Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

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

Pointernet	0.11 1	0.09 1	0.06 1	0.07 2	0.06 3	0.09 3	0.08 13	0.13 5	0.06 2	0.11 5	0.09 4	0.10 2	0.07 3	0.06 5	0.16 1	0.16 1	0.19 1	0.11 1	0.18 1	0.09 1	0.17 1	0.11 1	0.08 7	0.07 2	0.14 1	0.12 1	0.24 8	0.12 2

RSM	0.15 6	0.16 9	0.12 10	0.14 12	0.09 8	0.14 12	0.06 6	0.10 1	0.08 7	0.09 2	0.15 8	0.14 5	0.10 10	0.07 7	0.22 7	0.25 7	0.21 5	0.20 7	0.18 1	0.17 10	0.25 8	0.18 8	0.08 7	0.10 7	0.16 2	0.16 3	0.27 12	0.15 5

ProNet	0.14 3	0.13 5	0.14 13	0.11 8	0.07 4	0.14 12	0.12 25	0.13 5	0.06 2	0.08 1	0.24 30	0.09 1	0.06 1	0.07 7	0.22 7	0.21 3	0.22 6	0.18 3	0.19 3	0.14 5	0.20 2	0.11 1	0.12 18	0.11 11	0.16 2	0.13 2	0.17 2	0.12 2

CroCo-Stereo	0.13 2	0.09 1	0.08 2	0.07 2	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.14 9	0.05 1	0.10 3	0.03 1	0.13 4	0.06 1	0.04 1	0.24 10	0.26 9	0.20 2	0.18 3	0.20 4	0.11 2	0.24 7	0.15 3	0.05 1	0.06 1	0.22 10	0.20 9	0.23 5	0.15 5
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
IGEV-Stereo++	0.16 9	0.24 16	0.09 5	0.13 10	0.13 13	0.10 6	0.05 3	0.15 10	0.13 13	0.12 7	0.16 12	0.16 6	0.11 13	0.07 7	0.21 5	0.22 5	0.22 6	0.18 3	0.21 5	0.16 8	0.22 4	0.27 25	0.09 12	0.08 3	0.17 4	0.18 6	0.25 9	0.18 10

AIO-Stereo	0.15 6	0.17 11	0.12 10	0.17 19	0.10 10	0.12 9	0.06 6	0.11 2	0.08 7	0.10 3	0.14 6	0.12 3	0.09 8	0.08 12	0.20 3	0.21 3	0.20 2	0.20 7	0.21 5	0.17 10	0.23 5	0.20 13	0.07 5	0.11 11	0.17 4	0.16 3	0.23 5	0.12 2

StereoVision	0.18 12	0.13 5	0.11 8	0.09 6	0.14 17	0.16 16	0.08 13	0.17 13	0.17 17	0.15 11	0.15 8	0.16 6	0.10 10	0.06 5	0.25 12	0.26 9	0.27 13	0.22 12	0.22 7	0.16 8	0.23 5	0.17 5	0.06 2	0.13 14	0.28 19	0.29 25	0.38 23	0.28 23

RSM++	0.17 10	0.18 12	0.13 12	0.17 19	0.10 10	0.14 12	0.07 9	0.13 5	0.13 13	0.12 7	0.14 6	0.17 10	0.11 13	0.08 12	0.25 12	0.27 13	0.25 10	0.21 11	0.23 8	0.18 13	0.26 9	0.21 15	0.08 7	0.10 7	0.20 8	0.18 6	0.29 14	0.18 10

delet	0.24 16	0.25 18	0.22 48	0.24 44	0.20 35	0.28 59	0.16 53	0.21 14	0.18 20	0.23 18	0.26 34	0.26 17	0.15 21	0.25 101	0.32 25	0.28 14	0.31 16	0.27 18	0.24 9	0.24 29	0.31 18	0.20 13	0.16 35	0.19 26	0.28 19	0.25 19	0.32 17	0.31 26

MoCha-V2	0.14 3	0.15 8	0.11 8	0.12 9	0.09 8	0.11 8	0.09 17	0.13 5	0.08 7	0.13 9	0.18 15	0.17 10	0.07 3	0.07 7	0.17 2	0.23 6	0.20 2	0.20 7	0.25 10	0.14 5	0.29 17	0.17 5	0.08 7	0.08 3	0.17 4	0.16 3	0.15 1	0.11 1

TDLM	0.24 16	0.29 26	0.22 48	0.22 31	0.27 69	0.23 40	0.18 59	0.26 19	0.19 25	0.18 15	0.38 71	0.29 20	0.21 43	0.15 31	0.24 10	0.28 14	0.32 17	0.28 20	0.25 10	0.21 21	0.28 14	0.19 10	0.16 35	0.21 31	0.24 12	0.20 9	0.28 13	0.25 19

CroCo-Stereo Lap2	0.14 3	0.10 3	0.08 2	0.08 4	0.08 7	0.08 2	0.05 3	0.12 3	0.06 2	0.22 17	0.07 3	0.16 6	0.07 3	0.04 1	0.20 3	0.26 9	0.22 6	0.19 6	0.26 12	0.11 2	0.28 14	0.16 4	0.06 2	0.08 3	0.22 10	0.23 15	0.20 3	0.16 7

U	0.15 6	0.11 4	0.08 2	0.06 1	0.05 2	0.09 3	0.04 1	0.16 12	0.06 2	0.15 11	0.04 2	0.17 10	0.07 3	0.05 3	0.22 7	0.28 14	0.26 12	0.23 14	0.27 13	0.17 10	0.28 14	0.19 10	0.06 2	0.08 3	0.26 13	0.23 15	0.23 5	0.20 13

RAFT	0.17 10	0.13 5	0.10 6	0.16 16	0.07 4	0.21 27	0.05 3	0.25 17	0.12 12	0.14 10	0.15 8	0.16 6	0.10 10	0.05 3	0.21 5	0.20 2	0.23 9	0.15 2	0.28 14	0.13 4	0.21 3	0.17 5	0.07 5	0.10 7	0.26 13	0.24 18	0.33 18	0.23 15

RYNet	0.27 21	0.23 14	0.18 24	0.15 13	0.17 26	0.19 24	0.13 27	0.25 17	0.31 98	0.17 14	0.20 20	0.19 14	0.14 18	0.13 25	0.80 133	0.28 14	0.27 13	0.41 73	0.28 14	0.19 16	0.27 11	0.21 15	0.29 135	0.18 25	0.27 17	0.76 143	0.34 19	0.23 15

Occ-G	0.18 12	0.26 20	0.15 16	0.17 19	0.14 17	0.15 15	0.07 9	0.12 3	0.11 11	0.11 5	0.22 25	0.20 15	0.09 8	0.10 16	0.28 18	0.28 14	0.25 10	0.22 12	0.29 16	0.19 16	0.26 9	0.19 10	0.10 15	0.15 17	0.19 7	0.18 6	0.29 14	0.17 8

AANet_RVC	0.28 24	0.27 22	0.23 53	0.19 24	0.28 73	0.16 16	0.16 53	0.29 20	0.30 82	0.20 16	0.27 37	0.24 16	0.21 43	0.19 43	0.45 48	0.36 34	0.33 20	0.34 35	0.29 16	0.29 47	0.27 11	0.27 25	0.22 98	0.21 31	0.34 39	0.33 38	0.42 27	0.52 74

AASNet	0.28 24	0.34 35	0.22 48	0.25 49	0.26 60	0.34 86	0.25 98	0.32 21	0.17 17	0.29 21	0.36 63	0.26 17	0.18 30	0.24 85	0.36 30	0.31 23	0.34 22	0.32 27	0.32 18	0.28 43	0.35 24	0.28 28	0.17 47	0.22 43	0.30 26	0.28 24	0.35 22	0.25 19

CVANet_RVC	0.31 33	0.40 61	0.30 72	0.40 110	0.29 78	0.37 95	0.23 90	0.41 29	0.23 34	0.31 22	0.49 100	0.37 33	0.26 60	0.19 43	0.29 19	0.33 27	0.34 22	0.32 27	0.32 18	0.25 33	0.34 23	0.25 22	0.18 59	0.25 71	0.30 26	0.25 19	0.34 19	0.30 24

RAStereo	0.19 14	0.16 9	0.10 6	0.08 4	0.07 4	0.09 3	0.06 6	0.21 14	0.09 10	0.45 44	0.09 4	0.26 17	0.08 7	0.07 7	0.25 12	0.26 9	0.28 15	0.25 16	0.33 20	0.15 7	0.35 24	0.18 8	0.08 7	0.10 7	0.28 19	0.23 15	0.25 9	0.24 18

test_5	0.29 27	0.39 56	0.16 19	0.22 31	0.15 22	0.21 27	0.13 27	0.54 60	0.20 28	0.38 31	0.19 17	0.44 50	0.34 118	0.10 16	0.43 47	0.38 38	0.33 20	0.32 27	0.33 20	0.20 19	0.32 19	0.35 38	0.09 12	0.21 31	0.28 19	0.30 27	0.51 38	0.32 28

GANet	0.32 35	0.29 26	0.27 64	0.34 87	0.33 95	0.38 100	0.29 115	0.44 35	0.24 42	0.35 25	0.30 47	0.46 55	0.22 46	0.21 58	0.31 24	0.32 25	0.40 31	0.43 85	0.33 20	0.22 22	0.33 21	0.29 29	0.22 98	0.24 63	0.31 30	0.27 22	0.42 27	0.34 32

iRaftStereo_RVC	0.26 19	0.27 22	0.16 19	0.13 10	0.14 17	0.18 21	0.09 17	0.44 35	0.14 15	0.36 26	0.36 63	0.32 22	0.16 24	0.13 25	0.29 19	0.29 19	0.38 28	0.28 20	0.34 23	0.22 22	0.41 30	0.38 45	0.12 18	0.17 22	0.27 17	0.29 25	0.42 27	0.27 22

AEACV	0.19 14	0.31 30	0.14 13	0.17 19	0.13 13	0.12 9	0.07 9	0.15 10	0.07 6	0.16 13	0.15 8	0.18 13	0.11 13	0.11 19	0.25 12	0.25 7	0.32 17	0.23 14	0.35 24	0.18 13	0.27 11	0.22 19	0.11 17	0.11 11	0.20 8	0.22 14	0.25 9	0.18 10

DMCA	0.32 35	0.31 30	0.30 72	0.24 44	0.25 50	0.27 52	0.22 83	0.36 24	0.33 111	0.31 22	0.40 80	0.40 37	0.23 49	0.25 101	0.41 42	0.37 36	0.40 31	0.39 58	0.36 25	0.28 43	0.41 30	0.27 25	0.25 119	0.25 71	0.31 30	0.35 43	0.39 24	0.37 35

RAFT_CTSACE	0.30 29	0.37 45	0.15 16	0.15 13	0.15 22	0.25 47	0.18 59	0.53 56	0.20 28	0.55 93	0.18 15	0.44 50	0.29 71	0.16 34	0.29 19	0.30 21	0.37 26	0.27 18	0.37 26	0.18 13	0.38 27	0.45 73	0.10 15	0.17 22	0.30 26	0.31 31	0.60 73	0.26 21

anonymousdsp	0.25 18	0.23 14	0.19 26	0.16 16	0.14 17	0.18 21	0.10 20	0.37 26	0.19 25	0.32 24	0.22 25	0.32 22	0.12 16	0.14 28	0.29 19	0.32 25	0.32 17	0.28 20	0.39 27	0.22 22	0.46 49	0.31 32	0.12 18	0.15 17	0.26 13	0.20 9	0.52 48	0.20 13

HCRNet	0.32 35	0.38 51	0.20 29	0.39 106	0.17 26	0.29 62	0.18 59	0.40 28	0.18 20	0.80 212	0.40 80	0.49 64	0.18 30	0.22 64	0.38 33	0.30 21	0.38 28	0.29 24	0.40 28	0.19 16	0.33 21	0.23 20	0.19 67	0.16 21	0.26 13	0.31 31	0.51 38	0.31 26

test_4	0.34 40	0.33 32	0.27 64	0.21 28	0.18 29	0.16 16	0.11 22	0.59 83	0.26 57	0.58 117	0.25 32	0.50 70	0.20 36	0.19 43	0.33 26	0.40 44	0.45 41	0.34 35	0.41 29	0.29 47	0.45 44	0.41 54	0.16 35	0.24 63	0.38 54	0.40 65	0.59 72	0.42 51

MMNet	0.29 27	0.29 26	0.22 48	0.26 53	0.26 60	0.26 49	0.18 59	0.33 22	0.23 34	0.24 19	0.28 39	0.35 27	0.15 21	0.32 139	0.39 34	0.31 23	0.36 24	0.34 35	0.41 29	0.27 41	0.32 19	0.21 15	0.17 47	0.23 55	0.32 34	0.30 27	0.46 32	0.32 28

HITNet	0.38 47	0.37 45	0.28 66	0.34 87	0.29 78	0.26 49	0.19 70	0.58 76	0.32 106	0.57 105	0.45 91	0.55 85	0.30 81	0.22 64	0.51 60	0.35 28	0.44 38	0.39 58	0.41 29	0.29 47	0.41 30	0.38 45	0.20 80	0.25 71	0.39 57	0.37 54	0.70 104	0.52 74
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
MIF-Stereo (partial)	0.30 29	0.44 79	0.18 24	0.16 16	0.16 24	0.21 27	0.11 22	0.37 26	0.22 32	0.37 29	0.24 30	0.32 22	0.17 27	0.13 25	0.39 34	0.45 74	0.46 46	0.38 56	0.42 32	0.25 33	0.43 35	0.35 38	0.18 59	0.21 31	0.35 48	0.32 35	0.50 37	0.44 55

IER	0.41 56	0.37 45	0.31 76	0.30 71	0.28 73	0.35 91	0.24 93	0.47 46	0.28 68	0.44 42	0.59 131	0.77 148	0.29 71	0.35 150	0.63 92	0.42 52	0.47 55	0.42 80	0.44 33	0.34 66	0.42 34	0.36 40	0.28 133	0.26 77	0.40 61	0.47 86	0.52 48	0.52 74

RAFT+CT+SA	0.32 35	0.46 99	0.20 29	0.26 53	0.18 29	0.22 32	0.15 45	0.58 76	0.23 34	0.52 75	0.17 14	0.46 55	0.33 106	0.12 23	0.33 26	0.43 59	0.36 24	0.30 25	0.45 34	0.23 25	0.45 44	0.49 89	0.09 12	0.22 43	0.32 34	0.31 31	0.53 52	0.35 33

MIM_Stereo	0.32 35	0.40 61	0.25 59	0.28 59	0.20 35	0.27 52	0.14 40	0.45 41	0.18 20	0.48 55	0.25 32	0.42 43	0.18 30	0.16 34	0.36 30	0.42 52	0.44 38	0.36 48	0.47 35	0.28 43	0.47 56	0.36 40	0.12 18	0.23 55	0.29 25	0.27 22	0.47 33	0.33 31

RASNet	0.42 61	0.45 87	0.43 129	0.33 85	0.33 95	0.37 95	0.27 103	0.58 76	0.34 116	0.47 50	0.43 85	0.49 64	0.33 106	0.25 101	0.41 42	0.41 48	0.48 59	0.39 58	0.47 35	0.30 51	0.49 65	0.40 51	0.19 67	0.44 162	0.40 61	0.46 84	0.75 116	0.63 109

IGEV-Stereo+	0.27 21	0.25 18	0.14 13	0.22 31	0.14 17	0.13 11	0.07 9	0.36 24	0.20 28	0.55 93	0.23 27	0.38 34	0.14 18	0.16 34	0.26 16	0.35 28	0.40 31	0.35 44	0.48 37	0.24 29	0.44 40	0.51 101	0.12 18	0.13 14	0.28 19	0.20 9	0.34 19	0.23 15

TESTraft	0.37 45	0.46 99	0.21 39	0.21 28	0.23 42	0.21 27	0.16 53	0.54 60	0.31 98	0.51 68	0.23 27	0.36 31	0.36 130	0.11 19	0.85 149	0.48 97	0.45 41	0.32 27	0.48 37	0.24 29	0.46 49	0.65 133	0.12 18	0.23 55	0.37 50	0.43 69	0.57 58	0.39 40

DMCA-RVC	0.44 76	0.37 45	0.35 88	0.33 85	0.37 118	0.32 72	0.41 144	0.46 44	0.52 167	0.43 35	0.48 96	0.68 122	0.33 106	0.29 124	0.65 101	0.46 81	0.47 55	0.44 90	0.49 39	0.38 91	0.49 65	0.48 88	0.29 135	0.32 108	0.38 54	0.37 54	0.57 58	0.62 105

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 29	0.24 16	0.17 22	0.23 43	0.19 31	0.18 21	0.08 13	0.49 49	0.25 47	0.54 86	0.21 21	0.32 22	0.17 27	0.17 38	0.29 19	0.39 41	0.45 41	0.36 48	0.50 40	0.26 38	0.56 97	0.49 89	0.13 25	0.13 14	0.31 30	0.26 21	0.45 31	0.30 24

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 56	0.33 32	0.29 68	0.29 64	0.24 48	0.26 49	0.16 53	0.55 66	0.40 141	0.55 93	0.49 100	0.49 64	0.27 66	0.23 74	0.58 73	0.45 74	0.51 76	0.40 69	0.50 40	0.36 83	0.46 49	0.50 94	0.16 35	0.23 55	0.49 85	0.75 140	0.44 30	0.56 88

ADLNet	0.46 84	0.53 154	0.37 97	0.41 115	0.41 136	0.44 120	0.40 142	0.54 60	0.35 121	0.45 44	0.53 118	0.76 145	0.36 130	0.62 217	0.58 73	0.42 52	0.49 62	0.42 80	0.50 40	0.37 88	0.43 35	0.44 70	0.34 152	0.25 71	0.47 75	0.55 109	0.57 58	0.45 57

RALCasStereoNet	0.42 61	0.50 134	0.35 88	0.35 96	0.30 85	0.31 69	0.24 93	0.60 88	0.25 47	0.56 101	0.49 100	0.58 94	0.26 60	0.18 40	0.57 69	0.46 81	0.54 91	0.49 125	0.51 43	0.34 66	0.51 72	0.41 54	0.21 88	0.31 104	0.53 97	0.49 96	0.48 35	0.58 92

ARAFT	0.34 40	0.38 51	0.23 53	0.26 53	0.21 37	0.27 52	0.14 40	0.44 35	0.24 42	0.50 64	0.30 47	0.41 41	0.16 24	0.15 31	0.67 107	0.42 52	0.50 67	0.47 113	0.51 43	0.23 25	0.53 88	0.32 33	0.16 35	0.19 26	0.43 65	0.30 27	0.52 48	0.37 35

trnet	0.44 76	0.51 139	0.40 113	0.34 87	0.26 60	0.27 52	0.14 40	0.62 102	0.30 82	0.60 128	0.36 63	0.73 134	0.33 106	0.24 85	0.56 66	0.57 137	0.58 117	0.34 35	0.52 45	0.31 56	0.57 107	0.42 59	0.17 47	0.30 96	0.54 101	0.48 91	0.65 89	0.69 122

CAS	0.38 47	0.45 87	0.25 59	0.29 64	0.29 78	0.23 40	0.13 27	0.41 29	0.27 61	0.41 33	0.54 124	0.35 27	0.35 125	0.21 58	0.52 62	0.38 38	0.50 67	0.34 35	0.52 45	0.26 38	0.43 35	0.41 54	0.19 67	0.23 55	0.51 91	0.52 103	0.62 79	0.77 140

CREStereo++_RVC	0.43 73	0.42 72	0.39 108	0.30 71	0.33 95	0.27 52	0.19 70	0.57 72	0.31 98	0.58 117	0.36 63	0.58 94	0.56 178	0.23 74	0.48 57	0.50 106	0.61 139	0.34 35	0.52 45	0.30 51	0.56 97	0.42 59	0.16 35	0.29 88	0.49 85	0.44 72	0.79 126	0.69 122
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
UPFNet	0.38 47	0.34 35	0.34 86	0.32 79	0.33 95	0.39 102	0.29 115	0.47 46	0.33 111	0.43 35	0.41 82	0.40 37	0.30 81	0.34 144	0.61 85	0.40 44	0.46 46	0.41 73	0.52 45	0.35 81	0.35 24	0.34 36	0.25 119	0.27 80	0.38 54	0.35 43	0.55 54	0.37 35

CREStereo	0.44 76	0.51 139	0.40 113	0.34 87	0.26 60	0.28 59	0.15 45	0.61 95	0.30 82	0.58 117	0.36 63	0.72 131	0.33 106	0.24 85	0.59 76	0.59 144	0.59 127	0.34 35	0.52 45	0.31 56	0.59 115	0.42 59	0.18 59	0.30 96	0.54 101	0.48 91	0.64 85	0.69 122
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
CFNet	0.45 80	0.44 79	0.33 82	0.48 134	0.40 131	0.39 102	0.30 122	0.53 56	0.32 106	0.48 55	0.50 105	0.68 122	0.40 142	0.30 126	0.56 66	0.37 36	0.48 59	0.43 85	0.52 45	0.33 62	0.46 49	0.30 31	0.23 108	0.31 104	0.61 121	0.52 103	0.69 100	0.71 129

DLCB_ROB	0.53 103	0.50 134	0.48 149	0.41 115	0.45 145	0.43 117	0.39 140	0.55 66	0.45 157	0.57 105	0.61 139	0.70 127	0.52 171	0.41 164	0.60 80	0.47 92	0.57 113	0.48 118	0.52 45	0.43 119	0.55 93	0.47 82	0.38 164	0.42 153	0.96 204	0.79 149	0.70 104	0.62 105

MaDis-Stereo	0.26 19	0.20 13	0.16 19	0.10 7	0.10 10	0.10 6	0.08 13	0.24 16	0.14 15	0.36 26	0.16 12	0.36 31	0.12 16	0.08 12	0.33 26	0.35 28	0.39 30	0.35 44	0.53 52	0.20 19	0.40 29	0.26 24	0.13 25	0.15 17	0.39 57	0.39 61	0.40 26	0.49 63

TestStereo1	0.38 47	0.49 119	0.19 26	0.22 31	0.23 42	0.23 40	0.15 45	0.55 66	0.30 82	0.52 75	0.21 21	0.35 27	0.39 139	0.11 19	0.80 133	0.50 106	0.46 46	0.32 27	0.53 52	0.25 33	0.52 82	0.67 141	0.15 31	0.22 43	0.37 50	0.42 67	0.60 73	0.39 40

SA-5K	0.38 47	0.49 119	0.19 26	0.22 31	0.23 42	0.23 40	0.15 45	0.55 66	0.30 82	0.52 75	0.21 21	0.35 27	0.39 139	0.11 19	0.80 133	0.50 106	0.46 46	0.32 27	0.53 52	0.25 33	0.52 82	0.67 141	0.15 31	0.22 43	0.37 50	0.42 67	0.60 73	0.39 40

AnonymousM	0.79 171	0.34 35	0.20 29	0.24 44	0.22 38	0.21 27	0.15 45	0.58 76	0.21 31	0.57 105	0.39 77	0.45 54	0.15 21	0.19 43	0.56 66	0.54 129	0.54 91	0.40 69	0.53 52	0.30 51	0.65 129	0.54 111	0.20 80	0.22 43	0.30 26	0.39 61	1.31 210	11.04 275

NVstereo2D	0.55 110	0.47 106	0.40 113	0.52 147	0.48 154	0.66 180	0.64 188	0.60 88	0.38 136	0.48 55	0.61 139	0.53 78	0.30 81	0.63 219	1.53 221	0.61 149	0.58 117	0.55 161	0.53 52	0.41 111	0.50 68	0.38 45	0.54 206	0.43 156	0.64 133	0.48 91	0.56 56	0.53 78

CES	0.46 84	0.35 43	0.30 72	0.27 57	0.27 69	0.29 62	0.12 25	1.05 223	0.27 61	0.54 86	0.66 155	0.53 78	0.25 57	0.23 74	0.62 89	0.65 161	0.58 117	0.37 52	0.54 57	0.34 66	0.84 164	0.53 109	0.23 108	0.23 55	0.56 106	0.44 72	0.57 58	0.69 122

STTStereo	0.53 103	0.56 162	0.54 165	0.44 128	0.52 162	0.43 117	0.59 173	0.52 52	0.46 161	0.47 50	0.55 126	0.71 129	0.42 146	0.56 206	0.87 157	0.44 64	0.49 62	0.51 138	0.54 57	0.37 88	0.51 72	0.40 51	0.32 148	0.35 128	0.52 95	0.66 123	0.68 97	0.99 164

MGS-Stereo	0.37 45	0.46 99	0.21 39	0.22 31	0.19 31	0.22 32	0.15 45	0.45 41	0.17 17	0.36 26	0.26 34	0.29 20	0.19 34	0.23 74	1.37 212	0.40 44	0.52 80	0.45 99	0.55 59	0.33 62	0.50 68	0.41 54	0.21 88	0.22 43	0.33 38	0.30 27	0.47 33	0.45 57

plain	0.31 33	0.43 75	0.20 29	0.20 27	0.16 24	0.20 26	0.10 20	0.41 29	0.18 20	0.48 55	0.19 17	0.34 26	0.17 27	0.10 16	0.41 42	0.44 64	0.45 41	0.40 69	0.55 59	0.24 29	0.41 30	0.34 36	0.14 29	0.21 31	0.32 34	0.33 38	0.39 24	0.48 62

IPLGR_C	0.42 61	0.47 106	0.23 53	0.31 77	0.22 38	0.32 72	0.18 59	0.63 115	0.23 34	0.55 93	0.50 105	0.61 104	0.31 93	0.41 164	0.87 157	0.45 74	0.52 80	0.37 52	0.55 59	0.38 91	0.56 97	0.46 78	0.19 67	0.24 63	0.44 67	0.33 38	0.58 65	0.40 45

ACRE	0.42 61	0.47 106	0.22 48	0.32 79	0.22 38	0.33 79	0.18 59	0.63 115	0.23 34	0.55 93	0.50 105	0.61 104	0.30 81	0.41 164	0.91 163	0.45 74	0.52 80	0.36 48	0.55 59	0.38 91	0.57 107	0.44 70	0.19 67	0.23 55	0.44 67	0.32 35	0.58 65	0.39 40

RAFT + AFF	0.27 21	0.26 20	0.17 22	0.21 28	0.13 13	0.19 24	0.13 27	0.41 29	0.18 20	0.44 42	0.19 17	0.42 43	0.14 18	0.09 15	0.86 151	0.29 19	0.41 34	0.20 7	0.55 59	0.23 25	0.47 56	0.21 15	0.12 18	0.15 17	0.28 19	0.20 9	0.21 4	0.17 8

HGLStereo	0.43 73	0.43 75	0.37 97	0.34 87	0.37 118	0.39 102	0.23 90	0.48 48	0.31 98	0.47 50	0.72 172	0.42 43	0.29 71	0.32 139	0.51 60	0.49 103	0.55 99	0.50 131	0.55 59	0.39 103	0.51 72	0.43 65	0.22 98	0.33 120	0.51 91	0.51 101	0.57 58	0.45 57

UniTT-Stereo	0.28 24	0.27 22	0.15 16	0.15 13	0.13 13	0.17 19	0.09 17	0.35 23	0.19 25	0.49 63	0.21 21	0.41 41	0.18 30	0.14 28	0.40 36	0.39 41	0.42 36	0.34 35	0.56 65	0.25 33	0.43 35	0.24 21	0.13 25	0.19 26	0.31 30	0.41 66	0.30 16	0.37 35

CIPLG	0.42 61	0.47 106	0.24 57	0.32 79	0.22 38	0.32 72	0.19 70	0.63 115	0.24 42	0.55 93	0.50 105	0.60 103	0.30 81	0.41 164	0.93 168	0.44 64	0.52 80	0.37 52	0.56 65	0.38 91	0.56 97	0.45 73	0.19 67	0.24 63	0.44 67	0.31 31	0.57 58	0.38 39

IPLG	0.47 86	0.45 87	0.32 79	0.28 59	0.27 69	0.32 72	0.21 78	0.63 115	0.22 32	0.51 68	0.38 71	0.56 87	0.29 71	0.31 133	1.64 227	0.44 64	0.56 104	0.48 118	0.56 65	0.41 111	0.45 44	0.75 154	0.18 59	0.28 84	0.45 71	0.59 114	0.65 89	0.51 73

UNet	0.44 76	0.42 72	0.40 113	0.37 100	0.36 111	0.41 110	0.28 108	0.57 72	0.35 121	0.50 64	0.49 100	0.47 58	0.34 118	0.37 156	0.53 63	0.43 59	0.54 91	0.46 107	0.56 65	0.39 103	0.47 56	0.44 70	0.27 130	0.34 124	0.44 67	0.48 91	0.58 65	0.57 90

AFF-stereo	0.30 29	0.34 35	0.26 62	0.18 23	0.17 26	0.33 79	0.11 22	0.50 50	0.23 34	0.46 47	0.28 39	0.40 37	0.16 24	0.12 23	0.27 17	0.35 28	0.37 26	0.25 16	0.57 69	0.23 25	0.38 27	0.25 22	0.17 47	0.17 22	0.37 50	0.37 54	0.48 35	0.32 28

BEATNet_4x	0.53 103	0.40 61	0.34 86	0.39 106	0.36 111	0.32 72	0.27 103	0.64 122	0.41 145	0.66 165	0.45 91	0.62 112	0.39 139	0.24 85	0.83 141	0.63 151	0.58 117	0.58 173	0.57 69	0.36 83	0.90 171	1.52 218	0.25 119	0.36 135	0.46 73	0.44 72	0.77 120	0.60 99

CFNet_RVC	0.51 96	0.51 139	0.47 146	0.50 139	0.48 154	0.48 133	0.32 124	0.53 56	0.37 132	0.51 68	0.65 152	0.57 89	0.34 118	0.30 126	0.69 112	0.44 64	0.52 80	0.47 113	0.57 69	0.42 117	0.56 97	0.49 89	0.27 130	0.35 128	0.65 135	0.74 136	0.80 127	0.75 137

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 96	0.52 148	0.48 149	0.43 124	0.57 172	0.42 114	0.62 185	0.56 71	0.62 185	0.52 75	0.51 111	0.67 120	0.34 118	0.58 214	0.78 127	0.42 52	0.47 55	0.42 80	0.57 69	0.38 91	0.46 49	0.42 59	0.30 138	0.32 108	0.48 78	0.76 143	0.62 79	0.64 111
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
rafts_anoy	0.41 56	0.51 139	0.35 88	0.29 64	0.30 85	0.33 79	0.22 83	0.59 83	0.25 47	0.51 68	0.50 105	0.48 61	0.23 49	0.17 38	0.57 69	0.46 81	0.51 76	0.50 131	0.58 73	0.34 66	0.50 68	0.43 65	0.19 67	0.28 84	0.50 88	0.47 86	0.52 48	0.53 78

GCAP-BAT	0.76 162	0.45 87	0.20 29	0.22 31	0.25 50	0.22 32	0.13 27	0.62 102	0.25 47	0.57 105	0.29 41	0.75 137	0.20 36	0.19 43	0.47 50	0.51 113	10.38 279	0.39 58	0.59 74	0.34 66	0.93 173	0.50 94	0.17 47	0.21 31	0.34 39	0.36 46	0.51 38	0.49 63

test_for_model	0.76 162	0.45 87	0.20 29	0.22 31	0.25 50	0.22 32	0.13 27	0.62 102	0.25 47	0.57 105	0.29 41	0.75 137	0.20 36	0.19 43	0.47 50	0.51 113	10.38 279	0.39 58	0.59 74	0.34 66	0.93 173	0.50 94	0.17 47	0.21 31	0.34 39	0.36 46	0.51 38	0.49 63

testlalala2	0.76 162	0.45 87	0.20 29	0.22 31	0.25 50	0.22 32	0.13 27	0.62 102	0.25 47	0.57 105	0.29 41	0.75 137	0.20 36	0.19 43	0.47 50	0.51 113	10.38 279	0.39 58	0.59 74	0.34 66	0.93 173	0.50 94	0.17 47	0.21 31	0.34 39	0.36 46	0.51 38	0.49 63

testlalala	0.76 162	0.45 87	0.20 29	0.22 31	0.25 50	0.22 32	0.13 27	0.62 102	0.25 47	0.57 105	0.29 41	0.75 137	0.20 36	0.19 43	0.47 50	0.51 113	10.38 279	0.39 58	0.59 74	0.34 66	0.93 173	0.50 94	0.17 47	0.21 31	0.34 39	0.36 46	0.51 38	0.49 63

testlalala_base	0.76 162	0.45 87	0.20 29	0.22 31	0.25 50	0.22 32	0.13 27	0.62 102	0.25 47	0.57 105	0.29 41	0.75 137	0.20 36	0.19 43	0.47 50	0.51 113	10.38 279	0.39 58	0.59 74	0.34 66	0.93 173	0.50 94	0.17 47	0.21 31	0.34 39	0.36 46	0.51 38	0.49 63

SPstereo	0.76 162	0.45 87	0.20 29	0.22 31	0.25 50	0.22 32	0.13 27	0.62 102	0.25 47	0.57 105	0.29 41	0.75 137	0.20 36	0.19 43	0.47 50	0.51 113	10.38 279	0.39 58	0.59 74	0.34 66	0.93 173	0.50 94	0.17 47	0.21 31	0.34 39	0.36 46	0.51 38	0.49 63

PDISCO_ROB	0.48 89	0.40 61	0.39 108	0.38 103	0.34 104	0.39 102	0.28 108	0.50 50	0.35 121	0.37 29	0.52 114	0.49 64	0.35 125	0.31 133	0.63 92	0.58 142	0.54 91	0.68 203	0.59 74	0.44 120	0.62 119	0.67 141	0.24 116	0.34 124	0.54 101	0.53 105	0.85 144	0.58 92

SA	0.42 61	0.47 106	0.21 39	0.25 49	0.23 42	0.31 69	0.13 27	0.64 122	0.32 106	0.61 131	0.26 34	0.54 80	0.21 43	0.16 34	0.63 92	0.47 92	0.52 80	0.41 73	0.60 81	0.29 47	0.46 49	0.61 126	0.15 31	0.27 80	0.45 71	0.58 113	0.96 164	0.47 60

FINET	0.40 53	0.38 51	0.39 108	0.43 124	0.30 85	0.34 86	0.35 130	0.44 35	0.36 125	0.47 50	0.32 51	0.47 58	0.30 81	0.28 118	0.66 102	0.50 106	0.48 59	0.36 48	0.60 81	0.33 62	0.46 49	0.37 44	0.30 138	0.30 96	0.43 65	0.35 43	0.56 56	0.42 51

AF-Net	0.53 103	0.49 119	0.44 137	0.50 139	0.53 163	0.61 167	0.54 164	0.61 95	0.55 175	0.43 35	0.66 155	0.85 159	0.42 146	0.40 161	0.64 98	0.46 81	0.46 46	0.44 90	0.60 81	0.40 108	0.45 44	0.45 73	0.41 171	0.39 144	0.50 88	0.55 109	0.81 130	0.69 122

Nwc_Net	0.53 103	0.49 119	0.44 137	0.50 139	0.53 163	0.61 167	0.54 164	0.61 95	0.55 175	0.43 35	0.66 155	0.85 159	0.42 146	0.40 161	0.64 98	0.46 81	0.46 46	0.44 90	0.60 81	0.40 108	0.45 44	0.45 73	0.41 171	0.39 144	0.50 88	0.55 109	0.81 130	0.69 122

raft+_RVC	0.35 43	0.34 35	0.26 62	0.25 49	0.23 42	0.25 47	0.18 59	0.54 60	0.26 57	0.52 75	0.43 85	0.46 55	0.23 49	0.18 40	0.42 46	0.38 38	0.43 37	0.34 35	0.61 85	0.26 38	0.43 35	0.38 45	0.13 25	0.20 29	0.39 57	0.39 61	0.58 65	0.42 51

PA-Net	0.64 135	0.67 188	0.66 190	0.50 139	0.66 191	0.50 139	0.64 188	0.65 129	0.73 194	0.54 86	0.52 114	0.58 94	0.58 184	0.59 216	0.93 168	0.57 137	0.46 46	0.54 155	0.61 85	0.54 146	0.49 65	0.66 136	0.36 157	0.52 182	0.64 133	1.24 214	0.64 85	1.32 190
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FCDSN-DC	0.69 145	0.61 176	0.62 180	0.66 179	0.61 178	0.59 162	0.60 177	0.68 143	0.42 152	0.75 199	0.42 84	0.57 89	0.36 130	0.50 192	2.43 266	0.67 164	0.80 195	0.76 220	0.64 87	0.56 155	0.70 143	0.60 121	0.47 180	0.83 223	0.66 136	0.74 136	0.61 76	0.67 116
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DSFCA	0.45 80	0.50 134	0.40 113	0.40 110	0.37 118	0.44 120	0.34 128	0.46 44	0.39 139	0.40 32	0.57 128	0.49 64	0.29 71	0.24 85	0.61 85	0.44 64	0.49 62	0.49 125	0.64 87	0.39 103	0.50 68	0.51 101	0.33 150	0.35 128	0.49 85	0.50 99	0.57 58	0.58 92

RP	0.58 123	0.57 167	0.72 198	0.62 170	0.56 170	0.57 158	0.64 188	0.63 115	0.61 183	0.42 34	0.81 187	0.78 149	0.53 173	0.43 177	0.68 110	0.48 97	0.53 89	0.44 90	0.64 87	0.45 122	0.51 72	0.54 111	0.37 162	0.44 162	0.62 126	0.59 114	0.83 140	0.77 140

PWCDC_ROB	0.67 139	0.35 43	0.39 108	0.29 64	0.43 142	0.34 86	0.36 132	0.43 33	1.25 233	0.27 20	0.72 172	0.44 50	2.38 240	0.57 211	1.11 197	0.76 181	0.56 104	0.56 163	0.64 87	0.55 151	0.63 122	2.08 234	0.46 179	0.40 147	0.36 49	0.63 118	0.51 38	0.67 116

GLC_STEREO	0.47 86	0.51 139	0.40 113	0.38 103	0.37 118	0.37 95	0.28 108	0.64 122	0.29 75	0.62 140	0.53 118	0.55 85	0.28 69	0.30 126	0.49 59	0.48 97	0.66 159	0.41 73	0.65 91	0.41 111	0.70 143	0.60 121	0.23 108	0.30 96	0.47 75	0.36 46	0.84 142	0.53 78

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 43	0.41 65	0.32 79	0.24 44	0.19 31	0.28 59	0.13 27	0.58 76	0.24 42	0.46 47	0.35 62	0.49 64	0.19 34	0.15 31	0.34 29	0.35 28	0.41 34	0.28 20	0.65 91	0.28 43	0.44 40	0.33 34	0.19 67	0.22 43	0.51 91	0.37 54	0.58 65	0.44 55

4D-IteraStereo	0.40 53	0.28 25	0.33 82	0.35 96	0.24 48	0.24 44	0.15 45	0.63 115	0.28 68	0.61 131	0.39 77	0.51 74	0.22 46	0.22 64	0.48 57	0.43 59	0.49 62	0.43 85	0.66 93	0.34 66	0.63 122	0.70 147	0.14 29	0.22 43	0.39 57	0.47 86	0.63 82	0.39 40

DeepPruner_ROB	0.59 129	0.44 79	0.54 165	0.52 147	0.54 166	0.49 135	0.37 134	0.61 95	0.46 161	0.60 128	0.70 166	0.61 104	0.51 170	0.32 139	1.06 191	0.58 142	0.62 144	0.59 178	0.66 93	0.47 131	0.97 185	0.72 151	0.36 157	0.44 162	0.61 121	1.00 188	0.72 109	0.58 92

CFNet_pseudo	0.51 96	0.44 79	0.43 129	0.54 152	0.43 142	0.53 148	0.34 128	0.62 102	0.36 125	0.61 131	0.64 147	0.57 89	0.52 171	0.35 150	0.90 162	0.50 106	0.50 67	0.47 113	0.67 95	0.36 83	0.47 56	0.42 59	0.26 126	0.33 120	0.57 107	0.60 117	0.68 97	0.73 134

UCFNet_RVC	0.56 117	0.78 201	0.45 141	0.59 162	0.55 169	0.52 145	0.39 140	0.58 76	0.40 141	0.59 122	0.60 133	0.82 152	0.45 156	0.32 139	0.70 117	0.42 52	0.50 67	0.50 131	0.67 95	0.45 122	0.56 97	0.47 82	0.38 164	0.41 150	0.77 168	0.71 130	0.65 89	0.86 151

GMOStereo	0.42 61	0.39 56	0.21 39	0.30 71	0.26 60	0.29 62	0.19 70	0.67 136	0.30 82	0.66 165	0.32 51	0.54 80	0.33 106	0.20 53	0.40 36	0.46 81	0.50 67	0.44 90	0.68 97	0.34 66	0.51 72	0.66 136	0.16 35	0.22 43	0.58 111	0.45 77	0.82 133	0.41 46

error version	0.42 61	0.39 56	0.21 39	0.30 71	0.26 60	0.29 62	0.19 70	0.67 136	0.30 82	0.66 165	0.32 51	0.54 80	0.33 106	0.20 53	0.40 36	0.46 81	0.50 67	0.44 90	0.68 97	0.34 66	0.51 72	0.66 136	0.16 35	0.22 43	0.58 111	0.45 77	0.82 133	0.41 46

test-v	0.42 61	0.39 56	0.21 39	0.30 71	0.26 60	0.29 62	0.19 70	0.67 136	0.30 82	0.66 165	0.32 51	0.54 80	0.33 106	0.20 53	0.40 36	0.46 81	0.50 67	0.44 90	0.68 97	0.34 66	0.51 72	0.66 136	0.16 35	0.22 43	0.58 111	0.45 77	0.82 133	0.41 46

test-2	0.42 61	0.39 56	0.21 39	0.30 71	0.26 60	0.29 62	0.19 70	0.67 136	0.30 82	0.66 165	0.32 51	0.54 80	0.33 106	0.20 53	0.40 36	0.46 81	0.50 67	0.44 90	0.68 97	0.34 66	0.51 72	0.66 136	0.16 35	0.22 43	0.58 111	0.45 77	0.82 133	0.41 46

SGM-Forest	0.73 152	0.71 194	0.40 113	1.13 219	0.64 185	0.74 194	0.45 149	0.68 143	0.39 139	0.61 131	0.44 88	1.16 193	1.06 206	0.49 188	0.86 151	0.61 149	0.55 99	0.46 107	0.68 97	0.44 120	0.61 117	0.49 89	0.45 177	0.44 162	0.90 193	0.86 158	1.95 244	1.47 195
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AACVNet	0.55 110	0.47 106	0.40 113	0.58 159	0.61 178	0.53 148	0.37 134	0.61 95	0.40 141	0.59 122	0.64 147	0.58 94	0.33 106	0.36 152	0.69 112	0.54 129	0.58 117	0.54 155	0.69 102	0.52 139	0.54 91	0.52 106	0.36 157	0.44 162	0.59 117	0.69 125	0.82 133	0.83 147

DISCO	0.45 80	0.44 79	0.29 68	0.40 110	0.38 124	0.49 135	0.43 147	0.45 41	0.43 156	0.50 64	0.57 128	0.40 37	0.29 71	0.30 126	0.61 85	0.43 59	0.55 99	0.46 107	0.69 102	0.41 111	0.48 61	0.43 65	0.26 126	0.32 108	0.47 75	0.50 99	0.62 79	0.50 71

HBP-ISP	1.60 219	0.86 218	0.90 215	0.98 212	0.69 194	0.85 202	0.56 168	0.89 206	0.48 163	0.82 217	0.79 182	0.97 173	0.36 130	0.69 226	11.97 285	5.83 281	0.70 175	0.67 197	0.70 104	0.62 185	1.05 192	5.90 274	0.50 191	0.62 198	0.82 181	1.01 191	2.01 246	1.06 170

LoS_RVC	0.42 61	0.45 87	0.43 129	0.19 24	0.25 50	0.24 44	0.16 53	0.44 35	0.28 68	0.51 68	0.48 96	0.42 43	0.31 93	0.22 64	0.60 80	0.45 74	0.46 46	0.41 73	0.71 105	0.30 51	0.67 134	0.51 101	0.19 67	0.32 108	0.61 121	0.44 72	0.58 65	0.61 101

tt_ll	0.42 61	0.45 87	0.43 129	0.19 24	0.25 50	0.24 44	0.16 53	0.44 35	0.28 68	0.51 68	0.48 96	0.42 43	0.31 93	0.22 64	0.60 80	0.45 74	0.46 46	0.41 73	0.71 105	0.30 51	0.67 134	0.51 101	0.19 67	0.32 108	0.61 121	0.44 72	0.58 65	0.61 101

RALAANet	0.41 56	0.41 65	0.37 97	0.28 59	0.28 73	0.33 79	0.24 93	0.54 60	0.27 61	0.48 55	0.48 96	0.43 48	0.25 57	0.20 53	0.57 69	0.41 48	0.49 62	0.50 131	0.71 105	0.40 108	0.52 82	0.46 78	0.21 88	0.29 88	0.46 73	0.45 77	0.70 104	0.47 60

ICVP	0.58 123	0.49 119	0.67 193	0.50 139	0.48 154	0.52 145	0.36 132	0.60 88	0.45 157	0.61 131	0.58 130	0.61 104	0.56 178	0.30 126	0.67 107	0.64 155	0.58 117	0.51 138	0.72 108	0.51 137	0.58 111	0.74 153	0.59 213	0.47 172	0.60 120	0.75 140	0.74 114	0.72 131
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CASnet	0.40 53	0.52 148	0.23 53	0.27 57	0.27 69	0.30 68	0.14 40	0.62 102	0.29 75	0.61 131	0.44 88	0.64 114	0.28 69	0.23 74	0.55 64	0.36 34	0.45 41	0.31 26	0.73 109	0.27 41	0.63 122	0.39 50	0.21 88	0.24 63	0.42 64	0.32 35	0.61 76	0.56 88
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.34 40	0.29 26	0.21 39	0.24 44	0.19 31	0.17 19	0.13 27	0.63 115	0.26 57	0.58 117	0.23 27	0.44 50	0.22 46	0.14 28	0.41 42	0.41 48	0.47 55	0.35 44	0.73 109	0.31 56	0.47 56	0.36 40	0.21 88	0.20 29	0.32 34	0.34 42	0.51 38	0.35 33

UDGNet	0.67 139	0.66 186	0.42 124	1.35 231	1.02 225	1.21 227	0.91 215	0.60 88	0.41 145	0.52 75	0.60 133	0.56 87	0.23 49	1.19 247	0.66 102	0.45 74	0.56 104	0.51 138	0.73 109	0.53 140	0.64 128	0.67 141	0.79 225	0.29 88	0.72 149	0.55 109	0.63 82	0.66 114

GMStereo	0.41 56	0.48 116	0.25 59	0.32 79	0.32 94	0.37 95	0.28 108	0.59 83	0.30 82	0.45 44	0.36 63	0.61 104	0.31 93	0.24 85	0.45 48	0.41 48	0.54 91	0.35 44	0.73 109	0.39 103	0.51 72	0.33 34	0.23 108	0.28 84	0.48 78	0.36 46	0.68 97	0.41 46
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
NaN_ROB	0.73 152	0.59 169	0.61 179	0.64 174	0.78 210	0.53 148	0.48 154	0.87 202	0.63 186	0.73 194	0.61 139	1.96 220	0.62 186	0.45 182	0.84 145	0.55 131	0.56 104	0.54 155	0.73 109	0.55 151	0.52 82	0.51 101	0.38 164	0.64 201	0.83 183	1.11 203	0.94 159	1.64 203

NOSS_ROB	0.76 162	0.84 216	0.50 155	0.72 187	0.61 178	0.75 195	0.52 160	0.80 189	0.54 171	0.70 185	0.62 143	0.62 112	0.86 202	0.62 217	1.14 200	1.10 231	0.78 190	0.69 206	0.73 109	0.60 172	0.88 167	0.67 141	0.50 191	0.71 207	0.86 190	0.95 175	1.38 217	0.85 149

s12784h	0.62 132	0.68 190	0.47 146	0.65 177	0.44 144	0.34 86	0.24 93	0.61 95	0.31 98	0.60 128	0.44 88	0.81 150	0.55 176	0.25 101	0.62 89	0.50 106	0.62 144	0.38 56	0.74 115	0.36 83	1.26 206	0.47 82	0.18 59	0.30 96	0.70 143	0.74 136	1.39 218	2.07 214

LoS	0.55 110	0.44 79	0.29 68	0.36 99	0.37 118	0.40 108	0.20 77	1.37 240	0.31 98	0.86 223	0.78 181	0.68 122	0.37 134	0.24 85	0.58 73	0.72 174	0.59 127	0.40 69	0.75 116	0.35 81	1.03 189	0.65 133	0.21 88	0.24 63	0.79 173	0.64 121	0.64 85	0.68 120
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.47 86	0.49 119	0.41 122	0.29 64	0.30 85	0.44 120	0.14 40	0.57 72	0.26 57	0.57 105	0.27 37	0.58 94	0.23 49	0.21 58	0.36 30	0.47 92	0.53 89	0.45 99	0.75 116	0.32 60	0.69 140	0.93 174	0.19 67	0.24 63	0.48 78	0.49 96	1.30 209	0.70 128

HSM	0.54 108	0.49 119	0.47 146	0.48 134	0.47 151	0.41 110	0.37 134	0.71 159	0.37 132	0.61 131	0.65 152	0.59 99	0.48 164	0.31 133	0.70 117	0.48 97	0.64 152	0.47 113	0.75 116	0.48 133	0.63 122	0.49 89	0.26 126	0.42 153	0.62 126	0.72 133	0.87 151	0.67 116

MIPNet	0.51 96	0.51 139	0.33 82	0.32 79	0.30 85	0.37 95	0.25 98	0.62 102	0.24 42	0.50 64	0.52 114	0.61 104	0.41 145	0.30 126	1.01 187	0.51 113	0.59 127	0.50 131	0.76 119	0.47 131	0.44 40	0.85 166	0.20 80	0.26 77	0.66 136	0.98 184	0.71 108	0.61 101

NCCL2	0.69 145	0.73 197	0.66 190	0.57 158	0.56 170	0.51 142	0.45 149	0.70 156	0.57 178	0.68 174	0.71 167	0.66 118	0.48 164	0.39 158	0.93 168	0.72 174	0.65 156	0.57 168	0.76 119	0.57 160	0.74 151	0.88 170	0.49 187	0.60 195	0.98 206	0.95 175	0.85 144	1.16 181

TestStereo	0.45 80	0.51 139	0.38 106	0.42 119	0.30 85	0.44 120	0.26 101	0.71 159	0.28 68	0.76 202	0.32 51	0.64 114	0.32 102	0.24 85	0.47 50	0.35 28	0.54 91	0.33 33	0.78 121	0.38 91	0.63 122	0.42 59	0.24 116	0.30 96	0.53 97	0.43 69	0.75 116	0.55 87

HSM-Net_RVC	0.75 158	0.53 154	0.60 177	0.77 194	0.62 184	0.61 167	0.37 134	0.76 178	0.49 164	0.74 195	1.71 238	1.32 201	0.80 198	0.36 152	0.72 123	0.55 131	0.64 152	0.53 149	0.78 121	0.53 140	0.67 134	0.89 172	0.43 175	0.64 201	0.94 200	1.09 200	1.07 182	1.04 169
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NCC-stereo	0.67 139	0.63 180	0.59 172	0.64 174	0.65 186	0.63 173	0.69 198	0.67 136	0.74 197	0.43 35	0.81 187	0.82 152	0.70 193	0.47 185	0.82 139	0.53 123	0.58 117	0.64 189	0.80 123	0.54 146	0.56 97	0.60 121	0.53 202	0.45 167	0.75 161	0.96 178	0.92 155	0.98 162

Abc-Net	0.67 139	0.63 180	0.59 172	0.64 174	0.65 186	0.63 173	0.69 198	0.67 136	0.74 197	0.43 35	0.81 187	0.82 152	0.70 193	0.47 185	0.82 139	0.53 123	0.58 117	0.64 189	0.80 123	0.54 146	0.56 97	0.60 121	0.53 202	0.45 167	0.75 161	0.96 178	0.92 155	0.98 162
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FC-DCNN	0.88 181	0.96 224	1.23 240	1.36 233	0.93 218	1.26 231	0.82 206	0.91 207	0.78 200	0.87 224	0.63 146	1.08 186	0.42 146	0.56 206	0.88 159	0.69 168	0.81 198	0.68 203	0.81 125	0.59 167	0.78 155	0.59 117	0.50 191	0.77 219	1.11 222	0.99 186	1.21 200	1.57 198

FC-DCNN v2	0.94 187	0.98 227	1.28 245	1.47 237	0.95 220	1.33 233	0.82 206	1.05 223	0.80 202	0.87 224	0.66 155	1.11 191	0.67 192	0.56 206	0.91 163	0.69 168	0.81 198	0.68 203	0.83 126	0.59 167	0.78 155	0.59 117	0.50 191	0.78 221	1.25 233	1.09 200	1.35 214	1.89 210

pcwnet_v2	0.62 132	0.46 99	0.50 155	0.62 170	0.49 157	0.61 167	0.46 151	0.66 133	0.45 157	0.65 155	0.79 182	0.64 114	0.86 202	0.53 201	1.15 201	0.55 131	0.59 127	0.51 138	0.83 126	0.41 111	0.55 93	0.47 82	0.34 152	0.43 156	0.75 161	0.76 143	0.85 144	0.95 158

XPNet_ROB	0.74 157	0.77 199	0.57 169	0.54 152	0.61 178	0.63 173	0.61 182	0.53 56	0.65 188	0.58 117	0.81 187	2.35 225	0.46 159	0.43 177	0.79 131	0.63 151	0.85 202	0.57 168	0.83 126	0.55 151	0.72 146	1.09 186	0.45 177	0.49 179	0.63 130	0.74 136	1.39 218	0.86 151

psm_up	0.56 117	0.51 139	0.53 162	0.56 156	0.45 145	0.58 161	0.35 130	0.71 159	0.66 190	0.55 93	0.53 118	0.59 99	0.50 166	0.40 161	0.63 92	0.50 106	0.59 127	0.49 125	0.84 129	0.46 127	0.51 72	0.45 73	0.31 143	0.51 180	0.70 143	0.78 147	0.80 127	0.67 116

FADNet-RVC-Resample	0.57 121	0.52 148	0.42 124	0.46 131	0.39 126	0.41 110	0.40 142	0.72 166	0.42 152	0.68 174	0.51 111	1.04 184	0.43 150	0.43 177	0.96 177	0.48 97	0.56 104	0.61 183	0.85 130	0.55 151	0.52 82	0.63 127	0.34 152	0.60 195	0.58 111	0.71 130	0.55 54	0.77 140

AE-Stereo	0.54 108	0.48 116	0.44 137	0.50 139	0.35 108	0.36 93	0.28 108	0.55 66	0.29 75	0.64 150	0.31 50	0.89 165	0.31 93	0.24 85	0.55 64	0.65 161	0.68 167	0.52 145	0.87 131	0.53 140	0.72 146	0.81 163	0.21 88	0.47 172	0.79 173	0.69 125	0.94 159	0.62 105

anonymousdsp2	0.38 47	0.46 99	0.30 72	0.25 49	0.23 42	0.32 72	0.18 59	0.58 76	0.23 34	0.47 50	0.38 71	0.48 61	0.23 49	0.18 40	0.40 36	0.39 41	0.44 38	0.33 33	0.88 132	0.31 56	0.48 61	0.52 106	0.17 47	0.23 55	0.41 63	0.33 38	0.61 76	0.42 51

LALA_ROB	0.86 179	0.97 226	0.67 193	0.63 172	0.69 194	0.83 201	0.67 195	0.70 156	0.80 202	0.68 174	1.10 213	2.61 227	0.58 184	0.51 194	1.11 197	0.67 164	0.86 203	0.72 210	0.89 133	0.67 197	0.80 158	1.00 180	0.49 187	0.59 193	0.73 154	0.92 170	1.16 194	1.10 174

Sa-1000	0.48 89	0.47 106	0.21 39	0.26 53	0.26 60	0.31 69	0.15 45	0.65 129	0.36 125	0.63 144	0.33 57	0.50 70	0.26 60	0.30 126	0.94 172	0.49 103	0.59 127	0.45 99	0.90 134	0.32 60	0.52 82	0.75 154	0.17 47	0.27 80	0.72 149	0.53 105	1.00 176	0.49 63

stereogan	0.67 139	0.67 188	0.62 180	0.68 183	0.73 203	0.75 195	0.64 188	0.70 156	0.57 178	0.51 68	0.64 147	1.08 186	0.62 186	0.44 180	0.83 141	0.55 131	0.56 104	0.51 138	0.91 135	0.59 167	0.59 115	0.69 146	0.47 180	0.46 169	0.59 117	0.67 124	1.16 194	0.87 153

RGC	0.76 162	0.72 195	0.99 221	0.70 184	0.71 201	0.76 198	0.57 171	0.74 173	0.74 197	0.56 101	0.96 202	0.83 156	0.85 201	0.56 206	0.93 168	0.60 146	0.62 144	0.56 163	0.93 136	0.61 181	0.66 130	0.71 148	0.51 199	0.56 188	0.81 178	1.01 191	0.99 171	1.19 184

DeepPrunerF	1.22 206	0.49 119	0.39 108	0.58 159	2.86 266	0.49 135	0.55 166	0.52 52	0.58 181	0.43 35	0.67 162	0.43 48	0.32 102	0.42 174	1.64 227	0.75 180	0.58 117	0.46 107	0.93 136	0.46 127	0.61 117	0.53 109	0.40 169	0.35 128	15.32 287	0.82 155	0.65 89	0.62 105

PS-NSSS	0.60 131	0.81 207	0.44 137	0.89 203	0.54 166	0.71 188	0.63 186	0.64 122	0.38 136	0.64 150	0.41 82	1.52 210	0.47 161	0.41 164	0.59 76	0.42 52	0.52 80	0.45 99	0.94 138	0.42 117	0.44 40	0.29 29	0.36 157	0.34 124	0.63 130	0.69 125	0.70 104	0.80 143

SACVNet	0.62 132	0.53 154	0.51 159	0.55 155	0.57 172	0.52 145	0.60 177	0.69 150	0.56 177	0.67 172	0.54 124	0.59 99	0.37 134	0.41 164	0.71 121	0.60 146	0.64 152	0.57 168	0.95 139	0.64 190	0.67 134	0.78 160	0.36 157	0.47 172	0.75 161	0.77 146	0.84 142	0.84 148

APVNet	0.56 117	0.47 106	0.38 106	0.46 131	0.50 158	0.57 158	0.53 161	0.60 88	0.42 152	0.46 47	0.65 152	0.50 70	0.30 81	0.36 152	0.74 124	0.71 173	0.71 181	0.64 189	0.95 139	0.53 140	0.57 107	0.77 158	0.34 152	0.46 169	0.59 117	0.46 84	0.82 133	0.58 92

raftrobust	0.43 73	0.33 32	0.36 93	0.28 59	0.28 73	0.27 52	0.18 59	0.64 122	0.25 47	0.63 144	0.53 118	0.51 74	0.25 57	0.22 64	0.63 92	0.48 97	0.51 76	0.41 73	0.96 141	0.38 91	0.53 88	0.46 78	0.20 80	0.24 63	0.57 107	0.54 107	0.54 53	0.52 74

raft_robust	0.49 92	0.44 79	0.24 57	0.38 103	0.29 78	0.32 72	0.21 78	0.73 168	0.35 121	0.69 182	0.34 59	0.57 89	0.31 93	0.24 85	0.59 76	0.53 123	0.54 91	0.46 107	0.98 142	0.37 88	0.69 140	0.94 175	0.20 80	0.28 84	0.55 104	0.69 125	0.69 100	0.60 99

ETE_ROB	0.87 180	0.90 219	0.58 171	0.67 180	0.69 194	0.85 202	0.60 177	0.66 133	0.89 213	0.64 150	1.09 211	2.63 228	0.54 174	0.54 202	1.00 184	0.72 174	0.91 212	0.63 185	0.99 143	0.66 193	0.88 167	1.08 185	0.50 191	0.59 193	0.78 170	0.92 170	1.48 228	1.17 182

sCroCo_RVC	0.58 123	0.42 72	0.29 68	0.28 59	0.29 78	0.39 102	0.22 83	0.60 88	0.41 145	0.53 85	0.43 85	0.48 61	0.50 166	0.24 85	0.75 125	0.99 218	0.75 187	0.63 185	1.02 144	0.56 155	1.10 197	1.36 205	0.28 133	0.39 144	0.63 130	0.63 118	0.93 157	0.64 111

dd	0.50 93	0.51 139	0.28 66	0.91 206	0.31 93	0.65 177	0.29 115	0.59 83	0.23 34	0.54 86	0.30 47	0.75 137	0.27 66	0.26 111	0.84 145	0.46 81	0.70 175	0.39 58	1.05 145	0.38 91	0.48 61	0.43 65	0.23 108	0.30 96	0.53 97	0.39 61	0.74 114	0.58 92

AMNet	1.02 196	0.98 227	0.95 217	0.98 212	1.01 222	1.03 214	0.96 221	0.87 202	0.93 217	0.97 234	1.02 207	1.10 189	0.74 196	1.06 245	0.99 183	1.09 230	1.17 229	1.04 245	1.08 146	1.05 234	1.13 199	1.04 183	0.82 229	0.98 234	1.01 214	1.07 199	1.20 199	1.27 189

IPLGR	0.57 121	0.55 157	0.37 97	0.43 124	0.38 124	0.36 93	0.23 90	0.62 102	0.30 82	0.56 101	0.68 165	0.61 104	0.32 102	0.29 124	1.73 233	0.47 92	0.56 104	0.56 163	1.09 147	0.54 146	0.53 88	0.81 163	0.20 80	0.32 108	0.71 146	0.97 183	0.73 112	0.57 90

CSAN	0.93 186	0.83 212	0.75 201	0.86 200	0.82 211	0.73 190	0.61 182	0.97 215	0.94 220	0.94 232	0.73 177	1.96 220	1.56 225	0.49 188	0.98 180	0.63 151	0.74 185	0.66 195	1.09 147	0.71 204	0.78 155	0.63 127	0.53 202	0.76 216	0.98 206	1.49 236	1.21 200	1.63 202

TANstereo	0.55 110	0.41 65	0.35 88	0.40 110	0.39 126	0.45 124	0.21 78	0.52 52	0.30 82	0.54 86	0.37 69	0.38 34	0.38 137	0.41 164	0.84 145	0.73 178	0.66 159	0.78 224	1.10 149	0.89 221	0.62 119	0.54 111	0.93 236	0.32 108	0.34 39	0.45 77	0.99 171	0.53 78

XX-TBD	0.55 110	0.41 65	0.35 88	0.40 110	0.39 126	0.45 124	0.21 78	0.52 52	0.30 82	0.54 86	0.37 69	0.38 34	0.38 137	0.41 164	0.84 145	0.73 178	0.66 159	0.78 224	1.10 149	0.89 221	0.62 119	0.54 111	0.93 236	0.32 108	0.34 39	0.45 77	0.99 171	0.53 78

LMCR-Stereo	0.50 93	0.46 99	0.33 82	0.32 79	0.33 95	0.42 114	0.24 93	0.57 72	0.37 132	0.55 93	0.46 94	0.65 117	0.40 142	0.26 111	0.69 112	0.49 103	0.62 144	0.49 125	1.11 151	0.57 160	0.66 130	0.64 131	0.25 119	0.32 108	0.48 78	0.49 96	0.63 82	0.65 113

iResNetv2_ROB	0.52 100	0.45 87	0.32 79	0.48 134	0.39 126	0.48 133	0.28 108	0.64 122	0.34 116	0.52 75	0.66 155	0.70 127	0.55 176	0.28 118	0.67 107	0.47 92	0.50 67	0.46 107	1.12 152	0.45 122	0.57 107	0.47 82	0.29 135	0.40 147	0.55 104	0.51 101	0.81 130	0.58 92

GANetREF_RVC	0.77 170	0.74 198	0.68 195	0.76 193	0.65 186	0.69 185	0.60 177	0.99 216	0.73 194	0.93 228	0.52 114	1.33 202	0.72 195	0.44 180	0.85 149	0.57 137	0.67 165	0.63 185	1.13 153	0.61 181	0.77 154	0.63 127	0.59 213	0.71 207	0.89 192	0.90 167	1.15 191	0.99 164
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
ccs_rob	1.25 207	0.79 203	0.64 186	0.86 200	0.60 177	0.89 207	0.83 208	0.99 216	0.51 166	0.77 204	6.27 276	5.90 259	1.10 210	0.51 194	1.08 194	1.10 231	0.68 167	0.66 195	1.15 154	0.70 203	1.56 216	1.66 224	0.50 191	0.54 185	0.69 140	0.78 147	0.86 149	1.20 185

PMTNet	0.48 89	0.48 116	0.43 129	0.31 77	0.30 85	0.27 52	0.22 83	0.54 60	0.29 75	0.57 105	0.39 77	0.59 99	0.23 49	0.23 74	0.64 98	0.59 144	0.57 113	0.37 52	1.17 155	0.33 62	0.67 134	0.40 51	0.20 80	0.21 31	0.79 173	0.59 114	0.65 89	0.92 157

ADCP+	0.92 183	0.59 169	0.62 180	0.44 128	0.45 145	0.55 154	0.85 209	0.65 129	1.81 250	0.48 55	1.10 213	1.62 214	0.33 106	0.42 174	1.03 188	0.52 121	0.52 80	0.48 118	1.19 156	0.38 91	0.58 111	0.60 121	0.32 148	0.30 96	0.66 136	3.45 272	0.77 120	4.14 252

iResNet_ROB	0.50 93	0.49 119	0.42 124	0.42 119	0.30 85	0.42 114	0.32 124	0.60 88	0.33 111	0.52 75	0.59 131	0.47 58	0.56 178	0.25 101	0.81 136	0.46 81	0.57 113	0.49 125	1.19 156	0.36 83	0.48 61	0.36 40	0.25 119	0.37 140	0.57 107	0.54 107	0.75 116	0.61 101

FADNet-RVC	0.58 123	0.50 134	0.37 97	0.51 145	0.42 139	0.39 102	0.56 168	0.68 143	0.36 125	0.64 150	0.50 105	1.13 192	0.45 156	0.34 144	0.91 163	0.53 123	0.54 91	0.45 99	1.20 158	0.51 137	0.54 91	0.52 106	0.33 150	0.51 180	0.57 107	0.75 140	0.64 85	0.81 145

ADCL	1.27 208	0.82 210	0.64 186	0.60 165	0.53 163	0.73 190	0.91 215	0.75 177	2.78 269	0.68 174	1.01 206	0.86 163	0.50 166	0.50 192	1.27 207	0.64 155	0.66 159	0.57 168	1.20 158	0.60 172	0.98 186	0.88 170	0.50 191	0.47 172	1.60 246	1.50 237	0.88 152	11.30 276

GwcNet-ADL	0.97 193	0.83 212	0.81 206	0.91 206	0.68 192	0.70 186	0.53 161	0.77 183	0.50 165	0.72 191	5.46 269	1.20 196	0.65 191	0.46 184	0.81 136	0.95 206	0.72 183	0.56 163	1.26 160	0.71 204	0.67 134	0.78 160	0.59 213	0.56 188	0.79 173	0.98 184	0.85 144	1.75 208

sAnonymous2	0.58 123	0.41 65	0.31 76	0.29 64	0.29 78	0.45 124	0.29 115	0.71 159	0.41 145	0.48 55	0.53 118	0.51 74	0.43 150	0.23 74	0.86 151	0.84 192	0.70 175	0.67 197	1.34 161	0.60 172	0.83 162	0.98 177	0.30 138	0.35 128	0.62 126	0.72 133	0.72 109	0.73 134

CroCo_RVC	0.58 123	0.41 65	0.31 76	0.29 64	0.29 78	0.45 124	0.29 115	0.71 159	0.41 145	0.48 55	0.53 118	0.51 74	0.43 150	0.23 74	0.86 151	0.84 192	0.70 175	0.67 197	1.34 161	0.60 172	0.83 162	0.98 177	0.30 138	0.35 128	0.62 126	0.72 133	0.72 109	0.73 134

anonymity	3.27 255	0.41 65	1.09 233	0.58 159	0.41 136	0.47 131	0.30 122	0.79 187	0.33 111	0.61 131	69.49 295	0.85 159	0.30 81	0.24 85	0.59 76	1.02 222	0.60 134	0.43 85	1.35 163	0.60 172	0.73 149	1.82 231	0.24 116	0.29 88	1.00 212	1.24 214	1.08 183	1.47 195

RTSC	0.73 152	0.49 119	0.46 142	0.47 133	0.51 161	0.55 154	0.56 168	0.67 136	0.68 191	0.54 86	0.79 182	0.57 89	0.57 182	0.41 164	1.92 241	0.77 183	0.96 219	0.58 173	1.36 164	0.56 155	0.85 166	1.11 187	0.31 143	0.53 184	0.58 111	0.65 122	0.95 161	1.26 188

CC-Net-ROB	0.96 191	1.18 237	0.70 196	1.56 238	1.06 227	1.63 242	1.20 231	0.79 187	0.61 183	0.81 214	0.56 127	3.07 236	0.57 182	0.85 237	0.68 110	0.44 64	0.71 181	0.63 185	1.40 165	0.57 160	0.58 111	0.43 65	1.91 255	0.46 169	0.83 183	0.83 156	0.77 120	1.20 185

Anonymous3	0.79 171	0.59 169	0.42 124	0.37 100	0.42 139	0.57 158	0.50 157	0.80 189	0.64 187	0.68 174	0.49 100	1.48 206	0.54 174	0.31 133	1.53 221	1.42 258	0.88 208	0.82 229	1.45 166	0.69 202	1.31 209	1.30 202	0.40 169	0.40 147	0.74 156	0.86 158	1.03 180	0.71 129

EKT-Stereo	0.75 158	0.64 182	0.54 165	0.59 162	0.47 151	0.60 164	0.73 200	0.71 159	0.29 75	0.63 144	0.66 155	0.73 134	0.30 81	0.26 111	0.86 151	1.22 244	0.68 167	0.76 220	1.46 167	0.60 172	1.75 226	1.74 228	0.21 88	0.32 108	0.93 197	0.81 152	1.06 181	0.72 131

iinet-f	0.52 100	0.43 75	0.36 93	0.34 87	0.25 50	0.47 131	0.25 98	0.43 33	0.27 61	0.52 75	0.94 199	0.61 104	0.44 155	0.25 101	1.06 191	0.57 137	0.52 80	0.39 58	1.51 168	0.50 134	0.58 111	0.75 154	0.26 126	0.25 71	0.52 95	0.38 58	0.76 119	0.53 78

ADCRef	1.01 195	0.65 183	0.48 149	0.39 106	0.47 151	0.65 177	0.68 197	0.61 95	1.08 226	0.52 75	0.64 147	0.75 137	0.43 150	0.38 157	1.56 223	0.72 174	0.61 139	0.59 178	1.53 169	0.58 163	0.66 130	0.71 148	0.50 191	0.43 156	0.75 161	1.25 217	0.82 133	8.96 273

ITSA-stereo	1.12 201	0.72 195	0.59 172	1.20 225	0.84 213	0.64 176	0.64 188	0.95 209	0.78 200	0.84 220	2.54 249	1.39 204	1.23 215	0.81 234	1.20 204	1.01 220	0.83 200	0.67 197	1.56 170	0.62 185	1.08 196	1.46 212	0.56 210	0.71 207	0.95 202	1.27 219	0.99 171	4.08 251

XX-Stereo	9.49 281	0.38 51	0.36 93	0.63 172	0.28 73	0.54 152	0.28 108	0.69 150	0.28 68	0.69 182	6.24 275	1.00 175	0.29 71	0.23 74	0.70 117	1.08 228	0.60 134	0.52 145	1.58 171	0.53 140	0.76 153	0.65 133	0.18 59	0.26 77	233.61 297	0.88 163	1.01 177	1.90 212

SANet	1.61 220	0.91 222	1.10 234	1.04 215	1.05 226	1.25 230	0.77 203	1.76 257	1.81 250	0.77 204	1.24 217	6.63 263	5.08 255	0.83 235	1.56 223	0.77 183	1.24 234	0.90 233	1.58 171	0.82 216	1.05 192	1.00 180	0.90 233	1.27 252	1.32 235	1.93 247	1.88 242	3.10 240

CASS	0.79 171	0.55 157	0.53 162	0.65 177	0.54 166	0.59 162	0.53 161	0.78 186	0.52 167	0.71 188	0.75 178	0.67 120	0.47 161	0.28 118	0.83 141	0.67 164	0.98 220	0.56 163	1.60 173	0.58 163	2.74 243	1.44 209	0.38 164	0.35 128	0.84 187	0.81 152	0.90 153	1.02 167
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet	0.65 136	0.55 157	0.41 122	0.53 150	0.42 139	0.49 135	0.65 193	0.74 173	0.42 152	0.66 165	0.64 147	0.81 150	0.50 166	0.36 152	1.17 203	0.51 113	0.51 76	0.53 149	1.61 174	0.53 140	0.69 140	0.59 117	0.35 156	0.41 150	0.72 149	0.88 163	0.78 125	1.06 170

XQC	1.03 197	0.90 219	0.71 197	0.91 206	0.92 217	0.92 208	0.86 211	1.06 226	0.90 214	0.84 220	1.11 216	1.03 180	1.30 221	0.71 228	2.04 244	0.95 206	0.87 204	0.67 197	1.64 175	0.78 209	1.00 187	1.67 225	0.62 216	0.73 211	1.09 221	1.47 232	1.26 207	0.97 161

iRaft-Stereo_20w	1.06 198	0.49 119	1.34 248	1.18 223	0.46 148	0.78 199	0.46 151	0.76 178	0.37 132	0.74 195	6.16 274	0.84 158	0.29 71	0.26 111	0.81 136	0.97 211	0.59 127	0.44 90	1.72 176	0.61 181	1.04 190	1.56 219	0.21 88	0.25 71	0.92 196	1.31 223	1.45 226	2.71 231

DN-CSS_ROB	0.52 100	0.43 75	0.46 142	0.41 115	0.40 131	0.34 86	0.22 83	0.69 150	0.34 116	0.59 122	0.79 182	0.66 118	0.47 161	0.24 85	0.63 92	0.40 44	0.58 117	0.43 85	1.74 177	0.38 91	0.63 122	0.38 45	0.31 143	0.47 172	0.53 97	0.43 69	0.66 95	0.54 84

DAS	0.95 188	0.61 176	0.48 149	0.78 196	0.61 178	0.68 183	0.59 173	0.84 199	0.93 217	0.65 155	1.58 233	1.66 215	1.06 206	0.34 144	0.95 174	0.92 201	0.92 214	0.73 213	1.77 178	1.03 232	1.73 224	1.11 187	0.47 180	0.92 229	0.93 197	1.00 188	1.39 218	0.96 159

SepStereo	0.95 188	0.61 176	0.48 149	0.78 196	0.61 178	0.68 183	0.59 173	0.84 199	0.93 217	0.65 155	1.58 233	1.66 215	1.06 206	0.34 144	0.95 174	0.92 201	0.92 214	0.73 213	1.77 178	1.03 232	1.73 224	1.11 187	0.47 180	0.92 229	0.93 197	1.00 188	1.39 218	0.96 159

AnyNet_C32	1.64 221	0.65 183	0.74 200	0.67 180	0.73 203	0.86 205	1.14 226	0.95 209	3.12 272	0.75 199	1.53 232	0.94 169	0.64 190	0.67 224	1.83 238	1.11 233	1.06 227	0.95 240	1.78 180	0.76 207	1.76 227	1.71 226	0.66 218	0.85 226	1.13 224	2.68 261	1.17 196	13.55 278

FAT-Stereo	1.57 218	0.78 201	1.44 250	1.10 217	1.32 240	1.05 217	0.87 212	1.28 233	0.86 208	1.21 248	5.46 269	3.07 236	1.28 218	0.66 222	1.73 233	1.34 246	0.89 210	0.94 239	1.83 181	1.08 235	2.02 231	3.90 259	0.71 219	0.98 234	0.86 190	1.21 212	1.42 224	3.03 238

GANet-ADL	0.70 148	0.59 169	0.52 160	0.60 165	0.57 172	0.61 167	0.46 151	0.68 143	0.52 167	0.65 155	0.67 162	0.76 145	0.43 150	0.39 158	1.08 194	0.79 189	0.68 167	0.52 145	1.84 182	0.64 190	0.66 130	0.86 168	0.42 174	0.43 156	0.70 143	0.87 161	0.97 167	0.89 155

TRStereo	0.75 158	0.83 212	1.19 236	0.56 156	0.34 104	1.42 236	0.48 154	0.68 143	0.28 68	0.65 155	0.46 94	1.10 189	0.27 66	0.22 64	0.70 117	0.85 194	0.57 113	0.48 118	1.85 183	0.50 134	0.73 149	0.87 169	0.18 59	0.27 80	0.78 170	1.22 213	1.78 240	1.09 172

dad	0.89 182	0.57 167	0.37 97	1.42 234	0.65 186	0.75 195	2.23 247	1.43 242	0.36 125	0.93 228	0.38 71	0.85 159	0.76 197	0.32 139	0.97 179	0.52 121	0.78 190	0.45 99	1.87 184	0.41 111	0.74 151	0.41 54	0.30 138	0.47 172	1.15 226	0.47 86	2.64 261	1.96 213

GEStereo_RVC	0.71 150	0.59 169	0.40 113	0.54 152	0.50 158	0.61 167	0.51 158	0.71 159	0.41 145	0.59 122	0.51 111	0.76 145	0.46 159	0.39 158	0.96 177	0.92 201	0.78 190	0.75 217	1.94 185	0.62 185	0.80 158	1.37 206	0.31 143	0.52 182	0.61 121	0.63 118	0.86 149	1.12 177

DDVS	2.32 235	0.70 192	0.82 208	0.70 184	0.74 207	0.73 190	0.59 173	1.09 228	0.88 210	0.80 212	34.26 291	3.93 249	1.16 213	0.52 198	1.09 196	1.35 249	0.73 184	0.65 193	1.95 186	0.95 224	1.67 222	2.27 238	0.48 185	0.56 188	0.69 140	0.84 157	1.21 200	1.35 191

SHD	0.97 193	0.56 162	0.73 199	0.75 190	0.69 194	0.66 180	0.61 182	0.99 216	0.94 220	0.77 204	1.00 205	0.94 169	1.29 219	0.54 202	2.21 254	0.98 214	0.95 217	0.70 207	2.01 187	0.80 211	1.12 198	1.71 226	0.47 180	0.77 219	0.91 194	1.01 191	0.91 154	1.22 187

PSMNet-ADL	0.96 191	0.62 179	0.66 190	0.67 180	0.70 200	0.66 180	0.58 172	0.74 173	0.60 182	0.85 222	5.03 266	0.95 172	1.26 217	0.45 182	0.89 160	1.03 223	0.68 167	0.54 155	2.03 188	0.68 199	0.84 164	0.79 162	0.54 206	0.47 172	0.73 154	0.95 175	1.32 211	0.63 109

DCVSM-stereo	1.13 202	0.66 186	0.79 204	0.89 203	0.65 186	1.15 223	0.73 200	0.95 209	0.82 206	1.04 238	4.18 260	3.75 247	1.45 222	0.49 188	0.83 141	0.86 195	0.69 173	0.60 181	2.08 189	0.87 220	1.06 194	0.77 158	0.84 230	0.72 210	0.74 156	0.89 165	0.98 170	1.09 172

R-Stereo Train	0.66 137	0.55 157	0.43 129	0.48 134	0.36 111	0.50 139	0.18 59	0.62 102	0.31 98	0.68 174	0.62 143	0.72 131	0.34 118	0.25 101	0.69 112	0.89 197	0.66 159	0.51 138	2.12 190	0.46 127	0.94 179	1.49 215	0.22 98	0.36 135	0.71 146	0.96 178	0.77 120	1.10 174

RAFT-Stereo	0.66 137	0.55 157	0.43 129	0.48 134	0.36 111	0.50 139	0.18 59	0.62 102	0.31 98	0.68 174	0.62 143	0.72 131	0.34 118	0.25 101	0.69 112	0.89 197	0.66 159	0.51 138	2.12 190	0.46 127	0.94 179	1.49 215	0.22 98	0.36 135	0.71 146	0.96 178	0.77 120	1.10 174
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Any-RAFT	0.69 145	0.47 106	0.85 210	0.53 150	0.40 131	0.38 100	0.27 103	0.64 122	0.32 106	0.57 105	0.76 179	0.86 163	0.24 56	0.22 64	0.57 69	0.76 181	0.60 134	0.45 99	2.19 192	0.45 122	1.20 202	0.71 148	0.22 98	0.31 104	0.99 209	1.24 214	0.73 112	1.65 204

S-Stereo	1.54 216	0.81 207	0.83 209	1.15 221	1.16 233	1.29 232	1.56 236	1.02 221	1.09 227	1.25 251	4.20 261	4.10 252	1.10 210	0.66 222	2.16 251	1.63 263	0.90 211	1.05 246	2.20 193	1.10 237	1.26 206	3.12 250	1.31 250	1.17 249	0.84 187	1.18 209	1.21 200	2.18 218

test-1	0.84 175	0.34 35	0.50 155	0.37 100	0.40 131	0.60 164	0.37 134	0.73 168	0.38 136	0.68 174	0.71 167	1.08 186	0.40 142	0.25 101	0.79 131	0.91 200	0.63 149	0.58 173	2.22 194	0.58 163	1.17 201	3.78 258	0.22 98	0.36 135	0.81 178	1.15 207	1.10 188	1.59 199

GES	0.59 129	0.52 148	0.37 97	0.39 106	0.40 131	0.53 148	0.37 134	0.59 83	0.40 141	0.56 101	0.60 133	0.50 70	0.30 81	0.41 164	0.98 180	0.63 151	0.67 165	0.55 161	2.28 195	0.56 155	0.70 143	0.56 116	0.31 143	0.42 153	0.48 78	0.48 91	0.65 89	0.68 120

DDUNet	1.38 212	2.18 249	0.79 204	2.67 248	2.43 256	2.57 249	2.52 248	0.80 189	0.84 207	0.63 144	0.94 199	1.57 213	0.45 156	2.65 261	0.94 172	0.78 186	1.99 253	0.75 217	2.31 196	0.91 223	1.16 200	0.97 176	2.71 259	0.56 188	0.72 149	0.71 130	0.97 167	0.85 149

UDG	1.35 211	2.24 251	0.81 206	2.58 245	2.45 257	2.48 248	2.57 249	0.76 178	0.86 208	0.77 204	1.08 210	1.51 208	0.56 178	2.59 257	1.06 191	0.69 168	1.89 251	0.80 228	2.31 196	0.97 227	1.24 205	0.98 177	1.43 251	0.62 198	0.74 156	0.81 152	0.95 161	0.81 145

RTS	1.09 199	0.59 169	0.59 172	0.60 165	0.58 175	0.96 209	0.90 213	0.80 189	0.88 210	0.59 122	0.71 167	1.28 199	0.62 186	0.51 194	2.04 244	0.98 214	1.19 230	0.77 222	2.33 198	0.85 218	0.96 183	1.16 193	0.49 187	0.65 203	1.23 228	4.43 275	1.15 191	1.45 193

RTSA	1.09 199	0.59 169	0.59 172	0.60 165	0.58 175	0.96 209	0.90 213	0.80 189	0.88 210	0.59 122	0.71 167	1.28 199	0.62 186	0.51 194	2.04 244	0.98 214	1.19 230	0.77 222	2.33 198	0.85 218	0.96 183	1.16 193	0.49 187	0.65 203	1.23 228	4.43 275	1.15 191	1.45 193

PWC_ROB	1.18 204	0.70 192	1.06 229	0.60 165	0.71 201	0.70 186	0.98 222	0.83 197	1.55 246	0.76 202	1.40 228	1.00 175	2.46 242	0.57 211	2.17 252	0.99 218	1.15 228	0.90 233	2.37 200	0.95 224	1.63 220	2.05 233	0.44 176	0.98 234	0.81 178	0.80 150	1.24 205	2.15 217

HH	0.84 175	0.34 35	0.99 221	0.42 119	0.36 111	0.51 142	0.42 145	0.69 150	0.34 116	0.65 155	0.38 71	1.03 180	0.26 60	0.28 118	0.66 102	1.37 252	0.61 139	0.53 149	2.39 201	0.60 172	3.55 261	1.64 222	0.25 119	0.33 120	0.83 183	1.05 197	1.09 185	1.12 177

HanStereo	0.84 175	0.34 35	0.99 221	0.42 119	0.36 111	0.51 142	0.42 145	0.69 150	0.34 116	0.65 155	0.38 71	1.03 180	0.26 60	0.28 118	0.66 102	1.37 252	0.61 139	0.53 149	2.39 201	0.60 172	3.55 261	1.64 222	0.25 119	0.33 120	0.83 183	1.05 197	1.09 185	1.12 177

CBMV	1.15 203	0.84 216	0.60 177	0.85 199	0.76 209	0.73 190	0.48 154	0.87 202	0.80 202	0.81 214	0.61 139	2.86 231	0.81 199	0.52 198	1.31 210	1.17 239	0.91 212	0.74 215	2.40 203	0.66 193	1.57 217	0.76 157	0.48 185	1.06 239	0.99 209	1.09 200	2.25 248	4.25 253
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PVD	1.47 213	1.04 231	1.44 250	1.10 217	1.09 231	1.19 225	1.07 225	1.91 261	2.05 255	0.79 211	1.49 231	1.54 211	1.91 232	0.89 240	2.26 258	1.35 249	1.39 237	1.09 250	2.41 204	1.14 240	1.51 215	1.98 232	0.79 225	1.08 242	1.49 243	1.82 245	1.67 235	2.10 215

MLCV	0.70 148	0.49 119	0.53 162	0.73 189	0.50 158	0.65 177	0.43 147	0.81 194	0.41 145	0.71 188	0.88 194	1.01 178	0.81 199	0.28 118	0.92 166	0.43 59	0.65 156	0.52 145	2.47 205	0.45 122	0.55 93	0.72 151	0.39 168	0.54 185	0.69 140	0.80 150	0.83 140	0.72 131

IGEV_Zeroshot_test	0.95 188	0.47 106	1.24 241	1.15 221	0.46 148	0.60 164	0.65 193	0.81 194	0.36 125	0.66 165	1.86 242	0.94 169	0.30 81	0.26 111	0.66 102	1.14 235	0.60 134	0.48 118	2.56 206	0.63 189	2.23 235	2.36 239	0.21 88	0.37 140	1.00 212	1.03 196	1.17 196	1.48 197

SAMSARA	1.50 214	0.79 203	1.00 225	0.93 209	0.88 215	0.86 205	0.93 217	1.57 248	1.25 233	0.96 233	1.09 211	1.27 197	2.59 243	0.83 235	2.58 268	1.19 242	1.04 223	0.91 236	2.56 206	0.99 230	1.77 228	2.23 237	0.56 210	0.98 234	2.63 257	2.81 262	2.62 260	2.56 229

test_1	0.55 110	0.37 45	0.37 97	0.34 87	0.33 95	0.33 79	0.22 83	0.66 133	0.27 61	0.62 140	0.34 59	0.90 166	0.31 93	0.21 58	0.61 85	0.44 64	0.55 99	0.42 80	2.58 208	0.38 91	0.56 97	1.38 208	0.16 35	0.29 88	0.48 78	0.38 58	0.69 100	0.54 84

test-3	0.55 110	0.37 45	0.37 97	0.34 87	0.33 95	0.33 79	0.22 83	0.65 129	0.27 61	0.61 131	0.34 59	0.90 166	0.31 93	0.21 58	0.60 80	0.44 64	0.55 99	0.42 80	2.59 209	0.38 91	0.56 97	1.37 206	0.16 35	0.29 88	0.48 78	0.38 58	0.69 100	0.54 84

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 205	0.49 119	1.28 245	0.75 190	0.41 136	1.04 216	0.67 195	0.77 183	0.52 167	0.78 208	5.67 272	1.03 180	0.35 125	0.26 111	0.86 151	1.39 256	0.68 167	0.70 207	2.61 210	0.64 190	2.89 247	2.21 236	0.19 67	0.43 156	1.03 217	1.15 207	1.35 214	2.41 225

test_3	0.56 117	0.38 51	0.36 93	0.34 87	0.33 95	0.33 79	0.21 78	0.68 143	0.29 75	0.65 155	0.33 57	0.92 168	0.35 125	0.21 58	0.60 80	0.44 64	0.56 104	0.45 99	2.68 211	0.39 103	0.55 93	1.35 204	0.15 31	0.32 108	0.51 91	0.47 86	0.67 96	0.50 71

MADNet+	1.96 232	1.18 237	1.26 243	1.45 235	1.28 237	1.10 220	2.21 245	1.88 259	1.41 241	1.33 256	1.32 223	2.29 224	2.23 235	1.25 250	4.58 276	1.87 269	2.55 262	1.13 254	2.73 212	1.63 262	3.69 264	3.33 253	1.26 243	2.09 276	1.93 251	1.47 232	1.59 232	2.77 232

ADCMid	1.56 217	0.92 223	0.99 221	0.70 184	0.86 214	1.05 217	1.37 234	1.29 234	1.77 249	0.75 199	1.75 239	1.27 197	1.48 223	0.69 226	2.18 253	1.07 227	0.98 220	0.79 226	2.74 213	0.80 211	1.31 209	1.74 228	1.06 240	0.70 206	1.01 214	1.53 238	1.02 178	10.33 274

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 209	0.90 219	0.63 184	1.27 228	0.90 216	1.21 227	2.21 245	1.27 231	1.18 231	1.00 236	0.91 197	1.80 219	1.16 213	1.07 246	1.48 219	0.77 183	0.70 175	0.58 173	2.75 214	0.67 197	1.39 212	2.93 247	0.85 232	0.73 211	1.47 241	1.68 242	1.33 212	2.96 236

G-Net	1.86 228	1.00 229	1.28 245	0.89 203	0.93 218	1.10 220	0.77 203	1.63 250	2.07 256	0.99 235	2.89 252	7.30 269	1.67 229	0.55 205	1.45 215	1.75 266	1.04 223	0.93 238	2.87 215	2.72 277	1.89 230	1.47 213	0.80 227	1.02 238	1.06 218	1.71 243	2.82 264	5.60 260

MSMDNet	0.73 152	0.52 148	0.48 149	0.35 96	0.34 104	0.45 124	0.33 127	0.69 150	0.30 82	0.63 144	0.60 133	0.71 129	0.35 125	0.23 74	0.78 127	1.05 225	0.63 149	0.50 131	2.88 216	0.81 215	1.59 218	1.80 230	0.23 108	0.29 88	0.74 156	0.89 165	0.85 144	0.76 139

RAFT-Test	0.72 151	0.50 134	0.46 142	0.52 147	0.34 104	0.41 110	0.29 115	0.73 168	0.30 82	0.62 140	0.72 172	0.68 122	0.31 93	0.22 64	0.71 121	1.03 223	0.62 144	0.50 131	2.89 217	0.66 193	1.72 223	1.14 192	0.23 108	0.29 88	0.80 177	0.96 178	0.95 161	0.91 156

cross-raft	0.73 152	0.56 162	0.46 142	0.43 124	0.33 95	0.40 108	0.27 103	0.73 168	0.33 111	0.65 155	0.60 133	0.74 136	0.30 81	0.23 74	0.76 126	0.96 209	0.63 149	0.48 118	2.91 218	0.59 167	1.81 229	1.31 203	0.22 98	0.32 108	0.82 181	0.94 174	0.93 157	1.01 166

EAI-Stereo	0.75 158	0.49 119	0.50 155	0.51 145	0.46 148	0.56 157	0.60 177	0.73 168	0.32 106	0.63 144	0.72 172	0.82 152	0.26 60	0.24 85	1.05 189	0.96 209	0.60 134	0.49 125	3.00 219	0.62 185	0.82 160	1.13 190	0.19 67	0.31 104	0.78 170	0.70 129	1.55 230	1.17 182

model_zeroshot	0.80 174	0.46 99	0.42 124	0.42 119	0.39 126	0.43 117	0.27 103	0.72 166	0.36 125	0.64 150	0.66 155	0.97 173	0.29 71	0.24 85	1.05 189	0.92 201	0.69 173	0.54 155	3.03 220	0.73 206	1.21 203	1.20 197	0.22 98	0.38 142	0.84 187	1.14 206	1.08 183	2.21 220

AnyNet_C01	2.06 233	1.08 234	1.06 229	1.14 220	1.08 229	1.01 212	2.69 250	1.69 255	2.66 266	1.21 248	1.67 236	2.90 233	2.60 244	0.95 243	3.65 272	4.02 279	2.09 254	2.21 280	3.08 221	1.56 259	3.30 258	2.89 246	1.26 243	1.15 247	1.80 249	1.43 230	1.51 229	3.90 249

ADCS	1.88 229	1.06 232	0.98 220	0.93 209	1.10 232	1.09 219	1.14 226	1.27 231	2.49 263	0.89 226	1.36 226	1.51 208	2.92 247	0.86 238	3.30 271	2.26 272	1.46 241	1.26 259	3.10 222	1.29 249	2.48 239	2.88 245	0.80 227	1.10 243	1.33 237	4.48 277	1.41 223	6.08 263

MSKI-zero shot	0.84 175	0.49 119	0.43 129	0.41 115	0.35 108	0.46 130	0.32 124	0.76 178	0.30 82	0.65 155	0.92 198	0.83 156	0.32 102	0.22 64	0.62 89	1.08 228	0.64 152	0.47 113	3.14 223	0.61 181	2.23 235	1.58 220	0.20 80	0.38 142	0.96 204	1.47 232	1.24 205	1.60 200

FADNet_RVC	0.92 183	0.69 191	0.55 168	0.88 202	0.75 208	0.54 152	0.51 158	0.77 183	0.54 171	0.70 185	0.96 202	1.36 203	1.06 206	0.54 202	1.85 239	0.64 155	0.80 195	0.90 233	3.34 224	0.76 207	1.00 187	1.13 190	0.37 162	0.60 195	0.66 136	0.87 161	0.97 167	1.14 180

MyStereo04	0.68 144	0.52 148	0.57 169	0.44 128	0.37 118	0.35 91	0.26 101	0.68 143	0.45 157	0.62 140	0.45 91	0.68 122	0.34 118	0.25 101	1.00 184	0.68 167	0.56 104	0.53 149	3.39 225	0.56 155	0.92 172	0.64 131	0.27 130	0.41 150	0.77 168	0.92 170	0.96 164	0.66 114

MFMNet_re	1.51 215	1.18 237	1.12 235	1.29 229	1.16 233	1.63 242	1.32 233	1.30 236	1.63 247	1.14 244	1.38 227	2.64 229	1.63 228	0.90 241	2.27 259	1.35 249	1.58 242	1.32 264	3.69 226	1.24 247	2.10 232	1.26 201	1.16 241	1.24 251	1.11 222	1.02 195	1.59 232	1.60 200

MDST_ROB	3.33 256	2.32 253	0.75 201	3.90 266	1.47 245	2.61 250	1.00 223	1.12 230	0.72 193	0.78 208	0.67 162	1.54 211	25.37 282	0.34 144	2.11 250	0.53 123	0.65 156	0.48 118	3.69 226	0.58 163	0.88 167	0.59 117	0.58 212	0.68 205	7.85 282	3.03 266	17.15 287	8.63 272

ELAS_RVC	3.22 253	2.01 248	1.85 257	2.66 247	2.07 250	5.08 277	2.06 242	2.41 268	1.89 252	1.74 272	4.78 263	8.00 270	8.02 267	0.74 230	2.38 264	0.81 190	1.75 248	1.14 255	3.97 228	1.27 248	4.64 274	7.61 278	1.26 243	1.74 270	6.58 279	3.21 268	3.39 268	3.80 248
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
pmcnn	1.66 222	0.80 206	0.52 160	1.19 224	1.01 222	1.21 227	0.93 217	0.96 214	0.54 171	0.74 195	2.66 251	3.98 251	5.06 254	0.31 133	1.65 229	1.40 257	1.20 232	0.91 236	3.99 229	0.95 224	4.45 271	1.02 182	0.90 233	0.90 228	1.07 219	1.01 191	2.43 255	3.03 238

ADCPNet	2.08 234	0.77 199	0.87 212	0.83 198	1.21 235	0.85 202	1.59 237	1.02 221	1.35 238	0.83 219	1.97 243	1.01 178	7.76 266	0.75 231	2.35 263	1.16 238	0.95 217	0.71 209	4.05 230	0.97 227	1.30 208	1.61 221	0.72 220	0.76 216	1.52 244	1.96 250	1.21 200	16.04 281

iResNet	0.92 183	0.56 162	0.62 180	0.72 187	0.68 192	0.96 209	0.55 166	0.95 209	0.57 178	0.67 172	0.82 192	1.41 205	1.51 224	0.31 133	1.49 220	0.66 163	0.75 187	0.67 197	4.08 231	0.68 199	0.72 146	0.63 127	0.41 171	0.83 223	0.72 149	0.91 169	1.02 178	0.87 153

ELAS	3.38 257	2.19 250	1.79 255	2.99 253	2.37 254	3.32 255	2.09 244	2.60 271	2.85 270	1.28 253	4.85 265	8.61 272	8.02 267	0.76 232	2.90 269	0.81 190	1.80 249	1.10 251	4.19 232	1.10 237	4.53 272	7.86 279	1.26 243	1.63 265	7.08 280	4.79 278	3.66 273	4.87 255
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetRed	7.85 274	5.29 282	6.07 285	3.75 265	5.00 280	6.95 286	10.20 284	4.64 282	3.42 273	2.92 282	2.39 248	6.71 264	2.25 237	7.15 285	10.26 281	7.34 283	8.59 277	7.11 285	4.82 233	4.08 281	10.76 288	9.27 283	7.85 287	3.34 283	10.96 283	24.25 290	11.90 284	24.57 285

WAO-6	2.71 244	2.26 252	1.57 253	3.00 254	2.25 252	3.01 252	3.02 255	1.77 258	2.35 258	1.52 265	1.62 235	3.94 250	5.12 256	2.64 260	2.22 255	1.38 254	2.65 263	1.36 265	4.86 234	1.54 258	2.76 245	4.79 265	2.70 258	1.73 269	2.71 259	2.59 260	2.68 262	5.02 257

DGSMNet	2.66 243	0.96 224	1.36 249	1.03 214	0.99 221	1.12 222	1.05 224	1.36 239	0.94 220	2.15 277	13.54 288	1.71 217	1.85 230	0.93 242	2.50 267	3.85 278	5.34 271	1.61 271	5.07 235	1.68 264	7.04 280	8.02 281	0.96 239	1.19 250	1.01 214	1.33 226	1.40 222	1.88 209

JetBlue	6.09 270	3.85 275	3.31 278	5.99 272	4.13 278	6.22 283	7.94 277	3.42 277	2.89 271	1.47 260	1.46 229	8.10 271	1.90 231	5.39 281	11.86 284	3.22 275	3.30 268	2.99 281	5.32 236	2.40 273	9.74 284	10.03 287	4.93 276	2.18 278	7.39 281	17.16 286	3.72 275	24.15 284

CBMV_ROB	1.71 225	0.79 203	0.65 189	1.35 231	1.07 228	1.01 212	0.74 202	1.01 220	0.54 171	0.72 191	0.81 187	9.80 278	5.90 260	0.57 211	1.42 214	0.69 168	0.80 195	0.58 173	5.38 237	1.22 245	0.95 182	0.55 115	0.53 202	0.62 198	1.22 227	1.45 231	2.72 263	2.94 235

edge stereo	1.82 227	1.16 236	2.22 262	1.46 236	1.28 237	1.58 240	1.38 235	1.67 254	1.30 235	1.20 247	3.42 257	4.33 254	2.26 238	0.80 233	1.41 213	1.46 259	1.05 225	0.83 232	5.42 238	0.97 227	1.34 211	3.76 256	0.95 238	0.88 227	1.26 234	1.20 210	1.70 237	2.91 234

RainbowNet	2.32 235	2.93 261	1.87 258	3.34 261	2.57 260	3.50 256	3.49 261	1.29 234	0.92 215	1.53 266	0.89 195	3.18 238	2.31 239	2.94 264	1.30 209	0.90 199	1.61 245	1.00 241	5.61 239	1.51 254	2.82 246	4.18 261	4.25 265	0.97 232	1.32 235	1.58 239	1.71 238	3.00 237

Dean	2.84 248	3.23 268	1.81 256	6.04 273	3.38 276	3.63 261	3.67 264	1.88 259	1.97 254	1.47 260	1.30 221	3.69 246	4.10 251	2.97 265	1.45 215	0.97 211	2.41 260	1.29 260	5.94 240	1.74 265	3.20 254	4.23 262	4.79 272	1.55 262	2.65 258	2.27 256	2.56 258	2.64 230

IMH-64-1	2.92 249	2.70 256	2.36 265	3.23 257	2.71 262	3.70 262	4.05 267	1.66 251	2.48 261	1.13 241	1.26 219	3.60 244	6.29 262	3.59 269	2.28 260	1.15 236	2.20 256	1.31 262	6.02 241	1.52 256	3.03 250	5.48 268	4.83 273	1.40 257	2.83 261	2.02 251	2.34 251	3.64 245

IMH-64	2.92 249	2.70 256	2.36 265	3.23 257	2.71 262	3.70 262	4.05 267	1.66 251	2.48 261	1.13 241	1.26 219	3.60 244	6.29 262	3.59 269	2.28 260	1.15 236	2.20 256	1.31 262	6.02 241	1.52 256	3.03 250	5.48 268	4.83 273	1.40 257	2.83 261	2.02 251	2.34 251	3.64 245

FBW_ROB	1.34 210	1.42 243	1.08 232	2.01 244	1.42 243	1.37 235	1.63 238	0.99 216	0.70 192	0.72 191	1.02 207	2.05 223	0.91 204	1.47 252	1.24 206	0.60 146	0.88 208	0.65 193	6.08 243	0.59 167	1.06 194	0.81 163	1.48 252	1.12 245	0.99 209	1.20 210	0.99 171	1.66 205

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 223	1.25 240	1.05 227	1.56 238	1.08 229	1.20 226	3.18 257	1.50 245	2.10 257	1.30 255	0.98 204	1.50 207	1.04 205	1.66 253	1.71 230	1.18 240	0.84 201	1.01 242	6.24 244	1.15 243	1.43 213	3.23 252	1.19 242	1.14 246	1.52 244	1.29 221	1.09 185	2.78 233

IMH	3.24 254	2.76 260	2.37 267	3.26 259	2.74 264	3.73 265	4.10 269	1.72 256	2.58 264	1.17 246	1.24 217	3.92 248	10.58 269	6.80 284	1.57 225	1.11 233	2.25 258	1.30 261	6.28 245	1.56 259	2.97 249	4.14 260	4.90 275	1.45 261	3.01 265	2.36 257	2.47 257	5.19 259

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 277	0.65 183	1.07 231	0.94 211	0.83 212	0.81 200	1.27 232	0.85 201	0.73 194	0.93 228	6.13 273	180.62 297	2.17 234	1.33 251	1.22 205	1.01 220	0.93 216	1.06 247	6.32 246	0.79 210	3.32 259	3.77 257	0.55 208	0.76 216	0.95 202	1.34 228	1.19 198	2.42 226

MFN_U_SF_RVC	1.68 224	1.06 232	0.88 213	1.25 227	1.01 222	1.53 239	2.07 243	1.38 241	1.17 230	1.51 263	2.95 253	2.00 222	1.57 226	2.05 255	2.38 264	0.98 214	0.87 204	0.82 229	6.78 247	1.11 239	2.21 234	2.38 240	0.65 217	1.11 244	1.23 228	1.33 226	1.28 208	1.69 207

DLNR_Zeroshot_test	17.86 285	67.45 297	1.21 238	81.91 297	0.35 108	0.45 124	74.74 297	0.76 178	0.27 61	0.69 182	0.60 133	1.16 193	0.29 71	8.20 286	84.48 297	102.07 297	23.88 291	15.14 287	7.31 248	0.50 134	4.38 270	2.51 241	0.18 59	0.43 156	0.76 167	0.86 158	0.80 127	0.80 143

SGM-ForestM	2.61 241	4.20 277	0.93 216	2.78 250	1.37 242	3.57 260	2.93 254	2.59 270	1.51 245	0.70 185	1.32 223	7.25 267	5.36 258	0.47 185	0.89 160	0.53 123	0.79 194	0.54 155	7.58 249	0.60 172	0.82 160	0.47 82	0.51 199	0.80 222	4.97 274	3.66 273	7.05 282	6.30 264

WAO-7	2.72 246	1.83 247	2.89 273	7.39 275	1.73 248	1.76 245	1.82 240	2.07 262	2.65 265	2.21 278	5.39 268	4.58 256	5.72 259	1.23 249	2.07 248	1.27 245	1.69 246	1.22 256	7.70 250	1.51 254	1.64 221	3.07 249	0.84 230	1.65 267	1.83 250	2.48 259	1.97 245	3.27 242

MADNet++	5.64 267	3.51 274	3.77 280	2.84 251	4.62 279	3.02 253	3.65 263	4.36 279	5.03 278	4.18 286	5.07 267	6.45 262	5.92 261	6.18 283	7.04 279	6.82 282	4.71 270	4.00 284	8.03 251	5.83 283	9.92 285	16.38 289	2.32 256	4.34 285	3.95 273	11.38 284	4.93 277	4.01 250

MANE	7.31 272	2.64 255	4.48 282	3.30 260	3.10 272	3.94 268	2.83 253	5.37 284	6.88 280	1.11 240	5.64 271	8.81 273	11.02 270	0.67 224	3.83 273	3.83 277	1.32 235	18.03 290	8.61 252	0.84 217	4.22 267	1.16 193	0.74 223	1.79 274	13.65 286	18.61 287	22.89 289	38.18 294

PSMNet_ROB	2.71 244	3.39 272	1.92 259	2.87 252	2.04 249	4.01 269	3.50 262	1.46 243	1.41 241	1.59 268	3.34 254	3.52 243	4.97 253	4.50 275	1.61 226	0.95 206	1.87 250	1.06 247	8.62 253	1.63 262	2.32 237	1.51 217	5.43 279	1.37 254	1.98 255	1.94 248	1.91 243	2.39 224

MeshStereo	3.62 258	1.54 245	1.05 227	2.64 246	1.72 247	2.05 247	1.15 228	2.40 267	1.41 241	0.90 227	6.48 277	9.56 276	7.42 265	0.49 188	11.75 283	1.94 270	0.87 204	0.74 215	8.79 254	0.80 211	8.36 281	8.07 282	0.73 222	1.07 240	3.39 267	2.15 255	5.22 279	4.99 256
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
UNDER WATER-64	6.11 271	5.20 281	3.13 276	12.20 282	5.77 282	6.55 285	8.53 281	4.74 283	3.45 274	2.30 281	2.36 247	12.04 284	12.47 273	5.08 277	3.02 270	1.81 267	12.11 285	2.17 278	8.81 255	4.17 282	5.75 278	7.27 277	8.74 288	2.61 281	3.86 272	8.63 281	4.32 276	7.86 270

SPS-STEREO	1.93 231	1.27 241	1.21 238	1.60 240	1.34 241	1.44 237	1.17 229	1.66 251	1.36 240	1.38 258	3.67 258	3.02 235	1.29 219	1.05 244	1.85 239	1.83 268	1.58 242	1.37 266	8.86 256	1.34 250	3.07 252	1.47 213	1.27 247	1.37 254	1.42 240	1.28 220	2.02 247	1.89 210
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet-4b	2.35 239	2.75 259	1.60 254	3.13 256	2.29 253	3.52 258	3.67 264	1.35 238	1.35 238	1.27 252	0.72 172	3.26 240	2.62 245	3.04 266	0.98 180	0.78 186	2.13 255	1.02 243	9.04 257	1.23 246	2.74 243	3.39 255	4.08 263	0.92 229	1.24 231	1.29 221	1.46 227	2.48 227

ACVNet_1	2.47 240	3.23 268	2.35 264	4.40 269	2.93 270	3.77 266	3.96 266	1.34 237	1.18 231	1.21 248	1.02 207	3.31 242	2.07 233	3.09 268	1.31 210	0.70 172	2.26 259	1.10 251	9.52 258	1.14 240	3.45 260	1.18 196	4.50 269	1.07 240	1.39 239	1.75 244	1.36 216	2.10 215

UNDER WATER	7.55 273	4.74 280	3.06 275	10.46 281	5.92 283	6.35 284	8.05 278	4.32 278	3.69 275	1.97 275	2.14 245	10.53 282	62.60 294	4.83 276	2.25 257	1.59 262	12.22 286	2.08 276	9.67 259	3.97 280	5.27 277	6.65 275	8.86 289	2.65 282	3.82 271	5.62 279	3.62 272	7.03 268

SQANet	1.90 230	2.70 256	1.03 226	3.09 255	2.17 251	3.29 254	2.70 251	0.95 209	0.65 188	1.00 236	0.71 167	2.69 230	1.10 210	2.30 256	0.78 127	0.55 131	1.02 222	0.72 210	9.92 260	0.68 199	2.11 233	1.25 199	3.28 260	0.58 192	0.98 206	1.31 223	1.33 212	2.34 222

WAO-8	4.25 261	3.34 270	2.80 270	10.32 279	2.92 268	4.17 270	5.89 272	2.66 274	4.45 276	1.69 270	3.41 255	5.94 260	11.31 271	5.29 279	1.71 230	1.34 246	2.69 264	1.51 269	10.78 261	2.48 274	2.63 240	4.50 263	3.44 261	1.58 263	5.12 275	3.31 270	3.60 270	5.76 261

Venus	4.25 261	3.34 270	2.80 270	10.32 279	2.92 268	4.17 270	5.89 272	2.66 274	4.45 276	1.69 270	3.41 255	5.94 260	11.31 271	5.29 279	1.71 230	1.34 246	2.69 264	1.51 269	10.78 261	2.48 274	2.63 240	4.50 263	3.44 261	1.58 263	5.12 275	3.31 270	3.60 270	5.76 261

Ntro	2.32 235	3.40 273	1.53 252	3.55 263	2.52 259	3.71 264	3.36 258	1.11 229	1.05 225	1.16 245	0.90 196	2.93 234	1.24 216	2.72 263	1.00 184	0.64 155	1.40 238	0.82 229	10.96 263	1.14 240	2.72 242	3.19 251	4.26 266	0.73 211	1.24 231	1.59 240	1.56 231	2.31 221

SGM+DAISY	3.81 259	1.38 242	1.26 243	1.80 243	1.47 245	1.93 246	1.71 239	1.47 244	1.33 236	1.34 257	6.67 279	9.59 277	12.99 274	1.20 248	1.73 233	1.47 260	1.42 239	1.24 257	11.11 264	1.37 252	3.07 252	2.13 235	1.27 247	1.42 260	1.69 247	1.26 218	2.90 265	26.50 287

SGM_RVC	2.81 247	1.46 244	0.85 210	1.76 242	1.28 237	1.68 244	1.19 230	1.56 247	1.14 229	0.82 217	1.70 237	7.09 266	2.67 246	0.42 174	0.92 166	0.57 137	0.75 187	0.57 168	11.20 265	0.66 193	0.94 179	0.46 78	0.51 199	0.84 225	1.97 254	1.64 241	5.04 278	26.13 286
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
LSM0	8.30 278	1.08 234	0.95 217	1.66 241	1.42 243	1.59 241	1.96 241	2.27 265	2.36 259	1.66 269	3.94 259	4.10 252	6.30 264	0.63 219	62.38 296	74.74 296	1.69 246	1.06 247	12.18 266	2.23 270	4.96 276	9.29 284	0.92 235	1.29 253	1.95 253	2.97 265	3.66 273	14.83 280

DGTPSM_ROB	12.12 282	5.96 284	17.45 290	4.20 267	7.86 284	5.15 279	8.18 279	4.56 280	11.64 286	4.52 288	8.72 283	5.01 257	17.08 278	12.98 288	14.91 287	14.58 288	6.85 273	15.76 288	12.78 267	12.05 288	9.07 282	21.74 290	5.67 280	11.54 289	11.84 284	31.02 293	12.98 285	33.06 290

otaku	2.33 238	3.05 265	1.19 236	3.36 262	2.37 254	3.56 259	3.08 256	1.05 223	0.98 223	1.13 241	0.80 186	2.88 232	1.62 227	2.59 257	0.95 174	0.64 155	1.23 233	0.75 217	13.16 268	1.09 236	2.47 238	2.63 242	4.75 270	0.75 215	1.13 224	1.38 229	1.69 236	2.52 228

DPSM_ROB	18.32 286	16.26 287	21.94 292	9.42 277	8.75 286	13.61 288	9.11 282	10.90 288	15.09 288	8.45 290	8.95 285	10.12 279	13.19 275	16.42 290	19.79 290	19.11 290	18.35 289	20.45 291	13.82 269	14.88 290	26.56 292	27.45 292	6.49 284	14.39 292	31.57 293	38.83 295	36.85 294	43.86 295

DPSM	18.32 286	16.26 287	21.94 292	9.42 277	8.75 286	13.61 288	9.11 282	10.90 288	15.09 288	8.45 290	8.95 285	10.12 279	13.19 275	16.42 290	19.79 290	19.11 290	18.35 289	20.45 291	13.82 269	14.88 290	26.56 292	27.45 292	6.49 284	14.39 292	31.57 293	38.83 295	36.85 294	43.86 295

DPSMNet_ROB	12.40 283	5.97 285	17.46 291	4.21 268	7.87 285	5.15 279	8.18 279	4.56 280	11.65 287	4.54 289	8.87 284	5.17 258	22.69 279	13.00 289	14.98 288	14.62 289	6.90 274	15.82 289	14.07 271	12.05 288	9.09 283	21.75 291	5.68 281	11.54 289	11.87 285	31.03 294	12.99 286	33.06 290

DPSNet	2.61 241	0.83 212	0.77 203	1.21 226	1.24 236	1.34 234	0.93 217	1.08 227	1.49 244	0.78 208	0.86 193	6.91 265	3.85 249	0.58 214	4.58 276	2.54 273	1.43 240	1.24 257	14.95 272	1.34 250	4.83 275	8.01 280	1.75 254	1.40 257	1.47 241	1.95 249	1.60 234	1.66 205

LVE	4.33 263	3.03 263	2.00 260	27.23 288	3.06 271	3.83 267	12.07 287	1.53 246	1.64 248	1.85 274	1.48 230	3.30 241	3.91 250	3.06 267	1.45 215	1.05 225	1.95 252	1.38 267	15.68 273	1.62 261	3.25 257	5.86 271	4.42 268	1.76 271	2.87 263	2.06 253	2.34 251	3.25 241

notaker	5.52 266	5.55 283	3.76 279	13.97 284	5.34 281	5.44 281	7.16 275	2.36 266	2.68 267	2.06 276	1.80 240	12.90 285	23.86 281	3.98 272	2.04 244	1.73 265	3.45 269	2.12 277	17.08 274	2.15 269	6.10 279	5.87 272	6.15 283	2.12 277	1.79 248	2.08 254	2.31 250	3.29 243

TorneroNet-64	6.02 269	4.60 279	2.53 268	15.58 285	3.29 274	4.87 275	7.75 276	2.23 264	10.02 282	1.42 259	1.31 222	7.26 268	29.23 285	4.36 274	2.09 249	1.21 243	8.22 276	1.70 273	17.35 275	2.62 276	4.31 269	5.68 270	5.20 277	1.76 271	3.58 269	3.76 274	2.29 249	8.34 271

ACVNet_2	3.17 252	2.98 262	2.25 263	4.72 270	2.88 267	3.50 256	3.48 260	1.58 249	1.33 236	1.29 254	1.10 213	3.22 239	2.45 241	2.67 262	1.29 208	0.86 195	7.26 275	1.02 243	22.14 276	1.37 252	3.22 255	1.25 199	4.24 264	1.37 254	1.93 251	1.92 246	1.83 241	2.36 223

TorneroNet	8.11 275	4.28 278	2.58 269	27.50 289	3.31 275	5.00 276	6.00 274	2.62 272	10.13 284	1.49 262	2.57 250	11.07 283	68.61 295	4.25 273	1.77 237	1.18 240	5.78 272	1.62 272	23.67 277	2.83 278	4.30 268	5.47 267	5.37 278	1.65 267	3.72 270	3.14 267	2.59 259	6.36 265

DispFullNet	4.17 260	3.20 267	4.34 281	2.72 249	2.46 258	2.92 251	2.70 251	2.79 276	1.90 253	4.51 287	6.62 278	8.91 274	4.83 252	2.59 257	2.00 243	8.18 284	3.24 267	1.98 274	24.96 278	2.93 279	3.99 266	3.36 254	1.71 253	1.15 247	1.36 238	1.32 225	2.36 254	3.65 247

CasAABBNet	36.73 293	32.73 292	44.18 297	18.81 286	17.45 291	27.29 290	18.12 288	21.69 293	30.40 292	17.52 292	18.08 289	20.27 287	26.53 284	32.96 292	38.28 292	37.42 292	36.82 293	41.12 294	27.47 279	29.86 293	53.56 297	55.70 297	12.93 290	28.91 295	63.44 296	78.07 297	73.93 297	88.05 297

gcap-zeroshot	1.75 226	0.44 79	0.89 214	0.59 162	0.36 111	0.55 154	0.29 115	0.74 173	0.29 75	0.74 195	0.76 179	1.18 195	0.33 106	0.24 85	0.78 127	0.97 211	0.61 139	0.53 149	29.80 280	0.80 211	1.04 190	1.45 211	0.23 108	0.34 124	0.75 161	0.99 186	0.96 164	0.75 137

KSHMR	8.16 276	4.16 276	2.96 274	25.39 287	3.92 277	5.08 277	5.53 271	2.62 272	2.40 260	2.23 279	2.26 246	4.37 255	77.17 296	5.23 278	2.24 256	1.71 264	2.79 266	1.98 274	31.04 281	2.02 268	4.59 273	5.35 266	7.54 286	1.89 275	3.30 266	2.91 264	3.01 266	6.51 266

ktn	8.45 280	3.18 266	2.84 272	6.37 274	3.26 273	4.31 272	10.28 285	2.15 263	10.13 284	2.27 280	1.83 241	42.17 292	55.84 292	3.93 271	2.34 262	2.09 271	9.85 278	2.17 278	33.98 282	2.24 271	3.24 256	3.03 248	4.78 271	2.25 279	2.59 256	2.81 262	3.18 267	5.04 258

PML	30.82 292	20.91 289	7.15 288	29.65 290	20.81 292	29.11 291	10.50 286	10.87 287	88.32 297	20.03 293	154.19 297	98.60 296	119.55 297	10.53 287	9.19 280	8.69 285	16.72 288	7.27 286	34.57 283	7.35 286	12.77 289	10.86 288	5.72 282	6.17 286	33.11 295	12.83 285	34.30 293	12.33 277

STStereo	5.29 265	2.47 254	5.20 283	5.20 271	2.80 265	4.72 274	3.42 259	6.23 285	6.52 279	1.51 263	7.61 281	9.53 275	14.86 277	0.63 219	4.09 275	0.64 155	0.87 204	0.62 184	36.67 284	1.02 231	1.23 204	1.05 184	0.78 224	1.63 265	3.46 268	2.43 258	3.53 269	14.15 279

LE_ROB	17.44 284	1.82 246	6.12 286	9.40 276	53.85 297	8.01 287	46.26 293	11.27 290	28.12 291	1.80 273	7.03 280	38.62 290	49.53 291	0.34 144	1.76 236	0.55 131	0.78 190	0.59 178	36.68 285	6.72 284	2.92 248	0.85 166	29.06 292	12.10 291	26.35 288	25.49 291	27.84 292	37.03 293

HaxPig	41.43 294	43.85 294	40.81 294	44.90 293	47.49 295	44.66 294	46.30 294	46.31 295	45.63 295	49.00 295	49.30 292	47.24 293	43.73 288	42.64 294	40.44 294	39.13 294	48.37 295	51.07 295	43.33 286	42.25 295	42.88 294	36.52 294	50.75 295	43.02 297	27.54 290	19.97 288	20.68 288	20.75 283

AVERAGE_ROB	41.98 295	44.82 295	42.27 295	45.98 294	46.88 294	45.60 295	46.56 295	47.04 296	43.89 294	49.19 296	49.91 293	47.25 294	43.00 287	49.19 296	40.14 293	38.38 293	49.01 296	51.31 296	43.98 287	42.43 296	43.31 295	38.64 295	49.42 294	42.83 296	28.65 291	20.44 289	23.41 290	19.88 282

LRCNet_RVC	21.34 290	28.92 290	11.37 289	31.78 291	29.09 293	34.25 292	27.43 289	21.71 294	10.07 283	29.63 294	30.60 290	32.06 288	25.81 283	33.87 293	11.15 282	2.97 274	25.27 292	21.35 293	44.05 288	20.83 292	14.27 290	5.87 272	36.69 293	27.43 294	2.76 260	1.47 232	8.68 283	6.79 267

MEDIAN_ROB	44.95 296	47.36 296	44.12 296	48.52 295	49.78 296	48.21 296	49.25 296	49.72 297	46.35 296	52.53 297	53.59 294	50.59 295	45.49 289	49.36 297	43.27 295	41.36 295	51.85 297	54.40 297	47.03 289	45.93 297	45.78 296	40.06 296	52.67 296	45.67 298	31.00 292	26.54 292	25.33 291	27.95 288

HanzoNet	19.12 289	15.23 286	6.99 287	35.06 292	14.35 290	40.77 293	42.46 292	17.81 292	22.51 290	3.55 284	8.29 282	41.30 291	56.30 293	43.04 295	5.72 278	4.37 280	37.83 294	3.30 282	49.59 290	8.93 287	10.30 287	6.85 276	14.15 291	3.46 284	5.94 278	5.80 280	5.29 280	7.13 269

PWCK	5.04 264	3.03 263	2.21 261	3.61 264	2.60 261	4.41 273	5.09 270	2.45 269	2.76 268	3.31 283	4.34 262	10.15 281	5.13 257	1.74 254	1.99 242	1.38 254	2.41 260	1.45 268	51.59 291	2.35 272	3.70 265	2.69 244	2.65 257	1.78 273	2.97 264	3.21 268	2.43 255	4.77 254

SFCPSM	3.03 251	0.82 210	0.63 184	0.77 194	0.69 194	0.72 189	0.63 186	0.83 197	0.98 223	0.71 188	2.00 244	2.57 226	3.49 248	0.56 206	1.16 202	0.93 205	0.74 185	0.64 189	54.48 292	1.19 244	0.88 167	0.91 173	0.55 208	0.55 187	0.94 200	0.93 173	1.11 189	1.39 192

BEATNet-Init1	22.01 291	36.32 293	3.23 277	54.74 296	11.23 288	52.95 297	28.72 291	9.47 286	8.51 281	1.57 267	10.45 287	33.05 289	48.98 290	0.71 228	16.97 289	11.50 287	1.60 244	1.11 253	77.80 293	35.27 294	9.94 286	9.98 286	1.27 247	2.30 280	27.41 289	11.09 283	52.85 296	35.36 292

DPSimNet_ROB	18.93 288	32.01 291	5.97 284	12.40 283	11.35 289	6.13 282	28.07 290	15.03 291	35.64 293	3.96 285	78.33 296	18.15 286	35.00 286	5.44 282	12.19 286	10.36 286	13.57 287	3.64 283	87.52 294	6.87 285	14.36 291	9.97 285	4.40 267	7.14 287	5.17 277	9.85 282	5.93 281	32.56 289

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 268	0.56 162	1.25 242	0.75 190	0.69 194	1.17 224	0.81 205	0.82 196	0.80 202	0.81 214	4.78 263	1.00 175	0.37 134	0.27 117	1.13 199	1.54 261	0.70 175	0.60 181	124.50 295	0.54 146	1.43 213	2.64 243	0.22 98	0.36 135	0.91 194	1.13 205	1.13 190	2.18 218

ACV-stereo	8.39 279	1.01 230	0.97 219	1.29 229	0.73 203	1.48 238	0.95 220	0.88 205	1.10 228	1.07 239	1.33 225	1.06 185	23.12 280	0.52 198	4.00 274	3.78 276	1.05 225	0.79 226	168.94 296	1.91 266	3.64 263	1.44 209	0.72 220	0.74 214	0.74 156	0.90 167	1.43 225	1.03 168

ASD4																								8.34 288

STTRV1_RVC		0.81 207	0.64 186	1.04 215	0.73 203	1.03 214	0.85 209	0.91 207	0.92 215	0.93 228	0.95 201	1.72 218	2.23 235	0.86 238	1.46 218	0.78 186	1.37 236	0.72 210		1.97 267	1.59 218	1.23 198		0.97 232	1.07 219	1.11 203	1.75 239	3.40 244

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