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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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)
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

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
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

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

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

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
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
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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Low-res two-view benchmark