Low-res two-view results

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo++	0.18 10	0.03 1	0.05 9	0.02 5	0.02 5	0.10 99	0.00 1	0.01 4	0.03 10	0.00 1	0.07 72	0.18 16	0.03 15	0.01 14	0.89 11	0.54 13	0.04 9	0.08 24	0.50 23	0.02 7	0.15 8	0.67 31	0.00 1	0.01 4	0.02 12	0.01 11	1.27 40	0.00 1

ProNet	0.06 1	0.03 1	0.08 15	0.01 2	0.00 1	0.12 111	0.27 145	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.05 1	0.00 1	0.05 69	0.43 3	0.28 2	0.02 2	0.00 1	0.09 7	0.00 1	0.05 1	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.08 39	0.00 1	0.05 3	0.00 1

Pointernet	0.06 1	0.04 3	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.07 90	0.18 135	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 72	0.10 6	0.01 3	0.00 1	0.31 2	0.33 4	0.02 2	0.00 1	0.04 2	0.06 19	0.10 2	0.05 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 2	0.18 57

AIO-Stereo	0.14 8	0.04 3	0.36 57	0.01 2	0.03 10	0.13 118	0.00 1	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.18 16	0.05 27	0.00 1	0.61 7	0.42 6	0.04 9	0.07 22	1.51 57	0.06 19	0.12 5	0.04 3	0.00 1	0.01 4	0.01 7	0.02 25	0.12 13	0.00 1

RAFT	0.18 10	0.04 3	0.33 46	0.02 5	0.00 1	0.12 111	0.12 126	0.94 78	0.01 2	0.70 103	0.00 1	0.17 12	0.00 1	0.01 14	0.57 5	0.46 7	0.03 6	0.00 1	0.06 5	0.21 62	0.14 7	0.50 21	0.00 1	0.00 1	0.02 12	0.00 1	0.27 19	0.00 1

RAFT + AFF	0.41 30	0.04 3	0.01 2	0.22 55	0.02 5	0.04 80	0.00 1	0.03 14	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.28 40	0.02 10	0.01 14	4.88 180	0.92 31	0.35 66	0.02 8	2.33 81	0.03 10	0.65 35	0.50 21	0.01 36	0.12 72	0.15 70	0.10 43	0.24 17	0.01 14

RYNet	0.45 34	0.04 3	0.00 1	0.02 5	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.04 15	0.07 51	0.00 1	0.05 1	0.12 52	0.00 1	4.77 174	0.60 14	0.10 21	1.00 168	0.35 18	0.01 3	0.21 14	0.04 3	0.00 1	0.02 10	0.08 39	3.06 150	1.39 42	0.13 51

RSM++	0.10 4	0.05 8	0.36 57	0.02 5	0.01 4	0.11 102	0.00 1	0.01 4	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.18 16	0.08 36	0.00 1	0.77 9	0.52 12	0.02 2	0.04 12	0.10 9	0.03 10	0.20 11	0.16 11	0.00 1	0.03 16	0.01 7	0.00 1	0.11 11	0.00 1

RSM	0.10 4	0.05 8	0.36 57	0.02 5	0.02 5	0.11 102	0.00 1	0.01 4	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.17 12	0.05 27	0.00 1	0.60 6	0.49 11	0.01 1	0.04 12	0.15 11	0.03 10	0.20 11	0.03 2	0.00 1	0.02 10	0.02 12	0.19 57	0.05 3	0.00 1

AANet_RVC	0.25 20	0.05 8	0.29 36	0.06 23	0.19 68	0.00 1	0.23 143	0.03 14	0.17 72	0.35 82	0.01 56	0.07 4	0.04 21	0.01 14	1.37 22	0.48 10	0.10 21	0.06 16	0.43 21	0.17 47	0.10 2	0.25 14	0.03 72	0.05 26	0.02 12	0.06 32	1.15 35	0.89 103

MoCha-V2	0.13 7	0.06 11	0.31 38	0.01 2	0.05 19	0.09 96	0.00 1	0.01 4	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.17 12	0.18 72	0.00 1	0.84 10	0.47 9	0.07 17	0.00 1	0.09 7	0.15 42	0.26 16	0.49 20	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.08 39	0.02 1	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 55	0.06 11	0.35 53	0.17 46	0.16 49	0.01 36	0.01 35	1.78 105	0.20 83	0.14 61	0.16 87	0.41 66	0.17 71	0.02 30	2.91 87	1.69 105	0.26 52	0.38 88	1.18 48	0.12 37	1.54 88	2.66 113	0.01 36	0.06 32	0.16 71	2.28 142	0.22 16	0.33 71

CroCo-Stereo	0.18 10	0.07 13	0.02 4	0.05 15	0.06 24	0.00 1	0.00 1	0.04 20	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.05 1	0.02 10	0.00 1	1.54 28	1.07 40	0.04 9	0.03 10	0.65 28	0.04 14	0.32 20	0.73 34	0.00 1	0.02 10	0.03 20	0.01 11	0.08 8	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
delet	0.19 14	0.07 13	0.25 28	0.06 23	0.04 16	0.02 60	0.02 57	0.01 4	0.04 15	0.34 78	0.00 1	0.10 6	0.03 15	0.02 30	1.36 21	0.46 7	0.16 34	0.05 14	0.13 10	0.05 17	0.13 6	0.18 12	0.00 1	0.04 23	0.00 1	0.01 11	1.41 43	0.02 19

TDLM	0.09 3	0.08 15	0.12 18	0.02 5	0.02 5	0.00 1	0.01 35	0.19 39	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.48 73	0.01 3	0.01 14	0.26 1	0.22 1	0.08 18	0.06 16	0.01 1	0.00 1	0.10 2	0.10 9	0.01 36	0.01 4	0.00 1	0.01 11	0.30 21	0.39 76

anonymousdsp	0.27 22	0.09 16	0.36 57	0.24 65	0.05 19	0.09 96	0.00 1	0.03 14	0.05 23	0.00 1	0.28 97	0.19 22	0.15 59	0.00 1	1.24 17	0.84 24	0.12 25	0.10 28	0.29 16	0.18 49	0.42 23	1.05 49	0.02 55	0.05 26	0.01 7	0.01 11	1.54 47	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.14 8	0.09 16	0.03 7	0.05 15	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.03 14	0.05 23	0.24 70	0.00 1	0.08 5	0.02 10	0.01 14	1.28 18	1.00 36	0.03 6	0.02 8	0.05 3	0.04 14	0.31 19	0.34 17	0.00 1	0.03 16	0.03 20	0.00 1	0.05 3	0.00 1

Occ-G	0.22 17	0.10 18	0.23 27	0.04 12	0.10 35	0.16 125	0.00 1	0.04 20	0.02 8	0.00 1	0.00 1	0.13 9	0.01 3	0.00 1	1.13 14	0.76 21	0.05 12	0.15 41	0.80 34	0.01 3	0.71 37	0.74 36	0.00 1	0.03 16	0.03 20	0.01 11	0.71 28	0.01 14

StereoVision	0.11 6	0.10 18	0.02 4	0.04 12	0.03 10	0.00 1	0.02 57	0.04 20	0.03 10	0.03 46	0.00 1	0.17 12	0.02 10	0.03 47	0.99 12	0.75 20	0.05 12	0.01 5	0.29 16	0.03 10	0.15 8	0.07 7	0.00 1	0.05 26	0.03 20	0.00 1	0.06 6	0.00 1

test_4	0.60 49	0.10 18	0.53 96	0.29 90	0.13 42	0.07 90	0.22 141	0.09 31	0.07 32	0.03 46	0.00 1	0.68 99	0.15 59	0.08 97	2.06 41	1.55 87	0.12 25	0.39 90	1.82 64	0.18 49	1.12 60	2.11 85	0.01 36	0.07 38	0.20 76	0.30 70	3.49 110	0.24 61

U	0.20 15	0.12 21	0.02 4	0.06 23	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.04 20	0.04 15	0.00 1	0.00 1	0.18 16	0.01 3	0.00 1	1.57 29	1.16 53	0.03 6	0.07 22	0.45 22	0.07 22	0.45 25	0.85 39	0.00 1	0.02 10	0.07 34	0.00 1	0.06 6	0.02 19

MIM_Stereo	0.55 40	0.13 22	0.43 81	0.34 104	0.22 80	0.11 102	0.02 57	2.05 120	0.07 32	0.00 1	0.01 56	0.23 29	0.09 45	0.03 47	2.07 42	1.15 51	0.15 30	0.39 90	2.56 90	0.27 78	1.24 70	0.94 45	0.06 97	0.13 79	0.18 74	0.19 57	1.72 50	0.17 56

FINET	0.37 28	0.14 23	0.45 86	0.18 48	0.08 29	0.02 60	0.01 35	0.34 50	0.17 72	0.01 37	0.30 101	0.56 89	0.19 73	0.02 30	2.46 68	1.20 57	0.26 52	0.09 25	1.10 43	0.14 38	0.72 39	0.31 15	0.04 81	0.14 82	0.03 20	0.10 43	0.84 31	0.05 31

GMOStereo	0.91 79	0.15 24	0.61 107	0.34 104	0.25 88	0.12 111	0.05 88	2.40 134	0.15 64	0.00 1	0.18 89	0.51 77	0.45 116	0.02 30	2.30 55	1.97 125	0.53 87	0.70 128	2.24 74	0.41 99	1.67 90	3.92 145	0.01 36	0.15 86	1.33 135	0.13 46	3.95 136	0.09 39

error version	0.91 79	0.15 24	0.61 107	0.34 104	0.25 88	0.12 111	0.05 88	2.40 134	0.15 64	0.00 1	0.18 89	0.51 77	0.45 116	0.02 30	2.30 55	1.97 125	0.53 87	0.70 128	2.24 74	0.41 99	1.67 90	3.92 145	0.01 36	0.15 86	1.33 135	0.13 46	3.95 136	0.09 39

test-v	0.91 79	0.15 24	0.61 107	0.34 104	0.25 88	0.12 111	0.05 88	2.40 134	0.15 64	0.00 1	0.18 89	0.51 77	0.45 116	0.02 30	2.30 55	1.97 125	0.53 87	0.70 128	2.24 74	0.41 99	1.67 90	3.92 145	0.01 36	0.15 86	1.33 135	0.13 46	3.95 136	0.09 39

test-2	0.91 79	0.15 24	0.61 107	0.34 104	0.25 88	0.12 111	0.05 88	2.40 134	0.15 64	0.00 1	0.18 89	0.51 77	0.45 116	0.02 30	2.30 55	1.97 125	0.53 87	0.70 128	2.24 74	0.41 99	1.67 90	3.92 145	0.01 36	0.15 86	1.33 135	0.13 46	3.95 136	0.09 39

CVANet_RVC	0.21 16	0.15 24	0.61 107	0.42 129	0.06 24	0.06 89	0.01 35	1.53 98	0.05 23	0.08 54	0.04 65	0.62 94	0.04 21	0.03 47	0.46 4	0.32 3	0.14 28	0.09 25	0.05 3	0.01 3	0.19 10	0.07 7	0.00 1	0.03 16	0.00 1	0.01 11	0.55 24	0.08 38

HITNet	0.59 46	0.16 29	0.10 16	0.06 23	0.07 26	0.01 36	0.02 57	1.76 103	0.82 144	0.11 57	0.00 1	0.68 99	0.28 91	0.11 117	2.51 71	1.02 37	0.25 48	0.13 37	0.63 27	0.24 66	1.43 79	1.56 67	0.01 36	0.12 72	0.02 12	0.16 52	3.32 101	0.42 79
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
RAStereo	0.23 19	0.17 30	0.05 9	0.05 15	0.10 35	0.00 1	0.01 35	0.03 14	0.04 15	0.96 119	0.00 1	0.19 22	0.01 3	0.01 14	1.67 32	1.14 50	0.06 16	0.06 16	0.21 12	0.02 7	0.60 32	0.71 33	0.00 1	0.05 26	0.03 20	0.01 11	0.10 10	0.01 14

RASNet	0.63 53	0.18 31	0.57 97	0.41 128	0.28 99	0.10 99	0.05 88	0.94 78	0.14 62	1.07 126	0.09 77	0.48 73	0.34 100	0.02 30	1.28 18	1.47 80	0.35 66	0.21 50	0.99 38	0.02 7	1.15 62	1.53 63	0.10 108	0.34 148	0.22 79	0.30 70	3.55 112	0.73 96

CIPLG	0.87 77	0.19 32	0.67 120	0.27 79	0.21 75	0.00 1	0.20 137	0.19 39	0.50 118	0.07 51	0.12 79	1.16 123	0.08 36	0.21 153	4.78 175	1.50 83	0.68 109	0.22 51	1.92 65	0.18 49	2.28 106	2.98 123	0.04 81	0.27 123	0.66 112	0.09 41	3.80 127	0.12 49

iRaftStereo_RVC	0.22 17	0.19 32	0.35 53	0.22 55	0.11 38	0.01 36	0.00 1	0.04 20	0.07 32	0.00 1	0.00 1	0.22 28	0.10 50	0.03 47	1.13 14	0.87 25	0.16 34	0.06 16	0.37 20	0.11 34	0.95 51	0.62 28	0.00 1	0.02 10	0.08 39	0.00 1	0.11 11	0.03 22

ARAFT	0.70 59	0.19 32	0.28 33	0.31 95	0.08 29	0.00 1	0.01 35	0.16 36	0.08 38	1.30 140	0.00 1	0.38 61	0.03 15	0.10 114	3.41 120	1.87 116	0.29 57	0.27 66	2.54 89	0.05 17	1.83 98	1.60 68	0.01 36	0.10 66	0.42 95	0.02 25	3.41 104	0.12 49

IPLGR_C	0.86 72	0.20 35	0.61 107	0.28 83	0.21 75	0.00 1	0.22 141	0.18 37	0.47 113	0.07 51	0.12 79	1.18 124	0.08 36	0.20 148	4.59 164	1.50 83	0.65 102	0.26 59	2.00 68	0.19 55	2.34 111	2.95 120	0.05 90	0.27 123	0.60 108	0.07 36	3.82 129	0.11 46

AnonymousM	1.53 125	0.20 35	0.39 69	0.05 15	0.04 16	0.25 140	0.01 35	2.74 165	0.57 126	0.35 82	1.45 151	0.55 86	0.53 131	0.22 160	2.76 77	2.91 165	0.98 141	1.05 170	2.00 68	1.32 167	3.73 152	3.49 138	0.20 140	0.28 133	0.13 64	0.28 68	5.87 187	9.03 194

MaDis-Stereo	0.33 26	0.21 37	0.36 57	0.06 23	0.13 42	0.01 36	0.03 75	0.06 25	0.06 27	1.25 138	0.00 1	0.20 26	0.02 10	0.02 30	1.52 26	1.15 51	0.12 25	0.24 54	1.27 50	0.10 31	0.71 37	0.90 43	0.00 1	0.07 38	0.17 73	0.15 50	0.13 14	0.04 26

CAS	0.79 65	0.21 37	0.34 50	0.21 51	0.19 68	0.03 73	0.14 131	0.21 42	0.63 130	1.19 134	0.16 87	0.33 52	0.78 160	0.13 126	2.72 76	1.66 98	0.85 128	0.71 133	1.12 44	0.46 111	2.41 116	2.37 98	0.03 72	0.08 55	0.11 53	0.69 98	1.69 49	1.95 130

EGLCR-Stereo	1.26 107	0.21 37	1.76 185	0.07 32	0.25 88	0.08 93	0.02 57	0.49 62	0.55 122	0.11 57	0.45 116	0.58 93	0.67 147	0.03 47	2.32 59	2.67 158	0.93 134	1.20 183	4.21 135	0.19 55	4.10 162	4.78 172	0.05 90	0.13 79	0.64 111	0.67 96	6.56 196	0.32 69

ACRE	0.87 77	0.21 37	0.64 115	0.28 83	0.20 74	0.00 1	0.20 137	0.18 37	0.48 116	0.08 54	0.15 85	1.22 125	0.08 36	0.23 162	4.70 172	1.49 81	0.67 105	0.25 58	1.97 67	0.18 49	2.33 110	2.98 123	0.05 90	0.26 115	0.67 115	0.07 36	3.81 128	0.11 46

CREStereo++_RVC	0.99 89	0.21 37	1.16 155	0.28 83	0.36 123	0.01 36	0.05 88	2.06 123	0.27 97	0.62 98	0.08 75	0.46 71	0.14 57	0.05 69	2.55 73	2.70 159	0.74 117	0.50 107	2.59 91	0.24 66	2.97 132	2.20 90	0.09 104	0.10 66	0.96 121	0.43 85	4.10 150	0.79 99
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
MMNet	0.30 25	0.21 37	0.07 12	0.05 15	0.05 19	0.00 1	0.06 98	0.01 4	0.03 10	0.22 66	0.00 1	0.19 22	0.01 3	0.05 69	2.24 52	0.62 16	0.24 47	0.12 32	0.35 18	0.07 22	0.30 17	0.11 10	0.04 81	0.08 55	0.03 20	0.04 30	2.84 78	0.02 19

LL-Strereo2	0.61 50	0.22 43	0.36 57	0.09 37	0.10 35	0.17 127	0.01 35	2.25 128	0.18 77	0.00 1	0.00 1	0.21 27	0.04 21	0.21 153	1.68 33	1.32 65	0.05 12	0.12 32	2.34 82	0.39 93	1.51 85	2.98 123	0.00 1	0.08 55	0.43 96	0.01 11	1.44 45	0.31 67

LoS	1.87 144	0.22 43	0.38 66	0.22 55	0.14 46	0.02 60	0.06 98	15.85 247	0.90 151	3.42 205	0.71 136	0.95 114	0.83 168	0.21 153	3.22 108	3.63 190	1.18 153	0.90 156	2.95 105	0.64 130	5.08 189	3.80 142	0.22 150	0.17 93	2.26 158	0.82 106	1.23 37	0.52 82
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	1.32 111	0.22 43	1.47 172	0.40 123	0.35 122	0.44 146	0.10 119	1.27 89	0.65 132	1.74 158	1.26 149	0.66 97	1.37 187	0.24 163	2.88 85	2.65 156	1.33 162	0.99 167	2.36 85	0.91 147	2.59 121	4.11 156	0.10 108	0.36 151	0.57 105	2.21 141	2.92 80	1.59 125
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	1.75 141	0.23 46	0.32 41	0.06 23	0.17 62	0.15 122	0.01 35	0.81 76	1.74 187	1.93 163	0.47 117	1.08 116	0.82 163	0.09 105	3.32 117	4.94 217	2.31 187	1.73 201	5.18 144	2.00 195	5.82 200	5.83 203	0.10 108	0.26 115	0.59 107	1.60 126	4.43 156	1.17 116

CES	1.20 104	0.24 47	0.35 53	0.13 42	0.18 65	0.05 85	0.08 112	5.35 221	0.78 142	0.43 90	0.31 102	0.83 111	0.86 170	0.16 132	3.20 103	3.22 178	1.12 151	1.06 173	1.51 57	1.05 151	4.23 163	3.19 130	0.08 102	0.09 64	0.19 75	0.34 78	1.07 34	2.23 139

test-1	2.99 174	0.26 48	1.52 176	0.33 98	0.21 75	0.22 138	0.38 151	3.16 183	0.85 150	3.36 202	4.21 195	5.45 184	0.78 160	0.20 148	4.02 140	4.67 207	1.40 165	1.31 185	10.46 196	1.58 175	5.30 195	7.01 229	0.04 81	0.34 148	2.98 183	6.37 201	5.39 180	8.95 193

sAnonymous2	1.54 128	0.26 48	0.15 19	0.10 39	0.17 62	0.48 149	0.00 1	1.87 111	0.97 156	0.22 66	0.41 108	1.12 120	0.82 163	0.08 97	4.07 141	3.86 193	1.31 158	1.19 181	7.54 161	0.72 136	4.00 155	4.87 177	0.03 72	0.29 135	0.14 68	2.16 139	2.37 66	2.45 143

CroCo_RVC	1.54 128	0.26 48	0.15 19	0.10 39	0.17 62	0.48 149	0.00 1	1.87 111	0.97 156	0.22 66	0.41 108	1.12 120	0.82 163	0.08 97	4.07 141	3.86 193	1.31 158	1.19 181	7.54 161	0.72 136	4.00 155	4.87 177	0.03 72	0.29 135	0.14 68	2.16 139	2.37 66	2.45 143

anonymousdsp2	0.70 59	0.27 51	0.28 33	0.23 61	0.07 26	0.02 60	0.02 57	1.36 91	0.08 38	0.02 42	0.59 126	0.29 43	0.16 66	0.08 97	1.51 25	1.55 87	0.25 48	0.32 72	3.52 125	0.55 123	1.55 89	3.00 126	0.02 55	0.07 38	0.13 64	0.15 50	2.70 74	0.01 14

Sa-1000	1.25 106	0.27 51	0.51 94	0.28 83	0.23 82	0.00 1	0.00 1	2.78 167	0.10 47	0.01 37	0.01 56	0.34 56	0.50 128	0.59 192	4.62 167	1.70 107	0.69 110	0.83 149	4.47 137	0.43 105	1.38 77	4.54 169	0.01 36	0.24 106	2.01 154	1.81 133	5.02 174	0.39 76

UniTT-Stereo	0.35 27	0.28 53	0.38 66	0.07 32	0.18 65	0.00 1	0.01 35	0.07 28	0.08 38	0.00 1	0.00 1	0.29 43	0.03 15	0.05 69	1.88 39	1.42 75	0.15 30	0.33 80	1.70 63	0.07 22	0.88 49	1.21 53	0.00 1	0.12 72	0.06 32	0.03 29	0.14 15	0.03 22

rafts_anoy	0.62 52	0.28 53	0.70 122	0.37 117	0.21 75	0.04 80	0.00 1	2.53 151	0.14 62	0.01 37	0.00 1	0.10 6	0.04 21	0.02 30	2.50 70	1.45 78	0.32 62	0.36 85	1.92 65	0.17 47	1.38 77	0.99 48	0.00 1	0.18 95	0.53 101	0.73 102	0.73 29	1.01 112

GES	1.43 119	0.28 53	0.41 79	0.57 141	0.37 125	0.27 141	0.07 103	2.06 123	0.93 154	1.20 136	0.58 125	0.39 64	0.23 86	0.02 30	4.91 181	2.49 152	0.91 130	0.66 126	9.59 187	1.37 168	2.97 132	2.53 108	0.16 130	0.41 156	0.20 76	0.17 56	2.57 70	2.20 138

trnet	0.99 89	0.29 56	0.72 125	0.22 55	0.13 42	0.01 36	0.02 57	2.55 154	0.37 105	0.62 98	0.48 118	0.70 102	0.59 137	0.04 62	2.80 79	3.02 170	0.66 103	0.57 115	2.14 71	0.60 128	2.82 126	2.17 88	0.03 72	0.09 64	1.26 130	0.51 92	2.42 68	0.91 105

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 55	0.29 56	0.60 103	0.37 117	0.27 96	0.03 73	0.02 57	0.96 80	0.11 50	1.34 143	0.00 1	0.28 40	0.08 36	0.01 14	1.83 37	1.32 65	0.26 52	0.11 30	3.40 122	0.24 66	0.79 44	0.89 42	0.00 1	0.19 98	0.38 89	0.22 61	3.31 100	0.15 53

AFF-stereo	0.55 40	0.29 56	0.41 79	0.33 98	0.09 32	0.03 73	0.00 1	0.38 53	0.10 47	1.17 131	0.01 56	0.32 49	0.06 31	0.00 1	1.52 26	1.24 59	0.15 30	0.59 118	3.40 122	0.07 22	0.54 29	0.60 27	0.00 1	0.07 38	0.13 64	0.06 32	3.05 85	0.10 44

UPFNet	0.44 32	0.29 56	0.59 101	0.21 51	0.26 94	0.01 36	0.02 57	0.08 30	0.08 38	0.39 85	0.00 1	0.27 37	0.03 15	0.24 163	3.08 98	0.92 31	0.14 28	0.12 32	0.57 25	0.31 83	0.36 21	0.39 19	0.01 36	0.12 72	0.02 12	0.01 11	3.44 107	0.05 31

4D-IteraStereo	0.83 69	0.30 60	1.14 151	0.28 83	0.31 109	0.01 36	0.02 57	2.15 127	0.11 50	0.00 1	0.20 93	0.25 31	0.22 79	0.16 132	2.28 54	1.65 96	0.11 23	0.37 87	2.84 102	0.41 99	2.82 126	2.87 115	0.02 55	0.21 103	0.08 39	0.22 61	3.10 88	0.35 73

RALCasStereoNet	0.70 59	0.30 60	0.84 134	0.37 117	0.28 99	0.05 85	0.12 126	2.12 125	0.13 59	1.03 123	0.04 65	0.50 76	0.15 59	0.03 47	2.37 62	1.67 101	0.23 45	0.24 54	1.26 49	0.14 38	1.21 65	2.03 82	0.01 36	0.11 71	0.34 86	1.39 121	0.78 30	1.25 117

UNet	0.56 43	0.30 60	0.39 69	0.26 75	0.19 68	0.03 73	0.08 112	0.52 67	0.13 59	1.15 129	0.00 1	0.44 67	0.16 66	0.16 132	2.13 49	1.28 63	0.34 64	0.20 49	1.42 54	0.19 55	0.62 33	0.50 21	0.13 119	0.24 106	0.03 20	0.26 65	3.32 101	0.62 92

HSM	0.97 87	0.30 60	0.87 136	0.54 139	0.46 133	0.00 1	0.01 35	2.93 173	0.30 101	0.13 60	0.56 122	0.65 96	0.13 53	0.05 69	2.97 92	1.08 42	0.66 103	0.17 44	3.26 118	0.35 87	1.78 96	2.03 82	0.04 81	0.33 146	0.38 89	0.81 105	4.16 152	1.10 113

AE-Stereo	1.43 119	0.31 64	1.73 183	0.33 98	0.32 114	0.04 80	0.32 148	0.43 57	0.32 102	0.04 48	0.00 1	3.38 153	0.44 115	0.07 84	2.86 83	3.30 181	0.96 137	0.79 140	3.65 127	0.79 141	3.64 148	4.40 165	0.04 81	0.40 155	2.93 181	2.14 138	4.74 165	0.18 57

CREStereo	1.03 93	0.31 64	0.74 126	0.24 65	0.16 49	0.01 36	0.04 83	2.66 161	0.55 122	0.63 100	0.56 122	0.71 103	0.59 137	0.05 69	2.97 92	3.31 182	0.60 94	0.43 97	2.12 70	0.57 125	3.00 135	2.30 96	0.06 97	0.12 72	1.18 128	0.53 94	2.42 68	0.88 100
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
FADNet-RVC	1.64 138	0.31 64	0.64 115	0.33 98	1.19 170	0.01 36	2.53 199	0.57 68	0.22 92	1.03 123	0.32 104	6.04 190	0.29 93	0.32 172	4.47 156	1.90 120	0.62 97	0.78 138	6.45 156	1.80 186	1.85 99	2.02 81	0.19 137	0.52 168	1.78 149	1.74 132	3.10 88	3.15 148

HGLStereo	0.58 45	0.32 67	0.38 66	0.23 61	0.26 94	0.01 36	0.06 98	0.06 25	0.12 56	1.22 137	0.70 135	0.14 10	0.15 59	0.09 105	2.33 61	1.33 68	0.37 73	0.24 54	1.13 45	0.15 42	0.97 53	1.51 62	0.06 97	0.07 38	0.08 39	0.08 39	3.08 87	0.47 80

RALAANet	0.92 83	0.35 68	0.48 89	0.36 115	0.24 86	0.18 128	0.02 57	1.89 113	0.19 80	0.51 94	0.01 56	0.26 34	0.25 89	0.06 79	2.32 59	1.73 108	0.35 66	0.69 127	3.14 107	0.55 123	2.51 120	2.39 99	0.01 36	0.26 115	0.37 88	1.12 116	4.01 144	0.53 84

MIF-Stereo (partial)	0.47 36	0.36 69	0.44 84	0.07 32	0.18 65	0.01 36	0.00 1	0.07 28	0.11 50	0.01 37	0.01 56	0.38 61	0.09 45	0.03 47	2.00 40	1.58 89	0.22 42	0.50 107	0.75 33	0.06 19	1.09 58	0.94 45	0.00 1	0.19 98	0.08 39	0.26 65	2.83 77	0.39 76

IPLG	1.12 101	0.36 69	0.65 119	0.29 90	0.23 82	0.00 1	0.05 88	2.30 130	0.29 100	0.39 85	0.29 99	0.27 37	0.72 154	0.24 163	5.68 200	1.79 113	1.05 144	0.84 150	2.78 99	0.41 99	0.98 54	4.31 164	0.02 55	0.25 111	0.46 98	1.49 124	3.86 133	0.11 46

HCRNet	0.41 30	0.36 69	0.34 50	0.30 93	0.12 40	0.00 1	0.05 88	0.02 11	0.02 8	1.46 151	0.00 1	0.18 16	0.05 27	0.00 1	2.70 75	0.67 18	0.22 42	0.06 16	0.22 13	0.11 34	0.30 17	0.59 26	0.02 55	0.01 4	0.01 7	0.01 11	3.21 97	0.03 22

plain	0.45 34	0.37 72	0.43 81	0.16 45	0.37 125	0.00 1	0.00 1	0.74 74	0.08 38	0.01 37	0.00 1	0.53 83	0.09 45	0.04 62	2.41 63	1.80 114	0.25 48	0.31 70	0.93 37	0.10 31	1.31 73	1.36 57	0.00 1	0.23 105	0.13 64	0.02 25	0.25 18	0.09 39

DMCA	0.27 22	0.37 72	0.20 22	0.17 46	0.09 32	0.02 60	0.01 35	0.02 11	0.04 15	0.59 97	0.00 1	0.34 56	0.05 27	0.01 14	1.81 36	0.88 27	0.31 60	0.12 32	0.22 13	0.10 31	0.38 22	0.23 13	0.00 1	0.03 16	0.03 20	0.06 32	1.19 36	0.15 53

DeepPruner_ROB	1.57 132	0.37 72	0.71 123	0.50 137	0.55 142	0.37 143	1.60 184	1.74 102	0.84 146	1.37 146	2.40 168	0.49 75	0.51 129	0.10 114	5.38 193	2.16 138	1.10 149	1.08 174	2.28 80	0.40 94	4.83 182	3.42 134	0.66 195	0.34 148	0.57 105	5.04 185	3.07 86	0.53 84

raft+_RVC	0.49 37	0.38 75	0.37 65	0.34 104	0.21 75	0.03 73	0.04 83	2.29 129	0.09 44	0.00 1	0.00 1	0.25 31	0.08 36	0.02 30	1.79 35	1.24 59	0.29 57	0.09 25	2.37 86	0.24 66	0.77 43	1.09 50	0.00 1	0.06 32	0.07 34	0.12 45	0.57 25	0.36 74

raftrobust	0.86 72	0.40 76	0.77 129	0.40 123	0.31 109	0.01 36	0.04 83	2.51 149	0.13 59	0.51 94	0.00 1	0.51 77	0.24 87	0.09 105	2.98 94	2.12 134	0.22 42	0.31 70	4.90 142	0.11 34	1.68 94	2.15 86	0.16 130	0.15 86	0.78 117	0.40 82	0.97 33	0.36 74

DMCA-RVC	0.65 55	0.42 77	0.43 81	0.31 95	0.58 144	0.15 122	0.44 153	0.29 49	1.57 181	1.31 141	0.35 105	0.55 86	0.13 53	0.11 117	2.54 72	1.10 45	0.51 86	0.46 100	0.84 35	0.36 89	0.76 42	0.83 37	0.19 137	0.14 82	0.11 53	0.06 32	2.59 73	0.52 82

DSFCA	0.70 59	0.43 78	0.51 94	0.29 90	0.58 144	0.04 80	0.59 158	0.22 43	0.54 120	0.49 93	0.56 122	0.33 52	0.08 36	0.04 62	2.86 83	1.28 63	0.67 105	0.73 135	1.00 39	0.44 108	1.01 57	1.14 52	0.21 142	0.24 106	0.54 102	0.82 106	2.81 76	0.47 80

NVstereo2D	0.83 69	0.43 78	0.07 12	0.23 61	0.36 123	0.41 145	0.08 112	1.61 100	0.59 128	0.84 111	1.11 147	0.36 59	0.21 77	0.07 84	5.88 204	2.16 138	0.62 97	0.45 99	1.50 56	0.19 55	1.20 64	0.94 45	0.02 55	0.32 142	1.30 133	0.24 64	0.95 32	0.24 61

GLC_STEREO	0.76 64	0.44 80	0.48 89	0.22 55	0.24 86	0.00 1	0.00 1	2.40 134	0.19 80	0.15 63	0.04 65	0.27 37	0.14 57	0.02 30	2.55 73	1.82 115	0.46 79	0.24 54	2.26 78	0.30 82	2.66 123	1.47 59	0.05 90	0.08 55	0.05 31	0.07 36	3.59 113	0.32 69

AASNet	0.18 10	0.44 80	0.26 30	0.08 36	0.08 29	0.00 1	0.08 112	0.03 14	0.05 23	0.26 71	0.00 1	0.16 11	0.03 15	0.01 14	1.06 13	0.60 14	0.08 18	0.03 10	0.08 6	0.16 46	0.24 15	0.64 29	0.00 1	0.03 16	0.00 1	0.01 11	0.38 22	0.03 22

FADNet	1.92 146	0.44 80	0.60 103	0.54 139	1.05 164	0.00 1	2.95 204	0.78 75	0.38 106	0.81 109	0.61 130	2.40 146	0.47 124	0.65 193	5.57 197	1.73 108	0.69 110	1.08 174	8.93 180	1.61 177	2.36 112	2.52 107	0.09 104	0.36 151	2.54 169	3.77 164	3.43 106	5.46 169

HH	2.94 171	0.45 83	4.88 218	0.58 143	0.51 136	0.73 160	1.38 178	3.25 187	0.84 146	2.85 188	0.60 128	5.15 179	0.82 163	0.19 143	3.29 114	6.00 234	0.67 105	0.89 154	9.52 185	1.83 187	7.59 230	5.88 206	0.41 170	0.27 123	3.12 185	5.47 193	5.66 183	6.52 178

HanStereo	2.94 171	0.45 83	4.88 218	0.58 143	0.51 136	0.73 160	1.38 178	3.25 187	0.84 146	2.85 188	0.60 128	5.15 179	0.82 163	0.19 143	3.29 114	6.00 234	0.67 105	0.89 154	9.52 185	1.83 187	7.59 230	5.88 206	0.41 170	0.27 123	3.12 185	5.47 193	5.66 183	6.52 178

IER	0.59 46	0.45 83	0.27 31	0.30 93	0.16 49	0.00 1	0.01 35	0.42 55	0.11 50	1.09 127	0.07 72	1.35 129	0.04 21	0.20 148	3.17 102	1.08 42	0.20 41	0.13 37	0.73 30	0.40 94	0.51 28	0.64 29	0.21 142	0.07 38	0.08 39	1.01 115	2.92 80	0.28 64

model_zeroshot	3.10 178	0.46 86	1.69 182	1.87 187	0.56 143	0.23 139	0.00 1	3.03 176	0.44 111	2.48 174	3.95 191	4.58 172	0.55 134	0.15 130	5.31 190	4.57 202	1.45 166	0.88 153	14.88 208	1.15 159	5.62 199	5.52 195	0.03 72	0.19 98	3.71 191	6.21 198	5.26 178	8.89 192

dd	0.93 85	0.46 86	0.32 41	1.70 180	0.04 16	0.21 135	0.11 124	0.46 61	0.06 27	0.11 57	0.01 56	1.91 138	0.06 31	0.16 132	4.29 149	0.96 33	0.81 125	0.34 82	5.67 146	0.37 90	0.58 31	0.68 32	0.15 127	0.26 115	0.07 34	0.09 41	3.26 99	1.96 131

CFNet	0.57 44	0.46 86	0.64 115	0.43 130	0.34 121	0.04 80	0.00 1	0.58 69	0.09 44	0.66 101	0.05 68	0.64 95	0.07 33	0.05 69	2.25 53	0.65 17	0.35 66	0.06 16	0.73 30	0.34 85	0.85 48	0.73 34	0.00 1	0.08 55	0.45 97	0.16 52	3.22 98	1.51 123

PWCDC_ROB	2.82 169	0.49 89	0.17 21	0.38 121	0.79 159	0.03 73	0.10 119	1.16 85	8.93 234	0.14 61	2.49 174	0.55 86	31.02 252	0.57 186	5.58 198	3.32 183	1.73 174	0.91 158	2.53 88	0.88 145	2.92 129	7.18 230	0.15 127	0.53 169	0.55 103	0.69 98	1.43 44	0.88 100

XX-Stereo	3.48 185	0.50 90	1.80 186	1.21 169	0.27 96	0.34 142	0.44 153	1.47 95	0.41 109	2.51 175	6.92 221	4.97 175	1.06 179	0.12 120	3.21 106	5.22 223	0.96 137	0.80 145	6.95 158	0.80 142	4.33 166	4.04 154	0.21 142	0.27 123	26.57 254	3.75 162	5.08 175	9.77 198

gcap-zeroshot	3.09 177	0.51 91	3.99 212	1.67 179	0.29 102	1.36 181	1.37 177	3.29 190	0.65 132	2.77 182	4.48 200	6.22 191	0.69 149	0.09 105	3.93 137	4.80 210	0.92 132	0.78 138	16.30 211	2.38 203	5.15 192	5.77 202	1.31 210	0.26 115	2.97 182	4.91 183	4.58 163	2.00 132

CASnet	0.75 63	0.51 91	0.49 93	0.23 61	0.29 102	0.00 1	0.00 1	0.50 63	0.18 77	0.06 50	0.06 69	0.54 84	0.36 105	0.01 14	2.44 65	1.35 69	0.50 83	0.41 95	2.34 82	0.25 70	3.65 149	2.36 97	0.02 55	0.14 82	1.63 145	0.05 31	1.61 48	0.23 59
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GANet-ADL	2.26 152	0.51 91	1.82 188	0.99 164	0.99 163	1.45 182	0.29 146	2.00 117	1.01 159	3.12 195	3.40 183	1.38 131	0.33 99	0.03 47	5.34 191	3.89 195	2.23 184	0.79 140	7.70 163	1.85 189	3.10 136	4.63 171	0.18 136	0.43 161	1.38 140	3.47 159	4.81 167	3.97 156

AF-Net	1.11 99	0.51 91	0.87 136	0.34 104	0.78 157	0.89 169	1.87 188	2.40 134	1.15 165	0.48 91	0.68 133	3.66 155	0.16 66	0.27 167	2.44 65	0.98 34	0.35 66	0.01 5	1.60 59	0.40 94	0.50 26	2.58 110	0.05 90	0.08 55	0.66 112	0.45 86	3.47 108	2.34 140

Nwc_Net	1.11 99	0.51 91	0.87 136	0.34 104	0.78 157	0.89 169	1.87 188	2.40 134	1.15 165	0.48 91	0.68 133	3.66 155	0.16 66	0.27 167	2.44 65	0.98 34	0.35 66	0.01 5	1.60 59	0.40 94	0.50 26	2.58 110	0.05 90	0.08 55	0.66 112	0.45 86	3.47 108	2.34 140

CFNet_pseudo	0.86 72	0.52 96	0.57 97	0.44 132	0.52 141	0.05 85	0.02 57	0.60 70	0.10 47	0.93 116	0.12 79	0.71 103	0.30 95	0.51 183	4.66 169	1.68 103	0.33 63	0.32 72	2.61 93	0.34 85	0.96 52	1.53 63	0.55 186	0.13 79	0.49 99	0.50 91	2.17 64	1.63 127

DN-CSS_ROB	1.45 122	0.52 96	1.11 149	0.81 152	0.69 151	0.00 1	0.03 75	2.86 172	0.35 104	1.50 152	3.76 189	0.73 106	0.36 105	0.07 84	2.89 86	1.44 76	1.08 148	0.79 140	8.61 172	0.23 63	3.25 143	1.97 74	0.02 55	0.66 176	0.10 49	0.52 93	3.12 92	1.56 124

LMCR-Stereo	0.97 87	0.53 98	0.59 101	0.28 83	0.25 88	0.07 90	0.02 57	1.39 92	0.28 98	0.34 78	0.12 79	0.74 107	0.15 59	0.12 120	3.20 103	1.88 119	1.07 147	0.36 85	5.87 151	1.71 180	2.10 105	2.39 99	0.02 55	0.33 146	0.35 87	0.38 80	1.44 45	0.34 72

BEATNet_4x	1.40 112	0.54 99	0.27 31	0.13 42	0.27 96	0.01 36	0.10 119	1.80 107	1.74 187	0.41 89	0.53 119	0.82 110	0.59 137	0.54 184	4.30 150	2.92 166	1.87 178	1.84 207	1.39 53	0.71 135	4.68 171	6.21 219	0.02 55	0.81 182	0.21 78	0.40 82	3.69 116	0.96 108

Anonymous3	3.16 180	0.55 100	0.79 131	0.09 37	1.10 165	0.50 151	0.03 75	3.52 197	1.26 171	1.12 128	0.84 139	10.62 204	1.31 185	0.36 175	7.37 219	6.90 242	3.59 201	3.15 225	10.88 199	2.20 199	6.83 219	9.50 248	0.31 159	0.37 153	1.43 141	3.45 158	5.32 179	1.91 129

PDISCO_ROB	1.03 93	0.55 100	0.06 11	0.67 147	0.28 99	0.00 1	0.21 139	0.71 72	0.49 117	1.28 139	0.99 144	0.25 31	0.32 97	0.19 143	3.02 97	2.03 131	0.69 110	1.42 190	2.26 78	0.58 126	2.32 108	3.22 132	0.14 126	0.27 123	1.36 139	0.37 79	3.84 132	0.23 59

Any-RAFT	2.56 162	0.56 102	3.45 207	0.34 104	0.51 136	0.01 36	0.04 83	2.96 175	0.64 131	0.51 94	3.99 192	3.76 157	0.35 101	0.16 132	2.92 89	3.82 192	0.81 125	0.80 145	8.30 170	0.51 120	5.45 197	3.87 144	0.44 177	0.16 92	4.84 205	7.87 211	3.19 95	8.70 189

AACVNet	0.85 71	0.56 102	0.35 53	0.58 143	0.67 149	0.09 96	0.01 35	0.35 52	0.19 80	0.17 64	0.15 85	0.45 70	0.24 87	0.19 143	2.81 80	1.91 121	0.48 82	0.38 88	1.44 55	0.23 63	1.44 81	1.22 54	0.33 162	0.08 55	0.50 100	1.57 125	4.09 148	2.39 142

GANet	0.29 24	0.56 102	0.39 69	0.27 79	0.11 38	0.88 167	0.14 131	0.27 47	0.06 27	0.02 42	0.28 97	1.85 137	0.04 21	0.03 47	0.62 8	0.39 5	0.37 73	0.14 40	0.24 15	0.01 3	0.20 11	0.05 5	0.06 97	0.02 10	0.06 32	0.01 11	0.48 23	0.16 55

IGEV-BASED-STEREO-	0.54 38	0.58 105	0.31 38	0.07 32	0.14 46	0.16 125	0.00 1	0.11 33	0.18 77	0.04 48	0.54 121	0.47 72	0.42 113	0.02 30	1.77 34	1.93 123	0.27 56	0.46 100	1.01 40	0.27 78	2.04 104	2.17 88	0.09 104	0.07 38	0.02 12	0.16 52	1.26 39	0.07 37

PMTNet	1.28 109	0.58 105	0.96 142	0.28 83	0.22 80	0.01 36	0.16 133	0.50 63	0.57 126	0.72 105	0.35 105	0.54 84	0.48 125	0.09 105	3.27 112	3.32 183	0.72 116	0.39 90	6.17 152	0.35 87	3.67 151	2.41 103	0.09 104	0.12 72	3.12 185	1.00 114	1.23 37	3.32 152

MSKI-zero shot	3.19 181	0.59 107	1.39 168	0.19 50	0.37 125	0.18 128	0.03 75	3.19 184	0.96 155	0.82 110	4.84 203	3.83 158	0.60 141	0.03 47	3.33 118	5.29 225	1.15 152	0.81 147	11.77 203	1.76 184	6.55 212	5.98 213	0.22 150	0.32 142	4.41 200	12.05 233	7.79 210	7.75 186

CFNet_RVC	0.86 72	0.59 107	0.74 126	0.33 98	0.32 114	0.11 102	0.02 57	0.11 33	0.17 72	0.87 114	0.74 137	0.57 92	0.16 66	0.08 97	3.11 99	1.19 56	0.50 83	0.34 82	1.28 51	0.15 42	1.68 94	1.48 61	0.02 55	0.25 111	0.86 119	1.89 136	3.64 115	2.13 136

test_5	0.54 38	0.60 109	0.22 24	0.02 5	0.02 5	0.11 102	0.01 35	2.77 166	0.04 15	0.00 1	1.10 146	0.44 67	0.45 116	0.00 1	1.47 24	1.13 47	0.08 18	0.10 28	1.01 40	0.04 14	0.43 24	1.34 56	0.00 1	0.05 26	0.07 34	0.00 1	2.98 83	0.01 14

psm_up	1.01 92	0.60 109	0.96 142	0.38 121	0.75 155	0.01 36	0.03 75	2.33 132	1.18 167	0.78 106	0.00 1	0.94 112	0.09 45	0.45 181	2.41 63	1.18 54	0.62 97	0.44 98	3.67 129	0.32 84	1.14 61	0.85 39	0.00 1	0.58 173	1.06 125	1.42 123	3.75 123	1.44 121

GCAP-BAT	1.42 113	0.61 111	0.40 73	0.25 67	0.16 49	0.02 60	0.07 103	2.44 141	0.20 83	0.00 1	0.00 1	4.08 163	0.22 79	0.07 84	2.09 43	2.28 142	11.83 241	0.32 72	3.20 108	0.26 72	4.81 176	2.01 75	0.13 119	0.07 38	0.12 57	0.32 72	1.72 50	0.54 86

test_for_model	1.42 113	0.61 111	0.40 73	0.25 67	0.16 49	0.02 60	0.07 103	2.44 141	0.20 83	0.00 1	0.00 1	4.08 163	0.22 79	0.07 84	2.09 43	2.28 142	11.83 241	0.32 72	3.20 108	0.26 72	4.81 176	2.01 75	0.13 119	0.07 38	0.12 57	0.32 72	1.72 50	0.54 86

testlalala2	1.42 113	0.61 111	0.40 73	0.25 67	0.16 49	0.02 60	0.07 103	2.44 141	0.20 83	0.00 1	0.00 1	4.08 163	0.22 79	0.07 84	2.09 43	2.28 142	11.83 241	0.32 72	3.20 108	0.26 72	4.81 176	2.01 75	0.13 119	0.07 38	0.12 57	0.32 72	1.72 50	0.54 86

testlalala	1.42 113	0.61 111	0.40 73	0.25 67	0.16 49	0.02 60	0.07 103	2.44 141	0.20 83	0.00 1	0.00 1	4.08 163	0.22 79	0.07 84	2.09 43	2.28 142	11.83 241	0.32 72	3.20 108	0.26 72	4.81 176	2.01 75	0.13 119	0.07 38	0.12 57	0.32 72	1.72 50	0.54 86

testlalala_base	1.42 113	0.61 111	0.40 73	0.25 67	0.16 49	0.02 60	0.07 103	2.44 141	0.20 83	0.00 1	0.00 1	4.08 163	0.22 79	0.07 84	2.09 43	2.28 142	11.83 241	0.32 72	3.20 108	0.26 72	4.81 176	2.01 75	0.13 119	0.07 38	0.12 57	0.32 72	1.72 50	0.54 86

SPstereo	1.42 113	0.61 111	0.40 73	0.25 67	0.16 49	0.02 60	0.07 103	2.44 141	0.20 83	0.00 1	0.00 1	4.08 163	0.22 79	0.07 84	2.09 43	2.28 142	11.83 241	0.32 72	3.20 108	0.26 72	4.81 176	2.01 75	0.13 119	0.07 38	0.12 57	0.32 72	1.72 50	0.54 86

MLCV	2.45 159	0.61 111	0.81 132	2.48 195	1.21 171	0.95 171	0.50 157	3.57 199	0.61 129	3.75 215	4.26 197	5.13 178	3.34 199	0.06 79	4.63 168	1.78 112	1.32 161	0.86 151	10.05 192	1.09 154	2.30 107	3.92 145	0.29 156	2.16 206	1.87 150	3.06 150	4.01 144	1.40 120

RAFT-Test	2.40 156	0.62 118	1.45 171	1.07 166	0.41 130	0.21 135	0.21 139	3.19 184	0.77 140	1.05 125	3.09 182	0.94 112	0.92 173	0.17 137	3.47 122	5.18 222	0.97 140	0.56 114	10.36 195	1.38 169	6.37 208	5.29 182	0.38 168	0.25 111	2.80 178	4.66 178	4.56 161	4.51 159

TestStereo	0.55 40	0.62 118	0.47 88	0.22 55	0.09 32	0.00 1	0.01 35	1.90 115	0.22 92	0.30 75	0.00 1	0.28 40	0.08 36	0.01 14	1.58 30	0.87 25	0.34 64	0.19 46	2.65 97	0.08 26	1.43 79	0.55 25	0.02 55	0.07 38	0.10 49	0.42 84	2.09 62	0.13 51

pcwnet_v2	1.73 139	0.62 118	0.78 130	0.73 150	1.15 166	0.59 157	0.23 143	1.77 104	0.68 135	3.36 202	1.85 164	1.23 126	1.01 176	1.61 222	5.43 195	2.08 132	0.92 132	0.62 122	4.07 133	0.37 90	1.82 97	2.39 99	1.01 204	0.41 156	1.32 134	2.11 137	3.98 142	4.53 161

MSMDNet	2.28 153	0.62 118	1.27 160	0.37 117	0.30 107	0.19 132	0.07 103	3.15 182	0.68 135	1.01 122	0.97 141	1.10 119	2.40 193	0.17 137	3.93 137	5.26 224	1.11 150	0.55 112	10.21 193	2.94 213	6.12 204	5.76 201	0.31 159	0.26 115	2.47 164	4.23 169	3.01 84	3.18 149

IPLGR	1.73 139	0.63 122	0.67 120	0.35 113	0.40 129	0.00 1	0.03 75	1.41 93	0.26 96	2.36 172	2.42 170	0.33 52	0.80 162	0.17 137	6.12 211	1.87 116	1.22 155	1.28 184	5.37 145	1.72 182	2.44 117	4.20 159	0.02 55	0.56 172	2.66 173	4.85 181	3.82 129	0.77 97

iResNet_ROB	1.07 96	0.65 123	0.30 37	0.45 134	0.30 107	0.01 36	0.02 57	3.10 180	0.12 56	1.34 143	0.00 1	0.66 97	0.35 101	0.04 62	4.37 153	1.65 96	0.54 91	0.49 105	5.83 150	0.29 80	1.30 72	0.87 41	0.20 140	0.26 115	0.16 71	0.84 108	3.74 120	1.12 114

MyStereo04	2.04 147	0.66 124	0.91 139	0.69 148	0.82 160	0.02 60	0.04 83	2.62 158	0.91 152	2.83 186	0.75 138	1.37 130	0.09 45	0.08 97	5.03 186	3.04 173	0.58 93	0.72 134	10.25 194	1.62 178	4.78 172	3.27 133	0.94 203	0.69 177	2.62 171	4.29 171	4.75 166	0.65 94

anonymity	3.65 187	0.66 124	5.99 230	1.34 173	0.51 136	0.44 146	0.11 124	3.79 203	0.79 143	2.66 179	18.15 261	3.83 158	0.89 171	0.26 166	3.21 106	5.09 220	0.93 134	0.53 109	7.76 167	1.11 157	4.31 165	5.87 205	0.28 155	0.42 159	4.98 208	9.60 226	5.40 181	9.75 197

FADNet-RVC-Resample	1.60 136	0.67 126	0.97 144	0.50 137	0.64 148	0.18 128	1.05 169	1.27 89	0.83 145	0.96 119	0.97 141	5.23 183	0.42 113	1.02 206	4.81 178	1.68 103	1.05 144	1.96 209	3.78 131	1.06 152	1.52 86	2.28 95	0.21 142	1.35 193	0.55 103	3.16 153	2.13 63	2.92 147

MIPNet	1.49 124	0.69 127	0.74 126	0.32 97	0.51 136	0.00 1	0.03 75	1.79 106	0.38 106	2.13 171	0.97 141	0.31 47	0.76 158	0.22 160	5.02 185	1.92 122	1.31 158	0.86 151	3.68 130	1.25 164	1.21 65	4.62 170	0.03 72	0.50 165	1.90 152	4.87 182	3.90 135	0.30 66

raft_robust	1.21 105	0.70 128	0.61 107	0.27 79	0.19 68	0.00 1	0.00 1	3.05 178	0.22 92	1.18 132	0.03 64	0.34 56	0.69 149	0.07 84	2.94 91	1.76 111	0.57 92	0.63 124	4.95 143	0.19 55	2.98 134	4.81 173	0.01 36	0.19 98	0.97 122	1.39 121	2.87 79	0.98 111

cross-raft	2.33 155	0.70 128	1.33 164	0.40 123	0.61 146	0.19 132	0.08 112	3.13 181	0.71 137	0.78 106	1.62 158	1.09 118	0.70 153	0.17 137	3.66 132	4.78 209	0.99 142	0.55 112	10.72 197	1.52 174	6.33 207	5.61 198	0.30 157	0.24 106	2.56 170	4.68 179	4.44 157	5.06 166

AEACV	0.25 20	0.71 130	0.36 57	0.04 12	0.03 10	0.10 99	0.00 1	0.02 11	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.18 16	0.13 53	0.02 30	1.22 16	0.79 22	0.05 12	0.26 59	0.73 30	0.29 80	0.63 34	0.50 21	0.12 116	0.04 23	0.01 7	0.21 60	0.29 20	0.00 1

EKT-Stereo	2.55 161	0.72 131	1.73 183	0.49 136	0.32 114	0.51 152	1.72 185	3.38 192	1.00 158	1.96 166	2.80 177	1.33 128	0.76 158	0.10 114	4.55 162	5.93 232	1.26 156	3.18 226	8.70 173	2.73 208	6.75 216	5.86 204	0.10 108	0.26 115	3.99 193	1.81 133	5.40 181	1.62 126

DLCB_ROB	0.92 83	0.72 131	0.64 115	0.43 130	0.42 131	0.14 119	0.18 135	0.43 57	0.28 98	0.85 112	0.53 119	1.12 120	0.72 154	0.07 84	2.16 51	1.12 46	0.88 129	0.26 59	0.69 29	0.20 60	1.35 74	1.53 63	0.49 179	0.28 133	4.11 196	2.41 145	2.04 60	0.78 98

iResNetv2_ROB	1.26 107	0.75 133	0.32 41	1.29 171	0.33 118	0.02 60	0.02 57	3.19 184	0.20 83	2.00 167	0.29 99	2.24 143	0.41 112	0.06 79	3.64 130	1.45 78	0.75 118	0.13 37	5.77 148	0.43 105	2.86 128	1.71 70	0.16 130	0.37 153	0.38 89	0.47 88	4.08 147	0.72 95

IGEV_Zeroshot_test	3.61 186	0.78 134	7.78 239	6.84 218	0.33 118	2.04 192	1.78 186	3.97 204	0.92 153	2.12 169	6.05 215	4.60 173	1.01 176	0.08 97	3.44 121	5.73 229	0.76 119	0.61 120	9.25 183	1.49 172	7.12 225	6.47 223	0.31 159	0.27 123	5.02 209	5.44 192	5.95 188	7.38 183

RAFT_CTSACE	0.59 46	0.80 135	0.45 86	0.25 67	0.07 26	0.14 119	0.00 1	2.03 119	0.06 27	0.00 1	0.12 79	0.44 67	0.46 121	0.01 14	1.58 30	1.08 42	0.15 30	0.12 32	0.57 25	0.08 26	0.74 41	2.54 109	0.00 1	0.04 23	0.24 80	0.00 1	3.77 126	0.04 26

SACVNet	1.43 119	0.80 135	0.85 135	0.58 143	1.31 176	0.63 159	0.62 160	2.60 157	0.52 119	1.33 142	0.02 63	0.74 107	0.32 97	0.34 174	2.78 78	2.11 133	1.38 164	0.39 90	4.62 140	0.70 134	2.37 113	3.83 143	0.05 90	0.42 159	1.29 132	1.64 128	3.74 120	2.62 145

PSMNet-ADL	3.15 179	0.80 135	1.49 173	1.54 175	1.63 184	0.88 167	0.30 147	2.50 148	1.91 191	4.43 227	8.13 231	4.06 160	6.80 212	0.07 84	4.23 145	5.16 221	1.83 177	0.91 158	11.85 204	1.86 190	4.02 158	4.02 152	0.70 197	0.51 166	1.61 144	4.33 172	8.01 211	1.36 119

PA-Net	1.61 137	0.81 138	1.43 170	0.27 79	1.99 196	0.12 111	0.34 149	0.19 39	1.90 190	0.85 112	0.41 108	0.24 30	0.20 74	0.78 199	4.61 166	1.44 76	0.17 36	0.26 59	1.08 42	0.53 121	1.44 81	3.18 129	0.65 193	0.44 162	0.99 123	7.71 210	1.78 58	9.78 200
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RAFT+CT+SA	0.64 54	0.82 139	0.25 28	0.15 44	0.03 10	0.00 1	0.00 1	2.49 147	0.08 38	0.08 54	0.00 1	0.74 107	0.39 110	0.01 14	1.39 23	1.38 73	0.11 23	0.15 41	2.23 73	0.18 49	0.84 46	2.50 104	0.01 36	0.06 32	0.11 53	0.01 11	3.34 103	0.04 26

SA	0.95 86	0.82 139	0.44 84	0.21 51	0.23 82	0.01 36	0.00 1	2.73 164	0.12 56	0.02 42	0.00 1	0.39 64	0.39 110	0.36 175	2.49 69	1.61 91	0.31 60	0.47 103	3.23 115	0.20 60	1.23 68	3.19 130	0.01 36	0.18 95	0.41 93	1.70 129	4.81 167	0.10 44

NLCA_NET_v2_RVC	0.99 89	0.82 139	0.34 50	0.18 48	0.43 132	0.03 73	1.10 173	1.20 86	2.50 199	2.06 168	0.11 78	0.69 101	0.07 33	0.54 184	3.65 131	0.91 30	0.19 40	0.22 51	1.65 62	0.15 42	0.73 40	0.92 44	0.08 102	0.18 95	0.11 53	3.29 156	2.58 72	2.09 134
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
EAI-Stereo	2.70 166	0.83 142	2.70 201	0.89 159	1.47 182	0.83 165	1.46 180	3.07 179	1.18 167	0.21 65	3.82 190	3.19 152	0.72 154	0.09 105	5.24 189	4.82 212	0.83 127	0.91 158	9.83 191	1.25 164	4.49 168	5.29 182	0.39 169	0.80 181	1.87 150	3.19 154	7.10 204	6.43 176

FCDSN-DC	1.58 135	0.84 143	2.05 191	1.66 178	1.43 180	1.08 176	0.99 167	0.72 73	0.44 111	1.18 132	0.31 102	1.45 133	0.49 127	0.07 84	6.05 210	1.96 124	2.13 183	1.97 210	1.16 46	0.44 108	2.39 115	2.62 112	0.49 179	3.18 214	1.72 147	3.24 155	1.34 41	1.27 118
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
iResNet	4.14 196	0.84 143	0.71 123	2.34 194	2.59 203	4.58 209	1.07 171	4.67 211	1.21 169	3.72 214	3.61 187	12.28 209	16.06 231	0.03 47	6.64 215	3.14 177	2.35 188	1.89 208	16.43 212	2.53 205	3.76 153	2.90 118	0.17 134	3.88 223	1.66 146	4.23 169	5.19 176	3.23 150

GEStereo_RVC	2.30 154	0.85 145	0.97 144	1.05 165	0.71 153	1.61 184	1.09 172	2.72 163	0.56 125	0.78 106	0.41 108	2.40 146	0.28 91	0.06 79	4.81 178	4.48 199	1.79 175	2.17 212	8.91 179	1.90 192	3.58 147	7.25 232	0.52 181	0.92 183	0.41 93	0.85 109	4.47 158	6.48 177

STTStereo	1.06 95	0.85 145	0.57 97	0.36 115	0.29 102	0.08 93	0.64 161	0.43 57	1.56 180	1.40 149	0.26 96	1.95 140	0.07 33	0.29 169	4.26 146	1.06 39	0.25 48	0.23 53	1.16 46	0.14 38	1.46 83	0.84 38	0.12 116	0.10 66	0.07 34	1.81 133	3.51 111	4.84 165

dad	4.05 193	0.87 147	0.28 33	10.24 228	1.70 186	1.03 174	12.23 237	12.58 242	0.11 50	3.46 208	0.00 1	1.93 139	3.59 201	0.19 143	4.92 182	1.26 62	1.60 170	0.53 109	14.05 207	0.63 129	2.73 125	1.88 73	0.16 130	0.71 178	5.78 214	0.19 57	17.00 239	9.60 196

TESTraft	0.86 72	0.88 148	0.32 41	0.05 15	0.16 49	0.00 1	0.00 1	1.51 97	0.06 27	0.69 102	0.00 1	0.33 52	0.64 144	0.20 148	4.51 159	1.67 101	0.18 37	0.16 43	2.63 95	0.25 70	1.10 59	2.24 94	0.07 101	0.08 55	0.10 49	1.62 127	3.71 119	0.04 26

RTSC	2.56 162	0.89 149	1.50 174	0.47 135	0.76 156	0.87 166	2.29 195	1.56 99	1.91 191	2.12 169	2.86 179	1.23 126	0.97 175	1.03 208	7.27 218	3.36 185	4.68 216	1.74 202	7.73 165	1.11 157	3.95 154	5.39 189	0.21 142	1.11 188	0.40 92	0.95 111	4.56 161	8.26 188

TestStereo1	0.81 67	0.91 150	0.22 24	0.06 23	0.16 49	0.00 1	0.01 35	1.08 83	0.07 32	0.00 1	0.00 1	0.26 34	0.57 135	0.12 120	4.26 146	1.66 98	0.18 37	0.19 46	2.84 102	0.09 29	1.37 75	2.51 105	0.01 36	0.06 32	0.09 47	1.26 118	3.75 123	0.05 31

SA-5K	0.81 67	0.91 150	0.22 24	0.06 23	0.16 49	0.00 1	0.01 35	1.08 83	0.07 32	0.00 1	0.00 1	0.26 34	0.57 135	0.12 120	4.26 146	1.66 98	0.18 37	0.19 46	2.84 102	0.09 29	1.37 75	2.51 105	0.01 36	0.06 32	0.09 47	1.26 118	3.75 123	0.05 31

GMStereo	0.44 32	0.93 152	0.07 12	0.25 67	0.03 10	0.00 1	0.00 1	0.14 35	0.07 32	0.00 1	0.00 1	0.30 46	0.01 3	0.01 14	1.87 38	0.90 29	0.26 52	0.17 44	2.60 92	0.08 26	1.17 63	0.33 16	0.00 1	0.05 26	0.08 39	0.02 25	2.57 70	0.04 26
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DAS	4.09 194	0.94 153	1.15 153	1.82 184	1.27 174	1.15 177	1.11 174	3.48 194	4.23 214	3.34 200	6.52 218	12.55 210	5.36 205	0.05 69	4.66 169	4.57 202	4.02 210	2.27 215	9.63 188	5.33 229	5.93 201	5.39 189	0.52 181	4.30 227	4.09 194	5.06 186	7.48 205	4.17 157

SepStereo	4.09 194	0.94 153	1.15 153	1.82 184	1.27 174	1.15 177	1.11 174	3.48 194	4.23 214	3.34 200	6.52 218	12.55 210	5.36 205	0.05 69	4.66 169	4.57 202	4.02 210	2.27 215	9.63 188	5.33 229	5.93 201	5.39 189	0.52 181	4.30 227	4.09 194	5.06 186	7.48 205	4.17 157

MGS-Stereo	0.61 50	0.95 155	0.61 107	0.26 75	0.16 49	0.01 36	0.02 57	0.06 25	0.15 64	0.00 1	0.00 1	0.29 43	0.15 59	0.01 14	5.46 196	0.88 27	0.30 59	0.27 66	0.86 36	0.38 92	1.25 71	1.76 72	0.03 72	0.14 82	0.29 81	0.26 65	1.72 50	0.25 63

DISCO	0.79 65	0.95 155	0.31 38	0.06 23	0.33 118	0.51 152	0.44 153	0.23 46	0.32 102	1.75 159	0.59 126	0.38 61	0.29 93	0.04 62	2.98 94	1.36 70	0.96 137	0.29 68	3.24 116	0.53 121	0.79 44	1.45 58	0.10 108	0.07 38	0.12 57	0.29 69	2.76 75	0.31 67

ADLNet	0.67 58	0.96 157	0.10 16	0.21 51	0.23 82	0.08 93	0.01 35	1.26 88	0.09 44	0.32 76	0.06 69	2.28 145	0.08 36	0.18 141	3.28 113	1.03 38	0.35 66	0.11 30	0.54 24	0.18 49	0.54 29	1.10 51	0.00 1	0.03 16	0.88 120	0.68 97	3.16 93	0.28 64

UDGNet	2.51 160	1.01 158	0.33 46	10.93 229	5.26 220	8.50 227	3.54 210	1.72 101	0.15 64	0.23 69	0.08 75	0.52 82	0.10 50	10.25 248	3.55 124	1.25 61	0.46 79	0.46 100	2.73 98	0.59 127	2.44 117	4.14 158	2.94 223	0.15 86	1.72 147	0.77 104	2.94 82	1.13 115

SHD	4.34 200	1.02 159	2.50 198	1.71 181	1.33 177	1.46 183	2.01 190	4.90 214	4.30 217	2.63 177	4.99 205	4.39 171	9.41 221	0.58 189	8.20 231	4.81 211	4.43 214	2.44 220	13.01 206	2.95 214	5.61 198	6.88 227	0.30 157	3.26 215	4.11 196	5.16 189	3.88 134	10.98 203

IGEV-Stereo+	0.37 28	1.03 160	0.03 7	0.11 41	0.12 40	0.11 102	0.00 1	0.09 31	0.11 50	0.02 42	0.99 144	0.31 47	0.30 95	0.02 30	1.32 20	1.22 58	0.02 2	0.26 59	1.29 52	0.23 63	0.84 46	1.24 55	0.10 108	0.01 4	0.02 12	0.22 61	0.08 8	0.00 1

test-3	1.53 125	1.03 160	1.25 159	0.40 123	0.31 109	0.11 102	0.06 98	2.79 169	0.17 72	0.35 82	0.44 114	4.06 160	0.35 101	0.03 47	2.84 81	1.63 94	0.37 73	0.57 115	8.86 177	0.46 111	3.20 140	5.38 187	0.02 55	0.27 123	0.61 110	0.95 111	3.95 136	0.88 100

APVNet	1.14 103	1.04 162	0.20 22	0.33 98	0.37 125	0.21 135	0.36 150	0.34 50	0.39 108	0.95 117	0.44 114	0.71 103	0.15 59	0.15 130	3.51 123	2.84 162	1.63 173	0.93 161	4.54 139	0.69 133	1.89 100	4.06 155	0.02 55	0.53 169	0.10 49	0.38 80	3.20 96	0.95 106

CASS	2.68 165	1.05 163	1.93 190	2.07 192	0.98 162	0.45 148	2.15 193	2.82 170	1.03 162	1.83 161	3.58 186	1.38 131	0.53 131	0.02 30	4.01 139	3.03 172	4.89 218	1.34 186	9.14 182	1.47 171	7.05 223	6.20 217	0.03 72	0.27 123	2.76 176	2.80 149	4.30 154	5.36 167
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_1	1.53 125	1.05 163	1.24 158	0.40 123	0.31 109	0.11 102	0.06 98	2.78 167	0.17 72	0.32 76	0.42 112	4.06 160	0.36 105	0.03 47	2.84 81	1.62 93	0.37 73	0.57 115	8.88 178	0.46 111	3.22 142	5.38 187	0.02 55	0.27 123	0.60 108	0.95 111	3.95 136	0.90 104

RP	1.29 110	1.06 165	2.32 196	0.84 154	1.16 167	0.39 144	1.53 181	1.89 113	1.68 184	0.29 74	2.21 166	2.25 144	0.13 53	0.40 178	3.31 116	1.07 40	0.61 95	0.05 14	1.61 61	0.40 94	0.65 35	3.05 127	0.11 114	0.29 135	0.29 81	0.92 110	4.24 153	2.04 133

R-Stereo Train	2.16 150	1.08 166	1.57 178	0.84 154	0.19 68	0.01 36	0.01 35	2.05 120	1.01 159	1.37 146	2.45 172	1.50 134	0.46 121	0.21 153	3.23 109	4.53 200	1.62 171	1.05 170	7.07 159	1.09 154	4.86 183	5.93 210	0.04 81	0.31 139	2.48 165	4.63 176	3.10 88	5.74 171

RAFT-Stereo	2.16 150	1.08 166	1.57 178	0.84 154	0.19 68	0.01 36	0.01 35	2.05 120	1.01 159	1.37 146	2.45 172	1.50 134	0.46 121	0.21 153	3.23 109	4.53 200	1.62 171	1.05 170	7.07 159	1.09 154	4.86 183	5.93 210	0.04 81	0.31 139	2.48 165	4.63 176	3.10 88	5.74 171
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iRaft-Stereo_20w	4.18 197	1.14 168	8.05 241	7.32 220	1.81 192	3.33 204	1.55 182	3.45 193	1.28 173	3.63 211	7.12 222	3.54 154	1.33 186	0.11 117	4.16 144	4.85 213	0.93 134	0.61 120	9.28 184	1.22 162	5.08 189	5.56 197	0.43 174	0.53 169	3.85 192	8.64 219	11.20 224	12.91 209

test_3	1.56 131	1.14 168	1.14 151	0.44 132	0.32 114	0.11 102	0.07 103	2.84 171	0.16 71	0.39 85	0.43 113	4.16 169	0.36 105	0.03 47	2.91 87	1.52 86	0.41 77	0.59 118	8.96 181	0.46 111	3.12 139	5.36 186	0.02 55	0.25 111	0.85 118	1.20 117	3.83 131	0.95 106

NaN_ROB	3.01 175	1.16 170	1.13 150	0.86 158	3.03 206	0.59 157	0.75 163	3.25 187	2.58 200	0.98 121	1.32 150	21.10 224	0.59 137	1.15 214	4.15 143	1.58 89	0.80 123	0.70 128	2.38 87	1.30 166	1.52 86	2.15 86	0.46 178	1.07 187	2.50 167	6.25 199	4.54 160	13.27 210

AIO-Stereo-zeroshot	4.31 199	1.17 171	7.69 237	1.88 188	0.63 147	5.37 212	1.86 187	3.49 196	2.61 201	3.69 213	9.28 240	5.22 182	1.87 189	0.04 62	4.47 156	6.37 239	1.46 167	1.46 191	9.75 190	2.23 201	6.73 215	6.20 217	0.25 153	1.56 198	5.23 212	7.70 209	6.43 194	11.78 206

iinet-f	1.47 123	1.20 172	0.32 41	0.82 153	0.13 42	0.14 119	0.10 119	0.42 55	0.21 91	1.93 163	4.19 193	0.19 22	0.21 77	0.08 97	5.12 188	2.54 154	0.23 45	0.30 69	7.71 164	1.00 149	1.95 102	4.30 163	0.21 142	0.17 93	1.25 129	0.16 52	4.11 151	0.62 92

HSM-Net_RVC	2.86 170	1.24 173	1.50 174	2.55 196	1.72 187	0.57 156	0.17 134	3.55 198	1.14 164	3.50 209	6.32 217	7.94 195	2.93 196	0.05 69	3.38 119	2.12 134	1.28 157	0.26 59	3.24 116	1.24 163	3.66 150	3.76 141	0.61 189	2.64 211	4.43 201	6.27 200	5.76 186	5.47 170
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AIO-Stereo-zeroshot1	5.54 210	1.25 174	7.40 234	2.57 197	2.03 198	6.90 218	2.76 201	4.00 205	4.04 213	4.58 230	8.36 233	4.99 177	2.06 191	0.03 47	5.72 201	7.36 247	1.90 179	0.95 163	38.08 250	1.75 183	5.95 203	6.44 221	0.19 137	0.58 173	3.59 189	7.26 205	6.15 189	12.75 208

TANstereo	1.57 132	1.38 175	0.48 89	0.26 75	0.29 102	0.52 154	0.05 88	0.51 65	0.47 113	0.27 72	0.62 131	0.32 49	0.20 74	1.08 211	3.59 125	2.81 160	0.79 121	1.63 199	8.83 175	3.01 215	3.50 145	2.89 116	3.03 226	0.10 66	0.04 29	0.69 98	4.96 172	0.05 31

XX-TBD	1.57 132	1.38 175	0.48 89	0.26 75	0.29 102	0.52 154	0.05 88	0.51 65	0.47 113	0.27 72	0.62 131	0.32 49	0.20 74	1.08 211	3.59 125	2.81 160	0.79 121	1.63 199	8.83 175	3.01 215	3.50 145	2.89 116	3.03 226	0.10 66	0.04 29	0.69 98	4.96 172	0.05 31

RTS	5.53 208	1.46 177	0.94 140	0.90 160	1.73 188	4.08 207	4.63 216	2.53 151	3.41 208	2.79 183	1.70 159	8.18 196	1.27 183	0.72 195	7.83 222	4.87 214	7.37 230	2.34 217	18.33 216	2.92 210	4.78 172	5.88 206	1.04 205	1.31 191	6.74 221	22.88 260	6.66 198	22.00 234

RTSA	5.53 208	1.46 177	0.94 140	0.90 160	1.73 188	4.08 207	4.63 216	2.53 151	3.41 208	2.79 183	1.70 159	8.18 196	1.27 183	0.72 195	7.83 222	4.87 214	7.37 230	2.34 217	18.33 216	2.92 210	4.78 172	5.88 206	1.04 205	1.31 191	6.74 221	22.88 260	6.66 198	22.00 234

ccs_rob	4.75 203	1.46 177	2.39 197	1.96 189	0.68 150	3.13 201	1.58 183	4.94 216	1.36 174	4.31 226	15.82 256	28.46 231	8.43 216	0.38 177	5.65 199	5.42 226	2.23 184	1.60 198	6.31 153	1.98 194	6.14 205	5.97 212	0.35 165	2.33 207	1.28 131	2.40 144	4.09 148	7.49 185

LoS_RVC	1.09 97	1.51 180	0.60 103	0.05 15	0.49 134	0.01 36	0.08 112	0.22 43	0.74 138	1.72 155	0.23 94	0.56 89	0.63 142	0.12 120	3.15 100	2.90 163	0.69 110	1.79 203	3.27 119	0.50 118	4.03 159	3.48 136	0.21 142	0.07 38	0.33 84	0.47 88	0.70 26	0.96 108

tt_ll	1.09 97	1.51 180	0.60 103	0.05 15	0.49 134	0.01 36	0.08 112	0.22 43	0.74 138	1.72 155	0.23 94	0.56 89	0.63 142	0.12 120	3.15 100	2.90 163	0.69 110	1.79 203	3.27 119	0.50 118	4.03 159	3.48 136	0.21 142	0.07 38	0.33 84	0.47 88	0.70 26	0.96 108

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 221	1.51 180	5.87 228	4.30 210	3.26 207	2.82 198	6.81 224	3.68 201	3.59 211	4.81 232	10.18 242	66.20 272	11.63 225	7.70 244	5.97 206	5.06 219	4.49 215	5.33 241	18.36 218	2.64 207	7.91 232	8.42 242	0.92 202	3.39 219	4.34 199	8.02 214	6.20 190	15.61 218

NCC-stereo	1.86 142	1.63 183	1.33 164	0.95 162	1.22 172	0.80 162	2.29 195	2.62 158	2.93 203	0.34 78	2.87 180	2.16 141	1.17 180	0.21 153	3.63 127	1.13 47	0.63 100	0.96 165	2.79 100	0.75 138	0.98 54	2.96 121	0.36 166	0.32 142	2.31 161	4.50 174	3.69 116	4.78 162

Abc-Net	1.86 142	1.63 183	1.33 164	0.95 162	1.22 172	0.80 162	2.29 195	2.62 158	2.93 203	0.34 78	2.87 180	2.16 141	1.17 180	0.21 153	3.63 127	1.13 47	0.63 100	0.96 165	2.79 100	0.75 138	0.98 54	2.96 121	0.36 166	0.32 142	2.31 161	4.50 174	3.69 116	4.78 162
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	2.66 164	1.67 185	0.33 46	3.58 205	9.30 235	1.76 189	3.48 209	0.68 71	3.29 206	0.71 104	1.59 156	0.37 60	0.27 90	0.13 126	5.94 205	3.42 188	1.03 143	0.54 111	4.47 137	0.65 131	2.02 103	2.06 84	0.56 187	0.31 139	15.21 240	3.30 157	3.74 120	1.47 122

GANetREF_RVC	2.43 157	1.69 186	0.81 132	2.04 191	1.16 167	1.02 173	0.10 119	4.72 213	1.44 177	3.62 210	0.06 69	10.03 203	0.69 149	0.09 105	3.63 127	1.36 70	1.06 146	0.94 162	6.44 155	0.46 111	2.32 108	1.74 71	0.17 134	1.35 193	3.41 188	3.75 162	6.55 195	4.82 164
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PWC_ROB	7.15 216	1.85 187	5.57 225	0.85 157	1.17 169	1.95 190	4.77 218	2.56 155	17.27 254	3.83 219	7.66 226	4.97 175	39.20 259	0.81 201	8.35 234	4.96 218	6.51 225	4.27 232	15.99 210	4.39 222	7.48 229	7.59 236	0.53 184	4.79 232	2.74 175	2.63 148	7.01 202	23.26 238

S-Stereo	9.11 222	1.88 188	3.41 206	7.93 223	7.92 231	12.47 233	19.24 244	5.20 219	6.26 224	6.18 240	20.72 265	29.27 232	7.13 213	0.65 193	9.55 243	7.50 249	3.80 206	5.87 245	17.77 214	6.30 233	6.21 206	7.52 235	12.23 249	6.88 242	2.77 177	6.68 203	6.74 200	18.03 224

AnyNet_C32	5.68 211	1.96 189	2.91 202	1.78 183	2.71 204	3.17 202	5.76 221	4.31 208	12.56 239	3.07 193	7.17 223	4.22 170	1.70 188	2.19 225	8.22 232	5.98 233	5.69 222	4.43 235	12.45 205	2.93 212	9.72 243	8.57 243	1.84 215	3.46 220	6.24 218	9.82 228	6.26 191	14.21 213

ADCPNet	6.67 213	1.97 190	3.86 211	2.75 198	6.19 227	3.07 199	7.60 229	5.21 220	8.03 230	3.82 218	7.92 227	5.17 181	13.78 230	2.98 229	8.10 228	6.12 236	4.35 213	2.04 211	18.50 219	4.74 226	7.04 222	7.43 233	2.98 225	1.91 201	8.96 229	14.04 241	7.02 203	14.47 215

RGC	2.44 158	1.98 191	4.87 217	1.54 175	1.65 185	1.74 188	1.05 169	2.02 118	1.43 176	0.88 115	4.42 199	2.52 150	2.42 194	0.58 189	4.33 151	1.63 94	0.91 130	0.48 104	4.28 136	1.08 153	1.94 101	4.01 151	0.15 127	0.72 180	2.19 157	5.22 190	4.90 171	6.96 181

stereogan	1.89 145	2.00 192	1.17 156	1.47 174	2.05 199	1.72 186	0.87 166	1.84 109	1.11 163	1.36 145	1.51 153	5.81 187	0.48 125	0.32 172	3.87 136	1.69 105	0.80 123	0.39 90	3.96 132	0.78 140	1.23 68	4.02 152	0.26 154	0.51 166	0.30 83	1.30 120	6.30 192	3.84 155

SGM-Forest	2.81 168	2.03 193	0.36 57	6.32 217	1.79 191	2.66 196	0.02 57	1.42 94	0.77 140	2.52 176	0.96 140	6.57 193	5.74 208	0.31 170	4.36 152	2.94 168	0.61 95	0.33 80	3.08 106	0.47 116	2.46 119	2.73 114	0.84 201	0.45 163	3.66 190	3.74 161	11.30 225	7.44 184
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCP+	3.47 184	2.05 194	2.64 200	1.31 172	1.93 194	1.19 179	3.99 211	1.07 82	9.83 237	1.78 160	5.75 211	8.79 199	0.37 109	0.90 203	5.04 187	2.20 140	0.44 78	0.90 156	5.82 149	0.88 145	2.38 114	3.43 135	0.33 162	0.41 156	3.03 184	12.72 236	3.59 113	10.90 202

FADNet_RVC	3.95 191	2.06 195	1.30 162	3.33 203	3.36 209	0.99 172	2.06 192	2.30 130	1.39 175	1.72 155	4.72 202	9.29 200	5.82 210	1.76 223	8.23 233	3.12 176	2.98 195	4.27 232	16.83 213	3.30 219	4.99 188	5.51 193	0.63 191	1.39 195	1.45 143	3.14 152	4.86 169	5.92 173

FAT-Stereo	7.20 217	2.13 196	8.68 243	7.00 219	11.87 240	5.95 215	3.19 205	7.26 226	3.52 210	5.84 236	13.06 245	18.26 222	8.49 217	1.41 218	8.81 239	6.34 238	3.65 204	4.07 231	15.49 209	6.21 232	6.75 216	6.94 228	0.74 198	4.80 233	2.92 180	7.26 205	7.50 207	16.30 219

NCCL2	2.12 149	2.27 197	1.29 161	1.28 170	1.85 193	0.18 128	0.77 165	1.24 87	1.25 170	1.62 154	2.71 176	1.06 115	0.51 129	0.31 170	4.40 154	2.33 149	1.57 169	0.62 122	2.35 84	0.68 132	2.68 124	4.29 162	1.52 214	1.06 185	4.65 203	4.17 168	4.04 146	6.58 180

s12784h	2.07 148	2.29 198	2.24 192	1.60 177	0.69 151	0.05 85	0.03 75	2.13 126	0.55 122	1.19 134	0.13 84	1.61 136	0.68 148	0.04 62	3.20 103	3.09 174	0.78 120	0.41 95	3.50 124	0.43 105	5.42 196	2.92 119	0.11 114	0.12 72	2.64 172	1.70 129	6.64 197	11.65 205

STTRV1_RVC	9.47 223	2.31 199	1.06 147	5.61 214	1.39 178	5.42 213	2.59 200	3.68 201	3.77 212	4.47 229	4.40 198	16.44 218	20.14 237	1.02 206	9.83 245	3.26 179	18.06 255	0.81 147	51.87 267	11.45 250	18.05 267	6.27 220	4.52 235	4.23 225	6.12 216	7.90 212	11.99 226	28.90 249

CSAN	4.46 201	2.36 200	1.57 178	3.12 201	3.32 208	1.64 185	0.76 164	4.59 210	4.37 218	3.80 217	2.84 178	17.58 221	10.47 224	0.96 205	4.80 177	1.75 110	2.06 181	1.16 179	5.69 147	2.34 202	2.93 130	2.40 102	0.43 174	2.56 209	4.64 202	11.45 232	7.53 208	13.44 212

XPNet_ROB	3.02 176	2.54 201	1.33 164	0.73 150	1.45 181	1.04 175	0.61 159	0.83 77	1.45 178	1.16 130	3.44 185	26.85 230	0.35 101	0.40 178	3.24 111	2.22 141	3.28 199	0.79 140	3.20 108	1.19 160	2.94 131	5.51 193	0.76 199	0.46 164	0.72 116	2.37 143	9.22 215	3.37 153

SAMSARA	19.29 244	2.55 202	5.07 221	4.09 209	3.44 210	3.26 203	4.38 215	15.32 245	9.58 235	4.44 228	5.63 209	8.73 198	24.82 241	3.30 234	10.45 248	6.81 241	5.49 220	3.46 229	21.26 227	4.77 227	17.96 266	24.74 279	0.82 200	4.77 231	80.12 284	91.25 284	77.91 285	76.45 284

UCFNet_RVC	1.13 102	2.65 203	0.57 97	0.57 141	0.74 154	0.19 132	0.01 35	0.28 48	0.22 92	0.95 117	0.39 107	2.41 148	0.89 171	0.06 79	2.99 96	1.18 54	0.50 83	0.49 105	2.19 72	0.44 108	1.50 84	1.54 66	1.06 207	0.19 98	1.43 141	1.73 131	1.86 59	3.39 154

CBMV_ROB	6.09 212	2.65 203	2.29 195	8.35 224	5.74 222	5.08 210	2.76 201	5.03 217	2.35 196	3.78 216	4.70 201	21.22 225	13.56 229	0.09 105	6.04 209	3.70 191	2.84 193	1.39 188	11.35 200	8.80 244	4.92 186	3.11 128	0.43 174	2.10 205	7.06 223	10.12 229	12.96 228	11.93 207

TRStereo	3.24 183	2.66 205	7.45 235	0.35 113	0.14 46	7.79 223	0.13 130	3.04 177	0.42 110	2.75 181	1.46 152	5.69 186	0.65 145	0.09 105	3.75 133	4.23 198	0.70 115	0.63 124	6.77 157	1.21 161	4.05 161	4.81 173	0.12 116	0.24 106	2.72 174	6.73 204	12.83 227	6.09 174

ADCRef	2.96 173	2.78 206	1.02 146	0.70 149	2.21 201	1.96 191	2.42 198	0.96 80	6.10 222	1.94 165	1.15 148	1.08 116	0.74 157	1.32 216	6.01 207	3.38 186	1.34 163	1.15 178	8.41 171	2.09 197	2.59 121	3.60 139	1.88 216	0.71 178	2.81 179	8.00 213	3.42 105	10.24 201

SFCPSM	5.40 206	2.86 207	1.19 157	1.84 186	1.39 178	1.34 180	0.49 156	2.34 133	4.85 221	3.12 195	8.16 232	15.40 216	22.08 239	1.04 209	5.77 202	4.60 205	2.35 188	1.58 197	22.71 231	7.33 237	4.45 167	4.53 167	0.62 190	1.97 204	4.29 198	4.05 167	5.75 185	9.77 198

pmcnn	8.05 220	2.96 208	2.25 193	6.23 215	5.03 218	6.98 219	4.33 214	4.70 212	2.02 194	4.19 223	9.20 239	19.11 223	20.39 238	0.73 197	7.05 216	6.73 240	6.29 224	4.51 236	22.54 230	4.66 225	9.62 241	5.08 181	4.46 234	4.23 225	5.99 215	5.22 190	17.26 240	25.55 244

GwcNet-ADL	3.21 182	2.99 209	3.34 205	3.11 200	2.07 200	0.82 164	0.12 126	2.95 174	0.67 134	3.84 220	7.51 225	7.80 194	1.22 182	0.20 148	3.79 135	4.73 208	2.11 182	0.73 135	7.81 168	2.53 205	3.21 141	3.69 140	0.22 150	1.53 196	2.17 156	4.84 180	4.00 143	8.77 191

PS-NSSS	1.54 128	3.12 210	0.33 46	3.03 199	0.83 161	1.73 187	0.70 162	0.39 54	0.15 64	0.39 85	0.00 1	11.06 205	1.04 178	0.41 180	2.13 49	0.79 22	0.47 81	0.26 59	4.17 134	0.14 38	0.90 50	0.37 18	2.44 219	0.06 32	0.99 123	0.74 103	3.17 94	1.82 128

XQC	4.76 204	3.14 211	1.63 181	3.31 202	3.69 211	3.46 205	2.94 203	6.02 224	3.05 205	2.64 178	5.51 208	5.67 185	7.46 214	1.41 218	8.02 225	4.65 206	3.59 201	1.49 194	10.75 198	2.91 209	4.96 187	6.67 224	0.41 170	1.91 201	7.13 224	10.47 231	11.17 223	4.51 159

DPSNet	14.25 239	3.23 212	1.83 189	7.63 221	7.22 230	10.44 231	4.19 213	5.68 222	8.64 233	4.20 225	3.75 188	72.37 277	26.68 244	4.43 238	10.42 246	10.25 260	10.56 236	8.02 252	58.50 274	8.44 242	11.36 247	8.93 245	16.95 253	10.34 253	18.62 246	15.80 245	14.33 234	21.91 233

HBP-ISP	3.70 188	3.49 213	4.13 213	4.77 211	2.41 202	3.60 206	0.12 126	4.11 206	1.26 171	3.39 204	4.22 196	4.64 174	0.54 133	1.76 223	8.63 236	8.11 251	1.56 168	1.34 186	2.61 93	1.51 173	5.14 191	6.84 226	0.56 187	1.55 197	2.53 168	5.06 186	10.57 221	5.37 168

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 218	3.59 214	1.09 148	9.20 225	3.71 212	7.69 222	7.51 228	10.81 235	8.52 232	4.93 234	4.20 194	16.73 219	9.30 219	5.45 240	8.09 227	3.29 180	1.80 176	1.13 177	18.77 220	2.10 198	6.48 211	7.49 234	3.17 230	1.74 199	12.06 236	14.29 242	9.71 219	14.36 214

ADCL	3.91 190	3.61 215	2.28 194	1.76 182	1.76 190	3.09 200	4.16 212	1.98 116	13.71 244	2.81 185	5.14 206	2.47 149	0.65 145	1.10 213	5.38 193	2.55 155	2.02 180	2.20 213	6.41 154	2.08 196	4.87 185	4.20 159	1.40 212	1.06 185	6.69 220	6.60 202	4.33 155	11.16 204

CBMV	5.52 207	3.65 216	1.32 163	3.46 204	2.86 205	2.04 192	0.41 152	3.64 200	2.63 202	4.09 222	2.36 167	14.13 214	3.70 203	0.57 186	7.16 217	6.19 237	4.26 212	2.36 219	8.76 174	1.44 170	6.43 209	4.53 167	0.54 185	5.62 235	4.85 206	6.08 197	19.41 242	26.62 245
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NOSS_ROB	2.78 167	3.78 217	0.39 69	2.02 190	1.58 183	2.36 195	0.00 1	2.66 161	1.54 179	3.63 211	1.79 162	2.55 151	3.51 200	0.83 202	5.82 203	5.57 228	2.69 192	1.83 206	2.63 95	0.91 147	4.62 169	4.13 157	0.42 173	2.58 210	2.29 159	4.46 173	7.67 209	2.88 146

AMNet	6.77 214	3.87 218	2.62 199	4.00 208	5.86 223	6.75 217	3.31 208	2.51 149	2.47 197	3.44 206	6.68 220	9.34 201	2.05 190	7.44 242	4.79 176	9.81 258	13.48 248	7.65 251	7.95 169	7.83 239	11.47 249	7.62 237	2.74 222	4.18 224	5.52 213	8.25 216	13.24 229	17.97 223

ETE_ROB	4.62 202	4.04 219	1.52 176	1.14 167	2.02 197	2.70 197	1.28 176	1.50 96	4.25 216	1.89 162	5.88 213	37.95 244	0.84 169	1.42 220	4.94 183	2.66 157	3.81 207	0.95 163	4.84 141	1.63 179	4.01 157	5.32 185	0.67 196	1.14 189	2.03 155	3.84 165	15.25 236	7.23 182

SANet	10.32 227	4.15 220	6.27 231	5.51 212	5.49 221	8.58 228	2.27 194	15.41 246	13.03 243	2.83 186	9.09 237	60.35 268	25.50 243	2.93 228	8.06 226	3.02 170	7.05 226	3.86 230	11.43 201	3.25 218	5.27 194	5.02 180	2.60 221	7.27 246	11.08 234	12.57 235	13.36 230	23.31 239

FC-DCNN	3.82 189	4.38 221	5.67 227	9.61 227	4.14 213	8.01 225	3.26 207	4.21 207	1.69 185	2.95 191	1.54 155	5.87 189	2.09 192	0.13 126	4.40 154	2.15 136	2.54 191	1.11 176	3.38 121	0.82 144	3.11 137	2.20 90	0.65 193	3.29 217	6.33 219	4.91 183	6.98 201	7.80 187

ADCMid	6.83 215	4.46 222	4.95 220	2.16 193	4.31 215	5.71 214	7.29 226	8.83 229	12.78 241	3.11 194	8.10 230	9.83 202	9.65 222	2.84 226	8.51 235	5.42 226	4.68 216	2.83 222	18.87 223	3.22 217	7.09 224	7.70 238	5.37 237	2.33 207	5.12 210	8.71 220	5.21 177	15.24 217

DGSMNet	11.51 232	4.52 223	7.92 240	5.60 213	4.80 217	7.02 220	6.11 222	7.51 227	4.47 219	11.25 253	31.10 271	17.12 220	7.95 215	4.11 237	10.43 247	14.27 265	16.27 252	9.03 256	40.42 254	11.09 249	20.12 271	22.06 273	4.60 236	6.88 242	5.15 211	9.40 223	8.22 212	13.42 211

FC-DCNN v2	4.24 198	4.65 224	5.90 229	11.00 230	4.41 216	8.70 229	3.19 205	5.19 218	2.19 195	2.86 190	1.78 161	6.28 192	2.81 195	0.13 126	4.51 159	2.15 136	2.50 190	1.01 169	3.64 126	0.81 143	3.11 137	2.22 92	0.64 192	3.28 216	7.94 225	5.77 196	8.62 214	9.05 195

LALA_ROB	4.04 192	4.73 225	1.42 169	1.16 168	1.93 194	2.17 194	1.04 168	1.80 107	2.48 198	2.74 180	5.87 212	33.34 237	0.69 149	0.78 199	6.02 208	2.33 149	3.21 198	1.82 205	3.66 128	1.88 191	3.40 144	4.99 179	0.34 164	1.03 184	1.91 153	3.61 160	8.50 213	6.20 175

G-Net	10.87 229	4.96 226	9.71 244	3.77 206	4.24 214	7.37 221	2.01 190	10.08 233	15.80 248	4.95 235	15.59 254	48.52 258	9.05 218	0.58 189	8.11 230	8.67 253	5.49 220	4.42 234	23.80 233	15.66 254	8.01 234	8.23 241	3.06 229	5.14 234	6.15 217	13.92 240	22.56 244	23.75 240

ADCS	9.93 224	5.64 227	4.82 216	3.95 207	6.05 225	6.17 216	5.70 220	9.47 231	15.68 246	4.19 223	7.98 228	12.91 212	17.41 232	3.94 236	10.52 249	11.68 261	10.14 235	7.14 250	24.46 235	8.67 243	13.95 259	13.00 264	2.94 223	6.15 239	9.75 232	17.65 250	10.70 222	17.41 220

PVD	12.14 235	5.88 228	8.51 242	7.70 222	6.65 229	10.05 230	6.16 223	21.11 257	19.74 257	3.44 206	8.69 235	16.07 217	27.50 245	2.86 227	8.93 240	7.52 250	11.20 239	6.11 247	24.24 234	6.83 235	11.08 245	11.21 259	1.11 208	5.71 236	15.30 241	21.90 258	17.71 241	34.49 255

LSM0	22.48 252	6.09 229	4.65 215	14.89 232	10.39 238	16.43 237	13.29 239	23.38 259	15.69 247	14.75 259	18.69 262	35.79 241	33.70 255	0.93 204	73.52 282	85.94 283	13.36 247	5.62 243	55.67 272	16.83 257	21.95 272	18.82 270	4.28 233	8.01 247	16.44 242	16.43 247	28.65 250	32.66 254

AnyNet_C01	12.12 234	6.13 230	5.39 222	6.24 216	6.03 224	5.20 211	9.20 232	12.30 239	16.87 251	5.85 237	9.03 236	26.16 229	18.91 235	4.53 239	11.14 253	12.98 263	16.27 252	15.82 268	34.24 244	10.36 247	16.44 263	13.34 266	7.06 239	6.93 244	11.61 235	9.46 224	9.77 220	19.91 229

MFN_U_SF_RVC	10.34 228	6.17 231	3.69 210	9.55 226	5.13 219	12.52 234	10.34 234	12.25 238	7.05 226	12.23 255	14.31 250	22.82 226	13.03 227	8.82 245	11.37 254	4.87 214	3.83 209	3.31 227	39.34 252	5.97 231	8.56 239	8.81 244	1.45 213	6.40 241	9.49 231	8.57 218	9.56 218	19.71 228

edge stereo	11.35 231	6.83 232	10.52 246	14.06 231	12.00 241	16.55 238	12.81 238	12.42 240	7.44 228	6.06 238	15.12 253	38.81 246	17.75 233	1.25 215	7.59 221	7.29 246	5.73 223	3.11 224	25.18 236	4.53 223	6.71 214	8.01 240	4.16 232	3.71 222	8.94 228	7.65 207	13.41 231	28.72 248

MADNet+	19.30 245	7.92 233	15.32 255	17.51 235	11.42 239	8.09 226	18.41 242	28.03 266	17.21 253	12.46 256	12.08 243	33.63 239	30.37 250	9.62 246	18.64 266	14.89 266	25.78 265	10.10 258	40.05 253	16.50 256	17.34 265	12.76 263	9.48 247	18.60 264	35.02 265	20.22 254	21.19 243	38.41 259

CC-Net-ROB	5.26 205	8.36 234	1.81 187	22.68 239	6.07 226	15.19 236	7.74 230	0.45 60	0.84 146	1.53 153	0.00 1	23.78 227	3.00 197	3.15 230	2.92 89	0.74 19	2.29 186	1.51 195	11.50 202	0.48 117	1.21 65	1.47 59	9.41 244	0.22 104	2.30 160	2.51 147	2.25 65	8.72 190

FBW_ROB	7.98 219	9.24 235	5.57 225	20.21 238	8.25 233	12.08 232	8.09 231	4.92 215	1.58 182	3.30 199	5.15 207	13.88 213	3.03 198	7.45 243	6.23 212	1.49 81	2.89 194	0.79 140	33.18 243	1.93 193	5.24 193	4.40 165	9.43 245	8.29 248	4.88 207	7.69 208	4.88 170	21.40 232

MeshStereo	13.21 238	10.28 236	5.53 224	24.29 242	14.71 242	17.26 239	7.30 227	12.03 236	7.47 229	4.66 231	9.13 238	38.56 245	29.80 248	0.45 181	9.43 242	7.37 248	3.76 205	2.44 220	18.85 222	2.41 204	12.93 256	7.18 230	1.21 209	5.79 237	22.04 249	16.38 246	33.15 255	32.34 253
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	10.08 225	10.50 237	3.60 209	16.68 233	8.80 234	14.87 235	7.11 225	9.19 230	6.25 223	4.06 221	7.33 224	24.89 228	18.29 234	0.57 186	4.57 163	1.98 129	3.30 200	1.17 180	20.75 226	2.20 199	4.80 175	2.23 93	2.29 218	3.65 221	17.68 245	13.31 239	33.30 257	28.67 247
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 230	10.59 238	6.33 232	17.49 234	6.29 228	7.85 224	10.69 235	18.03 252	23.43 261	11.13 250	4.86 204	14.66 215	5.81 209	9.65 247	9.78 244	5.91 231	3.18 197	5.17 239	39.06 251	7.03 236	7.92 233	9.81 250	7.04 238	7.22 245	14.77 239	8.85 221	6.40 193	17.43 221

LE_ROB	22.46 251	10.87 239	12.67 250	32.44 244	37.93 255	31.36 246	33.43 251	23.22 258	21.14 260	6.73 241	17.81 260	52.15 263	50.94 274	1.56 221	6.43 214	2.92 166	3.14 196	1.46 191	30.14 238	8.43 241	7.23 226	4.28 161	7.08 240	25.69 269	34.50 264	36.15 276	53.30 278	53.30 273

MFMNet_re	16.26 240	13.95 240	7.70 238	24.27 241	9.34 236	33.99 251	17.43 240	12.42 240	19.62 256	10.23 249	13.58 248	39.02 247	13.47 228	1.40 217	10.73 250	10.12 259	29.43 271	12.22 259	31.31 239	10.07 246	17.19 264	9.15 246	8.44 242	9.02 250	8.97 230	5.68 195	24.08 246	36.04 257

SPS-STEREO	20.13 248	14.92 241	11.88 248	19.84 237	20.39 243	18.24 240	9.27 233	16.06 249	19.74 257	19.91 264	20.06 264	33.66 240	37.68 258	7.23 241	13.17 259	16.66 269	26.75 267	16.01 269	32.30 241	23.65 265	30.25 278	22.84 276	13.67 250	13.47 261	16.56 243	15.26 244	29.55 253	24.45 241
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM-ForestM	11.60 233	15.35 242	4.54 214	19.02 236	8.08 232	18.74 241	10.83 236	12.03 236	7.24 227	3.01 192	6.09 216	36.06 242	23.95 240	0.75 198	4.47 156	1.51 85	3.60 203	0.75 137	20.06 225	1.60 176	4.23 163	1.65 69	1.36 211	3.34 218	25.09 251	20.48 255	34.27 260	25.03 242

SGM+DAISY	20.91 249	16.10 243	12.43 249	22.81 240	21.80 244	24.45 244	18.63 243	17.89 251	12.77 240	18.42 263	19.55 263	30.39 234	40.48 260	11.67 249	12.56 257	15.10 267	25.73 264	12.69 262	34.93 246	21.56 263	26.12 275	22.15 274	21.16 254	12.73 258	17.44 244	13.30 238	33.35 258	28.26 246

MDST_ROB	10.13 226	16.70 244	3.04 203	29.06 243	9.34 236	20.66 242	5.02 219	5.90 223	1.98 193	3.16 197	2.70 175	11.22 206	28.15 246	0.18 141	6.30 213	1.37 72	1.21 154	0.34 82	7.74 166	1.01 150	4.67 170	3.95 150	1.92 217	1.94 203	26.55 253	19.78 253	37.02 262	22.50 237

MANE	19.83 247	17.14 245	15.43 256	34.46 247	23.74 247	25.27 245	17.85 241	19.50 256	17.04 252	6.13 239	12.40 244	41.03 248	35.23 256	3.36 235	7.87 224	8.98 254	7.09 227	29.77 277	21.81 229	3.71 220	9.51 240	5.54 196	2.50 220	8.83 249	34.12 262	27.95 268	51.25 276	47.85 269

DDUNet	12.41 236	19.68 246	3.23 204	36.37 249	24.08 248	34.35 252	31.95 250	1.86 110	1.63 183	1.44 150	3.43 184	12.02 208	3.65 202	83.75 262	4.54 161	2.28 142	8.10 233	3.39 228	18.01 215	4.26 221	6.60 213	4.81 173	16.44 252	0.64 175	1.08 126	0.61 95	4.68 164	2.12 135

ELAS_RVC	19.26 243	19.85 247	14.31 252	33.92 246	22.40 245	33.39 250	19.24 244	15.07 244	10.89 238	8.20 244	17.30 257	54.84 265	32.79 254	3.23 232	8.72 237	3.46 189	11.25 240	6.19 249	19.97 224	7.86 240	12.63 254	12.02 262	9.45 246	10.70 254	30.22 257	22.17 259	41.23 268	38.75 261
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	12.63 237	20.60 248	3.50 208	36.40 250	28.77 251	31.44 247	39.49 254	2.59 156	1.77 189	2.37 173	6.03 214	11.55 207	3.79 204	74.28 259	5.35 192	2.47 151	8.42 234	2.92 223	18.81 221	4.63 224	7.35 228	4.85 176	12.22 248	1.18 190	1.15 127	2.47 146	4.49 159	2.18 137

ELAS	19.48 246	22.90 249	14.50 253	35.26 248	24.25 249	31.48 248	19.80 246	16.72 250	15.91 249	7.71 242	15.62 255	48.88 259	30.47 251	3.20 231	9.19 241	3.39 187	10.97 237	5.79 244	21.49 228	6.53 234	11.69 250	11.90 261	9.30 243	9.63 251	32.86 259	24.17 263	41.19 267	41.31 264
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	19.12 242	25.20 250	16.96 259	40.13 252	26.93 250	32.21 249	21.77 247	19.35 255	16.49 250	7.75 243	17.60 258	46.83 256	36.96 257	1.06 210	8.10 228	2.99 169	3.81 207	1.57 196	31.85 240	5.18 228	6.77 218	5.31 184	3.04 228	9.71 252	29.57 255	23.01 262	40.22 264	35.81 256

BEATNet-Init1	23.62 255	27.86 251	13.22 251	44.78 253	23.54 246	38.58 253	23.96 248	18.57 253	18.15 255	9.17 245	13.26 246	47.63 257	48.00 269	3.29 233	12.31 255	9.22 255	7.35 229	5.48 242	48.70 262	19.34 259	12.33 253	11.24 260	7.11 241	11.28 255	33.76 261	21.63 256	60.52 282	47.50 268

JetBlue	32.19 263	30.24 252	35.83 276	39.74 251	34.14 253	43.67 254	35.54 252	29.41 270	45.70 272	14.86 260	8.65 234	79.62 282	19.51 236	25.38 252	15.92 265	16.55 268	38.70 277	25.92 276	35.72 247	25.05 268	29.56 277	23.18 277	32.21 255	26.78 270	30.47 258	28.96 269	48.44 274	49.33 270

WAO-7	27.19 259	31.49 253	25.61 268	33.41 245	34.55 254	21.90 243	27.96 249	47.14 276	47.22 274	29.27 269	38.50 274	41.69 250	40.59 263	12.37 250	31.37 273	17.44 270	15.34 250	8.53 253	46.18 258	20.63 262	9.79 244	10.78 255	3.30 231	33.50 274	22.38 250	21.79 257	23.87 245	37.39 258

SQANet	17.87 241	31.68 254	5.41 223	57.78 255	33.35 252	57.44 256	39.25 253	4.37 209	1.73 186	4.89 233	1.53 154	30.38 233	5.54 207	56.25 255	3.78 134	1.32 65	5.20 219	1.48 193	29.72 237	1.71 180	6.45 210	5.45 192	54.26 261	1.90 200	4.80 204	8.48 217	9.52 217	18.82 227

DispFullNet	26.27 256	39.81 255	17.89 260	52.75 254	38.74 256	45.03 255	55.21 257	13.74 243	12.89 242	13.75 257	9.88 241	43.75 252	32.46 253	86.51 263	11.01 251	13.68 264	29.48 272	16.23 270	51.78 266	14.64 252	13.87 258	10.46 253	14.59 251	6.22 240	8.62 227	8.03 215	16.08 237	32.10 252

Ntro	22.77 253	41.10 256	9.75 245	63.11 263	42.85 259	62.03 264	56.57 258	8.43 228	6.55 225	12.02 254	2.06 165	33.43 238	6.53 211	75.01 260	4.99 184	1.38 73	7.98 232	2.25 214	37.75 249	9.51 245	6.94 220	6.04 215	55.49 263	3.02 213	10.71 233	14.77 243	13.49 233	21.09 231

ACVNet-4b	26.61 257	42.01 257	11.61 247	69.47 272	47.43 262	69.50 274	76.65 273	10.80 234	9.82 236	15.00 261	1.59 156	58.27 266	9.88 223	93.43 270	4.75 173	1.87 116	13.94 249	5.15 238	32.30 241	13.54 251	7.25 227	5.67 200	58.95 267	4.34 229	12.13 237	9.30 222	15.06 235	18.72 226

ACVNet_1	26.74 258	42.56 258	14.81 254	66.86 268	48.56 264	65.11 271	82.56 278	15.95 248	8.17 231	11.16 251	5.65 210	32.31 236	25.19 242	93.82 271	7.38 220	2.02 130	15.91 251	6.16 248	34.50 245	10.98 248	8.17 236	6.10 216	59.12 268	5.79 237	19.06 247	9.75 227	9.37 216	15.02 216

otaku	21.36 250	42.67 259	7.67 236	62.47 261	41.26 258	63.18 266	49.95 255	6.15 225	4.57 220	10.22 248	1.83 163	32.26 235	9.33 220	65.85 257	4.60 165	1.61 91	7.10 228	1.41 189	36.88 248	7.74 238	7.03 221	5.98 213	54.87 262	2.69 212	8.31 226	9.47 225	13.48 232	18.26 225

RainbowNet	27.62 260	45.59 260	16.83 258	69.42 271	46.28 260	68.08 273	69.73 267	9.87 232	3.31 207	17.67 262	2.40 168	45.29 253	28.15 246	91.67 266	11.05 252	3.10 175	10.99 238	5.02 237	43.52 257	16.90 258	8.37 237	6.69 225	58.54 266	4.55 230	13.10 238	12.31 234	16.72 238	20.53 230

WAO-6	36.54 267	46.81 261	19.38 261	60.03 256	52.14 270	58.04 257	63.77 260	27.20 263	42.09 268	33.11 272	17.67 259	42.19 251	50.09 273	89.85 264	29.06 271	18.00 272	22.89 260	12.66 261	41.03 255	25.00 267	19.25 268	17.73 268	34.12 256	17.43 263	42.37 271	25.35 264	36.73 261	42.55 266

ACVNet_2	32.06 262	47.10 262	20.06 262	67.26 270	49.84 269	64.97 269	85.15 281	28.04 267	14.34 245	14.44 258	8.02 229	51.06 262	30.19 249	92.01 269	8.75 238	2.50 153	19.20 256	5.27 240	50.34 263	16.10 255	8.16 235	5.63 199	57.79 264	13.22 260	36.40 266	13.10 237	24.92 247	31.82 251

IMH-64-1	33.95 264	47.85 263	23.39 264	61.17 257	49.33 267	61.76 262	67.81 262	27.05 261	35.73 263	10.03 246	14.78 251	45.47 254	40.48 260	93.88 272	14.40 261	7.26 244	20.70 257	8.75 254	47.06 259	20.52 260	11.86 251	10.05 251	59.37 270	11.73 256	41.46 269	17.26 248	27.54 248	39.89 262

IMH-64	33.95 264	47.85 263	23.39 264	61.17 257	49.33 267	61.76 262	67.81 262	27.05 261	35.73 263	10.03 246	14.78 251	45.47 254	40.48 260	93.88 272	14.40 261	7.26 244	20.70 257	8.75 254	47.06 259	20.52 260	11.86 251	10.05 251	59.37 270	11.73 256	41.46 269	17.26 248	27.54 248	39.89 262

LVE	39.30 270	48.25 265	30.12 271	73.97 279	64.66 275	64.57 268	77.85 274	28.17 268	23.72 262	37.91 274	35.79 272	37.41 243	49.58 270	95.15 282	12.46 256	5.89 230	24.18 261	12.87 264	53.55 269	26.04 270	13.99 260	13.05 265	69.20 279	25.62 268	43.97 272	29.71 271	40.99 266	22.41 236

PSMNet_ROB	31.36 261	48.75 266	16.32 257	64.48 265	46.97 261	60.77 260	61.30 259	19.02 254	20.70 259	27.57 268	24.90 268	41.43 249	42.18 264	83.15 261	13.95 260	4.06 196	17.90 254	5.94 246	42.51 256	15.37 253	11.21 246	9.54 249	57.95 265	14.27 262	29.64 256	19.74 252	29.38 252	17.81 222

IMH	35.14 266	49.00 267	23.80 266	61.52 259	49.14 266	63.04 265	67.99 264	27.86 265	38.05 267	11.18 252	14.22 249	49.01 260	53.30 277	93.93 274	14.60 264	7.08 243	21.66 259	9.65 257	47.64 261	22.22 264	11.39 248	9.32 247	59.41 272	12.98 259	40.95 268	19.12 251	29.12 251	41.73 265

TorneroNet-64	38.80 269	50.14 268	23.16 263	63.45 264	47.59 263	63.57 267	68.85 265	27.44 264	44.99 270	21.03 265	13.47 247	69.75 276	56.51 278	94.74 276	18.85 268	8.54 252	26.03 266	15.59 267	53.93 271	25.94 269	12.81 255	10.53 254	61.35 273	21.98 265	33.37 260	26.73 266	33.93 259	53.30 273

Dean	42.92 272	51.28 269	31.30 272	76.75 280	64.32 274	79.06 283	83.43 280	42.61 272	43.67 269	35.18 273	22.58 267	60.75 269	56.83 279	94.89 279	13.15 258	4.20 197	27.88 268	12.35 260	63.72 277	28.96 273	9.62 241	7.74 239	59.21 269	22.07 266	48.58 275	35.91 275	53.04 277	29.88 250

TorneroNet	39.82 271	53.94 270	26.20 269	66.81 267	49.07 265	65.07 270	70.90 269	26.31 260	46.32 273	24.07 266	20.96 266	67.36 275	52.11 276	94.83 278	18.77 267	9.35 256	24.89 263	16.30 271	53.07 268	24.04 266	13.64 257	11.04 258	61.85 274	22.68 267	36.84 267	25.85 265	42.63 269	50.33 271

DPSimNet_ROB	58.77 280	55.98 271	59.21 282	62.88 262	73.92 283	60.20 259	64.84 261	28.34 269	91.63 285	80.59 283	52.65 277	74.49 280	47.24 268	90.64 265	55.91 279	45.99 281	54.62 281	42.30 280	68.03 280	59.25 282	51.18 283	59.54 283	44.54 257	45.19 279	44.85 273	61.56 281	56.15 279	55.05 275

WAO-8	44.25 273	56.07 272	34.81 274	70.40 274	61.11 271	71.92 277	71.92 270	43.60 273	48.93 275	32.20 270	26.30 269	67.35 273	49.97 271	91.99 267	26.69 269	19.01 275	29.42 269	13.46 265	51.63 264	37.17 276	16.32 261	10.83 256	44.60 258	27.68 271	53.45 279	35.23 273	47.57 272	55.24 276

Venus	44.25 273	56.07 272	34.81 274	70.38 273	61.11 271	71.92 277	71.92 270	43.60 273	48.93 275	32.20 270	26.30 269	67.35 273	49.97 271	91.99 267	26.69 269	19.01 275	29.42 269	13.46 265	51.63 264	37.17 276	16.32 261	10.83 256	44.60 258	27.68 271	53.45 279	35.23 273	47.57 272	55.24 276

UNDER WATER-64	53.24 278	62.47 274	43.72 279	79.20 282	70.94 280	76.00 281	87.61 284	65.70 281	45.62 271	52.26 280	61.76 280	72.47 278	58.44 281	94.91 281	30.75 272	17.95 271	34.62 276	25.80 275	53.84 270	26.41 271	19.77 270	21.35 272	75.52 283	44.10 278	50.84 277	55.27 280	40.93 265	69.21 282

PWCK	38.25 268	63.47 275	23.98 267	73.60 278	41.23 257	60.98 261	51.31 256	54.00 277	35.86 265	26.51 267	39.23 275	62.00 271	46.09 266	26.43 253	14.46 263	9.53 257	30.80 273	12.71 263	83.96 284	28.46 272	23.42 273	13.60 267	47.98 260	30.51 273	34.48 263	27.91 267	31.53 254	38.61 260

notaker	49.83 275	63.78 276	33.18 273	70.81 275	66.40 276	70.73 276	78.98 276	45.33 275	64.15 279	43.75 277	59.49 279	60.26 267	51.62 275	93.99 275	46.45 277	31.86 277	34.38 275	24.64 274	65.77 279	41.22 278	24.40 274	24.26 278	68.58 278	39.92 277	26.43 252	29.62 270	38.96 263	46.51 267

ktn	52.79 277	63.82 277	30.11 270	66.93 269	72.48 282	66.28 272	78.41 275	39.02 271	71.70 281	45.89 279	67.47 281	52.57 264	45.22 265	95.33 283	48.59 278	35.19 278	41.05 279	31.49 278	60.62 275	36.06 275	32.70 280	35.82 281	63.06 275	38.69 275	45.38 274	41.08 277	57.93 280	62.41 279

UNDER WATER	52.38 276	65.77 278	42.25 277	77.68 281	67.77 277	74.59 280	85.69 283	61.52 280	50.72 277	41.81 276	48.33 276	74.09 279	57.87 280	94.82 277	34.80 275	18.86 274	33.89 274	24.15 273	57.03 273	29.54 274	19.73 269	18.75 269	69.48 280	49.19 281	52.93 278	49.45 278	44.09 270	69.45 283

HanzoNet	60.55 282	68.65 279	42.85 278	71.08 276	71.43 281	71.96 279	79.15 277	59.75 279	75.19 282	45.14 278	74.83 283	74.50 281	63.75 282	96.51 284	43.02 276	39.58 279	52.48 280	47.20 281	75.57 281	51.40 280	44.83 282	44.21 282	72.81 281	39.33 276	54.31 281	50.20 279	60.45 281	64.70 281

JetRed	62.68 283	71.30 280	68.71 283	66.70 266	63.10 273	69.94 275	74.63 272	66.20 282	66.87 280	41.55 275	36.99 273	80.77 284	12.41 226	62.44 256	66.90 281	66.45 282	65.00 282	75.57 285	62.84 276	53.56 281	77.95 284	72.78 284	73.29 282	48.99 280	55.75 282	62.99 282	66.04 283	62.58 280

MADNet++	76.54 284	72.15 281	83.11 286	61.53 260	81.21 284	58.42 258	69.47 266	68.24 284	78.58 283	85.63 284	92.37 285	80.60 283	85.04 284	36.71 254	81.19 284	89.82 285	88.15 285	69.64 283	82.54 283	91.39 285	92.32 286	93.48 287	65.75 276	90.26 285	59.09 283	74.29 283	74.25 284	61.32 278

KSHMR	56.45 279	73.76 282	53.18 281	81.77 283	70.47 279	77.94 282	83.01 279	67.07 283	54.37 278	56.94 281	54.51 278	61.36 270	46.54 267	94.90 280	59.43 280	44.62 280	39.11 278	36.00 279	64.69 278	47.55 279	28.73 276	19.90 271	65.78 277	55.97 283	49.71 276	33.30 272	50.13 275	53.27 272

ASD4	81.96 285	73.83 283	78.52 284	73.50 277	68.47 278	82.76 284	70.15 268	72.27 285	81.46 284	64.14 282	76.80 284	49.38 261	95.53 285	68.81 258	77.80 283	87.45 284	86.82 284	89.90 286	81.43 282	90.17 284	88.82 285	88.65 286	81.37 284	86.17 284	99.17 289	99.86 288	99.79 289	99.90 288

LRCNet_RVC	60.25 281	73.90 284	44.96 280	94.13 284	95.20 285	91.02 285	85.32 282	54.56 278	36.51 266	98.66 285	73.01 282	91.80 287	67.46 283	96.60 285	33.95 274	18.60 273	69.32 283	51.86 282	94.53 285	64.28 283	31.29 279	22.24 275	94.67 285	54.29 282	19.85 248	10.16 230	33.16 256	25.34 243

DLNR_Zeroshot_test	22.90 254	78.82 285	7.01 233	99.97 285	0.31 109	0.15 122	98.85 285	3.30 191	0.54 120	3.17 198	2.43 171	5.81 187	0.93 174	21.74 251	96.26 286	100.00 290	24.75 262	22.56 272	22.80 232	1.79 185	8.42 238	6.44 221	0.04 81	0.30 138	2.39 163	4.03 166	2.05 61	3.31 151

MEDIAN_ROB	97.56 287	99.08 286	98.39 287	100.00 286	99.99 286	100.00 289	100.00 289	99.49 288	98.31 286	100.00 288	99.95 289	97.97 288	96.05 286	99.97 287	99.41 287	98.43 287	98.53 287	98.66 287	99.88 288	97.95 286	93.38 288	96.45 289	100.00 288	97.23 286	86.96 285	92.33 285	89.80 286	95.90 286

DGTPSM_ROB	99.52 290	99.77 287	100.00 290	100.00 286	100.00 287	100.00 289	100.00 289	99.17 286	100.00 289	99.31 286	99.64 288	91.36 285	99.13 287	100.00 288	99.94 290	100.00 290	99.82 288	99.99 289	99.53 286	99.99 288	99.80 292	99.66 291	100.00 288	100.00 289	100.00 290	100.00 290	100.00 290	100.00 290

DPSMNet_ROB	99.53 291	99.78 288	100.00 290	100.00 286	100.00 287	100.00 289	100.00 289	99.17 286	100.00 289	99.31 286	99.63 287	91.42 286	99.14 288	100.00 288	99.94 290	100.00 290	99.82 288	99.99 289	99.62 287	99.99 288	99.79 291	99.66 291	100.00 288	100.00 289	100.00 290	100.00 290	100.00 290	100.00 290

HaxPig	98.97 289	100.00 289	98.94 288	100.00 286	100.00 287	99.99 288	100.00 289	99.99 289	99.97 288	100.00 288	99.99 290	100.00 292	99.95 289	100.00 288	99.56 288	99.43 288	99.97 290	99.57 288	100.00 289	100.00 290	97.25 289	96.32 288	99.99 287	99.98 288	89.17 286	99.51 287	94.19 287	98.51 287

PML	96.14 286	100.00 289	82.26 285	100.00 286	100.00 287	100.00 289	99.16 288	100.00 290	98.98 287	100.00 288	95.95 286	99.91 291	100.00 290	98.52 286	94.87 285	92.63 286	90.73 286	73.63 284	100.00 289	98.25 287	92.56 287	85.93 285	97.80 286	98.67 287	96.15 288	99.98 289	100.00 290	99.92 289

CasAABBNet	100.00 294	100.00 289	100.00 290	100.00 286	100.00 287	100.00 289	100.00 289	100.00 290	100.00 289	100.00 288	100.00 291	100.00 292	100.00 290	100.00 288	100.00 292	100.00 290	100.00 291	100.00 291	100.00 289	100.00 290	100.00 293	100.00 293	100.00 288	100.00 289	100.00 290	100.00 290	100.00 290	100.00 290

DPSM_ROB	99.92 292	100.00 289	100.00 290	100.00 286	100.00 287	98.97 286	98.99 286	100.00 290	100.00 289	100.00 288	100.00 291	99.90 289	100.00 290	100.00 288	100.00 292	100.00 290	100.00 291	100.00 291	100.00 289	100.00 290	100.00 293	100.00 293	100.00 288	100.00 289	100.00 290	100.00 290	100.00 290	100.00 290

DPSM	99.92 292	100.00 289	100.00 290	100.00 286	100.00 287	98.97 286	98.99 286	100.00 290	100.00 289	100.00 288	100.00 291	99.90 289	100.00 290	100.00 288	100.00 292	100.00 290	100.00 291	100.00 291	100.00 289	100.00 290	100.00 293	100.00 293	100.00 288	100.00 289	100.00 290	100.00 290	100.00 290	100.00 290

AVERAGE_ROB	98.95 288	100.00 289	99.79 289	100.00 286	100.00 287	100.00 289	100.00 289	100.00 290	100.00 289	100.00 288	100.00 291	100.00 292	100.00 290	100.00 288	99.77 289	99.85 289	100.00 291	100.00 291	100.00 289	100.00 290	98.12 290	99.51 290	100.00 288	100.00 289	93.43 287	93.75 286	94.35 288	93.16 285

FADE																11.90 262					35.81 281	34.34 280					47.51 271

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