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

CoSv	0.10 1	0.12 38	0.21 38	0.02 14	0.02 9	0.01 12	0.00 1	0.02 12	0.02 10	0.00 1	0.00 1	0.15 11	0.01 3	0.00 1	0.69 2	0.74 12	0.14 20	0.06 17	0.09 6	0.03 3	0.06 1	0.13 2	0.00 1	0.03 17	0.02 9	0.00 1	0.10 13	0.00 1

Pointernet	0.13 2	0.04 4	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.07 96	0.18 136	0.00 1	0.01 3	0.00 1	0.07 91	0.10 9	0.01 3	0.01 24	0.89 6	0.57 4	0.12 14	0.02 3	0.09 6	0.06 9	0.11 5	0.83 11	0.00 1	0.02 7	0.01 4	0.00 1	0.04 2	0.18 82

StereoVision	0.13 2	0.11 32	0.03 12	0.04 32	0.04 23	0.00 1	0.03 45	0.04 35	0.03 20	0.03 66	0.00 1	0.19 22	0.02 9	0.02 48	1.02 9	0.79 16	0.13 19	0.02 3	0.30 22	0.04 5	0.21 13	0.19 3	0.00 1	0.06 26	0.04 28	0.00 1	0.12 16	0.00 1

MLG-Stereo	0.18 4	0.06 15	0.01 2	0.01 4	0.01 4	0.17 148	0.01 11	0.02 12	0.02 10	0.00 1	0.00 1	0.08 5	0.05 28	0.00 1	1.48 18	1.35 56	0.05 2	0.05 13	0.33 26	0.23 41	0.22 14	0.63 8	0.00 1	0.01 1	0.02 9	0.01 8	0.07 7	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.18 4	0.11 32	0.04 16	0.05 39	0.06 31	0.00 1	0.01 11	0.03 23	0.05 35	0.24 100	0.00 1	0.16 13	0.06 41	0.01 24	1.29 11	1.05 26	0.06 5	0.04 8	0.06 3	0.05 7	0.40 33	0.86 13	0.00 1	0.04 20	0.04 28	0.01 8	0.05 4	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.20 6	0.05 9	0.01 2	0.01 4	0.01 4	0.17 148	0.01 11	0.02 12	0.02 10	0.00 1	0.00 1	0.02 1	0.05 28	0.00 1	1.42 15	1.28 48	0.03 1	0.05 13	0.33 26	0.24 44	0.23 17	1.27 22	0.00 1	0.01 1	0.02 9	0.01 8	0.07 7	0.00 1

AASNet	0.20 6	0.45 113	0.24 45	0.09 65	0.09 45	0.00 1	0.08 90	0.05 40	0.05 35	0.26 101	0.00 1	0.18 14	0.04 21	0.01 24	1.13 10	0.68 10	0.12 14	0.04 8	0.09 6	0.16 29	0.29 24	0.77 10	0.01 18	0.07 31	0.00 1	0.02 24	0.49 46	0.03 44

TDLM	0.20 6	0.10 30	0.21 38	0.08 61	0.23 94	0.02 41	0.04 57	0.19 64	0.04 28	0.02 63	0.10 95	0.67 118	0.05 28	0.10 120	0.43 1	0.28 1	0.35 67	0.20 56	0.02 1	0.01 1	0.12 6	1.22 20	0.05 68	0.01 1	0.00 1	0.02 24	0.41 43	0.41 106

MM-Stereo_test3	0.21 9	0.04 4	0.02 6	0.00 1	0.01 4	0.02 41	0.00 1	0.01 2	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.14 10	0.03 14	0.05 87	0.99 8	0.77 14	0.16 25	0.17 47	0.16 13	0.26 51	0.06 1	2.10 43	0.18 135	0.02 7	0.01 4	0.06 47	0.47 45	0.06 57

CroCo-Stereo	0.21 9	0.09 28	0.03 12	0.05 39	0.07 39	0.00 1	0.00 1	0.04 35	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.09 8	0.07 42	0.00 1	1.51 19	1.11 30	0.17 29	0.08 22	0.76 44	0.05 7	0.40 33	0.85 12	0.00 1	0.04 20	0.04 28	0.01 8	0.08 10	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	0.21 9	0.08 24	0.24 45	0.06 42	0.05 25	0.02 41	0.04 57	0.02 12	0.05 35	0.34 110	0.00 1	0.20 30	0.04 21	0.02 48	1.45 17	0.53 3	0.23 42	0.07 18	0.12 10	0.06 9	0.15 8	0.38 5	0.01 18	0.06 26	0.01 4	0.01 8	1.50 74	0.02 38

RSM	0.22 12	0.06 15	0.35 74	0.02 14	0.03 17	0.12 111	0.01 11	0.01 2	0.02 10	0.00 1	0.00 1	0.18 14	0.05 28	0.00 1	0.73 4	0.58 5	0.18 30	0.04 8	0.18 16	0.51 103	0.24 19	2.12 44	0.09 106	0.08 35	0.02 9	0.18 71	0.16 21	0.00 1

ProNet	0.22 12	0.03 1	0.09 26	0.01 4	0.00 1	0.12 111	0.75 191	0.01 2	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.05 3	0.00 1	0.22 161	1.31 12	1.03 24	0.22 38	0.01 2	0.09 6	0.12 22	0.24 19	1.33 25	0.03 55	0.01 1	0.07 45	0.00 1	0.05 4	0.00 1

U	0.23 14	0.13 39	0.03 12	0.06 42	0.07 39	0.00 1	0.01 11	0.05 40	0.04 28	0.00 1	0.00 1	0.25 45	0.07 42	0.00 1	1.58 20	1.23 39	0.05 2	0.13 33	0.52 35	0.08 15	0.50 42	1.03 15	0.01 18	0.10 43	0.08 48	0.02 24	0.06 6	0.03 44

RSM++	0.23 14	0.06 15	0.35 74	0.02 14	0.02 9	0.11 108	0.00 1	0.01 2	0.02 10	0.00 1	0.00 1	0.19 22	0.08 47	0.00 1	0.88 5	0.61 7	0.18 30	0.04 8	0.13 11	0.57 123	0.23 17	2.20 47	0.14 121	0.09 38	0.03 22	0.01 8	0.23 28	0.00 1

AIO-test2	0.25 16	0.09 28	0.02 6	0.01 4	0.09 45	0.04 71	0.01 11	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 5	0.04 21	0.00 1	1.71 24	1.44 65	0.15 22	0.04 8	0.03 2	0.33 63	0.10 3	2.30 51	0.06 76	0.16 72	0.05 36	0.01 8	0.10 13	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.26 17	0.06 15	0.08 24	0.00 1	0.01 4	0.02 41	0.00 1	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 14	0.03 14	0.15 139	1.33 13	1.35 56	0.18 30	0.17 47	0.19 17	0.37 72	0.10 3	2.34 53	0.19 140	0.06 26	0.04 28	0.08 53	0.12 16	0.00 1

RAFT	0.28 18	0.04 4	0.31 56	0.02 14	0.00 1	0.12 111	0.12 115	0.93 114	0.01 3	0.69 135	0.00 1	0.18 14	0.00 1	0.01 24	2.07 38	1.23 39	0.23 42	0.00 1	0.06 3	0.21 39	0.15 8	0.60 6	0.00 1	0.06 26	0.03 22	0.01 8	0.34 38	0.00 1

RAStereo	0.29 19	0.18 50	0.05 19	0.06 42	0.11 50	0.00 1	0.02 29	0.03 23	0.04 28	0.94 152	0.00 1	0.26 47	0.02 9	0.01 24	1.70 23	1.19 38	0.09 7	0.13 33	0.30 22	0.03 3	0.80 55	1.45 28	0.00 1	0.14 62	0.05 36	0.01 8	0.20 23	0.02 38

AANet_RVC	0.29 19	0.05 9	0.28 53	0.06 42	0.21 88	0.00 1	0.24 150	0.03 23	0.17 98	0.34 110	0.01 76	0.08 5	0.04 21	0.01 24	2.17 42	0.58 5	0.16 25	0.07 18	0.44 32	0.20 34	0.13 7	0.33 4	0.03 55	0.07 31	0.02 9	0.06 47	1.15 63	0.86 130

AIO-test1	0.30 21	0.04 4	0.03 12	0.02 14	0.08 43	0.04 71	0.00 1	0.01 2	0.03 20	0.00 1	0.00 1	0.02 1	0.04 21	0.00 1	2.02 36	1.69 90	0.15 22	0.02 3	0.24 20	0.55 120	0.20 11	2.67 58	0.00 1	0.02 7	0.02 9	0.01 8	0.09 11	0.00 1

LG-Stereo	0.31 22	0.05 9	0.02 6	0.02 14	0.07 39	0.13 117	0.01 11	0.03 23	0.10 71	0.00 1	0.87 161	0.44 80	0.01 3	0.00 1	2.07 38	1.46 67	0.11 10	0.16 44	0.67 42	0.47 89	0.31 28	1.19 18	0.04 65	0.02 7	0.05 36	0.10 59	0.07 7	0.00 1

AdaDepth	0.32 23	0.24 62	0.07 20	0.02 14	0.01 4	0.16 139	0.01 11	0.02 12	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.20 30	0.01 3	0.01 24	1.96 33	1.94 109	0.09 7	0.09 25	1.21 64	0.40 77	0.46 38	1.21 19	0.00 1	0.01 1	0.00 1	0.04 39	0.31 33	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.33 24	0.05 9	0.07 20	0.01 4	0.02 9	0.02 41	0.00 1	0.02 12	0.02 10	0.00 1	0.00 1	0.18 14	0.02 9	0.00 1	1.77 29	1.68 89	0.21 36	0.08 22	0.19 17	0.58 124	0.29 24	3.05 77	0.18 135	0.09 38	0.08 48	0.19 73	0.12 16	0.00 1

111111	0.34 25	0.03 1	0.08 24	0.01 4	0.03 17	0.10 105	0.00 1	0.01 2	0.01 3	0.00 1	0.01 76	0.18 14	0.05 28	0.01 24	1.98 34	1.34 55	0.11 10	0.15 41	0.59 39	0.56 121	0.34 30	3.31 89	0.26 160	0.02 7	0.02 9	0.05 44	0.04 2	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.34 25	0.19 51	0.23 44	0.01 4	0.06 31	0.12 111	0.01 11	0.03 23	0.03 20	0.00 1	0.00 1	0.20 30	0.03 14	0.00 1	2.15 41	1.48 70	0.10 9	0.13 33	0.33 26	0.11 19	0.45 37	0.93 14	0.00 1	0.02 7	0.07 45	0.03 31	2.36 96	0.06 57

AIO-Stereo	0.34 25	0.05 9	0.34 67	0.01 4	0.03 17	0.13 117	0.00 1	0.01 2	0.02 10	0.00 1	0.00 1	0.19 22	0.05 28	0.00 1	1.68 22	1.06 28	0.49 91	0.08 22	1.56 81	0.76 157	0.22 14	2.17 46	0.11 114	0.01 1	0.01 4	0.02 24	0.20 23	0.00 1

MMNet	0.34 25	0.21 52	0.07 20	0.05 39	0.06 31	0.00 1	0.12 115	0.03 23	0.04 28	0.22 98	0.00 1	0.36 60	0.02 9	0.05 87	2.17 42	0.69 11	0.33 63	0.15 41	0.34 29	0.07 11	0.34 30	0.60 6	0.06 76	0.10 43	0.03 22	0.05 44	2.93 110	0.02 38

MLG-Stereo_test2	0.35 29	0.14 41	0.04 16	0.01 4	0.06 31	0.18 153	0.02 29	0.02 12	0.03 20	0.00 1	0.63 154	0.18 14	0.01 3	0.00 1	1.83 30	1.31 52	0.06 5	0.20 56	1.35 74	0.38 73	0.41 35	2.30 51	0.16 128	0.05 23	0.06 42	0.01 8	0.09 11	0.01 27

iRaftStereo_RVC	0.35 29	0.21 52	0.33 62	0.22 84	0.15 59	0.02 41	0.02 29	0.05 40	0.08 58	0.00 1	0.00 1	0.28 49	0.11 64	0.03 62	1.35 14	0.98 21	0.35 67	0.07 18	0.49 34	0.17 31	1.05 73	2.96 65	0.00 1	0.05 23	0.09 51	0.01 8	0.23 28	0.04 48

MoCha-V2	0.36 31	0.06 15	0.31 56	0.01 4	0.05 25	0.09 100	0.01 11	0.02 12	0.01 3	0.00 1	0.00 1	0.19 22	0.18 91	0.00 1	2.33 51	1.63 82	0.18 30	0.19 54	0.15 12	0.99 176	0.28 23	3.01 69	0.00 1	0.02 7	0.01 4	0.07 52	0.03 1	0.00 1

DMCA	0.36 31	0.36 98	0.19 36	0.17 74	0.09 45	0.02 41	0.05 70	0.02 12	0.05 35	0.58 130	0.00 1	0.39 70	0.05 28	0.01 24	2.07 38	0.98 21	0.54 97	0.12 31	0.23 19	0.10 18	0.46 38	1.38 27	0.01 18	0.22 89	0.03 22	0.08 53	1.30 64	0.15 79

MaDis-Stereo	0.39 33	0.23 57	0.35 74	0.07 54	0.15 59	0.02 41	0.04 57	0.08 50	0.07 50	1.22 172	0.00 1	0.23 43	0.03 14	0.02 48	1.62 21	1.29 49	0.14 20	0.29 76	1.62 82	0.12 22	0.84 61	1.37 26	0.01 18	0.18 78	0.20 84	0.16 69	0.17 22	0.04 48

IGEV-Stereo++	0.40 34	0.03 1	0.10 28	0.03 26	0.03 17	0.10 105	0.01 11	0.01 2	0.03 20	0.00 1	0.15 108	0.18 14	0.03 14	0.01 24	1.95 32	1.30 50	0.05 2	0.29 76	0.81 46	0.51 103	0.25 21	3.15 83	0.27 166	0.03 17	0.02 9	0.01 8	1.39 69	0.00 1

MSCF	0.41 35	0.08 24	0.34 67	0.03 26	0.03 17	0.14 123	0.01 11	0.03 23	0.02 10	0.00 1	0.00 1	0.19 22	0.14 72	0.01 24	2.43 56	2.03 118	0.22 38	0.10 29	0.17 14	0.67 147	0.22 14	3.03 72	0.08 99	0.35 118	0.04 28	0.72 125	0.11 15	0.00 1

GASTEREO	0.42 36	0.08 24	0.34 67	0.03 26	0.02 9	0.14 123	0.01 11	0.03 23	0.02 10	0.00 1	0.00 1	0.19 22	0.14 72	0.01 24	2.48 59	2.05 125	0.22 38	0.17 47	0.17 14	0.63 135	0.19 10	2.96 65	0.30 177	0.35 118	0.04 28	0.71 124	0.15 19	0.00 1

GIP-stereo	0.42 36	0.06 15	0.14 32	0.02 14	0.05 25	0.16 139	0.02 29	0.06 45	0.03 20	0.00 1	0.25 122	0.32 55	0.05 28	0.01 24	3.07 74	1.67 87	0.15 22	0.05 13	0.31 24	0.71 150	0.49 41	3.30 88	0.06 76	0.04 20	0.03 22	0.09 56	0.33 36	0.00 1

CVANet_RVC	0.42 36	0.29 74	0.82 154	0.60 180	0.31 117	0.18 153	0.03 45	1.58 135	0.25 123	0.12 85	0.28 124	0.84 131	0.05 28	0.11 125	0.69 2	0.46 2	0.36 69	0.25 67	0.08 5	0.08 15	0.20 11	1.95 36	0.02 44	0.05 23	0.06 42	0.03 31	0.70 51	1.10 144

UniTT-Stereo	0.45 39	0.30 77	0.37 86	0.08 61	0.19 73	0.01 12	0.02 29	0.10 55	0.09 66	0.00 1	0.00 1	0.49 89	0.09 53	0.05 87	2.28 47	1.53 74	0.28 55	0.43 116	1.84 92	0.14 27	1.17 77	1.99 40	0.01 18	0.23 92	0.16 79	0.10 59	0.26 31	0.03 44

MLG-Stereo_test3	0.48 40	0.06 15	0.33 62	0.12 71	0.16 63	0.17 148	0.02 29	0.07 46	0.04 28	1.13 163	0.00 1	0.23 43	0.08 47	0.01 24	1.98 34	1.62 80	0.11 10	0.19 54	1.38 75	0.29 56	0.76 51	3.35 90	0.02 44	0.10 43	0.06 42	0.03 31	0.74 53	0.01 27

Occ-G	0.48 40	0.11 32	0.24 45	0.04 32	0.11 50	0.16 139	0.04 57	0.04 35	0.02 10	0.00 1	0.25 122	0.15 11	0.02 9	0.00 1	3.08 76	1.56 76	0.11 10	0.34 87	1.04 56	0.48 95	0.85 62	3.04 76	0.23 150	0.07 31	0.04 28	0.02 24	0.83 56	0.01 27

RAFT + AFF	0.48 40	0.05 9	0.01 2	0.22 84	0.03 17	0.04 71	0.14 123	0.03 23	0.03 20	0.00 1	0.00 1	0.32 55	0.03 14	0.07 102	4.66 145	0.97 20	0.56 104	0.09 25	2.34 103	0.04 5	0.69 47	1.96 37	0.02 44	0.22 89	0.15 76	0.12 63	0.24 30	0.01 27

GREAT-IGEV	0.49 43	0.07 22	0.29 54	0.02 14	0.02 9	0.14 123	0.00 1	0.03 23	1.58 216	0.00 1	0.00 1	0.19 22	0.07 42	0.00 1	2.22 44	2.07 130	0.16 25	0.26 69	0.25 21	0.80 161	0.33 29	2.96 65	0.25 158	0.79 196	0.02 9	0.00 1	0.71 52	0.00 1

HCRNet	0.49 43	0.39 103	0.36 80	0.29 118	0.12 53	0.01 12	0.06 79	0.03 23	0.01 3	1.48 188	0.00 1	0.20 30	0.05 28	0.01 24	2.61 62	0.78 15	0.42 80	0.07 18	0.32 25	0.12 22	0.37 32	2.22 48	0.02 44	0.02 7	0.02 9	0.02 24	3.33 129	0.03 44

S2M2_XL	0.50 45	0.13 39	0.39 90	0.04 32	0.15 59	0.00 1	0.05 70	0.25 76	0.37 135	0.00 1	0.00 1	0.32 55	0.51 159	0.00 1	2.74 66	1.75 93	0.28 55	0.46 123	0.48 33	0.20 34	1.60 102	3.03 72	0.08 99	0.16 72	0.09 51	0.09 56	0.15 19	0.25 90
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L1	0.51 46	0.26 68	0.02 6	0.04 32	0.24 97	0.15 135	0.03 45	0.07 46	0.07 50	0.00 1	0.60 151	0.37 64	0.35 126	0.03 62	2.59 60	2.00 115	0.23 42	0.18 51	1.31 71	0.40 77	0.75 49	3.23 86	0.04 65	0.09 38	0.35 105	0.04 39	0.21 27	0.08 60

LG-G_1	0.51 46	0.28 72	0.33 62	0.18 76	0.22 90	0.16 139	0.02 29	0.05 40	0.07 50	0.01 57	0.58 146	0.20 30	0.24 109	0.03 62	2.30 49	1.80 96	0.27 52	0.37 90	0.82 47	0.47 89	0.91 64	3.77 105	0.01 18	0.12 52	0.11 63	0.03 31	0.34 38	0.01 27

LG-G	0.51 46	0.28 72	0.33 62	0.18 76	0.22 90	0.16 139	0.02 29	0.05 40	0.07 50	0.01 57	0.58 146	0.20 30	0.24 109	0.03 62	2.30 49	1.80 96	0.27 52	0.37 90	0.82 47	0.47 89	0.91 64	3.77 105	0.01 18	0.12 52	0.11 63	0.03 31	0.34 38	0.01 27

DFGA-Net	0.52 49	0.32 80	0.09 26	0.23 91	0.05 25	0.01 12	0.02 29	0.55 102	0.05 35	1.27 174	0.00 1	0.20 30	0.05 28	0.03 62	1.75 26	1.26 42	0.37 71	0.09 25	1.05 57	0.07 11	0.77 53	2.14 45	0.00 1	0.21 87	0.02 9	0.00 1	3.39 133	0.02 38

UPFNet	0.52 49	0.31 79	0.76 146	0.22 84	0.28 111	0.02 41	0.05 70	0.09 54	0.08 58	0.38 116	0.00 1	0.38 67	0.03 14	0.24 163	3.16 80	1.04 25	0.34 65	0.14 38	0.59 39	0.34 66	0.44 36	1.09 16	0.01 18	0.30 108	0.05 36	0.01 8	3.54 139	0.05 53

LGtest1	0.53 51	0.07 22	0.34 67	0.03 26	0.14 56	0.16 139	0.03 45	0.08 50	0.14 85	0.04 69	0.84 160	0.21 40	0.15 76	0.00 1	2.36 53	2.07 130	0.21 36	0.46 123	0.87 52	0.41 79	0.76 51	4.21 122	0.05 68	0.12 52	0.12 66	0.04 39	0.27 32	0.01 27

LG-Stereo_L2	0.54 52	0.34 92	0.02 6	0.04 32	0.24 97	0.18 153	0.03 45	0.07 46	0.07 50	0.00 1	0.59 150	0.43 79	0.35 126	0.04 80	2.83 69	2.03 118	0.26 50	0.18 51	1.09 58	0.38 73	0.82 60	3.54 96	0.04 65	0.09 38	0.34 103	0.06 47	0.31 33	0.08 60

AEACV	0.55 53	0.71 161	0.34 67	0.04 32	0.05 25	0.10 105	0.02 29	0.02 12	0.03 20	0.00 1	0.00 1	0.20 30	0.13 69	0.05 87	2.71 65	2.52 152	0.12 14	0.64 148	1.33 72	0.95 174	0.81 57	3.06 78	0.32 183	0.09 38	0.02 9	0.20 76	0.41 43	0.00 1

plain	0.56 54	0.39 103	0.44 100	0.17 74	0.41 152	0.01 12	0.01 11	0.74 108	0.08 58	0.01 57	0.00 1	0.74 123	0.14 72	0.04 80	2.91 71	1.93 107	0.25 47	0.44 119	1.02 55	0.16 29	1.65 107	2.50 56	0.01 18	0.41 136	0.21 88	0.06 47	0.36 41	0.10 65

anonymousdsp	0.56 54	0.10 30	0.36 80	0.24 95	0.07 39	0.09 100	0.01 11	0.04 35	0.05 35	0.00 1	2.27 193	0.22 41	0.20 95	0.00 1	2.28 47	1.41 63	0.28 55	0.17 47	0.52 35	0.67 147	0.56 43	3.56 97	0.31 179	0.07 31	0.02 9	0.01 8	1.65 77	0.01 27

GMStereo	0.56 54	0.94 185	0.07 20	0.25 99	0.06 31	0.01 12	0.02 29	0.15 62	0.07 50	0.00 1	0.00 1	0.41 74	0.01 3	0.01 24	2.04 37	1.15 34	0.34 65	0.18 51	2.72 124	0.11 19	1.52 94	2.04 41	0.00 1	0.08 35	0.20 84	0.03 31	2.65 103	0.04 48
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SGD-Stereo	0.57 57	0.11 32	0.26 51	0.02 14	0.06 31	0.02 41	0.04 57	0.04 35	0.07 50	0.00 1	0.00 1	0.40 73	0.09 53	0.01 24	5.50 175	2.06 128	0.45 83	0.28 74	0.54 37	0.23 41	1.49 92	2.89 64	0.02 44	0.08 35	0.09 51	0.06 47	0.31 33	0.22 85

MIF-Stereo (partial)	0.58 58	0.39 103	0.42 95	0.07 54	0.22 90	0.02 41	0.03 45	0.08 50	0.11 75	0.01 57	0.01 76	0.50 93	0.12 66	0.03 62	2.35 52	1.69 90	0.25 47	0.60 145	0.91 53	0.11 19	1.40 86	2.26 50	0.01 18	0.34 111	0.12 66	0.29 87	2.91 109	0.38 102

AIO_rvc	0.61 59	0.30 77	0.36 80	0.03 26	0.02 9	0.14 123	0.30 155	0.02 12	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.19 22	0.09 53	0.06 96	3.14 78	2.93 169	0.18 30	0.51 130	2.38 104	0.52 106	0.69 47	3.61 99	0.46 206	0.02 7	0.13 68	0.04 39	0.20 23	0.01 27

RYNet	0.61 59	0.04 4	0.00 1	0.02 14	0.04 23	0.00 1	0.01 11	0.03 23	0.04 28	0.07 73	0.00 1	0.07 4	0.12 66	0.00 1	4.57 139	0.66 9	0.12 14	0.99 197	0.37 30	0.02 2	0.25 21	0.10 1	0.05 68	0.03 17	0.08 48	7.32 240	1.40 70	0.12 75

IGEV-Stereo+	0.62 61	1.03 196	0.04 16	0.11 68	0.14 56	0.14 123	0.03 45	0.10 55	0.11 75	0.02 63	2.00 188	0.32 55	0.30 120	0.02 48	1.86 31	1.97 112	0.16 25	0.31 82	1.71 86	0.60 129	1.02 70	3.85 112	0.29 170	0.06 26	0.03 22	0.21 77	0.20 23	0.00 1

GANet	0.63 62	0.72 163	0.73 142	0.46 166	0.40 150	1.37 216	0.41 169	0.45 93	0.06 46	0.21 94	2.81 214	2.16 176	0.28 117	0.47 210	0.89 6	0.62 8	0.74 123	0.38 95	0.38 31	0.07 11	0.30 26	1.98 39	0.14 121	0.13 60	0.20 84	0.03 31	0.52 47	0.22 85

TestStereo	0.64 63	0.64 149	0.54 123	0.22 84	0.11 50	0.01 12	0.03 45	1.87 150	0.23 118	0.30 105	0.00 1	0.37 64	0.08 47	0.01 24	1.75 26	0.93 19	0.45 83	0.23 66	2.92 131	0.12 22	1.51 93	1.70 29	0.05 68	0.11 50	0.21 88	0.46 106	2.24 94	0.13 77

AIO_test	0.66 64	0.53 125	0.44 100	0.04 32	0.02 9	0.14 123	0.42 170	0.12 59	0.04 28	0.00 1	0.00 1	0.20 30	0.10 60	0.03 62	3.07 74	3.04 174	0.25 47	0.32 84	1.33 72	0.44 84	1.28 83	3.68 101	0.44 202	0.02 7	0.18 81	0.43 105	1.11 62	0.01 27

YMNet	0.67 65	0.38 102	0.02 6	0.20 79	0.25 106	0.33 178	2.67 234	0.36 82	0.06 46	1.09 160	0.00 1	0.41 74	2.95 234	0.01 24	2.43 56	2.05 125	0.61 111	0.46 123	0.54 37	0.25 48	0.30 26	1.29 23	0.00 1	0.10 43	0.37 107	0.05 44	0.62 48	0.38 102

UNet	0.67 65	0.32 80	0.47 115	0.27 112	0.23 94	0.03 64	0.15 126	0.55 102	0.14 85	1.13 163	0.00 1	0.61 109	0.17 89	0.15 139	2.26 45	1.51 73	0.50 92	0.22 61	1.51 80	0.25 48	0.75 49	1.79 32	0.18 135	0.60 169	0.07 45	0.32 97	3.43 136	0.61 122

MGS-Stereo	0.68 67	0.97 191	0.65 130	0.25 99	0.18 67	0.01 12	0.05 70	0.07 46	0.14 85	0.00 1	0.00 1	0.30 51	0.15 76	0.03 62	5.25 168	1.01 23	0.41 78	0.26 69	1.09 58	0.44 84	1.38 85	2.76 60	0.03 55	0.27 99	0.34 103	0.25 80	1.72 79	0.24 88

HITNet	0.68 67	0.16 45	0.11 30	0.07 54	0.10 49	0.01 12	0.03 45	1.72 139	0.79 178	0.11 79	0.00 1	0.77 128	0.28 117	0.12 132	2.69 63	1.17 35	0.45 83	0.14 38	0.72 43	0.25 48	1.61 105	2.80 62	0.01 18	0.17 74	0.04 28	0.15 66	3.40 134	0.41 106
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
IER	0.69 69	0.46 115	0.29 54	0.30 122	0.18 67	0.01 12	0.09 98	0.42 88	0.11 75	1.07 159	0.07 91	1.62 168	0.05 28	0.20 154	3.15 79	1.25 41	0.40 75	0.16 44	0.82 47	0.44 84	0.57 44	2.22 48	0.21 142	0.34 111	0.09 51	1.03 139	2.96 111	0.28 92

G2L-Stereo	0.70 70	0.35 96	0.24 45	0.37 147	0.64 175	0.02 41	0.07 84	0.17 63	0.08 58	0.51 126	0.10 95	0.28 49	0.49 155	0.45 206	3.38 93	1.05 26	0.27 52	0.20 56	1.46 77	0.28 54	1.54 95	1.85 33	0.07 93	0.12 52	0.28 100	0.78 129	3.56 140	0.38 102

DEFOM-Stereo_RVC	0.70 70	0.11 32	0.32 60	0.06 42	0.20 82	0.09 100	0.02 29	0.13 61	0.23 118	0.03 66	0.04 84	0.48 87	0.15 76	0.01 24	3.26 88	2.49 149	0.31 62	0.44 119	1.92 94	0.48 95	1.70 112	4.79 154	0.16 128	0.12 52	0.09 51	0.16 69	0.90 58	0.07 59

HGLStereo	0.70 70	0.34 92	0.41 93	0.23 91	0.31 117	0.02 41	0.17 132	0.08 50	0.13 83	1.20 171	0.69 157	0.25 45	0.15 76	0.09 115	2.36 53	1.50 71	0.57 106	0.29 76	1.25 65	0.24 44	1.13 76	3.16 84	0.08 99	0.34 111	0.18 81	0.19 73	3.13 116	0.47 110

IGEV-BASED-STEREO-	0.71 73	0.58 135	0.33 62	0.08 61	0.18 67	0.19 157	0.04 57	0.12 59	0.18 102	0.04 69	0.51 142	0.50 93	0.41 140	0.02 48	2.44 58	2.27 140	0.33 63	0.54 136	1.14 61	0.44 84	2.08 129	4.84 155	0.09 106	0.12 52	0.10 58	0.15 66	1.37 68	0.08 60

CFNet	0.72 74	0.50 123	0.71 138	0.48 169	0.45 159	0.06 94	0.27 154	0.58 104	0.09 66	0.65 134	0.04 84	0.84 131	0.10 60	0.05 87	2.80 68	0.75 13	0.60 110	0.09 25	0.84 51	0.41 79	1.10 75	1.22 20	0.03 55	0.13 60	0.58 125	1.14 142	3.44 137	1.47 153

RAFT_CTSACE	0.74 75	0.81 173	0.44 100	0.25 99	0.08 43	0.15 135	0.03 45	1.99 155	0.06 46	0.00 1	0.11 97	0.47 86	0.46 150	0.01 24	2.74 66	1.26 42	0.29 61	0.16 44	0.77 45	0.13 26	0.79 54	4.54 141	0.01 18	0.15 66	0.25 93	0.01 8	3.88 162	0.04 48

test_5	0.76 76	0.61 140	0.21 38	0.02 14	0.02 9	0.11 108	0.01 11	2.75 206	0.05 35	0.00 1	4.29 229	0.49 89	0.44 143	0.00 1	1.73 25	1.27 47	0.22 38	0.14 38	1.14 61	0.09 17	0.46 38	3.08 80	0.01 18	0.19 79	0.09 51	0.00 1	2.97 112	0.02 38

RAFT+CT+SA	0.77 77	0.83 175	0.24 45	0.15 73	0.05 25	0.01 12	0.02 29	2.46 185	0.09 66	0.11 79	0.00 1	0.89 140	0.40 137	0.01 24	1.42 15	1.63 82	0.18 30	0.21 60	2.39 106	0.27 53	0.93 66	4.66 147	0.01 18	0.20 83	0.13 68	0.02 24	3.33 129	0.05 53

ADLNet	0.79 78	0.95 186	0.12 31	0.22 84	0.28 111	0.09 100	0.05 70	1.25 124	0.10 71	0.32 108	0.06 88	2.48 181	0.08 47	0.20 154	3.48 94	1.14 33	0.48 87	0.11 30	0.60 41	0.23 41	0.60 45	3.03 72	0.01 18	0.10 43	0.91 144	0.83 131	3.15 117	0.34 98

raft+_RVC	0.80 79	0.41 108	0.45 112	0.34 135	0.24 97	0.03 64	0.08 90	2.24 166	0.09 66	0.07 73	0.00 1	0.42 77	0.08 47	0.02 48	3.49 95	3.16 181	0.48 87	0.12 31	2.60 119	0.82 162	0.94 67	3.69 102	0.03 55	0.20 83	0.35 105	0.14 65	0.69 49	0.35 100

ARAFT	0.80 79	0.22 55	0.31 56	0.31 124	0.12 53	0.01 12	0.02 29	0.24 74	0.09 66	1.28 175	0.00 1	0.53 97	0.04 21	0.09 115	3.18 81	1.99 113	0.51 94	0.34 87	2.69 123	0.14 27	1.96 128	2.75 59	0.02 44	0.20 83	0.80 142	0.03 31	3.53 138	0.13 77

LL-Strereo2	0.81 81	0.27 69	0.35 74	0.09 65	0.14 56	0.17 148	0.08 90	2.21 165	0.19 105	0.00 1	0.00 1	0.26 47	0.05 28	0.20 154	2.27 46	2.72 161	0.12 14	0.15 41	2.40 107	0.52 106	1.77 120	5.39 168	0.06 76	0.17 74	0.43 113	0.12 63	1.55 76	0.31 94

DMCA-RVC	0.82 82	0.43 110	0.50 117	0.31 124	0.59 172	0.15 135	1.13 199	0.29 79	1.52 213	1.29 177	0.34 130	0.64 113	0.14 72	0.17 145	3.74 104	1.26 42	0.80 127	0.51 130	0.97 54	0.51 103	0.87 63	1.93 35	0.26 160	0.40 135	0.13 68	0.08 53	2.70 104	0.50 112

HUF	0.83 83	0.15 42	0.62 127	0.03 26	0.12 53	0.16 139	0.17 132	0.32 80	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.22 41	0.26 113	0.00 1	4.05 122	4.06 230	0.48 87	0.57 141	3.07 139	0.65 143	1.72 118	3.80 108	0.38 189	0.88 205	0.14 75	0.04 39	0.38 42	0.01 27

Former-RAFT_DAM_RVC	0.83 83	0.08 24	0.36 80	0.18 76	0.21 88	0.01 12	0.06 79	1.75 141	0.21 116	0.14 88	0.15 108	0.45 82	0.16 83	0.03 62	4.05 122	1.87 100	0.36 69	0.42 112	1.67 84	0.17 31	1.76 119	4.52 140	0.02 44	0.11 50	0.38 110	2.70 181	0.33 36	0.33 96

MIM_Stereo	0.83 83	0.15 42	0.44 100	0.34 135	0.24 97	0.12 111	0.08 90	2.02 156	0.08 58	0.00 1	0.24 120	0.31 54	0.10 60	0.03 62	3.34 89	2.91 168	0.24 45	0.67 155	2.62 120	0.89 168	1.44 90	3.49 93	0.06 76	0.26 96	0.20 84	0.24 79	1.72 79	0.18 82

DSFCA	0.83 83	0.44 111	0.51 121	0.29 118	0.59 172	0.05 81	0.61 188	0.23 69	0.55 156	0.49 124	0.58 146	0.48 87	0.11 64	0.04 80	2.83 69	1.42 64	0.78 126	0.72 165	1.15 63	0.65 143	1.24 80	3.01 69	0.21 142	0.53 160	0.55 122	0.83 131	3.19 120	0.46 109

test_4	0.84 87	0.11 32	0.61 126	0.30 122	0.20 82	0.08 97	0.30 155	0.10 55	0.10 71	0.03 66	0.61 152	0.79 129	0.16 83	0.18 148	3.62 99	3.39 194	0.24 45	0.43 116	1.98 95	0.30 58	1.21 79	3.26 87	0.09 106	0.21 87	0.23 91	0.33 98	3.56 140	0.25 90

RASNet	0.86 88	0.32 80	0.77 148	0.46 166	0.31 117	0.18 153	0.10 111	0.95 115	0.14 85	1.11 161	0.09 94	0.53 97	0.44 143	0.35 188	1.76 28	1.87 100	0.59 107	0.22 61	1.13 60	0.07 11	1.42 89	3.94 114	0.17 133	0.53 160	0.46 115	0.37 103	3.64 145	1.29 149

FSD	0.87 89	0.70 159	0.22 41	0.07 54	0.29 115	0.01 12	0.04 57	0.32 80	0.25 123	0.54 129	0.13 104	1.69 170	0.51 159	0.04 80	2.39 55	2.70 160	0.97 151	0.62 147	1.46 77	0.76 157	2.15 132	4.66 147	0.30 177	0.19 79	0.56 124	0.31 90	0.69 49	0.93 137

coex_refinement	0.87 89	1.07 200	0.62 127	0.25 99	0.72 180	0.03 64	0.20 144	0.27 77	1.03 196	0.10 78	1.11 173	0.87 137	0.18 91	0.15 139	4.26 128	1.07 29	0.59 107	0.13 33	2.44 112	0.52 106	1.02 70	1.12 17	0.23 150	0.17 74	0.67 134	0.96 136	3.20 121	0.48 111

AFF-stereo	0.88 91	0.32 80	0.50 117	0.35 142	0.20 82	0.11 108	0.37 166	0.41 87	0.11 75	1.15 165	0.00 1	0.66 117	0.07 42	0.02 48	4.33 130	1.39 62	0.40 75	0.90 185	3.49 154	0.26 51	1.61 105	2.83 63	0.02 44	0.22 89	0.49 116	0.18 71	3.16 118	0.10 65

CAS	0.89 92	0.22 55	0.39 90	0.21 82	0.24 97	0.03 64	0.36 165	0.23 69	0.62 162	1.28 175	0.16 110	0.38 67	0.84 202	0.12 132	3.10 77	1.87 100	0.94 149	0.75 169	1.30 69	0.58 124	2.82 149	3.00 68	0.03 55	0.12 52	0.13 68	0.72 125	1.80 82	1.89 167

DISCO	0.90 93	0.96 190	0.36 80	0.06 42	0.36 135	0.63 193	0.54 184	0.23 69	0.32 133	1.72 194	0.58 146	0.41 74	0.29 119	0.04 80	2.98 73	1.47 69	1.02 158	0.31 82	3.32 148	0.56 121	1.01 69	3.01 69	0.13 118	0.33 110	0.13 68	0.33 98	2.81 107	0.43 108

rafts_anoy	0.92 94	0.33 88	0.86 158	0.37 147	0.24 97	0.05 81	0.07 84	2.48 187	0.14 85	0.01 57	0.00 1	0.20 30	0.04 21	0.02 48	3.97 117	3.08 177	0.56 104	0.40 100	2.20 101	0.34 66	1.65 107	3.86 113	0.02 44	0.27 99	0.99 150	0.73 127	0.87 57	0.98 142

TestStereo1	0.93 95	0.98 192	0.22 41	0.07 54	0.18 67	0.01 12	0.04 57	1.07 118	0.08 58	0.11 79	0.00 1	0.39 70	0.56 167	0.12 132	4.92 159	2.03 118	0.28 55	0.22 61	2.98 134	0.20 34	1.56 98	3.94 114	0.01 18	0.15 66	0.10 58	1.19 145	3.74 149	0.05 53

SA-5K	0.93 95	0.98 192	0.22 41	0.07 54	0.18 67	0.01 12	0.04 57	1.07 118	0.08 58	0.11 79	0.00 1	0.39 70	0.56 167	0.12 132	4.92 159	2.03 118	0.28 55	0.22 61	2.98 134	0.20 34	1.56 98	3.94 114	0.01 18	0.15 66	0.10 58	1.19 145	3.74 149	0.05 53

GLC_STEREO	0.93 95	0.48 118	0.65 130	0.25 99	0.33 129	0.03 64	0.11 113	2.37 176	0.20 106	0.16 91	0.04 84	0.38 67	0.15 76	0.02 48	3.66 100	2.05 125	0.67 117	0.25 67	2.56 116	0.42 83	2.90 150	3.06 78	0.09 106	0.19 79	0.09 51	0.10 59	3.70 147	0.31 94

NVstereo2D	0.93 95	0.48 118	0.17 33	0.24 95	0.42 155	0.41 181	0.08 90	1.64 136	0.59 160	0.87 147	1.05 168	0.42 77	0.21 99	0.08 111	5.64 179	2.38 147	0.82 132	0.59 143	1.71 86	0.24 44	1.26 81	2.48 55	0.06 76	0.47 150	1.31 162	0.29 87	1.04 60	0.24 88

CASnet	0.96 99	0.54 127	0.54 123	0.24 95	0.36 135	0.05 81	0.26 153	0.52 99	0.18 102	0.06 72	0.06 88	0.70 120	0.36 130	0.01 24	4.36 132	1.50 71	0.66 116	0.40 100	2.56 116	0.34 66	3.82 181	4.34 127	0.03 55	0.35 118	1.67 181	0.11 62	1.72 79	0.23 87
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
S2M2_L	0.98 100	0.15 42	1.98 219	0.27 112	0.17 64	0.00 1	0.04 57	0.24 74	0.31 130	2.13 208	0.00 1	0.45 82	0.15 76	0.01 24	4.10 124	2.25 138	0.54 97	0.47 126	1.29 68	0.24 44	2.31 134	2.52 57	0.05 68	0.15 66	0.17 80	2.66 180	3.69 146	0.15 79
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
TESTraft	1.00 101	0.95 186	0.32 60	0.06 42	0.17 64	0.01 12	0.03 45	1.49 133	0.07 50	0.78 141	0.00 1	0.46 84	0.64 176	0.19 149	4.75 152	2.06 128	0.26 50	0.20 56	2.78 127	0.36 71	1.26 81	4.60 144	0.07 93	0.17 74	0.11 63	1.53 155	3.70 147	0.04 48

RALCasStereoNet	1.00 101	0.37 101	1.07 176	0.37 147	0.32 127	0.06 94	0.20 144	2.08 162	0.15 92	1.01 155	0.04 84	0.61 109	0.16 83	0.03 62	3.74 104	3.43 198	0.41 78	0.26 69	1.40 76	0.75 155	1.44 90	4.55 142	0.03 55	0.26 96	0.78 140	1.36 151	0.91 59	1.22 148

RAFT-Stereo + iAFF	1.00 101	0.33 88	0.75 145	0.38 152	0.42 155	0.14 123	0.43 174	0.97 116	0.13 83	1.32 180	0.00 1	0.65 116	0.09 53	0.03 62	4.73 148	1.46 67	0.50 92	0.13 33	3.58 155	0.49 97	1.60 102	4.02 118	0.02 44	0.42 139	0.52 118	0.38 104	3.38 132	0.17 81

IPLGR_C	1.02 104	0.24 62	0.77 148	0.31 124	0.36 135	0.04 71	0.35 164	0.20 65	0.47 147	0.07 73	0.12 101	1.26 156	0.09 53	0.41 201	4.52 137	1.63 82	0.81 129	0.45 121	2.10 98	0.32 60	2.41 140	4.67 149	0.07 93	0.75 189	1.04 152	0.28 85	3.80 154	0.11 72

anonymousdsp2	1.03 105	0.29 74	0.37 86	0.23 91	0.09 45	0.03 64	0.04 57	1.33 126	0.08 58	0.02 63	2.28 196	0.33 59	0.18 91	0.27 170	2.59 60	2.50 151	0.44 82	0.56 140	3.69 157	1.14 184	1.68 110	5.57 172	0.24 154	0.50 154	0.41 111	0.15 66	2.74 106	0.02 38

CIPLG	1.04 106	0.23 57	0.82 154	0.32 129	0.36 135	0.04 71	0.34 162	0.21 66	0.50 150	0.07 73	0.11 97	1.24 153	0.08 47	0.42 203	4.82 157	1.65 85	0.85 137	0.39 99	2.02 96	0.32 60	2.35 136	4.69 150	0.05 68	0.75 189	1.10 154	0.35 101	3.79 153	0.12 75

ACRE	1.04 106	0.24 62	0.80 152	0.33 131	0.36 135	0.04 71	0.34 162	0.21 66	0.48 148	0.08 77	0.14 106	1.30 158	0.09 53	0.45 206	4.77 154	1.62 80	0.82 132	0.43 116	2.08 97	0.33 63	2.40 139	4.72 151	0.06 76	0.74 188	1.10 154	0.28 85	3.80 154	0.11 72

CFNet_pseudo	1.04 106	0.55 128	0.68 132	0.46 166	0.53 164	0.05 81	0.02 29	0.61 106	0.10 71	0.91 149	0.11 97	0.88 138	0.56 167	0.52 219	5.81 189	1.84 98	0.55 103	0.37 90	2.85 129	0.41 79	1.09 74	3.10 82	0.59 221	0.29 104	0.61 128	0.63 118	2.23 93	1.75 162

dd	1.06 109	0.48 118	0.31 56	1.86 224	0.06 31	0.26 173	0.16 128	0.47 95	0.06 46	0.11 79	0.01 76	2.18 177	0.07 42	0.20 154	4.43 133	1.13 32	1.19 172	0.38 95	6.03 186	0.38 73	0.67 46	1.85 33	0.14 121	0.32 109	0.63 131	0.09 56	3.27 125	1.90 168

SA	1.07 110	0.91 183	0.46 114	0.21 82	0.25 106	0.01 12	0.02 29	2.68 197	0.14 85	0.14 88	0.00 1	0.59 99	0.38 135	0.34 183	3.59 98	2.03 118	0.45 83	0.51 130	3.47 153	0.32 60	1.40 86	3.72 103	0.01 18	0.38 132	0.44 114	1.60 158	4.79 203	0.10 65

AACVNet	1.07 110	0.61 140	0.44 100	0.65 182	0.80 185	0.12 111	0.17 132	0.37 83	0.20 106	0.17 92	0.14 106	0.60 103	0.24 109	0.26 166	4.81 155	2.04 124	0.61 111	0.40 100	1.72 88	0.41 79	1.80 121	3.08 80	0.40 191	0.20 83	0.52 118	1.51 154	4.20 184	2.32 177

DLCB_ROB	1.13 112	0.77 167	0.73 142	0.44 163	0.51 163	0.22 164	0.42 170	0.49 96	0.28 127	0.84 144	0.50 140	1.31 159	0.85 203	0.11 125	2.70 64	1.54 75	1.12 167	0.27 72	0.82 47	0.22 40	1.70 112	3.50 94	0.48 211	0.44 148	4.83 243	2.48 178	2.14 91	0.79 129

4D-IteraStereo	1.14 113	0.34 92	1.40 190	0.29 118	0.38 144	0.05 81	0.09 98	2.11 164	0.11 75	0.00 1	0.19 117	0.52 96	0.22 101	0.24 163	3.76 106	3.57 207	0.28 55	0.38 95	2.95 133	0.49 97	3.35 167	5.63 174	0.12 117	0.41 136	0.10 58	0.29 87	3.09 115	0.34 98

LMCR-Stereo	1.14 113	0.56 129	0.72 139	0.31 124	0.31 117	0.14 123	0.06 79	1.38 128	0.28 127	0.33 109	0.12 101	0.86 135	0.20 95	0.26 166	3.99 119	2.00 115	1.20 173	0.37 90	6.02 185	1.76 212	2.41 140	3.82 109	0.07 93	0.55 165	0.52 118	0.51 112	1.50 74	0.67 125

CFNet_RVC	1.14 113	0.65 150	0.92 162	0.35 142	0.40 150	0.14 123	0.13 119	0.11 58	0.18 102	0.86 146	1.15 174	0.67 118	0.17 89	0.08 111	6.26 205	1.31 52	0.70 119	0.40 100	1.62 82	0.29 56	1.93 125	3.03 72	0.06 76	0.43 145	0.95 147	1.90 167	3.91 164	2.07 172

trnet	1.17 116	0.32 80	0.93 165	0.22 84	0.19 73	0.01 12	0.08 90	2.54 188	0.38 136	0.63 132	0.99 167	0.76 126	0.58 170	0.06 96	3.83 110	3.16 181	0.91 145	0.55 138	2.21 102	0.76 157	2.97 153	3.47 92	0.06 76	0.29 104	1.28 161	1.05 140	2.55 101	0.92 136

raftrobust	1.17 116	0.44 111	0.99 168	0.41 157	0.37 140	0.04 71	0.12 115	2.45 184	0.14 85	0.51 126	0.00 1	0.72 121	0.24 109	0.09 115	4.74 149	4.01 229	0.39 74	0.35 89	5.19 180	0.34 66	1.89 123	4.58 143	0.21 142	0.28 101	1.21 160	0.47 107	1.09 61	0.35 100

GMOStereo	1.19 118	0.17 46	0.68 132	0.34 135	0.31 117	0.13 117	0.31 157	2.36 170	0.15 92	0.00 1	0.17 112	0.60 103	0.45 146	0.02 48	3.83 110	3.83 220	0.54 97	0.70 159	2.41 108	0.64 137	1.71 114	6.50 198	0.01 18	0.34 111	1.38 168	0.25 80	4.07 173	0.10 65

error version	1.19 118	0.17 46	0.68 132	0.34 135	0.31 117	0.13 117	0.31 157	2.36 170	0.15 92	0.00 1	0.17 112	0.60 103	0.45 146	0.02 48	3.83 110	3.83 220	0.54 97	0.70 159	2.41 108	0.64 137	1.71 114	6.50 198	0.01 18	0.34 111	1.38 168	0.25 80	4.07 173	0.10 65

test-v	1.19 118	0.17 46	0.68 132	0.34 135	0.31 117	0.13 117	0.31 157	2.36 170	0.15 92	0.00 1	0.17 112	0.60 103	0.45 146	0.02 48	3.83 110	3.83 220	0.54 97	0.70 159	2.41 108	0.64 137	1.71 114	6.50 198	0.01 18	0.34 111	1.38 168	0.25 80	4.07 173	0.10 65

test-2	1.19 118	0.17 46	0.68 132	0.34 135	0.31 117	0.13 117	0.31 157	2.36 170	0.15 92	0.00 1	0.17 112	0.60 103	0.45 146	0.02 48	3.83 110	3.83 220	0.54 97	0.70 159	2.41 108	0.64 137	1.71 114	6.50 198	0.01 18	0.34 111	1.38 168	0.25 80	4.07 173	0.10 65

CREStereo++_RVC	1.20 122	0.23 57	1.65 204	0.28 116	0.43 157	0.01 12	0.17 132	2.02 156	0.26 125	0.61 131	0.08 93	0.50 93	0.15 76	0.05 87	3.91 115	2.85 167	0.95 150	0.50 129	2.77 126	0.31 59	3.04 156	3.84 111	0.13 118	0.14 62	1.10 154	1.31 150	4.38 191	0.77 128
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
CREStereo	1.20 122	0.33 88	0.95 167	0.24 95	0.19 73	0.01 12	0.06 79	2.65 195	0.54 152	0.64 133	1.05 168	0.72 121	0.59 171	0.07 102	3.92 116	3.45 202	0.86 142	0.42 112	2.19 100	0.72 151	3.10 158	3.56 97	0.10 111	0.29 104	1.20 159	1.09 141	2.54 100	0.90 133
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
HSM	1.20 122	0.35 96	1.10 179	0.59 179	0.56 170	0.05 81	0.09 98	2.87 212	0.31 130	0.13 86	0.53 143	0.76 126	0.13 69	0.05 87	5.24 167	1.26 42	0.85 137	0.30 79	3.45 152	0.50 101	2.38 138	3.35 90	0.10 111	0.55 165	0.74 136	0.86 134	4.16 182	1.08 143

RALAANet	1.21 125	0.40 106	0.56 125	0.37 147	0.31 117	0.20 160	0.15 126	1.87 150	0.20 106	0.51 126	0.01 76	0.49 89	0.26 113	0.07 102	3.97 117	2.32 142	0.48 87	0.73 167	3.41 149	1.09 180	3.06 157	5.24 166	0.02 44	0.50 154	0.74 136	1.14 142	4.11 181	0.54 120

NLCA_NET_v2_RVC	1.21 125	0.81 173	0.50 117	0.22 84	0.48 162	0.03 64	1.73 217	1.18 122	2.43 238	2.04 205	0.11 97	0.74 123	0.09 53	0.55 220	6.88 216	1.12 31	0.38 72	0.30 79	1.67 84	0.28 54	0.80 55	1.75 31	0.15 126	0.25 94	0.13 68	3.23 186	2.70 104	2.04 171
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iResNet_ROB	1.22 127	0.71 161	0.44 100	0.45 165	0.34 131	0.04 71	0.16 128	3.05 219	0.12 82	1.32 180	0.00 1	0.93 141	0.34 124	0.05 87	4.57 139	1.86 99	0.81 129	0.48 127	6.00 184	0.34 66	1.95 126	1.30 24	0.31 179	0.91 207	0.33 102	0.95 135	3.93 166	1.14 146

PDISCO_ROB	1.24 128	0.57 133	0.10 28	0.66 183	0.32 127	0.01 12	0.57 186	0.78 110	0.49 149	1.25 173	0.94 166	0.36 60	0.32 121	0.19 149	3.99 119	2.19 135	0.98 152	1.44 227	2.38 104	0.62 132	2.92 151	4.93 159	0.18 135	0.64 175	1.52 178	0.53 113	3.95 170	0.62 123

LoS_RVC	1.27 129	1.54 218	0.85 156	0.06 42	0.55 166	0.01 12	0.13 119	0.23 69	0.73 171	1.70 192	0.22 118	0.64 113	0.69 182	0.11 125	3.79 108	3.07 175	0.75 124	1.99 250	3.69 157	0.64 137	4.98 205	4.94 160	0.22 148	0.10 43	0.37 107	0.50 110	0.82 54	0.93 137

tt_ll	1.27 129	1.54 218	0.85 156	0.06 42	0.55 166	0.01 12	0.13 119	0.23 69	0.73 171	1.70 192	0.22 118	0.64 113	0.69 182	0.11 125	3.79 108	3.07 175	0.75 124	1.99 250	3.69 157	0.64 137	4.98 205	4.94 160	0.22 148	0.10 43	0.37 107	0.50 110	0.82 54	0.93 137

psm_up	1.28 131	0.67 154	1.09 178	0.41 157	0.89 191	0.04 71	0.31 157	2.38 177	1.16 202	0.77 138	0.00 1	1.36 160	0.10 60	0.44 204	4.59 142	1.35 56	0.83 134	0.45 121	4.14 165	0.47 89	1.60 102	2.76 60	0.01 18	0.73 186	1.16 157	1.54 156	3.84 157	1.40 150

CES	1.32 132	0.24 62	0.36 80	0.14 72	0.22 90	0.05 81	0.19 141	5.29 263	0.76 175	0.42 121	0.61 152	0.86 135	0.85 203	0.26 166	4.28 129	3.41 197	1.21 175	1.06 203	1.85 93	1.16 189	4.19 189	3.75 104	0.15 126	0.12 52	0.23 91	0.34 100	1.47 73	2.15 175

IPLG	1.33 133	0.40 106	0.76 146	0.29 118	0.28 111	0.01 12	0.09 98	2.25 167	0.31 130	0.40 119	0.28 124	0.37 64	0.74 189	0.31 181	5.67 184	1.89 103	1.26 181	0.95 192	2.86 130	0.47 89	1.18 78	6.06 187	0.06 76	0.66 179	0.63 131	3.73 198	3.86 161	0.11 72

AF-Net	1.33 133	0.56 129	1.00 169	0.36 145	0.81 187	1.01 205	2.56 231	2.36 170	1.15 200	0.48 122	0.65 155	3.84 194	0.16 83	0.30 178	3.50 96	1.17 35	0.52 95	0.02 3	1.74 89	0.53 109	0.81 57	4.34 127	0.06 76	0.14 62	0.93 145	0.61 116	3.84 157	2.40 180

Nwc_Net	1.33 133	0.56 129	1.00 169	0.36 145	0.81 187	1.01 205	2.56 231	2.36 170	1.15 200	0.48 122	0.65 155	3.84 194	0.16 83	0.30 178	3.50 96	1.17 35	0.52 95	0.02 3	1.74 89	0.53 109	0.81 57	4.34 127	0.06 76	0.14 62	0.93 145	0.61 116	3.84 157	2.40 180

STTStereo	1.36 136	0.86 177	0.78 151	0.40 156	0.33 129	0.08 97	1.20 203	0.43 90	1.52 213	1.38 186	0.24 120	2.01 174	0.27 115	0.38 191	9.23 241	1.30 50	0.40 75	0.33 85	1.27 67	0.20 34	1.56 98	1.97 38	0.16 128	0.15 66	0.10 58	1.81 165	3.62 144	4.69 195

raft_robust	1.38 137	0.73 166	0.63 129	0.27 112	0.23 94	0.01 12	0.05 70	3.04 218	0.24 121	1.16 166	0.02 82	0.61 109	0.67 178	0.07 102	3.67 102	2.22 137	0.80 127	0.66 151	5.14 179	0.33 63	3.43 170	6.40 197	0.01 18	0.37 130	1.19 158	1.48 153	2.86 108	0.96 141

APVNet	1.38 137	1.06 198	0.27 52	0.33 131	0.37 140	0.28 176	0.50 180	0.39 85	0.42 141	0.93 150	0.42 137	0.85 133	0.19 94	0.15 139	4.81 155	3.10 180	1.87 211	0.94 190	4.74 176	0.89 168	2.23 133	5.90 179	0.05 68	1.23 221	0.19 83	0.48 108	3.80 154	0.91 134

iResNetv2_ROB	1.40 139	0.83 175	0.41 93	1.30 209	0.37 140	0.05 81	0.14 123	3.17 225	0.20 106	1.97 203	0.28 124	2.49 182	0.40 137	0.06 96	3.78 107	1.57 77	1.08 165	0.22 61	6.10 187	0.67 147	3.61 175	2.04 41	0.26 160	0.83 202	0.62 130	0.54 114	4.07 173	0.71 126

castereo++	1.41 140	0.49 121	0.42 95	0.06 42	0.24 97	0.24 169	0.12 115	0.43 90	0.43 142	0.20 93	0.16 110	1.25 154	0.42 141	0.06 96	4.22 126	3.67 214	1.03 159	0.55 138	2.93 132	0.66 145	4.66 202	6.57 203	0.31 179	0.25 94	1.42 173	1.63 160	3.77 152	1.84 165

UCFNet_RVC	1.41 140	2.75 247	0.68 132	0.60 180	0.80 185	0.26 173	0.16 128	0.28 78	0.23 118	0.93 150	0.37 131	2.60 183	1.05 214	0.07 102	6.13 201	1.33 54	0.70 119	0.52 133	2.48 113	0.62 132	1.87 122	3.20 85	1.04 245	0.35 118	1.83 185	1.96 168	2.11 89	3.29 188

castereo	1.45 142	0.34 92	1.03 173	0.07 54	0.29 115	0.21 163	0.09 98	0.37 83	0.51 151	0.13 86	0.18 116	1.13 147	0.49 155	0.07 102	4.85 158	3.77 218	1.05 161	0.65 149	4.71 175	0.63 135	5.11 209	6.83 209	0.14 121	0.24 93	1.55 179	1.98 169	1.31 65	1.43 151

Sa-1000	1.45 142	0.32 80	0.53 122	0.28 116	0.26 108	0.01 12	0.04 57	2.73 201	0.11 75	0.01 57	0.01 76	0.59 99	0.49 155	0.56 221	6.07 199	2.10 132	0.92 148	0.88 182	4.60 173	0.59 127	1.56 98	6.38 195	0.01 18	0.64 175	2.25 192	1.72 164	5.00 207	0.38 102

PMTNet	1.51 144	0.60 138	1.30 186	0.27 112	0.26 108	0.02 41	0.18 136	0.51 98	0.56 157	0.71 137	0.33 129	0.59 99	0.48 153	0.09 115	6.84 214	3.43 198	0.91 145	0.38 95	6.13 189	0.44 84	4.00 185	3.52 95	0.13 118	0.15 66	3.04 214	1.29 149	1.36 66	3.30 189

ICVP	1.55 145	0.24 62	1.65 204	0.43 161	0.45 159	0.50 186	0.38 168	1.26 125	0.64 164	1.77 196	1.20 175	0.88 138	1.63 224	0.25 165	4.46 134	2.81 166	1.49 197	1.01 198	2.50 114	1.15 188	2.70 143	5.75 176	0.14 121	0.63 172	0.72 135	2.31 174	3.35 131	1.59 160
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RP	1.55 145	1.14 205	2.48 235	0.89 193	1.23 202	0.43 182	2.08 225	1.86 149	1.63 220	0.29 104	2.10 189	2.43 180	0.13 69	0.49 215	5.11 163	1.26 42	0.83 134	0.05 13	1.74 89	0.49 97	1.04 72	4.92 157	0.16 128	0.76 191	0.49 116	1.14 142	4.64 201	1.98 170

sAnonymous2	1.64 147	0.27 69	0.18 34	0.11 68	0.20 82	0.49 184	0.05 70	1.85 146	0.98 189	0.21 94	0.39 132	1.21 149	0.85 203	0.08 111	4.74 149	3.93 226	1.35 189	1.22 218	7.85 201	0.83 165	4.15 187	5.99 181	0.03 55	0.42 139	0.15 76	2.19 172	2.36 96	2.37 178

CroCo_RVC	1.64 147	0.27 69	0.18 34	0.11 68	0.20 82	0.49 184	0.05 70	1.85 146	0.98 189	0.21 94	0.39 132	1.21 149	0.85 203	0.08 111	4.74 149	3.93 226	1.35 189	1.22 218	7.85 201	0.83 165	4.15 187	5.99 181	0.03 55	0.42 139	0.15 76	2.19 172	2.36 96	2.37 178

BEATNet_4x	1.65 149	0.58 135	0.35 74	0.20 79	0.38 144	0.15 135	0.46 177	1.78 144	1.70 225	0.40 119	0.50 140	1.13 147	0.62 175	0.65 224	6.09 200	3.02 173	2.14 218	1.81 241	1.48 79	0.79 160	5.22 211	7.76 236	0.08 99	1.07 216	0.32 101	0.48 108	3.92 165	1.49 154

iinet-f	1.66 150	1.28 211	0.38 88	0.81 191	0.15 59	0.24 169	0.13 119	0.42 88	0.21 116	1.91 200	3.98 225	0.30 51	0.27 115	0.07 102	6.30 207	2.65 159	0.43 81	0.30 79	8.10 207	1.14 184	2.10 131	6.32 193	0.26 160	0.52 159	1.42 173	0.21 77	4.26 186	0.60 121

EGLCR-Stereo	1.68 151	0.23 57	2.17 226	0.08 61	0.28 111	0.09 100	0.09 98	0.50 97	1.17 203	0.11 79	2.55 206	0.62 112	0.67 178	0.03 62	4.24 127	3.69 217	1.12 167	1.22 218	4.58 172	0.59 127	4.19 189	7.51 229	0.24 154	0.68 182	1.05 153	0.64 119	6.73 239	0.33 96

DN-CSS_ROB	1.68 151	0.57 133	1.42 191	0.83 192	0.73 181	0.05 81	0.22 149	2.83 210	0.40 139	1.50 189	3.57 222	1.02 144	0.43 142	0.09 115	4.11 125	1.61 79	1.34 188	0.84 177	8.83 212	0.39 76	4.42 197	3.67 100	0.09 106	1.02 212	0.13 68	0.55 115	3.24 124	1.52 156

AE-Stereo	1.73 153	0.32 80	2.11 224	0.34 135	0.37 140	0.05 81	0.43 174	0.44 92	0.32 133	0.04 69	0.00 1	3.48 192	0.44 143	0.07 102	4.68 147	3.77 218	1.11 166	0.92 187	4.18 166	1.16 189	3.77 180	7.03 213	0.18 135	1.06 215	3.29 222	2.09 170	4.84 204	0.18 82

TANstereo	1.73 153	1.38 214	0.72 139	0.26 104	0.35 133	0.62 191	0.07 84	0.52 99	0.46 144	0.27 102	1.08 170	0.36 60	0.20 95	1.04 242	3.37 91	2.99 171	0.99 153	1.69 237	9.06 215	3.49 255	3.58 173	4.48 138	3.34 273	0.28 101	0.05 36	0.67 120	5.35 216	0.09 63

XX-TBD	1.73 153	1.38 214	0.72 139	0.26 104	0.35 133	0.62 191	0.07 84	0.52 99	0.46 144	0.27 102	1.08 170	0.36 60	0.20 95	1.04 242	3.37 91	2.99 171	0.99 153	1.69 237	9.06 215	3.49 255	3.58 173	4.48 138	3.34 273	0.28 101	0.05 36	0.67 120	5.35 216	0.09 63

GES	1.73 153	0.33 88	0.48 116	0.58 178	0.43 157	0.28 176	0.51 181	2.03 160	0.90 186	1.18 169	0.55 144	0.49 89	0.23 108	0.02 48	8.51 234	2.72 161	1.06 163	0.76 170	9.71 225	1.71 209	3.36 168	4.34 127	0.23 150	0.83 202	0.42 112	0.35 101	2.56 102	2.21 176

GCAP-BAT	1.76 157	0.61 140	0.44 100	0.26 104	0.19 73	0.02 41	0.09 98	2.40 178	0.20 106	0.00 1	0.00 1	4.42 203	0.22 101	0.40 193	3.21 82	3.62 208	13.36 286	0.40 100	3.28 142	0.53 109	5.75 222	4.47 132	0.29 170	0.35 118	0.25 93	0.31 90	1.84 83	0.53 114

test_for_model	1.76 157	0.61 140	0.44 100	0.26 104	0.19 73	0.02 41	0.09 98	2.40 178	0.20 106	0.00 1	0.00 1	4.42 203	0.22 101	0.40 193	3.21 82	3.62 208	13.36 286	0.40 100	3.28 142	0.53 109	5.75 222	4.47 132	0.29 170	0.35 118	0.25 93	0.31 90	1.84 83	0.53 114

testlalala2	1.76 157	0.61 140	0.44 100	0.26 104	0.19 73	0.02 41	0.09 98	2.40 178	0.20 106	0.00 1	0.00 1	4.42 203	0.22 101	0.40 193	3.21 82	3.62 208	13.36 286	0.40 100	3.28 142	0.53 109	5.75 222	4.47 132	0.29 170	0.35 118	0.25 93	0.31 90	1.84 83	0.53 114

testlalala	1.76 157	0.61 140	0.44 100	0.26 104	0.19 73	0.02 41	0.09 98	2.40 178	0.20 106	0.00 1	0.00 1	4.42 203	0.22 101	0.40 193	3.21 82	3.62 208	13.36 286	0.40 100	3.28 142	0.53 109	5.75 222	4.47 132	0.29 170	0.35 118	0.25 93	0.31 90	1.84 83	0.53 114

testlalala_base	1.76 157	0.61 140	0.44 100	0.26 104	0.19 73	0.02 41	0.09 98	2.40 178	0.20 106	0.00 1	0.00 1	4.42 203	0.22 101	0.40 193	3.21 82	3.62 208	13.36 286	0.40 100	3.28 142	0.53 109	5.75 222	4.47 132	0.29 170	0.35 118	0.25 93	0.31 90	1.84 83	0.53 114

GCAP-Stereo	1.76 157	0.61 140	0.44 100	0.26 104	0.19 73	0.02 41	0.09 98	2.40 178	0.20 106	0.00 1	0.00 1	4.42 203	0.22 101	0.40 193	3.21 82	3.62 208	13.36 286	0.40 100	3.28 142	0.53 109	5.75 222	4.47 132	0.29 170	0.35 118	0.25 93	0.31 90	1.84 83	0.53 114

MIPNet	1.76 157	0.72 163	0.87 159	0.32 129	0.55 166	0.01 12	0.08 90	1.77 143	0.38 136	2.09 206	0.92 164	0.44 80	0.76 191	0.27 170	5.64 179	2.03 118	1.52 199	0.93 189	3.87 161	1.34 197	1.41 88	6.39 196	0.07 93	1.05 214	2.65 202	7.16 236	3.90 163	0.29 93

SACVNet	1.77 164	0.88 179	1.11 180	0.67 184	1.41 215	0.84 198	0.94 193	2.65 195	0.54 152	1.31 178	0.02 82	0.95 142	0.40 137	0.39 192	6.01 198	2.36 145	1.71 205	0.42 112	4.84 177	0.82 162	3.03 155	6.05 186	0.11 114	0.73 186	1.33 165	1.66 162	4.02 171	2.55 182

PS-NSSS	1.79 165	3.17 254	0.42 95	3.20 240	0.92 195	2.08 229	1.19 202	0.39 85	0.16 97	0.38 116	0.00 1	11.59 249	1.18 216	0.50 216	5.15 164	0.89 17	0.71 121	0.28 74	4.31 169	0.17 31	0.97 68	0.64 9	2.37 263	0.19 79	1.58 180	0.76 128	3.28 126	1.77 163

FCDSN-DC	1.87 166	0.93 184	2.12 225	1.84 222	1.62 219	1.35 215	1.17 200	0.74 108	0.46 144	1.19 170	0.30 127	2.02 175	0.48 153	0.28 175	5.91 191	2.18 134	2.34 223	2.10 255	1.30 69	0.47 89	2.99 154	5.42 169	0.57 216	3.93 260	2.22 191	3.45 189	1.45 72	1.56 158
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet-RVC-Resample	1.87 166	0.69 156	1.01 171	0.50 173	0.67 176	0.19 157	1.39 211	1.43 130	0.87 184	0.94 152	0.92 164	5.52 221	0.52 162	1.00 239	7.45 221	1.91 106	1.44 193	1.98 249	3.91 162	1.13 183	1.92 124	4.61 146	0.23 150	1.54 230	0.58 125	3.08 184	2.12 90	3.05 183

test-3	1.89 168	1.05 197	1.54 198	0.41 157	0.38 144	0.14 123	0.19 141	2.73 201	0.17 98	0.35 114	0.42 137	4.22 199	0.35 126	0.03 62	5.92 192	3.44 200	0.64 114	0.66 151	9.08 218	0.54 119	3.27 163	8.02 245	0.08 99	0.82 200	0.74 136	1.01 137	3.94 168	0.87 131

test_1	1.89 168	1.07 200	1.54 198	0.41 157	0.38 144	0.14 123	0.19 141	2.73 201	0.17 98	0.31 107	0.40 135	4.23 201	0.35 126	0.03 62	5.96 195	3.44 200	0.64 114	0.65 149	9.10 219	0.53 109	3.29 164	8.03 246	0.08 99	0.82 200	0.74 136	1.01 137	3.94 168	0.89 132

sCroCo_RVC	1.89 168	0.25 67	0.34 67	0.06 42	0.20 82	0.16 139	0.04 57	0.81 111	1.73 226	1.94 202	0.44 139	1.12 146	0.88 208	0.12 132	4.48 135	5.29 251	2.26 221	1.77 240	5.32 182	2.13 228	5.92 230	7.47 226	0.10 111	0.37 130	0.60 127	1.61 159	4.41 193	1.14 146

test_3	1.92 171	1.16 207	1.42 191	0.44 163	0.39 149	0.14 123	0.20 144	2.79 208	0.17 98	0.38 116	0.41 136	4.32 202	0.36 130	0.03 62	6.25 203	3.34 190	0.68 118	0.67 155	9.18 220	0.53 109	3.20 160	7.85 240	0.06 76	0.80 198	0.95 147	1.27 148	3.85 160	0.94 140

DeepPruner_ROB	1.92 171	0.41 108	0.92 162	0.51 174	0.67 176	0.53 189	2.45 229	1.72 139	0.84 182	1.37 185	2.27 193	0.75 125	0.55 165	0.12 132	8.56 235	2.33 143	1.28 182	1.20 215	2.67 122	0.58 124	6.00 232	4.19 121	0.75 238	0.44 148	0.66 133	6.01 225	3.18 119	0.91 134

AnonymousM	1.93 173	0.21 52	0.42 95	0.06 42	0.06 31	0.26 173	0.01 11	2.70 199	0.56 157	0.36 115	2.56 207	0.59 99	0.53 163	0.50 216	2.91 71	3.30 188	1.21 175	1.06 203	2.18 99	1.68 206	3.82 181	5.56 171	0.40 191	0.50 154	0.21 88	1.57 157	6.55 236	12.23 250

LoS	1.97 174	0.23 57	0.39 90	0.23 91	0.18 67	0.02 41	0.09 98	15.67 291	0.89 185	3.41 247	0.87 161	0.98 143	0.83 201	0.20 154	3.66 100	3.84 224	1.36 191	0.90 185	3.25 141	0.74 153	5.14 210	4.30 126	0.24 154	0.41 136	2.64 201	0.80 130	1.36 66	0.50 112
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
pcwnet_v2	1.99 175	0.65 150	0.87 159	0.77 189	1.17 200	0.72 194	0.24 150	1.75 141	0.66 166	3.33 239	1.75 187	1.49 164	1.91 227	1.68 261	6.75 212	2.30 141	1.12 167	0.69 158	4.33 170	0.50 101	2.08 129	4.26 124	1.07 247	0.77 194	1.43 175	2.18 171	4.16 182	5.20 202

IPLGR	2.02 176	0.67 154	0.81 153	0.38 152	0.47 161	0.01 12	0.08 90	1.39 129	0.28 127	2.32 210	2.30 199	0.46 84	0.79 195	0.20 154	6.88 216	1.99 113	1.44 193	1.35 224	5.56 183	1.85 215	2.94 152	6.20 191	0.06 76	1.13 218	3.39 225	6.80 232	3.93 166	0.75 127

FADNet-RVC	2.02 176	0.32 80	0.74 144	0.33 131	1.23 202	0.05 81	3.02 241	0.60 105	0.24 121	1.02 156	0.31 128	6.30 228	0.33 122	0.34 183	10.06 248	2.10 132	0.84 136	0.81 175	6.91 194	1.97 218	2.36 137	3.78 107	0.20 141	0.61 170	1.94 188	1.65 161	3.28 126	3.13 185

PA-Net	2.07 178	0.95 186	1.62 203	0.31 124	2.13 235	0.17 148	0.70 190	0.21 66	1.90 229	0.84 144	1.44 178	0.30 51	0.21 99	0.84 233	7.47 222	1.66 86	0.38 72	0.37 90	1.25 65	0.74 153	1.66 109	4.96 162	0.64 225	0.51 157	1.03 151	11.53 267	2.31 95	9.73 240
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCC-stereo	2.13 179	1.68 224	1.46 195	1.00 198	1.37 209	0.89 201	2.88 238	2.59 192	2.86 244	0.34 110	2.72 211	2.40 178	1.41 222	0.27 170	5.18 165	1.38 60	0.85 137	0.98 193	2.99 136	1.01 177	1.54 95	4.72 151	0.43 199	0.53 160	2.61 199	4.44 208	4.09 178	4.93 198

Abc-Net	2.13 179	1.68 224	1.46 195	1.00 198	1.37 209	0.89 201	2.88 238	2.59 192	2.86 244	0.34 110	2.72 211	2.40 178	1.41 222	0.27 170	5.18 165	1.38 60	0.85 137	0.98 193	2.99 136	1.01 177	1.54 95	4.72 151	0.43 199	0.53 160	2.61 199	4.44 208	4.09 178	4.93 198
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
stereogan	2.15 181	2.03 232	1.44 194	1.52 214	2.14 236	1.79 226	1.07 198	1.88 152	1.10 198	1.33 182	1.43 177	5.96 225	0.51 159	0.34 183	5.92 192	1.93 107	1.03 159	0.41 111	4.12 164	0.95 174	1.69 111	6.00 183	0.26 160	0.81 199	0.61 128	1.42 152	6.77 240	3.73 191

FINET	2.25 182	0.61 140	1.06 175	0.48 169	0.55 166	0.75 197	0.98 195	1.18 122	1.87 228	0.30 105	3.46 221	1.25 154	2.35 230	0.80 232	14.13 275	2.94 170	1.14 170	0.42 112	2.74 125	1.28 193	2.71 144	4.08 119	0.43 199	1.24 222	3.04 214	5.74 222	1.70 78	3.42 190

FADNet	2.26 183	0.45 113	0.77 148	0.54 177	1.08 198	0.02 41	3.28 244	0.88 112	0.38 136	0.80 142	0.57 145	2.60 183	0.50 158	0.67 226	9.91 247	1.94 109	0.91 145	1.08 205	9.92 228	1.76 212	2.78 145	4.21 122	0.11 114	0.47 150	2.92 211	3.57 191	3.57 142	5.35 204

s12784h	2.36 184	2.32 241	2.69 239	1.64 215	0.77 184	0.08 97	0.06 79	2.09 163	0.54 152	1.17 167	0.13 104	1.69 170	0.67 178	0.04 80	3.36 90	3.26 186	1.00 157	0.40 100	3.79 160	0.49 97	5.47 218	4.44 131	0.16 128	0.38 132	3.34 224	5.45 220	7.07 243	11.25 246

R-Stereo Train	2.40 185	1.12 203	1.98 219	1.00 198	0.24 97	0.05 81	0.07 84	2.02 156	1.01 193	1.35 183	2.47 203	1.55 165	0.47 151	0.19 149	5.66 182	4.74 236	1.71 205	1.04 200	7.24 196	1.14 184	5.08 207	7.81 237	0.06 76	0.42 139	2.90 209	4.55 211	3.22 122	5.57 205

RAFT-Stereo	2.40 185	1.12 203	1.98 219	1.00 198	0.24 97	0.05 81	0.07 84	2.02 156	1.01 193	1.35 183	2.47 203	1.55 165	0.47 151	0.19 149	5.66 182	4.74 236	1.71 205	1.04 200	7.24 196	1.14 184	5.08 207	7.81 237	0.06 76	0.42 139	2.90 209	4.55 211	3.22 122	5.57 205
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MyStereo04	2.45 187	0.72 163	1.28 183	0.73 188	0.84 190	0.04 71	0.16 128	2.58 191	0.98 189	3.09 232	0.72 158	1.71 172	0.16 83	0.07 102	5.25 168	3.37 192	0.81 129	1.04 200	10.31 233	2.51 239	5.56 219	5.11 163	1.16 250	0.94 210	3.03 213	8.41 246	4.87 205	0.64 124

NCCL2	2.48 188	2.35 242	1.52 197	1.33 211	1.96 231	0.23 165	1.25 207	1.33 126	1.30 205	1.63 191	2.57 208	1.38 161	0.55 165	0.40 193	7.49 224	2.59 156	1.77 210	0.67 155	2.58 118	0.83 165	3.36 168	6.56 202	1.66 257	1.53 229	4.71 242	4.33 205	4.24 185	6.90 221

GEStereo_RVC	2.49 189	0.90 181	1.02 172	1.03 203	0.74 182	1.57 221	1.21 204	2.68 197	0.58 159	0.77 138	0.39 132	2.62 186	0.36 130	0.11 125	4.94 161	4.65 235	2.05 214	2.17 256	9.07 217	2.10 227	3.74 179	9.71 277	0.55 213	1.49 226	0.81 143	0.84 133	4.45 194	6.73 220

MSMDNet	2.61 190	0.70 159	1.72 210	0.38 152	0.62 174	0.23 165	0.18 136	3.09 221	0.67 167	1.02 156	2.22 192	1.22 152	2.43 232	0.35 188	5.26 170	6.79 278	1.36 191	0.58 142	10.46 235	3.11 251	6.34 240	7.92 241	0.41 195	0.76 191	2.48 197	3.98 203	3.04 113	3.06 184

GANet-ADL	2.63 191	0.65 150	2.25 228	1.16 205	1.13 199	1.61 222	0.77 192	1.97 154	1.02 195	3.19 237	3.22 216	1.48 162	0.33 122	0.03 62	6.00 197	4.08 231	2.52 228	0.78 173	7.88 203	2.05 222	3.56 172	6.68 206	0.27 166	0.86 204	1.51 177	6.92 234	5.25 213	3.84 192

cross-raft	2.64 192	0.79 170	1.76 211	0.43 161	0.89 191	0.23 165	0.18 136	3.08 220	0.70 168	0.77 138	2.13 190	1.21 149	0.69 182	0.41 201	5.43 173	5.90 258	1.22 180	0.59 143	10.82 238	1.85 215	6.50 241	8.26 251	0.45 204	0.63 172	2.66 203	4.41 207	4.46 195	4.88 197

GANetREF_RVC	2.72 193	1.88 228	1.03 173	2.10 229	1.40 213	1.09 208	0.21 147	4.74 254	1.62 219	3.74 254	0.06 88	10.56 246	0.82 200	0.10 120	4.53 138	1.59 78	1.29 183	0.98 193	6.76 192	0.75 155	3.12 159	2.45 54	0.21 142	1.71 232	4.31 234	3.74 199	7.02 242	5.71 208
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
UDGNet	2.73 194	1.17 208	0.42 95	10.90 273	5.53 263	8.65 269	3.60 249	1.70 138	0.27 126	0.22 98	0.12 101	0.80 130	0.12 66	9.72 291	4.00 121	1.35 56	0.73 122	0.54 136	3.02 138	0.60 129	2.78 145	6.16 190	3.41 275	0.29 104	1.70 182	1.69 163	3.06 114	1.10 144

MLCV	2.73 194	0.66 153	0.90 161	2.64 236	1.41 215	1.10 209	1.01 196	3.58 238	0.61 161	3.69 253	4.23 228	5.51 220	3.78 241	0.11 125	5.65 181	2.01 117	1.68 203	0.87 180	10.28 232	1.26 191	3.32 166	5.13 165	0.34 184	2.60 247	2.68 206	3.08 184	4.10 180	1.55 157

RGC	2.76 196	2.10 237	5.00 260	1.68 216	1.94 228	1.93 227	1.23 205	2.03 160	1.49 212	0.88 148	4.67 233	2.77 187	2.63 233	0.70 228	5.76 188	1.89 103	1.20 173	0.48 127	4.42 171	1.33 196	2.66 142	6.08 188	0.21 142	1.11 217	2.55 198	5.20 216	5.35 216	7.17 223

Reg-Stereo(zero)	2.80 197	0.36 98	3.11 242	0.48 169	1.28 204	0.20 160	0.51 181	3.74 241	0.75 173	3.00 229	8.88 274	2.97 189	0.80 196	1.33 251	4.64 143	3.67 214	2.18 219	0.52 133	7.33 198	1.68 206	4.34 193	7.15 214	0.64 225	0.36 128	1.32 163	3.29 187	6.08 227	5.10 200

HI	2.80 197	0.36 98	3.11 242	0.48 169	1.28 204	0.20 160	0.51 181	3.74 241	0.75 173	3.00 229	8.88 274	2.97 189	0.80 196	1.33 251	4.64 143	3.67 214	2.18 219	0.52 133	7.33 198	1.68 206	4.34 193	7.15 214	0.64 225	0.36 128	1.32 163	3.29 187	6.08 227	5.10 200

LG-Stereo_Zeroshot	2.83 199	1.26 210	0.34 67	1.44 212	2.86 247	4.15 248	1.24 206	2.76 207	0.98 189	6.41 284	3.42 219	7.88 234	0.71 185	0.04 80	3.70 103	3.23 185	0.59 107	0.66 151	5.00 178	1.09 180	3.83 183	6.59 204	0.08 99	0.26 96	0.53 121	1.83 166	4.26 186	11.30 247

Any-RAFT	2.91 200	0.59 137	3.81 250	0.35 142	0.57 171	0.02 41	0.11 113	2.92 213	0.63 163	0.50 125	3.78 223	3.92 197	0.36 130	0.16 144	6.57 211	3.98 228	0.87 144	0.87 180	8.59 209	0.61 131	5.45 217	6.20 191	0.42 198	0.49 152	5.12 248	9.91 257	3.30 128	8.42 230

CASS	2.93 201	1.06 198	2.39 231	2.21 232	1.17 200	0.52 188	2.81 236	2.79 208	1.05 197	1.80 198	3.40 218	1.68 169	0.59 171	0.05 87	4.51 136	3.20 184	5.58 262	1.31 223	9.56 223	1.64 205	7.26 254	7.98 243	0.05 68	0.66 179	3.62 230	2.70 181	4.35 188	5.22 203
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DeepPrunerF	2.93 201	1.75 226	0.35 74	3.49 244	9.49 279	1.73 225	4.02 251	0.70 107	3.19 246	0.69 135	1.51 180	0.60 103	0.34 124	0.14 138	7.97 229	3.53 205	1.21 175	0.76 170	4.64 174	0.73 152	2.31 134	4.11 120	0.65 228	0.58 167	15.77 285	3.70 197	3.75 151	1.43 151

RAFT-Test	3.05 203	0.69 156	1.82 214	1.09 204	0.81 187	0.25 171	0.43 174	3.13 223	0.76 175	1.06 158	6.42 251	1.03 145	0.91 210	0.35 188	5.61 178	6.66 276	1.32 187	0.61 146	10.76 237	1.74 211	6.54 245	7.48 227	0.56 214	0.59 168	2.76 208	10.02 258	4.56 198	4.35 194

PWCDC_ROB	3.09 204	0.52 124	0.24 45	0.38 152	0.92 195	0.25 171	0.37 166	1.16 121	8.67 277	0.14 88	2.36 201	0.85 133	32.24 297	0.72 230	6.25 203	3.40 196	2.00 213	0.94 190	2.65 121	1.03 179	3.63 176	9.35 274	0.27 166	0.68 182	0.55 122	0.69 122	1.44 71	1.79 164

RTSC	3.11 205	0.95 186	1.93 217	0.51 174	0.89 191	1.05 207	2.90 240	1.64 136	1.98 231	2.28 209	2.71 210	1.60 167	1.14 215	1.24 247	11.23 257	4.78 239	4.92 260	2.00 252	8.11 208	1.61 204	4.78 203	6.97 212	0.34 184	1.52 227	1.35 166	1.21 147	4.60 200	9.80 241

EKT-Stereo	3.12 206	0.79 170	2.25 228	0.51 174	0.38 144	0.57 190	1.87 221	3.36 230	1.32 206	2.03 204	5.99 245	1.48 162	0.75 190	0.44 204	7.79 226	6.14 263	1.47 196	3.22 270	8.95 214	2.82 249	6.93 253	8.34 258	0.17 133	0.49 152	4.41 236	4.95 213	5.40 219	1.57 159

SGM-Forest	3.19 207	2.07 234	0.45 112	6.33 257	2.00 232	2.67 236	0.10 111	1.46 131	0.76 175	2.49 213	0.91 163	6.65 232	6.47 247	0.48 212	6.84 214	3.08 177	0.85 137	0.33 85	3.65 156	0.62 132	2.81 148	5.69 175	0.84 241	1.18 219	3.88 231	3.84 201	11.86 270	7.73 227
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCRef	3.22 208	2.76 248	1.07 176	0.70 187	2.26 240	2.09 230	2.76 235	1.00 117	5.91 266	1.91 200	1.10 172	1.28 157	0.78 193	1.43 255	8.09 230	3.52 204	1.51 198	1.18 213	8.68 210	2.26 231	3.23 161	6.00 183	1.89 259	1.20 220	3.12 219	7.80 243	3.41 135	10.10 242

HSM-Net_RVC	3.23 209	1.35 213	1.70 208	2.82 238	2.07 234	0.73 195	0.46 177	3.48 235	1.14 199	3.44 248	5.99 245	8.07 236	3.38 237	0.27 170	5.71 187	2.35 144	1.54 200	0.27 72	3.44 151	1.35 198	4.35 195	6.00 183	0.70 233	3.05 252	4.68 241	6.45 228	6.23 231	6.18 215
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
test-1	3.29 210	0.29 74	1.96 218	0.33 131	0.26 108	0.23 165	0.42 170	3.11 222	0.84 182	3.35 243	3.99 226	5.66 223	0.78 193	0.19 149	6.33 208	6.00 260	1.70 204	1.62 234	10.71 236	1.73 210	5.37 215	9.64 276	0.07 93	0.76 191	3.30 223	6.12 227	5.48 220	8.68 234

XPNet_ROB	3.41 211	2.62 244	1.58 202	0.80 190	1.56 217	1.24 214	0.96 194	0.89 113	1.54 215	1.17 167	3.26 217	26.85 275	0.38 135	0.40 193	6.47 209	2.54 154	3.57 240	0.89 183	3.41 149	1.26 191	3.53 171	7.67 233	0.87 242	0.64 175	0.96 149	2.39 175	9.98 262	4.70 196

Anonymous3	3.42 212	0.60 138	0.93 165	0.09 65	1.35 208	0.50 186	0.03 45	3.46 234	1.28 204	1.11 161	0.80 159	10.89 247	1.36 221	0.45 206	8.96 238	6.97 281	3.85 242	3.08 268	11.46 240	2.32 235	7.35 256	12.18 294	0.38 189	0.51 157	1.75 183	3.57 191	5.30 214	1.85 166

GwcNet-ADL	3.44 213	3.11 253	3.40 247	3.24 241	2.51 241	0.88 200	0.42 170	2.96 214	0.71 169	3.80 258	7.12 258	7.96 235	1.21 217	0.20 154	4.76 153	4.86 243	2.42 226	0.72 165	8.04 206	2.75 248	3.31 165	5.54 170	0.28 169	1.76 234	2.68 206	5.24 217	4.37 189	8.53 232

NaN_ROB	3.44 213	1.18 209	1.20 182	0.92 195	3.15 249	0.73 195	1.61 215	3.36 230	2.57 241	0.98 154	1.25 176	21.11 267	0.77 192	1.26 249	5.06 162	1.79 95	1.06 163	0.76 170	2.52 115	1.44 200	1.95 126	3.82 109	0.52 212	1.30 223	4.05 232	10.09 260	4.78 202	13.66 256

EAI-Stereo	3.47 215	1.08 202	3.31 246	1.01 202	2.20 238	0.86 199	2.15 226	3.02 217	2.01 232	0.21 94	6.99 256	3.36 191	0.71 185	0.17 145	8.65 236	6.60 274	1.21 175	1.15 211	10.39 234	1.82 214	4.60 199	8.03 246	0.69 231	1.76 234	2.14 190	5.97 224	7.35 247	6.22 216

NOSS_ROB	3.47 215	3.88 262	0.50 117	2.22 233	1.85 225	2.58 235	0.05 70	2.70 199	1.59 217	3.61 250	1.69 185	2.61 185	3.90 243	1.01 240	9.33 242	5.76 256	3.02 235	1.87 246	2.83 128	1.09 180	5.42 216	6.93 210	0.46 206	3.37 256	3.09 218	10.15 261	8.01 254	4.05 193

HH	3.49 217	0.47 116	5.11 263	0.68 185	0.69 178	0.93 203	1.38 208	3.19 226	0.82 179	2.81 219	2.29 197	5.39 217	0.81 198	0.34 183	5.69 185	7.67 290	0.99 153	1.08 205	9.91 226	2.70 246	7.76 259	8.27 253	0.57 216	0.93 208	3.44 226	8.42 248	5.63 224	6.30 217

HanStereo	3.49 217	0.47 116	5.11 263	0.68 185	0.69 178	0.93 203	1.38 208	3.19 226	0.82 179	2.81 219	2.29 197	5.39 217	0.81 198	0.34 183	5.69 185	7.67 290	0.99 153	1.08 205	9.91 226	2.70 246	7.76 259	8.27 253	0.57 216	0.93 208	3.44 226	8.42 248	5.63 224	6.30 217

MSKI-zero shot	3.55 219	0.69 156	1.78 213	0.20 79	0.41 152	0.19 157	0.14 123	3.13 223	0.94 188	0.80 142	6.42 251	3.89 196	0.60 174	0.03 62	5.84 190	6.80 279	1.44 193	1.01 198	11.77 242	2.28 232	6.56 247	8.63 260	0.24 154	0.71 184	4.66 240	11.34 265	7.75 250	7.55 225

PSMNet-ADL	3.55 219	0.87 178	1.70 208	1.71 218	2.00 232	1.21 211	0.69 189	2.55 190	1.91 230	4.36 269	7.71 265	4.22 199	7.85 253	0.10 120	7.75 225	5.27 249	2.09 217	0.89 183	11.92 244	2.07 223	4.52 198	6.13 189	0.70 233	0.67 181	2.07 189	4.52 210	8.78 257	1.62 161

gcap-zeroshot	3.56 221	0.56 129	4.08 252	1.72 219	0.53 164	1.55 220	1.78 219	3.23 228	0.64 164	2.75 218	6.71 253	6.50 230	0.68 181	0.48 212	6.48 210	6.49 271	1.21 175	1.11 208	16.59 254	2.54 240	5.24 212	8.27 253	1.30 253	0.79 196	3.27 221	5.01 214	4.56 198	1.94 169

model_zeroshot	3.58 222	0.49 121	2.22 227	1.96 225	0.99 197	0.34 179	0.18 136	2.98 215	0.43 142	2.44 212	5.28 236	4.75 210	0.54 164	0.17 145	8.97 239	6.14 263	1.71 205	1.15 211	15.06 251	1.29 194	5.77 228	7.73 235	0.26 160	0.43 145	5.63 252	5.85 223	5.24 211	8.66 233

ADCP+	3.65 223	2.02 230	2.68 238	1.32 210	1.94 228	1.22 212	4.40 254	1.11 120	9.44 280	1.76 195	5.45 238	9.05 239	0.37 134	0.98 238	6.99 218	2.36 145	0.61 111	0.92 187	6.14 190	0.94 173	2.80 147	5.58 173	0.36 188	0.63 172	3.00 212	12.42 270	3.57 142	10.51 243

TRStereo	3.75 224	3.07 251	7.59 279	0.37 147	0.17 64	7.92 264	0.24 150	2.99 216	0.91 187	2.72 217	1.68 184	5.88 224	0.65 177	0.15 139	5.57 177	5.35 253	0.86 142	0.80 174	7.01 195	1.31 195	4.10 186	7.50 228	0.34 184	0.43 145	2.67 205	12.33 269	12.84 272	5.90 210

XX-Stereo	3.82 225	0.53 125	2.00 222	1.20 206	0.31 117	0.38 180	0.57 186	1.46 131	0.40 139	2.50 214	7.33 261	5.11 214	1.04 213	0.11 125	7.05 219	6.53 272	1.29 183	0.81 175	7.44 200	0.89 168	4.26 191	5.80 177	0.45 204	0.39 134	27.22 298	3.57 191	5.16 210	9.43 236

HBP-ISP	4.03 226	3.61 257	4.65 256	4.90 253	2.67 242	3.96 247	0.21 147	4.13 248	1.33 207	3.40 245	4.53 231	5.06 212	0.59 171	1.99 266	8.66 237	8.18 292	1.95 212	1.49 229	3.09 140	1.55 202	5.74 221	9.32 273	0.67 230	2.28 242	3.06 216	5.01 214	10.99 266	5.93 213

IGEV_Zeroshot_test	4.05 227	0.80 172	8.10 283	6.86 260	0.41 152	2.27 233	1.89 222	3.90 245	1.41 210	2.09 206	8.67 272	4.78 211	1.00 212	0.23 162	5.53 176	6.82 280	1.05 161	0.73 167	9.30 222	1.98 220	7.38 257	8.89 265	0.47 208	0.72 185	5.72 254	5.34 219	5.93 226	7.12 222

anonymity	4.07 228	0.78 168	6.15 273	1.49 213	0.74 182	0.48 183	0.49 179	3.72 240	1.65 221	2.70 215	20.70 308	3.99 198	0.88 208	0.28 175	5.31 171	6.26 267	1.14 170	0.71 163	7.91 204	1.58 203	4.27 192	8.17 250	0.41 195	0.61 170	4.86 245	9.60 256	5.48 220	9.41 235

ADCL	4.20 229	3.62 258	2.45 233	1.72 219	1.80 222	3.15 240	4.53 257	2.29 168	13.19 287	2.81 219	4.88 235	2.96 188	0.72 187	1.36 254	7.16 220	2.76 164	2.35 224	2.20 257	6.83 193	2.31 234	6.19 236	6.77 208	1.40 254	1.47 225	6.63 261	6.49 229	4.40 192	11.08 245

dad	4.27 230	0.90 181	0.38 88	10.18 272	1.67 220	1.51 219	12.20 281	12.33 282	0.11 75	3.40 245	0.00 1	1.94 173	3.49 238	0.26 166	6.16 202	1.44 65	1.74 209	0.71 163	14.06 250	0.66 145	3.23 161	4.00 117	0.21 142	1.02 212	6.09 257	0.19 73	17.62 284	9.71 239

FC-DCNN	4.43 231	4.58 265	5.93 270	9.82 271	4.79 260	8.76 270	4.48 256	4.47 250	1.65 221	2.91 227	2.13 190	6.53 231	2.41 231	0.30 178	4.57 139	2.52 152	2.76 234	1.21 216	3.98 163	0.89 168	3.66 177	4.91 156	0.73 237	4.23 264	8.24 264	6.03 226	7.69 248	9.53 238

zero-FE	4.46 232	2.02 230	0.20 37	18.26 281	2.74 244	20.82 286	6.55 265	1.82 145	0.71 169	1.31 178	3.02 215	10.50 245	3.67 240	0.45 206	4.35 131	3.50 203	1.30 185	1.59 233	13.37 248	1.37 199	5.58 220	7.41 223	0.31 179	0.54 164	0.79 141	2.41 176	4.46 195	1.50 155

iResNet	4.46 232	0.88 179	0.92 162	2.61 235	2.85 245	4.95 251	1.38 208	4.97 257	1.33 207	3.66 252	3.45 220	12.37 250	16.29 275	0.06 96	9.09 240	3.33 189	2.53 229	1.85 244	16.79 256	2.68 245	4.65 201	4.29 125	0.25 158	4.69 268	1.88 187	4.19 204	5.32 215	3.22 187

FADNet_RVC	4.48 234	2.12 238	1.42 191	3.57 246	3.69 251	1.20 210	2.37 228	2.30 169	1.42 211	1.77 196	4.48 230	9.79 242	6.84 251	1.84 265	12.73 267	3.36 191	3.55 239	4.20 277	17.52 257	3.76 259	5.93 231	8.26 251	0.72 235	1.64 231	1.78 184	3.63 195	5.12 208	5.99 214

LALA_ROB	4.53 235	4.80 267	1.68 206	1.27 208	2.16 237	2.28 234	1.42 212	1.88 152	2.60 242	2.71 216	5.56 239	33.12 280	0.72 187	0.88 235	10.88 255	2.59 156	3.47 238	1.83 243	4.21 167	2.04 221	4.39 196	7.30 219	0.41 195	1.52 227	2.35 195	3.60 194	8.94 258	7.68 226

DAS	4.65 236	0.98 192	1.28 183	1.99 227	1.39 211	1.39 217	1.58 213	3.52 236	4.17 257	3.33 239	6.18 248	12.75 252	6.50 248	0.10 120	8.31 231	4.81 241	4.46 252	2.26 258	10.21 229	5.35 271	6.51 243	7.66 231	0.57 216	4.84 270	4.63 238	7.17 237	7.79 251	5.90 210

SepStereo	4.65 236	0.98 192	1.28 183	1.99 227	1.39 211	1.39 217	1.58 213	3.52 236	4.17 257	3.33 239	6.18 248	12.75 252	6.50 248	0.10 120	8.31 231	4.81 241	4.46 252	2.26 258	10.21 229	5.35 271	6.51 243	7.66 231	0.57 216	4.84 270	4.63 238	7.17 237	7.79 251	5.90 210

iRaft-Stereo_20w	4.82 238	1.53 217	8.41 285	7.63 262	1.90 226	3.40 243	1.71 216	3.40 232	2.25 235	3.58 249	9.41 280	3.70 193	1.31 218	0.48 212	5.41 172	5.85 257	1.31 186	0.85 178	9.58 224	1.92 217	5.27 213	7.69 234	0.65 228	0.77 194	4.40 235	14.15 278	11.18 267	12.46 252

FC-DCNN v2	4.85 239	4.85 268	6.16 274	11.18 274	5.04 261	9.41 271	4.33 252	5.45 264	2.13 234	2.92 228	2.41 202	6.96 233	3.28 235	0.29 177	4.66 145	2.49 149	2.73 231	1.13 210	4.30 168	0.89 168	3.66 177	4.92 157	0.72 235	4.22 263	9.66 274	6.86 233	9.29 259	10.92 244

AIO-Stereo-zeroshot	4.98 240	1.32 212	8.08 282	2.22 233	1.40 213	5.53 252	2.05 223	3.43 233	3.32 248	3.75 255	12.29 287	5.33 216	1.84 225	0.33 182	5.97 196	7.09 283	1.62 201	1.81 241	10.22 231	2.59 242	6.85 250	8.81 262	0.47 208	2.00 239	5.18 249	13.24 275	6.40 234	11.37 248

ccs_rob	4.98 240	1.51 216	2.53 236	2.16 230	0.89 191	3.24 241	1.79 220	4.91 256	1.34 209	4.26 266	15.64 298	28.82 276	10.34 262	0.50 216	6.81 213	5.55 254	2.39 225	1.57 231	6.45 191	2.16 229	6.28 239	6.95 211	0.40 191	2.33 243	1.38 168	2.46 177	4.37 189	7.31 224

SHD	5.09 242	1.15 206	3.12 244	1.80 221	1.94 228	1.71 224	2.82 237	5.09 260	4.76 263	2.82 222	5.39 237	5.07 213	9.79 261	0.87 234	11.37 259	6.33 270	4.71 256	2.67 265	13.97 249	3.50 257	7.31 255	8.29 257	0.44 202	3.88 259	5.02 247	7.49 241	4.03 172	12.20 249

ETE_ROB	5.10 243	4.12 263	1.76 211	1.25 207	2.22 239	2.82 237	2.07 224	1.56 134	4.21 259	1.88 199	5.58 241	37.59 288	0.86 207	1.44 256	10.38 251	2.80 165	4.20 250	0.98 193	5.24 181	1.97 218	4.87 204	7.58 230	0.77 240	1.38 224	2.34 194	3.79 200	15.93 281	8.21 229

CSAN	5.32 244	2.66 245	1.69 207	3.30 242	3.85 253	2.05 228	2.31 227	5.00 259	4.86 264	3.78 257	2.69 209	17.88 264	11.82 266	1.17 246	10.17 249	1.96 111	2.51 227	1.35 224	6.12 188	2.50 238	3.97 184	4.60 144	0.56 214	2.97 251	6.49 259	16.18 284	7.96 253	13.30 255

ITSA-stereo	5.42 245	2.29 240	1.89 216	8.97 268	3.88 254	1.23 213	2.54 230	4.47 250	3.35 252	4.35 268	7.59 262	10.18 243	12.92 269	3.00 270	7.80 227	5.16 246	3.85 242	1.88 247	8.77 211	2.09 226	6.00 232	7.39 220	1.42 255	3.60 257	4.84 244	7.18 239	5.13 209	14.47 259

DCVSM-stereo	5.54 246	0.78 168	3.12 244	3.47 243	1.28 204	7.98 265	1.05 197	4.59 253	2.29 236	5.25 278	7.93 269	23.24 270	12.85 268	0.71 229	9.52 245	4.20 232	2.06 216	1.36 226	16.58 253	3.56 258	5.30 214	5.91 180	2.46 264	3.65 258	2.66 203	6.64 230	5.48 220	5.70 207

CC-Net-ROB	5.62 247	8.62 279	1.87 215	23.08 285	6.72 272	15.74 280	8.55 275	0.45 93	0.82 179	1.55 190	0.00 1	24.53 271	3.35 236	3.39 275	5.49 174	0.89 17	2.73 231	1.76 239	12.04 245	0.82 162	1.32 84	1.73 30	9.22 288	0.42 139	3.22 220	2.53 179	2.45 99	8.44 231

DDVS	5.69 248	1.54 218	2.40 232	1.70 217	2.85 245	2.20 231	1.17 200	5.90 267	4.00 256	4.08 261	18.83 304	25.64 273	8.12 256	1.56 258	8.35 233	7.04 282	2.73 231	2.05 253	11.37 239	4.73 264	6.54 245	8.98 268	0.34 184	1.71 232	1.84 186	3.53 190	6.53 235	7.90 228

XQC	5.77 249	3.33 255	2.00 222	3.49 244	4.00 255	3.75 246	3.56 246	6.60 270	3.33 249	2.89 225	5.57 240	6.45 229	8.10 255	1.78 263	12.28 263	5.97 259	4.03 248	1.85 244	11.48 241	3.98 261	6.63 248	9.37 275	0.62 222	2.51 245	9.28 271	15.19 281	11.40 269	6.32 219

SFCPSM	5.84 250	2.89 249	1.36 189	1.97 226	1.59 218	1.65 223	0.56 185	2.54 188	4.75 262	3.16 234	7.74 266	15.48 259	23.57 283	1.24 247	11.21 256	4.79 240	2.53 229	1.55 230	22.65 273	7.42 278	4.60 199	6.67 205	0.69 231	2.33 243	4.62 237	4.35 206	6.18 230	9.49 237

RTS	6.13 251	1.54 218	1.31 187	0.94 196	1.83 223	4.15 248	5.45 259	2.74 204	3.33 249	2.85 223	1.61 182	8.52 237	1.31 218	1.13 244	14.79 284	6.12 261	7.56 272	2.52 261	18.82 260	3.48 253	6.23 237	8.15 248	1.11 248	1.90 237	8.24 264	21.58 297	6.64 237	21.79 275

RTSA	6.13 251	1.54 218	1.31 187	0.94 196	1.83 223	4.15 248	5.45 259	2.74 204	3.33 249	2.85 223	1.61 182	8.52 237	1.31 218	1.13 244	14.79 284	6.12 261	7.56 272	2.52 261	18.82 260	3.48 253	6.23 237	8.15 248	1.11 248	1.90 237	8.24 264	21.58 297	6.64 237	21.79 275

CBMV	6.33 253	3.75 259	1.57 201	3.96 247	3.58 250	2.97 238	1.75 218	3.89 244	2.67 243	4.14 262	2.72 211	14.42 256	3.85 242	0.73 231	10.81 254	6.26 267	4.67 255	2.29 260	9.29 221	1.51 201	8.03 263	7.42 224	0.63 223	6.58 284	6.79 262	7.57 242	20.00 287	28.98 291
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AnyNet_C32	6.34 254	2.03 232	2.98 241	1.85 223	2.88 248	3.58 244	6.75 267	4.57 252	12.25 284	3.05 231	7.04 257	4.71 209	1.88 226	2.57 269	14.38 281	6.24 266	6.31 267	4.36 280	12.98 247	3.18 252	11.94 289	11.62 291	1.98 260	4.21 262	6.60 260	10.55 262	6.27 232	14.36 258

AIO-Stereo-zeroshot1	6.35 255	1.86 227	7.76 280	2.86 239	2.71 243	7.05 260	3.15 242	3.93 246	4.88 265	4.54 270	11.42 284	5.15 215	2.03 228	0.06 96	10.49 253	8.30 293	2.05 214	1.28 222	37.56 292	2.22 230	6.07 234	9.22 270	0.40 191	0.89 206	4.29 233	12.82 273	6.10 229	12.31 251

AMNet	6.93 256	3.82 261	2.53 236	4.00 248	5.78 265	6.99 259	3.24 243	2.46 185	2.51 240	3.39 244	6.36 250	9.40 241	2.06 229	7.30 286	5.92 192	9.99 299	13.66 292	7.81 296	8.03 205	7.76 282	11.45 286	8.81 262	2.81 266	4.73 269	5.75 255	7.80 243	13.20 273	19.55 270

CBMV_ROB	7.04 257	2.92 250	2.91 240	8.40 266	6.54 271	5.80 254	3.57 247	5.09 260	2.49 239	3.84 260	4.70 234	21.33 268	14.76 273	0.47 210	10.48 252	3.84 224	3.13 236	1.58 232	12.20 246	8.81 284	6.17 235	5.80 177	0.47 208	3.14 254	9.16 270	15.50 283	13.69 275	13.29 254

ADCMid	7.46 258	4.47 264	5.08 261	2.16 230	4.40 258	5.87 255	8.05 271	9.24 274	12.39 285	3.16 234	7.69 264	10.20 244	10.41 263	3.13 272	12.60 266	5.58 255	5.05 261	2.83 267	19.52 264	4.27 262	8.70 270	10.59 287	5.48 282	2.86 249	5.69 253	10.08 259	5.48 220	16.37 262

ADCPNet	7.46 258	2.07 234	4.11 253	2.81 237	6.39 268	3.36 242	8.24 272	5.53 265	7.83 274	3.76 256	7.86 267	5.53 222	14.04 271	3.15 273	13.54 272	6.64 275	4.80 257	2.06 254	18.97 263	5.05 269	8.54 268	10.30 285	2.99 268	2.59 246	9.61 273	17.77 286	7.74 249	16.22 261

PWC_ROB	7.58 260	2.00 229	5.48 266	0.90 194	1.32 207	2.25 232	5.46 261	2.83 210	16.84 295	3.83 259	8.10 270	5.42 219	39.62 304	1.01 240	9.69 246	5.15 245	6.62 268	4.25 278	16.71 255	4.76 266	8.56 269	10.40 286	0.63 223	4.96 273	3.07 217	3.69 196	7.15 246	24.07 282

FAT-Stereo	7.68 261	2.26 239	8.90 287	7.33 261	12.67 286	6.25 257	3.58 248	7.41 271	3.60 254	5.82 280	12.39 288	18.45 265	9.06 258	1.35 253	12.36 264	6.54 273	3.93 244	4.03 276	15.97 252	6.36 274	7.78 261	9.24 271	0.76 239	5.29 278	3.49 228	6.98 235	8.20 255	17.22 265

MFN_U_SF_DS_RVC	7.94 262	3.78 260	1.17 181	9.35 269	4.27 257	8.06 266	8.52 274	11.24 280	8.55 276	4.88 276	4.04 227	17.24 262	9.50 260	6.06 285	14.53 283	3.53 205	2.28 222	1.12 209	19.59 266	2.56 241	8.24 266	9.72 278	3.14 271	2.11 240	11.98 279	14.76 279	10.14 263	14.15 257

ACV-stereo	8.68 263	5.35 271	4.89 258	8.31 265	1.79 221	11.62 275	4.37 253	3.80 243	6.01 267	5.33 279	7.17 259	6.07 227	26.41 286	1.30 250	11.88 260	10.16 301	6.25 266	2.60 263	51.34 307	14.45 296	9.06 275	8.91 266	1.00 243	2.60 247	2.32 193	8.54 251	7.07 243	5.71 208

pmcnn	8.69 264	3.07 251	2.45 233	6.53 259	5.75 264	7.18 261	4.96 258	4.79 255	2.03 233	4.24 265	12.14 286	19.36 266	21.49 281	0.91 236	9.48 243	6.75 277	6.67 269	4.39 281	22.61 272	5.09 270	10.91 285	7.84 239	4.51 279	5.07 275	6.90 263	5.26 218	17.73 285	26.48 288

FBW_ROB	8.77 265	9.60 280	5.96 271	20.47 284	9.29 278	12.71 276	9.20 276	4.97 257	1.59 217	3.30 238	6.98 255	15.27 257	3.59 239	7.76 288	10.34 250	1.71 92	3.43 237	0.86 179	34.07 287	2.29 233	6.89 251	6.34 194	9.32 289	8.81 293	5.75 255	8.41 246	5.24 211	22.62 277

MaskLacGwcNet_RVC	8.85 266	1.66 223	6.09 272	4.62 252	3.79 252	3.05 239	6.94 268	3.69 239	3.58 253	4.74 274	10.17 282	65.85 317	12.11 267	7.99 289	7.88 228	5.27 249	4.63 254	5.31 282	18.89 262	2.67 244	8.70 270	10.19 283	1.05 246	4.09 261	5.01 246	9.52 255	6.30 233	15.16 260

S-Stereo	9.64 267	2.07 234	4.59 254	8.70 267	8.72 276	12.93 278	19.52 288	5.25 262	6.14 269	6.12 283	20.39 307	29.19 277	7.43 252	0.64 223	14.26 278	7.63 289	4.01 247	5.81 287	18.32 258	6.45 276	7.46 258	9.84 279	12.36 293	7.40 287	3.61 229	6.74 231	7.10 245	17.56 266

ADCS	10.79 268	5.73 272	4.98 259	4.16 250	6.39 268	6.60 258	6.53 264	10.15 278	15.87 293	4.18 264	7.59 262	13.56 255	18.31 276	4.53 281	14.24 277	11.99 306	10.80 280	7.09 295	25.37 278	9.28 287	16.45 305	16.31 310	2.97 267	7.03 286	10.05 277	20.56 293	11.21 268	19.51 269

STTRV1_RVC	10.96 269	2.66 245	1.55 200	5.84 254	1.90 226	6.01 256	3.60 249	4.11 247	3.93 255	4.64 272	6.71 253	16.96 261	21.63 282	1.68 261	20.69 305	5.04 244	18.60 299	1.18 213	52.69 310	12.74 294	19.16 309	9.31 272	4.76 281	5.05 274	9.07 269	12.15 268	12.79 271	31.40 294

MFN_U_SF_RVC	11.03 270	6.12 275	3.70 249	9.72 270	5.50 262	12.91 277	11.38 279	12.61 284	7.46 273	12.18 300	14.75 294	23.19 269	14.11 272	9.33 290	18.32 295	5.16 246	4.41 251	3.43 272	39.06 295	6.67 277	10.28 281	11.18 289	1.45 256	6.88 285	9.80 275	8.50 250	9.76 260	19.96 272

SGM_RVC	11.04 271	10.51 283	3.94 251	16.88 278	9.65 281	15.55 279	8.47 273	9.54 275	6.09 268	4.15 263	7.87 268	25.06 272	19.78 280	0.97 237	9.49 244	2.25 138	3.81 241	1.26 221	21.86 269	2.34 236	6.63 248	5.12 164	2.33 262	4.85 272	18.97 289	16.47 285	33.79 302	30.47 292
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
G-Net	11.11 272	4.89 270	9.62 289	4.05 249	4.71 259	7.69 263	2.56 231	10.07 277	15.27 291	5.01 277	15.52 297	47.57 303	9.25 259	0.66 225	11.93 261	8.70 295	5.83 263	4.33 279	24.55 277	15.55 298	8.38 267	9.97 281	3.01 269	5.25 277	6.16 258	13.40 276	22.59 289	23.59 281

SANet	11.19 273	4.59 266	6.27 276	5.98 255	6.03 266	9.51 272	3.52 245	15.63 289	13.49 288	2.90 226	8.65 271	59.91 312	26.52 287	3.01 271	14.30 279	3.26 186	7.32 271	3.86 275	11.91 243	3.94 260	6.50 241	7.39 220	2.61 265	7.75 290	12.68 280	17.80 287	13.93 276	22.99 278

MDST_ROB	11.38 274	16.72 290	3.53 248	29.03 289	10.09 282	21.13 287	6.30 263	6.03 268	2.39 237	3.16 234	5.82 244	11.55 248	29.02 291	0.67 226	15.26 289	3.18 183	1.65 202	0.66 151	8.85 213	2.07 223	5.87 229	6.71 207	2.26 261	3.08 253	28.29 300	22.14 299	37.48 307	24.36 283

MSC_U_SF_DS_RVC	11.75 275	10.45 282	6.25 275	17.50 279	6.77 273	8.15 267	11.44 280	18.23 296	23.22 306	11.11 295	4.62 232	15.32 258	6.08 246	10.68 293	16.27 291	6.19 265	3.94 245	5.52 283	39.73 296	7.74 281	9.53 280	12.33 295	7.02 284	7.63 289	14.72 284	12.91 274	6.89 241	16.97 264

edge stereo	11.93 276	6.96 277	11.28 290	14.49 275	12.53 285	16.91 281	13.06 283	12.62 285	7.43 272	6.06 282	15.07 295	38.54 290	18.86 277	1.55 257	12.90 268	7.43 286	6.14 264	3.10 269	25.46 279	4.74 265	8.16 264	10.22 284	4.20 277	4.35 265	9.83 276	8.13 245	13.68 274	28.51 290

DGSMNet	12.26 277	4.87 269	8.31 284	6.01 256	6.04 267	7.30 262	6.59 266	7.90 272	4.51 261	11.38 297	32.66 317	17.48 263	8.74 257	4.36 280	14.01 274	14.50 310	17.26 296	9.25 299	41.69 298	11.54 293	21.38 314	24.41 317	4.74 280	7.56 288	5.44 250	11.45 266	8.55 256	13.11 253

DDUNet	13.01 278	20.50 293	4.63 255	37.04 295	24.81 294	34.87 298	32.65 296	1.85 146	1.66 223	1.47 187	3.83 224	13.22 254	4.08 244	83.62 308	6.26 205	2.41 148	8.99 277	3.82 273	18.78 259	4.54 263	7.88 262	7.25 216	16.92 298	0.99 211	1.50 176	0.70 123	4.90 206	2.09 173

PVD	13.07 279	5.77 273	8.84 286	7.67 263	7.35 274	10.40 273	7.28 269	21.12 302	19.70 302	3.65 251	8.76 273	16.32 260	27.90 289	3.25 274	14.97 287	8.92 297	11.32 281	6.23 291	25.56 280	7.56 279	12.68 292	14.11 304	1.29 252	6.16 281	16.97 286	25.32 304	18.21 286	35.51 300

AnyNet_C01	13.13 280	6.35 276	5.48 266	6.38 258	6.46 270	5.73 253	10.15 277	12.79 287	16.56 294	5.83 281	9.31 278	26.51 274	19.60 278	5.31 284	17.84 293	13.62 308	17.55 297	15.56 312	35.24 288	11.09 291	19.28 310	17.31 312	7.05 285	7.85 291	13.46 282	10.79 263	9.89 261	21.58 274

UDG	13.28 281	21.47 294	5.08 261	37.13 296	29.51 297	32.00 294	40.03 299	2.62 194	1.78 227	2.40 211	5.74 243	12.64 251	4.23 245	74.90 305	7.47 222	2.61 158	9.44 278	3.24 271	19.57 265	5.01 268	8.74 273	7.28 217	12.84 294	1.84 236	1.35 166	2.91 183	4.53 197	2.12 174

SGM-ForestM	13.51 282	15.62 288	5.25 265	19.43 282	9.27 277	19.59 285	12.46 282	12.78 286	8.97 279	3.34 242	9.27 277	36.07 287	25.37 285	2.03 267	16.48 292	3.39 194	4.90 259	1.21 216	22.28 270	2.96 250	6.90 252	5.25 167	1.83 258	4.68 267	27.51 299	25.27 303	34.85 305	27.72 289

MeshStereo	13.92 283	10.29 281	5.80 269	24.32 288	15.33 287	17.65 283	7.76 270	12.34 283	7.38 271	4.65 273	9.09 276	38.22 289	30.61 294	0.62 222	14.44 282	7.42 285	4.05 249	2.65 264	19.82 267	2.63 243	14.32 299	9.90 280	1.27 251	6.42 282	22.75 295	19.43 290	33.41 300	33.14 296
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
DPSNet	15.27 284	3.38 256	2.28 230	7.89 264	8.28 275	10.58 274	4.44 255	5.86 266	8.70 278	4.26 266	6.00 247	72.12 322	28.20 290	4.69 282	15.14 288	10.42 302	11.48 283	8.27 297	58.42 319	9.38 288	12.12 291	11.31 290	17.29 299	11.11 298	20.16 292	20.85 296	14.99 279	24.68 285

MFMNet_re	16.81 285	13.74 285	7.85 281	23.81 287	9.51 280	34.14 297	18.04 285	12.31 281	19.02 300	10.33 294	12.96 289	38.69 291	15.16 274	1.61 260	18.46 296	10.89 304	28.67 313	12.10 304	31.52 283	10.43 290	18.75 308	11.05 288	8.52 287	9.85 294	9.47 272	5.57 221	24.17 290	37.24 302

SQANet	19.01 286	32.39 300	7.05 277	58.51 301	34.20 298	58.54 303	40.35 300	4.32 249	1.69 224	4.85 275	1.45 179	32.05 279	6.71 250	57.82 301	11.24 258	1.77 94	6.68 270	1.66 235	31.16 282	2.08 225	8.23 265	7.99 244	54.11 307	2.11 240	5.60 251	10.88 264	10.17 264	19.67 271

SAMSARA	20.09 287	2.60 243	5.52 268	4.28 251	4.10 256	3.59 245	5.57 262	15.80 292	10.05 282	4.59 271	5.59 242	9.22 240	24.85 284	3.88 276	16.25 290	8.47 294	6.17 265	3.82 273	22.29 271	5.87 273	19.35 311	26.82 324	1.02 244	5.45 279	80.31 330	91.77 330	78.09 330	77.23 330

MADNet+	20.34 288	8.33 278	14.90 299	18.17 280	11.98 284	8.55 268	19.20 286	28.96 313	17.96 298	12.55 301	11.63 285	34.32 284	30.36 293	10.57 292	26.85 312	16.66 312	27.39 311	10.40 303	40.88 297	18.27 303	19.91 312	15.53 308	9.97 292	19.40 309	35.72 308	22.38 300	21.31 288	37.09 301

ELAS_RVC	20.43 289	19.80 292	14.61 298	33.93 292	22.90 291	33.71 296	20.10 290	15.64 290	12.18 283	8.45 289	19.69 306	54.25 310	33.97 298	4.07 277	13.47 271	5.30 252	11.89 284	6.49 293	21.52 268	8.87 285	14.06 296	14.69 306	9.63 291	11.88 299	32.34 304	25.79 305	41.56 313	40.71 308
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	20.61 290	24.96 296	17.24 301	39.82 297	27.48 296	32.58 295	22.87 292	19.77 299	17.77 297	8.05 288	19.67 305	46.38 298	37.96 303	2.15 268	18.66 298	4.75 238	4.82 258	1.95 248	33.25 285	6.38 275	9.07 276	8.67 261	3.28 272	10.68 296	31.80 303	27.62 309	40.75 309	38.09 304

ELAS	20.62 291	22.76 295	14.59 297	35.29 294	24.88 295	31.90 293	20.66 291	17.34 295	17.05 296	7.97 287	18.32 302	48.39 304	31.67 295	4.13 278	14.30 279	5.24 248	11.47 282	6.10 290	23.02 275	7.62 280	13.14 293	14.53 305	9.46 290	10.75 297	34.52 306	27.84 310	41.52 312	42.31 311
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPS-STEREO	20.98 292	14.87 287	11.99 292	19.90 283	20.87 289	18.85 284	10.39 278	16.04 293	19.39 301	19.65 310	21.64 310	33.32 281	37.38 302	7.51 287	19.34 301	17.18 314	26.65 309	16.12 314	32.93 284	23.87 310	31.45 322	25.37 321	13.83 296	14.33 306	17.76 288	19.97 291	29.60 296	26.21 286
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MANE	21.44 293	17.36 291	16.07 300	34.52 293	24.54 293	25.94 290	19.26 287	20.13 301	18.43 299	6.42 285	15.25 296	40.88 293	36.30 301	4.35 279	18.72 299	10.55 303	8.23 274	29.63 323	23.68 276	4.94 267	11.81 288	8.91 266	3.02 270	10.18 295	36.19 311	32.24 314	51.66 321	49.72 315

otaku	22.42 294	43.20 304	9.38 288	63.06 307	42.07 304	64.13 312	51.05 301	6.07 269	4.42 260	10.13 293	1.74 186	33.95 282	10.96 264	66.92 303	12.03 262	1.89 103	8.57 275	1.66 235	38.00 293	7.96 283	8.85 274	8.28 256	54.71 308	2.95 250	9.04 268	9.25 253	14.25 278	20.70 273

SGM+DAISY	22.46 295	16.23 289	12.74 293	23.16 286	22.67 290	25.12 289	20.00 289	18.50 297	14.48 290	18.58 309	22.04 311	30.49 278	41.59 305	13.05 295	22.51 309	16.54 311	26.00 308	12.93 306	35.92 289	22.37 308	28.02 320	25.12 320	21.26 300	13.77 304	20.04 291	18.46 289	33.94 303	30.81 293

DLNR_Zeroshot_test	23.08 296	78.93 331	7.15 278	99.97 331	0.34 131	0.16 139	98.90 331	3.23 228	0.54 152	3.12 233	2.31 200	6.01 226	0.92 211	21.35 297	96.48 332	100.00 335	25.46 306	22.19 317	22.79 274	2.43 237	9.32 278	9.14 269	0.06 76	0.65 178	2.36 196	3.89 202	2.16 92	3.20 186

LSM0	23.31 297	6.07 274	4.80 257	15.07 277	10.87 283	17.08 282	14.50 284	23.84 305	15.74 292	14.73 304	18.40 303	35.77 286	35.06 300	1.58 259	76.98 328	85.81 328	14.68 293	5.68 285	56.53 317	17.15 302	23.95 317	21.89 315	4.26 278	8.21 292	17.36 287	20.39 292	29.27 295	33.71 298

LE_ROB	23.34 298	10.93 284	12.86 294	32.65 290	38.35 301	31.72 292	33.97 297	23.50 304	21.06 304	7.08 286	17.87 301	51.83 307	51.55 320	1.81 264	14.20 276	3.08 177	3.94 245	1.47 228	30.65 281	8.98 286	9.43 279	7.39 220	6.89 283	25.95 314	35.31 307	39.95 322	53.69 323	54.00 318

Ntro	23.84 299	41.67 302	11.59 291	63.69 309	43.73 305	62.95 310	57.60 304	8.47 273	6.35 270	11.89 299	2.51 205	35.10 285	7.96 254	75.67 306	12.59 265	1.67 87	9.55 279	2.68 266	39.05 294	9.79 289	8.70 270	8.40 259	55.40 309	3.24 255	11.18 278	15.16 280	14.07 277	23.09 280

BEATNet-Init1	25.27 300	27.76 297	13.76 295	44.57 299	24.32 292	38.91 299	25.10 293	19.51 298	20.03 303	9.35 290	16.15 299	47.35 302	48.89 315	4.71 283	23.55 310	11.00 305	8.78 276	5.84 288	49.88 306	20.70 304	15.01 300	14.94 307	7.37 286	12.57 302	35.78 309	26.22 306	60.85 327	49.36 314

DispFullNet	27.09 301	40.76 301	20.37 306	53.27 300	39.67 302	45.72 301	56.25 303	14.00 288	12.78 286	14.18 302	10.07 281	43.95 297	34.00 299	86.26 309	13.33 270	13.62 308	31.37 317	16.57 315	52.58 309	15.02 297	15.98 302	12.66 298	15.43 297	6.52 283	8.73 267	8.65 252	16.24 282	33.48 297

ACVNet-4b	27.62 302	43.15 303	14.04 296	69.86 318	48.10 308	70.20 320	77.34 319	10.63 279	9.55 281	15.00 305	1.55 181	59.33 311	11.37 265	93.44 316	12.94 269	2.57 155	15.66 294	5.69 286	33.68 286	14.13 295	9.17 277	7.28 217	59.49 313	4.60 266	12.85 281	9.43 254	15.52 280	19.12 268

WAO-7	28.15 303	31.17 299	25.54 310	33.41 291	34.99 299	22.62 288	28.62 295	47.75 322	47.89 320	29.08 315	39.82 321	41.47 294	41.79 306	12.75 294	36.14 319	18.16 315	17.03 295	8.88 298	47.38 302	21.69 307	11.73 287	12.95 301	3.79 276	33.81 320	23.20 296	26.44 307	24.41 291	37.61 303

ACVNet_1	28.17 304	43.81 305	17.24 301	67.32 313	49.50 310	66.04 317	82.98 324	16.42 294	8.08 275	11.43 298	7.19 260	34.00 283	27.09 288	93.81 317	14.92 286	2.21 136	17.82 298	6.77 294	36.07 290	11.39 292	10.56 284	7.42 224	59.65 314	6.11 280	20.40 293	15.24 282	10.18 265	16.93 263

RainbowNet	28.72 305	46.67 306	19.30 305	69.82 317	47.14 306	68.90 319	70.63 314	10.00 276	3.26 247	17.63 307	2.27 193	46.57 299	29.74 292	91.67 313	17.86 294	3.37 192	12.50 285	5.59 284	44.74 301	17.11 301	10.33 282	8.87 264	58.90 312	5.15 276	14.30 283	12.58 271	17.44 283	23.01 279

PSMNet_ROB	32.72 306	49.56 312	17.71 304	65.01 311	47.98 307	61.81 307	62.32 305	19.85 300	21.78 305	27.64 314	25.28 312	42.80 295	43.52 309	83.58 307	21.88 308	4.36 233	19.43 300	6.46 292	43.95 300	16.36 299	13.14 293	11.66 292	58.31 311	14.57 307	31.67 302	24.32 302	29.94 298	18.64 267

JetBlue	33.16 307	30.03 298	36.86 322	39.95 298	35.04 300	44.19 300	36.23 298	30.47 316	47.01 319	15.01 306	10.48 283	79.96 328	19.64 279	25.82 298	18.89 300	17.14 313	40.11 323	25.93 321	36.94 291	25.94 313	32.23 323	26.39 322	31.84 301	27.47 316	31.63 301	33.13 316	48.81 319	48.30 313

ACVNet_2	33.32 308	48.24 308	22.45 308	67.72 316	50.69 315	65.88 315	85.41 327	28.48 311	14.03 289	14.63 303	9.36 279	52.16 308	31.94 296	91.62 312	13.62 273	2.72 161	21.29 301	5.84 288	51.78 308	16.52 300	10.41 283	7.93 242	58.06 310	13.93 305	36.96 313	18.42 288	25.58 292	33.95 299

IMH-64-1	35.05 309	48.99 309	25.77 312	61.80 303	50.28 313	62.71 308	68.79 308	27.80 308	35.88 309	10.10 291	14.48 292	46.82 300	41.96 307	94.04 318	19.93 302	7.49 287	22.67 302	9.35 300	48.46 303	21.14 305	14.12 297	12.56 296	59.91 316	12.21 300	41.64 314	20.57 294	27.79 293	39.03 305

IMH-64	35.05 309	48.99 309	25.77 312	61.80 303	50.28 313	62.71 308	68.79 308	27.80 308	35.88 309	10.10 291	14.48 292	46.82 300	41.96 307	94.04 318	19.93 302	7.49 287	22.67 302	9.35 300	48.46 303	21.14 305	14.12 297	12.56 296	59.91 316	12.21 300	41.64 314	20.57 294	27.79 293	39.03 305

IMH	36.38 311	50.15 313	26.16 314	62.16 306	50.12 312	63.98 311	68.96 310	28.54 312	38.29 312	11.29 296	14.14 290	50.26 305	54.45 323	94.09 320	20.59 304	7.40 284	23.63 304	10.28 302	49.17 305	22.78 309	13.74 295	11.88 293	59.95 318	13.42 303	41.71 316	23.99 301	29.69 297	41.45 309

WAO-6	37.66 312	47.81 307	21.43 307	60.52 302	52.73 316	58.92 304	64.84 306	27.98 310	43.38 313	33.02 318	17.53 300	43.36 296	50.95 317	89.65 310	33.50 315	18.63 318	24.84 305	13.57 308	42.17 299	25.77 312	21.16 313	19.52 313	35.00 302	18.52 308	43.20 317	29.62 311	37.17 306	41.96 310

PWCK	39.46 313	63.60 321	25.26 309	73.87 324	41.94 303	61.54 306	51.88 302	54.42 323	37.36 311	26.43 313	38.00 318	62.72 316	47.31 311	27.64 299	24.07 311	10.09 300	32.07 318	12.97 307	84.14 330	29.01 317	25.42 318	16.79 311	48.17 306	30.69 319	35.86 310	32.01 313	32.05 299	40.21 307

TorneroNet-64	40.02 314	51.18 314	25.58 311	64.09 310	48.50 309	64.50 313	69.74 311	27.58 307	44.28 316	21.06 311	14.38 291	70.42 321	57.53 324	94.84 322	27.09 313	8.83 296	28.00 312	16.10 313	54.90 315	26.42 314	15.26 301	13.34 302	61.86 319	22.65 310	33.51 305	30.60 312	34.09 304	54.24 319

LVE	40.69 315	49.32 311	32.19 317	74.37 325	65.31 321	65.52 314	78.53 320	29.09 314	24.11 307	37.95 320	38.44 319	39.09 292	50.88 316	95.16 328	18.50 297	6.31 269	25.93 307	13.65 309	54.80 314	26.51 315	16.26 303	15.81 309	69.49 325	26.57 315	44.82 318	33.95 318	41.51 311	24.49 284

TorneroNet	40.95 316	54.80 316	28.35 315	67.47 315	50.00 311	66.00 316	71.75 315	26.53 306	45.69 317	24.20 312	21.34 309	68.12 318	53.25 322	94.92 324	27.93 314	9.57 298	26.82 310	16.87 316	54.27 313	24.50 311	16.26 303	13.93 303	62.31 320	23.32 312	36.59 312	27.14 308	43.07 314	50.69 316

Dean	44.25 317	52.28 315	33.23 318	77.10 326	64.97 320	79.61 329	83.94 326	43.21 318	43.41 314	35.28 319	25.28 312	61.70 314	57.88 325	95.07 327	21.16 307	4.55 234	29.50 314	12.92 305	64.62 323	29.22 318	11.94 289	10.07 282	59.70 315	23.01 311	50.00 322	39.42 321	53.45 322	32.13 295

WAO-8	45.52 318	56.99 318	36.84 320	70.78 320	61.58 317	72.65 323	72.88 316	44.15 319	50.34 321	32.51 316	26.24 314	68.22 319	50.98 318	91.91 314	34.40 316	19.25 319	31.26 315	14.25 310	53.00 311	37.84 322	18.64 306	12.91 299	45.23 303	27.94 317	54.23 325	39.08 319	48.02 317	56.81 322

Venus	45.52 318	56.99 318	36.84 320	70.77 319	61.58 317	72.65 323	72.88 316	44.15 319	50.34 321	32.51 316	26.24 314	68.22 319	50.98 318	91.91 314	34.40 316	19.25 319	31.26 315	14.25 310	53.00 311	37.84 322	18.64 306	12.91 299	45.23 303	27.94 317	54.23 325	39.08 319	48.02 317	56.81 322

notaker	50.99 320	64.58 323	35.58 319	71.22 321	67.03 322	71.52 322	79.74 322	46.10 321	64.92 325	43.57 323	60.04 325	61.27 313	52.88 321	94.30 321	52.11 324	32.30 322	36.01 321	25.62 320	66.68 325	41.75 324	26.51 319	26.69 323	69.04 324	40.16 323	27.04 297	32.57 315	39.45 308	47.99 312

UNDER WATER	53.46 321	66.50 324	44.48 323	77.89 327	68.28 323	75.27 326	86.28 329	62.01 326	51.94 323	41.57 321	48.61 322	74.76 325	58.64 326	94.91 323	40.27 321	19.59 321	35.94 320	25.36 319	57.83 318	30.24 319	22.42 316	21.82 314	69.76 326	49.60 327	53.54 324	52.17 324	44.57 315	69.15 328

ktn	53.49 322	64.55 322	32.09 316	67.37 314	73.02 328	67.18 318	79.08 321	39.47 317	71.03 327	45.61 325	66.57 327	53.73 309	46.66 310	95.58 329	51.51 323	35.27 323	42.24 325	32.53 324	61.67 321	36.66 321	34.35 325	37.51 326	63.57 321	39.21 321	45.92 319	42.82 323	58.10 325	61.01 324

UNDER WATER-64	54.23 323	63.34 320	46.02 325	79.36 328	71.42 326	76.64 327	88.13 330	66.12 327	46.96 318	52.07 326	60.69 326	73.21 323	59.22 327	94.98 326	35.82 318	18.58 317	36.56 322	27.05 322	54.96 316	27.40 316	22.29 315	24.45 318	75.67 329	44.51 324	51.17 323	56.84 326	41.43 310	69.34 329

KSHMR	57.18 324	74.32 329	54.88 327	81.85 329	71.02 325	78.52 328	83.49 325	67.32 329	55.52 324	57.05 327	55.43 324	62.46 315	47.47 313	94.95 325	62.89 326	43.86 325	41.02 324	36.71 325	65.14 324	47.71 325	30.88 321	22.80 316	66.24 323	55.80 329	49.31 321	33.72 317	50.52 320	52.93 317

DPSimNet_ROB	59.87 325	56.83 317	60.12 328	63.44 308	74.40 329	61.08 305	66.03 307	29.26 315	91.88 331	80.83 329	53.70 323	74.56 324	48.76 314	90.67 311	61.12 325	47.44 326	55.65 327	43.29 326	68.79 326	60.06 328	52.83 328	61.42 328	45.69 305	46.03 325	46.40 320	63.34 327	56.49 324	56.41 320

LRCNet_RVC	60.98 326	74.62 330	47.06 326	94.31 330	95.29 331	91.20 331	85.70 328	54.57 324	35.63 308	98.62 331	74.21 329	91.97 332	68.08 329	96.82 331	39.31 320	18.45 316	70.27 329	52.85 328	94.58 331	64.63 329	32.99 324	24.53 319	94.81 331	53.78 328	19.71 290	12.68 272	33.49 301	26.36 287

HanzoNet	61.45 327	69.33 325	44.96 324	71.45 322	72.16 327	72.71 325	79.94 323	60.19 325	75.71 328	45.02 324	73.92 328	75.04 326	64.67 328	96.72 330	48.25 322	40.02 324	53.74 326	47.73 327	76.16 327	51.62 326	46.98 327	46.48 327	73.13 327	39.85 322	55.14 327	52.31 325	60.69 326	65.16 327

JetRed	63.04 328	70.59 326	68.87 329	66.96 312	63.46 319	70.43 321	74.93 318	66.45 328	66.78 326	41.63 322	39.08 320	81.30 329	13.47 270	63.11 302	65.97 327	66.70 327	65.90 328	75.66 331	63.14 322	54.09 327	78.41 329	73.67 329	73.25 328	49.49 326	56.43 328	64.32 328	66.29 328	61.81 325

MADNet++	76.55 329	72.12 327	82.72 331	61.81 305	81.28 330	58.20 302	69.82 312	68.60 330	78.83 329	85.65 330	92.58 331	79.76 327	85.27 330	36.74 300	81.31 330	89.87 330	87.51 331	69.64 329	82.22 329	90.64 331	91.37 331	93.20 332	65.06 322	90.12 331	59.87 329	75.77 329	74.46 329	62.48 326

ASD4	81.93 330	73.21 328	76.95 330	73.65 323	68.72 324	82.82 330	70.01 313	72.46 331	81.37 330	64.41 328	77.66 330	50.65 306	95.44 331	68.75 304	77.39 329	87.32 329	86.80 330	89.75 332	81.77 328	89.98 330	88.86 330	88.63 331	80.66 330	86.12 330	99.17 335	99.85 334	99.79 334	99.90 334

PML	96.12 331	100.00 335	83.16 332	100.00 332	100.00 333	100.00 335	99.20 334	100.00 336	99.01 333	100.00 334	96.16 332	99.92 336	100.00 336	98.52 332	94.60 331	91.70 331	91.21 332	74.14 330	100.00 336	98.06 333	92.87 332	86.59 330	97.59 332	98.11 333	94.46 334	99.98 335	100.00 335	99.92 335

MEDIAN_ROB	97.62 332	99.11 332	98.47 333	100.00 332	99.99 332	100.00 335	100.00 335	99.48 334	98.33 332	100.00 334	99.95 335	98.03 333	96.13 332	99.95 333	99.43 333	98.46 332	98.58 333	98.67 333	99.88 334	97.97 332	93.64 333	96.55 334	100.00 334	97.27 332	87.22 331	92.69 331	89.89 331	95.94 332

AVERAGE_ROB	98.96 333	100.00 335	99.80 335	100.00 332	100.00 333	100.00 335	100.00 335	100.00 336	100.00 335	100.00 334	100.00 337	100.00 337	100.00 336	100.00 334	99.80 335	99.85 334	100.00 337	100.00 337	100.00 336	100.00 337	98.20 335	99.54 335	100.00 334	100.00 335	93.40 333	93.83 332	94.40 333	93.22 331

HaxPig	99.00 334	100.00 335	98.99 334	100.00 332	100.00 333	99.99 334	100.00 335	99.99 335	99.89 334	100.00 334	99.98 336	100.00 337	99.94 335	100.00 334	99.61 334	99.46 333	99.97 336	99.58 334	99.99 335	99.99 334	97.37 334	96.43 333	99.99 333	99.98 334	89.52 332	99.53 333	94.23 332	98.48 333

DGTPSM_ROB	99.53 335	99.77 333	100.00 336	100.00 332	100.00 333	100.00 335	100.00 335	99.19 332	100.00 335	99.32 332	99.66 334	91.63 330	99.15 333	100.00 334	99.94 336	100.00 335	99.82 334	99.99 335	99.51 332	99.99 334	99.77 336	99.66 336	100.00 334	100.00 335	100.00 336	100.00 336	100.00 335	100.00 336

DPSMNet_ROB	99.54 336	99.78 334	100.00 336	100.00 332	100.00 333	100.00 335	100.00 335	99.19 332	100.00 335	99.32 332	99.65 333	91.68 331	99.16 334	100.00 334	99.94 336	100.00 335	99.83 335	99.99 335	99.59 333	99.99 334	99.77 336	99.66 336	100.00 334	100.00 335	100.00 336	100.00 336	100.00 335	100.00 336

DPSM_ROB	99.91 337	100.00 335	100.00 336	100.00 332	100.00 333	98.90 332	98.96 332	100.00 336	100.00 335	100.00 334	100.00 337	99.76 334	100.00 336	100.00 334	100.00 338	100.00 335	100.00 337	100.00 337	100.00 336	100.00 337	100.00 338	100.00 338	100.00 334	100.00 335	100.00 336	100.00 336	100.00 335	100.00 336

DPSM	99.91 337	100.00 335	100.00 336	100.00 332	100.00 333	98.90 332	98.96 332	100.00 336	100.00 335	100.00 334	100.00 337	99.76 334	100.00 336	100.00 334	100.00 338	100.00 335	100.00 337	100.00 337	100.00 336	100.00 337	100.00 338	100.00 338	100.00 334	100.00 335	100.00 336	100.00 336	100.00 335	100.00 336

FlowAnything	100.00 339	100.00 335	100.00 336	100.00 332	100.00 333	100.00 335	100.00 335	100.00 336	100.00 335	100.00 334	100.00 337	100.00 337	100.00 336	100.00 334	100.00 338	100.00 335	100.00 337	100.00 337	100.00 336	100.00 337	100.00 338	100.00 338	100.00 334	100.00 335	100.00 336	100.00 336	100.00 335	100.00 336

CasAABBNet	100.00 339	100.00 335	100.00 336	100.00 332	100.00 333	100.00 335	100.00 335	100.00 336	100.00 335	100.00 334	100.00 337	100.00 337	100.00 336	100.00 334	100.00 338	100.00 335	100.00 337	100.00 337	100.00 336	100.00 337	100.00 338	100.00 338	100.00 334	100.00 335	100.00 336	100.00 336	100.00 335	100.00 336

FADE		14.85 286	17.50 303	14.80 276	17.47 288	30.08 291	27.73 294	21.58 303	43.85 315	17.74 308	27.42 316		47.38 312	13.14 296	21.07 306	12.04 307	34.32 319	23.23 318	59.34 320	35.12 320	37.77 326	35.26 325	13.16 295	25.00 313	20.45 294	13.86 277	47.51 316	56.53 321

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