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

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 90	0.01 2	0.05 20	0.12 49	0.18 155	0.13 67	0.16 88

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

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

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 60	0.14 81	0.13 67	0.15 77

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

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	0.11 116	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

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 44	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

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

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 44	0.09 24	0.07 30	0.11 38	0.14 159	0.04 27	0.10 67	0.10 48	0.11 27	0.09 44	0.09 29	0.08 46	0.13 57	0.12 138	0.02 8	0.05 20	0.15 86	0.14 81	0.16 99	0.20 141

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 62	0.09 24	0.08 48	0.12 44	0.13 145	0.03 14	0.09 40	0.10 48	0.11 27	0.09 44	0.08 17	0.07 30	0.13 57	0.12 138	0.02 8	0.05 20	0.14 78	0.13 64	0.14 78	0.20 141

RAFT+CT+SA	0.09 35	0.05 20	0.07 76	0.05 21	0.05 23	0.04 11	0.05 33	0.13 54	0.07 44	0.08 23	0.07 30	0.15 76	0.13 145	0.04 27	0.11 99	0.10 48	0.09 16	0.08 19	0.08 17	0.06 19	0.12 36	0.11 119	0.02 8	0.06 38	0.13 60	0.13 64	0.11 47	0.17 101

test_5	0.08 29	0.05 20	0.07 76	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	0.12 130	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 90	0.02 8	0.08 90	0.10 26	0.14 81	0.13 67	0.18 121

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 44	0.09 24	0.07 30	0.11 38	0.14 159	0.04 27	0.10 67	0.10 48	0.11 27	0.09 44	0.09 29	0.08 46	0.13 57	0.12 138	0.02 8	0.05 20	0.15 86	0.14 81	0.16 99	0.20 141

test_4	0.09 35	0.05 20	0.07 76	0.05 21	0.06 41	0.03 6	0.02 3	0.12 41	0.09 83	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

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

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

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 62	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

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 44	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

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	0.10 104	0.22 110	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

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_robust	0.12 85	0.09 96	0.09 110	0.11 109	0.06 41	0.09 74	0.06 64	0.15 69	0.08 62	0.23 123	0.07 30	0.20 135	0.11 124	0.09 112	0.11 99	0.12 121	0.16 68	0.12 94	0.14 72	0.10 88	0.15 77	0.11 119	0.03 21	0.08 90	0.18 132	0.17 138	0.15 91	0.14 65

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	0.09 100	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

SA	0.10 53	0.07 52	0.07 76	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 90	0.03 21	0.06 38	0.16 102	0.15 103	0.13 67	0.21 156

GMOStereo	0.11 62	0.07 52	0.09 110	0.06 33	0.05 23	0.06 35	0.05 33	0.17 86	0.09 83	0.24 139	0.07 30	0.17 91	0.09 100	0.05 43	0.11 99	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	0.18 132	0.18 155	0.14 78	0.17 101

error version	0.11 62	0.07 52	0.09 110	0.06 33	0.05 23	0.06 35	0.05 33	0.17 86	0.09 83	0.24 139	0.07 30	0.17 91	0.09 100	0.05 43	0.11 99	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	0.18 132	0.18 155	0.14 78	0.17 101

test-v	0.11 62	0.07 52	0.09 110	0.06 33	0.05 23	0.06 35	0.05 33	0.17 86	0.09 83	0.24 139	0.07 30	0.17 91	0.09 100	0.05 43	0.11 99	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	0.18 132	0.18 155	0.14 78	0.17 101

test-2	0.11 62	0.07 52	0.09 110	0.06 33	0.05 23	0.06 35	0.05 33	0.17 86	0.09 83	0.24 139	0.07 30	0.17 91	0.09 100	0.05 43	0.11 99	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	0.18 132	0.18 155	0.14 78	0.17 101

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-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 44	0.21 105	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 60	0.09 22	0.09 28	0.09 24

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

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

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 83	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	0.18 131	0.17 101

Sa-1000	0.11 62	0.07 52	0.07 76	0.06 33	0.05 23	0.09 74	0.03 11	0.12 41	0.07 44	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 94	0.14 72	0.09 68	0.17 105	0.10 90	0.04 35	0.05 20	0.19 145	0.16 120	0.13 67	0.20 141

CIPLG	0.09 35	0.06 30	0.05 25	0.06 33	0.06 41	0.09 74	0.06 64	0.18 115	0.06 28	0.20 96	0.08 48	0.13 56	0.07 70	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

IPLG	0.10 53	0.07 52	0.07 76	0.07 54	0.07 57	0.06 35	0.05 33	0.15 69	0.06 28	0.22 110	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 60	0.12 55	0.11 47	0.09 24

IPLGR_C	0.09 35	0.06 30	0.05 25	0.06 33	0.06 41	0.09 74	0.06 64	0.18 115	0.06 28	0.20 96	0.08 48	0.13 56	0.07 70	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

IPLGR	0.12 85	0.09 96	0.09 110	0.09 76	0.10 102	0.09 74	0.07 80	0.18 115	0.09 83	0.22 110	0.10 77	0.16 86	0.07 70	0.06 55	0.10 67	0.11 84	0.17 84	0.11 68	0.21 149	0.12 127	0.16 92	0.09 64	0.04 35	0.08 90	0.16 102	0.14 81	0.14 78	0.16 88

AASNet	0.07 20	0.06 30	0.04 10	0.09 76	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

ACRE	0.09 35	0.06 30	0.05 25	0.06 33	0.06 41	0.09 74	0.06 64	0.18 115	0.06 28	0.20 96	0.08 48	0.13 56	0.07 70	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_3	0.11 62	0.07 52	0.07 76	0.06 33	0.08 67	0.05 23	0.05 33	0.17 86	0.10 104	0.24 139	0.09 67	0.22 160	0.12 130	0.06 55	0.13 142	0.13 150	0.20 132	0.09 44	0.14 72	0.10 88	0.18 123	0.09 64	0.04 35	0.08 90	0.13 60	0.14 81	0.13 67	0.14 65

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

rafts_anoy	0.09 35	0.08 80	0.07 76	0.07 54	0.07 57	0.06 35	0.05 33	0.13 54	0.05 13	0.17 63	0.10 77	0.12 44	0.05 31	0.03 14	0.10 67	0.10 48	0.15 59	0.12 94	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

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 62	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

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 44	0.12 34	0.10 77	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

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

CVANet_RVC	0.07 20	0.07 52	0.07 76	0.08 59	0.06 41	0.07 51	0.05 33	0.06 11	0.05 13	0.06 14	0.09 67	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

PDISCO_ROB	0.12 85	0.13 148	0.13 164	0.10 93	0.08 67	0.09 74	0.09 106	0.09 29	0.08 62	0.11 32	0.10 77	0.06 15	0.05 31	0.05 43	0.10 67	0.12 121	0.14 50	0.16 171	0.09 29	0.10 88	0.14 73	0.13 155	0.04 35	0.08 90	0.17 113	0.21 184	0.32 202	0.20 141

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

AE-Stereo	0.13 96	0.09 96	0.08 100	0.11 109	0.09 86	0.08 61	0.05 33	0.17 86	0.14 147	0.24 139	0.10 77	0.19 118	0.10 113	0.07 77	0.11 99	0.12 121	0.24 185	0.13 121	0.17 106	0.11 105	0.19 138	0.10 90	0.05 51	0.09 113	0.14 78	0.14 81	0.15 91	0.14 65

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 62	0.18 76	0.11 91	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 86	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 62	0.18 76	0.11 91	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 86	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 91	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 60	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

iinet-f	0.10 53	0.09 96	0.06 50	0.08 59	0.06 41	0.09 74	0.06 64	0.09 29	0.07 44	0.18 76	0.11 91	0.11 38	0.10 113	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

MIPNet	0.11 62	0.09 96	0.06 50	0.07 54	0.08 67	0.07 51	0.05 33	0.17 86	0.06 28	0.23 123	0.07 30	0.16 86	0.08 84	0.05 43	0.10 67	0.11 84	0.17 84	0.11 68	0.20 143	0.12 127	0.13 57	0.11 119	0.05 51	0.07 70	0.16 102	0.15 103	0.11 47	0.13 56

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 44	0.24 139	0.08 48	0.19 118	0.08 84	0.06 55	0.11 99	0.11 84	0.20 132	0.10 57	0.15 87	0.10 88	0.16 92	0.10 90	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 44	0.24 139	0.08 48	0.19 118	0.08 84	0.06 55	0.11 99	0.11 84	0.20 132	0.10 57	0.15 87	0.10 88	0.16 92	0.10 90	0.05 51	0.06 38	0.10 26	0.11 40	0.12 56	0.11 38

s12784h	0.12 85	0.09 96	0.06 50	0.11 109	0.09 86	0.08 61	0.06 64	0.18 115	0.07 44	0.26 175	0.12 103	0.19 118	0.09 100	0.07 77	0.09 40	0.10 48	0.20 132	0.08 19	0.15 87	0.07 30	0.20 152	0.08 39	0.05 51	0.07 70	0.16 102	0.15 103	0.18 131	0.21 156

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	0.25 161	0.08 48	0.13 56	0.05 31	0.05 43	0.09 40	0.09 32	0.17 84	0.12 94	0.12 50	0.09 68	0.17 105	0.08 39	0.05 51	0.06 38	0.13 60	0.12 55	0.10 33	0.11 38

sAnonymous2	0.14 121	0.09 96	0.10 123	0.10 93	0.09 86	0.09 74	0.11 130	0.22 173	0.11 116	0.23 123	0.17 164	0.15 76	0.10 113	0.06 55	0.13 142	0.14 169	0.18 103	0.15 159	0.21 149	0.14 154	0.17 105	0.15 175	0.05 51	0.10 130	0.17 113	0.17 138	0.17 112	0.16 88

CroCo_RVC	0.14 121	0.09 96	0.10 123	0.10 93	0.09 86	0.09 74	0.11 130	0.22 173	0.11 116	0.23 123	0.17 164	0.15 76	0.10 113	0.06 55	0.13 142	0.14 169	0.18 103	0.15 159	0.21 149	0.14 154	0.17 105	0.15 175	0.05 51	0.10 130	0.17 113	0.17 138	0.17 112	0.16 88

RALCasStereoNet	0.09 35	0.08 80	0.06 50	0.09 76	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 94	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

RASNet	0.11 62	0.10 109	0.10 123	0.09 76	0.07 57	0.08 61	0.08 88	0.19 136	0.09 83	0.17 63	0.10 77	0.13 56	0.09 100	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	0.10 130	0.13 60	0.12 55	0.17 112	0.17 101

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

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

trnet	0.11 62	0.08 80	0.05 25	0.08 59	0.08 67	0.07 51	0.05 33	0.18 115	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	0.20 152	0.09 64	0.06 69	0.05 20	0.12 49	0.14 81	0.18 131	0.17 101

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 53	0.07 52	0.07 76	0.08 59	0.05 23	0.07 51	0.03 11	0.11 38	0.15 157	0.20 96	0.14 126	0.12 44	0.07 70	0.07 77	0.09 40	0.09 32	0.16 68	0.11 68	0.12 50	0.08 46	0.12 36	0.11 119	0.06 69	0.07 70	0.12 49	0.15 103	0.12 56	0.16 88

MyStereo04	0.14 121	0.12 133	0.11 139	0.08 59	0.09 86	0.11 101	0.08 88	0.23 180	0.19 181	0.24 139	0.16 154	0.23 164	0.11 124	0.04 27	0.11 99	0.11 84	0.17 84	0.12 94	0.21 149	0.12 127	0.17 105	0.12 138	0.06 69	0.12 158	0.21 169	0.14 81	0.16 99	0.15 77

MyStereo	0.14 121	0.13 148	0.11 139	0.10 93	0.10 102	0.11 101	0.08 88	0.23 180	0.20 194	0.24 139	0.16 154	0.23 164	0.13 145	0.04 27	0.11 99	0.11 84	0.18 103	0.12 94	0.21 149	0.13 143	0.17 105	0.12 138	0.06 69	0.11 143	0.22 180	0.14 81	0.17 112	0.17 101

CASnet	0.10 53	0.06 30	0.05 25	0.08 59	0.09 86	0.11 101	0.05 33	0.18 115	0.10 104	0.23 123	0.11 91	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)
testlalala_base	0.16 156	0.09 96	0.07 76	0.11 109	0.12 133	0.15 141	0.12 142	0.17 86	0.12 131	0.28 203	0.15 142	0.23 164	0.08 84	0.11 138	0.12 128	0.12 121	0.27 210	0.14 145	0.40 213	0.21 205	0.19 138	0.13 155	0.06 69	0.09 113	0.19 145	0.18 155	0.19 140	0.19 130

IER	0.09 35	0.07 52	0.07 76	0.09 76	0.07 57	0.09 74	0.06 64	0.12 41	0.07 44	0.14 41	0.11 91	0.11 38	0.07 70	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

dd	0.14 121	0.12 133	0.07 76	0.25 195	0.11 119	0.19 176	0.09 106	0.17 86	0.08 62	0.17 63	0.08 48	0.33 188	0.08 84	0.06 55	0.11 99	0.11 84	0.24 185	0.11 68	0.25 179	0.09 68	0.15 77	0.09 64	0.06 69	0.09 113	0.17 113	0.13 64	0.18 131	0.14 65

GwcNet-ADL	0.17 163	0.12 133	0.11 139	0.19 174	0.14 157	0.17 159	0.14 156	0.21 164	0.14 147	0.24 139	0.17 164	0.32 187	0.16 172	0.20 197	0.13 142	0.14 169	0.23 165	0.15 159	0.23 169	0.13 143	0.18 123	0.12 138	0.06 69	0.10 130	0.19 145	0.16 120	0.19 140	0.22 160

cross-raft	0.14 121	0.08 80	0.07 76	0.08 59	0.10 102	0.12 114	0.08 88	0.17 86	0.13 140	0.27 189	0.12 103	0.21 147	0.05 31	0.11 138	0.13 142	0.14 169	0.22 156	0.11 68	0.23 169	0.13 143	0.23 195	0.10 90	0.06 69	0.08 90	0.22 180	0.18 155	0.14 78	0.16 88

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 83	0.26 175	0.09 67	0.17 91	0.13 145	0.08 95	0.09 40	0.10 48	0.19 117	0.08 19	0.13 65	0.07 30	0.20 152	0.08 39	0.06 69	0.06 38	0.14 78	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
TestStereo	0.13 96	0.12 133	0.10 123	0.11 109	0.08 67	0.11 101	0.10 121	0.19 136	0.11 116	0.24 139	0.14 126	0.20 135	0.08 84	0.06 55	0.12 128	0.10 48	0.20 132	0.11 68	0.20 143	0.10 88	0.21 171	0.11 119	0.06 69	0.12 158	0.19 145	0.11 40	0.12 56	0.13 56

TANstereo	0.11 62	0.06 30	0.06 50	0.10 93	0.09 86	0.08 61	0.06 64	0.12 41	0.08 62	0.22 110	0.08 48	0.13 56	0.08 84	0.08 95	0.10 67	0.13 150	0.19 117	0.13 121	0.18 120	0.08 46	0.18 123	0.10 90	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 93	0.09 86	0.08 61	0.06 64	0.12 41	0.08 62	0.22 110	0.08 48	0.13 56	0.08 84	0.08 95	0.10 67	0.13 150	0.19 117	0.13 121	0.18 120	0.08 46	0.18 123	0.10 90	0.06 69	0.06 38	0.11 43	0.11 40	0.15 91	0.14 65

sCroCo_RVC	0.14 121	0.09 96	0.09 110	0.08 59	0.07 57	0.10 94	0.07 80	0.20 153	0.14 147	0.18 76	0.12 103	0.13 56	0.14 159	0.06 55	0.14 160	0.16 192	0.22 156	0.15 159	0.22 162	0.13 143	0.21 171	0.16 184	0.06 69	0.12 158	0.18 132	0.15 103	0.17 112	0.17 101

Anonymous	0.15 140	0.10 109	0.10 123	0.10 93	0.10 102	0.10 94	0.08 88	0.19 136	0.09 83	0.20 96	0.13 113	0.19 118	0.17 175	0.07 77	0.14 160	0.15 187	0.20 132	0.17 184	0.18 120	0.15 170	0.23 195	0.16 184	0.06 69	0.10 130	0.23 189	0.18 155	0.19 140	0.15 77

UPFNet	0.09 35	0.08 80	0.08 100	0.09 76	0.08 67	0.09 74	0.06 64	0.12 41	0.09 83	0.14 41	0.10 77	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	0.18 115	0.05 13	0.26 175	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	0.20 152	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	0.07 20	0.05 20	0.07 76	0.06 33	0.06 41	0.05 23	0.07 80	0.09 29	0.07 44	0.06 14	0.09 67	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

CFNet	0.12 85	0.11 121	0.08 100	0.14 141	0.12 133	0.11 101	0.09 106	0.20 153	0.10 104	0.18 76	0.12 103	0.25 174	0.10 113	0.08 95	0.09 40	0.09 32	0.17 84	0.12 94	0.12 50	0.09 68	0.12 36	0.08 39	0.06 69	0.10 130	0.15 86	0.13 64	0.13 67	0.13 56

CFNet_RVC	0.13 96	0.12 133	0.10 123	0.14 141	0.11 119	0.14 131	0.09 106	0.17 86	0.09 83	0.19 88	0.13 113	0.21 147	0.09 100	0.10 124	0.12 128	0.13 150	0.18 103	0.13 121	0.15 87	0.11 105	0.16 92	0.09 64	0.06 69	0.09 113	0.16 102	0.13 64	0.16 99	0.17 101

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 44	0.19 88	0.08 48	0.12 44	0.07 70	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
DISCO	0.11 62	0.10 109	0.08 100	0.10 93	0.09 86	0.11 101	0.09 106	0.10 35	0.08 62	0.15 47	0.11 91	0.12 44	0.07 70	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 90	0.06 69	0.09 113	0.14 78	0.12 55	0.13 67	0.11 38

modified_for_full_sf	0.13 96	0.08 80	0.06 50	0.08 59	0.11 119	0.11 101	0.09 106	0.18 115	0.09 83	0.28 203	0.08 48	0.20 135	0.07 70	0.10 124	0.10 67	0.12 121	0.23 165	0.11 68	0.28 190	0.13 143	0.20 152	0.11 119	0.07 92	0.08 90	0.12 49	0.18 155	0.17 112	0.19 130

MSKI-zero shot	0.13 96	0.08 80	0.05 25	0.09 76	0.11 119	0.09 74	0.07 80	0.19 136	0.09 83	0.28 203	0.10 77	0.19 118	0.06 48	0.11 138	0.11 99	0.12 121	0.23 165	0.11 68	0.17 106	0.11 105	0.22 184	0.10 90	0.07 92	0.08 90	0.14 78	0.17 138	0.18 131	0.18 121

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	0.12 130	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 92	0.04 8	0.10 26	0.16 120	0.06 12	0.10 29

EKT-Stereo	0.15 140	0.10 109	0.07 76	0.13 132	0.13 147	0.16 150	0.17 174	0.17 86	0.11 116	0.26 175	0.17 164	0.17 91	0.07 70	0.11 138	0.11 99	0.11 84	0.24 185	0.15 159	0.24 175	0.12 127	0.25 212	0.10 90	0.07 92	0.08 90	0.20 156	0.16 120	0.17 112	0.17 101

DLNR_Zeroshot_test	10.02 273	31.66 281	0.05 25	54.25 282	0.10 102	0.18 167	50.40 281	0.19 136	0.08 62	0.27 189	0.07 30	0.20 135	0.04 18	0.14 175	60.23 282	70.55 282	0.34 227	0.18 195	0.26 183	0.11 105	0.20 152	0.08 39	0.07 92	0.09 113	0.19 145	0.15 103	0.20 155	0.25 174

RAFT-Test	0.13 96	0.07 52	0.06 50	0.09 76	0.11 119	0.13 123	0.08 88	0.17 86	0.11 116	0.27 189	0.11 91	0.20 135	0.05 31	0.12 159	0.10 67	0.11 84	0.23 165	0.12 94	0.21 149	0.14 154	0.21 171	0.11 119	0.07 92	0.08 90	0.17 113	0.16 120	0.17 112	0.17 101

HH	0.13 96	0.06 30	0.05 25	0.11 109	0.12 133	0.16 150	0.08 88	0.19 136	0.08 62	0.28 203	0.08 48	0.18 106	0.06 48	0.12 159	0.11 99	0.11 84	0.23 165	0.12 94	0.16 97	0.11 105	0.20 152	0.08 39	0.07 92	0.08 90	0.13 60	0.15 103	0.19 140	0.24 165

HanStereo	0.13 96	0.06 30	0.05 25	0.11 109	0.12 133	0.16 150	0.08 88	0.19 136	0.08 62	0.28 203	0.08 48	0.18 106	0.06 48	0.12 159	0.11 99	0.11 84	0.23 165	0.12 94	0.16 97	0.11 105	0.20 152	0.08 39	0.07 92	0.08 90	0.13 60	0.15 103	0.19 140	0.24 165

LoS	0.16 156	0.10 109	0.08 100	0.10 93	0.11 119	0.09 74	0.07 80	0.50 240	0.05 13	0.32 223	0.36 234	0.36 193	0.06 48	0.09 112	0.09 40	0.10 48	0.19 117	0.09 44	0.15 87	0.11 105	0.21 171	0.09 64	0.07 92	0.07 70	0.18 132	0.12 55	0.20 155	0.21 156

CES	0.12 85	0.06 30	0.06 50	0.06 33	0.08 67	0.07 51	0.05 33	0.35 217	0.05 13	0.15 47	0.23 203	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	0.28 223	0.08 39	0.07 92	0.04 8	0.14 78	0.11 40	0.14 78	0.16 88

CASS	0.15 140	0.12 133	0.10 123	0.14 141	0.12 133	0.16 150	0.10 121	0.19 136	0.15 157	0.26 175	0.12 103	0.20 135	0.12 130	0.09 112	0.13 142	0.12 121	0.23 165	0.12 94	0.24 175	0.10 88	0.20 152	0.11 119	0.07 92	0.09 113	0.23 189	0.14 81	0.19 140	0.22 160
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
GLC_STEREO	0.13 96	0.11 121	0.12 153	0.12 122	0.11 119	0.11 101	0.10 121	0.19 136	0.07 44	0.25 161	0.13 113	0.13 56	0.07 70	0.07 77	0.09 40	0.12 121	0.24 185	0.11 68	0.17 106	0.09 68	0.27 221	0.16 184	0.07 92	0.07 70	0.16 102	0.10 27	0.20 155	0.12 50

GEStereo_RVC	0.14 121	0.13 148	0.10 123	0.11 109	0.12 133	0.12 114	0.11 130	0.18 115	0.13 140	0.24 139	0.16 154	0.18 106	0.10 113	0.06 55	0.13 142	0.12 121	0.20 132	0.16 171	0.23 169	0.13 143	0.16 92	0.14 165	0.07 92	0.11 143	0.21 169	0.15 103	0.13 67	0.20 141

GMStereo	0.12 85	0.12 133	0.07 76	0.11 109	0.11 119	0.13 123	0.09 106	0.17 86	0.10 104	0.17 63	0.14 126	0.22 160	0.11 124	0.07 77	0.10 67	0.09 32	0.17 84	0.10 57	0.17 106	0.12 127	0.15 77	0.09 64	0.07 92	0.09 113	0.14 78	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
APVNet	0.15 140	0.13 148	0.11 139	0.13 132	0.17 174	0.15 141	0.13 149	0.19 136	0.11 116	0.14 41	0.13 113	0.17 91	0.09 100	0.16 186	0.17 187	0.16 192	0.21 145	0.14 145	0.22 162	0.15 170	0.15 77	0.12 138	0.07 92	0.12 158	0.17 113	0.15 103	0.19 140	0.17 101

DSFCA	0.11 62	0.12 133	0.09 110	0.10 93	0.08 67	0.11 101	0.11 130	0.12 41	0.09 83	0.12 34	0.14 126	0.14 70	0.08 84	0.05 43	0.10 67	0.11 84	0.15 59	0.12 94	0.16 97	0.10 88	0.13 57	0.12 138	0.07 92	0.09 113	0.13 60	0.14 81	0.10 33	0.13 56

DMCA-RVC	0.10 53	0.08 80	0.11 139	0.08 59	0.09 86	0.08 61	0.08 88	0.12 41	0.09 83	0.13 38	0.13 113	0.13 56	0.07 70	0.06 55	0.14 160	0.12 121	0.14 50	0.13 121	0.11 39	0.10 88	0.12 36	0.10 90	0.07 92	0.09 113	0.10 26	0.10 27	0.10 33	0.11 38

PMTNet	0.11 62	0.10 109	0.06 50	0.12 122	0.09 86	0.07 51	0.06 64	0.18 115	0.06 28	0.28 203	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 90	0.07 92	0.05 20	0.13 60	0.12 55	0.17 112	0.16 88

STTStereo	0.13 96	0.14 161	0.17 195	0.13 132	0.15 166	0.13 123	0.21 191	0.13 54	0.14 147	0.15 47	0.15 142	0.17 91	0.10 113	0.11 138	0.14 160	0.12 121	0.15 59	0.15 159	0.13 65	0.11 105	0.12 36	0.10 90	0.07 92	0.09 113	0.15 86	0.14 81	0.12 56	0.16 88

RTSC	0.14 121	0.11 121	0.11 139	0.12 122	0.11 119	0.12 114	0.10 121	0.16 77	0.14 147	0.18 76	0.13 113	0.15 76	0.14 159	0.08 95	0.13 142	0.13 150	0.20 132	0.13 121	0.21 149	0.12 127	0.16 92	0.12 138	0.07 92	0.10 130	0.16 102	0.17 138	0.21 166	0.33 193

MSMDNet	0.13 96	0.08 80	0.06 50	0.09 76	0.12 133	0.10 94	0.08 88	0.17 86	0.11 116	0.27 189	0.10 77	0.20 135	0.06 48	0.12 159	0.10 67	0.11 84	0.23 165	0.12 94	0.19 130	0.16 182	0.21 171	0.12 138	0.07 92	0.08 90	0.17 113	0.15 103	0.17 112	0.18 121

HSM	0.14 121	0.12 133	0.09 110	0.14 141	0.13 147	0.12 114	0.11 130	0.18 115	0.11 116	0.23 123	0.15 142	0.18 106	0.14 159	0.08 95	0.12 128	0.11 84	0.21 145	0.12 94	0.17 106	0.12 127	0.18 123	0.11 119	0.07 92	0.08 90	0.17 113	0.16 120	0.17 112	0.18 121

iResNet_ROB	0.11 62	0.08 80	0.07 76	0.11 109	0.08 67	0.12 114	0.08 88	0.15 69	0.08 62	0.23 123	0.11 91	0.15 76	0.15 167	0.06 55	0.08 23	0.09 32	0.16 68	0.12 94	0.14 72	0.09 68	0.15 77	0.10 90	0.07 92	0.08 90	0.15 86	0.12 55	0.15 91	0.15 77

DN-CSS_ROB	0.11 62	0.09 96	0.12 153	0.08 59	0.09 86	0.08 61	0.08 88	0.16 77	0.10 104	0.23 123	0.17 164	0.19 118	0.14 159	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 92	0.08 90	0.13 60	0.11 40	0.12 56	0.11 38

SPstereo	0.15 140	0.08 80	0.06 50	0.10 93	0.11 119	0.11 101	0.12 142	0.17 86	0.08 62	0.26 175	0.09 67	0.19 118	0.06 48	0.11 138	0.11 99	0.12 121	0.23 165	0.13 121	0.57 226	0.12 127	0.20 152	0.10 90	0.08 116	0.07 70	0.20 156	0.17 138	0.19 140	0.19 130

Any-RAFT	0.13 96	0.07 52	0.06 50	0.11 109	0.09 86	0.12 114	0.08 88	0.17 86	0.10 104	0.26 175	0.09 67	0.20 135	0.08 84	0.11 138	0.11 99	0.11 84	0.22 156	0.11 68	0.21 149	0.10 88	0.22 184	0.10 90	0.08 116	0.06 38	0.16 102	0.16 120	0.17 112	0.17 101

GANet-ADL	0.15 140	0.12 133	0.09 110	0.14 141	0.12 133	0.16 150	0.12 142	0.20 153	0.10 104	0.25 161	0.15 142	0.22 160	0.12 130	0.21 202	0.11 99	0.11 84	0.25 194	0.14 145	0.21 149	0.14 154	0.19 138	0.10 90	0.08 116	0.10 130	0.17 113	0.16 120	0.20 155	0.17 101

LMCR-Stereo	0.13 96	0.09 96	0.07 76	0.11 109	0.08 67	0.11 101	0.09 106	0.18 115	0.09 83	0.19 88	0.14 126	0.19 118	0.14 159	0.10 124	0.10 67	0.11 84	0.20 132	0.13 121	0.19 130	0.11 105	0.18 123	0.10 90	0.08 116	0.08 90	0.15 86	0.13 64	0.19 140	0.17 101

CFNet_pseudo	0.13 96	0.11 121	0.11 139	0.14 141	0.11 119	0.12 114	0.11 130	0.19 136	0.12 131	0.24 139	0.14 126	0.17 91	0.15 167	0.09 112	0.10 67	0.10 48	0.16 68	0.13 121	0.13 65	0.08 46	0.15 77	0.08 39	0.08 116	0.09 113	0.15 86	0.14 81	0.19 140	0.21 156

XX-Stereo	0.14 121	0.05 20	0.05 25	0.10 93	0.07 57	0.17 159	0.07 80	0.18 115	0.10 104	0.27 189	0.09 67	0.21 147	0.03 8	0.10 124	0.11 99	0.12 121	0.22 156	0.11 68	0.21 149	0.11 105	0.20 152	0.09 64	0.08 116	0.07 70	0.23 189	0.17 138	0.17 112	0.35 199

EAI-Stereo	0.13 96	0.07 52	0.04 10	0.10 93	0.10 102	0.10 94	0.09 106	0.18 115	0.10 104	0.26 175	0.11 91	0.20 135	0.05 31	0.10 124	0.10 67	0.12 121	0.22 156	0.12 94	0.19 130	0.12 127	0.19 138	0.09 64	0.08 116	0.08 90	0.16 102	0.15 103	0.16 99	0.20 141

UNet	0.11 62	0.09 96	0.09 110	0.10 93	0.08 67	0.10 94	0.08 88	0.15 69	0.08 62	0.17 63	0.10 77	0.13 56	0.09 100	0.07 77	0.09 40	0.10 48	0.16 68	0.13 121	0.12 50	0.08 46	0.12 36	0.09 64	0.08 116	0.09 113	0.12 49	0.14 81	0.10 33	0.11 38

HGLStereo	0.11 62	0.10 109	0.08 100	0.09 76	0.10 102	0.09 74	0.06 64	0.14 63	0.08 62	0.18 76	0.15 142	0.09 24	0.06 48	0.08 95	0.10 67	0.10 48	0.17 84	0.13 121	0.14 72	0.10 88	0.12 36	0.10 90	0.08 116	0.09 113	0.13 60	0.13 64	0.10 33	0.11 38

BEATNet_4x	0.11 62	0.10 109	0.08 100	0.09 76	0.09 86	0.09 74	0.08 88	0.12 41	0.08 62	0.21 105	0.09 67	0.15 76	0.09 100	0.08 95	0.11 99	0.10 48	0.13 38	0.13 121	0.11 39	0.08 46	0.13 57	0.12 138	0.08 116	0.08 90	0.13 60	0.13 64	0.18 131	0.18 121

R-Stereo Train	0.13 96	0.07 52	0.07 76	0.09 76	0.10 102	0.15 141	0.05 33	0.16 77	0.12 131	0.28 203	0.13 113	0.21 147	0.08 84	0.11 138	0.10 67	0.11 84	0.23 165	0.12 94	0.16 97	0.11 105	0.21 171	0.11 119	0.08 116	0.07 70	0.15 86	0.14 81	0.16 99	0.15 77

DeepPrunerF	0.12 85	0.10 109	0.11 139	0.13 132	0.14 157	0.09 74	0.09 106	0.15 69	0.11 116	0.12 34	0.14 126	0.10 30	0.09 100	0.07 77	0.13 142	0.11 84	0.11 27	0.13 121	0.13 65	0.11 105	0.13 57	0.09 64	0.08 116	0.08 90	0.17 113	0.15 103	0.11 47	0.14 65

ADCP+	0.11 62	0.10 109	0.08 100	0.09 76	0.07 57	0.09 74	0.08 88	0.14 63	0.11 116	0.16 54	0.12 103	0.18 106	0.08 84	0.07 77	0.11 99	0.10 48	0.16 68	0.11 68	0.14 72	0.09 68	0.12 36	0.09 64	0.08 116	0.08 90	0.11 43	0.16 120	0.11 47	0.11 38

RAFT-Stereo	0.13 96	0.07 52	0.07 76	0.09 76	0.10 102	0.15 141	0.05 33	0.16 77	0.12 131	0.28 203	0.13 113	0.21 147	0.08 84	0.11 138	0.10 67	0.11 84	0.23 165	0.12 94	0.16 97	0.11 105	0.21 171	0.11 119	0.08 116	0.07 70	0.15 86	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
HSM-Net_RVC	0.16 156	0.12 133	0.10 123	0.17 163	0.13 147	0.14 131	0.10 121	0.18 115	0.14 147	0.25 161	0.18 174	0.28 178	0.17 175	0.11 138	0.12 128	0.11 84	0.19 117	0.13 121	0.17 106	0.11 105	0.18 123	0.12 138	0.08 116	0.11 143	0.19 145	0.17 138	0.23 173	0.24 165
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NLCA_NET_v2_RVC	0.13 96	0.13 148	0.14 174	0.14 141	0.16 168	0.13 123	0.21 191	0.13 54	0.15 157	0.16 54	0.16 154	0.21 147	0.10 113	0.15 183	0.12 128	0.12 121	0.16 68	0.12 94	0.11 39	0.09 68	0.12 36	0.10 90	0.08 116	0.09 113	0.13 60	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.
testlalala2	0.14 121	0.08 80	0.07 76	0.12 122	0.12 133	0.13 123	0.13 149	0.17 86	0.06 28	0.27 189	0.09 67	0.19 118	0.06 48	0.11 138	0.11 99	0.12 121	0.24 185	0.13 121	0.32 198	0.11 105	0.20 152	0.09 64	0.09 132	0.07 70	0.16 102	0.17 138	0.21 166	0.24 165

IGEV_Zeroshot_test	0.14 121	0.07 52	0.06 50	0.13 132	0.13 147	0.10 94	0.11 130	0.17 86	0.09 83	0.28 203	0.10 77	0.23 164	0.05 31	0.12 159	0.10 67	0.11 84	0.23 165	0.11 68	0.17 106	0.12 127	0.20 152	0.10 90	0.09 132	0.06 38	0.20 156	0.15 103	0.23 173	0.27 180

anonymity	0.13 96	0.06 30	0.05 25	0.09 76	0.10 102	0.09 74	0.07 80	0.18 115	0.08 62	0.28 203	0.13 113	0.19 118	0.06 48	0.09 112	0.10 67	0.13 150	0.23 165	0.12 94	0.17 106	0.15 170	0.20 152	0.10 90	0.09 132	0.07 70	0.20 156	0.19 174	0.19 140	0.19 130

iRaft-Stereo_20w	0.13 96	0.07 52	0.05 25	0.12 122	0.12 133	0.12 114	0.09 106	0.15 69	0.10 104	0.28 203	0.10 77	0.19 118	0.04 18	0.10 124	0.10 67	0.11 84	0.23 165	0.11 68	0.15 87	0.13 143	0.20 152	0.08 39	0.09 132	0.06 38	0.18 132	0.15 103	0.20 155	0.26 177

dad	0.18 166	0.16 173	0.12 153	0.36 208	0.16 168	0.24 200	0.21 191	0.24 185	0.09 83	0.22 110	0.11 91	0.38 196	0.12 130	0.08 95	0.13 142	0.11 84	0.27 210	0.13 121	0.30 194	0.11 105	0.19 138	0.12 138	0.09 132	0.13 169	0.19 145	0.14 81	0.31 200	0.24 165

TRStereo	0.13 96	0.07 52	0.05 25	0.09 76	0.08 67	0.17 159	0.12 142	0.18 115	0.07 44	0.25 161	0.09 67	0.20 135	0.05 31	0.10 124	0.10 67	0.11 84	0.21 145	0.11 68	0.22 162	0.14 154	0.19 138	0.09 64	0.09 132	0.07 70	0.17 113	0.17 138	0.24 180	0.19 130

test-1	0.15 140	0.06 30	0.07 76	0.11 109	0.10 102	0.18 167	0.14 156	0.19 136	0.13 140	0.28 203	0.10 77	0.19 118	0.11 124	0.12 159	0.13 142	0.14 169	0.22 156	0.12 94	0.23 169	0.10 88	0.24 206	0.09 64	0.09 132	0.08 90	0.21 169	0.18 155	0.15 91	0.18 121

Anonymous3	0.18 166	0.15 169	0.11 139	0.15 151	0.10 102	0.14 131	0.11 130	0.22 173	0.19 181	0.27 189	0.15 142	0.27 177	0.12 130	0.12 159	0.27 223	0.18 210	0.22 156	0.18 195	0.26 183	0.17 186	0.25 212	0.21 214	0.09 132	0.10 130	0.21 169	0.21 184	0.22 172	0.20 141

pcwnet_v2	0.16 156	0.12 133	0.12 153	0.16 155	0.14 157	0.17 159	0.14 156	0.20 153	0.13 140	0.22 110	0.14 126	0.19 118	0.18 179	0.12 159	0.11 99	0.12 121	0.18 103	0.14 145	0.17 106	0.12 127	0.16 92	0.11 119	0.09 132	0.11 143	0.20 156	0.19 174	0.19 140	0.28 184

RTS	0.20 180	0.16 173	0.14 174	0.17 163	0.14 157	0.20 182	0.15 161	0.24 185	0.25 209	0.15 47	0.14 126	0.14 70	0.20 185	0.11 138	0.15 172	0.16 192	0.24 185	0.17 184	0.35 206	0.24 214	0.23 195	0.16 184	0.09 132	0.15 179	0.29 210	0.26 209	0.28 195	0.55 229

RTSA	0.20 180	0.16 173	0.14 174	0.17 163	0.14 157	0.20 182	0.15 161	0.24 185	0.25 209	0.15 47	0.14 126	0.14 70	0.20 185	0.11 138	0.15 172	0.16 192	0.24 185	0.17 184	0.35 206	0.24 214	0.23 195	0.16 184	0.09 132	0.15 179	0.29 210	0.26 209	0.28 195	0.55 229

ADCRef	0.13 96	0.10 109	0.10 123	0.10 93	0.08 67	0.09 74	0.09 106	0.17 86	0.14 147	0.20 96	0.15 142	0.15 76	0.13 145	0.05 43	0.11 99	0.11 84	0.16 68	0.14 145	0.19 130	0.12 127	0.16 92	0.12 138	0.09 132	0.11 143	0.14 78	0.18 155	0.13 67	0.19 130

iResNetv2_ROB	0.12 85	0.08 80	0.08 100	0.12 122	0.09 86	0.12 114	0.08 88	0.17 86	0.08 62	0.22 110	0.12 103	0.20 135	0.16 172	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 90	0.09 132	0.10 130	0.15 86	0.13 64	0.19 140	0.12 50

NaN_ROB	0.19 174	0.20 194	0.19 206	0.19 174	0.20 191	0.16 150	0.15 161	0.28 197	0.19 181	0.23 123	0.18 174	0.46 205	0.17 175	0.11 138	0.14 160	0.13 150	0.15 59	0.14 145	0.21 149	0.19 196	0.13 57	0.11 119	0.09 132	0.21 199	0.25 195	0.23 197	0.26 189	0.28 184

DLCB_ROB	0.14 121	0.12 133	0.12 153	0.10 93	0.10 102	0.10 94	0.09 106	0.16 77	0.12 131	0.18 76	0.17 164	0.19 118	0.13 145	0.11 138	0.12 128	0.11 84	0.16 68	0.13 121	0.14 72	0.10 88	0.18 123	0.11 119	0.09 132	0.12 158	0.27 202	0.16 120	0.16 99	0.14 65

PSMNet-ADL	0.18 166	0.13 148	0.13 164	0.16 155	0.14 157	0.17 159	0.16 166	0.20 153	0.22 199	0.27 189	0.20 190	0.29 184	0.26 198	0.18 188	0.16 180	0.14 169	0.23 165	0.14 145	0.22 162	0.14 154	0.19 138	0.11 119	0.10 147	0.11 143	0.20 156	0.16 120	0.23 173	0.20 141

FINET	0.12 85	0.12 133	0.12 153	0.12 122	0.10 102	0.11 101	0.13 149	0.15 69	0.12 131	0.13 38	0.12 103	0.13 56	0.10 113	0.09 112	0.18 195	0.13 150	0.16 68	0.11 68	0.17 106	0.10 88	0.13 57	0.10 90	0.10 147	0.10 130	0.13 60	0.11 40	0.13 67	0.13 56

psm_up	0.15 140	0.11 121	0.13 164	0.15 151	0.12 133	0.14 131	0.11 130	0.20 153	0.17 168	0.19 88	0.13 113	0.15 76	0.17 175	0.10 124	0.14 160	0.12 121	0.19 117	0.13 121	0.17 106	0.11 105	0.15 77	0.10 90	0.10 147	0.16 187	0.18 132	0.17 138	0.17 112	0.19 130

FADNet-RVC-Resample	0.13 96	0.10 109	0.12 153	0.12 122	0.10 102	0.13 123	0.10 121	0.16 77	0.13 140	0.18 76	0.13 113	0.17 91	0.12 130	0.10 124	0.11 99	0.09 32	0.13 38	0.15 159	0.15 87	0.18 192	0.15 77	0.13 155	0.10 147	0.14 176	0.17 113	0.13 64	0.12 56	0.12 50

RP	0.15 140	0.14 161	0.16 185	0.17 163	0.14 157	0.17 159	0.16 166	0.19 136	0.17 168	0.14 41	0.16 154	0.16 86	0.15 167	0.11 138	0.14 160	0.12 121	0.15 59	0.12 94	0.15 87	0.12 127	0.12 36	0.13 155	0.10 147	0.12 158	0.17 113	0.17 138	0.20 155	0.18 121

PA-Net	0.19 174	0.21 196	0.25 220	0.14 141	0.20 191	0.18 167	0.21 191	0.21 164	0.19 181	0.17 63	0.15 142	0.17 91	0.21 187	0.26 208	0.17 187	0.18 210	0.15 59	0.19 200	0.13 65	0.17 186	0.14 73	0.16 184	0.10 147	0.16 187	0.18 132	0.27 219	0.17 112	0.35 199
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UCFNet_RVC	0.15 140	0.17 181	0.12 153	0.16 155	0.14 157	0.17 159	0.11 130	0.17 86	0.13 140	0.21 105	0.13 113	0.28 178	0.12 130	0.10 124	0.12 128	0.13 150	0.18 103	0.13 121	0.17 106	0.12 127	0.17 105	0.09 64	0.10 147	0.11 143	0.19 145	0.16 120	0.17 112	0.20 141

DeepPruner_ROB	0.14 121	0.13 148	0.11 139	0.12 122	0.11 119	0.11 101	0.09 106	0.17 86	0.12 131	0.21 105	0.18 174	0.15 76	0.13 145	0.08 95	0.14 160	0.11 84	0.18 103	0.15 159	0.19 130	0.11 105	0.18 123	0.14 165	0.10 147	0.11 143	0.17 113	0.17 138	0.17 112	0.19 130

MLCV	0.14 121	0.11 121	0.09 110	0.16 155	0.12 133	0.14 131	0.11 130	0.21 164	0.10 104	0.24 139	0.13 113	0.21 147	0.15 167	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	0.10 147	0.09 113	0.17 113	0.14 81	0.16 99	0.20 141

AACVNet	0.14 121	0.13 148	0.10 123	0.13 132	0.13 147	0.14 131	0.10 121	0.19 136	0.11 116	0.22 110	0.18 174	0.14 70	0.10 113	0.09 112	0.12 128	0.11 84	0.21 145	0.13 121	0.17 106	0.12 127	0.16 92	0.11 119	0.11 156	0.11 143	0.18 132	0.14 81	0.14 78	0.16 88

GES	0.14 121	0.11 121	0.07 76	0.09 76	0.11 119	0.15 141	0.09 106	0.20 153	0.09 83	0.23 123	0.12 103	0.17 91	0.11 124	0.14 175	0.12 128	0.11 84	0.23 165	0.14 145	0.24 175	0.14 154	0.18 123	0.18 193	0.11 156	0.09 113	0.15 86	0.13 64	0.21 166	0.20 141

HCRNet	0.12 85	0.17 181	0.06 50	0.22 185	0.08 67	0.15 141	0.08 88	0.13 54	0.04 6	0.46 244	0.12 103	0.24 171	0.07 70	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	0.11 156	0.06 38	0.06 6	0.06 6	0.05 5	0.08 18

FADNet_RVC	0.18 166	0.14 161	0.13 164	0.20 179	0.15 166	0.14 131	0.13 149	0.24 185	0.14 147	0.24 139	0.18 174	0.28 178	0.22 193	0.14 175	0.15 172	0.12 121	0.20 132	0.17 184	0.32 198	0.15 170	0.20 152	0.15 175	0.11 156	0.15 179	0.20 156	0.21 184	0.18 131	0.23 163

FADNet	0.16 156	0.15 169	0.10 123	0.20 179	0.10 102	0.19 176	0.13 149	0.21 164	0.13 140	0.22 110	0.26 216	0.17 91	0.14 159	0.12 159	0.20 207	0.16 192	0.16 68	0.14 145	0.23 169	0.20 203	0.16 92	0.13 155	0.11 156	0.11 143	0.21 169	0.17 138	0.16 99	0.15 77

ADCL	0.14 121	0.12 133	0.11 139	0.13 132	0.11 119	0.14 131	0.11 130	0.18 115	0.16 161	0.22 110	0.16 154	0.21 147	0.13 145	0.09 112	0.12 128	0.12 121	0.17 84	0.13 121	0.18 120	0.13 143	0.19 138	0.14 165	0.11 156	0.11 143	0.17 113	0.16 120	0.16 99	0.17 101

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	0.11 116	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	0.11 156	0.04 8	0.06 6	0.15 103	0.06 12	0.05 7

iResNet	0.17 163	0.11 121	0.10 123	0.15 151	0.13 147	0.17 159	0.12 142	0.21 164	0.14 147	0.25 161	0.14 126	0.35 191	0.32 211	0.08 95	0.12 128	0.11 84	0.20 132	0.12 94	0.26 183	0.15 170	0.18 123	0.12 138	0.11 156	0.13 169	0.18 132	0.15 103	0.20 155	0.19 130

NCCL2	0.18 166	0.17 181	0.16 185	0.13 132	0.13 147	0.13 123	0.12 142	0.21 164	0.18 174	0.22 110	0.15 142	0.23 164	0.13 145	0.10 124	0.17 187	0.16 192	0.19 117	0.17 184	0.19 130	0.17 186	0.22 184	0.18 193	0.11 156	0.16 187	0.26 199	0.26 209	0.20 155	0.24 165

MDST_ROB	0.23 195	0.26 213	0.15 181	0.46 223	0.24 205	0.36 216	0.20 185	0.24 185	0.16 161	0.26 175	0.15 142	0.28 178	0.27 202	0.11 138	0.13 142	0.13 150	0.21 145	0.12 94	0.18 120	0.12 127	0.20 152	0.11 119	0.11 156	0.12 158	0.36 226	0.25 208	0.57 234	0.33 193

pmcnn	0.19 174	0.14 161	0.11 139	0.18 168	0.13 147	0.19 176	0.16 166	0.20 153	0.19 181	0.26 175	0.15 142	0.35 191	0.26 198	0.09 112	0.11 99	0.11 84	0.25 194	0.14 145	0.24 175	0.14 154	0.23 195	0.15 175	0.11 156	0.11 143	0.21 169	0.19 174	0.40 222	0.46 220

SACVNet	0.16 156	0.14 161	0.13 164	0.16 155	0.13 147	0.14 131	0.12 142	0.19 136	0.17 168	0.19 88	0.17 164	0.14 70	0.07 70	0.14 175	0.15 172	0.14 169	0.19 117	0.16 171	0.20 143	0.13 143	0.17 105	0.14 165	0.12 167	0.13 169	0.21 169	0.19 174	0.19 140	0.17 101

FADNet-RVC	0.15 140	0.13 148	0.11 139	0.18 168	0.12 133	0.14 131	0.10 121	0.21 164	0.09 83	0.19 88	0.17 164	0.18 106	0.12 130	0.11 138	0.17 187	0.15 187	0.18 103	0.13 121	0.18 120	0.15 170	0.12 36	0.13 155	0.12 167	0.11 143	0.21 169	0.16 120	0.14 78	0.15 77

ccs_rob	0.20 180	0.15 169	0.12 153	0.26 197	0.16 168	0.26 203	0.20 185	0.22 173	0.16 161	0.25 161	0.24 206	0.58 216	0.25 196	0.18 188	0.13 142	0.13 150	0.23 165	0.15 159	0.21 149	0.16 182	0.21 171	0.12 138	0.12 167	0.11 143	0.20 156	0.16 120	0.18 131	0.23 163

LE_ROB	0.42 225	0.19 190	0.17 195	0.40 218	0.44 229	0.33 214	0.44 226	0.35 217	0.29 224	0.32 223	0.21 192	1.22 251	1.73 266	0.11 138	0.11 99	0.11 84	0.21 145	0.13 121	0.21 149	0.13 143	0.23 195	0.13 155	0.12 167	0.15 179	0.39 230	0.36 233	1.46 267	1.45 264

ADLNet	0.13 96	0.11 121	0.08 100	0.13 132	0.10 102	0.16 150	0.13 149	0.14 63	0.07 44	0.13 38	0.10 77	0.25 174	0.11 124	0.29 217	0.10 67	0.10 48	0.17 84	0.09 44	0.13 65	0.09 68	0.11 30	0.09 64	0.13 171	0.06 38	0.13 60	0.13 64	0.12 56	0.14 65

AF-Net	0.15 140	0.13 148	0.13 164	0.14 141	0.18 180	0.15 141	0.14 156	0.17 86	0.16 161	0.17 63	0.21 192	0.18 106	0.12 130	0.10 124	0.18 195	0.16 192	0.14 50	0.14 145	0.15 87	0.11 105	0.12 36	0.11 119	0.13 171	0.10 130	0.15 86	0.16 120	0.20 155	0.15 77

RGC	0.19 174	0.17 181	0.17 195	0.19 174	0.20 191	0.20 182	0.15 161	0.22 173	0.26 213	0.17 63	0.21 192	0.21 147	0.24 195	0.15 183	0.24 218	0.19 218	0.18 103	0.16 171	0.19 130	0.16 182	0.17 105	0.14 165	0.13 171	0.16 187	0.21 169	0.21 184	0.24 180	0.25 174

stereogan	0.16 156	0.15 169	0.15 181	0.16 155	0.18 180	0.18 167	0.16 166	0.20 153	0.19 181	0.14 41	0.16 154	0.20 135	0.18 179	0.13 172	0.16 180	0.13 150	0.16 68	0.14 145	0.18 120	0.14 154	0.15 77	0.13 155	0.13 171	0.13 169	0.16 102	0.17 138	0.23 173	0.18 121

Nwc_Net	0.15 140	0.13 148	0.13 164	0.14 141	0.18 180	0.15 141	0.14 156	0.17 86	0.16 161	0.17 63	0.21 192	0.18 106	0.12 130	0.10 124	0.18 195	0.16 192	0.14 50	0.14 145	0.15 87	0.11 105	0.12 36	0.11 119	0.13 171	0.10 130	0.15 86	0.16 120	0.20 155	0.15 77

XPNet_ROB	0.18 166	0.21 196	0.14 174	0.15 151	0.16 168	0.15 141	0.15 161	0.16 77	0.14 147	0.19 88	0.19 183	0.49 208	0.13 145	0.11 138	0.16 180	0.14 169	0.25 194	0.16 171	0.18 120	0.14 154	0.17 105	0.19 202	0.13 171	0.14 176	0.18 132	0.17 138	0.32 202	0.29 187

SFCPSM	0.20 180	0.14 161	0.12 153	0.21 183	0.16 168	0.20 182	0.18 176	0.22 173	0.20 194	0.25 161	0.24 206	0.34 190	0.34 218	0.14 175	0.13 142	0.13 150	0.24 185	0.16 171	0.32 198	0.19 196	0.19 138	0.13 155	0.14 177	0.12 158	0.22 180	0.18 155	0.20 155	0.25 174

LALA_ROB	0.22 188	0.25 210	0.16 185	0.19 174	0.17 174	0.22 194	0.16 166	0.18 115	0.19 181	0.24 139	0.21 192	0.63 218	0.15 167	0.13 172	0.26 221	0.17 204	0.27 210	0.22 212	0.23 169	0.19 196	0.20 152	0.21 214	0.14 177	0.15 179	0.20 156	0.22 192	0.35 210	0.26 177

NCC-stereo	0.18 166	0.16 173	0.16 185	0.16 155	0.18 180	0.18 167	0.18 176	0.19 136	0.20 194	0.16 54	0.19 183	0.21 147	0.21 187	0.12 159	0.22 211	0.18 210	0.18 103	0.19 200	0.19 130	0.15 170	0.16 92	0.15 175	0.15 179	0.12 158	0.19 145	0.18 155	0.24 180	0.20 141

Abc-Net	0.18 166	0.16 173	0.16 185	0.16 155	0.18 180	0.18 167	0.18 176	0.19 136	0.20 194	0.16 54	0.19 183	0.21 147	0.21 187	0.12 159	0.22 211	0.18 210	0.18 103	0.19 200	0.19 130	0.15 170	0.16 92	0.15 175	0.15 179	0.12 158	0.19 145	0.18 155	0.24 180	0.20 141
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SAMSARA	0.49 230	0.23 206	0.39 238	0.23 187	0.23 200	0.22 194	0.23 200	0.44 238	0.39 239	0.31 221	0.21 192	0.30 185	0.47 232	0.18 188	0.35 231	0.34 237	0.26 203	0.32 233	0.47 221	0.32 233	0.48 251	0.54 259	0.15 179	0.33 232	1.40 269	1.58 267	1.42 266	1.48 265

WAO-7	0.67 240	0.75 242	0.64 255	0.72 235	0.78 242	0.58 230	0.66 236	0.97 262	0.97 259	0.62 252	0.81 258	0.79 233	0.84 247	0.55 237	0.86 260	0.71 262	0.44 238	0.36 240	0.96 243	0.67 257	0.44 244	0.35 243	0.16 182	0.83 263	0.57 242	0.67 257	0.58 235	0.70 240

SHD	0.22 188	0.17 181	0.21 214	0.18 168	0.17 174	0.19 176	0.20 185	0.27 195	0.17 168	0.27 189	0.19 183	0.24 171	0.32 211	0.17 187	0.16 180	0.15 187	0.19 117	0.17 184	0.33 203	0.18 192	0.21 171	0.18 193	0.16 182	0.17 192	0.24 193	0.28 223	0.25 186	0.43 213

AnyNet_C32	0.21 185	0.16 173	0.15 181	0.17 163	0.17 174	0.19 176	0.16 166	0.26 192	0.22 199	0.25 161	0.24 206	0.24 171	0.18 179	0.14 175	0.22 211	0.18 210	0.28 218	0.22 212	0.30 194	0.19 196	0.28 223	0.23 221	0.16 182	0.18 196	0.22 180	0.22 192	0.21 166	0.24 165

ETE_ROB	0.22 188	0.23 206	0.15 181	0.20 179	0.16 168	0.19 176	0.17 174	0.18 115	0.19 181	0.21 105	0.22 201	0.64 219	0.16 172	0.14 175	0.17 187	0.14 169	0.30 222	0.19 200	0.25 179	0.19 196	0.22 184	0.18 193	0.16 182	0.15 179	0.22 180	0.28 223	0.41 224	0.27 180

PWC_ROB	0.23 195	0.20 194	0.14 174	0.18 168	0.17 174	0.16 150	0.20 185	0.21 164	0.27 216	0.15 47	0.21 192	0.28 178	0.63 240	0.13 172	0.14 160	0.13 150	0.27 210	0.18 195	0.37 210	0.19 196	0.22 184	0.18 193	0.16 182	0.24 213	0.20 156	0.19 174	0.24 180	0.44 216

DAS	0.19 174	0.11 121	0.10 123	0.24 192	0.19 187	0.18 167	0.21 191	0.23 180	0.18 174	0.24 139	0.14 126	0.38 196	0.21 187	0.09 112	0.13 142	0.12 121	0.25 194	0.16 171	0.22 162	0.15 170	0.21 171	0.14 165	0.17 187	0.13 169	0.20 156	0.18 155	0.23 173	0.30 188

SepStereo	0.19 174	0.11 121	0.10 123	0.24 192	0.19 187	0.18 167	0.21 191	0.23 180	0.18 174	0.24 139	0.14 126	0.38 196	0.21 187	0.09 112	0.13 142	0.12 121	0.25 194	0.16 171	0.22 162	0.15 170	0.21 171	0.14 165	0.17 187	0.13 169	0.20 156	0.18 155	0.23 173	0.30 188

ADCMid	0.22 188	0.18 187	0.17 195	0.18 168	0.19 187	0.20 182	0.16 166	0.30 206	0.25 209	0.24 139	0.19 183	0.36 193	0.21 187	0.12 159	0.18 195	0.16 192	0.25 194	0.18 195	0.37 210	0.19 196	0.24 206	0.20 211	0.17 187	0.15 179	0.24 193	0.22 192	0.25 186	0.30 188

ADCPNet	0.22 188	0.17 181	0.16 185	0.20 179	0.20 191	0.20 182	0.18 176	0.28 197	0.23 201	0.26 175	0.23 203	0.26 176	0.29 206	0.15 183	0.19 203	0.17 204	0.24 185	0.17 184	0.32 198	0.23 213	0.25 212	0.20 211	0.17 187	0.22 202	0.25 195	0.24 199	0.27 192	0.34 197

FBW_ROB	0.27 206	0.26 213	0.25 220	0.38 212	0.26 208	0.32 210	0.20 185	0.21 164	0.19 181	0.27 189	0.21 192	0.45 202	0.32 211	0.26 208	0.22 211	0.20 221	0.27 210	0.17 184	0.52 225	0.14 154	0.22 184	0.15 175	0.17 187	0.28 223	0.22 180	0.19 174	0.33 204	0.57 232

CSAN	0.26 201	0.30 222	0.30 227	0.26 197	0.23 200	0.21 190	0.19 183	0.28 197	0.37 236	0.35 234	0.24 206	0.51 213	0.27 202	0.14 175	0.22 211	0.17 204	0.19 117	0.20 205	0.26 183	0.25 218	0.22 184	0.20 211	0.17 187	0.27 220	0.31 215	0.26 209	0.39 218	0.38 203

G-Net	0.29 209	0.24 208	0.19 206	0.24 192	0.21 195	0.36 216	0.23 200	0.30 206	0.27 216	0.33 227	0.33 232	0.89 242	0.25 196	0.19 194	0.21 209	0.18 210	0.26 203	0.22 212	0.44 217	0.31 230	0.27 221	0.18 193	0.18 193	0.18 196	0.28 206	0.24 199	0.40 222	0.41 208

PS-NSSS	0.17 163	0.19 190	0.18 200	0.23 187	0.18 180	0.18 167	0.16 166	0.22 173	0.12 131	0.23 123	0.21 192	0.44 201	0.08 84	0.11 138	0.14 160	0.10 48	0.13 38	0.13 121	0.26 183	0.11 105	0.11 30	0.07 33	0.18 193	0.15 179	0.17 113	0.21 184	0.14 78	0.20 141

PWCDC_ROB	0.13 96	0.06 30	0.09 110	0.07 54	0.13 147	0.08 61	0.13 149	0.06 11	0.24 204	0.09 24	0.15 142	0.10 30	0.45 231	0.26 208	0.12 128	0.10 48	0.09 16	0.12 94	0.08 17	0.11 105	0.08 16	0.12 138	0.19 195	0.13 169	0.08 15	0.14 81	0.08 23	0.18 121

SGM_RVC	0.25 197	0.24 208	0.18 200	0.39 216	0.27 211	0.34 215	0.26 209	0.28 197	0.19 181	0.25 161	0.18 174	0.42 199	0.31 209	0.18 188	0.14 160	0.13 150	0.23 165	0.15 159	0.26 183	0.14 154	0.19 138	0.15 175	0.19 195	0.17 192	0.34 222	0.24 199	0.56 233	0.45 218
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ICVP	0.15 140	0.13 148	0.14 174	0.12 122	0.12 133	0.13 123	0.10 121	0.17 86	0.12 131	0.17 63	0.14 126	0.18 106	0.12 130	0.09 112	0.13 142	0.14 169	0.18 103	0.15 159	0.16 97	0.14 154	0.17 105	0.14 165	0.20 197	0.11 143	0.19 145	0.19 174	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)
ADCS	0.29 209	0.22 201	0.21 214	0.26 197	0.25 207	0.25 201	0.23 200	0.37 222	0.30 225	0.23 123	0.27 218	0.47 207	0.36 221	0.20 197	0.22 211	0.19 218	0.32 224	0.24 220	0.49 223	0.28 223	0.37 235	0.30 232	0.20 197	0.23 205	0.31 215	0.28 223	0.30 197	0.43 213

STStereo	0.38 221	0.43 230	0.31 231	0.74 236	0.50 235	0.58 230	0.43 225	0.35 217	0.31 227	0.34 231	0.25 211	0.83 236	0.55 237	0.20 197	0.17 187	0.16 192	0.25 194	0.16 171	0.46 220	0.17 186	0.24 206	0.19 202	0.20 197	0.23 205	0.52 237	0.41 238	0.76 246	0.59 234

DispFullNet	0.49 230	0.53 234	0.20 208	1.14 240	0.43 228	0.79 238	1.26 244	0.33 214	0.24 204	0.24 139	0.27 218	0.85 237	0.50 234	1.59 246	0.18 195	0.15 187	0.51 243	0.34 239	1.12 251	0.26 219	0.25 212	0.19 202	0.20 197	0.22 202	0.28 206	0.18 155	0.35 210	0.61 235

MFN_U_SF_RVC	0.31 214	0.28 219	0.21 214	0.33 206	0.29 217	0.31 206	0.29 213	0.38 225	0.24 204	0.46 244	0.31 229	0.50 210	0.34 218	0.25 207	0.30 224	0.25 224	0.19 117	0.23 217	0.58 227	0.29 225	0.25 212	0.28 231	0.21 201	0.27 220	0.31 215	0.26 209	0.37 215	0.51 224

SGM-ForestM	0.25 197	0.22 201	0.16 185	0.37 210	0.24 205	0.32 210	0.24 204	0.29 204	0.21 198	0.23 123	0.18 174	0.50 210	0.26 198	0.20 197	0.15 172	0.13 150	0.23 165	0.16 171	0.25 179	0.15 170	0.20 152	0.17 191	0.21 201	0.17 192	0.37 227	0.26 209	0.52 229	0.37 201

FAT-Stereo	0.26 201	0.19 190	0.17 195	0.38 212	0.37 224	0.31 206	0.25 208	0.26 192	0.18 174	0.28 203	0.25 211	0.33 188	0.36 221	0.26 208	0.18 195	0.16 192	0.27 210	0.23 217	0.33 203	0.21 205	0.22 184	0.19 202	0.22 203	0.22 202	0.22 180	0.22 192	0.33 204	0.43 213

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 220	0.16 173	0.13 164	0.26 197	0.22 196	0.23 198	0.27 211	0.24 185	0.15 157	0.24 139	0.16 154	4.16 270	0.22 193	0.19 194	0.14 160	0.13 150	0.33 225	0.22 212	0.32 198	0.20 203	0.24 206	0.19 202	0.22 203	0.14 176	0.20 156	0.20 183	0.21 166	0.24 165

GANetREF_RVC	0.26 201	0.26 213	0.30 227	0.23 187	0.23 200	0.23 198	0.24 204	0.35 217	0.33 231	0.32 223	0.18 174	0.50 210	0.38 225	0.12 159	0.22 211	0.18 210	0.20 132	0.21 208	0.35 206	0.21 205	0.24 206	0.16 184	0.22 203	0.29 226	0.28 206	0.21 184	0.36 213	0.33 193
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
PVD	0.39 222	0.38 227	0.20 208	0.47 225	0.36 222	0.50 229	0.40 224	0.38 225	0.34 234	0.23 123	0.29 224	0.52 214	0.51 235	0.50 232	0.19 203	0.17 204	0.40 236	0.26 224	0.50 224	0.29 225	0.40 237	0.41 250	0.23 206	0.27 220	0.45 234	0.59 253	0.46 228	0.73 243

XQC	0.29 209	0.30 222	0.27 223	0.37 210	0.28 213	0.37 219	0.37 216	0.40 228	0.30 225	0.32 223	0.20 190	0.45 202	0.28 205	0.31 222	0.16 180	0.15 187	0.21 145	0.22 212	0.34 205	0.24 214	0.22 184	0.21 214	0.23 206	0.25 217	0.33 220	0.27 219	0.44 226	0.33 193

CC-Net-ROB	0.28 208	0.40 228	0.29 225	0.57 230	0.44 229	0.42 225	0.38 220	0.32 211	0.19 181	0.33 227	0.28 222	0.69 224	0.10 113	0.32 225	0.21 209	0.13 150	0.14 50	0.16 171	0.40 213	0.18 192	0.15 77	0.09 64	0.23 206	0.24 213	0.22 180	0.21 184	0.19 140	0.28 184

LSM0	3.23 267	0.28 219	0.18 200	0.38 212	0.30 218	0.39 221	0.37 216	0.51 241	0.32 229	0.45 243	0.47 239	0.71 225	0.59 238	0.19 194	16.94 275	59.67 281	0.37 233	0.26 224	1.34 259	0.34 235	0.45 246	0.34 242	0.23 206	0.28 223	0.38 229	0.31 229	0.53 230	0.53 226

CBMV	0.22 188	0.18 187	0.18 200	0.23 187	0.22 196	0.20 182	0.18 176	0.27 195	0.19 181	0.28 203	0.11 91	0.30 185	0.13 145	0.24 205	0.16 180	0.14 169	0.25 194	0.18 195	0.20 143	0.16 182	0.22 184	0.19 202	0.24 210	0.23 205	0.27 202	0.24 199	0.36 213	0.42 210
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DDUNet	0.26 201	0.21 196	0.12 153	0.38 212	0.31 219	0.41 223	0.48 229	0.20 153	0.16 161	0.16 54	0.25 211	0.17 91	0.08 84	1.61 247	0.15 172	0.14 169	0.21 145	0.15 159	0.25 179	0.14 154	0.18 123	0.13 155	0.25 211	0.16 187	0.17 113	0.19 174	0.18 131	0.22 160

UDG	0.26 201	0.21 196	0.13 164	0.39 216	0.32 220	0.39 221	0.53 234	0.20 153	0.16 161	0.19 88	0.23 203	0.17 91	0.09 100	1.45 243	0.16 180	0.13 150	0.27 210	0.16 171	0.27 189	0.14 154	0.22 184	0.14 165	0.25 211	0.12 158	0.21 169	0.21 184	0.21 166	0.19 130

edge stereo	0.31 214	0.22 201	0.20 208	0.42 221	0.36 222	0.42 225	0.39 222	0.39 227	0.23 201	0.23 123	0.39 235	0.68 222	0.34 218	0.30 220	0.17 187	0.17 204	0.31 223	0.21 208	0.42 215	0.21 205	0.24 206	0.18 193	0.25 211	0.23 205	0.28 206	0.24 199	0.39 218	0.55 229

NVstereo2D	0.15 140	0.11 121	0.11 139	0.19 174	0.14 157	0.21 190	0.24 204	0.13 54	0.11 116	0.16 54	0.14 126	0.10 30	0.08 84	0.40 229	0.12 128	0.12 121	0.21 145	0.14 145	0.16 97	0.10 88	0.12 36	0.09 64	0.25 211	0.08 90	0.15 86	0.13 64	0.14 78	0.13 56

SGM-Forest	0.20 180	0.18 187	0.16 185	0.23 187	0.18 180	0.21 190	0.18 176	0.23 180	0.17 168	0.20 96	0.16 154	0.23 164	0.18 179	0.22 203	0.18 195	0.18 210	0.19 117	0.17 184	0.18 120	0.15 170	0.18 123	0.19 202	0.25 211	0.19 198	0.22 180	0.18 155	0.26 189	0.24 165
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.30 212	0.26 213	0.20 208	0.49 226	0.37 224	0.36 216	0.26 209	0.32 211	0.28 219	0.30 218	0.28 222	0.60 217	0.48 233	0.18 188	0.15 172	0.14 169	0.26 203	0.17 184	0.28 190	0.18 192	0.28 223	0.22 218	0.25 211	0.21 199	0.37 227	0.30 228	0.55 232	0.51 224
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
HBP-ISP	0.21 185	0.16 173	0.13 164	0.26 197	0.23 200	0.22 194	0.18 176	0.29 204	0.18 174	0.28 203	0.19 183	0.22 160	0.12 130	0.28 216	0.11 99	0.14 169	0.26 203	0.19 200	0.20 143	0.13 143	0.23 195	0.23 221	0.26 217	0.24 213	0.25 195	0.24 199	0.23 173	0.26 177

FCDSN-DC	0.25 197	0.25 210	0.26 222	0.28 204	0.26 208	0.26 203	0.35 215	0.28 197	0.18 174	0.20 96	0.18 174	0.21 147	0.12 130	0.29 217	0.25 219	0.26 227	0.29 220	0.28 229	0.28 190	0.21 205	0.25 212	0.25 226	0.26 217	0.32 230	0.27 202	0.24 199	0.26 189	0.27 180
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
BEATNet-Init1	0.51 233	0.41 229	0.29 225	0.78 239	0.41 227	0.60 233	0.46 227	0.41 233	0.28 219	0.30 218	0.25 211	0.87 239	0.91 250	0.26 208	0.33 230	0.26 227	0.28 218	0.25 223	0.98 246	0.29 225	0.29 227	0.27 229	0.26 217	0.32 230	0.51 236	0.38 237	2.12 270	0.96 253

AnyNet_C01	0.32 217	0.22 201	0.20 208	0.22 185	0.27 211	0.25 201	0.24 204	0.37 222	0.37 236	0.26 175	0.29 224	0.49 208	0.33 217	0.18 188	0.32 228	0.22 223	0.39 235	0.32 233	0.65 230	0.33 234	0.41 241	0.33 238	0.26 217	0.26 219	0.34 222	0.34 231	0.34 208	0.45 218

MANE	0.42 225	0.36 224	0.33 233	0.61 232	0.45 232	0.44 227	0.47 228	0.43 236	0.26 213	0.23 123	0.24 206	0.64 219	0.29 206	0.31 222	0.32 228	0.30 236	0.33 225	0.42 246	0.38 212	0.24 214	0.31 229	0.27 229	0.26 217	0.35 234	0.57 242	0.44 242	1.10 262	0.98 255

FC-DCNN	0.27 206	0.28 219	0.27 223	0.36 208	0.28 213	0.32 210	0.38 220	0.33 214	0.19 181	0.22 110	0.19 183	0.23 164	0.13 145	0.29 217	0.26 221	0.27 230	0.29 220	0.27 226	0.29 193	0.22 211	0.26 220	0.25 226	0.26 217	0.31 228	0.31 215	0.26 209	0.30 197	0.30 188

AMNet	0.49 230	0.50 233	0.48 241	0.49 226	0.47 234	0.61 234	0.51 232	0.32 211	0.28 219	0.30 218	0.68 250	0.72 226	0.13 145	0.53 234	0.44 238	0.55 251	0.57 249	0.58 258	0.48 222	0.48 240	0.58 258	0.50 256	0.26 217	0.48 242	0.45 234	0.52 248	0.58 235	0.65 237

CBMV_ROB	0.22 188	0.14 161	0.16 185	0.26 197	0.23 200	0.21 190	0.22 197	0.28 197	0.17 168	0.26 175	0.17 164	0.28 178	0.18 179	0.26 208	0.13 142	0.12 121	0.26 203	0.17 184	0.19 130	0.17 186	0.21 171	0.19 202	0.26 217	0.21 199	0.25 195	0.27 219	0.25 186	0.34 197

NOSS_ROB	0.21 185	0.14 161	0.16 185	0.21 183	0.19 187	0.20 182	0.22 197	0.30 206	0.18 174	0.25 161	0.16 154	0.21 147	0.13 145	0.27 215	0.15 172	0.14 169	0.26 203	0.21 208	0.22 162	0.17 186	0.23 195	0.22 218	0.26 217	0.24 213	0.26 199	0.23 197	0.24 180	0.27 180

ELAS_RVC	0.44 228	0.43 230	0.36 235	0.63 233	0.44 229	0.62 235	0.50 230	0.40 228	0.26 213	0.25 161	0.31 229	1.20 249	0.31 209	0.32 225	0.31 225	0.28 232	0.37 233	0.30 231	0.44 217	0.27 221	0.35 232	0.33 238	0.26 217	0.38 236	0.52 237	0.41 238	0.78 249	0.74 244
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SPS-STEREO	0.60 237	0.57 237	0.53 242	0.55 228	0.54 238	0.65 236	0.52 233	0.40 228	0.68 247	0.37 236	0.78 254	0.78 232	0.64 242	0.53 234	0.59 248	0.57 254	0.67 256	0.63 263	0.75 237	0.72 259	0.77 266	0.68 265	0.26 217	0.54 249	0.54 239	0.60 254	0.70 242	0.66 238
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
ELAS	0.43 227	0.43 230	0.36 235	0.64 234	0.45 232	0.58 230	0.50 230	0.40 228	0.27 216	0.25 161	0.30 227	0.92 243	0.32 211	0.32 225	0.31 225	0.28 232	0.36 232	0.30 231	0.45 219	0.26 219	0.34 231	0.33 238	0.26 217	0.37 235	0.56 241	0.43 241	0.78 249	0.76 245
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 197	0.25 210	0.20 208	0.29 205	0.22 196	0.22 194	0.23 200	0.37 222	0.28 219	0.35 234	0.22 201	0.46 205	0.32 211	0.20 197	0.19 203	0.17 204	0.17 84	0.16 171	0.30 194	0.14 154	0.21 171	0.19 202	0.27 229	0.23 205	0.29 210	0.26 209	0.33 204	0.31 192

FADE			0.30 227	0.40 218				0.41 233		0.31 221			0.88 249	0.30 220	0.31 225	0.28 232	0.52 245	0.38 243		0.60 247	0.61 261	0.49 255	0.27 229	0.46 240			0.91 256

SGM+DAISY	0.59 235	0.58 238	0.54 245	0.58 231	0.55 239	0.69 237	0.57 235	0.43 236	0.39 239	0.38 237	0.78 254	0.75 230	0.65 243	0.54 236	0.62 250	0.56 252	0.67 256	0.61 261	0.72 234	0.64 254	0.71 263	0.65 264	0.27 229	0.51 244	0.54 239	0.57 251	0.75 245	0.71 242

DGSMNet	0.34 218	0.27 218	0.24 219	0.41 220	0.33 221	0.37 219	0.37 216	0.28 197	0.25 209	0.25 161	0.52 243	0.45 202	0.32 211	0.26 208	0.25 219	0.20 221	0.52 245	0.32 233	0.75 237	0.35 236	0.38 236	0.39 248	0.28 232	0.31 228	0.27 202	0.24 199	0.33 204	0.37 201

DPSNet	0.40 224	0.19 190	0.18 200	0.27 203	0.26 208	0.29 205	0.19 183	0.26 192	0.24 204	0.18 76	0.17 164	2.15 264	0.44 230	0.10 124	0.20 207	0.16 192	0.35 230	0.28 229	2.00 265	0.27 221	0.25 212	0.17 191	0.28 232	0.25 217	0.40 231	0.27 219	0.39 218	0.53 226

UDGNet	0.15 140	0.13 148	0.10 123	0.18 168	0.17 174	0.16 150	0.20 185	0.16 77	0.11 116	0.16 54	0.14 126	0.16 86	0.05 31	0.44 230	0.10 67	0.10 48	0.17 84	0.12 94	0.14 72	0.09 68	0.17 105	0.10 90	0.29 234	0.07 70	0.17 113	0.16 120	0.12 56	0.13 56

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 219	0.36 224	0.38 237	0.46 223	0.28 213	0.31 206	0.28 212	0.51 241	0.46 242	0.39 241	0.29 224	0.37 195	0.36 221	0.31 222	0.38 235	0.26 227	0.22 156	0.27 226	0.72 234	0.37 237	0.28 223	0.31 233	0.30 235	0.38 236	0.33 220	0.26 209	0.30 197	0.38 203

SANet	0.31 214	0.21 196	0.21 214	0.25 195	0.22 196	0.31 206	0.22 197	0.31 210	0.32 229	0.27 189	0.27 218	1.36 254	0.39 227	0.22 203	0.17 187	0.14 169	0.26 203	0.21 208	0.30 194	0.21 205	0.25 212	0.21 214	0.30 235	0.23 205	0.34 222	0.26 209	0.35 210	0.49 222

STTRV1_RVC	0.39 222	0.26 213	0.22 218	0.35 207	0.28 213	0.32 210	0.29 213	0.36 221	0.33 231	0.27 189	0.27 218	0.42 199	0.41 228	0.48 231	0.38 235	0.19 218	0.59 251	0.20 205	1.22 255	0.30 228	0.59 260	0.23 221	0.43 237	0.43 239	0.26 199	0.56 250	0.34 208	0.67 239

MFMNet_re	0.66 239	0.72 239	0.65 256	0.77 238	0.62 240	0.82 240	0.70 238	0.52 243	0.53 245	0.54 250	0.65 249	0.79 233	0.51 235	0.59 238	0.68 254	0.67 258	0.81 263	0.69 264	0.74 236	0.62 252	0.71 263	0.64 263	0.45 238	0.57 250	0.59 245	0.62 256	0.74 244	0.88 251

WAO-6	0.83 246	0.96 247	0.61 250	1.33 242	1.06 256	1.28 244	1.42 246	0.78 255	0.87 253	0.78 256	0.70 253	0.77 231	1.02 257	1.95 250	0.81 257	0.62 256	0.55 248	0.49 249	0.80 239	0.60 247	0.57 256	0.53 258	0.50 239	0.58 253	0.85 256	0.46 243	0.77 248	0.83 250

MADNet+	0.56 234	0.37 226	0.63 253	0.56 229	0.53 237	0.45 228	0.39 222	0.64 248	0.51 244	0.53 248	0.40 237	0.81 235	0.67 244	0.34 228	0.61 249	0.50 248	0.58 250	0.50 250	0.84 240	0.53 242	0.49 254	0.44 251	0.51 240	0.47 241	0.82 252	0.71 258	0.58 235	0.70 240

S-Stereo	0.30 212	0.22 201	0.18 200	0.42 221	0.39 226	0.41 223	0.37 216	0.25 191	0.24 204	0.26 175	0.44 238	0.55 215	0.36 221	0.24 205	0.18 195	0.14 169	0.27 210	0.27 226	0.35 206	0.28 223	0.23 195	0.23 221	0.53 241	0.23 205	0.23 189	0.19 174	0.27 192	0.38 203

JetBlue	0.71 242	0.56 235	0.71 258	0.74 236	0.62 240	0.79 238	0.69 237	0.53 244	0.93 256	0.46 244	0.30 227	3.22 267	0.38 225	0.52 233	0.46 239	0.44 243	0.73 261	0.53 253	0.68 231	0.52 241	0.57 256	0.60 261	0.74 242	0.57 250	0.57 242	0.46 243	0.97 259	0.96 253

DPSimNet_ROB	1.25 258	1.23 258	1.31 268	1.49 244	1.60 265	1.34 245	1.37 245	0.68 250	1.70 266	1.68 269	1.03 262	1.48 255	0.82 246	2.08 253	1.45 267	0.92 265	1.20 267	0.81 265	1.64 263	1.41 268	1.08 268	1.28 268	0.79 243	0.87 264	0.91 258	1.26 266	1.18 263	1.16 259

WAO-8	1.02 253	1.14 256	0.79 261	1.64 247	1.25 257	1.78 256	1.57 253	0.93 258	1.01 260	0.81 258	0.68 250	1.72 257	1.03 258	2.08 253	0.82 258	0.68 259	0.65 254	0.53 253	1.09 249	0.82 262	0.48 251	0.38 245	0.81 244	0.75 260	1.12 264	0.77 259	0.96 257	1.21 260

Venus	1.02 253	1.14 256	0.79 261	1.64 247	1.25 257	1.78 256	1.57 253	0.93 258	1.01 260	0.81 258	0.68 250	1.72 257	1.03 258	2.08 253	0.82 258	0.68 259	0.65 254	0.53 253	1.09 249	0.82 262	0.48 251	0.38 245	0.81 244	0.75 260	1.12 264	0.77 259	0.96 257	1.21 260

PWCK	0.90 248	1.24 259	0.63 253	1.55 245	0.86 245	1.23 241	1.04 241	1.09 263	0.75 251	0.70 254	0.81 258	1.52 256	0.91 250	0.71 239	0.46 239	0.41 239	0.74 262	0.47 247	3.07 269	0.67 257	0.58 258	0.45 253	0.95 246	0.74 259	0.74 251	0.41 238	0.70 242	0.76 245

MADNet++	1.87 266	1.58 265	1.74 270	1.28 241	1.74 267	1.25 242	1.55 251	1.63 270	2.10 269	1.84 270	2.24 268	2.56 265	2.74 268	0.75 240	1.43 266	1.55 267	2.00 269	1.47 269	2.11 266	2.11 269	3.28 270	3.23 270	1.22 247	2.22 270	1.23 268	2.58 269	1.77 269	1.36 263

SQANet	0.46 229	0.56 235	0.14 174	1.44 243	0.52 236	1.25 242	0.85 239	0.30 206	0.23 201	0.34 231	0.25 211	0.66 221	0.19 184	1.15 241	0.19 203	0.14 169	0.25 194	0.20 205	0.42 215	0.22 211	0.17 105	0.14 165	1.56 248	0.17 192	0.21 169	0.17 138	0.27 192	0.41 208

PSMNet_ROB	0.80 245	0.99 250	0.62 252	1.64 247	0.93 248	1.51 246	1.20 243	0.57 245	0.73 248	0.74 255	0.63 248	0.86 238	0.84 247	1.52 244	0.58 245	0.42 240	0.54 247	0.41 245	0.87 241	0.62 252	0.42 243	0.31 233	1.83 249	0.48 242	0.69 250	0.37 234	0.76 246	0.47 221

JetRed	1.64 264	1.79 267	1.70 269	1.59 246	1.52 263	2.02 261	2.26 264	1.52 269	1.47 264	0.82 261	0.78 254	2.67 266	0.43 229	1.78 249	1.47 268	1.56 268	1.74 268	2.93 271	1.44 261	1.10 267	2.36 269	2.20 269	1.98 250	0.98 266	1.19 267	1.77 268	1.58 268	1.56 266

otaku	0.59 235	0.73 240	0.30 227	1.73 254	0.85 243	1.52 247	1.01 240	0.40 228	0.33 231	0.38 237	0.32 231	0.68 222	0.26 198	1.38 242	0.35 231	0.25 224	0.21 145	0.23 217	0.71 232	0.30 228	0.23 195	0.18 193	2.19 251	0.28 223	0.29 210	0.18 155	0.31 200	0.42 210

DPSM_ROB	12.93 274	6.06 271	9.07 275	4.34 272	6.33 274	4.24 272	3.55 269	8.20 275	10.79 273	6.62 274	7.89 273	9.68 272	12.99 275	2.78 266	12.36 273	13.66 273	8.95 275	16.55 277	9.69 272	12.30 275	16.52 277	17.76 278	2.26 252	10.59 275	28.41 277	36.73 277	31.10 278	39.69 277

DPSM	12.93 274	6.06 271	9.07 275	4.34 272	6.33 274	4.24 272	3.55 269	8.20 275	10.79 273	6.62 274	7.89 273	9.68 272	12.99 275	2.78 266	12.36 273	13.66 273	8.95 275	16.55 277	9.69 272	12.30 275	16.52 277	17.76 278	2.26 252	10.59 275	28.41 277	36.73 277	31.10 278	39.69 277

Ntro	0.64 238	0.74 241	0.31 231	1.81 256	0.85 243	1.57 248	1.10 242	0.48 239	0.36 235	0.38 237	0.39 235	0.74 228	0.27 202	1.54 245	0.37 234	0.28 232	0.23 165	0.24 220	0.71 232	0.31 230	0.23 195	0.18 193	2.45 254	0.30 227	0.31 215	0.24 199	0.38 217	0.44 216

ACVNet_2	0.84 247	0.95 246	0.58 248	2.04 261	1.03 255	1.88 258	1.56 252	0.68 250	0.39 239	0.53 248	0.49 240	1.05 247	0.68 245	1.97 251	0.53 242	0.44 243	0.40 236	0.33 237	1.06 248	0.42 239	0.35 232	0.25 226	2.54 255	0.53 247	0.61 246	0.28 223	0.53 230	0.58 233

ASD4	6.36 268	2.29 268	2.58 271	2.00 260	1.59 264	3.03 269	1.87 259	1.81 271	3.30 270	1.61 268	2.46 269	1.02 246	6.56 271	1.76 248	2.90 269	3.68 269	3.63 270	7.51 272	2.74 268	4.74 272	5.30 272	6.47 272	2.61 256	2.44 271	17.33 276	28.62 276	19.88 277	31.90 276

ACVNet_1	0.75 243	0.82 244	0.41 239	2.07 263	0.98 250	1.94 259	1.52 249	0.59 246	0.28 219	0.43 242	0.50 242	0.73 227	0.63 240	2.24 259	0.36 233	0.25 224	0.34 227	0.32 233	0.62 229	0.31 230	0.30 228	0.22 218	2.71 257	0.33 232	0.41 233	0.28 223	0.37 215	0.39 207

ACVNet-4b	0.70 241	0.78 243	0.34 234	1.74 255	0.95 249	1.64 252	1.43 247	0.33 214	0.31 227	0.38 237	0.26 216	1.23 252	0.29 206	2.19 257	0.42 237	0.37 238	0.34 227	0.24 220	0.59 228	0.38 238	0.17 105	0.15 175	2.71 257	0.23 205	0.30 214	0.32 230	0.39 218	0.42 210

Dean	1.08 255	1.06 254	0.80 263	2.30 264	1.35 259	1.99 260	1.58 255	0.93 258	0.93 256	0.88 263	0.78 254	1.21 250	1.22 262	2.13 256	0.67 252	0.60 255	0.62 253	0.57 257	1.25 258	0.74 260	0.46 248	0.37 244	2.72 259	0.71 256	1.00 261	0.60 254	1.05 261	0.64 236

LVE	0.97 252	0.99 250	0.73 260	1.89 258	1.39 260	1.65 253	1.53 250	0.79 256	0.65 246	0.81 258	0.92 260	0.74 228	1.01 256	2.21 258	0.58 245	0.48 246	0.59 251	0.54 256	1.13 252	0.64 254	0.46 248	0.40 249	2.73 260	0.69 255	0.85 256	0.50 247	0.85 253	0.54 228

RainbowNet	0.78 244	0.90 245	0.47 240	1.86 257	0.92 246	1.63 251	1.48 248	0.42 235	0.37 236	0.47 247	0.34 233	0.92 243	0.62 239	2.02 252	0.65 251	0.48 246	0.35 230	0.33 237	0.92 242	0.58 246	0.33 230	0.24 225	2.80 261	0.39 238	0.40 231	0.35 232	0.44 226	0.50 223

IMH-64-1	0.91 249	0.98 248	0.53 242	1.64 247	1.01 253	1.62 249	1.75 256	0.76 252	0.74 249	0.33 227	0.61 245	0.87 239	0.95 252	2.61 261	0.53 242	0.42 240	0.49 240	0.36 240	0.96 243	0.55 243	0.40 237	0.31 233	3.11 262	0.51 244	0.82 252	0.37 234	0.60 238	0.78 247

IMH-64	0.91 249	0.98 248	0.53 242	1.64 247	1.01 253	1.62 249	1.75 256	0.76 252	0.74 249	0.33 227	0.61 245	0.87 239	0.95 252	2.61 261	0.53 242	0.42 240	0.49 240	0.36 240	0.96 243	0.55 243	0.40 237	0.31 233	3.11 262	0.51 244	0.82 252	0.37 234	0.60 238	0.78 247

IMH	0.95 251	1.00 252	0.55 246	1.66 253	1.00 251	1.69 254	1.78 258	0.76 252	0.77 252	0.34 231	0.61 245	1.01 245	1.07 260	2.69 263	0.58 245	0.46 245	0.51 243	0.38 243	0.98 246	0.60 247	0.40 237	0.32 237	3.11 262	0.53 247	0.83 255	0.48 245	0.65 240	0.79 249

TorneroNet-64	1.09 256	1.03 253	0.60 249	1.99 259	0.92 246	2.06 262	2.05 260	0.63 247	0.87 253	0.58 251	0.49 240	1.90 261	1.89 267	2.91 268	0.67 252	0.51 249	0.48 239	0.47 247	1.23 256	0.61 250	0.35 232	0.38 245	3.33 265	0.57 250	0.64 248	0.52 248	0.69 241	1.15 258

KSHMR	1.34 261	1.44 262	1.07 267	2.31 265	1.48 261	2.31 264	2.15 262	1.22 264	1.07 263	1.13 267	1.07 263	1.30 253	0.96 254	2.92 269	1.12 265	0.95 266	0.87 265	0.84 266	1.34 259	0.97 265	0.74 265	0.60 261	3.48 266	1.07 268	0.99 260	0.77 259	1.01 260	1.06 257

TorneroNet	1.11 257	1.11 255	0.67 257	2.05 262	1.00 251	2.29 263	2.05 260	0.65 249	0.89 255	0.68 253	0.57 244	1.74 260	1.26 263	2.97 270	0.71 255	0.52 250	0.50 242	0.51 252	1.18 254	0.65 256	0.41 241	0.44 251	3.48 266	0.58 253	0.67 249	0.49 246	0.85 253	1.02 256

ktn	1.26 259	1.42 261	0.57 247	1.65 252	1.61 266	1.75 255	2.16 263	0.86 257	1.75 267	0.89 264	1.11 265	1.18 248	0.96 254	2.60 260	1.03 263	0.73 263	0.82 264	0.61 261	1.47 262	0.76 261	0.70 262	0.69 266	3.64 268	0.73 257	0.93 259	0.81 262	1.20 264	1.25 262

notaker	1.30 260	1.44 262	0.61 250	2.42 267	1.51 262	2.40 265	2.31 265	0.95 261	1.64 265	0.79 257	1.07 263	1.73 259	1.18 261	3.10 272	1.04 264	0.69 261	0.70 259	0.50 250	1.66 264	0.85 264	0.56 255	0.47 254	3.67 269	0.80 262	0.62 247	0.58 252	0.81 251	0.95 252

HanzoNet	1.79 265	1.65 266	0.85 264	2.31 265	1.74 267	2.83 268	2.55 266	1.29 265	1.86 268	0.92 265	1.28 267	4.71 271	3.85 270	3.43 274	0.96 262	0.79 264	1.10 266	0.95 267	2.68 267	1.04 266	0.93 267	0.92 267	3.78 270	0.73 257	1.15 266	1.07 264	1.29 265	1.61 268

UNDER WATER	1.42 262	1.45 264	0.89 265	2.87 268	1.98 270	2.78 266	2.64 267	1.29 265	1.04 262	0.87 262	0.98 261	1.95 262	1.30 264	3.12 273	0.87 261	0.63 257	0.68 258	0.58 258	1.23 256	0.61 250	0.44 244	0.50 256	3.95 271	0.99 267	1.09 263	1.04 263	0.88 255	1.67 269

UNDER WATER-64	1.42 262	1.40 260	0.92 266	2.88 269	1.97 269	2.82 267	2.72 268	1.37 267	0.94 258	1.04 266	1.15 266	1.96 263	1.33 265	3.07 271	0.80 256	0.56 252	0.70 259	0.58 258	1.17 253	0.55 243	0.45 246	0.54 259	3.98 272	0.92 265	1.03 262	1.13 265	0.81 251	1.60 267

PML	8.17 269	7.65 273	3.51 272	9.56 277	5.16 271	9.57 277	5.23 273	6.49 274	17.89 276	6.44 273	3.24 270	16.63 274	29.28 282	5.47 275	6.12 270	3.95 270	7.38 273	2.69 270	20.47 278	4.69 271	3.59 271	3.96 271	3.98 272	4.20 272	5.71 271	4.30 270	16.67 276	6.70 270

DGTPSM_ROB	8.61 270	3.65 269	8.39 273	2.97 270	5.68 272	3.37 270	4.40 271	3.70 272	9.03 271	3.00 271	6.91 271	3.52 268	10.03 272	2.69 263	10.46 271	10.76 271	3.81 271	12.88 274	4.73 270	10.21 273	5.93 273	13.78 275	4.46 274	8.55 273	10.09 274	27.91 274	11.05 274	30.64 274

DPSMNet_ROB	8.62 271	3.66 270	8.40 274	2.97 270	5.69 273	3.37 270	4.40 271	3.70 272	9.03 271	3.00 271	6.93 272	3.52 268	10.07 273	2.69 263	10.46 271	10.76 271	3.81 271	12.88 274	4.76 271	10.21 273	5.93 273	13.78 275	4.47 275	8.55 273	10.10 275	27.91 274	11.06 275	30.64 274

CasAABBNet	25.99 280	12.23 276	18.16 277	8.64 274	12.70 277	8.22 274	7.18 274	16.43 277	21.85 280	13.64 278	15.80 276	19.61 278	26.12 279	5.47 275	25.18 280	27.55 280	17.67 277	33.30 280	19.65 277	24.62 279	33.10 280	35.23 280	4.49 276	21.39 281	57.22 281	74.08 281	62.47 280	79.73 279

MyStereo03	26.03 281	12.17 274	18.23 278	8.74 275	12.69 276	8.44 275	7.21 275	16.48 278	21.77 278	13.32 276	15.90 277	19.49 276	26.17 280	5.59 277	24.91 278	27.50 278	17.88 279	33.36 281	19.50 275	24.77 280	33.22 281	36.10 281	4.56 277	21.35 279	57.13 279	73.97 279	62.60 281	79.92 280

MyStereo02	25.56 279	12.17 274	18.23 278	8.74 275	0.00 1	8.44 275	7.21 275	16.48 278	21.77 278	13.32 276	15.90 277	19.49 276	26.17 280	5.59 277	24.91 278	27.50 278	17.88 279	33.36 281	19.50 275	24.77 280	33.22 281	36.10 281	4.56 277	21.35 279	57.13 279	73.97 279	62.60 281	79.92 280

HaxPig	16.12 276	19.70 278	18.82 280	21.25 278	20.53 278	21.35 278	22.27 278	17.00 280	14.68 275	19.29 279	17.18 279	18.07 275	12.18 274	22.52 279	17.87 276	14.95 275	17.87 278	9.54 273	18.95 274	15.62 277	9.98 275	7.75 273	23.74 279	15.32 277	4.46 270	12.22 273	6.85 271	15.21 273

LRCNet_RVC	9.94 272	17.32 277	0.72 259	25.08 279	21.25 279	23.72 279	20.86 277	1.45 268	0.48 243	21.28 280	13.07 275	22.69 279	3.57 269	28.32 281	0.47 241	0.27 230	8.45 274	1.25 268	23.54 279	4.04 270	0.47 250	0.33 238	26.91 280	1.58 269	0.35 225	0.22 192	0.43 225	0.38 203

MEDIAN_ROB	20.51 277	25.88 279	24.09 281	26.47 280	25.52 280	25.87 280	26.98 279	21.19 281	19.61 277	28.55 281	22.12 280	24.85 280	16.74 277	26.52 280	23.53 277	18.59 276	22.10 281	14.86 276	26.41 280	23.30 278	15.47 276	11.96 274	27.64 281	18.47 278	7.32 272	9.55 272	8.34 273	11.88 272

AVERAGE_ROB	24.46 278	29.85 280	27.17 282	31.26 281	29.68 281	30.01 281	31.43 280	26.55 282	24.57 281	34.19 282	27.26 281	31.45 281	21.40 278	30.75 282	28.23 281	24.11 277	26.75 282	21.47 279	30.01 281	27.38 282	20.81 279	16.76 277	32.29 282	24.48 282	8.40 273	7.77 271	7.95 272	8.54 271

Low-res two-view benchmark