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

BridgeDepth	0.02 1	0.02 42	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 3	0.22 9	0.00 1	0.00 1	0.05 25	0.00 1	0.01 1	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
delet	0.03 2	0.02 42	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.01 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 59	0.01 46	0.00 1	0.35 6	0.17 7	0.04 38	0.00 1	0.02 13	0.00 1	0.04 8	0.12 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CoSv	0.04 3	0.03 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.39 7	0.38 45	0.05 49	0.00 1	0.03 16	0.00 1	0.03 6	0.02 1	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AASNet	0.04 3	0.03 66	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.03 136	0.00 1	0.04 43	0.01 46	0.01 45	0.34 5	0.17 7	0.04 38	0.00 1	0.03 16	0.01 19	0.06 15	0.20 18	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLSM3	0.05 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.58 15	0.09 2	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.11 72	0.05 10	0.36 31	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MMNet	0.05 5	0.03 66	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.00 1	0.05 126	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 82	0.01 46	0.02 88	0.55 14	0.22 9	0.01 18	0.00 1	0.02 13	0.02 24	0.13 35	0.13 10	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TDLM	0.05 5	0.00 1	0.01 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 106	0.00 1	0.03 121	0.13 1	0.08 1	0.19 129	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 6	0.63 45	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

AANet_RVC	0.05 5	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.00 1	0.02 78	0.00 1	0.03 76	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.00 1	0.49 10	0.13 6	0.04 38	0.00 1	0.24 70	0.02 24	0.07 19	0.12 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MatchStereo	0.06 9	0.03 66	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.01 59	0.01 42	0.00 1	0.05 104	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.01 46	0.01 45	0.72 24	0.25 14	0.03 33	0.01 62	0.01 7	0.00 1	0.08 22	0.19 15	0.00 1	0.06 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

BridgeDepth_RVC	0.06 9	0.04 103	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.00 1	0.02 78	0.01 68	0.02 54	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.70 22	0.40 48	0.00 1	0.00 1	0.29 76	0.02 24	0.05 10	0.06 5	0.00 1	0.03 69	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.01 130
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
StereoVision	0.06 9	0.02 42	0.00 1	0.01 83	0.01 27	0.00 1	0.01 42	0.01 68	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.07 59	0.02 95	0.01 45	0.54 12	0.34 31	0.03 33	0.00 1	0.20 60	0.00 1	0.10 27	0.11 6	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.06 9	0.02 42	0.00 1	0.02 142	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.07 59	0.01 46	0.01 45	0.60 16	0.47 59	0.01 18	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.18 52	0.16 12	0.00 1	0.02 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Pointernet	0.07 13	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 59	0.16 186	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	0.46 9	0.34 31	0.00 1	0.00 1	0.05 25	0.05 43	0.02 2	0.69 50	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CroCo-Stereo	0.07 13	0.02 42	0.00 1	0.01 83	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.02 54	0.00 1	0.00 1	0.04 43	0.01 46	0.00 1	0.78 31	0.47 59	0.02 29	0.00 1	0.08 36	0.00 1	0.17 47	0.29 27	0.00 1	0.02 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
DMCA	0.07 13	0.02 42	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.00 1	0.03 103	0.00 1	0.01 26	0.06 146	0.00 1	0.07 59	0.01 46	0.01 45	0.61 17	0.39 46	0.05 49	0.02 81	0.08 36	0.02 24	0.14 37	0.36 31	0.00 1	0.00 1	0.01 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1

U	0.08 16	0.03 66	0.00 1	0.00 1	0.03 70	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.02 54	0.00 1	0.00 1	0.07 59	0.01 46	0.00 1	0.85 35	0.58 90	0.01 18	0.00 1	0.04 20	0.00 1	0.24 66	0.25 24	0.00 1	0.03 69	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAStereo	0.10 17	0.09 193	0.00 1	0.01 83	0.03 70	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.00 1	0.00 1	0.06 55	0.01 46	0.01 45	0.93 43	0.54 77	0.04 38	0.00 1	0.16 54	0.00 1	0.40 88	0.49 40	0.00 1	0.02 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CVANet_RVC	0.10 17	0.00 1	0.01 160	0.00 1	0.02 54	0.00 1	0.01 42	0.04 145	0.02 54	0.01 119	0.00 1	0.18 135	0.00 1	0.04 139	0.18 2	0.10 3	0.19 129	0.00 1	0.01 7	0.00 1	0.06 15	1.46 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 115	0.16 190

MM-Stereo_test3	0.11 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 139	0.78 31	0.58 90	0.12 100	0.16 171	0.02 13	0.20 124	0.02 2	0.80 54	0.17 226	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DEFOM-Stereo	0.11 19	0.02 42	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.04 150	0.00 1	0.01 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	1.65 99	0.77 126	0.03 33	0.00 1	0.12 45	0.00 1	0.14 37	0.19 15	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.01 107	0.04 90	0.00 1

MLG-Stereo_test1	0.12 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 228	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.01 46	0.00 1	1.04 49	0.95 144	0.00 1	0.00 1	0.14 47	0.16 105	0.14 37	0.60 44	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo	0.12 21	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 228	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.02 95	0.00 1	1.14 58	1.02 157	0.00 1	0.00 1	0.15 50	0.14 91	0.14 37	0.38 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MaDis-Stereo	0.12 21	0.14 226	0.00 1	0.01 83	0.05 92	0.01 59	0.01 42	0.02 114	0.02 54	0.00 1	0.00 1	0.04 43	0.02 95	0.02 88	0.99 45	0.50 69	0.06 54	0.01 62	0.46 94	0.01 19	0.48 103	0.39 35	0.00 1	0.05 98	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT	0.12 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 188	0.10 164	0.01 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 91	0.00 1	0.01 45	1.74 112	0.68 113	0.17 121	0.00 1	0.05 25	0.16 105	0.02 2	0.13 10	0.00 1	0.02 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TestStereo	0.12 21	0.02 42	0.00 1	0.00 1	0.03 70	0.00 1	0.01 42	0.07 166	0.09 138	0.00 1	0.00 1	0.06 55	0.02 95	0.01 45	0.67 20	0.25 14	0.25 150	0.05 114	0.54 100	0.02 24	0.49 104	0.44 38	0.00 1	0.04 79	0.00 1	0.00 1	0.17 117	0.01 130

UPFNet	0.12 21	0.03 66	0.01 160	0.02 142	0.06 103	0.01 59	0.02 78	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 50	0.00 1	0.05 155	0.76 27	0.23 13	0.04 38	0.00 1	0.04 20	0.00 1	0.17 47	0.18 14	0.00 1	0.02 53	0.00 1	0.00 1	1.44 188	0.00 1

ProNet	0.13 27	0.00 1	0.03 208	0.00 1	0.00 1	0.07 164	0.61 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.17 218	0.86 37	0.66 108	0.18 124	0.00 1	0.04 20	0.04 34	0.11 30	0.73 53	0.01 119	0.00 1	0.02 181	0.00 1	0.01 66	0.00 1

CFNet	0.13 27	0.06 150	0.00 1	0.03 173	0.07 120	0.01 59	0.10 164	0.04 145	0.02 54	0.07 147	0.00 1	0.07 59	0.02 95	0.04 139	1.15 60	0.12 5	0.21 139	0.00 1	0.17 56	0.04 34	0.47 101	0.41 37	0.00 1	0.03 69	0.00 1	0.01 107	0.48 137	0.00 1

VIP-Stereo	0.14 29	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.01 42	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.18 135	0.00 1	0.00 1	0.86 37	0.59 95	0.01 18	0.00 1	0.10 40	0.04 34	0.08 22	1.71 81	0.00 1	0.03 69	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.00 1

RSM	0.14 29	0.02 42	0.00 1	0.01 83	0.01 27	0.09 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 128	0.00 1	0.00 1	0.51 11	0.22 9	0.08 64	0.00 1	0.06 30	0.43 185	0.04 8	2.08 96	0.08 182	0.02 53	0.00 1	0.04 163	0.00 1	0.00 1

test_5	0.14 29	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.09 173	0.01 42	0.34 225	0.01 26	0.00 1	0.70 216	0.07 59	0.01 46	0.00 1	0.79 33	0.47 59	0.01 18	0.01 62	0.27 74	0.00 1	0.17 47	0.86 57	0.00 1	0.04 79	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.00 1

MonStereo	0.15 32	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.01 45	1.37 72	1.06 161	0.01 18	0.10 136	0.22 65	0.28 156	0.21 60	0.88 58	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RSM++	0.15 32	0.02 42	0.00 1	0.01 83	0.01 27	0.08 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 128	0.00 1	0.00 1	0.54 12	0.22 9	0.08 64	0.00 1	0.05 25	0.54 209	0.05 10	2.01 91	0.10 190	0.04 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

UniTT-Stereo	0.15 32	0.10 203	0.00 1	0.02 142	0.05 92	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.02 54	0.00 1	0.00 1	0.20 142	0.01 46	0.04 139	0.92 42	0.68 113	0.09 71	0.01 62	0.82 124	0.05 43	0.64 114	0.33 30	0.00 1	0.10 171	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

HGLStereo	0.15 32	0.05 132	0.01 160	0.01 83	0.07 120	0.01 59	0.05 126	0.00 1	0.02 54	0.47 209	0.00 1	0.05 50	0.01 46	0.02 88	0.80 34	0.35 34	0.12 100	0.00 1	0.20 60	0.02 24	0.33 82	1.36 70	0.02 146	0.03 69	0.00 1	0.00 1	0.09 103	0.00 1

GMStereo	0.16 36	0.03 66	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.01 59	0.01 42	0.00 1	0.02 54	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.01 45	0.67 20	0.29 25	0.09 71	0.02 81	0.95 131	0.00 1	0.25 67	1.07 64	0.00 1	0.02 53	0.00 1	0.00 1	0.82 155	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.16 36	0.03 66	0.00 1	0.01 83	0.10 144	0.02 122	0.02 78	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.09 82	0.01 46	0.13 203	0.77 29	0.26 18	0.11 92	0.01 62	0.19 57	0.03 31	0.31 80	0.16 12	0.00 1	0.05 98	0.00 1	0.00 1	1.90 206	0.00 1

AdaDepth	0.17 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 205	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.01 45	1.41 74	1.26 185	0.00 1	0.00 1	0.34 83	0.35 169	0.12 34	0.81 55	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.02 78	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.17 38	0.05 132	0.00 1	0.00 1	0.05 92	0.01 59	0.01 42	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.08 76	0.01 46	0.03 121	0.85 35	0.33 30	0.19 129	0.00 1	0.10 40	0.05 43	0.30 79	2.54 115	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RYNet	0.17 38	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.03 38	0.00 1	0.00 1	4.06 243	0.27 20	0.01 18	0.00 1	0.03 16	0.00 1	0.06 15	0.03 3	0.01 119	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.04 90	0.00 1

DLCB_ROB	0.17 38	0.07 170	0.02 191	0.05 199	0.09 138	0.03 144	0.17 188	0.00 1	0.02 54	0.26 191	0.08 163	0.07 59	0.02 95	0.04 139	0.61 17	0.30 27	0.23 144	0.04 109	0.15 50	0.02 24	0.68 117	1.29 69	0.01 119	0.06 114	0.03 185	0.05 172	0.15 110	0.04 174

LG-Stereo	0.18 42	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.11 188	0.00 1	0.01 68	0.06 116	0.00 1	0.51 203	0.08 76	0.01 46	0.00 1	1.78 113	1.17 172	0.00 1	0.06 121	0.26 73	0.20 124	0.13 35	0.28 26	0.03 159	0.00 1	0.03 185	0.08 187	0.00 1	0.00 1

AIO-test2	0.18 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 130	0.03 144	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.53 88	1.25 181	0.11 92	0.00 1	0.03 16	0.19 119	0.09 25	1.62 79	0.01 119	0.00 1	0.03 185	0.00 1	0.00 1	0.00 1

plain	0.18 42	0.08 184	0.00 1	0.01 83	0.11 152	0.00 1	0.01 42	0.01 68	0.05 104	0.00 1	0.00 1	0.28 168	0.02 95	0.03 121	1.09 54	0.76 124	0.09 71	0.08 130	0.15 50	0.05 43	0.96 148	0.95 61	0.00 1	0.17 211	0.00 1	0.00 1	0.04 90	0.00 1

dd	0.18 42	0.06 150	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.02 122	0.05 126	0.01 68	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.01 46	0.00 1	1.46 84	0.35 34	0.03 33	0.04 109	1.01 135	0.15 101	0.18 52	0.40 36	0.10 190	0.19 216	0.00 1	0.00 1	0.56 142	0.27 199

HCRNet	0.18 42	0.04 103	0.00 1	0.11 235	0.01 27	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.01 26	0.56 218	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.00 1	1.07 53	0.25 14	0.10 87	0.00 1	0.05 25	0.03 31	0.16 46	1.20 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.36 185	0.00 1

AMNet	0.18 42	0.06 150	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.05 156	0.01 42	0.00 1	0.10 154	0.20 180	0.00 1	0.54 213	0.21 203	0.49 281	0.76 27	0.61 100	0.30 167	0.00 1	0.16 54	0.11 72	0.42 92	0.21 21	0.00 1	0.08 149	0.00 1	0.25 223	0.12 106	0.27 199

NLCSM	0.19 48	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.97 270	0.00 1	0.53 205	0.00 1	2.19 266	0.00 1	0.71 23	0.35 34	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 52	0.08 22	0.19 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

DFGA-Net	0.19 48	0.04 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 59	0.01 42	0.00 1	0.01 26	1.06 241	0.00 1	0.01 6	0.01 46	0.02 88	0.66 19	0.37 43	0.15 115	0.00 1	0.35 85	0.03 31	0.28 75	1.54 75	0.00 1	0.09 158	0.00 1	0.00 1	0.57 143	0.00 1

G2L-Stereo	0.19 48	0.13 221	0.01 160	0.03 173	0.18 206	0.01 59	0.04 117	0.00 1	0.02 54	0.03 136	0.00 1	0.09 82	0.03 121	0.13 203	1.27 65	0.29 25	0.09 71	0.00 1	0.58 102	0.04 34	0.74 122	0.52 41	0.01 119	0.04 79	0.00 1	0.01 107	0.97 163	0.00 1

ADLNet	0.19 48	0.02 42	0.00 1	0.00 1	0.06 103	0.00 1	0.02 78	0.19 204	0.00 1	0.00 1	0.01 130	0.82 225	0.00 1	0.08 177	2.29 160	0.41 49	0.08 64	0.00 1	0.06 30	0.06 50	0.14 37	0.95 61	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.00 1

WQFJX1	0.20 52	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.12 273	0.00 1	0.58 211	0.01 6	2.44 269	0.00 1	0.43 8	0.39 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 43	0.05 10	0.21 21	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.20 52	0.00 1	0.03 208	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.00 1	0.14 208	1.05 51	1.02 157	0.03 33	0.16 171	0.04 20	0.34 166	0.05 10	2.30 107	0.18 233	0.01 32	0.00 1	0.04 163	0.00 1	0.00 1

IER	0.20 52	0.04 103	0.00 1	0.02 142	0.06 103	0.01 59	0.05 126	0.00 1	0.01 26	0.23 186	0.00 1	0.09 82	0.00 1	0.02 88	1.42 76	0.26 18	0.09 71	0.00 1	0.06 30	0.04 34	0.22 63	1.47 73	0.12 200	0.01 32	0.00 1	0.03 155	1.20 170	0.04 174

DSFCA	0.20 52	0.05 132	0.01 160	0.01 83	0.18 206	0.02 122	0.23 205	0.02 114	0.09 138	0.00 1	0.03 146	0.08 76	0.01 46	0.02 88	0.94 44	0.46 57	0.13 107	0.15 164	0.19 57	0.11 72	0.41 89	1.19 65	0.06 177	0.07 138	0.09 216	0.06 177	0.74 152	0.13 188

LGtest1	0.22 56	0.03 66	0.00 1	0.01 83	0.11 152	0.15 216	0.01 42	0.03 128	0.05 104	0.01 119	0.72 218	0.03 38	0.03 121	0.00 1	1.68 103	1.23 180	0.08 64	0.11 145	0.23 67	0.24 144	0.37 86	0.71 51	0.01 119	0.04 79	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.00 1

AIO-Stereo	0.22 56	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.11 188	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 120	0.00 1	0.00 1	1.42 76	0.55 79	0.47 205	0.00 1	0.15 50	0.71 238	0.06 15	2.11 100	0.10 190	0.00 1	0.00 1	0.01 107	0.00 1	0.00 1

MIF-Stereo (partial)	0.22 56	0.12 216	0.00 1	0.00 1	0.06 103	0.00 1	0.01 42	0.00 1	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.21 146	0.01 46	0.02 88	1.12 55	0.73 120	0.10 87	0.03 101	0.24 70	0.04 34	0.79 128	0.85 56	0.00 1	0.09 158	0.00 1	0.00 1	1.51 194	0.00 1

STTStereo	0.22 56	0.07 170	0.03 208	0.02 142	0.08 130	0.01 59	0.36 227	0.00 1	0.69 257	0.19 176	0.02 138	0.06 55	0.01 46	0.01 45	2.15 148	0.43 53	0.06 54	0.00 1	0.20 60	0.04 34	0.27 74	0.67 47	0.06 177	0.04 79	0.00 1	0.06 177	0.13 108	0.25 197

HITNet	0.22 56	0.02 42	0.00 1	0.01 83	0.05 92	0.01 59	0.01 42	0.04 145	0.09 138	0.00 1	0.00 1	0.12 100	0.03 121	0.08 177	1.03 48	0.51 71	0.25 150	0.01 62	0.43 91	0.08 58	1.04 153	1.63 80	0.00 1	0.04 79	0.00 1	0.00 1	0.34 133	0.00 1
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
MLG-Stereo_test2	0.23 61	0.06 150	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 234	0.01 42	0.01 68	0.02 54	0.00 1	0.50 202	0.01 6	0.00 1	0.00 1	1.32 69	0.96 147	0.01 18	0.04 109	0.33 82	0.23 140	0.23 65	2.05 94	0.15 211	0.02 53	0.01 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.23 61	0.07 170	0.00 1	0.08 228	0.01 27	0.11 188	0.01 42	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.01 130	0.03 38	0.01 46	0.01 45	1.66 101	0.58 90	0.15 115	0.02 81	0.35 85	0.09 64	0.36 85	2.36 111	0.00 1	0.04 79	0.18 248	0.00 1	0.01 66	0.01 130

RAFT+CT+SA	0.23 61	0.03 66	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.00 1	0.01 42	0.02 114	0.02 54	0.00 1	0.00 1	0.14 106	0.01 46	0.00 1	0.77 29	0.64 106	0.02 29	0.02 81	1.30 146	0.11 72	0.42 92	2.50 113	0.00 1	0.05 98	0.00 1	0.00 1	0.10 105	0.01 130

RAFT + AFF	0.23 61	0.01 25	0.00 1	0.01 83	0.01 27	0.01 59	0.12 175	0.01 68	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.17 128	0.03 121	0.01 45	4.18 245	0.43 53	0.05 49	0.00 1	0.59 103	0.01 19	0.37 86	0.05 4	0.00 1	0.02 53	0.00 1	0.03 155	0.01 66	0.00 1

DMCA-RVC	0.23 61	0.05 132	0.09 233	0.03 173	0.17 197	0.07 164	0.64 242	0.04 145	0.48 235	0.66 225	0.21 189	0.04 43	0.02 95	0.04 139	1.20 61	0.36 38	0.22 140	0.10 136	0.10 40	0.10 66	0.25 67	0.48 39	0.05 174	0.07 138	0.04 196	0.01 107	0.82 155	0.00 1

WQFJA1	0.24 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 277	0.00 1	0.83 223	0.04 43	2.73 274	0.00 1	0.89 41	0.35 34	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.10 66	0.14 37	0.20 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WQFJX	0.24 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.18 280	0.00 1	0.95 233	0.01 6	2.47 270	0.00 1	0.75 26	0.62 102	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 58	0.10 27	0.29 27	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

NLMM	0.24 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.14 277	0.00 1	0.83 223	0.04 43	2.73 274	0.00 1	0.88 39	0.36 38	0.00 1	0.00 1	0.01 7	0.10 66	0.14 37	0.20 18	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

S2M2_XL	0.24 66	0.03 66	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.00 1	0.03 103	0.15 196	0.18 176	0.00 1	0.00 1	0.14 106	0.16 190	0.00 1	1.40 73	0.94 143	0.20 133	0.19 187	0.12 45	0.12 77	1.31 163	1.37 71	0.01 119	0.06 114	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
coex_refinement	0.24 66	0.12 216	0.03 208	0.07 224	0.11 152	0.01 59	0.09 158	0.00 1	0.15 171	0.01 119	0.00 1	0.05 50	0.01 46	0.05 155	1.71 106	0.28 24	0.20 133	0.00 1	1.71 180	0.06 50	0.44 97	0.67 47	0.00 1	0.05 98	0.01 162	0.00 1	0.64 146	0.00 1

AIO-test1	0.24 66	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 92	0.02 122	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.73 110	1.26 185	0.14 111	0.00 1	0.11 43	0.49 201	0.09 25	2.62 120	0.00 1	0.01 32	0.01 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1

psm_up	0.24 66	0.14 226	0.01 160	0.07 224	0.20 212	0.01 59	0.20 191	0.01 68	0.03 76	0.00 1	0.00 1	0.34 180	0.00 1	0.11 189	1.53 88	0.37 43	0.20 133	0.11 145	1.18 142	0.19 119	0.69 119	0.90 60	0.00 1	0.11 178	0.00 1	0.01 107	0.05 93	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.25 73	0.05 132	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.13 205	0.01 42	0.01 68	0.03 76	0.00 1	0.53 205	0.08 76	0.00 1	0.02 88	1.52 87	1.11 169	0.06 54	0.02 81	0.71 111	0.26 149	0.42 92	1.57 77	0.00 1	0.04 79	0.02 181	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MM-Stereo_test2	0.25 73	0.01 25	0.04 216	0.00 1	0.00 1	0.02 122	0.00 1	0.01 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 50	0.00 1	0.00 1	1.35 71	1.28 190	0.14 111	0.02 81	0.06 30	0.51 204	0.07 19	2.76 127	0.17 226	0.05 98	0.00 1	0.18 213	0.00 1	0.00 1

NLCA_NET_v2_RVC	0.25 73	0.04 103	0.01 160	0.01 83	0.12 168	0.00 1	0.33 224	0.00 1	1.16 279	0.98 237	0.00 1	0.09 82	0.00 1	0.01 45	1.44 82	0.31 28	0.11 92	0.02 81	0.43 91	0.04 34	0.19 56	0.57 42	0.00 1	0.09 158	0.00 1	0.66 247	0.05 93	0.03 169
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NLSM1	0.26 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.32 286	0.00 1	0.88 229	0.02 29	2.65 273	0.00 1	0.88 39	0.84 132	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 52	0.10 27	0.22 23	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.26 76	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.08 169	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 120	0.01 46	0.01 45	1.53 88	0.90 138	0.00 1	0.21 203	0.34 83	0.47 196	0.14 37	2.98 146	0.26 249	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MGS-Stereo	0.26 76	0.03 66	0.00 1	0.01 83	0.08 130	0.01 59	0.02 78	0.01 68	0.09 138	0.00 1	0.00 1	0.20 142	0.03 121	0.01 45	4.36 251	0.34 31	0.07 58	0.01 62	0.55 101	0.07 52	0.43 95	0.65 46	0.02 146	0.04 79	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AACVNet	0.26 76	0.12 216	0.01 160	0.00 1	0.10 144	0.00 1	0.12 175	0.00 1	0.02 54	0.01 119	0.00 1	0.15 116	0.01 46	0.11 189	2.21 155	0.49 67	0.09 71	0.01 62	0.38 90	0.17 112	0.61 112	1.71 81	0.01 119	0.03 69	0.00 1	0.00 1	0.74 152	0.03 169

DISCO	0.26 76	0.06 150	0.00 1	0.01 83	0.09 138	0.01 59	0.27 217	0.00 1	0.03 76	0.99 238	0.00 1	0.10 91	0.01 46	0.02 88	0.99 45	0.44 56	0.09 71	0.01 62	0.72 116	0.08 58	0.26 72	1.90 87	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.00 1	1.02 165	0.04 174

NLMM1	0.27 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.45 288	0.00 1	0.64 214	0.01 6	2.64 272	0.00 1	1.02 47	0.92 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 101	0.22 63	0.25 24	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

111111	0.27 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.09 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 120	0.00 1	0.01 45	1.57 94	1.01 155	0.02 29	0.09 132	0.30 79	0.53 206	0.28 75	2.86 138	0.26 249	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

YMNet	0.27 81	0.06 150	0.00 1	0.01 83	0.02 54	0.20 241	0.67 245	0.04 145	0.01 26	0.73 227	0.00 1	0.13 101	1.73 257	0.01 45	1.82 121	0.69 117	0.08 64	0.10 136	0.20 60	0.12 77	0.07 19	0.11 6	0.00 1	0.02 53	0.17 245	0.02 142	0.18 122	0.06 181

GIP-stereo	0.27 81	0.02 42	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.14 212	0.02 78	0.04 145	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.01 46	0.01 45	1.78 113	1.25 181	0.05 49	0.04 109	0.19 57	0.65 226	0.18 52	2.72 126	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.04 163	0.00 1	0.00 1

Occ-G	0.27 81	0.02 42	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.11 188	0.01 42	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 138	0.01 6	0.01 46	0.00 1	1.82 121	0.97 149	0.01 18	0.20 199	0.77 121	0.46 194	0.25 67	2.30 107	0.22 240	0.01 32	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MoCha-V2	0.27 81	0.02 42	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.08 169	0.00 1	0.01 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 120	0.08 166	0.00 1	1.98 132	1.22 176	0.00 1	0.19 187	0.04 20	0.89 254	0.02 2	2.66 124	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 142	0.00 1	0.00 1

RASNet	0.27 81	0.01 25	0.00 1	0.01 83	0.06 103	0.01 59	0.00 1	0.02 114	0.04 90	0.59 220	0.00 1	0.03 38	0.01 46	0.27 247	0.72 24	0.67 111	0.16 119	0.00 1	0.14 47	0.00 1	0.63 113	2.30 107	0.00 1	0.05 98	0.03 185	0.01 107	1.27 179	0.18 191

GANet	0.27 81	0.00 1	0.15 245	0.04 191	0.02 54	0.26 253	0.01 42	0.15 196	0.02 54	0.13 166	2.41 267	1.12 232	0.20 197	0.10 187	0.28 4	0.11 4	0.22 140	0.06 121	0.07 34	0.05 43	0.15 45	1.52 74	0.00 1	0.00 1	0.07 209	0.00 1	0.01 66	0.03 169

GEAStereo	0.28 89	0.01 25	0.04 216	0.00 1	0.00 1	0.15 216	0.01 42	0.01 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 135	0.00 1	0.24 237	1.99 134	1.25 181	0.12 100	0.03 101	0.23 67	0.57 212	0.21 60	2.18 104	0.17 226	0.01 32	0.13 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1

gasm-f	0.28 89	0.01 25	0.04 216	0.00 1	0.00 1	0.15 216	0.01 42	0.01 68	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 135	0.00 1	0.24 237	1.99 134	1.25 181	0.12 100	0.03 101	0.23 67	0.57 212	0.21 60	2.18 104	0.17 226	0.01 32	0.13 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MLG-Stereo_test3	0.28 89	0.01 25	0.00 1	0.07 224	0.11 152	0.14 212	0.01 42	0.03 128	0.02 54	0.00 1	0.00 1	0.03 38	0.04 142	0.00 1	1.42 76	1.06 161	0.01 18	0.03 101	0.85 125	0.13 84	0.33 82	3.22 158	0.00 1	0.02 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

LG-Stereo_L2	0.29 92	0.06 150	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.15 216	0.01 42	0.01 68	0.03 76	0.00 1	0.49 201	0.14 106	0.00 1	0.02 88	1.63 95	1.08 165	0.09 71	0.02 81	0.52 98	0.29 159	0.43 95	2.69 125	0.00 1	0.04 79	0.01 162	0.01 107	0.00 1	0.00 1

LG-G_1	0.29 92	0.03 66	0.00 1	0.01 83	0.14 177	0.15 216	0.01 42	0.01 68	0.04 90	0.00 1	0.18 182	0.02 29	0.03 121	0.02 88	1.63 95	1.08 165	0.07 58	0.05 114	0.36 87	0.21 132	0.44 97	3.29 167	0.00 1	0.04 79	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.00 1

LG-G	0.29 92	0.03 66	0.00 1	0.01 83	0.14 177	0.15 216	0.01 42	0.01 68	0.04 90	0.00 1	0.18 182	0.02 29	0.03 121	0.02 88	1.63 95	1.08 165	0.07 58	0.05 114	0.36 87	0.21 132	0.44 97	3.29 167	0.00 1	0.04 79	0.00 1	0.00 1	0.01 66	0.00 1

AF-Net	0.29 92	0.02 42	0.01 160	0.05 199	0.06 103	0.01 59	1.26 263	0.44 231	0.05 104	0.02 130	0.00 1	0.34 180	0.01 46	0.03 121	1.13 56	0.27 20	0.07 58	0.00 1	0.93 128	0.12 77	0.20 57	2.56 116	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.01 107	0.29 131	0.02 152

Nwc_Net	0.29 92	0.02 42	0.01 160	0.05 199	0.06 103	0.01 59	1.26 263	0.44 231	0.05 104	0.02 130	0.00 1	0.34 180	0.01 46	0.03 121	1.13 56	0.27 20	0.07 58	0.00 1	0.93 128	0.12 77	0.20 57	2.56 116	0.00 1	0.01 32	0.00 1	0.01 107	0.29 131	0.02 152

PS-NSSS	0.29 92	0.07 170	0.00 1	0.15 244	0.13 173	0.15 216	0.25 212	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	1.47 246	0.03 121	0.11 189	1.04 49	0.31 28	0.24 145	0.01 62	0.77 121	0.01 19	0.31 80	0.32 29	0.72 289	0.01 32	0.00 1	0.00 1	1.72 202	0.00 1

GASTEREO	0.30 98	0.01 25	0.00 1	0.01 83	0.01 27	0.13 205	0.00 1	0.01 68	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.16 120	0.01 46	0.01 45	1.99 134	1.65 213	0.04 38	0.06 121	0.07 34	0.44 190	0.11 30	2.81 134	0.27 253	0.30 237	0.00 1	0.05 172	0.00 1	0.00 1

MSCF	0.30 98	0.01 25	0.00 1	0.01 83	0.01 27	0.13 205	0.00 1	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.16 120	0.01 46	0.01 45	1.98 132	1.59 203	0.04 38	0.02 81	0.08 36	0.48 199	0.11 30	2.81 134	0.07 181	0.30 237	0.00 1	0.16 208	0.00 1	0.00 1

SGD-Stereo	0.30 98	0.04 103	0.00 1	0.00 1	0.03 70	0.01 59	0.02 78	0.00 1	0.02 54	0.00 1	0.00 1	0.27 165	0.02 95	0.01 45	4.71 259	0.82 129	0.17 121	0.09 132	0.29 76	0.13 84	0.74 122	0.58 43	0.00 1	0.03 69	0.00 1	0.00 1	0.06 95	0.02 152

CFNet_RVC	0.30 98	0.12 216	0.02 191	0.00 1	0.07 120	0.02 122	0.09 158	0.00 1	0.03 76	0.02 130	0.00 1	0.10 91	0.02 95	0.06 163	2.67 190	0.47 59	0.28 163	0.02 81	1.05 137	0.13 84	0.77 126	1.28 68	0.01 119	0.16 205	0.00 1	0.01 107	0.78 154	0.00 1

NVstereo2D	0.30 98	0.10 203	0.00 1	0.00 1	0.08 130	0.01 59	0.01 42	0.01 68	0.06 116	0.52 216	0.37 199	0.04 43	0.00 1	0.01 45	4.35 250	0.63 103	0.12 100	0.03 101	0.70 110	0.00 1	0.41 89	0.67 47	0.00 1	0.02 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.31 103	0.02 42	0.00 1	0.01 83	0.06 103	0.01 59	0.03 103	0.01 68	0.08 133	0.01 119	0.12 172	0.07 59	0.06 153	0.02 88	1.87 124	0.58 90	0.11 92	0.06 121	1.02 136	0.07 52	0.84 136	3.29 167	0.00 1	0.04 79	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.00 1

GSStereo	0.33 104	0.02 42	0.01 160	0.01 83	0.00 1	0.15 216	0.01 42	0.01 68	1.23 281	0.00 1	0.00 1	0.19 140	0.00 1	0.00 1	1.78 113	1.22 176	0.44 196	0.19 187	0.28 75	0.38 175	0.17 47	2.62 120	0.15 211	0.01 32	0.15 235	0.01 107	0.00 1	0.00 1

LMCR-Stereo	0.34 105	0.09 193	0.00 1	0.09 232	0.10 144	0.04 150	0.02 78	0.01 68	0.11 156	0.00 1	0.00 1	0.18 135	0.12 182	0.23 232	1.82 121	0.65 107	0.30 167	0.10 136	1.59 163	0.39 176	0.92 144	2.18 104	0.00 1	0.14 194	0.00 1	0.05 172	0.02 78	0.01 130

IGEV-BASED-STEREO-	0.35 106	0.11 210	0.00 1	0.01 83	0.05 92	0.15 216	0.02 78	0.03 128	0.06 116	0.01 119	0.31 197	0.20 142	0.18 194	0.01 45	1.72 107	1.12 170	0.11 92	0.16 171	0.49 96	0.21 132	0.94 146	3.34 171	0.01 119	0.04 79	0.00 1	0.11 198	0.07 101	0.00 1

CFNet_pseudo	0.35 106	0.11 210	0.00 1	0.04 191	0.18 206	0.00 1	0.00 1	0.01 68	0.05 104	0.04 139	0.00 1	0.24 155	0.02 95	0.01 45	2.87 197	0.58 90	0.25 150	0.01 62	1.59 163	0.05 43	0.57 110	2.08 96	0.46 278	0.07 138	0.00 1	0.04 163	0.15 110	0.01 130

NCC-stereo	0.35 106	0.20 241	0.02 191	0.05 199	0.11 152	0.01 59	0.86 250	0.79 247	0.25 194	0.00 1	0.00 1	0.11 95	0.03 121	0.03 121	1.72 107	0.36 38	0.09 71	0.01 62	0.71 111	0.21 132	0.25 67	2.76 127	0.08 182	0.04 79	0.01 162	0.29 225	0.17 117	0.27 199

Abc-Net	0.35 106	0.20 241	0.02 191	0.05 199	0.11 152	0.01 59	0.86 250	0.79 247	0.25 194	0.00 1	0.00 1	0.11 95	0.03 121	0.03 121	1.72 107	0.36 38	0.09 71	0.01 62	0.71 111	0.21 132	0.25 67	2.76 127	0.08 182	0.04 79	0.01 162	0.29 225	0.17 117	0.27 199
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LL-Strereo2	0.36 110	0.09 193	0.00 1	0.01 83	0.04 80	0.00 1	0.06 142	0.02 114	0.13 163	0.00 1	0.00 1	0.19 140	0.01 46	0.07 174	1.28 66	1.76 216	0.05 49	0.01 62	0.49 96	0.14 91	0.93 145	4.20 202	0.04 166	0.06 114	0.12 225	0.05 172	0.02 78	0.00 1

anonymousdsp	0.36 110	0.01 25	0.00 1	0.05 199	0.03 70	0.06 159	0.01 42	0.01 68	0.01 26	0.00 1	2.21 264	0.01 6	0.05 146	0.00 1	1.78 113	0.77 126	0.13 107	0.00 1	0.29 76	0.55 210	0.20 57	3.16 154	0.30 263	0.02 53	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

ARAFT	0.36 110	0.02 42	0.00 1	0.06 214	0.07 120	0.00 1	0.01 42	0.02 114	0.04 90	1.20 247	0.00 1	0.36 187	0.02 95	0.04 139	1.06 52	0.47 59	0.11 92	0.02 81	1.97 189	0.08 58	1.10 157	2.01 91	0.00 1	0.05 98	0.00 1	0.00 1	0.87 160	0.00 1

RP	0.36 110	0.01 25	0.01 160	0.02 142	0.20 212	0.00 1	0.56 239	0.10 179	0.21 183	0.12 165	0.00 1	0.17 128	0.00 1	0.06 163	1.69 105	0.25 14	0.12 100	0.00 1	0.20 60	0.07 52	0.11 30	3.35 172	0.00 1	0.02 53	0.01 162	0.00 1	2.22 220	0.15 189

HSM	0.36 110	0.03 66	0.00 1	0.04 191	0.17 197	0.01 59	0.05 126	0.69 242	0.08 133	0.00 1	0.03 146	0.23 152	0.02 95	0.02 88	2.08 145	0.41 49	0.15 115	0.00 1	1.64 166	0.18 113	1.15 159	1.54 75	0.00 1	0.06 114	0.00 1	0.00 1	1.16 167	0.01 130

CAS	0.37 115	0.04 103	0.00 1	0.01 83	0.10 144	0.02 122	0.26 213	0.07 166	0.38 222	0.46 207	0.10 170	0.20 142	0.15 188	0.11 189	1.68 103	1.09 168	0.27 156	0.37 256	0.43 91	0.23 140	1.76 176	2.12 101	0.01 119	0.06 114	0.00 1	0.05 172	0.06 95	0.07 182

GREAT-IGEV	0.38 116	0.02 42	0.00 1	0.00 1	0.01 27	0.13 205	0.00 1	0.01 68	1.52 289	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.00 1	0.00 1	1.95 131	1.62 211	0.12 100	0.20 199	0.08 36	0.58 214	0.17 47	2.77 131	0.25 247	0.76 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AEACV	0.38 116	0.03 66	0.04 216	0.00 1	0.01 27	0.09 173	0.02 78	0.01 68	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.16 120	0.02 95	0.04 139	2.22 156	2.18 245	0.01 18	0.36 254	0.74 120	0.79 245	0.26 72	2.77 131	0.27 253	0.02 53	0.00 1	0.16 208	0.01 66	0.00 1

raft+_RVC	0.38 116	0.05 132	0.01 160	0.05 199	0.11 152	0.00 1	0.06 142	0.00 1	0.02 54	0.00 1	0.00 1	0.13 101	0.00 1	0.02 88	2.35 165	2.27 259	0.10 87	0.00 1	0.86 126	0.60 216	0.41 89	3.22 158	0.00 1	0.10 171	0.00 1	0.01 107	0.00 1	0.00 1

APVNet	0.38 116	0.09 193	0.00 1	0.05 199	0.05 92	0.01 59	0.04 117	0.09 176	0.02 54	0.10 161	0.06 157	0.15 116	0.01 46	0.04 139	1.80 119	0.61 100	0.22 140	0.10 136	1.79 182	0.20 124	0.96 148	3.22 158	0.00 1	0.10 171	0.00 1	0.00 1	0.54 138	0.02 152

PDISCO_ROB	0.39 120	0.06 150	0.00 1	0.03 173	0.09 138	0.01 59	0.32 221	0.01 68	0.05 104	0.77 228	0.19 185	0.10 91	0.02 95	0.02 88	1.23 63	0.56 82	0.26 154	0.04 109	0.71 111	0.32 164	0.80 129	2.63 122	0.00 1	0.06 114	0.21 254	0.00 1	2.00 213	0.00 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 121	0.03 66	0.00 1	0.02 142	0.07 120	0.04 150	0.01 42	0.04 145	0.11 156	0.01 119	0.02 138	0.27 165	0.07 156	0.01 45	2.18 152	1.59 203	0.11 92	0.19 187	0.63 104	0.30 160	0.81 132	4.07 193	0.08 182	0.05 98	0.00 1	0.10 195	0.03 86	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.40 121	0.39 263	0.00 1	0.05 199	0.02 54	0.11 188	0.02 78	0.04 145	0.03 76	0.01 119	1.85 255	0.22 147	0.20 197	0.02 88	1.34 70	1.20 175	0.10 87	0.11 145	0.66 106	0.46 194	0.44 97	2.96 144	0.27 253	0.03 69	0.00 1	0.18 213	0.00 1	0.00 1

TestStereo1	0.40 121	0.03 66	0.00 1	0.01 83	0.01 27	0.00 1	0.02 78	0.00 1	0.03 76	0.09 157	0.00 1	0.22 147	0.00 1	0.01 45	2.36 166	0.82 129	0.04 38	0.03 101	1.65 167	0.10 66	0.52 107	1.80 84	0.00 1	0.05 98	0.00 1	0.01 107	2.88 252	0.00 1

SA-5K	0.40 121	0.03 66	0.00 1	0.01 83	0.01 27	0.00 1	0.02 78	0.00 1	0.03 76	0.09 157	0.00 1	0.22 147	0.00 1	0.01 45	2.36 166	0.82 129	0.04 38	0.03 101	1.65 167	0.10 66	0.52 107	1.80 84	0.00 1	0.05 98	0.00 1	0.01 107	2.88 252	0.00 1

UDGNet	0.40 121	0.08 184	0.00 1	0.02 142	0.06 103	0.01 59	0.05 126	0.00 1	0.01 26	0.00 1	0.00 1	0.07 59	0.01 46	0.04 139	1.25 64	0.47 59	0.16 119	0.00 1	1.12 138	0.04 34	0.97 150	4.99 229	0.00 1	0.05 98	0.00 1	0.00 1	1.35 182	0.00 1

AIO_rvc	0.41 126	0.04 103	0.02 191	0.01 83	0.01 27	0.14 212	0.26 213	0.00 1	0.03 76	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.01 46	0.06 163	2.56 181	2.35 270	0.07 58	0.43 265	1.00 133	0.47 196	0.18 52	2.98 146	0.38 275	0.01 32	0.00 1	0.01 107	0.00 1	0.00 1

CASnet	0.41 126	0.03 66	0.00 1	0.01 83	0.14 177	0.03 144	0.20 191	0.02 114	0.08 133	0.02 130	0.02 138	0.30 171	0.17 193	0.00 1	1.78 113	0.66 108	0.31 171	0.22 209	0.47 95	0.15 101	2.80 217	2.82 137	0.00 1	0.14 194	0.00 1	0.01 107	0.69 151	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
S2M2_L	0.42 128	0.03 66	0.00 1	0.01 83	0.08 130	0.00 1	0.02 78	0.12 188	0.20 178	0.41 206	0.00 1	0.16 120	0.10 179	0.01 45	1.43 81	1.06 161	0.34 175	0.27 233	0.11 43	0.16 105	1.62 173	1.82 86	0.02 146	0.09 158	0.00 1	0.00 1	3.36 270	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.42 128	0.10 203	0.02 191	0.01 83	0.01 27	0.14 212	0.38 228	0.00 1	0.03 76	0.00 1	0.00 1	0.01 6	0.01 46	0.02 88	2.50 178	2.62 285	0.09 71	0.26 229	0.73 118	0.35 169	0.29 78	2.93 142	0.35 272	0.00 1	0.00 1	0.39 230	0.00 1	0.00 1

GLC_STEREO	0.42 128	0.03 66	0.02 191	0.00 1	0.10 144	0.02 122	0.07 148	0.46 233	0.07 126	0.04 139	0.02 138	0.15 116	0.02 95	0.01 45	2.45 173	0.93 142	0.32 174	0.10 136	0.67 109	0.25 146	1.46 168	1.94 89	0.00 1	0.08 149	0.00 1	0.00 1	2.27 224	0.01 130

rafts_anoy	0.42 128	0.10 203	0.00 1	0.05 199	0.15 188	0.02 122	0.06 142	0.20 206	0.06 116	0.00 1	0.00 1	0.07 59	0.01 46	0.02 88	2.66 189	2.08 238	0.17 121	0.01 62	1.34 147	0.25 146	0.84 136	3.00 149	0.00 1	0.07 138	0.04 196	0.04 163	0.01 66	0.01 130

UCFNet_RVC	0.42 128	0.17 234	0.03 208	0.12 237	0.17 197	0.01 59	0.09 158	0.03 128	0.09 138	0.28 192	0.00 1	0.25 158	0.01 46	0.05 155	2.70 192	0.49 67	0.20 133	0.01 62	1.22 144	0.16 105	0.82 134	2.09 98	0.87 294	0.03 69	0.00 1	0.00 1	0.41 135	1.09 232

TESTraft	0.43 133	0.03 66	0.00 1	0.01 83	0.01 27	0.00 1	0.02 78	0.00 1	0.03 76	0.11 163	0.00 1	0.22 147	0.01 46	0.08 177	2.48 176	0.88 136	0.04 38	0.02 81	1.56 160	0.21 132	0.47 101	2.61 119	0.02 146	0.04 79	0.00 1	0.02 142	2.82 246	0.00 1

RALCasStereoNet	0.43 133	0.11 210	0.00 1	0.06 214	0.17 197	0.02 122	0.12 175	0.08 172	0.08 133	0.00 1	0.00 1	0.07 59	0.02 95	0.03 121	2.51 179	2.35 270	0.13 107	0.00 1	0.66 106	0.67 231	0.73 121	3.65 181	0.00 1	0.06 114	0.00 1	0.02 142	0.01 66	0.01 130

GANetREF_RVC	0.43 133	0.20 241	0.00 1	0.16 247	0.14 177	0.01 59	0.05 126	0.01 68	0.11 156	0.04 139	0.00 1	1.85 256	0.02 95	0.06 163	1.28 66	0.43 53	0.56 220	0.11 145	1.55 159	0.14 91	1.11 158	0.88 58	0.00 1	0.06 114	0.00 1	0.00 1	2.73 243	0.01 130
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
test_4	0.44 136	0.04 103	0.00 1	0.03 173	0.09 138	0.05 156	0.23 205	0.01 68	0.04 90	0.00 1	0.46 200	0.13 101	0.01 46	0.12 198	2.61 187	2.55 284	0.09 71	0.14 162	0.71 111	0.20 124	0.52 107	2.03 93	0.01 119	0.07 138	0.05 204	0.20 217	1.18 169	0.18 191

trnet	0.45 137	0.04 103	0.00 1	0.00 1	0.07 120	0.01 59	0.05 126	0.11 185	0.20 178	0.08 149	0.08 163	0.27 165	0.22 205	0.01 45	2.42 171	1.64 212	0.39 184	0.27 233	1.45 153	0.48 199	1.94 180	1.77 83	0.01 119	0.07 138	0.00 1	0.01 107	0.54 138	0.01 130

SACVNet	0.45 137	0.19 238	0.04 216	0.02 142	0.17 197	0.01 59	0.13 180	0.05 155	0.05 104	0.21 182	0.00 1	0.17 128	0.09 176	0.07 174	1.90 126	0.57 85	0.45 198	0.07 126	1.45 153	0.13 84	1.30 162	3.80 186	0.00 1	0.09 158	0.00 1	0.00 1	1.07 166	0.02 152

PA-Net	0.45 137	0.08 184	0.08 230	0.02 142	0.35 245	0.00 1	0.22 197	0.00 1	0.18 176	0.08 149	0.57 209	0.02 29	0.02 95	0.12 198	2.91 198	0.47 59	0.08 64	0.02 81	0.14 47	0.13 84	0.28 75	2.96 144	0.48 280	0.03 69	0.00 1	1.64 270	0.28 128	1.14 236
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SA	0.46 140	0.05 132	0.00 1	0.03 173	0.03 70	0.00 1	0.01 42	0.01 68	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.39 191	0.01 46	0.12 198	1.14 58	1.06 161	0.06 54	0.16 171	2.15 195	0.13 84	0.81 132	2.59 118	0.00 1	0.08 149	0.00 1	0.01 107	3.43 273	0.00 1

IPLGR_C	0.46 140	0.05 132	0.14 243	0.02 142	0.22 221	0.02 122	0.23 205	0.10 179	0.27 200	0.04 139	0.07 161	0.06 55	0.04 142	0.25 240	1.94 130	0.53 74	0.24 145	0.02 81	1.71 180	0.08 58	0.82 134	3.21 157	0.02 146	0.05 98	0.08 212	0.04 163	2.15 219	0.02 152

MIM_Stereo	0.47 142	0.03 66	0.00 1	0.01 83	0.10 144	0.09 173	0.05 126	0.10 179	0.05 104	0.00 1	0.13 174	0.07 59	0.03 121	0.02 88	2.11 147	2.02 233	0.11 92	0.02 81	2.15 195	0.43 185	0.64 114	3.10 151	0.02 146	0.06 114	0.09 216	0.15 201	0.98 164	0.03 169

CIPLG	0.47 142	0.05 132	0.14 243	0.02 142	0.21 215	0.02 122	0.22 197	0.10 179	0.31 208	0.04 139	0.07 161	0.11 95	0.04 142	0.27 247	2.26 157	0.57 85	0.27 156	0.02 81	1.66 170	0.14 91	0.80 129	3.18 155	0.01 119	0.06 114	0.08 212	0.04 163	1.98 210	0.02 152

ACRE	0.47 142	0.05 132	0.12 240	0.02 142	0.21 215	0.02 122	0.22 197	0.10 179	0.28 205	0.04 139	0.10 170	0.11 95	0.04 142	0.28 250	2.00 138	0.53 74	0.27 156	0.02 81	1.67 171	0.15 101	0.80 129	3.19 156	0.02 146	0.05 98	0.08 212	0.04 163	2.32 228	0.02 152

ICVP	0.47 142	0.05 132	0.00 1	0.00 1	0.08 130	0.01 59	0.18 189	0.02 114	0.10 154	0.33 197	0.20 187	0.26 162	0.07 156	0.06 163	1.66 101	1.04 159	0.62 226	0.58 281	0.73 118	0.49 201	1.71 174	4.07 193	0.01 119	0.10 171	0.00 1	0.01 107	0.21 124	0.00 1
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.47 142	0.11 210	0.00 1	0.01 83	0.04 80	0.01 59	0.03 103	0.11 185	0.24 190	0.00 1	0.00 1	0.23 152	0.26 209	0.03 121	1.42 76	1.26 185	0.27 156	0.17 177	2.57 208	0.18 113	2.27 195	3.13 152	0.00 1	0.14 194	0.00 1	0.01 107	0.00 1	0.09 184

CroCo_RVC	0.47 142	0.11 210	0.00 1	0.01 83	0.04 80	0.01 59	0.03 103	0.11 185	0.24 190	0.00 1	0.00 1	0.23 152	0.26 209	0.03 121	1.42 76	1.26 185	0.27 156	0.17 177	2.57 208	0.18 113	2.27 195	3.13 152	0.00 1	0.14 194	0.00 1	0.01 107	0.00 1	0.09 184

AFF-stereo	0.47 142	0.14 226	0.01 160	0.09 232	0.17 197	0.09 173	0.33 224	0.03 128	0.05 104	0.00 1	0.00 1	0.41 195	0.02 95	0.02 88	3.15 210	0.46 57	0.14 111	0.11 145	1.99 190	0.14 91	1.17 161	1.97 90	0.00 1	0.10 171	0.00 1	0.11 198	1.95 209	0.01 130

TANstereo	0.49 149	0.03 66	0.00 1	0.04 191	0.11 152	0.01 59	0.02 78	0.23 207	0.27 200	0.17 173	0.16 176	0.14 106	0.09 176	0.01 45	1.54 91	1.42 196	0.41 188	0.19 187	0.32 80	0.14 91	2.15 187	2.15 102	0.15 211	0.06 114	0.00 1	0.01 107	3.51 278	0.00 1

XX-TBD	0.49 149	0.03 66	0.00 1	0.04 191	0.11 152	0.01 59	0.02 78	0.23 207	0.27 200	0.17 173	0.16 176	0.14 106	0.09 176	0.01 45	1.54 91	1.42 196	0.41 188	0.19 187	0.32 80	0.14 91	2.15 187	2.15 102	0.15 211	0.06 114	0.00 1	0.01 107	3.51 278	0.00 1

RALAANet	0.49 149	0.10 203	0.02 191	0.03 173	0.15 188	0.02 122	0.08 153	0.02 114	0.07 126	0.08 149	0.00 1	0.24 155	0.03 121	0.06 163	2.51 179	0.54 77	0.24 145	0.05 114	1.14 140	0.47 196	1.56 170	4.37 208	0.00 1	0.11 178	0.00 1	0.01 107	1.42 187	0.02 152

CREStereo	0.49 149	0.03 66	0.00 1	0.00 1	0.09 138	0.01 59	0.02 78	0.23 207	0.36 213	0.19 176	0.18 182	0.30 171	0.26 209	0.01 45	2.49 177	1.93 225	0.40 186	0.20 199	1.44 152	0.45 191	2.20 192	1.90 87	0.02 146	0.07 138	0.00 1	0.00 1	0.55 141	0.00 1
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
stereogan	0.49 149	0.13 221	0.07 229	0.02 142	0.26 234	0.04 150	0.11 170	0.02 114	0.20 178	0.29 193	0.00 1	0.32 176	0.00 1	0.04 139	2.09 146	0.59 95	0.22 140	0.01 62	0.87 127	0.14 91	0.50 106	5.02 230	0.01 119	0.04 79	0.04 196	0.00 1	2.29 226	0.01 130

iResNet_ROB	0.50 154	0.08 184	0.00 1	0.05 199	0.11 152	0.01 59	0.11 170	2.04 299	0.06 116	0.62 222	0.00 1	0.26 162	0.01 46	0.04 139	2.33 164	0.76 124	0.20 133	0.00 1	2.71 212	0.01 19	1.08 154	0.72 52	0.00 1	0.15 202	0.00 1	0.02 142	2.24 221	0.01 130

anonymousdsp2	0.51 155	0.01 25	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.01 59	0.02 78	0.04 145	0.02 54	0.00 1	2.01 259	0.17 128	0.02 95	0.11 189	1.73 110	1.32 191	0.10 87	0.14 162	1.22 144	0.87 253	0.72 120	3.85 188	0.23 242	0.39 245	0.00 1	0.01 107	0.84 157	0.00 1

CES	0.52 156	0.08 184	0.01 160	0.02 142	0.13 173	0.01 59	0.11 170	0.27 215	0.45 229	0.19 176	0.03 146	0.41 195	0.33 226	0.20 228	2.94 201	1.78 217	0.67 229	0.47 269	0.22 65	0.45 191	2.65 211	2.45 112	0.00 1	0.06 114	0.00 1	0.00 1	0.02 78	0.04 174

RGC	0.52 156	0.25 254	0.94 285	0.07 224	0.23 223	0.09 173	0.15 185	0.03 128	0.09 138	0.29 193	0.29 196	0.14 106	0.03 121	0.08 177	2.16 151	0.27 20	0.25 150	0.01 62	0.93 128	0.23 140	0.78 127	4.33 207	0.00 1	0.08 149	0.01 162	0.35 227	1.31 180	0.77 226

raft_robust	0.53 158	0.07 170	0.00 1	0.00 1	0.11 152	0.00 1	0.03 103	1.12 268	0.01 26	0.01 119	0.01 130	0.38 189	0.05 146	0.05 155	1.78 113	0.95 144	0.14 111	0.16 171	3.57 223	0.24 144	1.56 170	3.73 183	0.01 119	0.20 218	0.00 1	0.03 155	0.14 109	0.08 183

RAFT-Stereo + iAFF	0.53 158	0.08 184	0.01 160	0.11 235	0.34 244	0.10 181	0.38 228	0.01 68	0.06 116	0.14 168	0.00 1	0.42 200	0.02 95	0.02 88	3.15 210	0.41 49	0.15 115	0.01 62	1.59 163	0.18 113	1.08 154	2.94 143	0.00 1	0.13 193	0.00 1	0.15 201	2.75 244	0.00 1

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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
HUF	0.58 167	0.04 103	0.00 1	0.00 1	0.02 54	0.16 228	0.16 186	0.00 1	0.03 76	0.00 1	0.00 1	0.02 29	0.02 95	0.00 1	3.52 223	3.48 302	0.41 188	0.43 265	1.96 188	0.53 206	0.60 111	2.98 146	0.36 273	0.84 272	0.00 1	0.01 107	0.00 1	0.00 1

4D-IteraStereo	0.58 167	0.13 221	0.02 191	0.03 173	0.17 197	0.01 59	0.03 103	0.15 196	0.06 116	0.00 1	0.00 1	0.37 188	0.00 1	0.11 189	2.61 187	2.42 278	0.04 38	0.13 159	1.56 160	0.19 119	1.75 175	4.26 204	0.05 174	0.12 188	0.01 162	0.02 142	1.48 191	0.00 1

DeepPruner_ROB	0.58 167	0.12 216	0.01 160	0.01 83	0.19 210	0.06 159	1.60 273	0.01 68	0.03 76	0.49 214	0.54 208	0.22 147	0.03 121	0.08 177	2.36 166	0.68 113	0.24 145	0.03 101	1.41 149	0.12 77	3.24 225	2.51 114	0.14 207	0.07 138	0.01 162	0.10 195	1.35 182	0.00 1

FADNet-RVC	0.60 170	0.10 203	0.16 246	0.02 142	0.14 177	0.02 122	1.55 272	0.01 68	0.07 126	0.05 145	0.00 1	0.07 59	0.13 185	0.11 189	5.03 267	0.78 128	0.35 177	0.13 159	2.09 194	0.68 234	1.33 165	2.63 122	0.09 188	0.17 211	0.05 204	0.00 1	0.01 66	0.47 218

FADNet-RVC-Resample	0.61 171	0.27 256	0.41 261	0.19 251	0.30 238	0.01 59	0.31 220	0.25 212	0.22 185	0.14 168	0.16 176	0.41 195	0.06 153	0.20 228	3.96 237	0.66 108	0.44 196	0.78 291	0.53 99	0.43 185	0.75 124	3.35 172	0.13 205	0.55 259	0.10 219	0.91 256	0.34 133	0.55 220

NCCL2	0.61 171	0.20 241	0.01 160	0.18 249	0.52 258	0.04 150	0.29 218	0.03 128	0.12 160	0.79 229	0.01 130	0.30 171	0.03 121	0.18 220	2.20 154	0.63 103	0.45 198	0.11 145	0.25 72	0.13 84	1.32 164	3.69 182	0.65 287	0.18 214	0.04 196	0.14 200	3.34 269	0.57 221

AE-Stereo	0.62 173	0.04 103	0.00 1	0.03 173	0.17 197	0.03 144	0.09 158	0.06 161	0.13 163	0.01 119	0.00 1	0.24 155	0.18 194	0.03 121	1.44 82	1.94 226	0.38 182	0.33 246	1.80 184	0.63 222	2.07 183	5.74 256	0.13 205	0.18 214	0.01 162	0.15 201	0.84 157	0.00 1

DN-CSS_ROB	0.62 173	0.03 66	0.00 1	0.06 214	0.14 177	0.02 122	0.12 175	1.00 262	0.06 116	0.36 200	0.53 205	0.25 158	0.03 121	0.06 163	1.90 126	0.68 113	0.30 167	0.02 81	4.15 231	0.12 77	2.41 204	2.86 138	0.00 1	0.16 205	0.00 1	0.02 142	1.20 170	0.33 208

iinet-f	0.63 175	0.02 42	0.00 1	0.02 142	0.08 130	0.01 59	0.08 153	0.01 68	0.09 138	1.23 248	0.00 1	0.05 50	0.03 121	0.03 121	3.57 225	0.91 140	0.20 133	0.05 114	3.38 219	0.63 222	0.76 125	3.89 189	0.03 159	0.06 114	0.03 185	0.03 155	1.77 204	0.01 130

Sa-1000	0.63 175	0.05 132	0.00 1	0.02 142	0.08 130	0.00 1	0.02 78	0.01 68	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.41 195	0.03 121	0.13 203	2.29 160	0.99 151	0.08 64	0.17 177	2.63 210	0.25 146	0.98 151	5.45 244	0.01 119	0.22 227	0.06 206	0.00 1	2.97 256	0.01 130

PMTNet	0.63 175	0.03 66	0.00 1	0.01 83	0.12 168	0.01 59	0.13 180	0.24 210	0.33 209	0.35 199	0.21 189	0.33 178	0.23 206	0.01 45	3.80 232	1.94 226	0.45 198	0.15 164	2.46 203	0.31 161	2.46 208	2.10 99	0.01 119	0.07 138	0.95 281	0.02 142	0.15 110	0.00 1

FADNet	0.64 178	0.08 184	0.10 238	0.01 83	0.15 188	0.02 122	1.11 261	0.01 68	0.05 104	0.01 119	0.00 1	0.13 101	0.08 166	0.21 230	4.49 254	0.59 95	0.31 171	0.22 209	3.50 222	0.72 239	1.58 172	2.78 133	0.03 159	0.09 158	0.12 225	0.35 227	0.06 95	0.34 210

LoS	0.67 179	0.04 103	0.01 160	0.01 83	0.05 92	0.01 59	0.03 103	2.71 306	0.49 238	0.38 201	0.06 157	0.54 213	0.50 240	0.13 203	1.99 134	2.02 233	0.71 234	0.44 267	1.13 139	0.28 156	3.53 235	2.92 140	0.03 159	0.08 149	0.00 1	0.00 1	0.03 86	0.02 152
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
pcwnet_v2	0.67 179	0.22 248	0.09 233	0.08 228	0.53 260	0.01 59	0.02 78	0.03 128	0.07 126	1.11 244	0.19 185	0.50 207	0.02 95	0.01 45	3.39 221	0.67 111	0.51 213	0.15 164	2.47 204	0.11 72	1.34 166	3.05 150	0.83 293	0.09 158	0.00 1	0.00 1	1.55 197	1.16 237

GES	0.67 179	0.04 103	0.01 160	0.00 1	0.11 152	0.01 59	0.40 230	0.01 68	0.24 190	0.21 182	0.08 163	0.25 158	0.07 156	0.01 45	3.46 222	0.74 123	0.26 154	0.06 121	5.71 254	0.18 113	1.93 179	2.92 140	0.04 166	0.15 202	0.01 162	0.01 107	0.16 115	0.87 229

LoS_RVC	0.68 182	0.15 230	0.00 1	0.01 83	0.14 177	0.01 59	0.03 103	0.07 166	0.45 229	1.19 245	0.05 154	0.35 184	0.20 197	0.08 177	2.31 162	1.81 218	0.28 163	1.18 309	2.00 191	0.35 169	3.46 232	3.92 190	0.04 166	0.05 98	0.00 1	0.01 107	0.06 95	0.02 152

tt_ll	0.68 182	0.15 230	0.00 1	0.01 83	0.14 177	0.01 59	0.03 103	0.07 166	0.45 229	1.19 245	0.05 154	0.35 184	0.20 197	0.08 177	2.31 162	1.81 218	0.28 163	1.18 309	2.00 191	0.35 169	3.46 232	3.92 190	0.04 166	0.05 98	0.00 1	0.01 107	0.06 95	0.02 152

BEATNet_4x	0.68 182	0.16 233	0.04 216	0.03 173	0.10 144	0.08 169	0.30 219	0.05 155	0.25 194	0.08 149	0.03 146	0.38 189	0.16 190	0.34 260	3.15 210	1.27 189	0.95 257	0.70 285	0.77 121	0.16 105	3.27 227	5.32 236	0.00 1	0.25 232	0.00 1	0.01 107	0.61 145	0.01 130

IPLG	0.69 185	0.04 103	0.01 160	0.01 83	0.19 210	0.00 1	0.04 117	0.39 227	0.12 160	0.39 202	0.16 176	0.11 95	0.08 166	0.26 241	4.55 256	0.88 136	0.24 145	0.07 126	1.69 178	0.27 155	0.68 117	4.20 202	0.00 1	0.21 221	0.02 181	0.74 249	3.38 271	0.00 1

MIPNet	0.72 186	0.04 103	0.04 216	0.03 173	0.37 246	0.00 1	0.04 117	0.03 128	0.17 175	1.35 250	0.33 198	0.14 106	0.11 180	0.23 232	3.15 210	0.86 134	0.39 184	0.07 126	1.92 187	0.45 191	0.84 136	4.27 205	0.00 1	0.24 231	0.04 196	0.96 258	3.50 276	0.01 130

castereo	0.73 187	0.03 66	0.00 1	0.02 142	0.07 120	0.16 228	0.06 142	0.09 176	0.13 163	0.03 136	0.12 172	0.33 178	0.33 226	0.04 139	3.33 218	2.17 244	0.46 204	0.26 229	2.07 193	0.37 174	3.62 238	5.35 239	0.02 146	0.08 149	0.00 1	0.10 195	0.12 106	0.21 195

sCroCo_RVC	0.75 188	0.05 132	0.00 1	0.01 83	0.04 80	0.01 59	0.02 78	0.12 188	0.54 244	0.46 207	0.09 167	0.45 204	0.33 226	0.02 88	2.19 153	2.41 277	0.34 175	0.25 222	1.83 185	0.39 176	3.36 230	5.64 248	0.02 146	0.14 194	0.00 1	0.00 1	1.51 194	0.04 174

castereo++	0.80 189	0.03 66	0.00 1	0.03 173	0.07 120	0.22 250	0.10 164	0.06 161	0.20 178	0.08 149	0.06 157	0.34 180	0.29 217	0.02 88	2.83 196	2.16 243	0.41 188	0.24 214	2.28 198	0.31 161	3.47 234	4.92 224	0.17 226	0.07 138	0.00 1	0.04 163	2.59 240	0.68 222

GEStereo_RVC	0.80 189	0.04 103	0.01 160	0.01 83	0.16 195	0.01 59	0.24 210	0.30 219	0.12 160	0.19 176	0.09 167	0.29 170	0.02 95	0.05 155	1.55 93	1.38 194	0.27 156	0.09 132	4.90 240	0.36 173	2.28 198	5.73 253	0.25 247	0.26 234	0.00 1	0.03 155	2.63 241	0.23 196

IPLGR	0.81 191	0.06 150	0.06 227	0.02 142	0.30 238	0.00 1	0.04 117	0.03 128	0.13 163	1.09 243	0.25 194	0.08 76	0.08 166	0.13 203	4.58 257	0.95 144	0.70 231	0.15 164	2.82 214	0.53 206	1.16 160	4.58 213	0.00 1	0.23 230	0.10 219	0.78 251	3.13 262	0.00 1

FCDSN-DC	0.88 192	0.24 253	1.43 296	0.50 267	0.72 273	0.34 259	0.73 246	0.25 212	0.37 215	0.40 204	0.16 176	0.91 229	0.11 180	0.18 220	4.94 264	1.22 176	0.43 193	0.19 187	0.65 105	0.14 91	2.51 209	5.12 232	0.00 1	1.23 293	0.01 162	0.35 227	0.57 143	0.12 187
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
XPNet_ROB	0.88 192	0.38 262	0.04 216	0.01 83	0.18 206	0.09 173	0.20 191	0.01 68	0.14 168	0.13 166	0.70 216	8.98 285	0.03 121	0.07 174	1.51 86	0.56 82	0.87 248	0.05 114	0.37 89	0.16 105	1.41 167	4.61 214	0.14 207	0.08 149	0.00 1	0.03 155	2.96 255	0.11 186

NaN_ROB	0.93 194	0.46 267	0.33 256	0.20 252	0.88 282	0.18 237	0.95 255	0.16 200	1.74 293	0.16 170	0.69 215	4.80 276	0.07 156	0.26 241	1.93 128	0.59 95	0.51 213	0.24 214	0.66 106	0.31 161	0.94 146	2.05 94	0.18 233	0.39 245	0.22 256	0.99 261	2.35 231	2.81 253

EGLCR-Stereo	0.97 195	0.04 103	0.01 160	0.02 142	0.11 152	0.07 164	0.07 148	0.19 204	0.82 264	0.02 130	2.20 263	0.26 162	0.16 190	0.01 45	3.05 205	2.29 261	0.43 193	0.35 252	2.35 199	0.42 184	2.27 195	5.92 260	0.21 238	0.54 256	0.00 1	0.40 231	3.95 289	0.00 1

test-3	0.98 196	0.06 150	0.00 1	0.01 83	0.25 229	0.11 188	0.10 164	0.96 258	0.09 138	0.11 163	0.03 146	0.07 59	0.05 146	0.03 121	3.31 217	2.30 263	0.18 124	0.17 177	5.52 249	0.20 124	2.23 193	6.84 286	0.00 1	0.21 221	0.17 245	0.07 184	3.15 263	0.32 205

test_1	0.98 196	0.06 150	0.00 1	0.01 83	0.25 229	0.11 188	0.10 164	0.96 258	0.09 138	0.10 161	0.02 138	0.07 59	0.05 146	0.03 121	3.34 219	2.30 263	0.18 124	0.17 177	5.52 249	0.20 124	2.23 193	6.83 284	0.00 1	0.21 221	0.17 245	0.07 184	3.15 263	0.32 205

R-Stereo Train	0.98 196	0.04 103	0.02 191	0.02 142	0.03 70	0.01 59	0.04 117	0.13 191	0.52 241	0.83 231	1.68 247	0.50 207	0.20 197	0.15 213	2.81 194	2.26 251	0.90 250	0.40 261	5.19 245	0.60 216	3.72 240	5.33 237	0.01 119	0.11 178	0.01 162	0.15 201	0.17 117	0.75 224

RAFT-Stereo	0.98 196	0.04 103	0.02 191	0.02 142	0.03 70	0.01 59	0.04 117	0.13 191	0.52 241	0.83 231	1.68 247	0.50 207	0.20 197	0.15 213	2.81 194	2.26 251	0.90 250	0.40 261	5.19 245	0.60 216	3.72 240	5.33 237	0.01 119	0.11 178	0.01 162	0.15 201	0.17 117	0.75 224
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.99 200	0.05 132	0.03 208	0.25 256	0.61 266	0.12 201	0.44 235	1.32 275	0.33 209	1.00 239	2.63 270	0.80 224	0.27 212	0.06 163	1.93 128	1.00 152	0.47 205	0.24 214	6.14 262	0.23 140	2.37 201	3.83 187	0.10 190	0.71 264	0.00 1	0.09 188	1.69 201	0.02 152

test_3	1.00 201	0.07 170	0.00 1	0.01 83	0.25 229	0.11 188	0.12 175	0.88 251	0.09 138	0.08 149	0.02 138	0.07 59	0.05 146	0.03 121	3.59 227	2.30 263	0.18 124	0.17 177	5.57 252	0.20 124	2.19 191	6.76 283	0.00 1	0.22 227	0.19 250	0.07 184	3.40 272	0.32 205

CC-Net-ROB	1.00 201	0.63 279	0.00 1	0.85 273	0.70 271	2.52 296	0.42 231	0.00 1	0.01 26	0.21 182	0.00 1	10.16 288	2.04 261	0.32 256	1.20 61	0.36 38	0.38 182	0.02 81	1.79 182	0.08 58	0.34 84	0.36 31	4.24 314	0.02 53	0.00 1	0.00 1	0.28 128	0.01 130

MyStereo04	1.03 203	0.19 238	0.02 191	0.06 214	0.23 223	0.01 59	0.08 153	0.06 161	0.07 126	2.00 287	0.14 175	0.30 171	0.01 46	0.06 163	2.39 170	1.44 199	0.35 177	0.02 81	8.36 279	1.24 278	3.24 225	3.42 174	0.96 295	0.38 244	0.07 209	0.15 201	2.45 233	0.00 1

s12784h	1.03 203	0.04 103	0.01 160	0.02 142	0.13 173	0.01 59	0.03 103	0.24 210	0.36 213	0.24 187	0.05 154	0.14 106	0.23 206	0.01 45	1.65 99	2.06 236	0.50 212	0.17 177	2.39 201	0.28 156	4.51 265	3.62 179	0.02 146	0.08 149	0.86 280	0.95 257	4.11 294	5.06 272

Anonymous3	1.04 205	0.11 210	0.00 1	0.01 83	0.10 144	0.00 1	0.00 1	1.68 289	0.25 194	0.00 1	0.00 1	2.11 260	0.51 243	0.26 241	3.17 214	3.75 305	0.53 216	0.28 236	3.38 219	0.83 252	3.34 229	5.65 251	0.03 159	0.06 114	0.00 1	0.06 177	1.63 199	0.20 194

RTSC	1.07 206	0.08 184	0.27 251	0.02 142	0.12 168	0.16 228	1.24 262	0.13 191	0.14 168	1.56 268	1.01 237	0.28 168	0.05 146	0.28 250	7.48 290	1.99 231	0.98 258	0.30 242	2.64 211	0.72 239	1.95 181	4.09 195	0.03 159	0.30 237	0.18 248	0.00 1	1.35 182	1.43 244

HSM-Net_RVC	1.07 206	0.03 66	0.01 160	0.82 272	0.23 223	0.06 159	0.26 213	1.65 284	0.21 183	1.59 271	4.21 292	3.20 269	0.30 220	0.15 213	2.98 203	0.96 147	0.55 218	0.07 126	1.00 133	0.62 221	2.95 220	3.78 184	0.24 244	1.21 292	0.04 196	0.03 155	1.47 189	0.33 208
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PWCDC_ROB	1.07 206	0.07 170	0.01 160	0.03 173	0.24 228	0.11 188	0.13 180	0.00 1	0.07 126	0.00 1	0.80 222	0.41 195	12.16 309	0.32 256	3.72 230	1.18 173	0.43 193	0.05 114	0.72 116	0.09 64	1.76 176	6.32 268	0.00 1	0.21 221	0.00 1	0.01 107	0.08 102	0.04 174

CASS	1.09 209	0.04 103	0.05 224	0.06 214	0.09 138	0.02 122	1.89 279	0.13 191	0.25 194	0.49 214	1.39 243	0.42 200	0.28 214	0.01 45	1.89 125	1.38 194	3.35 295	0.41 264	3.71 228	0.12 77	5.73 290	4.96 227	0.00 1	0.11 178	0.61 269	0.00 1	1.91 207	0.01 130
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GANet-ADL	1.10 210	0.05 132	0.00 1	0.03 173	0.14 177	0.02 122	0.32 221	0.08 172	0.23 186	1.74 278	2.90 272	0.15 116	0.07 156	0.02 88	3.38 220	1.89 224	0.77 239	0.21 203	4.94 241	1.01 265	2.53 210	5.86 258	0.00 1	0.12 188	0.00 1	0.97 259	1.93 208	0.45 217

GCAP-BAT	1.12 211	0.06 150	0.00 1	0.00 1	0.06 103	0.00 1	0.05 126	0.03 128	0.09 138	0.00 1	0.00 1	1.39 238	0.08 166	0.36 261	2.03 139	2.26 251	12.79 328	0.12 153	1.67 171	0.41 178	3.76 244	3.25 161	0.16 217	0.06 114	0.03 185	0.09 188	1.23 172	0.34 210

test_for_model	1.12 211	0.06 150	0.00 1	0.00 1	0.06 103	0.00 1	0.05 126	0.03 128	0.09 138	0.00 1	0.00 1	1.39 238	0.08 166	0.36 261	2.03 139	2.26 251	12.79 328	0.12 153	1.67 171	0.41 178	3.76 244	3.25 161	0.16 217	0.06 114	0.03 185	0.09 188	1.23 172	0.34 210

testlalala2	1.12 211	0.06 150	0.00 1	0.00 1	0.06 103	0.00 1	0.05 126	0.03 128	0.09 138	0.00 1	0.00 1	1.39 238	0.08 166	0.36 261	2.03 139	2.26 251	12.79 328	0.12 153	1.67 171	0.41 178	3.76 244	3.25 161	0.16 217	0.06 114	0.03 185	0.09 188	1.23 172	0.34 210

testlalala	1.12 211	0.06 150	0.00 1	0.00 1	0.06 103	0.00 1	0.05 126	0.03 128	0.09 138	0.00 1	0.00 1	1.39 238	0.08 166	0.36 261	2.03 139	2.26 251	12.79 328	0.12 153	1.67 171	0.41 178	3.76 244	3.25 161	0.16 217	0.06 114	0.03 185	0.09 188	1.23 172	0.34 210

testlalala_base	1.12 211	0.06 150	0.00 1	0.00 1	0.06 103	0.00 1	0.05 126	0.03 128	0.09 138	0.00 1	0.00 1	1.39 238	0.08 166	0.36 261	2.03 139	2.26 251	12.79 328	0.12 153	1.67 171	0.41 178	3.76 244	3.25 161	0.16 217	0.06 114	0.03 185	0.09 188	1.23 172	0.34 210

GCAP-Stereo	1.12 211	0.06 150	0.00 1	0.00 1	0.06 103	0.00 1	0.05 126	0.03 128	0.09 138	0.00 1	0.00 1	1.39 238	0.08 166	0.36 261	2.03 139	2.26 251	12.79 328	0.12 153	1.67 171	0.41 178	3.76 244	3.25 161	0.16 217	0.06 114	0.03 185	0.09 188	1.23 172	0.34 210

GwcNet-ADL	1.16 217	0.07 170	0.40 260	0.05 199	0.31 241	0.04 150	0.26 213	0.18 202	0.13 163	2.08 291	6.22 304	1.00 231	0.15 188	0.03 121	1.64 98	2.09 239	0.74 235	0.23 213	2.93 215	1.11 267	2.08 184	3.57 177	0.00 1	0.14 194	0.10 219	0.78 251	1.16 167	3.74 263

Any-RAFT	1.18 218	0.02 42	0.02 191	0.01 83	0.06 103	0.01 59	0.04 117	0.97 260	0.37 215	0.24 187	3.12 277	0.39 191	0.21 203	0.11 189	2.67 190	2.00 232	0.52 215	0.25 222	5.42 248	0.34 166	4.24 259	4.80 218	0.10 190	0.12 188	0.06 206	0.46 237	1.31 180	4.08 266

cross-raft	1.22 219	0.18 236	0.00 1	0.00 1	0.25 229	0.19 239	0.09 158	1.09 266	0.37 215	0.48 211	0.62 212	0.47 205	0.27 212	0.26 241	3.12 208	3.18 294	0.37 181	0.22 209	6.41 265	1.18 275	4.79 272	6.55 278	0.14 207	0.09 158	0.11 222	0.64 246	0.15 110	1.76 246

MSMDNet	1.25 220	0.19 238	0.00 1	0.02 142	0.30 238	0.20 241	0.10 164	1.07 265	0.34 211	0.81 230	0.85 227	0.47 205	1.93 260	0.19 226	2.92 199	4.02 314	0.45 198	0.21 203	6.20 263	0.65 226	4.55 266	6.46 274	0.12 200	0.09 158	0.12 225	0.48 241	0.20 123	0.92 231

dad	1.26 221	0.03 66	0.01 160	2.05 289	0.03 70	0.12 201	5.97 300	0.02 114	0.04 90	0.00 1	0.00 1	0.08 76	1.00 250	0.01 45	2.38 169	0.55 79	0.02 29	0.15 164	4.20 233	0.16 105	0.49 104	1.61 78	0.08 182	0.21 221	1.45 289	0.00 1	8.58 320	4.72 270

AnonymousM	1.26 221	0.10 203	0.00 1	0.01 83	0.02 54	0.18 237	0.00 1	0.31 222	0.35 212	0.16 170	1.96 258	0.35 184	0.33 226	0.37 267	1.49 85	1.72 215	0.67 229	0.29 239	0.95 131	1.27 279	2.44 206	4.00 192	0.27 253	0.30 237	0.00 1	0.20 217	4.93 302	11.37 310

iResNet	1.29 223	0.03 66	0.00 1	0.26 258	0.76 274	0.11 188	0.23 205	0.52 235	0.27 200	1.53 265	1.60 246	0.90 228	2.18 265	0.02 88	4.40 252	1.94 226	0.45 198	0.34 249	8.84 282	0.99 263	3.40 231	2.35 110	0.00 1	1.23 293	0.00 1	0.19 216	2.27 224	0.03 169

ADCRef	1.34 224	0.41 265	0.39 259	0.12 237	0.81 276	0.32 256	0.86 250	0.42 229	2.11 299	0.70 226	0.02 138	0.39 191	0.06 153	0.31 255	5.12 268	1.00 152	0.30 167	0.25 222	3.29 218	0.78 244	1.09 156	3.78 184	1.07 297	0.32 241	1.10 285	2.76 283	1.24 178	7.08 286

LALA_ROB	1.37 225	1.34 301	0.01 160	0.06 214	0.28 237	0.06 159	0.22 197	0.07 166	0.14 168	1.06 241	1.83 254	15.19 301	0.03 121	0.09 184	3.23 215	0.57 85	0.41 188	0.10 136	1.17 141	0.33 165	2.00 182	4.37 208	0.01 119	0.20 218	0.13 230	0.15 201	2.79 245	1.25 240

EKT-Stereo	1.43 226	0.02 42	0.00 1	0.03 173	0.20 212	0.05 156	0.23 205	1.05 263	0.79 263	0.87 234	3.67 285	0.55 215	0.37 235	0.37 267	3.99 238	3.92 309	0.57 221	0.34 249	3.66 225	1.75 296	4.58 268	7.24 293	0.02 146	0.08 149	0.00 1	0.73 248	3.50 276	0.00 1

PSMNet-ADL	1.45 227	0.06 150	0.03 208	0.12 237	0.23 223	0.10 181	0.32 221	0.88 251	0.23 186	3.14 321	6.55 309	0.50 207	3.31 282	0.05 155	4.30 248	2.75 289	0.66 228	0.21 203	5.14 244	0.43 185	2.14 186	4.12 196	0.18 233	0.09 158	0.00 1	0.16 208	3.26 267	0.19 193

SGM-Forest	1.47 228	0.22 248	0.03 208	1.15 281	0.85 279	0.32 256	0.07 148	0.62 239	0.69 257	1.86 282	0.77 221	1.74 252	2.49 271	0.38 270	4.01 239	1.53 202	0.60 222	0.15 164	2.56 206	0.18 113	2.44 206	5.51 246	0.47 279	0.27 235	0.65 271	0.77 250	5.16 305	4.09 267
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LG-Stereo_Zeroshot	1.49 229	0.59 277	0.09 233	0.72 271	1.43 290	1.77 290	0.07 148	0.33 224	0.68 254	4.25 332	3.11 276	5.89 279	0.28 214	0.04 139	2.15 148	2.07 237	0.35 177	0.21 203	1.58 162	0.56 211	2.74 214	5.11 231	0.06 177	0.12 188	0.04 196	0.00 1	0.93 161	5.06 272

ETE_ROB	1.49 229	0.89 290	0.01 160	0.08 228	0.40 250	0.07 164	0.46 236	0.02 114	1.27 284	0.20 180	1.77 251	18.24 305	0.03 121	0.10 187	2.45 173	0.57 85	1.29 274	0.08 130	1.42 150	0.26 149	2.31 200	5.24 235	0.10 190	0.14 194	0.11 222	0.00 1	1.98 210	0.74 223

CSAN	1.51 231	0.51 271	0.30 255	0.46 266	1.06 288	0.28 254	1.64 274	0.26 214	2.24 302	1.49 261	1.26 241	5.28 277	3.36 283	0.38 270	2.42 171	0.53 74	0.82 246	0.33 246	2.56 206	0.74 242	2.18 189	3.32 170	0.12 200	0.41 248	0.95 281	2.49 277	2.06 215	3.23 260

NOSS_ROB	1.53 232	0.07 170	0.02 191	0.14 242	0.33 242	0.06 159	0.04 117	1.24 273	0.64 250	1.67 275	1.69 249	1.97 257	0.36 233	1.01 295	5.43 274	3.38 299	0.91 254	0.30 242	1.40 148	0.21 132	4.36 262	6.60 280	0.10 190	0.73 266	0.20 253	4.63 295	3.87 288	0.02 152

HH	1.54 233	0.03 66	0.00 1	0.03 173	0.11 152	0.21 244	0.03 103	0.66 240	0.37 215	1.87 283	1.89 256	0.86 226	0.33 226	0.18 220	3.86 233	5.35 329	0.49 209	0.24 214	5.98 260	1.28 280	6.23 296	6.54 276	0.34 269	0.58 262	0.16 239	0.46 237	2.34 229	1.09 232

HanStereo	1.54 233	0.03 66	0.00 1	0.03 173	0.11 152	0.21 244	0.03 103	0.66 240	0.37 215	1.87 283	1.89 256	0.86 226	0.33 226	0.18 220	3.86 233	5.35 329	0.49 209	0.24 214	5.98 260	1.28 280	6.23 296	6.54 276	0.34 269	0.58 262	0.16 239	0.46 237	2.34 229	1.09 232

SHD	1.54 233	0.06 150	1.12 289	0.06 214	0.33 242	0.19 239	1.33 266	0.31 222	0.20 178	1.46 259	1.81 253	0.79 223	2.23 267	0.29 252	7.88 296	2.36 272	0.85 247	0.48 270	5.29 247	1.11 267	3.92 252	5.44 242	0.06 177	0.99 282	0.76 275	0.47 240	0.96 162	0.80 228

RAFT-Test	1.56 236	0.21 245	0.00 1	0.03 173	0.46 256	0.21 244	0.13 180	1.45 279	0.42 224	0.85 233	5.41 301	0.30 171	0.40 237	0.24 237	3.52 223	3.83 307	0.45 198	0.22 209	6.74 267	0.68 234	4.64 269	5.50 245	0.24 244	0.09 158	0.13 230	4.57 294	0.15 110	1.27 241

DAS	1.56 236	0.05 132	0.00 1	0.02 142	0.15 188	0.21 244	0.20 191	0.75 245	0.68 254	1.78 280	4.05 289	3.08 267	3.10 277	0.02 88	4.03 241	2.40 275	1.21 270	0.25 222	4.72 237	0.80 248	5.01 277	5.73 253	0.01 119	0.94 278	0.16 239	0.42 232	2.14 217	0.28 203

SepStereo	1.56 236	0.05 132	0.00 1	0.02 142	0.15 188	0.21 244	0.20 191	0.75 245	0.68 254	1.78 280	4.05 289	3.08 267	3.10 277	0.02 88	4.03 241	2.40 275	1.21 270	0.25 222	4.72 237	0.80 248	5.01 277	5.73 253	0.01 119	0.94 278	0.16 239	0.42 232	2.14 217	0.28 203

DeepPrunerF	1.56 236	0.75 285	0.00 1	2.44 295	7.08 311	1.22 280	2.49 287	0.27 215	2.00 298	0.02 130	0.06 157	0.17 128	0.01 46	0.05 155	4.22 247	1.04 159	0.13 107	0.13 159	1.65 167	0.10 66	0.86 139	1.21 67	0.10 190	0.05 98	13.02 327	0.85 254	2.24 221	0.04 174

Reg-Stereo(zero)	1.59 240	0.07 170	0.37 257	0.05 199	0.41 252	0.15 216	0.43 233	2.02 297	0.47 232	2.44 298	7.61 321	0.68 217	0.29 217	0.88 291	2.26 157	2.12 241	1.29 274	0.17 177	3.70 226	0.94 256	2.38 202	6.03 262	0.51 282	0.09 158	0.12 225	0.22 221	4.34 299	2.94 255

HI	1.59 240	0.07 170	0.37 257	0.05 199	0.41 252	0.15 216	0.43 233	2.02 297	0.47 232	2.44 298	7.61 321	0.68 217	0.29 217	0.88 291	2.26 157	2.12 241	1.29 274	0.17 177	3.70 226	0.94 256	2.38 202	6.03 262	0.51 282	0.09 158	0.12 225	0.22 221	4.34 299	2.94 255

MSKI-zero shot	1.63 242	0.06 150	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.15 216	0.09 158	0.70 243	0.56 246	0.40 204	4.72 296	0.44 203	0.28 214	0.02 88	4.02 240	4.17 317	0.79 242	0.45 268	8.12 278	1.60 293	5.19 281	6.94 287	0.17 226	0.11 178	0.15 235	0.81 253	0.46 136	3.55 262

FADNet_RVC	1.63 242	0.22 248	0.42 263	0.29 259	0.78 275	0.11 188	0.92 254	0.39 227	0.49 238	0.47 209	0.97 236	1.22 233	0.49 239	0.78 290	6.23 280	1.59 203	1.09 267	1.46 312	9.20 283	0.95 261	3.67 239	5.53 247	0.40 276	0.78 268	0.27 260	0.27 224	3.00 259	2.09 249

XQC	1.66 244	0.21 245	0.52 267	0.14 242	0.37 246	0.10 181	1.36 267	0.29 218	0.16 172	1.69 277	2.37 265	0.66 216	3.22 279	0.32 256	7.43 288	2.29 261	0.76 238	0.38 259	4.00 230	0.69 237	2.93 219	6.58 279	0.05 174	0.46 253	1.09 284	4.16 293	1.40 186	1.11 235

test-1	1.70 245	0.04 103	0.00 1	0.00 1	0.04 80	0.20 241	0.33 224	0.88 251	0.48 235	2.92 314	3.07 274	1.60 247	0.30 220	0.16 216	4.34 249	4.00 313	0.75 236	0.52 273	5.66 253	1.37 283	4.20 256	8.17 316	0.02 146	0.17 211	0.00 1	0.17 212	3.67 284	2.89 254

model_zeroshot	1.71 246	0.07 170	0.22 248	0.94 274	0.22 221	0.17 234	0.14 184	0.84 249	0.16 172	1.52 264	4.40 293	0.39 191	0.23 206	0.06 163	5.00 266	3.93 310	0.40 186	0.40 261	6.74 267	0.34 166	3.95 253	5.37 240	0.17 226	0.15 202	2.89 300	0.44 234	1.65 200	5.32 275

ADCP+	1.75 247	0.59 277	0.63 270	0.04 191	0.65 268	0.54 266	1.27 265	0.10 179	3.59 307	1.42 257	1.34 242	2.95 266	0.02 95	0.33 259	4.90 263	0.63 103	0.19 129	0.11 145	3.06 216	0.67 231	1.49 169	4.12 196	0.04 166	0.06 114	1.27 288	8.47 315	2.00 213	6.83 284

TRStereo	1.76 248	0.14 226	0.73 274	0.01 83	0.05 92	2.16 292	0.08 153	1.43 277	0.66 252	2.45 301	0.95 233	1.77 255	0.30 220	0.03 121	3.78 231	3.44 301	0.27 156	0.32 245	5.00 243	0.93 255	2.72 213	6.31 266	0.26 249	0.10 171	0.35 267	9.30 319	3.96 290	0.02 152

FC-DCNN	1.76 248	0.63 279	3.42 311	2.23 291	1.72 292	2.85 298	1.94 282	1.64 283	0.88 269	1.40 255	0.74 219	2.06 259	0.78 246	0.14 208	2.45 173	1.00 152	0.77 239	0.19 187	2.25 197	0.20 124	2.74 214	4.47 211	0.00 1	0.88 277	2.30 297	1.38 266	3.46 275	4.91 271

EAI-Stereo	1.80 250	0.46 267	1.10 288	0.67 270	0.71 272	0.73 271	0.96 256	1.43 277	1.33 287	0.08 149	5.03 298	0.52 212	0.33 226	0.06 163	4.98 265	4.20 320	0.49 209	0.61 283	7.06 272	0.79 245	3.29 228	5.64 248	0.33 268	1.02 284	0.62 270	1.63 269	3.61 283	0.78 227

FINET	1.84 251	0.48 269	0.53 268	0.22 254	0.43 254	0.62 269	0.75 247	0.60 238	1.71 292	0.25 189	3.44 280	0.75 220	2.04 261	0.69 285	12.19 330	1.84 221	0.70 231	0.29 239	1.69 178	1.05 266	1.90 178	3.58 178	0.27 253	0.97 281	2.98 301	5.66 303	0.86 159	3.31 261

gcap-zeroshot	1.91 252	0.09 193	0.00 1	0.94 274	0.25 229	0.52 265	1.06 260	1.21 271	0.37 215	1.56 268	5.48 303	2.80 263	0.39 236	0.42 273	3.88 235	3.98 312	0.80 244	0.53 274	15.08 297	0.67 231	3.02 221	6.41 271	1.13 298	0.06 114	0.23 257	0.00 1	0.27 127	0.51 219

ADCL	1.94 253	0.86 289	0.63 270	0.37 261	0.56 261	0.43 262	1.49 270	0.30 219	7.79 324	1.64 273	0.96 235	0.43 202	0.12 182	0.23 232	4.87 261	0.72 118	0.61 225	0.81 293	2.35 199	0.61 219	2.87 218	3.43 175	0.32 267	0.54 256	4.24 310	3.96 290	2.82 246	8.53 297

FC-DCNN v2	1.95 254	0.67 282	3.62 312	2.78 297	1.80 294	3.27 300	1.88 278	1.84 291	1.13 275	1.36 251	0.75 220	2.23 261	1.12 253	0.14 208	2.56 181	1.01 155	0.78 241	0.17 177	2.54 205	0.19 119	2.76 216	4.47 211	0.00 1	0.81 270	3.11 303	1.85 271	4.11 294	5.62 278

DDF-Stereo	1.97 255	0.51 271	0.09 233	10.09 304	0.11 152	12.01 308	0.02 78	0.08 172	0.26 199	0.07 147	1.15 239	7.81 284	0.84 247	0.16 216	2.79 193	2.20 246	0.90 250	0.35 252	3.63 224	0.51 204	3.12 223	4.97 228	0.22 240	0.21 221	0.16 239	0.44 234	0.28 128	0.25 197

ITSA-stereo	1.99 256	0.34 260	0.28 252	0.10 234	0.52 258	0.07 164	1.38 268	0.99 261	0.56 246	2.74 310	5.39 300	1.76 254	0.32 224	0.03 121	4.09 244	2.69 286	1.48 281	0.95 300	4.15 231	1.21 276	3.88 251	5.15 234	0.75 290	1.44 300	0.19 250	2.50 278	2.98 258	7.91 293

IGEV-FE	2.01 257	0.29 257	0.75 276	2.40 293	0.14 177	1.46 283	0.65 243	1.66 286	0.86 266	1.54 266	6.44 307	1.43 244	0.50 240	0.18 220	3.59 227	4.18 318	0.48 207	0.26 229	5.80 255	1.37 283	5.52 286	7.65 301	0.27 253	0.11 178	0.27 260	0.20 217	3.25 265	3.06 259

IGEV_Zeroshot_test	2.01 257	0.29 257	0.74 275	2.41 294	0.14 177	1.47 284	0.65 243	1.66 286	0.86 266	1.42 257	6.49 308	1.43 244	0.50 240	0.18 220	3.59 227	4.18 318	0.48 207	0.26 229	5.82 256	1.37 283	5.57 287	7.66 302	0.27 253	0.11 178	0.27 260	0.20 217	3.25 265	3.05 258

DCVSM-stereo	2.07 259	0.09 193	0.12 240	0.24 255	0.07 120	0.21 244	0.05 126	1.85 292	0.27 200	2.45 301	6.80 314	10.52 289	3.24 280	0.14 208	5.61 276	1.84 221	0.60 222	0.16 171	5.90 259	1.40 287	4.22 257	2.76 127	0.16 217	1.75 309	0.11 222	0.98 260	2.83 248	1.41 243

anonymity	2.08 260	0.37 261	0.11 239	0.17 248	0.15 188	0.24 251	0.20 191	1.34 276	0.85 265	2.03 288	18.46 344	0.98 230	0.52 244	0.17 218	3.57 225	3.93 310	0.70 231	0.25 222	3.72 229	0.66 229	3.21 224	7.06 289	0.20 237	0.43 249	0.23 257	0.49 242	3.30 268	2.72 252

HBP-ISP	2.10 261	0.22 248	1.16 290	0.98 276	0.61 266	0.70 270	0.06 142	2.15 301	0.66 252	2.04 289	3.60 284	0.51 211	0.36 233	1.83 302	7.47 289	6.67 335	0.60 222	0.51 272	1.89 186	1.12 270	4.69 271	8.60 322	0.01 119	0.57 261	1.12 286	1.15 263	5.27 308	2.01 248

RTS	2.13 262	0.09 193	0.05 224	0.06 214	0.27 235	0.12 201	3.10 290	0.06 161	0.23 186	1.39 252	0.21 189	0.76 221	0.13 185	0.43 275	10.72 319	2.25 248	1.08 265	0.24 214	6.92 270	0.94 256	3.54 236	4.78 216	0.00 1	0.44 250	0.69 272	16.39 337	1.48 191	1.22 238

RTSA	2.13 262	0.09 193	0.05 224	0.06 214	0.27 235	0.12 201	3.10 290	0.06 161	0.23 186	1.39 252	0.21 189	0.76 221	0.13 185	0.43 275	10.72 319	2.25 248	1.08 265	0.24 214	6.92 270	0.94 256	3.54 236	4.78 216	0.00 1	0.44 250	0.69 272	16.39 337	1.48 191	1.22 238

ccs_rob	2.19 264	0.09 193	0.18 247	0.13 241	0.06 103	0.03 144	0.03 103	2.33 303	0.54 244	2.44 298	12.56 336	15.01 299	0.18 194	0.30 254	3.10 206	2.81 290	0.75 236	0.28 236	3.16 217	0.80 248	4.43 263	5.41 241	0.03 159	1.16 290	0.00 1	0.01 107	1.74 203	1.49 245

PWC_ROB	2.29 265	0.25 254	0.06 227	0.01 83	0.17 197	0.16 228	0.98 257	0.02 114	0.62 248	0.65 224	3.33 279	1.37 236	12.76 310	0.26 241	6.03 278	2.03 235	1.15 268	0.92 298	6.78 269	0.58 214	4.98 276	7.64 300	0.11 199	1.04 286	0.02 181	0.18 213	2.87 250	6.83 284

XX-Stereo	2.39 266	0.04 103	0.08 230	0.02 142	0.03 70	0.17 234	0.24 210	0.12 188	0.24 190	2.06 290	6.55 309	0.32 176	0.46 238	0.04 139	4.87 261	4.47 323	0.81 245	0.25 222	4.97 242	0.21 132	2.69 212	4.18 201	0.31 266	0.11 178	24.56 340	0.03 155	2.13 216	4.54 268

iRaft-Stereo_20w	2.41 267	0.79 287	1.84 304	2.39 292	0.37 246	0.73 271	0.54 238	0.89 254	1.53 290	3.22 324	8.29 325	0.71 219	0.65 245	0.45 277	3.12 208	3.75 305	0.92 255	0.57 278	4.64 236	1.51 289	3.72 240	6.38 270	0.42 277	0.40 247	0.58 268	7.46 309	2.87 250	6.30 281

MFMNet_re	2.50 268	0.07 170	0.08 230	0.00 1	0.81 276	1.00 276	1.92 281	1.98 296	1.84 296	0.48 211	0.90 231	11.12 293	4.20 286	0.12 198	8.35 304	2.23 247	2.12 284	0.88 296	10.85 289	1.93 303	6.20 295	4.31 206	0.70 288	1.05 287	0.01 162	0.01 107	2.53 237	1.91 247

DDVS	2.53 269	0.17 234	0.29 253	0.04 191	0.23 223	0.13 205	0.08 153	1.56 282	0.50 240	1.99 286	14.57 342	13.78 298	0.90 249	0.23 232	2.92 199	3.64 304	1.07 264	0.53 274	5.55 251	2.40 311	4.68 270	5.93 261	0.12 200	0.36 243	0.08 212	0.16 208	4.03 291	2.33 250

MFN_U_SF_DS_RVC	2.58 270	0.39 263	0.13 242	1.02 279	0.94 285	1.47 284	6.02 301	1.28 274	1.25 283	0.58 219	0.51 203	3.99 273	1.35 254	2.94 308	8.49 307	0.84 132	0.53 216	0.24 214	8.49 281	0.82 251	5.19 281	7.26 294	0.63 285	0.22 227	1.61 291	3.32 288	2.83 248	7.19 287

SFCPSM	2.60 271	0.04 103	0.02 191	0.05 199	0.12 168	0.32 256	0.11 170	0.30 219	0.77 262	1.51 263	4.75 297	6.92 281	11.96 307	0.12 198	6.19 279	2.43 279	1.00 259	0.33 246	15.96 298	2.34 309	3.04 222	4.15 199	0.12 200	0.71 264	0.04 196	0.60 244	3.86 286	2.56 251

CBMV	2.60 271	0.15 230	0.26 250	0.40 263	0.57 262	0.97 275	1.03 258	1.21 271	0.37 215	1.54 266	1.80 252	6.95 282	2.14 264	0.70 286	5.13 269	2.53 282	1.37 278	0.34 249	5.85 257	0.66 229	5.87 292	6.83 284	0.10 190	1.05 287	0.28 264	0.55 243	6.85 309	14.70 319
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
AIO-Stereo-zeroshot	2.66 273	0.66 281	1.61 299	0.12 237	0.87 280	0.58 267	0.49 237	1.06 264	2.18 300	1.67 275	11.81 335	1.62 248	1.00 250	0.26 241	3.90 236	4.57 325	0.79 242	0.49 271	6.70 266	1.77 299	5.60 288	7.34 295	0.28 261	0.52 255	0.26 259	5.75 305	4.03 291	5.75 279

ADCMid	2.74 274	1.26 299	1.71 301	0.40 263	1.93 296	1.52 286	3.53 294	0.86 250	3.72 308	0.89 235	3.79 286	1.75 253	1.91 259	0.47 280	6.57 283	1.98 230	1.00 259	0.81 293	8.43 280	1.44 288	4.23 258	6.72 282	1.73 306	0.54 256	1.26 287	4.03 291	2.31 227	9.24 299

AnyNet_C32	2.80 275	0.52 275	0.22 248	0.25 256	0.67 269	0.44 264	3.17 292	0.15 196	7.69 323	1.48 260	3.90 287	1.23 234	0.31 223	0.37 267	8.77 309	1.97 229	1.32 277	1.08 303	4.26 235	0.99 263	5.88 293	7.00 288	0.16 217	0.85 275	3.07 302	5.64 302	3.09 260	11.20 308

FAT-Stereo	2.88 276	0.13 221	2.06 307	0.15 244	0.40 250	0.03 144	0.61 240	3.14 309	0.69 257	3.08 319	9.21 327	11.10 292	2.12 263	0.09 184	5.89 277	3.41 300	1.24 272	1.17 308	4.21 234	1.62 294	5.45 283	7.79 308	0.16 217	1.79 312	0.09 216	1.45 267	2.64 242	8.01 294

FBW_ROB	3.03 277	2.28 302	1.73 302	5.36 301	3.29 304	1.68 289	5.06 297	0.59 237	0.05 104	1.66 274	1.74 250	6.05 280	1.43 255	3.87 312	5.17 270	0.52 73	0.88 249	0.10 136	22.28 314	0.75 243	4.57 267	4.14 198	3.32 311	0.78 268	0.07 209	0.88 255	0.54 138	2.97 257

S-Stereo	3.08 278	0.07 170	0.92 284	0.58 269	0.48 257	0.11 188	2.12 286	1.93 294	1.12 273	3.16 323	11.36 334	13.75 297	0.84 247	0.14 208	8.10 300	4.42 322	0.93 256	1.15 307	5.86 258	2.48 313	3.72 240	8.66 323	0.30 263	1.78 311	0.00 1	1.19 264	1.99 212	6.02 280

zero-FE	3.10 279	0.51 271	0.09 233	16.92 312	2.13 299	18.73 314	4.60 296	0.09 176	0.30 207	0.25 189	2.16 260	9.26 287	2.36 268	0.22 231	2.94 201	2.11 240	1.04 262	1.07 302	7.15 273	0.65 226	4.18 255	5.70 252	0.23 242	0.20 218	0.16 239	0.45 236	0.21 124	0.00 1

PVD	3.14 280	0.08 184	2.03 306	0.06 214	0.59 264	0.61 268	1.76 276	4.43 321	5.36 316	1.92 285	3.47 282	1.71 251	4.28 287	0.39 272	8.77 309	3.31 298	1.63 282	1.33 311	7.97 277	2.09 305	4.97 275	7.57 297	0.09 188	0.82 271	3.19 304	5.61 301	3.52 281	7.31 288

ADCPNet	3.33 281	0.18 236	1.54 298	0.37 261	2.11 298	0.43 262	4.39 295	1.15 269	2.63 304	2.22 294	4.68 295	1.26 235	8.61 301	0.75 288	7.76 293	2.37 273	1.20 269	0.28 236	9.48 284	1.76 298	4.12 254	7.06 289	1.85 307	0.44 250	3.47 307	5.21 300	3.51 278	11.22 309

MSC_U_SF_DS_RVC	3.56 282	1.18 298	0.42 263	2.21 290	1.08 289	1.06 278	7.26 308	0.90 255	6.00 318	2.41 297	0.89 230	2.49 262	1.53 256	4.82 314	8.39 305	2.74 288	1.46 280	0.99 301	19.04 304	2.19 307	4.43 263	8.48 321	1.87 309	0.85 275	1.96 295	2.40 276	1.47 189	7.73 290

AIO-Stereo-zeroshot1	3.71 283	0.90 291	1.37 293	0.36 260	0.87 280	0.28 254	0.78 248	1.46 280	3.74 309	2.99 317	10.24 330	1.68 249	1.05 252	0.04 139	4.49 254	4.96 326	0.55 218	0.73 287	35.32 331	1.81 302	4.32 261	7.96 313	0.26 249	0.34 242	0.21 254	6.50 308	1.57 198	5.39 276

SPS-STEREO	3.87 284	0.51 271	0.89 283	2.55 296	0.60 265	2.27 294	1.91 280	2.42 304	0.48 235	2.64 306	5.18 299	10.68 290	3.56 284	0.45 277	9.10 314	4.16 316	2.88 290	1.11 304	16.03 299	1.11 267	9.65 327	7.06 289	0.53 284	2.09 317	2.07 296	4.05 292	5.19 307	5.27 274
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFN_U_SF_RVC	3.93 285	0.95 293	0.88 282	1.32 283	0.91 283	2.12 291	6.41 305	1.67 288	0.97 270	2.95 315	7.64 323	5.48 278	1.73 257	5.39 315	10.74 321	1.82 220	1.27 273	0.83 295	24.63 317	2.41 312	6.44 299	7.61 298	0.48 280	1.69 308	0.77 277	2.75 282	2.25 223	3.90 265

CBMV_ROB	3.99 286	0.43 266	1.00 287	2.02 287	0.95 286	1.61 288	1.67 275	2.83 308	0.70 260	2.13 293	4.08 291	16.34 304	11.91 306	0.27 247	7.96 297	2.44 280	1.39 279	0.29 239	9.76 286	1.58 292	5.47 285	5.44 242	0.30 263	0.55 259	3.43 306	7.99 313	7.43 314	7.85 292

ADCS	4.09 287	0.93 292	0.94 285	0.21 253	1.52 291	0.90 274	3.48 293	1.50 281	7.56 322	1.61 272	2.40 266	3.48 272	8.67 302	1.39 298	8.27 302	5.49 331	3.09 293	1.78 320	9.75 285	1.93 303	8.24 312	9.82 330	0.76 291	1.19 291	1.79 294	10.54 324	2.97 256	10.29 303

pmcnn	4.18 288	0.67 282	0.61 269	2.04 288	2.52 301	1.28 282	2.95 288	2.15 301	1.23 281	2.77 311	7.26 317	9.11 286	13.10 311	0.75 288	5.43 274	4.15 315	3.09 293	1.73 319	11.50 290	2.73 314	7.89 305	6.07 264	1.48 303	1.49 301	0.83 279	1.86 272	7.22 311	10.99 307

ACV-stereo	4.34 289	0.95 293	0.29 253	1.49 285	0.05 92	2.71 297	0.19 190	0.72 244	0.74 261	2.71 309	3.29 278	1.69 250	16.74 315	0.23 232	8.63 308	6.43 334	1.68 283	0.37 256	42.07 341	4.49 326	6.41 298	5.64 248	0.14 207	0.84 272	0.06 206	2.99 286	4.20 297	1.33 242

edge stereo	4.35 290	0.75 285	5.54 320	1.47 284	0.68 270	2.40 295	2.05 283	3.82 319	2.47 303	2.83 313	7.39 319	22.39 312	7.04 295	0.46 279	6.71 284	3.86 308	1.02 261	0.58 281	13.65 294	1.77 299	4.25 260	8.22 317	0.37 274	1.10 289	1.66 293	1.13 262	4.17 296	9.80 300

SANet	4.68 291	1.15 297	0.72 273	1.08 280	1.79 293	2.18 293	1.80 277	3.64 315	4.06 311	1.02 240	1.51 245	40.89 329	15.13 312	0.74 287	5.23 272	0.73 120	2.96 292	0.36 254	3.45 221	0.72 239	3.79 250	4.83 219	0.04 166	2.43 321	1.08 283	9.27 318	5.08 304	10.76 306

G-Net	4.73 292	0.73 284	0.67 272	0.15 244	0.83 278	0.25 252	0.42 231	3.63 314	5.06 315	2.28 295	7.11 316	33.67 324	3.98 285	0.11 189	4.48 253	4.47 323	0.90 250	1.56 313	10.38 288	7.20 334	4.91 274	4.92 224	0.27 253	2.00 316	0.69 272	3.51 289	8.30 316	15.26 320

DDUNet	4.89 293	8.16 312	1.37 293	15.28 310	11.53 316	13.06 310	13.61 312	0.03 128	0.08 133	0.31 196	0.17 181	2.81 264	0.12 182	30.11 324	1.31 68	0.42 52	5.42 309	3.10 328	7.68 275	3.60 323	0.64 114	3.51 176	7.13 317	0.11 178	0.13 230	0.00 1	2.47 234	0.00 1

UDG	4.89 293	9.17 314	1.61 299	15.38 311	16.23 323	10.04 306	21.31 317	0.34 225	0.07 126	0.29 193	0.87 228	2.05 258	0.07 156	21.35 320	3.10 206	0.73 120	5.33 308	1.71 318	7.74 276	3.39 321	2.18 189	4.16 200	3.02 310	0.25 232	0.01 162	0.00 1	1.53 196	0.02 152

SGM_RVC	5.06 295	2.37 303	0.86 281	3.70 299	2.05 297	4.02 302	3.08 289	3.97 320	2.18 300	2.80 312	4.60 294	12.63 294	9.07 303	0.52 283	5.35 273	1.16 171	2.48 288	0.73 287	16.29 301	1.29 282	5.10 279	4.67 215	0.97 296	1.53 302	5.98 315	4.86 296	17.62 332	16.88 323
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MaskLacGwcNet_RVC	5.10 296	0.81 288	0.45 265	1.01 278	0.93 284	1.00 276	2.09 284	1.18 270	1.70 291	2.65 307	7.37 318	55.54 343	5.50 292	2.83 307	4.18 245	2.37 273	2.53 289	2.86 326	12.17 291	0.63 222	6.51 300	7.97 314	0.21 238	1.40 297	0.80 278	2.92 285	3.45 274	6.78 283

MADNet+	5.17 297	1.14 296	0.81 279	1.31 282	1.86 295	0.41 260	7.13 307	4.64 322	1.30 285	2.11 292	1.25 240	7.00 283	7.54 296	1.68 300	15.77 339	5.61 332	10.54 326	0.72 286	9.98 287	4.66 327	10.53 332	7.94 312	0.28 261	6.30 339	5.27 313	1.53 268	3.79 285	18.58 327

AnyNet_C01	5.32 298	1.31 300	1.35 292	1.99 286	0.99 287	0.82 273	7.01 306	3.81 318	6.95 321	2.67 308	3.93 288	10.88 291	7.80 298	1.30 297	9.45 316	7.51 337	6.49 314	5.87 336	13.81 295	3.14 316	11.01 334	10.44 336	1.44 302	1.40 297	5.27 313	3.18 287	3.86 286	9.83 301

DGSMNet	5.33 299	1.12 295	1.33 291	0.98 276	0.43 254	1.56 287	0.78 248	2.82 307	1.13 275	5.43 337	19.14 346	3.33 271	4.71 289	2.73 306	8.95 312	7.91 340	9.34 322	4.39 333	21.81 313	3.83 324	12.01 339	14.38 341	1.86 308	2.77 326	0.76 275	2.72 281	3.12 261	4.64 269

WQFJA1++	5.47 300	0.05 132	0.02 191	34.91 324	0.07 120	35.12 328	36.52 333	0.07 166	0.47 232	2.57 303	0.09 167	4.78 275	4.96 291	0.19 226	3.04 204	2.54 283	0.29 166	0.38 259	4.84 239	1.16 271	2.29 199	4.44 210	0.19 236	0.12 188	0.00 1	8.34 314	0.09 103	0.02 152

SAMSARA	5.52 301	0.23 252	0.80 278	0.18 249	0.57 262	0.41 260	2.10 285	1.88 293	0.86 266	1.41 256	2.42 268	1.38 237	10.98 305	1.02 296	9.99 317	3.27 297	1.05 263	0.74 289	7.61 274	1.75 296	5.76 291	7.98 315	0.04 166	1.01 283	21.88 338	23.92 342	18.50 336	21.19 330

MDST_ROB	6.06 302	6.32 309	0.76 277	13.33 307	3.41 305	8.50 305	1.53 271	2.13 300	0.65 251	1.74 278	2.19 262	3.26 270	21.56 319	0.29 252	11.71 326	1.33 192	0.63 227	0.21 203	6.39 264	0.43 185	4.86 273	6.32 268	0.76 291	0.84 272	16.17 332	8.98 316	25.75 343	13.52 315

SGM+DAISY	6.69 303	2.68 305	2.71 308	4.33 300	3.45 306	5.63 303	5.85 299	3.71 317	4.72 314	3.62 326	10.34 331	13.55 296	12.02 308	2.03 304	14.41 336	5.03 328	2.95 291	1.60 315	21.46 310	3.31 318	8.98 323	8.82 324	0.64 286	3.61 330	6.70 318	7.55 310	9.49 322	11.52 311

MeshStereo	7.49 304	2.45 304	1.41 295	9.03 303	3.49 307	5.64 304	1.40 269	5.90 323	3.57 306	3.05 318	6.33 306	28.63 318	21.45 318	0.42 273	10.59 318	4.96 326	2.14 286	0.94 299	14.38 296	0.97 262	11.89 337	9.38 326	0.34 269	1.37 296	10.08 320	6.05 307	18.65 338	17.73 326
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
WAO-7	7.61 305	3.80 306	7.34 324	11.01 306	2.88 303	3.90 301	5.07 298	6.50 326	12.34 332	5.67 338	11.30 333	21.85 310	24.42 321	0.90 293	9.03 313	1.19 174	4.84 304	1.90 321	18.61 302	1.57 291	5.70 289	7.14 292	0.08 182	2.66 324	4.23 309	12.31 327	5.16 305	14.07 317

DPSNet	7.66 306	0.53 276	0.50 266	0.51 268	2.55 302	1.23 281	1.03 258	0.91 256	2.91 305	1.28 249	2.85 271	52.35 342	15.45 313	4.00 313	10.74 321	5.86 333	3.57 297	2.30 325	50.03 344	4.14 325	9.13 326	9.73 329	4.37 315	2.64 323	1.64 292	10.31 322	2.55 238	3.75 264

SQANet	8.36 307	13.62 316	1.51 297	27.93 319	7.70 312	24.54 318	19.95 316	0.50 234	0.53 243	0.08 149	0.57 209	12.67 295	2.96 276	15.94 317	7.34 287	0.50 69	3.38 296	0.09 132	21.60 311	0.63 222	6.67 301	6.60 280	38.30 325	0.50 254	0.27 260	2.11 274	2.43 232	6.72 282

SGM-ForestM	8.92 308	9.69 315	3.21 310	8.85 302	3.50 308	10.23 307	8.18 309	7.87 331	5.49 317	2.34 296	6.95 315	26.20 315	19.67 316	1.74 301	14.19 335	2.52 281	3.65 298	0.77 290	18.97 303	2.16 306	5.97 294	4.94 226	1.22 300	1.82 313	16.19 333	14.94 331	21.89 339	17.65 325

ELAS_RVC	10.24 309	5.33 308	4.68 318	10.96 305	6.07 309	18.00 313	6.32 303	6.73 327	4.18 312	4.37 333	13.14 339	38.51 328	26.53 327	1.99 303	8.40 306	3.07 293	4.87 305	3.11 329	12.18 292	3.35 320	8.09 310	10.23 332	1.67 305	4.98 336	17.94 334	13.21 329	18.60 337	19.96 329
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	10.48 310	6.74 310	4.17 317	13.36 308	8.23 313	14.54 311	6.36 304	7.60 330	6.93 320	4.00 331	13.16 340	37.82 327	23.84 320	2.16 305	9.35 315	2.97 292	4.96 306	2.92 327	12.82 293	2.35 310	8.15 311	10.26 333	1.55 304	4.54 334	19.05 336	15.68 336	17.89 334	21.51 331
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	10.90 311	18.81 319	1.77 303	39.91 328	12.22 318	34.18 325	24.58 318	0.18 202	0.44 228	0.00 1	0.62 212	15.33 302	4.54 288	24.74 322	8.11 301	0.57 85	3.84 299	0.11 145	24.02 315	0.79 245	7.40 302	6.43 273	51.76 329	1.03 285	0.28 264	1.32 265	2.92 254	8.28 296

Ntro	11.53 312	20.07 322	3.00 309	43.23 333	14.55 321	33.85 324	28.83 321	0.08 172	0.41 223	0.22 185	0.21 189	15.85 303	3.28 281	28.17 323	7.97 298	0.51 71	4.77 302	0.15 164	24.61 316	0.94 256	7.73 304	6.31 266	52.82 330	1.54 303	0.15 235	2.18 275	2.50 236	7.45 289

STStereo	11.69 313	8.45 313	10.04 332	18.16 313	10.58 315	15.14 312	10.53 310	13.13 338	9.53 329	3.86 328	14.97 343	36.06 325	26.96 328	0.99 294	15.41 337	3.48 302	2.14 286	0.91 297	27.08 321	2.21 308	5.15 280	6.42 272	1.20 299	4.57 335	15.16 331	13.24 330	18.03 335	22.37 333

PSMNet_ROB	12.92 314	23.05 327	5.61 321	30.55 320	6.20 310	34.92 327	29.34 323	1.70 290	1.75 294	2.97 316	5.43 302	20.61 308	27.77 329	23.98 321	8.94 311	0.72 118	5.52 310	0.57 278	25.00 318	3.13 315	8.01 309	6.53 275	49.02 326	1.60 304	6.03 316	7.68 311	4.46 301	7.83 291

ACVNet-4b	13.47 315	22.61 326	3.70 314	40.58 329	16.09 322	37.09 329	30.22 324	0.54 236	0.42 224	0.34 198	0.20 187	27.86 317	7.56 297	58.01 335	7.70 291	0.55 79	6.82 315	0.37 256	19.63 307	1.22 277	7.95 306	5.77 257	54.71 333	2.12 318	0.19 250	0.61 245	1.83 205	8.95 298

LSM0	13.66 316	0.48 269	1.89 305	3.22 298	2.27 300	2.98 299	6.02 301	6.42 325	6.24 319	3.39 325	7.39 319	15.02 300	21.09 317	0.59 284	72.72 347	82.45 349	4.78 303	1.63 316	41.67 339	6.26 331	14.18 342	15.86 342	0.24 244	2.56 322	5.08 311	9.03 317	13.43 327	21.93 332

WAO-6	13.69 317	13.80 317	3.74 315	23.62 316	13.67 320	31.88 322	26.45 319	3.68 316	9.30 328	0.52 216	2.91 273	26.50 316	36.24 338	46.50 327	8.08 299	1.52 201	9.67 323	0.68 284	20.50 309	1.73 295	8.83 319	7.74 304	17.50 321	3.35 329	12.66 326	11.66 326	9.90 323	17.13 324

RainbowNet	13.70 318	22.55 325	4.78 319	45.64 336	20.27 325	38.74 330	30.56 325	1.10 267	0.98 272	0.61 221	0.00 1	22.31 311	8.58 300	50.56 330	6.98 286	0.98 150	4.69 301	0.27 233	16.23 300	3.52 322	8.64 316	7.61 298	54.15 332	1.41 299	1.53 290	2.69 280	4.07 293	10.50 304

DispFullNet	13.76 319	21.88 324	15.89 340	24.86 317	21.02 326	20.86 315	35.46 331	7.47 329	4.04 310	10.78 342	8.78 326	19.92 307	16.16 314	32.44 325	6.50 282	9.00 341	19.01 341	5.23 334	33.08 327	10.48 338	8.84 320	7.86 309	4.01 313	1.64 305	2.82 298	1.95 273	7.01 310	14.43 318

MANE	14.80 320	7.78 311	12.20 338	14.57 309	10.23 314	12.65 309	10.66 311	14.23 341	13.81 334	3.15 322	9.50 329	32.07 322	29.96 330	3.21 309	16.78 340	7.52 338	5.32 307	20.78 345	19.44 306	3.25 317	8.74 318	7.75 306	1.22 300	5.74 337	25.51 342	24.86 343	40.14 347	38.43 344

ACVNet_1	15.09 321	27.35 335	7.46 325	51.42 341	29.53 333	48.54 339	36.16 332	0.04 145	0.62 248	0.39 202	0.00 1	18.89 306	6.85 294	60.94 337	4.60 258	0.56 82	7.36 316	0.57 278	21.72 312	0.49 201	8.00 308	5.14 233	54.78 336	1.96 314	0.32 266	5.74 304	2.47 234	5.42 277

PWCK	15.17 322	20.47 323	6.84 323	32.90 323	11.65 317	21.53 316	17.84 314	9.87 335	11.97 331	12.07 343	14.29 341	41.32 330	25.14 324	3.58 311	11.25 325	2.27 259	8.70 321	1.66 317	61.56 347	7.51 335	11.31 336	9.01 325	14.59 320	2.97 327	8.97 319	15.50 335	8.45 318	16.44 322

ACVNet_2	15.75 323	27.28 334	7.96 328	50.80 340	26.50 329	45.66 338	33.66 329	0.27 215	0.42 224	0.62 222	0.94 232	24.18 313	9.84 304	48.67 329	4.83 260	0.60 99	11.17 327	0.10 136	33.98 330	0.68 234	7.99 307	5.88 259	53.48 331	1.99 315	5.13 312	10.08 320	4.33 298	8.26 295

MonStereo1	16.14 324	19.82 321	3.62 312	41.02 330	29.60 334	34.18 325	33.95 330	2.67 305	1.78 295	3.63 327	3.10 275	42.85 331	34.81 335	44.51 326	6.24 281	0.86 134	5.89 312	1.56 313	25.71 319	3.31 318	8.52 315	7.75 306	51.18 328	0.95 280	4.16 308	5.02 299	8.41 317	10.56 305

JetBlue	16.26 325	15.75 318	11.96 337	22.11 315	17.95 324	27.99 320	17.99 315	13.64 339	16.12 336	2.62 304	3.45 281	67.72 346	4.80 290	15.68 316	8.32 303	7.69 339	14.60 336	10.60 341	20.06 308	7.74 336	16.54 343	14.09 340	9.90 318	6.84 341	13.22 328	23.90 341	22.16 340	25.58 336

LVE	17.70 326	25.24 330	6.02 322	47.66 337	30.55 335	42.15 334	37.64 335	0.92 257	1.92 297	3.11 320	0.03 146	21.36 309	26.37 326	59.12 336	5.21 271	1.22 176	6.30 313	0.78 291	29.93 323	1.17 272	9.97 328	8.22 317	55.32 338	3.82 332	19.25 337	10.53 323	11.57 324	12.58 312

IMH-64-1	18.20 327	24.74 328	8.43 330	43.22 331	29.41 331	41.24 331	39.25 336	3.31 311	8.66 325	0.09 157	0.84 225	31.58 320	24.90 322	74.34 338	7.80 294	1.61 206	7.68 317	2.14 322	30.04 324	1.17 272	8.89 321	8.35 319	55.70 339	1.66 306	10.76 321	4.93 297	7.35 312	13.35 313

IMH-64	18.20 327	24.74 328	8.43 330	43.22 331	29.41 331	41.24 331	39.25 336	3.31 311	8.66 325	0.09 157	0.84 225	31.58 320	24.90 322	74.34 338	7.80 294	1.61 206	7.68 317	2.14 322	30.04 324	1.17 272	8.89 321	8.35 319	55.70 339	1.66 306	10.76 321	4.93 297	7.35 312	13.35 313

Dean	18.84 329	31.43 340	4.15 316	56.06 343	33.28 339	49.41 340	37.37 334	3.21 310	4.38 313	1.58 270	0.03 146	26.03 314	34.61 334	57.09 334	7.74 292	0.90 138	8.47 320	0.31 244	25.72 320	1.51 289	8.39 314	7.38 296	54.84 337	2.74 325	18.36 335	10.10 321	13.28 326	10.20 302

BEATNet-Init1	19.18 330	19.13 320	7.74 326	32.14 321	13.16 319	29.13 321	16.19 313	12.18 337	13.16 333	4.63 334	12.87 337	36.56 326	42.58 340	3.21 309	20.76 343	9.14 342	5.88 311	3.97 332	47.19 343	17.73 344	12.29 341	13.10 339	3.89 312	6.55 340	27.00 344	17.20 340	50.67 350	39.90 346

IMH	19.35 331	25.33 331	8.35 329	43.47 334	30.55 335	42.09 333	40.33 338	3.51 313	8.89 327	0.16 170	0.25 194	33.42 323	33.95 333	77.49 341	6.93 285	1.33 192	8.16 319	2.24 324	30.28 326	1.37 283	8.71 317	7.74 304	55.71 341	1.76 310	10.94 323	7.82 312	8.50 319	23.20 334

LE_ROB	19.62 332	4.63 307	7.87 327	26.32 318	33.04 338	23.04 317	28.96 322	19.01 343	15.58 335	4.86 336	12.98 338	44.86 336	49.56 345	1.53 299	11.86 327	1.87 223	2.13 285	0.55 276	29.13 322	6.11 329	7.57 303	6.29 265	6.44 316	23.82 348	30.40 348	35.63 348	47.13 349	48.49 350

WAO-8	20.82 333	26.27 332	10.77 333	39.60 326	25.15 327	43.40 335	32.13 327	9.00 333	19.71 337	3.97 329	6.66 312	44.41 334	33.89 331	55.25 332	10.97 323	1.61 206	10.27 324	1.14 305	33.91 328	12.99 342	9.06 324	7.88 310	25.90 322	2.29 319	29.01 345	15.39 333	15.57 329	35.82 342

Venus	20.82 333	26.27 332	10.77 333	39.60 326	25.15 327	43.40 335	32.13 327	9.00 333	19.71 337	3.97 329	6.66 312	44.41 334	33.89 331	55.29 333	10.97 323	1.61 206	10.27 324	1.14 305	33.91 328	12.99 342	9.06 324	7.88 310	25.90 322	2.29 319	29.01 345	15.39 333	15.57 329	35.82 342

DLNR_Zeroshot_test	21.55 335	75.17 349	0.84 280	99.67 353	0.13 173	0.13 205	98.88 352	1.65 284	0.29 206	2.62 304	1.07 238	2.92 265	0.32 224	20.56 319	96.42 349	100.00 354	22.94 343	20.02 344	19.09 305	1.80 301	8.26 313	7.69 303	0.01 119	0.27 235	0.00 1	0.00 1	0.25 126	0.88 230

KSHMR	24.81 336	32.60 341	16.13 341	56.35 345	41.35 345	54.48 344	57.05 343	13.87 340	10.61 330	7.82 340	8.23 324	30.48 319	26.26 325	85.01 343	12.59 333	3.26 296	13.88 334	5.40 335	37.79 335	5.60 328	10.75 333	9.84 331	57.93 344	4.50 333	14.97 330	11.14 325	14.88 328	27.20 337

TorneroNet	24.99 337	29.07 339	12.56 339	50.44 339	35.02 341	52.97 343	51.77 340	8.41 332	25.66 343	1.39 252	6.31 305	45.92 337	45.14 343	86.77 346	12.07 329	1.42 196	14.50 335	3.39 330	41.10 337	7.14 333	10.50 330	9.42 327	56.93 343	3.21 328	13.83 329	12.60 328	11.85 325	25.42 335

TorneroNet-64	25.10 338	28.63 337	11.01 335	49.93 338	33.59 340	50.82 342	51.36 339	6.76 328	28.41 345	1.49 261	1.50 244	48.55 339	49.42 344	85.80 344	12.23 331	1.61 206	14.98 337	3.40 331	41.73 340	6.57 332	10.52 331	9.65 328	56.72 342	3.73 331	12.34 325	17.16 339	8.21 315	31.60 340

ktn	25.90 339	27.52 336	11.72 336	43.86 335	32.66 337	45.51 337	53.50 341	6.39 324	31.24 347	14.15 344	3.51 283	43.90 333	43.66 341	76.09 340	15.43 338	6.85 336	16.40 339	10.39 340	38.11 336	9.69 337	11.24 335	10.33 334	58.59 345	8.85 342	12.13 324	15.32 332	24.53 342	27.77 338

notaker	26.12 340	34.21 343	16.67 342	56.11 344	39.35 343	57.49 345	58.02 344	10.52 336	23.79 342	6.84 339	2.18 261	46.65 338	44.62 342	91.19 348	13.09 334	2.91 291	15.06 338	7.07 338	44.19 342	11.09 339	10.00 329	10.39 335	61.48 348	6.08 338	2.86 299	5.93 306	8.61 321	18.82 328

UNDER WATER	30.42 341	35.10 345	18.29 343	61.69 346	49.72 348	61.61 347	68.40 346	26.78 344	20.91 340	4.64 335	6.56 311	49.16 340	35.76 336	85.80 344	11.99 328	3.25 295	19.16 342	6.32 337	36.00 334	12.62 341	12.06 340	11.48 337	58.77 346	12.64 344	26.75 343	26.51 345	17.44 331	42.02 348

UNDER WATER-64	30.62 342	34.90 344	19.50 344	63.08 347	49.58 347	63.23 348	68.76 347	28.47 346	20.52 339	8.92 341	9.25 328	49.45 341	36.21 337	84.01 342	12.54 332	4.26 321	18.84 340	7.29 339	35.37 332	11.91 340	11.98 338	12.16 338	59.99 347	10.24 343	22.52 339	26.36 344	17.77 333	39.71 345

HanzoNet	38.59 343	41.13 346	26.84 345	55.30 342	44.55 346	59.48 346	65.00 345	27.29 345	43.14 348	16.05 346	18.67 345	68.87 347	59.34 347	89.79 347	20.65 342	15.16 344	27.64 344	18.55 343	57.63 346	29.43 346	22.05 344	18.21 344	70.77 349	17.96 345	30.25 347	28.11 346	29.43 345	40.63 347

JetRed	39.35 344	45.31 347	43.51 349	38.91 325	38.88 342	50.33 341	55.05 342	38.22 347	28.00 344	15.07 345	11.16 332	63.72 344	6.53 293	46.98 328	33.84 345	37.68 347	46.16 345	61.14 349	35.57 333	20.96 345	58.43 347	52.72 346	49.68 327	23.35 347	31.74 349	47.35 349	39.42 346	42.86 349

MADNet++	42.55 345	32.88 342	38.07 347	21.89 314	40.55 344	25.78 319	31.82 326	38.22 347	52.61 349	44.35 348	64.46 348	64.81 345	65.99 348	19.56 318	19.61 341	24.60 346	50.08 346	32.22 346	53.62 345	53.64 348	74.46 348	72.66 347	10.15 319	59.09 350	25.39 341	55.66 350	42.62 348	34.08 341

LRCNet_RVC	55.07 346	71.56 348	41.88 348	91.80 348	92.31 349	87.74 349	81.97 348	46.59 349	29.52 346	97.29 349	70.12 349	87.87 350	58.94 346	96.22 351	32.60 344	9.17 343	62.54 347	45.71 347	92.90 348	58.96 349	24.77 345	16.43 343	92.88 351	48.31 349	6.24 317	2.51 279	24.28 341	15.80 321

PML	91.55 347	100.00 355	72.36 350	100.00 355	99.99 351	99.99 356	98.61 351	100.00 354	96.67 350	100.00 353	89.50 350	99.89 354	99.98 353	96.95 352	86.93 348	78.31 348	88.87 348	58.84 348	100.00 355	89.23 350	84.03 349	76.35 348	88.24 350	85.65 351	89.63 353	92.69 353	100.00 354	99.20 354

MEDIAN_ROB	95.96 348	98.25 352	97.18 351	100.00 355	99.94 350	99.99 356	100.00 356	98.76 352	96.86 351	99.97 352	99.87 353	96.39 353	93.43 349	99.94 355	98.82 350	96.81 350	97.72 351	97.63 350	99.54 351	96.93 351	89.46 350	92.65 350	100.00 355	94.87 352	79.89 351	88.94 352	83.47 351	93.52 352

DPSM_ROB	97.14 349	98.92 353	99.68 354	98.73 351	100.00 352	90.94 350	90.97 349	100.00 354	100.00 353	100.00 353	100.00 355	94.20 351	100.00 354	94.69 349	100.00 355	100.00 354	100.00 354	100.00 355	99.98 352	100.00 355	100.00 355	100.00 354	54.75 334	100.00 356	100.00 354	100.00 355	100.00 354	100.00 355

DPSM	97.14 349	98.92 353	99.68 354	98.73 351	100.00 352	90.94 350	90.97 349	100.00 354	100.00 353	100.00 353	100.00 355	94.20 351	100.00 354	94.69 349	100.00 355	100.00 354	100.00 354	100.00 355	99.98 352	100.00 355	100.00 355	100.00 354	54.75 334	100.00 356	100.00 354	100.00 355	100.00 354	100.00 355

HaxPig	97.72 351	100.00 355	98.22 352	99.99 354	100.00 352	99.99 356	99.99 355	99.97 353	99.83 352	100.00 353	99.92 354	99.99 355	99.93 352	99.99 356	99.26 351	98.81 351	99.96 352	98.30 351	99.98 352	99.97 352	93.73 351	87.57 349	99.99 354	99.97 355	78.01 350	98.96 354	88.73 353	97.26 353

AVERAGE_ROB	97.89 352	100.00 355	99.51 353	100.00 355	100.00 352	100.00 359	100.00 356	100.00 354	100.00 353	100.00 353	100.00 355	100.00 356	100.00 354	100.00 357	99.58 352	99.69 352	99.99 353	99.97 352	100.00 355	100.00 355	96.36 352	98.90 351	100.00 355	100.00 356	86.66 352	87.54 351	88.46 352	86.35 351

DGTPSM_ROB	98.06 353	97.23 350	100.00 356	97.54 349	100.00 352	96.88 352	100.00 356	95.43 350	100.00 353	98.26 350	98.84 351	83.09 348	98.12 350	99.83 353	99.88 354	100.00 354	90.55 349	99.99 353	93.59 349	99.98 353	99.18 353	99.45 352	99.85 352	99.95 353	100.00 354	100.00 355	100.00 354	100.00 355

DPSMNet_ROB	98.08 354	97.28 351	100.00 356	97.56 350	100.00 352	96.88 352	100.00 356	95.43 350	100.00 353	98.27 351	98.85 352	83.13 349	98.18 351	99.87 354	99.87 353	99.99 353	90.66 350	99.99 353	93.78 350	99.98 353	99.18 353	99.45 352	99.85 352	99.95 353	100.00 354	100.00 355	100.00 354	100.00 355

FlowAnything	99.93 355	100.00 355	100.00 356	100.00 355	100.00 352	98.89 354	99.16 354	100.00 354	100.00 353	100.00 353	100.00 355	100.00 356	100.00 354	100.00 357	100.00 355	100.00 354	100.00 354	100.00 355	100.00 355	100.00 355	100.00 355	100.00 354	100.00 355	100.00 356	100.00 354	100.00 355	100.00 354	100.00 355

CasAABBNet	99.94 356	100.00 355	100.00 356	100.00 355	100.00 352	99.18 355	99.15 353	100.00 354	100.00 353	100.00 353	100.00 355	100.00 356	100.00 354	100.00 357	100.00 355	100.00 354	100.00 354	100.00 355	100.00 355	100.00 355	100.00 355	100.00 354	100.00 355	100.00 356	100.00 354	100.00 355	100.00 354	100.00 355

GS-Stereo																							0.15 211	0.01 32	0.15 235	0.01 107	0.00 1	0.00 1

FSD		0.21 245	0.02 191	0.02 142	0.05 92	0.00 1	0.02 78	0.14 195	0.16 172	0.00 1	0.08 163			0.00 1	1.41 74	1.69 214			1.21 143	0.61 219				0.14 194	0.01 162	0.00 1	0.00 1	0.00 1

STTRV1_RVC		0.30 259	0.41 261	0.44 265	0.39 249	1.12 279	0.89 253	0.42 229	0.42 224	0.89 235	2.56 269	4.38 274	8.09 299	0.50 282		2.25 248	4.06 300	0.55 276		6.11 329	5.46 284			1.26 295	3.42 305	2.80 284	4.93 302	13.99 316

DPSimNet_ROB		28.82 338	33.05 346	32.37 322	28.38 330	32.01 323	27.07 320	18.03 342	23.46 341	31.58 347	28.76 347	43.16 332	41.83 339	53.67 331	34.49 346	24.18 345		15.40 342	41.40 338	36.56 347	25.39 346	25.09 345	27.23 324	20.88 346		31.61 347	27.44 344	28.83 339

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