.19 54	0.02 36	0.09 73	2.40 149	0.20 84	0.00 1	0.00 1	4.42 173	0.22 81	0.40 165	3.21 59	3.62 178	13.36 254	0.40 78	3.28 114	0.53 87	5.75 190	4.47 106	0.29 143	0.35 92	0.25 71	0.31 68	1.84 59	0.53 87

testlalala2	1.76 129	0.61 111	0.44 72	0.26 78	0.19 54	0.02 36	0.09 73	2.40 149	0.20 84	0.00 1	0.00 1	4.42 173	0.22 81	0.40 165	3.21 59	3.62 178	13.36 254	0.40 78	3.28 114	0.53 87	5.75 190	4.47 106	0.29 143	0.35 92	0.25 71	0.31 68	1.84 59	0.53 87

testlalala	1.76 129	0.61 111	0.44 72	0.26 78	0.19 54	0.02 36	0.09 73	2.40 149	0.20 84	0.00 1	0.00 1	4.42 173	0.22 81	0.40 165	3.21 59	3.62 178	13.36 254	0.40 78	3.28 114	0.53 87	5.75 190	4.47 106	0.29 143	0.35 92	0.25 71	0.31 68	1.84 59	0.53 87

testlalala_base	1.76 129	0.61 111	0.44 72	0.26 78	0.19 54	0.02 36	0.09 73	2.40 149	0.20 84	0.00 1	0.00 1	4.42 173	0.22 81	0.40 165	3.21 59	3.62 178	13.36 254	0.40 78	3.28 114	0.53 87	5.75 190	4.47 106	0.29 143	0.35 92	0.25 71	0.31 68	1.84 59	0.53 87

GCAP-Stereo	1.76 129	0.61 111	0.44 72	0.26 78	0.19 54	0.02 36	0.09 73	2.40 149	0.20 84	0.00 1	0.00 1	4.42 173	0.22 81	0.40 165	3.21 59	3.62 178	13.36 254	0.40 78	3.28 114	0.53 87	5.75 190	4.47 106	0.29 143	0.35 92	0.25 71	0.31 68	1.84 59	0.53 87

test_5	0.76 51	0.61 111	0.21 24	0.02 7	0.02 4	0.11 95	0.01 5	2.75 177	0.05 24	0.00 1	4.29 199	0.49 63	0.44 120	0.00 1	1.73 20	1.27 42	0.22 25	0.14 30	1.14 42	0.09 15	0.46 25	3.08 61	0.01 12	0.19 56	0.09 36	0.00 1	2.97 88	0.02 22

AACVNet	1.07 82	0.61 111	0.44 72	0.65 152	0.80 157	0.12 98	0.17 106	0.37 57	0.20 84	0.17 69	0.14 87	0.60 77	0.24 89	0.26 138	4.81 124	2.04 104	0.61 84	0.40 78	1.72 62	0.41 63	1.80 95	3.08 61	0.40 161	0.20 59	0.52 92	1.51 127	4.20 156	2.32 148

FINET	2.25 154	0.61 111	1.06 146	0.48 141	0.55 140	0.75 167	0.98 166	1.18 94	1.87 196	0.30 83	3.46 191	1.25 127	2.35 200	0.80 202	14.13 243	2.94 142	1.14 140	0.42 90	2.74 97	1.28 164	2.71 116	4.08 94	0.43 169	1.24 190	3.04 182	5.74 190	1.70 54	3.42 161

TestStereo	0.64 41	0.64 120	0.54 95	0.22 60	0.11 35	0.01 10	0.03 27	1.87 121	0.23 96	0.30 83	0.00 1	0.37 45	0.08 35	0.01 15	1.75 21	0.93 17	0.45 60	0.23 48	2.92 103	0.12 20	1.51 70	1.70 22	0.05 55	0.11 35	0.21 66	0.46 83	2.24 70	0.13 56

GANet-ADL	2.63 163	0.65 121	2.25 198	1.16 175	1.13 171	1.61 192	0.77 163	1.97 125	1.02 165	3.19 206	3.22 187	1.48 135	0.33 100	0.03 44	6.00 165	4.08 199	2.52 196	0.78 142	7.88 172	2.05 190	3.56 144	6.68 178	0.27 139	0.86 172	1.51 145	6.92 202	5.25 183	3.84 163

pcwnet_v2	1.99 147	0.65 121	0.87 131	0.77 159	1.17 172	0.72 164	0.24 123	1.75 113	0.66 140	3.33 208	1.75 159	1.49 137	1.91 197	1.68 229	6.75 180	2.30 115	1.12 137	0.69 127	4.33 142	0.50 80	2.08 103	4.26 98	1.07 215	0.77 163	1.43 143	2.18 142	4.16 154	5.20 171

CFNet_RVC	1.14 85	0.65 121	0.92 134	0.35 115	0.40 124	0.14 109	0.13 93	0.11 38	0.18 80	0.86 122	1.15 146	0.67 92	0.17 70	0.08 85	6.26 173	1.31 46	0.70 91	0.40 78	1.62 56	0.29 46	1.93 99	3.03 56	0.06 61	0.43 115	0.95 117	1.90 139	3.91 136	2.07 143

MLCV	2.73 166	0.66 124	0.90 133	2.64 205	1.41 185	1.10 179	1.01 167	3.58 208	0.61 135	3.69 222	4.23 198	5.51 190	3.78 209	0.11 99	5.65 149	2.01 99	1.68 173	0.87 149	10.28 201	1.26 162	3.32 138	5.13 137	0.34 154	2.60 215	2.68 174	3.08 154	4.10 152	1.55 128

IPLGR	2.02 148	0.67 125	0.81 125	0.38 124	0.47 135	0.01 10	0.08 64	1.39 101	0.28 103	2.32 181	2.30 171	0.46 59	0.79 167	0.20 126	6.88 184	1.99 96	1.44 163	1.35 193	5.56 153	1.85 183	2.94 124	6.20 163	0.06 61	1.13 186	3.39 193	6.80 200	3.93 138	0.75 100

psm_up	1.28 103	0.67 125	1.09 149	0.41 129	0.89 163	0.04 60	0.31 130	2.38 148	1.16 171	0.77 114	0.00 1	1.36 133	0.10 46	0.44 176	4.59 113	1.35 48	0.83 106	0.45 98	4.14 137	0.47 72	1.60 78	2.76 47	0.01 12	0.73 155	1.16 127	1.54 129	3.84 129	1.40 122

MSKI-zero shot	3.55 188	0.69 127	1.78 184	0.20 56	0.41 126	0.19 131	0.14 97	3.13 193	0.94 159	0.80 118	6.42 221	3.89 166	0.60 147	0.03 44	5.84 158	6.80 247	1.44 163	1.01 167	11.77 211	2.28 200	6.56 215	8.63 228	0.24 129	0.71 153	4.66 208	11.34 233	7.75 218	7.55 194

RAFT-Test	3.05 172	0.69 127	1.82 185	1.09 174	0.81 159	0.25 142	0.43 147	3.13 193	0.76 146	1.06 134	6.42 221	1.03 118	0.91 180	0.35 160	5.61 146	6.66 244	1.32 156	0.61 117	10.76 206	1.74 179	6.54 213	7.48 195	0.56 184	0.59 137	2.76 176	10.02 226	4.56 168	4.35 165

FADNet-RVC-Resample	1.87 138	0.69 127	1.01 143	0.50 143	0.67 149	0.19 131	1.39 181	1.43 102	0.87 155	0.94 128	0.92 137	5.52 191	0.52 135	1.00 209	7.45 189	1.91 90	1.44 163	1.98 217	3.91 134	1.13 154	1.92 98	4.61 120	0.23 126	1.54 198	0.58 97	3.08 154	2.12 66	3.05 154

castereo	1.53 116	0.70 130	0.59 98	0.07 35	0.28 86	0.18 128	0.08 64	0.34 56	0.49 123	0.26 78	0.06 70	1.04 119	0.43 118	0.03 44	4.93 129	3.96 195	1.32 156	0.63 118	6.17 161	0.73 125	4.92 174	6.50 170	0.13 99	0.29 77	1.89 155	2.86 152	0.91 35	1.44 124

MSMDNet	2.61 162	0.70 130	1.72 181	0.38 124	0.62 148	0.23 136	0.18 110	3.09 191	0.67 141	1.02 132	2.22 164	1.22 125	2.43 202	0.35 160	5.26 139	6.79 246	1.36 161	0.58 113	10.46 204	3.11 219	6.34 208	7.92 209	0.41 165	0.76 160	2.48 165	3.98 171	3.04 89	3.06 155

AEACV	0.55 32	0.71 132	0.34 44	0.04 17	0.05 14	0.10 93	0.02 17	0.02 9	0.03 11	0.00 1	0.00 1	0.20 19	0.13 55	0.05 63	2.71 44	2.52 125	0.12 7	0.64 119	1.33 50	0.95 146	0.81 39	3.06 59	0.32 153	0.09 28	0.02 7	0.20 54	0.41 25	0.00 1

iResNet_ROB	1.22 99	0.71 132	0.44 72	0.45 137	0.34 105	0.04 60	0.16 102	3.05 189	0.12 61	1.32 152	0.00 1	0.93 114	0.34 102	0.05 63	4.57 110	1.86 83	0.81 101	0.48 100	6.00 154	0.34 55	1.95 100	1.30 17	0.31 150	0.91 175	0.33 79	0.95 109	3.93 138	1.14 118

MyStereo04	2.45 159	0.72 134	1.28 154	0.73 158	0.84 162	0.04 60	0.16 102	2.58 162	0.98 160	3.09 201	0.72 133	1.71 144	0.16 64	0.07 77	5.25 137	3.37 163	0.81 101	1.04 169	10.31 202	2.51 207	5.56 188	5.11 135	1.16 218	0.94 178	3.03 181	8.41 214	4.87 175	0.64 97

MIPNet	1.76 129	0.72 134	0.87 131	0.32 102	0.55 140	0.01 10	0.08 64	1.77 115	0.38 110	2.09 178	0.92 137	0.44 57	0.76 163	0.27 142	5.64 147	2.03 100	1.52 169	0.93 158	3.87 133	1.34 168	1.41 66	6.39 168	0.07 78	1.05 182	2.65 170	7.16 204	3.90 135	0.29 69

GANet	0.63 40	0.72 134	0.73 114	0.46 138	0.40 124	1.37 186	0.41 142	0.45 66	0.06 33	0.21 71	2.81 186	2.16 148	0.28 95	0.47 180	0.89 5	0.62 8	0.74 95	0.38 73	0.38 22	0.07 10	0.30 18	1.98 31	0.14 103	0.13 40	0.20 62	0.03 25	0.52 28	0.22 63

raft_robust	1.38 109	0.73 137	0.63 101	0.27 86	0.23 72	0.01 10	0.05 46	3.04 188	0.24 98	1.16 140	0.02 65	0.61 83	0.67 151	0.07 77	3.67 77	2.22 112	0.80 99	0.66 121	5.14 149	0.33 52	3.43 142	6.40 169	0.01 12	0.37 100	1.19 128	1.48 126	2.86 84	0.96 113

DLCB_ROB	1.13 84	0.77 138	0.73 114	0.44 135	0.51 137	0.22 135	0.42 143	0.49 69	0.28 103	0.84 120	0.50 120	1.31 132	0.85 173	0.11 99	2.70 43	1.54 64	1.12 137	0.27 53	0.82 33	0.22 37	1.70 87	3.50 72	0.48 181	0.44 118	4.83 211	2.48 148	2.14 67	0.79 102

DCVSM-stereo	5.54 214	0.78 139	3.12 212	3.47 212	1.28 176	7.98 234	1.05 168	4.59 221	2.29 204	5.25 247	7.93 239	23.24 238	12.85 236	0.71 199	9.52 213	4.20 200	2.06 186	1.36 195	16.58 221	3.56 226	5.30 183	5.91 152	2.46 232	3.65 226	2.66 171	6.64 198	5.48 190	5.70 176

anonymity	4.07 197	0.78 139	6.15 241	1.49 182	0.74 154	0.48 153	0.49 152	3.72 210	1.65 189	2.70 186	20.70 276	3.99 168	0.88 178	0.28 147	5.31 140	6.26 235	1.14 140	0.71 132	7.91 173	1.58 173	4.27 163	8.17 218	0.41 165	0.61 139	4.86 213	9.60 224	5.48 190	9.41 204

EKT-Stereo	3.12 175	0.79 141	2.25 198	0.51 144	0.38 118	0.57 160	1.87 191	3.36 200	1.32 175	2.03 176	5.99 215	1.48 135	0.75 162	0.44 176	7.79 194	6.14 231	1.47 166	3.22 238	8.95 183	2.82 217	6.93 221	8.34 226	0.17 112	0.49 122	4.41 204	4.95 181	5.40 189	1.57 130

cross-raft	2.64 164	0.79 141	1.76 182	0.43 133	0.89 163	0.23 136	0.18 110	3.08 190	0.70 142	0.77 114	2.13 162	1.21 122	0.69 155	0.41 173	5.43 142	5.90 226	1.22 150	0.59 114	10.82 207	1.85 183	6.50 209	8.26 219	0.45 174	0.63 141	2.66 171	4.41 175	4.46 166	4.88 168

IGEV_Zeroshot_test	4.05 196	0.80 143	8.10 251	6.86 229	0.41 126	2.27 203	1.89 192	3.90 213	1.41 179	2.09 178	8.67 242	4.78 181	1.00 182	0.23 134	5.53 144	6.82 248	1.05 132	0.73 136	9.30 191	1.98 188	7.38 225	8.89 233	0.47 178	0.72 154	5.72 222	5.34 187	5.93 196	7.12 191

RAFT_CTSACE	0.74 50	0.81 144	0.44 72	0.25 74	0.08 28	0.15 118	0.03 27	1.99 126	0.06 33	0.00 1	0.11 79	0.47 61	0.46 127	0.01 15	2.74 45	1.26 38	0.29 40	0.16 35	0.77 31	0.13 24	0.79 36	4.54 115	0.01 12	0.15 46	0.25 71	0.01 5	3.88 134	0.04 31

NLCA_NET_v2_RVC	1.21 97	0.81 144	0.50 89	0.22 60	0.48 136	0.03 54	1.73 187	1.18 94	2.43 206	2.04 177	0.11 79	0.74 97	0.09 40	0.55 190	6.88 184	1.12 27	0.38 49	0.30 59	1.67 58	0.28 45	0.80 37	1.75 24	0.15 107	0.25 68	0.13 47	3.23 156	2.70 80	2.04 142
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
RAFT+CT+SA	0.77 52	0.83 146	0.24 29	0.15 52	0.05 14	0.01 10	0.02 17	2.46 156	0.09 46	0.11 57	0.00 1	0.89 113	0.40 113	0.01 15	1.42 12	1.63 70	0.18 20	0.21 42	2.39 79	0.27 44	0.93 45	4.66 121	0.01 12	0.20 59	0.13 47	0.02 18	3.33 104	0.05 36

iResNetv2_ROB	1.40 111	0.83 146	0.41 65	1.30 179	0.37 114	0.05 70	0.14 97	3.17 195	0.20 84	1.97 175	0.28 104	2.49 154	0.40 113	0.06 71	3.78 81	1.57 66	1.08 135	0.22 43	6.10 157	0.67 121	3.61 147	2.04 33	0.26 134	0.83 170	0.62 102	0.54 91	4.07 145	0.71 99

STTStereo	1.36 108	0.86 148	0.78 123	0.40 128	0.33 103	0.08 86	1.20 174	0.43 63	1.52 182	1.38 158	0.24 100	2.01 146	0.27 93	0.38 163	9.23 209	1.30 44	0.40 52	0.33 65	1.27 47	0.20 32	1.56 74	1.97 30	0.16 109	0.15 46	0.10 40	1.81 138	3.62 117	4.69 166

PSMNet-ADL	3.55 188	0.87 149	1.70 179	1.71 187	2.00 202	1.21 181	0.69 160	2.55 161	1.91 198	4.36 238	7.71 235	4.22 169	7.85 221	0.10 94	7.75 193	5.27 217	2.09 187	0.89 152	11.92 213	2.07 191	4.52 167	6.13 161	0.70 201	0.67 150	2.07 157	4.52 178	8.78 225	1.62 132

SACVNet	1.77 136	0.88 150	1.11 151	0.67 154	1.41 185	0.84 168	0.94 164	2.65 166	0.54 126	1.31 151	0.02 65	0.95 115	0.40 113	0.39 164	6.01 166	2.36 119	1.71 175	0.42 90	4.84 148	0.82 134	3.03 127	6.05 158	0.11 95	0.73 155	1.33 133	1.66 135	4.02 143	2.55 153

iResNet	4.46 201	0.88 150	0.92 134	2.61 204	2.85 214	4.95 220	1.38 178	4.97 225	1.33 176	3.66 221	3.45 190	12.37 218	16.29 243	0.06 71	9.09 208	3.33 160	2.53 197	1.85 212	16.79 224	2.68 213	4.65 170	4.29 99	0.25 133	4.69 236	1.88 154	4.19 172	5.32 185	3.22 158

dad	4.27 199	0.90 152	0.38 61	10.18 241	1.67 190	1.51 189	12.20 249	12.33 250	0.11 54	3.40 214	0.00 1	1.94 145	3.49 207	0.26 138	6.16 170	1.44 55	1.74 179	0.71 132	14.06 218	0.66 119	3.23 133	4.00 92	0.21 118	1.02 180	6.09 225	0.19 52	17.62 252	9.71 208

GEStereo_RVC	2.49 161	0.90 152	1.02 144	1.03 173	0.74 154	1.57 191	1.21 175	2.68 168	0.58 133	0.77 114	0.39 112	2.62 158	0.36 106	0.11 99	4.94 130	4.65 203	2.05 184	2.17 224	9.07 186	2.10 195	3.74 151	9.71 244	0.55 183	1.49 194	0.81 113	0.84 107	4.45 165	6.73 189

SA	1.07 82	0.91 154	0.46 86	0.21 58	0.25 82	0.01 10	0.02 17	2.68 168	0.14 64	0.14 65	0.00 1	0.59 73	0.38 111	0.34 155	3.59 73	2.03 100	0.45 60	0.51 103	3.47 125	0.32 49	1.40 64	3.72 80	0.01 12	0.38 102	0.44 88	1.60 131	4.79 173	0.10 44

FCDSN-DC	1.87 138	0.93 155	2.12 195	1.84 191	1.62 189	1.35 185	1.17 171	0.74 80	0.46 118	1.19 144	0.30 107	2.02 147	0.48 130	0.28 147	5.91 159	2.18 109	2.34 191	2.10 223	1.30 48	0.47 72	2.99 126	5.42 141	0.57 186	3.93 228	2.22 159	3.45 157	1.45 48	1.56 129
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
GMStereo	0.56 33	0.94 156	0.07 12	0.25 74	0.06 19	0.01 10	0.02 17	0.15 41	0.07 36	0.00 1	0.00 1	0.41 53	0.01 3	0.01 15	2.04 26	1.15 30	0.34 43	0.18 38	2.72 96	0.11 17	1.52 71	2.04 33	0.00 1	0.08 26	0.20 62	0.03 25	2.65 79	0.04 31
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
TESTraft	1.00 73	0.95 157	0.32 41	0.06 24	0.17 46	0.01 10	0.03 27	1.49 105	0.07 36	0.78 117	0.00 1	0.46 59	0.64 149	0.19 121	4.75 121	2.06 106	0.26 34	0.20 40	2.78 99	0.36 60	1.26 59	4.60 118	0.07 78	0.17 52	0.11 45	1.53 128	3.70 119	0.04 31

ADLNet	0.79 53	0.95 157	0.12 18	0.22 60	0.28 86	0.09 89	0.05 46	1.25 96	0.10 51	0.32 86	0.06 70	2.48 153	0.08 35	0.20 126	3.48 69	1.14 29	0.48 63	0.11 23	0.60 28	0.23 38	0.60 31	3.03 56	0.01 12	0.10 30	0.91 114	0.83 105	3.15 93	0.34 74

RTSC	3.11 174	0.95 157	1.93 188	0.51 144	0.89 163	1.05 177	2.90 209	1.64 108	1.98 199	2.28 180	2.71 182	1.60 140	1.14 185	1.24 217	11.23 225	4.78 207	4.92 228	2.00 220	8.11 177	1.61 174	4.78 172	6.97 183	0.34 154	1.52 195	1.35 134	1.21 120	4.60 170	9.80 210

PA-Net	2.07 150	0.95 157	1.62 174	0.31 97	2.13 205	0.17 126	0.70 161	0.21 44	1.90 197	0.84 120	1.44 150	0.30 33	0.21 79	0.84 203	7.47 190	1.66 74	0.38 49	0.37 70	1.25 45	0.74 127	1.66 84	4.96 134	0.64 195	0.51 127	1.03 121	11.53 235	2.31 71	9.73 209
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	0.90 66	0.96 161	0.36 53	0.06 24	0.36 109	0.63 163	0.54 155	0.23 47	0.32 108	1.72 166	0.58 126	0.41 53	0.29 97	0.04 59	2.98 50	1.47 58	1.02 129	0.31 62	3.32 120	0.56 99	1.01 48	3.01 53	0.13 99	0.33 84	0.13 47	0.33 75	2.81 83	0.43 82

MGS-Stereo	0.68 44	0.97 162	0.65 102	0.25 74	0.18 48	0.01 10	0.05 46	0.07 30	0.14 64	0.00 1	0.00 1	0.30 33	0.15 60	0.03 44	5.25 137	1.01 21	0.41 55	0.26 51	1.09 40	0.44 67	1.38 63	2.76 47	0.03 45	0.27 72	0.34 80	0.25 58	1.72 55	0.24 65

TestStereo1	0.93 68	0.98 163	0.22 26	0.07 35	0.18 48	0.01 10	0.04 36	1.07 90	0.08 39	0.11 57	0.00 1	0.39 50	0.56 140	0.12 106	4.92 127	2.03 100	0.28 35	0.22 43	2.98 106	0.20 32	1.56 74	3.94 89	0.01 12	0.15 46	0.10 40	1.19 118	3.74 121	0.05 36

SA-5K	0.93 68	0.98 163	0.22 26	0.07 35	0.18 48	0.01 10	0.04 36	1.07 90	0.08 39	0.11 57	0.00 1	0.39 50	0.56 140	0.12 106	4.92 127	2.03 100	0.28 35	0.22 43	2.98 106	0.20 32	1.56 74	3.94 89	0.01 12	0.15 46	0.10 40	1.19 118	3.74 121	0.05 36

DAS	4.65 204	0.98 163	1.28 154	1.99 196	1.39 181	1.39 187	1.58 183	3.52 206	4.17 225	3.33 208	6.18 218	12.75 220	6.50 216	0.10 94	8.31 199	4.81 209	4.46 220	2.26 226	10.21 198	5.35 239	6.51 211	7.66 199	0.57 186	4.84 238	4.63 206	7.17 205	7.79 219	5.90 179

SepStereo	4.65 204	0.98 163	1.28 154	1.99 196	1.39 181	1.39 187	1.58 183	3.52 206	4.17 225	3.33 208	6.18 218	12.75 220	6.50 216	0.10 94	8.31 199	4.81 209	4.46 220	2.26 226	10.21 198	5.35 239	6.51 211	7.66 199	0.57 186	4.84 238	4.63 206	7.17 205	7.79 219	5.90 179

IGEV-Stereo+	0.62 39	1.03 167	0.04 9	0.11 48	0.14 41	0.14 109	0.03 27	0.10 35	0.11 54	0.02 44	2.00 160	0.32 37	0.30 98	0.02 30	1.86 23	1.97 95	0.16 17	0.31 62	1.71 60	0.60 105	1.02 49	3.85 87	0.29 143	0.06 18	0.03 14	0.21 55	0.20 12	0.00 1

test-3	1.89 140	1.05 168	1.54 169	0.41 129	0.38 118	0.14 109	0.19 115	2.73 172	0.17 76	0.35 92	0.42 117	4.22 169	0.35 104	0.03 44	5.92 160	3.44 171	0.64 86	0.66 121	9.08 187	0.54 97	3.27 135	8.02 213	0.08 83	0.82 168	0.74 107	1.01 110	3.94 140	0.87 104

CASS	2.93 170	1.06 169	2.39 201	2.21 201	1.17 172	0.52 158	2.81 205	2.79 178	1.05 166	1.80 170	3.40 189	1.68 142	0.59 144	0.05 63	4.51 107	3.20 156	5.58 230	1.31 192	9.56 192	1.64 175	7.26 222	7.98 211	0.05 55	0.66 148	3.62 198	2.70 150	4.35 159	5.22 172
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
APVNet	1.38 109	1.06 169	0.27 34	0.33 104	0.37 114	0.28 147	0.50 153	0.39 58	0.42 115	0.93 126	0.42 117	0.85 107	0.19 74	0.15 113	4.81 124	3.10 152	1.87 181	0.94 159	4.74 147	0.89 140	2.23 106	5.90 151	0.05 55	1.23 189	0.19 61	0.48 85	3.80 126	0.91 107

test_1	1.89 140	1.07 171	1.54 169	0.41 129	0.38 118	0.14 109	0.19 115	2.73 172	0.17 76	0.31 85	0.40 115	4.23 171	0.35 104	0.03 44	5.96 163	3.44 171	0.64 86	0.65 120	9.10 188	0.53 87	3.29 136	8.03 214	0.08 83	0.82 168	0.74 107	1.01 110	3.94 140	0.89 105

EAI-Stereo	3.47 184	1.08 172	3.31 214	1.01 172	2.20 208	0.86 169	2.15 196	3.02 187	2.01 200	0.21 71	6.99 226	3.36 161	0.71 158	0.17 117	8.65 204	6.60 242	1.21 145	1.15 180	10.39 203	1.82 182	4.60 168	8.03 214	0.69 199	1.76 202	2.14 158	5.97 192	7.35 215	6.22 185

R-Stereo Train	2.40 157	1.12 173	1.98 190	1.00 168	0.24 75	0.05 70	0.07 59	2.02 127	1.01 163	1.35 155	2.47 175	1.55 138	0.47 128	0.19 121	5.66 150	4.74 204	1.71 175	1.04 169	7.24 167	1.14 155	5.08 177	7.81 205	0.06 61	0.42 109	2.90 177	4.55 179	3.22 97	5.57 174

RAFT-Stereo	2.40 157	1.12 173	1.98 190	1.00 168	0.24 75	0.05 70	0.07 59	2.02 127	1.01 163	1.35 155	2.47 175	1.55 138	0.47 128	0.19 121	5.66 150	4.74 204	1.71 175	1.04 169	7.24 167	1.14 155	5.08 177	7.81 205	0.06 61	0.42 109	2.90 177	4.55 179	3.22 97	5.57 174
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RP	1.55 117	1.14 175	2.48 205	0.89 163	1.23 174	0.43 152	2.08 195	1.86 120	1.63 188	0.29 82	2.10 161	2.43 152	0.13 55	0.49 185	5.11 132	1.26 38	0.83 106	0.05 13	1.74 63	0.49 76	1.04 50	4.92 129	0.16 109	0.76 160	0.49 90	1.14 115	4.64 171	1.98 141

SHD	5.09 210	1.15 176	3.12 212	1.80 190	1.94 198	1.71 194	2.82 206	5.09 228	4.76 231	2.82 193	5.39 207	5.07 183	9.79 229	0.87 204	11.37 227	6.33 238	4.71 224	2.67 233	13.97 217	3.50 225	7.31 223	8.29 225	0.44 172	3.88 227	5.02 215	7.49 209	4.03 144	12.20 217

test_3	1.92 143	1.16 177	1.42 162	0.44 135	0.39 123	0.14 109	0.20 118	2.79 178	0.17 76	0.38 94	0.41 116	4.32 172	0.36 106	0.03 44	6.25 171	3.34 161	0.68 90	0.67 124	9.18 189	0.53 87	3.20 132	7.85 208	0.06 61	0.80 166	0.95 117	1.27 121	3.85 132	0.94 112

UDGNet	2.73 166	1.17 178	0.42 67	10.90 242	5.53 231	8.65 238	3.60 218	1.70 110	0.27 102	0.22 75	0.12 83	0.80 104	0.12 52	9.72 259	4.00 95	1.35 48	0.73 94	0.54 107	3.02 110	0.60 105	2.78 117	6.16 162	3.41 243	0.29 77	1.70 149	1.69 136	3.06 90	1.10 116

NaN_ROB	3.44 182	1.18 179	1.20 153	0.92 165	3.15 217	0.73 165	1.61 185	3.36 200	2.57 209	0.98 130	1.25 148	21.11 235	0.77 164	1.26 219	5.06 131	1.79 81	1.06 133	0.76 139	2.52 87	1.44 170	1.95 100	3.82 84	0.52 182	1.30 191	4.05 200	10.09 228	4.78 172	13.66 224

iinet-f	1.66 122	1.28 180	0.38 61	0.81 161	0.15 43	0.24 140	0.13 93	0.42 61	0.21 94	1.91 172	3.98 195	0.30 33	0.27 93	0.07 77	6.30 175	2.65 132	0.43 58	0.30 59	8.10 176	1.14 155	2.10 105	6.32 165	0.26 134	0.52 129	1.42 141	0.21 55	4.26 158	0.60 94

AIO-Stereo-zeroshot	4.98 208	1.32 181	8.08 250	2.22 202	1.40 183	5.53 221	2.05 193	3.43 203	3.32 216	3.75 224	12.29 255	5.33 186	1.84 195	0.33 154	5.97 164	7.09 251	1.62 171	1.81 209	10.22 200	2.59 210	6.85 218	8.81 230	0.47 178	2.00 207	5.18 217	13.24 243	6.40 202	11.37 216

HSM-Net_RVC	3.23 178	1.35 182	1.70 179	2.82 207	2.07 204	0.73 165	0.46 150	3.48 205	1.14 168	3.44 217	5.99 215	8.07 205	3.38 206	0.27 142	5.71 155	2.35 118	1.54 170	0.27 53	3.44 123	1.35 169	4.35 164	6.00 155	0.70 201	3.05 220	4.68 209	6.45 196	6.23 199	6.18 184
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TANstereo	1.73 125	1.38 183	0.72 111	0.26 78	0.35 107	0.62 161	0.07 59	0.52 72	0.46 118	0.27 80	1.08 143	0.36 41	0.20 75	1.04 212	3.37 67	2.99 143	0.99 124	1.69 205	9.06 184	3.49 223	3.58 145	4.48 112	3.34 241	0.28 74	0.05 25	0.67 97	5.35 186	0.09 42

XX-TBD	1.73 125	1.38 183	0.72 111	0.26 78	0.35 107	0.62 161	0.07 59	0.52 72	0.46 118	0.27 80	1.08 143	0.36 41	0.20 75	1.04 212	3.37 67	2.99 143	0.99 124	1.69 205	9.06 184	3.49 223	3.58 145	4.48 112	3.34 241	0.28 74	0.05 25	0.67 97	5.35 186	0.09 42

ccs_rob	4.98 208	1.51 185	2.53 206	2.16 199	0.89 163	3.24 211	1.79 190	4.91 224	1.34 178	4.26 235	15.64 266	28.82 244	10.34 230	0.50 186	6.81 181	5.55 222	2.39 193	1.57 200	6.45 162	2.16 197	6.28 207	6.95 182	0.40 161	2.33 211	1.38 136	2.46 147	4.37 160	7.31 193

iRaft-Stereo_20w	4.82 206	1.53 186	8.41 253	7.63 231	1.90 196	3.40 213	1.71 186	3.40 202	2.25 203	3.58 218	9.41 248	3.70 163	1.31 188	0.48 182	5.41 141	5.85 225	1.31 155	0.85 147	9.58 193	1.92 185	5.27 182	7.69 202	0.65 196	0.77 163	4.40 203	14.15 245	11.18 235	12.46 220

DDVS	5.69 216	1.54 187	2.40 202	1.70 186	2.85 214	2.20 201	1.17 171	5.90 235	4.00 224	4.08 230	18.83 272	25.64 241	8.12 224	1.56 226	8.35 201	7.04 250	2.73 199	2.05 221	11.37 208	4.73 232	6.54 213	8.98 236	0.34 154	1.71 200	1.84 153	3.53 158	6.53 203	7.90 197

LoS_RVC	1.27 101	1.54 187	0.85 128	0.06 24	0.55 140	0.01 10	0.13 93	0.23 47	0.73 144	1.70 164	0.22 98	0.64 87	0.69 155	0.11 99	3.79 82	3.07 147	0.75 96	1.99 218	3.69 129	0.64 111	4.98 175	4.94 132	0.22 124	0.10 30	0.37 82	0.50 87	0.82 31	0.93 110

tt_ll	1.27 101	1.54 187	0.85 128	0.06 24	0.55 140	0.01 10	0.13 93	0.23 47	0.73 144	1.70 164	0.22 98	0.64 87	0.69 155	0.11 99	3.79 82	3.07 147	0.75 96	1.99 218	3.69 129	0.64 111	4.98 175	4.94 132	0.22 124	0.10 30	0.37 82	0.50 87	0.82 31	0.93 110

RTS	6.13 219	1.54 187	1.31 158	0.94 166	1.83 193	4.15 218	5.45 228	2.74 175	3.33 217	2.85 194	1.61 154	8.52 206	1.31 188	1.13 214	14.79 252	6.12 229	7.56 240	2.52 229	18.82 228	3.48 221	6.23 205	8.15 216	1.11 216	1.90 205	8.24 232	21.58 264	6.64 205	21.79 243

RTSA	6.13 219	1.54 187	1.31 158	0.94 166	1.83 193	4.15 218	5.45 228	2.74 175	3.33 217	2.85 194	1.61 154	8.52 206	1.31 188	1.13 214	14.79 252	6.12 229	7.56 240	2.52 229	18.82 228	3.48 221	6.23 205	8.15 216	1.11 216	1.90 205	8.24 232	21.58 264	6.64 205	21.79 243

MaskLacGwcNet_RVC	8.85 234	1.66 192	6.09 240	4.62 221	3.79 220	3.05 209	6.94 236	3.69 209	3.58 221	4.74 243	10.17 250	65.85 284	12.11 235	7.99 257	7.88 196	5.27 217	4.63 222	5.31 250	18.89 230	2.67 212	8.70 238	10.19 250	1.05 214	4.09 229	5.01 214	9.52 223	6.30 201	15.16 228

NCC-stereo	2.13 151	1.68 193	1.46 166	1.00 168	1.37 179	0.89 171	2.88 207	2.59 163	2.86 212	0.34 88	2.72 183	2.40 150	1.41 192	0.27 142	5.18 134	1.38 50	0.85 109	0.98 162	2.99 108	1.01 149	1.54 72	4.72 124	0.43 169	0.53 130	2.61 167	4.44 176	4.09 150	4.93 169

Abc-Net	2.13 151	1.68 193	1.46 166	1.00 168	1.37 179	0.89 171	2.88 207	2.59 163	2.86 212	0.34 88	2.72 183	2.40 150	1.41 192	0.27 142	5.18 134	1.38 50	0.85 109	0.98 162	2.99 108	1.01 149	1.54 72	4.72 124	0.43 169	0.53 130	2.61 167	4.44 176	4.09 150	4.93 169
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	2.93 170	1.75 195	0.35 47	3.49 213	9.49 247	1.73 195	4.02 220	0.70 79	3.19 214	0.69 111	1.51 152	0.60 77	0.34 102	0.14 112	7.97 197	3.53 175	1.21 145	0.76 139	4.64 146	0.73 125	2.31 107	4.11 95	0.65 196	0.58 136	15.77 253	3.70 165	3.75 123	1.43 123

AIO-Stereo-zeroshot1	6.35 223	1.86 196	7.76 248	2.86 208	2.71 213	7.05 229	3.15 211	3.93 214	4.88 233	4.54 239	11.42 252	5.15 185	2.03 198	0.06 71	10.49 221	8.30 261	2.05 184	1.28 191	37.56 260	2.22 198	6.07 202	9.22 238	0.40 161	0.89 174	4.29 201	12.82 241	6.10 197	12.31 219

GANetREF_RVC	2.72 165	1.88 197	1.03 145	2.10 198	1.40 183	1.09 178	0.21 120	4.74 222	1.62 187	3.74 223	0.06 70	10.56 214	0.82 170	0.10 94	4.53 109	1.59 67	1.29 153	0.98 162	6.76 163	0.75 129	3.12 131	2.45 42	0.21 118	1.71 200	4.31 202	3.74 167	7.02 210	5.71 177
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
PWC_ROB	7.58 228	2.00 198	5.48 234	0.90 164	1.32 177	2.25 202	5.46 230	2.83 180	16.84 263	3.83 228	8.10 240	5.42 189	39.62 272	1.01 210	9.69 214	5.15 213	6.62 236	4.25 246	16.71 223	4.76 234	8.56 237	10.40 253	0.63 193	4.96 241	3.07 185	3.69 164	7.15 214	24.07 250

ADCP+	3.65 192	2.02 199	2.68 208	1.32 180	1.94 198	1.22 182	4.40 223	1.11 92	9.44 248	1.76 167	5.45 208	9.05 208	0.37 110	0.98 208	6.99 186	2.36 119	0.61 84	0.92 156	6.14 160	0.94 145	2.80 119	5.58 145	0.36 158	0.63 141	3.00 180	12.42 238	3.57 115	10.51 212

stereogan	2.15 153	2.03 200	1.44 165	1.52 183	2.14 206	1.79 196	1.07 169	1.88 123	1.10 167	1.33 154	1.43 149	5.96 195	0.51 134	0.34 155	5.92 160	1.93 91	1.03 130	0.41 89	4.12 136	0.95 146	1.69 86	6.00 155	0.26 134	0.81 167	0.61 100	1.42 125	6.77 208	3.73 162

AnyNet_C32	6.34 222	2.03 200	2.98 211	1.85 192	2.88 216	3.58 214	6.75 235	4.57 220	12.25 252	3.05 200	7.04 227	4.71 179	1.88 196	2.57 237	14.38 249	6.24 234	6.31 235	4.36 248	12.98 216	3.18 220	11.94 257	11.62 258	1.98 228	4.21 230	6.60 228	10.55 230	6.27 200	14.36 226

S-Stereo	9.64 235	2.07 202	4.59 222	8.70 236	8.72 244	12.93 247	19.52 256	5.25 230	6.14 237	6.12 252	20.39 275	29.19 245	7.43 220	0.64 193	14.26 246	7.63 257	4.01 215	5.81 255	18.32 226	6.45 244	7.46 226	9.84 246	12.36 260	7.40 255	3.61 197	6.74 199	7.10 213	17.56 234

ADCPNet	7.46 226	2.07 202	4.11 221	2.81 206	6.39 236	3.36 212	8.24 240	5.53 233	7.83 242	3.76 225	7.86 237	5.53 192	14.04 239	3.15 241	13.54 240	6.64 243	4.80 225	2.06 222	18.97 231	5.05 237	8.54 236	10.30 252	2.99 236	2.59 214	9.61 241	17.77 253	7.74 217	16.22 229

SGM-Forest	3.19 176	2.07 202	0.45 84	6.33 226	2.00 202	2.67 206	0.10 85	1.46 103	0.76 146	2.49 184	0.91 136	6.65 202	6.47 215	0.48 182	6.84 182	3.08 149	0.85 109	0.33 65	3.65 128	0.62 108	2.81 120	5.69 147	0.84 209	1.18 187	3.88 199	3.84 169	11.86 238	7.73 196
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RGC	2.76 168	2.10 205	5.00 228	1.68 185	1.94 198	1.93 197	1.23 176	2.03 131	1.49 181	0.88 124	4.67 203	2.77 159	2.63 203	0.70 198	5.76 156	1.89 87	1.20 143	0.48 100	4.42 143	1.33 167	2.66 114	6.08 160	0.21 118	1.11 185	2.55 166	5.20 184	5.35 186	7.17 192

FADNet_RVC	4.48 202	2.12 206	1.42 162	3.57 215	3.69 219	1.20 180	2.37 198	2.30 140	1.42 180	1.77 168	4.48 200	9.79 211	6.84 219	1.84 233	12.73 235	3.36 162	3.55 207	4.20 245	17.52 225	3.76 227	5.93 199	8.26 219	0.72 203	1.64 199	1.78 151	3.63 163	5.12 178	5.99 183

FAT-Stereo	7.68 229	2.26 207	8.90 255	7.33 230	12.67 254	6.25 226	3.58 217	7.41 239	3.60 222	5.82 249	12.39 256	18.45 233	9.06 226	1.35 221	12.36 232	6.54 241	3.93 212	4.03 244	15.97 220	6.36 242	7.78 229	9.24 239	0.76 207	5.29 246	3.49 196	6.98 203	8.20 223	17.22 233

ITSA-stereo	5.42 213	2.29 208	1.89 187	8.97 237	3.88 222	1.23 183	2.54 200	4.47 218	3.35 220	4.35 237	7.59 232	10.18 212	12.92 237	3.00 238	7.80 195	5.16 214	3.85 210	1.88 215	8.77 180	2.09 194	6.00 200	7.39 189	1.42 223	3.60 225	4.84 212	7.18 207	5.13 179	14.47 227

s12784h	2.36 156	2.32 209	2.69 209	1.64 184	0.77 156	0.08 86	0.06 54	2.09 134	0.54 126	1.17 141	0.13 86	1.69 143	0.67 151	0.04 59	3.36 66	3.26 157	1.00 128	0.40 78	3.79 132	0.49 76	5.47 187	4.44 105	0.16 109	0.38 102	3.34 192	5.45 188	7.07 211	11.25 215

NCCL2	2.48 160	2.35 210	1.52 168	1.33 181	1.96 201	0.23 136	1.25 177	1.33 98	1.30 174	1.63 163	2.57 180	1.38 134	0.55 138	0.40 165	7.49 192	2.59 129	1.77 180	0.67 124	2.58 90	0.83 137	3.36 140	6.56 175	1.66 225	1.53 197	4.71 210	4.33 173	4.24 157	6.90 190

SAMSARA	20.09 254	2.60 211	5.52 236	4.28 220	4.10 224	3.59 215	5.57 231	15.80 260	10.05 250	4.59 240	5.59 212	9.22 209	24.85 252	3.88 244	16.25 258	8.47 262	6.17 233	3.82 241	22.29 239	5.87 241	19.35 279	26.82 291	1.02 212	5.45 247	80.31 296	91.77 297	78.09 297	77.23 297

XPNet_ROB	3.41 180	2.62 212	1.58 173	0.80 160	1.56 187	1.24 184	0.96 165	0.89 85	1.54 184	1.17 141	3.26 188	26.85 243	0.38 111	0.40 165	6.47 177	2.54 127	3.57 208	0.89 152	3.41 121	1.26 162	3.53 143	7.67 201	0.87 210	0.64 144	0.96 119	2.39 146	9.98 230	4.70 167

STTRV1_RVC		2.66 213	1.55 171	5.84 223	1.90 196	6.01 225	3.60 218	4.11 215	3.93 223	4.64 241	6.71 223	16.96 229	21.63 250	1.68 229		5.04 212	18.60 267	1.18 182		12.74 262	19.16 277			5.05 242	9.07 237	12.15 236	12.79 239	31.40 262

CSAN	5.32 212	2.66 213	1.69 178	3.30 211	3.85 221	2.05 198	2.31 197	5.00 227	4.86 232	3.78 226	2.69 181	17.88 232	11.82 234	1.17 216	10.17 217	1.96 94	2.51 195	1.35 193	6.12 158	2.50 206	3.97 155	4.60 118	0.56 184	2.97 219	6.49 227	16.18 251	7.96 221	13.30 223

UCFNet_RVC	1.41 112	2.75 215	0.68 104	0.60 150	0.80 157	0.26 144	0.16 102	0.28 53	0.23 96	0.93 126	0.37 111	2.60 155	1.05 184	0.07 77	6.13 169	1.33 47	0.70 91	0.52 106	2.48 85	0.62 108	1.87 96	3.20 66	1.04 213	0.35 92	1.83 152	1.96 140	2.11 65	3.29 159

ADCRef	3.22 177	2.76 216	1.07 147	0.70 157	2.26 210	2.09 200	2.76 204	1.00 89	5.91 234	1.91 172	1.10 145	1.28 130	0.78 165	1.43 223	8.09 198	3.52 174	1.51 168	1.18 182	8.68 179	2.26 199	3.23 133	6.00 155	1.89 227	1.20 188	3.12 187	7.80 211	3.41 109	10.10 211

SFCPSM	5.84 218	2.89 217	1.36 160	1.97 195	1.59 188	1.65 193	0.56 156	2.54 159	4.75 230	3.16 203	7.74 236	15.48 227	23.57 251	1.24 217	11.21 224	4.79 208	2.53 197	1.55 199	22.65 241	7.42 246	4.60 168	6.67 177	0.69 199	2.33 211	4.62 205	4.35 174	6.18 198	9.49 206

CBMV_ROB	7.04 225	2.92 218	2.91 210	8.40 235	6.54 239	5.80 223	3.57 216	5.09 228	2.49 207	3.84 229	4.70 204	21.33 236	14.76 241	0.47 180	10.48 220	3.84 191	3.13 204	1.58 201	12.20 215	8.81 252	6.17 203	5.80 149	0.47 178	3.14 222	9.16 238	15.50 250	13.69 243	13.29 222

TRStereo	3.75 193	3.07 219	7.59 247	0.37 120	0.17 46	7.92 233	0.24 123	2.99 186	0.91 158	2.72 188	1.68 156	5.88 194	0.65 150	0.15 113	5.57 145	5.35 221	0.86 114	0.80 143	7.01 166	1.31 166	4.10 157	7.50 196	0.34 154	0.43 115	2.67 173	12.33 237	12.84 240	5.90 179

pmcnn	8.69 232	3.07 219	2.45 203	6.53 228	5.75 232	7.18 230	4.96 227	4.79 223	2.03 201	4.24 234	12.14 254	19.36 234	21.49 249	0.91 206	9.48 211	6.75 245	6.67 237	4.39 249	22.61 240	5.09 238	10.91 253	7.84 207	4.51 247	5.07 243	6.90 231	5.26 186	17.73 253	26.48 256

GwcNet-ADL	3.44 182	3.11 221	3.40 215	3.24 210	2.51 211	0.88 170	0.42 143	2.96 184	0.71 143	3.80 227	7.12 228	7.96 204	1.21 187	0.20 126	4.76 122	4.86 211	2.42 194	0.72 134	8.04 175	2.75 216	3.31 137	5.54 142	0.28 142	1.76 202	2.68 174	5.24 185	4.37 160	8.53 201

PS-NSSS	1.79 137	3.17 222	0.42 67	3.20 209	0.92 167	2.08 199	1.19 173	0.39 58	0.16 75	0.38 94	0.00 1	11.59 217	1.18 186	0.50 186	5.15 133	0.89 15	0.71 93	0.28 55	4.31 141	0.17 29	0.97 47	0.64 7	2.37 231	0.19 56	1.58 147	0.76 103	3.28 101	1.77 134

XQC	5.77 217	3.33 223	2.00 192	3.49 213	4.00 223	3.75 216	3.56 215	6.60 238	3.33 217	2.89 196	5.57 210	6.45 199	8.10 223	1.78 231	12.28 231	5.97 227	4.03 216	1.85 212	11.48 210	3.98 229	6.63 216	9.37 242	0.62 192	2.51 213	9.28 239	15.19 248	11.40 237	6.32 188

DPSNet	15.27 251	3.38 224	2.28 200	7.89 233	8.28 243	10.58 243	4.44 224	5.86 234	8.70 246	4.26 235	6.00 217	72.12 289	28.20 258	4.69 250	15.14 256	10.42 270	11.48 251	8.27 265	58.42 286	9.38 256	12.12 259	11.31 257	17.29 265	11.11 266	20.16 260	20.85 263	14.99 247	24.68 253

HBP-ISP	4.03 195	3.61 225	4.65 224	4.90 222	2.67 212	3.96 217	0.21 120	4.13 216	1.33 176	3.40 214	4.53 201	5.06 182	0.59 144	1.99 234	8.66 205	8.18 260	1.95 182	1.49 198	3.09 112	1.55 172	5.74 189	9.32 240	0.67 198	2.28 210	3.06 184	5.01 182	10.99 234	5.93 182

ADCL	4.20 198	3.62 226	2.45 203	1.72 188	1.80 192	3.15 210	4.53 226	2.29 139	13.19 255	2.81 190	4.88 205	2.96 160	0.72 159	1.36 222	7.16 188	2.76 136	2.35 192	2.20 225	6.83 164	2.31 202	6.19 204	6.77 180	1.40 222	1.47 193	6.63 229	6.49 197	4.40 163	11.08 214

CBMV	6.33 221	3.75 227	1.57 172	3.96 216	3.58 218	2.97 208	1.75 188	3.89 212	2.67 211	4.14 231	2.72 183	14.42 224	3.85 210	0.73 201	10.81 222	6.26 235	4.67 223	2.29 228	9.29 190	1.51 171	8.03 231	7.42 192	0.63 193	6.58 252	6.79 230	7.57 210	20.00 255	28.98 259
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MFN_U_SF_DS_RVC	7.94 230	3.78 228	1.17 152	9.35 238	4.27 225	8.06 235	8.52 242	11.24 248	8.55 244	4.88 245	4.04 197	17.24 230	9.50 228	6.06 253	14.53 251	3.53 175	2.28 190	1.12 178	19.59 234	2.56 209	8.24 234	9.72 245	3.14 239	2.11 208	11.98 247	14.76 246	10.14 231	14.15 225

AMNet	6.93 224	3.82 229	2.53 206	4.00 217	5.78 233	6.99 228	3.24 212	2.46 156	2.51 208	3.39 213	6.36 220	9.40 210	2.06 199	7.30 254	5.92 160	9.99 267	13.66 260	7.81 264	8.03 174	7.76 250	11.45 254	8.81 230	2.81 234	4.73 237	5.75 223	7.80 211	13.20 241	19.55 238

NOSS_ROB	3.47 184	3.88 230	0.50 89	2.22 202	1.85 195	2.58 205	0.05 46	2.70 170	1.59 185	3.61 219	1.69 157	2.61 157	3.90 211	1.01 210	9.33 210	5.76 224	3.02 203	1.87 214	2.83 100	1.09 152	5.42 185	6.93 181	0.46 176	3.37 224	3.09 186	10.15 229	8.01 222	4.05 164

ETE_ROB	5.10 211	4.12 231	1.76 182	1.25 177	2.22 209	2.82 207	2.07 194	1.56 106	4.21 227	1.88 171	5.58 211	37.59 256	0.86 177	1.44 224	10.38 219	2.80 137	4.20 218	0.98 162	5.24 151	1.97 186	4.87 173	7.58 198	0.77 208	1.38 192	2.34 162	3.79 168	15.93 249	8.21 198

ADCMid	7.46 226	4.47 232	5.08 229	2.16 199	4.40 226	5.87 224	8.05 239	9.24 242	12.39 253	3.16 203	7.69 234	10.20 213	10.41 231	3.13 240	12.60 234	5.58 223	5.05 229	2.83 235	19.52 232	4.27 230	8.70 238	10.59 254	5.48 249	2.86 217	5.69 221	10.08 227	5.48 190	16.37 230

FC-DCNN	4.43 200	4.58 233	5.93 238	9.82 240	4.79 228	8.76 239	4.48 225	4.47 218	1.65 189	2.91 198	2.13 162	6.53 201	2.41 201	0.30 150	4.57 110	2.52 125	2.76 202	1.21 185	3.98 135	0.89 140	3.66 149	4.91 128	0.73 205	4.23 232	8.24 232	6.03 194	7.69 216	9.53 207

SANet	11.19 240	4.59 234	6.27 244	5.98 224	6.03 234	9.51 241	3.52 214	15.63 257	13.49 256	2.90 197	8.65 241	59.91 279	26.52 255	3.01 239	14.30 247	3.26 157	7.32 239	3.86 243	11.91 212	3.94 228	6.50 209	7.39 189	2.61 233	7.75 258	12.68 248	17.80 254	13.93 244	22.99 246

LALA_ROB	4.53 203	4.80 235	1.68 177	1.27 178	2.16 207	2.28 204	1.42 182	1.88 123	2.60 210	2.71 187	5.56 209	33.12 248	0.72 159	0.88 205	10.88 223	2.59 129	3.47 206	1.83 211	4.21 139	2.04 189	4.39 165	7.30 188	0.41 165	1.52 195	2.35 163	3.60 162	8.94 226	7.68 195

FC-DCNN v2	4.85 207	4.85 236	6.16 242	11.18 243	5.04 229	9.41 240	4.33 221	5.45 232	2.13 202	2.92 199	2.41 174	6.96 203	3.28 204	0.29 149	4.66 114	2.49 123	2.73 199	1.13 179	4.30 140	0.89 140	3.66 149	4.92 129	0.72 203	4.22 231	9.66 242	6.86 201	9.29 227	10.92 213

DGSMNet	12.26 244	4.87 237	8.31 252	6.01 225	6.04 235	7.30 231	6.59 234	7.90 240	4.51 229	11.38 265	32.66 284	17.48 231	8.74 225	4.36 248	14.01 242	14.50 277	17.26 264	9.25 267	41.69 266	11.54 261	21.38 282	24.41 284	4.74 248	7.56 256	5.44 218	11.45 234	8.55 224	13.11 221

G-Net	11.11 239	4.89 238	9.62 257	4.05 218	4.71 227	7.69 232	2.56 201	10.07 245	15.27 259	5.01 246	15.52 265	47.57 271	9.25 227	0.66 195	11.93 229	8.70 263	5.83 231	4.33 247	24.55 245	15.55 266	8.38 235	9.97 248	3.01 237	5.25 245	6.16 226	13.40 244	22.59 257	23.59 249

ACV-stereo	8.68 231	5.35 239	4.89 226	8.31 234	1.79 191	11.62 244	4.37 222	3.80 211	6.01 235	5.33 248	7.17 229	6.07 197	26.41 254	1.30 220	11.88 228	10.16 269	6.25 234	2.60 231	51.34 275	14.45 264	9.06 243	8.91 234	1.00 211	2.60 215	2.32 161	8.54 219	7.07 211	5.71 177

ADCS	10.79 236	5.73 240	4.98 227	4.16 219	6.39 236	6.60 227	6.53 233	10.15 246	15.87 261	4.18 233	7.59 232	13.56 223	18.31 244	4.53 249	14.24 245	11.99 274	10.80 248	7.09 263	25.37 246	9.28 255	16.45 273	16.31 277	2.97 235	7.03 254	10.05 245	20.56 260	11.21 236	19.51 237

PVD	13.07 246	5.77 241	8.84 254	7.67 232	7.35 242	10.40 242	7.28 237	21.12 270	19.70 270	3.65 220	8.76 243	16.32 228	27.90 257	3.25 242	14.97 255	8.92 265	11.32 249	6.23 259	25.56 248	7.56 247	12.68 260	14.11 271	1.29 220	6.16 249	16.97 254	25.32 271	18.21 254	35.51 268

LSM0	23.31 264	6.07 242	4.80 225	15.07 245	10.87 251	17.08 251	14.50 252	23.84 272	15.74 260	14.73 272	18.40 271	35.77 254	35.06 268	1.58 227	76.98 294	85.81 295	14.68 261	5.68 253	56.53 284	17.15 270	23.95 285	21.89 282	4.26 246	8.21 260	17.36 255	20.39 259	29.27 263	33.71 266

MFN_U_SF_RVC	11.03 237	6.12 243	3.70 217	9.72 239	5.50 230	12.91 246	11.38 247	12.61 252	7.46 241	12.18 268	14.75 262	23.19 237	14.11 240	9.33 258	18.32 263	5.16 214	4.41 219	3.43 240	39.06 263	6.67 245	10.28 249	11.18 256	1.45 224	6.88 253	9.80 243	8.50 218	9.76 228	19.96 240

AnyNet_C01	13.13 247	6.35 244	5.48 234	6.38 227	6.46 238	5.73 222	10.15 245	12.79 255	16.56 262	5.83 250	9.31 246	26.51 242	19.60 246	5.31 252	17.84 261	13.62 275	17.55 265	15.56 280	35.24 256	11.09 259	19.28 278	17.31 279	7.05 252	7.85 259	13.46 250	10.79 231	9.89 229	21.58 242

edge stereo	11.93 243	6.96 245	11.28 258	14.49 244	12.53 253	16.91 250	13.06 251	12.62 253	7.43 240	6.06 251	15.07 263	38.54 258	18.86 245	1.55 225	12.90 236	7.43 254	6.14 232	3.10 237	25.46 247	4.74 233	8.16 232	10.22 251	4.20 245	4.35 233	9.83 244	8.13 213	13.68 242	28.51 258

MADNet+	20.34 255	8.33 246	14.90 267	18.17 248	11.98 252	8.55 237	19.20 254	28.96 280	17.96 266	12.55 269	11.63 253	34.32 252	30.36 261	10.57 260	26.85 278	16.66 279	27.39 279	10.40 271	40.88 265	18.27 271	19.91 280	15.53 275	9.97 259	19.40 277	35.72 275	22.38 267	21.31 256	37.09 269

CC-Net-ROB	5.62 215	8.62 247	1.87 186	23.08 252	6.72 240	15.74 249	8.55 243	0.45 66	0.82 150	1.55 162	0.00 1	24.53 239	3.35 205	3.39 243	5.49 143	0.89 15	2.73 199	1.76 207	12.04 214	0.82 134	1.32 62	1.73 23	9.22 255	0.42 109	3.22 188	2.53 149	2.45 75	8.44 200

FBW_ROB	8.77 233	9.60 248	5.96 239	20.47 251	9.29 246	12.71 245	9.20 244	4.97 225	1.59 185	3.30 207	6.98 225	15.27 225	3.59 208	7.76 256	10.34 218	1.71 79	3.43 205	0.86 148	34.07 255	2.29 201	6.89 219	6.34 166	9.32 256	8.81 261	5.75 223	8.41 214	5.24 181	22.62 245

MeshStereo	13.92 250	10.29 249	5.80 237	24.32 255	15.33 255	17.65 252	7.76 238	12.34 251	7.38 239	4.65 242	9.09 244	38.22 257	30.61 262	0.62 192	14.44 250	7.42 253	4.05 217	2.65 232	19.82 235	2.63 211	14.32 267	9.90 247	1.27 219	6.42 250	22.75 262	19.43 257	33.41 268	33.14 264
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
MSC_U_SF_DS_RVC	11.75 242	10.45 250	6.25 243	17.50 247	6.77 241	8.15 236	11.44 248	18.23 264	23.22 274	11.11 263	4.62 202	15.32 226	6.08 214	10.68 261	16.27 259	6.19 233	3.94 213	5.52 251	39.73 264	7.74 249	9.53 248	12.33 262	7.02 251	7.63 257	14.72 252	12.91 242	6.89 209	16.97 232

SGM_RVC	11.04 238	10.51 251	3.94 219	16.88 246	9.65 249	15.55 248	8.47 241	9.54 243	6.09 236	4.15 232	7.87 238	25.06 240	19.78 248	0.97 207	9.49 212	2.25 113	3.81 209	1.26 190	21.86 237	2.34 204	6.63 216	5.12 136	2.33 230	4.85 240	18.97 257	16.47 252	33.79 270	30.47 260
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
LE_ROB	23.34 265	10.93 252	12.86 262	32.65 257	38.35 268	31.72 259	33.97 264	23.50 271	21.06 272	7.08 254	17.87 269	51.83 274	51.55 287	1.81 232	14.20 244	3.08 149	3.94 213	1.47 197	30.65 249	8.98 254	9.43 247	7.39 189	6.89 250	25.95 281	35.31 274	39.95 289	53.69 290	54.00 286

MFMNet_re	16.81 252	13.74 253	7.85 249	23.81 254	9.51 248	34.14 264	18.04 253	12.31 249	19.02 268	10.33 262	12.96 257	38.69 259	15.16 242	1.61 228	18.46 264	10.89 272	28.67 281	12.10 272	31.52 251	10.43 258	18.75 276	11.05 255	8.52 254	9.85 262	9.47 240	5.57 189	24.17 258	37.24 270

SPS-STEREO	20.98 259	14.87 254	11.99 260	19.90 250	20.87 256	18.85 253	10.39 246	16.04 261	19.39 269	19.65 277	21.64 278	33.32 249	37.38 270	7.51 255	19.34 269	17.18 281	26.65 277	16.12 282	32.93 252	23.87 278	31.45 290	25.37 288	13.83 262	14.33 274	17.76 256	19.97 258	29.60 264	26.21 254
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM-ForestM	13.51 249	15.62 255	5.25 233	19.43 249	9.27 245	19.59 254	12.46 250	12.78 254	8.97 247	3.34 211	9.27 245	36.07 255	25.37 253	2.03 235	16.48 260	3.39 165	4.90 227	1.21 185	22.28 238	2.96 218	6.90 220	5.25 139	1.83 226	4.68 235	27.51 266	25.27 270	34.85 273	27.72 257

SGM+DAISY	22.46 262	16.23 256	12.74 261	23.16 253	22.67 257	25.12 257	20.00 257	18.50 265	14.48 258	18.58 276	22.04 279	30.49 246	41.59 273	13.05 263	22.51 275	16.54 278	26.00 276	12.93 274	35.92 257	22.37 276	28.02 288	25.12 287	21.26 266	13.77 272	20.04 259	18.46 256	33.94 271	30.81 261

MDST_ROB	11.38 241	16.72 257	3.53 216	29.03 256	10.09 250	21.13 255	6.30 232	6.03 236	2.39 205	3.16 203	5.82 214	11.55 216	29.02 259	0.67 196	15.26 257	3.18 155	1.65 172	0.66 121	8.85 182	2.07 191	5.87 197	6.71 179	2.26 229	3.08 221	28.29 267	22.14 266	37.48 275	24.36 251

MANE	21.44 260	17.36 258	16.07 268	34.52 260	24.54 260	25.94 258	19.26 255	20.13 269	18.43 267	6.42 253	15.25 264	40.88 261	36.30 269	4.35 247	18.72 267	10.55 271	8.23 242	29.63 290	23.68 244	4.94 235	11.81 256	8.91 234	3.02 238	10.18 263	36.19 278	32.24 281	51.66 288	49.72 283

ELAS_RVC	20.43 256	19.80 259	14.61 266	33.93 259	22.90 258	33.71 263	20.10 258	15.64 258	12.18 251	8.45 257	19.69 274	54.25 277	33.97 266	4.07 245	13.47 239	5.30 220	11.89 252	6.49 261	21.52 236	8.87 253	14.06 264	14.69 273	9.63 258	11.88 267	32.34 271	25.79 272	41.56 281	40.71 276
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDUNet	13.01 245	20.50 260	4.63 223	37.04 262	24.81 261	34.87 265	32.65 263	1.85 117	1.66 191	1.47 159	3.83 194	13.22 222	4.08 212	83.62 274	6.26 173	2.41 122	8.99 245	3.82 241	18.78 227	4.54 231	7.88 230	7.25 185	16.92 264	0.99 179	1.50 144	0.70 100	4.90 176	2.09 144

UDG	13.28 248	21.47 261	5.08 229	37.13 263	29.51 264	32.00 261	40.03 266	2.62 165	1.78 195	2.40 182	5.74 213	12.64 219	4.23 213	74.90 271	7.47 190	2.61 131	9.44 246	3.24 239	19.57 233	5.01 236	8.74 241	7.28 186	12.84 261	1.84 204	1.35 134	2.91 153	4.53 167	2.12 145

ELAS	20.62 258	22.76 262	14.59 265	35.29 261	24.88 262	31.90 260	20.66 259	17.34 263	17.05 264	7.97 255	18.32 270	48.39 272	31.67 263	4.13 246	14.30 247	5.24 216	11.47 250	6.10 258	23.02 243	7.62 248	13.14 261	14.53 272	9.46 257	10.75 265	34.52 273	27.84 277	41.52 280	42.31 279
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	20.61 257	24.96 263	17.24 269	39.82 264	27.48 263	32.58 262	22.87 260	19.77 267	17.77 265	8.05 256	19.67 273	46.38 266	37.96 271	2.15 236	18.66 266	4.75 206	4.82 226	1.95 216	33.25 253	6.38 243	9.07 244	8.67 229	3.28 240	10.68 264	31.80 270	27.62 276	40.75 277	38.09 272

BEATNet-Init1	25.27 267	27.76 264	13.76 263	44.57 266	24.32 259	38.91 266	25.10 261	19.51 266	20.03 271	9.35 258	16.15 267	47.35 270	48.89 282	4.71 251	23.55 276	11.00 273	8.78 244	5.84 256	49.88 274	20.70 272	15.01 268	14.94 274	7.37 253	12.57 270	35.78 276	26.22 273	60.85 294	49.36 282

JetBlue	33.16 274	30.03 265	36.86 289	39.95 265	35.04 267	44.19 267	36.23 265	30.47 283	47.01 286	15.01 274	10.48 251	79.96 295	19.64 247	25.82 265	18.89 268	17.14 280	40.11 290	25.93 288	36.94 259	25.94 281	32.23 291	26.39 289	31.84 267	27.47 283	31.63 268	33.13 283	48.81 286	48.30 281

WAO-7	28.15 270	31.17 266	25.54 277	33.41 258	34.99 266	22.62 256	28.62 262	47.75 289	47.89 287	29.08 282	39.82 288	41.47 262	41.79 274	12.75 262	36.14 285	18.16 282	17.03 263	8.88 266	47.38 270	21.69 275	11.73 255	12.95 268	3.79 244	33.81 287	23.20 263	26.44 274	24.41 259	37.61 271

SQANet	19.01 253	32.39 267	7.05 245	58.51 268	34.20 265	58.54 270	40.35 267	4.32 217	1.69 192	4.85 244	1.45 151	32.05 247	6.71 218	57.82 268	11.24 226	1.77 80	6.68 238	1.66 203	31.16 250	2.08 193	8.23 233	7.99 212	54.11 273	2.11 208	5.60 219	10.88 232	10.17 232	19.67 239

DispFullNet	27.09 268	40.76 268	20.37 273	53.27 267	39.67 269	45.72 268	56.25 270	14.00 256	12.78 254	14.18 270	10.07 249	43.95 265	34.00 267	86.26 275	13.33 238	13.62 275	31.37 285	16.57 283	52.58 277	15.02 265	15.98 270	12.66 265	15.43 263	6.52 251	8.73 235	8.65 220	16.24 250	33.48 265

Ntro	23.84 266	41.67 269	11.59 259	63.69 276	43.73 272	62.95 277	57.60 271	8.47 241	6.35 238	11.89 267	2.51 177	35.10 253	7.96 222	75.67 272	12.59 233	1.67 75	9.55 247	2.68 234	39.05 262	9.79 257	8.70 238	8.40 227	55.40 275	3.24 223	11.18 246	15.16 247	14.07 245	23.09 248

ACVNet-4b	27.62 269	43.15 270	14.04 264	69.86 285	48.10 275	70.20 287	77.34 285	10.63 247	9.55 249	15.00 273	1.55 153	59.33 278	11.37 233	93.44 282	12.94 237	2.57 128	15.66 262	5.69 254	33.68 254	14.13 263	9.17 245	7.28 186	59.49 279	4.60 234	12.85 249	9.43 222	15.52 248	19.12 236

otaku	22.42 261	43.20 271	9.38 256	63.06 274	42.07 271	64.13 279	51.05 268	6.07 237	4.42 228	10.13 261	1.74 158	33.95 250	10.96 232	66.92 270	12.03 230	1.89 87	8.57 243	1.66 203	38.00 261	7.96 251	8.85 242	8.28 224	54.71 274	2.95 218	9.04 236	9.25 221	14.25 246	20.70 241

ACVNet_1	28.17 271	43.81 272	17.24 269	67.32 280	49.50 277	66.04 284	82.98 290	16.42 262	8.08 243	11.43 266	7.19 230	34.00 251	27.09 256	93.81 283	14.92 254	2.21 111	17.82 266	6.77 262	36.07 258	11.39 260	10.56 252	7.42 192	59.65 280	6.11 248	20.40 261	15.24 249	10.18 233	16.93 231

RainbowNet	28.72 272	46.67 273	19.30 272	69.82 284	47.14 273	68.90 286	70.63 280	10.00 244	3.26 215	17.63 275	2.27 165	46.57 267	29.74 260	91.67 279	17.86 262	3.37 163	12.50 253	5.59 252	44.74 269	17.11 269	10.33 250	8.87 232	58.90 278	5.15 244	14.30 251	12.58 239	17.44 251	23.01 247

WAO-6	37.66 279	47.81 274	21.43 274	60.52 269	52.73 283	58.92 271	64.84 273	27.98 277	43.38 281	33.02 285	17.53 268	43.36 264	50.95 284	89.65 276	33.50 281	18.63 285	24.84 273	13.57 276	42.17 267	25.77 280	21.16 281	19.52 280	35.00 268	18.52 276	43.20 284	29.62 278	37.17 274	41.96 278

ACVNet_2	33.32 275	48.24 275	22.45 275	67.72 283	50.69 282	65.88 282	85.41 293	28.48 278	14.03 257	14.63 271	9.36 247	52.16 275	31.94 264	91.62 278	13.62 241	2.72 133	21.29 269	5.84 256	51.78 276	16.52 268	10.41 251	7.93 210	58.06 276	13.93 273	36.96 280	18.42 255	25.58 260	33.95 267

IMH-64-1	35.05 276	48.99 276	25.77 279	61.80 270	50.28 280	62.71 275	68.79 275	27.80 275	35.88 277	10.10 259	14.48 260	46.82 268	41.96 275	94.04 284	19.93 270	7.49 255	22.67 270	9.35 268	48.46 271	21.14 273	14.12 265	12.56 263	59.91 282	12.21 268	41.64 281	20.57 261	27.79 261	39.03 273

IMH-64	35.05 276	48.99 276	25.77 279	61.80 270	50.28 280	62.71 275	68.79 275	27.80 275	35.88 277	10.10 259	14.48 260	46.82 268	41.96 275	94.04 284	19.93 270	7.49 255	22.67 270	9.35 268	48.46 271	21.14 273	14.12 265	12.56 263	59.91 282	12.21 268	41.64 281	20.57 261	27.79 261	39.03 273

LVE	40.69 282	49.32 278	32.19 284	74.37 291	65.31 288	65.52 281	78.53 286	29.09 281	24.11 275	37.95 287	38.44 286	39.09 260	50.88 283	95.16 294	18.50 265	6.31 237	25.93 275	13.65 277	54.80 281	26.51 283	16.26 271	15.81 276	69.49 291	26.57 282	44.82 285	33.95 285	41.51 279	24.49 252

PSMNet_ROB	32.72 273	49.56 279	17.71 271	65.01 278	47.98 274	61.81 274	62.32 272	19.85 268	21.78 273	27.64 281	25.28 280	42.80 263	43.52 277	83.58 273	21.88 274	4.36 201	19.43 268	6.46 260	43.95 268	16.36 267	13.14 261	11.66 259	58.31 277	14.57 275	31.67 269	24.32 269	29.94 266	18.64 235

IMH	36.38 278	50.15 280	26.16 281	62.16 273	50.12 279	63.98 278	68.96 277	28.54 279	38.29 280	11.29 264	14.14 258	50.26 273	54.45 290	94.09 286	20.59 272	7.40 252	23.63 272	10.28 270	49.17 273	22.78 277	13.74 263	11.88 260	59.95 284	13.42 271	41.71 283	23.99 268	29.69 265	41.45 277

TorneroNet-64	40.02 281	51.18 281	25.58 278	64.09 277	48.50 276	64.50 280	69.74 278	27.58 274	44.28 283	21.06 278	14.38 259	70.42 288	57.53 291	94.84 288	27.09 279	8.83 264	28.00 280	16.10 281	54.90 282	26.42 282	15.26 269	13.34 269	61.86 285	22.65 278	33.51 272	30.60 279	34.09 272	54.24 287

Dean	44.25 284	52.28 282	33.23 285	77.10 292	64.97 287	79.61 296	83.94 292	43.21 285	43.41 282	35.28 286	25.28 280	61.70 281	57.88 292	95.07 293	21.16 273	4.55 202	29.50 282	12.92 273	64.62 289	29.22 286	11.94 257	10.07 249	59.70 281	23.01 279	50.00 288	39.42 288	53.45 289	32.13 263

TorneroNet	40.95 283	54.80 283	28.35 282	67.47 282	50.00 278	66.00 283	71.75 281	26.53 273	45.69 284	24.20 279	21.34 277	68.12 285	53.25 289	94.92 290	27.93 280	9.57 266	26.82 278	16.87 284	54.27 280	24.50 279	16.26 271	13.93 270	62.31 286	23.32 280	36.59 279	27.14 275	43.07 282	50.69 284

DPSimNet_ROB		56.83 284	60.12 295	63.44 275	74.40 295	61.08 272	66.03 274	29.26 282	91.88 297	80.83 295	53.70 290	74.56 291	48.76 281	90.67 277	61.12 291	47.44 293		43.29 293	68.79 292	60.06 295	52.83 295	61.42 294	45.69 271	46.03 292		63.34 294	56.49 291	56.41 288

WAO-8	45.52 285	56.99 285	36.84 287	70.78 287	61.58 284	72.65 290	72.88 282	44.15 286	50.34 288	32.51 283	26.24 282	68.22 286	50.98 285	91.91 280	34.40 282	19.25 286	31.26 283	14.25 278	53.00 278	37.84 289	18.64 274	12.91 266	45.23 269	27.94 284	54.23 291	39.08 286	48.02 284	56.81 289

Venus	45.52 285	56.99 285	36.84 287	70.77 286	61.58 284	72.65 290	72.88 282	44.15 286	50.34 288	32.51 283	26.24 282	68.22 286	50.98 285	91.91 280	34.40 282	19.25 286	31.26 283	14.25 278	53.00 278	37.84 289	18.64 274	12.91 266	45.23 269	27.94 284	54.23 291	39.08 286	48.02 284	56.81 289

UNDER WATER-64	54.23 290	63.34 287	46.02 292	79.36 294	71.42 292	76.64 294	88.13 296	66.12 294	46.96 285	52.07 293	60.69 293	73.21 290	59.22 294	94.98 292	35.82 284	18.58 284	36.56 289	27.05 289	54.96 283	27.40 284	22.29 283	24.45 285	75.67 295	44.51 291	51.17 289	56.84 293	41.43 278	69.34 296

PWCK	39.46 280	63.60 288	25.26 276	73.87 290	41.94 270	61.54 273	51.88 269	54.42 290	37.36 279	26.43 280	38.00 285	62.72 283	47.31 279	27.64 266	24.07 277	10.09 268	32.07 286	12.97 275	84.14 295	29.01 285	25.42 286	16.79 278	48.17 272	30.69 286	35.86 277	32.01 280	32.05 267	40.21 275

ktn	53.49 289	64.55 289	32.09 283	67.37 281	73.02 294	67.18 285	79.08 287	39.47 284	71.03 294	45.61 292	66.57 294	53.73 276	46.66 278	95.58 295	51.51 289	35.27 290	42.24 292	32.53 291	61.67 287	36.66 288	34.35 293	37.51 292	63.57 287	39.21 288	45.92 286	42.82 290	58.10 292	61.01 291

notaker	50.99 287	64.58 290	35.58 286	71.22 288	67.03 289	71.52 289	79.74 288	46.10 288	64.92 292	43.57 290	60.04 292	61.27 280	52.88 288	94.30 287	52.11 290	32.30 289	36.01 288	25.62 287	66.68 291	41.75 291	26.51 287	26.69 290	69.04 290	40.16 290	27.04 264	32.57 282	39.45 276	47.99 280

UNDER WATER	53.46 288	66.50 291	44.48 290	77.89 293	68.28 290	75.27 293	86.28 295	62.01 293	51.94 290	41.57 288	48.61 289	74.76 292	58.64 293	94.91 289	40.27 287	19.59 288	35.94 287	25.36 286	57.83 285	30.24 287	22.42 284	21.82 281	69.76 292	49.60 294	53.54 290	52.17 291	44.57 283	69.15 295

HanzoNet	61.45 293	69.33 292	44.96 291	71.45 289	72.16 293	72.71 292	79.94 289	60.19 292	75.71 295	45.02 291	73.92 295	75.04 293	64.67 295	96.72 296	48.25 288	40.02 291	53.74 293	47.73 294	76.16 293	51.62 293	46.98 294	46.48 293	73.13 293	39.85 289	55.14 293	52.31 292	60.69 293	65.16 294

JetRed	63.04 294	70.59 293	68.87 296	66.96 279	63.46 286	70.43 288	74.93 284	66.45 295	66.78 293	41.63 289	39.08 287	81.30 296	13.47 238	63.11 269	65.97 293	66.70 294	65.90 294	75.66 298	63.14 288	54.09 294	78.41 296	73.67 295	73.25 294	49.49 293	56.43 294	64.32 295	66.29 295	61.81 292

MADNet++	76.55 295	72.12 294	82.72 297	61.81 272	81.28 296	58.20 269	69.82 279	68.60 297	78.83 296	85.65 296	92.58 297	79.76 294	85.27 297	36.74 267	81.31 295	89.87 296	87.51 296	69.64 296	82.22 294	90.64 297	91.37 297	93.20 297	65.06 288	90.12 297	59.87 295	75.77 296	74.46 296	62.48 293

KSHMR	57.18 291	74.32 295	54.88 294	81.85 295	71.02 291	78.52 295	83.49 291	67.32 296	55.52 291	57.05 294	55.43 291	62.46 282	47.47 280	94.95 291	62.89 292	43.86 292	41.02 291	36.71 292	65.14 290	47.71 292	30.88 289	22.80 283	66.24 289	55.80 296	49.31 287	33.72 284	50.52 287	52.93 285

LRCNet_RVC	60.98 292	74.62 296	47.06 293	94.31 296	95.29 297	91.20 297	85.70 294	54.57 291	35.63 276	98.62 297	74.21 296	91.97 299	68.08 296	96.82 297	39.31 286	18.45 283	70.27 295	52.85 295	94.58 296	64.63 296	32.99 292	24.53 286	94.81 296	53.78 295	19.71 258	12.68 240	33.49 269	26.36 255

DLNR_Zeroshot_test	23.08 263	78.93 297	7.15 246	99.97 297	0.34 105	0.16 121	98.90 297	3.23 198	0.54 126	3.12 202	2.31 172	6.01 196	0.92 181	21.35 264	96.48 297	100.00 301	25.46 274	22.19 285	22.79 242	2.43 205	9.32 246	9.14 237	0.06 61	0.65 147	2.36 164	3.89 170	2.16 68	3.20 157

MEDIAN_ROB	97.62 297	99.11 298	98.47 299	100.00 298	99.99 298	100.00 301	100.00 301	99.48 300	98.33 298	100.00 300	99.95 301	98.03 300	96.13 298	99.95 299	99.43 298	98.46 298	98.58 298	98.67 299	99.88 299	97.97 298	93.64 299	96.55 299	100.00 299	97.27 298	87.22 297	92.69 298	89.89 298	95.94 299

DGTPSM_ROB	99.53 300	99.77 299	100.00 302	100.00 298	100.00 299	100.00 301	100.00 301	99.19 298	100.00 301	99.32 298	99.66 300	91.63 297	99.15 299	100.00 300	99.94 301	100.00 301	99.82 299	99.99 301	99.51 297	99.99 300	99.77 302	99.66 301	100.00 299	100.00 301	100.00 301	100.00 302	100.00 301	100.00 302

DPSMNet_ROB	99.54 301	99.78 300	100.00 302	100.00 298	100.00 299	100.00 301	100.00 301	99.19 298	100.00 301	99.32 298	99.65 299	91.68 298	99.16 300	100.00 300	99.94 301	100.00 301	99.83 300	99.99 301	99.59 298	99.99 300	99.77 302	99.66 301	100.00 299	100.00 301	100.00 301	100.00 302	100.00 301	100.00 302

HaxPig	99.00 299	100.00 301	98.99 300	100.00 298	100.00 299	99.99 300	100.00 301	99.99 301	99.89 300	100.00 300	99.98 302	100.00 304	99.94 301	100.00 300	99.61 299	99.46 299	99.97 301	99.58 300	99.99 300	99.99 300	97.37 300	96.43 298	99.99 298	99.98 300	89.52 298	99.53 300	94.23 299	98.48 300

PML	96.12 296	100.00 301	83.16 298	100.00 298	100.00 299	100.00 301	99.20 300	100.00 302	99.01 299	100.00 300	96.16 298	99.92 303	100.00 302	98.52 298	94.60 296	91.70 297	91.21 297	74.14 297	100.00 301	98.06 299	92.87 298	86.59 296	97.59 297	98.11 299	94.46 300	99.98 301	100.00 301	99.92 301

CasAABBNet	100.00 304	100.00 301	100.00 302	100.00 298	100.00 299	100.00 301	100.00 301	100.00 302	100.00 301	100.00 300	100.00 303	100.00 304	100.00 302	100.00 300	100.00 303	100.00 301	100.00 302	100.00 303	100.00 301	100.00 303	100.00 304	100.00 303	100.00 299	100.00 301	100.00 301	100.00 302	100.00 301	100.00 302

DPSM_ROB	99.91 302	100.00 301	100.00 302	100.00 298	100.00 299	98.90 298	98.96 298	100.00 302	100.00 301	100.00 300	100.00 303	99.76 301	100.00 302	100.00 300	100.00 303	100.00 301	100.00 302	100.00 303	100.00 301	100.00 303	100.00 304	100.00 303	100.00 299	100.00 301	100.00 301	100.00 302	100.00 301	100.00 302

DPSM	99.91 302	100.00 301	100.00 302	100.00 298	100.00 299	98.90 298	98.96 298	100.00 302	100.00 301	100.00 300	100.00 303	99.76 301	100.00 302	100.00 300	100.00 303	100.00 301	100.00 302	100.00 303	100.00 301	100.00 303	100.00 304	100.00 303	100.00 299	100.00 301	100.00 301	100.00 302	100.00 301	100.00 302

AVERAGE_ROB	98.96 298	100.00 301	99.80 301	100.00 298	100.00 299	100.00 301	100.00 301	100.00 302	100.00 301	100.00 300	100.00 303	100.00 304	100.00 302	100.00 300	99.80 300	99.85 300	100.00 302	100.00 303	100.00 301	100.00 303	98.20 301	99.54 300	100.00 299	100.00 301	93.40 299	93.83 299	94.40 300	93.22 298

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