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	0.28 1	0.38 19	0.20 13	0.18 14	0.14 7	0.35 50	0.10 13	0.38 27	0.16 13	0.20 10	0.08 3	0.30 13	0.14 5	0.09 1	0.53 1	0.67 3	0.44 15	0.24 1	0.40 9	0.20 1	0.42 8	0.29 1	0.11 1	0.14 7	0.45 29	0.25 12	0.39 4	0.24 9

Pointernet	0.28 1	0.22 4	0.15 3	0.14 9	0.12 3	0.19 13	0.16 36	0.28 11	0.11 1	0.17 7	0.16 13	0.23 2	0.15 9	0.17 11	0.82 4	0.55 1	0.40 7	0.24 1	0.35 2	0.21 3	0.37 4	0.78 8	0.15 7	0.17 14	0.26 3	0.20 1	0.68 31	0.22 6

CroCo-Stereo Lap2	0.35 3	0.23 6	0.15 3	0.11 2	0.12 3	0.16 5	0.08 5	0.35 24	0.15 10	0.47 40	0.10 4	0.33 14	0.15 9	0.16 8	1.27 12	1.03 25	0.37 3	0.37 17	0.46 16	0.22 5	0.60 28	0.93 12	0.17 10	0.14 7	0.40 22	0.34 33	0.41 6	0.27 20

StereoVision	0.36 4	0.28 10	0.22 18	0.13 7	0.18 18	0.21 17	0.14 30	0.30 13	0.23 34	0.35 30	0.18 14	0.35 18	0.17 18	0.17 11	1.03 9	0.80 11	0.47 20	0.36 13	0.44 12	0.23 6	0.47 12	0.59 5	0.16 8	0.22 27	0.41 25	0.40 42	0.72 33	0.36 32

CroCo-Stereo	0.36 4	0.21 3	0.15 3	0.11 2	0.10 1	0.19 13	0.06 1	0.33 19	0.14 6	0.31 24	0.05 1	0.37 21	0.14 5	0.18 15	1.64 23	1.08 32	0.38 6	0.38 18	0.52 18	0.21 3	0.65 35	0.90 11	0.17 10	0.15 9	0.39 18	0.31 25	0.45 8	0.26 18
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
MM-Stereo_test3	0.37 6	0.36 17	0.15 3	0.25 23	0.15 11	0.15 3	0.08 5	0.48 36	0.18 24	0.26 18	0.10 4	0.41 29	0.12 3	0.12 2	0.95 8	0.72 6	0.45 16	0.28 5	0.37 6	0.36 15	0.36 3	1.78 46	0.27 28	0.13 4	0.32 11	0.20 1	0.80 45	0.23 7

MLG-Stereo_test1	0.40 7	0.23 6	0.15 3	0.13 7	0.22 26	0.12 1	0.08 5	0.22 4	0.13 4	0.20 10	0.12 7	0.33 14	0.11 1	0.24 31	2.19 45	1.64 111	0.37 3	0.35 11	0.57 24	0.27 7	0.42 8	1.20 23	0.12 2	0.11 2	0.30 6	0.22 5	0.53 12	0.27 20

MLG-Stereo	0.41 8	0.25 8	0.14 2	0.11 2	0.20 21	0.12 1	0.07 2	0.22 4	0.12 3	0.19 8	0.11 6	0.29 9	0.11 1	0.23 29	2.49 57	2.34 159	0.37 3	0.36 13	0.53 21	0.29 9	0.38 6	0.64 6	0.12 2	0.10 1	0.30 6	0.22 5	0.49 10	0.25 15

ProNet	0.42 9	0.28 10	0.34 37	0.26 25	0.15 11	0.28 34	0.40 114	0.38 27	0.13 4	0.16 4	0.52 74	0.29 9	0.14 5	0.20 21	1.47 13	1.03 25	0.47 20	0.35 11	0.36 4	0.31 10	0.41 7	1.45 36	0.43 58	0.31 40	0.36 14	0.20 1	0.40 5	0.26 18

U	0.43 10	0.29 12	0.17 10	0.11 2	0.14 7	0.16 5	0.07 2	0.45 35	0.15 10	0.49 42	0.07 2	0.39 23	0.17 18	0.24 31	1.72 26	1.23 55	0.49 27	0.43 27	0.62 28	0.34 12	0.68 38	1.02 15	0.18 15	0.19 20	0.55 48	0.36 37	0.50 11	0.34 30

RAStereo	0.49 11	0.38 19	0.20 13	0.16 11	0.16 14	0.19 13	0.11 15	0.44 33	0.18 24	0.98 151	0.12 7	0.46 34	0.19 23	0.16 8	1.87 32	1.13 40	0.53 32	0.48 35	0.71 35	0.28 8	0.88 55	1.21 24	0.28 31	0.20 22	0.50 37	0.34 33	0.54 13	0.41 36

delet	0.53 12	0.58 39	0.49 65	0.36 53	0.50 96	0.51 99	0.31 79	0.50 37	0.30 49	0.56 46	0.44 60	0.47 35	0.36 58	0.48 128	1.21 11	0.72 6	0.58 41	0.48 35	0.47 17	0.42 26	0.61 29	0.70 7	0.41 55	0.47 76	0.52 43	0.36 37	1.09 67	0.51 51

AASNet	0.55 13	0.74 76	0.50 67	0.35 49	0.61 126	0.52 105	0.42 116	0.65 55	0.28 44	0.41 34	0.50 71	0.40 26	0.32 47	0.44 114	1.04 10	0.73 8	0.55 37	0.61 68	0.68 31	0.51 46	0.62 32	0.94 13	0.46 71	0.50 81	0.52 43	0.44 52	0.74 35	0.45 40

AANet_RVC	0.56 14	0.46 29	0.41 49	0.33 43	0.61 126	0.28 34	0.34 97	0.61 46	0.58 127	0.43 36	0.40 56	0.40 26	0.49 86	0.34 57	1.48 15	0.84 15	0.56 39	0.53 46	0.58 27	0.53 52	0.47 12	0.52 4	0.34 39	0.40 57	0.58 59	0.56 67	1.05 62	0.97 129

TDLM	0.57 15	0.62 42	0.66 104	0.43 78	0.58 122	0.49 92	0.51 143	0.72 63	0.45 84	0.33 26	0.80 137	0.83 109	0.46 80	0.46 124	0.67 2	0.67 3	0.59 44	0.55 55	0.52 18	0.51 46	0.51 18	1.17 19	0.44 63	0.41 60	0.42 27	0.35 35	0.64 24	0.70 82

MM-Stereo_test1	0.60 16	0.69 54	0.16 8	0.23 19	0.14 7	0.16 5	0.07 2	0.37 26	0.14 6	0.27 20	0.12 7	0.43 32	0.12 3	0.14 4	2.25 48	2.24 152	0.49 27	0.34 10	0.43 11	0.37 18	0.37 4	4.78 94	0.27 28	0.15 9	0.35 12	0.23 7	0.65 26	0.24 9

DEFOM-Stereo	0.61 17	0.55 36	0.29 30	0.27 26	0.30 40	0.32 42	0.13 26	0.35 24	0.17 18	0.25 17	0.33 42	0.39 23	0.20 27	0.26 36	4.06 117	1.46 83	0.59 44	0.52 42	0.57 24	0.45 32	0.76 41	0.95 14	0.44 63	0.31 40	0.49 34	0.32 28	1.31 83	0.45 40

MaDis-Stereo	0.61 17	0.48 30	0.31 31	0.17 13	0.27 35	0.21 17	0.18 44	0.44 33	0.33 54	1.08 162	0.30 34	0.52 39	0.24 35	0.19 18	1.98 34	1.30 65	0.63 56	0.60 63	1.24 74	0.47 37	0.91 62	1.19 21	0.39 50	0.28 35	0.64 71	0.66 85	0.62 20	0.82 103

MMNet	0.63 19	0.58 39	0.47 62	0.39 67	0.56 119	0.43 75	0.31 79	0.61 46	0.40 65	0.39 33	0.60 96	0.68 67	0.35 51	0.52 144	1.55 16	0.80 11	0.77 88	0.60 63	0.76 39	0.55 57	0.65 35	0.87 10	0.44 63	0.60 108	0.52 43	0.49 59	1.49 100	0.50 49

UniTT-Stereo	0.64 20	0.44 28	0.35 39	0.21 16	0.25 30	0.35 50	0.18 44	0.62 51	0.31 51	0.75 90	0.29 31	0.69 70	0.36 58	0.25 34	1.85 31	1.53 94	0.60 48	0.65 85	1.69 106	0.47 37	1.19 85	1.30 27	0.39 50	0.33 44	0.56 52	0.55 65	0.55 14	0.58 58

RAFT	0.65 21	0.22 4	0.20 13	0.28 28	0.13 6	0.31 41	0.08 5	0.97 112	0.18 24	0.79 109	0.19 18	0.28 5	0.16 14	0.20 21	7.28 155	1.41 75	0.42 10	0.27 3	0.54 22	0.36 15	0.45 11	0.42 2	0.21 20	0.17 14	0.41 25	0.33 30	0.91 51	0.27 20

AdaDepth	0.68 22	0.41 23	0.21 17	0.24 20	0.28 37	0.23 23	0.16 36	0.32 18	0.20 29	0.23 13	0.32 36	0.29 9	0.22 32	0.29 41	5.09 136	3.19 182	0.51 30	0.43 27	1.23 73	0.42 26	0.61 29	1.28 26	0.19 17	0.23 28	0.31 9	0.28 21	0.77 40	0.43 37

DMCA	0.68 22	0.72 67	0.65 100	0.40 70	0.49 93	0.54 109	0.34 97	0.59 44	0.55 117	0.79 109	0.64 103	0.73 80	0.41 67	0.47 126	1.60 22	0.99 22	0.76 81	0.68 91	0.68 31	0.52 50	0.71 40	1.17 19	0.51 97	0.57 97	0.50 37	0.55 65	1.06 64	0.62 71

MLG-Stereo_test2	0.69 24	0.54 35	0.18 11	0.16 11	0.24 28	0.15 3	0.08 5	0.33 19	0.17 18	0.24 15	0.13 11	0.39 23	0.14 5	0.20 21	2.87 74	1.74 123	0.47 20	0.45 30	1.34 79	0.48 40	0.53 20	5.72 125	0.19 17	0.13 4	0.39 18	0.26 16	0.66 28	0.37 33

LG-Stereo	0.69 24	0.27 9	0.18 11	0.18 14	0.16 14	0.23 23	0.13 26	0.30 13	0.16 13	0.23 13	0.22 22	0.52 39	0.15 9	0.19 18	8.18 160	2.56 167	0.41 8	0.33 9	0.66 30	0.40 20	0.53 20	1.19 21	0.13 5	0.13 4	0.29 5	0.24 9	0.48 9	0.24 9

iRaftStereo_RVC	0.69 24	0.56 37	0.45 58	0.29 32	0.31 42	0.34 47	0.20 48	0.68 60	0.26 36	0.46 39	0.56 88	0.60 49	0.30 43	0.29 41	1.71 24	0.98 21	0.60 48	0.47 33	0.75 38	0.45 32	1.03 73	4.25 86	0.38 48	0.42 63	0.49 34	0.41 46	0.78 41	0.48 44

LGtest1	0.72 27	0.81 111	0.51 69	0.27 26	0.31 42	0.29 36	0.12 21	0.43 32	0.26 36	0.34 29	0.57 91	0.50 36	0.30 43	0.36 65	3.94 114	2.69 171	0.58 41	0.71 102	0.83 42	0.58 67	0.82 49	1.45 36	0.31 35	0.35 48	0.58 59	0.37 39	0.67 30	0.51 51

DFGA-Net	0.75 28	0.64 44	0.38 43	0.51 102	0.33 50	0.44 77	0.31 79	0.88 98	0.35 58	2.04 225	0.38 55	0.54 42	0.29 42	0.23 29	1.47 13	1.12 38	0.80 98	0.51 40	1.03 56	0.35 13	0.84 50	2.83 67	0.39 50	0.46 74	0.60 66	0.40 42	1.81 128	0.45 40

plain	0.75 28	0.88 140	0.39 45	0.33 43	0.61 126	0.35 50	0.30 78	0.89 102	0.35 58	0.72 80	0.24 25	0.73 80	0.35 51	0.21 24	2.10 39	1.66 114	0.73 71	0.72 107	1.01 55	0.43 30	1.85 128	1.92 49	0.36 42	0.39 51	0.72 83	0.61 71	0.75 37	0.74 86

RAFT_CTSACE	0.75 28	0.94 169	0.33 34	0.36 53	0.34 53	0.34 47	0.24 56	1.23 144	0.27 39	0.64 64	0.29 31	0.72 79	0.56 107	0.34 57	2.96 79	1.22 53	0.55 37	0.44 29	0.81 41	0.35 13	0.87 53	2.64 64	0.47 73	0.38 50	0.54 47	0.41 46	1.58 111	0.39 34

HCRNet	0.75 28	0.79 105	0.43 55	0.55 112	0.27 35	0.42 74	0.38 109	0.63 54	0.34 56	1.59 196	0.61 97	0.67 65	0.31 46	0.42 100	2.11 40	0.81 13	0.65 57	0.48 35	0.68 31	0.44 31	0.80 47	2.42 59	0.40 53	0.45 70	0.46 31	0.48 56	2.14 152	0.50 49

test_5	0.76 32	0.91 150	0.32 33	0.39 67	0.26 33	0.36 55	0.19 46	1.79 224	0.33 54	0.60 54	1.97 215	0.76 88	0.75 158	0.33 54	1.58 18	1.23 55	0.57 40	0.55 55	1.09 63	0.40 20	0.64 34	1.83 47	0.31 35	0.46 74	0.47 33	0.40 42	1.72 122	0.44 38

MIF-Stereo (partial)	0.77 33	0.77 92	0.34 37	0.29 32	0.38 65	0.36 55	0.31 79	0.54 39	0.40 65	0.61 57	0.32 36	0.55 45	0.40 62	0.24 31	2.14 42	1.65 112	0.69 63	0.76 121	0.93 52	0.48 40	1.52 108	1.76 45	0.42 56	0.39 51	0.64 71	0.70 89	2.25 170	0.86 114

UPFNet	0.78 34	0.71 61	0.89 139	0.55 112	0.65 144	0.60 136	0.56 147	0.72 63	0.57 124	0.59 53	0.59 94	0.64 57	0.47 82	0.61 173	1.83 30	1.02 24	0.77 88	0.69 99	0.92 50	0.73 119	0.70 39	1.04 16	0.55 116	0.67 136	0.64 71	0.57 69	2.18 157	0.59 64

CVANet_RVC	0.80 35	0.73 74	0.92 151	0.86 184	0.64 141	0.72 166	0.62 159	1.17 134	0.55 117	0.47 40	0.89 153	0.91 123	0.48 83	0.51 142	0.84 5	0.75 10	0.61 52	0.59 61	0.56 23	0.63 82	0.66 37	3.82 78	0.43 58	0.47 76	0.57 54	0.44 52	0.78 41	1.05 147

TestStereo	0.82 36	0.94 169	0.85 132	0.56 117	0.47 86	0.68 157	0.35 105	1.21 142	0.42 71	0.90 138	0.65 105	0.88 116	0.55 105	0.39 84	1.59 20	0.96 18	0.77 88	0.54 49	1.41 85	0.57 63	1.30 92	1.32 29	0.48 78	0.49 80	0.79 102	0.81 100	1.39 87	0.79 98

GMStereo	0.82 36	0.99 188	0.40 48	0.49 95	0.48 88	0.56 116	0.46 130	0.79 76	0.47 89	0.55 45	0.47 64	0.84 114	0.41 67	0.37 76	1.71 24	1.08 32	0.77 88	0.54 49	1.93 115	0.59 71	1.20 87	2.06 51	0.45 67	0.57 97	0.77 95	0.67 87	1.86 135	0.57 56
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
AIO-test2	0.83 38	0.17 1	0.12 1	0.09 1	0.11 2	0.16 5	0.11 15	0.23 7	0.15 10	0.19 8	0.20 20	0.42 31	0.15 9	0.13 3	8.89 164	6.57 254	0.32 1	0.27 3	0.30 1	0.20 1	0.30 1	2.20 56	0.12 2	0.16 12	0.21 1	0.20 1	0.25 1	0.19 2

LG-Stereo_L2	0.86 39	0.69 54	0.46 59	0.28 28	0.36 60	0.25 28	0.13 26	0.62 51	0.26 36	0.70 75	0.40 56	0.71 75	0.34 49	0.31 46	3.30 93	2.24 152	0.60 48	0.52 42	1.08 62	0.47 37	0.85 52	5.80 128	0.34 39	0.28 35	0.58 59	0.38 41	0.65 26	0.63 73

LG-Stereo_L1	0.87 40	0.69 54	0.44 56	0.24 20	0.36 60	0.26 30	0.12 21	0.62 51	0.27 39	0.72 80	0.32 36	0.69 70	0.34 49	0.32 48	3.31 94	2.31 157	0.60 48	0.52 42	1.28 76	0.48 40	0.79 44	5.86 130	0.30 34	0.32 43	0.57 54	0.33 30	0.66 28	0.65 76

CFNet	0.87 40	0.85 127	0.83 127	0.78 168	0.74 156	0.62 140	0.56 147	0.84 90	0.49 100	0.67 71	0.70 116	0.96 137	0.68 141	0.45 122	2.29 51	0.88 16	0.76 81	0.66 87	0.94 53	0.80 137	1.07 75	1.08 17	0.50 91	0.54 89	0.91 128	1.03 143	1.67 120	1.14 158

HGLStereo	0.89 42	0.66 47	0.79 120	0.52 105	0.71 152	0.57 121	0.50 140	0.67 59	0.51 108	1.67 205	0.96 159	0.66 63	0.57 109	0.54 154	1.73 27	1.28 63	0.85 110	0.78 124	1.10 65	0.68 106	1.07 75	2.08 52	0.51 97	0.68 138	0.75 93	0.79 97	1.59 116	0.81 101

G2L-Stereo	0.90 43	0.70 58	0.63 98	0.57 118	0.79 168	0.51 99	0.38 109	0.77 69	0.53 112	0.69 74	0.81 139	0.76 88	0.64 130	0.57 164	2.59 61	1.03 25	0.75 78	0.63 75	1.35 80	0.65 92	1.59 110	1.66 42	0.61 150	0.52 84	0.82 108	0.95 128	1.98 143	0.80 100

RAFT+CT+SA	0.90 43	0.97 178	0.42 53	0.45 88	0.29 38	0.39 64	0.21 49	1.63 209	0.35 58	0.73 85	0.32 36	0.91 123	0.69 144	0.41 90	1.58 18	1.43 78	0.59 44	0.60 63	2.18 121	0.50 44	0.90 57	5.09 102	0.35 41	0.43 65	0.55 48	0.43 51	1.56 106	0.49 47

UNet	0.90 43	0.77 92	0.77 117	0.61 129	0.61 126	0.61 139	0.57 153	0.90 103	0.60 133	1.20 168	0.68 108	0.77 92	0.58 113	0.67 198	1.80 29	1.20 51	0.83 108	0.73 110	1.14 69	0.83 151	0.90 57	1.35 30	0.65 167	0.77 158	0.70 81	0.79 97	2.48 194	0.95 127

dd	0.93 46	0.81 111	0.54 78	1.07 207	0.45 83	0.87 187	0.50 140	0.86 93	0.42 71	0.83 120	0.44 60	1.28 175	0.40 62	0.56 161	2.32 52	1.06 30	1.03 161	0.74 115	2.01 118	0.62 80	0.87 53	1.54 40	0.52 104	0.75 153	0.86 117	0.58 70	1.74 124	1.43 185

DSFCA	0.94 47	0.84 121	0.75 114	0.66 144	0.78 164	0.62 140	0.79 180	0.75 68	0.78 167	0.78 99	0.86 144	0.79 102	0.52 94	0.44 114	1.95 33	1.21 52	0.89 123	0.87 158	1.03 56	0.81 142	1.11 78	2.19 55	0.73 194	0.80 166	0.84 111	0.96 129	1.89 136	0.85 112

DMCA-RVC	0.94 47	0.74 76	0.78 119	0.62 131	0.78 164	0.58 125	1.11 209	0.77 69	1.39 222	1.36 183	0.68 108	0.88 116	0.57 109	0.58 167	2.43 56	1.16 43	0.91 126	0.78 124	0.99 54	0.78 131	0.94 66	1.41 34	0.55 116	0.72 150	0.62 69	0.64 75	1.82 130	0.91 122

IER	0.95 49	0.83 117	0.60 94	0.50 99	0.52 103	0.58 125	0.48 137	0.80 79	0.50 104	1.12 165	0.77 131	1.06 150	0.50 89	0.78 216	3.59 104	1.11 37	0.76 81	0.65 85	0.91 49	0.78 131	0.76 41	2.32 57	0.66 170	0.67 136	0.65 74	1.01 137	2.05 148	0.74 86

S2M2_XL	0.96 50	0.50 33	0.70 109	0.24 20	0.31 42	0.36 55	0.28 72	0.61 46	0.47 89	0.56 46	0.36 51	0.66 63	0.59 118	0.35 61	2.63 63	1.84 130	0.69 63	0.49 39	0.73 37	0.55 57	4.91 177	4.77 93	0.51 97	0.34 46	0.60 66	0.51 64	0.75 37	0.74 86
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HITNet	0.97 51	0.66 47	0.64 99	0.69 148	0.50 96	0.40 66	0.33 94	1.25 147	0.87 179	0.70 75	0.70 116	0.94 132	0.53 95	0.39 84	2.05 37	1.16 43	0.69 63	0.64 77	0.84 43	0.61 76	2.15 138	4.61 90	0.49 83	0.60 108	0.63 70	0.63 74	1.82 130	0.82 103
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
RASNet	1.02 52	0.75 79	0.95 156	0.64 140	0.64 141	0.67 155	0.45 126	0.98 114	0.62 138	1.21 172	0.64 103	0.76 88	0.74 155	0.43 107	1.59 20	1.52 92	0.78 94	0.68 91	1.06 60	0.70 111	1.24 91	4.37 87	0.47 73	0.84 175	0.80 104	0.83 104	2.17 156	1.08 150

DLCB_ROB	1.03 53	0.92 155	0.91 145	0.74 158	0.83 179	0.75 172	0.77 177	0.88 98	0.73 164	0.93 144	0.85 142	1.06 150	0.94 202	0.70 203	1.57 17	1.24 58	1.03 161	0.73 110	0.92 50	0.75 123	1.48 103	2.49 60	0.81 214	0.77 158	1.35 207	1.30 177	1.49 100	0.95 127

TESTraft	1.04 54	0.98 184	0.44 56	0.41 72	0.34 53	0.41 67	0.26 64	1.12 127	0.40 65	0.98 151	0.35 48	0.64 57	0.76 163	0.53 147	3.11 87	1.82 129	0.74 73	0.52 42	3.10 165	0.57 63	1.16 82	3.86 81	0.37 44	0.45 70	0.58 59	1.17 165	2.52 200	0.60 65

DISCO	1.04 54	0.98 184	0.62 96	0.57 118	0.62 134	0.84 184	0.83 184	0.77 69	0.82 171	1.98 220	0.89 153	0.68 67	0.70 145	0.45 122	1.98 34	1.35 71	1.00 154	0.81 134	1.83 109	0.81 142	1.00 69	2.90 69	0.62 155	0.65 131	0.74 91	0.84 106	2.03 147	0.85 112

STTStereo	1.06 56	0.95 174	0.90 142	0.79 172	0.77 162	0.70 162	1.10 206	0.86 93	1.48 231	1.26 177	0.78 135	1.13 162	0.78 171	0.94 233	2.76 66	1.16 43	0.76 81	0.73 110	1.10 65	0.66 97	1.18 84	1.53 39	0.62 155	0.58 101	0.78 99	1.22 170	1.76 126	1.40 183

coex_refinement	1.09 57	1.02 200	0.82 125	0.66 144	0.86 180	0.73 168	0.56 147	0.81 82	1.01 193	0.67 71	1.02 169	0.97 138	0.48 83	0.49 132	4.47 129	1.03 25	0.82 104	0.71 102	3.71 191	0.78 131	1.01 70	1.08 17	0.66 170	0.59 104	0.89 124	0.99 136	1.78 127	0.94 124

TestStereo1	1.09 57	0.99 188	0.41 49	0.38 58	0.37 63	0.41 67	0.27 67	1.02 118	0.40 65	0.80 113	0.34 45	0.61 53	0.74 155	0.53 147	2.97 80	1.78 125	0.74 73	0.54 49	3.12 166	0.57 63	1.44 96	5.38 108	0.37 44	0.43 65	0.59 64	1.04 146	2.53 202	0.60 65

SA-5K	1.09 57	0.99 188	0.41 49	0.38 58	0.37 63	0.41 67	0.27 67	1.02 118	0.40 65	0.80 113	0.34 45	0.61 53	0.74 155	0.53 147	2.97 80	1.78 125	0.74 73	0.54 49	3.12 166	0.57 63	1.44 96	5.38 108	0.37 44	0.43 65	0.59 64	1.04 146	2.53 202	0.60 65

NLCA_NET_v2_RVC	1.09 57	0.93 161	0.85 132	0.74 158	0.81 173	0.66 152	1.22 219	1.07 122	2.23 266	1.99 221	0.76 127	0.97 138	0.63 127	0.94 233	2.41 55	1.05 29	0.74 73	0.72 107	1.32 78	0.70 111	0.90 57	1.40 31	0.59 142	0.61 110	0.74 91	1.58 206	1.48 99	1.26 175
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AIO-Stereo	1.11 61	0.33 15	0.22 18	0.35 49	0.16 14	0.20 16	0.11 15	0.18 1	0.14 6	0.15 3	0.20 20	0.22 1	0.16 14	0.17 11	5.08 135	1.09 36	0.46 18	0.40 23	1.20 70	0.50 44	0.43 10	16.33 258	0.20 19	0.17 14	0.35 12	0.24 9	0.64 24	0.19 2

psm_up	1.12 62	0.88 140	1.03 177	0.79 172	0.95 191	0.77 175	0.66 166	1.33 168	1.03 198	0.87 128	0.69 113	1.12 159	0.76 163	0.76 211	2.94 77	1.17 46	0.96 144	0.82 139	2.32 128	0.85 154	1.44 96	1.89 48	0.51 97	0.92 201	1.03 155	1.08 153	1.62 117	1.09 151

PDISCO_ROB	1.12 62	0.87 135	0.62 96	0.79 172	0.70 150	0.54 109	0.76 176	0.95 111	0.69 157	1.78 210	0.98 165	0.75 87	0.63 127	0.65 192	2.15 43	1.54 99	0.99 151	1.10 219	1.60 99	0.82 148	1.80 121	2.71 65	0.57 133	0.84 175	1.20 186	0.84 106	2.56 206	0.90 119

PS-NSSS	1.13 64	1.45 253	0.73 111	1.20 226	0.95 191	1.22 228	1.06 199	0.80 79	0.55 117	0.74 88	0.51 72	2.17 218	1.08 217	0.93 231	2.02 36	0.96 18	0.89 123	0.74 115	1.56 94	0.65 92	0.97 68	0.79 9	1.65 271	0.55 92	1.13 177	0.96 129	3.19 239	1.11 154

SA	1.14 65	0.95 174	0.46 59	0.55 112	0.54 112	0.50 97	0.25 61	1.59 204	0.47 89	0.72 80	0.40 56	0.73 80	0.59 118	0.62 178	2.09 38	2.12 146	0.82 104	0.82 139	3.31 180	0.67 104	1.46 99	4.78 94	0.36 42	0.69 141	0.78 99	1.11 156	2.64 214	0.72 85

LMCR-Stereo	1.14 65	0.84 121	0.91 145	0.55 112	0.63 138	0.66 152	0.34 97	1.12 127	0.64 145	0.82 118	0.77 131	0.94 132	0.49 86	0.44 114	3.22 92	1.57 106	1.06 169	0.76 121	2.19 123	1.43 214	1.90 130	4.46 88	0.53 110	0.81 169	0.87 119	0.86 113	1.11 69	0.94 124

AF-Net	1.15 67	0.85 127	1.00 168	0.77 164	0.93 187	1.00 205	2.29 245	1.51 192	1.06 200	0.57 50	0.96 159	1.40 185	0.64 130	0.75 209	2.20 46	1.08 32	0.85 110	0.62 69	1.83 109	0.79 135	0.90 57	2.97 70	0.66 170	0.65 131	0.98 145	0.89 117	1.58 111	1.24 173

Nwc_Net	1.15 67	0.85 127	1.00 168	0.77 164	0.93 187	1.00 205	2.29 245	1.51 192	1.06 200	0.57 50	0.96 159	1.40 185	0.64 130	0.75 209	2.20 46	1.08 32	0.85 110	0.62 69	1.83 109	0.79 135	0.90 57	2.97 70	0.66 170	0.65 131	0.98 145	0.89 117	1.58 111	1.24 173

RSM	1.16 69	0.30 13	0.23 24	0.32 40	0.15 11	0.21 17	0.10 13	0.18 1	0.16 13	0.14 2	0.27 28	0.23 2	0.20 27	0.15 7	0.70 3	0.64 2	0.43 11	0.38 18	0.36 4	0.42 26	0.50 15	23.43 306	0.23 21	0.17 14	0.40 22	0.25 12	0.61 19	0.24 9

CAS	1.16 69	0.81 111	0.47 62	0.51 102	0.49 93	0.38 60	0.31 79	0.56 40	0.45 84	1.20 168	0.90 155	0.64 57	0.97 210	0.32 48	3.11 87	2.22 151	0.98 148	0.85 152	1.21 71	0.64 85	3.95 161	5.48 120	0.47 73	0.31 40	0.85 116	0.92 124	1.21 76	1.15 161

GANet	1.17 71	0.80 110	0.81 124	0.71 151	0.71 152	1.18 220	0.64 162	0.83 87	0.47 89	0.61 57	6.20 272	2.19 219	0.44 79	0.65 192	0.94 7	0.81 13	0.87 117	0.79 126	0.65 29	0.46 35	0.56 24	6.49 139	0.53 110	0.57 97	0.65 74	0.47 55	0.85 47	0.70 82

Occ-G	1.18 72	0.59 41	0.31 31	0.34 45	0.31 42	0.26 30	0.12 21	0.38 27	0.19 27	0.16 4	0.36 51	0.34 17	0.25 36	0.16 8	7.20 154	1.86 131	0.48 24	0.45 30	1.09 63	0.42 26	0.93 65	13.28 227	0.29 33	0.21 23	0.38 16	0.26 16	0.97 58	0.31 27

MLG-Stereo_test3	1.20 73	0.48 30	0.28 29	0.29 32	0.38 65	0.25 28	0.12 21	0.34 23	0.20 29	1.11 164	0.34 45	0.54 42	0.19 23	0.32 48	2.92 76	2.26 154	0.53 32	0.54 49	1.56 94	0.53 52	0.81 48	15.80 252	0.18 15	0.26 33	0.43 28	0.32 28	0.91 51	0.44 38

CASnet	1.22 74	0.92 155	0.55 79	0.41 72	0.45 83	0.39 64	0.24 56	0.92 106	0.50 104	0.78 99	0.56 88	0.91 123	0.54 102	0.38 77	3.31 94	1.35 71	0.77 88	0.51 40	1.43 86	0.56 60	7.13 212	5.44 119	0.45 67	0.48 79	1.22 189	0.50 62	1.47 96	0.78 97
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Sa-1000	1.22 74	0.77 92	0.49 65	0.49 95	0.61 126	0.51 99	0.29 75	1.69 214	0.53 112	0.73 85	0.48 70	0.73 80	0.66 139	0.76 211	3.04 84	1.97 138	0.98 148	0.95 179	3.31 180	0.63 82	1.92 133	4.89 96	0.37 44	0.82 170	1.15 180	1.22 170	2.35 179	0.75 89

S2M2_L	1.24 76	0.87 135	1.18 209	0.48 93	0.38 65	0.44 77	0.28 72	0.60 45	0.56 120	1.85 215	0.35 48	0.64 57	0.40 62	0.44 114	2.57 58	2.15 147	0.74 73	0.60 63	1.11 67	0.59 71	4.37 167	6.33 137	0.49 83	0.37 49	0.68 79	1.22 170	3.07 233	0.79 98
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV-BASED-STEREO-	1.26 77	0.86 131	0.39 45	0.42 77	0.32 46	0.32 42	0.19 46	0.71 62	0.32 52	0.70 75	0.31 35	0.64 57	0.56 107	0.43 107	4.05 116	2.29 155	0.65 57	0.70 101	1.04 58	0.51 46	1.88 129	13.45 228	0.46 71	0.24 32	0.57 54	0.37 39	1.14 72	0.54 53

iinet-f	1.26 77	1.10 213	0.69 107	0.94 192	0.47 86	0.72 166	0.58 155	0.79 76	0.50 104	2.11 231	1.35 193	0.83 109	0.64 130	0.38 77	3.97 115	1.88 132	0.79 96	0.68 91	3.04 162	1.08 185	1.61 112	3.40 72	0.68 177	0.75 153	1.14 178	0.64 75	2.22 169	0.90 119

APVNet	1.28 79	1.03 203	0.68 105	0.69 148	0.78 164	0.87 187	0.89 188	0.79 76	0.72 162	0.91 140	0.83 141	0.92 128	0.61 121	0.59 169	3.31 94	1.71 117	1.16 185	0.99 190	3.22 173	0.92 163	1.91 132	4.73 92	0.58 136	1.11 222	0.80 104	0.84 106	1.90 137	0.97 129

RSM++	1.29 80	0.33 15	0.25 26	0.36 53	0.20 21	0.24 25	0.11 15	0.22 4	0.17 18	0.16 4	0.28 30	0.27 4	0.20 27	0.17 11	0.89 6	0.71 5	0.43 11	0.39 22	0.52 18	0.46 35	0.53 20	25.80 311	0.31 35	0.18 18	0.55 48	0.26 16	0.57 16	0.29 25

RP	1.29 80	1.05 207	1.26 223	0.96 193	1.11 208	0.85 185	1.39 224	1.24 146	1.30 218	0.61 57	1.16 180	1.27 173	0.75 158	0.72 207	3.49 101	1.12 38	0.95 140	0.68 91	1.24 74	0.83 151	1.02 72	4.57 89	0.63 159	0.91 199	0.90 126	1.02 142	2.51 198	1.20 168

AACVNet	1.30 82	0.89 144	0.74 112	0.93 188	0.95 191	0.73 168	0.64 162	0.88 98	0.64 145	0.74 88	0.88 150	0.83 109	0.67 140	0.62 178	9.20 166	1.41 75	0.87 117	0.84 150	1.21 71	0.80 137	1.51 105	2.50 61	0.75 203	0.69 141	0.88 122	1.11 156	1.91 138	1.31 177

AMNet	1.31 83	1.12 215	1.05 180	1.14 216	1.12 210	1.27 234	1.07 202	1.35 171	1.13 207	1.10 163	1.11 177	1.55 198	1.26 225	1.20 256	1.75 28	1.59 108	1.37 208	1.23 240	1.37 83	1.22 197	1.40 95	1.40 31	1.25 256	1.26 234	1.26 191	1.70 215	1.54 104	1.65 198

YMNet	1.32 84	0.78 100	0.42 53	0.50 99	0.61 126	0.58 125	1.39 224	0.77 69	0.56 120	1.23 176	0.35 48	0.68 67	2.19 243	0.56 161	15.64 203	1.49 89	0.82 104	0.66 87	0.77 40	0.41 24	0.62 32	1.30 27	0.23 21	0.39 51	0.75 93	0.48 56	0.81 46	0.65 76

AIO-test1	1.32 84	0.19 2	0.16 8	0.12 6	0.14 7	0.18 11	0.15 33	0.33 19	0.17 18	0.26 18	0.26 27	0.35 18	0.15 9	0.18 15	10.09 174	3.61 201	0.36 2	0.31 7	0.44 12	0.36 15	0.35 2	16.14 254	0.14 6	0.15 9	0.23 2	0.23 7	0.33 2	0.17 1

ARAFT	1.32 84	0.72 67	0.50 67	0.35 49	0.34 53	0.44 77	0.24 56	0.65 55	0.35 58	2.25 235	0.56 88	0.60 49	0.30 43	0.43 107	2.15 43	1.46 83	0.75 78	0.75 119	2.78 155	0.58 67	2.25 142	12.47 217	0.45 67	0.39 51	0.94 137	0.40 42	1.98 143	0.57 56

iResNet_ROB	1.32 84	0.86 131	0.86 135	0.65 141	0.60 123	0.69 159	0.66 166	2.64 278	0.58 127	1.71 207	0.75 126	0.97 138	0.82 182	0.49 132	5.86 144	1.53 94	0.93 134	0.86 154	2.96 159	0.68 106	2.22 139	1.21 24	0.62 155	0.95 206	0.86 117	0.98 134	2.65 216	1.02 143

PA-Net	1.33 88	0.99 188	1.18 209	0.77 164	1.35 229	0.69 159	0.90 189	0.82 86	1.17 212	0.82 118	1.28 188	0.78 99	0.79 173	0.93 231	4.45 128	1.31 67	0.72 69	0.80 131	1.06 60	0.89 157	1.19 85	4.70 91	0.68 177	0.85 182	1.01 151	2.17 248	1.45 94	2.09 216
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANetREF_RVC	1.35 89	1.22 224	1.01 172	1.18 220	1.10 207	1.02 208	0.81 181	1.25 147	1.15 210	1.30 180	0.77 131	2.55 238	0.96 206	0.63 182	2.28 50	1.23 55	1.09 173	0.99 190	2.42 133	0.90 161	2.22 139	1.72 43	0.79 211	1.12 223	1.31 198	1.27 174	2.62 211	1.48 187
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
IPLGR_C	1.36 90	0.72 67	0.89 139	0.59 123	0.54 112	0.54 109	0.34 97	0.81 82	0.58 127	0.76 94	0.69 113	1.05 149	0.53 95	0.64 186	2.77 67	1.41 75	0.92 129	0.69 99	3.26 176	0.64 85	1.68 116	10.52 178	0.58 136	0.83 173	1.01 151	0.65 84	2.40 188	0.61 68

ACRE	1.36 90	0.71 61	0.88 137	0.61 129	0.53 106	0.55 114	0.35 105	0.81 82	0.58 127	0.76 94	0.69 113	1.06 150	0.53 95	0.64 186	2.80 72	1.39 74	0.92 129	0.68 91	3.26 176	0.64 85	1.68 116	10.53 179	0.58 136	0.83 173	1.03 155	0.64 75	2.40 188	0.62 71

CIPLG	1.37 92	0.71 61	0.91 145	0.59 123	0.53 106	0.54 109	0.36 107	0.81 82	0.59 132	0.76 94	0.68 108	1.04 146	0.53 95	0.64 186	3.08 85	1.45 82	0.93 134	0.67 89	3.23 174	0.64 85	1.66 113	10.56 180	0.58 136	0.84 175	1.03 155	0.66 85	2.36 181	0.61 68

NCC-stereo	1.37 92	1.25 229	1.13 195	1.00 198	1.08 201	0.98 202	1.87 235	1.76 220	1.58 239	0.60 54	1.33 190	1.22 167	1.08 217	0.78 216	3.16 90	1.19 49	0.95 140	1.00 194	1.64 100	1.00 177	1.20 87	3.65 74	0.84 223	0.84 175	1.28 194	1.57 204	1.44 90	1.60 194

Abc-Net	1.37 92	1.25 229	1.13 195	1.00 198	1.08 201	0.98 202	1.87 235	1.76 220	1.58 239	0.60 54	1.33 190	1.22 167	1.08 217	0.78 216	3.16 90	1.19 49	0.95 140	1.00 194	1.64 100	1.00 177	1.20 87	3.65 74	0.84 223	0.84 175	1.28 194	1.57 204	1.44 90	1.60 194
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
raft_robust	1.38 95	0.94 169	0.55 79	0.60 125	0.48 88	0.59 133	0.38 109	2.05 250	0.53 112	1.67 205	0.52 74	0.83 109	0.81 178	0.49 132	3.50 102	1.90 133	0.92 129	0.86 154	4.99 211	0.61 76	3.19 152	5.05 101	0.47 73	0.64 125	1.04 159	1.06 149	1.58 111	0.99 138

GLC_STEREO	1.38 95	0.90 147	0.91 145	0.58 121	0.62 134	0.49 92	0.43 120	1.68 213	0.48 94	0.77 98	0.68 108	0.81 107	0.62 126	0.61 173	9.99 173	1.91 134	0.92 129	0.60 63	1.71 107	0.71 116	2.58 147	3.85 80	0.48 78	0.57 97	0.69 80	0.56 67	2.36 181	0.87 117

111111	1.39 97	0.38 19	0.20 13	0.25 23	0.29 38	0.22 22	0.09 10	0.19 3	0.16 13	0.10 1	0.18 14	0.28 5	0.17 18	0.21 24	11.32 184	2.07 145	0.47 20	0.29 6	0.84 43	0.40 20	0.57 25	17.45 278	0.24 23	0.12 3	0.26 3	0.24 9	0.42 7	0.19 2

UDGNet	1.40 98	1.04 204	0.83 127	1.64 251	1.39 231	1.70 252	1.25 221	1.21 142	0.81 170	0.63 62	0.87 147	0.92 128	0.42 70	1.61 270	2.12 41	1.25 59	0.87 117	0.89 166	2.45 135	0.92 163	1.95 135	5.71 123	1.28 258	0.54 89	1.21 187	1.10 155	2.15 153	1.02 143

SACVNet	1.42 99	0.96 177	1.03 177	0.93 188	1.15 212	0.95 198	0.99 195	1.50 189	0.82 171	1.21 172	0.74 124	0.99 143	0.73 153	0.70 203	3.38 99	1.50 90	1.24 194	0.85 152	2.24 125	0.96 170	2.50 146	5.99 133	0.69 184	0.90 196	1.04 159	1.06 149	2.02 146	1.29 176

Former-RAFT_DAM_RVC	1.44 100	0.64 44	0.58 86	0.44 86	0.42 78	0.38 60	0.27 67	1.25 147	0.49 100	0.85 124	0.62 99	0.76 88	0.54 102	0.35 61	12.82 190	1.55 102	0.72 69	0.71 102	2.02 120	0.58 67	1.72 118	6.96 146	0.42 56	0.39 51	0.82 108	1.19 166	0.71 32	0.77 94

trnet	1.46 101	0.91 150	0.99 165	0.53 107	0.44 81	0.49 92	0.25 61	1.41 179	0.67 151	0.88 135	1.00 167	0.97 138	0.76 163	0.44 114	7.79 158	3.28 187	0.95 140	0.64 77	2.41 130	0.64 85	3.97 163	3.96 82	0.58 136	0.63 123	1.03 155	1.01 137	1.73 123	0.99 138

sAnonymous2	1.46 101	0.77 92	0.55 79	0.43 78	0.48 88	0.71 163	0.42 116	1.28 154	0.99 190	0.65 67	0.88 150	1.13 162	0.96 206	0.36 65	2.58 59	2.36 161	1.11 175	1.05 209	3.69 189	0.96 170	4.96 178	7.11 147	0.64 163	0.61 110	0.84 111	1.39 184	1.25 78	1.23 171

CroCo_RVC	1.46 101	0.77 92	0.55 79	0.43 78	0.48 88	0.71 163	0.42 116	1.28 154	0.99 190	0.65 67	0.88 150	1.13 162	0.96 206	0.36 65	2.58 59	2.36 161	1.11 175	1.05 209	3.69 189	0.96 170	4.96 178	7.11 147	0.64 163	0.61 110	0.84 111	1.39 184	1.25 78	1.23 171

CES	1.47 104	0.78 100	0.61 95	0.46 91	0.57 120	0.52 105	0.23 52	1.50 189	0.68 153	0.78 99	0.86 144	0.86 115	0.90 195	0.39 84	7.38 157	3.09 179	1.24 194	1.04 204	1.48 88	1.19 193	4.63 174	5.40 116	0.67 174	0.45 70	0.87 119	0.82 101	1.16 73	1.15 161

HSM	1.47 104	0.76 88	1.02 175	0.81 176	0.80 171	0.56 116	0.56 147	1.86 230	0.60 133	0.76 94	0.85 142	0.90 121	0.68 141	0.60 172	11.58 186	1.15 41	0.96 144	0.74 115	2.61 139	0.74 120	2.26 143	2.51 62	0.60 147	0.87 184	0.95 141	0.98 134	2.08 150	1.02 143

DN-CSS_ROB	1.49 106	0.84 121	1.08 187	0.88 186	0.88 181	0.50 97	0.39 112	2.00 243	0.63 141	1.55 194	1.79 207	1.00 144	0.81 178	0.41 90	3.48 100	1.46 83	1.12 179	0.95 179	5.28 216	0.75 123	4.20 164	3.69 76	0.56 123	1.01 212	0.80 104	0.82 101	2.06 149	1.31 177

stereogan	1.50 107	1.32 238	1.15 201	1.13 213	1.31 225	1.13 218	1.02 198	1.26 150	1.04 199	1.20 168	1.09 175	1.65 203	0.90 195	0.67 198	2.78 70	1.43 78	1.01 158	0.81 134	1.83 109	0.99 176	1.36 94	8.05 155	0.73 194	0.92 201	0.91 128	1.08 153	2.36 181	1.37 180

MGS-Stereo	1.51 108	0.99 188	0.53 76	0.41 72	0.35 57	0.41 67	0.36 107	0.66 58	0.28 44	0.53 44	0.47 64	0.52 39	0.39 60	0.43 107	23.18 224	1.01 23	0.77 88	0.79 126	1.05 59	0.67 104	1.17 83	1.46 38	0.47 73	0.69 141	0.77 95	0.48 56	1.29 81	0.77 94

LoS_RVC	1.52 109	1.26 231	0.96 158	0.32 40	0.52 103	0.38 60	0.34 97	0.73 65	0.57 124	2.10 229	0.76 127	0.73 80	0.72 150	0.35 61	4.43 126	3.80 204	0.91 126	2.29 288	3.41 184	0.70 111	4.52 170	6.76 141	0.56 123	0.44 68	0.84 111	0.85 111	0.93 53	0.98 133

tt_ll	1.52 109	1.26 231	0.96 158	0.32 40	0.52 103	0.38 60	0.34 97	0.73 65	0.57 124	2.10 229	0.76 127	0.73 80	0.72 150	0.35 61	4.43 126	3.80 204	0.91 126	2.29 288	3.41 184	0.70 111	4.52 170	6.76 141	0.56 123	0.44 68	0.84 111	0.85 111	0.93 53	0.98 133

TANstereo	1.55 111	1.06 210	0.94 154	0.68 146	0.76 158	0.90 192	0.33 94	0.86 93	0.64 145	0.70 75	1.05 172	0.60 49	0.61 121	1.01 240	2.77 67	2.92 176	1.00 154	1.15 226	1.49 89	1.30 206	5.05 184	5.77 126	1.42 261	0.59 104	0.57 54	0.90 119	5.94 281	0.75 89

XX-TBD	1.55 111	1.06 210	0.94 154	0.68 146	0.76 158	0.90 192	0.33 94	0.86 93	0.64 145	0.70 75	1.05 172	0.60 49	0.61 121	1.01 240	2.77 67	2.92 176	1.00 154	1.15 226	1.49 89	1.30 206	5.05 184	5.77 126	1.42 261	0.59 104	0.57 54	0.90 119	5.94 281	0.75 89

MM-Stereo_test2	1.56 113	0.78 100	0.24 25	0.30 37	0.21 24	0.18 11	0.11 15	0.33 19	0.16 13	0.36 31	0.18 14	0.40 26	0.16 14	0.18 15	5.36 140	11.21 275	0.46 18	0.40 23	0.42 10	0.53 52	0.50 15	17.82 279	0.28 31	0.18 18	0.39 18	0.25 12	0.56 15	0.25 15

RGC	1.56 113	1.33 240	1.98 267	1.18 220	1.24 218	1.20 225	1.06 199	1.20 140	1.09 203	0.91 140	1.67 202	1.23 169	1.26 225	0.92 230	4.08 119	1.27 61	1.06 169	0.86 154	1.92 113	1.10 187	1.72 118	5.40 116	0.79 211	1.03 214	1.17 182	1.52 200	2.20 159	1.83 203

LL-Strereo2	1.57 115	0.66 47	0.65 100	0.40 70	0.35 57	0.32 42	0.23 52	1.48 185	0.42 71	0.68 73	0.57 91	0.63 56	0.32 47	0.67 198	2.65 64	7.88 264	0.65 57	0.55 55	1.37 83	0.70 111	1.80 121	15.65 250	0.50 91	0.40 57	0.65 74	0.62 72	1.06 64	0.56 54

CREStereo	1.57 115	0.92 155	0.99 165	0.53 107	0.43 80	0.49 92	0.26 64	1.44 183	0.71 161	0.87 128	1.01 168	0.95 135	0.76 163	0.44 114	7.17 152	4.29 213	0.93 134	0.59 61	2.41 130	0.65 92	5.45 187	5.19 104	0.61 150	0.63 123	1.02 154	1.01 137	1.74 124	0.98 133
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
raft+_RVC	1.58 117	0.74 76	0.75 114	0.41 72	0.35 57	0.52 105	0.32 90	1.47 184	0.45 84	0.63 62	0.61 97	0.69 70	0.39 60	0.30 45	4.83 132	4.95 224	0.76 81	0.56 58	1.64 100	0.60 75	0.96 67	16.85 268	0.50 91	0.45 70	0.78 99	0.62 72	0.88 48	0.68 81

GIP-stereo	1.59 118	0.56 37	0.35 39	0.29 32	0.24 28	0.21 17	0.11 15	0.24 9	0.17 18	0.31 24	0.19 18	0.38 22	0.19 23	0.27 38	11.70 189	7.84 263	0.48 24	0.41 26	0.44 12	0.51 46	0.58 26	15.22 245	0.17 10	0.21 23	0.45 29	0.30 24	0.78 41	0.24 9

PMTNet	1.59 118	0.94 169	1.06 181	0.49 95	0.51 100	0.49 92	0.32 90	0.83 87	0.72 162	0.83 120	0.63 101	0.89 120	0.50 89	0.42 100	7.10 151	4.35 216	0.96 144	0.57 59	2.41 130	0.58 67	5.99 196	6.00 134	0.61 150	0.41 60	1.97 262	1.03 143	1.16 73	1.19 166

ICVP	1.60 120	0.75 79	1.11 193	0.77 164	0.78 164	0.87 187	0.64 162	1.10 125	0.85 175	1.37 186	1.11 177	0.95 135	1.12 221	0.57 164	3.12 89	2.05 144	1.33 203	1.00 194	1.56 94	1.07 183	3.91 160	10.82 184	0.69 184	0.87 184	0.95 141	1.21 168	1.52 102	1.14 158
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
LoS	1.62 121	0.79 105	0.65 100	0.53 107	0.57 120	0.67 155	0.39 112	2.55 275	0.90 181	1.22 175	0.98 165	0.98 142	0.87 192	0.44 114	4.09 120	3.52 195	1.45 211	0.94 178	2.24 125	0.75 123	6.08 198	7.76 152	0.68 177	0.64 125	1.18 185	0.97 132	1.10 68	0.87 117
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GES	1.63 122	0.75 79	0.83 127	0.79 172	0.73 155	0.82 182	0.67 168	1.36 174	0.95 187	1.65 203	0.95 158	0.78 99	0.65 134	0.66 194	6.17 147	1.65 112	1.02 159	0.91 173	5.50 220	1.23 200	4.23 165	5.40 116	0.67 174	0.96 208	0.81 107	0.83 104	1.52 102	1.65 198

iResNetv2_ROB	1.65 123	0.91 150	0.76 116	1.13 213	0.66 145	0.73 168	0.56 147	2.62 276	0.67 151	1.76 209	0.87 147	1.36 182	0.77 170	0.42 100	5.48 141	1.34 70	1.04 164	0.74 115	4.59 205	0.89 157	7.80 226	2.09 53	0.62 155	0.93 203	0.89 124	0.86 113	3.12 238	0.90 119

NCCL2	1.66 124	1.30 236	1.16 203	1.12 211	1.48 237	0.80 179	1.13 212	1.07 122	1.15 210	1.84 213	1.26 186	1.12 159	0.84 185	0.83 223	4.07 118	1.52 92	1.22 191	0.89 166	1.35 80	0.93 167	2.49 145	5.97 132	1.47 266	1.14 225	1.49 229	1.40 188	3.78 262	1.89 208

LG-G_1	1.68 125	0.70 58	0.33 34	0.37 56	0.40 69	0.33 45	0.16 36	0.41 30	0.21 32	0.29 22	0.33 42	0.50 36	0.35 51	0.34 57	3.35 97	2.37 163	0.54 35	0.62 69	0.86 45	0.75 123	0.92 63	28.93 323	0.17 10	0.23 28	0.51 39	0.41 46	0.62 20	0.48 44

LG-G	1.68 125	0.70 58	0.33 34	0.37 56	0.40 69	0.33 45	0.16 36	0.41 30	0.21 32	0.29 22	0.33 42	0.50 36	0.35 51	0.34 57	3.35 97	2.37 163	0.54 35	0.62 69	0.86 45	0.75 123	0.92 63	28.93 323	0.17 10	0.23 28	0.51 39	0.41 46	0.62 20	0.48 44

rafts_anoy	1.69 127	0.82 116	0.95 156	0.45 88	0.51 100	0.54 109	0.46 130	1.57 203	0.51 108	0.61 57	0.70 116	0.71 75	0.49 86	0.36 65	8.16 159	6.28 251	0.82 104	0.79 126	2.48 136	0.65 92	1.66 113	11.09 194	0.54 115	0.54 89	1.00 150	0.90 119	0.96 56	0.99 138

MIM_Stereo	1.71 128	0.77 92	0.56 83	0.43 78	0.38 65	0.47 81	0.23 52	1.50 189	0.32 52	0.56 46	0.46 62	0.65 62	0.28 40	0.39 84	6.21 149	11.24 276	0.65 57	0.82 139	3.32 182	0.89 157	1.35 93	10.19 174	0.38 48	0.51 83	0.55 48	0.42 50	1.96 141	0.58 58

CFNet_pseudo	1.71 128	0.79 105	0.89 139	0.83 179	0.79 168	0.71 163	0.43 120	0.93 108	0.53 112	0.94 147	0.81 139	0.94 132	0.88 194	0.82 222	15.18 200	1.47 87	0.79 96	0.73 110	7.38 261	0.78 131	1.08 77	2.74 66	0.74 200	0.70 145	0.91 128	0.91 122	1.47 96	1.13 156

SGD-Stereo	1.72 130	0.50 33	0.38 43	0.28 28	0.30 40	0.30 40	0.17 41	0.57 42	0.29 47	0.44 38	0.22 22	0.69 70	0.40 62	0.25 34	30.93 236	1.66 114	0.76 81	0.53 46	0.71 35	0.52 50	1.51 105	1.73 44	0.43 58	0.33 44	0.51 39	0.46 54	0.89 49	0.63 73

IGEV-Stereo+	1.72 130	1.04 204	0.26 28	0.48 93	0.32 46	0.29 36	0.13 26	0.50 37	0.27 39	0.78 99	7.60 300	0.57 47	0.26 38	0.31 46	3.09 86	3.57 198	0.61 52	0.62 69	1.55 91	0.54 55	1.01 70	20.06 294	0.57 133	0.21 23	0.46 31	0.31 25	0.58 17	0.40 35

CC-Net-ROB	1.72 130	1.82 268	1.21 214	1.92 258	1.84 258	2.43 270	1.64 230	0.93 108	0.96 188	1.27 178	0.68 108	5.86 281	2.76 250	1.47 266	2.26 49	0.95 17	1.46 214	1.26 247	2.79 156	0.96 170	1.12 80	1.41 34	3.28 288	0.73 151	1.31 198	1.15 164	1.47 96	1.57 190

dad	1.73 133	0.98 184	0.82 125	2.17 268	1.18 215	1.11 216	4.08 269	1.66 212	0.63 141	1.21 172	0.54 83	1.12 159	2.00 240	0.63 182	3.74 106	1.25 59	1.14 182	0.82 139	2.70 151	0.80 137	1.47 102	2.54 63	0.73 194	1.01 212	2.41 272	0.71 90	5.51 277	3.77 255

raftrobust	1.74 134	0.68 52	1.00 168	0.55 112	0.51 100	0.45 80	0.34 97	1.54 194	0.48 94	0.94 147	0.72 119	0.88 116	0.53 95	0.41 90	7.35 156	5.79 241	0.73 71	0.71 102	4.77 208	0.68 106	2.01 136	10.90 185	0.65 167	0.50 81	1.06 162	0.86 113	1.05 62	0.84 111

XPNet_ROB	1.76 135	1.58 259	1.17 207	0.93 188	1.17 214	1.05 211	0.98 194	0.97 112	1.17 212	1.07 161	1.79 207	4.38 268	0.73 153	0.80 220	2.59 61	1.58 107	1.78 233	0.97 185	1.45 87	1.06 182	2.58 147	8.45 160	0.94 240	0.88 191	0.99 147	1.31 178	3.33 245	1.71 200

BEATNet_4x	1.77 136	0.78 100	0.79 120	0.76 161	0.70 150	0.51 99	0.49 139	1.23 144	1.31 219	0.84 123	0.76 127	1.06 150	0.76 163	0.67 198	8.95 165	2.41 165	1.91 236	1.42 255	1.30 77	0.88 156	4.99 182	9.14 164	0.51 97	1.03 214	0.77 95	0.82 101	1.85 132	1.10 152

RALAANet	1.79 137	0.71 61	0.88 137	0.54 110	0.55 116	0.63 147	0.43 120	1.30 158	0.52 111	0.93 144	0.65 105	0.74 86	0.60 120	0.33 54	8.49 163	1.53 94	0.78 94	0.91 173	2.18 121	1.09 186	3.35 155	15.13 244	0.55 116	0.79 165	0.92 134	1.03 143	2.08 150	0.77 94

CREStereo++_RVC	1.81 138	0.91 150	1.09 189	0.52 105	0.61 126	0.41 67	0.29 75	1.37 176	0.56 120	0.83 120	0.63 101	0.77 92	0.86 189	0.40 88	2.94 77	3.08 178	0.98 148	0.63 75	2.71 152	0.56 60	4.98 181	6.57 140	0.59 142	0.53 88	1.06 162	1.06 149	12.85 309	0.97 129
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
MyStereo04	1.85 139	0.92 155	1.06 181	0.81 176	0.90 183	0.59 133	0.43 120	1.56 200	0.99 190	2.30 237	0.87 147	1.46 189	0.57 109	0.41 90	3.53 103	2.81 174	0.93 134	1.01 198	5.44 219	2.73 265	4.96 178	6.15 136	1.83 275	0.96 208	1.39 214	1.73 216	2.57 208	0.94 124

AE-Stereo	1.87 140	0.86 131	1.31 228	0.82 178	0.55 116	0.58 125	0.78 178	0.83 87	0.49 100	0.79 109	0.54 83	1.31 179	0.72 150	0.52 144	2.79 71	4.03 209	1.04 164	0.97 185	3.06 164	1.16 190	4.60 173	15.60 248	0.55 116	1.04 217	1.33 203	1.34 180	1.95 140	0.86 114

RALCasStereoNet	1.87 140	0.84 121	1.02 175	0.54 110	0.55 116	0.62 140	0.48 137	1.48 185	0.46 88	1.01 155	0.74 124	0.92 128	0.50 89	0.36 65	6.19 148	11.19 274	0.81 99	0.76 121	1.55 91	0.68 106	1.46 99	13.06 224	0.52 104	0.66 134	0.94 137	1.13 162	0.96 56	1.14 158

GEStereo_RVC	1.88 142	0.97 178	1.01 172	1.01 202	0.88 181	1.12 217	1.07 202	1.65 211	0.82 171	0.90 138	0.78 135	1.38 183	0.79 173	0.64 186	2.40 54	2.33 158	1.22 191	1.22 239	4.10 199	1.26 203	5.16 186	12.04 211	0.73 194	1.21 229	0.95 141	0.97 132	2.49 196	1.64 197

DeepPruner_ROB	1.89 143	0.77 92	0.97 161	0.86 184	0.91 185	0.80 179	5.39 276	1.26 150	0.91 183	1.47 191	1.61 201	0.92 128	0.82 182	0.56 161	4.41 124	1.54 99	1.07 171	1.06 212	2.72 154	0.80 137	7.63 220	7.36 150	0.87 233	0.77 158	0.91 128	1.47 194	2.20 159	0.99 138

sCroCo_RVC	1.92 144	0.68 52	0.57 84	0.38 58	0.50 96	0.76 174	0.43 120	0.94 110	1.56 238	1.51 192	0.77 131	1.06 150	0.96 206	0.50 140	3.03 82	5.07 227	1.25 196	1.23 240	2.55 137	1.40 211	7.89 229	12.35 215	0.45 67	0.64 125	0.94 137	1.12 159	2.34 177	1.04 146

IGEV-Stereo++	1.94 145	0.41 23	0.22 18	0.22 18	0.25 30	0.21 17	0.09 10	0.25 10	0.17 18	0.20 10	0.36 51	0.29 9	0.21 31	0.19 18	16.62 206	1.60 109	0.45 16	0.38 18	0.87 48	0.49 43	0.58 26	25.92 315	0.25 25	0.16 12	0.31 9	0.27 20	1.12 70	0.27 20

MoCha-V2	1.94 145	0.31 14	0.25 26	0.21 16	0.17 17	0.17 10	0.15 33	0.23 7	0.11 1	0.27 20	0.32 36	0.33 14	0.16 14	0.22 28	16.77 208	2.58 168	0.41 8	0.40 23	0.35 2	0.92 163	0.61 29	25.91 314	0.16 8	0.19 20	0.38 16	0.26 16	0.36 3	0.19 2

GMOStereo	1.98 147	0.75 79	0.52 71	0.62 131	0.53 106	0.47 81	0.47 133	1.54 194	0.48 94	0.87 128	0.47 64	0.77 92	0.58 113	0.38 77	10.16 175	5.49 235	0.81 99	0.88 162	3.13 169	0.81 142	1.81 124	16.83 264	0.49 83	0.56 93	1.11 171	0.74 92	1.57 107	0.58 58

error version	1.98 147	0.75 79	0.52 71	0.62 131	0.53 106	0.47 81	0.47 133	1.54 194	0.48 94	0.87 128	0.47 64	0.77 92	0.58 113	0.38 77	10.16 175	5.49 235	0.81 99	0.88 162	3.13 169	0.81 142	1.81 124	16.83 264	0.49 83	0.56 93	1.11 171	0.74 92	1.57 107	0.58 58

test-v	1.98 147	0.75 79	0.52 71	0.62 131	0.53 106	0.47 81	0.47 133	1.54 194	0.48 94	0.87 128	0.47 64	0.77 92	0.58 113	0.38 77	10.16 175	5.49 235	0.81 99	0.88 162	3.13 169	0.81 142	1.81 124	16.83 264	0.49 83	0.56 93	1.11 171	0.74 92	1.57 107	0.58 58

test-2	1.98 147	0.75 79	0.52 71	0.62 131	0.53 106	0.47 81	0.47 133	1.54 194	0.48 94	0.87 128	0.47 64	0.77 92	0.58 113	0.38 77	10.16 175	5.49 235	0.81 99	0.88 162	3.13 169	0.81 142	1.81 124	16.83 264	0.49 83	0.56 93	1.11 171	0.74 92	1.57 107	0.58 58

RAFT + AFF	2.00 151	0.49 32	0.46 59	0.41 72	0.20 21	0.43 75	0.21 49	0.65 55	0.24 35	0.56 46	0.27 28	0.78 99	0.22 32	0.32 48	39.56 253	0.96 18	0.71 67	0.38 18	1.92 113	0.39 19	0.79 44	1.40 31	0.33 38	0.40 57	0.73 84	0.35 35	0.59 18	0.30 26

MLCV	2.04 152	0.89 144	0.99 165	1.37 236	1.31 225	1.02 208	1.01 196	2.14 252	0.80 168	2.00 222	4.28 246	1.74 207	1.62 233	0.48 128	3.03 82	2.01 141	1.33 203	0.96 182	6.76 249	1.13 188	6.05 197	5.71 123	0.68 177	1.73 249	1.32 202	1.39 184	2.32 174	1.07 148

4D-IteraStereo	2.05 153	0.63 43	1.16 203	0.49 95	0.44 81	0.41 67	0.26 64	1.43 181	0.38 63	0.75 90	0.55 87	0.79 102	0.42 70	0.46 124	9.38 169	11.47 280	0.71 67	0.68 91	2.81 157	0.64 85	3.95 161	11.85 208	0.52 104	0.58 101	0.71 82	0.84 106	2.34 177	0.63 73

test_4	2.06 154	0.75 79	0.84 130	0.43 78	0.36 60	0.36 55	0.27 67	0.78 74	0.34 56	0.75 90	0.53 82	0.91 123	0.35 51	0.41 90	13.80 194	13.16 290	0.68 62	0.72 107	1.64 100	0.61 76	1.21 90	11.03 191	0.48 78	0.52 84	0.66 78	0.71 90	2.72 218	0.61 68

GCAP-BAT	2.08 155	0.93 161	0.58 86	0.38 58	0.41 71	0.47 81	0.31 79	1.31 161	0.43 77	0.78 99	0.52 74	2.25 224	0.43 72	0.36 65	3.88 108	6.19 245	13.58 314	0.64 77	2.63 140	0.66 97	8.41 242	5.39 110	0.56 123	0.62 115	0.73 84	0.64 75	2.21 162	0.82 103

test_for_model	2.08 155	0.93 161	0.58 86	0.38 58	0.41 71	0.47 81	0.31 79	1.31 161	0.43 77	0.78 99	0.52 74	2.25 224	0.43 72	0.36 65	3.88 108	6.19 245	13.58 314	0.64 77	2.63 140	0.66 97	8.41 242	5.39 110	0.56 123	0.62 115	0.73 84	0.64 75	2.21 162	0.82 103

testlalala2	2.08 155	0.93 161	0.58 86	0.38 58	0.41 71	0.47 81	0.31 79	1.31 161	0.43 77	0.78 99	0.52 74	2.25 224	0.43 72	0.36 65	3.88 108	6.19 245	13.58 314	0.64 77	2.63 140	0.66 97	8.41 242	5.39 110	0.56 123	0.62 115	0.73 84	0.64 75	2.21 162	0.82 103

testlalala	2.08 155	0.93 161	0.58 86	0.38 58	0.41 71	0.47 81	0.31 79	1.31 161	0.43 77	0.78 99	0.52 74	2.25 224	0.43 72	0.36 65	3.88 108	6.19 245	13.58 314	0.64 77	2.63 140	0.66 97	8.41 242	5.39 110	0.56 123	0.62 115	0.73 84	0.64 75	2.21 162	0.82 103

testlalala_base	2.08 155	0.93 161	0.58 86	0.38 58	0.41 71	0.47 81	0.31 79	1.31 161	0.43 77	0.78 99	0.52 74	2.25 224	0.43 72	0.36 65	3.88 108	6.19 245	13.58 314	0.64 77	2.63 140	0.66 97	8.41 242	5.39 110	0.56 123	0.62 115	0.73 84	0.64 75	2.21 162	0.82 103

GCAP-Stereo	2.08 155	0.93 161	0.58 86	0.38 58	0.41 71	0.47 81	0.31 79	1.31 161	0.43 77	0.78 99	0.52 74	2.25 224	0.43 72	0.36 65	3.88 108	6.19 245	13.58 314	0.64 77	2.63 140	0.66 97	8.41 242	5.39 110	0.56 123	0.62 115	0.73 84	0.64 75	2.21 162	0.82 103

LALA_ROB	2.09 161	2.18 278	1.21 214	1.07 207	1.32 227	1.18 220	1.12 210	1.19 139	1.45 227	2.05 227	2.76 227	3.68 254	0.92 198	0.96 236	4.76 131	1.53 94	1.45 211	1.18 235	2.60 138	1.36 209	3.60 159	8.26 159	0.80 213	1.16 226	1.35 207	1.44 191	3.89 265	2.12 219

ETE_ROB	2.14 162	1.95 273	1.29 226	1.08 209	1.39 231	1.29 236	1.47 227	1.12 127	2.26 267	1.35 182	3.17 234	3.39 251	0.94 202	1.14 252	5.12 137	1.56 104	2.63 257	0.99 190	2.98 160	1.22 197	4.29 166	8.09 157	0.91 238	1.09 219	1.28 194	1.38 183	2.37 185	1.87 206

DEFOM-Stereo_RVC	2.17 163	0.75 79	0.52 71	0.39 67	0.34 53	0.26 30	0.16 36	0.68 60	0.30 49	0.72 80	0.42 59	0.77 92	0.35 51	0.33 54	17.96 216	9.49 268	0.66 61	0.57 59	1.74 108	0.54 55	1.66 113	16.17 255	0.53 110	0.41 60	0.65 74	0.49 59	0.98 59	0.65 76

DDUNet	2.19 164	2.74 285	2.17 271	2.93 280	2.67 280	3.05 278	2.77 255	1.17 134	1.11 205	1.60 197	1.37 197	2.26 231	1.70 234	2.81 283	2.35 53	1.30 65	2.80 262	2.43 301	2.64 146	2.90 269	1.94 134	4.91 97	2.77 285	1.00 211	1.10 168	0.94 126	2.50 197	1.10 152

castereo	2.25 165	0.88 140	1.01 172	0.46 91	0.48 88	0.34 47	0.29 75	0.77 69	0.49 100	0.80 113	0.65 105	1.04 146	0.48 83	0.43 107	15.61 202	5.51 239	1.04 164	0.79 126	2.67 147	0.65 92	7.84 227	12.66 220	0.61 150	0.61 110	1.26 191	1.24 173	1.06 64	1.20 168

CASS	2.25 165	1.02 200	1.23 217	1.34 234	1.04 198	0.89 190	5.14 273	1.41 179	1.02 197	1.29 179	2.38 225	1.25 171	0.84 185	0.53 147	3.59 104	2.58 168	3.60 268	1.09 217	3.45 186	1.24 201	7.99 231	9.49 166	0.68 177	0.88 191	1.59 239	1.27 174	2.51 198	1.41 184
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet-RVC-Resample	2.26 167	0.88 140	1.00 168	0.72 154	0.82 176	0.64 148	1.20 216	1.09 124	0.94 185	0.99 153	0.96 159	1.71 206	0.79 173	1.00 239	25.20 228	1.54 99	1.23 193	1.59 263	1.55 91	1.07 183	1.59 110	6.84 144	0.60 147	1.24 231	0.88 122	1.96 237	1.44 90	1.54 189

castereo++	2.33 168	0.76 88	0.85 132	0.60 125	0.42 78	0.35 50	0.27 67	0.85 92	0.43 77	0.81 116	0.62 99	1.04 146	0.51 92	0.41 90	9.80 171	6.42 252	1.02 159	0.75 119	3.24 175	0.69 110	6.99 209	13.47 229	0.68 177	0.62 115	1.16 181	1.06 149	7.61 293	1.59 193

Anonymous3	2.34 169	0.87 135	0.96 158	0.57 118	1.20 217	0.90 192	0.70 171	2.43 270	1.12 206	1.04 157	0.97 163	2.57 239	1.18 224	0.58 167	4.83 132	8.57 266	1.53 220	1.46 258	5.31 217	1.61 226	6.76 204	10.34 176	0.73 194	0.71 148	1.11 171	1.40 188	2.31 172	1.33 179

s12784h	2.36 170	1.12 215	1.42 235	1.12 211	0.93 187	0.62 140	0.40 114	1.36 174	0.68 153	1.05 160	0.86 144	1.10 157	0.94 202	0.43 107	2.88 75	4.87 223	1.00 154	0.73 110	3.80 192	0.59 71	7.79 224	9.50 167	0.55 116	0.69 141	1.89 257	1.97 238	11.65 305	3.89 256

MSCF	2.43 171	0.42 26	0.22 18	0.34 45	0.19 19	0.24 25	0.14 30	0.30 13	0.20 29	0.66 69	0.13 11	0.28 5	0.18 22	0.14 4	19.60 221	17.27 313	0.43 11	0.36 13	0.37 6	0.40 20	0.51 18	20.43 297	0.24 23	0.30 37	0.39 18	0.88 116	0.73 34	0.25 15

GASTEREO	2.44 172	0.43 27	0.22 18	0.34 45	0.19 19	0.24 25	0.14 30	0.30 13	0.19 27	0.73 85	0.12 7	0.28 5	0.17 18	0.14 4	19.56 220	17.27 313	0.43 11	0.36 13	0.38 8	0.41 24	0.49 14	20.62 299	0.26 27	0.30 37	0.40 22	0.84 106	0.76 39	0.24 9

RYNet	2.44 172	0.41 23	0.36 42	0.30 37	0.32 46	0.41 67	0.25 61	0.61 46	0.56 120	0.33 26	0.36 51	0.41 29	0.26 38	0.27 38	52.15 315	0.73 8	0.48 24	1.00 194	0.57 24	0.31 10	0.54 23	0.42 2	0.40 53	0.34 46	0.58 59	1.58 206	1.32 84	0.49 47

NaN_ROB	2.45 174	1.12 215	1.08 187	0.97 194	1.86 261	0.90 192	1.61 229	1.33 168	10.69 318	1.00 154	1.27 187	2.58 240	0.94 202	1.20 256	17.00 210	1.43 78	1.03 161	0.90 171	1.56 94	1.21 196	1.90 130	3.45 73	0.81 214	1.12 223	1.54 236	2.00 241	2.39 187	3.23 247

anonymousdsp	2.48 175	0.38 19	0.39 45	0.28 28	0.32 46	0.29 36	0.15 33	0.56 40	0.27 39	0.43 36	18.77 319	0.54 42	0.20 27	0.32 48	13.20 192	1.48 88	0.58 41	0.54 49	0.70 34	0.61 76	0.78 43	23.15 305	0.43 58	0.39 51	0.49 34	0.29 22	1.16 73	0.33 28

ADLNet	2.55 176	0.99 188	0.77 117	0.63 136	0.76 158	0.65 150	0.53 145	1.11 126	0.61 136	0.58 52	0.72 119	1.70 205	0.61 121	0.88 226	46.09 280	1.06 30	0.75 78	0.68 91	0.86 45	0.75 123	0.79 44	1.96 50	0.55 116	0.58 101	0.96 144	0.96 129	1.63 118	0.76 93

GwcNet-ADL	2.59 177	1.24 227	1.55 244	1.27 229	1.36 230	0.98 202	0.84 185	1.49 187	0.86 176	3.20 266	6.66 278	2.00 215	1.04 214	0.79 219	3.85 107	4.95 224	1.68 229	0.89 166	5.11 213	2.44 259	6.48 201	11.06 193	0.92 239	1.18 227	1.31 198	1.92 233	2.15 153	2.69 233

CFNet_RVC	2.61 178	0.87 135	0.97 161	0.76 161	0.82 176	0.73 168	0.52 144	0.74 67	0.66 150	0.87 128	1.03 170	0.90 121	0.61 121	0.52 144	44.12 274	1.18 47	0.85 110	0.81 134	2.35 129	0.76 129	1.46 99	2.38 58	0.53 110	0.73 151	0.99 147	1.11 156	1.93 139	1.22 170

test-3	2.64 179	1.01 196	1.14 198	0.63 136	0.62 134	0.58 125	0.45 126	1.98 240	0.42 71	0.86 125	0.54 83	1.48 191	0.53 95	0.41 90	15.10 198	11.78 282	0.86 115	0.82 139	6.54 241	0.74 120	5.58 190	11.75 206	0.51 97	0.90 196	0.91 128	1.01 137	3.11 235	0.97 129

test_1	2.64 179	1.01 196	1.14 198	0.63 136	0.62 134	0.58 125	0.45 126	1.98 240	0.42 71	0.86 125	0.54 83	1.48 191	0.53 95	0.41 90	15.10 198	11.82 285	0.86 115	0.82 139	6.53 240	0.74 120	5.60 193	11.75 206	0.50 91	0.90 196	0.91 128	1.01 137	3.11 235	0.98 133

test_3	2.64 179	1.02 200	1.12 194	0.65 141	0.63 138	0.57 121	0.45 126	1.95 233	0.41 70	0.88 135	0.51 72	1.47 190	0.54 102	0.40 88	14.93 197	11.79 283	0.88 122	0.83 145	6.54 241	0.76 129	5.54 188	11.70 205	0.49 83	0.88 191	0.99 147	1.12 159	3.23 240	0.98 133

Any-RAFT	2.70 182	0.95 174	1.29 226	0.76 161	0.79 168	0.51 99	0.42 116	1.99 242	0.58 127	0.86 125	6.97 292	1.52 195	0.51 92	0.44 114	5.49 142	3.45 192	0.94 138	0.93 177	6.85 255	0.82 148	14.24 307	11.16 195	0.70 186	0.78 163	1.62 241	1.89 230	2.28 171	4.18 258

FADNet-RVC	2.70 182	0.72 67	0.93 152	0.78 168	1.09 206	0.60 136	2.77 255	0.92 106	0.62 138	1.01 155	0.73 122	1.50 193	0.65 134	0.62 178	38.99 250	1.71 117	0.92 129	0.91 173	2.27 127	1.57 223	2.69 149	4.17 84	0.53 110	0.80 166	1.47 226	1.12 159	1.45 94	1.38 181

UCFNet_RVC	2.81 184	1.27 233	0.90 142	0.89 187	0.94 190	0.78 178	0.62 159	0.78 74	0.68 153	0.91 140	0.80 137	1.29 176	1.02 212	0.50 140	42.02 268	1.15 41	0.85 110	0.83 145	6.67 245	0.85 154	1.51 105	2.89 68	1.15 250	0.75 153	1.10 168	1.14 163	1.58 111	2.10 218

PWCDC_ROB	2.81 184	0.72 67	0.69 107	0.63 136	0.95 191	0.69 159	0.70 171	1.04 121	1.58 239	0.64 64	1.84 209	0.91 123	3.56 265	0.77 215	39.21 251	2.17 149	1.31 201	0.99 190	1.59 98	1.01 179	3.34 154	5.82 129	0.72 189	0.87 184	0.77 95	0.94 126	1.13 71	1.19 166

cross-raft	2.82 186	0.91 150	1.18 209	0.75 160	0.90 183	0.66 152	0.46 130	2.03 248	0.61 136	0.95 149	1.42 199	1.08 156	0.76 163	0.53 147	8.24 162	5.88 242	1.09 173	0.80 131	6.99 258	2.68 264	12.15 277	17.17 273	0.72 189	0.78 163	1.60 240	1.91 231	1.66 119	2.34 226

FADNet	2.84 187	0.83 117	0.90 142	0.83 179	1.04 198	0.62 140	2.08 241	0.99 115	0.76 165	0.92 143	0.92 157	1.18 166	0.78 171	0.76 211	40.37 259	1.50 90	0.97 147	1.03 202	2.68 149	1.57 223	3.20 153	5.00 99	0.51 97	0.68 138	1.58 238	1.68 213	1.54 104	1.82 202

NVstereo2D	2.85 188	0.83 117	0.80 123	0.70 150	0.80 171	0.92 196	0.81 181	1.18 138	0.76 165	0.93 144	1.03 170	0.81 107	0.55 105	0.72 207	52.45 317	1.56 104	0.94 138	0.87 158	1.64 100	0.72 118	1.14 81	1.60 41	0.76 205	0.87 184	1.08 165	0.79 97	1.01 60	0.75 89

iResNet	2.85 188	0.97 178	0.97 161	1.43 242	1.80 256	1.47 244	1.12 210	1.81 225	1.13 207	2.59 248	4.97 257	1.93 211	2.37 245	0.49 132	10.52 181	7.03 257	1.43 210	1.23 240	6.83 254	1.98 246	10.31 263	4.92 98	0.64 163	2.13 270	1.14 178	1.54 202	2.80 221	1.38 181

PWC_ROB	2.85 188	1.23 225	1.47 241	0.98 195	1.11 208	1.27 234	1.99 239	1.27 153	1.94 258	1.81 211	3.58 241	2.35 234	3.05 258	1.01 240	14.14 196	4.27 212	2.10 247	1.91 280	3.81 193	1.66 228	5.64 194	8.18 158	0.85 227	2.03 264	1.36 210	1.46 192	3.11 235	3.25 248

AnonymousM	2.90 191	0.65 46	0.48 64	0.51 102	0.33 50	0.52 105	0.24 56	1.70 215	0.47 89	0.75 90	4.40 251	0.71 75	0.46 80	0.47 126	2.68 65	3.64 203	1.18 187	1.04 204	1.95 116	3.61 283	4.88 176	12.46 216	0.67 174	0.66 134	0.60 66	1.21 168	15.66 316	16.35 300

Reg-Stereo(zero)	2.93 192	0.81 111	1.58 246	0.71 151	1.46 235	0.57 121	0.70 171	3.61 295	0.69 157	3.55 274	6.85 286	1.53 196	0.84 185	1.60 268	4.30 121	5.29 231	3.30 266	0.83 145	6.52 238	1.87 239	5.58 190	14.63 240	0.72 189	0.70 145	1.08 165	1.51 195	4.73 273	3.62 252

HI	2.93 192	0.81 111	1.58 246	0.71 151	1.46 235	0.57 121	0.70 171	3.61 295	0.69 157	3.55 274	6.85 286	1.53 196	0.84 185	1.60 268	4.30 121	5.29 231	3.30 266	0.83 145	6.52 238	1.87 239	5.58 190	14.63 240	0.72 189	0.70 145	1.08 165	1.51 195	4.73 273	3.62 252

anonymousdsp2	2.94 194	0.84 121	0.87 136	0.43 78	0.45 83	0.58 125	0.34 97	1.16 133	0.38 63	0.66 69	21.85 320	0.70 74	0.41 67	0.59 169	13.83 195	3.60 200	0.76 81	0.71 102	2.22 124	1.35 208	1.52 108	21.23 300	0.43 58	0.62 115	0.79 102	0.50 62	1.85 132	0.65 76

MIPNet	2.96 195	0.92 155	0.91 145	0.50 99	0.67 148	0.56 116	0.61 158	1.33 168	0.54 116	2.05 227	0.97 163	0.83 109	0.81 178	0.49 132	40.68 261	1.72 119	1.31 201	0.97 185	3.26 176	1.24 201	1.50 104	9.35 165	0.59 142	1.03 214	1.35 207	1.98 239	2.90 226	0.81 101

LG-Stereo_Zeroshot	3.00 196	1.05 207	0.53 76	1.39 238	2.50 276	3.17 279	1.07 202	1.71 216	0.96 188	4.82 300	5.49 266	4.83 272	0.65 134	0.42 100	4.72 130	5.74 240	0.84 109	0.80 131	2.69 150	1.13 188	7.99 231	20.11 296	0.60 147	0.42 63	0.87 119	1.39 184	1.98 143	3.06 242

RAFT-Stereo + iAFF	3.00 196	0.73 74	0.91 145	0.43 78	0.41 71	0.58 125	0.28 72	0.99 115	0.60 133	1.54 193	0.59 94	0.80 105	0.40 62	0.28 40	44.82 276	1.22 53	0.69 63	0.53 46	2.71 152	0.62 80	2.23 141	13.76 237	0.50 91	0.59 104	0.90 126	0.75 96	2.54 204	0.66 80

IPLG	3.07 198	0.76 88	0.72 110	0.43 78	0.54 112	0.56 116	0.53 145	1.62 206	0.36 62	0.62 61	0.58 93	0.79 102	0.68 141	0.49 132	50.96 306	1.74 123	1.12 179	0.97 185	3.52 187	0.64 85	1.11 78	6.45 138	0.52 104	0.82 170	0.92 134	1.91 231	2.86 223	0.71 84

DAS	3.10 199	1.00 194	1.10 191	1.19 223	1.08 201	1.08 214	1.21 217	1.75 218	1.79 253	3.25 267	5.47 263	2.72 243	3.29 262	0.55 157	5.31 138	7.12 258	2.42 255	1.23 240	6.24 233	1.85 237	12.96 287	10.93 186	0.78 208	1.97 259	1.37 212	1.75 217	2.60 209	1.57 190

SepStereo	3.10 199	1.00 194	1.10 191	1.19 223	1.08 201	1.08 214	1.21 217	1.75 218	1.79 253	3.25 267	5.47 263	2.72 243	3.29 262	0.55 157	5.31 138	7.12 258	2.42 255	1.23 240	6.24 233	1.85 237	12.96 287	10.93 186	0.78 208	1.97 259	1.37 212	1.75 217	2.60 209	1.57 190

GANet-ADL	3.14 201	0.92 155	1.31 228	1.05 206	1.05 200	1.24 231	0.92 191	1.20 140	1.01 193	3.66 280	6.58 277	1.07 155	0.81 178	0.49 132	11.53 185	4.97 226	1.73 230	0.91 173	6.57 243	2.05 250	8.13 234	18.07 285	0.71 187	0.95 206	1.11 171	1.99 240	2.91 227	1.84 204

DCVSM-stereo	3.15 202	0.94 169	1.56 245	1.37 236	1.08 201	1.54 246	1.01 196	3.02 284	1.32 220	3.44 271	6.18 271	6.76 288	2.79 253	0.90 229	5.98 145	4.29 213	1.47 215	1.10 219	7.68 263	3.59 281	6.97 208	8.61 162	1.23 252	2.64 289	1.46 222	2.00 241	3.57 253	2.42 228

AFF-stereo	3.18 203	0.71 61	0.65 100	0.31 39	0.33 50	0.55 114	0.23 52	0.87 97	0.42 71	1.36 183	0.46 62	0.67 65	0.35 51	0.26 36	46.76 284	1.18 47	0.62 55	0.86 154	2.87 158	0.45 32	4.82 175	15.89 253	0.44 63	0.47 76	0.82 108	0.68 88	2.38 186	0.56 54

pcwnet_v2	3.23 204	0.83 117	0.97 161	0.93 188	1.14 211	0.96 199	0.69 170	1.17 134	0.87 179	2.03 224	1.10 176	1.29 176	1.08 217	1.26 259	45.42 277	1.62 110	1.08 172	0.89 166	6.88 256	0.84 153	3.07 151	4.23 85	1.04 245	0.91 199	1.05 161	1.19 166	2.44 190	2.19 223

RTSC	3.28 205	0.98 184	1.45 239	0.78 168	0.96 195	1.01 207	2.41 249	1.17 134	1.33 221	2.40 243	2.02 220	1.27 173	1.03 213	1.14 252	40.84 264	3.19 182	1.99 239	1.31 251	4.15 200	1.44 215	3.49 157	5.65 121	0.68 177	1.18 227	1.17 182	1.04 146	2.44 190	2.09 216

GREAT-IGEV	3.32 206	0.37 18	0.22 18	0.15 10	0.12 3	0.16 5	0.09 10	0.31 17	9.28 314	0.33 26	0.18 14	0.44 33	0.19 23	0.21 24	18.63 218	22.84 323	0.49 27	0.32 8	0.45 15	0.59 71	0.50 15	31.41 325	0.25 25	0.30 37	0.30 6	0.25 12	0.90 50	0.23 7

RAFT-Test	3.32 206	0.86 131	1.22 216	1.02 203	0.82 176	0.59 133	0.58 155	2.18 256	0.70 160	1.12 165	7.31 297	1.02 145	0.91 197	0.59 169	9.35 168	11.60 281	1.14 182	0.81 134	7.01 259	1.28 204	10.82 270	17.19 274	0.76 205	0.77 158	1.51 232	4.92 282	1.38 86	2.16 222

CSAN	3.35 208	1.35 243	1.16 203	1.52 247	2.04 269	1.26 233	7.98 288	1.54 194	10.46 315	2.39 242	3.42 238	5.12 277	2.55 249	1.14 252	8.20 161	1.38 73	1.73 230	1.10 219	3.33 183	1.72 232	6.90 206	10.63 181	0.82 218	1.50 241	1.94 261	3.78 275	2.45 192	2.93 238

AEACV	3.45 209	0.93 161	0.35 39	0.29 32	0.21 24	0.27 33	0.12 21	0.28 11	0.14 6	0.24 15	0.24 25	0.36 20	0.22 32	0.21 24	30.09 235	24.13 325	0.59 44	0.46 32	1.65 105	0.91 162	0.89 56	28.36 321	0.27 28	0.21 23	0.36 14	0.31 25	0.63 23	0.28 24

MFMNet_re	3.46 210	1.42 248	1.49 242	1.53 248	1.89 263	2.00 260	2.86 258	2.64 278	2.15 264	1.61 198	1.95 214	3.90 256	2.80 254	1.04 243	16.75 207	4.11 210	2.68 259	1.96 281	6.65 244	2.58 263	14.03 302	5.20 105	1.88 276	2.03 264	1.41 216	1.32 179	3.30 244	2.21 224

R-Stereo Train	3.50 211	1.01 196	1.23 217	1.00 198	0.66 145	0.77 175	0.32 90	1.30 158	1.01 193	1.63 200	4.33 247	1.34 180	0.71 147	0.42 100	34.59 241	4.42 217	1.66 227	1.02 200	6.76 249	1.16 190	7.74 222	13.63 232	0.52 104	0.64 125	1.53 234	1.66 211	1.39 87	1.92 210

RAFT-Stereo	3.50 211	1.01 196	1.23 217	1.00 198	0.66 145	0.77 175	0.32 90	1.30 158	1.01 193	1.63 200	4.33 247	1.34 180	0.71 147	0.42 100	34.59 241	4.42 217	1.66 227	1.02 200	6.76 249	1.16 190	7.74 222	13.63 232	0.52 104	0.64 125	1.53 234	1.66 211	1.39 87	1.92 210
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	3.50 211	0.89 144	1.16 203	0.58 121	0.75 157	0.62 140	0.50 140	2.02 245	0.62 138	1.04 157	1.76 205	1.11 158	12.05 292	0.61 173	12.99 191	10.73 272	1.17 186	0.81 134	6.92 257	1.46 218	11.45 275	17.23 275	0.72 189	0.84 175	1.47 226	1.81 223	1.28 80	1.94 212

AIO_rvc	3.52 214	0.72 67	0.41 49	0.34 45	0.22 26	0.35 50	0.17 41	0.57 42	0.28 44	0.38 32	0.22 22	0.56 46	0.25 36	0.29 41	23.43 225	18.50 317	0.51 30	0.48 35	2.01 118	0.55 57	0.84 50	41.45 328	0.49 83	0.23 28	0.51 39	0.29 22	0.74 35	0.33 28

FADNet_RVC	3.56 215	1.23 225	1.25 222	1.44 243	1.84 258	1.07 213	1.92 238	1.49 187	1.21 214	1.36 183	1.98 218	2.15 217	1.78 236	1.70 271	24.01 226	3.18 181	2.07 246	2.72 304	5.67 226	1.96 245	6.65 202	9.51 168	0.82 218	1.59 244	1.21 187	1.51 195	12.03 306	2.86 237

EGLCR-Stereo	3.59 216	0.87 135	1.26 223	0.45 88	0.49 93	0.62 140	0.24 56	0.84 90	1.44 225	0.72 80	3.96 243	0.80 105	0.65 134	0.51 142	4.34 123	8.11 265	1.11 175	1.11 222	3.53 188	0.71 116	5.00 183	35.96 327	0.56 123	0.71 148	1.01 151	0.91 122	20.20 319	0.86 114

IPLGR	3.62 217	0.90 147	0.93 152	0.65 141	0.68 149	0.51 99	0.44 125	1.14 131	0.45 84	2.02 223	1.29 189	0.88 116	0.76 163	0.48 128	49.71 296	1.92 135	1.37 208	1.13 223	3.29 179	1.45 216	3.00 150	15.33 246	0.59 142	1.08 218	1.51 232	1.93 235	3.46 249	0.91 122

SHD	3.64 218	1.05 207	2.15 270	1.16 219	1.24 218	1.21 226	2.45 250	1.63 209	1.66 242	2.43 244	2.96 229	1.83 208	2.53 248	0.95 235	39.82 255	3.82 206	1.89 235	1.51 259	4.16 201	2.08 253	5.74 195	5.69 122	0.74 200	1.99 261	1.92 260	1.81 223	1.97 142	1.86 205

HH	3.66 219	0.67 50	1.44 236	0.83 179	0.81 173	0.96 199	1.10 206	1.85 228	0.86 176	5.18 310	5.29 260	1.95 212	0.86 189	0.61 173	11.66 187	15.16 306	0.99 151	1.04 204	6.30 235	3.12 275	13.50 298	13.59 230	0.86 228	0.94 204	1.45 220	1.81 223	3.81 263	2.04 213

HanStereo	3.66 219	0.67 50	1.44 236	0.83 179	0.81 173	0.96 199	1.10 206	1.85 228	0.86 176	5.18 310	5.29 260	1.95 212	0.86 189	0.61 173	11.66 187	15.16 306	0.99 151	1.04 204	6.30 235	3.12 275	13.50 298	13.59 230	0.86 228	0.94 204	1.45 220	1.81 223	3.81 263	2.04 213

RTS	3.66 219	1.19 218	1.07 185	0.99 196	1.30 223	1.36 238	3.80 266	1.35 171	1.49 233	2.37 239	1.17 182	1.84 209	1.14 222	1.07 245	42.35 269	3.22 184	2.05 244	1.43 256	4.07 197	1.94 243	4.46 168	5.32 106	1.05 246	1.34 236	1.91 258	5.04 283	2.33 175	2.12 219

RTSA	3.66 219	1.19 218	1.07 185	0.99 196	1.30 223	1.36 238	3.80 266	1.35 171	1.49 233	2.37 239	1.17 182	1.84 209	1.14 222	1.07 245	42.35 269	3.22 184	2.05 244	1.43 256	4.07 197	1.94 243	4.46 168	5.32 106	1.05 246	1.34 236	1.91 258	5.04 283	2.33 175	2.12 219

MSKI-zero shot	3.77 223	0.85 127	1.15 201	0.73 155	0.63 138	0.68 157	0.56 147	1.86 230	0.94 185	0.88 135	6.74 280	1.62 202	0.71 147	0.43 107	15.96 204	13.56 293	1.52 218	1.01 198	6.81 253	8.64 311	10.46 266	16.23 256	0.59 142	0.87 184	1.50 230	1.95 236	1.85 132	3.10 243

HSM-Net_RVC	3.81 224	1.09 212	1.14 198	1.82 254	1.25 220	0.94 197	0.70 171	2.28 265	1.07 202	2.74 253	5.68 268	38.55 324	1.46 232	0.55 157	5.03 134	1.95 136	1.20 189	0.79 126	1.99 117	1.22 197	7.13 212	13.94 239	0.84 223	2.30 273	1.64 242	1.51 195	2.21 162	1.75 201
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HUF	3.84 225	0.71 61	0.57 84	0.35 49	0.26 33	0.29 36	0.17 41	0.80 79	0.29 47	0.49 42	0.29 31	0.61 53	0.43 72	0.29 41	28.08 232	23.64 324	0.61 52	0.62 69	5.18 214	0.63 82	1.76 120	34.41 326	0.50 91	0.52 84	0.56 52	0.33 30	0.79 44	0.47 43

XQC	3.85 226	1.31 237	1.36 232	1.30 232	1.53 239	1.33 237	2.55 252	1.62 206	1.46 229	2.54 246	3.01 231	1.69 204	4.90 268	1.38 264	44.59 275	3.43 191	1.76 232	1.35 253	3.99 196	1.75 233	4.57 172	5.16 103	0.89 237	1.42 239	2.05 264	2.68 258	2.31 172	2.06 215

FCDSN-DC	3.99 227	0.97 178	2.81 291	1.39 238	1.40 233	1.15 219	1.19 215	0.91 105	0.91 183	1.04 157	0.72 119	1.58 201	0.75 158	0.63 182	52.37 316	2.42 166	1.30 200	1.13 223	1.11 67	0.80 137	7.88 228	16.59 261	0.81 214	2.41 281	1.31 198	1.68 213	1.29 81	1.11 154
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
UDG	4.03 228	2.77 286	2.35 280	2.93 280	2.67 280	3.00 277	2.72 254	1.31 161	1.13 207	1.64 202	1.94 213	2.23 222	1.70 234	2.77 281	48.50 291	1.67 116	3.08 264	2.35 294	2.67 147	2.91 270	3.58 158	5.04 100	2.66 280	1.23 230	1.07 164	1.28 176	2.36 181	1.15 161

test-1	4.23 229	0.69 54	1.20 213	0.60 125	0.60 123	0.75 172	0.64 162	1.95 233	0.80 168	4.00 288	5.47 263	2.20 220	0.79 173	0.41 90	24.74 227	12.65 289	1.45 211	1.51 259	6.68 246	6.25 302	10.73 269	20.07 295	0.58 136	0.87 184	1.46 222	1.76 221	2.89 225	2.51 230

IGEV_Zeroshot_test	4.26 230	0.84 121	1.93 262	2.97 284	0.71 152	3.42 282	1.32 223	2.22 260	1.67 243	4.20 291	6.87 288	2.33 233	1.00 211	0.48 128	9.28 167	11.41 278	1.04 164	0.84 150	5.57 222	4.84 291	8.38 240	21.42 301	0.65 167	0.84 175	1.46 222	1.58 206	14.79 313	2.96 240

DeepPrunerF	4.26 230	1.62 261	0.74 112	2.93 280	4.99 313	2.40 268	3.44 261	0.88 98	3.92 291	0.79 109	1.16 180	0.71 75	0.57 109	0.63 182	43.07 273	2.04 143	1.04 164	0.87 158	2.42 133	0.92 163	1.80 121	2.10 54	0.88 236	0.82 170	28.99 321	1.77 222	2.48 194	1.16 164

EKT-Stereo	4.27 232	0.97 178	1.18 209	0.73 155	0.77 162	0.89 190	1.18 213	2.02 245	1.53 237	1.56 195	4.82 255	1.25 171	0.80 177	0.54 154	31.80 238	14.62 301	1.26 197	1.36 254	5.54 221	7.66 307	9.42 256	17.09 272	0.57 133	0.75 153	1.41 216	1.82 227	2.56 206	1.07 148

PVD	4.32 233	1.44 252	2.25 275	1.41 240	1.77 253	1.75 253	2.70 253	3.05 285	2.66 274	3.00 261	4.25 245	2.70 242	3.99 266	1.37 263	39.86 256	3.83 207	2.30 254	2.28 287	4.67 207	2.74 266	7.12 211	6.88 145	1.06 248	1.88 257	3.05 278	2.71 259	2.99 229	2.93 238

MFN_U_SF_DS_RVC	4.37 234	1.52 256	1.06 181	2.01 262	1.95 266	2.24 265	6.41 282	2.14 252	2.21 265	1.72 208	1.55 200	2.74 246	6.14 272	6.25 303	28.17 233	1.81 127	1.51 216	1.06 212	5.38 218	1.78 234	12.52 279	8.92 163	1.51 269	1.25 233	2.26 267	3.39 271	3.05 232	7.55 281

AIO_test	4.46 235	0.79 105	0.51 69	0.44 86	0.25 30	0.36 55	0.21 49	0.61 46	0.27 39	0.42 35	0.32 36	0.58 48	0.28 40	0.32 48	31.53 237	28.68 329	0.53 32	0.47 33	1.35 80	0.56 60	1.06 74	47.74 332	0.48 78	0.26 33	0.52 43	0.49 59	1.04 61	0.35 31

gcap-zeroshot	4.50 236	0.79 105	1.44 236	1.90 257	0.76 158	1.22 228	2.14 242	2.08 251	0.63 141	5.43 320	7.06 294	2.92 247	0.70 145	0.41 90	13.38 193	11.02 273	1.21 190	1.09 217	36.04 307	1.48 219	8.46 248	11.16 195	3.53 291	0.89 195	1.44 219	1.46 192	1.34 85	1.49 188

FC-DCNN	4.51 237	1.62 261	4.08 305	2.84 278	2.39 272	3.98 285	10.51 302	2.63 277	1.71 245	2.88 255	1.36 195	4.19 265	1.34 228	0.70 203	7.04 150	2.00 139	1.35 206	1.04 204	9.58 272	0.98 174	9.23 254	16.30 257	0.86 228	1.84 253	4.65 289	2.21 249	7.62 294	16.90 302

FAT-Stereo	4.52 238	1.20 222	2.24 273	1.53 248	1.85 260	1.44 242	1.59 228	3.56 294	1.83 255	3.65 278	6.20 272	6.73 287	2.83 256	1.06 244	10.97 183	14.80 303	2.18 250	2.42 299	5.19 215	8.70 313	13.23 293	13.14 225	0.95 241	2.77 298	1.34 205	2.22 250	3.04 231	5.45 270

PSMNet-ADL	4.56 239	0.97 178	1.17 207	1.19 223	1.28 221	1.04 210	0.92 191	1.77 222	1.26 216	3.47 272	6.08 270	1.51 194	3.10 261	0.57 164	51.86 313	9.30 267	1.51 216	0.96 182	5.92 230	1.28 204	6.83 205	12.62 219	0.87 233	0.88 191	1.17 182	1.43 190	3.02 230	1.17 165

NOSS_ROB	4.59 240	1.38 247	0.84 130	1.18 220	1.29 222	1.18 220	0.68 169	2.34 268	1.43 224	4.86 301	6.67 279	6.78 289	1.06 216	10.45 311	17.10 211	14.19 297	1.64 223	1.16 229	3.03 161	1.02 180	14.13 303	17.92 282	0.82 218	1.66 247	1.27 193	4.91 281	3.40 247	1.44 186

SAMSARA	4.67 241	1.33 240	1.79 254	1.51 246	1.56 244	1.58 247	3.79 265	2.22 260	1.93 257	2.38 241	3.37 237	2.12 216	9.35 280	2.02 276	37.97 248	5.46 234	2.03 243	1.62 265	4.95 210	2.84 268	6.73 203	6.13 135	1.00 242	2.01 262	4.21 288	6.28 292	4.36 268	5.44 269

AIO-Stereo-zeroshot	4.68 242	1.27 233	2.35 280	1.21 228	1.52 238	1.82 257	1.18 213	2.02 245	7.37 308	3.67 281	7.12 295	2.40 235	1.99 239	0.42 100	5.56 143	11.42 279	1.54 221	1.15 226	6.68 246	6.15 301	8.32 237	17.95 283	0.64 163	1.37 238	1.74 250	7.67 298	16.62 317	5.12 266

ITSA-stereo	4.84 243	1.28 235	1.23 217	1.66 252	1.71 250	1.05 211	4.19 270	2.00 243	1.47 230	3.70 282	6.77 281	2.20 220	1.42 230	1.36 262	17.32 212	6.64 255	2.71 261	1.88 277	6.39 237	4.78 289	7.50 217	10.94 188	1.25 256	2.52 284	1.54 236	4.85 280	23.59 321	8.62 282

ADCRef	4.89 244	1.42 248	1.03 177	0.78 168	1.79 254	1.25 232	1.80 232	1.00 117	5.53 302	1.84 213	1.05 172	1.16 165	0.93 200	1.23 258	53.67 321	2.00 139	1.15 184	1.05 209	3.90 195	1.36 209	2.10 137	4.11 83	2.09 277	1.09 219	2.26 267	4.58 276	2.46 193	29.47 319

FC-DCNN v2	4.90 245	1.67 263	4.09 306	2.95 283	2.41 273	4.23 289	10.50 301	3.34 287	2.69 275	2.88 255	1.36 195	4.20 266	2.16 242	0.70 203	7.18 153	2.02 142	1.35 206	1.03 202	9.59 274	0.98 174	9.12 253	16.72 263	0.86 228	1.79 250	5.94 295	3.28 269	12.65 308	16.55 301

MADNet+	4.92 246	2.05 276	1.88 259	2.10 265	2.41 273	1.62 250	5.57 277	2.53 274	2.09 261	2.66 251	2.11 221	4.11 262	2.91 257	2.54 279	41.01 265	5.19 229	4.09 272	1.69 267	4.60 206	3.68 284	13.15 292	7.71 151	1.76 273	3.65 313	3.07 279	2.16 247	3.24 242	3.28 249

MFN_U_SF_RVC	5.03 247	1.91 272	1.84 256	2.23 270	1.92 265	2.67 272	6.14 279	2.41 269	1.98 260	4.44 294	10.81 315	4.14 264	2.48 247	4.92 299	32.71 239	3.59 199	2.29 253	1.81 274	11.46 281	3.54 280	7.96 230	7.26 149	1.24 255	3.78 315	1.85 254	3.74 274	2.83 222	3.90 257

SGM-Forest	5.08 248	1.24 227	0.79 120	2.11 266	1.57 245	1.42 240	0.58 155	1.40 177	0.90 181	4.89 303	0.91 156	2.72 243	12.97 295	0.64 186	17.84 215	3.50 193	0.87 117	0.68 91	9.60 275	0.82 148	7.51 218	17.96 284	0.87 233	1.09 219	1.69 247	1.75 217	5.90 280	34.83 324
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCP+	5.11 249	1.52 256	1.70 252	1.08 209	1.55 241	1.22 228	2.28 243	1.03 120	2.69 275	3.96 287	2.19 224	2.25 224	0.63 127	0.98 238	54.20 323	1.53 94	0.87 117	0.96 182	4.27 202	0.95 168	2.45 144	3.80 77	0.74 200	0.80 166	2.41 272	11.13 304	7.77 295	23.00 309

MSC_U_SF_DS_RVC	5.15 250	2.25 282	1.46 240	2.42 272	2.07 270	2.04 262	5.18 274	1.97 237	2.61 271	2.96 259	1.93 212	3.79 255	10.20 283	10.36 310	27.56 231	3.55 197	3.01 263	1.99 282	14.19 284	3.59 281	7.40 215	9.91 171	2.85 287	1.93 258	2.42 274	2.82 260	2.19 158	6.53 278

S-Stereo	5.20 251	1.19 218	1.90 261	1.82 254	1.73 252	1.68 251	2.29 245	2.74 282	2.14 263	3.32 269	13.02 316	5.98 282	1.85 237	0.89 227	28.39 234	16.06 310	1.91 236	2.35 294	5.62 224	9.27 318	7.51 218	15.02 243	1.62 270	2.70 292	1.33 203	2.06 245	2.88 224	3.20 246

FBW_ROB	5.25 252	2.41 283	2.49 283	2.72 276	2.98 290	2.61 271	6.30 281	1.78 223	1.10 204	2.52 245	2.82 228	4.91 275	8.67 277	6.67 304	49.93 299	1.28 63	1.82 234	0.97 185	9.21 270	1.68 229	9.07 251	5.89 131	4.29 295	1.84 253	1.48 228	1.92 233	1.81 128	2.56 231

EAI-Stereo	5.34 253	1.04 204	2.30 278	1.02 203	1.55 241	0.85 185	1.91 237	2.21 259	2.99 280	0.81 116	6.93 291	1.39 184	0.83 184	0.54 154	26.39 229	49.22 333	1.18 187	1.17 231	7.74 265	1.54 222	8.92 250	12.00 210	0.78 208	2.02 263	1.46 222	2.24 251	3.36 246	1.89 208

iRaft-Stereo_20w	5.41 254	1.35 243	2.82 292	2.69 274	1.55 241	1.58 247	1.23 220	1.96 235	3.24 286	5.53 321	7.00 293	1.55 198	1.33 227	0.55 157	6.14 146	9.93 269	1.65 226	0.87 158	6.14 232	5.54 296	8.40 241	20.46 298	0.73 194	0.87 184	1.71 248	34.19 327	11.64 304	5.53 272

ccs_rob	5.44 255	1.11 214	1.53 243	1.20 226	0.97 196	1.19 223	1.07 202	2.86 283	1.25 215	4.19 289	35.07 326	8.65 300	1.42 230	0.76 211	35.68 244	6.12 244	1.64 223	1.17 231	5.87 229	1.60 225	10.36 265	12.86 222	0.76 205	2.22 272	1.10 168	1.34 180	2.64 214	2.22 225

CBMV	5.62 256	1.43 250	1.24 221	1.61 250	1.61 246	1.96 258	2.28 243	3.43 288	1.48 231	3.08 263	6.42 275	7.79 293	9.12 278	0.62 178	17.34 213	13.54 292	2.64 258	1.27 248	9.58 272	1.19 193	10.31 263	16.88 269	0.86 228	2.04 267	1.64 242	1.86 228	4.52 269	26.08 314
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
model_zeroshot	5.64 257	0.77 92	1.32 230	1.93 259	0.99 197	0.64 148	0.62 159	1.94 232	0.65 149	3.86 285	6.90 289	1.45 188	0.65 134	0.66 194	15.20 201	14.91 304	1.28 198	1.06 212	7.09 260	1.05 181	13.05 291	25.85 312	0.63 159	0.75 153	39.07 332	1.65 210	2.16 155	6.16 276

ADCL	5.74 258	1.87 270	1.62 249	1.28 230	1.42 234	1.61 249	2.34 248	1.29 156	5.06 300	3.00 261	1.99 219	1.30 178	0.87 192	1.13 251	49.88 298	1.73 122	1.64 223	1.77 271	3.04 162	1.41 212	3.47 156	3.84 79	1.23 252	1.32 235	9.34 308	11.37 305	11.30 303	28.87 318

ADCMid	5.86 259	2.21 280	2.60 285	1.42 241	2.94 289	2.42 269	4.52 271	1.96 235	2.94 279	1.88 216	3.14 233	2.67 241	2.81 255	1.59 267	50.47 303	3.62 202	2.00 241	1.84 276	7.49 262	2.45 260	5.56 189	8.48 161	2.66 280	1.57 243	2.29 269	8.47 300	7.21 291	20.87 307

AnyNet_C32	6.19 260	1.45 253	1.40 233	1.28 230	1.69 249	1.43 241	3.69 264	1.56 200	5.23 301	2.63 249	4.52 252	2.23 222	1.34 228	1.41 265	54.68 324	3.51 194	2.24 252	2.06 286	3.81 193	1.98 246	7.39 214	11.40 200	1.23 252	1.87 255	5.90 294	14.50 308	6.04 283	20.74 306

DPSNet	6.19 260	1.58 259	1.40 233	1.82 254	2.77 283	2.27 266	2.04 240	1.97 237	2.91 278	2.12 232	5.08 258	10.47 311	6.82 275	8.77 307	19.95 222	11.92 288	5.92 281	3.73 313	17.76 290	9.60 320	12.18 278	17.85 280	3.88 293	3.21 308	2.31 270	3.71 273	2.62 211	2.45 229

DDVS	6.28 262	1.19 218	1.34 231	1.13 213	1.54 240	1.21 226	1.06 199	2.48 271	1.74 247	3.43 270	79.09 334	6.13 283	1.94 238	1.15 255	10.44 179	6.06 243	2.12 248	1.31 251	5.58 223	4.97 293	9.98 261	13.68 234	0.82 218	1.24 231	1.22 189	1.52 200	4.65 270	2.63 232

G-Net	6.30 263	1.67 263	1.86 257	1.46 245	1.83 257	1.49 245	1.31 222	4.92 308	8.45 311	3.15 264	4.65 253	7.94 294	6.81 274	0.87 225	16.87 209	7.83 262	1.93 238	2.71 303	5.65 225	6.44 304	9.07 251	11.41 201	1.44 263	2.80 300	1.78 252	18.73 315	6.49 287	30.54 320

otaku	6.32 264	5.21 308	2.43 282	18.55 313	3.05 292	6.58 305	5.21 275	1.43 181	1.44 225	1.31 181	1.39 198	3.94 259	2.76 250	3.25 288	26.81 230	1.43 78	10.64 297	1.19 236	20.32 296	1.71 231	13.88 301	11.69 204	11.83 325	2.03 264	1.64 242	2.05 243	2.52 200	6.37 277

SANet	6.32 264	2.20 279	1.79 254	2.07 264	2.63 279	3.36 280	10.20 298	4.41 306	7.43 309	2.04 225	4.35 249	8.33 297	12.55 293	1.80 273	47.09 286	1.72 119	6.07 282	1.51 259	4.45 203	1.81 236	9.80 258	10.36 177	1.21 251	2.72 296	2.04 263	5.93 291	3.67 256	9.02 283

RainbowNet	6.38 266	3.77 300	2.95 295	4.59 293	3.15 295	4.28 290	10.99 308	2.04 249	1.97 259	1.89 219	1.11 177	3.92 258	3.08 260	3.63 293	42.37 271	1.96 137	4.60 274	1.56 262	16.57 289	8.71 314	11.66 276	11.28 199	10.57 320	2.32 274	2.23 266	2.29 253	2.78 220	6.05 275

pmcnn	6.42 267	1.56 258	1.60 248	2.69 274	3.39 296	2.12 263	10.59 304	2.67 280	2.61 271	2.54 246	6.38 274	6.37 284	16.22 307	0.89 227	16.23 205	14.56 300	4.57 273	3.30 311	7.74 265	7.59 306	13.62 300	22.89 304	6.22 305	2.53 285	1.86 255	3.14 266	4.68 271	4.77 260

HBP-ISP	6.55 268	1.35 243	2.23 272	1.99 260	1.62 247	1.78 254	0.81 181	2.50 272	1.26 216	4.90 304	6.79 282	1.42 187	0.75 158	14.52 317	52.81 318	19.38 319	1.33 203	1.14 225	6.08 231	7.98 309	12.72 282	19.17 292	0.83 222	1.51 242	2.15 265	2.05 243	3.91 267	3.74 254

edge stereo	6.57 269	1.88 271	3.13 298	2.21 269	1.87 262	2.69 274	3.15 259	4.49 307	3.41 288	3.95 286	4.81 254	6.45 285	20.30 311	1.11 248	18.59 217	14.65 302	2.02 242	1.64 266	36.45 308	6.00 300	7.11 210	13.70 236	1.44 263	2.08 268	2.35 271	2.08 246	3.74 257	5.94 274

SQANet	6.61 270	4.52 307	2.25 275	19.46 314	2.80 284	5.78 300	5.10 272	1.62 206	1.42 223	1.20 168	1.35 193	3.49 252	2.47 246	2.79 282	39.69 254	1.32 68	10.61 295	1.08 216	20.69 298	1.49 220	12.87 284	10.98 189	11.36 323	1.61 245	1.68 246	2.30 254	2.67 217	5.76 273

SPS-STEREO	6.95 271	1.75 267	1.96 265	2.47 273	1.71 250	2.67 272	7.51 285	2.73 281	1.77 250	3.62 277	6.80 284	4.88 274	2.19 243	1.30 260	41.49 266	11.88 287	3.62 269	2.04 283	36.63 310	2.04 249	14.17 304	17.87 281	1.48 267	2.69 291	2.50 275	3.26 268	3.74 257	2.81 236
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ADCS	7.02 272	1.96 275	1.96 265	1.45 244	2.34 271	1.96 258	3.44 261	2.25 262	3.95 293	2.64 250	3.13 232	3.52 253	17.50 309	2.18 277	52.87 319	11.38 277	3.10 265	2.55 302	5.10 212	2.56 262	10.82 270	10.12 173	1.74 272	2.12 269	2.53 276	10.38 303	7.40 292	18.54 304

ADCPNet	7.22 273	1.20 222	3.00 297	1.33 233	3.12 294	1.46 243	9.28 295	2.20 257	3.19 284	4.19 289	7.62 301	2.54 237	15.76 305	1.74 272	49.34 295	3.53 196	2.22 251	1.25 246	19.78 294	3.05 274	6.47 200	6.78 143	4.59 296	1.45 240	3.90 286	5.06 285	3.90 266	26.91 315

ACVNet_1	7.23 274	3.88 302	3.60 302	16.55 310	3.61 302	6.82 307	10.77 305	1.61 205	1.77 250	1.62 199	1.34 192	4.64 270	3.07 259	7.87 305	46.54 283	1.46 83	11.70 303	1.77 271	20.85 299	1.62 227	14.44 315	9.86 169	7.17 307	2.93 303	1.84 253	2.33 255	2.75 219	2.71 234

TRStereo	7.27 275	1.32 238	1.93 262	0.85 183	0.64 141	2.31 267	0.87 186	2.20 257	0.84 174	4.40 293	1.76 205	2.27 232	0.75 158	0.53 147	9.78 170	18.00 315	0.89 123	0.90 171	5.70 227	1.69 230	7.47 216	17.27 276	0.63 159	0.64 125	1.43 218	106.42 338	3.23 240	1.61 196

Ntro	7.30 276	6.21 312	2.53 284	8.29 303	3.01 291	5.20 297	8.21 290	1.40 177	1.51 235	1.44 190	1.19 184	3.90 256	2.78 252	3.15 287	35.64 243	1.27 61	10.61 295	1.27 248	45.74 318	1.93 242	14.28 311	11.91 209	11.38 324	2.65 290	1.73 249	2.28 252	2.54 204	4.94 263

anonymity	7.31 277	0.90 147	1.71 253	1.15 217	0.92 186	0.82 182	0.78 178	2.16 254	1.73 246	3.78 284	97.18 335	1.99 214	0.92 198	0.53 147	9.97 172	7.82 261	1.13 181	0.89 166	6.68 246	1.45 216	7.79 224	18.56 288	0.75 203	0.77 158	1.50 230	1.58 206	21.11 320	2.77 235

CBMV_ROB	7.32 278	1.49 255	2.01 268	2.37 271	1.95 266	2.94 276	2.85 257	6.45 313	1.67 243	5.35 318	6.91 290	9.95 307	11.78 290	0.67 198	38.78 249	6.71 256	3.91 270	1.19 236	10.02 277	2.47 261	9.67 257	17.08 271	0.81 214	1.62 246	7.83 303	10.07 302	5.85 278	25.35 313

AnyNet_C01	7.46 279	2.22 281	2.25 275	2.99 285	1.99 268	1.80 256	6.11 278	3.82 300	5.59 303	3.15 264	4.35 249	4.84 273	6.54 273	2.23 278	58.48 325	14.06 296	6.69 285	3.67 312	4.82 209	3.18 277	8.68 249	13.81 238	2.41 278	2.39 279	5.67 292	3.29 270	8.76 298	17.77 303

WAO-6	7.60 280	2.96 288	2.69 287	8.39 305	2.91 288	4.09 287	9.80 296	3.51 293	3.29 287	1.83 212	2.44 226	6.58 286	10.28 286	3.07 284	50.48 304	2.35 160	13.45 313	1.89 279	9.14 269	2.24 258	14.27 308	12.25 213	3.34 290	2.73 297	7.78 302	7.61 297	4.78 275	11.18 292

ACVNet_2	7.60 280	3.56 294	2.92 294	21.71 318	3.45 300	5.03 296	10.20 298	1.84 226	1.75 248	1.88 216	1.90 211	4.13 263	3.42 264	3.13 286	48.14 290	1.55 102	12.78 309	1.59 263	33.01 306	1.79 235	11.17 273	7.89 153	6.76 306	2.80 300	3.11 281	2.99 264	3.50 251	3.10 243

IMH-64-1	7.69 282	3.33 290	3.54 299	4.78 294	3.41 297	4.66 292	7.94 286	3.50 291	3.08 281	1.39 187	1.97 215	5.46 278	11.00 287	5.06 300	51.74 309	4.54 219	6.41 283	2.30 290	19.20 292	2.05 250	8.35 238	10.70 182	7.76 314	2.38 276	6.01 296	4.61 277	13.27 311	9.08 284

IMH-64	7.69 282	3.33 290	3.54 299	4.78 294	3.41 297	4.66 292	7.94 286	3.50 291	3.08 281	1.39 187	1.97 215	5.46 278	11.00 287	5.06 300	51.74 309	4.54 219	6.41 283	2.30 290	19.20 292	2.05 250	8.35 238	10.70 182	7.76 314	2.38 276	6.01 296	4.61 277	13.27 311	9.08 284

Dean	7.71 284	3.73 299	2.70 288	34.51 323	4.04 307	5.77 299	11.08 309	2.27 264	2.38 269	2.20 233	1.67 202	5.02 276	5.62 270	3.37 289	48.84 293	1.81 127	12.14 306	1.69 267	9.97 276	2.18 255	14.18 305	9.87 170	7.32 309	2.79 299	3.52 283	2.90 261	3.53 252	3.17 245

FINET	8.71 285	0.76 88	1.06 181	0.73 155	0.61 126	0.65 150	0.96 193	1.14 131	10.65 316	0.64 64	8.32 307	1.23 169	12.97 295	0.66 194	19.47 219	15.19 308	1.11 175	0.67 89	4.45 203	3.30 278	6.92 207	25.13 310	0.48 78	1.82 251	33.04 325	36.43 331	1.44 90	45.32 334

WAO-7	9.07 286	3.01 289	5.43 316	29.81 321	2.48 275	4.10 288	9.87 297	2.50 272	4.12 295	4.70 298	7.51 298	8.00 295	14.77 303	1.87 274	40.78 263	2.16 148	12.66 307	2.78 306	45.71 317	2.18 255	10.61 267	10.06 172	1.41 260	2.61 288	3.09 280	4.78 279	2.98 228	5.05 265

MeshStereo	9.32 287	2.66 284	2.34 279	4.20 290	2.89 287	4.28 290	2.45 250	8.29 323	9.16 313	5.14 309	8.46 309	11.16 312	13.23 300	0.85 224	51.81 312	15.66 309	4.76 277	1.82 275	21.81 301	1.92 241	15.41 321	19.79 293	1.07 249	2.40 280	8.53 307	5.45 286	10.67 301	15.48 299
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
IMH	9.35 288	3.37 293	3.55 301	4.56 292	3.42 299	4.71 295	8.11 289	3.47 290	3.11 283	1.42 189	1.87 210	5.75 280	16.21 306	47.47 334	51.66 308	2.73 172	9.15 291	2.36 296	20.87 300	2.09 254	8.20 236	10.33 175	8.06 317	2.34 275	7.63 301	5.85 290	3.76 261	10.29 290

ELAS_RVC	9.44 289	3.33 290	5.58 317	4.11 289	3.68 303	7.49 311	6.29 280	7.70 319	3.76 290	5.25 314	7.74 303	9.89 303	11.05 289	3.12 285	47.81 289	4.61 222	7.01 286	9.67 322	11.32 279	2.99 273	13.48 296	18.09 286	2.75 283	4.11 316	20.24 317	23.51 317	5.06 276	5.25 267
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	9.58 290	4.14 306	6.28 320	4.33 291	5.76 316	4.05 286	8.92 293	7.11 315	7.31 307	5.28 316	7.81 304	7.63 292	9.16 279	13.24 314	22.87 223	20.42 320	7.52 289	6.31 317	10.37 278	7.95 308	14.23 306	18.70 289	4.07 294	5.38 319	5.79 293	22.37 316	9.94 300	11.72 293

AIO-Stereo-zeroshot1	9.97 291	1.84 269	2.24 273	1.34 234	1.79 254	1.78 254	1.71 231	2.17 255	7.58 310	3.47 272	7.13 296	2.44 236	2.07 241	0.38 77	10.77 182	13.53 291	1.54 221	1.19 236	136.48 333	6.52 305	8.17 235	26.38 316	0.61 150	0.97 210	1.28 194	18.58 313	2.35 179	4.90 262

PWCK	10.29 292	3.91 303	2.77 290	4.89 298	3.54 301	7.32 310	8.68 291	3.93 302	4.63 299	4.65 297	5.75 269	24.50 320	9.85 282	3.38 290	35.70 245	3.25 186	10.92 298	2.38 297	72.59 328	5.10 294	14.78 317	8.07 156	3.71 292	2.51 283	7.91 304	7.44 294	6.33 284	9.46 287

SFCPSM	10.77 293	1.34 242	1.09 189	1.15 217	1.19 216	1.19 223	0.90 189	1.29 156	1.76 249	2.70 252	5.58 267	4.33 267	10.25 285	1.08 247	51.59 307	5.22 230	1.99 239	1.17 231	161.66 336	4.44 286	7.65 221	11.04 192	0.84 223	1.68 248	1.34 205	1.75 217	3.44 248	3.04 241

ELAS	10.84 294	3.56 294	4.96 310	4.79 296	4.42 312	5.56 298	6.51 283	7.57 316	3.94 292	5.28 316	7.73 302	9.90 305	11.95 291	3.98 296	51.90 314	4.58 221	7.45 288	9.46 320	9.29 271	2.75 267	13.28 294	17.44 277	2.75 283	3.75 314	17.66 315	27.22 321	13.08 310	31.86 322
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	11.01 295	9.35 321	6.18 319	8.36 304	7.13 321	10.04 320	10.87 306	5.04 309	4.04 294	2.99 260	3.99 244	9.99 308	9.75 281	8.16 306	48.50 291	14.21 298	7.41 287	5.05 316	7.73 264	3.91 285	13.36 295	18.71 290	8.17 318	3.64 312	11.32 310	18.46 312	12.54 307	28.46 317

SGM_RVC	11.64 296	2.80 287	1.89 260	2.92 279	2.54 278	4.66 292	8.81 292	7.78 321	3.50 289	5.57 322	8.27 305	9.89 303	12.97 295	0.97 237	4.41 124	2.83 175	7.65 290	1.17 231	40.85 312	6.32 303	10.68 268	24.24 307	1.79 274	3.32 310	27.82 320	35.58 328	31.94 328	43.00 330
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
UNDER WATER-64	11.94 297	7.33 319	5.26 314	17.03 311	7.50 322	8.66 317	16.40 318	8.75 325	4.42 297	4.46 295	3.23 235	17.69 315	16.25 308	9.32 308	46.44 281	10.50 271	13.88 320	3.04 310	12.89 283	8.65 312	14.27 308	14.74 242	10.97 321	4.47 317	6.36 299	18.61 314	9.42 299	21.90 308

LSM0	11.96 298	1.70 265	2.88 293	2.75 277	2.51 277	3.46 283	9.27 294	4.20 304	4.16 296	3.65 278	7.52 299	7.40 291	10.23 284	1.32 261	64.87 329	78.56 337	4.73 276	2.33 293	20.33 297	4.80 290	14.31 312	17.05 270	1.30 259	3.15 306	3.41 282	15.40 311	6.33 284	25.24 312

LVE	12.08 299	3.68 297	2.75 289	55.08 332	4.35 311	8.14 314	74.25 335	1.97 237	2.42 270	2.31 238	1.72 204	4.79 271	5.02 269	3.47 292	40.00 258	2.29 155	11.14 299	1.88 277	50.99 323	2.03 248	10.30 262	12.06 212	5.50 297	3.25 309	3.73 285	3.25 267	3.10 234	6.68 280

DGSMNet	12.30 300	2.15 277	2.14 269	1.99 260	1.68 248	2.73 275	1.82 233	3.08 286	2.11 262	12.64 328	99.93 336	4.00 261	18.54 310	19.58 324	45.95 279	15.08 305	12.73 308	10.09 323	15.38 287	4.59 288	13.00 289	15.62 249	7.34 310	3.49 311	1.76 251	5.84 289	3.48 250	5.37 268

JetRed	12.58 301	6.94 318	7.73 321	4.83 297	6.78 319	9.44 319	10.92 307	5.31 312	4.60 298	5.84 324	3.34 236	8.16 296	8.25 276	9.89 309	50.58 305	14.44 299	10.47 294	7.92 318	7.78 267	5.56 297	18.07 326	24.74 309	11.23 322	4.59 318	12.62 311	25.80 319	25.52 323	28.19 316

MDST_ROB	12.84 302	32.58 329	1.86 257	20.66 317	2.84 286	7.65 312	3.50 263	4.02 303	1.51 235	3.73 283	6.49 276	3.22 250	42.47 320	0.80 220	50.42 302	2.20 150	1.29 199	0.83 145	18.69 291	1.42 213	12.92 286	18.51 287	1.50 268	1.82 251	24.51 319	15.09 309	31.82 326	34.42 323

XX-Stereo	13.13 303	0.72 67	1.28 225	1.04 205	0.54 112	0.81 181	0.87 186	1.13 130	0.51 108	4.52 296	6.79 282	1.56 200	1.04 214	0.49 132	39.98 257	16.92 312	1.52 218	0.95 179	6.78 252	0.95 168	6.18 199	13.69 235	0.71 187	0.52 84	237.32 338	1.37 182	2.63 213	3.58 250

TorneroNet-64	13.22 304	6.29 314	5.03 312	34.00 322	3.73 306	10.39 321	16.61 319	3.46 289	12.22 324	2.26 236	5.35 262	17.42 314	34.25 318	14.90 318	47.42 288	3.17 180	13.22 312	2.42 299	36.46 309	9.14 317	14.27 308	12.82 221	5.64 298	2.71 293	14.05 314	13.61 306	3.58 254	12.45 294

notaker	13.32 305	13.02 324	4.84 307	18.53 312	6.99 320	8.41 316	14.34 315	3.85 301	3.23 285	2.91 257	2.14 223	31.16 322	43.76 321	4.86 298	85.76 333	2.65 170	12.81 310	2.79 307	43.18 315	2.96 272	14.95 318	11.46 202	7.77 316	3.13 305	2.66 277	2.97 263	3.75 259	4.87 261

ACV-stereo	13.53 306	1.95 273	1.64 251	2.13 267	1.16 213	3.41 281	1.39 224	1.71 216	1.85 256	2.95 258	4.86 256	3.99 260	45.11 322	1.12 249	53.60 320	16.55 311	2.70 260	1.30 250	170.74 337	4.49 287	12.74 283	16.57 260	1.00 242	1.87 255	1.39 214	3.04 265	3.75 259	2.35 227

SGM-ForestM	13.80 307	10.32 323	8.18 322	4.90 299	3.69 304	7.87 313	10.55 303	7.61 317	10.68 317	5.09 308	8.30 306	9.49 302	12.89 294	4.42 297	49.85 297	13.64 295	10.21 293	1.16 229	11.67 282	8.91 315	11.41 274	24.59 308	3.28 288	5.76 321	31.49 323	36.13 329	19.13 318	41.30 329

WAO-8	14.11 308	5.49 309	4.86 308	26.82 319	4.15 309	6.96 308	11.78 312	3.65 298	6.35 305	31.53 333	38.68 328	8.33 297	22.49 312	20.27 327	50.28 300	3.34 188	11.20 301	2.04 283	55.23 325	5.70 298	9.91 259	11.24 197	5.91 300	2.59 286	8.00 305	7.57 295	6.79 288	9.89 288

Venus	14.11 308	5.49 309	4.86 308	26.82 319	4.15 309	6.96 308	11.78 312	3.65 298	6.35 305	31.53 333	38.68 328	8.33 297	22.49 312	20.27 327	50.28 300	3.34 188	11.20 301	2.04 283	55.23 325	5.70 298	9.91 259	11.24 197	5.91 300	2.59 286	8.00 305	7.57 295	6.79 288	9.89 288

SGM+DAISY	15.03 310	3.86 301	5.41 315	3.96 288	3.71 305	6.66 306	7.44 284	7.77 320	10.90 321	5.69 323	8.99 313	9.93 306	13.12 299	3.67 294	45.62 278	18.93 318	4.69 275	3.97 315	15.74 288	13.34 323	15.06 319	28.38 322	1.46 265	13.52 328	34.47 327	36.45 332	37.75 331	45.36 335

ACVNet-4b	15.72 311	4.04 304	2.68 286	44.32 328	2.83 285	6.13 303	62.22 332	1.84 226	1.78 252	1.65 203	1.24 185	4.40 269	112.58 335	3.38 290	47.32 287	1.32 68	16.00 322	1.73 270	55.10 324	2.19 257	14.48 316	16.37 259	7.30 308	3.18 307	1.64 242	1.88 229	2.20 159	4.57 259

MANE	15.81 312	9.88 322	8.25 323	5.12 302	6.22 318	8.39 315	11.49 311	7.67 318	10.83 320	4.97 305	8.34 308	8.98 301	12.97 295	3.88 295	48.84 293	18.39 316	11.83 304	20.15 328	11.32 279	9.38 319	13.48 296	26.38 316	2.78 286	12.22 325	32.08 324	36.35 330	33.31 329	43.41 331

DispFullNet	16.30 313	3.61 296	4.99 311	3.31 286	3.08 293	3.50 284	3.23 260	6.46 314	2.69 275	5.18 310	6.80 284	88.00 332	15.13 304	2.74 280	39.32 252	24.41 326	4.06 271	3.86 314	139.45 334	28.19 329	12.57 280	15.74 251	2.71 282	2.38 276	4.19 287	2.67 257	6.81 290	5.03 264

UNDER WATER	16.74 314	8.01 320	5.18 313	15.67 309	9.29 325	8.94 318	36.85 327	8.38 324	6.23 304	4.21 292	3.00 230	18.64 316	96.12 333	15.60 321	37.14 246	10.17 270	14.68 321	2.79 307	47.09 320	8.60 310	17.12 324	13.21 226	17.04 328	5.56 320	6.15 298	15.22 310	6.39 286	14.80 298

PSMNet_ROB	17.18 315	5.57 311	2.98 296	3.51 287	2.73 282	6.41 304	10.28 300	2.31 267	2.27 268	4.77 299	140.21 337	98.21 333	6.08 271	34.53 330	10.47 180	1.72 119	5.37 279	1.72 269	20.16 295	3.45 279	13.00 289	8.00 154	63.38 336	2.71 293	3.54 284	3.57 272	3.25 243	3.61 251

STStereo	17.90 316	3.70 298	5.94 318	43.89 327	5.62 315	39.01 330	13.50 314	7.84 322	10.79 319	5.25 314	8.94 310	24.58 321	30.28 317	1.98 275	59.79 328	13.60 294	5.75 280	1.79 273	40.86 313	5.29 295	11.04 272	15.34 247	2.47 279	11.83 324	23.98 318	30.27 323	23.75 322	36.15 325

DGTPSM_ROB	18.53 317	6.49 315	18.04 326	4.98 300	8.90 323	5.93 301	18.56 321	5.08 310	12.04 322	5.07 307	9.28 314	12.68 313	55.86 328	15.28 319	66.30 330	20.57 321	19.32 325	16.27 325	24.75 302	20.04 326	16.70 323	22.25 302	6.01 303	12.63 326	13.88 312	32.46 325	14.80 314	36.23 326

DPSM_ROB	21.09 318	17.18 325	22.68 328	10.13 306	9.29 325	13.96 322	14.47 316	11.66 326	15.25 326	9.00 325	8.97 311	10.35 309	13.24 301	19.82 325	59.61 326	26.09 327	18.75 323	21.25 329	14.76 285	15.47 324	28.53 329	28.20 319	7.44 311	16.13 329	34.47 327	39.29 334	38.28 332	45.08 332

DPSM	21.09 318	17.18 325	22.68 328	10.13 306	9.29 325	13.96 322	14.47 316	11.66 326	15.25 326	9.00 325	8.97 311	10.35 309	13.24 301	19.82 325	59.61 326	26.09 327	18.75 323	21.25 329	14.76 285	15.47 324	28.53 329	28.20 319	7.44 311	16.13 329	34.47 327	39.29 334	38.28 332	45.08 332

KSHMR	21.80 320	6.71 317	4.04 304	99.23 336	6.14 317	41.63 332	70.49 334	3.63 297	8.86 312	3.60 276	3.42 238	6.78 289	84.46 332	17.61 322	40.67 260	3.96 208	10.14 292	2.82 309	90.71 331	2.91 270	12.90 285	12.31 214	9.04 319	2.84 302	19.52 316	5.56 287	8.25 296	10.42 291

MaskLacGwcNet_RVC	22.39 321	1.43 250	1.63 250	2.01 262	1.89 263	2.00 260	4.03 268	2.25 262	2.65 273	5.01 306	28.79 324	216.21 338	50.44 327	5.46 302	37.62 247	4.30 215	5.35 278	12.78 324	28.48 303	1.49 220	14.42 314	12.87 223	1.01 244	2.45 282	1.87 256	7.04 293	145.49 339	5.50 271

DLNR_Zeroshot_test	24.07 322	81.88 338	1.95 264	101.60 337	0.50 96	0.56 116	81.29 337	2.29 266	0.50 104	4.86 301	2.13 222	3.03 248	0.93 200	12.16 313	103.32 335	142.13 339	34.14 329	19.58 327	8.61 268	4.90 292	8.02 233	28.05 318	0.55 116	0.85 182	1.36 210	1.54 202	1.21 76	1.87 206

DPSMNet_ROB	24.31 323	6.50 316	18.05 327	5.02 301	8.92 324	6.00 302	18.76 322	5.09 311	12.07 323	5.20 313	26.86 323	20.02 317	160.56 337	15.40 320	77.59 332	20.75 322	19.63 326	16.57 326	37.30 311	20.17 327	17.40 325	22.27 303	6.03 304	12.63 326	13.98 313	32.46 325	14.87 315	36.24 327

TorneroNet	25.03 324	6.23 313	3.71 303	95.21 335	4.04 307	30.59 328	28.04 323	4.36 305	17.91 328	2.20 233	37.98 327	81.16 331	72.52 329	18.24 323	46.94 285	2.75 173	13.19 311	2.38 297	87.74 329	9.05 316	15.54 322	12.50 218	5.92 302	2.71 293	49.11 333	8.21 299	3.60 255	13.88 297

zero-FE	26.91 325	1.70 265	0.58 86	142.42 338	9.85 328	147.98 338	78.07 336	1.26 150	0.63 141	1.14 167	3.84 242	136.40 335	24.38 314	0.66 194	34.38 240	5.45 233	2.13 249	2.31 292	5.81 228	1.20 195	51.50 333	68.36 335	0.63 159	0.61 110	0.94 137	1.51 195	1.68 121	1.13 156

LRCNet_RVC	27.23 326	30.79 328	14.68 325	35.16 325	31.14 332	36.50 329	30.07 326	23.05 330	12.67 325	36.10 335	33.27 325	37.41 323	28.58 316	37.19 331	51.77 311	7.29 260	31.08 328	27.01 332	67.79 327	28.97 330	22.94 328	11.62 203	39.23 331	30.57 333	7.31 300	2.54 256	11.22 302	9.26 286

ktn	29.25 327	4.04 304	95.12 338	14.38 308	5.47 314	18.03 324	17.50 320	16.11 329	67.22 337	2.86 254	5.27 259	171.03 337	80.57 331	10.72 312	76.12 331	3.35 190	21.01 327	2.75 305	90.20 330	29.10 331	15.07 320	11.01 190	7.65 313	3.01 304	5.09 290	5.80 288	4.72 272	6.57 279

LE_ROB	30.50 328	24.69 327	35.49 331	34.61 324	56.81 338	18.87 325	58.99 331	31.76 333	41.68 332	5.39 319	26.68 322	46.42 325	49.67 325	13.45 315	40.69 262	4.22 211	12.06 305	1.23 240	46.44 319	37.28 334	12.68 281	19.06 291	48.23 332	22.44 331	30.42 322	31.57 324	31.85 327	40.86 328

PML	39.12 329	38.07 332	12.03 324	39.14 326	28.99 331	40.52 331	11.18 310	14.17 328	98.92 338	27.80 332	165.99 338	107.70 334	159.11 336	13.58 316	17.37 214	11.85 286	35.22 330	8.64 319	42.84 314	11.21 322	14.35 313	16.59 261	5.89 299	7.24 323	52.84 334	13.89 307	42.19 334	18.91 305

FlowAnything	42.87 330	34.63 331	45.87 333	20.47 316	18.89 330	28.10 327	28.59 324	23.29 332	30.83 330	18.75 331	18.33 318	20.84 319	26.99 315	39.76 332	119.32 336	51.72 334	37.34 331	42.61 334	29.10 304	31.48 333	57.33 336	70.32 336	14.52 326	32.62 335	68.87 336	78.91 336	76.96 335	91.15 338

CasAABBNet	43.13 331	34.58 330	45.64 332	20.16 315	18.53 329	28.05 326	29.10 325	23.25 331	30.68 329	18.72 330	18.11 317	20.71 318	37.91 319	39.77 333	120.31 337	53.12 336	37.70 332	42.54 333	29.33 305	30.54 332	57.52 337	65.08 334	14.60 327	32.33 334	69.15 337	79.07 337	76.98 336	90.93 337

HaxPig	44.55 332	46.74 334	47.29 334	47.70 329	48.78 334	47.59 333	48.40 328	49.50 334	47.10 333	49.76 336	50.30 330	49.05 326	45.31 323	54.53 335	41.50 267	40.24 330	50.13 334	52.04 335	44.70 316	43.04 335	46.59 331	44.52 329	51.78 333	45.41 336	33.76 326	25.29 318	28.70 324	23.20 310

AVERAGE_ROB	46.10 333	48.44 335	48.15 335	49.32 330	50.20 335	48.59 334	49.79 329	50.71 336	48.61 334	51.66 337	52.51 331	50.25 327	47.27 324	55.77 336	43.02 272	41.01 331	52.37 335	54.54 336	47.19 321	45.40 336	48.69 332	44.71 330	52.87 334	46.96 337	35.70 330	26.55 320	30.75 325	23.74 311

HanzoNet	48.72 334	45.82 333	75.50 337	62.48 333	48.71 333	62.22 336	81.53 338	55.12 338	62.18 336	15.62 329	22.35 321	75.50 330	105.13 334	172.23 339	54.19 322	11.79 283	63.30 337	9.59 321	142.68 335	22.42 328	19.77 327	25.86 313	34.29 330	5.85 322	9.77 309	9.44 301	8.54 297	13.60 296

MEDIAN_ROB	49.56 335	51.56 336	50.68 336	52.75 331	53.71 336	52.03 335	53.33 330	54.25 337	52.17 335	54.87 338	55.86 333	53.55 328	50.14 326	59.05 337	46.45 282	44.58 332	55.75 336	57.86 337	50.47 322	48.81 337	52.02 334	47.66 331	56.65 335	49.99 338	38.96 331	30.09 322	33.54 330	31.34 321

BEATNet-Init1	54.98 336	76.29 337	23.41 330	86.88 334	56.39 337	86.85 337	69.29 333	49.55 335	36.32 331	11.75 327	54.61 332	64.36 329	78.43 330	21.46 329	91.69 334	51.99 335	38.14 333	22.22 331	101.82 332	73.02 338	54.14 335	49.15 333	27.76 329	24.21 332	58.43 335	37.31 333	77.81 337	61.10 336

FSD		0.78 100	0.68 105	0.60 125	0.60 123	0.60 136	0.57 153	0.90 103	0.68 153	0.95 149	0.73 122			0.64 186	2.85 73	5.08 228			3.12 166	0.89 157				0.68 138	0.92 134	0.92 124	0.93 53	0.99 138

STTRV1_RVC		1.35 243	1.13 195	1.70 253	1.33 228	2.15 264	1.82 233	1.56 200	1.45 227	1.88 216	3.47 240	3.12 249	4.87 267	1.12 249		6.48 253	11.18 300	1.07 215		10.39 321	9.37 255			2.21 271	5.53 291	2.91 262	5.85 278	13.08 295

DPSimNet_ROB		193.45 339	99.23 339	195.37 339	175.02 339	155.06 339	112.88 339	167.32 339	164.47 339	99.95 339	205.57 339	169.31 336	207.38 338	93.94 338	127.45 338	85.03 338		87.66 338	201.24 338	103.73 339	162.25 338	98.87 337	105.97 337	134.73 339		183.74 339	136.27 338	168.25 339

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