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	0.09 1	0.06 1	0.05 1	0.05 1	0.03 2	0.05 1	0.03 1	0.08 2	0.03 1	0.07 2	0.02 1	0.08 2	0.04 1	0.02 1	0.16 4	0.17 3	0.15 2	0.12 1	0.14 2	0.08 1	0.16 3	0.11 2	0.03 1	0.05 1	0.16 3	0.14 3	0.15 3	0.10 3
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.13 5	0.08 3	0.09 4	0.11 7	0.05 3	0.15 17	0.04 2	0.18 11	0.10 6	0.10 4	0.13 4	0.13 7	0.08 6	0.04 3	0.16 4	0.16 1	0.18 5	0.12 1	0.18 3	0.09 2	0.15 2	0.15 5	0.04 3	0.08 4	0.23 13	0.21 11	0.24 15	0.22 13

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT_CTSACE	0.22 21	0.16 10	0.13 11	0.11 7	0.11 14	0.20 36	0.14 45	0.27 20	0.15 14	0.48 101	0.14 6	0.33 35	0.25 84	0.12 25	0.23 15	0.23 14	0.30 19	0.20 10	0.27 17	0.14 7	0.31 22	0.37 75	0.07 5	0.14 15	0.26 24	0.25 21	0.32 26	0.21 12

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

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

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

RAFT+CT+SA	0.24 27	0.20 26	0.17 28	0.19 33	0.13 19	0.16 22	0.12 31	0.33 34	0.19 31	0.44 72	0.14 6	0.34 41	0.30 116	0.10 17	0.26 23	0.30 41	0.27 15	0.22 15	0.31 21	0.19 24	0.32 26	0.40 86	0.07 5	0.17 25	0.30 35	0.28 32	0.32 26	0.27 24

test_5	0.21 15	0.19 20	0.14 14	0.17 25	0.10 9	0.15 17	0.11 25	0.25 17	0.15 14	0.30 23	0.15 10	0.29 24	0.31 121	0.07 8	0.28 31	0.25 19	0.26 13	0.22 15	0.23 11	0.15 9	0.26 16	0.27 29	0.07 5	0.17 25	0.25 17	0.26 25	0.31 24	0.26 20

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

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

CASnet	0.31 51	0.27 68	0.19 45	0.22 49	0.21 56	0.27 76	0.12 31	0.48 94	0.24 67	0.54 146	0.35 75	0.55 116	0.23 75	0.19 69	0.45 88	0.26 26	0.37 43	0.23 19	0.55 103	0.21 36	0.43 93	0.34 56	0.16 74	0.19 52	0.31 38	0.29 37	0.40 57	0.41 68
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AASNet	0.21 15	0.23 38	0.16 23	0.21 46	0.18 41	0.24 56	0.18 77	0.24 15	0.15 14	0.22 14	0.27 51	0.21 12	0.14 22	0.17 45	0.23 15	0.23 14	0.28 17	0.23 19	0.25 13	0.20 29	0.23 12	0.22 18	0.13 40	0.17 25	0.24 14	0.22 15	0.22 9	0.19 9

TESTraft	0.26 33	0.21 32	0.16 23	0.15 18	0.16 28	0.14 15	0.13 41	0.28 22	0.26 86	0.42 57	0.19 21	0.28 20	0.30 116	0.07 8	0.31 38	0.33 67	0.35 31	0.24 21	0.30 20	0.19 24	0.36 40	0.49 114	0.09 13	0.18 37	0.35 52	0.33 49	0.35 38	0.31 34

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

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

TestStereo1	0.27 37	0.24 42	0.15 18	0.17 25	0.17 31	0.18 26	0.13 41	0.32 29	0.24 67	0.43 64	0.18 15	0.28 20	0.35 135	0.08 12	0.33 44	0.31 48	0.36 33	0.25 23	0.33 27	0.20 29	0.37 46	0.51 124	0.12 29	0.18 37	0.35 52	0.34 52	0.40 57	0.32 41

SA-5K	0.27 37	0.24 42	0.15 18	0.17 25	0.17 31	0.18 26	0.13 41	0.32 29	0.24 67	0.43 64	0.18 15	0.28 20	0.35 135	0.08 12	0.33 44	0.31 48	0.36 33	0.25 23	0.33 27	0.20 29	0.37 46	0.51 124	0.12 29	0.18 37	0.35 52	0.34 52	0.40 57	0.32 41

test_4	0.26 33	0.19 20	0.17 28	0.14 15	0.15 22	0.11 7	0.07 7	0.37 43	0.20 42	0.53 140	0.21 26	0.35 46	0.16 30	0.15 36	0.26 23	0.30 41	0.36 33	0.25 23	0.32 25	0.22 40	0.38 54	0.35 60	0.10 18	0.18 37	0.33 45	0.32 44	0.35 38	0.36 50

CREStereo++_RVC	0.33 62	0.25 50	0.19 45	0.23 58	0.26 87	0.22 45	0.16 63	0.45 71	0.27 97	0.48 101	0.29 55	0.48 89	0.45 169	0.19 69	0.40 74	0.32 59	0.47 114	0.25 23	0.39 43	0.23 45	0.42 80	0.34 56	0.13 40	0.25 94	0.41 71	0.39 78	0.52 116	0.51 99
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
CVANet_RVC	0.23 23	0.30 87	0.22 61	0.30 90	0.22 64	0.26 71	0.16 63	0.28 22	0.18 25	0.24 16	0.43 116	0.24 14	0.21 60	0.14 31	0.22 13	0.24 17	0.26 13	0.25 23	0.24 12	0.18 20	0.26 16	0.20 14	0.14 50	0.18 37	0.25 17	0.21 11	0.23 11	0.26 20

trnet	0.33 62	0.28 72	0.23 70	0.25 65	0.21 56	0.21 43	0.12 31	0.49 100	0.21 46	0.52 132	0.26 47	0.56 122	0.24 79	0.20 80	0.33 44	0.34 87	0.48 119	0.26 29	0.41 58	0.23 45	0.46 110	0.33 50	0.14 50	0.23 76	0.41 71	0.42 88	0.51 104	0.54 111

StereoIM	0.19 12	0.14 7	0.13 11	0.08 5	0.07 7	0.09 4	0.07 7	0.17 10	0.12 8	0.26 18	0.15 10	0.28 20	0.10 9	0.06 7	0.22 13	0.25 19	0.32 24	0.26 29	0.33 27	0.15 9	0.31 22	0.20 14	0.07 5	0.13 11	0.29 30	0.31 42	0.31 24	0.36 50

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

CREStereo	0.33 62	0.27 68	0.23 70	0.26 74	0.21 56	0.22 45	0.12 31	0.49 100	0.21 46	0.50 113	0.26 47	0.54 113	0.24 79	0.20 80	0.34 49	0.35 95	0.49 126	0.26 29	0.42 64	0.23 45	0.46 110	0.33 50	0.15 60	0.22 71	0.41 71	0.42 88	0.49 87	0.53 107
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
AANet_RVC	0.21 15	0.19 20	0.18 37	0.14 15	0.17 31	0.12 9	0.12 31	0.18 11	0.19 31	0.15 10	0.20 23	0.18 10	0.15 27	0.14 31	0.38 68	0.25 19	0.24 11	0.26 29	0.22 9	0.22 40	0.20 8	0.21 17	0.16 74	0.17 25	0.26 24	0.25 21	0.26 19	0.33 43

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

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

LL-Strereo2	0.25 29	0.18 15	0.14 14	0.17 25	0.15 22	0.13 10	0.09 13	0.36 40	0.21 46	0.51 124	0.18 15	0.34 41	0.17 36	0.10 17	0.28 31	0.32 59	0.39 49	0.27 34	0.45 71	0.23 45	0.34 33	0.26 24	0.12 29	0.15 18	0.25 17	0.28 32	0.33 32	0.26 20

TestStereo	0.36 81	0.34 118	0.29 105	0.34 107	0.24 76	0.35 112	0.22 92	0.54 142	0.25 76	0.64 202	0.30 58	0.54 113	0.21 60	0.18 56	0.39 71	0.26 26	0.44 89	0.27 34	0.59 115	0.28 71	0.53 145	0.35 60	0.19 105	0.26 103	0.42 83	0.35 54	0.51 104	0.43 74

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

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

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

LoS_RVC	0.30 43	0.25 50	0.23 70	0.15 18	0.19 51	0.18 26	0.12 31	0.37 43	0.22 56	0.42 57	0.41 104	0.33 35	0.21 60	0.18 56	0.35 59	0.29 36	0.34 28	0.28 39	0.45 71	0.21 36	0.44 99	0.37 75	0.15 60	0.24 83	0.49 105	0.35 54	0.42 69	0.46 81

tt_ll	0.30 43	0.25 50	0.23 70	0.15 18	0.19 51	0.18 26	0.12 31	0.37 43	0.22 56	0.42 57	0.41 104	0.33 35	0.21 60	0.18 56	0.35 59	0.29 36	0.34 28	0.28 39	0.45 71	0.21 36	0.44 99	0.37 75	0.15 60	0.24 83	0.49 105	0.35 54	0.42 69	0.46 81

iinet-f	0.36 81	0.26 61	0.25 89	0.24 61	0.18 41	0.35 112	0.17 70	0.33 34	0.21 46	0.42 57	0.72 192	0.44 70	0.36 140	0.19 69	0.53 110	0.36 100	0.43 80	0.28 39	0.89 157	0.35 110	0.42 80	0.41 92	0.18 94	0.19 52	0.41 71	0.30 40	0.47 81	0.41 68

CES	0.34 71	0.20 26	0.20 51	0.19 33	0.21 56	0.20 36	0.09 13	0.84 208	0.19 31	0.42 57	0.57 164	0.49 92	0.17 36	0.20 80	0.34 49	0.38 113	0.47 114	0.28 39	0.42 64	0.25 54	0.68 188	0.37 75	0.18 94	0.19 52	0.45 95	0.32 44	0.43 74	0.50 94

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

PMTNet	0.35 75	0.28 72	0.22 61	0.26 74	0.23 69	0.20 36	0.19 84	0.45 71	0.21 46	0.50 113	0.25 36	0.52 106	0.16 30	0.18 56	0.57 122	0.35 95	0.47 114	0.28 39	0.55 103	0.26 60	0.47 119	0.30 36	0.16 74	0.16 21	0.49 105	0.47 103	0.49 87	0.66 145

RYNet	0.19 12	0.16 10	0.13 11	0.11 7	0.12 16	0.13 10	0.09 13	0.16 7	0.27 97	0.13 7	0.15 10	0.14 8	0.10 9	0.10 17	0.23 15	0.20 7	0.20 6	0.28 39	0.22 9	0.15 9	0.19 7	0.16 7	0.25 133	0.14 15	0.21 7	0.80 175	0.23 11	0.16 7

LoS	0.42 108	0.33 112	0.22 61	0.29 86	0.31 119	0.27 76	0.16 63	1.19 228	0.22 56	0.76 218	0.70 188	0.57 130	0.28 107	0.20 80	0.33 44	0.41 127	0.46 107	0.29 48	0.53 96	0.28 71	0.52 139	0.43 96	0.17 83	0.19 52	0.60 153	0.48 104	0.49 87	0.58 127

GMOStereo	0.31 51	0.24 42	0.17 28	0.19 33	0.18 41	0.22 45	0.14 45	0.46 77	0.25 76	0.56 170	0.25 36	0.43 65	0.27 98	0.16 40	0.29 34	0.33 67	0.40 55	0.29 48	0.45 71	0.25 54	0.42 80	0.52 129	0.12 29	0.17 25	0.44 89	0.38 70	0.49 87	0.31 34

error version	0.31 51	0.24 42	0.17 28	0.19 33	0.18 41	0.22 45	0.14 45	0.46 77	0.25 76	0.56 170	0.25 36	0.43 65	0.27 98	0.16 40	0.29 34	0.33 67	0.40 55	0.29 48	0.45 71	0.25 54	0.42 80	0.52 129	0.12 29	0.17 25	0.44 89	0.38 70	0.49 87	0.31 34

test-v	0.31 51	0.24 42	0.17 28	0.19 33	0.18 41	0.22 45	0.14 45	0.46 77	0.25 76	0.56 170	0.25 36	0.43 65	0.27 98	0.16 40	0.29 34	0.33 67	0.40 55	0.29 48	0.45 71	0.25 54	0.42 80	0.52 129	0.12 29	0.17 25	0.44 89	0.38 70	0.49 87	0.31 34

test-2	0.31 51	0.24 42	0.17 28	0.19 33	0.18 41	0.22 45	0.14 45	0.46 77	0.25 76	0.56 170	0.25 36	0.43 65	0.27 98	0.16 40	0.29 34	0.33 67	0.40 55	0.29 48	0.45 71	0.25 54	0.42 80	0.52 129	0.12 29	0.17 25	0.44 89	0.38 70	0.49 87	0.31 34

s12784h	0.41 98	0.36 121	0.27 99	0.46 154	0.30 114	0.26 71	0.19 84	0.49 100	0.23 63	0.51 124	0.35 75	0.63 153	0.35 135	0.21 92	0.34 49	0.30 41	0.49 126	0.29 48	0.53 96	0.24 50	0.52 139	0.35 60	0.15 60	0.24 83	0.54 129	0.72 159	0.73 173	1.10 189

GMStereo	0.34 71	0.32 103	0.20 51	0.27 78	0.25 80	0.32 93	0.25 109	0.48 94	0.25 76	0.37 35	0.31 63	0.55 116	0.28 107	0.19 69	0.36 63	0.33 67	0.46 107	0.29 48	0.58 113	0.32 97	0.40 66	0.28 30	0.18 94	0.23 76	0.41 71	0.36 60	0.48 85	0.34 48
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.58 164	0.30 87	0.31 114	0.34 107	0.25 80	0.28 81	0.30 128	0.37 43	0.32 128	0.39 44	0.30 58	0.38 51	0.26 94	0.23 111	7.02 261	0.39 117	0.39 49	0.29 48	0.51 90	0.28 71	0.39 60	0.35 60	0.25 133	0.25 94	0.39 64	0.37 66	0.41 62	0.38 55

CIPLG	0.30 43	0.26 61	0.18 37	0.22 49	0.17 31	0.25 63	0.14 45	0.50 110	0.17 21	0.46 88	0.39 91	0.45 74	0.25 84	0.26 136	0.34 49	0.32 59	0.43 80	0.30 56	0.41 58	0.29 79	0.41 69	0.32 41	0.14 50	0.18 37	0.34 49	0.26 25	0.33 32	0.29 28

dd	0.39 92	0.40 147	0.22 61	0.82 201	0.26 87	0.54 172	0.25 109	0.47 86	0.19 31	0.47 96	0.26 47	0.66 161	0.22 66	0.20 80	0.43 83	0.37 107	0.59 178	0.30 56	0.77 140	0.28 71	0.41 69	0.36 68	0.17 83	0.24 83	0.46 99	0.36 60	0.51 104	0.39 59

IPLGR_C	0.30 43	0.26 61	0.18 37	0.22 49	0.17 31	0.25 63	0.14 45	0.50 110	0.18 25	0.46 88	0.39 91	0.45 74	0.26 94	0.26 136	0.34 49	0.33 67	0.43 80	0.30 56	0.40 47	0.29 79	0.41 69	0.32 41	0.13 40	0.18 37	0.34 49	0.26 25	0.33 32	0.30 31

ACRE	0.30 43	0.26 61	0.17 28	0.22 49	0.17 31	0.25 63	0.14 45	0.50 110	0.17 21	0.46 88	0.39 91	0.45 74	0.25 84	0.26 136	0.35 59	0.33 67	0.43 80	0.30 56	0.40 47	0.29 79	0.41 69	0.32 41	0.13 40	0.18 37	0.33 45	0.26 25	0.33 32	0.30 31

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

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

IER	0.30 43	0.24 42	0.24 81	0.24 61	0.21 56	0.26 71	0.18 77	0.35 38	0.21 46	0.36 33	0.46 126	0.52 106	0.20 57	0.24 121	0.36 63	0.30 41	0.39 49	0.31 61	0.34 30	0.24 50	0.33 30	0.30 36	0.20 110	0.20 60	0.32 41	0.40 82	0.36 44	0.40 63

SA	0.31 51	0.28 72	0.18 37	0.18 30	0.17 31	0.24 56	0.10 19	0.47 86	0.26 86	0.54 146	0.20 23	0.46 80	0.14 22	0.12 25	0.39 71	0.31 48	0.41 62	0.31 61	0.41 58	0.24 50	0.38 54	0.43 96	0.11 21	0.22 71	0.41 71	0.40 82	0.50 98	0.37 53

test-3	0.35 75	0.25 50	0.21 57	0.25 65	0.25 80	0.25 63	0.16 63	0.49 100	0.22 56	0.51 124	0.25 36	0.64 156	0.25 84	0.17 45	0.50 98	0.33 67	0.45 97	0.31 61	0.86 149	0.31 91	0.42 80	0.58 154	0.12 29	0.21 64	0.33 45	0.27 29	0.41 62	0.38 55

test_1	0.35 75	0.25 50	0.21 57	0.25 65	0.25 80	0.25 63	0.16 63	0.49 100	0.22 56	0.51 124	0.25 36	0.64 156	0.25 84	0.17 45	0.50 98	0.33 67	0.45 97	0.31 61	0.87 153	0.31 91	0.42 80	0.58 154	0.12 29	0.21 64	0.33 45	0.27 29	0.41 62	0.38 55

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

UPFNet	0.29 41	0.25 50	0.26 95	0.26 74	0.23 69	0.30 86	0.22 92	0.35 38	0.26 86	0.35 32	0.32 66	0.33 35	0.21 60	0.24 121	0.34 49	0.30 41	0.37 43	0.31 61	0.38 39	0.24 50	0.28 18	0.28 30	0.18 94	0.21 64	0.30 35	0.32 44	0.32 26	0.29 28

RASNet	0.33 62	0.33 112	0.31 114	0.27 78	0.24 76	0.27 76	0.21 89	0.46 77	0.27 97	0.41 49	0.33 68	0.40 59	0.26 94	0.20 80	0.31 38	0.30 41	0.39 49	0.31 61	0.36 35	0.22 40	0.41 69	0.33 50	0.15 60	0.32 138	0.34 49	0.40 82	0.50 98	0.52 103

HITNet	0.29 41	0.27 68	0.21 57	0.22 49	0.21 56	0.22 45	0.15 58	0.40 56	0.22 56	0.50 113	0.34 72	0.44 70	0.22 66	0.17 45	0.34 49	0.24 17	0.33 25	0.31 61	0.32 25	0.20 29	0.33 30	0.32 41	0.16 74	0.19 52	0.32 41	0.29 37	0.45 78	0.44 75
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
DN-CSS_ROB	0.37 86	0.32 103	0.31 114	0.32 98	0.30 114	0.26 71	0.18 77	0.52 132	0.26 86	0.51 124	0.56 161	0.57 130	0.37 148	0.18 56	0.50 98	0.29 36	0.43 80	0.31 61	0.84 146	0.29 79	0.41 69	0.30 36	0.22 120	0.35 151	0.39 64	0.37 66	0.42 69	0.39 59

Former-RAFT_DAM_RVC	0.32 59	0.22 34	0.22 61	0.23 58	0.18 41	0.20 36	0.12 31	0.44 64	0.34 141	0.43 64	0.40 99	0.41 62	0.22 66	0.18 56	0.44 85	0.30 41	0.43 80	0.32 71	0.38 39	0.29 79	0.36 40	0.40 86	0.13 40	0.18 37	0.38 60	0.61 137	0.32 26	0.47 86

raftrobust	0.32 59	0.25 50	0.22 61	0.22 49	0.21 56	0.19 33	0.14 45	0.49 100	0.18 25	0.54 146	0.35 75	0.44 70	0.19 50	0.17 45	0.45 88	0.36 100	0.42 74	0.32 71	0.44 69	0.30 88	0.42 80	0.38 80	0.15 60	0.18 37	0.43 85	0.37 66	0.39 54	0.39 59

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

anonymity	1.03 200	0.26 61	0.65 205	0.38 126	0.29 110	0.36 115	0.21 89	0.56 154	0.27 97	0.53 140	15.55 271	0.52 106	0.22 66	0.21 92	0.42 79	0.50 166	0.49 126	0.33 74	0.84 146	0.46 161	0.49 122	0.54 137	0.18 94	0.23 76	0.71 178	0.98 196	0.58 136	0.96 180

Sa-1000	0.33 62	0.29 81	0.18 37	0.20 41	0.20 54	0.23 53	0.11 25	0.48 94	0.28 108	0.55 162	0.26 47	0.46 80	0.17 36	0.19 69	0.44 85	0.33 67	0.45 97	0.33 74	0.52 92	0.23 45	0.42 80	0.48 112	0.14 50	0.21 64	0.43 85	0.42 88	0.51 104	0.40 63

iRaft-Stereo_20w	0.57 160	0.33 112	0.85 219	0.84 203	0.33 128	0.48 155	0.31 130	0.55 148	0.30 119	0.55 162	0.73 195	0.60 147	0.15 27	0.22 101	0.70 160	0.45 149	0.50 135	0.33 74	0.93 162	0.45 154	0.50 128	0.44 99	0.16 74	0.19 52	0.75 191	1.38 221	1.06 207	1.18 192

NLCA_NET_v2_RVC	0.40 94	0.38 134	0.39 145	0.35 116	0.47 168	0.33 97	0.54 183	0.40 56	0.44 162	0.41 49	0.42 109	0.56 122	0.28 107	0.40 182	0.73 164	0.32 59	0.40 55	0.33 74	0.40 47	0.28 71	0.35 35	0.32 41	0.23 125	0.25 94	0.38 60	0.49 105	0.40 57	0.45 78
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DISCO	0.33 62	0.30 87	0.23 70	0.31 93	0.28 103	0.33 97	0.31 130	0.32 29	0.30 119	0.39 44	0.43 116	0.33 35	0.20 57	0.24 121	0.42 79	0.31 48	0.42 74	0.33 74	0.47 82	0.30 88	0.37 46	0.35 60	0.20 110	0.25 94	0.38 60	0.36 60	0.41 62	0.40 63

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

Any-RAFT	0.46 127	0.27 68	0.53 182	0.38 126	0.29 110	0.32 93	0.22 92	0.49 100	0.26 86	0.48 101	0.54 156	0.57 130	0.20 57	0.20 80	0.58 129	0.40 125	0.49 126	0.34 79	0.86 149	0.34 108	0.54 149	0.54 137	0.17 83	0.24 83	0.72 182	1.00 198	0.51 104	0.87 176

4D-IteraStereo	0.30 43	0.20 26	0.20 51	0.25 65	0.16 28	0.18 26	0.11 25	0.46 77	0.24 67	0.53 140	0.27 51	0.42 63	0.17 36	0.13 28	0.32 42	0.33 67	0.41 62	0.34 79	0.43 68	0.27 67	0.46 110	0.51 124	0.11 21	0.17 25	0.31 38	0.32 44	0.40 57	0.29 28

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

test_3	0.36 81	0.25 50	0.22 61	0.25 65	0.25 80	0.24 56	0.15 58	0.51 119	0.24 67	0.54 146	0.25 36	0.67 162	0.29 115	0.17 45	0.50 98	0.34 87	0.45 97	0.34 79	0.88 156	0.33 102	0.44 99	0.64 169	0.11 21	0.24 83	0.39 64	0.37 66	0.42 69	0.37 53

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

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

iResNetv2_ROB	0.38 90	0.31 93	0.24 81	0.35 116	0.30 114	0.38 119	0.22 92	0.47 86	0.26 86	0.46 88	0.56 161	0.57 130	0.42 164	0.22 101	0.42 79	0.31 48	0.41 62	0.34 79	0.68 131	0.33 102	0.43 93	0.35 60	0.23 125	0.31 128	0.45 95	0.38 70	0.50 98	0.45 78

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

raft_robust	0.36 81	0.28 72	0.20 51	0.30 90	0.22 64	0.23 53	0.17 70	0.52 132	0.29 114	0.64 202	0.25 36	0.49 92	0.26 94	0.18 56	0.34 49	0.35 95	0.44 89	0.35 87	0.53 96	0.28 71	0.46 110	0.51 124	0.12 29	0.22 71	0.46 99	0.66 148	0.50 98	0.46 81

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

UNet	0.33 62	0.28 72	0.28 102	0.29 86	0.27 95	0.31 90	0.22 92	0.42 59	0.27 97	0.41 49	0.38 88	0.39 54	0.28 107	0.25 129	0.34 49	0.32 59	0.43 80	0.35 87	0.40 47	0.27 67	0.35 35	0.36 68	0.20 110	0.27 114	0.36 55	0.38 70	0.37 49	0.40 63

DMCA-RVC	0.33 62	0.25 50	0.28 102	0.25 65	0.28 103	0.24 56	0.28 114	0.36 40	0.32 128	0.33 26	0.39 91	0.55 116	0.24 79	0.21 92	0.52 103	0.36 100	0.36 33	0.35 87	0.36 35	0.29 79	0.39 60	0.38 80	0.22 120	0.25 94	0.30 35	0.33 49	0.37 49	0.42 73

DeepPrunerF	0.57 160	0.30 87	0.30 107	0.36 120	0.90 216	0.31 90	0.38 146	0.42 59	0.34 141	0.34 30	0.52 148	0.35 46	0.22 66	0.32 160	0.64 146	0.43 142	0.42 74	0.35 87	0.57 109	0.38 122	0.43 93	0.40 86	0.27 141	0.27 114	4.77 263	0.56 127	0.39 54	0.45 78

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

CFNet	0.35 75	0.31 93	0.27 99	0.38 126	0.32 123	0.30 86	0.24 106	0.46 77	0.26 86	0.41 49	0.36 80	0.59 140	0.32 123	0.24 121	0.38 68	0.28 31	0.39 49	0.35 87	0.38 39	0.26 60	0.36 40	0.26 24	0.18 94	0.25 94	0.49 105	0.44 94	0.47 81	0.52 103

IPLG	0.32 59	0.28 72	0.25 89	0.22 49	0.20 54	0.25 63	0.15 58	0.44 64	0.19 31	0.45 75	0.31 63	0.46 80	0.19 50	0.23 111	0.37 67	0.32 59	0.44 89	0.36 95	0.41 58	0.29 79	0.35 35	0.52 129	0.13 40	0.22 71	0.37 57	0.45 97	0.38 53	0.36 50

TRStereo	0.51 147	0.48 172	0.79 217	0.38 126	0.25 80	0.80 200	0.37 141	0.50 110	0.24 67	0.51 124	0.33 68	0.68 163	0.14 22	0.20 80	0.45 88	0.48 160	0.48 119	0.36 95	0.57 109	0.37 116	0.51 133	0.55 145	0.13 40	0.20 60	0.59 150	1.39 223	1.22 219	0.78 162

DSFCA	0.34 71	0.39 142	0.32 121	0.31 93	0.27 95	0.36 115	0.26 111	0.36 40	0.30 119	0.32 25	0.43 116	0.38 51	0.23 75	0.19 69	0.39 71	0.33 67	0.38 45	0.36 95	0.47 82	0.27 67	0.38 54	0.42 93	0.23 125	0.26 103	0.40 69	0.40 82	0.35 38	0.44 75

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

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

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

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

HSM	0.42 108	0.37 126	0.31 114	0.40 138	0.36 138	0.34 108	0.29 118	0.55 148	0.29 114	0.50 113	0.51 142	0.49 92	0.37 148	0.24 121	0.64 146	0.35 95	0.52 147	0.36 95	0.51 90	0.37 116	0.52 139	0.40 86	0.19 105	0.31 128	0.50 111	0.54 121	0.55 127	0.56 119

iResNet_ROB	0.36 81	0.31 93	0.28 102	0.32 98	0.22 64	0.34 108	0.23 100	0.45 71	0.27 97	0.45 75	0.42 109	0.39 54	0.49 171	0.19 69	0.36 63	0.31 48	0.45 97	0.36 95	0.56 107	0.26 60	0.39 60	0.29 33	0.19 105	0.26 103	0.45 95	0.38 70	0.49 87	0.48 91

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

RAFT-Test	0.47 129	0.31 93	0.23 70	0.38 126	0.26 87	0.35 112	0.22 92	0.53 140	0.25 76	0.53 140	0.60 173	0.55 116	0.22 66	0.20 80	0.49 97	0.62 202	0.51 144	0.37 104	1.08 179	0.49 170	0.58 160	0.62 166	0.16 74	0.24 83	0.57 144	1.00 198	0.62 148	0.64 143

MIPNet	0.37 86	0.32 103	0.24 81	0.26 74	0.23 69	0.27 76	0.16 63	0.50 110	0.20 42	0.45 75	0.36 80	0.53 111	0.31 121	0.23 111	0.44 85	0.36 100	0.47 114	0.37 104	0.52 92	0.37 116	0.37 46	0.54 137	0.14 50	0.20 60	0.50 111	0.72 159	0.43 74	0.51 99

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

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

CFNet_pseudo	0.39 92	0.33 112	0.35 135	0.41 141	0.34 133	0.39 123	0.29 118	0.51 119	0.29 114	0.54 146	0.53 155	0.47 87	0.43 167	0.25 129	0.52 103	0.35 95	0.40 55	0.37 104	0.47 82	0.26 60	0.39 60	0.34 56	0.19 105	0.27 114	0.44 89	0.46 101	0.53 119	0.57 124

XX-Stereo	8.91 264	0.25 50	0.19 45	0.40 138	0.21 56	0.44 143	0.17 70	0.55 148	0.23 63	0.52 132	0.47 128	0.59 140	0.17 36	0.20 80	0.62 142	0.56 187	0.49 126	0.37 104	0.66 130	0.39 125	0.48 120	0.45 103	0.15 60	0.21 64	229.66 281	0.55 124	0.60 142	0.96 180

EAI-Stereo	0.47 129	0.31 93	0.23 70	0.36 120	0.32 123	0.44 143	0.40 149	0.56 154	0.29 114	0.51 124	0.50 138	0.58 137	0.19 50	0.20 80	0.83 174	0.59 196	0.50 135	0.37 104	1.06 175	0.49 170	0.49 122	0.57 151	0.14 50	0.24 83	0.59 150	0.62 139	0.67 159	0.69 150

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

MDST_ROB	1.80 223	1.47 228	0.55 183	2.47 235	1.01 223	1.79 228	0.78 205	0.72 197	0.58 182	0.59 185	0.55 159	1.10 190	12.30 260	0.29 145	3.12 253	0.41 127	0.52 147	0.37 104	0.84 146	0.44 148	0.58 160	0.44 99	0.39 175	0.51 187	3.47 260	1.87 236	8.68 267	2.84 241

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

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

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

RALCasStereoNet	0.31 51	0.31 93	0.23 70	0.28 82	0.23 69	0.23 53	0.16 63	0.45 71	0.19 31	0.48 101	0.29 55	0.45 74	0.19 50	0.14 31	0.40 74	0.34 87	0.44 89	0.38 114	0.40 47	0.27 67	0.42 80	0.33 50	0.14 50	0.22 71	0.41 71	0.33 49	0.36 44	0.39 59

RALAANet	0.30 43	0.31 93	0.25 89	0.22 49	0.22 64	0.24 56	0.17 70	0.38 53	0.20 42	0.33 26	0.38 88	0.35 46	0.18 47	0.15 36	0.41 77	0.31 48	0.38 45	0.38 114	0.49 85	0.29 79	0.38 54	0.36 68	0.15 60	0.21 64	0.36 55	0.30 40	0.35 38	0.35 49

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

R-Stereo Train	0.42 108	0.29 81	0.30 107	0.34 107	0.28 103	0.38 119	0.14 45	0.50 110	0.26 86	0.54 146	0.44 120	0.56 122	0.27 98	0.21 92	0.55 116	0.45 149	0.52 147	0.38 114	0.71 133	0.37 116	0.53 145	0.62 166	0.18 94	0.29 124	0.56 140	0.63 140	0.46 79	0.61 133

RAFT-Stereo	0.42 108	0.29 81	0.30 107	0.34 107	0.28 103	0.38 119	0.14 45	0.50 110	0.26 86	0.54 146	0.44 120	0.56 122	0.27 98	0.21 92	0.55 116	0.45 149	0.52 147	0.38 114	0.71 133	0.37 116	0.53 145	0.62 166	0.18 94	0.29 124	0.56 140	0.63 140	0.46 79	0.61 133
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.44 118	0.32 103	0.23 70	0.27 78	0.27 95	0.37 118	0.23 100	0.51 119	0.25 76	0.52 132	0.52 148	0.54 113	0.22 66	0.21 92	0.47 95	0.63 206	0.52 147	0.38 114	1.05 174	0.61 195	0.57 156	0.64 169	0.17 83	0.24 83	0.55 136	0.45 97	0.59 139	0.62 139

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

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

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

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

CASS	0.51 147	0.37 126	0.35 135	0.45 151	0.40 150	0.48 155	0.35 139	0.60 176	0.39 151	0.62 195	0.51 142	0.56 122	0.39 156	0.23 111	0.58 129	0.39 117	0.67 192	0.39 126	0.97 164	0.41 132	0.62 175	0.71 184	0.27 141	0.27 114	0.68 172	0.54 121	0.69 160	0.80 163
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR	0.40 94	0.41 150	0.27 99	0.35 116	0.32 123	0.28 81	0.18 77	0.50 110	0.27 97	0.48 101	0.49 133	0.52 106	0.25 84	0.22 101	0.54 113	0.33 67	0.42 74	0.39 126	0.64 122	0.39 125	0.41 69	0.54 137	0.14 50	0.23 76	0.50 111	0.68 153	0.49 87	0.46 81

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

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

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

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

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

UDGNet	0.51 147	0.46 165	0.33 128	1.05 215	0.80 208	0.92 207	0.71 200	0.47 86	0.32 128	0.45 75	0.48 130	0.46 80	0.17 36	0.99 231	0.38 68	0.32 59	0.46 107	0.40 131	0.52 92	0.33 102	0.50 128	0.45 103	0.60 211	0.24 83	0.54 129	0.50 108	0.43 74	0.47 86

ICVP	0.44 118	0.38 134	0.48 168	0.41 141	0.37 141	0.40 128	0.29 118	0.47 86	0.33 137	0.46 88	0.46 126	0.50 101	0.39 156	0.25 129	0.52 103	0.39 117	0.46 107	0.40 131	0.54 99	0.40 129	0.44 99	0.64 169	0.55 205	0.36 152	0.49 105	0.55 124	0.53 119	0.56 119
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
BEATNet_4x	0.37 86	0.29 81	0.24 81	0.28 82	0.26 87	0.26 71	0.22 92	0.45 71	0.28 108	0.57 179	0.33 68	0.49 92	0.30 116	0.19 69	0.57 122	0.34 87	0.41 62	0.40 131	0.40 47	0.26 60	0.49 122	0.65 174	0.21 118	0.27 114	0.39 64	0.39 78	0.53 119	0.52 103

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

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	0.53 159	0.48 172	0.34 131	0.76 195	0.50 173	0.52 166	0.40 149	0.54 142	0.33 137	0.48 101	0.35 75	0.76 172	0.63 185	0.43 187	0.60 134	0.41 127	0.45 97	0.41 138	0.50 88	0.37 116	0.48 120	0.46 106	0.37 167	0.40 166	0.70 175	0.56 127	1.16 211	0.83 171
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AACVNet	0.42 108	0.37 126	0.33 128	0.42 146	0.46 165	0.43 141	0.29 118	0.48 94	0.32 128	0.50 113	0.52 148	0.47 87	0.25 84	0.26 136	0.52 103	0.37 107	0.48 119	0.42 145	0.54 99	0.43 142	0.44 99	0.43 96	0.26 137	0.34 150	0.48 101	0.50 108	0.51 104	0.61 133

PSMNet-ADL	0.59 169	0.47 167	0.48 168	0.52 168	0.50 173	0.53 170	0.47 164	0.59 169	0.46 169	0.64 202	0.69 187	0.78 176	0.85 196	0.39 179	0.77 169	0.50 166	0.54 163	0.42 145	1.19 184	0.52 180	0.57 156	0.53 135	0.39 175	0.36 152	0.58 147	0.70 155	0.90 196	0.53 107

FADNet-RVC-Resample	0.41 98	0.31 93	0.32 121	0.36 120	0.29 110	0.33 97	0.28 114	0.54 142	0.32 128	0.57 179	0.36 80	0.56 122	0.36 140	0.30 149	0.63 144	0.33 67	0.42 74	0.42 145	0.57 109	0.44 148	0.41 69	0.54 137	0.26 137	0.45 177	0.45 95	0.44 94	0.37 49	0.53 107

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

HSM-Net_RVC	0.52 151	0.38 134	0.40 150	0.57 178	0.45 160	0.47 151	0.29 118	0.55 148	0.39 151	0.57 179	0.62 180	0.90 182	0.59 183	0.31 154	0.55 116	0.37 107	0.50 135	0.42 145	0.58 113	0.36 113	0.50 128	0.59 157	0.29 150	0.44 175	0.69 173	0.81 176	0.80 181	0.77 161
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
SPstereo	2.05 232	0.33 112	0.59 190	0.31 93	0.33 128	0.41 132	0.29 118	0.59 169	0.29 114	0.59 185	1.55 246	0.49 92	0.33 126	0.22 101	0.65 151	0.47 158	0.52 147	0.43 150	41.88 278	0.60 191	0.56 154	0.88 213	0.16 74	0.26 103	0.65 167	0.88 184	0.55 127	0.56 119

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

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

LE_ROB	12.15 268	1.07 225	1.28 237	4.86 264	43.61 279	6.11 267	34.98 277	7.73 271	6.67 266	0.59 185	3.47 260	32.65 276	46.59 277	0.28 143	3.28 255	0.34 87	0.56 171	0.43 150	23.40 267	0.83 218	0.89 216	0.66 178	0.55 205	8.00 270	23.50 272	19.54 271	20.84 273	35.39 275

SGM_RVC	1.95 229	1.03 223	0.60 194	1.33 222	0.98 221	1.28 221	0.91 214	0.96 213	0.78 204	0.62 195	0.80 205	2.66 223	1.78 223	0.36 170	0.95 187	0.39 117	0.57 173	0.43 150	5.48 234	0.47 165	0.63 177	0.42 93	0.38 171	0.61 201	1.50 232	1.43 224	3.27 258	22.12 268
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
testlalala_base	1.81 224	0.40 147	0.56 185	0.38 126	0.39 145	0.47 151	0.34 135	0.60 176	0.41 159	0.63 199	1.75 249	0.71 168	0.32 123	0.21 92	0.76 168	0.62 202	0.71 201	0.44 155	33.71 274	0.65 203	0.57 156	0.85 208	0.21 118	0.31 128	0.65 167	1.11 210	0.53 119	0.64 143

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

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

SGM-ForestM	2.76 244	1.91 235	0.61 199	1.81 226	0.95 217	2.05 230	1.33 226	1.42 238	0.91 213	0.56 170	0.91 214	5.46 247	4.14 242	0.42 186	24.53 272	0.42 135	0.62 180	0.44 155	5.98 236	0.47 165	0.63 177	0.44 99	0.39 175	0.56 195	3.80 261	4.06 260	4.71 264	4.93 256

DeepPruner_ROB	0.45 124	0.36 121	0.39 145	0.38 126	0.40 150	0.38 119	0.28 114	0.45 71	0.36 148	0.50 113	0.52 148	0.48 89	0.40 159	0.23 111	0.87 179	0.41 127	0.48 119	0.44 155	0.52 92	0.36 113	0.63 177	0.49 114	0.27 141	0.33 144	0.48 101	0.76 166	0.52 116	0.47 86

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

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

PA-Net	0.52 151	0.60 195	0.55 183	0.40 138	0.54 184	0.42 136	0.54 183	0.56 154	0.51 178	0.46 88	0.42 109	0.49 92	0.49 171	0.50 196	0.78 172	0.43 142	0.38 45	0.45 161	0.44 69	0.46 161	0.38 54	0.56 147	0.28 146	0.40 166	0.54 129	1.09 208	0.47 81	0.99 185
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
iResNet	0.62 171	0.41 150	0.44 159	0.53 169	0.49 169	0.68 193	0.41 155	0.66 184	0.44 162	0.50 113	0.55 159	1.10 190	1.24 212	0.25 129	0.90 181	0.44 147	0.53 156	0.45 161	1.74 200	0.47 165	0.49 122	0.49 114	0.33 159	0.56 195	0.57 144	0.60 136	0.69 160	0.68 147

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

MFN_U_SF_DS_RVC	0.89 193	0.71 207	0.52 179	0.97 211	0.69 202	0.89 205	0.83 208	1.04 220	0.93 216	0.78 219	0.62 180	1.36 204	0.99 203	0.67 218	1.61 220	0.54 178	0.53 156	0.46 164	1.75 201	0.48 169	0.81 207	0.94 217	0.61 212	0.58 197	1.10 220	1.25 217	1.01 203	1.41 202

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

sCroCo_RVC	0.41 98	0.30 87	0.24 81	0.24 61	0.22 64	0.30 86	0.18 77	0.50 110	0.32 128	0.44 72	0.34 72	0.38 51	0.38 153	0.18 56	0.54 113	0.62 202	0.55 167	0.47 167	0.65 127	0.40 129	0.69 193	0.71 184	0.22 120	0.31 128	0.50 111	0.43 92	0.59 139	0.47 86

STStereo	3.04 247	1.84 233	2.02 252	2.86 242	2.07 237	2.80 237	2.13 232	3.45 263	1.87 244	0.84 224	5.89 266	8.55 266	10.11 258	0.54 204	5.43 259	0.48 160	0.66 189	0.47 167	12.54 257	0.74 211	0.90 218	0.86 210	0.50 200	1.06 237	2.80 252	2.48 250	2.76 255	5.29 258

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

testlalala2	0.98 199	0.35 119	0.62 201	0.38 126	0.35 137	0.49 158	0.39 148	0.57 160	0.26 86	0.60 189	0.63 182	0.49 92	0.18 47	0.23 111	0.57 122	0.45 149	0.54 163	0.48 170	14.54 262	0.57 189	0.52 139	0.59 157	0.15 60	0.25 94	0.52 124	0.73 164	0.56 132	0.58 127

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

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

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

sAnonymous2	0.41 98	0.29 81	0.25 89	0.25 65	0.23 69	0.33 97	0.23 100	0.56 154	0.30 119	0.41 49	0.39 91	0.39 54	0.30 116	0.18 56	0.52 103	0.54 178	0.53 156	0.49 173	0.82 144	0.43 142	0.55 151	0.65 174	0.20 110	0.26 103	0.52 124	0.52 115	0.51 104	0.55 115

CroCo_RVC	0.41 98	0.29 81	0.25 89	0.25 65	0.23 69	0.33 97	0.23 100	0.56 154	0.30 119	0.41 49	0.39 91	0.39 54	0.30 116	0.18 56	0.52 103	0.54 178	0.53 156	0.49 173	0.82 144	0.43 142	0.55 151	0.65 174	0.20 110	0.26 103	0.52 124	0.52 115	0.51 104	0.55 115

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

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

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

DDUNet	1.09 203	1.90 234	0.60 194	2.35 232	2.12 241	2.19 231	2.37 233	0.57 160	0.70 196	0.48 101	0.80 205	1.34 202	0.25 84	2.50 241	0.80 173	0.58 194	0.89 223	0.51 179	1.72 198	0.61 195	0.83 210	0.76 195	1.49 239	0.41 172	0.59 150	0.64 142	0.70 164	0.66 145

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

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

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

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

Abc-Net	0.52 151	0.47 167	0.45 165	0.49 161	0.52 177	0.50 159	0.53 180	0.51 119	0.58 182	0.37 35	0.58 166	0.63 153	0.56 180	0.37 172	0.66 154	0.42 135	0.46 107	0.51 179	0.59 115	0.42 138	0.46 110	0.46 106	0.44 192	0.37 157	0.60 153	0.72 159	0.74 175	0.68 147
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.70 181	0.44 159	0.56 185	0.58 179	0.57 190	0.52 166	0.50 170	0.75 201	0.71 197	0.64 202	0.66 185	0.71 168	0.99 203	0.43 187	1.22 201	0.67 211	0.70 200	0.51 179	1.26 187	0.60 191	0.76 202	0.79 200	0.39 175	0.55 194	0.72 182	0.88 184	0.71 165	1.06 188

GANetREF_RVC	0.63 172	0.57 189	0.59 190	0.56 176	0.52 177	0.56 176	0.52 176	0.85 210	0.63 189	0.78 219	0.44 120	1.02 188	0.64 186	0.35 166	0.69 159	0.45 149	0.54 163	0.51 179	0.86 149	0.52 180	0.67 185	0.52 129	0.48 197	0.60 200	0.74 187	0.64 142	0.82 185	0.84 172
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
EKT-Stereo	0.50 143	0.39 142	0.30 107	0.50 163	0.34 133	0.50 159	0.52 176	0.51 119	0.24 67	0.50 113	0.51 142	0.57 130	0.25 84	0.22 101	0.77 169	0.55 184	0.55 167	0.52 187	0.92 159	0.41 132	0.67 185	0.72 187	0.17 83	0.26 103	0.73 185	0.76 166	0.64 154	0.55 115

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

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

PDISCO_ROB	0.35 75	0.31 93	0.32 121	0.28 82	0.24 76	0.30 86	0.22 92	0.37 43	0.25 76	0.27 19	0.34 72	0.33 35	0.24 79	0.18 56	0.43 83	0.41 127	0.41 62	0.52 187	0.36 35	0.33 102	0.46 110	0.49 114	0.17 83	0.26 103	0.44 89	0.44 94	0.62 148	0.48 91

FBW_ROB	0.97 198	0.97 220	0.74 214	1.48 225	0.95 217	1.12 217	0.93 216	0.67 186	0.54 181	0.56 170	0.72 192	1.28 199	0.79 193	0.82 224	1.04 193	0.45 149	0.72 202	0.53 191	4.39 229	0.45 154	0.68 188	0.55 145	0.94 230	0.96 233	0.80 195	0.91 187	0.86 192	1.36 200

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

ADCPNet	0.92 195	0.59 192	0.57 187	0.63 183	0.74 203	0.64 185	0.79 207	0.77 204	0.83 208	0.63 199	0.82 209	0.74 171	1.50 216	0.51 199	1.44 214	0.71 220	0.73 207	0.54 192	1.89 206	0.73 210	0.89 216	1.04 224	0.53 204	0.62 203	0.97 211	1.53 227	0.87 193	2.63 237

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

NOSS_ROB	0.58 164	0.50 177	0.44 159	0.56 176	0.52 177	0.52 166	0.47 164	0.68 190	0.39 151	0.52 132	0.40 99	0.50 101	0.36 140	0.53 203	0.94 184	0.60 198	0.62 180	0.54 192	0.59 115	0.49 170	0.66 183	0.56 147	0.39 175	0.54 192	0.74 187	1.02 202	0.85 191	0.72 154

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

CBMV	0.76 184	0.53 182	0.47 167	0.64 184	0.55 186	0.59 180	0.43 157	0.71 194	0.64 190	0.61 193	0.40 99	1.34 202	0.50 173	0.46 193	1.07 194	0.65 208	0.64 186	0.54 192	0.87 153	0.50 175	0.76 202	0.58 154	0.40 183	0.78 216	0.87 205	0.85 178	1.59 230	2.56 236
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	1.94 228	1.02 222	0.73 213	1.88 227	1.30 230	1.46 226	0.89 212	1.17 226	0.79 206	0.66 209	0.92 215	8.33 265	5.32 249	0.41 183	2.26 244	0.70 218	0.67 192	0.54 192	4.80 231	0.63 199	4.38 264	0.98 219	0.65 215	0.79 218	2.01 239	1.63 231	3.35 259	4.10 251
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FADNet_RVC	0.63 172	0.48 172	0.40 150	0.66 185	0.46 165	0.41 132	0.37 141	0.62 181	0.43 161	0.62 195	0.59 170	0.98 185	0.83 194	0.39 179	1.27 205	0.40 125	0.62 180	0.55 199	1.73 199	0.54 185	0.62 175	0.80 203	0.29 150	0.45 177	0.53 127	0.70 155	0.53 119	0.73 155

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

ADCMid	0.84 188	0.59 192	0.59 190	0.54 172	0.59 193	0.76 195	0.83 208	0.96 213	1.19 225	0.54 146	0.76 201	1.01 187	1.03 206	0.45 190	1.26 204	0.61 199	0.75 209	0.56 200	1.77 202	0.60 191	0.90 218	1.07 227	0.61 212	0.53 190	0.81 197	1.01 200	0.72 169	1.74 216

Anonymous3	0.58 164	0.46 165	0.33 128	0.32 98	0.34 133	0.46 147	0.37 141	0.57 160	0.51 178	0.56 170	0.38 88	1.06 189	0.37 148	0.26 136	0.93 183	0.73 222	0.67 192	0.57 202	1.06 175	0.52 180	0.83 210	1.15 231	0.26 137	0.30 126	0.62 158	0.66 148	0.76 179	0.56 119

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

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

STTRV1_RVC	1.87 227	0.66 202	0.51 177	0.83 202	0.62 196	0.82 201	0.71 200	0.78 205	0.76 201	0.71 212	0.82 209	1.33 201	1.76 222	0.79 222	3.54 257	0.59 196	1.17 232	0.58 205	22.38 266	1.22 239	1.22 232	0.93 216	0.86 228	0.88 227	0.95 210	1.08 206	1.17 212	2.84 241

modified_for_full_sf	4.28 254	0.51 178	0.44 159	0.51 164	0.55 186	52.00 281	0.56 186	0.62 181	47.36 280	0.50 113	0.76 201	0.50 101	0.42 164	0.89 227	0.61 137	0.84 229	0.77 211	0.59 206	1.37 191	0.64 202	0.80 206	0.78 197	0.37 167	0.53 190	0.71 178	0.65 147	0.71 165	0.69 150

SQANet	1.52 218	2.25 238	0.86 220	2.64 239	1.82 233	2.88 239	2.47 235	0.73 198	0.53 180	0.87 226	0.60 173	2.18 217	0.71 191	2.16 237	1.24 202	0.43 142	0.73 207	0.60 207	7.68 248	0.55 186	0.63 177	0.60 159	2.93 247	0.46 180	0.77 192	1.06 205	1.01 203	1.59 209

PWC_ROB	0.81 186	0.54 186	0.66 210	0.47 157	0.57 190	0.53 170	0.73 203	0.66 184	1.25 230	0.47 96	0.82 209	0.76 172	2.14 229	0.41 183	0.96 188	0.53 175	0.83 216	0.60 207	1.42 193	0.72 209	0.86 213	1.11 228	0.35 163	0.67 211	0.63 163	0.64 142	0.78 180	1.65 213

MFN_U_SF_RVC	1.16 208	0.85 215	0.65 205	0.99 212	0.80 208	1.14 218	1.14 220	1.11 222	0.86 211	1.08 239	1.53 245	1.58 208	1.28 214	0.91 228	2.18 243	0.68 216	0.63 184	0.61 209	4.78 230	0.78 215	1.03 222	1.21 235	0.52 202	0.84 225	0.99 214	0.91 187	0.99 200	1.32 199

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

FCDSN-DC	0.52 151	0.52 180	0.52 179	0.53 169	0.51 175	0.51 164	0.52 176	0.57 160	0.36 148	0.61 193	0.36 80	0.48 89	0.34 132	0.47 194	0.63 144	0.58 194	0.65 187	0.62 210	0.54 99	0.49 170	0.60 167	0.54 137	0.39 175	0.64 207	0.55 136	0.56 127	0.52 116	0.55 115
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
edge stereo	1.17 209	0.82 214	1.13 233	1.17 216	1.08 226	1.27 220	1.11 219	1.13 223	0.84 209	0.65 207	1.37 237	3.43 237	1.52 217	0.69 220	1.34 207	0.71 220	0.83 216	0.62 210	2.86 217	0.75 212	0.83 210	1.05 225	0.74 219	0.69 213	0.99 214	0.91 187	1.17 212	1.98 221

otaku	1.76 219	2.60 245	0.97 228	2.95 243	2.10 238	3.19 244	2.77 239	0.88 211	0.84 209	1.00 231	0.68 186	2.48 220	1.07 207	2.42 239	1.35 208	0.54 178	0.88 221	0.63 213	8.81 252	0.92 224	0.75 201	0.67 179	3.55 248	0.63 206	0.97 211	0.95 192	1.24 220	1.73 215

Ntro	1.81 224	2.73 249	1.14 234	3.03 245	2.21 243	3.27 245	3.03 242	0.96 213	0.91 213	1.04 237	0.79 204	2.60 221	0.84 195	2.53 243	1.41 211	0.55 184	0.96 225	0.66 214	8.42 249	0.99 230	0.74 197	0.69 181	3.62 249	0.62 203	1.03 218	1.23 215	1.20 215	1.69 214

MaskLacGwcNet_RVC	5.11 257	0.52 180	0.70 212	0.73 192	0.60 194	0.64 185	0.78 205	0.61 180	0.48 171	0.53 140	1.02 222	116.64 281	1.19 210	0.86 226	0.73 164	0.55 184	0.72 202	0.66 214	2.81 216	0.57 189	0.81 207	1.06 226	0.41 187	0.46 180	0.78 193	0.97 193	0.72 169	1.47 204

G-Net	1.21 210	0.75 208	0.97 228	0.68 186	0.68 200	0.93 209	0.62 192	1.00 216	1.32 233	0.74 217	1.45 242	5.45 246	0.94 201	0.45 190	1.16 197	0.84 229	0.77 211	0.66 214	2.05 209	1.51 250	0.88 215	1.00 221	0.55 205	0.71 214	0.86 202	1.21 214	1.82 236	2.79 240

BEATNet-Init1	13.96 270	15.06 270	1.45 241	33.51 277	2.74 255	31.35 276	11.00 271	2.83 259	3.32 260	0.97 230	4.32 264	18.31 270	31.62 272	0.57 207	32.74 273	1.33 254	0.88 221	0.67 217	61.90 281	16.80 274	4.24 263	6.02 266	0.75 220	1.26 247	18.71 270	8.82 265	37.43 279	28.26 271

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

TANstereo	0.41 98	0.26 61	0.19 45	0.29 86	0.27 95	0.33 97	0.17 70	0.37 43	0.21 46	0.45 75	0.23 32	0.32 33	0.28 107	0.22 101	0.57 122	0.57 189	0.52 147	0.68 219	0.98 165	0.76 213	0.43 93	0.39 83	0.85 226	0.23 76	0.29 30	0.39 78	0.51 104	0.41 68

XX-TBD	0.41 98	0.26 61	0.19 45	0.29 86	0.27 95	0.33 97	0.17 70	0.37 43	0.21 46	0.45 75	0.23 32	0.32 33	0.28 107	0.22 101	0.57 122	0.57 189	0.52 147	0.68 219	0.98 165	0.76 213	0.43 93	0.39 83	0.85 226	0.23 76	0.29 30	0.39 78	0.51 104	0.41 68

AnyNet_C32	0.88 192	0.47 167	0.50 173	0.51 164	0.52 177	0.65 187	0.66 195	0.75 201	1.35 234	0.60 189	0.80 205	0.76 172	0.51 178	0.50 196	1.62 222	0.70 218	0.77 211	0.68 219	1.21 185	0.55 186	1.17 228	1.19 232	0.48 197	0.65 208	0.79 194	1.05 204	0.72 169	3.73 248

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

MSC_U_SF_DS_RVC	1.15 206	1.01 221	0.88 223	1.25 219	0.85 212	0.92 207	1.17 222	1.23 229	1.56 240	1.03 235	0.75 199	1.21 194	0.87 198	1.05 233	1.68 226	0.75 224	0.66 189	0.74 223	3.51 220	0.89 223	0.96 220	1.36 239	0.83 225	0.91 229	1.19 223	1.13 211	0.88 195	1.63 211

ACVNet-4b	1.77 220	2.43 239	1.27 236	2.78 241	2.11 240	3.13 242	3.16 247	1.03 219	0.97 220	1.10 241	0.61 179	3.05 230	1.08 208	2.79 247	1.39 210	0.68 216	1.48 240	0.75 224	5.82 235	1.08 233	0.81 207	0.64 169	3.77 250	0.68 212	1.08 219	0.97 193	1.19 214	1.80 217

SAMSARA	1.22 213	0.61 198	0.86 220	0.71 189	0.68 200	0.67 191	0.70 199	1.28 231	1.00 221	0.78 219	0.71 189	0.96 184	2.09 228	0.61 211	2.00 237	0.88 231	0.80 214	0.76 225	1.68 197	0.81 216	1.35 235	1.66 247	0.43 191	0.80 221	2.42 248	2.93 256	2.32 246	2.44 231

LSM0	6.91 262	0.81 213	0.60 194	1.25 219	1.05 224	1.32 223	1.29 225	1.65 248	1.45 236	1.18 246	1.49 244	2.67 224	4.52 244	0.52 202	59.29 280	70.04 280	1.27 234	0.77 226	10.09 254	1.49 249	2.97 261	5.30 264	0.65 215	0.91 229	1.35 229	1.86 235	2.57 250	8.34 262

RainbowNet	1.77 220	2.52 240	1.58 243	3.00 244	2.34 246	3.15 243	3.06 244	1.00 216	0.77 202	1.29 249	0.75 199	2.75 225	1.86 226	2.77 246	1.50 216	0.78 227	1.23 233	0.78 227	3.30 218	1.16 236	1.11 226	0.72 187	3.90 252	0.79 218	1.16 222	1.16 212	1.37 224	2.11 225

ACVNet_2	2.43 242	2.72 248	1.85 251	3.43 251	2.57 252	3.08 240	3.07 245	1.40 237	1.10 222	1.11 242	0.99 221	2.79 226	1.99 227	2.57 244	1.19 198	0.76 226	2.35 254	0.78 227	16.59 264	1.22 239	1.05 223	0.82 206	3.92 253	1.15 246	1.74 237	2.01 239	1.54 228	1.90 219

PVD	1.15 206	0.86 216	0.90 225	0.94 209	0.89 215	1.01 214	0.89 212	1.55 245	1.56 240	0.60 189	0.95 218	1.22 197	1.67 220	0.80 223	1.69 227	0.88 231	1.07 228	0.78 227	1.80 203	0.87 222	1.15 227	1.41 242	0.66 217	0.78 216	1.26 227	1.62 230	1.32 223	1.83 218

ELAS	2.16 236	1.69 232	1.25 235	2.28 230	1.83 235	2.51 232	1.54 230	1.63 246	1.84 243	0.90 227	3.66 261	7.04 258	6.05 251	0.63 215	1.83 233	0.67 211	1.09 230	0.79 230	2.64 214	0.86 221	1.37 236	2.14 255	0.81 223	1.05 236	3.30 257	2.80 255	2.71 251	3.36 245
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCS	1.14 205	0.75 208	0.65 205	0.73 192	0.78 207	0.82 201	0.71 200	1.01 218	1.55 239	0.62 195	0.87 213	1.16 192	1.80 224	0.61 211	1.52 217	1.19 248	1.05 226	0.82 231	1.97 207	0.96 228	1.60 242	1.93 252	0.59 210	0.82 223	1.00 217	2.14 245	1.06 207	2.09 223

ELAS_RVC	2.08 234	1.48 229	1.28 237	2.09 228	1.56 232	3.54 255	1.54 230	1.51 243	1.17 224	0.93 229	2.90 256	6.91 257	6.03 250	0.62 214	1.61 220	0.67 211	1.11 231	0.82 231	2.41 213	0.92 224	1.42 238	2.14 255	0.86 228	1.12 241	3.43 259	2.32 248	2.72 253	3.08 243
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_1	1.97 230	2.92 253	1.62 245	3.50 252	2.66 253	3.39 250	3.43 250	1.18 227	0.93 216	1.04 237	0.92 215	2.97 229	1.56 219	2.85 250	1.41 211	0.57 189	1.54 242	0.83 233	6.64 242	1.03 232	1.09 224	0.81 204	4.02 254	0.79 218	1.25 226	1.72 232	1.01 203	1.41 202

S-Stereo	1.04 201	0.66 202	0.64 204	0.96 210	0.95 217	1.10 216	1.26 223	0.74 200	0.81 207	0.65 207	2.52 255	2.61 222	0.92 200	0.56 206	1.67 224	0.73 222	0.69 199	0.83 233	1.54 194	0.84 219	0.72 196	0.95 218	1.07 233	0.84 225	0.70 175	0.78 172	0.80 181	1.53 207

PSMNet_ROB	2.08 234	2.77 250	1.33 240	2.54 236	1.82 233	3.47 252	3.03 242	1.25 230	1.21 226	1.32 251	1.41 238	2.91 228	4.05 241	2.61 245	1.82 232	0.80 228	1.39 239	0.86 235	6.00 237	1.24 241	1.21 231	1.11 228	4.12 255	1.13 242	1.65 236	1.79 234	1.60 232	1.63 211

DPSNet	1.77 220	0.63 199	0.63 203	0.89 205	0.87 213	1.03 215	0.60 191	0.69 191	0.91 213	0.46 88	0.65 184	5.95 252	2.89 235	0.31 154	2.32 247	1.06 243	1.08 229	0.92 236	13.58 261	0.95 227	1.48 241	1.71 250	1.15 234	1.06 237	1.28 228	2.04 242	1.21 217	1.51 206

WAO-7	1.84 226	1.51 230	1.58 243	2.13 229	1.53 231	1.45 224	1.51 228	1.82 252	2.17 250	1.51 256	3.04 257	3.42 236	4.56 245	1.06 234	1.87 234	1.13 245	1.28 235	0.96 237	3.75 221	1.28 242	1.09 224	1.25 236	0.64 214	1.42 253	1.47 231	2.46 249	1.50 226	2.37 229

DGSMNet	1.45 216	0.77 211	0.87 222	0.85 204	0.81 210	0.90 206	0.88 211	0.84 208	0.69 195	1.14 245	4.85 265	1.29 200	0.91 199	0.73 221	1.71 228	1.61 260	1.82 248	0.96 237	3.30 218	1.08 233	2.90 260	4.49 263	0.73 218	0.91 229	0.80 195	1.08 206	0.92 198	1.20 194

IMH-64-1	2.23 237	2.54 242	1.78 248	3.04 246	2.48 247	3.36 248	3.57 251	1.43 239	1.87 244	1.00 231	1.08 227	3.38 234	4.59 246	3.31 253	1.71 228	0.91 235	1.73 244	0.97 239	4.22 226	1.35 244	1.42 238	1.19 232	4.55 257	1.08 239	2.07 240	1.47 225	1.70 233	2.34 227

IMH-64	2.23 237	2.54 242	1.78 248	3.04 246	2.48 247	3.36 248	3.57 251	1.43 239	1.87 244	1.00 231	1.08 227	3.38 234	4.59 246	3.31 253	1.71 228	0.91 235	1.73 244	0.97 239	4.22 226	1.35 244	1.42 238	1.19 232	4.55 257	1.08 239	2.07 240	1.47 225	1.70 233	2.34 227

AMNet	0.92 195	0.91 217	0.88 223	0.91 207	0.95 217	0.96 211	0.87 210	0.71 194	0.87 212	0.90 227	0.98 220	0.99 186	0.64 186	0.95 230	0.90 181	1.00 240	1.06 227	0.97 239	0.96 163	0.97 229	1.02 221	0.98 219	0.55 205	0.91 229	0.91 207	0.97 193	1.06 207	1.16 191

IMH	2.49 243	2.59 244	1.81 250	3.06 248	2.54 251	3.39 250	3.61 253	1.47 242	1.90 247	1.03 235	1.07 226	3.52 239	8.23 252	3.63 258	1.59 218	0.91 235	1.80 247	1.01 242	5.27 232	1.38 247	1.37 236	1.14 230	4.57 259	1.13 242	2.08 242	1.87 236	1.82 236	3.43 246

MADNet+	1.50 217	0.93 218	1.11 232	1.23 218	1.05 224	0.97 212	1.51 228	1.54 244	1.23 228	1.08 239	1.04 224	1.70 209	1.83 225	1.02 232	3.67 258	1.43 255	2.08 253	1.01 242	2.00 208	1.30 243	2.18 251	1.49 245	1.00 232	1.62 258	1.58 235	1.26 218	1.29 221	2.49 232

MFMNet_re	1.21 210	1.06 224	0.95 227	1.17 216	0.99 222	1.45 224	1.16 221	1.07 221	1.30 232	1.01 234	1.10 229	2.08 214	1.27 213	0.84 225	1.60 219	1.03 242	1.29 236	1.04 244	2.18 210	1.01 231	1.29 234	1.03 223	0.96 231	0.99 234	0.99 214	0.91 187	1.30 222	1.48 205

SGM+DAISY	1.97 230	1.15 227	1.06 231	1.40 224	1.29 229	1.49 227	1.43 227	1.32 233	1.16 223	1.11 242	2.33 254	2.86 227	2.50 232	1.08 235	7.06 262	1.20 249	1.29 236	1.06 245	8.56 250	1.21 237	1.70 245	1.46 244	1.26 237	1.13 242	1.42 230	1.31 220	1.94 241	2.43 230

Dean	2.26 239	3.02 257	1.51 242	3.69 253	3.06 259	3.35 247	3.37 249	1.63 246	1.75 242	1.34 252	1.22 232	3.24 233	3.75 239	2.81 249	1.67 224	0.89 233	1.78 246	1.08 246	4.11 223	1.56 252	1.17 228	1.01 222	4.18 256	1.28 248	2.41 247	2.01 239	2.20 245	2.02 222

PWCK	3.81 250	2.53 241	1.72 247	3.08 249	2.13 242	3.10 241	3.14 246	1.99 255	2.21 251	2.27 264	3.18 259	5.47 248	3.87 240	1.43 236	2.14 238	1.00 240	1.84 249	1.11 247	42.20 279	1.74 254	2.25 253	1.67 248	2.24 242	1.53 256	1.90 238	2.63 251	1.84 238	2.54 235

WAO-6	2.05 232	2.11 237	1.32 239	2.55 238	2.10 238	2.72 236	2.68 238	1.45 241	1.94 248	1.37 253	1.13 231	3.15 232	4.44 243	2.52 242	1.75 231	1.20 249	1.94 250	1.12 248	2.67 215	1.36 246	1.62 243	1.37 240	2.42 243	1.38 251	2.21 244	2.11 243	1.99 242	2.75 239

LVE	2.40 241	2.71 247	1.67 246	4.77 263	2.70 254	3.32 246	3.79 254	1.33 234	1.39 235	1.62 257	1.35 235	3.06 231	3.67 238	2.80 248	1.44 214	0.89 233	1.62 243	1.12 248	6.31 239	1.44 248	1.97 249	1.40 241	3.89 251	1.47 255	2.51 251	2.03 241	2.07 243	2.50 233

SPS-STEREO	1.42 215	1.09 226	1.04 230	1.28 221	1.20 228	1.23 219	1.01 217	1.33 234	1.23 228	1.11 242	1.31 234	2.03 212	1.20 211	0.94 229	1.88 235	1.24 251	1.31 238	1.13 250	4.18 225	1.21 237	1.90 248	1.42 243	1.22 236	1.13 242	1.21 225	1.24 216	1.59 230	1.54 208
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-8	2.95 245	2.89 251	2.08 253	4.66 260	2.53 249	3.48 253	2.97 240	1.91 253	3.21 258	1.38 254	1.44 240	5.04 243	8.43 253	3.60 256	2.17 239	1.16 246	2.03 251	1.19 251	6.98 245	2.15 259	1.74 246	1.25 236	2.86 245	1.36 249	3.26 255	2.73 252	2.53 248	4.56 254

Venus	2.95 245	2.89 251	2.08 253	4.66 260	2.53 249	3.48 253	2.97 240	1.91 253	3.21 258	1.38 254	1.44 240	5.04 243	8.43 253	3.60 256	2.17 239	1.16 246	2.03 251	1.19 251	6.98 245	2.15 259	1.74 246	1.25 236	2.86 245	1.36 249	3.26 255	2.73 252	2.53 248	4.56 254

TorneroNet	5.55 259	3.56 260	2.26 258	3.87 255	3.09 260	4.41 259	4.59 258	1.77 251	5.65 263	1.30 250	1.46 243	6.35 254	60.56 280	3.94 265	2.38 249	0.99 239	2.95 260	1.26 253	16.30 263	1.57 253	2.37 257	1.62 246	5.15 264	1.41 252	2.48 250	2.30 247	2.14 244	4.06 250

TorneroNet-64	4.16 252	3.61 261	2.11 255	4.37 259	2.98 257	4.33 257	4.63 260	1.71 249	6.34 264	1.23 248	1.11 230	5.72 250	25.96 268	4.00 266	2.53 251	0.96 238	2.98 261	1.29 254	12.05 256	1.55 251	2.30 256	1.69 249	4.93 263	1.44 254	2.24 245	2.79 254	1.84 238	5.51 260

AnyNet_C01	1.28 214	0.80 212	0.65 205	0.77 197	0.83 211	0.78 198	1.02 218	1.15 225	1.49 237	0.71 212	0.96 219	2.09 215	1.73 221	0.68 219	1.89 236	1.43 255	1.52 241	1.40 255	2.36 212	1.08 233	2.26 254	2.15 257	0.80 222	0.88 227	1.19 223	1.04 203	0.99 200	1.96 220

DispFullNet	2.33 240	2.68 246	3.37 265	2.54 236	2.33 245	2.65 235	2.56 237	1.37 236	1.29 231	2.23 263	1.02 222	7.86 263	2.93 236	2.48 240	1.41 211	1.62 261	2.89 259	1.43 256	6.75 244	2.26 261	1.63 244	1.71 250	1.21 235	0.80 221	0.93 208	0.93 191	1.52 227	2.50 233

KSHMR	5.14 258	3.44 259	2.51 259	4.75 262	3.54 263	4.37 258	4.39 257	2.25 257	2.04 249	1.89 259	1.90 251	3.91 240	56.90 279	4.29 267	2.33 248	1.43 255	2.38 255	1.63 257	9.67 253	1.74 254	2.26 254	1.95 253	6.27 269	1.58 257	2.40 246	2.12 244	2.33 247	4.41 253

UNDER WATER	4.12 251	4.08 263	2.63 260	6.45 267	4.77 267	5.44 264	5.59 263	3.34 262	3.11 257	1.70 258	1.80 250	7.67 261	11.14 259	4.31 268	2.42 250	1.26 252	4.76 264	1.65 258	6.67 243	2.44 263	2.82 259	2.90 259	7.40 272	2.17 263	3.16 254	3.80 259	2.72 253	5.07 257

notaker	3.70 248	3.63 262	2.85 262	6.04 266	3.37 261	4.76 261	4.69 261	2.04 256	2.21 251	1.89 259	1.60 247	7.21 260	15.87 265	3.78 262	2.29 246	1.52 258	2.59 257	1.74 259	11.12 255	2.03 258	2.00 250	2.17 258	4.86 262	1.71 259	1.52 234	1.74 233	1.91 240	2.70 238

UNDER WATER-64	4.19 253	4.38 265	2.66 261	7.03 268	4.94 268	5.57 265	5.84 264	3.48 265	2.88 255	1.94 261	1.95 252	7.91 264	9.16 257	4.50 270	2.63 252	1.31 253	4.96 265	1.75 260	6.26 238	2.37 262	2.75 258	3.23 260	7.93 273	2.02 262	2.94 253	4.48 261	2.89 256	5.44 259

ktn	4.88 256	2.98 255	2.15 256	3.75 254	3.03 258	3.86 256	4.59 258	1.74 250	2.91 256	2.10 262	1.63 248	11.03 269	37.05 274	3.72 259	2.27 245	1.83 262	2.63 258	2.02 261	18.61 265	1.99 257	2.22 252	2.06 254	4.75 260	1.94 261	2.11 243	2.26 246	2.71 251	3.88 249

JetBlue	3.72 249	2.93 254	2.25 257	4.01 258	3.39 262	4.54 260	4.38 256	2.49 258	2.38 253	1.19 247	1.04 224	7.20 259	1.53 218	3.21 252	1.64 223	1.52 258	2.46 256	2.08 262	4.12 224	1.77 256	4.67 265	5.57 265	1.98 240	1.72 260	2.43 249	4.51 262	3.02 257	22.45 269

DPSimNet_ROB	7.97 263	3.03 258	3.09 263	2.75 240	2.79 256	2.83 238	4.04 255	3.33 261	6.56 265	2.71 267	50.85 279	6.38 255	18.73 266	3.01 251	14.74 268	5.23 267	4.15 263	2.37 263	28.07 272	3.64 265	5.47 266	6.94 268	2.62 244	2.99 266	3.80 261	6.16 264	3.42 260	15.50 264

HanzoNet	10.87 265	6.61 268	4.12 267	14.03 271	6.14 269	22.43 272	21.48 275	7.53 270	9.98 269	2.65 266	3.14 258	30.46 274	52.31 278	24.77 277	5.81 260	2.76 264	7.16 269	2.61 264	25.65 268	5.09 267	4.13 262	3.84 262	8.74 274	2.66 264	4.91 264	4.52 263	4.28 262	5.77 261

MADNet++	4.47 255	3.00 256	3.25 264	2.44 234	3.78 264	2.63 234	3.35 248	3.45 263	4.35 262	3.57 268	3.87 262	5.35 245	5.16 248	3.40 255	3.14 254	4.21 266	3.98 262	3.26 265	6.32 240	4.42 266	7.68 268	13.20 270	2.01 241	3.95 267	3.30 257	10.32 267	3.77 261	3.51 247

JetRed	5.93 260	4.36 264	5.18 268	3.32 250	4.15 266	5.91 266	9.28 269	4.21 266	2.78 254	2.33 265	2.08 253	5.56 249	1.33 215	5.92 271	3.32 256	3.95 265	6.76 268	6.49 266	3.83 222	3.05 264	7.34 267	6.19 267	5.50 265	2.76 265	9.36 265	21.55 272	5.67 265	17.91 266

PML	25.77 275	16.40 273	5.63 269	19.94 275	12.77 274	20.38 271	9.79 270	9.31 272	68.05 281	17.61 277	136.84 281	90.68 280	97.32 281	9.22 276	8.31 263	7.86 268	13.64 271	6.53 267	32.01 273	6.33 268	10.40 273	9.06 269	5.53 268	5.58 268	24.53 274	10.26 266	31.06 276	10.67 263

DLNR_Zeroshot_test	15.24 271	56.59 281	0.74 214	77.76 281	0.28 103	0.40 128	71.39 281	0.56 154	0.23 63	0.54 146	0.35 75	0.59 140	0.18 47	4.34 269	79.08 281	81.53 281	15.25 272	11.51 268	5.30 233	0.36 113	0.78 205	0.74 190	0.15 60	0.31 128	0.60 153	0.51 113	0.69 160	0.63 141

ASD4	13.31 269	6.70 269	12.88 271	5.51 265	3.93 265	6.96 268	5.17 262	6.08 269	7.44 267	6.90 271	29.32 276	6.50 256	8.79 255	7.47 272	12.49 265	11.08 269	10.55 270	13.21 269	12.75 258	7.93 269	31.35 276	19.00 271	4.80 261	6.43 269	22.01 271	31.67 276	26.99 275	35.45 276

MANE	5.94 261	1.67 231	3.69 266	2.38 233	2.05 236	2.51 232	2.37 233	3.17 260	4.05 261	0.84 224	1.36 236	7.77 262	9.14 256	0.57 207	15.61 269	1.09 244	0.87 220	13.46 270	6.33 241	0.62 197	1.25 233	0.76 195	0.49 199	1.02 235	10.30 266	18.90 270	16.36 271	31.80 272

DGTPSM_ROB	11.00 266	5.61 266	16.56 272	3.96 256	7.34 270	4.93 262	7.56 265	4.32 267	11.20 270	4.12 269	8.43 267	4.55 241	13.08 261	3.85 263	13.16 266	13.78 270	6.37 266	15.33 271	7.61 247	11.60 270	8.27 271	20.90 272	5.52 266	11.00 271	11.55 267	30.93 274	12.69 268	32.76 273

DPSMNet_ROB	11.11 267	5.62 267	16.57 273	3.96 256	7.34 270	4.93 262	7.57 266	4.32 267	11.21 271	4.13 270	8.57 268	4.60 242	14.45 264	3.87 264	13.23 267	13.79 271	6.38 267	15.38 272	8.62 251	11.60 270	8.28 272	20.92 273	5.52 266	11.00 271	11.58 268	30.93 274	12.70 269	32.76 273

LRCNet_RVC	19.34 274	28.20 274	9.73 270	30.22 276	27.96 277	31.69 277	26.15 276	20.45 278	8.63 268	28.67 278	28.56 275	30.79 275	23.77 267	32.51 278	10.62 264	1.87 263	23.27 275	17.65 273	40.19 275	17.32 275	8.18 270	3.73 261	35.17 278	25.19 275	1.50 232	1.19 213	5.90 266	3.12 244

DPSM_ROB	17.14 272	15.12 271	20.99 274	8.55 269	8.28 272	12.85 269	8.38 267	9.68 273	14.27 272	7.99 272	8.92 269	10.02 267	13.15 262	3.72 259	17.02 270	17.90 272	17.89 273	19.72 274	13.12 259	14.58 272	23.81 274	27.16 274	6.33 270	14.07 273	31.12 276	38.41 277	36.00 277	43.62 277

DPSM	17.14 272	15.12 271	20.99 274	8.55 269	8.28 272	12.85 269	8.38 267	9.68 273	14.27 272	7.99 272	8.92 269	10.02 267	13.15 262	3.72 259	17.02 270	17.90 272	17.89 273	19.72 274	13.12 259	14.58 272	23.81 274	27.16 274	6.33 270	14.07 273	31.12 276	38.41 277	36.00 277	43.62 277

CasAABBNet	34.43 277	30.36 275	42.26 279	17.14 272	16.55 275	25.74 273	16.74 272	19.07 275	28.70 274	16.64 276	18.05 274	20.17 273	26.39 269	7.50 273	34.18 274	36.02 274	36.01 278	39.65 276	26.14 269	29.32 276	47.52 280	54.86 281	12.71 275	28.37 278	62.52 278	77.28 279	72.22 280	87.55 279

MyStereo03	34.49 278	30.38 276	42.28 280	17.19 273	16.68 276	25.92 274	16.86 273	19.46 276	28.71 275	16.15 274	17.99 272	20.16 271	26.46 270	7.53 274	34.41 275	36.06 275	35.97 276	39.69 277	26.26 270	29.36 277	47.86 281	54.73 279	12.72 276	28.32 276	62.57 279	77.31 280	72.32 281	87.78 280

MyStereo02	33.87 276	30.38 276	42.28 280	17.19 273	0.00 1	25.92 274	16.86 273	19.46 276	28.71 275	16.15 274	17.99 272	20.16 271	26.46 270	7.53 274	34.41 275	36.06 275	35.97 276	39.69 277	26.26 270	29.36 277	47.86 281	54.73 279	12.72 276	28.32 276	62.57 279	77.31 280	72.32 281	87.78 280

HaxPig	36.94 279	39.02 278	35.87 276	37.61 278	42.00 278	37.54 278	41.37 278	37.89 279	39.04 277	46.91 279	48.84 278	44.26 277	35.76 273	37.00 279	38.72 278	36.77 278	45.37 279	48.69 279	40.70 276	39.66 279	36.11 277	31.60 276	47.76 280	39.78 280	18.63 269	16.85 269	13.84 270	19.74 267

AVERAGE_ROB	39.02 280	41.97 279	38.90 277	43.30 279	44.01 280	42.99 279	43.74 279	43.16 280	39.90 278	47.57 280	47.87 277	44.75 278	39.96 275	43.65 281	38.17 277	36.44 277	46.39 280	48.96 280	41.67 277	40.21 280	39.69 278	35.43 277	46.62 279	39.76 279	24.41 273	16.49 268	19.69 272	17.85 265

MEDIAN_ROB	40.83 281	43.09 280	39.48 278	43.85 280	45.04 281	43.46 280	44.50 280	43.93 281	40.53 279	50.28 281	51.34 280	46.63 279	40.33 276	42.01 280	40.18 279	38.17 279	48.38 281	51.35 281	43.96 280	42.85 281	41.02 279	36.07 278	48.66 281	41.25 281	25.02 275	23.68 273	21.83 274	25.41 270

FADE																					7.92 269						4.68 263

Low-res two-view benchmark