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.

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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

RAFT	0.51 6	0.10 1	0.40 5	0.09 6	0.01 3	0.21 16	0.15 45	2.74 20	0.06 3	1.09 15	0.00 1	0.21 3	0.05 5	0.02 5	1.05 1	0.90 1	0.35 3	0.05 1	1.39 10	0.30 8	0.74 4	0.58 5	0.00 1	0.09 5	0.14 1	0.05 3	2.94 14	0.01 2

ProNet	0.34 1	0.17 2	0.37 4	0.02 1	0.00 1	0.19 12	0.38 66	0.31 6	0.03 1	0.00 1	0.96 36	0.20 1	0.01 1	0.12 14	1.98 6	0.97 2	0.66 6	0.07 2	0.38 2	0.05 1	0.48 1	0.19 1	0.61 31	0.07 4	0.44 8	0.01 1	0.49 2	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.41 3	0.26 3	0.06 2	0.06 3	0.08 8	0.01 1	0.01 3	0.26 4	0.13 8	0.94 14	0.00 1	0.34 6	0.04 3	0.01 1	1.90 5	2.20 15	0.23 1	0.29 5	0.72 4	0.09 3	1.14 7	1.10 11	0.01 4	0.05 1	0.40 7	0.12 4	0.56 3	0.03 5

CroCo-Stereo	0.46 4	0.29 4	0.05 1	0.07 4	0.11 9	0.03 2	0.00 1	0.20 3	0.14 9	0.11 4	0.00 1	0.44 8	0.03 2	0.01 1	2.56 13	2.20 15	0.34 2	0.29 5	0.88 6	0.09 3	1.53 10	1.58 18	0.01 4	0.06 3	0.36 6	0.20 6	0.68 4	0.03 5
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
RYNet	1.33 13	0.39 5	0.40 5	0.17 10	0.24 14	0.47 35	0.05 17	1.74 11	1.23 78	0.44 8	0.14 14	0.32 5	0.20 7	0.01 1	5.64 51	1.64 5	0.82 7	3.63 77	1.17 8	0.08 2	1.02 6	0.26 2	0.26 11	0.23 14	1.45 29	10.04 120	2.88 13	0.99 15

anonymousdsp	1.11 10	0.53 6	0.70 14	0.35 17	0.24 14	0.19 12	0.01 3	2.12 16	0.12 7	0.28 6	0.32 23	1.24 15	0.24 10	0.12 14	2.76 14	2.27 18	1.37 10	1.14 18	1.99 14	0.91 23	3.63 35	2.61 32	0.46 23	0.19 12	0.73 12	0.03 2	5.14 29	0.16 8

MoCha-V2	0.40 2	0.55 7	0.47 7	0.02 1	0.07 6	0.13 6	0.00 1	0.04 1	0.03 1	0.00 1	0.00 1	0.20 1	0.25 12	0.01 1	1.12 2	1.41 3	0.50 4	0.17 3	0.29 1	0.58 15	3.02 24	1.01 10	0.00 1	0.05 1	0.33 4	0.21 8	0.47 1	0.01 2

StereoVision	0.50 5	0.56 8	0.24 3	0.07 4	0.07 6	0.13 6	0.05 17	0.26 4	0.26 17	0.51 9	0.00 1	0.24 4	0.04 3	0.04 7	2.09 7	1.78 6	0.64 5	0.17 3	0.71 3	0.12 5	0.62 2	0.91 7	0.00 1	0.10 7	0.33 4	0.23 11	3.30 15	0.16 8

AANet_RVC	1.37 14	0.66 9	0.62 13	0.25 12	1.74 85	0.10 4	0.67 91	1.93 13	1.51 90	0.84 13	0.26 21	0.38 7	0.91 41	0.19 20	4.34 38	2.69 20	1.41 12	1.28 23	1.30 9	1.13 28	0.73 3	0.94 8	0.25 10	0.51 35	1.68 33	1.46 32	3.94 21	5.33 58

MIF-Stereo	1.58 18	0.76 10	0.60 12	0.11 7	0.32 23	0.19 12	0.03 8	2.21 17	0.34 23	4.40 55	0.00 1	2.37 27	0.32 16	0.05 9	3.96 32	3.80 47	2.25 21	1.61 31	6.17 55	0.64 17	3.66 36	2.14 23	0.45 22	0.39 26	1.01 19	1.65 37	1.17 5	2.06 29

StereoIM	1.47 16	0.79 11	0.48 8	0.15 8	0.38 25	0.08 3	0.06 19	0.40 7	0.41 28	1.99 23	0.00 1	1.07 13	0.13 6	0.02 5	3.18 17	2.92 23	2.53 23	1.79 36	5.43 36	0.76 22	2.42 17	2.23 25	0.31 14	0.26 16	2.60 43	2.33 44	2.20 9	4.80 54

RAFT + AFF	1.46 15	0.92 12	0.53 9	0.40 21	0.04 4	0.51 41	0.02 6	3.71 28	0.11 6	2.77 32	0.00 1	3.68 42	0.34 20	0.12 14	5.69 53	2.03 11	2.88 26	0.36 7	5.48 37	0.27 7	4.19 48	1.25 12	0.21 9	0.18 11	1.91 37	0.31 14	1.40 6	0.12 7

iRaftStereo_RVC	1.19 11	1.36 13	0.77 17	0.41 22	0.28 21	0.28 26	0.01 3	3.64 27	0.21 14	0.42 7	1.74 50	1.58 18	0.30 15	0.16 19	2.24 9	2.10 13	1.62 17	0.70 10	2.00 15	0.42 11	2.95 22	2.78 33	0.39 19	0.26 16	0.74 13	0.22 9	3.64 17	0.86 13

delet	1.00 8	1.38 14	0.86 27	0.34 16	0.99 58	1.00 56	0.38 66	0.91 8	0.18 12	1.23 16	0.46 26	0.68 11	0.37 22	0.79 93	3.35 19	1.81 7	1.37 10	0.77 11	0.86 5	0.53 14	1.57 11	0.48 4	0.46 23	0.62 48	0.84 16	0.22 9	3.65 18	1.02 16

4D-IteraStereo	3.57 49	1.40 15	3.26 96	0.93 51	0.64 37	0.21 16	0.15 45	8.38 84	0.58 37	13.21 156	1.95 53	5.52 67	0.78 37	0.70 84	4.77 41	4.00 58	4.72 54	3.05 64	7.65 69	1.59 40	7.94 118	6.96 113	0.86 56	0.56 39	2.75 47	4.52 76	7.16 67	2.15 32

MMNet	1.47 16	1.42 16	0.77 17	0.38 20	1.31 75	0.40 30	0.41 69	2.03 14	0.60 40	0.59 11	1.41 43	1.71 21	0.29 14	1.11 109	4.13 34	2.32 19	2.38 22	1.85 37	2.96 22	1.59 40	1.76 13	0.67 6	0.69 38	1.09 75	1.07 21	0.92 24	4.71 25	1.02 16

GANet	1.82 24	1.64 17	1.45 56	1.64 74	1.59 82	3.29 109	1.37 105	3.97 33	0.80 47	1.49 19	1.65 48	4.25 49	0.33 18	0.55 63	2.45 12	2.07 12	3.11 29	3.41 72	1.60 12	0.45 12	1.32 8	0.94 8	0.87 59	0.89 63	1.39 28	0.46 20	3.70 19	2.40 37

TDLM	1.02 9	1.64 17	1.38 54	0.37 19	0.90 49	0.67 44	0.76 94	2.31 18	0.18 12	0.25 5	2.96 69	2.21 26	0.64 36	0.31 37	1.15 3	1.45 4	1.52 16	0.93 13	0.98 7	0.67 19	0.98 5	0.42 3	0.64 34	0.39 26	0.23 3	0.19 5	1.76 8	1.68 24

HITNet	3.05 42	1.95 19	1.39 55	2.31 92	0.99 58	0.27 24	0.10 29	6.94 64	1.94 105	9.64 114	3.77 77	6.82 73	0.95 43	0.42 48	5.11 44	2.84 22	3.36 31	2.24 46	3.02 23	1.84 51	3.48 29	3.17 41	0.83 55	1.10 76	1.87 35	2.18 41	7.99 77	5.68 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
UPFNet	2.49 31	1.99 20	2.37 77	1.34 68	2.02 101	2.42 92	1.28 103	4.05 35	1.40 83	2.80 33	2.31 55	1.94 22	0.62 33	1.73 132	6.03 66	3.15 29	3.86 41	3.15 68	5.50 41	3.22 97	1.74 12	1.29 13	1.15 89	1.10 76	2.08 39	1.13 27	5.67 39	1.81 25

AASNet	1.22 12	2.00 21	0.89 28	0.43 25	1.99 98	1.14 58	0.48 75	2.04 15	0.14 9	0.51 9	0.89 34	0.50 9	0.20 7	0.40 47	3.90 25	1.95 10	1.29 8	1.75 35	1.62 13	1.12 27	1.97 14	1.71 19	0.72 42	0.51 35	1.03 20	0.32 15	2.81 12	0.65 12

raftrobust	4.09 70	2.00 21	3.23 95	1.32 66	0.96 55	0.44 33	0.15 45	9.53 103	0.71 44	13.29 157	5.73 103	5.50 66	1.07 48	0.39 45	6.70 96	4.77 93	5.29 67	2.88 61	7.88 71	2.18 70	5.75 78	4.31 66	1.37 106	0.57 44	6.87 93	6.05 90	5.91 49	5.47 60

LL-Strereo2	2.73 36	2.07 23	1.31 51	0.41 22	0.33 24	0.40 30	0.04 14	7.25 70	0.46 32	11.56 137	1.61 47	3.45 39	0.40 24	1.65 128	3.89 24	3.61 39	3.85 40	1.35 27	8.89 86	1.66 44	4.46 54	3.90 56	0.74 44	0.28 20	1.80 34	1.56 34	5.15 31	1.47 21

AnonymousM	3.65 54	2.19 24	0.90 30	1.07 56	0.18 11	0.94 52	0.04 14	6.87 63	0.97 61	7.98 98	2.55 57	3.83 44	0.95 43	0.57 66	5.52 49	5.43 108	6.84 93	3.37 71	5.62 43	2.07 63	7.93 117	5.27 89	1.21 93	0.87 61	1.22 23	2.60 47	9.70 99	11.77 114

FINET	2.77 37	2.20 25	2.22 71	3.13 106	0.96 55	0.85 50	0.44 71	2.83 21	1.89 103	3.86 48	0.87 33	4.06 47	1.56 74	0.53 60	7.78 124	4.97 99	4.37 51	1.53 30	8.10 76	1.44 35	3.94 40	2.47 29	0.43 20	1.02 70	2.68 44	1.59 35	6.19 53	2.93 42

test-1	8.48 140	2.23 26	4.98 139	2.04 89	2.03 102	10.12 161	1.99 117	15.82 175	2.06 107	13.18 152	7.18 122	12.57 123	2.54 120	0.64 74	7.64 119	7.87 151	9.96 141	7.03 155	24.35 181	7.18 157	11.13 151	12.94 192	1.20 92	1.91 113	13.93 157	14.53 160	12.14 131	19.78 162

DMCA	1.74 21	2.24 27	1.84 62	0.49 28	0.92 51	1.14 58	0.13 40	1.67 10	1.22 77	1.86 22	2.71 63	2.80 33	0.32 16	0.80 94	3.91 26	3.06 27	2.68 24	2.46 50	2.04 16	1.09 25	2.71 19	1.41 17	0.88 61	0.76 55	0.83 15	1.23 29	3.78 20	2.08 30

AFF-stereo	1.82 24	2.26 28	1.46 57	0.48 27	0.25 17	1.34 65	0.06 19	5.02 41	0.67 43	2.94 35	0.38 24	2.43 30	0.54 29	0.04 7	2.36 11	2.98 24	1.50 15	1.28 23	6.14 54	0.46 13	2.84 21	1.37 14	0.59 29	0.24 15	2.68 44	2.72 48	4.81 26	1.35 20

Former-RAFT_DAM_RVC	3.43 46	2.37 29	1.28 49	0.68 45	0.58 35	0.24 21	0.06 19	6.44 59	0.82 48	6.37 78	4.72 86	4.67 57	1.17 51	0.24 26	5.91 63	4.37 72	5.47 69	2.70 52	5.05 31	1.77 48	4.30 50	5.04 85	0.50 27	0.35 23	4.79 71	10.48 126	3.57 16	8.71 90

AEACV	0.75 7	2.37 29	0.78 24	0.15 8	0.13 10	0.15 10	0.06 19	0.10 2	0.09 5	0.00 1	0.00 1	0.54 10	0.28 13	0.05 9	2.24 9	1.86 8	1.67 18	0.48 8	2.18 18	0.72 21	2.19 16	1.85 22	0.15 7	0.09 5	0.20 2	0.27 12	1.73 7	0.02 4

HH	7.89 132	2.46 31	10.75 182	3.19 107	2.51 112	5.20 128	4.37 136	11.24 139	2.24 113	12.85 147	2.59 59	11.89 115	2.11 100	1.29 118	6.59 92	9.43 172	9.29 130	5.91 137	16.06 140	6.96 148	14.02 179	9.66 158	2.23 136	1.34 90	9.53 119	11.90 137	13.93 146	23.53 171

HanStereo	7.89 132	2.46 31	10.75 182	3.19 107	2.51 112	5.20 128	4.37 136	11.24 139	2.24 113	12.85 147	2.59 59	11.89 115	2.11 100	1.29 118	6.59 92	9.43 172	9.29 130	5.91 137	16.06 140	6.96 148	14.02 179	9.66 158	2.23 136	1.34 90	9.53 119	11.90 137	13.93 146	23.53 171

raft+_RVC	2.50 32	2.50 33	1.82 60	0.62 36	0.39 26	0.94 52	0.12 38	6.00 51	0.51 33	6.37 78	2.93 68	3.97 46	0.61 32	0.13 17	3.95 27	3.26 31	3.23 30	1.33 26	6.64 65	1.09 25	3.07 25	2.53 30	0.72 42	0.37 25	2.72 46	2.42 45	6.25 54	3.14 44

PWCDC_ROB	7.98 136	2.58 34	2.16 68	1.57 73	3.59 126	2.05 85	1.50 112	4.07 36	26.78 213	1.69 21	12.22 165	3.64 41	46.61 228	9.30 192	10.12 162	8.17 155	6.16 81	6.56 147	7.10 67	5.79 128	6.75 102	12.25 187	3.12 155	3.16 135	2.54 42	9.33 113	5.21 32	11.52 113

test_4	2.66 34	2.69 35	2.24 72	0.64 38	0.43 28	0.45 34	0.29 61	7.08 66	0.21 14	13.81 162	0.17 15	5.08 61	0.55 30	0.25 27	3.14 16	3.74 44	3.62 35	2.05 42	3.70 25	1.04 24	3.58 33	3.56 48	0.67 37	0.36 24	1.58 30	2.25 43	5.99 50	2.50 39

DMCA-RVC	3.69 55	2.69 35	2.18 69	1.93 86	2.43 108	1.44 70	2.89 125	3.94 32	5.33 151	3.34 42	4.21 82	11.38 108	1.29 57	1.28 117	7.23 106	4.15 65	4.25 48	3.53 76	4.86 30	2.77 86	4.84 58	4.43 71	1.06 82	1.47 97	1.95 38	1.99 40	5.75 44	7.13 76

HGLStereo	3.76 59	2.76 37	2.94 87	1.14 59	2.09 103	2.07 87	0.84 96	4.17 37	0.94 60	3.87 49	12.55 167	2.53 31	1.36 65	1.33 123	5.16 45	4.75 92	6.97 98	5.00 119	6.08 53	3.00 91	5.28 72	3.98 57	0.94 67	1.33 89	5.42 78	5.41 86	5.83 47	3.80 48

XX-Stereo	8.40 139	2.85 38	3.92 116	7.47 149	1.11 65	6.30 139	2.23 122	12.78 153	1.03 65	11.47 134	9.17 139	13.26 133	2.17 105	0.59 68	7.84 125	9.52 175	9.36 133	5.44 129	14.15 121	5.72 127	8.92 126	6.58 106	1.26 98	0.63 49	32.29 214	11.47 133	12.55 135	26.75 182

CVANet_RVC	1.68 20	2.90 39	2.47 80	2.89 104	1.15 72	2.50 94	1.35 104	3.81 30	0.39 27	0.59 11	4.79 87	2.85 34	0.62 33	0.52 59	1.71 4	2.12 14	1.49 14	1.21 19	1.54 11	1.42 34	1.98 15	1.37 14	0.60 30	0.46 32	0.61 11	0.35 18	2.29 10	1.34 19

CES	5.95 100	2.93 40	1.36 53	0.66 39	1.36 77	1.18 61	0.21 53	31.02 211	1.50 88	6.36 77	12.72 170	8.42 90	1.98 90	0.32 39	6.05 67	6.73 131	8.14 114	2.77 55	6.00 50	2.30 75	23.59 220	5.42 93	1.63 121	0.32 22	6.88 94	3.82 63	6.83 62	10.13 101

IER	3.28 44	3.00 41	1.18 45	0.96 53	1.10 63	1.73 81	0.69 92	4.33 39	0.93 57	2.94 35	8.22 134	10.19 103	0.95 43	2.88 147	6.34 79	3.77 46	4.10 45	2.77 55	3.58 24	3.17 95	2.98 23	2.43 28	1.42 109	1.15 85	2.40 40	4.50 75	5.36 35	5.45 59

BEATNet_4x	5.29 88	3.00 41	2.25 73	3.27 109	2.19 106	0.79 48	0.43 70	8.36 83	3.67 137	16.72 192	3.62 75	9.42 98	2.83 124	1.19 114	7.64 119	6.41 128	6.68 91	6.54 146	6.26 59	2.71 85	8.94 127	9.57 155	0.86 56	2.72 126	3.78 52	3.50 62	10.49 119	8.93 92

sAnonymous2	6.75 111	3.01 43	1.09 41	0.56 32	0.86 43	3.69 111	0.20 50	13.79 162	3.54 134	3.81 46	5.80 104	5.21 63	3.97 139	0.45 50	9.32 148	9.91 181	11.13 156	9.66 174	19.38 156	7.15 152	10.98 149	11.72 184	1.80 127	1.62 104	9.87 125	10.73 129	10.41 116	12.62 121

CroCo_RVC	6.75 111	3.01 43	1.09 41	0.56 32	0.86 43	3.69 111	0.20 50	13.79 162	3.54 134	3.81 46	5.80 104	5.21 63	3.97 139	0.45 50	9.32 148	9.91 181	11.13 156	9.66 174	19.38 156	7.15 152	10.98 149	11.72 184	1.80 127	1.62 104	9.87 125	10.73 129	10.41 116	12.62 121

RALAANet	3.52 47	3.11 45	2.97 90	1.15 60	1.20 73	1.71 79	0.23 55	6.04 52	1.02 64	4.47 56	4.42 84	3.09 38	1.43 68	0.26 30	6.06 68	3.85 48	4.78 56	5.01 120	8.94 87	3.58 100	5.33 73	4.51 75	1.10 84	1.59 102	3.98 58	4.39 72	6.63 58	4.21 51

sCroCo_RVC	6.73 110	3.16 46	1.16 44	0.36 18	0.96 55	3.01 103	0.48 75	9.86 109	3.55 136	5.96 70	3.53 73	4.46 52	4.94 148	0.90 100	8.47 136	12.80 206	12.41 167	8.74 167	18.16 150	6.11 133	16.64 195	13.91 196	0.77 46	2.27 119	9.25 115	7.62 102	13.29 142	9.02 96

test-3	4.72 76	3.18 47	3.66 110	1.86 84	1.74 85	1.44 70	0.59 83	9.78 107	0.51 33	10.97 130	1.51 45	16.42 156	1.15 49	0.64 74	6.55 88	4.09 63	6.92 96	3.09 67	14.37 126	1.92 56	6.27 88	8.30 136	0.89 62	1.11 79	4.71 69	2.88 50	7.22 68	5.72 66

test_1	4.72 76	3.18 47	3.66 110	1.86 84	1.75 89	1.44 70	0.59 83	9.79 108	0.51 33	11.07 132	1.49 44	16.42 156	1.16 50	0.64 74	6.53 87	4.08 61	6.87 94	3.07 65	14.39 127	1.91 55	6.26 87	8.28 135	0.87 59	1.11 79	4.69 68	2.89 51	7.26 71	5.71 65

HCRNet	2.91 40	3.19 49	0.80 26	1.42 70	0.27 18	0.41 32	0.63 85	2.61 19	0.08 4	37.79 231	2.40 56	4.61 56	0.20 7	0.27 33	4.32 36	1.94 9	1.87 20	0.78 12	2.43 19	0.63 16	2.71 19	1.37 14	0.49 25	0.26 16	0.56 10	0.41 19	5.09 28	1.03 18

PDISCO_ROB	4.91 80	3.21 50	2.14 67	2.74 98	2.11 104	1.51 74	1.48 111	4.94 40	2.29 116	2.49 29	5.41 100	4.86 59	2.09 98	1.83 133	6.55 88	6.61 130	6.04 79	10.49 185	6.22 57	4.15 114	7.50 114	7.17 115	1.15 89	1.81 112	6.10 86	6.17 95	17.36 164	8.08 84

test_3	5.18 85	3.24 51	3.52 105	1.97 88	1.82 90	1.38 66	0.57 81	10.49 127	0.58 37	15.72 186	1.14 39	20.47 172	1.21 53	0.59 68	6.11 73	3.99 57	7.17 102	3.73 81	14.43 128	2.01 62	6.36 92	10.05 169	0.79 48	0.97 68	5.22 76	4.31 70	7.31 72	4.84 55

UNet	3.74 58	3.26 52	3.07 92	1.82 83	1.90 94	2.72 98	1.23 102	6.67 61	1.74 99	5.15 59	4.59 85	3.93 45	1.34 63	2.73 145	5.38 47	3.97 55	6.35 82	4.01 92	6.20 56	3.83 104	4.23 49	3.13 39	1.49 113	1.68 109	3.36 50	4.36 71	6.04 51	6.85 75

anonymity	9.08 151	3.30 53	11.90 189	6.36 142	3.32 123	4.38 117	2.11 120	13.09 155	2.14 109	12.78 145	24.99 214	10.78 107	2.01 91	0.77 89	5.90 62	8.78 163	8.79 125	3.64 78	16.50 143	8.09 165	9.18 131	8.86 144	1.82 131	1.45 95	15.23 165	21.82 197	12.38 132	24.87 178

RASNet	3.53 48	3.37 54	3.79 113	1.55 72	1.82 90	2.49 93	0.49 77	8.15 79	2.25 115	3.47 43	3.22 71	4.35 50	2.16 104	0.31 37	3.74 22	3.52 37	4.32 49	2.23 45	4.31 27	2.32 76	4.60 56	3.57 49	0.74 44	3.60 144	2.49 41	3.92 65	9.56 98	8.84 91

DeepPruner_ROB	7.23 120	3.43 55	5.83 150	5.40 132	5.92 149	4.54 120	3.14 128	7.68 73	3.99 141	10.10 122	11.71 163	8.69 91	5.30 152	1.52 125	11.36 177	6.40 127	8.96 126	7.60 162	10.41 95	4.28 116	12.74 170	8.68 143	2.39 144	3.23 137	8.74 108	14.91 162	10.83 121	7.52 77

test_5	1.60 19	3.48 56	0.54 10	0.18 11	0.06 5	0.23 20	0.03 8	5.33 42	0.27 18	1.64 20	1.35 41	3.71 43	1.93 84	0.23 21	4.32 36	3.32 32	1.42 13	1.29 25	2.63 20	0.35 10	1.40 9	2.80 34	0.08 6	0.39 26	0.54 9	0.20 6	5.14 29	0.43 11

CFNet_pseudo	5.91 98	3.52 57	3.34 102	6.20 140	3.32 123	5.95 135	0.34 64	10.37 120	1.25 81	14.57 174	11.14 159	7.98 88	5.93 158	2.55 141	8.18 130	5.00 100	5.14 65	3.96 90	8.63 84	3.16 94	4.10 44	3.53 46	1.45 110	1.42 94	7.02 96	8.12 103	11.12 122	12.25 117

GMOStereo	3.91 62	3.72 58	0.92 33	1.64 74	1.12 66	0.50 36	0.63 85	8.76 90	0.91 53	15.01 178	0.71 27	6.30 68	1.33 59	0.23 21	3.95 27	4.42 75	5.04 60	3.85 85	8.60 79	1.98 57	5.17 63	7.78 124	0.82 51	0.56 39	6.49 88	3.33 57	9.48 94	2.37 33

error version	3.91 62	3.72 58	0.92 33	1.64 74	1.12 66	0.50 36	0.63 85	8.76 90	0.91 53	15.01 178	0.71 27	6.30 68	1.33 59	0.23 21	3.95 27	4.42 75	5.04 60	3.85 85	8.60 79	1.98 57	5.17 63	7.78 124	0.82 51	0.56 39	6.49 88	3.33 57	9.48 94	2.37 33

test-v	3.91 62	3.72 58	0.92 33	1.64 74	1.12 66	0.50 36	0.63 85	8.76 90	0.91 53	15.01 178	0.71 27	6.30 68	1.33 59	0.23 21	3.95 27	4.42 75	5.04 60	3.85 85	8.60 79	1.98 57	5.17 63	7.78 124	0.82 51	0.56 39	6.49 88	3.33 57	9.48 94	2.37 33

test-2	3.91 62	3.72 58	0.92 33	1.64 74	1.12 66	0.50 36	0.63 85	8.76 90	0.91 53	15.01 178	0.71 27	6.30 68	1.33 59	0.23 21	3.95 27	4.42 75	5.04 60	3.85 85	8.60 79	1.98 57	5.17 63	7.78 124	0.82 51	0.56 39	6.49 88	3.33 57	9.48 94	2.37 33

ARAFT	2.39 29	3.85 62	0.89 28	0.42 24	0.20 12	0.19 12	0.02 6	3.46 24	0.27 18	4.75 57	1.66 49	2.06 23	0.39 23	0.50 57	6.13 74	4.10 64	4.82 57	4.26 101	5.12 33	1.32 31	5.68 77	3.03 38	0.61 31	0.21 13	3.58 51	0.29 13	5.21 32	1.60 22

DN-CSS_ROB	5.28 86	3.87 63	4.38 125	2.33 94	3.00 120	0.63 43	0.22 54	10.51 129	1.48 87	10.35 123	11.92 164	14.00 141	4.14 141	0.49 56	6.33 78	3.51 36	7.12 101	3.41 72	14.86 131	2.28 74	6.55 96	3.37 43	1.33 103	4.19 154	5.66 80	3.49 61	7.31 72	5.92 69

DISCO	3.96 67	3.91 64	1.34 52	1.96 87	2.17 105	4.70 122	3.66 132	4.01 34	3.78 140	5.05 58	6.84 113	2.38 28	2.08 95	0.35 41	6.06 68	3.90 50	6.57 87	4.25 100	8.62 83	3.32 98	4.39 51	4.01 58	1.40 107	1.11 79	4.06 60	4.93 84	7.01 63	5.11 56

iinet-f	5.03 83	3.97 65	2.00 64	2.22 91	0.72 40	4.42 118	1.39 106	3.78 29	0.83 50	5.79 69	16.26 189	7.84 86	3.16 128	0.39 45	6.73 97	5.80 121	5.81 73	2.96 63	18.68 154	4.96 118	6.63 98	6.26 101	1.62 120	1.13 83	5.70 81	2.23 42	8.85 86	5.76 67

RAFT_CTSACE	1.80 22	3.98 66	0.77 17	0.63 37	0.30 22	0.28 26	0.03 8	5.40 44	0.17 11	8.06 99	0.26 21	3.50 40	1.29 57	0.27 33	2.19 8	2.25 17	1.31 9	0.55 9	2.14 17	0.25 6	2.51 18	4.48 73	0.64 34	0.28 20	0.82 14	0.32 15	5.60 37	0.28 10

RAFT-Stereo + iAFF	2.66 34	3.98 66	2.74 84	0.66 39	0.54 33	1.38 66	0.08 25	8.29 82	1.10 70	2.81 34	1.79 51	4.55 55	0.62 33	0.05 9	3.26 18	3.00 25	2.86 25	1.01 14	7.25 68	1.55 39	3.90 39	2.28 26	0.86 56	0.54 38	5.14 75	2.58 46	5.87 48	3.12 43

CFNet	4.33 72	3.98 66	2.01 66	4.38 119	2.45 109	2.25 91	0.54 79	6.78 62	0.88 52	4.20 54	5.09 94	17.09 162	2.33 113	0.48 55	5.67 52	3.01 26	4.34 50	2.87 60	5.36 35	2.39 77	4.04 41	1.79 21	0.77 46	1.05 72	8.67 107	5.50 88	8.59 81	10.37 102

pcwnet_v2	8.61 142	4.00 69	5.13 142	8.89 156	4.68 141	8.06 148	3.37 130	10.49 127	4.03 142	13.78 160	13.40 174	9.95 102	20.61 189	5.41 180	9.26 145	5.78 120	8.28 117	5.18 122	11.11 101	3.63 101	6.31 90	4.55 76	2.42 145	3.34 143	13.64 156	13.45 148	13.60 144	20.23 163

CAS	3.22 43	4.04 70	0.76 16	1.00 55	0.90 49	0.36 29	0.26 57	1.77 12	0.93 57	2.66 31	6.08 107	2.38 28	3.02 127	0.26 30	5.25 46	3.46 35	4.96 58	2.19 43	5.65 44	1.83 50	4.13 47	3.84 54	0.69 38	0.13 8	5.29 77	5.48 87	7.23 69	12.33 119

LoS	8.88 146	4.05 71	1.28 49	1.18 62	1.51 80	2.83 100	0.20 50	49.84 236	2.23 112	25.23 214	30.02 228	14.66 148	2.13 103	0.53 60	5.74 55	7.35 144	7.89 112	3.07 65	10.61 96	2.17 68	10.65 146	6.56 105	1.57 117	0.87 61	14.16 159	9.04 110	9.21 88	15.09 139

iResNetv2_ROB	5.61 94	4.07 72	1.96 63	4.69 123	2.20 107	4.60 121	0.94 99	8.50 86	2.09 108	6.20 75	12.67 169	13.31 135	6.49 162	0.50 57	6.25 76	4.56 83	5.13 64	4.03 93	14.34 125	3.94 109	6.24 85	4.48 73	1.50 114	3.20 136	6.68 92	5.25 85	9.83 102	7.92 81

IPLG	3.82 60	4.08 73	1.77 59	0.66 39	1.10 63	1.40 68	1.06 101	7.97 76	0.58 37	5.71 66	2.09 54	7.34 77	1.94 87	0.68 82	6.96 102	3.94 53	6.95 97	4.42 106	6.44 63	2.11 65	3.66 36	8.25 133	0.97 74	0.91 64	4.05 59	6.06 91	6.79 60	5.17 57

NVstereo2D	7.07 119	4.11 74	2.84 85	6.07 139	4.20 133	14.23 177	16.14 191	8.04 78	2.36 120	3.80 45	7.36 123	6.35 72	1.34 63	27.27 223	10.21 164	6.95 134	8.32 119	6.49 144	5.84 46	2.62 83	5.05 61	2.83 35	6.83 192	3.65 146	10.99 131	4.40 74	6.12 52	6.36 70

IGEV_Zeroshot_test	9.84 156	4.19 75	14.24 204	14.55 177	3.97 130	6.77 141	8.88 167	13.23 158	2.33 118	12.89 149	11.00 157	14.00 141	2.57 121	0.78 92	6.41 82	9.61 177	9.97 142	4.56 108	16.98 144	8.01 164	11.37 156	9.81 162	1.26 98	2.77 127	20.84 190	13.68 150	19.70 171	21.20 167

MIM_Stereo	1.95 26	4.20 76	1.15 43	0.66 39	0.48 29	0.54 42	0.10 29	4.26 38	0.35 24	3.18 41	0.24 19	2.64 32	0.33 18	0.37 43	3.71 21	3.67 42	3.04 27	2.25 47	4.58 28	1.35 32	4.11 45	2.85 36	0.49 25	0.44 30	0.97 18	0.59 21	4.57 23	1.60 22

anonymousdsp2	2.91 40	4.21 77	2.42 78	0.57 34	0.53 32	1.58 75	0.08 25	6.62 60	0.27 18	4.15 52	2.56 58	4.45 51	0.45 26	0.97 102	4.05 33	3.34 33	3.04 27	1.87 38	11.24 104	1.50 38	4.44 53	5.29 90	0.50 27	0.69 52	3.16 49	1.06 26	6.44 57	3.20 45

raft_robust	5.58 93	4.22 78	1.07 40	1.67 80	0.73 41	1.66 78	0.33 63	10.68 131	1.24 80	28.57 221	1.40 42	8.69 91	2.30 111	0.92 101	5.75 58	5.47 110	6.87 94	4.05 94	12.01 108	2.00 61	7.75 116	8.62 141	0.71 41	1.06 73	6.91 95	8.32 106	9.75 100	7.96 82

APVNet	6.75 111	4.23 79	2.36 76	4.05 116	5.00 143	8.19 150	5.50 145	10.42 122	2.99 128	3.74 44	11.48 161	5.09 62	1.52 72	1.53 126	8.48 137	9.23 166	12.54 168	9.16 170	15.66 137	6.55 142	6.98 105	6.77 112	1.47 112	4.01 153	8.58 106	4.04 68	14.92 151	7.68 79

TANstereo	7.47 123	4.26 80	3.29 99	2.79 101	2.87 118	3.88 113	0.13 40	5.71 46	1.55 92	6.86 84	2.72 65	2.17 24	2.24 106	4.18 168	12.57 184	12.99 207	10.89 152	18.94 217	22.19 172	17.84 209	7.39 112	5.50 95	29.21 230	0.71 53	1.27 26	3.98 66	9.84 103	5.70 63

XX-TBD	7.47 123	4.26 80	3.29 99	2.79 101	2.87 118	3.88 113	0.13 40	5.71 46	1.55 92	6.86 84	2.72 65	2.17 24	2.24 106	4.18 168	12.57 184	12.99 207	10.89 152	18.94 217	22.19 172	17.84 209	7.39 112	5.50 95	29.21 230	0.71 53	1.27 26	3.98 66	9.84 103	5.70 63

AACVNet	6.57 106	4.28 82	2.00 64	6.89 145	8.25 163	5.89 134	2.06 118	9.02 97	2.20 111	10.00 117	10.55 154	8.16 89	1.92 83	1.66 129	7.56 117	5.64 113	8.28 117	6.20 141	11.08 100	5.61 126	6.11 84	5.44 94	2.48 148	3.25 138	8.55 105	9.98 119	10.12 109	14.15 133

LMCR-Stereo	5.39 91	4.30 83	2.89 86	1.13 58	1.91 95	2.74 99	0.11 34	7.55 72	2.14 109	6.83 82	4.10 81	10.39 105	0.87 39	0.60 70	6.86 100	4.92 97	10.03 143	4.62 111	17.39 145	6.52 140	8.52 122	7.79 128	0.95 70	2.04 114	4.45 63	4.62 80	10.48 118	10.75 106

SA	3.89 61	4.31 84	0.91 31	1.17 61	1.14 71	0.89 51	0.17 48	8.93 95	0.74 45	13.98 164	0.19 16	7.57 81	1.40 66	1.37 124	6.47 84	4.55 82	5.81 73	2.80 59	6.32 61	1.59 40	4.12 46	6.35 103	0.26 11	1.04 71	2.93 48	6.10 93	9.85 105	4.12 50

LoS_RVC	3.70 56	4.34 85	4.10 117	0.30 13	0.99 58	0.22 18	0.28 59	3.52 25	1.08 68	5.34 62	4.08 79	2.90 35	2.49 117	0.25 27	6.07 70	4.58 84	4.11 46	3.75 82	8.01 74	2.21 71	7.12 108	5.11 86	1.03 79	0.14 9	8.95 111	3.32 55	7.11 65	8.66 88

tt_ll	3.70 56	4.34 85	4.10 117	0.30 13	0.99 58	0.22 18	0.28 59	3.52 25	1.08 68	5.34 62	4.08 79	2.90 35	2.49 117	0.25 27	6.07 70	4.58 84	4.11 46	3.75 82	8.01 74	2.21 71	7.12 108	5.11 86	1.03 79	0.14 9	8.95 111	3.32 55	7.11 65	8.66 88

Sa-1000	4.52 74	4.36 87	0.94 37	0.95 52	1.37 78	0.99 55	0.19 49	9.48 100	1.23 78	13.79 161	0.78 31	5.33 65	1.84 79	1.70 130	7.36 111	4.84 94	7.91 113	3.69 79	10.07 92	1.73 46	5.79 81	7.50 118	0.33 15	1.39 93	8.06 101	5.66 89	10.24 112	4.58 53

CIPLG	3.61 51	4.41 88	1.23 48	1.34 68	0.89 46	1.20 62	0.47 73	10.05 114	1.17 75	6.95 86	4.93 91	7.61 83	1.19 52	2.50 139	6.60 95	4.23 68	5.99 76	1.94 39	6.22 57	2.59 82	6.28 89	4.55 76	1.21 93	1.12 82	3.89 53	1.19 28	5.66 38	1.93 26

ACRE	3.62 52	4.42 89	1.19 46	1.43 71	0.89 46	1.26 64	0.47 73	10.01 113	1.14 72	7.17 91	4.96 92	7.60 82	1.21 53	2.50 139	6.59 92	4.37 72	5.99 76	1.95 40	5.99 49	2.46 79	6.37 93	4.38 70	1.22 97	1.10 76	3.95 55	1.36 30	5.72 41	1.98 27

TESTraft	2.52 33	4.45 90	0.77 17	0.55 31	0.24 14	0.15 10	0.10 29	5.57 45	0.37 25	5.42 64	0.24 19	1.63 19	2.10 99	1.16 112	6.48 85	4.71 90	3.39 32	1.01 14	4.62 29	1.20 29	3.66 36	7.30 116	0.36 16	0.61 47	1.11 22	2.78 49	5.69 40	2.43 38

IPLGR_C	3.64 53	4.47 91	1.21 47	1.32 66	0.89 46	1.21 63	0.44 71	10.00 112	1.13 71	7.19 92	4.86 88	7.67 84	1.22 55	2.60 142	6.55 88	4.38 74	5.99 76	2.00 41	6.05 52	2.52 80	6.35 91	4.56 78	1.21 93	1.13 83	3.93 54	1.54 33	5.76 45	1.99 28

MIF-Stereo (partial)	1.81 23	4.50 92	0.75 15	0.33 15	0.68 39	0.27 24	0.12 38	1.52 9	0.53 36	1.31 18	0.03 12	1.02 12	0.50 28	0.13 17	3.75 23	4.15 65	3.64 36	2.41 49	2.72 21	0.67 19	3.40 28	2.87 37	0.44 21	0.46 32	1.62 31	1.84 39	5.04 27	4.09 49

RAFT+CT+SA	2.12 28	4.55 93	0.77 17	0.68 45	0.20 12	0.11 5	0.03 8	6.05 53	0.25 16	6.05 73	0.01 10	4.53 54	1.70 77	0.35 41	2.99 15	3.98 56	1.76 19	1.41 28	4.23 26	0.66 18	4.06 43	4.89 84	0.26 11	0.39 26	0.88 17	0.33 17	5.32 34	0.92 14

test croco	2.08 27	4.58 94	0.78 24	0.45 26	1.13 70	0.30 28	0.09 28	3.41 23	0.38 26	3.93 50	0.01 10	1.70 20	0.40 24	0.07 12	4.24 35	4.24 69	3.66 37	2.76 54	5.86 47	0.31 9	3.28 27	3.58 50	0.15 7	0.47 34	1.63 32	1.64 36	2.57 11	4.57 52

ICVP	7.52 125	4.60 95	8.97 172	5.16 129	4.46 137	5.66 130	1.41 107	8.26 81	4.13 143	7.86 95	7.69 128	9.43 99	5.99 159	1.18 113	7.22 105	6.97 135	7.58 109	5.27 124	10.96 98	5.33 121	7.09 107	12.60 189	16.70 213	4.49 160	8.80 109	12.28 139	10.58 120	12.26 118
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GMStereo	3.35 45	4.62 96	0.54 10	0.92 50	0.78 42	1.72 80	0.13 40	8.79 94	0.44 29	2.60 30	0.80 32	12.77 129	0.24 10	0.08 13	4.35 39	3.21 30	7.17 102	1.21 19	13.22 116	1.85 52	5.24 68	2.17 24	0.63 33	1.06 73	4.50 65	0.66 22	8.59 81	2.08 30
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MLCV	8.52 141	4.65 97	5.49 147	11.94 169	4.96 142	9.67 158	3.19 129	14.68 170	2.93 127	9.54 112	12.61 168	17.15 164	12.38 180	0.58 67	8.02 127	4.02 60	9.45 136	5.57 131	20.86 165	4.00 110	6.25 86	8.11 131	2.35 143	5.67 168	10.58 130	11.87 136	11.44 127	12.14 116

Any-RAFT	7.56 126	4.67 98	10.19 178	5.61 134	3.24 122	0.94 52	0.71 93	9.86 109	1.40 83	8.52 104	11.08 158	12.26 121	1.05 47	0.54 62	5.73 54	7.53 148	9.41 134	3.96 90	18.38 153	4.03 111	11.34 155	8.27 134	1.60 119	1.55 100	15.63 166	15.41 165	10.13 110	20.95 166

AE-Stereo	6.49 104	4.68 99	4.46 130	4.91 125	1.05 62	1.61 76	2.27 123	9.12 98	0.98 62	14.13 166	1.59 46	15.96 154	2.04 92	0.88 99	5.74 55	6.79 132	10.74 148	5.71 132	12.14 110	5.55 125	9.80 139	10.03 167	0.97 74	4.34 155	10.30 128	8.50 107	11.70 128	9.14 97

CREStereo++_RVC	4.28 71	4.68 99	4.25 121	1.08 57	1.43 79	0.25 23	0.11 34	7.12 67	1.06 66	8.41 101	2.65 62	8.74 93	7.06 165	0.37 43	4.85 43	5.04 102	8.52 121	1.71 34	5.48 37	1.62 43	6.08 83	3.73 52	1.10 84	0.52 37	4.73 70	3.85 64	10.36 115	10.81 109
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
RTSC	9.00 150	4.69 101	4.25 121	4.13 118	5.35 145	6.44 140	5.81 147	10.10 115	9.46 173	6.42 80	13.24 173	6.89 74	6.43 161	3.16 156	11.63 181	8.85 164	14.64 179	6.92 152	19.46 159	6.05 132	11.17 152	9.70 160	1.75 123	5.64 167	8.31 102	9.85 118	13.85 145	28.94 190

iResNet_ROB	4.93 81	4.72 102	3.53 106	2.88 103	1.64 83	2.62 96	1.84 114	7.85 75	1.17 75	6.17 74	7.61 125	4.17 48	8.58 169	0.75 87	6.46 83	4.48 80	7.24 105	4.88 114	11.20 103	3.00 91	4.43 52	2.29 27	1.28 100	3.11 134	7.39 98	6.06 91	9.14 87	8.50 87

MGS-Stereo	2.39 29	4.74 103	0.91 31	0.57 34	0.42 27	0.24 21	0.13 40	3.39 22	0.30 21	1.24 17	0.43 25	1.17 14	0.59 31	0.69 83	6.94 101	3.65 41	5.59 71	3.79 84	6.31 60	1.86 53	4.88 60	3.88 55	0.70 40	0.93 65	1.90 36	0.92 24	4.53 22	3.69 47

HSM	6.59 107	4.79 104	4.59 132	4.39 120	4.12 131	1.77 82	1.59 113	13.37 159	1.89 103	10.07 120	10.56 155	9.18 97	4.34 143	1.32 121	7.55 116	4.62 87	11.19 159	4.14 97	10.06 91	4.43 117	9.64 136	4.84 83	1.32 102	3.28 140	9.26 116	11.65 135	11.34 125	12.56 120

EGLCR-Stereo	4.86 79	4.87 105	4.24 120	0.66 39	0.92 51	3.38 110	0.04 14	8.65 89	1.15 73	8.90 107	1.19 40	8.78 95	2.32 112	0.67 80	3.49 20	4.65 89	6.35 82	4.19 98	8.22 77	1.79 49	8.98 129	8.12 132	0.90 64	0.78 57	4.37 61	4.84 82	14.60 149	14.17 134

EAI-Stereo	8.01 137	4.87 105	4.99 140	5.25 130	4.23 134	7.18 142	6.95 154	13.19 157	2.31 117	10.61 126	6.86 114	13.29 134	1.93 84	1.00 106	9.61 152	9.46 174	9.57 138	4.69 113	18.16 150	8.69 170	8.96 128	8.64 142	1.41 108	2.04 114	11.59 137	8.24 104	13.03 137	19.52 158

AF-Net	5.68 95	4.87 105	3.58 108	5.01 126	6.35 153	7.34 143	5.88 148	7.21 68	6.61 159	2.00 24	9.35 142	12.65 127	2.84 125	2.93 148	7.30 109	3.90 50	3.88 42	2.77 55	7.90 72	2.87 88	3.53 31	4.34 68	2.43 146	2.29 120	5.03 73	6.54 97	14.92 151	8.95 94

Nwc_Net	5.68 95	4.87 105	3.58 108	5.01 126	6.35 153	7.34 143	5.88 148	7.21 68	6.61 159	2.00 24	9.35 142	12.65 127	2.84 125	2.93 148	7.30 109	3.90 50	3.88 42	2.77 55	7.90 72	2.87 88	3.53 31	4.34 68	2.43 146	2.29 120	5.03 73	6.54 97	14.92 151	8.95 94

PMTNet	4.94 82	4.88 109	4.33 123	0.87 48	0.95 54	0.75 45	0.24 56	7.00 65	1.68 95	9.89 116	3.04 70	11.43 109	0.99 46	0.44 49	6.15 75	5.72 116	8.20 115	1.62 32	10.98 99	1.31 30	7.98 119	4.24 65	1.21 93	0.27 19	9.00 113	6.68 99	9.35 93	14.21 135

MSKI-zero shot	7.94 135	4.90 110	4.34 124	3.10 105	1.70 84	4.00 115	1.44 110	12.93 154	2.03 106	12.15 141	7.79 129	12.00 119	1.80 78	0.61 73	6.29 77	8.66 162	10.45 145	4.09 95	20.51 164	7.15 152	10.78 148	9.52 154	1.14 88	2.63 124	9.80 124	20.32 192	15.32 155	18.86 154

DeepPrunerF	6.67 109	4.91 111	2.71 83	5.81 135	14.61 192	4.84 123	5.92 150	6.05 53	5.90 156	3.01 37	11.37 160	3.03 37	1.93 84	2.43 137	7.67 122	8.08 153	7.06 99	4.09 95	11.97 107	3.91 107	6.91 103	5.40 92	3.22 156	2.23 117	21.61 194	10.08 121	6.82 61	8.42 86

iRaft-Stereo_20w	9.64 155	4.92 112	13.83 202	15.20 180	4.25 135	9.14 155	4.64 140	12.08 146	3.15 130	12.31 143	9.46 145	13.76 138	2.27 108	0.77 89	8.70 140	8.19 156	9.42 135	3.52 74	14.49 129	7.92 163	9.66 137	6.74 111	1.33 103	1.34 90	17.96 175	16.99 172	22.98 184	25.32 179

RALCasStereoNet	3.91 62	4.92 112	3.22 94	1.25 65	1.26 74	1.64 77	0.65 90	7.99 77	0.65 42	8.76 106	4.87 90	7.31 76	0.94 42	0.26 30	5.95 64	4.30 70	6.48 85	4.60 109	5.27 34	1.90 54	5.25 71	3.80 53	0.91 65	1.48 99	5.91 82	4.81 81	4.62 24	6.52 72

TestStereo1	2.77 37	4.95 114	0.77 17	0.49 28	0.27 18	0.13 6	0.11 34	5.74 48	0.44 29	6.03 71	0.19 16	1.51 16	2.08 95	1.12 110	6.37 80	4.90 95	3.76 38	1.25 21	5.48 37	1.44 35	5.77 79	7.77 121	0.37 17	0.57 44	1.26 24	2.93 52	6.36 55	2.59 40

SA-5K	2.77 37	4.95 114	0.77 17	0.49 28	0.27 18	0.13 6	0.11 34	5.74 48	0.44 29	6.03 71	0.19 16	1.51 16	2.08 95	1.12 110	6.37 80	4.90 95	3.76 38	1.25 21	5.48 37	1.44 35	5.77 79	7.77 121	0.37 17	0.57 44	1.26 24	2.93 52	6.36 55	2.59 40

DLCB_ROB	6.64 108	4.98 116	4.42 127	2.78 100	3.88 129	3.23 108	2.91 126	6.23 56	3.75 139	7.92 97	9.28 140	12.04 120	5.57 155	3.10 155	6.52 86	4.32 71	7.17 102	4.49 107	5.54 42	3.76 102	6.52 95	4.47 72	2.84 150	3.00 132	26.87 206	12.78 143	12.52 134	8.36 85

DSFCA	4.04 69	5.03 117	2.21 70	2.54 97	2.56 114	2.90 102	2.32 124	3.90 31	2.54 123	3.07 39	7.06 119	4.70 58	0.88 40	0.60 70	6.08 72	4.01 59	4.71 53	4.61 110	8.45 78	3.20 96	5.06 62	5.33 91	2.28 141	2.37 122	4.53 67	4.90 83	5.72 41	7.60 78

CREStereo	4.65 75	5.05 118	3.91 115	1.23 63	0.52 30	0.79 48	0.10 29	9.62 105	1.76 100	10.00 117	2.78 67	11.95 118	2.45 116	0.47 53	5.77 59	5.85 122	9.05 127	1.48 29	5.89 48	2.21 71	7.71 115	4.21 63	1.12 87	0.83 60	6.05 84	4.56 78	9.33 92	10.79 107
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
FADNet-RVC	6.53 105	5.05 118	2.54 81	5.38 131	3.47 125	2.08 89	5.59 146	11.63 144	1.70 97	11.49 135	4.99 93	13.15 132	3.46 131	1.64 127	10.47 166	5.41 107	6.66 89	3.92 89	18.29 152	5.47 123	5.85 82	5.74 98	1.05 81	5.25 162	7.53 100	10.60 128	7.25 70	10.68 105

trnet	4.72 76	5.07 120	3.82 114	1.23 63	0.52 30	0.77 47	0.08 25	9.70 106	1.63 94	12.26 142	2.71 63	12.63 126	2.41 114	0.47 53	5.53 50	5.69 114	8.60 122	1.65 33	5.73 45	2.07 63	7.20 111	4.13 62	1.01 76	0.81 59	6.09 85	4.55 77	9.78 101	11.22 112

CASnet	3.99 68	5.08 121	0.97 38	0.66 39	0.61 36	0.50 36	0.10 29	9.21 99	0.93 57	15.01 178	2.63 61	13.58 137	1.27 56	0.28 35	5.49 48	3.06 27	3.54 34	1.02 16	12.15 112	1.35 32	6.94 104	3.55 47	0.66 36	0.44 30	3.95 55	0.88 23	7.01 63	6.82 74
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
RAFT-Test	7.86 130	5.10 122	4.59 132	5.48 133	1.88 92	2.05 85	1.04 100	11.43 143	1.47 86	12.34 144	8.89 136	12.35 122	2.27 108	0.87 98	7.69 123	10.14 188	10.49 147	4.98 117	21.48 168	9.21 173	12.20 165	10.06 170	1.80 127	1.68 109	12.76 148	10.30 125	13.47 143	16.31 144

TestStereo	5.06 84	5.12 123	3.29 99	2.13 90	0.66 38	3.22 107	0.07 23	12.34 148	0.61 41	21.17 206	1.07 38	11.86 114	1.49 71	0.34 40	4.60 40	2.79 21	6.67 90	1.12 17	13.94 120	1.75 47	11.50 157	3.17 41	0.80 49	0.63 49	6.03 83	3.31 54	10.14 111	6.81 73

psm_up	6.89 114	5.17 124	5.69 149	7.08 146	3.86 128	8.14 149	1.89 116	10.11 116	10.23 174	6.61 81	6.17 109	7.50 80	5.04 150	3.00 150	7.28 108	4.96 98	8.33 120	4.62 111	12.14 110	4.06 112	5.17 63	3.67 51	0.89 62	5.31 163	12.09 142	13.82 155	12.09 130	11.20 111

R-Stereo Train	7.06 117	5.17 124	4.44 128	4.55 121	1.74 85	5.01 124	0.03 8	10.47 125	2.45 121	13.20 154	7.65 126	12.96 130	1.97 88	0.66 77	7.02 103	8.24 157	11.06 154	5.33 125	15.01 133	3.87 105	10.24 142	9.64 156	0.94 67	1.23 86	11.65 138	13.69 151	8.71 84	13.64 130

RAFT-Stereo	7.06 117	5.17 124	4.44 128	4.55 121	1.74 85	5.01 124	0.03 8	10.47 125	2.45 121	13.20 154	7.65 126	12.96 130	1.97 88	0.66 77	7.02 103	8.24 157	11.06 154	5.33 125	15.01 133	3.87 105	10.24 142	9.64 156	0.94 67	1.23 86	11.65 138	13.69 151	8.71 84	13.64 130
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
rafts_anoy	3.60 50	5.19 127	2.96 89	0.71 47	0.94 53	1.15 60	0.58 82	7.80 74	0.85 51	5.74 67	5.15 95	4.46 52	0.80 38	0.30 36	5.99 65	4.47 79	5.17 66	4.92 115	6.42 62	2.15 66	4.87 59	4.03 60	0.96 72	0.94 67	4.99 72	4.39 72	5.59 36	5.69 62

MIPNet	5.28 86	5.21 128	2.42 78	0.96 53	1.54 81	1.77 82	1.43 109	9.99 111	1.07 67	5.20 60	5.32 98	11.54 110	3.41 129	0.66 77	7.23 106	5.18 104	8.25 116	4.96 116	10.27 94	4.20 115	3.48 29	8.54 139	1.33 103	1.45 95	8.47 104	10.14 123	7.62 75	10.87 110

Anonymous	7.61 128	5.25 129	1.83 61	0.90 49	1.33 76	2.67 97	0.38 66	10.84 133	4.49 146	3.02 38	3.25 72	7.46 78	5.25 151	1.32 121	9.52 151	12.04 200	13.30 172	10.40 180	23.69 177	7.60 162	16.62 194	11.29 181	1.79 126	3.96 152	11.13 133	10.10 122	14.25 148	11.79 115

GLC_STEREO	5.29 88	5.26 130	3.54 107	1.72 81	2.01 100	0.76 46	0.07 23	9.53 103	0.76 46	13.31 158	6.35 112	8.74 93	1.57 75	2.03 135	4.82 42	4.71 90	11.99 166	2.19 43	8.79 85	2.88 90	17.78 200	8.08 130	0.80 49	0.64 51	3.96 57	1.70 38	12.99 136	5.85 68

FADNet-RVC-Resample	6.37 103	5.32 131	3.05 91	3.36 112	2.81 115	2.60 95	3.63 131	11.26 141	3.30 132	15.15 183	5.22 97	10.74 106	2.75 122	3.27 159	8.23 131	4.64 88	6.41 84	7.30 158	11.56 105	6.67 143	5.47 75	8.56 140	1.55 116	7.75 179	7.40 99	7.54 101	5.73 43	10.79 107

dd	6.36 102	5.34 132	1.03 39	23.89 200	0.57 34	11.85 169	0.76 94	8.17 80	0.31 22	7.87 96	0.08 13	25.57 180	0.36 21	0.83 96	7.60 118	4.16 67	14.92 180	2.61 51	19.55 160	2.15 66	4.54 55	2.55 31	0.96 72	1.60 103	6.25 87	1.43 31	10.32 113	6.48 71

MSMDNet	7.75 129	5.40 133	4.83 138	1.65 79	1.97 97	2.23 90	0.86 98	10.39 121	1.50 88	11.53 136	7.49 124	11.66 111	3.58 136	0.99 105	8.04 128	10.34 190	10.85 151	5.13 121	22.46 175	13.04 194	11.51 158	10.76 177	1.81 130	1.63 106	11.41 136	9.18 112	13.28 141	15.81 142

CFNet_RVC	5.36 90	5.40 133	4.21 119	5.04 128	4.49 138	4.48 119	0.85 97	6.16 55	2.33 118	5.54 65	9.67 147	7.72 85	1.53 73	1.01 107	7.47 114	3.94 53	5.67 72	4.23 99	6.87 66	3.53 99	6.63 98	4.83 82	0.92 66	2.24 118	9.70 123	9.81 116	9.91 107	10.56 104

GES	6.26 101	5.53 135	2.66 82	2.38 95	2.84 116	5.88 133	2.06 118	7.47 71	3.11 129	9.19 110	7.05 116	4.90 60	1.68 76	3.18 157	9.10 143	7.18 140	11.91 165	6.77 151	21.06 167	6.50 139	9.84 140	6.26 101	1.97 133	3.63 145	4.43 62	4.60 79	8.49 80	9.43 98

NLCA_NET_v2_RVC	5.52 92	5.54 136	4.48 131	3.34 111	8.15 162	2.84 101	11.81 184	6.36 58	7.66 166	5.78 68	5.33 99	13.38 136	1.43 68	6.77 188	8.35 133	3.58 38	3.89 44	2.73 53	6.50 64	2.45 78	4.05 42	3.51 45	1.46 111	1.47 97	4.50 65	9.14 111	6.65 59	7.99 83
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HSM-Net_RVC	10.31 163	5.58 137	6.64 155	12.79 173	7.83 161	8.37 152	2.17 121	12.08 146	4.75 147	14.71 175	13.23 172	25.19 179	12.41 181	1.01 107	7.46 112	5.69 114	9.68 139	5.80 134	12.33 113	5.37 122	8.78 125	8.95 147	3.34 158	7.42 175	16.51 171	19.09 183	21.38 179	19.75 161
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CASS	10.12 159	5.79 138	5.47 146	7.96 150	5.68 147	8.59 153	5.39 144	16.39 179	5.43 153	21.03 205	10.04 150	14.11 144	3.94 138	0.77 89	8.68 139	6.97 135	15.85 187	6.06 139	24.19 180	6.68 144	12.18 164	10.22 172	2.57 149	2.37 122	16.93 172	11.40 132	17.21 163	21.46 168
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ADLNet	4.36 73	5.79 138	2.34 75	2.31 92	3.04 121	3.06 105	1.41 107	6.28 57	1.71 98	3.10 40	5.71 102	16.87 161	2.06 94	10.00 195	5.74 55	3.62 40	4.57 52	3.32 70	5.11 32	2.82 87	3.10 26	4.01 58	1.10 84	0.79 58	4.46 64	6.15 94	5.79 46	3.43 46

MyStereo04	7.01 115	5.80 140	6.23 152	3.28 110	2.46 110	1.87 84	0.29 61	10.65 130	3.72 138	10.06 119	3.60 74	14.64 147	1.45 70	0.55 63	10.04 160	7.24 142	7.08 100	5.80 134	16.47 142	5.91 129	9.44 134	7.77 121	1.92 132	2.84 128	11.34 135	12.60 142	15.95 158	10.38 103

cross-raft	7.92 134	5.83 141	4.66 136	3.42 114	1.99 98	3.02 104	0.56 80	12.35 149	1.29 82	13.91 163	6.87 115	13.98 140	1.84 79	0.75 87	7.47 114	9.69 178	10.47 146	4.26 101	22.05 171	7.48 159	12.08 162	13.17 194	1.78 125	1.64 108	12.98 151	12.29 140	13.04 138	14.82 137

ADCP+	7.57 127	5.95 142	6.65 156	4.01 115	4.41 136	6.21 138	8.21 161	8.97 96	15.76 191	4.18 53	12.91 171	16.38 155	1.42 67	3.62 162	6.73 97	5.20 105	5.84 75	4.36 104	13.27 117	3.05 93	6.62 97	6.20 100	2.24 138	1.63 106	7.32 97	18.78 181	8.33 79	16.03 143

SACVNet	8.62 143	5.97 143	5.15 143	6.88 144	6.74 155	5.68 131	7.59 157	11.19 138	8.65 169	10.96 129	7.05 116	7.94 87	2.49 117	2.67 144	8.38 135	6.92 133	9.83 140	7.65 163	15.12 135	9.30 176	10.70 147	8.06 129	2.25 139	4.43 159	18.03 176	13.51 149	15.43 156	14.21 135

FADNet	8.23 138	5.99 144	3.09 93	5.83 136	3.63 127	4.34 116	8.43 163	15.97 176	2.81 125	15.51 185	12.42 166	13.91 139	5.01 149	1.96 134	9.98 158	5.15 103	5.42 68	5.73 133	22.84 176	5.93 130	8.77 124	6.73 110	0.95 70	2.69 125	12.22 145	13.83 156	9.29 91	13.73 132

IPLGR	5.92 99	6.24 145	3.26 96	2.76 99	1.94 96	1.03 57	0.52 78	10.26 118	0.82 48	8.09 100	9.29 141	11.67 112	2.41 114	0.71 85	8.16 129	4.48 80	6.52 86	6.34 143	15.32 136	5.98 131	5.58 76	9.27 151	1.28 100	2.20 116	9.24 114	9.44 114	9.23 89	7.80 80

s12784h	7.05 116	6.53 146	4.78 137	8.33 153	4.14 132	1.42 69	0.26 57	9.52 102	1.68 95	10.88 128	3.99 78	15.69 151	5.75 156	0.46 52	5.88 60	5.02 101	9.11 128	2.34 48	10.63 97	1.72 45	10.37 144	4.63 80	1.02 77	1.24 88	10.41 129	10.56 127	16.24 160	27.67 184

ADCRef	8.62 143	6.53 146	4.38 125	2.47 96	4.66 140	8.28 151	7.51 156	8.58 88	14.10 189	6.83 82	10.63 156	11.91 117	3.53 135	3.06 153	8.72 141	7.72 150	8.71 124	7.39 159	17.63 147	6.13 134	9.53 135	9.33 153	4.93 173	3.70 147	9.63 121	18.39 179	9.86 106	18.66 152

MyStereo	7.86 130	6.61 148	7.56 164	4.06 117	2.50 111	1.48 73	0.35 65	11.42 142	4.77 148	11.04 131	6.02 106	14.02 143	2.78 123	0.56 65	10.41 165	7.03 138	7.50 108	5.84 136	20.93 166	6.28 138	9.97 141	9.19 149	1.75 123	3.05 133	15.90 168	13.80 154	17.69 167	9.59 99

STTStereo	5.68 95	6.69 149	6.57 153	3.38 113	5.86 148	3.08 106	9.13 171	5.39 43	4.13 143	4.12 51	7.05 116	10.29 104	3.43 130	6.41 185	9.30 146	3.89 49	4.74 55	5.33 125	6.03 51	2.17 68	5.24 68	3.16 40	1.54 115	1.57 101	5.56 79	8.28 105	7.44 74	13.60 127

iResNet	12.61 173	6.71 150	7.79 165	11.09 166	9.16 168	16.35 185	6.20 151	16.82 181	6.96 162	9.88 115	11.60 162	36.53 191	36.96 216	0.60 70	11.02 174	7.50 146	11.26 160	8.35 166	30.61 190	8.24 167	8.37 121	7.68 120	2.25 139	10.72 191	12.41 146	13.01 145	15.81 157	16.57 146

EKT-Stereo	9.40 154	6.93 151	5.29 145	9.99 160	4.49 138	9.39 157	10.24 172	10.33 119	1.86 102	10.09 121	7.09 121	14.17 145	2.04 92	0.82 95	8.66 138	10.08 185	12.72 170	10.67 187	19.67 161	6.85 147	18.66 207	11.56 182	1.08 83	1.76 111	18.60 177	15.03 163	13.09 140	12.67 123

SHD	16.57 185	6.93 151	12.56 192	13.09 175	12.68 188	10.19 163	8.95 168	23.05 197	17.16 195	19.45 201	15.91 187	18.72 169	31.71 206	6.26 184	15.16 205	11.59 192	17.18 191	10.05 177	33.55 198	11.88 191	15.80 189	14.38 200	3.97 166	10.59 189	20.10 186	22.14 200	21.26 178	43.14 212

GANet-ADL	9.10 152	7.28 153	5.18 144	7.24 148	6.79 156	8.88 154	3.94 133	10.88 135	5.35 152	13.12 150	9.94 149	18.49 167	3.48 132	0.67 80	9.63 153	7.42 145	11.69 164	5.51 130	17.72 148	10.52 185	9.26 132	7.40 117	2.98 153	3.73 148	11.03 132	13.06 146	15.27 154	19.21 155

GEStereo_RVC	8.92 147	7.37 154	3.35 103	5.88 137	5.00 143	7.40 145	5.10 142	10.85 134	3.40 133	10.37 124	5.21 96	15.43 150	3.62 137	2.63 143	10.94 172	9.98 184	14.57 178	12.40 198	23.99 179	8.16 166	11.89 161	9.29 152	1.70 122	5.38 164	9.32 118	8.88 109	9.92 108	18.79 153

RP	7.25 121	7.42 155	9.24 173	9.13 157	6.89 157	7.70 146	8.79 166	8.38 84	7.87 168	2.24 26	14.27 181	12.61 125	6.13 160	3.08 154	7.46 112	4.61 86	6.04 79	3.25 69	9.49 90	3.91 107	5.24 68	5.64 97	1.57 117	3.25 138	9.67 122	7.42 100	11.28 123	13.10 124

DAS	14.01 176	7.50 156	4.63 134	15.17 178	9.04 166	12.00 170	8.70 164	16.36 177	14.09 187	7.12 89	17.14 193	37.20 193	13.71 184	0.98 103	10.73 169	9.30 167	20.85 205	10.44 181	21.80 169	14.68 199	12.26 166	14.17 198	3.43 160	12.61 196	19.28 180	16.51 168	20.40 175	28.09 186

SepStereo	14.01 176	7.50 156	4.63 134	15.17 178	9.04 166	12.00 170	8.70 164	16.36 177	14.09 187	7.12 89	17.14 193	37.20 193	13.71 184	0.98 103	10.73 169	9.30 167	20.85 205	10.44 181	21.80 169	14.68 199	12.26 166	14.17 198	3.43 160	12.61 196	19.28 180	16.51 168	20.40 175	28.09 186

RTS	16.64 186	7.53 158	6.93 157	8.17 151	7.37 158	22.56 196	10.89 178	19.94 186	22.55 204	7.08 87	10.54 152	16.42 156	10.00 174	5.31 177	12.77 188	11.76 194	20.70 203	10.48 183	37.62 206	17.58 206	15.87 190	12.66 190	4.67 169	9.96 185	26.64 203	33.09 228	26.24 192	54.03 230

RTSA	16.64 186	7.53 158	6.93 157	8.17 151	7.37 158	22.56 196	10.89 178	19.94 186	22.55 204	7.08 87	10.54 152	16.42 156	10.00 174	5.31 177	12.77 188	11.76 194	20.70 203	10.48 183	37.62 206	17.58 206	15.87 190	12.66 190	4.67 169	9.96 185	26.64 203	33.09 228	26.24 192	54.03 230

dad	13.38 175	7.58 160	1.49 58	31.22 204	8.43 164	16.14 184	21.04 204	25.65 203	1.53 91	24.43 212	1.06 37	37.14 192	11.36 178	1.70 130	8.35 133	5.36 106	22.07 213	3.72 80	32.83 196	2.57 81	13.11 173	3.50 44	2.20 135	4.41 158	12.90 150	4.07 69	33.22 205	24.21 175

Anonymous3	11.53 166	7.69 161	3.27 98	1.73 82	2.85 117	7.82 147	5.00 141	14.29 168	10.32 175	14.16 167	4.86 88	24.64 177	5.75 156	1.19 114	17.24 215	14.45 213	17.03 189	12.98 199	29.47 185	10.30 182	19.88 213	20.00 220	2.84 150	2.89 131	14.98 163	13.96 158	18.36 169	13.25 126

NaN_ROB	12.48 171	8.41 162	8.83 171	10.77 164	16.22 195	6.08 137	4.38 138	22.86 195	8.85 171	19.93 203	9.44 144	47.25 204	9.13 170	4.11 167	9.34 150	5.76 119	6.80 92	6.17 140	12.06 109	7.16 155	5.46 74	5.12 88	3.04 154	9.64 184	20.81 189	17.39 175	20.34 174	31.73 192

UDGNet	10.26 162	8.45 163	3.50 104	23.52 199	22.01 206	19.33 193	17.38 194	8.53 87	3.15 130	6.28 76	8.15 132	7.27 75	0.49 27	45.27 226	5.89 61	4.08 61	7.49 107	5.36 128	10.11 93	5.48 124	9.04 130	6.61 107	14.31 210	0.77 56	11.67 140	6.19 96	7.72 76	8.93 92

CBMV_ROB	15.45 180	8.52 164	10.06 177	22.29 195	17.04 197	16.35 185	11.36 181	19.65 185	5.48 154	14.50 172	9.14 138	31.73 186	16.37 187	10.55 197	10.08 161	7.96 152	15.06 182	7.46 160	19.43 158	21.06 216	13.40 175	6.45 104	6.05 184	8.81 182	21.63 195	24.29 208	29.88 196	32.55 194

AnyNet_C32	17.17 189	8.67 165	9.73 176	10.14 161	10.45 176	14.52 179	11.69 183	22.97 196	22.78 206	18.32 195	22.52 211	23.72 175	10.02 176	9.41 193	17.12 214	14.49 214	23.62 217	17.24 214	30.57 189	11.59 187	24.77 221	23.05 227	8.94 195	14.39 199	17.12 173	21.73 196	17.43 165	26.54 181

PSMNet-ADL	12.39 170	8.76 166	8.74 170	10.89 165	9.42 170	10.75 167	8.02 160	14.92 172	7.72 167	22.73 209	14.98 185	26.26 181	26.16 197	2.48 138	10.16 163	9.33 169	11.52 161	6.30 142	25.52 182	10.03 180	11.60 159	8.36 137	6.21 185	4.37 157	13.15 152	14.31 159	22.08 183	9.86 100

NCC-stereo	10.18 160	8.77 167	7.25 161	9.61 158	10.25 174	9.82 159	10.40 174	10.44 123	14.05 185	2.32 27	13.76 177	15.72 152	12.69 182	4.10 165	11.13 175	5.74 117	7.76 110	10.24 178	13.60 118	6.21 135	6.74 100	6.62 108	6.26 187	3.79 150	13.26 153	17.07 173	21.78 180	15.57 140

Abc-Net	10.18 160	8.77 167	7.25 161	9.61 158	10.25 174	9.82 159	10.40 174	10.44 123	14.05 185	2.32 27	13.76 177	15.72 152	12.69 182	4.10 165	11.13 175	5.74 117	7.76 110	10.24 178	13.60 118	6.21 135	6.74 100	6.62 108	6.26 187	3.79 150	13.26 153	17.07 173	21.78 180	15.57 140
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TRStereo	8.83 145	8.80 169	13.01 197	6.34 141	1.88 92	16.53 187	4.61 139	10.15 117	1.16 74	10.57 125	4.38 83	15.04 149	1.84 79	0.72 86	6.57 91	8.36 160	8.62 123	4.39 105	11.80 106	4.99 119	10.38 145	8.45 138	1.16 91	0.93 65	12.57 147	12.31 141	30.08 198	22.69 170

stereogan	9.22 153	9.08 170	8.33 167	11.15 167	11.62 183	12.54 173	9.08 170	11.06 137	7.59 165	5.21 61	9.53 146	16.86 160	9.57 173	3.28 160	9.65 154	6.22 125	7.24 105	5.22 123	14.15 121	7.10 151	7.16 110	7.07 114	3.96 165	3.76 149	8.32 103	9.81 116	20.71 177	13.60 127

NCCL2	10.07 158	9.13 171	9.31 174	6.66 143	6.18 151	5.15 127	3.99 134	12.65 151	7.21 164	14.91 177	8.82 135	11.82 113	4.37 144	3.00 150	11.71 182	9.00 165	9.29 130	7.48 161	12.90 115	7.01 150	13.16 174	11.18 180	4.88 172	7.81 180	19.45 183	19.58 187	14.82 150	20.54 165

FADNet_RVC	12.83 174	9.18 172	6.00 151	17.32 185	8.43 164	6.02 136	5.16 143	16.68 180	6.01 157	18.67 197	14.01 180	24.78 178	19.64 188	5.79 181	14.83 201	6.97 135	15.41 184	11.47 191	34.21 201	10.48 184	12.80 171	16.02 209	2.14 134	7.31 173	10.14 127	18.66 180	10.33 114	18.00 149

SGM-Forest	8.97 149	9.25 173	2.31 74	18.42 187	9.53 171	10.54 165	2.93 127	12.39 150	1.78 101	8.99 108	3.73 76	18.11 166	11.34 177	4.22 170	7.99 126	6.38 126	6.62 88	2.95 62	9.10 88	3.77 103	8.28 120	4.80 81	3.31 157	3.31 142	16.01 169	11.58 134	25.32 190	19.29 156
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
NOSS_ROB	12.25 169	9.52 174	5.01 141	12.85 174	10.79 179	10.64 166	6.79 153	21.16 192	5.63 155	11.90 139	7.79 129	9.69 101	7.49 166	12.87 201	13.04 192	11.80 197	15.65 185	12.11 195	14.27 123	8.78 172	17.59 199	10.04 168	5.16 179	10.72 191	21.20 192	15.54 166	23.28 186	19.43 157

ADCL	10.50 164	10.03 175	7.04 160	7.18 147	5.54 146	10.26 164	10.81 177	14.24 165	19.32 198	14.16 167	15.22 186	14.41 146	4.88 147	4.92 174	8.29 132	7.34 143	9.11 128	6.50 145	15.94 138	6.52 140	12.93 172	10.39 175	5.04 175	4.34 155	12.79 149	15.31 164	12.40 133	18.55 151

PS-NSSS	8.92 147	10.56 176	2.94 87	20.23 191	6.01 150	13.21 176	7.92 159	14.92 172	1.45 85	18.68 198	0.90 35	43.30 198	4.22 142	3.63 163	6.76 99	3.35 34	5.53 70	3.52 74	19.94 162	2.70 84	3.62 34	1.71 19	3.48 162	0.97 68	8.91 110	8.81 108	8.63 83	14.97 138

MaskLacGwcNet_RVC	18.89 194	10.58 177	13.21 199	21.10 193	12.82 189	17.68 190	22.41 207	14.66 169	9.25 172	11.76 138	19.72 205	78.32 249	24.76 194	20.31 216	11.52 178	9.88 180	26.15 219	16.66 211	32.71 195	11.68 188	16.68 196	13.08 193	5.93 183	8.18 181	19.39 182	16.85 171	17.65 166	27.14 183

modified_for_full_sf	18.91 195	10.67 178	8.09 166	10.37 163	12.01 186	50.75 226	19.58 203	20.41 189	25.37 210	9.58 113	25.14 215	9.65 100	5.56 154	14.08 206	11.58 180	19.26 223	43.24 235	18.16 216	38.16 210	17.83 208	19.27 212	14.54 201	5.12 177	11.10 193	21.03 191	20.80 194	25.23 188	23.96 173

CBMV	15.50 181	10.69 179	8.40 168	16.02 182	11.11 181	12.89 174	4.24 135	21.34 193	15.36 190	19.49 202	7.06 119	28.50 183	9.40 172	6.42 186	13.21 193	12.10 201	15.07 183	12.37 197	16.04 139	9.27 175	15.69 188	9.92 164	4.30 167	15.37 201	22.30 196	18.82 182	39.12 215	44.05 213
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	14.42 178	10.82 180	12.34 190	22.60 197	14.88 193	14.98 181	15.15 189	20.50 190	4.48 145	16.38 190	10.15 151	17.25 165	1.84 79	19.47 214	11.57 179	13.28 209	14.29 176	9.08 169	11.15 102	9.30 176	17.96 203	15.05 204	5.03 174	12.00 195	20.48 188	22.38 203	22.99 185	24.00 174

UCFNet_RVC	7.31 122	10.90 181	3.72 112	8.53 154	6.34 152	5.70 132	1.88 115	9.50 101	2.87 126	10.61 126	9.09 137	24.45 176	3.50 134	0.83 96	7.65 121	3.74 44	5.02 59	4.98 117	9.22 89	4.07 113	7.02 106	4.58 79	2.97 152	2.88 129	14.87 161	9.76 115	9.23 89	13.60 127

FCDSN-DC	11.37 165	11.42 182	11.08 185	12.74 172	10.46 177	10.13 162	13.47 186	14.12 164	2.60 124	14.56 173	1.86 52	7.49 79	2.11 100	4.52 172	18.19 217	16.02 218	19.95 202	17.16 213	12.89 114	8.51 168	16.38 192	9.96 165	3.61 163	17.93 209	12.17 144	13.27 147	11.29 124	13.14 125
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
RGC	12.52 172	11.48 183	13.33 200	12.10 170	11.73 185	14.58 180	6.96 155	14.26 166	16.09 192	7.33 93	19.17 202	17.09 162	21.08 190	7.05 190	13.55 195	8.10 154	9.45 136	7.13 156	14.73 130	7.59 161	8.75 123	7.63 119	5.32 181	6.63 172	15.73 167	20.65 193	20.04 172	20.44 164

GwcNet-ADL	12.05 168	11.91 184	9.54 175	18.75 188	10.20 173	12.14 172	6.27 152	13.65 160	5.02 149	12.11 140	17.59 195	29.93 185	9.22 171	4.00 164	8.92 142	9.34 170	13.38 173	6.69 150	23.76 178	9.21 173	9.40 133	10.34 174	6.62 190	6.01 170	14.99 164	18.15 177	11.36 126	16.95 147

pmcnn	17.48 190	12.24 185	5.49 147	16.43 184	12.67 187	20.37 194	13.45 185	15.73 174	6.53 158	9.33 111	16.08 188	36.41 190	31.77 207	1.19 114	10.64 168	11.94 199	17.58 192	11.13 189	33.67 199	13.41 195	18.13 204	11.69 183	10.16 198	10.62 190	20.15 187	17.79 176	41.23 219	46.08 217

PWC_ROB	18.14 192	12.26 186	12.99 196	8.59 155	12.83 190	10.82 168	17.67 197	17.38 182	31.50 224	8.59 105	16.91 191	21.14 173	53.99 237	6.59 187	13.63 196	10.19 189	23.63 218	13.26 200	37.72 208	14.50 197	19.05 210	14.89 202	3.38 159	15.79 202	14.66 160	13.71 153	19.36 170	44.89 215

SFCPSM	16.40 184	13.16 187	8.61 169	16.26 183	11.35 182	16.02 183	10.72 176	18.80 184	13.84 184	13.17 151	20.92 207	35.30 188	37.96 218	6.05 183	10.85 171	9.55 176	12.68 169	9.16 170	36.45 204	20.65 215	13.76 178	12.33 188	7.58 193	5.97 169	19.12 179	19.85 189	16.70 161	26.05 180

ADCMid	18.65 193	13.18 188	12.39 191	11.76 168	14.19 191	18.49 192	14.99 188	26.29 205	26.32 211	12.79 146	16.33 190	36.18 189	23.39 193	7.98 191	15.52 209	12.49 204	21.07 208	12.21 196	38.30 211	12.13 193	20.69 214	18.31 215	12.50 206	10.20 188	22.89 197	20.15 191	20.27 173	32.52 193

XPNet_ROB	11.67 167	13.20 189	6.63 154	6.03 138	7.57 160	9.37 156	7.79 158	5.83 50	8.72 170	8.51 103	13.75 176	49.51 206	3.49 133	3.24 158	10.60 167	7.51 147	19.13 197	6.96 154	14.33 124	6.24 137	11.17 152	15.75 208	3.65 164	4.83 161	9.30 117	11.04 131	31.52 201	19.58 159

GANetREF_RVC	17.96 191	13.78 190	16.85 210	13.13 176	10.91 180	12.94 175	11.29 180	33.74 213	20.83 200	27.66 219	6.09 108	50.53 209	26.27 198	3.04 152	15.18 206	7.13 139	11.68 163	10.53 186	31.57 193	10.46 183	18.21 205	9.24 150	8.91 194	18.25 210	23.10 198	15.87 167	29.33 195	28.45 188
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
ADCPNet	19.39 196	13.87 191	11.68 188	15.69 181	17.32 198	15.71 182	16.26 192	23.07 198	20.67 199	18.57 196	18.76 201	20.18 170	29.47 202	10.00 195	14.34 198	14.05 212	18.99 196	11.55 192	34.43 202	20.26 214	20.72 215	18.42 216	11.08 202	16.03 203	25.16 201	27.30 214	25.24 189	34.64 196

FAT-Stereo	22.66 204	14.10 192	18.12 215	36.51 208	36.45 218	28.44 202	18.28 198	23.24 199	12.64 180	19.19 199	29.53 226	34.98 187	34.03 211	13.01 203	15.02 202	12.25 202	18.18 194	19.93 219	34.98 203	19.35 212	17.89 202	12.07 186	13.56 207	16.39 204	18.75 178	22.16 201	29.92 197	42.72 209

ccs_rob	15.15 179	14.72 193	7.44 163	22.32 196	9.33 169	22.95 199	17.29 193	14.27 167	5.28 150	14.81 176	23.21 213	55.94 215	30.81 204	5.40 179	12.59 186	10.12 187	11.59 162	9.34 172	19.31 155	11.79 190	13.71 177	11.01 178	5.04 175	5.61 166	12.12 143	12.86 144	12.00 129	18.08 150

DPSNet	28.84 215	15.01 194	14.59 205	24.53 201	22.59 207	32.15 206	14.89 187	20.11 188	22.50 203	8.42 102	9.93 148	89.34 266	44.91 227	5.30 176	16.79 212	17.05 221	33.42 225	28.86 231	68.85 238	19.87 213	21.86 217	20.14 221	40.60 232	25.82 225	42.58 229	28.31 218	39.91 217	50.48 223

SAMSARA	38.30 227	15.47 195	38.14 234	18.86 189	17.33 199	18.42 191	17.45 195	44.16 234	36.06 233	28.66 222	18.06 197	28.26 182	47.25 229	13.90 205	27.47 230	29.04 234	22.15 214	25.56 227	46.84 219	26.27 222	47.87 251	51.36 257	6.64 191	28.47 228	96.29 269	97.75 269	95.23 269	91.23 267

S-Stereo	27.72 211	17.16 196	13.86 203	39.92 212	37.96 221	40.17 215	37.41 219	22.71 194	22.92 207	17.38 193	45.47 235	52.74 212	36.13 213	14.44 208	15.19 207	13.69 210	19.68 201	25.76 228	37.88 209	24.35 219	16.58 193	17.35 213	54.72 237	21.07 219	19.57 184	19.47 186	23.45 187	41.49 206

ETE_ROB	15.85 183	17.19 197	6.97 159	12.39 171	10.54 178	16.82 188	8.40 162	10.76 132	13.32 183	11.19 133	18.44 199	58.51 216	6.50 163	6.01 182	12.65 187	9.41 171	23.07 215	9.86 176	20.40 163	10.14 181	15.50 187	13.68 195	5.13 178	7.65 177	14.90 162	21.29 195	42.78 221	24.50 176

SANet	26.20 208	17.46 198	19.39 220	23.31 198	19.54 203	30.21 205	17.62 196	34.21 216	29.84 221	16.57 191	29.14 225	78.44 250	41.28 224	17.70 212	14.47 199	9.87 179	21.24 209	16.39 209	30.80 191	14.78 201	18.51 206	16.48 212	28.56 228	18.55 212	32.02 213	26.21 212	36.14 212	48.65 220

PA-Net	9.95 157	17.79 199	13.14 198	4.86 124	11.72 184	5.03 126	11.63 182	13.76 161	10.83 176	7.45 94	5.67 101	9.12 96	8.54 168	9.52 194	10.98 173	6.60 129	3.46 33	6.66 149	7.76 70	6.80 146	4.83 57	9.05 148	2.30 142	5.54 165	11.20 134	23.05 205	8.19 78	33.08 195
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LALA_ROB	15.83 182	18.32 200	10.45 180	10.22 162	10.00 172	17.62 189	10.32 173	11.67 145	16.15 193	13.58 159	18.48 200	59.62 219	7.63 167	5.28 175	16.96 213	8.57 161	19.42 199	13.90 202	17.46 146	9.65 178	15.04 182	14.91 203	4.56 168	7.33 174	11.88 141	19.34 184	34.58 209	24.50 176

ADCS	26.80 210	19.40 201	15.99 208	21.47 194	20.26 204	22.98 200	18.29 199	35.82 217	32.21 225	16.06 187	26.49 217	45.49 201	36.28 214	13.17 204	20.46 221	19.03 222	30.07 222	22.20 222	48.35 220	27.42 224	35.57 232	28.75 233	13.83 208	20.87 218	29.72 210	30.23 221	30.90 200	42.38 207

STTRV1_RVC	33.64 222	19.69 202	10.23 179	32.93 206	18.42 201	28.73 203	21.65 206	30.21 210	29.18 219	24.35 211	21.99 209	42.54 197	40.31 223	46.58 227	29.61 232	10.10 186	57.30 248	13.57 201	63.91 232	28.69 226	58.70 258	19.89 219	42.33 233	41.61 236	24.70 200	55.51 251	34.55 208	61.08 235

AnyNet_C01	29.84 217	19.89 203	14.82 206	20.44 192	24.83 209	21.98 195	21.35 205	35.82 217	38.87 236	21.30 207	27.69 223	49.03 205	34.01 210	14.21 207	25.95 228	21.84 229	38.69 232	34.70 236	58.02 228	30.27 227	38.97 238	31.02 237	21.95 223	20.80 217	34.15 217	28.69 219	32.34 202	44.08 214

FC-DCNN	16.94 188	19.98 204	17.50 214	30.21 203	19.17 202	26.56 201	24.08 210	25.48 202	6.76 161	19.19 199	6.28 111	18.52 168	4.41 145	11.03 199	15.54 210	14.98 216	21.04 207	14.06 203	18.07 149	9.67 179	19.16 211	9.99 166	4.83 171	16.43 205	23.36 199	16.73 170	22.02 182	22.31 169

edge stereo	29.25 216	20.44 205	19.28 219	41.04 214	37.14 220	43.08 219	39.81 220	38.54 226	21.86 201	16.30 189	39.05 234	60.91 221	36.52 215	25.09 222	13.84 197	13.95 211	26.34 220	15.54 206	44.48 216	19.15 211	18.84 209	16.15 210	21.96 224	17.87 208	27.90 208	22.43 204	39.03 214	53.23 227

MFN_U_SF_DS_RVC	22.03 201	20.71 206	11.36 187	29.18 202	18.08 200	22.91 198	18.43 200	37.55 223	24.02 208	32.04 225	14.86 184	46.12 203	35.56 212	14.85 209	15.04 204	10.88 191	10.38 144	7.76 164	33.34 197	8.77 171	15.08 183	15.67 207	15.43 212	13.32 198	31.89 212	26.93 213	32.93 204	31.67 191

G-Net	26.39 209	20.83 207	18.69 217	18.14 186	16.15 194	35.72 211	15.59 190	28.39 208	32.97 228	27.04 218	33.44 232	63.95 229	25.70 196	6.89 189	17.98 216	16.18 219	23.13 216	17.60 215	44.66 217	34.02 233	25.13 222	20.14 221	11.41 203	16.88 206	27.61 207	29.30 220	42.48 220	42.59 208

LSM0	41.44 231	24.61 208	12.72 194	39.36 211	29.64 216	40.63 217	36.02 217	50.44 238	34.27 231	45.33 240	46.68 236	62.96 226	54.33 238	10.70 198	82.82 262	89.58 265	35.18 228	23.00 225	69.90 241	35.16 234	44.19 245	35.05 241	17.16 214	25.30 223	38.79 223	32.56 226	51.88 228	50.73 224

LE_ROB	30.18 218	25.29 209	22.53 223	44.68 218	47.30 231	42.05 218	47.63 226	37.72 224	26.38 212	14.44 171	27.01 219	63.45 227	53.67 236	2.76 146	9.16 144	5.54 111	11.17 158	7.21 157	33.90 200	14.21 196	15.25 186	10.29 173	10.82 200	29.62 231	43.65 231	41.44 236	61.77 239	65.95 248

FBW_ROB	22.68 205	25.59 210	17.06 211	42.36 215	25.78 211	32.64 207	18.79 201	14.74 171	11.55 177	14.37 170	14.63 183	43.96 200	27.95 201	19.91 215	12.86 190	7.21 141	19.18 198	10.97 188	50.42 223	7.16 155	14.33 181	8.94 146	19.37 217	27.40 226	19.63 185	19.58 187	32.74 203	53.34 228

CSAN	20.20 197	25.94 211	18.99 218	19.75 190	16.53 196	14.47 178	8.99 169	25.29 201	28.05 215	34.09 227	13.71 175	50.93 210	26.34 199	4.65 173	12.99 191	8.24 157	13.54 174	11.67 193	22.32 174	16.30 205	15.15 184	10.21 171	6.23 186	17.35 207	26.80 205	25.06 209	34.30 207	37.46 198

XQC	23.79 207	26.07 212	15.10 207	32.24 205	23.60 208	33.61 209	31.06 214	36.95 221	28.94 218	28.36 220	13.76 177	41.71 196	22.97 192	18.81 213	15.02 202	11.76 194	14.98 181	11.67 193	32.12 194	15.72 204	17.84 201	17.68 214	11.06 201	14.53 200	30.59 211	25.39 211	42.82 222	27.90 185

DGSMNet	31.95 219	26.17 213	20.72 222	37.26 209	28.74 215	34.52 210	34.10 216	24.17 200	19.22 197	24.54 213	49.93 240	45.93 202	27.51 200	21.47 219	22.14 222	20.16 226	51.49 242	29.68 234	61.18 231	33.45 232	39.09 239	39.36 247	24.02 226	29.07 230	25.54 202	24.21 207	30.84 199	38.20 199

SGM_RVC	22.30 203	26.60 214	13.45 201	40.22 213	26.52 213	36.56 213	24.02 209	27.37 206	17.51 196	17.98 194	18.03 196	43.52 199	37.60 217	2.18 136	9.83 156	5.94 123	13.03 171	6.93 153	30.45 188	8.54 169	12.39 169	4.12 61	5.16 179	11.77 194	36.42 221	27.38 215	52.67 230	45.94 216
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM-ForestM	21.76 200	26.76 215	12.74 195	38.92 210	21.53 205	35.95 212	23.82 208	28.41 209	16.51 194	14.11 165	18.08 198	50.37 208	31.58 205	3.29 161	9.31 147	5.58 112	14.41 177	6.57 148	28.33 183	7.58 160	12.09 163	4.33 67	5.42 182	9.98 187	40.14 226	30.48 222	50.62 226	40.54 203

MFN_U_SF_RVC	28.82 214	28.11 216	16.40 209	33.64 207	25.89 212	32.81 208	27.70 213	37.42 222	22.10 202	45.99 243	28.32 224	49.91 207	32.35 208	21.67 220	23.87 226	16.93 220	13.84 175	15.41 205	53.47 224	24.58 220	22.24 218	24.24 228	11.62 204	24.71 222	33.63 215	24.09 206	37.01 213	50.20 222

MeshStereo	28.39 213	28.64 217	17.49 213	49.25 222	36.94 219	38.63 214	25.84 211	34.17 215	25.10 209	21.94 208	21.87 208	55.23 213	48.16 230	4.50 171	13.52 194	12.28 203	18.04 193	11.23 190	30.39 187	14.62 198	25.20 223	20.27 223	21.38 222	18.82 213	39.99 225	31.23 224	52.09 229	49.59 221
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
DDUNet	22.09 202	28.93 218	10.71 181	44.13 217	38.12 222	44.55 223	45.65 225	10.93 136	12.67 181	9.01 109	19.31 203	20.40 171	4.73 146	90.87 242	15.39 208	11.80 197	19.61 200	9.59 173	29.64 186	11.01 186	17.32 197	15.62 206	18.79 216	6.18 171	13.56 155	14.63 161	15.99 159	17.27 148

UDG	23.27 206	29.32 219	11.18 186	43.83 216	40.37 223	44.05 221	50.45 229	13.10 156	13.02 182	14.19 169	22.69 212	21.71 174	5.53 153	87.32 240	14.53 200	9.94 183	21.35 210	14.28 204	31.51 192	11.75 189	18.79 208	19.17 218	14.52 211	7.66 178	16.22 170	18.20 178	17.11 162	16.42 145

MDST_ROB	20.31 198	32.64 220	11.05 184	48.15 221	25.03 210	40.35 216	19.18 202	18.66 183	11.72 178	16.23 188	7.89 131	29.18 184	38.42 219	1.31 120	9.90 157	5.45 109	10.74 148	4.30 103	14.90 132	6.70 145	11.78 160	5.78 99	6.44 189	8.89 183	40.87 227	31.29 225	52.88 231	38.56 200

PVD	36.94 225	35.53 221	20.19 221	46.53 219	34.00 217	49.81 225	37.38 218	39.85 230	38.08 235	15.29 184	27.60 222	51.81 211	50.55 232	49.21 228	16.55 211	15.85 217	37.91 231	22.29 223	49.12 222	26.18 221	37.77 233	38.78 246	19.75 219	24.11 221	43.49 230	58.18 252	46.46 225	65.23 245

MADNet+	53.95 238	35.82 222	65.49 256	55.03 226	52.23 234	44.42 222	40.28 221	60.67 244	51.63 241	54.06 245	38.36 233	76.38 248	64.35 244	32.92 225	60.20 246	48.58 245	53.78 245	50.30 247	69.19 239	51.45 239	47.07 249	40.09 248	52.15 236	46.49 237	75.06 260	69.31 259	57.65 236	63.58 243

MANE	35.56 224	36.32 223	30.27 228	57.13 227	45.60 227	45.77 224	44.19 222	42.38 233	28.54 217	22.99 210	27.28 221	55.78 214	38.47 220	17.15 211	19.38 219	22.05 230	28.66 221	42.73 242	37.10 205	15.31 203	28.48 227	16.47 211	9.03 196	25.43 224	52.81 239	42.23 238	66.17 246	62.49 240

CC-Net-ROB	21.26 199	37.17 224	18.21 216	53.24 224	41.87 224	43.35 220	32.25 215	28.26 207	7.15 163	35.79 228	8.18 133	67.30 238	6.82 164	17.02 210	9.70 155	3.67 42	10.84 150	8.97 168	38.52 212	7.29 158	6.46 94	4.21 63	12.31 205	2.88 129	17.19 174	13.90 157	13.06 139	28.51 189

MSC_U_SF_DS_RVC	33.27 221	37.24 225	37.63 233	47.28 220	27.52 214	29.08 204	26.75 212	50.43 237	47.48 239	40.30 234	26.00 216	38.55 195	32.85 209	28.45 224	32.67 233	26.35 232	15.78 186	21.22 221	61.04 230	33.35 231	22.55 219	27.54 232	26.33 227	35.86 235	34.90 218	22.12 199	28.39 194	40.68 204

ELAS_RVC	38.71 229	44.08 226	36.14 232	58.34 229	44.80 226	56.14 231	49.04 227	39.16 227	28.27 216	25.76 217	32.54 231	72.51 245	41.64 226	21.11 218	22.30 224	19.61 225	35.30 229	23.00 225	43.53 213	23.57 218	35.09 231	26.25 230	19.66 218	32.53 233	49.82 235	40.38 234	64.26 243	60.37 234
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	37.96 226	44.56 227	27.41 227	61.43 232	43.01 225	54.12 227	44.65 224	41.12 232	30.83 223	31.66 224	22.08 210	61.84 225	55.93 240	12.97 202	24.90 227	21.55 228	21.99 212	16.73 212	57.95 227	30.86 229	27.04 226	21.23 225	18.58 215	28.82 229	49.15 233	37.94 232	73.47 257	62.96 241

ELAS	38.52 228	44.92 228	35.73 231	58.67 230	45.67 228	54.34 229	49.79 228	39.79 229	30.51 222	25.44 216	30.07 229	65.85 236	41.53 225	20.67 217	22.24 223	19.55 224	34.81 227	22.44 224	44.42 215	23.13 217	34.09 230	25.77 229	19.79 220	30.94 232	52.44 238	42.30 239	63.40 242	61.61 237
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	33.82 223	46.03 229	33.92 230	62.03 234	49.51 232	54.29 228	44.39 223	36.14 219	32.39 226	25.36 215	27.16 220	63.64 228	51.30 234	11.18 200	12.51 183	7.64 149	16.36 188	8.19 165	46.40 218	15.25 202	17.50 198	15.24 205	9.85 197	23.07 220	49.16 234	40.60 235	62.23 240	51.79 226

AMNet	47.82 235	49.81 230	47.75 237	49.90 223	46.59 230	58.94 232	54.48 230	20.74 191	35.99 232	31.17 223	68.62 249	69.95 241	11.91 179	54.47 231	44.89 237	55.58 249	56.46 247	57.26 257	48.53 221	48.42 237	57.22 257	47.88 253	10.80 199	47.38 238	44.55 232	51.78 247	57.59 235	62.43 239

DispFullNet	39.75 230	49.92 231	23.96 225	64.91 235	46.52 229	59.62 233	70.39 236	31.47 212	26.91 214	20.82 204	19.96 206	67.89 239	48.82 231	93.71 244	18.90 218	20.26 227	49.49 241	34.84 237	69.36 240	28.05 225	25.61 224	21.10 224	20.01 221	20.31 215	28.35 209	19.38 185	35.57 211	56.98 232

SQANet	32.80 220	51.98 232	17.38 212	71.36 237	50.98 233	73.19 238	74.73 237	25.86 204	12.19 179	32.41 226	14.38 182	59.07 217	14.65 186	90.80 241	9.98 158	6.17 124	17.16 190	15.73 207	43.94 214	12.07 192	9.77 138	8.88 145	57.35 238	7.60 176	21.20 192	20.05 190	25.86 191	40.75 205

JetBlue	56.35 239	54.44 233	61.38 250	61.95 233	57.67 237	61.95 234	60.94 232	51.18 239	73.59 252	45.81 242	26.60 218	88.52 263	40.01 222	51.49 229	43.77 236	43.40 241	60.04 252	52.20 251	59.95 229	50.68 238	52.42 253	57.10 258	68.83 253	54.93 246	53.92 240	44.48 241	72.22 253	72.13 254

SPS-STEREO	56.37 240	55.26 234	52.00 241	54.83 225	53.74 235	62.64 235	54.55 231	36.65 220	52.61 242	41.02 236	72.82 254	68.83 240	51.37 235	54.23 230	54.01 241	56.16 251	65.48 257	61.21 260	67.80 237	65.19 252	71.89 265	61.36 262	22.00 225	53.23 244	52.28 237	54.66 250	64.70 244	61.46 236
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	56.40 241	55.60 235	53.01 244	57.87 228	54.17 236	66.57 237	61.59 233	40.71 231	45.76 238	41.21 237	73.61 255	65.02 232	54.97 239	55.73 233	54.11 244	55.49 248	65.18 256	59.21 259	64.31 233	60.11 248	65.62 260	58.39 259	28.82 229	49.97 240	51.62 236	52.77 248	67.11 247	64.35 244

otaku	41.47 232	59.93 236	23.77 224	85.43 252	70.24 242	84.12 254	93.39 257	37.75 225	32.63 227	39.34 233	19.49 204	59.42 218	25.11 195	95.21 245	19.99 220	11.68 193	18.98 195	16.34 208	64.80 234	27.36 223	13.65 176	10.63 176	58.26 239	19.35 214	33.80 216	22.23 202	34.11 206	42.76 210

ACVNet-4b	45.05 234	60.08 237	30.77 229	90.02 259	75.84 252	84.32 255	96.58 264	33.86 214	33.30 229	41.42 238	17.10 192	79.70 252	30.67 203	96.27 252	28.98 231	27.35 233	31.43 223	19.93 219	54.55 225	37.33 235	11.23 154	9.86 163	62.73 249	18.46 211	35.28 219	28.09 217	40.93 218	40.39 202

Ntro	43.91 233	60.52 238	25.10 226	85.23 251	71.11 243	83.99 252	93.99 258	47.62 235	36.91 234	40.53 235	31.94 230	64.60 231	21.97 191	95.55 247	22.72 225	12.49 204	21.79 211	16.54 210	65.59 235	31.28 230	15.15 184	11.03 179	59.53 240	20.73 216	36.26 220	30.56 223	39.66 216	43.06 211

ACVNet_1	48.34 236	63.93 239	38.22 235	86.47 254	72.30 245	85.13 257	94.95 260	58.28 242	29.71 220	43.49 239	48.57 238	65.41 234	56.74 241	95.77 248	26.81 229	14.51 215	35.45 230	27.56 229	56.62 226	30.44 228	25.82 225	18.59 217	63.35 250	28.26 227	42.57 228	25.15 210	35.26 210	35.90 197

RainbowNet	53.63 237	66.91 240	44.07 236	91.23 260	74.92 250	90.37 264	95.07 261	39.32 228	33.34 230	45.45 241	29.92 227	71.99 244	56.83 242	96.98 260	68.70 249	46.94 243	34.42 226	29.67 233	77.69 253	55.56 243	21.47 216	14.04 197	64.62 251	33.19 234	39.92 224	32.77 227	44.50 223	48.08 219

SPstereo	71.78 256	69.50 241	63.21 253	60.32 231	72.07 244	63.64 236	64.54 235	86.42 264	79.66 259	70.67 255	81.58 260	71.85 243	80.92 261	78.94 238	82.15 261	87.70 264	73.34 260	56.84 256	76.92 249	66.43 255	69.70 262	65.05 263	61.58 241	72.96 259	72.43 255	61.70 254	79.96 264	67.88 250

WAO-7	61.44 245	71.70 242	62.21 252	65.81 236	69.25 240	55.85 230	62.17 234	81.48 257	77.86 257	59.25 249	69.56 250	65.46 235	70.40 248	54.87 232	84.64 264	76.82 261	43.20 234	34.36 235	80.12 258	68.99 258	41.89 241	31.49 238	14.04 209	80.25 265	55.37 242	63.81 255	56.11 232	61.87 238

ACVNet_2	58.27 242	74.04 243	56.98 247	88.59 256	81.05 255	87.05 261	96.06 262	66.05 246	43.49 237	52.82 244	46.78 237	78.54 251	69.96 247	96.60 253	50.76 240	40.75 238	40.15 233	28.24 230	76.92 249	42.75 236	31.31 228	21.70 226	61.62 242	53.19 243	55.03 241	28.06 216	51.48 227	53.37 229

IMH-64-1	60.28 243	74.69 244	50.42 238	80.31 240	73.97 247	79.70 244	84.33 242	77.04 250	64.71 245	37.08 229	59.46 242	61.44 222	80.06 258	96.76 257	49.65 238	41.24 239	48.02 238	35.18 238	71.95 242	54.63 241	37.85 234	30.42 235	61.88 243	50.63 241	66.91 249	36.03 230	57.39 233	65.70 246

IMH-64	60.28 243	74.69 244	50.42 238	80.31 240	73.97 247	79.70 244	84.33 242	77.04 250	64.71 245	37.08 229	59.46 242	61.44 222	80.06 258	96.76 257	49.65 238	41.24 239	48.02 238	35.18 238	71.95 242	54.63 241	37.85 234	30.42 235	61.88 243	50.63 241	66.91 249	36.03 230	57.39 233	65.70 246

TorneroNet-64	63.19 248	75.15 246	55.88 246	82.69 247	63.23 238	74.55 239	83.40 241	60.19 243	69.74 250	56.51 247	48.87 239	86.61 259	70.59 250	96.70 254	63.73 247	51.45 246	46.73 236	46.07 243	76.66 248	58.77 246	33.57 229	34.51 240	74.14 255	55.02 247	59.06 244	48.57 245	61.16 237	72.46 255

IMH	62.37 246	75.88 247	52.64 242	80.91 242	73.71 246	82.21 248	84.46 244	77.43 252	66.45 248	38.17 232	59.49 244	65.18 233	82.27 262	96.74 256	54.05 243	45.28 242	49.25 240	36.35 240	75.11 247	59.08 247	37.91 236	30.39 234	61.98 245	54.51 245	70.73 253	45.19 242	61.21 238	67.54 249

TorneroNet	66.23 249	77.53 248	63.32 254	85.97 253	69.14 239	77.06 240	86.80 249	62.89 245	70.48 251	65.63 252	55.43 241	86.42 258	67.47 245	96.85 259	67.92 248	52.32 247	47.97 237	50.55 248	78.21 254	62.59 250	38.95 237	41.32 249	76.55 257	56.42 248	60.86 245	48.15 244	69.78 251	71.65 253

DPSimNet_ROB	78.97 263	77.62 249	80.17 264	79.15 239	89.15 263	80.21 246	80.58 240	70.37 247	95.41 268	96.15 266	87.26 263	88.83 264	59.22 243	93.19 243	74.77 252	69.80 260	75.14 263	65.07 261	82.98 261	77.91 264	71.40 264	78.66 266	91.28 267	61.75 251	68.55 251	82.24 265	77.44 259	77.82 258

WAO-6	67.55 251	78.30 250	59.14 248	81.25 243	79.91 254	77.57 241	86.13 248	81.41 256	68.11 249	68.43 254	70.17 251	60.57 220	84.88 263	96.09 249	78.63 259	61.94 252	52.44 244	47.97 245	67.63 236	57.85 245	55.31 255	51.06 256	49.29 235	58.07 249	71.80 254	43.75 240	67.99 248	68.15 251

notaker	71.38 255	78.65 251	54.69 245	84.72 250	82.95 256	82.06 247	91.48 254	87.48 265	82.07 262	60.48 250	85.97 262	70.68 242	79.79 257	96.70 254	77.03 255	61.97 253	61.31 254	49.23 246	81.82 260	67.63 256	52.22 252	46.81 251	73.73 254	68.68 255	58.07 243	51.33 246	68.53 250	71.08 252

LRCNet_RVC	69.01 252	78.86 252	51.62 240	95.98 266	97.20 269	94.61 267	90.00 251	72.51 248	49.01 240	99.86 270	79.80 259	96.18 270	77.08 255	97.92 266	43.52 235	32.40 235	79.98 265	65.71 262	96.30 268	73.11 259	47.12 250	37.90 244	95.96 268	64.87 252	37.53 222	21.86 198	46.23 224	40.21 201

LVE	69.55 253	79.12 253	67.17 257	92.96 264	87.79 261	82.46 249	96.73 266	83.91 260	66.42 247	72.92 258	76.51 256	61.80 224	87.71 266	97.59 265	54.04 242	47.00 244	55.01 246	53.49 252	80.57 259	61.93 249	44.39 246	38.35 245	79.72 259	70.54 258	68.62 252	46.65 243	72.75 254	51.61 225

ktn	73.77 257	79.75 254	53.00 243	81.45 244	88.63 262	78.92 242	90.62 253	90.90 267	91.37 265	57.04 248	91.77 267	64.56 230	68.03 246	97.29 262	75.00 253	65.54 255	66.33 258	56.23 255	78.86 256	65.83 254	61.55 259	59.89 261	67.39 252	66.10 253	75.18 261	60.13 253	78.23 262	82.16 263

PSMNet_ROB	62.69 247	80.61 255	59.91 249	81.85 245	75.39 251	85.28 258	87.50 250	55.22 241	75.12 253	70.87 256	63.54 247	73.03 246	71.52 251	95.40 246	54.18 245	37.32 236	51.73 243	39.45 241	72.02 244	65.27 253	40.03 240	26.72 231	62.70 248	47.90 239	62.18 247	38.75 233	73.13 255	46.14 218

UNDER WATER-64	75.67 260	81.70 256	71.33 258	91.75 261	87.21 259	85.53 259	96.64 265	83.38 258	76.42 254	79.20 262	85.55 261	86.85 260	76.63 254	97.41 263	72.40 250	55.82 250	61.54 255	55.65 254	74.02 246	53.26 240	44.03 243	50.98 255	90.58 264	73.26 260	78.01 264	80.76 264	68.27 249	84.86 264

DLNR_Zeroshot_test	27.74 212	81.73 257	12.63 193	100.00 268	0.86 43	2.07 87	98.97 268	12.75 152	1.01 63	13.19 153	6.22 110	12.59 124	2.29 110	24.24 221	96.65 268	100.00 273	32.51 224	28.96 232	28.74 184	5.03 120	12.27 168	9.76 161	1.02 77	3.30 141	13.96 158	10.23 124	18.30 168	19.61 160

MFMNet_re	70.53 254	82.36 258	77.16 263	78.14 238	69.48 241	83.12 251	76.90 239	52.18 240	55.55 243	54.56 246	72.65 253	73.90 247	50.72 233	65.86 234	81.62 260	83.89 263	81.27 266	78.63 265	72.62 245	68.87 257	75.27 266	74.56 265	46.78 234	60.04 250	61.18 246	66.38 256	73.44 256	87.29 266

HanzoNet	79.15 264	82.61 259	63.39 255	84.63 249	87.76 260	82.84 250	90.52 252	93.48 268	91.71 266	61.49 251	89.74 265	83.24 256	86.75 265	97.92 266	73.08 251	66.32 256	74.85 261	72.80 263	87.43 262	75.21 260	70.67 263	70.02 264	75.14 256	68.22 254	77.26 263	70.29 260	79.78 263	79.93 262

WAO-8	73.90 258	83.69 260	72.64 260	89.62 257	89.28 264	88.99 262	92.48 255	80.57 254	77.83 255	76.08 259	62.52 245	82.88 254	72.27 252	96.23 250	77.30 256	69.40 258	59.94 250	52.15 249	77.08 251	76.97 262	46.88 247	35.80 242	62.13 246	73.39 261	75.03 258	68.35 257	77.93 260	77.76 256

Venus	73.90 258	83.69 260	72.64 260	89.67 258	89.28 264	88.99 262	92.48 255	80.57 254	77.83 255	76.08 259	62.52 245	82.88 254	72.27 252	96.23 250	77.30 256	69.40 258	59.94 250	52.15 249	77.08 251	76.97 262	46.88 247	35.80 242	62.13 246	73.39 261	75.03 258	68.35 257	77.93 260	77.76 256

Dean	77.48 262	83.82 262	77.11 262	97.28 267	96.37 268	97.16 268	97.23 267	85.86 262	81.96 261	88.94 265	77.88 258	89.24 265	86.33 264	98.31 268	75.93 254	66.54 257	57.80 249	57.32 258	91.12 265	80.41 265	44.18 244	32.55 239	80.01 260	75.39 263	73.99 256	53.83 249	85.46 266	59.93 233

UNDER WATER	75.88 261	84.51 263	71.98 259	92.01 262	84.19 257	85.60 260	94.87 259	80.27 253	77.93 258	76.18 261	76.67 257	88.04 261	77.89 256	97.19 261	78.13 258	63.60 254	61.10 253	55.58 253	78.49 255	56.97 244	43.63 242	47.72 252	87.87 263	76.39 264	77.17 262	78.76 262	70.88 252	85.11 265

JetRed	79.56 265	85.37 264	84.59 265	83.21 248	79.47 253	84.04 253	85.88 247	83.64 259	82.41 263	68.18 253	64.26 248	91.36 267	39.61 221	78.40 237	83.29 263	82.43 262	79.11 264	86.69 268	79.88 257	75.28 261	89.69 267	86.94 267	87.50 262	70.30 257	74.65 257	79.37 263	82.70 265	79.91 261

ASD4	90.46 268	85.97 265	88.49 267	87.45 255	84.31 258	91.28 265	85.08 245	86.37 263	89.99 264	79.48 263	88.75 264	66.34 237	97.78 269	82.39 239	88.26 265	94.21 267	93.57 268	95.38 269	90.49 264	94.99 267	94.33 268	93.83 269	90.77 265	93.56 267	99.58 272	99.93 271	99.89 272	99.95 271

MADNet++	89.66 267	89.04 266	93.96 269	82.44 246	93.36 267	79.42 243	85.59 246	83.91 260	91.80 267	96.72 267	97.56 268	88.26 262	93.28 267	68.16 235	96.48 267	98.97 269	95.25 269	85.92 267	92.58 266	98.11 268	96.75 271	98.43 271	84.35 261	96.89 268	80.50 265	86.67 266	86.59 267	79.77 260

PWCK	67.12 250	90.16 267	61.80 251	92.78 263	74.34 249	85.07 256	75.96 238	74.55 249	64.36 244	71.63 257	71.49 252	81.09 253	70.46 249	70.64 236	37.90 234	37.63 237	67.71 259	46.24 244	93.61 267	64.94 251	56.13 256	41.76 250	79.34 258	69.81 256	64.94 248	41.69 237	63.04 241	63.13 242

KSHMR	85.05 266	95.39 268	87.70 266	95.47 265	93.32 266	92.81 266	96.30 263	88.71 266	80.58 260	87.28 264	90.38 266	84.49 257	80.26 260	97.55 264	94.11 266	90.49 266	74.98 262	77.89 264	88.64 263	85.83 266	67.64 261	58.51 260	91.11 266	86.08 266	81.21 266	75.30 261	75.75 258	78.54 259

MEDIAN_ROB	98.39 271	99.52 269	99.12 270	100.00 268	100.00 270	100.00 269	100.00 270	99.70 271	99.00 269	100.00 271	99.99 272	98.80 271	97.65 268	99.97 270	99.66 270	99.00 270	99.10 270	99.18 270	99.95 271	98.83 269	95.51 269	97.85 270	100.00 270	98.41 269	90.71 267	94.33 267	93.03 268	97.15 269

DPSMNet_ROB	99.77 275	99.92 270	100.00 273	100.00 268	100.00 270	100.00 269	100.00 270	99.67 269	100.00 272	99.54 268	99.82 270	95.70 269	99.57 271	100.00 271	99.97 273	100.00 273	99.97 271	99.99 272	99.88 270	100.00 271	99.88 274	99.80 274	100.00 270	100.00 272	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 273

DGTPSM_ROB	99.76 274	99.92 270	100.00 273	100.00 268	100.00 270	100.00 269	100.00 270	99.67 269	100.00 272	99.54 268	99.82 270	95.69 268	99.56 270	100.00 271	99.97 273	100.00 273	99.97 271	99.99 272	99.84 269	100.00 271	99.88 274	99.80 274	100.00 270	100.00 272	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 273

MyStereo03	100.00 276	100.00 272	100.00 273	100.00 268	100.00 270	100.00 269	100.00 270	100.00 272	100.00 272	100.00 271	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 271	100.00 275	100.00 273	100.00 274	100.00 274	100.00 272	100.00 271	100.00 276	100.00 276	100.00 270	100.00 272	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 273

MyStereo02	96.30 269	100.00 272	100.00 273	100.00 268	0.00 1	100.00 269	100.00 270	100.00 272	100.00 272	100.00 271	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 271	100.00 275	100.00 273	100.00 274	100.00 274	100.00 272	100.00 271	100.00 276	100.00 276	100.00 270	100.00 272	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 273

HaxPig	99.50 273	100.00 272	99.58 271	100.00 268	100.00 270	100.00 269	100.00 270	100.00 272	99.99 271	100.00 271	100.00 273	100.00 273	99.98 272	100.00 271	99.75 271	99.76 271	99.99 273	99.80 271	100.00 272	100.00 271	98.86 272	98.48 272	100.00 270	99.99 271	94.78 268	99.70 270	96.75 270	99.23 270

PML	98.00 270	100.00 272	89.41 268	100.00 268	100.00 270	100.00 269	99.52 269	100.00 272	99.67 270	100.00 271	98.18 269	99.94 272	100.00 273	99.58 269	97.81 269	96.93 268	93.39 267	85.77 266	100.00 272	99.15 270	96.63 270	92.95 268	99.24 269	99.73 270	98.06 271	99.99 272	100.00 273	99.98 272

CasAABBNet	100.00 276	100.00 272	100.00 273	100.00 268	100.00 270	100.00 269	100.00 270	100.00 272	100.00 272	100.00 271	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 271	100.00 275	100.00 273	100.00 274	100.00 274	100.00 272	100.00 271	100.00 276	100.00 276	100.00 270	100.00 272	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 273

DPSM_ROB	100.00 276	100.00 272	100.00 273	100.00 268	100.00 270	100.00 269	100.00 270	100.00 272	100.00 272	100.00 271	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 271	100.00 275	100.00 273	100.00 274	100.00 274	100.00 272	100.00 271	100.00 276	100.00 276	100.00 270	100.00 272	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 273

DPSM	100.00 276	100.00 272	100.00 273	100.00 268	100.00 270	100.00 269	100.00 270	100.00 272	100.00 272	100.00 271	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 271	100.00 275	100.00 273	100.00 274	100.00 274	100.00 272	100.00 271	100.00 276	100.00 276	100.00 270	100.00 272	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 273

AVERAGE_ROB	99.48 272	100.00 272	99.90 272	100.00 268	100.00 270	100.00 269	100.00 270	100.00 272	100.00 272	100.00 271	100.00 273	100.00 273	100.00 273	100.00 271	99.89 272	99.92 272	100.00 274	100.00 274	100.00 272	100.00 271	99.09 273	99.77 273	100.00 270	100.00 272	96.69 270	96.89 268	97.18 271	96.57 268

FADE																26.15 231					54.59 254	48.58 254					66.01 245

Low-res two-view benchmark