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

CREStereo++_RVC	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
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
s12784h	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
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
PMTNet	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MEDIAN_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AVERAGE_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9
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
STStereo	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

NVstereo2D	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

PWC_ROB	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

PWCDC_ROB	0.01 9	0.02 14	0.02 14	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

PWCK	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

iinet-f	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MFN_U_SF_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MSC_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MFN_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

ADCMid	0.08 26	0.02 14	0.13 69	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 174	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.07 37	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 23

ADCS	0.06 24	0.02 14	0.04 21	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.03 153	0.02 15	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.02 15	0.01 9	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 27	0.02 15

AnyNet_C01	0.08 26	0.03 23	0.04 21	0.02 15	0.03 21	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.46 180	0.02 15	0.03 23	0.03 21	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 25	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.03 22	0.03 23

RYNet	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 25	0.03 23	0.02 15	0.02 16	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

LSM0	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

FADNet_RVC	0.10 33	0.03 23	0.04 21	0.03 23	0.04 28	0.05 32	0.04 28	0.04 28	0.04 28	0.03 21	0.04 27	0.04 27	0.03 21	0.04 28	0.03 24	0.03 24	0.04 25	0.04 27	0.04 27	0.04 28	0.04 28	0.03 24	1.63 220	0.03 23	0.03 24	0.04 28	0.03 22	0.04 28

BEATNet_4x	0.08 26	0.03 23	0.06 31	0.03 23	0.03 21	0.03 22	0.03 24	0.03 24	0.03 25	1.47 181	0.03 24	0.03 23	0.03 21	0.03 25	0.03 24	0.03 24	0.03 20	0.03 23	0.03 22	0.03 24	0.03 23	0.03 24	0.03 23	0.03 23	0.03 24	0.03 24	0.03 22	0.03 23

ADCL	0.08 26	0.03 23	0.06 31	0.03 23	0.03 21	0.03 22	0.03 24	0.03 24	0.03 25	1.47 181	0.03 24	0.03 23	0.03 21	0.03 25	0.03 24	0.03 24	0.03 20	0.03 23	0.03 22	0.03 24	0.03 23	0.03 24	0.03 23	0.03 23	0.03 24	0.03 24	0.03 22	0.03 23

AnyNet_C32	0.12 48	0.03 23	0.07 33	0.03 23	0.03 21	0.03 22	0.03 24	0.03 24	0.02 15	2.33 214	0.04 27	0.04 27	0.03 21	0.02 15	0.03 24	0.04 28	0.04 25	0.04 27	0.03 22	0.03 24	0.03 23	0.03 24	0.03 23	0.03 23	0.04 28	0.03 24	0.03 22	0.02 15

ADCPNet	0.08 26	0.03 23	0.04 21	0.03 23	0.03 21	0.03 22	0.03 24	0.03 24	0.03 25	1.32 174	0.03 24	0.03 23	0.03 21	0.03 25	0.03 24	0.03 24	0.03 20	0.03 23	0.03 22	0.03 24	0.03 23	0.03 24	0.03 23	0.03 23	0.03 24	0.03 24	0.04 27	0.03 23

APVNet	0.09 31	0.06 34	0.04 21	0.06 34	0.04 28	0.05 32	0.04 28	0.05 32	1.08 203	0.05 24	0.05 31	0.05 31	0.04 29	0.05 31	0.04 29	0.04 28	0.05 32	0.04 27	0.05 30	0.04 28	0.05 32	0.04 29	0.04 28	0.04 29	0.05 33	0.04 28	0.05 33	0.04 28

FADNet-RVC-Resample	0.10 33	0.04 29	0.05 26	0.04 29	0.05 31	0.05 32	0.05 33	0.07 35	0.05 33	0.05 24	0.05 31	0.05 31	0.04 29	0.05 31	0.04 29	0.04 28	0.05 32	0.05 34	0.05 30	0.05 34	0.05 32	0.04 29	1.53 219	0.04 29	0.05 33	0.05 33	0.06 38	0.05 32

FADNet-RVC	0.11 45	0.04 29	0.05 26	0.04 29	0.05 31	0.04 28	0.04 28	0.05 32	0.04 28	0.04 22	0.04 27	0.04 27	0.04 29	0.05 31	0.04 29	0.04 28	0.04 25	0.04 27	0.05 30	0.04 28	0.04 28	0.04 29	1.79 226	0.04 29	0.04 28	0.04 28	0.04 27	0.05 32

FADNet	0.11 45	0.04 29	0.05 26	0.06 34	0.05 31	0.04 28	0.04 28	0.04 28	0.04 28	0.04 22	0.05 31	0.05 31	0.04 29	0.05 31	0.04 29	0.04 28	0.04 25	0.04 27	0.04 27	0.05 34	0.05 32	0.04 29	1.74 224	0.04 29	0.04 28	0.05 33	0.04 27	0.05 32

ADCRef	0.13 53	0.04 29	0.05 26	0.04 29	0.04 28	0.04 28	0.09 41	0.04 28	0.04 28	2.46 217	0.04 27	0.04 27	0.04 29	0.04 28	0.04 29	0.04 28	0.04 25	0.04 27	0.04 27	0.04 28	0.04 28	0.04 29	0.04 28	0.05 33	0.04 28	0.04 28	0.04 27	0.04 28

ADCP+	0.12 48	0.04 29	0.07 33	0.04 29	0.05 31	0.04 28	0.04 28	0.04 28	0.04 28	2.28 208	0.05 31	0.05 31	0.04 29	0.04 28	0.04 29	0.04 28	0.05 32	0.04 27	0.05 30	0.04 28	0.04 28	0.04 29	0.04 28	0.05 33	0.04 28	0.04 28	0.04 27	0.04 28

AASNet	0.05 21	0.08 37	0.08 36	0.07 36	0.05 31	0.05 32	0.05 33	0.07 35	0.05 33	0.05 24	0.05 31	0.05 31	0.05 36	0.06 36	0.07 35	0.05 35	0.05 32	0.05 34	0.05 30	0.05 34	0.05 32	0.05 35	0.04 28	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 32

SACVNet	0.05 21	0.08 37	0.08 36	0.07 36	0.05 31	0.05 32	0.05 33	0.07 35	0.05 33	0.05 24	0.05 31	0.05 31	0.05 36	0.06 36	0.07 35	0.05 35	0.05 32	0.05 34	0.05 30	0.05 34	0.05 32	0.05 35	0.04 28	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 32

AACVNet	0.05 21	0.08 37	0.08 36	0.07 36	0.05 31	0.05 32	0.05 33	0.07 35	0.05 33	0.05 24	0.05 31	0.05 31	0.05 36	0.06 36	0.07 35	0.05 35	0.05 32	0.05 34	0.05 30	0.05 34	0.05 32	0.05 35	0.04 28	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 33	0.05 32

FINET	0.07 25	0.08 37	0.07 33	0.08 39	0.07 38	0.08 40	0.07 37	0.08 41	0.07 37	0.08 30	0.07 38	0.08 38	0.07 39	0.07 39	0.07 35	0.07 38	0.07 38	0.07 39	0.07 37	0.07 39	0.08 40	0.07 38	0.07 35	0.06 39	0.07 38	0.07 38	0.08 41	0.06 38

BEATNet-Init1	0.15 64	0.07 35	0.10 42	0.08 39	0.07 38	0.07 38	0.07 37	0.07 35	0.07 37	2.19 205	0.08 39	0.08 38	0.07 39	0.07 39	0.07 35	0.07 38	0.08 40	0.07 39	0.08 39	0.08 40	0.07 38	0.07 38	0.07 35	0.07 40	0.08 39	0.07 38	0.07 39	0.07 39

DeepPrunerF	0.15 64	0.07 35	0.10 42	0.08 39	0.07 38	0.07 38	0.07 37	0.07 35	0.07 37	2.19 205	0.08 39	0.08 38	0.07 39	0.07 39	0.07 35	0.07 38	0.08 40	0.07 39	0.08 39	0.08 40	0.07 38	0.07 38	0.07 35	0.07 40	0.08 39	0.07 38	0.07 39	0.07 39

SepStereo	0.09 31	0.09 41	0.09 39	0.09 42	0.10 43	0.09 41	0.08 40	0.09 42	0.08 40	0.09 31	0.08 39	0.09 41	0.09 42	0.08 42	0.08 42	0.09 42	0.09 42	0.08 42	0.09 41	0.08 40	0.09 41	0.08 41	0.09 38	0.09 42	0.10 41	0.08 41	0.10 42	0.09 41

FADE			0.05 26	0.05 33				0.05 32		0.06 29			0.04 29	0.05 31	0.07 35	0.07 38	0.07 38	0.05 34		0.04 28	0.09 41	0.08 41	0.06 34	0.05 33			0.05 33

LRCNet_RVC	0.11 45	0.12 53	0.09 39	0.12 54	0.09 41	0.12 53	0.09 41	0.12 54	0.09 41	0.12 42	0.09 42	0.11 52	0.09 42	0.09 43	0.09 43	0.09 42	0.12 54	0.16 74	0.21 74	0.09 43	0.12 54	0.09 43	0.09 38	0.09 42	0.12 53	0.28 104	0.12 54	0.09 41

UNet	0.19 71	0.13 55	0.09 39	0.13 56	0.09 41	0.13 55	0.09 41	0.13 55	0.09 41	0.90 143	0.09 42	0.13 55	0.09 42	0.10 46	0.09 43	0.70 175	0.13 56	0.09 43	0.13 53	0.10 44	0.91 177	0.09 43	0.10 41	0.09 42	0.13 54	0.10 42	0.13 56	0.09 41

ProNet	0.12 48	0.18 66	0.11 55	0.14 57	0.10 43	0.14 57	0.11 54	0.14 56	0.11 54	0.14 43	0.10 44	0.14 56	0.10 45	0.10 46	0.11 55	0.10 44	0.15 63	0.10 44	0.14 55	0.10 44	0.14 56	0.10 45	0.11 53	0.10 45	0.15 61	0.10 42	0.14 57	0.10 45

AnonymousM	0.10 33	0.10 42	0.10 42	0.10 43	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 43	0.10 43	0.10 32	0.10 44	0.10 42	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 41	0.10 45	0.10 41	0.10 42	0.10 42	0.10 45

PVD	0.10 33	0.10 42	0.10 42	0.10 43	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 43	0.10 43	0.10 32	0.10 44	0.10 42	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 41	0.10 45	0.10 41	0.10 42	0.10 42	0.10 45

SHD	0.10 33	0.10 42	0.10 42	0.10 43	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 43	0.10 43	0.10 32	0.10 44	0.10 42	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 41	0.10 45	0.10 41	0.10 42	0.10 42	0.10 45

SAMSARA	0.10 33	0.10 42	0.10 42	0.10 43	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 43	0.10 43	0.10 32	0.10 44	0.10 42	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 41	0.10 45	0.10 41	0.10 42	0.10 42	0.10 45

XQC	0.10 33	0.10 42	0.10 42	0.10 43	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 43	0.10 43	0.10 32	0.10 44	0.10 42	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 41	0.10 45	0.10 41	0.10 42	0.10 42	0.10 45

RTSC	0.10 33	0.10 42	0.10 42	0.10 43	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 43	0.10 43	0.10 32	0.10 44	0.10 42	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 41	0.10 45	0.10 41	0.10 42	0.10 42	0.10 45

RTS	0.10 33	0.10 42	0.10 42	0.10 43	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 43	0.10 43	0.10 32	0.10 44	0.10 42	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 41	0.10 45	0.10 41	0.10 42	0.10 42	0.10 45

RTSA	0.10 33	0.10 42	0.10 42	0.10 43	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 43	0.10 43	0.10 32	0.10 44	0.10 42	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 41	0.10 45	0.10 41	0.10 42	0.10 42	0.10 45

MADNet+	0.10 33	0.10 42	0.10 42	0.10 43	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 43	0.10 43	0.10 32	0.10 44	0.10 42	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 41	0.10 45	0.10 41	0.10 42	0.10 42	0.10 45

MADNet++	0.10 33	0.10 42	0.10 42	0.10 43	0.10 43	0.10 42	0.10 44	0.10 43	0.10 43	0.10 32	0.10 44	0.10 42	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 44	0.10 43	0.10 44	0.10 42	0.10 44	0.10 43	0.10 45	0.10 41	0.10 45	0.10 41	0.10 42	0.10 42	0.10 45

JetRed	0.22 78	0.11 52	0.12 61	0.11 53	0.11 55	0.11 52	0.11 54	0.11 53	0.11 54	2.93 224	0.11 55	0.11 52	0.11 56	0.11 59	0.11 55	0.12 64	0.11 53	0.11 58	0.11 52	0.11 56	0.11 53	0.11 56	0.11 53	0.11 57	0.11 52	0.11 55	0.11 53	0.11 56

CIPLG	0.13 53	0.15 57	0.12 61	0.14 57	0.11 55	0.14 57	0.11 54	0.15 64	0.11 54	0.15 47	0.11 55	0.15 64	0.11 56	0.12 63	0.12 66	0.11 55	0.15 63	0.11 58	0.15 62	0.11 56	0.14 56	0.11 56	0.11 53	0.12 65	0.15 61	0.12 65	0.15 63	0.12 64

IPLG	0.12 48	0.15 57	0.12 61	0.14 57	0.11 55	0.14 57	0.11 54	0.14 56	0.11 54	0.15 47	0.11 55	0.14 56	0.11 56	0.12 63	0.11 55	0.11 55	0.14 57	0.11 58	0.14 55	0.11 56	0.14 56	0.11 56	0.11 53	0.11 57	0.14 56	0.11 55	0.14 57	0.11 56

IPLGR_C	0.13 53	0.16 62	0.14 72	0.15 64	0.11 55	0.14 57	0.11 54	0.14 56	0.11 54	0.14 43	0.11 55	0.14 56	0.11 56	0.12 63	0.11 55	0.11 55	0.14 57	0.11 58	0.14 55	0.11 56	0.14 56	0.11 56	0.11 53	0.11 57	0.14 56	0.11 55	0.15 63	0.11 56

MIPNet	0.12 48	0.15 57	0.12 61	0.14 57	0.11 55	0.14 57	0.11 54	0.14 56	0.11 54	0.15 47	0.11 55	0.14 56	0.11 56	0.12 63	0.11 55	0.11 55	0.14 57	0.11 58	0.15 62	0.11 56	0.14 56	0.11 56	0.11 53	0.11 57	0.14 56	0.11 55	0.14 57	0.11 56

IPLGR	0.13 53	0.15 57	0.12 61	0.14 57	0.11 55	0.14 57	0.11 54	0.14 56	0.13 69	0.15 47	0.11 55	0.14 56	0.12 69	0.12 63	0.11 55	0.11 55	0.14 57	0.11 58	0.14 55	0.11 56	0.14 56	0.11 56	0.11 53	0.12 65	0.15 61	0.11 55	0.14 57	0.11 56

ACRE	0.13 53	0.16 62	0.12 61	0.14 57	0.11 55	0.14 57	0.11 54	0.15 64	0.11 54	0.14 43	0.11 55	0.14 56	0.11 56	0.12 63	0.11 55	0.11 55	0.14 57	0.11 58	0.14 55	0.11 56	0.14 56	0.11 56	0.11 53	0.11 57	0.14 56	0.11 55	0.14 57	0.11 56

ICVP	0.13 53	0.16 62	0.11 55	0.16 65	0.11 55	0.16 65	0.11 54	0.16 66	0.11 54	0.16 53	0.11 55	0.16 66	0.11 56	0.11 59	0.11 55	0.11 55	0.16 65	0.11 58	0.16 64	0.11 56	0.16 65	0.11 56	0.11 53	0.11 57	0.16 65	0.11 55	0.16 65	0.11 56
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ELAS_RVC	0.14 59	0.18 66	0.11 55	0.19 70	0.11 55	0.18 67	0.13 69	0.16 66	0.11 54	0.17 54	0.11 55	0.14 56	0.11 56	0.09 43	0.11 55	0.12 64	0.17 68	0.10 44	0.18 67	0.11 56	0.18 67	0.11 56	0.10 41	0.11 57	0.19 70	0.11 55	0.19 69	0.12 64
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 59	0.19 70	0.11 55	0.20 72	0.11 55	0.20 70	0.12 65	0.18 71	0.12 64	0.18 56	0.12 67	0.19 71	0.11 56	0.11 59	0.11 55	0.11 55	0.18 70	0.11 58	0.19 70	0.11 56	0.19 69	0.11 56	0.11 53	0.11 57	0.20 71	0.11 55	0.20 71	0.12 64
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.14 59	0.23 79	0.10 42	0.19 70	0.11 55	0.20 70	0.11 54	0.16 66	0.10 43	0.15 47	0.11 55	0.15 64	0.11 56	0.09 43	0.11 55	0.11 55	0.16 65	0.10 44	0.17 65	0.11 56	0.18 67	0.11 56	0.09 38	0.10 45	0.18 67	0.11 55	0.19 69	0.12 64
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DeepPruner_ROB	0.15 64	0.18 66	0.12 61	0.18 68	0.12 67	0.18 67	0.12 65	0.18 71	0.13 69	0.18 56	0.12 67	0.18 70	0.12 69	0.13 70	0.12 66	0.13 70	0.18 70	0.13 71	0.18 67	0.12 68	0.19 69	0.12 67	0.13 68	0.12 65	0.18 67	0.12 65	0.18 67	0.12 64

HSM	0.14 59	0.17 65	0.11 55	0.17 67	0.11 55	0.17 66	0.12 65	0.17 69	0.11 54	0.17 54	0.11 55	0.17 68	0.11 56	0.12 63	0.12 66	0.12 64	0.17 68	0.12 68	0.17 65	0.12 68	0.17 66	0.12 67	0.12 64	0.12 65	0.17 66	0.12 65	0.17 66	0.12 64

PDISCO_ROB	0.50 128	0.15 57	0.11 55	0.16 65	3.16 238	0.13 55	0.12 65	0.14 56	0.12 64	0.15 47	0.11 55	2.55 227	0.11 56	2.20 227	0.13 71	0.12 64	0.16 65	0.10 44	0.14 55	0.12 68	0.15 64	0.12 67	0.12 64	0.12 65	0.15 61	0.10 42	2.75 227	0.09 41

LALA_ROB	0.15 64	0.21 73	0.12 61	0.21 75	0.12 67	0.20 70	0.14 70	0.20 73	0.12 64	0.22 62	0.12 67	0.16 66	0.12 69	0.10 46	0.12 66	0.12 64	0.21 76	0.11 58	0.22 75	0.12 68	0.20 71	0.12 67	0.11 53	0.12 65	0.21 75	0.14 70	0.21 75	0.13 71

JetBlue	0.23 79	0.12 53	0.13 69	0.12 54	0.12 67	0.12 53	0.11 54	0.14 56	0.12 64	3.07 225	0.12 67	0.12 54	0.11 56	0.11 59	0.13 71	0.13 70	0.12 54	0.12 68	0.13 53	0.11 56	0.12 54	0.13 71	0.12 64	0.14 72	0.13 54	0.12 65	0.12 54	0.11 56

SFCPSM	0.23 79	0.18 66	0.13 69	0.18 68	0.12 67	0.18 67	0.80 186	0.17 69	0.12 64	0.88 142	0.12 67	0.17 68	0.12 69	0.13 70	0.12 66	0.12 64	0.18 70	0.12 68	0.18 67	0.12 68	1.18 198	0.13 71	0.12 64	0.12 65	0.18 67	0.13 69	0.18 67	0.12 64

GMStereo	0.14 59	0.13 55	0.14 72	0.14 57	0.14 71	0.14 57	0.14 70	0.14 56	0.14 71	0.14 43	0.14 72	0.14 56	0.14 73	0.14 72	0.14 73	0.14 72	0.14 57	0.14 72	0.14 55	0.14 73	0.14 56	0.14 73	0.14 69	0.14 72	0.14 56	0.14 70	0.14 57	0.14 72
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
dd	0.18 68	0.22 75	0.16 74	0.22 77	0.15 72	0.22 77	0.15 72	0.21 77	0.15 72	0.21 60	0.15 73	0.21 74	0.15 74	0.15 73	0.15 75	0.15 74	0.22 78	0.14 72	0.22 75	0.14 73	0.22 77	0.15 74	0.16 71	0.15 74	0.23 81	0.15 72	0.22 76	0.16 73

dad	0.18 68	0.23 79	0.16 74	0.22 77	0.15 72	0.22 77	0.15 72	0.22 79	0.16 73	0.21 60	0.15 73	0.22 77	0.15 74	0.15 73	0.16 76	0.17 76	0.23 83	0.17 78	0.23 82	0.15 75	0.22 77	0.15 74	0.15 70	0.15 74	0.22 77	0.15 72	0.22 76	0.16 73

MIM_Stereo	0.19 71	0.23 79	0.18 82	0.22 77	0.16 74	0.22 77	0.16 75	0.21 77	0.16 73	0.22 62	0.17 77	0.21 74	0.17 78	0.20 86	0.18 82	0.17 76	0.22 78	0.18 85	0.22 75	0.16 76	0.21 74	0.16 76	0.17 73	0.17 77	0.21 75	0.16 75	0.22 76	0.20 85

HCRNet	0.71 163	6.06 231	3.15 238	0.50 156	0.22 90	0.21 76	0.15 72	3.04 228	0.34 124	0.43 106	0.33 125	0.43 134	0.33 124	0.15 73	0.14 73	0.14 72	0.21 76	0.17 78	0.47 143	0.20 88	0.21 74	0.16 76	0.32 120	0.33 124	0.50 149	0.33 125	0.49 148	0.28 106

MMNet	0.30 92	0.24 86	0.17 78	0.24 88	0.17 77	0.24 88	0.17 77	0.23 87	0.18 82	1.21 168	0.17 77	0.23 82	0.17 78	0.17 77	0.17 79	0.89 185	0.24 87	0.17 78	0.24 86	0.17 78	1.22 202	0.16 76	0.17 73	0.17 77	0.24 87	0.17 77	0.24 85	0.17 78

UPFNet	0.29 89	0.24 86	0.16 74	0.24 88	0.16 74	0.24 88	0.16 75	0.23 87	0.16 73	1.19 166	0.16 75	0.23 82	0.16 76	0.17 77	0.16 76	0.89 185	0.24 87	0.16 74	0.24 86	0.18 83	1.20 200	0.16 76	0.17 73	0.16 76	0.24 87	0.16 75	0.24 85	0.16 73

IGEV_Zeroshot_test	0.18 68	0.22 75	0.18 82	0.21 75	0.18 81	0.20 70	0.17 77	0.20 73	0.16 73	0.25 70	0.16 75	0.21 74	0.17 78	0.16 76	0.18 82	0.15 74	0.20 73	0.16 74	0.20 71	0.18 83	0.21 74	0.17 80	0.17 73	0.17 77	0.20 71	0.17 77	0.20 71	0.16 73

MSKI-zero shot	0.19 71	0.21 73	0.16 74	0.22 77	0.16 74	0.23 84	0.17 77	0.22 79	0.17 78	0.22 62	0.17 77	0.22 77	0.16 76	0.19 85	0.16 76	0.17 76	0.23 83	0.16 74	0.22 75	0.16 76	0.22 77	0.17 80	0.16 71	0.17 77	0.22 77	0.19 84	0.22 76	0.16 73

delet	0.30 92	0.24 86	0.17 78	0.24 88	0.17 77	0.24 88	0.17 77	0.23 87	0.16 73	1.21 168	0.17 77	0.24 88	0.17 78	0.17 77	0.17 79	0.91 189	0.24 87	0.17 78	0.24 86	0.17 78	1.23 204	0.17 80	0.17 73	0.17 77	0.24 87	0.17 77	0.24 85	0.17 78

psm_up	0.30 92	0.24 86	0.17 78	0.25 91	0.17 77	0.24 88	0.17 77	0.24 91	0.17 78	1.20 167	0.17 77	0.23 82	0.17 78	0.17 77	0.18 82	0.90 188	0.24 87	0.17 78	0.25 90	0.17 78	1.24 207	0.17 80	0.17 73	0.17 77	0.24 87	0.17 77	0.24 85	0.17 78

iResNet	0.19 71	0.23 79	0.17 78	0.22 77	0.17 77	0.22 77	0.19 84	0.22 79	0.17 78	0.22 62	0.17 77	0.22 77	0.17 78	0.17 77	0.17 79	0.17 76	0.22 78	0.17 78	0.22 75	0.17 78	0.23 83	0.17 80	0.18 80	0.17 77	0.23 81	0.17 77	0.23 83	0.17 78

GEStereo_RVC	0.36 109	0.23 79	0.18 82	0.23 83	0.18 81	0.23 84	0.19 84	0.22 79	0.19 84	0.24 68	0.20 86	0.24 88	0.18 85	0.18 82	0.18 82	0.21 85	0.25 91	0.18 85	0.22 75	0.18 83	0.23 83	0.18 85	0.19 82	0.20 87	0.23 81	0.20 85	4.43 243	0.19 84

iResNetv2_ROB	0.20 75	0.22 75	0.19 86	0.23 83	0.19 84	0.22 77	0.17 77	0.22 79	0.17 78	0.22 62	0.17 77	0.22 77	0.17 78	0.18 82	0.18 82	0.19 82	0.22 78	0.17 78	0.23 82	0.17 78	0.25 86	0.18 85	0.17 73	0.18 84	0.23 81	0.17 77	0.25 91	0.17 78

AANet_RVC	0.61 148	0.31 101	5.05 245	0.31 103	0.19 84	0.24 88	0.20 86	5.86 241	0.20 85	0.24 68	0.18 84	0.25 90	0.20 87	0.23 94	0.21 90	0.18 80	0.37 117	0.18 85	0.24 86	0.19 87	0.25 86	0.19 87	0.19 82	0.19 86	0.24 87	0.15 72	0.24 85	0.20 85

DAS	0.20 75	0.20 71	0.20 87	0.20 72	0.20 86	0.20 70	0.20 86	0.20 73	0.20 85	0.20 58	0.20 86	0.20 72	0.20 87	0.20 86	0.20 88	0.20 83	0.20 73	0.20 89	0.20 71	0.20 88	0.20 71	0.20 88	0.20 84	0.20 87	0.20 71	0.20 85	0.20 71	0.20 85

ASD4	0.20 75	0.20 71	0.20 87	0.20 72	0.20 86	0.20 70	0.20 86	0.20 73	0.20 85	0.20 58	0.20 86	0.20 72	0.20 87	0.20 86	0.20 88	0.20 83	0.20 73	0.20 89	0.20 71	0.20 88	0.20 71	0.20 88	0.20 84	0.20 87	0.20 71	0.20 85	0.20 71	0.20 85

SPstereo	0.23 79	0.39 113	0.21 89	0.23 83	0.21 88	0.23 84	0.21 89	0.23 87	0.21 88	0.23 67	0.21 89	0.23 82	0.21 91	0.21 89	0.21 90	0.21 85	0.25 91	0.25 97	0.28 98	0.21 91	0.23 83	0.21 90	0.21 86	0.21 90	0.23 81	0.21 88	0.23 83	0.21 89

WAO-6	0.30 92	0.22 75	0.23 92	0.22 77	0.23 94	0.23 84	0.22 92	0.22 79	0.23 93	2.21 207	0.22 92	0.22 77	0.22 93	0.22 91	0.22 94	0.23 89	0.22 78	0.23 95	0.22 75	0.22 93	0.22 77	0.22 91	0.22 89	0.22 93	0.23 81	0.23 93	0.22 76	0.22 91

IMH-64-1	0.29 89	0.23 79	0.23 92	0.23 83	0.22 90	0.22 77	0.23 93	0.22 79	0.22 91	2.02 199	0.23 93	0.23 82	0.22 93	0.23 94	0.23 95	0.23 89	0.23 83	0.22 92	0.23 82	0.22 93	0.22 77	0.22 91	0.22 89	0.22 93	0.22 77	0.22 91	0.22 76	0.22 91

IMH-64	0.29 89	0.23 79	0.23 92	0.23 83	0.22 90	0.22 77	0.23 93	0.22 79	0.22 91	2.02 199	0.23 93	0.23 82	0.22 93	0.23 94	0.23 95	0.23 89	0.23 83	0.22 92	0.23 82	0.22 93	0.22 77	0.22 91	0.22 89	0.22 93	0.22 77	0.22 91	0.22 76	0.22 91

HGLStereo	0.27 86	0.25 90	0.21 89	0.35 113	0.21 88	0.35 109	0.21 89	0.34 108	0.21 88	0.39 93	0.21 89	0.34 105	0.21 91	0.22 91	0.21 90	0.21 85	0.35 110	0.22 92	0.35 109	0.22 93	0.35 105	0.22 91	0.21 86	0.21 90	0.35 109	0.21 88	0.35 108	0.21 89

DISCO	0.59 147	0.29 98	0.22 91	0.27 97	5.05 255	0.30 101	0.21 89	0.28 98	0.21 88	0.27 77	0.21 89	0.27 97	0.20 87	0.21 89	0.21 90	0.21 85	0.27 100	0.21 91	0.27 97	0.21 91	0.27 92	0.23 95	0.21 86	0.21 90	0.27 98	0.21 88	5.06 249	0.22 91

UNDER WATER-64	0.31 100	0.25 90	0.25 97	0.26 96	0.26 97	0.25 93	0.26 99	0.25 92	0.26 101	1.69 186	0.26 102	0.25 90	0.25 98	0.25 98	0.26 104	0.26 96	0.25 91	0.26 102	0.26 93	0.26 103	0.25 86	0.25 96	0.25 95	0.25 98	0.26 96	0.26 100	0.25 91	0.26 102

LoS_RVC	0.25 82	0.25 90	0.25 97	0.25 91	0.25 95	0.25 93	0.25 97	0.25 92	0.25 95	0.25 70	0.25 98	0.25 90	0.25 98	0.26 100	0.25 99	0.26 96	0.25 91	0.25 97	0.26 93	0.25 99	0.25 86	0.25 96	0.25 95	0.25 98	0.25 92	0.25 96	0.25 91	0.25 97

tt_ll	0.25 82	0.25 90	0.25 97	0.25 91	0.25 95	0.25 93	0.25 97	0.25 92	0.25 95	0.25 70	0.25 98	0.25 90	0.25 98	0.26 100	0.25 99	0.26 96	0.25 91	0.25 97	0.26 93	0.25 99	0.25 86	0.25 96	0.25 95	0.25 98	0.25 92	0.25 96	0.25 91	0.25 97

CAS	0.25 82	0.25 90	0.25 97	0.25 91	0.26 97	0.26 98	0.26 99	0.25 92	0.25 95	0.25 70	0.25 98	0.25 90	0.25 98	0.25 98	0.25 99	0.25 93	0.26 98	0.25 97	0.26 93	0.26 103	0.25 86	0.25 96	0.25 95	0.26 101	0.25 92	0.26 100	0.25 91	0.25 97

LoS	0.25 82	0.25 90	0.27 101	0.27 97	0.26 97	0.25 93	0.26 99	0.26 97	0.25 95	0.26 76	0.25 98	0.25 90	0.25 98	0.26 100	0.25 99	0.25 93	0.25 91	0.25 97	0.25 90	0.25 99	0.27 92	0.25 96	0.26 99	0.26 101	0.26 96	0.25 96	0.25 91	0.25 97

IER	0.56 145	2.72 208	2.20 228	0.38 121	0.29 114	0.38 121	0.27 102	2.77 226	0.27 103	0.38 90	0.28 108	0.37 115	0.25 98	0.26 100	0.25 99	0.26 96	0.38 119	0.29 114	0.38 117	0.25 99	0.39 120	0.25 96	0.29 109	0.29 115	0.40 125	0.25 96	0.38 115	0.25 97

iRaft-Stereo_20w	0.30 92	0.46 127	0.27 101	0.34 108	0.26 97	0.35 109	0.28 107	0.34 108	0.26 101	0.34 81	0.26 102	0.34 105	0.26 104	0.26 100	0.26 104	0.26 96	0.34 107	0.26 102	0.34 106	0.26 103	0.34 100	0.26 102	0.26 99	0.26 101	0.34 106	0.26 100	0.34 106	0.26 102

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 113	1.06 172	0.54 157	0.59 163	0.27 102	0.46 141	0.27 102	0.46 134	0.27 103	0.46 110	0.27 105	0.46 136	0.26 104	0.27 106	0.27 106	0.26 96	0.46 138	0.26 102	0.45 138	0.30 120	0.46 132	0.27 103	0.27 101	0.27 104	0.46 136	0.27 103	0.45 134	0.26 102

4D-IteraStereo	0.67 157	3.40 212	1.05 193	0.71 174	0.83 186	0.47 147	0.27 102	0.47 140	0.27 103	0.35 84	0.26 102	0.68 165	0.84 187	0.41 133	0.54 165	0.89 185	0.74 173	0.88 191	0.73 172	0.87 191	0.42 130	0.27 103	0.28 103	0.28 107	0.36 112	0.28 104	0.68 164	0.90 188

anonymity	0.30 92	0.34 105	0.27 101	0.33 105	0.27 102	0.33 104	0.28 107	0.33 103	0.28 107	0.33 78	0.28 108	0.33 102	0.28 106	0.28 109	0.28 109	0.28 104	0.34 107	0.28 105	0.34 106	0.28 106	0.34 100	0.27 103	0.27 101	0.27 104	0.34 106	0.28 104	0.34 106	0.28 106

MLCV	0.30 92	0.33 104	0.28 104	0.34 108	0.28 105	0.33 104	0.28 107	0.33 103	0.29 115	0.33 78	0.27 105	0.33 102	0.28 106	0.26 100	0.29 117	0.28 104	0.33 105	0.28 105	0.33 102	0.28 106	0.33 98	0.27 103	0.28 103	0.28 107	0.33 103	0.28 104	0.33 101	0.28 106

TorneroNet-64	0.69 159	0.65 147	0.30 113	0.27 97	0.47 151	0.28 99	0.35 128	0.34 108	0.80 184	7.93 259	0.29 116	0.30 101	0.31 118	0.81 183	0.28 109	0.27 103	0.29 102	0.28 105	0.85 181	0.83 189	0.62 159	0.28 107	0.30 117	0.28 107	0.52 155	0.29 117	0.29 99	0.27 105

SQANet	0.33 104	0.28 97	0.28 104	0.28 101	0.28 105	0.29 100	0.28 107	0.28 98	0.28 107	1.59 184	0.28 108	0.28 99	0.28 106	0.28 109	0.28 109	0.28 104	0.28 101	0.28 105	0.29 100	0.28 106	0.28 94	0.28 107	0.28 103	0.28 107	0.28 99	0.28 104	0.28 98	0.28 106

Any-RAFT	0.32 101	0.45 125	0.29 109	0.36 117	0.29 114	0.36 114	0.29 119	0.36 116	0.29 115	0.35 84	0.29 116	0.35 108	0.28 106	0.27 106	0.28 109	0.28 104	0.35 110	0.28 105	0.35 109	0.28 106	0.35 105	0.28 107	0.29 109	0.29 115	0.36 112	0.29 117	0.36 112	0.29 115

PML	0.39 115	0.56 144	0.29 109	0.55 159	0.28 105	0.56 160	0.28 107	0.51 153	0.28 107	0.50 113	0.28 108	0.51 151	0.28 106	0.29 111	0.28 109	0.29 112	0.56 157	0.29 114	0.57 163	0.28 106	0.56 154	0.28 107	0.28 103	0.29 115	0.56 158	0.28 104	0.56 156	0.28 106

CFNet_pseudo	1.01 192	9.78 249	0.29 109	0.38 121	0.28 105	0.38 121	0.28 107	0.38 119	0.28 107	0.39 93	0.28 108	0.39 122	0.28 106	9.50 258	0.29 117	0.28 104	0.38 119	0.28 105	0.38 117	0.28 106	0.38 112	0.28 107	0.28 103	0.28 107	0.38 116	0.28 104	0.38 115	0.28 106

pcwnet_v2	1.01 192	9.73 248	0.28 104	0.38 121	0.28 105	0.38 121	0.28 107	0.38 119	0.28 107	0.38 90	0.28 108	0.39 122	0.28 106	9.61 259	0.28 109	0.28 104	0.38 119	0.28 105	0.38 117	0.28 106	0.38 112	0.28 107	0.29 109	0.28 107	0.38 116	0.28 104	0.38 115	0.28 106

RAFT + AFF	0.34 106	0.29 98	0.32 119	0.31 103	0.30 119	0.39 127	0.32 126	0.39 125	0.30 117	0.39 93	0.32 123	0.39 122	0.32 121	0.35 121	0.36 128	0.32 122	0.38 119	0.31 120	0.38 117	0.31 123	0.38 112	0.28 107	0.37 130	0.34 126	0.38 116	0.30 119	0.38 115	0.28 106

UCFNet_RVC	1.03 196	10.10 252	0.28 104	0.38 121	0.28 105	0.39 127	0.28 107	0.38 119	0.28 107	0.39 93	0.28 108	0.39 122	0.29 115	9.62 260	0.28 109	0.28 104	0.38 119	0.28 105	0.38 117	0.28 106	0.39 120	0.28 107	0.29 109	0.28 107	0.39 124	0.28 104	0.38 115	0.29 115

iResNet_ROB	0.28 88	0.32 103	0.24 96	0.33 105	0.26 97	0.32 103	0.24 95	0.33 103	0.25 95	0.33 78	0.24 96	0.35 108	0.24 97	0.23 94	0.24 98	0.25 93	0.32 104	0.24 96	0.36 112	0.24 98	0.32 97	0.28 107	0.24 94	0.24 97	0.32 102	0.24 95	0.33 101	0.24 96

DN-CSS_ROB	0.30 92	0.34 105	0.29 109	0.34 108	0.27 102	0.34 106	0.28 107	0.33 103	0.27 103	0.34 81	0.27 105	0.34 105	0.28 106	0.29 111	0.27 106	0.26 96	0.35 110	0.29 114	0.33 102	0.28 106	0.34 100	0.28 107	0.28 103	0.27 104	0.34 106	0.28 104	0.33 101	0.28 106

DLNR_Zeroshot_test	0.27 86	0.30 100	0.23 92	0.30 102	0.22 90	0.31 102	0.24 95	0.29 100	0.23 93	0.38 90	0.23 93	0.29 100	0.23 96	0.22 91	0.23 95	0.23 89	0.30 103	0.34 124	0.29 100	0.23 97	0.29 96	0.29 117	0.22 89	0.23 96	0.30 101	0.23 93	0.30 100	0.23 95

RAFT-Test	0.34 106	0.45 125	0.30 113	0.38 121	0.32 124	0.40 130	0.32 126	0.39 125	0.32 121	0.39 93	0.30 119	0.37 115	0.29 115	0.30 114	0.30 119	0.29 112	0.38 119	0.30 117	0.38 117	0.29 115	0.38 112	0.29 117	0.29 109	0.30 119	0.38 116	0.30 119	0.38 115	0.30 120

testlalala_base	0.32 101	0.40 115	0.32 119	0.33 105	0.31 121	0.34 106	0.31 124	0.34 108	0.31 119	0.34 81	0.31 121	0.33 102	0.30 117	0.30 114	0.30 119	0.30 114	0.33 105	0.30 117	0.33 102	0.30 120	0.33 98	0.30 119	0.30 117	0.30 119	0.33 103	0.30 119	0.33 101	0.30 120

GES	0.43 120	0.41 117	0.31 116	0.35 113	0.30 119	0.47 147	0.28 107	0.33 103	0.28 107	0.35 84	0.29 116	2.95 228	0.38 133	0.35 121	0.30 119	0.34 124	0.34 107	0.30 117	0.33 102	0.30 120	0.35 105	0.30 119	0.33 122	0.33 124	0.33 103	0.31 122	0.33 101	0.29 115

DGSMNet	0.33 104	0.42 122	0.28 104	0.40 131	0.28 105	0.40 130	0.28 107	0.40 127	0.28 107	0.40 98	0.28 108	0.39 122	0.28 106	0.27 106	0.28 109	0.28 104	0.40 132	0.28 105	0.42 135	0.29 115	0.41 125	0.31 121	0.29 109	0.28 107	0.41 129	0.28 104	0.42 132	0.29 115

ccs_rob	1.00 188	10.06 251	0.31 116	0.44 142	0.31 121	0.43 140	0.31 124	0.43 133	0.32 121	0.45 108	0.32 123	1.20 204	0.31 118	7.02 257	0.31 122	0.31 117	0.44 137	0.31 120	0.44 137	0.32 125	0.44 131	0.31 121	0.32 120	0.32 122	0.44 135	0.32 124	0.43 133	0.31 124

MyStereo	0.47 124	3.97 216	0.31 116	0.34 108	0.32 124	0.36 114	0.30 122	0.35 112	0.31 119	0.51 115	0.45 146	0.35 108	0.31 118	0.31 116	0.32 123	0.31 117	0.35 110	0.31 120	0.34 106	0.31 123	0.34 100	0.32 123	0.31 119	0.32 122	0.35 109	0.31 122	0.35 108	0.30 120

GMOStereo	0.50 128	0.44 123	2.38 233	0.40 131	0.34 127	0.42 137	0.36 130	1.96 213	0.34 124	0.41 99	0.36 129	0.42 131	0.35 127	0.34 117	0.38 132	0.31 117	0.39 128	0.34 124	0.40 128	0.33 127	0.39 120	0.33 124	0.33 122	0.34 126	0.40 125	0.36 129	0.40 125	0.32 125

error version	0.50 128	0.44 123	2.38 233	0.40 131	0.34 127	0.42 137	0.36 130	1.96 213	0.34 124	0.41 99	0.36 129	0.42 131	0.35 127	0.34 117	0.38 132	0.31 117	0.39 128	0.34 124	0.40 128	0.33 127	0.39 120	0.33 124	0.33 122	0.34 126	0.40 125	0.36 129	0.40 125	0.32 125

test_1	0.65 152	4.37 220	2.38 233	0.40 131	0.34 127	0.42 137	0.36 130	1.96 213	0.34 124	0.41 99	0.36 129	0.42 131	0.35 127	0.34 117	0.38 132	0.31 117	0.39 128	0.34 124	0.40 128	0.33 127	0.39 120	0.33 124	0.33 122	0.34 126	0.40 125	0.36 129	0.40 125	0.32 125

LL-Strereo2	0.47 124	2.60 207	0.51 153	0.38 121	0.28 105	0.37 118	0.28 107	0.55 157	0.35 128	0.44 107	0.34 126	0.44 135	0.34 125	0.34 117	0.36 128	0.36 127	0.47 142	0.36 129	0.47 143	0.35 130	0.47 136	0.35 127	0.35 126	0.35 130	0.46 136	0.35 127	0.47 139	0.35 128

DMCA	0.36 109	0.38 110	0.37 124	0.35 113	0.35 130	0.35 109	0.36 130	0.35 112	0.36 130	0.36 88	0.37 132	0.36 114	0.36 131	0.36 125	0.35 126	0.37 129	0.36 115	0.36 129	0.36 112	0.36 133	0.36 109	0.35 127	0.36 128	0.36 132	0.37 114	0.36 129	0.36 112	0.36 130

ETE_ROB	0.35 108	0.35 108	0.35 122	0.35 113	0.35 130	0.35 109	0.35 128	0.35 112	0.35 128	0.35 84	0.35 127	0.35 108	0.35 127	0.35 121	0.35 126	0.35 126	0.35 110	0.35 128	0.35 109	0.35 130	0.35 105	0.35 127	0.35 126	0.35 130	0.35 109	0.35 127	0.35 108	0.35 128

XPNet_ROB	0.37 112	0.37 109	0.37 124	0.37 118	0.37 132	0.37 118	0.37 134	0.37 117	0.37 131	0.37 89	0.37 132	0.37 115	0.37 132	0.37 126	0.37 131	0.37 129	0.37 117	0.37 131	0.37 114	0.37 134	0.37 110	0.37 130	0.37 130	0.37 134	0.37 114	0.37 133	0.37 114	0.37 131

WAO-7	0.46 122	0.38 110	0.38 126	0.38 121	0.38 135	0.38 121	0.38 136	0.38 119	0.38 132	2.57 218	0.38 134	0.38 118	0.38 133	0.38 127	0.38 132	0.38 131	0.38 119	0.38 133	0.38 117	0.38 136	0.38 112	0.38 131	0.38 132	0.38 135	0.38 116	0.38 134	0.38 115	0.38 132

Venus	0.46 122	0.38 110	0.40 129	0.38 121	0.38 135	0.39 127	0.38 136	0.38 119	0.38 132	2.71 220	0.38 134	0.38 118	0.38 133	0.38 127	0.38 132	0.38 131	0.38 119	0.38 133	0.38 117	0.38 136	0.38 112	0.38 131	0.38 132	0.38 135	0.38 116	0.38 134	0.39 124	0.38 132

IMH	0.47 124	0.40 115	0.39 128	0.38 121	0.38 135	0.38 121	0.38 136	0.38 119	0.40 137	2.79 222	0.38 134	0.38 118	0.38 133	0.38 127	0.38 132	0.38 131	0.39 128	0.38 133	0.38 117	0.40 140	0.38 112	0.38 131	0.38 132	0.38 135	0.38 116	0.38 134	0.38 115	0.38 132

EKT-Stereo	0.36 109	0.50 139	0.30 113	0.40 131	0.29 114	0.40 130	0.29 119	0.35 112	0.30 117	0.47 112	0.30 119	0.35 108	0.32 121	0.29 111	0.34 124	0.33 123	0.59 159	0.31 120	0.39 127	0.29 115	0.37 110	0.38 131	0.29 109	0.31 121	0.58 161	0.28 104	0.51 151	0.29 115

iRaftStereo_RVC	0.62 150	1.76 191	2.24 230	0.52 158	0.37 132	0.53 159	0.38 136	2.51 224	0.38 132	0.51 115	0.38 134	0.51 151	0.38 133	0.38 127	0.38 132	0.38 131	0.52 154	0.38 133	0.52 159	0.38 136	0.52 150	0.38 131	0.38 132	0.38 135	0.52 155	0.39 138	0.52 153	0.38 132

HanzoNet	0.47 124	0.39 113	0.38 126	0.38 121	0.38 135	0.38 121	0.38 136	0.40 127	0.38 132	2.63 219	0.38 134	0.38 118	0.38 133	0.38 127	0.38 132	0.39 135	0.38 119	0.38 133	0.38 117	0.42 146	0.38 112	0.39 136	0.39 136	0.38 135	0.38 116	0.38 134	0.38 115	0.39 137

CASnet	0.32 101	0.53 142	0.34 121	0.27 97	0.31 121	0.34 106	0.29 119	0.31 101	0.32 121	0.25 70	0.31 121	0.27 97	0.40 140	0.45 140	0.27 106	0.30 114	0.26 98	0.40 138	0.28 98	0.37 134	0.28 94	0.39 136	0.29 109	0.40 140	0.29 100	0.28 104	0.24 85	0.30 120
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
CFNet_RVC	0.93 183	8.54 246	0.41 130	0.56 160	0.37 132	0.56 160	0.37 134	0.50 150	0.40 137	0.56 119	5.24 256	0.56 155	0.34 125	0.40 132	0.41 142	0.34 124	0.53 155	0.40 138	0.56 162	0.38 136	0.52 150	0.40 138	0.40 137	0.41 141	0.56 158	0.40 139	0.56 156	0.40 138

GwcNet-ADL	0.41 116	0.41 117	0.41 130	0.41 137	0.41 140	0.41 133	0.41 141	0.41 129	0.41 139	0.41 99	0.41 140	0.41 127	0.41 141	0.41 133	0.41 142	0.41 136	0.41 133	0.41 140	0.41 131	0.41 141	0.41 125	0.41 139	0.41 138	0.41 141	0.41 129	0.41 140	0.41 128	0.41 139

PSMNet-ADL	0.41 116	0.41 117	0.41 130	0.41 137	0.41 140	0.41 133	0.41 141	0.41 129	0.41 139	0.41 99	0.41 140	0.41 127	0.41 141	0.41 133	0.41 142	0.41 136	0.41 133	0.41 140	0.41 131	0.41 141	0.41 125	0.41 139	0.41 138	0.41 141	0.41 129	0.41 140	0.41 128	0.41 139

GANet-ADL	0.41 116	0.41 117	0.41 130	0.41 137	0.41 140	0.41 133	0.41 141	0.41 129	0.41 139	0.41 99	0.41 140	0.41 127	0.41 141	0.41 133	0.41 142	0.41 136	0.41 133	0.41 140	0.41 131	0.41 141	0.41 125	0.41 139	0.41 138	0.41 141	0.41 129	0.41 140	0.41 128	0.41 139

CroCo-Stereo	0.80 171	2.51 206	0.41 130	1.27 210	0.41 140	1.27 208	0.41 141	1.27 200	0.41 139	1.27 171	0.41 140	1.27 207	0.41 141	0.41 133	0.41 142	0.41 136	1.28 208	0.41 140	1.27 208	0.41 141	1.27 208	0.41 139	0.42 142	0.41 141	1.27 209	0.41 140	1.27 207	0.41 139
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
ADLNet	0.41 116	0.41 117	0.41 130	0.41 137	0.41 140	0.41 133	0.41 141	0.41 129	0.41 139	0.41 99	0.41 140	0.41 127	0.41 141	0.41 133	0.41 142	0.41 136	0.41 133	0.41 140	0.41 131	0.41 141	0.41 125	0.41 139	0.41 138	0.41 141	0.41 129	0.41 140	0.41 128	0.41 139

CroCo-Stereo Lap2	0.85 178	2.86 210	0.43 136	1.33 212	0.43 146	1.31 209	0.42 146	1.32 201	0.42 144	1.31 173	0.44 145	1.32 208	0.44 147	0.43 139	0.44 148	0.43 141	1.35 209	0.43 145	1.32 210	0.43 147	1.31 209	0.43 144	0.43 143	0.42 147	1.31 210	0.42 145	1.31 208	0.43 144

otaku	0.52 132	0.46 127	0.48 144	0.46 143	0.46 147	0.46 141	0.46 150	0.46 134	0.47 152	1.88 189	0.46 147	0.46 136	0.46 149	0.46 142	0.46 149	0.46 143	0.47 142	0.46 147	0.46 139	0.46 149	0.47 136	0.46 145	0.46 144	0.46 148	0.47 142	0.46 147	0.46 135	0.47 148

Ntro	0.53 136	0.47 132	0.50 150	0.46 143	0.48 156	0.47 147	0.47 154	0.46 134	0.46 148	2.05 201	0.47 151	0.47 140	0.49 160	0.47 146	0.47 153	0.46 143	0.48 146	0.46 147	0.49 152	0.46 149	0.47 136	0.46 145	0.46 144	0.47 151	0.46 136	0.46 147	0.47 139	0.47 148

Dean	0.52 132	0.46 127	0.48 144	0.46 143	0.46 147	0.46 141	0.46 150	0.46 134	0.46 148	1.90 190	0.46 147	0.47 140	0.46 149	0.46 142	0.46 149	0.46 143	0.48 146	0.46 147	0.46 139	0.46 149	0.46 132	0.46 145	0.46 144	0.46 148	0.46 136	0.46 147	0.46 135	0.46 145

ACVNet_1	0.53 136	0.46 127	0.48 144	0.47 148	0.47 151	0.46 141	0.48 158	0.48 143	0.48 156	2.07 202	0.47 151	0.48 145	0.48 156	0.47 146	0.47 153	0.46 143	0.49 150	0.47 153	0.47 143	0.47 154	0.48 142	0.46 145	0.46 144	0.48 155	0.47 142	0.47 153	0.48 144	0.47 148

ACVNet-4b	0.53 136	0.46 127	0.47 139	0.46 143	0.46 147	0.46 141	0.46 150	0.46 134	0.46 148	2.17 204	0.46 147	0.46 136	0.47 152	0.46 142	0.46 149	0.46 143	0.46 138	0.46 147	0.46 139	0.46 149	0.46 132	0.46 145	0.46 144	0.47 151	0.46 136	0.46 147	0.46 135	0.46 145

CES	0.38 113	0.34 105	0.44 137	0.43 141	0.33 126	0.37 118	0.44 148	0.37 117	0.38 132	0.45 108	0.35 127	0.35 108	0.41 141	0.45 140	0.36 128	0.36 127	0.36 115	0.45 146	0.43 136	0.35 130	0.34 100	0.46 145	0.36 128	0.36 132	0.42 134	0.34 126	0.35 108	0.38 132

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 161	6.91 233	0.46 138	0.46 143	0.46 147	0.46 141	0.46 150	0.46 134	0.46 148	0.46 110	0.46 147	0.46 136	0.46 149	0.46 142	0.46 149	0.46 143	0.46 138	0.46 147	0.46 139	0.46 149	0.47 136	0.46 145	0.46 144	0.46 148	0.46 136	0.46 147	0.46 135	0.46 145

STTRV1_RVC	0.66 153	1.59 189	0.52 156	0.69 170	0.61 172	0.66 168	0.43 147	0.88 174	0.45 147	0.71 126	0.62 172	0.69 167	0.45 148	0.62 164	0.40 141	0.44 142	0.80 177	0.59 170	0.76 176	0.63 173	0.80 170	0.46 145	0.64 170	0.61 173	0.72 169	0.54 164	0.80 173	0.60 166

HaxPig	0.52 132	0.48 135	0.47 139	0.47 148	0.47 151	0.47 147	0.47 154	0.47 140	0.47 152	1.80 187	0.47 151	0.47 140	0.47 152	0.47 146	0.47 153	0.47 150	0.47 142	0.47 153	0.47 143	0.47 154	0.47 136	0.47 153	0.47 150	0.47 151	0.47 142	0.47 153	0.47 139	0.47 148

UNDER WATER	0.52 132	0.47 132	0.47 139	0.47 148	0.47 151	0.47 147	0.47 154	0.47 140	0.47 152	1.90 190	0.47 151	0.47 140	0.47 152	0.47 146	0.47 153	0.47 150	0.46 138	0.47 153	0.47 143	0.47 154	0.46 132	0.47 153	0.47 150	0.48 155	0.47 142	0.47 153	0.47 139	0.47 148

LVE	0.53 136	0.47 132	0.48 144	0.47 148	0.47 151	0.47 147	0.47 154	0.48 143	0.47 152	1.96 196	0.47 151	0.47 140	0.47 152	0.47 146	0.47 153	0.47 150	0.47 142	0.47 153	0.47 143	0.47 154	0.47 136	0.47 153	0.47 150	0.47 151	0.47 142	0.47 153	0.47 139	0.47 148

RainbowNet	0.53 136	0.48 135	0.48 144	0.48 152	0.48 156	0.48 153	0.48 158	0.48 143	0.48 156	1.92 192	0.48 156	0.48 145	0.48 156	0.48 151	0.48 158	0.48 153	0.48 146	0.48 157	0.48 149	0.48 158	0.48 142	0.48 156	0.48 153	0.48 155	0.48 147	0.48 157	0.48 144	0.48 154

notaker	0.54 141	0.48 135	0.48 144	0.48 152	0.48 156	0.48 153	0.49 161	0.48 143	0.48 156	1.95 195	0.48 156	0.48 145	0.48 156	0.48 151	0.48 158	0.48 153	0.48 146	0.48 157	0.48 149	0.48 158	0.49 145	0.48 156	0.48 153	0.49 158	0.48 147	0.48 157	0.48 144	0.49 155

CASS	0.58 146	0.89 159	0.55 159	0.56 160	0.55 166	0.60 164	0.57 170	0.57 159	0.56 167	0.55 117	0.56 165	0.56 155	0.50 162	0.63 167	0.56 166	0.56 164	0.62 161	0.62 174	0.59 164	0.56 167	0.56 154	0.48 156	0.60 166	0.56 167	0.57 160	0.60 170	0.57 158	0.59 164
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
KSHMR	0.85 178	0.72 148	0.51 153	0.49 154	0.49 160	0.51 157	1.07 203	0.50 150	0.48 156	6.04 253	0.52 161	0.66 161	0.98 195	0.49 153	0.77 182	0.49 156	1.17 201	0.51 164	0.49 152	1.06 202	0.51 148	0.49 159	0.49 155	0.51 161	1.04 192	0.49 159	0.81 176	0.72 180

TorneroNet	1.15 201	1.10 175	0.51 153	0.69 170	0.51 164	1.10 197	0.50 163	0.51 153	0.51 162	13.92 260	1.17 209	0.49 148	0.51 165	0.54 157	0.48 158	0.49 156	0.49 150	0.65 178	0.70 169	0.49 161	0.51 148	0.49 159	0.67 175	1.36 218	0.51 153	0.50 161	0.52 153	1.23 211

ACVNet_2	0.55 142	0.49 138	0.50 150	0.49 154	0.49 160	0.49 155	0.49 161	0.49 147	0.49 160	2.14 203	0.49 158	0.50 149	0.49 160	0.49 153	0.49 161	0.49 156	0.50 152	0.49 161	0.50 155	0.49 161	0.49 145	0.49 159	0.49 155	0.50 159	0.50 149	0.49 159	0.50 149	0.49 155

FCDSN-DC	0.44 121	0.31 101	0.35 122	0.34 108	0.28 105	0.35 109	0.30 122	0.32 102	0.25 95	1.32 174	0.24 96	1.00 187	0.32 121	0.35 121	0.34 124	0.30 114	0.72 169	0.37 131	0.48 149	0.32 125	0.53 152	0.49 159	0.23 93	0.29 115	0.50 149	0.42 145	0.61 160	0.71 179
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AEACV	0.74 167	0.52 141	3.10 237	0.60 164	0.48 156	0.56 160	0.48 158	3.02 227	0.83 188	0.61 120	0.62 172	0.72 169	0.50 162	0.49 153	0.49 161	0.48 153	0.58 158	0.50 162	0.55 160	0.48 158	0.56 154	0.50 163	0.50 157	0.51 161	0.58 161	0.51 163	0.60 159	0.51 159

SANet	0.50 128	0.50 139	0.50 150	0.50 156	0.50 163	0.50 156	0.50 163	0.50 150	0.50 161	0.50 113	0.50 159	0.50 149	0.50 162	0.50 156	0.50 163	0.50 159	0.50 152	0.50 162	0.50 155	0.50 163	0.50 147	0.50 163	0.50 157	0.50 159	0.50 149	0.50 161	0.50 149	0.50 157

ktn	0.84 176	1.15 176	0.54 157	1.16 206	1.26 214	0.51 157	0.53 166	0.51 153	0.66 177	4.54 243	0.51 160	0.52 153	0.52 166	0.66 174	0.51 164	0.51 160	1.37 213	1.17 209	0.49 152	0.51 164	1.23 204	0.51 165	0.67 175	0.51 161	0.51 153	0.68 178	0.51 151	0.51 159

PSMNet_ROB	0.55 142	0.55 143	0.56 161	0.56 160	0.55 166	0.56 160	0.55 167	0.55 157	0.55 165	0.55 117	0.55 164	0.55 154	0.55 167	0.55 158	0.56 166	0.55 163	0.55 156	0.55 167	0.55 160	0.55 166	0.55 153	0.55 166	0.55 161	0.55 166	0.55 157	0.55 166	0.55 155	0.55 161

MyStereo03	0.79 170	4.96 228	0.60 164	0.72 176	0.58 169	0.77 174	0.44 148	0.51 153	0.55 165	0.73 128	0.60 170	0.68 165	0.61 172	0.63 167	0.62 173	0.66 173	0.70 166	0.55 167	0.69 168	0.65 175	0.71 165	0.57 167	0.58 164	0.61 173	0.68 166	0.60 170	0.75 170	0.63 171

test-3	0.78 169	4.38 221	1.80 219	0.62 166	0.49 160	0.62 165	0.50 163	1.86 209	0.64 174	0.69 124	0.52 161	0.66 161	0.38 133	0.58 160	0.57 168	0.46 143	0.66 164	0.46 147	0.50 155	0.44 148	0.48 142	0.58 168	0.54 160	0.60 171	0.70 167	0.46 147	0.48 144	0.50 157

AFF-stereo	0.71 163	0.73 150	0.65 169	0.82 182	0.63 175	0.83 180	0.63 176	0.73 167	0.65 175	0.82 138	0.73 180	0.74 172	0.64 174	0.63 167	0.62 173	0.62 169	0.73 171	0.63 176	0.74 174	0.72 181	0.80 170	0.58 168	0.70 179	0.71 182	0.79 173	0.69 179	0.78 171	0.72 180

DDUNet	0.69 159	0.84 157	0.59 163	0.84 183	0.59 170	0.87 184	0.57 170	0.84 172	0.59 172	0.82 138	0.58 168	0.85 180	0.57 169	0.59 162	0.59 169	0.57 165	0.87 181	0.59 170	0.85 181	0.59 170	0.85 175	0.59 170	0.59 165	0.59 169	0.87 179	0.59 169	0.84 177	0.59 164

UDG	0.70 161	0.87 158	0.56 161	0.87 184	0.59 170	0.84 181	0.59 173	0.85 173	0.57 169	0.84 140	0.59 169	0.84 179	0.60 171	0.58 160	0.60 170	0.59 166	0.85 180	0.59 170	0.87 183	0.58 168	0.87 176	0.60 171	0.57 163	0.59 169	0.87 179	0.58 168	0.86 179	0.60 166

modified_for_full_sf	0.81 174	1.03 170	0.84 180	0.93 188	0.85 187	0.84 181	0.62 175	1.21 197	0.53 163	0.79 134	0.84 187	0.77 173	0.70 179	0.84 186	0.67 179	0.74 177	1.18 203	0.52 165	0.91 184	0.79 185	0.84 174	0.61 172	0.83 186	0.69 181	0.93 186	0.82 187	0.85 178	0.66 175

LMCR-Stereo	0.61 148	0.61 145	0.61 166	0.61 165	0.61 172	0.67 169	0.61 174	0.61 160	0.61 173	0.61 120	0.61 171	0.61 158	0.61 172	0.61 163	0.61 172	0.61 168	0.61 160	0.61 173	0.61 165	0.61 172	0.61 157	0.61 172	0.61 167	0.61 173	0.61 163	0.61 172	0.61 160	0.61 170

MyStereo04	0.76 168	4.78 225	0.62 167	0.63 167	0.54 165	0.65 167	0.56 169	0.61 160	0.58 170	0.61 120	0.56 165	0.63 159	0.57 169	0.63 167	0.60 170	0.60 167	0.64 162	0.56 169	0.63 166	0.58 168	0.63 160	0.62 174	0.55 161	0.60 171	0.63 164	0.57 167	0.64 162	0.58 163

MyStereo02	0.84 176	4.69 224	0.69 170	0.73 177	0.65 176	0.80 177	0.66 179	0.79 169	0.67 178	0.77 131	0.66 175	0.78 174	0.65 176	0.63 167	0.63 176	0.79 180	0.72 169	0.62 174	0.72 171	0.59 170	0.74 168	0.62 174	0.63 169	0.62 176	0.78 172	0.62 176	0.74 169	0.64 172

ARAFT	0.64 151	0.74 152	0.62 167	0.70 173	0.56 168	0.72 172	0.55 167	0.72 166	0.54 164	0.73 128	0.56 165	0.72 169	0.56 168	0.56 159	0.62 173	0.63 170	0.73 171	0.53 166	0.73 172	0.54 165	0.72 166	0.65 176	0.62 168	0.56 167	0.72 169	0.54 164	0.72 167	0.57 162

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 157	0.74 152	0.60 164	0.79 179	0.61 172	0.76 173	0.57 170	0.71 165	0.56 167	0.71 126	0.54 163	0.72 169	0.66 177	0.65 172	0.65 177	0.64 171	0.74 173	0.64 177	0.74 174	0.63 173	0.73 167	0.65 176	0.64 170	0.64 177	0.74 171	0.61 172	0.73 168	0.64 172

DSFCA	0.66 153	0.73 150	0.74 173	0.68 169	0.65 176	0.64 166	0.65 178	0.65 162	0.65 175	0.66 123	0.65 174	0.65 160	0.64 174	0.65 172	0.65 177	0.65 172	0.65 163	0.65 178	0.65 167	0.65 175	0.65 163	0.65 176	0.65 172	0.65 178	0.66 165	0.66 177	0.65 163	0.65 174

HH	0.66 153	2.13 197	0.47 139	0.37 118	0.29 114	0.36 114	0.27 102	0.49 147	0.44 145	0.78 132	0.68 176	0.67 163	0.90 189	0.62 164	0.90 190	0.53 161	0.88 182	0.48 157	0.37 114	0.29 115	0.63 160	0.66 179	0.66 173	0.51 161	1.06 194	0.61 172	1.08 193	0.60 166

HanStereo	0.66 153	2.13 197	0.47 139	0.37 118	0.29 114	0.36 114	0.27 102	0.49 147	0.44 145	0.78 132	0.68 176	0.67 163	0.90 189	0.62 164	0.90 190	0.53 161	0.88 182	0.48 157	0.37 114	0.29 115	0.63 160	0.66 179	0.66 173	0.51 161	1.06 194	0.61 172	1.08 193	0.60 166

DMCA-RVC	0.71 163	0.72 148	0.72 171	0.71 174	0.70 179	0.70 170	0.70 182	0.70 164	0.71 180	0.70 125	0.71 179	0.71 168	0.70 179	0.70 177	0.71 181	0.70 175	0.70 166	0.71 182	0.70 169	0.71 179	0.70 164	0.70 181	0.71 181	0.71 182	0.70 167	0.72 181	0.71 165	0.70 178

MoCha-V2	1.75 218	27.02 267	0.72 171	0.92 185	0.69 178	0.89 185	0.69 180	0.92 176	0.71 180	0.87 141	0.69 178	0.88 181	0.68 178	0.70 177	0.68 180	0.69 174	0.90 184	0.69 180	0.92 185	0.69 178	0.92 179	0.71 182	0.70 179	0.67 180	0.88 181	0.71 180	0.92 180	0.68 176

PA-Net	0.71 163	0.62 146	0.55 159	0.69 170	0.71 180	0.70 170	0.69 180	0.69 163	0.74 182	0.73 128	0.75 181	0.59 157	0.72 181	0.82 184	0.79 185	0.83 183	0.67 165	0.76 184	0.81 180	0.67 177	0.61 157	0.76 183	0.68 177	0.65 178	0.82 177	0.76 183	0.71 165	0.69 177
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
G-Net	0.82 175	1.77 192	0.78 175	0.78 178	0.78 181	0.78 175	0.78 184	0.78 168	0.79 183	0.79 134	0.78 182	0.78 174	0.78 183	0.78 180	0.78 183	0.78 178	0.79 175	0.79 185	0.79 177	0.79 185	0.79 169	0.79 184	0.79 183	0.79 184	0.79 173	0.79 184	0.79 172	0.79 183

HSM-Net_RVC	0.93 183	1.09 174	0.79 176	1.10 199	0.78 181	1.09 196	0.79 185	1.16 192	0.80 184	1.14 158	0.79 183	1.17 200	0.77 182	0.73 179	0.83 188	0.78 178	1.19 204	0.79 185	1.18 202	0.72 181	1.19 199	0.80 185	0.72 182	0.80 185	1.18 204	0.74 182	1.14 197	0.73 182
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NaN_ROB	0.80 171	0.80 154	0.80 177	0.80 180	0.80 183	0.80 177	0.80 186	0.80 170	0.80 184	0.80 136	0.80 184	0.80 177	0.80 184	0.80 181	0.80 186	0.80 181	0.80 177	0.80 187	0.80 178	0.80 187	0.80 170	0.80 185	0.80 184	0.80 185	0.80 175	0.80 185	0.80 173	0.80 184

CSAN	0.80 171	0.80 154	0.80 177	0.80 180	0.80 183	0.80 177	0.80 186	0.80 170	0.80 184	0.80 136	0.80 184	0.80 177	0.80 184	0.80 181	0.80 186	0.80 181	0.80 177	0.80 187	0.80 178	0.80 187	0.80 170	0.80 185	0.80 184	0.80 185	0.80 175	0.80 185	0.80 173	0.80 184

testlalala2	0.92 180	0.91 160	1.02 189	0.92 185	1.07 199	0.79 176	0.72 183	1.23 198	0.69 179	0.94 148	0.98 193	0.92 185	1.08 202	0.68 176	0.78 183	1.07 201	0.79 175	0.72 183	1.22 206	0.73 183	1.07 189	0.81 188	0.86 188	1.09 204	0.85 178	1.00 194	0.94 185	0.86 186

WAO-8	1.02 195	1.50 188	1.49 212	0.40 131	0.40 139	1.56 215	0.98 192	1.55 207	0.58 170	4.18 240	0.40 139	0.79 176	0.48 156	0.91 187	0.39 140	0.99 194	0.71 168	0.70 181	0.51 158	0.77 184	1.07 189	0.82 189	0.69 178	0.96 194	1.01 190	1.30 215	1.10 195	1.38 218

DPSimNet_ROB	0.93 183	1.04 171	0.83 179	1.05 197	0.82 185	1.04 194	0.83 189	1.03 185	0.89 189	1.03 153	0.84 187	1.03 192	0.84 187	0.83 185	0.84 189	0.83 183	1.14 196	0.84 189	1.12 198	0.84 190	1.04 187	0.88 190	0.83 186	0.84 189	1.07 196	0.83 188	1.15 198	0.88 187

DGTPSM_ROB	0.92 180	0.93 164	0.91 181	0.93 188	0.91 188	0.92 186	0.93 191	0.92 176	0.92 190	0.92 144	0.91 189	0.91 182	0.93 192	0.91 187	0.92 194	0.92 192	0.92 185	0.92 192	0.92 185	0.90 192	0.91 177	0.92 191	0.93 190	0.94 193	0.92 184	0.91 189	0.92 180	0.97 192

DPSM_ROB	0.93 183	0.92 161	0.94 183	0.96 190	1.02 194	0.92 186	0.98 192	0.95 179	0.92 190	0.92 144	0.92 190	0.91 182	0.97 193	0.92 189	0.91 192	0.91 189	0.96 187	0.94 194	0.93 188	0.91 193	0.93 181	0.92 191	0.93 190	0.91 190	0.91 182	0.99 191	0.92 180	0.91 189

DPSM	0.93 183	0.92 161	0.94 183	0.96 190	1.02 194	0.92 186	0.98 192	0.95 179	0.92 190	0.92 144	0.92 190	0.91 182	0.97 193	0.92 189	0.91 192	0.91 189	0.96 187	0.94 194	0.93 188	0.91 193	0.93 181	0.92 191	0.93 190	0.91 190	0.91 182	0.99 191	0.92 180	0.91 189

pmcnn	0.92 180	0.92 161	0.92 182	0.92 185	0.92 189	0.92 186	0.92 190	0.92 176	0.92 190	0.92 144	0.92 190	0.92 185	0.92 191	0.92 189	0.92 194	0.92 192	0.92 185	0.92 192	0.92 185	0.92 195	0.92 179	0.92 191	0.92 189	0.92 192	0.92 184	0.92 190	0.92 180	0.92 191

GANet	1.00 188	1.00 165	1.00 185	1.00 192	1.00 190	1.00 190	1.00 195	1.00 181	1.00 195	1.00 149	1.00 194	1.00 187	1.00 196	1.00 194	1.00 196	1.00 195	1.00 189	1.00 196	1.00 190	1.00 196	1.00 183	1.00 195	1.00 194	1.00 195	1.00 187	1.00 194	1.00 186	1.00 193

TDLM	1.00 188	1.00 165	1.00 185	1.00 192	1.00 190	1.00 190	1.00 195	1.00 181	1.00 195	1.00 149	1.00 194	1.00 187	1.00 196	1.00 194	1.00 196	1.00 195	1.00 189	1.00 196	1.00 190	1.00 196	1.00 183	1.00 195	1.00 194	1.00 195	1.00 187	1.00 194	1.00 186	1.00 193

CVANet_RVC	1.00 188	1.00 165	1.00 185	1.00 192	1.00 190	1.00 190	1.00 195	1.00 181	1.00 195	1.00 149	1.00 194	1.00 187	1.00 196	1.00 194	1.00 196	1.00 195	1.00 189	1.00 196	1.00 190	1.00 196	1.00 183	1.00 195	1.00 194	1.00 195	1.00 187	1.00 194	1.00 186	1.00 193

trnet	1.01 192	1.01 168	1.01 188	1.01 195	1.01 193	1.01 193	1.01 198	1.01 184	1.01 198	1.01 152	1.01 197	1.01 191	1.01 199	1.01 197	1.01 199	1.01 198	1.01 192	1.01 199	1.01 193	1.01 199	1.01 186	1.01 198	1.01 197	1.01 198	1.01 190	1.01 198	1.01 190	1.01 196

test croco	1.96 220	3.33 211	1.04 192	3.24 230	1.04 197	3.24 230	1.04 199	3.26 229	1.05 199	3.26 226	1.13 203	3.27 229	1.06 201	1.05 199	1.05 200	1.05 199	3.28 230	1.05 201	3.29 228	1.06 202	3.30 229	1.05 199	1.05 200	1.06 201	3.30 229	1.06 200	3.30 230	1.06 197

GLC_STEREO	1.05 197	1.01 168	1.02 189	1.02 196	1.02 194	1.05 195	1.06 200	1.05 186	1.05 199	1.04 155	1.05 198	1.05 193	1.04 200	1.06 200	1.05 200	1.06 200	1.06 193	1.05 201	1.06 194	1.05 201	1.06 188	1.06 200	1.04 199	1.05 199	1.04 192	1.05 199	1.06 191	1.06 197

MIF-Stereo (partial)	2.52 231	3.41 213	1.05 193	3.29 231	1.05 198	3.29 232	1.06 200	3.30 230	1.06 201	3.31 227	1.06 199	4.97 248	2.72 237	2.72 234	2.71 238	2.70 238	6.57 256	2.19 234	5.08 250	1.08 204	3.36 230	1.07 201	1.07 201	1.07 203	3.35 231	1.07 201	3.36 231	1.07 199

SPS-STEREO	1.25 209	1.47 187	1.06 195	1.54 216	1.08 200	1.52 214	1.20 214	1.44 205	1.06 201	1.49 183	1.10 201	1.41 212	1.10 204	0.98 192	1.08 202	1.12 203	1.47 215	1.04 200	1.53 214	1.14 208	1.52 213	1.07 201	1.02 198	1.05 199	1.48 214	1.07 201	1.55 212	1.11 201
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RP	1.14 199	1.16 178	1.15 199	1.17 207	1.10 202	1.16 200	1.15 205	1.10 187	1.16 208	1.15 159	1.08 200	1.16 198	1.15 207	1.15 207	1.14 207	1.16 206	1.16 199	1.10 203	1.10 195	1.10 205	1.16 194	1.11 203	1.10 202	1.19 212	1.14 200	1.19 211	1.07 192	1.10 200

MIF-Stereo	2.12 227	3.66 215	1.10 196	3.48 233	1.15 205	3.57 233	1.11 204	3.44 231	1.16 208	3.52 228	1.16 205	3.50 230	1.16 208	1.10 201	1.13 206	1.15 205	3.61 231	1.17 209	3.64 229	1.12 206	3.58 232	1.12 204	1.12 204	1.17 210	3.53 232	1.18 209	3.52 232	1.18 207

Nwc_Net	1.15 201	1.15 176	1.15 199	1.09 198	1.19 210	1.16 200	1.17 207	1.15 190	1.16 208	1.16 162	1.16 205	1.08 195	1.16 208	1.11 203	1.15 209	1.18 210	1.11 194	1.10 203	1.16 199	1.17 211	1.16 194	1.13 205	1.18 208	1.20 213	1.11 198	1.15 206	1.16 199	1.20 208

NCC-stereo	1.15 201	1.17 181	1.12 198	1.10 199	1.15 205	1.14 198	1.15 205	1.15 190	1.12 204	1.17 165	1.17 209	1.11 196	1.17 211	1.11 203	1.10 203	1.16 206	1.12 195	1.11 206	1.16 199	1.13 207	1.23 204	1.16 206	1.19 210	1.11 206	1.18 204	1.17 208	1.17 202	1.13 203

Abc-Net	1.14 199	1.16 178	1.18 203	1.10 199	1.10 202	1.16 200	1.18 209	1.16 192	1.13 205	1.11 156	1.16 205	1.16 198	1.12 205	1.10 201	1.17 210	1.16 206	1.16 199	1.10 203	1.16 199	1.14 208	1.17 196	1.16 206	1.11 203	1.09 204	1.10 197	1.10 203	1.16 199	1.17 205
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
edge stereo	1.15 201	1.18 182	1.11 197	1.12 202	1.17 209	1.17 204	1.17 207	1.16 192	1.18 212	1.16 162	1.17 209	1.17 200	1.13 206	1.11 203	1.11 204	1.12 203	1.17 201	1.17 209	1.11 197	1.17 211	1.17 196	1.17 208	1.18 208	1.14 208	1.11 198	1.18 209	1.12 196	1.11 201

FAT-Stereo	1.22 207	1.23 185	1.19 205	1.21 209	1.24 213	1.24 207	1.19 210	1.25 199	1.24 215	1.25 170	1.19 212	1.20 204	1.24 215	1.20 210	1.21 212	1.25 214	1.22 206	1.21 213	1.25 207	1.23 216	1.22 202	1.19 209	1.19 210	1.24 215	1.25 207	1.20 212	1.19 203	1.25 213

RGC	1.15 201	1.16 178	1.17 202	1.15 204	1.11 204	1.21 205	1.21 215	1.10 187	1.15 206	1.16 162	1.11 202	1.17 200	1.09 203	1.14 206	1.11 204	1.16 206	1.19 204	1.11 206	1.10 195	1.15 210	1.11 191	1.19 209	1.16 206	1.12 207	1.17 202	1.10 203	1.16 199	1.17 205

stereogan	1.17 206	1.19 184	1.15 199	1.15 204	1.15 205	1.15 199	1.19 210	1.19 195	1.15 206	1.15 159	1.16 205	1.19 203	1.19 212	1.19 209	1.19 211	1.19 211	1.15 197	1.19 212	1.19 203	1.19 214	1.15 193	1.19 209	1.15 205	1.15 209	1.16 201	1.15 206	1.19 203	1.20 208

AF-Net	2.06 226	25.73 266	1.18 203	1.12 202	1.16 208	1.16 200	1.19 210	1.10 187	1.17 211	1.15 159	1.14 204	1.11 196	1.16 208	1.16 208	1.14 207	1.11 202	1.15 197	1.13 208	1.21 205	1.17 211	1.11 191	1.21 212	1.17 207	1.17 210	1.17 202	1.11 205	1.20 205	1.13 203

GANetREF_RVC	1.52 214	2.01 194	1.21 207	1.98 221	1.21 211	1.98 220	1.21 215	1.98 216	1.21 214	1.99 198	1.21 214	1.98 218	1.21 214	1.02 198	1.21 212	1.21 212	1.99 221	1.21 213	1.99 219	1.21 215	1.99 218	1.21 212	1.21 212	1.21 214	1.99 220	1.21 213	1.99 218	1.21 210
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
S-Stereo	1.22 207	1.18 182	1.19 205	1.20 208	1.23 212	1.23 206	1.19 210	1.19 195	1.18 212	1.27 171	1.20 213	1.20 204	1.20 213	1.23 211	1.22 214	1.23 213	1.23 207	1.23 215	1.20 204	1.25 217	1.20 200	1.22 214	1.25 213	1.24 215	1.20 206	1.22 214	1.26 206	1.24 212

FC-DCNN	1.10 198	0.81 156	0.77 174	0.63 167	0.42 145	0.86 183	0.64 177	0.91 175	0.96 194	1.11 156	0.80 184	1.07 194	0.81 186	0.67 175	1.75 225	1.30 215	1.41 214	0.85 190	1.28 209	0.71 179	2.12 223	1.32 215	0.52 159	0.81 188	1.64 216	1.40 220	2.39 225	1.75 226

PS-NSSS	1.48 212	4.46 223	1.35 208	1.35 213	1.35 215	1.41 213	1.34 217	1.36 202	1.35 218	1.40 178	1.35 215	1.33 209	1.35 216	1.37 213	1.40 217	1.35 216	1.35 209	1.35 218	1.39 212	1.44 223	1.35 210	1.34 216	1.35 214	1.38 221	1.35 211	1.33 216	1.34 209	1.38 218

RASNet	1.39 210	1.37 186	1.35 208	1.38 214	1.40 216	1.39 212	1.77 225	1.36 202	1.74 225	1.36 177	1.36 216	1.36 211	1.36 217	1.36 212	1.35 215	1.41 220	1.36 211	1.36 220	1.36 211	1.35 219	1.36 211	1.35 217	1.36 215	1.35 217	1.36 212	1.35 217	1.36 211	1.35 214

CC-Net-ROB	1.51 213	4.40 222	1.69 216	1.39 215	1.40 216	1.37 211	1.40 220	1.36 202	1.39 219	1.41 179	1.36 216	1.35 210	1.38 218	1.39 214	1.39 216	1.36 217	1.36 211	1.35 218	1.39 212	1.39 220	1.37 212	1.36 218	1.41 218	1.48 222	1.39 213	1.42 221	1.35 210	1.35 214

R-Stereo Train	1.62 215	2.01 194	1.41 210	1.97 219	1.40 216	1.96 218	1.39 218	1.93 211	1.39 219	1.92 192	1.38 218	1.94 216	1.39 219	1.40 215	1.45 218	1.38 218	1.96 218	1.37 221	1.97 217	1.39 220	1.98 216	1.41 219	1.40 216	1.37 219	1.97 218	1.38 218	1.96 216	1.37 216

RAFT-Stereo	1.62 215	2.01 194	1.41 210	1.97 219	1.40 216	1.96 218	1.39 218	1.93 211	1.39 219	1.92 192	1.38 218	1.94 216	1.39 219	1.40 215	1.45 218	1.38 218	1.96 218	1.37 221	1.97 217	1.39 220	1.98 216	1.41 219	1.40 216	1.37 219	1.97 218	1.38 218	1.96 216	1.37 216
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DPSMNet_ROB	1.62 215	1.60 190	1.59 213	1.61 217	1.69 220	1.66 216	1.61 221	1.70 208	1.65 223	1.62 185	1.60 222	1.61 213	1.60 222	1.60 217	1.59 222	1.62 221	1.60 216	1.63 223	1.62 215	1.68 226	1.70 214	1.60 221	1.64 221	1.60 223	1.61 215	1.60 222	1.60 213	1.59 222

UDGNet	1.97 221	2.43 204	1.67 214	2.46 228	1.70 222	2.44 227	1.69 223	2.34 222	1.63 222	2.35 215	1.67 223	2.37 225	1.67 223	1.68 219	1.64 223	1.67 222	2.44 228	1.64 224	2.43 226	1.67 224	2.43 227	1.66 222	1.67 222	1.63 224	2.43 226	1.66 225	2.42 226	1.66 223

StereoIM	3.69 238	10.19 254	2.01 227	6.09 254	2.01 230	5.94 253	1.82 226	6.14 245	1.85 228	6.59 255	1.82 226	6.01 253	1.81 226	1.83 221	1.83 226	2.02 230	5.87 253	1.79 227	5.93 254	2.06 235	4.63 248	1.67 223	1.84 228	2.08 231	5.90 251	1.66 225	6.34 255	1.87 229

MFMNet_re	1.77 219	1.89 193	1.72 217	1.88 218	1.69 220	1.89 217	1.67 222	1.91 210	1.70 224	1.87 188	1.67 223	1.89 215	1.68 224	1.67 218	1.67 224	1.70 224	1.88 217	1.68 225	1.88 216	1.67 224	1.89 215	1.68 224	1.70 223	1.71 225	1.87 217	1.68 227	1.87 214	1.68 224

TRStereo	2.05 223	2.13 197	1.85 221	2.27 222	1.84 225	2.28 221	1.84 228	2.29 219	1.87 229	2.29 211	1.86 227	2.30 221	1.87 229	2.30 231	1.87 230	2.08 231	2.29 223	1.87 229	2.30 222	1.87 230	2.08 220	1.72 225	1.86 229	2.30 235	2.13 221	1.84 230	2.29 220	1.87 229

XX-Stereo	2.05 223	2.13 197	1.85 221	2.27 222	1.84 225	2.28 221	1.84 228	2.29 219	1.87 229	2.29 211	1.86 227	2.30 221	1.87 229	2.30 231	1.87 230	2.08 231	2.29 223	1.87 229	2.30 222	1.87 230	2.08 220	1.72 225	1.86 229	2.30 235	2.13 221	1.84 230	2.29 220	1.87 229

EAI-Stereo	2.05 223	2.13 197	1.85 221	2.27 222	1.84 225	2.28 221	1.84 228	2.29 219	1.87 229	2.29 211	1.86 227	2.30 221	1.87 229	2.30 231	1.87 230	2.08 231	2.29 223	1.87 229	2.30 222	1.87 230	2.08 220	1.72 225	1.86 229	2.30 235	2.13 221	1.84 230	2.29 220	1.87 229

StereoVision	3.44 236	10.12 253	1.68 215	5.44 253	2.26 233	5.87 252	1.97 233	5.17 240	1.31 217	5.80 251	1.56 221	5.62 252	1.84 228	1.97 225	1.91 234	1.84 227	4.98 252	1.32 216	5.60 251	1.71 227	5.35 254	1.73 228	1.97 234	1.96 230	5.40 250	1.65 224	5.08 250	1.76 227

FBW_ROB	2.04 222	2.50 205	1.75 218	2.45 227	1.78 223	2.40 225	1.74 224	2.47 223	1.77 226	2.37 216	1.81 225	2.30 221	1.80 225	1.78 220	1.88 233	1.80 225	2.41 227	1.77 226	2.43 226	1.83 228	2.39 225	1.81 229	1.76 225	1.75 226	2.56 227	1.75 228	2.30 223	1.74 225

sCroCo_RVC	2.76 232	4.00 217	1.82 220	4.00 240	1.83 224	3.98 239	1.82 226	3.99 233	1.81 227	4.14 237	2.76 236	4.13 241	1.82 227	1.83 221	1.83 226	1.82 226	4.01 240	1.82 228	3.98 237	1.86 229	4.00 240	1.82 230	1.83 227	1.84 227	4.02 241	1.81 229	4.00 239	1.83 228

HBP-ISP	1.47 211	1.07 173	1.03 191	1.30 211	1.08 200	1.36 210	1.06 200	1.44 205	1.25 216	1.97 197	1.51 220	1.65 214	1.58 221	0.98 192	1.58 221	1.68 223	1.98 220	1.32 216	2.02 220	1.28 218	2.95 228	1.89 231	0.97 193	1.06 201	1.26 208	0.99 191	1.94 215	1.43 220

sAnonymous2	2.87 233	4.16 218	1.89 224	4.26 244	1.87 228	4.23 242	1.92 231	4.17 234	1.94 232	4.16 238	1.92 230	4.20 242	1.92 232	1.96 223	1.86 228	1.87 228	4.25 243	1.90 232	4.23 242	1.91 233	4.26 243	1.93 232	1.89 232	1.90 228	4.07 242	1.91 233	5.09 251	1.93 233

CroCo_RVC	2.87 233	4.16 218	1.89 224	4.26 244	1.87 228	4.23 242	1.92 231	4.17 234	1.94 232	4.16 238	1.92 230	4.20 242	1.92 232	1.96 223	1.86 228	1.87 228	4.25 243	1.90 232	4.23 242	1.91 233	4.26 243	1.93 232	1.89 232	1.90 228	4.07 242	1.91 233	5.09 251	1.93 233

Anonymous3	3.36 235	4.93 227	2.20 228	4.92 250	2.23 231	4.90 249	2.23 234	4.89 239	2.24 234	4.95 248	2.21 233	4.91 247	2.21 234	2.18 226	2.22 235	2.22 234	4.86 250	2.20 235	4.90 248	2.20 236	4.96 250	2.21 234	2.21 235	2.21 232	6.30 253	2.21 235	4.90 246	2.23 235

STTStereo	2.30 229	2.34 203	2.26 231	2.37 226	2.23 231	2.40 225	2.35 236	2.20 217	2.33 236	2.28 208	2.31 235	2.19 219	2.37 236	2.20 227	2.31 237	2.23 235	2.38 226	2.25 236	2.33 225	2.27 237	2.39 225	2.27 235	2.31 237	2.29 234	2.37 225	2.32 237	2.34 224	2.26 236

NCCL2	2.27 228	2.27 202	2.28 232	2.27 222	2.28 234	2.28 221	2.28 235	2.27 218	2.28 235	2.28 208	2.28 234	2.29 220	2.28 235	2.28 230	2.29 236	2.28 236	2.28 222	2.28 237	2.27 221	2.28 238	2.28 224	2.28 236	2.28 236	2.28 233	2.28 224	2.28 236	2.11 219	2.28 237

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 230	2.85 209	1.90 226	2.90 229	2.77 235	2.88 228	2.85 237	2.51 224	2.85 238	2.88 223	1.99 232	2.50 226	2.76 238	2.20 227	1.57 220	2.64 237	2.89 229	2.63 238	5.69 253	1.03 200	2.01 219	2.71 237	2.74 240	2.73 238	2.87 228	1.64 223	1.00 186	1.49 221
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SA	3.93 240	7.22 234	4.74 242	4.15 242	3.88 249	3.70 235	4.02 252	6.67 251	3.95 247	3.64 229	3.74 243	3.63 231	3.00 240	3.51 237	3.68 248	3.68 245	3.73 235	3.71 247	3.64 229	3.48 242	3.58 232	2.97 238	3.69 245	3.61 241	3.55 234	3.42 239	3.64 233	3.79 247

Anonymous	4.38 247	6.03 230	2.67 236	6.71 256	3.03 237	5.98 255	3.20 239	6.18 248	2.49 237	6.13 254	3.16 237	6.07 254	2.97 239	3.15 235	3.09 239	3.15 241	6.62 257	3.20 240	6.32 256	3.16 241	6.80 256	3.15 239	2.63 238	3.20 239	7.02 254	2.85 238	6.13 253	3.25 238

raft_robust	4.19 246	7.78 239	6.08 248	3.30 232	3.85 248	4.03 240	3.73 246	6.25 250	3.30 240	4.44 242	3.28 239	4.01 238	3.82 251	4.29 250	3.70 250	4.01 250	4.48 248	3.42 242	4.11 239	3.76 249	4.05 241	3.32 240	3.85 247	3.82 247	4.71 245	3.83 248	4.09 240	3.80 248

Sa-1000	3.84 239	7.71 238	6.81 255	4.15 242	2.86 236	3.27 231	3.87 249	5.99 242	4.35 253	2.78 221	3.71 242	3.88 234	3.56 244	3.88 245	3.64 242	2.71 239	3.72 234	3.27 241	3.67 233	3.15 240	3.51 231	3.36 241	2.70 239	3.49 240	3.32 230	3.76 246	2.87 228	3.76 246

RAFT_CTSACE	4.43 248	8.26 245	6.10 249	4.62 248	4.01 251	4.54 247	3.65 243	6.09 244	3.93 246	4.64 245	4.14 252	4.26 244	4.13 253	3.91 246	3.88 251	4.06 252	4.30 245	4.03 252	4.27 244	3.92 250	4.26 243	3.67 242	3.91 249	4.16 251	4.82 247	4.08 252	4.20 242	3.67 239

DPSNet	3.67 237	3.61 214	3.62 240	3.64 234	3.61 243	3.64 234	3.65 243	3.64 232	3.67 242	3.67 230	3.65 241	3.68 232	3.69 248	3.69 242	3.69 249	3.68 245	3.70 233	3.70 246	3.69 234	3.69 247	3.71 235	3.69 243	3.67 244	3.69 246	3.68 235	3.67 242	3.68 234	3.67 239

TestStereo1	4.11 241	7.79 240	6.72 253	3.93 237	3.81 246	3.96 237	3.58 241	6.96 254	3.74 244	3.90 232	3.76 244	3.89 235	3.57 245	3.70 243	3.66 245	3.34 242	3.80 236	3.62 243	3.66 231	3.68 245	3.91 237	3.70 244	3.65 242	3.67 243	3.88 236	3.53 240	3.89 236	3.68 242

TESTraft	4.16 245	8.03 242	6.81 255	3.99 239	3.68 244	3.93 236	3.70 245	6.86 253	3.69 243	3.93 234	3.88 249	3.93 237	3.59 247	3.65 241	3.64 242	3.68 245	3.92 238	3.72 248	3.92 235	3.57 244	3.84 236	3.70 244	3.71 246	3.67 243	3.91 239	3.74 244	3.92 238	3.67 239

SA-5K	4.11 241	7.79 240	6.72 253	3.93 237	3.81 246	3.96 237	3.58 241	6.96 254	3.74 244	3.90 232	3.76 244	3.89 235	3.57 245	3.70 243	3.66 245	3.34 242	3.80 236	3.62 243	3.66 231	3.68 245	3.91 237	3.70 244	3.65 242	3.67 243	3.88 236	3.53 240	3.89 236	3.68 242

test_4	4.11 241	8.05 243	6.64 251	4.52 247	3.68 244	3.00 229	3.40 240	6.21 249	3.29 239	4.07 236	3.84 247	4.04 239	3.76 250	3.56 240	3.67 247	3.76 248	4.04 241	3.79 249	4.10 238	3.53 243	3.98 239	3.74 247	3.55 241	3.61 241	3.94 240	3.75 245	3.73 235	3.73 245

cross-raft	4.43 248	7.31 235	6.46 250	4.47 246	3.95 250	4.46 245	3.95 250	6.70 252	3.97 248	4.41 241	3.82 246	4.38 245	3.94 252	3.95 248	3.95 253	3.95 249	4.45 247	3.95 251	4.46 245	3.95 251	4.46 247	3.95 248	3.95 251	3.94 250	4.40 244	3.95 251	4.45 244	3.95 249

test_3	4.55 252	10.96 255	7.69 259	4.04 241	3.60 242	4.10 241	3.98 251	7.94 256	4.56 254	3.99 235	4.03 250	4.08 240	3.74 249	3.99 249	3.91 252	4.05 251	4.33 246	3.89 250	4.14 240	4.00 252	4.11 242	4.02 249	4.01 252	3.91 249	3.53 232	3.94 250	4.19 241	4.20 252

test-1	4.11 241	7.65 237	4.93 243	3.65 235	3.58 241	4.70 248	3.74 247	4.73 237	4.06 249	3.72 231	4.11 251	3.70 233	3.49 243	3.36 236	3.65 244	4.17 253	3.92 238	4.04 253	4.19 241	3.75 248	4.69 249	4.18 250	3.88 248	3.90 248	4.73 246	3.77 247	3.12 229	3.68 242

SGM-Forest	5.07 255	6.74 232	4.17 241	6.46 255	4.68 253	6.21 256	4.38 253	6.00 243	4.14 251	5.84 252	4.44 253	6.28 255	4.16 254	3.92 247	4.56 255	4.60 255	6.15 254	4.27 254	6.12 255	4.31 254	5.99 255	4.27 251	3.92 250	4.27 252	6.13 252	4.10 253	6.18 254	4.49 253
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RAFT+CT+SA	4.43 248	7.34 236	6.71 252	5.01 251	4.38 252	4.40 244	3.85 248	6.15 247	4.30 252	4.89 247	3.26 238	4.49 246	3.01 241	4.53 251	3.36 241	3.65 244	3.64 232	4.39 255	3.94 236	4.28 253	4.44 246	4.30 252	4.24 254	4.52 253	3.90 238	3.85 249	4.89 245	4.00 250

CFNet	0.55 142	0.25 90	0.18 82	0.25 91	0.18 81	0.25 93	0.18 83	0.25 92	0.18 82	0.25 70	0.18 84	0.25 90	0.18 85	0.18 82	0.18 82	0.18 80	0.25 91	0.18 85	0.25 90	0.18 83	5.31 253	4.36 253	0.18 80	0.18 84	0.25 92	0.18 83	0.25 91	0.18 83

test_5	4.51 251	8.85 247	5.35 247	3.66 236	3.56 240	5.10 251	4.47 254	6.14 245	4.07 250	4.96 249	3.87 248	5.14 251	4.17 255	3.53 238	4.39 254	4.53 254	4.15 242	3.62 243	4.74 247	2.94 239	3.63 234	4.53 254	4.20 253	4.54 254	4.86 248	3.68 243	4.95 247	4.06 251

TestStereo	4.92 253	4.80 226	4.98 244	4.82 249	4.97 254	4.91 250	4.78 255	4.80 238	4.88 255	4.78 246	4.80 254	4.99 249	4.81 256	4.83 252	4.87 256	4.97 256	4.93 251	5.01 257	5.03 249	4.90 256	5.02 251	5.02 255	5.06 255	5.04 255	4.93 249	4.89 254	5.01 248	5.09 254

SGM+DAISY	6.35 256	8.16 244	5.14 246	8.12 260	5.08 256	8.12 259	5.16 256	8.01 257	5.18 257	7.92 258	5.14 255	7.89 259	5.14 257	4.95 253	5.33 257	5.32 257	8.14 260	5.16 258	8.16 259	5.16 257	8.21 259	5.19 256	5.12 256	5.12 256	8.18 258	5.24 255	8.12 259	5.11 255

RAFT	6.60 257	9.99 250	8.33 260	7.21 259	6.55 257	5.95 254	5.87 257	8.70 260	5.02 256	5.10 250	6.69 257	7.06 258	6.94 260	6.17 256	7.09 260	6.84 258	6.47 255	4.72 256	5.60 251	5.60 258	5.11 252	5.97 257	6.93 260	6.89 258	7.16 255	7.08 259	6.58 256	6.66 257

DispFullNet	4.96 254	5.67 229	3.30 239	5.01 251	3.21 239	4.50 246	3.11 238	4.43 236	3.44 241	4.60 244	3.46 240	5.13 250	3.44 242	3.53 238	3.20 240	2.87 240	4.80 249	3.15 239	4.70 246	4.83 255	9.02 260	5.98 258	5.95 259	6.21 257	8.84 259	5.85 256	9.76 260	5.91 256

test-v	7.17 258	11.53 256	7.63 257	7.17 257	6.87 258	7.48 257	6.90 258	8.14 258	6.88 258	6.93 256	7.42 258	7.05 256	6.14 258	6.05 254	6.86 258	6.99 259	7.60 258	6.75 259	6.90 257	6.66 259	7.83 257	6.36 259	5.89 257	7.34 259	7.19 256	6.75 257	7.52 257	6.77 258

test-2	7.17 258	11.53 256	7.63 257	7.17 257	6.87 258	7.48 257	6.90 258	8.14 258	6.88 258	6.93 256	7.42 258	7.05 256	6.14 258	6.05 254	6.86 258	6.99 259	7.60 258	6.75 259	6.90 257	6.66 259	7.83 257	6.36 259	5.89 257	7.34 259	7.19 256	6.75 257	7.52 257	6.77 258

MANE	18.41 260	23.00 265	16.00 261	22.00 268	15.00 260	22.00 267	15.00 260	22.00 268	15.00 260	21.00 268	15.00 260	22.00 267	15.00 261	15.00 261	17.00 261	15.00 261	23.00 268	15.00 261	22.00 267	15.00 261	23.00 268	15.00 261	18.00 261	15.00 261	24.00 267	17.00 260	24.00 268	16.00 260

rafts_anoy	20.00 261	20.00 258	20.00 262	20.00 261	20.00 261	20.00 260	20.00 261	20.00 261	20.00 261	20.00 261	20.00 261	20.00 260	20.00 262	20.00 262	20.00 262	20.00 262	20.00 261	20.00 262	20.00 260	20.00 262	20.00 261	20.00 262	20.00 262	20.00 262	20.00 260	20.00 261	20.00 261	20.00 261

raft+_RVC	20.00 261	20.00 258	20.00 262	20.00 261	20.00 261	20.00 260	20.00 261	20.00 261	20.00 261	20.00 261	20.00 261	20.00 260	20.00 262	20.00 262	20.00 262	20.00 262	20.00 261	20.00 262	20.00 260	20.00 262	20.00 261	20.00 262	20.00 262	20.00 262	20.00 260	20.00 261	20.00 261	20.00 261

raftrobust	20.00 261	20.00 258	20.00 262	20.00 261	20.00 261	20.00 260	20.00 261	20.00 261	20.00 261	20.00 261	20.00 261	20.00 260	20.00 262	20.00 262	20.00 262	20.00 262	20.00 261	20.00 262	20.00 260	20.00 262	20.00 261	20.00 262	20.00 262	20.00 262	20.00 260	20.00 261	20.00 261	20.00 261

CasAABBNet	20.00 261	20.00 258	20.00 262	20.00 261	20.00 261	20.00 260	20.00 261	20.00 261	20.00 261	20.00 261	20.00 261	20.00 260	20.00 262	20.00 262	20.00 262	20.00 262	20.00 261	20.00 262	20.00 260	20.00 262	20.00 261	20.00 262	20.00 262	20.00 262	20.00 260	20.00 261	20.00 261	20.00 261

RALCasStereoNet	20.00 261	20.00 258	20.00 262	20.00 261	20.00 261	20.00 260	20.00 261	20.00 261	20.00 261	20.00 261	20.00 261	20.00 260	20.00 262	20.00 262	20.00 262	20.00 262	20.00 261	20.00 262	20.00 260	20.00 262	20.00 261	20.00 262	20.00 262	20.00 262	20.00 260	20.00 261	20.00 261	20.00 261

RALAANet	20.00 261	20.00 258	20.00 262	20.00 261	20.00 261	20.00 260	20.00 261	20.00 261	20.00 261	20.00 261	20.00 261	20.00 260	20.00 262	20.00 262	20.00 262	20.00 262	20.00 261	20.00 262	20.00 260	20.00 262	20.00 261	20.00 262	20.00 262	20.00 262	20.00 260	20.00 261	20.00 261	20.00 261

MSMDNet	20.00 261	20.00 258	20.00 262	20.00 261	20.00 261	20.00 260	20.00 261	20.00 261	20.00 261	20.00 261	20.00 261	20.00 260	20.00 262	20.00 262	20.00 262	20.00 262	20.00 261	20.00 262	20.00 260	20.00 262	20.00 261	20.00 262	20.00 262	20.00 262	20.00 260	20.00 261	20.00 261	20.00 261

CBMV	101.59 269	71.60 268	48.40 270	72.70 270	49.00 269	79.60 269	48.40 269	80.90 270	46.90 268	68.90 269	49.00 269	78.00 269	572.10 278	49.50 269	51.30 269	48.40 269	72.20 269	639.60 278	79.40 268	48.90 270	79.50 269	51.40 269	52.30 270	48.30 270	80.20 268	49.10 268	79.60 270	47.60 268
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MDST_ROB	61.15 268	72.66 269	46.52 269	70.00 269	44.89 268	64.24 268	43.75 268	73.65 269	48.92 269	72.70 270	42.40 268	60.70 268	50.23 269	50.07 270	67.69 270	68.60 270	83.13 270	47.77 269	82.48 269	46.00 269	95.93 270	53.44 270	50.66 269	45.00 269	84.99 269	53.64 269	79.01 269	52.07 269

AE-Stereo	252.48 272	202.00 271	361.00 275	502.00 275	324.00 274	321.00 271	482.00 277	423.00 275	227.00 274	201.00 272	273.00 274	101.00 270	207.00 271	198.00 272	183.00 274	181.00 274	221.00 273	232.00 275	477.00 273	220.00 274	111.00 271	100.00 271	219.00 273	214.00 272	204.00 271	211.00 272	200.00 272	222.00 273

NOSS_ROB	248.11 271	409.00 275	288.00 273	412.00 273	280.00 272	411.00 275	288.00 272	356.00 272	275.00 275	379.00 276	303.00 275	415.00 275	278.00 275	260.00 276	104.00 271	103.00 271	126.00 271	108.00 270	118.00 270	98.00 271	126.00 272	104.00 272	268.00 274	216.00 273	279.00 274	201.00 271	288.00 275	206.00 271

MeshStereo	151.99 270	131.36 270	140.69 271	151.38 271	151.40 270	150.79 270	151.72 270	149.36 271	159.46 270	146.42 271	150.73 270	149.06 273	176.22 270	143.94 271	133.10 273	133.45 273	153.30 272	154.22 271	154.67 271	153.95 272	156.90 273	156.53 273	160.21 271	162.72 271	154.57 270	160.59 270	153.47 271	163.50 270
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
DLCB_ROB	280.78 275	376.74 274	215.59 272	376.74 272	215.59 271	376.74 274	215.59 271	366.42 273	218.39 272	366.42 275	218.39 272	366.42 274	218.39 273	209.96 273	219.76 276	219.38 275	376.72 276	216.43 272	376.72 272	216.43 273	376.72 276	216.43 274	216.14 272	216.14 274	376.69 275	217.67 273	376.69 276	217.67 272

MGS-Stereo	264.93 273	208.00 272	362.00 276	512.00 276	350.00 275	326.00 272	443.00 276	410.00 274	210.00 271	232.00 274	215.00 271	125.00 271	217.00 272	216.00 274	127.00 272	122.00 272	223.00 274	230.00 273	487.00 275	255.00 275	250.00 274	223.00 275	272.00 275	228.00 275	241.00 272	220.00 274	214.00 273	235.00 274

EGLCR-Stereo	276.81 274	209.00 273	366.00 277	514.00 277	354.00 276	336.00 273	422.00 274	440.00 276	220.00 273	231.00 273	245.00 273	135.00 272	237.00 274	218.00 275	197.00 275	222.00 276	223.00 274	230.00 273	487.00 275	255.00 275	250.00 274	273.00 276	272.00 275	228.00 275	241.00 272	220.00 274	214.00 273	235.00 274

LE_ROB	387.11 276	453.07 276	321.39 274	500.23 274	323.05 273	493.99 276	324.56 273	477.63 277	322.28 276	465.51 277	322.97 276	486.37 276	334.17 276	305.26 277	320.63 277	327.66 277	476.08 277	315.70 276	483.76 274	335.15 277	469.64 277	309.74 277	315.90 277	318.85 277	498.41 276	328.85 276	491.00 277	330.08 276

SGM-ForestM	522.49 277	676.08 277	448.56 278	638.17 278	433.15 277	639.59 277	427.03 275	617.52 278	439.90 277	604.63 278	429.02 277	611.68 277	432.74 277	420.18 278	451.96 278	465.85 278	601.06 278	403.73 277	659.15 277	405.50 278	669.64 278	437.21 278	455.85 278	425.66 278	689.82 277	481.65 277	662.43 278	479.61 277

CBMV_ROB	1133.35 278	1280.38 278	976.92 279	1317.57 279	1021.62 278	1282.66 278	1022.22 278	1213.88 279	982.57 278	1194.12 279	975.90 278	1357.87 278	1090.02 279	943.32 279	1021.85 279	1006.47 279	1309.01 279	986.29 279	1499.40 278	986.35 279	1359.35 279	975.96 279	975.21 279	969.30 279	1337.82 278	1042.34 278	1398.25 279	1073.86 278

anonymousdsp2	10000000.00 279	10000000.00 279	10000000.00 280	10000000.00 280	10000000.00 279	10000000.00 279	10000000.00 279	10000000.00 280	10000000.00 279	10000000.00 280	10000000.00 279	10000000.00 279	10000000.00 280	10000000.00 280	10000000.00 280	10000000.00 280	10000000.00 280	10000000.00 280	10000000.00 279	10000000.00 280	10000000.00 280	10000000.00 280	10000000.00 280	10000000.00 280	10000000.00 279	10000000.00 279	10000000.00 280	10000000.00 279

anonymousdsp	10000000.00 279	10000000.00 279	10000000.00 280	10000000.00 280	10000000.00 279	10000000.00 279	10000000.00 279	10000000.00 280	10000000.00 279	10000000.00 280	10000000.00 279	10000000.00 279	10000000.00 280	10000000.00 280	10000000.00 280	10000000.00 280	10000000.00 280	10000000.00 280	10000000.00 279	10000000.00 280	10000000.00 280	10000000.00 280	10000000.00 280	10000000.00 280	10000000.00 279	10000000.00 279	10000000.00 280	10000000.00 279

AMNet	10000000.00 279	10000000.00 279	10000000.00 280	10000000.00 280	10000000.00 279	10000000.00 279	10000000.00 279	10000000.00 280	10000000.00 279	10000000.00 280	10000000.00 279	10000000.00 279	10000000.00 280	10000000.00 280	10000000.00 280	10000000.00 280	10000000.00 280	10000000.00 280	10000000.00 279	10000000.00 280	10000000.00 280	10000000.00 280	10000000.00 280	10000000.00 280	10000000.00 279	10000000.00 279	10000000.00 280	10000000.00 279

Low-res two-view benchmark