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

rvit_0105_6	0.05 7	0.04 46	0.46 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.51 184	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 267

rvit_0105_5	0.07 22	0.10 148	0.65 66	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.05 31	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.01 149

rvit_0105_4	0.06 16	0.08 130	0.63 62	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.03 15	0.50 181	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_0105_3	0.08 29	0.16 206	0.68 72	0.00 1	0.00 1	0.07 33	0.00 1	0.08 65	0.61 347	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.01 149

rvit_105_1	0.09 38	0.21 235	0.66 68	0.00 1	0.00 1	0.16 52	0.00 1	0.13 104	0.61 347	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.01 112	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.02 267

rvit_stereo_0083	0.01 1	0.01 1	0.12 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.06 18	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0081_aga	0.02 2	0.07 121	0.29 9	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.07 27	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WCG-NET	0.07 22	0.10 148	0.39 13	0.00 1	0.00 1	0.54 149	0.00 1	0.14 109	0.05 15	0.02 256	0.00 1	0.01 15	0.04 245	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 345	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.04 3	0.02 10	0.14 2	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.01 1	0.54 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_0082	0.04 3	0.02 10	0.14 2	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.01 1	0.54 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Pointernet	0.10 44	0.04 46	0.61 60	0.00 1	0.05 369	0.54 149	0.00 1	0.02 11	0.59 309	0.00 1	0.00 1	0.03 102	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 350	0.01 70	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.05 7	0.17 212	0.22 6	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.01 1	0.55 199	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

rvit_stereo_ft	0.07 22	0.25 266	0.56 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 22	0.43 176	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 267

WCG-NET（raft）	0.07 22	0.18 218	0.43 22	0.00 1	0.00 1	0.37 98	0.00 1	0.07 59	0.06 18	0.01 157	0.01 249	0.05 149	0.03 213	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.00 1	0.07 298	0.01 149

RSM++	0.08 29	0.06 96	0.38 12	0.00 1	0.00 1	0.30 76	0.00 1	0.06 43	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 426	0.09 331	0.03 306

RSM	0.08 29	0.05 70	0.37 11	0.00 1	0.02 321	0.30 76	0.00 1	0.11 93	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 424	0.05 264	0.02 267

RAFT-Stereo-weight	0.14 90	0.03 28	0.68 72	0.01 284	0.02 321	1.20 402	0.00 1	0.63 227	0.11 92	0.05 310	0.05 334	0.02 58	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_sample1	0.21 150	0.01 1	0.41 16	0.00 1	0.00 1	0.14 50	0.00 1	0.99 277	0.30 161	0.00 1	0.00 1	0.03 102	0.00 1	2.26 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.01 149

CAS++	0.06 16	0.06 96	0.59 56	0.00 1	0.00 1	0.07 33	0.00 1	0.25 156	0.13 115	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.10 44	0.05 70	0.52 35	0.00 1	0.00 1	1.06 304	0.00 1	0.17 121	0.09 63	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

testlalala2	0.25 177	0.07 121	1.64 301	0.00 1	0.00 1	0.82 222	0.00 1	1.66 369	0.57 252	0.01 157	0.00 1	0.04 125	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 449	0.01 70	0.00 1

MGS-Stereo	0.10 44	0.08 130	0.82 131	0.00 1	0.00 1	0.41 104	0.00 1	0.20 140	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.04 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 435	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.08 29	0.06 96	0.41 16	0.00 1	0.00 1	0.05 29	0.00 1	0.11 93	0.22 143	0.75 412	0.00 1	0.02 58	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.03 306

qqq1	0.33 227	0.10 148	1.04 187	0.00 1	0.00 1	0.03 16	0.00 1	1.45 335	0.55 199	0.00 1	0.00 1	0.15 228	0.00 1	3.24 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.01 149

fff1	0.33 227	0.10 148	1.04 187	0.00 1	0.00 1	0.03 16	0.00 1	1.45 335	0.55 199	0.00 1	0.00 1	0.15 228	0.00 1	3.24 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.01 149

MyStereo07	0.10 44	0.12 180	0.59 56	0.00 1	0.00 1	0.98 267	0.00 1	0.03 15	0.10 85	0.01 157	0.00 1	0.01 15	0.05 273	0.04 132	0.00 1	0.00 1	0.05 419	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.04 337

1test111	0.28 193	0.22 242	1.20 223	0.00 1	0.00 1	1.31 411	0.00 1	0.95 270	0.55 199	0.07 326	0.00 1	0.03 102	0.02 168	1.23 242	0.00 1	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

mmm	0.13 77	0.02 10	0.42 21	0.00 1	0.00 1	0.04 25	0.00 1	0.88 258	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.51 215	0.00 1	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.01 149

11t1	0.08 29	0.01 1	0.54 44	0.00 1	0.00 1	0.09 39	0.00 1	0.44 194	0.55 199	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.01 149

ff7	0.11 61	0.18 218	0.52 35	0.00 1	0.00 1	1.06 304	0.00 1	0.09 73	0.09 63	0.01 157	0.00 1	0.01 15	0.03 213	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 402	0.07 298	0.01 149

ffff	0.11 61	0.18 218	0.52 35	0.00 1	0.00 1	1.06 304	0.00 1	0.09 73	0.09 63	0.01 157	0.00 1	0.01 15	0.03 213	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 402	0.07 298	0.01 149

11t	0.11 61	0.18 218	0.52 35	0.00 1	0.00 1	1.06 304	0.00 1	0.09 73	0.09 63	0.01 157	0.00 1	0.01 15	0.03 213	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 402	0.07 298	0.01 149

whm_eth	0.05 7	0.17 212	0.22 6	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.01 1	0.55 199	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UniTT-Stereo	0.06 16	0.06 96	0.83 134	0.00 1	0.00 1	0.08 37	0.01 258	0.06 43	0.03 4	0.00 1	0.08 350	0.02 58	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 316	0.00 1

MIM_Stereo	0.10 44	0.32 292	0.90 156	0.00 1	0.03 345	0.29 73	0.00 1	0.11 93	0.11 92	0.02 256	0.00 1	0.04 125	0.01 112	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.00 1	0.11 345	0.08 389

CASnet	0.08 29	0.05 70	0.40 14	0.00 1	0.00 1	0.82 222	0.00 1	0.14 109	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.19 134	0.10 148	1.38 261	0.00 1	0.01 276	0.75 206	0.00 1	0.35 178	0.12 107	0.00 1	0.00 1	0.48 323	0.51 367	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.01 149

CFNet_ucs	0.26 182	0.14 193	1.53 290	0.00 1	0.01 276	0.84 231	0.00 1	1.78 379	0.17 134	0.00 1	0.00 1	0.49 331	0.30 351	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

testlalala	0.14 90	0.08 130	0.75 98	0.00 1	0.08 388	1.06 304	0.01 258	0.23 149	0.29 157	0.12 352	0.00 1	0.03 102	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.13 417	0.00 1	0.00 1

AEACV	0.10 44	0.02 10	0.49 29	0.00 1	0.02 321	0.75 206	0.00 1	0.07 59	0.02 1	0.09 342	0.00 1	0.01 15	0.08 298	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.24 449	0.07 298	0.05 354

SPstereo	0.11 61	0.28 279	0.71 76	0.00 1	0.00 1	0.83 228	0.00 1	0.08 65	0.09 63	0.01 157	0.00 1	0.05 149	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.06 285	0.01 149

LoS_RVC	0.05 7	0.05 70	0.41 16	0.00 1	0.00 1	0.16 52	0.00 1	0.17 121	0.07 27	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.01 112	0.04 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

anonymousdsp2	0.10 44	0.04 46	0.98 180	0.00 1	0.00 1	0.62 168	0.00 1	0.09 73	0.11 92	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 366	0.04 245	0.03 306

anonymousdsp	0.11 61	0.18 218	0.58 53	0.00 1	0.00 1	1.06 304	0.00 1	0.08 65	0.09 63	0.01 157	0.00 1	0.01 15	0.04 245	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 408	0.07 298	0.03 306

LoS	0.14 90	0.07 121	0.66 68	0.02 312	0.00 1	1.05 295	0.01 258	0.07 59	0.57 252	0.01 157	0.01 249	0.16 236	0.04 245	0.04 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 29	0.07 121	0.43 22	0.00 1	0.00 1	0.21 60	0.01 258	0.08 65	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.08 180	0.04 245	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

EGLCR-Stereo	0.15 105	0.05 70	0.47 28	0.07 377	0.03 345	1.06 304	0.01 258	1.06 285	0.12 107	0.16 366	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 267

CASS	0.07 22	0.06 96	0.73 81	0.00 1	0.00 1	0.10 42	0.01 258	0.15 113	0.12 107	0.16 366	0.00 1	0.02 58	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DCRE	0.51 313	0.25 266	0.96 170	0.00 1	0.01 276	0.43 114	0.00 1	0.25 156	0.21 141	0.33 389	7.49 444	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.17 428	0.02 171	0.01 149

knoymous	0.09 38	0.04 46	1.04 187	0.00 1	0.00 1	0.11 45	0.00 1	0.23 149	0.05 15	0.00 1	0.00 1	0.23 260	0.00 1	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Selective-RAFT	0.13 77	0.04 46	0.51 31	0.00 1	0.00 1	1.06 304	0.00 1	0.04 22	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.06 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 433	0.04 245	0.00 1

ProNet	0.09 38	0.20 232	0.53 43	0.00 1	0.00 1	0.80 217	0.00 1	0.04 22	0.07 27	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 316	0.01 149

MC-Stereo	0.10 44	0.10 148	0.59 56	0.01 284	0.01 276	1.06 304	0.00 1	0.03 15	0.09 63	0.02 256	0.00 1	0.03 102	0.02 168	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.02 366	0.05 264	0.01 149

RCA-Stereo	0.18 128	0.11 170	0.63 62	0.00 1	0.00 1	1.06 304	0.00 1	1.48 348	0.07 27	0.07 326	0.00 1	0.02 58	0.05 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.05 264	0.01 149

TestStereo1	0.20 143	0.30 287	0.84 139	0.00 1	0.16 418	1.12 383	0.01 258	0.69 234	0.57 252	0.00 1	0.05 334	0.04 125	0.01 112	0.09 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 374	0.06 374

qqq	0.17 119	0.01 1	0.52 35	0.00 1	0.00 1	0.12 48	0.00 1	0.95 270	0.55 199	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	1.23 242	0.00 1	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

ccc-4	0.11 61	0.18 218	0.52 35	0.00 1	0.00 1	1.06 304	0.00 1	0.09 73	0.09 63	0.01 157	0.00 1	0.01 15	0.03 213	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 402	0.07 298	0.01 149

x	0.10 44	0.01 1	0.51 31	0.00 1	0.00 1	0.09 39	0.00 1	0.67 233	0.55 199	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.09 168	0.00 1	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

BUS	0.33 227	0.05 70	0.54 44	0.00 1	0.00 1	1.87 429	0.00 1	2.43 417	0.58 297	0.30 384	0.09 351	0.65 351	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.14 90	0.33 296	1.23 234	0.00 1	0.01 276	0.47 126	0.00 1	0.27 164	0.11 92	0.01 157	0.00 1	0.04 125	0.00 1	0.08 164	0.00 1	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.24 412	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.26 182	0.34 300	1.11 207	0.02 312	0.27 439	1.10 368	0.00 1	0.70 237	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.07 174	0.01 112	0.36 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.31 459	0.11 345	0.22 442

NINENet	0.45 280	0.09 143	0.81 128	0.06 373	0.00 1	1.87 429	0.00 1	2.69 435	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.65 351	0.00 1	2.15 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

SA-5K	0.20 143	0.30 287	0.84 139	0.00 1	0.16 418	1.12 383	0.01 258	0.69 234	0.57 252	0.00 1	0.05 334	0.04 125	0.01 112	0.09 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 374	0.06 374

Sa-1000	0.31 216	0.26 273	0.93 164	0.00 1	0.18 426	1.08 353	0.01 258	2.59 431	0.56 214	0.00 1	0.09 351	0.03 102	0.00 1	0.18 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 417	0.11 345	0.00 1

SA	0.30 211	0.27 274	0.97 177	0.00 1	0.17 424	1.10 368	0.00 1	2.50 420	0.56 214	0.00 1	0.01 249	0.03 102	0.01 112	0.16 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 419	0.12 354	0.00 1

IGEV-Stereo	0.11 61	0.18 218	0.58 53	0.00 1	0.00 1	1.06 304	0.00 1	0.08 65	0.09 63	0.01 157	0.00 1	0.01 15	0.04 245	0.03 123	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 408	0.07 298	0.03 306
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.50 308	0.51 370	1.44 279	0.00 1	0.00 1	0.29 73	0.00 1	0.63 227	0.59 309	0.00 1	0.00 1	0.08 180	0.01 112	6.14 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 407	0.01 149

UDGNet	0.14 90	0.48 360	0.72 79	0.00 1	0.00 1	1.06 304	0.00 1	0.05 31	0.28 154	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.09 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.16 110	0.52 375	0.86 145	0.01 284	0.00 1	1.03 285	0.00 1	0.09 73	0.52 186	0.01 157	0.00 1	0.02 58	0.02 168	0.00 1	0.00 1	0.01 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.00 1

GLC_STEREO	0.04 3	0.05 70	0.52 35	0.00 1	0.00 1	0.06 32	0.00 1	0.01 1	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

IPLG	0.51 313	0.38 333	1.60 296	0.02 312	0.00 1	1.11 376	0.07 350	1.48 348	0.57 252	0.05 310	0.00 1	0.12 205	0.15 325	4.58 365	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 345	0.00 1

MIPNet	0.34 234	0.35 309	1.56 291	0.02 312	0.00 1	1.11 376	0.09 364	1.57 359	0.65 404	0.11 349	0.05 334	0.18 241	0.19 333	0.74 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 350	0.06 285	0.01 149

IPLGR	0.43 274	0.17 212	2.05 344	0.02 312	0.02 321	1.08 353	0.04 332	1.62 367	0.57 252	0.09 342	0.00 1	0.15 228	0.22 341	2.62 280	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 245	0.00 1

GMOStereo	0.13 77	0.24 260	0.83 134	0.00 1	0.14 411	0.86 236	0.01 258	0.09 73	0.11 92	0.01 157	0.01 249	0.02 58	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.00 1	0.16 383	0.01 149

error version	0.13 77	0.24 260	0.83 134	0.00 1	0.14 411	0.86 236	0.01 258	0.09 73	0.11 92	0.01 157	0.01 249	0.02 58	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.00 1	0.16 383	0.01 149

test-v	0.13 77	0.24 260	0.83 134	0.00 1	0.14 411	0.86 236	0.01 258	0.09 73	0.11 92	0.01 157	0.01 249	0.02 58	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.00 1	0.16 383	0.01 149

TRStereo	0.37 249	0.23 252	1.41 270	0.03 330	0.00 1	1.07 340	0.02 298	3.07 440	0.57 252	0.01 157	0.00 1	0.11 199	0.40 361	0.06 146	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 441	0.01 70	0.08 389

LCNet	0.22 155	0.11 170	0.74 90	0.11 404	0.00 1	0.97 265	0.00 1	0.09 73	0.59 309	0.01 157	0.00 1	0.02 58	1.10 403	0.43 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 366	0.01 149

KYRaft	0.21 150	0.03 28	0.74 90	0.04 344	0.00 1	1.16 394	0.12 375	0.08 65	0.60 332	0.01 157	0.30 377	0.03 102	0.77 388	0.37 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.01 149

GrayStereo	0.46 284	0.01 1	0.71 76	0.10 394	0.00 1	1.12 383	2.67 458	0.20 140	0.59 309	0.00 1	0.00 1	0.08 180	3.76 446	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

test-2	0.13 77	0.24 260	0.83 134	0.00 1	0.14 411	0.86 236	0.01 258	0.09 73	0.11 92	0.01 157	0.01 249	0.02 58	0.01 112	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.00 1	0.16 383	0.01 149

RAFT	0.12 71	0.43 346	0.79 120	0.01 284	0.02 321	0.10 42	0.07 350	0.06 43	0.27 153	0.00 1	0.01 249	0.18 241	0.04 245	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.01 350	0.37 432	0.01 149

GMM-Stereo	0.18 128	0.02 10	1.37 260	0.08 384	0.00 1	1.11 376	0.13 376	0.09 73	0.60 332	0.01 157	0.00 1	0.02 58	0.10 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

LMCR-Stereo	0.27 188	0.34 300	1.42 273	0.00 1	0.00 1	0.79 215	0.00 1	2.15 403	0.61 347	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.04 245	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 264	0.00 1

s12784h	0.21 150	0.05 70	0.81 128	0.00 1	0.00 1	1.06 304	0.02 298	1.36 316	0.56 214	0.01 157	0.34 382	0.02 58	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

TestStereo	0.31 216	0.22 242	1.36 258	0.00 1	0.00 1	0.27 68	0.00 1	0.06 43	0.04 11	0.01 157	0.00 1	0.03 102	0.01 112	4.27 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.12 71	0.15 198	0.78 116	0.00 1	0.00 1	1.03 285	0.00 1	0.07 59	0.08 42	0.01 157	0.15 361	0.04 125	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sAnonymous2	0.10 44	0.22 242	1.35 254	0.00 1	0.00 1	0.04 25	0.00 1	0.03 15	0.06 18	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 316	0.15 426

CroCo_RVC	0.10 44	0.22 242	1.35 254	0.00 1	0.00 1	0.04 25	0.00 1	0.03 15	0.06 18	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 316	0.15 426

CFNet_pseudo	0.22 155	0.10 148	1.39 264	0.00 1	0.01 276	0.98 267	0.00 1	0.94 268	0.09 63	0.00 1	0.00 1	0.48 323	0.36 358	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sCroCo_RVC	0.09 38	0.05 70	1.02 183	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.12 100	0.48 179	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

XX-Stereo	0.57 337	0.15 198	4.26 432	0.08 384	0.03 345	1.10 368	0.00 1	2.55 425	0.11 92	0.11 349	0.00 1	1.43 407	0.01 112	1.34 245	0.00 1	0.00 1	0.04 404	0.00 1	0.16 426	0.03 223	0.01 149

CREStereo	0.10 44	0.06 96	0.51 31	0.00 1	0.00 1	1.06 304	0.00 1	0.20 140	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DIP-Stereo	0.22 155	0.10 148	0.77 107	0.00 1	0.00 1	1.09 362	0.00 1	1.68 370	0.57 252	0.01 157	0.00 1	0.01 15	0.07 293	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.01 149
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.15 105	0.03 28	0.77 107	0.00 1	0.00 1	0.74 202	0.00 1	1.36 316	0.09 63	0.02 256	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

RAFT-Stereo	0.15 105	0.03 28	0.77 107	0.00 1	0.00 1	0.74 202	0.00 1	1.36 316	0.09 63	0.02 256	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.19 134	0.10 148	1.39 264	0.00 1	0.01 276	0.75 206	0.00 1	0.35 178	0.12 107	0.00 1	0.00 1	0.48 323	0.50 365	0.01 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.01 149

ccs_rob	0.22 155	0.10 148	1.38 261	0.00 1	0.01 276	0.98 267	0.00 1	0.94 268	0.09 63	0.00 1	0.00 1	0.48 323	0.36 358	0.02 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UGAM-zero	0.68 361	0.10 148	1.78 317	0.07 377	0.16 418	0.34 94	0.03 317	0.92 265	0.18 137	0.37 394	0.00 1	2.23 427	0.74 385	6.20 429	0.01 99	0.00 1	0.05 419	0.00 1	0.26 453	0.01 70	0.09 402

rvit_stereo_0075_2	0.05 7	0.08 130	0.78 116	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 22	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 132	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 374

Occ-G	0.06 16	0.06 96	0.51 31	0.00 1	0.00 1	0.23 62	0.00 1	0.17 121	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.02 168	0.00 1	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 396	0.14 366	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot	0.48 293	0.27 274	3.90 428	0.08 384	0.20 435	0.32 85	0.00 1	1.02 281	0.09 63	0.38 395	0.10 355	1.72 417	0.83 392	0.33 202	0.01 99	0.00 1	0.05 419	0.00 1	0.23 442	0.11 345	0.01 149

U	1.61 421	0.01 1	0.28 8	0.00 1	7.20 471	9.87 461	0.00 1	0.04 22	0.02 1	0.01 157	0.00 1	0.09 191	0.00 1	0.01 45	0.01 99	0.00 1	0.00 1	9.53 472	5.08 470	0.01 70	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.04 3	0.06 96	0.29 9	0.01 284	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.11 93	0.14 118	0.01 157	0.00 1	0.03 102	0.00 1	0.00 1	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 402	0.01 70	0.01 149

AIO-Stereo	0.07 22	0.06 96	0.41 16	0.00 1	0.03 345	0.30 76	0.00 1	0.10 88	0.04 11	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 442	0.04 245	0.07 386

test_sample2	0.24 170	0.02 10	0.49 29	0.00 1	0.00 1	0.32 85	0.00 1	1.12 295	0.52 186	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.00 1	2.29 271	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.01 149

AE-Stereo	0.17 119	0.05 70	0.79 120	0.03 330	0.09 393	1.06 304	0.00 1	0.57 214	0.06 18	0.08 334	0.00 1	0.13 212	0.00 1	0.01 45	0.01 99	0.00 1	0.06 432	0.00 1	0.23 442	0.08 316	0.04 337

ACVNet-DCA	0.25 177	0.22 242	1.20 223	0.00 1	0.00 1	1.31 411	0.00 1	0.95 270	0.55 199	0.07 326	0.00 1	0.03 102	0.02 168	0.59 220	0.01 99	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

xx1	0.28 193	0.22 242	1.20 223	0.00 1	0.00 1	1.31 411	0.00 1	1.41 324	0.69 412	0.07 326	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.59 220	0.01 99	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

cc1	0.28 193	0.22 242	1.20 223	0.00 1	0.00 1	1.31 411	0.00 1	1.41 324	0.69 412	0.07 326	0.00 1	0.03 102	0.02 168	0.59 220	0.01 99	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.08 316	0.04 337

ffm	0.25 177	0.02 10	1.06 196	0.00 1	0.00 1	0.62 168	0.00 1	1.42 327	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.67 354	0.02 168	0.57 217	0.01 99	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.08 316	0.03 306

tt1	0.27 188	0.23 252	1.17 218	0.00 1	0.00 1	1.29 409	0.00 1	1.42 327	0.57 252	0.07 326	0.00 1	0.03 102	0.02 168	0.57 217	0.01 99	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.08 316	0.03 306

MSKI-zero shot	0.22 155	0.08 130	1.46 282	0.00 1	0.12 406	1.08 353	0.03 317	0.85 256	0.16 131	0.22 373	0.05 334	0.06 167	0.00 1	0.07 153	0.01 99	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.18 430	0.02 171	0.01 149

EKT-Stereo	0.46 284	0.12 180	1.03 185	0.75 451	4.21 468	1.06 304	0.00 1	0.83 253	0.04 11	0.02 256	0.00 1	0.08 180	0.00 1	0.89 233	0.01 99	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.05 390	0.04 245	0.01 149

DLNR_Zeroshot_test	21.09 472	47.65 474	85.43 477	96.34 485	87.67 483	0.31 80	0.00 1	17.86 472	0.07 27	0.01 157	0.01 249	0.00 1	0.00 1	0.70 226	0.01 99	15.78 472	0.01 347	0.00 1	0.21 439	69.62 479	0.04 337

Any-RAFT	0.17 119	0.04 46	0.93 164	0.00 1	0.00 1	1.10 368	0.00 1	0.99 277	0.03 4	0.01 157	0.00 1	0.21 254	0.00 1	0.07 153	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HH	0.23 162	0.21 235	1.69 307	0.16 422	0.08 388	0.11 45	0.00 1	0.24 154	0.06 18	0.30 384	0.18 363	1.47 409	0.04 245	0.04 132	0.01 99	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.01 149

HanStereo	0.23 162	0.21 235	1.69 307	0.16 422	0.08 388	0.11 45	0.00 1	0.24 154	0.06 18	0.30 384	0.18 363	1.47 409	0.04 245	0.04 132	0.01 99	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.01 149

Selective-IGEV	0.05 7	0.04 46	0.43 22	0.00 1	0.04 361	0.25 64	0.00 1	0.01 1	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.02 168	0.00 1	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 396	0.03 223	0.08 389

anonymousa	0.14 90	0.15 198	1.74 315	0.00 1	0.00 1	0.28 71	0.00 1	0.01 1	0.11 92	0.00 1	0.01 249	0.42 312	0.02 168	0.01 45	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 388	0.00 1	0.02 267

riskmin	0.11 61	0.01 1	0.87 149	0.01 284	0.00 1	0.13 49	0.00 1	0.30 172	0.09 63	0.00 1	0.01 249	0.76 363	0.00 1	0.02 97	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

CroCo-Stereo Lap2	0.09 38	0.23 252	0.74 90	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.00 1	0.07 59	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.03 213	0.02 97	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 285	0.01 149

raft_robust	0.56 331	0.36 316	0.87 149	0.00 1	0.15 415	0.64 182	0.00 1	2.20 405	0.56 214	0.00 1	0.01 249	0.44 315	1.18 409	4.46 363	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 424	0.09 331	0.03 306

FTStereo	0.78 372	0.01 1	1.27 241	0.12 408	0.00 1	1.15 390	2.80 459	0.09 73	0.61 347	0.16 366	5.93 439	0.36 295	2.56 433	0.53 216	0.01 99	0.07 425	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CRE-IMP	0.16 110	0.03 28	0.75 98	0.05 354	0.01 276	1.11 376	0.34 411	0.04 22	0.56 214	0.02 256	0.00 1	0.12 205	0.00 1	0.01 45	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.08 389

ICVP	0.15 105	0.03 28	1.23 234	0.00 1	0.01 276	1.02 279	0.09 364	0.19 130	0.10 85	0.00 1	0.02 322	0.07 174	0.01 112	0.18 188	0.01 99	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.10 44	0.20 232	0.57 52	0.00 1	0.00 1	0.52 142	0.00 1	0.05 31	0.07 27	0.00 1	0.01 249	0.14 219	0.03 213	0.02 97	0.01 99	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.00 1	0.25 415	0.20 436

Anonymous3	0.19 134	0.07 121	1.33 250	0.00 1	0.00 1	1.12 383	0.00 1	0.56 212	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.06 167	0.00 1	0.01 45	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.01 149

pcwnet_v2	0.47 286	0.11 170	5.03 441	0.00 1	0.00 1	0.70 193	0.00 1	1.98 390	0.61 347	0.01 157	0.00 1	0.36 295	0.33 356	0.18 188	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.02 267

PMTNet	0.11 61	0.07 121	0.60 59	0.00 1	0.00 1	1.05 295	0.04 332	0.16 115	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.00 1	0.03 123	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

STTStereo	0.24 170	0.28 279	1.68 305	0.00 1	0.00 1	0.84 231	0.03 317	0.16 115	0.08 42	0.02 256	0.00 1	0.20 252	0.03 213	1.54 249	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	0.35 240	0.49 364	2.00 337	0.00 1	0.02 321	0.96 263	0.00 1	0.55 211	0.18 137	0.03 284	0.00 1	0.35 291	0.10 309	2.37 273	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MFMNet_re	0.24 170	0.74 410	2.31 360	0.53 446	0.00 1	0.17 54	0.01 258	0.02 11	0.59 309	0.01 157	0.03 327	0.12 205	0.00 1	0.07 153	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 397	0.01 149

DN-CSS_ROB	0.26 182	0.75 411	1.33 250	0.00 1	0.00 1	0.99 273	0.00 1	1.04 283	0.61 347	0.01 157	0.00 1	0.19 248	0.02 168	0.07 153	0.01 99	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 407	0.01 149

model_zeroshot	0.20 143	0.23 252	0.96 170	0.01 284	0.00 1	0.77 209	0.02 298	0.31 175	0.14 118	0.75 412	0.00 1	0.12 205	0.01 112	0.58 219	0.02 135	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.11 408	0.01 70	0.00 1

DCVSM-stereo	0.16 110	0.03 28	1.58 293	0.00 1	0.00 1	0.74 202	0.04 332	0.02 11	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.60 343	0.07 293	0.06 146	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.05 7	0.03 28	0.16 4	0.00 1	0.00 1	0.59 160	0.00 1	0.05 31	0.07 27	0.01 157	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.06 146	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.01 149

gcap-zeroshot	0.18 128	0.22 242	1.03 185	0.07 377	0.10 397	0.77 209	0.00 1	0.26 159	0.63 399	0.00 1	0.00 1	0.21 254	0.01 112	0.15 186	0.02 135	0.00 1	0.04 404	0.00 1	0.17 428	0.00 1	0.00 1

H2IRNET	0.14 90	0.19 228	1.11 207	0.00 1	0.00 1	1.07 340	0.01 258	0.13 104	0.14 118	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.01 112	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 374	0.01 149

CoDeX	0.36 244	0.24 260	1.39 264	0.00 1	0.01 276	0.29 73	0.00 1	1.58 361	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.25 267	0.07 293	2.82 289	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

StereoVision	0.16 110	0.25 266	1.07 202	0.00 1	0.00 1	0.47 126	0.01 258	0.18 126	0.61 347	0.00 1	0.29 376	0.15 228	0.02 168	0.07 153	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.01 149

MIF-Stereo (partial)	0.08 29	0.11 170	0.96 170	0.00 1	0.00 1	0.08 37	0.00 1	0.19 130	0.08 42	0.00 1	0.01 249	0.02 58	0.02 168	0.02 97	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 245	0.01 149

CAS	0.10 44	0.05 70	0.46 25	0.00 1	0.00 1	1.03 285	0.00 1	0.21 146	0.09 63	0.00 1	0.00 1	0.03 102	0.01 112	0.01 45	0.02 135	0.08 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Anonymous_2	0.88 386	0.02 10	1.06 196	0.01 284	0.00 1	0.19 56	0.00 1	0.14 109	0.08 42	0.01 157	0.04 332	1.07 386	0.00 1	0.02 97	0.02 135	0.01 398	0.04 404	2.31 468	11.16 473	1.35 452	0.01 149

Patchmatch Stereo++	0.13 77	0.04 46	0.73 81	0.05 354	0.01 276	1.06 304	0.08 358	0.06 43	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.05 149	0.00 1	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.14 90	0.04 46	0.73 81	0.05 354	0.02 321	1.06 304	0.08 358	0.05 31	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.07 174	0.00 1	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

ROB_FTStereo_v2	0.14 90	0.04 46	0.73 81	0.05 354	0.01 276	1.06 304	0.06 346	0.05 31	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.07 174	0.00 1	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

ROB_FTStereo	0.13 77	0.04 46	0.73 81	0.05 354	0.02 321	1.06 304	0.07 350	0.06 43	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.03 102	0.00 1	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

HUI-Stereo	0.14 90	0.04 46	0.75 98	0.05 354	0.02 321	1.06 304	0.08 358	0.06 43	0.57 252	0.01 157	0.00 1	0.07 174	0.00 1	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

iGMRVC	0.14 90	0.04 46	0.74 90	0.05 354	0.02 321	1.06 304	0.07 350	0.06 43	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.05 149	0.00 1	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

iRAFT	0.13 77	0.04 46	0.73 81	0.05 354	0.01 276	1.06 304	0.08 358	0.06 43	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.05 149	0.00 1	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

AnonymousM	0.10 44	0.04 46	0.56 50	0.00 1	0.00 1	1.02 279	0.00 1	0.19 130	0.11 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 153	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

RAFT-IKP	0.14 90	0.04 46	0.75 98	0.05 354	0.01 276	1.06 304	0.08 358	0.05 31	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.05 149	0.00 1	0.01 45	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.23 162	0.37 323	1.26 237	0.00 1	0.00 1	1.11 376	0.03 317	0.20 140	0.07 27	0.00 1	0.00 1	0.39 306	0.03 213	1.12 238	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 245	0.00 1

iResNetv2_ROB	0.36 244	1.03 432	2.96 401	0.00 1	0.00 1	0.58 157	0.00 1	1.51 357	0.58 297	0.01 157	0.00 1	0.08 180	0.02 168	0.07 153	0.02 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 425	0.02 267

UGAM	0.51 313	0.12 180	1.83 321	0.00 1	0.00 1	0.62 168	0.00 1	0.06 43	0.11 92	0.00 1	0.23 370	0.35 291	0.04 245	6.42 438	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 417	0.03 306

RAStereo	0.05 7	0.15 198	0.68 72	0.00 1	0.00 1	0.03 16	0.00 1	0.06 43	0.06 18	0.01 157	0.01 249	0.02 58	0.02 168	0.00 1	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

test_sample6	0.41 265	0.11 170	1.38 261	0.00 1	0.00 1	0.48 129	0.00 1	2.33 413	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.10 195	0.00 1	3.18 309	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.01 149

test_sample5	0.39 257	0.10 148	1.42 273	0.00 1	0.00 1	0.45 119	0.00 1	2.14 401	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.00 1	3.06 302	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.01 149

test_sample4	0.38 253	0.10 148	1.42 273	0.00 1	0.00 1	0.45 119	0.00 1	2.09 397	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.00 1	2.83 290	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.01 149

test_sample3	0.37 249	0.09 143	1.41 270	0.00 1	0.00 1	0.46 124	0.00 1	1.95 388	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.05 149	0.00 1	2.79 288	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.01 149

test_for_model	0.57 337	0.39 336	0.80 125	1.74 458	0.02 321	0.80 217	0.02 298	0.30 172	0.22 143	0.11 349	0.00 1	0.00 1	0.02 168	0.00 1	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	6.94 469	0.01 149

IGEV++	0.06 16	0.14 193	0.46 25	0.03 330	0.00 1	0.04 25	0.00 1	0.03 15	0.08 42	0.01 157	0.00 1	0.02 58	0.06 286	0.04 132	0.03 156	0.00 1	0.04 404	0.00 1	0.03 387	0.08 316	0.07 386

DualNet	0.39 257	0.10 148	1.42 273	0.00 1	0.00 1	0.45 119	0.00 1	2.14 401	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.00 1	3.06 302	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.01 149

plain	0.11 61	0.17 212	1.21 233	0.00 1	0.00 1	0.05 29	0.00 1	0.16 115	0.32 163	0.01 157	0.01 249	0.02 58	0.01 112	0.03 123	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 417	0.01 149

MaDis-Stereo	0.06 16	0.16 206	0.66 68	0.00 1	0.00 1	0.05 29	0.01 258	0.06 43	0.12 107	0.00 1	0.01 249	0.04 125	0.02 168	0.02 97	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.01 149

iinet-f	0.48 293	0.57 388	4.45 436	0.00 1	0.01 276	0.77 209	0.00 1	1.48 348	0.61 347	0.01 157	0.00 1	0.40 308	0.44 362	0.38 208	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 431	0.01 149

test_5	0.26 182	0.35 309	1.35 254	0.01 284	0.22 437	0.80 217	0.01 258	0.81 249	0.58 297	0.12 352	0.00 1	0.06 167	0.01 112	0.61 223	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 366	0.16 430

NRIStereo	0.17 119	0.03 28	0.73 81	0.04 344	0.01 276	1.15 390	0.33 410	0.03 15	0.59 309	0.04 301	0.01 249	0.11 199	0.01 112	0.10 172	0.03 156	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.06 285	0.09 402

SST-Stereo	0.51 313	0.02 10	0.74 90	0.05 354	0.19 430	1.09 362	0.49 425	0.26 159	0.61 347	0.04 301	0.00 1	0.05 149	0.58 372	6.12 419	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.22 155	0.04 46	0.87 149	0.05 354	0.02 321	1.07 340	0.32 406	0.04 22	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.00 1	1.25 411	0.01 45	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.05 354

CroCo-Stereo	0.13 77	0.16 206	0.40 14	0.00 1	0.00 1	0.03 16	0.00 1	0.98 275	0.57 252	0.00 1	0.01 249	0.31 281	0.03 213	0.01 45	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	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
cross-raft	0.15 105	0.05 70	1.46 282	0.00 1	0.01 276	0.37 98	0.07 350	0.40 187	0.02 1	0.02 256	0.00 1	0.38 304	0.00 1	0.02 97	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 408	0.01 70	0.02 267

GEStereo_RVC	0.43 274	0.38 333	1.10 203	0.01 284	0.00 1	1.02 279	0.00 1	1.94 387	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.14 219	0.01 112	3.25 316	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 316	0.02 267

CREStereo++_RVC	0.10 44	0.06 96	0.78 116	0.00 1	0.00 1	1.00 275	0.00 1	0.10 88	0.08 42	0.00 1	0.01 249	0.03 102	0.00 1	0.01 45	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
XX-TBD	0.12 71	0.25 266	0.79 120	0.00 1	0.00 1	0.92 255	0.00 1	0.18 126	0.08 42	0.00 1	0.21 369	0.03 102	0.00 1	0.01 45	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GMStereo	0.08 29	0.54 379	0.90 156	0.00 1	0.00 1	0.03 16	0.00 1	0.04 22	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.02 168	0.00 1	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.17 119	0.06 96	1.16 217	0.00 1	0.12 406	0.61 163	0.00 1	0.90 261	0.08 42	0.01 157	0.00 1	0.09 191	0.00 1	0.01 45	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 442	0.00 1	0.00 1

Syn2CoEx	0.56 331	0.78 418	2.86 397	0.00 1	0.00 1	0.10 42	0.01 258	0.91 263	0.61 347	0.02 256	0.00 1	0.49 331	0.21 339	5.03 379	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 366	0.03 306

iResNet_ROB	0.30 211	0.66 398	1.41 270	0.00 1	0.00 1	0.70 193	0.00 1	0.79 245	0.57 252	0.04 301	0.01 249	0.08 180	0.01 112	1.55 250	0.03 156	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 285	0.00 1

MoCha-V2	0.09 38	0.08 130	0.61 60	0.05 354	0.06 377	0.15 51	0.00 1	0.11 93	0.08 42	0.07 326	0.00 1	0.13 212	0.00 1	0.02 97	0.04 181	0.00 1	0.13 448	0.00 1	0.20 434	0.04 245	0.01 149

testlalala_base	0.27 188	0.06 96	0.80 125	0.00 1	0.00 1	0.64 182	0.00 1	1.08 289	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 181	0.52 448	0.00 1	0.00 1	0.12 413	2.02 455	0.00 1

IER	0.14 90	0.09 143	1.29 242	0.00 1	0.00 1	0.62 168	0.00 1	0.17 121	0.10 85	0.00 1	0.00 1	0.40 308	0.02 168	0.11 177	0.04 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

PFNet+	0.23 162	0.06 96	0.79 120	0.07 377	0.01 276	1.11 376	0.42 420	0.11 93	0.59 309	0.08 334	0.01 249	0.02 58	0.00 1	1.21 240	0.04 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

ARAFT	0.58 342	0.75 411	2.78 395	0.00 1	0.00 1	1.20 402	0.00 1	2.26 407	0.57 252	0.05 310	0.00 1	0.18 241	0.03 213	3.54 328	0.04 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 397	0.04 337

AFF-stereo	0.18 128	0.42 343	0.77 107	0.00 1	0.00 1	0.91 253	0.00 1	0.41 189	0.65 404	0.05 310	0.00 1	0.04 125	0.05 273	0.06 146	0.04 181	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.19 397	0.01 149

cf-r	0.35 240	0.41 341	1.45 280	0.00 1	0.00 1	1.06 304	0.00 1	0.43 192	0.38 169	0.05 310	0.00 1	0.65 351	0.00 1	2.53 279	0.04 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 245	0.02 267

GwcNet-RSSM	0.45 280	0.56 387	1.74 315	0.00 1	0.00 1	1.06 304	0.00 1	0.65 230	0.55 199	0.18 369	0.00 1	0.37 301	0.00 1	3.70 336	0.04 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 316	0.02 267

stereogan	0.49 299	0.22 242	2.39 365	0.00 1	0.00 1	0.63 178	0.02 298	0.79 245	0.72 416	0.06 319	0.00 1	1.68 415	0.46 364	2.63 282	0.04 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 366	0.00 1

HSM-Net_RVC	0.52 323	0.06 96	1.45 280	0.00 1	0.00 1	0.61 163	0.00 1	3.83 445	0.52 186	0.14 363	0.00 1	0.22 259	0.03 213	3.50 326	0.04 181	0.01 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PASM	0.51 313	0.32 292	3.07 406	0.00 1	0.00 1	0.31 80	0.00 1	0.46 198	0.12 107	0.03 284	0.00 1	0.44 315	0.02 168	5.22 384	0.04 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 354	0.03 306

GCST	0.28 193	0.46 353	1.23 234	0.00 1	0.01 276	0.31 80	0.03 317	0.15 113	0.05 15	0.01 157	0.37 384	0.05 149	0.04 245	2.76 286	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 298	0.03 306

MyStereo8	0.28 193	0.37 323	2.57 383	0.02 312	0.00 1	1.23 404	0.00 1	0.26 159	0.15 125	0.02 256	0.05 334	0.14 219	0.04 245	0.24 196	0.05 192	0.00 1	0.11 445	0.00 1	0.01 350	0.04 245	0.21 440

GMStereo_Zeroshot	0.07 22	0.04 46	0.80 125	0.08 384	0.00 1	0.03 16	0.00 1	0.05 31	0.10 85	0.00 1	0.03 327	0.19 248	0.03 213	0.00 1	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

DCANet-4	0.31 216	0.05 70	2.61 385	0.00 1	0.00 1	1.05 295	0.00 1	1.49 354	0.61 347	0.13 356	0.00 1	0.03 102	0.05 273	0.03 123	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 354

fff	0.28 193	0.37 323	1.20 223	0.00 1	0.01 276	1.05 295	0.00 1	1.48 348	0.61 347	0.13 356	0.00 1	0.04 125	0.60 375	0.02 97	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 354

DisPM	0.16 110	0.05 70	0.82 131	0.07 377	0.00 1	1.14 387	0.41 418	0.08 65	0.54 193	0.03 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 146	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

raftrobust	0.13 77	0.36 316	0.94 167	0.00 1	0.18 426	0.62 168	0.02 298	0.07 59	0.07 27	0.00 1	0.00 1	0.03 102	0.03 213	0.03 123	0.05 192	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.06 285	0.04 337

HCRNet	0.32 225	0.10 148	0.81 128	0.00 1	0.00 1	1.10 368	0.00 1	0.39 185	0.59 309	0.01 157	0.01 249	0.06 167	0.03 213	3.24 311	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.02 267

csc	0.28 193	0.37 323	1.20 223	0.00 1	0.01 276	1.05 295	0.00 1	1.48 348	0.61 347	0.13 356	0.00 1	0.04 125	0.60 375	0.02 97	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 354

cscssc	0.28 193	0.37 323	1.20 223	0.00 1	0.01 276	1.05 295	0.00 1	1.48 348	0.61 347	0.13 356	0.00 1	0.04 125	0.60 375	0.02 97	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 354

SFCPSM	0.21 150	0.04 46	1.59 295	0.00 1	0.05 369	0.34 94	0.00 1	1.24 306	0.57 252	0.01 157	0.00 1	0.12 205	0.02 168	0.05 141	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 366	0.02 171	0.00 1

CFNet-ft	0.31 216	0.34 300	0.96 170	0.00 1	0.00 1	1.08 353	0.00 1	0.19 130	0.15 125	0.01 157	0.00 1	0.48 323	0.00 1	2.95 297	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.01 405	0.00 1	0.01 70	0.01 149

Nwc_Net	0.43 274	0.42 343	2.64 387	0.00 1	0.00 1	0.67 188	0.00 1	0.82 252	0.28 154	0.00 1	0.01 249	0.90 373	0.10 309	2.62 280	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.00 1

CFNet_RVC	0.31 216	0.34 300	0.96 170	0.00 1	0.00 1	1.08 353	0.00 1	0.19 130	0.15 125	0.01 157	0.00 1	0.48 323	0.00 1	2.95 297	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.01 405	0.00 1	0.01 70	0.01 149

UCFNet_RVC	0.20 143	0.32 292	0.88 153	0.00 1	0.00 1	1.02 279	0.00 1	0.20 140	0.29 157	0.01 157	0.00 1	0.34 287	0.02 168	0.81 228	0.05 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MyStereo05	0.28 193	0.13 187	2.37 364	0.01 284	0.00 1	1.09 362	0.00 1	1.02 281	0.45 177	0.04 301	0.01 249	0.26 269	0.14 320	0.00 1	0.06 207	0.00 1	0.05 419	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.04 337

MyStereo04	0.26 182	0.12 180	2.34 361	0.00 1	0.00 1	0.98 267	0.00 1	0.84 254	0.20 140	0.06 319	0.01 249	0.33 284	0.11 313	0.00 1	0.06 207	0.00 1	0.05 419	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.04 337

test_4	0.13 77	0.07 121	1.12 210	0.00 1	0.05 369	0.82 222	0.00 1	0.04 22	0.08 42	0.10 346	0.00 1	0.01 15	0.01 112	0.02 97	0.06 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 366	0.11 345	0.00 1

CSP-Net	0.37 249	0.10 148	0.54 44	0.00 1	0.00 1	0.50 134	0.00 1	0.64 229	0.13 115	0.00 1	0.00 1	0.15 228	0.02 168	5.27 385	0.06 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 264	0.00 1

PSM-AAD	0.49 299	0.02 10	0.75 98	0.06 373	0.00 1	1.19 400	2.19 453	0.12 100	0.59 309	0.01 157	0.45 388	0.13 212	4.04 447	0.22 193	0.06 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.01 149

rafts_anoy	0.14 90	0.35 309	0.99 181	0.00 1	0.02 321	0.49 132	0.03 317	0.11 93	0.07 27	0.00 1	0.01 249	0.06 167	0.06 286	0.24 196	0.06 207	0.00 1	0.14 449	0.00 1	0.01 350	0.02 171	0.03 306

Gwc-CoAtRS	0.12 71	0.06 96	1.17 218	0.00 1	0.11 403	0.41 104	0.00 1	0.20 140	0.04 11	0.01 157	0.00 1	0.18 241	0.00 1	0.01 45	0.06 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 430	0.01 70	0.00 1

PSMNet-RSSM	0.36 244	0.36 316	0.93 164	0.00 1	0.00 1	1.06 304	0.00 1	0.50 205	0.53 190	0.04 301	0.00 1	0.40 308	0.00 1	3.33 320	0.06 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.01 149

FAT-Stereo	0.50 308	0.14 193	2.51 378	0.00 1	0.00 1	0.33 91	0.09 364	1.88 382	0.61 347	0.05 310	0.76 403	0.60 343	0.52 369	2.46 278	0.06 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

GANetREF_RVC	0.54 326	0.70 403	2.06 346	0.00 1	0.00 1	1.14 387	0.00 1	1.61 364	0.58 297	0.00 1	0.01 249	0.29 275	0.04 245	4.21 356	0.06 207	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.02 267
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
NCCL2	0.29 209	0.50 365	1.52 288	0.00 1	0.00 1	0.81 220	0.00 1	0.45 195	0.22 143	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.03 213	2.14 260	0.06 207	0.00 1	0.00 1	0.02 421	0.00 1	0.01 70	0.03 306

DDVS	0.30 211	0.10 148	0.64 65	0.03 330	0.13 409	0.25 64	0.24 390	0.18 126	0.11 92	0.00 1	0.00 1	0.49 331	0.05 273	3.62 330	0.07 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.02 267

DualNet (step1)	0.44 278	0.23 252	1.31 246	0.00 1	0.00 1	0.95 260	0.00 1	2.28 409	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.14 219	0.00 1	1.45 246	0.07 218	0.32 443	0.00 1	1.06 462	0.33 460	0.01 70	0.01 149

test_sample7	0.28 193	0.08 130	0.76 104	0.02 312	0.00 1	0.19 56	0.00 1	2.28 409	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.14 219	0.00 1	1.45 246	0.07 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.01 149

LL-Strereo	0.71 366	0.88 423	2.40 366	0.00 1	0.00 1	0.63 178	0.01 258	1.57 359	0.58 297	0.45 401	0.00 1	0.54 341	0.30 351	6.37 436	0.07 218	0.00 1	0.05 419	0.00 1	0.00 1	0.22 407	0.17 432

hknet	0.38 253	0.07 121	1.32 249	0.00 1	0.00 1	1.07 340	0.00 1	2.43 417	0.58 297	0.30 384	0.09 351	0.63 346	0.00 1	0.96 234	0.07 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SACVNet	0.42 267	0.29 284	1.10 203	0.00 1	0.00 1	1.02 279	0.00 1	0.78 242	0.29 157	0.03 284	0.00 1	0.24 262	0.02 168	4.27 359	0.07 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 403	0.01 149

AACVNet	0.40 262	0.36 316	0.90 156	0.00 1	0.00 1	0.53 145	0.00 1	0.18 126	0.41 175	0.02 256	0.00 1	0.11 199	0.01 112	5.33 388	0.07 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 374	0.00 1

Prome-Stereo	0.23 162	0.04 46	0.76 104	0.10 394	0.00 1	1.15 390	0.02 298	0.27 164	0.65 404	0.01 157	0.54 393	0.04 125	0.71 381	0.27 200	0.07 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

raft+_RVC	0.14 90	0.37 323	0.96 170	0.00 1	0.16 418	0.64 182	0.03 317	0.05 31	0.08 42	0.00 1	0.00 1	0.02 58	0.03 213	0.03 123	0.07 218	0.00 1	0.07 433	0.00 1	0.00 1	0.05 264	0.16 430

111	0.30 211	0.66 398	1.20 223	0.00 1	0.01 276	1.06 304	0.03 317	1.60 362	0.59 309	0.27 381	0.00 1	0.20 252	0.05 273	0.08 164	0.07 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 298	0.12 420

RAFT-Stereo + iAFF	0.19 134	0.33 296	0.84 139	0.00 1	0.02 321	1.06 304	0.00 1	0.45 195	0.59 309	0.03 284	0.00 1	0.05 149	0.06 286	0.04 132	0.07 218	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.17 390	0.01 149

NVstereo2D	0.45 280	0.11 170	1.91 331	0.00 1	0.00 1	0.59 160	0.00 1	1.39 323	0.61 347	0.03 284	0.00 1	0.33 284	0.00 1	3.94 346	0.07 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ETE_ROB	0.31 216	0.34 300	0.89 154	0.00 1	0.00 1	0.97 265	0.01 258	1.45 335	0.57 252	0.02 256	0.00 1	0.17 238	0.02 168	1.75 252	0.07 218	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ssnet_v2	0.28 193	0.17 212	1.18 221	0.00 1	0.00 1	0.81 220	0.00 1	1.05 284	0.59 309	0.09 342	0.01 249	0.88 371	0.09 301	0.43 211	0.08 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 354	0.09 402

BSDual-CNN	0.28 193	0.05 70	0.54 44	0.00 1	0.00 1	1.07 340	0.00 1	2.43 417	0.58 297	0.30 384	0.09 351	0.36 295	0.03 213	0.01 45	0.08 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psmg	0.22 155	0.05 70	0.54 44	0.00 1	0.00 1	1.05 295	0.00 1	1.73 376	0.58 297	0.00 1	0.00 1	0.36 295	0.03 213	0.01 45	0.08 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

RALCasStereoNet	0.16 110	0.35 309	0.84 139	0.00 1	0.00 1	0.32 85	0.03 317	0.16 115	0.56 214	0.02 256	0.07 347	0.05 149	0.08 298	0.13 180	0.08 231	0.00 1	0.31 456	0.00 1	0.00 1	0.07 298	0.11 411

CVANet_RVC	0.53 324	0.32 292	1.26 237	0.00 1	0.00 1	0.98 267	0.00 1	0.72 238	0.55 199	0.35 391	0.12 357	0.36 295	0.14 320	5.53 397	0.08 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 383	0.00 1

StereoDRNet-Refined	0.24 170	0.08 130	0.68 72	0.00 1	0.00 1	0.83 228	0.00 1	0.66 231	0.61 347	0.00 1	0.00 1	0.50 335	0.02 168	1.28 244	0.08 231	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 339	0.04 337
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SMFormer	0.33 227	0.10 148	1.04 187	0.00 1	0.00 1	0.03 16	0.00 1	1.45 335	0.55 199	0.00 1	0.00 1	0.15 228	0.00 1	3.24 311	0.09 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.02 267

tta	0.33 227	0.10 148	1.04 187	0.00 1	0.00 1	0.03 16	0.00 1	1.45 335	0.55 199	0.00 1	0.00 1	0.15 228	0.00 1	3.24 311	0.09 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.01 149

4D-IteraStereo	0.16 110	0.51 370	1.73 311	0.00 1	0.00 1	0.38 100	0.03 317	0.08 65	0.08 42	0.02 256	0.01 249	0.00 1	0.01 112	0.06 146	0.09 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 245	0.06 374

HBP-ISP	0.80 374	0.70 403	2.86 397	0.02 312	0.01 276	1.67 423	0.48 423	2.63 433	0.56 214	1.11 421	0.06 344	0.50 335	0.74 385	4.60 367	0.09 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 264	0.03 306

ADStereo(finetuned)	0.34 234	0.37 323	2.24 356	0.00 1	0.00 1	1.04 292	0.00 1	1.49 354	0.61 347	0.08 334	0.00 1	0.04 125	0.74 385	0.03 123	0.09 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.05 354

GwcNet-ADL	0.30 211	0.19 228	1.78 317	0.00 1	0.00 1	1.03 285	0.00 1	2.08 396	0.28 154	0.00 1	0.00 1	0.37 301	0.04 245	0.02 97	0.09 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 306

psm_up	0.39 257	0.25 266	1.04 187	0.00 1	0.00 1	0.82 222	0.00 1	1.88 382	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.28 274	0.01 112	2.78 287	0.09 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 285	0.00 1

UNet	0.26 182	0.18 218	2.41 368	0.00 1	0.00 1	0.71 197	0.00 1	0.39 185	0.60 332	0.00 1	0.00 1	0.37 301	0.02 168	0.45 214	0.09 237	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

FADNet	0.55 328	0.75 411	2.42 370	0.00 1	0.01 276	0.82 222	0.00 1	0.88 258	0.54 193	0.01 157	0.01 249	0.16 236	0.16 327	4.49 364	0.09 237	0.18 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 438	0.00 1

LL-Strereo2	0.12 71	0.41 341	0.91 161	0.05 354	0.03 345	0.51 136	0.04 332	0.13 104	0.11 92	0.01 157	0.00 1	0.03 102	0.02 168	0.06 146	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 350	0.03 223	0.03 306

GANet-ADL	0.16 110	0.06 96	1.18 221	0.00 1	0.01 276	0.83 228	0.00 1	0.23 149	0.07 27	0.00 1	0.30 377	0.35 291	0.00 1	0.07 153	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 245	0.01 149

DCANet	0.25 177	0.37 323	1.20 223	0.00 1	0.00 1	1.06 304	0.00 1	1.49 354	0.61 347	0.08 334	0.00 1	0.04 125	0.00 1	0.02 97	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.05 354

FINET	0.51 313	0.36 316	2.40 366	0.00 1	0.00 1	0.27 68	0.00 1	2.06 394	1.49 439	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.04 245	3.38 322	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.02 267

UPFNet	0.18 128	0.05 70	1.11 207	0.00 1	0.00 1	0.48 129	0.00 1	1.11 293	0.48 179	0.00 1	0.00 1	0.10 195	0.00 1	0.10 172	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

ACVNet	0.20 143	0.14 193	0.96 170	0.01 284	0.00 1	1.05 295	0.11 372	0.19 130	0.60 332	0.01 157	0.01 249	0.71 359	0.00 1	0.05 141	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 264	0.00 1

hitnet-ft	0.42 267	0.30 287	1.15 213	0.00 1	0.00 1	0.73 201	0.11 372	0.30 172	0.19 139	0.04 301	0.14 359	0.75 362	0.17 332	4.33 362	0.10 246	0.01 398	0.00 1	0.03 431	0.00 1	0.04 245	0.01 149

NOSS_ROB	0.61 351	0.17 212	0.63 62	0.19 432	0.00 1	0.67 188	0.00 1	2.38 415	0.57 252	0.13 356	0.00 1	0.94 374	0.00 1	6.27 433	0.10 246	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 245	0.10 409

gwcnet-sp	0.28 193	0.15 198	2.75 392	0.00 1	0.00 1	0.51 136	0.02 298	0.49 202	0.57 252	0.01 157	0.01 249	0.08 180	0.04 245	0.87 230	0.11 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.01 149

scenet	0.28 193	0.15 198	2.75 392	0.00 1	0.00 1	0.51 136	0.02 298	0.49 202	0.57 252	0.01 157	0.01 249	0.08 180	0.04 245	0.87 230	0.11 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.01 149

ssnet	0.28 193	0.15 198	2.75 392	0.00 1	0.00 1	0.51 136	0.02 298	0.49 202	0.57 252	0.01 157	0.01 249	0.08 180	0.04 245	0.87 230	0.11 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.01 149

dad	0.17 119	0.54 379	0.82 131	0.00 1	0.00 1	1.03 285	0.00 1	0.02 11	0.23 149	0.01 157	0.00 1	0.02 58	0.01 112	0.63 224	0.11 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

ADLNet2	0.55 328	0.33 296	2.54 382	0.00 1	0.00 1	0.88 242	0.00 1	0.69 234	0.65 404	0.00 1	0.07 347	1.47 409	0.02 168	4.12 353	0.11 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 363	0.01 149

RAFT_R40	0.49 299	0.03 28	0.74 90	0.05 354	0.15 415	1.09 362	0.32 406	0.27 164	0.59 309	0.02 256	0.03 327	0.07 174	0.30 351	6.12 419	0.11 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

S-Stereo	0.65 358	0.25 266	3.44 417	0.00 1	0.00 1	0.56 152	0.05 341	1.86 381	0.61 347	0.00 1	0.76 403	0.84 369	0.11 313	4.28 361	0.11 254	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.07 298	0.03 306

AdaStereo	0.20 143	0.06 96	0.86 145	0.00 1	0.00 1	0.25 64	0.00 1	1.71 374	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.31 281	0.01 112	0.11 177	0.11 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1
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.
HSM	0.63 354	0.36 316	0.89 154	0.00 1	0.00 1	0.52 142	0.01 258	0.98 275	0.56 214	0.00 1	0.01 249	2.27 428	0.65 380	6.18 423	0.11 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

DRN-Test	0.43 274	0.13 187	1.95 335	0.03 330	0.09 393	0.61 163	0.00 1	1.43 332	0.61 347	0.00 1	0.00 1	0.18 241	0.04 245	3.32 319	0.11 254	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.01 149

CRFU-Net	0.40 262	0.12 180	1.50 287	0.14 417	0.01 276	0.90 246	0.00 1	0.42 191	0.14 118	0.00 1	0.00 1	0.42 312	1.94 423	2.15 262	0.12 264	0.00 1	0.00 1	0.03 431	0.00 1	0.03 223	0.00 1

RALAANet	0.13 77	0.51 370	0.95 168	0.00 1	0.00 1	0.32 85	0.01 258	0.38 182	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.05 149	0.09 301	0.02 97	0.12 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 366	0.10 339	0.00 1

MMNet	0.23 162	0.18 218	1.84 323	0.00 1	0.00 1	0.67 188	0.00 1	0.59 219	0.59 309	0.00 1	0.01 249	0.18 241	0.09 301	0.26 199	0.12 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

ac_64	0.39 257	0.12 180	1.15 213	0.04 344	0.01 276	0.43 114	0.02 298	0.25 156	0.59 309	0.12 352	0.01 249	0.89 372	0.04 245	3.92 344	0.12 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 245	0.00 1

acv_ft	0.21 150	0.14 193	0.95 168	0.00 1	0.00 1	0.41 104	0.00 1	0.58 217	0.60 332	0.19 371	0.01 249	0.71 359	0.12 316	0.05 141	0.12 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 412	0.00 1

DMCA	0.19 134	0.16 206	1.39 264	0.00 1	0.01 276	1.00 275	0.01 258	0.38 182	0.57 252	0.01 157	0.01 249	0.05 149	0.00 1	0.05 141	0.12 264	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

CC-Net-ROB	0.64 356	0.50 365	1.13 211	0.07 377	0.00 1	1.08 353	0.01 258	2.58 429	0.56 214	0.01 157	0.00 1	0.14 219	0.01 112	5.73 406	0.12 264	0.50 447	0.00 1	0.21 453	0.00 1	0.09 331	0.02 267

RAFT-Test	0.20 143	0.09 143	1.34 252	0.00 1	0.12 406	0.39 101	0.10 368	0.72 238	0.25 151	0.08 334	0.00 1	0.44 315	0.00 1	0.05 141	0.13 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 449	0.01 70	0.01 149

AASNet	0.27 188	0.47 358	1.56 291	0.00 1	0.00 1	0.91 253	0.00 1	0.58 217	0.58 297	0.00 1	0.00 1	0.39 306	0.02 168	0.33 202	0.13 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 415	0.06 374

delet	0.33 227	0.24 260	1.05 195	0.00 1	0.00 1	0.60 162	0.00 1	0.53 207	0.59 309	0.03 284	0.01 249	0.52 339	0.19 333	2.68 283	0.13 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

FADNet-RVC-Resample	0.51 313	0.82 421	3.08 407	0.04 344	0.04 361	0.42 109	0.09 364	1.16 301	0.34 165	0.00 1	0.03 327	0.24 262	0.05 273	3.16 306	0.13 271	0.07 425	0.12 446	0.05 440	0.02 366	0.08 316	0.20 436

PS-NSSS	0.54 326	0.44 349	0.86 145	0.00 1	0.00 1	1.04 292	0.00 1	2.37 414	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.11 199	0.01 112	5.32 387	0.13 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

PDISCO_ROB	0.56 331	0.57 388	2.07 347	0.17 426	0.00 1	1.56 420	0.01 258	2.27 408	0.51 184	0.08 334	0.01 249	0.74 361	0.28 350	2.37 273	0.13 271	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 430	0.00 1

HGLStereo	0.28 193	0.12 180	1.15 213	0.00 1	0.00 1	0.65 185	0.00 1	0.57 214	0.25 151	0.02 256	0.01 249	0.47 321	0.03 213	2.17 265	0.14 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.01 149

GANet-RSSM	0.34 234	0.29 284	0.97 177	0.00 1	0.00 1	1.05 295	0.00 1	0.22 148	0.15 125	0.03 284	0.00 1	0.31 281	0.00 1	3.62 330	0.14 277	0.00 1	0.00 1	0.03 431	0.00 1	0.05 264	0.01 149

MaskLacGwcNet_RVC	0.47 286	0.43 346	1.04 187	0.11 404	0.00 1	1.10 368	0.00 1	0.80 247	0.54 193	0.00 1	0.05 334	0.38 304	0.03 213	3.50 326	0.14 277	0.88 455	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 345	0.20 436

HITNet	0.19 134	0.55 385	1.36 258	0.00 1	0.00 1	0.25 64	0.00 1	1.09 291	0.23 149	0.00 1	0.00 1	0.14 219	0.02 168	0.02 97	0.14 277	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 264	0.00 1
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
RAFT + AFF	0.60 348	0.75 411	1.04 187	0.00 1	0.00 1	1.10 368	0.06 346	1.45 335	0.57 252	0.02 256	0.00 1	0.18 241	1.43 415	4.80 373	0.15 281	0.00 1	0.17 453	0.00 1	0.00 1	0.27 422	0.08 389

FADNet-RVC	0.51 313	0.80 419	2.47 374	0.01 284	0.00 1	0.48 129	0.00 1	1.32 312	0.14 118	0.00 1	0.01 249	0.12 205	0.06 286	4.07 350	0.15 281	0.00 1	0.04 404	0.00 1	0.00 1	0.38 433	0.08 389

Wz-Net-LNSev	0.34 234	0.61 393	4.26 432	0.00 1	0.00 1	0.49 132	0.00 1	0.26 159	0.61 347	0.00 1	0.01 249	0.23 260	0.03 213	0.10 172	0.16 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

GES	0.18 128	0.05 70	0.87 149	0.00 1	0.00 1	1.06 304	0.02 298	0.60 221	0.08 42	0.00 1	0.02 322	0.11 199	0.09 301	0.44 213	0.16 283	0.01 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.01 149

GwcNet	0.50 308	0.46 353	3.90 428	0.00 1	0.00 1	0.42 109	0.10 368	0.38 182	0.74 418	0.03 284	0.00 1	0.63 346	0.05 273	2.92 295	0.16 283	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 390	0.05 354

DMCA-RVC	0.31 216	0.48 360	2.47 374	0.00 1	0.03 345	0.78 213	0.03 317	0.06 43	0.08 42	0.01 157	0.01 249	0.08 180	0.33 356	1.59 251	0.16 283	0.00 1	0.02 378	0.01 405	0.00 1	0.01 70	0.01 149

ACV-stereo	0.63 354	0.16 206	2.24 356	0.00 1	0.00 1	1.79 428	0.07 350	0.06 43	0.10 85	0.00 1	0.00 1	3.53 433	1.24 410	3.12 304	0.17 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.01 149

CIPLG	0.33 227	0.75 411	1.79 319	0.10 394	0.01 276	0.93 258	0.21 386	1.45 335	0.61 347	0.02 256	0.01 249	0.14 219	0.06 286	0.13 180	0.17 287	0.00 1	0.04 404	0.01 405	0.01 350	0.17 390	0.04 337

DDUNet	0.34 234	0.20 232	1.06 196	0.00 1	0.00 1	0.79 215	0.01 258	0.91 263	0.54 193	0.04 301	0.01 249	1.11 390	0.01 112	1.89 255	0.17 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 285	0.00 1

IPLGR_C	0.35 240	0.81 420	2.03 339	0.10 394	0.01 276	0.90 246	0.21 386	1.46 345	0.61 347	0.02 256	0.01 249	0.13 212	0.07 293	0.14 182	0.17 287	0.00 1	0.05 419	0.01 405	0.02 366	0.17 390	0.04 337

ACRE	0.34 234	0.70 403	2.13 349	0.10 394	0.00 1	0.90 246	0.20 385	1.45 335	0.61 347	0.02 256	0.01 249	0.13 212	0.05 273	0.14 182	0.17 287	0.00 1	0.03 389	0.01 405	0.02 366	0.17 390	0.04 337

NF-Stereo	0.47 286	0.03 28	0.77 107	0.12 408	0.00 1	1.07 340	0.26 395	0.19 130	0.60 332	0.01 157	0.00 1	0.02 58	0.00 1	6.18 423	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

OCTAStereo	0.47 286	0.03 28	0.77 107	0.12 408	0.00 1	1.07 340	0.26 395	0.19 130	0.60 332	0.01 157	0.00 1	0.02 58	0.00 1	6.16 422	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

PSM-softLoss	0.48 293	0.04 46	1.10 203	0.17 426	0.00 1	1.07 340	0.25 393	0.12 100	0.61 347	0.03 284	0.01 249	0.02 58	0.01 112	6.03 416	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

KMStereo	0.48 293	0.04 46	1.10 203	0.17 426	0.00 1	1.07 340	0.25 393	0.12 100	0.61 347	0.03 284	0.01 249	0.02 58	0.01 112	6.03 416	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

RE-Stereo	0.47 286	0.03 28	0.77 107	0.12 408	0.00 1	1.07 340	0.26 395	0.19 130	0.60 332	0.01 157	0.00 1	0.02 58	0.00 1	6.18 423	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

TVStereo	0.47 286	0.03 28	0.77 107	0.12 408	0.00 1	1.07 340	0.26 395	0.19 130	0.60 332	0.01 157	0.00 1	0.02 58	0.00 1	6.18 423	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

FENet	0.23 162	0.05 70	1.39 264	0.00 1	0.00 1	1.00 275	0.00 1	0.80 247	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.24 262	0.04 245	0.23 195	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

RP	0.42 267	0.44 349	1.52 288	0.00 1	0.01 276	0.61 163	0.02 298	1.06 285	0.39 173	0.03 284	0.01 249	0.99 378	0.16 327	2.89 294	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 339	0.00 1

edge stereo	0.58 342	0.29 284	2.86 397	0.01 284	0.03 345	0.33 91	0.03 317	0.97 274	0.50 181	0.21 372	0.33 380	1.31 399	0.16 327	4.20 355	0.18 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 345	0.01 149

ToySt	0.12 71	0.15 198	0.92 163	0.00 1	0.00 1	0.46 124	0.00 1	0.41 189	0.10 85	0.00 1	0.00 1	0.10 195	0.00 1	0.07 153	0.19 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 366	0.04 245	0.02 267

test-3	0.17 119	0.03 28	0.74 90	0.03 330	0.10 397	0.43 114	0.00 1	1.36 316	0.07 27	0.01 157	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.08 164	0.19 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 434	0.12 354	0.11 411

test_1	0.17 119	0.03 28	0.75 98	0.03 330	0.10 397	0.43 114	0.00 1	1.36 316	0.07 27	0.01 157	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.07 153	0.19 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 434	0.12 354	0.11 411

test_3	0.19 134	0.02 10	0.76 104	0.03 330	0.10 397	0.53 145	0.00 1	1.42 327	0.07 27	0.13 356	0.00 1	0.02 58	0.00 1	0.07 153	0.19 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 434	0.12 354	0.11 411

CFNet	0.56 331	0.50 365	1.58 293	0.00 1	0.00 1	1.06 304	0.01 258	1.08 289	0.57 252	0.00 1	0.01 249	0.12 205	0.01 112	5.87 411	0.19 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 363	0.02 267

RAFT-345	0.49 299	0.04 46	1.26 237	0.10 394	0.07 383	1.16 394	0.19 383	0.14 109	0.57 252	0.00 1	0.01 249	0.09 191	0.01 112	6.00 414	0.20 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

TDLM	0.49 299	0.39 336	1.02 183	0.00 1	0.00 1	1.08 353	0.01 258	0.36 180	0.58 297	0.14 363	0.00 1	0.27 272	0.19 333	5.46 395	0.20 306	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 363	0.01 149

SQANet	0.42 267	1.14 441	1.86 326	0.04 344	0.48 446	0.36 97	0.03 317	0.40 187	0.56 214	0.02 256	0.24 371	0.49 331	0.06 286	2.14 260	0.21 308	0.02 412	0.02 378	0.01 405	0.00 1	0.19 397	0.03 306

DAS	0.49 299	0.05 70	1.29 242	0.00 1	0.00 1	0.07 33	0.00 1	1.25 307	0.61 347	1.18 424	0.00 1	0.24 262	0.03 213	4.76 371	0.22 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.01 149

SepStereo	0.45 280	0.05 70	1.29 242	0.00 1	0.00 1	0.07 33	0.00 1	1.25 307	0.61 347	1.18 424	0.00 1	0.24 262	0.03 213	3.93 345	0.22 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.01 149

TransformOpticalFlow	0.85 380	0.27 274	2.72 390	0.30 441	0.03 345	1.25 406	0.05 341	1.53 358	0.61 347	0.28 382	0.38 385	1.27 396	1.54 417	6.53 439	0.22 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

Pruner-Stereo	0.16 110	0.04 46	0.73 81	0.19 432	0.00 1	1.08 353	0.21 386	0.16 115	0.59 309	0.03 284	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.02 97	0.22 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.01 149

IRAFT_RVC	0.51 313	0.13 187	1.14 212	0.10 394	0.00 1	1.17 397	0.10 368	0.28 168	0.61 347	0.01 157	0.00 1	0.02 58	0.12 316	6.22 431	0.22 309	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.01 149

IGEV_Zeroshot_test	0.32 225	0.10 148	2.61 385	0.01 284	0.01 276	0.50 134	0.04 332	0.21 146	0.09 63	0.45 401	0.45 388	0.81 367	0.51 367	0.20 191	0.23 314	0.00 1	0.05 419	0.00 1	0.14 419	0.03 223	0.00 1

fast-acv-ft	0.29 209	0.37 323	3.76 424	0.06 373	0.01 276	0.28 71	0.17 378	0.06 43	0.21 141	0.00 1	0.00 1	0.08 180	0.09 301	0.10 172	0.23 314	0.01 398	0.00 1	0.03 431	0.01 350	0.26 417	0.01 149

PFNet	0.60 348	0.11 170	2.08 348	0.00 1	0.30 441	1.16 394	0.00 1	0.29 169	0.59 309	0.01 157	0.24 371	0.02 58	0.00 1	6.58 440	0.23 314	0.10 430	0.00 1	0.00 1	0.04 388	0.14 366	0.05 354

MyStereo06	0.36 244	0.13 187	2.17 353	0.01 284	0.00 1	1.09 362	0.00 1	0.23 149	0.09 63	0.49 405	0.41 386	1.01 380	1.05 400	0.21 192	0.24 317	0.00 1	0.05 419	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.04 337

iRaft-Stereo_20w	0.38 253	0.11 170	1.91 331	0.12 408	0.04 361	0.70 193	0.24 390	1.72 375	0.16 131	0.41 398	0.00 1	0.26 269	1.04 399	0.41 210	0.24 317	0.00 1	0.04 404	0.00 1	0.14 419	0.02 171	0.09 402

DLCB_ROB	0.27 188	0.16 206	0.71 76	0.00 1	0.00 1	0.44 118	0.00 1	0.43 192	0.57 252	0.02 256	0.04 332	0.63 346	0.04 245	2.18 266	0.24 317	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AIO-Stereo-zeroshot1	0.72 367	0.42 343	4.27 434	0.20 435	0.26 438	0.47 126	0.00 1	0.54 208	0.16 131	0.40 397	5.35 436	0.45 318	0.97 395	0.25 198	0.25 320	0.00 1	0.05 419	0.00 1	0.26 453	0.12 354	0.02 267

STrans-v2	0.85 380	0.28 279	1.66 303	0.00 1	0.01 276	0.85 234	0.04 332	2.05 391	0.67 410	0.48 404	0.87 410	1.12 391	2.12 429	6.64 444	0.25 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

FADNet_RVC	0.60 348	0.83 422	2.50 376	0.00 1	0.00 1	1.09 362	0.00 1	1.29 309	0.50 181	0.02 256	0.05 334	0.26 269	0.03 213	3.17 308	0.25 320	0.21 437	0.26 455	0.08 445	0.28 457	0.53 441	0.55 456

MLCV	0.23 162	0.46 353	1.15 213	0.00 1	0.00 1	0.45 119	0.00 1	0.57 214	0.15 125	0.09 342	0.00 1	0.27 272	0.03 213	1.09 237	0.25 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 264	0.00 1

OMP-Stereo	0.66 360	0.33 296	0.72 79	0.18 431	0.06 377	1.17 397	0.00 1	1.45 335	0.59 309	0.12 352	0.60 397	0.50 335	0.00 1	7.09 450	0.26 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.00 1

ADLNet	0.38 253	0.21 235	0.86 145	0.00 1	0.00 1	0.67 188	0.00 1	0.86 257	0.60 332	0.18 369	0.01 249	1.01 380	0.02 168	2.92 295	0.26 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 331	0.02 267

ASMatch	0.59 346	0.10 148	1.66 303	0.13 415	0.04 361	1.07 340	0.00 1	0.10 88	0.64 402	0.06 319	0.44 387	0.05 149	0.87 393	6.32 434	0.27 326	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 350	0.00 1	0.00 1

APVNet	0.51 313	0.21 235	2.43 372	0.00 1	0.00 1	0.94 259	0.00 1	0.45 195	0.62 396	0.01 157	0.01 249	0.34 287	0.03 213	4.59 366	0.27 326	0.00 1	0.00 1	0.03 431	0.00 1	0.15 374	0.02 267

RGC	0.50 308	0.53 377	2.42 370	0.00 1	0.01 276	0.65 185	0.00 1	1.07 287	0.17 134	0.01 157	0.62 398	1.00 379	0.19 333	3.03 301	0.28 328	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 264	0.02 267

PSMNet-ADL	0.35 240	0.05 70	0.65 66	0.00 1	0.00 1	1.03 285	0.00 1	0.59 219	0.09 63	0.00 1	0.07 347	0.47 321	0.01 112	3.66 334	0.30 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.02 267

RAFT-RH_RVC	0.96 392	0.13 187	1.35 254	0.02 312	0.05 369	1.06 304	0.00 1	0.06 43	0.55 199	0.01 157	9.57 456	0.10 195	0.00 1	6.00 414	0.30 329	0.01 398	0.00 1	0.00 1	0.02 366	0.01 70	0.00 1

test-1	0.19 134	0.13 187	0.67 71	0.00 1	0.15 415	0.57 154	0.00 1	1.01 280	0.11 92	0.04 301	0.48 392	0.05 149	0.00 1	0.01 45	0.30 329	0.00 1	0.07 433	0.00 1	0.06 393	0.01 70	0.18 433

AF-Net	0.47 286	0.53 377	2.05 344	0.00 1	0.00 1	0.41 104	0.01 258	1.18 303	0.40 174	0.13 356	0.05 334	1.30 398	0.45 363	2.43 277	0.30 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 331	0.00 1

iResNet	0.25 177	0.27 274	1.68 305	0.00 1	0.00 1	0.69 192	0.00 1	1.22 305	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.03 213	0.12 179	0.30 329	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 264	0.01 149

GCAP-BAT	0.19 134	0.08 130	0.90 156	0.01 284	0.07 383	0.87 240	0.03 317	0.16 115	0.06 18	0.36 392	0.45 388	0.15 228	0.05 273	0.08 164	0.31 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 419	0.00 1	0.00 1

DispNO	0.64 356	0.48 360	2.04 341	0.00 1	0.00 1	0.71 197	0.01 258	1.47 347	0.56 214	0.00 1	0.54 393	1.34 401	0.06 286	5.12 382	0.31 334	0.00 1	0.00 1	0.03 431	0.12 413	0.01 70	0.02 267

anonymity	0.17 119	0.06 96	0.79 120	0.00 1	0.09 393	0.03 16	0.00 1	0.54 208	0.07 27	0.41 398	0.13 358	0.11 199	0.58 372	0.02 97	0.31 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 442	0.01 70	0.02 267

CBFPSM	0.36 244	0.54 379	2.16 352	0.00 1	0.00 1	0.30 76	0.00 1	0.26 159	0.62 396	0.01 157	0.01 249	1.68 415	1.03 398	0.27 200	0.33 337	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.01 149

IGEV-BASED-STEREO-	0.05 7	0.05 70	0.21 5	0.00 1	0.00 1	0.09 39	0.02 298	0.17 121	0.12 107	0.06 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

Wz-Net-MNSev	0.48 293	0.76 416	3.11 408	0.00 1	0.00 1	0.23 62	0.00 1	1.07 287	0.61 347	0.01 157	0.01 249	0.13 212	0.13 319	3.12 304	0.34 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 264	0.01 149

DSFCA	0.40 262	0.09 143	0.84 139	0.00 1	0.01 276	0.98 267	0.37 414	0.29 169	0.62 396	0.02 256	0.32 379	0.03 102	0.24 345	3.91 342	0.34 338	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

BEATNet_4x	0.24 170	0.51 370	1.71 310	0.00 1	0.00 1	0.31 80	0.00 1	0.99 277	0.31 162	0.00 1	0.00 1	0.29 275	0.03 213	0.22 193	0.35 341	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.02 267

ITSA-stereo	0.44 278	0.06 96	0.97 177	0.03 330	0.00 1	1.08 353	0.06 346	1.42 327	0.09 63	0.01 157	0.00 1	0.21 254	0.50 365	3.91 342	0.38 342	0.00 1	0.00 1	0.02 421	0.01 350	0.03 223	0.01 149

CBMV	0.57 337	0.22 242	1.61 299	0.00 1	0.00 1	0.84 231	0.78 439	2.58 429	0.61 347	0.38 395	0.00 1	1.25 393	0.63 379	2.07 259	0.38 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 245	0.08 389
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
GASNet	0.56 331	1.09 434	2.57 383	0.00 1	0.00 1	0.52 142	0.02 298	1.12 295	0.22 143	0.01 157	0.14 359	0.50 335	0.12 316	4.09 351	0.39 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 428	0.08 389

IIG-Stereo	0.65 358	0.34 300	0.77 107	0.05 354	0.03 345	1.17 397	0.00 1	1.46 345	0.60 332	0.01 157	0.57 395	0.54 341	0.01 112	7.03 449	0.39 344	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

PWCDC_ROB	0.94 390	0.91 428	2.52 379	0.00 1	0.00 1	1.15 390	0.00 1	2.11 398	1.18 432	0.00 1	8.99 451	0.35 291	0.09 301	0.64 225	0.40 346	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 440	0.03 306

LALA_ROB	0.31 216	0.38 333	0.91 161	0.00 1	0.01 276	1.00 275	0.01 258	1.60 362	0.61 347	0.15 365	0.00 1	0.09 191	0.01 112	1.04 236	0.41 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

MFN_U_SF_DS_RVC	1.16 404	2.03 462	4.57 439	0.02 312	0.04 361	3.52 445	0.27 400	1.80 380	0.58 297	0.22 373	0.28 375	1.38 404	0.02 168	6.08 418	0.42 348	0.14 433	0.68 464	0.01 405	0.26 453	0.39 435	0.47 450

Consistency-Raft	0.39 257	0.30 287	2.53 381	0.14 417	0.03 345	0.90 246	0.04 332	1.36 316	0.59 309	0.00 1	0.02 322	0.02 58	1.15 407	0.33 202	0.43 349	0.02 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

test_xeample3	0.24 170	0.06 96	1.84 323	0.02 312	0.00 1	0.33 91	0.05 341	1.33 313	0.14 118	0.00 1	0.03 327	0.03 102	0.03 213	0.10 172	0.43 349	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 442	0.05 264	0.06 374

IGEVStereo-DCA	0.10 44	0.06 96	0.52 35	0.01 284	0.00 1	0.32 85	0.00 1	0.09 73	0.09 63	0.01 157	0.01 249	0.02 58	0.04 245	0.14 182	0.44 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 402	0.05 264	0.01 149

rrr	0.24 170	0.06 96	1.91 331	0.01 284	0.00 1	0.32 85	0.04 332	1.34 314	0.15 125	0.01 157	0.01 249	0.02 58	0.04 245	0.14 182	0.44 351	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 430	0.05 264	0.05 354

EAI-Stereo	0.70 363	0.03 28	0.84 139	0.13 415	0.20 435	0.87 240	2.23 454	2.05 391	0.29 157	0.72 409	4.60 432	0.29 275	0.55 370	0.39 209	0.44 351	0.00 1	0.07 433	0.00 1	0.29 458	0.01 70	0.08 389

RYNet	0.53 324	0.19 228	1.79 319	0.00 1	0.00 1	0.55 151	0.00 1	1.12 295	0.61 347	0.02 256	0.00 1	0.83 368	0.04 245	5.05 380	0.45 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 267

Ntro	0.57 337	1.13 439	2.24 356	0.04 344	0.36 443	1.04 292	0.02 298	0.74 241	0.57 252	0.01 157	0.00 1	0.76 363	0.08 298	3.01 299	0.47 355	0.07 425	0.04 404	0.01 405	0.00 1	0.76 447	0.02 267

PSMNet_ROB	0.41 265	0.54 379	1.69 307	0.00 1	0.00 1	0.92 255	0.00 1	0.27 164	0.53 190	0.00 1	0.00 1	0.25 267	0.03 213	3.43 323	0.47 355	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 264	0.03 306

RainbowNet	0.61 351	1.13 439	1.83 321	0.10 394	0.04 361	1.23 404	0.07 350	1.74 377	0.57 252	0.01 157	0.02 322	1.14 392	0.25 347	2.29 271	0.48 357	0.61 449	0.05 419	0.00 1	0.00 1	0.47 439	0.20 436

RASNet	0.58 342	0.27 274	1.30 245	0.00 1	0.00 1	0.61 163	0.01 258	0.47 199	0.60 332	0.08 334	0.06 344	1.52 414	0.04 245	6.18 423	0.48 357	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

SHD	0.50 308	0.51 370	3.61 420	0.05 354	0.00 1	0.01 6	0.01 258	0.72 238	0.61 347	1.57 430	0.00 1	0.34 287	0.09 301	1.79 254	0.49 359	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 350	0.09 331	0.03 306

StereoDRNet	0.42 267	0.50 365	2.50 376	0.02 312	0.06 377	0.51 136	0.00 1	0.34 177	0.61 347	0.00 1	0.00 1	0.33 284	0.02 168	2.87 292	0.50 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.02 267

DGSMNet	1.21 407	0.37 323	3.02 403	0.71 450	1.33 462	1.61 421	3.53 461	1.45 335	0.33 164	0.00 1	0.79 407	0.48 323	0.24 345	3.22 310	0.53 361	0.98 457	1.21 467	1.35 465	1.09 467	1.03 449	0.92 460

psmorigin	0.75 369	0.25 266	7.10 447	0.00 1	0.00 1	0.19 56	0.00 1	0.10 88	0.12 107	0.65 407	0.00 1	2.74 430	0.23 344	3.02 300	0.54 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.01 149

CBMV_ROB	0.84 378	0.06 96	1.73 311	0.00 1	0.00 1	1.37 416	0.47 421	2.57 427	0.58 297	2.13 436	0.76 403	1.06 384	1.38 414	4.04 349	0.54 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.05 354

XPNet_ROB	0.37 249	0.34 300	1.01 182	0.01 284	0.00 1	0.96 263	0.00 1	1.11 293	0.46 178	0.00 1	0.00 1	0.17 238	0.02 168	2.73 284	0.54 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.01 149

PA-Net	0.57 337	0.50 365	2.73 391	0.03 330	0.06 377	0.89 244	0.02 298	0.66 231	0.63 399	0.00 1	0.00 1	0.43 314	0.07 293	4.82 374	0.55 365	0.01 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.04 337
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
otaku	0.59 346	1.12 437	1.90 330	0.08 384	0.11 403	0.89 244	0.05 341	0.60 221	0.57 252	0.01 157	1.41 418	1.03 382	0.14 320	2.39 275	0.56 366	0.06 424	0.03 389	0.01 405	0.00 1	0.61 442	0.21 440

ACVNet_1	1.10 398	1.42 454	4.00 431	0.31 442	0.02 321	1.25 406	0.10 368	1.69 371	0.61 347	0.26 377	0.01 249	4.39 437	1.29 413	4.75 370	0.57 367	0.79 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.32 428	0.18 433

UDG	0.42 267	0.43 346	1.17 218	0.00 1	0.00 1	0.99 273	0.00 1	1.70 373	0.60 332	0.05 310	0.00 1	1.51 412	0.19 333	1.20 239	0.61 368	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 264	0.00 1

DISCO	0.31 216	0.11 170	1.73 311	0.16 422	0.16 418	0.31 80	0.00 1	0.09 73	0.17 134	0.00 1	0.01 249	1.51 412	0.00 1	1.21 240	0.62 369	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.01 149

NCC-stereo	0.49 299	0.46 353	2.04 341	0.03 330	0.03 345	1.06 304	0.01 258	0.78 242	0.22 143	0.06 319	0.19 365	0.64 349	0.05 273	3.65 332	0.63 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1

Abc-Net	0.49 299	0.46 353	2.04 341	0.03 330	0.03 345	1.06 304	0.01 258	0.78 242	0.22 143	0.06 319	0.19 365	0.64 349	0.05 273	3.65 332	0.63 370	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.00 1
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SDNR	1.15 403	0.21 235	3.21 410	0.01 284	0.01 276	3.30 444	0.01 258	2.55 425	0.75 420	1.80 432	1.49 419	1.40 405	0.20 338	7.24 451	0.68 372	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 245	0.04 337

HHNet	0.48 293	0.21 235	1.60 296	0.10 394	0.00 1	1.14 387	0.26 395	0.47 199	0.59 309	0.01 157	3.56 428	0.04 125	0.71 381	0.00 1	0.73 373	0.02 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.00 1

ccnet	0.49 299	0.05 70	1.26 237	0.01 284	0.08 388	0.72 200	0.18 380	1.18 303	0.35 166	0.45 401	0.68 400	0.13 212	0.39 360	3.54 328	0.74 374	0.01 398	0.00 1	0.02 421	0.00 1	0.02 171	0.01 149

Wz-Net-LNSev-Ref	0.42 267	0.52 375	3.02 403	0.00 1	0.00 1	0.57 154	0.00 1	1.15 300	0.60 332	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.14 320	1.51 248	0.76 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Wz-Net-SNSev	0.78 372	1.10 435	6.27 445	0.00 1	0.00 1	0.27 68	0.00 1	0.95 270	0.61 347	0.00 1	0.01 249	0.41 311	0.10 309	4.92 376	0.81 376	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 390	0.03 306

MDST_ROB	1.54 419	0.06 96	3.42 416	0.14 417	0.16 418	5.42 454	0.32 406	4.33 448	0.61 347	6.08 454	1.25 416	1.04 383	1.16 408	5.81 410	0.83 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.11 411

LVE	2.75 441	1.12 437	2.30 359	0.46 444	0.45 445	1.87 429	0.06 346	7.19 456	9.72 459	0.03 284	11.08 460	9.01 451	1.26 412	6.93 447	0.91 378	1.86 458	0.16 452	0.04 439	0.24 449	0.22 407	0.13 422

DANet	0.58 342	0.19 228	1.87 327	0.26 438	0.06 377	0.51 136	0.11 372	1.41 324	0.52 186	0.22 373	0.06 344	1.06 384	0.02 168	4.25 357	0.92 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.06 374
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
Dean	2.41 436	1.16 443	3.63 422	0.36 443	0.40 444	1.19 400	0.50 426	7.85 457	8.44 458	1.17 423	8.12 449	7.07 445	1.13 405	4.11 352	1.04 380	0.70 450	0.00 1	0.01 405	0.00 1	1.07 450	0.29 444

LSM	4.58 452	0.88 423	17.79 462	3.73 468	38.79 472	0.85 234	2.37 457	0.54 208	1.64 440	2.88 441	3.09 425	0.62 345	0.60 375	3.16 306	1.06 381	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 354	13.55 473

GANet	0.55 328	0.35 309	1.40 269	0.00 1	0.00 1	0.77 209	0.08 358	0.36 180	0.57 252	0.01 157	0.00 1	0.68 358	0.11 313	5.52 396	1.07 382	0.00 1	0.00 1	0.02 421	0.00 1	0.09 331	0.03 306

ACVNet_2	1.32 409	1.30 449	2.83 396	0.11 404	0.07 383	1.30 410	0.18 380	2.29 412	0.75 420	0.26 377	3.44 427	6.65 444	0.16 327	5.12 382	1.08 383	0.13 431	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.38 433	0.32 446

NVStereoNet_ROB	1.08 397	0.39 336	2.15 351	0.08 384	0.02 321	0.45 119	0.02 298	0.89 260	0.67 410	0.10 346	5.85 437	1.90 419	1.11 404	6.20 429	1.14 384	0.20 436	0.00 1	0.03 431	0.07 396	0.12 354	0.13 422
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
G-Net	1.20 405	0.28 279	2.96 401	0.05 354	0.49 447	1.73 425	0.48 423	0.23 149	0.35 166	1.35 427	9.14 452	2.33 429	0.81 390	2.40 276	1.15 385	0.01 398	0.03 389	0.02 421	0.09 401	0.07 298	0.05 354

MSC_U_SF_DS_RVC	1.79 423	1.81 459	3.81 425	0.01 284	0.02 321	12.12 462	0.50 426	2.74 436	0.71 415	0.07 326	0.20 367	2.17 426	0.15 325	6.82 446	1.19 386	0.74 451	0.80 466	0.20 451	0.27 456	0.73 446	0.70 458

ACVNet-4b	1.14 401	1.34 451	3.96 430	0.17 426	0.03 345	1.03 285	0.01 258	1.31 311	0.65 404	0.01 157	0.97 411	1.98 422	0.32 355	6.18 423	1.20 387	2.52 462	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.82 448	0.28 443

DispFullNet	1.20 405	0.63 395	3.58 419	1.00 452	0.82 453	0.41 104	0.00 1	1.44 333	0.61 347	2.55 439	0.64 399	1.10 388	8.95 463	0.84 229	1.22 388	0.00 1	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.24 412	0.02 267

MSMD_ROB	2.04 430	0.40 339	2.13 349	0.00 1	0.00 1	4.88 450	0.22 389	0.93 267	1.82 441	5.71 452	7.79 448	7.39 448	3.72 444	4.62 369	1.22 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 267

PWC_ROB	0.62 353	0.54 379	3.22 411	0.00 1	0.00 1	0.22 61	0.00 1	2.18 404	0.61 347	0.00 1	0.20 367	0.29 275	0.03 213	3.46 325	1.22 388	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 435	0.01 149

DEmStereo	0.75 369	0.06 96	1.73 311	0.04 344	0.00 1	0.78 213	0.52 428	0.05 31	0.57 252	0.05 310	0.72 402	0.02 58	3.42 442	5.79 409	1.29 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

SGM-Forest	0.84 378	0.07 121	0.90 156	0.02 312	0.07 383	1.10 368	0.68 434	2.12 400	0.61 347	1.14 422	0.78 406	1.36 403	0.98 396	5.55 398	1.31 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 171	0.06 374
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
aanetorigin	0.86 384	0.36 316	3.45 418	0.11 404	0.13 409	0.39 101	0.93 443	0.13 104	0.14 118	3.38 443	1.21 413	0.29 275	2.01 427	2.87 292	1.35 393	0.02 412	0.00 1	0.02 421	0.05 390	0.30 426	0.08 389

DRaft	0.56 331	0.08 130	0.73 81	0.00 1	0.00 1	0.92 255	0.19 383	0.05 31	0.09 63	0.03 284	0.26 373	0.06 167	2.55 432	4.61 368	1.38 394	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.02 366	0.03 223	0.08 389

THIR-Stereo	0.93 389	0.18 218	1.34 252	0.00 1	0.01 276	0.53 145	3.86 462	0.10 88	0.10 85	0.10 346	1.50 420	0.76 363	2.90 436	5.73 406	1.45 395	0.00 1	0.00 1	0.02 421	0.00 1	0.01 70	0.00 1

MFN_U_SF_RVC	0.95 391	1.40 453	4.49 437	0.16 422	0.11 403	0.56 152	0.07 350	1.12 295	0.36 168	0.43 400	0.27 374	1.27 396	0.73 384	3.98 348	1.47 396	0.29 441	0.34 460	0.36 456	0.55 464	0.63 443	0.46 449

SAMSARA	1.01 394	0.70 403	3.29 412	0.20 435	0.06 377	1.65 422	0.05 341	0.48 201	0.53 190	2.91 442	0.68 400	2.97 431	1.08 402	3.89 341	1.54 397	0.00 1	0.04 404	0.00 1	0.02 366	0.05 264	0.03 306

CSAN	1.05 396	0.61 393	2.46 373	0.09 390	0.08 388	0.71 197	0.71 436	2.20 405	0.93 429	0.85 414	2.92 424	0.79 366	1.46 416	5.37 392	1.58 398	0.01 398	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.09 331	0.05 354

CrosDoStereo	1.10 398	0.08 130	1.43 277	0.00 1	0.05 369	0.63 178	5.86 466	0.60 221	0.38 169	0.26 377	1.21 413	0.19 248	3.02 437	6.61 442	1.64 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 285	0.00 1

DeepStereo_LL	1.10 398	0.08 130	1.43 277	0.00 1	0.05 369	0.63 178	5.86 466	0.60 221	0.38 169	0.26 377	1.21 413	0.19 248	3.02 437	6.61 442	1.64 399	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 285	0.00 1

SGM_RVC	1.54 419	0.35 309	1.60 296	0.15 420	0.17 424	1.25 406	0.77 437	1.97 389	0.88 426	4.31 444	2.46 423	4.36 436	2.37 431	6.98 448	1.78 401	0.21 437	0.23 454	0.20 451	0.23 442	0.26 417	0.31 445
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AANet_RVC	0.75 369	0.65 396	2.52 379	0.01 284	0.00 1	0.66 187	0.00 1	0.61 225	0.13 115	0.00 1	1.29 417	0.96 376	0.04 245	5.98 413	1.82 402	0.13 431	0.02 378	0.00 1	0.00 1	0.07 298	0.04 337

NaN_ROB	0.80 374	0.47 358	1.63 300	0.17 426	0.19 430	0.58 157	0.38 416	2.11 398	0.80 424	0.53 406	0.33 380	0.48 323	1.13 405	4.98 378	1.94 403	0.00 1	0.02 378	0.01 405	0.05 390	0.06 285	0.14 425

DeepPrunerF	1.33 410	0.59 391	8.62 453	0.02 312	0.09 393	0.90 246	0.00 1	1.34 314	6.72 453	0.22 373	0.01 249	0.21 254	0.14 320	5.64 402	1.99 404	0.00 1	0.00 1	0.01 405	0.02 366	0.14 366	0.02 267

FBW_ROB	0.83 377	0.31 291	1.48 286	0.10 394	0.01 276	0.62 168	0.01 258	1.91 384	0.59 309	0.01 157	0.01 249	1.10 388	0.05 273	7.84 453	2.07 405	0.05 422	0.01 347	0.03 431	0.01 350	0.01 70	0.47 450

XQC	0.68 361	0.72 409	3.82 426	0.06 373	0.00 1	0.39 101	0.01 258	1.92 385	0.61 347	0.03 284	0.01 249	0.46 320	0.21 339	2.84 291	2.26 406	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 350	0.15 374	0.05 354

KSHMR	3.68 448	1.11 436	3.06 405	2.84 464	1.78 463	5.33 453	0.41 418	8.64 459	14.09 461	1.85 433	9.32 454	7.19 446	1.93 422	5.45 394	2.30 407	1.95 459	0.41 461	0.50 458	0.21 439	3.53 461	1.76 465

MeshStereo	2.61 439	0.65 396	2.71 389	0.02 312	0.02 321	1.55 419	0.94 444	3.02 438	1.29 435	11.21 463	7.34 443	11.54 454	2.74 435	6.34 435	2.43 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 423	0.03 306
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
SANet	1.99 428	0.71 407	3.37 414	0.03 330	0.03 345	2.85 437	0.85 442	2.42 416	8.33 457	1.55 429	4.13 430	4.29 435	3.23 440	5.39 393	2.47 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 285	0.06 374

IMH	2.83 443	1.28 447	1.89 328	1.96 462	0.60 450	5.22 452	0.24 390	6.28 454	4.13 448	1.90 434	7.52 446	6.39 442	3.40 441	6.59 441	2.53 410	3.92 466	0.12 446	0.05 440	0.00 1	2.06 456	0.47 450

WCMA_ROB	2.01 429	0.34 300	1.89 328	0.04 344	0.00 1	1.07 340	0.60 431	1.09 291	1.21 433	5.12 449	9.87 457	8.09 450	4.48 452	3.74 339	2.55 411	0.00 1	0.00 1	0.01 405	0.00 1	0.02 171	0.13 422

FCDSN-DC	2.66 440	0.08 130	1.65 302	0.00 1	0.00 1	1.73 425	0.37 414	1.64 368	1.35 436	8.08 459	11.18 461	11.78 455	7.59 457	4.76 371	2.80 412	0.02 412	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.05 354
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
IMH-64-1	1.98 426	0.88 423	1.46 282	1.92 459	0.54 448	2.90 438	1.64 446	5.24 449	0.91 427	0.97 416	4.83 433	2.10 424	2.00 425	5.33 388	2.83 413	3.56 464	0.04 404	0.02 421	0.00 1	1.90 453	0.50 453

IMH-64	1.98 426	0.88 423	1.46 282	1.92 459	0.54 448	2.90 438	1.64 446	5.24 449	0.91 427	0.97 416	4.83 433	2.10 424	2.00 425	5.33 388	2.83 413	3.56 464	0.04 404	0.02 421	0.00 1	1.90 453	0.50 453

SPS-STEREO	0.88 386	0.40 339	2.01 338	0.00 1	0.01 276	0.42 109	0.17 378	0.50 205	0.61 347	2.19 437	0.79 407	2.04 423	0.27 349	5.10 381	2.89 415	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 223	0.11 411
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PVD	0.73 368	0.57 388	3.38 415	0.04 344	0.19 430	0.74 202	0.00 1	0.29 169	0.79 423	2.37 438	0.00 1	0.53 340	0.09 301	2.19 267	3.20 416	0.00 1	0.05 419	0.00 1	0.02 366	0.08 316	0.15 426

PWCK	2.44 437	1.65 456	7.31 449	0.22 437	0.02 321	3.12 440	4.74 464	3.06 439	3.48 447	0.72 409	4.42 431	3.40 432	1.67 420	9.06 459	3.36 417	0.39 446	0.01 347	0.00 1	0.00 1	2.19 458	0.08 389

WAO-8	5.13 456	1.91 460	2.34 361	0.60 448	0.10 397	12.98 463	0.34 411	11.65 464	24.58 469	4.87 446	10.60 459	13.32 456	4.10 449	8.85 456	3.55 418	0.75 452	0.32 457	0.71 460	0.12 413	0.70 444	0.11 411

Venus	5.12 455	1.91 460	2.34 361	0.60 448	0.10 397	12.98 463	0.34 411	11.65 464	24.58 469	4.87 446	10.54 458	13.32 456	4.10 449	8.85 456	3.55 418	0.75 452	0.32 457	0.71 460	0.12 413	0.70 444	0.11 411

ktn	4.96 454	1.21 444	2.41 368	3.20 465	1.02 457	8.36 459	2.08 452	9.00 461	17.02 462	5.18 450	12.71 464	13.69 458	3.51 443	8.05 454	3.68 420	5.30 469	0.02 378	0.00 1	0.00 1	2.14 457	0.55 456

WZ-Net	1.38 412	1.14 441	10.22 456	0.00 1	0.00 1	0.82 222	0.00 1	1.37 322	0.61 347	0.01 157	0.01 249	1.09 387	2.20 430	6.39 437	3.68 420	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 298	0.02 267

Wz-Net-TNSev	1.42 414	2.41 466	11.01 458	0.00 1	0.00 1	0.42 109	0.14 377	2.05 391	0.61 347	0.06 319	0.01 249	1.34 401	0.16 327	5.70 404	4.19 422	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 350	0.19 397	0.10 409

FC-DCNN	3.42 446	0.11 170	2.03 339	0.00 1	0.00 1	3.18 441	0.60 431	3.13 441	2.98 444	11.40 464	12.28 463	13.93 460	8.68 461	5.70 404	4.27 423	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.06 374

SGM+DAISY	2.38 434	0.98 430	4.37 435	0.48 445	0.33 442	2.24 434	1.94 450	1.16 301	1.47 438	6.62 455	5.89 438	5.77 440	5.09 454	5.76 408	4.39 424	0.16 434	0.15 451	0.06 442	0.14 419	0.26 417	0.40 448

WAO-7	2.46 438	0.92 429	1.85 325	0.03 330	0.05 369	4.73 449	0.54 429	5.67 452	4.50 449	1.49 428	7.64 447	5.52 439	2.69 434	8.48 455	4.51 425	0.00 1	0.00 1	0.33 455	0.02 366	0.19 397	0.06 374

FC-DCNN v2	3.59 447	0.10 148	1.95 335	0.00 1	0.00 1	3.24 442	0.59 430	3.55 444	3.05 445	11.72 465	12.90 466	15.18 463	8.62 460	6.26 432	4.54 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.05 354

EDNetEfficientorigin	6.23 458	0.45 352	98.39 482	0.02 312	0.04 361	0.42 109	0.02 298	0.33 176	2.90 443	7.07 456	3.12 426	1.31 399	1.61 419	4.26 358	4.55 427	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 298	0.02 267

DPSNet	1.25 408	0.28 279	5.34 442	0.28 440	0.07 383	1.50 417	0.00 1	3.53 443	0.69 412	0.03 284	0.00 1	0.45 318	2.10 428	5.67 403	4.61 428	0.02 412	0.04 404	0.00 1	0.02 366	0.23 411	0.09 402

pmcnn	2.10 431	0.59 391	4.52 438	0.27 439	0.86 455	0.34 94	0.29 404	1.69 371	0.75 420	0.36 392	7.50 445	14.39 462	0.56 371	4.90 375	4.69 429	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 383	0.04 337

RTSC	0.70 363	0.71 407	3.19 409	0.01 284	0.00 1	0.20 59	0.00 1	0.81 249	0.60 332	0.29 383	0.36 383	0.36 295	0.04 245	2.04 257	4.87 430	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.02 366	0.28 423	0.11 411

ELAS_RVC	2.84 444	0.34 300	3.86 427	0.05 354	0.05 369	1.52 418	5.02 465	1.93 386	5.28 451	7.10 457	6.96 442	6.26 441	8.34 458	4.96 377	4.90 431	0.00 1	0.04 404	0.01 405	0.01 350	0.10 339	0.09 402
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ttt	0.70 363	0.02 10	0.78 116	0.00 1	0.00 1	0.62 168	0.00 1	2.50 420	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.29 275	0.01 112	4.18 354	5.00 432	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

WAO-6	2.38 434	0.69 401	1.93 334	0.00 1	0.00 1	3.94 446	0.29 404	5.62 451	7.23 455	0.34 390	6.76 441	7.73 449	1.96 424	5.88 412	5.07 433	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 374	0.03 306

notaker	4.30 451	1.28 447	3.70 423	3.71 467	0.90 456	4.91 451	0.39 417	6.90 455	1.96 442	5.39 451	11.82 462	16.90 465	3.75 445	7.59 452	5.65 434	5.23 468	0.01 347	0.10 447	0.06 393	4.57 463	1.22 463

ELAS	2.75 441	0.35 309	2.67 388	0.05 354	0.04 361	6.72 456	1.83 449	2.84 437	3.38 446	8.25 461	9.14 452	3.95 434	6.15 456	3.73 338	5.70 435	0.00 1	0.04 404	0.01 405	0.01 350	0.10 339	0.08 389
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SuperB	1.85 424	1.06 433	10.54 457	0.02 312	0.01 276	0.90 246	0.78 439	1.75 378	0.64 402	0.05 310	0.05 334	0.34 287	0.89 394	5.29 386	5.80 436	0.01 398	0.00 1	0.02 421	0.02 366	8.71 471	0.06 374

ff1	0.80 374	0.02 10	1.06 196	0.00 1	0.00 1	0.62 168	0.00 1	1.42 327	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.67 354	0.02 168	5.57 399	5.86 437	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.08 316	0.03 306

mmx	0.85 380	0.02 10	1.06 196	0.00 1	0.00 1	0.62 168	0.00 1	2.50 420	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.67 354	0.02 168	5.57 399	5.86 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

xxx	0.85 380	0.02 10	1.06 196	0.00 1	0.00 1	0.62 168	0.00 1	2.50 420	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.67 354	0.02 168	5.57 399	5.86 437	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

TorneroNet-64	6.39 460	1.31 450	2.23 355	1.99 463	0.65 452	18.82 469	0.28 402	11.98 466	26.18 471	5.99 453	12.75 465	19.37 468	4.08 448	9.94 461	5.95 440	0.89 456	0.00 1	0.11 448	0.00 1	3.44 460	1.81 466

1111x	0.87 385	0.02 10	1.20 223	0.00 1	0.00 1	0.70 193	0.00 1	2.60 432	0.56 214	0.00 1	0.00 1	0.04 125	0.01 112	5.36 391	6.80 441	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

test_sample9	1.51 417	0.23 252	1.31 246	0.00 1	0.00 1	0.95 260	0.00 1	2.28 409	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.14 219	0.00 1	3.30 317	7.04 442	0.32 443	12.66 472	1.06 462	0.33 460	0.01 70	0.01 149

test_sample8	2.11 432	0.23 252	1.31 246	0.00 1	0.00 1	0.95 260	0.00 1	2.06 394	0.55 199	1.95 435	0.00 1	7.32 447	3.15 439	3.30 317	7.04 442	0.32 443	12.66 472	1.06 462	0.33 460	0.01 70	0.01 149

TorneroNet	6.97 462	1.37 452	2.22 354	1.95 461	1.12 459	19.47 470	0.47 421	13.04 469	26.32 472	7.90 458	17.10 468	17.67 467	4.62 453	10.46 463	7.94 444	1.98 460	0.03 389	0.11 448	0.00 1	4.15 462	1.49 464

ADCRef	0.92 388	0.48 360	3.35 413	0.02 312	0.02 321	0.90 246	0.32 406	0.61 225	0.65 404	0.72 409	0.17 362	0.17 238	0.82 391	2.15 262	7.95 445	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 298	0.03 306

coex-ft	8.40 464	2.59 467	75.27 473	0.00 1	0.00 1	0.18 55	0.04 332	0.13 104	20.18 464	39.66 472	4.06 429	4.68 438	8.53 459	3.94 346	7.96 446	0.02 412	0.07 433	0.00 1	0.02 366	0.14 366	0.50 453

UNDER WATER-64	6.84 461	1.25 446	9.68 455	4.53 469	3.53 467	16.61 468	1.79 448	8.72 460	22.23 466	5.11 448	5.07 435	17.34 466	10.14 464	9.19 460	8.21 447	2.00 461	0.03 389	1.52 467	0.11 408	6.09 467	3.62 469

JetBlue	5.71 457	2.18 465	16.18 461	0.00 1	2.13 464	29.20 471	14.20 472	3.90 446	0.74 418	0.71 408	2.30 422	6.42 443	5.97 455	17.84 467	8.74 448	0.09 429	0.01 347	0.00 1	0.00 1	2.62 459	0.96 461

UNDER WATER	6.24 459	0.99 431	8.13 452	4.62 470	2.68 465	8.66 460	0.77 437	8.37 458	22.50 468	4.55 445	6.36 440	15.93 464	8.89 462	8.99 458	8.85 449	3.25 463	0.04 404	1.36 466	0.02 366	6.24 468	3.56 468

ADCPNet	1.44 415	0.55 385	7.88 450	0.01 284	0.19 430	2.78 436	0.27 400	0.90 261	0.38 169	0.04 301	0.02 322	1.43 407	1.81 421	2.22 268	9.08 450	0.00 1	0.47 462	0.00 1	0.64 466	0.04 245	0.15 426

AnyNet_C01	2.33 433	2.14 464	18.59 463	0.15 420	0.18 426	2.43 435	2.34 455	1.29 309	1.24 434	1.03 418	0.83 409	1.25 393	0.78 389	3.75 340	10.06 451	0.05 422	0.00 1	0.07 444	0.00 1	0.30 426	0.12 420

RTS	4.10 449	1.68 457	43.40 468	0.09 390	0.02 321	3.95 447	0.00 1	1.61 364	0.61 347	1.09 419	0.01 249	1.97 420	0.22 341	16.87 464	10.15 452	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.00 1	0.20 403	0.05 354

RTSA	4.10 449	1.68 457	43.40 468	0.09 390	0.02 321	3.95 447	0.00 1	1.61 364	0.61 347	1.09 419	0.01 249	1.97 420	0.22 341	16.87 464	10.15 452	0.00 1	0.09 437	0.00 1	0.00 1	0.20 403	0.05 354

EDNetEfficient	2.96 445	0.23 252	19.99 464	0.19 432	0.85 454	1.02 279	2.03 451	0.56 212	5.14 450	8.09 460	1.81 421	0.94 374	4.14 451	3.72 337	10.22 454	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.06 393	0.05 264	0.03 306

AnyNet_C32	1.44 415	1.47 455	6.09 443	0.12 408	0.19 430	1.74 427	1.11 445	0.84 254	0.56 214	1.30 426	0.46 391	0.21 254	0.59 374	2.74 285	11.09 455	0.02 412	0.00 1	0.06 442	0.00 1	0.16 383	0.05 354

AAGNet	0.96 392	0.05 70	0.74 90	0.09 390	0.27 439	1.11 376	0.28 402	0.05 31	0.59 309	0.01 157	0.00 1	0.01 15	1.00 397	3.68 335	11.30 456	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 70	0.00 1

ADCL	1.52 418	0.44 349	4.70 440	0.07 377	0.03 345	2.21 433	2.35 456	0.92 265	0.80 424	1.57 430	1.11 412	1.25 393	1.55 418	1.77 253	11.53 457	0.01 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 339	0.01 149

ADCMid	1.38 412	0.90 427	6.15 444	0.04 344	0.03 345	1.67 423	0.18 380	1.13 299	0.93 429	0.89 415	0.58 396	0.86 370	0.71 381	1.03 235	11.96 458	0.01 398	0.00 1	0.29 454	0.08 400	0.17 390	0.03 306

DPSimNet_ROB	7.90 463	5.46 470	13.55 460	3.66 466	5.16 470	7.26 457	9.60 470	6.11 453	7.46 456	13.33 466	9.50 455	11.03 452	11.89 466	10.08 462	12.35 459	4.36 467	5.55 470	5.35 471	5.34 471	4.96 464	5.98 472

MADNet+	4.65 453	2.70 468	46.68 470	0.01 284	0.02 321	2.06 432	0.03 317	3.17 442	1.07 431	0.02 256	0.01 249	1.84 418	0.31 354	21.62 469	13.04 460	0.00 1	0.03 389	0.00 1	0.00 1	0.20 403	0.19 435

SGM-ForestM	8.89 465	0.68 400	3.61 420	0.57 447	0.18 426	14.89 467	5.99 468	9.62 463	10.59 460	20.43 468	17.16 469	39.22 471	20.29 468	20.63 468	13.19 461	0.04 420	0.14 449	0.00 1	0.07 396	0.15 374	0.36 447

ADCP+	1.36 411	0.76 416	6.73 446	0.01 284	0.02 321	1.32 415	0.80 441	0.81 249	0.72 416	0.01 157	0.01 249	0.96 376	1.05 400	0.33 202	13.50 462	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 285	0.02 267

MANE	9.96 467	0.69 401	2.88 400	1.22 454	0.61 451	13.15 465	3.46 460	15.62 471	22.27 467	22.74 469	30.00 473	29.74 469	23.22 469	17.17 466	13.78 463	0.29 441	0.56 463	0.09 446	0.61 465	0.15 374	1.00 462

xxxx	1.04 395	0.02 10	0.54 44	0.00 1	0.00 1	0.53 145	0.00 1	2.53 424	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.01 112	2.04 257	14.52 464	0.00 1	0.01 347	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 149

ADCS	1.72 422	1.22 445	8.11 451	0.00 1	0.01 276	0.88 242	0.68 434	1.44 333	0.63 399	2.60 440	0.11 356	1.42 406	0.26 348	1.97 256	14.92 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 316	0.07 386

HanzoNet	12.77 469	4.55 469	11.74 459	5.35 471	2.79 466	7.59 458	0.66 433	12.97 468	20.40 465	25.99 470	28.61 472	34.05 470	25.08 472	25.93 473	14.98 466	10.77 471	3.91 469	3.00 469	3.73 469	8.16 470	5.15 470

test_xeample	1.14 401	0.02 10	0.58 53	0.00 1	0.00 1	0.57 154	0.00 1	2.57 427	0.57 252	0.00 1	0.00 1	0.03 102	0.02 168	3.45 324	15.00 467	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 267

BEATNet-Init1	14.52 471	6.56 471	34.32 466	1.10 453	1.02 457	31.53 472	11.99 471	15.58 470	17.42 463	30.17 471	27.03 471	43.14 472	24.36 470	24.41 471	18.27 468	0.27 440	0.32 457	0.36 456	0.46 463	1.26 451	0.76 459

MADNet++	9.87 466	2.12 463	7.11 448	7.99 472	4.58 469	14.38 466	6.90 469	9.23 462	5.88 452	16.88 467	17.47 470	11.07 453	15.72 467	24.26 470	19.76 469	8.52 470	6.39 471	4.85 470	2.69 468	5.96 466	5.73 471

LE_ROB	9.96 467	0.54 379	9.62 454	1.40 457	1.24 461	3.29 443	4.64 463	4.31 447	43.01 473	51.54 473	13.34 467	14.15 461	24.60 471	6.66 445	20.28 470	0.04 420	0.05 419	0.12 450	0.20 434	0.07 298	0.09 402

JetRed	13.51 470	18.77 472	42.38 467	1.28 455	1.18 460	54.67 473	25.60 473	12.87 467	6.75 454	8.50 462	8.61 450	13.77 459	10.87 465	24.50 472	30.67 471	0.24 439	0.68 464	0.53 459	0.02 366	5.93 465	2.43 467

222	1.95 425	0.03 28	0.41 16	0.00 1	0.00 1	0.58 157	0.00 1	2.64 434	0.57 252	0.02 256	0.00 1	0.05 149	0.02 168	3.34 321	31.23 472	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 267

LRCNet_RVC	55.44 474	60.56 478	57.70 471	66.68 478	44.91 473	6.22 455	0.00 1	52.80 473	1.37 437	70.44 474	81.09 477	67.07 473	55.41 473	51.59 474	46.24 473	90.66 482	41.89 477	90.95 483	90.04 479	64.32 478	68.75 478

PML	71.49 478	88.65 484	73.56 472	82.49 480	75.59 477	85.39 475	79.41 476	71.62 477	87.17 477	90.48 480	85.96 478	90.50 480	60.21 474	91.76 483	73.85 474	96.01 486	2.36 468	86.79 482	6.59 472	83.59 481	17.83 474

xxxxx1	63.71 475	58.10 475	78.65 474	43.63 473	48.97 474	92.61 477	92.18 478	60.44 474	69.38 474	73.77 477	76.42 474	77.82 476	76.45 475	72.33 475	77.46 475	35.89 475	37.06 474	48.26 476	62.63 475	48.72 475	43.44 475

tt_ll	63.71 475	58.10 475	78.65 474	43.63 473	48.97 474	92.61 477	92.18 478	60.44 474	69.38 474	73.77 477	76.42 474	77.82 476	76.45 475	72.33 475	77.46 475	35.89 475	37.06 474	48.26 476	62.63 475	48.72 475	43.44 475

ff	63.71 475	58.10 475	78.65 474	43.63 473	48.97 474	92.61 477	92.18 478	60.44 474	69.38 474	73.77 477	76.42 474	77.82 476	76.45 475	72.33 475	77.46 475	35.89 475	37.06 474	48.26 476	62.63 475	48.72 475	43.44 475

MEDIAN_ROB	93.37 482	98.75 486	96.05 480	90.90 483	90.53 484	85.63 476	76.45 475	92.03 479	89.53 478	95.05 481	94.99 479	96.02 481	93.85 480	90.36 480	87.21 478	98.36 487	95.79 479	99.61 485	98.77 483	98.80 487	98.72 487

HaxPig	95.46 485	97.61 485	87.80 478	97.80 488	99.17 488	77.55 474	75.28 474	96.76 482	99.61 480	99.97 483	99.97 481	99.62 484	99.97 482	91.02 481	87.28 479	99.98 489	99.98 487	99.98 486	99.99 486	99.97 488	99.97 489

test_example2	97.61 486	99.96 488	99.93 483	99.83 489	99.97 489	98.84 481	99.76 481	91.98 478	100.00 485	100.00 484	100.00 482	89.18 479	86.51 478	99.29 484	96.54 480	99.97 488	99.55 485	92.92 484	98.06 482	100.00 489	99.95 488

Anonymous_1	89.88 481	75.38 481	97.81 481	74.49 479	78.39 478	100.00 484	100.00 482	98.09 483	99.76 481	96.82 482	99.37 480	97.66 482	99.77 481	91.14 482	98.89 481	81.73 478	97.25 480	59.96 479	85.38 478	77.37 480	88.27 479

AVERAGE_ROB	98.45 487	99.13 487	95.46 479	100.00 490	100.00 490	93.36 480	81.95 477	100.00 484	99.97 482	100.00 484	100.00 482	100.00 485	100.00 483	99.72 485	99.40 482	100.00 490	100.00 489	100.00 487	100.00 487	100.00 489	100.00 490

tt	48.25 473	0.05 70	28.22 465	1.29 456	0.00 1	100.00 484	100.00 482	100.00 484	97.19 479	0.08 334	0.00 1	97.99 483	86.70 479	2.26 269	99.92 483	83.66 479	94.83 478	16.47 473	21.27 474	35.05 472	0.01 149

DPSMNet_ROB	81.54 480	60.77 480	99.95 484	61.42 477	87.05 482	99.11 482	100.00 482	95.93 481	99.99 483	73.11 476	100.00 482	70.84 475	100.00 483	77.43 479	99.98 484	35.39 474	97.54 484	35.21 475	99.89 484	46.30 474	90.94 481

DGTPSM_ROB	81.49 479	60.74 479	99.95 484	61.20 476	86.99 481	99.11 482	100.00 482	95.92 480	99.99 483	73.08 475	100.00 482	70.81 474	100.00 483	77.39 478	99.98 484	35.10 473	97.48 483	35.12 474	99.89 484	46.16 473	90.85 480

Selective-RAFT-Error	99.17 490	100.00 490	100.00 486	96.65 487	98.79 487	100.00 484	100.00 482	100.00 484	100.00 485	100.00 484	100.00 482	100.00 485	100.00 483	100.00 486	100.00 486	93.64 483	100.00 489	100.00 487	100.00 487	96.25 484	98.10 486

CasAABBNet	99.15 489	100.00 490	100.00 486	96.37 486	98.76 486	100.00 484	100.00 482	100.00 484	100.00 485	100.00 484	100.00 482	100.00 485	100.00 483	100.00 486	100.00 486	93.65 484	99.99 488	100.00 487	100.00 487	96.27 485	97.93 485

LSM0	99.11 488	99.97 489	100.00 486	95.93 484	98.59 485	100.00 484	100.00 482	100.00 484	100.00 485	100.00 484	100.00 482	100.00 485	100.00 483	100.00 486	100.00 486	93.89 485	99.97 486	100.00 487	100.00 487	96.64 486	97.25 484

DPSM_ROB	94.00 483	79.32 482	100.00 486	83.19 481	85.69 479	100.00 484	100.00 482	100.00 484	100.00 485	100.00 484	100.00 482	100.00 485	100.00 483	100.00 486	100.00 486	89.53 480	97.42 481	74.97 480	95.13 480	83.79 482	90.98 482

DPSM	94.00 483	79.32 482	100.00 486	83.19 481	85.69 479	100.00 484	100.00 482	100.00 484	100.00 485	100.00 484	100.00 482	100.00 485	100.00 483	100.00 486	100.00 486	89.53 480	97.42 481	74.97 480	95.13 480	83.79 482	90.98 482

ASD4		42.77 473

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