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.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

ProNet	0.10 2	0.09 4	0.09 4	0.07 3	0.05 3	0.09 4	0.08 11	0.08 2	0.04 2	0.06 1	0.17 14	0.06 1	0.04 1	0.05 5	0.15 1	0.16 1	0.15 2	0.13 3	0.13 1	0.09 2	0.14 1	0.09 1	0.08 12	0.08 4	0.12 1	0.10 1	0.11 2	0.08 1

RAFT	0.13 5	0.08 3	0.09 4	0.11 7	0.05 3	0.15 17	0.04 2	0.18 11	0.10 6	0.10 4	0.13 4	0.13 7	0.08 6	0.04 3	0.16 4	0.16 1	0.18 5	0.12 1	0.18 3	0.09 2	0.15 2	0.15 5	0.04 3	0.08 4	0.23 13	0.21 11	0.24 15	0.22 13

MoCha-V2	0.10 2	0.10 5	0.07 2	0.08 5	0.06 5	0.08 3	0.06 5	0.10 4	0.07 5	0.09 3	0.13 4	0.10 3	0.04 1	0.05 5	0.15 1	0.17 3	0.14 1	0.14 4	0.19 7	0.11 5	0.16 3	0.13 4	0.07 5	0.06 2	0.14 2	0.13 2	0.10 1	0.08 1

CroCo-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.05 1	0.05 1	0.03 2	0.05 1	0.03 1	0.08 2	0.03 1	0.07 2	0.02 1	0.08 2	0.04 1	0.02 1	0.16 4	0.17 3	0.15 2	0.12 1	0.14 2	0.08 1	0.16 3	0.11 2	0.03 1	0.05 1	0.16 3	0.14 3	0.15 3	0.10 3
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
CroCo-Stereo Lap2	0.10 2	0.07 2	0.07 2	0.06 2	0.06 5	0.06 2	0.04 2	0.06 1	0.05 3	0.14 9	0.05 2	0.11 4	0.05 4	0.03 2	0.15 1	0.18 5	0.16 4	0.14 4	0.19 7	0.09 2	0.18 6	0.12 3	0.03 1	0.06 2	0.17 5	0.18 6	0.15 3	0.11 4

AEACV	0.13 5	0.18 15	0.09 4	0.12 11	0.11 14	0.09 4	0.05 4	0.10 4	0.06 4	0.12 5	0.12 3	0.11 4	0.06 5	0.08 12	0.20 7	0.19 6	0.23 9	0.17 8	0.25 13	0.13 6	0.20 8	0.17 10	0.07 5	0.09 6	0.16 3	0.18 6	0.15 3	0.13 5

RAFT + AFF	0.18 9	0.18 15	0.12 9	0.16 22	0.10 9	0.14 15	0.10 19	0.25 17	0.15 14	0.33 26	0.16 13	0.31 29	0.11 11	0.07 8	0.20 7	0.20 7	0.33 25	0.16 6	0.31 21	0.17 18	0.32 26	0.17 10	0.07 5	0.12 9	0.21 7	0.19 8	0.15 3	0.13 5

delet	0.18 9	0.16 10	0.16 23	0.20 41	0.14 21	0.19 33	0.12 31	0.16 7	0.14 12	0.19 11	0.18 15	0.20 11	0.12 16	0.16 40	0.21 11	0.20 7	0.23 9	0.20 10	0.18 3	0.18 20	0.22 11	0.16 7	0.11 21	0.13 11	0.21 7	0.20 9	0.18 7	0.22 13

RYNet	0.19 12	0.16 10	0.13 11	0.11 7	0.12 16	0.13 10	0.09 13	0.16 7	0.27 98	0.13 7	0.15 10	0.14 8	0.10 9	0.10 17	0.23 15	0.20 7	0.20 6	0.28 39	0.22 9	0.15 9	0.19 7	0.16 7	0.25 134	0.14 15	0.21 7	0.80 175	0.23 11	0.16 7

TDLM	0.17 8	0.19 20	0.14 14	0.16 22	0.18 41	0.15 17	0.12 31	0.16 7	0.15 14	0.12 5	0.29 55	0.17 9	0.16 30	0.11 22	0.18 6	0.20 7	0.21 7	0.20 10	0.18 3	0.15 9	0.20 8	0.16 7	0.11 21	0.16 21	0.18 6	0.17 5	0.18 7	0.20 11

StereoVision	0.14 7	0.10 5	0.09 4	0.07 3	0.10 9	0.11 7	0.07 7	0.13 6	0.17 21	0.13 7	0.14 6	0.11 4	0.08 6	0.04 3	0.20 7	0.21 11	0.21 7	0.16 6	0.18 3	0.14 7	0.17 5	0.15 5	0.04 3	0.11 7	0.24 14	0.21 11	0.25 18	0.26 20

iRaftStereo_RVC	0.19 12	0.15 8	0.12 9	0.11 7	0.10 9	0.13 10	0.06 5	0.26 19	0.11 7	0.27 19	0.25 36	0.24 14	0.11 11	0.09 16	0.20 7	0.21 11	0.30 19	0.22 15	0.26 16	0.16 13	0.31 22	0.29 33	0.09 13	0.12 9	0.22 11	0.20 9	0.28 22	0.19 9

HCRNet	0.25 29	0.30 87	0.16 23	0.34 107	0.15 22	0.25 63	0.15 58	0.30 26	0.14 12	0.69 211	0.33 68	0.39 54	0.14 22	0.17 45	0.21 11	0.21 11	0.30 19	0.22 15	0.34 30	0.16 13	0.24 13	0.18 13	0.17 83	0.13 11	0.22 11	0.29 37	0.24 15	0.22 13

RAFT_CTSACE	0.22 21	0.16 10	0.13 11	0.11 7	0.11 14	0.20 36	0.14 45	0.27 20	0.15 14	0.48 101	0.14 6	0.33 35	0.25 85	0.12 25	0.23 15	0.23 14	0.30 19	0.20 10	0.27 17	0.14 7	0.31 22	0.37 75	0.07 5	0.14 15	0.26 24	0.25 21	0.32 26	0.21 12

AASNet	0.21 15	0.23 38	0.16 23	0.21 46	0.18 41	0.24 56	0.18 77	0.24 15	0.15 14	0.22 14	0.27 51	0.21 12	0.14 22	0.17 45	0.23 15	0.23 14	0.28 17	0.23 19	0.25 13	0.20 29	0.23 12	0.22 18	0.13 40	0.17 25	0.24 14	0.22 15	0.22 9	0.19 9

MMNet	0.21 15	0.20 26	0.17 28	0.21 46	0.17 31	0.20 36	0.14 45	0.23 14	0.17 21	0.19 11	0.21 26	0.27 19	0.12 16	0.22 101	0.23 15	0.23 14	0.27 15	0.24 21	0.29 19	0.19 24	0.24 13	0.17 10	0.13 40	0.16 21	0.25 17	0.24 18	0.23 11	0.25 18

CVANet_RVC	0.23 23	0.30 87	0.22 61	0.30 90	0.22 64	0.26 71	0.16 63	0.28 22	0.18 25	0.24 16	0.43 116	0.24 14	0.21 60	0.14 31	0.22 13	0.24 17	0.26 13	0.25 23	0.24 12	0.18 20	0.26 16	0.20 14	0.14 50	0.18 37	0.25 17	0.21 11	0.23 11	0.26 20

HITNet	0.29 41	0.27 68	0.21 57	0.22 49	0.21 56	0.22 45	0.15 58	0.40 56	0.22 56	0.50 113	0.34 72	0.44 70	0.22 66	0.17 45	0.34 49	0.24 17	0.33 25	0.31 61	0.32 25	0.20 29	0.33 30	0.32 41	0.16 74	0.19 52	0.32 41	0.29 37	0.45 78	0.44 75
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
StereoIM	0.19 12	0.14 7	0.13 11	0.08 5	0.07 7	0.09 4	0.07 7	0.17 10	0.12 8	0.26 18	0.15 10	0.28 20	0.10 9	0.06 7	0.22 13	0.25 19	0.32 24	0.26 29	0.33 27	0.15 9	0.31 22	0.20 14	0.07 5	0.13 11	0.29 30	0.31 42	0.31 24	0.36 50

MIF-Stereo	0.21 15	0.15 8	0.11 8	0.12 11	0.09 8	0.13 10	0.07 7	0.22 13	0.15 14	0.37 35	0.19 21	0.29 24	0.17 36	0.13 28	0.26 23	0.25 19	0.35 31	0.27 34	0.39 43	0.19 24	0.31 22	0.20 14	0.11 21	0.15 18	0.27 27	0.35 54	0.22 9	0.27 24

anonymousdsp	0.18 9	0.17 13	0.14 14	0.12 11	0.10 9	0.13 10	0.09 13	0.24 15	0.13 9	0.28 21	0.18 15	0.24 14	0.08 6	0.11 22	0.23 15	0.25 19	0.24 11	0.20 10	0.31 21	0.16 13	0.35 35	0.26 24	0.09 13	0.11 7	0.21 7	0.14 3	0.24 15	0.16 7

test_5	0.21 15	0.19 20	0.14 14	0.17 25	0.10 9	0.15 17	0.11 25	0.25 17	0.15 14	0.30 23	0.15 10	0.29 24	0.31 122	0.07 8	0.28 31	0.25 19	0.26 13	0.22 15	0.23 11	0.15 9	0.26 16	0.27 29	0.07 5	0.17 25	0.25 17	0.26 25	0.31 24	0.26 20

AFF-stereo	0.23 23	0.23 38	0.20 51	0.15 18	0.13 19	0.22 45	0.09 13	0.37 43	0.19 31	0.42 57	0.21 26	0.31 29	0.12 16	0.08 12	0.26 23	0.25 19	0.28 17	0.19 9	0.36 35	0.16 13	0.30 20	0.22 18	0.10 18	0.13 11	0.29 30	0.28 32	0.32 26	0.24 17

GANet	0.23 23	0.20 26	0.21 57	0.23 58	0.23 69	0.25 63	0.20 88	0.32 29	0.18 25	0.25 17	0.25 36	0.30 28	0.16 30	0.15 36	0.24 20	0.25 19	0.30 19	0.32 71	0.25 13	0.16 13	0.25 15	0.22 18	0.17 83	0.18 37	0.25 17	0.23 16	0.26 19	0.25 18

AANet_RVC	0.21 15	0.19 20	0.18 37	0.14 15	0.17 31	0.12 9	0.12 31	0.18 11	0.19 31	0.15 10	0.20 23	0.18 10	0.15 27	0.14 31	0.38 68	0.25 19	0.24 11	0.26 29	0.22 9	0.22 40	0.20 8	0.21 17	0.16 74	0.17 25	0.26 24	0.25 21	0.26 19	0.33 43

CASnet	0.31 51	0.27 68	0.19 45	0.22 49	0.21 56	0.27 76	0.12 31	0.48 94	0.24 67	0.54 145	0.35 75	0.55 115	0.23 76	0.19 69	0.45 88	0.26 26	0.37 43	0.23 19	0.55 103	0.21 36	0.43 93	0.34 56	0.16 74	0.19 52	0.31 38	0.29 37	0.40 57	0.41 68
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TestStereo	0.36 81	0.34 119	0.29 105	0.34 107	0.24 76	0.35 112	0.22 92	0.54 142	0.25 77	0.64 202	0.30 58	0.54 112	0.21 60	0.18 56	0.39 71	0.26 26	0.44 89	0.27 34	0.59 115	0.28 71	0.53 145	0.35 60	0.19 105	0.26 104	0.42 83	0.35 54	0.51 104	0.43 74

RAFT-Stereo + iAFF	0.26 33	0.25 50	0.23 70	0.17 25	0.15 22	0.19 33	0.10 19	0.47 86	0.20 42	0.43 64	0.23 32	0.40 59	0.13 20	0.10 17	0.35 59	0.26 26	0.33 25	0.21 14	0.40 47	0.19 24	0.35 35	0.28 30	0.13 40	0.18 37	0.38 60	0.28 32	0.34 37	0.33 43

DMCA	0.24 27	0.19 20	0.22 61	0.18 30	0.19 51	0.17 24	0.18 77	0.30 26	0.24 67	0.23 15	0.28 54	0.29 24	0.17 36	0.19 69	0.32 42	0.26 26	0.30 19	0.30 56	0.27 17	0.21 36	0.32 26	0.23 21	0.19 105	0.19 52	0.25 17	0.27 29	0.23 11	0.27 24

ARAFT	0.25 29	0.20 26	0.16 23	0.20 41	0.16 28	0.20 36	0.10 19	0.32 29	0.19 31	0.45 75	0.24 35	0.34 41	0.13 20	0.10 17	0.24 20	0.27 30	0.41 62	0.34 79	0.35 34	0.17 18	0.36 40	0.26 24	0.11 21	0.14 15	0.31 38	0.25 21	0.33 32	0.30 31

MGS-Stereo	0.25 29	0.23 38	0.17 28	0.16 22	0.15 22	0.15 17	0.10 19	0.34 37	0.15 14	0.29 22	0.20 23	0.24 14	0.14 22	0.17 45	0.28 31	0.28 31	0.41 62	0.34 79	0.40 47	0.25 54	0.37 46	0.29 33	0.14 50	0.18 37	0.27 27	0.24 18	0.35 38	0.33 43

test croco	0.22 21	0.18 15	0.15 18	0.14 15	0.12 16	0.17 24	0.09 13	0.30 26	0.13 9	0.41 49	0.14 6	0.26 18	0.11 11	0.07 8	0.26 23	0.28 31	0.36 33	0.28 39	0.34 30	0.18 20	0.28 18	0.26 24	0.09 13	0.16 21	0.26 24	0.24 18	0.27 21	0.33 43

MIF-Stereo (partial)	0.21 15	0.17 13	0.15 18	0.13 14	0.12 16	0.16 22	0.08 11	0.28 22	0.19 31	0.30 23	0.18 15	0.22 13	0.12 16	0.11 22	0.27 28	0.28 31	0.36 33	0.28 39	0.31 21	0.18 20	0.32 26	0.25 23	0.11 21	0.17 25	0.29 30	0.23 16	0.28 22	0.27 24

CAS	0.28 40	0.22 34	0.18 37	0.21 46	0.17 31	0.18 26	0.10 19	0.33 34	0.21 46	0.33 26	0.40 99	0.29 24	0.19 50	0.18 56	0.31 38	0.28 31	0.38 45	0.26 29	0.39 43	0.20 29	0.30 20	0.32 41	0.16 74	0.18 37	0.37 57	0.35 54	0.41 62	0.54 111

CFNet	0.35 75	0.31 93	0.27 99	0.38 126	0.32 124	0.30 86	0.24 107	0.46 77	0.26 87	0.41 49	0.36 80	0.59 139	0.32 124	0.24 122	0.38 68	0.28 31	0.39 49	0.35 87	0.38 39	0.26 60	0.36 40	0.26 24	0.18 94	0.25 94	0.49 106	0.44 94	0.47 81	0.52 103

LoS_RVC	0.30 43	0.25 50	0.23 70	0.15 18	0.19 51	0.18 26	0.12 31	0.37 43	0.22 56	0.42 57	0.41 104	0.33 35	0.21 60	0.18 56	0.35 59	0.29 36	0.34 28	0.28 39	0.45 71	0.21 36	0.44 99	0.37 75	0.15 60	0.24 83	0.49 106	0.35 54	0.42 69	0.46 81

tt_ll	0.30 43	0.25 50	0.23 70	0.15 18	0.19 51	0.18 26	0.12 31	0.37 43	0.22 56	0.42 57	0.41 104	0.33 35	0.21 60	0.18 56	0.35 59	0.29 36	0.34 28	0.28 39	0.45 71	0.21 36	0.44 99	0.37 75	0.15 60	0.24 83	0.49 106	0.35 54	0.42 69	0.46 81

anonymousdsp2	0.27 37	0.28 72	0.19 45	0.19 33	0.17 31	0.21 43	0.14 45	0.37 43	0.19 31	0.38 42	0.27 51	0.36 50	0.17 36	0.14 31	0.27 28	0.29 36	0.36 33	0.25 23	0.56 107	0.22 40	0.38 54	0.40 86	0.13 40	0.18 37	0.32 41	0.25 21	0.39 54	0.31 34

raft+_RVC	0.26 33	0.23 38	0.18 37	0.19 33	0.18 41	0.18 26	0.13 41	0.38 53	0.19 31	0.46 88	0.30 58	0.34 41	0.16 30	0.13 28	0.31 38	0.29 36	0.34 28	0.27 34	0.39 43	0.20 29	0.37 46	0.32 41	0.10 18	0.15 18	0.32 41	0.28 32	0.36 44	0.31 34

DN-CSS_ROB	0.37 86	0.32 104	0.31 114	0.32 98	0.30 115	0.26 71	0.18 77	0.52 132	0.26 87	0.51 123	0.56 162	0.57 129	0.37 149	0.18 56	0.50 98	0.29 36	0.43 80	0.31 61	0.84 146	0.29 79	0.41 69	0.30 36	0.22 121	0.35 152	0.39 64	0.37 66	0.42 69	0.39 59

Former-RAFT_DAM_RVC	0.32 59	0.22 34	0.22 61	0.23 58	0.18 41	0.20 36	0.12 31	0.44 64	0.34 142	0.43 64	0.40 99	0.41 62	0.22 66	0.18 56	0.44 85	0.30 41	0.43 80	0.32 71	0.38 39	0.29 79	0.36 40	0.40 86	0.13 40	0.18 37	0.38 60	0.61 137	0.32 26	0.47 86

IER	0.30 43	0.24 42	0.24 81	0.24 61	0.21 56	0.26 71	0.18 77	0.35 38	0.21 46	0.36 33	0.46 126	0.52 105	0.20 57	0.24 122	0.36 63	0.30 41	0.39 49	0.31 61	0.34 30	0.24 50	0.33 30	0.30 36	0.20 111	0.20 60	0.32 41	0.40 82	0.36 44	0.40 63

RAFT+CT+SA	0.24 27	0.20 26	0.17 28	0.19 33	0.13 19	0.16 22	0.12 31	0.33 34	0.19 31	0.44 72	0.14 6	0.34 41	0.30 117	0.10 17	0.26 23	0.30 41	0.27 15	0.22 15	0.31 21	0.19 24	0.32 26	0.40 86	0.07 5	0.17 25	0.30 35	0.28 32	0.32 26	0.27 24

test_4	0.26 33	0.19 20	0.17 28	0.14 15	0.15 22	0.11 7	0.07 7	0.37 43	0.20 42	0.53 139	0.21 26	0.35 46	0.16 30	0.15 36	0.26 23	0.30 41	0.36 33	0.25 23	0.32 25	0.22 40	0.38 54	0.35 60	0.10 18	0.18 37	0.33 45	0.32 44	0.35 38	0.36 50

s12784h	0.41 98	0.36 122	0.27 99	0.46 155	0.30 115	0.26 71	0.19 84	0.49 100	0.23 63	0.51 123	0.35 75	0.63 152	0.35 136	0.21 92	0.34 49	0.30 41	0.49 126	0.29 48	0.53 96	0.24 50	0.52 139	0.35 60	0.15 60	0.24 83	0.54 130	0.72 158	0.73 173	1.10 189

UPFNet	0.29 41	0.25 50	0.26 95	0.26 74	0.23 69	0.30 86	0.22 92	0.35 38	0.26 87	0.35 32	0.32 66	0.33 35	0.21 60	0.24 122	0.34 49	0.30 41	0.37 43	0.31 61	0.38 39	0.24 50	0.28 18	0.28 30	0.18 94	0.21 64	0.30 35	0.32 44	0.32 26	0.29 28

RASNet	0.33 62	0.33 113	0.31 114	0.27 78	0.24 76	0.27 76	0.21 89	0.46 77	0.27 98	0.41 49	0.33 68	0.40 59	0.26 95	0.20 80	0.31 38	0.30 41	0.39 49	0.31 61	0.36 35	0.22 40	0.41 69	0.33 50	0.15 60	0.32 139	0.34 49	0.40 82	0.50 98	0.52 103

MIM_Stereo	0.23 23	0.18 15	0.18 37	0.20 41	0.15 22	0.20 36	0.11 25	0.28 22	0.13 9	0.43 64	0.21 26	0.31 29	0.11 11	0.12 25	0.24 20	0.31 48	0.36 33	0.27 34	0.34 30	0.22 40	0.37 46	0.30 36	0.09 13	0.17 25	0.25 17	0.21 11	0.32 26	0.23 16

EGLCR-Stereo	0.34 71	0.28 72	0.20 51	0.24 61	0.26 87	0.33 97	0.11 25	0.48 94	0.21 46	0.49 109	0.22 30	0.49 92	0.15 27	0.17 45	0.27 28	0.31 48	0.46 107	0.31 61	0.46 79	0.26 60	0.49 122	0.56 147	0.15 60	0.19 52	0.39 64	0.36 60	0.75 178	0.57 124

TestStereo1	0.27 37	0.24 42	0.15 18	0.17 25	0.17 31	0.18 26	0.13 41	0.32 29	0.24 67	0.43 64	0.18 15	0.28 20	0.35 136	0.08 12	0.33 44	0.31 48	0.36 33	0.25 23	0.33 27	0.20 29	0.37 46	0.51 124	0.12 29	0.18 37	0.35 52	0.34 52	0.40 57	0.32 41

SA-5K	0.27 37	0.24 42	0.15 18	0.17 25	0.17 31	0.18 26	0.13 41	0.32 29	0.24 67	0.43 64	0.18 15	0.28 20	0.35 136	0.08 12	0.33 44	0.31 48	0.36 33	0.25 23	0.33 27	0.20 29	0.37 46	0.51 124	0.12 29	0.18 37	0.35 52	0.34 52	0.40 57	0.32 41

SA	0.31 51	0.28 72	0.18 37	0.18 30	0.17 31	0.24 56	0.10 19	0.47 86	0.26 87	0.54 145	0.20 23	0.46 80	0.14 22	0.12 25	0.39 71	0.31 48	0.41 62	0.31 61	0.41 58	0.24 50	0.38 54	0.43 96	0.11 21	0.22 71	0.41 71	0.40 82	0.50 98	0.37 53

RALAANet	0.30 43	0.31 93	0.25 89	0.22 49	0.22 64	0.24 56	0.17 70	0.38 53	0.20 42	0.33 26	0.38 88	0.35 46	0.18 47	0.15 36	0.41 77	0.31 48	0.38 45	0.38 115	0.49 85	0.29 79	0.38 54	0.36 68	0.15 60	0.21 64	0.36 55	0.30 40	0.35 38	0.35 49

ADLNet	0.35 75	0.39 143	0.26 95	0.33 103	0.29 111	0.36 115	0.32 134	0.42 59	0.26 87	0.37 35	0.39 91	0.60 146	0.28 108	0.50 197	0.40 74	0.31 48	0.40 55	0.31 61	0.38 39	0.28 71	0.34 33	0.33 50	0.29 151	0.20 60	0.37 57	0.43 92	0.36 44	0.38 55

PS-NSSS	0.47 129	0.53 182	0.39 145	0.69 187	0.41 154	0.57 180	0.46 163	0.57 161	0.31 127	0.57 179	0.37 86	1.18 193	0.35 136	0.29 146	0.61 138	0.31 48	0.41 62	0.36 95	0.71 133	0.33 102	0.33 30	0.24 22	0.27 142	0.30 127	0.51 119	0.46 101	0.48 85	0.61 133

iResNetv2_ROB	0.38 90	0.31 93	0.24 81	0.35 116	0.30 115	0.38 119	0.22 92	0.47 86	0.26 87	0.46 88	0.56 162	0.57 129	0.42 165	0.22 101	0.42 79	0.31 48	0.41 62	0.34 79	0.68 131	0.33 102	0.43 93	0.35 60	0.23 126	0.31 129	0.45 95	0.38 70	0.50 98	0.45 78

DISCO	0.33 62	0.30 87	0.23 70	0.31 93	0.28 103	0.33 97	0.31 131	0.32 29	0.30 120	0.39 44	0.43 116	0.33 35	0.20 57	0.24 122	0.42 79	0.31 48	0.42 74	0.33 74	0.47 82	0.30 88	0.37 46	0.35 60	0.20 111	0.25 94	0.38 60	0.36 60	0.41 62	0.40 63

iResNet_ROB	0.36 81	0.31 93	0.28 102	0.32 98	0.22 64	0.34 108	0.23 100	0.45 71	0.27 98	0.45 75	0.42 109	0.39 54	0.49 171	0.19 69	0.36 63	0.31 48	0.45 97	0.36 95	0.56 107	0.26 60	0.39 60	0.29 33	0.19 105	0.26 104	0.45 95	0.38 70	0.49 87	0.48 91

LL-Strereo2	0.25 29	0.18 15	0.14 14	0.17 25	0.15 22	0.13 10	0.09 13	0.36 40	0.21 46	0.51 123	0.18 15	0.34 41	0.17 36	0.10 17	0.28 31	0.32 59	0.39 49	0.27 34	0.45 71	0.23 45	0.34 33	0.26 24	0.12 29	0.15 18	0.25 17	0.28 32	0.33 32	0.26 20

CIPLG	0.30 43	0.26 61	0.18 37	0.22 49	0.17 31	0.25 63	0.14 45	0.50 110	0.17 21	0.46 88	0.39 91	0.45 74	0.25 85	0.26 137	0.34 49	0.32 59	0.43 80	0.30 56	0.41 58	0.29 79	0.41 69	0.32 41	0.14 50	0.18 37	0.34 49	0.26 25	0.33 32	0.29 28

UDGNet	0.51 147	0.46 166	0.33 128	1.05 215	0.80 208	0.92 208	0.71 200	0.47 86	0.32 129	0.45 75	0.48 130	0.46 80	0.17 36	0.99 231	0.38 68	0.32 59	0.46 107	0.40 132	0.52 92	0.33 102	0.50 128	0.45 103	0.60 211	0.24 83	0.54 130	0.50 108	0.43 74	0.47 86

IPLG	0.32 59	0.28 72	0.25 89	0.22 49	0.20 54	0.25 63	0.15 58	0.44 64	0.19 31	0.45 75	0.31 63	0.46 80	0.19 50	0.23 112	0.37 67	0.32 59	0.44 89	0.36 95	0.41 58	0.29 79	0.35 35	0.52 129	0.13 40	0.22 71	0.37 57	0.45 97	0.38 53	0.36 50

CREStereo++_RVC	0.33 62	0.25 50	0.19 45	0.23 58	0.26 87	0.22 45	0.16 63	0.45 71	0.27 98	0.48 101	0.29 55	0.48 89	0.45 169	0.19 69	0.40 74	0.32 59	0.47 114	0.25 23	0.39 43	0.23 45	0.42 80	0.34 56	0.13 40	0.25 94	0.41 71	0.39 78	0.52 116	0.51 99
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
UNet	0.33 62	0.28 72	0.28 102	0.29 86	0.27 95	0.31 90	0.22 92	0.42 59	0.27 98	0.41 49	0.38 88	0.39 54	0.28 108	0.25 130	0.34 49	0.32 59	0.43 80	0.35 87	0.40 47	0.27 67	0.35 35	0.36 68	0.20 111	0.27 115	0.36 55	0.38 70	0.37 49	0.40 63

NLCA_NET_v2_RVC	0.40 94	0.38 135	0.39 145	0.35 116	0.47 169	0.33 97	0.54 184	0.40 56	0.44 163	0.41 49	0.42 109	0.56 121	0.28 108	0.40 183	0.73 164	0.32 59	0.40 55	0.33 74	0.40 47	0.28 71	0.35 35	0.32 41	0.23 126	0.25 94	0.38 60	0.49 105	0.40 57	0.45 78
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MLCV	0.48 136	0.38 135	0.36 141	0.55 174	0.40 151	0.50 160	0.34 136	0.60 177	0.31 127	0.49 109	0.60 174	0.73 170	0.59 183	0.23 112	0.60 135	0.32 59	0.49 126	0.38 115	1.03 171	0.34 108	0.44 99	0.49 114	0.28 147	0.39 166	0.55 137	0.56 127	0.55 128	0.57 124

4D-IteraStereo	0.30 43	0.20 26	0.20 51	0.25 65	0.16 28	0.18 26	0.11 25	0.46 77	0.24 67	0.53 139	0.27 51	0.42 63	0.17 36	0.13 28	0.32 42	0.33 67	0.41 62	0.34 79	0.43 68	0.27 67	0.46 110	0.51 124	0.11 21	0.17 25	0.31 38	0.32 44	0.40 57	0.29 28

TESTraft	0.26 33	0.21 32	0.16 23	0.15 18	0.16 28	0.14 15	0.13 41	0.28 22	0.26 87	0.42 57	0.19 21	0.28 20	0.30 117	0.07 8	0.31 38	0.33 67	0.35 31	0.24 21	0.30 20	0.19 24	0.36 40	0.49 114	0.09 13	0.18 37	0.35 52	0.33 49	0.35 38	0.31 34

Sa-1000	0.33 62	0.29 81	0.18 37	0.20 41	0.20 54	0.23 53	0.11 25	0.48 94	0.28 109	0.55 161	0.26 47	0.46 80	0.17 36	0.19 69	0.44 85	0.33 67	0.45 97	0.33 74	0.52 92	0.23 45	0.42 80	0.48 112	0.14 50	0.21 64	0.43 85	0.42 88	0.51 104	0.40 63

GLC_STEREO	0.37 86	0.32 104	0.30 107	0.32 98	0.28 103	0.31 90	0.24 107	0.49 100	0.22 56	0.54 145	0.44 120	0.49 92	0.22 66	0.22 101	0.33 44	0.33 67	0.55 168	0.34 79	0.49 85	0.31 91	0.60 168	0.50 122	0.18 94	0.25 94	0.40 69	0.31 42	0.57 135	0.41 68

IPLGR_C	0.30 43	0.26 61	0.18 37	0.22 49	0.17 31	0.25 63	0.14 45	0.50 110	0.18 25	0.46 88	0.39 91	0.45 74	0.26 95	0.26 137	0.34 49	0.33 67	0.43 80	0.30 56	0.40 47	0.29 79	0.41 69	0.32 41	0.13 40	0.18 37	0.34 49	0.26 25	0.33 32	0.30 31

IPLGR	0.40 94	0.41 151	0.27 99	0.35 116	0.32 124	0.28 81	0.18 77	0.50 110	0.27 98	0.48 101	0.49 133	0.52 105	0.25 85	0.22 101	0.54 113	0.33 67	0.42 74	0.39 127	0.64 122	0.39 125	0.41 69	0.54 137	0.14 50	0.23 76	0.50 112	0.68 152	0.49 87	0.46 81

GMOStereo	0.31 51	0.24 42	0.17 28	0.19 33	0.18 41	0.22 45	0.14 45	0.46 77	0.25 77	0.56 169	0.25 36	0.43 65	0.27 99	0.16 40	0.29 34	0.33 67	0.40 55	0.29 48	0.45 71	0.25 54	0.42 80	0.52 129	0.12 29	0.17 25	0.44 89	0.38 70	0.49 87	0.31 34

error version	0.31 51	0.24 42	0.17 28	0.19 33	0.18 41	0.22 45	0.14 45	0.46 77	0.25 77	0.56 169	0.25 36	0.43 65	0.27 99	0.16 40	0.29 34	0.33 67	0.40 55	0.29 48	0.45 71	0.25 54	0.42 80	0.52 129	0.12 29	0.17 25	0.44 89	0.38 70	0.49 87	0.31 34

test-v	0.31 51	0.24 42	0.17 28	0.19 33	0.18 41	0.22 45	0.14 45	0.46 77	0.25 77	0.56 169	0.25 36	0.43 65	0.27 99	0.16 40	0.29 34	0.33 67	0.40 55	0.29 48	0.45 71	0.25 54	0.42 80	0.52 129	0.12 29	0.17 25	0.44 89	0.38 70	0.49 87	0.31 34

test-3	0.35 75	0.25 50	0.21 57	0.25 65	0.25 80	0.25 63	0.16 63	0.49 100	0.22 56	0.51 123	0.25 36	0.64 155	0.25 85	0.17 45	0.50 98	0.33 67	0.45 97	0.31 61	0.86 149	0.31 91	0.42 80	0.58 154	0.12 29	0.21 64	0.33 45	0.27 29	0.41 62	0.38 55

test_1	0.35 75	0.25 50	0.21 57	0.25 65	0.25 80	0.25 63	0.16 63	0.49 100	0.22 56	0.51 123	0.25 36	0.64 155	0.25 85	0.17 45	0.50 98	0.33 67	0.45 97	0.31 61	0.87 153	0.31 91	0.42 80	0.58 154	0.12 29	0.21 64	0.33 45	0.27 29	0.41 62	0.38 55

ACRE	0.30 43	0.26 61	0.17 28	0.22 49	0.17 31	0.25 63	0.14 45	0.50 110	0.17 21	0.46 88	0.39 91	0.45 74	0.25 85	0.26 137	0.35 59	0.33 67	0.43 80	0.30 56	0.40 47	0.29 79	0.41 69	0.32 41	0.13 40	0.18 37	0.33 45	0.26 25	0.33 32	0.30 31

AnonymousM	0.42 108	0.19 20	0.15 18	0.18 30	0.18 41	0.15 17	0.11 25	0.42 59	0.18 25	0.47 96	0.31 63	0.35 46	0.11 11	0.15 36	0.36 63	0.33 67	0.45 97	0.28 39	0.40 47	0.20 29	0.45 106	0.32 41	0.15 60	0.17 25	0.24 14	0.36 60	0.53 119	4.19 252

test-2	0.31 51	0.24 42	0.17 28	0.19 33	0.18 41	0.22 45	0.14 45	0.46 77	0.25 77	0.56 169	0.25 36	0.43 65	0.27 99	0.16 40	0.29 34	0.33 67	0.40 55	0.29 48	0.45 71	0.25 54	0.42 80	0.52 129	0.12 29	0.17 25	0.44 89	0.38 70	0.49 87	0.31 34

GMStereo	0.34 71	0.32 104	0.20 51	0.27 78	0.25 80	0.32 93	0.25 110	0.48 94	0.25 77	0.37 35	0.31 63	0.55 115	0.28 108	0.19 69	0.36 63	0.33 67	0.46 107	0.29 48	0.58 113	0.32 97	0.40 66	0.28 30	0.18 94	0.23 76	0.41 71	0.36 60	0.48 85	0.34 48
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DSFCA	0.34 71	0.39 143	0.32 121	0.31 93	0.27 95	0.36 115	0.26 112	0.36 40	0.30 120	0.32 25	0.43 116	0.38 51	0.23 76	0.19 69	0.39 71	0.33 67	0.38 45	0.36 95	0.47 82	0.27 67	0.38 54	0.42 93	0.23 126	0.26 104	0.40 69	0.40 82	0.35 38	0.44 75

FADNet-RVC-Resample	0.41 98	0.31 93	0.32 121	0.36 120	0.29 111	0.33 97	0.28 115	0.54 142	0.32 129	0.57 179	0.36 80	0.56 121	0.36 141	0.30 150	0.63 144	0.33 67	0.42 74	0.42 146	0.57 109	0.44 148	0.41 69	0.54 137	0.26 138	0.45 178	0.45 95	0.44 94	0.37 49	0.53 107

STTStereo	0.41 98	0.43 157	0.44 159	0.37 123	0.44 157	0.34 108	0.50 171	0.37 43	0.34 142	0.38 42	0.43 116	0.51 103	0.33 127	0.38 177	0.94 184	0.33 67	0.42 74	0.41 139	0.40 47	0.30 88	0.37 46	0.32 41	0.23 126	0.28 123	0.43 85	0.45 97	0.42 69	0.61 133

ADCP+	0.50 143	0.36 122	0.38 143	0.33 103	0.26 87	0.39 123	0.41 156	0.48 94	0.93 217	0.42 57	0.59 171	0.88 178	0.27 99	0.30 150	0.54 113	0.33 67	0.41 62	0.35 87	0.65 127	0.28 71	0.43 93	0.45 103	0.24 131	0.23 76	0.43 85	1.57 229	0.44 77	1.10 189

UCFNet_RVC	0.44 118	0.53 182	0.35 135	0.47 158	0.42 156	0.42 137	0.31 131	0.49 100	0.32 129	0.51 123	0.49 133	0.68 162	0.37 149	0.27 142	0.68 158	0.33 67	0.41 62	0.38 115	0.49 85	0.32 97	0.46 110	0.36 68	0.29 151	0.31 129	0.64 167	0.55 124	0.49 87	0.61 133

trnet	0.33 62	0.28 72	0.23 70	0.25 65	0.21 56	0.21 43	0.12 31	0.49 100	0.21 46	0.52 131	0.26 47	0.56 121	0.24 80	0.20 80	0.33 44	0.34 87	0.48 119	0.26 29	0.41 58	0.23 45	0.46 110	0.33 50	0.14 50	0.23 76	0.41 71	0.42 88	0.51 104	0.54 111

test_3	0.36 81	0.25 50	0.22 61	0.25 65	0.25 80	0.24 56	0.15 58	0.51 119	0.24 67	0.54 145	0.25 36	0.67 161	0.29 116	0.17 45	0.50 98	0.34 87	0.45 97	0.34 79	0.88 156	0.33 102	0.44 99	0.64 169	0.11 21	0.24 83	0.39 64	0.37 66	0.42 69	0.37 53

rafts_anoy	0.31 51	0.31 93	0.24 81	0.22 49	0.24 76	0.24 56	0.15 58	0.44 64	0.18 25	0.44 72	0.39 91	0.40 59	0.16 30	0.14 31	0.41 77	0.34 87	0.41 62	0.37 104	0.42 64	0.26 60	0.39 60	0.36 68	0.12 29	0.21 64	0.41 71	0.32 44	0.36 44	0.40 63

RALCasStereoNet	0.31 51	0.31 93	0.23 70	0.28 82	0.23 69	0.23 53	0.16 63	0.45 71	0.19 31	0.48 101	0.29 55	0.45 74	0.19 50	0.14 31	0.40 74	0.34 87	0.44 89	0.38 115	0.40 47	0.27 67	0.42 80	0.33 50	0.14 50	0.22 71	0.41 71	0.33 49	0.36 44	0.39 59

BEATNet_4x	0.37 86	0.29 81	0.24 81	0.28 82	0.26 87	0.26 71	0.22 92	0.45 71	0.28 109	0.57 179	0.33 68	0.49 92	0.30 117	0.19 69	0.57 123	0.34 87	0.41 62	0.40 132	0.40 47	0.26 60	0.49 122	0.65 174	0.21 119	0.27 115	0.39 64	0.39 78	0.53 119	0.52 103

CC-Net-ROB	0.73 183	0.93 218	0.60 194	1.39 223	0.88 214	1.29 223	0.91 214	0.70 192	0.44 163	0.71 212	0.50 138	2.03 212	0.36 141	0.64 217	0.70 160	0.34 87	0.53 157	0.49 174	1.09 181	0.45 154	0.42 80	0.31 40	0.81 223	0.41 173	0.69 174	0.64 142	0.59 140	0.92 179

CFNet_RVC	0.40 94	0.40 148	0.34 131	0.39 134	0.36 139	0.39 123	0.26 112	0.44 64	0.28 109	0.45 75	0.51 142	0.46 80	0.27 99	0.24 122	0.67 157	0.34 87	0.43 80	0.37 104	0.45 71	0.32 97	0.45 106	0.37 75	0.20 111	0.27 115	0.51 119	0.50 108	0.51 104	0.51 99

LE_ROB	12.15 266	1.07 225	1.28 237	4.86 264	43.61 278	6.11 268	34.98 276	7.73 270	6.67 267	0.59 185	3.47 260	32.65 275	46.59 276	0.28 144	3.28 255	0.34 87	0.56 172	0.43 151	23.40 265	0.83 218	0.89 216	0.66 178	0.55 205	8.00 269	23.50 270	19.54 271	20.84 272	35.39 275

raft_robust	0.36 81	0.28 72	0.20 51	0.30 90	0.22 64	0.23 53	0.17 70	0.52 132	0.29 115	0.64 202	0.25 36	0.49 92	0.26 95	0.18 56	0.34 49	0.35 95	0.44 89	0.35 87	0.53 96	0.28 71	0.46 110	0.51 124	0.12 29	0.22 71	0.46 99	0.66 147	0.50 98	0.46 81

CFNet_pseudo	0.39 92	0.33 113	0.35 135	0.41 142	0.34 134	0.39 123	0.29 119	0.51 119	0.29 115	0.54 145	0.53 155	0.47 87	0.43 167	0.25 130	0.52 103	0.35 95	0.40 55	0.37 104	0.47 82	0.26 60	0.39 60	0.34 56	0.19 105	0.27 115	0.44 89	0.46 101	0.53 119	0.57 124

CREStereo	0.33 62	0.27 68	0.23 70	0.26 74	0.21 56	0.22 45	0.12 31	0.49 100	0.21 46	0.50 113	0.26 47	0.54 112	0.24 80	0.20 80	0.34 49	0.35 95	0.49 126	0.26 29	0.42 64	0.23 45	0.46 110	0.33 50	0.15 60	0.22 71	0.41 71	0.42 88	0.49 87	0.53 107
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
PMTNet	0.35 75	0.28 72	0.22 61	0.26 74	0.23 69	0.20 36	0.19 84	0.45 71	0.21 46	0.50 113	0.25 36	0.52 105	0.16 30	0.18 56	0.57 123	0.35 95	0.47 114	0.28 39	0.55 103	0.26 60	0.47 119	0.30 36	0.16 74	0.16 21	0.49 106	0.47 103	0.49 87	0.66 146

HSM	0.42 108	0.37 127	0.31 114	0.40 138	0.36 139	0.34 108	0.29 119	0.55 148	0.29 115	0.50 113	0.51 142	0.49 92	0.37 149	0.24 122	0.64 146	0.35 95	0.52 148	0.36 95	0.51 90	0.37 116	0.52 139	0.40 86	0.19 105	0.31 129	0.50 112	0.54 121	0.55 128	0.56 119

iinet-f	0.36 81	0.26 61	0.25 89	0.24 61	0.18 41	0.35 112	0.17 70	0.33 34	0.21 46	0.42 57	0.72 193	0.44 70	0.36 141	0.19 69	0.53 110	0.36 100	0.43 80	0.28 39	0.89 157	0.35 110	0.42 80	0.41 92	0.18 94	0.19 52	0.41 71	0.30 40	0.47 81	0.41 68

MIPNet	0.37 86	0.32 104	0.24 81	0.26 74	0.23 69	0.27 76	0.16 63	0.50 110	0.20 42	0.45 75	0.36 80	0.53 110	0.31 122	0.23 112	0.44 85	0.36 100	0.47 114	0.37 104	0.52 92	0.37 116	0.37 46	0.54 137	0.14 50	0.20 60	0.50 112	0.72 158	0.43 74	0.51 99

LMCR-Stereo	0.38 90	0.32 104	0.24 81	0.25 65	0.25 80	0.34 108	0.19 84	0.44 64	0.27 98	0.45 75	0.36 80	0.52 105	0.34 133	0.21 92	0.46 94	0.36 100	0.50 135	0.38 115	0.75 137	0.42 138	0.49 122	0.49 114	0.20 111	0.24 83	0.41 71	0.40 82	0.51 104	0.54 111

raftrobust	0.32 59	0.25 50	0.22 61	0.22 49	0.21 56	0.19 33	0.14 45	0.49 100	0.18 25	0.54 145	0.35 75	0.44 70	0.19 50	0.17 45	0.45 88	0.36 100	0.42 74	0.32 71	0.44 69	0.30 88	0.42 80	0.38 80	0.15 60	0.18 37	0.43 85	0.37 66	0.39 54	0.39 59

HGLStereo	0.33 62	0.32 104	0.26 95	0.27 78	0.28 103	0.29 84	0.18 77	0.39 55	0.23 63	0.40 48	0.58 167	0.34 41	0.19 50	0.24 122	0.34 49	0.36 100	0.45 97	0.39 127	0.42 64	0.29 79	0.41 69	0.36 68	0.18 94	0.26 104	0.42 83	0.41 87	0.37 49	0.33 43

DMCA-RVC	0.33 62	0.25 50	0.28 102	0.25 65	0.28 103	0.24 56	0.28 115	0.36 40	0.32 129	0.33 26	0.39 91	0.55 115	0.24 80	0.21 92	0.52 103	0.36 100	0.36 33	0.35 87	0.36 35	0.29 79	0.39 60	0.38 80	0.22 121	0.25 94	0.30 35	0.33 49	0.37 49	0.42 73

DLCB_ROB	0.42 108	0.36 122	0.36 141	0.32 98	0.33 129	0.32 93	0.29 119	0.42 59	0.35 146	0.47 96	0.50 138	0.55 115	0.38 154	0.30 150	0.47 95	0.36 100	0.44 89	0.38 115	0.41 58	0.33 102	0.45 106	0.40 86	0.27 142	0.33 145	0.83 199	0.57 132	0.55 128	0.46 81

dd	0.39 92	0.40 148	0.22 61	0.82 201	0.26 87	0.54 173	0.25 110	0.47 86	0.19 31	0.47 96	0.26 47	0.66 160	0.22 66	0.20 80	0.43 83	0.37 107	0.59 179	0.30 56	0.77 140	0.28 71	0.41 69	0.36 68	0.17 83	0.24 83	0.46 99	0.36 60	0.51 104	0.39 59

AACVNet	0.42 108	0.37 127	0.33 128	0.42 147	0.46 166	0.43 142	0.29 119	0.48 94	0.32 129	0.50 113	0.52 148	0.47 87	0.25 85	0.26 137	0.52 103	0.37 107	0.48 119	0.42 146	0.54 99	0.43 142	0.44 99	0.43 96	0.26 138	0.34 151	0.48 102	0.50 108	0.51 104	0.61 133

AF-Net	0.41 98	0.37 127	0.35 135	0.39 134	0.45 161	0.44 144	0.40 150	0.44 64	0.44 163	0.37 35	0.48 130	0.59 139	0.33 127	0.31 155	0.53 110	0.37 107	0.36 33	0.36 95	0.46 79	0.31 91	0.36 40	0.35 60	0.34 161	0.31 129	0.41 71	0.50 108	0.61 146	0.50 94

RP	0.45 124	0.45 161	0.50 172	0.48 160	0.44 157	0.46 148	0.49 169	0.47 86	0.46 170	0.34 30	0.59 171	0.57 129	0.42 165	0.34 165	0.57 123	0.37 107	0.44 89	0.36 95	0.50 88	0.35 110	0.40 66	0.42 93	0.30 157	0.36 153	0.51 119	0.53 117	0.54 125	0.59 129

Nwc_Net	0.41 98	0.37 127	0.35 135	0.39 134	0.45 161	0.44 144	0.40 150	0.44 64	0.44 163	0.37 35	0.48 130	0.59 139	0.33 127	0.31 155	0.53 110	0.37 107	0.36 33	0.36 95	0.46 79	0.31 91	0.36 40	0.35 60	0.34 161	0.31 129	0.41 71	0.50 108	0.61 146	0.50 94

HSM-Net_RVC	0.52 151	0.38 135	0.40 150	0.57 178	0.45 161	0.47 152	0.29 119	0.55 148	0.39 152	0.57 179	0.62 181	0.90 182	0.59 183	0.31 155	0.55 116	0.37 107	0.50 135	0.42 146	0.58 113	0.36 113	0.50 128	0.59 157	0.29 151	0.44 176	0.69 174	0.81 176	0.80 181	0.77 161
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CES	0.34 71	0.20 26	0.20 51	0.19 33	0.21 56	0.20 36	0.09 13	0.84 208	0.19 31	0.42 57	0.57 165	0.49 92	0.17 36	0.20 80	0.34 49	0.38 113	0.47 114	0.28 39	0.42 64	0.25 54	0.68 189	0.37 75	0.18 94	0.19 52	0.45 95	0.32 44	0.43 74	0.50 94

psm_up	0.44 118	0.39 143	0.42 154	0.45 152	0.33 129	0.47 152	0.28 115	0.51 119	0.50 177	0.43 64	0.42 109	0.46 80	0.41 164	0.30 150	0.61 138	0.38 113	0.48 119	0.38 115	0.59 115	0.35 110	0.41 69	0.38 80	0.25 134	0.40 167	0.55 137	0.67 149	0.56 133	0.51 99

FADNet	0.49 141	0.38 135	0.31 114	0.42 147	0.32 124	0.41 132	0.47 165	0.60 177	0.35 146	0.57 179	0.54 156	0.61 149	0.40 160	0.29 146	0.99 189	0.38 113	0.41 62	0.39 127	1.00 170	0.43 142	0.51 133	0.46 106	0.29 151	0.32 139	0.58 148	0.61 137	0.49 87	0.62 140

NaN_ROB	0.58 164	0.47 168	0.48 167	0.51 165	0.60 194	0.43 142	0.40 150	0.73 198	0.48 172	0.64 202	0.49 133	1.56 207	0.50 173	0.33 164	0.61 138	0.38 113	0.43 80	0.41 139	0.55 103	0.46 161	0.40 66	0.39 83	0.28 147	0.50 186	0.73 185	1.01 200	0.73 173	1.23 195

AE-Stereo	0.40 94	0.32 104	0.25 89	0.34 107	0.26 87	0.29 84	0.17 70	0.49 100	0.25 77	0.55 161	0.22 30	0.69 165	0.23 76	0.19 69	0.51 102	0.39 117	0.52 148	0.41 139	0.62 121	0.38 122	0.51 133	0.61 163	0.14 50	0.33 145	0.54 130	0.45 97	0.55 128	0.47 86

CASS	0.51 147	0.37 127	0.35 135	0.45 152	0.40 151	0.48 156	0.35 140	0.60 177	0.39 152	0.62 195	0.51 142	0.56 121	0.39 157	0.23 112	0.58 130	0.39 117	0.67 193	0.39 127	0.97 164	0.41 132	0.62 176	0.71 184	0.27 142	0.27 115	0.68 173	0.54 121	0.69 161	0.80 163
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dad	0.63 172	0.45 161	0.30 107	1.01 214	0.46 166	0.65 188	1.26 223	1.13 223	0.28 109	0.79 222	0.32 66	0.76 172	0.57 182	0.23 112	0.59 133	0.39 117	0.66 190	0.35 87	1.26 187	0.32 97	0.58 161	0.34 56	0.22 121	0.37 158	0.62 159	0.38 70	1.78 235	0.98 184

ICVP	0.44 118	0.38 135	0.48 167	0.41 142	0.37 142	0.40 128	0.29 119	0.47 86	0.33 138	0.46 88	0.46 126	0.50 101	0.39 157	0.25 130	0.52 103	0.39 117	0.46 107	0.40 132	0.54 99	0.40 129	0.44 99	0.64 169	0.55 205	0.36 153	0.49 106	0.55 124	0.53 119	0.56 119
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
pcwnet_v2	0.47 129	0.37 127	0.39 145	0.48 160	0.38 145	0.46 148	0.38 147	0.51 119	0.35 146	0.54 145	0.60 174	0.51 103	0.78 192	0.35 167	0.65 151	0.39 117	0.47 114	0.38 115	0.55 103	0.31 91	0.44 99	0.36 68	0.25 134	0.33 145	0.60 154	0.57 132	0.60 143	0.75 157

FINET	0.58 164	0.30 87	0.31 114	0.34 107	0.25 80	0.28 81	0.30 129	0.37 43	0.32 129	0.39 44	0.30 58	0.38 51	0.26 95	0.23 112	7.02 260	0.39 117	0.39 49	0.29 48	0.51 90	0.28 71	0.39 60	0.35 60	0.25 134	0.25 94	0.39 64	0.37 66	0.41 62	0.38 55

FADNet-RVC	0.44 118	0.38 135	0.29 105	0.41 142	0.33 129	0.33 97	0.34 136	0.54 142	0.30 120	0.52 131	0.41 104	0.61 149	0.36 141	0.25 130	1.01 190	0.39 117	0.44 89	0.34 79	0.79 142	0.41 132	0.42 80	0.44 99	0.28 147	0.37 158	0.48 102	0.53 117	0.41 62	0.53 107

SGM_RVC	1.95 229	1.03 223	0.60 194	1.33 222	0.98 221	1.28 222	0.91 214	0.96 213	0.78 205	0.62 195	0.80 205	2.66 223	1.78 223	0.36 171	0.95 187	0.39 117	0.57 174	0.43 151	5.48 233	0.47 165	0.63 178	0.42 93	0.38 171	0.61 201	1.50 232	1.43 224	3.27 258	22.12 268
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Any-RAFT	0.46 127	0.27 68	0.53 182	0.38 126	0.29 111	0.32 93	0.22 92	0.49 100	0.26 87	0.48 101	0.54 156	0.57 129	0.20 57	0.20 80	0.58 130	0.40 125	0.49 126	0.34 79	0.86 149	0.34 108	0.54 149	0.54 137	0.17 83	0.24 83	0.72 182	1.00 198	0.51 104	0.87 176

FADNet_RVC	0.63 172	0.48 173	0.40 150	0.66 185	0.46 166	0.41 132	0.37 142	0.62 182	0.43 162	0.62 195	0.59 171	0.98 185	0.83 194	0.39 180	1.27 205	0.40 125	0.62 181	0.55 200	1.73 198	0.54 185	0.62 176	0.80 203	0.29 151	0.45 178	0.53 128	0.70 154	0.53 119	0.73 155

MyStereo04	0.45 124	0.39 143	0.41 152	0.34 107	0.31 120	0.27 76	0.23 100	0.51 119	0.38 151	0.50 113	0.37 86	0.56 121	0.28 108	0.17 45	0.55 116	0.41 127	0.44 89	0.40 132	1.14 183	0.41 132	0.51 133	0.50 122	0.18 94	0.32 139	0.56 141	0.88 184	0.65 157	0.50 94

MyStereo	0.48 136	0.41 151	0.43 156	0.37 123	0.32 124	0.28 81	0.23 100	0.52 132	0.39 152	0.52 131	0.40 99	0.56 121	0.34 133	0.18 56	0.59 133	0.41 127	0.45 97	0.39 127	1.23 186	0.44 148	0.53 145	0.54 137	0.20 111	0.32 139	0.63 164	0.99 197	0.72 169	0.50 94

LoS	0.42 108	0.33 113	0.22 61	0.29 86	0.31 120	0.27 76	0.16 63	1.19 228	0.22 56	0.76 218	0.70 189	0.57 129	0.28 108	0.20 80	0.33 44	0.41 127	0.46 107	0.29 48	0.53 96	0.28 71	0.52 139	0.43 96	0.17 83	0.19 52	0.60 154	0.48 104	0.49 87	0.58 127

GANet-ADL	0.49 141	0.42 154	0.34 131	0.43 150	0.44 157	0.48 156	0.36 141	0.51 119	0.34 142	0.54 145	0.49 133	0.64 155	0.36 141	0.35 167	0.64 146	0.41 127	0.53 157	0.38 115	0.81 143	0.52 180	0.50 128	0.49 114	0.31 158	0.32 139	0.54 130	0.78 172	0.64 155	0.71 153

DeepPruner_ROB	0.45 124	0.36 122	0.39 145	0.38 126	0.40 151	0.38 119	0.28 115	0.45 71	0.36 149	0.50 113	0.52 148	0.48 89	0.40 160	0.23 112	0.87 179	0.41 127	0.48 119	0.44 156	0.52 92	0.36 113	0.63 178	0.49 114	0.27 142	0.33 145	0.48 102	0.76 166	0.52 116	0.47 86

MDST_ROB	1.80 224	1.47 228	0.55 183	2.47 235	1.01 223	1.79 229	0.78 205	0.72 197	0.58 183	0.59 185	0.55 160	1.10 190	12.30 259	0.29 146	3.12 253	0.41 127	0.52 148	0.37 104	0.84 146	0.44 148	0.58 161	0.44 99	0.39 175	0.51 188	3.47 260	1.87 236	8.68 266	2.84 241

PDISCO_ROB	0.35 75	0.31 93	0.32 121	0.28 82	0.24 76	0.30 86	0.22 92	0.37 43	0.25 77	0.27 19	0.34 72	0.33 35	0.24 80	0.18 56	0.43 83	0.41 127	0.41 62	0.52 188	0.36 35	0.33 102	0.46 110	0.49 114	0.17 83	0.26 104	0.44 89	0.44 94	0.62 149	0.48 91

SGM-Forest	0.53 159	0.48 173	0.34 131	0.76 195	0.50 174	0.52 167	0.40 150	0.54 142	0.33 138	0.48 101	0.35 75	0.76 172	0.63 185	0.43 188	0.60 135	0.41 127	0.45 97	0.41 139	0.50 88	0.37 116	0.48 120	0.46 106	0.37 168	0.40 167	0.70 176	0.56 127	1.16 211	0.83 171
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SACVNet	0.48 136	0.42 154	0.39 145	0.44 151	0.41 154	0.41 132	0.45 161	0.52 132	0.48 172	0.52 131	0.47 128	0.46 80	0.25 85	0.32 161	0.66 154	0.42 135	0.50 135	0.46 165	0.65 127	0.49 170	0.55 152	0.53 135	0.29 151	0.36 153	0.65 168	0.58 134	0.63 154	0.60 131

NCC-stereo	0.52 151	0.47 168	0.45 164	0.49 162	0.52 178	0.50 160	0.53 181	0.51 119	0.58 183	0.37 35	0.58 167	0.63 152	0.56 180	0.37 173	0.66 154	0.42 135	0.46 107	0.51 180	0.59 115	0.42 138	0.46 110	0.46 106	0.44 192	0.37 158	0.60 154	0.72 158	0.74 175	0.68 148

stereogan	0.51 147	0.48 173	0.50 172	0.53 169	0.55 187	0.56 177	0.48 168	0.53 140	0.48 172	0.39 44	0.49 133	0.70 166	0.51 178	0.35 167	0.64 146	0.42 135	0.45 97	0.40 132	0.64 122	0.42 138	0.45 106	0.47 111	0.38 171	0.38 163	0.49 106	0.54 121	0.80 181	0.60 131

Abc-Net	0.52 151	0.47 168	0.45 164	0.49 162	0.52 178	0.50 160	0.53 181	0.51 119	0.58 183	0.37 35	0.58 167	0.63 152	0.56 180	0.37 173	0.66 154	0.42 135	0.46 107	0.51 180	0.59 115	0.42 138	0.46 110	0.46 106	0.44 192	0.37 158	0.60 154	0.72 158	0.74 175	0.68 148
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCRef	0.50 143	0.37 127	0.35 135	0.33 103	0.31 120	0.46 148	0.40 150	0.47 86	0.67 193	0.47 96	0.51 142	0.57 129	0.36 141	0.28 144	0.70 160	0.42 135	0.48 119	0.44 156	0.87 153	0.39 125	0.52 139	0.57 151	0.31 158	0.33 145	0.53 128	0.86 181	0.50 98	1.01 187

SGM-ForestM	2.76 244	1.91 235	0.61 199	1.81 226	0.95 217	2.05 231	1.33 226	1.42 238	0.91 214	0.56 169	0.91 214	5.46 247	4.14 242	0.42 187	24.53 270	0.42 135	0.62 181	0.44 156	5.98 235	0.47 165	0.63 178	0.44 99	0.39 175	0.56 195	3.80 261	4.06 260	4.71 263	4.93 256

PWCDC_ROB	0.47 129	0.21 32	0.31 114	0.20 41	0.34 134	0.24 56	0.30 129	0.27 20	0.95 220	0.21 13	0.54 156	0.31 29	2.14 229	0.49 196	0.61 138	0.42 135	0.39 49	0.41 139	0.40 47	0.38 122	0.41 69	0.87 211	0.35 164	0.31 129	0.27 27	0.49 105	0.35 38	0.56 119

SQANet	1.52 219	2.25 238	0.86 220	2.64 239	1.82 233	2.88 240	2.47 235	0.73 198	0.53 181	0.87 226	0.60 174	2.18 217	0.71 191	2.16 237	1.24 202	0.43 142	0.73 208	0.60 207	7.68 248	0.55 186	0.63 178	0.60 159	2.93 246	0.46 181	0.77 192	1.06 205	1.01 203	1.59 209

ADCL	0.59 169	0.51 179	0.41 152	0.42 147	0.36 139	0.52 167	0.59 190	0.59 170	1.50 239	0.56 169	0.63 183	0.64 155	0.39 157	0.34 165	0.64 146	0.43 142	0.50 135	0.41 139	0.76 138	0.41 132	0.68 189	0.65 174	0.34 161	0.36 153	0.66 172	0.68 152	0.58 137	1.25 198

DeepPrunerF	0.57 160	0.30 87	0.30 107	0.36 120	0.90 216	0.31 90	0.38 147	0.42 59	0.34 142	0.34 30	0.52 148	0.35 46	0.22 66	0.32 161	0.64 146	0.43 142	0.42 74	0.35 87	0.57 109	0.38 122	0.43 93	0.40 86	0.27 142	0.27 115	4.77 262	0.56 127	0.39 54	0.45 78

PA-Net	0.52 151	0.60 195	0.55 183	0.40 138	0.54 185	0.42 137	0.54 184	0.56 154	0.51 179	0.46 88	0.42 109	0.49 92	0.49 171	0.50 197	0.78 172	0.43 142	0.38 45	0.45 162	0.44 69	0.46 161	0.38 54	0.56 147	0.28 147	0.40 167	0.54 130	1.09 208	0.47 81	0.99 185
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVstereo2D	0.42 108	0.38 135	0.32 121	0.45 152	0.39 146	0.56 177	0.56 187	0.46 77	0.30 120	0.41 49	0.41 104	0.45 74	0.23 76	0.59 210	0.55 116	0.43 142	0.48 119	0.44 156	0.41 58	0.32 97	0.39 60	0.33 50	0.45 195	0.32 139	0.54 130	0.42 88	0.41 62	0.44 75

GES	0.43 116	0.38 135	0.26 95	0.31 93	0.30 115	0.42 137	0.27 114	0.46 77	0.28 109	0.49 109	0.42 109	0.43 65	0.27 99	0.31 155	0.85 176	0.44 147	0.54 164	0.43 151	0.98 165	0.43 142	0.51 133	0.46 106	0.23 126	0.31 129	0.41 71	0.35 54	0.47 81	0.52 103

iResNet	0.62 171	0.41 151	0.44 159	0.53 169	0.49 170	0.68 194	0.41 156	0.66 184	0.44 163	0.50 113	0.55 160	1.10 190	1.24 212	0.25 130	0.90 181	0.44 147	0.53 157	0.45 162	1.74 199	0.47 165	0.49 122	0.49 114	0.33 160	0.56 195	0.57 145	0.60 136	0.69 161	0.68 148

testlalala2	0.98 200	0.35 120	0.62 201	0.38 126	0.35 138	0.49 159	0.39 149	0.57 161	0.26 87	0.60 189	0.63 183	0.49 92	0.18 47	0.23 112	0.57 123	0.45 149	0.54 164	0.48 171	14.54 261	0.57 189	0.52 139	0.59 157	0.15 60	0.25 94	0.52 125	0.73 163	0.56 133	0.58 127

iRaft-Stereo_20w	0.57 160	0.33 113	0.85 219	0.84 203	0.33 129	0.48 156	0.31 131	0.55 148	0.30 120	0.55 161	0.73 196	0.60 146	0.15 27	0.22 101	0.70 160	0.45 149	0.50 135	0.33 74	0.93 162	0.45 154	0.50 128	0.44 99	0.16 74	0.19 52	0.75 191	1.38 221	1.06 207	1.18 192

R-Stereo Train	0.42 108	0.29 81	0.30 107	0.34 107	0.28 103	0.38 119	0.14 45	0.50 110	0.26 87	0.54 145	0.44 120	0.56 121	0.27 99	0.21 92	0.55 116	0.45 149	0.52 148	0.38 115	0.71 133	0.37 116	0.53 145	0.62 166	0.18 94	0.29 125	0.56 141	0.63 140	0.46 79	0.61 133

RAFT-Stereo	0.42 108	0.29 81	0.30 107	0.34 107	0.28 103	0.38 119	0.14 45	0.50 110	0.26 87	0.54 145	0.44 120	0.56 121	0.27 99	0.21 92	0.55 116	0.45 149	0.52 148	0.38 115	0.71 133	0.37 116	0.53 145	0.62 166	0.18 94	0.29 125	0.56 141	0.63 140	0.46 79	0.61 133
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GANetREF_RVC	0.63 172	0.57 189	0.59 190	0.56 176	0.52 178	0.56 177	0.52 177	0.85 210	0.63 190	0.78 219	0.44 120	1.02 188	0.64 186	0.35 167	0.69 159	0.45 149	0.54 164	0.51 180	0.86 149	0.52 180	0.67 186	0.52 129	0.48 197	0.60 200	0.74 187	0.64 142	0.82 185	0.84 172
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
FBW_ROB	0.97 199	0.97 220	0.74 214	1.48 225	0.95 217	1.12 218	0.93 216	0.67 186	0.54 182	0.56 169	0.72 193	1.28 199	0.79 193	0.82 225	1.04 193	0.45 149	0.72 203	0.53 192	4.39 228	0.45 154	0.68 189	0.55 145	0.94 229	0.96 233	0.80 195	0.91 187	0.86 192	1.36 200

test-1	0.48 136	0.24 42	0.23 70	0.28 82	0.31 120	0.51 165	0.29 119	0.58 166	0.32 129	0.55 161	0.41 104	0.59 139	0.33 127	0.21 92	0.60 135	0.46 155	0.50 135	0.41 139	1.07 177	0.40 129	0.52 139	0.87 211	0.17 83	0.33 145	0.63 164	0.67 149	0.58 137	0.86 175

CBMV_ROB	1.05 203	0.45 161	0.51 177	0.89 205	0.76 205	0.67 192	0.54 184	0.70 192	0.39 152	0.55 161	0.45 124	6.15 253	3.07 237	0.51 200	1.10 196	0.46 155	0.62 181	0.47 168	1.84 203	0.94 226	0.60 168	0.48 112	0.41 187	0.50 186	0.94 209	1.54 228	1.39 225	1.38 201

XPNet_ROB	0.57 160	0.57 189	0.42 154	0.41 142	0.44 157	0.50 160	0.45 161	0.41 58	0.48 172	0.48 101	0.56 162	1.91 211	0.38 154	0.32 161	0.77 169	0.46 155	0.67 193	0.44 156	0.61 120	0.41 132	0.56 155	0.78 198	0.35 164	0.40 167	0.51 119	0.53 117	1.00 202	0.69 151

SPstereo	2.05 232	0.33 113	0.59 190	0.31 93	0.33 129	0.41 132	0.29 119	0.59 170	0.29 115	0.59 185	1.55 246	0.49 92	0.33 127	0.22 101	0.65 151	0.47 158	0.52 148	0.43 151	41.88 276	0.60 192	0.56 155	0.88 213	0.16 74	0.26 104	0.65 168	0.88 184	0.55 128	0.56 119

CSAN	0.74 184	0.70 206	0.60 194	0.69 187	0.63 197	0.59 181	0.51 175	0.79 206	0.77 203	0.79 222	0.57 165	1.37 205	1.13 209	0.36 171	1.01 190	0.47 158	0.58 175	0.54 193	0.76 138	0.60 192	0.61 172	0.56 147	0.44 192	0.62 203	0.84 201	1.30 219	0.90 196	1.19 193

TRStereo	0.51 147	0.48 173	0.79 217	0.38 126	0.25 80	0.80 201	0.37 142	0.50 110	0.24 67	0.51 123	0.33 68	0.68 162	0.14 22	0.20 80	0.45 88	0.48 160	0.48 119	0.36 95	0.57 109	0.37 116	0.51 133	0.55 145	0.13 40	0.20 60	0.59 151	1.39 223	1.22 219	0.78 162

RGC	0.58 164	0.54 186	0.68 211	0.55 174	0.55 187	0.60 183	0.44 160	0.58 166	0.62 189	0.45 75	0.72 193	0.65 159	0.70 188	0.45 191	0.71 163	0.48 160	0.50 135	0.45 162	0.64 122	0.45 154	0.50 128	0.51 124	0.40 183	0.44 176	0.65 168	0.76 166	0.74 175	0.82 166

STStereo	3.04 247	1.84 233	2.02 252	2.86 242	2.07 237	2.80 238	2.13 232	3.45 263	1.87 245	0.84 224	5.89 266	8.55 265	10.11 257	0.54 205	5.43 258	0.48 160	0.66 190	0.47 168	12.54 257	0.74 211	0.90 218	0.86 210	0.50 200	1.06 237	2.80 252	2.48 250	2.76 255	5.29 258

GwcNet-ADL	0.57 160	0.58 191	0.50 172	0.72 190	0.53 184	0.55 174	0.43 158	0.58 166	0.39 152	0.54 145	0.74 198	0.90 182	0.50 173	0.39 180	0.65 151	0.49 163	0.58 175	0.43 151	0.91 158	0.50 175	0.51 133	0.57 151	0.39 175	0.38 163	0.62 159	0.77 171	0.54 125	0.82 166

NCCL2	0.52 151	0.48 173	0.49 171	0.41 142	0.39 146	0.39 123	0.34 136	0.55 148	0.45 169	0.58 184	0.45 124	0.53 110	0.37 149	0.29 146	0.84 175	0.49 163	0.49 126	0.46 165	0.57 109	0.45 154	0.59 165	0.64 169	0.35 164	0.47 185	0.71 179	0.73 163	0.62 149	0.82 166

LALA_ROB	0.68 179	0.64 200	0.52 179	0.51 165	0.51 176	0.66 190	0.52 177	0.54 142	0.66 192	0.55 161	0.74 198	2.34 218	0.45 169	0.38 177	1.07 194	0.49 163	0.68 198	0.57 203	0.69 132	0.51 177	0.63 178	0.72 187	0.38 171	0.45 178	0.57 145	0.71 157	0.96 199	0.87 176

anonymity	1.03 201	0.26 61	0.65 205	0.38 126	0.29 111	0.36 115	0.21 89	0.56 154	0.27 98	0.53 139	15.55 271	0.52 105	0.22 66	0.21 92	0.42 79	0.50 166	0.49 126	0.33 74	0.84 146	0.46 161	0.49 122	0.54 137	0.18 94	0.23 76	0.71 179	0.98 196	0.58 137	0.96 180

DAS	0.65 176	0.43 157	0.32 121	0.62 181	0.49 170	0.55 174	0.50 171	0.59 170	0.67 193	0.45 75	0.71 190	1.21 194	0.70 188	0.25 130	0.85 176	0.50 166	0.72 203	0.51 180	1.03 171	0.66 204	0.61 172	0.75 194	0.41 187	0.66 209	0.74 187	0.85 178	0.84 189	0.85 173

SepStereo	0.65 176	0.43 157	0.32 121	0.62 181	0.49 170	0.55 174	0.50 171	0.59 170	0.67 193	0.45 75	0.71 190	1.21 194	0.70 188	0.25 130	0.85 176	0.50 166	0.72 203	0.51 180	1.03 171	0.66 204	0.61 172	0.75 194	0.41 187	0.66 209	0.74 187	0.85 178	0.84 189	0.85 173

PSMNet-ADL	0.59 169	0.47 168	0.48 167	0.52 168	0.50 174	0.53 171	0.47 165	0.59 170	0.46 170	0.64 202	0.69 188	0.78 176	0.85 196	0.39 180	0.77 169	0.50 166	0.54 164	0.42 146	1.19 184	0.52 180	0.57 157	0.53 135	0.39 175	0.36 153	0.58 148	0.70 154	0.90 196	0.53 107

SFCPSM	0.86 192	0.60 195	0.48 167	0.60 180	0.54 185	0.61 184	0.51 175	0.67 186	0.61 187	0.55 161	0.78 203	1.44 206	2.37 231	0.38 177	1.19 198	0.50 166	0.56 172	0.48 171	4.29 227	0.84 219	0.61 172	0.68 180	0.45 195	0.40 167	0.72 182	0.76 166	0.71 166	0.97 183

APVNet	0.43 116	0.37 127	0.30 107	0.35 116	0.39 146	0.47 152	0.37 142	0.51 119	0.32 129	0.36 33	0.52 148	0.42 63	0.24 80	0.30 150	0.57 123	0.51 171	0.55 168	0.48 171	0.64 122	0.46 161	0.46 110	0.49 114	0.26 138	0.37 158	0.48 102	0.36 60	0.62 149	0.48 91

ETE_ROB	0.69 180	0.65 201	0.44 159	0.54 172	0.52 178	0.66 190	0.49 169	0.52 132	0.60 186	0.52 131	0.73 196	2.42 219	0.44 168	0.41 184	1.02 192	0.51 171	0.72 203	0.50 179	0.74 136	0.52 180	0.66 184	0.71 184	0.40 183	0.46 181	0.62 159	0.72 158	1.20 215	0.90 178

MSKI-zero shot	0.48 136	0.28 72	0.22 61	0.31 93	0.27 95	0.33 97	0.24 107	0.55 148	0.24 67	0.53 139	0.51 142	0.55 115	0.22 66	0.19 69	0.58 130	0.52 173	0.51 145	0.37 104	1.37 191	0.43 142	0.54 149	0.69 181	0.16 74	0.26 104	0.51 119	1.09 208	0.80 181	0.76 159

UDG	1.10 205	1.96 236	0.62 201	2.28 230	2.25 244	2.00 230	2.51 236	0.59 170	0.73 199	0.59 185	0.83 212	1.25 198	0.33 127	2.35 238	0.88 180	0.52 173	0.95 224	0.62 210	1.84 203	0.67 208	0.86 213	0.81 204	1.27 237	0.46 181	0.62 159	0.64 142	0.71 166	0.63 142

ccs_rob	0.82 188	0.59 192	0.44 159	0.73 192	0.49 170	0.74 195	0.69 198	0.59 170	0.40 159	0.56 169	3.97 263	3.46 238	1.01 205	0.43 188	0.73 164	0.53 175	0.53 157	0.49 174	0.78 141	0.56 188	0.60 168	0.60 159	0.39 175	0.38 163	0.56 141	0.58 134	0.57 135	0.76 159

SANet	1.21 211	0.69 204	0.78 216	0.80 200	0.77 206	0.97 213	0.65 193	1.30 232	1.22 228	0.60 189	0.94 217	5.82 251	2.82 234	0.64 217	1.36 209	0.53 175	0.81 215	0.67 217	1.11 182	0.63 200	0.74 198	0.84 207	0.78 221	0.82 223	1.11 221	1.93 238	1.21 217	2.10 224

PWC_ROB	0.81 187	0.54 186	0.66 210	0.47 158	0.57 190	0.53 171	0.73 203	0.66 184	1.25 231	0.47 96	0.82 209	0.76 172	2.14 229	0.41 184	0.96 188	0.53 175	0.83 216	0.60 207	1.42 192	0.72 209	0.86 213	1.11 227	0.35 164	0.67 211	0.63 164	0.64 142	0.78 180	1.65 213

otaku	1.76 220	2.60 245	0.97 228	2.95 243	2.10 238	3.19 245	2.77 239	0.88 211	0.84 210	1.00 231	0.68 187	2.48 220	1.07 207	2.42 239	1.35 208	0.54 178	0.88 221	0.63 213	8.81 252	0.92 224	0.75 202	0.67 179	3.55 247	0.63 206	0.97 211	0.95 192	1.24 220	1.73 215

GEStereo_RVC	0.50 143	0.42 154	0.32 121	0.39 134	0.37 142	0.42 137	0.33 135	0.52 132	0.33 138	0.50 113	0.42 109	0.60 146	0.40 160	0.27 142	0.56 122	0.54 178	0.60 180	0.56 201	0.92 159	0.47 165	0.57 157	0.90 215	0.24 131	0.40 167	0.51 119	0.49 105	0.50 98	0.82 166

sAnonymous2	0.41 98	0.29 81	0.25 89	0.25 65	0.23 69	0.33 97	0.23 100	0.56 154	0.30 120	0.41 49	0.39 91	0.39 54	0.30 117	0.18 56	0.52 103	0.54 178	0.53 157	0.49 174	0.82 144	0.43 142	0.55 152	0.65 174	0.20 111	0.26 104	0.52 125	0.52 115	0.51 104	0.55 115

CroCo_RVC	0.41 98	0.29 81	0.25 89	0.25 65	0.23 69	0.33 97	0.23 100	0.56 154	0.30 120	0.41 49	0.39 91	0.39 54	0.30 117	0.18 56	0.52 103	0.54 178	0.53 157	0.49 174	0.82 144	0.43 142	0.55 152	0.65 174	0.20 111	0.26 104	0.52 125	0.52 115	0.51 104	0.55 115

MFN_U_SF_DS_RVC	0.89 194	0.71 207	0.52 179	0.97 211	0.69 202	0.89 206	0.83 208	1.04 220	0.93 217	0.78 219	0.62 181	1.36 204	0.99 203	0.67 219	1.61 220	0.54 178	0.53 157	0.46 165	1.75 200	0.48 169	0.81 207	0.94 216	0.61 212	0.58 197	1.10 220	1.25 217	1.01 203	1.41 202

RTSC	0.52 151	0.36 122	0.34 131	0.37 123	0.39 146	0.42 137	0.37 142	0.51 119	0.50 177	0.45 75	0.60 174	0.44 70	0.40 160	0.31 155	1.20 200	0.54 178	0.63 185	0.42 146	0.86 149	0.39 125	0.59 165	0.60 159	0.24 131	0.41 173	0.50 112	0.56 127	0.61 146	0.99 185

EKT-Stereo	0.50 143	0.39 143	0.30 107	0.50 164	0.34 134	0.50 160	0.52 177	0.51 119	0.24 67	0.50 113	0.51 142	0.57 129	0.25 85	0.22 101	0.77 169	0.55 184	0.55 168	0.52 188	0.92 159	0.41 132	0.67 186	0.72 187	0.17 83	0.26 104	0.73 185	0.76 166	0.64 155	0.55 115

Ntro	1.81 225	2.73 249	1.14 234	3.03 245	2.21 243	3.27 246	3.03 242	0.96 213	0.91 214	1.04 237	0.79 204	2.60 221	0.84 195	2.53 243	1.41 211	0.55 184	0.96 225	0.66 214	8.42 249	0.99 230	0.74 198	0.69 181	3.62 248	0.62 203	1.03 218	1.23 215	1.20 215	1.69 214

MaskLacGwcNet_RVC	5.11 256	0.52 180	0.70 212	0.73 192	0.60 194	0.64 186	0.78 205	0.61 181	0.48 172	0.53 139	1.02 222	116.64 280	1.19 210	0.86 227	0.73 164	0.55 184	0.72 203	0.66 214	2.81 215	0.57 189	0.81 207	1.06 225	0.41 187	0.46 181	0.78 193	0.97 193	0.72 169	1.47 204

cross-raft	0.44 118	0.32 104	0.24 81	0.33 103	0.26 87	0.32 93	0.19 84	0.54 142	0.27 98	0.55 161	0.50 138	0.59 139	0.21 60	0.20 80	0.45 88	0.56 187	0.51 145	0.37 104	1.07 177	0.45 154	0.58 161	0.74 191	0.15 60	0.26 104	0.58 148	0.53 117	0.60 143	0.59 129

XX-Stereo	8.91 262	0.25 50	0.19 45	0.40 138	0.21 56	0.44 144	0.17 70	0.55 148	0.23 63	0.52 131	0.47 128	0.59 139	0.17 36	0.20 80	0.62 142	0.56 187	0.49 126	0.37 104	0.66 130	0.39 125	0.48 120	0.45 103	0.15 60	0.21 64	229.66 279	0.55 124	0.60 143	0.96 180

IGEV_Zeroshot_test	0.52 151	0.33 113	0.83 218	0.76 195	0.37 142	0.39 123	0.46 163	0.58 166	0.28 109	0.54 145	0.80 205	0.61 149	0.19 50	0.22 101	0.42 79	0.57 189	0.50 135	0.35 87	0.92 159	0.45 154	0.59 165	0.60 159	0.15 60	0.25 94	0.82 198	0.67 149	0.69 161	0.75 157

ACVNet_1	1.97 230	2.92 253	1.62 245	3.50 252	2.66 253	3.39 251	3.43 250	1.18 227	0.93 217	1.04 237	0.92 215	2.97 229	1.56 219	2.85 250	1.41 211	0.57 189	1.54 242	0.83 233	6.64 241	1.03 232	1.09 224	0.81 204	4.02 253	0.79 218	1.25 226	1.72 232	1.01 203	1.41 202

TANstereo	0.41 98	0.26 61	0.19 45	0.29 86	0.27 95	0.33 97	0.17 70	0.37 43	0.21 46	0.45 75	0.23 32	0.32 33	0.28 108	0.22 101	0.57 123	0.57 189	0.52 148	0.68 219	0.98 165	0.76 213	0.43 93	0.39 83	0.85 226	0.23 76	0.29 30	0.39 78	0.51 104	0.41 68

XX-TBD	0.41 98	0.26 61	0.19 45	0.29 86	0.27 95	0.33 97	0.17 70	0.37 43	0.21 46	0.45 75	0.23 32	0.32 33	0.28 108	0.22 101	0.57 123	0.57 189	0.52 148	0.68 219	0.98 165	0.76 213	0.43 93	0.39 83	0.85 226	0.23 76	0.29 30	0.39 78	0.51 104	0.41 68

FC-DCNN	0.66 178	0.69 204	0.65 205	0.99 212	0.67 199	0.93 210	0.68 197	0.76 203	0.41 160	0.72 215	0.42 109	0.83 177	0.35 136	0.51 200	0.62 142	0.57 189	0.67 193	0.57 203	0.64 122	0.51 177	0.64 183	0.54 137	0.40 183	0.61 201	0.87 205	0.70 154	0.82 185	0.96 180

DDUNet	1.09 204	1.90 234	0.60 194	2.35 232	2.12 241	2.19 232	2.37 233	0.57 161	0.70 197	0.48 101	0.80 205	1.34 202	0.25 85	2.50 241	0.80 173	0.58 194	0.89 223	0.51 180	1.72 197	0.61 196	0.83 210	0.76 196	1.49 238	0.41 173	0.59 151	0.64 142	0.70 165	0.66 146

FCDSN-DC	0.52 151	0.52 180	0.52 179	0.53 169	0.51 176	0.51 165	0.52 177	0.57 161	0.36 149	0.61 193	0.36 80	0.48 89	0.34 133	0.47 195	0.63 144	0.58 194	0.65 188	0.62 210	0.54 99	0.49 170	0.60 168	0.54 137	0.39 175	0.64 207	0.55 137	0.56 127	0.52 116	0.55 115
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
modified_for_full_sf	0.71 182	0.31 93	0.50 172	0.40 138	0.28 103	0.41 132	0.23 100	0.56 154	0.24 67	0.56 169	0.54 156	0.70 166	0.22 66	0.22 101	0.55 116	0.59 196	0.50 135	0.37 104	7.36 246	0.57 189	0.54 149	0.72 187	0.19 105	0.25 94	0.47 101	0.73 163	0.54 125	0.61 133

EAI-Stereo	0.47 129	0.31 93	0.23 70	0.36 120	0.32 124	0.44 144	0.40 150	0.56 154	0.29 115	0.51 123	0.50 138	0.58 136	0.19 50	0.20 80	0.83 174	0.59 196	0.50 135	0.37 104	1.06 175	0.49 170	0.49 122	0.57 151	0.14 50	0.24 83	0.59 151	0.62 139	0.67 160	0.69 151

STTRV1_RVC		0.66 202	0.51 177	0.83 202	0.62 196	0.82 202	0.71 200	0.78 205	0.76 202	0.71 212	0.82 209	1.33 201	1.76 222	0.79 223		0.59 196	1.17 232	0.58 206		1.22 239	1.22 232			0.88 227	0.95 210	1.08 206	1.17 212	2.84 241

NOSS_ROB	0.58 164	0.50 178	0.44 159	0.56 176	0.52 178	0.52 167	0.47 165	0.68 190	0.39 152	0.52 131	0.40 99	0.50 101	0.36 141	0.53 204	0.94 184	0.60 199	0.62 181	0.54 193	0.59 115	0.49 170	0.66 184	0.56 147	0.39 175	0.54 192	0.74 187	1.02 202	0.85 191	0.72 154

HH	0.47 129	0.22 34	0.57 187	0.34 107	0.27 95	0.40 128	0.29 119	0.52 132	0.27 98	0.54 145	0.30 58	0.58 136	0.17 36	0.23 112	0.45 88	0.61 200	0.49 126	0.40 132	0.99 168	0.44 148	0.68 189	0.61 163	0.17 83	0.27 115	0.50 112	0.87 182	0.65 157	0.81 164

HanStereo	0.47 129	0.22 34	0.57 187	0.34 107	0.27 95	0.40 128	0.29 119	0.52 132	0.27 98	0.54 145	0.30 58	0.58 136	0.17 36	0.23 112	0.45 88	0.61 200	0.49 126	0.40 132	0.99 168	0.44 148	0.68 189	0.61 163	0.17 83	0.27 115	0.50 112	0.87 182	0.65 157	0.81 164

ADCMid	0.84 189	0.59 192	0.59 190	0.54 172	0.59 193	0.76 196	0.83 208	0.96 213	1.19 226	0.54 145	0.76 202	1.01 187	1.03 206	0.45 191	1.26 204	0.61 200	0.75 210	0.56 201	1.77 201	0.60 192	0.90 218	1.07 226	0.61 212	0.53 191	0.81 197	1.01 200	0.72 169	1.74 216

testlalala_base	1.81 225	0.40 148	0.56 185	0.38 126	0.39 146	0.47 152	0.34 136	0.60 177	0.41 160	0.63 199	1.75 249	0.71 168	0.32 124	0.21 92	0.76 168	0.62 203	0.71 202	0.44 156	33.71 272	0.65 203	0.57 157	0.85 208	0.21 119	0.31 129	0.65 168	1.11 210	0.53 119	0.64 144

RAFT-Test	0.47 129	0.31 93	0.23 70	0.38 126	0.26 87	0.35 112	0.22 92	0.53 140	0.25 77	0.53 139	0.60 174	0.55 115	0.22 66	0.20 80	0.49 97	0.62 203	0.51 145	0.37 104	1.08 179	0.49 170	0.58 161	0.62 166	0.16 74	0.24 83	0.57 145	1.00 198	0.62 149	0.64 144

sCroCo_RVC	0.41 98	0.30 87	0.24 81	0.24 61	0.22 64	0.30 86	0.18 77	0.50 110	0.32 129	0.44 72	0.34 72	0.38 51	0.38 154	0.18 56	0.54 113	0.62 203	0.55 168	0.47 168	0.65 127	0.40 129	0.69 194	0.71 184	0.22 121	0.31 129	0.50 112	0.43 92	0.59 140	0.47 86

Anonymous	0.46 127	0.35 120	0.31 114	0.30 90	0.30 115	0.33 97	0.21 89	0.51 119	0.33 138	0.39 44	0.36 80	0.45 74	0.36 141	0.17 45	0.52 103	0.62 203	0.58 175	0.51 180	1.26 187	0.44 148	0.74 198	0.70 183	0.22 121	0.28 123	0.54 130	0.51 113	0.62 149	0.54 111

MSMDNet	0.44 118	0.32 104	0.23 70	0.27 78	0.27 95	0.37 118	0.23 100	0.51 119	0.25 77	0.52 131	0.52 148	0.54 112	0.22 66	0.21 92	0.47 95	0.63 207	0.52 148	0.38 115	1.05 174	0.61 196	0.57 157	0.64 169	0.17 83	0.24 83	0.55 137	0.45 97	0.59 140	0.62 140

pmcnn	0.95 198	0.56 188	0.38 143	0.72 190	0.64 198	0.82 202	0.65 193	0.64 183	0.44 163	0.49 109	1.41 238	1.88 210	2.65 233	0.24 122	0.94 184	0.64 208	0.75 210	0.54 193	2.24 210	0.63 200	1.17 228	0.74 191	0.51 201	0.58 197	0.83 199	0.79 174	1.54 228	2.13 226

CBMV	0.76 185	0.53 182	0.47 166	0.64 184	0.55 187	0.59 181	0.43 158	0.71 194	0.64 191	0.61 193	0.40 99	1.34 202	0.50 173	0.46 194	1.07 194	0.65 209	0.64 187	0.54 193	0.87 153	0.50 175	0.76 203	0.58 154	0.40 183	0.78 216	0.87 205	0.85 178	1.59 230	2.56 236
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
RTS	0.84 189	0.45 161	0.43 156	0.46 155	0.45 161	0.77 197	0.57 188	0.67 186	0.73 199	0.43 64	0.52 148	0.89 179	0.50 173	0.37 173	2.17 239	0.66 210	0.84 218	0.52 188	1.62 194	0.66 204	0.70 195	0.79 200	0.37 168	0.52 189	0.86 202	3.75 257	0.83 187	1.23 195

RTSA	0.84 189	0.45 161	0.43 156	0.46 155	0.45 161	0.77 197	0.57 188	0.67 186	0.73 199	0.43 64	0.52 148	0.89 179	0.50 173	0.37 173	2.17 239	0.66 210	0.84 218	0.52 188	1.62 194	0.66 204	0.70 195	0.79 200	0.37 168	0.52 189	0.86 202	3.75 257	0.83 187	1.23 195

FAT-Stereo	0.90 195	0.60 195	0.91 226	0.91 207	1.10 227	0.85 205	0.67 196	0.83 207	0.61 187	0.67 210	1.27 233	2.16 216	0.96 202	0.54 205	1.29 206	0.67 212	0.68 198	0.71 222	1.31 190	0.81 216	0.74 198	0.78 198	0.58 209	0.71 214	0.71 179	0.82 177	0.87 193	1.60 210

SHD	0.70 181	0.44 160	0.56 185	0.58 179	0.57 190	0.52 167	0.50 171	0.75 201	0.71 198	0.64 202	0.66 186	0.71 168	0.99 203	0.43 188	1.22 201	0.67 212	0.70 201	0.51 180	1.26 187	0.60 192	0.76 203	0.79 200	0.39 175	0.55 194	0.72 182	0.88 184	0.71 166	1.06 188

XQC	0.80 186	0.75 208	0.59 190	0.77 197	0.74 203	0.79 200	0.73 203	0.88 211	0.78 205	0.73 216	0.60 174	0.89 179	0.85 196	0.61 212	1.25 203	0.67 212	0.65 188	0.54 193	1.08 179	0.62 198	0.76 203	0.88 213	0.52 202	0.59 199	0.97 211	1.38 221	1.04 206	0.82 166

ELAS_RVC	2.08 234	1.48 229	1.28 237	2.09 228	1.56 232	3.54 256	1.54 230	1.51 243	1.17 225	0.93 229	2.90 256	6.91 256	6.03 250	0.62 215	1.61 220	0.67 212	1.11 231	0.82 231	2.41 212	0.92 224	1.42 238	2.14 254	0.86 228	1.12 241	3.43 259	2.32 248	2.72 253	3.08 243
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	2.16 236	1.69 232	1.25 235	2.28 230	1.83 235	2.51 233	1.54 230	1.63 246	1.84 244	0.90 227	3.66 261	7.04 257	6.05 251	0.63 216	1.83 233	0.67 212	1.09 230	0.79 230	2.64 213	0.86 221	1.37 236	2.14 254	0.81 223	1.05 236	3.30 257	2.80 255	2.71 251	3.36 245
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet-4b	1.77 221	2.43 239	1.27 236	2.78 241	2.11 240	3.13 243	3.16 247	1.03 219	0.97 221	1.10 241	0.61 180	3.05 230	1.08 208	2.79 247	1.39 210	0.68 217	1.48 240	0.75 224	5.82 234	1.08 233	0.81 207	0.64 169	3.77 249	0.68 212	1.08 219	0.97 193	1.19 214	1.80 217

MFN_U_SF_RVC	1.16 209	0.85 215	0.65 205	0.99 212	0.80 208	1.14 219	1.14 220	1.11 222	0.86 212	1.08 239	1.53 245	1.58 208	1.28 214	0.91 228	2.18 243	0.68 217	0.63 185	0.61 209	4.78 229	0.78 215	1.03 222	1.21 234	0.52 202	0.84 225	0.99 214	0.91 187	0.99 200	1.32 199

AnyNet_C32	0.88 193	0.47 168	0.50 172	0.51 165	0.52 178	0.65 188	0.66 195	0.75 201	1.35 235	0.60 189	0.80 205	0.76 172	0.51 178	0.50 197	1.62 222	0.70 219	0.77 212	0.68 219	1.21 185	0.55 186	1.17 228	1.19 231	0.48 197	0.65 208	0.79 194	1.05 204	0.72 169	3.73 248

MeshStereo	1.94 228	1.02 222	0.73 213	1.88 227	1.30 230	1.46 227	0.89 212	1.17 226	0.79 207	0.66 209	0.92 215	8.33 264	5.32 249	0.41 184	2.26 244	0.70 219	0.67 193	0.54 193	4.80 230	0.63 200	4.38 264	0.98 218	0.65 215	0.79 218	2.01 239	1.63 231	3.35 259	4.10 251
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
edge stereo	1.17 210	0.82 214	1.13 233	1.17 216	1.08 226	1.27 221	1.11 219	1.13 223	0.84 210	0.65 207	1.37 237	3.43 237	1.52 217	0.69 221	1.34 207	0.71 221	0.83 216	0.62 210	2.86 216	0.75 212	0.83 210	1.05 224	0.74 219	0.69 213	0.99 214	0.91 187	1.17 212	1.98 221

ADCPNet	0.92 196	0.59 192	0.57 187	0.63 183	0.74 203	0.64 186	0.79 207	0.77 204	0.83 209	0.63 199	0.82 209	0.74 171	1.50 216	0.51 200	1.44 214	0.71 221	0.73 208	0.54 193	1.89 205	0.73 210	0.89 216	1.04 223	0.53 204	0.62 203	0.97 211	1.53 227	0.87 193	2.63 237

Anonymous3	0.58 164	0.46 166	0.33 128	0.32 98	0.34 134	0.46 148	0.37 142	0.57 161	0.51 179	0.56 169	0.38 88	1.06 189	0.37 149	0.26 137	0.93 183	0.73 223	0.67 193	0.57 203	1.06 175	0.52 180	0.83 210	1.15 230	0.26 138	0.30 127	0.62 159	0.66 147	0.76 179	0.56 119

S-Stereo	1.04 202	0.66 202	0.64 204	0.96 210	0.95 217	1.10 217	1.26 223	0.74 200	0.81 208	0.65 207	2.52 255	2.61 222	0.92 200	0.56 207	1.67 224	0.73 223	0.69 200	0.83 233	1.54 193	0.84 219	0.72 197	0.95 217	1.07 232	0.84 225	0.70 176	0.78 172	0.80 181	1.53 207

HBP-ISP	0.63 172	0.53 182	0.61 199	0.79 199	0.58 192	0.62 185	0.53 181	0.71 194	0.39 152	0.63 199	0.58 167	0.68 162	0.32 124	0.60 211	0.73 164	0.75 225	0.58 175	0.49 174	0.54 99	0.51 177	0.67 186	0.85 208	0.38 171	0.54 192	0.70 176	0.76 166	1.11 210	0.74 156

MSC_U_SF_DS_RVC	1.15 207	1.01 221	0.88 223	1.25 219	0.85 212	0.92 208	1.17 222	1.23 229	1.56 241	1.03 235	0.75 200	1.21 194	0.87 198	1.05 233	1.68 226	0.75 225	0.66 190	0.74 223	3.51 219	0.89 223	0.96 220	1.36 238	0.83 225	0.91 229	1.19 223	1.13 211	0.88 195	1.63 211

ACVNet_2	2.43 242	2.72 248	1.85 251	3.43 251	2.57 252	3.08 241	3.07 245	1.40 237	1.10 223	1.11 242	0.99 221	2.79 226	1.99 227	2.57 244	1.19 198	0.76 227	2.35 254	0.78 227	16.59 263	1.22 239	1.05 223	0.82 206	3.92 252	1.15 246	1.74 237	2.01 239	1.54 228	1.90 219

RainbowNet	1.77 221	2.52 240	1.58 243	3.00 244	2.34 246	3.15 244	3.06 244	1.00 216	0.77 203	1.29 249	0.75 200	2.75 225	1.86 226	2.77 246	1.50 216	0.78 228	1.23 233	0.78 227	3.30 217	1.16 236	1.11 226	0.72 187	3.90 251	0.79 218	1.16 222	1.16 212	1.37 224	2.11 225

PSMNet_ROB	2.08 234	2.77 250	1.33 240	2.54 236	1.82 233	3.47 253	3.03 242	1.25 230	1.21 227	1.32 251	1.41 238	2.91 228	4.05 241	2.61 245	1.82 232	0.80 229	1.39 239	0.86 235	6.00 236	1.24 241	1.21 231	1.11 227	4.12 254	1.13 242	1.65 236	1.79 234	1.60 232	1.63 211

G-Net	1.21 211	0.75 208	0.97 228	0.68 186	0.68 200	0.93 210	0.62 192	1.00 216	1.32 234	0.74 217	1.45 242	5.45 246	0.94 201	0.45 191	1.16 197	0.84 230	0.77 212	0.66 214	2.05 208	1.51 250	0.88 215	1.00 220	0.55 205	0.71 214	0.86 202	1.21 214	1.82 236	2.79 240

PVD	1.15 207	0.86 216	0.90 225	0.94 209	0.89 215	1.01 215	0.89 212	1.55 245	1.56 241	0.60 189	0.95 218	1.22 197	1.67 220	0.80 224	1.69 227	0.88 231	1.07 228	0.78 227	1.80 202	0.87 222	1.15 227	1.41 241	0.66 217	0.78 216	1.26 227	1.62 230	1.32 223	1.83 218

SAMSARA	1.22 214	0.61 198	0.86 220	0.71 189	0.68 200	0.67 192	0.70 199	1.28 231	1.00 222	0.78 219	0.71 190	0.96 184	2.09 228	0.61 212	2.00 237	0.88 231	0.80 214	0.76 225	1.68 196	0.81 216	1.35 235	1.66 246	0.43 191	0.80 221	2.42 248	2.93 256	2.32 246	2.44 231

LVE	2.40 241	2.71 247	1.67 246	4.77 263	2.70 254	3.32 247	3.79 254	1.33 234	1.39 236	1.62 257	1.35 235	3.06 231	3.67 238	2.80 248	1.44 214	0.89 233	1.62 243	1.12 248	6.31 238	1.44 248	1.97 249	1.40 240	3.89 250	1.47 255	2.51 251	2.03 241	2.07 243	2.50 233

Dean	2.26 239	3.02 257	1.51 242	3.69 253	3.06 259	3.35 248	3.37 249	1.63 246	1.75 243	1.34 252	1.22 232	3.24 233	3.75 239	2.81 249	1.67 224	0.89 233	1.78 246	1.08 246	4.11 222	1.56 252	1.17 228	1.01 221	4.18 255	1.28 248	2.41 247	2.01 239	2.20 245	2.02 222

IMH-64-1	2.23 237	2.54 242	1.78 248	3.04 246	2.48 247	3.36 249	3.57 251	1.43 239	1.87 245	1.00 231	1.08 227	3.38 234	4.59 246	3.31 253	1.71 228	0.91 235	1.73 244	0.97 239	4.22 225	1.35 244	1.42 238	1.19 231	4.55 256	1.08 239	2.07 240	1.47 225	1.70 233	2.34 227

IMH-64	2.23 237	2.54 242	1.78 248	3.04 246	2.48 247	3.36 249	3.57 251	1.43 239	1.87 245	1.00 231	1.08 227	3.38 234	4.59 246	3.31 253	1.71 228	0.91 235	1.73 244	0.97 239	4.22 225	1.35 244	1.42 238	1.19 231	4.55 256	1.08 239	2.07 240	1.47 225	1.70 233	2.34 227

IMH	2.49 243	2.59 244	1.81 250	3.06 248	2.54 251	3.39 251	3.61 253	1.47 242	1.90 248	1.03 235	1.07 226	3.52 239	8.23 252	3.63 258	1.59 218	0.91 235	1.80 247	1.01 242	5.27 231	1.38 247	1.37 236	1.14 229	4.57 258	1.13 242	2.08 242	1.87 236	1.82 236	3.43 246

TorneroNet-64	4.16 252	3.61 261	2.11 255	4.37 259	2.98 257	4.33 258	4.63 260	1.71 249	6.34 265	1.23 248	1.11 230	5.72 250	25.96 267	4.00 266	2.53 251	0.96 238	2.98 261	1.29 254	12.05 256	1.55 251	2.30 256	1.69 248	4.93 261	1.44 254	2.24 245	2.79 254	1.84 238	5.51 260

TorneroNet	5.55 258	3.56 260	2.26 258	3.87 255	3.09 260	4.41 260	4.59 258	1.77 251	5.65 264	1.30 250	1.46 243	6.35 254	60.56 279	3.94 265	2.38 249	0.99 239	2.95 260	1.26 253	16.30 262	1.57 253	2.37 257	1.62 245	5.15 262	1.41 252	2.48 250	2.30 247	2.14 244	4.06 250

AMNet	0.92 196	0.91 217	0.88 223	0.91 207	0.95 217	0.96 212	0.87 210	0.71 194	0.87 213	0.90 227	0.98 220	0.99 186	0.64 186	0.95 230	0.90 181	1.00 240	1.06 227	0.97 239	0.96 163	0.97 229	1.02 221	0.98 218	0.55 205	0.91 229	0.91 207	0.97 193	1.06 207	1.16 191

PWCK	3.81 250	2.53 241	1.72 247	3.08 249	2.13 242	3.10 242	3.14 246	1.99 255	2.21 252	2.27 264	3.18 259	5.47 248	3.87 240	1.43 236	2.14 238	1.00 240	1.84 249	1.11 247	42.20 277	1.74 254	2.25 253	1.67 247	2.24 241	1.53 256	1.90 238	2.63 251	1.84 238	2.54 235

MFMNet_re	1.21 211	1.06 224	0.95 227	1.17 216	0.99 222	1.45 225	1.16 221	1.07 221	1.30 233	1.01 234	1.10 229	2.08 214	1.27 213	0.84 226	1.60 219	1.03 242	1.29 236	1.04 244	2.18 209	1.01 231	1.29 234	1.03 222	0.96 230	0.99 234	0.99 214	0.91 187	1.30 222	1.48 205

DPSNet	1.77 221	0.63 199	0.63 203	0.89 205	0.87 213	1.03 216	0.60 191	0.69 191	0.91 214	0.46 88	0.65 185	5.95 252	2.89 235	0.31 155	2.32 247	1.06 243	1.08 229	0.92 236	13.58 260	0.95 227	1.48 241	1.71 249	1.15 233	1.06 237	1.28 228	2.04 242	1.21 217	1.51 206

MANE	5.94 260	1.67 231	3.69 266	2.38 233	2.05 236	2.51 233	2.37 233	3.17 260	4.05 262	0.84 224	1.36 236	7.77 261	9.14 255	0.57 208	15.61 267	1.09 244	0.87 220	13.46 269	6.33 240	0.62 198	1.25 233	0.76 196	0.49 199	1.02 235	10.30 265	18.90 270	16.36 270	31.80 272

WAO-7	1.84 227	1.51 230	1.58 243	2.13 229	1.53 231	1.45 225	1.51 228	1.82 252	2.17 251	1.51 256	3.04 257	3.42 236	4.56 245	1.06 234	1.87 234	1.13 245	1.28 235	0.96 237	3.75 220	1.28 242	1.09 224	1.25 235	0.64 214	1.42 253	1.47 231	2.46 249	1.50 226	2.37 229

WAO-8	2.95 245	2.89 251	2.08 253	4.66 260	2.53 249	3.48 254	2.97 240	1.91 253	3.21 259	1.38 254	1.44 240	5.04 243	8.43 253	3.60 256	2.17 239	1.16 246	2.03 251	1.19 251	6.98 244	2.15 259	1.74 246	1.25 235	2.86 244	1.36 249	3.26 255	2.73 252	2.53 248	4.56 254

Venus	2.95 245	2.89 251	2.08 253	4.66 260	2.53 249	3.48 254	2.97 240	1.91 253	3.21 259	1.38 254	1.44 240	5.04 243	8.43 253	3.60 256	2.17 239	1.16 246	2.03 251	1.19 251	6.98 244	2.15 259	1.74 246	1.25 235	2.86 244	1.36 249	3.26 255	2.73 252	2.53 248	4.56 254

ADCS	1.14 206	0.75 208	0.65 205	0.73 192	0.78 207	0.82 202	0.71 200	1.01 218	1.55 240	0.62 195	0.87 213	1.16 192	1.80 224	0.61 212	1.52 217	1.19 248	1.05 226	0.82 231	1.97 206	0.96 228	1.60 242	1.93 251	0.59 210	0.82 223	1.00 217	2.14 245	1.06 207	2.09 223

WAO-6	2.05 232	2.11 237	1.32 239	2.55 238	2.10 238	2.72 237	2.68 238	1.45 241	1.94 249	1.37 253	1.13 231	3.15 232	4.44 243	2.52 242	1.75 231	1.20 249	1.94 250	1.12 248	2.67 214	1.36 246	1.62 243	1.37 239	2.42 242	1.38 251	2.21 244	2.11 243	1.99 242	2.75 239

SGM+DAISY	1.97 230	1.15 227	1.06 231	1.40 224	1.29 229	1.49 228	1.43 227	1.32 233	1.16 224	1.11 242	2.33 254	2.86 227	2.50 232	1.08 235	7.06 261	1.20 249	1.29 236	1.06 245	8.56 250	1.21 237	1.70 245	1.46 243	1.26 236	1.13 242	1.42 230	1.31 220	1.94 241	2.43 230

SPS-STEREO	1.42 216	1.09 226	1.04 230	1.28 221	1.20 228	1.23 220	1.01 217	1.33 234	1.23 229	1.11 242	1.31 234	2.03 212	1.20 211	0.94 229	1.88 235	1.24 251	1.31 238	1.13 250	4.18 224	1.21 237	1.90 248	1.42 242	1.22 235	1.13 242	1.21 225	1.24 216	1.59 230	1.54 208
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UNDER WATER	4.12 251	4.08 263	2.63 260	6.45 266	4.77 266	5.44 265	5.59 262	3.34 262	3.11 258	1.70 258	1.80 250	7.67 260	11.14 258	4.31 268	2.42 250	1.26 252	4.76 263	1.65 258	6.67 242	2.44 263	2.82 259	2.90 258	7.40 270	2.17 263	3.16 254	3.80 259	2.72 253	5.07 257

UNDER WATER-64	4.19 253	4.38 265	2.66 261	7.03 267	4.94 267	5.57 266	5.84 263	3.48 265	2.88 256	1.94 261	1.95 252	7.91 263	9.16 256	4.50 270	2.63 252	1.31 253	4.96 264	1.75 260	6.26 237	2.37 262	2.75 258	3.23 259	7.93 271	2.02 262	2.94 253	4.48 261	2.89 256	5.44 259

BEATNet-Init1	13.96 267	15.06 269	1.45 241	33.51 276	2.74 255	31.35 276	11.00 270	2.83 259	3.32 261	0.97 230	4.32 264	18.31 269	31.62 271	0.57 208	32.74 271	1.33 254	0.88 221	0.67 217	61.90 279	16.80 273	4.24 263	6.02 265	0.75 220	1.26 247	18.71 269	8.82 265	37.43 277	28.26 271

KSHMR	5.14 257	3.44 259	2.51 259	4.75 262	3.54 263	4.37 259	4.39 257	2.25 257	2.04 250	1.89 259	1.90 251	3.91 240	56.90 278	4.29 267	2.33 248	1.43 255	2.38 255	1.63 257	9.67 253	1.74 254	2.26 254	1.95 252	6.27 267	1.58 257	2.40 246	2.12 244	2.33 247	4.41 253

AnyNet_C01	1.28 215	0.80 212	0.65 205	0.77 197	0.83 211	0.78 199	1.02 218	1.15 225	1.49 238	0.71 212	0.96 219	2.09 215	1.73 221	0.68 220	1.89 236	1.43 255	1.52 241	1.40 255	2.36 211	1.08 233	2.26 254	2.15 256	0.80 222	0.88 227	1.19 223	1.04 203	0.99 200	1.96 220

MADNet+	1.50 218	0.93 218	1.11 232	1.23 218	1.05 224	0.97 213	1.51 228	1.54 244	1.23 229	1.08 239	1.04 224	1.70 209	1.83 225	1.02 232	3.67 257	1.43 255	2.08 253	1.01 242	2.00 207	1.30 243	2.18 251	1.49 244	1.00 231	1.62 258	1.58 235	1.26 218	1.29 221	2.49 232

JetBlue	3.72 249	2.93 254	2.25 257	4.01 258	3.39 262	4.54 261	4.38 256	2.49 258	2.38 254	1.19 247	1.04 224	7.20 258	1.53 218	3.21 252	1.64 223	1.52 258	2.46 256	2.08 262	4.12 223	1.77 256	4.67 265	5.57 264	1.98 239	1.72 260	2.43 249	4.51 262	3.02 257	22.45 269

notaker	3.70 248	3.63 262	2.85 262	6.04 265	3.37 261	4.76 262	4.69 261	2.04 256	2.21 252	1.89 259	1.60 247	7.21 259	15.87 264	3.78 262	2.29 246	1.52 258	2.59 257	1.74 259	11.12 255	2.03 258	2.00 250	2.17 257	4.86 260	1.71 259	1.52 234	1.74 233	1.91 240	2.70 238

DGSMNet	1.45 217	0.77 211	0.87 222	0.85 204	0.81 210	0.90 207	0.88 211	0.84 208	0.69 196	1.14 245	4.85 265	1.29 200	0.91 199	0.73 222	1.71 228	1.61 260	1.82 248	0.96 237	3.30 217	1.08 233	2.90 260	4.49 262	0.73 218	0.91 229	0.80 195	1.08 206	0.92 198	1.20 194

DispFullNet	2.33 240	2.68 246	3.37 265	2.54 236	2.33 245	2.65 236	2.56 237	1.37 236	1.29 232	2.23 263	1.02 222	7.86 262	2.93 236	2.48 240	1.41 211	1.62 261	2.89 259	1.43 256	6.75 243	2.26 261	1.63 244	1.71 249	1.21 234	0.80 221	0.93 208	0.93 191	1.52 227	2.50 233

ktn	4.88 255	2.98 255	2.15 256	3.75 254	3.03 258	3.86 257	4.59 258	1.74 250	2.91 257	2.10 262	1.63 248	11.03 268	37.05 273	3.72 259	2.27 245	1.83 262	2.63 258	2.02 261	18.61 264	1.99 257	2.22 252	2.06 253	4.75 259	1.94 261	2.11 243	2.26 246	2.71 251	3.88 249

LRCNet_RVC	19.34 271	28.20 273	9.73 270	30.22 275	27.96 276	31.69 277	26.15 275	20.45 277	8.63 268	28.67 277	28.56 275	30.79 274	23.77 266	32.51 277	10.62 263	1.87 263	23.27 273	17.65 272	40.19 273	17.32 274	8.18 269	3.73 260	35.17 276	25.19 274	1.50 232	1.19 213	5.90 265	3.12 244

HanzoNet	10.87 263	6.61 268	4.12 267	14.03 270	6.14 268	22.43 272	21.48 274	7.53 269	9.98 269	2.65 266	3.14 258	30.46 273	52.31 277	24.77 276	5.81 259	2.76 264	7.16 268	2.61 264	25.65 266	5.09 267	4.13 262	3.84 261	8.74 272	2.66 264	4.91 263	4.52 263	4.28 262	5.77 261

JetRed	5.93 259	4.36 264	5.18 268	3.32 250	4.15 265	5.91 267	9.28 268	4.21 266	2.78 255	2.33 265	2.08 253	5.56 249	1.33 215	5.92 271	3.32 256	3.95 265	6.76 267	6.49 266	3.83 221	3.05 264	7.34 267	6.19 266	5.50 263	2.76 265	9.36 264	21.55 272	5.67 264	17.91 266

MADNet++	4.47 254	3.00 256	3.25 264	2.44 234	3.78 264	2.63 235	3.35 248	3.45 263	4.35 263	3.57 268	3.87 262	5.35 245	5.16 248	3.40 255	3.14 254	4.21 266	3.98 262	3.26 265	6.32 239	4.42 266	7.68 268	13.20 269	2.01 240	3.95 267	3.30 257	10.32 267	3.77 261	3.51 247

DPSimNet_ROB		3.03 258	3.09 263	2.75 240	2.79 256	2.83 239	4.04 255	3.33 261	6.56 266	2.71 267	50.85 278	6.38 255	18.73 265	3.01 251	14.74 266	5.23 267		2.37 263	28.07 270	3.64 265	5.47 266	6.94 267	2.62 243	2.99 266		6.16 264	3.42 260	15.50 264

PML	25.77 272	16.40 272	5.63 269	19.94 274	12.77 273	20.38 271	9.79 269	9.31 271	68.05 280	17.61 276	136.84 280	90.68 279	97.32 280	9.22 275	8.31 262	7.86 268	13.64 269	6.53 267	32.01 271	6.33 268	10.40 272	9.06 268	5.53 266	5.58 268	24.53 272	10.26 266	31.06 274	10.67 263

DGTPSM_ROB	11.00 264	5.61 266	16.56 271	3.96 256	7.34 269	4.93 263	7.56 264	4.32 267	11.20 270	4.12 269	8.43 267	4.55 241	13.08 260	3.85 263	13.16 264	13.78 269	6.37 265	15.33 270	7.61 247	11.60 269	8.27 270	20.90 270	5.52 264	11.00 270	11.55 266	30.93 274	12.69 267	32.76 273

DPSMNet_ROB	11.11 265	5.62 267	16.57 272	3.96 256	7.34 269	4.93 263	7.57 265	4.32 267	11.21 271	4.13 270	8.57 268	4.60 242	14.45 263	3.87 264	13.23 265	13.79 270	6.38 266	15.38 271	8.62 251	11.60 269	8.28 271	20.92 271	5.52 264	11.00 270	11.58 267	30.93 274	12.70 268	32.76 273

DPSM_ROB	17.14 269	15.12 270	20.99 273	8.55 268	8.28 271	12.85 269	8.38 266	9.68 272	14.27 272	7.99 271	8.92 269	10.02 266	13.15 261	3.72 259	17.02 268	17.90 271	17.89 271	19.72 273	13.12 258	14.58 271	23.81 273	27.16 272	6.33 268	14.07 272	31.12 274	38.41 276	36.00 275	43.62 276

DPSM	17.14 269	15.12 270	20.99 273	8.55 268	8.28 271	12.85 269	8.38 266	9.68 272	14.27 272	7.99 271	8.92 269	10.02 266	13.15 261	3.72 259	17.02 268	17.90 271	17.89 271	19.72 273	13.12 258	14.58 271	23.81 273	27.16 272	6.33 268	14.07 272	31.12 274	38.41 276	36.00 275	43.62 276

CasAABBNet	34.43 274	30.36 274	42.26 278	17.14 271	16.55 274	25.74 273	16.74 271	19.07 274	28.70 274	16.64 275	18.05 274	20.17 272	26.39 268	7.50 272	34.18 272	36.02 273	36.01 276	39.65 275	26.14 267	29.32 275	47.52 278	54.86 279	12.71 273	28.37 277	62.52 276	77.28 278	72.22 278	87.55 278

MyStereo03	34.49 275	30.38 275	42.28 279	17.19 272	16.68 275	25.92 274	16.86 272	19.46 275	28.71 275	16.15 273	17.99 272	20.16 270	26.46 269	7.53 273	34.41 273	36.06 274	35.97 274	39.69 276	26.26 268	29.36 276	47.86 279	54.73 277	12.72 274	28.32 275	62.57 277	77.31 279	72.32 279	87.78 279

MyStereo02	33.87 273	30.38 275	42.28 279	17.19 272	0.00 1	25.92 274	16.86 272	19.46 275	28.71 275	16.15 273	17.99 272	20.16 270	26.46 269	7.53 273	34.41 273	36.06 274	35.97 274	39.69 276	26.26 268	29.36 276	47.86 279	54.73 277	12.72 274	28.32 275	62.57 277	77.31 279	72.32 279	87.78 279

AVERAGE_ROB	39.02 277	41.97 278	38.90 276	43.30 278	44.01 279	42.99 279	43.74 278	43.16 279	39.90 278	47.57 279	47.87 276	44.75 277	39.96 274	43.65 280	38.17 275	36.44 276	46.39 278	48.96 279	41.67 275	40.21 279	39.69 276	35.43 275	46.62 277	39.76 278	24.41 271	16.49 268	19.69 271	17.85 265

HaxPig	36.94 276	39.02 277	35.87 275	37.61 277	42.00 277	37.54 278	41.37 277	37.89 278	39.04 277	46.91 278	48.84 277	44.26 276	35.76 272	37.00 278	38.72 276	36.77 277	45.37 277	48.69 278	40.70 274	39.66 278	36.11 275	31.60 274	47.76 278	39.78 279	18.63 268	16.85 269	13.84 269	19.74 267

MEDIAN_ROB	40.83 278	43.09 279	39.48 277	43.85 279	45.04 280	43.46 280	44.50 279	43.93 280	40.53 279	50.28 280	51.34 279	46.63 278	40.33 275	42.01 279	40.18 277	38.17 278	48.38 279	51.35 280	43.96 278	42.85 280	41.02 277	36.07 276	48.66 279	41.25 280	25.02 273	23.68 273	21.83 273	25.41 270

LSM0	6.91 261	0.81 213	0.60 194	1.25 219	1.05 224	1.32 224	1.29 225	1.65 248	1.45 237	1.18 246	1.49 244	2.67 224	4.52 244	0.52 203	59.29 278	70.04 279	1.27 234	0.77 226	10.09 254	1.49 249	2.97 261	5.30 263	0.65 215	0.91 229	1.35 229	1.86 235	2.57 250	8.34 262

DLNR_Zeroshot_test	15.24 268	56.59 280	0.74 214	77.76 280	0.28 103	0.40 128	71.39 280	0.56 154	0.23 63	0.54 145	0.35 75	0.59 139	0.18 47	4.34 269	79.08 279	81.53 280	15.25 270	11.51 268	5.30 232	0.36 113	0.78 206	0.74 191	0.15 60	0.31 129	0.60 154	0.51 113	0.69 161	0.63 142

Low-res two-view benchmark