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

ProNet	0.02 1	0.02 2	0.02 1	0.02 3	0.02 4	0.02 2	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 2	0.02 2	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.01 2	0.02 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.04 1	0.05 2	0.04 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.00 1	0.01 1	0.04 3	0.03 1	0.02 1	0.02 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MoCha-V2	0.03 3	0.02 2	0.02 1	0.02 3	0.02 4	0.02 2	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.03 4	0.03 4	0.02 3	0.01 1	0.01 2	0.04 1	0.05 2	0.04 2	0.04 3	0.04 3	0.03 3	0.03 1	0.02 1	0.01 2	0.02 2	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo Lap2	0.03 3	0.02 2	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.02 2	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.03 4	0.02 2	0.02 3	0.03 9	0.01 2	0.05 4	0.05 2	0.04 2	0.05 4	0.04 3	0.04 4	0.04 4	0.04 5	0.01 2	0.02 2	0.05 4	0.05 4	0.05 6	0.03 4

AEACV	0.04 5	0.03 5	0.02 1	0.04 11	0.03 8	0.02 2	0.02 3	0.03 5	0.03 5	0.03 4	0.03 4	0.03 5	0.02 4	0.01 2	0.05 4	0.06 6	0.05 5	0.05 4	0.07 9	0.04 4	0.06 7	0.03 4	0.01 2	0.02 2	0.06 7	0.06 9	0.04 4	0.03 4

TDLM	0.04 5	0.04 10	0.04 11	0.04 11	0.04 12	0.04 11	0.03 11	0.04 6	0.03 5	0.04 7	0.06 19	0.04 8	0.03 9	0.03 14	0.06 7	0.06 6	0.06 6	0.06 9	0.05 5	0.04 4	0.05 5	0.04 5	0.03 21	0.04 8	0.05 4	0.05 4	0.05 6	0.05 7

test croco	0.06 11	0.04 10	0.04 11	0.04 11	0.04 12	0.05 23	0.03 11	0.08 26	0.04 7	0.09 24	0.05 13	0.06 16	0.02 4	0.02 8	0.07 13	0.08 20	0.12 36	0.08 19	0.08 17	0.06 19	0.08 16	0.04 5	0.02 8	0.05 23	0.09 23	0.09 21	0.08 23	0.09 26

MIM_Stereo	0.06 11	0.04 10	0.03 6	0.05 21	0.05 23	0.05 23	0.03 11	0.06 11	0.04 7	0.14 41	0.06 19	0.04 8	0.02 4	0.03 14	0.07 13	0.08 20	0.13 38	0.07 14	0.09 29	0.06 19	0.11 31	0.06 24	0.02 8	0.04 8	0.08 16	0.07 12	0.07 18	0.05 7

AASNet	0.06 11	0.06 30	0.04 11	0.09 75	0.07 57	0.08 61	0.05 33	0.08 26	0.04 7	0.07 21	0.07 31	0.07 18	0.04 18	0.04 27	0.06 7	0.07 13	0.10 22	0.08 19	0.08 17	0.06 19	0.07 12	0.06 24	0.04 37	0.06 41	0.08 16	0.07 12	0.06 13	0.06 14

RAFT	0.06 11	0.03 5	0.05 27	0.03 5	0.02 4	0.03 6	0.02 3	0.07 21	0.04 7	0.04 7	0.06 19	0.07 18	0.05 32	0.01 2	0.06 7	0.06 6	0.07 8	0.05 4	0.05 5	0.04 4	0.06 7	0.07 35	0.01 2	0.04 8	0.13 62	0.14 96	0.13 67	0.15 78

iRaftStereo_RVC	0.05 7	0.03 5	0.03 6	0.03 5	0.03 8	0.03 6	0.02 3	0.05 9	0.04 7	0.06 14	0.05 13	0.05 11	0.03 9	0.02 8	0.06 7	0.06 6	0.10 22	0.07 14	0.07 9	0.05 10	0.09 19	0.04 5	0.02 8	0.03 6	0.07 11	0.06 9	0.05 6	0.05 7

HCRNet	0.11 65	0.17 177	0.06 52	0.22 180	0.08 68	0.15 139	0.08 89	0.13 54	0.04 7	0.46 241	0.12 102	0.24 170	0.07 70	0.07 78	0.08 30	0.06 6	0.14 51	0.08 19	0.20 143	0.08 49	0.09 19	0.05 11	0.11 152	0.06 41	0.06 7	0.05 4	0.05 6	0.08 19

delet	0.05 7	0.05 20	0.04 11	0.06 33	0.05 23	0.05 23	0.05 33	0.04 6	0.04 7	0.06 14	0.05 13	0.10 31	0.05 32	0.03 14	0.07 13	0.06 6	0.07 8	0.06 9	0.05 5	0.06 19	0.06 7	0.04 5	0.03 21	0.04 8	0.06 7	0.06 9	0.04 4	0.04 6

trnet	0.11 65	0.08 80	0.05 27	0.07 53	0.07 57	0.07 51	0.05 33	0.18 114	0.05 14	0.27 188	0.07 31	0.18 107	0.06 50	0.08 96	0.08 30	0.10 55	0.22 155	0.08 19	0.12 51	0.07 31	0.20 157	0.08 44	0.06 70	0.05 23	0.11 46	0.13 73	0.17 113	0.16 93

MGS-Stereo	0.08 29	0.06 30	0.04 11	0.05 21	0.05 23	0.04 11	0.03 11	0.12 42	0.05 14	0.09 24	0.07 31	0.10 31	0.04 18	0.05 43	0.07 13	0.08 20	0.15 57	0.11 67	0.12 51	0.09 69	0.12 45	0.07 35	0.05 53	0.05 23	0.10 31	0.09 21	0.11 47	0.10 32

MIF-Stereo	0.07 22	0.04 10	0.04 11	0.04 11	0.03 8	0.05 23	0.03 11	0.06 11	0.05 14	0.06 14	0.04 6	0.07 18	0.12 129	0.07 78	0.08 30	0.07 13	0.11 27	0.08 19	0.08 17	0.07 31	0.09 19	0.08 44	0.08 113	0.04 8	0.09 23	0.16 135	0.06 13	0.09 26

CAS	0.09 35	0.07 52	0.05 27	0.06 33	0.05 23	0.05 23	0.04 24	0.14 64	0.05 14	0.11 32	0.10 82	0.11 40	0.05 32	0.07 78	0.08 30	0.09 34	0.11 27	0.10 59	0.14 77	0.07 31	0.12 45	0.07 35	0.05 53	0.05 23	0.13 62	0.11 50	0.09 28	0.14 67

anonymousdsp	0.05 7	0.04 10	0.03 6	0.03 5	0.04 12	0.04 11	0.04 24	0.06 11	0.05 14	0.06 14	0.04 6	0.03 5	0.02 4	0.03 14	0.06 7	0.07 13	0.08 12	0.06 9	0.08 17	0.05 10	0.09 19	0.05 11	0.03 21	0.03 6	0.05 4	0.05 4	0.05 6	0.05 7

LoS	0.15 142	0.10 105	0.08 97	0.10 91	0.11 120	0.09 73	0.07 80	0.50 237	0.05 14	0.32 220	0.36 232	0.36 190	0.06 50	0.09 113	0.09 62	0.10 55	0.20 130	0.09 43	0.14 77	0.11 109	0.21 171	0.09 76	0.07 92	0.07 75	0.17 116	0.11 50	0.20 152	0.21 155

CES	0.11 65	0.06 30	0.06 52	0.06 33	0.08 68	0.07 51	0.05 33	0.35 215	0.05 14	0.15 48	0.23 202	0.13 61	0.04 18	0.08 96	0.08 30	0.10 55	0.19 117	0.08 19	0.14 77	0.08 49	0.28 224	0.08 44	0.07 92	0.04 8	0.14 79	0.11 50	0.13 67	0.16 93

test_5	0.08 29	0.05 20	0.07 76	0.04 11	0.04 12	0.04 11	0.04 24	0.09 29	0.05 14	0.05 10	0.07 31	0.12 45	0.12 129	0.02 8	0.07 13	0.09 34	0.07 8	0.07 14	0.08 17	0.06 19	0.10 27	0.09 76	0.02 8	0.07 75	0.10 31	0.13 73	0.13 67	0.18 120

SA	0.10 54	0.07 52	0.06 52	0.06 33	0.05 23	0.08 61	0.04 24	0.12 42	0.05 14	0.16 54	0.07 31	0.16 89	0.03 9	0.04 27	0.09 62	0.09 34	0.13 38	0.11 67	0.12 51	0.09 69	0.14 73	0.10 107	0.03 21	0.06 41	0.16 104	0.14 96	0.13 67	0.20 141

AnonymousM	0.08 29	0.05 20	0.04 11	0.06 33	0.05 23	0.04 11	0.04 24	0.13 54	0.05 14	0.20 96	0.06 19	0.11 40	0.03 9	0.06 56	0.09 62	0.09 34	0.19 117	0.08 19	0.12 51	0.07 31	0.16 97	0.06 24	0.04 37	0.04 8	0.08 16	0.11 50	0.10 33	0.09 26

rafts_anoy	0.09 35	0.08 80	0.07 76	0.07 53	0.07 57	0.06 37	0.05 33	0.13 54	0.05 14	0.17 63	0.09 66	0.12 45	0.05 32	0.03 14	0.09 62	0.10 55	0.15 57	0.12 94	0.13 65	0.07 31	0.14 73	0.08 44	0.03 21	0.06 41	0.11 46	0.10 32	0.09 28	0.11 41

RALCasStereoNet	0.09 35	0.08 80	0.06 52	0.09 75	0.07 57	0.06 37	0.05 33	0.12 42	0.05 14	0.18 75	0.07 31	0.12 45	0.05 32	0.04 27	0.09 62	0.10 55	0.18 102	0.12 94	0.13 65	0.08 49	0.15 82	0.08 44	0.05 53	0.06 41	0.12 54	0.09 21	0.10 33	0.08 19

MMNet	0.06 11	0.06 30	0.04 11	0.08 60	0.06 42	0.06 37	0.05 33	0.07 21	0.05 14	0.05 10	0.05 13	0.09 25	0.04 18	0.04 27	0.07 13	0.07 13	0.08 12	0.08 19	0.07 9	0.06 19	0.06 7	0.05 11	0.04 37	0.05 23	0.07 11	0.08 16	0.07 18	0.10 32

CREStereo	0.11 65	0.08 80	0.06 52	0.08 60	0.08 68	0.07 51	0.05 33	0.18 114	0.05 14	0.26 175	0.08 52	0.18 107	0.06 50	0.08 96	0.08 30	0.10 55	0.22 155	0.09 43	0.13 65	0.08 49	0.20 157	0.09 76	0.06 70	0.05 23	0.11 46	0.13 73	0.17 113	0.15 78
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
GANet	0.06 11	0.07 52	0.06 52	0.06 33	0.06 42	0.07 51	0.06 64	0.07 21	0.05 14	0.06 14	0.07 31	0.05 11	0.04 18	0.04 27	0.07 13	0.08 20	0.08 12	0.10 59	0.07 9	0.05 10	0.07 12	0.05 11	0.05 53	0.05 23	0.08 16	0.07 12	0.06 13	0.06 14

CVANet_RVC	0.07 22	0.07 52	0.07 76	0.08 60	0.06 42	0.07 51	0.05 33	0.06 11	0.05 14	0.06 14	0.09 66	0.05 11	0.04 18	0.04 27	0.08 30	0.08 20	0.08 12	0.08 19	0.08 17	0.06 19	0.08 16	0.05 11	0.04 37	0.05 23	0.08 16	0.07 12	0.07 18	0.09 26

StereoIM	0.07 22	0.04 10	0.05 27	0.03 5	0.02 4	0.03 6	0.03 11	0.06 11	0.06 30	0.04 7	0.06 19	0.10 31	0.05 32	0.02 8	0.07 13	0.08 20	0.10 22	0.09 43	0.07 9	0.05 10	0.10 27	0.10 107	0.01 2	0.05 23	0.11 46	0.18 164	0.13 67	0.16 93

anonymousdsp2	0.08 29	0.07 52	0.05 27	0.06 33	0.05 23	0.06 37	0.05 33	0.12 42	0.06 30	0.17 63	0.06 19	0.08 22	0.04 18	0.05 43	0.07 13	0.08 20	0.13 38	0.08 19	0.10 35	0.07 31	0.12 45	0.06 24	0.05 53	0.06 41	0.09 23	0.08 16	0.08 23	0.07 16

RAFT_CTSACE	0.07 22	0.04 10	0.06 52	0.03 5	0.04 12	0.05 23	0.05 33	0.06 11	0.06 30	0.09 24	0.04 6	0.10 31	0.09 98	0.03 14	0.07 13	0.08 20	0.11 27	0.07 14	0.07 9	0.05 10	0.12 45	0.08 44	0.03 21	0.06 41	0.12 54	0.13 73	0.12 56	0.15 78

Sa-1000	0.10 54	0.07 52	0.07 76	0.07 53	0.05 23	0.09 73	0.03 11	0.12 42	0.06 30	0.18 75	0.08 52	0.19 119	0.05 32	0.05 43	0.10 95	0.10 55	0.16 70	0.12 94	0.14 77	0.09 69	0.16 97	0.10 107	0.04 37	0.05 23	0.19 149	0.15 113	0.13 67	0.20 141

CIPLG	0.09 35	0.06 30	0.05 27	0.06 33	0.06 42	0.09 73	0.06 64	0.18 114	0.06 30	0.20 96	0.08 52	0.12 45	0.06 50	0.06 56	0.08 30	0.10 55	0.17 83	0.11 67	0.11 41	0.09 69	0.13 59	0.06 24	0.04 37	0.06 41	0.10 31	0.09 21	0.10 33	0.10 32

IPLG	0.09 35	0.07 52	0.07 76	0.07 53	0.07 57	0.06 37	0.05 33	0.15 69	0.06 30	0.22 110	0.06 19	0.15 76	0.05 32	0.04 27	0.08 30	0.10 55	0.16 70	0.10 59	0.14 77	0.09 69	0.13 59	0.08 44	0.04 37	0.07 75	0.13 62	0.11 50	0.11 47	0.08 19

IPLGR_C	0.09 35	0.06 30	0.05 27	0.06 33	0.06 42	0.09 73	0.06 64	0.18 114	0.06 30	0.20 96	0.08 52	0.12 45	0.07 70	0.06 56	0.08 30	0.10 55	0.17 83	0.11 67	0.11 41	0.09 69	0.13 59	0.06 24	0.04 37	0.06 41	0.10 31	0.09 21	0.10 33	0.10 32

MIPNet	0.11 65	0.09 93	0.06 52	0.07 53	0.08 68	0.07 51	0.05 33	0.17 86	0.06 30	0.23 124	0.07 31	0.15 76	0.08 87	0.05 43	0.09 62	0.10 55	0.17 83	0.11 67	0.20 143	0.12 126	0.13 59	0.10 107	0.05 53	0.07 75	0.15 92	0.13 73	0.11 47	0.13 58

ACRE	0.09 35	0.06 30	0.05 27	0.06 33	0.06 42	0.09 73	0.06 64	0.18 114	0.06 30	0.20 96	0.08 52	0.12 45	0.07 70	0.06 56	0.08 30	0.10 55	0.17 83	0.11 67	0.11 41	0.09 69	0.13 59	0.06 24	0.04 37	0.06 41	0.10 31	0.10 32	0.10 33	0.10 32

raftrobust	0.10 54	0.08 80	0.06 52	0.08 60	0.07 57	0.05 23	0.04 24	0.14 64	0.06 30	0.25 161	0.07 31	0.12 45	0.05 32	0.05 43	0.08 30	0.09 34	0.18 102	0.11 67	0.11 41	0.09 69	0.17 117	0.08 44	0.05 53	0.05 23	0.13 62	0.12 60	0.10 33	0.10 32

ARAFT	0.07 22	0.04 10	0.04 11	0.05 21	0.05 23	0.05 23	0.02 3	0.09 29	0.06 30	0.12 34	0.06 19	0.12 45	0.03 9	0.03 14	0.07 13	0.07 13	0.12 36	0.09 43	0.09 29	0.05 10	0.11 31	0.07 35	0.03 21	0.04 8	0.09 23	0.09 21	0.09 28	0.09 26

AFF-stereo	0.06 11	0.05 20	0.05 27	0.05 21	0.04 12	0.04 11	0.03 11	0.11 38	0.06 30	0.16 54	0.04 6	0.08 22	0.03 9	0.02 8	0.06 7	0.08 20	0.08 12	0.05 4	0.09 29	0.04 4	0.09 19	0.05 11	0.02 8	0.04 8	0.10 31	0.08 16	0.07 18	0.07 16

PMTNet	0.11 65	0.10 105	0.06 52	0.12 119	0.09 87	0.07 51	0.06 64	0.18 114	0.06 30	0.28 204	0.06 19	0.18 107	0.04 18	0.07 78	0.09 62	0.11 97	0.19 117	0.09 43	0.14 77	0.08 49	0.17 117	0.09 76	0.07 92	0.05 23	0.13 62	0.12 60	0.17 113	0.15 78

DMCA	0.07 22	0.05 20	0.07 76	0.06 33	0.06 42	0.05 23	0.07 80	0.09 29	0.06 30	0.06 14	0.09 66	0.07 18	0.06 50	0.06 56	0.07 13	0.08 20	0.11 27	0.10 59	0.08 17	0.07 31	0.09 19	0.05 11	0.06 70	0.05 23	0.08 16	0.10 32	0.05 6	0.07 16

AANet_RVC	0.06 11	0.05 20	0.06 52	0.05 21	0.06 42	0.04 11	0.05 33	0.05 9	0.06 30	0.05 10	0.06 19	0.05 11	0.04 18	0.04 27	0.07 13	0.07 13	0.08 12	0.08 19	0.07 9	0.07 31	0.07 12	0.06 24	0.05 53	0.05 23	0.07 11	0.09 21	0.06 13	0.08 19

MIF-Stereo (partial)	0.06 11	0.05 20	0.06 52	0.05 21	0.04 12	0.05 23	0.03 11	0.08 26	0.07 45	0.07 21	0.04 6	0.05 11	0.06 50	0.04 27	0.08 30	0.08 20	0.11 27	0.08 19	0.08 17	0.05 10	0.09 19	0.05 11	0.02 8	0.06 41	0.10 31	0.08 16	0.07 18	0.08 19

HH	0.13 98	0.06 30	0.05 27	0.11 108	0.11 120	0.16 146	0.08 89	0.19 133	0.07 45	0.28 204	0.08 52	0.18 107	0.05 32	0.12 155	0.10 95	0.10 55	0.23 164	0.12 94	0.15 88	0.10 90	0.20 157	0.08 44	0.07 92	0.08 91	0.13 62	0.14 96	0.19 140	0.23 162

HanStereo	0.13 98	0.06 30	0.05 27	0.11 108	0.11 120	0.16 146	0.08 89	0.19 133	0.07 45	0.28 204	0.08 52	0.18 107	0.05 32	0.12 155	0.10 95	0.10 55	0.23 164	0.12 94	0.15 88	0.10 90	0.20 157	0.08 44	0.07 92	0.08 91	0.13 62	0.14 96	0.19 140	0.23 162

LL-Strereo2	0.07 22	0.03 5	0.03 6	0.04 11	0.05 23	0.04 11	0.03 11	0.06 11	0.07 45	0.14 41	0.07 31	0.08 22	0.05 32	0.04 27	0.07 13	0.08 20	0.14 51	0.07 14	0.10 35	0.06 19	0.10 27	0.06 24	0.03 21	0.04 8	0.08 16	0.09 21	0.08 23	0.05 7

iinet-f	0.10 54	0.09 93	0.06 52	0.08 60	0.06 42	0.09 73	0.06 64	0.09 29	0.07 45	0.18 75	0.11 92	0.10 31	0.10 111	0.06 56	0.08 30	0.09 34	0.14 51	0.09 43	0.18 123	0.09 69	0.11 31	0.06 24	0.05 53	0.06 41	0.11 46	0.10 32	0.15 91	0.12 51

TestStereo1	0.09 35	0.07 52	0.06 52	0.04 11	0.05 23	0.06 37	0.06 64	0.07 21	0.07 45	0.09 24	0.07 31	0.11 40	0.14 156	0.04 27	0.09 62	0.10 55	0.11 27	0.09 43	0.09 29	0.08 49	0.13 59	0.12 143	0.02 8	0.04 8	0.15 92	0.13 73	0.16 100	0.20 141

IER	0.09 35	0.07 52	0.07 76	0.09 75	0.07 57	0.08 61	0.06 64	0.12 42	0.07 45	0.14 41	0.11 92	0.10 31	0.07 70	0.06 56	0.08 30	0.09 34	0.15 57	0.11 67	0.11 41	0.07 31	0.11 31	0.07 35	0.06 70	0.06 41	0.10 31	0.10 32	0.11 47	0.14 67

SA-5K	0.09 35	0.07 52	0.06 52	0.04 11	0.05 23	0.06 37	0.06 64	0.07 21	0.07 45	0.09 24	0.07 31	0.11 40	0.14 156	0.04 27	0.09 62	0.10 55	0.11 27	0.09 43	0.09 29	0.08 49	0.13 59	0.12 143	0.02 8	0.04 8	0.15 92	0.13 73	0.16 100	0.20 141

GLC_STEREO	0.13 98	0.11 117	0.12 153	0.12 119	0.11 120	0.10 95	0.10 121	0.19 133	0.07 45	0.25 161	0.13 114	0.12 45	0.07 70	0.07 78	0.08 30	0.12 133	0.24 178	0.11 67	0.17 110	0.09 69	0.27 219	0.15 177	0.07 92	0.07 75	0.15 92	0.09 21	0.20 152	0.12 51

test-3	0.10 54	0.06 30	0.04 11	0.06 33	0.08 68	0.05 23	0.05 33	0.17 86	0.07 45	0.24 140	0.07 31	0.19 119	0.07 70	0.06 56	0.10 95	0.10 55	0.21 143	0.09 43	0.15 88	0.10 90	0.16 97	0.09 76	0.05 53	0.06 41	0.09 23	0.10 32	0.12 56	0.11 41

test_1	0.10 54	0.06 30	0.04 11	0.06 33	0.08 68	0.05 23	0.05 33	0.17 86	0.07 45	0.24 140	0.07 31	0.19 119	0.07 70	0.06 56	0.10 95	0.10 55	0.21 143	0.09 43	0.15 88	0.10 90	0.16 97	0.09 76	0.05 53	0.06 41	0.09 23	0.10 32	0.12 56	0.11 41

TRStereo	0.13 98	0.07 52	0.05 27	0.09 75	0.08 68	0.17 155	0.13 146	0.18 114	0.07 45	0.25 161	0.09 66	0.20 133	0.04 18	0.10 127	0.09 62	0.10 55	0.22 155	0.11 67	0.22 162	0.13 144	0.19 140	0.09 76	0.09 130	0.07 75	0.16 104	0.15 113	0.24 177	0.20 141

s12784h	0.12 88	0.09 93	0.06 52	0.11 108	0.09 87	0.08 61	0.06 64	0.18 114	0.07 45	0.27 188	0.11 92	0.19 119	0.08 87	0.07 78	0.08 30	0.09 34	0.21 143	0.08 19	0.15 88	0.07 31	0.20 157	0.08 44	0.05 53	0.07 75	0.16 104	0.14 96	0.18 131	0.21 155

RALAANet	0.09 35	0.08 80	0.06 52	0.07 53	0.05 23	0.08 61	0.05 33	0.10 35	0.07 45	0.12 34	0.09 66	0.10 31	0.06 50	0.03 14	0.08 30	0.09 34	0.13 38	0.11 67	0.15 88	0.08 49	0.12 45	0.07 35	0.04 37	0.06 41	0.11 46	0.10 32	0.11 47	0.11 41

ADLNet	0.12 88	0.11 117	0.08 97	0.12 119	0.10 103	0.16 146	0.12 141	0.14 64	0.07 45	0.13 38	0.10 82	0.25 171	0.10 111	0.28 212	0.09 62	0.10 55	0.17 83	0.09 43	0.13 65	0.09 69	0.11 31	0.08 44	0.13 168	0.06 41	0.13 62	0.12 60	0.12 56	0.14 67

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 29	0.06 30	0.05 27	0.05 21	0.04 12	0.04 11	0.04 24	0.14 64	0.07 45	0.21 106	0.04 6	0.12 45	0.04 18	0.03 14	0.07 13	0.09 34	0.09 18	0.06 9	0.10 35	0.05 10	0.11 31	0.05 11	0.03 21	0.05 23	0.12 54	0.09 21	0.09 28	0.09 26

HITNet	0.09 35	0.07 52	0.06 52	0.08 60	0.08 68	0.08 61	0.05 33	0.11 38	0.07 45	0.19 88	0.08 52	0.12 45	0.06 50	0.07 78	0.08 30	0.08 20	0.13 38	0.11 67	0.10 35	0.06 19	0.10 27	0.09 76	0.06 70	0.06 41	0.12 54	0.11 50	0.16 100	0.13 58
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
DLNR_Zeroshot_test	10.12 271	32.06 280	0.05 27	54.44 280	0.09 87	0.18 163	50.47 280	0.19 133	0.08 62	0.27 188	0.07 31	0.20 133	0.04 18	0.14 171	62.26 280	70.60 280	0.33 223	0.18 191	0.25 181	0.11 109	0.20 157	0.08 44	0.07 92	0.09 112	0.18 136	0.15 113	0.20 152	0.26 174

LoS_RVC	0.09 35	0.07 52	0.05 27	0.05 21	0.06 42	0.06 37	0.05 33	0.13 54	0.08 62	0.18 75	0.11 92	0.12 45	0.06 50	0.07 78	0.08 30	0.09 34	0.10 22	0.08 19	0.12 51	0.08 49	0.16 97	0.09 76	0.05 53	0.06 41	0.14 79	0.10 32	0.10 33	0.13 58

tt_ll	0.09 35	0.07 52	0.05 27	0.05 21	0.06 42	0.06 37	0.05 33	0.13 54	0.08 62	0.18 75	0.11 92	0.12 45	0.06 50	0.07 78	0.08 30	0.09 34	0.10 22	0.08 19	0.12 51	0.08 49	0.16 97	0.09 76	0.05 53	0.06 41	0.14 79	0.10 32	0.10 33	0.13 58

TESTraft	0.09 35	0.06 30	0.06 52	0.04 11	0.04 12	0.05 23	0.06 64	0.09 29	0.08 62	0.09 24	0.08 52	0.12 45	0.13 142	0.03 14	0.09 62	0.10 55	0.11 27	0.09 43	0.08 17	0.07 31	0.13 59	0.12 143	0.02 8	0.05 23	0.14 79	0.12 60	0.14 80	0.20 141

anonymity	0.13 98	0.06 30	0.05 27	0.09 75	0.10 103	0.09 73	0.07 80	0.18 114	0.08 62	0.28 204	0.12 102	0.19 119	0.06 50	0.09 113	0.09 62	0.13 149	0.23 164	0.12 94	0.17 110	0.15 169	0.19 140	0.10 107	0.09 130	0.07 75	0.19 149	0.18 164	0.19 140	0.19 133

raft_robust	0.12 88	0.09 93	0.09 107	0.11 108	0.06 42	0.09 73	0.06 64	0.15 69	0.08 62	0.23 124	0.07 31	0.20 133	0.11 121	0.09 113	0.11 131	0.12 133	0.16 70	0.12 94	0.13 65	0.10 90	0.15 82	0.11 126	0.03 21	0.07 75	0.18 136	0.16 135	0.15 91	0.14 67

RAFT+CT+SA	0.09 35	0.05 20	0.07 76	0.05 21	0.05 23	0.04 11	0.05 33	0.13 54	0.08 62	0.08 23	0.07 31	0.15 76	0.13 142	0.04 27	0.10 95	0.10 55	0.09 18	0.08 19	0.08 17	0.06 19	0.12 45	0.11 126	0.02 8	0.06 41	0.13 62	0.12 60	0.11 47	0.17 105

dd	0.14 121	0.12 130	0.07 76	0.25 192	0.10 103	0.19 173	0.09 106	0.17 86	0.08 62	0.17 63	0.08 52	0.33 185	0.08 87	0.06 56	0.10 95	0.11 97	0.24 178	0.11 67	0.25 181	0.09 69	0.15 82	0.09 76	0.06 70	0.09 112	0.17 116	0.13 73	0.18 131	0.15 78

raft+_RVC	0.08 29	0.06 30	0.04 11	0.06 33	0.06 42	0.07 51	0.04 24	0.10 35	0.08 62	0.17 63	0.08 52	0.09 25	0.04 18	0.04 27	0.08 30	0.07 13	0.13 38	0.09 43	0.11 41	0.06 19	0.13 59	0.05 11	0.03 21	0.05 23	0.10 31	0.09 21	0.09 28	0.08 19

TANstereo	0.11 65	0.06 30	0.06 52	0.10 91	0.09 87	0.09 73	0.06 64	0.12 42	0.08 62	0.22 110	0.08 52	0.13 61	0.07 70	0.08 96	0.10 95	0.13 149	0.20 130	0.13 120	0.18 123	0.08 49	0.18 130	0.09 76	0.06 70	0.06 41	0.10 31	0.10 32	0.15 91	0.14 67

XX-TBD	0.11 65	0.06 30	0.06 52	0.10 91	0.09 87	0.09 73	0.06 64	0.12 42	0.08 62	0.22 110	0.08 52	0.13 61	0.07 70	0.08 96	0.10 95	0.13 149	0.20 130	0.13 120	0.18 123	0.08 49	0.18 130	0.09 76	0.06 70	0.06 41	0.10 31	0.10 32	0.15 91	0.14 67

RAFT + AFF	0.05 7	0.04 10	0.03 6	0.05 21	0.04 12	0.04 11	0.03 11	0.06 11	0.08 62	0.09 24	0.05 13	0.09 25	0.02 4	0.02 8	0.05 4	0.05 2	0.09 18	0.06 9	0.06 8	0.04 4	0.07 12	0.05 11	0.02 8	0.04 8	0.07 11	0.05 4	0.05 6	0.05 7

UNet	0.10 54	0.09 93	0.08 97	0.10 91	0.08 68	0.09 73	0.08 89	0.15 69	0.08 62	0.17 63	0.09 66	0.13 61	0.09 98	0.07 78	0.09 62	0.10 55	0.16 70	0.13 120	0.12 51	0.08 49	0.11 31	0.09 76	0.08 113	0.09 112	0.11 46	0.13 73	0.10 33	0.11 41

HGLStereo	0.11 65	0.10 105	0.08 97	0.09 75	0.10 103	0.09 73	0.06 64	0.14 64	0.08 62	0.18 75	0.15 141	0.09 25	0.06 50	0.08 96	0.09 62	0.10 55	0.17 83	0.13 120	0.14 77	0.10 90	0.11 31	0.09 76	0.08 113	0.08 91	0.13 62	0.12 60	0.10 33	0.11 41

BEATNet_4x	0.11 65	0.10 105	0.08 97	0.09 75	0.09 87	0.09 73	0.08 89	0.12 42	0.08 62	0.21 106	0.09 66	0.15 76	0.09 98	0.07 78	0.10 95	0.09 34	0.13 38	0.13 120	0.11 41	0.08 49	0.13 59	0.11 126	0.08 113	0.07 75	0.13 62	0.13 73	0.18 131	0.18 120

iResNetv2_ROB	0.12 88	0.08 80	0.07 76	0.12 119	0.09 87	0.12 112	0.08 89	0.17 86	0.08 62	0.22 110	0.12 102	0.20 133	0.15 164	0.06 56	0.08 30	0.08 20	0.16 70	0.11 67	0.17 110	0.10 90	0.14 73	0.09 76	0.09 130	0.10 127	0.14 79	0.12 60	0.19 140	0.12 51

DISCO	0.10 54	0.10 105	0.08 97	0.10 91	0.09 87	0.11 104	0.09 106	0.10 35	0.08 62	0.15 48	0.10 82	0.12 45	0.07 70	0.06 56	0.09 62	0.11 97	0.15 57	0.10 59	0.14 77	0.10 90	0.12 45	0.10 107	0.06 70	0.09 112	0.14 79	0.11 50	0.13 67	0.11 41

iResNet_ROB	0.11 65	0.08 80	0.07 76	0.11 108	0.08 68	0.12 112	0.07 80	0.15 69	0.08 62	0.23 124	0.10 82	0.15 76	0.15 164	0.06 56	0.07 13	0.09 34	0.17 83	0.12 94	0.13 65	0.09 69	0.14 73	0.09 76	0.07 92	0.08 91	0.14 79	0.12 60	0.15 91	0.15 78

PDISCO_ROB	0.12 88	0.13 143	0.13 162	0.10 91	0.08 68	0.09 73	0.09 106	0.09 29	0.08 62	0.11 32	0.10 82	0.06 16	0.05 32	0.05 43	0.09 62	0.11 97	0.14 51	0.16 167	0.09 29	0.10 90	0.14 73	0.12 143	0.04 37	0.08 91	0.16 104	0.21 184	0.32 199	0.19 133

IGEV_Zeroshot_test	0.14 121	0.07 52	0.05 27	0.13 129	0.13 144	0.10 95	0.11 131	0.17 86	0.09 81	0.28 204	0.09 66	0.23 162	0.05 32	0.12 155	0.09 62	0.11 97	0.23 164	0.11 67	0.16 102	0.12 126	0.20 157	0.09 76	0.09 130	0.06 41	0.19 149	0.14 96	0.23 169	0.27 178

MSKI-zero shot	0.13 98	0.08 80	0.05 27	0.09 75	0.11 120	0.09 73	0.07 80	0.19 133	0.09 81	0.28 204	0.10 82	0.19 119	0.06 50	0.11 138	0.10 95	0.11 97	0.24 178	0.11 67	0.17 110	0.11 109	0.21 171	0.10 107	0.07 92	0.08 91	0.14 79	0.17 152	0.18 131	0.18 120

EGLCR-Stereo	0.11 65	0.06 30	0.04 11	0.08 60	0.08 68	0.07 51	0.05 33	0.17 86	0.09 81	0.27 188	0.06 19	0.19 119	0.06 50	0.08 96	0.08 30	0.10 55	0.20 130	0.10 59	0.16 102	0.07 31	0.17 117	0.07 35	0.04 37	0.06 41	0.10 31	0.12 60	0.18 131	0.18 120

test_4	0.09 35	0.05 20	0.07 76	0.05 21	0.06 42	0.03 6	0.02 3	0.11 38	0.09 81	0.17 63	0.06 19	0.09 25	0.06 50	0.03 14	0.09 62	0.09 34	0.15 57	0.08 19	0.10 35	0.07 31	0.16 97	0.08 44	0.02 8	0.07 75	0.09 23	0.15 113	0.12 56	0.18 120

dad	0.18 165	0.16 169	0.11 140	0.36 205	0.16 165	0.24 196	0.21 192	0.24 183	0.09 81	0.22 110	0.11 92	0.38 193	0.11 121	0.08 96	0.12 143	0.10 55	0.27 208	0.12 94	0.29 193	0.10 90	0.19 140	0.12 143	0.08 113	0.13 165	0.18 136	0.14 96	0.31 197	0.22 158

IPLGR	0.12 88	0.09 93	0.09 107	0.09 75	0.10 103	0.09 73	0.07 80	0.18 114	0.09 81	0.22 110	0.10 82	0.15 76	0.07 70	0.06 56	0.09 62	0.11 97	0.17 83	0.11 67	0.20 143	0.12 126	0.15 82	0.08 44	0.04 37	0.08 91	0.16 104	0.13 73	0.14 80	0.16 93

GMOStereo	0.11 65	0.07 52	0.09 107	0.06 33	0.05 23	0.06 37	0.05 33	0.17 86	0.09 81	0.24 140	0.07 31	0.17 93	0.09 98	0.05 43	0.10 95	0.11 97	0.17 83	0.08 19	0.12 51	0.08 49	0.19 140	0.08 44	0.03 21	0.06 41	0.18 136	0.16 135	0.14 80	0.17 105

error version	0.11 65	0.07 52	0.09 107	0.06 33	0.05 23	0.06 37	0.05 33	0.17 86	0.09 81	0.24 140	0.07 31	0.17 93	0.09 98	0.05 43	0.10 95	0.11 97	0.17 83	0.08 19	0.12 51	0.08 49	0.19 140	0.08 44	0.03 21	0.06 41	0.18 136	0.16 135	0.14 80	0.17 105

test-v	0.11 65	0.07 52	0.09 107	0.06 33	0.05 23	0.06 37	0.05 33	0.17 86	0.09 81	0.24 140	0.07 31	0.17 93	0.09 98	0.05 43	0.10 95	0.11 97	0.17 83	0.08 19	0.12 51	0.08 49	0.19 140	0.08 44	0.03 21	0.06 41	0.18 136	0.16 135	0.14 80	0.17 105

test_3	0.11 65	0.07 52	0.07 76	0.06 33	0.08 68	0.05 23	0.05 33	0.17 86	0.09 81	0.24 140	0.09 66	0.21 148	0.11 121	0.06 56	0.13 162	0.13 149	0.20 130	0.09 43	0.14 77	0.10 90	0.18 130	0.08 44	0.04 37	0.08 91	0.13 62	0.15 113	0.13 67	0.14 67

test-2	0.11 65	0.07 52	0.09 107	0.06 33	0.05 23	0.06 37	0.05 33	0.17 86	0.09 81	0.24 140	0.07 31	0.17 93	0.09 98	0.05 43	0.10 95	0.11 97	0.17 83	0.08 19	0.12 51	0.08 49	0.19 140	0.08 44	0.03 21	0.06 41	0.18 136	0.16 135	0.14 80	0.17 105

LMCR-Stereo	0.13 98	0.09 93	0.07 76	0.11 108	0.08 68	0.11 104	0.09 106	0.18 114	0.09 81	0.19 88	0.14 128	0.19 119	0.14 156	0.10 127	0.09 62	0.11 97	0.20 130	0.13 120	0.19 137	0.10 90	0.18 130	0.10 107	0.08 113	0.08 91	0.15 92	0.13 73	0.18 131	0.17 105

CREStereo++_RVC	0.11 65	0.07 52	0.05 27	0.08 60	0.08 68	0.08 61	0.07 80	0.16 78	0.09 81	0.26 175	0.09 66	0.17 93	0.13 142	0.08 96	0.08 30	0.10 55	0.20 130	0.08 19	0.13 65	0.07 31	0.19 140	0.08 44	0.06 70	0.06 41	0.14 79	0.11 50	0.16 100	0.15 78
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
Anonymous	0.14 121	0.10 105	0.10 125	0.10 91	0.10 103	0.10 95	0.08 89	0.19 133	0.09 81	0.20 96	0.13 114	0.19 119	0.18 175	0.07 78	0.14 176	0.14 170	0.21 143	0.17 179	0.18 123	0.15 169	0.22 187	0.16 185	0.06 70	0.10 127	0.23 187	0.17 152	0.19 140	0.15 78

GES	0.14 121	0.11 117	0.07 76	0.09 75	0.11 120	0.15 139	0.09 106	0.20 152	0.09 81	0.23 124	0.12 102	0.17 93	0.11 121	0.14 171	0.10 95	0.10 55	0.23 164	0.14 143	0.24 177	0.14 155	0.17 117	0.17 189	0.11 152	0.09 112	0.15 92	0.14 96	0.21 164	0.20 141

UPFNet	0.09 35	0.08 80	0.08 97	0.09 75	0.07 57	0.09 73	0.06 64	0.12 42	0.09 81	0.14 41	0.09 66	0.12 45	0.06 50	0.07 78	0.08 30	0.10 55	0.13 38	0.11 67	0.10 35	0.07 31	0.09 19	0.07 35	0.06 70	0.06 41	0.09 23	0.10 32	0.10 33	0.10 32

DSFCA	0.11 65	0.13 143	0.09 107	0.10 91	0.08 68	0.11 104	0.11 131	0.12 42	0.09 81	0.12 34	0.13 114	0.14 71	0.07 70	0.05 43	0.09 62	0.11 97	0.15 57	0.13 120	0.16 102	0.10 90	0.13 59	0.12 143	0.07 92	0.09 112	0.12 54	0.13 73	0.10 33	0.13 58

DMCA-RVC	0.10 54	0.08 80	0.11 140	0.08 60	0.09 87	0.08 61	0.08 89	0.12 42	0.09 81	0.13 38	0.13 114	0.13 61	0.07 70	0.06 56	0.13 162	0.12 133	0.14 51	0.13 120	0.11 41	0.10 90	0.12 45	0.09 76	0.07 92	0.09 112	0.10 31	0.10 32	0.10 33	0.11 41

FADNet-RVC	0.14 121	0.13 143	0.10 125	0.18 164	0.11 120	0.14 128	0.09 106	0.21 161	0.09 81	0.19 88	0.17 162	0.17 93	0.12 129	0.11 138	0.14 176	0.15 186	0.18 102	0.13 120	0.18 123	0.15 169	0.12 45	0.12 143	0.12 162	0.11 140	0.20 159	0.16 135	0.14 80	0.14 67

RASNet	0.11 65	0.10 105	0.09 107	0.10 91	0.07 57	0.08 61	0.08 89	0.19 133	0.09 81	0.17 63	0.10 82	0.13 61	0.08 87	0.06 56	0.08 30	0.10 55	0.15 57	0.09 43	0.12 51	0.06 19	0.15 82	0.09 76	0.05 53	0.10 127	0.13 62	0.11 50	0.17 113	0.17 105

CFNet_RVC	0.13 98	0.12 130	0.10 125	0.14 136	0.11 120	0.14 128	0.09 106	0.17 86	0.09 81	0.19 88	0.13 114	0.21 148	0.09 98	0.09 113	0.10 95	0.13 149	0.18 102	0.13 120	0.15 88	0.11 109	0.16 97	0.08 44	0.06 70	0.09 112	0.15 92	0.12 60	0.16 100	0.17 105

CASnet	0.10 54	0.06 30	0.05 27	0.08 60	0.09 87	0.11 104	0.05 33	0.18 114	0.10 102	0.23 124	0.11 92	0.13 61	0.06 50	0.07 78	0.09 62	0.10 55	0.16 70	0.08 19	0.18 123	0.07 31	0.14 73	0.06 24	0.06 70	0.06 41	0.12 54	0.10 32	0.14 80	0.10 32
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.13 98	0.07 52	0.05 27	0.10 91	0.09 87	0.12 112	0.08 89	0.17 86	0.10 102	0.26 175	0.09 66	0.20 133	0.08 87	0.10 127	0.09 62	0.10 55	0.22 155	0.11 67	0.20 143	0.10 90	0.21 171	0.09 76	0.08 113	0.06 41	0.16 104	0.15 113	0.17 113	0.17 105

4D-IteraStereo	0.09 35	0.06 30	0.05 27	0.06 33	0.06 42	0.06 37	0.04 24	0.15 69	0.10 102	0.22 110	0.08 52	0.14 71	0.06 50	0.03 14	0.08 30	0.10 55	0.17 83	0.09 43	0.11 41	0.07 31	0.15 82	0.05 11	0.03 21	0.05 23	0.10 31	0.10 32	0.08 23	0.08 19

iRaft-Stereo_20w	0.13 98	0.07 52	0.05 27	0.12 119	0.12 134	0.12 112	0.09 106	0.16 78	0.10 102	0.28 204	0.09 66	0.19 119	0.04 18	0.10 127	0.09 62	0.11 97	0.24 178	0.11 67	0.15 88	0.13 144	0.20 157	0.08 44	0.09 130	0.06 41	0.17 116	0.13 73	0.20 152	0.25 171

GANet-ADL	0.15 142	0.12 130	0.09 107	0.14 136	0.12 134	0.16 146	0.12 141	0.20 152	0.10 102	0.25 161	0.15 141	0.22 161	0.12 129	0.21 198	0.09 62	0.11 97	0.25 193	0.14 143	0.20 143	0.14 155	0.19 140	0.09 76	0.08 113	0.10 127	0.17 116	0.15 113	0.20 152	0.17 105

XX-Stereo	0.14 121	0.05 20	0.05 27	0.10 91	0.08 68	0.17 155	0.07 80	0.18 114	0.10 102	0.27 188	0.09 66	0.20 133	0.03 9	0.09 113	0.10 95	0.12 133	0.23 164	0.11 67	0.20 143	0.11 109	0.20 157	0.08 44	0.08 113	0.07 75	0.22 180	0.16 135	0.17 113	0.36 198

GMStereo	0.12 88	0.12 130	0.07 76	0.11 108	0.11 120	0.13 121	0.09 106	0.17 86	0.10 102	0.17 63	0.13 114	0.21 148	0.11 121	0.07 78	0.10 95	0.09 34	0.17 83	0.10 59	0.17 110	0.12 126	0.14 73	0.09 76	0.07 92	0.09 112	0.14 79	0.13 73	0.15 91	0.12 51
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.13 98	0.07 52	0.04 11	0.10 91	0.10 103	0.10 95	0.09 106	0.17 86	0.10 102	0.26 175	0.11 92	0.20 133	0.05 32	0.10 127	0.10 95	0.11 97	0.23 164	0.12 94	0.18 123	0.12 126	0.19 140	0.08 44	0.08 113	0.08 91	0.16 104	0.14 96	0.15 91	0.20 141

CFNet	0.12 88	0.11 117	0.08 97	0.14 136	0.12 134	0.11 104	0.09 106	0.19 133	0.10 102	0.18 75	0.12 102	0.25 171	0.10 111	0.08 96	0.08 30	0.09 34	0.17 83	0.12 94	0.12 51	0.09 69	0.11 31	0.08 44	0.06 70	0.09 112	0.15 92	0.12 60	0.13 67	0.13 58

MLCV	0.14 121	0.11 117	0.09 107	0.16 151	0.12 134	0.14 128	0.11 131	0.21 161	0.10 102	0.24 140	0.13 114	0.21 148	0.14 156	0.08 96	0.09 62	0.10 55	0.19 117	0.11 67	0.19 137	0.09 69	0.17 117	0.08 44	0.10 143	0.09 112	0.16 104	0.13 73	0.16 100	0.19 133

HSM	0.14 121	0.12 130	0.09 107	0.14 136	0.13 144	0.12 112	0.10 121	0.18 114	0.10 102	0.23 124	0.15 141	0.18 107	0.14 156	0.08 96	0.10 95	0.10 55	0.21 143	0.12 94	0.17 110	0.12 126	0.18 130	0.10 107	0.07 92	0.08 91	0.17 116	0.15 113	0.17 113	0.18 120

DN-CSS_ROB	0.11 65	0.09 93	0.11 140	0.08 60	0.09 87	0.08 61	0.08 89	0.16 78	0.10 102	0.23 124	0.17 162	0.18 107	0.14 156	0.05 43	0.08 30	0.09 34	0.13 38	0.10 59	0.18 123	0.09 69	0.11 31	0.08 44	0.07 92	0.08 91	0.13 62	0.10 32	0.12 56	0.10 32

StereoVision	0.06 11	0.03 5	0.04 11	0.03 5	0.03 8	0.03 6	0.02 3	0.06 11	0.11 114	0.02 2	0.05 13	0.03 5	0.06 50	0.01 2	0.08 30	0.10 55	0.06 6	0.05 4	0.08 17	0.07 31	0.06 7	0.05 11	0.02 8	0.04 8	0.10 31	0.08 16	0.10 33	0.12 51

EKT-Stereo	0.15 142	0.10 105	0.07 76	0.13 129	0.12 134	0.16 146	0.17 170	0.18 114	0.11 114	0.26 175	0.17 162	0.17 93	0.07 70	0.11 138	0.09 62	0.11 97	0.24 178	0.15 157	0.23 171	0.12 126	0.24 206	0.10 107	0.07 92	0.08 91	0.20 159	0.15 113	0.17 113	0.18 120

RAFT-Test	0.13 98	0.07 52	0.06 52	0.09 75	0.11 120	0.13 121	0.09 106	0.17 86	0.11 114	0.27 188	0.10 82	0.20 133	0.05 32	0.12 155	0.10 95	0.11 97	0.23 164	0.12 94	0.21 154	0.14 155	0.21 171	0.11 126	0.06 70	0.08 91	0.17 116	0.15 113	0.17 113	0.17 105

UDGNet	0.15 142	0.13 143	0.09 107	0.18 164	0.17 172	0.16 146	0.19 180	0.15 69	0.11 114	0.16 54	0.14 128	0.15 76	0.05 32	0.45 227	0.09 62	0.10 55	0.17 83	0.12 94	0.14 77	0.09 69	0.17 117	0.09 76	0.28 229	0.07 75	0.17 116	0.15 113	0.12 56	0.13 58

AACVNet	0.14 121	0.13 143	0.10 125	0.13 129	0.13 144	0.14 128	0.10 121	0.19 133	0.11 114	0.22 110	0.17 162	0.13 61	0.10 111	0.09 113	0.11 131	0.11 97	0.21 143	0.13 120	0.17 110	0.12 126	0.16 97	0.11 126	0.11 152	0.11 140	0.17 116	0.13 73	0.14 80	0.16 93

TestStereo	0.13 98	0.12 130	0.10 125	0.11 108	0.08 68	0.11 104	0.10 121	0.18 114	0.11 114	0.24 140	0.13 114	0.20 133	0.08 87	0.06 56	0.11 131	0.10 55	0.20 130	0.11 67	0.20 143	0.10 90	0.21 171	0.10 107	0.06 70	0.12 155	0.19 149	0.11 50	0.12 56	0.13 58

sAnonymous2	0.14 121	0.09 93	0.10 125	0.10 91	0.09 87	0.09 73	0.11 131	0.22 169	0.11 114	0.23 124	0.16 152	0.15 76	0.10 111	0.06 56	0.12 143	0.13 149	0.18 102	0.15 157	0.21 154	0.14 155	0.16 97	0.14 166	0.04 37	0.10 127	0.17 116	0.17 152	0.17 113	0.16 93

CroCo_RVC	0.14 121	0.09 93	0.10 125	0.10 91	0.09 87	0.09 73	0.11 131	0.22 169	0.11 114	0.23 124	0.16 152	0.15 76	0.10 111	0.06 56	0.12 143	0.13 149	0.18 102	0.15 157	0.21 154	0.14 155	0.16 97	0.14 166	0.04 37	0.10 127	0.17 116	0.17 152	0.17 113	0.16 93

APVNet	0.15 142	0.13 143	0.11 140	0.14 136	0.16 165	0.14 128	0.13 146	0.19 133	0.11 114	0.14 41	0.13 114	0.17 93	0.09 98	0.16 182	0.15 187	0.15 186	0.21 143	0.14 143	0.22 162	0.15 169	0.15 82	0.12 143	0.07 92	0.12 155	0.16 104	0.15 113	0.19 140	0.17 105

DeepPrunerF	0.11 65	0.10 105	0.10 125	0.13 129	0.13 144	0.09 73	0.09 106	0.15 69	0.11 114	0.12 34	0.14 128	0.10 31	0.09 98	0.07 78	0.12 143	0.11 97	0.11 27	0.13 120	0.13 65	0.11 109	0.13 59	0.08 44	0.08 113	0.08 91	0.17 116	0.14 96	0.11 47	0.14 67

ADCP+	0.11 65	0.10 105	0.08 97	0.09 75	0.07 57	0.09 73	0.08 89	0.13 54	0.11 114	0.16 54	0.12 102	0.18 107	0.08 87	0.07 78	0.10 95	0.09 34	0.16 70	0.11 67	0.14 77	0.09 69	0.12 45	0.09 76	0.08 113	0.08 91	0.11 46	0.15 113	0.11 47	0.11 41

MSMDNet	0.13 98	0.08 80	0.06 52	0.09 75	0.12 134	0.10 95	0.08 89	0.17 86	0.11 114	0.27 188	0.09 66	0.20 133	0.06 50	0.12 155	0.10 95	0.11 97	0.24 178	0.12 94	0.19 137	0.16 180	0.21 171	0.11 126	0.07 92	0.08 91	0.17 116	0.14 96	0.17 113	0.18 120

RYNet	0.06 11	0.04 10	0.04 11	0.04 11	0.04 12	0.04 11	0.03 11	0.04 6	0.11 114	0.05 10	0.04 6	0.04 8	0.03 9	0.03 14	0.07 13	0.06 6	0.07 8	0.08 19	0.07 9	0.05 10	0.05 5	0.04 5	0.11 152	0.04 8	0.06 7	0.13 73	0.06 13	0.05 7

NVstereo2D	0.15 142	0.11 117	0.11 140	0.19 170	0.14 154	0.21 187	0.24 200	0.13 54	0.11 114	0.16 54	0.14 128	0.10 31	0.07 70	0.39 226	0.11 131	0.11 97	0.21 143	0.14 143	0.15 88	0.10 90	0.12 45	0.08 44	0.24 207	0.08 91	0.14 79	0.12 60	0.14 80	0.12 51

DLCB_ROB	0.13 98	0.12 130	0.11 140	0.10 91	0.10 103	0.10 95	0.09 106	0.16 78	0.11 114	0.18 75	0.17 162	0.19 119	0.13 142	0.11 138	0.11 131	0.10 55	0.17 83	0.13 120	0.13 65	0.10 90	0.17 117	0.10 107	0.09 130	0.12 155	0.27 200	0.16 135	0.16 100	0.13 58

ICVP	0.15 142	0.13 143	0.14 171	0.12 119	0.12 134	0.13 121	0.10 121	0.17 86	0.12 129	0.17 63	0.13 114	0.18 107	0.12 129	0.09 113	0.12 143	0.13 149	0.18 102	0.15 157	0.15 88	0.14 155	0.17 117	0.13 160	0.20 194	0.11 140	0.19 149	0.19 175	0.17 113	0.16 93
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CFNet_pseudo	0.13 98	0.11 117	0.11 140	0.14 136	0.11 120	0.12 112	0.11 131	0.19 133	0.12 129	0.24 140	0.14 128	0.16 89	0.15 164	0.08 96	0.09 62	0.10 55	0.16 70	0.13 120	0.13 65	0.08 49	0.15 82	0.08 44	0.08 113	0.09 112	0.15 92	0.14 96	0.19 140	0.20 141

FINET	0.12 88	0.11 117	0.12 153	0.12 119	0.10 103	0.11 104	0.13 146	0.15 69	0.12 129	0.13 38	0.12 102	0.13 61	0.09 98	0.09 113	0.15 187	0.13 149	0.15 57	0.11 67	0.16 102	0.09 69	0.13 59	0.10 107	0.10 143	0.10 127	0.12 54	0.10 32	0.13 67	0.12 51

R-Stereo Train	0.13 98	0.07 52	0.07 76	0.09 75	0.10 103	0.15 139	0.05 33	0.16 78	0.12 129	0.28 204	0.12 102	0.20 133	0.08 87	0.11 138	0.09 62	0.11 97	0.24 178	0.12 94	0.16 102	0.11 109	0.21 171	0.11 126	0.08 113	0.07 75	0.15 92	0.15 113	0.16 100	0.15 78

RAFT-Stereo	0.13 98	0.07 52	0.07 76	0.09 75	0.10 103	0.15 139	0.05 33	0.16 78	0.12 129	0.28 204	0.12 102	0.20 133	0.08 87	0.11 138	0.09 62	0.11 97	0.24 178	0.12 94	0.16 102	0.11 109	0.21 171	0.11 126	0.08 113	0.07 75	0.15 92	0.15 113	0.16 100	0.15 78
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UCFNet_RVC	0.15 142	0.17 177	0.12 153	0.16 151	0.14 154	0.17 155	0.11 131	0.17 86	0.12 129	0.20 96	0.13 114	0.28 176	0.12 129	0.10 127	0.11 131	0.13 149	0.18 102	0.13 120	0.17 110	0.12 126	0.16 97	0.09 76	0.10 143	0.11 140	0.18 136	0.15 113	0.17 113	0.19 133

DeepPruner_ROB	0.14 121	0.13 143	0.11 140	0.12 119	0.11 120	0.10 95	0.09 106	0.17 86	0.12 129	0.21 106	0.18 175	0.15 76	0.13 142	0.08 96	0.12 143	0.11 97	0.19 117	0.15 157	0.19 137	0.11 109	0.17 117	0.14 166	0.10 143	0.11 140	0.17 116	0.16 135	0.17 113	0.19 133

cross-raft	0.14 121	0.08 80	0.07 76	0.08 60	0.10 103	0.12 112	0.08 89	0.17 86	0.13 136	0.27 188	0.11 92	0.21 148	0.05 32	0.11 138	0.13 162	0.14 170	0.22 155	0.11 67	0.23 171	0.13 144	0.23 199	0.09 76	0.06 70	0.08 91	0.22 180	0.17 152	0.14 80	0.15 78

test-1	0.14 121	0.06 30	0.07 76	0.11 108	0.10 103	0.18 163	0.14 152	0.19 133	0.13 136	0.28 204	0.10 82	0.19 119	0.11 121	0.12 155	0.12 143	0.13 149	0.22 155	0.12 94	0.22 162	0.10 90	0.24 206	0.08 44	0.09 130	0.08 91	0.21 171	0.18 164	0.15 91	0.17 105

GEStereo_RVC	0.14 121	0.13 143	0.10 125	0.11 108	0.12 134	0.12 112	0.11 131	0.18 114	0.13 136	0.24 140	0.16 152	0.18 107	0.10 111	0.06 56	0.12 143	0.11 97	0.20 130	0.17 179	0.23 171	0.13 144	0.15 82	0.13 160	0.07 92	0.11 140	0.20 159	0.14 96	0.13 67	0.19 133

pcwnet_v2	0.15 142	0.12 130	0.12 153	0.16 151	0.14 154	0.17 155	0.14 152	0.20 152	0.13 136	0.22 110	0.14 128	0.19 119	0.18 175	0.12 155	0.10 95	0.12 133	0.18 102	0.13 120	0.17 110	0.12 126	0.16 97	0.11 126	0.09 130	0.10 127	0.19 149	0.20 179	0.19 140	0.27 178

FADNet-RVC-Resample	0.13 98	0.10 105	0.12 153	0.12 119	0.10 103	0.13 121	0.10 121	0.16 78	0.13 136	0.18 75	0.13 114	0.17 93	0.11 121	0.10 127	0.10 95	0.09 34	0.13 38	0.15 157	0.15 88	0.17 185	0.15 82	0.12 143	0.10 143	0.13 165	0.17 116	0.13 73	0.12 56	0.11 41

FADNet	0.16 157	0.15 164	0.10 125	0.20 174	0.10 103	0.19 173	0.13 146	0.20 152	0.13 136	0.22 110	0.24 205	0.17 93	0.14 156	0.12 155	0.17 198	0.16 194	0.16 70	0.14 143	0.23 171	0.20 200	0.16 97	0.12 143	0.11 152	0.11 140	0.21 171	0.18 164	0.16 100	0.15 78

STTStereo	0.13 98	0.14 157	0.17 192	0.13 129	0.15 162	0.13 121	0.20 182	0.13 54	0.13 136	0.15 48	0.15 141	0.17 93	0.10 111	0.11 138	0.12 143	0.12 133	0.15 57	0.14 143	0.13 65	0.11 109	0.12 45	0.10 107	0.07 92	0.09 112	0.15 92	0.13 73	0.12 56	0.16 93

RTSC	0.14 121	0.11 117	0.10 125	0.12 119	0.11 120	0.12 112	0.10 121	0.16 78	0.13 136	0.18 75	0.13 114	0.15 76	0.13 142	0.08 96	0.11 131	0.13 149	0.20 130	0.13 120	0.21 154	0.12 126	0.16 97	0.12 143	0.07 92	0.10 127	0.16 104	0.16 135	0.21 164	0.32 191

PS-NSSS	0.17 160	0.19 186	0.17 192	0.23 183	0.18 178	0.18 163	0.16 162	0.22 169	0.13 136	0.23 124	0.20 187	0.44 198	0.08 87	0.11 138	0.12 143	0.10 55	0.13 38	0.13 120	0.26 186	0.11 109	0.11 31	0.07 35	0.18 186	0.15 177	0.17 116	0.21 184	0.13 67	0.20 141

AE-Stereo	0.12 88	0.09 93	0.08 97	0.11 108	0.09 87	0.08 61	0.05 33	0.17 86	0.14 145	0.24 140	0.09 66	0.19 119	0.10 111	0.07 78	0.10 95	0.12 133	0.24 178	0.13 120	0.16 102	0.11 109	0.18 130	0.09 76	0.05 53	0.09 112	0.13 62	0.14 96	0.15 91	0.15 78

GwcNet-ADL	0.17 160	0.12 130	0.11 140	0.19 170	0.14 154	0.17 155	0.14 152	0.21 161	0.14 145	0.24 140	0.17 162	0.32 184	0.16 169	0.19 191	0.11 131	0.14 170	0.22 155	0.15 157	0.23 171	0.13 144	0.18 130	0.11 126	0.05 53	0.10 127	0.18 136	0.15 113	0.19 140	0.21 155

sCroCo_RVC	0.14 121	0.09 93	0.09 107	0.08 60	0.07 57	0.10 95	0.07 80	0.19 133	0.14 145	0.18 75	0.12 102	0.13 61	0.14 156	0.06 56	0.13 162	0.15 186	0.22 155	0.15 157	0.22 162	0.13 144	0.21 171	0.16 185	0.06 70	0.12 155	0.17 116	0.16 135	0.17 113	0.17 105

FADNet_RVC	0.18 165	0.14 157	0.13 162	0.20 174	0.15 162	0.14 128	0.13 146	0.24 183	0.14 145	0.24 140	0.17 162	0.27 174	0.21 183	0.14 171	0.14 176	0.12 133	0.19 117	0.17 179	0.31 197	0.15 169	0.19 140	0.14 166	0.11 152	0.14 174	0.20 159	0.21 184	0.18 131	0.22 158

ADCRef	0.13 98	0.10 105	0.09 107	0.10 91	0.08 68	0.09 73	0.08 89	0.17 86	0.14 145	0.21 106	0.15 141	0.15 76	0.13 142	0.05 43	0.10 95	0.11 97	0.16 70	0.14 143	0.19 137	0.12 126	0.15 82	0.12 143	0.09 130	0.11 140	0.13 62	0.18 164	0.13 67	0.18 120

HSM-Net_RVC	0.15 142	0.12 130	0.10 125	0.17 159	0.13 144	0.14 128	0.10 121	0.18 114	0.14 145	0.25 161	0.18 175	0.28 176	0.16 169	0.11 138	0.11 131	0.11 97	0.19 117	0.13 120	0.16 102	0.11 109	0.17 117	0.11 126	0.08 113	0.11 140	0.19 149	0.16 135	0.23 169	0.24 165
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.16 157	0.11 117	0.09 107	0.15 147	0.13 144	0.17 155	0.12 141	0.21 161	0.14 145	0.25 161	0.13 114	0.35 188	0.32 212	0.08 96	0.10 95	0.11 97	0.20 130	0.12 94	0.25 181	0.14 155	0.18 130	0.11 126	0.12 162	0.13 165	0.18 136	0.14 96	0.20 152	0.18 120

XPNet_ROB	0.18 165	0.21 194	0.14 171	0.15 147	0.16 165	0.15 139	0.15 157	0.15 69	0.14 145	0.19 88	0.18 175	0.49 205	0.13 142	0.11 138	0.13 162	0.14 170	0.25 193	0.16 167	0.18 123	0.14 155	0.17 117	0.18 197	0.13 168	0.13 165	0.17 116	0.17 152	0.31 197	0.29 182

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 54	0.07 52	0.06 52	0.08 60	0.05 23	0.07 51	0.03 11	0.11 38	0.15 153	0.20 96	0.15 141	0.11 40	0.07 70	0.08 96	0.08 30	0.09 34	0.16 70	0.11 67	0.12 51	0.08 49	0.12 45	0.11 126	0.06 70	0.07 75	0.12 54	0.14 96	0.12 56	0.16 93

CASS	0.15 142	0.12 130	0.10 125	0.14 136	0.12 134	0.16 146	0.10 121	0.19 133	0.15 153	0.26 175	0.12 102	0.20 133	0.12 129	0.09 113	0.11 131	0.12 133	0.23 164	0.12 94	0.23 171	0.09 69	0.19 140	0.10 107	0.07 92	0.09 112	0.23 187	0.14 96	0.19 140	0.22 158
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MaskLacGwcNet_RVC	0.36 217	0.16 169	0.12 153	0.26 194	0.22 194	0.22 190	0.27 207	0.24 183	0.15 153	0.24 140	0.16 152	4.24 268	0.22 190	0.19 191	0.13 162	0.13 149	0.34 225	0.22 210	0.31 197	0.20 200	0.23 199	0.18 197	0.22 198	0.14 174	0.20 159	0.19 175	0.21 164	0.24 165

ADCL	0.14 121	0.12 130	0.11 140	0.13 129	0.11 120	0.14 128	0.10 121	0.17 86	0.15 153	0.22 110	0.16 152	0.21 148	0.12 129	0.09 113	0.10 95	0.11 97	0.16 70	0.13 120	0.17 110	0.12 126	0.18 130	0.13 160	0.11 152	0.11 140	0.16 104	0.15 113	0.16 100	0.16 93

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 98	0.13 143	0.13 162	0.14 136	0.15 162	0.13 121	0.20 182	0.13 54	0.15 153	0.16 54	0.16 152	0.21 148	0.09 98	0.15 179	0.10 95	0.12 133	0.15 57	0.12 94	0.11 41	0.09 69	0.11 31	0.09 76	0.08 113	0.08 91	0.13 62	0.13 73	0.11 47	0.15 78
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DDUNet	0.26 197	0.20 189	0.12 153	0.37 207	0.30 216	0.40 219	0.47 227	0.20 152	0.16 158	0.16 54	0.25 211	0.16 89	0.08 87	1.63 245	0.13 162	0.14 170	0.21 143	0.14 143	0.25 181	0.13 144	0.18 130	0.12 143	0.25 209	0.15 177	0.17 116	0.18 164	0.18 131	0.22 158

UDG	0.26 197	0.20 189	0.13 162	0.38 211	0.31 217	0.38 217	0.51 230	0.19 133	0.16 158	0.19 88	0.23 202	0.17 93	0.09 98	1.45 241	0.14 176	0.13 149	0.27 208	0.16 167	0.26 186	0.13 144	0.21 171	0.13 160	0.25 209	0.12 155	0.20 159	0.20 179	0.20 152	0.19 133

psm_up	0.14 121	0.11 117	0.13 162	0.15 147	0.12 134	0.14 128	0.11 131	0.20 152	0.16 158	0.19 88	0.12 102	0.15 76	0.17 173	0.10 127	0.12 143	0.12 133	0.19 117	0.13 120	0.17 110	0.11 109	0.15 82	0.09 76	0.10 143	0.16 185	0.18 136	0.16 135	0.17 113	0.20 141

AF-Net	0.15 142	0.13 143	0.13 162	0.14 136	0.18 178	0.15 139	0.14 152	0.17 86	0.16 158	0.17 63	0.21 192	0.18 107	0.12 129	0.10 127	0.17 198	0.16 194	0.13 38	0.14 143	0.15 88	0.11 109	0.11 31	0.10 107	0.13 168	0.10 127	0.14 79	0.15 113	0.20 152	0.14 67

Nwc_Net	0.15 142	0.13 143	0.13 162	0.14 136	0.18 178	0.15 139	0.14 152	0.17 86	0.16 158	0.17 63	0.21 192	0.18 107	0.12 129	0.10 127	0.17 198	0.16 194	0.13 38	0.14 143	0.15 88	0.11 109	0.11 31	0.10 107	0.13 168	0.10 127	0.14 79	0.15 113	0.20 152	0.14 67

SHD	0.21 182	0.17 177	0.20 205	0.18 164	0.16 165	0.18 163	0.20 182	0.26 189	0.16 158	0.27 188	0.18 175	0.23 162	0.31 209	0.17 183	0.14 176	0.14 170	0.19 117	0.17 179	0.32 199	0.17 185	0.20 157	0.17 189	0.16 178	0.16 185	0.23 187	0.28 222	0.25 182	0.43 213

ccs_rob	0.20 177	0.15 164	0.11 140	0.26 194	0.16 165	0.26 199	0.20 182	0.22 169	0.16 158	0.25 161	0.24 205	0.57 213	0.24 192	0.17 183	0.12 143	0.13 149	0.23 164	0.15 157	0.21 154	0.15 169	0.21 171	0.11 126	0.12 162	0.11 140	0.20 159	0.16 135	0.18 131	0.24 165

MDST_ROB	0.22 187	0.27 213	0.14 171	0.47 221	0.24 201	0.36 213	0.20 182	0.24 183	0.16 158	0.26 175	0.14 128	0.28 176	0.25 194	0.11 138	0.11 131	0.12 133	0.21 143	0.12 94	0.17 110	0.12 126	0.19 140	0.10 107	0.11 152	0.12 155	0.34 222	0.23 199	0.56 231	0.31 188

SACVNet	0.15 142	0.14 157	0.13 162	0.16 151	0.13 144	0.14 128	0.12 141	0.19 133	0.17 166	0.19 88	0.17 162	0.14 71	0.07 70	0.14 171	0.13 162	0.13 149	0.19 117	0.16 167	0.20 143	0.13 144	0.16 97	0.14 166	0.12 162	0.13 165	0.20 159	0.18 164	0.19 140	0.17 105

RP	0.15 142	0.14 157	0.15 178	0.17 159	0.14 154	0.17 155	0.16 162	0.19 133	0.17 166	0.14 41	0.16 152	0.16 89	0.15 164	0.11 138	0.13 162	0.12 133	0.15 57	0.12 94	0.15 88	0.12 126	0.12 45	0.12 143	0.10 143	0.12 155	0.17 116	0.15 113	0.20 152	0.18 120

NCCL2	0.17 160	0.17 177	0.16 184	0.13 129	0.13 144	0.13 121	0.12 141	0.21 161	0.17 166	0.22 110	0.15 141	0.23 162	0.13 142	0.09 113	0.15 187	0.16 194	0.18 102	0.17 179	0.19 137	0.17 185	0.21 171	0.17 189	0.11 152	0.16 185	0.25 194	0.26 217	0.20 152	0.24 165

CBMV_ROB	0.21 182	0.14 157	0.15 178	0.26 194	0.22 194	0.21 187	0.22 193	0.28 195	0.17 166	0.26 175	0.17 162	0.28 176	0.17 173	0.26 206	0.11 131	0.12 133	0.26 201	0.17 179	0.18 123	0.16 180	0.21 171	0.19 205	0.26 214	0.20 195	0.24 190	0.25 210	0.25 182	0.33 193

SGM-Forest	0.19 170	0.18 183	0.16 184	0.23 183	0.18 178	0.20 178	0.18 173	0.23 177	0.17 166	0.20 96	0.15 141	0.23 162	0.18 175	0.22 199	0.17 198	0.18 208	0.19 117	0.17 179	0.18 123	0.15 169	0.17 117	0.18 197	0.25 209	0.18 193	0.22 180	0.18 164	0.25 182	0.24 165
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HBP-ISP	0.21 182	0.16 169	0.12 153	0.26 194	0.22 194	0.22 190	0.17 170	0.29 201	0.18 171	0.27 188	0.18 175	0.21 148	0.12 129	0.28 212	0.10 95	0.14 170	0.26 201	0.19 196	0.20 143	0.12 126	0.22 187	0.23 221	0.26 214	0.23 202	0.24 190	0.24 204	0.23 169	0.26 174

DAS	0.19 170	0.11 117	0.09 107	0.24 189	0.19 183	0.18 163	0.20 182	0.23 177	0.18 171	0.24 140	0.14 128	0.38 193	0.21 183	0.09 113	0.12 143	0.11 97	0.25 193	0.16 167	0.22 162	0.15 169	0.20 157	0.14 166	0.18 186	0.13 165	0.19 149	0.17 152	0.23 169	0.29 182

SepStereo	0.19 170	0.11 117	0.09 107	0.24 189	0.19 183	0.18 163	0.20 182	0.23 177	0.18 171	0.24 140	0.14 128	0.38 193	0.21 183	0.09 113	0.12 143	0.11 97	0.25 193	0.16 167	0.22 162	0.15 169	0.20 157	0.14 166	0.18 186	0.13 165	0.19 149	0.17 152	0.23 169	0.29 182

FCDSN-DC	0.25 194	0.25 206	0.25 217	0.28 201	0.26 206	0.26 199	0.34 212	0.28 195	0.18 171	0.20 96	0.17 162	0.20 133	0.12 129	0.29 214	0.26 218	0.26 223	0.29 216	0.28 225	0.27 190	0.21 202	0.25 214	0.25 224	0.26 214	0.32 227	0.26 197	0.24 204	0.26 186	0.27 178
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FAT-Stereo	0.26 197	0.19 186	0.17 192	0.38 211	0.36 222	0.30 202	0.25 204	0.26 189	0.18 171	0.27 188	0.25 211	0.33 185	0.36 219	0.26 206	0.16 192	0.15 186	0.26 201	0.23 213	0.33 202	0.21 202	0.22 187	0.19 205	0.22 198	0.22 200	0.21 171	0.22 192	0.32 199	0.42 210

FBW_ROB	0.26 197	0.26 209	0.25 217	0.37 207	0.25 204	0.32 206	0.20 182	0.21 161	0.18 171	0.27 188	0.20 187	0.45 199	0.31 209	0.26 206	0.20 210	0.20 218	0.27 208	0.17 179	0.51 223	0.14 155	0.21 171	0.14 166	0.16 178	0.28 220	0.21 171	0.19 175	0.33 202	0.55 227

NOSS_ROB	0.21 182	0.14 157	0.15 178	0.20 174	0.19 183	0.20 178	0.22 193	0.29 201	0.18 171	0.25 161	0.15 141	0.21 148	0.13 142	0.27 211	0.13 162	0.14 170	0.26 201	0.21 204	0.22 162	0.17 185	0.23 199	0.22 217	0.26 214	0.24 210	0.26 197	0.22 192	0.24 177	0.26 174

pmcnn	0.19 170	0.14 157	0.11 140	0.18 164	0.13 144	0.19 173	0.16 162	0.20 152	0.18 171	0.26 175	0.14 128	0.35 188	0.25 194	0.09 113	0.09 62	0.11 97	0.25 193	0.14 143	0.24 177	0.14 155	0.22 187	0.14 166	0.11 152	0.11 140	0.21 171	0.18 164	0.39 216	0.45 217

MyStereo04	0.14 121	0.12 130	0.10 125	0.08 60	0.09 87	0.10 95	0.08 89	0.22 169	0.19 179	0.24 140	0.16 152	0.23 162	0.11 121	0.04 27	0.10 95	0.11 97	0.17 83	0.12 94	0.21 154	0.12 126	0.16 97	0.11 126	0.06 70	0.11 140	0.21 171	0.12 60	0.16 100	0.15 78

Anonymous3	0.18 165	0.15 164	0.11 140	0.15 147	0.10 103	0.14 128	0.11 131	0.22 169	0.19 179	0.27 188	0.15 141	0.27 174	0.12 129	0.13 167	0.25 217	0.17 201	0.23 164	0.18 191	0.26 186	0.17 185	0.24 206	0.20 209	0.09 130	0.10 127	0.21 171	0.20 179	0.22 168	0.20 141

stereogan	0.16 157	0.15 164	0.15 178	0.16 151	0.18 178	0.18 163	0.16 162	0.20 152	0.19 179	0.14 41	0.16 152	0.20 133	0.18 175	0.13 167	0.14 176	0.13 149	0.16 70	0.14 143	0.17 110	0.14 155	0.14 73	0.12 143	0.13 168	0.13 165	0.16 104	0.16 135	0.23 169	0.18 120

PA-Net	0.19 170	0.21 194	0.25 217	0.14 136	0.20 188	0.18 163	0.20 182	0.21 161	0.19 179	0.18 75	0.14 128	0.17 93	0.21 183	0.26 206	0.16 192	0.18 208	0.15 57	0.19 196	0.13 65	0.17 185	0.14 73	0.15 177	0.10 143	0.16 185	0.17 116	0.25 210	0.17 113	0.35 195
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FC-DCNN	0.27 203	0.28 215	0.26 220	0.36 205	0.28 210	0.32 206	0.37 214	0.32 208	0.19 179	0.22 110	0.18 175	0.23 162	0.13 142	0.29 214	0.26 218	0.26 223	0.29 216	0.27 222	0.28 192	0.21 202	0.25 214	0.25 224	0.26 214	0.31 225	0.30 212	0.25 210	0.29 193	0.30 187

NaN_ROB	0.19 170	0.20 189	0.19 202	0.20 174	0.20 188	0.16 146	0.15 157	0.27 192	0.19 179	0.23 124	0.18 175	0.47 204	0.16 169	0.11 138	0.13 162	0.12 133	0.15 57	0.14 143	0.21 154	0.19 196	0.13 59	0.10 107	0.09 130	0.20 195	0.24 190	0.21 184	0.26 186	0.28 181

ETE_ROB	0.22 187	0.23 201	0.15 178	0.20 174	0.16 165	0.19 173	0.17 170	0.18 114	0.19 179	0.22 110	0.22 197	0.65 217	0.16 169	0.14 171	0.14 176	0.14 170	0.30 218	0.19 196	0.24 177	0.19 196	0.21 171	0.18 197	0.16 178	0.15 177	0.22 180	0.28 222	0.41 221	0.26 174

LALA_ROB	0.22 187	0.25 206	0.16 184	0.19 170	0.17 172	0.22 190	0.16 162	0.17 86	0.19 179	0.24 140	0.21 192	0.64 215	0.15 164	0.13 167	0.23 214	0.17 201	0.27 208	0.22 210	0.22 162	0.18 192	0.20 157	0.20 209	0.14 173	0.15 177	0.20 159	0.22 192	0.35 207	0.25 171

SGM_RVC	0.25 194	0.24 204	0.17 192	0.39 214	0.27 209	0.34 211	0.26 205	0.28 195	0.19 179	0.25 161	0.18 175	0.42 196	0.30 206	0.17 183	0.12 143	0.13 149	0.23 164	0.15 157	0.25 181	0.13 144	0.19 140	0.15 177	0.19 191	0.17 190	0.33 219	0.22 192	0.55 230	0.43 213
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.22 187	0.18 183	0.17 192	0.23 183	0.21 191	0.20 178	0.18 173	0.27 192	0.19 179	0.28 204	0.11 92	0.29 181	0.13 142	0.24 201	0.13 162	0.14 170	0.24 178	0.18 191	0.20 143	0.16 180	0.21 171	0.18 197	0.24 207	0.23 202	0.26 197	0.22 192	0.35 207	0.40 207
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo	0.14 121	0.13 143	0.10 125	0.10 91	0.10 103	0.11 104	0.08 89	0.23 177	0.20 189	0.25 161	0.16 152	0.23 162	0.13 142	0.04 27	0.10 95	0.11 97	0.18 102	0.12 94	0.21 154	0.12 126	0.16 97	0.12 143	0.06 70	0.11 140	0.22 180	0.13 73	0.16 100	0.16 93

SFCPSM	0.20 177	0.15 164	0.12 153	0.22 180	0.16 165	0.20 178	0.18 173	0.22 169	0.20 189	0.26 175	0.24 205	0.34 187	0.33 215	0.14 171	0.12 143	0.12 133	0.24 178	0.16 167	0.32 199	0.19 196	0.19 140	0.13 160	0.14 173	0.12 155	0.21 171	0.17 152	0.20 152	0.25 171

NCC-stereo	0.17 160	0.16 169	0.16 184	0.16 151	0.17 172	0.18 163	0.18 173	0.19 133	0.20 189	0.16 54	0.19 183	0.21 148	0.21 183	0.12 155	0.20 210	0.18 208	0.18 102	0.19 196	0.18 123	0.15 169	0.15 82	0.15 177	0.15 175	0.12 155	0.18 136	0.17 152	0.24 177	0.20 141

Abc-Net	0.17 160	0.16 169	0.16 184	0.16 151	0.17 172	0.18 163	0.18 173	0.19 133	0.20 189	0.16 54	0.19 183	0.21 148	0.21 183	0.12 155	0.20 210	0.18 208	0.18 102	0.19 196	0.18 123	0.15 169	0.15 82	0.15 177	0.15 175	0.12 155	0.18 136	0.17 152	0.24 177	0.20 141
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CC-Net-ROB	0.28 204	0.40 226	0.28 222	0.56 226	0.44 228	0.41 220	0.38 218	0.32 208	0.20 189	0.33 224	0.28 219	0.68 220	0.10 111	0.32 224	0.19 207	0.13 149	0.14 51	0.16 167	0.39 211	0.18 192	0.15 82	0.09 76	0.23 202	0.24 210	0.21 171	0.21 184	0.19 140	0.29 182

SGM-ForestM	0.24 193	0.22 197	0.16 184	0.37 207	0.24 201	0.32 206	0.24 200	0.28 195	0.20 189	0.23 124	0.17 162	0.51 209	0.25 194	0.20 196	0.12 143	0.13 149	0.23 164	0.16 167	0.24 177	0.14 155	0.19 140	0.16 185	0.21 197	0.16 185	0.35 223	0.24 204	0.51 226	0.35 195

PSMNet-ADL	0.18 165	0.13 143	0.13 162	0.16 151	0.14 154	0.17 155	0.16 162	0.20 152	0.21 195	0.27 188	0.19 183	0.29 181	0.25 194	0.18 187	0.14 176	0.14 170	0.23 164	0.14 143	0.22 162	0.14 155	0.19 140	0.11 126	0.10 143	0.11 140	0.20 159	0.15 113	0.23 169	0.19 133

modified_for_full_sf	0.30 208	0.31 219	0.24 216	0.24 189	0.26 206	0.51 227	0.33 211	0.33 212	0.22 196	0.20 96	0.33 229	0.21 148	0.22 190	0.29 214	0.29 227	0.29 232	0.44 235	0.32 230	0.41 213	0.32 229	0.26 217	0.22 217	0.23 202	0.29 222	0.28 206	0.32 227	0.33 202	0.35 195

edge stereo	0.31 212	0.23 201	0.20 205	0.41 217	0.35 220	0.42 222	0.39 220	0.38 223	0.22 196	0.23 124	0.38 233	0.69 221	0.33 215	0.30 218	0.15 187	0.16 194	0.31 219	0.21 204	0.42 214	0.21 202	0.23 199	0.17 189	0.25 209	0.22 200	0.27 200	0.23 199	0.39 216	0.55 227

AnyNet_C32	0.20 177	0.16 169	0.15 178	0.17 159	0.17 172	0.19 173	0.16 162	0.25 187	0.22 196	0.25 161	0.23 202	0.23 162	0.18 175	0.14 171	0.19 207	0.18 208	0.28 215	0.22 210	0.29 193	0.18 192	0.27 219	0.21 214	0.16 178	0.17 190	0.22 180	0.20 179	0.21 164	0.23 162

ADCPNet	0.22 187	0.17 177	0.16 184	0.20 174	0.19 183	0.20 178	0.18 173	0.27 192	0.23 199	0.26 175	0.22 197	0.26 173	0.28 202	0.15 179	0.16 192	0.17 201	0.24 178	0.17 179	0.32 199	0.23 209	0.24 206	0.19 205	0.17 184	0.21 198	0.25 194	0.22 192	0.27 189	0.33 193

SQANet	0.45 226	0.54 233	0.14 171	1.41 241	0.51 234	1.23 241	0.83 238	0.30 204	0.24 200	0.34 228	0.24 205	0.64 215	0.19 180	1.12 239	0.17 198	0.14 170	0.24 178	0.20 201	0.40 212	0.22 208	0.16 97	0.14 166	1.58 246	0.17 190	0.20 159	0.16 135	0.26 186	0.39 204

MFN_U_SF_RVC	0.31 212	0.29 217	0.21 211	0.33 203	0.28 210	0.31 204	0.29 209	0.37 221	0.24 200	0.46 241	0.30 224	0.50 207	0.32 212	0.25 203	0.27 221	0.24 220	0.18 102	0.23 213	0.58 225	0.28 219	0.24 206	0.27 228	0.22 198	0.27 216	0.31 214	0.25 210	0.37 212	0.50 222

DPSNet	0.39 221	0.19 186	0.17 192	0.27 200	0.25 204	0.29 201	0.19 180	0.26 189	0.24 200	0.18 75	0.17 162	2.16 262	0.43 226	0.10 127	0.17 198	0.15 186	0.35 227	0.28 225	2.04 264	0.27 218	0.25 214	0.16 185	0.28 229	0.25 214	0.38 228	0.24 204	0.39 216	0.51 223

DispFullNet	0.48 227	0.50 231	0.19 202	1.14 238	0.40 225	0.77 237	1.22 243	0.32 208	0.24 200	0.24 140	0.27 216	0.84 235	0.48 231	1.62 244	0.15 187	0.15 186	0.49 240	0.34 236	1.08 248	0.26 215	0.24 206	0.18 197	0.20 194	0.21 198	0.27 200	0.17 152	0.35 207	0.59 232

PWCDC_ROB	0.13 98	0.06 30	0.09 107	0.07 53	0.13 144	0.08 61	0.13 146	0.06 11	0.24 200	0.09 24	0.15 141	0.09 25	0.43 226	0.26 206	0.10 95	0.10 55	0.09 18	0.12 94	0.08 17	0.11 109	0.08 16	0.11 126	0.19 191	0.13 165	0.07 11	0.13 73	0.08 23	0.18 120

DGSMNet	0.34 215	0.28 215	0.23 215	0.40 215	0.33 218	0.37 215	0.37 214	0.28 195	0.25 205	0.25 161	0.50 241	0.45 199	0.31 209	0.25 203	0.23 214	0.19 217	0.51 242	0.32 230	0.72 233	0.35 233	0.37 233	0.38 245	0.28 229	0.31 225	0.27 200	0.23 199	0.32 199	0.38 200

S-Stereo	0.30 208	0.22 197	0.17 192	0.41 217	0.39 224	0.41 220	0.37 214	0.25 187	0.25 205	0.26 175	0.44 236	0.54 212	0.36 219	0.24 201	0.16 192	0.14 170	0.27 208	0.27 222	0.34 204	0.28 219	0.23 199	0.22 217	0.53 238	0.23 202	0.22 180	0.19 175	0.27 189	0.38 200

ADCMid	0.21 182	0.18 183	0.17 192	0.18 164	0.19 183	0.20 178	0.16 162	0.29 201	0.25 205	0.24 140	0.19 183	0.36 190	0.21 183	0.12 155	0.16 192	0.16 194	0.25 193	0.18 191	0.37 209	0.19 196	0.24 206	0.18 197	0.17 184	0.15 177	0.24 190	0.20 179	0.25 182	0.29 182

MANE	0.41 223	0.36 222	0.33 230	0.61 229	0.44 228	0.44 223	0.46 226	0.42 232	0.25 205	0.23 124	0.22 197	0.65 217	0.28 202	0.30 218	0.28 223	0.29 232	0.32 220	0.42 243	0.37 209	0.23 209	0.30 226	0.26 226	0.26 214	0.34 231	0.54 239	0.40 239	1.07 259	0.87 248

ELAS_RVC	0.43 225	0.43 228	0.36 232	0.64 230	0.44 228	0.62 233	0.50 228	0.39 225	0.25 205	0.25 161	0.30 224	1.23 249	0.30 206	0.31 220	0.28 223	0.27 227	0.37 230	0.30 227	0.42 214	0.26 215	0.34 229	0.32 237	0.26 214	0.37 232	0.50 236	0.38 238	0.78 247	0.70 238
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RGC	0.19 170	0.17 177	0.17 192	0.19 170	0.20 188	0.20 178	0.15 157	0.22 169	0.26 210	0.17 63	0.20 187	0.21 148	0.24 192	0.15 179	0.23 214	0.18 208	0.18 102	0.16 167	0.18 123	0.16 180	0.17 117	0.13 160	0.12 162	0.15 177	0.20 159	0.21 184	0.23 169	0.24 165

RTS	0.20 177	0.16 169	0.14 171	0.17 159	0.14 154	0.20 178	0.15 157	0.23 177	0.26 210	0.15 48	0.14 128	0.14 71	0.20 181	0.11 138	0.13 162	0.15 186	0.24 178	0.17 179	0.34 204	0.24 212	0.22 187	0.15 177	0.09 130	0.15 177	0.28 206	0.27 220	0.28 191	0.55 227

RTSA	0.20 177	0.16 169	0.14 171	0.17 159	0.14 154	0.20 178	0.15 157	0.23 177	0.26 210	0.15 48	0.14 128	0.14 71	0.20 181	0.11 138	0.13 162	0.15 186	0.24 178	0.17 179	0.34 204	0.24 212	0.22 187	0.15 177	0.09 130	0.15 177	0.28 206	0.27 220	0.28 191	0.55 227

PWC_ROB	0.22 187	0.20 189	0.14 171	0.18 164	0.17 172	0.16 146	0.20 182	0.21 161	0.26 210	0.15 48	0.20 187	0.28 176	0.62 238	0.13 167	0.12 143	0.13 149	0.27 208	0.18 191	0.36 208	0.18 192	0.22 187	0.17 189	0.16 178	0.24 210	0.19 149	0.18 164	0.24 177	0.43 213

ELAS	0.42 224	0.43 228	0.36 232	0.64 230	0.44 228	0.58 230	0.50 228	0.40 227	0.26 210	0.25 161	0.28 219	0.94 241	0.30 206	0.31 220	0.28 223	0.27 227	0.36 228	0.30 227	0.43 216	0.26 215	0.33 227	0.32 237	0.26 214	0.37 232	0.54 239	0.40 239	0.77 246	0.74 243
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 194	0.25 206	0.20 205	0.29 202	0.22 194	0.22 190	0.23 197	0.36 218	0.27 215	0.36 232	0.22 197	0.45 199	0.32 212	0.19 191	0.17 198	0.17 201	0.17 83	0.16 167	0.29 193	0.14 155	0.20 157	0.18 197	0.27 226	0.23 202	0.29 209	0.25 210	0.33 202	0.31 188

BEATNet-Init1	0.49 229	0.42 227	0.28 222	0.79 237	0.40 225	0.60 231	0.45 225	0.41 231	0.27 215	0.30 216	0.22 197	0.89 238	0.84 246	0.25 203	0.27 221	0.26 223	0.27 208	0.25 219	0.84 238	0.28 219	0.27 219	0.26 226	0.26 214	0.32 227	0.49 234	0.35 235	2.05 268	0.88 250

G-Net	0.29 207	0.24 204	0.19 202	0.23 183	0.21 191	0.36 213	0.23 197	0.30 204	0.27 215	0.33 224	0.32 228	0.93 240	0.25 194	0.18 187	0.18 205	0.18 208	0.26 201	0.21 204	0.43 216	0.31 226	0.26 217	0.17 189	0.18 186	0.18 193	0.27 200	0.23 199	0.40 220	0.42 210

ACVNet_1	0.74 240	0.79 243	0.40 236	2.04 261	0.96 249	1.88 258	1.51 248	0.59 243	0.28 218	0.43 239	0.49 239	0.71 222	0.61 237	2.21 257	0.32 228	0.25 221	0.32 220	0.31 229	0.60 226	0.31 226	0.29 225	0.21 214	2.72 256	0.33 229	0.40 229	0.26 217	0.37 212	0.38 200

MeshStereo	0.30 208	0.26 209	0.20 205	0.49 223	0.36 222	0.35 212	0.26 205	0.32 208	0.28 218	0.30 216	0.27 216	0.61 214	0.47 229	0.18 187	0.12 143	0.14 170	0.26 201	0.17 179	0.27 190	0.17 185	0.27 219	0.21 214	0.25 209	0.20 195	0.36 225	0.28 222	0.54 229	0.49 221
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
AMNet	0.49 229	0.50 231	0.47 238	0.50 224	0.47 232	0.61 232	0.52 231	0.31 207	0.29 220	0.29 215	0.69 250	0.72 224	0.13 142	0.53 231	0.44 237	0.55 248	0.57 247	0.58 257	0.48 220	0.48 237	0.59 257	0.48 253	0.26 214	0.48 239	0.44 232	0.52 247	0.58 233	0.63 234

LE_ROB	0.40 222	0.20 189	0.16 184	0.41 217	0.43 227	0.33 210	0.44 224	0.34 214	0.29 220	0.32 220	0.21 192	1.25 250	1.40 263	0.11 138	0.10 95	0.11 97	0.21 143	0.13 120	0.20 143	0.13 144	0.22 187	0.12 143	0.12 162	0.14 174	0.36 225	0.31 226	1.39 264	1.32 262

XQC	0.28 204	0.30 218	0.26 220	0.37 207	0.28 210	0.37 215	0.37 214	0.40 227	0.30 222	0.32 220	0.20 187	0.45 199	0.28 202	0.31 220	0.14 176	0.14 170	0.20 130	0.21 204	0.33 202	0.23 209	0.22 187	0.20 209	0.23 202	0.24 210	0.32 217	0.25 210	0.44 223	0.32 191

ADCS	0.28 204	0.22 197	0.21 211	0.26 194	0.24 201	0.25 197	0.23 197	0.36 218	0.30 222	0.23 124	0.27 216	0.46 203	0.35 218	0.20 196	0.19 207	0.18 208	0.32 220	0.24 216	0.48 220	0.28 219	0.36 232	0.28 229	0.19 191	0.23 202	0.31 214	0.25 210	0.30 195	0.41 209

STStereo	0.37 218	0.44 230	0.31 229	0.75 235	0.49 233	0.57 228	0.43 223	0.35 215	0.30 222	0.34 228	0.24 205	0.85 237	0.53 234	0.19 191	0.14 176	0.16 194	0.25 193	0.16 167	0.45 218	0.16 180	0.23 199	0.19 205	0.20 194	0.23 202	0.49 234	0.37 237	0.75 243	0.54 226

LSM0	3.45 265	0.27 213	0.18 201	0.38 211	0.29 215	0.39 218	0.36 213	0.51 239	0.31 225	0.45 240	0.47 237	0.71 222	0.57 235	0.19 191	23.17 274	59.79 279	0.36 228	0.26 220	1.29 257	0.33 232	0.44 244	0.32 237	0.23 202	0.27 216	0.36 225	0.29 225	0.53 228	0.51 223

SANet	0.30 208	0.21 194	0.21 211	0.25 192	0.21 191	0.31 204	0.22 193	0.30 204	0.31 225	0.27 188	0.26 213	1.39 252	0.38 222	0.22 199	0.14 176	0.14 170	0.26 201	0.21 204	0.30 196	0.21 202	0.24 206	0.20 209	0.31 233	0.23 202	0.33 219	0.24 204	0.35 207	0.48 219

ACVNet-4b	0.69 238	0.75 240	0.33 230	1.72 253	0.94 248	1.61 252	1.42 246	0.33 212	0.32 227	0.38 235	0.26 213	1.20 248	0.29 205	2.16 255	0.39 235	0.37 235	0.33 223	0.24 216	0.57 224	0.38 235	0.16 97	0.14 166	2.71 255	0.23 202	0.29 209	0.32 227	0.39 216	0.40 207

STTRV1_RVC	0.38 219	0.26 209	0.22 214	0.35 204	0.28 210	0.32 206	0.29 209	0.36 218	0.33 228	0.27 188	0.26 213	0.42 196	0.41 225	0.47 228	0.32 228	0.18 208	0.59 249	0.20 201	1.14 252	0.30 224	0.59 257	0.22 217	0.43 234	0.43 236	0.25 194	0.54 250	0.34 205	0.64 235

GANetREF_RVC	0.26 197	0.26 209	0.30 225	0.23 183	0.23 198	0.23 195	0.24 200	0.35 215	0.33 228	0.32 220	0.17 162	0.50 207	0.38 222	0.12 155	0.20 210	0.17 201	0.19 117	0.21 204	0.35 207	0.21 202	0.23 199	0.15 177	0.22 198	0.29 222	0.27 200	0.21 184	0.36 211	0.31 188
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
otaku	0.58 232	0.71 237	0.29 224	1.70 252	0.84 242	1.49 246	1.00 239	0.40 227	0.34 230	0.38 235	0.31 227	0.65 217	0.26 199	1.35 240	0.33 231	0.25 221	0.20 130	0.23 213	0.69 229	0.30 224	0.22 187	0.17 189	2.24 249	0.28 220	0.29 209	0.18 164	0.30 195	0.39 204

PVD	0.38 219	0.38 225	0.20 205	0.47 221	0.35 220	0.50 226	0.40 221	0.38 223	0.34 230	0.23 124	0.28 219	0.52 211	0.51 232	0.50 229	0.16 192	0.17 201	0.41 233	0.26 220	0.49 222	0.28 219	0.39 234	0.40 247	0.23 202	0.27 216	0.44 232	0.57 253	0.46 225	0.72 240

CSAN	0.26 197	0.31 219	0.30 225	0.26 194	0.23 198	0.21 187	0.18 173	0.28 195	0.36 232	0.35 231	0.24 205	0.51 209	0.26 199	0.14 171	0.18 205	0.17 201	0.19 117	0.20 201	0.26 186	0.25 214	0.22 187	0.20 209	0.18 186	0.27 216	0.30 212	0.23 199	0.38 215	0.38 200

Ntro	0.63 235	0.72 238	0.30 225	1.78 254	0.84 242	1.55 247	1.09 241	0.48 236	0.37 233	0.38 235	0.38 233	0.72 224	0.26 199	1.51 243	0.35 232	0.27 227	0.22 155	0.24 216	0.69 229	0.31 226	0.22 187	0.17 189	2.49 252	0.30 224	0.31 214	0.22 192	0.37 212	0.42 210

AnyNet_C01	0.31 212	0.22 197	0.20 205	0.22 180	0.26 206	0.25 197	0.24 200	0.37 221	0.37 233	0.26 175	0.28 219	0.49 205	0.33 215	0.18 187	0.28 223	0.21 219	0.38 231	0.32 230	0.64 227	0.32 229	0.39 234	0.31 236	0.26 214	0.25 214	0.33 219	0.32 227	0.34 205	0.44 216

RainbowNet	0.77 241	0.87 244	0.46 237	1.83 255	0.91 247	1.59 250	1.47 247	0.42 232	0.38 235	0.47 244	0.34 231	0.90 239	0.60 236	1.97 250	0.62 248	0.48 243	0.34 225	0.33 234	0.90 240	0.58 243	0.33 227	0.23 221	2.82 259	0.39 235	0.40 229	0.34 232	0.44 223	0.48 219

SAMSARA	0.48 227	0.23 201	0.39 234	0.23 183	0.23 198	0.22 190	0.22 193	0.44 235	0.38 235	0.31 218	0.21 192	0.30 183	0.47 229	0.17 183	0.32 228	0.34 234	0.25 193	0.32 230	0.46 219	0.32 229	0.47 248	0.52 257	0.15 175	0.33 229	1.39 268	1.54 266	1.41 265	1.46 264

SGM+DAISY	0.58 232	0.57 235	0.54 243	0.59 228	0.55 237	0.68 235	0.56 233	0.42 232	0.38 235	0.37 233	0.77 254	0.75 228	0.65 240	0.54 233	0.55 245	0.56 249	0.68 254	0.61 259	0.71 231	0.64 251	0.69 260	0.62 260	0.27 226	0.50 241	0.52 237	0.53 249	0.74 241	0.68 237

ACVNet_2	0.83 244	0.92 245	0.56 245	1.99 259	0.99 254	1.84 257	1.55 251	0.68 247	0.40 238	0.53 245	0.47 237	1.02 245	0.67 242	1.93 248	0.51 241	0.45 241	0.38 231	0.33 234	1.01 245	0.42 236	0.34 229	0.24 223	2.58 253	0.53 244	0.60 244	0.26 217	0.52 227	0.55 227

MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 216	0.36 222	0.39 234	0.46 220	0.28 210	0.30 202	0.28 208	0.50 237	0.46 239	0.39 238	0.30 224	0.37 192	0.36 219	0.31 220	0.35 232	0.26 223	0.21 143	0.27 222	0.71 231	0.37 234	0.27 219	0.29 230	0.30 232	0.38 234	0.32 217	0.24 204	0.29 193	0.39 204

LRCNet_RVC	9.85 270	16.31 276	0.59 248	24.99 277	21.12 278	23.54 278	20.75 276	1.45 266	0.48 240	21.31 278	13.10 274	22.63 277	3.34 267	28.36 279	0.38 234	0.27 227	7.74 272	1.15 266	23.52 278	3.99 268	0.46 247	0.30 231	27.02 278	1.72 267	0.35 223	0.21 184	0.42 222	0.37 199

MADNet+	0.55 231	0.36 222	0.63 252	0.56 226	0.52 235	0.45 224	0.38 218	0.63 244	0.52 241	0.53 245	0.41 235	0.81 232	0.67 242	0.33 225	0.57 247	0.49 245	0.56 246	0.50 248	0.82 237	0.52 239	0.47 248	0.43 248	0.51 237	0.47 238	0.82 252	0.70 256	0.58 233	0.72 240

MFMNet_re	0.66 236	0.73 239	0.65 253	0.77 236	0.62 239	0.82 239	0.70 237	0.52 240	0.54 242	0.54 247	0.65 247	0.80 231	0.51 232	0.59 235	0.66 252	0.67 255	0.82 261	0.69 262	0.74 234	0.62 249	0.70 261	0.64 261	0.45 235	0.56 247	0.59 243	0.63 254	0.74 241	0.87 248

LVE	0.95 250	0.97 249	0.71 258	1.84 256	1.35 259	1.59 250	1.52 249	0.78 253	0.64 243	0.81 256	0.91 258	0.72 224	1.00 253	2.18 256	0.53 242	0.48 243	0.57 247	0.53 252	1.09 249	0.64 251	0.45 245	0.38 245	2.74 258	0.69 252	0.83 254	0.44 243	0.84 250	0.52 225

SPS-STEREO	0.59 234	0.57 235	0.52 241	0.55 225	0.54 236	0.65 234	0.52 231	0.39 225	0.66 244	0.37 233	0.78 255	0.78 229	0.64 239	0.53 231	0.55 245	0.57 251	0.68 254	0.64 261	0.74 234	0.72 256	0.77 263	0.66 262	0.26 214	0.53 244	0.53 238	0.56 252	0.70 240	0.65 236
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PWCK	0.88 245	1.24 258	0.61 251	1.53 243	0.85 244	1.21 240	1.03 240	1.08 260	0.72 245	0.70 251	0.83 257	1.48 254	0.87 247	0.69 236	0.40 236	0.41 236	0.73 259	0.47 245	3.04 268	0.67 255	0.56 255	0.43 248	0.94 244	0.74 256	0.72 249	0.36 236	0.69 239	0.73 242

PSMNet_ROB	0.78 242	0.97 249	0.60 250	1.62 250	0.90 246	1.47 245	1.19 242	0.56 242	0.73 246	0.74 252	0.62 246	0.84 235	0.82 244	1.49 242	0.53 242	0.42 237	0.52 244	0.40 242	0.84 238	0.62 249	0.40 240	0.30 231	1.85 247	0.48 239	0.67 247	0.32 227	0.76 244	0.46 218

IMH-64-1	0.90 247	0.95 246	0.51 239	1.59 245	0.98 252	1.58 248	1.73 255	0.75 249	0.74 247	0.33 224	0.61 243	0.83 233	0.94 249	2.59 259	0.50 239	0.42 237	0.48 237	0.36 238	0.92 241	0.55 241	0.39 234	0.30 231	3.14 260	0.50 241	0.81 250	0.34 232	0.60 235	0.80 245

IMH-64	0.90 247	0.95 246	0.51 239	1.59 245	0.98 252	1.58 248	1.73 255	0.75 249	0.74 247	0.33 224	0.61 243	0.83 233	0.94 249	2.59 259	0.50 239	0.42 237	0.48 237	0.36 238	0.92 241	0.55 241	0.39 234	0.30 231	3.14 260	0.50 241	0.81 250	0.34 232	0.60 235	0.80 245

IMH	0.93 249	0.98 251	0.53 242	1.61 247	0.97 251	1.64 253	1.76 257	0.75 249	0.77 249	0.34 228	0.61 243	0.96 242	1.05 257	2.67 261	0.54 244	0.46 242	0.49 240	0.38 240	0.94 243	0.60 245	0.39 234	0.30 231	3.14 260	0.53 244	0.82 252	0.45 244	0.65 237	0.79 244

FADE		0.34 221	0.30 225	0.40 215	0.33 218	0.47 225	0.42 222	0.40 227	0.79 250	0.31 218	0.33 229		0.88 248	0.29 214	0.26 218	0.28 231	0.51 242	0.38 240	1.98 263	0.59 244	0.58 256	0.48 253	0.27 226	0.45 237	0.41 231	0.32 227	0.91 253	1.30 261

WAO-6	0.82 243	0.95 246	0.59 248	1.30 240	1.05 255	1.25 242	1.39 245	0.77 252	0.84 251	0.79 254	0.69 250	0.74 227	1.00 253	1.94 249	0.78 256	0.61 253	0.53 245	0.48 246	0.78 236	0.60 245	0.55 254	0.51 255	0.49 236	0.57 250	0.83 254	0.42 241	0.76 244	0.85 247

TorneroNet-64	1.07 254	1.00 252	0.57 246	1.94 257	0.88 245	1.98 261	2.01 259	0.63 244	0.88 252	0.58 248	0.49 239	1.83 259	1.71 265	2.88 266	0.62 248	0.51 246	0.46 236	0.46 244	1.17 253	0.61 248	0.34 229	0.37 242	3.40 263	0.56 247	0.64 246	0.48 245	0.68 238	1.11 256

JetBlue	0.70 239	0.56 234	0.69 256	0.73 234	0.61 238	0.78 238	0.68 235	0.52 240	0.91 253	0.46 241	0.29 223	3.18 265	0.38 222	0.52 230	0.44 237	0.43 240	0.70 258	0.53 252	0.66 228	0.51 238	0.54 253	0.58 258	0.75 240	0.56 247	0.55 241	0.42 241	0.96 256	0.99 253

TorneroNet	1.08 255	1.09 254	0.66 255	1.94 257	0.96 249	2.16 262	2.02 260	0.65 246	0.91 253	0.67 250	0.56 242	1.67 258	1.15 259	2.94 268	0.65 251	0.52 247	0.48 237	0.51 249	1.12 250	0.65 253	0.39 234	0.43 248	3.52 264	0.57 250	0.68 248	0.48 245	0.84 250	1.01 254

UNDER WATER-64	1.40 260	1.36 259	0.88 264	2.85 267	1.93 269	2.78 267	2.66 267	1.36 265	0.92 255	1.04 264	1.17 264	1.88 260	1.30 262	3.03 269	0.75 253	0.56 249	0.68 254	0.57 256	1.13 251	0.54 240	0.43 242	0.51 255	4.08 271	0.91 262	1.02 261	1.10 264	0.80 248	1.60 266

SPstereo	0.89 246	0.77 242	0.70 257	0.66 232	0.80 241	0.69 236	0.69 236	1.11 261	0.93 256	0.74 252	1.18 265	0.98 243	1.42 264	0.93 238	0.88 259	1.07 264	0.95 263	0.61 259	1.18 254	0.81 259	0.85 264	0.74 264	0.64 239	0.91 262	0.87 256	0.74 259	1.15 260	0.89 251

Dean	1.06 253	1.03 253	0.79 261	2.27 263	1.31 258	1.96 259	1.56 254	0.92 255	0.94 257	0.88 260	0.76 253	1.19 247	1.17 260	2.09 254	0.64 250	0.60 252	0.60 250	0.56 254	1.23 256	0.73 257	0.45 245	0.36 241	2.73 257	0.71 253	0.95 259	0.55 251	1.05 258	0.62 233

WAO-7	0.66 236	0.75 240	0.65 253	0.72 233	0.78 240	0.57 228	0.66 234	0.97 259	0.96 258	0.63 249	0.78 255	0.79 230	0.83 245	0.55 234	0.83 257	0.71 259	0.42 234	0.35 237	0.94 243	0.66 254	0.43 242	0.34 240	0.16 178	0.83 260	0.56 242	0.64 255	0.57 232	0.70 238

WAO-8	1.00 251	1.11 255	0.76 259	1.61 247	1.24 256	1.74 255	1.55 251	0.93 256	0.98 259	0.81 256	0.67 248	1.66 255	1.00 253	2.08 252	0.77 254	0.68 256	0.63 251	0.52 250	1.05 246	0.81 259	0.47 248	0.37 242	0.78 241	0.75 257	1.10 263	0.73 257	0.95 254	1.16 258

Venus	1.00 251	1.11 255	0.76 259	1.61 247	1.24 256	1.74 255	1.55 251	0.93 256	0.98 259	0.81 256	0.67 248	1.66 255	1.00 253	2.08 252	0.77 254	0.68 256	0.63 251	0.52 250	1.05 246	0.81 259	0.47 248	0.37 242	0.78 241	0.75 257	1.10 263	0.73 257	0.95 254	1.16 258

UNDER WATER	1.40 260	1.42 262	0.86 263	2.83 266	1.92 268	2.74 266	2.57 266	1.28 264	1.01 261	0.88 260	0.97 259	1.88 260	1.26 261	3.09 271	0.83 257	0.62 254	0.66 253	0.56 254	1.20 255	0.60 245	0.42 241	0.47 252	4.04 270	0.98 265	1.08 262	0.99 262	0.87 252	1.67 268

KSHMR	1.33 259	1.42 262	1.04 265	2.27 263	1.44 260	2.23 263	2.12 261	1.21 262	1.06 262	1.13 265	1.06 261	1.27 251	0.94 249	2.89 267	1.08 263	0.95 263	0.85 262	0.83 264	1.32 258	0.97 263	0.72 262	0.58 258	3.52 264	1.07 266	0.99 260	0.77 261	1.00 257	1.07 255

JetRed	1.62 262	1.82 266	1.71 267	1.58 244	1.50 262	1.97 260	2.21 263	1.51 267	1.47 263	0.82 259	0.74 252	2.63 264	0.43 226	1.73 246	1.48 266	1.54 265	1.67 266	2.94 269	1.42 260	1.08 265	2.30 267	2.07 267	1.99 248	0.97 264	1.16 266	1.70 267	1.57 266	1.60 266

notaker	1.27 258	1.41 261	0.58 247	2.37 265	1.48 261	2.34 264	2.27 264	0.94 258	1.62 264	0.79 254	1.07 262	1.66 255	1.08 258	3.06 270	0.94 261	0.69 258	0.68 254	0.49 247	1.62 262	0.84 262	0.53 252	0.45 251	3.70 267	0.80 259	0.61 245	0.52 247	0.80 248	0.92 252

DPSimNet_ROB	1.21 256	1.20 257	1.29 266	1.47 242	1.59 264	1.30 244	1.35 244	0.68 247	1.69 265	1.67 267	1.03 260	1.45 253	0.66 241	2.04 251	1.20 264	0.89 262	1.16 265	0.79 263	1.61 261	1.38 266	1.04 266	1.24 266	0.79 243	0.84 261	0.87 256	1.20 265	1.17 261	1.12 257

ktn	1.24 257	1.39 260	0.55 244	1.62 250	1.59 264	1.68 254	2.12 261	0.86 254	1.75 266	0.90 262	1.11 263	1.11 246	0.95 252	2.57 258	0.97 262	0.73 260	0.80 260	0.59 258	1.41 259	0.76 258	0.68 259	0.67 263	3.69 266	0.73 254	0.92 258	0.75 260	1.19 262	1.28 260

HanzoNet	1.74 263	1.62 265	0.80 262	2.26 262	1.70 266	2.72 265	2.54 265	1.25 263	1.85 267	0.92 263	1.28 266	4.37 269	3.81 268	3.36 272	0.88 259	0.78 261	1.06 264	0.94 265	2.54 266	1.03 264	0.89 265	0.88 265	3.79 268	0.73 254	1.12 265	1.00 263	1.29 263	1.57 265

MADNet++	1.86 264	1.58 264	1.74 268	1.27 239	1.74 267	1.26 243	1.53 250	1.62 268	2.07 268	1.84 268	2.22 267	2.60 263	2.72 266	0.75 237	1.39 265	1.54 265	2.01 267	1.47 267	2.12 265	2.13 267	3.35 268	3.26 268	1.23 245	2.21 268	1.21 267	2.25 268	1.76 267	1.32 262

ASD4	6.34 266	2.35 267	2.75 269	1.99 259	1.58 263	3.01 268	1.85 258	1.79 269	3.29 269	1.60 266	2.34 268	0.98 243	6.55 269	1.73 246	2.95 267	3.66 267	3.63 268	7.56 270	2.70 267	4.74 270	5.26 270	6.41 270	2.64 254	2.43 269	17.21 275	28.48 275	19.85 275	31.77 275

DPSMNet_ROB	8.63 268	3.69 269	8.74 272	2.98 268	5.70 271	3.37 269	4.41 270	3.70 270	9.03 270	3.00 269	6.88 271	3.53 266	10.11 271	2.70 262	10.47 269	10.76 269	3.81 269	12.92 273	4.77 270	10.22 271	5.99 272	13.86 273	4.50 274	8.50 271	10.06 273	27.81 273	11.04 272	30.59 273

DGTPSM_ROB	8.63 268	3.68 268	8.73 271	2.98 268	5.70 271	3.37 269	4.41 270	3.70 270	9.03 270	3.00 269	6.85 270	3.53 266	10.07 270	2.70 262	10.47 269	10.76 269	3.81 269	12.91 272	4.74 269	10.22 271	5.98 271	13.86 273	4.49 273	8.50 271	10.06 273	27.81 273	11.04 272	30.59 273

DPSM_ROB	13.01 272	6.29 270	9.52 273	4.44 270	6.37 273	4.34 271	3.59 268	8.20 273	10.79 272	6.64 272	7.87 272	9.69 270	12.99 273	2.80 264	12.81 271	13.68 271	9.16 273	16.58 275	9.87 271	12.33 273	16.73 275	17.95 276	2.26 250	10.56 273	28.34 276	36.91 276	31.06 276	39.57 276

DPSM	13.01 272	6.29 270	9.52 273	4.44 270	6.37 273	4.34 271	3.59 268	8.20 273	10.79 272	6.64 272	7.87 272	9.69 270	12.99 273	2.80 264	12.81 271	13.68 271	9.16 273	16.58 275	9.87 271	12.33 273	16.73 275	17.95 276	2.26 250	10.56 273	28.34 276	36.91 276	31.06 276	39.57 276

HaxPig	16.02 274	19.59 277	18.75 275	21.25 276	20.52 277	21.33 277	22.30 277	17.00 278	14.71 274	19.29 277	17.19 278	17.46 273	12.16 272	22.51 277	17.80 273	14.90 273	17.75 275	9.40 271	18.97 273	15.48 275	9.47 273	7.16 271	23.74 277	15.28 275	4.31 269	12.19 272	6.81 269	15.11 272

PML	8.20 267	7.62 272	3.39 270	9.64 275	5.14 270	9.56 276	5.20 272	6.48 272	18.29 275	6.44 271	3.30 269	16.82 272	29.20 280	5.41 273	6.10 268	3.93 268	7.39 271	2.64 268	20.47 277	4.70 269	3.50 269	3.87 269	3.98 269	4.21 270	6.16 270	4.40 269	16.76 274	6.85 269

MEDIAN_ROB	20.47 275	25.88 278	24.03 279	26.51 278	25.55 279	25.88 279	26.99 278	21.23 279	19.72 276	28.73 279	22.19 279	24.61 278	16.74 275	26.47 278	23.75 275	18.44 274	22.03 279	14.75 274	26.69 279	23.31 276	15.11 274	11.56 272	27.65 279	18.39 276	7.22 271	9.33 271	8.28 271	11.75 271

MyStereo03	26.19 279	12.62 274	19.14 277	8.95 273	12.80 276	8.76 274	7.25 273	16.48 276	21.77 277	13.39 274	15.86 276	19.52 274	26.18 278	5.65 275	25.76 276	27.53 277	18.31 277	33.40 279	19.83 274	24.80 278	33.59 278	36.18 279	4.55 275	21.29 277	56.99 278	74.31 278	62.53 279	79.67 279

MyStereo02	25.72 277	12.62 274	19.14 277	8.95 273	0.00 1	8.76 274	7.25 273	16.48 276	21.77 277	13.39 274	15.86 276	19.52 274	26.18 278	5.65 275	25.76 276	27.53 277	18.31 277	33.40 279	19.83 274	24.80 278	33.59 278	36.18 279	4.55 275	21.29 277	56.99 278	74.31 278	62.53 279	79.67 279

CasAABBNet	26.14 278	12.60 273	19.00 276	8.89 272	12.76 275	8.55 273	7.26 275	16.43 275	21.86 279	13.67 276	15.79 275	19.63 276	26.13 277	5.53 274	25.80 278	27.48 276	18.01 276	33.35 278	20.00 276	24.70 277	33.62 280	35.57 278	4.48 272	21.32 279	57.07 280	74.41 280	62.39 278	79.48 278

AVERAGE_ROB	24.43 276	29.85 279	27.27 280	31.30 279	29.70 280	30.00 280	31.47 279	26.59 280	24.68 280	34.31 280	27.39 280	31.23 279	21.35 276	30.69 280	28.19 279	24.02 275	26.74 280	21.17 277	30.34 280	27.38 280	20.48 277	16.18 275	32.28 280	24.32 280	8.51 272	7.76 270	7.92 270	8.46 270

Low-res two-view benchmark