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	0.36 2	0.21 1	0.15 1	0.11 1	0.10 2	0.19 3	0.06 1	0.33 4	0.14 3	0.31 4	0.05 1	0.37 7	0.14 1	0.18 3	1.64 17	1.08 25	0.38 2	0.38 5	0.52 6	0.21 1	0.65 13	0.90 8	0.17 3	0.15 2	0.39 4	0.31 4	0.45 4	0.26 2
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
CroCo-Stereo Lap2	0.35 1	0.23 3	0.15 1	0.11 1	0.12 3	0.16 1	0.08 2	0.35 5	0.15 5	0.47 13	0.10 2	0.33 3	0.15 3	0.16 1	1.27 7	1.03 20	0.37 1	0.37 4	0.46 4	0.22 2	0.60 8	0.93 9	0.17 3	0.14 1	0.40 5	0.34 7	0.41 3	0.27 4

StereoVision	0.36 2	0.28 4	0.22 4	0.13 3	0.18 7	0.21 4	0.14 5	0.30 3	0.23 7	0.35 7	0.18 3	0.35 5	0.17 6	0.17 2	1.03 4	0.80 6	0.47 5	0.36 3	0.44 3	0.23 3	0.47 3	0.59 4	0.16 1	0.22 6	0.41 6	0.40 11	0.72 11	0.36 9

RAFT	0.65 12	0.22 2	0.20 3	0.28 8	0.13 4	0.31 10	0.08 2	0.97 65	0.18 6	0.79 64	0.19 4	0.28 1	0.16 4	0.20 5	7.28 115	1.41 64	0.42 4	0.27 1	0.54 8	0.36 7	0.45 2	0.42 1	0.21 5	0.17 3	0.41 6	0.33 6	0.91 18	0.27 4

test croco	0.75 15	0.88 94	0.39 14	0.33 17	0.61 78	0.35 14	0.30 36	0.89 56	0.35 21	0.72 45	0.24 5	0.73 39	0.35 18	0.21 7	2.10 31	1.66 99	0.73 33	0.72 57	1.01 28	0.43 11	1.85 87	1.92 34	0.36 11	0.39 13	0.72 42	0.61 32	0.75 13	0.74 46

AEACV	3.45 158	0.93 115	0.35 11	0.29 10	0.21 9	0.27 6	0.12 4	0.28 2	0.14 3	0.24 2	0.24 5	0.36 6	0.22 8	0.21 7	30.09 177	24.13 267	0.59 14	0.46 9	1.65 65	0.91 109	0.89 25	28.36 270	0.27 6	0.21 5	0.36 1	0.31 4	0.63 8	0.28 6

RAFT + AFF	2.00 116	0.49 12	0.46 24	0.41 30	0.20 8	0.43 34	0.21 12	0.65 18	0.24 8	0.56 17	0.27 7	0.78 56	0.22 8	0.32 17	39.56 194	0.96 13	0.71 29	0.38 5	1.92 72	0.39 8	0.79 20	1.40 20	0.33 8	0.40 18	0.73 43	0.35 8	0.59 6	0.30 7

MIF-Stereo	0.64 11	0.44 9	0.35 11	0.21 5	0.25 10	0.35 14	0.18 8	0.62 16	0.31 15	0.75 52	0.29 8	0.69 32	0.36 22	0.25 11	1.85 24	1.53 81	0.60 17	0.65 39	1.69 66	0.47 16	1.19 48	1.30 17	0.39 19	0.33 10	0.56 20	0.55 26	0.55 5	0.58 23

RAFT_CTSACE	0.75 15	0.94 117	0.33 8	0.36 21	0.34 20	0.34 12	0.24 18	1.23 97	0.27 10	0.64 34	0.29 8	0.72 38	0.56 59	0.34 22	2.96 62	1.22 43	0.55 8	0.44 8	0.81 19	0.35 6	0.87 23	2.64 48	0.47 38	0.38 12	0.54 17	0.41 14	1.58 69	0.39 10

StereoIM	0.61 9	0.48 11	0.31 6	0.17 4	0.27 12	0.21 4	0.18 8	0.44 7	0.33 17	1.08 113	0.30 10	0.52 12	0.24 10	0.19 4	1.98 26	1.30 54	0.63 21	0.60 29	1.24 40	0.47 16	0.91 31	1.19 15	0.39 19	0.28 7	0.64 32	0.66 40	0.62 7	0.82 60

MoCha-V2	1.94 110	0.31 6	0.25 5	0.21 5	0.17 6	0.17 2	0.15 6	0.23 1	0.11 1	0.27 3	0.32 11	0.33 3	0.16 4	0.22 9	16.77 157	2.58 137	0.41 3	0.40 7	0.35 1	0.92 110	0.61 9	25.91 265	0.16 1	0.19 4	0.38 3	0.26 2	0.36 1	0.19 1

MIF-Stereo (partial)	0.77 19	0.77 55	0.34 9	0.29 10	0.38 29	0.36 16	0.31 37	0.54 9	0.40 27	0.61 27	0.32 11	0.55 15	0.40 26	0.24 10	2.14 34	1.65 97	0.69 26	0.76 70	0.93 25	0.48 18	1.52 70	1.76 31	0.42 24	0.39 13	0.64 32	0.70 44	2.25 117	0.86 65

RAFT+CT+SA	0.90 26	0.97 126	0.42 20	0.45 44	0.29 14	0.39 23	0.21 12	1.63 157	0.35 21	0.73 48	0.32 11	0.91 80	0.69 92	0.41 45	1.58 12	1.43 67	0.59 14	0.60 29	2.18 79	0.50 19	0.90 26	5.09 83	0.35 10	0.43 24	0.55 18	0.43 17	1.56 64	0.49 14

TestStereo1	1.09 38	0.99 137	0.41 17	0.38 23	0.37 27	0.41 26	0.27 29	1.02 71	0.40 27	0.80 68	0.34 14	0.61 20	0.74 104	0.53 95	2.97 63	1.78 108	0.74 35	0.54 17	3.12 116	0.57 27	1.44 59	5.38 89	0.37 13	0.43 24	0.59 27	1.04 96	2.53 150	0.60 30

SA-5K	1.09 38	0.99 137	0.41 17	0.38 23	0.37 27	0.41 26	0.27 29	1.02 71	0.40 27	0.80 68	0.34 14	0.61 20	0.74 104	0.53 95	2.97 63	1.78 108	0.74 35	0.54 17	3.12 116	0.57 27	1.44 59	5.38 89	0.37 13	0.43 24	0.59 27	1.04 96	2.53 150	0.60 30

TESTraft	1.04 35	0.98 133	0.44 22	0.41 30	0.34 20	0.41 26	0.26 26	1.12 80	0.40 27	0.98 103	0.35 16	0.64 23	0.76 112	0.53 95	3.11 70	1.82 112	0.74 35	0.52 14	3.10 115	0.57 27	1.16 45	3.86 64	0.37 13	0.45 29	0.58 24	1.17 115	2.52 148	0.60 30

RYNet	2.44 127	0.41 8	0.36 13	0.30 13	0.32 16	0.41 26	0.25 23	0.61 13	0.56 72	0.33 5	0.36 17	0.41 10	0.26 11	0.27 13	52.15 258	0.73 3	0.48 7	1.00 140	0.57 10	0.31 4	0.54 6	0.42 1	0.40 21	0.34 11	0.58 24	1.58 149	1.32 42	0.49 14

SA	1.14 44	0.95 121	0.46 24	0.55 64	0.54 64	0.50 48	0.25 23	1.59 152	0.47 44	0.72 45	0.40 18	0.73 39	0.59 69	0.62 126	2.09 30	2.12 125	0.82 62	0.82 86	3.31 128	0.67 56	1.46 62	4.78 76	0.36 11	0.69 86	0.78 51	1.11 105	2.64 162	0.72 45

AANet_RVC	0.56 7	0.46 10	0.41 17	0.33 17	0.61 78	0.28 7	0.34 48	0.61 13	0.58 77	0.43 10	0.40 18	0.40 8	0.49 39	0.34 22	1.48 9	0.84 10	0.56 10	0.53 15	0.58 11	0.53 23	0.47 3	0.52 3	0.34 9	0.40 18	0.58 24	0.56 28	1.05 24	0.97 80

dd	0.93 28	0.81 70	0.54 38	1.07 157	0.45 36	0.87 135	0.50 92	0.86 48	0.42 33	0.83 73	0.44 20	1.28 130	0.40 26	0.56 110	2.32 42	1.06 23	1.03 116	0.74 65	2.01 77	0.62 41	0.87 23	1.54 28	0.52 64	0.75 96	0.86 68	0.58 31	1.74 82	1.43 134

delet	0.53 5	0.58 14	0.49 29	0.36 21	0.50 48	0.51 50	0.31 37	0.50 8	0.30 14	0.56 17	0.44 20	0.47 11	0.36 22	0.48 77	1.21 6	0.72 2	0.58 12	0.48 11	0.47 5	0.42 10	0.61 9	0.70 5	0.41 23	0.47 34	0.52 14	0.36 10	1.09 28	0.51 18

MIM_Stereo	1.71 94	0.77 55	0.56 43	0.43 35	0.38 29	0.47 38	0.23 14	1.50 136	0.32 16	0.56 17	0.46 22	0.65 26	0.28 12	0.39 38	6.21 111	11.24 226	0.65 22	0.82 86	3.32 130	0.89 105	1.35 56	10.19 145	0.38 17	0.51 41	0.55 18	0.42 16	1.96 97	0.58 23

AFF-stereo	3.18 153	0.71 28	0.65 52	0.31 14	0.33 18	0.55 64	0.23 14	0.87 52	0.42 33	1.36 131	0.46 22	0.67 28	0.35 18	0.26 12	46.76 226	1.18 37	0.62 20	0.86 99	2.87 108	0.45 13	4.82 132	15.89 216	0.44 30	0.47 34	0.82 60	0.68 43	2.38 132	0.56 19

MGS-Stereo	1.51 78	0.99 137	0.53 37	0.41 30	0.35 23	0.41 26	0.36 58	0.66 21	0.28 12	0.53 15	0.47 24	0.52 12	0.39 24	0.43 59	23.18 168	1.01 18	0.77 47	0.79 75	1.05 30	0.67 56	1.17 46	1.46 26	0.47 38	0.69 86	0.77 47	0.48 21	1.29 40	0.77 53

GMOStereo	1.98 111	0.75 44	0.52 33	0.62 80	0.53 58	0.47 38	0.47 85	1.54 142	0.48 48	0.87 81	0.47 24	0.77 50	0.58 64	0.38 32	10.16 131	5.49 199	0.81 57	0.88 107	3.13 118	0.81 90	1.81 83	16.83 222	0.49 47	0.56 49	1.11 116	0.74 47	1.57 65	0.58 23

error version	1.98 111	0.75 44	0.52 33	0.62 80	0.53 58	0.47 38	0.47 85	1.54 142	0.48 48	0.87 81	0.47 24	0.77 50	0.58 64	0.38 32	10.16 131	5.49 199	0.81 57	0.88 107	3.13 118	0.81 90	1.81 83	16.83 222	0.49 47	0.56 49	1.11 116	0.74 47	1.57 65	0.58 23

test-v	1.98 111	0.75 44	0.52 33	0.62 80	0.53 58	0.47 38	0.47 85	1.54 142	0.48 48	0.87 81	0.47 24	0.77 50	0.58 64	0.38 32	10.16 131	5.49 199	0.81 57	0.88 107	3.13 118	0.81 90	1.81 83	16.83 222	0.49 47	0.56 49	1.11 116	0.74 47	1.57 65	0.58 23

test-2	1.98 111	0.75 44	0.52 33	0.62 80	0.53 58	0.47 38	0.47 85	1.54 142	0.48 48	0.87 81	0.47 24	0.77 50	0.58 64	0.38 32	10.16 131	5.49 199	0.81 57	0.88 107	3.13 118	0.81 90	1.81 83	16.83 222	0.49 47	0.56 49	1.11 116	0.74 47	1.57 65	0.58 23

GMStereo	0.82 22	0.99 137	0.40 16	0.49 48	0.48 41	0.56 66	0.46 82	0.79 34	0.47 44	0.55 16	0.47 24	0.84 71	0.41 29	0.37 31	1.71 18	1.08 25	0.77 47	0.54 17	1.93 74	0.59 34	1.20 50	2.06 36	0.45 33	0.57 53	0.77 47	0.67 42	1.86 91	0.57 21
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Sa-1000	1.22 50	0.77 55	0.49 29	0.49 48	0.61 78	0.51 50	0.29 34	1.69 162	0.53 65	0.73 48	0.48 30	0.73 39	0.66 86	0.76 156	3.04 68	1.97 119	0.98 104	0.95 125	3.31 128	0.63 43	1.92 91	4.89 77	0.37 13	0.82 112	1.15 125	1.22 120	2.35 126	0.75 48

AASNet	0.55 6	0.74 41	0.50 31	0.35 19	0.61 78	0.52 55	0.42 67	0.65 18	0.28 12	0.41 9	0.50 31	0.40 8	0.32 16	0.44 64	1.04 5	0.73 3	0.55 8	0.61 33	0.68 13	0.51 20	0.62 11	0.94 10	0.46 37	0.50 39	0.52 14	0.44 18	0.74 12	0.45 12

test_3	2.64 133	1.02 149	1.12 141	0.65 90	0.63 89	0.57 71	0.45 78	1.95 178	0.41 32	0.88 88	0.51 32	1.47 145	0.54 54	0.40 42	14.93 149	11.79 232	0.88 77	0.83 92	6.54 184	0.76 78	5.54 145	11.70 175	0.49 47	0.88 133	0.99 94	1.12 108	3.23 188	0.98 84

PS-NSSS	1.13 43	1.45 197	0.73 61	1.20 175	0.95 141	1.22 175	1.06 145	0.80 37	0.55 69	0.74 50	0.51 32	2.17 173	1.08 165	0.93 175	2.02 28	0.96 13	0.89 78	0.74 65	1.56 55	0.65 52	0.97 34	0.79 6	1.65 213	0.55 48	1.13 122	0.96 80	3.19 187	1.11 104

ProNet	0.42 4	0.28 4	0.34 9	0.26 7	0.15 5	0.28 7	0.40 64	0.38 6	0.13 2	0.16 1	0.52 34	0.29 2	0.14 1	0.20 5	1.47 8	1.03 20	0.47 5	0.35 2	0.36 2	0.31 4	0.41 1	1.45 25	0.43 26	0.31 8	0.36 1	0.20 1	0.40 2	0.26 2

raft_robust	1.38 66	0.94 117	0.55 39	0.60 76	0.48 41	0.59 81	0.38 60	2.05 193	0.53 65	1.67 153	0.52 34	0.83 66	0.81 127	0.49 81	3.50 81	1.90 114	0.92 85	0.86 99	4.99 159	0.61 37	3.19 110	5.05 82	0.47 38	0.64 71	1.04 106	1.06 99	1.58 69	0.99 89

test_4	2.06 119	0.75 44	0.84 79	0.43 35	0.36 26	0.36 16	0.27 29	0.78 32	0.34 19	0.75 52	0.53 36	0.91 80	0.35 18	0.41 45	13.80 146	13.16 239	0.68 25	0.72 57	1.64 60	0.61 37	1.21 53	11.03 161	0.48 43	0.52 42	0.66 38	0.71 45	2.72 167	0.61 33

AE-Stereo	1.87 104	0.86 87	1.31 174	0.82 126	0.55 68	0.58 74	0.78 125	0.83 43	0.49 54	0.79 64	0.54 37	1.31 134	0.72 99	0.52 92	2.79 57	4.03 175	1.04 119	0.97 131	3.06 114	1.16 134	4.60 130	15.60 212	0.55 75	1.04 160	1.33 145	1.34 128	1.95 96	0.86 65

dad	1.73 97	0.98 133	0.82 75	2.17 210	1.18 163	1.11 164	4.08 212	1.66 160	0.63 91	1.21 121	0.54 37	1.12 113	2.00 187	0.63 130	3.74 85	1.25 48	1.14 137	0.82 86	2.70 101	0.80 85	1.47 65	2.54 47	0.73 137	1.01 154	2.41 214	0.71 45	5.51 221	3.77 200

test-3	2.64 133	1.01 145	1.14 145	0.63 85	0.62 85	0.58 74	0.45 78	1.98 185	0.42 33	0.86 78	0.54 37	1.48 146	0.53 47	0.41 45	15.10 150	11.78 231	0.86 70	0.82 86	6.54 184	0.74 71	5.58 147	11.75 176	0.51 58	0.90 138	0.91 77	1.01 87	3.11 183	0.97 80

test_1	2.64 133	1.01 145	1.14 145	0.63 85	0.62 85	0.58 74	0.45 78	1.98 185	0.42 33	0.86 78	0.54 37	1.48 146	0.53 47	0.41 45	15.10 150	11.82 234	0.86 70	0.82 86	6.53 183	0.74 71	5.60 148	11.75 176	0.50 53	0.90 138	0.91 77	1.01 87	3.11 183	0.98 84

4D-IteraStereo	2.05 118	0.63 17	1.16 150	0.49 48	0.44 34	0.41 26	0.26 26	1.43 128	0.38 25	0.75 52	0.55 41	0.79 59	0.42 32	0.46 73	9.38 127	11.47 229	0.71 29	0.68 44	2.81 107	0.64 45	3.95 119	11.85 178	0.52 64	0.58 57	0.71 41	0.84 61	2.34 124	0.63 38

CASnet	1.22 50	0.92 109	0.55 39	0.41 30	0.45 36	0.39 23	0.24 18	0.92 59	0.50 57	0.78 61	0.56 42	0.91 80	0.54 54	0.38 32	3.31 76	1.35 60	0.77 47	0.51 13	1.43 48	0.56 25	7.13 166	5.44 94	0.45 33	0.48 37	1.22 134	0.50 24	1.47 54	0.78 56
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iRaftStereo_RVC	0.69 14	0.56 13	0.45 23	0.29 10	0.31 15	0.34 12	0.20 11	0.68 23	0.26 9	0.46 12	0.56 42	0.60 16	0.30 13	0.29 15	1.71 18	0.98 16	0.60 17	0.47 10	0.75 17	0.45 13	1.03 37	4.25 69	0.38 17	0.42 23	0.49 11	0.41 14	0.78 14	0.48 13

ARAFT	1.32 57	0.72 33	0.50 31	0.35 19	0.34 20	0.44 36	0.24 18	0.65 18	0.35 21	2.25 182	0.56 42	0.60 16	0.30 13	0.43 59	2.15 35	1.46 72	0.75 39	0.75 69	2.78 105	0.58 31	2.25 100	12.47 188	0.45 33	0.39 13	0.94 85	0.40 11	1.98 99	0.57 21

LL-Strereo2	1.57 84	0.66 20	0.65 52	0.40 28	0.35 23	0.32 11	0.23 14	1.48 132	0.42 33	0.68 41	0.57 45	0.63 22	0.32 16	0.67 143	2.65 50	7.88 215	0.65 22	0.55 22	1.37 45	0.70 62	1.80 80	15.65 214	0.50 53	0.40 18	0.65 35	0.62 33	1.06 26	0.56 19

IPLG	3.07 149	0.76 52	0.72 60	0.43 35	0.54 64	0.56 66	0.53 97	1.62 154	0.36 24	0.62 31	0.58 46	0.79 59	0.68 88	0.49 81	50.96 249	1.74 107	1.12 133	0.97 131	3.52 135	0.64 45	1.11 41	6.45 109	0.52 64	0.82 112	0.92 83	1.91 173	2.86 172	0.71 44

RAFT-Stereo + iAFF	3.00 148	0.73 39	0.91 93	0.43 35	0.41 31	0.58 74	0.28 33	0.99 68	0.60 83	1.54 141	0.59 47	0.80 62	0.40 26	0.28 14	44.82 218	1.22 43	0.69 26	0.53 15	2.71 102	0.62 41	2.23 99	13.76 203	0.50 53	0.59 60	0.90 75	0.75 51	2.54 152	0.66 40

UPFNet	0.78 20	0.71 28	0.89 87	0.55 64	0.65 95	0.60 84	0.56 99	0.72 24	0.57 74	0.59 23	0.59 47	0.64 23	0.47 37	0.61 121	1.83 23	1.02 19	0.77 47	0.69 52	0.92 23	0.73 70	0.70 16	1.04 11	0.55 75	0.67 82	0.64 32	0.57 30	2.18 110	0.59 29

MMNet	0.63 10	0.58 14	0.47 26	0.39 26	0.56 71	0.43 34	0.31 37	0.61 13	0.40 27	0.39 8	0.60 49	0.68 30	0.35 18	0.52 92	1.55 10	0.80 6	0.77 47	0.60 29	0.76 18	0.55 24	0.65 13	0.87 7	0.44 30	0.60 63	0.52 14	0.49 23	1.49 58	0.50 16

raft+_RVC	1.58 86	0.74 41	0.75 64	0.41 30	0.35 23	0.52 55	0.32 41	1.47 131	0.45 39	0.63 32	0.61 50	0.69 32	0.39 24	0.30 16	4.83 99	4.95 192	0.76 41	0.56 25	1.64 60	0.60 36	0.96 33	16.85 226	0.50 53	0.45 29	0.78 51	0.62 33	0.88 17	0.68 41

HCRNet	0.75 15	0.79 64	0.43 21	0.55 64	0.27 12	0.42 33	0.38 60	0.63 17	0.34 19	1.59 144	0.61 50	0.67 28	0.31 15	0.42 54	2.11 32	0.81 8	0.65 22	0.48 11	0.68 13	0.44 12	0.80 22	2.42 43	0.40 21	0.45 29	0.46 9	0.48 21	2.14 106	0.50 16

Former-RAFT_DAM_RVC	1.44 70	0.64 18	0.58 45	0.44 43	0.42 32	0.38 19	0.27 29	1.25 100	0.49 54	0.85 77	0.62 52	0.76 47	0.54 54	0.35 24	12.82 142	1.55 89	0.72 31	0.71 54	2.02 78	0.58 31	1.72 78	6.96 117	0.42 24	0.39 13	0.82 60	1.19 116	0.71 10	0.77 53

CREStereo++_RVC	1.81 102	0.91 103	1.09 136	0.52 57	0.61 78	0.41 26	0.29 34	1.37 123	0.56 72	0.83 73	0.63 53	0.77 50	0.86 136	0.40 42	2.94 60	3.08 147	0.98 104	0.63 36	2.71 102	0.56 25	4.98 138	6.57 111	0.59 94	0.53 44	1.06 109	1.06 99	12.85 251	0.97 80
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
PMTNet	1.59 87	0.94 117	1.06 128	0.49 48	0.51 52	0.49 43	0.32 41	0.83 43	0.72 107	0.83 73	0.63 53	0.89 77	0.50 42	0.42 54	7.10 113	4.35 182	0.96 100	0.57 26	2.41 88	0.58 31	5.99 151	6.00 106	0.61 101	0.41 21	1.97 203	1.03 93	1.16 32	1.19 116

DMCA	0.68 13	0.72 33	0.65 52	0.40 28	0.49 45	0.54 59	0.34 48	0.59 12	0.55 69	0.79 64	0.64 55	0.73 39	0.41 29	0.47 75	1.60 16	0.99 17	0.76 41	0.68 44	0.68 13	0.52 22	0.71 17	1.17 13	0.51 58	0.57 53	0.50 13	0.55 26	1.06 26	0.62 36

RASNet	1.02 33	0.75 44	0.95 104	0.64 89	0.64 92	0.67 102	0.45 78	0.98 67	0.62 88	1.21 121	0.64 55	0.76 47	0.74 104	0.43 59	1.59 14	1.52 79	0.78 53	0.68 44	1.06 31	0.70 62	1.24 54	4.37 70	0.47 38	0.84 117	0.80 56	0.83 59	2.17 109	1.08 100

TestStereo	0.82 22	0.94 117	0.85 81	0.56 69	0.47 39	0.68 104	0.35 56	1.21 95	0.42 33	0.90 91	0.65 57	0.88 73	0.55 57	0.39 38	1.59 14	0.96 13	0.77 47	0.54 17	1.41 47	0.57 27	1.30 55	1.32 18	0.48 43	0.49 38	0.79 54	0.81 55	1.39 45	0.79 57

RALAANet	1.79 101	0.71 28	0.88 85	0.54 62	0.55 68	0.63 95	0.43 71	1.30 111	0.52 64	0.93 97	0.65 57	0.74 45	0.60 70	0.33 20	8.49 122	1.53 81	0.78 53	0.91 118	2.18 79	1.09 131	3.35 113	15.13 209	0.55 75	0.79 107	0.92 83	1.03 93	2.08 104	0.77 53

Anonymous	1.99 115	0.80 68	0.63 50	0.50 52	0.57 72	0.61 86	0.40 64	1.53 141	1.14 154	2.17 179	0.66 59	1.14 119	1.08 165	0.60 119	3.00 65	4.37 183	1.40 164	1.27 192	3.68 137	1.28 147	7.10 163	12.24 183	0.62 103	1.03 156	1.17 126	1.12 108	2.45 139	1.16 113

CIPLG	1.37 63	0.71 28	0.91 93	0.59 74	0.53 58	0.54 59	0.36 58	0.81 39	0.59 82	0.76 56	0.68 60	1.04 102	0.53 47	0.64 134	3.08 69	1.45 71	0.93 90	0.67 42	3.23 123	0.64 45	1.66 74	10.56 151	0.58 88	0.84 117	1.03 102	0.66 40	2.36 127	0.61 33

GLC_STEREO	1.38 66	0.90 100	0.91 93	0.58 72	0.62 85	0.49 43	0.43 71	1.68 161	0.48 48	0.77 60	0.68 60	0.81 64	0.62 76	0.61 121	9.99 130	1.91 115	0.92 85	0.60 29	1.71 67	0.71 67	2.58 105	3.85 63	0.48 43	0.57 53	0.69 39	0.56 28	2.36 127	0.87 68

UNet	0.90 26	0.77 55	0.77 67	0.61 78	0.61 78	0.61 86	0.57 104	0.90 57	0.60 83	1.20 117	0.68 60	0.77 50	0.58 64	0.67 143	1.80 22	1.20 41	0.83 64	0.73 60	1.14 37	0.83 99	0.90 26	1.35 19	0.65 113	0.77 100	0.70 40	0.79 52	2.48 142	0.95 78

DMCA-RVC	0.94 29	0.74 41	0.78 69	0.62 80	0.78 115	0.58 74	1.11 153	0.77 30	1.39 166	1.36 131	0.68 60	0.88 73	0.57 60	0.58 114	2.43 46	1.16 33	0.91 82	0.78 73	0.99 27	0.78 80	0.94 32	1.41 23	0.55 75	0.72 93	0.62 30	0.64 36	1.82 86	0.91 73

CC-Net-ROB	1.72 96	1.82 210	1.21 160	1.92 202	1.84 202	2.43 214	1.64 174	0.93 61	0.96 134	1.27 126	0.68 60	5.86 225	2.76 194	1.47 208	2.26 39	0.95 12	1.46 169	1.26 191	2.79 106	0.96 117	1.12 43	1.41 23	3.28 230	0.73 94	1.31 140	1.15 114	1.47 54	1.57 139

IPLGR_C	1.36 61	0.72 33	0.89 87	0.59 74	0.54 64	0.54 59	0.34 48	0.81 39	0.58 77	0.76 56	0.69 65	1.05 103	0.53 47	0.64 134	2.77 53	1.41 64	0.92 85	0.69 52	3.26 124	0.64 45	1.68 76	10.52 149	0.58 88	0.83 115	1.01 98	0.65 39	2.40 134	0.61 33

ACRE	1.36 61	0.71 28	0.88 85	0.61 78	0.53 58	0.55 64	0.35 56	0.81 39	0.58 77	0.76 56	0.69 65	1.06 104	0.53 47	0.64 134	2.80 58	1.39 63	0.92 85	0.68 44	3.26 124	0.64 45	1.68 76	10.53 150	0.58 88	0.83 115	1.03 102	0.64 36	2.40 134	0.62 36

psm_up	1.12 41	0.88 94	1.03 124	0.79 119	0.95 141	0.77 122	0.66 115	1.33 115	1.03 142	0.87 81	0.69 65	1.12 113	0.76 112	0.76 156	2.94 60	1.17 36	0.96 100	0.82 86	2.32 86	0.85 102	1.44 59	1.89 33	0.51 58	0.92 143	1.03 102	1.08 102	1.62 75	1.09 101

rafts_anoy	1.69 93	0.82 72	0.95 104	0.45 44	0.51 52	0.54 59	0.46 82	1.57 151	0.51 61	0.61 27	0.70 68	0.71 35	0.49 39	0.36 27	8.16 119	6.28 206	0.82 62	0.79 75	2.48 94	0.65 52	1.66 74	11.09 164	0.54 74	0.54 45	1.00 97	0.90 72	0.96 21	0.99 89

CFNet	0.87 24	0.85 83	0.83 76	0.78 115	0.74 107	0.62 88	0.56 99	0.84 46	0.49 54	0.67 40	0.70 68	0.96 94	0.68 88	0.45 71	2.29 41	0.88 11	0.76 41	0.66 41	0.94 26	0.80 85	1.07 38	1.08 12	0.50 53	0.54 45	0.91 77	1.03 93	1.67 78	1.14 107

HITNet	0.97 32	0.66 20	0.64 51	0.69 97	0.50 48	0.40 25	0.33 45	1.25 100	0.87 125	0.70 42	0.70 68	0.94 89	0.53 47	0.39 38	2.05 29	1.16 33	0.69 26	0.64 37	0.84 20	0.61 37	2.15 96	4.61 73	0.49 47	0.60 63	0.63 31	0.63 35	1.82 86	0.82 60
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
raftrobust	1.74 98	0.68 25	1.00 116	0.55 64	0.51 52	0.45 37	0.34 48	1.54 142	0.48 48	0.94 100	0.72 71	0.88 73	0.53 47	0.41 45	7.35 116	5.79 203	0.73 33	0.71 54	4.77 156	0.68 58	2.01 94	10.90 156	0.65 113	0.50 39	1.06 109	0.86 67	1.05 24	0.84 62

ADLNet	2.55 130	0.99 137	0.77 67	0.63 85	0.76 109	0.65 97	0.53 97	1.11 79	0.61 86	0.58 22	0.72 71	1.70 160	0.61 71	0.88 171	46.09 222	1.06 23	0.75 39	0.68 44	0.86 21	0.75 74	0.79 20	1.96 35	0.55 75	0.58 57	0.96 91	0.96 80	1.63 76	0.76 52

FCDSN-DC	3.99 174	0.97 126	2.81 232	1.39 184	1.40 182	1.15 167	1.19 159	0.91 58	0.91 129	1.04 108	0.72 71	1.58 156	0.75 107	0.63 130	52.37 259	2.42 136	1.30 155	1.13 167	1.11 36	0.80 85	7.88 180	16.59 220	0.81 159	2.41 222	1.31 140	1.68 155	1.29 40	1.11 104
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet-RVC	2.70 136	0.72 33	0.93 100	0.78 115	1.09 155	0.60 84	2.77 198	0.92 59	0.62 88	1.01 106	0.73 74	1.50 148	0.65 83	0.62 126	38.99 191	1.71 101	0.92 85	0.91 118	2.27 85	1.57 168	2.69 107	4.17 67	0.53 70	0.80 108	1.47 166	1.12 108	1.45 52	1.38 130

SACVNet	1.42 69	0.96 125	1.03 124	0.93 138	1.15 161	0.95 146	0.99 142	1.50 136	0.82 117	1.21 121	0.74 75	0.99 99	0.73 102	0.70 148	3.38 78	1.50 77	1.24 150	0.85 97	2.24 83	0.96 117	2.50 104	5.99 105	0.69 128	0.90 138	1.04 106	1.06 99	2.02 100	1.29 125

RALCasStereoNet	1.87 104	0.84 77	1.02 122	0.54 62	0.55 68	0.62 88	0.48 89	1.48 132	0.46 43	1.01 106	0.74 75	0.92 85	0.50 42	0.36 27	6.19 110	11.19 225	0.81 57	0.76 70	1.55 53	0.68 58	1.46 62	13.06 194	0.52 64	0.66 80	0.94 85	1.13 112	0.96 21	1.14 107

iResNet_ROB	1.32 57	0.86 87	0.86 83	0.65 90	0.60 76	0.69 106	0.66 115	2.64 220	0.58 77	1.71 155	0.75 77	0.97 95	0.82 131	0.49 81	5.86 107	1.53 81	0.93 90	0.86 99	2.96 109	0.68 58	2.22 97	1.21 16	0.62 103	0.95 148	0.86 68	0.98 85	2.65 164	1.02 93

LoS_RVC	1.52 79	1.26 177	0.96 106	0.32 15	0.52 55	0.38 19	0.34 48	0.73 26	0.57 74	2.10 175	0.76 78	0.73 39	0.72 99	0.35 24	4.43 95	3.80 170	0.91 82	2.29 230	3.41 132	0.70 62	4.52 127	6.76 112	0.56 82	0.44 27	0.84 62	0.85 65	0.93 19	0.98 84

tt_ll	1.52 79	1.26 177	0.96 106	0.32 15	0.52 55	0.38 19	0.34 48	0.73 26	0.57 74	2.10 175	0.76 78	0.73 39	0.72 99	0.35 24	4.43 95	3.80 170	0.91 82	2.29 230	3.41 132	0.70 62	4.52 127	6.76 112	0.56 82	0.44 27	0.84 62	0.85 65	0.93 19	0.98 84

BEATNet_4x	1.77 100	0.78 62	0.79 70	0.76 108	0.70 101	0.51 50	0.49 91	1.23 97	1.31 164	0.84 76	0.76 78	1.06 104	0.76 112	0.67 143	8.95 123	2.41 135	1.91 188	1.42 198	1.30 42	0.88 104	4.99 139	9.14 135	0.51 58	1.03 156	0.77 47	0.82 56	1.85 88	1.10 102

NLCA_NET_v2_RVC	1.09 38	0.93 115	0.85 81	0.74 105	0.81 123	0.66 99	1.22 163	1.07 75	2.23 208	1.99 168	0.76 78	0.97 95	0.63 77	0.94 177	2.41 45	1.05 22	0.74 35	0.72 57	1.32 43	0.70 62	0.90 26	1.40 20	0.59 94	0.61 65	0.74 44	1.58 149	1.48 57	1.26 124
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IER	0.95 31	0.83 73	0.60 46	0.50 52	0.52 55	0.58 74	0.48 89	0.80 37	0.50 57	1.12 115	0.77 82	1.06 104	0.50 42	0.78 161	3.59 83	1.11 29	0.76 41	0.65 39	0.91 22	0.78 80	0.76 18	2.32 41	0.66 116	0.67 82	0.65 35	1.01 87	2.05 102	0.74 46

LMCR-Stereo	1.14 44	0.84 77	0.91 93	0.55 64	0.63 89	0.66 99	0.34 48	1.12 80	0.64 94	0.82 71	0.77 82	0.94 89	0.49 39	0.44 64	3.22 75	1.57 93	1.06 123	0.76 70	2.19 81	1.43 158	1.90 88	4.46 71	0.53 70	0.81 111	0.87 70	0.86 67	1.11 30	0.94 75

sCroCo_RVC	1.92 108	0.68 25	0.57 44	0.38 23	0.50 48	0.76 121	0.43 71	0.94 63	1.56 182	1.51 140	0.77 82	1.06 104	0.96 154	0.50 88	3.03 66	5.07 195	1.25 152	1.23 184	2.55 95	1.40 155	7.89 181	12.35 186	0.45 33	0.64 71	0.94 85	1.12 108	2.34 124	1.04 96

GANetREF_RVC	1.35 60	1.22 170	1.01 120	1.18 169	1.10 156	1.02 156	0.81 128	1.25 100	1.15 155	1.30 128	0.77 82	2.55 184	0.96 154	0.63 130	2.28 40	1.23 45	1.09 127	0.99 136	2.42 91	0.90 108	2.22 97	1.72 30	0.79 155	1.12 167	1.31 140	1.27 122	2.62 159	1.48 136
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
GEStereo_RVC	1.88 106	0.97 126	1.01 120	1.01 152	0.88 130	1.12 165	1.07 147	1.65 159	0.82 117	0.90 91	0.78 86	1.38 138	0.79 122	0.64 134	2.40 44	2.33 131	1.22 147	1.22 183	4.10 147	1.26 146	5.16 143	12.04 181	0.73 137	1.21 173	0.95 88	0.97 83	2.49 144	1.64 145

STTStereo	1.06 37	0.95 121	0.90 90	0.79 119	0.77 113	0.70 109	1.10 150	0.86 48	1.48 175	1.26 125	0.78 86	1.13 116	0.78 120	0.94 177	2.76 52	1.16 33	0.76 41	0.73 60	1.10 34	0.66 55	1.18 47	1.53 27	0.62 103	0.58 57	0.78 51	1.22 120	1.76 84	1.40 132

TDLM	0.57 8	0.62 16	0.66 56	0.43 35	0.58 75	0.49 43	0.51 95	0.72 24	0.45 39	0.33 5	0.80 88	0.83 66	0.46 35	0.46 73	0.67 1	0.67 1	0.59 14	0.55 22	0.52 6	0.51 20	0.51 5	1.17 13	0.44 30	0.41 21	0.42 8	0.35 8	0.64 9	0.70 42

UCFNet_RVC	2.81 138	1.27 179	0.90 90	0.89 137	0.94 140	0.78 125	0.62 109	0.78 32	0.68 101	0.91 93	0.80 88	1.29 131	1.02 160	0.50 88	42.02 209	1.15 31	0.85 65	0.83 92	6.67 188	0.85 102	1.51 68	2.89 51	1.15 192	0.75 96	1.10 113	1.14 113	1.58 69	2.10 167

CFNet_pseudo	1.71 94	0.79 64	0.89 87	0.83 127	0.79 119	0.71 110	0.43 71	0.93 61	0.53 65	0.94 100	0.81 90	0.94 89	0.88 141	0.82 167	15.18 152	1.47 75	0.79 55	0.73 60	7.38 202	0.78 80	1.08 40	2.74 50	0.74 143	0.70 90	0.91 77	0.91 75	1.47 54	1.13 106

APVNet	1.28 53	1.03 151	0.68 57	0.69 97	0.78 115	0.87 135	0.89 135	0.79 34	0.72 107	0.91 93	0.83 91	0.92 85	0.61 71	0.59 116	3.31 76	1.71 101	1.16 141	0.99 136	3.22 122	0.92 110	1.91 90	4.73 75	0.58 88	1.11 166	0.80 56	0.84 61	1.90 93	0.97 80

HSM	1.47 74	0.76 52	1.02 122	0.81 123	0.80 121	0.56 66	0.56 99	1.86 176	0.60 83	0.76 56	0.85 92	0.90 78	0.68 88	0.60 119	11.58 139	1.15 31	0.96 100	0.74 65	2.61 97	0.74 71	2.26 101	2.51 46	0.60 99	0.87 126	0.95 88	0.98 85	2.08 104	1.02 93

DLCB_ROB	1.03 34	0.92 109	0.91 93	0.74 105	0.83 129	0.75 119	0.77 124	0.88 53	0.73 109	0.93 97	0.85 92	1.06 104	0.94 150	0.70 148	1.57 11	1.24 47	1.03 116	0.73 60	0.92 23	0.75 74	1.48 66	2.49 44	0.81 159	0.77 100	1.35 149	1.30 125	1.49 58	0.95 78

CES	1.47 74	0.78 62	0.61 47	0.46 47	0.57 72	0.52 55	0.23 14	1.50 136	0.68 101	0.78 61	0.86 94	0.86 72	0.90 142	0.39 38	7.38 117	3.09 148	1.24 150	1.04 149	1.48 50	1.19 137	4.63 131	5.40 91	0.67 119	0.45 29	0.87 70	0.82 56	1.16 32	1.15 110

s12784h	2.36 126	1.12 161	1.42 179	1.12 161	0.93 137	0.62 88	0.40 64	1.36 121	0.68 101	1.05 111	0.86 94	1.10 111	0.94 150	0.43 59	2.88 59	4.87 191	1.00 110	0.73 60	3.80 140	0.59 34	7.79 177	9.50 138	0.55 75	0.69 86	1.89 198	1.97 180	11.65 248	3.89 201

DSFCA	0.94 29	0.84 77	0.75 64	0.66 93	0.78 115	0.62 88	0.79 127	0.75 29	0.78 113	0.78 61	0.86 94	0.79 59	0.52 46	0.44 64	1.95 25	1.21 42	0.89 78	0.87 103	1.03 29	0.81 90	1.11 41	2.19 40	0.73 137	0.80 108	0.84 62	0.96 80	1.89 92	0.85 63

MyStereo04	1.85 103	0.92 109	1.06 128	0.81 123	0.90 132	0.59 81	0.43 71	1.56 148	0.99 135	2.30 184	0.87 97	1.46 144	0.57 60	0.41 45	3.53 82	2.81 143	0.93 90	1.01 144	5.44 166	2.73 209	4.96 135	6.15 108	1.83 217	0.96 150	1.39 156	1.73 158	2.57 156	0.94 75

UDGNet	1.40 68	1.04 152	0.83 76	1.64 196	1.39 180	1.70 198	1.25 165	1.21 95	0.81 116	0.63 32	0.87 97	0.92 85	0.42 32	1.61 210	2.12 33	1.25 48	0.87 72	0.89 111	2.45 93	0.92 110	1.95 93	5.71 98	1.28 199	0.54 45	1.21 132	1.10 104	2.15 107	1.02 93

iResNetv2_ROB	1.65 91	0.91 103	0.76 66	1.13 163	0.66 96	0.73 115	0.56 99	2.62 218	0.67 99	1.76 157	0.87 97	1.36 137	0.77 119	0.42 54	5.48 105	1.34 59	1.04 119	0.74 65	4.59 153	0.89 105	7.80 179	2.09 38	0.62 103	0.93 145	0.89 74	0.86 67	3.12 186	0.90 70

AACVNet	1.30 55	0.89 97	0.74 62	0.93 138	0.95 141	0.73 115	0.64 111	0.88 53	0.64 94	0.74 50	0.88 100	0.83 66	0.67 87	0.62 126	9.20 124	1.41 64	0.87 72	0.84 95	1.21 38	0.80 85	1.51 68	2.50 45	0.75 146	0.69 86	0.88 72	1.11 105	1.91 94	1.31 126

sAnonymous2	1.46 71	0.77 55	0.55 39	0.43 35	0.48 41	0.71 110	0.42 67	1.28 106	0.99 135	0.65 37	0.88 100	1.13 116	0.96 154	0.36 27	2.58 47	2.36 133	1.11 129	1.05 154	3.69 138	0.96 117	4.96 135	7.11 119	0.64 110	0.61 65	0.84 62	1.39 132	1.25 37	1.23 120

CroCo_RVC	1.46 71	0.77 55	0.55 39	0.43 35	0.48 41	0.71 110	0.42 67	1.28 106	0.99 135	0.65 37	0.88 100	1.13 116	0.96 154	0.36 27	2.58 47	2.36 133	1.11 129	1.05 154	3.69 138	0.96 117	4.96 135	7.11 119	0.64 110	0.61 65	0.84 62	1.39 132	1.25 37	1.23 120

CVANet_RVC	0.80 21	0.73 39	0.92 99	0.86 133	0.64 92	0.72 113	0.62 109	1.17 87	0.55 69	0.47 13	0.89 103	0.91 80	0.48 38	0.51 90	0.84 2	0.75 5	0.61 19	0.59 27	0.56 9	0.63 43	0.66 15	3.82 61	0.43 26	0.47 34	0.57 21	0.44 18	0.78 14	1.05 97

DISCO	1.04 35	0.98 133	0.62 48	0.57 70	0.62 85	0.84 132	0.83 131	0.77 30	0.82 117	1.98 167	0.89 103	0.68 30	0.70 93	0.45 71	1.98 26	1.35 60	1.00 110	0.81 81	1.83 68	0.81 90	1.00 35	2.90 52	0.62 103	0.65 77	0.74 44	0.84 61	2.03 101	0.85 63

CAS	1.16 48	0.81 70	0.47 26	0.51 55	0.49 45	0.38 19	0.31 37	0.56 10	0.45 39	1.20 117	0.90 105	0.64 23	0.97 158	0.32 17	3.11 70	2.22 129	0.98 104	0.85 97	1.21 38	0.64 45	3.95 119	5.48 95	0.47 38	0.31 8	0.85 67	0.92 77	1.21 35	1.15 110

SGM-Forest	5.08 191	1.24 173	0.79 70	2.11 209	1.57 191	1.42 187	0.58 105	1.40 124	0.90 127	4.89 242	0.91 106	2.72 190	12.97 238	0.64 134	17.84 163	3.50 161	0.87 72	0.68 44	9.60 214	0.82 96	7.51 171	17.96 240	0.87 176	1.09 162	1.69 188	1.75 159	5.90 224	34.83 264
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FADNet	2.84 141	0.83 73	0.90 90	0.83 127	1.04 147	0.62 88	2.08 184	0.99 68	0.76 111	0.92 96	0.92 107	1.18 121	0.78 120	0.76 156	40.37 200	1.50 77	0.97 103	1.03 148	2.68 100	1.57 168	3.20 111	5.00 80	0.51 58	0.68 84	1.58 178	1.68 155	1.54 62	1.82 151

GES	1.63 90	0.75 44	0.83 76	0.79 119	0.73 106	0.82 130	0.67 117	1.36 121	0.95 133	1.65 151	0.95 108	0.78 56	0.65 83	0.66 141	6.17 109	1.65 97	1.02 115	0.91 118	5.50 167	1.23 143	4.23 123	5.40 91	0.67 119	0.96 150	0.81 59	0.83 59	1.52 60	1.65 146

HGLStereo	0.89 25	0.66 20	0.79 70	0.52 57	0.71 103	0.57 71	0.50 92	0.67 22	0.51 61	1.67 153	0.96 109	0.66 27	0.57 60	0.54 103	1.73 20	1.28 52	0.85 65	0.78 73	1.10 34	0.68 58	1.07 38	2.08 37	0.51 58	0.68 84	0.75 46	0.79 52	1.59 74	0.81 58

FADNet-RVC-Resample	2.26 124	0.88 94	1.00 116	0.72 101	0.82 126	0.64 96	1.20 160	1.09 77	0.94 131	0.99 104	0.96 109	1.71 161	0.79 122	1.00 184	25.20 171	1.54 86	1.23 149	1.59 206	1.55 53	1.07 128	1.59 72	6.84 115	0.60 99	1.24 175	0.88 72	1.96 179	1.44 48	1.54 138

AF-Net	1.15 46	0.85 83	1.00 116	0.77 111	0.93 137	1.00 153	2.29 188	1.51 139	1.06 144	0.57 20	0.96 109	1.40 140	0.64 80	0.75 153	2.20 37	1.08 25	0.85 65	0.62 34	1.83 68	0.79 83	0.90 26	2.97 53	0.66 116	0.65 77	0.98 92	0.89 70	1.58 69	1.24 122

Nwc_Net	1.15 46	0.85 83	1.00 116	0.77 111	0.93 137	1.00 153	2.29 188	1.51 139	1.06 144	0.57 20	0.96 109	1.40 140	0.64 80	0.75 153	2.20 37	1.08 25	0.85 65	0.62 34	1.83 68	0.79 83	0.90 26	2.97 53	0.66 116	0.65 77	0.98 92	0.89 70	1.58 69	1.24 122

MIPNet	2.96 147	0.92 109	0.91 93	0.50 52	0.67 99	0.56 66	0.61 108	1.33 115	0.54 68	2.05 173	0.97 113	0.83 66	0.81 127	0.49 81	40.68 202	1.72 103	1.31 156	0.97 131	3.26 124	1.24 144	1.50 67	9.35 136	0.59 94	1.03 156	1.35 149	1.98 181	2.90 175	0.81 58

Anonymous3	2.34 125	0.87 90	0.96 106	0.57 70	1.20 165	0.90 140	0.70 120	2.43 212	1.12 150	1.04 108	0.97 113	2.57 185	1.18 173	0.58 114	4.83 99	8.57 218	1.53 174	1.46 201	5.31 164	1.61 171	6.76 159	10.34 147	0.73 137	0.71 91	1.11 116	1.40 135	2.31 119	1.33 128

LoS	1.62 89	0.79 64	0.65 52	0.53 59	0.57 72	0.67 102	0.39 62	2.55 216	0.90 127	1.22 124	0.98 115	0.98 98	0.87 139	0.44 64	4.09 91	3.52 163	1.45 166	0.94 124	2.24 83	0.75 74	6.08 153	7.76 124	0.68 122	0.64 71	1.18 130	0.97 83	1.10 29	0.87 68

PDISCO_ROB	1.12 41	0.87 90	0.62 48	0.79 119	0.70 101	0.54 59	0.76 123	0.95 64	0.69 104	1.78 158	0.98 115	0.75 46	0.63 77	0.65 139	2.15 35	1.54 86	0.99 107	1.10 163	1.60 59	0.82 96	1.80 80	2.71 49	0.57 86	0.84 117	1.20 131	0.84 61	2.56 154	0.90 70

trnet	1.46 71	0.91 103	0.99 113	0.53 59	0.44 34	0.49 43	0.25 23	1.41 126	0.67 99	0.88 88	1.00 117	0.97 95	0.76 112	0.44 64	7.79 118	3.28 155	0.95 96	0.64 37	2.41 88	0.64 45	3.97 121	3.96 65	0.58 88	0.63 69	1.03 102	1.01 87	1.73 80	0.99 89

CREStereo	1.57 84	0.92 109	0.99 113	0.53 59	0.43 33	0.49 43	0.26 26	1.44 130	0.71 106	0.87 81	1.01 118	0.95 92	0.76 112	0.44 64	7.17 114	4.29 180	0.93 90	0.59 27	2.41 88	0.65 52	5.45 144	5.19 85	0.61 101	0.63 69	1.02 101	1.01 87	1.74 82	0.98 84
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
CFNet_RVC	2.61 132	0.87 90	0.97 109	0.76 108	0.82 126	0.73 115	0.52 96	0.74 28	0.66 98	0.87 81	1.03 119	0.90 78	0.61 71	0.52 92	44.12 215	1.18 37	0.85 65	0.81 81	2.35 87	0.76 78	1.46 62	2.38 42	0.53 70	0.73 94	0.99 94	1.11 105	1.93 95	1.22 119

NVstereo2D	2.85 142	0.83 73	0.80 73	0.70 99	0.80 121	0.92 144	0.81 128	1.18 91	0.76 111	0.93 97	1.03 119	0.81 64	0.55 57	0.72 151	52.45 260	1.56 91	0.94 94	0.87 103	1.64 60	0.72 69	1.14 44	1.60 29	0.76 148	0.87 126	1.08 112	0.79 52	1.01 23	0.75 48

TANstereo	1.55 81	1.06 156	0.94 102	0.68 94	0.76 109	0.90 140	0.33 45	0.86 48	0.64 94	0.70 42	1.05 121	0.60 16	0.61 71	1.01 185	2.77 53	2.92 145	1.00 110	1.15 172	1.49 51	1.30 150	5.05 141	5.77 100	1.42 203	0.59 60	0.57 21	0.90 72	5.94 225	0.75 48

XX-TBD	1.55 81	1.06 156	0.94 102	0.68 94	0.76 109	0.90 140	0.33 45	0.86 48	0.64 94	0.70 42	1.05 121	0.60 16	0.61 71	1.01 185	2.77 53	2.92 145	1.00 110	1.15 172	1.49 51	1.30 150	5.05 141	5.77 100	1.42 203	0.59 60	0.57 21	0.90 72	5.94 225	0.75 48

ADCRef	4.89 188	1.42 192	1.03 124	0.78 115	1.79 199	1.25 179	1.80 175	1.00 70	5.53 244	1.84 161	1.05 121	1.16 120	0.93 148	1.23 201	53.67 263	2.00 120	1.15 139	1.05 154	3.90 143	1.36 153	2.10 95	4.11 66	2.09 219	1.09 162	2.26 209	4.58 218	2.46 141	29.47 259

stereogan	1.50 77	1.32 182	1.15 148	1.13 163	1.31 174	1.13 166	1.02 144	1.26 103	1.04 143	1.20 117	1.09 124	1.65 158	0.90 142	0.67 143	2.78 56	1.43 67	1.01 114	0.81 81	1.83 68	0.99 122	1.36 57	8.05 127	0.73 137	0.92 143	0.91 77	1.08 102	2.36 127	1.37 129

pcwnet_v2	3.23 154	0.83 73	0.97 109	0.93 138	1.14 160	0.96 147	0.69 119	1.17 87	0.87 125	2.03 171	1.10 125	1.29 131	1.08 165	1.26 202	45.42 219	1.62 96	1.08 126	0.89 111	6.88 198	0.84 101	3.07 109	4.23 68	1.04 187	0.91 141	1.05 108	1.19 116	2.44 137	2.19 172

RainbowNet	6.38 209	3.77 240	2.95 236	4.59 235	3.15 237	4.28 231	10.99 249	2.04 192	1.97 201	1.89 166	1.11 126	3.92 205	3.08 203	3.63 233	42.37 212	1.96 118	4.60 220	1.56 205	16.57 228	8.71 254	11.66 217	11.28 169	10.57 263	2.32 215	2.23 208	2.29 196	2.78 169	6.05 218

ICVP	1.60 88	0.75 44	1.11 140	0.77 111	0.78 115	0.87 135	0.64 111	1.10 78	0.85 121	1.37 134	1.11 126	0.95 92	1.12 170	0.57 112	3.12 72	2.05 124	1.33 158	1.00 140	1.56 55	1.07 128	3.91 118	10.82 155	0.69 128	0.87 126	0.95 88	1.21 118	1.52 60	1.14 107
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
AMNet	1.31 56	1.12 161	1.05 127	1.14 165	1.12 159	1.27 181	1.07 147	1.35 118	1.13 151	1.10 114	1.11 126	1.55 153	1.26 174	1.20 199	1.75 21	1.59 95	1.37 162	1.23 184	1.37 45	1.22 140	1.40 58	1.40 20	1.25 198	1.26 178	1.26 135	1.70 157	1.54 62	1.65 146

RP	1.29 54	1.05 154	1.26 168	0.96 143	1.11 157	0.85 133	1.39 170	1.24 99	1.30 163	0.61 27	1.16 129	1.27 128	0.75 107	0.72 151	3.49 80	1.12 30	0.95 96	0.68 44	1.24 40	0.83 99	1.02 36	4.57 72	0.63 108	0.91 141	0.90 75	1.02 92	2.51 146	1.20 118

DeepPrunerF	4.26 177	1.62 205	0.74 62	2.93 223	4.99 255	2.40 212	3.44 204	0.88 53	3.92 233	0.79 64	1.16 129	0.71 35	0.57 60	0.63 130	43.07 214	2.04 123	1.04 119	0.87 103	2.42 91	0.92 110	1.80 80	2.10 39	0.88 179	0.82 112	28.99 262	1.77 164	2.48 142	1.16 113

RTS	3.66 167	1.19 165	1.07 132	0.99 146	1.30 172	1.36 185	3.80 209	1.35 118	1.49 177	2.37 186	1.17 131	1.84 164	1.14 171	1.07 190	42.35 210	3.22 152	2.05 196	1.43 199	4.07 145	1.94 186	4.46 125	5.32 87	1.05 188	1.34 180	1.91 199	5.04 224	2.33 122	2.12 168

RTSA	3.66 167	1.19 165	1.07 132	0.99 146	1.30 172	1.36 185	3.80 209	1.35 118	1.49 177	2.37 186	1.17 131	1.84 164	1.14 171	1.07 190	42.35 210	3.22 152	2.05 196	1.43 199	4.07 145	1.94 186	4.46 125	5.32 87	1.05 188	1.34 180	1.91 199	5.04 224	2.33 122	2.12 168

Ntro	7.30 219	6.21 252	2.53 225	8.29 245	3.01 233	5.20 238	8.21 232	1.40 124	1.51 179	1.44 138	1.19 133	3.90 203	2.78 196	3.15 227	35.64 184	1.27 50	10.61 241	1.27 192	45.74 260	1.93 185	14.28 253	11.91 179	11.38 267	2.65 229	1.73 191	2.28 195	2.54 152	4.94 207

ACVNet-4b	15.72 254	4.04 244	2.68 227	44.32 271	2.83 227	6.13 244	62.22 274	1.84 172	1.78 195	1.65 151	1.24 134	4.40 214	112.58 278	3.38 230	47.32 229	1.32 57	16.00 263	1.73 213	55.10 266	2.19 200	14.48 258	16.37 219	7.30 250	3.18 247	1.64 182	1.88 171	2.20 112	4.57 204

NCCL2	1.66 92	1.30 180	1.16 150	1.12 161	1.48 184	0.80 127	1.13 156	1.07 75	1.15 155	1.84 161	1.26 135	1.12 113	0.84 134	0.83 168	4.07 89	1.52 79	1.22 147	0.89 111	1.35 44	0.93 114	2.49 103	5.97 104	1.47 208	1.14 169	1.49 169	1.40 135	3.78 209	1.89 157

NaN_ROB	2.45 128	1.12 161	1.08 134	0.97 144	1.86 205	0.90 140	1.61 173	1.33 115	10.69 258	1.00 105	1.27 136	2.58 187	0.94 150	1.20 199	17.00 159	1.43 67	1.03 116	0.90 116	1.56 55	1.21 139	1.90 88	3.45 56	0.81 159	1.12 167	1.54 177	2.00 183	2.39 133	3.23 194

PA-Net	1.33 59	0.99 137	1.18 156	0.77 111	1.35 178	0.69 106	0.90 136	0.82 42	1.17 157	0.82 71	1.28 137	0.78 56	0.79 122	0.93 175	4.45 97	1.31 56	0.72 31	0.80 79	1.06 31	0.89 105	1.19 48	4.70 74	0.68 122	0.85 124	1.01 98	2.17 190	1.45 52	2.09 165
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
IPLGR	3.62 165	0.90 100	0.93 100	0.65 90	0.68 100	0.51 50	0.44 77	1.14 84	0.45 39	2.02 170	1.29 138	0.88 73	0.76 112	0.48 77	49.71 239	1.92 116	1.37 162	1.13 167	3.29 127	1.45 160	3.00 108	15.33 210	0.59 94	1.08 161	1.51 173	1.93 177	3.46 198	0.91 73

NCC-stereo	1.37 63	1.25 175	1.13 142	1.00 148	1.08 151	0.98 150	1.87 178	1.76 166	1.58 183	0.60 24	1.33 139	1.22 122	1.08 165	0.78 161	3.16 73	1.19 39	0.95 96	1.00 140	1.64 60	1.00 123	1.20 50	3.65 57	0.84 167	0.84 117	1.28 137	1.57 147	1.44 48	1.60 142

Abc-Net	1.37 63	1.25 175	1.13 142	1.00 148	1.08 151	0.98 150	1.87 178	1.76 166	1.58 183	0.60 24	1.33 139	1.22 122	1.08 165	0.78 161	3.16 73	1.19 39	0.95 96	1.00 140	1.64 60	1.00 123	1.20 50	3.65 57	0.84 167	0.84 117	1.28 137	1.57 147	1.44 48	1.60 142
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ACVNet_1	7.23 217	3.88 242	3.60 243	16.55 252	3.61 244	6.82 248	10.77 246	1.61 153	1.77 193	1.62 147	1.34 141	4.64 215	3.07 202	7.87 245	46.54 225	1.46 72	11.70 250	1.77 214	20.85 238	1.62 172	14.44 257	9.86 140	7.17 249	2.93 242	1.84 194	2.33 198	2.75 168	2.71 181

SQANet	6.61 213	4.52 247	2.25 217	19.46 256	2.80 226	5.78 241	5.10 214	1.62 154	1.42 167	1.20 117	1.35 142	3.49 199	2.47 190	2.79 222	39.69 195	1.32 57	10.61 241	1.08 160	20.69 237	1.49 164	12.87 224	10.98 159	11.36 266	1.61 188	1.68 187	2.30 197	2.67 166	5.76 216

iinet-f	1.26 52	1.10 159	0.69 58	0.94 142	0.47 39	0.72 113	0.58 105	0.79 34	0.50 57	2.11 177	1.35 142	0.83 66	0.64 80	0.38 32	3.97 87	1.88 113	0.79 55	0.68 44	3.04 112	1.08 130	1.61 73	3.40 55	0.68 122	0.75 96	1.14 123	0.64 36	2.22 116	0.90 70

FC-DCNN	4.51 183	1.62 205	4.08 246	2.84 220	2.39 216	3.98 227	10.51 243	2.63 219	1.71 189	2.88 203	1.36 144	4.19 211	1.34 178	0.70 148	7.04 112	2.00 120	1.35 161	1.04 149	9.58 212	0.98 121	9.23 196	16.30 218	0.86 172	1.84 195	4.65 231	2.21 192	7.62 237	16.90 242

DDUNet	2.19 122	2.74 225	2.17 214	2.93 223	2.67 222	3.05 222	2.77 198	1.17 87	1.11 149	1.60 145	1.37 145	2.26 179	1.70 183	2.81 223	2.35 43	1.30 54	2.80 210	2.43 242	2.64 98	2.90 214	1.94 92	4.91 78	2.77 227	1.00 152	1.10 113	0.94 78	2.50 145	1.10 102

otaku	6.32 207	5.21 248	2.43 223	18.55 255	3.05 234	6.58 246	5.21 217	1.43 128	1.44 169	1.31 129	1.39 146	3.94 206	2.76 194	3.25 228	26.81 173	1.43 67	10.64 243	1.19 181	20.32 235	1.71 176	13.88 243	11.69 174	11.83 268	2.03 205	1.64 182	2.05 185	2.52 148	6.37 219

cross-raft	2.82 140	0.91 103	1.18 156	0.75 107	0.90 132	0.66 99	0.46 82	2.03 191	0.61 86	0.95 102	1.42 147	1.08 110	0.76 112	0.53 95	8.24 121	5.88 204	1.09 127	0.80 79	6.99 200	2.68 208	12.15 218	17.17 231	0.72 133	0.78 105	1.60 180	1.91 173	1.66 77	2.34 176

MFN_U_SF_DS_RVC	4.37 181	1.52 200	1.06 128	2.01 205	1.95 210	2.24 209	6.41 224	2.14 195	2.21 207	1.72 156	1.55 148	2.74 193	6.14 215	6.25 243	28.17 175	1.81 110	1.51 170	1.06 157	5.38 165	1.78 179	12.52 220	8.92 134	1.51 211	1.25 177	2.26 209	3.39 212	3.05 181	7.55 223

DeepPruner_ROB	1.89 107	0.77 55	0.97 109	0.86 133	0.91 134	0.80 127	5.39 218	1.26 103	0.91 129	1.47 139	1.61 149	0.92 85	0.82 131	0.56 110	4.41 93	1.54 86	1.07 125	1.06 157	2.72 104	0.80 85	7.63 173	7.36 122	0.87 176	0.77 100	0.91 77	1.47 141	2.20 112	0.99 89

Dean	7.71 228	3.73 239	2.70 229	34.51 266	4.04 249	5.77 240	11.08 250	2.27 206	2.38 211	2.20 180	1.67 150	5.02 220	5.62 213	3.37 229	48.84 235	1.81 110	12.14 253	1.69 210	9.97 215	2.18 198	14.18 247	9.87 141	7.32 251	2.79 238	3.52 225	2.90 204	3.53 201	3.17 192

RGC	1.56 83	1.33 184	1.98 210	1.18 169	1.24 166	1.20 173	1.06 145	1.20 93	1.09 147	0.91 93	1.67 150	1.23 124	1.26 174	0.92 174	4.08 90	1.27 50	1.06 123	0.86 99	1.92 72	1.10 132	1.72 78	5.40 91	0.79 155	1.03 156	1.17 126	1.52 144	2.20 112	1.83 152

LVE	12.08 243	3.68 237	2.75 230	55.08 275	4.35 253	8.14 255	74.25 277	1.97 182	2.42 212	2.31 185	1.72 152	4.79 216	5.02 212	3.47 232	40.00 199	2.29 130	11.14 245	1.88 220	50.99 265	2.03 191	10.30 203	12.06 182	5.50 239	3.25 249	3.73 227	3.25 209	3.10 182	6.68 222

TRStereo	7.27 218	1.32 182	1.93 205	0.85 132	0.64 92	2.31 211	0.87 133	2.20 199	0.84 120	4.40 233	1.76 153	2.27 180	0.75 107	0.53 95	9.78 128	18.00 260	0.89 78	0.90 116	5.70 174	1.69 175	7.47 170	17.27 234	0.63 108	0.64 71	1.43 159	106.42 280	3.23 188	1.61 144

MSMDNet	3.50 160	0.89 97	1.16 150	0.58 72	0.75 108	0.62 88	0.50 92	2.02 189	0.62 88	1.04 108	1.76 153	1.11 112	12.05 235	0.61 121	12.99 143	10.73 223	1.17 142	0.81 81	6.92 199	1.46 162	11.45 216	17.23 233	0.72 133	0.84 117	1.47 166	1.81 165	1.28 39	1.94 161

XPNet_ROB	1.76 99	1.58 203	1.17 154	0.93 138	1.17 162	1.05 159	0.98 141	0.97 65	1.17 157	1.07 112	1.79 155	4.38 213	0.73 102	0.80 165	2.59 49	1.58 94	1.78 185	0.97 131	1.45 49	1.06 127	2.58 105	8.45 132	0.94 183	0.88 133	0.99 94	1.31 126	3.33 193	1.71 148

DN-CSS_ROB	1.49 76	0.84 77	1.08 134	0.88 136	0.88 130	0.50 48	0.39 62	2.00 188	0.63 91	1.55 142	1.79 155	1.00 100	0.81 127	0.41 45	3.48 79	1.46 72	1.12 133	0.95 125	5.28 163	0.75 74	4.20 122	3.69 59	0.56 82	1.01 154	0.80 56	0.82 56	2.06 103	1.31 126

PWCDC_ROB	2.81 138	0.72 33	0.69 58	0.63 85	0.95 141	0.69 106	0.70 120	1.04 74	1.58 183	0.64 34	1.84 157	0.91 80	3.56 208	0.77 160	39.21 192	2.17 127	1.31 156	0.99 136	1.59 58	1.01 125	3.34 112	5.82 102	0.72 133	0.87 126	0.77 47	0.94 78	1.13 31	1.19 116

IMH	9.35 233	3.37 233	3.55 242	4.56 234	3.42 241	4.71 236	8.11 231	3.47 230	3.11 225	1.42 137	1.87 158	5.75 224	16.21 249	47.47 276	51.66 251	2.73 141	9.15 237	2.36 237	20.87 239	2.09 197	8.20 186	10.33 146	8.06 260	2.34 216	7.63 242	5.85 231	3.76 208	10.29 231

ACVNet_2	7.60 223	3.56 234	2.92 235	21.71 261	3.45 242	5.03 237	10.20 240	1.84 172	1.75 191	1.88 163	1.90 159	4.13 209	3.42 207	3.13 226	48.14 232	1.55 89	12.78 256	1.59 206	33.01 246	1.79 180	11.17 214	7.89 125	6.76 248	2.80 239	3.11 223	2.99 207	3.50 200	3.10 190

MSC_U_SF_DS_RVC	5.15 193	2.25 222	1.46 184	2.42 214	2.07 214	2.04 206	5.18 216	1.97 182	2.61 214	2.96 206	1.93 160	3.79 202	10.20 226	10.36 251	27.56 174	3.55 165	3.01 211	1.99 224	14.19 223	3.59 226	7.40 169	9.91 142	2.85 229	1.93 199	2.42 216	2.82 203	2.19 111	6.53 220

UDG	4.03 175	2.77 226	2.35 222	2.93 223	2.67 222	3.00 221	2.72 197	1.31 114	1.13 151	1.64 150	1.94 161	2.23 176	1.70 183	2.77 221	48.50 233	1.67 100	3.08 212	2.35 235	2.67 99	2.91 215	3.58 116	5.04 81	2.66 222	1.23 174	1.07 111	1.28 124	2.36 127	1.15 110

MFMNet_re	3.46 159	1.42 192	1.49 187	1.53 193	1.89 207	2.00 204	2.86 201	2.64 220	2.15 206	1.61 146	1.95 162	3.90 203	2.80 197	1.04 188	16.75 156	4.11 176	2.68 209	1.96 223	6.65 187	2.58 207	14.03 244	5.20 86	1.88 218	2.03 205	1.41 157	1.32 127	3.30 192	2.21 173

IMH-64-1	7.69 226	3.33 230	3.54 240	4.78 236	3.41 239	4.66 233	7.94 228	3.50 231	3.08 223	1.39 135	1.97 163	5.46 222	11.00 230	5.06 240	51.74 252	4.54 187	6.41 229	2.30 232	19.20 231	2.05 193	8.35 187	10.70 153	7.76 257	2.38 217	6.01 237	4.61 219	13.27 253	9.08 225

IMH-64	7.69 226	3.33 230	3.54 240	4.78 236	3.41 239	4.66 233	7.94 228	3.50 231	3.08 223	1.39 135	1.97 163	5.46 222	11.00 230	5.06 240	51.74 252	4.54 187	6.41 229	2.30 232	19.20 231	2.05 193	8.35 187	10.70 153	7.76 257	2.38 217	6.01 237	4.61 219	13.27 253	9.08 225

test_5	0.76 18	0.91 103	0.32 7	0.39 26	0.26 11	0.36 16	0.19 10	1.79 170	0.33 17	0.60 24	1.97 163	0.76 47	0.75 107	0.33 20	1.58 12	1.23 45	0.57 11	0.55 22	1.09 33	0.40 9	0.64 12	1.83 32	0.31 7	0.46 33	0.47 10	0.40 11	1.72 79	0.44 11

FADNet_RVC	3.56 163	1.23 171	1.25 167	1.44 188	1.84 202	1.07 160	1.92 181	1.49 134	1.21 159	1.36 131	1.98 166	2.15 172	1.78 185	1.70 211	24.01 169	3.18 150	2.07 198	2.72 245	5.67 173	1.96 188	6.65 157	9.51 139	0.82 163	1.59 187	1.21 132	1.51 142	12.03 249	2.86 185

ADCL	5.74 200	1.87 211	1.62 192	1.28 178	1.42 183	1.61 195	2.34 191	1.29 108	5.06 242	3.00 208	1.99 167	1.30 133	0.87 139	1.13 195	49.88 241	1.73 106	1.64 175	1.77 214	3.04 112	1.41 156	3.47 114	3.84 62	1.23 195	1.32 179	9.34 249	11.37 245	11.30 246	28.87 258

RTSC	3.28 155	0.98 133	1.45 183	0.78 115	0.96 145	1.01 155	2.41 192	1.17 87	1.33 165	2.40 191	2.02 168	1.27 128	1.03 161	1.14 196	40.84 205	3.19 151	1.99 191	1.31 195	4.15 148	1.44 159	3.49 115	5.65 96	0.68 122	1.18 171	1.17 126	1.04 96	2.44 137	2.09 165

MyStereo	1.93 109	0.95 121	1.26 168	0.84 131	0.91 134	0.57 71	0.43 71	1.29 108	0.74 110	2.38 188	2.06 169	1.54 152	0.70 93	0.40 42	4.03 88	2.60 139	0.90 81	0.93 122	5.50 167	2.53 205	4.90 134	7.06 118	1.36 201	1.00 152	1.50 170	2.17 190	2.66 165	0.94 75

MADNet+	4.92 189	2.05 216	1.88 202	2.10 208	2.41 217	1.62 196	5.57 219	2.53 215	2.09 203	2.66 199	2.11 170	4.11 208	2.91 200	2.54 219	41.01 206	5.19 196	4.09 218	1.69 210	4.60 154	3.68 228	13.15 233	7.71 123	1.76 215	3.65 253	3.07 221	2.16 189	3.24 190	3.28 196

DLNR_Zeroshot_test	24.07 265	81.88 279	1.95 207	101.60 280	0.50 48	0.56 66	81.29 278	2.29 208	0.50 57	4.86 240	2.13 171	3.03 195	0.93 148	12.16 254	103.32 277	142.13 282	34.14 270	19.58 269	8.61 208	4.90 234	8.02 184	28.05 267	0.55 75	0.85 124	1.36 152	1.54 145	1.21 35	1.87 155

notaker	13.32 249	13.02 264	4.84 247	18.53 254	6.99 262	8.41 257	14.34 256	3.85 239	3.23 227	2.91 204	2.14 172	31.16 265	43.76 265	4.86 238	85.76 275	2.65 140	12.81 257	2.79 248	43.18 256	2.96 217	14.95 260	11.46 172	7.77 259	3.13 245	2.66 219	2.97 206	3.75 207	4.87 206

ADCP+	5.11 192	1.52 200	1.70 194	1.08 159	1.55 186	1.22 175	2.28 186	1.03 73	2.69 218	3.96 226	2.19 173	2.25 178	0.63 77	0.98 183	54.20 265	1.53 81	0.87 72	0.96 128	4.27 150	0.95 115	2.45 102	3.80 60	0.74 143	0.80 108	2.41 214	11.13 244	7.77 238	23.00 249

CASS	2.25 123	1.02 149	1.23 163	1.34 182	1.04 147	0.89 138	5.14 215	1.41 126	1.02 141	1.29 127	2.38 174	1.25 126	0.84 134	0.53 95	3.59 83	2.58 137	3.60 214	1.09 161	3.45 134	1.24 144	7.99 183	9.49 137	0.68 122	0.88 133	1.59 179	1.27 122	2.51 146	1.41 133
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
WAO-6	7.60 223	2.96 228	2.69 228	8.39 247	2.91 230	4.09 229	9.80 238	3.51 233	3.29 229	1.83 160	2.44 175	6.58 229	10.28 229	3.07 224	50.48 247	2.35 132	13.45 260	1.89 221	9.14 209	2.24 201	14.27 250	12.25 184	3.34 232	2.73 236	7.78 243	7.61 238	4.78 219	11.18 233

LALA_ROB	2.09 120	2.18 218	1.21 160	1.07 157	1.32 176	1.18 168	1.12 154	1.19 92	1.45 171	2.05 173	2.76 176	3.68 201	0.92 145	0.96 181	4.76 98	1.53 81	1.45 166	1.18 180	2.60 96	1.36 153	3.60 117	8.26 131	0.80 158	1.16 170	1.35 149	1.44 138	3.89 212	2.12 168

FBW_ROB	5.25 195	2.41 223	2.49 224	2.72 218	2.98 232	2.61 215	6.30 223	1.78 169	1.10 148	2.52 193	2.82 177	4.91 219	8.67 220	6.67 244	49.93 242	1.28 52	1.82 186	0.97 131	9.21 210	1.68 174	9.07 194	5.89 103	4.29 237	1.84 195	1.48 168	1.92 175	1.81 85	2.56 179

SHD	3.64 166	1.05 154	2.15 213	1.16 168	1.24 166	1.21 174	2.45 193	1.63 157	1.66 186	2.43 192	2.96 178	1.83 163	2.53 192	0.95 179	39.82 196	3.82 172	1.89 187	1.51 202	4.16 149	2.08 196	5.74 150	5.69 97	0.74 143	1.99 202	1.92 201	1.81 165	1.97 98	1.86 154

UNDER WATER	16.74 257	8.01 260	5.18 253	15.67 251	9.29 267	8.94 259	36.85 269	8.38 264	6.23 246	4.21 232	3.00 179	18.64 258	96.12 276	15.60 262	37.14 187	10.17 221	14.68 262	2.79 248	47.09 262	8.60 250	17.12 266	13.21 196	17.04 272	5.56 260	6.15 239	15.22 250	6.39 230	14.80 239

XQC	3.85 173	1.31 181	1.36 176	1.30 180	1.53 185	1.33 184	2.55 195	1.62 154	1.46 174	2.54 194	3.01 180	1.69 159	4.90 211	1.38 206	44.59 216	3.43 159	1.76 184	1.35 196	3.99 144	1.75 178	4.57 129	5.16 84	0.89 180	1.42 182	2.05 206	2.68 201	2.31 119	2.06 164

ADCS	7.02 215	1.96 215	1.96 208	1.45 189	2.34 215	1.96 202	3.44 204	2.25 204	3.95 235	2.64 198	3.13 181	3.52 200	17.50 252	2.18 217	52.87 262	11.38 227	3.10 213	2.55 243	5.10 160	2.56 206	10.82 211	10.12 144	1.74 214	2.12 210	2.53 218	10.38 243	7.40 236	18.54 244

ADCMid	5.86 201	2.21 220	2.60 226	1.42 186	2.94 231	2.42 213	4.52 213	1.96 180	2.94 221	1.88 163	3.14 182	2.67 188	2.81 198	1.59 209	50.47 246	3.62 168	2.00 193	1.84 219	7.49 203	2.45 203	5.56 146	8.48 133	2.66 222	1.57 186	2.29 211	8.47 240	7.21 235	20.87 247

ETE_ROB	2.14 121	1.95 214	1.29 172	1.08 159	1.39 180	1.29 183	1.47 171	1.12 80	2.26 209	1.35 130	3.17 183	3.39 198	0.94 150	1.14 196	5.12 102	1.56 91	2.63 207	0.99 136	2.98 110	1.22 140	4.29 124	8.09 129	0.91 181	1.09 162	1.28 137	1.38 131	2.37 131	1.87 155

UNDER WATER-64	11.94 241	7.33 259	5.26 254	17.03 253	7.50 264	8.66 258	16.40 259	8.75 265	4.42 239	4.46 235	3.23 184	17.69 257	16.25 251	9.32 248	46.44 223	10.50 222	13.88 261	3.04 251	12.89 222	8.65 252	14.27 250	14.74 206	10.97 264	4.47 257	6.36 240	18.61 253	9.42 242	21.90 248

JetRed	12.58 245	6.94 258	7.73 261	4.83 239	6.78 261	9.44 260	10.92 248	5.31 250	4.60 240	5.84 264	3.34 185	8.16 238	8.25 219	9.89 250	50.58 248	14.44 248	10.47 240	7.92 259	7.78 207	5.56 238	18.07 268	24.74 262	11.23 265	4.59 258	12.62 252	25.80 258	25.52 264	28.19 256

SAMSARA	4.67 187	1.33 184	1.79 197	1.51 191	1.56 189	1.58 193	3.79 208	2.22 202	1.93 199	2.38 188	3.37 186	2.12 171	9.35 223	2.02 216	37.97 189	5.46 198	2.03 195	1.62 208	4.95 158	2.84 213	6.73 158	6.13 107	1.00 185	2.01 203	4.21 230	6.28 233	4.36 215	5.44 212

KSHMR	21.80 263	6.71 257	4.04 245	99.23 279	6.14 259	41.63 274	70.49 276	3.63 235	8.86 252	3.60 218	3.42 187	6.78 231	84.46 275	17.61 263	40.67 201	3.96 174	10.14 238	2.82 250	90.71 275	2.91 215	12.90 225	12.31 185	9.04 262	2.84 241	19.52 257	5.56 228	8.25 239	10.42 232

CSAN	3.35 157	1.35 187	1.16 150	1.52 192	2.04 213	1.26 180	7.98 230	1.54 142	10.46 255	2.39 190	3.42 187	5.12 221	2.55 193	1.14 196	8.20 120	1.38 62	1.73 182	1.10 163	3.33 131	1.72 177	6.90 161	10.63 152	0.82 163	1.50 184	1.94 202	3.78 217	2.45 139	2.93 186

STTRV1_RVC	7.62 225	1.35 187	1.13 142	1.70 197	1.33 177	2.15 208	1.82 176	1.56 148	1.45 171	1.88 163	3.47 189	3.12 196	4.87 210	1.12 194	49.09 237	6.48 207	11.18 246	1.07 159	41.45 254	10.39 261	9.37 197	18.83 247	1.22 194	2.21 212	5.53 233	2.91 205	5.85 222	13.08 236

PWC_ROB	2.85 142	1.23 171	1.47 185	0.98 145	1.11 157	1.27 181	1.99 182	1.27 105	1.94 200	1.81 159	3.58 190	2.35 182	3.05 201	1.01 185	14.14 148	4.27 179	2.10 199	1.91 222	3.81 141	1.66 173	5.64 149	8.18 130	0.85 171	2.03 205	1.36 152	1.46 139	3.11 183	3.25 195

EGLCR-Stereo	3.59 164	0.87 90	1.26 168	0.45 44	0.49 45	0.62 88	0.24 18	0.84 46	1.44 169	0.72 45	3.96 191	0.80 62	0.65 83	0.51 90	4.34 92	8.11 217	1.11 129	1.11 165	3.53 136	0.71 67	5.00 140	35.96 273	0.56 82	0.71 91	1.01 98	0.91 75	20.20 261	0.86 65

JetBlue	11.01 239	9.35 261	6.18 259	8.36 246	7.13 263	10.04 261	10.87 247	5.04 247	4.04 236	2.99 207	3.99 192	9.99 250	9.75 224	8.16 246	48.50 233	14.21 246	7.41 233	5.05 257	7.73 204	3.91 229	13.36 237	18.71 246	8.17 261	3.64 252	11.32 251	18.46 252	12.54 250	28.46 257

PVD	4.32 180	1.44 196	2.25 217	1.41 185	1.77 198	1.75 199	2.70 196	3.05 226	2.66 217	3.00 208	4.25 193	2.70 189	3.99 209	1.37 205	39.86 197	3.83 173	2.30 204	2.28 229	4.67 155	2.74 210	7.12 165	6.88 116	1.06 190	1.88 198	3.05 220	2.71 202	2.99 178	2.93 186

MLCV	2.04 117	0.89 97	0.99 113	1.37 183	1.31 174	1.02 156	1.01 143	2.14 195	0.80 114	2.00 169	4.28 194	1.74 162	1.62 182	0.48 77	3.03 66	2.01 122	1.33 158	0.96 128	6.76 191	1.13 133	6.05 152	5.71 98	0.68 122	1.73 192	1.32 144	1.39 132	2.32 121	1.07 98

R-Stereo Train	3.50 160	1.01 145	1.23 163	1.00 148	0.66 96	0.77 122	0.32 41	1.30 111	1.01 138	1.63 148	4.33 195	1.34 135	0.71 96	0.42 54	34.59 181	4.42 185	1.66 179	1.02 146	6.76 191	1.16 134	7.74 175	13.63 199	0.52 64	0.64 71	1.53 175	1.66 153	1.39 45	1.92 159

RAFT-Stereo	3.50 160	1.01 145	1.23 163	1.00 148	0.66 96	0.77 122	0.32 41	1.30 111	1.01 138	1.63 148	4.33 195	1.34 135	0.71 96	0.42 54	34.59 181	4.42 185	1.66 179	1.02 146	6.76 191	1.16 134	7.74 175	13.63 199	0.52 64	0.64 71	1.53 175	1.66 153	1.39 45	1.92 159
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AnyNet_C01	7.46 222	2.22 221	2.25 217	2.99 227	1.99 212	1.80 201	6.11 220	3.82 238	5.59 245	3.15 211	4.35 197	4.84 217	6.54 216	2.23 218	58.48 267	14.06 244	6.69 231	3.67 253	4.82 157	3.18 222	8.68 192	13.81 204	2.41 220	2.39 220	5.67 234	3.29 211	8.76 241	17.77 243

SANet	6.32 207	2.20 219	1.79 197	2.07 207	2.63 221	3.36 223	10.20 240	4.41 244	7.43 250	2.04 172	4.35 197	8.33 239	12.55 236	1.80 213	47.09 228	1.72 103	6.07 228	1.51 202	4.45 151	1.81 181	9.80 200	10.36 148	1.21 193	2.72 235	2.04 205	5.93 232	3.67 204	9.02 224

AnonymousM	2.90 145	0.65 19	0.48 28	0.51 55	0.33 18	0.52 55	0.24 18	1.70 163	0.47 44	0.75 52	4.40 199	0.71 35	0.46 35	0.47 75	2.68 51	3.64 169	1.18 143	1.04 149	1.95 75	3.61 227	4.88 133	12.46 187	0.67 119	0.66 80	0.60 29	1.21 118	15.66 259	16.35 241

AnyNet_C32	6.19 204	1.45 197	1.40 177	1.28 178	1.69 195	1.43 188	3.69 207	1.56 148	5.23 243	2.63 197	4.52 200	2.23 176	1.34 178	1.41 207	54.68 266	3.51 162	2.24 202	2.06 228	3.81 141	1.98 189	7.39 168	11.40 170	1.23 195	1.87 197	5.90 236	14.50 248	6.04 227	20.74 246

G-Net	6.30 206	1.67 207	1.86 200	1.46 190	1.83 201	1.49 192	1.31 166	4.92 246	8.45 251	3.15 211	4.65 201	7.94 236	6.81 217	0.87 170	16.87 158	7.83 214	1.93 190	2.71 244	5.65 172	6.44 244	9.07 194	11.41 171	1.44 205	2.80 239	1.78 193	18.73 254	6.49 231	30.54 260

edge stereo	6.57 212	1.88 212	3.13 239	2.21 211	1.87 206	2.69 218	3.15 202	4.49 245	3.41 230	3.95 225	4.81 202	6.45 228	20.30 254	1.11 193	18.59 164	14.65 251	2.02 194	1.64 209	36.45 248	6.00 241	7.11 164	13.70 202	1.44 205	2.08 209	2.35 213	2.08 188	3.74 205	5.94 217

EKT-Stereo	4.27 179	0.97 126	1.18 156	0.73 102	0.77 113	0.89 138	1.18 158	2.02 189	1.53 181	1.56 143	4.82 203	1.25 126	0.80 126	0.54 103	31.80 178	14.62 250	1.26 153	1.36 197	5.54 169	7.66 246	9.42 198	17.09 230	0.57 86	0.75 96	1.41 157	1.82 169	2.56 154	1.07 98

iResNet	2.85 142	0.97 126	0.97 109	1.43 187	1.80 200	1.47 191	1.12 154	1.81 171	1.13 151	2.59 196	4.97 204	1.93 166	2.37 189	0.49 81	10.52 136	7.03 209	1.43 165	1.23 184	6.83 196	1.98 189	10.31 204	4.92 79	0.64 110	2.13 211	1.14 123	1.54 145	2.80 170	1.38 130

DPSNet	6.19 204	1.58 203	1.40 177	1.82 198	2.77 225	2.27 210	2.04 183	1.97 182	2.91 220	2.12 178	5.08 205	10.47 253	6.82 218	8.77 247	19.95 166	11.92 237	5.92 227	3.73 254	17.76 229	9.60 260	12.18 219	17.85 237	3.88 235	3.21 248	2.31 212	3.71 215	2.62 159	2.45 177

ktn	29.25 269	4.04 244	95.12 280	14.38 250	5.47 256	18.03 265	17.50 261	16.11 270	67.22 278	2.86 202	5.27 206	171.03 279	80.57 274	10.72 253	76.12 273	3.35 158	21.01 268	2.75 246	90.20 274	29.10 272	15.07 262	11.01 160	7.65 256	3.01 243	5.09 232	5.80 229	4.72 218	6.57 221

HH	3.66 167	0.67 23	1.44 180	0.83 127	0.81 123	0.96 147	1.10 150	1.85 174	0.86 122	5.18 249	5.29 207	1.95 167	0.86 136	0.61 121	11.66 140	15.16 254	0.99 107	1.04 149	6.30 181	3.12 220	13.50 240	13.59 197	0.86 172	0.94 146	1.45 161	1.81 165	3.81 210	2.04 162

HanStereo	3.66 167	0.67 23	1.44 180	0.83 127	0.81 123	0.96 147	1.10 150	1.85 174	0.86 122	5.18 249	5.29 207	1.95 167	0.86 136	0.61 121	11.66 140	15.16 254	0.99 107	1.04 149	6.30 181	3.12 220	13.50 240	13.59 197	0.86 172	0.94 146	1.45 161	1.81 165	3.81 210	2.04 162

TorneroNet-64	13.22 248	6.29 254	5.03 252	34.00 265	3.73 248	10.39 262	16.61 260	3.46 229	12.22 264	2.26 183	5.35 209	17.42 256	34.25 262	14.90 259	47.42 230	3.17 149	13.22 259	2.42 240	36.46 249	9.14 257	14.27 250	12.82 191	5.64 240	2.71 232	14.05 255	13.61 246	3.58 202	12.45 235

DAS	3.10 150	1.00 143	1.10 138	1.19 172	1.08 151	1.08 161	1.21 161	1.75 164	1.79 196	3.25 214	5.47 210	2.72 190	3.29 205	0.55 106	5.31 103	7.12 210	2.42 205	1.23 184	6.24 179	1.85 182	12.96 227	10.93 157	0.78 151	1.97 200	1.37 154	1.75 159	2.60 157	1.57 139

SepStereo	3.10 150	1.00 143	1.10 138	1.19 172	1.08 151	1.08 161	1.21 161	1.75 164	1.79 196	3.25 214	5.47 210	2.72 190	3.29 205	0.55 106	5.31 103	7.12 210	2.42 205	1.23 184	6.24 179	1.85 182	12.96 227	10.93 157	0.78 151	1.97 200	1.37 154	1.75 159	2.60 157	1.57 139

test-1	4.23 176	0.69 27	1.20 159	0.60 76	0.60 76	0.75 119	0.64 111	1.95 178	0.80 114	4.00 228	5.47 210	2.20 175	0.79 122	0.41 45	24.74 170	12.65 238	1.45 166	1.51 202	6.68 189	6.25 242	10.73 210	20.07 251	0.58 88	0.87 126	1.46 163	1.76 163	2.89 174	2.51 178

SFCPSM	10.77 237	1.34 186	1.09 136	1.15 166	1.19 164	1.19 171	0.90 136	1.29 108	1.76 192	2.70 200	5.58 213	4.33 212	10.25 228	1.08 192	51.59 250	5.22 197	1.99 191	1.17 176	161.66 280	4.44 230	7.65 174	11.04 162	0.84 167	1.68 191	1.34 147	1.75 159	3.44 197	3.04 189

HSM-Net_RVC	3.81 172	1.09 158	1.14 145	1.82 198	1.25 168	0.94 145	0.70 120	2.28 207	1.07 146	2.74 201	5.68 214	38.55 267	1.46 181	0.55 106	5.03 101	1.95 117	1.20 145	0.79 75	1.99 76	1.22 140	7.13 166	13.94 205	0.84 167	2.30 214	1.64 182	1.51 142	2.21 115	1.75 149
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PWCK	10.29 236	3.91 243	2.77 231	4.89 240	3.54 243	7.32 251	8.68 233	3.93 240	4.63 241	4.65 237	5.75 215	24.50 263	9.85 225	3.38 230	35.70 186	3.25 154	10.92 244	2.38 238	72.59 272	5.10 235	14.78 259	8.07 128	3.71 234	2.51 224	7.91 245	7.44 235	6.33 228	9.46 228

PSMNet-ADL	4.56 185	0.97 126	1.17 154	1.19 172	1.28 170	1.04 158	0.92 138	1.77 168	1.26 161	3.47 217	6.08 216	1.51 149	3.10 204	0.57 112	51.86 256	9.30 219	1.51 170	0.96 128	5.92 176	1.28 147	6.83 160	12.62 190	0.87 176	0.88 133	1.17 126	1.43 137	3.02 179	1.17 115

FAT-Stereo	4.52 184	1.20 168	2.24 216	1.53 193	1.85 204	1.44 189	1.59 172	3.56 234	1.83 198	3.65 220	6.20 217	6.73 230	2.83 199	1.06 189	10.97 137	14.80 252	2.18 200	2.42 240	5.19 162	8.70 253	13.23 234	13.14 195	0.95 184	2.77 237	1.34 147	2.22 193	3.04 180	5.45 213

GANet	1.17 49	0.80 68	0.81 74	0.71 100	0.71 103	1.18 168	0.64 111	0.83 43	0.47 44	0.61 27	6.20 217	2.19 174	0.44 34	0.65 139	0.94 3	0.81 8	0.87 72	0.79 75	0.65 12	0.46 15	0.56 7	6.49 110	0.53 70	0.57 53	0.65 35	0.47 20	0.85 16	0.70 42

pmcnn	6.42 210	1.56 202	1.60 191	2.69 216	3.39 238	2.12 207	10.59 245	2.67 222	2.61 214	2.54 194	6.38 219	6.37 227	16.22 250	0.89 172	16.23 155	14.56 249	4.57 219	3.30 252	7.74 205	7.59 245	13.62 242	22.89 258	6.22 247	2.53 225	1.86 196	3.14 208	4.68 217	4.77 205

CBMV	5.62 199	1.43 194	1.24 166	1.61 195	1.61 192	1.96 202	2.28 186	3.43 228	1.48 175	3.08 210	6.42 220	7.79 235	9.12 221	0.62 126	17.34 161	13.54 240	2.64 208	1.27 192	9.58 212	1.19 137	10.31 204	16.88 227	0.86 172	2.04 208	1.64 182	1.86 170	4.52 216	26.08 254
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	12.84 246	32.58 269	1.86 200	20.66 260	2.84 228	7.65 253	3.50 206	4.02 241	1.51 179	3.73 223	6.49 221	3.22 197	42.47 264	0.80 165	50.42 245	2.20 128	1.29 154	0.83 92	18.69 230	1.42 157	12.92 226	18.51 243	1.50 210	1.82 193	24.51 260	15.09 249	31.82 267	34.42 263

GANet-ADL	3.14 152	0.92 109	1.31 174	1.05 156	1.05 149	1.24 178	0.92 138	1.20 93	1.01 138	3.66 222	6.58 222	1.07 109	0.81 127	0.49 81	11.53 138	4.97 194	1.73 182	0.91 118	6.57 186	2.05 193	8.13 185	18.07 241	0.71 131	0.95 148	1.11 116	1.99 182	2.91 176	1.84 153

GwcNet-ADL	2.59 131	1.24 173	1.55 190	1.27 177	1.36 179	0.98 150	0.84 132	1.49 134	0.86 122	3.20 213	6.66 223	2.00 170	1.04 162	0.79 164	3.85 86	4.95 192	1.68 181	0.89 111	5.11 161	2.44 202	6.48 156	11.06 163	0.92 182	1.18 171	1.31 140	1.92 175	2.15 107	2.69 180

NOSS_ROB	4.59 186	1.38 191	0.84 79	1.18 169	1.29 171	1.18 168	0.68 118	2.34 210	1.43 168	4.86 240	6.67 224	6.78 231	1.06 164	10.45 252	17.10 160	14.19 245	1.64 175	1.16 174	3.03 111	1.02 126	14.13 245	17.92 239	0.82 163	1.66 190	1.27 136	4.91 222	3.40 195	1.44 135

MSKI-zero shot	3.77 171	0.85 83	1.15 148	0.73 102	0.63 89	0.68 104	0.56 99	1.86 176	0.94 131	0.88 88	6.74 225	1.62 157	0.71 96	0.43 59	15.96 154	13.56 241	1.52 172	1.01 144	6.81 195	8.64 251	10.46 207	16.23 217	0.59 94	0.87 126	1.50 170	1.95 178	1.85 88	3.10 190

SPstereo	6.06 202	1.17 164	1.48 186	0.68 94	1.25 168	0.78 125	1.38 169	5.62 251	2.51 213	3.99 227	6.76 226	1.41 142	1.26 174	0.75 153	15.29 153	4.41 184	1.15 139	1.13 167	61.85 270	2.81 212	13.31 236	22.58 257	0.78 151	1.24 175	1.97 203	2.00 183	3.41 196	2.75 182

HBP-ISP	6.55 211	1.35 187	2.23 215	1.99 203	1.62 193	1.78 200	0.81 128	2.50 213	1.26 161	4.90 243	6.79 227	1.42 143	0.75 107	14.52 258	52.81 261	19.38 263	1.33 158	1.14 170	6.08 177	7.98 248	12.72 223	19.17 249	0.83 166	1.51 185	2.15 207	2.05 185	3.91 214	3.74 199

XX-Stereo	13.13 247	0.72 33	1.28 171	1.04 155	0.54 64	0.81 129	0.87 133	1.13 83	0.51 61	4.52 236	6.79 227	1.56 155	1.04 162	0.49 81	39.98 198	16.92 259	1.52 172	0.95 125	6.78 194	0.95 115	6.18 154	13.69 201	0.71 131	0.52 42	237.32 281	1.37 130	2.63 161	3.58 197

DispFullNet	16.30 256	3.61 236	4.99 251	3.31 228	3.08 235	3.50 226	3.23 203	6.46 254	2.69 218	5.18 249	6.80 229	88.00 275	15.13 247	2.74 220	39.32 193	24.41 268	4.06 217	3.86 255	139.45 277	28.19 270	12.57 221	15.74 215	2.71 224	2.38 217	4.19 229	2.67 200	6.81 234	5.03 208

SPS-STEREO	6.95 214	1.75 209	1.96 208	2.47 215	1.71 196	2.67 216	7.51 227	2.73 223	1.77 193	3.62 219	6.80 229	4.88 218	2.19 188	1.30 203	41.49 207	11.88 236	3.62 215	2.04 225	36.63 250	2.04 192	14.17 246	17.87 238	1.48 209	2.69 230	2.50 217	3.26 210	3.74 205	2.81 184
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IGEV_Zeroshot_test	4.26 177	0.84 77	1.93 205	2.97 226	0.71 103	3.42 224	1.32 167	2.22 202	1.67 187	4.20 231	6.87 231	2.33 181	1.00 159	0.48 77	9.28 125	11.41 228	1.04 119	0.84 95	5.57 170	4.84 233	8.38 189	21.42 254	0.65 113	0.84 117	1.46 163	1.58 149	14.79 255	2.96 188

testlalala2	6.15 203	0.91 103	1.53 188	0.81 123	1.05 149	1.10 163	1.16 157	2.57 217	1.45 171	5.27 255	6.90 232	1.52 150	0.68 88	0.95 179	34.80 183	4.17 177	1.13 135	1.12 166	55.96 269	1.50 166	13.01 232	17.35 235	0.72 133	1.09 162	1.72 190	3.54 213	1.73 80	2.32 175

CBMV_ROB	7.32 221	1.49 199	2.01 211	2.37 213	1.95 210	2.94 220	2.85 200	6.45 253	1.67 187	5.35 258	6.91 233	9.95 249	11.78 233	0.67 143	38.78 190	6.71 208	3.91 216	1.19 181	10.02 216	2.47 204	9.67 199	17.08 229	0.81 159	1.62 189	7.83 244	10.07 242	5.85 222	25.35 253

EAI-Stereo	5.34 196	1.04 152	2.30 220	1.02 153	1.55 186	0.85 133	1.91 180	2.21 201	2.99 222	0.81 70	6.93 234	1.39 139	0.83 133	0.54 103	26.39 172	49.22 274	1.18 143	1.17 176	7.74 205	1.54 167	8.92 193	12.00 180	0.78 151	2.02 204	1.46 163	2.24 194	3.36 194	1.89 157

Any-RAFT	2.70 136	0.95 121	1.29 172	0.76 108	0.79 119	0.51 50	0.42 67	1.99 187	0.58 77	0.86 78	6.97 235	1.52 150	0.51 45	0.44 64	5.49 106	3.45 160	0.94 94	0.93 122	6.85 197	0.82 96	14.24 249	11.16 165	0.70 130	0.78 105	1.62 181	1.89 172	2.28 118	4.18 203

iRaft-Stereo_20w	5.41 197	1.35 187	2.82 233	2.69 216	1.55 186	1.58 193	1.23 164	1.96 180	3.24 228	5.53 261	7.00 236	1.55 153	1.33 177	0.55 106	6.14 108	9.93 220	1.65 178	0.87 103	6.14 178	5.54 237	8.40 190	20.46 252	0.73 137	0.87 126	1.71 189	34.19 266	11.64 247	5.53 215

modified_for_full_sf	4.50 182	0.79 64	1.44 180	1.90 201	0.76 109	1.22 175	2.14 185	2.08 194	0.63 91	5.43 260	7.06 237	2.92 194	0.70 93	0.41 45	13.38 145	11.02 224	1.21 146	1.09 161	36.04 247	1.48 163	8.46 191	11.16 165	3.53 233	0.89 137	1.44 160	1.46 139	1.34 43	1.49 137

RAFT-Test	3.32 156	0.86 87	1.22 162	1.02 153	0.82 126	0.59 81	0.58 105	2.18 198	0.70 105	1.12 115	7.31 238	1.02 101	0.91 144	0.59 116	9.35 126	11.60 230	1.14 137	0.81 81	7.01 201	1.28 147	10.82 211	17.19 232	0.76 148	0.77 100	1.51 173	4.92 223	1.38 44	2.16 171

WAO-7	9.07 230	3.01 229	5.43 256	29.81 264	2.48 218	4.10 230	9.87 239	2.50 213	4.12 237	4.70 238	7.51 239	8.00 237	14.77 246	1.87 214	40.78 204	2.16 126	12.66 254	2.78 247	45.71 259	2.18 198	10.61 208	10.06 143	1.41 202	2.61 228	3.09 222	4.78 221	2.98 177	5.05 209

LSM0	11.96 242	1.70 208	2.88 234	2.75 219	2.51 219	3.46 225	9.27 236	4.20 242	4.16 238	3.65 220	7.52 240	7.40 233	10.23 227	1.32 204	64.87 271	78.56 279	4.73 222	2.33 234	20.33 236	4.80 232	14.31 254	17.05 228	1.30 200	3.15 246	3.41 224	15.40 251	6.33 228	25.24 252

ADCPNet	7.22 216	1.20 168	3.00 238	1.33 181	3.12 236	1.46 190	9.28 237	2.20 199	3.19 226	4.19 229	7.62 241	2.54 183	15.76 248	1.74 212	49.34 238	3.53 164	2.22 201	1.25 190	19.78 233	3.05 219	6.47 155	6.78 114	4.59 238	1.45 183	3.90 228	5.06 226	3.90 213	26.91 255

ELAS	10.84 238	3.56 234	4.96 250	4.79 238	4.42 254	5.56 239	6.51 225	7.57 256	3.94 234	5.28 256	7.73 242	9.90 247	11.95 234	3.98 236	51.90 257	4.58 189	7.45 234	9.46 261	9.29 211	2.75 211	13.28 235	17.44 236	2.75 225	3.75 254	17.66 256	27.22 260	13.08 252	31.86 262
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	9.44 234	3.33 230	5.58 257	4.11 231	3.68 245	7.49 252	6.29 222	7.70 259	3.76 232	5.25 253	7.74 243	9.89 245	11.05 232	3.12 225	47.81 231	4.61 190	7.01 232	9.67 263	11.32 218	2.99 218	13.48 238	18.09 242	2.75 225	4.11 256	20.24 258	23.51 256	5.06 220	5.25 210
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	9.58 235	4.14 246	6.28 260	4.33 233	5.76 258	4.05 228	8.92 235	7.11 255	7.31 249	5.28 256	7.81 244	7.63 234	9.16 222	13.24 255	22.87 167	20.42 264	7.52 235	6.31 258	10.37 217	7.95 247	14.23 248	18.70 245	4.07 236	5.38 259	5.79 235	22.37 255	9.94 243	11.72 234

SGM_RVC	11.64 240	2.80 227	1.89 203	2.92 222	2.54 220	4.66 233	8.81 234	7.78 261	3.50 231	5.57 262	8.27 245	9.89 245	12.97 238	0.97 182	4.41 93	2.83 144	7.65 236	1.17 176	40.85 252	6.32 243	10.68 209	24.24 260	1.79 216	3.32 250	27.82 261	35.58 268	31.94 269	43.00 270
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SGM-ForestM	13.80 250	10.32 263	8.18 262	4.90 241	3.69 246	7.87 254	10.55 244	7.61 257	10.68 257	5.09 247	8.30 246	9.49 244	12.89 237	4.42 237	49.85 240	13.64 243	10.21 239	1.16 174	11.67 221	8.91 255	11.41 215	24.59 261	3.28 230	5.76 261	31.49 264	36.13 269	19.13 260	41.30 269

FINET	8.71 229	0.76 52	1.06 128	0.73 102	0.61 78	0.65 97	0.96 140	1.14 84	10.65 256	0.64 34	8.32 247	1.23 124	12.97 238	0.66 141	19.47 165	15.19 256	1.11 129	0.67 42	4.45 151	3.30 223	6.92 162	25.13 263	0.48 43	1.82 193	33.04 266	36.43 271	1.44 48	45.32 274

MANE	15.81 255	9.88 262	8.25 263	5.12 244	6.22 260	8.39 256	11.49 252	7.67 258	10.83 260	4.97 244	8.34 248	8.98 243	12.97 238	3.88 235	48.84 235	18.39 261	11.83 251	20.15 270	11.32 218	9.38 259	13.48 238	26.38 266	2.78 228	12.22 265	32.08 265	36.35 270	33.31 270	43.41 271

MeshStereo	9.32 232	2.66 224	2.34 221	4.20 232	2.89 229	4.28 231	2.45 193	8.29 263	9.16 253	5.14 248	8.46 249	11.16 254	13.23 243	0.85 169	51.81 255	15.66 257	4.76 223	1.82 218	21.81 240	1.92 184	15.41 263	19.79 250	1.07 191	2.40 221	8.53 248	5.45 227	10.67 244	15.48 240
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
STStereo	17.90 259	3.70 238	5.94 258	43.89 270	5.62 257	39.01 272	13.50 255	7.84 262	10.79 259	5.25 253	8.94 250	24.58 264	30.28 261	1.98 215	59.79 270	13.60 242	5.75 226	1.79 216	40.86 253	5.29 236	11.04 213	15.34 211	2.47 221	11.83 264	23.98 259	30.27 262	23.75 263	36.15 265

DPSM_ROB	21.09 261	17.18 265	22.68 268	10.13 248	9.29 267	13.96 263	14.47 257	11.66 266	15.25 266	9.00 265	8.97 251	10.35 251	13.24 244	19.82 266	59.61 268	26.09 269	18.75 264	21.25 271	14.76 224	15.47 264	28.53 271	28.20 268	7.44 253	16.13 269	34.47 268	39.29 274	38.28 273	45.08 272

DPSM	21.09 261	17.18 265	22.68 268	10.13 248	9.29 267	13.96 263	14.47 257	11.66 266	15.25 266	9.00 265	8.97 251	10.35 251	13.24 244	19.82 266	59.61 268	26.09 269	18.75 264	21.25 271	14.76 224	15.47 264	28.53 271	28.20 268	7.44 253	16.13 269	34.47 268	39.29 274	38.28 273	45.08 272

SGM+DAISY	15.03 253	3.86 241	5.41 255	3.96 230	3.71 247	6.66 247	7.44 226	7.77 260	10.90 261	5.69 263	8.99 253	9.93 248	13.12 242	3.67 234	45.62 220	18.93 262	4.69 221	3.97 256	15.74 227	13.34 263	15.06 261	28.38 271	1.46 207	13.52 268	34.47 268	36.45 272	37.75 272	45.36 275

DGTPSM_ROB	18.53 260	6.49 255	18.04 266	4.98 242	8.90 265	5.93 242	18.56 262	5.08 248	12.04 262	5.07 246	9.28 254	12.68 255	55.86 271	15.28 260	66.30 272	20.57 265	19.32 266	16.27 267	24.75 241	20.04 266	16.70 265	22.25 255	6.01 245	12.63 266	13.88 253	32.46 264	14.80 256	36.23 266

MFN_U_SF_RVC	5.03 190	1.91 213	1.84 199	2.23 212	1.92 209	2.67 216	6.14 221	2.41 211	1.98 202	4.44 234	10.81 255	4.14 210	2.48 191	4.92 239	32.71 179	3.59 166	2.29 203	1.81 217	11.46 220	3.54 225	7.96 182	7.26 121	1.24 197	3.78 255	1.85 195	3.74 216	2.83 171	3.90 202

S-Stereo	5.20 194	1.19 165	1.90 204	1.82 198	1.73 197	1.68 197	2.29 188	2.74 224	2.14 205	3.32 216	13.02 256	5.98 226	1.85 186	0.89 172	28.39 176	16.06 258	1.91 188	2.35 235	5.62 171	9.27 258	7.51 171	15.02 208	1.62 212	2.70 231	1.33 145	2.06 187	2.88 173	3.20 193

CasAABBNet	43.13 273	34.58 272	45.64 273	20.16 257	18.53 270	28.05 269	29.10 265	23.25 272	30.68 269	18.72 272	18.11 257	20.71 262	37.91 263	39.77 273	120.31 280	53.12 276	37.70 274	42.54 275	29.33 243	30.54 273	57.52 280	65.08 278	14.60 269	32.33 275	69.15 278	79.07 277	76.98 276	90.93 280

anonymousdsp	2.48 129	0.38 7	0.39 14	0.28 8	0.32 16	0.29 9	0.15 6	0.56 10	0.27 10	0.43 10	18.77 258	0.54 14	0.20 7	0.32 17	13.20 144	1.48 76	0.58 12	0.54 17	0.70 16	0.61 37	0.78 19	23.15 259	0.43 26	0.39 13	0.49 11	0.29 3	1.16 32	0.33 8

anonymousdsp2	2.94 146	0.84 77	0.87 84	0.43 35	0.45 36	0.58 74	0.34 48	1.16 86	0.38 25	0.66 39	21.85 259	0.70 34	0.41 29	0.59 116	13.83 147	3.60 167	0.76 41	0.71 54	2.22 82	1.35 152	1.52 70	21.23 253	0.43 26	0.62 68	0.79 54	0.50 24	1.85 88	0.65 39

HanzoNet	48.72 277	45.82 274	75.50 279	62.48 276	48.71 274	62.22 278	81.53 279	55.12 280	62.18 277	15.62 269	22.35 260	75.50 273	105.13 277	172.23 282	54.19 264	11.79 232	63.30 280	9.59 262	142.68 279	22.42 268	19.77 269	25.86 264	34.29 274	5.85 262	9.77 250	9.44 241	8.54 240	13.60 237

LE_ROB	30.50 270	24.69 267	35.49 272	34.61 267	56.81 279	18.87 266	58.99 273	31.76 275	41.68 273	5.39 259	26.68 261	46.42 268	49.67 268	13.45 256	40.69 203	4.22 178	12.06 252	1.23 184	46.44 261	37.28 276	12.68 222	19.06 248	48.23 276	22.44 272	30.42 263	31.57 263	31.85 268	40.86 268

DPSMNet_ROB	24.31 266	6.50 256	18.05 267	5.02 243	8.92 266	6.00 243	18.76 263	5.09 249	12.07 263	5.20 252	26.86 262	20.02 259	160.56 281	15.40 261	77.59 274	20.75 266	19.63 267	16.57 268	37.30 251	20.17 267	17.40 267	22.27 256	6.03 246	12.63 266	13.98 254	32.46 264	14.87 257	36.24 267

MaskLacGwcNet_RVC	22.39 264	1.43 194	1.63 193	2.01 205	1.89 207	2.00 204	4.03 211	2.25 204	2.65 216	5.01 245	28.79 263	216.21 281	50.44 270	5.46 242	37.62 188	4.30 181	5.35 224	12.78 266	28.48 242	1.49 164	14.42 256	12.87 193	1.01 186	2.45 223	1.87 197	7.04 234	145.49 282	5.50 214

LRCNet_RVC	27.23 268	30.79 268	14.68 265	35.16 268	31.14 273	36.50 271	30.07 268	23.05 271	12.67 265	36.10 277	33.27 264	37.41 266	28.58 260	37.19 272	51.77 254	7.29 212	31.08 269	27.01 274	67.79 271	28.97 271	22.94 270	11.62 173	39.23 275	30.57 274	7.31 241	2.54 199	11.22 245	9.26 227

ccs_rob	5.44 198	1.11 160	1.53 188	1.20 175	0.97 146	1.19 171	1.07 147	2.86 225	1.25 160	4.19 229	35.07 265	8.65 242	1.42 180	0.76 156	35.68 185	6.12 205	1.64 175	1.17 176	5.87 175	1.60 170	10.36 206	12.86 192	0.76 148	2.22 213	1.10 113	1.34 128	2.64 162	2.22 174

MyStereo03	43.72 274	34.56 270	45.65 274	20.26 258	18.69 271	28.02 267	29.16 266	23.39 273	30.77 270	18.18 270	35.20 266	20.70 260	26.70 258	40.08 274	119.88 278	56.08 277	37.63 272	42.68 276	29.42 244	31.78 274	57.39 278	70.86 279	14.99 270	32.55 276	69.07 276	79.07 277	76.99 277	90.81 278

MyStereo02	43.03 272	34.56 270	45.65 274	20.26 258	0.00 1	28.02 267	29.16 266	23.39 273	30.77 270	18.18 270	35.20 266	20.70 260	26.70 258	40.08 274	119.88 278	56.08 277	37.63 272	42.68 276	29.42 244	31.78 274	57.39 278	70.86 279	14.99 270	32.55 276	69.07 276	79.07 277	76.99 277	90.81 278

TorneroNet	25.03 267	6.23 253	3.71 244	95.21 278	4.04 249	30.59 270	28.04 264	4.36 243	17.91 268	2.20 180	37.98 268	81.16 274	72.52 272	18.24 264	46.94 227	2.75 142	13.19 258	2.38 238	87.74 273	9.05 256	15.54 264	12.50 189	5.92 244	2.71 232	49.11 273	8.21 239	3.60 203	13.88 238

WAO-8	14.11 251	5.49 249	4.86 248	26.82 262	4.15 251	6.96 249	11.78 253	3.65 236	6.35 247	31.53 275	38.68 269	8.33 239	22.49 255	20.27 268	50.28 243	3.34 156	11.20 247	2.04 225	55.23 267	5.70 239	9.91 201	11.24 167	5.91 242	2.59 226	8.00 246	7.57 236	6.79 232	9.89 229

Venus	14.11 251	5.49 249	4.86 248	26.82 262	4.15 251	6.96 249	11.78 253	3.65 236	6.35 247	31.53 275	38.68 269	8.33 239	22.49 255	20.27 268	50.28 243	3.34 156	11.20 247	2.04 225	55.23 267	5.70 239	9.91 201	11.24 167	5.91 242	2.59 226	8.00 246	7.57 236	6.79 232	9.89 229

testlalala_base	9.25 231	0.97 126	1.75 196	0.86 133	1.56 189	0.74 118	1.36 168	6.25 252	9.70 254	2.92 205	41.79 271	2.57 185	0.92 145	0.53 95	33.06 180	8.05 216	11.34 249	1.14 170	43.63 257	8.23 249	12.99 229	14.77 207	0.79 155	3.12 244	1.65 186	34.89 267	2.40 134	1.80 150

HaxPig	44.55 275	46.74 275	47.29 276	47.70 272	48.78 275	47.59 275	48.40 270	49.50 276	47.10 274	49.76 278	50.30 272	49.05 269	45.31 266	54.53 277	41.50 208	40.24 271	50.13 277	52.04 278	44.70 258	43.04 277	46.59 274	44.52 274	51.78 277	45.41 278	33.76 267	25.29 257	28.70 265	23.20 250

AVERAGE_ROB	46.10 276	48.44 276	48.15 277	49.32 273	50.20 276	48.59 276	49.79 271	50.71 278	48.61 275	51.66 279	52.51 273	50.25 270	47.27 267	55.77 278	43.02 213	41.01 272	52.37 278	54.54 279	47.19 263	45.40 278	48.69 275	44.71 275	52.87 278	46.96 279	35.70 271	26.55 259	30.75 266	23.74 251

BEATNet-Init1	54.98 279	76.29 278	23.41 270	86.88 277	56.39 278	86.85 279	69.29 275	49.55 277	36.32 272	11.75 267	54.61 274	64.36 272	78.43 273	21.46 270	91.69 276	51.99 275	38.14 275	22.22 273	101.82 276	73.02 280	54.14 277	49.15 277	27.76 273	24.21 273	58.43 275	37.31 273	77.81 279	61.10 276

MEDIAN_ROB	49.56 278	51.56 277	50.68 278	52.75 274	53.71 277	52.03 277	53.33 272	54.25 279	52.17 276	54.87 280	55.86 275	53.55 271	50.14 269	59.05 279	46.45 224	44.58 273	55.75 279	57.86 280	50.47 264	48.81 279	52.02 276	47.66 276	56.65 279	49.99 280	38.96 272	30.09 261	33.54 271	31.34 261

anonymity	7.31 220	0.90 100	1.71 195	1.15 166	0.92 136	0.82 130	0.78 125	2.16 197	1.73 190	3.78 224	97.18 276	1.99 169	0.92 145	0.53 95	9.97 129	7.82 213	1.13 135	0.89 111	6.68 189	1.45 160	7.79 177	18.56 244	0.75 146	0.77 100	1.50 170	1.58 149	21.11 262	2.77 183

DGSMNet	12.30 244	2.15 217	2.14 212	1.99 203	1.68 194	2.73 219	1.82 176	3.08 227	2.11 204	12.64 268	99.93 277	4.00 207	18.54 253	19.58 265	45.95 221	15.08 253	12.73 255	10.09 265	15.38 226	4.59 231	13.00 230	15.62 213	7.34 252	3.49 251	1.76 192	5.84 230	3.48 199	5.37 211

PSMNet_ROB	17.18 258	5.57 251	2.98 237	3.51 229	2.73 224	6.41 245	10.28 242	2.31 209	2.27 210	4.77 239	140.21 278	98.21 276	6.08 214	34.53 271	10.47 135	1.72 103	5.37 225	1.72 212	20.16 234	3.45 224	13.00 230	8.00 126	63.38 280	2.71 232	3.54 226	3.57 214	3.25 191	3.61 198

ASD4	134.83 280	150.48 280	108.50 282	110.82 281	88.00 280	125.03 280	105.44 280	136.72 281	123.82 280	135.87 282	158.63 279	173.00 280	136.63 279	115.82 281	127.89 282	135.23 281	155.86 281	115.66 282	140.66 278	177.26 282	252.80 282	257.80 282	104.93 281	114.70 281	133.56 279	71.40 276	95.71 280	88.19 277

PML	39.12 271	38.07 273	12.03 264	39.14 269	28.99 272	40.52 273	11.18 251	14.17 268	98.92 279	27.80 274	165.99 280	107.70 277	159.11 280	13.58 257	17.37 162	11.85 235	35.22 271	8.64 260	42.84 255	11.21 262	14.35 255	16.59 220	5.89 241	7.24 263	52.84 274	13.89 247	42.19 275	18.91 245

DPSimNet_ROB	146.58 281	193.45 281	99.23 281	195.37 282	175.02 281	155.06 281	112.88 281	167.32 282	164.47 281	99.95 281	205.57 281	169.31 278	207.38 282	93.94 280	127.45 281	85.03 280	166.41 282	87.66 281	201.24 281	103.73 281	162.25 281	98.87 281	105.97 282	134.73 282	157.15 280	183.74 281	136.27 281	168.25 281

FADE			30.20 271	2.84 220				15.68 269		23.63 273			25.20 257	9.76 249	44.72 217	14.35 247	43.07 276	10.04 264		25.33 269	35.97 273	32.01 272	7.60 255	16.21 271			15.03 258

Low-res two-view benchmark