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 Lap2	0.05 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.03 2	0.02 2	0.04 3	0.03 3	0.06 6	0.03 2	0.04 3	0.03 4	0.02 2	0.12 2	0.11 5	0.07 2	0.07 4	0.07 2	0.05 3	0.09 5	0.08 3	0.02 2	0.03 2	0.08 4	0.08 5	0.07 4	0.05 4

CroCo-Stereo	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.13 4	0.10 1	0.06 1	0.06 1	0.07 2	0.04 1	0.08 2	0.06 1	0.01 1	0.02 1	0.06 2	0.05 2	0.05 1	0.04 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
MoCha-V2	0.08 4	0.04 3	0.03 1	0.04 4	0.03 5	0.04 3	0.02 2	0.04 3	0.03 3	0.04 3	0.05 3	0.04 3	0.02 1	0.02 2	0.37 81	0.12 12	0.07 2	0.08 6	0.08 4	0.15 80	0.08 2	0.56 150	0.03 4	0.03 2	0.06 2	0.05 2	0.05 1	0.03 1

ProNet	0.05 2	0.04 3	0.04 4	0.03 3	0.02 2	0.04 3	0.08 49	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 5	0.03 1	0.02 1	0.03 6	0.12 2	0.10 1	0.07 2	0.06 1	0.06 1	0.04 1	0.06 1	0.08 3	0.03 4	0.04 4	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.04 2

RAFT	0.08 4	0.04 3	0.06 7	0.05 7	0.03 5	0.07 15	0.03 4	0.10 12	0.05 6	0.06 6	0.07 9	0.08 8	0.05 7	0.02 2	0.22 22	0.11 5	0.09 5	0.06 1	0.08 4	0.06 4	0.08 2	0.10 7	0.02 2	0.04 4	0.14 29	0.14 32	0.16 26	0.15 37

StereoVision	0.08 4	0.05 6	0.05 5	0.04 4	0.04 7	0.05 7	0.03 4	0.07 6	0.11 58	0.05 4	0.06 5	0.06 5	0.06 13	0.02 2	0.14 7	0.13 16	0.09 5	0.07 4	0.10 8	0.08 10	0.09 5	0.08 3	0.03 4	0.05 7	0.12 19	0.10 10	0.13 19	0.13 21

StereoIM	0.10 10	0.07 7	0.06 7	0.04 4	0.04 7	0.04 3	0.04 8	0.09 10	0.07 15	0.11 16	0.08 14	0.13 19	0.06 13	0.03 6	0.17 11	0.14 18	0.15 21	0.12 21	0.17 27	0.07 5	0.17 24	0.15 18	0.03 4	0.06 9	0.15 39	0.20 83	0.16 26	0.19 61

MIF-Stereo	0.11 14	0.07 7	0.06 7	0.05 7	0.05 9	0.06 9	0.04 8	0.10 12	0.07 15	0.13 23	0.07 9	0.13 19	0.12 80	0.08 37	0.21 20	0.15 23	0.16 27	0.12 21	0.20 42	0.09 18	0.18 31	0.14 16	0.07 40	0.07 13	0.13 23	0.18 63	0.10 8	0.13 21

anonymousdsp	0.13 22	0.07 7	0.06 7	0.05 7	0.05 9	0.06 9	0.04 8	0.10 12	0.06 7	0.11 16	0.43 195	0.08 8	0.04 6	0.05 14	0.31 57	0.21 78	0.12 13	0.10 11	0.14 19	0.15 80	0.15 20	0.58 154	0.10 88	0.05 7	0.09 7	0.07 4	0.12 14	0.07 6

iRaftStereo_RVC	0.09 9	0.07 7	0.06 7	0.05 7	0.05 9	0.06 9	0.03 4	0.10 12	0.06 7	0.10 13	0.09 18	0.10 12	0.05 7	0.04 10	0.13 4	0.11 5	0.14 19	0.10 11	0.12 13	0.08 10	0.15 20	0.22 41	0.04 8	0.06 9	0.10 10	0.08 5	0.11 11	0.08 8

RAFT + AFF	0.14 27	0.07 7	0.06 7	0.08 28	0.05 9	0.07 15	0.05 15	0.11 17	0.08 19	0.14 25	0.07 9	0.15 27	0.05 7	0.03 6	1.47 204	0.11 5	0.14 19	0.08 6	0.14 19	0.07 5	0.15 20	0.10 7	0.04 8	0.06 9	0.10 10	0.08 5	0.08 6	0.07 6

RYNet	0.15 34	0.07 7	0.06 7	0.05 7	0.06 15	0.06 9	0.04 8	0.08 8	0.14 101	0.06 6	0.06 5	0.06 5	0.05 7	0.05 14	1.87 226	0.11 5	0.09 5	0.13 34	0.10 8	0.07 5	0.09 5	0.07 2	0.13 132	0.06 9	0.09 7	0.28 143	0.12 14	0.08 8

AEACV	0.13 22	0.08 13	0.05 5	0.05 7	0.05 9	0.04 3	0.03 4	0.05 5	0.03 3	0.05 4	0.05 3	0.06 5	0.03 4	0.04 10	0.64 145	0.54 210	0.09 5	0.12 21	0.16 23	0.18 113	0.13 15	0.73 189	0.07 40	0.04 4	0.08 4	0.12 20	0.07 4	0.05 4

LL-Strereo2	0.14 27	0.08 13	0.07 14	0.07 15	0.07 20	0.06 9	0.05 15	0.15 30	0.10 37	0.22 61	0.09 18	0.13 19	0.07 22	0.07 29	0.24 27	0.26 127	0.17 32	0.11 16	0.20 42	0.10 26	0.21 55	0.68 184	0.06 27	0.07 13	0.12 19	0.14 32	0.15 22	0.10 14

delet	0.08 4	0.08 13	0.07 14	0.09 33	0.07 20	0.08 24	0.06 23	0.07 6	0.06 7	0.09 12	0.08 14	0.11 15	0.06 13	0.07 29	0.15 9	0.10 1	0.10 9	0.09 8	0.08 4	0.09 18	0.10 9	0.08 3	0.05 19	0.07 13	0.10 10	0.09 9	0.10 8	0.08 8

TDLM	0.08 4	0.08 13	0.07 14	0.07 15	0.08 30	0.07 15	0.06 23	0.08 8	0.06 7	0.06 6	0.12 42	0.08 8	0.06 13	0.05 14	0.10 1	0.10 1	0.10 9	0.09 8	0.08 4	0.07 5	0.09 5	0.10 7	0.05 19	0.07 13	0.08 4	0.08 5	0.09 7	0.09 11

AANet_RVC	0.10 10	0.08 13	0.08 23	0.07 15	0.09 37	0.06 9	0.07 35	0.09 10	0.09 26	0.08 10	0.09 18	0.08 8	0.07 22	0.06 25	0.19 14	0.12 12	0.11 11	0.12 21	0.11 10	0.10 26	0.10 9	0.10 7	0.07 40	0.08 22	0.11 14	0.12 20	0.12 14	0.14 29

MIF-Stereo (partial)	0.11 14	0.09 18	0.08 23	0.07 15	0.06 15	0.07 15	0.04 8	0.12 18	0.09 26	0.12 22	0.07 9	0.10 12	0.07 22	0.05 14	0.21 20	0.16 33	0.16 27	0.13 34	0.14 19	0.08 10	0.18 31	0.15 18	0.05 19	0.08 22	0.13 23	0.11 15	0.16 26	0.13 21

MIM_Stereo	0.13 22	0.09 18	0.08 23	0.08 28	0.07 20	0.09 37	0.05 15	0.13 22	0.06 7	0.19 45	0.10 26	0.11 15	0.05 7	0.05 14	0.25 33	0.34 165	0.17 32	0.12 21	0.20 42	0.12 38	0.19 41	0.43 120	0.04 8	0.07 13	0.11 14	0.10 10	0.15 22	0.09 11

RAFT_CTSACE	0.11 14	0.09 18	0.07 14	0.05 7	0.06 15	0.08 24	0.06 23	0.12 18	0.08 19	0.18 39	0.06 5	0.15 27	0.12 80	0.05 14	0.18 12	0.14 18	0.15 21	0.10 11	0.13 16	0.07 5	0.17 24	0.24 48	0.04 8	0.07 13	0.14 29	0.14 32	0.19 42	0.14 29

test_4	0.16 41	0.09 18	0.10 44	0.07 15	0.08 30	0.05 7	0.06 23	0.17 40	0.11 58	0.23 71	0.11 35	0.16 39	0.09 39	0.07 29	0.41 94	0.40 186	0.18 42	0.12 21	0.18 31	0.11 34	0.23 68	0.33 85	0.05 19	0.09 38	0.15 39	0.20 83	0.26 98	0.23 92

AnonymousM	0.23 107	0.09 18	0.07 14	0.09 33	0.07 20	0.08 24	0.06 23	0.20 58	0.09 26	0.23 71	0.19 90	0.16 39	0.07 22	0.11 86	0.27 47	0.24 110	0.24 109	0.14 45	0.21 52	0.16 96	0.32 114	0.45 127	0.08 58	0.09 38	0.11 14	0.20 83	0.66 215	1.40 233

ARAFT	0.13 22	0.09 18	0.07 14	0.09 33	0.07 20	0.08 24	0.04 8	0.14 26	0.08 19	0.21 54	0.10 26	0.17 47	0.06 13	0.06 25	0.19 14	0.15 23	0.18 42	0.15 55	0.21 52	0.08 10	0.20 45	0.34 88	0.05 19	0.07 13	0.15 39	0.11 15	0.18 37	0.13 21

MMNet	0.10 10	0.09 18	0.07 14	0.10 41	0.09 37	0.09 37	0.07 35	0.10 12	0.08 19	0.08 10	0.09 18	0.13 19	0.06 13	0.08 37	0.26 40	0.11 5	0.13 15	0.11 16	0.12 13	0.09 18	0.11 11	0.10 7	0.06 27	0.08 22	0.10 10	0.11 15	0.13 19	0.12 18

DMCA	0.12 19	0.09 18	0.10 44	0.08 28	0.09 37	0.08 24	0.09 69	0.13 22	0.10 37	0.11 16	0.13 47	0.13 19	0.08 30	0.09 57	0.24 27	0.15 23	0.15 21	0.14 45	0.13 16	0.10 26	0.14 18	0.12 12	0.09 71	0.09 38	0.12 19	0.13 24	0.11 11	0.12 18

test croco	0.11 14	0.10 26	0.07 14	0.06 14	0.07 20	0.07 15	0.04 8	0.13 22	0.06 7	0.16 26	0.07 9	0.12 18	0.05 7	0.04 10	0.19 14	0.16 33	0.16 27	0.13 34	0.15 22	0.08 10	0.17 24	0.15 18	0.04 8	0.08 22	0.13 23	0.12 20	0.12 14	0.14 29

HH	0.29 147	0.10 26	0.18 142	0.16 109	0.15 115	0.20 134	0.14 113	0.27 146	0.13 89	0.36 189	0.21 107	0.29 133	0.11 64	0.15 138	0.46 113	0.64 227	0.27 142	0.19 128	0.50 163	0.27 173	0.68 209	0.75 191	0.11 105	0.16 134	0.24 116	0.30 155	0.36 156	0.37 156

HanStereo	0.29 147	0.10 26	0.18 142	0.16 109	0.15 115	0.20 134	0.14 113	0.27 146	0.13 89	0.36 189	0.21 107	0.29 133	0.11 64	0.15 138	0.46 113	0.64 227	0.27 142	0.19 128	0.50 163	0.27 173	0.68 209	0.75 191	0.11 105	0.16 134	0.24 116	0.30 155	0.36 156	0.37 156

4D-IteraStereo	0.17 52	0.10 26	0.10 44	0.10 41	0.09 37	0.08 24	0.05 15	0.21 66	0.12 69	0.26 107	0.12 42	0.21 70	0.08 30	0.07 29	0.35 72	0.39 181	0.21 71	0.15 55	0.22 60	0.13 47	0.30 109	0.54 144	0.05 19	0.08 22	0.14 29	0.15 41	0.19 42	0.13 21

CES	0.19 71	0.10 26	0.10 44	0.09 33	0.11 65	0.10 43	0.06 23	0.42 200	0.10 37	0.20 50	0.28 156	0.23 89	0.10 48	0.13 115	0.35 72	0.24 110	0.25 121	0.15 55	0.21 52	0.14 61	0.45 162	0.29 66	0.09 71	0.08 22	0.19 74	0.15 41	0.20 51	0.23 92

test_5	0.12 19	0.10 26	0.08 23	0.07 15	0.05 9	0.07 15	0.05 15	0.16 35	0.07 15	0.11 16	0.15 60	0.16 39	0.16 120	0.03 6	0.18 12	0.15 23	0.11 11	0.10 11	0.13 16	0.08 10	0.13 15	0.20 34	0.04 8	0.09 38	0.13 23	0.15 41	0.20 51	0.18 49

AASNet	0.10 10	0.10 26	0.07 14	0.10 41	0.10 53	0.11 58	0.08 49	0.12 18	0.06 7	0.10 13	0.11 35	0.10 12	0.06 13	0.07 29	0.16 10	0.12 12	0.13 15	0.11 16	0.11 10	0.09 18	0.11 11	0.13 13	0.06 27	0.08 22	0.11 14	0.10 10	0.10 8	0.09 11

test-1	0.32 157	0.10 26	0.13 94	0.14 85	0.14 101	0.25 164	0.18 129	0.29 166	0.17 130	0.37 193	0.41 189	0.31 153	0.17 129	0.14 127	0.91 167	0.51 203	0.27 142	0.21 146	0.53 172	0.25 160	0.57 185	0.99 235	0.11 105	0.14 115	0.28 152	0.29 149	0.31 136	0.36 152

raft+_RVC	0.14 27	0.10 26	0.08 23	0.09 33	0.08 30	0.09 37	0.06 23	0.18 50	0.10 37	0.22 61	0.12 42	0.15 27	0.07 22	0.06 25	0.25 33	0.23 104	0.17 32	0.12 21	0.21 52	0.12 38	0.20 45	0.41 114	0.05 19	0.08 22	0.15 39	0.13 24	0.16 26	0.13 21

XX-Stereo	2.35 255	0.10 26	0.11 59	0.17 118	0.11 65	0.21 144	0.11 91	0.25 116	0.12 69	0.35 186	0.53 210	0.30 144	0.10 48	0.12 101	1.21 189	0.70 235	0.27 142	0.18 112	0.50 163	0.19 116	0.41 149	0.53 141	0.11 105	0.10 54	55.57 276	0.26 131	0.34 150	0.51 179

AFF-stereo	0.15 34	0.10 26	0.09 34	0.07 15	0.06 15	0.09 37	0.07 35	0.17 40	0.09 26	0.21 54	0.08 14	0.15 27	0.06 13	0.04 10	0.92 169	0.15 23	0.13 15	0.09 8	0.21 52	0.08 10	0.21 55	0.35 90	0.04 8	0.07 13	0.14 29	0.13 24	0.18 37	0.11 15

GANet	0.12 19	0.10 26	0.10 44	0.10 41	0.10 53	0.13 77	0.10 84	0.14 26	0.08 19	0.11 16	0.24 134	0.15 27	0.08 30	0.08 37	0.14 7	0.13 16	0.15 21	0.15 55	0.11 10	0.08 10	0.12 13	0.25 53	0.08 58	0.08 22	0.13 23	0.10 10	0.12 14	0.11 15

PWCDC_ROB	0.24 117	0.10 26	0.13 94	0.10 41	0.18 138	0.12 68	0.16 126	0.12 18	0.38 197	0.11 16	0.25 140	0.15 27	0.82 215	0.28 190	0.92 169	0.21 78	0.17 32	0.18 112	0.18 31	0.17 106	0.23 68	0.46 128	0.20 169	0.17 143	0.12 19	0.21 93	0.15 22	0.26 119

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 52	0.11 39	0.10 44	0.11 57	0.08 30	0.09 37	0.05 15	0.18 50	0.17 130	0.23 71	0.19 90	0.18 50	0.10 48	0.09 57	0.54 131	0.17 41	0.20 56	0.15 55	0.20 42	0.12 38	0.20 45	0.37 99	0.07 40	0.09 38	0.17 46	0.25 124	0.16 26	0.21 79

CAS	0.15 34	0.11 39	0.08 23	0.10 41	0.09 37	0.08 24	0.07 35	0.17 40	0.10 37	0.17 32	0.17 78	0.15 27	0.10 48	0.10 74	0.27 47	0.19 62	0.18 42	0.15 55	0.20 42	0.11 34	0.23 68	0.26 57	0.08 58	0.08 22	0.18 57	0.16 49	0.17 32	0.22 84

TESTraft	0.14 27	0.11 39	0.08 23	0.07 15	0.07 20	0.07 15	0.07 35	0.15 30	0.11 58	0.17 32	0.10 26	0.15 27	0.16 120	0.05 14	0.25 33	0.21 78	0.15 21	0.12 21	0.19 36	0.10 26	0.19 41	0.29 66	0.04 8	0.08 22	0.18 57	0.17 55	0.24 74	0.20 67

RAFT+CT+SA	0.13 22	0.11 39	0.09 34	0.08 28	0.06 15	0.07 15	0.06 23	0.19 56	0.09 26	0.16 26	0.08 14	0.19 57	0.16 120	0.05 14	0.19 14	0.20 69	0.13 15	0.11 16	0.17 27	0.09 18	0.18 31	0.30 69	0.04 8	0.09 38	0.16 44	0.14 32	0.18 37	0.17 43

CIPLG	0.16 41	0.11 39	0.09 34	0.10 41	0.09 37	0.11 58	0.08 49	0.23 84	0.10 37	0.23 71	0.15 60	0.20 60	0.10 48	0.13 115	0.25 33	0.18 47	0.22 83	0.15 55	0.22 60	0.13 47	0.22 62	0.38 105	0.07 40	0.10 54	0.17 46	0.13 24	0.21 56	0.13 21

IPLGR_C	0.16 41	0.11 39	0.09 34	0.10 41	0.09 37	0.11 58	0.08 49	0.23 84	0.10 37	0.23 71	0.15 60	0.20 60	0.11 64	0.13 115	0.23 24	0.18 47	0.22 83	0.15 55	0.22 60	0.13 47	0.22 62	0.36 93	0.07 40	0.10 54	0.17 46	0.13 24	0.21 56	0.14 29

test-3	0.21 91	0.11 39	0.10 44	0.11 57	0.12 75	0.10 43	0.08 49	0.25 116	0.10 37	0.27 115	0.11 35	0.30 144	0.11 64	0.09 57	0.50 121	0.39 181	0.23 98	0.15 55	0.47 151	0.15 80	0.34 119	0.65 165	0.07 40	0.10 54	0.17 46	0.14 32	0.25 89	0.23 92

test_1	0.21 91	0.11 39	0.10 44	0.11 57	0.12 75	0.10 43	0.08 49	0.25 116	0.10 37	0.27 115	0.11 35	0.30 144	0.11 64	0.08 37	0.50 121	0.39 181	0.23 98	0.15 55	0.47 151	0.15 80	0.34 119	0.65 165	0.07 40	0.10 54	0.17 46	0.14 32	0.25 89	0.23 92

ACRE	0.16 41	0.11 39	0.09 34	0.10 41	0.09 37	0.12 68	0.08 49	0.23 84	0.10 37	0.23 71	0.15 60	0.20 60	0.10 48	0.13 115	0.24 27	0.18 47	0.22 83	0.15 55	0.22 60	0.13 47	0.22 62	0.37 99	0.07 40	0.10 54	0.17 46	0.13 24	0.21 56	0.13 21

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 52	0.11 39	0.10 44	0.08 28	0.08 30	0.08 24	0.08 49	0.21 66	0.09 26	0.23 71	0.09 18	0.20 60	0.07 22	0.05 14	0.89 164	0.15 23	0.15 21	0.10 11	0.22 60	0.09 18	0.23 68	0.36 93	0.06 27	0.09 38	0.18 57	0.13 24	0.20 51	0.14 29

UPFNet	0.14 27	0.11 39	0.12 80	0.12 69	0.11 65	0.13 77	0.10 84	0.16 35	0.12 69	0.17 32	0.14 54	0.16 39	0.09 39	0.11 86	0.25 33	0.15 23	0.17 32	0.15 55	0.16 23	0.11 34	0.14 18	0.13 13	0.09 71	0.10 54	0.13 23	0.15 41	0.19 42	0.14 29

HITNet	0.15 34	0.11 39	0.10 44	0.11 57	0.11 65	0.10 43	0.07 35	0.18 50	0.11 58	0.24 90	0.13 47	0.19 57	0.10 48	0.09 57	0.23 24	0.14 18	0.17 32	0.14 45	0.16 23	0.10 26	0.21 55	0.25 53	0.08 58	0.09 38	0.15 39	0.14 32	0.24 74	0.19 61
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MGS-Stereo	0.15 34	0.12 51	0.08 23	0.07 15	0.07 20	0.07 15	0.05 15	0.16 35	0.07 15	0.13 23	0.10 26	0.13 19	0.06 13	0.08 37	0.94 173	0.14 18	0.19 50	0.15 55	0.19 36	0.13 47	0.20 45	0.19 32	0.07 40	0.08 22	0.14 29	0.12 20	0.17 32	0.15 37

CASnet	0.17 52	0.12 51	0.09 34	0.10 41	0.11 65	0.14 85	0.08 49	0.23 84	0.12 69	0.28 129	0.15 60	0.23 89	0.11 64	0.09 57	0.33 65	0.16 33	0.20 56	0.12 21	0.27 87	0.11 34	0.35 127	0.25 53	0.07 40	0.09 38	0.17 46	0.13 24	0.21 56	0.17 43
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp2	0.18 66	0.12 51	0.09 34	0.09 33	0.08 30	0.10 43	0.07 35	0.18 50	0.09 26	0.20 50	0.50 206	0.15 27	0.07 22	0.08 37	0.37 81	0.28 142	0.17 32	0.13 34	0.23 70	0.19 116	0.20 45	0.67 178	0.11 105	0.12 83	0.14 29	0.11 15	0.18 37	0.12 18

EGLCR-Stereo	0.27 136	0.12 51	0.11 59	0.11 57	0.12 75	0.13 77	0.06 23	0.23 84	0.14 101	0.27 115	0.18 85	0.24 96	0.09 39	0.10 74	0.35 72	0.38 179	0.24 109	0.16 76	0.31 112	0.21 129	0.37 140	1.30 249	0.11 105	0.30 194	0.17 46	0.26 131	0.93 232	0.25 114

anonymity	0.55 198	0.12 51	0.19 151	0.16 109	0.15 115	0.17 112	0.11 91	0.29 166	0.17 130	0.34 173	7.17 266	0.30 144	0.13 91	0.12 101	0.42 97	0.43 192	0.27 142	0.17 87	0.44 145	0.24 155	0.43 155	0.94 226	0.12 122	0.13 101	0.34 179	0.43 190	0.74 224	0.43 172

IER	0.15 34	0.12 51	0.11 59	0.12 69	0.10 53	0.12 68	0.09 69	0.17 40	0.10 37	0.18 39	0.17 78	0.21 70	0.10 48	0.11 86	0.49 118	0.15 23	0.19 50	0.14 45	0.16 23	0.12 38	0.16 23	0.17 24	0.09 71	0.10 54	0.14 29	0.17 55	0.19 42	0.18 49

IPLG	0.23 107	0.12 51	0.12 80	0.10 41	0.10 53	0.10 43	0.08 49	0.22 74	0.09 26	0.24 90	0.15 60	0.21 70	0.09 39	0.11 86	1.84 221	0.19 62	0.21 71	0.16 76	0.24 78	0.15 80	0.21 55	0.37 99	0.07 40	0.12 83	0.18 57	0.22 100	0.24 74	0.14 29

GMOStereo	0.19 71	0.12 51	0.10 44	0.10 41	0.09 37	0.10 43	0.09 69	0.23 84	0.12 69	0.28 129	0.10 26	0.21 70	0.13 91	0.08 37	0.37 81	0.28 142	0.21 71	0.14 45	0.23 70	0.14 61	0.26 88	0.67 178	0.06 27	0.09 38	0.23 101	0.20 83	0.24 74	0.18 49

error version	0.19 71	0.12 51	0.10 44	0.10 41	0.09 37	0.10 43	0.09 69	0.23 84	0.12 69	0.28 129	0.10 26	0.21 70	0.13 91	0.08 37	0.37 81	0.28 142	0.21 71	0.14 45	0.23 70	0.14 61	0.26 88	0.67 178	0.06 27	0.09 38	0.23 101	0.20 83	0.24 74	0.18 49

test-v	0.19 71	0.12 51	0.10 44	0.10 41	0.09 37	0.10 43	0.09 69	0.23 84	0.12 69	0.28 129	0.10 26	0.21 70	0.13 91	0.08 37	0.37 81	0.28 142	0.21 71	0.14 45	0.23 70	0.14 61	0.26 88	0.67 178	0.06 27	0.09 38	0.23 101	0.20 83	0.24 74	0.18 49

test_3	0.22 101	0.12 51	0.12 80	0.11 57	0.12 75	0.10 43	0.08 49	0.25 116	0.12 69	0.28 129	0.12 42	0.31 153	0.15 114	0.08 37	0.53 127	0.40 186	0.23 98	0.15 55	0.47 151	0.16 96	0.36 133	0.65 165	0.06 27	0.12 83	0.20 78	0.19 77	0.27 110	0.25 114

test-2	0.19 71	0.12 51	0.10 44	0.10 41	0.09 37	0.10 43	0.09 69	0.23 84	0.12 69	0.28 129	0.10 26	0.21 70	0.13 91	0.08 37	0.37 81	0.28 142	0.21 71	0.14 45	0.23 70	0.14 61	0.26 88	0.67 178	0.06 27	0.09 38	0.23 101	0.20 83	0.24 74	0.18 49

CREStereo++_RVC	0.19 71	0.12 51	0.11 59	0.11 57	0.12 75	0.11 58	0.09 69	0.23 84	0.12 69	0.28 129	0.14 54	0.22 84	0.19 150	0.10 74	0.26 40	0.22 90	0.24 109	0.12 21	0.22 60	0.12 38	0.34 119	0.32 79	0.07 40	0.10 54	0.20 78	0.18 63	0.62 209	0.23 92
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
TANstereo	0.20 83	0.12 51	0.11 59	0.14 85	0.13 88	0.14 85	0.08 49	0.17 40	0.11 58	0.24 90	0.13 47	0.16 39	0.12 80	0.13 115	0.30 51	0.29 149	0.26 131	0.25 177	0.34 119	0.23 146	0.34 119	0.32 79	0.29 202	0.10 54	0.14 29	0.17 55	0.36 156	0.19 61

XX-TBD	0.20 83	0.12 51	0.11 59	0.14 85	0.13 88	0.14 85	0.08 49	0.17 40	0.11 58	0.24 90	0.13 47	0.16 39	0.12 80	0.13 115	0.30 51	0.29 149	0.26 131	0.25 177	0.34 119	0.23 146	0.34 119	0.32 79	0.29 202	0.10 54	0.14 29	0.17 55	0.36 156	0.19 61

raftrobust	0.17 52	0.12 51	0.11 59	0.11 57	0.10 53	0.08 24	0.07 35	0.22 74	0.09 26	0.27 115	0.13 47	0.20 60	0.08 30	0.08 37	0.35 72	0.29 149	0.21 71	0.15 55	0.29 103	0.14 61	0.26 88	0.44 123	0.08 58	0.09 38	0.19 74	0.17 55	0.17 32	0.17 43

DMCA-RVC	0.17 52	0.12 51	0.15 110	0.12 69	0.13 88	0.11 58	0.18 129	0.17 40	0.16 123	0.18 39	0.21 107	0.21 70	0.10 48	0.10 74	0.50 121	0.18 47	0.18 42	0.17 87	0.17 27	0.15 80	0.18 31	0.18 28	0.10 88	0.13 101	0.14 29	0.15 41	0.19 42	0.18 49

CVANet_RVC	0.11 14	0.12 51	0.11 59	0.13 76	0.10 53	0.11 58	0.08 49	0.13 22	0.09 26	0.10 13	0.16 69	0.11 15	0.08 30	0.08 37	0.13 4	0.12 12	0.12 13	0.12 21	0.12 13	0.09 18	0.12 13	0.17 24	0.06 27	0.08 22	0.11 14	0.10 10	0.11 11	0.14 29

trnet	0.18 66	0.13 69	0.11 59	0.11 57	0.10 53	0.10 43	0.06 23	0.24 99	0.09 26	0.28 129	0.13 47	0.26 110	0.11 64	0.10 74	0.32 61	0.23 104	0.25 121	0.13 34	0.21 52	0.14 61	0.33 116	0.25 53	0.08 58	0.10 54	0.18 57	0.19 77	0.24 74	0.24 104

IGEV_Zeroshot_test	0.33 161	0.13 69	0.24 182	0.30 179	0.18 138	0.23 156	0.24 156	0.28 156	0.17 130	0.35 186	0.53 210	0.34 160	0.11 64	0.14 127	0.41 94	0.61 226	0.27 142	0.17 87	0.48 160	0.31 194	0.52 179	1.06 238	0.12 122	0.12 83	0.35 184	0.28 143	0.62 209	0.45 174

MSKI-zero shot	0.30 152	0.13 69	0.11 59	0.14 85	0.14 101	0.15 97	0.11 91	0.27 146	0.13 89	0.29 144	0.41 189	0.29 133	0.11 64	0.12 101	0.60 143	0.55 212	0.28 153	0.18 112	0.58 184	0.30 189	0.57 185	0.97 231	0.09 71	0.12 83	0.26 134	0.39 186	0.32 141	0.41 167

Any-RAFT	0.25 126	0.13 69	0.17 133	0.16 109	0.14 101	0.15 97	0.11 91	0.25 116	0.14 101	0.28 129	0.34 169	0.29 133	0.11 64	0.12 101	0.35 72	0.26 127	0.28 153	0.17 87	0.52 169	0.16 96	0.63 199	0.49 135	0.10 88	0.11 76	0.28 152	0.33 171	0.26 98	0.41 167

LoS_RVC	0.17 52	0.13 69	0.11 59	0.07 15	0.10 53	0.08 24	0.07 35	0.17 40	0.12 69	0.23 71	0.17 78	0.17 47	0.11 64	0.09 57	0.46 113	0.22 90	0.17 32	0.16 76	0.25 80	0.12 38	0.36 133	0.36 93	0.08 58	0.10 54	0.21 89	0.16 49	0.17 32	0.20 67

tt_ll	0.17 52	0.13 69	0.11 59	0.07 15	0.10 53	0.08 24	0.07 35	0.17 40	0.12 69	0.23 71	0.17 78	0.17 47	0.11 64	0.09 57	0.46 113	0.22 90	0.17 32	0.16 76	0.25 80	0.12 38	0.36 133	0.36 93	0.08 58	0.10 54	0.21 89	0.16 49	0.17 32	0.20 67

TestStereo1	0.14 27	0.13 69	0.08 23	0.07 15	0.07 20	0.08 24	0.07 35	0.14 26	0.10 37	0.17 32	0.09 18	0.15 27	0.17 129	0.05 14	0.26 40	0.21 78	0.16 27	0.12 21	0.20 42	0.10 26	0.20 45	0.30 69	0.04 8	0.08 22	0.18 57	0.18 63	0.26 98	0.20 67

SA-5K	0.14 27	0.13 69	0.08 23	0.07 15	0.07 20	0.08 24	0.07 35	0.14 26	0.10 37	0.17 32	0.09 18	0.15 27	0.17 129	0.05 14	0.26 40	0.21 78	0.16 27	0.12 21	0.20 42	0.10 26	0.20 45	0.30 69	0.04 8	0.08 22	0.18 57	0.18 63	0.26 98	0.20 67

Sa-1000	0.17 52	0.13 69	0.09 34	0.09 33	0.09 37	0.11 58	0.05 15	0.22 74	0.11 58	0.24 90	0.11 35	0.24 96	0.09 39	0.10 74	0.27 47	0.21 78	0.22 83	0.17 87	0.29 103	0.13 47	0.26 88	0.38 105	0.06 27	0.10 54	0.24 116	0.21 93	0.26 98	0.22 84

SA	0.16 41	0.13 69	0.09 34	0.09 33	0.08 30	0.11 58	0.06 23	0.21 66	0.10 37	0.24 90	0.09 18	0.23 89	0.07 22	0.07 29	0.23 24	0.22 90	0.19 50	0.15 55	0.25 80	0.12 38	0.22 62	0.28 63	0.05 19	0.10 54	0.20 78	0.21 93	0.27 110	0.23 92

RALAANet	0.17 52	0.13 69	0.11 59	0.10 41	0.10 53	0.11 58	0.08 49	0.17 40	0.10 37	0.16 26	0.15 60	0.16 39	0.09 39	0.07 29	0.34 68	0.17 41	0.18 42	0.17 87	0.28 95	0.15 80	0.26 88	0.60 156	0.07 40	0.10 54	0.17 46	0.15 41	0.21 56	0.16 42

sCroCo_RVC	0.23 107	0.13 69	0.12 80	0.11 57	0.10 53	0.14 85	0.09 69	0.24 99	0.19 140	0.24 90	0.16 69	0.20 60	0.20 154	0.09 57	0.33 65	0.36 174	0.28 153	0.22 156	0.35 127	0.21 129	0.48 170	0.66 172	0.10 88	0.16 134	0.23 101	0.21 93	0.29 122	0.23 92

UNet	0.16 41	0.13 69	0.13 94	0.14 85	0.12 75	0.14 85	0.11 91	0.20 58	0.12 69	0.21 54	0.15 60	0.18 50	0.13 91	0.13 115	0.24 27	0.16 33	0.20 56	0.17 87	0.19 36	0.13 47	0.17 24	0.16 22	0.11 105	0.13 101	0.16 44	0.18 63	0.21 56	0.17 43

CREStereo	0.18 66	0.13 69	0.11 59	0.12 69	0.10 53	0.10 43	0.06 23	0.24 99	0.10 37	0.27 115	0.14 54	0.26 110	0.12 80	0.10 74	0.32 61	0.26 127	0.26 131	0.13 34	0.22 60	0.14 61	0.36 133	0.27 60	0.08 58	0.10 54	0.18 57	0.19 77	0.24 74	0.23 92
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
AE-Stereo	0.22 101	0.14 83	0.14 102	0.16 109	0.13 88	0.12 68	0.09 69	0.23 84	0.15 111	0.27 115	0.12 42	0.29 133	0.13 91	0.09 57	0.30 51	0.29 149	0.28 153	0.19 128	0.30 107	0.22 139	0.35 127	0.77 195	0.08 58	0.15 123	0.23 101	0.24 113	0.26 98	0.20 67

RAFT-Test	0.29 147	0.14 83	0.12 80	0.16 109	0.15 115	0.18 120	0.12 100	0.27 146	0.14 101	0.32 161	0.50 206	0.27 116	0.12 80	0.14 127	0.44 101	0.52 205	0.27 142	0.18 112	0.59 187	0.25 160	0.59 192	0.72 187	0.10 88	0.12 83	0.27 141	0.50 202	0.27 110	0.34 148

iinet-f	0.17 52	0.14 83	0.11 59	0.12 69	0.09 37	0.14 85	0.09 69	0.15 30	0.10 37	0.23 71	0.24 134	0.18 50	0.16 120	0.08 37	0.38 91	0.20 69	0.20 56	0.13 34	0.38 135	0.17 106	0.21 55	0.27 60	0.09 71	0.09 38	0.18 57	0.14 32	0.25 89	0.18 49

raft_robust	0.19 71	0.14 83	0.11 59	0.14 85	0.09 37	0.11 58	0.08 49	0.25 116	0.12 69	0.30 149	0.10 26	0.25 104	0.14 105	0.10 74	0.29 50	0.26 127	0.22 83	0.17 87	0.35 127	0.14 61	0.28 101	0.35 90	0.06 27	0.11 76	0.22 92	0.24 113	0.24 74	0.21 79

LMCR-Stereo	0.19 71	0.14 83	0.12 80	0.13 76	0.12 75	0.15 97	0.10 84	0.22 74	0.13 89	0.23 71	0.18 85	0.24 96	0.17 129	0.14 127	0.30 51	0.19 62	0.26 131	0.18 112	0.33 116	0.19 116	0.27 97	0.30 69	0.10 88	0.12 83	0.20 78	0.18 63	0.24 74	0.24 104

rafts_anoy	0.16 41	0.14 83	0.12 80	0.11 57	0.11 65	0.10 43	0.08 49	0.21 66	0.08 19	0.21 54	0.16 69	0.18 50	0.08 30	0.06 25	0.34 68	0.27 136	0.20 56	0.17 87	0.23 70	0.13 47	0.23 68	0.42 117	0.06 27	0.10 54	0.18 57	0.15 41	0.15 22	0.17 43

sAnonymous2	0.21 91	0.14 83	0.13 94	0.12 69	0.12 75	0.14 85	0.12 100	0.28 156	0.16 123	0.23 71	0.20 96	0.20 60	0.15 114	0.08 37	0.31 57	0.27 136	0.25 121	0.22 156	0.40 138	0.21 129	0.35 127	0.42 117	0.09 71	0.13 101	0.23 101	0.24 113	0.23 69	0.24 104

CroCo_RVC	0.21 91	0.14 83	0.13 94	0.12 69	0.12 75	0.14 85	0.12 100	0.28 156	0.16 123	0.23 71	0.20 96	0.20 60	0.15 114	0.08 37	0.31 57	0.27 136	0.25 121	0.22 156	0.40 138	0.21 129	0.35 127	0.42 117	0.09 71	0.13 101	0.23 101	0.24 113	0.23 69	0.24 104

RALCasStereoNet	0.17 52	0.14 83	0.11 59	0.13 76	0.11 65	0.10 43	0.08 49	0.20 58	0.08 19	0.23 71	0.13 47	0.19 57	0.08 30	0.07 29	0.30 51	0.37 177	0.22 83	0.17 87	0.21 52	0.14 61	0.24 82	0.52 137	0.07 40	0.10 54	0.18 57	0.15 41	0.16 26	0.15 37

EAI-Stereo	0.35 170	0.14 83	0.15 110	0.19 136	0.18 138	0.65 220	0.22 148	0.27 146	0.22 150	0.27 115	0.46 201	0.29 133	0.10 48	0.12 101	0.81 159	1.04 255	0.27 142	0.20 137	0.71 195	0.23 146	0.45 162	0.55 146	0.11 105	0.18 153	0.29 160	0.43 190	0.40 169	0.42 169

BEATNet_4x	0.20 83	0.14 83	0.12 80	0.13 76	0.13 88	0.12 68	0.12 100	0.20 58	0.14 101	0.27 115	0.14 54	0.22 84	0.14 105	0.11 86	0.45 106	0.21 78	0.23 98	0.21 146	0.20 42	0.13 47	0.33 116	0.48 133	0.10 88	0.13 101	0.18 57	0.18 63	0.27 110	0.24 104

R-Stereo Train	0.25 126	0.14 83	0.14 102	0.15 101	0.13 88	0.18 120	0.07 35	0.24 99	0.15 111	0.32 161	0.25 140	0.28 124	0.13 91	0.14 127	0.71 151	0.32 157	0.29 164	0.20 137	0.47 151	0.20 121	0.48 170	0.65 165	0.10 88	0.12 83	0.24 116	0.25 124	0.23 69	0.28 132

RAFT-Stereo	0.25 126	0.14 83	0.14 102	0.15 101	0.13 88	0.18 120	0.07 35	0.24 99	0.15 111	0.32 161	0.25 140	0.28 124	0.13 91	0.14 127	0.71 151	0.32 157	0.29 164	0.20 137	0.47 151	0.20 121	0.48 170	0.65 165	0.10 88	0.12 83	0.24 116	0.25 124	0.23 69	0.28 132
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.27 136	0.14 83	0.12 80	0.13 76	0.15 115	0.16 102	0.12 100	0.26 128	0.14 101	0.31 156	0.21 107	0.27 116	0.29 180	0.15 138	0.44 101	0.51 203	0.28 153	0.18 112	0.54 176	0.28 177	0.58 189	0.84 207	0.10 88	0.12 83	0.26 134	0.25 124	0.26 98	0.29 135

iResNetv2_ROB	0.20 83	0.14 83	0.11 59	0.17 118	0.13 88	0.17 112	0.11 91	0.26 128	0.12 69	0.26 107	0.20 96	0.28 124	0.20 154	0.10 74	0.49 118	0.16 33	0.21 71	0.15 55	0.36 131	0.15 80	0.36 133	0.20 34	0.12 122	0.16 134	0.20 78	0.18 63	0.30 130	0.19 61

iResNet_ROB	0.19 71	0.14 83	0.12 80	0.15 101	0.11 65	0.16 102	0.12 100	0.25 116	0.12 69	0.25 100	0.17 78	0.20 60	0.22 162	0.09 57	0.42 97	0.17 41	0.22 83	0.16 76	0.30 107	0.13 47	0.26 88	0.17 24	0.10 88	0.13 101	0.20 78	0.18 63	0.26 98	0.21 79

DN-CSS_ROB	0.19 71	0.14 83	0.16 126	0.14 85	0.14 101	0.12 68	0.10 84	0.25 116	0.13 89	0.27 115	0.26 148	0.26 110	0.18 142	0.09 57	0.33 65	0.16 33	0.20 56	0.15 55	0.41 142	0.14 61	0.30 109	0.23 44	0.10 88	0.15 123	0.17 46	0.16 49	0.22 64	0.18 49

LoS	0.23 107	0.15 100	0.11 59	0.13 76	0.14 101	0.13 77	0.08 49	0.60 223	0.11 58	0.37 193	0.38 182	0.36 167	0.14 105	0.11 86	0.32 61	0.26 127	0.26 131	0.16 76	0.27 87	0.16 96	0.43 155	0.37 99	0.10 88	0.10 54	0.26 134	0.19 77	0.25 89	0.28 132

GLC_STEREO	0.20 83	0.15 100	0.16 126	0.15 101	0.14 101	0.14 85	0.12 100	0.26 128	0.10 37	0.28 129	0.19 90	0.20 60	0.10 48	0.11 86	0.51 125	0.20 69	0.28 153	0.15 55	0.26 84	0.15 80	0.38 144	0.30 69	0.09 71	0.11 76	0.20 78	0.14 32	0.30 130	0.18 49

MIPNet	0.22 101	0.15 100	0.11 59	0.11 57	0.12 75	0.12 68	0.08 49	0.24 99	0.10 37	0.27 115	0.24 134	0.23 89	0.14 105	0.11 86	0.93 171	0.21 78	0.23 98	0.17 87	0.31 112	0.20 121	0.22 62	0.44 123	0.07 40	0.12 83	0.24 116	0.29 149	0.27 110	0.20 67

cross-raft	0.27 136	0.15 100	0.13 94	0.14 85	0.14 101	0.17 112	0.10 84	0.27 146	0.15 111	0.30 149	0.22 118	0.28 124	0.10 48	0.14 127	0.42 97	0.42 191	0.27 142	0.17 87	0.57 183	0.26 169	0.62 198	0.94 226	0.09 71	0.12 83	0.29 160	0.27 137	0.26 98	0.31 143

HGLStereo	0.16 41	0.15 100	0.12 80	0.13 76	0.14 101	0.13 77	0.09 69	0.18 50	0.11 58	0.22 61	0.23 128	0.14 26	0.09 39	0.11 86	0.26 40	0.18 47	0.22 83	0.17 87	0.20 42	0.14 61	0.19 41	0.20 34	0.10 88	0.12 83	0.18 57	0.18 63	0.18 37	0.15 37

PMTNet	0.19 71	0.15 100	0.12 80	0.14 85	0.12 75	0.09 37	0.09 69	0.22 74	0.10 37	0.29 144	0.11 35	0.25 104	0.09 39	0.09 57	0.41 94	0.27 136	0.24 109	0.13 34	0.28 95	0.14 61	0.36 133	0.30 69	0.09 71	0.08 22	0.23 101	0.20 83	0.23 69	0.26 119

RASNet	0.16 41	0.15 100	0.15 110	0.13 76	0.11 65	0.12 68	0.10 84	0.24 99	0.13 89	0.22 61	0.14 54	0.18 50	0.13 91	0.10 74	0.20 18	0.18 47	0.19 50	0.13 34	0.17 27	0.10 26	0.23 68	0.27 60	0.07 40	0.15 123	0.17 46	0.18 63	0.27 110	0.24 104

CFNet	0.17 52	0.15 100	0.13 94	0.18 127	0.16 124	0.14 85	0.12 100	0.24 99	0.12 69	0.21 54	0.16 69	0.29 133	0.14 105	0.11 86	0.26 40	0.14 18	0.20 56	0.16 76	0.18 31	0.13 47	0.18 31	0.15 18	0.08 58	0.12 83	0.21 89	0.20 83	0.22 64	0.21 79

DISCO	0.16 41	0.15 100	0.11 59	0.14 85	0.13 88	0.16 102	0.15 118	0.15 30	0.13 89	0.21 54	0.17 78	0.16 39	0.10 48	0.10 74	0.30 51	0.17 41	0.20 56	0.15 55	0.24 78	0.14 61	0.18 31	0.23 44	0.09 71	0.12 83	0.18 57	0.16 49	0.22 64	0.17 43

iRaft-Stereo_20w	0.42 180	0.16 109	0.27 189	0.30 179	0.18 138	0.22 149	0.20 138	0.26 128	0.22 150	0.41 210	0.65 224	0.30 144	0.11 64	0.17 154	0.44 101	0.55 212	0.28 153	0.18 112	0.45 148	0.46 221	0.47 168	0.97 231	0.12 122	0.11 76	0.35 184	2.32 258	0.61 207	0.59 185

IPLGR	0.27 136	0.16 109	0.14 102	0.15 101	0.15 115	0.13 77	0.09 69	0.24 99	0.13 89	0.28 129	0.25 140	0.24 96	0.12 80	0.11 86	1.85 223	0.20 69	0.23 98	0.18 112	0.35 127	0.21 129	0.28 101	0.56 150	0.07 40	0.13 101	0.25 129	0.27 137	0.29 122	0.21 79

s12784h	0.23 107	0.16 109	0.13 94	0.19 136	0.14 101	0.12 68	0.09 69	0.24 99	0.12 69	0.29 144	0.16 69	0.27 116	0.16 120	0.10 74	0.24 27	0.26 127	0.26 131	0.13 34	0.30 107	0.12 38	0.50 174	0.38 105	0.08 58	0.11 76	0.26 134	0.28 143	0.66 215	0.46 177

CFNet_pseudo	0.21 91	0.16 109	0.16 126	0.19 136	0.16 124	0.17 112	0.13 111	0.24 99	0.15 111	0.28 129	0.22 118	0.23 89	0.20 154	0.12 101	0.65 148	0.18 47	0.20 56	0.17 87	0.31 112	0.13 47	0.21 55	0.21 38	0.12 122	0.13 101	0.20 78	0.20 83	0.25 89	0.26 119

Anonymous	0.24 117	0.16 109	0.14 102	0.13 76	0.14 101	0.15 97	0.10 84	0.26 128	0.15 111	0.24 90	0.17 78	0.24 96	0.23 163	0.09 57	0.34 68	0.34 165	0.28 153	0.24 168	0.47 151	0.23 146	0.49 173	0.66 172	0.10 88	0.15 123	0.27 141	0.24 113	0.32 141	0.23 92

GES	0.23 107	0.16 109	0.12 80	0.14 85	0.15 115	0.19 128	0.15 118	0.25 116	0.14 101	0.26 107	0.18 85	0.22 84	0.14 105	0.17 154	0.56 134	0.22 90	0.27 142	0.19 128	0.53 172	0.20 121	0.35 127	0.37 99	0.13 132	0.15 123	0.20 78	0.17 55	0.27 110	0.43 172

GMStereo	0.16 41	0.16 109	0.09 34	0.14 85	0.13 88	0.16 102	0.12 100	0.22 74	0.12 69	0.19 45	0.16 69	0.26 110	0.13 91	0.09 57	0.20 18	0.15 23	0.22 83	0.14 45	0.27 87	0.15 80	0.21 55	0.16 22	0.09 71	0.11 76	0.19 74	0.17 55	0.24 74	0.15 37
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
FADNet-RVC-Resample	0.23 107	0.16 109	0.18 142	0.17 118	0.16 124	0.16 102	0.16 126	0.24 99	0.18 138	0.26 107	0.18 85	0.27 116	0.17 129	0.16 145	0.81 159	0.18 47	0.21 71	0.23 165	0.26 84	0.25 160	0.23 68	0.39 111	0.13 132	0.21 167	0.22 92	0.22 100	0.19 42	0.22 84

MLCV	0.25 126	0.16 109	0.16 126	0.25 166	0.19 145	0.21 144	0.18 129	0.30 170	0.16 123	0.31 156	0.31 163	0.34 160	0.25 172	0.11 86	0.32 61	0.25 118	0.26 131	0.17 87	0.54 176	0.16 96	0.37 140	0.38 105	0.14 139	0.19 161	0.25 129	0.23 106	0.27 110	0.26 119

PDISCO_ROB	0.18 66	0.16 109	0.16 126	0.14 85	0.12 75	0.13 77	0.13 111	0.15 30	0.12 69	0.16 26	0.16 69	0.13 19	0.10 48	0.09 57	0.25 33	0.20 69	0.20 56	0.23 165	0.18 31	0.15 80	0.24 82	0.28 63	0.08 58	0.12 83	0.22 92	0.24 113	0.39 166	0.24 104

EKT-Stereo	0.34 163	0.17 119	0.14 102	0.20 141	0.17 130	0.22 149	0.25 163	0.27 146	0.15 111	0.30 149	0.35 171	0.27 116	0.14 105	0.16 145	1.56 207	0.54 210	0.29 164	0.25 177	0.47 151	0.30 189	0.81 226	0.86 210	0.09 71	0.13 101	0.31 168	0.30 155	0.31 136	0.24 104

dd	0.20 83	0.17 119	0.10 44	0.35 193	0.13 88	0.25 164	0.12 100	0.22 74	0.10 37	0.22 61	0.11 35	0.38 172	0.10 48	0.09 57	0.40 93	0.18 47	0.29 164	0.15 55	0.36 131	0.14 61	0.20 45	0.17 24	0.09 71	0.13 101	0.22 92	0.17 55	0.26 98	0.20 67

TRStereo	0.61 205	0.17 119	0.22 172	0.16 109	0.12 75	0.34 192	0.18 129	0.27 146	0.14 101	0.34 173	0.20 96	0.34 160	0.09 39	0.12 101	0.58 139	0.73 238	0.25 121	0.18 112	0.44 145	0.25 160	0.42 153	0.81 202	0.12 122	0.10 54	0.27 141	8.94 268	0.49 186	0.32 144

TestStereo	0.18 66	0.17 119	0.14 102	0.15 101	0.11 65	0.16 102	0.11 91	0.25 116	0.13 89	0.30 149	0.16 69	0.26 110	0.11 64	0.08 37	0.22 22	0.15 23	0.24 109	0.13 34	0.28 95	0.13 47	0.28 101	0.18 28	0.09 71	0.14 115	0.22 92	0.16 49	0.21 56	0.19 61

pcwnet_v2	0.27 136	0.17 119	0.18 142	0.22 150	0.19 145	0.22 149	0.18 129	0.25 116	0.18 138	0.30 149	0.24 134	0.33 158	0.29 180	0.18 164	0.90 165	0.22 90	0.24 109	0.19 128	0.38 135	0.16 96	0.28 101	0.31 77	0.17 155	0.16 134	0.26 134	0.26 131	0.30 130	0.39 160

psm_up	0.21 91	0.17 119	0.19 151	0.20 141	0.17 130	0.20 134	0.15 118	0.26 128	0.23 158	0.22 61	0.18 85	0.23 89	0.20 154	0.16 145	0.36 80	0.19 62	0.24 109	0.18 112	0.30 107	0.17 106	0.23 68	0.21 38	0.12 122	0.21 167	0.24 116	0.27 137	0.26 98	0.25 114

FADNet-RVC	0.24 117	0.17 119	0.15 110	0.21 146	0.17 130	0.17 112	0.21 142	0.26 128	0.14 101	0.25 100	0.21 107	0.28 124	0.17 129	0.14 127	0.98 177	0.22 90	0.23 98	0.17 87	0.36 131	0.22 139	0.24 82	0.30 69	0.14 139	0.17 143	0.25 129	0.23 106	0.21 56	0.24 104

RTSC	0.29 147	0.17 119	0.17 133	0.17 118	0.17 130	0.18 120	0.21 142	0.23 84	0.22 150	0.26 107	0.25 140	0.21 70	0.19 150	0.14 127	1.67 213	0.28 142	0.31 172	0.21 146	0.40 138	0.19 116	0.33 116	0.38 105	0.11 105	0.18 153	0.23 101	0.24 113	0.31 136	0.45 174

DeepPrunerF	0.29 147	0.17 119	0.15 110	0.23 156	0.44 210	0.17 112	0.23 151	0.20 58	0.26 173	0.16 26	0.22 118	0.15 27	0.12 80	0.13 115	0.98 177	0.22 90	0.19 50	0.17 87	0.27 87	0.17 106	0.22 62	0.21 38	0.12 122	0.13 101	1.95 259	0.26 131	0.22 64	0.20 67

ADCP+	0.32 157	0.17 119	0.17 133	0.15 101	0.14 101	0.17 112	0.21 142	0.21 66	0.32 190	0.25 100	0.25 140	0.37 170	0.12 80	0.13 115	1.80 220	0.18 47	0.20 56	0.17 87	0.34 119	0.18 113	0.24 82	0.30 69	0.12 122	0.12 83	0.24 116	0.68 220	0.33 146	0.96 215

HSM-Net_RVC	0.32 157	0.17 119	0.18 142	0.27 172	0.21 155	0.21 144	0.15 118	0.28 156	0.19 140	0.34 173	0.40 187	1.56 233	0.27 177	0.15 138	0.45 106	0.22 90	0.26 131	0.19 128	0.28 95	0.20 121	0.41 149	0.57 152	0.14 139	0.21 167	0.30 164	0.31 163	0.36 156	0.35 150
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NVstereo2D	0.27 136	0.17 119	0.15 110	0.23 156	0.19 145	0.26 170	0.28 177	0.20 58	0.15 111	0.22 61	0.20 96	0.18 50	0.11 64	0.39 208	1.91 232	0.21 78	0.24 109	0.20 137	0.22 60	0.14 61	0.19 41	0.18 28	0.26 186	0.14 115	0.22 92	0.18 63	0.19 42	0.18 49

DeepPruner_ROB	0.24 117	0.17 119	0.17 133	0.17 118	0.17 130	0.16 102	0.24 156	0.22 74	0.17 130	0.26 107	0.26 148	0.21 70	0.18 142	0.12 101	0.64 145	0.21 78	0.24 109	0.21 146	0.29 103	0.16 96	0.44 160	0.36 93	0.14 139	0.16 134	0.22 92	0.30 155	0.27 110	0.23 92

HSM	0.22 101	0.17 119	0.15 110	0.18 127	0.18 138	0.16 102	0.14 113	0.26 128	0.14 101	0.25 100	0.22 118	0.24 96	0.18 142	0.11 86	0.67 149	0.18 47	0.26 131	0.16 76	0.27 87	0.17 106	0.30 109	0.23 44	0.10 88	0.14 115	0.23 101	0.23 106	0.27 110	0.25 114

iResNet	0.30 152	0.17 119	0.17 133	0.24 163	0.23 167	0.28 175	0.20 138	0.31 174	0.21 145	0.32 161	0.29 159	0.50 186	0.51 201	0.11 86	0.53 127	0.35 168	0.27 142	0.20 137	0.74 196	0.25 160	0.47 168	0.32 79	0.15 149	0.26 184	0.26 134	0.25 124	0.34 150	0.29 135

DLCB_ROB	0.20 83	0.17 119	0.17 133	0.14 85	0.15 115	0.14 85	0.14 113	0.21 66	0.16 123	0.23 71	0.23 128	0.25 104	0.18 142	0.15 138	0.24 27	0.18 47	0.22 83	0.18 112	0.19 36	0.15 80	0.26 88	0.24 48	0.13 132	0.16 134	0.37 191	0.25 124	0.25 89	0.20 67

MyStereo04	0.23 107	0.18 135	0.18 142	0.14 85	0.14 101	0.13 77	0.11 91	0.28 156	0.22 150	0.32 161	0.20 96	0.30 144	0.14 105	0.08 37	0.31 57	0.24 110	0.22 83	0.18 112	0.55 180	0.23 146	0.38 144	0.37 99	0.12 122	0.17 143	0.28 152	0.30 155	0.31 136	0.22 84

CASS	0.26 132	0.18 135	0.17 133	0.21 146	0.18 138	0.22 149	0.26 169	0.28 156	0.20 144	0.33 171	0.24 134	0.28 124	0.18 142	0.12 101	0.37 81	0.24 110	0.39 201	0.20 137	0.44 145	0.17 106	0.58 189	0.48 133	0.11 105	0.14 115	0.32 174	0.22 100	0.32 141	0.33 147
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DAS	0.34 163	0.18 135	0.15 110	0.30 179	0.25 174	0.25 164	0.26 169	0.32 181	0.29 184	0.32 161	0.38 182	0.54 188	0.37 185	0.12 101	0.45 106	0.40 186	0.37 193	0.25 177	0.54 176	0.29 184	0.66 205	0.65 165	0.21 178	0.26 184	0.31 168	0.32 167	0.38 164	0.39 160

SepStereo	0.34 163	0.18 135	0.15 110	0.30 179	0.25 174	0.25 164	0.26 169	0.32 181	0.29 184	0.32 161	0.38 182	0.54 188	0.37 185	0.12 101	0.45 106	0.40 186	0.37 193	0.25 177	0.54 176	0.29 184	0.66 205	0.65 165	0.21 178	0.26 184	0.31 168	0.32 167	0.38 164	0.39 160

AACVNet	0.21 91	0.18 135	0.15 110	0.19 136	0.19 145	0.19 128	0.14 113	0.23 84	0.15 111	0.25 100	0.23 128	0.21 70	0.13 91	0.13 115	0.57 138	0.19 62	0.25 121	0.18 112	0.25 80	0.18 113	0.23 68	0.24 48	0.14 139	0.15 123	0.23 101	0.21 93	0.25 89	0.25 114

GANet-ADL	0.28 144	0.18 135	0.16 126	0.20 141	0.19 145	0.23 156	0.20 138	0.26 128	0.16 123	0.34 173	0.35 171	0.30 144	0.17 129	0.21 174	0.45 106	0.29 149	0.31 172	0.19 128	0.49 162	0.28 177	0.41 149	0.77 195	0.13 132	0.15 123	0.24 116	0.30 155	0.34 150	0.30 139

ICVP	0.23 107	0.18 135	0.21 164	0.18 127	0.17 130	0.18 120	0.15 118	0.22 74	0.17 130	0.24 90	0.21 107	0.24 96	0.18 142	0.12 101	0.43 100	0.24 110	0.25 121	0.24 168	0.26 84	0.21 129	0.31 113	0.52 137	0.26 186	0.17 143	0.24 116	0.26 131	0.25 89	0.24 104
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADLNet	0.21 91	0.18 135	0.12 80	0.16 109	0.14 101	0.19 128	0.15 118	0.20 58	0.11 58	0.17 32	0.15 60	0.34 160	0.14 105	0.32 199	1.10 183	0.16 33	0.20 56	0.14 45	0.18 31	0.14 61	0.17 24	0.22 41	0.15 149	0.09 38	0.18 57	0.19 77	0.19 42	0.18 49

FINET	0.48 189	0.18 135	0.19 151	0.17 118	0.14 101	0.18 120	0.21 142	0.21 66	0.32 190	0.19 45	0.41 189	0.22 84	0.38 188	0.20 170	1.70 214	0.43 192	0.24 109	0.16 76	0.34 119	0.25 160	0.32 114	0.71 186	0.14 139	0.24 177	1.14 239	2.17 255	0.50 191	1.64 241

APVNet	0.22 101	0.18 135	0.15 110	0.17 118	0.20 151	0.20 134	0.18 129	0.24 99	0.15 111	0.18 39	0.21 107	0.21 70	0.12 80	0.17 154	0.45 106	0.25 118	0.28 153	0.21 146	0.34 119	0.21 129	0.24 82	0.33 85	0.11 105	0.18 153	0.22 92	0.18 63	0.30 130	0.23 92

DSFCA	0.17 52	0.18 135	0.14 102	0.14 85	0.13 88	0.16 102	0.15 118	0.16 35	0.13 89	0.16 26	0.19 90	0.18 50	0.11 64	0.08 37	0.26 40	0.19 62	0.20 56	0.17 87	0.22 60	0.14 61	0.20 45	0.24 48	0.11 105	0.13 101	0.18 57	0.19 77	0.20 51	0.20 67

AF-Net	0.21 91	0.18 135	0.18 142	0.18 127	0.22 160	0.20 134	0.24 156	0.24 99	0.21 145	0.19 45	0.25 140	0.27 116	0.16 120	0.14 127	0.37 81	0.20 69	0.18 42	0.17 87	0.23 70	0.15 80	0.18 31	0.26 57	0.17 155	0.14 115	0.20 78	0.22 100	0.29 122	0.22 84

Nwc_Net	0.21 91	0.18 135	0.18 142	0.18 127	0.22 160	0.20 134	0.24 156	0.24 99	0.21 145	0.19 45	0.25 140	0.27 116	0.16 120	0.14 127	0.37 81	0.20 69	0.18 42	0.17 87	0.23 70	0.15 80	0.18 31	0.26 57	0.17 155	0.14 115	0.20 78	0.22 100	0.29 122	0.22 84

ADCRef	0.34 163	0.18 135	0.17 133	0.15 101	0.16 124	0.18 120	0.18 129	0.23 84	0.33 192	0.26 107	0.22 118	0.23 89	0.18 142	0.12 101	2.01 233	0.22 90	0.23 98	0.20 137	0.40 138	0.22 139	0.27 97	0.34 88	0.17 155	0.17 143	0.30 164	0.41 189	0.29 122	1.36 231

CFNet_RVC	0.22 101	0.18 135	0.15 110	0.18 127	0.17 130	0.19 128	0.12 100	0.21 66	0.13 89	0.23 71	0.21 107	0.25 104	0.13 91	0.13 115	0.93 171	0.20 69	0.23 98	0.17 87	0.27 87	0.16 96	0.25 87	0.22 41	0.10 88	0.14 115	0.23 101	0.21 93	0.25 89	0.23 92

NLCA_NET_v2_RVC	0.19 71	0.18 135	0.18 142	0.17 118	0.21 155	0.16 102	0.27 173	0.19 56	0.24 162	0.22 61	0.20 96	0.27 116	0.13 91	0.19 167	0.35 72	0.17 41	0.20 56	0.16 76	0.19 36	0.13 47	0.17 24	0.19 32	0.11 105	0.12 83	0.18 57	0.23 106	0.19 42	0.22 84
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MyStereo	0.24 117	0.19 151	0.19 151	0.16 109	0.15 115	0.14 85	0.11 91	0.28 156	0.22 150	0.34 173	0.23 128	0.30 144	0.16 120	0.08 37	0.35 72	0.23 104	0.22 83	0.18 112	0.56 182	0.23 146	0.38 144	0.41 114	0.13 132	0.16 134	0.30 164	0.33 171	0.32 141	0.22 84

GEStereo_RVC	0.25 126	0.19 151	0.15 110	0.18 127	0.17 130	0.19 128	0.18 129	0.26 128	0.17 130	0.27 115	0.20 96	0.28 124	0.17 129	0.12 101	0.34 68	0.27 136	0.28 153	0.24 168	0.47 151	0.22 139	0.34 119	0.66 172	0.11 105	0.18 153	0.25 129	0.22 100	0.26 98	0.32 144

HCRNet	0.15 34	0.19 151	0.08 23	0.23 156	0.09 37	0.15 97	0.09 69	0.16 35	0.06 7	0.49 226	0.16 69	0.25 104	0.08 30	0.09 57	0.44 101	0.11 5	0.17 32	0.11 16	0.21 52	0.09 18	0.13 15	0.13 13	0.11 105	0.07 13	0.09 7	0.11 15	0.14 21	0.11 15

FADNet	0.26 132	0.19 151	0.15 110	0.23 156	0.16 124	0.21 144	0.23 151	0.28 156	0.17 130	0.27 115	0.28 156	0.26 110	0.19 150	0.15 138	0.98 177	0.22 90	0.21 71	0.20 137	0.43 144	0.26 169	0.28 101	0.31 77	0.14 139	0.15 123	0.28 152	0.27 137	0.24 74	0.27 128

STTStereo	0.20 83	0.19 151	0.21 164	0.18 127	0.20 151	0.17 112	0.27 173	0.18 50	0.19 140	0.20 50	0.19 90	0.24 96	0.15 114	0.17 154	0.44 101	0.18 47	0.20 56	0.19 128	0.19 36	0.14 61	0.18 31	0.20 34	0.11 105	0.13 101	0.19 74	0.21 93	0.20 51	0.26 119

UDGNet	0.24 117	0.20 156	0.15 110	0.36 195	0.31 191	0.32 187	0.29 181	0.22 74	0.15 111	0.21 54	0.21 107	0.21 70	0.08 30	0.51 218	0.25 33	0.17 41	0.22 83	0.17 87	0.27 87	0.15 80	0.28 101	0.38 105	0.31 209	0.11 76	0.24 116	0.23 106	0.22 64	0.20 67

SACVNet	0.24 117	0.20 156	0.19 151	0.21 146	0.19 145	0.19 128	0.20 138	0.26 128	0.22 150	0.25 100	0.22 118	0.21 70	0.12 80	0.17 154	0.48 117	0.22 90	0.26 131	0.21 146	0.32 115	0.20 121	0.29 107	0.41 114	0.15 149	0.18 153	0.28 152	0.26 131	0.30 130	0.26 119

PSMNet-ADL	0.35 170	0.20 156	0.21 164	0.23 156	0.22 160	0.24 161	0.25 163	0.30 170	0.26 173	0.39 203	0.57 215	0.38 172	0.46 193	0.24 184	1.26 196	0.44 195	0.32 177	0.20 137	0.52 169	0.24 155	0.40 147	0.51 136	0.17 155	0.17 143	0.27 141	0.27 137	0.40 169	0.26 119

RP	0.23 107	0.20 156	0.23 176	0.22 150	0.21 155	0.22 149	0.25 163	0.24 99	0.23 158	0.17 32	0.24 134	0.25 104	0.19 150	0.16 145	0.55 132	0.18 47	0.21 71	0.16 76	0.22 60	0.16 96	0.18 31	0.33 85	0.14 139	0.17 143	0.23 101	0.23 106	0.31 136	0.26 119

dad	0.30 152	0.21 160	0.15 110	0.47 205	0.22 160	0.30 182	0.49 205	0.40 196	0.13 89	0.32 161	0.14 54	0.41 178	0.24 170	0.11 86	0.59 140	0.20 69	0.32 177	0.17 87	0.51 166	0.16 96	0.29 107	0.23 44	0.11 105	0.19 161	0.32 174	0.18 63	0.68 219	0.46 177

Anonymous3	0.30 152	0.21 160	0.16 126	0.17 118	0.16 124	0.20 134	0.16 126	0.31 174	0.25 169	0.30 149	0.20 96	0.45 183	0.20 154	0.17 154	0.55 132	0.52 205	0.32 177	0.27 190	0.51 166	0.27 173	0.50 174	0.67 178	0.13 132	0.15 123	0.28 152	0.30 155	0.34 150	0.26 119

GwcNet-ADL	0.30 152	0.22 162	0.21 164	0.29 177	0.23 167	0.24 161	0.22 148	0.28 156	0.19 140	0.34 173	0.57 215	0.44 182	0.23 163	0.22 177	0.53 127	0.35 168	0.30 170	0.22 156	0.45 148	0.28 177	0.37 140	0.47 130	0.14 139	0.17 143	0.27 141	0.30 155	0.29 122	0.38 159

FADNet_RVC	0.34 163	0.22 162	0.23 176	0.30 179	0.26 178	0.20 134	0.23 151	0.31 174	0.22 150	0.31 156	0.29 159	0.42 180	0.35 184	0.22 177	0.90 165	0.26 127	0.31 172	0.32 210	0.75 197	0.28 177	0.46 166	0.55 146	0.16 152	0.24 177	0.27 141	0.31 163	0.51 196	0.37 156

NCC-stereo	0.26 132	0.22 162	0.22 172	0.22 150	0.24 169	0.23 156	0.28 177	0.26 128	0.28 178	0.18 39	0.26 148	0.29 133	0.27 177	0.17 154	0.56 134	0.23 104	0.23 98	0.24 168	0.28 95	0.21 129	0.23 68	0.32 79	0.20 169	0.17 143	0.27 141	0.29 149	0.33 146	0.30 139

stereogan	0.25 126	0.22 162	0.22 172	0.23 156	0.26 178	0.25 164	0.23 151	0.26 128	0.24 162	0.20 50	0.23 128	0.31 153	0.23 163	0.17 154	0.38 91	0.21 78	0.22 83	0.19 128	0.28 95	0.20 121	0.23 68	0.46 128	0.17 155	0.18 153	0.22 92	0.24 113	0.37 162	0.27 128

Abc-Net	0.26 132	0.22 162	0.22 172	0.22 150	0.24 169	0.23 156	0.28 177	0.26 128	0.28 178	0.18 39	0.26 148	0.29 133	0.27 177	0.17 154	0.56 134	0.23 104	0.23 98	0.24 168	0.28 95	0.21 129	0.23 68	0.32 79	0.20 169	0.17 143	0.27 141	0.29 149	0.33 146	0.30 139
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.38 172	0.22 162	0.30 198	0.26 169	0.25 174	0.25 164	0.29 181	0.36 188	0.29 184	0.35 186	0.33 167	0.34 160	0.46 193	0.22 177	1.53 205	0.32 157	0.31 172	0.26 187	0.58 184	0.28 177	0.45 162	0.47 130	0.20 169	0.28 190	0.34 179	0.39 186	0.35 154	0.52 180

RTS	0.40 178	0.22 162	0.20 157	0.22 150	0.21 155	0.32 187	0.33 186	0.31 174	0.33 192	0.23 71	0.22 118	0.31 153	0.25 172	0.18 164	1.88 227	0.32 157	0.37 193	0.25 177	0.64 189	0.33 199	0.43 155	0.43 120	0.16 152	0.24 177	0.41 195	0.91 233	0.40 169	0.63 188

RTSA	0.40 178	0.22 162	0.20 157	0.22 150	0.21 155	0.32 187	0.33 186	0.31 174	0.33 192	0.23 71	0.22 118	0.31 153	0.25 172	0.18 164	1.88 227	0.32 157	0.37 193	0.25 177	0.64 189	0.33 199	0.43 155	0.43 120	0.16 152	0.24 177	0.41 195	0.91 233	0.40 169	0.63 188

ADCL	0.38 172	0.23 170	0.20 157	0.20 141	0.18 138	0.23 156	0.24 156	0.26 128	0.52 217	0.32 161	0.28 156	0.30 144	0.18 142	0.16 145	1.59 209	0.22 90	0.25 121	0.22 156	0.35 127	0.23 146	0.35 127	0.35 90	0.17 155	0.18 153	0.51 212	0.52 204	0.47 182	1.53 237

CBMV_ROB	0.55 198	0.23 170	0.25 183	0.40 200	0.34 199	0.35 195	0.35 191	0.44 205	0.24 162	0.39 203	0.44 198	1.41 229	1.00 223	0.30 194	1.17 185	0.35 168	0.38 199	0.25 177	0.87 206	0.36 203	0.60 194	0.83 204	0.28 194	0.28 190	0.55 218	0.85 231	0.72 222	1.13 221

NOSS_ROB	0.38 172	0.23 170	0.21 164	0.27 172	0.26 178	0.27 172	0.25 163	0.41 197	0.24 162	0.36 189	0.29 159	0.36 167	0.23 163	0.41 210	0.97 176	0.57 218	0.34 182	0.29 200	0.33 116	0.24 155	0.68 209	1.00 236	0.28 194	0.31 196	0.34 179	0.49 199	0.42 174	0.34 148

SFCPSM	0.71 212	0.24 173	0.20 157	0.28 175	0.24 169	0.28 175	0.24 156	0.30 170	0.30 188	0.33 171	0.49 203	0.63 196	1.30 228	0.20 170	2.10 235	0.35 168	0.32 177	0.24 168	7.82 264	0.39 207	0.45 162	0.54 144	0.20 169	0.20 163	0.31 168	0.32 167	0.37 162	0.45 174

AnyNet_C32	0.50 196	0.24 173	0.23 176	0.24 163	0.26 178	0.29 179	0.33 186	0.35 184	0.57 221	0.34 173	0.44 198	0.36 167	0.25 172	0.23 181	2.35 246	0.39 181	0.39 201	0.33 212	0.53 172	0.30 189	0.61 196	0.74 190	0.23 182	0.29 192	0.44 200	0.73 223	0.46 179	1.61 240

ccs_rob	0.43 182	0.24 173	0.20 157	0.33 189	0.22 160	0.33 191	0.28 177	0.34 183	0.21 145	0.46 222	1.56 254	1.58 235	0.41 190	0.23 181	0.82 161	0.37 177	0.29 164	0.22 156	0.47 151	0.28 177	0.55 183	0.64 162	0.17 155	0.20 163	0.26 134	0.25 124	0.29 122	0.35 150

NCCL2	0.27 136	0.24 173	0.23 176	0.19 136	0.20 151	0.18 120	0.19 137	0.26 128	0.23 158	0.29 144	0.22 118	0.28 124	0.17 129	0.15 138	0.68 150	0.25 118	0.25 121	0.22 156	0.27 87	0.22 139	0.34 119	0.44 123	0.19 167	0.22 173	0.34 179	0.34 174	0.36 156	0.36 152

SGM-Forest	0.43 182	0.24 173	0.19 151	0.35 193	0.26 178	0.27 172	0.21 142	0.30 170	0.23 158	0.32 161	0.23 128	0.37 170	0.50 199	0.25 186	1.02 181	0.35 168	0.25 121	0.21 146	1.80 228	0.19 116	0.41 149	0.85 209	0.27 189	0.23 175	0.35 184	0.28 143	0.59 204	1.05 219
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HBP-ISP	0.48 189	0.25 178	0.27 189	0.36 195	0.30 187	0.31 185	0.25 163	0.38 194	0.24 162	0.38 200	0.44 198	0.33 158	0.17 129	0.56 221	2.23 241	0.98 253	0.33 181	0.28 196	0.34 119	0.29 184	0.66 205	1.25 247	0.27 189	0.31 196	0.35 184	0.36 179	0.48 185	0.55 182

RGC	0.28 144	0.25 178	0.29 194	0.25 166	0.27 184	0.28 175	0.21 142	0.28 156	0.31 189	0.22 61	0.31 163	0.29 133	0.32 182	0.21 174	0.59 140	0.25 118	0.24 109	0.21 146	0.30 107	0.22 139	0.27 97	0.40 112	0.18 166	0.21 167	0.29 160	0.32 167	0.35 154	0.36 152

UCFNet_RVC	0.24 117	0.25 178	0.17 133	0.21 146	0.20 151	0.20 134	0.15 118	0.23 84	0.16 123	0.26 107	0.20 96	0.35 166	0.17 129	0.13 115	0.87 163	0.19 62	0.22 83	0.18 112	0.33 116	0.17 106	0.27 97	0.24 48	0.17 155	0.15 123	0.27 141	0.23 106	0.24 74	0.29 135

NaN_ROB	0.32 157	0.25 178	0.25 183	0.25 166	0.30 187	0.22 149	0.27 173	0.35 184	0.38 197	0.30 149	0.27 152	0.67 199	0.23 163	0.17 154	0.80 158	0.21 78	0.21 71	0.21 146	0.29 103	0.26 169	0.23 68	0.29 66	0.14 139	0.27 188	0.36 190	0.45 196	0.39 166	0.56 184

pmcnn	0.49 194	0.25 178	0.20 157	0.33 189	0.31 191	0.34 192	0.48 204	0.35 184	0.26 173	0.34 173	0.54 212	0.81 207	1.19 226	0.19 167	0.75 154	0.56 214	0.41 205	0.32 210	0.86 205	0.38 205	0.86 229	0.90 219	0.28 194	0.26 184	0.34 179	0.35 176	0.67 218	0.84 207

CBMV	0.47 188	0.25 178	0.23 176	0.31 184	0.29 186	0.31 185	0.30 183	0.41 197	0.28 178	0.37 193	0.27 152	0.70 202	0.37 185	0.33 202	0.91 167	0.53 208	0.36 189	0.27 190	0.58 184	0.28 177	0.63 199	0.97 231	0.26 186	0.35 207	0.37 191	0.36 179	0.66 215	1.86 245
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCPNet	0.58 201	0.26 184	0.30 198	0.29 177	0.36 201	0.29 179	0.53 211	0.42 200	0.39 200	0.38 200	0.55 213	0.39 175	1.14 225	0.26 188	2.11 236	0.43 192	0.35 186	0.24 168	1.27 213	0.40 208	0.52 179	0.60 156	0.32 211	0.30 194	0.48 208	0.61 212	0.47 182	1.88 248

PS-NSSS	0.24 117	0.26 184	0.21 164	0.31 184	0.22 160	0.26 170	0.23 151	0.27 146	0.15 111	0.28 129	0.21 107	0.55 190	0.15 114	0.16 145	0.35 72	0.16 33	0.19 50	0.17 87	0.36 131	0.15 80	0.17 24	0.14 16	0.22 180	0.16 134	0.24 116	0.24 113	0.28 121	0.27 128

FAT-Stereo	0.48 189	0.27 186	0.35 214	0.45 204	0.49 220	0.39 199	0.34 190	0.43 204	0.28 178	0.41 210	0.87 236	0.77 205	0.58 205	0.30 194	0.71 151	0.56 214	0.36 189	0.34 214	0.65 192	0.42 212	0.69 215	0.77 195	0.28 194	0.34 203	0.31 168	0.36 179	0.47 182	0.74 201

PA-Net	0.27 136	0.27 186	0.29 194	0.18 127	0.26 178	0.21 144	0.27 173	0.26 128	0.25 169	0.22 61	0.21 107	0.22 84	0.24 170	0.29 191	0.62 144	0.25 118	0.18 42	0.23 165	0.20 42	0.22 139	0.20 45	0.36 93	0.17 155	0.20 163	0.24 116	0.44 194	0.24 74	0.55 182
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
PWC_ROB	0.39 177	0.27 186	0.25 183	0.23 156	0.25 174	0.24 161	0.33 186	0.29 166	0.47 215	0.25 100	0.40 187	0.38 172	0.90 219	0.20 170	0.77 155	0.33 164	0.39 201	0.29 200	0.64 189	0.30 189	0.51 178	0.61 159	0.20 169	0.33 200	0.28 152	0.28 143	0.39 166	0.72 197

FCDSN-DC	0.38 172	0.28 189	0.33 208	0.31 184	0.30 187	0.30 182	0.40 197	0.31 174	0.22 150	0.28 129	0.20 96	0.29 133	0.16 120	0.30 194	1.88 227	0.36 174	0.34 182	0.33 212	0.34 119	0.25 160	0.46 166	0.82 203	0.28 194	0.38 215	0.30 164	0.31 163	0.30 130	0.30 139
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
XPNet_ROB	0.28 144	0.28 189	0.20 157	0.20 141	0.22 160	0.22 149	0.22 148	0.20 58	0.21 145	0.24 90	0.27 152	0.79 206	0.17 129	0.16 145	0.50 121	0.23 104	0.35 186	0.21 146	0.28 95	0.20 121	0.30 109	0.53 141	0.17 155	0.18 153	0.23 101	0.24 113	0.49 186	0.36 152

S-Stereo	0.56 200	0.29 191	0.29 194	0.49 206	0.47 218	0.51 208	0.61 216	0.38 194	0.37 196	0.39 203	1.18 243	1.00 214	0.46 193	0.29 191	1.17 185	0.66 230	0.35 186	0.39 221	0.85 204	0.70 236	0.50 174	0.96 230	0.61 234	0.38 215	0.32 174	0.33 171	0.41 173	0.62 187

ADCMid	0.48 189	0.29 191	0.30 198	0.26 169	0.32 193	0.34 192	0.38 194	0.42 200	0.45 214	0.31 156	0.37 179	0.49 184	0.45 192	0.22 177	1.85 223	0.35 168	0.36 189	0.27 190	0.80 201	0.31 194	0.50 174	0.60 156	0.30 205	0.25 183	0.37 191	0.55 209	0.46 179	1.40 233

DPSNet	0.80 216	0.29 191	0.28 192	0.39 199	0.41 206	0.44 202	0.31 184	0.36 188	0.41 204	0.27 115	0.36 177	2.76 249	1.04 224	0.38 206	1.22 190	0.66 230	0.61 223	0.49 231	4.85 255	0.61 228	0.86 229	1.22 245	0.58 233	0.45 225	0.58 220	0.63 213	0.55 200	0.69 193

SAMSARA	0.69 210	0.30 194	0.45 223	0.32 187	0.32 193	0.32 187	0.38 194	0.57 218	0.48 216	0.41 210	0.37 179	0.43 181	0.93 220	0.29 191	1.85 223	0.53 208	0.38 199	0.40 223	0.78 198	0.42 212	0.77 220	0.89 216	0.20 169	0.42 222	1.55 249	1.83 252	1.51 252	1.56 239

GANetREF_RVC	0.33 161	0.30 194	0.33 208	0.28 175	0.27 184	0.27 172	0.26 169	0.42 200	0.35 195	0.38 200	0.22 118	0.57 191	0.39 189	0.16 145	0.37 81	0.24 110	0.30 170	0.25 177	0.45 148	0.26 169	0.37 140	0.28 63	0.25 184	0.33 200	0.35 184	0.29 149	0.46 179	0.40 166
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
modified_for_full_sf	1.65 248	0.32 196	0.29 194	0.27 172	0.30 187	19.26 275	0.35 191	0.37 191	9.23 269	0.29 144	0.62 220	0.28 124	0.26 176	4.18 269	0.52 126	2.01 262	0.58 220	0.34 214	0.79 199	0.38 205	0.67 208	1.22 245	0.24 183	0.31 196	0.35 184	0.35 176	0.43 177	0.42 169

ETE_ROB	0.34 163	0.32 196	0.21 164	0.26 169	0.24 169	0.28 175	0.25 163	0.24 99	0.29 184	0.27 115	0.35 171	1.00 214	0.21 159	0.20 170	0.59 140	0.24 110	0.42 208	0.24 168	0.38 135	0.25 160	0.40 147	0.52 137	0.20 169	0.21 167	0.29 160	0.34 174	0.55 200	0.39 160

STTRV1_RVC	0.88 220	0.33 198	0.28 192	0.43 202	0.33 196	0.42 200	0.38 194	0.41 197	0.41 204	0.37 193	0.42 192	0.62 194	0.74 210	0.52 219	3.02 257	0.39 181	0.91 239	0.28 196	6.74 263	0.75 243	0.94 237	0.92 223	0.47 227	0.51 228	0.51 212	0.67 216	0.63 212	1.33 230

SANet	0.60 204	0.33 198	0.33 208	0.37 197	0.36 201	0.48 205	0.44 200	0.56 216	0.85 238	0.34 173	0.57 215	2.41 245	1.30 228	0.33 202	1.18 188	0.25 118	0.48 213	0.31 207	0.52 169	0.32 197	0.55 183	0.57 152	0.37 215	0.38 215	0.48 208	0.66 215	0.57 202	0.96 215

MFN_U_SF_DS_RVC	0.46 187	0.34 200	0.26 187	0.43 202	0.33 196	0.38 198	0.53 211	0.49 211	0.40 201	0.42 213	0.31 163	0.63 196	0.54 203	0.42 211	1.29 198	0.28 142	0.26 131	0.22 156	0.68 193	0.23 146	0.65 202	0.64 162	0.33 213	0.29 192	0.47 206	0.49 199	0.49 186	0.69 193

G-Net	0.59 202	0.34 200	0.35 214	0.32 187	0.32 193	0.45 203	0.31 184	0.50 213	0.61 226	0.43 215	0.64 223	1.96 239	0.52 202	0.23 181	0.86 162	0.52 205	0.37 193	0.35 218	0.83 202	0.67 233	0.61 196	0.63 160	0.25 184	0.33 200	0.40 194	0.80 227	0.81 227	1.55 238

ADCS	0.62 207	0.34 200	0.31 203	0.34 192	0.37 203	0.37 197	0.40 197	0.49 211	0.60 224	0.34 173	0.42 192	0.61 192	0.98 222	0.31 197	2.29 244	0.66 230	0.50 214	0.38 219	0.84 203	0.43 214	0.87 231	0.89 216	0.28 194	0.37 212	0.47 206	0.91 233	0.60 205	1.29 226

LALA_ROB	0.34 163	0.34 200	0.23 176	0.24 163	0.24 169	0.30 182	0.24 156	0.25 116	0.28 178	0.31 156	0.35 171	0.95 210	0.21 159	0.19 167	0.77 155	0.25 118	0.34 182	0.28 196	0.34 119	0.25 160	0.36 133	0.55 146	0.19 167	0.22 173	0.27 141	0.31 163	0.50 191	0.39 160

edge stereo	0.65 209	0.35 204	0.45 223	0.54 212	0.48 219	0.59 215	0.56 213	0.58 220	0.41 204	0.52 232	0.69 228	1.30 224	1.29 227	0.39 208	0.94 173	0.60 225	0.41 205	0.30 205	1.74 227	0.81 246	0.54 182	0.97 231	0.41 219	0.34 203	0.43 198	0.38 184	0.57 202	0.90 212

AnyNet_C01	0.69 210	0.35 204	0.32 204	0.37 197	0.39 205	0.36 196	0.59 215	0.56 216	0.70 234	0.40 207	0.49 203	0.85 208	0.73 209	0.32 199	2.65 254	0.86 246	0.72 228	0.58 238	1.00 208	0.50 222	0.94 237	1.12 241	0.38 217	0.39 218	0.63 224	0.53 207	0.64 214	1.20 223

FC-DCNN	0.43 182	0.35 204	0.43 220	0.49 206	0.37 203	0.48 205	0.56 213	0.44 205	0.27 177	0.34 173	0.27 152	0.41 178	0.23 163	0.31 197	0.64 145	0.36 174	0.39 201	0.31 207	0.48 160	0.27 173	0.52 179	0.75 191	0.28 194	0.37 212	0.53 215	0.39 186	0.63 212	0.82 206

XQC	0.44 185	0.37 207	0.32 204	0.41 201	0.35 200	0.42 200	0.44 200	0.46 209	0.38 197	0.40 207	0.34 169	0.50 186	0.47 198	0.35 204	1.63 210	0.32 157	0.31 172	0.28 196	0.53 172	0.32 197	0.42 153	0.52 137	0.27 189	0.31 196	0.45 202	0.50 202	0.53 197	0.42 169

LSM0	3.50 261	0.37 207	0.30 198	0.55 213	0.46 215	0.59 215	0.74 221	0.75 235	0.61 226	0.60 239	0.85 234	1.16 220	1.54 233	0.27 189	26.81 275	45.36 279	0.62 224	0.38 219	3.22 246	0.63 229	1.24 250	1.69 259	0.31 209	0.43 223	0.61 222	1.00 237	1.01 237	2.47 255

CSAN	0.42 180	0.37 207	0.34 213	0.33 189	0.33 196	0.29 179	0.36 193	0.37 191	0.64 230	0.43 215	0.43 195	0.75 204	0.46 193	0.21 174	0.78 157	0.25 118	0.29 164	0.27 190	0.42 143	0.43 214	0.43 155	0.53 141	0.22 180	0.34 203	0.44 200	0.52 204	0.49 186	0.54 181

FBW_ROB	0.49 194	0.42 210	0.37 216	0.61 217	0.46 215	0.49 207	0.51 208	0.31 174	0.25 169	0.34 173	0.36 177	0.69 200	0.50 199	0.57 222	1.13 184	0.26 127	0.36 189	0.24 168	1.46 216	0.24 155	0.57 185	0.44 123	0.43 220	0.40 221	0.33 177	0.35 176	0.42 174	0.68 191

PVD	0.59 202	0.44 211	0.38 217	0.51 209	0.44 210	0.56 210	0.49 205	0.62 226	0.59 223	0.34 173	0.48 202	0.61 192	0.75 212	0.50 217	1.78 217	0.38 179	0.51 215	0.39 221	0.79 199	0.43 214	0.68 209	0.76 194	0.30 205	0.39 218	0.61 222	0.77 225	0.62 209	0.89 210

MeshStereo	0.86 218	0.44 211	0.33 208	0.78 226	0.56 223	0.63 218	0.44 200	0.69 230	0.53 219	0.45 220	0.78 230	2.29 242	1.65 237	0.25 186	2.39 248	0.70 235	0.42 208	0.29 200	1.62 223	0.31 194	1.32 254	1.43 255	0.32 211	0.35 207	0.88 231	0.64 214	1.30 244	1.37 232
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
SGM_RVC	0.85 217	0.45 213	0.32 204	0.60 216	0.44 210	0.60 217	0.52 209	0.72 233	0.41 204	0.43 215	0.57 215	1.17 221	1.43 231	0.24 184	0.56 134	0.30 154	0.47 211	0.26 187	2.37 234	0.34 201	0.59 192	0.86 210	0.27 189	0.34 203	1.13 237	1.39 249	1.91 258	4.23 261
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MADNet+	0.78 215	0.46 214	0.65 232	0.64 218	0.59 224	0.52 209	0.72 220	0.77 238	0.60 224	0.62 241	0.51 208	0.97 212	0.85 217	0.48 214	2.44 249	0.77 240	0.84 236	0.54 234	1.02 209	0.68 234	1.03 244	0.83 204	0.57 232	0.69 242	0.90 232	0.74 224	0.70 221	1.03 218

CC-Net-ROB	0.38 172	0.47 215	0.33 208	0.66 220	0.49 220	0.57 211	0.49 205	0.35 184	0.24 162	0.37 193	0.29 159	0.96 211	0.23 163	0.38 206	0.45 106	0.18 47	0.24 109	0.22 156	0.68 193	0.23 146	0.23 68	0.18 28	0.44 222	0.24 177	0.31 168	0.28 143	0.27 110	0.39 160

DGSMNet	0.89 223	0.48 216	0.41 218	0.52 211	0.41 206	0.57 211	0.44 200	0.61 224	0.40 201	0.84 247	3.86 264	0.69 200	0.85 217	0.87 232	1.84 221	0.89 249	1.22 251	0.66 248	1.68 224	0.63 229	1.40 258	1.53 258	0.50 228	0.55 231	0.41 195	0.67 216	0.50 191	0.73 199

MaskLacGwcNet_RVC	2.55 259	0.48 216	0.30 198	0.49 206	0.43 209	0.63 218	0.88 229	0.69 230	0.73 235	0.42 213	1.62 256	46.67 279	1.91 244	0.66 227	0.96 175	0.34 165	0.96 242	0.97 260	1.60 220	0.34 201	0.83 227	0.87 212	0.28 194	0.27 188	0.53 215	0.79 226	3.33 264	0.81 205

AMNet	0.51 197	0.50 218	0.48 227	0.51 209	0.50 222	0.57 211	0.52 209	0.36 188	0.41 204	0.39 203	0.58 219	0.66 198	0.21 159	0.58 223	0.53 127	0.59 221	0.60 222	0.58 238	0.51 166	0.51 223	0.60 194	0.55 146	0.33 213	0.52 229	0.48 208	0.54 208	0.60 205	0.66 190

MFN_U_SF_RVC	0.63 208	0.54 219	0.41 218	0.56 214	0.46 215	0.58 214	0.69 219	0.57 218	0.44 213	0.86 249	0.91 237	0.74 203	0.54 203	0.55 220	1.54 206	0.49 200	0.34 182	0.34 214	1.70 226	0.45 220	0.68 209	0.66 172	0.29 202	0.57 232	0.45 202	0.44 194	0.49 186	0.68 191

DDUNet	0.45 186	0.56 220	0.26 187	0.87 228	0.69 228	0.84 226	0.84 227	0.26 128	0.24 162	0.23 71	0.33 167	0.39 175	0.15 114	1.61 241	0.49 118	0.24 110	0.41 205	0.26 187	0.55 180	0.29 184	0.34 119	0.40 112	0.50 228	0.21 167	0.25 129	0.27 137	0.32 141	0.29 135

UDG	0.48 189	0.58 221	0.27 189	0.86 227	0.79 231	0.80 224	1.00 231	0.27 146	0.25 169	0.28 129	0.35 171	0.39 175	0.17 129	1.43 238	1.00 180	0.26 127	0.47 211	0.27 190	0.59 187	0.30 189	0.44 160	0.47 130	0.40 218	0.20 163	0.28 152	0.29 149	0.33 146	0.27 128

SPS-STEREO	0.86 218	0.60 222	0.57 229	0.67 221	0.63 225	0.71 221	0.68 218	0.58 220	0.61 226	0.59 236	0.96 239	1.04 218	0.68 208	0.60 225	1.72 216	0.87 247	0.79 231	0.69 249	2.78 241	0.74 241	1.33 255	1.43 255	0.45 225	0.66 241	0.63 224	0.69 221	0.87 228	0.78 204
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MSC_U_SF_DS_RVC	0.61 205	0.63 223	0.47 225	0.65 219	0.41 206	0.45 203	0.63 217	0.61 224	0.68 233	0.58 234	0.38 182	0.62 194	0.60 206	0.69 228	1.33 199	0.45 196	0.37 193	0.40 223	1.53 219	0.51 223	0.58 189	0.78 198	0.46 226	0.47 226	0.51 212	0.45 196	0.42 174	0.73 199

ELAS_RVC	0.97 225	0.66 224	0.63 231	0.92 229	0.68 227	1.24 233	0.79 224	0.74 234	0.53 219	0.50 228	1.26 248	2.43 246	1.99 245	0.45 212	1.45 202	0.49 200	0.65 226	0.55 236	1.11 212	0.44 218	0.97 243	1.36 252	0.44 222	0.57 232	1.69 254	1.29 248	1.16 241	1.24 224
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM+DAISY	1.35 239	0.69 225	0.66 233	0.77 225	0.72 229	0.88 228	0.85 228	0.75 235	0.95 242	0.67 243	1.33 251	1.37 227	1.68 238	0.69 228	2.33 245	1.29 258	0.83 235	0.70 250	2.51 238	0.92 248	1.38 257	1.75 260	0.53 230	0.81 249	2.12 261	3.10 260	1.97 259	4.19 260

ELAS	1.00 227	0.70 226	0.60 230	0.99 230	0.76 230	1.00 230	0.79 224	0.77 238	0.64 230	0.49 226	1.26 248	2.43 246	1.71 239	0.47 213	1.56 207	0.49 200	0.66 227	0.54 234	1.08 210	0.41 209	0.94 237	1.34 251	0.44 222	0.54 230	1.59 250	1.52 250	1.35 248	1.96 250
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFMNet_re	0.76 214	0.73 227	0.66 233	0.75 223	0.64 226	0.88 228	0.78 223	0.59 222	0.67 232	0.58 234	0.68 227	1.03 216	0.64 207	0.59 224	1.22 190	0.78 242	0.86 238	0.72 251	1.10 211	0.69 235	1.11 247	0.78 198	0.54 231	0.61 237	0.59 221	0.58 210	0.80 226	0.93 213

STStereo	1.43 242	0.76 228	0.86 246	2.30 248	0.87 236	2.27 255	1.08 233	1.07 253	1.08 247	0.53 233	1.33 251	3.27 254	2.89 251	0.32 199	3.08 258	0.57 218	0.45 210	0.29 200	4.63 253	0.41 209	0.65 202	0.84 207	0.30 205	0.64 240	1.68 253	1.90 254	1.54 253	3.12 259

MANE	1.81 249	0.80 229	0.92 249	1.03 231	0.85 235	1.02 231	1.07 232	1.06 250	1.22 250	0.45 220	0.95 238	2.28 241	2.37 247	0.48 214	4.27 263	1.23 257	0.75 229	2.70 265	1.60 220	0.54 226	0.96 242	1.32 250	0.37 215	0.80 246	3.20 263	4.45 263	4.76 265	7.33 265

SPstereo	1.25 237	0.82 230	0.93 250	0.75 223	0.82 233	0.79 223	0.76 222	1.17 256	1.02 245	0.85 248	1.56 254	2.11 240	2.54 248	0.96 234	1.79 218	1.73 260	1.11 248	0.94 257	1.61 222	1.13 259	1.51 260	1.76 261	0.79 236	0.98 257	1.06 233	1.09 242	1.58 254	1.73 243

SGM-ForestM	1.05 230	0.83 231	0.44 221	0.72 222	0.44 210	0.83 225	0.81 226	0.69 230	0.61 226	0.37 193	0.66 226	1.69 236	1.32 230	0.37 205	4.57 264	0.46 197	0.53 217	0.25 177	1.47 217	0.37 204	0.65 202	0.90 219	0.30 205	0.39 218	1.81 256	2.49 259	1.79 256	2.50 257

WAO-7	1.03 228	0.85 232	0.88 247	1.80 244	0.84 234	0.74 222	0.97 230	1.02 249	1.13 248	0.96 254	1.27 250	1.38 228	1.83 243	0.64 226	1.90 231	0.77 240	0.81 232	0.48 228	2.60 239	0.74 241	0.79 221	0.80 201	0.27 189	0.89 254	0.73 226	1.00 237	0.75 225	1.09 220

SQANet	0.74 213	0.90 233	0.32 204	1.66 238	0.79 231	1.43 235	1.20 234	0.37 191	0.28 178	0.40 207	0.31 163	0.92 209	0.34 183	1.28 237	1.08 182	0.22 90	0.52 216	0.27 190	2.47 237	0.29 184	0.57 185	0.58 154	1.58 244	0.24 177	0.33 177	0.38 184	0.43 177	0.72 197

LE_ROB	3.68 262	0.90 233	1.47 262	2.33 250	9.95 273	1.86 249	7.75 270	2.29 264	3.18 263	0.50 228	1.44 253	9.08 269	13.64 273	0.49 216	2.12 238	0.27 136	0.56 219	0.30 205	6.07 259	1.47 261	0.85 228	0.95 229	2.37 252	2.28 265	5.44 265	5.09 264	6.28 267	10.56 269

MDST_ROB	0.88 220	1.09 235	0.25 183	1.29 233	0.44 210	0.85 227	0.40 197	0.45 207	0.26 173	0.36 189	0.35 171	0.49 184	3.65 257	0.16 145	2.26 242	0.25 118	0.28 153	0.18 112	0.87 206	0.21 129	0.63 199	0.90 219	0.20 169	0.23 175	1.72 255	0.94 236	3.03 263	1.95 249

JetBlue	1.47 244	1.10 236	1.05 255	1.46 235	1.19 245	1.70 238	1.61 238	0.95 246	1.16 249	0.59 236	0.49 203	3.36 255	0.76 213	1.16 235	2.45 252	1.00 254	1.15 250	0.86 255	1.38 215	0.80 245	1.70 261	1.94 262	1.14 239	0.80 246	1.33 245	2.20 257	1.50 251	5.00 263

WAO-6	1.18 231	1.10 236	0.72 237	1.51 237	1.16 243	1.43 235	1.63 239	0.88 244	0.98 243	0.77 245	0.73 229	1.32 225	2.08 246	1.91 245	2.58 253	0.71 237	1.27 254	0.57 237	1.47 217	0.70 236	1.05 245	1.03 237	0.92 237	0.69 242	1.14 239	1.01 240	1.04 240	1.43 235

DispFullNet	1.23 236	1.16 238	0.81 244	1.20 232	0.99 237	1.13 232	1.36 235	0.66 229	0.57 221	0.75 244	0.80 232	3.64 259	1.53 232	1.64 242	1.27 197	1.36 259	1.04 244	0.58 238	6.55 262	1.10 257	0.89 234	0.91 222	0.43 220	0.36 210	0.50 211	0.37 183	0.69 220	1.02 217

otaku	0.88 220	1.18 239	0.44 221	1.92 247	1.01 238	1.72 240	1.44 236	0.46 209	0.40 201	0.46 222	0.37 179	0.98 213	0.46 193	1.54 239	1.23 192	0.31 155	0.53 217	0.29 200	2.79 242	0.41 209	0.68 209	0.64 162	2.08 246	0.35 207	0.43 198	0.36 179	0.50 191	0.76 203

RainbowNet	0.99 226	1.18 239	0.66 233	1.85 246	1.18 244	1.72 240	1.78 242	0.51 214	0.43 210	0.59 236	0.39 186	1.24 223	0.83 216	2.04 246	1.46 203	0.57 218	0.62 224	0.41 225	1.68 224	0.77 244	0.75 218	0.72 187	2.27 250	0.47 226	0.53 215	0.49 199	0.61 207	0.87 209

IMH-64-1	1.21 234	1.22 241	0.78 239	1.66 238	1.28 246	1.72 240	1.92 244	0.85 241	0.90 239	0.44 218	0.62 220	1.42 230	1.79 241	2.52 252	2.44 249	0.59 221	0.81 232	0.48 228	1.90 230	0.65 231	0.80 223	0.88 213	2.48 254	0.59 234	1.08 235	0.67 216	0.97 234	1.29 226

IMH-64	1.21 234	1.22 241	0.78 239	1.66 238	1.28 246	1.72 240	1.92 244	0.85 241	0.90 239	0.44 218	0.62 220	1.42 230	1.79 241	2.52 252	2.44 249	0.59 221	0.81 232	0.48 228	1.90 230	0.65 231	0.80 223	0.88 213	2.48 254	0.59 234	1.08 235	0.67 216	0.97 234	1.29 226

IMH	1.35 239	1.24 243	0.80 242	1.68 241	1.30 248	1.77 245	1.95 247	0.86 243	0.94 241	0.47 224	0.65 224	1.54 232	3.12 256	3.92 268	1.70 214	0.59 221	0.85 237	0.50 232	2.45 236	0.71 238	0.79 221	0.88 213	2.63 256	0.62 238	1.17 241	0.82 230	0.90 230	1.47 236

ACVNet_1	1.03 228	1.24 243	0.66 233	2.31 249	1.30 248	1.85 247	2.21 251	0.63 227	0.41 204	0.51 230	0.51 208	1.12 219	0.77 214	2.46 251	1.17 185	0.31 155	0.91 239	0.41 225	2.17 233	0.43 214	0.87 231	0.63 160	2.26 249	0.44 224	0.56 219	0.52 204	0.50 191	0.60 186

ACVNet_2	1.20 233	1.28 245	0.78 239	2.58 252	1.32 250	1.77 245	1.93 246	0.75 235	0.52 217	0.60 239	0.55 213	1.33 226	0.94 221	1.87 244	1.44 201	0.48 198	1.26 253	0.41 225	4.83 254	0.55 227	0.80 223	0.66 172	2.04 245	0.62 238	0.83 229	0.60 211	0.72 222	0.85 208

LVE	1.44 243	1.32 246	0.85 245	4.60 263	1.54 254	1.95 250	3.79 260	0.83 240	0.74 236	0.89 251	0.85 234	1.18 222	1.64 236	2.17 249	1.24 193	0.56 214	0.94 241	0.60 242	3.47 248	0.73 239	0.95 241	0.94 226	2.39 253	0.82 250	1.13 237	0.81 228	1.02 238	0.94 214

Ntro	0.92 224	1.37 247	0.47 225	1.84 245	1.06 241	1.70 238	1.65 240	0.52 215	0.43 210	0.48 225	0.42 192	1.03 216	0.42 191	1.64 242	1.24 193	0.32 157	0.59 221	0.31 207	2.88 244	0.44 218	0.76 219	0.69 185	2.12 247	0.37 212	0.45 202	0.46 198	0.53 197	0.74 201

PSMNet_ROB	1.36 241	1.38 248	0.74 238	1.49 236	1.02 239	1.74 244	1.67 241	0.65 228	0.75 237	1.46 261	3.82 263	3.01 253	1.57 234	2.64 254	1.24 193	0.48 198	0.77 230	0.50 232	2.60 239	0.73 239	0.87 231	0.66 172	3.06 262	0.59 234	0.84 230	0.72 222	0.90 230	0.70 195

PWCK	1.62 245	1.41 249	0.80 242	1.72 242	1.05 240	1.57 237	1.48 237	1.12 254	1.02 245	0.99 255	1.19 245	2.77 251	1.63 235	0.84 231	1.64 211	0.56 214	1.06 245	0.58 238	13.10 269	0.92 248	1.20 249	0.89 216	1.16 240	0.83 253	1.07 234	1.00 237	0.95 233	1.30 229

Dean	1.33 238	1.46 250	0.88 247	2.95 256	1.65 255	1.99 253	2.10 250	0.97 247	1.00 244	0.91 252	0.78 230	1.56 233	1.73 240	2.08 247	1.65 212	0.64 227	1.12 249	0.61 246	1.92 232	0.86 247	0.94 237	0.83 204	2.34 251	0.80 246	1.18 242	0.90 232	1.20 242	0.89 210

ACVNet-4b	1.18 231	1.48 251	0.52 228	2.93 255	1.13 242	1.85 247	2.77 253	0.45 207	0.43 210	0.51 230	0.43 195	1.70 237	2.66 249	2.10 248	1.39 200	0.41 190	0.98 243	0.34 214	2.98 245	0.52 225	0.74 217	0.78 198	2.24 248	0.36 210	0.46 205	0.43 190	0.54 199	0.71 196

WAO-8	1.64 246	1.56 252	1.03 253	2.86 253	1.45 252	1.96 251	2.08 248	1.06 250	1.40 253	1.49 262	1.81 257	2.33 243	3.10 254	2.66 255	2.13 239	0.85 244	1.09 246	0.60 242	3.55 249	1.09 254	0.91 235	0.93 224	1.36 242	0.82 250	1.60 251	1.24 245	1.31 246	1.98 251

Venus	1.64 246	1.56 252	1.03 253	2.86 253	1.45 252	1.96 251	2.08 248	1.06 250	1.40 253	1.49 262	1.81 257	2.33 243	3.10 254	2.66 255	2.13 239	0.85 244	1.09 246	0.60 242	3.55 249	1.09 254	0.91 235	0.93 224	1.36 242	0.82 250	1.60 251	1.24 245	1.31 246	1.98 251

TorneroNet-64	1.91 250	1.58 254	0.98 252	3.36 260	1.34 251	2.24 254	2.68 252	0.91 245	2.15 259	0.66 242	0.83 233	2.76 249	7.80 260	3.08 258	2.07 234	0.66 230	1.49 258	0.60 242	4.18 251	1.02 251	1.10 246	1.11 240	2.66 257	0.70 244	1.24 244	1.26 247	0.88 229	2.16 253

TorneroNet	2.42 256	1.62 255	0.93 250	5.70 266	1.82 256	2.68 258	2.96 255	0.97 247	2.23 260	0.79 246	1.95 259	4.29 262	12.85 270	3.16 260	2.11 236	0.66 230	1.44 255	0.63 247	6.06 258	1.01 250	1.17 248	1.13 242	2.78 260	0.71 245	1.82 257	1.05 241	1.03 239	1.86 245

MADNet++	2.33 254	1.67 256	1.92 263	1.39 234	2.03 260	1.38 234	1.80 243	1.84 262	2.31 261	2.07 266	2.50 262	2.72 248	2.90 252	1.56 240	2.35 246	2.46 265	2.29 262	1.72 263	2.84 243	2.53 263	3.96 267	5.14 269	1.23 241	2.38 266	1.53 248	4.38 262	2.11 261	1.86 245

ktn	2.60 260	1.73 257	2.98 265	2.43 251	1.91 258	2.71 259	3.07 256	1.67 260	4.02 264	1.03 257	1.21 247	8.05 267	10.67 265	2.85 257	2.71 255	0.93 252	1.87 259	0.89 256	6.30 260	1.56 262	1.29 251	1.20 244	2.75 258	0.94 256	1.19 243	1.09 242	1.47 250	1.71 242

KSHMR	2.43 257	1.86 258	1.28 260	6.59 268	2.02 259	2.85 261	3.47 259	1.32 258	1.70 257	1.19 260	1.20 246	1.80 238	12.02 267	3.24 262	1.89 230	1.07 256	1.22 251	0.94 257	5.62 257	1.05 252	1.34 256	1.41 254	3.25 263	1.07 258	1.95 259	1.16 244	1.30 244	1.83 244

notaker	1.94 251	1.92 259	1.07 256	3.21 259	2.22 261	2.51 256	2.83 254	1.12 254	1.58 256	0.91 252	1.10 242	3.51 258	5.78 258	3.17 261	2.80 256	0.81 243	1.45 257	0.73 252	4.39 252	1.09 254	1.31 253	1.18 243	2.96 261	0.93 255	0.74 228	0.81 228	1.00 236	1.24 224

UNDER WATER-64	2.04 252	1.94 260	1.22 259	3.55 262	2.36 262	2.89 262	3.38 257	1.76 261	1.27 251	1.12 258	1.18 243	3.46 257	3.00 253	3.14 259	2.28 243	0.90 250	1.95 260	0.79 254	2.39 235	1.08 253	1.29 251	1.48 257	3.94 268	1.07 258	1.41 246	2.17 255	1.36 249	2.64 258

UNDER WATER	2.21 253	1.95 261	1.19 258	3.39 261	2.61 263	2.83 260	3.80 261	1.66 259	1.38 252	1.01 256	1.02 241	3.36 255	7.21 259	3.44 263	1.79 218	0.91 251	1.98 261	0.77 253	3.26 247	1.10 257	1.40 258	1.38 253	3.82 267	1.21 262	1.49 247	1.89 253	1.28 243	2.48 256

JetRed	2.52 258	2.14 262	2.30 264	1.73 243	1.90 257	2.63 257	3.45 258	1.87 263	1.54 255	1.16 259	0.96 239	2.82 252	0.74 210	2.45 250	3.36 259	2.18 263	2.83 263	3.14 268	1.84 229	1.39 260	3.50 266	3.28 266	2.75 258	1.29 264	2.61 262	6.72 266	2.97 262	4.62 262

DGTPSM_ROB	8.79 266	3.80 263	9.84 271	3.08 257	5.49 267	3.51 263	5.14 265	3.61 266	8.95 267	3.18 267	7.10 265	3.97 260	10.45 263	3.59 264	11.90 269	10.73 269	4.41 266	10.40 270	5.50 256	9.89 270	5.93 269	14.14 271	4.37 270	8.94 271	10.11 268	27.69 272	11.03 271	30.71 272

DPSMNet_ROB	9.04 267	3.83 264	9.86 272	3.11 258	5.50 268	3.56 264	5.15 266	3.61 266	9.03 268	3.27 268	7.94 267	4.20 261	13.24 271	3.69 265	12.40 270	10.89 270	4.53 267	10.61 271	6.52 261	9.90 271	5.99 270	14.29 272	4.38 271	8.94 271	10.26 271	27.69 272	11.05 272	30.71 272

HanzoNet	4.74 264	4.36 265	3.81 268	6.11 267	3.89 265	7.79 268	8.32 271	4.11 268	4.85 265	1.57 264	2.49 261	11.43 270	13.37 272	11.17 276	3.70 261	1.86 261	5.08 268	1.37 262	11.06 268	3.04 265	2.28 262	2.12 263	5.14 272	1.16 260	1.84 258	1.75 251	1.82 257	2.43 254

BEATNet-Init1	4.65 263	5.11 266	1.18 257	8.96 271	2.62 264	8.39 269	4.42 262	2.33 265	1.90 258	0.88 250	2.44 260	5.93 263	9.25 262	0.95 233	8.01 267	2.37 264	1.44 255	0.94 257	18.08 274	5.04 268	2.66 263	2.68 265	1.09 238	1.21 262	5.15 264	3.11 261	11.68 273	7.82 266

DPSM_ROB	13.05 272	7.58 267	11.51 273	4.93 264	5.66 269	5.96 266	4.58 263	8.35 273	10.81 271	6.72 270	8.04 268	7.98 265	12.24 268	3.78 266	13.45 271	13.54 271	10.09 271	13.22 273	8.97 265	11.59 273	15.77 273	18.47 275	3.50 264	10.95 273	27.87 274	35.88 275	31.10 276	39.72 275

DPSM	13.05 272	7.58 267	11.51 273	4.93 264	5.66 269	5.96 266	4.58 263	8.35 273	10.81 271	6.72 270	8.04 268	7.98 265	12.24 268	3.78 266	13.45 271	13.54 271	10.09 271	13.22 273	8.97 265	11.59 273	15.77 273	18.47 275	3.50 264	10.95 273	27.87 274	35.88 275	31.10 276	39.72 275

DPSimNet_ROB	6.96 265	8.37 269	4.26 269	7.17 270	7.54 272	5.72 265	6.51 269	5.76 269	9.67 270	4.19 269	16.17 273	7.25 264	11.41 266	5.00 270	7.97 266	4.08 266	6.57 269	2.95 266	13.34 270	4.83 267	6.37 271	4.66 267	4.16 269	5.12 268	5.73 266	9.01 269	5.12 266	8.92 267

ASD4	11.58 271	9.08 270	8.23 270	6.71 269	4.84 266	8.96 270	5.86 267	7.65 272	6.96 266	8.07 272	12.34 270	8.21 268	10.60 264	6.43 272	9.44 268	8.66 268	10.92 274	11.54 272	9.77 267	10.25 272	17.04 275	16.53 274	6.01 273	6.03 269	19.80 273	28.85 274	21.42 275	32.50 274

PML	11.01 270	9.32 271	3.48 267	11.78 275	6.95 271	11.56 271	6.01 268	7.06 271	23.86 278	8.88 273	28.30 278	32.00 278	39.13 280	6.23 271	5.80 265	4.22 267	8.30 270	3.01 267	18.80 275	4.50 266	4.89 268	4.68 268	3.75 266	3.97 267	10.22 270	5.10 265	18.48 274	6.93 264

LRCNet_RVC	10.35 269	14.59 272	3.37 266	20.91 276	17.84 276	20.02 276	16.02 275	6.47 270	2.41 262	19.86 277	12.93 271	19.51 274	8.57 261	26.59 278	3.97 262	0.73 238	10.36 273	5.77 269	23.32 277	6.94 269	2.69 264	1.25 247	22.85 277	8.44 270	0.73 226	0.43 190	1.72 255	1.19 222

CasAABBNet	26.22 278	15.24 273	23.15 276	9.86 272	11.36 274	11.89 272	9.16 272	16.77 275	21.82 277	13.63 276	16.10 272	16.17 273	24.79 279	7.51 273	27.26 278	27.24 276	20.16 275	26.55 278	17.89 271	23.22 276	31.56 278	36.88 278	6.98 274	22.05 277	56.10 279	72.29 279	62.52 278	79.87 277

MyStereo03	26.31 279	15.26 274	23.19 277	9.93 273	11.42 275	11.99 273	9.24 273	16.81 276	21.81 275	13.49 274	16.54 274	16.08 271	24.66 277	7.63 274	27.22 276	27.35 277	20.29 276	26.61 279	18.03 272	23.41 277	31.68 279	37.68 279	7.10 275	22.06 278	56.02 277	72.24 277	62.60 279	79.99 278

MyStereo02	25.88 277	15.26 274	23.19 277	9.93 273	0.00 1	11.99 273	9.24 273	16.81 276	21.81 275	13.49 274	16.54 274	16.08 271	24.66 277	7.63 274	27.22 276	27.35 277	20.29 276	26.61 279	18.03 272	23.41 277	31.68 279	37.68 279	7.10 275	22.06 278	56.02 277	72.24 277	62.60 279	79.99 278

HaxPig	19.46 274	21.63 276	18.84 275	23.83 277	23.65 277	22.97 277	25.18 276	20.58 278	18.35 273	26.27 278	22.91 276	22.10 275	16.59 274	24.62 277	21.69 273	18.63 273	20.94 278	19.88 275	22.44 276	20.43 275	14.32 272	12.36 270	27.03 278	18.77 275	7.07 267	12.11 271	7.84 268	14.43 271

MEDIAN_ROB	22.62 275	26.33 277	23.49 279	27.73 278	26.93 278	26.84 278	28.37 277	23.96 279	21.35 274	31.36 279	26.67 277	25.78 276	19.59 275	27.60 279	23.84 274	20.19 274	25.79 279	23.70 276	27.36 278	24.30 279	19.01 276	15.78 273	29.59 279	20.33 276	10.21 269	11.16 270	10.14 270	13.33 270

DLNR_Zeroshot_test	9.87 268	28.41 278	0.21 164	46.94 280	0.13 88	0.20 134	44.81 279	0.29 166	0.11 58	0.37 193	0.19 90	0.34 160	0.10 48	1.27 236	60.18 280	71.71 280	4.00 265	2.44 264	1.35 214	0.24 155	0.70 216	1.10 239	0.09 71	0.15 123	0.27 141	0.24 113	0.29 122	0.32 144

AVERAGE_ROB	25.64 276	30.03 279	26.89 280	31.93 279	30.82 279	31.11 279	32.43 278	28.32 280	25.80 279	34.51 280	30.14 279	30.53 277	23.76 276	32.01 280	27.78 279	24.52 275	28.55 280	25.88 277	30.51 279	27.85 280	22.51 277	19.15 277	33.73 280	25.51 280	10.76 272	8.70 267	9.35 269	9.21 268

FADE			1.44 261	0.59 215				1.21 257		1.62 265			2.86 250	0.80 230	3.67 260	0.88 248	2.88 264	1.21 261		2.96 264	3.01 265	2.63 264	0.66 235	1.16 260			2.00 260

Low-res two-view benchmark