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

AIO-test2	0.11 1	0.07 1	0.07 2	0.06 1	0.05 2	0.07 3	0.04 1	0.13 11	0.12 23	0.11 6	0.14 19	0.16 11	0.07 7	0.06 9	0.15 1	0.17 3	0.15 1	0.13 3	0.16 2	0.11 2	0.17 1	0.13 6	0.06 3	0.08 7	0.11 1	0.14 7	0.10 1	0.11 1

Pointernet	0.11 1	0.09 3	0.06 1	0.07 5	0.06 4	0.09 11	0.08 29	0.13 11	0.06 2	0.11 6	0.09 10	0.10 2	0.07 7	0.06 9	0.16 3	0.16 2	0.19 2	0.11 1	0.18 3	0.09 1	0.17 1	0.11 1	0.08 13	0.07 4	0.14 2	0.12 2	0.24 15	0.12 5

MLG-Stereo_test1	0.12 3	0.08 2	0.07 2	0.07 5	0.07 7	0.07 3	0.06 15	0.11 2	0.09 10	0.16 23	0.09 10	0.17 18	0.06 1	0.05 4	0.16 3	0.18 4	0.22 9	0.19 14	0.22 14	0.12 5	0.23 12	0.11 1	0.06 3	0.06 1	0.15 4	0.12 2	0.21 9	0.14 10

MLG-Stereo	0.12 3	0.10 6	0.08 4	0.06 1	0.08 14	0.06 1	0.04 1	0.11 2	0.09 10	0.15 18	0.07 5	0.16 11	0.06 1	0.05 4	0.17 5	0.18 4	0.22 9	0.19 14	0.19 6	0.12 5	0.21 9	0.12 5	0.06 3	0.06 1	0.15 4	0.12 2	0.20 7	0.14 10

111111	0.13 5	0.16 19	0.08 4	0.12 19	0.10 21	0.07 3	0.06 15	0.12 6	0.12 23	0.07 1	0.10 15	0.15 9	0.09 18	0.05 4	0.19 10	0.21 10	0.22 9	0.18 10	0.19 6	0.13 9	0.23 12	0.18 16	0.10 29	0.08 7	0.16 8	0.14 7	0.19 5	0.11 1

MM-Stereo_test3	0.13 5	0.13 11	0.08 4	0.10 14	0.07 7	0.07 3	0.05 6	0.19 29	0.14 30	0.15 18	0.06 3	0.13 6	0.06 1	0.07 15	0.15 1	0.15 1	0.23 15	0.15 4	0.21 11	0.12 5	0.18 4	0.18 16	0.08 13	0.08 7	0.15 4	0.11 1	0.28 23	0.15 13

MM-Stereo_test1	0.13 5	0.13 11	0.08 4	0.11 17	0.06 4	0.08 7	0.05 6	0.15 18	0.11 16	0.16 23	0.07 5	0.15 9	0.06 1	0.07 15	0.17 5	0.18 4	0.23 15	0.17 9	0.22 14	0.14 12	0.20 6	0.14 7	0.08 13	0.08 7	0.16 8	0.13 5	0.25 17	0.15 13

CoSv	0.13 5	0.17 23	0.08 4	0.08 8	0.07 7	0.17 38	0.07 20	0.15 18	0.10 14	0.13 12	0.06 3	0.10 2	0.07 7	0.04 1	0.17 5	0.20 7	0.21 7	0.12 2	0.22 14	0.12 5	0.20 6	0.11 1	0.06 3	0.07 4	0.22 26	0.15 10	0.19 5	0.11 1

AIO-test1	0.13 5	0.09 3	0.08 4	0.06 1	0.07 7	0.11 18	0.04 1	0.17 26	0.13 27	0.15 18	0.16 27	0.19 25	0.08 13	0.09 28	0.18 9	0.22 13	0.19 2	0.16 6	0.15 1	0.14 12	0.17 1	0.14 7	0.08 13	0.07 4	0.14 2	0.14 7	0.13 2	0.12 5

CroCo-Stereo	0.13 5	0.09 3	0.08 4	0.07 5	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.14 16	0.05 1	0.10 4	0.03 1	0.13 6	0.06 1	0.04 1	0.24 22	0.26 24	0.20 4	0.18 10	0.20 9	0.11 2	0.24 18	0.15 9	0.05 1	0.06 1	0.22 26	0.20 21	0.23 12	0.15 13
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MoCha-V2	0.14 11	0.15 16	0.11 21	0.12 19	0.09 17	0.11 18	0.09 36	0.13 11	0.08 7	0.13 12	0.18 33	0.17 18	0.07 7	0.07 15	0.17 5	0.23 16	0.20 4	0.20 17	0.25 24	0.14 12	0.29 33	0.17 12	0.08 13	0.08 7	0.17 13	0.16 11	0.15 3	0.11 1

ProNet	0.14 11	0.13 11	0.14 31	0.11 17	0.07 7	0.14 27	0.12 50	0.13 11	0.06 2	0.08 2	0.24 58	0.09 1	0.06 1	0.07 15	0.22 18	0.21 10	0.22 9	0.18 10	0.19 6	0.14 12	0.20 6	0.11 1	0.12 39	0.11 25	0.16 8	0.13 5	0.17 4	0.12 5

CroCo-Stereo Lap2	0.14 11	0.10 6	0.08 4	0.08 8	0.08 14	0.08 7	0.05 6	0.12 6	0.06 2	0.22 37	0.07 5	0.16 11	0.07 7	0.04 1	0.20 13	0.26 24	0.22 9	0.19 14	0.26 27	0.11 2	0.28 29	0.16 10	0.06 3	0.08 7	0.22 26	0.23 37	0.20 7	0.16 19

LG-Stereo	0.15 14	0.11 8	0.08 4	0.09 12	0.11 26	0.11 18	0.05 6	0.15 18	0.11 16	0.19 30	0.12 16	0.26 33	0.09 18	0.06 9	0.19 10	0.20 7	0.23 15	0.16 6	0.18 3	0.14 12	0.23 12	0.20 23	0.05 1	0.08 7	0.17 13	0.18 17	0.24 15	0.15 13

MM-Stereo_test2	0.15 14	0.19 27	0.11 21	0.16 34	0.11 26	0.08 7	0.05 6	0.14 16	0.11 16	0.20 31	0.08 9	0.12 4	0.08 13	0.09 28	0.20 13	0.22 13	0.25 22	0.20 17	0.20 9	0.18 26	0.25 21	0.21 28	0.10 29	0.10 17	0.16 8	0.16 11	0.21 9	0.16 19

GREAT-IGEV	0.15 14	0.15 16	0.11 21	0.08 8	0.06 4	0.08 7	0.05 6	0.16 23	0.10 14	0.12 9	0.13 17	0.25 32	0.09 18	0.08 22	0.22 18	0.25 20	0.24 21	0.16 6	0.23 18	0.13 9	0.18 4	0.16 10	0.09 22	0.10 17	0.15 4	0.16 11	0.31 30	0.13 9

U	0.15 14	0.11 8	0.08 4	0.06 1	0.05 2	0.09 11	0.04 1	0.16 23	0.06 2	0.15 18	0.04 2	0.17 18	0.07 7	0.05 4	0.22 18	0.28 31	0.26 26	0.23 29	0.27 28	0.17 23	0.28 29	0.19 20	0.06 3	0.08 7	0.26 30	0.23 37	0.23 12	0.20 27

AIO-Stereo	0.15 14	0.17 23	0.12 25	0.17 40	0.10 21	0.12 23	0.06 15	0.11 2	0.08 7	0.10 4	0.14 19	0.12 4	0.09 18	0.08 22	0.20 13	0.21 10	0.20 4	0.20 17	0.21 11	0.17 23	0.23 12	0.20 23	0.07 10	0.11 25	0.17 13	0.16 11	0.23 12	0.12 5

RSM	0.15 14	0.16 19	0.12 25	0.14 26	0.09 17	0.14 27	0.06 15	0.10 1	0.08 7	0.09 3	0.15 22	0.14 8	0.10 23	0.07 15	0.22 18	0.25 20	0.21 7	0.20 17	0.18 3	0.17 23	0.25 21	0.18 16	0.08 13	0.10 17	0.16 8	0.16 11	0.27 21	0.15 13

GASTEREO	0.16 20	0.16 19	0.10 16	0.14 26	0.10 21	0.11 18	0.07 20	0.12 6	0.15 35	0.14 14	0.09 10	0.18 23	0.11 28	0.06 9	0.24 22	0.24 19	0.23 15	0.20 17	0.23 18	0.16 19	0.23 12	0.23 36	0.11 35	0.10 17	0.19 17	0.22 29	0.28 23	0.14 10

MSCF	0.16 20	0.15 16	0.09 14	0.14 26	0.09 17	0.11 18	0.07 20	0.11 2	0.15 35	0.14 14	0.09 10	0.17 18	0.11 28	0.06 9	0.25 25	0.23 16	0.23 15	0.20 17	0.23 18	0.15 17	0.24 18	0.21 28	0.11 35	0.10 17	0.19 17	0.22 29	0.27 21	0.15 13

MLG-Stereo_test2	0.16 20	0.12 10	0.10 16	0.10 14	0.08 14	0.09 11	0.05 6	0.18 28	0.11 16	0.20 31	0.07 5	0.23 30	0.08 13	0.08 22	0.19 10	0.23 16	0.30 31	0.25 33	0.31 33	0.18 26	0.28 29	0.17 12	0.09 22	0.08 7	0.20 21	0.16 11	0.29 26	0.21 29

IGEV-Stereo++	0.16 20	0.24 37	0.09 14	0.13 22	0.13 28	0.10 16	0.05 6	0.15 18	0.13 27	0.12 9	0.16 27	0.16 11	0.11 28	0.07 15	0.21 16	0.22 13	0.22 9	0.18 10	0.21 11	0.16 19	0.22 11	0.27 44	0.09 22	0.08 7	0.17 13	0.18 17	0.25 17	0.18 24

GIP-stereo	0.17 24	0.21 32	0.13 28	0.15 30	0.09 17	0.09 11	0.07 20	0.12 6	0.09 10	0.16 23	0.13 17	0.16 11	0.08 13	0.15 50	0.27 33	0.25 20	0.25 22	0.21 24	0.24 22	0.19 33	0.27 25	0.20 23	0.07 10	0.11 25	0.20 21	0.22 29	0.35 40	0.17 21

RSM++	0.17 24	0.18 26	0.13 28	0.17 40	0.10 21	0.14 27	0.07 20	0.13 11	0.13 27	0.12 9	0.14 19	0.17 18	0.11 28	0.08 22	0.25 25	0.27 30	0.25 22	0.21 24	0.23 18	0.18 26	0.26 23	0.21 28	0.08 13	0.10 17	0.20 21	0.18 17	0.29 26	0.18 24

RAFT	0.17 24	0.13 11	0.10 16	0.16 34	0.07 7	0.21 52	0.05 6	0.25 35	0.12 23	0.14 14	0.15 22	0.16 11	0.10 23	0.05 4	0.21 16	0.20 7	0.23 15	0.15 4	0.28 29	0.13 9	0.21 9	0.17 12	0.07 10	0.10 17	0.26 30	0.24 40	0.33 33	0.23 32

AdaDepth	0.18 27	0.19 27	0.10 16	0.12 19	0.14 35	0.12 23	0.09 36	0.16 23	0.14 30	0.14 14	0.17 31	0.19 25	0.10 23	0.08 22	0.26 31	0.29 36	0.28 29	0.23 29	0.25 24	0.16 19	0.24 18	0.20 23	0.09 22	0.11 25	0.19 17	0.20 21	0.32 31	0.25 36

Occ-G	0.18 27	0.26 42	0.15 34	0.17 40	0.14 35	0.15 31	0.07 20	0.12 6	0.11 16	0.11 6	0.22 50	0.20 28	0.09 18	0.10 31	0.28 37	0.28 31	0.25 22	0.22 26	0.29 31	0.19 33	0.26 23	0.19 20	0.10 29	0.15 37	0.19 17	0.18 17	0.29 26	0.17 21

StereoVision	0.18 27	0.13 11	0.11 21	0.09 12	0.14 35	0.16 33	0.08 29	0.17 26	0.17 37	0.15 18	0.15 22	0.16 11	0.10 23	0.06 9	0.25 25	0.26 24	0.27 27	0.22 26	0.22 14	0.16 19	0.23 12	0.17 12	0.06 3	0.13 31	0.28 39	0.29 52	0.38 45	0.28 42

RAStereo	0.19 30	0.16 19	0.10 16	0.08 8	0.07 7	0.09 11	0.06 15	0.21 31	0.09 10	0.45 71	0.09 10	0.26 33	0.08 13	0.07 15	0.25 25	0.26 24	0.28 29	0.25 33	0.33 37	0.15 17	0.35 41	0.18 16	0.08 13	0.10 17	0.28 39	0.23 37	0.25 17	0.24 35

AEACV	0.19 30	0.31 54	0.14 31	0.17 40	0.13 28	0.12 23	0.07 20	0.15 18	0.07 6	0.16 23	0.15 22	0.18 23	0.11 28	0.11 35	0.25 25	0.25 20	0.32 33	0.23 29	0.35 41	0.18 26	0.27 25	0.22 35	0.11 35	0.11 25	0.20 21	0.22 29	0.25 17	0.18 24

DEFOM-Stereo	0.21 32	0.19 27	0.12 25	0.18 45	0.13 28	0.20 50	0.08 29	0.19 29	0.14 30	0.16 23	0.23 53	0.21 29	0.10 23	0.12 39	0.27 33	0.29 36	0.34 40	0.28 40	0.32 34	0.22 45	0.32 35	0.21 28	0.12 39	0.11 25	0.26 30	0.22 29	0.47 61	0.29 44

MLG-Stereo_test3	0.23 33	0.17 23	0.13 28	0.14 26	0.17 48	0.16 33	0.09 36	0.21 31	0.12 23	0.21 34	0.18 33	0.35 47	0.11 28	0.15 50	0.29 38	0.26 24	0.33 36	0.28 40	0.63 120	0.18 26	0.40 50	0.41 82	0.11 35	0.15 37	0.21 25	0.21 27	0.33 33	0.27 40

delet	0.24 34	0.25 40	0.22 77	0.24 72	0.20 61	0.28 92	0.16 82	0.21 31	0.18 41	0.23 39	0.26 64	0.26 33	0.15 44	0.25 134	0.32 51	0.28 31	0.31 32	0.27 37	0.24 22	0.24 54	0.31 34	0.20 23	0.16 61	0.19 53	0.28 39	0.25 44	0.32 31	0.31 48

TDLM	0.24 34	0.29 48	0.22 77	0.22 55	0.27 102	0.23 70	0.18 90	0.26 37	0.19 46	0.18 29	0.38 105	0.29 37	0.21 72	0.15 50	0.24 22	0.28 31	0.32 33	0.28 40	0.25 24	0.21 42	0.28 29	0.19 20	0.16 61	0.21 60	0.24 29	0.20 21	0.28 23	0.25 36

LG-G_1	0.25 36	0.22 33	0.19 49	0.23 68	0.22 66	0.22 58	0.12 50	0.28 38	0.11 16	0.21 34	0.20 42	0.35 47	0.14 38	0.18 64	0.31 48	0.30 41	0.35 44	0.32 54	0.51 70	0.24 54	0.39 48	0.26 41	0.10 29	0.15 37	0.27 35	0.24 40	0.36 42	0.34 56

LG-G	0.25 36	0.22 33	0.19 49	0.23 68	0.22 66	0.22 58	0.12 50	0.28 38	0.11 16	0.21 34	0.20 42	0.35 47	0.14 38	0.18 64	0.31 48	0.30 41	0.35 44	0.32 54	0.51 70	0.24 54	0.39 48	0.26 41	0.10 29	0.15 37	0.27 35	0.24 40	0.36 42	0.34 56

AIO_rvc	0.25 36	0.34 61	0.16 37	0.19 47	0.15 41	0.18 42	0.11 45	0.39 51	0.22 56	0.30 45	0.16 27	0.32 41	0.12 34	0.18 64	0.27 33	0.26 24	0.33 36	0.22 26	0.38 44	0.20 39	0.42 58	0.44 102	0.13 47	0.14 34	0.28 39	0.22 29	0.33 33	0.21 29

anonymousdsp	0.25 36	0.23 35	0.19 49	0.16 34	0.14 35	0.18 42	0.10 42	0.37 49	0.19 46	0.32 48	0.22 50	0.32 41	0.12 34	0.14 46	0.29 38	0.32 48	0.32 33	0.28 40	0.39 45	0.22 45	0.46 77	0.31 52	0.12 39	0.15 37	0.26 30	0.20 21	0.52 79	0.20 27

LG-Stereo_L2	0.26 40	0.31 54	0.17 42	0.13 22	0.13 28	0.14 27	0.07 20	0.42 58	0.20 49	0.48 83	0.22 50	0.40 63	0.14 38	0.17 61	0.30 44	0.37 62	0.39 56	0.28 40	0.40 47	0.19 33	0.45 70	0.35 60	0.09 22	0.14 34	0.30 48	0.22 29	0.33 33	0.33 54

LGtest1	0.26 40	0.19 27	0.20 55	0.16 34	0.18 52	0.16 33	0.09 36	0.28 38	0.17 37	0.22 37	0.27 67	0.29 37	0.13 37	0.14 46	0.30 44	0.31 45	0.38 51	0.33 62	0.49 65	0.25 60	0.41 52	0.41 82	0.13 47	0.16 45	0.30 48	0.24 40	0.39 47	0.31 48

MaDis-Stereo	0.26 40	0.20 31	0.16 37	0.10 14	0.10 21	0.10 16	0.08 29	0.24 34	0.14 30	0.36 51	0.16 27	0.36 55	0.12 34	0.08 22	0.33 52	0.35 52	0.39 56	0.35 75	0.53 83	0.20 39	0.40 50	0.26 41	0.13 47	0.15 37	0.39 88	0.39 92	0.40 51	0.49 93

iRaftStereo_RVC	0.26 40	0.27 44	0.16 37	0.13 22	0.14 35	0.18 42	0.09 36	0.44 63	0.14 30	0.36 51	0.36 96	0.32 41	0.16 48	0.13 42	0.29 38	0.29 36	0.38 51	0.28 40	0.34 40	0.22 45	0.41 52	0.38 70	0.12 39	0.17 47	0.27 35	0.29 52	0.42 53	0.27 40

LG-Stereo_L1	0.27 44	0.30 52	0.17 42	0.13 22	0.13 28	0.15 31	0.08 29	0.42 58	0.21 53	0.49 92	0.20 42	0.39 62	0.15 44	0.15 50	0.30 44	0.38 65	0.39 56	0.29 48	0.40 47	0.18 26	0.47 84	0.35 60	0.08 13	0.14 34	0.30 48	0.21 27	0.37 44	0.36 62

AIO_test	0.27 44	0.39 89	0.19 49	0.29 95	0.19 55	0.18 42	0.14 67	0.42 58	0.23 61	0.33 49	0.19 37	0.37 57	0.18 55	0.18 64	0.25 25	0.29 36	0.34 40	0.24 32	0.39 45	0.21 42	0.49 94	0.46 111	0.13 47	0.15 37	0.30 48	0.28 50	0.41 52	0.21 29

IGEV-Stereo+	0.27 44	0.25 40	0.14 31	0.22 55	0.14 35	0.13 26	0.07 20	0.36 46	0.20 49	0.55 125	0.23 53	0.38 59	0.14 38	0.16 57	0.26 31	0.35 52	0.40 59	0.35 75	0.48 63	0.24 54	0.44 66	0.51 135	0.12 39	0.13 31	0.28 39	0.20 21	0.34 37	0.23 32

RAFT + AFF	0.27 44	0.26 42	0.17 42	0.21 52	0.13 28	0.19 47	0.13 54	0.41 54	0.18 41	0.44 69	0.19 37	0.42 72	0.14 38	0.09 28	0.86 191	0.29 36	0.41 62	0.20 17	0.55 92	0.23 50	0.47 84	0.21 28	0.12 39	0.15 37	0.28 39	0.20 21	0.21 9	0.17 21

RYNet	0.27 44	0.23 35	0.18 47	0.15 30	0.17 48	0.19 47	0.13 54	0.25 35	0.31 133	0.17 28	0.20 42	0.19 25	0.14 38	0.13 42	0.80 173	0.28 31	0.27 27	0.41 107	0.28 29	0.19 33	0.27 25	0.21 28	0.29 175	0.18 50	0.27 35	0.76 181	0.34 37	0.23 32

DFGA-Net	0.28 49	0.37 76	0.16 37	0.26 82	0.15 41	0.22 58	0.15 73	0.40 52	0.21 53	0.41 58	0.24 58	0.31 40	0.17 51	0.13 42	0.42 76	0.39 69	0.38 51	0.30 51	0.42 54	0.21 42	0.36 45	0.29 48	0.13 47	0.21 60	0.31 58	0.27 47	0.51 68	0.28 42

UniTT-Stereo	0.28 49	0.27 44	0.15 34	0.15 30	0.13 28	0.17 38	0.09 36	0.35 45	0.19 46	0.49 92	0.21 46	0.41 70	0.18 55	0.14 46	0.40 64	0.39 69	0.42 64	0.34 66	0.56 98	0.25 60	0.43 60	0.24 38	0.13 47	0.19 53	0.31 58	0.41 97	0.30 29	0.37 63

AASNet	0.28 49	0.34 61	0.22 77	0.25 78	0.26 92	0.34 119	0.25 133	0.32 43	0.17 37	0.29 43	0.36 96	0.26 33	0.18 55	0.24 118	0.36 56	0.31 45	0.34 40	0.32 54	0.32 34	0.28 73	0.35 41	0.28 47	0.17 76	0.22 74	0.30 48	0.28 50	0.35 40	0.25 36

AANet_RVC	0.28 49	0.27 44	0.23 82	0.19 47	0.28 107	0.16 33	0.16 82	0.29 41	0.30 115	0.20 31	0.27 67	0.24 31	0.21 72	0.19 71	0.45 80	0.36 58	0.33 36	0.34 66	0.29 31	0.29 78	0.27 25	0.27 44	0.22 134	0.21 60	0.34 68	0.33 69	0.42 53	0.52 106

SGD-Stereo	0.29 53	0.24 37	0.17 42	0.16 34	0.15 41	0.22 58	0.08 29	0.29 41	0.22 56	0.29 43	0.15 22	0.45 84	0.20 64	0.10 31	0.71 160	0.45 104	0.46 74	0.27 37	0.47 60	0.22 45	0.41 52	0.36 64	0.19 96	0.19 53	0.28 39	0.32 64	0.46 59	0.40 73

HUF	0.29 53	0.34 61	0.20 55	0.22 55	0.21 64	0.19 47	0.11 45	0.51 81	0.22 56	0.42 60	0.18 33	0.35 47	0.22 76	0.19 71	0.30 44	0.32 48	0.38 51	0.26 36	0.52 75	0.25 60	0.52 114	0.43 96	0.16 61	0.18 50	0.30 48	0.22 29	0.38 45	0.29 44

test_5	0.29 53	0.39 89	0.16 37	0.22 55	0.15 41	0.21 52	0.13 54	0.54 92	0.20 49	0.38 56	0.19 37	0.44 80	0.34 156	0.10 31	0.43 78	0.38 65	0.33 36	0.32 54	0.33 37	0.20 39	0.32 35	0.35 60	0.09 22	0.21 60	0.28 39	0.30 55	0.51 68	0.32 51

MMNet	0.29 53	0.29 48	0.22 77	0.26 82	0.26 92	0.26 80	0.18 90	0.33 44	0.23 61	0.24 40	0.28 70	0.35 47	0.15 44	0.32 179	0.39 62	0.31 45	0.36 46	0.34 66	0.41 50	0.27 70	0.32 35	0.21 28	0.17 76	0.23 86	0.32 63	0.30 55	0.46 59	0.32 51

YMNet	0.30 57	0.31 54	0.23 82	0.27 87	0.23 72	0.26 80	0.25 133	0.36 46	0.37 170	0.25 41	0.19 37	0.40 63	0.27 100	0.29 162	0.38 59	0.47 124	0.37 48	0.28 40	0.43 56	0.19 33	0.35 41	0.33 55	0.16 61	0.19 53	0.36 79	0.29 52	0.39 47	0.35 59

IGEV-BASED-STEREO-	0.30 57	0.24 37	0.17 42	0.23 68	0.19 55	0.18 42	0.08 29	0.49 78	0.25 77	0.54 118	0.21 46	0.32 41	0.17 51	0.17 61	0.29 38	0.39 69	0.45 69	0.36 79	0.50 67	0.26 67	0.56 131	0.49 123	0.13 47	0.13 31	0.31 58	0.26 46	0.45 57	0.30 46

MIF-Stereo (partial)	0.30 57	0.44 117	0.18 47	0.16 34	0.16 46	0.21 52	0.11 45	0.37 49	0.22 56	0.37 54	0.24 58	0.32 41	0.17 51	0.13 42	0.39 62	0.45 104	0.46 74	0.38 88	0.42 54	0.25 60	0.43 60	0.35 60	0.18 88	0.21 60	0.35 78	0.32 64	0.50 67	0.44 84

RAFT_CTSACE	0.30 57	0.37 76	0.15 34	0.15 30	0.15 41	0.25 78	0.18 90	0.53 87	0.20 49	0.55 125	0.18 33	0.44 80	0.29 107	0.16 57	0.29 38	0.30 41	0.37 48	0.27 37	0.37 43	0.18 26	0.38 46	0.45 106	0.10 29	0.17 47	0.30 48	0.31 59	0.60 105	0.26 39

AFF-stereo	0.30 57	0.34 61	0.26 93	0.18 45	0.17 48	0.33 112	0.11 45	0.50 79	0.23 61	0.46 74	0.28 70	0.40 63	0.16 48	0.12 39	0.27 33	0.35 52	0.37 48	0.25 33	0.57 102	0.23 50	0.38 46	0.25 39	0.17 76	0.17 47	0.37 81	0.37 85	0.48 64	0.32 51

plain	0.31 62	0.43 112	0.20 55	0.20 51	0.16 46	0.20 50	0.10 42	0.41 54	0.18 41	0.48 83	0.19 37	0.34 46	0.17 51	0.10 31	0.41 70	0.44 93	0.45 69	0.40 102	0.55 92	0.24 54	0.41 52	0.34 58	0.14 55	0.21 60	0.32 63	0.33 69	0.39 47	0.48 91

CVANet_RVC	0.31 62	0.40 96	0.30 105	0.40 147	0.29 114	0.37 130	0.23 125	0.41 54	0.23 61	0.31 46	0.49 135	0.37 57	0.26 93	0.19 71	0.29 38	0.33 51	0.34 40	0.32 54	0.32 34	0.25 60	0.34 40	0.25 39	0.18 88	0.25 105	0.30 48	0.25 44	0.34 37	0.30 46

MIM_Stereo	0.32 64	0.40 96	0.25 90	0.28 90	0.20 61	0.27 85	0.14 67	0.45 69	0.18 41	0.48 83	0.25 61	0.42 72	0.18 55	0.16 57	0.36 56	0.42 81	0.44 66	0.36 79	0.47 60	0.28 73	0.47 84	0.36 64	0.12 39	0.23 86	0.29 47	0.27 47	0.47 61	0.33 54

RAFT+CT+SA	0.32 64	0.46 137	0.20 55	0.26 82	0.18 52	0.22 58	0.15 73	0.58 111	0.23 61	0.52 106	0.17 31	0.46 86	0.33 144	0.12 39	0.33 52	0.43 88	0.36 46	0.30 51	0.45 58	0.23 50	0.45 70	0.49 123	0.09 22	0.22 74	0.32 63	0.31 59	0.53 83	0.35 59

HCRNet	0.32 64	0.38 84	0.20 55	0.39 141	0.17 48	0.29 95	0.18 90	0.40 52	0.18 41	0.80 251	0.40 114	0.49 96	0.18 55	0.22 94	0.38 59	0.30 41	0.38 51	0.29 48	0.40 47	0.19 33	0.33 38	0.23 36	0.19 96	0.16 45	0.26 30	0.31 59	0.51 68	0.31 48

DMCA	0.32 64	0.31 54	0.30 105	0.24 72	0.25 82	0.27 85	0.22 115	0.36 46	0.33 146	0.31 46	0.40 114	0.40 63	0.23 82	0.25 134	0.41 70	0.37 62	0.40 59	0.39 90	0.36 42	0.28 73	0.41 52	0.27 44	0.25 155	0.25 105	0.31 58	0.35 74	0.39 47	0.37 63

GANet	0.32 64	0.29 48	0.27 95	0.34 119	0.33 131	0.38 135	0.29 151	0.44 63	0.24 71	0.35 50	0.30 78	0.46 86	0.22 76	0.21 88	0.31 48	0.32 48	0.40 59	0.43 120	0.33 37	0.22 45	0.33 38	0.29 48	0.22 134	0.24 95	0.31 58	0.27 47	0.42 53	0.34 56

S2M2_XL	0.33 69	0.30 52	0.30 105	0.17 40	0.19 55	0.23 70	0.21 109	0.53 87	0.26 87	0.47 77	0.25 61	0.48 92	0.18 55	0.22 94	0.38 59	0.36 58	0.54 123	0.29 48	0.41 50	0.28 73	0.50 98	0.31 52	0.21 121	0.21 60	0.34 68	0.32 64	0.45 57	0.51 104

DEFOM-Stereo_RVC	0.33 69	0.36 74	0.20 55	0.23 68	0.20 61	0.17 38	0.10 42	0.48 76	0.23 61	0.55 125	0.32 83	0.40 63	0.19 61	0.15 50	0.48 90	0.36 58	0.47 84	0.33 62	0.51 70	0.27 70	0.50 98	0.42 89	0.16 61	0.18 50	0.30 48	0.31 59	0.48 64	0.53 110

LL-Strereo2	0.34 71	0.29 48	0.21 68	0.24 72	0.19 55	0.17 38	0.13 54	0.63 152	0.26 87	0.58 150	0.23 53	0.44 80	0.22 76	0.14 46	0.41 70	0.41 77	0.47 84	0.35 75	0.73 144	0.31 87	0.47 84	0.36 64	0.21 121	0.20 58	0.32 63	0.34 73	0.51 68	0.35 59

test_4	0.34 71	0.33 58	0.27 95	0.21 52	0.18 52	0.16 33	0.11 45	0.59 118	0.26 87	0.58 150	0.25 61	0.50 102	0.20 64	0.19 71	0.33 52	0.40 73	0.45 69	0.34 66	0.41 50	0.29 78	0.45 70	0.41 82	0.16 61	0.24 95	0.38 85	0.40 96	0.59 104	0.42 80

ARAFT	0.34 71	0.38 84	0.23 82	0.26 82	0.21 64	0.27 85	0.14 67	0.44 63	0.24 71	0.50 94	0.30 78	0.41 70	0.16 48	0.15 50	0.67 146	0.42 81	0.50 97	0.47 152	0.51 70	0.23 50	0.53 121	0.32 54	0.16 61	0.19 53	0.43 97	0.30 55	0.52 79	0.37 63

raft+_RVC	0.35 74	0.34 61	0.26 93	0.25 78	0.23 72	0.25 78	0.18 90	0.54 92	0.26 87	0.52 106	0.43 119	0.46 86	0.23 82	0.18 64	0.42 76	0.38 65	0.43 65	0.34 66	0.61 118	0.26 67	0.43 60	0.38 70	0.13 47	0.20 58	0.39 88	0.39 92	0.58 97	0.42 80

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 74	0.41 100	0.32 113	0.24 72	0.19 55	0.28 92	0.13 54	0.58 111	0.24 71	0.46 74	0.35 95	0.49 96	0.19 61	0.15 50	0.34 55	0.35 52	0.41 62	0.28 40	0.65 125	0.28 73	0.44 66	0.33 55	0.19 96	0.22 74	0.51 126	0.37 85	0.58 97	0.44 84

MGS-Stereo	0.37 76	0.46 137	0.21 68	0.22 55	0.19 55	0.22 58	0.15 73	0.45 69	0.17 37	0.36 51	0.26 64	0.29 37	0.19 61	0.23 107	1.37 252	0.40 73	0.52 112	0.45 135	0.55 92	0.33 93	0.50 98	0.41 82	0.21 121	0.22 74	0.33 67	0.30 55	0.47 61	0.45 86

TESTraft	0.37 76	0.46 137	0.21 68	0.21 52	0.23 72	0.21 52	0.16 82	0.54 92	0.31 133	0.51 99	0.23 53	0.36 55	0.36 168	0.11 35	0.85 189	0.48 130	0.45 69	0.32 54	0.48 63	0.24 54	0.46 77	0.65 169	0.12 39	0.23 86	0.37 81	0.43 100	0.57 89	0.39 68

CAS	0.38 78	0.45 125	0.25 90	0.29 95	0.29 114	0.23 70	0.13 54	0.41 54	0.27 93	0.41 58	0.54 159	0.35 47	0.35 163	0.21 88	0.52 96	0.38 65	0.50 97	0.34 66	0.52 75	0.26 67	0.43 60	0.41 82	0.19 96	0.23 86	0.51 126	0.52 137	0.62 111	0.77 176

anonymousdsp2	0.38 78	0.46 137	0.30 105	0.25 78	0.23 72	0.32 105	0.18 90	0.58 111	0.23 61	0.47 77	0.38 105	0.48 92	0.23 82	0.18 64	0.40 64	0.39 69	0.44 66	0.33 62	0.88 167	0.31 87	0.48 90	0.52 140	0.17 76	0.23 86	0.41 94	0.33 69	0.61 108	0.42 80

TestStereo1	0.38 78	0.49 159	0.19 49	0.22 55	0.23 72	0.23 70	0.15 73	0.55 99	0.30 115	0.52 106	0.21 46	0.35 47	0.39 178	0.11 35	0.80 173	0.50 141	0.46 74	0.32 54	0.53 83	0.25 60	0.52 114	0.67 177	0.15 57	0.22 74	0.37 81	0.42 98	0.60 105	0.39 68

SA-5K	0.38 78	0.49 159	0.19 49	0.22 55	0.23 72	0.23 70	0.15 73	0.55 99	0.30 115	0.52 106	0.21 46	0.35 47	0.39 178	0.11 35	0.80 173	0.50 141	0.46 74	0.32 54	0.53 83	0.25 60	0.52 114	0.67 177	0.15 57	0.22 74	0.37 81	0.42 98	0.60 105	0.39 68

UPFNet	0.38 78	0.34 61	0.34 122	0.32 111	0.33 131	0.39 137	0.29 151	0.47 74	0.33 146	0.43 62	0.41 116	0.40 63	0.30 117	0.34 184	0.61 123	0.40 73	0.46 74	0.41 107	0.52 75	0.35 116	0.35 41	0.34 58	0.25 155	0.27 114	0.38 85	0.35 74	0.55 85	0.37 63

HITNet	0.38 78	0.37 76	0.28 97	0.34 119	0.29 114	0.26 80	0.19 101	0.58 111	0.32 141	0.57 138	0.45 125	0.55 119	0.30 117	0.22 94	0.51 94	0.35 52	0.44 66	0.39 90	0.41 50	0.29 78	0.41 52	0.38 70	0.20 112	0.25 105	0.39 88	0.37 85	0.70 139	0.52 106
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
S2M2	0.40 84	0.42 107	0.41 159	0.24 72	0.27 102	0.35 125	0.22 115	0.51 81	0.24 71	0.61 165	0.23 53	0.43 77	0.21 72	0.31 172	0.59 112	0.49 137	0.55 132	0.36 79	0.53 83	0.34 99	0.55 126	0.38 70	0.28 170	0.27 114	0.42 95	0.43 100	0.63 114	0.66 148

CASnet	0.40 84	0.52 188	0.23 82	0.27 87	0.27 102	0.30 101	0.14 67	0.62 138	0.29 107	0.61 165	0.44 122	0.64 148	0.28 105	0.23 107	0.55 99	0.36 58	0.45 69	0.31 53	0.73 144	0.27 70	0.63 156	0.39 76	0.21 121	0.24 95	0.42 95	0.32 64	0.61 108	0.56 121
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.40 84	0.28 47	0.33 116	0.35 129	0.24 80	0.24 75	0.15 73	0.63 152	0.28 100	0.61 165	0.39 111	0.51 107	0.22 76	0.22 94	0.48 90	0.43 88	0.49 92	0.43 120	0.66 127	0.34 99	0.63 156	0.70 184	0.14 55	0.22 74	0.39 88	0.47 119	0.63 114	0.39 68

FINET	0.40 84	0.38 84	0.39 145	0.43 161	0.30 121	0.34 119	0.35 166	0.44 63	0.36 161	0.47 77	0.32 83	0.47 89	0.30 117	0.28 155	0.66 141	0.50 141	0.48 89	0.36 79	0.60 114	0.33 93	0.46 77	0.37 69	0.30 178	0.30 133	0.43 97	0.35 74	0.56 87	0.42 80

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 88	0.33 58	0.29 101	0.29 95	0.24 80	0.26 80	0.16 82	0.55 99	0.40 180	0.55 125	0.49 135	0.49 96	0.27 100	0.23 107	0.58 108	0.45 104	0.51 108	0.40 102	0.50 67	0.36 118	0.46 77	0.50 128	0.16 61	0.23 86	0.49 119	0.75 178	0.44 56	0.56 121

IER	0.41 88	0.37 76	0.31 110	0.30 103	0.28 107	0.35 125	0.24 128	0.47 74	0.28 100	0.44 69	0.59 167	0.77 184	0.29 107	0.35 190	0.63 131	0.42 81	0.47 84	0.42 115	0.44 57	0.34 99	0.42 58	0.36 64	0.28 170	0.26 111	0.40 92	0.47 119	0.52 79	0.52 106

rafts_anoy	0.41 88	0.51 179	0.35 124	0.29 95	0.30 121	0.33 112	0.22 115	0.59 118	0.25 77	0.51 99	0.50 140	0.48 92	0.23 82	0.17 61	0.57 104	0.46 113	0.51 108	0.50 171	0.58 106	0.34 99	0.50 98	0.43 96	0.19 96	0.28 120	0.50 123	0.47 119	0.52 79	0.53 110

RALAANet	0.41 88	0.41 100	0.37 134	0.28 90	0.28 107	0.33 112	0.24 128	0.54 92	0.27 93	0.48 83	0.48 131	0.43 77	0.25 90	0.20 82	0.57 104	0.41 77	0.49 92	0.50 171	0.71 140	0.40 146	0.52 114	0.46 111	0.21 121	0.29 125	0.46 106	0.45 110	0.70 139	0.47 89

GMStereo	0.41 88	0.48 156	0.25 90	0.32 111	0.32 130	0.37 130	0.28 144	0.59 118	0.30 115	0.45 71	0.36 96	0.61 138	0.31 129	0.24 118	0.45 80	0.41 77	0.54 123	0.35 75	0.73 144	0.39 141	0.51 104	0.33 55	0.23 144	0.28 120	0.48 111	0.36 77	0.68 131	0.41 75
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
G2L-Stereo	0.42 93	0.39 89	0.28 97	0.35 129	0.40 168	0.34 119	0.22 115	0.54 92	0.34 151	0.52 106	0.61 176	0.50 102	0.38 175	0.26 145	0.61 123	0.44 93	0.50 97	0.40 102	0.46 59	0.33 93	0.43 60	0.39 76	0.28 170	0.27 114	0.49 119	0.54 142	0.69 134	0.49 93

LoS_RVC	0.42 93	0.45 125	0.43 167	0.19 47	0.25 82	0.24 75	0.16 82	0.44 63	0.28 100	0.51 99	0.48 131	0.42 72	0.31 129	0.22 94	0.60 118	0.45 104	0.46 74	0.41 107	0.71 140	0.30 82	0.67 171	0.51 135	0.19 96	0.32 146	0.61 161	0.44 104	0.58 97	0.61 135

tt_ll	0.42 93	0.45 125	0.43 167	0.19 47	0.25 82	0.24 75	0.16 82	0.44 63	0.28 100	0.51 99	0.48 131	0.42 72	0.31 129	0.22 94	0.60 118	0.45 104	0.46 74	0.41 107	0.71 140	0.30 82	0.67 171	0.51 135	0.19 96	0.32 146	0.61 161	0.44 104	0.58 97	0.61 135

SA	0.42 93	0.47 144	0.21 68	0.25 78	0.23 72	0.31 102	0.13 54	0.64 159	0.32 141	0.61 165	0.26 64	0.54 113	0.21 72	0.16 57	0.63 131	0.47 124	0.52 112	0.41 107	0.60 114	0.29 78	0.46 77	0.61 160	0.15 57	0.27 114	0.45 103	0.58 150	0.96 202	0.47 89

CIPLG	0.42 93	0.47 144	0.24 88	0.32 111	0.22 66	0.32 105	0.19 101	0.63 152	0.24 71	0.55 125	0.50 140	0.60 137	0.30 117	0.41 204	0.93 208	0.44 93	0.52 112	0.37 84	0.56 98	0.38 128	0.56 131	0.45 106	0.19 96	0.24 95	0.44 99	0.31 59	0.57 89	0.38 67

IPLGR_C	0.42 93	0.47 144	0.23 82	0.31 109	0.22 66	0.32 105	0.18 90	0.63 152	0.23 61	0.55 125	0.50 140	0.61 138	0.31 129	0.41 204	0.87 197	0.45 104	0.52 112	0.37 84	0.55 92	0.38 128	0.56 131	0.46 111	0.19 96	0.24 95	0.44 99	0.33 69	0.58 97	0.40 73

GMOStereo	0.42 93	0.39 89	0.21 68	0.30 103	0.26 92	0.29 95	0.19 101	0.67 173	0.30 115	0.66 203	0.32 83	0.54 113	0.33 144	0.20 82	0.40 64	0.46 113	0.50 97	0.44 125	0.68 132	0.34 99	0.51 104	0.66 172	0.16 61	0.22 74	0.58 150	0.45 110	0.82 169	0.41 75

error version	0.42 93	0.39 89	0.21 68	0.30 103	0.26 92	0.29 95	0.19 101	0.67 173	0.30 115	0.66 203	0.32 83	0.54 113	0.33 144	0.20 82	0.40 64	0.46 113	0.50 97	0.44 125	0.68 132	0.34 99	0.51 104	0.66 172	0.16 61	0.22 74	0.58 150	0.45 110	0.82 169	0.41 75

test-v	0.42 93	0.39 89	0.21 68	0.30 103	0.26 92	0.29 95	0.19 101	0.67 173	0.30 115	0.66 203	0.32 83	0.54 113	0.33 144	0.20 82	0.40 64	0.46 113	0.50 97	0.44 125	0.68 132	0.34 99	0.51 104	0.66 172	0.16 61	0.22 74	0.58 150	0.45 110	0.82 169	0.41 75

ACRE	0.42 93	0.47 144	0.22 77	0.32 111	0.22 66	0.33 112	0.18 90	0.63 152	0.23 61	0.55 125	0.50 140	0.61 138	0.30 117	0.41 204	0.91 203	0.45 104	0.52 112	0.36 79	0.55 92	0.38 128	0.57 141	0.44 102	0.19 96	0.23 86	0.44 99	0.32 64	0.58 97	0.39 68

test-2	0.42 93	0.39 89	0.21 68	0.30 103	0.26 92	0.29 95	0.19 101	0.67 173	0.30 115	0.66 203	0.32 83	0.54 113	0.33 144	0.20 82	0.40 64	0.46 113	0.50 97	0.44 125	0.68 132	0.34 99	0.51 104	0.66 172	0.16 61	0.22 74	0.58 150	0.45 110	0.82 169	0.41 75

RALCasStereoNet	0.42 93	0.50 174	0.35 124	0.35 129	0.30 121	0.31 102	0.24 128	0.60 124	0.25 77	0.56 134	0.49 135	0.58 128	0.26 93	0.18 64	0.57 104	0.46 113	0.54 123	0.49 165	0.51 70	0.34 99	0.51 104	0.41 82	0.21 121	0.31 141	0.53 133	0.49 129	0.48 64	0.58 125

RASNet	0.42 93	0.45 125	0.43 167	0.33 117	0.33 131	0.37 130	0.27 139	0.58 111	0.34 151	0.47 77	0.43 119	0.49 96	0.33 144	0.25 134	0.41 70	0.41 77	0.48 89	0.39 90	0.47 60	0.30 82	0.49 94	0.40 79	0.19 96	0.44 202	0.40 92	0.46 117	0.75 151	0.63 143

CREStereo++_RVC	0.43 106	0.42 107	0.39 145	0.30 103	0.33 131	0.27 85	0.19 101	0.57 107	0.31 133	0.58 150	0.36 96	0.58 128	0.56 217	0.23 107	0.48 90	0.50 141	0.61 178	0.34 66	0.52 75	0.30 82	0.56 131	0.42 89	0.16 61	0.29 125	0.49 119	0.44 104	0.79 162	0.69 158
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
raftrobust	0.43 106	0.33 58	0.36 130	0.28 90	0.28 107	0.27 85	0.18 90	0.64 159	0.25 77	0.63 181	0.53 153	0.51 107	0.25 90	0.22 94	0.63 131	0.48 130	0.51 108	0.41 107	0.96 178	0.38 128	0.53 121	0.46 111	0.20 112	0.24 95	0.57 146	0.54 142	0.54 84	0.52 106

HGLStereo	0.43 106	0.43 112	0.37 134	0.34 119	0.37 155	0.39 137	0.23 125	0.48 76	0.31 133	0.47 77	0.72 210	0.42 72	0.29 107	0.32 179	0.51 94	0.49 137	0.55 132	0.50 171	0.55 92	0.39 141	0.51 104	0.43 96	0.22 134	0.33 160	0.51 126	0.51 135	0.57 89	0.45 86

castereo++	0.44 109	0.35 71	0.33 116	0.43 161	0.23 72	0.21 52	0.17 88	0.59 118	0.30 115	0.63 181	0.37 102	0.73 169	0.22 76	0.22 94	0.44 79	0.53 158	0.58 151	0.41 107	0.66 127	0.34 99	0.81 197	0.69 182	0.20 112	0.28 120	0.48 111	0.56 149	0.76 154	0.48 91

trnet	0.44 109	0.51 179	0.40 150	0.34 119	0.26 92	0.27 85	0.14 67	0.62 138	0.30 115	0.60 161	0.36 96	0.73 169	0.33 144	0.24 118	0.56 101	0.57 174	0.58 151	0.34 66	0.52 75	0.31 87	0.57 141	0.42 89	0.17 76	0.30 133	0.54 137	0.48 124	0.65 122	0.69 158

UNet	0.44 109	0.42 107	0.40 150	0.37 135	0.36 148	0.41 145	0.28 144	0.57 107	0.35 157	0.50 94	0.49 135	0.47 89	0.34 156	0.37 196	0.53 98	0.43 88	0.54 123	0.46 146	0.56 98	0.39 141	0.47 84	0.44 102	0.27 167	0.34 164	0.44 99	0.48 124	0.58 97	0.57 123

CREStereo	0.44 109	0.51 179	0.40 150	0.34 119	0.26 92	0.28 92	0.15 73	0.61 131	0.30 115	0.58 150	0.36 96	0.72 166	0.33 144	0.24 118	0.59 112	0.59 182	0.59 165	0.34 66	0.52 75	0.31 87	0.59 149	0.42 89	0.18 88	0.30 133	0.54 137	0.48 124	0.64 118	0.69 158
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DMCA-RVC	0.44 109	0.37 76	0.35 124	0.33 117	0.37 155	0.32 105	0.41 182	0.46 72	0.52 207	0.43 62	0.48 131	0.68 156	0.33 144	0.29 162	0.65 140	0.46 113	0.47 84	0.44 125	0.49 65	0.38 128	0.49 94	0.48 122	0.29 175	0.32 146	0.38 85	0.37 85	0.57 89	0.62 139

coex_refinement	0.45 114	0.43 112	0.33 116	0.35 129	0.35 144	0.44 157	0.22 115	0.55 99	0.50 204	0.50 94	0.60 169	0.54 113	0.27 100	0.28 155	0.58 108	0.45 104	0.50 97	0.44 125	0.54 89	0.33 93	0.45 70	0.39 76	0.28 170	0.31 141	0.52 130	0.53 139	0.67 129	0.78 179

TestStereo	0.45 114	0.51 179	0.38 143	0.42 156	0.30 121	0.44 157	0.26 137	0.71 196	0.28 100	0.76 241	0.32 83	0.64 148	0.32 138	0.24 118	0.47 83	0.35 52	0.54 123	0.33 62	0.78 156	0.38 128	0.63 156	0.42 89	0.24 152	0.30 133	0.53 133	0.43 100	0.75 151	0.55 120

DSFCA	0.45 114	0.50 174	0.40 150	0.40 147	0.37 155	0.44 157	0.34 164	0.46 72	0.39 178	0.40 57	0.57 164	0.49 96	0.29 107	0.24 118	0.61 123	0.44 93	0.49 92	0.49 165	0.64 121	0.39 141	0.50 98	0.51 135	0.33 190	0.35 168	0.49 119	0.50 133	0.57 89	0.58 125

CFNet	0.45 114	0.44 117	0.33 116	0.48 172	0.40 168	0.39 137	0.30 158	0.53 87	0.32 141	0.48 83	0.50 140	0.68 156	0.40 181	0.30 165	0.56 101	0.37 62	0.48 89	0.43 120	0.52 75	0.33 93	0.46 77	0.30 51	0.23 144	0.31 141	0.61 161	0.52 137	0.69 134	0.71 165

DISCO	0.45 114	0.44 117	0.29 101	0.40 147	0.38 161	0.49 173	0.43 185	0.45 69	0.43 195	0.50 94	0.57 164	0.40 63	0.29 107	0.30 165	0.61 123	0.43 88	0.55 132	0.46 146	0.69 137	0.41 149	0.48 90	0.43 96	0.26 163	0.32 146	0.47 108	0.50 133	0.62 111	0.50 102

CES	0.46 119	0.35 71	0.30 105	0.27 87	0.27 102	0.29 95	0.12 50	1.05 263	0.27 93	0.54 118	0.66 193	0.53 111	0.25 90	0.23 107	0.62 128	0.65 201	0.58 151	0.37 84	0.54 89	0.34 99	0.84 202	0.53 143	0.23 144	0.23 86	0.56 145	0.44 104	0.57 89	0.69 158

ADLNet	0.46 119	0.53 194	0.37 134	0.41 152	0.41 174	0.44 157	0.40 180	0.54 92	0.35 157	0.45 71	0.53 153	0.76 181	0.36 168	0.62 257	0.58 108	0.42 81	0.49 92	0.42 115	0.50 67	0.37 124	0.43 60	0.44 102	0.34 192	0.25 105	0.47 108	0.55 145	0.57 89	0.45 86

castereo	0.47 121	0.36 74	0.35 124	0.34 119	0.26 92	0.26 80	0.17 88	0.56 105	0.29 107	0.60 161	0.45 125	0.68 156	0.22 76	0.20 82	0.52 96	0.58 179	0.61 178	0.39 90	0.92 171	0.36 118	0.96 221	0.76 195	0.19 96	0.24 95	0.54 137	0.64 158	0.57 89	0.58 125

EGLCR-Stereo	0.47 121	0.49 159	0.41 159	0.29 95	0.30 121	0.44 157	0.14 67	0.57 107	0.26 87	0.57 138	0.27 67	0.58 128	0.23 82	0.21 88	0.36 56	0.47 124	0.53 121	0.45 135	0.75 151	0.32 91	0.69 177	0.93 213	0.19 96	0.24 95	0.48 111	0.49 129	1.30 249	0.70 164

GLC_STEREO	0.47 121	0.51 179	0.40 150	0.38 138	0.37 155	0.37 130	0.28 144	0.64 159	0.29 107	0.62 175	0.53 153	0.55 119	0.28 105	0.30 165	0.49 93	0.48 130	0.66 199	0.41 107	0.65 125	0.41 149	0.70 180	0.60 155	0.23 144	0.30 133	0.47 108	0.36 77	0.84 178	0.53 110

IPLG	0.47 121	0.45 125	0.32 113	0.28 90	0.27 102	0.32 105	0.21 109	0.63 152	0.22 56	0.51 99	0.38 105	0.56 121	0.29 107	0.31 172	1.64 267	0.44 93	0.56 138	0.48 158	0.56 98	0.41 149	0.45 70	0.75 192	0.18 88	0.28 120	0.45 103	0.59 151	0.65 122	0.51 104

Sa-1000	0.48 125	0.47 144	0.21 68	0.26 82	0.26 92	0.31 102	0.15 73	0.65 166	0.36 161	0.63 181	0.33 90	0.50 102	0.26 93	0.30 165	0.94 212	0.49 137	0.59 165	0.45 135	0.90 169	0.32 91	0.52 114	0.75 192	0.17 76	0.27 114	0.72 189	0.53 139	1.00 214	0.49 93

PMTNet	0.48 125	0.48 156	0.43 167	0.31 109	0.30 121	0.27 85	0.22 115	0.54 92	0.29 107	0.57 138	0.39 111	0.59 133	0.23 82	0.23 107	0.64 137	0.59 182	0.57 147	0.37 84	1.17 192	0.33 93	0.67 171	0.40 79	0.20 112	0.21 60	0.79 213	0.59 151	0.65 122	0.92 194

PDISCO_ROB	0.48 125	0.40 96	0.39 145	0.38 138	0.34 140	0.39 137	0.28 144	0.50 79	0.35 157	0.37 54	0.52 149	0.49 96	0.35 163	0.31 172	0.63 131	0.58 179	0.54 123	0.68 243	0.59 107	0.44 160	0.62 153	0.67 177	0.24 152	0.34 164	0.54 137	0.53 139	0.85 180	0.58 125

raft_robust	0.49 128	0.44 117	0.24 88	0.38 138	0.29 114	0.32 105	0.21 109	0.73 206	0.35 157	0.69 221	0.34 92	0.57 123	0.31 129	0.24 118	0.59 112	0.53 158	0.54 123	0.46 146	0.98 179	0.37 124	0.69 177	0.94 214	0.20 112	0.28 120	0.55 141	0.69 163	0.69 134	0.60 133

dd	0.50 129	0.51 179	0.28 97	0.91 245	0.31 129	0.65 215	0.29 151	0.59 118	0.23 61	0.54 118	0.30 78	0.75 173	0.27 100	0.26 145	0.84 185	0.46 113	0.70 215	0.39 90	1.05 182	0.38 128	0.48 90	0.43 96	0.23 144	0.30 133	0.53 133	0.39 92	0.74 149	0.58 125

LMCR-Stereo	0.50 129	0.46 137	0.33 116	0.32 111	0.33 131	0.42 151	0.24 128	0.57 107	0.37 170	0.55 125	0.46 129	0.65 151	0.40 181	0.26 145	0.69 151	0.49 137	0.62 184	0.49 165	1.11 188	0.57 200	0.66 167	0.64 167	0.25 155	0.32 146	0.48 111	0.49 129	0.63 114	0.65 147

iResNet_ROB	0.50 129	0.49 159	0.42 162	0.42 156	0.30 121	0.42 151	0.32 160	0.60 124	0.33 146	0.52 106	0.59 167	0.47 89	0.56 217	0.25 134	0.81 176	0.46 113	0.57 147	0.49 165	1.19 193	0.36 118	0.48 90	0.36 64	0.25 155	0.37 180	0.57 146	0.54 142	0.75 151	0.61 135

MIPNet	0.51 132	0.51 179	0.33 116	0.32 111	0.30 121	0.37 130	0.25 133	0.62 138	0.24 71	0.50 94	0.52 149	0.61 138	0.41 184	0.30 165	1.01 227	0.51 148	0.59 165	0.50 171	0.76 154	0.47 171	0.44 66	0.85 205	0.20 112	0.26 111	0.66 176	0.98 224	0.71 143	0.61 135

CFNet_pseudo	0.51 132	0.44 117	0.43 167	0.54 191	0.43 180	0.53 186	0.34 164	0.62 138	0.36 161	0.61 165	0.64 185	0.57 123	0.52 210	0.35 190	0.90 202	0.50 141	0.50 97	0.47 152	0.67 130	0.36 118	0.47 84	0.42 89	0.26 163	0.33 160	0.57 146	0.60 154	0.68 131	0.73 170

CFNet_RVC	0.51 132	0.51 179	0.47 184	0.50 177	0.48 192	0.48 171	0.32 160	0.53 87	0.37 170	0.51 99	0.65 190	0.57 123	0.34 156	0.30 165	0.69 151	0.44 93	0.52 112	0.47 152	0.57 102	0.42 155	0.56 131	0.49 123	0.27 167	0.35 168	0.65 175	0.74 174	0.80 163	0.75 173

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 132	0.52 188	0.48 187	0.43 161	0.57 211	0.42 151	0.62 224	0.56 105	0.62 225	0.52 106	0.51 146	0.67 154	0.34 156	0.58 254	0.78 167	0.42 81	0.47 84	0.42 115	0.57 102	0.38 128	0.46 77	0.42 89	0.30 178	0.32 146	0.48 111	0.76 181	0.62 111	0.64 145
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iinet-f	0.52 136	0.43 112	0.36 130	0.34 119	0.25 82	0.47 169	0.25 133	0.43 61	0.27 93	0.52 106	0.94 237	0.61 138	0.44 194	0.25 134	1.06 231	0.57 174	0.52 112	0.39 90	1.51 205	0.50 174	0.58 145	0.75 192	0.26 163	0.25 105	0.52 130	0.38 89	0.76 154	0.53 110

iResNetv2_ROB	0.52 136	0.45 125	0.32 113	0.48 172	0.39 163	0.48 171	0.28 144	0.64 159	0.34 151	0.52 106	0.66 193	0.70 162	0.55 215	0.28 155	0.67 146	0.47 124	0.50 97	0.46 146	1.12 189	0.45 162	0.57 141	0.47 116	0.29 175	0.40 187	0.55 141	0.51 135	0.81 166	0.58 125

DN-CSS_ROB	0.52 136	0.43 112	0.46 180	0.41 152	0.40 168	0.34 119	0.22 115	0.69 187	0.34 151	0.59 155	0.79 220	0.66 152	0.47 200	0.24 118	0.63 131	0.40 73	0.58 151	0.43 120	1.74 216	0.38 128	0.63 156	0.38 70	0.31 183	0.47 212	0.53 133	0.43 100	0.66 128	0.54 117

STTStereo	0.53 139	0.56 202	0.54 203	0.44 166	0.52 200	0.43 154	0.59 212	0.52 83	0.46 200	0.47 77	0.55 161	0.71 164	0.42 185	0.56 246	0.87 197	0.44 93	0.49 92	0.51 178	0.54 89	0.37 124	0.51 104	0.40 79	0.32 188	0.35 168	0.52 130	0.66 161	0.68 131	0.99 201

BEATNet_4x	0.53 139	0.40 96	0.34 122	0.39 141	0.36 148	0.32 105	0.27 139	0.64 159	0.41 184	0.66 203	0.45 125	0.62 146	0.39 178	0.24 118	0.83 181	0.63 189	0.58 151	0.58 213	0.57 102	0.36 118	0.90 209	1.52 258	0.25 155	0.36 175	0.46 106	0.44 104	0.77 156	0.60 133

AF-Net	0.53 139	0.49 159	0.44 175	0.50 177	0.53 201	0.61 205	0.54 203	0.61 131	0.55 215	0.43 62	0.66 193	0.85 197	0.42 185	0.40 201	0.64 137	0.46 113	0.46 74	0.44 125	0.60 114	0.40 146	0.45 70	0.45 106	0.41 211	0.39 184	0.50 123	0.55 145	0.81 166	0.69 158

Nwc_Net	0.53 139	0.49 159	0.44 175	0.50 177	0.53 201	0.61 205	0.54 203	0.61 131	0.55 215	0.43 62	0.66 193	0.85 197	0.42 185	0.40 201	0.64 137	0.46 113	0.46 74	0.44 125	0.60 114	0.40 146	0.45 70	0.45 106	0.41 211	0.39 184	0.50 123	0.55 145	0.81 166	0.69 158

DLCB_ROB	0.53 139	0.50 174	0.48 187	0.41 152	0.45 183	0.43 154	0.39 178	0.55 99	0.45 196	0.57 138	0.61 176	0.70 162	0.52 210	0.41 204	0.60 118	0.47 124	0.57 147	0.48 158	0.52 75	0.43 159	0.55 126	0.47 116	0.38 204	0.42 193	0.96 244	0.79 189	0.70 139	0.62 139

AE-Stereo	0.54 144	0.48 156	0.44 175	0.50 177	0.35 144	0.36 128	0.28 144	0.55 99	0.29 107	0.64 188	0.31 81	0.89 203	0.31 129	0.24 118	0.55 99	0.65 201	0.68 207	0.52 185	0.87 166	0.53 180	0.72 183	0.81 202	0.21 121	0.47 212	0.79 213	0.69 163	0.94 197	0.62 139

HSM	0.54 144	0.49 159	0.47 184	0.48 172	0.47 189	0.41 145	0.37 172	0.71 196	0.37 170	0.61 165	0.65 190	0.59 133	0.48 203	0.31 172	0.70 156	0.48 130	0.64 192	0.47 152	0.75 151	0.48 173	0.63 156	0.49 123	0.26 163	0.42 193	0.62 166	0.72 171	0.87 187	0.67 152

LoS	0.55 146	0.44 117	0.29 101	0.36 134	0.37 155	0.40 143	0.20 108	1.37 280	0.31 133	0.86 262	0.78 219	0.68 156	0.37 172	0.24 118	0.58 108	0.72 214	0.59 165	0.40 102	0.75 151	0.35 116	1.03 228	0.65 169	0.21 121	0.24 95	0.79 213	0.64 158	0.64 118	0.68 156
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-3	0.55 146	0.37 76	0.37 134	0.34 119	0.33 131	0.33 112	0.22 115	0.65 166	0.27 93	0.61 165	0.34 92	0.90 204	0.31 129	0.21 88	0.60 118	0.44 93	0.55 132	0.42 115	2.59 249	0.38 128	0.56 131	1.37 246	0.16 61	0.29 125	0.48 111	0.38 89	0.69 134	0.54 117

test_1	0.55 146	0.37 76	0.37 134	0.34 119	0.33 131	0.33 112	0.22 115	0.66 170	0.27 93	0.62 175	0.34 92	0.90 204	0.31 129	0.21 88	0.61 123	0.44 93	0.55 132	0.42 115	2.58 248	0.38 128	0.56 131	1.38 248	0.16 61	0.29 125	0.48 111	0.38 89	0.69 134	0.54 117

AACVNet	0.55 146	0.47 144	0.40 150	0.58 198	0.61 217	0.53 186	0.37 172	0.61 131	0.40 180	0.59 155	0.64 185	0.58 128	0.33 144	0.36 192	0.69 151	0.54 166	0.58 151	0.54 195	0.69 137	0.52 179	0.54 124	0.52 140	0.36 197	0.44 202	0.59 157	0.69 163	0.82 169	0.83 184

TANstereo	0.55 146	0.41 100	0.35 124	0.40 147	0.39 163	0.45 162	0.21 109	0.52 83	0.30 115	0.54 118	0.37 102	0.38 59	0.38 175	0.41 204	0.84 185	0.73 218	0.66 199	0.78 264	1.10 186	0.89 261	0.62 153	0.54 145	0.93 276	0.32 146	0.34 68	0.45 110	0.99 209	0.53 110

XX-TBD	0.55 146	0.41 100	0.35 124	0.40 147	0.39 163	0.45 162	0.21 109	0.52 83	0.30 115	0.54 118	0.37 102	0.38 59	0.38 175	0.41 204	0.84 185	0.73 218	0.66 199	0.78 264	1.10 186	0.89 261	0.62 153	0.54 145	0.93 276	0.32 146	0.34 68	0.45 110	0.99 209	0.53 110

NVstereo2D	0.55 146	0.47 144	0.40 150	0.52 186	0.48 192	0.66 218	0.64 227	0.60 124	0.38 175	0.48 83	0.61 176	0.53 111	0.30 117	0.63 259	1.53 261	0.61 187	0.58 151	0.55 201	0.53 83	0.41 149	0.50 98	0.38 70	0.54 246	0.43 196	0.64 173	0.48 124	0.56 87	0.53 110

test_3	0.56 153	0.38 84	0.36 130	0.34 119	0.33 131	0.33 112	0.21 109	0.68 180	0.29 107	0.65 193	0.33 90	0.92 206	0.35 163	0.21 88	0.60 118	0.44 93	0.56 138	0.45 135	2.68 251	0.39 141	0.55 126	1.35 244	0.15 57	0.32 146	0.51 126	0.47 119	0.67 129	0.50 102

APVNet	0.56 153	0.47 144	0.38 143	0.46 169	0.50 196	0.57 196	0.53 200	0.60 124	0.42 191	0.46 74	0.65 190	0.50 102	0.30 117	0.36 192	0.74 164	0.71 213	0.71 221	0.64 229	0.95 176	0.53 180	0.57 141	0.77 197	0.34 192	0.46 209	0.59 157	0.46 117	0.82 169	0.58 125

psm_up	0.56 153	0.51 179	0.53 200	0.56 195	0.45 183	0.58 199	0.35 166	0.71 196	0.66 230	0.55 125	0.53 153	0.59 133	0.50 205	0.40 201	0.63 131	0.50 141	0.59 165	0.49 165	0.84 164	0.46 167	0.51 104	0.45 106	0.31 183	0.51 220	0.70 183	0.78 185	0.80 163	0.67 152

UCFNet_RVC	0.56 153	0.78 241	0.45 179	0.59 201	0.55 207	0.52 183	0.39 178	0.58 111	0.40 180	0.59 155	0.60 169	0.82 190	0.45 195	0.32 179	0.70 156	0.42 81	0.50 97	0.50 171	0.67 130	0.45 162	0.56 131	0.47 116	0.38 204	0.41 190	0.77 208	0.71 168	0.65 122	0.86 188

IPLGR	0.57 157	0.55 197	0.37 134	0.43 161	0.38 161	0.36 128	0.23 125	0.62 138	0.30 115	0.56 134	0.68 203	0.61 138	0.32 138	0.29 162	1.73 273	0.47 124	0.56 138	0.56 203	1.09 184	0.54 186	0.53 121	0.81 202	0.20 112	0.32 146	0.71 186	0.97 223	0.73 147	0.57 123

FADNet-RVC-Resample	0.57 157	0.52 188	0.42 162	0.46 169	0.39 163	0.41 145	0.40 180	0.72 203	0.42 191	0.68 213	0.51 146	1.04 222	0.43 189	0.43 217	0.96 217	0.48 130	0.56 138	0.61 223	0.85 165	0.55 191	0.52 114	0.63 163	0.34 192	0.60 235	0.58 150	0.71 168	0.55 85	0.77 176

ICVP	0.58 159	0.49 159	0.67 233	0.50 177	0.48 192	0.52 183	0.36 170	0.60 124	0.45 196	0.61 165	0.58 166	0.61 138	0.56 217	0.30 165	0.67 146	0.64 195	0.58 151	0.51 178	0.72 143	0.51 177	0.58 145	0.74 191	0.59 253	0.47 212	0.60 160	0.75 178	0.74 149	0.72 167
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.58 159	0.41 100	0.31 110	0.29 95	0.29 114	0.45 162	0.29 151	0.71 196	0.41 184	0.48 83	0.53 153	0.51 107	0.43 189	0.23 107	0.86 191	0.84 232	0.70 215	0.67 237	1.34 198	0.60 212	0.83 200	0.98 217	0.30 178	0.35 168	0.62 166	0.72 171	0.72 144	0.73 170

CroCo_RVC	0.58 159	0.41 100	0.31 110	0.29 95	0.29 114	0.45 162	0.29 151	0.71 196	0.41 184	0.48 83	0.53 153	0.51 107	0.43 189	0.23 107	0.86 191	0.84 232	0.70 215	0.67 237	1.34 198	0.60 212	0.83 200	0.98 217	0.30 178	0.35 168	0.62 166	0.72 171	0.72 144	0.73 170

sCroCo_RVC	0.58 159	0.42 107	0.29 101	0.28 90	0.29 114	0.39 137	0.22 115	0.60 124	0.41 184	0.53 117	0.43 119	0.48 92	0.50 205	0.24 118	0.75 165	0.99 258	0.75 227	0.63 225	1.02 181	0.56 195	1.10 236	1.36 245	0.28 170	0.39 184	0.63 170	0.63 155	0.93 195	0.64 145

FADNet-RVC	0.58 159	0.50 174	0.37 134	0.51 183	0.42 177	0.39 137	0.56 207	0.68 180	0.36 161	0.64 188	0.50 140	1.13 230	0.45 195	0.34 184	0.91 203	0.53 158	0.54 123	0.45 135	1.20 195	0.51 177	0.54 124	0.52 140	0.33 190	0.51 220	0.57 146	0.75 178	0.64 118	0.81 182

RP	0.58 159	0.57 207	0.72 238	0.62 209	0.56 208	0.57 196	0.64 227	0.63 152	0.61 223	0.42 60	0.81 225	0.78 185	0.53 212	0.43 217	0.68 149	0.48 130	0.53 121	0.44 125	0.64 121	0.45 162	0.51 104	0.54 145	0.37 202	0.44 202	0.62 166	0.59 151	0.83 176	0.77 176

GES	0.59 165	0.52 188	0.37 134	0.39 141	0.40 168	0.53 186	0.37 172	0.59 118	0.40 180	0.56 134	0.60 169	0.50 102	0.30 117	0.41 204	0.98 220	0.63 189	0.67 205	0.55 201	2.28 234	0.56 195	0.70 180	0.56 150	0.31 183	0.42 193	0.48 111	0.48 124	0.65 122	0.68 156

DeepPruner_ROB	0.59 165	0.44 117	0.54 203	0.52 186	0.54 204	0.49 173	0.37 172	0.61 131	0.46 200	0.60 161	0.70 204	0.61 138	0.51 209	0.32 179	1.06 231	0.58 179	0.62 184	0.59 218	0.66 127	0.47 171	0.97 224	0.72 189	0.36 197	0.44 202	0.61 161	1.00 228	0.72 144	0.58 125

PS-NSSS	0.60 167	0.81 247	0.44 175	0.89 242	0.54 204	0.71 226	0.63 225	0.64 159	0.38 175	0.64 188	0.41 116	1.52 248	0.47 200	0.41 204	0.59 112	0.42 81	0.52 112	0.45 135	0.94 175	0.42 155	0.44 66	0.29 48	0.36 197	0.34 164	0.63 170	0.69 163	0.70 139	0.80 180

SACVNet	0.62 168	0.53 194	0.51 197	0.55 194	0.57 211	0.52 183	0.60 216	0.69 187	0.56 217	0.67 211	0.54 159	0.59 133	0.37 172	0.41 204	0.71 160	0.60 184	0.64 192	0.57 208	0.95 176	0.64 230	0.67 171	0.78 199	0.36 197	0.47 212	0.75 201	0.77 184	0.84 178	0.84 185

s12784h	0.62 168	0.68 230	0.47 184	0.65 216	0.44 182	0.34 119	0.24 128	0.61 131	0.31 133	0.60 161	0.44 122	0.81 188	0.55 215	0.25 134	0.62 128	0.50 141	0.62 184	0.38 88	0.74 150	0.36 118	1.26 245	0.47 116	0.18 88	0.30 133	0.70 183	0.74 174	1.39 258	2.07 254

pcwnet_v2	0.62 168	0.46 137	0.50 193	0.62 209	0.49 195	0.61 205	0.46 189	0.66 170	0.45 196	0.65 193	0.79 220	0.64 148	0.86 242	0.53 241	1.15 241	0.55 168	0.59 165	0.51 178	0.83 161	0.41 149	0.55 126	0.47 116	0.34 192	0.43 196	0.75 201	0.76 181	0.85 180	0.95 195

PA-Net	0.64 171	0.67 228	0.66 230	0.50 177	0.66 230	0.50 177	0.64 227	0.65 166	0.73 234	0.54 118	0.52 149	0.58 128	0.58 223	0.59 256	0.93 208	0.57 174	0.46 74	0.54 195	0.61 118	0.54 186	0.49 94	0.66 172	0.36 197	0.52 222	0.64 173	1.24 254	0.64 118	1.32 229
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FADNet	0.65 172	0.55 197	0.41 159	0.53 189	0.42 177	0.49 173	0.65 232	0.74 211	0.42 191	0.66 203	0.64 185	0.81 188	0.50 205	0.36 192	1.17 243	0.51 148	0.51 108	0.53 189	1.61 213	0.53 180	0.69 177	0.59 151	0.35 196	0.41 190	0.72 189	0.88 203	0.78 161	1.06 207

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 173	0.37 76	0.23 82	0.51 183	0.74 246	0.89 245	0.49 195	0.62 138	0.26 87	1.60 308	0.31 81	2.57 264	0.26 93	0.22 94	0.46 82	0.48 130	0.58 151	0.45 135	0.93 172	0.37 124	0.63 156	0.71 185	0.19 96	0.23 86	0.58 150	0.49 129	0.89 189	1.91 252

R-Stereo Train	0.66 173	0.55 197	0.43 167	0.48 172	0.36 148	0.50 177	0.18 90	0.62 138	0.31 133	0.68 213	0.62 181	0.72 166	0.34 156	0.25 134	0.69 151	0.89 237	0.66 199	0.51 178	2.12 229	0.46 167	0.94 217	1.49 255	0.22 134	0.36 175	0.71 186	0.96 218	0.77 156	1.10 213

RAFT-Stereo	0.66 173	0.55 197	0.43 167	0.48 172	0.36 148	0.50 177	0.18 90	0.62 138	0.31 133	0.68 213	0.62 181	0.72 166	0.34 156	0.25 134	0.69 151	0.89 237	0.66 199	0.51 178	2.12 229	0.46 167	0.94 217	1.49 255	0.22 134	0.36 175	0.71 186	0.96 218	0.77 156	1.10 213
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UDGNet	0.67 176	0.66 226	0.42 162	1.35 270	1.02 265	1.21 266	0.91 254	0.60 124	0.41 184	0.52 106	0.60 169	0.56 121	0.23 82	1.19 287	0.66 141	0.45 104	0.56 138	0.51 178	0.73 144	0.53 180	0.64 163	0.67 177	0.79 265	0.29 125	0.72 189	0.55 145	0.63 114	0.66 148

NCC-stereo	0.67 176	0.63 220	0.59 212	0.64 213	0.65 225	0.63 211	0.69 237	0.67 173	0.74 237	0.43 62	0.81 225	0.82 190	0.70 233	0.47 225	0.82 179	0.53 158	0.58 151	0.64 229	0.80 158	0.54 186	0.56 131	0.60 155	0.53 242	0.45 207	0.75 201	0.96 218	0.92 193	0.98 199

stereogan	0.67 176	0.67 228	0.62 220	0.68 222	0.73 242	0.75 233	0.64 227	0.70 193	0.57 218	0.51 99	0.64 185	1.08 224	0.62 225	0.44 220	0.83 181	0.55 168	0.56 138	0.51 178	0.91 170	0.59 207	0.59 149	0.69 182	0.47 220	0.46 209	0.59 157	0.67 162	1.16 232	0.87 190

Abc-Net	0.67 176	0.63 220	0.59 212	0.64 213	0.65 225	0.63 211	0.69 237	0.67 173	0.74 237	0.43 62	0.81 225	0.82 190	0.70 233	0.47 225	0.82 179	0.53 158	0.58 151	0.64 229	0.80 158	0.54 186	0.56 131	0.60 155	0.53 242	0.45 207	0.75 201	0.96 218	0.92 193	0.98 199
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PWCDC_ROB	0.67 176	0.35 71	0.39 145	0.29 95	0.43 180	0.34 119	0.36 170	0.43 61	1.25 273	0.27 42	0.72 210	0.44 80	2.38 280	0.57 251	1.11 237	0.76 221	0.56 138	0.56 203	0.64 121	0.55 191	0.63 156	2.08 274	0.46 219	0.40 187	0.36 79	0.63 155	0.51 68	0.67 152

MyStereo04	0.68 181	0.52 188	0.57 209	0.44 166	0.37 155	0.35 125	0.26 137	0.68 180	0.45 196	0.62 175	0.45 125	0.68 156	0.34 156	0.25 134	1.00 224	0.68 207	0.56 138	0.53 189	3.39 265	0.56 195	0.92 210	0.64 167	0.27 167	0.41 190	0.77 208	0.92 210	0.96 202	0.66 148

Any-RAFT	0.69 182	0.47 144	0.85 250	0.53 189	0.40 168	0.38 135	0.27 139	0.64 159	0.32 141	0.57 138	0.76 217	0.86 201	0.24 89	0.22 94	0.57 104	0.76 221	0.60 172	0.45 135	2.19 231	0.45 162	1.20 241	0.71 185	0.22 134	0.31 141	0.99 249	1.24 254	0.73 147	1.65 243

FCDSN-DC	0.69 182	0.61 216	0.62 220	0.66 218	0.61 217	0.59 200	0.60 216	0.68 180	0.42 191	0.75 238	0.42 118	0.57 123	0.36 168	0.50 232	2.43 307	0.67 204	0.80 235	0.76 260	0.64 121	0.56 195	0.70 180	0.60 155	0.47 220	0.83 263	0.66 176	0.74 174	0.61 108	0.67 152
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NCCL2	0.69 182	0.73 237	0.66 230	0.57 197	0.56 208	0.51 180	0.45 187	0.70 193	0.57 218	0.68 213	0.71 205	0.66 152	0.48 203	0.39 198	0.93 208	0.72 214	0.65 196	0.57 208	0.76 154	0.57 200	0.74 188	0.88 209	0.49 227	0.60 235	0.98 246	0.95 215	0.85 180	1.16 220

GANet-ADL	0.70 185	0.59 209	0.52 198	0.60 204	0.57 211	0.61 205	0.46 189	0.68 180	0.52 207	0.65 193	0.67 200	0.76 181	0.43 189	0.39 198	1.08 234	0.79 229	0.68 207	0.52 185	1.84 221	0.64 230	0.66 167	0.86 207	0.42 214	0.43 196	0.70 183	0.87 201	0.97 205	0.89 192

MLCV	0.70 185	0.49 159	0.53 200	0.73 228	0.50 196	0.65 215	0.43 185	0.81 234	0.41 184	0.71 227	0.88 232	1.01 216	0.81 239	0.28 155	0.92 206	0.43 88	0.65 196	0.52 185	2.47 244	0.45 162	0.55 126	0.72 189	0.39 208	0.54 225	0.69 180	0.80 190	0.83 176	0.72 167

GEStereo_RVC	0.71 187	0.59 209	0.40 150	0.54 191	0.50 196	0.61 205	0.51 197	0.71 196	0.41 184	0.59 155	0.51 146	0.76 181	0.46 198	0.39 198	0.96 217	0.92 241	0.78 230	0.75 257	1.94 224	0.62 225	0.80 195	1.37 246	0.31 183	0.52 222	0.61 161	0.63 155	0.86 185	1.12 216

RAFT-Test	0.72 188	0.50 174	0.46 180	0.52 186	0.34 140	0.41 145	0.29 151	0.73 206	0.30 115	0.62 175	0.72 210	0.68 156	0.31 129	0.22 94	0.71 160	1.03 263	0.62 184	0.50 171	2.89 257	0.66 233	1.72 263	1.14 232	0.23 144	0.29 125	0.80 217	0.96 218	0.95 199	0.91 193

cross-raft	0.73 189	0.56 202	0.46 180	0.43 161	0.33 131	0.40 143	0.27 139	0.73 206	0.33 146	0.65 193	0.60 169	0.74 172	0.30 117	0.23 107	0.76 166	0.96 249	0.63 189	0.48 158	2.91 258	0.59 207	1.81 269	1.31 243	0.22 134	0.32 146	0.82 221	0.94 214	0.93 195	1.01 203

RTSC	0.73 189	0.49 159	0.46 180	0.47 171	0.51 199	0.55 192	0.56 207	0.67 173	0.68 231	0.54 118	0.79 220	0.57 123	0.57 221	0.41 204	1.92 281	0.77 223	0.96 259	0.58 213	1.36 201	0.56 195	0.85 204	1.11 227	0.31 183	0.53 224	0.58 150	0.65 160	0.95 199	1.26 227

MSMDNet	0.73 189	0.52 188	0.48 187	0.35 129	0.34 140	0.45 162	0.33 163	0.69 187	0.30 115	0.63 181	0.60 169	0.71 164	0.35 163	0.23 107	0.78 167	1.05 265	0.63 189	0.50 171	2.88 256	0.81 255	1.59 258	1.80 270	0.23 144	0.29 125	0.74 196	0.89 205	0.85 180	0.76 175

NaN_ROB	0.73 189	0.59 209	0.61 219	0.64 213	0.78 250	0.53 186	0.48 192	0.87 242	0.63 226	0.73 233	0.61 176	1.96 258	0.62 225	0.45 222	0.84 185	0.55 168	0.56 138	0.54 195	0.73 144	0.55 191	0.52 114	0.51 135	0.38 204	0.64 241	0.83 223	1.11 243	0.94 197	1.64 242

SGM-Forest	0.73 189	0.71 234	0.40 150	1.13 258	0.64 224	0.74 232	0.45 187	0.68 180	0.39 178	0.61 165	0.44 122	1.16 231	1.06 246	0.49 228	0.86 191	0.61 187	0.55 132	0.46 146	0.68 132	0.44 160	0.61 151	0.49 123	0.45 217	0.44 202	0.90 233	0.86 198	1.95 284	1.47 234
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XPNet_ROB	0.74 194	0.77 239	0.57 209	0.54 191	0.61 217	0.63 211	0.61 221	0.53 87	0.65 228	0.58 150	0.81 225	2.35 263	0.46 198	0.43 217	0.79 171	0.63 189	0.85 242	0.57 208	0.83 161	0.55 191	0.72 183	1.09 226	0.45 217	0.49 219	0.63 170	0.74 174	1.39 258	0.86 188

EKT-Stereo	0.75 195	0.64 222	0.54 203	0.59 201	0.47 189	0.60 202	0.73 239	0.71 196	0.29 107	0.63 181	0.66 193	0.73 169	0.30 117	0.26 145	0.86 191	1.22 284	0.68 207	0.76 260	1.46 204	0.60 212	1.75 266	1.74 268	0.21 121	0.32 146	0.93 237	0.81 192	1.06 219	0.72 167

TRStereo	0.75 195	0.83 252	1.19 276	0.56 195	0.34 140	1.42 275	0.48 192	0.68 180	0.28 100	0.65 193	0.46 129	1.10 227	0.27 100	0.22 94	0.70 156	0.85 234	0.57 147	0.48 158	1.85 222	0.50 174	0.73 186	0.87 208	0.18 88	0.27 114	0.78 210	1.22 253	1.78 280	1.09 209

EAI-Stereo	0.75 195	0.49 159	0.50 193	0.51 183	0.46 186	0.56 195	0.60 216	0.73 206	0.32 141	0.63 181	0.72 210	0.82 190	0.26 93	0.24 118	1.05 229	0.96 249	0.60 172	0.49 165	3.00 259	0.62 225	0.82 198	1.13 230	0.19 96	0.31 141	0.78 210	0.70 167	1.55 270	1.17 221

HSM-Net_RVC	0.75 195	0.53 194	0.60 217	0.77 233	0.62 223	0.61 205	0.37 172	0.76 218	0.49 203	0.74 234	1.71 276	1.32 239	0.80 238	0.36 192	0.72 163	0.55 168	0.64 192	0.53 189	0.78 156	0.53 180	0.67 171	0.89 211	0.43 215	0.64 241	0.94 240	1.09 240	1.07 220	1.04 206
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GCAP-BAT	0.76 199	0.45 125	0.20 55	0.22 55	0.25 82	0.22 58	0.13 54	0.62 138	0.25 77	0.57 138	0.29 72	0.75 173	0.20 64	0.19 71	0.47 83	0.51 148	10.38 319	0.39 90	0.59 107	0.34 99	0.93 211	0.50 128	0.17 76	0.21 60	0.34 68	0.36 77	0.51 68	0.49 93

test_for_model	0.76 199	0.45 125	0.20 55	0.22 55	0.25 82	0.22 58	0.13 54	0.62 138	0.25 77	0.57 138	0.29 72	0.75 173	0.20 64	0.19 71	0.47 83	0.51 148	10.38 319	0.39 90	0.59 107	0.34 99	0.93 211	0.50 128	0.17 76	0.21 60	0.34 68	0.36 77	0.51 68	0.49 93

testlalala2	0.76 199	0.45 125	0.20 55	0.22 55	0.25 82	0.22 58	0.13 54	0.62 138	0.25 77	0.57 138	0.29 72	0.75 173	0.20 64	0.19 71	0.47 83	0.51 148	10.38 319	0.39 90	0.59 107	0.34 99	0.93 211	0.50 128	0.17 76	0.21 60	0.34 68	0.36 77	0.51 68	0.49 93

testlalala	0.76 199	0.45 125	0.20 55	0.22 55	0.25 82	0.22 58	0.13 54	0.62 138	0.25 77	0.57 138	0.29 72	0.75 173	0.20 64	0.19 71	0.47 83	0.51 148	10.38 319	0.39 90	0.59 107	0.34 99	0.93 211	0.50 128	0.17 76	0.21 60	0.34 68	0.36 77	0.51 68	0.49 93

testlalala_base	0.76 199	0.45 125	0.20 55	0.22 55	0.25 82	0.22 58	0.13 54	0.62 138	0.25 77	0.57 138	0.29 72	0.75 173	0.20 64	0.19 71	0.47 83	0.51 148	10.38 319	0.39 90	0.59 107	0.34 99	0.93 211	0.50 128	0.17 76	0.21 60	0.34 68	0.36 77	0.51 68	0.49 93

GCAP-Stereo	0.76 199	0.45 125	0.20 55	0.22 55	0.25 82	0.22 58	0.13 54	0.62 138	0.25 77	0.57 138	0.29 72	0.75 173	0.20 64	0.19 71	0.47 83	0.51 148	10.38 319	0.39 90	0.59 107	0.34 99	0.93 211	0.50 128	0.17 76	0.21 60	0.34 68	0.36 77	0.51 68	0.49 93

RGC	0.76 199	0.72 235	0.99 261	0.70 223	0.71 240	0.76 236	0.57 210	0.74 211	0.74 237	0.56 134	0.96 240	0.83 194	0.85 241	0.56 246	0.93 208	0.60 184	0.62 184	0.56 203	0.93 172	0.61 221	0.66 167	0.71 185	0.51 239	0.56 228	0.81 218	1.01 231	0.99 209	1.19 223

NOSS_ROB	0.76 199	0.84 256	0.50 193	0.72 226	0.61 217	0.75 233	0.52 199	0.80 229	0.54 211	0.70 224	0.62 181	0.62 146	0.86 242	0.62 257	1.14 240	1.10 271	0.78 230	0.69 246	0.73 144	0.60 212	0.88 205	0.67 177	0.50 231	0.71 247	0.86 230	0.95 215	1.38 257	0.85 186

GANetREF_RVC	0.77 207	0.74 238	0.68 235	0.76 232	0.65 225	0.69 223	0.60 216	0.99 256	0.73 234	0.93 267	0.52 149	1.33 240	0.72 235	0.44 220	0.85 189	0.57 174	0.67 205	0.63 225	1.13 190	0.61 221	0.77 191	0.63 163	0.59 253	0.71 247	0.89 232	0.90 207	1.15 229	0.99 201
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
Reg-Stereo(zero)	0.78 208	0.47 144	0.56 207	0.39 141	0.28 107	0.41 145	0.35 166	0.75 215	0.36 161	0.62 175	6.09 311	0.78 185	0.32 138	0.27 152	0.41 70	0.63 189	0.58 151	0.45 135	1.51 205	0.42 155	0.65 164	0.62 161	0.21 121	0.32 146	0.55 141	0.78 185	1.26 245	1.09 209

HI	0.78 208	0.47 144	0.56 207	0.39 141	0.28 107	0.41 145	0.35 166	0.75 215	0.36 161	0.62 175	6.09 311	0.78 185	0.32 138	0.27 152	0.41 70	0.63 189	0.58 151	0.45 135	1.51 205	0.42 155	0.65 164	0.62 161	0.21 121	0.32 146	0.55 141	0.78 185	1.26 245	1.09 209

CASS	0.79 210	0.55 197	0.53 200	0.65 216	0.54 204	0.59 200	0.53 200	0.78 226	0.52 207	0.71 227	0.75 216	0.67 154	0.47 200	0.28 155	0.83 181	0.67 204	0.98 260	0.56 203	1.60 212	0.58 203	2.74 283	1.44 249	0.38 204	0.35 168	0.84 227	0.81 192	0.90 190	1.02 204
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AnonymousM	0.79 210	0.34 61	0.20 55	0.24 72	0.22 66	0.21 52	0.15 73	0.58 111	0.21 53	0.57 138	0.39 111	0.45 84	0.15 44	0.19 71	0.56 101	0.54 166	0.54 123	0.40 102	0.53 83	0.30 82	0.65 164	0.54 145	0.20 112	0.22 74	0.30 48	0.39 92	1.31 250	11.04 315

Anonymous3	0.79 210	0.59 209	0.42 162	0.37 135	0.42 177	0.57 196	0.50 196	0.80 229	0.64 227	0.68 213	0.49 135	1.48 244	0.54 213	0.31 172	1.53 261	1.42 298	0.88 248	0.82 269	1.45 203	0.69 242	1.31 248	1.30 242	0.40 209	0.40 187	0.74 196	0.86 198	1.03 218	0.71 165

model_zeroshot	0.80 213	0.46 137	0.42 162	0.42 156	0.39 163	0.43 154	0.27 139	0.72 203	0.36 161	0.64 188	0.66 193	0.97 211	0.29 107	0.24 118	1.05 229	0.92 241	0.69 213	0.54 195	3.03 260	0.73 246	1.21 242	1.20 237	0.22 134	0.38 182	0.84 227	1.14 246	1.08 221	2.21 260

MSKI-zero shot	0.84 214	0.49 159	0.43 167	0.41 152	0.35 144	0.46 168	0.32 160	0.76 218	0.30 115	0.65 193	0.92 236	0.83 194	0.32 138	0.22 94	0.62 128	1.08 268	0.64 192	0.47 152	3.14 263	0.61 221	2.23 275	1.58 260	0.20 112	0.38 182	0.96 244	1.47 272	1.24 243	1.60 239

HH	0.84 214	0.34 61	0.99 261	0.42 156	0.36 148	0.51 180	0.42 183	0.69 187	0.34 151	0.65 193	0.38 105	1.03 218	0.26 93	0.28 155	0.66 141	1.37 292	0.61 178	0.53 189	2.39 240	0.60 212	3.55 301	1.64 262	0.25 155	0.33 160	0.83 223	1.05 237	1.09 223	1.12 216

HanStereo	0.84 214	0.34 61	0.99 261	0.42 156	0.36 148	0.51 180	0.42 183	0.69 187	0.34 151	0.65 193	0.38 105	1.03 218	0.26 93	0.28 155	0.66 141	1.37 292	0.61 178	0.53 189	2.39 240	0.60 212	3.55 301	1.64 262	0.25 155	0.33 160	0.83 223	1.05 237	1.09 223	1.12 216

test-1	0.84 214	0.34 61	0.50 193	0.37 135	0.40 168	0.60 202	0.37 172	0.73 206	0.38 175	0.68 213	0.71 205	1.08 224	0.40 181	0.25 134	0.79 171	0.91 240	0.63 189	0.58 213	2.22 233	0.58 203	1.17 240	3.78 298	0.22 134	0.36 175	0.81 218	1.15 247	1.10 226	1.59 238

LALA_ROB	0.86 218	0.97 266	0.67 233	0.63 211	0.69 233	0.83 239	0.67 234	0.70 193	0.80 242	0.68 213	1.10 251	2.61 266	0.58 223	0.51 234	1.11 237	0.67 204	0.86 243	0.72 250	0.89 168	0.67 237	0.80 195	1.00 220	0.49 227	0.59 233	0.73 194	0.92 210	1.16 232	1.10 213

ETE_ROB	0.87 219	0.90 259	0.58 211	0.67 219	0.69 233	0.85 240	0.60 216	0.66 170	0.89 253	0.64 188	1.09 249	2.63 267	0.54 213	0.54 242	1.00 224	0.72 214	0.91 252	0.63 225	0.99 180	0.66 233	0.88 205	1.08 225	0.50 231	0.59 233	0.78 210	0.92 210	1.48 268	1.17 221

FC-DCNN	0.88 220	0.96 264	1.23 280	1.36 272	0.93 258	1.26 270	0.82 245	0.91 247	0.78 240	0.87 263	0.63 184	1.08 224	0.42 185	0.56 246	0.88 199	0.69 208	0.81 238	0.68 243	0.81 160	0.59 207	0.78 192	0.59 151	0.50 231	0.77 259	1.11 262	0.99 226	1.21 238	1.57 237

dad	0.89 221	0.57 207	0.37 134	1.42 273	0.65 225	0.75 233	2.23 287	1.43 282	0.36 161	0.93 267	0.38 105	0.85 197	0.76 237	0.32 179	0.97 219	0.52 156	0.78 230	0.45 135	1.87 223	0.41 149	0.74 188	0.41 82	0.30 178	0.47 212	1.15 266	0.47 119	2.64 301	1.96 253

FADNet_RVC	0.92 222	0.69 231	0.55 206	0.88 241	0.75 248	0.54 190	0.51 197	0.77 223	0.54 211	0.70 224	0.96 240	1.36 241	1.06 246	0.54 242	1.85 279	0.64 195	0.80 235	0.90 273	3.34 264	0.76 247	1.00 226	1.13 230	0.37 202	0.60 235	0.66 176	0.87 201	0.97 205	1.14 219

ADCP+	0.92 222	0.59 209	0.62 220	0.44 166	0.45 183	0.55 192	0.85 248	0.65 166	1.81 290	0.48 83	1.10 251	1.62 252	0.33 144	0.42 214	1.03 228	0.52 156	0.52 112	0.48 158	1.19 193	0.38 128	0.58 145	0.60 155	0.32 188	0.30 133	0.66 176	3.45 312	0.77 156	4.14 292

iResNet	0.92 222	0.56 202	0.62 220	0.72 226	0.68 231	0.96 248	0.55 205	0.95 249	0.57 218	0.67 211	0.82 230	1.41 243	1.51 264	0.31 172	1.49 260	0.66 203	0.75 227	0.67 237	4.08 271	0.68 239	0.72 183	0.63 163	0.41 211	0.83 263	0.72 189	0.91 209	1.02 216	0.87 190

CSAN	0.93 225	0.83 252	0.75 241	0.86 239	0.82 251	0.73 228	0.61 221	0.97 255	0.94 260	0.94 271	0.73 215	1.96 258	1.56 265	0.49 228	0.98 220	0.63 189	0.74 225	0.66 235	1.09 184	0.71 244	0.78 192	0.63 163	0.53 242	0.76 256	0.98 246	1.49 276	1.21 238	1.63 241

FC-DCNN v2	0.94 226	0.98 267	1.28 285	1.47 276	0.95 260	1.33 272	0.82 245	1.05 263	0.80 242	0.87 263	0.66 193	1.11 229	0.67 232	0.56 246	0.91 203	0.69 208	0.81 238	0.68 243	0.83 161	0.59 207	0.78 192	0.59 151	0.50 231	0.78 261	1.25 273	1.09 240	1.35 254	1.89 249

IGEV_Zeroshot_test	0.95 227	0.47 144	1.24 281	1.15 260	0.46 186	0.60 202	0.65 232	0.81 234	0.36 161	0.66 203	1.86 280	0.94 207	0.30 117	0.26 145	0.66 141	1.14 275	0.60 172	0.48 158	2.56 246	0.63 229	2.23 275	2.36 279	0.21 121	0.37 180	1.00 252	1.03 236	1.17 234	1.48 236

DAS	0.95 227	0.61 216	0.48 187	0.78 235	0.61 217	0.68 221	0.59 212	0.84 239	0.93 257	0.65 193	1.58 271	1.66 253	1.06 246	0.34 184	0.95 214	0.92 241	0.92 254	0.73 253	1.77 217	1.03 272	1.73 264	1.11 227	0.47 220	0.92 269	0.93 237	1.00 228	1.39 258	0.96 196

SepStereo	0.95 227	0.61 216	0.48 187	0.78 235	0.61 217	0.68 221	0.59 212	0.84 239	0.93 257	0.65 193	1.58 271	1.66 253	1.06 246	0.34 184	0.95 214	0.92 241	0.92 254	0.73 253	1.77 217	1.03 272	1.73 264	1.11 227	0.47 220	0.92 269	0.93 237	1.00 228	1.39 258	0.96 196

PSMNet-ADL	0.96 230	0.62 219	0.66 230	0.67 219	0.70 239	0.66 218	0.58 211	0.74 211	0.60 222	0.85 261	5.03 304	0.95 210	1.26 257	0.45 222	0.89 200	1.03 263	0.68 207	0.54 195	2.03 227	0.68 239	0.84 202	0.79 201	0.54 246	0.47 212	0.73 194	0.95 215	1.32 251	0.63 143

CC-Net-ROB	0.96 230	1.18 277	0.70 236	1.56 277	1.06 267	1.63 281	1.20 270	0.79 227	0.61 223	0.81 253	0.56 162	3.07 275	0.57 221	0.85 277	0.68 149	0.44 93	0.71 221	0.63 225	1.40 202	0.57 200	0.58 145	0.43 96	1.91 297	0.46 209	0.83 223	0.83 196	0.77 156	1.20 224

GwcNet-ADL	0.97 232	0.83 252	0.81 246	0.91 245	0.68 231	0.70 224	0.53 200	0.77 223	0.50 204	0.72 230	5.46 307	1.20 234	0.65 230	0.46 224	0.81 176	0.95 246	0.72 223	0.56 203	1.26 197	0.71 244	0.67 171	0.78 199	0.59 253	0.56 228	0.79 213	0.98 224	0.85 180	1.75 247

SHD	0.97 232	0.56 202	0.73 239	0.75 229	0.69 233	0.66 218	0.61 221	0.99 256	0.94 260	0.77 243	1.00 243	0.94 207	1.29 259	0.54 242	2.21 294	0.98 254	0.95 257	0.70 247	2.01 226	0.80 251	1.12 237	1.71 266	0.47 220	0.77 259	0.91 234	1.01 231	0.91 191	1.22 226

ADCRef	1.01 234	0.65 223	0.48 187	0.39 141	0.47 189	0.65 215	0.68 236	0.61 131	1.08 266	0.52 106	0.64 185	0.75 173	0.43 189	0.38 197	1.56 263	0.72 214	0.61 178	0.59 218	1.53 208	0.58 203	0.66 167	0.71 185	0.50 231	0.43 196	0.75 201	1.25 257	0.82 169	8.96 313

AMNet	1.02 235	0.98 267	0.95 257	0.98 251	1.01 262	1.03 253	0.96 260	0.87 242	0.93 257	0.97 273	1.02 245	1.10 227	0.74 236	1.06 285	0.99 223	1.09 270	1.17 269	1.04 285	1.08 183	1.05 274	1.13 238	1.04 223	0.82 269	0.98 274	1.01 254	1.07 239	1.20 237	1.27 228

XQC	1.03 236	0.90 259	0.71 237	0.91 245	0.92 257	0.92 247	0.86 250	1.06 266	0.90 254	0.84 259	1.11 254	1.03 218	1.30 261	0.71 268	2.04 284	0.95 246	0.87 244	0.67 237	1.64 214	0.78 249	1.00 226	1.67 265	0.62 256	0.73 251	1.09 261	1.47 272	1.26 245	0.97 198

iRaft-Stereo_20w	1.06 237	0.49 159	1.34 288	1.18 262	0.46 186	0.78 237	0.46 189	0.76 218	0.37 170	0.74 234	6.16 314	0.84 196	0.29 107	0.26 145	0.81 176	0.97 251	0.59 165	0.44 125	1.72 215	0.61 221	1.04 229	1.56 259	0.21 121	0.25 105	0.92 236	1.31 263	1.45 266	2.71 271

RTS	1.09 238	0.59 209	0.59 212	0.60 204	0.58 214	0.96 248	0.90 252	0.80 229	0.88 250	0.59 155	0.71 205	1.28 237	0.62 225	0.51 234	2.04 284	0.98 254	1.19 270	0.77 262	2.33 237	0.85 258	0.96 221	1.16 233	0.49 227	0.65 243	1.23 268	4.43 315	1.15 229	1.45 232

RTSA	1.09 238	0.59 209	0.59 212	0.60 204	0.58 214	0.96 248	0.90 252	0.80 229	0.88 250	0.59 155	0.71 205	1.28 237	0.62 225	0.51 234	2.04 284	0.98 254	1.19 270	0.77 262	2.33 237	0.85 258	0.96 221	1.16 233	0.49 227	0.65 243	1.23 268	4.43 315	1.15 229	1.45 232

ITSA-stereo	1.12 240	0.72 235	0.59 212	1.20 264	0.84 253	0.64 214	0.64 227	0.95 249	0.78 240	0.84 259	2.54 287	1.39 242	1.23 255	0.81 274	1.20 244	1.01 260	0.83 240	0.67 237	1.56 209	0.62 225	1.08 235	1.46 252	0.56 250	0.71 247	0.95 242	1.27 259	0.99 209	4.08 291

DCVSM-stereo	1.13 241	0.66 226	0.79 244	0.89 242	0.65 225	1.15 262	0.73 239	0.95 249	0.82 246	1.04 277	4.18 298	3.75 286	1.45 262	0.49 228	0.83 181	0.86 235	0.69 213	0.60 221	2.08 228	0.87 260	1.06 233	0.77 197	0.84 270	0.72 250	0.74 196	0.89 205	0.98 208	1.09 209

CBMV	1.15 242	0.84 256	0.60 217	0.85 238	0.76 249	0.73 228	0.48 192	0.87 242	0.80 242	0.81 253	0.61 176	2.86 270	0.81 239	0.52 238	1.31 250	1.17 279	0.91 252	0.74 255	2.40 242	0.66 233	1.57 257	0.76 195	0.48 225	1.06 279	0.99 249	1.09 240	2.25 288	4.25 293
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PWC_ROB	1.18 243	0.70 232	1.06 269	0.60 204	0.71 240	0.70 224	0.98 261	0.83 237	1.55 286	0.76 241	1.40 266	1.00 213	2.46 282	0.57 251	2.17 292	0.99 258	1.15 268	0.90 273	2.37 239	0.95 264	1.63 260	2.05 273	0.44 216	0.98 274	0.81 218	0.80 190	1.24 243	2.15 257

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 244	0.49 159	1.28 285	0.75 229	0.41 174	1.04 255	0.67 234	0.77 223	0.52 207	0.78 247	5.67 310	1.03 218	0.35 163	0.26 145	0.86 191	1.39 296	0.68 207	0.70 247	2.61 250	0.64 230	2.89 287	2.21 276	0.19 96	0.43 196	1.03 257	1.15 247	1.35 254	2.41 265

DeepPrunerF	1.22 245	0.49 159	0.39 145	0.58 198	2.86 306	0.49 173	0.55 205	0.52 83	0.58 221	0.43 62	0.67 200	0.43 77	0.32 138	0.42 214	1.64 267	0.75 220	0.58 151	0.46 146	0.93 172	0.46 167	0.61 151	0.53 143	0.40 209	0.35 168	15.32 328	0.82 195	0.65 122	0.62 139

ccs_rob	1.25 246	0.79 243	0.64 226	0.86 239	0.60 216	0.89 245	0.83 247	0.99 256	0.51 206	0.77 243	6.27 316	5.90 298	1.10 250	0.51 234	1.08 234	1.10 271	0.68 207	0.66 235	1.15 191	0.70 243	1.56 256	1.66 264	0.50 231	0.54 225	0.69 180	0.78 185	0.86 185	1.20 224

ADCL	1.27 247	0.82 250	0.64 226	0.60 204	0.53 201	0.73 228	0.91 254	0.75 215	2.78 309	0.68 213	1.01 244	0.86 201	0.50 205	0.50 232	1.27 247	0.64 195	0.66 199	0.57 208	1.20 195	0.60 212	0.98 225	0.88 209	0.50 231	0.47 212	1.60 286	1.50 277	0.88 188	11.30 316

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 248	0.90 259	0.63 224	1.27 267	0.90 256	1.21 266	2.21 285	1.27 271	1.18 271	1.00 275	0.91 235	1.80 257	1.16 253	1.07 286	1.48 259	0.77 223	0.70 215	0.58 213	2.75 254	0.67 237	1.39 252	2.93 287	0.85 272	0.73 251	1.47 281	1.68 282	1.33 252	2.96 276

FBW_ROB	1.34 249	1.42 283	1.08 272	2.01 284	1.42 283	1.37 274	1.63 278	0.99 256	0.70 232	0.72 230	1.02 245	2.05 261	0.91 244	1.47 292	1.24 246	0.60 184	0.88 248	0.65 233	6.08 283	0.59 207	1.06 233	0.81 202	1.48 293	1.12 285	0.99 249	1.20 250	0.99 209	1.66 244

UDG	1.35 250	2.24 291	0.81 246	2.58 285	2.45 297	2.48 287	2.57 289	0.76 218	0.86 248	0.77 243	1.08 248	1.51 246	0.56 217	2.59 297	1.06 231	0.69 208	1.89 291	0.80 268	2.31 235	0.97 267	1.24 244	0.98 217	1.43 292	0.62 238	0.74 196	0.81 192	0.95 199	0.81 182

DDUNet	1.38 251	2.18 289	0.79 244	2.67 288	2.43 296	2.57 288	2.52 288	0.80 229	0.84 247	0.63 181	0.94 237	1.57 251	0.45 195	2.65 301	0.94 212	0.78 226	1.99 293	0.75 257	2.31 235	0.91 263	1.16 239	0.97 216	2.71 301	0.56 228	0.72 189	0.71 168	0.97 205	0.85 186

PVD	1.47 252	1.04 271	1.44 290	1.10 256	1.09 271	1.19 264	1.07 264	1.91 301	2.05 295	0.79 250	1.49 269	1.54 249	1.91 272	0.89 280	2.26 298	1.35 289	1.39 277	1.09 290	2.41 243	1.14 280	1.51 255	1.98 272	0.79 265	1.08 282	1.49 283	1.82 285	1.67 275	2.10 255

SAMSARA	1.50 253	0.79 243	1.00 265	0.93 248	0.88 255	0.86 243	0.93 256	1.57 288	1.25 273	0.96 272	1.09 249	1.27 235	2.59 283	0.83 275	2.58 309	1.19 282	1.04 263	0.91 276	2.56 246	0.99 270	1.77 268	2.23 277	0.56 250	0.98 274	2.63 297	2.81 302	2.62 300	2.56 269

MFMNet_re	1.51 254	1.18 277	1.12 275	1.29 268	1.16 273	1.63 281	1.32 273	1.30 276	1.63 287	1.14 283	1.38 265	2.64 268	1.63 268	0.90 281	2.27 299	1.35 289	1.58 282	1.32 304	3.69 266	1.24 287	2.10 272	1.26 241	1.16 282	1.24 291	1.11 262	1.02 235	1.59 272	1.60 239

S-Stereo	1.54 255	0.81 247	0.83 249	1.15 260	1.16 273	1.29 271	1.56 276	1.02 261	1.09 267	1.25 290	4.20 299	4.10 291	1.10 250	0.66 262	2.16 291	1.63 303	0.90 251	1.05 286	2.20 232	1.10 277	1.26 245	3.12 290	1.31 291	1.17 289	0.84 227	1.18 249	1.21 238	2.18 258

ADCMid	1.56 256	0.92 263	0.99 261	0.70 223	0.86 254	1.05 256	1.37 274	1.29 274	1.77 289	0.75 238	1.75 277	1.27 235	1.48 263	0.69 266	2.18 293	1.07 267	0.98 260	0.79 266	2.74 253	0.80 251	1.31 248	1.74 268	1.06 281	0.70 246	1.01 254	1.53 278	1.02 216	10.33 314

FAT-Stereo	1.57 257	0.78 241	1.44 290	1.10 256	1.32 280	1.05 256	0.87 251	1.28 273	0.86 248	1.21 287	5.46 307	3.07 275	1.28 258	0.66 262	1.73 273	1.34 286	0.89 250	0.94 279	1.83 220	1.08 275	2.02 271	3.90 299	0.71 259	0.98 274	0.86 230	1.21 252	1.42 264	3.03 278

HBP-ISP	1.60 258	0.86 258	0.90 255	0.98 251	0.69 233	0.85 240	0.56 207	0.89 246	0.48 202	0.82 256	0.79 220	0.97 211	0.36 168	0.69 266	11.97 326	5.83 322	0.70 215	0.67 237	0.70 139	0.62 225	1.05 231	5.90 314	0.50 231	0.62 238	0.82 221	1.01 231	2.01 286	1.06 207

SANet	1.61 259	0.91 262	1.10 274	1.04 254	1.05 266	1.25 269	0.77 242	1.76 297	1.81 290	0.77 243	1.24 255	6.63 302	5.08 295	0.83 275	1.56 263	0.77 223	1.24 274	0.90 273	1.58 210	0.82 256	1.05 231	1.00 220	0.90 273	1.27 292	1.32 275	1.93 287	1.88 282	3.10 280

AnyNet_C32	1.64 260	0.65 223	0.74 240	0.67 219	0.73 242	0.86 243	1.14 265	0.95 249	3.12 312	0.75 238	1.53 270	0.94 207	0.64 229	0.67 264	1.83 278	1.11 273	1.06 267	0.95 280	1.78 219	0.76 247	1.76 267	1.71 266	0.66 258	0.85 266	1.13 264	2.68 301	1.17 234	13.55 318

pmcnn	1.66 261	0.80 246	0.52 198	1.19 263	1.01 262	1.21 266	0.93 256	0.96 254	0.54 211	0.74 234	2.66 289	3.98 290	5.06 294	0.31 172	1.65 269	1.40 297	1.20 272	0.91 276	3.99 269	0.95 264	4.45 311	1.02 222	0.90 273	0.90 268	1.07 259	1.01 231	2.43 295	3.03 278

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 262	1.25 280	1.05 267	1.56 277	1.08 269	1.20 265	3.18 297	1.50 285	2.10 297	1.30 294	0.98 242	1.50 245	1.04 245	1.66 293	1.71 270	1.18 280	0.84 241	1.01 282	6.24 284	1.15 283	1.43 253	3.23 292	1.19 283	1.14 286	1.52 284	1.29 261	1.09 223	2.78 273

MFN_U_SF_RVC	1.68 263	1.06 272	0.88 253	1.25 266	1.01 262	1.53 278	2.07 283	1.38 281	1.17 270	1.51 302	2.95 291	2.00 260	1.57 266	2.05 295	2.38 304	0.98 254	0.87 244	0.82 269	6.78 287	1.11 279	2.21 274	2.38 280	0.65 257	1.11 284	1.23 268	1.33 266	1.28 248	1.69 246

CBMV_ROB	1.71 264	0.79 243	0.65 229	1.35 270	1.07 268	1.01 251	0.74 241	1.01 260	0.54 211	0.72 230	0.81 225	9.80 317	5.90 300	0.57 251	1.42 254	0.69 208	0.80 235	0.58 213	5.38 277	1.22 285	0.95 220	0.55 149	0.53 242	0.62 238	1.22 267	1.45 271	2.72 303	2.94 275

gcap-zeroshot	1.75 265	0.44 117	0.89 254	0.59 201	0.36 148	0.55 192	0.29 151	0.74 211	0.29 107	0.74 234	0.76 217	1.18 233	0.33 144	0.24 118	0.78 167	0.97 251	0.61 178	0.53 189	29.80 321	0.80 251	1.04 229	1.45 251	0.23 144	0.34 164	0.75 201	0.99 226	0.96 202	0.75 173

edge stereo	1.82 266	1.16 276	2.22 302	1.46 275	1.28 277	1.58 279	1.38 275	1.67 294	1.30 275	1.20 286	3.42 295	4.33 293	2.26 278	0.80 273	1.41 253	1.46 299	1.05 265	0.83 272	5.42 278	0.97 267	1.34 250	3.76 296	0.95 278	0.88 267	1.26 274	1.20 250	1.70 277	2.91 274

G-Net	1.86 267	1.00 269	1.28 285	0.89 242	0.93 258	1.10 259	0.77 242	1.63 290	2.07 296	0.99 274	2.89 290	7.30 308	1.67 269	0.55 245	1.45 255	1.75 306	1.04 263	0.93 278	2.87 255	2.72 317	1.89 270	1.47 253	0.80 267	1.02 278	1.06 258	1.71 283	2.82 304	5.60 300

ADCS	1.88 268	1.06 272	0.98 260	0.93 248	1.10 272	1.09 258	1.14 265	1.27 271	2.49 303	0.89 265	1.36 264	1.51 246	2.92 287	0.86 278	3.30 312	2.26 312	1.46 281	1.26 299	3.10 262	1.29 289	2.48 279	2.88 285	0.80 267	1.10 283	1.33 277	4.48 317	1.41 263	6.08 303

SQANet	1.90 269	2.70 296	1.03 266	3.09 295	2.17 291	3.29 293	2.70 291	0.95 249	0.65 228	1.00 275	0.71 205	2.69 269	1.10 250	2.30 296	0.78 167	0.55 168	1.02 262	0.72 250	9.92 300	0.68 239	2.11 273	1.25 239	3.28 302	0.58 232	0.98 246	1.31 263	1.33 252	2.34 262

SPS-STEREO	1.93 270	1.27 281	1.21 278	1.60 279	1.34 281	1.44 276	1.17 268	1.66 291	1.36 280	1.38 297	3.67 296	3.02 274	1.29 259	1.05 284	1.85 279	1.83 308	1.58 282	1.37 306	8.86 296	1.34 290	3.07 292	1.47 253	1.27 288	1.37 294	1.42 280	1.28 260	2.02 287	1.89 249
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	1.96 271	1.18 277	1.26 283	1.45 274	1.28 277	1.10 259	2.21 285	1.88 299	1.41 281	1.33 295	1.32 261	2.29 262	2.23 275	1.25 290	4.58 317	1.87 309	2.55 302	1.13 294	2.73 252	1.63 302	3.69 304	3.33 293	1.26 284	2.09 316	1.93 291	1.47 272	1.59 272	2.77 272

AnyNet_C01	2.06 272	1.08 274	1.06 269	1.14 259	1.08 269	1.01 251	2.69 290	1.69 295	2.66 306	1.21 287	1.67 274	2.90 272	2.60 284	0.95 283	3.65 313	4.02 320	2.09 294	2.21 320	3.08 261	1.56 299	3.30 298	2.89 286	1.26 284	1.15 287	1.80 289	1.43 270	1.51 269	3.90 289

ADCPNet	2.08 273	0.77 239	0.87 252	0.83 237	1.21 275	0.85 240	1.59 277	1.02 261	1.35 278	0.83 258	1.97 281	1.01 216	7.76 306	0.75 271	2.35 303	1.16 278	0.95 257	0.71 249	4.05 270	0.97 267	1.30 247	1.61 261	0.72 260	0.76 256	1.52 284	1.96 290	1.21 238	16.04 321

DDVS	2.32 274	0.70 232	0.82 248	0.70 223	0.74 246	0.73 228	0.59 212	1.09 268	0.88 250	0.80 251	34.26 332	3.93 288	1.16 253	0.52 238	1.09 236	1.35 289	0.73 224	0.65 233	1.95 225	0.95 264	1.67 262	2.27 278	0.48 225	0.56 228	0.69 180	0.84 197	1.21 238	1.35 230

Ntro	2.32 274	3.40 313	1.53 292	3.55 303	2.52 299	3.71 303	3.36 298	1.11 269	1.05 265	1.16 284	0.90 234	2.93 273	1.24 256	2.72 303	1.00 224	0.64 195	1.40 278	0.82 269	10.96 303	1.14 280	2.72 282	3.19 291	4.26 308	0.73 251	1.24 271	1.59 280	1.56 271	2.31 261

RainbowNet	2.32 274	2.93 301	1.87 298	3.34 301	2.57 300	3.50 295	3.49 301	1.29 274	0.92 255	1.53 305	0.89 233	3.18 277	2.31 279	2.94 304	1.30 249	0.90 239	1.61 285	1.00 281	5.61 279	1.51 294	2.82 286	4.18 301	4.25 307	0.97 272	1.32 275	1.58 279	1.71 278	3.00 277

otaku	2.33 277	3.05 305	1.19 276	3.36 302	2.37 294	3.56 298	3.08 296	1.05 263	0.98 263	1.13 280	0.80 224	2.88 271	1.62 267	2.59 297	0.95 214	0.64 195	1.23 273	0.75 257	13.16 308	1.09 276	2.47 278	2.63 282	4.75 312	0.75 255	1.13 264	1.38 269	1.69 276	2.52 268

ACVNet-4b	2.35 278	2.75 299	1.60 294	3.13 296	2.29 293	3.52 297	3.67 304	1.35 278	1.35 278	1.27 291	0.72 210	3.26 279	2.62 285	3.04 306	0.98 220	0.78 226	2.13 295	1.02 283	9.04 297	1.23 286	2.74 283	3.39 295	4.08 305	0.92 269	1.24 271	1.29 261	1.46 267	2.48 267

STTRV1_RVC	2.36 279	0.81 247	0.64 226	1.04 254	0.73 242	1.03 253	0.85 248	0.91 247	0.92 255	0.93 267	0.95 239	1.72 256	2.23 275	0.86 278	1.46 258	0.78 226	1.37 276	0.72 250	31.78 323	1.97 307	1.59 258	1.23 238	0.98 280	0.97 272	1.07 259	1.11 243	1.75 279	3.40 284

ACVNet_1	2.47 280	3.23 308	2.35 304	4.40 309	2.93 310	3.77 305	3.96 306	1.34 277	1.18 271	1.21 287	1.02 245	3.31 281	2.07 273	3.09 308	1.31 250	0.70 212	2.26 299	1.10 291	9.52 298	1.14 280	3.45 300	1.18 236	4.50 311	1.07 280	1.39 279	1.75 284	1.36 256	2.10 255

SGM-ForestM	2.61 281	4.20 317	0.93 256	2.78 290	1.37 282	3.57 299	2.93 294	2.59 310	1.51 285	0.70 224	1.32 261	7.25 306	5.36 298	0.47 225	0.89 200	0.53 158	0.79 234	0.54 195	7.58 289	0.60 212	0.82 198	0.47 116	0.51 239	0.80 262	4.97 315	3.66 313	7.05 323	6.30 304

DPSNet	2.61 281	0.83 252	0.77 243	1.21 265	1.24 276	1.34 273	0.93 256	1.08 267	1.49 284	0.78 247	0.86 231	6.91 304	3.85 289	0.58 254	4.58 317	2.54 313	1.43 280	1.24 297	14.95 312	1.34 290	4.83 315	8.01 320	1.75 296	1.40 297	1.47 281	1.95 289	1.60 274	1.66 244

DGSMNet	2.66 283	0.96 264	1.36 289	1.03 253	0.99 261	1.12 261	1.05 263	1.36 279	0.94 260	2.15 317	13.54 328	1.71 255	1.85 270	0.93 282	2.50 308	3.85 319	5.34 311	1.61 311	5.07 275	1.68 304	7.04 320	8.02 321	0.96 279	1.19 290	1.01 254	1.33 266	1.40 262	1.88 248

WAO-6	2.71 284	2.26 292	1.57 293	3.00 294	2.25 292	3.01 291	3.02 295	1.77 298	2.35 298	1.52 304	1.62 273	3.94 289	5.12 296	2.64 300	2.22 295	1.38 294	2.65 303	1.36 305	4.86 274	1.54 298	2.76 285	4.79 305	2.70 300	1.73 309	2.71 299	2.59 300	2.68 302	5.02 297

PSMNet_ROB	2.71 284	3.39 312	1.92 299	2.87 292	2.04 289	4.01 308	3.50 302	1.46 283	1.41 281	1.59 307	3.34 292	3.52 282	4.97 293	4.50 316	1.61 266	0.95 246	1.87 290	1.06 287	8.62 293	1.63 302	2.32 277	1.51 257	5.43 321	1.37 294	1.98 295	1.94 288	1.91 283	2.39 264

WAO-7	2.72 286	1.83 287	2.89 313	7.39 315	1.73 288	1.76 284	1.82 280	2.07 302	2.65 305	2.21 318	5.39 306	4.58 295	5.72 299	1.23 289	2.07 288	1.27 285	1.69 286	1.22 296	7.70 290	1.51 294	1.64 261	3.07 289	0.84 270	1.65 307	1.83 290	2.48 299	1.97 285	3.27 282

SGM_RVC	2.81 287	1.46 284	0.85 250	1.76 282	1.28 277	1.68 283	1.19 269	1.56 287	1.14 269	0.82 256	1.70 275	7.09 305	2.67 286	0.42 214	0.92 206	0.57 174	0.75 227	0.57 208	11.20 305	0.66 233	0.94 217	0.46 111	0.51 239	0.84 265	1.97 294	1.64 281	5.04 318	26.13 327
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Dean	2.84 288	3.23 308	1.81 296	6.04 313	3.38 316	3.63 300	3.67 304	1.88 299	1.97 294	1.47 299	1.30 259	3.69 285	4.10 291	2.97 305	1.45 255	0.97 251	2.41 300	1.29 300	5.94 280	1.74 305	3.20 294	4.23 302	4.79 314	1.55 302	2.65 298	2.27 296	2.56 298	2.64 270

IMH-64-1	2.92 289	2.70 296	2.36 305	3.23 297	2.71 302	3.70 301	4.05 307	1.66 291	2.48 301	1.13 280	1.26 257	3.60 283	6.29 302	3.59 310	2.28 300	1.15 276	2.20 296	1.31 302	6.02 281	1.52 296	3.03 290	5.48 308	4.83 315	1.40 297	2.83 301	2.02 291	2.34 291	3.64 285

IMH-64	2.92 289	2.70 296	2.36 305	3.23 297	2.71 302	3.70 301	4.05 307	1.66 291	2.48 301	1.13 280	1.26 257	3.60 283	6.29 302	3.59 310	2.28 300	1.15 276	2.20 296	1.31 302	6.02 281	1.52 296	3.03 290	5.48 308	4.83 315	1.40 297	2.83 301	2.02 291	2.34 291	3.64 285

SFCPSM	3.03 291	0.82 250	0.63 224	0.77 233	0.69 233	0.72 227	0.63 225	0.83 237	0.98 263	0.71 227	2.00 282	2.57 264	3.49 288	0.56 246	1.16 242	0.93 245	0.74 225	0.64 229	54.48 335	1.19 284	0.88 205	0.91 212	0.55 248	0.55 227	0.94 240	0.93 213	1.11 227	1.39 231

ACVNet_2	3.17 292	2.98 302	2.25 303	4.72 310	2.88 307	3.50 295	3.48 300	1.58 289	1.33 276	1.29 293	1.10 251	3.22 278	2.45 281	2.67 302	1.29 248	0.86 235	7.26 315	1.02 283	22.14 316	1.37 292	3.22 295	1.25 239	4.24 306	1.37 294	1.93 291	1.92 286	1.83 281	2.36 263

ELAS_RVC	3.22 293	2.01 288	1.85 297	2.66 287	2.07 290	5.08 316	2.06 282	2.41 308	1.89 292	1.74 312	4.78 301	8.00 309	8.02 307	0.74 270	2.38 304	0.81 230	1.75 288	1.14 295	3.97 268	1.27 288	4.64 314	7.61 318	1.26 284	1.74 310	6.58 320	3.21 308	3.39 308	3.80 288
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	3.24 294	2.76 300	2.37 307	3.26 299	2.74 304	3.73 304	4.10 309	1.72 296	2.58 304	1.17 285	1.24 255	3.92 287	10.58 309	6.80 325	1.57 265	1.11 273	2.25 298	1.30 301	6.28 285	1.56 299	2.97 289	4.14 300	4.90 317	1.45 301	3.01 305	2.36 297	2.47 297	5.19 299

anonymity	3.27 295	0.41 100	1.09 273	0.58 198	0.41 174	0.47 169	0.30 158	0.79 227	0.33 146	0.61 165	69.49 337	0.85 197	0.30 117	0.24 118	0.59 112	1.02 262	0.60 172	0.43 120	1.35 200	0.60 212	0.73 186	1.82 271	0.24 152	0.29 125	1.00 252	1.24 254	1.08 221	1.47 234

MDST_ROB	3.33 296	2.32 293	0.75 241	3.90 306	1.47 285	2.61 289	1.00 262	1.12 270	0.72 233	0.78 247	0.67 200	1.54 249	25.37 324	0.34 184	2.11 290	0.53 158	0.65 196	0.48 158	3.69 266	0.58 203	0.88 205	0.59 151	0.58 252	0.68 245	7.85 323	3.03 306	17.15 328	8.63 312

ELAS	3.38 297	2.19 290	1.79 295	2.99 293	2.37 294	3.32 294	2.09 284	2.60 311	2.85 310	1.28 292	4.85 303	8.61 311	8.02 307	0.76 272	2.90 310	0.81 230	1.80 289	1.10 291	4.19 272	1.10 277	4.53 312	7.86 319	1.26 284	1.63 305	7.08 321	4.79 318	3.66 313	4.87 295
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	3.62 298	1.54 285	1.05 267	2.64 286	1.72 287	2.05 286	1.15 267	2.40 307	1.41 281	0.90 266	6.48 317	9.56 315	7.42 305	0.49 228	11.75 324	1.94 310	0.87 244	0.74 255	8.79 294	0.80 251	8.36 321	8.07 322	0.73 262	1.07 280	3.39 307	2.15 295	5.22 319	4.99 296
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
SGM+DAISY	3.81 299	1.38 282	1.26 283	1.80 283	1.47 285	1.93 285	1.71 279	1.47 284	1.33 276	1.34 296	6.67 319	9.59 316	12.99 316	1.20 288	1.73 273	1.47 300	1.42 279	1.24 297	11.11 304	1.37 292	3.07 292	2.13 275	1.27 288	1.42 300	1.69 287	1.26 258	2.90 305	26.50 328

DispFullNet	4.17 300	3.20 307	4.34 321	2.72 289	2.46 298	2.92 290	2.70 291	2.79 316	1.90 293	4.51 327	6.62 318	8.91 313	4.83 292	2.59 297	2.00 283	8.18 325	3.24 307	1.98 314	24.96 318	2.93 319	3.99 306	3.36 294	1.71 295	1.15 287	1.36 278	1.32 265	2.36 294	3.65 287

WAO-8	4.25 301	3.34 310	2.80 310	10.32 319	2.92 308	4.17 309	5.89 312	2.66 314	4.45 316	1.69 310	3.41 293	5.94 299	11.31 311	5.29 320	1.71 270	1.34 286	2.69 304	1.51 309	10.78 301	2.48 314	2.63 280	4.50 303	3.44 303	1.58 303	5.12 316	3.31 310	3.60 310	5.76 301

Venus	4.25 301	3.34 310	2.80 310	10.32 319	2.92 308	4.17 309	5.89 312	2.66 314	4.45 316	1.69 310	3.41 293	5.94 299	11.31 311	5.29 320	1.71 270	1.34 286	2.69 304	1.51 309	10.78 301	2.48 314	2.63 280	4.50 303	3.44 303	1.58 303	5.12 316	3.31 310	3.60 310	5.76 301

LVE	4.33 303	3.03 303	2.00 300	27.23 330	3.06 311	3.83 306	12.07 327	1.53 286	1.64 288	1.85 314	1.48 268	3.30 280	3.91 290	3.06 307	1.45 255	1.05 265	1.95 292	1.38 307	15.68 313	1.62 301	3.25 297	5.86 311	4.42 310	1.76 311	2.87 303	2.06 293	2.34 291	3.25 281

PWCK	5.04 304	3.03 303	2.21 301	3.61 304	2.60 301	4.41 312	5.09 310	2.45 309	2.76 308	3.31 323	4.34 300	10.15 320	5.13 297	1.74 294	1.99 282	1.38 294	2.41 300	1.45 308	51.59 334	2.35 312	3.70 305	2.69 284	2.65 299	1.78 313	2.97 304	3.21 308	2.43 295	4.77 294

STStereo	5.29 305	2.47 294	5.20 324	5.20 311	2.80 305	4.72 313	3.42 299	6.23 325	6.52 319	1.51 302	7.61 321	9.53 314	14.86 319	0.63 259	4.09 316	0.64 195	0.87 244	0.62 224	36.67 326	1.02 271	1.23 243	1.05 224	0.78 264	1.63 305	3.46 308	2.43 298	3.53 309	14.15 319

notaker	5.52 306	5.55 323	3.76 319	13.97 324	5.34 321	5.44 320	7.16 315	2.36 306	2.68 307	2.06 316	1.80 278	12.90 324	23.86 323	3.98 313	2.04 284	1.73 305	3.45 309	2.12 317	17.08 314	2.15 309	6.10 319	5.87 312	6.15 325	2.12 317	1.79 288	2.08 294	2.31 290	3.29 283

MADNet++	5.64 307	3.51 314	3.77 320	2.84 291	4.62 319	3.02 292	3.65 303	4.36 319	5.03 318	4.18 326	5.07 305	6.45 301	5.92 301	6.18 324	7.04 320	6.82 323	4.71 310	4.00 324	8.03 291	5.83 323	9.92 325	16.38 330	2.32 298	4.34 326	3.95 314	11.38 324	4.93 317	4.01 290

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 308	0.56 202	1.25 282	0.75 229	0.69 233	1.17 263	0.81 244	0.82 236	0.80 242	0.81 253	4.78 301	1.00 213	0.37 172	0.27 152	1.13 239	1.54 301	0.70 215	0.60 221	124.50 338	0.54 186	1.43 253	2.64 283	0.22 134	0.36 175	0.91 234	1.13 245	1.13 228	2.18 258

TorneroNet-64	6.02 309	4.60 319	2.53 308	15.58 326	3.29 314	4.87 314	7.75 316	2.23 304	10.02 323	1.42 298	1.31 260	7.26 307	29.23 328	4.36 315	2.09 289	1.21 283	8.22 316	1.70 313	17.35 315	2.62 316	4.31 309	5.68 310	5.20 319	1.76 311	3.58 309	3.76 314	2.29 289	8.34 311

JetBlue	6.09 310	3.85 315	3.31 318	5.99 312	4.13 318	6.22 322	7.94 317	3.42 317	2.89 311	1.47 299	1.46 267	8.10 310	1.90 271	5.39 322	11.86 325	3.22 315	3.30 308	2.99 321	5.32 276	2.40 313	9.74 324	10.03 327	4.93 318	2.18 318	7.39 322	17.16 326	3.72 315	24.15 324

UNDER WATER-64	6.11 311	5.20 321	3.13 316	12.20 322	5.77 322	6.55 324	8.53 321	4.74 323	3.45 314	2.30 321	2.36 285	12.04 323	12.47 315	5.08 318	3.02 311	1.81 307	12.11 325	2.17 318	8.81 295	4.17 322	5.75 318	7.27 317	8.74 331	2.61 321	3.86 313	8.63 321	4.32 316	7.86 310

MANE	7.31 312	2.64 295	4.48 322	3.30 300	3.10 312	3.94 307	2.83 293	5.37 324	6.88 320	1.11 279	5.64 309	8.81 312	11.02 310	0.67 264	3.83 314	3.83 318	1.32 275	18.03 331	8.61 292	0.84 257	4.22 307	1.16 233	0.74 263	1.79 314	13.65 327	18.61 327	22.89 330	38.18 336

UNDER WATER	7.55 313	4.74 320	3.06 315	10.46 321	5.92 323	6.35 323	8.05 318	4.32 318	3.69 315	1.97 315	2.14 283	10.53 321	62.60 337	4.83 317	2.25 297	1.59 302	12.22 326	2.08 316	9.67 299	3.97 320	5.27 317	6.65 315	8.86 332	2.65 322	3.82 311	5.62 319	3.62 312	7.03 308

JetRed	7.85 314	5.29 322	6.07 326	3.75 305	5.00 320	6.95 325	10.20 324	4.64 322	3.42 313	2.92 322	2.39 286	6.71 303	2.25 277	7.15 326	10.26 322	7.34 324	8.59 317	7.11 326	4.82 273	4.08 321	10.76 328	9.27 323	7.85 329	3.34 323	10.96 324	24.25 330	11.90 325	24.57 326

TorneroNet	8.11 315	4.28 318	2.58 309	27.50 331	3.31 315	5.00 315	6.00 314	2.62 312	10.13 325	1.49 301	2.57 288	11.07 322	68.61 338	4.25 314	1.77 277	1.18 280	5.78 312	1.62 312	23.67 317	2.83 318	4.30 308	5.47 307	5.37 320	1.65 307	3.72 310	3.14 307	2.59 299	6.36 305

KSHMR	8.16 316	4.16 316	2.96 314	25.39 329	3.92 317	5.08 316	5.53 311	2.62 312	2.40 300	2.23 319	2.26 284	4.37 294	77.17 339	5.23 319	2.24 296	1.71 304	2.79 306	1.98 314	31.04 322	2.02 308	4.59 313	5.35 306	7.54 328	1.89 315	3.30 306	2.91 304	3.01 306	6.51 306

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 317	0.65 223	1.07 271	0.94 250	0.83 252	0.81 238	1.27 272	0.85 241	0.73 234	0.93 267	6.13 313	180.62 339	2.17 274	1.33 291	1.22 245	1.01 260	0.93 256	1.06 287	6.32 286	0.79 250	3.32 299	3.77 297	0.55 248	0.76 256	0.95 242	1.34 268	1.19 236	2.42 266

LSM0	8.30 318	1.08 274	0.95 257	1.66 280	1.42 283	1.59 280	1.96 281	2.27 305	2.36 299	1.66 309	3.94 297	4.10 291	6.30 304	0.63 259	62.38 339	74.74 339	1.69 286	1.06 287	12.18 306	2.23 310	4.96 316	9.29 324	0.92 275	1.29 293	1.95 293	2.97 305	3.66 313	14.83 320

ACV-stereo	8.39 319	1.01 270	0.97 259	1.29 268	0.73 242	1.48 277	0.95 259	0.88 245	1.10 268	1.07 278	1.33 263	1.06 223	23.12 322	0.52 238	4.00 315	3.78 317	1.05 265	0.79 266	168.94 339	1.91 306	3.64 303	1.44 249	0.72 260	0.74 254	0.74 196	0.90 207	1.43 265	1.03 205

ktn	8.45 320	3.18 306	2.84 312	6.37 314	3.26 313	4.31 311	10.28 325	2.15 303	10.13 325	2.27 320	1.83 279	42.17 333	55.84 335	3.93 312	2.34 302	2.09 311	9.85 318	2.17 318	33.98 324	2.24 311	3.24 296	3.03 288	4.78 313	2.25 319	2.59 296	2.81 302	3.18 307	5.04 298

zero-FE	9.08 321	0.42 107	0.28 97	61.19 339	0.56 208	106.36 339	1.24 271	0.72 203	0.30 115	0.66 203	0.56 162	61.54 337	0.66 231	0.25 134	0.59 112	0.53 158	0.60 172	0.47 152	2.54 245	0.38 128	1.35 251	0.96 215	0.25 155	0.24 95	0.45 103	0.44 104	0.91 191	0.66 148

XX-Stereo	9.49 322	0.38 84	0.36 130	0.63 211	0.28 107	0.54 190	0.28 144	0.69 187	0.28 100	0.69 221	6.24 315	1.00 213	0.29 107	0.23 107	0.70 156	1.08 268	0.60 172	0.52 185	1.58 210	0.53 180	0.76 190	0.65 169	0.18 88	0.26 111	233.61 340	0.88 203	1.01 215	1.90 251

DGTPSM_ROB	12.12 323	5.96 324	17.45 332	4.20 307	7.86 324	5.15 318	8.18 319	4.56 320	11.64 327	4.52 328	8.72 323	5.01 296	17.08 320	12.98 329	14.91 328	14.58 329	6.85 313	15.76 329	12.78 307	12.05 328	9.07 322	21.74 331	5.67 322	11.54 330	11.84 325	31.02 333	12.98 326	33.06 331

DPSMNet_ROB	12.40 324	5.97 325	17.46 333	4.21 308	7.87 325	5.15 318	8.18 319	4.56 320	11.65 328	4.54 329	8.87 324	5.17 297	22.69 321	13.00 330	14.98 329	14.62 330	6.90 314	15.82 330	14.07 311	12.05 328	9.09 323	21.75 332	5.68 323	11.54 330	11.87 326	31.03 334	12.99 327	33.06 331

LE_ROB	17.44 325	1.82 286	6.12 327	9.40 316	53.85 339	8.01 326	46.26 335	11.27 331	28.12 332	1.80 313	7.03 320	38.62 331	49.53 334	0.34 184	1.76 276	0.55 168	0.78 230	0.59 218	36.68 327	6.72 324	2.92 288	0.85 205	29.06 336	12.10 332	26.35 330	25.49 331	27.84 333	37.03 335

DLNR_Zeroshot_test	17.86 326	67.45 339	1.21 278	81.91 340	0.35 144	0.45 162	74.74 339	0.76 218	0.27 93	0.69 221	0.60 169	1.16 231	0.29 107	8.20 327	84.48 340	102.07 340	23.88 332	15.14 328	7.31 288	0.50 174	4.38 310	2.51 281	0.18 88	0.43 196	0.76 207	0.86 198	0.80 163	0.80 180

DPSM_ROB	18.32 327	16.26 327	21.94 334	9.42 317	8.75 326	13.61 327	9.11 322	10.90 329	15.09 329	8.45 330	8.95 325	10.12 318	13.19 317	16.42 332	19.79 331	19.11 332	18.35 330	20.45 332	13.82 309	14.88 330	26.56 333	27.45 333	6.49 326	14.39 333	31.57 335	38.83 336	36.85 336	43.86 337

DPSM	18.32 327	16.26 327	21.94 334	9.42 317	8.75 326	13.61 327	9.11 322	10.90 329	15.09 329	8.45 330	8.95 325	10.12 318	13.19 317	16.42 332	19.79 331	19.11 332	18.35 330	20.45 332	13.82 309	14.88 330	26.56 333	27.45 333	6.49 326	14.39 333	31.57 335	38.83 336	36.85 336	43.86 337

DPSimNet_ROB	18.93 329	32.01 331	5.97 325	12.40 323	11.35 329	6.13 321	28.07 332	15.03 332	35.64 335	3.96 325	78.33 338	18.15 325	35.00 329	5.44 323	12.19 327	10.36 327	13.57 328	3.64 323	87.52 337	6.87 325	14.36 332	9.97 325	4.40 309	7.14 328	5.17 318	9.85 322	5.93 321	32.56 330

HanzoNet	19.12 330	15.23 326	6.99 328	35.06 334	14.35 331	40.77 334	42.46 334	17.81 333	22.51 331	3.55 324	8.29 322	41.30 332	56.30 336	43.04 338	5.72 319	4.37 321	37.83 336	3.30 322	49.59 333	8.93 327	10.30 327	6.85 316	14.15 335	3.46 324	5.94 319	5.80 320	5.29 320	7.13 309

LRCNet_RVC	21.34 331	28.92 330	11.37 330	31.78 333	29.09 335	34.25 333	27.43 331	21.71 336	10.07 324	29.63 336	30.60 331	32.06 329	25.81 325	33.87 336	11.15 323	2.97 314	25.27 333	21.35 334	44.05 330	20.83 333	14.27 331	5.87 312	36.69 337	27.43 335	2.76 300	1.47 272	8.68 324	6.79 307

BEATNet-Init1	22.01 332	36.32 335	3.23 317	54.74 338	11.23 328	52.95 338	28.72 333	9.47 327	8.51 321	1.57 306	10.45 327	33.05 330	48.98 333	0.71 268	16.97 330	11.50 328	1.60 284	1.11 293	77.80 336	35.27 337	9.94 326	9.98 326	1.27 288	2.30 320	27.41 331	11.09 323	52.85 338	35.36 333

ASD4	28.39 333	32.20 332	16.01 331	15.24 325	12.36 330	19.17 329	15.39 328	18.17 334	9.38 322	45.71 337	57.05 336	24.92 328	11.45 313	13.50 331	48.27 338	18.30 331	47.28 337	47.66 337	44.35 331	25.76 334	63.37 340	42.94 338	8.48 330	8.34 329	24.58 329	32.07 335	28.35 334	36.29 334

PML	30.82 334	20.91 329	7.15 329	29.65 332	20.81 334	29.11 332	10.50 326	10.87 328	88.32 339	20.03 335	154.19 339	98.60 338	119.55 340	10.53 328	9.19 321	8.69 326	16.72 329	7.27 327	34.57 325	7.35 326	12.77 329	10.86 328	5.72 324	6.17 327	33.11 337	12.83 325	34.30 335	12.33 317

CasAABBNet	36.73 335	32.73 334	44.18 339	18.81 327	17.45 332	27.29 331	18.12 329	21.69 335	30.40 333	17.52 333	18.08 329	20.27 326	26.53 326	32.96 334	38.28 334	37.42 334	36.82 334	41.12 336	27.47 320	29.86 335	53.56 339	55.70 339	12.93 333	28.91 336	63.44 339	78.07 338	73.93 339	88.05 339

FlowAnything	36.80 336	32.68 333	44.29 340	18.93 328	17.69 333	27.11 330	18.38 330	21.83 337	30.48 334	17.53 334	18.21 330	20.29 327	26.54 327	33.31 335	37.97 333	37.86 335	36.82 334	40.93 335	27.35 319	30.03 336	53.34 338	55.72 340	12.99 334	29.50 337	63.36 338	78.25 339	73.99 340	88.17 340

HaxPig	41.43 337	43.85 336	40.81 336	44.90 335	47.49 337	44.66 335	46.30 336	46.31 338	45.63 337	49.00 338	49.30 333	47.24 334	43.73 331	42.64 337	40.44 336	39.13 337	48.37 338	51.07 338	43.33 328	42.25 338	42.88 335	36.52 335	50.75 339	43.02 339	27.54 332	19.97 328	20.68 329	20.75 323

AVERAGE_ROB	41.98 338	44.82 337	42.27 337	45.98 336	46.88 336	45.60 336	46.56 337	47.04 339	43.89 336	49.19 339	49.91 334	47.25 335	43.00 330	49.19 339	40.14 335	38.38 336	49.01 339	51.31 339	43.98 329	42.43 339	43.31 336	38.64 336	49.42 338	42.83 338	28.65 333	20.44 329	23.41 331	19.88 322

MEDIAN_ROB	44.95 339	47.36 338	44.12 338	48.52 337	49.78 338	48.21 337	49.25 338	49.72 340	46.35 338	52.53 340	53.59 335	50.59 336	45.49 332	49.36 340	43.27 337	41.36 338	51.85 340	54.40 340	47.03 332	45.93 340	45.78 337	40.06 337	52.67 340	45.67 340	31.00 334	26.54 332	25.33 332	27.95 329

FADE			4.82 323	1.74 281				6.39 326		9.69 332			11.63 314	3.16 309	2.41 306	3.75 316	13.11 327	6.09 325		15.33 332	14.18 330	10.90 329	1.70 294	3.54 325	3.84 312		6.83 322	24.35 325

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