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

MLG-Stereo	0.25 4	0.25 9	0.14 2	0.11 2	0.20 21	0.12 2	0.07 3	0.21 5	0.12 3	0.19 10	0.11 7	0.29 11	0.10 1	0.21 34	0.61 13	0.65 21	0.36 5	0.35 17	0.44 19	0.23 9	0.35 5	0.32 8	0.11 3	0.09 1	0.26 5	0.22 5	0.48 11	0.25 18

MLG-Stereo_test1	0.26 6	0.22 5	0.14 2	0.13 7	0.22 28	0.11 1	0.08 5	0.22 7	0.12 3	0.20 11	0.12 9	0.33 17	0.11 2	0.21 34	0.66 16	0.64 19	0.37 7	0.35 17	0.50 24	0.22 7	0.39 9	0.30 5	0.12 5	0.10 2	0.26 5	0.22 5	0.53 19	0.27 22

111111	0.31 15	0.37 20	0.19 14	0.25 25	0.29 44	0.22 24	0.09 10	0.19 3	0.16 15	0.10 1	0.17 17	0.27 5	0.17 22	0.18 21	0.79 23	0.56 10	0.46 29	0.28 7	0.76 52	0.24 11	0.53 27	0.61 37	0.21 27	0.11 3	0.25 4	0.25 11	0.41 8	0.19 2

MLG-Stereo_test2	0.39 29	0.54 39	0.17 12	0.16 12	0.24 34	0.15 3	0.08 5	0.33 24	0.14 6	0.24 17	0.13 12	0.39 27	0.14 8	0.17 18	1.52 51	0.76 36	0.45 25	0.44 39	1.04 73	0.42 47	0.48 21	0.48 20	0.18 20	0.12 4	0.34 19	0.25 11	0.66 34	0.38 36

LG-Stereo	0.28 9	0.26 11	0.17 12	0.17 14	0.16 14	0.23 25	0.13 28	0.30 18	0.15 12	0.23 15	0.19 23	0.52 46	0.14 8	0.18 21	0.55 10	0.58 11	0.39 12	0.30 9	0.54 29	0.22 7	0.44 16	0.31 6	0.12 5	0.12 4	0.28 9	0.24 9	0.46 10	0.24 9

MM-Stereo_test3	0.27 8	0.36 19	0.14 2	0.25 25	0.15 11	0.15 3	0.08 5	0.48 42	0.18 28	0.25 19	0.10 5	0.41 33	0.12 4	0.11 2	0.36 2	0.40 1	0.42 18	0.26 4	0.37 9	0.25 12	0.33 2	0.25 3	0.24 36	0.12 4	0.29 11	0.20 1	0.77 52	0.23 7

OmniDepth	0.23 2	0.23 8	0.16 10	0.17 14	0.20 21	0.18 12	0.12 20	0.24 10	0.16 15	0.18 8	0.08 3	0.39 27	0.13 5	0.18 21	0.41 3	0.45 4	0.26 1	0.27 6	0.32 2	0.20 4	0.33 2	0.35 11	0.09 1	0.13 7	0.27 7	0.26 18	0.33 3	0.24 9

MM-Stereo_test1	0.29 10	0.69 64	0.15 7	0.23 21	0.14 8	0.16 6	0.07 3	0.37 31	0.14 6	0.27 24	0.11 7	0.43 35	0.11 2	0.12 3	0.45 4	0.48 6	0.45 25	0.32 11	0.42 15	0.27 14	0.35 5	0.35 11	0.23 33	0.13 7	0.31 14	0.23 7	0.63 32	0.24 9

CoSv	0.26 6	0.38 22	0.20 17	0.18 16	0.14 8	0.35 61	0.09 10	0.38 32	0.16 15	0.20 11	0.08 3	0.28 9	0.14 8	0.09 1	0.47 5	0.59 13	0.42 18	0.23 1	0.39 11	0.19 2	0.40 11	0.23 2	0.10 2	0.13 7	0.40 35	0.25 11	0.36 5	0.24 9

AIO-test1	0.25 4	0.19 2	0.14 2	0.12 6	0.14 8	0.18 12	0.15 40	0.33 24	0.16 15	0.25 19	0.24 32	0.35 20	0.14 8	0.19 25	0.56 12	0.59 13	0.35 3	0.30 9	0.35 3	0.27 14	0.33 2	0.31 6	0.13 7	0.13 7	0.23 2	0.23 7	0.31 2	0.18 1

IGEV-Stereo++	0.36 25	0.40 26	0.20 17	0.22 20	0.25 36	0.21 19	0.09 10	0.25 12	0.17 25	0.20 11	0.34 51	0.29 11	0.20 36	0.19 25	0.78 22	0.60 15	0.44 22	0.33 14	0.75 49	0.34 27	0.53 27	0.64 41	0.22 29	0.13 7	0.28 9	0.27 23	1.09 77	0.28 26

CroCo-Stereo Lap2	0.33 18	0.22 5	0.15 7	0.11 2	0.12 3	0.16 6	0.08 5	0.35 29	0.15 12	0.47 47	0.10 5	0.31 14	0.14 8	0.14 7	1.26 42	1.00 61	0.36 5	0.36 21	0.44 19	0.20 4	0.53 27	0.55 29	0.17 14	0.13 7	0.39 32	0.35 42	0.40 7	0.27 22

CroCo-Stereo	0.35 22	0.20 3	0.15 7	0.11 2	0.10 1	0.18 12	0.06 1	0.33 24	0.14 6	0.31 30	0.05 1	0.36 22	0.13 5	0.15 11	1.64 57	1.05 68	0.35 3	0.37 22	0.45 21	0.20 4	0.62 37	0.79 56	0.16 12	0.13 7	0.38 28	0.31 28	0.45 9	0.26 21
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
MonStereo	0.30 11	0.25 9	0.20 17	0.19 17	0.21 26	0.15 3	0.13 28	0.20 4	0.16 15	0.22 14	0.17 17	0.32 15	0.16 17	0.17 18	0.54 8	0.54 8	0.40 15	0.32 11	0.50 24	0.27 14	0.43 13	0.51 25	0.22 29	0.14 14	0.34 19	0.41 56	0.49 13	0.40 40

Pointernet	0.24 3	0.21 4	0.14 2	0.14 9	0.12 3	0.19 16	0.16 42	0.28 13	0.10 1	0.17 7	0.14 14	0.23 3	0.14 8	0.12 3	0.47 5	0.42 2	0.37 7	0.23 1	0.35 3	0.19 2	0.35 5	0.25 3	0.14 8	0.14 14	0.23 2	0.21 4	0.67 36	0.22 6

AIO-test2	0.21 1	0.16 1	0.11 1	0.09 1	0.11 2	0.16 6	0.12 20	0.23 8	0.15 12	0.18 8	0.19 23	0.42 34	0.14 8	0.12 3	0.34 1	0.42 2	0.32 2	0.25 3	0.30 1	0.18 1	0.29 1	0.32 8	0.11 3	0.15 16	0.20 1	0.20 1	0.23 1	0.19 2

RAFT	0.35 22	0.22 5	0.19 14	0.27 30	0.13 6	0.30 46	0.08 5	0.97 120	0.18 28	0.92 147	0.19 23	0.27 5	0.16 17	0.18 21	0.51 7	0.47 5	0.38 10	0.26 4	0.54 29	0.25 12	0.43 13	0.34 10	0.19 23	0.15 16	0.38 28	0.34 38	0.90 58	0.27 22

MM-Stereo_test2	0.35 22	0.78 111	0.22 26	0.30 41	0.21 26	0.18 12	0.11 17	0.33 24	0.16 15	0.36 37	0.15 15	0.39 27	0.15 15	0.17 18	0.69 17	0.66 23	0.43 20	0.39 30	0.41 14	0.37 31	0.50 22	0.85 62	0.24 36	0.16 18	0.35 22	0.25 11	0.54 20	0.25 18

AIO-Stereo	0.31 15	0.33 17	0.22 26	0.35 53	0.16 14	0.20 18	0.10 14	0.17 1	0.14 6	0.14 2	0.20 27	0.21 1	0.16 17	0.14 7	0.55 10	0.55 9	0.41 16	0.39 30	1.18 87	0.36 30	0.39 9	0.43 17	0.17 14	0.16 18	0.32 15	0.24 9	0.61 28	0.19 2

RSM++	0.33 18	0.33 17	0.23 29	0.36 60	0.20 21	0.24 30	0.10 14	0.21 5	0.16 15	0.16 5	0.26 35	0.26 4	0.19 28	0.16 14	0.83 25	0.65 21	0.41 16	0.38 26	0.50 24	0.39 36	0.50 22	0.59 34	0.25 39	0.16 18	0.41 37	0.26 18	0.54 20	0.30 29

RSM	0.30 11	0.30 15	0.22 26	0.32 47	0.15 11	0.21 19	0.10 14	0.17 1	0.16 15	0.14 2	0.26 35	0.22 2	0.19 28	0.14 7	0.64 15	0.60 15	0.39 12	0.37 22	0.35 3	0.33 25	0.46 19	0.54 28	0.19 23	0.16 18	0.30 13	0.26 18	0.58 23	0.24 9

MoCha-V2	0.30 11	0.31 16	0.23 29	0.21 18	0.17 17	0.17 11	0.14 35	0.23 8	0.11 2	0.26 23	0.28 39	0.32 15	0.16 17	0.19 25	0.62 14	0.61 17	0.39 12	0.38 26	0.35 3	0.42 47	0.61 34	0.51 25	0.15 11	0.16 18	0.35 22	0.26 18	0.34 4	0.19 2

GSStereo	0.33 18	0.41 28	0.21 23	0.31 43	0.22 28	0.25 34	0.14 35	0.28 13	0.16 15	0.25 19	0.15 15	0.37 24	0.15 15	0.15 11	0.70 19	0.66 23	0.49 35	0.38 26	0.45 21	0.40 40	0.62 37	0.46 19	0.14 8	0.17 23	0.33 17	0.25 11	0.52 16	0.24 9

GS-Stereo																							0.14 8	0.17 23	0.33 17	0.25 11	0.52 16	0.24 9

GREAT-IGEV	0.32 17	0.37 20	0.21 23	0.15 10	0.12 3	0.16 6	0.09 10	0.30 18	0.16 15	0.33 31	0.18 19	0.44 36	0.19 28	0.20 30	0.74 21	0.61 17	0.45 25	0.29 8	0.42 15	0.28 19	0.43 13	0.52 27	0.21 27	0.17 23	0.27 7	0.25 11	0.88 57	0.23 7

GIP-stereo	0.37 26	0.56 41	0.32 42	0.29 37	0.23 31	0.21 19	0.11 17	0.24 10	0.17 25	0.30 28	0.19 23	0.38 25	0.18 26	0.21 34	1.05 32	0.64 19	0.46 29	0.39 30	0.42 15	0.41 43	0.52 26	0.82 59	0.17 14	0.17 23	0.35 22	0.31 28	0.76 49	0.24 9

RAStereo	0.46 38	0.38 22	0.19 14	0.15 10	0.16 14	0.19 16	0.11 17	0.44 39	0.18 28	0.99 158	0.12 9	0.45 39	0.18 26	0.15 11	1.85 84	1.10 83	0.52 40	0.47 42	0.68 41	0.27 14	0.77 58	0.80 58	0.27 40	0.17 23	0.47 51	0.34 38	0.51 15	0.41 42

U	0.41 32	0.28 14	0.16 10	0.11 2	0.13 6	0.16 6	0.06 1	0.45 41	0.14 6	0.49 48	0.07 2	0.36 22	0.16 17	0.20 30	1.71 63	1.14 90	0.44 22	0.41 35	0.59 35	0.32 23	0.66 45	0.92 69	0.17 14	0.17 23	0.50 58	0.36 44	0.49 13	0.35 33

AEACV	0.43 34	0.94 180	0.30 35	0.29 37	0.20 21	0.27 38	0.12 20	0.28 13	0.14 6	0.24 17	0.23 31	0.35 20	0.21 37	0.20 30	1.24 41	0.83 40	0.57 54	0.38 26	0.78 55	0.45 58	0.81 65	0.73 50	0.24 36	0.18 29	0.34 19	0.31 28	0.61 28	0.28 26

Occ-G	0.43 34	0.59 45	0.29 34	0.34 49	0.31 50	0.26 37	0.12 20	0.38 32	0.18 28	0.16 5	0.32 45	0.33 17	0.24 42	0.16 14	1.16 35	0.84 41	0.45 25	0.39 30	0.71 43	0.32 23	0.87 73	0.78 55	0.22 29	0.19 30	0.36 27	0.26 18	0.94 65	0.31 30

GASTEREO	0.38 28	0.42 31	0.20 17	0.34 49	0.18 18	0.24 30	0.14 35	0.30 18	0.19 32	0.73 92	0.12 9	0.28 9	0.17 22	0.13 6	1.05 32	0.74 34	0.38 10	0.33 14	0.37 9	0.30 22	0.44 16	0.56 31	0.23 33	0.20 31	0.35 22	0.87 130	0.73 44	0.24 9

MSCF	0.37 26	0.41 28	0.20 17	0.34 49	0.19 20	0.23 25	0.14 35	0.30 18	0.20 33	0.67 77	0.13 12	0.27 5	0.17 22	0.14 7	1.02 30	0.77 37	0.37 7	0.34 16	0.36 8	0.28 19	0.45 18	0.50 24	0.22 29	0.20 31	0.35 22	0.90 137	0.70 38	0.25 18

IGEV-Stereo+	0.60 55	1.04 216	0.24 31	0.49 101	0.32 52	0.29 44	0.13 28	0.51 44	0.26 44	0.79 114	0.94 175	0.57 52	0.26 44	0.28 53	1.64 57	1.19 100	0.59 60	0.61 81	1.19 88	0.43 51	0.90 80	1.17 87	0.48 107	0.20 31	0.41 37	0.31 28	0.56 22	0.40 40

GEAStereo	0.39 29	0.59 45	0.31 38	0.35 53	0.23 31	0.23 25	0.13 28	0.29 16	0.20 33	0.35 34	0.18 19	0.44 36	0.19 28	0.23 40	0.87 26	0.71 30	0.47 31	0.37 22	0.40 12	0.37 31	0.65 43	0.64 41	0.19 23	0.21 34	0.39 32	0.34 38	0.75 46	0.38 36

gasm-f	0.39 29	0.59 45	0.31 38	0.35 53	0.23 31	0.23 25	0.13 28	0.29 16	0.20 33	0.35 34	0.18 19	0.44 36	0.19 28	0.23 40	0.87 26	0.71 30	0.47 31	0.37 22	0.40 12	0.37 31	0.65 43	0.64 41	0.19 23	0.21 34	0.39 32	0.34 38	0.75 46	0.38 36

AdaDepth	0.41 32	0.41 28	0.20 17	0.24 22	0.28 43	0.23 25	0.16 42	0.32 23	0.20 33	0.23 15	0.29 40	0.27 5	0.21 37	0.23 40	0.97 28	1.09 80	0.49 35	0.41 35	1.08 79	0.34 27	0.54 31	0.59 34	0.18 20	0.21 34	0.29 11	0.28 24	0.75 46	0.43 43

StereoVision	0.34 21	0.27 12	0.21 23	0.13 7	0.18 18	0.21 19	0.14 35	0.30 18	0.23 40	0.35 34	0.18 19	0.34 19	0.17 22	0.16 14	0.98 29	0.78 38	0.44 22	0.35 17	0.43 18	0.23 9	0.40 11	0.48 20	0.16 12	0.21 34	0.40 35	0.40 51	0.71 40	0.37 35

LG-G_1	0.54 46	0.70 70	0.32 42	0.36 60	0.39 75	0.32 50	0.16 42	0.41 36	0.21 38	0.29 25	0.34 51	0.50 41	0.35 62	0.32 70	2.09 120	1.07 72	0.51 38	0.58 72	0.75 49	0.59 93	0.78 61	1.24 92	0.17 14	0.22 38	0.46 45	0.39 49	0.60 25	0.48 50

LG-G	0.54 46	0.70 70	0.32 42	0.36 60	0.39 75	0.32 50	0.16 42	0.41 36	0.21 38	0.29 25	0.34 51	0.50 41	0.35 62	0.32 70	2.09 120	1.07 72	0.51 38	0.58 72	0.75 49	0.59 93	0.78 61	1.24 92	0.17 14	0.22 38	0.46 45	0.39 49	0.60 25	0.48 50

AIO_rvc	0.53 44	0.71 77	0.38 53	0.34 49	0.22 28	0.34 57	0.16 42	0.57 48	0.28 53	0.38 38	0.22 29	0.56 51	0.24 42	0.27 49	1.96 99	1.04 65	0.48 34	0.40 34	1.28 93	0.47 63	0.79 64	0.95 75	0.39 65	0.22 38	0.46 45	0.28 24	0.72 41	0.33 31

ProNet	0.30 11	0.27 12	0.31 38	0.26 27	0.15 11	0.27 38	0.27 79	0.38 32	0.13 5	0.15 4	0.49 80	0.29 11	0.13 5	0.16 14	0.73 20	0.49 7	0.43 20	0.32 11	0.35 3	0.27 14	0.38 8	0.22 1	0.38 63	0.22 38	0.32 15	0.20 1	0.38 6	0.27 22

IGEV-BASED-STEREO-	0.73 68	0.86 144	0.36 49	0.43 89	0.32 52	0.30 46	0.19 53	0.71 68	0.32 62	0.70 81	0.33 49	0.63 65	0.57 119	0.41 115	2.03 111	1.91 195	0.63 65	0.68 110	1.00 68	0.45 58	1.86 149	1.87 113	0.40 69	0.23 42	0.49 56	0.37 46	1.09 77	0.55 60

MLG-Stereo_test3	0.52 43	0.48 35	0.27 32	0.29 37	0.38 73	0.24 30	0.12 20	0.34 28	0.20 33	1.12 171	0.30 42	0.54 50	0.19 28	0.31 67	1.85 84	0.92 47	0.52 40	0.52 53	1.17 85	0.39 36	0.70 47	0.75 52	0.18 20	0.24 43	0.38 28	0.31 28	0.90 58	0.44 45

AIO_test	0.59 53	0.77 107	0.45 71	0.44 92	0.25 36	0.35 61	0.20 57	0.61 53	0.27 51	0.43 42	0.30 42	0.57 52	0.28 47	0.29 56	2.01 105	1.46 151	0.49 35	0.42 37	0.86 58	0.49 66	1.02 91	1.01 77	0.40 69	0.24 43	0.47 51	0.49 66	1.00 70	0.35 33

MaDis-Stereo	0.57 49	0.47 34	0.30 35	0.16 12	0.26 40	0.21 19	0.17 49	0.44 39	0.32 62	1.08 169	0.22 29	0.51 45	0.22 41	0.19 25	1.83 81	1.19 100	0.62 63	0.59 75	1.09 81	0.45 58	0.81 65	0.94 71	0.37 61	0.25 45	0.63 85	0.67 96	0.60 25	0.82 113

LG-Stereo_L2	0.58 51	0.69 64	0.43 68	0.28 32	0.35 66	0.24 30	0.13 28	0.62 58	0.26 44	0.70 81	0.39 64	0.71 91	0.34 56	0.28 53	1.83 81	1.32 119	0.57 54	0.51 51	0.96 66	0.41 43	0.74 56	1.06 81	0.32 45	0.27 46	0.52 64	0.38 47	0.62 31	0.64 82

RAFT + AFF	1.96 191	0.49 36	0.42 64	0.41 81	0.20 21	0.41 80	0.19 53	0.65 62	0.23 40	0.56 53	0.27 37	0.77 111	0.21 37	0.29 56	39.69 289	0.90 46	0.62 63	0.35 17	1.92 126	0.38 35	0.77 58	0.57 32	0.32 45	0.27 46	0.71 104	0.33 35	0.58 23	0.29 28

DEFOM-Stereo	0.45 37	0.55 40	0.28 33	0.26 27	0.30 46	0.32 50	0.13 28	0.35 29	0.17 25	0.25 19	0.32 45	0.38 25	0.19 28	0.22 38	1.10 34	0.73 32	0.59 60	0.52 53	0.51 28	0.44 56	0.73 54	0.69 46	0.42 79	0.28 48	0.44 42	0.32 34	1.28 90	0.46 48

UniTT-Stereo	0.60 55	0.44 32	0.32 42	0.21 18	0.25 36	0.34 57	0.17 49	0.61 53	0.31 58	0.75 96	0.27 37	0.62 64	0.34 56	0.21 34	1.77 73	1.44 144	0.57 54	0.61 81	1.53 110	0.44 56	0.91 81	1.14 86	0.37 61	0.29 49	0.50 58	0.54 76	0.52 16	0.58 66

S2M2_XL	0.85 78	0.50 37	0.64 114	0.24 22	0.30 46	0.35 61	0.28 82	0.61 53	0.43 92	0.56 53	0.35 57	0.65 72	0.59 124	0.34 80	2.56 166	1.65 179	0.69 78	0.47 42	0.72 44	0.54 73	4.94 191	2.28 125	0.48 107	0.30 50	0.55 72	0.51 71	0.74 45	0.74 96
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L1	0.58 51	0.69 64	0.41 61	0.24 22	0.35 66	0.25 34	0.12 20	0.62 58	0.27 51	0.72 87	0.32 45	0.69 83	0.34 56	0.29 56	1.82 78	1.36 125	0.57 54	0.52 53	1.14 84	0.42 47	0.70 47	1.11 84	0.29 42	0.30 50	0.51 61	0.33 35	0.66 34	0.65 86

LGtest1	0.57 49	0.81 123	0.46 76	0.26 27	0.30 46	0.28 41	0.12 20	0.43 38	0.26 44	0.34 33	0.56 98	0.50 41	0.30 52	0.28 53	2.04 112	1.24 108	0.57 54	0.65 100	0.74 47	0.46 62	0.72 51	1.41 102	0.29 42	0.30 50	0.54 67	0.35 42	0.65 33	0.52 59

SGD-Stereo	1.69 180	0.50 37	0.36 49	0.28 32	0.30 46	0.30 46	0.17 49	0.57 48	0.28 53	0.44 43	0.21 28	0.69 83	0.39 69	0.25 45	31.04 285	1.51 160	0.73 95	0.52 53	0.68 41	0.45 58	1.43 127	1.32 96	0.41 73	0.30 50	0.45 44	0.46 63	0.87 56	0.63 81

CAS	1.05 105	0.80 117	0.40 57	0.50 107	0.48 102	0.37 66	0.30 87	0.55 46	0.44 96	1.13 173	0.77 147	0.64 69	0.95 215	0.31 67	2.68 179	1.79 190	0.96 174	0.82 158	1.08 79	0.61 106	2.91 166	5.06 169	0.44 87	0.30 50	0.81 122	0.92 140	1.18 85	1.16 170

anonymousdsp	0.50 40	0.38 22	0.36 49	0.28 32	0.32 52	0.28 41	0.15 40	0.56 47	0.26 44	0.42 41	0.33 49	0.53 49	0.19 28	0.27 49	1.47 46	0.87 43	0.54 44	0.52 53	0.62 37	0.48 64	0.71 49	1.04 79	0.36 57	0.30 50	0.46 45	0.29 26	1.13 82	0.33 31

RAFT_CTSACE	0.64 59	0.94 180	0.31 38	0.37 63	0.34 62	0.33 54	0.23 63	1.23 150	0.26 44	0.64 71	0.29 40	0.71 91	0.57 119	0.34 80	1.57 55	1.07 72	0.52 40	0.43 38	0.72 44	0.33 25	0.85 70	1.72 110	0.42 79	0.30 50	0.46 45	0.41 56	1.58 121	0.39 39

VIP-Stereo	0.43 34	0.38 22	0.42 64	0.28 32	0.24 34	0.27 38	0.12 20	0.40 35	0.24 42	0.29 25	0.38 61	0.65 72	0.21 37	0.20 30	1.20 39	0.97 57	0.54 44	0.50 47	0.59 35	0.42 47	0.64 41	0.43 17	0.27 40	0.31 57	0.42 40	0.33 35	0.48 11	0.51 58

MIF-Stereo (partial)	0.69 64	0.76 101	0.33 46	0.27 30	0.37 71	0.35 61	0.31 91	0.53 45	0.40 82	0.62 67	0.32 45	0.50 41	0.39 69	0.23 40	2.08 116	1.51 160	0.68 73	0.71 117	0.77 54	0.43 51	1.10 97	0.94 71	0.39 65	0.32 58	0.57 74	0.71 99	2.25 179	0.87 126

AFF-stereo	0.76 71	0.69 64	0.59 104	0.30 41	0.32 52	0.52 117	0.18 52	0.86 101	0.41 84	1.37 191	0.43 70	0.60 60	0.34 56	0.24 44	1.76 72	1.13 88	0.57 54	0.62 85	2.81 170	0.43 51	0.77 58	0.63 39	0.41 73	0.32 58	0.70 101	0.67 96	2.38 194	0.56 62

RYNet	2.42 204	0.40 26	0.35 48	0.29 37	0.32 52	0.40 75	0.25 69	0.61 53	0.55 137	0.33 31	0.36 59	0.40 32	0.26 44	0.27 49	52.29 329	0.69 27	0.47 31	1.00 215	0.54 29	0.29 21	0.50 22	0.37 13	0.38 63	0.32 58	0.57 74	1.24 184	1.31 93	0.50 54

plain	0.67 63	0.87 146	0.33 46	0.31 43	0.59 134	0.33 54	0.30 87	0.89 109	0.34 66	0.72 87	0.24 32	0.65 72	0.34 56	0.19 25	1.95 92	1.57 171	0.71 85	0.69 112	0.94 64	0.39 36	1.28 113	1.20 90	0.33 48	0.33 61	0.59 81	0.60 83	0.72 41	0.74 96

ARAFT	0.89 90	0.72 80	0.47 78	0.35 53	0.34 62	0.42 82	0.24 66	0.64 61	0.34 66	2.25 243	0.57 101	0.58 54	0.29 48	0.39 105	2.14 123	1.42 138	0.71 85	0.74 130	2.68 165	0.54 73	1.86 149	1.93 114	0.42 79	0.33 61	0.83 128	0.40 51	1.98 151	0.56 62

LG-Stereo_Zeroshot	2.31 201	1.03 215	0.50 84	1.41 247	2.53 288	3.20 292	1.05 223	1.71 223	0.49 111	4.85 308	3.84 260	4.79 284	0.65 144	0.42 125	2.38 150	3.97 258	0.82 129	0.78 143	2.26 140	0.74 148	7.86 240	8.88 228	0.53 142	0.34 63	0.85 134	1.42 204	1.98 151	2.99 250

HUF	2.12 194	0.70 70	0.53 96	0.35 53	0.25 36	0.29 44	0.16 42	0.81 89	0.29 55	0.49 48	0.24 32	0.61 61	0.43 79	0.27 49	21.42 277	21.17 336	0.56 51	0.52 53	2.25 139	0.54 73	1.58 134	1.03 78	0.42 79	0.34 63	0.51 61	0.30 27	0.76 49	0.47 49

LL-Strereo2	1.08 113	0.65 54	0.59 104	0.40 77	0.34 62	0.31 49	0.23 63	1.48 191	0.38 73	0.68 79	0.58 105	0.63 65	0.32 54	0.64 206	1.65 60	1.13 88	0.63 65	0.53 62	1.32 96	0.66 125	1.35 119	11.05 271	0.44 87	0.34 63	0.64 87	0.60 83	1.05 74	0.56 62

test_5	0.69 64	0.91 164	0.30 35	0.38 65	0.26 40	0.35 61	0.19 53	1.79 228	0.31 58	0.58 59	1.20 199	0.75 103	0.73 166	0.32 70	1.36 44	1.10 83	0.54 44	0.54 66	1.01 71	0.37 31	0.61 34	1.37 101	0.29 42	0.34 63	0.41 37	0.40 51	1.72 129	0.44 45

iRaftStereo_RVC	0.51 41	0.56 41	0.40 57	0.28 32	0.31 50	0.32 50	0.19 53	0.68 66	0.25 43	0.46 46	0.57 101	0.58 54	0.29 48	0.25 45	1.17 38	0.89 45	0.56 51	0.45 40	0.72 44	0.41 43	0.97 84	0.79 56	0.35 52	0.34 63	0.44 42	0.41 56	0.76 49	0.48 50

HCRNet	0.66 62	0.78 111	0.41 61	0.54 119	0.27 42	0.41 80	0.39 120	0.63 60	0.31 58	1.62 206	0.59 106	0.67 79	0.29 48	0.41 115	1.99 103	0.73 32	0.60 62	0.47 42	0.65 38	0.43 51	0.78 61	0.62 38	0.36 57	0.34 63	0.42 40	0.43 62	2.14 160	0.50 54

MIM_Stereo	0.78 73	0.77 107	0.53 96	0.43 89	0.38 73	0.46 93	0.22 62	1.50 194	0.31 58	0.55 51	0.38 61	0.64 69	0.27 46	0.32 70	1.77 73	1.09 80	0.63 65	0.73 126	3.30 195	0.57 85	1.19 106	0.91 68	0.34 49	0.36 69	0.49 56	0.41 56	1.95 148	0.58 66

S2M2_L	1.14 117	0.87 146	1.13 218	0.46 98	0.37 71	0.43 84	0.28 82	0.60 51	0.52 123	1.85 222	0.34 51	0.63 65	0.40 74	0.43 130	2.36 148	1.91 195	0.70 81	0.60 76	1.06 77	0.58 89	4.38 180	4.69 156	0.49 118	0.37 70	0.64 87	0.89 132	3.07 243	0.79 106
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Former-RAFT_DAM_RVC	0.87 85	0.64 50	0.54 99	0.44 92	0.41 84	0.38 69	0.26 76	1.26 156	0.49 111	0.85 129	0.62 110	0.75 103	0.54 108	0.34 80	1.75 70	1.50 159	0.68 73	0.70 114	1.17 85	0.56 82	1.52 128	3.83 144	0.39 65	0.37 70	0.75 113	1.18 179	0.68 37	0.77 103

RAFT+CT+SA	0.87 85	0.97 193	0.40 57	0.45 95	0.29 44	0.38 69	0.20 57	1.64 217	0.33 64	0.72 87	0.30 42	0.88 136	0.65 144	0.40 109	1.56 54	1.21 104	0.56 51	0.57 69	2.08 132	0.40 40	0.83 67	5.00 166	0.32 45	0.37 70	0.47 51	0.42 61	1.56 114	0.49 53

test_4	1.13 116	0.74 87	0.77 138	0.42 87	0.32 52	0.34 57	0.26 76	0.78 82	0.33 64	0.75 96	0.40 65	0.87 131	0.35 62	0.40 109	2.10 122	1.55 167	0.65 69	0.69 112	1.50 107	0.51 67	1.12 100	10.25 245	0.41 73	0.37 70	0.58 78	0.70 98	2.73 228	0.62 77

YMNet	1.44 154	0.79 115	0.41 61	0.51 108	0.61 142	0.59 144	1.36 241	0.77 76	0.56 142	1.28 184	0.36 59	0.67 79	2.20 253	0.56 178	19.21 274	1.49 157	0.77 106	0.65 100	0.74 47	0.39 36	0.61 34	1.27 95	0.23 33	0.38 74	0.69 99	0.46 63	0.81 53	0.66 88

CASnet	1.15 120	0.91 164	0.49 83	0.40 77	0.43 88	0.38 69	0.20 57	0.91 113	0.49 111	0.77 104	0.56 98	0.88 136	0.53 103	0.35 85	2.15 124	1.24 108	0.72 90	0.50 47	1.34 98	0.54 73	7.12 229	5.37 177	0.41 73	0.38 74	1.21 201	0.49 66	1.45 105	0.79 106
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CES	1.27 129	0.77 107	0.56 102	0.45 95	0.56 129	0.51 114	0.21 60	1.50 194	0.70 174	0.78 107	0.80 158	0.84 126	0.90 204	0.33 75	3.45 218	2.96 231	1.14 206	1.04 223	1.32 96	1.08 204	4.63 186	4.87 162	0.63 187	0.38 74	0.85 134	0.83 118	1.02 71	1.16 170

CREStereo++_RVC	1.73 181	0.91 164	1.03 193	0.51 108	0.56 129	0.40 75	0.28 82	1.37 182	0.51 121	0.83 123	0.61 108	0.76 107	0.85 198	0.34 80	2.78 185	3.07 235	0.92 162	0.61 81	2.72 168	0.55 80	5.01 194	5.69 183	0.53 142	0.38 74	0.94 160	0.84 124	12.80 320	0.98 142
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
raft+_RVC	0.71 67	0.73 84	0.70 126	0.41 81	0.34 62	0.49 106	0.30 87	1.48 191	0.43 92	0.62 67	0.62 110	0.65 72	0.39 69	0.26 47	1.74 68	1.16 93	0.69 78	0.53 62	1.57 116	0.51 67	0.85 70	1.06 81	0.44 87	0.38 74	0.68 97	0.62 85	0.85 55	0.69 91

PMTNet	1.39 147	0.94 180	0.99 187	0.48 100	0.49 105	0.47 99	0.32 102	0.83 95	0.66 167	0.83 123	0.62 110	0.88 136	0.50 98	0.35 85	2.72 182	4.30 265	0.91 156	0.57 69	2.40 144	0.54 73	6.12 211	5.45 180	0.57 161	0.38 74	1.99 277	1.00 156	1.09 77	1.19 175

AANet_RVC	0.54 46	0.45 33	0.40 57	0.33 48	0.61 142	0.28 41	0.31 91	0.61 53	0.58 148	0.44 43	0.41 67	0.39 27	0.48 92	0.33 75	1.16 35	0.79 39	0.55 47	0.53 62	0.56 33	0.52 71	0.46 19	0.49 22	0.34 49	0.38 74	0.57 74	0.57 81	1.05 74	0.97 140

DEFOM-Stereo_RVC	0.80 74	0.75 95	0.48 82	0.38 65	0.33 59	0.25 34	0.16 42	0.68 66	0.30 57	0.72 87	0.42 69	0.77 111	0.35 62	0.30 59	1.81 77	1.08 78	0.65 69	0.56 67	1.71 120	0.48 64	1.60 135	4.30 153	0.49 118	0.39 81	0.60 83	0.49 66	0.95 66	0.65 86

TestStereo1	0.93 92	0.98 196	0.39 54	0.38 65	0.36 69	0.39 72	0.25 69	1.02 125	0.39 75	0.79 114	0.34 51	0.58 54	0.73 166	0.54 171	3.06 200	1.47 154	0.71 85	0.52 53	2.91 173	0.54 73	1.34 116	1.84 111	0.35 52	0.39 81	0.54 67	1.06 161	2.53 213	0.60 73

SA-5K	0.93 92	0.98 196	0.39 54	0.38 65	0.36 69	0.39 72	0.25 69	1.02 125	0.39 75	0.79 114	0.34 51	0.58 54	0.73 166	0.54 171	3.06 200	1.47 154	0.71 85	0.52 53	2.91 173	0.54 73	1.34 116	1.84 111	0.35 52	0.39 81	0.54 67	1.06 161	2.53 213	0.60 73

RAFT-Stereo + iAFF	0.86 81	0.72 80	0.84 154	0.41 81	0.39 75	0.54 123	0.21 60	0.99 123	0.52 123	1.54 201	0.57 101	0.73 95	0.39 69	0.26 47	2.15 124	1.17 95	0.64 68	0.50 47	2.66 163	0.57 85	0.88 74	0.90 66	0.47 104	0.39 81	0.86 137	0.72 101	2.54 215	0.66 88

TDLM	0.49 39	0.59 45	0.60 107	0.39 76	0.48 102	0.46 93	0.43 139	0.72 69	0.35 69	0.30 28	0.65 117	0.76 107	0.41 77	0.35 85	0.54 8	0.58 11	0.55 47	0.49 45	0.50 24	0.43 51	0.50 22	0.39 14	0.41 73	0.39 81	0.38 28	0.31 28	0.61 28	0.66 88

4D-IteraStereo	1.32 140	0.61 49	1.07 203	0.49 101	0.43 88	0.40 75	0.25 69	1.44 189	0.37 72	0.75 96	0.56 98	0.75 103	0.43 79	0.43 130	2.29 145	1.38 128	0.68 73	0.66 103	2.70 166	0.59 93	3.21 170	10.86 266	0.46 95	0.40 86	0.69 99	0.83 118	2.34 186	0.64 82

TESTraft	0.98 100	0.96 191	0.42 64	0.41 81	0.33 59	0.40 75	0.25 69	1.13 136	0.39 75	0.97 157	0.35 57	0.61 61	0.75 175	0.54 171	3.18 210	1.42 138	0.70 81	0.50 47	2.86 172	0.53 72	1.08 93	3.15 138	0.35 52	0.40 86	0.52 64	1.18 179	2.52 209	0.61 75

DFGA-Net	0.65 61	0.64 50	0.36 49	0.51 108	0.33 59	0.43 84	0.29 85	0.88 108	0.34 66	2.05 231	0.38 61	0.52 46	0.29 48	0.22 38	1.35 43	1.07 72	0.76 103	0.49 45	0.96 66	0.35 29	0.71 49	0.71 48	0.36 57	0.41 88	0.57 74	0.38 47	1.81 136	0.43 43

AASNet	0.53 44	0.74 87	0.46 76	0.35 53	0.61 142	0.51 114	0.42 136	0.65 62	0.26 44	0.41 40	0.50 82	0.39 27	0.31 53	0.41 115	1.02 30	0.69 27	0.53 43	0.60 76	0.67 39	0.51 67	0.60 33	0.87 64	0.41 73	0.41 88	0.50 58	0.40 51	0.70 38	0.45 47

GMOStereo	1.28 130	0.74 87	0.45 71	0.62 141	0.52 118	0.46 93	0.39 120	1.54 203	0.47 101	0.87 132	0.47 73	0.74 96	0.59 124	0.35 85	2.01 105	1.45 146	0.80 116	0.87 171	2.92 175	0.69 131	1.78 143	10.98 267	0.46 95	0.41 88	1.09 185	0.72 101	1.56 114	0.58 66

error version	1.28 130	0.74 87	0.45 71	0.62 141	0.52 118	0.46 93	0.39 120	1.54 203	0.47 101	0.87 132	0.47 73	0.74 96	0.59 124	0.35 85	2.01 105	1.45 146	0.80 116	0.87 171	2.92 175	0.69 131	1.78 143	10.98 267	0.46 95	0.41 88	1.09 185	0.72 101	1.56 114	0.58 66

test-v	1.28 130	0.74 87	0.45 71	0.62 141	0.52 118	0.46 93	0.39 120	1.54 203	0.47 101	0.87 132	0.47 73	0.74 96	0.59 124	0.35 85	2.01 105	1.45 146	0.80 116	0.87 171	2.92 175	0.69 131	1.78 143	10.98 267	0.46 95	0.41 88	1.09 185	0.72 101	1.56 114	0.58 66

test-2	1.28 130	0.74 87	0.45 71	0.62 141	0.52 118	0.46 93	0.39 120	1.54 203	0.47 101	0.87 132	0.47 73	0.74 96	0.59 124	0.35 85	2.01 105	1.45 146	0.80 116	0.87 171	2.92 175	0.69 131	1.78 143	10.98 267	0.46 95	0.41 88	1.09 185	0.72 101	1.56 114	0.58 66

delet	0.51 41	0.58 43	0.47 78	0.35 53	0.50 114	0.50 109	0.30 87	0.49 43	0.29 55	0.56 53	0.44 72	0.45 39	0.34 56	0.48 157	1.16 35	0.68 26	0.55 47	0.46 41	0.47 23	0.41 43	0.58 32	0.39 14	0.39 65	0.41 88	0.48 54	0.36 44	1.09 77	0.50 54

CVANet_RVC	0.60 55	0.67 59	0.81 147	0.81 186	0.53 124	0.66 163	0.55 163	1.15 139	0.39 75	0.44 43	0.79 154	0.80 116	0.44 87	0.43 130	0.69 17	0.67 25	0.55 47	0.53 62	0.55 32	0.57 85	0.63 40	0.57 32	0.40 69	0.41 88	0.46 45	0.40 51	0.72 41	0.55 60

raftrobust	1.11 114	0.65 54	0.92 172	0.55 121	0.49 105	0.44 86	0.33 106	1.55 207	0.47 101	0.94 151	0.72 139	0.82 122	0.53 103	0.36 94	2.91 191	1.71 184	0.71 85	0.70 114	4.37 213	0.65 120	1.69 142	3.95 149	0.59 175	0.42 96	0.95 164	0.85 126	0.99 69	0.85 122

LoS_RVC	1.42 149	1.25 241	0.86 160	0.31 43	0.49 105	0.37 66	0.33 106	0.73 71	0.56 142	2.10 237	0.68 124	0.67 79	0.70 155	0.33 75	3.08 203	3.79 255	0.89 147	2.10 295	3.01 182	0.66 125	4.40 181	6.44 194	0.51 132	0.43 97	0.82 125	0.85 126	0.90 58	0.99 148

tt_ll	1.42 149	1.25 241	0.86 160	0.31 43	0.49 105	0.37 66	0.33 106	0.73 71	0.56 142	2.10 237	0.68 124	0.67 79	0.70 155	0.33 75	3.08 203	3.79 255	0.89 147	2.10 295	3.01 182	0.66 125	4.40 181	6.44 194	0.51 132	0.43 97	0.82 125	0.85 126	0.90 58	0.99 148

GLC_STEREO	0.97 99	0.89 157	0.85 158	0.56 123	0.60 137	0.48 104	0.40 126	1.70 220	0.47 101	0.77 104	0.67 121	0.78 114	0.63 136	0.61 197	2.53 164	1.65 179	0.88 145	0.60 76	1.57 116	0.70 138	2.48 159	1.17 87	0.44 87	0.43 97	0.67 90	0.55 78	2.36 190	0.88 129

XX-Stereo	11.10 309	0.72 80	1.24 237	1.04 212	0.52 118	0.80 188	0.84 197	1.13 136	0.51 121	4.53 304	6.79 299	1.54 208	1.06 227	0.42 125	2.78 185	5.82 287	0.96 174	0.94 195	6.43 247	0.91 181	6.26 214	8.36 219	0.58 170	0.43 97	237.38 349	1.38 198	2.64 223	3.61 263

anonymousdsp2	0.86 81	0.84 137	0.84 154	0.43 89	0.44 90	0.56 132	0.32 102	1.17 141	0.36 71	0.66 75	0.67 121	0.69 83	0.40 74	0.49 162	1.46 45	1.36 125	0.67 72	0.62 85	2.12 133	0.60 103	1.36 121	2.66 133	0.36 57	0.44 101	0.71 104	0.51 71	1.86 142	0.64 82

TestStereo	0.77 72	0.93 177	0.79 142	0.56 123	0.46 92	0.66 163	0.33 106	1.22 148	0.42 91	0.90 143	0.52 90	0.84 126	0.54 108	0.39 105	1.50 49	0.92 47	0.73 95	0.51 51	1.38 100	0.56 82	1.25 110	0.82 59	0.44 87	0.44 101	0.77 117	0.79 110	1.34 94	0.79 106

EGLCR-Stereo	2.26 198	0.87 146	1.17 227	0.45 95	0.48 102	0.61 152	0.23 63	0.83 95	0.55 137	0.72 87	0.53 92	0.80 116	0.66 147	0.41 115	2.36 148	2.92 230	0.90 155	1.10 231	3.35 196	0.60 103	5.09 196	12.56 307	0.47 104	0.45 103	0.89 151	0.91 139	20.21 329	0.86 124

DMCA	0.63 58	0.73 84	0.63 111	0.40 77	0.49 105	0.52 117	0.33 106	0.59 50	0.52 123	0.80 118	0.63 114	0.70 87	0.40 74	0.47 151	1.48 47	0.92 47	0.69 78	0.67 106	0.67 39	0.51 67	0.67 46	0.59 34	0.48 107	0.45 103	0.48 54	0.52 74	1.04 73	0.62 77

TANstereo	1.49 160	1.06 217	0.88 163	0.67 154	0.73 170	0.87 197	0.33 106	0.86 101	0.61 155	0.70 81	0.69 127	0.59 58	0.59 124	1.02 256	2.75 183	2.89 228	0.94 168	1.13 239	1.43 103	1.28 220	5.13 198	5.06 169	1.35 272	0.46 105	0.54 67	0.89 132	5.92 290	0.74 96

XX-TBD	1.49 160	1.06 217	0.88 163	0.67 154	0.73 170	0.87 197	0.33 106	0.86 101	0.61 155	0.70 81	0.69 127	0.59 58	0.59 124	1.02 256	2.75 183	2.89 228	0.94 168	1.13 239	1.43 103	1.28 220	5.13 198	5.06 169	1.35 272	0.46 105	0.54 67	0.89 132	5.92 290	0.74 96

DDF-Stereo	5.75 276	1.70 273	0.52 92	38.69 334	0.79 186	32.72 338	0.96 210	1.26 156	0.53 128	1.03 161	2.56 243	40.13 332	1.82 248	0.57 183	2.07 115	3.66 251	0.92 162	0.83 160	4.27 212	0.73 145	6.68 219	6.39 193	0.52 139	0.47 107	0.87 142	1.54 222	1.72 129	1.23 178

zero-FE	23.86 333	1.70 273	0.52 92	141.89 347	8.72 332	147.65 348	77.27 344	1.26 156	0.60 151	1.15 174	4.12 262	136.19 344	11.59 304	0.57 183	2.27 142	3.52 249	1.06 196	2.52 310	5.18 221	0.95 189	81.26 346	7.98 214	0.52 139	0.47 107	0.86 137	1.54 222	1.68 128	1.14 167

GCAP-BAT	1.68 174	0.92 170	0.51 85	0.38 65	0.40 78	0.45 87	0.31 91	1.31 168	0.41 84	0.78 107	0.51 84	2.09 228	0.43 79	0.30 59	1.95 92	1.95 200	13.44 323	0.62 85	2.57 151	0.59 93	8.07 246	1.98 115	0.48 107	0.47 107	0.67 90	0.64 88	2.20 171	0.83 116

test_for_model	1.68 174	0.92 170	0.51 85	0.38 65	0.40 78	0.45 87	0.31 91	1.31 168	0.41 84	0.78 107	0.51 84	2.09 228	0.43 79	0.30 59	1.95 92	1.95 200	13.44 323	0.62 85	2.57 151	0.59 93	8.07 246	1.98 115	0.48 107	0.47 107	0.67 90	0.64 88	2.20 171	0.83 116

trnet	1.20 123	0.91 164	0.94 174	0.52 112	0.42 86	0.47 99	0.25 69	1.41 186	0.61 155	0.88 138	0.75 144	0.97 150	0.72 161	0.37 96	2.66 176	3.31 242	0.86 138	0.61 81	2.41 145	0.60 103	3.93 178	3.14 137	0.50 130	0.47 107	1.03 175	0.86 129	1.72 129	0.99 148

testlalala2	1.68 174	0.92 170	0.51 85	0.38 65	0.40 78	0.45 87	0.31 91	1.31 168	0.41 84	0.78 107	0.51 84	2.09 228	0.43 79	0.30 59	1.95 92	1.95 200	13.44 323	0.62 85	2.57 151	0.59 93	8.07 246	1.98 115	0.48 107	0.47 107	0.67 90	0.64 88	2.20 171	0.83 116

testlalala	1.68 174	0.92 170	0.51 85	0.38 65	0.40 78	0.45 87	0.31 91	1.31 168	0.41 84	0.78 107	0.51 84	2.09 228	0.43 79	0.30 59	1.95 92	1.95 200	13.44 323	0.62 85	2.57 151	0.59 93	8.07 246	1.98 115	0.48 107	0.47 107	0.67 90	0.64 88	2.20 171	0.83 116

testlalala_base	1.68 174	0.92 170	0.51 85	0.38 65	0.40 78	0.45 87	0.31 91	1.31 168	0.41 84	0.78 107	0.51 84	2.09 228	0.43 79	0.30 59	1.95 92	1.95 200	13.44 323	0.62 85	2.57 151	0.59 93	8.07 246	1.98 115	0.48 107	0.47 107	0.67 90	0.64 88	2.20 171	0.83 116

GCAP-Stereo	1.68 174	0.92 170	0.51 85	0.38 65	0.40 78	0.45 87	0.31 91	1.31 168	0.41 84	0.78 107	0.51 84	2.09 228	0.43 79	0.30 59	1.95 92	1.95 200	13.44 323	0.62 85	2.57 151	0.59 93	8.07 246	1.98 115	0.48 107	0.47 107	0.67 90	0.64 88	2.20 171	0.83 116

LoS	1.51 162	0.79 115	0.59 104	0.52 112	0.56 129	0.65 161	0.38 119	2.56 284	0.88 190	1.21 177	0.94 175	0.97 150	0.88 201	0.35 85	3.04 199	3.41 244	1.24 218	0.93 192	2.19 135	0.68 130	5.96 207	7.00 205	0.62 182	0.47 107	1.14 195	0.98 153	1.06 76	0.87 126
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
UDGNet	1.34 143	1.00 204	0.76 136	1.64 258	1.38 248	1.69 262	1.25 234	1.22 148	0.69 172	0.63 70	0.84 165	0.83 124	0.41 77	1.62 281	2.02 110	1.19 100	0.81 125	0.87 171	1.98 129	0.92 184	1.68 140	5.69 183	1.26 266	0.47 107	1.21 201	0.95 145	2.15 162	1.03 155

AnonymousM	2.27 200	0.64 50	0.44 69	0.51 108	0.32 52	0.49 106	0.24 66	1.70 220	0.48 107	0.75 96	2.06 235	0.70 87	0.47 89	0.39 105	2.47 157	3.26 240	0.99 181	1.03 220	1.88 124	2.37 280	4.85 190	6.68 197	0.57 161	0.47 107	0.53 66	0.65 95	11.71 316	14.52 309

ADLNet	2.50 206	0.99 199	0.73 129	0.62 141	0.75 174	0.63 156	0.53 157	1.12 134	0.61 155	0.58 59	0.71 136	1.61 211	0.61 133	0.87 239	46.09 306	1.02 62	0.70 81	0.67 106	0.85 57	0.74 148	0.75 57	1.07 83	0.51 132	0.47 107	0.94 160	0.93 141	1.63 125	0.70 93

CREStereo	1.37 144	0.91 164	0.94 174	0.52 112	0.42 86	0.47 99	0.26 76	1.43 188	0.66 167	0.87 132	0.83 163	0.95 147	0.73 166	0.36 94	2.98 195	4.38 268	0.85 134	0.56 67	2.41 145	0.62 113	5.52 204	4.71 157	0.53 142	0.47 107	1.02 173	0.87 130	1.73 132	0.98 142
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
G2L-Stereo	0.81 76	0.69 64	0.60 107	0.57 126	0.78 183	0.50 109	0.37 117	0.77 76	0.53 128	0.69 80	0.78 152	0.70 87	0.63 136	0.54 171	2.08 116	0.96 54	0.73 95	0.63 94	1.23 90	0.61 106	1.22 108	0.66 45	0.57 161	0.48 121	0.77 117	0.89 132	1.98 151	0.80 109

MGS-Stereo	1.48 158	0.99 199	0.47 78	0.40 77	0.35 66	0.40 75	0.36 115	0.65 62	0.26 44	0.52 50	0.43 70	0.52 46	0.38 67	0.43 130	23.31 282	0.93 51	0.73 95	0.79 147	0.93 63	0.65 120	1.10 97	1.25 94	0.44 87	0.48 121	0.72 107	0.49 66	1.29 92	0.77 103

IPLG	3.01 227	0.75 95	0.63 111	0.42 87	0.52 118	0.54 123	0.51 155	1.63 215	0.35 69	0.62 67	0.59 106	0.77 111	0.66 147	0.46 146	51.49 323	1.67 183	1.02 189	0.92 188	3.51 199	0.63 118	0.99 86	5.97 189	0.49 118	0.48 121	0.80 121	1.16 177	2.86 234	0.71 94

GANet	0.64 59	0.67 59	0.63 111	0.57 126	0.58 132	0.95 208	0.55 163	0.78 82	0.46 99	0.57 56	0.61 108	1.83 218	0.36 66	0.41 115	0.81 24	0.69 27	0.76 103	0.73 126	0.58 34	0.40 40	0.53 27	0.49 22	0.47 104	0.48 121	0.56 73	0.41 56	0.83 54	0.69 91

test_3	1.73 181	1.02 210	1.05 197	0.65 148	0.61 142	0.55 126	0.43 139	1.96 243	0.38 73	0.88 138	0.52 90	1.45 198	0.54 108	0.40 109	2.20 132	1.40 132	0.81 125	0.81 155	6.56 251	0.71 140	5.08 195	11.49 280	0.43 84	0.49 125	0.96 165	1.09 166	3.23 249	0.98 142

TRStereo	6.31 284	1.25 241	1.93 275	0.85 190	0.61 142	2.29 277	0.86 201	2.21 267	0.54 135	4.40 300	1.34 208	2.24 240	0.75 175	0.45 141	4.08 237	6.55 290	0.80 116	0.85 168	6.04 242	1.45 236	7.60 234	12.13 290	0.55 151	0.49 125	1.44 240	103.74 349	3.24 251	1.61 205

rafts_anoy	0.88 88	0.81 123	0.86 160	0.44 92	0.49 105	0.51 114	0.46 149	1.58 210	0.48 107	0.61 64	0.70 134	0.70 87	0.47 89	0.30 59	2.51 163	1.38 128	0.76 103	0.78 143	2.36 143	0.61 106	1.28 113	0.99 76	0.49 118	0.49 125	0.85 134	0.90 137	0.93 64	1.00 154

FINET	0.69 64	0.65 54	0.67 121	0.65 148	0.49 105	0.48 104	0.45 145	0.75 74	0.59 150	0.61 64	0.48 77	0.82 122	0.57 119	0.43 130	1.71 63	1.08 78	0.77 106	0.57 69	1.07 78	0.56 82	0.88 74	0.65 44	0.43 84	0.50 128	0.62 84	0.56 80	0.96 67	0.64 82

PS-NSSS	1.07 110	1.44 262	0.69 123	1.20 234	0.91 201	1.16 232	0.93 209	0.80 87	0.55 137	0.74 95	0.49 80	1.98 226	1.03 223	0.91 245	1.54 53	0.92 47	0.83 130	0.73 126	1.45 105	0.62 113	0.94 83	0.63 39	1.68 282	0.50 128	1.00 169	0.95 145	3.21 248	1.11 165

raft_robust	1.30 136	0.93 177	0.53 96	0.59 133	0.47 96	0.57 138	0.37 117	2.06 257	0.52 123	1.69 212	0.53 92	0.76 107	0.82 193	0.47 151	2.16 127	1.52 164	0.84 132	0.84 167	5.71 235	0.59 93	2.50 160	5.04 168	0.46 95	0.51 130	0.99 167	1.05 160	1.58 121	0.99 148

SA	1.07 110	0.90 160	0.42 64	0.55 121	0.53 124	0.49 106	0.24 66	1.60 211	0.46 99	0.71 86	0.41 67	0.69 83	0.58 123	0.62 202	1.74 68	1.41 135	0.78 109	0.79 147	3.17 184	0.65 120	1.24 109	4.73 158	0.34 49	0.51 130	0.75 113	1.12 170	2.64 223	0.72 95

GMStereo	0.73 68	0.99 199	0.39 54	0.49 101	0.47 96	0.55 126	0.41 130	0.77 76	0.43 92	0.55 51	0.48 77	0.81 121	0.38 67	0.34 80	1.60 56	0.95 52	0.74 100	0.52 53	1.88 124	0.57 85	1.07 92	0.73 50	0.42 79	0.51 130	0.72 107	0.47 65	1.87 143	0.57 65
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet	0.80 74	0.84 137	0.79 142	0.76 171	0.70 166	0.60 148	0.46 149	0.84 98	0.48 107	0.66 75	0.71 136	0.92 144	0.61 133	0.43 130	1.75 70	0.84 41	0.70 81	0.64 97	0.90 61	0.78 159	0.89 78	0.72 49	0.45 93	0.51 130	0.87 142	0.83 118	1.67 127	1.15 169

DISCO	0.96 98	0.98 196	0.56 102	0.57 126	0.61 142	0.81 190	0.79 192	0.77 76	0.81 182	2.06 234	0.86 167	0.66 76	0.70 155	0.42 125	1.87 87	1.27 112	0.99 181	0.80 152	1.80 122	0.80 164	0.92 82	1.33 97	0.57 161	0.51 130	0.72 107	0.84 124	2.02 154	0.80 109

coex_refinement	1.02 103	1.02 210	0.76 136	0.66 153	0.85 193	0.71 173	0.50 154	0.81 89	1.04 212	0.67 77	1.01 188	0.94 145	0.44 87	0.46 146	3.49 219	0.95 52	0.78 109	0.71 117	3.74 204	0.77 155	0.85 70	0.75 52	0.63 187	0.52 135	0.87 142	0.93 141	1.75 135	0.94 136

castereo	1.44 154	0.88 155	0.96 181	0.46 98	0.47 96	0.33 54	0.27 79	0.77 76	0.50 116	0.80 118	0.64 115	1.04 163	0.48 92	0.38 101	2.25 139	2.81 226	1.03 192	0.76 135	2.67 164	0.62 113	7.90 242	7.11 207	0.57 161	0.52 135	1.04 176	1.25 186	1.03 72	1.21 176

ACRE	1.31 137	0.70 70	0.66 119	0.58 132	0.47 96	0.52 117	0.32 102	0.81 89	0.53 128	0.76 100	0.69 127	1.04 163	0.52 102	0.59 191	2.66 176	1.32 119	0.89 147	0.63 94	3.25 191	0.61 106	1.62 136	10.69 258	0.55 151	0.52 135	0.92 159	0.55 78	2.40 196	0.62 77

MMNet	0.59 53	0.58 43	0.44 69	0.38 65	0.55 128	0.42 82	0.29 85	0.60 51	0.40 82	0.38 38	0.55 97	0.63 65	0.32 54	0.51 169	1.51 50	0.75 35	0.72 90	0.58 72	0.76 52	0.55 80	0.62 37	0.41 16	0.40 69	0.52 135	0.51 61	0.49 66	1.49 109	0.50 54

UPFNet	0.73 68	0.69 64	0.79 142	0.54 119	0.65 153	0.58 141	0.54 159	0.72 69	0.54 135	0.59 61	0.57 101	0.61 61	0.47 89	0.62 202	1.80 76	0.96 54	0.72 90	0.68 110	0.91 62	0.72 142	0.64 41	0.55 29	0.53 142	0.52 135	0.58 78	0.51 71	2.19 169	0.59 72

HITNet	0.90 91	0.65 54	0.62 110	0.68 156	0.50 114	0.39 72	0.32 102	1.26 156	0.89 192	0.70 81	0.70 134	0.91 142	0.49 95	0.39 105	1.96 99	1.02 62	0.66 71	0.64 97	0.79 56	0.61 106	1.53 129	3.85 145	0.46 95	0.52 135	0.58 78	0.64 88	1.81 136	0.81 111
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
iinet-f	1.22 125	1.08 220	0.64 114	0.93 199	0.46 92	0.68 168	0.57 167	0.79 86	0.48 107	2.11 239	1.35 211	0.83 124	0.64 139	0.35 85	3.95 234	1.80 192	0.77 106	0.66 103	2.93 179	1.00 195	1.53 129	3.24 139	0.64 193	0.53 141	1.10 190	0.63 87	2.23 178	0.90 131

IER	0.88 88	0.82 126	0.55 100	0.49 101	0.51 116	0.56 132	0.45 145	0.80 87	0.49 111	1.15 174	0.77 147	1.03 159	0.50 98	0.79 231	3.66 223	1.04 65	0.73 95	0.64 97	0.87 59	0.78 159	0.73 54	0.82 59	0.60 177	0.53 141	0.63 85	1.00 156	2.05 156	0.74 96

CIPLG	1.32 140	0.70 70	0.69 123	0.57 126	0.46 92	0.52 117	0.33 106	0.81 89	0.55 137	0.76 100	0.69 127	1.03 159	0.53 103	0.59 191	2.91 191	1.33 122	0.89 147	0.62 85	3.23 185	0.62 113	1.62 136	10.69 258	0.55 151	0.53 141	0.90 155	0.54 76	2.37 193	0.61 75

IPLGR_C	1.31 137	0.71 77	0.68 122	0.57 126	0.46 92	0.52 117	0.31 91	0.81 89	0.53 128	0.76 100	0.69 127	1.03 159	0.53 103	0.59 191	2.62 171	1.33 122	0.88 145	0.63 94	3.25 191	0.61 106	1.64 139	10.69 258	0.55 151	0.53 141	0.89 151	0.57 81	2.40 196	0.62 77

test-3	1.73 181	1.00 204	1.08 206	0.63 146	0.60 137	0.55 126	0.43 139	1.99 247	0.39 75	0.86 130	0.54 94	1.45 198	0.53 103	0.41 115	2.20 132	1.41 135	0.81 125	0.79 147	6.57 252	0.69 131	5.20 202	11.52 283	0.46 95	0.54 145	0.86 137	0.97 149	3.11 244	0.98 142

test_1	1.73 181	1.01 206	1.08 206	0.63 146	0.60 137	0.55 126	0.43 139	1.99 247	0.39 75	0.86 130	0.54 94	1.45 198	0.54 108	0.41 115	2.20 132	1.42 138	0.80 116	0.79 147	6.57 252	0.69 131	5.20 202	11.52 283	0.46 95	0.54 145	0.87 142	0.97 149	3.11 244	0.98 142

s12784h	2.23 195	1.12 223	1.32 242	1.12 220	0.91 201	0.59 144	0.39 120	1.37 182	0.65 165	1.05 166	0.82 161	1.08 168	0.95 215	0.37 96	2.80 187	4.82 272	0.93 167	0.71 117	3.28 194	0.58 89	7.80 237	8.40 220	0.51 132	0.54 145	1.50 248	1.13 173	11.58 314	3.94 268

HGLStereo	0.83 77	0.64 50	0.75 135	0.52 112	0.67 159	0.56 132	0.45 145	0.66 65	0.50 116	1.72 213	0.96 179	0.64 69	0.56 115	0.54 171	1.65 60	1.18 97	0.80 116	0.76 135	1.05 74	0.66 125	0.99 86	1.36 100	0.49 118	0.54 145	0.71 104	0.76 106	1.59 123	0.82 113

R-Stereo Train	2.23 195	1.01 206	1.14 221	0.96 202	0.63 151	0.73 179	0.31 91	1.30 165	1.01 208	1.68 210	4.49 266	1.29 186	0.70 155	0.42 125	2.49 158	3.99 260	1.66 245	1.02 217	6.77 260	1.11 205	7.83 238	12.24 294	0.49 118	0.54 145	1.42 236	1.66 236	1.34 94	1.93 221

RAFT-Stereo	2.23 195	1.01 206	1.14 221	0.96 202	0.63 151	0.73 179	0.31 91	1.30 165	1.01 208	1.68 210	4.49 266	1.29 186	0.70 155	0.42 125	2.49 158	3.99 260	1.66 245	1.02 217	6.77 260	1.11 205	7.83 238	12.24 294	0.49 118	0.54 145	1.42 236	1.66 236	1.34 94	1.93 221
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
sAnonymous2	1.42 149	0.76 101	0.52 92	0.41 81	0.47 96	0.71 173	0.41 130	1.28 162	0.98 204	0.65 72	0.89 171	1.08 168	0.95 215	0.37 96	2.20 132	2.28 214	1.10 198	1.04 223	3.71 201	0.92 184	4.94 191	6.73 200	0.62 182	0.55 151	0.83 128	1.39 200	1.25 88	1.24 180

CroCo_RVC	1.42 149	0.76 101	0.52 92	0.41 81	0.47 96	0.71 173	0.41 130	1.28 162	0.98 204	0.65 72	0.89 171	1.08 168	0.95 215	0.37 96	2.20 132	2.28 214	1.10 198	1.04 223	3.71 201	0.92 184	4.94 191	6.73 200	0.62 182	0.55 151	0.83 128	1.39 200	1.25 88	1.24 180

STTStereo	0.99 101	0.95 186	0.82 150	0.77 176	0.77 179	0.69 170	0.87 202	0.86 101	1.53 250	1.27 183	0.79 154	1.13 175	0.69 153	0.93 248	2.19 130	1.03 64	0.72 90	0.70 114	1.05 74	0.63 118	1.15 103	0.86 63	0.58 170	0.56 153	0.73 110	1.21 183	1.74 134	1.41 195

anonymity	6.71 289	0.80 117	1.73 265	1.09 217	0.88 197	0.79 187	0.68 182	2.17 263	0.90 193	3.78 291	97.20 344	1.95 223	0.93 210	0.44 140	2.57 167	7.16 293	0.95 172	0.83 160	6.70 257	1.07 203	7.93 243	12.47 303	0.67 200	0.57 154	1.51 250	1.60 231	20.99 331	2.80 245

CFNet_pseudo	1.65 173	0.78 111	0.82 150	0.82 188	0.79 186	0.69 170	0.42 136	0.93 115	0.53 128	0.95 154	0.81 160	0.88 136	0.81 188	0.81 235	15.70 269	1.39 130	0.74 100	0.71 117	7.24 271	0.77 155	0.97 84	1.50 105	0.69 207	0.57 154	0.88 147	0.89 132	1.47 107	1.12 166

RALCasStereoNet	0.93 92	0.82 126	0.93 173	0.53 116	0.53 124	0.60 148	0.45 145	1.48 191	0.44 96	1.03 161	0.75 144	0.89 141	0.49 95	0.32 70	2.31 146	1.43 142	0.78 109	0.75 132	1.50 107	0.58 89	1.18 105	2.21 124	0.49 118	0.57 154	0.86 137	1.13 173	0.90 58	1.16 170

NLCA_NET_v2_RVC	1.02 103	0.93 177	0.80 146	0.72 161	0.79 186	0.65 161	1.02 217	1.07 131	2.31 281	2.00 227	0.74 142	0.97 150	0.56 115	0.94 250	1.82 78	0.96 54	0.68 73	0.67 106	1.31 94	0.65 120	0.88 74	0.94 71	0.57 161	0.57 154	0.73 110	1.60 231	1.43 102	1.27 185
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
castereo++	1.62 168	0.76 101	0.78 141	0.59 133	0.41 84	0.34 57	0.25 69	0.85 99	0.43 92	0.81 121	0.62 110	1.02 155	0.51 100	0.38 101	1.86 86	2.57 223	1.01 186	0.73 126	3.23 185	0.62 113	7.09 228	6.35 192	0.63 187	0.58 158	0.99 167	1.01 158	7.61 304	1.63 208

RAFT-Test	2.37 203	0.85 141	1.14 221	1.02 210	0.65 153	0.58 141	0.51 155	2.18 265	0.70 174	1.12 171	5.37 276	0.97 150	0.92 208	0.45 141	2.50 161	5.29 282	0.99 181	0.80 152	6.96 266	1.11 205	10.85 284	10.83 265	0.67 200	0.58 158	1.51 250	1.82 247	1.38 98	2.18 232

HH	2.75 215	0.67 59	1.42 246	0.80 183	0.71 167	0.88 201	1.09 226	1.86 235	0.87 188	5.19 322	0.66 119	1.91 221	0.86 199	0.57 183	2.65 174	8.48 303	0.87 141	0.94 195	6.36 244	1.39 228	13.52 307	12.32 296	0.79 227	0.58 158	1.38 227	1.63 234	3.81 271	2.06 226

HanStereo	2.75 215	0.67 59	1.42 246	0.80 183	0.71 167	0.88 201	1.09 226	1.86 235	0.87 188	5.19 322	0.66 119	1.91 221	0.86 199	0.57 183	2.65 174	8.48 303	0.87 141	0.94 195	6.36 244	1.39 228	13.52 307	12.32 296	0.79 227	0.58 158	1.38 227	1.63 234	3.81 271	2.06 226

UNet	0.85 78	0.76 101	0.74 132	0.60 135	0.60 137	0.61 152	0.53 157	0.90 110	0.58 148	1.21 177	0.68 124	0.71 91	0.56 115	0.67 211	1.72 67	1.11 86	0.79 113	0.72 124	1.13 83	0.82 170	0.84 68	0.69 46	0.62 182	0.58 158	0.64 87	0.77 107	2.48 203	0.95 137

DMCA-RVC	0.86 81	0.74 87	0.73 129	0.61 138	0.77 179	0.56 132	0.70 184	0.77 76	1.43 241	1.38 193	0.69 127	0.87 131	0.54 108	0.55 177	1.66 62	1.05 68	0.81 125	0.74 130	0.95 65	0.73 145	0.89 78	0.93 70	0.51 132	0.58 158	0.59 81	0.62 85	1.82 139	0.91 132

MSMDNet	2.69 214	0.87 146	1.07 203	0.57 126	0.65 153	0.59 144	0.49 151	2.03 253	0.62 161	1.03 161	0.97 183	1.05 166	12.04 307	0.50 163	2.60 169	5.56 285	1.05 195	0.80 152	6.93 265	1.42 230	11.49 286	12.49 304	0.67 200	0.58 158	1.48 244	1.83 248	1.28 90	1.97 224

Any-RAFT	2.54 207	0.94 180	1.27 240	0.75 167	0.75 174	0.50 109	0.40 126	1.99 247	0.56 142	0.87 132	6.98 308	1.50 203	0.51 100	0.40 109	2.50 161	3.41 244	0.91 156	0.90 184	6.78 262	0.75 152	14.26 320	10.61 256	0.67 200	0.59 165	1.63 259	1.83 248	2.17 165	4.22 270

Sa-1000	1.14 117	0.75 95	0.47 78	0.49 101	0.61 142	0.50 109	0.27 79	1.70 220	0.52 123	0.73 92	0.48 77	0.66 76	0.67 150	0.79 231	2.17 128	1.43 142	0.92 162	0.93 192	3.23 185	0.58 89	1.55 131	4.86 161	0.35 52	0.59 165	1.14 195	1.24 184	2.35 188	0.76 102

Reg-Stereo(zero)	2.60 209	0.80 117	1.38 243	0.70 159	0.75 174	0.56 132	0.62 178	3.07 296	0.68 170	3.56 282	6.85 304	1.50 203	0.84 195	1.38 277	2.08 116	5.28 280	1.28 222	0.83 160	6.55 249	1.51 244	5.18 200	13.34 320	0.60 177	0.60 167	1.08 181	1.44 205	4.02 277	3.66 264

HI	2.60 209	0.80 117	1.38 243	0.70 159	0.75 174	0.56 132	0.62 178	3.07 296	0.68 170	3.56 282	6.85 304	1.50 203	0.84 195	1.38 277	2.08 116	5.28 280	1.28 222	0.83 160	6.55 249	1.51 244	5.18 200	13.34 320	0.60 177	0.60 167	1.08 181	1.44 205	4.02 277	3.66 264

iRaft-Stereo_20w	4.16 251	1.13 225	2.10 284	2.66 281	1.55 257	1.55 256	1.17 230	1.96 243	1.27 230	5.53 329	6.77 298	1.52 207	1.34 239	0.43 130	3.03 197	5.32 283	0.95 172	0.77 138	5.49 230	1.46 237	8.20 253	12.75 310	0.61 180	0.60 167	1.63 259	25.36 333	11.64 315	5.58 284

cross-raft	2.26 198	0.88 155	1.08 206	0.73 164	0.68 162	0.64 159	0.44 143	2.04 255	0.61 155	0.95 154	1.30 205	1.03 159	0.76 180	0.43 130	2.58 168	5.15 277	0.99 181	0.78 143	7.00 267	1.80 259	12.15 287	10.30 249	0.65 194	0.60 167	1.60 258	1.92 252	1.66 126	2.36 238

test-1	3.02 229	0.66 58	1.14 221	0.60 135	0.58 132	0.75 181	0.63 180	1.96 243	0.82 184	4.00 294	5.48 277	2.18 237	0.80 187	0.41 115	4.00 235	7.32 294	1.18 212	1.19 248	6.72 259	7.57 317	10.78 282	12.94 317	0.54 148	0.60 167	1.40 233	1.78 244	2.89 236	2.52 240

sCroCo_RVC	1.85 187	0.67 59	0.55 100	0.37 63	0.49 105	0.75 181	0.41 130	0.94 118	1.56 252	1.51 200	0.78 152	1.04 163	0.94 213	0.48 157	2.49 158	5.07 276	1.26 221	1.22 252	2.53 150	1.37 225	7.95 244	11.14 272	0.45 93	0.60 167	0.94 160	1.12 170	2.34 186	1.05 158

EKT-Stereo	5.41 270	0.97 193	1.10 210	0.72 161	0.74 172	0.87 197	1.17 230	2.02 252	1.00 206	1.41 196	2.92 245	1.11 172	0.81 188	0.46 146	72.33 345	14.74 321	1.14 206	1.37 266	5.61 232	7.76 318	9.80 268	10.61 256	0.53 142	0.61 173	1.39 230	1.11 167	2.56 216	1.08 161

gcap-zeroshot	3.80 246	0.78 111	1.44 248	1.88 266	0.67 159	1.15 230	1.31 238	2.09 259	0.65 165	5.43 328	7.00 309	2.87 259	0.70 155	0.31 67	2.44 154	5.25 279	0.94 168	0.91 187	36.08 317	1.25 219	8.46 258	10.60 255	4.00 303	0.62 174	1.44 240	1.49 213	1.34 94	1.53 200

MIPNet	2.89 222	0.91 164	0.77 138	0.49 101	0.65 153	0.55 126	0.57 167	1.34 179	0.53 128	2.05 231	0.99 185	0.80 116	0.77 183	0.48 157	40.89 292	1.61 175	1.15 210	0.94 195	3.25 191	1.19 215	1.15 103	9.31 232	0.57 161	0.62 174	1.24 210	1.51 217	2.90 237	0.82 113

RALAANet	1.14 117	0.70 70	0.84 154	0.53 116	0.53 124	0.60 148	0.41 130	1.30 165	0.50 116	0.94 151	0.65 117	0.72 94	0.59 124	0.33 75	1.97 102	1.32 119	0.75 102	0.89 181	1.96 128	0.85 173	3.07 168	5.37 177	0.53 142	0.62 174	0.82 125	1.03 159	2.08 158	0.78 105

AF-Net	1.05 105	0.83 129	0.94 174	0.76 171	0.91 201	0.98 214	1.68 253	1.52 201	1.06 214	0.57 56	0.96 179	1.34 190	0.64 139	0.74 222	1.71 63	0.99 59	0.80 116	0.60 76	1.64 118	0.72 142	0.72 51	2.35 126	0.63 187	0.62 174	0.89 151	0.82 116	1.57 119	1.25 182

Nwc_Net	1.05 105	0.83 129	0.94 174	0.76 171	0.91 201	0.98 214	1.68 253	1.52 201	1.06 214	0.57 56	0.96 179	1.34 190	0.64 139	0.74 222	1.71 63	0.99 59	0.80 116	0.60 76	1.64 118	0.72 142	0.72 51	2.35 126	0.63 187	0.62 174	0.89 151	0.82 116	1.57 119	1.25 182

ADCP+	5.07 265	1.54 266	1.72 263	1.08 216	1.54 255	1.18 235	2.02 268	1.02 125	2.72 289	4.05 295	2.23 240	2.24 240	0.61 133	0.94 250	54.46 336	1.52 164	0.83 130	0.95 201	3.94 205	0.87 177	2.22 157	2.57 132	0.71 210	0.62 174	2.48 286	11.25 317	7.85 305	23.66 324

DSFCA	0.87 85	0.84 137	0.73 129	0.65 148	0.77 179	0.61 152	0.78 189	0.75 74	0.78 181	0.77 104	0.83 163	0.75 103	0.48 92	0.43 130	1.89 89	1.14 90	0.85 134	0.87 171	1.00 68	0.74 148	1.00 90	1.05 80	0.72 215	0.63 180	0.83 128	0.95 145	1.88 144	0.85 122

CC-Net-ROB	1.63 169	1.81 277	1.19 231	1.85 264	1.77 268	2.27 275	1.56 249	0.93 115	0.96 200	1.29 185	0.67 121	5.48 288	2.51 259	1.43 279	1.64 57	0.87 43	1.34 228	1.17 243	2.46 148	0.88 178	1.09 95	1.35 99	3.34 298	0.63 180	1.22 206	1.15 176	1.47 107	1.57 203

PDISCO_ROB	1.06 108	0.87 146	0.60 107	0.80 183	0.68 162	0.53 122	0.59 174	0.93 115	0.69 172	1.80 218	1.00 187	0.74 96	0.63 136	0.66 209	1.87 87	1.44 144	0.89 147	1.10 231	1.53 110	0.80 164	1.56 132	2.40 129	0.52 139	0.63 180	1.19 199	0.79 110	2.56 216	0.81 111

dd	0.86 81	0.80 117	0.51 85	1.05 214	0.44 90	0.85 194	0.44 143	0.85 99	0.39 75	0.83 123	0.40 65	1.23 184	0.39 69	0.47 151	2.21 137	0.98 58	0.97 177	0.71 117	2.00 131	0.61 106	0.84 68	0.77 54	0.49 118	0.64 183	0.70 101	0.53 75	1.73 132	1.47 197

CFNet_RVC	0.94 95	0.84 137	0.89 168	0.76 171	0.80 189	0.71 173	0.49 151	0.74 73	0.63 162	0.88 138	0.94 175	0.87 131	0.57 119	0.50 163	1.96 99	1.12 87	0.79 113	0.79 147	1.27 91	0.73 145	1.26 111	1.52 106	0.48 107	0.64 183	0.98 166	1.11 167	1.92 147	1.23 178

model_zeroshot	2.99 226	0.75 95	1.18 228	1.86 265	0.74 172	0.59 144	0.56 165	1.94 241	0.63 162	3.88 292	6.88 306	1.41 196	0.66 147	0.68 212	5.34 246	4.82 272	1.18 212	0.96 203	7.09 270	1.03 198	12.99 300	9.02 229	0.54 148	0.65 185	5.42 305	1.66 236	2.16 164	6.22 288

AACVNet	0.95 97	0.87 146	0.69 123	0.91 196	0.91 201	0.72 177	0.59 174	0.87 105	0.60 151	0.73 92	0.88 170	0.79 115	0.64 139	0.60 195	1.77 73	1.37 127	0.84 132	0.83 160	1.12 82	0.77 155	1.36 121	1.13 85	0.70 208	0.65 185	0.87 142	1.12 170	1.90 145	1.31 187

LMCR-Stereo	1.06 108	0.83 129	0.84 154	0.53 116	0.62 149	0.64 159	0.33 106	1.12 134	0.60 151	0.83 123	0.79 154	0.91 142	0.49 95	0.41 115	2.53 164	1.54 166	1.03 192	0.75 132	2.16 134	1.42 230	1.68 140	3.87 147	0.49 118	0.65 185	0.75 113	0.83 118	1.10 81	0.88 129

FADNet	1.44 154	0.83 129	0.83 153	0.82 188	1.03 211	0.61 152	1.88 264	0.97 120	0.73 178	0.93 149	0.92 174	1.16 178	0.76 180	0.74 222	3.69 227	1.34 124	0.91 156	1.03 220	2.63 159	1.49 239	2.87 165	4.93 163	0.49 118	0.65 185	1.54 253	1.70 240	1.51 111	1.83 215

FSD		0.76 101	0.66 119	0.60 135	0.60 137	0.60 148	0.57 167	0.90 110	0.50 116	0.95 154	0.73 141			0.64 206	2.19 130	3.05 233			2.80 169	0.79 161				0.67 189	0.90 155	0.83 118	0.90 58	0.99 148

Anonymous3	2.32 202	0.85 141	0.88 163	0.56 123	1.10 222	0.89 204	0.70 184	2.45 279	1.12 222	1.05 166	0.98 184	2.57 253	1.14 232	0.56 178	4.14 238	9.30 305	1.50 239	1.47 270	5.33 224	1.49 239	6.83 222	10.10 239	0.71 210	0.67 189	1.08 181	1.38 198	2.32 183	1.35 191

DeepPrunerF	4.30 254	1.53 265	0.72 128	2.93 290	5.08 322	2.43 283	3.38 284	0.87 105	4.11 306	0.80 118	1.17 197	0.66 76	0.56 115	0.61 197	45.12 305	2.02 206	1.01 186	0.78 143	2.32 141	0.88 178	1.56 132	1.70 109	0.84 243	0.67 189	29.00 336	1.78 244	2.48 203	1.17 174

UCFNet_RVC	1.11 114	1.26 244	0.85 158	0.88 193	0.93 208	0.77 185	0.58 171	0.78 82	0.67 169	0.93 149	0.80 158	1.25 185	0.93 210	0.48 157	2.17 128	1.09 80	0.78 109	0.82 158	2.60 158	0.80 164	1.32 115	1.66 108	1.31 270	0.67 189	1.05 179	1.11 167	1.44 104	2.13 228

IGEV-FE	3.38 233	0.83 129	1.84 270	2.81 285	0.69 164	2.38 281	1.26 236	2.23 269	0.94 198	4.29 299	6.75 296	2.28 242	1.01 221	0.45 141	2.82 188	7.73 300	0.85 134	0.77 138	5.93 238	1.88 263	8.51 260	12.88 315	0.58 170	0.69 193	1.40 233	1.57 225	14.79 326	2.99 250

IGEV_Zeroshot_test	3.38 233	0.83 129	1.84 270	2.82 286	0.69 164	2.37 279	1.26 236	2.23 269	0.94 198	4.40 300	6.76 297	2.28 242	1.01 221	0.45 141	2.83 189	7.72 299	0.87 141	0.77 138	5.93 238	1.87 262	8.49 259	12.88 315	0.58 170	0.69 193	1.40 233	1.57 225	14.84 327	2.99 250

DLNR_Zeroshot_test	23.11 332	81.98 347	1.97 277	102.16 346	0.49 105	0.55 126	81.36 345	2.30 277	0.50 116	4.87 310	2.22 239	2.99 260	0.93 210	12.17 323	96.90 346	144.02 348	34.28 339	19.61 336	8.60 279	4.35 299	8.08 252	6.53 196	0.51 132	0.69 193	1.37 226	1.57 225	1.16 84	1.90 219

CASS	2.08 193	1.02 210	1.16 226	1.28 238	0.99 209	0.88 201	3.39 285	1.42 187	1.02 210	1.30 187	2.46 242	1.14 176	0.81 188	0.46 146	2.70 180	2.38 220	3.41 282	1.10 231	3.40 197	1.18 214	8.01 245	8.63 221	0.66 197	0.69 193	1.49 246	1.27 188	2.52 209	1.41 195
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DeepPruner_ROB	1.64 172	0.75 95	0.91 170	0.85 190	0.88 197	0.75 181	1.75 257	1.26 156	0.91 195	1.49 199	1.65 220	0.85 128	0.81 188	0.56 178	3.12 209	1.49 157	1.02 189	1.02 217	2.33 142	0.75 152	7.42 232	6.70 198	0.81 236	0.69 193	0.88 147	1.45 208	2.17 165	0.87 126

IPLGR	3.25 232	0.89 157	0.81 147	0.65 148	0.66 158	0.50 109	0.42 136	1.14 138	0.44 96	2.02 228	1.30 205	0.86 129	0.74 171	0.47 151	50.44 318	1.86 193	1.15 210	1.11 235	3.23 185	1.37 225	1.41 125	7.71 211	0.56 158	0.70 198	1.39 230	1.55 224	3.46 260	0.92 134

MSKI-zero shot	2.77 217	0.80 117	1.10 210	0.74 166	0.59 134	0.67 166	0.54 159	1.87 237	0.97 201	0.88 138	6.73 295	1.60 209	0.72 161	0.43 130	3.38 215	7.92 301	1.20 214	0.87 171	6.85 264	4.65 303	10.45 281	12.15 291	0.55 151	0.71 199	1.49 246	1.96 257	1.85 140	3.12 256

RP	1.18 122	1.02 210	1.24 237	0.94 200	1.08 220	0.84 191	1.17 230	1.25 154	1.31 233	0.61 64	1.16 196	1.21 182	0.75 175	0.68 212	3.34 214	1.04 65	0.89 147	0.67 106	1.20 89	0.79 161	0.88 74	2.85 135	0.59 175	0.71 199	0.86 137	0.98 153	2.51 208	1.21 176

DLCB_ROB	0.94 95	0.90 160	0.88 163	0.73 164	0.80 189	0.69 170	0.69 183	0.87 105	0.72 177	0.94 151	0.86 167	1.02 155	0.91 205	0.69 218	1.48 47	1.06 71	0.97 177	0.72 124	0.88 60	0.74 148	1.21 107	1.21 91	0.78 224	0.71 199	1.26 214	1.26 187	1.49 109	0.95 137

HSM	1.07 110	0.75 95	0.97 182	0.78 178	0.77 179	0.54 123	0.54 159	1.87 237	0.60 151	0.76 100	0.85 166	0.87 131	0.67 150	0.56 178	2.24 138	1.05 68	0.92 162	0.71 117	2.57 151	0.71 140	1.80 147	2.08 122	0.56 158	0.72 202	0.90 155	0.97 149	2.08 158	1.03 155

iResNet_ROB	1.16 121	0.83 129	0.82 150	0.65 148	0.59 134	0.67 166	0.58 171	2.65 288	0.53 128	1.73 214	0.76 146	0.87 131	0.78 185	0.47 151	3.77 231	1.45 146	0.87 141	0.86 169	2.81 170	0.65 120	1.26 111	0.87 64	0.57 161	0.73 203	0.81 122	0.95 145	2.65 225	1.03 155

pcwnet_v2	3.22 231	0.81 123	0.94 174	0.92 198	1.12 225	0.94 207	0.70 184	1.17 141	0.88 190	2.04 230	1.10 191	1.09 171	1.00 220	1.27 273	47.63 309	1.56 169	0.96 174	0.87 171	6.63 255	0.81 167	2.45 158	3.52 143	1.01 255	0.75 204	1.04 176	1.16 177	2.44 199	2.23 235

RASNet	0.85 78	0.72 80	0.89 168	0.61 138	0.62 149	0.66 163	0.41 130	0.98 122	0.61 155	1.21 177	0.64 115	0.74 96	0.67 150	0.40 109	1.23 40	1.31 117	0.72 90	0.66 103	1.00 68	0.70 138	1.09 95	1.43 103	0.43 84	0.75 204	0.68 97	0.79 110	2.17 165	0.93 135

NCC-stereo	1.25 127	1.24 238	1.10 210	0.99 207	1.05 214	0.96 209	1.53 247	1.79 228	1.59 253	0.60 62	1.34 208	1.17 179	1.03 223	0.74 222	2.44 154	1.07 72	0.89 147	0.99 210	1.54 112	0.91 181	0.99 86	2.46 130	0.80 232	0.76 206	1.26 214	1.59 228	1.39 99	1.61 205

Abc-Net	1.25 127	1.24 238	1.10 210	0.99 207	1.05 214	0.96 209	1.53 247	1.79 228	1.59 253	0.60 62	1.34 208	1.17 179	1.03 223	0.74 222	2.44 154	1.07 72	0.89 147	0.99 210	1.54 112	0.91 181	0.99 86	2.46 130	0.80 232	0.76 206	1.26 214	1.59 228	1.39 99	1.61 205
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ICVP	1.51 162	0.74 87	1.07 203	0.75 167	0.75 174	0.84 191	0.54 159	1.10 132	0.86 187	1.37 191	1.15 195	0.88 136	1.08 229	0.53 170	1.90 91	1.91 195	1.22 215	0.99 210	1.56 115	0.96 192	3.89 177	10.50 252	0.68 204	0.77 208	0.91 158	1.19 181	1.42 101	1.14 167
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FADNet-RVC	1.38 146	0.71 77	0.88 163	0.77 176	1.09 221	0.58 141	2.16 270	0.92 114	0.57 146	1.03 161	0.72 139	1.48 201	0.64 139	0.61 197	5.02 243	1.56 169	0.85 134	0.90 184	2.24 138	1.52 246	2.20 155	4.08 151	0.51 132	0.77 208	1.48 244	1.14 175	1.43 102	1.35 191

stereogan	1.44 154	1.33 253	1.05 197	1.11 218	1.28 241	1.11 226	0.97 211	1.26 156	1.05 213	1.22 181	1.10 191	1.62 212	0.89 202	0.66 209	2.34 147	1.31 117	0.94 168	0.81 155	1.72 121	0.95 189	1.10 97	8.04 215	0.71 210	0.77 208	0.83 128	1.06 161	2.36 190	1.38 193

AE-Stereo	1.61 167	0.85 141	1.23 236	0.81 186	0.51 116	0.57 138	0.75 188	0.83 95	0.49 111	0.79 114	0.54 94	1.29 186	0.72 161	0.47 151	2.05 114	2.96 231	0.99 181	0.92 188	2.63 159	0.86 176	4.61 184	11.92 289	0.50 130	0.80 211	1.26 214	1.34 194	1.95 148	0.86 124

GANet-ADL	2.79 219	0.89 157	1.20 234	1.00 209	1.00 210	1.20 238	0.80 195	1.20 146	1.00 206	3.59 284	6.59 292	1.06 167	0.76 180	0.48 157	12.27 260	4.90 274	1.57 242	0.92 188	6.59 254	1.66 253	6.93 226	11.51 282	0.68 204	0.80 211	1.09 185	1.40 202	2.47 202	1.85 216

iResNetv2_ROB	1.57 165	0.87 146	0.70 126	1.13 222	0.65 153	0.72 177	0.49 151	2.63 287	0.64 164	1.77 217	0.87 169	1.30 189	0.75 175	0.40 109	4.81 242	1.26 111	0.91 156	0.71 117	4.58 216	0.81 167	7.66 235	1.62 107	0.58 170	0.80 211	0.81 122	0.83 118	3.12 247	0.91 132

XPNet_ROB	1.63 169	1.57 269	1.09 209	0.91 196	1.13 228	1.01 220	0.88 203	0.95 119	1.14 225	1.07 168	1.82 224	4.03 274	0.72 161	0.78 228	1.82 78	1.51 160	1.52 241	0.94 195	1.42 101	1.04 199	2.20 155	7.75 212	0.86 246	0.80 211	0.94 160	1.29 191	3.34 255	1.56 202

MyStereo04	1.58 166	0.90 160	0.97 182	0.78 178	0.89 199	0.57 138	0.40 126	1.57 209	0.97 201	2.23 242	0.89 171	1.34 190	0.54 108	0.41 115	2.94 194	2.47 222	0.86 138	0.92 188	5.37 225	1.50 242	4.62 185	3.51 142	0.92 250	0.81 215	1.21 201	1.61 233	2.58 218	0.95 137

PWCDC_ROB	2.78 218	0.70 70	0.65 117	0.61 138	0.87 195	0.63 156	0.57 167	1.04 128	1.59 253	0.65 72	1.88 225	0.80 116	3.28 274	0.73 220	41.04 293	2.18 212	1.23 217	0.98 207	1.52 109	0.97 193	2.56 161	5.26 176	0.68 204	0.81 215	0.74 112	0.94 144	1.13 82	0.97 140

SGM-Forest	4.18 252	1.24 238	0.74 132	2.12 273	1.35 246	1.42 250	0.56 165	1.36 180	0.90 193	4.89 311	0.96 179	2.51 252	12.92 310	0.61 197	16.38 270	3.12 237	0.79 113	0.65 100	7.04 268	0.76 154	6.77 220	10.03 238	0.84 243	0.81 215	1.66 263	1.78 244	4.79 287	25.96 328
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SACVNet	1.31 137	0.94 180	0.95 179	0.90 194	1.10 222	0.87 197	0.92 208	1.50 194	0.81 182	1.23 182	0.71 136	0.94 145	0.69 153	0.68 212	1.83 81	1.40 132	1.12 205	0.83 160	2.20 136	0.94 187	2.13 154	5.87 187	0.65 194	0.82 218	1.04 176	1.06 161	2.02 154	1.30 186

PSMNet-ADL	2.61 212	0.95 186	1.12 216	1.14 227	1.18 233	0.97 212	0.85 200	1.78 227	1.26 229	3.49 281	6.09 285	1.43 197	2.78 266	0.56 178	2.93 193	10.59 308	1.31 225	0.96 203	5.96 240	1.20 216	6.66 218	9.11 231	0.86 246	0.82 218	1.10 190	1.44 205	2.85 233	1.10 162

PA-Net	1.22 125	0.95 186	1.13 218	0.75 167	1.31 243	0.68 168	0.84 197	0.82 94	1.18 227	0.83 123	0.77 147	0.76 107	0.78 185	0.91 245	3.00 196	1.21 104	0.68 73	0.77 138	1.02 72	0.82 170	1.13 102	4.67 155	0.66 197	0.82 218	1.00 169	2.10 265	1.24 87	2.13 228
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GES	1.40 148	0.73 84	0.79 142	0.78 178	0.71 167	0.80 188	0.59 174	1.37 182	0.97 201	1.66 209	0.94 175	0.74 96	0.65 144	0.63 204	2.40 151	1.55 167	0.98 179	0.89 181	5.45 229	1.14 210	3.99 179	3.85 145	0.65 194	0.83 221	0.75 113	0.81 114	1.52 112	1.72 212

NVstereo2D	2.81 221	0.82 126	0.74 132	0.69 157	0.78 183	0.92 206	0.81 196	1.18 145	0.76 179	0.91 144	1.06 189	0.80 116	0.55 114	0.71 219	52.63 331	1.47 154	0.86 138	0.83 160	1.42 101	0.69 131	1.12 100	0.94 71	0.76 217	0.83 221	1.08 181	0.78 109	0.98 68	0.74 96

APVNet	1.21 124	1.02 210	0.64 114	0.69 157	0.78 183	0.86 195	0.84 197	0.78 82	0.71 176	0.92 147	0.82 161	0.86 129	0.59 124	0.58 187	2.67 178	1.65 179	1.11 202	0.98 207	3.23 185	0.85 173	1.62 136	4.73 158	0.55 151	0.84 223	0.77 117	0.80 113	1.90 145	0.98 142

EAI-Stereo	2.60 209	0.90 160	1.57 256	0.90 194	1.31 243	0.84 191	1.31 238	2.22 268	1.34 236	0.81 121	5.69 279	1.37 194	0.83 194	0.50 163	4.76 241	5.32 283	0.91 156	0.94 195	7.45 273	1.11 205	9.07 264	10.78 264	0.62 182	0.85 224	1.45 243	2.06 260	3.36 256	1.90 219

psm_up	0.99 101	0.86 144	0.99 187	0.78 178	0.89 199	0.75 181	0.58 171	1.33 176	1.03 211	0.88 138	0.69 127	0.99 154	0.72 161	0.76 227	1.89 89	1.10 83	0.91 156	0.81 155	1.93 127	0.81 167	1.08 93	0.90 66	0.49 118	0.85 224	1.01 171	1.06 161	1.62 124	1.10 162

DN-CSS_ROB	1.32 140	0.83 129	1.03 193	0.87 192	0.86 194	0.47 99	0.36 115	2.00 251	0.57 146	1.56 203	1.81 223	0.96 149	0.77 183	0.38 101	2.15 124	1.40 132	1.03 192	0.93 192	5.27 223	0.66 125	2.56 161	2.82 134	0.54 148	0.86 226	0.79 120	0.81 114	2.07 157	1.33 190

ADCRef	4.84 262	1.42 260	1.01 191	0.78 178	1.77 268	1.21 239	1.62 251	0.99 123	5.58 315	1.85 222	1.08 190	1.02 155	0.91 205	1.17 269	54.35 335	1.92 198	1.10 198	1.04 223	3.49 198	1.32 224	1.80 147	3.27 140	2.13 289	0.87 227	2.30 280	4.60 294	2.48 203	29.71 333

AIO-Stereo-zeroshot1	8.38 296	1.15 226	1.98 278	1.25 236	1.24 236	1.74 263	1.31 238	2.17 263	7.44 321	3.47 280	7.09 312	2.38 247	2.08 251	0.37 96	3.49 219	11.36 311	1.39 235	0.99 210	136.53 343	6.21 313	8.35 255	12.33 298	0.55 151	0.88 228	1.22 206	1.95 255	2.35 188	4.96 274

dad	1.63 169	0.97 193	0.65 117	2.18 275	1.19 235	1.01 220	3.99 290	1.66 218	0.55 137	1.21 177	0.50 82	1.12 174	2.01 249	0.58 187	3.09 205	1.16 93	1.11 202	0.76 135	2.70 166	0.77 155	1.34 116	1.48 104	0.71 210	0.88 228	2.48 286	0.71 99	5.52 289	3.80 267

RGC	1.43 153	1.30 250	1.99 280	1.14 227	1.18 233	1.16 232	1.01 214	1.20 146	1.08 217	0.91 144	1.70 222	1.18 181	1.24 234	0.87 239	3.10 207	1.18 97	0.98 179	0.86 169	1.81 123	1.02 197	1.39 124	3.87 147	0.76 217	0.90 230	1.14 195	1.53 220	2.17 165	1.85 216

BEATNet_4x	1.53 164	0.77 107	0.77 138	0.75 167	0.67 159	0.47 99	0.40 126	1.23 150	1.32 234	0.83 123	0.77 147	0.95 147	0.74 171	0.59 191	5.02 243	2.40 221	1.64 244	1.43 269	1.27 91	0.85 173	4.54 183	8.28 217	0.48 107	0.91 231	0.70 101	0.77 107	1.85 140	0.99 148

DDUNet	2.05 192	2.73 293	2.03 281	2.92 288	2.66 293	3.04 289	2.76 277	1.17 141	1.11 221	1.60 204	1.21 202	2.23 239	1.69 245	2.81 294	2.04 112	1.25 110	2.78 275	2.42 308	2.63 159	2.90 289	1.92 151	2.11 123	2.77 296	0.92 232	1.01 171	0.93 141	2.50 207	1.10 162

GEStereo_RVC	1.80 185	0.96 191	0.99 187	1.02 210	0.87 195	1.12 227	1.03 220	1.66 218	0.82 184	0.91 144	0.79 154	1.34 190	0.75 175	0.61 197	2.25 139	2.14 211	1.14 206	1.23 255	4.06 209	1.22 217	4.66 187	11.41 279	0.71 210	0.95 233	0.88 147	0.97 149	2.49 206	1.65 209

LALA_ROB	1.85 187	2.17 286	1.13 218	1.05 214	1.26 237	1.16 232	1.01 214	1.17 141	1.46 244	2.06 234	2.82 244	3.47 264	0.92 208	0.93 248	3.90 233	1.46 151	1.36 232	1.18 246	2.20 136	1.31 223	2.84 164	5.10 172	0.77 222	1.01 234	1.24 210	1.41 203	3.89 274	1.77 214

NCCL2	1.48 158	1.28 248	1.10 210	1.11 218	1.43 251	0.78 186	0.90 205	1.05 129	1.14 225	1.86 224	1.27 204	1.02 155	0.81 188	0.80 234	3.43 216	1.42 138	1.14 206	0.87 171	1.31 94	0.89 180	1.94 152	3.37 141	1.48 278	1.02 235	1.50 248	1.35 195	3.80 270	1.85 216

RTSC	3.08 230	0.95 186	1.25 239	0.76 171	0.91 201	0.96 209	1.84 262	1.15 139	1.34 236	2.37 247	2.12 236	1.11 172	0.99 219	1.02 256	41.50 295	1.94 199	1.88 256	1.22 252	4.09 210	1.06 202	2.76 163	4.02 150	0.63 187	1.03 236	0.83 128	0.99 155	2.44 199	1.98 225

NaN_ROB	1.84 186	1.11 222	1.04 196	0.95 201	1.77 268	0.86 195	0.91 207	1.32 175	10.70 328	1.00 160	1.38 214	2.45 248	0.89 202	1.12 265	4.34 239	1.29 114	0.92 162	0.88 180	1.49 106	1.14 210	1.42 126	2.02 121	0.76 217	1.03 236	1.30 220	2.01 259	2.38 194	3.27 260

ETE_ROB	1.85 187	1.93 282	1.18 228	1.04 212	1.33 245	1.26 243	1.12 228	1.11 133	2.30 280	1.36 190	3.26 252	3.18 262	0.94 213	1.14 267	2.62 171	1.51 160	2.14 268	0.99 210	2.50 149	1.15 212	3.67 174	5.74 186	0.86 246	1.03 236	1.21 201	1.36 197	2.30 180	1.68 211

UDG	3.91 248	2.76 294	2.09 283	2.92 288	2.64 291	2.99 288	2.71 275	1.31 168	1.13 223	1.65 208	1.96 227	2.20 238	1.68 244	2.77 293	48.81 313	1.57 171	3.02 279	2.26 298	2.65 162	2.91 290	3.00 167	3.09 136	2.64 291	1.05 239	1.02 173	1.19 181	2.36 190	1.16 170

GANetREF_RVC	1.28 130	1.18 231	0.95 179	1.18 233	1.04 212	1.00 219	0.79 192	1.25 154	1.10 219	1.29 185	0.77 147	2.28 242	0.91 205	0.63 204	2.00 104	1.14 90	1.01 186	0.98 207	2.44 147	0.82 170	1.98 153	1.33 97	0.78 224	1.05 239	1.28 219	1.27 188	2.63 222	1.49 198
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
ADCL	5.69 274	1.88 278	1.63 259	1.29 240	1.40 249	1.59 258	2.22 271	1.23 150	5.20 313	3.04 270	2.01 233	1.14 176	0.84 195	1.04 262	50.40 317	1.63 178	1.45 237	1.79 281	2.94 181	1.38 227	3.19 169	2.35 126	1.23 262	1.07 241	9.47 321	11.74 319	11.34 313	29.10 332

RTS	3.53 239	1.15 226	0.98 185	0.97 205	1.26 237	1.33 245	3.31 282	1.33 176	1.50 248	2.37 247	1.20 199	1.75 215	1.12 230	0.88 242	42.78 298	2.37 218	1.94 260	1.33 264	3.94 205	1.62 250	3.62 172	5.21 174	1.02 256	1.09 242	1.83 271	5.05 298	2.33 184	2.13 228

RTSA	3.53 239	1.15 226	0.98 185	0.97 205	1.26 237	1.33 245	3.31 282	1.33 176	1.50 248	2.37 247	1.20 199	1.75 215	1.12 230	0.88 242	42.78 298	2.37 218	1.94 260	1.33 264	3.94 205	1.62 250	3.62 172	5.21 174	1.02 256	1.09 242	1.83 271	5.05 298	2.33 184	2.13 228

GwcNet-ADL	2.54 207	1.23 237	1.55 255	1.22 235	1.26 237	0.97 212	0.78 189	1.50 194	0.84 186	3.20 274	6.67 293	1.86 219	1.05 226	0.79 231	4.58 240	4.90 274	1.47 238	0.90 184	5.20 222	1.95 268	6.39 216	10.33 250	0.91 249	1.12 244	1.22 206	1.93 253	2.15 162	2.70 243

FADNet-RVC-Resample	1.37 144	0.87 146	0.99 187	0.72 161	0.81 191	0.63 156	1.02 217	1.06 130	0.91 195	0.99 158	0.99 185	1.69 214	0.73 166	1.02 256	4.06 236	1.41 135	1.02 189	1.62 275	1.55 114	1.04 199	1.37 123	5.03 167	0.57 161	1.14 245	0.88 147	1.99 258	1.45 105	1.54 201

DDVS	6.06 282	1.18 231	1.31 241	1.12 220	1.54 255	1.18 235	1.01 214	2.45 279	1.75 259	3.31 275	80.70 343	6.22 292	1.76 247	1.15 268	3.67 226	6.50 289	2.01 265	1.29 261	5.56 231	4.99 306	10.09 276	12.94 317	0.81 236	1.16 246	1.11 193	1.53 220	4.71 284	2.62 241

MFN_U_SF_DS_RVC	3.64 243	1.48 264	1.03 193	1.98 270	1.75 267	2.09 273	5.14 297	2.15 261	2.23 277	1.73 214	1.57 218	2.49 250	4.83 280	5.73 314	12.78 261	1.73 185	1.22 215	1.06 228	5.43 227	1.54 247	12.24 290	9.06 230	1.52 279	1.16 246	2.29 279	3.46 288	3.05 242	7.63 293

HBP-ISP	6.40 285	1.33 253	2.30 290	1.91 269	1.51 253	1.65 259	0.79 192	2.50 283	1.29 232	4.91 312	6.80 301	1.37 194	0.74 171	14.59 329	52.98 332	19.59 332	1.24 218	1.10 231	6.08 243	8.03 321	12.73 293	16.75 330	0.79 227	1.19 248	1.81 269	2.06 260	3.90 275	2.87 247

AMNet	1.29 135	1.12 223	1.05 197	1.13 222	1.12 225	1.24 241	1.08 225	1.36 180	1.13 223	1.10 170	1.11 193	1.51 206	1.26 235	1.20 270	1.52 51	1.57 171	1.35 231	1.21 251	1.37 99	1.22 217	1.35 119	1.19 89	1.25 263	1.19 248	1.23 209	1.72 241	1.54 113	1.65 209

XQC	3.58 241	1.29 249	1.21 235	1.28 238	1.43 251	1.29 244	1.93 265	1.60 211	1.45 242	2.47 252	3.06 249	1.48 201	4.17 277	1.23 272	44.68 304	2.35 216	1.60 243	1.18 246	3.95 208	1.43 232	3.22 171	4.97 164	0.84 243	1.24 250	1.43 239	2.09 264	2.30 180	1.52 199

MDST_ROB	12.03 315	32.81 338	1.72 263	20.74 325	2.64 291	5.90 315	1.72 255	4.06 312	1.35 238	3.76 290	6.53 291	2.75 258	42.83 329	0.54 171	50.83 321	1.22 107	1.08 197	0.75 132	18.95 301	1.00 195	12.75 296	11.49 280	1.29 267	1.26 251	22.72 333	11.17 316	31.24 337	31.81 336

AIO-Stereo-zeroshot	3.88 247	1.16 230	2.03 281	1.15 231	0.83 192	1.77 265	1.13 229	2.03 253	3.32 298	2.90 265	7.02 310	2.32 245	2.01 249	0.38 101	3.61 221	9.96 306	1.34 228	1.07 229	6.67 256	6.11 312	8.45 257	12.70 308	0.56 158	1.27 252	1.76 268	1.48 210	16.62 328	5.17 278

ADCPNet	7.09 290	1.18 231	3.04 306	1.33 243	3.12 304	1.36 247	8.88 311	2.15 261	3.24 296	4.23 297	7.84 318	1.96 224	15.92 318	1.71 285	49.61 314	3.53 250	1.89 257	1.25 259	19.14 302	3.03 292	5.96 207	4.75 160	4.72 305	1.29 253	3.95 300	5.33 300	3.87 273	27.01 329

CBMV_ROB	6.60 287	1.41 257	1.59 258	2.38 277	1.74 266	1.90 267	1.86 263	6.44 322	1.69 257	5.02 316	7.03 311	9.95 317	11.26 302	0.65 208	38.55 288	7.04 292	2.78 275	1.12 238	9.67 285	2.45 283	9.46 267	11.60 285	0.80 232	1.37 254	4.92 303	12.01 320	4.73 285	18.79 317

ADCMid	5.63 273	2.23 288	2.63 297	1.42 250	2.89 298	2.37 279	3.73 288	1.92 239	2.97 292	1.91 226	3.16 250	2.33 246	2.31 254	1.48 280	50.97 322	3.74 253	1.84 255	1.86 285	7.38 272	1.99 272	4.66 187	5.18 173	2.70 293	1.38 255	2.33 283	8.75 313	6.81 300	21.02 320

CSAN	2.48 205	1.26 244	1.12 216	1.46 253	1.78 271	1.13 228	0.90 205	1.50 194	10.52 327	2.40 250	3.81 259	4.12 275	2.51 259	0.96 252	3.83 232	1.27 112	1.29 224	1.05 227	3.24 190	1.70 255	3.71 175	4.45 154	0.79 227	1.38 255	1.39 230	3.93 292	2.43 198	2.96 249

FADNet_RVC	3.44 236	1.21 236	1.19 231	1.40 246	1.78 271	0.99 216	1.75 257	1.50 194	1.19 228	1.35 189	2.01 233	1.96 224	1.63 243	1.66 283	22.11 278	3.36 243	1.83 252	2.82 318	5.63 233	1.76 257	6.35 215	9.50 233	0.77 222	1.39 257	1.21 201	1.48 210	12.05 317	2.87 247

NOSS_ROB	3.67 244	1.38 256	0.81 147	1.15 231	1.16 231	1.15 230	0.65 181	2.25 272	1.41 240	4.85 308	6.68 294	6.78 298	1.06 227	0.82 236	11.52 259	14.58 320	1.34 228	1.17 243	2.93 179	0.98 194	14.13 315	12.82 311	0.79 227	1.48 258	1.13 194	1.48 210	3.41 257	1.25 182

SQANet	4.87 263	4.55 316	2.13 286	19.76 322	2.63 289	4.99 308	3.29 281	1.63 215	1.45 242	1.20 176	1.40 215	3.22 263	2.40 256	2.76 292	3.09 205	1.20 103	5.19 293	1.07 229	19.89 303	1.28 220	12.48 291	10.73 261	11.37 333	1.49 259	1.57 256	2.32 272	2.66 227	5.86 285

MLCV	1.91 190	0.87 146	0.97 182	1.33 243	1.13 228	0.99 216	0.74 187	2.14 260	0.77 180	2.02 228	4.44 265	1.60 209	1.56 242	0.45 141	2.63 173	1.79 190	1.11 202	0.96 203	6.71 258	1.05 201	4.69 189	5.60 181	0.66 197	1.60 260	1.14 195	1.35 195	2.31 182	1.06 160

SFCPSM	8.92 298	1.34 255	1.05 197	1.13 222	1.12 225	1.10 225	0.89 204	1.28 162	1.79 262	2.71 259	5.63 278	4.32 279	7.90 287	1.01 255	5.47 247	5.23 278	1.80 248	1.19 248	162.18 345	4.49 300	7.79 236	9.52 234	0.81 236	1.64 261	1.33 224	1.76 243	3.30 253	3.06 253

STTRV1_RVC		1.26 244	1.01 191	1.62 257	1.11 224	1.76 264	1.25 234	1.50 194	1.40 239	1.75 216	1.60 219	2.72 257	3.31 275	1.00 254	2.61 170	1.77 188	11.19 312	0.96 203		9.01 328	9.10 265	8.68 223		1.66 262	1.68 264	1.59 228	3.90 275	5.32 280

SHD	3.38 233	1.01 206	1.68 262	1.14 227	1.07 219	1.14 229	1.78 259	1.61 214	1.66 256	2.40 250	3.05 248	1.63 213	2.43 257	0.84 237	40.11 290	2.04 207	1.74 247	1.40 267	4.17 211	1.88 263	3.81 176	5.43 179	0.70 208	1.67 263	1.86 273	1.46 209	1.97 150	1.59 204

FC-DCNN v2	3.76 245	1.64 271	4.17 315	2.93 290	2.32 282	3.38 293	1.67 252	2.65 288	2.92 290	2.86 263	1.36 212	2.62 256	1.33 238	0.68 212	6.35 249	1.65 179	1.31 225	1.00 215	8.25 278	0.94 187	8.74 261	8.73 224	0.82 240	1.68 264	4.68 302	3.34 287	7.40 302	15.96 312

AnyNet_C32	6.05 281	1.43 261	1.39 245	1.26 237	1.64 260	1.36 247	2.92 278	1.55 207	5.28 314	2.67 258	4.61 268	1.90 220	1.29 236	1.29 275	55.18 337	3.43 246	1.96 262	2.08 294	3.65 200	1.91 265	6.94 227	8.77 226	1.20 260	1.68 264	6.02 308	14.92 325	6.12 293	20.86 319

SGM-ForestM	6.44 286	10.17 332	6.98 331	4.69 302	2.91 300	6.90 319	9.70 313	7.26 326	4.59 311	4.81 307	6.31 288	9.50 310	9.35 295	0.78 228	3.65 222	1.30 115	6.50 301	0.89 181	11.21 289	1.44 234	6.08 210	6.02 190	1.58 280	1.68 264	9.47 321	11.34 318	12.07 318	16.58 314

FC-DCNN	3.48 237	1.59 270	4.19 316	2.76 284	2.30 280	3.10 291	1.73 256	2.57 285	1.72 258	2.88 264	1.36 212	2.15 235	1.21 233	0.68 212	6.32 248	1.61 175	1.31 225	1.03 220	7.90 277	0.95 189	8.85 262	8.73 224	0.82 240	1.69 267	3.19 294	2.50 276	4.67 282	16.15 313

PVD	4.10 249	1.44 262	2.12 285	1.41 247	1.58 258	1.68 261	2.10 269	3.06 295	2.66 286	2.85 262	4.32 263	2.46 249	3.63 276	1.27 273	40.43 291	2.72 225	2.19 269	2.11 297	4.71 217	2.46 284	6.18 212	6.10 191	1.02 256	1.74 268	2.32 282	2.44 274	2.90 237	2.66 242

FBW_ROB	4.93 264	2.40 291	2.44 294	2.67 282	2.86 297	2.30 278	4.71 295	1.79 228	1.10 219	2.54 253	2.92 245	4.12 275	5.31 281	6.61 315	50.17 315	1.18 97	1.44 236	0.95 201	8.76 281	1.43 232	8.26 254	5.68 182	4.20 304	1.75 269	1.42 236	1.95 255	1.81 136	2.20 233

SAMSARA	4.13 250	1.32 251	1.53 253	1.48 254	1.35 246	1.47 253	2.74 276	2.23 269	1.83 267	2.26 244	3.47 257	2.01 227	8.60 290	1.76 287	38.24 287	2.88 227	1.82 251	1.41 268	4.99 219	1.91 265	5.10 197	5.71 185	0.94 251	1.80 270	3.33 296	3.84 290	4.16 279	3.30 262

MonStereo1	9.81 304	3.92 312	2.43 293	5.31 310	4.70 321	5.34 310	7.44 305	3.39 299	2.25 278	117.09 348	3.30 255	6.44 294	10.28 297	3.91 307	2.28 144	1.78 189	3.22 280	3.17 320	38.45 320	3.58 296	5.84 206	5.88 188	6.18 314	1.83 271	3.46 298	3.13 285	7.10 301	3.19 258

ACV-stereo	13.36 320	1.90 280	1.63 259	2.10 272	1.15 230	2.97 287	1.36 241	1.72 224	1.86 269	2.96 268	4.89 272	3.67 271	43.88 331	1.13 266	54.14 334	17.43 329	2.38 271	1.31 263	170.74 346	4.64 302	12.73 293	14.68 325	0.97 253	1.83 271	1.25 213	1.49 213	3.53 264	2.32 237

CBMV	5.08 266	1.41 257	1.15 225	1.44 252	1.42 250	1.24 241	0.78 189	2.27 274	1.47 246	3.04 270	6.44 290	7.74 301	9.07 293	0.60 195	12.81 262	13.79 317	1.99 264	1.29 261	9.56 283	1.15 212	9.82 269	12.54 306	0.82 240	1.84 273	1.44 240	1.83 248	4.39 281	25.76 327
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MSC_U_SF_DS_RVC	4.33 255	2.25 290	1.45 249	2.41 278	1.94 278	1.93 268	4.82 296	1.96 243	2.59 284	2.96 268	1.96 227	2.49 250	8.10 288	9.76 322	14.02 264	3.47 247	2.04 267	1.98 290	14.27 295	3.33 294	7.23 231	7.20 208	2.89 297	1.85 274	2.43 285	2.85 281	2.19 169	6.62 290

otaku	5.09 267	5.20 317	2.27 288	18.45 320	2.89 298	5.73 311	3.63 287	1.44 189	1.46 244	1.31 188	1.42 216	3.59 268	2.63 262	3.22 299	3.07 202	1.30 115	5.55 295	1.14 242	20.28 304	1.49 239	13.81 311	11.25 277	11.85 335	1.91 275	1.56 255	2.06 260	2.52 209	6.49 289

DAS	2.93 224	0.99 199	1.06 201	1.13 222	1.05 214	1.03 222	1.04 221	1.74 225	1.81 265	3.32 276	5.70 280	2.61 254	3.08 271	0.50 163	3.19 211	7.47 295	1.83 252	1.23 255	5.90 236	1.83 260	12.92 297	10.26 246	0.76 217	1.94 276	1.32 222	1.51 217	2.60 219	1.31 187

SepStereo	2.93 224	0.99 199	1.06 201	1.13 222	1.05 214	1.03 222	1.04 221	1.74 225	1.81 265	3.32 276	5.70 280	2.61 254	3.08 271	0.50 163	3.19 211	7.47 295	1.83 252	1.23 255	5.90 236	1.83 260	12.92 297	10.26 246	0.76 217	1.94 276	1.32 222	1.51 217	2.60 219	1.31 187

ADCS	6.69 288	1.97 283	1.94 276	1.41 247	2.24 279	1.84 266	3.00 279	2.08 258	3.97 303	2.66 256	3.26 252	3.01 261	11.48 303	2.01 289	53.18 333	11.65 312	2.72 274	2.59 311	5.10 220	2.24 278	10.43 279	8.65 222	1.76 284	1.97 278	2.57 288	10.58 315	7.51 303	18.68 316

MFMNet_re	3.01 227	1.41 257	1.48 250	1.53 256	1.87 276	1.96 270	2.01 267	2.67 290	2.16 276	1.60 204	1.98 229	3.57 266	2.65 263	1.02 256	6.96 252	4.19 264	2.67 273	1.96 289	6.48 248	2.40 282	14.04 314	4.97 164	1.86 286	1.97 278	1.38 227	1.33 193	3.31 254	1.94 223

PWC_ROB	2.61 212	1.20 235	1.48 250	0.96 202	1.05 214	1.21 239	1.79 260	1.24 153	1.94 270	1.81 219	3.61 258	2.12 234	2.96 269	0.91 245	9.88 255	4.30 265	1.97 263	1.95 288	3.72 203	1.62 250	5.58 205	7.59 210	0.81 236	1.98 280	1.35 225	1.27 188	3.11 244	3.07 254

edge stereo	5.88 279	1.88 278	3.14 307	2.14 274	1.80 273	2.47 285	2.43 273	4.51 316	3.45 300	3.97 293	4.84 270	6.45 295	17.40 320	1.04 262	5.09 245	14.91 322	1.80 248	1.66 277	37.39 319	6.28 314	5.99 209	12.74 309	1.44 276	2.02 281	2.12 278	2.11 266	3.75 268	5.99 286

iResNet	2.79 219	0.95 186	0.91 170	1.35 245	1.69 263	1.41 249	1.02 217	1.81 232	1.09 218	2.62 255	5.14 273	1.80 217	2.38 255	0.46 146	10.35 256	7.64 298	1.36 232	1.23 255	6.83 263	1.78 258	10.05 274	4.09 152	0.61 180	2.02 281	1.10 190	1.50 216	2.80 231	1.39 194

MeshStereo	9.30 303	2.68 292	2.31 291	4.19 297	2.81 296	4.05 298	1.96 266	8.24 333	9.28 324	5.13 319	8.64 320	11.19 320	12.84 309	0.78 228	52.26 328	15.80 327	4.59 292	1.92 286	22.33 309	1.58 248	15.40 332	19.41 334	1.06 259	2.12 283	8.69 319	5.55 301	10.68 311	15.59 311
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_RVC	8.49 297	2.77 295	1.77 267	2.88 287	2.31 281	3.42 294	2.70 274	7.78 331	3.92 302	5.57 330	8.42 319	9.89 313	12.92 310	0.68 212	3.72 228	2.10 209	6.63 304	1.11 235	40.78 321	5.93 311	9.99 272	10.27 248	1.97 287	2.17 284	8.79 320	2.97 283	27.36 334	40.51 340
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FCDSN-DC	3.63 242	0.94 180	2.84 302	1.29 240	1.30 242	1.03 222	1.00 213	0.90 110	0.91 195	1.04 165	0.74 142	1.21 182	0.74 171	0.58 187	52.59 330	2.04 207	1.24 218	1.13 239	1.05 74	0.79 161	6.62 217	10.01 237	0.78 224	2.18 285	1.20 200	1.67 239	1.20 86	1.05 158
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
IMH	9.11 300	3.31 302	3.55 312	4.46 299	3.30 309	4.60 304	6.29 302	3.48 300	3.12 295	1.42 197	1.88 225	5.38 287	15.63 317	51.61 343	52.03 326	3.06 234	3.92 288	2.32 302	20.77 306	2.01 273	6.25 213	9.58 235	8.07 327	2.21 286	7.69 314	5.96 305	3.77 269	10.35 303

IMH-64-1	7.17 291	3.27 299	3.53 310	4.69 302	3.29 307	4.58 302	5.71 299	3.51 302	3.09 293	1.39 194	1.98 229	4.90 285	10.92 298	4.82 310	52.00 324	4.78 270	3.66 285	2.27 299	12.32 291	1.96 269	6.91 223	10.55 253	7.77 323	2.22 287	6.05 309	4.73 295	13.45 322	9.13 296

IMH-64	7.17 291	3.27 299	3.53 310	4.69 302	3.29 307	4.58 302	5.71 299	3.51 302	3.09 293	1.39 194	1.98 229	4.90 285	10.92 298	4.82 310	52.00 324	4.78 270	3.66 285	2.27 299	12.32 291	1.96 269	6.91 223	10.55 253	7.77 323	2.22 287	6.05 309	4.73 295	13.45 322	9.13 296

RainbowNet	4.65 259	3.75 309	2.70 300	4.56 301	2.98 303	4.16 299	8.75 310	2.05 256	2.01 273	1.90 225	1.12 194	3.61 270	3.00 270	3.60 305	2.70 180	1.89 194	2.97 278	1.54 273	15.27 298	8.73 325	11.07 285	11.30 278	10.70 330	2.22 287	1.73 265	2.30 270	2.76 229	6.13 287

HSM-Net_RVC	3.49 238	1.07 219	1.10 210	1.70 260	1.17 232	0.90 205	0.61 177	2.29 276	1.07 216	2.77 260	5.82 282	41.08 333	1.35 240	0.50 163	2.40 151	1.74 186	1.10 198	0.77 138	1.99 130	1.13 209	6.78 221	6.90 203	0.80 232	2.23 290	1.64 261	1.49 213	2.14 160	1.75 213
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AnyNet_C01	7.20 293	2.24 289	2.27 288	2.95 292	1.92 277	1.58 257	5.39 298	3.73 310	5.63 316	3.17 273	4.41 264	4.59 282	6.09 283	1.88 288	58.66 339	14.24 318	5.46 294	3.69 323	4.79 218	3.02 291	8.40 256	10.33 250	2.45 290	2.24 291	5.77 306	2.65 278	8.81 309	17.99 315

ccs_rob	4.23 253	1.10 221	1.53 253	1.14 227	0.92 207	1.19 237	1.05 223	2.86 293	1.27 230	4.20 296	35.77 335	8.95 308	1.29 236	0.73 220	3.10 207	6.47 288	1.50 239	1.17 243	5.98 241	1.44 234	10.44 280	11.78 286	0.74 216	2.24 291	1.07 180	1.30 192	2.65 225	2.20 233

SPS-STEREO	5.78 277	1.73 276	1.86 272	2.48 279	1.67 262	2.19 274	1.60 250	2.72 291	1.76 260	3.63 286	6.80 301	4.12 275	2.19 252	1.21 271	13.01 263	12.86 315	2.91 277	2.01 291	47.66 330	2.04 274	14.17 317	13.06 319	1.43 275	2.27 293	2.40 284	1.94 254	3.66 267	2.80 245
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
pmcnn	5.52 271	1.54 266	1.51 252	2.64 280	3.13 305	2.07 271	10.40 314	2.61 286	2.65 285	2.55 254	6.41 289	6.23 293	15.93 319	0.58 187	6.75 250	14.92 323	3.87 287	3.34 321	7.45 273	7.76 318	13.60 310	10.19 242	6.30 315	2.29 294	1.57 256	3.30 286	4.69 283	4.80 272

DispFullNet	15.85 322	3.61 306	5.00 322	3.30 293	2.93 302	3.51 295	3.20 280	6.49 323	2.71 288	5.17 320	6.80 301	90.79 341	15.55 316	2.73 291	28.89 284	23.38 337	4.02 289	3.86 324	138.92 344	28.91 338	12.60 292	11.86 288	2.69 292	2.31 295	4.30 301	2.71 280	6.80 299	5.05 276

MaskLacGwcNet_RVC	21.23 330	1.32 251	1.63 259	1.89 267	1.69 263	1.93 268	3.75 289	2.27 274	2.66 286	5.02 316	29.10 333	216.12 347	51.87 336	5.44 313	3.66 223	4.09 263	5.59 296	13.75 333	28.77 311	1.47 238	14.44 326	12.86 313	0.98 254	2.33 296	1.88 275	7.40 308	145.78 349	5.57 283

ITSA-stereo	4.40 257	1.26 244	1.18 228	1.64 258	1.64 260	0.99 216	1.38 243	1.99 247	1.47 246	3.68 289	6.79 299	2.16 236	1.42 241	1.36 276	8.32 253	6.93 291	2.19 269	1.94 287	6.40 246	5.42 307	7.43 233	10.74 263	1.29 267	2.39 297	1.53 252	5.02 297	23.63 332	8.74 295

PWCK	9.19 301	3.84 310	2.76 301	4.81 306	3.48 312	7.14 320	7.79 306	3.92 311	4.66 312	4.66 305	5.84 283	24.68 328	8.47 289	3.24 300	10.95 258	3.27 241	9.48 310	2.36 304	72.75 337	4.94 305	14.76 328	6.95 204	3.68 300	2.40 298	8.01 316	7.55 309	6.35 294	9.51 300

WAO-8	12.07 316	5.33 318	4.83 317	26.48 327	4.01 317	6.22 317	11.73 323	3.65 307	6.39 318	28.97 341	41.01 337	8.08 304	18.91 321	20.68 337	3.75 229	3.24 238	9.46 308	2.01 291	53.81 334	5.76 309	9.83 270	11.16 273	6.04 312	2.43 299	8.05 317	7.74 310	6.36 295	9.95 301

Venus	12.07 316	5.33 318	4.83 317	26.48 327	4.01 317	6.22 317	11.73 323	3.65 307	6.39 318	28.97 341	41.01 337	8.08 304	18.91 321	20.68 337	3.75 229	3.24 238	9.46 308	2.01 291	53.81 334	5.76 309	9.83 270	11.16 273	6.04 312	2.43 299	8.05 317	7.74 310	6.36 295	9.95 301

WAO-7	8.11 295	2.98 297	5.46 325	29.83 329	2.32 282	3.09 290	9.23 312	2.48 282	4.20 307	4.67 306	7.60 314	7.98 303	11.78 305	1.64 282	22.32 279	2.11 210	12.00 315	2.79 317	44.95 327	2.13 276	10.06 275	10.12 240	1.37 274	2.49 301	2.97 292	4.35 293	2.94 239	5.06 277

Ntro	5.35 269	6.19 322	2.38 292	8.06 311	2.91 300	4.88 306	6.70 303	1.40 185	1.53 250	1.44 198	1.19 198	3.58 267	2.73 264	3.12 298	3.66 223	1.17 95	6.56 303	1.19 248	32.62 314	1.60 249	14.27 322	11.82 287	11.41 334	2.54 302	1.64 261	2.30 270	2.45 201	5.00 275

SANet	5.69 274	2.22 287	1.77 267	1.84 263	2.37 285	2.28 276	1.43 244	4.49 315	7.61 322	2.05 231	4.86 271	8.34 307	11.81 306	1.70 284	43.86 302	1.62 177	5.96 297	1.51 271	4.43 214	1.70 255	8.97 263	8.28 217	1.20 260	2.60 303	1.94 276	6.02 306	3.42 259	9.29 298

PSMNet_ROB	16.63 325	5.59 320	2.97 305	3.47 294	2.63 289	5.86 314	6.18 301	2.20 266	2.29 279	5.39 327	141.45 346	97.59 342	6.02 282	33.78 339	3.23 213	1.58 174	4.09 290	1.69 278	20.81 307	2.75 285	12.93 299	7.08 206	63.80 346	2.60 303	2.95 291	3.67 289	2.77 230	3.66 264

DCVSM-stereo	2.89 222	0.92 170	1.57 256	1.31 242	1.04 212	1.53 255	0.99 212	2.96 294	1.33 235	3.46 279	6.20 286	6.77 297	2.59 261	0.87 239	2.25 139	4.01 262	1.37 234	1.11 235	7.05 269	4.27 298	6.91 223	6.70 198	1.25 263	2.64 305	1.30 220	1.73 242	3.46 260	2.47 239

WAO-6	7.36 294	2.83 296	2.64 298	8.38 313	2.78 295	3.59 296	8.61 309	3.51 302	3.36 299	1.84 220	2.45 241	5.99 290	8.70 292	3.06 297	50.70 319	2.35 216	13.44 323	1.82 282	8.79 282	2.15 277	14.26 320	12.40 302	3.35 299	2.64 305	7.87 315	5.84 303	4.30 280	11.17 305

TorneroNet-64	13.24 319	6.25 323	5.07 323	34.05 330	3.72 314	9.38 328	16.75 330	3.49 301	12.26 333	2.27 246	5.98 284	17.67 322	34.24 327	14.37 327	47.92 311	3.76 254	13.18 321	2.40 307	36.34 318	9.15 330	13.85 313	12.35 301	5.65 307	2.64 305	14.28 328	14.51 324	3.41 257	12.48 306

TorneroNet	24.73 334	6.18 321	3.52 309	95.34 344	3.93 315	27.05 335	29.02 333	4.44 314	18.13 337	2.20 241	37.99 336	77.85 340	72.31 339	18.15 333	41.78 297	3.07 235	13.11 320	2.35 303	87.85 338	9.06 329	15.44 333	12.17 292	5.94 309	2.64 305	52.32 343	8.18 312	3.59 266	14.11 308

S-Stereo	4.68 260	1.15 226	1.74 266	1.75 261	1.63 259	1.65 259	2.24 272	2.75 292	2.15 275	3.32 276	11.59 327	5.97 289	1.74 246	0.88 242	19.04 273	16.28 328	1.81 250	2.39 306	5.64 234	9.35 331	7.13 230	12.52 305	1.61 281	2.64 305	1.24 210	2.08 263	2.88 235	3.26 259

Dean	5.89 280	3.71 308	2.59 295	34.77 331	3.99 316	4.60 304	10.86 317	2.26 273	2.39 282	2.16 240	1.55 217	4.68 283	4.76 279	3.30 301	3.03 197	1.76 187	12.09 316	1.65 276	9.86 286	2.04 274	14.16 316	9.89 236	7.35 318	2.66 310	3.36 297	2.91 282	3.53 264	3.13 257

ACVNet_2	5.79 278	3.52 304	2.90 303	21.94 326	3.38 310	4.55 301	8.18 308	1.84 233	1.76 260	1.84 220	1.98 229	3.88 273	3.20 273	3.03 296	2.85 190	1.46 151	12.77 319	1.56 274	33.59 315	1.68 254	10.81 283	7.91 213	6.79 316	2.68 311	3.13 293	2.65 278	3.23 249	3.11 255

KSHMR	20.05 327	6.71 326	4.01 314	99.31 345	5.91 327	17.09 332	71.12 343	3.62 306	9.75 325	3.59 284	3.39 256	6.07 291	84.38 342	17.14 332	22.70 280	3.97 258	6.29 300	2.76 316	90.60 340	2.83 286	12.73 293	10.14 241	9.05 329	2.74 312	21.08 331	5.85 304	8.10 306	10.46 304

FAT-Stereo	4.35 256	1.18 231	2.25 287	1.48 254	1.81 274	1.42 250	1.49 246	3.57 305	1.84 268	3.66 287	6.22 287	6.70 296	2.76 265	1.07 264	6.82 251	15.24 326	2.03 266	2.49 309	5.43 227	8.81 326	13.23 303	12.34 300	0.95 252	2.79 313	1.26 214	2.25 269	2.96 240	5.48 281

G-Net	6.29 283	1.69 272	1.86 272	1.42 250	1.70 265	1.45 252	1.19 233	4.71 317	8.56 323	3.16 272	4.70 269	7.94 302	6.89 285	0.85 238	15.45 268	8.15 302	1.92 259	2.75 314	5.41 226	6.49 315	9.16 266	11.23 276	1.46 277	2.81 314	1.81 269	19.84 329	6.51 298	30.80 334

ACVNet_1	5.24 268	3.87 311	3.60 313	13.80 316	3.48 312	6.00 316	10.57 315	1.60 211	1.79 262	1.55 202	1.30 205	4.40 280	2.80 267	5.43 312	2.42 153	1.39 130	11.59 313	1.72 280	20.91 308	1.50 242	14.41 325	8.16 216	7.22 317	2.84 315	1.73 265	2.19 268	2.61 221	2.72 244

ktn	26.84 336	3.99 313	95.18 348	14.39 317	5.44 323	18.02 333	17.50 331	19.69 338	67.27 346	2.84 261	5.30 275	171.03 346	80.75 341	7.72 316	10.93 257	3.48 248	20.95 336	2.71 312	90.26 339	29.10 340	15.05 330	10.23 244	7.60 322	2.93 316	5.12 304	5.83 302	4.73 285	6.62 290

notaker	10.31 306	13.11 333	4.84 319	18.55 321	6.95 330	7.98 324	14.39 326	3.69 309	3.28 297	2.90 265	2.15 238	30.28 330	43.63 330	4.40 308	9.01 254	2.66 224	12.71 317	2.73 313	42.35 323	2.87 287	14.87 329	10.21 243	7.77 323	3.03 317	2.66 289	2.98 284	3.46 260	4.84 273

LSM0	11.61 312	1.70 273	2.94 304	2.71 283	2.41 286	2.76 286	6.88 304	4.22 313	4.26 308	3.67 288	7.57 313	7.41 299	9.43 296	0.98 253	64.90 344	78.60 347	3.43 283	2.37 305	20.39 305	4.80 304	14.29 323	16.21 329	1.30 269	3.06 318	3.29 295	12.44 321	6.06 292	25.31 326

DPSNet	5.60 272	1.54 266	1.19 231	1.76 262	2.44 287	2.08 272	1.81 261	1.95 242	2.93 291	2.09 236	5.15 274	9.82 311	6.09 283	8.98 319	14.30 265	12.14 314	4.12 291	3.60 322	17.82 300	8.28 322	12.18 288	14.58 324	3.71 301	3.09 319	2.30 280	2.42 273	2.52 209	2.24 236

LVE	10.96 308	3.63 307	2.68 299	55.15 341	4.03 319	7.50 322	88.91 346	1.93 240	2.44 283	2.26 244	1.69 221	4.48 281	4.75 278	3.42 303	3.44 217	2.21 213	6.03 299	1.84 284	50.68 333	1.97 271	10.14 277	12.19 293	5.54 306	3.12 320	3.75 299	2.46 275	2.99 241	6.76 292

ACVNet-4b	11.58 311	3.99 313	2.60 296	44.40 337	2.71 294	4.98 307	62.31 341	1.85 234	1.79 262	1.63 207	1.25 203	4.22 278	58.75 338	3.34 302	2.27 142	1.21 104	13.33 322	1.70 279	49.50 331	1.93 267	14.47 327	13.72 322	7.40 319	3.13 321	1.55 254	1.89 251	2.20 171	4.61 271

MFN_U_SF_RVC	4.44 258	1.91 281	1.83 269	2.19 276	1.82 275	2.38 281	4.61 294	2.39 278	1.94 270	4.48 302	11.47 326	3.74 272	2.50 258	4.72 309	20.32 276	3.66 251	1.91 258	1.83 283	11.50 290	3.25 293	7.86 240	6.73 200	1.25 263	3.20 322	1.86 273	3.84 290	2.83 232	3.94 268

DGSMNet	11.16 310	1.98 284	1.98 278	1.90 268	1.52 254	2.46 284	1.47 245	3.07 296	2.11 274	12.67 336	102.10 345	3.59 268	18.94 323	18.97 334	16.50 271	15.09 324	12.73 318	10.36 332	13.79 294	4.57 301	12.99 300	14.32 323	7.77 323	3.43 323	1.75 267	6.25 307	3.48 263	5.53 282

MADNet+	4.78 261	2.02 285	1.87 274	2.01 271	2.36 284	1.47 253	4.28 292	2.47 281	1.99 272	2.66 256	2.13 237	3.56 265	2.85 268	2.34 290	41.14 294	5.66 286	3.48 284	1.53 272	4.54 215	3.38 295	13.07 302	7.34 209	1.72 283	3.48 324	2.93 290	2.17 267	3.24 251	3.29 261

JetBlue	10.90 307	9.40 330	6.23 329	8.34 312	6.82 329	10.07 329	10.58 316	5.04 320	3.97 303	2.95 267	4.09 261	9.83 312	9.32 294	8.12 317	48.65 312	14.50 319	6.76 305	5.08 325	7.66 275	3.76 297	13.23 303	17.58 332	8.19 328	3.58 325	11.41 324	18.49 327	12.08 319	28.49 331

ELAS	10.16 305	3.54 305	5.12 324	4.49 300	4.32 320	5.01 309	4.33 293	6.88 324	4.09 305	4.97 314	7.74 315	9.90 315	11.01 301	3.51 304	52.19 327	4.52 269	7.15 307	9.65 330	8.69 280	2.38 281	13.33 305	14.95 326	2.75 294	3.64 326	17.76 329	27.24 336	13.13 321	21.93 321
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	9.07 299	3.30 301	5.65 326	4.08 296	3.41 311	7.21 321	4.01 291	7.69 328	3.75 301	4.97 314	7.74 315	9.89 313	11.00 300	3.00 295	47.69 310	4.33 267	6.53 302	9.70 331	9.64 284	2.89 288	13.54 309	15.79 327	2.75 294	4.07 327	18.38 330	23.86 331	4.94 288	5.18 279
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UNDER WATER-64	11.75 313	7.29 328	4.90 320	17.03 319	7.40 331	8.44 325	16.49 329	8.25 334	4.32 309	4.51 303	3.21 251	17.72 323	15.23 315	8.81 318	46.52 308	10.69 309	13.57 330	3.01 319	12.74 293	8.66 324	14.20 318	12.82 311	11.01 331	4.40 328	6.45 312	18.67 328	8.71 308	22.29 322

SGM+DAISY	11.81 314	3.22 298	3.47 308	3.83 295	3.15 306	4.25 300	3.52 286	7.70 329	10.88 330	5.57 330	9.00 324	9.94 316	13.12 312	1.74 286	22.71 281	18.99 331	3.23 281	2.28 301	15.35 299	8.91 327	15.05 330	17.02 331	1.32 271	4.58 329	24.50 334	31.01 339	32.60 340	41.83 343

JetRed	12.50 318	6.96 327	7.76 332	4.77 305	6.78 328	9.35 327	10.92 318	5.31 321	4.54 310	5.85 332	3.28 254	8.17 306	7.48 286	9.74 321	50.80 320	15.21 325	10.30 311	7.93 327	7.83 276	5.44 308	18.10 335	24.48 337	11.12 332	4.60 330	11.97 325	25.85 334	24.78 333	28.17 330

MADNet++	9.22 302	4.13 315	6.16 328	4.32 298	5.78 326	3.96 297	8.14 307	7.09 325	6.83 320	5.28 325	7.83 317	7.65 300	8.62 291	12.90 324	19.42 275	21.00 335	7.04 306	6.27 326	10.40 287	7.97 320	14.29 323	18.67 333	3.96 302	5.12 331	5.80 307	22.29 330	9.32 310	8.69 294

UNDER WATER	16.39 323	7.86 329	4.99 321	15.68 318	10.73 337	8.76 326	38.30 336	8.07 332	6.02 317	4.25 298	2.98 247	18.63 324	96.18 343	14.44 328	32.70 286	10.29 307	13.91 331	2.75 314	43.73 325	8.62 323	16.83 334	12.33 298	17.08 338	5.55 332	6.06 311	14.49 323	6.37 297	15.05 310

HanzoNet	47.37 343	45.54 342	75.64 347	62.53 342	47.97 342	62.03 345	90.57 347	55.02 347	58.34 345	15.60 337	22.00 330	75.72 339	107.47 344	172.14 348	23.65 283	13.02 316	62.42 346	9.26 329	134.39 342	22.45 337	19.74 336	25.78 338	31.84 340	5.57 333	9.72 323	9.49 314	8.54 307	12.61 307

PML	39.07 338	38.06 341	12.06 333	39.32 335	29.04 340	40.62 341	11.06 319	14.14 337	100.08 347	27.87 340	166.26 348	107.74 343	159.39 346	13.53 325	15.41 267	10.75 310	35.75 340	8.64 328	42.84 324	10.61 332	14.22 319	16.14 328	5.89 308	7.21 334	53.08 344	13.95 322	42.26 344	19.02 318

STStereo	16.49 324	3.48 303	5.91 327	44.25 336	5.60 324	39.03 340	13.11 325	7.74 330	10.72 329	5.19 322	8.92 321	24.73 329	30.22 326	1.03 261	59.92 342	11.74 313	2.59 272	1.26 260	40.79 322	2.25 279	10.02 273	8.79 227	2.06 288	11.31 335	22.61 332	16.05 326	20.57 330	35.39 337

MANE	14.22 321	9.62 331	6.93 330	4.94 308	5.72 325	7.88 323	11.48 320	7.38 327	9.90 326	4.92 313	6.89 307	8.98 309	12.13 308	3.67 306	50.37 316	17.85 330	11.82 314	20.17 337	10.46 288	6.55 316	12.22 289	12.86 313	1.77 285	11.33 336	24.83 335	30.99 338	31.42 338	40.73 341

DGTPSM_ROB	17.21 326	6.49 324	18.05 335	4.91 307	8.87 333	5.73 311	11.48 320	5.02 318	12.05 331	5.03 318	9.34 325	12.62 321	56.51 337	15.29 330	43.82 301	20.47 333	19.26 334	16.28 334	24.70 310	20.05 335	13.50 306	22.25 335	6.00 310	12.55 337	12.71 326	32.01 341	14.20 324	35.61 339

DPSMNet_ROB	22.61 331	6.50 325	18.06 336	4.95 309	8.88 334	5.76 313	11.54 322	5.02 318	12.08 332	5.17 320	28.67 332	19.69 325	163.24 347	15.38 331	43.87 303	20.66 334	19.56 335	16.59 335	35.50 316	20.17 336	13.82 312	22.26 336	6.02 311	12.56 338	12.82 327	32.01 341	14.23 325	35.60 338

DPSM_ROB	21.05 328	17.19 334	22.69 337	10.13 314	9.29 335	13.96 330	14.50 327	11.66 335	15.25 335	9.00 333	8.97 322	10.35 318	13.24 313	19.90 335	59.73 340	26.35 338	18.76 332	21.26 338	14.74 296	15.50 333	28.56 338	27.85 339	7.42 320	16.13 339	34.05 339	39.30 344	37.97 342	44.48 344

DPSM	21.05 328	17.19 334	22.69 337	10.13 314	9.29 335	13.96 330	14.50 327	11.66 335	15.25 335	9.00 333	8.97 322	10.35 318	13.24 313	19.90 335	59.73 340	26.35 338	18.76 332	21.26 338	14.74 296	15.50 333	28.56 338	27.85 339	7.42 320	16.13 339	34.05 339	39.30 344	37.97 342	44.48 344

LE_ROB	28.97 337	25.29 336	36.16 340	34.90 332	56.86 347	18.61 334	58.99 340	32.08 342	41.72 341	5.37 326	27.57 331	46.00 334	49.67 334	13.72 326	14.83 266	3.84 257	5.96 297	1.22 252	46.43 328	36.35 343	10.19 278	11.19 275	48.45 342	22.49 341	30.18 337	31.59 340	31.60 339	40.87 342

BEATNet-Init1	52.60 345	76.96 346	24.06 339	87.02 343	56.48 346	86.86 346	68.77 342	49.65 344	34.71 340	11.93 335	56.24 342	64.63 338	78.72 340	9.65 320	58.40 338	51.35 344	32.72 338	23.00 340	101.24 341	71.98 348	46.49 340	39.72 342	28.67 339	24.23 342	59.12 345	38.23 343	77.99 347	61.49 346

LRCNet_RVC	25.94 335	30.78 337	14.74 334	35.18 333	31.16 341	36.52 339	29.93 335	23.08 339	12.70 334	36.15 343	33.37 334	37.24 331	28.56 325	37.11 340	17.47 272	7.61 297	31.06 337	26.75 341	67.49 336	29.07 339	23.47 337	10.73 261	39.23 341	30.61 343	7.37 313	2.53 277	11.22 312	9.31 299

CasAABBNet	42.72 340	34.60 339	45.66 341	20.17 323	18.55 338	28.05 336	29.13 334	23.25 340	30.69 338	18.73 338	18.11 328	20.72 326	37.90 328	39.93 342	120.54 348	52.80 346	37.72 342	42.56 343	29.30 313	30.56 341	57.58 345	56.66 346	14.58 337	32.34 344	68.46 347	79.09 348	76.31 346	89.48 347

FlowAnything	42.31 339	34.65 340	45.90 342	20.47 324	18.91 339	28.11 337	28.64 332	23.30 341	30.84 339	18.76 339	18.33 329	20.84 327	27.00 324	39.89 341	119.49 347	52.59 345	37.35 341	42.63 344	29.06 312	31.53 342	57.38 344	56.78 347	14.49 336	32.64 345	68.29 346	78.93 347	76.07 345	89.56 348

HaxPig	44.53 341	46.75 343	47.32 343	47.72 338	48.79 343	47.60 342	48.40 337	49.50 343	47.10 342	49.76 344	50.31 339	49.00 335	45.26 332	54.49 344	41.50 295	40.24 341	50.15 343	52.05 345	44.74 326	43.04 344	46.61 341	44.38 344	51.78 343	45.43 346	33.92 338	25.30 332	28.66 335	22.43 323

AVERAGE_ROB	46.12 342	48.49 344	48.31 344	49.34 339	50.25 344	48.63 343	49.80 338	50.74 345	48.67 343	51.68 345	52.55 340	50.28 336	47.20 333	55.70 345	43.00 300	40.99 342	52.42 344	54.59 346	47.27 329	45.45 345	48.77 342	44.06 343	52.90 344	46.98 347	35.80 341	26.72 335	30.77 336	23.81 325

MEDIAN_ROB	49.56 344	51.66 345	50.91 345	52.80 340	53.76 345	52.08 344	53.35 339	54.28 346	52.25 344	54.89 346	55.89 341	53.59 337	50.09 335	58.85 346	46.45 307	44.55 343	55.81 345	57.90 347	50.55 332	48.85 346	52.07 343	46.79 345	56.69 345	50.01 348	39.10 342	30.23 337	33.56 341	31.26 335

DPSimNet_ROB	111.84 346	179.62 348	74.81 346	195.40 348	165.93 348	136.63 347	98.05 348	126.48 348	138.79 348	82.31 347	148.57 347	159.77 345	157.57 345	78.29 347	64.65 343	40.10 340	142.61 347	34.98 342	195.20 347	69.76 347	154.10 347	32.63 341	82.12 347	98.24 349	71.10 348	51.68 346	117.83 348	122.56 349

ASD4																								105.89 350

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