Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

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Method	all	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

MoCha-V2	0.36 12	0.06 6	0.31 28	0.01 1	0.05 8	0.09 78	0.01 2	0.02 2	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.19 8	0.18 58	0.00 1	2.33 25	1.63 60	0.18 10	0.19 29	0.15 8	0.99 122	0.28 9	3.01 44	0.00 1	0.02 3	0.01 3	0.07 23	0.03 1	0.00 1

StereoVision	0.13 1	0.11 12	0.03 3	0.04 6	0.04 6	0.00 1	0.03 17	0.04 12	0.03 5	0.03 26	0.00 1	0.19 8	0.02 4	0.02 17	1.02 4	0.79 11	0.13 6	0.02 3	0.30 10	0.04 3	0.21 6	0.19 2	0.00 1	0.06 10	0.04 12	0.00 1	0.12 5	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.18 2	0.11 12	0.04 5	0.05 8	0.06 12	0.00 1	0.01 2	0.03 6	0.05 11	0.24 54	0.00 1	0.16 5	0.06 20	0.01 6	1.29 6	1.05 21	0.06 1	0.04 6	0.06 2	0.05 5	0.40 14	0.86 10	0.00 1	0.04 6	0.04 12	0.01 4	0.05 2	0.00 1

CroCo-Stereo	0.21 5	0.09 9	0.03 3	0.05 8	0.07 17	0.00 1	0.00 1	0.04 12	0.05 11	0.00 1	0.00 1	0.09 4	0.07 21	0.00 1	1.51 11	1.11 22	0.17 9	0.08 13	0.76 21	0.05 5	0.40 14	0.85 9	0.00 1	0.04 6	0.04 12	0.01 4	0.08 4	0.00 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.28 8	0.04 2	0.31 28	0.02 3	0.00 1	0.12 85	0.12 70	0.93 67	0.01 1	0.69 87	0.00 1	0.18 6	0.00 1	0.01 6	2.07 17	1.23 30	0.23 14	0.00 1	0.06 2	0.21 32	0.15 3	0.60 5	0.00 1	0.06 10	0.03 9	0.01 4	0.34 11	0.00 1

iRaftStereo_RVC	0.35 11	0.21 21	0.33 33	0.22 42	0.15 28	0.02 34	0.02 9	0.05 15	0.08 24	0.00 1	0.00 1	0.28 18	0.11 36	0.03 29	1.35 8	0.98 16	0.35 30	0.07 9	0.49 16	0.17 25	1.05 37	2.96 42	0.00 1	0.05 8	0.09 23	0.01 4	0.23 7	0.04 17

GMStereo	0.56 21	0.94 134	0.07 6	0.25 56	0.06 12	0.01 8	0.02 9	0.15 25	0.07 21	0.00 1	0.00 1	0.41 37	0.01 3	0.01 6	2.04 16	1.15 26	0.34 28	0.18 28	2.72 80	0.11 14	1.52 56	2.04 29	0.00 1	0.08 16	0.20 45	0.03 16	2.65 55	0.04 17
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
test croco	0.56 21	0.39 61	0.44 57	0.17 35	0.41 103	0.01 8	0.01 2	0.74 61	0.08 24	0.01 20	0.00 1	0.74 80	0.14 44	0.04 42	2.91 36	1.93 79	0.25 18	0.44 77	1.02 28	0.16 23	1.65 67	2.50 36	0.01 8	0.41 82	0.21 49	0.06 21	0.36 12	0.10 28

StereoIM	0.39 14	0.23 26	0.35 36	0.07 19	0.15 28	0.02 34	0.04 25	0.08 18	0.07 21	1.22 121	0.00 1	0.23 15	0.03 6	0.02 17	1.62 12	1.29 37	0.14 7	0.29 46	1.62 42	0.12 16	0.84 30	1.37 16	0.01 8	0.18 39	0.20 45	0.16 35	0.17 6	0.04 17

MIF-Stereo (partial)	0.58 24	0.39 61	0.42 53	0.07 19	0.22 48	0.02 34	0.03 17	0.08 18	0.11 39	0.01 20	0.01 43	0.50 51	0.12 38	0.03 29	2.35 26	1.69 66	0.25 18	0.60 92	0.91 26	0.11 14	1.40 49	2.26 33	0.01 8	0.34 67	0.12 32	0.29 49	2.91 61	0.38 61

MIF-Stereo	0.45 16	0.30 43	0.37 45	0.08 24	0.19 38	0.01 8	0.02 9	0.10 22	0.09 31	0.00 1	0.00 1	0.49 47	0.09 28	0.05 46	2.28 23	1.53 54	0.28 21	0.43 74	1.84 51	0.14 21	1.17 41	1.99 28	0.01 8	0.23 51	0.16 42	0.10 27	0.26 9	0.03 14

TestStereo1	0.93 51	0.98 141	0.22 19	0.07 19	0.18 33	0.01 8	0.04 25	1.07 71	0.08 24	0.11 35	0.00 1	0.39 34	0.56 115	0.12 87	4.92 103	2.03 87	0.28 21	0.22 33	2.98 89	0.20 28	1.56 59	3.94 73	0.01 8	0.15 31	0.10 27	1.19 95	3.74 97	0.05 22

raft_robust	1.38 92	0.73 113	0.63 77	0.27 62	0.23 50	0.01 8	0.05 33	3.04 164	0.24 75	1.16 115	0.02 49	0.61 66	0.67 127	0.07 57	3.67 55	2.22 99	0.80 83	0.66 96	5.14 124	0.33 48	3.43 125	6.40 145	0.01 8	0.37 76	1.19 105	1.48 103	2.86 60	0.96 91

RAFT_CTSACE	0.74 34	0.81 121	0.44 57	0.25 56	0.08 19	0.15 100	0.03 17	1.99 107	0.06 18	0.00 1	0.11 61	0.47 45	0.46 103	0.01 6	2.74 33	1.26 32	0.29 26	0.16 25	0.77 22	0.13 20	0.79 25	4.54 93	0.01 8	0.15 31	0.25 54	0.01 4	3.88 109	0.04 17

RAFT+CT+SA	0.77 36	0.83 123	0.24 21	0.15 34	0.05 8	0.01 8	0.02 9	2.46 132	0.09 31	0.11 35	0.00 1	0.89 96	0.40 92	0.01 6	1.42 9	1.63 60	0.18 10	0.21 32	2.39 63	0.27 40	0.93 32	4.66 99	0.01 8	0.20 43	0.13 33	0.02 12	3.33 80	0.05 22

test_5	0.76 35	0.61 94	0.21 17	0.02 3	0.02 4	0.11 83	0.01 2	2.75 153	0.05 11	0.00 1	4.29 175	0.49 47	0.44 96	0.00 1	1.73 13	1.27 36	0.22 12	0.14 20	1.14 31	0.09 12	0.46 17	3.08 51	0.01 8	0.19 40	0.09 23	0.00 1	2.97 64	0.02 10

SA-5K	0.93 51	0.98 141	0.22 19	0.07 19	0.18 33	0.01 8	0.04 25	1.07 71	0.08 24	0.11 35	0.00 1	0.39 34	0.56 115	0.12 87	4.92 103	2.03 87	0.28 21	0.22 33	2.98 89	0.20 28	1.56 59	3.94 73	0.01 8	0.15 31	0.10 27	1.19 95	3.74 97	0.05 22

Sa-1000	1.45 96	0.32 45	0.53 72	0.28 65	0.26 60	0.01 8	0.04 25	2.73 148	0.11 39	0.01 20	0.01 43	0.59 56	0.49 108	0.56 164	6.07 143	2.10 94	0.92 104	0.88 127	4.60 120	0.59 84	1.56 59	6.38 143	0.01 8	0.64 119	2.25 135	1.72 113	5.00 155	0.38 61

SA	1.07 65	0.91 132	0.46 64	0.21 40	0.25 59	0.01 8	0.02 9	2.68 144	0.14 48	0.14 43	0.00 1	0.59 56	0.38 90	0.34 134	3.59 51	2.03 87	0.45 45	0.51 83	3.47 101	0.32 45	1.40 49	3.72 66	0.01 8	0.38 78	0.44 65	1.60 108	4.79 151	0.10 28

AASNet	0.20 3	0.45 71	0.24 21	0.09 28	0.09 20	0.00 1	0.08 52	0.05 15	0.05 11	0.26 55	0.00 1	0.18 6	0.04 9	0.01 6	1.13 5	0.68 7	0.12 2	0.04 6	0.09 5	0.16 23	0.29 10	0.77 8	0.01 8	0.07 13	0.00 1	0.02 12	0.49 15	0.03 14

GMOStereo	1.19 73	0.17 17	0.68 80	0.34 84	0.31 68	0.13 90	0.31 107	2.36 123	0.15 54	0.00 1	0.17 73	0.60 60	0.45 99	0.02 17	3.83 62	3.83 164	0.54 56	0.70 103	2.41 65	0.64 91	1.71 73	6.50 146	0.01 8	0.34 67	1.38 113	0.25 42	4.07 120	0.10 28

error version	1.19 73	0.17 17	0.68 80	0.34 84	0.31 68	0.13 90	0.31 107	2.36 123	0.15 54	0.00 1	0.17 73	0.60 60	0.45 99	0.02 17	3.83 62	3.83 164	0.54 56	0.70 103	2.41 65	0.64 91	1.71 73	6.50 146	0.01 8	0.34 67	1.38 113	0.25 42	4.07 120	0.10 28

test-v	1.19 73	0.17 17	0.68 80	0.34 84	0.31 68	0.13 90	0.31 107	2.36 123	0.15 54	0.00 1	0.17 73	0.60 60	0.45 99	0.02 17	3.83 62	3.83 164	0.54 56	0.70 103	2.41 65	0.64 91	1.71 73	6.50 146	0.01 8	0.34 67	1.38 113	0.25 42	4.07 120	0.10 28

test-2	1.19 73	0.17 17	0.68 80	0.34 84	0.31 68	0.13 90	0.31 107	2.36 123	0.15 54	0.00 1	0.17 73	0.60 60	0.45 99	0.02 17	3.83 62	3.83 164	0.54 56	0.70 103	2.41 65	0.64 91	1.71 73	6.50 146	0.01 8	0.34 67	1.38 113	0.25 42	4.07 120	0.10 28

ADLNet	0.79 37	0.95 135	0.12 11	0.22 42	0.28 64	0.09 78	0.05 33	1.25 77	0.10 36	0.32 62	0.06 54	2.48 138	0.08 24	0.20 106	3.48 47	1.14 25	0.48 48	0.11 16	0.60 19	0.23 34	0.60 21	3.03 47	0.01 8	0.10 18	0.91 91	0.83 82	3.15 69	0.34 57

delet	0.21 5	0.08 7	0.24 21	0.06 11	0.05 8	0.02 34	0.04 25	0.02 2	0.05 11	0.34 64	0.00 1	0.20 10	0.04 9	0.02 17	1.45 10	0.53 3	0.23 14	0.07 9	0.12 7	0.06 7	0.15 3	0.38 4	0.01 8	0.06 10	0.01 3	0.01 4	1.50 33	0.02 10

psm_up	1.28 86	0.67 102	1.09 125	0.41 107	0.89 141	0.04 52	0.31 107	2.38 130	1.16 146	0.77 90	0.00 1	1.36 114	0.10 33	0.44 149	4.59 89	1.35 41	0.83 90	0.45 78	4.14 113	0.47 65	1.60 63	2.76 38	0.01 8	0.73 130	1.16 104	1.54 106	3.84 104	1.40 100

UPFNet	0.52 19	0.31 44	0.76 94	0.22 42	0.28 64	0.02 34	0.05 33	0.09 21	0.08 24	0.38 70	0.00 1	0.38 31	0.03 6	0.24 116	3.16 41	1.04 20	0.34 28	0.14 20	0.59 18	0.34 50	0.44 16	1.09 11	0.01 8	0.30 64	0.05 16	0.01 4	3.54 89	0.05 22

DMCA	0.36 12	0.36 59	0.19 16	0.17 35	0.09 20	0.02 34	0.05 33	0.02 2	0.05 11	0.58 82	0.00 1	0.39 34	0.05 14	0.01 6	2.07 17	0.98 16	0.54 56	0.12 17	0.23 9	0.10 13	0.46 17	1.38 17	0.01 8	0.22 48	0.03 9	0.08 24	1.30 26	0.15 42

HITNet	0.68 29	0.16 16	0.11 10	0.07 19	0.10 23	0.01 8	0.03 17	1.72 92	0.79 124	0.11 35	0.00 1	0.77 85	0.28 75	0.12 87	2.69 30	1.17 27	0.45 45	0.14 20	0.72 20	0.25 37	1.61 65	2.80 40	0.01 8	0.17 36	0.04 12	0.15 33	3.40 84	0.41 63
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
Former-RAFT_DAM_RVC	0.83 42	0.08 7	0.36 40	0.18 37	0.21 46	0.01 8	0.06 42	1.75 94	0.21 71	0.14 43	0.15 71	0.45 42	0.16 50	0.03 29	4.05 74	1.87 72	0.36 32	0.42 70	1.67 44	0.17 25	1.76 77	4.52 92	0.02 31	0.11 22	0.38 61	2.70 127	0.33 10	0.33 55

rafts_anoy	0.92 50	0.33 52	0.86 106	0.37 97	0.24 53	0.05 60	0.07 47	2.48 134	0.14 48	0.01 20	0.00 1	0.20 10	0.04 9	0.02 17	3.97 69	3.08 132	0.56 62	0.40 64	2.20 59	0.34 50	1.65 67	3.86 72	0.02 31	0.27 55	0.99 97	0.73 79	0.87 21	0.98 92

RALAANet	1.21 80	0.40 64	0.56 75	0.37 97	0.31 68	0.20 112	0.15 80	1.87 102	0.20 67	0.51 80	0.01 43	0.49 47	0.26 72	0.07 57	3.97 69	2.32 102	0.48 48	0.73 111	3.41 97	1.09 126	3.06 112	5.24 114	0.02 31	0.50 99	0.74 84	1.14 92	4.11 128	0.54 70

HCRNet	0.49 18	0.39 61	0.36 40	0.29 67	0.12 25	0.01 8	0.06 42	0.03 6	0.01 1	1.48 136	0.00 1	0.20 10	0.05 14	0.01 6	2.61 29	0.78 10	0.42 42	0.07 9	0.32 11	0.12 16	0.37 13	2.22 31	0.02 31	0.02 3	0.02 5	0.02 12	3.33 80	0.03 14

ARAFT	0.80 38	0.22 24	0.31 28	0.31 73	0.12 25	0.01 8	0.02 9	0.24 36	0.09 31	1.28 123	0.00 1	0.53 54	0.04 9	0.09 70	3.18 42	1.99 83	0.51 53	0.34 54	2.69 79	0.14 21	1.96 86	2.75 37	0.02 31	0.20 43	0.80 89	0.03 16	3.53 88	0.13 40

RAFT-Stereo + iAFF	1.00 56	0.33 52	0.75 93	0.38 101	0.42 106	0.14 94	0.43 123	0.97 69	0.13 46	1.32 127	0.00 1	0.65 73	0.09 28	0.03 29	4.73 92	1.46 49	0.50 51	0.13 19	3.58 103	0.49 68	1.60 63	4.02 77	0.02 31	0.42 85	0.52 69	0.38 59	3.38 83	0.17 43

AFF-stereo	0.88 47	0.32 45	0.50 67	0.35 91	0.20 41	0.11 83	0.37 116	0.41 42	0.11 39	1.15 114	0.00 1	0.66 74	0.07 21	0.02 17	4.33 78	1.39 45	0.40 37	0.90 130	3.49 102	0.26 39	1.61 65	2.83 41	0.02 31	0.22 48	0.49 67	0.18 36	3.16 70	0.10 28

RAFT + AFF	0.48 17	0.05 4	0.01 2	0.22 42	0.03 5	0.04 52	0.14 77	0.03 6	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.32 23	0.03 6	0.07 57	4.66 90	0.97 15	0.56 62	0.09 14	2.34 61	0.04 3	0.69 23	1.96 25	0.02 31	0.22 48	0.15 39	0.12 30	0.24 8	0.01 8

CVANet_RVC	0.42 15	0.29 40	0.82 102	0.60 129	0.31 68	0.18 108	0.03 17	1.58 88	0.25 77	0.12 41	0.28 82	0.84 88	0.05 14	0.11 80	0.69 2	0.46 2	0.36 32	0.25 39	0.08 4	0.08 11	0.20 5	1.95 24	0.02 31	0.05 8	0.06 19	0.03 16	0.70 18	1.10 94

MGS-Stereo	0.68 29	0.97 140	0.65 78	0.25 56	0.18 33	0.01 8	0.05 33	0.07 17	0.14 48	0.00 1	0.00 1	0.30 19	0.15 46	0.03 29	5.25 112	1.01 18	0.41 40	0.26 41	1.09 29	0.44 62	1.38 48	2.76 38	0.03 40	0.27 55	0.34 57	0.25 42	1.72 38	0.24 48

CASnet	0.96 55	0.54 82	0.54 73	0.24 52	0.36 86	0.05 60	0.26 104	0.52 53	0.18 64	0.06 29	0.06 54	0.70 77	0.36 85	0.01 6	4.36 79	1.50 51	0.66 71	0.40 64	2.56 72	0.34 50	3.82 135	4.34 85	0.03 40	0.35 74	1.67 125	0.11 29	1.72 38	0.23 47
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CAS	0.89 48	0.22 24	0.39 49	0.21 40	0.24 53	0.03 46	0.36 115	0.23 31	0.62 111	1.28 123	0.16 72	0.38 31	0.84 149	0.12 87	3.10 39	1.87 72	0.94 105	0.75 113	1.30 36	0.58 82	2.82 104	3.00 43	0.03 40	0.12 24	0.13 33	0.72 78	1.80 41	1.89 115

ProNet	0.22 7	0.03 1	0.09 8	0.01 1	0.00 1	0.12 85	0.75 138	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.05 1	0.00 1	0.22 114	1.31 7	1.03 19	0.22 12	0.01 2	0.09 5	0.12 16	0.24 7	1.33 15	0.03 40	0.01 1	0.07 20	0.00 1	0.05 2	0.00 1

raft+_RVC	0.80 38	0.41 66	0.45 62	0.34 84	0.24 53	0.03 46	0.08 52	2.24 118	0.09 31	0.07 30	0.00 1	0.42 39	0.08 24	0.02 17	3.49 48	3.16 137	0.48 48	0.12 17	2.60 75	0.82 109	0.94 33	3.69 65	0.03 40	0.20 43	0.35 58	0.14 32	0.69 17	0.35 59

sAnonymous2	1.64 100	0.27 37	0.18 14	0.11 31	0.20 41	0.49 132	0.05 33	1.85 98	0.98 135	0.21 48	0.39 90	1.21 104	0.85 150	0.08 66	4.74 93	3.93 170	1.35 141	1.22 161	7.85 144	0.83 112	4.15 140	5.99 129	0.03 40	0.42 85	0.15 39	2.19 120	2.36 49	2.37 126

CroCo_RVC	1.64 100	0.27 37	0.18 14	0.11 31	0.20 41	0.49 132	0.05 33	1.85 98	0.98 135	0.21 48	0.39 90	1.21 104	0.85 150	0.08 66	4.74 93	3.93 170	1.35 141	1.22 161	7.85 144	0.83 112	4.15 140	5.99 129	0.03 40	0.42 85	0.15 39	2.19 120	2.36 49	2.37 126

RALCasStereoNet	1.00 56	0.37 60	1.07 123	0.37 97	0.32 78	0.06 73	0.20 96	2.08 114	0.15 54	1.01 106	0.04 51	0.61 66	0.16 50	0.03 29	3.74 56	3.43 153	0.41 40	0.26 41	1.40 39	0.75 105	1.44 53	4.55 94	0.03 40	0.26 53	0.78 88	1.36 101	0.91 22	1.22 98

CFNet	0.72 33	0.50 79	0.71 86	0.48 119	0.45 110	0.06 73	0.27 105	0.58 57	0.09 31	0.65 86	0.04 51	0.84 88	0.10 33	0.05 46	2.80 34	0.75 9	0.60 66	0.09 14	0.84 25	0.41 58	1.10 39	1.22 12	0.03 40	0.13 26	0.58 74	1.14 92	3.44 87	1.47 102

AANet_RVC	0.29 9	0.05 4	0.28 26	0.06 11	0.21 46	0.00 1	0.24 101	0.03 6	0.17 60	0.34 64	0.01 43	0.08 3	0.04 9	0.01 6	2.17 19	0.58 4	0.16 8	0.07 9	0.44 15	0.20 28	0.13 2	0.33 3	0.03 40	0.07 13	0.02 5	0.06 21	1.15 25	0.86 81

CASS	2.93 147	1.06 146	2.39 175	2.21 179	1.17 150	0.52 136	2.81 180	2.79 154	1.05 141	1.80 146	3.40 165	1.68 124	0.59 119	0.05 46	4.51 83	3.20 140	5.58 208	1.31 165	9.56 165	1.64 148	7.26 195	7.98 185	0.05 50	0.66 123	3.62 172	2.70 127	4.35 135	5.22 152
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CIPLG	1.04 61	0.23 26	0.82 102	0.32 78	0.36 86	0.04 52	0.34 112	0.21 28	0.50 99	0.07 30	0.11 61	1.24 108	0.08 24	0.42 148	4.82 102	1.65 63	0.85 93	0.39 63	2.02 54	0.32 45	2.35 91	4.69 101	0.05 50	0.75 133	1.10 101	0.35 56	3.79 100	0.12 38

TestStereo	0.64 27	0.64 97	0.54 73	0.22 42	0.11 24	0.01 8	0.03 17	1.87 102	0.23 73	0.30 59	0.00 1	0.37 29	0.08 24	0.01 6	1.75 14	0.93 14	0.45 45	0.23 38	2.92 87	0.12 16	1.51 55	1.70 18	0.05 50	0.11 22	0.21 49	0.46 60	2.24 47	0.13 40

APVNet	1.38 92	1.06 146	0.27 25	0.33 80	0.37 91	0.28 125	0.50 129	0.39 40	0.42 92	0.93 102	0.42 95	0.85 90	0.19 61	0.15 94	4.81 100	3.10 135	1.87 163	0.94 135	4.74 122	0.89 115	2.23 89	5.90 127	0.05 50	1.23 166	0.19 44	0.48 62	3.80 101	0.91 85

RYNet	0.61 25	0.04 2	0.00 1	0.02 3	0.04 6	0.00 1	0.01 2	0.03 6	0.04 8	0.07 30	0.00 1	0.07 2	0.12 38	0.00 1	4.57 86	0.66 6	0.12 2	0.99 142	0.37 13	0.02 2	0.25 8	0.10 1	0.05 50	0.03 5	0.08 22	7.32 180	1.40 29	0.12 38

TDLM	0.20 3	0.10 10	0.21 17	0.08 24	0.23 50	0.02 34	0.04 25	0.19 26	0.04 8	0.02 24	0.10 60	0.67 75	0.05 14	0.10 75	0.43 1	0.28 1	0.35 30	0.20 30	0.02 1	0.01 1	0.12 1	1.22 12	0.05 50	0.01 1	0.00 1	0.02 12	0.41 13	0.41 63

trnet	1.17 71	0.32 45	0.93 113	0.22 42	0.19 38	0.01 8	0.08 52	2.54 135	0.38 87	0.63 84	0.99 117	0.76 83	0.58 118	0.06 54	3.83 62	3.16 137	0.91 101	0.55 87	2.21 60	0.76 107	2.97 108	3.47 58	0.06 56	0.29 60	1.28 108	1.05 90	2.55 53	0.92 87

MIM_Stereo	0.83 42	0.15 15	0.44 57	0.34 84	0.24 53	0.12 85	0.08 52	2.02 108	0.08 24	0.00 1	0.24 80	0.31 22	0.10 33	0.03 29	3.34 43	2.91 125	0.24 16	0.67 99	2.62 76	0.89 115	1.44 53	3.49 59	0.06 56	0.26 53	0.20 45	0.24 41	1.72 38	0.18 44

DLNR_Zeroshot_test	23.08 236	78.93 270	7.15 220	99.97 271	0.34 82	0.16 104	98.90 270	3.23 174	0.54 100	3.12 178	2.31 148	6.01 172	0.92 158	21.35 237	96.48 272	100.00 275	25.46 246	22.19 257	22.79 214	2.43 177	9.32 218	9.14 208	0.06 56	0.65 122	2.36 138	3.89 145	2.16 45	3.20 134

LL-Strereo2	0.81 40	0.27 37	0.35 36	0.09 28	0.14 27	0.17 106	0.08 52	2.21 117	0.19 66	0.00 1	0.00 1	0.26 17	0.05 14	0.20 106	2.27 22	2.72 118	0.12 2	0.15 23	2.40 64	0.52 75	1.77 78	5.39 116	0.06 56	0.17 36	0.43 64	0.12 30	1.55 35	0.31 53

IPLG	1.33 88	0.40 64	0.76 94	0.29 67	0.28 64	0.01 8	0.09 60	2.25 119	0.31 83	0.40 73	0.28 82	0.37 29	0.74 137	0.31 133	5.67 127	1.89 75	1.26 134	0.95 137	2.86 86	0.47 65	1.18 42	6.06 135	0.06 56	0.66 123	0.63 80	3.73 141	3.86 108	0.11 35

IPLGR	2.02 123	0.67 102	0.81 101	0.38 101	0.47 112	0.01 8	0.08 52	1.39 82	0.28 80	2.32 157	2.30 147	0.46 43	0.79 144	0.20 106	6.88 161	1.99 83	1.44 146	1.35 168	5.56 128	1.85 156	2.94 107	6.20 139	0.06 56	1.13 162	3.39 167	6.80 173	3.93 113	0.75 78

ACRE	1.04 61	0.24 31	0.80 100	0.33 80	0.36 86	0.04 52	0.34 112	0.21 28	0.48 97	0.08 34	0.14 69	1.30 112	0.09 28	0.45 151	4.77 99	1.62 59	0.82 88	0.43 74	2.08 55	0.33 48	2.40 94	4.72 102	0.06 56	0.74 132	1.10 101	0.28 47	3.80 101	0.11 35

test_3	1.92 118	1.16 154	1.42 138	0.44 113	0.39 100	0.14 94	0.20 96	2.79 154	0.17 60	0.38 70	0.41 94	4.32 157	0.36 85	0.03 29	6.25 147	3.34 145	0.68 73	0.67 99	9.18 162	0.53 76	3.20 115	7.85 181	0.06 56	0.80 141	0.95 94	1.27 98	3.85 107	0.94 90

MMNet	0.34 10	0.21 21	0.07 6	0.05 8	0.06 12	0.00 1	0.12 70	0.03 6	0.04 8	0.22 52	0.00 1	0.36 25	0.02 4	0.05 46	2.17 19	0.69 8	0.33 27	0.15 23	0.34 12	0.07 8	0.34 12	0.60 5	0.06 56	0.10 18	0.03 9	0.05 20	2.93 62	0.02 10

AF-Net	1.33 88	0.56 84	1.00 117	0.36 94	0.81 136	1.01 153	2.56 176	2.36 123	1.15 144	0.48 76	0.65 107	3.84 149	0.16 50	0.30 130	3.50 49	1.17 27	0.52 54	0.02 3	1.74 48	0.53 76	0.81 27	4.34 85	0.06 56	0.14 28	0.93 92	0.61 70	3.84 104	2.40 128

Nwc_Net	1.33 88	0.56 84	1.00 117	0.36 94	0.81 136	1.01 153	2.56 176	2.36 123	1.15 144	0.48 76	0.65 107	3.84 149	0.16 50	0.30 130	3.50 49	1.17 27	0.52 54	0.02 3	1.74 48	0.53 76	0.81 27	4.34 85	0.06 56	0.14 28	0.93 92	0.61 70	3.84 104	2.40 128

R-Stereo Train	2.40 133	1.12 150	1.98 165	1.00 148	0.24 53	0.05 60	0.07 47	2.02 108	1.01 138	1.35 130	2.47 150	1.55 120	0.47 104	0.19 101	5.66 125	4.74 180	1.71 158	1.04 145	7.24 141	1.14 129	5.08 157	7.81 178	0.06 56	0.42 85	2.90 150	4.55 154	3.22 73	5.57 154

RAFT-Stereo	2.40 133	1.12 150	1.98 165	1.00 148	0.24 53	0.05 60	0.07 47	2.02 108	1.01 138	1.35 130	2.47 150	1.55 120	0.47 104	0.19 101	5.66 125	4.74 180	1.71 158	1.04 145	7.24 141	1.14 129	5.08 157	7.81 178	0.06 56	0.42 85	2.90 150	4.55 154	3.22 73	5.57 154
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CFNet_RVC	1.14 68	0.65 98	0.92 110	0.35 91	0.40 101	0.14 94	0.13 73	0.11 24	0.18 64	0.86 98	1.15 123	0.67 75	0.17 56	0.08 66	6.26 149	1.31 39	0.70 75	0.40 64	1.62 42	0.29 42	1.93 83	3.03 47	0.06 56	0.43 91	0.95 94	1.90 116	3.91 111	2.07 120

NVstereo2D	0.93 51	0.48 76	0.17 13	0.24 52	0.42 106	0.41 129	0.08 52	1.64 89	0.59 109	0.87 99	1.05 118	0.42 39	0.21 66	0.08 66	5.64 122	2.38 107	0.82 88	0.59 90	1.71 46	0.24 35	1.26 45	2.48 35	0.06 56	0.47 95	1.31 109	0.29 49	1.04 23	0.24 48

TESTraft	1.00 56	0.95 135	0.32 32	0.06 11	0.17 31	0.01 8	0.03 17	1.49 86	0.07 21	0.78 93	0.00 1	0.46 43	0.64 125	0.19 101	4.75 96	2.06 93	0.26 20	0.20 30	2.78 83	0.36 55	1.26 45	4.60 96	0.07 71	0.17 36	0.11 31	1.53 105	3.70 95	0.04 17

IPLGR_C	1.02 59	0.24 31	0.77 96	0.31 73	0.36 86	0.04 52	0.35 114	0.20 27	0.47 96	0.07 30	0.12 65	1.26 110	0.09 28	0.41 146	4.52 84	1.63 60	0.81 85	0.45 78	2.10 56	0.32 45	2.41 95	4.67 100	0.07 71	0.75 133	1.04 99	0.28 47	3.80 101	0.11 35

MIPNet	1.76 110	0.72 110	0.87 107	0.32 78	0.55 117	0.01 8	0.08 52	1.77 96	0.38 87	2.09 154	0.92 114	0.44 41	0.76 139	0.27 123	5.64 122	2.03 87	1.52 153	0.93 134	3.87 109	1.34 141	1.41 51	6.39 144	0.07 71	1.05 156	2.65 144	7.16 177	3.90 110	0.29 52

test-1	3.29 156	0.29 40	1.96 164	0.33 80	0.26 60	0.23 115	0.42 120	3.11 168	0.84 128	3.35 188	3.99 172	5.66 169	0.78 142	0.19 101	6.33 153	6.00 204	1.70 157	1.62 177	10.71 178	1.73 151	5.37 163	9.64 215	0.07 71	0.76 135	3.30 165	6.12 169	5.48 168	8.68 179

LMCR-Stereo	1.14 68	0.56 84	0.72 87	0.31 73	0.31 68	0.14 94	0.06 42	1.38 81	0.28 80	0.33 63	0.12 65	0.86 92	0.20 62	0.26 119	3.99 71	2.00 85	1.20 126	0.37 56	6.02 130	1.76 153	2.41 95	3.82 69	0.07 71	0.55 109	0.52 69	0.51 66	1.50 33	0.67 76

test-3	1.89 115	1.05 145	1.54 145	0.41 107	0.38 95	0.14 94	0.19 93	2.73 148	0.17 60	0.35 68	0.42 95	4.22 154	0.35 83	0.03 29	5.92 135	3.44 155	0.64 69	0.66 96	9.08 160	0.54 80	3.27 118	8.02 187	0.08 76	0.82 143	0.74 84	1.01 87	3.94 115	0.87 82

test_1	1.89 115	1.07 148	1.54 145	0.41 107	0.38 95	0.14 94	0.19 93	2.73 148	0.17 60	0.31 61	0.40 93	4.23 156	0.35 83	0.03 29	5.96 138	3.44 155	0.64 69	0.65 95	9.10 161	0.53 76	3.29 119	8.03 188	0.08 76	0.82 143	0.74 84	1.01 87	3.94 115	0.89 83

HGLStereo	0.70 32	0.34 56	0.41 51	0.23 49	0.31 68	0.02 34	0.17 87	0.08 18	0.13 46	1.20 120	0.69 109	0.25 16	0.15 46	0.09 70	2.36 27	1.50 51	0.57 64	0.29 46	1.25 33	0.24 35	1.13 40	3.16 54	0.08 76	0.34 67	0.18 43	0.19 37	3.13 68	0.47 67

BEATNet_4x	1.65 102	0.58 90	0.35 36	0.20 38	0.38 95	0.15 100	0.46 126	1.78 97	1.70 170	0.40 73	0.50 98	1.13 103	0.62 124	0.65 168	6.09 144	3.02 129	2.14 168	1.81 185	1.48 40	0.79 108	5.22 160	7.76 177	0.08 76	1.07 158	0.32 55	0.48 62	3.92 112	1.49 103

test_4	0.84 45	0.11 12	0.61 76	0.30 71	0.20 41	0.08 75	0.30 106	0.10 22	0.10 36	0.03 26	0.61 105	0.79 86	0.16 50	0.18 100	3.62 52	3.39 149	0.24 16	0.43 74	1.98 53	0.30 43	1.21 43	3.26 56	0.09 80	0.21 47	0.23 52	0.33 53	3.56 90	0.25 50

GLC_STEREO	0.93 51	0.48 76	0.65 78	0.25 56	0.33 80	0.03 46	0.11 68	2.37 129	0.20 67	0.16 46	0.04 51	0.38 31	0.15 46	0.02 17	3.66 53	2.05 92	0.67 72	0.25 39	2.56 72	0.42 61	2.90 105	3.06 49	0.09 80	0.19 40	0.09 23	0.10 27	3.70 95	0.31 53

DN-CSS_ROB	1.68 104	0.57 88	1.42 138	0.83 142	0.73 130	0.05 60	0.22 100	2.83 156	0.40 90	1.50 137	3.57 168	1.02 100	0.43 95	0.09 70	4.11 75	1.61 58	1.34 140	0.84 122	8.83 154	0.39 57	4.42 148	3.67 64	0.09 80	1.02 154	0.13 33	0.55 69	3.24 75	1.52 104

sCroCo_RVC	1.89 115	0.25 35	0.34 34	0.06 11	0.20 41	0.16 104	0.04 25	0.81 64	1.73 171	1.94 150	0.44 97	1.12 102	0.88 155	0.12 87	4.48 82	5.29 194	2.26 169	1.77 184	5.32 127	2.13 168	5.92 171	7.47 167	0.10 83	0.37 76	0.60 76	1.61 109	4.41 140	1.14 96

Anonymous	2.36 131	0.25 35	0.14 12	0.08 24	0.27 63	0.15 100	0.05 33	3.01 162	1.34 153	1.45 134	0.01 43	1.37 115	1.20 164	0.20 106	4.75 96	5.59 199	2.65 179	1.74 182	12.24 188	2.28 171	6.44 181	7.90 182	0.10 83	1.12 161	1.58 123	1.79 114	4.58 147	1.55 105

CREStereo	1.20 77	0.33 52	0.95 115	0.24 52	0.19 38	0.01 8	0.06 42	2.65 142	0.54 100	0.64 85	1.05 118	0.72 78	0.59 119	0.07 57	3.92 68	3.45 157	0.86 98	0.42 70	2.19 58	0.72 101	3.10 113	3.56 62	0.10 83	0.29 60	1.20 106	1.09 91	2.54 52	0.90 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
HSM	1.20 77	0.35 58	1.10 126	0.59 128	0.56 121	0.05 60	0.09 60	2.87 158	0.31 83	0.13 42	0.53 100	0.76 83	0.13 41	0.05 46	5.24 111	1.26 32	0.85 93	0.30 48	3.45 100	0.50 72	2.38 93	3.35 57	0.10 83	0.55 109	0.74 84	0.86 85	4.16 129	1.08 93

SACVNet	1.77 111	0.88 128	1.11 127	0.67 133	1.41 161	0.84 146	0.94 140	2.65 142	0.54 100	1.31 126	0.02 49	0.95 98	0.40 92	0.39 143	6.01 141	2.36 105	1.71 158	0.42 70	4.84 123	0.82 109	3.03 110	6.05 134	0.11 87	0.73 130	1.33 110	1.66 111	4.02 118	2.55 130

FADNet	2.26 130	0.45 71	0.77 96	0.54 125	1.08 147	0.02 34	3.28 187	0.88 65	0.38 87	0.80 94	0.57 102	2.60 140	0.50 109	0.67 171	9.91 189	1.94 81	0.91 101	1.08 150	9.92 170	1.76 153	2.78 100	4.21 81	0.11 87	0.47 95	2.92 152	3.57 134	3.57 91	5.35 153

4D-IteraStereo	1.14 68	0.34 56	1.40 137	0.29 67	0.38 95	0.05 60	0.09 60	2.11 116	0.11 39	0.00 1	0.19 77	0.52 53	0.22 68	0.24 116	3.76 58	3.57 161	0.28 21	0.38 59	2.95 88	0.49 68	3.35 122	5.63 122	0.12 89	0.41 82	0.10 27	0.29 49	3.09 67	0.34 57

CREStereo++_RVC	1.20 77	0.23 26	1.65 151	0.28 65	0.43 108	0.01 8	0.17 87	2.02 108	0.26 78	0.61 83	0.08 58	0.50 51	0.15 46	0.05 46	3.91 67	2.85 124	0.95 106	0.50 82	2.77 82	0.31 44	3.04 111	3.84 71	0.13 90	0.14 28	1.10 101	1.31 100	4.38 138	0.77 79
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	1.51 97	0.60 92	1.30 133	0.27 62	0.26 60	0.02 34	0.18 90	0.51 52	0.56 106	0.71 89	0.33 87	0.59 56	0.48 106	0.09 70	6.84 159	3.43 153	0.91 101	0.38 59	6.13 134	0.44 62	4.00 138	3.52 61	0.13 90	0.15 31	3.04 155	1.29 99	1.36 27	3.30 137

DISCO	0.90 49	0.96 139	0.36 40	0.06 11	0.36 86	0.63 141	0.54 131	0.23 31	0.32 85	1.72 142	0.58 103	0.41 37	0.29 77	0.04 42	2.98 38	1.47 50	1.02 113	0.31 51	3.32 96	0.56 81	1.01 35	3.01 44	0.13 90	0.33 66	0.13 33	0.33 53	2.81 59	0.43 65

dd	1.06 64	0.48 76	0.31 28	1.86 172	0.06 12	0.26 122	0.16 82	0.47 49	0.06 18	0.11 35	0.01 43	2.18 134	0.07 21	0.20 106	4.43 80	1.13 24	1.19 125	0.38 59	6.03 131	0.38 56	0.67 22	1.85 22	0.14 93	0.32 65	0.63 80	0.09 26	3.27 76	1.90 116

ICVP	1.55 98	0.24 31	1.65 151	0.43 111	0.45 110	0.50 134	0.38 118	1.26 78	0.64 113	1.77 144	1.20 124	0.88 94	1.63 172	0.25 118	4.46 81	2.81 123	1.49 151	1.01 143	2.50 70	1.15 133	2.70 98	5.75 124	0.14 93	0.63 116	0.72 83	2.31 122	3.35 82	1.59 109
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GANet	0.63 26	0.72 110	0.73 90	0.46 116	0.40 101	1.37 163	0.41 119	0.45 47	0.06 18	0.21 48	2.81 161	2.16 133	0.28 75	0.47 153	0.89 3	0.62 5	0.74 79	0.38 59	0.38 14	0.07 8	0.30 11	1.98 27	0.14 93	0.13 26	0.20 45	0.03 16	0.52 16	0.22 46

CES	1.32 87	0.24 31	0.36 40	0.14 33	0.22 48	0.05 60	0.19 93	5.29 205	0.76 121	0.42 75	0.61 105	0.86 92	0.85 150	0.26 119	4.28 77	3.41 152	1.21 128	1.06 148	1.85 52	1.16 134	4.19 142	3.75 67	0.15 96	0.12 24	0.23 52	0.34 55	1.47 32	2.15 123

NLCA_NET_v2_RVC	1.21 80	0.81 121	0.50 67	0.22 42	0.48 113	0.03 46	1.73 163	1.18 75	2.43 182	2.04 153	0.11 61	0.74 80	0.09 28	0.55 163	6.88 161	1.12 23	0.38 34	0.30 48	1.67 44	0.28 41	0.80 26	1.75 20	0.15 96	0.25 52	0.13 33	3.23 132	2.70 56	2.04 119
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
s12784h	2.36 131	2.32 183	2.69 182	1.64 164	0.77 133	0.08 75	0.06 42	2.09 115	0.54 100	1.17 116	0.13 68	1.69 125	0.67 127	0.04 42	3.36 44	3.26 141	1.00 112	0.40 64	3.79 108	0.49 68	5.47 167	4.44 89	0.16 98	0.38 78	3.34 166	5.45 163	7.07 185	11.25 190

STTStereo	1.36 91	0.86 125	0.78 99	0.40 106	0.33 80	0.08 75	1.20 148	0.43 45	1.52 159	1.38 133	0.24 80	2.01 130	0.27 73	0.38 142	9.23 184	1.30 38	0.40 37	0.33 52	1.27 35	0.20 28	1.56 59	1.97 26	0.16 98	0.15 31	0.10 27	1.81 115	3.62 93	4.69 145

RP	1.55 98	1.14 152	2.48 178	0.89 143	1.23 152	0.43 130	2.08 171	1.86 101	1.63 165	0.29 58	2.10 137	2.43 137	0.13 41	0.49 158	5.11 107	1.26 32	0.83 90	0.05 8	1.74 48	0.49 68	1.04 36	4.92 106	0.16 98	0.76 135	0.49 67	1.14 92	4.64 149	1.98 118

EKT-Stereo	3.12 152	0.79 117	2.25 172	0.51 122	0.38 95	0.57 138	1.87 168	3.36 176	1.32 150	2.03 152	5.99 190	1.48 117	0.75 138	0.44 149	7.79 171	6.14 207	1.47 150	3.22 210	8.95 156	2.82 189	6.93 193	8.34 200	0.17 101	0.49 97	4.41 180	4.95 156	5.40 166	1.57 108

RASNet	0.86 46	0.32 45	0.77 96	0.46 116	0.31 68	0.18 108	0.10 66	0.95 68	0.14 48	1.11 111	0.09 59	0.53 54	0.44 96	0.35 139	1.76 15	1.87 72	0.59 65	0.22 33	1.13 30	0.07 8	1.42 52	3.94 73	0.17 101	0.53 105	0.46 66	0.37 58	3.64 94	1.29 99

AE-Stereo	1.73 106	0.32 45	2.11 169	0.34 84	0.37 91	0.05 60	0.43 123	0.44 46	0.32 85	0.04 28	0.00 1	3.48 147	0.44 96	0.07 57	4.68 91	3.77 163	1.11 119	0.92 132	4.18 114	1.16 134	3.77 134	7.03 158	0.18 103	1.06 157	3.29 163	2.09 118	4.84 152	0.18 44

UNet	0.67 28	0.32 45	0.47 65	0.27 62	0.23 50	0.03 46	0.15 80	0.55 56	0.14 48	1.13 113	0.00 1	0.61 66	0.17 56	0.15 94	2.26 21	1.51 53	0.50 51	0.22 33	1.51 41	0.25 37	0.75 24	1.79 21	0.18 103	0.60 113	0.07 20	0.32 52	3.43 86	0.61 73

PDISCO_ROB	1.24 83	0.57 88	0.10 9	0.66 132	0.32 78	0.01 8	0.57 133	0.78 63	0.49 98	1.25 122	0.94 116	0.36 25	0.32 78	0.19 101	3.99 71	2.19 97	0.98 107	1.44 170	2.38 62	0.62 88	2.92 106	4.93 107	0.18 103	0.64 119	1.52 122	0.53 67	3.95 117	0.62 74

FADNet-RVC	2.02 123	0.32 45	0.74 92	0.33 80	1.23 152	0.05 60	3.02 185	0.60 58	0.24 75	1.02 107	0.31 86	6.30 173	0.33 79	0.34 134	10.06 190	2.10 94	0.84 92	0.81 120	6.91 139	1.97 159	2.36 92	3.78 68	0.20 106	0.61 114	1.94 131	1.65 110	3.28 77	3.13 133

IER	0.69 31	0.46 73	0.29 27	0.30 71	0.18 33	0.01 8	0.09 60	0.42 43	0.11 39	1.07 110	0.07 57	1.62 123	0.05 14	0.20 106	3.15 40	1.25 31	0.40 37	0.16 25	0.82 23	0.44 62	0.57 20	2.22 31	0.21 107	0.34 67	0.09 23	1.03 89	2.96 63	0.28 51

dad	4.27 176	0.90 130	0.38 47	10.18 214	1.67 167	1.51 167	12.20 221	12.33 222	0.11 39	3.40 190	0.00 1	1.94 129	3.49 183	0.26 119	6.16 146	1.44 48	1.74 161	0.71 107	14.06 191	0.66 98	3.23 116	4.00 76	0.21 107	1.02 154	6.09 198	0.19 37	17.62 224	9.71 184

raftrobust	1.17 71	0.44 69	0.99 116	0.41 107	0.37 91	0.04 52	0.12 70	2.45 131	0.14 48	0.51 80	0.00 1	0.72 78	0.24 70	0.09 70	4.74 93	4.01 173	0.39 36	0.35 55	5.19 125	0.34 50	1.89 81	4.58 95	0.21 107	0.28 57	1.21 107	0.47 61	1.09 24	0.35 59

DSFCA	0.83 42	0.44 69	0.51 71	0.29 67	0.59 123	0.05 60	0.61 135	0.23 31	0.55 104	0.49 78	0.58 103	0.48 46	0.11 36	0.04 42	2.83 35	1.42 47	0.78 82	0.72 109	1.15 32	0.65 97	1.24 44	3.01 44	0.21 107	0.53 105	0.55 72	0.83 82	3.19 72	0.46 66

RGC	2.76 145	2.10 180	5.00 202	1.68 165	1.94 174	1.93 175	1.23 150	2.03 112	1.49 158	0.88 100	4.67 179	2.77 144	2.63 180	0.70 173	5.76 131	1.89 75	1.20 126	0.48 80	4.42 118	1.33 140	2.66 97	6.08 136	0.21 107	1.11 160	2.55 140	5.20 159	5.35 163	7.17 170

GANetREF_RVC	2.72 141	1.88 172	1.03 121	2.10 176	1.40 160	1.09 156	0.21 98	4.74 196	1.62 164	3.74 200	0.06 54	10.56 188	0.82 147	0.10 75	4.53 85	1.59 57	1.29 136	0.98 138	6.76 137	0.75 105	3.12 114	2.45 34	0.21 107	1.71 177	4.31 178	3.74 142	7.02 184	5.71 156
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
LoS_RVC	1.27 84	1.54 163	0.85 104	0.06 11	0.55 117	0.01 8	0.13 73	0.23 31	0.73 119	1.70 140	0.22 78	0.64 70	0.69 131	0.11 80	3.79 60	3.07 130	0.75 80	1.99 192	3.69 105	0.64 91	4.98 155	4.94 108	0.22 113	0.10 18	0.37 59	0.50 64	0.82 19	0.93 88

tt_ll	1.27 84	1.54 163	0.85 104	0.06 11	0.55 117	0.01 8	0.13 73	0.23 31	0.73 119	1.70 140	0.22 78	0.64 70	0.69 131	0.11 80	3.79 60	3.07 130	0.75 80	1.99 192	3.69 105	0.64 91	4.98 155	4.94 108	0.22 113	0.10 18	0.37 59	0.50 64	0.82 19	0.93 88

GES	1.73 106	0.33 52	0.48 66	0.58 127	0.43 108	0.28 125	0.51 130	2.03 112	0.90 132	1.18 118	0.55 101	0.49 47	0.23 69	0.02 17	8.51 178	2.72 118	1.06 116	0.76 114	9.71 167	1.71 150	3.36 123	4.34 85	0.23 115	0.83 145	0.42 63	0.35 56	2.56 54	2.21 124

FADNet-RVC-Resample	1.87 113	0.69 104	1.01 119	0.50 121	0.67 126	0.19 110	1.39 155	1.43 83	0.87 130	0.94 104	0.92 114	5.52 167	0.52 111	1.00 184	7.45 166	1.91 78	1.44 146	1.98 191	3.91 110	1.13 128	1.92 82	4.61 98	0.23 115	1.54 175	0.58 74	3.08 130	2.12 43	3.05 131

MSKI-zero shot	3.55 165	0.69 104	1.78 160	0.20 38	0.41 103	0.19 110	0.14 77	3.13 169	0.94 134	0.80 94	6.42 196	3.89 151	0.60 122	0.03 29	5.84 133	6.80 223	1.44 146	1.01 143	11.77 183	2.28 171	6.56 187	8.63 202	0.24 117	0.71 128	4.66 184	11.34 206	7.75 191	7.55 172

anonymousdsp2	1.03 60	0.29 40	0.37 45	0.23 49	0.09 20	0.03 46	0.04 25	1.33 79	0.08 24	0.02 24	2.28 144	0.33 24	0.18 58	0.27 123	2.59 28	2.50 109	0.44 44	0.56 88	3.69 105	1.14 129	1.68 70	5.57 120	0.24 117	0.50 99	0.41 62	0.15 33	2.74 58	0.02 10

LoS	1.97 121	0.23 26	0.39 49	0.23 49	0.18 33	0.02 34	0.09 60	15.67 231	0.89 131	3.41 192	0.87 112	0.98 99	0.83 148	0.20 106	3.66 53	3.84 168	1.36 143	0.90 130	3.25 95	0.74 103	5.14 159	4.30 84	0.24 117	0.41 82	2.64 143	0.80 81	1.36 27	0.50 68

EGLCR-Stereo	1.68 104	0.23 26	2.17 171	0.08 24	0.28 64	0.09 78	0.09 60	0.50 51	1.17 147	0.11 35	2.55 153	0.62 69	0.67 127	0.03 29	4.24 76	3.69 162	1.12 120	1.22 161	4.58 119	0.59 84	4.19 142	7.51 170	0.24 117	0.68 126	1.05 100	0.64 73	6.73 181	0.33 55

iResNet	4.46 178	0.88 128	0.92 110	2.61 181	2.85 190	4.95 197	1.38 152	4.97 199	1.33 151	3.66 198	3.45 166	12.37 192	16.29 216	0.06 54	9.09 183	3.33 144	2.53 177	1.85 187	16.79 195	2.68 185	4.65 152	4.29 83	0.25 121	4.69 208	1.88 130	4.19 147	5.32 162	3.22 135

iinet-f	1.66 103	1.28 157	0.38 47	0.81 141	0.15 28	0.24 119	0.13 73	0.42 43	0.21 71	1.91 148	3.98 171	0.30 19	0.27 73	0.07 57	6.30 152	2.65 117	0.43 43	0.30 48	8.10 150	1.14 129	2.10 88	6.32 141	0.26 122	0.52 104	1.42 118	0.21 40	4.26 134	0.60 72

DMCA-RVC	0.82 41	0.43 68	0.50 67	0.31 73	0.59 123	0.15 100	1.13 145	0.29 38	1.52 159	1.29 125	0.34 88	0.64 70	0.14 44	0.17 98	3.74 56	1.26 32	0.80 83	0.51 83	0.97 27	0.51 74	0.87 31	1.93 23	0.26 122	0.40 81	0.13 33	0.08 24	2.70 56	0.50 68

stereogan	2.15 128	2.03 175	1.44 141	1.52 163	2.14 182	1.79 174	1.07 144	1.88 104	1.10 142	1.33 129	1.43 126	5.96 171	0.51 110	0.34 134	5.92 135	1.93 79	1.03 114	0.41 69	4.12 112	0.95 120	1.69 71	6.00 131	0.26 122	0.81 142	0.61 77	1.42 102	6.77 182	3.73 139

iResNetv2_ROB	1.40 94	0.83 123	0.41 51	1.30 159	0.37 91	0.05 60	0.14 77	3.17 171	0.20 67	1.97 151	0.28 82	2.49 139	0.40 92	0.06 54	3.78 59	1.57 56	1.08 118	0.22 33	6.10 132	0.67 99	3.61 130	2.04 29	0.26 122	0.83 145	0.62 79	0.54 68	4.07 120	0.71 77

GANet-ADL	2.63 139	0.65 98	2.25 172	1.16 155	1.13 149	1.61 170	0.77 139	1.97 106	1.02 140	3.19 182	3.22 163	1.48 117	0.33 79	0.03 29	6.00 140	4.08 174	2.52 176	0.78 117	7.88 146	2.05 163	3.56 127	6.68 152	0.27 126	0.86 147	1.51 121	6.92 175	5.25 160	3.84 141

PWCDC_ROB	3.09 150	0.52 80	0.24 21	0.38 101	0.92 145	0.25 120	0.37 116	1.16 74	8.67 217	0.14 43	2.36 149	0.85 90	32.24 237	0.72 174	6.25 147	3.40 151	2.00 165	0.94 135	2.65 77	1.03 125	3.63 131	9.35 213	0.27 126	0.68 126	0.55 72	0.69 76	1.44 30	1.79 113

GwcNet-ADL	3.44 159	3.11 195	3.40 188	3.24 186	2.51 188	0.88 148	0.42 120	2.96 160	0.71 118	3.80 203	7.12 203	7.96 179	1.21 165	0.20 106	4.76 98	4.86 187	2.42 174	0.72 109	8.04 149	2.75 188	3.31 120	5.54 118	0.28 128	1.76 178	2.68 147	5.24 160	4.37 136	8.53 178

anonymousdsp	0.56 21	0.10 10	0.36 40	0.24 52	0.07 17	0.09 78	0.01 2	0.04 12	0.05 11	0.00 1	2.27 141	0.22 14	0.20 62	0.00 1	2.28 23	1.41 46	0.28 21	0.17 27	0.52 17	0.67 99	0.56 19	3.56 62	0.31 129	0.07 13	0.02 5	0.01 4	1.65 36	0.01 8

iResNet_ROB	1.22 82	0.71 108	0.44 57	0.45 115	0.34 82	0.04 52	0.16 82	3.05 165	0.12 45	1.32 127	0.00 1	0.93 97	0.34 81	0.05 46	4.57 86	1.86 71	0.81 85	0.48 80	6.00 129	0.34 50	1.95 84	1.30 14	0.31 129	0.91 148	0.33 56	0.95 86	3.93 113	1.14 96

AEACV	0.55 20	0.71 108	0.34 34	0.04 6	0.05 8	0.10 82	0.02 9	0.02 2	0.03 5	0.00 1	0.00 1	0.20 10	0.13 41	0.05 46	2.71 32	2.52 110	0.12 2	0.64 94	1.33 38	0.95 120	0.81 27	3.06 49	0.32 131	0.09 17	0.02 5	0.20 39	0.41 13	0.00 1

TRStereo	3.75 169	3.07 193	7.59 221	0.37 97	0.17 31	7.92 208	0.24 101	2.99 161	0.91 133	2.72 163	1.68 133	5.88 170	0.65 126	0.15 94	5.57 120	5.35 196	0.86 98	0.80 118	7.01 140	1.31 139	4.10 139	7.50 169	0.34 132	0.43 91	2.67 146	12.33 211	12.84 212	5.90 157

RTSC	3.11 151	0.95 135	1.93 163	0.51 122	0.89 141	1.05 155	2.90 184	1.64 89	1.98 176	2.28 156	2.71 157	1.60 122	1.14 162	1.24 192	11.23 198	4.78 183	4.92 206	2.00 194	8.11 151	1.61 147	4.78 153	6.97 157	0.34 132	1.52 172	1.35 111	1.21 97	4.60 148	9.80 186

MLCV	2.73 143	0.66 101	0.90 109	2.64 182	1.41 161	1.10 157	1.01 143	3.58 183	0.61 110	3.69 199	4.23 174	5.51 166	3.78 185	0.11 80	5.65 124	2.01 86	1.68 156	0.87 125	10.28 173	1.26 136	3.32 121	5.13 113	0.34 132	2.60 190	2.68 147	3.08 130	4.10 127	1.55 105

ADCP+	3.65 168	2.02 174	2.68 181	1.32 160	1.94 174	1.22 160	4.40 195	1.11 73	9.44 220	1.76 143	5.45 183	9.05 183	0.37 89	0.98 183	6.99 163	2.36 105	0.61 67	0.92 132	6.14 135	0.94 119	2.80 102	5.58 121	0.36 135	0.63 116	3.00 153	12.42 212	3.57 91	10.51 188

Anonymous3	3.42 158	0.60 92	0.93 113	0.09 28	1.35 155	0.50 134	0.03 17	3.46 179	1.28 148	1.11 111	0.80 111	10.89 189	1.36 169	0.45 151	8.96 182	6.97 225	3.85 189	3.08 208	11.46 181	2.32 175	7.35 197	12.18 234	0.38 136	0.51 102	1.75 127	3.57 134	5.30 161	1.85 114

AACVNet	1.07 65	0.61 94	0.44 57	0.65 131	0.80 134	0.12 85	0.17 87	0.37 39	0.20 67	0.17 47	0.14 69	0.60 60	0.24 70	0.26 119	4.81 100	2.04 91	0.61 67	0.40 64	1.72 47	0.41 58	1.80 79	3.08 51	0.40 137	0.20 43	0.52 69	1.51 104	4.20 131	2.32 125

AnonymousM	1.93 120	0.21 21	0.42 53	0.06 11	0.06 12	0.26 122	0.01 2	2.70 146	0.56 106	0.36 69	2.56 154	0.59 56	0.53 112	0.50 159	2.91 36	3.30 143	1.21 128	1.06 148	2.18 57	1.68 149	3.82 135	5.56 119	0.40 137	0.50 99	0.21 49	1.57 107	6.55 178	12.23 192

ccs_rob	4.98 185	1.51 161	2.53 179	2.16 177	0.89 141	3.24 188	1.79 166	4.91 198	1.34 153	4.26 210	15.64 239	28.82 216	10.34 205	0.50 159	6.81 158	5.55 197	2.39 173	1.57 175	6.45 136	2.16 169	6.28 179	6.95 156	0.40 137	2.33 186	1.38 113	2.46 124	4.37 136	7.31 171

anonymity	4.07 174	0.78 115	6.15 216	1.49 162	0.74 131	0.48 131	0.49 128	3.72 185	1.65 166	2.70 161	20.70 248	3.99 153	0.88 155	0.28 128	5.31 115	6.26 211	1.14 123	0.71 107	7.91 147	1.58 146	4.27 145	8.17 192	0.41 140	0.61 114	4.86 188	9.60 196	5.48 168	9.41 180

MSMDNet	2.61 138	0.70 107	1.72 157	0.38 101	0.62 125	0.23 115	0.18 90	3.09 167	0.67 116	1.02 107	2.22 140	1.22 107	2.43 179	0.35 139	5.26 114	6.79 222	1.36 143	0.58 89	10.46 176	3.11 191	6.34 180	7.92 183	0.41 140	0.76 135	2.48 139	3.98 146	3.04 65	3.06 132

LALA_ROB	4.53 180	4.80 209	1.68 153	1.27 158	2.16 183	2.28 181	1.42 156	1.88 104	2.60 186	2.71 162	5.56 184	33.12 220	0.72 135	0.88 180	10.88 196	2.59 114	3.47 185	1.83 186	4.21 115	2.04 162	4.39 147	7.30 162	0.41 140	1.52 172	2.35 137	3.60 137	8.94 199	7.68 173

Any-RAFT	2.91 146	0.59 91	3.81 191	0.35 91	0.57 122	0.02 34	0.11 68	2.92 159	0.63 112	0.50 79	3.78 169	3.92 152	0.36 85	0.16 97	6.57 156	3.98 172	0.87 100	0.87 125	8.59 152	0.61 87	5.45 166	6.20 139	0.42 143	0.49 97	5.12 191	9.91 198	3.30 79	8.42 176

FINET	2.25 129	0.61 94	1.06 122	0.48 119	0.55 117	0.75 145	0.98 142	1.18 75	1.87 173	0.30 59	3.46 167	1.25 109	2.35 177	0.80 176	14.13 215	2.94 126	1.14 123	0.42 70	2.74 81	1.28 138	2.71 99	4.08 78	0.43 144	1.24 167	3.04 155	5.74 165	1.70 37	3.42 138

NCC-stereo	2.13 126	1.68 168	1.46 142	1.00 148	1.37 156	0.89 149	2.88 182	2.59 139	2.86 188	0.34 64	2.72 158	2.40 135	1.41 170	0.27 123	5.18 109	1.38 43	0.85 93	0.98 138	2.99 91	1.01 123	1.54 57	4.72 102	0.43 144	0.53 105	2.61 141	4.44 151	4.09 125	4.93 149

Abc-Net	2.13 126	1.68 168	1.46 142	1.00 148	1.37 156	0.89 149	2.88 182	2.59 139	2.86 188	0.34 64	2.72 158	2.40 135	1.41 170	0.27 123	5.18 109	1.38 43	0.85 93	0.98 138	2.99 91	1.01 123	1.54 57	4.72 102	0.43 144	0.53 105	2.61 141	4.44 151	4.09 125	4.93 149
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	5.09 186	1.15 153	3.12 186	1.80 169	1.94 174	1.71 172	2.82 181	5.09 202	4.76 204	2.82 168	5.39 182	5.07 161	9.79 204	0.87 179	11.37 200	6.33 214	4.71 202	2.67 205	13.97 190	3.50 197	7.31 196	8.29 199	0.44 147	3.88 200	5.02 190	7.49 181	4.03 119	12.20 191

cross-raft	2.64 140	0.79 117	1.76 158	0.43 111	0.89 141	0.23 115	0.18 90	3.08 166	0.70 117	0.77 90	2.13 138	1.21 104	0.69 131	0.41 146	5.43 117	5.90 202	1.22 133	0.59 90	10.82 180	1.85 156	6.50 182	8.26 193	0.45 148	0.63 116	2.66 145	4.41 150	4.46 142	4.88 148

XX-Stereo	3.82 170	0.53 81	2.00 167	1.20 156	0.31 68	0.38 128	0.57 133	1.46 84	0.40 90	2.50 160	7.33 205	5.11 162	1.04 160	0.11 80	7.05 164	6.53 216	1.29 136	0.81 120	7.44 143	0.89 115	4.26 144	5.80 125	0.45 148	0.39 80	27.22 237	3.57 134	5.16 158	9.43 181

NOSS_ROB	3.47 161	3.88 204	0.50 67	2.22 180	1.85 171	2.58 182	0.05 33	2.70 146	1.59 162	3.61 196	1.69 134	2.61 142	3.90 187	1.01 185	9.33 185	5.76 200	3.02 182	1.87 189	2.83 84	1.09 126	5.42 165	6.93 155	0.46 150	3.37 199	3.09 159	10.15 202	8.01 195	4.05 143

IGEV_Zeroshot_test	4.05 173	0.80 120	8.10 223	6.86 204	0.41 103	2.27 180	1.89 169	3.90 187	1.41 155	2.09 154	8.67 215	4.78 159	1.00 159	0.23 115	5.53 119	6.82 224	1.05 115	0.73 111	9.30 164	1.98 161	7.38 198	8.89 206	0.47 151	0.72 129	5.72 195	5.34 162	5.93 173	7.12 169

CBMV_ROB	7.04 198	2.92 192	2.91 184	8.40 209	6.54 212	5.80 199	3.57 190	5.09 202	2.49 183	3.84 205	4.70 180	21.33 210	14.76 214	0.47 153	10.48 194	3.84 168	3.13 183	1.58 176	12.20 187	8.81 225	6.17 175	5.80 125	0.47 151	3.14 196	9.16 211	15.50 222	13.69 215	13.29 195

DLCB_ROB	1.13 67	0.77 114	0.73 90	0.44 113	0.51 114	0.22 114	0.42 120	0.49 50	0.28 80	0.84 96	0.50 98	1.31 113	0.85 150	0.11 80	2.70 31	1.54 55	1.12 120	0.27 43	0.82 23	0.22 33	1.70 72	3.50 60	0.48 153	0.44 93	4.83 187	2.48 125	2.14 44	0.79 80

testlalala2	3.91 171	0.78 115	5.27 208	0.36 94	1.10 148	1.43 166	1.69 161	4.32 190	1.45 157	4.50 213	7.82 210	2.15 132	0.61 123	0.86 178	6.28 151	4.23 175	1.37 145	1.49 172	22.10 209	4.26 203	6.13 174	7.56 171	0.49 154	1.09 159	3.29 163	6.88 174	4.20 131	3.81 140

NaN_ROB	3.44 159	1.18 156	1.20 129	0.92 145	3.15 192	0.73 143	1.61 160	3.36 176	2.57 185	0.98 105	1.25 125	21.11 209	0.77 140	1.26 194	5.06 106	1.79 69	1.06 116	0.76 114	2.52 71	1.44 143	1.95 84	3.82 69	0.52 155	1.30 168	4.05 176	10.09 201	4.78 150	13.66 197

GEStereo_RVC	2.49 137	0.90 130	1.02 120	1.03 153	0.74 131	1.57 169	1.21 149	2.68 144	0.58 108	0.77 90	0.39 90	2.62 143	0.36 85	0.11 80	4.94 105	4.65 179	2.05 166	2.17 197	9.07 159	2.10 167	3.74 133	9.71 217	0.55 156	1.49 171	0.81 90	0.84 84	4.45 141	6.73 167

RAFT-Test	3.05 149	0.69 104	1.82 161	1.09 154	0.81 136	0.25 120	0.43 123	3.13 169	0.76 121	1.06 109	6.42 196	1.03 101	0.91 157	0.35 139	5.61 121	6.66 220	1.32 139	0.61 93	10.76 179	1.74 152	6.54 186	7.48 168	0.56 157	0.59 112	2.76 149	10.02 199	4.56 145	4.35 144

CSAN	5.32 188	2.66 187	1.69 154	3.30 187	3.85 196	2.05 176	2.31 173	5.00 201	4.86 205	3.78 202	2.69 156	17.88 206	11.82 209	1.17 191	10.17 191	1.96 82	2.51 175	1.35 168	6.12 133	2.50 179	3.97 137	4.60 96	0.56 157	2.97 193	6.49 200	16.18 223	7.96 194	13.30 196

HH	3.49 163	0.47 74	5.11 205	0.68 134	0.69 128	0.93 151	1.38 152	3.19 172	0.82 125	2.81 165	2.29 145	5.39 163	0.81 145	0.34 134	5.69 128	7.67 232	0.99 108	1.08 150	9.91 168	2.70 186	7.76 200	8.27 195	0.57 159	0.93 149	3.44 168	8.42 188	5.63 171	6.30 164

HanStereo	3.49 163	0.47 74	5.11 205	0.68 134	0.69 128	0.93 151	1.38 152	3.19 172	0.82 125	2.81 165	2.29 145	5.39 163	0.81 145	0.34 134	5.69 128	7.67 232	0.99 108	1.08 150	9.91 168	2.70 186	7.76 200	8.27 195	0.57 159	0.93 149	3.44 168	8.42 188	5.63 171	6.30 164

DAS	4.65 181	0.98 141	1.28 130	1.99 174	1.39 158	1.39 164	1.58 157	3.52 181	4.17 198	3.33 184	6.18 193	12.75 194	6.50 192	0.10 75	8.31 176	4.81 185	4.46 198	2.26 199	10.21 171	5.35 212	6.51 184	7.66 173	0.57 159	4.84 210	4.63 182	7.17 178	7.79 192	5.90 157

SepStereo	4.65 181	0.98 141	1.28 130	1.99 174	1.39 158	1.39 164	1.58 157	3.52 181	4.17 198	3.33 184	6.18 193	12.75 194	6.50 192	0.10 75	8.31 176	4.81 185	4.46 198	2.26 199	10.21 171	5.35 212	6.51 184	7.66 173	0.57 159	4.84 210	4.63 182	7.17 178	7.79 192	5.90 157

FCDSN-DC	1.87 113	0.93 133	2.12 170	1.84 170	1.62 166	1.35 162	1.17 146	0.74 61	0.46 93	1.19 119	0.30 85	2.02 131	0.48 106	0.28 128	5.91 134	2.18 96	2.34 171	2.10 196	1.30 36	0.47 65	2.99 109	5.42 117	0.57 159	3.93 201	2.22 134	3.45 133	1.45 31	1.56 107
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CFNet_pseudo	1.04 61	0.55 83	0.68 80	0.46 116	0.53 115	0.05 60	0.02 9	0.61 59	0.10 36	0.91 101	0.11 61	0.88 94	0.56 115	0.52 162	5.81 132	1.84 70	0.55 61	0.37 56	2.85 85	0.41 58	1.09 38	3.10 53	0.59 164	0.29 60	0.61 77	0.63 72	2.23 46	1.75 111

XQC	5.77 191	3.33 197	2.00 167	3.49 188	4.00 197	3.75 193	3.56 189	6.60 210	3.33 192	2.89 171	5.57 185	6.45 174	8.10 199	1.78 204	12.28 203	5.97 203	4.03 194	1.85 187	11.48 182	3.98 201	6.63 188	9.37 214	0.62 165	2.51 188	9.28 212	15.19 220	11.40 209	6.32 166

PWC_ROB	7.58 201	2.00 173	5.48 209	0.90 144	1.32 154	2.25 179	5.46 202	2.83 156	16.84 235	3.83 204	8.10 213	5.42 165	39.62 244	1.01 185	9.69 188	5.15 189	6.62 213	4.25 218	16.71 194	4.76 207	8.56 210	10.40 226	0.63 166	4.96 213	3.07 158	3.69 139	7.15 187	24.07 222

CBMV	6.33 195	3.75 201	1.57 148	3.96 191	3.58 193	2.97 185	1.75 164	3.89 186	2.67 187	4.14 206	2.72 158	14.42 198	3.85 186	0.73 175	10.81 195	6.26 211	4.67 201	2.29 201	9.29 163	1.51 144	8.03 204	7.42 165	0.63 166	6.58 224	6.79 203	7.57 182	20.00 227	28.98 231
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SPstereo	4.97 184	1.72 170	4.59 195	0.38 101	1.41 161	0.33 127	1.86 167	4.41 192	2.03 178	2.95 175	11.49 225	1.78 127	1.79 173	0.65 168	6.02 142	4.43 177	1.45 149	1.33 167	41.75 239	3.52 198	7.16 194	9.65 216	0.64 168	1.21 165	4.03 175	8.42 188	5.43 167	3.90 142

PA-Net	2.07 125	0.95 135	1.62 150	0.31 73	2.13 181	0.17 106	0.70 137	0.21 28	1.90 174	0.84 96	1.44 127	0.30 19	0.21 66	0.84 177	7.47 167	1.66 64	0.38 34	0.37 56	1.25 33	0.74 103	1.66 69	4.96 110	0.64 168	0.51 102	1.03 98	11.53 209	2.31 48	9.73 185
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
iRaft-Stereo_20w	4.82 183	1.53 162	8.41 225	7.63 206	1.90 172	3.40 190	1.71 162	3.40 178	2.25 180	3.58 195	9.41 221	3.70 148	1.31 166	0.48 155	5.41 116	5.85 201	1.31 138	0.85 123	9.58 166	1.92 158	5.27 162	7.69 176	0.65 170	0.77 138	4.40 179	14.15 217	11.18 207	12.46 193

DeepPrunerF	2.93 147	1.75 171	0.35 36	3.49 188	9.49 220	1.73 173	4.02 194	0.70 60	3.19 190	0.69 87	1.51 129	0.60 60	0.34 81	0.14 93	7.97 174	3.53 159	1.21 128	0.76 114	4.64 121	0.73 102	2.31 90	4.11 79	0.65 170	0.58 111	15.77 225	3.70 140	3.75 99	1.43 101

HBP-ISP	4.03 172	3.61 199	4.65 198	4.90 197	2.67 189	3.96 194	0.21 98	4.13 189	1.33 151	3.40 190	4.53 177	5.06 160	0.59 119	1.99 207	8.66 181	8.18 234	1.95 164	1.49 172	3.09 94	1.55 145	5.74 169	9.32 211	0.67 172	2.28 185	3.06 157	5.01 157	10.99 206	5.93 160

EAI-Stereo	3.47 161	1.08 149	3.31 187	1.01 152	2.20 184	0.86 147	2.15 172	3.02 163	2.01 177	0.21 48	6.99 201	3.36 146	0.71 134	0.17 98	8.65 180	6.60 218	1.21 128	1.15 155	10.39 175	1.82 155	4.60 150	8.03 188	0.69 173	1.76 178	2.14 133	5.97 166	7.35 188	6.22 163

SFCPSM	5.84 192	2.89 191	1.36 136	1.97 173	1.59 165	1.65 171	0.56 132	2.54 135	4.75 203	3.16 179	7.74 209	15.48 201	23.57 224	1.24 192	11.21 197	4.79 184	2.53 177	1.55 174	22.65 213	7.42 219	4.60 150	6.67 151	0.69 173	2.33 186	4.62 181	4.35 149	6.18 174	9.49 182

PSMNet-ADL	3.55 165	0.87 126	1.70 155	1.71 166	2.00 178	1.21 159	0.69 136	2.55 137	1.91 175	4.36 212	7.71 208	4.22 154	7.85 197	0.10 75	7.75 170	5.27 192	2.09 167	0.89 128	11.92 185	2.07 164	4.52 149	6.13 137	0.70 175	0.67 125	2.07 132	4.52 153	8.78 198	1.62 110

HSM-Net_RVC	3.23 155	1.35 158	1.70 155	2.82 184	2.07 180	0.73 143	0.46 126	3.48 180	1.14 143	3.44 193	5.99 190	8.07 180	3.38 182	0.27 123	5.71 130	2.35 104	1.54 154	0.27 43	3.44 99	1.35 142	4.35 146	6.00 131	0.70 175	3.05 194	4.68 185	6.45 170	6.23 175	6.18 162
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FADNet_RVC	4.48 179	2.12 181	1.42 138	3.57 190	3.69 194	1.20 158	2.37 174	2.30 121	1.42 156	1.77 144	4.48 176	9.79 186	6.84 195	1.84 206	12.73 207	3.36 146	3.55 186	4.20 217	17.52 196	3.76 199	5.93 172	8.26 193	0.72 177	1.64 176	1.78 128	3.63 138	5.12 157	5.99 161

FC-DCNN	4.43 177	4.58 207	5.93 213	9.82 213	4.79 202	8.76 213	4.48 197	4.47 193	1.65 166	2.91 173	2.13 138	6.53 176	2.41 178	0.30 130	4.57 86	2.52 110	2.76 181	1.21 159	3.98 111	0.89 115	3.66 132	4.91 105	0.73 178	4.23 204	8.24 205	6.03 168	7.69 189	9.53 183

testlalala_base	5.69 190	0.87 126	4.90 200	0.55 126	2.34 187	0.20 112	1.60 159	4.58 195	5.12 206	2.92 174	12.07 227	7.43 178	0.77 140	0.62 165	7.82 172	6.22 209	7.16 216	1.32 166	38.34 233	4.01 202	6.81 190	9.32 211	0.74 179	3.17 197	4.14 177	11.37 207	4.55 144	4.71 147

DeepPruner_ROB	1.92 118	0.41 66	0.92 110	0.51 122	0.67 126	0.53 137	2.45 175	1.72 92	0.84 128	1.37 132	2.27 141	0.75 82	0.55 113	0.12 87	8.56 179	2.33 103	1.28 135	1.20 158	2.67 78	0.58 82	6.00 173	4.19 80	0.75 180	0.44 93	0.66 82	6.01 167	3.18 71	0.91 85

FAT-Stereo	7.68 202	2.26 182	8.90 227	7.33 205	12.67 227	6.25 202	3.58 191	7.41 211	3.60 196	5.82 221	12.39 229	18.45 207	9.06 201	1.35 195	12.36 204	6.54 217	3.93 190	4.03 216	15.97 192	6.36 215	7.78 202	9.24 209	0.76 181	5.29 218	3.49 170	6.98 176	8.20 196	17.22 205

ETE_ROB	5.10 187	4.12 205	1.76 158	1.25 157	2.22 185	2.82 184	2.07 170	1.56 87	4.21 200	1.88 147	5.58 186	37.59 228	0.86 154	1.44 198	10.38 193	2.80 122	4.20 196	0.98 138	5.24 126	1.97 159	4.87 154	7.58 172	0.77 182	1.38 169	2.34 136	3.79 143	15.93 221	8.21 175

SGM-Forest	3.19 153	2.07 177	0.45 62	6.33 201	2.00 178	2.67 183	0.10 66	1.46 84	0.76 121	2.49 159	0.91 113	6.65 177	6.47 191	0.48 155	6.84 159	3.08 132	0.85 93	0.33 52	3.65 104	0.62 88	2.81 103	5.69 123	0.84 183	1.18 163	3.88 173	3.84 144	11.86 210	7.73 174
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XPNet_ROB	3.41 157	2.62 186	1.58 149	0.80 140	1.56 164	1.24 161	0.96 141	0.89 66	1.54 161	1.17 116	3.26 164	26.85 215	0.38 90	0.40 144	6.47 154	2.54 112	3.57 187	0.89 128	3.41 97	1.26 136	3.53 126	7.67 175	0.87 184	0.64 119	0.96 96	2.39 123	9.98 202	4.70 146

SAMSARA	20.09 227	2.60 185	5.52 211	4.28 195	4.10 198	3.59 192	5.57 203	15.80 232	10.05 222	4.59 214	5.59 187	9.22 184	24.85 225	3.88 216	16.25 230	8.47 235	6.17 211	3.82 213	22.29 211	5.87 214	19.35 251	26.82 264	1.02 185	5.45 219	80.31 269	91.77 269	78.09 270	77.23 269

UCFNet_RVC	1.41 95	2.75 189	0.68 80	0.60 129	0.80 134	0.26 122	0.16 82	0.28 37	0.23 73	0.93 102	0.37 89	2.60 140	1.05 161	0.07 57	6.13 145	1.33 40	0.70 75	0.52 85	2.48 69	0.62 88	1.87 80	3.20 55	1.04 186	0.35 74	1.83 129	1.96 117	2.11 42	3.29 136

MaskLacGwcNet_RVC	8.85 206	1.66 167	6.09 215	4.62 196	3.79 195	3.05 186	6.94 208	3.69 184	3.58 195	4.74 217	10.17 223	65.85 257	12.11 210	7.99 229	7.88 173	5.27 192	4.63 200	5.31 222	18.89 201	2.67 184	8.70 211	10.19 223	1.05 187	4.09 202	5.01 189	9.52 195	6.30 177	15.16 200

MyStereo	2.72 141	0.79 117	2.81 183	0.74 138	0.88 140	0.12 85	0.16 82	2.33 122	0.55 104	3.57 194	2.91 162	1.91 128	0.18 58	0.07 57	5.96 138	3.15 136	0.69 74	0.80 118	10.57 177	2.46 178	5.40 164	5.96 128	1.06 188	1.00 153	3.89 174	9.87 197	5.08 156	0.58 71

pcwnet_v2	1.99 122	0.65 98	0.87 107	0.77 139	1.17 150	0.72 142	0.24 101	1.75 94	0.66 115	3.33 184	1.75 136	1.49 119	1.91 175	1.68 202	6.75 157	2.30 101	1.12 120	0.69 102	4.33 117	0.50 72	2.08 87	4.26 82	1.07 189	0.77 138	1.43 119	2.18 119	4.16 129	5.20 151

RTS	6.13 193	1.54 163	1.31 134	0.94 146	1.83 169	4.15 195	5.45 200	2.74 151	3.33 192	2.85 169	1.61 131	8.52 181	1.31 166	1.13 189	14.79 224	6.12 205	7.56 218	2.52 202	18.82 199	3.48 193	6.23 177	8.15 190	1.11 190	1.90 181	8.24 205	21.58 236	6.64 179	21.79 215

RTSA	6.13 193	1.54 163	1.31 134	0.94 146	1.83 169	4.15 195	5.45 200	2.74 151	3.33 192	2.85 169	1.61 131	8.52 181	1.31 166	1.13 189	14.79 224	6.12 205	7.56 218	2.52 202	18.82 199	3.48 193	6.23 177	8.15 190	1.11 190	1.90 181	8.24 205	21.58 236	6.64 179	21.79 215

MyStereo04	2.45 135	0.72 110	1.28 130	0.73 137	0.84 139	0.04 52	0.16 82	2.58 138	0.98 135	3.09 177	0.72 110	1.71 126	0.16 50	0.07 57	5.25 112	3.37 147	0.81 85	1.04 145	10.31 174	2.51 180	5.56 168	5.11 111	1.16 192	0.94 151	3.03 154	8.41 186	4.87 153	0.64 75

MeshStereo	13.92 223	10.29 221	5.80 212	24.32 228	15.33 228	17.65 224	7.76 210	12.34 223	7.38 211	4.65 216	9.09 217	38.22 229	30.61 234	0.62 165	14.44 222	7.42 227	4.05 195	2.65 204	19.82 206	2.63 183	14.32 239	9.90 220	1.27 193	6.42 222	22.75 234	19.43 229	33.41 240	33.14 236
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
PVD	13.07 219	5.77 213	8.84 226	7.67 207	7.35 215	10.40 215	7.28 209	21.12 242	19.70 242	3.65 197	8.76 216	16.32 202	27.90 229	3.25 214	14.97 227	8.92 238	11.32 227	6.23 231	25.56 220	7.56 220	12.68 232	14.11 244	1.29 194	6.16 221	16.97 226	25.32 243	18.21 226	35.51 240

modified_for_full_sf	3.56 167	0.56 84	4.08 193	1.72 167	0.53 115	1.55 168	1.78 165	3.23 174	0.64 113	2.75 164	6.71 198	6.50 175	0.68 130	0.48 155	6.48 155	6.49 215	1.21 128	1.11 153	16.59 193	2.54 181	5.24 161	8.27 195	1.30 195	0.79 140	3.27 162	5.01 157	4.56 145	1.94 117

ADCL	4.20 175	3.62 200	2.45 176	1.72 167	1.80 168	3.15 187	4.53 198	2.29 120	13.19 227	2.81 165	4.88 181	2.96 145	0.72 135	1.36 196	7.16 165	2.76 121	2.35 172	2.20 198	6.83 138	2.31 174	6.19 176	6.77 154	1.40 196	1.47 170	6.63 202	6.49 171	4.40 139	11.08 189

MFN_U_SF_RVC	11.03 210	6.12 215	3.70 190	9.72 212	5.50 203	12.91 218	11.38 219	12.61 224	7.46 213	12.18 240	14.75 235	23.19 211	14.11 213	9.33 230	18.32 235	5.16 190	4.41 197	3.43 212	39.06 235	6.67 218	10.28 221	11.18 229	1.45 197	6.88 225	9.80 215	8.50 191	9.76 200	19.96 212

NCCL2	2.48 136	2.35 184	1.52 144	1.33 161	1.96 177	0.23 115	1.25 151	1.33 79	1.30 149	1.63 139	2.57 155	1.38 116	0.55 113	0.40 144	7.49 169	2.59 114	1.77 162	0.67 99	2.58 74	0.83 112	3.36 123	6.56 150	1.66 198	1.53 174	4.71 186	4.33 148	4.24 133	6.90 168

SGM-ForestM	13.51 222	15.62 227	5.25 207	19.43 222	9.27 218	19.59 226	12.46 222	12.78 226	8.97 219	3.34 187	9.27 218	36.07 227	25.37 226	2.03 208	16.48 232	3.39 149	4.90 205	1.21 159	22.28 210	2.96 190	6.90 192	5.25 115	1.83 199	4.68 207	27.51 238	25.27 242	34.85 245	27.72 229

ADCRef	3.22 154	2.76 190	1.07 123	0.70 136	2.26 186	2.09 178	2.76 179	1.00 70	5.91 207	1.91 148	1.10 122	1.28 111	0.78 142	1.43 197	8.09 175	3.52 158	1.51 152	1.18 156	8.68 153	2.26 170	3.23 116	6.00 131	1.89 200	1.20 164	3.12 160	7.80 183	3.41 85	10.10 187

AnyNet_C32	6.34 196	2.03 175	2.98 185	1.85 171	2.88 191	3.58 191	6.75 207	4.57 194	12.25 224	3.05 176	7.04 202	4.71 158	1.88 174	2.57 210	14.38 221	6.24 210	6.31 212	4.36 220	12.98 189	3.18 192	11.94 229	11.62 231	1.98 201	4.21 203	6.60 201	10.55 203	6.27 176	14.36 199

MDST_ROB	11.38 214	16.72 229	3.53 189	29.03 229	10.09 223	21.13 227	6.30 204	6.03 208	2.39 181	3.16 179	5.82 189	11.55 190	29.02 231	0.67 171	15.26 229	3.18 139	1.65 155	0.66 96	8.85 155	2.07 164	5.87 170	6.71 153	2.26 202	3.08 195	28.29 239	22.14 238	37.48 247	24.36 223

SGM_RVC	11.04 211	10.51 223	3.94 192	16.88 219	9.65 222	15.55 220	8.47 213	9.54 215	6.09 208	4.15 207	7.87 212	25.06 213	19.78 221	0.97 182	9.49 187	2.25 100	3.81 188	1.26 164	21.86 208	2.34 176	6.63 188	5.12 112	2.33 203	4.85 212	18.97 229	16.47 224	33.79 242	30.47 232
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PS-NSSS	1.79 112	3.17 196	0.42 53	3.20 185	0.92 145	2.08 177	1.19 147	0.39 40	0.16 59	0.38 70	0.00 1	11.59 191	1.18 163	0.50 159	5.15 108	0.89 12	0.71 77	0.28 45	4.31 116	0.17 25	0.97 34	0.64 7	2.37 204	0.19 40	1.58 123	0.76 80	3.28 77	1.77 112

SANet	11.19 213	4.59 208	6.27 218	5.98 199	6.03 207	9.51 214	3.52 188	15.63 229	13.49 228	2.90 172	8.65 214	59.91 252	26.52 227	3.01 211	14.30 219	3.26 141	7.32 217	3.86 215	11.91 184	3.94 200	6.50 182	7.39 163	2.61 205	7.75 230	12.68 220	17.80 226	13.93 216	22.99 218

AMNet	6.93 197	3.82 203	2.53 179	4.00 192	5.78 206	6.99 204	3.24 186	2.46 132	2.51 184	3.39 189	6.36 195	9.40 185	2.06 176	7.30 226	5.92 135	9.99 240	13.66 232	7.81 236	8.03 148	7.76 223	11.45 226	8.81 204	2.81 206	4.73 209	5.75 196	7.80 183	13.20 213	19.55 210

ADCS	10.79 208	5.73 212	4.98 201	4.16 194	6.39 209	6.60 203	6.53 205	10.15 218	15.87 233	4.18 208	7.59 206	13.56 197	18.31 217	4.53 221	14.24 217	11.99 246	10.80 226	7.09 235	25.37 218	9.28 228	16.45 245	16.31 250	2.97 207	7.03 226	10.05 217	20.56 232	11.21 208	19.51 209

ADCPNet	7.46 199	2.07 177	4.11 194	2.81 183	6.39 209	3.36 189	8.24 212	5.53 206	7.83 214	3.76 201	7.86 211	5.53 168	14.04 212	3.15 213	13.54 212	6.64 219	4.80 203	2.06 195	18.97 202	5.05 210	8.54 209	10.30 225	2.99 208	2.59 189	9.61 214	17.77 225	7.74 190	16.22 201

G-Net	11.11 212	4.89 211	9.62 229	4.05 193	4.71 201	7.69 207	2.56 176	10.07 217	15.27 231	5.01 220	15.52 238	47.57 243	9.25 202	0.66 170	11.93 201	8.70 236	5.83 209	4.33 219	24.55 217	15.55 238	8.38 208	9.97 221	3.01 209	5.25 217	6.16 199	13.40 216	22.59 229	23.59 221

MANE	21.44 233	17.36 230	16.07 240	34.52 233	24.54 233	25.94 230	19.26 227	20.13 241	18.43 239	6.42 225	15.25 237	40.88 233	36.30 241	4.35 219	18.72 239	10.55 243	8.23 220	29.63 263	23.68 216	4.94 208	11.81 228	8.91 207	3.02 210	10.18 235	36.19 250	32.24 253	51.66 261	49.72 255

MFN_U_SF_DS_RVC	7.94 203	3.78 202	1.17 128	9.35 211	4.27 199	8.06 209	8.52 214	11.24 220	8.55 216	4.88 219	4.04 173	17.24 204	9.50 203	6.06 225	14.53 223	3.53 159	2.28 170	1.12 154	19.59 205	2.56 182	8.24 207	9.72 218	3.14 211	2.11 183	11.98 219	14.76 218	10.14 203	14.15 198

STStereo	20.61 230	24.96 235	17.24 241	39.82 237	27.48 236	32.58 234	22.87 232	19.77 239	17.77 237	8.05 228	19.67 245	46.38 238	37.96 243	2.15 209	18.66 238	4.75 182	4.82 204	1.95 190	33.25 225	6.38 216	9.07 216	8.67 203	3.28 212	10.68 236	31.80 242	27.62 248	40.75 249	38.09 244

TANstereo	1.73 106	1.38 159	0.72 87	0.26 60	0.35 84	0.62 139	0.07 47	0.52 53	0.46 93	0.27 56	1.08 120	0.36 25	0.20 62	1.04 187	3.37 45	2.99 127	0.99 108	1.69 180	9.06 157	3.49 195	3.58 128	4.48 90	3.34 213	0.28 57	0.05 16	0.67 74	5.35 163	0.09 26

XX-TBD	1.73 106	1.38 159	0.72 87	0.26 60	0.35 84	0.62 139	0.07 47	0.52 53	0.46 93	0.27 56	1.08 120	0.36 25	0.20 62	1.04 187	3.37 45	2.99 127	0.99 108	1.69 180	9.06 157	3.49 195	3.58 128	4.48 90	3.34 213	0.28 57	0.05 16	0.67 74	5.35 163	0.09 26

UDGNet	2.73 143	1.17 155	0.42 53	10.90 215	5.53 204	8.65 212	3.60 192	1.70 91	0.27 79	0.22 52	0.12 65	0.80 87	0.12 38	9.72 231	4.00 73	1.35 41	0.73 78	0.54 86	3.02 93	0.60 86	2.78 100	6.16 138	3.41 215	0.29 60	1.70 126	1.69 112	3.06 66	1.10 94

WAO-7	28.15 243	31.17 238	25.54 250	33.41 231	34.99 239	22.62 228	28.62 234	47.75 262	47.89 259	29.08 255	39.82 260	41.47 234	41.79 246	12.75 234	36.14 259	18.16 255	17.03 235	8.88 238	47.38 243	21.69 247	11.73 227	12.95 241	3.79 216	33.81 260	23.20 235	26.44 246	24.41 231	37.61 243

edge stereo	11.93 216	6.96 217	11.28 230	14.49 216	12.53 226	16.91 222	13.06 223	12.62 225	7.43 212	6.06 223	15.07 236	38.54 230	18.86 218	1.55 199	12.90 208	7.43 228	6.14 210	3.10 209	25.46 219	4.74 206	8.16 205	10.22 224	4.20 217	4.35 205	9.83 216	8.13 185	13.68 214	28.51 230

LSM0	23.31 237	6.07 214	4.80 199	15.07 218	10.87 224	17.08 223	14.50 224	23.84 245	15.74 232	14.73 244	18.40 244	35.77 226	35.06 240	1.58 200	76.98 268	85.81 268	14.68 233	5.68 225	56.53 257	17.15 242	23.95 257	21.89 255	4.26 218	8.21 232	17.36 227	20.39 231	29.27 235	33.71 238

pmcnn	8.69 204	3.07 193	2.45 176	6.53 203	5.75 205	7.18 205	4.96 199	4.79 197	2.03 178	4.24 209	12.14 228	19.36 208	21.49 222	0.91 181	9.48 186	6.75 221	6.67 214	4.39 221	22.61 212	5.09 211	10.91 225	7.84 180	4.51 219	5.07 215	6.90 204	5.26 161	17.73 225	26.48 228

DGSMNet	12.26 217	4.87 210	8.31 224	6.01 200	6.04 208	7.30 206	6.59 206	7.90 212	4.51 202	11.38 237	32.66 256	17.48 205	8.74 200	4.36 220	14.01 214	14.50 250	17.26 236	9.25 239	41.69 238	11.54 234	21.38 254	24.41 257	4.74 220	7.56 228	5.44 192	11.45 208	8.55 197	13.11 194

STTRV1_RVC	10.96 209	2.66 187	1.55 147	5.84 198	1.90 172	6.01 201	3.60 192	4.11 188	3.93 197	4.64 215	6.71 198	16.96 203	21.63 223	1.68 202	20.69 245	5.04 188	18.60 239	1.18 156	52.69 250	12.74 235	19.16 249	9.31 210	4.76 221	5.05 214	9.07 210	12.15 210	12.79 211	31.40 234

ADCMid	7.46 199	4.47 206	5.08 203	2.16 177	4.40 200	5.87 200	8.05 211	9.24 214	12.39 225	3.16 179	7.69 207	10.20 187	10.41 206	3.13 212	12.60 206	5.58 198	5.05 207	2.83 207	19.52 203	4.27 204	8.70 211	10.59 227	5.48 222	2.86 191	5.69 194	10.08 200	5.48 168	16.37 202

LE_ROB	23.34 238	10.93 224	12.86 234	32.65 230	38.35 241	31.72 231	33.97 236	23.50 244	21.06 244	7.08 226	17.87 242	51.83 247	51.55 260	1.81 205	14.20 216	3.08 132	3.94 191	1.47 171	30.65 221	8.98 227	9.43 219	7.39 163	6.89 223	25.95 254	35.31 246	39.95 261	53.69 263	54.00 258

MSC_U_SF_DS_RVC	11.75 215	10.45 222	6.25 217	17.50 220	6.77 214	8.15 210	11.44 220	18.23 236	23.22 246	11.11 235	4.62 178	15.32 200	6.08 190	10.68 233	16.27 231	6.19 208	3.94 191	5.52 223	39.73 236	7.74 222	9.53 220	12.33 235	7.02 224	7.63 229	14.72 224	12.91 215	6.89 183	16.97 204

AnyNet_C01	13.13 220	6.35 216	5.48 209	6.38 202	6.46 211	5.73 198	10.15 217	12.79 227	16.56 234	5.83 222	9.31 219	26.51 214	19.60 219	5.31 224	17.84 233	13.62 248	17.55 237	15.56 252	35.24 228	11.09 232	19.28 250	17.31 252	7.05 225	7.85 231	13.46 222	10.79 204	9.89 201	21.58 214

BEATNet-Init1	25.27 240	27.76 236	13.76 235	44.57 239	24.32 232	38.91 238	25.10 233	19.51 238	20.03 243	9.35 230	16.15 240	47.35 242	48.89 255	4.71 223	23.55 250	11.00 245	8.78 222	5.84 228	49.88 247	20.70 244	15.01 240	14.94 247	7.37 226	12.57 242	35.78 248	26.22 245	60.85 267	49.36 254

MFMNet_re	16.81 225	13.74 225	7.85 222	23.81 227	9.51 221	34.14 236	18.04 225	12.31 221	19.02 240	10.33 234	12.96 230	38.69 231	15.16 215	1.61 201	18.46 236	10.89 244	28.67 253	12.10 244	31.52 223	10.43 231	18.75 248	11.05 228	8.52 227	9.85 234	9.47 213	5.57 164	24.17 230	37.24 242

CC-Net-ROB	5.62 189	8.62 219	1.87 162	23.08 225	6.72 213	15.74 221	8.55 215	0.45 47	0.82 125	1.55 138	0.00 1	24.53 212	3.35 181	3.39 215	5.49 118	0.89 12	2.73 180	1.76 183	12.04 186	0.82 109	1.32 47	1.73 19	9.22 228	0.42 85	3.22 161	2.53 126	2.45 51	8.44 177

FBW_ROB	8.77 205	9.60 220	5.96 214	20.47 224	9.29 219	12.71 217	9.20 216	4.97 199	1.59 162	3.30 183	6.98 200	15.27 199	3.59 184	7.76 228	10.34 192	1.71 67	3.43 184	0.86 124	34.07 227	2.29 173	6.89 191	6.34 142	9.32 229	8.81 233	5.75 196	8.41 186	5.24 159	22.62 217

ELAS	20.62 231	22.76 234	14.59 237	35.29 234	24.88 235	31.90 232	20.66 231	17.34 235	17.05 236	7.97 227	18.32 243	48.39 244	31.67 235	4.13 218	14.30 219	5.24 191	11.47 228	6.10 230	23.02 215	7.62 221	13.14 233	14.53 245	9.46 230	10.75 237	34.52 245	27.84 249	41.52 252	42.31 251
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	20.43 229	19.80 231	14.61 238	33.93 232	22.90 231	33.71 235	20.10 230	15.64 230	12.18 223	8.45 229	19.69 246	54.25 250	33.97 238	4.07 217	13.47 211	5.30 195	11.89 230	6.49 233	21.52 207	8.87 226	14.06 236	14.69 246	9.63 231	11.88 239	32.34 243	25.79 244	41.56 253	40.71 248
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	20.34 228	8.33 218	14.90 239	18.17 221	11.98 225	8.55 211	19.20 226	28.96 253	17.96 238	12.55 241	11.63 226	34.32 224	30.36 233	10.57 232	26.85 252	16.66 252	27.39 251	10.40 243	40.88 237	18.27 243	19.91 252	15.53 248	9.97 232	19.40 249	35.72 247	22.38 239	21.31 228	37.09 241

S-Stereo	9.64 207	2.07 177	4.59 195	8.70 210	8.72 217	12.93 219	19.52 228	5.25 204	6.14 209	6.12 224	20.39 247	29.19 217	7.43 196	0.64 167	14.26 218	7.63 231	4.01 193	5.81 227	18.32 197	6.45 217	7.46 199	9.84 219	12.36 233	7.40 227	3.61 171	6.74 172	7.10 186	17.56 206

UDG	13.28 221	21.47 233	5.08 203	37.13 236	29.51 237	32.00 233	40.03 238	2.62 141	1.78 172	2.40 158	5.74 188	12.64 193	4.23 189	74.90 245	7.47 167	2.61 116	9.44 224	3.24 211	19.57 204	5.01 209	8.74 214	7.28 160	12.84 234	1.84 180	1.35 111	2.91 129	4.53 143	2.12 122

FADE			17.50 243	14.80 217				21.58 243		17.74 248			47.38 252	13.14 236	21.07 246	12.04 247	34.32 259	23.23 258		35.12 260	37.77 266	35.26 265	13.16 235	25.00 253			47.51 256

SPS-STEREO	20.98 232	14.87 226	11.99 232	19.90 223	20.87 229	18.85 225	10.39 218	16.04 233	19.39 241	19.65 250	21.64 250	33.32 221	37.38 242	7.51 227	19.34 241	17.18 254	26.65 249	16.12 254	32.93 224	23.87 250	31.45 262	25.37 261	13.83 236	14.33 246	17.76 228	19.97 230	29.60 236	26.21 226
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DispFullNet	27.09 241	40.76 240	20.37 246	53.27 240	39.67 242	45.72 240	56.25 242	14.00 228	12.78 226	14.18 242	10.07 222	43.95 237	34.00 239	86.26 249	13.33 210	13.62 248	31.37 257	16.57 255	52.58 249	15.02 237	15.98 242	12.66 238	15.43 237	6.52 223	8.73 208	8.65 192	16.24 222	33.48 237

DDUNet	13.01 218	20.50 232	4.63 197	37.04 235	24.81 234	34.87 237	32.65 235	1.85 98	1.66 168	1.47 135	3.83 170	13.22 196	4.08 188	83.62 248	6.26 149	2.41 108	8.99 223	3.82 213	18.78 198	4.54 205	7.88 203	7.25 159	16.92 238	0.99 152	1.50 120	0.70 77	4.90 154	2.09 121

DPSNet	15.27 224	3.38 198	2.28 174	7.89 208	8.28 216	10.58 216	4.44 196	5.86 207	8.70 218	4.26 210	6.00 192	72.12 262	28.20 230	4.69 222	15.14 228	10.42 242	11.48 229	8.27 237	58.42 259	9.38 229	12.12 231	11.31 230	17.29 239	11.11 238	20.16 232	20.85 235	14.99 219	24.68 225

SGM+DAISY	22.46 235	16.23 228	12.74 233	23.16 226	22.67 230	25.12 229	20.00 229	18.50 237	14.48 230	18.58 249	22.04 251	30.49 218	41.59 245	13.05 235	22.51 249	16.54 251	26.00 248	12.93 246	35.92 229	22.37 248	28.02 260	25.12 260	21.26 240	13.77 244	20.04 231	18.46 228	33.94 243	30.81 233

JetBlue	33.16 247	30.03 237	36.86 262	39.95 238	35.04 240	44.19 239	36.23 237	30.47 256	47.01 258	15.01 246	10.48 224	79.96 268	19.64 220	25.82 238	18.89 240	17.14 253	40.11 263	25.93 261	36.94 231	25.94 253	32.23 263	26.39 262	31.84 241	27.47 256	31.63 240	33.13 255	48.81 259	48.30 253

WAO-6	37.66 252	47.81 246	21.43 247	60.52 242	52.73 256	58.92 243	64.84 245	27.98 250	43.38 253	33.02 258	17.53 241	43.36 236	50.95 257	89.65 250	33.50 255	18.63 258	24.84 245	13.57 248	42.17 240	25.77 252	21.16 253	19.52 253	35.00 242	18.52 248	43.20 256	29.62 250	37.17 246	41.96 250

WAO-8	45.52 258	56.99 257	36.84 260	70.78 260	61.58 257	72.65 262	72.88 255	44.15 259	50.34 260	32.51 256	26.24 254	68.22 259	50.98 258	91.91 254	34.40 256	19.25 259	31.26 255	14.25 250	53.00 251	37.84 262	18.64 246	12.91 239	45.23 243	27.94 257	54.23 264	39.08 258	48.02 257	56.81 261

Venus	45.52 258	56.99 257	36.84 260	70.77 259	61.58 257	72.65 262	72.88 255	44.15 259	50.34 260	32.51 256	26.24 254	68.22 259	50.98 258	91.91 254	34.40 256	19.25 259	31.26 255	14.25 250	53.00 251	37.84 262	18.64 246	12.91 239	45.23 243	27.94 257	54.23 264	39.08 258	48.02 257	56.81 261

DPSimNet_ROB	59.87 265	56.83 256	60.12 268	63.44 248	74.40 269	61.08 244	66.03 246	29.26 255	91.88 270	80.83 269	53.70 262	74.56 264	48.76 254	90.67 251	61.12 265	47.44 266	55.65 267	43.29 266	68.79 265	60.06 268	52.83 268	61.42 268	45.69 245	46.03 265	46.40 259	63.34 266	56.49 264	56.41 260

PWCK	39.46 253	63.60 260	25.26 249	73.87 264	41.94 243	61.54 245	51.88 241	54.42 263	37.36 251	26.43 253	38.00 257	62.72 256	47.31 251	27.64 239	24.07 251	10.09 241	32.07 258	12.97 247	84.14 269	29.01 257	25.42 258	16.79 251	48.17 246	30.69 259	35.86 249	32.01 252	32.05 239	40.21 247

SQANet	19.01 226	32.39 239	7.05 219	58.51 241	34.20 238	58.54 242	40.35 239	4.32 190	1.69 169	4.85 218	1.45 128	32.05 219	6.71 194	57.82 241	11.24 199	1.77 68	6.68 215	1.66 178	31.16 222	2.08 166	8.23 206	7.99 186	54.11 247	2.11 183	5.60 193	10.88 205	10.17 204	19.67 211

otaku	22.42 234	43.20 243	9.38 228	63.06 247	42.07 244	64.13 251	51.05 240	6.07 209	4.42 201	10.13 233	1.74 135	33.95 222	10.96 207	66.92 243	12.03 202	1.89 75	8.57 221	1.66 178	38.00 232	7.96 224	8.85 215	8.28 198	54.71 248	2.95 192	9.04 209	9.25 193	14.25 218	20.70 213

Ntro	23.84 239	41.67 241	11.59 231	63.69 249	43.73 245	62.95 249	57.60 243	8.47 213	6.35 210	11.89 239	2.51 152	35.10 225	7.96 198	75.67 246	12.59 205	1.67 65	9.55 225	2.68 206	39.05 234	9.79 230	8.70 211	8.40 201	55.40 249	3.24 198	11.18 218	15.16 219	14.07 217	23.09 220

ACVNet_2	33.32 248	48.24 247	22.45 248	67.72 256	50.69 255	65.88 254	85.41 266	28.48 251	14.03 229	14.63 243	9.36 220	52.16 248	31.94 236	91.62 252	13.62 213	2.72 118	21.29 241	5.84 228	51.78 248	16.52 240	10.41 223	7.93 184	58.06 250	13.93 245	36.96 252	18.42 227	25.58 232	33.95 239

PSMNet_ROB	32.72 246	49.56 251	17.71 244	65.01 251	47.98 247	61.81 246	62.32 244	19.85 240	21.78 245	27.64 254	25.28 252	42.80 235	43.52 249	83.58 247	21.88 248	4.36 176	19.43 240	6.46 232	43.95 241	16.36 239	13.14 233	11.66 232	58.31 251	14.57 247	31.67 241	24.32 241	29.94 238	18.64 207

RainbowNet	28.72 245	46.67 245	19.30 245	69.82 257	47.14 246	68.90 258	70.63 253	10.00 216	3.26 191	17.63 247	2.27 141	46.57 239	29.74 232	91.67 253	17.86 234	3.37 147	12.50 231	5.59 224	44.74 242	17.11 241	10.33 222	8.87 205	58.90 252	5.15 216	14.30 223	12.58 213	17.44 223	23.01 219

ACVNet-4b	27.62 242	43.15 242	14.04 236	69.86 258	48.10 248	70.20 259	77.34 258	10.63 219	9.55 221	15.00 245	1.55 130	59.33 251	11.37 208	93.44 256	12.94 209	2.57 113	15.66 234	5.69 226	33.68 226	14.13 236	9.17 217	7.28 160	59.49 253	4.60 206	12.85 221	9.43 194	15.52 220	19.12 208

ACVNet_1	28.17 244	43.81 244	17.24 241	67.32 253	49.50 250	66.04 256	82.98 263	16.42 234	8.08 215	11.43 238	7.19 204	34.00 223	27.09 228	93.81 257	14.92 226	2.21 98	17.82 238	6.77 234	36.07 230	11.39 233	10.56 224	7.42 165	59.65 254	6.11 220	20.40 233	15.24 221	10.18 205	16.93 203

Dean	44.25 257	52.28 254	33.23 258	77.10 266	64.97 260	79.61 268	83.94 265	43.21 258	43.41 254	35.28 259	25.28 252	61.70 254	57.88 265	95.07 267	21.16 247	4.55 178	29.50 254	12.92 245	64.62 262	29.22 258	11.94 229	10.07 222	59.70 255	23.01 251	50.00 261	39.42 260	53.45 262	32.13 235

IMH-64-1	35.05 249	48.99 248	25.77 252	61.80 243	50.28 253	62.71 247	68.79 247	27.80 248	35.88 249	10.10 231	14.48 233	46.82 240	41.96 247	94.04 258	19.93 242	7.49 229	22.67 242	9.35 240	48.46 244	21.14 245	14.12 237	12.56 236	59.91 256	12.21 240	41.64 253	20.57 233	27.79 233	39.03 245

IMH-64	35.05 249	48.99 248	25.77 252	61.80 243	50.28 253	62.71 247	68.79 247	27.80 248	35.88 249	10.10 231	14.48 233	46.82 240	41.96 247	94.04 258	19.93 242	7.49 229	22.67 242	9.35 240	48.46 244	21.14 245	14.12 237	12.56 236	59.91 256	12.21 240	41.64 253	20.57 233	27.79 233	39.03 245

IMH	36.38 251	50.15 252	26.16 254	62.16 246	50.12 252	63.98 250	68.96 249	28.54 252	38.29 252	11.29 236	14.14 231	50.26 245	54.45 263	94.09 260	20.59 244	7.40 226	23.63 244	10.28 242	49.17 246	22.78 249	13.74 235	11.88 233	59.95 258	13.42 243	41.71 255	23.99 240	29.69 237	41.45 249

TorneroNet-64	40.02 254	51.18 253	25.58 251	64.09 250	48.50 249	64.50 252	69.74 250	27.58 247	44.28 255	21.06 251	14.38 232	70.42 261	57.53 264	94.84 262	27.09 253	8.83 237	28.00 252	16.10 253	54.90 255	26.42 254	15.26 241	13.34 242	61.86 259	22.65 250	33.51 244	30.60 251	34.09 244	54.24 259

TorneroNet	40.95 256	54.80 255	28.35 255	67.47 255	50.00 251	66.00 255	71.75 254	26.53 246	45.69 256	24.20 252	21.34 249	68.12 258	53.25 262	94.92 264	27.93 254	9.57 239	26.82 250	16.87 256	54.27 253	24.50 251	16.26 243	13.93 243	62.31 260	23.32 252	36.59 251	27.14 247	43.07 254	50.69 256

ktn	53.49 262	64.55 261	32.09 256	67.37 254	73.02 268	67.18 257	79.08 260	39.47 257	71.03 266	45.61 265	66.57 266	53.73 249	46.66 250	95.58 269	51.51 263	35.27 263	42.24 265	32.53 264	61.67 260	36.66 261	34.35 265	37.51 266	63.57 261	39.21 261	45.92 258	42.82 262	58.10 265	61.01 263

MADNet++	76.55 269	72.12 266	82.72 271	61.81 245	81.28 270	58.20 241	69.82 251	68.60 270	78.83 268	85.65 270	92.58 270	79.76 267	85.27 270	36.74 240	81.31 270	89.87 270	87.51 271	69.64 269	82.22 268	90.64 271	91.37 271	93.20 272	65.06 262	90.12 271	59.87 268	75.77 268	74.46 269	62.48 265

KSHMR	57.18 264	74.32 268	54.88 267	81.85 269	71.02 265	78.52 267	83.49 264	67.32 269	55.52 263	57.05 267	55.43 263	62.46 255	47.47 253	94.95 265	62.89 266	43.86 265	41.02 264	36.71 265	65.14 263	47.71 265	30.88 261	22.80 256	66.24 263	55.80 269	49.31 260	33.72 256	50.52 260	52.93 257

notaker	50.99 260	64.58 262	35.58 259	71.22 261	67.03 262	71.52 261	79.74 261	46.10 261	64.92 264	43.57 263	60.04 264	61.27 253	52.88 261	94.30 261	52.11 264	32.30 262	36.01 261	25.62 260	66.68 264	41.75 264	26.51 259	26.69 263	69.04 264	40.16 263	27.04 236	32.57 254	39.45 248	47.99 252

LVE	40.69 255	49.32 250	32.19 257	74.37 265	65.31 261	65.52 253	78.53 259	29.09 254	24.11 247	37.95 260	38.44 258	39.09 232	50.88 256	95.16 268	18.50 237	6.31 213	25.93 247	13.65 249	54.80 254	26.51 255	16.26 243	15.81 249	69.49 265	26.57 255	44.82 257	33.95 257	41.51 251	24.49 224

UNDER WATER	53.46 261	66.50 263	44.48 263	77.89 267	68.28 263	75.27 265	86.28 268	62.01 266	51.94 262	41.57 261	48.61 261	74.76 265	58.64 266	94.91 263	40.27 261	19.59 261	35.94 260	25.36 259	57.83 258	30.24 259	22.42 256	21.82 254	69.76 266	49.60 267	53.54 263	52.17 263	44.57 255	69.15 267

HanzoNet	61.45 267	69.33 264	44.96 264	71.45 262	72.16 267	72.71 264	79.94 262	60.19 265	75.71 267	45.02 264	73.92 267	75.04 266	64.67 268	96.72 270	48.25 262	40.02 264	53.74 266	47.73 267	76.16 266	51.62 266	46.98 267	46.48 267	73.13 267	39.85 262	55.14 266	52.31 264	60.69 266	65.16 266

JetRed	63.04 268	70.59 265	68.87 269	66.96 252	63.46 259	70.43 260	74.93 257	66.45 268	66.78 265	41.63 262	39.08 259	81.30 269	13.47 211	63.11 242	65.97 267	66.70 267	65.90 268	75.66 271	63.14 261	54.09 267	78.41 269	73.67 269	73.25 268	49.49 266	56.43 267	64.32 267	66.29 268	61.81 264

UNDER WATER-64	54.23 263	63.34 259	46.02 265	79.36 268	71.42 266	76.64 266	88.13 269	66.12 267	46.96 257	52.07 266	60.69 265	73.21 263	59.22 267	94.98 266	35.82 258	18.58 257	36.56 262	27.05 262	54.96 256	27.40 256	22.29 255	24.45 258	75.67 269	44.51 264	51.17 262	56.84 265	41.43 250	69.34 268

ASD4	81.93 270	73.21 267	76.95 270	73.65 263	68.72 264	82.82 269	70.01 252	72.46 271	81.37 269	64.41 268	77.66 269	50.65 246	95.44 271	68.75 244	77.39 269	87.32 269	86.80 270	89.75 272	81.77 267	89.98 270	88.86 270	88.63 271	80.66 270	86.12 270	99.17 274	99.85 273	99.79 274	99.90 273

LRCNet_RVC	60.98 266	74.62 269	47.06 266	94.31 270	95.29 271	91.20 270	85.70 267	54.57 264	35.63 248	98.62 271	74.21 268	91.97 272	68.08 269	96.82 271	39.31 260	18.45 256	70.27 269	52.85 268	94.58 270	64.63 269	32.99 264	24.53 259	94.81 271	53.78 268	19.71 230	12.68 214	33.49 241	26.36 227

PML	96.12 271	100.00 274	83.16 272	100.00 272	100.00 273	100.00 274	99.20 273	100.00 276	99.01 272	100.00 274	96.16 271	99.92 276	100.00 276	98.52 272	94.60 271	91.70 271	91.21 272	74.14 270	100.00 275	98.06 273	92.87 272	86.59 270	97.59 272	98.11 273	94.46 273	99.98 274	100.00 275	99.92 274

HaxPig	99.00 275	100.00 274	98.99 274	100.00 272	100.00 273	99.99 273	100.00 274	99.99 275	99.89 273	100.00 274	99.98 275	100.00 277	99.94 275	100.00 274	99.61 274	99.46 273	99.97 276	99.58 274	99.99 274	99.99 274	97.37 274	96.43 273	99.99 273	99.98 274	89.52 271	99.53 272	94.23 272	98.48 272

MyStereo03	100.00 280	100.00 274	100.00 276	100.00 272	100.00 273	100.00 274	100.00 274	100.00 276	100.00 274	100.00 274	100.00 276	100.00 277	100.00 276	100.00 274	100.00 278	100.00 275	100.00 277	100.00 277	100.00 275	100.00 277	100.00 278	100.00 278	100.00 274	100.00 275	100.00 275	100.00 275	100.00 275	100.00 275

MyStereo02	96.30 272	100.00 274	100.00 276	100.00 272	0.00 1	100.00 274	100.00 274	100.00 276	100.00 274	100.00 274	100.00 276	100.00 277	100.00 276	100.00 274	100.00 278	100.00 275	100.00 277	100.00 277	100.00 275	100.00 277	100.00 278	100.00 278	100.00 274	100.00 275	100.00 275	100.00 275	100.00 275	100.00 275

CasAABBNet	100.00 280	100.00 274	100.00 276	100.00 272	100.00 273	100.00 274	100.00 274	100.00 276	100.00 274	100.00 274	100.00 276	100.00 277	100.00 276	100.00 274	100.00 278	100.00 275	100.00 277	100.00 277	100.00 275	100.00 277	100.00 278	100.00 278	100.00 274	100.00 275	100.00 275	100.00 275	100.00 275	100.00 275

DPSMNet_ROB	99.54 277	99.78 273	100.00 276	100.00 272	100.00 273	100.00 274	100.00 274	99.19 272	100.00 274	99.32 272	99.65 272	91.68 271	99.16 274	100.00 274	99.94 276	100.00 275	99.83 275	99.99 275	99.59 272	99.99 274	99.77 276	99.66 276	100.00 274	100.00 275	100.00 275	100.00 275	100.00 275	100.00 275

DGTPSM_ROB	99.53 276	99.77 272	100.00 276	100.00 272	100.00 273	100.00 274	100.00 274	99.19 272	100.00 274	99.32 272	99.66 273	91.63 270	99.15 273	100.00 274	99.94 276	100.00 275	99.82 274	99.99 275	99.51 271	99.99 274	99.77 276	99.66 276	100.00 274	100.00 275	100.00 275	100.00 275	100.00 275	100.00 275

DPSM_ROB	99.91 278	100.00 274	100.00 276	100.00 272	100.00 273	98.90 271	98.96 271	100.00 276	100.00 274	100.00 274	100.00 276	99.76 274	100.00 276	100.00 274	100.00 278	100.00 275	100.00 277	100.00 277	100.00 275	100.00 277	100.00 278	100.00 278	100.00 274	100.00 275	100.00 275	100.00 275	100.00 275	100.00 275

DPSM	99.91 278	100.00 274	100.00 276	100.00 272	100.00 273	98.90 271	98.96 271	100.00 276	100.00 274	100.00 274	100.00 276	99.76 274	100.00 276	100.00 274	100.00 278	100.00 275	100.00 277	100.00 277	100.00 275	100.00 277	100.00 278	100.00 278	100.00 274	100.00 275	100.00 275	100.00 275	100.00 275	100.00 275

MEDIAN_ROB	97.62 273	99.11 271	98.47 273	100.00 272	99.99 272	100.00 274	100.00 274	99.48 274	98.33 271	100.00 274	99.95 274	98.03 273	96.13 272	99.95 273	99.43 273	98.46 272	98.58 273	98.67 273	99.88 273	97.97 272	93.64 273	96.55 274	100.00 274	97.27 272	87.22 270	92.69 270	89.89 271	95.94 271

AVERAGE_ROB	98.96 274	100.00 274	99.80 275	100.00 272	100.00 273	100.00 274	100.00 274	100.00 276	100.00 274	100.00 274	100.00 276	100.00 277	100.00 276	100.00 274	99.80 275	99.85 274	100.00 277	100.00 277	100.00 275	100.00 277	98.20 275	99.54 275	100.00 274	100.00 275	93.40 272	93.83 271	94.40 273	93.22 270

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