Low-res two-view results

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo++	0.23 100	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	0.01 26	1.28 120	0.81 160	0.00 1	0.21 232	0.27 101	0.46 207	0.10 32	2.67 143	0.26 223	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.04 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	0.00 1	0.02 36	0.00 1	0.01 26	0.35 35	0.21 55	0.03 53	0.00 1	0.10 66	0.00 1	0.27 68	0.07 8	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Occ-G	0.20 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.17 110	0.81 160	0.00 1	0.16 204	0.22 94	0.42 200	0.06 21	2.24 120	0.21 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Pointernet	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 9	0.15 39	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 86	0.00 1	0.59 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

U	0.04 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	0.00 1	0.03 69	0.01 78	0.00 1	0.31 24	0.34 107	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 33	0.14 18	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 198	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 145	0.06 101	0.12 174	0.01 26	1.01 99	0.59 136	0.05 81	0.06 140	0.08 64	0.16 150	0.36 91	2.72 145	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.09 197	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.31 131	0.34 242	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 197	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.59 222	0.03 69	0.13 179	0.01 26	0.84 83	0.92 176	0.00 1	0.05 131	0.34 115	0.42 200	0.26 66	2.85 151	0.19 208	0.01 42	0.00 1	0.17 208	0.00 1	0.00 1

AIO-Stereo	0.16 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.04 103	0.14 34	0.36 205	0.00 1	0.05 46	0.69 228	0.01 3	2.09 118	0.04 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM++	0.11 51	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	0.00 1	0.22 13	0.11 26	0.05 81	0.00 1	0.00 1	0.46 207	0.04 16	2.00 106	0.08 195	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM	0.11 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 19	0.11 26	0.04 65	0.00 1	0.02 31	0.24 166	0.02 8	2.05 116	0.04 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

trnet	0.20 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 175	0.01 86	0.03 74	0.00 1	0.00 1	0.01 146	0.03 145	0.11 128	0.11 169	0.01 26	1.56 133	0.79 158	0.09 130	0.10 162	0.07 60	0.34 191	0.99 130	0.99 68	0.00 1	0.02 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MGS-Stereo	0.18 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.02 111	0.00 1	3.83 220	0.13 31	0.03 53	0.00 1	0.12 78	0.00 1	0.14 45	0.49 45	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MoCha-V2	0.22 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 154	0.00 1	1.77 141	0.29 89	0.00 1	0.18 215	0.01 19	0.86 239	0.01 3	2.63 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 159	0.01 15	0.02 111	0.01 26	1.20 112	0.34 107	0.06 96	0.02 99	0.16 84	0.03 77	0.27 68	2.42 135	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MyStereo04	0.39 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.06 109	0.00 1	0.01 164	0.61 227	0.02 143	0.17 157	0.00 1	0.06 138	0.76 75	0.63 142	0.08 116	0.01 82	3.04 211	0.51 217	1.60 158	2.33 129	0.48 240	0.03 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AE-Stereo	0.33 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 221	0.01 86	0.04 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 113	0.09 162	0.02 73	0.67 70	1.01 185	0.10 137	0.07 146	0.35 116	0.46 207	1.20 136	4.74 205	0.00 1	0.02 88	0.00 1	0.12 203	0.00 1	0.00 1

plain	0.08 37	0.01 152	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	0.12 134	0.00 1	0.03 96	0.38 38	0.35 110	0.03 53	0.05 131	0.07 60	0.00 1	0.53 105	0.56 52	0.00 1	0.05 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MaDis-Stereo	0.06 24	0.04 213	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.01 78	0.01 26	0.35 35	0.30 94	0.03 53	0.00 1	0.33 114	0.00 1	0.33 85	0.25 27	0.00 1	0.02 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

StereoVision	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 69	0.00 1	0.01 26	0.24 15	0.11 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 19	0.08 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIF-Stereo (partial)	0.08 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 116	0.00 1	0.02 73	0.33 28	0.36 112	0.03 53	0.02 99	0.16 84	0.01 53	0.48 98	0.50 47	0.00 1	0.04 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UniTT-Stereo	0.08 37	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 116	0.00 1	0.04 113	0.34 31	0.36 112	0.04 65	0.00 1	0.66 142	0.00 1	0.43 96	0.21 25	0.00 1	0.04 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

EKT-Stereo	0.81 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 175	0.02 139	0.20 167	0.00 1	0.02 179	0.17 188	1.71 226	0.30 187	0.26 202	0.36 228	3.05 200	3.07 261	0.19 173	0.23 237	1.35 173	1.45 256	3.11 213	6.25 250	0.01 162	0.02 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MIM_Stereo	0.28 117	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 174	0.03 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 159	0.03 69	0.02 111	0.02 73	1.66 137	1.78 227	0.01 25	0.01 82	0.20 93	0.29 183	0.31 81	2.93 158	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.10 200	0.01 151	0.00 1

DLNR_Zeroshot_test	19.81 282	69.68 287	0.00 1	88.82 290	0.03 194	0.09 190	98.82 291	0.00 1	0.03 192	1.81 262	0.62 197	0.12 134	0.19 191	11.89 283	96.41 288	100.00 292	20.55 283	18.03 283	16.18 256	1.33 254	6.11 261	4.03 186	0.00 1	0.16 193	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.00 1

CASnet	0.22 97	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.17 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 168	0.08 158	0.00 1	0.80 78	0.27 81	0.11 144	0.07 146	0.13 79	0.12 125	2.00 173	1.82 103	0.00 1	0.03 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.33 135	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 174	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 113	1.93 151	2.03 232	0.00 1	0.29 246	0.49 127	0.68 227	0.18 55	2.72 145	0.20 209	0.00 1	0.00 1	0.16 205	0.00 1	0.00 1

LL-Strereo2	0.26 113	0.03 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 69	0.00 1	0.06 138	0.56 61	1.58 211	0.01 25	0.00 1	0.18 89	0.01 53	0.60 111	3.97 185	0.01 162	0.02 88	0.06 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1

4D-IteraStereo	0.36 146	0.02 193	0.01 185	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.03 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 134	0.00 1	0.06 138	1.95 152	2.18 238	0.01 25	0.13 176	0.22 94	0.14 138	0.99 130	3.81 178	0.02 177	0.05 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LoS_RVC	0.29 120	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.01 28	0.00 1	0.01 164	0.06 173	0.03 145	0.22 172	0.12 174	0.03 96	1.12 107	0.88 170	0.13 149	0.14 183	0.76 147	0.14 138	1.83 167	2.26 121	0.01 162	0.02 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

tt_ll	0.29 120	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.01 28	0.00 1	0.01 164	0.06 173	0.03 145	0.22 172	0.12 174	0.03 96	1.12 107	0.88 170	0.13 149	0.14 183	0.76 147	0.14 138	1.83 167	2.26 121	0.01 162	0.02 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CAS	0.19 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.20 167	0.00 1	0.03 192	0.38 210	0.05 154	0.13 141	0.08 158	0.10 170	0.66 68	0.55 133	0.08 116	0.13 176	0.18 89	0.13 133	0.95 128	1.43 88	0.00 1	0.03 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp2	0.35 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.94 228	0.01 15	0.01 78	0.08 158	1.35 123	0.94 181	0.03 53	0.11 167	0.10 66	0.63 225	0.20 57	3.15 167	0.22 214	0.32 241	0.00 1	0.01 177	0.23 191	0.00 1

anonymousdsp	0.30 125	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	2.19 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.30 122	0.61 139	0.06 96	0.00 1	0.15 83	0.52 219	0.11 33	2.85 151	0.30 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iinet-f	0.11 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.00 1	0.06 109	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.00 1	0.01 15	0.01 78	0.01 26	0.98 97	0.38 118	0.05 81	0.03 110	0.18 89	0.12 125	0.27 68	0.72 59	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LoS	0.29 120	0.01 152	0.01 185	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.01 28	0.00 1	0.02 179	0.11 183	0.00 1	0.30 187	0.30 206	0.08 158	1.01 99	0.82 163	0.30 201	0.18 215	0.70 144	0.17 153	1.82 166	2.03 115	0.00 1	0.03 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.25 108	0.02 193	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.06 109	0.00 1	0.02 179	0.03 158	0.00 1	0.17 157	0.19 191	0.18 197	1.92 150	0.67 147	0.28 200	0.21 232	0.05 46	0.21 162	1.27 138	1.39 84	0.00 1	0.02 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

EGLCR-Stereo	0.61 168	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 160	0.05 100	0.00 1	0.44 237	0.00 1	0.98 205	0.15 146	0.07 155	0.00 1	1.09 105	1.60 212	0.13 149	0.18 215	0.73 145	0.37 194	1.29 141	4.83 208	0.17 204	0.46 255	0.00 1	0.38 217	3.60 262	0.00 1

CASS	0.44 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86	1.34 231	0.00 1	0.00 1	0.22 194	0.32 188	0.27 180	0.13 179	0.01 26	0.83 82	0.53 130	0.42 212	0.20 227	0.61 139	0.00 1	4.28 244	2.77 148	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ProNet	0.07 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.49 203	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 177	0.53 56	0.28 88	0.07 108	0.00 1	0.00 1	0.01 53	0.03 13	0.44 40	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 151	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.02 6	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	0.03 69	0.00 1	0.00 1	0.21 11	0.24 63	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 31	0.05 5	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TestStereo1	0.11 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 157	0.00 1	0.01 26	0.51 51	0.36 112	0.04 65	0.00 1	0.38 119	0.02 62	0.25 64	1.24 77	0.00 1	0.02 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TESTraft	0.09 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 157	0.01 78	0.01 26	0.55 60	0.33 104	0.04 65	0.00 1	0.39 121	0.02 62	0.24 63	0.71 58	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IER	0.05 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.03 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 26	0.94 89	0.06 15	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.01 53	0.05 19	0.06 7	0.02 177	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft_robust	0.20 88	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 116	0.03 129	0.04 113	0.87 85	0.71 152	0.05 81	0.13 176	1.35 173	0.11 118	0.60 111	1.14 75	0.00 1	0.10 176	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.07 33	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.01 78	0.00 1	0.54 59	0.18 46	0.00 1	0.00 1	0.18 89	0.03 77	0.17 53	0.53 49	0.00 1	0.01 42	0.13 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT+CT+SA	0.12 58	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 69	0.00 1	0.00 1	0.27 18	0.44 121	0.01 25	0.01 82	0.29 103	0.00 1	0.18 55	2.00 106	0.00 1	0.02 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test_5	0.05 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.00 1	0.00 1	0.26 17	0.19 48	0.00 1	0.00 1	0.13 79	0.00 1	0.04 16	0.52 48	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SA-5K	0.11 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 157	0.00 1	0.01 26	0.51 51	0.36 112	0.04 65	0.00 1	0.38 119	0.02 62	0.25 64	1.24 77	0.00 1	0.02 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Sa-1000	0.19 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 178	0.01 78	0.04 113	0.38 38	0.54 132	0.05 81	0.13 176	0.59 137	0.00 1	0.70 117	2.34 131	0.00 1	0.04 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SA	0.14 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 176	0.01 78	0.02 73	0.31 24	0.60 138	0.04 65	0.13 176	0.56 131	0.05 93	0.41 94	1.40 86	0.00 1	0.02 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UDGNet	0.18 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.00 1	0.04 113	0.32 26	0.26 76	0.04 65	0.00 1	0.58 134	0.01 53	0.37 93	3.29 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.03 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 45	0.10 24	0.00 1	0.01 82	0.01 19	0.12 125	0.06 21	0.07 8	0.03 180	0.15 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DDUNet	0.13 61	0.04 213	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.00 1	0.09 131	0.00 1	0.00 1	0.05 172	0.00 1	0.03 69	0.00 1	0.03 96	0.51 51	0.20 50	0.05 81	0.00 1	0.11 73	0.02 62	0.15 48	1.95 104	0.00 1	0.03 138	0.00 1	0.00 1	0.25 193	0.00 1

UDG	0.27 114	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.26 178	0.00 1	0.00 1	0.09 179	0.00 1	0.06 101	0.00 1	0.04 113	2.27 177	0.36 112	0.18 170	0.00 1	0.25 100	0.11 118	0.85 125	2.49 137	0.01 162	0.14 186	0.00 1	0.00 1	0.03 162	0.00 1

GLC_STEREO	0.14 64	0.00 1	0.01 185	0.00 1	0.01 132	0.01 86	0.03 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 69	0.01 78	0.00 1	1.39 127	0.32 100	0.13 149	0.06 140	0.29 103	0.13 133	0.60 111	0.86 63	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DAS	0.66 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 160	0.05 100	0.05 225	0.02 179	0.74 236	1.61 223	0.29 183	0.27 203	0.01 26	1.37 124	1.65 214	0.43 213	0.18 215	2.17 192	0.27 171	4.03 236	4.36 193	0.00 1	0.15 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SepStereo	0.66 170	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 160	0.05 100	0.05 225	0.02 179	0.74 236	1.61 223	0.29 183	0.27 203	0.01 26	1.37 124	1.65 214	0.43 213	0.18 215	2.17 192	0.27 171	4.03 236	4.36 193	0.00 1	0.15 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IPLG	0.29 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.00 1	0.03 74	0.00 1	0.03 192	0.00 1	0.12 168	0.03 69	0.02 111	0.23 205	3.89 223	0.49 124	0.10 137	0.02 99	0.69 143	0.18 155	0.50 101	1.45 89	0.00 1	0.05 166	0.02 176	0.00 1	0.01 151	0.00 1

MIPNet	0.27 114	0.00 1	0.00 1	0.01 205	0.01 132	0.00 1	0.03 74	0.00 1	0.04 196	0.00 1	0.27 184	0.04 89	0.04 137	0.19 198	2.16 171	0.45 123	0.16 168	0.03 110	0.40 123	0.33 190	0.57 109	2.33 129	0.00 1	0.06 171	0.03 183	0.00 1	0.06 172	0.00 1

IPLGR	0.35 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 175	0.00 1	0.04 86	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.19 180	0.03 69	0.07 155	0.11 174	3.89 223	0.52 126	0.11 144	0.04 120	0.36 117	0.27 171	0.84 124	2.92 156	0.00 1	0.07 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AASNet	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 26	0.11 4	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.15 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GMOStereo	0.35 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 190	0.18 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 69	0.03 129	0.01 26	2.01 158	1.56 206	0.04 65	0.15 191	0.29 103	0.15 145	0.30 75	4.46 197	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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SACVNet	0.17 72	0.02 193	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.00 1	0.09 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 113	0.04 137	0.06 138	0.87 85	0.24 63	0.06 96	0.01 82	0.42 125	0.00 1	0.47 97	2.31 128	0.00 1	0.02 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AACVNet	0.09 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 97	0.00 1	0.06 138	1.25 114	0.26 76	0.04 65	0.00 1	0.10 66	0.00 1	0.13 42	0.55 51	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GwcNet-ADL	0.57 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 175	0.02 139	0.24 176	0.00 1	0.00 1	0.53 222	5.52 257	0.21 171	0.09 162	0.03 96	0.99 98	1.20 199	0.14 160	0.19 221	1.53 178	0.83 234	1.51 157	2.29 124	0.00 1	0.02 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PSMNet-ADL	0.70 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.02 139	0.31 186	0.58 245	0.00 1	0.56 225	5.66 259	0.28 182	0.54 217	0.04 113	2.43 183	1.70 219	0.19 173	0.14 183	1.80 185	0.16 150	1.49 156	2.84 150	0.12 200	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GANet-ADL	0.70 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.02 139	0.32 188	0.00 1	0.00 1	0.91 240	2.22 233	0.07 111	0.05 149	0.02 73	1.87 147	1.19 198	0.22 186	0.17 212	2.70 204	0.79 232	2.11 178	5.40 220	0.00 1	0.02 88	0.00 1	0.00 1	0.69 214	0.00 1

CroCo-Stereo	0.03 10	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	0.02 36	0.00 1	0.00 1	0.30 20	0.24 63	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.07 25	0.07 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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
test-2	0.35 140	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 190	0.18 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 69	0.03 129	0.01 26	2.01 158	1.56 206	0.04 65	0.15 191	0.29 103	0.15 145	0.30 75	4.46 197	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT	0.08 37	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 190	0.10 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 26	1.61 136	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 114	0.01 3	0.10 16	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

test-1	0.89 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 217	0.28 181	0.00 1	0.00 1	1.00 244	2.41 235	0.19 164	0.18 190	0.14 187	3.38 206	2.90 256	0.13 149	0.27 244	1.77 184	1.15 246	3.11 213	6.90 261	0.00 1	0.02 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LMCR-Stereo	0.12 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 139	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.05 149	0.22 203	0.78 77	0.30 94	0.08 116	0.03 110	0.10 66	0.13 133	0.34 87	1.06 70	0.00 1	0.02 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ICVP	0.25 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.14 149	0.00 1	0.00 1	0.10 180	0.01 133	0.12 134	0.03 129	0.03 96	0.77 76	0.51 125	0.22 186	0.43 259	0.53 129	0.24 166	0.96 129	2.77 148	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.29 120	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.03 194	0.00 1	0.05 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 101	0.01 78	0.02 73	1.75 140	1.74 226	0.08 116	0.00 1	0.39 121	0.10 114	0.52 104	2.95 159	0.00 1	0.01 42	0.03 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.07 33	0.02 193	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	0.02 73	0.18 9	0.09 22	0.04 65	0.00 1	0.01 19	0.04 86	0.13 42	1.39 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GEStereo_RVC	0.34 139	0.00 1	0.01 185	0.00 1	0.01 132	0.01 86	0.21 170	0.02 210	0.00 1	0.00 1	0.01 133	0.02 36	0.01 78	0.04 113	0.49 50	0.59 136	0.09 130	0.02 99	1.14 165	0.10 114	1.36 148	5.09 216	0.00 1	0.06 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Anonymous3	0.47 152	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	0.48 201	0.34 211	0.22 203	1.19 111	2.36 244	0.19 173	0.18 215	1.46 176	0.36 192	1.94 170	3.83 179	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo++_RVC	0.31 131	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.01 86	0.10 136	0.00 1	0.01 164	0.03 158	0.00 1	0.05 97	0.04 137	0.01 26	0.60 63	0.72 153	0.09 130	0.08 157	0.22 94	0.12 125	1.31 144	1.47 90	0.00 1	0.03 138	0.00 1	0.00 1	3.50 261	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
TestStereo	0.03 10	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	0.02 36	0.01 78	0.01 26	0.21 11	0.06 15	0.06 96	0.00 1	0.07 60	0.00 1	0.17 53	0.14 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft+_RVC	0.23 100	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.00 1	0.05 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 97	0.00 1	0.02 73	1.40 128	1.43 203	0.01 25	0.00 1	0.28 102	0.32 187	0.28 72	2.30 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.25 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 175	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 164	0.04 164	0.08 159	0.06 101	0.05 149	0.01 26	0.53 56	0.75 154	0.13 149	0.05 131	0.06 55	0.01 53	1.31 144	1.36 81	0.00 1	0.02 88	0.00 1	0.00 1	2.10 244	0.00 1

XX-TBD	0.25 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 175	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.01 164	0.04 164	0.08 159	0.06 101	0.05 149	0.01 26	0.53 56	0.75 154	0.13 149	0.05 131	0.06 55	0.01 53	1.31 144	1.36 81	0.00 1	0.02 88	0.00 1	0.00 1	2.10 244	0.00 1

raftrobust	0.36 146	0.02 193	0.00 1	0.00 1	0.02 175	0.01 86	0.04 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 111	0.00 1	0.08 158	2.17 172	2.20 239	0.01 25	0.00 1	1.14 165	0.00 1	0.58 110	3.20 170	0.07 191	0.03 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sAnonymous2	0.19 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 101	0.09 162	0.02 73	0.40 40	0.52 126	0.07 108	0.09 160	0.82 151	0.12 125	1.29 141	1.71 98	0.00 1	0.02 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CroCo_RVC	0.19 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 101	0.09 162	0.02 73	0.40 40	0.52 126	0.07 108	0.09 160	0.82 151	0.12 125	1.29 141	1.71 98	0.00 1	0.02 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet_pseudo	0.17 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 194	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 154	0.00 1	0.18 163	0.00 1	0.01 26	1.49 131	0.26 76	0.06 96	0.01 82	1.34 172	0.00 1	0.23 61	0.45 41	0.39 232	0.02 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RALCasStereoNet	0.31 131	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.03 194	0.00 1	0.08 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 89	0.01 78	0.03 96	1.80 142	1.99 231	0.02 46	0.00 1	0.11 73	0.45 204	0.49 100	3.21 171	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RALAANet	0.30 125	0.03 208	0.00 1	0.00 1	0.02 175	0.01 86	0.06 109	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 123	0.02 111	0.05 131	1.89 149	0.17 44	0.07 108	0.00 1	0.80 150	0.13 133	0.87 126	3.88 181	0.00 1	0.02 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

sCroCo_RVC	0.37 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 65	0.00 1	0.02 179	0.00 1	0.01 133	0.29 183	0.22 198	0.01 26	0.68 73	1.30 201	0.14 160	0.16 204	0.48 126	0.18 155	2.02 175	4.35 192	0.00 1	0.02 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ADLNet	0.12 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 201	0.00 1	0.06 138	2.00 154	0.14 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 28	0.49 45	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HCRNet	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.65 67	0.11 26	0.04 65	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.04 16	0.15 20	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ARAFT	0.13 61	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 168	0.01 78	0.04 113	0.37 37	0.25 67	0.02 46	0.01 82	0.29 103	0.00 1	0.41 94	1.74 100	0.00 1	0.02 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT-Stereo + iAFF	0.22 97	0.02 193	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.09 190	0.35 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 180	0.02 111	0.02 73	2.03 163	0.21 55	0.05 81	0.00 1	0.17 86	0.05 93	0.81 121	1.81 102	0.00 1	0.04 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AFF-stereo	0.23 100	0.02 193	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.06 174	0.31 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 183	0.01 78	0.02 73	2.05 164	0.27 81	0.02 46	0.02 99	0.10 66	0.05 93	1.04 132	1.79 101	0.00 1	0.03 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT + AFF	0.17 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 150	0.01 78	0.01 26	3.83 220	0.20 50	0.00 1	0.00 1	0.02 31	0.00 1	0.15 48	0.02 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GMStereo	0.01 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	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.12 5	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.04 40	0.00 1	0.06 21	0.04 3	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
APVNet	0.15 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 133	0.01 15	0.00 1	0.03 96	0.87 85	0.20 50	0.05 81	0.04 120	0.84 155	0.03 77	0.27 68	1.63 95	0.00 1	0.04 157	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MMNet	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 69	0.00 1	0.01 26	0.34 31	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.09 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

delet	0.01 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	0.02 36	0.00 1	0.00 1	0.17 8	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 3	0.08 12	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psm_up	0.10 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.00 1	0.16 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 150	0.00 1	0.10 170	0.66 68	0.14 34	0.02 46	0.06 140	0.55 130	0.11 118	0.35 89	0.35 36	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UNet	0.03 10	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.02 175	0.01 86	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.12 177	0.25 16	0.09 22	0.01 25	0.00 1	0.03 37	0.00 1	0.12 39	0.08 12	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UPFNet	0.02 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.04 113	0.33 28	0.05 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 13	0.11 17	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FCDSN-DC	0.60 166	0.03 208	0.45 251	0.00 1	0.00 1	0.23 224	0.64 213	0.00 1	0.00 1	0.34 207	0.16 175	0.63 212	0.07 155	0.17 194	4.12 228	0.66 146	0.15 164	0.12 174	0.57 133	0.06 102	2.15 179	5.03 213	0.00 1	0.44 254	0.00 1	0.05 188	0.15 187	0.00 1
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CREStereo	0.24 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.01 28	0.00 1	0.02 179	0.04 164	0.09 165	0.16 150	0.16 185	0.01 26	1.57 135	1.08 189	0.13 149	0.08 157	0.06 55	0.32 187	1.42 151	1.27 79	0.00 1	0.03 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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
HGLStereo	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.01 86	0.03 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.00 1	0.02 73	0.34 31	0.15 39	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 45	0.16 23	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA-RVC	0.08 37	0.01 152	0.00 1	0.01 205	0.03 194	0.01 86	0.54 207	0.03 217	0.00 1	0.00 1	0.16 175	0.01 15	0.00 1	0.02 73	0.81 79	0.10 24	0.04 65	0.01 82	0.01 19	0.07 106	0.07 25	0.15 20	0.00 1	0.04 157	0.03 183	0.01 177	0.00 1	0.00 1

PMTNet	0.27 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.12 146	0.00 1	0.02 179	0.03 158	0.07 157	0.10 123	0.17 189	0.01 26	1.80 142	1.08 189	0.20 178	0.04 120	0.23 97	0.21 162	1.61 159	1.55 92	0.00 1	0.03 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DMCA	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 89	0.00 1	0.01 26	0.30 20	0.20 50	0.01 25	0.02 99	0.01 19	0.00 1	0.06 21	0.07 8	0.00 1	0.00 1	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FADNet	0.21 95	0.02 193	0.01 185	0.00 1	0.01 132	0.02 139	0.10 136	0.00 1	0.02 179	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.04 137	0.04 113	2.69 194	0.15 39	0.07 108	0.10 162	0.11 73	0.23 164	0.67 116	1.37 83	0.02 177	0.02 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

STTStereo	0.06 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.00 1	0.23 174	0.00 1	0.11 218	0.00 1	0.01 133	0.02 36	0.00 1	0.01 26	0.51 51	0.05 10	0.02 46	0.00 1	0.06 55	0.02 62	0.11 33	0.39 39	0.04 182	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BEATNet_4x	0.31 131	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.04 160	0.15 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 123	0.02 111	0.13 181	1.81 144	0.44 121	0.34 204	0.33 251	0.50 128	0.01 53	1.47 155	3.03 163	0.00 1	0.03 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AF-Net	0.06 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.00 1	0.01 26	0.47 45	0.05 10	0.01 25	0.00 1	0.02 31	0.02 62	0.12 39	0.47 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RP	0.10 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 69	0.00 1	0.02 73	0.90 88	0.06 15	0.01 25	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.03 13	1.42 87	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RGC	0.15 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.02 139	0.07 121	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 89	0.00 1	0.04 113	1.02 101	0.04 8	0.06 96	0.00 1	0.09 65	0.05 93	0.30 75	2.26 121	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NCC-stereo	0.09 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.01 78	0.02 73	0.81 79	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.04 40	0.05 93	0.11 33	0.85 61	0.01 162	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

stereogan	0.14 64	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.05 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 89	0.00 1	0.02 73	0.63 65	0.18 46	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.03 77	0.16 51	2.60 139	0.00 1	0.00 1	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Nwc_Net	0.06 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.51 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.00 1	0.01 26	0.47 45	0.05 10	0.01 25	0.00 1	0.02 31	0.02 62	0.12 39	0.47 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Abc-Net	0.09 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 184	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.01 78	0.02 73	0.81 79	0.08 18	0.00 1	0.00 1	0.04 40	0.05 93	0.11 33	0.85 61	0.01 162	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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
R-Stereo Train	0.57 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.02 65	0.00 1	0.01 164	0.47 217	1.12 211	0.16 150	0.11 169	0.13 181	1.70 138	1.11 194	0.36 205	0.29 246	2.91 208	0.48 212	2.48 190	3.94 182	0.00 1	0.02 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SHD	0.56 158	0.00 1	0.27 241	0.00 1	0.00 1	0.04 160	0.28 181	0.03 217	0.00 1	0.22 194	0.55 195	0.09 116	0.00 1	0.12 177	6.36 258	0.94 181	0.11 144	0.15 191	1.19 168	0.15 145	1.91 169	2.47 136	0.00 1	0.31 239	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RTSC	0.42 150	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 153	0.32 188	0.04 221	0.00 1	0.08 176	0.13 170	0.06 101	0.01 78	0.06 138	5.56 251	0.77 157	0.18 170	0.20 227	1.10 163	0.09 110	0.81 121	1.66 97	0.00 1	0.21 216	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RTS	0.80 187	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.03 153	0.79 217	0.00 1	0.00 1	0.01 146	0.01 133	0.14 142	0.01 78	0.29 213	6.89 263	0.70 150	0.14 160	0.16 204	1.06 160	0.04 86	1.28 139	2.30 125	0.00 1	0.16 193	0.00 1	7.66 271	0.00 1	0.00 1

RTSA	0.80 187	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.03 153	0.79 217	0.00 1	0.00 1	0.01 146	0.01 133	0.14 142	0.01 78	0.29 213	6.89 263	0.70 150	0.14 160	0.16 204	1.06 160	0.04 86	1.28 139	2.30 125	0.00 1	0.16 193	0.00 1	7.66 271	0.00 1	0.00 1

DeepPrunerF	0.66 170	0.17 234	0.00 1	0.07 222	1.52 269	0.07 184	0.21 170	0.06 227	0.98 248	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.00 1	0.04 113	2.79 195	0.29 89	0.01 25	0.00 1	0.14 82	0.00 1	0.21 59	0.27 28	0.00 1	0.00 1	10.65 278	0.31 214	0.08 175	0.00 1

RAFT-Stereo	0.57 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.02 65	0.00 1	0.01 164	0.47 217	1.12 211	0.16 150	0.11 169	0.13 181	1.70 138	1.11 194	0.36 205	0.29 246	2.91 208	0.48 212	2.48 190	3.94 182	0.00 1	0.02 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	0.48 154	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 175	0.04 160	0.19 166	0.01 203	0.00 1	0.41 213	1.72 227	2.26 234	0.09 162	0.09 164	1.16 109	0.52 126	0.13 149	0.04 120	0.58 134	0.45 204	1.80 165	3.15 167	0.07 191	0.15 187	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RYNet	0.14 64	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	0.02 36	0.00 1	0.00 1	3.65 212	0.13 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CC-Net-ROB	0.28 117	0.04 213	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.27 226	0.29 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.55 240	0.62 219	0.11 174	0.51 51	0.16 42	0.08 116	0.00 1	0.60 138	0.00 1	0.22 60	0.34 34	0.84 246	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

GANetREF_RVC	0.09 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.01 86	0.03 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 172	0.01 78	0.04 113	0.32 26	0.12 30	0.31 202	0.00 1	0.05 46	0.06 102	0.53 105	0.61 54	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
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
GANet	0.17 72	0.00 1	0.02 195	0.00 1	0.00 1	0.04 160	0.00 1	0.13 229	0.00 1	0.01 146	2.05 230	0.32 189	0.16 185	0.01 26	0.09 3	0.02 1	0.17 169	0.04 120	0.01 19	0.04 86	0.08 28	1.27 79	0.00 1	0.00 1	0.05 191	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TDLM	0.01 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	0.00 1	0.00 1	0.04 1	0.02 1	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.00 1	0.03 96	0.56 61	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.01 19	0.01 53	0.14 45	0.22 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CFNet_RVC	0.16 70	0.00 1	0.01 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 89	0.00 1	0.06 138	2.00 154	0.27 81	0.13 149	0.00 1	0.82 151	0.00 1	0.35 89	0.64 55	0.01 162	0.08 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CVANet_RVC	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.02 210	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 26	0.05 2	0.03 5	0.06 96	0.00 1	0.01 19	0.00 1	0.01 3	0.90 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	0.06 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 175	0.00 1	0.09 131	0.00 1	0.47 238	0.00 1	0.00 1	0.03 69	0.00 1	0.01 26	0.33 28	0.05 10	0.03 53	0.00 1	0.06 55	0.02 62	0.08 28	0.31 32	0.00 1	0.02 88	0.00 1	0.10 200	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.
UCFNet_RVC	0.20 88	0.01 152	0.02 195	0.00 1	0.06 217	0.01 86	0.09 131	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.00 1	0.15 146	0.01 78	0.05 131	1.81 144	0.27 81	0.06 96	0.00 1	1.15 167	0.00 1	0.48 98	0.68 57	0.48 240	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AANet_RVC	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.14 6	0.04 8	0.03 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 8	0.04 3	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.11 51	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.01 86	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 97	0.02 111	0.06 138	0.43 43	0.25 67	0.08 116	0.01 82	0.32 113	0.00 1	0.72 119	1.04 69	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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
NVstereo2D	0.19 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 198	0.01 133	0.02 36	0.00 1	0.01 26	3.78 215	0.27 81	0.04 65	0.00 1	0.10 66	0.00 1	0.15 48	0.38 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.24 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 175	0.02 139	1.21 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 116	0.00 1	0.07 153	1.08 104	0.22 59	0.05 81	0.00 1	0.37 118	0.00 1	1.71 162	1.53 91	0.01 162	0.02 88	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.00 1

PS-NSSS	0.10 48	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 139	0.18 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 201	0.01 78	0.06 138	0.34 31	0.13 31	0.06 96	0.00 1	0.24 98	0.00 1	0.16 51	0.30 31	0.22 214	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.56 208	0.00 1

AMNet	0.06 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 101	0.10 167	0.43 234	0.22 13	0.25 67	0.06 96	0.00 1	0.04 40	0.00 1	0.13 42	0.05 5	0.00 1	0.03 138	0.00 1	0.09 197	0.00 1	0.00 1

iResNetv2_ROB	0.19 80	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.02 175	0.00 1	0.04 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 134	0.00 1	0.04 113	1.22 113	0.27 81	0.06 96	0.00 1	1.23 169	0.03 77	1.75 164	0.35 36	0.00 1	0.13 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLCV	0.47 152	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.07 184	0.36 193	0.00 1	0.16 223	0.37 209	1.10 209	0.42 198	0.02 111	0.05 131	0.69 74	0.62 140	0.20 178	0.03 110	3.20 216	0.06 102	1.74 163	3.19 169	0.05 185	0.20 212	0.00 1	0.00 1	0.07 173	0.00 1

HSM	0.11 51	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.01 86	0.03 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 150	0.02 111	0.02 73	1.26 118	0.20 50	0.01 25	0.00 1	0.13 79	0.08 108	0.50 101	0.47 42	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iResNet	0.59 165	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 175	0.01 86	0.16 154	0.00 1	0.00 1	0.41 213	1.16 214	0.34 192	0.02 111	0.02 73	2.42 182	1.50 205	0.07 108	0.07 146	5.24 225	0.47 210	2.40 187	1.22 76	0.00 1	0.22 218	0.00 1	0.00 1	0.13 185	0.00 1

MFMNet_re	0.69 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 189	0.61 210	0.00 1	0.20 225	0.06 173	0.01 133	0.95 219	0.33 209	0.10 170	3.15 202	1.04 186	0.51 218	0.01 82	4.75 223	0.28 174	4.09 238	1.63 95	0.00 1	0.17 199	0.00 1	0.00 1	0.61 211	0.00 1

DISCO	0.06 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.01 86	0.13 147	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 69	0.00 1	0.01 26	0.43 43	0.16 42	0.02 46	0.00 1	0.10 66	0.00 1	0.07 25	0.65 56	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FBW_ROB	1.12 207	0.02 193	0.13 221	0.04 212	0.35 251	0.38 229	2.30 244	0.00 1	0.00 1	0.13 185	0.61 196	1.62 229	1.22 225	1.98 262	2.00 154	0.27 81	0.40 211	0.02 99	11.14 245	0.30 186	3.31 216	2.92 156	1.12 252	0.04 157	0.00 1	0.02 182	0.00 1	0.00 1

iResNet_ROB	0.13 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 194	0.01 86	0.08 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 123	0.00 1	0.03 96	1.29 121	0.38 118	0.03 53	0.00 1	0.65 141	0.00 1	0.65 115	0.34 34	0.00 1	0.03 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NOSS_ROB	1.03 201	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.06 174	0.04 86	0.98 256	0.09 213	1.07 247	1.69 225	1.63 230	0.34 211	1.01 252	3.86 222	2.78 251	0.36 205	0.22 236	0.62 140	0.13 133	3.93 234	6.57 258	0.03 180	0.27 232	0.00 1	1.98 242	0.04 168	0.00 1

XPNet_ROB	0.23 100	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 194	0.02 139	0.11 145	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.33 227	0.01 78	0.06 138	0.67 70	0.26 76	0.36 205	0.01 82	0.04 40	0.06 102	0.55 107	2.36 132	0.00 1	0.02 88	0.00 1	0.00 1	0.42 200	0.00 1

ETE_ROB	0.30 125	0.01 152	0.00 1	0.01 205	0.02 175	0.01 86	0.21 170	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.28 185	0.43 199	0.01 78	0.08 158	1.25 114	0.24 63	0.66 223	0.04 120	0.83 154	0.05 93	1.09 133	2.71 144	0.00 1	0.02 88	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

PDISCO_ROB	0.07 33	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 175	0.00 1	0.22 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 89	0.01 78	0.01 26	0.30 20	0.25 67	0.05 81	0.03 110	0.24 98	0.00 1	0.34 87	0.29 29	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.19 80	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 175	0.01 86	0.08 126	0.00 1	0.00 1	0.04 164	0.00 1	0.10 123	0.02 111	0.05 131	0.84 83	0.25 67	0.05 81	0.00 1	1.63 182	0.04 86	1.10 134	0.77 60	0.00 1	0.15 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LALA_ROB	0.30 125	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.01 86	0.13 147	0.00 1	0.00 1	0.01 146	0.26 183	0.60 211	0.01 78	0.07 153	1.27 119	0.25 67	0.06 96	0.01 82	0.58 134	0.04 86	0.89 127	2.98 160	0.00 1	0.03 138	0.00 1	0.00 1	0.86 225	0.00 1

PWCDC_ROB	0.24 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 160	0.04 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 168	0.11 128	0.00 1	0.17 194	2.36 181	0.34 107	0.08 116	0.03 110	0.02 31	0.00 1	0.73 120	2.38 133	0.00 1	0.15 187	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CIPLG	0.20 88	0.01 152	0.03 202	0.00 1	0.04 204	0.00 1	0.09 131	0.02 210	0.08 211	0.01 146	0.03 145	0.02 36	0.01 78	0.23 205	0.67 70	0.30 94	0.09 130	0.00 1	0.29 103	0.02 62	0.33 85	2.90 154	0.00 1	0.01 42	0.07 194	0.00 1	0.08 175	0.01 160

IPLGR_C	0.19 80	0.01 152	0.03 202	0.00 1	0.04 204	0.00 1	0.10 136	0.02 210	0.07 208	0.01 146	0.03 145	0.02 36	0.01 78	0.23 205	0.48 49	0.29 89	0.08 116	0.00 1	0.31 112	0.00 1	0.32 83	2.88 153	0.00 1	0.01 42	0.07 194	0.00 1	0.08 175	0.01 160

ACRE	0.20 88	0.01 152	0.02 195	0.00 1	0.04 204	0.00 1	0.10 136	0.02 210	0.08 211	0.01 146	0.06 156	0.02 36	0.01 78	0.24 210	0.47 45	0.29 89	0.08 116	0.00 1	0.40 123	0.02 62	0.36 91	2.90 154	0.00 1	0.01 42	0.07 194	0.00 1	0.08 175	0.01 160

TRStereo	1.05 203	0.01 152	0.02 195	0.00 1	0.00 1	0.18 217	0.06 109	0.00 1	0.41 233	1.44 259	0.75 202	0.20 168	0.15 184	0.03 96	2.85 196	2.54 246	0.09 130	0.16 204	1.56 180	0.83 234	2.01 174	5.63 232	0.21 212	0.02 88	0.09 198	8.70 273	0.39 199	0.01 160

XQC	0.53 156	0.00 1	0.03 202	0.00 1	0.00 1	0.03 153	0.37 194	0.00 1	0.00 1	0.19 189	0.44 190	0.08 113	1.44 228	0.10 170	5.32 246	0.76 156	0.10 137	0.19 221	0.99 159	0.02 62	1.26 137	2.65 142	0.00 1	0.19 208	0.00 1	0.00 1	0.02 157	0.01 160

Dean	2.52 240	0.34 242	0.32 243	7.13 269	1.22 264	2.53 251	4.00 255	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.59 241	7.47 252	0.45 236	2.26 176	0.53 130	3.80 257	0.01 82	10.37 240	0.14 138	4.18 240	5.89 239	12.78 272	0.27 232	0.53 236	0.09 197	0.13 185	0.02 165

NCCL2	0.21 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 244	0.01 86	0.23 174	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 116	0.00 1	0.13 181	1.02 101	0.30 94	0.21 183	0.04 120	0.04 40	0.03 77	0.56 108	1.60 94	0.17 204	0.05 166	0.00 1	0.00 1	0.90 227	0.02 165

DLCB_ROB	0.06 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.10 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 159	0.01 15	0.00 1	0.04 113	0.16 7	0.14 34	0.07 108	0.02 99	0.03 37	0.00 1	0.28 72	0.53 49	0.00 1	0.02 88	0.00 1	0.02 182	0.02 157	0.02 165

gcap-zeroshot	1.31 215	0.00 1	0.00 1	0.56 242	0.00 1	0.14 203	0.53 206	0.02 210	0.00 1	1.23 254	4.68 254	0.19 164	0.19 191	0.39 232	2.52 190	2.81 254	0.46 215	0.05 131	13.03 251	0.43 203	1.97 172	4.95 212	0.96 250	0.02 88	0.17 215	0.00 1	0.03 162	0.03 168

MADNet+	1.12 207	0.01 152	0.07 214	0.00 1	0.11 228	0.17 215	2.26 243	0.00 1	0.00 1	0.19 189	0.03 145	1.07 223	0.19 191	0.21 201	8.91 270	1.68 218	1.11 227	0.15 191	1.51 177	0.73 230	5.60 257	5.28 217	0.00 1	0.64 263	0.13 206	0.00 1	0.11 182	0.06 169

DPSNet	4.06 256	0.07 218	0.22 238	0.06 218	0.13 233	0.21 222	0.41 197	0.02 210	0.06 201	0.03 158	1.39 219	25.44 276	5.76 247	2.92 266	7.42 267	3.93 267	1.67 240	0.70 268	40.06 281	2.28 267	6.33 266	8.22 267	0.92 249	0.52 261	0.04 187	0.61 223	0.05 171	0.06 169

ccs_rob	1.28 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 139	0.02 65	0.18 231	0.01 164	1.16 252	9.90 277	9.16 255	0.10 167	0.21 201	2.12 168	1.66 216	0.19 173	0.14 183	1.59 181	0.42 200	3.07 212	4.42 195	0.01 162	0.13 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 171

DSFCA	0.06 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 217	0.01 86	0.08 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.01 26	0.40 40	0.21 55	0.02 46	0.01 82	0.02 31	0.02 62	0.20 57	0.33 33	0.00 1	0.01 42	0.04 187	0.03 186	0.12 183	0.08 172

FADNet-RVC-Resample	0.28 117	0.10 226	0.21 234	0.07 222	0.21 243	0.00 1	0.16 154	0.11 228	0.11 218	0.08 176	0.08 159	0.04 89	0.04 137	0.09 164	2.30 178	0.17 44	0.15 164	0.05 131	0.17 86	0.20 161	0.32 83	2.51 138	0.06 188	0.13 181	0.03 183	0.00 1	0.01 151	0.11 173

FADNet-RVC	0.24 104	0.02 193	0.05 208	0.00 1	0.01 132	0.01 86	0.46 199	0.00 1	0.04 196	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.08 158	0.05 131	3.01 199	0.26 76	0.15 164	0.03 110	0.29 103	0.24 166	0.64 114	1.07 72	0.01 162	0.05 166	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 173

RASNet	0.09 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.00 1	0.06 138	0.30 20	0.32 100	0.01 25	0.00 1	0.03 37	0.00 1	0.29 74	1.12 74	0.00 1	0.02 88	0.01 171	0.00 1	0.00 1	0.12 175

test_4	0.30 125	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.01 86	0.20 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 170	0.02 36	0.00 1	0.08 158	2.06 165	2.23 240	0.01 25	0.13 176	0.11 73	0.11 118	0.31 81	1.59 93	0.00 1	0.02 88	0.04 187	0.16 205	0.80 216	0.15 176

MSMDNet	0.76 179	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 203	0.07 121	0.00 1	0.00 1	0.67 229	0.28 185	0.15 146	1.73 229	0.16 191	1.88 148	2.78 251	0.09 130	0.14 183	2.36 195	0.48 212	3.45 220	5.58 230	0.00 1	0.02 88	0.10 199	0.27 212	0.03 162	0.18 177

HH	0.96 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.01 28	0.00 1	0.06 201	1.33 256	1.20 215	0.11 128	0.19 191	0.16 191	2.43 183	4.09 269	0.08 116	0.15 191	3.12 214	0.94 240	4.67 252	5.49 224	0.18 206	0.47 256	0.13 206	0.00 1	0.85 222	0.19 178

HanStereo	0.96 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.01 28	0.00 1	0.06 201	1.33 256	1.20 215	0.11 128	0.19 191	0.16 191	2.43 183	4.09 269	0.08 116	0.15 191	3.12 214	0.94 240	4.67 252	5.49 224	0.18 206	0.47 256	0.13 206	0.00 1	0.85 222	0.19 178

cross-raft	0.70 175	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 203	0.06 109	0.00 1	0.00 1	0.39 211	0.24 182	0.15 146	0.13 179	0.19 198	2.12 168	1.89 229	0.10 137	0.15 191	2.89 207	0.85 238	3.53 221	5.76 237	0.00 1	0.02 88	0.10 199	0.01 177	0.03 162	0.19 178

SPS-STEREO	1.63 222	0.03 208	0.01 185	0.29 233	0.00 1	0.61 234	1.62 235	0.34 239	0.00 1	0.53 222	4.46 250	1.94 232	0.50 216	0.45 236	5.14 242	1.67 217	0.83 226	0.28 245	10.36 239	0.53 220	5.64 258	6.27 251	0.28 225	0.53 262	0.26 223	0.41 219	0.83 219	0.19 178
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ACVNet_1	2.23 239	0.68 254	0.04 206	6.25 267	0.14 234	3.83 261	5.73 262	0.00 1	0.02 179	0.00 1	0.00 1	2.20 233	0.11 169	1.13 254	2.00 154	0.25 67	3.66 256	0.02 99	14.19 252	0.03 77	4.29 245	4.84 209	10.23 270	0.22 218	0.00 1	0.00 1	0.03 162	0.21 182

PVD	0.81 189	0.00 1	0.33 244	0.00 1	0.03 194	0.03 153	0.33 191	0.29 238	0.00 1	0.42 215	1.15 213	0.19 164	1.00 224	0.12 177	6.88 262	0.89 172	0.22 186	0.20 227	1.54 179	0.38 195	2.63 198	3.96 184	0.01 162	0.27 232	0.46 232	0.00 1	0.30 196	0.21 182

GCAP-BAT	0.78 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.04 137	0.33 220	0.97 91	1.70 219	12.26 275	0.07 146	0.05 46	0.28 174	2.89 203	2.01 109	0.00 1	0.02 88	0.02 176	0.08 189	0.00 1	0.25 184

test_for_model	0.78 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.04 137	0.33 220	0.97 91	1.70 219	12.26 275	0.07 146	0.05 46	0.28 174	2.89 203	2.01 109	0.00 1	0.02 88	0.02 176	0.08 189	0.00 1	0.25 184

testlalala2	0.78 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.04 137	0.33 220	0.97 91	1.70 219	12.26 275	0.07 146	0.05 46	0.28 174	2.89 203	2.01 109	0.00 1	0.02 88	0.02 176	0.08 189	0.00 1	0.25 184

ACVNet_2	2.57 241	0.17 234	0.05 208	5.63 264	0.07 221	2.53 251	2.79 248	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 189	1.17 226	0.33 209	0.29 213	2.52 190	0.21 55	7.71 269	0.00 1	26.78 273	0.09 110	3.57 224	5.07 215	8.69 269	0.25 229	0.41 230	0.00 1	0.51 206	0.25 184

testlalala	0.78 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.04 137	0.33 220	0.97 91	1.70 219	12.26 275	0.07 146	0.05 46	0.28 174	2.89 203	2.01 109	0.00 1	0.02 88	0.02 176	0.08 189	0.00 1	0.25 184

testlalala_base	0.78 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.04 137	0.33 220	0.97 91	1.70 219	12.26 275	0.07 146	0.05 46	0.28 174	2.89 203	2.01 109	0.00 1	0.02 88	0.02 176	0.08 189	0.00 1	0.25 184

SPstereo	0.78 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.04 137	0.33 220	0.97 91	1.70 219	12.26 275	0.07 146	0.05 46	0.28 174	2.89 203	2.01 109	0.00 1	0.02 88	0.02 176	0.08 189	0.00 1	0.25 184

RAFT-Test	0.92 195	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 212	0.06 109	0.00 1	0.00 1	0.72 234	4.88 255	0.16 150	0.23 200	0.19 198	2.44 186	2.65 247	0.10 137	0.14 183	3.04 211	0.39 198	3.33 217	4.47 201	0.00 1	0.02 88	0.11 201	1.51 237	0.03 162	0.25 184

pcwnet_v2	0.30 125	0.01 152	0.06 212	0.00 1	0.09 224	0.00 1	0.02 65	0.00 1	0.00 1	0.26 198	0.16 175	0.39 195	0.00 1	0.01 26	2.01 158	0.33 104	0.08 116	0.08 157	1.72 183	0.03 77	0.83 123	1.07 72	0.74 244	0.03 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.28 192

IGEV_Zeroshot_test	1.16 209	0.00 1	0.17 226	0.15 229	0.00 1	0.87 240	0.60 209	0.00 1	0.39 230	1.02 245	5.37 256	0.51 208	0.25 201	0.15 190	2.49 189	2.80 253	0.12 148	0.16 204	2.62 201	1.22 252	2.79 200	6.65 259	0.06 188	0.03 138	0.18 216	0.08 189	2.36 248	0.29 193

MSKI-zero shot	0.98 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 203	0.06 109	0.00 1	0.05 199	0.21 192	3.38 241	0.19 164	0.16 185	0.01 26	3.20 203	3.21 263	0.24 195	0.23 237	3.62 219	1.47 257	3.17 215	6.09 247	0.13 202	0.02 88	0.13 206	0.30 213	0.16 189	0.30 194

test-3	0.57 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 174	0.06 109	0.00 1	0.02 179	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.02 111	0.02 73	2.32 179	2.06 234	0.05 81	0.10 162	2.53 199	0.18 155	1.44 153	5.92 241	0.00 1	0.01 42	0.13 206	0.00 1	0.00 1	0.30 194

test_1	0.57 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 174	0.06 109	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.02 111	0.02 73	2.34 180	2.06 234	0.05 81	0.10 162	2.53 199	0.18 155	1.44 153	5.92 241	0.00 1	0.01 42	0.13 206	0.00 1	0.01 151	0.30 194

test_3	0.56 158	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 174	0.06 109	0.00 1	0.01 164	0.00 1	0.00 1	0.02 36	0.02 111	0.02 73	2.45 187	2.05 233	0.05 81	0.10 162	2.40 196	0.18 155	1.42 151	5.91 240	0.00 1	0.01 42	0.13 206	0.00 1	0.04 168	0.30 194

anonymity	1.44 219	0.03 208	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 219	0.05 100	0.00 1	0.41 233	0.75 238	16.60 282	0.38 193	0.36 213	0.09 164	2.45 187	2.74 249	0.13 149	0.16 204	2.13 189	0.29 183	2.21 182	5.94 244	0.05 185	0.22 218	0.22 220	0.44 221	2.67 254	0.33 198

CSAN	0.54 157	0.09 224	0.15 223	0.07 222	0.16 238	0.14 203	1.35 232	0.01 203	1.52 256	0.10 180	0.92 204	1.55 228	0.08 158	0.14 187	1.25 114	0.35 110	0.20 178	0.11 167	0.73 145	0.54 221	1.40 150	2.07 117	0.07 191	0.19 208	0.08 197	0.90 231	0.10 181	0.33 198

FADNet_RVC	0.77 180	0.04 213	0.21 234	0.06 218	0.24 245	0.07 184	0.47 202	0.03 217	0.21 226	0.22 194	0.11 167	0.39 195	0.12 174	0.17 194	3.32 204	0.85 165	0.24 195	0.69 267	3.79 222	0.38 195	2.02 175	3.31 174	0.28 225	0.37 247	0.19 217	0.02 182	2.55 252	0.38 200

PA-Net	0.17 72	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.00 1	0.15 151	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 154	0.01 15	0.01 78	0.08 158	1.09 105	0.14 34	0.03 53	0.00 1	0.07 60	0.02 62	0.11 33	2.00 106	0.40 234	0.01 42	0.00 1	0.03 186	0.00 1	0.38 200
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
EAI-Stereo	1.04 202	0.04 213	0.43 250	0.34 235	0.14 234	0.68 236	0.55 208	0.00 1	0.84 244	0.00 1	4.59 252	0.14 142	0.19 191	0.03 96	3.60 210	3.02 260	0.23 191	0.36 254	3.53 218	0.39 198	2.29 185	3.55 175	0.24 217	0.79 266	0.35 226	0.78 228	0.54 207	0.42 202

SFCPSM	1.28 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 153	0.08 126	0.00 1	0.07 208	0.52 221	2.83 237	2.32 235	5.43 246	0.09 164	3.44 207	1.42 202	0.27 198	0.14 183	10.39 241	1.15 246	2.02 175	3.06 164	0.05 185	0.08 174	0.00 1	0.16 205	0.45 202	0.43 203

NaN_ROB	0.33 135	0.09 224	0.16 225	0.04 212	0.18 239	0.12 198	0.80 221	0.01 203	1.50 255	0.02 154	0.52 191	0.47 200	0.03 129	0.07 153	1.25 114	0.29 89	0.08 116	0.11 167	0.17 86	0.25 170	0.51 103	0.87 64	0.12 200	0.24 227	0.12 203	0.37 215	0.16 189	0.44 204

XX-Stereo	1.82 231	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 202	0.18 160	0.00 1	0.00 1	1.23 254	6.05 262	0.11 128	0.22 198	0.03 96	3.13 201	3.50 266	0.11 144	0.17 212	3.33 217	0.18 155	1.64 160	3.58 176	0.25 221	0.03 138	24.54 283	0.02 182	0.24 192	0.56 205

S-Stereo	1.21 210	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 139	0.63 212	0.15 230	0.06 201	0.30 203	5.55 258	5.23 247	0.30 206	0.05 131	3.55 209	2.94 257	0.18 170	0.19 221	2.49 198	1.73 261	2.19 180	5.50 226	0.20 209	0.22 218	0.00 1	0.01 177	0.56 208	0.61 206

PWC_ROB	0.61 168	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.06 174	0.27 179	0.00 1	0.01 164	0.13 185	0.78 203	0.11 128	0.02 111	0.03 96	4.29 234	1.10 193	0.21 183	0.19 221	0.77 149	0.11 118	2.82 201	4.62 203	0.00 1	0.02 88	0.00 1	0.01 177	0.32 197	0.62 207

GES	0.33 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.32 188	0.00 1	0.09 213	0.00 1	0.02 143	0.03 69	0.03 129	0.01 26	1.42 129	0.32 100	0.05 81	0.01 82	2.64 202	0.05 93	1.11 135	1.95 104	0.00 1	0.04 157	0.01 171	0.00 1	0.09 179	0.72 208

dad	0.25 108	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 169	1.12 228	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 15	0.00 1	0.00 1	0.95 90	0.25 67	0.01 25	0.01 82	0.01 19	0.09 110	0.23 61	0.17 24	0.00 1	0.16 193	0.27 224	0.00 1	2.74 255	0.73 209

PSMNet_ROB	3.06 249	3.25 269	0.21 234	0.24 232	0.12 229	5.74 264	4.73 258	0.00 1	0.00 1	1.03 246	4.58 251	4.73 244	10.29 256	5.90 270	4.24 232	0.32 100	1.61 237	0.17 212	14.51 253	0.72 229	3.76 228	2.39 134	11.05 271	0.38 248	0.73 240	0.76 227	0.46 203	0.73 209

HBP-ISP	1.40 218	0.02 193	0.09 217	0.00 1	0.01 132	0.19 219	0.06 109	0.00 1	0.05 199	1.19 253	3.51 243	0.26 179	0.31 208	1.83 259	6.48 259	5.66 277	0.37 210	0.33 251	1.24 170	1.06 244	4.19 241	8.59 269	0.00 1	0.35 246	0.28 225	0.00 1	0.85 222	0.83 211

MFN_U_SF_RVC	1.66 225	0.61 252	0.63 256	0.42 238	0.48 257	0.59 233	2.71 247	0.48 241	0.39 230	1.15 251	2.87 238	1.09 225	0.43 214	1.56 257	5.82 255	0.94 181	0.47 216	0.44 260	12.96 250	0.84 236	4.25 243	2.62 140	0.29 228	0.98 270	0.11 201	0.83 230	0.01 151	0.91 212

s12784h	0.51 155	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.00 1	0.01 28	0.00 1	0.00 1	0.03 158	0.00 1	0.09 116	0.14 182	0.01 26	0.60 63	1.21 200	0.24 195	0.06 140	0.96 158	0.12 125	3.64 225	2.10 119	0.00 1	0.03 138	0.01 171	0.00 1	3.49 260	0.92 213

Any-RAFT	0.60 166	0.00 1	0.01 185	0.00 1	0.00 1	0.01 86	0.03 74	0.01 203	0.00 1	0.20 191	2.51 236	0.24 177	0.12 174	0.09 164	1.44 130	0.84 164	0.33 203	0.15 191	2.66 203	0.14 138	3.42 218	2.75 147	0.01 162	0.03 138	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.22 214

DGSMNet	2.85 246	0.58 250	0.17 226	0.34 235	0.06 217	0.63 235	0.14 149	0.84 250	0.28 228	2.25 273	12.81 281	1.00 221	3.19 238	2.09 263	6.10 256	4.89 275	6.10 266	2.34 275	7.39 233	1.17 249	8.04 274	10.60 278	1.36 255	0.74 265	0.45 231	1.39 233	0.47 204	1.55 215

Ntro	2.04 235	3.29 270	0.33 244	3.27 260	0.03 194	3.34 256	2.11 241	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.85 216	0.16 185	0.60 241	3.94 225	0.19 48	2.41 248	0.07 146	18.02 262	0.16 150	3.89 232	5.52 229	5.26 261	0.12 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.58 216

ACVNet-4b	2.02 234	1.03 259	0.15 223	2.62 255	0.01 132	2.86 253	4.11 257	0.00 1	0.00 1	0.02 154	0.14 174	1.87 231	3.70 240	0.36 228	3.75 214	0.25 67	4.13 260	0.03 110	11.89 247	0.28 174	4.50 248	5.37 219	5.43 263	0.33 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.65 217

AIO-Stereo-zeroshot1	2.64 244	0.24 237	0.42 249	0.03 210	0.12 229	0.15 211	0.46 199	0.01 203	2.82 265	0.69 233	9.00 272	0.38 193	0.43 214	0.03 96	2.25 175	3.45 265	0.08 116	0.44 260	31.28 278	1.64 259	2.62 197	6.67 260	0.24 217	0.18 202	0.12 203	5.47 262	0.35 198	1.69 218

SQANet	1.66 225	1.66 262	0.18 228	2.67 256	0.02 175	1.98 248	1.09 227	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 175	0.49 207	0.02 111	0.30 217	4.19 231	0.22 59	1.87 243	0.05 131	16.18 256	0.11 118	2.89 203	4.79 207	3.70 260	0.11 177	0.00 1	0.00 1	0.12 183	1.92 219

MaskLacGwcNet_RVC	3.71 253	0.58 250	0.28 242	0.57 243	0.46 256	0.74 237	1.00 225	0.70 247	0.72 241	1.50 260	5.80 261	50.24 285	4.14 242	1.16 255	2.18 173	1.09 192	1.19 230	1.86 272	7.46 234	0.45 204	4.66 250	6.00 245	0.16 203	0.21 216	0.57 237	1.70 238	2.80 256	1.97 220

AIO-Stereo-zeroshot	1.69 228	0.14 232	0.60 254	0.03 210	0.20 242	0.16 212	0.38 195	0.00 1	1.46 254	0.73 235	10.99 279	0.32 189	0.59 218	0.03 96	1.83 146	3.14 262	0.10 137	0.20 227	2.81 205	1.57 258	3.90 233	6.34 254	0.24 217	0.28 237	0.12 203	4.04 255	3.32 259	2.03 221

otaku	1.95 232	2.11 263	0.26 240	3.13 258	0.04 204	3.09 255	1.08 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 179	0.95 219	0.04 137	0.67 247	4.60 236	0.23 61	1.99 244	0.06 140	17.97 260	0.17 153	3.44 219	5.06 214	5.32 262	0.11 177	0.00 1	0.00 1	0.07 173	2.05 222

pmcnn	1.98 233	0.01 152	0.07 214	0.10 226	0.24 245	0.07 184	2.48 245	0.65 246	0.12 220	0.30 203	3.74 245	5.24 248	7.02 248	0.66 246	2.87 197	2.98 259	1.24 233	0.74 269	5.27 227	1.79 262	6.31 265	5.65 235	1.27 254	0.23 224	0.00 1	0.65 224	1.68 236	2.16 223

SAMSARA	1.30 214	0.00 1	0.19 229	0.00 1	0.01 132	0.05 169	0.90 223	0.03 217	0.00 1	0.39 211	0.72 198	0.14 142	3.44 239	0.11 174	7.13 265	1.57 210	0.21 183	0.21 232	2.14 191	0.29 183	2.69 199	3.74 177	0.00 1	0.40 249	1.24 243	5.51 263	1.44 229	2.54 224

WAO-7	2.84 245	0.40 246	2.88 272	5.89 265	0.12 229	1.03 242	3.56 253	0.04 221	1.07 252	2.02 268	8.76 270	6.92 251	12.90 261	0.42 233	3.95 226	0.56 134	2.54 249	0.11 167	9.58 238	0.14 138	3.02 211	4.44 196	0.00 1	0.49 258	0.37 228	2.51 248	0.25 193	2.59 225

iRaft-Stereo_20w	1.56 221	0.30 241	0.61 255	0.16 230	0.09 224	0.12 198	0.45 198	0.00 1	0.89 245	1.89 264	7.46 266	0.33 191	0.27 203	0.43 234	2.09 166	2.35 243	0.23 191	0.31 250	1.92 186	1.34 255	2.52 192	5.50 226	0.34 230	0.27 232	0.40 229	7.30 270	1.97 239	2.62 226

SGM-Forest	0.90 193	0.02 193	0.02 195	0.05 214	0.10 227	0.14 203	0.07 121	0.47 240	0.41 233	1.33 256	0.74 201	0.48 201	1.81 230	0.09 164	2.60 193	0.92 176	0.23 191	0.14 183	2.08 188	0.03 77	2.23 183	5.50 226	0.24 217	0.18 202	0.15 214	0.18 209	1.52 231	2.66 227
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
model_zeroshot	1.05 203	0.00 1	0.02 195	0.00 1	0.04 204	0.14 203	0.07 121	0.00 1	0.02 179	0.78 239	3.35 240	0.17 157	0.11 169	0.05 131	3.78 215	2.74 249	0.10 137	0.34 253	3.72 221	0.24 166	3.00 210	3.87 180	0.06 188	0.02 88	2.39 251	0.40 218	0.25 193	2.70 228

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 216	0.74 255	0.19 229	0.31 234	0.18 239	0.35 228	3.68 254	0.01 203	0.09 213	0.67 229	0.03 145	0.94 218	1.35 227	2.37 265	5.01 240	0.79 158	0.61 222	0.40 256	8.70 236	0.63 225	2.38 186	4.03 186	0.42 238	0.27 232	0.24 222	0.20 211	0.04 168	2.71 229

edge stereo	1.64 223	0.00 1	0.05 208	0.06 218	0.00 1	0.34 227	0.79 217	1.40 264	0.56 240	0.97 242	3.06 239	6.44 250	3.97 241	0.30 217	3.51 208	2.36 244	0.27 198	0.20 227	7.11 231	1.19 250	2.20 181	5.65 235	0.25 221	0.16 193	0.04 187	0.00 1	0.63 212	2.74 230

SANet	2.05 236	0.25 238	0.19 229	0.17 231	0.33 249	0.78 239	1.59 233	1.14 261	1.92 263	0.26 198	1.04 207	23.65 272	7.24 250	0.29 213	2.22 174	0.33 104	1.51 235	0.07 146	1.31 171	0.12 125	2.28 184	3.02 161	0.01 162	0.23 224	0.05 191	1.90 241	0.63 212	2.80 231

FAT-Stereo	1.26 211	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 132	0.02 139	0.15 151	0.55 244	0.04 196	0.51 219	7.88 267	3.62 242	0.74 222	0.06 138	1.96 153	2.12 236	0.20 178	0.16 204	1.45 175	1.16 248	3.81 230	5.59 231	0.10 196	0.24 227	0.00 1	0.00 1	0.57 210	2.96 232

RainbowNet	1.66 225	0.40 246	0.10 218	1.85 252	0.06 217	2.14 249	2.19 242	0.00 1	0.13 222	0.00 1	0.00 1	0.92 217	0.05 149	0.65 245	3.74 213	0.69 149	1.17 228	0.00 1	8.35 235	1.67 260	3.75 227	5.43 222	8.08 267	0.20 212	0.00 1	0.00 1	0.09 179	3.05 233

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 200	0.12 228	0.02 195	0.05 214	0.04 204	0.14 203	2.62 246	0.00 1	0.10 216	0.10 180	0.04 153	0.40 197	1.26 226	1.62 258	5.44 250	0.37 117	0.19 173	0.03 110	2.24 194	0.09 110	3.66 226	4.73 204	0.10 196	0.04 157	0.22 220	0.43 220	0.44 201	3.15 234

FC-DCNN	1.00 199	0.07 218	1.07 259	0.47 241	0.05 213	0.99 241	1.73 238	0.84 250	0.21 226	0.58 226	0.73 199	1.02 222	0.66 220	0.13 181	1.52 132	0.64 143	0.49 217	0.12 174	1.95 187	0.10 114	2.42 188	4.29 190	0.00 1	0.32 241	1.24 243	0.44 221	1.57 235	3.28 235

FINET	1.70 229	0.35 245	0.46 252	0.12 228	0.27 247	0.55 231	0.66 214	0.52 242	1.67 259	0.21 192	3.44 242	0.57 209	2.00 234	0.58 240	11.54 274	1.64 213	0.51 218	0.26 243	1.08 162	1.00 243	1.37 149	3.28 172	0.26 223	0.83 267	2.98 256	5.65 265	0.83 219	3.31 236

notaker	8.68 270	8.42 277	3.82 274	16.17 281	6.93 275	18.17 278	16.15 277	0.92 253	0.75 242	0.04 164	0.07 157	24.47 274	34.20 278	4.95 269	5.35 247	0.62 140	5.54 265	0.04 120	22.92 272	0.50 215	6.71 268	7.86 265	44.31 283	0.40 249	0.35 226	0.71 226	0.73 215	3.32 237

FC-DCNN v2	1.09 205	0.13 230	1.07 259	0.59 244	0.05 213	1.11 244	1.64 236	0.92 253	0.36 229	0.64 228	0.73 199	1.07 223	0.93 223	0.13 181	1.56 133	0.64 143	0.51 218	0.11 167	2.13 189	0.08 108	2.43 189	4.29 190	0.00 1	0.31 239	1.74 246	0.80 229	2.00 242	3.57 238

LVE	3.06 249	0.52 249	0.04 206	10.78 275	1.39 267	4.74 262	9.40 269	0.00 1	0.06 201	0.02 154	0.00 1	2.39 236	5.42 245	0.75 249	2.10 167	0.64 143	2.59 250	0.06 140	18.00 261	0.05 93	4.19 241	6.16 248	8.39 268	0.40 249	0.67 238	0.12 203	0.15 187	3.61 239

DispFullNet	3.59 252	0.27 240	6.92 280	0.11 227	0.14 234	0.01 86	0.07 121	3.86 273	0.40 232	6.90 283	8.04 268	11.36 256	7.39 251	0.04 113	3.32 204	6.96 279	1.17 228	0.24 240	17.95 259	2.49 268	5.44 256	5.79 238	0.28 225	0.13 181	1.07 242	0.10 200	2.52 251	3.87 240

IMH-64-1	4.04 254	0.07 218	0.39 247	1.52 250	0.35 251	3.43 257	6.11 263	0.23 236	0.06 201	0.00 1	0.00 1	2.67 238	12.82 259	1.93 260	4.14 229	1.04 186	1.66 238	0.05 131	10.44 243	0.02 62	2.58 194	6.40 255	41.84 279	0.18 202	3.39 257	1.40 234	1.99 240	4.47 241

IMH-64	4.04 254	0.07 218	0.39 247	1.52 250	0.35 251	3.43 257	6.11 263	0.23 236	0.06 201	0.00 1	0.00 1	2.67 238	12.82 259	1.93 260	4.14 229	1.04 186	1.66 238	0.05 131	10.44 243	0.02 62	2.58 194	6.40 255	41.84 279	0.18 202	3.39 257	1.40 234	1.99 240	4.47 241

CBMV_ROB	2.62 243	0.01 152	0.03 202	0.00 1	0.01 132	0.58 232	0.61 210	1.17 262	0.10 216	1.52 261	3.55 244	13.49 257	8.67 254	0.23 205	5.62 252	1.82 228	0.82 225	0.19 221	7.12 232	0.28 174	5.11 254	5.42 221	0.22 214	0.17 199	2.45 252	4.56 259	2.22 246	4.68 243

ELAS_RVC	4.48 257	0.50 248	1.51 265	1.20 246	0.61 261	8.62 272	1.89 239	2.53 267	0.50 239	2.07 270	6.95 265	23.23 271	17.25 266	0.81 250	4.60 236	1.13 196	2.25 246	1.97 274	5.84 228	0.57 223	6.29 264	8.67 271	0.41 235	1.12 271	8.55 274	4.47 257	2.66 253	4.85 244
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCP+	0.72 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 224	0.12 198	0.40 196	0.00 1	0.00 1	0.99 243	0.00 1	0.48 201	0.00 1	0.03 96	3.81 218	0.30 94	0.01 25	0.02 99	1.11 164	0.50 215	0.30 75	0.89 65	0.00 1	0.01 42	0.47 233	3.79 254	1.31 228	4.90 245

AnyNet_C01	2.09 237	0.26 239	0.14 222	0.38 237	0.08 223	0.17 215	4.00 255	0.93 255	2.97 267	0.43 216	1.34 218	2.45 237	3.18 237	0.36 228	5.27 244	4.78 273	2.60 251	0.75 270	2.46 197	0.32 187	5.67 259	7.18 262	0.10 196	0.42 252	1.82 248	0.67 225	2.30 247	5.33 246

CBMV	1.45 220	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.48 230	0.86 222	1.00 257	0.00 1	0.68 231	1.56 221	4.25 243	1.84 232	0.61 243	2.90 198	1.98 230	0.73 224	0.15 191	3.62 219	0.62 224	3.93 234	6.49 257	0.00 1	0.22 218	0.00 1	0.00 1	1.68 236	5.62 247
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCRef	0.67 173	0.00 1	0.20 233	0.00 1	0.05 213	0.04 160	0.17 158	0.04 221	1.57 258	0.00 1	0.00 1	0.12 134	0.00 1	0.07 153	3.82 219	0.30 94	0.01 25	0.02 99	0.95 157	0.56 222	0.26 66	1.06 70	0.42 238	0.11 177	0.70 239	1.21 232	0.81 217	5.65 248

PWCK	5.12 262	0.87 257	0.06 212	2.99 257	0.40 254	6.48 269	7.66 268	0.91 252	1.54 257	2.65 277	6.35 264	16.63 260	9.54 255	0.60 241	3.98 227	0.68 148	2.63 252	0.21 232	44.24 283	1.93 264	5.68 260	5.44 223	0.65 243	0.17 199	3.48 259	4.08 256	2.45 250	5.96 249

WAO-6	2.57 241	0.02 193	0.01 185	3.30 261	0.03 194	1.06 243	3.44 252	0.01 203	0.76 243	0.04 164	0.00 1	5.14 246	15.63 263	0.53 238	4.67 238	0.57 135	5.23 264	0.00 1	5.98 229	0.00 1	3.85 231	5.63 232	0.00 1	0.16 193	2.10 250	3.67 252	1.53 232	5.98 250

ADCS	1.65 224	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 204	0.05 169	0.67 215	0.19 232	0.93 246	0.25 197	0.52 191	0.74 214	4.52 243	0.24 210	4.79 239	3.21 263	0.57 221	0.15 191	3.06 213	0.07 106	4.66 250	5.64 234	0.00 1	0.26 231	0.47 233	5.52 264	1.50 230	6.48 251

MADNet++	12.10 276	1.28 261	4.40 276	1.48 249	8.50 278	1.11 244	5.07 259	7.06 276	12.42 279	6.23 282	9.13 273	20.82 265	20.22 269	8.46 278	7.60 268	10.79 282	9.78 271	5.25 280	22.57 271	14.99 282	38.05 285	39.35 285	1.04 251	9.28 283	5.42 268	41.02 284	8.51 276	6.75 252

STTRV1_RVC	2.91 247	0.15 233	0.12 219	0.09 225	0.04 204	0.26 225	0.46 199	0.00 1	0.19 224	0.08 176	0.52 191	0.65 213	1.81 230	0.38 231	9.72 273	1.47 204	2.84 254	0.25 242	35.45 280	3.92 273	4.13 239	4.93 211	0.07 191	0.30 238	1.97 249	0.37 215	1.76 238	6.75 252

IMH	4.81 261	0.13 230	0.48 253	1.42 248	0.40 254	3.60 259	6.61 265	0.19 232	0.03 192	0.04 164	0.13 170	4.94 245	22.28 275	6.44 271	2.58 192	0.81 160	1.72 241	0.04 120	12.36 249	0.11 118	2.61 196	6.07 246	42.84 281	0.18 202	3.92 262	2.17 243	0.83 219	6.91 254

ADCL	0.91 194	0.07 218	0.05 208	0.02 209	0.02 175	0.02 139	0.10 136	0.00 1	1.93 264	0.51 219	0.01 133	0.12 134	0.01 78	0.04 113	3.79 217	0.23 61	0.07 108	0.23 237	0.56 131	0.38 195	0.71 118	0.92 67	0.00 1	0.19 208	2.80 255	2.46 245	2.09 243	7.10 255

ADCMid	1.09 205	0.07 218	0.24 239	0.00 1	0.50 258	0.22 223	1.24 230	0.04 221	0.12 220	0.13 185	0.13 170	0.48 201	0.72 221	0.06 138	4.25 233	0.93 179	0.09 130	0.11 167	3.03 210	0.36 192	1.68 161	3.02 161	0.41 235	0.20 212	0.20 218	2.24 244	1.54 233	7.37 256

G-Net	2.17 238	0.21 236	0.19 229	0.01 205	0.18 239	0.06 174	0.25 177	1.13 259	1.79 261	0.35 208	2.16 231	20.14 264	1.93 233	0.06 138	2.15 170	2.27 242	0.20 178	0.40 256	2.81 205	2.74 270	2.84 202	3.14 166	0.00 1	0.23 224	0.20 218	2.47 246	3.03 257	7.71 257

MDST_ROB	3.56 251	2.70 267	0.07 214	4.84 263	0.14 234	2.89 254	0.98 224	1.00 257	0.07 208	0.96 241	1.94 228	0.79 215	16.25 265	0.14 187	9.09 271	0.43 120	0.23 191	0.13 176	5.06 224	0.14 138	4.41 247	6.17 249	0.41 235	0.13 181	9.02 275	3.68 253	16.78 282	7.76 258

ELAS	4.74 260	0.65 253	1.22 263	1.96 253	1.44 268	3.61 260	2.03 240	3.18 269	0.99 249	1.89 264	8.93 271	24.86 275	15.94 264	1.00 251	5.30 245	1.14 197	2.38 247	1.91 273	6.23 230	0.47 210	6.16 262	8.76 272	0.34 230	0.89 269	8.00 273	6.07 267	4.43 267	8.19 259
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LRCNet_RVC	50.00 285	67.84 286	36.01 285	88.29 289	86.84 290	83.88 289	78.12 288	40.94 288	24.64 284	95.76 288	65.47 286	84.33 289	48.35 285	95.65 292	24.33 283	2.81 254	57.17 288	40.32 286	91.02 289	50.19 285	17.89 282	9.27 274	89.98 292	44.88 286	2.67 254	0.08 189	14.90 281	8.33 260

SGM+DAISY	4.62 259	0.93 258	1.45 264	0.76 245	0.86 262	2.14 249	1.72 237	2.62 268	3.96 271	2.63 276	9.38 275	7.72 253	8.53 253	0.56 239	12.76 277	4.59 272	1.53 236	0.88 271	16.97 258	2.63 269	6.55 267	7.92 266	0.39 232	2.07 275	5.22 267	7.27 269	4.16 264	8.66 261

ADCPNet	1.79 230	0.02 193	0.70 258	0.06 218	0.57 259	0.05 169	2.94 249	0.71 248	0.42 236	1.08 248	2.32 234	0.58 210	7.16 249	0.35 227	5.08 241	0.87 168	0.22 186	0.01 82	5.26 226	0.74 231	1.96 171	4.04 188	1.16 253	0.02 88	0.93 241	1.41 236	0.89 226	8.87 262

ktn	7.56 268	1.06 260	2.72 271	7.84 270	1.70 270	8.57 271	14.39 274	1.71 265	7.05 275	0.26 198	1.10 209	20.09 263	35.01 279	4.38 267	3.63 211	0.89 172	6.52 267	0.19 221	19.79 265	2.83 271	4.53 249	4.90 210	38.36 275	0.19 208	1.80 247	2.47 246	2.43 249	9.60 263

AnyNet_C32	1.39 217	0.12 228	0.01 185	0.05 214	0.01 132	0.19 219	0.79 217	0.00 1	3.06 268	0.32 206	1.39 219	0.22 172	0.02 111	0.07 153	5.20 243	0.85 165	0.15 164	0.15 191	0.87 156	0.51 217	2.56 193	4.20 189	0.01 162	0.34 245	1.73 245	3.43 251	1.55 234	9.84 264

AnonymousM	0.88 191	0.01 152	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 212	0.00 1	0.00 1	0.02 179	0.00 1	1.26 217	0.06 101	0.14 182	0.31 219	0.63 65	0.92 176	0.22 186	0.11 167	0.11 73	0.84 236	1.35 147	3.11 165	0.11 199	0.22 218	0.00 1	0.18 209	4.00 263	10.10 265

TorneroNet	9.72 272	6.86 274	0.63 256	8.75 271	1.06 263	15.85 276	15.49 276	1.13 259	15.31 281	0.29 202	4.00 249	21.70 269	37.44 281	8.74 279	5.64 253	0.87 168	6.95 268	0.00 1	29.50 277	3.96 274	7.51 271	8.23 268	43.91 282	0.18 202	4.34 263	3.26 250	0.49 205	10.32 266

MeshStereo	4.56 258	0.11 227	0.12 219	1.27 247	0.12 229	1.23 246	0.71 216	3.35 270	1.76 260	2.05 269	6.20 263	21.68 268	13.85 262	0.34 226	7.91 269	4.04 268	1.21 232	0.58 265	11.76 246	0.79 232	10.78 279	9.27 274	0.20 209	0.42 252	3.91 261	1.74 239	6.97 273	10.66 267
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
SGM-ForestM	5.72 263	5.63 272	2.27 269	2.02 254	0.59 260	5.23 263	5.67 261	3.80 272	3.21 269	1.82 263	5.72 260	15.89 259	11.10 257	1.01 252	12.95 278	2.16 237	2.99 255	0.47 262	15.00 254	1.80 263	5.23 255	4.76 206	0.90 247	1.23 273	9.60 277	10.11 275	11.76 278	11.41 268

KSHMR	7.70 269	5.69 273	1.09 261	14.60 280	4.71 273	13.91 274	12.87 272	0.54 243	1.32 253	0.55 224	0.53 194	9.07 254	20.05 268	13.43 284	4.39 235	0.99 184	2.75 253	0.29 246	21.13 268	0.23 164	6.95 269	7.30 263	44.94 284	0.25 229	3.87 260	1.75 240	3.06 258	11.74 269

STStereo	6.99 266	0.84 256	7.77 281	6.18 266	2.41 271	6.26 266	3.34 251	9.31 281	6.81 274	2.25 273	12.05 280	30.71 282	18.67 267	0.62 244	12.19 276	2.67 248	1.19 230	0.55 264	21.89 269	1.27 253	3.78 229	5.33 218	0.53 242	2.44 277	6.45 269	6.98 268	4.53 269	11.76 270

SGM_RVC	2.97 248	0.34 242	0.33 244	0.43 239	0.30 248	1.27 247	1.61 234	1.90 266	0.97 247	2.00 267	3.87 248	7.68 252	4.72 244	0.26 212	1.38 126	0.85 165	2.13 245	0.62 266	11.93 248	1.12 245	4.33 246	4.59 202	0.77 245	0.87 268	2.63 253	2.81 249	7.59 274	12.95 271
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WAO-8	6.18 264	2.25 264	1.92 266	12.07 279	1.25 265	6.29 267	6.66 266	0.21 234	6.47 272	2.21 271	3.84 246	18.73 261	20.59 271	7.84 275	5.41 248	0.90 174	3.87 258	0.04 120	20.01 266	2.05 265	3.55 222	6.33 252	3.03 257	0.50 259	7.25 271	5.10 260	4.59 270	13.89 272

Venus	6.18 264	2.25 264	1.92 266	12.06 278	1.25 265	6.29 267	6.66 266	0.21 234	6.47 272	2.21 271	3.84 246	18.73 261	20.59 271	7.84 275	5.41 248	0.90 174	3.87 258	0.04 120	20.01 266	2.05 265	3.55 222	6.33 252	3.03 257	0.50 259	7.25 271	5.10 260	4.59 270	13.89 272

DPSimNet_ROB	10.89 275	8.39 276	6.44 279	6.54 268	7.18 276	6.86 270	10.05 270	8.72 280	11.16 278	5.28 281	22.63 283	14.54 258	25.46 277	6.79 272	15.19 281	11.37 283	10.28 272	5.20 279	21.98 270	8.92 280	12.11 281	12.60 282	5.83 264	6.72 282	9.06 276	11.87 279	8.32 275	14.55 274

UNDER WATER	12.19 277	10.83 278	2.25 268	26.39 285	16.71 282	26.12 281	24.17 279	6.35 274	3.67 270	1.08 248	0.09 165	29.96 281	20.43 270	15.39 285	6.64 261	2.23 240	10.80 273	0.39 255	18.71 264	5.04 276	8.23 276	9.10 273	49.56 287	1.60 274	4.76 266	9.28 274	4.35 266	15.05 275

LSM0	9.34 271	0.02 193	0.21 234	0.05 214	0.05 213	0.77 238	3.14 250	1.24 263	1.06 251	0.68 231	4.67 253	5.31 249	11.74 258	0.23 205	69.22 285	79.55 286	1.31 234	0.24 240	27.04 274	1.21 251	7.64 273	11.85 281	0.00 1	0.32 241	0.51 235	4.55 258	4.44 268	15.15 276

TorneroNet-64	10.09 273	7.47 275	1.20 262	11.62 277	0.33 249	14.30 275	14.79 275	0.75 249	18.10 283	0.12 184	1.06 208	22.44 270	41.62 282	9.94 282	6.33 257	0.93 179	7.76 270	0.03 110	27.31 276	4.24 275	7.12 270	8.60 270	39.34 276	0.20 212	4.35 264	5.76 266	0.81 217	15.90 277

HanzoNet	19.84 283	18.17 282	10.58 283	22.57 282	16.38 281	37.12 286	34.30 283	16.26 284	16.72 282	3.72 280	9.70 276	53.35 286	44.36 284	36.91 289	11.75 275	5.26 276	13.63 281	3.09 278	43.98 282	12.13 281	10.40 278	9.38 277	49.42 286	2.80 278	12.25 279	11.86 278	11.40 277	18.18 278

UNDER WATER-64	13.05 278	13.19 279	2.40 270	28.46 286	17.88 283	27.50 282	25.23 280	7.52 277	1.83 262	1.13 250	0.22 181	32.29 283	22.09 274	17.20 286	7.26 266	2.95 258	11.18 274	0.40 256	18.46 263	5.41 277	8.15 275	9.27 274	49.88 288	1.15 272	4.54 265	11.66 277	6.05 272	18.96 279

JetBlue	7.11 267	4.59 271	3.27 273	10.04 274	6.40 274	12.46 273	10.75 271	3.50 271	1.03 250	0.30 203	1.00 206	28.50 279	2.29 235	8.13 277	5.68 254	4.20 271	4.26 262	2.54 276	10.43 242	0.95 242	10.83 280	11.44 279	6.36 266	0.69 264	6.83 270	10.82 276	4.28 265	20.40 280

JetRed	15.87 280	13.60 280	20.44 284	3.42 262	11.29 280	23.79 279	29.72 282	12.02 282	2.83 266	3.02 278	0.31 187	21.58 267	2.68 236	20.97 288	6.58 260	9.76 281	27.42 284	35.45 285	8.79 237	5.60 279	27.44 284	19.62 284	26.79 274	2.32 276	19.14 281	34.58 283	13.51 280	25.87 281

MANE	10.46 274	3.24 268	8.60 282	3.13 258	3.62 272	5.94 265	5.57 260	7.92 278	10.02 277	2.26 275	8.45 269	24.17 273	23.37 276	0.74 248	15.07 280	6.56 278	4.21 261	13.92 282	15.53 255	2.83 271	7.54 272	7.54 264	0.91 248	3.82 279	17.28 280	20.19 281	28.35 283	31.64 282

BEATNet-Init1	15.68 279	15.37 281	4.22 275	25.55 284	7.71 277	24.21 280	13.55 273	8.44 279	9.06 276	3.20 279	10.36 278	27.54 277	36.19 280	2.18 264	19.22 282	8.06 280	4.32 263	2.98 277	44.80 284	16.05 283	10.19 277	11.52 280	3.07 259	4.37 280	21.55 282	12.93 280	43.41 285	33.28 283

LE_ROB	16.32 281	2.57 266	5.86 278	11.41 276	30.07 284	16.13 277	26.42 281	14.50 283	12.65 280	1.89 264	9.24 274	37.07 284	44.08 283	1.50 256	9.30 272	1.08 189	1.80 242	0.52 263	27.22 275	5.56 278	6.26 263	5.92 241	6.17 265	22.01 284	27.20 284	30.51 282	38.45 284	45.15 284

AVERAGE_ROB	95.63 293	99.92 293	98.77 294	100.00 294	100.00 293	100.00 294	100.00 293	100.00 291	99.96 289	100.00 292	100.00 291	100.00 294	100.00 295	100.00 295	99.12 290	99.23 289	99.82 294	99.14 294	100.00 294	100.00 294	92.61 292	96.41 290	100.00 294	100.00 292	73.24 288	74.63 286	75.72 288	73.35 285

PML	75.37 288	92.44 290	42.92 287	100.00 294	86.00 289	99.81 291	85.15 289	100.00 291	89.00 286	98.90 289	43.95 285	99.77 292	99.44 292	88.99 290	75.51 286	48.25 285	83.78 289	29.10 284	98.88 291	64.95 287	43.54 286	49.20 286	49.21 285	55.67 287	70.87 287	60.82 285	99.78 290	78.94 286

MEDIAN_ROB	92.37 291	96.59 291	94.45 291	99.95 292	99.21 291	99.95 292	100.00 293	97.09 289	94.18 287	99.60 290	99.40 289	92.66 290	88.89 287	99.91 293	96.18 287	92.98 287	95.99 292	94.85 291	98.03 290	94.74 290	82.45 291	82.74 289	100.00 294	90.40 288	66.48 286	80.60 287	68.82 286	87.95 287

HaxPig	94.58 292	99.96 294	92.40 290	99.98 293	99.99 292	99.97 293	99.97 292	99.93 290	99.73 288	99.99 291	99.91 290	99.98 293	99.83 293	99.98 294	98.37 289	96.68 288	97.41 293	91.67 288	99.97 292	99.96 293	81.23 290	76.11 288	99.96 293	99.94 291	54.73 285	97.09 288	74.37 287	94.53 288

ASD4	46.04 284	31.96 283	42.55 286	23.68 283	9.68 279	36.90 285	20.98 278	20.88 285	34.17 285	13.61 287	31.15 284	21.11 266	82.80 286	19.63 287	38.76 284	46.07 284	45.74 285	64.78 287	32.34 279	60.31 286	59.46 287	66.17 287	18.70 273	26.92 285	96.75 289	99.43 289	99.07 289	99.49 289

CasAABBNet	97.21 294	99.36 292	100.00 295	98.86 291	100.00 293	91.21 290	91.28 290	100.00 291	100.00 292	100.00 292	100.00 291	94.01 291	99.86 294	95.51 291	100.00 293	100.00 292	99.99 295	100.00 295	99.99 293	100.00 294	100.00 295	100.00 295	54.59 289	100.00 292	100.00 290	100.00 290	100.00 291	100.00 290

DPSMNet_ROB	71.67 287	40.12 285	96.20 292	9.00 273	79.91 288	31.07 284	64.17 287	26.13 287	99.99 290	12.99 286	97.51 287	28.51 280	92.15 289	9.07 281	99.72 291	99.93 290	47.41 287	93.44 290	69.36 286	98.70 292	78.48 289	97.88 294	64.00 291	99.24 289	100.00 290	100.00 290	100.00 291	100.00 290

DGTPSM_ROB	71.58 286	40.03 284	96.20 292	8.95 272	79.88 287	31.06 283	64.15 286	26.12 286	99.99 290	12.80 285	97.52 288	28.38 278	91.83 288	8.83 280	99.75 292	99.93 290	47.30 286	93.42 289	68.62 285	98.69 291	78.39 288	97.76 293	63.91 290	99.24 289	100.00 290	100.00 290	100.00 291	100.00 290

DPSM_ROB	83.17 289	70.36 288	91.77 288	52.54 287	63.28 285	52.84 287	40.20 284	100.00 291	100.00 292	100.00 292	100.00 291	82.17 287	95.65 290	6.84 273	100.00 293	100.00 292	89.07 290	95.30 292	81.25 287	92.14 288	94.32 293	97.20 291	40.55 277	100.00 292	100.00 290	100.00 290	100.00 291	100.00 290

DPSM	83.17 289	70.36 288	91.77 288	52.54 287	63.28 285	52.84 287	40.20 284	100.00 291	100.00 292	100.00 292	100.00 291	82.17 287	95.65 290	6.84 273	100.00 293	100.00 292	89.07 290	95.30 292	81.25 287	92.14 288	94.32 293	97.20 291	40.55 277	100.00 292	100.00 290	100.00 290	100.00 291	100.00 290

FADE			5.67 277	0.45 240				6.62 275		9.50 284			21.38 273	4.53 268	14.52 279	4.87 274	15.30 282	8.72 281		20.09 284	17.91 283	18.38 283	1.95 256	4.44 281			12.72 279

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