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

CroCo-Stereo	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.13 4	0.10 1	0.06 1	0.06 1	0.07 2	0.04 1	0.08 2	0.06 1	0.01 1	0.02 1	0.06 2	0.05 2	0.05 1	0.04 2
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	0.05 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.03 2	0.02 2	0.04 3	0.03 3	0.06 6	0.03 2	0.04 3	0.03 4	0.02 2	0.12 2	0.11 5	0.07 2	0.07 4	0.07 2	0.05 3	0.09 5	0.08 3	0.02 2	0.03 2	0.08 4	0.08 5	0.07 4	0.05 4

MoCha-V2	0.08 4	0.04 3	0.03 1	0.04 4	0.03 5	0.04 3	0.02 2	0.04 3	0.03 3	0.04 3	0.05 3	0.04 3	0.02 1	0.02 2	0.37 81	0.12 12	0.07 2	0.08 6	0.08 4	0.15 80	0.08 2	0.56 150	0.03 4	0.03 2	0.06 2	0.05 2	0.05 1	0.03 1

AEACV	0.13 22	0.08 13	0.05 5	0.05 7	0.05 9	0.04 3	0.03 4	0.05 5	0.03 3	0.05 4	0.05 3	0.06 5	0.03 4	0.04 10	0.64 146	0.54 213	0.09 5	0.12 21	0.16 23	0.18 113	0.13 15	0.73 190	0.07 40	0.04 4	0.08 4	0.12 20	0.07 4	0.05 4

StereoVision	0.08 4	0.05 6	0.05 5	0.04 4	0.04 7	0.05 7	0.03 4	0.07 6	0.11 58	0.05 4	0.06 5	0.06 5	0.06 13	0.02 2	0.14 7	0.13 16	0.09 5	0.07 4	0.10 8	0.08 10	0.09 5	0.08 3	0.03 4	0.05 7	0.12 19	0.10 10	0.13 19	0.13 21

ProNet	0.05 2	0.04 3	0.04 4	0.03 3	0.02 2	0.04 3	0.08 49	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 5	0.03 1	0.02 1	0.03 6	0.12 2	0.10 1	0.07 2	0.06 1	0.06 1	0.04 1	0.06 1	0.08 3	0.03 4	0.04 4	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 2

RAFT_CTSACE	0.11 14	0.09 18	0.07 14	0.05 7	0.06 15	0.08 24	0.06 23	0.12 18	0.08 19	0.18 39	0.06 5	0.15 27	0.12 81	0.05 14	0.18 12	0.14 18	0.15 21	0.10 11	0.13 16	0.07 5	0.17 24	0.24 48	0.04 8	0.07 13	0.14 29	0.14 32	0.19 42	0.14 29

RYNet	0.15 34	0.07 7	0.06 7	0.05 7	0.06 15	0.06 9	0.04 8	0.08 8	0.14 102	0.06 6	0.06 5	0.06 5	0.05 7	0.05 14	1.87 228	0.11 5	0.09 5	0.13 34	0.10 8	0.07 5	0.09 5	0.07 2	0.13 135	0.06 9	0.09 7	0.28 143	0.12 14	0.08 8

test croco	0.11 14	0.10 26	0.07 14	0.06 14	0.07 20	0.07 15	0.04 8	0.13 22	0.06 7	0.16 26	0.07 9	0.12 18	0.05 7	0.04 10	0.19 14	0.16 33	0.16 27	0.13 34	0.15 22	0.08 10	0.17 24	0.15 18	0.04 8	0.08 22	0.13 23	0.12 20	0.12 14	0.14 29

MIF-Stereo (partial)	0.11 14	0.09 18	0.08 23	0.07 15	0.06 15	0.07 15	0.04 8	0.12 18	0.09 26	0.12 22	0.07 9	0.10 12	0.07 22	0.05 14	0.21 20	0.16 33	0.16 27	0.13 34	0.14 19	0.08 10	0.18 31	0.15 18	0.05 19	0.08 22	0.13 23	0.11 15	0.16 26	0.13 21

MIF-Stereo	0.11 14	0.07 7	0.06 7	0.05 7	0.05 9	0.06 9	0.04 8	0.10 12	0.07 15	0.13 23	0.07 9	0.13 19	0.12 81	0.08 37	0.21 20	0.15 23	0.16 27	0.12 21	0.20 42	0.09 18	0.18 31	0.14 16	0.07 40	0.07 13	0.13 23	0.18 63	0.10 8	0.13 21

RAFT	0.08 4	0.04 3	0.06 7	0.05 7	0.03 5	0.07 15	0.03 4	0.10 12	0.05 6	0.06 6	0.07 9	0.08 8	0.05 7	0.02 2	0.22 22	0.11 5	0.09 5	0.06 1	0.08 4	0.06 4	0.08 2	0.10 7	0.02 2	0.04 4	0.14 29	0.14 32	0.16 26	0.15 37

RAFT + AFF	0.14 27	0.07 7	0.06 7	0.08 28	0.05 9	0.07 15	0.05 15	0.11 17	0.08 19	0.14 25	0.07 9	0.15 27	0.05 7	0.03 6	1.47 207	0.11 5	0.14 19	0.08 6	0.14 19	0.07 5	0.15 20	0.10 7	0.04 8	0.06 9	0.10 10	0.08 5	0.08 6	0.07 6

StereoIM	0.10 10	0.07 7	0.06 7	0.04 4	0.04 7	0.04 3	0.04 8	0.09 10	0.07 15	0.11 16	0.08 14	0.13 19	0.06 13	0.03 6	0.17 11	0.14 18	0.15 21	0.12 21	0.17 27	0.07 5	0.17 24	0.15 18	0.03 4	0.06 9	0.15 39	0.20 83	0.16 26	0.19 61

RAFT+CT+SA	0.13 22	0.11 39	0.09 34	0.08 28	0.06 15	0.07 15	0.06 23	0.19 56	0.09 26	0.16 26	0.08 14	0.19 57	0.16 124	0.05 14	0.19 14	0.20 69	0.13 15	0.11 16	0.17 27	0.09 18	0.18 31	0.30 69	0.04 8	0.09 38	0.16 44	0.14 32	0.18 37	0.17 43

AFF-stereo	0.15 34	0.10 26	0.09 34	0.07 15	0.06 15	0.09 37	0.07 35	0.17 40	0.09 26	0.21 54	0.08 14	0.15 27	0.06 13	0.04 10	0.92 172	0.15 23	0.13 15	0.09 8	0.21 52	0.08 10	0.21 55	0.35 90	0.04 8	0.07 13	0.14 29	0.13 24	0.18 37	0.11 15

delet	0.08 4	0.08 13	0.07 14	0.09 33	0.07 20	0.08 24	0.06 23	0.07 6	0.06 7	0.09 12	0.08 14	0.11 15	0.06 13	0.07 29	0.15 9	0.10 1	0.10 9	0.09 8	0.08 4	0.09 18	0.10 9	0.08 3	0.05 19	0.07 13	0.10 10	0.09 9	0.10 8	0.08 8

LL-Strereo2	0.14 27	0.08 13	0.07 14	0.07 15	0.07 20	0.06 9	0.05 15	0.15 30	0.10 37	0.22 61	0.09 18	0.13 19	0.07 22	0.07 29	0.24 27	0.26 127	0.17 32	0.11 16	0.20 42	0.10 26	0.21 55	0.68 185	0.06 27	0.07 13	0.12 19	0.14 32	0.15 22	0.10 14

TestStereo1	0.14 27	0.13 69	0.08 23	0.07 15	0.07 20	0.08 24	0.07 35	0.14 26	0.10 37	0.17 32	0.09 18	0.15 27	0.17 133	0.05 14	0.26 40	0.21 78	0.16 27	0.12 21	0.20 42	0.10 26	0.20 45	0.30 69	0.04 8	0.08 22	0.18 57	0.18 63	0.26 99	0.20 67

SA-5K	0.14 27	0.13 69	0.08 23	0.07 15	0.07 20	0.08 24	0.07 35	0.14 26	0.10 37	0.17 32	0.09 18	0.15 27	0.17 133	0.05 14	0.26 40	0.21 78	0.16 27	0.12 21	0.20 42	0.10 26	0.20 45	0.30 69	0.04 8	0.08 22	0.18 57	0.18 63	0.26 99	0.20 67

SA	0.16 41	0.13 69	0.09 34	0.09 33	0.08 30	0.11 58	0.06 23	0.21 66	0.10 37	0.24 90	0.09 18	0.23 89	0.07 22	0.07 29	0.23 24	0.22 90	0.19 50	0.15 55	0.25 80	0.12 38	0.22 62	0.28 63	0.05 19	0.10 54	0.20 78	0.21 93	0.27 111	0.23 92

iRaftStereo_RVC	0.09 9	0.07 7	0.06 7	0.05 7	0.05 9	0.06 9	0.03 4	0.10 12	0.06 7	0.10 13	0.09 18	0.10 12	0.05 7	0.04 10	0.13 4	0.11 5	0.14 19	0.10 11	0.12 13	0.08 10	0.15 20	0.22 41	0.04 8	0.06 9	0.10 10	0.08 5	0.11 11	0.08 8

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 52	0.11 39	0.10 44	0.08 28	0.08 30	0.08 24	0.08 49	0.21 66	0.09 26	0.23 71	0.09 18	0.20 60	0.07 22	0.05 14	0.89 167	0.15 23	0.15 21	0.10 11	0.22 60	0.09 18	0.23 68	0.36 93	0.06 27	0.09 38	0.18 57	0.13 24	0.20 51	0.14 29

MMNet	0.10 10	0.09 18	0.07 14	0.10 41	0.09 37	0.09 37	0.07 35	0.10 12	0.08 19	0.08 10	0.09 18	0.13 19	0.06 13	0.08 37	0.26 40	0.11 5	0.13 15	0.11 16	0.12 13	0.09 18	0.11 11	0.10 7	0.06 27	0.08 22	0.10 10	0.11 15	0.13 19	0.12 18

AANet_RVC	0.10 10	0.08 13	0.08 23	0.07 15	0.09 37	0.06 9	0.07 35	0.09 10	0.09 26	0.08 10	0.09 18	0.08 8	0.07 22	0.06 25	0.19 14	0.12 12	0.11 11	0.12 21	0.11 10	0.10 26	0.10 9	0.10 7	0.07 40	0.08 22	0.11 14	0.12 20	0.12 14	0.14 29

MGS-Stereo	0.15 34	0.12 51	0.08 23	0.07 15	0.07 20	0.07 15	0.05 15	0.16 35	0.07 15	0.13 23	0.10 26	0.13 19	0.06 13	0.08 37	0.94 176	0.14 18	0.19 50	0.15 55	0.19 36	0.13 47	0.20 45	0.19 32	0.07 40	0.08 22	0.14 29	0.12 20	0.17 32	0.15 37

MIM_Stereo	0.13 22	0.09 18	0.08 23	0.08 28	0.07 20	0.09 37	0.05 15	0.13 22	0.06 7	0.19 45	0.10 26	0.11 15	0.05 7	0.05 14	0.25 33	0.34 167	0.17 32	0.12 21	0.20 42	0.12 38	0.19 41	0.43 120	0.04 8	0.07 13	0.11 14	0.10 10	0.15 22	0.09 11

TESTraft	0.14 27	0.11 39	0.08 23	0.07 15	0.07 20	0.07 15	0.07 35	0.15 30	0.11 58	0.17 32	0.10 26	0.15 27	0.16 124	0.05 14	0.25 33	0.21 78	0.15 21	0.12 21	0.19 36	0.10 26	0.19 41	0.29 66	0.04 8	0.08 22	0.18 57	0.17 55	0.24 74	0.20 67

raft_robust	0.19 71	0.14 83	0.11 59	0.14 85	0.09 37	0.11 58	0.08 49	0.25 116	0.12 69	0.30 148	0.10 26	0.25 104	0.14 107	0.10 74	0.29 50	0.26 127	0.22 83	0.17 87	0.35 127	0.14 61	0.28 101	0.35 90	0.06 27	0.11 76	0.22 92	0.24 113	0.24 74	0.21 79

GMOStereo	0.19 71	0.12 51	0.10 44	0.10 41	0.09 37	0.10 43	0.09 69	0.23 84	0.12 69	0.28 129	0.10 26	0.21 70	0.13 93	0.08 37	0.37 81	0.28 142	0.21 71	0.14 45	0.23 70	0.14 61	0.26 88	0.67 179	0.06 27	0.09 38	0.23 102	0.20 83	0.24 74	0.18 49

error version	0.19 71	0.12 51	0.10 44	0.10 41	0.09 37	0.10 43	0.09 69	0.23 84	0.12 69	0.28 129	0.10 26	0.21 70	0.13 93	0.08 37	0.37 81	0.28 142	0.21 71	0.14 45	0.23 70	0.14 61	0.26 88	0.67 179	0.06 27	0.09 38	0.23 102	0.20 83	0.24 74	0.18 49

test-v	0.19 71	0.12 51	0.10 44	0.10 41	0.09 37	0.10 43	0.09 69	0.23 84	0.12 69	0.28 129	0.10 26	0.21 70	0.13 93	0.08 37	0.37 81	0.28 142	0.21 71	0.14 45	0.23 70	0.14 61	0.26 88	0.67 179	0.06 27	0.09 38	0.23 102	0.20 83	0.24 74	0.18 49

test-2	0.19 71	0.12 51	0.10 44	0.10 41	0.09 37	0.10 43	0.09 69	0.23 84	0.12 69	0.28 129	0.10 26	0.21 70	0.13 93	0.08 37	0.37 81	0.28 142	0.21 71	0.14 45	0.23 70	0.14 61	0.26 88	0.67 179	0.06 27	0.09 38	0.23 102	0.20 83	0.24 74	0.18 49

ARAFT	0.13 22	0.09 18	0.07 14	0.09 33	0.07 20	0.08 24	0.04 8	0.14 26	0.08 19	0.21 54	0.10 26	0.17 47	0.06 13	0.06 25	0.19 14	0.15 23	0.18 42	0.15 55	0.21 52	0.08 10	0.20 45	0.34 88	0.05 19	0.07 13	0.15 39	0.11 15	0.18 37	0.13 21

Sa-1000	0.17 52	0.13 69	0.09 34	0.09 33	0.09 37	0.11 58	0.05 15	0.22 74	0.11 58	0.24 90	0.11 35	0.24 96	0.09 39	0.10 74	0.27 47	0.21 78	0.22 83	0.17 87	0.29 103	0.13 47	0.26 88	0.38 105	0.06 27	0.10 54	0.24 117	0.21 93	0.26 99	0.22 84

test_4	0.16 41	0.09 18	0.10 44	0.07 15	0.08 30	0.05 7	0.06 23	0.17 40	0.11 58	0.23 71	0.11 35	0.16 39	0.09 39	0.07 29	0.41 94	0.40 188	0.18 42	0.12 21	0.18 31	0.11 34	0.23 68	0.33 85	0.05 19	0.09 38	0.15 39	0.20 83	0.26 99	0.23 92

dd	0.20 83	0.17 123	0.10 44	0.35 196	0.13 88	0.25 168	0.12 100	0.22 74	0.10 37	0.22 61	0.11 35	0.38 175	0.10 48	0.09 57	0.40 93	0.18 47	0.29 166	0.15 55	0.36 131	0.14 61	0.20 45	0.17 24	0.09 71	0.13 103	0.22 92	0.17 55	0.26 99	0.20 67

AASNet	0.10 10	0.10 26	0.07 14	0.10 41	0.10 53	0.11 58	0.08 49	0.12 18	0.06 7	0.10 13	0.11 35	0.10 12	0.06 13	0.07 29	0.16 10	0.12 12	0.13 15	0.11 16	0.11 10	0.09 18	0.11 11	0.13 13	0.06 27	0.08 22	0.11 14	0.10 10	0.10 8	0.09 11

test-3	0.21 91	0.11 39	0.10 44	0.11 57	0.12 75	0.10 43	0.08 49	0.25 116	0.10 37	0.27 115	0.11 35	0.30 145	0.11 65	0.09 57	0.50 122	0.39 183	0.23 98	0.15 55	0.47 151	0.15 80	0.34 119	0.65 165	0.07 40	0.10 54	0.17 46	0.14 32	0.25 89	0.23 92

test_1	0.21 91	0.11 39	0.10 44	0.11 57	0.12 75	0.10 43	0.08 49	0.25 116	0.10 37	0.27 115	0.11 35	0.30 145	0.11 65	0.08 37	0.50 122	0.39 183	0.23 98	0.15 55	0.47 151	0.15 80	0.34 119	0.65 165	0.07 40	0.10 54	0.17 46	0.14 32	0.25 89	0.23 92

PMTNet	0.19 71	0.15 101	0.12 80	0.14 85	0.12 75	0.09 37	0.09 69	0.22 74	0.10 37	0.29 144	0.11 35	0.25 104	0.09 39	0.09 57	0.41 94	0.27 136	0.24 109	0.13 34	0.28 95	0.14 61	0.36 133	0.30 69	0.09 71	0.08 22	0.23 102	0.20 83	0.23 69	0.26 119

AE-Stereo	0.22 101	0.14 83	0.14 102	0.16 110	0.13 88	0.12 68	0.09 69	0.23 84	0.15 113	0.27 115	0.12 42	0.29 134	0.13 93	0.09 57	0.30 51	0.29 149	0.28 153	0.19 129	0.30 107	0.22 139	0.35 127	0.77 197	0.08 58	0.15 125	0.23 102	0.24 113	0.26 99	0.20 67

4D-IteraStereo	0.17 52	0.10 26	0.10 44	0.10 41	0.09 37	0.08 24	0.05 15	0.21 66	0.12 69	0.26 107	0.12 42	0.21 70	0.08 30	0.07 29	0.35 72	0.39 183	0.21 71	0.15 55	0.22 60	0.13 47	0.30 109	0.54 144	0.05 19	0.08 22	0.14 29	0.15 41	0.19 42	0.13 21

test_3	0.22 101	0.12 51	0.12 80	0.11 57	0.12 75	0.10 43	0.08 49	0.25 116	0.12 69	0.28 129	0.12 42	0.31 154	0.15 117	0.08 37	0.53 127	0.40 188	0.23 98	0.15 55	0.47 151	0.16 96	0.36 133	0.65 165	0.06 27	0.12 83	0.20 78	0.19 77	0.27 111	0.25 114

raft+_RVC	0.14 27	0.10 26	0.08 23	0.09 33	0.08 30	0.09 37	0.06 23	0.18 50	0.10 37	0.22 61	0.12 42	0.15 27	0.07 22	0.06 25	0.25 33	0.23 104	0.17 32	0.12 21	0.21 52	0.12 38	0.20 45	0.41 114	0.05 19	0.08 22	0.15 39	0.13 24	0.16 26	0.13 21

TDLM	0.08 4	0.08 13	0.07 14	0.07 15	0.08 30	0.07 15	0.06 23	0.08 8	0.06 7	0.06 6	0.12 42	0.08 8	0.06 13	0.05 14	0.10 1	0.10 1	0.10 9	0.09 8	0.08 4	0.07 5	0.09 5	0.10 7	0.05 19	0.07 13	0.08 4	0.08 5	0.09 7	0.09 11

trnet	0.18 66	0.13 69	0.11 59	0.11 57	0.10 53	0.10 43	0.06 23	0.24 99	0.09 26	0.28 129	0.13 47	0.26 110	0.11 65	0.10 74	0.32 61	0.23 104	0.25 121	0.13 34	0.21 52	0.14 61	0.33 116	0.25 53	0.08 58	0.10 54	0.18 57	0.19 77	0.24 74	0.24 104

TANstereo	0.20 83	0.12 51	0.11 59	0.14 85	0.13 88	0.14 85	0.08 49	0.17 40	0.11 58	0.24 90	0.13 47	0.16 39	0.12 81	0.13 115	0.30 51	0.29 149	0.26 131	0.25 181	0.34 119	0.23 146	0.34 119	0.32 79	0.29 205	0.10 54	0.14 29	0.17 55	0.36 159	0.19 61

XX-TBD	0.20 83	0.12 51	0.11 59	0.14 85	0.13 88	0.14 85	0.08 49	0.17 40	0.11 58	0.24 90	0.13 47	0.16 39	0.12 81	0.13 115	0.30 51	0.29 149	0.26 131	0.25 181	0.34 119	0.23 146	0.34 119	0.32 79	0.29 205	0.10 54	0.14 29	0.17 55	0.36 159	0.19 61

raftrobust	0.17 52	0.12 51	0.11 59	0.11 57	0.10 53	0.08 24	0.07 35	0.22 74	0.09 26	0.27 115	0.13 47	0.20 60	0.08 30	0.08 37	0.35 72	0.29 149	0.21 71	0.15 55	0.29 103	0.14 61	0.26 88	0.44 123	0.08 58	0.09 38	0.19 74	0.17 55	0.17 32	0.17 43

RALCasStereoNet	0.17 52	0.14 83	0.11 59	0.13 76	0.11 65	0.10 43	0.08 49	0.20 58	0.08 19	0.23 71	0.13 47	0.19 57	0.08 30	0.07 29	0.30 51	0.37 179	0.22 83	0.17 87	0.21 52	0.14 61	0.24 82	0.52 137	0.07 40	0.10 54	0.18 57	0.15 41	0.16 26	0.15 37

DMCA	0.12 19	0.09 18	0.10 44	0.08 28	0.09 37	0.08 24	0.09 69	0.13 22	0.10 37	0.11 16	0.13 47	0.13 19	0.08 30	0.09 57	0.24 27	0.15 23	0.15 21	0.14 45	0.13 16	0.10 26	0.14 18	0.12 12	0.09 71	0.09 38	0.12 19	0.13 24	0.11 11	0.12 18

HITNet	0.15 34	0.11 39	0.10 44	0.11 57	0.11 65	0.10 43	0.07 35	0.18 50	0.11 58	0.24 90	0.13 47	0.19 57	0.10 48	0.09 57	0.23 24	0.14 18	0.17 32	0.14 45	0.16 23	0.10 26	0.21 55	0.25 53	0.08 58	0.09 38	0.15 39	0.14 32	0.24 74	0.19 61
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
dad	0.30 152	0.21 164	0.15 110	0.47 208	0.22 164	0.30 186	0.49 208	0.40 199	0.13 89	0.32 160	0.14 54	0.41 181	0.24 174	0.11 86	0.59 141	0.20 69	0.32 179	0.17 87	0.51 166	0.16 96	0.29 107	0.23 44	0.11 105	0.19 164	0.32 176	0.18 63	0.68 222	0.46 180

CREStereo++_RVC	0.19 71	0.12 51	0.11 59	0.11 57	0.12 75	0.11 58	0.09 69	0.23 84	0.12 69	0.28 129	0.14 54	0.22 84	0.19 154	0.10 74	0.26 40	0.22 90	0.24 109	0.12 21	0.22 60	0.12 38	0.34 119	0.32 79	0.07 40	0.10 54	0.20 78	0.18 63	0.62 212	0.23 92
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
UPFNet	0.14 27	0.11 39	0.12 80	0.12 69	0.11 65	0.13 77	0.10 84	0.16 35	0.12 69	0.17 32	0.14 54	0.16 39	0.09 39	0.11 86	0.25 33	0.15 23	0.17 32	0.15 55	0.16 23	0.11 34	0.14 18	0.13 13	0.09 71	0.10 54	0.13 23	0.15 41	0.19 42	0.14 29

CREStereo	0.18 66	0.13 69	0.11 59	0.12 69	0.10 53	0.10 43	0.06 23	0.24 99	0.10 37	0.27 115	0.14 54	0.26 110	0.12 81	0.10 74	0.32 61	0.26 127	0.26 131	0.13 34	0.22 60	0.14 61	0.36 133	0.27 60	0.08 58	0.10 54	0.18 57	0.19 77	0.24 74	0.23 92
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
BEATNet_4x	0.20 83	0.14 83	0.12 80	0.13 76	0.13 88	0.12 68	0.12 100	0.20 58	0.14 102	0.27 115	0.14 54	0.22 84	0.14 107	0.11 86	0.45 106	0.21 78	0.23 98	0.21 147	0.20 42	0.13 47	0.33 116	0.48 133	0.10 88	0.13 103	0.18 57	0.18 63	0.27 111	0.24 104

RASNet	0.16 41	0.15 101	0.15 110	0.13 76	0.11 65	0.12 68	0.10 84	0.24 99	0.13 89	0.22 61	0.14 54	0.18 50	0.13 93	0.10 74	0.20 18	0.18 47	0.19 50	0.13 34	0.17 27	0.10 26	0.23 68	0.27 60	0.07 40	0.15 125	0.17 46	0.18 63	0.27 111	0.24 104

CASnet	0.17 52	0.12 51	0.09 34	0.10 41	0.11 65	0.14 85	0.08 49	0.23 84	0.12 69	0.28 129	0.15 60	0.23 89	0.11 65	0.09 57	0.33 65	0.16 33	0.20 56	0.12 21	0.27 87	0.11 34	0.35 127	0.25 53	0.07 40	0.09 38	0.17 46	0.13 24	0.21 56	0.17 43
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test_5	0.12 19	0.10 26	0.08 23	0.07 15	0.05 9	0.07 15	0.05 15	0.16 35	0.07 15	0.11 16	0.15 60	0.16 39	0.16 124	0.03 6	0.18 12	0.15 23	0.11 11	0.10 11	0.13 16	0.08 10	0.13 15	0.20 34	0.04 8	0.09 38	0.13 23	0.15 41	0.20 51	0.18 49

CIPLG	0.16 41	0.11 39	0.09 34	0.10 41	0.09 37	0.11 58	0.08 49	0.23 84	0.10 37	0.23 71	0.15 60	0.20 60	0.10 48	0.13 115	0.25 33	0.18 47	0.22 83	0.15 55	0.22 60	0.13 47	0.22 62	0.38 105	0.07 40	0.10 54	0.17 46	0.13 24	0.21 56	0.13 21

IPLG	0.23 107	0.12 51	0.12 80	0.10 41	0.10 53	0.10 43	0.08 49	0.22 74	0.09 26	0.24 90	0.15 60	0.21 70	0.09 39	0.11 86	1.84 223	0.19 62	0.21 71	0.16 76	0.24 78	0.15 80	0.21 55	0.37 99	0.07 40	0.12 83	0.18 57	0.22 100	0.24 74	0.14 29

IPLGR_C	0.16 41	0.11 39	0.09 34	0.10 41	0.09 37	0.11 58	0.08 49	0.23 84	0.10 37	0.23 71	0.15 60	0.20 60	0.11 65	0.13 115	0.23 24	0.18 47	0.22 83	0.15 55	0.22 60	0.13 47	0.22 62	0.36 93	0.07 40	0.10 54	0.17 46	0.13 24	0.21 56	0.14 29

ACRE	0.16 41	0.11 39	0.09 34	0.10 41	0.09 37	0.12 68	0.08 49	0.23 84	0.10 37	0.23 71	0.15 60	0.20 60	0.10 48	0.13 115	0.24 27	0.18 47	0.22 83	0.15 55	0.22 60	0.13 47	0.22 62	0.37 99	0.07 40	0.10 54	0.17 46	0.13 24	0.21 56	0.13 21

RALAANet	0.17 52	0.13 69	0.11 59	0.10 41	0.10 53	0.11 58	0.08 49	0.17 40	0.10 37	0.16 26	0.15 60	0.16 39	0.09 39	0.07 29	0.34 68	0.17 41	0.18 42	0.17 87	0.28 95	0.15 80	0.26 88	0.60 156	0.07 40	0.10 54	0.17 46	0.15 41	0.21 56	0.16 42

ADLNet	0.21 91	0.18 139	0.12 80	0.16 110	0.14 101	0.19 129	0.15 118	0.20 58	0.11 58	0.17 32	0.15 60	0.34 161	0.14 107	0.32 203	1.10 186	0.16 33	0.20 56	0.14 45	0.18 31	0.14 61	0.17 24	0.22 41	0.15 152	0.09 38	0.18 57	0.19 77	0.19 42	0.18 49

UNet	0.16 41	0.13 69	0.13 94	0.14 85	0.12 75	0.14 85	0.11 91	0.20 58	0.12 69	0.21 54	0.15 60	0.18 50	0.13 93	0.13 115	0.24 27	0.16 33	0.20 56	0.17 87	0.19 36	0.13 47	0.17 24	0.16 22	0.11 105	0.13 103	0.16 44	0.18 63	0.21 56	0.17 43

rafts_anoy	0.16 41	0.14 83	0.12 80	0.11 57	0.11 65	0.10 43	0.08 49	0.21 66	0.08 19	0.21 54	0.16 69	0.18 50	0.08 30	0.06 25	0.34 68	0.27 136	0.20 56	0.17 87	0.23 70	0.13 47	0.23 68	0.42 117	0.06 27	0.10 54	0.18 57	0.15 41	0.15 22	0.17 43

s12784h	0.23 107	0.16 111	0.13 94	0.19 139	0.14 101	0.12 68	0.09 69	0.24 99	0.12 69	0.29 144	0.16 69	0.27 118	0.16 124	0.10 74	0.24 27	0.26 127	0.26 131	0.13 34	0.30 107	0.12 38	0.50 175	0.38 105	0.08 58	0.11 76	0.26 135	0.28 143	0.66 218	0.46 180

TestStereo	0.18 66	0.17 123	0.14 102	0.15 101	0.11 65	0.16 102	0.11 91	0.25 116	0.13 89	0.30 148	0.16 69	0.26 110	0.11 65	0.08 37	0.22 22	0.15 23	0.24 109	0.13 34	0.28 95	0.13 47	0.28 101	0.18 28	0.09 71	0.14 117	0.22 92	0.16 49	0.21 56	0.19 61

sCroCo_RVC	0.23 107	0.13 69	0.12 80	0.11 57	0.10 53	0.14 85	0.09 69	0.24 99	0.19 142	0.24 90	0.16 69	0.20 60	0.20 158	0.09 57	0.33 65	0.36 176	0.28 153	0.22 158	0.35 127	0.21 129	0.48 171	0.66 172	0.10 88	0.16 137	0.23 102	0.21 93	0.29 123	0.23 92

HCRNet	0.15 34	0.19 155	0.08 23	0.23 160	0.09 37	0.15 97	0.09 69	0.16 35	0.06 7	0.49 229	0.16 69	0.25 104	0.08 30	0.09 57	0.44 101	0.11 5	0.17 32	0.11 16	0.21 52	0.09 18	0.13 15	0.13 13	0.11 105	0.07 13	0.09 7	0.11 15	0.14 21	0.11 15

GMStereo	0.16 41	0.16 111	0.09 34	0.14 85	0.13 88	0.16 102	0.12 100	0.22 74	0.12 69	0.19 45	0.16 69	0.26 110	0.13 93	0.09 57	0.20 18	0.15 23	0.22 83	0.14 45	0.27 87	0.15 80	0.21 55	0.16 22	0.09 71	0.11 76	0.19 74	0.17 55	0.24 74	0.15 37
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet	0.17 52	0.15 101	0.13 94	0.18 130	0.16 125	0.14 85	0.12 100	0.24 99	0.12 69	0.21 54	0.16 69	0.29 134	0.14 107	0.11 86	0.26 40	0.14 18	0.20 56	0.16 76	0.18 31	0.13 47	0.18 31	0.15 18	0.08 58	0.12 83	0.21 89	0.20 83	0.22 64	0.21 79

CVANet_RVC	0.11 14	0.12 51	0.11 59	0.13 76	0.10 53	0.11 58	0.08 49	0.13 22	0.09 26	0.10 13	0.16 69	0.11 15	0.08 30	0.08 37	0.13 4	0.12 12	0.12 13	0.12 21	0.12 13	0.09 18	0.12 13	0.17 24	0.06 27	0.08 22	0.11 14	0.10 10	0.11 11	0.14 29

PDISCO_ROB	0.18 66	0.16 111	0.16 126	0.14 85	0.12 75	0.13 77	0.13 111	0.15 30	0.12 69	0.16 26	0.16 69	0.13 19	0.10 48	0.09 57	0.25 33	0.20 69	0.20 56	0.23 169	0.18 31	0.15 80	0.24 82	0.28 63	0.08 58	0.12 83	0.22 92	0.24 113	0.39 170	0.24 104

LoS_RVC	0.17 52	0.13 69	0.11 59	0.07 15	0.10 53	0.08 24	0.07 35	0.17 40	0.12 69	0.23 71	0.17 78	0.17 47	0.11 65	0.09 57	0.46 113	0.22 90	0.17 32	0.16 76	0.25 80	0.12 38	0.36 133	0.36 93	0.08 58	0.10 54	0.21 89	0.16 49	0.17 32	0.20 67

tt_ll	0.17 52	0.13 69	0.11 59	0.07 15	0.10 53	0.08 24	0.07 35	0.17 40	0.12 69	0.23 71	0.17 78	0.17 47	0.11 65	0.09 57	0.46 113	0.22 90	0.17 32	0.16 76	0.25 80	0.12 38	0.36 133	0.36 93	0.08 58	0.10 54	0.21 89	0.16 49	0.17 32	0.20 67

CAS	0.15 34	0.11 39	0.08 23	0.10 41	0.09 37	0.08 24	0.07 35	0.17 40	0.10 37	0.17 32	0.17 78	0.15 27	0.10 48	0.10 74	0.27 47	0.19 62	0.18 42	0.15 55	0.20 42	0.11 34	0.23 68	0.26 57	0.08 58	0.08 22	0.18 57	0.16 49	0.17 32	0.22 84

IER	0.15 34	0.12 51	0.11 59	0.12 69	0.10 53	0.12 68	0.09 69	0.17 40	0.10 37	0.18 39	0.17 78	0.21 70	0.10 48	0.11 86	0.49 118	0.15 23	0.19 50	0.14 45	0.16 23	0.12 38	0.16 23	0.17 24	0.09 71	0.10 54	0.14 29	0.17 55	0.19 42	0.18 49

Anonymous	0.24 117	0.16 111	0.14 102	0.13 76	0.14 101	0.15 97	0.10 84	0.26 128	0.15 113	0.24 90	0.17 78	0.24 96	0.23 167	0.09 57	0.34 68	0.34 167	0.28 153	0.24 172	0.47 151	0.23 146	0.49 174	0.66 172	0.10 88	0.15 125	0.27 142	0.24 113	0.32 143	0.23 92

DISCO	0.16 41	0.15 101	0.11 59	0.14 85	0.13 88	0.16 102	0.15 118	0.15 30	0.13 89	0.21 54	0.17 78	0.16 39	0.10 48	0.10 74	0.30 51	0.17 41	0.20 56	0.15 55	0.24 78	0.14 61	0.18 31	0.23 44	0.09 71	0.12 83	0.18 57	0.16 49	0.22 64	0.17 43

iResNet_ROB	0.19 71	0.14 83	0.12 80	0.15 101	0.11 65	0.16 102	0.12 100	0.25 116	0.12 69	0.25 100	0.17 78	0.20 60	0.22 166	0.09 57	0.42 97	0.17 41	0.22 83	0.16 76	0.30 107	0.13 47	0.26 88	0.17 24	0.10 88	0.13 103	0.20 78	0.18 63	0.26 99	0.21 79

EGLCR-Stereo	0.27 136	0.12 51	0.11 59	0.11 57	0.12 75	0.13 77	0.06 23	0.23 84	0.14 102	0.27 115	0.18 85	0.24 96	0.09 39	0.10 74	0.35 72	0.38 181	0.24 109	0.16 76	0.31 112	0.21 129	0.37 140	1.30 251	0.11 105	0.30 198	0.17 46	0.26 131	0.93 235	0.25 114

LMCR-Stereo	0.19 71	0.14 83	0.12 80	0.13 76	0.12 75	0.15 97	0.10 84	0.22 74	0.13 89	0.23 71	0.18 85	0.24 96	0.17 133	0.14 127	0.30 51	0.19 62	0.26 131	0.18 112	0.33 116	0.19 116	0.27 97	0.30 69	0.10 88	0.12 83	0.20 78	0.18 63	0.24 74	0.24 104

GES	0.23 107	0.16 111	0.12 80	0.14 85	0.15 116	0.19 129	0.15 118	0.25 116	0.14 102	0.26 107	0.18 85	0.22 84	0.14 107	0.17 155	0.56 134	0.22 90	0.27 142	0.19 129	0.53 172	0.20 121	0.35 127	0.37 99	0.13 135	0.15 125	0.20 78	0.17 55	0.27 111	0.43 175

psm_up	0.21 91	0.17 123	0.19 153	0.20 144	0.17 131	0.20 136	0.15 118	0.26 128	0.23 161	0.22 61	0.18 85	0.23 89	0.20 158	0.16 145	0.36 80	0.19 62	0.24 109	0.18 112	0.30 107	0.17 106	0.23 68	0.21 38	0.12 125	0.21 170	0.24 117	0.27 137	0.26 99	0.25 114

FADNet-RVC-Resample	0.23 107	0.16 111	0.18 143	0.17 119	0.16 125	0.16 102	0.16 126	0.24 99	0.18 140	0.26 107	0.18 85	0.27 118	0.17 133	0.16 145	0.81 160	0.18 47	0.21 71	0.23 169	0.26 84	0.25 161	0.23 68	0.39 111	0.13 135	0.21 170	0.22 92	0.22 100	0.19 42	0.22 84

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 52	0.11 39	0.10 44	0.11 57	0.08 30	0.09 37	0.05 15	0.18 50	0.17 132	0.23 71	0.19 90	0.18 50	0.10 48	0.09 57	0.54 131	0.17 41	0.20 56	0.15 55	0.20 42	0.12 38	0.20 45	0.37 99	0.07 40	0.09 38	0.17 46	0.25 124	0.16 26	0.21 79

DLNR_Zeroshot_test	9.87 268	28.41 279	0.21 167	46.94 280	0.13 88	0.20 136	44.81 280	0.29 167	0.11 58	0.37 193	0.19 90	0.34 161	0.10 48	1.27 238	60.18 279	71.71 280	4.00 266	2.44 265	1.35 213	0.24 155	0.70 219	1.10 242	0.09 71	0.15 125	0.27 142	0.24 113	0.29 123	0.32 145

GLC_STEREO	0.20 83	0.15 101	0.16 126	0.15 101	0.14 101	0.14 85	0.12 100	0.26 128	0.10 37	0.28 129	0.19 90	0.20 60	0.10 48	0.11 86	0.51 126	0.20 69	0.28 153	0.15 55	0.26 84	0.15 80	0.38 144	0.30 69	0.09 71	0.11 76	0.20 78	0.14 32	0.30 131	0.18 49

AnonymousM	0.23 107	0.09 18	0.07 14	0.09 33	0.07 20	0.08 24	0.06 23	0.20 58	0.09 26	0.23 71	0.19 90	0.16 39	0.07 22	0.11 86	0.27 47	0.24 110	0.24 109	0.14 45	0.21 52	0.16 96	0.32 114	0.45 127	0.08 58	0.09 38	0.11 14	0.20 83	0.66 218	1.40 236

DSFCA	0.17 52	0.18 139	0.14 102	0.14 85	0.13 88	0.16 102	0.15 118	0.16 35	0.13 89	0.16 26	0.19 90	0.18 50	0.11 65	0.08 37	0.26 40	0.19 62	0.20 56	0.17 87	0.22 60	0.14 61	0.20 45	0.24 48	0.11 105	0.13 103	0.18 57	0.19 77	0.20 51	0.20 67

STTStereo	0.20 83	0.19 155	0.21 167	0.18 130	0.20 154	0.17 112	0.27 177	0.18 50	0.19 142	0.20 50	0.19 90	0.24 96	0.15 117	0.17 155	0.44 101	0.18 47	0.20 56	0.19 129	0.19 36	0.14 61	0.18 31	0.20 34	0.11 105	0.13 103	0.19 74	0.21 93	0.20 51	0.26 119

MyStereo04	0.23 107	0.18 139	0.18 143	0.14 85	0.14 101	0.13 77	0.11 91	0.28 156	0.22 153	0.32 160	0.20 96	0.30 145	0.14 107	0.08 37	0.31 57	0.24 110	0.22 83	0.18 112	0.55 180	0.23 146	0.38 144	0.37 99	0.12 125	0.17 146	0.28 153	0.30 156	0.31 137	0.22 84

TRStereo	0.61 207	0.17 123	0.22 175	0.16 110	0.12 75	0.34 196	0.18 130	0.27 146	0.14 102	0.34 172	0.20 96	0.34 161	0.09 39	0.12 101	0.58 139	0.73 242	0.25 121	0.18 112	0.44 145	0.25 161	0.42 153	0.81 204	0.12 125	0.10 54	0.27 142	8.94 270	0.49 189	0.32 145

GEStereo_RVC	0.25 126	0.19 155	0.15 110	0.18 130	0.17 131	0.19 129	0.18 130	0.26 128	0.17 132	0.27 115	0.20 96	0.28 126	0.17 133	0.12 101	0.34 68	0.27 136	0.28 153	0.24 172	0.47 151	0.22 139	0.34 119	0.66 172	0.11 105	0.18 156	0.25 130	0.22 100	0.26 99	0.32 145

Anonymous3	0.30 152	0.21 164	0.16 126	0.17 119	0.16 125	0.20 136	0.16 126	0.31 175	0.25 172	0.30 148	0.20 96	0.45 186	0.20 158	0.17 155	0.55 132	0.52 208	0.32 179	0.27 194	0.51 166	0.27 175	0.50 175	0.67 179	0.13 135	0.15 125	0.28 153	0.30 156	0.34 152	0.26 119

sAnonymous2	0.21 91	0.14 83	0.13 94	0.12 69	0.12 75	0.14 85	0.12 100	0.28 156	0.16 125	0.23 71	0.20 96	0.20 60	0.15 117	0.08 37	0.31 57	0.27 136	0.25 121	0.22 158	0.40 138	0.21 129	0.35 127	0.42 117	0.09 71	0.13 103	0.23 102	0.24 113	0.23 69	0.24 104

CroCo_RVC	0.21 91	0.14 83	0.13 94	0.12 69	0.12 75	0.14 85	0.12 100	0.28 156	0.16 125	0.23 71	0.20 96	0.20 60	0.15 117	0.08 37	0.31 57	0.27 136	0.25 121	0.22 158	0.40 138	0.21 129	0.35 127	0.42 117	0.09 71	0.13 103	0.23 102	0.24 113	0.23 69	0.24 104

FCDSN-DC	0.38 172	0.28 193	0.33 211	0.31 187	0.30 191	0.30 186	0.40 200	0.31 175	0.22 153	0.28 129	0.20 96	0.29 134	0.16 124	0.30 198	1.88 229	0.36 176	0.34 184	0.33 216	0.34 119	0.25 161	0.46 167	0.82 205	0.28 197	0.38 218	0.30 165	0.31 164	0.30 131	0.30 140
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NLCA_NET_v2_RVC	0.19 71	0.18 139	0.18 143	0.17 119	0.21 159	0.16 102	0.27 177	0.19 56	0.24 165	0.22 61	0.20 96	0.27 118	0.13 93	0.19 171	0.35 72	0.17 41	0.20 56	0.16 76	0.19 36	0.13 47	0.17 24	0.19 32	0.11 105	0.12 83	0.18 57	0.23 106	0.19 42	0.22 84
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.24 117	0.25 182	0.17 133	0.21 150	0.20 154	0.20 136	0.15 118	0.23 84	0.16 125	0.26 107	0.20 96	0.35 168	0.17 133	0.13 115	0.87 165	0.19 62	0.22 83	0.18 112	0.33 116	0.17 106	0.27 97	0.24 48	0.17 158	0.15 125	0.27 142	0.23 106	0.24 74	0.29 136

NVstereo2D	0.27 136	0.17 123	0.15 110	0.23 160	0.19 148	0.26 174	0.28 181	0.20 58	0.15 113	0.22 61	0.20 96	0.18 50	0.11 65	0.39 212	1.91 234	0.21 78	0.24 109	0.20 138	0.22 60	0.14 61	0.19 41	0.18 28	0.26 189	0.14 117	0.22 92	0.18 63	0.19 42	0.18 49

iResNetv2_ROB	0.20 83	0.14 83	0.11 59	0.17 119	0.13 88	0.17 112	0.11 91	0.26 128	0.12 69	0.26 107	0.20 96	0.28 126	0.20 158	0.10 74	0.49 118	0.16 33	0.21 71	0.15 55	0.36 131	0.15 80	0.36 133	0.20 34	0.12 125	0.16 137	0.20 78	0.18 63	0.30 131	0.19 61

HH	0.29 147	0.10 26	0.18 143	0.16 110	0.15 116	0.20 136	0.14 113	0.27 146	0.13 89	0.36 188	0.21 107	0.29 134	0.11 65	0.15 138	0.46 113	0.64 231	0.27 142	0.19 129	0.50 163	0.27 175	0.68 212	0.75 193	0.11 105	0.16 137	0.24 117	0.30 156	0.36 159	0.37 157

HanStereo	0.29 147	0.10 26	0.18 143	0.16 110	0.15 116	0.20 136	0.14 113	0.27 146	0.13 89	0.36 188	0.21 107	0.29 134	0.11 65	0.15 138	0.46 113	0.64 231	0.27 142	0.19 129	0.50 163	0.27 175	0.68 212	0.75 193	0.11 105	0.16 137	0.24 117	0.30 156	0.36 159	0.37 157

UDGNet	0.24 117	0.20 160	0.15 110	0.36 198	0.31 194	0.32 191	0.29 185	0.22 74	0.15 113	0.21 54	0.21 107	0.21 70	0.08 30	0.51 222	0.25 33	0.17 41	0.22 83	0.17 87	0.27 87	0.15 80	0.28 101	0.38 105	0.31 212	0.11 76	0.24 117	0.23 106	0.22 64	0.20 67

ICVP	0.23 107	0.18 139	0.21 167	0.18 130	0.17 131	0.18 121	0.15 118	0.22 74	0.17 132	0.24 90	0.21 107	0.24 96	0.18 146	0.12 101	0.43 100	0.24 110	0.25 121	0.24 172	0.26 84	0.21 129	0.31 113	0.52 137	0.26 189	0.17 146	0.24 117	0.26 131	0.25 89	0.24 104
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
APVNet	0.22 101	0.18 139	0.15 110	0.17 119	0.20 154	0.20 136	0.18 130	0.24 99	0.15 113	0.18 39	0.21 107	0.21 70	0.12 81	0.17 155	0.45 106	0.25 118	0.28 153	0.21 147	0.34 119	0.21 129	0.24 82	0.33 85	0.11 105	0.18 156	0.22 92	0.18 63	0.30 131	0.23 92

DMCA-RVC	0.17 52	0.12 51	0.15 110	0.12 69	0.13 88	0.11 58	0.18 130	0.17 40	0.16 125	0.18 39	0.21 107	0.21 70	0.10 48	0.10 74	0.50 122	0.18 47	0.18 42	0.17 87	0.17 27	0.15 80	0.18 31	0.18 28	0.10 88	0.13 103	0.14 29	0.15 41	0.19 42	0.18 49

FADNet-RVC	0.24 117	0.17 123	0.15 110	0.21 150	0.17 131	0.17 112	0.21 146	0.26 128	0.14 102	0.25 100	0.21 107	0.28 126	0.17 133	0.14 127	0.98 180	0.22 90	0.23 98	0.17 87	0.36 131	0.22 139	0.24 82	0.30 69	0.14 142	0.17 146	0.25 130	0.23 106	0.21 56	0.24 104

MSMDNet	0.27 136	0.14 83	0.12 80	0.13 76	0.15 116	0.16 102	0.12 100	0.26 128	0.14 102	0.31 155	0.21 107	0.27 118	0.29 183	0.15 138	0.44 101	0.51 206	0.28 153	0.18 112	0.54 176	0.28 179	0.58 191	0.84 209	0.10 88	0.12 83	0.26 135	0.25 124	0.26 99	0.29 136

PA-Net	0.27 136	0.27 190	0.29 198	0.18 130	0.26 182	0.21 146	0.27 177	0.26 128	0.25 172	0.22 61	0.21 107	0.22 84	0.24 174	0.29 195	0.62 145	0.25 118	0.18 42	0.23 169	0.20 42	0.22 139	0.20 45	0.36 93	0.17 158	0.20 166	0.24 117	0.44 194	0.24 74	0.55 185
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet_RVC	0.22 101	0.18 139	0.15 110	0.18 130	0.17 131	0.19 129	0.12 100	0.21 66	0.13 89	0.23 71	0.21 107	0.25 104	0.13 93	0.13 115	0.93 174	0.20 69	0.23 98	0.17 87	0.27 87	0.16 96	0.25 87	0.22 41	0.10 88	0.14 117	0.23 102	0.21 93	0.25 89	0.23 92

PS-NSSS	0.24 117	0.26 188	0.21 167	0.31 187	0.22 164	0.26 174	0.23 155	0.27 146	0.15 113	0.28 129	0.21 107	0.55 193	0.15 117	0.16 145	0.35 72	0.16 33	0.19 50	0.17 87	0.36 131	0.15 80	0.17 24	0.14 16	0.22 183	0.16 137	0.24 117	0.24 113	0.28 122	0.27 128

SACVNet	0.24 117	0.20 160	0.19 153	0.21 150	0.19 148	0.19 129	0.20 141	0.26 128	0.22 153	0.25 100	0.22 118	0.21 70	0.12 81	0.17 155	0.48 117	0.22 90	0.26 131	0.21 147	0.32 115	0.20 121	0.29 107	0.41 114	0.15 152	0.18 156	0.28 153	0.26 131	0.30 131	0.26 119

cross-raft	0.27 136	0.15 101	0.13 94	0.14 85	0.14 101	0.17 112	0.10 84	0.27 146	0.15 113	0.30 148	0.22 118	0.28 126	0.10 48	0.14 127	0.42 97	0.42 194	0.27 142	0.17 87	0.57 183	0.26 170	0.62 200	0.94 228	0.09 71	0.12 83	0.29 161	0.27 137	0.26 99	0.31 144

CFNet_pseudo	0.21 91	0.16 111	0.16 126	0.19 139	0.16 125	0.17 112	0.13 111	0.24 99	0.15 113	0.28 129	0.22 118	0.23 89	0.20 158	0.12 101	0.65 149	0.18 47	0.20 56	0.17 87	0.31 112	0.13 47	0.21 55	0.21 38	0.12 125	0.13 103	0.20 78	0.20 83	0.25 89	0.26 119

RTS	0.40 179	0.22 166	0.20 159	0.22 154	0.21 159	0.32 191	0.33 190	0.31 175	0.33 195	0.23 71	0.22 118	0.31 154	0.25 176	0.18 167	1.88 229	0.32 159	0.37 195	0.25 181	0.64 189	0.33 202	0.43 155	0.43 120	0.16 155	0.24 181	0.41 198	0.91 235	0.40 173	0.63 191

RTSA	0.40 179	0.22 166	0.20 159	0.22 154	0.21 159	0.32 191	0.33 190	0.31 175	0.33 195	0.23 71	0.22 118	0.31 154	0.25 176	0.18 167	1.88 229	0.32 159	0.37 195	0.25 181	0.64 189	0.33 202	0.43 155	0.43 120	0.16 155	0.24 181	0.41 198	0.91 235	0.40 173	0.63 191

ADCRef	0.34 163	0.18 139	0.17 133	0.15 101	0.16 125	0.18 121	0.18 130	0.23 84	0.33 195	0.26 107	0.22 118	0.23 89	0.18 146	0.12 101	2.01 235	0.22 90	0.23 98	0.20 138	0.40 138	0.22 139	0.27 97	0.34 88	0.17 158	0.17 146	0.30 165	0.41 189	0.29 123	1.36 234

DeepPrunerF	0.29 147	0.17 123	0.15 110	0.23 160	0.44 213	0.17 112	0.23 155	0.20 58	0.26 176	0.16 26	0.22 118	0.15 27	0.12 81	0.13 115	0.98 180	0.22 90	0.19 50	0.17 87	0.27 87	0.17 106	0.22 62	0.21 38	0.12 125	0.13 103	1.95 261	0.26 131	0.22 64	0.20 67

GANetREF_RVC	0.33 161	0.30 198	0.33 211	0.28 178	0.27 188	0.27 176	0.26 173	0.42 203	0.35 198	0.38 202	0.22 118	0.57 194	0.39 192	0.16 145	0.37 81	0.24 110	0.30 172	0.25 181	0.45 148	0.26 170	0.37 140	0.28 63	0.25 187	0.33 203	0.35 188	0.29 149	0.46 182	0.40 168
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
HSM	0.22 101	0.17 123	0.15 110	0.18 130	0.18 140	0.16 102	0.14 113	0.26 128	0.14 102	0.25 100	0.22 118	0.24 96	0.18 146	0.11 86	0.67 150	0.18 47	0.26 131	0.16 76	0.27 87	0.17 106	0.30 109	0.23 44	0.10 88	0.14 117	0.23 102	0.23 106	0.27 111	0.25 114

NCCL2	0.27 136	0.24 177	0.23 180	0.19 139	0.20 154	0.18 121	0.19 139	0.26 128	0.23 161	0.29 144	0.22 118	0.28 126	0.17 133	0.15 138	0.68 151	0.25 118	0.25 121	0.22 158	0.27 87	0.22 139	0.34 119	0.44 123	0.19 170	0.22 177	0.34 183	0.34 175	0.36 159	0.36 153

MyStereo	0.24 117	0.19 155	0.19 153	0.16 110	0.15 116	0.14 85	0.11 91	0.28 156	0.22 153	0.34 172	0.23 128	0.30 145	0.16 124	0.08 37	0.35 72	0.23 104	0.22 83	0.18 112	0.56 182	0.23 146	0.38 144	0.41 114	0.13 135	0.16 137	0.30 165	0.33 172	0.32 143	0.22 84

AACVNet	0.21 91	0.18 139	0.15 110	0.19 139	0.19 148	0.19 129	0.14 113	0.23 84	0.15 113	0.25 100	0.23 128	0.21 70	0.13 93	0.13 115	0.57 138	0.19 62	0.25 121	0.18 112	0.25 80	0.18 113	0.23 68	0.24 48	0.14 142	0.15 125	0.23 102	0.21 93	0.25 89	0.25 114

HGLStereo	0.16 41	0.15 101	0.12 80	0.13 76	0.14 101	0.13 77	0.09 69	0.18 50	0.11 58	0.22 61	0.23 128	0.14 26	0.09 39	0.11 86	0.26 40	0.18 47	0.22 83	0.17 87	0.20 42	0.14 61	0.19 41	0.20 34	0.10 88	0.12 83	0.18 57	0.18 63	0.18 37	0.15 37

stereogan	0.25 126	0.22 166	0.22 175	0.23 160	0.26 182	0.25 168	0.23 155	0.26 128	0.24 165	0.20 50	0.23 128	0.31 154	0.23 167	0.17 155	0.38 91	0.21 78	0.22 83	0.19 129	0.28 95	0.20 121	0.23 68	0.46 128	0.17 158	0.18 156	0.22 92	0.24 113	0.37 165	0.27 128

DLCB_ROB	0.20 83	0.17 123	0.17 133	0.14 85	0.15 116	0.14 85	0.14 113	0.21 66	0.16 125	0.23 71	0.23 128	0.25 104	0.18 146	0.15 138	0.24 27	0.18 47	0.22 83	0.18 112	0.19 36	0.15 80	0.26 88	0.24 48	0.13 135	0.16 137	0.37 194	0.25 124	0.25 89	0.20 67

SGM-Forest	0.43 183	0.24 177	0.19 153	0.35 196	0.26 182	0.27 176	0.21 146	0.30 171	0.23 161	0.32 160	0.23 128	0.37 173	0.50 202	0.25 190	1.02 184	0.35 170	0.25 121	0.21 147	1.80 226	0.19 116	0.41 149	0.85 211	0.27 192	0.23 179	0.35 188	0.28 143	0.59 207	1.05 222
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
iinet-f	0.17 52	0.14 83	0.11 59	0.12 69	0.09 37	0.14 85	0.09 69	0.15 30	0.10 37	0.23 71	0.24 134	0.18 50	0.16 124	0.08 37	0.38 91	0.20 69	0.20 56	0.13 34	0.38 135	0.17 106	0.21 55	0.27 60	0.09 71	0.09 38	0.18 57	0.14 32	0.25 89	0.18 49

CASS	0.26 132	0.18 139	0.17 133	0.21 150	0.18 140	0.22 152	0.26 173	0.28 156	0.20 147	0.33 170	0.24 134	0.28 126	0.18 146	0.12 101	0.37 81	0.24 110	0.39 203	0.20 138	0.44 145	0.17 106	0.58 191	0.48 133	0.11 105	0.14 117	0.32 176	0.22 100	0.32 143	0.33 148
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MIPNet	0.22 101	0.15 101	0.11 59	0.11 57	0.12 75	0.12 68	0.08 49	0.24 99	0.10 37	0.27 115	0.24 134	0.23 89	0.14 107	0.11 86	0.93 174	0.21 78	0.23 98	0.17 87	0.31 112	0.20 121	0.22 62	0.44 123	0.07 40	0.12 83	0.24 117	0.29 149	0.27 111	0.20 67

pcwnet_v2	0.27 136	0.17 123	0.18 143	0.22 154	0.19 148	0.22 152	0.18 130	0.25 116	0.18 140	0.30 148	0.24 134	0.33 159	0.29 183	0.18 167	0.90 168	0.22 90	0.24 109	0.19 129	0.38 135	0.16 96	0.28 101	0.31 77	0.17 158	0.16 137	0.26 135	0.26 131	0.30 131	0.39 162

RP	0.23 107	0.20 160	0.23 180	0.22 154	0.21 159	0.22 152	0.25 167	0.24 99	0.23 161	0.17 32	0.24 134	0.25 104	0.19 154	0.16 145	0.55 132	0.18 47	0.21 71	0.16 76	0.22 60	0.16 96	0.18 31	0.33 85	0.14 142	0.17 146	0.23 102	0.23 106	0.31 137	0.26 119

GANet	0.12 19	0.10 26	0.10 44	0.10 41	0.10 53	0.13 77	0.10 84	0.14 26	0.08 19	0.11 16	0.24 134	0.15 27	0.08 30	0.08 37	0.14 7	0.13 16	0.15 21	0.15 55	0.11 10	0.08 10	0.12 13	0.25 53	0.08 58	0.08 22	0.13 23	0.10 10	0.12 14	0.11 15

IPLGR	0.27 136	0.16 111	0.14 102	0.15 101	0.15 116	0.13 77	0.09 69	0.24 99	0.13 89	0.28 129	0.25 140	0.24 96	0.12 81	0.11 86	1.85 225	0.20 69	0.23 98	0.18 112	0.35 127	0.21 129	0.28 101	0.56 150	0.07 40	0.13 103	0.25 130	0.27 137	0.29 123	0.21 79

AF-Net	0.21 91	0.18 139	0.18 143	0.18 130	0.22 164	0.20 136	0.24 160	0.24 99	0.21 148	0.19 45	0.25 140	0.27 118	0.16 124	0.14 127	0.37 81	0.20 69	0.18 42	0.17 87	0.23 70	0.15 80	0.18 31	0.26 57	0.17 158	0.14 117	0.20 78	0.22 100	0.29 123	0.22 84

Nwc_Net	0.21 91	0.18 139	0.18 143	0.18 130	0.22 164	0.20 136	0.24 160	0.24 99	0.21 148	0.19 45	0.25 140	0.27 118	0.16 124	0.14 127	0.37 81	0.20 69	0.18 42	0.17 87	0.23 70	0.15 80	0.18 31	0.26 57	0.17 158	0.14 117	0.20 78	0.22 100	0.29 123	0.22 84

R-Stereo Train	0.25 126	0.14 83	0.14 102	0.15 101	0.13 88	0.18 121	0.07 35	0.24 99	0.15 113	0.32 160	0.25 140	0.28 126	0.13 93	0.14 127	0.71 152	0.32 159	0.29 166	0.20 138	0.47 151	0.20 121	0.48 171	0.65 165	0.10 88	0.12 83	0.24 117	0.25 124	0.23 69	0.28 132

RTSC	0.29 147	0.17 123	0.17 133	0.17 119	0.17 131	0.18 121	0.21 146	0.23 84	0.22 153	0.26 107	0.25 140	0.21 70	0.19 154	0.14 127	1.67 216	0.28 142	0.31 174	0.21 147	0.40 138	0.19 116	0.33 116	0.38 105	0.11 105	0.18 156	0.23 102	0.24 113	0.31 137	0.45 177

ADCP+	0.32 157	0.17 123	0.17 133	0.15 101	0.14 101	0.17 112	0.21 146	0.21 66	0.32 193	0.25 100	0.25 140	0.37 173	0.12 81	0.13 115	1.80 222	0.18 47	0.20 56	0.17 87	0.34 119	0.18 113	0.24 82	0.30 69	0.12 125	0.12 83	0.24 117	0.68 222	0.33 148	0.96 218

RAFT-Stereo	0.25 126	0.14 83	0.14 102	0.15 101	0.13 88	0.18 121	0.07 35	0.24 99	0.15 113	0.32 160	0.25 140	0.28 126	0.13 93	0.14 127	0.71 152	0.32 159	0.29 166	0.20 138	0.47 151	0.20 121	0.48 171	0.65 165	0.10 88	0.12 83	0.24 117	0.25 124	0.23 69	0.28 132
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PWCDC_ROB	0.24 117	0.10 26	0.13 94	0.10 41	0.18 140	0.12 68	0.16 126	0.12 18	0.38 200	0.11 16	0.25 140	0.15 27	0.82 218	0.28 194	0.92 172	0.21 78	0.17 32	0.18 112	0.18 31	0.17 106	0.23 68	0.46 128	0.20 172	0.17 146	0.12 19	0.21 93	0.15 22	0.26 119

NCC-stereo	0.26 132	0.22 166	0.22 175	0.22 154	0.24 173	0.23 160	0.28 181	0.26 128	0.28 181	0.18 39	0.26 148	0.29 134	0.27 180	0.17 155	0.56 134	0.23 104	0.23 98	0.24 172	0.28 95	0.21 129	0.23 68	0.32 79	0.20 172	0.17 146	0.27 142	0.29 149	0.33 148	0.30 140

Abc-Net	0.26 132	0.22 166	0.22 175	0.22 154	0.24 173	0.23 160	0.28 181	0.26 128	0.28 181	0.18 39	0.26 148	0.29 134	0.27 180	0.17 155	0.56 134	0.23 104	0.23 98	0.24 172	0.28 95	0.21 129	0.23 68	0.32 79	0.20 172	0.17 146	0.27 142	0.29 149	0.33 148	0.30 140
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPruner_ROB	0.24 117	0.17 123	0.17 133	0.17 119	0.17 131	0.16 102	0.24 160	0.22 74	0.17 132	0.26 107	0.26 148	0.21 70	0.18 146	0.12 101	0.64 146	0.21 78	0.24 109	0.21 147	0.29 103	0.16 96	0.44 160	0.36 93	0.14 142	0.16 137	0.22 92	0.30 156	0.27 111	0.23 92

DN-CSS_ROB	0.19 71	0.14 83	0.16 126	0.14 85	0.14 101	0.12 68	0.10 84	0.25 116	0.13 89	0.27 115	0.26 148	0.26 110	0.18 146	0.09 57	0.33 65	0.16 33	0.20 56	0.15 55	0.41 142	0.14 61	0.30 109	0.23 44	0.10 88	0.15 125	0.17 46	0.16 49	0.22 64	0.18 49

FC-DCNN	0.43 183	0.35 207	0.43 223	0.49 209	0.37 206	0.48 209	0.56 216	0.44 208	0.27 180	0.34 172	0.27 152	0.41 181	0.23 167	0.31 201	0.64 146	0.36 176	0.39 203	0.31 211	0.48 160	0.27 175	0.52 180	0.75 193	0.28 197	0.37 215	0.53 218	0.39 186	0.63 215	0.82 209

NaN_ROB	0.32 157	0.25 182	0.25 187	0.25 170	0.30 191	0.22 152	0.27 177	0.35 187	0.38 200	0.30 148	0.27 152	0.67 202	0.23 167	0.17 155	0.80 159	0.21 78	0.21 71	0.21 147	0.29 103	0.26 170	0.23 68	0.29 66	0.14 142	0.27 192	0.36 193	0.45 196	0.39 170	0.56 187

XPNet_ROB	0.28 144	0.28 193	0.20 159	0.20 144	0.22 164	0.22 152	0.22 152	0.20 58	0.21 148	0.24 90	0.27 152	0.79 209	0.17 133	0.16 145	0.50 122	0.23 104	0.35 188	0.21 147	0.28 95	0.20 121	0.30 109	0.53 141	0.17 158	0.18 156	0.23 102	0.24 113	0.49 189	0.36 153

CBMV	0.47 189	0.25 182	0.23 180	0.31 187	0.29 190	0.31 189	0.30 187	0.41 200	0.28 181	0.37 193	0.27 152	0.70 205	0.37 188	0.33 206	0.91 170	0.53 211	0.36 191	0.27 194	0.58 184	0.28 179	0.63 203	0.97 233	0.26 189	0.35 210	0.37 194	0.36 179	0.66 218	1.86 247
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
CES	0.19 71	0.10 26	0.10 44	0.09 33	0.11 65	0.10 43	0.06 23	0.42 203	0.10 37	0.20 50	0.28 156	0.23 89	0.10 48	0.13 115	0.35 72	0.24 110	0.25 121	0.15 55	0.21 52	0.14 61	0.45 162	0.29 66	0.09 71	0.08 22	0.19 74	0.15 41	0.20 51	0.23 92

FADNet	0.26 132	0.19 155	0.15 110	0.23 160	0.16 125	0.21 146	0.23 155	0.28 156	0.17 132	0.27 115	0.28 156	0.26 110	0.19 154	0.15 138	0.98 180	0.22 90	0.21 71	0.20 138	0.43 144	0.26 170	0.28 101	0.31 77	0.14 142	0.15 125	0.28 153	0.27 137	0.24 74	0.27 128

ADCL	0.38 172	0.23 174	0.20 159	0.20 144	0.18 140	0.23 160	0.24 160	0.26 128	0.52 221	0.32 160	0.28 156	0.30 145	0.18 146	0.16 145	1.59 212	0.22 90	0.25 121	0.22 158	0.35 127	0.23 146	0.35 127	0.35 90	0.17 158	0.18 156	0.51 215	0.52 206	0.47 185	1.53 240

FADNet_RVC	0.34 163	0.22 166	0.23 180	0.30 182	0.26 182	0.20 136	0.23 155	0.31 175	0.22 153	0.31 155	0.29 159	0.42 183	0.35 187	0.22 181	0.90 168	0.26 127	0.31 174	0.32 214	0.75 197	0.28 179	0.46 167	0.55 146	0.16 155	0.24 181	0.27 142	0.31 164	0.51 199	0.37 157

CC-Net-ROB	0.38 172	0.47 218	0.33 211	0.66 222	0.49 223	0.57 215	0.49 208	0.35 187	0.24 165	0.37 193	0.29 159	0.96 214	0.23 167	0.38 210	0.45 106	0.18 47	0.24 109	0.22 158	0.68 193	0.23 146	0.23 68	0.18 28	0.44 225	0.24 181	0.31 169	0.28 143	0.27 111	0.39 162

iResNet	0.30 152	0.17 123	0.17 133	0.24 167	0.23 171	0.28 179	0.20 141	0.31 175	0.21 148	0.32 160	0.29 159	0.50 189	0.51 204	0.11 86	0.53 127	0.35 170	0.27 142	0.20 138	0.74 196	0.25 161	0.47 169	0.32 79	0.15 152	0.26 188	0.26 135	0.25 124	0.34 152	0.29 136

NOSS_ROB	0.38 172	0.23 174	0.21 167	0.27 176	0.26 182	0.27 176	0.25 167	0.41 200	0.24 165	0.36 188	0.29 159	0.36 169	0.23 167	0.41 214	0.97 179	0.57 221	0.34 184	0.29 204	0.33 116	0.24 155	0.68 212	1.00 238	0.28 197	0.31 200	0.34 183	0.49 201	0.42 178	0.34 149

SQANet	0.74 216	0.90 235	0.32 207	1.66 239	0.79 234	1.43 238	1.20 236	0.37 194	0.28 181	0.40 209	0.31 163	0.92 212	0.34 186	1.28 239	1.08 185	0.22 90	0.52 219	0.27 194	2.47 235	0.29 187	0.57 187	0.58 154	1.58 244	0.24 181	0.33 180	0.38 184	0.43 181	0.72 200

MFN_U_SF_DS_RVC	0.46 188	0.34 203	0.26 191	0.43 205	0.33 199	0.38 202	0.53 214	0.49 214	0.40 204	0.42 216	0.31 163	0.63 199	0.54 206	0.42 215	1.29 201	0.28 142	0.26 131	0.22 158	0.68 193	0.23 146	0.65 206	0.64 162	0.33 216	0.29 196	0.47 209	0.49 201	0.49 189	0.69 196

RGC	0.28 144	0.25 182	0.29 198	0.25 170	0.27 188	0.28 179	0.21 146	0.28 156	0.31 192	0.22 61	0.31 163	0.29 134	0.32 185	0.21 178	0.59 141	0.25 118	0.24 109	0.21 147	0.30 107	0.22 139	0.27 97	0.40 112	0.18 169	0.21 170	0.29 161	0.32 168	0.35 156	0.36 153

MLCV	0.25 126	0.16 111	0.16 126	0.25 170	0.19 148	0.21 146	0.18 130	0.30 171	0.16 125	0.31 155	0.31 163	0.34 161	0.25 176	0.11 86	0.32 61	0.25 118	0.26 131	0.17 87	0.54 176	0.16 96	0.37 140	0.38 105	0.14 142	0.19 164	0.25 130	0.23 106	0.27 111	0.26 119

DDUNet	0.45 187	0.56 223	0.26 191	0.87 229	0.69 231	0.84 229	0.84 229	0.26 128	0.24 165	0.23 71	0.33 167	0.39 178	0.15 117	1.61 243	0.49 118	0.24 110	0.41 207	0.26 191	0.55 180	0.29 187	0.34 119	0.40 112	0.50 230	0.21 170	0.25 130	0.27 137	0.32 143	0.29 136

SHD	0.38 172	0.22 166	0.30 201	0.26 173	0.25 178	0.25 168	0.29 185	0.36 191	0.29 187	0.35 185	0.33 167	0.34 161	0.46 196	0.22 181	1.53 208	0.32 159	0.31 174	0.26 191	0.58 184	0.28 179	0.45 162	0.47 130	0.20 172	0.28 194	0.34 183	0.39 186	0.35 156	0.52 183

Any-RAFT	0.25 126	0.13 69	0.17 133	0.16 110	0.14 101	0.15 97	0.11 91	0.25 116	0.14 102	0.28 129	0.34 169	0.29 134	0.11 65	0.12 101	0.35 72	0.26 127	0.28 153	0.17 87	0.52 169	0.16 96	0.63 203	0.49 135	0.10 88	0.11 76	0.28 153	0.33 172	0.26 99	0.41 170

XQC	0.44 186	0.37 210	0.32 207	0.41 204	0.35 203	0.42 204	0.44 203	0.46 212	0.38 200	0.40 209	0.34 169	0.50 189	0.47 201	0.35 208	1.63 213	0.32 159	0.31 174	0.28 200	0.53 172	0.32 200	0.42 153	0.52 137	0.27 192	0.31 200	0.45 205	0.50 204	0.53 200	0.42 173

EKT-Stereo	0.34 163	0.17 123	0.14 102	0.20 144	0.17 131	0.22 152	0.25 167	0.27 146	0.15 113	0.30 148	0.35 171	0.27 118	0.14 107	0.16 145	1.56 210	0.54 213	0.29 166	0.25 181	0.47 151	0.30 192	0.81 229	0.86 213	0.09 71	0.13 103	0.31 169	0.30 156	0.31 137	0.24 104

UDG	0.48 191	0.58 224	0.27 193	0.86 228	0.79 234	0.80 227	1.00 233	0.27 146	0.25 172	0.28 129	0.35 171	0.39 178	0.17 133	1.43 240	1.00 183	0.26 127	0.47 213	0.27 194	0.59 187	0.30 192	0.44 160	0.47 130	0.40 221	0.20 166	0.28 153	0.29 149	0.33 148	0.27 128

GANet-ADL	0.28 144	0.18 139	0.16 126	0.20 144	0.19 148	0.23 160	0.20 141	0.26 128	0.16 125	0.34 172	0.35 171	0.30 145	0.17 133	0.21 178	0.45 106	0.29 149	0.31 174	0.19 129	0.49 162	0.28 179	0.41 149	0.77 197	0.13 135	0.15 125	0.24 117	0.30 156	0.34 152	0.30 140

MDST_ROB	0.88 224	1.09 237	0.25 187	1.29 234	0.44 213	0.85 230	0.40 200	0.45 210	0.26 176	0.36 188	0.35 171	0.49 187	3.65 258	0.16 145	2.26 244	0.25 118	0.28 153	0.18 112	0.87 205	0.21 129	0.63 203	0.90 222	0.20 172	0.23 179	1.72 257	0.94 238	3.03 264	1.95 251

ETE_ROB	0.34 163	0.32 200	0.21 167	0.26 173	0.24 173	0.28 179	0.25 167	0.24 99	0.29 187	0.27 115	0.35 171	1.00 217	0.21 163	0.20 174	0.59 141	0.24 110	0.42 210	0.24 172	0.38 135	0.25 161	0.40 147	0.52 137	0.20 172	0.21 170	0.29 161	0.34 175	0.55 203	0.39 162

LALA_ROB	0.34 163	0.34 203	0.23 180	0.24 167	0.24 173	0.30 186	0.24 160	0.25 116	0.28 181	0.31 155	0.35 171	0.95 213	0.21 163	0.19 171	0.77 156	0.25 118	0.34 184	0.28 200	0.34 119	0.25 161	0.36 133	0.55 146	0.19 170	0.22 177	0.27 142	0.31 164	0.50 194	0.39 162

DPSNet	0.80 220	0.29 195	0.28 196	0.39 202	0.41 209	0.44 206	0.31 188	0.36 191	0.41 207	0.27 115	0.36 177	2.76 251	1.04 227	0.38 210	1.22 193	0.66 234	0.61 225	0.49 234	4.85 254	0.61 231	0.86 232	1.22 248	0.58 235	0.45 228	0.58 223	0.63 215	0.55 203	0.69 196

FBW_ROB	0.49 196	0.42 213	0.37 219	0.61 219	0.46 218	0.49 211	0.51 211	0.31 175	0.25 172	0.34 172	0.36 177	0.69 203	0.50 202	0.57 226	1.13 187	0.26 127	0.36 191	0.24 172	1.46 215	0.24 155	0.57 187	0.44 123	0.43 223	0.40 224	0.33 180	0.35 177	0.42 178	0.68 194

otaku	0.88 224	1.18 241	0.44 224	1.92 248	1.01 240	1.72 243	1.44 238	0.46 212	0.40 204	0.46 225	0.37 179	0.98 216	0.46 196	1.54 241	1.23 195	0.31 157	0.53 220	0.29 204	2.79 240	0.41 211	0.68 212	0.64 162	2.08 246	0.35 210	0.43 201	0.36 179	0.50 194	0.76 206

SAMSARA	0.69 213	0.30 198	0.45 226	0.32 190	0.32 196	0.32 191	0.38 197	0.57 221	0.48 219	0.41 213	0.37 179	0.43 184	0.93 223	0.29 195	1.85 225	0.53 211	0.38 201	0.40 226	0.78 198	0.42 214	0.77 223	0.89 219	0.20 172	0.42 225	1.55 251	1.83 254	1.51 255	1.56 242

ADCMid	0.48 191	0.29 195	0.30 201	0.26 173	0.32 196	0.34 196	0.38 197	0.42 203	0.45 217	0.31 155	0.37 179	0.49 187	0.45 195	0.22 181	1.85 225	0.35 170	0.36 191	0.27 194	0.80 200	0.31 197	0.50 175	0.60 156	0.30 208	0.25 187	0.37 194	0.55 211	0.46 182	1.40 236

LoS	0.23 107	0.15 101	0.11 59	0.13 76	0.14 101	0.13 77	0.08 49	0.60 226	0.11 58	0.37 193	0.38 182	0.36 169	0.14 107	0.11 86	0.32 61	0.26 127	0.26 131	0.16 76	0.27 87	0.16 96	0.43 155	0.37 99	0.10 88	0.10 54	0.26 135	0.19 77	0.25 89	0.28 132

DAS	0.34 163	0.18 139	0.15 110	0.30 182	0.25 178	0.25 168	0.26 173	0.32 183	0.29 187	0.32 160	0.38 182	0.54 191	0.37 188	0.12 101	0.45 106	0.40 188	0.37 195	0.25 181	0.54 176	0.29 187	0.66 209	0.65 165	0.21 181	0.26 188	0.31 169	0.32 168	0.38 168	0.39 162

SepStereo	0.34 163	0.18 139	0.15 110	0.30 182	0.25 178	0.25 168	0.26 173	0.32 183	0.29 187	0.32 160	0.38 182	0.54 191	0.37 188	0.12 101	0.45 106	0.40 188	0.37 195	0.25 181	0.54 176	0.29 187	0.66 209	0.65 165	0.21 181	0.26 188	0.31 169	0.32 168	0.38 168	0.39 162

MSC_U_SF_DS_RVC	0.61 207	0.63 226	0.47 228	0.65 221	0.41 209	0.45 207	0.63 220	0.61 227	0.68 237	0.58 237	0.38 182	0.62 197	0.60 209	0.69 232	1.33 202	0.45 199	0.37 195	0.40 226	1.53 218	0.51 226	0.58 191	0.78 200	0.46 229	0.47 229	0.51 215	0.45 196	0.42 178	0.73 202

RainbowNet	0.99 229	1.18 241	0.66 236	1.85 247	1.18 246	1.72 243	1.78 244	0.51 217	0.43 213	0.59 239	0.39 186	1.24 226	0.83 219	2.04 248	1.46 206	0.57 221	0.62 226	0.41 228	1.68 222	0.77 247	0.75 221	0.72 188	2.27 250	0.47 229	0.53 218	0.49 201	0.61 210	0.87 212

HSM-Net_RVC	0.32 157	0.17 123	0.18 143	0.27 176	0.21 159	0.21 146	0.15 118	0.28 156	0.19 142	0.34 172	0.40 187	1.56 236	0.27 180	0.15 138	0.45 106	0.22 90	0.26 131	0.19 129	0.28 95	0.20 121	0.41 149	0.57 152	0.14 142	0.21 170	0.30 165	0.31 164	0.36 159	0.35 151
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PWC_ROB	0.39 177	0.27 190	0.25 187	0.23 160	0.25 178	0.24 165	0.33 190	0.29 167	0.47 218	0.25 100	0.40 187	0.38 175	0.90 222	0.20 174	0.77 156	0.33 166	0.39 203	0.29 204	0.64 189	0.30 192	0.51 179	0.61 159	0.20 172	0.33 203	0.28 153	0.28 143	0.39 170	0.72 200

MSKI-zero shot	0.30 152	0.13 69	0.11 59	0.14 85	0.14 101	0.15 97	0.11 91	0.27 146	0.13 89	0.29 144	0.41 189	0.29 134	0.11 65	0.12 101	0.60 144	0.55 215	0.28 153	0.18 112	0.58 184	0.30 192	0.57 187	0.97 233	0.09 71	0.12 83	0.26 135	0.39 186	0.32 143	0.41 170

test-1	0.32 157	0.10 26	0.13 94	0.14 85	0.14 101	0.25 168	0.18 130	0.29 167	0.17 132	0.37 193	0.41 189	0.31 154	0.17 133	0.14 127	0.91 170	0.51 206	0.27 142	0.21 147	0.53 172	0.25 161	0.57 187	0.99 237	0.11 105	0.14 117	0.28 153	0.29 149	0.31 137	0.36 153

FINET	0.48 191	0.18 139	0.19 153	0.17 119	0.14 101	0.18 121	0.21 146	0.21 66	0.32 193	0.19 45	0.41 189	0.22 84	0.38 191	0.20 174	1.70 217	0.43 195	0.24 109	0.16 76	0.34 119	0.25 161	0.32 114	0.71 187	0.14 142	0.24 181	1.14 241	2.17 257	0.50 194	1.64 244

Ntro	0.92 227	1.37 249	0.47 228	1.84 246	1.06 243	1.70 241	1.65 242	0.52 218	0.43 213	0.48 228	0.42 192	1.03 219	0.42 194	1.64 244	1.24 196	0.32 159	0.59 223	0.31 211	2.88 242	0.44 221	0.76 222	0.69 186	2.12 247	0.37 215	0.45 205	0.46 198	0.53 200	0.74 204

ADCS	0.62 209	0.34 203	0.31 206	0.34 195	0.37 206	0.37 201	0.40 200	0.49 214	0.60 228	0.34 172	0.42 192	0.61 195	0.98 225	0.31 201	2.29 246	0.66 234	0.50 217	0.38 222	0.84 202	0.43 217	0.87 234	0.89 219	0.28 197	0.37 215	0.47 209	0.91 235	0.60 208	1.29 229

STTRV1_RVC		0.33 201	0.28 196	0.43 205	0.33 199	0.42 204	0.38 197	0.41 200	0.41 207	0.37 193	0.42 192	0.62 197	0.74 213	0.52 223		0.39 183	0.91 242	0.28 200		0.75 246	0.94 240			0.51 231	0.51 215	0.67 218	0.63 215	1.33 233

ACVNet-4b	1.18 234	1.48 253	0.52 231	2.93 256	1.13 244	1.85 250	2.77 255	0.45 210	0.43 213	0.51 233	0.43 195	1.70 240	2.66 251	2.10 250	1.39 203	0.41 192	0.98 246	0.34 218	2.98 243	0.52 228	0.74 220	0.78 200	2.24 248	0.36 213	0.46 208	0.43 190	0.54 202	0.71 199

anonymousdsp	0.13 22	0.07 7	0.06 7	0.05 7	0.05 9	0.06 9	0.04 8	0.10 12	0.06 7	0.11 16	0.43 195	0.08 8	0.04 6	0.05 14	0.31 57	0.21 78	0.12 13	0.10 11	0.14 19	0.15 80	0.15 20	0.58 154	0.10 88	0.05 7	0.09 7	0.07 4	0.12 14	0.07 6

CSAN	0.42 181	0.37 210	0.34 216	0.33 192	0.33 199	0.29 183	0.36 196	0.37 194	0.64 234	0.43 218	0.43 195	0.75 207	0.46 196	0.21 178	0.78 158	0.25 118	0.29 166	0.27 194	0.42 143	0.43 217	0.43 155	0.53 141	0.22 183	0.34 206	0.44 203	0.52 206	0.49 189	0.54 184

HBP-ISP	0.48 191	0.25 182	0.27 193	0.36 198	0.30 191	0.31 189	0.25 167	0.38 197	0.24 165	0.38 202	0.44 198	0.33 159	0.17 133	0.56 225	2.23 243	0.98 256	0.33 183	0.28 200	0.34 119	0.29 187	0.66 209	1.25 249	0.27 192	0.31 200	0.35 188	0.36 179	0.48 188	0.55 185

AnyNet_C32	0.50 198	0.24 177	0.23 180	0.24 167	0.26 182	0.29 183	0.33 190	0.35 187	0.57 225	0.34 172	0.44 198	0.36 169	0.25 176	0.23 185	2.35 248	0.39 183	0.39 203	0.33 216	0.53 172	0.30 192	0.61 198	0.74 192	0.23 186	0.29 196	0.44 203	0.73 225	0.46 182	1.61 243

CBMV_ROB	0.55 200	0.23 174	0.25 187	0.40 203	0.34 202	0.35 199	0.35 195	0.44 208	0.24 165	0.39 205	0.44 198	1.41 232	1.00 226	0.30 198	1.17 188	0.35 170	0.38 201	0.25 181	0.87 205	0.36 206	0.60 196	0.83 206	0.28 197	0.28 194	0.55 221	0.85 233	0.72 225	1.13 224

testlalala2	0.47 189	0.15 101	0.20 159	0.17 119	0.17 131	0.22 152	0.20 141	0.31 175	0.14 102	0.40 209	0.46 201	0.26 110	0.10 48	0.18 167	0.82 162	0.29 149	0.28 153	0.22 158	4.90 255	0.24 155	0.55 184	0.73 190	0.11 105	0.12 83	0.32 176	0.48 200	0.31 137	0.37 157

EAI-Stereo	0.35 170	0.14 83	0.15 110	0.19 139	0.18 140	0.65 224	0.22 152	0.27 146	0.22 153	0.27 115	0.46 201	0.29 134	0.10 48	0.12 101	0.81 160	1.04 258	0.27 142	0.20 138	0.71 195	0.23 146	0.45 162	0.55 146	0.11 105	0.18 156	0.29 161	0.43 190	0.40 173	0.42 173

modified_for_full_sf	0.39 177	0.14 83	0.17 133	0.20 144	0.14 101	0.19 129	0.16 126	0.28 156	0.13 89	0.37 193	0.47 203	0.34 161	0.12 81	0.16 145	0.49 118	0.59 224	0.49 216	0.18 112	3.11 244	0.26 170	0.45 162	0.66 172	0.22 183	0.12 83	0.22 92	0.29 149	0.25 89	0.28 132

PVD	0.59 204	0.44 214	0.38 220	0.51 212	0.44 213	0.56 214	0.49 208	0.62 229	0.59 227	0.34 172	0.48 204	0.61 195	0.75 215	0.50 221	1.78 220	0.38 181	0.51 218	0.39 224	0.79 199	0.43 217	0.68 212	0.76 196	0.30 208	0.39 221	0.61 225	0.77 227	0.62 212	0.89 213

JetBlue	1.47 246	1.10 238	1.05 257	1.46 236	1.19 247	1.70 241	1.61 240	0.95 249	1.16 252	0.59 239	0.49 205	3.36 257	0.76 216	1.16 237	2.45 254	1.00 257	1.15 252	0.86 258	1.38 214	0.80 248	1.70 263	1.94 263	1.14 239	0.80 249	1.33 247	2.20 259	1.50 254	5.00 265

SFCPSM	0.71 215	0.24 177	0.20 159	0.28 178	0.24 173	0.28 179	0.24 160	0.30 171	0.30 191	0.33 170	0.49 205	0.63 199	1.30 231	0.20 174	2.10 237	0.35 170	0.32 179	0.24 172	7.82 264	0.39 209	0.45 162	0.54 144	0.20 172	0.20 166	0.31 169	0.32 168	0.37 165	0.45 177

AnyNet_C01	0.69 213	0.35 207	0.32 207	0.37 200	0.39 208	0.36 200	0.59 218	0.56 219	0.70 238	0.40 209	0.49 205	0.85 211	0.73 212	0.32 203	2.65 256	0.86 250	0.72 230	0.58 241	1.00 207	0.50 225	0.94 240	1.12 244	0.38 220	0.39 221	0.63 227	0.53 209	0.64 217	1.20 226

RAFT-Test	0.29 147	0.14 83	0.12 80	0.16 110	0.15 116	0.18 121	0.12 100	0.27 146	0.14 102	0.32 160	0.50 208	0.27 118	0.12 81	0.14 127	0.44 101	0.52 208	0.27 142	0.18 112	0.59 187	0.25 161	0.59 194	0.72 188	0.10 88	0.12 83	0.27 142	0.50 204	0.27 111	0.34 149

anonymousdsp2	0.18 66	0.12 51	0.09 34	0.09 33	0.08 30	0.10 43	0.07 35	0.18 50	0.09 26	0.20 50	0.50 208	0.15 27	0.07 22	0.08 37	0.37 81	0.28 142	0.17 32	0.13 34	0.23 70	0.19 116	0.20 45	0.67 179	0.11 105	0.12 83	0.14 29	0.11 15	0.18 37	0.12 18

ACVNet_1	1.03 231	1.24 245	0.66 236	2.31 250	1.30 250	1.85 250	2.21 253	0.63 230	0.41 207	0.51 233	0.51 210	1.12 222	0.77 217	2.46 253	1.17 188	0.31 157	0.91 242	0.41 228	2.17 231	0.43 217	0.87 234	0.63 160	2.26 249	0.44 227	0.56 222	0.52 206	0.50 194	0.60 189

MADNet+	0.78 219	0.46 217	0.65 235	0.64 220	0.59 227	0.52 213	0.72 223	0.77 241	0.60 228	0.62 244	0.51 210	0.97 215	0.85 220	0.48 218	2.44 251	0.77 244	0.84 238	0.54 237	1.02 208	0.68 237	1.03 247	0.83 206	0.57 234	0.69 245	0.90 235	0.74 226	0.70 224	1.03 221

IGEV_Zeroshot_test	0.33 161	0.13 69	0.24 186	0.30 182	0.18 140	0.23 160	0.24 160	0.28 156	0.17 132	0.35 185	0.53 212	0.34 161	0.11 65	0.14 127	0.41 94	0.61 230	0.27 142	0.17 87	0.48 160	0.31 197	0.52 180	1.06 240	0.12 125	0.12 83	0.35 188	0.28 143	0.62 212	0.45 177

XX-Stereo	2.35 256	0.10 26	0.11 59	0.17 119	0.11 65	0.21 146	0.11 91	0.25 116	0.12 69	0.35 185	0.53 212	0.30 145	0.10 48	0.12 101	1.21 192	0.70 239	0.27 142	0.18 112	0.50 163	0.19 116	0.41 149	0.53 141	0.11 105	0.10 54	55.57 276	0.26 131	0.34 152	0.51 182

pmcnn	0.49 196	0.25 182	0.20 159	0.33 192	0.31 194	0.34 196	0.48 207	0.35 187	0.26 176	0.34 172	0.54 214	0.81 210	1.19 229	0.19 171	0.75 155	0.56 217	0.41 207	0.32 214	0.86 204	0.38 208	0.86 232	0.90 222	0.28 197	0.26 188	0.34 183	0.35 177	0.67 221	0.84 210

ACVNet_2	1.20 236	1.28 247	0.78 242	2.58 253	1.32 252	1.77 248	1.93 248	0.75 238	0.52 221	0.60 242	0.55 215	1.33 229	0.94 224	1.87 246	1.44 204	0.48 201	1.26 255	0.41 228	4.83 253	0.55 230	0.80 226	0.66 172	2.04 245	0.62 241	0.83 232	0.60 213	0.72 225	0.85 211

SPstereo	0.76 217	0.16 111	0.18 143	0.15 101	0.18 140	0.17 112	0.19 139	0.34 185	0.19 142	0.36 188	0.55 215	0.26 110	0.14 107	0.17 155	0.58 139	0.30 155	0.28 153	0.21 147	12.36 268	0.28 179	0.62 200	1.09 241	0.11 105	0.15 125	0.33 180	0.46 198	0.37 165	0.40 168

ADCPNet	0.58 203	0.26 188	0.30 201	0.29 180	0.36 204	0.29 183	0.53 214	0.42 203	0.39 203	0.38 202	0.55 215	0.39 178	1.14 228	0.26 192	2.11 238	0.43 195	0.35 188	0.24 172	1.27 212	0.40 210	0.52 180	0.60 156	0.32 214	0.30 198	0.48 211	0.61 214	0.47 185	1.88 250

GwcNet-ADL	0.30 152	0.22 166	0.21 167	0.29 180	0.23 171	0.24 165	0.22 152	0.28 156	0.19 142	0.34 172	0.57 218	0.44 185	0.23 167	0.22 181	0.53 127	0.35 170	0.30 172	0.22 158	0.45 148	0.28 179	0.37 140	0.47 130	0.14 142	0.17 146	0.27 142	0.30 156	0.29 123	0.38 161

PSMNet-ADL	0.35 170	0.20 160	0.21 167	0.23 160	0.22 164	0.24 165	0.25 167	0.30 171	0.26 176	0.39 205	0.57 218	0.38 175	0.46 196	0.24 188	1.26 199	0.44 198	0.32 179	0.20 138	0.52 169	0.24 155	0.40 147	0.51 136	0.17 158	0.17 146	0.27 142	0.27 137	0.40 173	0.26 119

SANet	0.60 206	0.33 201	0.33 211	0.37 200	0.36 204	0.48 209	0.44 203	0.56 219	0.85 242	0.34 172	0.57 218	2.41 247	1.30 231	0.33 206	1.18 191	0.25 118	0.48 215	0.31 211	0.52 169	0.32 200	0.55 184	0.57 152	0.37 218	0.38 218	0.48 211	0.66 217	0.57 205	0.96 218

SGM_RVC	0.85 221	0.45 216	0.32 207	0.60 218	0.44 213	0.60 221	0.52 212	0.72 236	0.41 207	0.43 218	0.57 218	1.17 224	1.43 234	0.24 188	0.56 134	0.30 155	0.47 213	0.26 191	2.37 232	0.34 204	0.59 194	0.86 213	0.27 192	0.34 206	1.13 239	1.39 251	1.91 260	4.23 263
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AMNet	0.51 199	0.50 221	0.48 230	0.51 212	0.50 225	0.57 215	0.52 212	0.36 191	0.41 207	0.39 205	0.58 222	0.66 201	0.21 163	0.58 227	0.53 127	0.59 224	0.60 224	0.58 241	0.51 166	0.51 226	0.60 196	0.55 146	0.33 216	0.52 232	0.48 211	0.54 210	0.60 208	0.66 193

IMH-64-1	1.21 237	1.22 243	0.78 242	1.66 239	1.28 248	1.72 243	1.92 246	0.85 244	0.90 243	0.44 221	0.62 223	1.42 233	1.79 244	2.52 254	2.44 251	0.59 224	0.81 234	0.48 231	1.90 228	0.65 234	0.80 226	0.88 216	2.48 254	0.59 237	1.08 237	0.67 218	0.97 237	1.29 229

IMH-64	1.21 237	1.22 243	0.78 242	1.66 239	1.28 248	1.72 243	1.92 246	0.85 244	0.90 243	0.44 221	0.62 223	1.42 233	1.79 244	2.52 254	2.44 251	0.59 224	0.81 234	0.48 231	1.90 228	0.65 234	0.80 226	0.88 216	2.48 254	0.59 237	1.08 237	0.67 218	0.97 237	1.29 229

G-Net	0.59 204	0.34 203	0.35 217	0.32 190	0.32 196	0.45 207	0.31 188	0.50 216	0.61 230	0.43 218	0.64 225	1.96 242	0.52 205	0.23 185	0.86 164	0.52 208	0.37 195	0.35 221	0.83 201	0.67 236	0.61 198	0.63 160	0.25 187	0.33 203	0.40 197	0.80 229	0.81 230	1.55 241

IMH	1.35 241	1.24 245	0.80 245	1.68 242	1.30 250	1.77 248	1.95 249	0.86 246	0.94 245	0.47 227	0.65 226	1.54 235	3.12 257	3.92 270	1.70 217	0.59 224	0.85 240	0.50 235	2.45 234	0.71 241	0.79 224	0.88 216	2.63 256	0.62 241	1.17 243	0.82 232	0.90 233	1.47 239

iRaft-Stereo_20w	0.42 181	0.16 111	0.27 193	0.30 182	0.18 140	0.22 152	0.20 141	0.26 128	0.22 153	0.41 213	0.65 226	0.30 145	0.11 65	0.17 155	0.44 101	0.55 215	0.28 153	0.18 112	0.45 148	0.46 224	0.47 169	0.97 233	0.12 125	0.11 76	0.35 188	2.32 260	0.61 210	0.59 188

SGM-ForestM	1.05 233	0.83 233	0.44 224	0.72 224	0.44 213	0.83 228	0.81 228	0.69 233	0.61 230	0.37 193	0.66 228	1.69 239	1.32 233	0.37 209	4.57 264	0.46 200	0.53 220	0.25 181	1.47 216	0.37 207	0.65 206	0.90 222	0.30 208	0.39 221	1.81 258	2.49 261	1.79 258	2.50 259

MFMNet_re	0.76 217	0.73 230	0.66 236	0.75 225	0.64 229	0.88 231	0.78 225	0.59 225	0.67 236	0.58 237	0.68 229	1.03 219	0.64 210	0.59 228	1.22 193	0.78 246	0.86 241	0.72 254	1.10 210	0.69 238	1.11 250	0.78 200	0.54 233	0.61 240	0.59 224	0.58 212	0.80 229	0.93 216

edge stereo	0.65 212	0.35 207	0.45 226	0.54 215	0.48 222	0.59 219	0.56 216	0.58 223	0.41 207	0.52 235	0.69 230	1.30 227	1.29 230	0.39 212	0.94 176	0.60 229	0.41 207	0.30 209	1.74 225	0.81 249	0.54 183	0.97 233	0.41 222	0.34 206	0.43 201	0.38 184	0.57 205	0.90 215

WAO-6	1.18 234	1.10 238	0.72 240	1.51 238	1.16 245	1.43 238	1.63 241	0.88 247	0.98 247	0.77 248	0.73 231	1.32 228	2.08 249	1.91 247	2.58 255	0.71 241	1.27 256	0.57 240	1.47 216	0.70 239	1.05 248	1.03 239	0.92 237	0.69 245	1.14 241	1.01 242	1.04 243	1.43 238

Dean	1.33 240	1.46 252	0.88 250	2.95 257	1.65 257	1.99 256	2.10 252	0.97 250	1.00 248	0.91 254	0.78 232	1.56 236	1.73 243	2.08 249	1.65 215	0.64 231	1.12 251	0.61 249	1.92 230	0.86 250	0.94 240	0.83 206	2.34 251	0.80 249	1.18 244	0.90 234	1.20 245	0.89 213

MeshStereo	0.86 222	0.44 214	0.33 211	0.78 227	0.56 226	0.63 222	0.44 203	0.69 233	0.53 223	0.45 223	0.78 232	2.29 244	1.65 240	0.25 190	2.39 250	0.70 239	0.42 210	0.29 204	1.62 221	0.31 197	1.32 257	1.43 257	0.32 214	0.35 210	0.88 234	0.64 216	1.30 247	1.37 235
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
DispFullNet	1.23 239	1.16 240	0.81 247	1.20 233	0.99 239	1.13 235	1.36 237	0.66 232	0.57 225	0.75 247	0.80 234	3.64 261	1.53 235	1.64 244	1.27 200	1.36 262	1.04 247	0.58 241	6.55 263	1.10 260	0.89 237	0.91 225	0.43 223	0.36 213	0.50 214	0.37 183	0.69 223	1.02 220

TorneroNet-64	1.91 251	1.58 256	0.98 254	3.36 261	1.34 253	2.24 257	2.68 254	0.91 248	2.15 262	0.66 245	0.83 235	2.76 251	7.80 261	3.08 260	2.07 236	0.66 234	1.49 260	0.60 245	4.18 250	1.02 254	1.10 249	1.11 243	2.66 257	0.70 247	1.24 246	1.26 249	0.88 232	2.16 255

LVE	1.44 245	1.32 248	0.85 248	4.60 264	1.54 256	1.95 253	3.79 262	0.83 243	0.74 240	0.89 253	0.85 236	1.18 225	1.64 239	2.17 251	1.24 196	0.56 217	0.94 244	0.60 245	3.47 247	0.73 242	0.95 244	0.94 228	2.39 253	0.82 253	1.13 239	0.81 230	1.02 241	0.94 217

LSM0	3.50 262	0.37 210	0.30 201	0.55 216	0.46 218	0.59 219	0.74 224	0.75 238	0.61 230	0.60 242	0.85 236	1.16 223	1.54 236	0.27 193	26.81 274	45.36 279	0.62 226	0.38 222	3.22 245	0.63 232	1.24 253	1.69 261	0.31 212	0.43 226	0.61 225	1.00 239	1.01 240	2.47 257

FAT-Stereo	0.48 191	0.27 190	0.35 217	0.45 207	0.49 223	0.39 203	0.34 194	0.43 207	0.28 181	0.41 213	0.87 238	0.77 208	0.58 208	0.30 198	0.71 152	0.56 217	0.36 191	0.34 218	0.65 192	0.42 214	0.69 218	0.77 197	0.28 197	0.34 206	0.31 169	0.36 179	0.47 185	0.74 204

MFN_U_SF_RVC	0.63 210	0.54 222	0.41 221	0.56 217	0.46 218	0.58 218	0.69 222	0.57 221	0.44 216	0.86 251	0.91 239	0.74 206	0.54 206	0.55 224	1.54 209	0.49 203	0.34 184	0.34 218	1.70 224	0.45 223	0.68 212	0.66 172	0.29 205	0.57 235	0.45 205	0.44 194	0.49 189	0.68 194

MANE	1.81 250	0.80 232	0.92 252	1.03 232	0.85 237	1.02 234	1.07 234	1.06 253	1.22 253	0.45 223	0.95 240	2.28 243	2.37 250	0.48 218	4.27 263	1.23 260	0.75 231	2.70 266	1.60 219	0.54 229	0.96 245	1.32 252	0.37 218	0.80 249	3.20 265	4.45 265	4.76 266	7.33 267

JetRed	2.52 259	2.14 264	2.30 265	1.73 244	1.90 259	2.63 260	3.45 260	1.87 264	1.54 258	1.16 261	0.96 241	2.82 254	0.74 213	2.45 252	3.36 260	2.18 264	2.83 265	3.14 269	1.84 227	1.39 262	3.50 267	3.28 266	2.75 258	1.29 265	2.61 264	6.72 268	2.97 263	4.62 264

SPS-STEREO	0.86 222	0.60 225	0.57 232	0.67 223	0.63 228	0.71 225	0.68 221	0.58 223	0.61 230	0.59 239	0.96 241	1.04 221	0.68 211	0.60 229	1.72 219	0.87 251	0.79 233	0.69 252	2.78 239	0.74 244	1.33 258	1.43 257	0.45 228	0.66 244	0.63 227	0.69 223	0.87 231	0.78 207
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UNDER WATER	2.21 254	1.95 263	1.19 260	3.39 262	2.61 265	2.83 263	3.80 263	1.66 260	1.38 255	1.01 258	1.02 243	3.36 257	7.21 260	3.44 265	1.79 221	0.91 254	1.98 263	0.77 256	3.26 246	1.10 260	1.40 261	1.38 255	3.82 267	1.21 263	1.49 249	1.89 255	1.28 246	2.48 258

notaker	1.94 252	1.92 261	1.07 258	3.21 260	2.22 263	2.51 259	2.83 256	1.12 257	1.58 259	0.91 254	1.10 244	3.51 260	5.78 259	3.17 263	2.80 258	0.81 247	1.45 259	0.73 255	4.39 251	1.09 257	1.31 256	1.18 246	2.96 261	0.93 258	0.74 231	0.81 230	1.00 239	1.24 227

UNDER WATER-64	2.04 253	1.94 262	1.22 261	3.55 263	2.36 264	2.89 265	3.38 259	1.76 262	1.27 254	1.12 260	1.18 245	3.46 259	3.00 254	3.14 261	2.28 245	0.90 253	1.95 262	0.79 257	2.39 233	1.08 256	1.29 254	1.48 259	3.94 268	1.07 260	1.41 248	2.17 257	1.36 252	2.64 260

S-Stereo	0.56 202	0.29 195	0.29 198	0.49 209	0.47 221	0.51 212	0.61 219	0.38 197	0.37 199	0.39 205	1.18 245	1.00 217	0.46 196	0.29 195	1.17 188	0.66 234	0.35 188	0.39 224	0.85 203	0.70 239	0.50 175	0.96 232	0.61 236	0.38 218	0.32 176	0.33 172	0.41 177	0.62 190

PWCK	1.62 247	1.41 251	0.80 245	1.72 243	1.05 242	1.57 240	1.48 239	1.12 257	1.02 249	0.99 257	1.19 247	2.77 253	1.63 238	0.84 234	1.64 214	0.56 217	1.06 248	0.58 241	13.10 269	0.92 251	1.20 252	0.89 219	1.16 240	0.83 256	1.07 236	1.00 239	0.95 236	1.30 232

KSHMR	2.43 258	1.86 260	1.28 262	6.59 269	2.02 261	2.85 264	3.47 261	1.32 259	1.70 260	1.19 262	1.20 248	1.80 241	12.02 267	3.24 264	1.89 232	1.07 259	1.22 253	0.94 260	5.62 257	1.05 255	1.34 259	1.41 256	3.25 263	1.07 260	1.95 261	1.16 245	1.30 247	1.83 246

ktn	2.60 261	1.73 259	2.98 266	2.43 252	1.91 260	2.71 262	3.07 258	1.67 261	4.02 267	1.03 259	1.21 249	8.05 269	10.67 265	2.85 259	2.71 257	0.93 255	1.87 261	0.89 259	6.30 261	1.56 264	1.29 254	1.20 247	2.75 258	0.94 259	1.19 245	1.09 244	1.47 253	1.71 245

ELAS_RVC	0.97 228	0.66 227	0.63 234	0.92 230	0.68 230	1.24 236	0.79 226	0.74 237	0.53 223	0.50 231	1.26 250	2.43 248	1.99 248	0.45 216	1.45 205	0.49 203	0.65 228	0.55 239	1.11 211	0.44 221	0.97 246	1.36 254	0.44 225	0.57 235	1.69 256	1.29 250	1.16 244	1.24 227
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.00 230	0.70 229	0.60 233	0.99 231	0.76 233	1.00 233	0.79 226	0.77 241	0.64 234	0.49 229	1.26 250	2.43 248	1.71 242	0.47 217	1.56 210	0.49 203	0.66 229	0.54 237	1.08 209	0.41 211	0.94 240	1.34 253	0.44 225	0.54 233	1.59 252	1.52 252	1.35 251	1.96 252
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.03 231	0.85 234	0.88 250	1.80 245	0.84 236	0.74 226	0.97 232	1.02 252	1.13 251	0.96 256	1.27 252	1.38 231	1.83 246	0.64 230	1.90 233	0.77 244	0.81 234	0.48 231	2.60 237	0.74 244	0.79 224	0.80 203	0.27 192	0.89 257	0.73 229	1.00 239	0.75 228	1.09 223

testlalala_base	0.64 211	0.16 111	0.22 175	0.17 119	0.20 154	0.21 146	0.18 130	0.37 194	0.50 220	0.37 193	1.33 253	0.36 169	0.15 117	0.17 155	0.88 166	0.41 192	0.84 238	0.22 158	6.07 259	0.42 214	0.62 200	0.85 211	0.11 105	0.21 170	0.31 169	1.25 248	0.35 156	0.41 170

STStereo	1.43 244	0.76 231	0.86 249	2.30 249	0.87 238	2.27 258	1.08 235	1.07 256	1.08 250	0.53 236	1.33 253	3.27 256	2.89 252	0.32 203	3.08 259	0.57 221	0.45 212	0.29 204	4.63 252	0.41 211	0.65 206	0.84 209	0.30 208	0.64 243	1.68 255	1.90 256	1.54 256	3.12 261

SGM+DAISY	1.35 241	0.69 228	0.66 236	0.77 226	0.72 232	0.88 231	0.85 230	0.75 238	0.95 246	0.67 246	1.33 253	1.37 230	1.68 241	0.69 232	2.33 247	1.29 261	0.83 237	0.70 253	2.51 236	0.92 251	1.38 260	1.75 262	0.53 232	0.81 252	2.12 263	3.10 262	1.97 261	4.19 262

LE_ROB	3.68 263	0.90 235	1.47 263	2.33 251	9.95 274	1.86 252	7.75 271	2.29 265	3.18 266	0.50 231	1.44 256	9.08 270	13.64 273	0.49 220	2.12 240	0.27 136	0.56 222	0.30 209	6.07 259	1.47 263	0.85 231	0.95 231	2.37 252	2.28 266	5.44 267	5.09 266	6.28 268	10.56 271

ccs_rob	0.43 183	0.24 177	0.20 159	0.33 192	0.22 164	0.33 195	0.28 181	0.34 185	0.21 148	0.46 225	1.56 257	1.58 238	0.41 193	0.23 185	0.82 162	0.37 179	0.29 166	0.22 158	0.47 151	0.28 179	0.55 184	0.64 162	0.17 158	0.20 166	0.26 135	0.25 124	0.29 123	0.35 151

MaskLacGwcNet_RVC	2.55 260	0.48 219	0.30 201	0.49 209	0.43 212	0.63 222	0.88 231	0.69 233	0.73 239	0.42 216	1.62 258	46.67 280	1.91 247	0.66 231	0.96 178	0.34 167	0.96 245	0.97 262	1.60 219	0.34 204	0.83 230	0.87 215	0.28 197	0.27 192	0.53 218	0.79 228	3.33 265	0.81 208

WAO-8	1.64 248	1.56 254	1.03 255	2.86 254	1.45 254	1.96 254	2.08 250	1.06 253	1.40 256	1.49 264	1.81 259	2.33 245	3.10 255	2.66 257	2.13 241	0.85 248	1.09 249	0.60 245	3.55 248	1.09 257	0.91 238	0.93 226	1.36 242	0.82 253	1.60 253	1.24 246	1.31 249	1.98 253

Venus	1.64 248	1.56 254	1.03 255	2.86 254	1.45 254	1.96 254	2.08 250	1.06 253	1.40 256	1.49 264	1.81 259	2.33 245	3.10 255	2.66 257	2.13 241	0.85 248	1.09 249	0.60 245	3.55 248	1.09 257	0.91 238	0.93 226	1.36 242	0.82 253	1.60 253	1.24 246	1.31 249	1.98 253

TorneroNet	2.42 257	1.62 257	0.93 253	5.70 267	1.82 258	2.68 261	2.96 257	0.97 250	2.23 263	0.79 249	1.95 261	4.29 264	12.85 270	3.16 262	2.11 238	0.66 234	1.44 257	0.63 250	6.06 258	1.01 253	1.17 251	1.13 245	2.78 260	0.71 248	1.82 259	1.05 243	1.03 242	1.86 247

BEATNet-Init1	4.65 264	5.11 268	1.18 259	8.96 271	2.62 266	8.39 272	4.42 264	2.33 266	1.90 261	0.88 252	2.44 262	5.93 265	9.25 263	0.95 236	8.01 267	2.37 265	1.44 257	0.94 260	18.08 274	5.04 269	2.66 265	2.68 265	1.09 238	1.21 263	5.15 266	3.11 263	11.68 274	7.82 268

HanzoNet	4.74 265	4.36 267	3.81 269	6.11 268	3.89 267	7.79 271	8.32 272	4.11 269	4.85 268	1.57 266	2.49 263	11.43 271	13.37 272	11.17 276	3.70 261	1.86 263	5.08 269	1.37 263	11.06 267	3.04 266	2.28 264	2.12 264	5.14 272	1.16 262	1.84 260	1.75 253	1.82 259	2.43 256

MADNet++	2.33 255	1.67 258	1.92 264	1.39 235	2.03 262	1.38 237	1.80 245	1.84 263	2.31 264	2.07 267	2.50 264	2.72 250	2.90 253	1.56 242	2.35 248	2.46 266	2.29 264	1.72 264	2.84 241	2.53 265	3.96 268	5.14 269	1.23 241	2.38 267	1.53 250	4.38 264	2.11 262	1.86 247

PSMNet_ROB	1.36 243	1.38 250	0.74 241	1.49 237	1.02 241	1.74 247	1.67 243	0.65 231	0.75 241	1.46 263	3.82 265	3.01 255	1.57 237	2.64 256	1.24 196	0.48 201	0.77 232	0.50 235	2.60 237	0.73 242	0.87 234	0.66 172	3.06 262	0.59 237	0.84 233	0.72 224	0.90 233	0.70 198

DGSMNet	0.89 226	0.48 219	0.41 221	0.52 214	0.41 209	0.57 215	0.44 203	0.61 227	0.40 204	0.84 250	3.86 266	0.69 203	0.85 220	0.87 235	1.84 223	0.89 252	1.22 253	0.66 251	1.68 222	0.63 232	1.40 261	1.53 260	0.50 230	0.55 234	0.41 198	0.67 218	0.50 194	0.73 202

DGTPSM_ROB	8.79 266	3.80 265	9.84 271	3.08 258	5.49 268	3.51 266	5.14 267	3.61 267	8.95 269	3.18 268	7.10 267	3.97 262	10.45 264	3.59 266	11.90 268	10.73 269	4.41 267	10.40 271	5.50 256	9.89 271	5.93 270	14.14 271	4.37 270	8.94 271	10.11 269	27.69 274	11.03 272	30.71 274

anonymity	0.55 200	0.12 51	0.19 153	0.16 110	0.15 116	0.17 112	0.11 91	0.29 167	0.17 132	0.34 172	7.17 268	0.30 145	0.13 93	0.12 101	0.42 97	0.43 195	0.27 142	0.17 87	0.44 145	0.24 155	0.43 155	0.94 228	0.12 125	0.13 103	0.34 183	0.43 190	0.74 227	0.43 175

DPSMNet_ROB	9.04 267	3.83 266	9.86 272	3.11 259	5.50 269	3.56 267	5.15 268	3.61 267	9.03 270	3.27 269	7.94 269	4.20 263	13.24 271	3.69 267	12.40 269	10.89 270	4.53 268	10.61 272	6.52 262	9.90 272	5.99 271	14.29 272	4.38 271	8.94 271	10.26 272	27.69 274	11.05 273	30.71 274

DPSM_ROB	13.05 271	7.58 269	11.51 273	4.93 265	5.66 270	5.96 269	4.58 265	8.35 273	10.81 272	6.72 271	8.04 270	7.98 267	12.24 268	3.78 268	13.45 270	13.54 271	10.09 271	13.22 273	8.97 265	11.59 273	15.77 274	18.47 274	3.50 264	10.95 273	27.87 274	35.88 276	31.10 276	39.72 276

DPSM	13.05 271	7.58 269	11.51 273	4.93 265	5.66 270	5.96 269	4.58 265	8.35 273	10.81 272	6.72 271	8.04 270	7.98 267	12.24 268	3.78 268	13.45 270	13.54 271	10.09 271	13.22 273	8.97 265	11.59 273	15.77 274	18.47 274	3.50 264	10.95 273	27.87 274	35.88 276	31.10 276	39.72 276

LRCNet_RVC	10.35 269	14.59 273	3.37 267	20.91 276	17.84 277	20.02 277	16.02 276	6.47 271	2.41 265	19.86 277	12.93 272	19.51 275	8.57 262	26.59 278	3.97 262	0.73 242	10.36 273	5.77 270	23.32 277	6.94 270	2.69 266	1.25 249	22.85 276	8.44 270	0.73 229	0.43 190	1.72 257	1.19 225

CasAABBNet	26.22 277	15.24 274	23.15 276	9.86 272	11.36 275	11.89 274	9.16 273	16.77 275	21.82 278	13.63 276	16.10 273	16.17 274	24.79 279	7.51 273	27.26 277	27.24 276	20.16 274	26.55 278	17.89 271	23.22 276	31.56 278	36.88 277	6.98 273	22.05 277	56.10 279	72.29 280	62.52 278	79.87 278

DPSimNet_ROB		8.37 271	4.26 270	7.17 270	7.54 273	5.72 268	6.51 270	5.76 270	9.67 271	4.19 270	16.17 274	7.25 266	11.41 266	5.00 271	7.97 266	4.08 267		2.95 267	13.34 270	4.83 268	6.37 272	4.66 267	4.16 269	5.12 269		9.01 271	5.12 267	8.92 269

MyStereo03	26.31 278	15.26 275	23.19 277	9.93 273	11.42 276	11.99 275	9.24 274	16.81 276	21.81 276	13.49 274	16.54 275	16.08 272	24.66 277	7.63 274	27.22 275	27.35 277	20.29 275	26.61 279	18.03 272	23.41 277	31.68 279	37.68 278	7.10 274	22.06 278	56.02 277	72.24 278	62.60 279	79.99 279

MyStereo02	25.88 276	15.26 275	23.19 277	9.93 273	0.00 1	11.99 275	9.24 274	16.81 276	21.81 276	13.49 274	16.54 275	16.08 272	24.66 277	7.63 274	27.22 275	27.35 277	20.29 275	26.61 279	18.03 272	23.41 277	31.68 279	37.68 278	7.10 274	22.06 278	56.02 277	72.24 278	62.60 279	79.99 279

HaxPig	19.46 273	21.63 277	18.84 275	23.83 277	23.65 278	22.97 278	25.18 277	20.58 278	18.35 274	26.27 278	22.91 277	22.10 276	16.59 274	24.62 277	21.69 272	18.63 273	20.94 277	19.88 275	22.44 276	20.43 275	14.32 273	12.36 270	27.03 277	18.77 275	7.07 268	12.11 273	7.84 269	14.43 273

MEDIAN_ROB	22.62 274	26.33 278	23.49 279	27.73 278	26.93 279	26.84 279	28.37 278	23.96 279	21.35 275	31.36 279	26.67 278	25.78 277	19.59 275	27.60 279	23.84 273	20.19 274	25.79 278	23.70 276	27.36 278	24.30 279	19.01 276	15.78 273	29.59 278	20.33 276	10.21 270	11.16 272	10.14 271	13.33 272

PML	11.01 270	9.32 272	3.48 268	11.78 275	6.95 272	11.56 273	6.01 269	7.06 272	23.86 279	8.88 273	28.30 279	32.00 279	39.13 280	6.23 272	5.80 265	4.22 268	8.30 270	3.01 268	18.80 275	4.50 267	4.89 269	4.68 268	3.75 266	3.97 268	10.22 271	5.10 267	18.48 275	6.93 266

AVERAGE_ROB	25.64 275	30.03 280	26.89 280	31.93 279	30.82 280	31.11 280	32.43 279	28.32 280	25.80 280	34.51 280	30.14 280	30.53 278	23.76 276	32.01 280	27.78 278	24.52 275	28.55 279	25.88 277	30.51 279	27.85 280	22.51 277	19.15 276	33.73 279	25.51 280	10.76 273	8.70 269	9.35 270	9.21 270

Low-res two-view benchmark