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	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

rvit_0105_6	0.34 50	0.10 79	1.37 168	0.01 23	0.00 1	0.86 35	0.00 1	2.78 141	1.32 268	0.04 25	0.03 67	0.07 58	0.02 22	0.19 29	0.08 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 226

rvit_0105_5	0.41 72	0.20 177	1.94 239	0.01 23	0.00 1	0.91 41	0.00 1	3.18 188	1.27 258	0.08 38	0.09 94	0.10 76	0.02 22	0.35 90	0.09 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.03 226

rvit_0105_4	0.39 67	0.16 142	1.66 209	0.01 23	0.00 1	0.85 34	0.00 1	3.15 180	1.33 270	0.07 31	0.06 86	0.10 76	0.03 47	0.29 71	0.08 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 172

rvit_0105_3	0.47 95	0.28 225	2.20 271	0.01 23	0.00 1	1.13 101	0.00 1	3.20 195	1.26 255	0.08 38	0.26 145	0.09 68	0.03 47	0.62 129	0.11 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 172

rvit_105_1	0.60 125	0.33 247	2.37 296	0.01 23	0.00 1	1.16 109	0.00 1	3.38 217	1.20 247	0.16 75	0.26 145	0.13 86	0.04 67	2.66 196	0.24 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.03 226

rvit_stereo_0083	0.13 1	0.02 1	0.30 4	0.00 1	0.00 1	0.14 2	0.01 73	0.56 13	1.11 228	0.05 28	0.01 1	0.04 19	0.02 22	0.25 55	0.08 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76

rvit_stereo_0081_aga	0.17 5	0.11 96	0.81 35	0.00 1	0.00 1	0.80 30	0.01 73	0.79 28	0.59 67	0.02 3	0.01 1	0.05 37	0.03 47	0.19 29	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

WCG-NET	0.30 40	0.15 131	0.44 7	0.01 23	0.00 1	0.95 50	0.00 1	2.24 95	1.33 270	0.36 110	0.10 98	0.07 58	0.07 111	0.14 17	0.07 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 308	0.00 1

rvit_stereo_0081	0.17 5	0.04 6	0.25 2	0.00 1	0.00 1	0.75 27	0.01 73	1.22 44	0.79 168	0.07 31	0.01 1	0.03 10	0.02 22	0.17 24	0.06 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

FC-DCNN v2	6.25 430	0.19 167	2.31 292	0.44 347	0.55 403	8.05 428	1.51 395	8.71 434	7.22 427	19.24 454	22.98 450	24.00 451	13.47 447	9.80 435	6.51 409	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.05 274

rvit_stereo_0082	0.17 5	0.04 6	0.25 2	0.00 1	0.00 1	0.75 27	0.01 73	1.22 44	0.79 168	0.07 31	0.01 1	0.03 10	0.02 22	0.17 24	0.06 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.20 12	0.05 13	0.22 1	0.01 23	0.00 1	1.11 92	0.00 1	1.84 77	0.34 50	0.08 38	0.01 1	0.02 3	0.03 47	0.19 29	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.01 76

rvit_stereo_0075_2	0.37 61	0.13 112	2.43 299	0.02 81	0.00 1	1.12 95	0.02 137	1.66 71	1.15 239	0.16 75	0.08 91	0.02 3	0.05 80	0.40 97	0.09 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.10 340

RAStereo	0.17 5	0.21 184	1.18 131	0.04 152	0.01 123	0.18 3	0.00 1	0.81 29	0.34 50	0.07 31	0.04 78	0.05 37	0.05 80	0.19 29	0.10 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1

rvit_stereo_0080	0.30 40	0.23 201	1.20 138	0.00 1	0.00 1	0.90 39	0.01 73	2.79 142	0.60 74	0.02 3	0.02 46	0.06 48	0.01 7	0.12 12	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172

rvit_stereo_ft	0.31 44	0.32 242	1.63 203	0.01 23	0.00 1	0.19 4	0.00 1	2.84 148	0.79 168	0.02 3	0.03 67	0.08 64	0.02 22	0.19 29	0.08 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.03 226

WCG-NET（raft）	0.29 38	0.24 205	0.51 11	0.01 23	0.00 1	0.91 41	0.05 218	0.56 13	1.12 233	0.21 82	0.12 105	1.54 247	0.14 171	0.14 17	0.07 49	0.00 1	0.11 397	0.00 1	0.00 1	0.08 264	0.03 226

GCST	0.81 187	0.64 352	1.41 171	0.44 347	0.01 123	0.91 41	0.08 245	3.75 258	1.04 211	0.12 65	0.44 186	0.27 112	0.35 229	5.12 303	0.38 222	1.19 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 264	0.05 274

RAFT-Stereo-weight	0.39 67	0.07 39	0.81 35	0.07 207	0.02 206	1.34 185	0.05 218	3.15 180	0.31 45	0.94 182	0.52 198	0.26 111	0.01 7	0.19 29	0.07 49	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76

test_sample7	0.72 159	0.18 159	1.23 144	0.55 371	0.01 123	1.21 133	0.00 1	4.31 312	1.07 222	1.35 248	0.36 166	0.70 174	0.44 243	2.58 191	0.34 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.02 172

test_sample6	0.89 222	0.17 152	2.23 281	0.48 357	0.01 123	1.43 219	0.01 73	4.49 329	1.40 282	1.43 260	1.12 270	0.64 163	0.14 171	3.86 241	0.42 232	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.02 172

test_sample5	0.86 205	0.16 142	2.25 282	0.49 359	0.01 123	1.41 209	0.01 73	4.55 332	1.27 258	1.35 248	0.89 254	0.58 153	0.11 151	3.75 232	0.38 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.02 172

test_sample4	0.86 205	0.16 142	2.28 290	0.50 362	0.01 123	1.42 216	0.01 73	4.65 343	1.27 258	1.52 267	0.66 223	0.69 171	0.08 126	3.50 222	0.38 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.02 172

test_sample3	0.84 199	0.15 131	2.22 279	0.48 357	0.01 123	1.37 196	0.01 73	4.63 341	1.17 242	1.43 260	0.43 183	0.80 194	0.10 141	3.48 221	0.38 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.02 172

test_sample2	0.63 136	0.05 13	1.13 116	0.31 323	0.01 123	1.22 136	0.00 1	3.87 278	1.03 209	0.91 178	0.02 46	0.50 146	0.13 168	3.16 209	0.26 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 172

test_sample1	0.61 128	0.04 6	0.90 51	0.34 334	0.00 1	1.09 83	0.00 1	3.54 241	0.88 187	0.86 170	0.01 1	0.53 149	0.34 224	3.51 223	0.20 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76

CAS++	0.32 46	0.22 194	0.69 27	0.04 152	0.00 1	0.35 10	0.01 73	4.32 316	0.48 60	0.02 3	0.01 1	0.07 58	0.00 1	0.19 29	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
trnet	0.22 19	0.14 120	0.67 25	0.00 1	0.00 1	1.24 151	0.01 73	1.16 42	0.56 64	0.09 44	0.08 91	0.05 37	0.00 1	0.29 71	0.08 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1

MGS-Stereo	0.31 44	0.10 79	0.89 50	0.02 81	0.00 1	0.50 21	0.00 1	0.39 4	0.61 82	0.02 3	2.91 354	0.04 19	0.03 47	0.21 43	0.06 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.44 411	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.23 24	0.13 112	0.62 17	0.01 23	0.00 1	1.05 71	0.00 1	0.63 18	0.80 171	0.76 156	0.18 124	0.09 68	0.06 99	0.05 1	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.05 274

SMFormer	1.04 248	0.16 142	1.55 187	0.33 328	0.01 123	1.03 58	0.00 1	5.24 375	2.12 356	1.53 269	2.16 330	0.92 199	0.02 22	4.46 270	1.24 314	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.02 172

tta	1.04 248	0.16 142	1.55 187	0.33 328	0.01 123	1.03 58	0.00 1	5.24 375	2.12 356	1.53 269	2.16 330	0.92 199	0.02 22	4.46 270	1.24 314	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.01 76

qqq1	0.98 233	0.16 142	1.55 187	0.33 328	0.01 123	1.03 58	0.00 1	5.24 375	2.12 356	1.53 269	2.16 330	0.92 199	0.02 22	4.46 270	0.07 49	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.01 76

fff1	0.98 233	0.16 142	1.55 187	0.33 328	0.01 123	1.03 58	0.00 1	5.24 375	2.12 356	1.53 269	2.16 330	0.92 199	0.02 22	4.46 270	0.07 49	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.01 76

MyStereo07	0.27 33	0.27 215	0.64 21	0.02 81	0.01 123	1.64 289	0.01 73	1.41 52	0.73 150	0.10 59	0.01 1	0.03 10	0.10 141	0.24 50	0.04 7	0.00 1	0.07 373	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.06 304

MyStereo06	0.80 185	0.19 167	2.53 310	0.02 81	0.00 1	1.51 247	0.01 73	4.61 337	0.24 39	0.89 173	0.69 233	3.14 345	1.18 312	0.58 124	0.33 199	0.00 1	0.06 364	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.07 320

MyStereo05	0.79 181	0.19 167	3.17 340	0.02 81	0.00 1	1.51 247	0.01 73	3.56 243	2.48 378	1.34 244	0.02 46	1.25 233	0.38 235	1.19 152	0.50 251	0.00 1	0.06 364	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.07 320

MyStereo04	0.78 180	0.27 215	3.19 341	0.02 81	0.01 123	1.64 289	0.01 73	3.64 250	2.20 366	0.98 196	0.02 46	1.29 235	0.57 260	1.10 149	0.53 257	0.00 1	0.07 373	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.06 304

CoDeX	0.94 226	0.34 248	2.09 264	0.05 171	0.20 341	1.49 243	0.20 296	5.89 406	1.57 314	0.66 143	0.67 231	1.05 218	0.32 222	3.82 239	0.33 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.00 1

xx1	0.95 228	0.27 215	1.28 151	0.13 254	0.00 1	3.44 371	0.01 73	3.18 188	7.23 428	0.33 92	0.69 233	0.73 180	0.12 162	1.43 164	0.05 19	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76

mmm	0.52 109	0.04 6	1.14 118	0.61 380	0.00 1	1.14 103	0.00 1	3.45 230	0.75 156	1.24 237	0.58 203	0.20 103	0.18 183	0.93 140	0.08 61	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 76

11t1	0.33 47	0.05 13	0.86 43	0.44 347	0.00 1	1.04 65	0.00 1	2.45 114	0.60 74	0.44 118	0.01 1	0.05 37	0.05 80	0.43 100	0.06 43	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 76

DualNet	0.88 216	0.16 142	2.25 282	0.49 359	0.01 123	1.41 209	0.01 73	4.55 332	1.27 258	1.43 260	1.12 270	0.58 153	0.11 151	3.75 232	0.38 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.02 172

ffm	1.04 248	0.05 13	1.65 205	0.34 334	0.01 123	1.58 265	0.02 137	3.03 163	6.40 419	1.39 255	2.07 322	2.15 294	0.34 224	1.59 170	0.05 19	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.00 1	0.09 286	0.03 226

ff1	1.65 338	0.05 13	1.65 205	0.34 334	0.01 123	1.58 265	0.02 137	3.03 163	6.40 419	1.39 255	2.07 322	2.15 294	0.34 224	6.68 369	7.08 411	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.00 1	0.09 286	0.03 226

mmx	1.56 329	0.05 13	1.65 205	0.34 334	0.01 123	1.58 265	0.02 137	5.51 392	2.25 369	1.39 255	2.07 322	2.15 294	0.34 224	6.68 369	7.08 411	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76

tt1	0.88 216	0.27 215	1.25 146	0.08 221	0.00 1	3.36 369	0.02 137	3.03 163	6.40 419	0.33 92	0.66 223	0.05 37	0.40 239	1.59 170	0.05 19	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.00 1	0.09 286	0.03 226

ttt	1.35 307	0.05 13	1.09 106	0.46 353	0.01 123	1.61 280	0.00 1	5.61 395	1.97 347	1.75 286	2.10 326	1.40 241	0.11 151	4.81 290	6.07 407	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 172

1111x	1.53 325	0.06 29	1.77 223	0.27 314	0.00 1	2.12 321	0.01 73	5.63 399	1.65 323	1.53 269	1.67 300	0.92 199	0.64 274	6.18 341	8.17 420	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76

whm_eth	0.30 40	0.23 201	1.20 138	0.00 1	0.00 1	0.90 39	0.01 73	2.79 142	0.60 74	0.02 3	0.02 46	0.06 48	0.01 7	0.12 12	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172

xxx	1.56 329	0.05 13	1.65 205	0.34 334	0.01 123	1.58 265	0.02 137	5.51 392	2.25 369	1.39 255	2.07 322	2.15 294	0.34 224	6.68 369	7.08 411	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76

GMStereo_Zeroshot	0.63 136	0.14 120	1.54 185	0.75 392	0.00 1	1.26 162	0.01 73	1.85 78	0.31 45	1.44 263	0.58 203	1.76 267	0.19 189	2.55 190	0.10 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.00 1

plain	0.41 72	0.28 225	2.26 286	0.07 207	0.00 1	0.50 21	0.01 73	2.84 148	0.92 191	0.05 28	0.07 88	0.13 86	0.17 179	0.43 100	0.20 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 399	0.01 76

MaDis-Stereo	0.22 19	0.29 233	0.87 45	0.05 171	0.18 330	0.41 16	0.01 73	1.24 46	0.56 64	0.02 3	0.03 67	0.13 86	0.05 80	0.32 81	0.24 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76

StereoVision	0.86 205	0.38 262	1.75 222	0.03 124	0.01 123	1.14 103	0.02 137	3.38 217	0.92 191	0.13 71	6.89 402	0.50 146	0.12 162	1.10 149	0.78 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.02 172

MIF-Stereo (partial)	0.27 33	0.18 159	1.14 118	0.01 23	0.00 1	0.43 18	0.02 137	1.97 85	0.39 55	0.11 64	0.08 91	0.07 58	0.06 99	0.44 102	0.33 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.02 172

UniTT-Stereo	0.16 3	0.11 96	1.13 116	0.03 124	0.17 326	0.32 6	0.02 137	0.38 3	0.32 48	0.03 19	0.16 115	0.05 37	0.07 111	0.16 22	0.16 119	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 303	0.00 1

MIM_Stereo	0.45 87	0.43 288	1.18 131	0.51 366	0.04 244	1.26 162	0.02 137	2.38 102	0.65 105	0.07 31	0.02 46	0.70 174	0.20 195	1.01 146	0.13 99	0.00 1	0.09 386	0.00 1	0.00 1	0.14 319	0.10 340

CASnet	0.16 3	0.14 120	0.52 13	0.01 23	0.00 1	0.86 35	0.00 1	0.51 6	0.75 156	0.10 59	0.01 1	0.04 19	0.02 22	0.22 44	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.65 141	0.14 120	2.02 252	0.01 23	0.01 123	1.10 87	0.00 1	2.80 145	0.97 199	0.48 125	0.28 151	2.31 307	1.50 332	1.19 152	0.08 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 76

CFNet_ucs	0.77 172	0.20 177	2.22 279	0.01 23	0.01 123	1.32 177	0.00 1	3.30 209	1.31 267	1.15 220	1.14 272	2.19 301	0.42 241	2.04 184	0.12 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 76

SPstereo	0.24 29	0.29 233	0.82 37	0.01 23	0.00 1	1.24 151	0.00 1	1.70 73	0.23 35	0.02 3	0.01 1	0.09 68	0.10 141	0.18 26	0.05 19	0.00 1	0.03 336	0.00 1	0.00 1	0.08 264	0.01 76

Any-RAFT	0.64 139	0.08 48	1.07 102	0.03 124	0.00 1	2.77 354	0.08 245	3.57 244	1.23 250	0.96 185	0.26 145	1.61 255	0.31 218	0.72 133	0.06 43	0.00 1	0.10 394	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1

HH	0.88 216	0.37 259	1.93 235	0.25 305	0.10 296	0.62 23	0.00 1	3.79 264	0.18 21	0.33 92	0.59 213	3.94 369	0.81 292	4.44 268	0.09 72	0.00 1	0.06 364	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.02 172

HanStereo	0.88 216	0.37 259	1.93 235	0.25 305	0.10 296	0.62 23	0.00 1	3.79 264	0.18 21	0.33 92	0.59 213	3.94 369	0.81 292	4.44 268	0.09 72	0.00 1	0.06 364	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.02 172

LL-Strereo	1.93 363	0.97 397	3.83 372	0.55 371	2.19 432	1.49 243	0.05 218	4.09 289	1.00 206	2.59 351	2.77 351	5.17 395	5.63 423	7.19 403	0.63 274	0.00 1	0.10 394	0.00 1	0.00 1	0.25 377	0.20 389

SDNR	3.31 401	0.91 394	6.28 425	0.44 347	0.02 206	26.11 462	0.01 73	3.81 270	1.62 321	2.82 358	11.06 419	2.93 332	0.60 263	7.95 418	1.52 327	0.01 353	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.12 353

4D-IteraStereo	0.35 54	0.60 343	1.93 235	0.02 81	0.09 287	1.03 58	0.07 239	1.25 47	0.34 50	0.02 3	0.03 67	0.84 195	0.10 141	0.31 75	0.35 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.07 320

LoS_RVC	0.19 11	0.48 311	0.51 11	0.12 250	0.10 296	1.01 56	0.01 73	0.81 29	0.19 24	0.07 31	0.02 46	0.06 48	0.05 80	0.31 75	0.05 19	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.04 255

CAS	0.85 201	0.09 60	0.67 25	6.43 443	0.05 251	1.12 95	0.00 1	0.88 32	0.69 138	0.02 3	0.02 46	0.06 48	0.06 99	0.26 62	0.12 95	6.37 443	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 389

CBFPSM	1.39 312	0.61 346	4.29 387	0.01 23	0.01 123	3.64 377	0.03 180	3.39 219	0.80 171	0.64 142	0.21 137	6.18 404	3.70 401	2.38 189	1.82 340	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.08 264	0.01 76

iinet-f	1.68 347	0.61 346	11.37 442	0.29 318	0.03 227	4.39 393	0.04 202	3.18 188	1.10 226	1.16 223	0.58 203	2.96 335	2.76 378	2.13 186	2.46 366	0.00 1	0.02 312	0.02 391	0.00 1	0.46 412	0.01 76

LoS	0.28 35	0.16 142	0.95 63	0.07 207	0.01 123	1.32 177	0.07 239	1.30 48	0.60 74	0.04 25	0.03 67	0.28 114	0.11 151	0.48 112	0.11 92	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.00 1
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.43 81	0.14 120	0.85 41	0.05 171	1.52 425	1.22 136	0.05 218	1.01 36	0.59 67	0.03 19	0.02 46	0.14 92	0.10 141	0.40 97	0.10 84	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.01 36	2.45 439

EGLCR-Stereo	0.28 35	0.09 60	0.73 29	0.18 282	0.05 251	1.17 112	0.04 202	2.37 101	0.17 19	0.35 104	0.01 1	0.01 1	0.02 22	0.38 95	0.04 7	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 226

GASNet	1.43 315	1.53 421	4.54 397	0.31 323	0.02 206	1.49 243	0.20 296	3.86 276	1.95 346	0.75 153	1.37 291	2.11 290	1.57 340	5.82 333	2.60 371	0.00 1	0.05 356	0.00 1	0.00 1	0.43 410	0.10 340

gwcnet-sp	0.98 233	0.38 262	4.06 378	0.04 152	0.00 1	2.60 344	0.15 278	3.51 237	1.13 235	1.75 286	0.16 115	0.68 168	0.39 236	3.69 227	0.90 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.03 226

scenet	0.98 233	0.38 262	4.06 378	0.04 152	0.00 1	2.60 344	0.15 278	3.51 237	1.13 235	1.75 286	0.16 115	0.68 168	0.39 236	3.69 227	0.90 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.03 226

CASS	0.56 119	0.13 112	1.40 170	0.03 124	0.01 123	1.65 293	0.04 202	3.03 163	0.63 93	1.96 305	0.93 258	0.28 114	0.36 231	0.52 114	0.18 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.35 54	0.05 13	1.11 110	0.05 171	0.01 123	1.15 108	0.01 73	2.06 88	0.14 6	0.40 113	0.02 46	1.67 264	0.00 1	0.31 75	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1

riskmin	0.47 95	0.03 2	1.01 75	0.08 221	0.01 123	1.12 95	0.01 73	3.00 158	0.21 32	0.46 123	0.02 46	2.08 287	1.06 303	0.26 62	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76

ProNet	0.20 12	0.25 208	0.78 33	0.01 23	0.01 123	0.95 50	0.00 1	0.70 21	0.68 125	0.02 3	0.01 1	0.05 37	0.03 47	0.31 75	0.03 5	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.12 308	0.04 255

ssnet_v2	1.14 278	0.28 225	1.77 223	0.03 124	0.00 1	2.07 319	0.37 345	5.20 373	1.87 341	2.00 308	0.87 252	3.09 342	0.55 257	1.31 159	3.02 378	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 347	0.12 353

RCA-Stereo	0.37 61	0.14 120	0.76 31	0.01 23	0.00 1	1.17 112	0.00 1	3.14 178	0.61 82	0.71 149	0.47 194	0.05 37	0.13 168	0.19 29	0.03 5	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.01 76

ssnet	0.98 233	0.38 262	4.06 378	0.04 152	0.00 1	2.60 344	0.15 278	3.51 237	1.13 235	1.75 286	0.16 115	0.68 168	0.39 236	3.69 227	0.90 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.03 226

CroCo-Stereo Lap2	0.33 47	0.49 315	1.18 131	0.02 81	0.00 1	0.33 7	0.00 1	3.08 172	0.61 82	0.02 3	0.01 1	0.04 19	0.08 126	0.45 107	0.15 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 252	0.02 172

HBP-ISP	1.45 317	0.75 369	3.02 331	0.30 320	0.10 296	4.28 390	1.49 394	4.68 344	1.29 263	3.43 378	0.78 243	0.93 204	1.01 302	6.48 360	0.36 218	0.04 385	0.02 312	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.03 226

TestStereo1	0.77 172	0.46 301	1.12 112	0.15 267	0.19 337	1.29 169	0.01 73	3.33 211	1.55 308	0.45 120	1.67 300	0.13 86	1.23 315	3.39 215	0.27 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 339	0.07 320

DCANet-4	0.69 155	0.15 131	3.76 368	0.03 124	0.01 123	1.22 136	0.01 73	3.14 178	1.90 343	2.34 336	0.14 107	0.11 78	0.25 207	0.34 85	0.29 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 274

qqq	0.50 103	0.04 6	0.78 33	0.02 81	0.00 1	1.05 71	0.00 1	3.15 180	0.68 125	0.46 123	0.01 1	0.73 180	0.12 162	2.95 203	0.07 49	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76

fff	0.66 146	0.42 282	2.21 272	0.01 23	0.01 123	1.22 136	0.02 137	3.26 201	1.04 211	2.34 336	0.14 107	0.09 68	1.83 353	0.34 85	0.29 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 274

ADStereo(finetuned)	0.83 193	0.43 288	3.68 365	0.03 124	0.00 1	1.22 136	0.01 73	3.26 201	1.86 339	2.61 353	0.20 136	0.09 68	2.39 371	0.34 85	0.38 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.06 304

x	0.41 72	0.04 6	0.74 30	0.54 369	0.00 1	0.98 53	0.00 1	3.07 170	0.67 120	0.48 125	0.01 1	0.48 142	0.07 111	0.93 140	0.07 49	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76

DisPM	0.86 205	0.09 60	1.10 108	0.76 394	0.02 206	1.51 247	0.57 362	1.75 75	0.70 147	2.43 347	0.83 249	0.38 129	0.01 7	6.89 389	0.17 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1

Wz-Net-SNSev	2.53 383	2.49 436	10.66 440	0.39 343	0.01 123	2.73 349	0.40 346	5.02 367	1.50 304	2.15 318	2.12 328	6.48 406	1.11 307	9.47 431	5.84 406	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.21 364	0.06 304

Wz-Net-LNSev-Ref	1.54 327	0.68 361	4.62 399	0.01 23	0.00 1	5.13 404	0.30 332	4.64 342	1.23 250	2.39 344	0.59 213	2.12 292	2.00 361	4.94 295	2.19 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76

BUS	0.97 231	0.10 79	0.96 64	0.01 23	0.00 1	5.85 410	0.03 180	5.40 385	0.93 194	2.26 330	0.66 223	2.39 312	0.06 99	0.61 126	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1

Wz-Net-LNSev	1.30 299	0.85 387	6.26 424	0.02 81	0.03 227	4.02 383	0.13 274	4.21 299	1.12 233	0.77 158	0.10 98	3.60 360	1.11 307	2.68 197	1.12 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 172

Wz-Net-MNSev	1.85 358	1.19 412	5.61 415	0.01 23	0.00 1	4.74 398	2.16 405	4.93 362	1.48 300	3.77 383	1.24 283	1.77 269	2.56 373	4.94 295	2.61 372	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.07 252	0.01 76

IER	0.75 167	0.12 103	1.93 235	0.01 23	0.00 1	2.31 331	0.02 137	2.96 156	0.98 201	1.30 240	0.96 260	1.40 241	1.19 313	1.31 159	0.45 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1

RAFT_CTSACE	0.68 153	0.52 323	1.74 220	0.50 362	0.05 251	1.16 109	0.00 1	2.68 137	0.66 112	0.68 146	1.60 296	1.76 267	0.80 291	0.94 142	0.13 99	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.00 1	0.27 383	0.00 1

CRFU-Net	1.32 304	0.27 215	2.46 305	1.17 419	0.03 227	4.08 384	0.05 218	5.61 395	0.67 120	1.53 269	0.70 239	3.47 358	2.62 376	3.24 210	0.24 153	0.01 353	0.01 259	0.11 411	0.00 1	0.13 313	0.00 1

test_5	0.74 162	0.50 318	1.55 187	0.44 347	0.25 360	1.45 229	0.01 73	4.16 294	0.78 167	0.79 163	0.17 121	0.42 134	0.64 274	3.06 207	0.18 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 334	0.21 391

NINENet	1.03 246	0.22 194	1.30 159	0.10 240	0.01 123	5.85 410	0.03 180	4.41 323	1.25 254	1.55 276	0.60 218	2.39 312	0.06 99	2.72 200	0.05 19	0.00 1	0.01 259	0.01 368	0.00 1	0.04 201	0.00 1

BSDual-CNN	0.83 193	0.10 79	0.96 64	0.01 23	0.00 1	3.32 366	0.21 298	5.40 385	0.93 194	2.26 330	0.66 223	1.81 272	0.10 141	0.61 126	0.18 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1

hknet	1.08 257	0.13 112	2.07 261	0.01 23	0.00 1	3.32 366	0.21 298	5.40 385	0.92 191	2.26 330	0.66 223	3.43 356	0.05 80	2.81 201	0.27 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1

SA-5K	0.77 172	0.46 301	1.12 112	0.15 267	0.19 337	1.29 169	0.01 73	3.33 211	1.55 308	0.45 120	1.67 300	0.13 86	1.23 315	3.39 215	0.27 172	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 339	0.07 320

iRaft-Stereo_5w	1.08 257	0.56 335	2.70 320	0.02 81	0.02 206	1.20 130	0.01 73	3.18 188	0.63 93	0.14 73	2.00 320	1.62 257	1.54 335	6.69 372	1.01 303	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 368	0.01 76

psmg	0.83 193	0.10 79	0.96 64	0.01 23	0.00 1	3.28 364	0.27 315	4.83 358	0.93 194	1.92 301	1.46 293	1.81 272	0.10 141	0.61 126	0.18 130	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.00 1	0.01 36	0.00 1

CSP-Net	1.01 242	0.52 323	0.92 56	0.01 23	0.00 1	2.83 356	0.05 218	4.99 364	0.69 138	0.91 178	0.85 250	1.82 274	0.23 202	6.04 336	0.29 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 295	0.01 76

WZ-Net	4.16 415	1.75 425	23.59 454	0.08 221	0.04 244	2.62 348	2.16 405	5.89 406	4.74 411	5.73 407	3.51 368	6.99 413	4.89 415	10.82 440	10.11 428	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 308	0.11 345

UDGNet	0.35 54	0.50 318	1.14 118	0.02 81	0.00 1	1.12 95	0.02 137	0.70 21	1.57 314	0.31 88	0.05 81	0.06 48	0.02 22	1.45 169	0.09 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

dd	0.34 50	0.67 359	1.55 187	0.04 152	0.01 123	1.22 136	0.03 180	0.84 31	1.16 241	0.18 80	0.05 81	0.12 81	0.05 80	0.29 71	0.44 237	0.02 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.00 1

GLC_STEREO	0.13 1	0.08 48	0.61 16	0.01 23	0.00 1	0.94 47	0.03 180	0.29 1	0.21 32	0.05 28	0.02 46	0.06 48	0.04 67	0.26 62	0.07 49	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 76

DAS	1.26 295	0.08 48	2.25 282	0.04 152	0.01 123	1.28 165	1.18 386	3.80 267	1.58 318	4.60 396	2.37 339	1.53 245	0.53 254	5.36 314	0.59 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 76

SepStereo	1.28 296	0.08 48	2.25 282	0.04 152	0.01 123	1.28 165	1.18 386	3.80 267	1.58 318	4.60 396	2.37 339	1.53 245	0.53 254	5.63 328	0.59 269	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 76

IPLG	0.86 205	0.41 276	2.31 292	0.06 186	0.06 261	1.36 191	0.11 265	3.17 187	0.83 177	0.62 135	1.00 263	0.46 138	0.61 265	5.57 325	0.35 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 347	0.01 76

IPLGR	0.76 171	0.21 184	2.98 328	0.06 186	0.07 270	1.24 151	0.05 218	3.09 173	1.38 276	0.62 135	0.34 161	0.75 182	0.78 289	3.35 212	0.22 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.06 304

AASNet	0.86 205	0.53 328	1.96 243	0.04 152	0.00 1	1.70 300	0.05 218	5.13 372	1.84 335	0.93 181	1.88 313	0.96 208	0.19 189	0.67 131	0.91 297	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 383	0.09 336

GMOStereo	0.42 75	0.28 225	1.02 80	0.05 171	0.18 330	1.04 65	0.02 137	2.40 104	0.16 14	2.25 326	0.01 1	0.32 118	0.03 47	0.09 3	0.15 111	0.00 1	0.11 397	0.00 1	0.00 1	0.19 354	0.02 172

error version	0.42 75	0.28 225	1.02 80	0.05 171	0.18 330	1.04 65	0.02 137	2.40 104	0.16 14	2.25 326	0.01 1	0.32 118	0.03 47	0.09 3	0.15 111	0.00 1	0.11 397	0.00 1	0.00 1	0.19 354	0.02 172

test-v	0.42 75	0.28 225	1.02 80	0.05 171	0.18 330	1.04 65	0.02 137	2.40 104	0.16 14	2.25 326	0.01 1	0.32 118	0.03 47	0.09 3	0.15 111	0.00 1	0.11 397	0.00 1	0.00 1	0.19 354	0.02 172

SACVNet	0.96 229	0.36 255	1.49 179	0.05 171	0.00 1	1.62 286	0.28 323	3.86 276	1.28 262	1.79 293	0.80 245	1.59 251	0.07 111	5.29 309	0.48 247	0.01 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 368	0.01 76

AACVNet	0.87 212	0.44 293	1.19 135	0.17 277	0.00 1	1.76 304	0.00 1	3.60 247	0.60 74	1.03 206	0.26 145	1.31 236	0.17 179	6.33 350	0.28 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 339	0.01 76

GwcNet-ADL	0.62 134	0.20 177	2.03 254	0.05 171	0.01 123	1.29 169	0.02 137	3.16 185	1.39 278	0.97 187	0.44 186	1.48 243	0.23 202	0.78 135	0.27 172	0.01 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.03 226

PSMNet-ADL	0.77 172	0.08 48	0.90 51	0.07 207	0.01 123	2.01 317	0.02 137	2.55 125	1.11 228	0.33 92	0.59 213	2.15 294	0.69 285	4.07 249	0.85 290	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 172

GANet-ADL	0.52 109	0.09 60	1.43 174	0.13 254	0.02 206	1.43 219	0.02 137	3.22 198	0.59 67	0.34 103	0.98 262	1.09 224	0.19 189	0.40 97	0.34 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.01 76

ADLNet2	1.38 311	0.39 268	3.13 338	0.00 1	0.70 409	1.23 150	0.26 312	4.19 297	2.36 372	1.45 264	3.16 361	4.23 373	0.82 295	4.56 281	0.88 292	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 313	0.02 172

CrosDoStereo	1.66 339	0.15 131	1.66 209	0.02 81	0.07 270	1.38 202	6.16 447	3.12 176	1.06 220	0.97 187	3.74 373	0.96 208	4.79 413	7.00 399	1.92 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 303	0.00 1

PFNet+	0.54 117	0.10 79	1.31 160	0.16 274	0.05 251	1.44 223	0.56 360	1.60 67	0.98 201	1.35 248	0.46 191	0.37 125	0.01 7	2.18 188	0.22 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76

LCNet	0.87 212	0.18 159	0.97 69	0.14 264	0.26 363	1.19 121	0.22 302	2.36 100	0.71 149	1.82 294	0.21 137	0.11 78	2.56 373	5.56 322	0.14 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 329	0.81 421

HHNet	0.87 212	0.25 208	1.78 225	0.16 274	0.08 279	1.30 173	0.44 351	1.93 81	0.64 100	1.41 259	5.92 394	0.14 92	1.79 351	0.35 90	0.95 299	0.05 391	0.00 1	0.01 368	0.00 1	0.14 319	0.01 76

Patchmatch Stereo++	0.50 103	0.09 60	1.01 75	0.06 186	0.07 270	1.60 276	0.27 315	1.45 60	0.68 125	0.98 196	0.18 124	0.77 187	0.03 47	2.58 191	0.17 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.05 274
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	1.54 327	0.07 39	0.88 47	1.04 412	0.27 368	1.47 236	0.66 366	1.57 66	0.61 82	1.68 283	0.82 247	1.62 257	2.29 366	6.18 341	11.63 435	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76

STrans-v2	1.67 343	0.36 255	3.28 348	0.02 81	0.19 337	1.45 229	0.08 245	6.69 422	1.49 302	2.00 308	2.86 353	3.67 364	3.88 404	7.04 401	0.45 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1

TransformOpticalFlow	1.47 319	0.31 238	3.22 347	0.66 385	0.08 279	1.54 258	0.09 256	3.84 272	1.58 318	1.66 282	2.32 338	3.60 360	3.12 388	6.99 397	0.42 232	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76

OMP-Stereo	1.20 289	0.54 330	0.96 64	2.39 431	0.29 379	1.58 265	0.33 338	2.01 86	0.68 125	2.68 355	1.16 275	3.10 343	0.18 183	7.40 408	0.56 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 252	0.01 76

IIG-Stereo	1.30 299	0.48 311	1.04 95	2.41 432	0.05 251	1.61 280	0.14 277	2.59 127	0.68 125	2.97 363	2.28 337	3.08 341	0.57 260	7.41 409	0.65 278	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1

NF-Stereo	0.82 189	0.10 79	1.12 112	1.19 420	0.01 123	1.52 251	0.29 326	2.67 136	0.66 112	1.20 229	0.58 203	0.24 105	0.01 7	6.38 353	0.32 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1

OCTAStereo	0.82 189	0.10 79	1.15 121	1.19 420	0.01 123	1.53 254	0.29 326	2.66 132	0.66 112	1.20 229	0.58 203	0.25 109	0.01 7	6.38 353	0.33 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1

PSM-softLoss	0.85 201	0.10 79	1.50 180	1.14 416	0.03 227	1.47 236	0.27 315	2.48 119	0.69 138	1.30 240	0.38 172	0.39 130	0.01 7	6.88 386	0.33 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76

KMStereo	0.85 201	0.10 79	1.50 180	1.14 416	0.03 227	1.47 236	0.27 315	2.48 119	0.69 138	1.30 240	0.38 172	0.39 130	0.01 7	6.88 386	0.33 199	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76

NRIStereo	0.74 162	0.08 48	0.88 47	0.47 356	0.05 251	1.58 265	0.49 356	1.38 51	0.61 82	0.88 171	0.17 121	0.66 167	0.03 47	6.96 395	0.22 143	0.00 1	0.06 364	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.17 375

PSM-adaLoss	0.46 90	0.09 60	1.01 75	0.06 186	0.09 287	1.61 280	0.30 332	1.43 53	0.69 138	0.97 187	0.18 124	0.77 187	0.02 22	1.67 175	0.17 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.05 274

PSM-AAD	1.15 281	0.04 6	0.88 47	0.10 240	0.27 368	1.32 177	3.25 417	2.41 111	0.64 100	2.93 360	1.92 315	0.15 94	5.39 422	3.42 217	0.19 136	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.05 274

FTStereo	2.16 374	0.03 2	1.42 173	0.17 277	0.13 308	1.42 216	4.67 435	2.44 113	0.63 93	3.36 374	17.95 433	0.78 192	4.17 405	4.41 265	0.14 104	0.15 408	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	1.25 430

ROB_FTStereo_v2	0.43 81	0.09 60	1.00 72	0.06 186	0.08 279	1.57 261	0.33 338	1.44 57	0.67 120	0.97 187	0.19 132	0.77 187	0.02 22	1.23 155	0.17 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.05 274

ROB_FTStereo	0.47 95	0.09 60	1.04 95	0.06 186	0.08 279	1.59 272	0.33 338	1.43 53	0.68 125	0.97 187	0.19 132	0.76 183	0.03 47	1.86 181	0.17 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.05 274

Consistency-Raft	1.36 308	0.65 356	4.81 402	0.33 328	0.32 386	1.62 286	0.11 265	3.65 251	3.80 401	0.33 92	6.12 397	0.86 196	2.14 364	0.94 142	1.25 316	0.02 375	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.24 371	0.01 76

KYRaft	1.19 286	0.05 13	0.94 59	0.06 186	0.24 357	1.25 160	0.78 373	2.48 119	0.61 82	3.23 371	7.13 404	1.00 214	2.77 379	1.43 164	0.14 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	1.71 435

HUI-Stereo	0.45 87	0.09 60	1.08 104	0.06 186	0.08 279	1.61 280	0.32 336	1.43 53	0.70 147	0.97 187	0.18 124	0.77 187	0.02 22	1.44 168	0.17 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.05 274

DeepStereo_LL	1.66 339	0.15 131	1.66 209	0.02 81	0.07 270	1.38 202	6.16 447	3.12 176	1.06 220	0.97 187	3.74 373	0.96 208	4.79 413	7.00 399	1.92 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 303	0.00 1

DEmStereo	1.51 322	0.08 48	2.17 269	0.09 231	0.02 206	1.76 304	0.90 377	1.47 62	0.60 74	2.46 348	6.42 400	1.08 222	5.16 417	6.21 343	1.86 343	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76

SST-Stereo	1.04 248	0.05 13	1.16 125	0.72 390	0.23 353	1.70 300	0.58 363	1.92 80	1.46 294	1.19 227	1.09 267	1.60 253	1.93 358	6.92 393	0.21 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 76

THIR-Stereo	1.48 320	0.29 233	1.51 183	0.01 23	0.02 206	1.05 71	4.32 429	2.11 91	0.22 34	1.08 213	4.24 380	1.93 278	4.19 406	6.76 377	1.87 344	0.00 1	0.00 1	0.04 399	0.00 1	0.05 219	0.00 1

RAFT_R40	0.99 240	0.05 13	1.26 147	0.71 389	0.20 341	1.65 293	0.67 367	1.94 82	0.61 82	1.05 209	1.15 273	1.80 271	1.47 328	6.91 391	0.31 192	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 76

RE-Stereo	0.82 189	0.10 79	1.15 121	1.19 420	0.01 123	1.52 251	0.29 326	2.66 132	0.66 112	1.20 229	0.58 203	0.24 105	0.01 7	6.38 353	0.32 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1

Pruner-Stereo	0.53 115	0.10 79	1.02 80	0.89 406	0.10 296	1.57 261	0.36 344	2.06 88	0.63 93	2.23 324	0.46 191	0.25 109	0.01 7	0.45 107	0.37 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 172

TVStereo	0.82 189	0.10 79	1.15 121	1.19 420	0.01 123	1.52 251	0.29 326	2.66 132	0.66 112	1.20 229	0.58 203	0.24 105	0.01 7	6.38 353	0.32 196	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1

DeepStereo_RVC	0.52 109	0.08 48	1.37 168	0.06 186	0.06 261	1.34 185	0.41 348	1.43 53	0.68 125	1.03 206	0.85 250	0.49 144	1.56 337	0.79 136	0.17 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.13 359

iGMRVC	0.51 106	0.09 60	1.04 95	0.06 186	0.08 279	1.61 280	0.27 315	1.44 57	0.69 138	0.97 187	0.19 132	0.76 183	0.03 47	2.69 198	0.17 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.04 255

IRAFT_RVC	1.02 244	0.20 177	1.58 197	1.39 424	0.26 363	1.33 183	0.32 336	2.52 122	0.66 112	1.58 278	0.81 246	1.16 228	1.58 341	6.51 361	0.43 234	0.00 1	0.12 404	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.03 226

RAFT-345	1.19 286	0.06 29	1.55 187	0.54 369	0.13 308	1.53 254	0.25 309	0.56 13	1.76 331	1.20 229	7.85 406	0.93 204	0.05 80	6.87 385	0.46 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1

iRAFT	0.50 103	0.09 60	1.01 75	0.06 186	0.07 270	1.60 276	0.27 315	1.45 60	0.68 125	0.98 196	0.18 124	0.77 187	0.03 47	2.58 191	0.17 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.05 274

AnonymousM	0.34 50	0.07 39	0.63 18	0.02 81	0.01 123	1.09 83	0.03 180	1.54 65	0.68 125	0.17 78	0.04 78	0.02 3	0.24 204	0.25 55	0.04 7	0.00 1	0.01 259	1.93 438	0.00 1	0.01 36	0.00 1

CRE-IMP	0.40 71	0.06 29	1.04 95	0.07 207	0.05 251	1.45 229	0.46 353	1.48 63	0.63 93	0.90 175	0.30 153	0.88 197	0.01 7	0.26 62	0.22 143	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.17 375

CroCo-Stereo	0.39 67	0.40 273	1.67 213	0.07 207	0.00 1	0.19 4	0.01 73	3.55 242	0.75 156	0.08 38	0.02 46	0.46 138	0.08 126	0.28 69	0.18 130	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76
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
test-2	0.42 75	0.28 225	1.02 80	0.05 171	0.18 330	1.04 65	0.02 137	2.40 104	0.16 14	2.25 326	0.01 1	0.32 118	0.03 47	0.09 3	0.15 111	0.00 1	0.11 397	0.00 1	0.00 1	0.19 354	0.02 172

RAFT-IKP	0.45 87	0.09 60	1.06 101	0.06 186	0.06 261	1.44 223	0.31 335	1.44 57	0.69 138	0.97 187	0.18 124	0.76 183	0.02 22	1.65 174	0.17 120	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.04 255

Prome-Stereo	1.23 293	0.06 29	0.93 58	0.12 250	0.24 357	1.26 162	0.67 367	2.53 124	0.69 138	2.08 315	8.70 412	0.76 183	2.91 383	2.12 185	0.11 92	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	1.43 433

LMCR-Stereo	1.10 269	0.69 363	1.95 240	0.50 362	0.01 123	2.73 349	0.09 256	6.20 414	0.64 100	2.37 341	1.76 307	0.13 86	1.59 343	2.94 202	0.23 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 308	0.00 1

ICVP	0.46 90	0.08 48	1.58 197	0.01 23	0.01 123	1.10 87	0.21 298	3.80 267	0.52 62	0.42 116	0.27 149	0.33 122	0.06 99	0.57 121	0.13 99	0.00 1	0.07 373	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.01 76
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.36 58	0.27 215	0.76 31	0.01 23	0.00 1	1.20 130	0.01 73	2.15 92	0.62 89	0.15 74	0.22 141	0.69 171	0.12 162	0.28 69	0.18 130	0.00 1	0.06 364	0.00 1	0.00 1	0.27 383	0.22 393

GEStereo_RVC	1.10 269	0.42 282	1.72 218	0.28 316	0.01 123	1.37 196	0.11 265	6.25 415	0.84 180	1.05 209	0.67 231	1.61 255	0.79 290	6.11 339	0.63 274	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 295	0.04 255

Anonymous3	0.49 101	0.12 103	2.21 272	0.01 23	0.00 1	2.53 341	0.09 256	3.16 185	0.65 105	0.12 65	0.22 141	0.12 81	0.05 80	0.37 92	0.08 61	0.00 1	0.07 373	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.03 226

CREStereo++_RVC	0.29 38	0.19 167	0.83 40	0.05 171	0.00 1	1.19 121	0.00 1	0.66 19	0.99 205	0.25 84	1.26 286	0.05 37	0.07 111	0.20 40	0.09 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
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
s12784h	0.56 119	0.14 120	1.22 142	0.02 81	0.00 1	1.14 103	0.03 180	3.43 227	1.47 296	1.02 202	1.41 292	0.05 37	0.02 22	1.08 148	0.09 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1

TestStereo	0.61 128	0.55 331	1.84 232	0.00 1	0.00 1	0.94 47	0.00 1	1.65 68	0.23 35	0.12 65	0.03 67	0.08 64	0.06 99	6.59 363	0.08 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raft+_RVC	0.42 75	0.48 311	1.11 110	0.51 366	0.17 326	1.16 109	0.04 202	2.25 96	0.59 67	0.12 65	0.42 179	0.08 64	0.15 173	0.60 125	0.28 178	0.00 1	0.09 386	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.19 385

TANstereo	0.30 40	0.28 225	0.86 43	0.03 124	0.01 123	1.14 103	0.00 1	0.53 7	0.44 58	1.06 212	1.24 283	0.06 48	0.05 80	0.25 55	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.28 35	0.39 268	0.97 69	0.05 171	0.00 1	1.09 83	0.00 1	0.71 23	0.54 63	0.44 118	1.04 265	0.06 48	0.06 99	0.19 29	0.09 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

raftrobust	0.46 90	0.42 282	1.05 100	0.01 23	0.21 346	1.17 112	0.05 218	2.07 90	0.19 24	2.98 364	0.02 46	0.12 81	0.15 173	0.25 55	0.31 192	0.00 1	0.03 336	0.00 1	0.00 1	0.08 264	0.06 304

sAnonymous2	0.37 61	0.32 242	3.21 344	0.01 23	0.00 1	0.35 10	0.08 245	1.96 83	0.90 188	0.03 19	0.05 81	0.04 19	0.11 151	0.11 9	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 319	0.18 381

CroCo_RVC	0.37 61	0.32 242	3.21 344	0.01 23	0.00 1	0.35 10	0.08 245	1.96 83	0.90 188	0.03 19	0.05 81	0.04 19	0.11 151	0.11 9	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 319	0.18 381

CFNet_pseudo	0.66 146	0.17 152	2.08 263	0.00 1	0.01 123	1.22 136	0.00 1	2.79 142	0.73 150	0.78 161	0.46 191	2.32 308	0.63 271	1.77 178	0.15 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76

RALCasStereoNet	0.44 84	0.44 293	1.03 91	0.03 124	0.00 1	1.10 87	0.03 180	2.46 116	0.90 188	0.07 31	0.32 154	0.12 81	0.20 195	1.28 158	0.25 160	0.00 1	0.31 427	0.00 1	0.00 1	0.08 264	0.12 353

sCroCo_RVC	0.21 14	0.14 120	1.54 185	0.01 23	0.00 1	0.13 1	0.04 202	1.10 39	0.65 105	0.10 59	0.05 81	0.03 10	0.04 67	0.23 47	0.05 19	0.00 1	0.07 373	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1

ADLNet	1.20 289	0.29 233	1.98 246	0.00 1	0.02 206	2.20 325	0.11 265	4.39 321	2.52 380	2.19 322	2.20 335	2.66 317	0.70 286	3.42 217	1.25 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 295	0.04 255

GES	0.61 128	0.08 48	1.78 225	0.00 1	0.00 1	1.59 272	0.07 239	5.32 382	0.13 4	0.62 135	0.32 154	0.37 125	0.67 284	0.68 132	0.49 249	0.03 383	0.00 1	0.01 368	0.00 1	0.02 116	0.01 76

HCRNet	0.73 160	0.19 167	1.10 108	0.01 23	0.00 1	1.17 112	0.01 73	3.07 170	1.97 347	0.60 134	0.21 137	0.56 152	0.11 151	5.34 313	0.20 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.02 172

DCANet	0.66 146	0.43 288	2.21 272	0.03 124	0.00 1	1.22 136	0.01 73	3.26 201	1.85 338	2.61 353	0.21 137	0.09 68	0.49 251	0.33 84	0.39 229	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.06 304

csc	0.66 146	0.42 282	2.21 272	0.01 23	0.01 123	1.22 136	0.02 137	3.26 201	1.04 211	2.34 336	0.14 107	0.09 68	1.83 353	0.34 85	0.29 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 274

cscssc	0.66 146	0.42 282	2.21 272	0.01 23	0.01 123	1.22 136	0.02 137	3.26 201	1.04 211	2.34 336	0.14 107	0.09 68	1.83 353	0.34 85	0.29 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 274

222	2.69 386	0.09 60	1.03 91	0.00 1	0.00 1	1.54 258	0.00 1	5.61 395	1.55 308	1.51 266	2.10 326	0.53 149	0.07 111	4.54 278	35.09 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 172

111	0.79 181	0.70 367	2.21 272	0.01 23	0.01 123	1.19 121	0.16 282	3.78 263	1.98 349	1.22 235	0.91 256	2.01 282	0.32 222	0.32 81	0.64 276	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 264	0.17 375

xxxx	1.78 355	0.07 39	1.02 80	0.00 1	0.01 123	1.44 223	0.00 1	5.81 405	1.53 306	1.37 254	1.91 314	1.08 222	0.05 80	4.37 264	16.98 447	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 172

test_xeample	1.79 356	0.08 48	1.03 91	0.02 81	0.00 1	1.44 223	0.00 1	5.48 390	1.84 335	1.65 281	2.17 334	0.37 125	0.06 99	4.00 248	17.67 449	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 172

ARAFT	1.12 275	0.82 385	4.11 381	0.04 152	0.00 1	1.64 289	0.03 180	4.85 359	1.69 326	2.78 357	0.57 201	0.47 141	0.11 151	4.81 290	0.24 153	0.00 1	0.03 336	0.00 1	0.00 1	0.24 371	0.05 274

RAFT-Stereo + iAFF	0.60 125	0.36 255	0.96 64	0.03 124	0.02 206	1.21 133	0.02 137	2.80 145	1.55 308	1.08 213	2.63 347	0.43 135	0.16 176	0.37 92	0.25 160	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.00 1	0.19 354	0.01 76

AFF-stereo	0.65 141	0.46 301	0.82 37	0.37 341	0.00 1	1.19 121	0.00 1	3.04 167	1.42 286	0.72 151	1.95 317	1.16 228	0.26 209	0.97 144	0.31 192	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.00 1	0.21 364	0.02 172

GMStereo	0.25 32	0.60 343	1.28 151	0.01 23	0.00 1	0.48 20	0.00 1	0.74 26	1.24 253	0.16 75	0.03 67	0.07 58	0.09 134	0.22 44	0.10 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	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
FINET	1.36 308	0.46 301	4.05 377	0.22 294	0.73 410	1.03 58	0.00 1	3.57 244	5.71 416	1.59 279	1.64 297	0.49 144	0.19 189	5.53 319	1.90 345	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.08 264	0.03 226

APVNet	1.52 323	0.31 238	4.00 374	0.09 231	0.00 1	4.64 397	0.08 245	4.41 323	1.21 248	1.25 238	1.05 266	2.90 331	0.93 300	6.70 373	2.48 367	0.01 353	0.00 1	0.07 404	0.00 1	0.27 383	0.05 274

Syn2CoEx	1.66 339	1.17 410	4.29 387	0.04 152	0.00 1	1.44 223	0.56 360	5.33 383	1.98 349	2.01 311	2.12 328	2.08 287	2.81 380	6.55 362	2.42 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 396	0.06 304

MMNet	1.20 289	0.27 215	3.59 363	0.09 231	0.00 1	4.15 386	0.01 73	3.63 249	1.19 245	1.93 304	0.32 154	1.35 239	1.23 315	4.42 266	1.84 342	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 172

delet	1.14 278	0.32 242	1.56 194	0.03 124	0.17 326	2.86 358	1.03 382	4.25 304	2.14 361	1.03 206	1.17 277	1.64 262	0.92 299	4.35 261	1.27 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.00 1

psm_up	0.84 199	0.32 242	1.44 176	0.02 81	0.00 1	1.98 316	0.05 218	3.40 221	1.04 211	2.06 314	0.40 176	1.74 265	0.45 247	3.47 220	0.24 153	0.06 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 264	0.00 1

UNet	1.13 277	0.24 205	4.21 383	0.01 23	0.02 206	2.31 331	0.02 137	3.06 168	0.76 164	1.17 224	0.14 107	2.73 321	1.58 341	4.48 274	1.92 348	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1

UPFNet	0.87 212	0.09 60	2.05 259	0.00 1	0.00 1	1.90 314	0.11 265	3.41 223	0.83 177	2.15 318	0.10 98	1.92 277	0.09 134	3.94 245	0.70 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1

FCDSN-DC	5.04 422	0.15 131	1.83 230	0.22 294	0.44 393	5.60 408	1.66 396	5.22 374	4.37 407	14.49 446	21.86 446	20.65 445	11.88 445	7.66 415	4.55 393	0.02 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.05 274
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
psmorigin	2.01 369	0.37 259	10.25 438	0.22 294	0.03 227	1.62 286	0.19 294	3.31 210	1.05 217	4.92 401	3.14 358	5.85 400	2.21 365	5.31 310	1.71 337	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.02 172

EDNetEfficientorigin	10.31 444	1.90 431	98.96 478	0.22 294	0.23 353	2.73 349	0.71 369	4.50 330	16.94 443	18.72 448	15.36 428	12.74 429	10.73 443	8.96 426	11.94 436	0.01 353	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.25 377	1.31 432

CREStereo	0.22 19	0.17 152	0.64 21	0.00 1	0.01 123	1.22 136	0.01 73	1.15 41	0.56 64	0.10 59	0.07 88	0.04 19	0.00 1	0.32 81	0.10 84	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	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
FENet	0.52 109	0.07 39	1.62 201	0.04 152	0.00 1	1.19 121	0.05 218	3.10 174	0.98 201	0.89 173	0.01 1	1.63 260	0.09 134	0.47 111	0.28 178	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76

ac_64	1.12 275	0.18 159	1.64 204	0.18 282	0.25 360	1.48 242	0.02 137	4.97 363	1.47 296	0.69 147	0.45 190	4.94 390	0.46 249	4.87 292	0.74 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.00 1

ACVNet	0.57 121	0.21 184	1.34 163	0.09 231	0.00 1	1.36 191	0.22 302	2.40 104	1.05 217	0.63 139	0.66 223	1.94 279	0.26 209	0.31 75	0.79 287	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 264	0.00 1

acv_ft	0.79 181	0.21 184	1.28 151	0.01 23	1.08 419	1.68 296	0.01 73	3.75 258	1.05 217	1.31 243	0.66 223	1.94 279	0.46 249	0.31 75	1.68 334	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.27 383	0.00 1

HGLStereo	1.03 246	0.18 159	1.50 180	0.01 23	0.01 123	1.41 209	0.01 73	3.41 223	0.82 174	1.05 209	3.09 357	2.11 290	1.24 318	4.51 275	1.18 311	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.03 226

cf-r	0.98 233	0.51 322	2.04 258	0.25 305	0.01 123	1.40 205	0.03 180	4.47 328	1.65 323	0.95 183	0.58 203	2.63 316	0.24 204	4.19 254	0.58 267	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.04 255

hitnet-ft	1.09 265	0.39 268	1.45 177	0.04 152	0.00 1	1.34 185	0.22 302	3.34 214	2.25 369	1.48 265	1.11 269	4.17 372	0.37 233	4.73 287	0.79 287	0.01 353	0.00 1	0.03 396	0.00 1	0.09 286	0.01 76

GANet-RSSM	0.88 216	0.38 262	1.45 177	0.60 377	0.00 1	1.36 191	0.02 137	4.55 332	0.69 138	0.71 149	0.32 154	1.56 249	0.61 265	4.55 279	0.64 276	0.00 1	0.00 1	0.05 403	0.00 1	0.08 264	0.02 172

PSMNet-RSSM	0.90 223	0.44 293	1.35 166	0.13 254	0.00 1	1.37 196	0.03 180	4.79 356	0.85 184	1.11 216	0.49 195	2.15 294	0.35 229	4.09 252	0.73 283	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.00 1	0.03 168	0.01 76

GwcNet-RSSM	1.02 244	0.69 363	2.70 320	0.22 294	0.02 206	1.42 216	0.05 218	4.02 284	1.01 207	0.90 175	0.42 179	2.89 330	0.26 209	4.43 267	1.17 310	0.00 1	0.00 1	0.02 391	0.00 1	0.13 313	0.05 274

CFNet-ft	0.77 172	0.46 301	1.34 163	0.01 23	0.27 368	1.32 177	0.02 137	2.40 104	0.68 125	0.63 139	0.18 124	3.23 352	0.21 199	3.97 246	0.54 260	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.00 1	0.03 168	0.02 172

FAT-Stereo	1.86 359	0.19 167	3.31 350	0.17 277	0.03 227	1.78 307	0.97 379	4.76 352	2.79 386	4.22 391	4.87 384	5.31 398	2.83 382	5.06 301	0.90 293	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.01 76

DSFCA	1.30 299	0.14 120	1.82 229	0.01 23	0.03 227	3.74 380	0.86 374	2.71 138	1.23 250	3.09 367	0.41 178	2.93 332	1.49 329	6.12 340	1.35 322	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 76

PMTNet	0.21 14	0.19 167	0.85 41	0.02 81	0.02 206	1.14 103	0.30 332	0.88 32	0.11 1	0.03 19	0.02 46	0.07 58	0.02 22	0.37 92	0.12 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.00 1

DMCA	0.68 153	0.22 194	1.96 243	0.01 23	0.01 123	1.28 165	0.02 137	3.02 161	1.54 307	2.14 317	0.15 113	1.74 265	0.10 141	0.45 107	0.95 299	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 76

FADNet-RVC	1.10 269	1.07 406	4.79 401	0.03 124	0.00 1	1.60 276	0.08 245	3.77 261	1.70 327	0.35 104	0.07 88	0.61 156	0.66 281	5.32 311	1.11 305	0.01 353	0.08 382	0.00 1	0.00 1	0.48 416	0.18 381

S-Stereo	2.00 368	0.30 237	5.74 417	0.24 302	0.23 353	2.51 340	1.90 399	4.74 348	5.15 413	2.42 345	5.80 393	2.85 328	0.72 287	5.08 302	2.17 360	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.00 1	0.08 264	0.04 255

DIP-Stereo	0.58 122	0.23 201	0.90 51	0.08 221	0.00 1	1.43 219	0.01 73	6.01 411	1.38 276	0.92 180	0.11 103	0.04 19	0.19 189	0.12 12	0.07 49	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.01 76
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MaskLacGwcNet_RVC	1.63 336	0.45 297	2.21 272	1.53 426	0.18 330	4.33 391	0.41 348	3.37 215	1.40 282	0.54 130	0.65 221	3.10 343	0.11 151	4.93 294	0.60 271	4.57 439	0.51 432	0.00 1	0.00 1	1.37 430	2.39 438

STTStereo	0.83 193	0.34 248	2.44 301	0.24 302	0.15 319	1.41 209	0.10 263	3.02 161	1.55 308	1.34 244	0.17 121	1.77 269	0.45 247	3.42 217	0.30 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 76

BEATNet_4x	0.97 231	0.77 375	3.36 352	0.46 353	0.01 123	1.32 177	0.09 256	4.57 336	1.26 255	1.88 299	0.22 141	1.09 224	0.42 241	1.79 179	2.09 358	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 264	0.06 304

AF-Net	2.17 375	0.65 356	3.53 360	0.00 1	0.09 287	2.02 318	0.48 354	6.44 416	1.70 327	3.36 374	10.22 416	4.95 391	2.81 380	4.34 260	2.66 374	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.13 313	0.01 76

RGC	1.86 359	0.67 359	3.45 358	0.07 207	0.26 363	3.29 365	0.11 265	4.78 355	1.46 294	3.26 372	4.51 382	5.14 394	2.68 377	5.46 316	1.94 352	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 264	0.09 336

NCC-stereo	1.67 343	0.56 335	3.10 336	0.08 221	0.22 348	2.24 327	0.13 274	5.05 369	1.42 286	2.27 333	2.72 349	4.29 374	3.53 396	5.76 330	2.01 354	0.04 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.02 172

stereogan	2.13 373	0.31 238	3.75 367	0.01 23	0.09 287	7.44 423	0.60 364	4.27 307	3.29 392	3.91 387	4.62 383	6.41 405	1.84 356	5.17 304	0.58 267	0.00 1	0.01 259	0.01 368	0.00 1	0.24 371	0.05 274

edge stereo	1.94 365	0.40 273	3.82 371	0.15 267	0.09 287	1.81 310	0.45 352	4.77 353	2.21 367	3.36 374	3.94 376	8.39 418	1.72 349	5.75 329	1.69 336	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.00 1	0.17 339	0.01 76

Nwc_Net	1.94 365	0.55 331	3.79 369	0.07 207	0.08 279	2.73 349	0.04 202	6.75 425	1.11 228	2.03 312	7.92 407	4.82 388	2.11 363	4.78 288	2.01 354	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.01 76

Abc-Net	1.67 343	0.56 335	3.10 336	0.08 221	0.22 348	2.24 327	0.13 274	5.05 369	1.42 286	2.27 333	2.72 349	4.29 374	3.53 396	5.76 330	2.01 354	0.04 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.02 172
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
R-Stereo Train	0.44 84	0.09 60	0.94 59	0.02 81	0.00 1	1.24 151	0.09 256	3.65 251	0.11 1	1.87 297	0.42 179	0.06 48	0.01 7	0.25 55	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172

RTS	9.75 442	2.69 439	65.25 466	0.85 400	1.99 429	14.36 441	4.75 436	5.69 400	17.29 444	7.97 421	19.00 436	6.83 411	3.02 386	26.15 463	18.62 454	0.00 1	0.15 413	0.00 1	0.00 1	0.29 391	0.16 371

RTSA	9.75 442	2.69 439	65.25 466	0.85 400	1.99 429	14.36 441	4.75 436	5.69 400	17.29 444	7.97 421	19.00 436	6.83 411	3.02 386	26.15 463	18.62 454	0.00 1	0.15 413	0.00 1	0.00 1	0.29 391	0.16 371

ADCS	5.09 423	2.15 433	16.58 449	0.34 334	0.07 270	5.91 412	4.26 428	6.73 424	6.99 425	9.44 429	6.09 396	6.57 408	5.17 419	9.54 432	21.38 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 404	0.23 396

ADCP+	2.87 389	0.98 398	8.75 435	0.07 207	0.16 324	5.93 413	2.90 416	4.00 283	1.84 335	1.52 267	0.27 149	3.81 367	3.22 392	6.05 337	17.38 448	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 319	0.30 400

RAFT-Stereo	0.44 84	0.09 60	0.94 59	0.02 81	0.00 1	1.24 151	0.09 256	3.65 251	0.11 1	1.87 297	0.42 179	0.06 48	0.01 7	0.25 55	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 172
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	1.53 325	0.31 238	1.97 245	0.09 231	3.20 435	1.69 298	0.06 235	3.27 207	2.12 356	0.77 158	1.29 287	5.32 399	1.69 348	6.60 364	2.17 360	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.02 172

MSMDNet	0.65 141	0.14 120	2.02 252	0.01 23	0.01 123	1.11 92	0.00 1	2.88 152	0.98 201	0.49 128	0.28 151	2.32 308	1.49 329	1.19 152	0.08 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.01 76

HSM-Net_RVC	1.40 313	0.07 39	1.58 197	0.00 1	0.01 123	1.88 312	0.05 218	7.24 428	1.71 329	3.63 380	3.63 371	3.21 350	0.36 231	4.25 256	0.44 237	0.01 353	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
STTRV1_RVC	1.94 365	0.35 250	4.85 403	0.32 327	0.01 123	2.41 336	0.34 342	5.79 403	3.55 395	0.82 167	5.11 388	1.63 260	1.08 305	7.63 413	1.41 326	0.91 430	2.53 456	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.04 255

RYNet	1.52 323	0.35 250	3.38 353	0.25 305	0.04 244	2.31 331	0.03 180	4.62 338	1.47 296	1.14 219	0.34 161	4.52 381	1.38 325	6.36 352	4.23 389	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 172

PA-Net	1.31 303	0.59 341	3.65 364	0.06 186	0.15 319	1.44 223	0.54 359	4.08 287	2.71 385	0.78 161	1.16 275	2.32 308	0.64 274	5.96 334	1.92 348	0.01 353	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.06 304
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	1.86 359	0.64 352	2.55 312	1.42 425	0.19 337	3.38 370	0.04 202	4.41 323	2.45 377	0.90 175	1.31 288	0.98 212	0.18 183	6.60 364	0.53 257	1.14 433	1.60 444	7.16 442	0.00 1	1.33 429	0.32 405

GANetREF_RVC	1.10 269	0.95 396	2.98 328	0.06 186	0.00 1	2.23 326	0.18 289	3.95 281	2.53 381	0.56 131	0.32 154	1.89 276	0.66 281	5.03 298	0.51 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.04 255
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
GANet	1.90 362	0.43 288	1.83 230	0.39 343	0.00 1	2.24 327	3.37 418	3.90 279	1.44 291	2.17 320	9.66 414	2.57 315	1.09 306	6.88 386	1.81 339	0.00 1	0.00 1	0.02 391	0.00 1	0.10 295	0.03 226

TDLM	1.08 257	0.49 315	1.43 174	0.27 314	0.00 1	1.56 260	2.12 403	3.10 174	1.75 330	1.36 253	0.93 258	1.06 220	0.49 251	6.21 343	0.70 281	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 334	0.02 172

CFNet	1.08 257	0.62 348	2.26 286	0.26 311	0.03 227	1.40 205	0.04 202	4.45 327	2.09 354	0.48 125	0.69 233	1.31 236	0.24 204	6.63 367	0.83 289	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 339	0.04 255

CFNet_RVC	0.77 172	0.46 301	1.34 163	0.01 23	0.27 368	1.32 177	0.02 137	2.40 104	0.68 125	0.63 139	0.18 124	3.23 352	0.21 199	3.97 246	0.54 260	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.00 1	0.03 168	0.02 172

CVANet_RVC	1.10 269	0.39 268	1.69 215	0.28 316	0.00 1	1.45 229	0.48 354	3.26 201	1.64 322	2.93 360	1.22 280	1.51 244	0.37 233	6.09 338	0.50 251	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 347	0.01 76

ccs_rob	0.65 141	0.17 152	2.09 264	0.00 1	0.01 123	1.22 136	0.00 1	2.77 140	0.73 150	0.75 153	0.44 186	2.32 308	0.64 274	1.76 177	0.15 111	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76

UCFNet_RVC	0.66 146	0.35 250	1.20 138	0.02 81	0.30 381	1.53 254	0.01 73	3.42 225	0.67 120	1.12 217	0.73 241	1.26 234	0.20 195	1.84 180	0.46 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AANet_RVC	1.66 339	0.88 390	3.52 359	0.06 186	0.00 1	1.22 136	0.00 1	3.25 199	2.51 379	2.21 323	4.49 381	3.65 363	0.20 195	7.10 402	3.42 382	0.50 425	0.04 347	0.00 1	0.00 1	0.08 264	0.05 274

FC-DCNN	6.09 428	0.18 159	2.35 295	0.42 346	0.53 401	7.80 426	1.42 392	8.14 433	7.07 426	19.05 453	22.10 447	22.85 448	13.84 448	9.42 429	6.44 408	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.06 304

HITNet	0.80 185	0.58 339	2.14 267	0.69 388	0.00 1	1.35 189	0.02 137	4.50 330	1.15 239	1.76 290	0.16 115	0.60 155	0.30 214	1.13 151	1.64 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 237	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
AdaStereo	0.65 141	0.09 60	1.12 112	0.02 81	0.00 1	1.45 229	0.23 306	4.38 318	1.44 291	1.17 224	0.37 170	1.56 249	0.18 183	0.56 120	0.37 219	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.00 1
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	1.09 265	0.17 152	4.40 392	0.00 1	0.00 1	1.59 272	0.18 289	4.29 310	1.40 282	0.85 169	0.36 166	2.30 305	0.62 270	5.26 308	0.35 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.01 76

DeepPruner_ROB	0.86 205	0.50 318	1.80 228	0.01 23	0.00 1	1.57 261	0.17 285	3.48 235	0.42 56	3.31 373	0.02 46	2.09 289	0.17 179	3.01 205	0.61 272	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 308	0.01 76

LSM	7.38 433	1.68 423	22.24 453	3.99 438	40.72 469	3.54 376	4.79 438	4.74 348	6.65 422	10.25 431	13.51 425	4.49 380	3.81 402	6.91 391	5.31 402	0.00 1	0.04 347	0.00 1	0.00 1	0.26 379	14.60 466

PS-NSSS	1.08 257	0.45 297	1.70 216	0.02 81	0.01 123	1.37 196	0.01 73	4.38 318	2.09 354	1.15 220	2.65 348	0.65 164	0.07 111	6.35 351	0.56 263	0.16 409	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.00 1

iResNetv2_ROB	1.08 257	1.12 408	4.68 400	1.09 415	0.00 1	1.38 202	0.05 218	3.83 271	1.11 228	0.80 165	1.15 273	1.02 216	0.12 162	4.52 276	0.45 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 396	0.03 226

MLCV	1.01 242	0.53 328	2.17 269	0.03 124	0.00 1	1.60 276	0.03 180	2.90 154	1.30 265	2.60 352	1.85 312	1.00 214	0.40 239	4.88 293	0.74 284	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 252	0.01 76

HSM	1.36 308	0.40 273	1.07 102	0.01 23	0.30 381	1.73 303	0.03 180	5.89 406	1.22 249	1.83 295	1.36 290	4.78 387	1.30 323	6.61 366	0.57 265	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 116	0.00 1

StereoDRNet-Refined	0.83 193	0.12 103	1.18 131	0.02 81	0.01 123	1.31 176	0.00 1	3.33 211	1.07 222	1.92 301	1.24 283	2.48 314	0.18 183	1.86 181	1.67 333	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.14 319	0.05 274
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet	1.00 241	0.45 297	3.08 335	0.86 404	0.01 123	1.97 315	0.01 73	3.67 254	1.49 302	1.77 291	1.09 267	0.35 124	0.13 168	3.83 240	1.27 319	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 252	0.01 76

MFMNet_re	2.02 370	0.98 398	4.27 386	2.74 435	0.88 412	1.47 236	0.15 278	4.21 299	3.18 391	6.63 413	6.93 403	1.87 275	3.63 399	2.13 186	0.99 301	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 368	0.05 274

DISCO	1.93 363	0.18 159	2.44 301	0.67 387	0.53 401	5.25 405	0.00 1	5.43 389	1.56 313	2.09 316	0.91 256	6.48 406	0.89 297	8.55 424	3.60 385	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 237	0.01 76

NCCL2	1.30 299	0.63 351	2.31 292	0.02 81	0.03 227	1.57 261	3.41 419	3.91 280	1.39 278	3.14 369	0.34 161	3.90 368	0.30 214	3.75 232	1.19 312	0.00 1	0.00 1	0.02 391	0.00 1	0.03 168	0.05 274

MDST_ROB	3.50 405	0.07 39	3.94 373	2.66 434	1.46 423	12.94 439	0.97 379	7.32 429	2.42 375	14.82 447	8.08 409	2.74 322	1.51 333	8.44 423	2.48 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.11 345

CBMV_ROB	1.70 349	0.11 96	1.98 246	0.46 353	0.00 1	2.85 357	0.91 378	4.27 307	2.21 367	4.02 389	5.00 386	2.97 336	2.32 368	5.40 315	1.35 322	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.06 304

SANet	4.63 419	0.89 392	5.34 410	0.30 320	0.09 287	7.43 422	3.75 423	6.53 418	16.16 442	6.79 414	13.29 424	12.44 427	7.74 430	7.38 407	4.11 388	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.10 295	0.31 404

DLCB_ROB	1.17 284	0.22 194	1.28 151	0.08 221	0.00 1	1.51 247	0.23 306	3.39 219	1.52 305	3.43 378	2.00 320	3.40 354	0.31 218	4.29 258	1.82 340	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

iResNet_ROB	1.05 255	0.76 373	2.06 260	0.07 207	0.00 1	1.35 189	0.03 180	6.80 426	2.57 383	0.79 163	1.20 279	0.94 207	0.12 162	3.81 237	0.41 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 264	0.01 76

NOSS_ROB	1.29 297	0.22 194	1.35 166	0.64 384	0.16 324	2.56 342	0.00 1	4.14 293	2.37 373	2.29 335	1.76 307	2.84 326	0.02 22	6.80 381	0.45 240	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.11 345

XPNet_ROB	1.17 284	0.41 276	1.68 214	0.04 152	0.01 123	1.65 293	0.17 285	3.46 232	1.39 278	3.89 386	1.01 264	1.60 253	0.53 254	4.35 261	3.07 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.02 172

ETE_ROB	1.16 283	0.52 323	1.71 217	0.01 23	0.02 206	1.79 308	0.22 302	4.10 290	1.32 268	4.68 399	1.18 278	2.81 324	0.08 126	3.56 224	1.12 307	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.06 304

PDISCO_ROB	2.21 376	0.78 376	3.43 356	0.96 408	2.04 431	7.04 419	0.09 256	7.36 430	5.72 417	1.21 234	1.67 300	3.16 347	1.28 321	7.52 411	1.37 324	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.34 399	0.13 359

DN-CSS_ROB	0.77 172	0.90 393	2.01 250	0.85 400	0.00 1	1.47 236	0.01 73	2.92 155	0.93 194	0.12 65	0.53 199	0.44 136	0.16 176	4.33 259	0.35 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.30 395	0.01 76

LALA_ROB	1.33 305	0.59 341	1.74 220	0.02 81	0.06 261	3.25 363	0.50 358	3.45 230	1.39 278	3.70 381	0.59 213	4.59 383	0.25 207	3.58 225	2.79 375	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.02 172

MSMD_ROB	4.94 421	0.43 288	2.58 314	0.12 250	0.01 123	8.43 429	1.09 384	4.25 304	4.11 404	13.11 440	26.36 455	13.95 432	13.88 449	7.45 410	2.92 377	0.10 402	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.01 36	0.02 172

PWC_ROB	2.90 391	1.01 402	6.12 422	0.53 368	0.57 406	1.30 173	0.40 346	3.85 274	4.42 409	7.37 418	15.40 429	3.03 340	1.55 336	6.31 349	5.74 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.46 412	0.05 274

PWCDC_ROB	3.06 393	1.38 420	3.81 370	0.14 264	0.00 1	3.14 360	0.02 137	4.40 322	12.35 436	1.08 213	23.69 452	2.01 282	2.01 362	3.87 242	2.43 365	0.24 418	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.61 423	0.08 330

PSMNet_ROB	1.09 265	0.69 363	2.92 326	0.03 124	0.07 270	1.68 296	0.16 282	3.44 229	1.30 265	0.96 185	0.32 154	2.81 324	0.63 271	4.23 255	2.48 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 264	0.04 255

SGM-Forest	1.84 357	0.08 48	1.31 160	0.15 267	0.22 348	3.52 375	2.46 413	3.85 274	2.16 362	5.29 404	3.90 375	3.71 366	1.56 337	6.28 347	1.90 345	0.01 353	0.02 312	0.00 1	0.00 1	0.03 168	0.30 400
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
pmcnn	3.61 406	0.68 361	5.38 411	0.61 380	1.46 423	2.75 353	1.26 390	5.04 368	1.57 314	8.77 427	11.67 420	18.69 442	2.38 370	6.03 335	5.61 404	0.00 1	0.07 373	0.00 1	0.00 1	0.21 364	0.07 320

CBMV	1.56 329	0.24 205	1.92 234	0.31 323	0.03 227	2.90 359	4.33 430	3.79 264	1.81 333	4.98 402	1.73 305	2.70 319	1.68 347	3.81 237	0.92 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 219	0.08 330
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SPS-STEREO	3.08 394	0.49 315	2.49 307	0.21 292	0.24 357	3.67 378	1.24 389	5.80 404	2.43 376	10.68 432	8.00 408	9.48 423	3.59 398	8.11 420	5.08 400	0.01 353	0.01 259	0.00 1	0.00 1	0.04 201	0.11 345
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MeshStereo	5.78 426	0.75 369	3.04 332	0.25 305	0.14 314	7.88 427	2.09 402	9.64 436	5.18 414	20.48 456	19.06 439	22.80 447	9.54 439	9.64 433	4.88 398	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 391	0.03 226
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
test_for_model	4.23 416	22.88 466	0.91 55	12.40 457	10.47 457	1.08 82	0.06 235	4.08 287	1.36 274	1.91 300	0.09 94	0.15 94	0.03 47	0.10 8	0.22 143	7.44 446	1.43 443	0.00 1	0.01 299	18.08 465	1.99 437

H2IRNET	0.47 95	0.22 194	1.27 149	0.15 267	0.01 123	1.18 118	0.01 73	1.65 68	0.48 60	0.02 3	1.80 310	0.46 138	0.04 67	1.62 173	0.35 212	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.01 299	0.16 334	0.02 172

MIPNet	0.64 139	0.42 282	2.01 250	0.08 221	0.07 270	1.29 169	0.11 265	3.47 234	1.29 263	0.67 144	0.10 98	0.63 161	0.97 301	1.25 156	0.25 160	0.00 1	0.01 259	0.01 368	0.01 299	0.11 303	0.04 255

ASMatch	1.44 316	0.14 120	2.15 268	0.60 377	0.21 346	1.21 133	0.26 312	0.96 34	0.66 112	0.29 87	11.75 421	0.93 204	2.37 369	6.73 375	0.54 260	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.04 255

RAFT	0.60 125	0.50 318	1.01 75	0.50 362	0.04 244	0.94 47	0.08 245	3.01 160	0.65 105	0.22 83	0.09 94	3.41 355	0.27 212	0.53 116	0.37 219	0.00 1	0.03 336	0.00 1	0.01 299	0.40 408	0.03 226

rafts_anoy	0.39 67	0.44 293	1.15 121	0.06 186	0.03 227	1.12 95	0.04 202	2.75 139	0.33 49	0.10 59	0.16 115	0.11 78	0.19 189	0.74 134	0.31 192	0.00 1	0.14 409	0.00 1	0.01 299	0.02 116	0.05 274

pcwnet_v2	1.29 297	0.17 152	5.98 419	0.10 240	0.01 123	1.76 304	0.02 137	5.08 371	2.90 388	1.54 275	1.98 319	2.03 285	0.81 292	3.01 205	0.28 178	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.03 168	0.03 226

RAFT + AFF	1.63 336	1.13 409	2.62 317	0.04 152	0.80 411	2.29 330	1.03 382	5.54 394	2.06 353	1.77 291	1.81 311	1.22 231	3.65 400	6.23 345	1.57 330	0.01 353	0.35 430	0.00 1	0.01 299	0.33 396	0.12 353

ccnet	1.70 349	0.20 177	1.95 240	0.26 311	0.18 330	3.72 379	1.22 388	4.22 302	1.43 290	2.37 341	3.96 377	3.45 357	1.51 333	4.69 284	4.47 391	0.06 396	0.00 1	0.09 407	0.01 299	0.10 295	0.01 76

GwcNet	1.67 343	0.81 382	5.52 412	0.23 300	1.21 420	4.21 388	0.62 365	3.71 255	1.57 314	1.01 201	1.65 299	3.99 371	0.52 253	5.46 316	2.30 363	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.35 402	0.13 359

DMCA-RVC	0.90 223	0.64 352	3.30 349	0.03 124	0.04 244	1.30 173	0.06 235	2.65 131	0.73 150	3.21 370	0.09 94	0.99 213	0.66 281	3.14 208	0.99 301	0.01 353	0.04 347	0.02 391	0.01 299	0.07 252	0.01 76

FADNet	1.20 289	0.93 395	4.51 395	0.03 124	0.06 261	2.56 342	0.16 282	4.02 284	1.42 286	0.32 90	0.06 86	1.66 263	1.07 304	5.56 322	0.87 291	0.19 412	0.02 312	0.01 368	0.01 299	0.50 418	0.03 226

RP	1.76 354	0.55 331	2.59 316	0.22 294	0.60 407	1.70 300	0.98 381	4.31 312	1.99 351	3.12 368	5.04 387	4.41 378	2.96 384	4.72 286	1.90 345	0.01 353	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.14 319	0.01 76

DANet	1.74 351	0.22 194	3.06 333	0.75 392	0.44 393	2.46 338	0.35 343	3.40 221	1.41 285	4.22 391	1.56 294	5.03 392	0.56 258	6.29 348	5.00 399	0.01 353	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.04 201	0.08 330
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NLCA_NET_v2_RVC	1.04 248	0.55 331	2.52 309	0.56 373	1.00 415	1.37 196	0.00 1	3.43 227	1.35 273	2.24 325	0.35 164	2.18 300	0.58 262	4.28 257	0.34 206	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 299	0.00 1	0.00 1
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DRN-Test	1.62 335	0.23 201	3.72 366	0.18 282	0.13 308	3.34 368	0.19 294	5.93 409	2.01 352	4.14 390	0.76 242	2.12 292	1.78 350	5.22 307	2.62 373	0.00 1	0.00 1	0.01 368	0.01 299	0.03 168	0.01 76

StereoDRNet	1.48 320	0.75 369	4.58 398	0.05 171	0.10 296	2.49 339	1.10 385	4.62 338	1.47 296	3.38 377	0.62 219	2.29 304	0.65 279	4.52 276	2.89 376	0.00 1	0.03 336	0.00 1	0.01 299	0.05 219	0.07 320

WCMA_ROB	4.54 418	0.48 311	3.19 341	0.49 359	0.63 408	5.38 406	2.57 414	4.70 345	3.77 400	14.17 444	19.02 438	15.47 435	9.03 436	6.73 375	4.85 397	0.01 353	0.05 356	0.01 368	0.01 299	0.08 264	0.16 371

UGAM	1.08 257	0.19 167	2.83 324	0.05 171	0.01 123	1.09 83	0.11 265	2.89 153	0.64 100	0.08 38	2.46 341	3.64 362	0.08 126	6.99 397	0.25 160	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 317	0.27 383	0.04 255

WAO-6	11.09 446	1.69 424	3.21 344	7.54 445	7.10 447	16.34 445	6.63 452	20.12 455	38.64 464	9.67 430	19.28 442	27.53 453	10.97 444	12.43 445	11.57 434	4.26 438	2.35 450	10.54 452	0.02 317	7.59 441	4.29 445

SQANet	2.28 378	1.25 415	2.39 298	4.17 439	2.91 434	2.60 344	0.24 308	4.17 296	0.83 177	2.42 345	0.57 201	1.59 251	0.88 296	3.30 211	0.68 279	7.35 445	0.12 404	0.47 425	0.02 317	6.56 439	3.00 442

ACVNet-4b	5.67 425	1.65 422	4.43 393	9.46 450	7.11 448	8.72 430	1.68 398	6.61 419	5.76 418	0.27 85	6.49 401	11.67 425	2.43 372	8.40 422	1.56 328	9.06 452	2.34 449	10.49 451	0.02 317	9.22 450	5.98 451

Wz-Net-TNSev	3.91 411	5.20 449	20.57 451	0.15 267	0.01 123	7.14 420	3.57 420	6.70 423	3.57 396	1.74 285	0.58 203	7.39 414	4.33 407	8.86 425	7.99 417	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 317	0.24 371	0.16 371

GMM-Stereo	1.09 265	0.05 13	1.62 201	0.13 254	0.22 348	1.41 209	0.87 375	2.31 98	0.62 89	2.75 356	3.14 358	0.54 151	0.90 298	5.33 312	0.13 99	0.01 353	0.00 1	0.00 1	0.02 317	0.01 36	1.80 436

CSAN	2.70 387	0.75 369	3.41 355	0.18 282	0.12 303	4.18 387	4.05 425	4.11 291	4.36 406	6.03 409	6.24 399	4.60 384	4.74 412	7.29 406	3.43 383	0.02 375	0.03 336	0.01 368	0.02 317	0.18 347	0.22 393

ACVNet-DCA	0.61 128	0.27 215	1.28 151	0.13 254	0.00 1	3.44 371	0.01 73	3.15 180	0.68 125	0.33 92	0.69 233	0.04 19	0.61 265	1.43 164	0.05 19	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.03 324	0.01 36	0.01 76

1test111	0.69 155	0.27 215	1.28 151	0.13 254	0.00 1	3.44 371	0.01 73	3.15 180	0.68 125	0.33 92	0.69 233	0.04 19	0.61 265	2.95 203	0.07 49	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.03 324	0.01 36	0.01 76

cc1	0.94 226	0.27 215	1.28 151	0.13 254	0.00 1	3.44 371	0.01 73	3.18 188	7.23 428	0.33 92	0.69 233	0.04 19	0.61 265	1.43 164	0.05 19	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.03 324	0.09 286	0.04 255

otaku	3.17 395	1.32 416	2.49 307	6.07 442	3.26 436	4.62 396	2.15 404	5.35 384	1.34 272	2.00 308	2.54 345	3.50 359	1.49 329	3.68 226	1.11 305	7.89 447	0.23 421	1.88 437	0.03 324	7.74 443	4.78 447

LL-Strereo2	0.36 58	0.47 309	1.08 104	0.09 231	0.03 227	1.12 95	0.07 239	1.66 71	0.93 194	0.43 117	0.02 46	0.51 148	0.08 126	0.23 47	0.29 182	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 324	0.04 201	0.04 255

ToySt	0.47 95	0.25 208	2.47 306	0.04 152	0.01 123	1.17 112	0.00 1	2.01 86	0.63 93	0.08 38	0.14 107	1.16 228	0.05 80	0.80 137	0.46 244	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 324	0.10 295	0.04 255

RAFT-RH_RVC	2.05 372	0.15 131	1.66 209	0.60 377	0.27 368	1.49 243	0.02 137	0.58 16	0.65 105	5.35 406	21.66 445	1.06 220	0.07 111	6.85 382	0.57 265	0.04 385	0.00 1	0.00 1	0.03 324	0.01 36	0.00 1

SHD	3.01 392	1.02 403	5.52 412	0.45 352	0.39 390	4.12 385	0.17 285	6.68 421	12.04 435	7.20 417	3.36 365	4.40 377	2.58 375	4.69 284	7.17 414	0.01 353	0.04 347	0.00 1	0.03 324	0.22 367	0.17 375

XQC	2.57 384	1.20 413	6.33 426	0.18 282	0.01 123	3.84 381	0.33 338	5.24 375	3.83 402	4.43 394	1.94 316	4.58 382	3.19 390	7.19 403	8.67 422	0.00 1	0.03 336	0.00 1	0.03 324	0.27 383	0.19 385

PASM	1.58 333	1.05 404	7.51 430	0.56 373	0.09 287	1.37 196	0.28 323	2.85 150	1.44 291	3.91 387	0.44 186	3.02 338	0.64 274	6.38 353	1.59 331	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.03 324	0.26 379	0.15 368

IGEV++	0.36 58	0.19 167	0.57 14	0.09 231	0.00 1	0.35 10	0.03 180	4.62 338	0.24 39	0.12 65	0.02 46	0.03 10	0.17 179	0.24 50	0.23 148	0.00 1	0.05 356	0.00 1	0.04 334	0.09 286	0.08 330

fast-acv-ft	1.41 314	0.46 301	4.29 387	0.10 240	0.13 308	3.97 382	0.29 326	2.42 112	1.91 344	0.81 166	3.55 369	3.02 338	1.26 320	3.35 212	2.05 357	0.04 385	0.01 259	0.04 399	0.04 334	0.39 407	0.05 274

anonymousa	0.79 181	0.26 212	1.91 233	0.03 124	0.29 379	1.46 235	0.02 137	3.76 260	0.97 199	0.72 151	2.25 336	3.21 350	0.56 258	0.15 19	0.12 95	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 334	0.00 1	0.02 172

RALAANet	0.54 117	0.62 348	1.41 171	0.01 23	0.01 123	0.92 45	0.02 137	2.39 103	1.87 341	1.13 218	0.38 172	0.15 94	0.30 214	1.00 145	0.38 222	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 334	0.14 319	0.01 76

MADNet+	10.71 445	14.57 461	70.07 468	0.58 376	0.47 398	19.89 452	4.20 427	11.05 440	6.87 424	3.03 366	5.99 395	9.01 421	6.35 426	31.95 466	28.31 464	0.22 413	0.26 425	0.01 368	0.04 334	0.46 412	0.87 423

Ntro	3.24 396	1.34 417	2.83 324	7.27 444	4.43 440	6.22 415	0.74 371	4.73 347	1.48 300	0.39 112	1.77 309	2.70 319	1.28 321	4.59 283	1.25 316	8.06 448	0.28 426	2.12 440	0.05 339	8.11 444	5.16 448

coex-ft	12.01 450	5.60 451	80.23 469	0.15 267	0.15 319	1.88 312	0.73 370	2.66 132	30.12 456	49.31 469	16.59 430	15.97 437	14.42 450	6.79 380	14.50 440	0.05 391	0.08 382	0.01 368	0.05 339	0.37 406	0.61 415

CIPLG	0.75 167	0.81 382	2.38 297	0.13 254	0.03 227	1.41 209	0.27 315	3.19 193	0.84 180	1.98 307	2.56 346	0.19 101	0.10 141	0.54 118	0.26 167	0.00 1	0.05 356	0.01 368	0.05 339	0.19 354	0.05 274

IPLGR_C	0.75 167	0.88 390	2.58 314	0.13 254	0.02 206	1.40 205	0.27 315	3.19 193	0.84 180	1.92 301	2.46 341	0.18 100	0.11 151	0.49 113	0.26 167	0.00 1	0.05 356	0.01 368	0.05 339	0.19 354	0.06 304

ACRE	0.75 167	0.78 376	2.72 323	0.13 254	0.02 206	1.40 205	0.26 312	3.20 195	0.82 174	1.84 296	2.46 341	0.19 101	0.10 141	0.52 114	0.26 167	0.00 1	0.04 347	0.01 368	0.05 339	0.19 354	0.05 274

SFCPSM	0.81 187	0.11 96	2.53 310	0.01 23	0.07 270	2.45 337	0.18 289	4.99 364	1.18 243	0.77 158	0.78 243	0.69 171	0.31 218	1.72 176	0.20 137	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 339	0.06 237	0.01 76

SAMSARA	3.32 402	1.07 406	6.25 423	0.86 404	0.31 384	7.55 424	3.87 424	5.26 380	4.20 405	7.43 419	3.35 364	10.04 424	3.83 403	6.98 396	4.83 396	0.00 1	0.14 409	0.00 1	0.05 339	0.17 339	0.22 393

RTSC	2.66 385	1.24 414	6.04 420	0.18 282	0.02 206	4.40 394	0.08 245	4.29 310	4.98 412	6.00 408	3.15 360	2.97 336	1.56 337	6.71 374	10.89 431	0.00 1	0.07 373	0.00 1	0.05 339	0.40 408	0.24 397

PWCK	8.72 438	5.37 450	16.61 450	5.74 441	0.12 303	19.88 451	11.41 461	11.31 442	13.42 437	14.07 442	12.84 423	13.20 430	8.05 434	15.44 449	10.25 429	5.95 442	0.22 420	2.09 439	0.05 339	7.50 440	0.92 425

IGEV-BASED-STEREO-	1.75 353	19.48 463	12.37 444	0.06 186	0.00 1	0.47 19	0.05 218	0.46 5	0.31 45	0.13 71	0.03 67	0.03 10	0.00 1	0.07 2	0.41 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 348	0.07 252	0.92 425

MyStereo8	0.85 201	0.52 323	3.20 343	0.20 291	0.00 1	1.47 236	0.01 73	3.53 240	1.91 344	1.34 244	0.65 221	1.22 231	0.31 218	0.57 121	1.38 325	0.00 1	0.14 409	0.00 1	0.06 348	0.09 286	0.30 400

FADNet-RVC-Resample	1.08 257	1.00 401	5.32 409	0.10 240	0.14 314	1.53 254	0.25 309	3.62 248	1.18 243	0.51 129	0.19 132	1.04 217	0.28 213	5.20 305	0.44 237	0.10 402	0.16 415	0.09 407	0.06 348	0.24 371	0.21 391

EKT-Stereo	0.74 162	0.18 159	1.23 144	0.81 396	4.25 439	1.19 121	0.03 180	2.17 94	0.13 4	0.35 104	0.40 176	0.97 211	0.08 126	2.61 195	0.09 72	0.00 1	0.09 386	0.00 1	0.07 351	0.04 201	0.03 226

DRaft	1.34 306	0.12 103	1.19 135	0.06 186	0.01 123	1.64 289	0.43 350	1.86 79	0.14 6	3.76 382	5.27 389	0.41 133	4.38 408	5.49 318	1.68 334	0.01 353	0.06 364	0.00 1	0.07 351	0.07 252	0.11 345

PFNet	1.06 256	0.19 167	2.95 327	1.16 418	0.56 404	1.58 265	0.25 309	1.50 64	0.60 74	2.38 343	1.23 281	0.63 161	0.30 214	6.85 382	0.43 234	0.16 409	0.01 259	0.00 1	0.07 351	0.18 347	0.18 381

test-1	0.52 109	0.25 208	0.94 59	0.03 124	0.22 348	1.20 130	0.08 245	4.03 286	0.25 42	0.70 148	0.66 223	0.71 178	0.03 47	0.30 74	0.43 234	0.00 1	0.18 418	0.00 1	0.07 351	0.01 36	0.25 398

DPSNet	3.38 403	0.60 343	9.55 436	0.61 380	0.46 396	5.10 403	1.44 393	11.17 441	3.92 403	2.57 350	0.88 253	5.90 401	9.68 440	7.63 413	7.25 415	0.08 398	0.16 415	0.01 368	0.07 351	0.34 399	0.17 375

test_4	0.51 106	0.10 79	1.27 149	0.01 23	0.06 261	0.97 52	0.03 180	1.12 40	0.16 14	0.27 85	3.42 367	0.65 164	0.09 134	1.59 170	0.26 167	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 356	0.14 319	0.00 1

SuperB	3.70 409	1.77 426	15.73 448	0.31 323	0.05 251	4.37 392	1.67 397	3.58 246	11.57 433	2.36 340	1.32 289	2.03 285	1.91 357	6.95 394	9.01 425	0.05 391	0.03 336	0.10 410	0.08 356	11.00 455	0.10 340

PVD	5.81 427	0.99 400	5.56 414	0.72 390	0.51 400	6.72 416	0.18 289	9.90 438	23.69 448	11.45 436	19.26 441	8.18 417	9.46 438	9.24 428	9.49 427	0.02 375	0.16 415	0.00 1	0.08 356	0.18 347	0.40 411

Selective-IGEV	0.22 19	0.06 29	0.46 9	0.05 171	0.04 244	0.34 8	0.04 202	2.16 93	0.59 67	0.09 44	0.01 1	0.02 3	0.05 80	0.18 26	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 359	0.03 168	0.09 336

AnyNet_C01	6.59 432	4.31 447	36.24 460	0.96 408	0.46 396	9.96 432	5.74 444	6.02 412	3.63 398	7.59 420	8.56 411	8.83 420	3.14 389	13.74 448	20.83 458	0.12 405	0.08 382	0.25 421	0.09 359	1.01 427	0.34 406

AnyNet_C32	3.93 412	2.58 437	12.07 443	0.39 343	0.49 399	5.50 407	6.45 451	4.44 326	2.19 365	6.86 415	2.94 355	5.28 397	3.20 391	6.63 367	18.37 451	0.08 398	0.04 347	0.20 418	0.09 359	0.57 421	0.19 385

FBW_ROB	2.36 380	0.36 255	3.16 339	0.37 341	0.14 314	4.42 395	0.18 289	6.64 420	3.05 390	2.98 364	2.85 352	4.86 389	1.11 307	11.00 443	4.53 392	0.16 409	0.05 356	0.37 424	0.09 359	0.19 354	0.78 420

WAO-7	9.09 439	1.79 428	3.55 362	0.80 395	0.15 319	18.67 449	4.36 432	23.07 465	26.68 453	12.59 439	27.90 459	22.52 446	13.03 446	13.53 447	11.47 433	0.09 401	0.03 336	0.58 430	0.10 363	0.47 415	0.34 406

ADCRef	2.29 379	0.65 356	5.67 416	0.10 240	0.09 287	4.81 399	0.76 372	4.75 351	1.37 275	2.88 359	1.67 300	1.62 257	2.30 367	3.77 236	14.93 442	0.02 375	0.00 1	0.01 368	0.10 363	0.20 363	0.11 345

DeepPrunerF	2.50 382	0.87 389	14.90 447	0.17 277	0.31 384	1.41 209	0.29 326	5.62 398	9.97 432	1.02 202	0.43 183	2.01 282	1.65 345	6.85 382	3.99 386	0.00 1	0.01 259	0.07 404	0.10 363	0.24 371	0.12 353

NaN_ROB	2.02 370	0.58 339	2.65 318	0.29 318	0.28 377	3.19 361	5.19 440	3.84 272	2.55 382	5.31 405	1.73 305	2.30 305	1.96 359	6.78 379	3.09 380	0.01 353	0.06 364	0.03 396	0.10 363	0.10 295	0.37 409

Pointernet	0.34 50	0.10 79	1.09 106	0.01 23	0.08 279	1.18 118	0.05 218	2.99 157	0.62 89	0.03 19	0.01 1	0.15 94	0.05 80	0.24 50	0.09 72	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 367	0.01 36	0.00 1

ACVNet_1	6.16 429	1.86 430	4.43 393	9.52 451	7.22 449	7.59 425	2.37 409	9.99 439	6.71 423	3.84 385	5.35 391	13.23 431	4.90 416	6.25 346	1.94 352	9.06 452	2.40 451	10.88 453	0.11 367	9.58 452	6.03 452

anonymousdsp2	0.52 109	0.06 29	1.51 183	0.10 240	0.00 1	1.19 121	0.01 73	4.32 316	0.63 93	0.33 92	0.15 113	0.78 192	0.09 134	1.01 146	0.06 43	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 367	0.04 201	0.05 274

dad	0.88 216	0.62 348	2.26 286	0.06 186	0.01 123	1.24 151	0.00 1	0.98 35	2.17 363	1.29 239	0.35 164	0.37 125	0.04 67	5.80 332	1.06 304	0.01 353	0.00 1	1.13 432	0.11 367	0.05 219	0.00 1

aanetorigin	2.87 389	0.73 368	8.74 434	0.23 300	0.23 353	1.61 280	2.07 401	1.76 76	1.10 226	14.21 445	10.25 417	2.93 332	3.38 394	4.98 297	4.06 387	0.10 402	0.05 356	0.09 407	0.11 367	0.57 421	0.15 368

DispNO	1.25 294	0.52 323	3.40 354	0.11 249	0.05 251	1.45 229	0.01 73	3.73 257	1.68 325	1.34 244	1.59 295	3.15 346	1.12 310	5.56 322	1.14 309	0.00 1	0.02 312	0.03 396	0.12 372	0.05 219	0.03 226

ADCL	3.30 399	0.81 382	6.76 428	0.25 305	0.25 360	6.93 417	4.65 434	4.79 356	2.62 384	4.61 398	3.36 365	5.22 396	4.55 410	5.54 321	14.91 441	0.05 391	0.01 259	0.11 411	0.13 373	0.28 390	0.10 340

Occ-G	0.24 29	0.10 79	0.59 15	0.01 23	0.01 123	0.80 30	0.04 202	0.62 17	0.15 9	0.01 1	0.51 197	1.34 238	0.04 67	0.09 3	0.21 141	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 374	0.15 329	0.00 1

IGEV-Stereo+	0.43 81	0.17 152	0.46 9	0.14 264	1.06 418	0.63 25	0.02 137	0.30 2	0.24 39	0.09 44	0.01 1	0.04 19	0.03 47	1.86 181	0.05 19	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.15 374	1.83 433	1.61 434

ff7	0.23 24	0.21 184	1.02 80	0.02 81	0.00 1	1.07 74	0.00 1	0.53 7	0.75 156	0.09 44	0.01 1	0.04 19	0.07 111	0.44 102	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 374	0.07 252	0.01 76

IGEVStereo-DCA	0.46 90	0.09 60	1.02 80	0.02 81	0.00 1	0.82 32	0.00 1	0.53 7	0.75 156	0.09 44	0.03 67	0.03 10	0.06 99	5.04 299	0.51 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 374	0.05 219	0.01 76

ffff	0.23 24	0.21 184	1.02 80	0.02 81	0.00 1	1.07 74	0.00 1	0.53 7	0.75 156	0.09 44	0.01 1	0.04 19	0.07 111	0.44 102	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 374	0.07 252	0.01 76

11t	0.23 24	0.21 184	1.02 80	0.02 81	0.00 1	1.07 74	0.00 1	0.53 7	0.75 156	0.09 44	0.01 1	0.04 19	0.07 111	0.44 102	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 374	0.07 252	0.01 76

ccc-4	0.23 24	0.21 184	1.02 80	0.02 81	0.00 1	1.07 74	0.00 1	0.53 7	0.75 156	0.09 44	0.01 1	0.04 19	0.07 111	0.44 102	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 374	0.07 252	0.01 76

G-Net	3.49 404	0.47 309	4.03 376	1.61 427	1.91 427	10.78 435	1.92 400	3.06 168	1.26 255	8.59 426	12.06 422	6.13 403	7.82 432	4.78 288	4.77 395	0.08 398	0.12 404	0.07 404	0.15 374	0.16 334	0.11 345

model_zeroshot	0.49 101	0.26 212	2.10 266	0.03 124	0.01 123	1.69 298	0.08 245	2.63 128	0.18 21	1.02 202	0.01 1	0.61 156	0.06 99	0.86 138	0.14 104	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.16 382	0.02 116	0.01 76

RSM	0.18 10	0.05 13	0.39 5	0.03 124	0.02 206	0.38 14	0.00 1	1.33 50	0.59 67	0.09 44	0.01 1	0.03 10	0.04 67	0.19 29	0.14 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 382	0.06 237	0.04 255

IGEV_Zeroshot_test	0.74 162	0.20 177	3.00 330	0.26 311	0.02 206	1.10 87	0.05 218	3.72 256	0.19 24	0.88 171	0.71 240	2.84 326	0.63 271	0.53 116	0.33 199	0.00 1	0.07 373	0.00 1	0.16 382	0.04 201	0.00 1

anonymousdsp	0.21 14	0.21 184	0.63 18	0.02 81	0.00 1	1.07 74	0.00 1	0.74 26	0.77 165	0.09 44	0.01 1	0.04 19	0.07 111	0.25 55	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 382	0.08 264	0.03 226

Sa-1000	1.04 248	0.39 268	1.17 128	0.00 1	0.20 341	1.33 183	0.03 180	4.19 297	1.81 333	0.99 200	5.33 390	0.61 156	0.15 173	4.07 249	0.30 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 382	0.13 313	0.00 1

IGEV-Stereo	0.21 14	0.21 184	0.63 18	0.02 81	0.00 1	1.07 74	0.00 1	0.73 25	0.77 165	0.09 44	0.01 1	0.04 19	0.07 111	0.24 50	0.04 7	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 382	0.08 264	0.03 226
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.92 225	0.15 131	2.68 319	0.24 302	0.06 261	1.36 191	0.28 323	7.46 431	0.34 50	1.56 277	0.37 170	0.62 159	1.24 318	1.25 156	0.34 206	0.00 1	0.09 386	0.00 1	0.16 382	0.02 116	0.13 359

cross-raft	0.53 115	0.12 103	1.78 225	0.03 124	0.01 123	1.04 65	0.10 263	3.21 197	0.23 35	0.37 111	0.01 1	2.86 329	0.04 67	0.24 50	0.24 153	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.16 382	0.01 36	0.02 172

RSM++	0.17 5	0.07 39	0.42 6	0.03 124	0.00 1	0.40 15	0.00 1	1.18 43	0.59 67	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.05 80	0.20 40	0.14 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 390	0.09 286	0.07 320

MC-Stereo	0.24 29	0.12 103	0.71 28	0.04 152	0.02 206	1.07 74	0.00 1	1.30 48	0.17 19	0.59 133	0.02 46	0.08 64	0.11 151	0.18 26	0.05 19	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.17 390	0.06 237	0.02 172

SA	0.83 193	0.41 276	1.17 128	0.00 1	0.20 341	1.28 165	0.01 73	3.98 282	1.86 339	0.41 115	0.96 260	0.27 112	1.33 324	4.07 249	0.35 212	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 390	0.14 319	0.01 76

raft_robust	0.98 233	0.57 338	1.21 141	0.06 186	0.17 326	1.36 191	0.02 137	3.46 232	2.18 364	0.33 92	0.01 1	1.54 247	1.42 327	6.77 378	0.15 111	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.18 393	0.11 303	0.09 336

GCAP-BAT	0.37 61	0.13 112	1.16 125	0.10 240	0.12 303	1.59 272	0.04 202	0.67 20	0.43 57	0.84 168	0.89 254	0.39 130	0.07 111	0.27 67	0.49 249	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.19 394	0.00 1	0.00 1

rrr	0.62 134	0.09 60	2.07 261	0.02 81	0.00 1	0.82 32	0.06 235	2.29 97	0.85 184	0.09 44	0.03 67	0.03 10	0.06 99	5.04 299	0.51 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.19 394	0.05 219	0.07 320

RainbowNet	4.74 420	3.21 443	3.07 334	9.34 449	6.01 442	4.89 401	3.60 421	7.09 427	4.39 408	1.63 280	3.01 356	4.72 386	2.96 384	5.53 319	1.19 312	8.95 450	2.12 447	8.48 445	0.19 394	8.75 445	5.73 449

ELAS_RVC	7.69 434	0.80 379	4.90 404	1.06 413	1.02 416	10.00 433	9.43 459	9.75 437	14.69 438	21.83 459	20.27 444	17.88 440	16.41 453	13.01 446	10.44 430	0.22 413	0.55 434	0.28 422	0.19 394	0.35 402	0.65 417
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
gcap-zeroshot	0.70 158	0.26 212	1.98 246	0.19 290	0.27 368	1.43 219	0.02 137	4.23 303	0.82 174	0.75 153	0.54 200	2.19 301	0.03 47	0.63 130	0.25 160	0.00 1	0.11 397	0.00 1	0.20 398	0.00 1	0.01 76

Selective-RAFT	0.37 61	0.06 29	0.65 23	0.03 124	0.01 123	1.17 112	0.02 137	2.63 128	0.66 112	0.01 1	0.01 1	0.22 104	0.18 183	1.31 159	0.24 153	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 398	0.04 201	0.00 1

XX-Stereo	1.04 248	0.20 177	4.94 405	0.85 400	0.04 244	1.25 160	0.00 1	3.37 215	0.45 59	1.22 235	0.50 196	3.70 365	0.02 22	3.91 244	0.05 19	0.00 1	0.09 386	0.00 1	0.20 398	0.03 168	0.02 172

EDNetEfficient	6.54 431	1.17 410	33.15 458	0.66 385	1.96 428	2.07 319	3.72 422	2.80 145	14.85 439	20.02 455	9.69 415	6.59 409	10.19 441	7.19 403	15.49 444	0.03 383	0.10 394	0.01 368	0.20 398	0.62 424	0.29 399

LE_ROB	12.79 452	0.64 352	10.26 439	2.13 429	1.29 421	7.25 421	5.81 445	9.09 435	49.27 470	57.55 470	24.58 454	23.68 450	31.13 465	9.00 427	23.57 463	0.04 385	0.06 364	0.13 414	0.20 398	0.08 264	0.11 345

MSKI-zero shot	0.73 160	0.13 112	1.56 194	0.02 81	0.14 314	1.34 185	0.04 202	3.00 158	0.23 35	0.67 144	1.64 297	0.89 198	0.00 1	4.55 279	0.10 84	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.21 403	0.03 168	0.01 76

DCRE	0.69 155	0.35 250	1.16 125	0.06 186	0.02 206	0.91 41	0.00 1	1.05 37	0.30 44	0.98 196	7.63 405	0.72 179	0.02 22	0.16 22	0.07 49	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.21 403	0.02 116	0.03 226

MoCha-V2	0.33 47	0.11 96	0.92 56	0.09 231	0.06 261	0.34 8	0.00 1	2.56 126	0.64 100	0.32 90	0.43 183	0.17 99	0.09 134	0.26 62	0.10 84	0.00 1	0.14 409	0.00 1	0.22 405	0.05 219	0.01 76

Gwc-CoAtRS	0.42 75	0.12 103	1.28 151	0.03 124	0.13 308	1.03 58	0.02 137	2.33 99	0.15 9	0.35 104	0.01 1	2.27 303	0.03 47	0.20 40	0.25 160	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.22 405	0.01 36	0.01 76

ELAS	8.05 436	0.76 373	4.02 375	0.95 407	1.02 416	14.85 444	6.99 454	12.80 443	11.73 434	22.43 461	27.75 458	17.88 440	15.19 451	10.96 441	11.31 432	0.22 413	0.56 435	0.23 420	0.22 405	0.50 418	0.71 419
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
JetBlue	13.83 453	5.03 448	33.82 459	0.84 397	6.92 446	50.14 468	20.02 466	15.09 445	8.92 430	11.33 435	17.05 431	28.25 454	18.01 458	32.60 467	18.53 453	0.32 420	0.12 404	0.15 415	0.23 408	4.59 437	4.64 446

SGM_RVC	4.07 414	0.38 262	1.98 246	0.84 397	0.26 363	6.20 414	2.37 409	6.45 417	3.57 396	11.56 437	9.27 413	15.55 436	6.78 427	10.07 436	4.60 394	0.22 413	0.25 422	0.20 418	0.23 408	0.26 379	0.34 406
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
TRStereo	0.59 124	0.79 378	1.59 200	0.56 373	0.01 123	1.19 121	0.03 180	4.74 348	0.60 74	0.17 78	0.01 1	0.62 159	0.44 243	0.57 121	0.07 49	0.00 1	0.04 347	0.00 1	0.24 410	0.01 36	0.14 366

test_xeample3	0.35 54	0.10 79	1.95 240	0.02 81	0.00 1	0.93 46	0.07 239	1.70 73	0.86 186	0.09 44	0.04 78	0.05 37	0.05 80	0.23 47	0.51 253	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 410	0.06 237	0.08 330

SGM+DAISY	4.39 417	1.34 417	5.18 407	1.01 411	0.88 412	5.61 409	2.86 415	4.88 361	3.53 394	13.29 441	13.95 426	12.66 428	7.55 429	7.98 419	5.39 403	0.23 417	0.18 418	0.15 415	0.24 410	0.29 391	0.64 416

testlalala_base	1.19 286	0.11 96	0.90 51	0.07 207	0.05 251	1.19 121	0.01 73	4.28 309	0.15 9	0.04 25	0.01 1	0.24 105	0.04 67	0.12 12	0.29 182	7.21 444	1.13 440	0.00 1	0.25 413	7.61 442	0.00 1

test_1	0.61 128	0.06 29	1.00 72	0.07 207	0.12 303	0.99 54	0.01 73	2.46 116	0.20 28	1.71 284	0.01 1	1.10 226	0.04 67	3.71 230	0.23 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 413	0.15 329	0.13 359

test_3	0.58 122	0.06 29	1.04 95	0.07 207	0.12 303	1.01 56	0.01 73	2.45 114	0.20 28	0.95 183	0.01 1	1.05 218	0.05 80	3.74 231	0.23 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.25 413	0.15 329	0.13 359

AE-Stereo	0.47 95	0.11 96	1.03 91	0.04 152	0.09 287	1.11 92	0.03 180	4.16 294	0.34 50	0.35 104	0.82 247	0.15 94	0.16 176	0.45 107	0.05 19	0.00 1	0.09 386	0.00 1	0.26 416	0.09 286	0.05 274

testlalala	0.46 90	0.13 112	0.82 37	0.17 277	0.10 296	1.13 101	0.03 180	2.63 128	1.13 235	2.04 313	0.10 98	0.29 116	0.04 67	0.15 19	0.27 172	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.26 416	0.00 1	0.00 1

test-3	0.63 136	0.06 29	1.00 72	0.07 207	0.13 308	0.99 54	0.01 73	2.46 116	0.20 28	1.96 305	0.01 1	1.10 226	0.05 80	3.75 232	0.23 148	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.26 416	0.15 329	0.13 359

DLNR_Zeroshot_test	23.05 465	49.79 471	87.94 470	97.52 483	94.73 478	1.18 118	0.00 1	20.60 457	0.14 6	0.02 3	0.02 46	0.02 3	0.02 22	4.35 261	0.10 84	32.22 470	0.04 347	0.00 1	0.27 419	72.00 476	0.06 304

AEACV	0.22 19	0.05 13	0.66 24	0.02 81	0.03 227	0.87 37	0.00 1	1.07 38	0.15 9	0.18 80	0.01 1	0.02 3	0.72 287	0.15 19	0.09 72	0.00 1	0.03 336	0.00 1	0.27 419	0.08 264	0.07 320

anonymity	0.74 162	0.15 131	1.17 128	0.16 274	0.27 368	0.71 26	0.01 73	4.70 345	1.78 332	1.15 220	1.23 281	0.31 117	1.65 345	0.54 118	0.53 257	0.02 375	0.02 312	0.00 1	0.27 419	0.02 116	0.06 304

CFNet-RSSM	0.51 106	0.12 103	1.26 147	0.03 124	0.14 314	1.24 151	0.02 137	4.12 292	0.15 9	0.31 88	0.01 1	1.96 281	0.04 67	0.19 29	0.25 160	0.00 1	0.01 259	0.00 1	0.27 419	0.01 36	0.01 76

AIO-Stereo-zeroshot	1.10 269	0.35 250	4.53 396	0.18 282	0.37 388	0.79 29	0.00 1	5.71 402	0.74 155	0.40 113	0.64 220	4.47 379	1.41 326	1.42 163	0.30 189	0.00 1	0.11 397	0.00 1	0.28 423	0.17 339	0.14 366

SGM-ForestM	12.56 451	0.80 379	4.31 390	1.07 414	0.41 391	21.56 455	8.57 457	17.42 449	19.67 446	29.93 463	28.49 462	45.83 467	27.22 462	26.05 462	18.40 452	0.14 407	0.25 422	0.18 417	0.28 423	0.18 347	0.42 412

UGAM-zero	1.60 334	0.15 131	2.43 299	0.12 250	0.28 377	1.07 74	0.04 202	5.96 410	0.26 43	1.18 226	0.22 141	8.02 416	4.54 409	6.89 389	0.27 172	0.00 1	0.09 386	0.00 1	0.29 425	0.01 36	0.15 368

RAFT-Test	0.61 128	0.16 142	2.27 289	0.04 152	0.15 319	1.80 309	0.17 285	2.52 122	0.65 105	0.56 131	0.11 103	2.76 323	0.02 22	0.27 67	0.34 206	0.00 1	0.07 373	0.00 1	0.29 425	0.01 36	0.01 76

NVStereoNet_ROB	3.25 397	0.46 301	2.71 322	0.34 334	0.56 404	2.36 334	0.87 375	4.56 335	4.47 410	4.55 395	14.09 427	11.93 426	3.23 393	9.79 434	3.14 381	0.43 423	0.03 336	0.53 428	0.31 427	0.36 404	0.38 410
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_2	8.69 437	1.80 429	5.09 406	8.55 448	6.72 445	13.47 440	4.34 431	13.70 444	23.86 449	6.89 416	19.74 443	20.52 443	5.36 421	7.70 416	2.48 367	8.53 449	1.67 446	7.99 444	0.32 428	8.79 448	6.29 455

AIO-Stereo	0.21 14	0.07 39	0.44 7	0.03 124	0.03 227	0.41 16	0.01 73	1.65 68	0.65 105	0.09 44	0.01 1	0.02 3	0.04 67	0.22 44	0.05 19	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.33 429	0.05 219	0.08 330

FADNet_RVC	1.15 281	1.06 405	4.34 391	0.02 81	0.06 261	2.77 354	0.04 202	3.50 236	0.80 171	0.35 104	0.32 154	0.65 164	0.09 134	5.20 305	1.56 328	0.24 418	0.34 429	0.11 411	0.33 429	0.65 425	0.60 414

AIO-Stereo-zeroshot1	1.57 332	0.69 363	7.27 429	0.30 320	0.44 393	0.87 37	0.02 137	6.19 413	0.84 180	0.45 120	6.17 398	4.35 376	1.17 311	1.32 162	0.48 247	0.00 1	0.09 386	0.00 1	0.34 431	0.26 379	0.12 353

RAFT+CT+SA	0.66 146	0.45 297	1.22 142	0.10 240	0.30 381	1.24 151	0.02 137	4.21 299	0.67 120	0.62 135	0.39 175	0.33 122	0.05 80	2.69 198	0.14 104	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 432	0.13 313	0.30 400

testlalala2	0.77 172	0.13 112	1.72 218	3.72 437	2.44 433	1.10 87	0.01 73	3.27 207	0.73 150	0.09 44	0.03 67	1.38 240	0.08 126	0.12 12	0.09 72	0.00 1	0.02 312	0.00 1	0.37 433	0.01 36	0.01 76

ADCMid	3.95 413	1.34 417	10.91 441	0.18 282	0.38 389	5.02 402	1.27 391	4.87 360	2.94 389	11.15 434	3.60 370	6.76 410	5.21 420	6.40 358	16.96 446	0.12 405	0.08 382	0.55 429	0.46 434	0.53 420	0.19 385

MSC_U_SF_DS_RVC	5.12 424	2.33 434	8.42 433	0.33 328	0.27 368	24.60 461	8.84 458	5.50 391	9.75 431	3.82 384	8.16 410	8.53 419	1.82 352	9.44 430	5.18 401	1.02 431	1.65 445	0.33 423	0.47 435	1.06 428	0.90 424

GrayStereo	1.46 318	0.03 2	0.87 45	0.63 383	0.20 341	1.24 151	4.61 433	2.85 150	0.62 89	4.98 402	4.00 379	0.45 137	4.67 411	3.37 214	0.08 61	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.50 436	0.01 36	0.01 76

BEATNet-Init1	17.91 461	7.45 455	36.82 461	1.88 428	1.38 422	37.29 467	14.71 464	21.90 461	24.20 450	38.07 466	36.59 466	50.41 468	32.00 466	29.42 465	21.83 461	0.33 421	0.39 431	0.47 425	0.54 437	1.50 432	1.07 429

LVE	11.10 447	2.36 435	3.34 351	9.94 452	8.13 452	21.22 454	7.75 456	16.47 448	32.55 459	8.55 425	23.64 451	23.22 449	7.93 433	10.98 442	6.65 410	9.45 454	2.55 458	11.08 454	0.58 438	9.35 451	6.28 454

Dean	11.46 449	2.03 432	5.20 408	10.73 453	8.20 453	18.71 450	5.73 443	21.10 459	41.49 467	11.12 433	22.16 448	25.92 452	7.74 430	7.52 411	4.31 390	9.01 451	2.27 448	9.95 450	0.61 439	9.18 449	6.22 453

EAI-Stereo	1.14 278	0.12 103	1.19 135	0.21 292	0.32 386	1.84 311	2.32 408	5.42 388	1.19 245	1.02 202	5.66 392	0.48 142	0.60 263	0.86 138	0.62 273	0.00 1	0.13 408	0.00 1	0.65 440	0.02 116	0.17 375

WAO-8	13.93 454	3.75 445	4.23 384	7.74 446	6.54 443	22.81 457	2.39 411	22.66 462	45.98 468	18.88 451	35.42 464	33.21 458	16.91 454	16.55 452	12.78 437	5.01 440	0.81 438	9.89 448	0.77 441	8.77 447	3.61 443

Venus	13.93 454	3.75 445	4.23 384	7.74 446	6.54 443	22.81 457	2.39 411	22.66 462	45.98 468	18.88 451	35.42 464	33.21 458	16.91 454	16.55 452	12.78 437	5.01 440	0.81 438	9.89 448	0.77 441	8.76 446	3.61 443

MFN_U_SF_RVC	3.76 410	1.77 426	9.85 437	0.84 397	0.27 368	9.50 431	0.49 356	8.07 432	3.41 393	4.81 400	3.28 363	9.40 422	3.49 395	7.76 417	8.31 421	0.41 422	0.54 433	0.52 427	0.80 443	0.89 426	0.84 422

MFN_U_SF_DS_RVC	3.30 399	2.61 438	7.84 431	0.09 231	0.26 363	12.92 438	7.62 455	4.25 304	3.64 399	2.95 362	3.99 378	4.61 385	1.22 314	8.36 421	1.77 338	0.59 429	1.15 441	0.04 399	0.85 444	0.48 416	0.67 418

ADCPNet	3.63 408	0.82 385	13.20 445	0.08 221	0.43 392	7.02 418	2.23 407	4.77 353	2.41 374	4.31 393	1.96 318	7.57 415	5.16 417	6.45 359	13.80 439	0.02 375	0.75 436	0.04 399	0.90 445	0.16 334	0.53 413

DualNet (step1)	0.96 229	0.41 276	2.03 254	0.02 81	0.01 123	2.14 322	0.01 73	4.31 312	1.07 222	1.35 248	0.36 166	0.70 174	0.44 243	2.58 191	0.34 206	0.53 426	0.00 1	1.82 434	1.10 446	0.02 116	0.02 172

test_sample9	2.36 380	0.41 276	2.03 254	0.02 81	0.01 123	2.14 322	0.01 73	4.31 312	1.07 222	1.35 248	0.36 166	0.70 174	0.44 243	5.58 326	8.70 423	0.53 426	16.52 467	1.82 434	1.10 446	0.02 116	0.02 172

test_sample8	3.62 407	0.41 276	2.03 254	0.02 81	0.01 123	2.14 322	0.01 73	4.38 318	1.04 211	6.51 410	0.58 203	14.04 433	6.94 428	5.58 326	8.70 423	0.53 426	16.52 467	1.82 434	1.10 446	0.02 116	0.02 172

DGSMNet	2.23 377	0.80 379	6.10 421	0.96 408	1.73 426	3.22 362	4.12 426	5.30 381	1.11 228	1.19 227	2.48 344	3.18 348	0.65 279	4.57 282	1.33 321	1.11 432	1.37 442	1.55 433	1.26 449	1.37 430	1.28 431

IMH-64-1	9.55 440	2.76 441	2.44 301	11.17 454	9.13 454	12.03 436	5.45 441	18.33 450	15.78 440	6.59 411	18.69 434	16.95 438	6.20 424	10.63 438	8.06 418	9.46 455	2.46 452	15.42 458	1.61 450	10.89 453	6.88 456

IMH-64	9.55 440	2.76 441	2.44 301	11.17 454	9.13 454	12.03 436	5.45 441	18.33 450	15.78 440	6.59 411	18.69 434	16.95 438	6.20 424	10.63 438	8.06 418	9.46 455	2.46 452	15.42 458	1.61 450	10.89 453	6.88 456

IMH	11.11 448	3.50 444	2.56 313	11.25 456	9.13 454	14.49 443	5.10 439	20.68 458	26.30 452	8.28 423	23.85 453	20.63 444	9.19 437	12.39 444	7.96 416	9.50 457	2.50 454	15.28 457	1.66 452	11.07 456	6.96 458

TorneroNet-64	15.45 458	5.66 452	3.44 357	13.86 458	12.03 459	28.15 464	6.27 449	19.89 454	38.68 465	12.16 438	28.06 460	35.76 461	15.44 452	19.56 455	15.40 443	9.71 458	2.52 455	19.13 461	2.70 453	12.55 458	7.94 460

TorneroNet	16.10 459	5.74 453	4.12 382	13.88 459	11.97 458	26.89 463	6.85 453	21.13 460	38.32 463	14.15 443	33.36 463	33.52 460	17.49 456	18.89 454	19.64 456	9.77 459	2.53 456	19.43 462	3.35 454	13.21 459	7.86 459

DDUNet	3.28 398	10.54 459	2.29 291	3.50 436	3.31 437	4.21 388	0.21 298	3.77 261	1.03 209	2.54 349	3.17 362	3.20 349	0.21 199	3.89 243	0.69 280	1.94 436	0.05 356	9.87 447	3.53 455	5.03 438	2.55 440

UDG	2.86 388	8.81 456	1.57 196	2.60 433	0.89 414	2.39 335	0.11 265	3.42 225	1.02 208	2.18 321	3.64 372	5.04 393	1.60 344	4.17 253	2.09 358	1.21 435	0.04 347	7.69 443	3.67 456	4.10 436	0.93 427

MANE	14.02 456	0.85 387	3.53 360	2.13 429	3.75 438	18.44 448	6.14 446	22.67 464	27.90 454	33.01 465	41.08 467	41.26 466	30.90 464	23.39 457	17.99 450	0.47 424	0.76 437	0.91 431	4.04 457	0.17 339	1.00 428

UNDER WATER-64	20.03 464	10.28 458	31.50 457	20.05 464	13.64 461	32.81 466	23.45 467	16.01 446	33.44 460	22.01 460	17.25 432	40.58 465	32.20 467	24.50 459	22.36 462	10.06 460	2.70 460	18.37 460	4.24 458	14.84 461	10.24 465

DispFullNet	7.91 435	23.96 467	13.67 446	14.71 460	7.88 451	4.83 400	0.04 202	5.01 366	2.89 387	8.86 428	4.96 385	6.11 402	10.72 442	10.18 437	3.51 384	2.44 437	0.33 428	15.15 456	4.65 459	12.33 457	5.95 450

KSHMR	14.27 457	6.95 454	5.79 418	15.08 461	12.84 460	17.44 446	10.61 460	18.88 452	30.94 457	18.81 450	22.21 449	28.54 455	8.85 435	15.56 450	9.24 426	10.34 462	3.60 462	21.61 464	4.68 460	14.48 460	8.94 461

UNDER WATER	19.61 463	12.37 460	31.14 456	20.44 465	14.31 462	28.63 465	18.15 465	16.43 447	34.24 461	20.82 457	19.14 440	38.83 462	30.09 463	24.31 458	20.97 459	10.09 461	2.68 459	19.51 463	4.70 461	15.52 462	9.93 463

U	1.74 351	0.03 2	0.99 71	0.03 124	7.39 450	10.20 434	0.00 1	0.71 23	0.20 28	0.02 3	0.02 46	0.12 81	0.02 22	0.11 9	0.04 7	0.00 1	0.00 1	9.67 446	5.13 462	0.01 36	0.00 1

notaker	17.52 460	21.54 465	7.84 431	18.05 463	14.44 463	17.58 447	6.43 450	20.13 456	24.44 451	21.34 458	27.71 457	39.12 463	18.78 459	19.63 456	20.40 457	11.95 463	2.71 461	25.51 466	5.85 463	17.10 463	9.78 462

JetRed	34.54 468	39.28 470	62.16 464	15.62 462	26.51 468	69.20 470	40.79 470	31.43 469	32.41 458	46.06 468	44.55 469	40.19 464	26.50 461	38.43 468	56.06 469	12.76 464	37.49 472	13.23 455	9.38 464	29.52 468	19.34 468

ktn	19.15 462	18.52 462	6.39 427	22.64 467	17.26 465	24.47 459	12.11 462	24.52 466	34.74 462	18.75 449	27.70 456	32.54 456	17.85 457	15.71 451	16.67 445	22.09 466	3.64 463	28.95 468	10.91 465	17.40 464	10.22 464

Anonymous_2	1.69 348	0.05 13	1.31 160	0.08 221	0.03 227	1.22 136	0.01 73	3.25 199	0.19 24	0.76 156	0.13 106	2.68 318	1.99 360	0.39 96	0.13 99	0.05 391	0.25 422	3.27 441	14.54 466	3.40 434	0.01 76

HanzoNet	29.69 467	29.33 468	21.66 452	21.75 466	19.07 467	24.58 460	12.99 463	28.87 468	40.49 466	43.09 467	44.02 468	55.65 470	44.93 468	43.17 469	44.44 467	27.88 469	9.47 465	29.77 469	15.86 467	20.94 467	15.84 467

DPSimNet_ROB	25.03 466	19.56 464	24.93 455	24.36 468	17.85 466	22.25 456	25.93 468	28.52 467	29.10 455	32.61 464	28.25 461	32.87 457	26.42 460	24.51 460	40.42 466	16.75 465	13.93 466	25.19 465	22.38 468	19.96 466	24.75 470

MADNet++	47.78 469	34.15 469	37.11 462	42.94 469	41.23 470	64.94 469	30.63 469	60.79 472	53.26 471	72.08 472	61.65 470	57.68 471	54.96 469	58.03 470	59.24 470	43.01 471	36.17 471	36.07 470	22.50 469	47.50 470	41.67 472

ASD4	55.28 470	67.10 473	50.57 463	44.24 470	57.82 472	92.00 472	98.23 478	54.95 470	86.61 475	58.30 471	64.61 471	50.57 469	63.33 471	58.83 471	67.37 471	25.76 468	29.60 469	26.82 467	29.01 470	42.42 469	37.42 471

FADE		10.20 457		4.76 440	4.82 441			19.13 453	23.28 447	8.35 424		14.63 434		25.45 461		24.52 467	8.46 464	36.14 471	36.87 471	3.46 435	2.72 441

PML	89.08 476	99.72 479	92.85 472	94.72 477	94.92 479	99.54 479	97.42 477	93.50 476	95.96 477	99.77 481	92.33 476	95.35 477	93.51 476	99.96 483	91.15 475	99.98 485	31.71 470	100.00 482	45.94 472	93.46 478	69.88 476

tt	68.65 472	0.15 131	99.57 479	50.64 471	14.90 464	100.00 480	100.00 480	100.00 483	99.76 478	27.80 462	10.52 418	99.97 483	98.63 478	99.61 479	100.00 483	90.62 476	98.21 477	46.66 472	52.02 473	62.86 474	21.04 469

xxxxx1	76.92 473	82.43 474	93.26 473	61.67 472	66.92 473	95.84 474	95.11 474	75.84 473	80.96 472	82.71 474	86.75 472	89.18 473	87.35 472	85.27 473	87.18 472	55.08 472	54.60 473	60.31 473	72.71 474	62.51 471	62.73 473

tt_ll	76.92 473	82.43 474	93.26 473	61.67 472	66.92 473	95.84 474	95.11 474	75.84 473	80.96 472	82.71 474	86.75 472	89.18 473	87.35 472	85.27 473	87.18 472	55.08 472	54.60 473	60.31 473	72.71 474	62.51 471	62.73 473

ff	76.92 473	82.43 474	93.26 473	61.67 472	66.92 473	95.84 474	95.11 474	75.84 473	80.96 472	82.71 474	86.75 472	89.18 473	87.35 472	85.27 473	87.18 472	55.08 472	54.60 473	60.31 473	72.71 474	62.51 471	62.73 473

LRCNet_RVC	60.63 471	63.16 472	62.94 465	69.09 475	50.21 471	19.92 453	0.07 239	58.32 471	5.21 415	75.67 473	86.75 472	74.68 472	62.48 470	59.01 472	49.80 468	93.38 477	56.36 476	93.48 477	92.95 477	67.44 475	71.73 477

Anonymous_1	97.10 478	99.72 479	99.64 480	92.33 476	93.91 476	100.00 480	100.00 480	99.20 480	99.90 479	98.57 480	99.75 478	99.14 479	99.94 479	98.50 478	99.54 478	87.90 475	98.87 479	90.88 476	96.91 478	92.22 477	95.12 478

test_example2	98.83 480	99.97 484	99.97 481	99.96 487	99.97 482	99.46 478	99.97 479	95.54 477	100.00 481	100.00 483	100.00 480	93.37 476	93.47 475	99.93 482	99.91 479	100.00 487	99.79 480	96.64 478	98.71 479	100.00 487	100.00 487

MEDIAN_ROB	96.83 477	99.41 477	98.66 477	94.75 478	94.23 477	93.08 473	90.54 472	95.61 478	94.75 476	97.65 479	97.73 477	98.30 478	96.57 477	94.51 476	93.74 477	99.78 484	98.24 478	99.99 481	99.89 480	99.48 481	99.67 481

HaxPig	97.68 479	99.63 478	91.34 471	99.82 485	99.97 482	88.15 471	88.00 471	98.28 479	99.93 480	99.98 482	99.99 479	99.95 482	99.99 480	96.29 477	92.24 476	99.99 486	99.98 481	100.00 482	99.99 481	100.00 487	99.98 485

Selective-RAFT-Error	100.00 488	100.00 485	100.00 484	100.00 488	100.00 484	100.00 480	100.00 480	100.00 483	100.00 481	100.00 483	100.00 480	100.00 484	100.00 481	100.00 485	100.00 483	100.00 487	100.00 482	100.00 482	100.00 482	99.99 485	99.95 483

CasAABBNet	99.94 486	100.00 485	100.00 484	99.72 484	100.00 484	100.00 480	100.00 480	100.00 483	100.00 481	100.00 483	100.00 480	100.00 484	100.00 481	100.00 485	100.00 483	99.21 482	100.00 482	100.00 482	100.00 482	99.96 484	99.95 483

LSM0	99.94 486	100.00 485	100.00 484	99.84 486	100.00 484	100.00 480	100.00 480	100.00 483	100.00 481	100.00 483	100.00 480	100.00 484	100.00 481	100.00 485	100.00 483	99.22 483	100.00 482	100.00 482	100.00 482	99.99 485	99.83 482

DPSMNet_ROB	99.46 485	99.94 482	99.98 482	96.59 482	100.00 484	100.00 480	100.00 480	99.81 481	100.00 481	95.87 478	100.00 480	99.32 480	100.00 481	99.79 480	99.99 481	98.46 481	100.00 482	99.86 479	100.00 482	99.52 482	100.00 487

DGTPSM_ROB	99.45 484	99.94 482	99.98 482	96.58 481	100.00 484	100.00 480	100.00 480	99.81 481	100.00 481	95.86 477	100.00 480	99.32 480	100.00 481	99.79 480	99.99 481	98.34 480	100.00 482	99.86 479	100.00 482	99.52 482	99.99 486

DPSM_ROB	99.17 481	100.00 485	100.00 484	96.28 479	98.84 480	100.00 480	100.00 480	100.00 483	100.00 481	100.00 483	100.00 480	100.00 484	100.00 481	100.00 485	100.00 483	93.66 478	100.00 482	100.00 482	100.00 482	96.31 479	98.27 479

DPSM	99.17 481	100.00 485	100.00 484	96.28 479	98.84 480	100.00 480	100.00 480	100.00 483	100.00 481	100.00 483	100.00 480	100.00 484	100.00 481	100.00 485	100.00 483	93.66 478	100.00 482	100.00 482	100.00 482	96.31 479	98.27 479

AVERAGE_ROB	99.23 483	99.81 481	97.56 476	100.00 488	100.00 484	96.24 477	91.02 473	100.00 483	100.00 481	100.00 483	100.00 480	100.00 484	100.00 481	99.98 484	99.97 480	100.00 487	100.00 482	100.00 482	100.00 482	100.00 487	100.00 487

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