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	0.02 1	0.01 1	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.04 1	0.05 2	0.04 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.00 1	0.01 1	0.04 3	0.03 1	0.02 1	0.02 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MoCha-V2	0.03 3	0.02 2	0.02 1	0.02 3	0.02 4	0.02 2	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.03 4	0.03 4	0.02 3	0.01 1	0.01 2	0.05 3	0.05 2	0.04 2	0.04 3	0.04 3	0.04 3	0.03 1	0.02 1	0.01 2	0.02 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1

ProNet	0.02 1	0.02 2	0.02 1	0.02 3	0.02 4	0.02 2	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 2	0.02 2	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.01 2	0.02 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo Lap2	0.03 3	0.02 2	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.02 2	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.03 4	0.02 2	0.02 3	0.03 8	0.01 2	0.05 3	0.05 2	0.04 2	0.05 4	0.04 3	0.04 3	0.04 4	0.04 4	0.01 2	0.02 2	0.06 6	0.06 6	0.05 5	0.03 4

StereoVision	0.06 11	0.03 5	0.04 10	0.03 5	0.03 8	0.03 6	0.02 3	0.06 11	0.11 113	0.02 2	0.05 12	0.03 5	0.06 48	0.01 2	0.09 40	0.10 48	0.06 6	0.05 4	0.08 17	0.07 30	0.06 7	0.05 9	0.02 8	0.04 8	0.10 26	0.07 10	0.10 33	0.12 50

AEACV	0.04 5	0.03 5	0.02 1	0.04 12	0.03 8	0.02 2	0.02 3	0.03 5	0.03 5	0.03 4	0.04 5	0.03 5	0.02 4	0.02 7	0.06 6	0.06 5	0.05 5	0.05 4	0.07 9	0.04 3	0.06 7	0.04 4	0.01 2	0.02 2	0.06 6	0.07 10	0.04 4	0.03 4

LL-Strereo2	0.07 20	0.03 5	0.03 6	0.04 12	0.05 23	0.04 11	0.03 11	0.06 11	0.07 43	0.15 47	0.07 30	0.08 22	0.05 31	0.04 27	0.08 23	0.09 32	0.13 38	0.07 14	0.10 35	0.06 19	0.10 25	0.06 19	0.03 21	0.04 8	0.08 15	0.10 27	0.08 23	0.05 7

RAFT	0.06 11	0.03 5	0.05 25	0.03 5	0.02 4	0.03 6	0.02 3	0.07 21	0.04 6	0.04 7	0.06 18	0.07 18	0.05 31	0.01 2	0.06 6	0.06 5	0.06 6	0.05 4	0.05 5	0.04 3	0.06 7	0.07 33	0.01 2	0.04 8	0.13 59	0.14 81	0.13 67	0.15 77

iRaftStereo_RVC	0.05 6	0.03 5	0.03 6	0.03 5	0.03 8	0.03 6	0.02 3	0.05 8	0.04 6	0.06 14	0.05 12	0.05 11	0.03 8	0.02 7	0.06 6	0.06 5	0.10 22	0.07 14	0.07 9	0.05 10	0.09 19	0.05 9	0.02 8	0.03 6	0.07 10	0.06 6	0.05 5	0.05 7

test croco	0.06 11	0.04 10	0.04 10	0.04 12	0.04 12	0.05 23	0.03 11	0.08 25	0.04 6	0.09 24	0.05 12	0.06 15	0.02 4	0.02 7	0.07 10	0.08 18	0.12 36	0.08 19	0.08 17	0.06 19	0.08 16	0.04 4	0.02 8	0.05 20	0.09 23	0.10 27	0.08 23	0.09 24

StereoIM	0.07 20	0.04 10	0.05 25	0.03 5	0.02 4	0.03 6	0.03 11	0.06 11	0.06 28	0.04 7	0.06 18	0.10 30	0.05 31	0.02 7	0.07 10	0.08 18	0.10 22	0.09 44	0.07 9	0.05 10	0.10 25	0.10 89	0.01 2	0.05 20	0.12 49	0.18 153	0.13 67	0.16 88

MIF-Stereo	0.07 20	0.04 10	0.04 10	0.03 5	0.03 8	0.05 23	0.03 11	0.06 11	0.05 13	0.06 14	0.04 5	0.07 18	0.12 126	0.07 77	0.08 23	0.07 13	0.11 27	0.08 19	0.08 17	0.07 30	0.09 19	0.08 39	0.07 91	0.04 8	0.10 26	0.16 120	0.06 12	0.10 29

MIM_Stereo	0.06 11	0.04 10	0.03 6	0.05 21	0.05 23	0.05 23	0.03 11	0.06 11	0.04 6	0.14 41	0.07 30	0.04 8	0.03 8	0.03 14	0.07 10	0.08 18	0.13 38	0.07 14	0.09 29	0.06 19	0.11 30	0.06 19	0.02 8	0.04 8	0.08 15	0.07 10	0.07 17	0.05 7

anonymousdsp	0.05 6	0.04 10	0.04 10	0.03 5	0.04 12	0.04 11	0.04 24	0.06 11	0.05 13	0.06 14	0.04 5	0.03 5	0.02 4	0.03 14	0.07 10	0.08 18	0.08 12	0.06 9	0.08 17	0.05 10	0.09 19	0.05 9	0.03 21	0.03 6	0.05 4	0.05 4	0.05 5	0.05 7

RAFT_CTSACE	0.07 20	0.04 10	0.06 50	0.03 5	0.04 12	0.05 23	0.05 33	0.06 11	0.06 28	0.09 24	0.04 5	0.10 30	0.09 96	0.03 14	0.08 23	0.08 18	0.11 27	0.07 14	0.07 9	0.05 10	0.12 36	0.08 39	0.03 21	0.06 38	0.12 49	0.12 55	0.12 56	0.16 88

ARAFT	0.07 20	0.04 10	0.04 10	0.05 21	0.05 23	0.05 23	0.02 3	0.09 29	0.06 28	0.12 34	0.06 18	0.12 44	0.03 8	0.03 14	0.07 10	0.07 13	0.12 36	0.09 44	0.09 29	0.05 10	0.11 30	0.08 39	0.03 21	0.04 8	0.10 26	0.09 22	0.09 28	0.09 24

RAFT + AFF	0.05 6	0.04 10	0.03 6	0.05 21	0.04 12	0.04 11	0.03 11	0.06 11	0.08 61	0.09 24	0.05 12	0.09 24	0.02 4	0.02 7	0.05 3	0.06 5	0.09 16	0.06 9	0.06 6	0.04 3	0.07 11	0.05 9	0.02 8	0.04 8	0.07 10	0.05 4	0.05 5	0.06 13

RYNet	0.06 11	0.04 10	0.04 10	0.04 12	0.04 12	0.04 11	0.03 11	0.05 8	0.11 113	0.05 10	0.04 5	0.04 8	0.03 8	0.03 14	0.07 10	0.06 5	0.07 9	0.08 19	0.07 9	0.05 10	0.05 5	0.05 9	0.11 152	0.04 8	0.06 6	0.15 103	0.06 12	0.05 7

TDLM	0.05 6	0.04 10	0.04 10	0.04 12	0.04 12	0.04 11	0.03 11	0.04 6	0.04 6	0.04 7	0.06 18	0.04 8	0.03 8	0.03 14	0.06 6	0.06 5	0.06 6	0.06 9	0.06 6	0.04 3	0.05 5	0.04 4	0.03 21	0.04 8	0.05 4	0.06 6	0.05 5	0.05 7

MIF-Stereo (partial)	0.06 11	0.05 20	0.06 50	0.05 21	0.04 12	0.05 23	0.03 11	0.08 25	0.07 43	0.07 21	0.04 5	0.05 11	0.06 48	0.04 27	0.08 23	0.08 18	0.11 27	0.08 19	0.08 17	0.05 10	0.09 19	0.05 9	0.02 8	0.06 38	0.10 26	0.08 16	0.07 17	0.08 18

RAFT+CT+SA	0.09 35	0.05 20	0.07 74	0.05 21	0.05 23	0.04 11	0.05 33	0.13 54	0.07 43	0.08 23	0.07 30	0.15 76	0.13 141	0.04 27	0.11 98	0.10 48	0.09 16	0.08 19	0.08 17	0.06 19	0.12 36	0.11 117	0.02 8	0.06 38	0.13 59	0.13 64	0.11 47	0.17 101

test_5	0.08 29	0.05 20	0.07 74	0.04 12	0.04 12	0.04 11	0.04 24	0.09 29	0.05 13	0.05 10	0.07 30	0.12 44	0.12 126	0.02 7	0.08 23	0.09 32	0.07 9	0.07 14	0.08 17	0.06 19	0.10 25	0.10 89	0.02 8	0.08 88	0.10 26	0.14 81	0.13 67	0.18 121

test_4	0.09 35	0.05 20	0.07 74	0.05 21	0.06 41	0.03 6	0.02 3	0.12 41	0.09 81	0.17 63	0.06 18	0.09 24	0.06 48	0.03 14	0.09 40	0.10 48	0.15 59	0.08 19	0.10 35	0.07 30	0.17 105	0.09 64	0.02 8	0.07 70	0.10 26	0.14 81	0.12 56	0.19 130

AnonymousM	0.08 29	0.05 20	0.04 10	0.06 33	0.05 23	0.04 11	0.04 24	0.13 54	0.05 13	0.20 96	0.06 18	0.11 38	0.03 8	0.06 55	0.10 67	0.10 48	0.19 117	0.09 44	0.12 50	0.07 30	0.16 92	0.06 19	0.04 35	0.04 8	0.08 15	0.11 40	0.10 33	0.10 29

XX-Stereo	0.14 120	0.05 20	0.05 25	0.10 92	0.07 57	0.17 155	0.07 80	0.18 112	0.10 101	0.27 189	0.09 66	0.21 144	0.03 8	0.10 124	0.11 98	0.12 121	0.22 156	0.11 68	0.21 149	0.11 105	0.20 151	0.09 64	0.08 114	0.07 70	0.23 185	0.17 138	0.17 112	0.35 195

AFF-stereo	0.06 11	0.05 20	0.05 25	0.05 21	0.04 12	0.04 11	0.03 11	0.11 38	0.06 28	0.16 54	0.05 12	0.08 22	0.03 8	0.02 7	0.07 10	0.08 18	0.08 12	0.05 4	0.09 29	0.04 3	0.09 19	0.05 9	0.02 8	0.04 8	0.10 26	0.08 16	0.07 17	0.07 16

delet	0.05 6	0.05 20	0.04 10	0.06 33	0.05 23	0.05 23	0.05 33	0.04 6	0.04 6	0.06 14	0.05 12	0.10 30	0.05 31	0.03 14	0.07 10	0.06 5	0.07 9	0.06 9	0.06 6	0.06 19	0.06 7	0.04 4	0.03 21	0.05 20	0.07 10	0.07 10	0.05 5	0.04 6

DMCA	0.07 20	0.05 20	0.07 74	0.06 33	0.06 41	0.05 23	0.07 80	0.09 29	0.07 43	0.06 14	0.09 66	0.07 18	0.06 48	0.06 55	0.08 23	0.08 18	0.11 27	0.10 57	0.08 17	0.07 30	0.09 19	0.06 19	0.06 69	0.06 38	0.08 15	0.10 27	0.06 12	0.08 18

AANet_RVC	0.06 11	0.05 20	0.06 50	0.05 21	0.06 41	0.04 11	0.05 33	0.05 8	0.06 28	0.05 10	0.06 18	0.05 11	0.04 18	0.04 27	0.08 23	0.07 13	0.08 12	0.08 19	0.07 9	0.07 30	0.07 11	0.07 33	0.05 51	0.05 20	0.07 10	0.08 16	0.06 12	0.08 18

MGS-Stereo	0.08 29	0.06 30	0.04 10	0.05 21	0.05 23	0.04 11	0.03 11	0.12 41	0.05 13	0.09 24	0.07 30	0.10 30	0.04 18	0.05 43	0.07 10	0.08 18	0.15 59	0.11 68	0.12 50	0.09 68	0.13 57	0.07 33	0.05 51	0.05 20	0.10 26	0.09 22	0.11 47	0.10 29

CASnet	0.10 53	0.06 30	0.05 25	0.08 59	0.09 86	0.11 101	0.05 33	0.18 112	0.10 101	0.23 124	0.11 88	0.13 56	0.06 48	0.08 95	0.10 67	0.10 48	0.16 68	0.08 19	0.19 130	0.08 46	0.14 73	0.06 19	0.06 69	0.06 38	0.12 49	0.10 27	0.14 78	0.10 29
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.13 96	0.06 30	0.05 25	0.11 107	0.12 131	0.16 146	0.08 88	0.19 132	0.08 61	0.28 202	0.08 48	0.18 106	0.06 48	0.12 155	0.11 98	0.11 84	0.23 165	0.12 93	0.16 97	0.11 105	0.20 151	0.08 39	0.07 91	0.08 88	0.13 59	0.15 103	0.19 139	0.24 162

HanStereo	0.13 96	0.06 30	0.05 25	0.11 107	0.12 131	0.16 146	0.08 88	0.19 132	0.08 61	0.28 202	0.08 48	0.18 106	0.06 48	0.12 155	0.11 98	0.11 84	0.23 165	0.12 93	0.16 97	0.11 105	0.20 151	0.08 39	0.07 91	0.08 88	0.13 59	0.15 103	0.19 139	0.24 162

4D-IteraStereo	0.09 35	0.06 30	0.05 25	0.06 33	0.06 41	0.06 35	0.04 24	0.15 69	0.10 101	0.22 111	0.08 48	0.14 70	0.06 48	0.03 14	0.09 40	0.10 48	0.17 84	0.09 44	0.11 39	0.08 46	0.15 77	0.06 19	0.03 21	0.05 20	0.10 26	0.10 27	0.08 23	0.08 18

CES	0.12 85	0.06 30	0.06 50	0.06 33	0.08 67	0.07 51	0.05 33	0.35 214	0.05 13	0.15 47	0.23 199	0.13 56	0.04 18	0.08 95	0.09 40	0.11 84	0.19 117	0.08 19	0.14 72	0.08 46	0.28 220	0.08 39	0.07 91	0.04 8	0.14 77	0.11 40	0.14 78	0.16 88

EGLCR-Stereo	0.11 62	0.06 30	0.04 10	0.08 59	0.08 67	0.07 51	0.05 33	0.17 86	0.09 81	0.27 189	0.06 18	0.19 118	0.06 48	0.08 95	0.08 23	0.10 48	0.20 132	0.10 57	0.16 97	0.07 30	0.17 105	0.08 39	0.04 35	0.06 38	0.10 26	0.13 64	0.18 130	0.17 101

TESTraft	0.09 35	0.06 30	0.06 50	0.04 12	0.04 12	0.05 23	0.06 64	0.09 29	0.08 61	0.09 24	0.08 48	0.12 44	0.13 141	0.03 14	0.09 40	0.10 48	0.11 27	0.09 44	0.08 17	0.07 30	0.13 57	0.12 135	0.02 8	0.05 20	0.14 77	0.13 64	0.14 78	0.20 138

anonymity	0.13 96	0.06 30	0.05 25	0.09 75	0.10 102	0.09 74	0.07 80	0.18 112	0.08 61	0.28 202	0.13 110	0.19 118	0.06 48	0.09 112	0.10 67	0.13 146	0.23 165	0.12 93	0.17 106	0.15 167	0.20 151	0.10 89	0.09 129	0.07 70	0.20 153	0.19 170	0.19 139	0.19 130

CIPLG	0.09 35	0.06 30	0.05 25	0.06 33	0.06 41	0.09 74	0.06 64	0.18 112	0.06 28	0.20 96	0.08 48	0.13 56	0.07 68	0.06 55	0.08 23	0.10 48	0.17 84	0.11 68	0.11 39	0.09 68	0.13 57	0.06 19	0.04 35	0.06 38	0.10 26	0.10 27	0.10 33	0.10 29

IPLGR_C	0.09 35	0.06 30	0.05 25	0.06 33	0.06 41	0.09 74	0.06 64	0.18 112	0.06 28	0.20 96	0.08 48	0.13 56	0.07 68	0.06 55	0.08 23	0.11 84	0.17 84	0.11 68	0.11 39	0.09 68	0.13 57	0.06 19	0.04 35	0.06 38	0.10 26	0.09 22	0.10 33	0.10 29

AASNet	0.07 20	0.06 30	0.04 10	0.09 75	0.07 57	0.08 61	0.05 33	0.08 25	0.05 13	0.07 21	0.07 30	0.07 18	0.04 18	0.04 27	0.07 10	0.07 13	0.10 22	0.08 19	0.08 17	0.06 19	0.07 11	0.06 19	0.04 35	0.06 38	0.08 15	0.08 16	0.06 12	0.06 13

test-3	0.10 53	0.06 30	0.04 10	0.06 33	0.08 67	0.06 35	0.05 33	0.17 86	0.07 43	0.24 140	0.08 48	0.19 118	0.08 81	0.06 55	0.11 98	0.11 84	0.20 132	0.10 57	0.15 87	0.10 88	0.16 92	0.10 89	0.05 51	0.06 38	0.10 26	0.11 40	0.12 56	0.11 38

test_1	0.10 53	0.06 30	0.04 10	0.06 33	0.08 67	0.06 35	0.05 33	0.17 86	0.07 43	0.24 140	0.08 48	0.19 118	0.08 81	0.06 55	0.11 98	0.11 84	0.20 132	0.10 57	0.15 87	0.10 88	0.16 92	0.10 89	0.05 51	0.06 38	0.10 26	0.11 40	0.12 56	0.11 38

ACRE	0.09 35	0.06 30	0.05 25	0.06 33	0.06 41	0.09 74	0.06 64	0.18 112	0.06 28	0.20 96	0.08 48	0.13 56	0.07 68	0.06 55	0.08 23	0.10 48	0.17 84	0.11 68	0.11 39	0.09 68	0.13 57	0.06 19	0.04 35	0.06 38	0.10 26	0.10 27	0.10 33	0.10 29

test-1	0.15 138	0.06 30	0.07 74	0.11 107	0.10 102	0.18 163	0.14 152	0.19 132	0.13 136	0.28 202	0.10 74	0.19 118	0.11 120	0.12 155	0.13 138	0.14 165	0.22 156	0.12 93	0.23 169	0.10 88	0.24 202	0.09 64	0.09 129	0.08 88	0.21 165	0.18 153	0.15 91	0.18 121

raft+_RVC	0.08 29	0.06 30	0.05 25	0.06 33	0.06 41	0.07 51	0.04 24	0.10 35	0.08 61	0.17 63	0.08 48	0.09 24	0.04 18	0.04 27	0.08 23	0.08 18	0.13 38	0.09 44	0.11 39	0.06 19	0.13 57	0.06 19	0.04 35	0.05 20	0.11 43	0.09 22	0.09 28	0.09 24

TANstereo	0.11 62	0.06 30	0.06 50	0.10 92	0.09 86	0.08 61	0.06 64	0.12 41	0.08 61	0.22 111	0.08 48	0.13 56	0.08 81	0.08 95	0.10 67	0.13 146	0.19 117	0.13 120	0.18 120	0.08 46	0.18 123	0.10 89	0.06 69	0.06 38	0.11 43	0.11 40	0.15 91	0.14 65

XX-TBD	0.11 62	0.06 30	0.06 50	0.10 92	0.09 86	0.08 61	0.06 64	0.12 41	0.08 61	0.22 111	0.08 48	0.13 56	0.08 81	0.08 95	0.10 67	0.13 146	0.19 117	0.13 120	0.18 120	0.08 46	0.18 123	0.10 89	0.06 69	0.06 38	0.11 43	0.11 40	0.15 91	0.14 65

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 29	0.06 30	0.05 25	0.05 21	0.04 12	0.04 11	0.04 24	0.14 63	0.07 43	0.21 106	0.04 5	0.12 44	0.04 18	0.03 14	0.08 23	0.09 32	0.09 16	0.06 9	0.11 39	0.05 10	0.11 30	0.06 19	0.03 21	0.05 20	0.13 59	0.09 22	0.09 28	0.09 24

MMNet	0.06 11	0.06 30	0.05 25	0.08 59	0.06 41	0.06 35	0.05 33	0.07 21	0.06 28	0.05 10	0.06 18	0.09 24	0.04 18	0.04 27	0.07 10	0.07 13	0.09 16	0.08 19	0.07 9	0.06 19	0.07 11	0.05 9	0.04 35	0.05 20	0.07 10	0.08 16	0.07 17	0.10 29

PWCDC_ROB	0.13 96	0.06 30	0.09 106	0.07 54	0.13 143	0.08 61	0.13 146	0.06 11	0.24 201	0.09 24	0.15 139	0.10 30	0.45 228	0.26 204	0.12 125	0.10 48	0.09 16	0.12 93	0.08 17	0.11 105	0.08 16	0.12 135	0.19 191	0.13 165	0.08 15	0.14 81	0.08 23	0.18 121

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 53	0.07 52	0.07 74	0.08 59	0.05 23	0.07 51	0.03 11	0.11 38	0.15 153	0.20 96	0.14 123	0.12 44	0.07 68	0.07 77	0.09 40	0.09 32	0.16 68	0.11 68	0.12 50	0.08 46	0.12 36	0.11 117	0.06 69	0.07 70	0.12 49	0.15 103	0.12 56	0.16 88

IGEV_Zeroshot_test	0.14 120	0.07 52	0.06 50	0.13 128	0.13 143	0.10 94	0.11 129	0.17 86	0.09 81	0.28 202	0.10 74	0.23 162	0.05 31	0.12 155	0.10 67	0.11 84	0.23 165	0.11 68	0.17 106	0.12 126	0.20 151	0.10 89	0.09 129	0.06 38	0.20 153	0.15 103	0.23 169	0.27 176

Any-RAFT	0.13 96	0.07 52	0.06 50	0.11 107	0.09 86	0.12 112	0.08 88	0.17 86	0.10 101	0.26 176	0.09 66	0.20 133	0.08 81	0.11 137	0.11 98	0.11 84	0.22 156	0.11 68	0.21 149	0.10 88	0.22 180	0.10 89	0.08 114	0.06 38	0.16 101	0.16 120	0.17 112	0.17 101

RAFT-Test	0.13 96	0.07 52	0.06 50	0.09 75	0.11 119	0.13 121	0.08 88	0.17 86	0.11 113	0.27 189	0.11 88	0.20 133	0.05 31	0.12 155	0.10 67	0.11 84	0.23 165	0.12 93	0.21 149	0.14 151	0.21 167	0.11 117	0.07 91	0.08 88	0.17 111	0.16 120	0.17 112	0.17 101

LoS_RVC	0.09 35	0.07 52	0.05 25	0.05 21	0.06 41	0.06 35	0.05 33	0.13 54	0.08 61	0.18 76	0.11 88	0.12 44	0.06 48	0.07 77	0.09 40	0.09 32	0.10 22	0.08 19	0.12 50	0.08 46	0.17 105	0.09 64	0.05 51	0.06 38	0.15 85	0.11 40	0.10 33	0.13 56

tt_ll	0.09 35	0.07 52	0.05 25	0.05 21	0.06 41	0.06 35	0.05 33	0.13 54	0.08 61	0.18 76	0.11 88	0.12 44	0.06 48	0.07 77	0.09 40	0.09 32	0.10 22	0.08 19	0.12 50	0.08 46	0.17 105	0.09 64	0.05 51	0.06 38	0.15 85	0.11 40	0.10 33	0.13 56

CAS	0.09 35	0.07 52	0.05 25	0.06 33	0.05 23	0.05 23	0.04 24	0.14 63	0.06 28	0.11 32	0.11 88	0.11 38	0.05 31	0.07 77	0.09 40	0.09 32	0.11 27	0.10 57	0.14 72	0.07 30	0.12 36	0.08 39	0.05 51	0.05 20	0.13 59	0.11 40	0.09 28	0.14 65

anonymousdsp2	0.08 29	0.07 52	0.05 25	0.06 33	0.05 23	0.06 35	0.05 33	0.12 41	0.06 28	0.17 63	0.06 18	0.09 24	0.04 18	0.05 43	0.07 10	0.08 18	0.13 38	0.08 19	0.11 39	0.07 30	0.13 57	0.07 33	0.05 51	0.06 38	0.09 23	0.08 16	0.08 23	0.07 16

TestStereo1	0.09 35	0.07 52	0.06 50	0.04 12	0.05 23	0.06 35	0.06 64	0.07 21	0.07 43	0.09 24	0.07 30	0.11 38	0.14 155	0.04 27	0.10 67	0.10 48	0.11 27	0.09 44	0.09 29	0.08 46	0.13 57	0.12 135	0.02 8	0.05 20	0.15 85	0.14 81	0.16 99	0.20 138

IER	0.09 35	0.07 52	0.07 74	0.09 75	0.07 57	0.09 74	0.06 64	0.12 41	0.07 43	0.14 41	0.11 88	0.11 38	0.07 68	0.06 55	0.09 40	0.09 32	0.14 50	0.11 68	0.11 39	0.07 30	0.12 36	0.08 39	0.06 69	0.06 38	0.10 26	0.11 40	0.11 47	0.14 65

SA-5K	0.09 35	0.07 52	0.06 50	0.04 12	0.05 23	0.06 35	0.06 64	0.07 21	0.07 43	0.09 24	0.07 30	0.11 38	0.14 155	0.04 27	0.10 67	0.10 48	0.11 27	0.09 44	0.09 29	0.08 46	0.13 57	0.12 135	0.02 8	0.05 20	0.15 85	0.14 81	0.16 99	0.20 138

Sa-1000	0.11 62	0.07 52	0.07 74	0.06 33	0.05 23	0.09 74	0.03 11	0.12 41	0.07 43	0.18 76	0.08 48	0.19 118	0.05 31	0.06 55	0.10 67	0.10 48	0.16 68	0.12 93	0.14 72	0.09 68	0.17 105	0.10 89	0.04 35	0.05 20	0.19 143	0.16 120	0.13 67	0.20 138

SA	0.10 53	0.07 52	0.07 74	0.06 33	0.05 23	0.08 61	0.04 24	0.12 41	0.05 13	0.16 54	0.07 30	0.16 86	0.03 8	0.04 27	0.10 67	0.10 48	0.13 38	0.11 68	0.12 50	0.09 68	0.14 73	0.10 89	0.03 21	0.06 38	0.16 101	0.15 103	0.13 67	0.21 153

iRaft-Stereo_20w	0.13 96	0.07 52	0.05 25	0.12 119	0.12 131	0.12 112	0.09 106	0.15 69	0.10 101	0.28 202	0.10 74	0.19 118	0.04 18	0.10 124	0.10 67	0.11 84	0.23 165	0.11 68	0.15 87	0.13 141	0.20 151	0.08 39	0.09 129	0.06 38	0.18 130	0.15 103	0.20 152	0.26 173

IPLG	0.10 53	0.07 52	0.07 74	0.07 54	0.07 57	0.06 35	0.05 33	0.15 69	0.06 28	0.22 111	0.06 18	0.15 76	0.05 31	0.04 27	0.09 40	0.10 48	0.16 68	0.10 57	0.14 72	0.09 68	0.13 57	0.08 39	0.04 35	0.07 70	0.13 59	0.12 55	0.11 47	0.09 24

GMOStereo	0.11 62	0.07 52	0.09 106	0.06 33	0.05 23	0.06 35	0.05 33	0.17 86	0.09 81	0.24 140	0.07 30	0.17 91	0.09 96	0.05 43	0.11 98	0.12 121	0.17 84	0.08 19	0.12 50	0.08 46	0.19 138	0.08 39	0.03 21	0.07 70	0.18 130	0.18 153	0.14 78	0.17 101

error version	0.11 62	0.07 52	0.09 106	0.06 33	0.05 23	0.06 35	0.05 33	0.17 86	0.09 81	0.24 140	0.07 30	0.17 91	0.09 96	0.05 43	0.11 98	0.12 121	0.17 84	0.08 19	0.12 50	0.08 46	0.19 138	0.08 39	0.03 21	0.07 70	0.18 130	0.18 153	0.14 78	0.17 101

test-v	0.11 62	0.07 52	0.09 106	0.06 33	0.05 23	0.06 35	0.05 33	0.17 86	0.09 81	0.24 140	0.07 30	0.17 91	0.09 96	0.05 43	0.11 98	0.12 121	0.17 84	0.08 19	0.12 50	0.08 46	0.19 138	0.08 39	0.03 21	0.07 70	0.18 130	0.18 153	0.14 78	0.17 101

test_3	0.11 62	0.07 52	0.07 74	0.06 33	0.08 67	0.05 23	0.05 33	0.17 86	0.10 101	0.24 140	0.09 66	0.22 158	0.12 126	0.06 55	0.13 138	0.13 146	0.20 132	0.09 44	0.14 72	0.10 88	0.18 123	0.09 64	0.04 35	0.08 88	0.13 59	0.14 81	0.13 67	0.14 65

TRStereo	0.13 96	0.07 52	0.05 25	0.09 75	0.08 67	0.17 155	0.12 141	0.18 112	0.07 43	0.25 162	0.09 66	0.20 133	0.05 31	0.10 124	0.10 67	0.11 84	0.21 145	0.11 68	0.22 162	0.14 151	0.19 138	0.09 64	0.09 129	0.07 70	0.17 111	0.17 138	0.24 176	0.19 130

test-2	0.11 62	0.07 52	0.09 106	0.06 33	0.05 23	0.06 35	0.05 33	0.17 86	0.09 81	0.24 140	0.07 30	0.17 91	0.09 96	0.05 43	0.11 98	0.12 121	0.17 84	0.08 19	0.12 50	0.08 46	0.19 138	0.08 39	0.03 21	0.07 70	0.18 130	0.18 153	0.14 78	0.17 101

CREStereo++_RVC	0.11 62	0.07 52	0.05 25	0.08 59	0.09 86	0.08 61	0.07 80	0.16 77	0.09 81	0.26 176	0.09 66	0.17 91	0.13 141	0.08 95	0.09 40	0.10 48	0.19 117	0.08 19	0.13 65	0.07 30	0.20 151	0.08 39	0.06 69	0.06 38	0.14 77	0.12 55	0.16 99	0.15 77
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
EAI-Stereo	0.13 96	0.07 52	0.04 10	0.10 92	0.10 102	0.10 94	0.09 106	0.18 112	0.10 101	0.26 176	0.11 88	0.20 133	0.05 31	0.10 124	0.10 67	0.12 121	0.22 156	0.12 93	0.19 130	0.12 126	0.19 138	0.09 64	0.08 114	0.08 88	0.16 101	0.15 103	0.16 99	0.20 138

R-Stereo Train	0.13 96	0.07 52	0.07 74	0.09 75	0.10 102	0.15 138	0.05 33	0.16 77	0.12 128	0.28 202	0.13 110	0.21 144	0.08 81	0.11 137	0.10 67	0.11 84	0.23 165	0.12 93	0.16 97	0.11 105	0.21 167	0.11 117	0.08 114	0.07 70	0.15 85	0.14 81	0.16 99	0.15 77

RAFT-Stereo	0.13 96	0.07 52	0.07 74	0.09 75	0.10 102	0.15 138	0.05 33	0.16 77	0.12 128	0.28 202	0.13 110	0.21 144	0.08 81	0.11 137	0.10 67	0.11 84	0.23 165	0.12 93	0.16 97	0.11 105	0.21 167	0.11 117	0.08 114	0.07 70	0.15 85	0.14 81	0.16 99	0.15 77
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GANet	0.07 20	0.07 52	0.06 50	0.06 33	0.06 41	0.07 51	0.06 64	0.08 25	0.05 13	0.06 14	0.07 30	0.06 15	0.04 18	0.04 27	0.07 10	0.08 18	0.09 16	0.10 57	0.07 9	0.05 10	0.07 11	0.05 9	0.05 51	0.05 20	0.08 15	0.07 10	0.07 17	0.06 13

CVANet_RVC	0.07 20	0.07 52	0.07 74	0.08 59	0.06 41	0.07 51	0.05 33	0.06 11	0.05 13	0.06 14	0.09 66	0.05 11	0.04 18	0.04 27	0.08 23	0.08 18	0.08 12	0.08 19	0.08 17	0.06 19	0.08 16	0.06 19	0.04 35	0.05 20	0.08 15	0.07 10	0.07 17	0.10 29

HITNet	0.09 35	0.07 52	0.06 50	0.08 59	0.08 67	0.08 61	0.05 33	0.11 38	0.07 43	0.19 88	0.08 48	0.12 44	0.07 68	0.07 77	0.09 40	0.08 18	0.13 38	0.10 57	0.10 35	0.07 30	0.11 30	0.09 64	0.06 69	0.06 38	0.12 49	0.11 40	0.16 99	0.14 65
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
trnet	0.11 62	0.08 80	0.05 25	0.08 59	0.08 67	0.07 51	0.05 33	0.18 112	0.05 13	0.27 189	0.08 48	0.18 106	0.06 48	0.08 95	0.09 40	0.10 48	0.21 145	0.08 19	0.12 50	0.08 46	0.20 151	0.09 64	0.06 69	0.05 20	0.12 49	0.14 81	0.18 130	0.17 101

MSKI-zero shot	0.13 96	0.08 80	0.05 25	0.09 75	0.11 119	0.09 74	0.07 80	0.19 132	0.09 81	0.28 202	0.10 74	0.19 118	0.06 48	0.11 137	0.11 98	0.12 121	0.23 165	0.11 68	0.17 106	0.11 105	0.22 180	0.10 89	0.07 91	0.08 88	0.14 77	0.17 138	0.18 130	0.18 121

cross-raft	0.14 120	0.08 80	0.07 74	0.08 59	0.10 102	0.12 112	0.08 88	0.17 86	0.13 136	0.27 189	0.12 100	0.21 144	0.05 31	0.11 137	0.13 138	0.14 165	0.22 156	0.11 68	0.23 169	0.13 141	0.23 191	0.10 89	0.06 69	0.08 88	0.22 176	0.18 153	0.14 78	0.16 88

rafts_anoy	0.09 35	0.08 80	0.07 74	0.07 54	0.07 57	0.06 35	0.05 33	0.13 54	0.05 13	0.17 63	0.10 74	0.12 44	0.05 31	0.03 14	0.10 67	0.10 48	0.15 59	0.12 93	0.14 72	0.07 30	0.15 77	0.08 39	0.04 35	0.06 38	0.11 43	0.10 27	0.09 28	0.11 38

raftrobust	0.10 53	0.08 80	0.06 50	0.08 59	0.07 57	0.05 23	0.04 24	0.14 63	0.06 28	0.25 162	0.08 48	0.13 56	0.05 31	0.05 43	0.09 40	0.09 32	0.17 84	0.12 93	0.12 50	0.09 68	0.17 105	0.08 39	0.05 51	0.06 38	0.13 59	0.12 55	0.10 33	0.11 38

RALCasStereoNet	0.09 35	0.08 80	0.06 50	0.09 75	0.07 57	0.06 35	0.05 33	0.12 41	0.05 13	0.18 76	0.07 30	0.12 44	0.05 31	0.04 27	0.10 67	0.10 48	0.18 103	0.12 93	0.14 72	0.08 46	0.15 77	0.08 39	0.05 51	0.06 38	0.12 49	0.10 27	0.10 33	0.08 18

RALAANet	0.09 35	0.08 80	0.06 50	0.07 54	0.06 41	0.08 61	0.05 33	0.10 35	0.07 43	0.12 34	0.10 74	0.10 30	0.06 48	0.03 14	0.09 40	0.09 32	0.13 38	0.11 68	0.16 97	0.09 68	0.12 36	0.08 39	0.04 35	0.06 38	0.12 49	0.10 27	0.11 47	0.11 38

UPFNet	0.09 35	0.08 80	0.08 96	0.09 75	0.08 67	0.09 74	0.06 64	0.12 41	0.09 81	0.14 41	0.10 74	0.12 44	0.06 48	0.07 77	0.08 23	0.10 48	0.13 38	0.11 68	0.10 35	0.07 30	0.10 25	0.07 33	0.06 69	0.07 70	0.09 23	0.11 40	0.10 33	0.11 38

CREStereo	0.11 62	0.08 80	0.06 50	0.08 59	0.08 67	0.07 51	0.05 33	0.18 112	0.05 13	0.26 176	0.08 48	0.18 106	0.06 48	0.08 95	0.09 40	0.10 48	0.22 156	0.08 19	0.13 65	0.08 46	0.20 151	0.09 64	0.06 69	0.06 38	0.12 49	0.13 64	0.17 112	0.16 88
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
DMCA-RVC	0.10 53	0.08 80	0.11 135	0.08 59	0.09 86	0.08 61	0.08 88	0.12 41	0.09 81	0.13 38	0.13 110	0.13 56	0.07 68	0.06 55	0.14 156	0.12 121	0.14 50	0.13 120	0.11 39	0.10 88	0.12 36	0.10 89	0.07 91	0.09 110	0.10 26	0.10 27	0.10 33	0.11 38

MSMDNet	0.13 96	0.08 80	0.06 50	0.09 75	0.12 131	0.10 94	0.08 88	0.17 86	0.11 113	0.27 189	0.10 74	0.20 133	0.06 48	0.12 155	0.10 67	0.11 84	0.23 165	0.12 93	0.19 130	0.16 179	0.21 167	0.12 135	0.07 91	0.08 88	0.17 111	0.15 103	0.17 112	0.18 121

iResNetv2_ROB	0.12 85	0.08 80	0.08 96	0.12 119	0.09 86	0.12 112	0.08 88	0.17 86	0.08 61	0.22 111	0.12 100	0.20 133	0.16 168	0.07 77	0.09 40	0.09 32	0.16 68	0.11 68	0.17 106	0.10 88	0.15 77	0.10 89	0.09 129	0.10 126	0.15 85	0.13 64	0.19 139	0.12 50

iResNet_ROB	0.11 62	0.08 80	0.07 74	0.11 107	0.08 67	0.12 112	0.08 88	0.15 69	0.08 61	0.23 124	0.11 88	0.15 76	0.15 163	0.06 55	0.08 23	0.09 32	0.16 68	0.12 93	0.14 72	0.09 68	0.15 77	0.10 89	0.07 91	0.08 88	0.15 85	0.12 55	0.15 91	0.15 77

AE-Stereo	0.13 96	0.09 93	0.08 96	0.11 107	0.09 86	0.08 61	0.05 33	0.17 86	0.14 143	0.24 140	0.10 74	0.19 118	0.10 109	0.07 77	0.11 98	0.12 121	0.24 183	0.13 120	0.17 106	0.11 105	0.19 138	0.10 89	0.05 51	0.09 110	0.14 77	0.14 81	0.15 91	0.14 65

iinet-f	0.10 53	0.09 93	0.06 50	0.08 59	0.06 41	0.09 74	0.06 64	0.09 29	0.07 43	0.18 76	0.11 88	0.11 38	0.10 109	0.06 55	0.09 40	0.10 48	0.14 50	0.09 44	0.19 130	0.09 68	0.12 36	0.06 19	0.05 51	0.06 38	0.11 43	0.10 27	0.15 91	0.12 50

raft_robust	0.12 85	0.09 93	0.09 106	0.11 107	0.06 41	0.09 74	0.06 64	0.15 69	0.08 61	0.23 124	0.07 30	0.20 133	0.11 120	0.09 112	0.11 98	0.12 121	0.16 68	0.12 93	0.14 72	0.10 88	0.15 77	0.11 117	0.03 21	0.08 88	0.18 130	0.17 138	0.15 91	0.14 65

MIPNet	0.11 62	0.09 93	0.06 50	0.07 54	0.08 67	0.07 51	0.05 33	0.17 86	0.06 28	0.23 124	0.07 30	0.16 86	0.08 81	0.05 43	0.10 67	0.11 84	0.17 84	0.11 68	0.20 143	0.12 126	0.13 57	0.11 117	0.05 51	0.07 70	0.16 101	0.15 103	0.11 47	0.13 56

IPLGR	0.12 85	0.09 93	0.09 106	0.09 75	0.10 102	0.09 74	0.07 80	0.18 112	0.09 81	0.22 111	0.10 74	0.16 86	0.07 68	0.06 55	0.10 67	0.11 84	0.17 84	0.11 68	0.21 149	0.12 126	0.16 92	0.09 64	0.04 35	0.08 88	0.16 101	0.14 81	0.14 78	0.16 88

LMCR-Stereo	0.13 96	0.09 93	0.07 74	0.11 107	0.08 67	0.11 101	0.09 106	0.18 112	0.09 81	0.19 88	0.14 123	0.19 118	0.14 155	0.10 124	0.10 67	0.11 84	0.20 132	0.13 120	0.19 130	0.11 105	0.18 123	0.10 89	0.08 114	0.08 88	0.15 85	0.13 64	0.19 139	0.17 101

s12784h	0.12 85	0.09 93	0.06 50	0.11 107	0.09 86	0.08 61	0.06 64	0.18 112	0.07 43	0.26 176	0.12 100	0.19 118	0.09 96	0.07 77	0.09 40	0.10 48	0.20 132	0.08 19	0.15 87	0.07 30	0.20 151	0.08 39	0.05 51	0.07 70	0.16 101	0.15 103	0.18 130	0.21 153

sAnonymous2	0.14 120	0.09 93	0.10 119	0.10 92	0.09 86	0.09 74	0.11 129	0.22 169	0.11 113	0.23 124	0.17 160	0.15 76	0.10 109	0.06 55	0.13 138	0.14 165	0.18 103	0.15 155	0.21 149	0.14 151	0.17 105	0.15 171	0.05 51	0.10 126	0.17 111	0.17 138	0.17 112	0.16 88

CroCo_RVC	0.14 120	0.09 93	0.10 119	0.10 92	0.09 86	0.09 74	0.11 129	0.22 169	0.11 113	0.23 124	0.17 160	0.15 76	0.10 109	0.06 55	0.13 138	0.14 165	0.18 103	0.15 155	0.21 149	0.14 151	0.17 105	0.15 171	0.05 51	0.10 126	0.17 111	0.17 138	0.17 112	0.16 88

sCroCo_RVC	0.14 120	0.09 93	0.09 106	0.08 59	0.07 57	0.10 94	0.07 80	0.20 149	0.14 143	0.18 76	0.12 100	0.13 56	0.14 155	0.06 55	0.14 156	0.16 188	0.22 156	0.15 155	0.22 162	0.13 141	0.21 167	0.16 180	0.06 69	0.12 154	0.18 130	0.15 103	0.17 112	0.17 101

UNet	0.11 62	0.09 93	0.09 106	0.10 92	0.08 67	0.10 94	0.08 88	0.15 69	0.08 61	0.17 63	0.10 74	0.13 56	0.09 96	0.07 77	0.09 40	0.10 48	0.16 68	0.13 120	0.12 50	0.08 46	0.12 36	0.09 64	0.08 114	0.09 110	0.12 49	0.14 81	0.10 33	0.11 38

DN-CSS_ROB	0.11 62	0.09 93	0.12 149	0.08 59	0.09 86	0.08 61	0.08 88	0.16 77	0.10 101	0.23 124	0.17 160	0.19 118	0.14 155	0.05 43	0.09 40	0.09 32	0.13 38	0.10 57	0.18 120	0.09 68	0.12 36	0.08 39	0.07 91	0.08 88	0.13 59	0.11 40	0.12 56	0.11 38

EKT-Stereo	0.15 138	0.10 105	0.07 74	0.13 128	0.13 143	0.16 146	0.17 170	0.17 86	0.11 113	0.26 176	0.17 160	0.17 91	0.07 68	0.11 137	0.11 98	0.11 84	0.24 183	0.15 155	0.24 175	0.12 126	0.25 208	0.10 89	0.07 91	0.08 88	0.20 153	0.16 120	0.17 112	0.17 101

LoS	0.16 153	0.10 105	0.08 96	0.10 92	0.11 119	0.09 74	0.07 80	0.50 237	0.05 13	0.32 220	0.36 231	0.36 190	0.06 48	0.09 112	0.09 40	0.10 48	0.19 117	0.09 44	0.15 87	0.11 105	0.21 167	0.09 64	0.07 91	0.07 70	0.18 130	0.12 55	0.20 152	0.21 153

Anonymous	0.15 138	0.10 105	0.10 119	0.10 92	0.10 102	0.10 94	0.08 88	0.19 132	0.09 81	0.20 96	0.13 110	0.19 118	0.17 171	0.07 77	0.14 156	0.15 183	0.20 132	0.17 180	0.18 120	0.15 167	0.23 191	0.16 180	0.06 69	0.10 126	0.23 185	0.18 153	0.19 139	0.15 77

HGLStereo	0.11 62	0.10 105	0.08 96	0.09 75	0.10 102	0.09 74	0.06 64	0.14 63	0.08 61	0.18 76	0.15 139	0.09 24	0.06 48	0.08 95	0.10 67	0.10 48	0.17 84	0.13 120	0.14 72	0.10 88	0.12 36	0.10 89	0.08 114	0.09 110	0.13 59	0.13 64	0.10 33	0.11 38

PMTNet	0.11 62	0.10 105	0.06 50	0.12 119	0.09 86	0.07 51	0.06 64	0.18 112	0.06 28	0.28 202	0.06 18	0.18 106	0.04 18	0.07 77	0.10 67	0.11 84	0.18 103	0.08 19	0.14 72	0.08 46	0.18 123	0.10 89	0.07 91	0.05 20	0.13 59	0.12 55	0.17 112	0.16 88

FADNet-RVC-Resample	0.13 96	0.10 105	0.12 149	0.12 119	0.10 102	0.13 121	0.10 120	0.16 77	0.13 136	0.18 76	0.13 110	0.17 91	0.12 126	0.10 124	0.11 98	0.09 32	0.13 38	0.15 155	0.15 87	0.18 189	0.15 77	0.13 152	0.10 143	0.14 172	0.17 111	0.13 64	0.12 56	0.12 50

BEATNet_4x	0.11 62	0.10 105	0.08 96	0.09 75	0.09 86	0.09 74	0.08 88	0.12 41	0.08 61	0.21 106	0.09 66	0.15 76	0.09 96	0.08 95	0.11 98	0.10 48	0.13 38	0.13 120	0.11 39	0.08 46	0.13 57	0.12 135	0.08 114	0.08 88	0.13 59	0.13 64	0.18 130	0.18 121

ADCRef	0.13 96	0.10 105	0.10 119	0.10 92	0.08 67	0.09 74	0.09 106	0.17 86	0.14 143	0.20 96	0.15 139	0.15 76	0.13 141	0.05 43	0.11 98	0.11 84	0.16 68	0.14 142	0.19 130	0.12 126	0.16 92	0.12 135	0.09 129	0.11 139	0.14 77	0.18 153	0.13 67	0.19 130

DeepPrunerF	0.12 85	0.10 105	0.11 135	0.13 128	0.14 153	0.09 74	0.09 106	0.15 69	0.11 113	0.12 34	0.14 123	0.10 30	0.09 96	0.07 77	0.13 138	0.11 84	0.11 27	0.13 120	0.13 65	0.11 105	0.13 57	0.09 64	0.08 114	0.08 88	0.17 111	0.15 103	0.11 47	0.14 65

ADCP+	0.11 62	0.10 105	0.08 96	0.09 75	0.07 57	0.09 74	0.08 88	0.14 63	0.11 113	0.16 54	0.12 100	0.18 106	0.08 81	0.07 77	0.11 98	0.10 48	0.16 68	0.11 68	0.14 72	0.09 68	0.12 36	0.09 64	0.08 114	0.08 88	0.11 43	0.16 120	0.11 47	0.11 38

RASNet	0.11 62	0.10 105	0.10 119	0.09 75	0.07 57	0.08 61	0.08 88	0.19 132	0.09 81	0.17 63	0.10 74	0.13 56	0.09 96	0.06 55	0.09 40	0.10 48	0.14 50	0.09 44	0.12 50	0.06 19	0.15 77	0.09 64	0.05 51	0.10 126	0.13 59	0.12 55	0.17 112	0.17 101

DISCO	0.11 62	0.10 105	0.08 96	0.10 92	0.09 86	0.11 101	0.09 106	0.10 35	0.08 61	0.15 47	0.11 88	0.12 44	0.07 68	0.06 55	0.09 40	0.11 84	0.15 59	0.10 57	0.14 72	0.10 88	0.12 36	0.10 89	0.06 69	0.09 110	0.14 77	0.12 55	0.13 67	0.11 38

GLC_STEREO	0.13 96	0.11 117	0.12 149	0.12 119	0.11 119	0.11 101	0.10 120	0.19 132	0.07 43	0.25 162	0.13 110	0.13 56	0.07 68	0.07 77	0.09 40	0.12 121	0.24 183	0.11 68	0.17 106	0.09 68	0.27 217	0.16 180	0.07 91	0.07 70	0.16 101	0.10 27	0.20 152	0.12 50

DAS	0.19 170	0.11 117	0.10 119	0.24 188	0.19 183	0.18 163	0.21 187	0.23 176	0.18 170	0.24 140	0.14 123	0.38 193	0.21 183	0.09 112	0.13 138	0.12 121	0.25 191	0.16 167	0.22 162	0.15 167	0.21 167	0.14 161	0.17 183	0.13 165	0.20 153	0.18 153	0.23 169	0.30 184

SepStereo	0.19 170	0.11 117	0.10 119	0.24 188	0.19 183	0.18 163	0.21 187	0.23 176	0.18 170	0.24 140	0.14 123	0.38 193	0.21 183	0.09 112	0.13 138	0.12 121	0.25 191	0.16 167	0.22 162	0.15 167	0.21 167	0.14 161	0.17 183	0.13 165	0.20 153	0.18 153	0.23 169	0.30 184

CFNet_pseudo	0.13 96	0.11 117	0.11 135	0.14 137	0.11 119	0.12 112	0.11 129	0.19 132	0.12 128	0.24 140	0.14 123	0.17 91	0.15 163	0.09 112	0.10 67	0.10 48	0.16 68	0.13 120	0.13 65	0.08 46	0.15 77	0.08 39	0.08 114	0.09 110	0.15 85	0.14 81	0.19 139	0.21 153

ADLNet	0.13 96	0.11 117	0.08 96	0.13 128	0.10 102	0.16 146	0.13 146	0.14 63	0.07 43	0.13 38	0.10 74	0.25 171	0.11 120	0.29 213	0.10 67	0.10 48	0.17 84	0.09 44	0.13 65	0.09 68	0.11 30	0.09 64	0.13 167	0.06 38	0.13 59	0.13 64	0.12 56	0.14 65

GES	0.14 120	0.11 117	0.07 74	0.09 75	0.11 119	0.15 138	0.09 106	0.20 149	0.09 81	0.23 124	0.12 100	0.17 91	0.11 120	0.14 171	0.12 125	0.11 84	0.23 165	0.14 142	0.24 175	0.14 151	0.18 123	0.18 189	0.11 152	0.09 110	0.15 85	0.13 64	0.21 163	0.20 138

psm_up	0.15 138	0.11 117	0.13 160	0.15 147	0.12 131	0.14 128	0.11 129	0.20 149	0.17 164	0.19 88	0.13 110	0.15 76	0.17 171	0.10 124	0.14 156	0.12 121	0.19 117	0.13 120	0.17 106	0.11 105	0.15 77	0.10 89	0.10 143	0.16 183	0.18 130	0.17 138	0.17 112	0.19 130

RTSC	0.14 120	0.11 117	0.11 135	0.12 119	0.11 119	0.12 112	0.10 120	0.16 77	0.14 143	0.18 76	0.13 110	0.15 76	0.14 155	0.08 95	0.13 138	0.13 146	0.20 132	0.13 120	0.21 149	0.12 126	0.16 92	0.12 135	0.07 91	0.10 126	0.16 101	0.17 138	0.21 163	0.33 189

CFNet	0.12 85	0.11 117	0.08 96	0.14 137	0.12 131	0.11 101	0.09 106	0.20 149	0.10 101	0.18 76	0.12 100	0.25 171	0.10 109	0.08 95	0.09 40	0.09 32	0.17 84	0.12 93	0.12 50	0.09 68	0.12 36	0.08 39	0.06 69	0.10 126	0.15 85	0.13 64	0.13 67	0.13 56

NVstereo2D	0.15 138	0.11 117	0.11 135	0.19 170	0.14 153	0.21 186	0.24 200	0.13 54	0.11 113	0.16 54	0.14 123	0.10 30	0.08 81	0.40 226	0.12 125	0.12 121	0.21 145	0.14 142	0.16 97	0.10 88	0.12 36	0.09 64	0.25 208	0.08 88	0.15 85	0.13 64	0.14 78	0.13 56

MLCV	0.14 120	0.11 117	0.09 106	0.16 151	0.12 131	0.14 128	0.11 129	0.21 160	0.10 101	0.24 140	0.13 110	0.21 144	0.15 163	0.08 95	0.10 67	0.10 48	0.19 117	0.11 68	0.19 130	0.09 68	0.18 123	0.09 64	0.10 143	0.09 110	0.17 111	0.14 81	0.16 99	0.20 138

iResNet	0.17 159	0.11 117	0.10 119	0.15 147	0.13 143	0.17 155	0.12 141	0.21 160	0.14 143	0.25 162	0.14 123	0.35 188	0.32 208	0.08 95	0.12 125	0.11 84	0.20 132	0.12 93	0.26 183	0.15 167	0.18 123	0.12 135	0.11 152	0.13 165	0.18 130	0.15 103	0.20 152	0.19 130

MyStereo04	0.14 120	0.12 129	0.11 135	0.08 59	0.09 86	0.11 101	0.08 88	0.23 176	0.19 177	0.24 140	0.16 150	0.23 162	0.11 120	0.04 27	0.11 98	0.11 84	0.17 84	0.12 93	0.21 149	0.12 126	0.17 105	0.12 135	0.06 69	0.12 154	0.21 165	0.14 81	0.16 99	0.15 77

CASS	0.15 138	0.12 129	0.10 119	0.14 137	0.12 131	0.16 146	0.10 120	0.19 132	0.15 153	0.26 176	0.12 100	0.20 133	0.12 126	0.09 112	0.13 138	0.12 121	0.23 165	0.12 93	0.24 175	0.10 88	0.20 151	0.11 117	0.07 91	0.09 110	0.23 185	0.14 81	0.19 139	0.22 157
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.14 120	0.12 129	0.07 74	0.25 192	0.11 119	0.19 172	0.09 106	0.17 86	0.08 61	0.17 63	0.08 48	0.33 185	0.08 81	0.06 55	0.11 98	0.11 84	0.24 183	0.11 68	0.25 179	0.09 68	0.15 77	0.09 64	0.06 69	0.09 110	0.17 111	0.13 64	0.18 130	0.14 65

GwcNet-ADL	0.17 159	0.12 129	0.11 135	0.19 170	0.14 153	0.17 155	0.14 152	0.21 160	0.14 143	0.24 140	0.17 160	0.32 184	0.16 168	0.20 193	0.13 138	0.14 165	0.23 165	0.15 155	0.23 169	0.13 141	0.18 123	0.12 135	0.06 69	0.10 126	0.19 143	0.16 120	0.19 139	0.22 157

GANet-ADL	0.15 138	0.12 129	0.09 106	0.14 137	0.12 131	0.16 146	0.12 141	0.20 149	0.10 101	0.25 162	0.15 139	0.22 158	0.12 126	0.21 198	0.11 98	0.11 84	0.25 191	0.14 142	0.21 149	0.14 151	0.19 138	0.10 89	0.08 114	0.10 126	0.17 111	0.16 120	0.20 152	0.17 101

TestStereo	0.13 96	0.12 129	0.10 119	0.11 107	0.08 67	0.11 101	0.10 120	0.19 132	0.11 113	0.24 140	0.14 123	0.20 133	0.08 81	0.06 55	0.12 125	0.10 48	0.20 132	0.11 68	0.20 143	0.10 88	0.21 167	0.11 117	0.06 69	0.12 154	0.19 143	0.11 40	0.12 56	0.13 56

pcwnet_v2	0.16 153	0.12 129	0.12 149	0.16 151	0.14 153	0.17 155	0.14 152	0.20 149	0.13 136	0.22 111	0.14 123	0.19 118	0.18 175	0.12 155	0.11 98	0.12 121	0.18 103	0.14 142	0.17 106	0.12 126	0.16 92	0.11 117	0.09 129	0.11 139	0.20 153	0.19 170	0.19 139	0.28 180

GMStereo	0.12 85	0.12 129	0.07 74	0.11 107	0.11 119	0.13 121	0.09 106	0.17 86	0.10 101	0.17 63	0.14 123	0.22 158	0.11 120	0.07 77	0.10 67	0.09 32	0.17 84	0.10 57	0.17 106	0.12 126	0.15 77	0.09 64	0.07 91	0.09 110	0.14 77	0.13 64	0.15 91	0.12 50
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FINET	0.12 85	0.12 129	0.12 149	0.12 119	0.10 102	0.11 101	0.13 146	0.15 69	0.12 128	0.13 38	0.12 100	0.13 56	0.10 109	0.09 112	0.18 191	0.13 146	0.16 68	0.11 68	0.17 106	0.10 88	0.13 57	0.10 89	0.10 143	0.10 126	0.13 59	0.11 40	0.13 67	0.13 56

DSFCA	0.11 62	0.12 129	0.09 106	0.10 92	0.08 67	0.11 101	0.11 129	0.12 41	0.09 81	0.12 34	0.14 123	0.14 70	0.08 81	0.05 43	0.10 67	0.11 84	0.15 59	0.12 93	0.16 97	0.10 88	0.13 57	0.12 135	0.07 91	0.09 110	0.13 59	0.14 81	0.10 33	0.13 56

ADCL	0.14 120	0.12 129	0.11 135	0.13 128	0.11 119	0.14 128	0.11 129	0.18 112	0.16 157	0.22 111	0.16 150	0.21 144	0.13 141	0.09 112	0.12 125	0.12 121	0.17 84	0.13 120	0.18 120	0.13 141	0.19 138	0.14 161	0.11 152	0.11 139	0.17 111	0.16 120	0.16 99	0.17 101

HSM-Net_RVC	0.16 153	0.12 129	0.10 119	0.17 159	0.13 143	0.14 128	0.10 120	0.18 112	0.14 143	0.25 162	0.18 170	0.28 175	0.17 171	0.11 137	0.12 125	0.11 84	0.19 117	0.13 120	0.17 106	0.11 105	0.18 123	0.12 135	0.08 114	0.11 139	0.19 143	0.17 138	0.23 169	0.24 162
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.13 96	0.12 129	0.10 119	0.14 137	0.11 119	0.14 128	0.09 106	0.17 86	0.09 81	0.19 88	0.13 110	0.21 144	0.09 96	0.10 124	0.12 125	0.13 146	0.18 103	0.13 120	0.15 87	0.11 105	0.16 92	0.09 64	0.06 69	0.09 110	0.16 101	0.13 64	0.16 99	0.17 101

HSM	0.14 120	0.12 129	0.09 106	0.14 137	0.13 143	0.12 112	0.11 129	0.18 112	0.11 113	0.23 124	0.15 139	0.18 106	0.14 155	0.08 95	0.12 125	0.11 84	0.21 145	0.12 93	0.17 106	0.12 126	0.18 123	0.11 117	0.07 91	0.08 88	0.17 111	0.16 120	0.17 112	0.18 121

DLCB_ROB	0.14 120	0.12 129	0.12 149	0.10 92	0.10 102	0.10 94	0.09 106	0.16 77	0.12 128	0.18 76	0.17 160	0.19 118	0.13 141	0.11 137	0.12 125	0.11 84	0.16 68	0.13 120	0.14 72	0.10 88	0.18 123	0.11 117	0.09 129	0.12 154	0.27 198	0.16 120	0.16 99	0.14 65

MyStereo	0.14 120	0.13 144	0.11 135	0.10 92	0.10 102	0.11 101	0.08 88	0.23 176	0.20 190	0.24 140	0.16 150	0.23 162	0.13 141	0.04 27	0.11 98	0.11 84	0.18 103	0.12 93	0.21 149	0.13 141	0.17 105	0.12 135	0.06 69	0.11 139	0.22 176	0.14 81	0.17 112	0.17 101

UDGNet	0.15 138	0.13 144	0.10 119	0.18 164	0.17 170	0.16 146	0.20 181	0.16 77	0.11 113	0.16 54	0.14 123	0.16 86	0.05 31	0.44 227	0.10 67	0.10 48	0.17 84	0.12 93	0.14 72	0.09 68	0.17 105	0.10 89	0.29 231	0.07 70	0.17 111	0.16 120	0.12 56	0.13 56

AACVNet	0.14 120	0.13 144	0.10 119	0.13 128	0.13 143	0.14 128	0.10 120	0.19 132	0.11 113	0.22 111	0.18 170	0.14 70	0.10 109	0.09 112	0.12 125	0.11 84	0.21 145	0.13 120	0.17 106	0.12 126	0.16 92	0.11 117	0.11 152	0.11 139	0.18 130	0.14 81	0.14 78	0.16 88

PSMNet-ADL	0.18 162	0.13 144	0.13 160	0.16 151	0.14 153	0.17 155	0.16 162	0.20 149	0.22 195	0.27 189	0.20 186	0.29 181	0.26 195	0.18 184	0.16 176	0.14 165	0.23 165	0.14 142	0.22 162	0.14 151	0.19 138	0.11 117	0.10 143	0.11 139	0.20 153	0.16 120	0.23 169	0.20 138

ICVP	0.15 138	0.13 144	0.14 170	0.12 119	0.12 131	0.13 121	0.10 120	0.17 86	0.12 128	0.17 63	0.14 123	0.18 106	0.12 126	0.09 112	0.13 138	0.14 165	0.18 103	0.15 155	0.16 97	0.14 151	0.17 105	0.14 161	0.20 193	0.11 139	0.19 143	0.19 170	0.17 112	0.17 101
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.14 120	0.13 144	0.10 119	0.11 107	0.12 131	0.12 112	0.11 129	0.18 112	0.13 136	0.24 140	0.16 150	0.18 106	0.10 109	0.06 55	0.13 138	0.12 121	0.20 132	0.16 167	0.23 169	0.13 141	0.16 92	0.14 161	0.07 91	0.11 139	0.21 165	0.15 103	0.13 67	0.20 138

APVNet	0.15 138	0.13 144	0.11 135	0.13 128	0.17 170	0.15 138	0.13 146	0.19 132	0.11 113	0.14 41	0.13 110	0.17 91	0.09 96	0.16 182	0.17 183	0.16 188	0.21 145	0.14 142	0.22 162	0.15 167	0.15 77	0.12 135	0.07 91	0.12 154	0.17 111	0.15 103	0.19 139	0.17 101

FADNet-RVC	0.15 138	0.13 144	0.11 135	0.18 164	0.12 131	0.14 128	0.10 120	0.21 160	0.09 81	0.19 88	0.17 160	0.18 106	0.12 126	0.11 137	0.17 183	0.15 183	0.18 103	0.13 120	0.18 120	0.15 167	0.12 36	0.13 152	0.12 163	0.11 139	0.21 165	0.16 120	0.14 78	0.15 77

AF-Net	0.15 138	0.13 144	0.13 160	0.14 137	0.18 176	0.15 138	0.14 152	0.17 86	0.16 157	0.17 63	0.21 188	0.18 106	0.12 126	0.10 124	0.18 191	0.16 188	0.14 50	0.14 142	0.15 87	0.11 105	0.12 36	0.11 117	0.13 167	0.10 126	0.15 85	0.16 120	0.20 152	0.15 77

Nwc_Net	0.15 138	0.13 144	0.13 160	0.14 137	0.18 176	0.15 138	0.14 152	0.17 86	0.16 157	0.17 63	0.21 188	0.18 106	0.12 126	0.10 124	0.18 191	0.16 188	0.14 50	0.14 142	0.15 87	0.11 105	0.12 36	0.11 117	0.13 167	0.10 126	0.15 85	0.16 120	0.20 152	0.15 77

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 96	0.13 144	0.14 170	0.14 137	0.16 164	0.13 121	0.21 187	0.13 54	0.15 153	0.16 54	0.16 150	0.21 144	0.10 109	0.15 179	0.12 125	0.12 121	0.16 68	0.12 93	0.11 39	0.09 68	0.12 36	0.10 89	0.08 114	0.09 110	0.13 59	0.13 64	0.11 47	0.16 88
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.14 120	0.13 144	0.11 135	0.12 119	0.11 119	0.11 101	0.09 106	0.17 86	0.12 128	0.21 106	0.18 170	0.15 76	0.13 141	0.08 95	0.14 156	0.11 84	0.18 103	0.15 155	0.19 130	0.11 105	0.18 123	0.14 161	0.10 143	0.11 139	0.17 111	0.17 138	0.17 112	0.19 130

PDISCO_ROB	0.12 85	0.13 144	0.13 160	0.10 92	0.08 67	0.09 74	0.09 106	0.09 29	0.08 61	0.11 32	0.10 74	0.06 15	0.05 31	0.05 43	0.10 67	0.12 121	0.14 50	0.16 167	0.09 29	0.10 88	0.14 73	0.13 152	0.04 35	0.08 88	0.17 111	0.21 180	0.32 198	0.20 138

SACVNet	0.16 153	0.14 157	0.13 160	0.16 151	0.13 143	0.14 128	0.12 141	0.19 132	0.17 164	0.19 88	0.17 160	0.14 70	0.07 68	0.14 171	0.15 168	0.14 165	0.19 117	0.16 167	0.20 143	0.13 141	0.17 105	0.14 161	0.12 163	0.13 165	0.21 165	0.19 170	0.19 139	0.17 101

SFCPSM	0.20 176	0.14 157	0.12 149	0.21 179	0.16 164	0.20 178	0.18 172	0.22 169	0.20 190	0.25 162	0.24 202	0.34 187	0.34 215	0.14 171	0.13 138	0.13 146	0.24 183	0.16 167	0.32 197	0.19 193	0.19 138	0.13 152	0.14 173	0.12 154	0.22 176	0.18 153	0.20 152	0.25 170

FADNet_RVC	0.18 162	0.14 157	0.13 160	0.20 175	0.15 162	0.14 128	0.13 146	0.24 181	0.14 143	0.24 140	0.18 170	0.28 175	0.22 189	0.14 171	0.15 168	0.12 121	0.20 132	0.17 180	0.32 197	0.15 167	0.20 151	0.15 171	0.11 152	0.15 175	0.20 153	0.21 180	0.18 130	0.23 160

STTStereo	0.13 96	0.14 157	0.17 191	0.13 128	0.15 162	0.13 121	0.21 187	0.13 54	0.14 143	0.15 47	0.15 139	0.17 91	0.10 109	0.11 137	0.14 156	0.12 121	0.15 59	0.15 155	0.13 65	0.11 105	0.12 36	0.10 89	0.07 91	0.09 110	0.15 85	0.14 81	0.12 56	0.16 88

RP	0.15 138	0.14 157	0.16 181	0.17 159	0.14 153	0.17 155	0.16 162	0.19 132	0.17 164	0.14 41	0.16 150	0.16 86	0.15 163	0.11 137	0.14 156	0.12 121	0.15 59	0.12 93	0.15 87	0.12 126	0.12 36	0.13 152	0.10 143	0.12 154	0.17 111	0.17 138	0.20 152	0.18 121

CBMV_ROB	0.22 184	0.14 157	0.16 181	0.26 194	0.23 196	0.21 186	0.22 193	0.28 193	0.17 164	0.26 176	0.17 160	0.28 175	0.18 175	0.26 204	0.13 138	0.12 121	0.26 200	0.17 180	0.19 130	0.17 183	0.21 167	0.19 198	0.26 214	0.21 195	0.25 191	0.27 215	0.25 182	0.34 193

NOSS_ROB	0.21 181	0.14 157	0.16 181	0.21 179	0.19 183	0.20 178	0.22 193	0.30 202	0.18 170	0.25 162	0.16 150	0.21 144	0.13 141	0.27 211	0.15 168	0.14 165	0.26 200	0.21 204	0.22 162	0.17 183	0.23 191	0.22 214	0.26 214	0.24 209	0.26 195	0.23 193	0.24 176	0.27 176

pmcnn	0.19 170	0.14 157	0.11 135	0.18 164	0.13 143	0.19 172	0.16 162	0.20 149	0.19 177	0.26 176	0.15 139	0.35 188	0.26 195	0.09 112	0.11 98	0.11 84	0.25 191	0.14 142	0.24 175	0.14 151	0.23 191	0.15 171	0.11 152	0.11 139	0.21 165	0.19 170	0.40 219	0.46 217

Anonymous3	0.18 162	0.15 165	0.11 135	0.15 147	0.10 102	0.14 128	0.11 129	0.22 169	0.19 177	0.27 189	0.15 139	0.27 174	0.12 126	0.12 155	0.27 219	0.18 206	0.22 156	0.18 191	0.26 183	0.17 183	0.25 208	0.21 210	0.09 129	0.10 126	0.21 165	0.21 180	0.22 168	0.20 138

FADNet	0.16 153	0.15 165	0.10 119	0.20 175	0.10 102	0.19 172	0.13 146	0.21 160	0.13 136	0.22 111	0.26 212	0.17 91	0.14 155	0.12 155	0.20 203	0.16 188	0.16 68	0.14 142	0.23 169	0.20 200	0.16 92	0.13 152	0.11 152	0.11 139	0.21 165	0.17 138	0.16 99	0.15 77

stereogan	0.16 153	0.15 165	0.15 177	0.16 151	0.18 176	0.18 163	0.16 162	0.20 149	0.19 177	0.14 41	0.16 150	0.20 133	0.18 175	0.13 168	0.16 176	0.13 146	0.16 68	0.14 142	0.18 120	0.14 151	0.15 77	0.13 152	0.13 167	0.13 165	0.16 101	0.17 138	0.23 169	0.18 121

ccs_rob	0.20 176	0.15 165	0.12 149	0.26 194	0.16 164	0.26 199	0.20 181	0.22 169	0.16 157	0.25 162	0.24 202	0.58 213	0.25 193	0.18 184	0.13 138	0.13 146	0.23 165	0.15 155	0.21 149	0.16 179	0.21 167	0.12 135	0.12 163	0.11 139	0.20 153	0.16 120	0.18 130	0.23 160

HBP-ISP	0.21 181	0.16 169	0.13 160	0.26 194	0.23 196	0.22 190	0.18 172	0.29 200	0.18 170	0.28 202	0.19 179	0.22 158	0.12 126	0.28 212	0.11 98	0.14 165	0.26 200	0.19 196	0.20 143	0.13 141	0.23 191	0.23 217	0.26 214	0.24 209	0.25 191	0.24 195	0.23 169	0.26 173

dad	0.18 162	0.16 169	0.12 149	0.36 205	0.16 164	0.24 196	0.21 187	0.24 181	0.09 81	0.22 111	0.11 88	0.38 193	0.12 126	0.08 95	0.13 138	0.11 84	0.27 207	0.13 120	0.30 193	0.11 105	0.19 138	0.12 135	0.09 129	0.13 165	0.19 143	0.14 81	0.31 196	0.24 162

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 217	0.16 169	0.13 160	0.26 194	0.22 192	0.23 194	0.27 207	0.24 181	0.15 153	0.24 140	0.16 150	4.16 268	0.22 189	0.19 190	0.14 156	0.13 146	0.33 221	0.22 208	0.32 197	0.20 200	0.24 202	0.19 198	0.22 199	0.14 172	0.20 153	0.20 179	0.21 163	0.24 162

NCC-stereo	0.18 162	0.16 169	0.16 181	0.16 151	0.18 176	0.18 163	0.18 172	0.19 132	0.20 190	0.16 54	0.19 179	0.21 144	0.21 183	0.12 155	0.22 207	0.18 206	0.18 103	0.19 196	0.19 130	0.15 167	0.16 92	0.15 171	0.15 175	0.12 154	0.19 143	0.18 153	0.24 176	0.20 138

Abc-Net	0.18 162	0.16 169	0.16 181	0.16 151	0.18 176	0.18 163	0.18 172	0.19 132	0.20 190	0.16 54	0.19 179	0.21 144	0.21 183	0.12 155	0.22 207	0.18 206	0.18 103	0.19 196	0.19 130	0.15 167	0.16 92	0.15 171	0.15 175	0.12 154	0.19 143	0.18 153	0.24 176	0.20 138
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTS	0.20 176	0.16 169	0.14 170	0.17 159	0.14 153	0.20 178	0.15 157	0.24 181	0.25 206	0.15 47	0.14 123	0.14 70	0.20 181	0.11 137	0.15 168	0.16 188	0.24 183	0.17 180	0.35 204	0.24 210	0.23 191	0.16 180	0.09 129	0.15 175	0.29 207	0.26 205	0.28 191	0.55 226

RTSA	0.20 176	0.16 169	0.14 170	0.17 159	0.14 153	0.20 178	0.15 157	0.24 181	0.25 206	0.15 47	0.14 123	0.14 70	0.20 181	0.11 137	0.15 168	0.16 188	0.24 183	0.17 180	0.35 204	0.24 210	0.23 191	0.16 180	0.09 129	0.15 175	0.29 207	0.26 205	0.28 191	0.55 226

AnyNet_C32	0.21 181	0.16 169	0.15 177	0.17 159	0.17 170	0.19 172	0.16 162	0.26 188	0.22 195	0.25 162	0.24 202	0.24 168	0.18 175	0.14 171	0.22 207	0.18 206	0.28 214	0.22 208	0.30 193	0.19 193	0.28 220	0.23 217	0.16 178	0.18 192	0.22 176	0.22 188	0.21 163	0.24 162

HCRNet	0.12 85	0.17 177	0.06 50	0.22 181	0.08 67	0.15 138	0.08 88	0.13 54	0.04 6	0.46 241	0.12 100	0.24 168	0.07 68	0.07 77	0.08 23	0.06 5	0.14 50	0.08 19	0.20 143	0.08 46	0.10 25	0.05 9	0.11 152	0.06 38	0.06 6	0.06 6	0.05 5	0.08 18

RGC	0.19 170	0.17 177	0.17 191	0.19 170	0.20 187	0.20 178	0.15 157	0.22 169	0.26 210	0.17 63	0.21 188	0.21 144	0.24 192	0.15 179	0.24 214	0.19 214	0.18 103	0.16 167	0.19 130	0.16 179	0.17 105	0.14 161	0.13 167	0.16 183	0.21 165	0.21 180	0.24 176	0.25 170

SHD	0.22 184	0.17 177	0.21 210	0.18 164	0.17 170	0.19 172	0.20 181	0.27 191	0.17 164	0.27 189	0.19 179	0.24 168	0.32 208	0.17 183	0.16 176	0.15 183	0.19 117	0.17 180	0.33 201	0.18 189	0.21 167	0.18 189	0.16 178	0.17 188	0.24 189	0.28 219	0.25 182	0.43 210

ADCPNet	0.22 184	0.17 177	0.16 181	0.20 175	0.20 187	0.20 178	0.18 172	0.28 193	0.23 197	0.26 176	0.23 199	0.26 173	0.29 203	0.15 179	0.19 199	0.17 200	0.24 183	0.17 180	0.32 197	0.23 209	0.25 208	0.20 207	0.17 183	0.22 198	0.25 191	0.24 195	0.27 188	0.34 193

UCFNet_RVC	0.15 138	0.17 177	0.12 149	0.16 151	0.14 153	0.17 155	0.11 129	0.17 86	0.13 136	0.21 106	0.13 110	0.28 175	0.12 126	0.10 124	0.12 125	0.13 146	0.18 103	0.13 120	0.17 106	0.12 126	0.17 105	0.09 64	0.10 143	0.11 139	0.19 143	0.16 120	0.17 112	0.20 138

NCCL2	0.18 162	0.17 177	0.16 181	0.13 128	0.13 143	0.13 121	0.12 141	0.21 160	0.18 170	0.22 111	0.15 139	0.23 162	0.13 141	0.10 124	0.17 183	0.16 188	0.19 117	0.17 180	0.19 130	0.17 183	0.22 180	0.18 189	0.11 152	0.16 183	0.26 195	0.26 205	0.20 152	0.24 162

ADCMid	0.22 184	0.18 183	0.17 191	0.18 164	0.19 183	0.20 178	0.16 162	0.30 202	0.25 206	0.24 140	0.19 179	0.36 190	0.21 183	0.12 155	0.18 191	0.16 188	0.25 191	0.18 191	0.37 208	0.19 193	0.24 202	0.20 207	0.17 183	0.15 175	0.24 189	0.22 188	0.25 182	0.30 184

SGM-Forest	0.20 176	0.18 183	0.16 181	0.23 183	0.18 176	0.21 186	0.18 172	0.23 176	0.17 164	0.20 96	0.16 150	0.23 162	0.18 175	0.22 199	0.18 191	0.18 206	0.19 117	0.17 180	0.18 120	0.15 167	0.18 123	0.19 198	0.25 208	0.19 194	0.22 176	0.18 153	0.26 185	0.24 162
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.22 184	0.18 183	0.18 196	0.23 183	0.22 192	0.20 178	0.18 172	0.27 191	0.19 177	0.28 202	0.11 88	0.30 182	0.13 141	0.24 201	0.16 176	0.14 165	0.25 191	0.18 191	0.20 143	0.16 179	0.22 180	0.19 198	0.24 207	0.23 201	0.27 198	0.24 195	0.36 210	0.42 207
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
FAT-Stereo	0.26 197	0.19 186	0.17 191	0.38 209	0.37 221	0.31 202	0.25 204	0.26 188	0.18 170	0.28 202	0.25 207	0.33 185	0.36 218	0.26 204	0.18 191	0.16 188	0.27 207	0.23 213	0.33 201	0.21 202	0.22 180	0.19 198	0.22 199	0.22 198	0.22 176	0.22 188	0.33 200	0.43 210

PS-NSSS	0.17 159	0.19 186	0.18 196	0.23 183	0.18 176	0.18 163	0.16 162	0.22 169	0.12 128	0.23 124	0.21 188	0.44 198	0.08 81	0.11 137	0.14 156	0.10 48	0.13 38	0.13 120	0.26 183	0.11 105	0.11 30	0.07 33	0.18 189	0.15 175	0.17 111	0.21 180	0.14 78	0.20 138

DPSNet	0.40 221	0.19 186	0.18 196	0.27 200	0.26 204	0.29 201	0.19 179	0.26 188	0.24 201	0.18 76	0.17 160	2.15 262	0.44 227	0.10 124	0.20 203	0.16 188	0.35 226	0.28 225	2.00 263	0.27 217	0.25 208	0.17 187	0.28 229	0.25 213	0.40 228	0.27 215	0.39 215	0.53 223

LE_ROB	0.42 222	0.19 186	0.17 191	0.40 215	0.44 226	0.33 210	0.44 223	0.35 214	0.29 221	0.32 220	0.21 188	1.22 249	1.73 264	0.11 137	0.11 98	0.11 84	0.21 145	0.13 120	0.21 149	0.13 141	0.23 191	0.13 152	0.12 163	0.15 175	0.39 227	0.36 230	1.46 265	1.45 262

NaN_ROB	0.19 170	0.20 190	0.19 202	0.19 170	0.20 187	0.16 146	0.15 157	0.28 193	0.19 177	0.23 124	0.18 170	0.46 202	0.17 171	0.11 137	0.14 156	0.13 146	0.15 59	0.14 142	0.21 149	0.19 193	0.13 57	0.11 117	0.09 129	0.21 195	0.25 191	0.23 193	0.26 185	0.28 180

PWC_ROB	0.23 191	0.20 190	0.14 170	0.18 164	0.17 170	0.16 146	0.20 181	0.21 160	0.27 213	0.15 47	0.21 188	0.28 175	0.63 237	0.13 168	0.14 156	0.13 146	0.27 207	0.18 191	0.37 208	0.19 193	0.22 180	0.18 189	0.16 178	0.24 209	0.20 153	0.19 170	0.24 176	0.44 213

DDUNet	0.26 197	0.21 192	0.12 149	0.38 209	0.31 216	0.41 219	0.48 226	0.20 149	0.16 157	0.16 54	0.25 207	0.17 91	0.08 81	1.61 245	0.15 168	0.14 165	0.21 145	0.15 155	0.25 179	0.14 151	0.18 123	0.13 152	0.25 208	0.16 183	0.17 111	0.19 170	0.18 130	0.22 157

UDG	0.26 197	0.21 192	0.13 160	0.39 213	0.32 217	0.39 217	0.53 231	0.20 149	0.16 157	0.19 88	0.23 199	0.17 91	0.09 96	1.45 241	0.16 176	0.13 146	0.27 207	0.16 167	0.27 189	0.14 151	0.22 180	0.14 161	0.25 208	0.12 154	0.21 165	0.21 180	0.21 163	0.19 130

PA-Net	0.19 170	0.21 192	0.25 217	0.14 137	0.20 187	0.18 163	0.21 187	0.21 160	0.19 177	0.17 63	0.15 139	0.17 91	0.21 183	0.26 204	0.17 183	0.18 206	0.15 59	0.19 196	0.13 65	0.17 183	0.14 73	0.16 180	0.10 143	0.16 183	0.18 130	0.27 215	0.17 112	0.35 195
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SANet	0.31 211	0.21 192	0.21 210	0.25 192	0.22 192	0.31 202	0.22 193	0.31 206	0.32 226	0.27 189	0.27 214	1.36 252	0.39 224	0.22 199	0.17 183	0.14 165	0.26 200	0.21 204	0.30 193	0.21 202	0.25 208	0.21 210	0.30 232	0.23 201	0.34 219	0.26 205	0.35 207	0.49 219

XPNet_ROB	0.18 162	0.21 192	0.14 170	0.15 147	0.16 164	0.15 138	0.15 157	0.16 77	0.14 143	0.19 88	0.19 179	0.49 205	0.13 141	0.11 137	0.16 176	0.14 165	0.25 191	0.16 167	0.18 120	0.14 151	0.17 105	0.19 198	0.13 167	0.14 172	0.18 130	0.17 138	0.32 198	0.29 183

S-Stereo	0.30 208	0.22 197	0.18 196	0.42 218	0.39 223	0.41 219	0.37 213	0.25 187	0.24 201	0.26 176	0.44 235	0.55 212	0.36 218	0.24 201	0.18 191	0.14 165	0.27 207	0.27 222	0.35 204	0.28 219	0.23 191	0.23 217	0.53 238	0.23 201	0.23 185	0.19 170	0.27 188	0.38 200

edge stereo	0.31 211	0.22 197	0.20 204	0.42 218	0.36 219	0.42 221	0.39 219	0.39 224	0.23 197	0.23 124	0.39 232	0.68 219	0.34 215	0.30 217	0.17 183	0.17 200	0.31 219	0.21 204	0.42 213	0.21 202	0.24 202	0.18 189	0.25 208	0.23 201	0.28 202	0.24 195	0.39 215	0.55 226

ADCS	0.29 205	0.22 197	0.21 210	0.26 194	0.25 203	0.25 197	0.23 196	0.37 219	0.30 222	0.23 124	0.27 214	0.47 204	0.36 218	0.20 193	0.22 207	0.19 214	0.32 220	0.24 216	0.49 221	0.28 219	0.37 232	0.30 229	0.20 193	0.23 201	0.31 212	0.28 219	0.30 193	0.43 210

AnyNet_C01	0.32 214	0.22 197	0.20 204	0.22 181	0.27 208	0.25 197	0.24 200	0.37 219	0.37 233	0.26 176	0.29 220	0.49 205	0.33 214	0.18 184	0.32 225	0.22 219	0.39 231	0.32 229	0.65 227	0.33 230	0.41 238	0.33 235	0.26 214	0.26 215	0.34 219	0.34 228	0.34 205	0.45 215

SGM-ForestM	0.25 193	0.22 197	0.16 181	0.37 207	0.24 201	0.32 206	0.24 200	0.29 200	0.21 194	0.23 124	0.18 170	0.50 207	0.26 195	0.20 193	0.15 168	0.13 146	0.23 165	0.16 167	0.25 179	0.15 167	0.20 151	0.17 187	0.21 197	0.17 188	0.37 224	0.26 205	0.52 226	0.37 198

SAMSARA	0.49 227	0.23 202	0.39 235	0.23 183	0.23 196	0.22 190	0.23 196	0.44 235	0.39 236	0.31 218	0.21 188	0.30 182	0.47 229	0.18 184	0.35 228	0.34 234	0.26 200	0.32 229	0.47 219	0.32 229	0.48 248	0.54 256	0.15 175	0.33 229	1.40 267	1.58 265	1.42 264	1.48 263

ETE_ROB	0.22 184	0.23 202	0.15 177	0.20 175	0.16 164	0.19 172	0.17 170	0.18 112	0.19 177	0.21 106	0.22 197	0.64 216	0.16 168	0.14 171	0.17 183	0.14 165	0.30 218	0.19 196	0.25 179	0.19 193	0.22 180	0.18 189	0.16 178	0.15 175	0.22 176	0.28 219	0.41 221	0.27 176

G-Net	0.29 205	0.24 204	0.19 202	0.24 188	0.21 191	0.36 212	0.23 196	0.30 202	0.27 213	0.33 224	0.33 228	0.89 239	0.25 193	0.19 190	0.21 205	0.18 206	0.26 200	0.22 208	0.44 215	0.31 226	0.27 217	0.18 189	0.18 189	0.18 192	0.28 202	0.24 195	0.40 219	0.41 205

SGM_RVC	0.25 193	0.24 204	0.18 196	0.39 213	0.27 208	0.34 211	0.26 205	0.28 193	0.19 177	0.25 162	0.18 170	0.42 196	0.31 206	0.18 184	0.14 156	0.13 146	0.23 165	0.15 155	0.26 183	0.14 151	0.19 138	0.15 171	0.19 191	0.17 188	0.34 219	0.24 195	0.56 230	0.45 215
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
FCDSN-DC	0.25 193	0.25 206	0.26 219	0.28 201	0.26 204	0.26 199	0.35 212	0.28 193	0.18 170	0.20 96	0.18 170	0.21 144	0.12 126	0.29 213	0.25 215	0.26 223	0.29 216	0.28 225	0.28 190	0.21 202	0.25 208	0.25 223	0.26 214	0.32 227	0.27 198	0.24 195	0.26 185	0.27 176
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 193	0.25 206	0.20 204	0.29 202	0.22 192	0.22 190	0.23 196	0.37 219	0.28 216	0.35 231	0.22 197	0.46 202	0.32 208	0.20 193	0.19 199	0.17 200	0.17 84	0.16 167	0.30 193	0.14 151	0.21 167	0.19 198	0.27 226	0.23 201	0.29 207	0.26 205	0.33 200	0.31 188

LALA_ROB	0.22 184	0.25 206	0.16 181	0.19 170	0.17 170	0.22 190	0.16 162	0.18 112	0.19 177	0.24 140	0.21 188	0.63 215	0.15 163	0.13 168	0.26 217	0.17 200	0.27 207	0.22 208	0.23 169	0.19 193	0.20 151	0.21 210	0.14 173	0.15 175	0.20 153	0.22 188	0.35 207	0.26 173

STTRV1_RVC	0.39 219	0.26 209	0.22 214	0.35 204	0.28 210	0.32 206	0.29 209	0.36 218	0.33 228	0.27 189	0.27 214	0.42 196	0.41 225	0.48 228	0.38 232	0.19 214	0.59 248	0.20 201	1.22 253	0.30 224	0.59 257	0.23 217	0.43 234	0.43 236	0.26 195	0.56 247	0.34 205	0.67 236

GANetREF_RVC	0.26 197	0.26 209	0.30 224	0.23 183	0.23 196	0.23 194	0.24 200	0.35 214	0.33 228	0.32 220	0.18 170	0.50 207	0.38 222	0.12 155	0.22 207	0.18 206	0.20 132	0.21 204	0.35 204	0.21 202	0.24 202	0.16 180	0.22 199	0.29 222	0.28 202	0.21 180	0.36 210	0.33 189
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
MDST_ROB	0.23 191	0.26 209	0.15 177	0.46 220	0.24 201	0.36 212	0.20 181	0.24 181	0.16 157	0.26 176	0.15 139	0.28 175	0.27 199	0.11 137	0.13 138	0.13 146	0.21 145	0.12 93	0.18 120	0.12 126	0.20 151	0.11 117	0.11 152	0.12 154	0.36 223	0.25 204	0.57 231	0.33 189

FBW_ROB	0.27 202	0.26 209	0.25 217	0.38 209	0.26 204	0.32 206	0.20 181	0.21 160	0.19 177	0.27 189	0.21 188	0.45 199	0.32 208	0.26 204	0.22 207	0.20 217	0.27 207	0.17 180	0.52 223	0.14 151	0.22 180	0.15 171	0.17 183	0.28 219	0.22 176	0.19 170	0.33 200	0.57 229

MeshStereo	0.30 208	0.26 209	0.20 204	0.49 223	0.37 221	0.36 212	0.26 205	0.32 207	0.28 216	0.30 215	0.28 218	0.60 214	0.48 230	0.18 184	0.15 168	0.14 165	0.26 200	0.17 180	0.28 190	0.18 189	0.28 220	0.22 214	0.25 208	0.21 195	0.37 224	0.30 224	0.55 229	0.51 221
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
DGSMNet	0.34 215	0.27 214	0.24 215	0.41 217	0.33 218	0.37 215	0.37 213	0.28 193	0.25 206	0.25 162	0.52 240	0.45 199	0.32 208	0.26 204	0.25 215	0.20 217	0.52 242	0.32 229	0.75 234	0.35 233	0.38 233	0.39 245	0.28 229	0.31 225	0.27 198	0.24 195	0.33 200	0.37 198

MFN_U_SF_RVC	0.31 211	0.28 215	0.21 210	0.33 203	0.29 214	0.31 202	0.29 209	0.38 222	0.24 201	0.46 241	0.31 225	0.50 207	0.34 215	0.25 203	0.30 221	0.25 220	0.19 117	0.23 213	0.58 224	0.29 221	0.25 208	0.28 228	0.21 197	0.27 216	0.31 212	0.26 205	0.37 212	0.51 221

FC-DCNN	0.27 202	0.28 215	0.27 220	0.36 205	0.28 210	0.32 206	0.38 217	0.33 210	0.19 177	0.22 111	0.19 179	0.23 162	0.13 141	0.29 213	0.26 217	0.27 226	0.29 216	0.27 222	0.29 192	0.22 207	0.26 216	0.25 223	0.26 214	0.31 225	0.31 212	0.26 205	0.30 193	0.30 184

LSM0	3.23 265	0.28 215	0.18 196	0.38 209	0.30 215	0.39 217	0.37 213	0.51 238	0.32 226	0.45 240	0.47 236	0.71 222	0.59 235	0.19 190	16.94 273	59.67 279	0.37 229	0.26 220	1.34 257	0.34 232	0.45 243	0.34 239	0.23 202	0.28 219	0.38 226	0.31 226	0.53 227	0.53 223

XQC	0.29 205	0.30 218	0.27 220	0.37 207	0.28 210	0.37 215	0.37 213	0.40 225	0.30 222	0.32 220	0.20 186	0.45 199	0.28 202	0.31 219	0.16 176	0.15 183	0.21 145	0.22 208	0.34 203	0.24 210	0.22 180	0.21 210	0.23 202	0.25 213	0.33 217	0.27 215	0.44 223	0.33 189

CSAN	0.26 197	0.30 218	0.30 224	0.26 194	0.23 196	0.21 186	0.19 179	0.28 193	0.37 233	0.35 231	0.24 202	0.51 210	0.27 199	0.14 171	0.22 207	0.17 200	0.19 117	0.20 201	0.26 183	0.25 214	0.22 180	0.20 207	0.17 183	0.27 216	0.31 212	0.26 205	0.39 215	0.38 200

modified_for_full_sf	0.30 208	0.31 220	0.24 215	0.24 188	0.26 204	0.53 226	0.32 211	0.33 210	0.23 197	0.20 96	0.34 229	0.21 144	0.23 191	0.29 213	0.29 220	0.29 232	0.44 234	0.32 229	0.41 212	0.33 230	0.27 217	0.23 217	0.23 202	0.29 222	0.28 202	0.30 224	0.33 200	0.35 195

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 216	0.36 221	0.38 234	0.46 220	0.28 210	0.31 202	0.28 208	0.51 238	0.46 239	0.39 238	0.29 220	0.37 192	0.36 218	0.31 219	0.38 232	0.26 223	0.22 156	0.27 222	0.72 231	0.37 234	0.28 220	0.31 230	0.30 232	0.38 233	0.33 217	0.26 205	0.30 193	0.38 200

MANE	0.42 222	0.36 221	0.33 230	0.61 229	0.45 229	0.44 223	0.47 225	0.43 233	0.26 210	0.23 124	0.24 202	0.64 216	0.29 203	0.31 219	0.32 225	0.30 233	0.33 221	0.42 243	0.38 210	0.24 210	0.31 226	0.27 226	0.26 214	0.35 231	0.57 239	0.44 239	1.10 259	0.98 253

MADNet+	0.56 231	0.37 223	0.63 250	0.56 226	0.53 234	0.45 224	0.39 219	0.64 245	0.51 241	0.53 245	0.40 234	0.81 232	0.67 241	0.34 225	0.61 246	0.50 245	0.58 247	0.50 247	0.84 237	0.53 239	0.49 251	0.44 248	0.51 237	0.47 238	0.82 249	0.71 255	0.58 232	0.70 237

PVD	0.39 219	0.38 224	0.20 204	0.47 222	0.36 219	0.50 225	0.40 221	0.38 222	0.34 231	0.23 124	0.29 220	0.52 211	0.51 232	0.50 229	0.19 199	0.17 200	0.40 232	0.26 220	0.50 222	0.29 221	0.40 234	0.41 247	0.23 202	0.27 216	0.45 231	0.59 250	0.46 225	0.73 240

CC-Net-ROB	0.28 204	0.40 225	0.29 222	0.57 227	0.44 226	0.42 221	0.38 217	0.32 207	0.19 177	0.33 224	0.28 218	0.69 221	0.10 109	0.32 222	0.21 205	0.13 146	0.14 50	0.16 167	0.40 211	0.18 189	0.15 77	0.09 64	0.23 202	0.24 209	0.22 176	0.21 180	0.19 139	0.28 180

BEATNet-Init1	0.51 230	0.41 226	0.29 222	0.78 237	0.41 224	0.60 230	0.46 224	0.41 230	0.28 216	0.30 215	0.25 207	0.87 236	0.91 247	0.26 204	0.33 227	0.26 223	0.28 214	0.25 219	0.98 243	0.29 221	0.29 224	0.27 226	0.26 214	0.32 227	0.51 233	0.38 234	2.12 268	0.96 251

STStereo	0.38 218	0.43 227	0.31 228	0.74 234	0.50 232	0.58 227	0.43 222	0.35 214	0.31 224	0.34 228	0.25 207	0.83 233	0.55 234	0.20 193	0.17 183	0.16 188	0.25 191	0.16 167	0.46 218	0.17 183	0.24 202	0.19 198	0.20 193	0.23 201	0.52 234	0.41 235	0.76 243	0.59 231

ELAS_RVC	0.44 225	0.43 227	0.36 232	0.63 230	0.44 226	0.62 232	0.50 227	0.40 225	0.26 210	0.25 162	0.31 225	1.20 247	0.31 206	0.32 222	0.31 222	0.28 228	0.37 229	0.30 227	0.44 215	0.27 217	0.35 229	0.33 235	0.26 214	0.38 233	0.52 234	0.41 235	0.78 246	0.74 241
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.43 224	0.43 227	0.36 232	0.64 231	0.45 229	0.58 227	0.50 227	0.40 225	0.27 213	0.25 162	0.30 223	0.92 240	0.32 208	0.32 222	0.31 222	0.28 228	0.36 228	0.30 227	0.45 217	0.26 215	0.34 228	0.33 235	0.26 214	0.37 232	0.56 238	0.43 238	0.78 246	0.76 242
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AMNet	0.49 227	0.50 230	0.48 238	0.49 223	0.47 231	0.61 231	0.51 229	0.32 207	0.28 216	0.30 215	0.68 247	0.72 223	0.13 141	0.53 231	0.44 235	0.55 248	0.57 246	0.58 255	0.48 220	0.48 237	0.58 255	0.50 253	0.26 214	0.48 239	0.45 231	0.52 245	0.58 232	0.65 234

DispFullNet	0.49 227	0.53 231	0.20 204	1.14 238	0.43 225	0.79 236	1.26 242	0.33 210	0.24 201	0.24 140	0.27 214	0.85 234	0.50 231	1.59 244	0.18 191	0.15 183	0.51 240	0.34 236	1.12 248	0.26 215	0.25 208	0.19 198	0.20 193	0.22 198	0.28 202	0.18 153	0.35 207	0.61 232

JetBlue	0.71 239	0.56 232	0.71 255	0.74 234	0.62 237	0.79 236	0.69 234	0.53 241	0.93 254	0.46 241	0.30 223	3.22 265	0.38 222	0.52 230	0.46 236	0.44 240	0.73 258	0.53 250	0.68 228	0.52 238	0.57 253	0.60 258	0.74 240	0.57 247	0.57 239	0.46 240	0.97 256	0.96 251

SQANet	0.46 226	0.56 232	0.14 170	1.44 241	0.52 233	1.25 240	0.85 237	0.30 202	0.23 197	0.34 228	0.25 207	0.66 218	0.19 180	1.15 239	0.19 199	0.14 165	0.25 191	0.20 201	0.42 213	0.22 207	0.17 105	0.14 161	1.56 246	0.17 188	0.21 165	0.17 138	0.27 188	0.41 205

SPS-STEREO	0.60 234	0.57 234	0.53 239	0.55 225	0.54 235	0.65 233	0.52 230	0.40 225	0.68 244	0.37 233	0.78 251	0.78 229	0.64 239	0.53 231	0.59 245	0.57 251	0.67 253	0.63 261	0.75 234	0.72 256	0.77 263	0.68 262	0.26 214	0.54 246	0.54 236	0.60 251	0.70 239	0.66 235
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.59 232	0.58 235	0.54 242	0.58 228	0.55 236	0.69 234	0.57 232	0.43 233	0.39 236	0.38 234	0.78 251	0.75 227	0.65 240	0.54 233	0.62 247	0.56 249	0.67 253	0.61 258	0.72 231	0.64 251	0.71 260	0.65 261	0.27 226	0.51 241	0.54 236	0.57 248	0.75 242	0.71 239

MFMNet_re	0.66 236	0.72 236	0.65 253	0.77 236	0.62 237	0.82 238	0.70 236	0.52 240	0.53 242	0.54 247	0.65 246	0.79 230	0.51 232	0.59 235	0.68 251	0.67 255	0.81 260	0.69 262	0.74 233	0.62 249	0.71 260	0.64 260	0.45 235	0.57 247	0.59 242	0.62 253	0.74 241	0.88 248

otaku	0.59 232	0.73 237	0.30 224	1.73 252	0.85 241	1.52 245	1.01 238	0.40 225	0.33 228	0.38 234	0.32 227	0.68 219	0.26 195	1.38 240	0.35 228	0.25 220	0.21 145	0.23 213	0.71 229	0.30 224	0.23 191	0.18 189	2.19 249	0.28 219	0.29 207	0.18 153	0.31 196	0.42 207

Ntro	0.64 235	0.74 238	0.31 228	1.81 254	0.85 241	1.57 246	1.10 240	0.48 236	0.36 232	0.38 234	0.39 232	0.74 225	0.27 199	1.54 243	0.37 231	0.28 228	0.23 165	0.24 216	0.71 229	0.31 226	0.23 191	0.18 189	2.45 252	0.30 224	0.31 212	0.24 195	0.38 214	0.44 213

WAO-7	0.67 237	0.75 239	0.64 252	0.72 233	0.78 239	0.58 227	0.66 233	0.97 259	0.97 257	0.62 249	0.81 255	0.79 230	0.84 244	0.55 234	0.86 257	0.71 259	0.44 234	0.36 237	0.96 240	0.67 254	0.44 241	0.35 240	0.16 178	0.83 260	0.57 239	0.67 254	0.58 232	0.70 237

SPstereo	0.89 245	0.77 240	0.71 255	0.66 232	0.80 240	0.69 234	0.69 234	1.10 261	0.91 253	0.74 252	1.22 264	0.97 242	1.44 263	0.93 238	0.89 259	1.06 264	0.96 263	0.62 260	1.20 252	0.81 259	0.87 264	0.79 264	0.64 239	0.91 262	0.89 255	0.74 256	1.16 260	0.90 249

ACVNet-4b	0.70 238	0.78 241	0.34 231	1.74 253	0.95 247	1.64 250	1.43 245	0.33 210	0.31 224	0.38 234	0.26 212	1.23 250	0.29 203	2.19 255	0.42 234	0.37 235	0.34 223	0.24 216	0.59 225	0.38 235	0.17 105	0.15 171	2.71 255	0.23 201	0.30 211	0.32 227	0.39 215	0.42 207

ACVNet_1	0.75 240	0.82 242	0.41 236	2.07 261	0.98 248	1.94 257	1.52 247	0.59 243	0.28 216	0.43 239	0.50 239	0.73 224	0.63 237	2.24 257	0.36 230	0.25 220	0.34 223	0.32 229	0.62 226	0.31 226	0.30 225	0.22 214	2.71 255	0.33 229	0.41 230	0.28 219	0.37 212	0.39 204

RainbowNet	0.78 241	0.90 243	0.47 237	1.86 255	0.92 244	1.63 249	1.48 246	0.42 232	0.37 233	0.47 244	0.34 229	0.92 240	0.62 236	2.02 250	0.65 248	0.48 243	0.35 226	0.33 234	0.92 239	0.58 243	0.33 227	0.24 222	2.80 259	0.39 235	0.40 228	0.35 229	0.44 223	0.50 220

ACVNet_2	0.84 244	0.95 244	0.58 245	2.04 259	1.03 253	1.88 256	1.56 250	0.68 247	0.39 236	0.53 245	0.49 237	1.05 245	0.68 242	1.97 249	0.53 239	0.44 240	0.40 232	0.33 234	1.06 245	0.42 236	0.35 229	0.25 223	2.54 253	0.53 244	0.61 243	0.28 219	0.53 227	0.58 230

WAO-6	0.83 243	0.96 245	0.61 247	1.33 240	1.06 254	1.28 242	1.42 244	0.78 252	0.87 250	0.78 254	0.70 250	0.77 228	1.02 254	1.95 248	0.81 254	0.62 253	0.55 245	0.49 246	0.80 236	0.60 244	0.57 253	0.53 255	0.50 236	0.58 250	0.85 253	0.46 240	0.77 245	0.83 247

IMH-64-1	0.91 247	0.98 246	0.53 239	1.64 245	1.01 251	1.62 247	1.75 254	0.76 249	0.74 246	0.33 224	0.61 242	0.87 236	0.95 249	2.61 259	0.53 239	0.42 237	0.49 237	0.36 237	0.96 240	0.55 240	0.40 234	0.31 230	3.11 260	0.51 241	0.82 249	0.37 231	0.60 235	0.78 244

IMH-64	0.91 247	0.98 246	0.53 239	1.64 245	1.01 251	1.62 247	1.75 254	0.76 249	0.74 246	0.33 224	0.61 242	0.87 236	0.95 249	2.61 259	0.53 239	0.42 237	0.49 237	0.36 237	0.96 240	0.55 240	0.40 234	0.31 230	3.11 260	0.51 241	0.82 249	0.37 231	0.60 235	0.78 244

LVE	0.97 250	0.99 248	0.73 258	1.89 256	1.39 258	1.65 251	1.53 248	0.79 253	0.65 243	0.81 256	0.92 257	0.74 225	1.01 253	2.21 256	0.58 242	0.48 243	0.59 248	0.54 253	1.13 249	0.64 251	0.46 245	0.40 246	2.73 258	0.69 252	0.85 253	0.50 244	0.85 250	0.54 225

PSMNet_ROB	0.80 242	0.99 248	0.62 249	1.64 245	0.93 246	1.51 244	1.20 241	0.57 242	0.73 245	0.74 252	0.63 245	0.86 235	0.84 244	1.52 242	0.58 242	0.42 237	0.54 244	0.41 242	0.87 238	0.62 249	0.42 240	0.31 230	1.83 247	0.48 239	0.69 247	0.37 231	0.76 243	0.47 218

IMH	0.95 249	1.00 250	0.55 243	1.66 251	1.00 249	1.69 252	1.78 256	0.76 249	0.77 249	0.34 228	0.61 242	1.01 243	1.07 257	2.69 261	0.58 242	0.46 242	0.51 240	0.38 240	0.98 243	0.60 244	0.40 234	0.32 234	3.11 260	0.53 244	0.83 252	0.48 242	0.65 237	0.79 246

TorneroNet-64	1.09 254	1.03 251	0.60 246	1.99 257	0.92 244	2.06 260	2.05 258	0.63 244	0.87 250	0.58 248	0.49 237	1.90 259	1.89 265	2.91 266	0.67 249	0.51 246	0.48 236	0.47 244	1.23 254	0.61 247	0.35 229	0.38 242	3.33 263	0.57 247	0.64 245	0.52 245	0.69 238	1.15 256

Dean	1.08 253	1.06 252	0.80 261	2.30 262	1.35 257	1.99 258	1.58 253	0.93 255	0.93 254	0.88 261	0.78 251	1.21 248	1.22 259	2.13 254	0.67 249	0.60 252	0.62 250	0.57 254	1.25 256	0.74 257	0.46 245	0.37 241	2.72 257	0.71 253	1.00 259	0.60 251	1.05 258	0.64 233

TorneroNet	1.11 255	1.11 253	0.67 254	2.05 260	1.00 249	2.29 261	2.05 258	0.65 246	0.89 252	0.68 250	0.57 241	1.74 258	1.26 260	2.97 268	0.71 252	0.52 247	0.50 239	0.51 249	1.18 251	0.65 253	0.41 238	0.44 248	3.48 264	0.58 250	0.67 246	0.49 243	0.85 250	1.02 254

WAO-8	1.02 251	1.14 254	0.79 259	1.64 245	1.25 255	1.78 254	1.57 251	0.93 255	1.01 258	0.81 256	0.68 247	1.72 255	1.03 255	2.08 251	0.82 255	0.68 256	0.65 251	0.53 250	1.09 246	0.82 260	0.48 248	0.38 242	0.81 242	0.75 257	1.12 262	0.77 257	0.96 254	1.21 258

Venus	1.02 251	1.14 254	0.79 259	1.64 245	1.25 255	1.78 254	1.57 251	0.93 255	1.01 258	0.81 256	0.68 247	1.72 255	1.03 255	2.08 251	0.82 255	0.68 256	0.65 251	0.53 250	1.09 246	0.82 260	0.48 248	0.38 242	0.81 242	0.75 257	1.12 262	0.77 257	0.96 254	1.21 258

DPSimNet_ROB	1.25 256	1.23 256	1.31 266	1.49 242	1.60 263	1.34 243	1.37 243	0.68 247	1.70 264	1.68 267	1.03 259	1.48 253	0.82 243	2.08 251	1.45 265	0.92 262	1.20 265	0.81 263	1.64 261	1.41 266	1.08 266	1.28 266	0.79 241	0.87 261	0.91 256	1.26 264	1.18 261	1.16 257

PWCK	0.90 246	1.24 257	0.63 250	1.55 243	0.86 243	1.23 239	1.04 239	1.09 260	0.75 248	0.70 251	0.81 255	1.52 254	0.91 247	0.71 236	0.46 236	0.41 236	0.74 259	0.47 244	3.07 267	0.67 254	0.58 255	0.45 250	0.95 244	0.74 256	0.74 248	0.41 235	0.70 239	0.76 242

UNDER WATER-64	1.42 260	1.40 258	0.92 264	2.88 267	1.97 267	2.82 265	2.72 266	1.37 265	0.94 256	1.04 264	1.15 263	1.96 261	1.33 262	3.07 269	0.80 253	0.56 249	0.70 256	0.58 255	1.17 250	0.55 240	0.45 243	0.54 256	3.98 270	0.92 263	1.03 260	1.13 263	0.81 248	1.60 265

ktn	1.26 257	1.42 259	0.57 244	1.65 250	1.61 264	1.75 253	2.16 261	0.86 254	1.75 265	0.89 262	1.11 262	1.18 246	0.96 251	2.60 258	1.03 261	0.73 260	0.82 261	0.61 258	1.47 260	0.76 258	0.70 259	0.69 263	3.64 266	0.73 254	0.93 257	0.81 260	1.20 262	1.25 260

KSHMR	1.34 259	1.44 260	1.07 265	2.31 263	1.48 259	2.31 262	2.15 260	1.22 262	1.07 261	1.13 265	1.07 260	1.30 251	0.96 251	2.92 267	1.12 263	0.95 263	0.87 262	0.84 264	1.34 257	0.97 263	0.74 262	0.60 258	3.48 264	1.07 266	0.99 258	0.77 257	1.01 257	1.06 255

notaker	1.30 258	1.44 260	0.61 247	2.42 265	1.51 260	2.40 263	2.31 263	0.95 258	1.64 263	0.79 255	1.07 260	1.73 257	1.18 258	3.10 270	1.04 262	0.69 258	0.70 256	0.50 247	1.66 262	0.85 262	0.56 252	0.47 251	3.67 267	0.80 259	0.62 244	0.58 249	0.81 248	0.95 250

UNDER WATER	1.42 260	1.45 262	0.89 263	2.87 266	1.98 268	2.78 264	2.64 265	1.29 263	1.04 260	0.87 260	0.98 258	1.95 260	1.30 261	3.12 271	0.87 258	0.63 254	0.68 255	0.58 255	1.23 254	0.61 247	0.44 241	0.50 253	3.95 269	0.99 265	1.09 261	1.04 261	0.88 252	1.67 267

MADNet++	1.87 264	1.58 263	1.74 268	1.28 239	1.74 265	1.25 240	1.55 249	1.63 268	2.10 267	1.84 268	2.24 266	2.56 263	2.74 266	0.75 237	1.43 264	1.55 265	2.00 267	1.47 267	2.11 264	2.11 267	3.28 268	3.23 268	1.22 245	2.22 268	1.23 266	2.58 267	1.77 267	1.36 261

HanzoNet	1.79 263	1.65 264	0.85 262	2.31 263	1.74 265	2.83 266	2.55 264	1.29 263	1.86 266	0.92 263	1.28 265	4.71 269	3.85 268	3.43 272	0.96 260	0.79 261	1.10 264	0.95 265	2.68 265	1.04 264	0.93 265	0.92 265	3.78 268	0.73 254	1.15 264	1.07 262	1.29 263	1.61 266

JetRed	1.64 262	1.79 265	1.70 267	1.59 244	1.52 261	2.02 259	2.26 262	1.52 267	1.47 262	0.82 259	0.78 251	2.67 264	0.43 226	1.78 247	1.47 266	1.56 266	1.74 266	2.93 269	1.44 259	1.10 265	2.36 267	2.20 267	1.98 248	0.98 264	1.19 265	1.77 266	1.58 266	1.56 264

ASD4	6.36 266	2.29 266	2.58 269	2.00 258	1.59 262	3.03 267	1.87 257	1.81 269	3.30 268	1.61 266	2.46 267	1.02 244	6.56 269	1.76 246	2.90 267	3.68 267	3.63 268	7.51 270	2.74 266	4.74 270	5.30 270	6.47 270	2.61 254	2.44 269	17.33 274	28.62 274	19.88 275	31.90 274

DGTPSM_ROB	8.61 268	3.65 267	8.39 271	2.97 268	5.68 270	3.37 268	4.40 269	3.70 270	9.03 269	3.00 269	6.91 269	3.52 266	10.03 270	2.69 261	10.46 269	10.76 269	3.81 269	12.88 272	4.73 268	10.21 271	5.93 271	13.78 273	4.46 272	8.55 271	10.09 272	27.91 272	11.05 272	30.64 272

DPSMNet_ROB	8.62 269	3.66 268	8.40 272	2.97 268	5.69 271	3.37 268	4.40 269	3.70 270	9.03 269	3.00 269	6.93 270	3.52 266	10.07 271	2.69 261	10.46 269	10.76 269	3.81 269	12.88 272	4.76 269	10.21 271	5.93 271	13.78 273	4.47 273	8.55 271	10.10 273	27.91 272	11.06 273	30.64 272

DPSM_ROB	12.93 272	6.06 269	9.07 273	4.34 270	6.33 272	4.24 270	3.55 267	8.20 273	10.79 271	6.62 272	7.89 271	9.68 270	12.99 273	2.78 264	12.36 271	13.66 271	8.95 273	16.55 275	9.69 270	12.30 273	16.52 275	17.76 276	2.26 250	10.59 273	28.41 275	36.73 275	31.10 276	39.69 275

DPSM	12.93 272	6.06 269	9.07 273	4.34 270	6.33 272	4.24 270	3.55 267	8.20 273	10.79 271	6.62 272	7.89 271	9.68 270	12.99 273	2.78 264	12.36 271	13.66 271	8.95 273	16.55 275	9.69 270	12.30 273	16.52 275	17.76 276	2.26 250	10.59 273	28.41 275	36.73 275	31.10 276	39.69 275

PML	8.17 267	7.65 271	3.51 270	9.56 275	5.16 269	9.57 275	5.23 271	6.49 272	17.89 274	6.44 271	3.24 268	16.63 272	29.28 280	5.47 273	6.12 268	3.95 268	7.38 271	2.69 268	20.47 276	4.69 269	3.59 269	3.96 269	3.98 270	4.20 270	5.71 269	4.30 268	16.67 274	6.70 268

MyStereo03	26.03 279	12.17 272	18.23 276	8.74 273	12.69 274	8.44 273	7.21 273	16.48 276	21.77 276	13.32 274	15.90 275	19.49 274	26.17 278	5.59 275	24.91 276	27.50 276	17.88 277	33.36 279	19.50 273	24.77 278	33.22 279	36.10 279	4.56 275	21.35 277	57.13 277	73.97 277	62.60 279	79.92 278

MyStereo02	25.56 277	12.17 272	18.23 276	8.74 273	0.00 1	8.44 273	7.21 273	16.48 276	21.77 276	13.32 274	15.90 275	19.49 274	26.17 278	5.59 275	24.91 276	27.50 276	17.88 277	33.36 279	19.50 273	24.77 278	33.22 279	36.10 279	4.56 275	21.35 277	57.13 277	73.97 277	62.60 279	79.92 278

CasAABBNet	25.99 278	12.23 274	18.16 275	8.64 272	12.70 275	8.22 272	7.18 272	16.43 275	21.85 278	13.64 276	15.80 274	19.61 276	26.12 277	5.47 273	25.18 278	27.55 278	17.67 275	33.30 278	19.65 275	24.62 277	33.10 278	35.23 278	4.49 274	21.39 279	57.22 279	74.08 279	62.47 278	79.73 277

LRCNet_RVC	9.94 270	17.32 275	0.72 257	25.08 277	21.25 277	23.72 277	20.86 275	1.45 266	0.48 240	21.28 278	13.07 273	22.69 277	3.57 267	28.32 279	0.47 238	0.27 226	8.45 272	1.25 266	23.54 277	4.04 268	0.47 247	0.33 235	26.91 278	1.58 267	0.35 222	0.22 188	0.43 222	0.38 200

HaxPig	16.12 274	19.70 276	18.82 278	21.25 276	20.53 276	21.35 276	22.27 276	17.00 278	14.68 273	19.29 277	17.18 277	18.07 273	12.18 272	22.52 277	17.87 274	14.95 273	17.87 276	9.54 271	18.95 272	15.62 275	9.98 273	7.75 271	23.74 277	15.32 275	4.46 268	12.22 271	6.85 269	15.21 271

MEDIAN_ROB	20.51 275	25.88 277	24.09 279	26.47 278	25.52 278	25.87 278	26.98 277	21.19 279	19.61 275	28.55 279	22.12 278	24.85 278	16.74 275	26.52 278	23.53 275	18.59 274	22.10 279	14.86 274	26.41 278	23.30 276	15.47 274	11.96 272	27.64 279	18.47 276	7.32 270	9.55 270	8.34 271	11.88 270

AVERAGE_ROB	24.46 276	29.85 278	27.17 280	31.26 279	29.68 279	30.01 279	31.43 278	26.55 280	24.57 279	34.19 280	27.26 279	31.45 279	21.40 276	30.75 280	28.23 279	24.11 275	26.75 280	21.47 277	30.01 279	27.38 280	20.81 277	16.76 275	32.29 280	24.48 280	8.40 271	7.77 269	7.95 270	8.54 269

DLNR_Zeroshot_test	10.02 271	31.66 279	0.05 25	54.25 280	0.10 102	0.18 163	50.40 279	0.19 132	0.08 61	0.27 189	0.07 30	0.20 133	0.04 18	0.14 171	60.23 280	70.55 280	0.34 223	0.18 191	0.26 183	0.11 105	0.20 151	0.08 39	0.07 91	0.09 110	0.19 143	0.15 103	0.20 152	0.25 170

FADE			0.30 224	0.40 215				0.41 230		0.31 218			0.88 246	0.30 217	0.31 222	0.28 228	0.52 242	0.38 240		0.60 244	0.61 258	0.49 252	0.27 226	0.46 237			0.91 253

Low-res two-view benchmark