Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.59 46	0.16 29	0.10 16	0.06 23	0.07 26	0.01 36	0.02 57	1.76 103	0.82 144	0.11 57	0.00 1	0.68 99	0.28 91	0.11 117	2.51 71	1.02 37	0.25 48	0.13 37	0.63 27	0.24 66	1.43 79	1.56 67	0.01 36	0.12 72	0.02 12	0.16 52	3.32 101	0.42 79
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
RAStereo	0.23 19	0.17 30	0.05 9	0.05 15	0.10 35	0.00 1	0.01 35	0.03 14	0.04 15	0.96 119	0.00 1	0.19 22	0.01 3	0.01 14	1.67 32	1.14 50	0.06 16	0.06 16	0.21 12	0.02 7	0.60 32	0.71 33	0.00 1	0.05 26	0.03 20	0.01 11	0.10 10	0.01 14

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.99 89	0.21 37	1.16 155	0.28 83	0.36 123	0.01 36	0.05 88	2.06 123	0.27 97	0.62 98	0.08 75	0.46 71	0.14 57	0.05 69	2.55 73	2.70 159	0.74 117	0.50 107	2.59 91	0.24 66	2.97 132	2.20 90	0.09 104	0.10 66	0.96 121	0.43 85	4.10 150	0.79 99
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
MMNet	0.30 25	0.21 37	0.07 12	0.05 15	0.05 19	0.00 1	0.06 98	0.01 4	0.03 10	0.22 66	0.00 1	0.19 22	0.01 3	0.05 69	2.24 52	0.62 16	0.24 47	0.12 32	0.35 18	0.07 22	0.30 17	0.11 10	0.04 81	0.08 55	0.03 20	0.04 30	2.84 78	0.02 19

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	1.03 93	0.31 64	0.74 126	0.24 65	0.16 49	0.01 36	0.04 83	2.66 161	0.55 122	0.63 100	0.56 122	0.71 103	0.59 137	0.05 69	2.97 92	3.31 182	0.60 94	0.43 97	2.12 70	0.57 125	3.00 135	2.30 96	0.06 97	0.12 72	1.18 128	0.53 94	2.42 68	0.88 100
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
FADNet-RVC	1.64 138	0.31 64	0.64 115	0.33 98	1.19 170	0.01 36	2.53 199	0.57 68	0.22 92	1.03 123	0.32 104	6.04 190	0.29 93	0.32 172	4.47 156	1.90 120	0.62 97	0.78 138	6.45 156	1.80 186	1.85 99	2.02 81	0.19 137	0.52 168	1.78 149	1.74 132	3.10 88	3.15 148

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

XX-Stereo	3.48 185	0.50 90	1.80 186	1.21 169	0.27 96	0.34 142	0.44 153	1.47 95	0.41 109	2.51 175	6.92 221	4.97 175	1.06 179	0.12 120	3.21 106	5.22 223	0.96 137	0.80 145	6.95 158	0.80 142	4.33 166	4.04 154	0.21 142	0.27 123	26.57 255	3.75 162	5.08 175	9.77 198

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RTS	5.53 208	1.46 177	0.94 140	0.90 160	1.73 188	4.08 207	4.63 216	2.53 151	3.41 208	2.79 183	1.70 159	8.18 196	1.27 183	0.72 195	7.83 222	4.87 214	7.37 230	2.34 217	18.33 216	2.92 210	4.78 172	5.88 206	1.04 205	1.31 191	6.74 221	22.88 261	6.66 198	22.00 234

RTSA	5.53 208	1.46 177	0.94 140	0.90 160	1.73 188	4.08 207	4.63 216	2.53 151	3.41 208	2.79 183	1.70 159	8.18 196	1.27 183	0.72 195	7.83 222	4.87 214	7.37 230	2.34 217	18.33 216	2.92 210	4.78 172	5.88 206	1.04 205	1.31 191	6.74 221	22.88 261	6.66 198	22.00 234

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ADCPNet	6.67 213	1.97 190	3.86 211	2.75 198	6.19 227	3.07 199	7.60 229	5.21 220	8.03 230	3.82 218	7.92 227	5.17 181	13.78 230	2.98 229	8.10 228	6.12 236	4.35 213	2.04 211	18.50 219	4.74 226	7.04 222	7.43 233	2.98 225	1.91 201	8.96 229	14.04 242	7.02 203	14.47 215

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DPSNet	14.25 239	3.23 212	1.83 189	7.63 221	7.22 230	10.44 231	4.19 213	5.68 222	8.64 233	4.20 225	3.75 188	72.37 277	26.68 244	4.43 238	10.42 246	10.25 260	10.56 236	8.02 252	58.50 274	8.44 242	11.36 247	8.93 245	16.95 254	10.34 253	18.62 246	15.80 246	14.33 234	21.91 233

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

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 218	3.59 214	1.09 148	9.20 225	3.71 212	7.69 222	7.51 228	10.81 235	8.52 232	4.93 234	4.20 194	16.73 219	9.30 219	5.45 240	8.09 227	3.29 180	1.80 176	1.13 177	18.77 220	2.10 198	6.48 211	7.49 234	3.17 230	1.74 199	12.06 236	14.29 243	9.71 219	14.36 214

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

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

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

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

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

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

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

DGSMNet	11.51 232	4.52 223	7.92 240	5.60 213	4.80 217	7.02 220	6.11 222	7.51 227	4.47 219	11.25 253	31.10 272	17.12 220	7.95 215	4.11 237	10.43 247	14.27 265	16.27 252	9.03 256	40.42 254	11.09 249	20.12 271	22.06 273	4.60 236	6.88 242	5.15 211	9.40 223	8.22 212	13.42 211

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

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

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

ADCS	9.93 224	5.64 227	4.82 216	3.95 207	6.05 225	6.17 216	5.70 220	9.47 231	15.68 246	4.19 223	7.98 228	12.91 212	17.41 232	3.94 236	10.52 250	11.68 261	10.14 235	7.14 250	24.46 235	8.67 243	13.95 259	13.00 264	2.94 223	6.15 239	9.75 232	17.65 251	10.70 222	17.41 220

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

LSM0	22.48 252	6.09 229	4.65 215	14.89 233	10.39 238	16.43 237	13.29 239	23.38 260	15.69 247	14.75 259	18.69 262	35.79 241	33.70 255	0.93 204	73.52 283	85.94 283	13.36 247	5.62 243	55.67 272	16.83 257	21.95 272	18.82 270	4.28 233	8.01 247	16.44 242	16.43 248	28.65 250	32.66 254

AnyNet_C01	12.12 234	6.13 230	5.39 222	6.24 216	6.03 224	5.20 211	9.20 232	12.30 239	16.87 251	5.85 237	9.03 236	26.16 229	18.91 235	4.53 239	11.14 254	12.98 263	16.27 252	15.82 268	34.24 244	10.36 247	16.44 263	13.34 266	7.06 239	6.93 244	11.61 235	9.46 224	9.77 220	19.91 229

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

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

MADNet+	19.30 245	7.92 233	15.32 255	17.51 236	11.42 239	8.09 226	18.41 242	28.03 267	17.21 253	12.46 256	12.08 243	33.63 239	30.37 250	9.62 246	18.64 267	14.89 266	25.78 265	10.10 258	40.05 253	16.50 256	17.34 265	12.76 263	9.48 247	18.60 264	35.02 266	20.22 255	21.19 243	38.41 259

CC-Net-ROB	5.26 205	8.36 234	1.81 187	22.68 240	6.07 226	15.19 236	7.74 230	0.45 60	0.84 146	1.53 153	0.00 1	23.78 227	3.00 197	3.15 230	2.92 89	0.74 19	2.29 186	1.51 195	11.50 202	0.48 117	1.21 65	1.47 59	9.41 244	0.22 104	2.30 160	2.51 147	2.25 65	8.72 190

FBW_ROB	7.98 219	9.24 235	5.57 225	20.21 239	8.25 233	12.08 232	8.09 231	4.92 215	1.58 182	3.30 199	5.15 207	13.88 213	3.03 198	7.45 243	6.23 212	1.49 81	2.89 194	0.79 140	33.18 243	1.93 193	5.24 193	4.40 165	9.43 245	8.29 248	4.88 207	7.69 208	4.88 170	21.40 232

MeshStereo	13.21 238	10.28 236	5.53 224	24.29 243	14.71 242	17.26 239	7.30 227	12.03 236	7.47 229	4.66 231	9.13 238	38.56 245	29.80 248	0.45 181	9.43 242	7.37 248	3.76 205	2.44 220	18.85 222	2.41 204	12.93 256	7.18 230	1.21 209	5.79 237	22.04 250	16.38 247	33.15 255	32.34 253
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
SGM_RVC	10.08 225	10.50 237	3.60 209	16.68 234	8.80 234	14.87 235	7.11 225	9.19 230	6.25 223	4.06 221	7.33 224	24.89 228	18.29 234	0.57 186	4.57 163	1.98 129	3.30 200	1.17 180	20.75 226	2.20 199	4.80 175	2.23 93	2.29 218	3.65 221	17.68 245	13.31 239	33.30 257	28.67 247
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 230	10.59 238	6.33 232	17.49 235	6.29 228	7.85 224	10.69 235	18.03 252	23.43 261	11.13 250	4.86 204	14.66 215	5.81 209	9.65 247	9.78 244	5.91 231	3.18 197	5.17 239	39.06 251	7.03 236	7.92 233	9.81 250	7.04 238	7.22 245	14.77 239	8.85 221	6.40 193	17.43 221

LE_ROB	22.46 251	10.87 239	12.67 250	32.44 245	37.93 256	31.36 247	33.43 252	23.22 259	21.14 260	6.73 241	17.81 260	52.15 263	50.94 275	1.56 221	6.43 214	2.92 166	3.14 196	1.46 191	30.14 238	8.43 241	7.23 226	4.28 161	7.08 240	25.69 270	34.50 265	36.15 277	53.30 278	53.30 273

MFMNet_re	16.26 240	13.95 240	7.70 238	24.27 242	9.34 236	33.99 252	17.43 240	12.42 240	19.62 256	10.23 249	13.58 248	39.02 247	13.47 228	1.40 217	10.73 251	10.12 259	29.43 271	12.22 259	31.31 239	10.07 246	17.19 264	9.15 246	8.44 242	9.02 250	8.97 230	5.68 195	24.08 246	36.04 257

FADE	29.20 261	14.85 241	17.79 260	14.74 232	16.62 243	29.68 246	27.01 249	21.03 257	43.04 269	17.86 263	27.87 271	79.15 282	47.30 269	12.65 251	10.46 249	11.90 262	33.51 274	23.60 273	58.58 275	34.75 275	35.81 281	34.34 280	13.33 250	24.52 268	20.36 249	13.78 240	47.51 271	56.40 278

SPS-STEREO	20.13 248	14.92 242	11.88 248	19.84 238	20.39 244	18.24 240	9.27 233	16.06 249	19.74 257	19.91 265	20.06 264	33.66 240	37.68 258	7.23 241	13.17 260	16.66 269	26.75 267	16.01 269	32.30 241	23.65 265	30.25 278	22.84 276	13.67 251	13.47 261	16.56 243	15.26 245	29.55 253	24.45 241
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM-ForestM	11.60 233	15.35 243	4.54 214	19.02 237	8.08 232	18.74 241	10.83 236	12.03 236	7.24 227	3.01 192	6.09 216	36.06 242	23.95 240	0.75 198	4.47 156	1.51 85	3.60 203	0.75 137	20.06 225	1.60 176	4.23 163	1.65 69	1.36 211	3.34 218	25.09 252	20.48 256	34.27 260	25.03 242

SGM+DAISY	20.91 249	16.10 244	12.43 249	22.81 241	21.80 245	24.45 244	18.63 243	17.89 251	12.77 240	18.42 264	19.55 263	30.39 234	40.48 260	11.67 249	12.56 258	15.10 267	25.73 264	12.69 262	34.93 246	21.56 263	26.12 275	22.15 274	21.16 255	12.73 258	17.44 244	13.30 238	33.35 258	28.26 246

MDST_ROB	10.13 226	16.70 245	3.04 203	29.06 244	9.34 236	20.66 242	5.02 219	5.90 223	1.98 193	3.16 197	2.70 175	11.22 206	28.15 246	0.18 141	6.30 213	1.37 72	1.21 154	0.34 82	7.74 166	1.01 150	4.67 170	3.95 150	1.92 217	1.94 203	26.55 254	19.78 254	37.02 262	22.50 237

MANE	19.83 247	17.14 246	15.43 256	34.46 248	23.74 248	25.27 245	17.85 241	19.50 256	17.04 252	6.13 239	12.40 244	41.03 248	35.23 256	3.36 235	7.87 224	8.98 254	7.09 227	29.77 278	21.81 229	3.71 220	9.51 240	5.54 196	2.50 220	8.83 249	34.12 263	27.95 269	51.25 276	47.85 269

DDUNet	12.41 236	19.68 247	3.23 204	36.37 250	24.08 249	34.35 253	31.95 251	1.86 110	1.63 183	1.44 150	3.43 184	12.02 208	3.65 202	83.75 263	4.54 161	2.28 142	8.10 233	3.39 228	18.01 215	4.26 221	6.60 213	4.81 173	16.44 253	0.64 175	1.08 126	0.61 95	4.68 164	2.12 135

ELAS_RVC	19.26 243	19.85 248	14.31 252	33.92 247	22.40 246	33.39 251	19.24 244	15.07 244	10.89 238	8.20 244	17.30 257	54.84 265	32.79 254	3.23 232	8.72 237	3.46 189	11.25 240	6.19 249	19.97 224	7.86 240	12.63 254	12.02 262	9.45 246	10.70 254	30.22 258	22.17 260	41.23 268	38.75 261
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	12.63 237	20.60 249	3.50 208	36.40 251	28.77 252	31.44 248	39.49 255	2.59 156	1.77 189	2.37 173	6.03 214	11.55 207	3.79 204	74.28 260	5.35 192	2.47 151	8.42 234	2.92 223	18.81 221	4.63 224	7.35 228	4.85 176	12.22 248	1.18 190	1.15 127	2.47 146	4.49 159	2.18 137

ELAS	19.48 246	22.90 250	14.50 253	35.26 249	24.25 250	31.48 249	19.80 246	16.72 250	15.91 249	7.71 242	15.62 255	48.88 259	30.47 251	3.20 231	9.19 241	3.39 187	10.97 237	5.79 244	21.49 228	6.53 234	11.69 250	11.90 261	9.30 243	9.63 251	32.86 260	24.17 264	41.19 267	41.31 264
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	19.12 242	25.20 251	16.96 259	40.13 253	26.93 251	32.21 250	21.77 247	19.35 255	16.49 250	7.75 243	17.60 258	46.83 256	36.96 257	1.06 210	8.10 228	2.99 169	3.81 207	1.57 196	31.85 240	5.18 228	6.77 218	5.31 184	3.04 228	9.71 252	29.57 256	23.01 263	40.22 264	35.81 256

BEATNet-Init1	23.62 255	27.86 252	13.22 251	44.78 254	23.54 247	38.58 254	23.96 248	18.57 253	18.15 255	9.17 245	13.26 246	47.63 257	48.00 270	3.29 233	12.31 256	9.22 255	7.35 229	5.48 242	48.70 262	19.34 259	12.33 253	11.24 260	7.11 241	11.28 255	33.76 262	21.63 257	60.52 282	47.50 268

JetBlue	32.19 264	30.24 253	35.83 277	39.74 252	34.14 254	43.67 255	35.54 253	29.41 271	45.70 273	14.86 260	8.65 234	79.62 283	19.51 236	25.38 253	15.92 266	16.55 268	38.70 278	25.92 277	35.72 247	25.05 268	29.56 277	23.18 277	32.21 256	26.78 271	30.47 259	28.96 270	48.44 274	49.33 270

WAO-7	27.19 259	31.49 254	25.61 269	33.41 246	34.55 255	21.90 243	27.96 250	47.14 277	47.22 275	29.27 270	38.50 275	41.69 250	40.59 263	12.37 250	31.37 274	17.44 270	15.34 250	8.53 253	46.18 258	20.63 262	9.79 244	10.78 255	3.30 231	33.50 275	22.38 251	21.79 258	23.87 245	37.39 258

SQANet	17.87 241	31.68 255	5.41 223	57.78 256	33.35 253	57.44 257	39.25 254	4.37 209	1.73 186	4.89 233	1.53 154	30.38 233	5.54 207	56.25 256	3.78 134	1.32 65	5.20 219	1.48 193	29.72 237	1.71 180	6.45 210	5.45 192	54.26 262	1.90 200	4.80 204	8.48 217	9.52 217	18.82 227

DispFullNet	26.27 256	39.81 256	17.89 261	52.75 255	38.74 257	45.03 256	55.21 258	13.74 243	12.89 242	13.75 257	9.88 241	43.75 252	32.46 253	86.51 264	11.01 252	13.68 264	29.48 272	16.23 270	51.78 266	14.64 252	13.87 258	10.46 253	14.59 252	6.22 240	8.62 227	8.03 215	16.08 237	32.10 252

Ntro	22.77 253	41.10 257	9.75 245	63.11 264	42.85 260	62.03 265	56.57 259	8.43 228	6.55 225	12.02 254	2.06 165	33.43 238	6.53 211	75.01 261	4.99 184	1.38 73	7.98 232	2.25 214	37.75 249	9.51 245	6.94 220	6.04 215	55.49 264	3.02 213	10.71 233	14.77 244	13.49 233	21.09 231

ACVNet-4b	26.61 257	42.01 258	11.61 247	69.47 273	47.43 263	69.50 275	76.65 274	10.80 234	9.82 236	15.00 261	1.59 156	58.27 266	9.88 223	93.43 271	4.75 173	1.87 116	13.94 249	5.15 238	32.30 241	13.54 251	7.25 227	5.67 200	58.95 268	4.34 229	12.13 237	9.30 222	15.06 235	18.72 226

ACVNet_1	26.74 258	42.56 259	14.81 254	66.86 269	48.56 265	65.11 272	82.56 279	15.95 248	8.17 231	11.16 251	5.65 210	32.31 236	25.19 242	93.82 272	7.38 220	2.02 130	15.91 251	6.16 248	34.50 245	10.98 248	8.17 236	6.10 216	59.12 269	5.79 237	19.06 247	9.75 227	9.37 216	15.02 216

otaku	21.36 250	42.67 260	7.67 236	62.47 262	41.26 259	63.18 267	49.95 256	6.15 225	4.57 220	10.22 248	1.83 163	32.26 235	9.33 220	65.85 258	4.60 165	1.61 91	7.10 228	1.41 189	36.88 248	7.74 238	7.03 221	5.98 213	54.87 263	2.69 212	8.31 226	9.47 225	13.48 232	18.26 225

RainbowNet	27.62 260	45.59 261	16.83 258	69.42 272	46.28 261	68.08 274	69.73 268	9.87 232	3.31 207	17.67 262	2.40 168	45.29 253	28.15 246	91.67 267	11.05 253	3.10 175	10.99 238	5.02 237	43.52 257	16.90 258	8.37 237	6.69 225	58.54 267	4.55 230	13.10 238	12.31 234	16.72 238	20.53 230

WAO-6	36.54 268	46.81 262	19.38 262	60.03 257	52.14 271	58.04 258	63.77 261	27.20 264	42.09 268	33.11 273	17.67 259	42.19 251	50.09 274	89.85 265	29.06 272	18.00 272	22.89 260	12.66 261	41.03 255	25.00 267	19.25 268	17.73 268	34.12 257	17.43 263	42.37 272	25.35 265	36.73 261	42.55 266

ACVNet_2	32.06 263	47.10 263	20.06 263	67.26 271	49.84 270	64.97 270	85.15 282	28.04 268	14.34 245	14.44 258	8.02 229	51.06 262	30.19 249	92.01 270	8.75 238	2.50 153	19.20 256	5.27 240	50.34 263	16.10 255	8.16 235	5.63 199	57.79 265	13.22 260	36.40 267	13.10 237	24.92 247	31.82 251

IMH-64-1	33.95 265	47.85 264	23.39 265	61.17 258	49.33 268	61.76 263	67.81 263	27.05 262	35.73 263	10.03 246	14.78 251	45.47 254	40.48 260	93.88 273	14.40 262	7.26 244	20.70 257	8.75 254	47.06 259	20.52 260	11.86 251	10.05 251	59.37 271	11.73 256	41.46 270	17.26 249	27.54 248	39.89 262

IMH-64	33.95 265	47.85 264	23.39 265	61.17 258	49.33 268	61.76 263	67.81 263	27.05 262	35.73 263	10.03 246	14.78 251	45.47 254	40.48 260	93.88 273	14.40 262	7.26 244	20.70 257	8.75 254	47.06 259	20.52 260	11.86 251	10.05 251	59.37 271	11.73 256	41.46 270	17.26 249	27.54 248	39.89 262

LVE	39.30 271	48.25 266	30.12 272	73.97 280	64.66 276	64.57 269	77.85 275	28.17 269	23.72 262	37.91 275	35.79 273	37.41 243	49.58 271	95.15 283	12.46 257	5.89 230	24.18 261	12.87 264	53.55 269	26.04 270	13.99 260	13.05 265	69.20 280	25.62 269	43.97 273	29.71 272	40.99 266	22.41 236

PSMNet_ROB	31.36 262	48.75 267	16.32 257	64.48 266	46.97 262	60.77 261	61.30 260	19.02 254	20.70 259	27.57 269	24.90 268	41.43 249	42.18 264	83.15 262	13.95 261	4.06 196	17.90 254	5.94 246	42.51 256	15.37 253	11.21 246	9.54 249	57.95 266	14.27 262	29.64 257	19.74 253	29.38 252	17.81 222

IMH	35.14 267	49.00 268	23.80 267	61.52 260	49.14 267	63.04 266	67.99 265	27.86 266	38.05 267	11.18 252	14.22 249	49.01 260	53.30 278	93.93 275	14.60 265	7.08 243	21.66 259	9.65 257	47.64 261	22.22 264	11.39 248	9.32 247	59.41 273	12.98 259	40.95 269	19.12 252	29.12 251	41.73 265

TorneroNet-64	38.80 270	50.14 269	23.16 264	63.45 265	47.59 264	63.57 268	68.85 266	27.44 265	44.99 271	21.03 266	13.47 247	69.75 276	56.51 279	94.74 277	18.85 269	8.54 252	26.03 266	15.59 267	53.93 271	25.94 269	12.81 255	10.53 254	61.35 274	21.98 265	33.37 261	26.73 267	33.93 259	53.30 273

Dean	42.92 273	51.28 270	31.30 273	76.75 281	64.32 275	79.06 284	83.43 281	42.61 273	43.67 270	35.18 274	22.58 267	60.75 269	56.83 280	94.89 280	13.15 259	4.20 197	27.88 268	12.35 260	63.72 278	28.96 273	9.62 241	7.74 239	59.21 270	22.07 266	48.58 276	35.91 276	53.04 277	29.88 250

TorneroNet	39.82 272	53.94 271	26.20 270	66.81 268	49.07 266	65.07 271	70.90 270	26.31 261	46.32 274	24.07 267	20.96 266	67.36 275	52.11 277	94.83 279	18.77 268	9.35 256	24.89 263	16.30 271	53.07 268	24.04 266	13.64 257	11.04 258	61.85 275	22.68 267	36.84 268	25.85 266	42.63 269	50.33 271

DPSimNet_ROB	58.77 281	55.98 272	59.21 283	62.88 263	73.92 284	60.20 260	64.84 262	28.34 270	91.63 286	80.59 284	52.65 278	74.49 280	47.24 268	90.64 266	55.91 280	45.99 281	54.62 282	42.30 281	68.03 281	59.25 283	51.18 283	59.54 283	44.54 258	45.19 280	44.85 274	61.56 282	56.15 279	55.05 275

WAO-8	44.25 274	56.07 273	34.81 275	70.40 275	61.11 272	71.92 278	71.92 271	43.60 274	48.93 276	32.20 271	26.30 269	67.35 273	49.97 272	91.99 268	26.69 270	19.01 275	29.42 269	13.46 265	51.63 264	37.17 277	16.32 261	10.83 256	44.60 259	27.68 272	53.45 280	35.23 274	47.57 272	55.24 276

Venus	44.25 274	56.07 273	34.81 275	70.38 274	61.11 272	71.92 278	71.92 271	43.60 274	48.93 276	32.20 271	26.30 269	67.35 273	49.97 272	91.99 268	26.69 270	19.01 275	29.42 269	13.46 265	51.63 264	37.17 277	16.32 261	10.83 256	44.60 259	27.68 272	53.45 280	35.23 274	47.57 272	55.24 276

UNDER WATER-64	53.24 279	62.47 275	43.72 280	79.20 283	70.94 281	76.00 282	87.61 285	65.70 282	45.62 272	52.26 281	61.76 281	72.47 278	58.44 282	94.91 282	30.75 273	17.95 271	34.62 277	25.80 276	53.84 270	26.41 271	19.77 270	21.35 272	75.52 284	44.10 279	50.84 278	55.27 281	40.93 265	69.21 283

PWCK	38.25 269	63.47 276	23.98 268	73.60 279	41.23 258	60.98 262	51.31 257	54.00 278	35.86 265	26.51 268	39.23 276	62.00 271	46.09 266	26.43 254	14.46 264	9.53 257	30.80 273	12.71 263	83.96 285	28.46 272	23.42 273	13.60 267	47.98 261	30.51 274	34.48 264	27.91 268	31.53 254	38.61 260

notaker	49.83 276	63.78 277	33.18 274	70.81 276	66.40 277	70.73 277	78.98 277	45.33 276	64.15 280	43.75 278	59.49 280	60.26 267	51.62 276	93.99 276	46.45 278	31.86 277	34.38 276	24.64 275	65.77 280	41.22 279	24.40 274	24.26 278	68.58 279	39.92 278	26.43 253	29.62 271	38.96 263	46.51 267

ktn	52.79 278	63.82 278	30.11 271	66.93 270	72.48 283	66.28 273	78.41 276	39.02 272	71.70 282	45.89 280	67.47 282	52.57 264	45.22 265	95.33 284	48.59 279	35.19 278	41.05 280	31.49 279	60.62 276	36.06 276	32.70 280	35.82 281	63.06 276	38.69 276	45.38 275	41.08 278	57.93 280	62.41 280

UNDER WATER	52.38 277	65.77 279	42.25 278	77.68 282	67.77 278	74.59 281	85.69 284	61.52 281	50.72 278	41.81 277	48.33 277	74.09 279	57.87 281	94.82 278	34.80 276	18.86 274	33.89 275	24.15 274	57.03 273	29.54 274	19.73 269	18.75 269	69.48 281	49.19 282	52.93 279	49.45 279	44.09 270	69.45 284

HanzoNet	60.55 283	68.65 280	42.85 279	71.08 277	71.43 282	71.96 280	79.15 278	59.75 280	75.19 283	45.14 279	74.83 284	74.50 281	63.75 283	96.51 285	43.02 277	39.58 279	52.48 281	47.20 282	75.57 282	51.40 281	44.83 282	44.21 282	72.81 282	39.33 277	54.31 282	50.20 280	60.45 281	64.70 282

JetRed	62.68 284	71.30 281	68.71 284	66.70 267	63.10 274	69.94 276	74.63 273	66.20 283	66.87 281	41.55 276	36.99 274	80.77 285	12.41 226	62.44 257	66.90 282	66.45 282	65.00 283	75.57 286	62.84 277	53.56 282	77.95 284	72.78 284	73.29 283	48.99 281	55.75 283	62.99 283	66.04 283	62.58 281

MADNet++	76.54 285	72.15 282	83.11 287	61.53 261	81.21 285	58.42 259	69.47 267	68.24 285	78.58 284	85.63 285	92.37 286	80.60 284	85.04 285	36.71 255	81.19 285	89.82 285	88.15 286	69.64 284	82.54 284	91.39 286	92.32 286	93.48 287	65.75 277	90.26 286	59.09 284	74.29 284	74.25 284	61.32 279

KSHMR	56.45 280	73.76 283	53.18 282	81.77 284	70.47 280	77.94 283	83.01 280	67.07 284	54.37 279	56.94 282	54.51 279	61.36 270	46.54 267	94.90 281	59.43 281	44.62 280	39.11 279	36.00 280	64.69 279	47.55 280	28.73 276	19.90 271	65.78 278	55.97 284	49.71 277	33.30 273	50.13 275	53.27 272

ASD4	81.96 286	73.83 284	78.52 285	73.50 278	68.47 279	82.76 285	70.15 269	72.27 286	81.46 285	64.14 283	76.80 285	49.38 261	95.53 286	68.81 259	77.80 284	87.45 284	86.82 285	89.90 287	81.43 283	90.17 285	88.82 285	88.65 286	81.37 285	86.17 285	99.17 290	99.86 289	99.79 289	99.90 289

LRCNet_RVC	60.25 282	73.90 285	44.96 281	94.13 285	95.20 286	91.02 286	85.32 283	54.56 279	36.51 266	98.66 286	73.01 283	91.80 288	67.46 284	96.60 286	33.95 275	18.60 273	69.32 284	51.86 283	94.53 286	64.28 284	31.29 279	22.24 275	94.67 286	54.29 283	19.85 248	10.16 230	33.16 256	25.34 243

DLNR_Zeroshot_test	22.90 254	78.82 286	7.01 233	99.97 286	0.31 109	0.15 122	98.85 286	3.30 191	0.54 120	3.17 198	2.43 171	5.81 187	0.93 174	21.74 252	96.26 287	100.00 290	24.75 262	22.56 272	22.80 232	1.79 185	8.42 238	6.44 221	0.04 81	0.30 138	2.39 163	4.03 166	2.05 61	3.31 151

MEDIAN_ROB	97.56 288	99.08 287	98.39 288	100.00 287	99.99 287	100.00 290	100.00 290	99.49 289	98.31 287	100.00 289	99.95 290	97.97 289	96.05 287	99.97 288	99.41 288	98.43 287	98.53 288	98.66 288	99.88 289	97.95 287	93.38 288	96.45 289	100.00 289	97.23 287	86.96 286	92.33 286	89.80 286	95.90 287

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

DPSMNet_ROB	99.53 292	99.78 289	100.00 291	100.00 287	100.00 288	100.00 290	100.00 290	99.17 287	100.00 290	99.31 287	99.63 288	91.42 287	99.14 289	100.00 289	99.94 291	100.00 290	99.82 289	99.99 290	99.62 288	99.99 289	99.79 291	99.66 291	100.00 289	100.00 290	100.00 291	100.00 291	100.00 290	100.00 291

HaxPig	98.97 290	100.00 290	98.94 289	100.00 287	100.00 288	99.99 289	100.00 290	99.99 290	99.97 289	100.00 289	99.99 291	100.00 293	99.95 290	100.00 289	99.56 289	99.43 288	99.97 291	99.57 289	100.00 290	100.00 291	97.25 289	96.32 288	99.99 288	99.98 289	89.17 287	99.51 288	94.19 287	98.51 288

PML	96.14 287	100.00 290	82.26 286	100.00 287	100.00 288	100.00 290	99.16 289	100.00 291	98.98 288	100.00 289	95.95 287	99.91 292	100.00 291	98.52 287	94.87 286	92.63 286	90.73 287	73.63 285	100.00 290	98.25 288	92.56 287	85.93 285	97.80 287	98.67 288	96.15 289	99.98 290	100.00 290	99.92 290

CasAABBNet	100.00 295	100.00 290	100.00 291	100.00 287	100.00 288	100.00 290	100.00 290	100.00 291	100.00 290	100.00 289	100.00 292	100.00 293	100.00 291	100.00 289	100.00 293	100.00 290	100.00 292	100.00 292	100.00 290	100.00 291	100.00 293	100.00 293	100.00 289	100.00 290	100.00 291	100.00 291	100.00 290	100.00 291

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

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

AVERAGE_ROB	98.95 289	100.00 290	99.79 290	100.00 287	100.00 288	100.00 290	100.00 290	100.00 291	100.00 290	100.00 289	100.00 292	100.00 293	100.00 291	100.00 289	99.77 290	99.85 289	100.00 292	100.00 292	100.00 290	100.00 291	98.12 290	99.51 290	100.00 289	100.00 290	93.43 288	93.75 287	94.35 288	93.16 286

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