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	0.32 1	0.51 19	0.38 16	0.15 33	0.07 14	0.47 74	0.00 1	0.20 20	0.07 12	0.00 1	0.00 1	0.37 19	0.04 2	0.00 1	1.05 1	1.45 3	0.59 11	0.17 4	0.49 7	0.09 1	0.61 7	0.29 1	0.00 1	0.07 8	0.71 29	0.02 4	0.72 8	0.08 23

MLG-Stereo	0.38 2	0.25 7	0.06 4	0.03 6	0.08 15	0.18 25	0.01 3	0.04 3	0.04 6	0.00 1	0.00 1	0.23 7	0.08 9	0.00 1	1.86 7	2.10 16	0.41 5	0.31 11	1.08 20	0.31 12	0.55 6	1.38 5	0.06 13	0.02 1	0.18 8	0.11 13	0.91 10	0.01 3

AIO-test2	0.38 2	0.18 4	0.05 1	0.02 2	0.11 24	0.04 4	0.07 41	0.02 1	0.03 3	0.00 1	0.00 1	0.56 26	0.06 5	0.00 1	1.93 10	2.01 11	0.23 1	0.25 8	0.27 1	0.55 16	0.28 1	2.64 18	0.10 19	0.41 47	0.16 6	0.01 2	0.29 1	0.00 1

Pointernet	0.40 4	0.13 2	0.40 18	0.12 31	0.02 2	0.14 16	0.19 76	0.05 6	0.04 6	0.00 1	0.14 40	0.20 2	0.06 5	0.11 30	1.74 5	1.09 1	0.61 12	0.15 3	0.31 2	0.09 1	0.34 3	2.00 10	0.01 5	0.06 6	0.05 1	0.00 1	2.50 29	0.20 31

MLG-Stereo_test1	0.43 5	0.24 6	0.05 1	0.03 6	0.08 15	0.18 25	0.01 3	0.04 3	0.05 8	0.00 1	0.00 1	0.23 7	0.09 15	0.00 1	1.87 8	2.06 13	0.36 4	0.35 14	1.17 22	0.31 12	0.63 8	2.29 14	0.09 17	0.02 1	0.16 6	0.16 20	1.25 13	0.01 3

AIO-test1	0.46 6	0.15 3	0.32 15	0.03 6	0.10 21	0.15 19	0.02 15	0.11 13	0.06 9	0.00 1	0.00 1	0.27 12	0.08 9	0.00 1	2.46 16	2.52 27	0.24 2	0.13 2	0.89 16	0.70 27	0.51 5	2.89 22	0.01 5	0.18 29	0.06 2	0.04 6	0.50 2	0.01 3

MM-Stereo_test3	0.50 7	0.38 14	0.05 1	0.10 26	0.03 5	0.03 3	0.01 3	0.86 36	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.56 26	0.10 17	0.12 34	1.35 2	1.40 2	0.70 15	0.24 7	0.62 9	0.58 18	0.28 1	2.27 13	0.23 30	0.05 4	0.24 10	0.09 11	3.27 44	0.09 24

CroCo-Stereo Lap2	0.50 7	0.29 10	0.07 5	0.06 11	0.10 21	0.02 2	0.02 15	0.28 25	0.13 29	0.93 43	0.00 1	0.46 24	0.10 17	0.01 7	1.91 9	2.38 25	0.31 3	0.36 15	0.81 12	0.11 5	1.42 27	2.40 16	0.01 5	0.10 13	0.42 18	0.12 15	0.57 4	0.04 17

RSM	0.51 9	0.26 9	0.46 26	0.11 29	0.05 7	0.12 11	0.01 3	0.05 6	0.10 20	0.00 1	0.00 1	0.19 1	0.10 17	0.00 1	1.67 3	1.58 4	0.58 9	0.44 22	0.44 6	0.75 29	0.98 15	3.35 32	0.12 22	0.13 19	0.49 22	0.23 30	1.53 18	0.03 14

CroCo-Stereo	0.52 10	0.32 12	0.07 5	0.08 17	0.13 27	0.04 4	0.01 3	0.23 24	0.15 34	0.11 27	0.00 1	0.48 25	0.09 15	0.01 7	2.50 19	2.46 26	0.53 6	0.39 18	1.03 18	0.10 3	1.69 32	2.25 12	0.01 5	0.14 22	0.39 16	0.22 26	0.70 7	0.04 17
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
LG-Stereo	0.57 11	0.25 7	0.10 8	0.14 32	0.13 27	0.31 61	0.01 3	0.14 16	0.16 42	0.00 1	0.92 70	1.11 39	0.08 9	0.01 7	2.51 20	2.09 15	0.54 7	0.34 13	1.52 28	0.90 39	1.10 20	1.83 8	0.09 17	0.03 3	0.15 4	0.12 15	0.79 9	0.02 11

StereoVision	0.57 11	0.58 23	0.24 10	0.08 17	0.08 15	0.14 16	0.05 34	0.29 27	0.27 49	0.50 36	0.00 1	0.29 16	0.05 3	0.04 25	2.28 11	1.93 9	0.86 23	0.21 6	0.75 11	0.13 6	0.87 13	1.45 7	0.00 1	0.13 19	0.40 17	0.23 30	3.41 47	0.15 26

ProNet	0.57 11	0.19 5	0.45 24	0.03 6	0.00 1	0.22 37	0.91 138	0.30 29	0.03 3	0.01 21	1.23 74	0.20 2	0.01 1	0.36 66	2.90 27	2.03 12	0.88 25	0.19 5	0.39 4	0.25 8	0.69 9	1.90 9	0.79 67	0.50 51	0.45 20	0.01 2	0.60 6	0.00 1

AIO-Stereo	0.58 14	0.45 17	0.45 24	0.04 10	0.05 7	0.14 16	0.00 1	0.03 2	0.11 23	0.00 1	0.00 1	0.20 2	0.08 9	0.02 14	2.29 12	1.98 10	0.78 19	0.39 18	1.85 31	1.02 45	0.72 10	2.84 21	0.17 26	0.05 4	0.42 18	0.06 9	1.64 19	0.03 14

MM-Stereo_test1	0.59 15	1.47 41	0.11 9	0.01 1	0.02 2	0.05 6	0.01 3	0.28 25	0.02 2	0.00 1	0.00 1	0.60 32	0.13 23	0.17 40	1.73 4	1.91 8	0.93 27	0.28 9	0.68 10	0.64 21	0.43 4	3.17 27	0.22 29	0.08 10	0.32 15	0.29 39	2.44 28	0.07 22

111111	0.61 16	0.32 12	0.25 11	0.02 2	0.05 7	0.12 11	0.01 3	0.04 3	0.06 9	0.00 1	0.06 38	0.24 10	0.07 7	0.01 7	2.72 25	2.08 14	0.81 21	0.29 10	2.18 36	0.77 31	1.30 24	3.86 47	0.27 33	0.10 13	0.09 3	0.19 24	0.55 3	0.01 3

RSM++	0.63 17	0.30 11	0.49 32	0.19 39	0.05 7	0.23 38	0.01 3	0.07 10	0.10 20	0.01 21	0.00 1	0.21 6	0.14 25	0.01 7	2.47 17	1.71 5	0.55 8	0.45 23	1.05 19	0.86 36	1.18 23	3.51 34	0.50 50	0.16 24	1.22 47	0.22 26	1.34 15	0.04 17

RAFT	0.64 18	0.12 1	0.41 19	0.09 23	0.02 2	0.21 32	0.15 62	2.71 53	0.06 9	1.08 44	0.00 1	0.24 10	0.05 3	0.10 29	2.66 23	1.83 7	0.58 9	0.08 1	1.37 24	0.32 14	0.82 11	0.73 3	0.00 1	0.22 34	0.31 12	0.06 9	3.04 43	0.01 3

MoCha-V2	0.67 19	0.56 20	0.50 34	0.02 2	0.08 15	0.13 14	0.01 3	0.05 6	0.03 3	0.00 1	0.00 1	0.23 7	0.25 36	0.01 7	2.66 23	2.68 31	0.61 12	0.37 16	0.39 4	1.47 64	3.12 51	3.53 36	0.00 1	0.06 6	0.50 23	0.21 25	0.59 5	0.02 11

U	0.71 20	0.40 15	0.08 7	0.08 17	0.11 24	0.01 1	0.01 3	0.55 35	0.16 42	0.86 42	0.00 1	0.70 33	0.13 23	0.02 14	2.38 13	2.71 32	0.98 29	0.64 27	1.51 27	0.26 9	1.92 34	2.63 17	0.01 5	0.20 32	1.36 50	0.18 22	1.02 11	0.19 29

MM-Stereo_test2	0.72 21	1.97 49	0.26 12	0.02 2	0.04 6	0.12 11	0.01 3	0.29 27	0.08 15	0.00 1	0.00 1	0.58 31	0.18 28	0.02 14	2.39 14	2.72 33	0.80 20	0.40 20	0.82 13	1.09 51	1.02 17	4.04 49	0.29 36	0.12 17	0.56 25	0.22 26	1.37 16	0.06 21

MLG-Stereo_test2	0.75 22	1.22 36	0.31 14	0.08 17	0.27 42	0.25 43	0.02 15	0.07 10	0.07 12	0.01 21	0.69 61	0.28 13	0.08 9	0.02 14	2.40 15	2.30 22	0.74 17	0.73 30	2.09 35	0.94 42	1.14 21	3.06 24	0.19 28	0.09 12	0.45 20	0.10 12	2.04 24	0.57 38

IGEV-Stereo++	0.75 22	0.61 25	0.26 12	0.10 26	0.06 12	0.16 21	0.02 15	0.06 9	0.08 15	0.00 1	0.57 54	0.20 2	0.08 9	0.02 14	2.47 17	2.19 19	0.66 14	0.68 29	2.36 41	0.90 39	1.35 26	3.79 45	0.28 34	0.12 17	0.20 9	0.04 6	2.89 37	0.05 20

AdaDepth	0.82 24	0.69 27	0.39 17	0.37 52	0.25 39	0.18 25	0.04 27	0.08 12	0.13 29	0.00 1	0.00 1	0.41 21	0.28 38	0.35 65	3.17 29	2.95 40	1.07 30	0.65 28	1.95 33	0.69 26	1.47 28	3.18 28	0.03 11	0.07 8	0.15 4	0.18 22	2.94 39	0.43 35

GREAT-IGEV	0.83 25	0.49 18	0.49 32	0.08 17	0.06 12	0.17 23	0.03 22	0.20 20	1.66 141	0.00 1	0.00 1	0.43 22	0.11 20	0.03 20	3.00 28	2.89 37	0.94 28	0.33 12	0.89 16	1.08 50	1.00 16	3.60 41	0.28 34	0.83 74	0.25 11	0.02 4	3.61 48	0.01 3

MSCF	0.85 26	0.60 24	0.47 27	0.06 11	0.11 24	0.16 21	0.02 15	0.21 22	0.09 17	1.26 47	0.00 1	0.28 13	0.29 41	0.03 20	3.53 34	3.04 42	0.74 17	0.37 16	0.38 3	0.87 37	1.02 17	3.55 38	0.11 20	0.62 60	0.58 26	1.90 75	2.53 30	0.01 3

GASTEREO	0.88 27	0.63 26	0.47 27	0.07 14	0.10 21	0.17 23	0.02 15	0.21 22	0.09 17	1.27 48	0.00 1	0.29 16	0.27 37	0.03 20	3.67 40	3.03 41	0.73 16	0.41 21	0.61 8	0.85 35	0.94 14	3.77 43	0.33 38	0.62 60	0.60 27	1.88 74	2.57 32	0.01 3

GIP-stereo	0.91 28	1.38 37	0.71 43	0.06 11	0.09 20	0.27 50	0.04 27	0.13 15	0.12 25	0.30 31	0.34 50	0.56 26	0.12 22	0.32 57	4.56 52	2.76 34	0.82 22	0.62 25	0.86 14	1.02 45	1.32 25	4.13 51	0.12 22	0.13 19	0.73 30	0.17 21	2.89 37	0.03 14

RAStereo	0.98 29	0.56 20	0.42 21	0.10 26	0.19 34	0.25 43	0.03 22	0.38 32	0.15 34	4.04 84	0.00 1	0.79 34	0.11 20	0.02 14	2.73 26	2.52 27	1.23 33	0.92 38	2.89 47	0.15 7	2.59 43	3.25 30	0.07 14	0.21 33	1.02 37	0.22 26	1.19 12	0.53 37

Occ-G	1.00 30	1.54 43	0.63 40	0.23 40	0.24 38	0.27 50	0.08 45	0.40 33	0.07 12	0.00 1	0.58 55	0.28 13	0.07 7	0.01 7	4.44 50	3.05 43	0.86 23	0.85 33	1.85 31	0.75 29	2.18 38	4.18 52	0.35 41	0.14 22	0.31 12	0.11 13	3.39 46	0.16 27

DEFOM-Stereo	1.03 31	1.14 35	0.50 34	0.07 14	0.22 36	0.26 46	0.03 22	0.32 30	0.13 29	0.00 1	0.00 1	0.34 18	0.14 25	0.49 82	3.32 30	3.10 45	1.68 43	1.13 42	1.40 26	0.61 20	2.37 41	2.94 23	0.72 59	0.11 16	0.96 36	0.24 33	4.89 64	0.78 44

AEACV	1.08 32	2.36 63	0.81 52	0.16 34	0.16 31	0.15 19	0.08 45	0.11 13	0.09 17	0.00 1	0.00 1	0.57 30	0.28 38	0.11 30	3.79 42	3.65 58	1.79 44	0.89 36	2.80 45	1.43 63	2.40 42	4.40 56	0.35 41	0.30 40	0.31 12	0.26 37	1.85 21	0.02 11

delet	1.13 33	1.39 38	0.97 64	0.34 50	1.00 96	1.13 102	0.41 105	0.98 37	0.21 46	1.21 46	0.44 51	0.86 35	0.44 53	0.80 120	3.65 38	2.11 17	1.55 39	0.86 35	0.87 15	0.55 16	1.77 33	1.44 6	0.57 53	0.88 77	1.13 44	0.23 30	3.76 51	1.07 52

LG-G_1	1.34 34	1.78 44	0.47 27	0.29 46	0.43 58	0.21 32	0.04 27	0.16 17	0.15 34	0.02 24	0.70 63	1.07 37	0.55 59	0.30 55	3.85 43	3.14 46	1.34 35	1.78 70	5.35 70	1.67 72	3.09 49	5.11 66	0.08 15	0.18 29	1.04 38	0.47 48	2.07 25	0.74 42

LG-G	1.34 34	1.78 44	0.47 27	0.29 46	0.43 58	0.21 32	0.04 27	0.16 17	0.15 34	0.02 24	0.70 63	1.07 37	0.55 59	0.30 55	3.85 43	3.14 46	1.34 35	1.78 70	5.35 70	1.67 72	3.09 49	5.11 66	0.08 15	0.18 29	1.04 38	0.47 48	2.07 25	0.74 42

MLG-Stereo_test3	1.35 36	0.85 31	0.47 27	0.28 44	0.64 72	0.28 53	0.03 22	0.18 19	0.12 25	1.17 45	0.03 36	1.38 45	0.18 28	0.09 28	3.53 34	2.90 39	1.26 34	1.27 49	6.78 107	1.10 52	2.17 37	7.36 127	0.05 12	0.17 27	0.66 28	0.15 18	2.68 34	0.57 38

AASNet	1.37 37	2.02 52	1.00 67	0.44 57	1.98 140	1.30 108	0.49 111	2.04 45	0.15 34	0.50 36	1.09 71	0.56 26	0.21 32	0.65 99	4.03 45	2.34 24	1.50 37	1.80 72	1.67 30	1.12 53	2.10 36	2.66 19	0.86 75	0.99 81	1.25 48	0.63 53	2.94 39	0.63 41

iRaftStereo_RVC	1.40 38	1.41 39	0.89 60	0.43 55	0.33 51	0.29 55	0.03 22	3.60 63	0.21 46	0.41 34	1.65 90	1.69 47	0.31 43	0.24 48	2.63 22	2.33 23	1.93 48	0.78 31	2.22 38	0.65 22	3.29 53	5.39 76	0.48 49	0.72 65	0.94 35	0.24 33	3.75 50	0.84 45

AIO_rvc	1.46 39	2.98 78	0.90 61	0.09 23	0.18 33	0.37 68	0.32 96	2.59 51	0.12 25	0.10 26	0.00 1	1.64 46	0.18 28	0.11 30	4.08 46	3.74 61	1.08 31	0.90 37	3.66 55	1.33 60	3.65 58	6.21 94	0.97 89	0.08 10	1.10 42	0.14 17	2.72 36	0.19 29

TDLM	1.48 40	1.86 46	1.68 102	0.63 70	1.31 119	0.91 94	1.05 142	2.32 49	0.68 84	0.38 33	6.18 156	2.45 62	0.84 81	0.88 131	1.83 6	2.14 18	1.89 45	1.30 50	1.09 21	1.05 48	1.05 19	2.29 14	0.81 68	0.48 49	0.50 23	0.25 36	1.97 22	2.12 67

anonymousdsp	1.49 41	0.56 20	0.77 46	0.35 51	0.26 41	0.19 31	0.02 15	2.11 47	0.13 29	0.30 31	2.38 98	1.28 44	0.30 42	0.41 73	4.67 54	3.17 48	1.64 41	1.32 51	2.27 40	1.49 65	3.91 63	5.12 68	0.76 63	0.55 55	0.92 34	0.04 6	5.25 71	0.16 27

AANet_RVC	1.52 42	0.70 28	0.67 42	0.26 43	1.74 131	0.11 10	0.69 125	1.92 44	1.46 132	0.83 40	0.25 49	0.43 22	0.96 87	0.21 43	7.30 114	2.86 36	1.51 38	1.32 51	1.39 25	1.27 57	0.83 12	1.15 4	0.25 31	0.59 58	1.73 66	1.40 65	3.95 55	5.16 103

LGtest1	1.56 43	1.91 47	1.04 74	0.47 60	0.44 62	0.33 64	0.04 27	0.32 30	0.32 55	0.17 29	1.43 82	1.01 36	0.53 58	0.38 68	3.57 36	3.51 55	1.93 48	2.36 86	4.81 63	1.27 57	3.66 59	6.24 96	0.16 24	0.27 37	1.71 65	0.32 41	2.98 41	1.05 51

RYNet	1.59 44	0.41 16	0.43 22	0.18 38	0.28 44	0.50 76	0.07 41	1.74 41	1.33 121	0.44 35	0.14 40	0.38 20	0.21 32	0.03 20	5.46 70	1.79 6	0.88 25	3.68 126	1.29 23	0.10 3	1.17 22	0.58 2	0.44 48	0.31 43	1.53 58	15.53 207	2.98 41	0.96 48

RAFT + AFF	1.62 45	0.95 32	0.71 43	0.45 59	0.05 7	0.56 78	0.17 70	3.65 64	0.12 25	2.78 67	0.00 1	3.77 83	0.41 51	0.25 50	5.51 74	2.21 21	3.18 61	0.50 24	5.51 73	0.29 11	4.42 78	3.51 34	0.29 36	0.53 54	2.10 72	0.32 41	1.50 17	0.12 25

MaDis-Stereo	1.63 46	0.82 30	0.50 34	0.17 35	0.40 57	0.10 9	0.09 49	0.44 34	0.45 62	2.08 58	0.00 1	1.14 40	0.17 27	0.03 20	3.49 33	3.67 59	2.57 57	1.86 73	5.78 79	0.84 34	2.77 46	3.77 43	0.41 44	0.44 48	2.82 87	2.23 85	2.33 27	4.64 99

MMNet	1.65 47	1.44 40	0.88 59	0.44 57	1.32 120	0.45 73	0.51 113	2.06 46	0.62 73	0.61 38	1.84 92	1.95 51	0.33 44	1.26 158	4.19 48	2.57 29	2.63 58	2.03 76	3.03 51	1.64 70	2.05 35	2.24 11	0.83 70	1.59 118	1.20 46	0.96 61	4.81 63	1.03 50

AIO_test	1.66 48	3.80 103	1.03 69	0.25 42	0.15 29	0.24 41	0.48 110	3.09 55	0.11 23	0.15 28	0.00 1	1.95 51	0.21 32	0.16 39	4.11 47	3.97 68	1.18 32	0.82 32	2.83 46	1.41 62	5.13 91	6.31 98	0.94 83	0.16 24	1.12 43	0.88 58	4.03 57	0.24 32

LG-Stereo_L2	1.67 49	2.12 55	0.76 45	0.17 35	0.59 68	0.21 32	0.06 38	2.85 54	0.15 34	4.08 86	0.73 67	2.78 68	0.73 70	0.18 41	4.69 55	3.92 65	2.19 54	1.13 42	3.01 49	0.93 41	2.93 47	4.60 60	0.17 26	0.16 24	1.42 54	0.52 51	1.97 22	2.08 64

DFGA-Net	1.70 50	2.58 68	0.82 56	1.06 103	0.34 53	0.53 77	0.08 45	3.19 57	0.15 34	2.38 60	0.17 42	1.26 43	0.24 35	0.12 34	4.88 58	3.85 63	3.27 63	1.05 41	3.64 54	0.26 9	2.67 44	3.84 46	0.56 52	0.84 75	1.95 70	0.26 37	5.19 68	0.61 40

LG-Stereo_L1	1.71 51	1.99 50	0.61 39	0.17 35	0.64 72	0.18 25	0.06 38	3.11 56	0.15 34	4.30 90	0.71 65	2.65 66	0.73 70	0.24 48	4.52 51	3.99 70	2.16 53	1.16 44	2.93 48	0.95 43	3.72 60	4.35 54	0.16 24	0.23 36	1.40 52	0.31 40	2.57 32	2.25 69

UniTT-Stereo	1.78 52	0.80 29	0.63 40	0.11 29	0.33 51	0.21 32	0.04 27	2.26 48	0.35 57	4.41 92	0.01 31	2.60 65	0.39 48	0.07 26	5.04 61	4.05 72	2.47 55	1.77 69	6.38 93	0.79 33	4.23 73	3.53 36	0.53 51	0.57 56	1.46 55	1.68 70	1.30 14	1.99 63

SGD-Stereo	1.79 53	1.01 34	0.41 19	0.08 17	0.15 29	0.06 8	0.07 41	1.63 40	0.17 44	0.29 30	0.01 31	3.32 77	0.52 57	0.14 36	7.03 107	5.01 102	4.14 83	1.17 45	3.90 57	1.04 47	3.29 53	5.64 84	0.70 58	0.17 27	1.04 38	0.77 56	4.00 56	2.59 78

test_5	1.95 54	3.49 95	0.53 37	0.23 40	0.08 15	0.23 38	0.05 34	5.33 82	0.32 55	1.87 55	4.74 129	3.84 84	2.12 144	0.22 45	5.47 73	3.61 57	1.65 42	1.44 55	2.77 44	0.59 19	1.59 30	4.86 63	0.11 20	0.89 79	0.82 33	0.24 33	5.22 70	0.43 35

IGEV-Stereo+	2.01 55	3.00 80	0.43 22	0.90 93	0.29 46	0.34 66	0.09 49	1.04 38	0.28 50	7.82 135	2.22 97	2.34 59	0.47 55	0.11 30	3.63 37	3.69 60	2.56 56	2.19 79	4.98 65	1.26 56	4.02 66	8.07 147	1.20 121	0.10 13	0.73 30	0.37 45	1.76 20	0.38 34

DMCA	2.02 56	2.22 57	2.01 108	0.50 64	0.93 93	1.27 107	0.19 76	1.78 42	1.50 134	1.85 54	2.97 104	3.06 74	0.35 45	0.78 118	5.18 63	3.53 56	2.90 59	2.60 92	2.19 37	1.25 55	3.12 51	3.48 33	1.07 102	1.34 100	1.04 38	1.42 66	3.89 53	2.11 66

RAFT_CTSACE	2.04 57	4.00 111	0.80 50	0.63 70	0.32 50	0.29 55	0.07 41	5.38 84	0.17 44	8.08 141	0.24 48	3.59 81	1.27 103	0.26 51	3.70 41	2.63 30	1.58 40	0.62 25	2.45 42	0.34 15	2.72 45	6.97 120	0.83 70	0.57 56	1.17 45	0.35 44	5.70 82	0.28 33

MIF-Stereo (partial)	2.06 58	4.53 142	0.78 48	0.40 53	0.71 84	0.29 55	0.16 67	1.54 39	0.55 67	1.29 49	0.03 36	1.18 41	0.56 63	0.14 36	5.04 61	4.75 94	3.91 74	2.49 90	3.02 50	0.88 38	4.06 68	4.54 59	0.57 53	0.72 65	2.50 77	1.85 73	5.16 67	3.97 86

HUF	2.08 59	2.64 70	1.30 90	0.07 14	0.17 32	0.42 71	0.18 75	5.14 80	0.13 29	0.80 39	0.01 31	2.41 60	0.79 80	0.21 43	5.00 59	5.01 102	2.03 51	1.47 59	6.16 88	2.32 101	5.98 111	6.32 99	1.00 93	1.05 84	1.40 52	0.15 18	3.28 45	0.84 45

YMNet	2.14 60	2.40 64	0.77 46	1.01 100	1.33 121	1.30 108	3.72 181	2.54 50	1.68 142	1.51 51	0.52 52	2.79 70	3.52 183	1.56 176	4.64 53	4.80 97	2.90 59	1.59 61	3.42 53	0.72 28	1.65 31	3.16 26	0.02 10	0.60 59	3.00 88	0.86 57	3.80 52	1.85 59

AFF-stereo	2.31 61	2.33 61	1.76 105	0.50 64	0.38 55	1.63 118	0.45 108	5.05 79	0.67 83	2.93 71	0.58 55	2.86 71	0.55 59	0.19 42	5.46 70	3.38 52	1.91 46	1.64 63	6.42 95	0.67 24	4.13 72	4.51 58	0.73 61	0.88 77	3.57 92	2.74 92	4.99 65	1.33 54

plain	2.32 62	4.62 145	0.84 57	0.52 66	1.18 111	0.31 61	0.12 52	3.40 58	0.39 60	4.02 83	0.02 35	1.97 53	0.46 54	0.08 27	5.29 65	4.65 90	3.85 71	2.89 103	5.91 81	0.65 22	4.12 71	5.21 71	0.26 32	0.68 63	2.46 76	1.67 67	2.71 35	4.44 90

CVANet_RVC	2.32 62	3.35 92	2.89 129	3.19 158	1.68 130	2.83 149	1.72 158	4.18 71	1.27 116	0.84 41	8.03 174	3.11 75	0.85 82	1.04 142	2.57 21	2.89 37	1.91 46	1.66 64	1.65 29	1.78 77	2.27 40	3.68 42	0.74 62	0.82 73	1.50 56	0.50 50	2.56 31	3.12 82

MIM_Stereo	2.33 64	4.25 124	1.37 91	0.67 76	0.53 64	0.71 85	0.17 70	4.25 75	0.35 57	3.20 75	0.72 66	2.78 68	0.38 47	0.56 88	5.00 59	5.53 128	3.23 62	2.53 91	4.66 61	2.07 92	4.47 79	5.61 82	0.58 55	1.02 83	1.39 51	0.67 54	4.67 61	1.56 56

IGEV-BASED-STEREO-	2.35 65	2.29 60	0.80 50	0.77 92	0.57 65	0.28 53	0.08 45	4.80 78	0.37 59	7.40 132	0.69 61	2.03 54	1.13 95	0.40 69	3.39 32	4.16 74	3.45 66	2.29 84	5.18 66	1.05 48	6.58 124	7.24 125	0.83 70	0.27 37	1.59 59	0.37 45	4.31 58	1.21 53

RAFT+CT+SA	2.37 66	4.62 145	0.79 49	0.68 78	0.23 37	0.13 14	0.06 38	6.04 92	0.29 51	6.20 114	0.01 31	4.71 95	1.92 131	0.34 64	3.66 39	4.41 83	2.01 50	1.59 61	4.42 59	0.99 44	4.39 77	7.38 129	0.34 40	0.70 64	1.28 49	0.38 47	5.40 81	0.90 47

GANet	2.42 67	1.95 48	1.89 107	2.15 139	2.20 148	3.78 163	1.77 159	4.21 72	0.85 91	1.76 53	5.06 143	4.57 93	0.73 70	1.41 170	3.33 31	2.76 34	3.59 69	3.82 128	2.01 34	0.78 32	1.56 29	3.33 31	1.10 109	1.37 103	2.06 71	0.76 55	3.94 54	2.62 79

S2M2_XL	2.46 68	1.00 33	2.62 124	0.09 23	0.29 46	0.05 6	0.12 52	7.61 122	0.84 89	2.90 69	0.00 1	3.72 82	1.25 101	0.26 51	6.30 91	3.82 62	7.47 144	0.95 39	2.24 39	1.27 57	5.15 93	4.46 57	1.04 99	0.27 37	1.94 68	1.05 64	4.54 59	5.24 104
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MGS-Stereo	2.56 69	4.77 156	1.09 75	0.60 68	0.46 63	0.26 46	0.16 67	3.40 58	0.31 53	1.32 50	0.56 53	1.25 42	0.64 67	0.69 105	6.72 97	4.23 76	5.87 112	3.78 127	6.51 99	2.02 90	5.30 95	5.45 77	0.83 70	1.60 119	2.17 73	0.90 59	4.65 60	3.57 83

ARAFT	2.62 70	3.89 108	1.00 67	0.43 55	0.25 39	0.33 64	0.05 34	3.52 62	0.31 53	4.81 94	1.57 87	2.23 56	0.41 51	0.69 105	5.73 75	4.43 84	5.21 97	4.32 151	5.36 72	1.64 70	6.06 112	5.64 84	0.72 59	0.51 53	4.37 98	0.32 41	5.33 73	1.69 57

DEFOM-Stereo_RVC	2.69 71	3.67 100	1.15 80	0.28 44	0.36 54	0.25 43	0.04 27	4.45 77	0.49 66	8.23 142	0.23 46	3.11 75	0.37 46	0.28 54	6.17 83	4.40 82	4.02 79	1.42 54	5.21 68	1.24 54	5.37 96	6.64 113	1.09 107	0.35 45	1.82 67	0.92 60	4.72 62	6.22 113

TESTraft	2.77 72	4.56 144	0.81 52	0.55 67	0.27 42	0.23 38	0.16 67	5.54 85	0.39 60	5.52 102	0.23 46	1.81 50	2.25 157	1.13 150	7.43 117	5.23 114	3.63 70	1.19 46	4.75 62	1.60 69	4.10 69	9.80 170	0.42 45	0.81 72	1.50 56	2.68 91	5.79 86	2.34 74

UPFNet	2.80 73	2.08 53	2.72 126	1.48 117	2.05 143	2.71 146	1.45 151	4.24 74	1.59 136	2.77 66	2.57 100	2.11 55	0.64 67	1.73 183	6.78 100	3.46 53	4.04 80	3.22 114	5.75 78	3.37 148	2.18 38	3.10 25	1.27 134	1.68 123	2.79 86	2.21 84	5.77 85	1.83 58

raft+_RVC	2.93 74	2.63 69	2.15 109	0.63 70	0.43 58	1.15 103	0.22 81	5.94 91	0.69 85	6.53 118	2.88 103	4.15 87	0.61 65	0.15 38	6.01 80	5.28 118	3.49 67	1.57 60	7.08 109	1.72 75	3.52 57	5.27 74	1.01 94	0.74 67	3.64 94	2.32 88	6.35 98	3.03 80

LL-Strereo2	3.00 75	2.17 56	1.57 99	0.42 54	0.38 55	0.41 70	0.12 52	7.21 112	0.48 65	11.55 185	1.53 85	3.57 80	0.40 50	1.81 185	4.70 56	5.18 111	4.00 78	1.46 58	8.85 133	1.86 83	4.86 86	6.73 114	0.99 91	0.50 51	1.94 68	1.67 67	5.32 72	1.43 55

TestStereo1	3.03 76	5.04 168	0.81 52	0.49 61	0.30 48	0.18 25	0.17 70	5.71 89	0.46 63	6.13 110	0.18 43	1.72 48	2.24 153	1.09 145	7.91 127	5.36 121	3.95 76	1.44 55	5.59 74	1.81 79	6.27 117	10.29 180	0.43 46	0.75 68	1.63 61	2.85 93	6.46 100	2.51 76

SA-5K	3.03 76	5.04 168	0.81 52	0.49 61	0.30 48	0.18 25	0.17 70	5.71 89	0.46 63	6.13 110	0.18 43	1.72 48	2.24 153	1.09 145	7.91 127	5.36 121	3.95 76	1.44 55	5.59 74	1.81 79	6.27 117	10.29 180	0.43 46	0.75 68	1.63 61	2.85 93	6.46 100	2.51 76

test_4	3.07 78	2.77 73	2.57 122	0.66 73	0.62 71	0.48 75	0.39 102	7.02 108	0.26 48	13.75 215	1.17 73	5.21 102	0.55 59	0.40 69	4.72 57	5.75 134	3.87 72	2.16 77	4.02 58	1.40 61	3.94 65	5.87 89	0.90 79	1.07 85	2.56 84	2.26 86	6.13 94	2.45 75

HCRNet	3.09 79	3.26 88	0.86 58	1.50 118	0.28 44	0.43 72	0.62 119	2.61 52	0.10 20	37.69 294	2.67 102	4.83 97	0.20 31	0.41 73	4.41 49	2.20 20	2.07 52	0.85 33	2.64 43	0.68 25	2.99 48	3.22 29	0.65 57	0.75 68	0.78 32	0.54 52	5.19 68	1.00 49

RAFT-Stereo + iAFF	3.21 80	4.03 113	3.24 136	0.74 90	0.70 82	1.68 121	0.51 113	8.26 130	1.48 133	2.78 67	2.02 94	4.95 100	0.63 66	0.22 45	7.74 124	3.30 50	3.31 64	1.24 47	7.45 111	1.82 82	5.00 89	5.60 81	1.02 96	1.31 94	5.88 122	2.65 90	5.98 91	3.05 81

HITNet	3.31 81	1.99 50	1.46 93	2.34 142	1.02 97	0.29 55	0.12 52	6.87 105	1.88 148	9.72 155	3.58 111	6.82 117	1.23 100	0.44 80	6.35 92	3.06 44	3.53 68	2.25 82	3.25 52	1.86 83	3.83 62	5.20 70	0.94 83	1.55 116	2.36 75	2.18 83	8.45 128	6.73 122
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
anonymousdsp2	3.39 82	4.36 131	2.82 127	0.60 68	0.58 67	1.78 126	0.15 62	6.54 100	0.30 52	4.12 87	4.54 125	4.48 89	0.51 56	1.27 160	5.82 78	4.50 87	3.42 65	2.18 78	11.40 153	2.21 94	4.87 88	8.18 148	0.78 64	1.36 102	3.71 95	1.01 63	6.56 102	3.58 84

CAS	3.47 83	4.05 116	0.94 62	1.04 102	0.95 94	0.38 69	0.52 115	1.78 42	0.94 99	2.75 65	6.87 162	2.43 61	3.19 179	0.33 62	6.02 81	3.97 68	5.09 95	2.36 86	6.14 85	1.98 89	4.66 81	5.65 86	0.86 75	0.22 34	6.08 125	5.26 121	7.35 115	11.91 162

IER	3.62 84	3.07 82	1.37 91	1.02 101	1.14 109	1.92 129	0.87 133	4.35 76	1.04 108	2.92 70	8.63 180	10.56 146	1.01 90	2.84 199	6.76 98	4.45 85	4.43 86	2.87 102	3.87 56	3.20 141	3.32 55	4.36 55	1.57 160	1.75 127	2.74 85	6.49 136	5.73 83	5.44 106

GMStereo	3.90 85	4.67 147	0.58 38	0.94 96	0.83 89	1.92 129	0.62 119	9.11 147	0.66 82	2.63 64	0.76 69	13.50 183	0.28 38	0.37 67	5.75 76	4.10 73	7.59 149	1.33 53	14.31 172	2.03 91	5.87 110	4.28 53	0.78 64	1.64 120	5.42 114	4.07 108	9.09 136	2.16 68
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Former-RAFT_DAM_RVC	3.91 86	2.41 65	1.55 97	0.71 89	0.64 72	0.24 41	0.14 60	6.57 101	0.89 94	6.31 117	4.86 137	4.74 96	1.16 99	0.23 47	8.94 139	4.62 89	5.86 111	2.78 101	5.69 76	2.26 97	4.71 84	7.30 126	0.64 56	0.48 49	5.50 116	14.17 201	3.70 49	8.42 134

G2L-Stereo	3.93 87	2.96 77	1.72 104	1.60 120	2.79 164	1.09 100	0.47 109	6.22 96	1.44 129	5.60 103	8.73 181	5.42 104	1.88 130	1.22 156	7.45 120	4.72 91	5.31 103	2.67 99	4.43 60	1.89 85	4.10 69	3.90 48	1.59 162	1.15 88	5.60 117	9.93 163	7.60 121	4.74 101

CIPLG	3.95 88	4.47 136	1.56 98	1.43 114	1.06 104	1.44 112	0.63 122	9.98 166	1.42 127	6.90 125	4.91 139	7.76 122	1.25 101	2.95 204	7.18 109	4.98 101	6.37 118	2.23 80	6.63 103	2.99 138	6.61 125	6.54 110	1.39 141	1.90 137	4.79 104	1.67 67	5.76 84	1.89 60

ACRE	3.96 89	4.48 138	1.48 94	1.52 119	1.07 105	1.51 114	0.62 119	9.95 164	1.37 125	7.13 126	4.97 140	7.74 121	1.27 103	2.93 202	7.28 113	5.11 108	6.38 120	2.23 80	6.40 94	2.88 131	6.70 130	6.37 102	1.40 143	1.90 137	4.61 102	1.80 72	5.83 88	1.94 61

IPLGR_C	3.97 90	4.52 141	1.51 95	1.40 113	1.05 103	1.46 113	0.60 118	9.93 163	1.36 123	7.14 127	4.83 136	7.82 124	1.30 106	3.04 205	7.18 109	5.11 108	6.37 118	2.28 83	6.46 97	2.94 134	6.69 129	6.53 109	1.39 141	1.91 139	4.69 103	1.99 82	5.87 89	1.94 61

4D-IteraStereo	3.99 91	1.49 42	3.80 149	0.94 96	0.73 85	0.31 61	0.23 82	8.33 132	0.59 71	13.23 210	1.85 93	5.79 109	0.78 73	0.81 121	6.22 90	5.97 141	4.98 92	3.09 111	7.84 119	1.79 78	8.76 166	10.07 175	1.07 102	1.31 94	3.57 92	4.85 117	7.25 112	2.09 65

RALAANet	3.99 91	3.21 85	3.54 142	1.19 107	1.28 118	1.92 129	0.37 99	6.04 92	1.31 118	4.49 93	4.53 124	3.46 79	1.58 119	0.27 53	8.04 130	4.73 92	5.06 94	5.09 173	9.56 136	4.45 165	6.42 123	7.45 130	1.23 130	2.36 159	5.04 107	4.28 110	6.74 105	4.10 88

LoS_RVC	4.04 93	4.37 132	4.60 168	0.32 48	1.04 101	0.26 46	0.38 100	3.48 60	1.12 111	5.36 100	4.79 132	3.01 72	2.65 167	0.40 69	6.93 103	5.22 112	4.19 84	4.04 139	8.68 129	2.52 113	8.26 161	6.94 118	1.18 117	0.30 40	9.61 164	3.67 103	7.38 116	8.50 135

tt_ll	4.04 93	4.37 132	4.60 168	0.32 48	1.04 101	0.26 46	0.38 100	3.48 60	1.12 111	5.36 100	4.79 132	3.01 72	2.65 167	0.40 69	6.93 103	5.22 112	4.19 84	4.04 139	8.68 129	2.52 113	8.26 161	6.94 118	1.18 117	0.30 40	9.61 164	3.67 103	7.38 116	8.50 135

S2M2_L	4.07 95	4.18 121	4.78 173	0.92 95	0.43 58	0.35 67	0.10 51	5.68 88	1.37 125	11.88 188	0.00 1	2.59 64	0.70 69	0.47 81	8.97 142	5.05 105	8.87 170	1.71 67	6.19 89	1.57 68	7.00 132	4.84 62	0.97 89	0.32 44	3.81 96	9.00 153	8.43 127	9.76 144
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
UNet	4.07 95	3.38 93	3.37 138	1.90 131	2.00 141	2.79 148	1.45 151	7.03 109	1.91 151	5.12 97	4.76 131	4.24 88	1.45 115	2.80 198	5.88 79	4.80 97	6.51 123	4.14 146	6.59 101	4.00 155	4.86 86	4.96 64	1.60 163	2.38 161	4.47 100	4.65 115	6.17 96	6.64 118

rafts_anoy	4.10 97	5.28 185	3.46 141	0.76 91	1.07 105	1.36 110	0.65 124	7.75 124	1.08 109	5.76 106	6.21 157	4.65 94	0.89 84	0.52 84	7.96 129	6.29 152	5.52 107	4.94 171	6.99 108	2.35 102	5.48 99	7.20 123	1.19 119	1.26 90	6.34 128	4.20 109	6.03 92	5.62 109

RASNet	4.13 98	3.59 98	4.20 164	1.66 121	1.93 139	2.75 147	0.76 130	8.13 128	2.62 173	3.54 77	3.29 106	4.55 92	2.60 166	0.66 102	5.24 64	4.34 78	4.71 90	2.39 88	4.97 64	2.61 119	5.29 94	6.22 95	0.89 78	4.31 201	3.31 90	6.46 135	9.92 153	10.66 153

HGLStereo	4.14 99	2.92 75	3.21 135	1.20 108	2.32 152	2.28 136	1.00 141	4.22 73	1.17 113	3.83 81	13.14 227	2.77 67	1.41 113	1.29 161	5.78 77	5.63 133	7.47 144	5.21 176	6.46 97	3.22 145	5.83 109	5.97 91	1.05 100	2.06 145	6.18 126	6.25 133	6.14 95	3.76 85

SA	4.15 100	4.47 136	0.94 62	1.16 105	1.16 110	0.99 98	0.21 79	8.85 144	0.78 87	14.04 219	0.18 43	7.80 123	1.51 117	1.50 173	7.84 125	5.05 105	6.03 115	2.93 105	6.59 101	1.71 74	4.53 80	8.41 149	0.33 38	1.77 128	3.48 91	5.82 126	9.92 153	4.01 87

DMCA-RVC	4.20 101	2.80 74	2.46 120	2.06 137	2.50 158	1.60 117	3.91 182	4.14 69	5.68 211	3.29 76	4.34 123	11.62 157	1.43 114	1.38 165	10.60 165	4.78 96	4.51 88	3.82 128	5.23 69	3.20 141	5.40 98	6.25 97	1.22 128	2.11 146	2.35 74	3.20 97	6.12 93	7.33 126

IPLG	4.24 102	4.17 120	2.20 110	0.68 78	1.13 108	1.55 115	1.22 145	7.89 126	0.63 81	5.66 105	2.08 95	7.70 120	2.18 148	0.90 133	7.60 121	4.74 93	7.33 139	4.60 160	6.54 100	2.28 98	3.92 64	10.36 184	1.09 107	1.71 124	5.10 108	9.17 155	6.94 107	5.00 102

AnonymousM	4.26 103	2.25 58	0.97 64	1.06 103	0.21 35	1.11 101	0.05 34	6.76 103	0.96 100	7.95 138	4.01 117	3.86 85	0.94 85	0.91 134	7.03 107	6.02 143	7.25 137	3.41 122	6.04 84	2.75 128	8.23 159	7.64 141	1.49 153	1.56 117	1.59 59	5.83 127	10.38 164	14.89 189

GMOStereo	4.29 104	3.81 104	1.03 69	1.66 121	1.21 113	0.59 80	0.89 134	8.71 139	0.92 95	14.91 231	0.68 57	6.44 112	1.33 107	0.32 57	5.44 66	6.43 155	5.22 98	3.98 134	8.64 125	2.44 108	5.51 101	10.60 187	0.94 83	1.33 96	7.36 140	3.40 98	9.67 142	2.32 70

error version	4.29 104	3.81 104	1.03 69	1.66 121	1.21 113	0.59 80	0.89 134	8.71 139	0.92 95	14.91 231	0.68 57	6.44 112	1.33 107	0.32 57	5.44 66	6.43 155	5.22 98	3.98 134	8.64 125	2.44 108	5.51 101	10.60 187	0.94 83	1.33 96	7.36 140	3.40 98	9.67 142	2.32 70

test-v	4.29 104	3.81 104	1.03 69	1.66 121	1.21 113	0.59 80	0.89 134	8.71 139	0.92 95	14.91 231	0.68 57	6.44 112	1.33 107	0.32 57	5.44 66	6.43 155	5.22 98	3.98 134	8.64 125	2.44 108	5.51 101	10.60 187	0.94 83	1.33 96	7.36 140	3.40 98	9.67 142	2.32 70

test-2	4.29 104	3.81 104	1.03 69	1.66 121	1.21 113	0.59 80	0.89 134	8.71 139	0.92 95	14.91 231	0.68 57	6.44 112	1.33 107	0.32 57	5.44 66	6.43 155	5.22 98	3.98 134	8.64 125	2.44 108	5.51 101	10.60 187	0.94 83	1.33 96	7.36 140	3.40 98	9.67 142	2.32 70

GCAP-BAT	4.33 108	4.70 148	1.16 81	0.70 81	0.64 72	0.76 86	0.23 82	7.27 113	0.62 73	10.04 159	1.26 75	10.83 148	0.78 73	0.69 105	6.18 84	6.64 165	17.70 246	2.60 92	7.61 113	2.71 121	9.11 168	7.54 134	1.20 121	1.53 110	2.52 78	1.93 76	5.36 74	4.61 93

test_for_model	4.33 108	4.70 148	1.16 81	0.70 81	0.64 72	0.76 86	0.23 82	7.27 113	0.62 73	10.04 159	1.26 75	10.83 148	0.78 73	0.69 105	6.18 84	6.64 165	17.70 246	2.60 92	7.61 113	2.71 121	9.11 168	7.54 134	1.20 121	1.53 110	2.52 78	1.93 76	5.36 74	4.61 93

testlalala2	4.33 108	4.70 148	1.16 81	0.70 81	0.64 72	0.76 86	0.23 82	7.27 113	0.62 73	10.04 159	1.26 75	10.83 148	0.78 73	0.69 105	6.18 84	6.64 165	17.70 246	2.60 92	7.61 113	2.71 121	9.11 168	7.54 134	1.20 121	1.53 110	2.52 78	1.93 76	5.36 74	4.61 93

testlalala	4.33 108	4.70 148	1.16 81	0.70 81	0.64 72	0.76 86	0.23 82	7.27 113	0.62 73	10.04 159	1.26 75	10.83 148	0.78 73	0.69 105	6.18 84	6.64 165	17.70 246	2.60 92	7.61 113	2.71 121	9.11 168	7.54 134	1.20 121	1.53 110	2.52 78	1.93 76	5.36 74	4.61 93

testlalala_base	4.33 108	4.70 148	1.16 81	0.70 81	0.64 72	0.76 86	0.23 82	7.27 113	0.62 73	10.04 159	1.26 75	10.83 148	0.78 73	0.69 105	6.18 84	6.64 165	17.70 246	2.60 92	7.61 113	2.71 121	9.11 168	7.54 134	1.20 121	1.53 110	2.52 78	1.93 76	5.36 74	4.61 93

GCAP-Stereo	4.33 108	4.70 148	1.16 81	0.70 81	0.64 72	0.76 86	0.23 82	7.27 113	0.62 73	10.04 159	1.26 75	10.83 148	0.78 73	0.69 105	6.18 84	6.64 165	17.70 246	2.60 92	7.61 113	2.71 121	9.11 168	7.54 134	1.20 121	1.53 110	2.52 78	1.93 76	5.36 74	4.61 93

CASnet	4.34 114	5.12 175	1.12 76	0.70 81	0.75 86	0.58 79	0.39 102	9.19 149	1.02 106	15.09 238	2.50 99	13.52 185	1.38 111	0.41 73	9.16 144	3.35 51	3.91 74	1.04 40	12.44 163	1.51 66	7.51 143	5.97 91	0.82 69	0.86 76	4.21 97	0.98 62	7.10 110	6.60 116
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RALCasStereoNet	4.35 115	5.09 173	3.69 146	1.35 112	1.42 124	1.79 127	0.85 132	7.96 127	0.72 86	8.73 148	4.64 128	7.54 119	1.02 91	0.42 77	7.87 126	6.24 150	6.77 127	4.66 163	5.71 77	2.60 117	5.78 108	6.51 106	1.16 115	2.14 151	6.39 131	4.72 116	5.11 66	6.64 118

DISCO	4.36 116	4.01 112	1.58 100	2.04 135	2.19 147	4.90 175	4.07 184	4.05 68	3.87 194	4.97 95	7.45 169	2.57 63	2.23 152	0.71 114	8.10 132	4.26 77	6.68 125	4.39 155	9.03 134	3.53 151	5.04 90	6.00 93	1.61 165	1.80 131	4.55 101	4.87 119	7.21 111	5.94 112

DSFCA	4.41 117	5.06 171	2.31 114	2.64 148	2.59 161	3.16 155	2.35 170	3.92 67	2.51 170	3.14 74	7.17 165	4.92 99	1.14 96	0.69 105	7.44 118	4.94 100	4.99 93	4.67 164	8.79 131	3.42 150	5.56 106	7.57 140	2.39 193	3.16 179	5.18 109	5.44 123	6.17 96	7.69 128

raftrobust	4.53 118	2.11 54	3.77 147	1.33 111	1.02 97	0.62 84	0.25 90	9.42 153	0.85 91	13.22 209	5.80 148	5.79 109	1.11 94	0.66 102	8.99 143	6.78 172	5.54 108	2.99 108	8.41 123	2.41 106	6.19 113	7.10 122	1.60 163	1.01 82	7.62 149	5.85 128	6.40 99	5.41 105

ADLNet	4.78 119	5.77 195	2.55 121	2.37 143	3.09 173	3.37 157	1.44 150	6.29 97	1.76 144	3.10 73	5.98 152	17.05 212	2.19 149	10.10 257	7.71 123	4.04 71	4.84 91	3.52 123	5.20 67	2.98 137	3.49 56	6.41 104	1.30 136	1.42 105	5.26 111	7.50 145	5.92 90	4.42 89

coex_refinement	4.81 120	3.79 102	2.37 115	2.14 138	2.65 163	3.59 159	1.29 147	7.29 119	5.06 204	4.98 96	7.97 173	6.21 111	0.87 83	0.88 131	10.89 172	4.85 99	5.32 104	3.35 119	6.21 90	2.77 129	4.71 84	3.55 38	1.83 180	1.80 131	5.73 119	6.69 138	8.35 126	14.79 187

Sa-1000	4.82 121	4.54 143	0.97 64	0.94 96	1.41 123	1.16 104	0.26 91	9.36 151	1.31 118	13.81 216	0.74 68	5.59 105	1.86 129	1.82 186	9.30 148	5.32 119	8.02 155	3.82 128	10.50 143	1.93 87	6.62 127	9.47 162	0.40 43	2.13 150	8.51 157	5.62 125	10.31 163	4.46 91

CREStereo++_RVC	4.82 121	4.71 154	4.82 175	1.18 106	1.67 129	0.27 50	0.24 89	7.01 107	1.31 118	8.33 143	3.27 105	8.81 134	7.68 224	0.57 89	8.23 133	5.43 125	8.62 166	1.76 68	6.14 85	1.75 76	6.38 121	5.54 79	1.24 131	1.09 86	5.69 118	7.05 140	10.78 170	10.46 150
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
FINET	4.84 123	2.73 72	2.91 130	3.55 165	1.54 125	1.77 124	1.63 156	3.80 66	4.30 202	4.15 88	4.26 122	4.84 98	3.87 189	1.56 176	19.30 254	7.15 183	5.60 109	2.00 75	10.33 141	2.91 132	6.25 116	6.56 111	0.88 77	2.29 155	5.74 120	7.34 141	7.02 109	6.37 115

CFNet	4.85 124	4.04 115	2.27 113	4.54 172	2.60 162	2.45 140	1.39 149	6.79 104	0.96 100	4.30 90	4.87 138	17.29 215	3.33 181	0.57 89	7.60 121	3.46 53	4.61 89	2.99 108	5.89 80	2.60 117	4.70 83	4.05 50	0.99 91	1.30 93	9.51 162	8.10 146	9.05 135	10.68 154

test-3	5.18 125	3.23 86	4.10 161	1.86 129	1.86 134	1.70 122	0.74 128	9.64 159	0.56 68	10.91 177	1.64 89	16.57 207	1.14 96	0.60 95	10.11 156	5.95 140	7.17 136	3.29 116	14.55 174	2.22 96	6.62 127	11.30 202	1.03 97	1.91 139	5.35 113	2.94 95	7.28 113	5.55 108

test_1	5.18 125	3.23 86	4.10 161	1.86 129	1.87 135	1.70 122	0.74 128	9.64 159	0.56 68	11.01 179	1.60 88	16.58 208	1.15 98	0.60 95	10.10 155	5.94 139	7.11 134	3.28 115	14.57 176	2.21 94	6.61 125	11.28 201	1.01 94	1.91 139	5.33 112	2.95 96	7.33 114	5.53 107

CREStereo	5.18 125	5.10 174	4.33 166	1.45 115	0.57 65	0.91 94	0.13 57	9.54 156	2.07 158	10.04 159	4.11 120	12.15 164	2.80 174	0.84 126	6.88 102	6.63 164	9.31 176	1.68 66	6.15 87	2.54 115	8.14 156	5.90 90	1.37 139	1.48 108	6.90 138	7.45 143	9.76 148	11.65 161
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
castereo	5.19 128	3.68 101	4.03 159	0.70 81	0.92 92	0.29 55	0.17 70	8.64 137	0.99 103	13.11 205	4.00 116	10.92 154	0.96 87	0.72 115	8.41 134	6.83 176	8.95 172	2.70 100	10.93 146	2.36 103	10.02 186	9.62 166	1.49 153	1.92 142	7.47 146	6.64 137	6.66 103	7.08 125

trnet	5.26 129	5.12 175	4.24 165	1.46 116	0.60 69	0.89 93	0.15 62	9.63 158	1.95 153	12.27 191	4.05 119	12.85 176	2.76 173	0.83 125	6.68 96	6.45 159	8.87 170	1.86 73	5.95 82	2.39 105	7.66 147	5.85 88	1.26 132	1.50 109	6.93 139	7.40 142	10.21 157	12.09 164

castereo++	5.33 130	2.27 59	3.54 142	2.53 146	0.64 72	0.29 55	0.21 79	10.33 175	0.79 88	13.96 218	2.64 101	17.50 218	1.03 92	0.59 93	7.21 111	6.46 160	7.74 150	3.29 116	8.56 124	1.95 88	8.90 167	9.78 169	1.66 166	2.11 146	6.02 124	9.78 159	9.57 138	4.57 92

iResNet_ROB	5.34 131	4.86 160	3.99 158	2.90 153	1.66 128	2.83 149	2.34 168	7.80 125	1.45 131	6.14 112	7.77 172	4.52 90	9.57 227	0.92 135	7.42 116	5.40 124	7.37 142	4.91 169	11.52 154	3.30 146	5.49 100	3.56 40	1.45 149	4.26 199	8.06 153	5.94 129	9.61 139	9.22 143

PDISCO_ROB	5.41 132	3.28 89	2.38 116	2.89 152	2.24 150	1.67 120	2.19 163	5.28 81	2.32 163	2.53 63	5.17 144	5.18 101	2.10 139	1.79 184	8.46 137	7.12 181	6.44 121	10.68 245	6.43 96	4.63 170	8.67 165	9.64 167	1.48 152	2.61 169	7.46 145	6.84 139	17.41 222	9.17 142

EGLCR-Stereo	5.43 133	4.87 161	4.77 172	0.67 76	0.97 95	3.61 161	0.12 52	8.74 143	1.78 145	8.91 149	3.52 109	9.05 138	2.47 164	1.04 142	5.46 70	5.76 135	6.73 126	4.23 150	8.81 132	2.36 103	9.21 175	10.88 194	1.15 114	1.66 122	6.38 130	4.86 118	14.90 207	13.73 180

TestStereo	5.43 133	5.18 179	3.77 147	2.21 140	0.70 82	3.59 159	0.14 60	12.22 204	0.62 73	21.12 267	2.16 96	12.22 166	1.59 120	0.33 62	6.76 98	3.22 49	6.87 131	1.26 48	14.41 173	1.92 86	12.12 213	5.00 65	0.93 81	0.92 80	6.36 129	3.76 105	10.42 167	6.72 120

PMTNet	5.47 135	4.92 164	4.80 174	0.91 94	1.08 107	0.92 96	0.27 92	6.90 106	2.00 156	9.81 157	3.41 107	11.69 158	0.99 89	0.82 123	10.91 173	6.28 151	8.36 161	1.66 64	11.00 147	1.53 67	8.61 164	5.62 83	1.37 139	0.36 46	9.64 167	9.34 156	9.77 150	14.79 187

iinet-f	5.53 136	4.11 118	2.38 116	2.32 141	0.76 87	4.74 171	1.51 153	3.77 65	1.00 104	5.76 106	15.94 247	7.90 126	3.29 180	0.55 86	10.32 158	6.53 161	6.17 117	3.17 113	19.31 210	5.24 175	7.25 139	8.85 156	1.77 174	1.86 133	6.64 134	2.26 86	9.26 137	6.72 120

GLC_STEREO	5.61 137	5.42 190	4.07 160	1.90 131	2.18 146	0.86 92	0.39 102	9.53 155	0.84 89	13.27 212	6.70 159	8.87 135	1.55 118	2.01 190	6.04 82	5.11 108	12.60 217	2.32 85	9.56 136	2.99 138	17.88 256	9.98 174	0.92 80	1.34 100	4.45 99	1.79 71	13.27 196	5.66 110

test_3	5.64 138	3.29 90	3.97 157	1.97 134	1.90 136	1.64 119	0.72 127	10.37 176	0.59 71	15.61 243	1.14 72	20.54 229	1.27 103	0.55 86	9.94 153	5.85 136	7.42 143	3.91 132	14.64 177	2.30 99	6.70 130	12.93 233	0.93 81	1.77 128	5.86 121	4.36 111	7.52 119	4.70 100

MIPNet	5.83 139	5.26 183	2.99 132	0.98 99	1.56 126	1.98 132	1.61 154	9.96 165	1.11 110	5.14 98	5.05 142	12.09 160	3.90 190	0.84 126	8.96 141	6.11 146	8.51 163	5.12 175	10.61 144	4.34 163	3.77 61	10.93 195	1.45 149	2.36 159	9.84 170	14.56 202	7.87 124	10.59 152

DN-CSS_ROB	5.84 140	3.98 110	4.89 179	2.48 144	3.06 169	0.98 97	0.50 112	10.91 185	1.70 143	10.36 170	11.91 218	14.40 194	4.86 201	0.59 93	9.97 154	3.88 64	7.49 148	3.54 124	15.42 184	2.91 132	8.10 155	5.59 80	1.49 153	5.32 217	6.22 127	3.87 106	7.44 118	5.87 111

LMCR-Stereo	5.87 141	4.35 128	3.34 137	1.22 109	2.03 142	3.04 152	0.20 78	7.49 121	2.50 169	6.88 124	4.15 121	10.75 147	0.94 85	0.73 117	9.32 149	5.61 132	10.09 190	4.83 168	17.85 202	6.65 189	9.53 177	9.49 163	1.13 112	2.80 174	5.45 115	5.39 122	10.69 169	11.94 163

BEATNet_4x	5.91 142	3.06 81	2.41 118	3.36 161	2.33 153	1.06 99	0.94 139	8.38 134	3.63 192	16.74 250	3.67 115	9.64 141	3.53 184	1.41 170	11.00 176	6.56 163	7.12 135	6.46 198	6.66 105	2.95 135	9.82 181	11.80 211	1.03 97	3.52 186	4.86 105	5.50 124	11.11 175	10.98 159

CFNet_RVC	6.00 143	5.59 192	4.72 171	5.12 179	4.80 191	4.81 172	1.17 144	6.16 94	2.48 167	5.62 104	10.61 203	7.86 125	1.93 133	1.13 150	13.61 208	4.75 94	5.84 110	4.41 156	7.57 112	3.91 153	7.48 140	6.90 117	1.11 110	2.98 176	10.57 180	10.04 164	10.27 162	10.47 151

raft_robust	6.05 144	4.31 127	1.14 78	1.73 126	0.82 88	1.84 128	0.42 106	10.69 183	1.36 123	28.25 283	1.33 81	9.02 136	2.26 158	0.97 139	6.44 95	6.14 148	7.04 133	4.22 148	12.24 159	2.30 99	8.42 163	10.32 182	0.84 74	1.74 125	8.13 154	13.91 199	9.82 151	7.69 128

iResNetv2_ROB	6.05 144	4.28 126	2.23 112	4.71 173	2.24 150	4.86 173	1.33 148	8.64 137	2.39 164	6.18 113	12.61 222	13.59 187	7.05 220	0.58 91	8.09 131	5.25 115	5.39 106	4.22 148	14.95 180	4.52 167	7.49 141	5.69 87	1.68 169	4.14 195	7.48 147	5.95 130	10.01 156	7.68 127

NLCA_NET_v2_RVC	6.09 146	5.63 193	4.87 178	3.55 165	8.43 219	3.01 151	12.59 242	6.37 98	7.74 223	5.80 108	5.61 146	13.50 183	2.29 161	6.72 247	14.49 213	3.92 65	4.47 87	3.11 112	6.63 103	2.83 130	4.23 73	5.18 69	1.67 168	1.79 130	4.98 106	9.78 159	6.92 106	8.19 132
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CES	6.28 147	2.98 78	1.77 106	0.69 80	1.40 122	1.43 111	0.36 98	30.80 273	1.60 137	6.30 116	13.83 238	8.43 132	1.96 134	0.53 85	7.21 111	7.08 180	8.18 160	3.02 110	6.70 106	2.59 116	24.93 282	6.37 102	1.82 179	0.76 71	7.71 151	3.66 102	7.57 120	9.83 145

STTStereo	6.30 148	6.79 206	6.89 209	3.54 164	6.06 202	3.21 156	9.84 227	5.37 83	4.19 198	4.07 85	7.03 164	10.49 145	4.26 196	6.44 245	17.35 239	4.35 79	5.12 96	5.75 187	6.22 91	2.51 112	5.54 105	5.22 72	1.81 178	1.74 125	6.74 135	8.41 150	7.91 125	13.24 173

CFNet_pseudo	6.35 149	3.64 99	3.95 154	6.22 192	3.40 175	6.22 187	0.43 107	10.30 171	1.26 115	14.45 225	11.60 216	8.35 130	6.66 215	2.77 197	10.34 159	5.88 137	5.35 105	4.10 144	9.06 135	3.33 147	4.66 81	5.47 78	1.57 160	2.11 146	7.49 148	8.20 148	11.50 177	13.20 172

AF-Net	6.36 150	4.98 166	3.95 154	5.13 180	6.64 208	7.67 199	6.90 206	7.20 110	7.09 218	2.02 56	9.17 185	12.89 177	2.94 175	3.10 206	10.82 169	4.38 80	4.13 81	2.95 106	8.19 121	3.20 141	4.38 75	6.51 106	2.71 205	2.64 170	6.46 132	10.20 167	15.42 209	9.93 146

Nwc_Net	6.36 150	4.98 166	3.95 154	5.13 180	6.64 208	7.67 199	6.90 206	7.20 110	7.09 218	2.02 56	9.17 185	12.89 177	2.94 175	3.10 206	10.82 169	4.38 80	4.13 81	2.95 106	8.19 121	3.20 141	4.38 75	6.51 106	2.71 205	2.64 170	6.46 132	10.20 167	15.42 209	9.93 146

IPLGR	6.49 152	6.27 203	3.85 153	2.83 151	2.07 144	1.18 106	0.63 122	10.23 168	0.86 93	8.03 139	9.43 188	12.25 167	2.59 165	0.81 121	10.61 166	5.27 117	6.78 128	6.46 198	15.92 188	6.23 185	6.23 115	11.42 203	1.40 143	3.17 180	10.22 175	12.80 188	9.76 148	7.94 130

dd	6.86 153	5.35 187	1.14 78	24.72 261	0.60 69	12.40 226	0.98 140	8.44 135	0.56 68	7.82 135	0.11 39	26.27 239	0.39 48	1.26 158	8.44 135	5.04 104	16.15 239	2.90 104	20.80 220	2.20 93	5.14 92	4.67 61	1.11 110	2.16 152	7.40 144	2.39 89	10.58 168	6.27 114

FADNet-RVC-Resample	6.87 154	5.38 188	3.18 134	3.36 161	2.87 165	2.67 145	4.17 186	11.61 195	3.51 187	15.21 239	4.97 140	11.31 156	3.14 178	3.26 209	11.75 188	5.35 120	6.94 132	7.39 214	12.03 157	7.21 201	6.35 120	11.21 198	1.76 173	8.18 235	7.65 150	8.35 149	5.82 87	10.93 158

AE-Stereo	6.96 155	4.72 155	4.98 184	5.02 177	1.21 113	1.77 124	2.32 166	9.06 146	0.97 102	14.06 220	1.56 86	16.24 206	2.11 142	1.10 148	10.16 157	7.71 194	10.84 197	5.95 190	12.72 164	6.14 184	10.28 189	12.68 228	1.26 132	5.31 216	11.02 182	8.15 147	11.85 184	8.84 140

GES	6.96 155	5.77 195	2.99 132	2.54 147	2.99 166	6.21 186	2.68 176	7.46 120	3.09 181	9.09 152	7.67 171	5.22 103	1.78 125	3.52 216	15.09 217	8.28 202	12.16 214	6.94 205	21.59 224	7.17 199	10.61 192	8.53 151	2.06 186	4.39 204	5.89 123	4.58 114	8.71 129	10.80 155

Reg-Stereo(zero)	6.98 157	4.51 139	6.17 204	2.73 149	1.78 132	2.52 142	2.60 173	12.19 202	2.19 161	12.80 195	11.47 214	12.76 172	2.26 158	1.99 188	6.96 105	6.80 173	7.84 151	4.06 142	17.14 198	4.31 161	7.13 135	10.08 176	1.56 158	2.38 161	6.81 136	10.17 165	11.61 180	15.69 194

HI	6.98 157	4.51 139	6.17 204	2.73 149	1.78 132	2.52 142	2.60 173	12.19 202	2.19 161	12.80 195	11.47 214	12.76 172	2.26 158	1.99 188	6.96 105	6.80 173	7.84 151	4.06 142	17.14 198	4.31 161	7.13 135	10.08 176	1.56 158	2.38 161	6.81 136	10.17 165	11.61 180	15.69 194

AACVNet	7.03 159	4.44 135	2.21 111	7.10 200	8.39 217	6.28 188	2.48 172	9.12 148	2.53 172	10.11 167	10.84 208	8.45 133	2.24 153	1.83 187	10.51 163	6.02 143	8.86 168	6.36 197	11.83 156	5.92 181	7.14 137	7.48 131	2.74 207	3.92 194	9.06 158	9.86 161	10.24 158	13.93 185

sCroCo_RVC	7.03 159	3.31 91	1.19 87	0.49 61	1.02 97	3.09 153	0.58 117	9.79 162	3.54 188	6.01 109	3.52 109	4.54 91	5.12 202	1.02 141	10.98 174	13.72 268	12.36 216	8.89 226	18.51 206	6.56 188	17.09 248	15.71 257	0.78 64	2.57 168	9.80 168	7.46 144	13.51 200	8.78 138

sAnonymous2	7.06 161	3.11 83	1.22 88	0.66 73	0.90 90	3.81 164	0.28 93	13.71 218	3.56 189	3.78 79	6.09 153	5.62 107	4.01 191	0.43 78	10.38 160	10.81 234	11.06 200	9.65 233	19.93 214	7.58 208	11.77 206	13.75 244	1.89 182	2.01 143	11.14 184	10.75 170	10.41 165	12.21 165

CroCo_RVC	7.06 161	3.11 83	1.22 88	0.66 73	0.90 90	3.81 164	0.28 93	13.71 218	3.56 189	3.78 79	6.09 153	5.62 107	4.01 191	0.43 78	10.38 160	10.81 234	11.06 200	9.65 233	19.93 214	7.58 208	11.77 206	13.75 244	1.89 182	2.01 143	11.14 184	10.75 170	10.41 165	12.21 165

LG-Stereo_Zeroshot	7.13 163	3.57 97	1.13 77	5.24 182	10.12 229	14.65 234	4.70 190	9.30 150	1.43 128	13.26 211	4.03 118	13.64 189	1.64 122	0.41 73	6.37 93	5.59 131	8.10 157	4.13 145	11.09 148	2.62 120	7.97 153	10.54 185	1.29 135	0.62 60	8.33 156	5.02 120	12.58 189	25.20 234

HSM	7.17 164	4.87 161	5.10 186	4.72 174	4.35 185	2.09 133	1.92 160	13.26 215	1.88 148	9.97 158	10.55 200	9.39 140	4.41 197	1.59 179	13.06 202	5.37 123	11.25 206	4.34 153	10.38 142	4.80 172	11.09 198	6.88 116	1.66 166	4.23 198	9.89 171	11.75 179	11.65 182	13.04 171

DLCB_ROB	7.17 164	5.13 178	4.67 170	2.90 153	4.14 181	3.73 162	3.59 180	6.60 102	3.96 195	8.05 140	9.83 193	12.27 169	5.87 209	3.15 208	9.36 150	5.48 126	7.47 144	4.61 161	6.02 83	4.01 156	7.50 142	7.06 121	2.96 208	3.69 192	27.73 265	12.61 186	12.96 193	8.37 133

DeepPrunerF	7.20 166	5.06 171	2.93 131	5.72 188	14.85 253	4.99 176	6.76 204	6.37 98	5.88 214	3.01 72	10.81 207	3.32 77	2.11 142	2.56 194	11.43 183	8.50 205	7.27 138	4.44 157	12.31 161	4.64 171	7.59 145	7.83 144	3.44 215	3.02 177	22.93 256	11.60 177	6.95 108	8.18 131

FADNet-RVC	7.21 167	5.12 175	2.88 128	5.40 183	3.71 176	2.30 137	6.27 200	12.00 198	2.03 157	11.39 182	5.22 145	13.63 188	3.74 188	1.67 182	17.93 245	5.91 138	6.82 129	4.04 139	19.54 212	5.81 179	7.11 134	7.81 143	1.17 116	5.65 220	8.17 155	10.78 172	7.75 122	10.91 157

APVNet	7.34 168	4.37 132	2.67 125	4.05 169	5.06 197	8.50 205	6.14 199	10.48 180	3.12 182	3.69 78	11.27 213	5.59 105	1.65 123	1.59 179	11.84 189	10.24 225	12.82 218	9.20 227	15.99 189	7.00 196	7.95 152	9.81 171	1.74 172	4.94 211	9.17 159	4.54 113	15.67 212	9.05 141

R-Stereo Train	7.50 169	5.21 180	4.96 182	4.81 175	1.90 136	5.37 178	0.13 57	10.31 172	2.67 175	13.06 201	8.27 177	13.07 180	2.12 144	0.65 99	10.76 167	8.91 209	11.09 202	5.40 180	15.52 185	4.08 157	11.16 200	11.69 207	1.07 102	1.89 135	12.73 195	13.26 192	8.91 133	13.40 175

RAFT-Stereo	7.50 169	5.21 180	4.96 182	4.81 175	1.90 136	5.37 178	0.13 57	10.31 172	2.67 175	13.06 201	8.27 177	13.07 180	2.12 144	0.65 99	10.76 167	8.91 209	11.09 202	5.40 180	15.52 185	4.08 157	11.16 200	11.69 207	1.07 102	1.89 135	12.73 195	13.26 192	8.91 133	13.40 175
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
NVstereo2D	7.57 171	4.27 125	3.58 144	6.26 193	4.59 188	14.21 233	16.54 252	8.22 129	2.62 173	3.85 82	7.02 163	6.79 116	1.38 111	28.21 286	11.18 178	7.52 190	8.44 162	6.94 205	6.28 92	2.96 136	5.69 107	5.26 73	7.02 251	4.37 202	11.64 187	6.29 134	6.71 104	6.62 117

s12784h	7.59 172	6.64 205	5.31 191	8.38 209	4.49 187	1.55 115	0.35 97	9.51 154	1.93 152	10.78 176	4.75 130	15.84 203	6.65 214	0.67 104	6.82 101	5.52 127	9.19 175	2.47 89	11.23 150	1.81 79	10.85 195	6.41 104	1.14 113	1.87 134	11.47 186	15.68 208	16.61 220	26.90 243

MyStereo04	7.63 173	6.01 200	6.84 208	3.45 163	2.51 159	2.22 134	0.55 116	10.61 182	3.85 193	10.28 169	3.42 108	14.93 197	1.59 120	0.51 83	10.99 175	7.85 195	7.34 140	6.13 195	16.95 196	7.12 197	10.52 191	10.18 179	2.18 190	3.54 188	12.43 194	17.70 223	16.28 217	10.07 148

psm_up	7.69 174	5.27 184	6.12 203	7.22 202	4.16 182	8.44 204	2.34 168	10.50 181	10.07 234	6.59 119	5.97 151	8.07 128	6.02 211	2.94 203	13.42 204	6.02 143	8.60 165	4.73 166	12.98 166	4.58 169	6.19 113	6.32 99	1.08 106	6.12 223	12.40 193	18.39 227	12.16 186	10.87 156

TANstereo	7.85 175	4.35 128	3.81 150	2.90 153	3.06 169	4.17 167	0.15 62	5.61 86	1.79 146	6.80 121	3.66 113	2.23 56	2.72 171	4.32 222	11.69 186	13.36 264	11.04 198	18.99 279	22.41 227	18.43 271	7.67 148	7.51 132	29.22 291	1.29 91	1.63 61	6.05 131	10.26 160	6.77 123

XX-TBD	7.85 175	4.35 128	3.81 150	2.90 153	3.06 169	4.17 167	0.15 62	5.61 86	1.79 146	6.80 121	3.66 113	2.23 56	2.72 171	4.32 222	11.69 186	13.36 264	11.04 198	18.99 279	22.41 227	18.43 271	7.67 148	7.51 132	29.22 291	1.29 91	1.63 61	6.05 131	10.26 160	6.77 123

DeepPruner_ROB	7.92 177	3.51 96	6.37 206	5.46 185	6.07 203	4.89 174	4.10 185	7.72 123	4.28 201	10.08 166	11.22 211	9.02 136	5.45 207	1.56 176	17.45 242	7.31 185	9.05 174	7.69 219	11.20 149	4.84 173	14.34 233	9.83 173	2.54 200	3.82 193	9.23 161	17.26 220	11.09 174	8.59 137

RP	7.93 178	7.55 214	9.89 230	9.16 213	7.17 211	7.85 201	9.48 222	8.37 133	7.95 226	2.23 59	13.63 236	12.80 174	6.09 212	3.46 214	11.66 184	5.26 116	6.64 124	3.37 120	9.96 140	4.25 160	6.38 121	7.77 142	1.80 176	4.27 200	10.35 178	11.04 174	11.90 185	13.70 179

ICVP	8.04 179	4.82 158	9.27 227	5.44 184	4.90 193	5.99 184	1.98 161	8.28 131	4.21 200	7.84 137	8.12 175	9.78 142	6.78 217	1.50 173	10.42 162	7.29 184	7.86 153	5.56 184	11.37 152	5.74 178	7.64 146	14.44 248	16.54 273	5.47 218	9.55 163	12.28 184	11.11 175	12.84 168
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
UCFNet_RVC	8.04 179	11.14 240	4.13 163	8.72 210	6.57 207	5.93 183	2.30 165	9.62 157	2.95 178	10.66 174	9.52 190	24.39 234	4.14 193	0.97 139	13.73 209	4.54 88	5.28 102	5.09 173	9.79 138	4.53 168	8.08 154	6.63 112	3.12 210	3.67 191	16.44 226	11.59 176	9.65 140	13.88 183

ADCP+	8.05 181	5.92 198	6.93 210	3.99 168	4.43 186	6.34 189	8.71 217	9.37 152	15.43 253	4.24 89	12.54 221	16.68 209	1.49 116	3.79 219	10.52 164	5.54 129	6.16 116	4.52 158	13.82 169	3.39 149	7.54 144	8.85 156	2.40 194	2.28 154	7.73 152	20.38 243	8.72 130	15.58 193

Any-RAFT	8.19 182	4.90 163	10.50 235	5.80 189	3.78 177	1.17 105	0.77 131	9.70 161	1.60 137	8.47 144	11.26 212	12.44 170	1.05 93	0.72 115	11.34 182	7.87 197	9.33 177	4.19 147	18.87 207	4.47 166	11.84 209	10.68 191	1.80 176	2.31 156	16.30 224	19.31 231	10.24 158	20.46 215

MSMDNet	8.24 183	5.51 191	5.42 193	1.73 126	2.44 156	2.42 139	1.05 142	10.24 169	1.62 140	11.46 183	10.58 201	11.87 159	3.62 186	1.32 164	9.46 151	11.94 250	11.12 204	5.21 176	22.87 232	13.50 254	12.31 215	13.05 235	2.07 187	2.39 164	11.80 189	8.70 152	13.41 198	15.41 192

cross-raft	8.45 184	5.93 199	5.25 190	3.68 167	2.36 154	3.38 158	0.69 125	12.16 201	1.33 121	13.85 217	9.94 195	14.13 191	1.85 128	1.09 145	9.28 147	10.98 240	10.68 194	4.34 153	22.38 226	8.07 216	12.96 223	15.69 256	2.04 185	2.41 165	13.22 201	12.01 182	13.21 195	15.25 191

PWCDC_ROB	8.48 185	2.68 71	2.41 118	1.77 128	3.89 179	2.60 144	2.20 164	4.15 70	26.51 276	1.67 52	12.67 223	4.07 86	47.63 291	9.37 254	12.01 195	8.35 204	6.47 122	6.66 202	7.34 110	5.97 182	7.86 151	15.14 251	3.30 212	3.52 186	3.04 89	9.40 157	5.37 80	13.03 170

MSKI-zero shot	8.49 186	5.05 170	4.89 179	3.10 157	2.11 145	4.14 166	1.62 155	12.73 209	1.98 155	12.06 189	10.21 197	12.11 161	1.84 127	0.58 91	11.33 181	10.25 227	10.71 195	4.33 152	20.93 221	7.77 210	11.15 199	12.31 220	1.31 137	3.34 184	10.19 174	19.55 234	15.45 211	18.28 204

HH	8.59 187	2.53 66	11.01 239	3.34 159	3.05 167	5.63 181	4.30 187	11.08 187	2.44 165	12.80 195	4.81 134	12.13 162	2.10 139	1.40 168	9.16 144	11.22 242	9.54 178	6.11 193	16.75 193	8.03 214	14.78 237	12.23 216	2.46 196	2.33 157	9.97 172	16.05 213	14.04 203	22.72 226

HanStereo	8.59 187	2.53 66	11.01 239	3.34 159	3.05 167	5.63 181	4.30 187	11.08 187	2.44 165	12.80 195	4.81 134	12.13 162	2.10 139	1.40 168	9.16 144	11.22 242	9.54 178	6.11 193	16.75 193	8.03 214	14.78 237	12.23 216	2.46 196	2.33 157	9.97 172	16.05 213	14.04 203	22.72 226

RAFT-Test	8.62 189	5.23 182	5.19 189	5.60 187	2.38 155	2.23 135	1.27 146	11.26 190	1.60 137	12.29 192	11.92 219	12.55 171	2.32 162	1.21 155	9.80 152	11.74 249	10.82 196	5.07 172	22.12 225	9.72 232	12.92 221	12.48 221	2.07 187	2.43 166	13.00 199	15.69 209	13.59 201	16.21 197

XX-Stereo	8.88 190	2.94 76	4.34 167	7.37 203	1.20 112	6.54 192	2.32 166	12.63 208	1.03 107	11.47 184	9.68 192	13.58 186	2.14 147	0.95 136	11.94 193	11.04 241	9.63 180	5.48 182	14.82 178	6.02 183	9.17 174	8.79 155	1.54 157	1.11 87	33.29 276	11.65 178	12.59 190	26.46 241

FADNet	8.90 191	6.06 201	3.45 140	5.86 191	3.92 180	4.58 169	8.86 220	16.32 234	3.05 180	15.60 242	13.11 226	14.34 193	5.46 208	2.10 192	16.01 227	5.56 130	5.92 114	5.93 189	24.14 234	6.27 186	10.29 190	8.68 152	1.06 101	2.89 175	13.92 207	13.78 197	9.65 140	13.41 177

EAI-Stereo	9.00 192	5.32 186	5.61 196	5.46 185	5.04 196	7.34 197	7.45 210	12.95 211	3.41 186	10.50 172	9.99 196	13.44 182	1.92 131	1.38 165	14.88 216	11.30 244	9.83 184	4.93 170	18.90 208	9.69 231	9.61 178	11.55 204	1.72 171	3.08 178	12.74 197	12.56 185	13.29 197	19.20 208

test-1	9.03 193	2.34 62	5.48 194	2.04 135	2.44 156	10.36 216	2.08 162	15.78 232	2.11 160	13.20 208	7.46 170	12.90 179	3.07 177	0.60 95	11.90 191	9.29 213	10.31 192	7.42 215	24.63 237	7.50 205	11.56 205	15.65 255	1.41 146	2.69 172	14.50 216	14.96 204	12.27 187	19.94 212

zero-FE	9.12 194	3.91 109	1.60 101	23.00 258	5.82 201	29.12 265	20.54 264	12.75 210	1.22 114	10.75 175	6.85 161	16.80 210	7.54 222	1.55 175	7.44 118	6.11 146	9.95 186	4.64 162	17.40 201	3.90 152	12.64 216	10.33 183	1.33 138	1.45 107	5.24 110	4.38 112	9.73 147	10.39 149

MLCV	9.18 195	4.79 157	5.80 199	12.16 226	5.39 198	9.92 212	3.94 183	14.83 228	3.29 185	9.44 154	12.83 225	17.57 219	13.01 238	0.82 123	12.00 194	5.07 107	9.75 182	5.71 185	21.28 223	4.42 164	7.71 150	9.82 172	2.57 203	6.81 228	11.89 191	12.02 183	11.53 178	13.38 174

ADCRef	9.21 196	6.62 204	5.04 185	2.49 145	4.72 190	8.63 206	8.06 212	8.92 145	13.94 247	6.83 123	10.59 202	12.26 168	3.73 187	3.37 211	12.78 198	8.01 200	8.86 168	7.48 216	18.21 204	6.77 193	10.68 194	12.08 213	5.00 230	4.61 207	10.99 181	17.90 225	9.87 152	20.28 214

LoS	9.22 197	4.15 119	1.51 95	1.26 110	1.58 127	3.09 153	0.29 95	49.58 299	2.48 167	25.58 277	30.53 290	14.96 198	2.40 163	0.84 126	6.37 93	7.85 195	8.05 156	3.37 120	11.27 151	2.42 107	10.92 196	8.42 150	1.84 181	1.42 105	14.88 218	9.13 154	9.71 146	14.97 190
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
pcwnet_v2	9.22 197	4.09 117	5.68 197	9.03 212	4.96 194	8.36 203	3.46 179	10.42 177	4.10 196	13.66 214	13.37 230	10.34 144	21.62 248	5.84 239	12.78 198	6.94 178	8.55 164	5.29 179	11.60 155	3.98 154	7.19 138	6.78 115	2.56 202	4.15 197	14.74 217	13.08 189	14.04 203	22.34 224

SACVNet	9.25 199	6.26 202	5.53 195	7.03 199	6.84 210	6.20 185	8.12 213	11.27 191	8.92 230	10.91 177	8.15 176	8.41 131	2.65 167	2.75 196	13.58 207	7.59 191	10.24 191	7.84 220	15.65 187	9.54 230	12.27 214	10.56 186	2.52 199	5.28 215	18.56 233	13.47 194	15.80 214	13.78 181

gcap-zeroshot	9.36 200	4.03 113	9.94 231	7.02 198	2.55 160	6.68 193	2.60 173	12.40 205	1.56 135	15.01 236	10.71 206	15.63 201	2.08 138	0.85 130	10.87 171	11.68 247	9.82 183	5.83 188	31.35 249	12.27 249	11.52 204	13.14 237	2.55 201	2.78 173	9.18 160	15.85 211	10.96 171	13.81 182

GEStereo_RVC	9.38 201	7.49 213	3.61 145	5.83 190	4.98 195	7.52 198	5.21 195	11.13 189	3.60 191	10.48 171	5.85 149	15.81 202	4.52 199	2.84 199	11.24 179	10.88 238	14.69 230	12.38 260	24.24 236	8.74 222	12.65 218	12.15 214	1.78 175	6.26 224	10.48 179	9.69 158	9.94 155	19.29 209

model_zeroshot	9.43 202	4.23 123	4.93 181	4.35 171	3.08 172	2.45 140	1.71 157	12.03 199	2.95 178	11.36 181	8.95 183	17.30 216	1.66 124	1.39 167	14.50 215	11.72 248	13.74 225	6.22 196	29.83 244	11.39 245	11.30 203	12.00 212	1.46 151	3.27 183	15.73 220	13.53 195	10.96 171	22.62 225

TRStereo	9.50 203	9.74 232	13.57 258	6.35 195	2.21 149	16.94 245	4.76 192	10.01 167	1.95 153	10.50 172	4.54 125	15.40 200	1.81 126	1.08 144	8.95 140	9.64 216	8.83 167	4.56 159	12.28 160	5.16 174	10.66 193	11.26 199	1.44 148	1.65 121	13.46 203	17.64 222	30.07 259	21.92 223

PS-NSSS	9.53 204	10.85 236	3.42 139	20.57 250	6.39 205	13.64 231	8.78 218	14.91 229	1.44 129	18.52 258	1.47 83	43.44 259	5.25 204	3.94 220	13.34 203	3.95 67	5.88 113	3.64 125	20.70 219	3.12 140	4.04 67	2.71 20	3.73 220	1.41 104	10.29 176	8.47 151	8.88 132	14.63 186

SGM-Forest	9.58 205	9.29 230	2.59 123	18.35 244	10.02 227	10.70 220	3.35 178	12.48 206	1.90 150	8.92 150	3.64 112	18.20 222	12.28 236	4.54 228	11.29 180	6.82 175	6.82 129	3.29 116	9.93 139	4.19 159	9.26 176	7.88 145	3.40 214	4.38 203	17.36 231	11.77 180	25.82 252	20.12 213
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
anonymity	9.69 206	3.42 94	11.95 245	6.50 196	3.80 178	4.68 170	2.46 171	13.17 214	3.19 184	12.79 194	27.19 279	11.08 155	2.02 135	1.10 148	8.44 135	10.04 221	9.02 173	3.91 132	16.89 195	8.67 221	9.70 179	11.18 197	2.09 189	2.18 153	16.33 225	23.14 256	12.42 188	24.15 232

GANet-ADL	9.77 207	7.48 211	5.69 198	7.53 204	7.28 212	9.31 209	4.57 189	10.78 184	5.64 209	13.06 201	9.66 191	18.66 224	4.43 198	0.84 126	13.53 205	7.96 198	12.00 212	5.53 183	18.08 203	10.92 241	9.92 182	9.70 168	3.19 211	4.74 209	11.66 188	17.16 219	15.68 213	18.72 206

stereogan	9.97 208	9.24 228	9.97 233	11.26 222	12.09 242	12.75 229	9.38 221	11.49 192	8.73 227	5.18 99	9.50 189	16.98 211	10.28 233	3.55 217	13.55 206	7.07 179	7.48 147	5.25 178	14.56 175	7.53 206	8.25 160	9.50 164	4.08 223	4.66 208	9.61 164	11.90 181	21.32 240	13.91 184

RTSC	10.02 209	4.84 159	4.82 175	4.31 170	5.78 200	6.86 195	6.87 205	10.31 172	10.00 233	6.68 120	13.62 235	7.51 118	6.94 218	3.58 218	17.58 243	10.72 231	14.95 232	7.27 212	20.14 216	6.98 195	12.67 219	12.29 218	2.01 184	6.59 225	9.83 169	12.75 187	14.09 206	30.59 251

EKT-Stereo	10.24 210	7.17 209	5.94 201	9.87 216	4.82 192	9.94 213	10.43 229	10.27 170	2.51 170	10.11 167	10.21 197	14.40 194	2.06 137	1.15 153	14.49 213	10.68 230	12.93 219	10.86 248	20.47 217	7.18 200	19.38 263	14.00 246	1.22 128	2.48 167	19.15 237	19.25 230	13.14 194	12.25 167

IGEV_Zeroshot_test	10.39 211	4.22 122	14.36 263	14.50 235	4.31 184	6.95 196	8.83 219	13.16 213	3.13 183	13.18 207	13.93 239	14.20 192	2.65 167	0.95 136	8.66 138	10.81 234	10.38 193	4.82 167	17.18 200	8.58 218	11.86 210	12.19 215	1.50 156	3.55 189	21.75 251	13.80 198	19.90 232	21.23 218

iRaft-Stereo_20w	10.52 212	5.40 189	14.19 262	15.57 238	4.67 189	9.36 210	4.99 194	11.92 197	4.20 199	12.51 193	12.15 220	14.02 190	2.22 151	1.14 152	13.75 210	9.27 212	9.96 188	3.84 131	15.03 181	8.58 218	9.95 183	9.06 160	1.69 170	2.11 146	19.10 236	22.07 253	22.92 247	24.44 233

CASS	10.73 213	5.87 197	5.97 202	8.12 206	6.34 204	9.02 208	6.35 201	16.40 235	5.53 208	20.86 266	10.39 199	14.47 196	4.23 194	1.16 154	11.87 190	7.32 186	16.52 241	5.98 191	25.49 238	7.14 198	13.18 224	12.71 230	2.69 204	3.17 180	18.22 232	11.13 175	17.78 225	21.80 222
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PA-Net	10.74 214	17.75 260	13.56 257	5.06 178	12.17 243	5.23 177	12.43 241	14.04 221	10.66 237	7.41 133	6.64 158	9.33 139	9.18 226	9.74 255	15.66 225	7.13 182	3.90 73	7.06 209	8.16 120	7.29 202	5.38 97	11.79 209	2.49 198	5.94 221	12.26 192	27.67 270	8.77 131	33.34 256
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NCCL2	10.74 214	9.39 231	9.59 228	6.76 197	6.43 206	5.59 180	4.75 191	13.04 212	7.69 222	15.02 237	8.38 179	12.21 165	4.62 200	3.39 213	17.27 238	9.74 217	9.72 181	7.84 220	13.20 167	7.46 204	14.25 232	13.56 242	5.13 235	8.69 241	20.35 240	19.66 237	15.21 208	20.93 216

NCC-stereo	10.84 216	8.80 223	7.84 219	9.74 214	10.76 232	10.04 214	11.26 233	10.43 178	14.60 251	2.40 61	13.57 231	15.95 204	13.25 239	4.39 225	15.11 218	6.42 153	8.13 158	10.48 242	14.26 170	6.76 191	8.14 156	8.78 153	6.71 247	4.56 205	14.47 214	17.12 217	22.11 243	16.50 198

Abc-Net	10.84 216	8.80 223	7.84 219	9.74 214	10.76 232	10.04 214	11.26 233	10.43 178	14.60 251	2.40 61	13.57 231	15.95 204	13.25 239	4.39 225	15.11 218	6.42 153	8.13 158	10.48 242	14.26 170	6.76 191	8.14 156	8.78 153	6.71 247	4.56 205	14.47 214	17.12 217	22.11 243	16.50 198
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
UDGNet	10.85 218	8.74 222	4.86 177	23.46 259	22.23 267	19.71 252	18.01 255	8.56 136	4.15 197	6.27 115	8.90 182	7.95 127	0.60 64	43.69 289	7.41 115	4.45 85	7.91 154	5.71 185	10.66 145	5.56 176	9.99 185	9.03 159	15.58 272	1.22 89	11.80 189	9.89 162	7.82 123	8.82 139

HSM-Net_RVC	10.99 219	5.68 194	6.96 211	13.05 230	8.42 218	8.83 207	2.82 177	12.04 200	4.83 203	14.66 228	13.23 228	25.14 237	13.35 241	1.41 170	11.11 177	6.65 171	9.95 186	6.02 192	12.90 165	5.69 177	9.96 184	11.57 205	3.51 216	8.44 238	17.30 229	20.20 242	21.94 242	21.03 217
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ADCL	11.20 220	10.21 234	7.45 215	7.13 201	5.61 199	10.57 219	11.51 235	14.73 226	18.99 261	14.12 222	15.22 243	15.18 199	5.42 206	5.40 233	12.38 196	8.19 201	9.91 185	6.67 203	16.60 191	7.37 203	15.04 241	13.33 240	5.23 236	5.15 212	13.67 205	15.23 205	12.82 192	19.33 210

FCDSN-DC	11.81 221	11.61 242	11.47 242	12.89 229	10.85 234	10.42 217	13.65 245	14.32 222	2.94 177	14.70 230	1.83 91	8.33 129	2.21 150	4.94 230	17.44 241	16.70 282	20.08 261	17.39 277	13.26 168	9.03 226	16.68 246	12.65 226	3.83 221	18.91 272	13.46 203	14.11 200	11.59 179	13.60 178
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
Anonymous3	12.15 222	7.98 220	3.81 150	1.91 133	3.26 174	7.97 202	4.96 193	14.34 224	10.25 235	14.15 223	4.63 127	25.13 236	5.91 210	1.24 157	22.72 274	15.50 277	17.19 243	12.89 261	30.14 245	10.66 240	20.94 274	22.43 282	2.99 209	3.21 182	16.10 223	16.33 215	18.37 228	12.93 169

AIO-Stereo-zeroshot	12.21 223	4.97 165	12.97 251	13.74 234	4.19 183	16.13 241	7.49 211	11.58 194	5.87 213	15.47 240	13.78 237	18.44 223	3.41 182	0.79 119	11.68 185	11.48 245	13.28 221	10.20 237	25.65 239	9.27 227	11.04 197	11.68 206	1.42 147	4.79 210	19.32 238	26.37 268	13.46 199	31.33 253

XPNet_ROB	12.48 224	13.29 250	6.97 212	6.26 193	7.71 215	9.86 211	8.39 214	6.19 95	9.17 231	8.56 146	13.26 229	49.07 266	4.23 194	3.50 215	18.20 247	8.64 206	19.68 256	7.22 211	14.83 179	6.95 194	12.64 216	18.11 268	3.90 222	5.64 219	10.30 177	10.97 173	32.13 264	21.36 219

GwcNet-ADL	12.69 225	12.12 245	9.95 232	18.81 246	11.02 237	12.36 225	6.70 202	13.91 220	5.33 205	12.08 190	17.83 255	29.90 244	10.02 229	4.10 221	13.79 211	9.88 219	14.36 228	6.85 204	24.13 233	9.88 233	10.26 188	12.30 219	6.72 249	6.69 226	15.54 219	19.37 232	11.81 183	16.89 200

PSMNet-ADL	13.18 226	8.98 227	9.23 225	11.17 221	10.08 228	11.45 224	8.39 214	15.46 231	7.84 224	22.51 272	15.73 246	26.36 240	26.99 256	2.74 195	15.26 221	10.02 220	11.89 211	6.47 201	25.66 240	10.59 239	12.95 222	10.72 192	6.24 245	5.16 213	13.98 210	15.72 210	22.78 246	11.48 160

NaN_ROB	13.22 227	8.35 221	8.87 224	10.81 220	16.63 255	6.49 191	5.36 196	23.26 257	8.89 229	19.78 265	9.21 187	46.75 265	10.15 232	4.38 224	12.98 200	6.19 149	7.35 141	6.46 198	12.32 162	7.56 207	6.33 119	7.37 128	3.36 213	10.15 245	22.69 254	22.30 254	20.88 239	32.16 255

NOSS_ROB	13.23 228	9.97 233	5.36 192	13.21 232	11.47 240	10.86 222	7.28 208	21.14 253	5.64 209	11.84 186	7.42 168	10.08 143	7.88 225	12.92 265	19.18 252	12.85 257	15.80 235	12.33 259	15.05 182	9.48 229	18.78 259	12.85 232	5.23 236	11.77 252	22.77 255	20.75 246	23.78 249	21.59 221

RGC	13.27 229	11.67 243	14.66 265	12.38 227	12.33 245	14.80 235	7.33 209	14.32 222	17.07 257	7.43 134	20.24 267	17.34 217	21.40 247	7.41 251	16.97 234	9.04 211	10.02 189	7.28 213	15.31 183	8.27 217	10.17 187	10.14 178	5.78 240	7.61 232	16.77 227	20.42 244	20.71 236	21.47 220

iResNet	13.33 230	6.84 207	8.28 222	11.51 223	9.72 225	16.70 243	6.72 203	17.32 239	7.48 221	9.76 156	11.68 217	36.69 251	37.19 276	0.95 136	16.61 233	8.34 203	11.49 209	8.45 224	31.04 248	8.90 223	9.78 180	9.60 165	2.42 195	11.98 254	13.74 206	13.18 191	16.27 216	17.20 202

FADNet_RVC	13.70 231	9.24 228	6.64 207	17.58 243	8.99 221	6.43 190	5.90 197	17.04 238	6.32 215	18.73 259	13.59 234	25.46 238	21.15 246	6.03 242	20.13 259	7.50 189	16.28 240	11.51 251	35.21 264	11.29 243	14.13 231	18.69 272	2.34 192	8.32 237	11.12 183	20.05 241	10.97 173	19.38 211

AIO-Stereo-zeroshot1	13.82 232	7.14 208	14.40 264	11.74 224	9.49 222	23.27 257	13.40 244	13.46 217	8.86 228	17.03 252	13.57 231	17.89 221	3.59 185	0.62 98	15.96 226	13.33 261	13.48 223	8.18 223	42.92 274	6.54 187	11.22 202	11.11 196	1.40 143	3.65 190	20.48 242	24.39 263	15.83 215	30.30 250

dad	14.07 233	7.76 219	1.70 103	31.65 266	8.54 220	17.15 247	21.46 266	25.28 263	2.10 159	24.23 274	1.51 84	36.94 252	12.78 237	2.09 191	11.90 191	6.54 162	22.40 272	4.01 138	33.72 258	2.72 127	14.06 230	6.32 99	2.33 191	5.21 214	13.95 208	3.92 107	33.70 268	25.88 237

DAS	14.90 234	7.70 217	5.16 187	15.37 236	9.49 222	12.52 227	9.72 225	16.64 236	13.95 249	7.17 128	16.64 249	37.52 253	15.30 242	1.30 162	16.26 229	10.05 222	20.90 264	10.41 240	22.54 229	14.87 257	13.57 226	16.56 260	3.55 217	13.38 258	20.90 244	19.71 238	20.85 237	30.20 248

SepStereo	14.90 234	7.70 217	5.16 187	15.37 236	9.49 222	12.52 227	9.72 225	16.64 236	13.95 249	7.17 128	16.64 249	37.52 253	15.30 242	1.30 162	16.26 229	10.05 222	20.90 264	10.41 240	22.54 229	14.87 257	13.57 226	16.56 260	3.55 217	13.38 258	20.90 244	19.71 238	20.85 237	30.20 248

HBP-ISP	15.08 236	11.04 239	13.64 259	22.72 256	15.79 254	15.25 239	16.09 250	20.56 248	5.45 206	16.50 248	10.93 209	17.68 220	2.05 136	19.43 276	13.01 201	14.30 271	14.55 229	9.51 231	12.16 158	10.20 235	18.96 261	17.37 264	5.09 233	13.01 256	21.39 249	23.30 260	23.31 248	23.91 230

ccs_rob	15.71 237	14.77 254	8.22 221	22.42 255	9.73 226	23.59 260	17.92 254	14.54 225	5.46 207	14.67 229	24.69 275	56.39 277	32.25 265	5.64 236	15.15 220	10.61 229	11.72 210	9.45 229	19.64 213	12.49 250	14.57 235	12.62 225	5.10 234	5.97 222	13.05 200	13.09 190	12.67 191	17.67 203

DDVS	15.73 238	11.14 240	14.15 261	10.45 219	10.15 230	14.96 236	8.50 216	20.69 251	12.71 240	12.86 200	28.51 282	41.70 256	28.78 259	5.56 235	18.47 249	11.98 251	14.03 226	9.63 232	27.44 241	15.46 260	12.88 220	13.21 238	4.68 226	7.06 230	12.88 198	13.53 195	19.93 233	23.46 228

ITSA-stereo	15.98 239	11.93 244	7.82 218	26.81 263	14.46 251	10.48 218	9.56 224	20.89 252	10.54 236	21.89 270	16.59 248	31.56 245	32.02 262	9.32 253	15.34 223	9.87 218	15.94 238	9.73 235	24.17 235	6.70 190	11.97 211	12.48 221	5.94 242	8.65 239	21.94 252	21.21 247	16.30 218	27.28 244

CBMV_ROB	16.48 240	8.87 225	10.52 236	22.32 254	18.15 260	16.88 244	12.33 240	19.84 243	5.83 212	14.47 226	9.10 184	31.92 246	17.53 245	10.73 259	16.02 228	8.77 208	15.25 233	7.67 218	20.51 218	21.26 278	14.94 240	9.21 161	6.03 243	10.01 244	23.75 257	28.89 273	30.48 260	33.65 257

ETE_ROB	16.60 241	17.17 258	7.42 214	12.50 228	10.97 236	17.03 246	9.51 223	11.06 186	13.82 246	11.19 180	17.78 254	57.81 278	6.77 216	6.21 243	20.49 262	10.24 225	23.40 277	10.02 236	21.21 222	11.00 242	16.98 247	15.94 258	5.38 239	8.15 234	15.78 221	21.22 248	43.28 285	25.95 238

LALA_ROB	16.61 242	18.43 262	10.96 238	10.40 218	10.33 231	17.80 248	10.94 232	11.91 196	16.53 255	13.59 213	18.37 256	59.11 279	7.57 223	5.41 234	24.28 279	9.37 214	19.78 259	14.06 264	18.39 205	10.36 236	16.38 245	17.19 263	4.90 227	8.29 236	13.24 202	19.50 233	35.04 271	26.35 240

CBMV	16.66 243	10.98 238	8.65 223	16.54 241	12.27 244	13.79 232	6.01 198	21.66 255	15.58 254	19.38 261	7.29 167	28.55 241	9.90 228	6.69 246	19.91 258	12.75 255	15.83 236	12.31 257	17.04 197	9.92 234	17.90 257	13.02 234	4.52 225	16.69 264	24.51 260	22.50 255	39.61 278	45.97 278
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SFCPSM	17.05 244	13.21 249	9.24 226	16.34 240	11.66 241	16.48 242	10.62 231	19.16 242	13.94 247	13.10 204	20.67 268	35.38 248	39.07 279	6.35 244	17.13 236	10.09 224	13.20 220	9.20 227	36.54 266	20.91 276	14.61 236	14.62 250	7.57 253	6.76 227	20.24 239	21.28 249	17.06 221	25.86 236

DCVSM-stereo	17.27 245	10.79 235	10.03 234	19.43 248	11.37 239	26.03 261	13.96 246	20.48 247	13.02 241	15.90 244	18.38 257	49.10 267	32.18 264	4.92 229	15.61 224	10.31 228	13.40 222	7.02 208	29.00 243	16.90 267	11.83 208	13.08 236	18.84 276	9.19 243	13.97 209	18.71 228	19.28 230	23.52 229

RTS	17.41 246	7.60 215	7.53 216	8.32 207	7.65 213	22.53 254	11.77 238	20.32 245	21.94 265	7.25 130	10.63 204	17.12 213	10.07 230	6.01 240	20.43 260	13.33 261	21.22 268	10.77 246	38.12 267	18.28 269	17.65 252	15.57 253	4.97 228	10.75 247	28.24 268	31.93 282	26.28 254	53.85 291

RTSA	17.41 246	7.60 215	7.53 216	8.32 207	7.65 213	22.53 254	11.77 238	20.32 245	21.94 265	7.25 130	10.63 204	17.12 213	10.07 230	6.01 240	20.43 260	13.33 261	21.22 268	10.77 246	38.12 267	18.28 269	17.65 252	15.57 253	4.97 228	10.75 247	28.24 268	31.93 282	26.28 254	53.85 291

SHD	17.57 248	7.20 210	12.90 250	13.21 232	13.43 248	10.79 221	9.95 228	23.38 258	18.17 260	19.46 263	16.64 249	19.69 226	32.35 266	6.98 249	19.81 257	13.41 267	17.63 245	10.40 239	34.99 262	13.11 253	17.69 254	16.32 259	4.32 224	11.73 251	21.48 250	24.08 261	21.64 241	43.78 272

FC-DCNN	17.73 249	20.19 266	18.03 274	30.37 265	19.92 263	27.05 262	25.25 272	26.13 266	7.35 220	19.40 262	6.75 160	19.38 225	5.32 205	11.46 262	16.46 231	15.84 279	21.02 267	14.33 266	19.07 209	10.53 238	19.75 266	12.74 231	5.01 231	17.59 269	25.46 261	17.55 221	22.65 245	24.11 231

AnyNet_C32	18.17 250	8.92 226	9.87 229	10.28 217	10.92 235	15.03 237	12.96 243	23.42 259	22.93 271	18.12 255	22.88 273	24.16 233	10.50 234	9.86 256	24.55 281	15.10 274	24.19 280	17.27 276	31.38 250	12.16 248	27.02 284	25.99 288	9.09 254	15.57 262	18.64 235	24.55 264	17.72 224	27.38 245

pmcnn	18.34 251	12.41 246	5.83 200	16.70 242	13.52 249	20.79 253	14.02 247	16.07 233	6.77 216	9.33 153	18.76 260	36.51 250	33.00 268	1.60 181	15.32 222	12.25 253	17.72 252	11.15 249	33.70 257	14.16 256	19.45 264	14.43 247	10.31 258	11.78 253	21.26 248	19.57 235	41.66 282	47.20 280

FC-DCNN v2	18.38 252	20.76 269	18.46 277	31.88 267	20.53 264	27.97 263	25.39 273	27.48 268	7.90 225	19.67 264	7.26 166	20.08 227	6.97 219	11.54 263	16.57 232	15.76 278	21.00 266	14.15 265	19.36 211	10.47 237	19.79 268	12.66 227	5.02 232	17.55 268	27.84 266	18.84 229	25.31 251	26.19 239

GANetREF_RVC	18.55 253	14.14 252	17.17 272	13.20 231	11.24 238	13.49 230	11.55 236	33.66 276	20.90 264	27.62 282	6.10 155	50.38 271	26.73 254	3.29 210	18.41 248	7.61 192	12.32 215	10.64 244	31.95 254	11.31 244	19.81 269	10.87 193	9.13 255	18.81 271	24.23 259	15.91 212	29.65 258	30.80 252
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PWC_ROB	18.92 254	12.47 247	13.15 253	8.76 211	13.18 247	11.26 223	18.27 256	17.73 240	31.35 285	8.62 147	18.63 259	21.69 230	54.39 299	6.82 248	17.19 237	10.78 232	23.78 279	13.40 262	38.59 269	15.51 262	20.53 271	17.67 266	3.63 219	16.55 263	15.80 222	15.50 206	19.83 231	45.69 277

MaskLacGwcNet_RVC	19.53 255	10.87 237	13.46 256	21.28 252	13.56 250	17.86 249	22.33 268	14.75 227	9.40 232	11.86 187	20.17 265	78.28 310	25.50 252	20.77 279	14.13 212	10.97 239	26.00 281	16.62 272	33.78 259	12.07 247	17.87 255	15.22 252	6.23 244	9.15 242	20.44 241	20.43 245	17.81 226	26.53 242

ADCMid	19.62 256	13.14 248	12.70 248	11.92 225	14.54 252	18.75 250	15.92 249	26.87 267	26.15 274	12.83 199	15.65 245	36.43 249	24.17 251	8.43 252	22.66 272	12.85 257	21.77 271	12.28 256	39.07 272	13.51 255	22.76 277	21.52 280	12.68 266	11.16 249	23.95 258	23.27 259	20.64 235	34.18 258

ADCPNet	20.43 257	13.90 251	12.28 246	15.74 239	17.72 258	16.04 240	16.93 253	23.61 260	20.65 263	18.44 257	19.55 264	20.49 228	29.99 261	10.22 258	22.34 269	15.17 275	19.72 257	11.65 253	35.00 263	20.96 277	22.56 275	21.32 279	11.10 260	17.10 265	25.92 262	31.12 280	25.85 253	36.11 259

CSAN	21.28 258	25.93 273	18.78 278	19.86 249	17.32 257	15.03 237	10.51 230	25.97 265	29.48 280	33.96 290	14.14 240	50.64 272	27.74 257	5.17 232	21.75 267	8.76 207	14.11 227	12.05 254	22.82 231	16.84 266	16.21 243	12.61 224	6.52 246	17.91 270	28.80 270	29.63 275	34.70 269	37.24 260

ACV-stereo	21.68 259	16.92 257	11.09 241	22.83 257	12.57 246	32.39 270	20.70 265	20.10 244	17.06 256	16.97 251	18.88 262	24.87 235	41.62 285	5.64 236	18.82 251	15.91 280	29.93 284	12.32 258	61.82 293	29.15 288	22.80 278	17.59 265	22.86 287	12.94 255	14.01 211	19.59 236	20.21 234	25.84 235

MDST_ROB	21.72 260	32.34 283	11.84 244	47.88 284	25.72 272	40.53 279	20.27 263	19.03 241	13.21 244	16.27 246	11.02 210	29.36 243	39.35 280	2.30 193	19.77 256	7.38 187	11.30 208	4.69 165	16.39 190	7.96 212	13.74 229	8.94 158	6.81 250	10.22 246	42.52 290	34.16 289	53.23 294	40.29 263

CC-Net-ROB	22.08 261	37.39 288	18.42 275	54.08 287	42.24 286	44.20 284	33.29 278	28.75 271	6.94 217	35.53 291	9.92 194	67.83 299	7.19 221	17.81 273	16.99 235	4.17 75	11.26 207	9.49 230	39.61 273	7.96 212	7.08 133	5.32 75	12.54 265	3.51 185	18.56 233	14.64 203	13.82 202	27.72 246

MFN_U_SF_DS_RVC	22.95 262	20.90 270	11.55 243	29.26 264	18.96 261	23.36 258	19.38 261	38.11 287	24.66 272	31.91 288	14.96 242	46.43 264	35.87 273	15.73 272	23.09 275	11.55 246	11.18 205	7.96 222	34.33 260	9.44 228	17.18 249	18.30 270	15.56 271	14.07 260	32.27 274	28.33 271	33.38 267	31.85 254

DDUNet	23.05 263	29.77 281	12.69 247	44.85 281	38.69 284	45.17 287	46.85 288	11.53 193	13.03 242	8.95 151	18.91 263	22.04 231	5.20 203	90.90 303	19.35 255	12.53 254	20.39 262	10.22 238	30.58 247	11.85 246	18.90 260	17.81 267	19.71 278	6.99 229	14.32 213	17.72 224	16.36 219	17.10 201

SGM_RVC	23.38 264	26.36 277	13.77 260	40.24 275	27.35 275	36.85 277	24.98 270	27.67 269	17.34 258	17.93 254	18.78 261	43.62 260	38.79 278	2.91 201	17.39 240	6.83 176	13.64 224	7.15 210	31.82 253	9.02 225	14.53 234	7.23 124	5.31 238	13.15 257	37.65 285	30.48 278	53.04 293	47.36 281
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM-ForestM	23.47 265	26.74 278	13.24 255	39.14 273	22.57 268	36.42 276	24.99 271	29.06 272	18.00 259	14.27 224	20.76 269	50.21 270	32.95 267	4.52 227	20.86 265	7.46 188	15.45 234	6.98 207	30.40 246	9.01 224	14.78 237	7.91 146	5.88 241	11.42 250	42.08 289	34.71 291	51.07 289	42.68 270

FAT-Stereo	23.48 266	14.23 253	19.68 280	37.30 271	37.38 280	28.76 264	18.76 259	23.69 261	13.63 245	19.13 260	29.03 285	35.11 247	34.82 271	13.16 266	20.86 265	13.04 259	19.00 255	20.04 281	35.77 265	19.51 273	19.19 262	14.56 249	13.68 267	17.26 266	20.61 243	21.91 252	30.56 261	43.35 271

FBW_ROB	23.78 267	26.04 274	18.44 276	42.85 278	26.85 274	33.38 272	19.93 262	15.06 230	12.08 239	14.49 227	16.80 252	44.76 261	29.01 260	20.43 278	18.15 246	7.99 199	19.77 258	11.16 250	51.28 285	7.86 211	16.33 244	11.26 199	19.31 277	28.05 289	21.21 247	21.58 251	33.31 266	54.60 293

UDG	24.16 268	30.32 282	13.18 254	44.63 279	41.05 285	44.80 286	51.49 292	13.27 216	13.18 243	14.08 221	21.60 271	23.38 232	6.33 213	87.67 301	19.21 253	10.82 237	22.67 273	14.89 267	32.39 255	12.70 252	20.59 273	21.10 278	15.54 270	8.67 240	17.20 228	17.91 226	17.60 223	15.92 196

XQC	24.97 269	26.08 275	15.71 269	32.23 268	23.80 270	33.92 273	31.17 277	37.46 284	29.30 278	28.31 284	14.68 241	42.33 257	23.67 250	19.66 277	22.56 271	13.39 266	15.90 237	12.10 255	32.79 256	17.16 268	19.77 267	20.24 276	11.39 261	15.35 261	32.61 275	29.86 277	43.19 284	29.46 247

G-Net	26.81 270	20.73 268	18.95 279	18.62 245	17.00 256	35.95 275	16.25 251	28.36 270	32.13 288	27.09 281	33.69 294	63.17 291	25.97 253	7.24 250	23.36 277	16.51 281	23.38 276	17.63 278	45.27 277	33.88 296	25.90 283	22.07 281	11.55 263	17.39 267	28.09 267	29.38 274	42.51 283	41.89 267

SANet	27.38 271	17.79 261	19.79 281	23.71 260	20.56 265	30.81 268	18.53 257	34.53 278	31.31 284	16.71 249	30.20 289	78.17 309	42.30 286	18.09 275	23.87 278	10.78 232	21.57 270	16.37 271	31.56 252	15.93 263	20.09 270	18.85 273	27.75 290	19.29 275	33.99 277	30.68 279	36.64 275	49.31 282

ADCS	27.83 272	19.32 263	16.30 270	21.69 253	20.88 266	23.37 259	19.06 260	36.40 280	32.90 292	16.10 245	26.03 278	45.89 262	37.16 275	13.98 267	26.44 282	20.10 286	30.79 285	22.29 284	49.05 283	28.13 286	37.79 294	31.88 294	13.94 268	21.91 280	30.44 273	33.99 288	31.39 263	44.25 273

DLNR_Zeroshot_test	28.00 273	81.83 318	12.85 249	100.00 329	1.02 97	2.33 138	99.01 329	12.59 207	1.00 104	13.13 206	5.89 150	12.81 175	2.24 153	24.07 284	96.86 328	100.00 333	33.19 287	28.64 292	28.87 242	5.88 180	13.67 228	12.70 229	1.19 119	4.14 195	14.30 212	10.34 169	18.43 229	18.93 207

S-Stereo	28.49 274	17.37 259	15.43 268	40.83 276	38.64 283	40.62 280	37.78 281	22.77 256	22.83 269	17.31 253	45.47 298	53.22 274	36.27 274	14.79 270	22.10 268	14.06 270	19.83 260	25.83 290	38.63 270	24.70 280	18.21 258	19.97 275	54.41 298	21.98 281	20.99 246	19.86 240	23.90 250	41.45 265

MeshStereo	29.29 275	28.48 280	17.50 273	49.31 286	37.64 281	38.86 278	26.38 274	34.68 279	25.28 273	22.00 271	22.68 272	54.80 275	48.74 292	5.16 231	20.51 263	13.21 260	18.28 253	11.54 252	31.54 251	15.46 260	27.03 285	22.62 284	21.18 283	19.65 276	41.00 288	34.21 290	52.39 292	50.76 285
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
MFN_U_SF_RVC	29.69 276	27.88 279	16.68 271	33.60 270	26.24 273	33.24 271	28.25 276	38.11 287	22.90 270	45.82 305	29.89 288	50.07 269	33.98 270	22.28 283	31.33 289	17.67 284	14.74 231	15.63 269	53.43 286	25.34 282	24.20 280	26.62 289	11.50 262	25.26 285	34.11 278	25.01 266	37.25 276	50.62 284

DPSNet	29.94 277	15.20 255	15.31 267	25.05 262	23.57 269	32.31 269	15.43 248	20.67 250	22.46 268	8.50 145	12.81 224	89.35 325	46.22 289	5.71 238	22.68 273	18.09 285	33.82 288	29.02 294	69.20 300	20.89 275	22.57 276	22.52 283	40.62 294	26.74 288	44.25 292	32.68 286	40.45 280	52.25 287

edge stereo	30.14 278	20.48 267	20.64 284	41.50 277	37.71 282	43.46 283	39.90 283	38.76 289	22.37 267	16.34 247	39.71 297	60.99 282	37.64 277	25.20 285	20.79 264	14.57 272	26.94 282	15.51 268	44.97 276	19.77 274	20.56 272	18.66 271	22.07 285	18.93 273	29.16 272	24.24 262	39.24 277	53.57 290

AnyNet_C01	30.96 279	19.98 265	15.05 266	20.75 251	25.62 271	22.63 256	22.12 267	36.40 280	39.01 299	21.35 269	28.46 281	49.12 268	35.02 272	15.04 271	33.17 291	22.88 291	39.72 295	34.61 297	58.76 289	31.24 291	41.17 300	34.42 299	21.99 284	22.02 282	35.89 281	31.50 281	32.61 265	45.45 276

LE_ROB	31.15 280	25.04 272	23.08 286	44.74 280	47.74 293	42.26 282	47.65 289	38.05 286	26.35 275	14.92 235	27.39 280	62.93 289	54.33 298	3.38 212	17.61 244	6.00 142	12.02 213	7.50 217	34.45 261	15.08 259	17.26 251	13.21 238	10.73 259	30.38 294	45.10 295	45.00 299	62.10 302	66.75 311

DGSMNet	32.74 281	26.21 276	21.38 285	37.73 272	29.95 277	34.84 274	34.23 279	24.66 262	19.43 262	24.88 276	51.24 303	46.06 263	28.65 258	22.25 282	26.57 283	20.94 288	51.66 304	29.84 295	62.26 294	33.85 295	40.29 299	41.12 308	24.30 288	29.99 293	26.34 263	26.33 267	31.13 262	37.73 261

MSC_U_SF_DS_RVC	34.01 282	36.70 287	37.14 296	47.25 283	28.07 276	29.43 267	27.43 275	50.80 300	47.52 302	40.20 297	25.09 277	39.01 255	33.39 269	29.53 287	37.84 295	26.40 294	16.84 242	21.78 283	61.43 292	33.78 294	24.58 281	30.08 293	26.57 289	36.04 298	35.11 280	26.89 269	29.05 257	40.29 263

SQANet	34.13 283	52.91 295	20.04 282	71.73 299	51.83 295	73.91 300	75.37 299	25.76 264	12.05 238	32.09 289	15.31 244	60.15 280	16.08 244	90.79 302	18.73 250	7.66 193	18.79 254	16.14 270	45.27 277	12.63 251	12.03 212	11.79 209	57.69 299	8.12 233	22.24 253	23.24 258	26.50 256	42.59 269

STStereo	35.13 284	45.56 292	34.03 293	61.63 295	49.92 294	54.32 291	44.81 285	36.44 282	33.47 293	25.69 278	29.35 286	63.16 290	52.17 297	12.19 264	23.27 276	9.47 215	17.21 244	8.59 225	47.67 280	16.58 264	19.55 265	18.29 269	10.00 257	24.09 283	50.84 297	44.22 298	62.57 303	53.51 289

MANE	36.94 285	36.29 285	31.03 291	57.02 290	46.19 290	46.08 288	45.02 286	43.11 296	29.92 283	23.17 273	29.68 287	55.69 276	39.74 281	18.06 274	29.18 287	23.46 293	29.40 283	42.51 304	38.74 271	16.68 265	30.43 289	19.45 274	9.50 256	26.64 287	54.34 302	45.68 302	66.46 308	63.84 304

PVD	37.79 286	34.98 284	20.39 283	46.52 282	34.64 279	49.92 289	37.87 282	40.06 292	38.35 298	15.54 241	28.87 284	51.49 273	50.85 294	49.22 291	24.31 280	17.44 283	37.87 294	22.43 285	50.09 284	27.13 283	38.96 295	40.93 307	19.99 281	24.74 284	44.82 294	60.36 315	46.84 288	65.68 310

SAMSARA	38.96 287	15.52 256	37.69 297	18.97 247	18.01 259	18.96 251	18.57 258	44.44 297	36.55 297	28.79 285	18.57 258	28.75 242	47.14 290	14.57 269	33.04 290	30.30 296	23.15 274	25.75 289	47.67 280	27.36 284	48.65 312	52.46 316	7.08 252	29.16 291	96.17 330	97.88 331	95.26 330	91.51 329

BEATNet-Init1	39.35 288	44.24 290	28.05 290	61.07 294	43.47 287	54.25 290	45.22 287	41.94 295	32.65 290	31.62 287	24.73 276	61.60 284	56.77 302	14.31 268	34.72 293	23.29 292	23.20 275	17.10 275	58.99 290	32.22 293	29.52 288	24.55 287	18.61 275	29.96 292	50.77 296	41.66 295	73.70 319	64.28 305

ELAS	39.51 289	44.81 291	36.19 294	58.45 293	46.13 289	54.45 292	50.25 291	40.44 293	31.78 287	26.02 279	32.54 292	65.46 294	42.57 287	21.53 280	27.48 285	21.05 289	35.00 289	22.52 286	45.69 279	24.31 279	35.29 291	28.06 290	19.96 280	31.99 295	53.74 301	45.14 300	63.62 305	62.25 299
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	39.74 290	44.04 289	36.66 295	58.11 292	45.19 288	56.14 293	49.43 290	39.73 291	29.65 281	26.32 280	34.68 295	71.94 304	42.73 288	22.07 281	28.13 286	21.12 290	35.53 290	23.10 288	44.80 275	24.70 280	36.32 293	28.59 291	19.83 279	33.58 296	51.38 298	43.13 297	64.47 306	61.73 297
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	40.74 291	50.99 294	26.61 288	65.46 297	47.50 292	60.25 296	71.20 298	32.04 275	27.03 277	21.32 268	20.18 266	68.40 300	50.11 293	93.54 305	22.55 270	20.81 287	50.95 303	35.07 298	69.93 302	28.39 287	27.82 286	23.29 285	21.06 282	21.07 278	29.02 271	21.57 250	35.78 273	58.02 295

LSM0	42.23 292	24.61 271	13.03 252	39.60 274	30.36 278	41.09 281	36.86 280	50.93 301	34.46 294	45.43 303	47.31 299	62.89 287	55.30 300	11.42 261	85.06 325	89.52 326	36.40 292	22.93 287	70.55 303	35.66 297	45.79 305	37.51 302	17.27 274	25.84 286	40.26 286	36.04 292	52.30 291	51.85 286

otaku	42.53 293	60.76 299	26.12 287	85.54 314	70.60 304	84.54 316	93.44 318	37.69 285	31.70 286	39.26 296	20.97 270	60.57 281	26.89 255	95.02 306	27.13 284	12.84 256	20.60 263	16.82 273	65.55 296	27.44 285	15.74 242	13.40 241	58.61 300	19.88 277	34.37 279	23.17 257	34.71 270	44.82 274

Ntro	44.96 294	61.36 301	27.27 289	85.34 313	71.49 305	84.40 315	94.06 319	47.80 298	36.31 296	40.39 298	33.41 293	65.57 296	23.58 249	95.42 307	29.82 288	13.96 269	23.52 278	17.09 274	66.20 297	31.33 292	17.22 250	13.73 243	60.12 301	21.16 279	36.19 283	31.98 284	40.20 279	45.09 275

ACVNet-4b	46.06 295	60.90 300	32.92 292	90.00 320	76.09 313	84.67 317	96.68 325	33.82 277	32.59 289	41.20 299	17.24 253	80.20 312	32.09 263	96.24 313	37.08 294	28.08 295	33.12 286	20.43 282	55.56 287	37.90 298	13.41 225	12.52 223	63.49 309	19.04 274	36.12 282	28.81 272	41.44 281	41.92 268

AMNet	47.83 296	50.28 293	48.32 300	49.27 285	46.57 291	59.06 295	53.92 293	21.22 254	35.36 295	31.59 286	66.41 312	69.82 302	12.21 235	54.08 294	44.47 296	55.40 310	56.24 308	57.04 317	48.21 282	48.59 300	56.86 317	49.60 313	11.74 264	47.76 301	44.74 293	51.79 309	57.49 298	63.38 303

ACVNet_1	49.61 297	64.75 302	40.30 298	86.63 316	72.69 306	85.53 319	95.02 320	58.49 305	29.66 282	43.47 302	50.49 302	66.34 298	57.87 303	95.90 309	34.54 292	15.19 276	37.38 293	28.28 291	57.74 288	31.14 290	27.97 287	20.60 277	63.71 310	28.64 290	43.64 291	29.72 276	35.84 274	38.01 262

RainbowNet	54.35 298	67.68 303	45.83 299	91.40 321	75.14 311	90.62 326	95.07 321	39.32 290	32.73 291	45.43 303	31.22 291	72.72 305	57.93 304	96.79 316	69.96 310	46.59 305	35.94 291	30.28 296	78.27 314	55.58 306	23.73 279	16.75 262	65.53 311	33.78 297	40.70 287	33.59 287	45.00 286	49.95 283

MADNet+	54.49 299	36.29 285	65.28 318	55.46 289	52.71 296	44.78 285	41.01 284	61.36 307	51.38 304	53.83 308	37.45 296	76.28 308	63.97 306	33.78 288	63.96 308	50.01 307	54.97 307	50.48 309	69.76 301	52.44 302	48.80 313	42.65 309	51.91 297	47.05 300	75.18 319	70.10 319	57.84 299	62.60 302

SPS-STEREO	56.82 300	55.71 297	52.37 303	54.64 288	54.16 297	62.84 298	55.13 294	37.37 283	53.33 305	41.27 300	72.52 317	68.62 301	51.40 295	53.51 293	57.00 303	56.39 313	64.80 319	60.94 321	67.98 298	65.36 315	72.37 325	62.46 322	22.85 286	53.74 307	53.29 300	57.11 313	64.68 307	62.29 300
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	57.10 301	54.08 296	62.43 314	61.97 296	58.30 299	62.31 297	61.16 295	51.95 302	74.31 315	46.01 306	28.78 283	88.78 324	39.88 282	51.67 292	46.67 298	44.36 303	61.07 312	52.35 311	60.70 291	51.51 301	54.26 315	58.95 318	68.18 313	55.39 309	54.92 303	47.82 304	72.43 315	71.46 314

SGM+DAISY	57.17 302	56.10 298	53.57 304	57.66 291	54.81 298	66.87 299	62.17 296	41.35 294	46.50 301	41.67 301	74.58 318	65.22 292	55.77 301	55.63 296	59.11 307	56.13 311	64.44 318	58.92 320	64.63 295	60.40 311	66.26 321	59.91 319	29.65 293	50.56 303	53.16 299	55.58 311	67.40 309	65.61 309

ACVNet_2	59.14 303	74.57 305	58.41 310	88.79 317	81.19 316	87.39 323	96.11 323	66.30 309	42.46 300	52.85 307	49.00 300	79.04 311	70.67 309	96.49 314	54.14 302	40.62 300	41.93 296	28.82 293	77.71 311	42.88 299	33.06 290	24.05 286	62.12 302	53.57 306	55.32 304	32.47 285	51.92 290	54.99 294

IMH-64-1	61.05 304	75.17 306	52.05 301	80.74 302	74.47 308	80.23 306	84.86 304	77.30 313	64.62 307	37.02 292	59.82 305	62.46 285	80.47 320	96.83 318	53.09 300	41.27 301	49.54 299	35.71 300	72.68 305	54.81 304	39.90 296	32.50 295	62.43 303	50.78 304	67.42 312	39.74 293	57.43 296	65.04 307

IMH-64	61.05 304	75.17 306	52.05 301	80.74 302	74.47 308	80.23 306	84.86 304	77.30 313	64.62 307	37.02 292	59.82 305	62.46 285	80.47 320	96.83 318	53.09 300	41.27 301	49.54 299	35.71 300	72.68 305	54.81 304	39.90 296	32.50 295	62.43 303	50.78 304	67.42 312	39.74 293	57.43 296	65.04 307

WAO-7	61.94 306	71.56 304	62.05 313	65.75 298	69.41 302	56.14 293	62.30 297	81.67 320	78.25 318	59.05 312	70.90 314	65.32 293	71.06 310	54.89 295	84.81 324	76.94 323	44.67 297	35.13 299	80.44 319	69.59 320	43.32 303	33.82 298	15.00 269	80.05 327	55.99 305	65.94 318	56.44 295	61.89 298

IMH	63.17 307	76.33 309	54.19 306	81.33 304	74.21 307	82.68 310	84.99 306	77.65 315	66.35 310	38.15 295	59.93 307	66.09 297	82.64 323	96.82 317	57.26 304	45.43 304	50.76 302	36.87 302	75.77 309	59.41 310	39.97 298	32.67 297	62.53 305	54.62 308	71.08 315	48.54 305	61.52 301	67.92 313

PSMNet_ROB	63.62 308	80.93 317	61.11 312	82.06 307	75.91 312	85.66 320	87.87 311	55.78 304	75.75 316	71.00 318	64.08 310	73.73 307	72.13 313	95.50 308	58.85 306	37.29 298	53.04 305	39.79 303	73.04 307	65.57 316	41.57 302	29.13 292	63.35 308	48.54 302	63.40 310	42.46 296	73.36 317	46.75 279

TorneroNet-64	63.98 309	75.57 308	57.45 309	83.07 309	63.84 300	75.22 301	83.83 303	60.34 306	69.07 313	56.60 310	49.28 301	86.93 319	71.27 312	96.71 315	67.67 309	51.38 308	48.22 298	46.78 306	77.34 310	58.81 309	35.85 292	36.77 301	74.57 315	55.54 310	59.56 307	51.37 308	61.32 300	73.21 317

TorneroNet	66.86 310	77.92 310	64.47 316	86.31 315	69.64 303	77.67 302	87.13 310	62.93 308	69.96 314	65.69 315	55.78 304	86.74 318	68.24 307	96.86 320	71.17 311	51.97 309	49.62 301	51.28 310	78.97 315	62.59 313	41.20 301	43.42 310	76.92 317	56.82 311	60.62 308	49.22 306	70.01 313	71.97 315

PWCK	68.06 311	90.32 328	62.85 315	92.90 324	74.77 310	85.41 318	76.65 300	74.89 312	65.35 309	71.52 319	69.97 313	81.47 313	71.14 311	71.79 299	46.18 297	38.78 299	68.69 321	46.54 305	93.69 327	65.23 314	57.46 318	44.21 311	79.49 318	69.69 319	65.76 311	45.15 301	63.32 304	64.29 306

WAO-6	68.18 312	78.62 312	60.45 311	81.47 305	80.21 315	78.03 303	86.47 309	81.52 319	68.87 312	68.29 317	71.35 316	61.49 283	84.91 324	95.96 310	78.72 317	62.22 315	53.84 306	48.88 307	68.32 299	58.39 308	56.45 316	52.29 315	50.11 296	58.70 312	72.40 316	47.10 303	68.20 310	67.47 312

LRCNet_RVC	69.74 313	79.46 314	53.69 305	96.11 327	97.26 329	94.74 328	90.34 312	72.38 311	49.04 303	99.83 331	80.72 322	96.25 330	77.47 317	98.06 328	48.64 299	32.44 297	80.71 326	66.45 323	96.37 328	73.47 321	48.44 309	39.97 305	96.08 327	64.40 315	37.45 284	24.93 265	46.64 287	41.61 266

MFMNet_re	70.27 314	82.01 319	76.70 324	77.50 300	69.21 301	82.82 311	76.83 301	52.08 303	54.81 306	54.70 309	71.11 315	73.65 306	51.71 296	66.06 297	82.43 323	83.60 325	80.08 325	78.18 325	72.22 304	69.01 319	75.33 326	74.67 324	46.87 295	60.21 313	61.36 309	63.27 317	73.39 318	87.35 328

LVE	70.38 315	79.61 315	68.21 319	93.13 325	87.94 320	82.93 312	96.82 327	84.07 323	66.67 311	72.97 320	77.65 320	62.91 288	87.99 327	97.67 326	57.99 305	47.05 306	56.55 309	54.10 314	81.20 320	62.03 312	46.12 308	40.51 306	79.82 319	70.89 321	69.16 314	49.89 307	72.97 316	53.29 288

notaker	72.10 316	79.09 313	56.44 308	85.07 312	83.21 317	82.55 309	91.79 315	87.64 326	82.49 325	60.50 313	86.23 324	71.48 303	80.31 319	96.91 321	79.38 318	62.10 314	62.46 316	50.18 308	82.33 321	67.72 318	53.81 314	48.46 312	74.10 314	68.81 318	58.80 306	54.11 310	68.79 312	71.97 315

ktn	74.27 317	80.09 316	54.40 307	81.87 306	88.84 322	79.49 305	90.90 313	90.82 328	91.54 326	57.18 311	91.65 328	65.50 295	68.85 308	97.45 324	76.39 314	65.35 317	66.98 320	57.15 318	79.45 317	66.06 317	62.65 320	60.72 321	67.84 312	66.33 316	75.83 322	62.37 316	78.26 324	81.20 325

WAO-8	74.52 318	84.05 322	73.61 322	89.74 318	89.50 324	89.28 324	92.75 316	80.78 317	78.43 319	76.10 322	62.95 308	83.35 314	72.81 314	96.06 311	79.78 320	69.03 320	61.26 313	52.86 312	77.93 312	77.15 324	48.50 310	37.70 303	62.77 306	73.06 322	75.75 320	70.20 320	78.12 322	78.55 320

Venus	74.52 318	84.05 322	73.61 322	89.79 319	89.50 324	89.28 324	92.75 316	80.78 317	78.43 319	76.10 322	62.95 308	83.35 314	72.81 314	96.06 311	79.78 320	69.03 320	61.26 313	52.86 312	77.93 312	77.15 324	48.50 310	37.70 303	62.77 306	73.06 322	75.75 320	70.20 320	78.12 322	78.55 320

UNDER WATER-64	76.24 320	82.20 320	72.56 320	91.75 322	87.39 319	85.91 321	96.79 326	83.59 321	77.05 317	79.27 324	85.20 323	87.22 320	77.06 316	97.41 323	74.25 312	56.13 311	62.80 317	56.62 316	74.95 308	54.04 303	46.06 307	53.11 317	90.69 324	73.40 324	78.25 325	81.35 326	68.54 311	84.99 327

UNDER WATER	76.47 321	84.86 325	73.17 321	92.09 323	84.39 318	85.98 322	95.08 322	80.50 316	78.58 321	76.05 321	77.21 319	88.36 322	78.28 318	97.23 322	79.68 319	64.18 316	62.42 315	56.61 315	79.02 316	57.51 307	45.78 304	49.93 314	87.98 323	76.69 326	77.47 323	79.88 324	71.14 314	84.72 326

Dean	78.10 322	84.07 324	77.79 325	97.36 328	96.41 328	97.23 329	97.23 328	85.94 325	82.02 323	89.02 326	78.94 321	89.52 326	86.62 325	98.39 329	78.24 316	66.19 318	59.02 311	58.04 319	91.39 325	80.44 327	46.00 306	34.43 300	80.10 320	75.71 325	74.91 317	56.61 312	85.57 327	61.37 296

HanzoNet	79.67 323	82.95 321	64.80 317	84.96 311	88.06 321	83.31 313	90.90 313	93.49 329	91.90 328	61.69 314	89.44 326	83.67 316	87.05 326	98.05 327	75.40 313	66.41 319	75.66 322	73.33 324	87.74 323	75.19 322	71.87 323	71.17 323	75.44 316	68.47 317	77.89 324	71.87 322	79.93 325	80.34 323

JetRed	79.74 324	84.86 325	84.75 327	83.33 310	79.63 314	84.29 314	86.00 308	83.83 322	82.27 324	68.23 316	65.65 311	91.60 327	40.25 283	78.81 300	82.00 322	82.38 324	79.66 324	86.71 329	80.09 318	75.66 323	89.92 327	87.35 326	87.58 322	70.70 320	75.09 318	80.20 325	82.83 326	79.20 322

KSHMR	85.25 325	95.47 329	88.23 328	95.51 326	93.44 327	93.00 327	96.39 324	88.80 327	81.10 322	87.36 325	90.72 327	84.93 317	80.59 322	97.47 325	94.10 326	89.78 327	75.93 323	78.41 326	88.41 324	85.57 328	68.86 322	60.56 320	91.20 325	85.71 328	80.53 326	75.42 323	75.94 320	78.30 318

MADNet++	89.62 326	89.02 327	93.74 330	82.65 308	93.38 326	79.29 304	85.77 307	84.10 324	91.85 327	96.66 328	97.66 329	87.95 321	93.41 328	67.66 298	95.69 327	98.91 329	94.93 328	85.95 327	92.39 326	97.70 329	96.25 329	98.23 329	84.22 321	96.79 329	80.90 327	87.45 328	86.71 328	80.38 324

PML	97.97 327	100.00 333	89.93 329	100.00 329	100.00 330	100.00 330	99.54 330	100.00 333	99.69 331	100.00 332	98.27 330	99.94 332	100.00 333	99.54 330	97.52 329	96.07 328	93.74 327	86.07 328	100.00 332	99.13 331	96.78 330	93.32 327	99.00 328	99.26 331	97.52 332	99.99 333	100.00 333	99.98 333

MEDIAN_ROB	98.43 328	99.54 330	99.16 331	100.00 329	100.00 330	100.00 330	100.00 331	99.70 332	99.01 330	100.00 332	99.99 333	98.84 331	97.69 329	99.96 331	99.68 330	99.02 330	99.14 329	99.20 330	99.95 331	98.84 330	95.69 328	97.89 328	100.00 329	98.43 330	90.88 328	94.63 329	93.09 329	97.19 331

AVERAGE_ROB	99.48 329	100.00 333	99.91 333	100.00 329	100.00 330	100.00 330	100.00 331	100.00 333	100.00 333	100.00 332	100.00 334	100.00 333	100.00 333	100.00 332	99.90 332	99.93 332	100.00 333	100.00 334	100.00 332	100.00 332	99.13 332	99.79 331	100.00 329	100.00 333	96.67 331	96.93 330	97.20 332	96.60 330

HaxPig	99.51 330	100.00 333	99.60 332	100.00 329	100.00 330	100.00 330	100.00 331	100.00 333	99.98 332	100.00 332	100.00 334	100.00 333	99.98 332	100.00 332	99.78 331	99.77 331	99.99 332	99.81 331	100.00 332	100.00 332	98.91 331	98.48 330	100.00 329	99.99 332	94.94 329	99.72 332	96.77 331	99.19 332

DPSMNet_ROB	99.77 331	99.92 331	100.00 334	100.00 329	100.00 330	100.00 330	100.00 331	99.68 330	100.00 333	99.55 329	99.83 331	95.84 329	99.58 331	100.00 332	99.97 333	100.00 333	99.97 330	99.99 332	99.86 330	100.00 332	99.87 333	99.81 332	100.00 329	100.00 333	100.00 333	100.00 334	100.00 333	100.00 334

DGTPSM_ROB	99.77 331	99.92 331	100.00 334	100.00 329	100.00 330	100.00 330	100.00 331	99.68 330	100.00 333	99.55 329	99.83 331	95.82 328	99.57 330	100.00 332	99.97 333	100.00 333	99.97 330	99.99 332	99.82 329	100.00 332	99.87 333	99.81 332	100.00 329	100.00 333	100.00 333	100.00 334	100.00 333	100.00 334

FlowAnything	100.00 333	100.00 333	100.00 334	100.00 329	100.00 330	100.00 330	100.00 331	100.00 333	100.00 333	100.00 332	100.00 334	100.00 333	100.00 333	100.00 332	100.00 335	100.00 333	100.00 333	100.00 334	100.00 332	100.00 332	100.00 335	100.00 334	100.00 329	100.00 333	100.00 333	100.00 334	100.00 333	100.00 334

CasAABBNet	100.00 333	100.00 333	100.00 334	100.00 329	100.00 330	100.00 330	100.00 331	100.00 333	100.00 333	100.00 332	100.00 334	100.00 333	100.00 333	100.00 332	100.00 335	100.00 333	100.00 333	100.00 334	100.00 332	100.00 332	100.00 335	100.00 334	100.00 329	100.00 333	100.00 333	100.00 334	100.00 333	100.00 334

DPSM_ROB	100.00 333	100.00 333	100.00 334	100.00 329	100.00 330	100.00 330	100.00 331	100.00 333	100.00 333	100.00 332	100.00 334	100.00 333	100.00 333	100.00 332	100.00 335	100.00 333	100.00 333	100.00 334	100.00 332	100.00 332	100.00 335	100.00 334	100.00 329	100.00 333	100.00 333	100.00 334	100.00 333	100.00 334

DPSM	100.00 333	100.00 333	100.00 334	100.00 329	100.00 330	100.00 330	100.00 331	100.00 333	100.00 333	100.00 332	100.00 334	100.00 333	100.00 333	100.00 332	100.00 335	100.00 333	100.00 333	100.00 334	100.00 332	100.00 332	100.00 335	100.00 334	100.00 329	100.00 333	100.00 333	100.00 334	100.00 333	100.00 334

FSD		7.48 211	7.22 213	8.08 205	7.84 216	6.71 194	11.69 237	20.66 249	1.28 117	18.19 256	5.67 147			11.03 260	12.67 197	14.67 273			16.66 192	8.58 218				7.42 231	17.32 230	16.38 216	17.96 227	18.64 205

STTRV1_RVC		19.97 264	10.67 237	33.47 269	19.16 262	29.14 266	22.50 269	30.89 274	29.30 278	24.44 275	23.80 274	42.62 258	41.42 284	47.96 290		12.08 252	57.30 310	13.89 263		29.86 289	59.34 319			42.07 299	27.16 264	57.60 314	35.14 272	62.45 301

DPSimNet_ROB		78.09 311	80.48 326	79.44 301	89.46 323	80.69 308	81.30 302	70.52 310	95.56 329	96.19 327	86.61 325	88.60 323	60.42 305	93.22 304	77.85 315	70.57 322		65.68 322	83.41 322	78.36 326	72.32 324	79.68 325	91.44 326	62.45 314		83.11 327	77.62 321	78.51 319

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