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

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
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

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

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

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

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

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 97	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	0.25 133	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	0.35 135	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

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 86	0.42 57	0.19 21	0.28 20	0.30 116	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-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	0.35 135	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

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

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

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	0.31 121	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

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

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

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

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

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

PWCDC_ROB	0.47 129	0.21 32	0.31 114	0.20 41	0.34 133	0.24 56	0.30 128	0.27 20	0.95 219	0.21 13	0.54 156	0.31 29	2.14 229	0.49 195	0.61 137	0.42 135	0.39 49	0.41 138	0.40 47	0.38 122	0.41 69	0.87 211	0.35 163	0.31 128	0.27 27	0.49 105	0.35 38	0.56 119

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	0.28 107	0.22 101	0.57 122	0.57 189	0.52 147	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	0.28 107	0.22 101	0.57 122	0.57 189	0.52 147	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

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	0.49 105	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	0.49 105	0.35 54	0.42 69	0.46 81

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 84	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

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 86	0.35 32	0.32 66	0.33 35	0.21 60	0.24 121	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

DISCO	0.33 62	0.30 87	0.23 70	0.31 93	0.28 103	0.33 97	0.31 130	0.32 29	0.30 119	0.39 44	0.43 116	0.33 35	0.20 57	0.24 121	0.42 79	0.31 48	0.42 74	0.33 74	0.47 82	0.30 88	0.37 46	0.35 60	0.20 110	0.25 94	0.38 60	0.36 60	0.41 62	0.40 63

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 76	0.27 19	0.34 72	0.33 35	0.24 79	0.18 56	0.43 83	0.41 127	0.41 62	0.52 187	0.36 35	0.33 102	0.46 110	0.49 114	0.17 83	0.26 103	0.44 89	0.44 94	0.62 148	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	0.51 124	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

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	0.30 116	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

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

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

HGLStereo	0.33 62	0.32 103	0.26 95	0.27 78	0.28 103	0.29 84	0.18 77	0.39 55	0.23 63	0.40 48	0.58 166	0.34 41	0.19 50	0.24 121	0.34 49	0.36 100	0.45 97	0.39 126	0.42 64	0.29 79	0.41 69	0.36 68	0.18 94	0.26 103	0.42 83	0.41 87	0.37 49	0.33 43

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	0.53 140	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

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

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	0.38 114	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

DeepPrunerF	0.57 160	0.30 87	0.30 107	0.36 120	0.90 216	0.31 90	0.38 146	0.42 59	0.34 141	0.34 30	0.52 148	0.35 46	0.22 66	0.32 160	0.64 146	0.43 142	0.42 74	0.35 87	0.57 109	0.38 122	0.43 93	0.40 86	0.27 141	0.27 114	4.77 262	0.56 127	0.39 54	0.45 78

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

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	0.32 128	0.44 72	0.34 72	0.38 51	0.38 153	0.18 56	0.54 113	0.62 202	0.55 167	0.47 167	0.65 127	0.40 129	0.69 193	0.71 184	0.22 120	0.31 128	0.50 111	0.43 92	0.59 139	0.47 86

FINET	0.58 164	0.30 87	0.31 114	0.34 107	0.25 80	0.28 81	0.30 128	0.37 43	0.32 128	0.39 44	0.30 58	0.38 51	0.26 94	0.23 111	7.02 260	0.39 117	0.39 49	0.29 48	0.51 90	0.28 71	0.39 60	0.35 60	0.25 133	0.25 94	0.39 64	0.37 66	0.41 62	0.38 55

DSFCA	0.34 71	0.39 142	0.32 121	0.31 93	0.27 95	0.36 115	0.26 111	0.36 40	0.30 119	0.32 25	0.43 116	0.38 51	0.23 75	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	0.23 125	0.26 103	0.40 69	0.40 82	0.35 38	0.44 75

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	0.30 119	0.41 49	0.39 91	0.39 54	0.30 116	0.18 56	0.52 103	0.54 178	0.53 156	0.49 173	0.82 144	0.43 142	0.55 151	0.65 174	0.20 110	0.26 103	0.52 124	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	0.30 119	0.41 49	0.39 91	0.39 54	0.30 116	0.18 56	0.52 103	0.54 178	0.53 156	0.49 173	0.82 144	0.43 142	0.55 151	0.65 174	0.20 110	0.26 103	0.52 124	0.52 115	0.51 104	0.55 115

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

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 97	0.41 49	0.38 88	0.39 54	0.28 107	0.25 129	0.34 49	0.32 59	0.43 80	0.35 87	0.40 47	0.27 67	0.35 35	0.36 68	0.20 110	0.27 114	0.36 55	0.38 70	0.37 49	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 97	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	0.26 103	0.45 95	0.38 70	0.49 87	0.48 91

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

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

RASNet	0.33 62	0.33 112	0.31 114	0.27 78	0.24 76	0.27 76	0.21 89	0.46 77	0.27 97	0.41 49	0.33 68	0.40 59	0.26 94	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	0.32 138	0.34 49	0.40 82	0.50 98	0.52 103

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	0.34 141	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

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	0.53 140	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

APVNet	0.43 116	0.37 126	0.30 107	0.35 116	0.39 145	0.47 151	0.37 141	0.51 119	0.32 128	0.36 33	0.52 148	0.42 63	0.24 79	0.30 149	0.57 122	0.51 171	0.55 167	0.48 170	0.64 122	0.46 161	0.46 110	0.49 114	0.26 137	0.37 157	0.48 101	0.36 60	0.62 148	0.48 91

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 76	0.56 170	0.25 36	0.43 65	0.27 98	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 76	0.56 170	0.25 36	0.43 65	0.27 98	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 76	0.56 170	0.25 36	0.43 65	0.27 98	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-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 76	0.56 170	0.25 36	0.43 65	0.27 98	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

GES	0.43 116	0.38 134	0.26 95	0.31 93	0.30 114	0.42 136	0.27 113	0.46 77	0.28 108	0.49 109	0.42 109	0.43 65	0.27 98	0.31 154	0.85 176	0.44 147	0.54 163	0.43 150	0.98 165	0.43 142	0.51 133	0.46 106	0.23 125	0.31 128	0.41 71	0.35 54	0.47 81	0.52 103

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	0.72 192	0.44 70	0.36 140	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

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	0.54 146	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

RTSC	0.52 151	0.36 121	0.34 131	0.37 123	0.39 145	0.42 136	0.37 141	0.51 119	0.50 176	0.45 75	0.60 173	0.44 70	0.40 159	0.31 154	1.20 200	0.54 178	0.63 184	0.42 145	0.86 149	0.39 125	0.59 164	0.60 159	0.24 130	0.41 172	0.50 111	0.56 127	0.61 145	0.99 185

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
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 84	0.26 136	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

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 94	0.26 136	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

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 84	0.26 136	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

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	0.38 114	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

Anonymous	0.46 127	0.35 119	0.31 114	0.30 90	0.30 114	0.33 97	0.21 89	0.51 119	0.33 137	0.39 44	0.36 80	0.45 74	0.36 140	0.17 45	0.52 103	0.62 202	0.58 174	0.51 179	1.26 187	0.44 148	0.74 197	0.70 183	0.22 120	0.28 122	0.54 129	0.51 113	0.62 148	0.54 111

NVstereo2D	0.42 108	0.38 134	0.32 121	0.45 151	0.39 145	0.56 176	0.56 186	0.46 77	0.30 119	0.41 49	0.41 104	0.45 74	0.23 75	0.59 209	0.55 116	0.43 142	0.48 119	0.44 155	0.41 58	0.32 97	0.39 60	0.33 50	0.45 195	0.32 138	0.54 129	0.42 88	0.41 62	0.44 75

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	0.28 108	0.55 162	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

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 86	0.54 146	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

UDGNet	0.51 147	0.46 165	0.33 128	1.05 215	0.80 208	0.92 207	0.71 200	0.47 86	0.32 128	0.45 75	0.48 130	0.46 80	0.17 36	0.99 231	0.38 68	0.32 59	0.46 107	0.40 131	0.52 92	0.33 102	0.50 128	0.45 103	0.60 211	0.24 83	0.54 129	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	0.23 111	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

SACVNet	0.48 136	0.42 153	0.39 145	0.44 150	0.41 153	0.41 132	0.45 160	0.52 132	0.48 171	0.52 132	0.47 128	0.46 80	0.25 84	0.32 160	0.66 154	0.42 135	0.50 135	0.46 164	0.65 127	0.49 170	0.55 151	0.53 135	0.29 150	0.36 152	0.65 167	0.58 134	0.63 153	0.60 131

psm_up	0.44 118	0.39 142	0.42 154	0.45 151	0.33 128	0.47 151	0.28 114	0.51 119	0.50 176	0.43 64	0.42 109	0.46 80	0.41 163	0.30 149	0.61 137	0.38 113	0.48 119	0.38 114	0.59 115	0.35 110	0.41 69	0.38 80	0.25 133	0.40 166	0.55 136	0.67 150	0.56 132	0.51 99

CFNet_RVC	0.40 94	0.40 147	0.34 131	0.39 134	0.36 138	0.39 123	0.26 111	0.44 64	0.28 108	0.45 75	0.51 142	0.46 80	0.27 98	0.24 121	0.67 157	0.34 87	0.43 80	0.37 104	0.45 71	0.32 97	0.45 106	0.37 75	0.20 110	0.27 114	0.51 118	0.50 108	0.51 104	0.51 99

AACVNet	0.42 108	0.37 126	0.33 128	0.42 146	0.46 165	0.43 141	0.29 118	0.48 94	0.32 128	0.50 113	0.52 148	0.47 87	0.25 84	0.26 136	0.52 103	0.37 107	0.48 119	0.42 145	0.54 99	0.43 142	0.44 99	0.43 96	0.26 137	0.34 150	0.48 101	0.50 108	0.51 104	0.61 133

CFNet_pseudo	0.39 92	0.33 112	0.35 135	0.41 141	0.34 133	0.39 123	0.29 118	0.51 119	0.29 114	0.54 146	0.53 155	0.47 87	0.43 167	0.25 129	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	0.27 114	0.44 89	0.46 101	0.53 119	0.57 124

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 97	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
FCDSN-DC	0.52 151	0.52 180	0.52 179	0.53 169	0.51 175	0.51 164	0.52 176	0.57 160	0.36 148	0.61 193	0.36 80	0.48 89	0.34 132	0.47 194	0.63 144	0.58 194	0.65 187	0.62 210	0.54 99	0.49 170	0.60 167	0.54 137	0.39 175	0.64 207	0.55 136	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.
DeepPruner_ROB	0.45 124	0.36 121	0.39 145	0.38 126	0.40 150	0.38 119	0.28 114	0.45 71	0.36 148	0.50 113	0.52 148	0.48 89	0.40 159	0.23 111	0.87 179	0.41 127	0.48 119	0.44 155	0.52 92	0.36 113	0.63 177	0.49 114	0.27 141	0.33 144	0.48 101	0.76 166	0.52 116	0.47 86

testlalala2	0.98 199	0.35 119	0.62 201	0.38 126	0.35 137	0.49 158	0.39 148	0.57 160	0.26 86	0.60 189	0.63 182	0.49 92	0.18 47	0.23 111	0.57 122	0.45 149	0.54 163	0.48 170	14.54 261	0.57 189	0.52 139	0.59 157	0.15 60	0.25 94	0.52 124	0.73 164	0.56 132	0.58 127

SPstereo	2.05 231	0.33 112	0.59 190	0.31 93	0.33 128	0.41 132	0.29 118	0.59 169	0.29 114	0.59 185	1.55 246	0.49 92	0.33 126	0.22 101	0.65 151	0.47 158	0.52 147	0.43 150	41.88 276	0.60 191	0.56 154	0.88 213	0.16 74	0.26 103	0.65 167	0.88 184	0.55 127	0.56 119

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	0.57 164	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	0.68 188	0.37 75	0.18 94	0.19 52	0.45 95	0.32 44	0.43 74	0.50 94

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

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	0.29 114	0.64 202	0.25 36	0.49 92	0.26 94	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	0.66 148	0.50 98	0.46 81

GLC_STEREO	0.37 86	0.32 103	0.30 107	0.32 98	0.28 103	0.31 90	0.24 106	0.49 100	0.22 56	0.54 146	0.44 120	0.49 92	0.22 66	0.22 101	0.33 44	0.33 67	0.55 167	0.34 79	0.49 85	0.31 91	0.60 167	0.50 122	0.18 94	0.25 94	0.40 69	0.31 42	0.57 134	0.41 68

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	0.28 108	0.57 179	0.33 68	0.49 92	0.30 116	0.19 69	0.57 122	0.34 87	0.41 62	0.40 131	0.40 47	0.26 60	0.49 122	0.65 174	0.21 118	0.27 114	0.39 64	0.39 78	0.53 119	0.52 103

PA-Net	0.52 151	0.60 195	0.55 183	0.40 138	0.54 184	0.42 136	0.54 183	0.56 154	0.51 178	0.46 88	0.42 109	0.49 92	0.49 171	0.50 196	0.78 172	0.43 142	0.38 45	0.45 161	0.44 69	0.46 161	0.38 54	0.56 147	0.28 146	0.40 166	0.54 129	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.
HSM	0.42 108	0.37 126	0.31 114	0.40 138	0.36 138	0.34 108	0.29 118	0.55 148	0.29 114	0.50 113	0.51 142	0.49 92	0.37 148	0.24 121	0.64 146	0.35 95	0.52 147	0.36 95	0.51 90	0.37 116	0.52 139	0.40 86	0.19 105	0.31 128	0.50 111	0.54 121	0.55 127	0.56 119

modified_for_full_sf	4.28 253	0.51 178	0.44 159	0.51 164	0.55 186	52.00 280	0.56 186	0.62 181	47.36 279	0.50 113	0.76 201	0.50 101	0.42 164	0.89 227	0.61 137	0.84 229	0.77 211	0.59 206	1.37 191	0.64 202	0.80 206	0.78 197	0.37 167	0.53 190	0.71 178	0.65 147	0.71 165	0.69 150

ICVP	0.44 118	0.38 134	0.48 168	0.41 141	0.37 141	0.40 128	0.29 118	0.47 86	0.33 137	0.46 88	0.46 126	0.50 101	0.39 156	0.25 129	0.52 103	0.39 117	0.46 107	0.40 131	0.54 99	0.40 129	0.44 99	0.64 169	0.55 205	0.36 152	0.49 105	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)
NOSS_ROB	0.58 164	0.50 177	0.44 159	0.56 176	0.52 177	0.52 166	0.47 164	0.68 190	0.39 151	0.52 132	0.40 99	0.50 101	0.36 140	0.53 203	0.94 184	0.60 198	0.62 180	0.54 192	0.59 115	0.49 170	0.66 183	0.56 147	0.39 175	0.54 192	0.74 187	1.02 202	0.85 191	0.72 154

pcwnet_v2	0.47 129	0.37 126	0.39 145	0.48 159	0.38 144	0.46 147	0.38 146	0.51 119	0.35 145	0.54 146	0.60 173	0.51 104	0.78 192	0.35 166	0.65 151	0.39 117	0.47 114	0.38 114	0.55 103	0.31 91	0.44 99	0.36 68	0.25 133	0.33 144	0.60 153	0.57 132	0.60 142	0.75 157

STTStereo	0.41 98	0.43 156	0.44 159	0.37 123	0.44 156	0.34 108	0.50 170	0.37 43	0.34 141	0.38 42	0.43 116	0.51 104	0.33 126	0.38 176	0.94 184	0.33 67	0.42 74	0.41 138	0.40 47	0.30 88	0.37 46	0.32 41	0.23 125	0.28 122	0.43 85	0.45 97	0.42 69	0.61 133

anonymity	1.03 200	0.26 61	0.65 205	0.38 126	0.29 110	0.36 115	0.21 89	0.56 154	0.27 97	0.53 140	15.55 271	0.52 106	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	0.71 178	0.98 196	0.58 136	0.96 180

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	0.52 106	0.20 57	0.24 121	0.36 63	0.30 41	0.39 49	0.31 61	0.34 30	0.24 50	0.33 30	0.30 36	0.20 110	0.20 60	0.32 41	0.40 82	0.36 44	0.40 63

IPLGR	0.40 94	0.41 150	0.27 99	0.35 116	0.32 123	0.28 81	0.18 77	0.50 110	0.27 97	0.48 101	0.49 133	0.52 106	0.25 84	0.22 101	0.54 113	0.33 67	0.42 74	0.39 126	0.64 122	0.39 125	0.41 69	0.54 137	0.14 50	0.23 76	0.50 111	0.68 153	0.49 87	0.46 81

LMCR-Stereo	0.38 90	0.32 103	0.24 81	0.25 65	0.25 80	0.34 108	0.19 84	0.44 64	0.27 97	0.45 75	0.36 80	0.52 106	0.34 132	0.21 92	0.46 94	0.36 100	0.50 135	0.38 114	0.75 137	0.42 138	0.49 122	0.49 114	0.20 110	0.24 83	0.41 71	0.40 82	0.51 104	0.54 111

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	0.52 106	0.16 30	0.18 56	0.57 122	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	0.49 105	0.47 103	0.49 87	0.66 145

MIPNet	0.37 86	0.32 103	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	0.53 111	0.31 121	0.23 111	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	0.50 111	0.72 159	0.43 74	0.51 99

NCCL2	0.52 151	0.48 172	0.49 172	0.41 141	0.39 145	0.39 123	0.34 135	0.55 148	0.45 168	0.58 184	0.45 124	0.53 111	0.37 148	0.29 145	0.84 175	0.49 163	0.49 126	0.46 164	0.57 109	0.45 154	0.59 164	0.64 169	0.35 163	0.47 184	0.71 178	0.73 164	0.62 148	0.82 166

TestStereo	0.36 81	0.34 118	0.29 105	0.34 107	0.24 76	0.35 112	0.22 92	0.54 142	0.25 76	0.64 202	0.30 58	0.54 113	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	0.26 103	0.42 83	0.35 54	0.51 104	0.43 74

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	0.54 113	0.24 79	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
MSMDNet	0.44 118	0.32 103	0.23 70	0.27 78	0.27 95	0.37 118	0.23 100	0.51 119	0.25 76	0.52 132	0.52 148	0.54 113	0.22 66	0.21 92	0.47 95	0.63 206	0.52 147	0.38 114	1.05 174	0.61 195	0.57 156	0.64 169	0.17 83	0.24 83	0.55 136	0.45 97	0.59 139	0.62 139

MSKI-zero shot	0.48 136	0.28 72	0.22 61	0.31 93	0.27 95	0.33 97	0.24 106	0.55 148	0.24 67	0.53 140	0.51 142	0.55 116	0.22 66	0.19 69	0.58 129	0.52 173	0.51 144	0.37 104	1.37 191	0.43 142	0.54 149	0.69 181	0.16 74	0.26 103	0.51 118	1.09 208	0.80 181	0.76 159

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	0.54 146	0.35 75	0.55 116	0.23 75	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)
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 76	0.53 140	0.60 173	0.55 116	0.22 66	0.20 80	0.49 97	0.62 202	0.51 144	0.37 104	1.08 179	0.49 170	0.58 160	0.62 166	0.16 74	0.24 83	0.57 144	1.00 198	0.62 148	0.64 143

GMStereo	0.34 71	0.32 103	0.20 51	0.27 78	0.25 80	0.32 93	0.25 109	0.48 94	0.25 76	0.37 35	0.31 63	0.55 116	0.28 107	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
DMCA-RVC	0.33 62	0.25 50	0.28 102	0.25 65	0.28 103	0.24 56	0.28 114	0.36 40	0.32 128	0.33 26	0.39 91	0.55 116	0.24 79	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	0.22 120	0.25 94	0.30 35	0.33 49	0.37 49	0.42 73

DLCB_ROB	0.42 108	0.36 121	0.36 141	0.32 98	0.33 128	0.32 93	0.29 118	0.42 59	0.35 145	0.47 96	0.50 138	0.55 116	0.38 153	0.30 149	0.47 95	0.36 100	0.44 89	0.38 114	0.41 58	0.33 102	0.45 106	0.40 86	0.27 141	0.33 144	0.83 199	0.57 132	0.55 127	0.46 81

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	0.52 132	0.26 47	0.56 122	0.24 79	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

MyStereo04	0.45 124	0.39 142	0.41 152	0.34 107	0.31 119	0.27 76	0.23 100	0.51 119	0.38 150	0.50 113	0.37 86	0.56 122	0.28 107	0.17 45	0.55 116	0.41 127	0.44 89	0.40 131	1.14 183	0.41 132	0.51 133	0.50 122	0.18 94	0.32 138	0.56 140	0.88 184	0.65 156	0.50 94

MyStereo	0.48 136	0.41 150	0.43 156	0.37 123	0.32 123	0.28 81	0.23 100	0.52 132	0.39 151	0.52 132	0.40 99	0.56 122	0.34 132	0.18 56	0.59 132	0.41 127	0.45 97	0.39 126	1.23 186	0.44 148	0.53 145	0.54 137	0.20 110	0.32 138	0.63 163	0.99 197	0.72 169	0.50 94

CASS	0.51 147	0.37 126	0.35 135	0.45 151	0.40 150	0.48 155	0.35 139	0.60 176	0.39 151	0.62 195	0.51 142	0.56 122	0.39 156	0.23 111	0.58 129	0.39 117	0.67 192	0.39 126	0.97 164	0.41 132	0.62 175	0.71 184	0.27 141	0.27 114	0.68 172	0.54 121	0.69 160	0.80 163
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet-RVC-Resample	0.41 98	0.31 93	0.32 121	0.36 120	0.29 110	0.33 97	0.28 114	0.54 142	0.32 128	0.57 179	0.36 80	0.56 122	0.36 140	0.30 149	0.63 144	0.33 67	0.42 74	0.42 145	0.57 109	0.44 148	0.41 69	0.54 137	0.26 137	0.45 177	0.45 95	0.44 94	0.37 49	0.53 107

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 86	0.54 146	0.44 120	0.56 122	0.27 98	0.21 92	0.55 116	0.45 149	0.52 147	0.38 114	0.71 133	0.37 116	0.53 145	0.62 166	0.18 94	0.29 124	0.56 140	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 86	0.54 146	0.44 120	0.56 122	0.27 98	0.21 92	0.55 116	0.45 149	0.52 147	0.38 114	0.71 133	0.37 116	0.53 145	0.62 166	0.18 94	0.29 124	0.56 140	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
NLCA_NET_v2_RVC	0.40 94	0.38 134	0.39 145	0.35 116	0.47 168	0.33 97	0.54 183	0.40 56	0.44 162	0.41 49	0.42 109	0.56 122	0.28 107	0.40 182	0.73 164	0.32 59	0.40 55	0.33 74	0.40 47	0.28 71	0.35 35	0.32 41	0.23 125	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.
EKT-Stereo	0.50 143	0.39 142	0.30 107	0.50 163	0.34 133	0.50 159	0.52 176	0.51 119	0.24 67	0.50 113	0.51 142	0.57 130	0.25 84	0.22 101	0.77 169	0.55 184	0.55 167	0.52 187	0.92 159	0.41 132	0.67 185	0.72 187	0.17 83	0.26 103	0.73 185	0.76 166	0.64 154	0.55 115

Any-RAFT	0.46 127	0.27 68	0.53 182	0.38 126	0.29 110	0.32 93	0.22 92	0.49 100	0.26 86	0.48 101	0.54 156	0.57 130	0.20 57	0.20 80	0.58 129	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

LoS	0.42 108	0.33 112	0.22 61	0.29 86	0.31 119	0.27 76	0.16 63	1.19 228	0.22 56	0.76 218	0.70 188	0.57 130	0.28 107	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	0.60 153	0.48 104	0.49 87	0.58 127

RP	0.45 124	0.45 160	0.50 173	0.48 159	0.44 156	0.46 147	0.49 168	0.47 86	0.46 169	0.34 30	0.59 170	0.57 130	0.42 164	0.34 164	0.57 122	0.37 107	0.44 89	0.36 95	0.50 88	0.35 110	0.40 66	0.42 93	0.30 156	0.36 152	0.51 118	0.53 117	0.54 125	0.59 129

ADCRef	0.50 143	0.37 126	0.35 135	0.33 103	0.31 119	0.46 147	0.40 149	0.47 86	0.67 192	0.47 96	0.51 142	0.57 130	0.36 140	0.28 143	0.70 160	0.42 135	0.48 119	0.44 155	0.87 153	0.39 125	0.52 139	0.57 151	0.31 157	0.33 144	0.53 127	0.86 181	0.50 98	1.01 187

iResNetv2_ROB	0.38 90	0.31 93	0.24 81	0.35 116	0.30 114	0.38 119	0.22 92	0.47 86	0.26 86	0.46 88	0.56 161	0.57 130	0.42 164	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	0.23 125	0.31 128	0.45 95	0.38 70	0.50 98	0.45 78

DN-CSS_ROB	0.37 86	0.32 103	0.31 114	0.32 98	0.30 114	0.26 71	0.18 77	0.52 132	0.26 86	0.51 124	0.56 161	0.57 130	0.37 148	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	0.22 120	0.35 151	0.39 64	0.37 66	0.42 69	0.39 59

HH	0.47 129	0.22 34	0.57 187	0.34 107	0.27 95	0.40 128	0.29 118	0.52 132	0.27 97	0.54 146	0.30 58	0.58 137	0.17 36	0.23 111	0.45 88	0.61 199	0.49 126	0.40 131	0.99 168	0.44 148	0.68 188	0.61 163	0.17 83	0.27 114	0.50 111	0.87 182	0.65 156	0.81 164

HanStereo	0.47 129	0.22 34	0.57 187	0.34 107	0.27 95	0.40 128	0.29 118	0.52 132	0.27 97	0.54 146	0.30 58	0.58 137	0.17 36	0.23 111	0.45 88	0.61 199	0.49 126	0.40 131	0.99 168	0.44 148	0.68 188	0.61 163	0.17 83	0.27 114	0.50 111	0.87 182	0.65 156	0.81 164

EAI-Stereo	0.47 129	0.31 93	0.23 70	0.36 120	0.32 123	0.44 143	0.40 149	0.56 154	0.29 114	0.51 124	0.50 138	0.58 137	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	0.59 150	0.62 139	0.67 159	0.69 150

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	0.54 146	0.35 75	0.59 140	0.18 47	4.34 269	79.08 279	81.53 280	15.25 270	11.51 268	5.30 233	0.36 113	0.78 205	0.74 190	0.15 60	0.31 128	0.60 153	0.51 113	0.69 160	0.63 141

cross-raft	0.44 118	0.32 103	0.24 81	0.33 103	0.26 87	0.32 93	0.19 84	0.54 142	0.27 97	0.55 162	0.50 138	0.59 140	0.21 60	0.20 80	0.45 88	0.56 187	0.51 144	0.37 104	1.07 177	0.45 154	0.58 160	0.74 190	0.15 60	0.26 103	0.58 147	0.53 117	0.60 142	0.59 129

test-1	0.48 136	0.24 42	0.23 70	0.28 82	0.31 119	0.51 164	0.29 118	0.58 165	0.32 128	0.55 162	0.41 104	0.59 140	0.33 126	0.21 92	0.60 134	0.46 155	0.50 135	0.41 138	1.07 177	0.40 129	0.52 139	0.87 211	0.17 83	0.33 144	0.63 163	0.67 150	0.58 136	0.86 175

XX-Stereo	8.91 262	0.25 50	0.19 45	0.40 138	0.21 56	0.44 143	0.17 70	0.55 148	0.23 63	0.52 132	0.47 128	0.59 140	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	0.60 142	0.96 180

AF-Net	0.41 98	0.37 126	0.35 135	0.39 134	0.45 160	0.44 143	0.40 149	0.44 64	0.44 162	0.37 35	0.48 130	0.59 140	0.33 126	0.31 154	0.53 110	0.37 107	0.36 33	0.36 95	0.46 79	0.31 91	0.36 40	0.35 60	0.34 160	0.31 128	0.41 71	0.50 108	0.61 145	0.50 94

Nwc_Net	0.41 98	0.37 126	0.35 135	0.39 134	0.45 160	0.44 143	0.40 149	0.44 64	0.44 162	0.37 35	0.48 130	0.59 140	0.33 126	0.31 154	0.53 110	0.37 107	0.36 33	0.36 95	0.46 79	0.31 91	0.36 40	0.35 60	0.34 160	0.31 128	0.41 71	0.50 108	0.61 145	0.50 94

CFNet	0.35 75	0.31 93	0.27 99	0.38 126	0.32 123	0.30 86	0.24 106	0.46 77	0.26 86	0.41 49	0.36 80	0.59 140	0.32 123	0.24 121	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	0.49 105	0.44 94	0.47 81	0.52 103

iRaft-Stereo_20w	0.57 160	0.33 112	0.85 219	0.84 203	0.33 128	0.48 155	0.31 130	0.55 148	0.30 119	0.55 162	0.73 195	0.60 147	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

GEStereo_RVC	0.50 143	0.42 153	0.32 121	0.39 134	0.37 141	0.42 136	0.33 134	0.52 132	0.33 137	0.50 113	0.42 109	0.60 147	0.40 159	0.27 141	0.56 121	0.54 178	0.60 179	0.56 200	0.92 159	0.47 165	0.57 156	0.90 215	0.24 130	0.40 166	0.51 118	0.49 105	0.50 98	0.82 166

ADLNet	0.35 75	0.39 142	0.26 95	0.33 103	0.29 110	0.36 115	0.32 133	0.42 59	0.26 86	0.37 35	0.39 91	0.60 147	0.28 107	0.50 196	0.40 74	0.31 48	0.40 55	0.31 61	0.38 39	0.28 71	0.34 33	0.33 50	0.29 150	0.20 60	0.37 57	0.43 92	0.36 44	0.38 55

IGEV_Zeroshot_test	0.52 151	0.33 112	0.83 218	0.76 195	0.37 141	0.39 123	0.46 162	0.58 165	0.28 108	0.54 146	0.80 205	0.61 150	0.19 50	0.22 101	0.42 79	0.57 189	0.50 135	0.35 87	0.92 159	0.45 154	0.59 164	0.60 159	0.15 60	0.25 94	0.82 198	0.67 150	0.69 160	0.75 157

FADNet-RVC	0.44 118	0.38 134	0.29 105	0.41 141	0.33 128	0.33 97	0.34 135	0.54 142	0.30 119	0.52 132	0.41 104	0.61 150	0.36 140	0.25 129	1.01 190	0.39 117	0.44 89	0.34 79	0.79 142	0.41 132	0.42 80	0.44 99	0.28 146	0.37 157	0.48 101	0.53 117	0.41 62	0.53 107

FADNet	0.49 141	0.38 134	0.31 114	0.42 146	0.32 123	0.41 132	0.47 164	0.60 176	0.35 145	0.57 179	0.54 156	0.61 150	0.40 159	0.29 145	0.99 189	0.38 113	0.41 62	0.39 126	1.00 170	0.43 142	0.51 133	0.46 106	0.29 150	0.32 138	0.58 147	0.61 137	0.49 87	0.62 139

s12784h	0.41 98	0.36 121	0.27 99	0.46 154	0.30 114	0.26 71	0.19 84	0.49 100	0.23 63	0.51 124	0.35 75	0.63 153	0.35 135	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	0.54 129	0.72 159	0.73 173	1.10 189

NCC-stereo	0.52 151	0.47 167	0.45 165	0.49 161	0.52 177	0.50 159	0.53 180	0.51 119	0.58 182	0.37 35	0.58 166	0.63 153	0.56 180	0.37 172	0.66 154	0.42 135	0.46 107	0.51 179	0.59 115	0.42 138	0.46 110	0.46 106	0.44 192	0.37 157	0.60 153	0.72 159	0.74 175	0.68 147

Abc-Net	0.52 151	0.47 167	0.45 165	0.49 161	0.52 177	0.50 159	0.53 180	0.51 119	0.58 182	0.37 35	0.58 166	0.63 153	0.56 180	0.37 172	0.66 154	0.42 135	0.46 107	0.51 179	0.59 115	0.42 138	0.46 110	0.46 106	0.44 192	0.37 157	0.60 153	0.72 159	0.74 175	0.68 147
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
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	0.51 124	0.25 36	0.64 156	0.25 84	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	0.51 124	0.25 36	0.64 156	0.25 84	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

GANet-ADL	0.49 141	0.42 153	0.34 131	0.43 149	0.44 156	0.48 155	0.36 140	0.51 119	0.34 141	0.54 146	0.49 133	0.64 156	0.36 140	0.35 166	0.64 146	0.41 127	0.53 156	0.38 114	0.81 143	0.52 180	0.50 128	0.49 114	0.31 157	0.32 138	0.54 129	0.78 172	0.64 154	0.71 153

ADCL	0.59 169	0.51 178	0.41 152	0.42 146	0.36 138	0.52 166	0.59 190	0.59 169	1.50 238	0.56 170	0.63 182	0.64 156	0.39 156	0.34 164	0.64 146	0.43 142	0.50 135	0.41 138	0.76 138	0.41 132	0.68 188	0.65 174	0.34 160	0.36 152	0.66 171	0.68 153	0.58 136	1.25 198

RGC	0.58 164	0.54 186	0.68 211	0.55 174	0.55 186	0.60 182	0.44 159	0.58 165	0.62 188	0.45 75	0.72 192	0.65 160	0.70 188	0.45 190	0.71 163	0.48 160	0.50 135	0.45 161	0.64 122	0.45 154	0.50 128	0.51 124	0.40 183	0.44 175	0.65 167	0.76 166	0.74 175	0.82 166

dd	0.39 92	0.40 147	0.22 61	0.82 201	0.26 87	0.54 172	0.25 109	0.47 86	0.19 31	0.47 96	0.26 47	0.66 161	0.22 66	0.20 80	0.43 83	0.37 107	0.59 178	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

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	0.54 146	0.25 36	0.67 162	0.29 115	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

HBP-ISP	0.63 172	0.53 182	0.61 199	0.79 199	0.58 192	0.62 184	0.53 180	0.71 194	0.39 151	0.63 199	0.58 166	0.68 163	0.32 123	0.60 210	0.73 164	0.75 224	0.58 174	0.49 173	0.54 99	0.51 177	0.67 185	0.85 208	0.38 171	0.54 192	0.70 175	0.76 166	1.11 210	0.74 156

TRStereo	0.51 147	0.48 172	0.79 217	0.38 126	0.25 80	0.80 200	0.37 141	0.50 110	0.24 67	0.51 124	0.33 68	0.68 163	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	0.59 150	1.39 223	1.22 219	0.78 162

UCFNet_RVC	0.44 118	0.53 182	0.35 135	0.47 157	0.42 155	0.42 136	0.31 130	0.49 100	0.32 128	0.51 124	0.49 133	0.68 163	0.37 148	0.27 141	0.68 158	0.33 67	0.41 62	0.38 114	0.49 85	0.32 97	0.46 110	0.36 68	0.29 150	0.31 128	0.64 166	0.55 124	0.49 87	0.61 133

AE-Stereo	0.40 94	0.32 103	0.25 89	0.34 107	0.26 87	0.29 84	0.17 70	0.49 100	0.25 76	0.55 162	0.22 30	0.69 166	0.23 75	0.19 69	0.51 102	0.39 117	0.52 147	0.41 138	0.62 121	0.38 122	0.51 133	0.61 163	0.14 50	0.33 144	0.54 129	0.45 97	0.55 127	0.47 86

stereogan	0.51 147	0.48 172	0.50 173	0.53 169	0.55 186	0.56 176	0.48 167	0.53 140	0.48 171	0.39 44	0.49 133	0.70 167	0.51 178	0.35 166	0.64 146	0.42 135	0.45 97	0.40 131	0.64 122	0.42 138	0.45 106	0.47 111	0.38 171	0.38 162	0.49 105	0.54 121	0.80 181	0.60 131

testlalala_base	1.81 224	0.40 147	0.56 185	0.38 126	0.39 145	0.47 151	0.34 135	0.60 176	0.41 159	0.63 199	1.75 249	0.71 168	0.32 123	0.21 92	0.76 168	0.62 202	0.71 201	0.44 155	33.71 272	0.65 203	0.57 156	0.85 208	0.21 118	0.31 128	0.65 167	1.11 210	0.53 119	0.64 143

SHD	0.70 181	0.44 159	0.56 185	0.58 179	0.57 190	0.52 166	0.50 170	0.75 201	0.71 197	0.64 202	0.66 185	0.71 168	0.99 203	0.43 187	1.22 201	0.67 211	0.70 200	0.51 179	1.26 187	0.60 191	0.76 202	0.79 200	0.39 175	0.55 194	0.72 182	0.88 184	0.71 165	1.06 188

MLCV	0.48 136	0.38 134	0.36 141	0.55 174	0.40 150	0.50 159	0.34 135	0.60 176	0.31 126	0.49 109	0.60 173	0.73 170	0.59 183	0.23 111	0.60 134	0.32 59	0.49 126	0.38 114	1.03 171	0.34 108	0.44 99	0.49 114	0.28 146	0.39 165	0.55 136	0.56 127	0.55 127	0.57 124

ADCPNet	0.92 195	0.59 192	0.57 187	0.63 183	0.74 203	0.64 185	0.79 207	0.77 204	0.83 208	0.63 199	0.82 209	0.74 171	1.50 216	0.51 199	1.44 214	0.71 220	0.73 207	0.54 192	1.89 206	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

dad	0.63 172	0.45 160	0.30 107	1.01 214	0.46 165	0.65 187	1.26 223	1.13 223	0.28 108	0.79 222	0.32 66	0.76 172	0.57 182	0.23 111	0.59 132	0.39 117	0.66 189	0.35 87	1.26 187	0.32 97	0.58 160	0.34 56	0.22 120	0.37 157	0.62 158	0.38 70	1.78 235	0.98 184

AnyNet_C32	0.88 192	0.47 167	0.50 173	0.51 164	0.52 177	0.65 187	0.66 195	0.75 201	1.35 234	0.60 189	0.80 205	0.76 172	0.51 178	0.50 196	1.62 222	0.70 218	0.77 211	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

PWC_ROB	0.81 186	0.54 186	0.66 210	0.47 157	0.57 190	0.53 170	0.73 203	0.66 184	1.25 230	0.47 96	0.82 209	0.76 172	2.14 229	0.41 183	0.96 188	0.53 175	0.83 216	0.60 207	1.42 193	0.72 209	0.86 213	1.11 227	0.35 163	0.67 211	0.63 163	0.64 142	0.78 180	1.65 213

SGM-Forest	0.53 159	0.48 172	0.34 131	0.76 195	0.50 173	0.52 166	0.40 149	0.54 142	0.33 137	0.48 101	0.35 75	0.76 172	0.63 185	0.43 187	0.60 134	0.41 127	0.45 97	0.41 138	0.50 88	0.37 116	0.48 120	0.46 106	0.37 167	0.40 166	0.70 175	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
PSMNet-ADL	0.59 169	0.47 167	0.48 168	0.52 168	0.50 173	0.53 170	0.47 164	0.59 169	0.46 169	0.64 202	0.69 187	0.78 176	0.85 196	0.39 179	0.77 169	0.50 166	0.54 163	0.42 145	1.19 184	0.52 180	0.57 156	0.53 135	0.39 175	0.36 152	0.58 147	0.70 155	0.90 196	0.53 107

FC-DCNN	0.66 178	0.69 204	0.65 205	0.99 212	0.67 199	0.93 209	0.68 197	0.76 203	0.41 159	0.72 215	0.42 109	0.83 177	0.35 135	0.51 199	0.62 142	0.57 189	0.67 192	0.57 202	0.64 122	0.51 177	0.64 182	0.54 137	0.40 183	0.61 201	0.87 205	0.70 155	0.82 185	0.96 180

ADCP+	0.50 143	0.36 121	0.38 143	0.33 103	0.26 87	0.39 123	0.41 155	0.48 94	0.93 216	0.42 57	0.59 170	0.88 178	0.27 98	0.30 149	0.54 113	0.33 67	0.41 62	0.35 87	0.65 127	0.28 71	0.43 93	0.45 103	0.24 130	0.23 76	0.43 85	1.57 229	0.44 77	1.10 189

XQC	0.80 185	0.75 208	0.59 190	0.77 197	0.74 203	0.79 199	0.73 203	0.88 211	0.78 204	0.73 216	0.60 173	0.89 179	0.85 196	0.61 211	1.25 203	0.67 211	0.65 187	0.54 192	1.08 179	0.62 197	0.76 202	0.88 213	0.52 202	0.59 199	0.97 211	1.38 221	1.04 206	0.82 166

RTS	0.84 188	0.45 160	0.43 156	0.46 154	0.45 160	0.77 196	0.57 188	0.67 186	0.73 198	0.43 64	0.52 148	0.89 179	0.50 173	0.37 172	2.17 239	0.66 209	0.84 218	0.52 187	1.62 195	0.66 204	0.70 194	0.79 200	0.37 167	0.52 188	0.86 202	3.75 257	0.83 187	1.23 195

RTSA	0.84 188	0.45 160	0.43 156	0.46 154	0.45 160	0.77 196	0.57 188	0.67 186	0.73 198	0.43 64	0.52 148	0.89 179	0.50 173	0.37 172	2.17 239	0.66 209	0.84 218	0.52 187	1.62 195	0.66 204	0.70 194	0.79 200	0.37 167	0.52 188	0.86 202	3.75 257	0.83 187	1.23 195

GwcNet-ADL	0.57 160	0.58 191	0.50 173	0.72 190	0.53 183	0.55 173	0.43 157	0.58 165	0.39 151	0.54 146	0.74 197	0.90 182	0.50 173	0.39 179	0.65 151	0.49 163	0.58 174	0.43 150	0.91 158	0.50 175	0.51 133	0.57 151	0.39 175	0.38 162	0.62 158	0.77 171	0.54 125	0.82 166

HSM-Net_RVC	0.52 151	0.38 134	0.40 150	0.57 178	0.45 160	0.47 151	0.29 118	0.55 148	0.39 151	0.57 179	0.62 180	0.90 182	0.59 183	0.31 154	0.55 116	0.37 107	0.50 135	0.42 145	0.58 113	0.36 113	0.50 128	0.59 157	0.29 150	0.44 175	0.69 173	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
SAMSARA	1.22 213	0.61 198	0.86 220	0.71 189	0.68 200	0.67 191	0.70 199	1.28 231	1.00 221	0.78 219	0.71 189	0.96 184	2.09 228	0.61 211	2.00 237	0.88 231	0.80 214	0.76 225	1.68 197	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

FADNet_RVC	0.63 172	0.48 172	0.40 150	0.66 185	0.46 165	0.41 132	0.37 141	0.62 181	0.43 161	0.62 195	0.59 170	0.98 185	0.83 194	0.39 179	1.27 205	0.40 125	0.62 180	0.55 199	1.73 199	0.54 185	0.62 175	0.80 203	0.29 150	0.45 177	0.53 127	0.70 155	0.53 119	0.73 155

AMNet	0.92 195	0.91 217	0.88 223	0.91 207	0.95 217	0.96 211	0.87 210	0.71 194	0.87 212	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

ADCMid	0.84 188	0.59 192	0.59 190	0.54 172	0.59 193	0.76 195	0.83 208	0.96 213	1.19 225	0.54 146	0.76 201	1.01 187	1.03 206	0.45 190	1.26 204	0.61 199	0.75 209	0.56 200	1.77 202	0.60 191	0.90 218	1.07 226	0.61 212	0.53 190	0.81 197	1.01 200	0.72 169	1.74 216

GANetREF_RVC	0.63 172	0.57 189	0.59 190	0.56 176	0.52 177	0.56 176	0.52 176	0.85 210	0.63 189	0.78 219	0.44 120	1.02 188	0.64 186	0.35 166	0.69 159	0.45 149	0.54 163	0.51 179	0.86 149	0.52 180	0.67 185	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
Anonymous3	0.58 164	0.46 165	0.33 128	0.32 98	0.34 133	0.46 147	0.37 141	0.57 160	0.51 178	0.56 170	0.38 88	1.06 189	0.37 148	0.26 136	0.93 183	0.73 222	0.67 192	0.57 202	1.06 175	0.52 180	0.83 210	1.15 230	0.26 137	0.30 126	0.62 158	0.66 148	0.76 179	0.56 119

iResNet	0.62 171	0.41 150	0.44 159	0.53 169	0.49 169	0.68 193	0.41 155	0.66 184	0.44 162	0.50 113	0.55 159	1.10 190	1.24 212	0.25 129	0.90 181	0.44 147	0.53 156	0.45 161	1.74 200	0.47 165	0.49 122	0.49 114	0.33 159	0.56 195	0.57 144	0.60 136	0.69 160	0.68 147

MDST_ROB	1.80 223	1.47 228	0.55 183	2.47 235	1.01 223	1.79 228	0.78 205	0.72 197	0.58 182	0.59 185	0.55 159	1.10 190	12.30 259	0.29 145	3.12 253	0.41 127	0.52 147	0.37 104	0.84 146	0.44 148	0.58 160	0.44 99	0.39 175	0.51 187	3.47 260	1.87 236	8.68 266	2.84 241

ADCS	1.14 205	0.75 208	0.65 205	0.73 192	0.78 207	0.82 201	0.71 200	1.01 218	1.55 239	0.62 195	0.87 213	1.16 192	1.80 224	0.61 211	1.52 217	1.19 248	1.05 226	0.82 231	1.97 207	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

PS-NSSS	0.47 129	0.53 182	0.39 145	0.69 187	0.41 153	0.57 179	0.46 162	0.57 160	0.31 126	0.57 179	0.37 86	1.18 193	0.35 135	0.29 145	0.61 137	0.31 48	0.41 62	0.36 95	0.71 133	0.33 102	0.33 30	0.24 22	0.27 141	0.30 126	0.51 118	0.46 101	0.48 85	0.61 133

DAS	0.65 176	0.43 156	0.32 121	0.62 181	0.49 169	0.55 173	0.50 170	0.59 169	0.67 192	0.45 75	0.71 189	1.21 194	0.70 188	0.25 129	0.85 176	0.50 166	0.72 202	0.51 179	1.03 171	0.66 204	0.61 171	0.75 193	0.41 187	0.66 209	0.74 187	0.85 178	0.84 189	0.85 173

SepStereo	0.65 176	0.43 156	0.32 121	0.62 181	0.49 169	0.55 173	0.50 170	0.59 169	0.67 192	0.45 75	0.71 189	1.21 194	0.70 188	0.25 129	0.85 176	0.50 166	0.72 202	0.51 179	1.03 171	0.66 204	0.61 171	0.75 193	0.41 187	0.66 209	0.74 187	0.85 178	0.84 189	0.85 173

MSC_U_SF_DS_RVC	1.15 206	1.01 221	0.88 223	1.25 219	0.85 212	0.92 207	1.17 222	1.23 229	1.56 240	1.03 235	0.75 199	1.21 194	0.87 198	1.05 233	1.68 226	0.75 224	0.66 189	0.74 223	3.51 220	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

PVD	1.15 206	0.86 216	0.90 225	0.94 209	0.89 215	1.01 214	0.89 212	1.55 245	1.56 240	0.60 189	0.95 218	1.22 197	1.67 220	0.80 223	1.69 227	0.88 231	1.07 228	0.78 227	1.80 203	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

UDG	1.10 204	1.96 236	0.62 201	2.28 230	2.25 244	2.00 229	2.51 236	0.59 169	0.73 198	0.59 185	0.83 212	1.25 198	0.33 126	2.35 238	0.88 180	0.52 173	0.95 224	0.62 210	1.84 204	0.67 208	0.86 213	0.81 204	1.27 237	0.46 180	0.62 158	0.64 142	0.71 165	0.63 141

FBW_ROB	0.97 198	0.97 220	0.74 214	1.48 225	0.95 217	1.12 217	0.93 216	0.67 186	0.54 181	0.56 170	0.72 192	1.28 199	0.79 193	0.82 224	1.04 193	0.45 149	0.72 202	0.53 191	4.39 229	0.45 154	0.68 188	0.55 145	0.94 229	0.96 233	0.80 195	0.91 187	0.86 192	1.36 200

DGSMNet	1.45 216	0.77 211	0.87 222	0.85 204	0.81 210	0.90 206	0.88 211	0.84 208	0.69 195	1.14 245	4.85 265	1.29 200	0.91 199	0.73 221	1.71 228	1.61 260	1.82 248	0.96 237	3.30 218	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

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

DDUNet	1.09 203	1.90 234	0.60 194	2.35 232	2.12 241	2.19 231	2.37 233	0.57 160	0.70 196	0.48 101	0.80 205	1.34 202	0.25 84	2.50 241	0.80 173	0.58 194	0.89 223	0.51 179	1.72 198	0.61 195	0.83 210	0.76 195	1.49 238	0.41 172	0.59 150	0.64 142	0.70 164	0.66 145

CBMV	0.76 184	0.53 182	0.47 167	0.64 184	0.55 186	0.59 180	0.43 157	0.71 194	0.64 190	0.61 193	0.40 99	1.34 202	0.50 173	0.46 193	1.07 194	0.65 208	0.64 186	0.54 192	0.87 153	0.50 175	0.76 202	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
MFN_U_SF_DS_RVC	0.89 193	0.71 207	0.52 179	0.97 211	0.69 202	0.89 205	0.83 208	1.04 220	0.93 216	0.78 219	0.62 180	1.36 204	0.99 203	0.67 218	1.61 220	0.54 178	0.53 156	0.46 164	1.75 201	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

CSAN	0.74 183	0.70 206	0.60 194	0.69 187	0.63 197	0.59 180	0.51 174	0.79 206	0.77 202	0.79 222	0.57 164	1.37 205	1.13 209	0.36 170	1.01 190	0.47 158	0.58 174	0.54 192	0.76 138	0.60 191	0.61 171	0.56 147	0.44 192	0.62 203	0.84 201	1.30 219	0.90 196	1.19 193

SFCPSM	0.86 191	0.60 195	0.48 168	0.60 180	0.54 184	0.61 183	0.51 174	0.67 186	0.61 186	0.55 162	0.78 203	1.44 206	2.37 231	0.38 176	1.19 198	0.50 166	0.56 171	0.48 170	4.29 228	0.84 219	0.61 171	0.68 180	0.45 195	0.40 166	0.72 182	0.76 166	0.71 165	0.97 183

NaN_ROB	0.58 164	0.47 167	0.48 168	0.51 164	0.60 194	0.43 141	0.40 149	0.73 198	0.48 171	0.64 202	0.49 133	1.56 207	0.50 173	0.33 163	0.61 137	0.38 113	0.43 80	0.41 138	0.55 103	0.46 161	0.40 66	0.39 83	0.28 146	0.50 185	0.73 185	1.01 200	0.73 173	1.23 195

MFN_U_SF_RVC	1.16 208	0.85 215	0.65 205	0.99 212	0.80 208	1.14 218	1.14 220	1.11 222	0.86 211	1.08 239	1.53 245	1.58 208	1.28 214	0.91 228	2.18 243	0.68 216	0.63 184	0.61 209	4.78 230	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

MADNet+	1.50 217	0.93 218	1.11 232	1.23 218	1.05 224	0.97 212	1.51 228	1.54 244	1.23 228	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	2.00 208	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

pmcnn	0.95 197	0.56 188	0.38 143	0.72 190	0.64 198	0.82 201	0.65 193	0.64 183	0.44 162	0.49 109	1.41 238	1.88 210	2.65 233	0.24 121	0.94 184	0.64 207	0.75 209	0.54 192	2.24 211	0.63 199	1.17 228	0.74 190	0.51 201	0.58 197	0.83 199	0.79 174	1.54 228	2.13 226

XPNet_ROB	0.57 160	0.57 189	0.42 154	0.41 141	0.44 156	0.50 159	0.45 160	0.41 58	0.48 171	0.48 101	0.56 161	1.91 211	0.38 153	0.32 160	0.77 169	0.46 155	0.67 192	0.44 155	0.61 120	0.41 132	0.56 154	0.78 197	0.35 163	0.40 166	0.51 118	0.53 117	1.00 202	0.69 150

CC-Net-ROB	0.73 182	0.93 218	0.60 194	1.39 223	0.88 214	1.29 222	0.91 214	0.70 192	0.44 162	0.71 212	0.50 138	2.03 212	0.36 140	0.64 216	0.70 160	0.34 87	0.53 156	0.49 173	1.09 181	0.45 154	0.42 80	0.31 40	0.81 223	0.41 172	0.69 173	0.64 142	0.59 139	0.92 179

SPS-STEREO	1.42 215	1.09 226	1.04 230	1.28 221	1.20 228	1.23 219	1.01 217	1.33 234	1.23 228	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	4.18 225	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
MFMNet_re	1.21 210	1.06 224	0.95 227	1.17 216	0.99 222	1.45 224	1.16 221	1.07 221	1.30 232	1.01 234	1.10 229	2.08 214	1.27 213	0.84 225	1.60 219	1.03 242	1.29 236	1.04 244	2.18 210	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

AnyNet_C01	1.28 214	0.80 212	0.65 205	0.77 197	0.83 211	0.78 198	1.02 218	1.15 225	1.49 237	0.71 212	0.96 219	2.09 215	1.73 221	0.68 219	1.89 236	1.43 255	1.52 241	1.40 255	2.36 212	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

FAT-Stereo	0.90 194	0.60 195	0.91 226	0.91 207	1.10 227	0.85 204	0.67 196	0.83 207	0.61 186	0.67 210	1.27 233	2.16 216	0.96 202	0.54 204	1.29 206	0.67 211	0.68 197	0.71 222	1.31 190	0.81 216	0.74 197	0.78 197	0.58 209	0.71 214	0.71 178	0.82 177	0.87 193	1.60 210

SQANet	1.52 218	2.25 238	0.86 220	2.64 239	1.82 233	2.88 239	2.47 235	0.73 198	0.53 180	0.87 226	0.60 173	2.18 217	0.71 191	2.16 237	1.24 202	0.43 142	0.73 207	0.60 207	7.68 248	0.55 186	0.63 177	0.60 159	2.93 246	0.46 180	0.77 192	1.06 205	1.01 203	1.59 209

LALA_ROB	0.68 179	0.64 200	0.52 179	0.51 164	0.51 175	0.66 189	0.52 176	0.54 142	0.66 191	0.55 162	0.74 197	2.34 218	0.45 169	0.38 176	1.07 194	0.49 163	0.68 197	0.57 202	0.69 132	0.51 177	0.63 177	0.72 187	0.38 171	0.45 177	0.57 144	0.71 158	0.96 199	0.87 176

ETE_ROB	0.69 180	0.65 201	0.44 159	0.54 172	0.52 177	0.66 189	0.49 168	0.52 132	0.60 185	0.52 132	0.73 195	2.42 219	0.44 168	0.41 183	1.02 192	0.51 171	0.72 202	0.50 178	0.74 136	0.52 180	0.66 183	0.71 184	0.40 183	0.46 180	0.62 158	0.72 159	1.20 215	0.90 178

otaku	1.76 219	2.60 245	0.97 228	2.95 243	2.10 238	3.19 244	2.77 239	0.88 211	0.84 209	1.00 231	0.68 186	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	0.75 201	0.67 179	3.55 247	0.63 206	0.97 211	0.95 192	1.24 220	1.73 215

Ntro	1.81 224	2.73 249	1.14 234	3.03 245	2.21 243	3.27 245	3.03 242	0.96 213	0.91 213	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	0.74 197	0.69 181	3.62 248	0.62 203	1.03 218	1.23 215	1.20 215	1.69 214

S-Stereo	1.04 201	0.66 202	0.64 204	0.96 210	0.95 217	1.10 216	1.26 223	0.74 200	0.81 207	0.65 207	2.52 255	2.61 222	0.92 200	0.56 206	1.67 224	0.73 222	0.69 199	0.83 233	1.54 194	0.84 219	0.72 196	0.95 217	1.07 232	0.84 225	0.70 175	0.78 172	0.80 181	1.53 207

SGM_RVC	1.95 228	1.03 223	0.60 194	1.33 222	0.98 221	1.28 221	0.91 214	0.96 213	0.78 204	0.62 195	0.80 205	2.66 223	1.78 223	0.36 170	0.95 187	0.39 117	0.57 173	0.43 150	5.48 234	0.47 165	0.63 177	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
LSM0	6.91 261	0.81 213	0.60 194	1.25 219	1.05 224	1.32 223	1.29 225	1.65 248	1.45 236	1.18 246	1.49 244	2.67 224	4.52 244	0.52 202	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

RainbowNet	1.77 220	2.52 240	1.58 243	3.00 244	2.34 246	3.15 243	3.06 244	1.00 216	0.77 202	1.29 249	0.75 199	2.75 225	1.86 226	2.77 246	1.50 216	0.78 227	1.23 233	0.78 227	3.30 218	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

ACVNet_2	2.43 241	2.72 248	1.85 251	3.43 251	2.57 252	3.08 240	3.07 245	1.40 237	1.10 222	1.11 242	0.99 221	2.79 226	1.99 227	2.57 244	1.19 198	0.76 226	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

SGM+DAISY	1.97 229	1.15 227	1.06 231	1.40 224	1.29 229	1.49 227	1.43 227	1.32 233	1.16 223	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

PSMNet_ROB	2.08 233	2.77 250	1.33 240	2.54 236	1.82 233	3.47 252	3.03 242	1.25 230	1.21 226	1.32 251	1.41 238	2.91 228	4.05 241	2.61 245	1.82 232	0.80 228	1.39 239	0.86 235	6.00 237	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

ACVNet_1	1.97 229	2.92 253	1.62 245	3.50 252	2.66 253	3.39 250	3.43 250	1.18 227	0.93 216	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	6.64 242	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

ACVNet-4b	1.77 220	2.43 239	1.27 236	2.78 241	2.11 240	3.13 242	3.16 247	1.03 219	0.97 220	1.10 241	0.61 179	3.05 230	1.08 208	2.79 247	1.39 210	0.68 216	1.48 240	0.75 224	5.82 235	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

LVE	2.40 240	2.71 247	1.67 246	4.77 263	2.70 254	3.32 246	3.79 254	1.33 234	1.39 235	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	6.31 239	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

WAO-6	2.05 231	2.11 237	1.32 239	2.55 238	2.10 238	2.72 236	2.68 238	1.45 241	1.94 248	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	2.67 215	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

Dean	2.26 238	3.02 257	1.51 242	3.69 253	3.06 259	3.35 247	3.37 249	1.63 246	1.75 242	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	4.11 223	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	2.23 236	2.54 242	1.78 248	3.04 246	2.48 247	3.36 248	3.57 251	1.43 239	1.87 244	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	4.22 226	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	2.23 236	2.54 242	1.78 248	3.04 246	2.48 247	3.36 248	3.57 251	1.43 239	1.87 244	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	4.22 226	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

WAO-7	1.84 226	1.51 230	1.58 243	2.13 229	1.53 231	1.45 224	1.51 228	1.82 252	2.17 250	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	3.75 221	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

edge stereo	1.17 209	0.82 214	1.13 233	1.17 216	1.08 226	1.27 220	1.11 219	1.13 223	0.84 209	0.65 207	1.37 237	3.43 237	1.52 217	0.69 220	1.34 207	0.71 220	0.83 216	0.62 210	2.86 217	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

ccs_rob	0.82 187	0.59 192	0.44 159	0.73 192	0.49 169	0.74 194	0.69 198	0.59 169	0.40 158	0.56 170	3.97 263	3.46 238	1.01 205	0.43 187	0.73 164	0.53 175	0.53 156	0.49 173	0.78 141	0.56 188	0.60 167	0.60 159	0.39 175	0.38 162	0.56 140	0.58 134	0.57 134	0.76 159

IMH	2.49 242	2.59 244	1.81 250	3.06 248	2.54 251	3.39 250	3.61 253	1.47 242	1.90 247	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	5.27 232	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

KSHMR	5.14 257	3.44 259	2.51 259	4.75 262	3.54 263	4.37 258	4.39 257	2.25 257	2.04 249	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

DGTPSM_ROB	11.00 264	5.61 266	16.56 271	3.96 256	7.34 269	4.93 262	7.56 264	4.32 267	11.20 269	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	4.93 262	7.57 265	4.32 267	11.21 270	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

WAO-8	2.95 244	2.89 251	2.08 253	4.66 260	2.53 249	3.48 253	2.97 240	1.91 253	3.21 258	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	6.98 245	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	2.95 244	2.89 251	2.08 253	4.66 260	2.53 249	3.48 253	2.97 240	1.91 253	3.21 258	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	6.98 245	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

MADNet++	4.47 254	3.00 256	3.25 264	2.44 234	3.78 264	2.63 234	3.35 248	3.45 263	4.35 262	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	6.32 240	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

G-Net	1.21 210	0.75 208	0.97 228	0.68 186	0.68 200	0.93 209	0.62 192	1.00 216	1.32 233	0.74 217	1.45 242	5.45 246	0.94 201	0.45 190	1.16 197	0.84 229	0.77 211	0.66 214	2.05 209	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

SGM-ForestM	2.76 243	1.91 235	0.61 199	1.81 226	0.95 217	2.05 230	1.33 226	1.42 238	0.91 213	0.56 170	0.91 214	5.46 247	4.14 242	0.42 186	24.53 270	0.42 135	0.62 180	0.44 155	5.98 236	0.47 165	0.63 177	0.44 99	0.39 175	0.56 195	3.80 261	4.06 260	4.71 263	4.93 256

PWCK	3.81 249	2.53 241	1.72 247	3.08 249	2.13 242	3.10 241	3.14 246	1.99 255	2.21 251	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

JetRed	5.93 259	4.36 264	5.18 268	3.32 250	4.15 265	5.91 266	9.28 268	4.21 266	2.78 254	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	3.83 222	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

TorneroNet-64	4.16 251	3.61 261	2.11 255	4.37 259	2.98 257	4.33 257	4.63 260	1.71 249	6.34 264	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

SANet	1.21 210	0.69 204	0.78 216	0.80 200	0.77 206	0.97 212	0.65 193	1.30 232	1.22 227	0.60 189	0.94 217	5.82 251	2.82 234	0.64 216	1.36 209	0.53 175	0.81 215	0.67 217	1.11 182	0.63 199	0.74 197	0.84 207	0.78 221	0.82 223	1.11 221	1.93 238	1.21 217	2.10 224

DPSNet	1.77 220	0.63 199	0.63 203	0.89 205	0.87 213	1.03 215	0.60 191	0.69 191	0.91 213	0.46 88	0.65 184	5.95 252	2.89 235	0.31 154	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

CBMV_ROB	1.05 202	0.45 160	0.51 177	0.89 205	0.76 205	0.67 191	0.54 183	0.70 192	0.39 151	0.55 162	0.45 124	6.15 253	3.07 237	0.51 199	1.10 196	0.46 155	0.62 180	0.47 167	1.84 204	0.94 226	0.60 167	0.48 112	0.41 187	0.50 185	0.94 209	1.54 228	1.39 225	1.38 201

TorneroNet	5.55 258	3.56 260	2.26 258	3.87 255	3.09 260	4.41 259	4.59 258	1.77 251	5.65 263	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

DPSimNet_ROB		3.03 258	3.09 263	2.75 240	2.79 256	2.83 238	4.04 255	3.33 261	6.56 265	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

ELAS_RVC	2.08 233	1.48 229	1.28 237	2.09 228	1.56 232	3.54 255	1.54 230	1.51 243	1.17 224	0.93 229	2.90 256	6.91 256	6.03 250	0.62 214	1.61 220	0.67 211	1.11 231	0.82 231	2.41 213	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	2.16 235	1.69 232	1.25 235	2.28 230	1.83 235	2.51 232	1.54 230	1.63 246	1.84 243	0.90 227	3.66 261	7.04 257	6.05 251	0.63 215	1.83 233	0.67 211	1.09 230	0.79 230	2.64 214	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
JetBlue	3.72 248	2.93 254	2.25 257	4.01 258	3.39 262	4.54 260	4.38 256	2.49 258	2.38 253	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	4.12 224	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	3.70 247	3.63 262	2.85 262	6.04 265	3.37 261	4.76 261	4.69 261	2.04 256	2.21 251	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

UNDER WATER	4.12 250	4.08 263	2.63 260	6.45 266	4.77 266	5.44 264	5.59 262	3.34 262	3.11 257	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	6.67 243	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

MANE	5.94 260	1.67 231	3.69 266	2.38 233	2.05 236	2.51 232	2.37 233	3.17 260	4.05 261	0.84 224	1.36 236	7.77 261	9.14 255	0.57 207	15.61 267	1.09 244	0.87 220	13.46 269	6.33 241	0.62 197	1.25 233	0.76 195	0.49 199	1.02 235	10.30 265	18.90 270	16.36 270	31.80 272

DispFullNet	2.33 239	2.68 246	3.37 265	2.54 236	2.33 245	2.65 235	2.56 237	1.37 236	1.29 231	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	6.75 244	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

UNDER WATER-64	4.19 252	4.38 265	2.66 261	7.03 267	4.94 267	5.57 265	5.84 263	3.48 265	2.88 255	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	6.26 238	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

MeshStereo	1.94 227	1.02 222	0.73 213	1.88 227	1.30 230	1.46 226	0.89 212	1.17 226	0.79 206	0.66 209	0.92 215	8.33 264	5.32 249	0.41 183	2.26 244	0.70 218	0.67 192	0.54 192	4.80 231	0.63 199	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
STStereo	3.04 246	1.84 233	2.02 252	2.86 242	2.07 237	2.80 237	2.13 232	3.45 263	1.87 244	0.84 224	5.89 266	8.55 265	10.11 257	0.54 204	5.43 258	0.48 160	0.66 189	0.47 167	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

DPSM_ROB	17.14 269	15.12 270	20.99 273	8.55 268	8.28 271	12.85 268	8.38 266	9.68 272	14.27 271	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	12.85 268	8.38 266	9.68 272	14.27 271	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

ktn	4.88 255	2.98 255	2.15 256	3.75 254	3.03 258	3.86 256	4.59 258	1.74 250	2.91 256	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

BEATNet-Init1	13.96 267	15.06 269	1.45 241	33.51 276	2.74 255	31.35 275	11.00 270	2.83 259	3.32 260	0.97 230	4.32 264	18.31 269	31.62 271	0.57 207	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

MyStereo03	34.49 275	30.38 275	42.28 279	17.19 272	16.68 275	25.92 273	16.86 272	19.46 275	28.71 274	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	25.92 273	16.86 272	19.46 275	28.71 274	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

CasAABBNet	34.43 274	30.36 274	42.26 278	17.14 271	16.55 274	25.74 272	16.74 271	19.07 274	28.70 273	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

HanzoNet	10.87 263	6.61 268	4.12 267	14.03 270	6.14 268	22.43 271	21.48 274	7.53 269	9.98 268	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

LRCNet_RVC	19.34 271	28.20 273	9.73 270	30.22 275	27.96 276	31.69 276	26.15 275	20.45 277	8.63 267	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

LE_ROB	12.15 266	1.07 225	1.28 237	4.86 264	43.61 278	6.11 267	34.98 276	7.73 270	6.67 266	0.59 185	3.47 260	32.65 275	46.59 276	0.28 143	3.28 255	0.34 87	0.56 171	0.43 150	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

HaxPig	36.94 276	39.02 277	35.87 275	37.61 277	42.00 277	37.54 277	41.37 277	37.89 278	39.04 276	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

AVERAGE_ROB	39.02 277	41.97 278	38.90 276	43.30 278	44.01 279	42.99 278	43.74 278	43.16 279	39.90 277	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

MEDIAN_ROB	40.83 278	43.09 279	39.48 277	43.85 279	45.04 280	43.46 279	44.50 279	43.93 280	40.53 278	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

PML	25.77 272	16.40 272	5.63 269	19.94 274	12.77 273	20.38 270	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

MaskLacGwcNet_RVC	5.11 256	0.52 180	0.70 212	0.73 192	0.60 194	0.64 185	0.78 205	0.61 180	0.48 171	0.53 140	1.02 222	116.64 280	1.19 210	0.86 226	0.73 164	0.55 184	0.72 202	0.66 214	2.81 216	0.57 189	0.81 207	1.06 225	0.41 187	0.46 180	0.78 193	0.97 193	0.72 169	1.47 204

Low-res two-view benchmark