Low-res two-view results

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

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

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

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

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

CREStereo++_RVC	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

CREStereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

HITNet	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
STStereo	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

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

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

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

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

coex_refinement	0.02 15	0.03 23	0.02 14	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.03 24	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 24	0.02 15	0.03 22	0.02 15

G2L-Stereo	0.02 15	0.03 23	0.02 14	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.03 24	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 24	0.02 15	0.03 22	0.02 15

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

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

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

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

RYNet	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 28	0.03 25	0.02 15	0.02 16	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

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

YMNet	0.03 23	0.03 23	0.03 23	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	0.03 21	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.04 32	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

DFGA-Net	0.04 24	0.06 38	0.03 23	0.06 37	0.03 23	0.05 36	0.03 26	0.05 35	0.03 27	0.05 27	0.03 26	0.05 34	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.05 35	0.03 25	0.05 33	0.03 26	0.06 41	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.06 41	0.03 26	0.06 41	0.03 25

AASNet	0.05 25	0.08 42	0.08 40	0.07 40	0.05 36	0.05 36	0.05 38	0.07 39	0.05 38	0.05 27	0.05 36	0.05 34	0.05 40	0.06 40	0.07 39	0.05 39	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 38	0.05 35	0.05 39	0.04 32	0.05 37	0.05 36	0.05 37	0.05 36	0.05 37

SACVNet	0.05 25	0.08 42	0.08 40	0.07 40	0.05 36	0.05 36	0.05 38	0.07 39	0.05 38	0.05 27	0.05 36	0.05 34	0.05 40	0.06 40	0.07 39	0.05 39	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 38	0.05 35	0.05 39	0.04 32	0.05 37	0.05 36	0.05 37	0.05 36	0.05 37

AACVNet	0.05 25	0.08 42	0.08 40	0.07 40	0.05 36	0.05 36	0.05 38	0.07 39	0.05 38	0.05 27	0.05 36	0.05 34	0.05 40	0.06 40	0.07 39	0.05 39	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 38	0.05 35	0.05 39	0.04 32	0.05 37	0.05 36	0.05 37	0.05 36	0.05 37

ADCS	0.06 28	0.02 14	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.03 187	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.02 15	0.01 9	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 30	0.02 15

FINET	0.07 29	0.08 42	0.07 37	0.08 43	0.07 43	0.08 45	0.07 42	0.08 45	0.07 42	0.08 34	0.07 43	0.08 42	0.07 43	0.07 43	0.07 39	0.07 42	0.07 42	0.07 43	0.07 42	0.07 43	0.08 44	0.07 42	0.07 39	0.06 43	0.07 43	0.07 43	0.08 45	0.06 43

BEATNet_4x	0.08 30	0.03 23	0.06 35	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 218	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

ADCL	0.08 30	0.03 23	0.06 35	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 218	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

ADCMid	0.08 30	0.02 14	0.13 75	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 209	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.07 42	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25

AnyNet_C01	0.08 30	0.03 23	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.46 217	0.02 15	0.03 23	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 28	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.03 22	0.03 25

ADCPNet	0.08 30	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.32 209	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.04 30	0.03 25

SepStereo	0.09 35	0.09 46	0.09 43	0.09 46	0.10 48	0.09 46	0.08 45	0.09 46	0.08 45	0.09 35	0.08 44	0.09 45	0.09 46	0.08 46	0.08 46	0.09 46	0.09 46	0.08 46	0.09 46	0.08 44	0.09 45	0.08 45	0.09 42	0.09 46	0.10 46	0.08 46	0.10 46	0.09 46

APVNet	0.09 35	0.06 38	0.04 25	0.06 37	0.04 32	0.05 36	0.04 33	0.05 35	1.08 241	0.05 27	0.05 36	0.05 34	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

AnonymousM	0.10 37	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 47	0.10 48	0.10 36	0.10 49	0.10 46	0.10 49	0.10 50	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 50

FADNet-RVC-Resample	0.10 37	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 36	0.05 36	0.05 38	0.07 39	0.05 38	0.05 27	0.05 36	0.05 34	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 38	0.05 35	0.04 33	1.53 258	0.04 32	0.05 36	0.05 37	0.06 41	0.05 37

FADNet_RVC	0.10 37	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.04 32	0.05 36	0.04 33	0.04 31	0.04 32	0.03 21	0.04 32	0.04 30	0.03 23	0.04 32	0.03 26	0.03 26	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.03 26	1.63 263	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

PVD	0.10 37	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 47	0.10 48	0.10 36	0.10 49	0.10 46	0.10 49	0.10 50	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 50

SHD	0.10 37	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 47	0.10 48	0.10 36	0.10 49	0.10 46	0.10 49	0.10 50	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 50

SAMSARA	0.10 37	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 47	0.10 48	0.10 36	0.10 49	0.10 46	0.10 49	0.10 50	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 50

XQC	0.10 37	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 47	0.10 48	0.10 36	0.10 49	0.10 46	0.10 49	0.10 50	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 50

RTSC	0.10 37	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 47	0.10 48	0.10 36	0.10 49	0.10 46	0.10 49	0.10 50	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 50

RTS	0.10 37	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 47	0.10 48	0.10 36	0.10 49	0.10 46	0.10 49	0.10 50	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 50

RTSA	0.10 37	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 47	0.10 48	0.10 36	0.10 49	0.10 46	0.10 49	0.10 50	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 50

MADNet+	0.10 37	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 47	0.10 48	0.10 36	0.10 49	0.10 46	0.10 49	0.10 50	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 50

MADNet++	0.10 37	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 47	0.10 48	0.10 36	0.10 49	0.10 46	0.10 49	0.10 50	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 50

LRCNet_RVC	0.11 49	0.12 58	0.09 43	0.12 58	0.09 46	0.12 58	0.09 46	0.12 58	0.09 46	0.12 46	0.09 47	0.11 56	0.09 46	0.09 47	0.09 47	0.09 46	0.12 58	0.16 89	0.21 92	0.09 47	0.12 58	0.09 47	0.09 42	0.09 46	0.12 58	0.28 126	0.12 58	0.09 46

FADNet-RVC	0.11 49	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.04 33	0.05 35	0.04 32	0.04 25	0.04 32	0.04 30	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	1.79 269	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 37

FADNet	0.11 49	0.04 32	0.05 30	0.06 37	0.05 36	0.04 32	0.04 33	0.04 31	0.04 32	0.04 25	0.05 36	0.05 34	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.05 38	0.05 35	0.04 33	1.74 267	0.04 32	0.04 31	0.05 37	0.04 30	0.05 37

ProNet	0.12 52	0.18 73	0.11 60	0.14 61	0.10 48	0.14 62	0.11 60	0.14 60	0.11 60	0.14 47	0.10 49	0.14 60	0.10 49	0.10 50	0.11 60	0.10 48	0.15 68	0.10 48	0.14 60	0.10 48	0.14 60	0.10 49	0.11 58	0.10 49	0.15 66	0.10 47	0.14 61	0.10 50

IPLG	0.12 52	0.15 63	0.12 66	0.14 61	0.11 61	0.14 62	0.11 60	0.14 60	0.11 60	0.15 52	0.11 60	0.14 60	0.11 61	0.12 75	0.11 60	0.11 60	0.14 61	0.11 63	0.14 60	0.11 61	0.14 60	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.14 61	0.11 61	0.14 61	0.11 62

MIPNet	0.12 52	0.15 63	0.12 66	0.14 61	0.11 61	0.14 62	0.11 60	0.14 60	0.11 60	0.15 52	0.11 60	0.14 60	0.11 61	0.12 75	0.11 60	0.11 60	0.14 61	0.11 63	0.15 68	0.11 61	0.14 60	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.14 61	0.11 61	0.14 61	0.11 62

AnyNet_C32	0.12 52	0.03 23	0.07 37	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 256	0.04 32	0.04 30	0.03 23	0.02 15	0.03 26	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.04 31	0.03 26	0.03 22	0.02 15

ADCP+	0.12 52	0.04 32	0.07 37	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.04 33	0.04 31	0.04 32	2.28 248	0.05 36	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 37	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

S2M2	0.13 57	0.14 62	0.10 46	0.14 61	0.10 48	0.15 70	0.10 49	0.30 114	0.10 48	0.14 47	0.17 91	0.14 60	0.10 49	0.10 50	0.10 49	0.10 48	0.14 61	0.10 48	0.14 60	0.10 48	0.14 60	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.15 66	0.10 47	0.14 61	0.10 50

CIPLG	0.13 57	0.15 63	0.12 66	0.14 61	0.11 61	0.14 62	0.11 60	0.15 68	0.11 60	0.15 52	0.11 60	0.15 69	0.11 61	0.12 75	0.12 78	0.11 60	0.15 68	0.11 63	0.15 68	0.11 61	0.14 60	0.11 61	0.11 58	0.12 78	0.15 66	0.12 78	0.15 68	0.12 77

IPLGR_C	0.13 57	0.16 68	0.14 79	0.15 69	0.11 61	0.14 62	0.11 60	0.14 60	0.11 60	0.14 47	0.11 60	0.14 60	0.11 61	0.12 75	0.11 60	0.11 60	0.14 61	0.11 63	0.14 60	0.11 61	0.14 60	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.14 61	0.11 61	0.15 68	0.11 62

IPLGR	0.13 57	0.15 63	0.12 66	0.14 61	0.11 61	0.14 62	0.11 60	0.14 60	0.13 82	0.15 52	0.11 60	0.14 60	0.12 81	0.12 75	0.11 60	0.11 60	0.14 61	0.11 63	0.14 60	0.11 61	0.14 60	0.11 61	0.11 58	0.12 78	0.15 66	0.11 61	0.14 61	0.11 62

ACRE	0.13 57	0.16 68	0.12 66	0.14 61	0.11 61	0.14 62	0.11 60	0.15 68	0.11 60	0.14 47	0.11 60	0.14 60	0.11 61	0.12 75	0.11 60	0.11 60	0.14 61	0.11 63	0.14 60	0.11 61	0.14 60	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.14 61	0.11 61	0.14 61	0.11 62

ICVP	0.13 57	0.16 68	0.11 60	0.16 77	0.11 61	0.16 78	0.11 60	0.16 70	0.11 60	0.16 64	0.11 60	0.16 77	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.16 77	0.11 63	0.16 76	0.11 61	0.16 76	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.16 77	0.11 61	0.16 76	0.11 62
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCRef	0.13 57	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 32	0.09 46	0.04 31	0.04 32	2.46 259	0.04 32	0.04 30	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 37	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

GMStereo	0.14 64	0.13 60	0.14 79	0.14 61	0.14 87	0.14 62	0.14 84	0.14 60	0.14 86	0.14 47	0.14 86	0.14 60	0.14 87	0.14 86	0.14 87	0.14 86	0.14 61	0.14 86	0.14 60	0.14 87	0.14 60	0.14 87	0.14 83	0.14 86	0.14 61	0.14 84	0.14 61	0.14 87
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HSM	0.14 64	0.17 72	0.11 60	0.17 80	0.11 61	0.17 79	0.12 78	0.17 74	0.11 60	0.17 68	0.11 60	0.17 81	0.11 61	0.12 75	0.12 78	0.12 76	0.17 80	0.12 80	0.17 78	0.12 80	0.17 79	0.12 79	0.12 76	0.12 78	0.17 79	0.12 78	0.17 79	0.12 77

ELAS_RVC	0.14 64	0.18 73	0.11 60	0.19 86	0.11 61	0.18 81	0.13 82	0.16 70	0.11 60	0.17 68	0.11 60	0.14 60	0.11 61	0.09 47	0.11 60	0.12 76	0.17 80	0.10 48	0.18 82	0.11 61	0.18 81	0.11 61	0.10 45	0.11 63	0.19 85	0.11 61	0.19 83	0.12 77
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 64	0.19 78	0.11 60	0.20 88	0.11 61	0.20 88	0.12 78	0.18 76	0.12 76	0.18 70	0.12 79	0.19 87	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.18 84	0.11 63	0.19 86	0.11 61	0.19 85	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.20 88	0.11 61	0.20 87	0.12 77
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.14 64	0.23 87	0.10 46	0.19 86	0.11 61	0.20 88	0.11 60	0.16 70	0.10 48	0.15 52	0.11 60	0.15 69	0.11 61	0.09 47	0.11 60	0.11 60	0.16 77	0.10 48	0.17 78	0.11 61	0.18 81	0.11 61	0.09 42	0.10 49	0.18 82	0.11 61	0.19 83	0.12 77
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDVS	0.15 69	0.18 73	0.13 75	0.18 83	0.13 84	0.19 86	0.13 82	0.18 76	0.13 82	0.18 70	0.13 85	0.18 84	0.13 86	0.13 82	0.13 83	0.13 82	0.18 84	0.13 83	0.18 82	0.13 86	0.18 81	0.13 84	0.13 81	0.10 49	0.19 85	0.14 84	0.19 83	0.13 85

BEATNet-Init1	0.15 69	0.07 40	0.10 46	0.08 43	0.07 43	0.07 43	0.07 42	0.07 39	0.07 42	2.19 244	0.08 44	0.08 42	0.07 43	0.07 43	0.07 39	0.07 42	0.08 44	0.07 43	0.08 44	0.08 44	0.07 42	0.07 42	0.07 39	0.07 44	0.08 44	0.07 43	0.07 43	0.07 44

DeepPrunerF	0.15 69	0.07 40	0.10 46	0.08 43	0.07 43	0.07 43	0.07 42	0.07 39	0.07 42	2.19 244	0.08 44	0.08 42	0.07 43	0.07 43	0.07 39	0.07 42	0.08 44	0.07 43	0.08 44	0.08 44	0.07 42	0.07 42	0.07 39	0.07 44	0.08 44	0.07 43	0.07 43	0.07 44

DeepPruner_ROB	0.15 69	0.18 73	0.12 66	0.18 83	0.12 80	0.18 81	0.12 78	0.18 76	0.13 82	0.18 70	0.12 79	0.18 84	0.12 81	0.13 82	0.12 78	0.13 82	0.18 84	0.13 83	0.18 82	0.12 80	0.19 85	0.12 79	0.13 81	0.12 78	0.18 82	0.12 78	0.18 81	0.12 77

LALA_ROB	0.15 69	0.21 81	0.12 66	0.21 92	0.12 80	0.20 88	0.14 84	0.20 79	0.12 76	0.22 78	0.12 79	0.16 77	0.12 81	0.10 50	0.12 78	0.12 76	0.21 93	0.11 63	0.22 93	0.12 80	0.20 88	0.12 79	0.11 58	0.12 78	0.21 93	0.14 84	0.21 91	0.13 85

GCAP-BAT	0.17 74	1.25 213	0.20 96	0.15 69	0.11 61	0.15 70	0.11 60	0.21 83	0.11 60	0.15 52	0.11 60	0.15 69	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.15 68	0.11 63	0.15 68	0.11 61	0.15 69	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.15 66	0.11 61	0.15 68	0.11 62

test_for_model	0.17 74	1.25 213	0.20 96	0.15 69	0.11 61	0.15 70	0.11 60	0.21 83	0.11 60	0.15 52	0.11 60	0.15 69	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.15 68	0.11 63	0.15 68	0.11 61	0.15 69	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.15 66	0.11 61	0.15 68	0.11 62

testlalala2	0.17 74	1.25 213	0.20 96	0.15 69	0.11 61	0.15 70	0.11 60	0.21 83	0.11 60	0.15 52	0.11 60	0.15 69	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.15 68	0.11 63	0.15 68	0.11 61	0.15 69	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.15 66	0.11 61	0.15 68	0.11 62

testlalala	0.17 74	1.25 213	0.20 96	0.15 69	0.11 61	0.15 70	0.11 60	0.21 83	0.11 60	0.15 52	0.11 60	0.15 69	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.15 68	0.11 63	0.15 68	0.11 61	0.15 69	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.15 66	0.11 61	0.15 68	0.11 62

testlalala_base	0.17 74	1.25 213	0.20 96	0.15 69	0.11 61	0.15 70	0.11 60	0.21 83	0.11 60	0.15 52	0.11 60	0.15 69	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.15 68	0.11 63	0.15 68	0.11 61	0.15 69	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.15 66	0.11 61	0.15 68	0.11 62

GCAP-Stereo	0.17 74	1.25 213	0.20 96	0.15 69	0.11 61	0.15 70	0.11 60	0.21 83	0.11 60	0.15 52	0.11 60	0.15 69	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.15 68	0.11 63	0.15 68	0.11 61	0.15 69	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.15 66	0.11 61	0.15 68	0.11 62

IGEV_Zeroshot_test	0.18 80	0.22 83	0.18 90	0.21 92	0.18 100	0.20 88	0.17 93	0.20 79	0.16 88	0.25 88	0.16 89	0.21 91	0.17 93	0.16 91	0.18 98	0.15 89	0.20 89	0.16 89	0.20 88	0.18 100	0.21 91	0.17 95	0.17 88	0.17 92	0.20 88	0.17 93	0.20 87	0.16 89

dd	0.18 80	0.22 83	0.16 81	0.22 94	0.15 88	0.22 95	0.15 88	0.21 83	0.15 87	0.21 76	0.15 87	0.21 91	0.15 89	0.15 88	0.15 89	0.15 89	0.22 95	0.14 86	0.22 93	0.14 87	0.22 94	0.15 89	0.16 86	0.15 89	0.23 100	0.15 88	0.22 93	0.16 89

dad	0.18 80	0.23 87	0.16 81	0.22 94	0.15 88	0.22 95	0.15 88	0.22 91	0.16 88	0.21 76	0.15 87	0.22 94	0.15 89	0.15 88	0.16 91	0.17 91	0.23 100	0.17 93	0.23 100	0.15 90	0.22 94	0.15 89	0.15 85	0.15 89	0.22 95	0.15 88	0.22 93	0.16 89

MSKI-zero shot	0.19 83	0.21 81	0.16 81	0.22 94	0.16 91	0.23 103	0.17 93	0.22 91	0.17 93	0.22 78	0.17 91	0.22 94	0.16 91	0.19 102	0.16 91	0.17 91	0.23 100	0.16 89	0.22 93	0.16 91	0.22 94	0.17 95	0.16 86	0.17 92	0.22 95	0.19 103	0.22 93	0.16 89

MIM_Stereo	0.19 83	0.23 87	0.18 90	0.22 94	0.16 91	0.22 95	0.16 91	0.21 83	0.16 88	0.22 78	0.17 91	0.21 91	0.17 93	0.20 103	0.18 98	0.17 91	0.22 95	0.18 102	0.22 93	0.16 91	0.21 91	0.16 91	0.17 88	0.17 92	0.21 93	0.16 91	0.22 93	0.20 105

UNet	0.19 83	0.13 60	0.09 43	0.13 60	0.09 46	0.13 60	0.09 46	0.13 59	0.09 46	0.90 175	0.09 47	0.13 59	0.09 46	0.10 50	0.09 47	0.70 209	0.13 60	0.09 47	0.13 58	0.10 48	0.91 209	0.09 47	0.10 45	0.09 46	0.13 59	0.10 47	0.13 60	0.09 46

iResNet	0.19 83	0.23 87	0.17 85	0.22 94	0.17 94	0.22 95	0.19 103	0.22 91	0.17 93	0.22 78	0.17 91	0.22 94	0.17 93	0.17 92	0.17 94	0.17 91	0.22 95	0.17 93	0.22 93	0.17 94	0.23 100	0.17 95	0.18 98	0.17 92	0.23 100	0.17 93	0.23 101	0.17 95

ACV-stereo	0.20 87	0.23 87	0.17 85	0.23 101	0.17 94	0.23 103	0.17 93	0.23 99	0.17 93	0.23 84	0.17 91	0.23 100	0.17 93	0.17 92	0.17 94	0.17 91	0.24 105	0.17 93	0.23 100	0.17 94	0.24 103	0.17 95	0.17 88	0.17 92	0.23 100	0.17 93	0.23 101	0.17 95

DAS	0.20 87	0.20 79	0.20 96	0.20 88	0.20 106	0.20 88	0.20 105	0.20 79	0.20 104	0.20 74	0.20 105	0.20 89	0.20 104	0.20 103	0.20 106	0.20 100	0.20 89	0.20 108	0.20 88	0.20 107	0.20 88	0.20 106	0.20 103	0.20 105	0.20 88	0.20 104	0.20 87	0.20 105

ASD4	0.20 87	0.20 79	0.20 96	0.20 88	0.20 106	0.20 88	0.20 105	0.20 79	0.20 104	0.20 74	0.20 105	0.20 89	0.20 104	0.20 103	0.20 106	0.20 100	0.20 89	0.20 108	0.20 88	0.20 107	0.20 88	0.20 106	0.20 103	0.20 105	0.20 88	0.20 104	0.20 87	0.20 105

iResNetv2_ROB	0.20 87	0.22 83	0.19 94	0.23 101	0.19 104	0.22 95	0.17 93	0.22 91	0.17 93	0.22 78	0.17 91	0.22 94	0.17 93	0.18 98	0.18 98	0.19 99	0.22 95	0.17 93	0.23 100	0.17 94	0.25 104	0.18 102	0.17 88	0.18 102	0.23 100	0.17 93	0.25 109	0.17 95

ITSA-stereo	0.21 91	0.16 68	0.12 66	0.16 77	0.13 84	0.18 81	0.14 84	0.16 70	1.89 275	0.16 64	0.12 79	0.17 81	0.12 81	0.13 82	0.13 83	0.13 82	0.17 80	0.13 83	0.17 78	0.12 80	0.16 76	0.12 79	0.12 76	0.12 78	0.17 79	0.12 78	0.16 76	0.12 77

Pointernet	0.22 92	0.41 127	0.38 142	0.22 94	0.17 94	0.22 95	0.17 93	0.41 143	0.17 93	0.22 78	0.17 91	0.22 94	0.17 93	0.18 98	0.18 98	0.18 96	0.23 100	0.18 102	0.23 100	0.18 100	0.23 100	0.18 102	0.17 88	0.17 92	0.22 95	0.18 101	0.22 93	0.17 95

JetRed	0.22 92	0.11 57	0.12 66	0.11 57	0.11 61	0.11 57	0.11 60	0.11 57	0.11 60	2.93 269	0.11 60	0.11 56	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.12 76	0.11 57	0.11 63	0.11 57	0.11 61	0.11 57	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.11 57	0.11 61	0.11 57	0.11 62

JetBlue	0.23 94	0.12 58	0.13 75	0.12 58	0.12 80	0.12 58	0.11 60	0.14 60	0.12 76	3.07 270	0.12 79	0.12 58	0.11 61	0.11 64	0.13 83	0.13 82	0.12 58	0.12 80	0.13 58	0.11 61	0.12 58	0.13 84	0.12 76	0.14 86	0.13 59	0.12 78	0.12 58	0.11 62

SFCPSM	0.23 94	0.18 73	0.13 75	0.18 83	0.12 80	0.18 81	0.80 222	0.17 74	0.12 76	0.88 174	0.12 79	0.17 81	0.12 81	0.13 82	0.12 78	0.12 76	0.18 84	0.12 80	0.18 82	0.12 80	1.18 232	0.13 84	0.12 76	0.12 78	0.18 82	0.13 83	0.18 81	0.12 77

S2M2_XL	0.24 96	1.32 220	0.86 210	0.17 80	0.11 61	0.17 79	0.11 60	1.05 216	0.12 76	0.16 64	0.11 60	0.16 77	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.17 80	0.11 63	0.17 78	0.11 61	0.17 79	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.17 79	0.11 61	0.17 79	0.11 62

LoS_RVC	0.25 97	0.25 99	0.25 112	0.25 109	0.25 116	0.25 112	0.25 116	0.25 104	0.25 115	0.25 88	0.25 119	0.25 108	0.25 117	0.26 119	0.25 119	0.26 115	0.25 110	0.25 118	0.26 113	0.25 119	0.25 104	0.25 115	0.25 114	0.25 117	0.25 111	0.25 117	0.25 109	0.25 117

tt_ll	0.25 97	0.25 99	0.25 112	0.25 109	0.25 116	0.25 112	0.25 116	0.25 104	0.25 115	0.25 88	0.25 119	0.25 108	0.25 117	0.26 119	0.25 119	0.26 115	0.25 110	0.25 118	0.26 113	0.25 119	0.25 104	0.25 115	0.25 114	0.25 117	0.25 111	0.25 117	0.25 109	0.25 117

CAS	0.25 97	0.25 99	0.25 112	0.25 109	0.26 118	0.26 118	0.26 118	0.25 104	0.25 115	0.25 88	0.25 119	0.25 108	0.25 117	0.25 117	0.25 119	0.25 112	0.26 116	0.25 118	0.26 113	0.26 123	0.25 104	0.25 115	0.25 114	0.26 121	0.25 111	0.26 121	0.25 109	0.25 117

LoS	0.25 97	0.25 99	0.27 116	0.27 115	0.26 118	0.25 112	0.26 118	0.26 109	0.25 115	0.26 94	0.25 119	0.25 108	0.25 117	0.26 119	0.25 119	0.25 112	0.25 110	0.25 118	0.25 110	0.25 119	0.27 111	0.25 115	0.26 118	0.26 121	0.26 115	0.25 117	0.25 109	0.25 117
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
castereo++	0.26 101	1.28 219	1.07 227	0.15 69	0.13 84	0.15 70	0.14 84	1.22 229	0.13 82	0.16 64	0.17 91	0.16 77	0.14 87	0.14 86	0.15 89	0.14 86	0.15 68	0.14 86	0.16 76	0.14 87	0.16 76	0.14 87	0.14 83	0.14 86	0.16 77	0.14 84	0.16 76	0.15 88

model_zeroshot	0.27 102	0.30 109	0.19 94	0.36 134	0.23 114	0.25 112	0.27 122	0.33 117	0.21 107	0.35 103	0.22 111	0.25 108	0.27 125	0.26 119	0.23 114	0.26 115	0.35 128	0.22 111	0.36 130	0.23 116	0.25 104	0.27 122	0.27 120	0.23 114	0.36 130	0.22 111	0.25 109	0.27 125

DCVSM-stereo	0.27 102	0.38 121	0.22 105	0.38 140	0.22 109	0.38 142	0.22 110	0.29 112	0.22 110	0.29 96	0.22 111	0.29 119	0.22 111	0.22 109	0.21 108	0.21 103	0.38 139	0.22 111	0.38 138	0.22 111	0.38 132	0.22 109	0.21 105	0.25 117	0.38 137	0.21 108	0.38 135	0.21 109

DLNR_Zeroshot_test	0.27 102	0.30 109	0.23 107	0.30 120	0.22 109	0.31 122	0.24 114	0.29 112	0.23 113	0.38 112	0.23 114	0.29 119	0.23 115	0.22 109	0.23 114	0.23 108	0.30 121	0.34 147	0.29 119	0.23 116	0.29 115	0.29 138	0.22 108	0.23 114	0.30 120	0.23 114	0.30 119	0.23 115

HGLStereo	0.27 102	0.25 99	0.21 104	0.35 130	0.21 108	0.35 129	0.21 108	0.34 123	0.21 107	0.39 115	0.21 108	0.34 125	0.21 109	0.22 109	0.21 108	0.21 103	0.35 128	0.22 111	0.35 127	0.22 111	0.35 123	0.22 109	0.21 105	0.21 108	0.35 128	0.21 108	0.35 127	0.21 109

iResNet_ROB	0.28 106	0.32 113	0.24 111	0.33 124	0.26 118	0.32 124	0.24 114	0.33 117	0.25 115	0.33 98	0.24 117	0.35 128	0.24 116	0.23 113	0.24 118	0.25 112	0.32 123	0.24 117	0.36 130	0.24 118	0.32 117	0.28 128	0.24 113	0.24 116	0.32 122	0.24 116	0.33 121	0.24 116

IMH-64-1	0.29 107	0.23 87	0.23 107	0.23 101	0.22 109	0.22 95	0.23 112	0.22 91	0.22 110	2.02 237	0.23 114	0.23 100	0.22 111	0.23 113	0.23 114	0.23 108	0.23 100	0.22 111	0.23 100	0.22 111	0.22 94	0.22 109	0.22 108	0.22 111	0.22 95	0.22 111	0.22 93	0.22 111

IMH-64	0.29 107	0.23 87	0.23 107	0.23 101	0.22 109	0.22 95	0.23 112	0.22 91	0.22 110	2.02 237	0.23 114	0.23 100	0.22 111	0.23 113	0.23 114	0.23 108	0.23 100	0.22 111	0.23 100	0.22 111	0.22 94	0.22 109	0.22 108	0.22 111	0.22 95	0.22 111	0.22 93	0.22 111

UPFNet	0.29 107	0.24 95	0.16 81	0.24 106	0.16 91	0.24 107	0.16 91	0.23 99	0.16 88	1.19 200	0.16 89	0.23 100	0.16 91	0.17 92	0.16 91	0.89 221	0.24 105	0.16 89	0.24 106	0.18 100	1.20 235	0.16 91	0.17 88	0.16 91	0.24 106	0.16 91	0.24 103	0.16 89

WAO-6	0.30 110	0.22 83	0.23 107	0.22 94	0.23 114	0.23 103	0.22 110	0.22 91	0.23 113	2.21 247	0.22 111	0.22 94	0.22 111	0.22 109	0.22 112	0.23 108	0.22 95	0.23 116	0.22 93	0.22 111	0.22 94	0.22 109	0.22 108	0.22 111	0.23 100	0.23 114	0.22 93	0.22 111

anonymity	0.30 110	0.34 115	0.27 116	0.33 124	0.27 123	0.33 125	0.28 129	0.33 117	0.28 129	0.33 98	0.28 130	0.33 123	0.28 127	0.28 131	0.28 131	0.28 125	0.34 125	0.28 126	0.34 125	0.28 128	0.34 119	0.27 122	0.27 120	0.27 125	0.34 125	0.28 126	0.34 125	0.28 128

iRaft-Stereo_20w	0.30 110	0.46 139	0.27 116	0.34 126	0.26 118	0.35 129	0.28 129	0.34 123	0.26 122	0.34 101	0.26 123	0.34 125	0.26 123	0.26 119	0.26 124	0.26 115	0.34 125	0.26 122	0.34 125	0.26 123	0.34 119	0.26 121	0.26 118	0.26 121	0.34 125	0.26 121	0.34 125	0.26 122

MMNet	0.30 110	0.24 95	0.17 85	0.24 106	0.17 94	0.24 107	0.17 93	0.23 99	0.18 100	1.21 203	0.17 91	0.23 100	0.17 93	0.17 92	0.17 94	0.89 221	0.24 105	0.17 93	0.24 106	0.17 94	1.22 237	0.16 91	0.17 88	0.17 92	0.24 106	0.17 93	0.24 103	0.17 95

delet	0.30 110	0.24 95	0.17 85	0.24 106	0.17 94	0.24 107	0.17 93	0.23 99	0.16 88	1.21 203	0.17 91	0.24 106	0.17 93	0.17 92	0.17 94	0.91 225	0.24 105	0.17 93	0.24 106	0.17 94	1.23 239	0.17 95	0.17 88	0.17 92	0.24 106	0.17 93	0.24 103	0.17 95

psm_up	0.30 110	0.24 95	0.17 85	0.25 109	0.17 94	0.24 107	0.17 93	0.24 103	0.17 93	1.20 202	0.17 91	0.23 100	0.17 93	0.17 92	0.18 98	0.90 224	0.24 105	0.17 93	0.25 110	0.17 94	1.24 242	0.17 95	0.17 88	0.17 92	0.24 106	0.17 93	0.24 103	0.17 95

MLCV	0.30 110	0.33 114	0.28 119	0.34 126	0.28 127	0.33 125	0.28 129	0.33 117	0.29 137	0.33 98	0.27 127	0.33 123	0.28 127	0.26 119	0.29 139	0.28 125	0.33 124	0.28 126	0.33 122	0.28 128	0.33 118	0.27 122	0.28 125	0.28 129	0.33 123	0.28 126	0.33 121	0.28 128

DN-CSS_ROB	0.30 110	0.34 115	0.29 124	0.34 126	0.27 123	0.34 127	0.28 129	0.33 117	0.27 124	0.34 101	0.27 127	0.34 125	0.28 127	0.29 133	0.27 127	0.26 115	0.35 128	0.29 135	0.33 122	0.28 128	0.34 119	0.28 128	0.28 125	0.27 125	0.34 125	0.28 126	0.33 121	0.28 128

UNDER WATER-64	0.31 118	0.25 99	0.25 112	0.26 114	0.26 118	0.25 112	0.26 118	0.25 104	0.26 122	1.69 224	0.26 123	0.25 108	0.25 117	0.25 117	0.26 124	0.26 115	0.25 110	0.26 122	0.26 113	0.26 123	0.25 104	0.25 115	0.25 114	0.25 117	0.26 115	0.26 121	0.25 109	0.26 122

LG-Stereo_L2	0.32 119	0.45 136	0.36 139	0.37 136	0.27 123	0.37 138	0.27 122	0.43 148	0.27 124	0.36 109	0.31 144	0.36 134	0.27 125	0.27 126	0.27 127	0.30 135	0.37 136	0.27 125	0.37 134	0.27 127	0.37 129	0.27 122	0.27 120	0.27 125	0.37 134	0.27 124	0.37 133	0.27 125

CASnet	0.32 119	0.53 155	0.34 136	0.27 115	0.31 145	0.34 127	0.29 142	0.31 115	0.32 142	0.25 88	0.31 144	0.27 116	0.40 168	0.45 168	0.27 127	0.30 135	0.26 116	0.40 166	0.28 118	0.37 158	0.28 113	0.39 164	0.29 131	0.40 167	0.29 119	0.28 126	0.24 103	0.30 143
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.32 119	0.45 136	0.29 124	0.36 134	0.29 137	0.36 134	0.29 142	0.36 130	0.29 137	0.35 103	0.29 138	0.35 128	0.28 127	0.27 126	0.28 131	0.28 125	0.35 128	0.28 126	0.35 127	0.28 128	0.35 123	0.28 128	0.29 131	0.29 137	0.36 130	0.29 139	0.36 130	0.29 137

RSM	0.33 122	0.36 119	0.31 131	0.39 151	0.32 147	0.36 134	0.30 145	0.35 126	0.38 155	0.35 103	0.31 144	0.35 128	0.30 139	0.30 136	0.31 144	0.30 135	0.36 133	0.31 142	0.36 130	0.30 142	0.36 127	0.31 143	0.31 141	0.31 143	0.36 130	0.31 145	0.36 130	0.31 146

SQANet	0.33 122	0.28 106	0.28 119	0.28 119	0.28 127	0.29 120	0.28 129	0.28 110	0.28 129	1.59 221	0.28 130	0.28 118	0.28 127	0.28 131	0.28 131	0.28 125	0.28 119	0.28 126	0.29 119	0.28 128	0.28 113	0.28 128	0.28 125	0.28 129	0.28 118	0.28 126	0.28 117	0.28 128

DGSMNet	0.33 122	0.42 133	0.28 119	0.40 152	0.28 127	0.40 152	0.28 129	0.40 141	0.28 129	0.40 120	0.28 130	0.39 143	0.28 127	0.27 126	0.28 131	0.28 125	0.40 153	0.28 126	0.42 158	0.29 137	0.41 146	0.31 143	0.29 131	0.28 129	0.41 151	0.28 126	0.42 153	0.29 137

castereo	0.34 125	1.59 225	1.39 245	0.17 80	0.15 88	0.18 81	0.26 118	1.74 244	0.17 93	0.19 73	0.18 102	0.18 84	0.20 104	0.20 103	0.22 112	0.21 103	0.18 84	0.17 93	0.19 86	0.16 91	0.18 81	0.20 106	0.17 88	0.21 108	0.19 85	0.17 93	0.19 83	0.16 89

RAFT-Test	0.34 125	0.45 136	0.30 128	0.38 140	0.32 147	0.40 152	0.32 149	0.39 139	0.32 142	0.39 115	0.30 141	0.37 136	0.29 136	0.30 136	0.30 141	0.29 133	0.38 139	0.30 139	0.38 138	0.29 137	0.38 132	0.29 138	0.29 131	0.30 141	0.38 137	0.30 142	0.38 135	0.30 143

RAFT + AFF	0.34 125	0.29 107	0.32 134	0.31 122	0.30 142	0.39 149	0.32 149	0.39 139	0.30 139	0.39 115	0.32 147	0.39 143	0.32 144	0.35 144	0.36 152	0.32 144	0.38 139	0.31 142	0.38 138	0.31 146	0.38 132	0.28 128	0.37 154	0.34 149	0.38 137	0.30 142	0.38 135	0.28 128

ETE_ROB	0.35 128	0.35 118	0.35 137	0.35 130	0.35 154	0.35 129	0.35 151	0.35 126	0.35 150	0.35 103	0.35 152	0.35 128	0.35 150	0.35 144	0.35 149	0.35 149	0.35 128	0.35 151	0.35 127	0.35 153	0.35 123	0.35 149	0.35 149	0.35 153	0.35 128	0.35 151	0.35 127	0.35 152

GREAT-IGEV	0.36 129	0.46 139	0.33 135	0.43 162	0.30 142	0.43 162	0.30 145	0.45 150	0.30 139	0.42 128	0.30 141	0.43 156	0.30 139	0.30 136	0.30 141	0.30 135	0.43 159	0.30 139	0.43 159	0.30 142	0.43 152	0.30 141	0.30 139	0.30 141	0.43 157	0.30 142	0.43 155	0.30 143

EKT-Stereo	0.36 129	0.50 152	0.30 128	0.40 152	0.29 137	0.40 152	0.29 142	0.35 126	0.30 139	0.47 137	0.30 141	0.35 128	0.32 144	0.29 133	0.34 147	0.33 145	0.59 187	0.31 142	0.39 149	0.29 137	0.37 129	0.38 155	0.29 131	0.31 143	0.58 190	0.28 126	0.51 176	0.29 137

GEStereo_RVC	0.36 129	0.23 87	0.18 90	0.23 101	0.18 100	0.23 103	0.19 103	0.22 91	0.19 102	0.24 85	0.20 105	0.24 106	0.18 102	0.18 98	0.18 98	0.21 103	0.25 110	0.18 102	0.22 93	0.18 100	0.23 100	0.18 102	0.19 101	0.20 105	0.23 100	0.20 104	4.43 289	0.19 103

DMCA	0.36 129	0.38 121	0.37 140	0.35 130	0.35 154	0.35 129	0.36 155	0.35 126	0.36 153	0.36 109	0.37 158	0.36 134	0.36 155	0.36 149	0.35 149	0.37 153	0.36 133	0.36 153	0.36 130	0.36 157	0.36 127	0.35 149	0.36 152	0.36 156	0.37 134	0.36 154	0.36 130	0.36 155

XPNet_ROB	0.37 133	0.37 120	0.37 140	0.37 136	0.37 157	0.37 138	0.37 159	0.37 131	0.37 154	0.37 111	0.37 158	0.37 136	0.37 156	0.37 150	0.37 155	0.37 153	0.37 136	0.37 155	0.37 134	0.37 158	0.37 129	0.37 152	0.37 154	0.37 158	0.37 134	0.37 158	0.37 133	0.37 156

GIP-stereo	0.38 134	0.56 159	0.40 146	0.45 165	0.33 149	0.44 164	0.35 151	0.49 164	0.33 145	0.43 129	0.32 147	0.42 152	0.31 141	0.33 139	0.33 146	0.34 146	0.40 153	0.32 146	0.40 150	0.32 147	0.43 152	0.38 155	0.33 144	0.32 145	0.43 157	0.32 147	0.42 153	0.34 151

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 134	1.06 198	0.54 180	0.59 193	0.27 123	0.46 165	0.27 122	0.46 151	0.27 124	0.46 134	0.27 127	0.46 159	0.26 123	0.27 126	0.27 127	0.26 115	0.46 161	0.26 122	0.45 162	0.30 142	0.46 155	0.27 122	0.27 120	0.27 125	0.46 160	0.27 124	0.45 157	0.26 122

CES	0.38 134	0.34 115	0.44 156	0.43 162	0.33 149	0.37 138	0.44 177	0.37 131	0.38 155	0.45 132	0.35 152	0.35 128	0.41 169	0.45 168	0.36 152	0.36 151	0.36 133	0.45 175	0.43 159	0.35 153	0.34 119	0.46 174	0.36 152	0.36 156	0.42 156	0.34 150	0.35 127	0.38 159

PML	0.39 137	0.56 159	0.29 124	0.55 187	0.28 127	0.56 189	0.28 129	0.51 171	0.28 129	0.50 140	0.28 130	0.51 177	0.28 127	0.29 133	0.28 131	0.29 133	0.56 185	0.29 135	0.57 193	0.28 128	0.56 183	0.28 128	0.28 125	0.29 137	0.56 187	0.28 126	0.56 184	0.28 128

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 138	2.14 242	1.91 268	0.20 88	0.18 100	0.19 86	0.17 93	2.23 254	0.19 102	0.24 85	0.21 108	0.19 87	0.21 109	0.20 103	0.18 98	0.20 100	0.20 89	0.18 102	0.20 88	0.19 105	0.19 85	0.17 95	0.18 98	0.17 92	0.20 88	0.20 104	0.21 91	0.19 103

GASTEREO	0.41 139	0.54 156	0.44 156	0.48 175	0.35 154	0.48 177	0.35 151	0.53 174	0.35 150	0.46 134	0.35 152	0.46 159	0.35 150	0.35 144	0.35 149	0.35 149	0.47 165	0.35 151	0.47 167	0.35 153	0.47 159	0.38 155	0.35 149	0.35 153	0.48 171	0.35 151	0.47 162	0.35 152

GwcNet-ADL	0.41 139	0.41 127	0.41 148	0.41 158	0.41 168	0.41 155	0.41 170	0.41 143	0.41 167	0.41 121	0.41 171	0.41 148	0.41 169	0.41 160	0.41 170	0.41 163	0.41 155	0.41 168	0.41 154	0.41 169	0.41 146	0.41 168	0.41 166	0.41 168	0.41 151	0.41 168	0.41 149	0.41 168

PSMNet-ADL	0.41 139	0.41 127	0.41 148	0.41 158	0.41 168	0.41 155	0.41 170	0.41 143	0.41 167	0.41 121	0.41 171	0.41 148	0.41 169	0.41 160	0.41 170	0.41 163	0.41 155	0.41 168	0.41 154	0.41 169	0.41 146	0.41 168	0.41 166	0.41 168	0.41 151	0.41 168	0.41 149	0.41 168

GANet-ADL	0.41 139	0.41 127	0.41 148	0.41 158	0.41 168	0.41 155	0.41 170	0.41 143	0.41 167	0.41 121	0.41 171	0.41 148	0.41 169	0.41 160	0.41 170	0.41 163	0.41 155	0.41 168	0.41 154	0.41 169	0.41 146	0.41 168	0.41 166	0.41 168	0.41 151	0.41 168	0.41 149	0.41 168

ADLNet	0.41 139	0.41 127	0.41 148	0.41 158	0.41 168	0.41 155	0.41 170	0.41 143	0.41 167	0.41 121	0.41 171	0.41 148	0.41 169	0.41 160	0.41 170	0.41 163	0.41 155	0.41 168	0.41 154	0.41 169	0.41 146	0.41 168	0.41 166	0.41 168	0.41 151	0.41 168	0.41 149	0.41 168

DEFOM-Stereo	0.43 144	1.60 227	1.47 248	0.30 120	0.28 127	0.31 122	0.28 129	1.65 242	0.25 115	0.29 96	0.26 123	0.30 121	0.29 136	0.27 126	0.26 124	0.26 115	0.30 121	0.29 135	0.30 121	0.26 123	0.29 115	0.29 138	0.27 120	0.26 121	0.30 120	0.29 139	0.30 119	0.29 137

GES	0.43 144	0.41 127	0.31 131	0.35 130	0.30 142	0.47 171	0.28 129	0.33 117	0.28 129	0.35 103	0.29 138	2.95 273	0.38 159	0.35 144	0.30 141	0.34 146	0.34 125	0.30 139	0.33 122	0.30 142	0.35 123	0.30 141	0.33 144	0.33 147	0.33 123	0.31 145	0.33 121	0.29 137

MSCF	0.44 146	0.60 165	0.47 160	0.50 180	0.40 166	0.50 181	0.38 162	0.57 179	0.38 155	0.48 138	0.38 161	0.48 169	0.38 159	0.38 152	0.38 157	0.38 156	0.49 174	0.38 158	0.49 177	0.39 167	0.50 171	0.38 155	0.38 158	0.38 159	0.49 174	0.38 160	0.49 172	0.38 159

LG-Stereo_L1	0.44 146	0.58 163	0.49 172	0.51 183	0.38 161	0.51 183	0.38 162	0.56 177	0.38 155	0.50 140	0.38 161	0.50 174	0.38 159	0.38 152	0.38 157	0.38 156	0.52 179	0.38 158	0.52 185	0.38 162	0.51 173	0.38 155	0.38 158	0.38 159	0.52 181	0.38 160	0.51 176	0.40 166

FCDSN-DC	0.44 146	0.31 111	0.35 137	0.34 126	0.28 127	0.35 129	0.30 145	0.32 116	0.25 115	1.32 209	0.24 117	1.00 220	0.32 144	0.35 144	0.34 147	0.30 135	0.72 199	0.37 155	0.48 174	0.32 147	0.53 179	0.49 188	0.23 112	0.29 137	0.50 175	0.42 173	0.61 190	0.71 214
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LG-Stereo_Zeroshot	0.45 149	0.57 161	0.45 158	0.54 185	0.37 157	0.53 187	0.37 159	0.56 177	0.40 164	0.53 146	0.38 161	0.53 181	0.37 156	0.37 150	0.37 155	0.37 153	0.55 182	0.38 158	0.53 187	0.37 158	0.53 179	0.37 152	0.37 154	0.39 166	0.54 184	0.37 158	0.54 182	0.37 156

WAO-7	0.46 150	0.38 121	0.38 142	0.38 140	0.38 161	0.38 142	0.38 162	0.38 133	0.38 155	2.57 263	0.38 161	0.38 139	0.38 159	0.38 152	0.38 157	0.38 156	0.38 139	0.38 158	0.38 138	0.38 162	0.38 132	0.38 155	0.38 158	0.38 159	0.38 137	0.38 160	0.38 135	0.38 159

Venus	0.46 150	0.38 121	0.40 146	0.38 140	0.38 161	0.39 149	0.38 162	0.38 133	0.38 155	2.71 265	0.38 161	0.38 139	0.38 159	0.38 152	0.38 157	0.38 156	0.38 139	0.38 158	0.38 138	0.38 162	0.38 132	0.38 155	0.38 158	0.38 159	0.38 137	0.38 160	0.39 145	0.38 159

HanzoNet	0.47 152	0.39 125	0.38 142	0.38 140	0.38 161	0.38 142	0.38 162	0.40 141	0.38 155	2.63 264	0.38 161	0.38 139	0.38 159	0.38 152	0.38 157	0.39 162	0.38 139	0.38 158	0.38 138	0.42 174	0.38 132	0.39 164	0.39 164	0.38 159	0.38 137	0.38 160	0.38 135	0.39 165

IMH	0.47 152	0.40 126	0.39 145	0.38 140	0.38 161	0.38 142	0.38 162	0.38 133	0.40 164	2.79 267	0.38 161	0.38 139	0.38 159	0.38 152	0.38 157	0.38 156	0.39 149	0.38 158	0.38 138	0.40 168	0.38 132	0.38 155	0.38 158	0.38 159	0.38 137	0.38 160	0.38 135	0.38 159

LL-Strereo2	0.47 152	2.60 255	0.51 176	0.38 140	0.28 127	0.37 138	0.28 129	0.55 175	0.35 150	0.44 131	0.34 151	0.44 158	0.34 148	0.34 140	0.36 152	0.36 151	0.47 165	0.36 153	0.47 167	0.35 153	0.47 159	0.35 149	0.35 149	0.35 153	0.46 160	0.35 151	0.47 162	0.35 152

GMOStereo	0.50 155	0.44 134	2.38 278	0.40 152	0.34 151	0.42 159	0.36 155	1.96 249	0.34 146	0.41 121	0.36 155	0.42 152	0.35 150	0.34 140	0.38 157	0.31 140	0.39 149	0.34 147	0.40 150	0.33 150	0.39 141	0.33 146	0.33 144	0.34 149	0.40 147	0.36 154	0.40 146	0.32 148

error version	0.50 155	0.44 134	2.38 278	0.40 152	0.34 151	0.42 159	0.36 155	1.96 249	0.34 146	0.41 121	0.36 155	0.42 152	0.35 150	0.34 140	0.38 157	0.31 140	0.39 149	0.34 147	0.40 150	0.33 150	0.39 141	0.33 146	0.33 144	0.34 149	0.40 147	0.36 154	0.40 146	0.32 148

SANet	0.50 155	0.50 152	0.50 173	0.50 180	0.50 193	0.50 181	0.50 193	0.50 168	0.50 192	0.50 140	0.50 192	0.50 174	0.50 191	0.50 185	0.50 194	0.50 189	0.50 177	0.50 193	0.50 181	0.50 194	0.50 171	0.50 194	0.50 187	0.50 189	0.50 175	0.50 193	0.50 174	0.50 188

PDISCO_ROB	0.50 155	0.15 63	0.11 60	0.16 77	3.16 285	0.13 60	0.12 78	0.14 60	0.12 76	0.15 52	0.11 60	2.55 272	0.11 61	2.20 270	0.13 83	0.12 76	0.16 77	0.10 48	0.14 60	0.12 80	0.15 69	0.12 79	0.12 76	0.12 78	0.15 66	0.10 47	2.75 272	0.09 46

otaku	0.52 159	0.46 139	0.48 166	0.46 166	0.46 176	0.46 165	0.46 178	0.46 151	0.47 181	1.88 227	0.46 178	0.46 159	0.46 178	0.46 170	0.46 178	0.46 171	0.47 165	0.46 176	0.46 163	0.46 178	0.47 159	0.46 174	0.46 173	0.46 176	0.47 166	0.46 176	0.46 158	0.47 178

HaxPig	0.52 159	0.48 148	0.47 160	0.47 171	0.47 180	0.47 171	0.47 182	0.47 157	0.47 181	1.80 225	0.47 182	0.47 164	0.47 181	0.47 174	0.47 182	0.47 178	0.47 165	0.47 183	0.47 167	0.47 183	0.47 159	0.47 182	0.47 179	0.47 180	0.47 166	0.47 183	0.47 162	0.47 178

UNDER WATER	0.52 159	0.47 145	0.47 160	0.47 171	0.47 180	0.47 171	0.47 182	0.47 157	0.47 181	1.90 228	0.47 182	0.47 164	0.47 181	0.47 174	0.47 182	0.47 178	0.46 161	0.47 183	0.47 167	0.47 183	0.46 155	0.47 182	0.47 179	0.48 184	0.47 166	0.47 183	0.47 162	0.47 178

Dean	0.52 159	0.46 139	0.48 166	0.46 166	0.46 176	0.46 165	0.46 178	0.46 151	0.46 176	1.90 228	0.46 178	0.47 164	0.46 178	0.46 170	0.46 178	0.46 171	0.48 170	0.46 176	0.46 163	0.46 178	0.46 155	0.46 174	0.46 173	0.46 176	0.46 160	0.46 176	0.46 158	0.46 175

Ntro	0.53 163	0.47 145	0.50 173	0.46 166	0.48 185	0.47 171	0.47 182	0.46 151	0.46 176	2.05 239	0.47 182	0.47 164	0.49 189	0.47 174	0.47 182	0.46 171	0.48 170	0.46 176	0.49 177	0.46 178	0.47 159	0.46 174	0.46 173	0.47 180	0.46 160	0.46 176	0.47 162	0.47 178

RainbowNet	0.53 163	0.48 148	0.48 166	0.48 175	0.48 185	0.48 177	0.48 186	0.48 160	0.48 185	1.92 230	0.48 187	0.48 169	0.48 185	0.48 179	0.48 187	0.48 181	0.48 170	0.48 187	0.48 174	0.48 187	0.48 166	0.48 185	0.48 182	0.48 184	0.48 171	0.48 187	0.48 168	0.48 184

LVE	0.53 163	0.47 145	0.48 166	0.47 171	0.47 180	0.47 171	0.47 182	0.48 160	0.47 181	1.96 234	0.47 182	0.47 164	0.47 181	0.47 174	0.47 182	0.47 178	0.47 165	0.47 183	0.47 167	0.47 183	0.47 159	0.47 182	0.47 179	0.47 180	0.47 166	0.47 183	0.47 162	0.47 178

ACVNet_1	0.53 163	0.46 139	0.48 166	0.47 171	0.47 180	0.46 165	0.48 186	0.48 160	0.48 185	2.07 240	0.47 182	0.48 169	0.48 185	0.47 174	0.47 182	0.46 171	0.49 174	0.47 183	0.47 167	0.47 183	0.48 166	0.46 174	0.46 173	0.48 184	0.47 166	0.47 183	0.48 168	0.47 178

ACVNet-4b	0.53 163	0.46 139	0.47 160	0.46 166	0.46 176	0.46 165	0.46 178	0.46 151	0.46 176	2.17 243	0.46 178	0.46 159	0.47 181	0.46 170	0.46 178	0.46 171	0.46 161	0.46 176	0.46 163	0.46 178	0.46 155	0.46 174	0.46 173	0.47 180	0.46 160	0.46 176	0.46 158	0.46 175

AIO-test2	0.54 168	0.65 169	0.55 183	0.60 194	0.50 193	0.60 193	0.49 189	0.65 184	0.48 185	0.60 151	0.49 190	0.59 186	0.50 191	0.50 185	0.49 191	0.49 185	0.60 188	0.50 193	0.60 195	0.49 191	0.60 187	0.49 188	0.50 187	0.51 191	0.60 193	0.48 187	0.60 187	0.50 188

AIO-test1	0.54 168	0.64 168	0.54 180	0.60 194	0.49 189	0.61 195	0.49 189	0.64 183	0.49 190	0.59 150	0.48 187	0.60 188	0.50 191	0.48 179	0.48 187	0.48 181	0.60 188	0.48 187	0.60 195	0.48 187	0.60 187	0.49 188	0.49 184	0.49 187	0.59 192	0.49 190	0.60 187	0.49 185

notaker	0.54 168	0.48 148	0.48 166	0.48 175	0.48 185	0.48 177	0.49 189	0.48 160	0.48 185	1.95 233	0.48 187	0.48 169	0.48 185	0.48 179	0.48 187	0.48 181	0.48 170	0.48 187	0.48 174	0.48 187	0.49 169	0.48 185	0.48 182	0.49 187	0.48 171	0.48 187	0.48 168	0.49 185

ACVNet_2	0.55 171	0.49 151	0.50 173	0.49 178	0.49 189	0.49 180	0.49 189	0.49 164	0.49 190	2.14 242	0.49 190	0.50 174	0.49 189	0.49 182	0.49 191	0.49 185	0.50 177	0.49 192	0.50 181	0.49 191	0.49 169	0.49 188	0.49 184	0.50 189	0.50 175	0.49 190	0.50 174	0.49 185

CFNet	0.55 171	0.25 99	0.18 90	0.25 109	0.18 100	0.25 112	0.18 102	0.25 104	0.18 100	0.25 88	0.18 102	0.25 108	0.18 102	0.18 98	0.18 98	0.18 96	0.25 110	0.18 102	0.25 110	0.18 100	5.31 302	4.36 302	0.18 98	0.18 102	0.25 111	0.18 101	0.25 109	0.18 102

PSMNet_ROB	0.55 171	0.55 158	0.56 186	0.56 188	0.55 197	0.56 189	0.55 197	0.55 175	0.55 196	0.55 147	0.55 197	0.55 183	0.55 199	0.55 188	0.56 199	0.55 193	0.55 182	0.55 199	0.55 190	0.55 197	0.55 182	0.55 197	0.55 192	0.55 197	0.55 185	0.55 198	0.55 183	0.55 194

IER	0.56 174	2.72 256	2.20 272	0.38 140	0.29 137	0.38 142	0.27 122	2.77 270	0.27 124	0.38 112	0.28 130	0.37 136	0.25 117	0.26 119	0.25 119	0.26 115	0.38 139	0.29 135	0.38 138	0.25 119	0.39 141	0.25 115	0.29 131	0.29 137	0.40 147	0.25 117	0.38 135	0.25 117

LG-Stereo	0.57 175	0.58 163	0.43 154	0.54 185	0.65 208	0.95 220	0.69 215	0.69 186	0.38 155	0.52 144	0.37 158	0.53 181	0.37 156	0.68 209	0.73 217	0.72 212	0.70 196	0.37 155	0.54 189	0.37 158	0.54 181	0.37 152	0.37 154	0.56 198	0.95 220	0.59 203	0.84 208	0.37 156

CASS	0.58 176	0.89 184	0.55 183	0.56 188	0.55 197	0.60 193	0.57 203	0.57 179	0.56 198	0.55 147	0.56 198	0.56 184	0.50 191	0.63 200	0.56 199	0.56 196	0.62 191	0.62 208	0.59 194	0.56 199	0.56 183	0.48 185	0.60 199	0.56 198	0.57 189	0.60 205	0.57 186	0.59 199
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DISCO	0.59 177	0.29 107	0.22 105	0.27 115	5.05 306	0.30 121	0.21 108	0.28 110	0.21 107	0.27 95	0.21 108	0.27 116	0.20 104	0.21 108	0.21 108	0.21 103	0.27 118	0.21 110	0.27 117	0.21 110	0.27 111	0.23 114	0.21 105	0.21 108	0.27 117	0.21 108	5.06 297	0.22 111

LMCR-Stereo	0.61 178	0.61 166	0.61 193	0.61 197	0.61 204	0.67 200	0.61 208	0.61 181	0.61 205	0.61 152	0.61 205	0.61 189	0.61 206	0.61 196	0.61 206	0.61 200	0.61 190	0.61 207	0.61 197	0.61 205	0.61 189	0.61 204	0.61 200	0.61 207	0.61 195	0.61 206	0.61 190	0.61 205

AANet_RVC	0.61 178	0.31 111	5.05 295	0.31 122	0.19 104	0.24 107	0.20 105	5.86 291	0.20 104	0.24 85	0.18 102	0.25 108	0.20 104	0.23 113	0.21 108	0.18 96	0.37 136	0.18 102	0.24 106	0.19 105	0.25 104	0.19 105	0.19 101	0.19 104	0.24 106	0.15 88	0.24 103	0.20 105

iRaftStereo_RVC	0.62 180	1.76 230	2.24 274	0.52 184	0.37 157	0.53 187	0.38 162	2.51 265	0.38 155	0.51 143	0.38 161	0.51 177	0.38 159	0.38 152	0.38 157	0.38 156	0.52 179	0.38 158	0.52 185	0.38 162	0.52 176	0.38 155	0.38 158	0.38 159	0.52 181	0.39 166	0.52 179	0.38 159

ARAFT	0.64 181	0.74 175	0.62 194	0.70 206	0.56 199	0.72 203	0.55 197	0.72 190	0.54 195	0.73 160	0.56 198	0.72 200	0.56 201	0.56 190	0.62 207	0.63 202	0.73 200	0.53 198	0.73 203	0.54 196	0.72 197	0.65 207	0.62 201	0.56 198	0.72 200	0.54 196	0.72 197	0.57 196

test_1	0.65 182	4.37 270	2.38 278	0.40 152	0.34 151	0.42 159	0.36 155	1.96 249	0.34 146	0.41 121	0.36 155	0.42 152	0.35 150	0.34 140	0.38 157	0.31 140	0.39 149	0.34 147	0.40 150	0.33 150	0.39 141	0.33 146	0.33 144	0.34 149	0.40 147	0.36 154	0.40 146	0.32 148

zero-FE	0.66 183	0.80 178	0.56 186	0.79 210	0.58 201	0.82 208	0.55 197	0.76 192	0.56 198	0.75 162	0.58 202	0.75 204	0.59 204	0.57 191	0.56 199	0.55 193	0.79 204	0.55 199	0.78 209	0.55 197	0.85 206	0.58 199	0.55 192	0.57 202	0.80 206	0.57 200	0.80 202	0.57 196

HH	0.66 183	2.13 237	0.47 160	0.37 136	0.29 137	0.36 134	0.27 122	0.49 164	0.44 173	0.78 163	0.68 210	0.67 194	0.90 226	0.62 197	0.90 225	0.53 191	0.88 212	0.48 187	0.37 134	0.29 137	0.63 192	0.66 210	0.66 205	0.51 191	1.06 229	0.61 206	1.08 227	0.60 201

HanStereo	0.66 183	2.13 237	0.47 160	0.37 136	0.29 137	0.36 134	0.27 122	0.49 164	0.44 173	0.78 163	0.68 210	0.67 194	0.90 226	0.62 197	0.90 225	0.53 191	0.88 212	0.48 187	0.37 134	0.29 137	0.63 192	0.66 210	0.66 205	0.51 191	1.06 229	0.61 206	1.08 227	0.60 201

DSFCA	0.66 183	0.73 173	0.74 201	0.68 202	0.65 208	0.64 197	0.65 213	0.65 184	0.65 207	0.66 155	0.65 208	0.65 191	0.64 207	0.65 203	0.65 210	0.65 204	0.65 193	0.65 211	0.65 199	0.65 208	0.65 195	0.65 207	0.65 204	0.65 210	0.66 197	0.66 210	0.65 193	0.65 207

STTRV1_RVC	0.66 183	1.59 225	0.52 179	0.69 203	0.61 204	0.66 199	0.43 176	0.88 200	0.45 175	0.71 158	0.62 206	0.69 197	0.45 177	0.62 197	0.40 168	0.44 169	0.80 206	0.59 204	0.76 208	0.63 206	0.80 200	0.46 174	0.64 202	0.61 207	0.72 200	0.54 196	0.80 202	0.60 201

4D-IteraStereo	0.67 188	3.40 261	1.05 224	0.71 207	0.83 222	0.47 171	0.27 122	0.47 157	0.27 124	0.35 103	0.26 123	0.68 196	0.84 222	0.41 160	0.54 196	0.89 221	0.74 202	0.88 226	0.73 203	0.87 226	0.42 151	0.27 122	0.28 125	0.28 129	0.36 130	0.28 126	0.68 194	0.90 224

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 188	0.74 175	0.60 192	0.79 210	0.61 204	0.76 204	0.57 203	0.71 189	0.56 198	0.71 158	0.54 196	0.72 200	0.66 209	0.65 203	0.65 210	0.64 203	0.74 202	0.64 210	0.74 205	0.63 206	0.73 198	0.65 207	0.64 202	0.64 209	0.74 202	0.61 206	0.73 198	0.64 206

Occ-G	0.68 190	0.54 156	3.16 285	0.57 192	0.45 175	0.52 186	0.40 169	3.44 276	0.46 176	0.52 144	0.45 177	0.51 177	0.44 175	0.44 167	0.40 168	0.45 170	0.55 182	0.41 168	0.53 187	0.43 175	0.52 176	0.40 166	0.44 172	0.45 175	0.55 185	0.44 175	0.53 181	0.44 174

TorneroNet-64	0.69 191	0.65 169	0.30 128	0.27 115	0.47 180	0.28 119	0.35 151	0.34 123	0.80 216	7.93 308	0.29 138	0.30 121	0.31 141	0.81 218	0.28 131	0.27 124	0.29 120	0.28 126	0.85 215	0.83 224	0.62 191	0.28 128	0.30 139	0.28 129	0.52 181	0.29 139	0.29 118	0.27 125

DDUNet	0.69 191	0.84 182	0.59 191	0.84 216	0.59 202	0.87 214	0.57 203	0.84 197	0.59 204	0.82 170	0.58 202	0.85 213	0.57 202	0.59 195	0.59 203	0.57 197	0.87 211	0.59 204	0.85 215	0.59 204	0.85 206	0.59 202	0.59 197	0.59 203	0.87 211	0.59 203	0.84 208	0.59 199

UDG	0.70 193	0.87 183	0.56 186	0.87 217	0.59 202	0.84 211	0.59 206	0.85 198	0.57 201	0.84 172	0.59 204	0.84 212	0.60 205	0.58 192	0.60 204	0.59 198	0.85 210	0.59 204	0.87 217	0.58 201	0.87 208	0.60 203	0.57 196	0.59 203	0.87 211	0.58 202	0.86 211	0.60 201

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 193	6.91 283	0.46 159	0.46 166	0.46 176	0.46 165	0.46 178	0.46 151	0.46 176	0.46 134	0.46 178	0.46 159	0.46 178	0.46 170	0.46 178	0.46 171	0.46 161	0.46 176	0.46 163	0.46 178	0.47 159	0.46 174	0.46 173	0.46 176	0.46 160	0.46 176	0.46 158	0.46 175

HCRNet	0.71 195	6.06 281	3.15 284	0.50 180	0.22 109	0.21 94	0.15 88	3.04 272	0.34 146	0.43 129	0.33 150	0.43 156	0.33 147	0.15 88	0.14 87	0.14 86	0.21 93	0.17 93	0.47 167	0.20 107	0.21 91	0.16 91	0.32 142	0.33 147	0.50 175	0.33 149	0.49 172	0.28 128

AFF-stereo	0.71 195	0.73 173	0.65 196	0.82 214	0.63 207	0.83 209	0.63 210	0.73 191	0.65 207	0.82 170	0.73 215	0.74 203	0.64 207	0.63 200	0.62 207	0.62 201	0.73 200	0.63 209	0.74 205	0.72 215	0.80 200	0.58 199	0.70 213	0.71 216	0.79 204	0.69 213	0.78 200	0.72 215

DMCA-RVC	0.71 195	0.72 171	0.72 197	0.71 207	0.70 212	0.70 201	0.70 218	0.70 188	0.71 211	0.70 157	0.71 213	0.71 199	0.70 212	0.70 210	0.71 215	0.70 209	0.70 196	0.71 216	0.70 200	0.71 213	0.70 196	0.70 214	0.71 215	0.71 216	0.70 198	0.72 216	0.71 195	0.70 212

PA-Net	0.71 195	0.62 167	0.55 183	0.69 203	0.71 213	0.70 201	0.69 215	0.69 186	0.74 214	0.73 160	0.75 216	0.59 186	0.72 215	0.82 219	0.79 220	0.83 218	0.67 195	0.76 219	0.81 213	0.67 210	0.61 189	0.76 217	0.68 211	0.65 210	0.82 209	0.76 219	0.71 195	0.69 211
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 199	0.57 161	0.57 189	0.56 188	0.92 225	1.07 230	0.63 210	1.03 213	0.82 220	0.49 139	0.77 217	0.69 197	0.54 198	0.58 192	0.54 196	0.86 220	1.06 225	0.72 217	1.06 229	0.79 218	0.58 186	0.87 223	0.59 197	0.46 176	0.76 203	0.46 176	1.05 224	0.97 229

AEACV	0.74 199	0.52 154	3.10 282	0.60 194	0.48 185	0.56 189	0.48 186	3.02 271	0.83 221	0.61 152	0.62 206	0.72 200	0.50 191	0.49 182	0.49 191	0.48 181	0.58 186	0.50 193	0.55 190	0.48 187	0.56 183	0.50 194	0.50 187	0.51 191	0.58 190	0.51 195	0.60 187	0.51 191

MyStereo04	0.76 201	4.78 276	0.62 194	0.63 200	0.54 196	0.65 198	0.56 201	0.61 181	0.58 202	0.61 152	0.56 198	0.63 190	0.57 202	0.63 200	0.60 204	0.60 199	0.64 192	0.56 202	0.63 198	0.58 201	0.63 192	0.62 206	0.55 192	0.60 205	0.63 196	0.57 200	0.64 192	0.58 198

RSM++	0.77 202	0.91 185	0.72 197	0.83 215	0.71 213	0.83 209	0.72 219	0.81 196	0.71 211	0.81 169	0.71 213	0.81 211	0.71 214	0.71 212	0.71 215	0.70 209	0.83 209	0.72 217	0.83 214	0.81 223	0.83 204	0.72 216	0.71 215	0.71 216	0.88 213	0.71 214	0.83 207	0.70 212

test-3	0.78 203	4.38 271	1.80 260	0.62 198	0.49 189	0.62 196	0.50 193	1.86 245	0.64 206	0.69 156	0.52 194	0.66 192	0.38 159	0.58 192	0.57 202	0.46 171	0.66 194	0.46 176	0.50 181	0.44 177	0.48 166	0.58 199	0.54 191	0.60 205	0.70 198	0.46 176	0.48 168	0.50 188

AdaDepth	0.80 204	0.95 190	1.02 220	0.95 222	0.67 210	0.95 220	0.67 214	0.94 206	0.67 210	0.92 176	0.67 209	0.94 219	0.67 210	0.67 207	0.67 212	0.67 205	0.95 217	0.67 213	0.95 224	0.67 210	0.96 216	0.68 213	0.67 207	0.67 212	0.96 221	0.67 211	0.95 218	0.67 209

CroCo-Stereo	0.80 204	2.51 250	0.41 148	1.27 245	0.41 168	1.27 244	0.41 170	1.27 231	0.41 167	1.27 206	0.41 171	1.27 241	0.41 169	0.41 160	0.41 170	0.41 163	1.28 243	0.41 168	1.27 243	0.41 169	1.27 243	0.41 168	0.42 170	0.41 168	1.27 245	0.41 168	1.27 242	0.41 168
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
NaN_ROB	0.80 204	0.80 178	0.80 205	0.80 212	0.80 219	0.80 206	0.80 222	0.80 194	0.80 216	0.80 167	0.80 220	0.80 209	0.80 218	0.80 216	0.80 221	0.80 216	0.80 206	0.80 222	0.80 211	0.80 221	0.80 200	0.80 219	0.80 220	0.80 220	0.80 206	0.80 221	0.80 202	0.80 219

CSAN	0.80 204	0.80 178	0.80 205	0.80 212	0.80 219	0.80 206	0.80 222	0.80 194	0.80 216	0.80 167	0.80 220	0.80 209	0.80 218	0.80 216	0.80 221	0.80 216	0.80 206	0.80 222	0.80 211	0.80 221	0.80 200	0.80 219	0.80 220	0.80 220	0.80 206	0.80 221	0.80 202	0.80 219

gcap-zeroshot	0.81 208	1.03 196	0.84 209	0.93 220	0.85 223	0.84 211	0.62 209	1.21 228	0.53 194	0.79 165	0.84 223	0.77 205	0.70 212	0.84 221	0.67 212	0.74 213	1.18 238	0.52 197	0.91 218	0.79 218	0.84 205	0.61 204	0.83 222	0.69 215	0.93 219	0.82 223	0.85 210	0.66 208

AIO-Stereo	0.82 209	1.06 198	0.73 200	0.97 225	0.74 215	1.06 229	0.60 207	1.04 215	0.90 224	1.00 182	1.01 234	0.78 206	0.85 224	0.74 214	0.62 207	0.67 205	1.12 228	0.55 199	0.70 200	0.65 208	0.93 213	0.66 210	0.67 207	0.67 212	0.82 209	0.74 217	0.92 212	0.83 221

G-Net	0.82 209	1.77 231	0.78 203	0.78 209	0.78 217	0.78 205	0.78 220	0.78 193	0.79 215	0.79 165	0.78 218	0.78 206	0.78 217	0.78 215	0.78 219	0.78 214	0.79 204	0.79 220	0.79 210	0.79 218	0.79 199	0.79 218	0.79 219	0.79 219	0.79 204	0.79 220	0.79 201	0.79 218

ktn	0.84 211	1.15 203	0.54 180	1.16 240	1.26 254	0.51 183	0.53 196	0.51 171	0.66 209	4.54 291	0.51 193	0.52 180	0.52 197	0.66 206	0.51 195	0.51 190	1.37 248	1.17 247	0.49 177	0.51 195	1.23 239	0.51 196	0.67 207	0.51 191	0.51 179	0.68 212	0.51 176	0.51 191

KSHMR	0.85 212	0.72 171	0.51 176	0.49 178	0.49 189	0.51 183	1.07 242	0.50 168	0.48 185	6.04 303	0.52 194	0.66 192	0.98 232	0.49 182	0.77 218	0.49 185	1.17 235	0.51 196	0.49 177	1.06 240	0.51 173	0.49 188	0.49 184	0.51 191	1.04 227	0.49 190	0.81 206	0.72 215

CroCo-Stereo Lap2	0.85 212	2.86 258	0.43 154	1.33 247	0.43 174	1.31 245	0.42 175	1.32 232	0.42 172	1.31 208	0.44 176	1.32 243	0.44 175	0.43 166	0.44 176	0.43 168	1.35 244	0.43 174	1.32 246	0.43 175	1.31 244	0.43 173	0.43 171	0.42 174	1.31 246	0.42 173	1.31 243	0.43 173

MLG-Stereo	0.87 214	1.33 221	0.93 213	0.62 198	1.00 228	1.16 235	0.55 197	0.86 199	0.83 221	1.19 200	0.40 169	1.30 242	0.81 220	0.65 203	0.45 177	1.01 235	1.17 235	0.46 176	1.29 245	0.58 201	1.05 222	0.90 226	0.73 218	0.87 225	0.60 193	1.01 234	1.13 231	0.51 191

DGTPSM_ROB	0.92 215	0.93 189	0.91 211	0.93 220	0.91 224	0.92 216	0.93 228	0.92 203	0.92 225	0.92 176	0.91 225	0.91 215	0.93 229	0.91 222	0.92 229	0.92 228	0.92 215	0.92 227	0.92 219	0.90 227	0.91 209	0.92 227	0.93 226	0.94 230	0.92 217	0.91 225	0.92 212	0.97 229

pmcnn	0.92 215	0.92 186	0.92 212	0.92 218	0.92 225	0.92 216	0.92 226	0.92 203	0.92 225	0.92 176	0.92 227	0.92 218	0.92 228	0.92 224	0.92 229	0.92 228	0.92 215	0.92 227	0.92 219	0.92 231	0.92 211	0.92 227	0.92 225	0.92 229	0.92 217	0.92 226	0.92 212	0.92 227

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 217	0.77 177	0.82 207	1.16 240	0.75 216	0.99 222	0.92 226	0.91 201	0.99 231	0.94 181	0.91 225	1.15 231	0.88 225	0.92 224	1.00 232	0.67 205	0.98 220	1.00 232	0.75 207	0.91 228	1.18 232	0.87 223	0.89 224	0.90 226	1.08 232	1.07 239	0.74 199	0.89 223

HSM-Net_RVC	0.93 217	1.09 201	0.79 204	1.10 233	0.78 217	1.09 231	0.79 221	1.16 223	0.80 216	1.14 192	0.79 219	1.17 234	0.77 216	0.73 213	0.83 223	0.78 214	1.19 239	0.79 220	1.18 238	0.72 215	1.19 234	0.80 219	0.72 217	0.80 220	1.18 240	0.74 217	1.14 232	0.73 217
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.93 217	8.54 296	0.41 148	0.56 188	0.37 157	0.56 189	0.37 159	0.50 168	0.40 164	0.56 149	5.24 307	0.56 184	0.34 148	0.40 159	0.41 170	0.34 146	0.53 181	0.40 166	0.56 192	0.38 162	0.52 176	0.40 166	0.40 165	0.41 168	0.56 187	0.40 167	0.56 184	0.40 166

DPSimNet_ROB	0.93 217	1.04 197	0.83 208	1.05 231	0.82 221	1.04 227	0.83 225	1.03 213	0.89 223	1.03 187	0.84 223	1.03 225	0.84 222	0.83 220	0.84 224	0.83 218	1.14 230	0.84 224	1.12 234	0.84 225	1.04 221	0.88 225	0.83 222	0.84 224	1.07 231	0.83 224	1.15 233	0.88 222

DPSM_ROB	0.93 217	0.92 186	0.94 214	0.96 223	1.02 233	0.92 216	0.98 229	0.95 207	0.92 225	0.92 176	0.92 227	0.91 215	0.97 230	0.92 224	0.91 227	0.91 225	0.96 218	0.94 229	0.93 222	0.91 228	0.93 213	0.92 227	0.93 226	0.91 227	0.91 215	0.99 228	0.92 212	0.91 225

DPSM	0.93 217	0.92 186	0.94 214	0.96 223	1.02 233	0.92 216	0.98 229	0.95 207	0.92 225	0.92 176	0.92 227	0.91 215	0.97 230	0.92 224	0.91 227	0.91 225	0.96 218	0.94 229	0.93 222	0.91 228	0.93 213	0.92 227	0.93 226	0.91 227	0.91 215	0.99 228	0.92 212	0.91 225

GANet	1.00 223	1.00 191	1.00 216	1.00 226	1.00 228	1.00 223	1.00 234	1.00 209	1.00 232	1.00 182	1.00 231	1.00 220	1.00 234	1.00 231	1.00 232	1.00 232	1.00 221	1.00 232	1.00 225	1.00 233	1.00 217	1.00 232	1.00 231	1.00 233	1.00 222	1.00 231	1.00 219	1.00 231

TDLM	1.00 223	1.00 191	1.00 216	1.00 226	1.00 228	1.00 223	1.00 234	1.00 209	1.00 232	1.00 182	1.00 231	1.00 220	1.00 234	1.00 231	1.00 232	1.00 232	1.00 221	1.00 232	1.00 225	1.00 233	1.00 217	1.00 232	1.00 231	1.00 233	1.00 222	1.00 231	1.00 219	1.00 231

CVANet_RVC	1.00 223	1.00 191	1.00 216	1.00 226	1.00 228	1.00 223	1.00 234	1.00 209	1.00 232	1.00 182	1.00 231	1.00 220	1.00 234	1.00 231	1.00 232	1.00 232	1.00 221	1.00 232	1.00 225	1.00 233	1.00 217	1.00 232	1.00 231	1.00 233	1.00 222	1.00 231	1.00 219	1.00 231

ccs_rob	1.00 223	10.06 302	0.31 131	0.44 164	0.31 145	0.43 162	0.31 148	0.43 148	0.32 142	0.45 132	0.32 147	1.20 238	0.31 141	7.02 307	0.31 144	0.31 140	0.44 160	0.31 142	0.44 161	0.32 147	0.44 154	0.31 143	0.32 142	0.32 145	0.44 159	0.32 147	0.43 155	0.31 146

trnet	1.01 227	1.01 194	1.01 219	1.01 229	1.01 232	1.01 226	1.01 237	1.01 212	1.01 235	1.01 186	1.01 234	1.01 224	1.01 238	1.01 234	1.01 236	1.01 235	1.01 224	1.01 236	1.01 228	1.01 236	1.01 220	1.01 235	1.01 234	1.01 236	1.01 225	1.01 234	1.01 223	1.01 234

CFNet_pseudo	1.01 227	9.78 300	0.29 124	0.38 140	0.28 127	0.38 142	0.28 129	0.38 133	0.28 129	0.39 115	0.28 130	0.39 143	0.28 127	9.50 308	0.29 139	0.28 125	0.38 139	0.28 126	0.38 138	0.28 128	0.38 132	0.28 128	0.28 125	0.28 129	0.38 137	0.28 126	0.38 135	0.28 128

pcwnet_v2	1.01 227	9.73 299	0.28 119	0.38 140	0.28 127	0.38 142	0.28 129	0.38 133	0.28 129	0.38 112	0.28 130	0.39 143	0.28 127	9.61 309	0.28 131	0.28 125	0.38 139	0.28 126	0.38 138	0.28 128	0.38 132	0.28 128	0.29 131	0.28 129	0.38 137	0.28 126	0.38 135	0.28 128

FlowAnything	1.02 230	2.51 250	0.58 190	1.60 254	0.56 199	1.61 254	0.56 201	1.60 241	0.55 196	1.61 222	0.56 198	1.61 250	0.55 199	0.55 188	0.55 198	0.55 193	1.61 254	0.56 202	1.61 253	0.56 199	1.62 251	0.55 197	0.56 195	0.56 198	1.62 254	0.56 199	1.62 251	0.56 195

WAO-8	1.02 230	1.50 224	1.49 249	0.40 152	0.40 166	1.56 253	0.98 229	1.55 240	0.58 202	4.18 287	0.40 169	0.79 208	0.48 185	0.91 222	0.39 167	0.99 231	0.71 198	0.70 215	0.51 184	0.77 217	1.07 224	0.82 222	0.69 212	0.96 232	1.01 225	1.30 255	1.10 229	1.38 258

UCFNet_RVC	1.03 232	10.10 303	0.28 119	0.38 140	0.28 127	0.39 149	0.28 129	0.38 133	0.28 129	0.39 115	0.28 130	0.39 143	0.29 136	9.62 310	0.28 131	0.28 125	0.38 139	0.28 126	0.38 138	0.28 128	0.39 141	0.28 128	0.29 131	0.28 129	0.39 146	0.28 126	0.38 135	0.29 137

GLC_STEREO	1.05 233	1.01 194	1.02 220	1.02 230	1.02 233	1.05 228	1.06 239	1.05 216	1.05 237	1.04 189	1.05 237	1.05 226	1.04 239	1.06 238	1.05 238	1.06 239	1.06 225	1.05 239	1.06 229	1.05 239	1.06 223	1.06 238	1.04 236	1.05 238	1.04 227	1.05 237	1.06 225	1.06 236

FC-DCNN	1.10 234	0.81 181	0.77 202	0.63 200	0.42 173	0.86 213	0.64 212	0.91 201	0.96 229	1.11 190	0.80 220	1.07 227	0.81 220	0.67 207	1.75 268	1.30 254	1.41 250	0.85 225	1.28 244	0.71 213	2.12 261	1.32 254	0.52 190	0.81 223	1.64 255	1.40 260	2.39 266	1.75 270

RP	1.14 235	1.16 205	1.15 232	1.17 242	1.10 241	1.16 235	1.15 244	1.10 218	1.16 246	1.15 193	1.08 239	1.16 232	1.15 245	1.15 245	1.14 245	1.16 244	1.16 233	1.10 241	1.10 231	1.10 243	1.16 228	1.11 241	1.10 240	1.19 250	1.14 236	1.19 250	1.07 226	1.10 239

Abc-Net	1.14 235	1.16 205	1.18 236	1.10 233	1.10 241	1.16 235	1.18 248	1.16 223	1.13 243	1.11 190	1.16 244	1.16 232	1.12 243	1.10 239	1.17 248	1.16 244	1.16 233	1.10 241	1.16 235	1.14 246	1.17 230	1.16 244	1.11 241	1.09 243	1.10 233	1.10 242	1.16 234	1.17 244
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MM-Stereo_test2	1.15 237	1.90 233	1.10 228	1.37 249	0.94 227	1.36 246	0.98 229	1.48 238	0.98 230	1.37 213	0.98 230	1.37 247	0.98 232	0.95 228	0.94 231	0.95 230	1.37 248	0.95 231	1.38 248	0.95 232	1.38 248	0.95 231	0.95 229	0.95 231	1.37 249	0.95 227	1.37 247	0.95 228

TorneroNet	1.15 237	1.10 202	0.51 176	0.69 203	0.51 195	1.10 232	0.50 193	0.51 171	0.51 193	13.92 310	1.17 248	0.49 173	0.51 196	0.54 187	0.48 187	0.49 185	0.49 174	0.65 211	0.70 200	0.49 191	0.51 173	0.49 188	0.67 207	1.36 257	0.51 179	0.50 193	0.52 179	1.23 251

RGC	1.15 237	1.16 205	1.17 235	1.15 238	1.11 243	1.21 241	1.21 255	1.10 218	1.15 244	1.16 196	1.11 241	1.17 234	1.09 241	1.14 244	1.11 242	1.16 244	1.19 239	1.11 244	1.10 231	1.15 248	1.11 225	1.19 247	1.16 244	1.12 245	1.17 238	1.10 242	1.16 234	1.17 244

NCC-stereo	1.15 237	1.17 208	1.12 231	1.10 233	1.15 244	1.14 233	1.15 244	1.15 221	1.12 242	1.17 199	1.17 248	1.11 229	1.17 249	1.11 241	1.10 241	1.16 244	1.12 228	1.11 244	1.16 235	1.13 245	1.23 239	1.16 244	1.19 248	1.11 244	1.18 240	1.17 247	1.17 237	1.13 242

edge stereo	1.15 237	1.18 209	1.11 230	1.12 236	1.17 248	1.17 240	1.17 246	1.16 223	1.18 250	1.16 196	1.17 248	1.17 234	1.13 244	1.11 241	1.11 242	1.12 241	1.17 235	1.17 247	1.11 233	1.17 249	1.17 230	1.17 246	1.18 246	1.14 246	1.11 234	1.18 248	1.12 230	1.11 240

Nwc_Net	1.15 237	1.15 203	1.15 232	1.09 232	1.19 250	1.16 235	1.17 246	1.15 221	1.16 246	1.16 196	1.16 244	1.08 228	1.16 246	1.11 241	1.15 247	1.18 248	1.11 227	1.10 241	1.16 235	1.17 249	1.16 228	1.13 243	1.18 246	1.20 251	1.11 234	1.15 245	1.16 234	1.20 247

stereogan	1.17 243	1.19 211	1.15 232	1.15 238	1.15 244	1.15 234	1.19 249	1.19 226	1.15 244	1.15 193	1.16 244	1.19 237	1.19 250	1.19 247	1.19 249	1.19 249	1.15 231	1.19 250	1.19 239	1.19 252	1.15 227	1.19 247	1.15 243	1.15 247	1.16 237	1.15 245	1.19 238	1.20 247

MM-Stereo_test3	1.22 244	1.60 227	1.19 239	1.48 252	1.02 233	1.48 251	0.99 233	1.54 239	1.03 236	1.41 215	1.03 236	1.44 249	1.00 234	1.04 236	1.04 237	1.02 237	1.42 251	1.04 237	1.48 251	1.01 236	1.48 249	1.03 236	1.06 238	1.04 237	1.53 252	1.04 236	1.49 248	1.04 235

FAT-Stereo	1.22 244	1.23 212	1.19 239	1.21 244	1.24 253	1.24 243	1.19 249	1.25 230	1.24 253	1.25 205	1.19 251	1.20 238	1.24 254	1.20 248	1.21 251	1.25 253	1.22 241	1.21 252	1.25 242	1.23 255	1.22 237	1.19 247	1.19 248	1.24 254	1.25 243	1.20 251	1.19 238	1.25 253

S-Stereo	1.22 244	1.18 209	1.19 239	1.20 243	1.23 252	1.23 242	1.19 249	1.19 226	1.18 250	1.27 206	1.20 252	1.20 238	1.20 251	1.23 250	1.22 253	1.23 252	1.23 242	1.23 254	1.20 240	1.25 256	1.20 235	1.22 253	1.25 252	1.24 254	1.20 242	1.22 254	1.26 241	1.24 252

SPS-STEREO	1.25 247	1.47 223	1.06 226	1.54 253	1.08 239	1.52 252	1.20 254	1.44 236	1.06 239	1.49 220	1.10 240	1.41 248	1.10 242	0.98 229	1.08 240	1.12 241	1.47 252	1.04 237	1.53 252	1.14 246	1.52 250	1.07 239	1.02 235	1.05 238	1.48 251	1.07 239	1.55 249	1.11 240
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RASNet	1.39 248	1.37 222	1.35 243	1.38 250	1.40 256	1.39 249	1.77 269	1.36 233	1.74 268	1.36 212	1.36 256	1.36 246	1.36 256	1.36 251	1.35 254	1.41 259	1.36 246	1.36 259	1.36 247	1.35 258	1.36 246	1.35 256	1.36 254	1.35 256	1.36 248	1.35 257	1.36 246	1.35 254

HBP-ISP	1.47 249	1.07 200	1.03 222	1.30 246	1.08 239	1.36 246	1.06 239	1.44 236	1.25 255	1.97 235	1.51 260	1.65 252	1.58 261	0.98 229	1.58 261	1.68 266	1.98 258	1.32 255	2.02 259	1.28 257	2.95 273	1.89 274	0.97 230	1.06 240	1.26 244	0.99 228	1.94 253	1.43 260

PS-NSSS	1.48 250	4.46 273	1.35 243	1.35 248	1.35 255	1.41 250	1.34 257	1.36 233	1.35 257	1.40 214	1.35 255	1.33 244	1.35 255	1.37 252	1.40 256	1.35 255	1.35 244	1.35 257	1.39 249	1.44 262	1.35 245	1.34 255	1.35 253	1.38 260	1.35 247	1.33 256	1.34 244	1.38 258

CC-Net-ROB	1.51 251	4.40 272	1.69 257	1.39 251	1.40 256	1.37 248	1.40 260	1.36 233	1.39 258	1.41 215	1.36 256	1.35 245	1.38 257	1.39 253	1.39 255	1.36 256	1.36 246	1.35 257	1.39 249	1.39 259	1.37 247	1.36 257	1.41 257	1.48 261	1.39 250	1.42 261	1.35 245	1.35 254

GANetREF_RVC	1.52 252	2.01 234	1.21 242	1.98 259	1.21 251	1.98 259	1.21 255	1.98 252	1.21 252	1.99 236	1.21 253	1.98 256	1.21 253	1.02 235	1.21 251	1.21 251	1.99 259	1.21 252	1.99 258	1.21 253	1.99 256	1.21 250	1.21 250	1.21 252	1.99 259	1.21 252	1.99 256	1.21 249
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
R-Stereo Train	1.62 253	2.01 234	1.41 246	1.97 257	1.40 256	1.96 257	1.39 258	1.93 247	1.39 258	1.92 230	1.38 258	1.94 254	1.39 258	1.40 254	1.45 257	1.38 257	1.96 256	1.37 260	1.97 256	1.39 259	1.98 254	1.41 258	1.40 255	1.37 258	1.97 257	1.38 258	1.96 254	1.37 256

RAFT-Stereo	1.62 253	2.01 234	1.41 246	1.97 257	1.40 256	1.96 257	1.39 258	1.93 247	1.39 258	1.92 230	1.38 258	1.94 254	1.39 258	1.40 254	1.45 257	1.38 257	1.96 256	1.37 260	1.97 256	1.39 259	1.98 254	1.41 258	1.40 255	1.37 258	1.97 257	1.38 258	1.96 254	1.37 256
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DPSMNet_ROB	1.62 253	1.60 227	1.59 250	1.61 255	1.69 264	1.66 255	1.61 262	1.70 243	1.65 266	1.62 223	1.60 263	1.61 250	1.60 262	1.60 257	1.59 262	1.62 264	1.60 253	1.63 266	1.62 254	1.68 269	1.70 252	1.60 261	1.64 264	1.60 263	1.61 253	1.60 263	1.60 250	1.59 263

MoCha-V2	1.75 256	27.02 318	0.72 197	0.92 218	0.69 211	0.89 215	0.69 215	0.92 203	0.71 211	0.87 173	0.69 212	0.88 214	0.68 211	0.70 210	0.68 214	0.69 208	0.90 214	0.69 214	0.92 219	0.69 212	0.92 211	0.71 215	0.70 213	0.67 212	0.88 213	0.71 214	0.92 212	0.68 210

MFMNet_re	1.77 257	1.89 232	1.72 258	1.88 256	1.69 264	1.89 256	1.67 266	1.91 246	1.70 267	1.87 226	1.67 267	1.89 253	1.68 267	1.67 261	1.67 267	1.70 267	1.88 255	1.68 268	1.88 255	1.67 267	1.89 253	1.68 267	1.70 266	1.71 268	1.87 256	1.68 271	1.87 252	1.68 268

MM-Stereo_test1	1.85 258	3.50 263	1.61 251	2.12 260	1.47 260	2.14 260	1.47 261	2.33 261	1.53 261	2.12 241	1.54 261	2.19 258	1.53 260	1.54 256	1.53 259	1.53 260	2.20 260	1.54 262	2.24 260	1.57 263	2.21 263	1.49 260	1.59 259	1.49 262	2.15 263	1.52 262	2.15 258	1.54 262

plain	1.96 259	3.33 260	1.04 223	3.24 276	1.04 237	3.24 277	1.04 238	3.26 274	1.05 237	3.26 272	1.13 242	3.27 275	1.06 240	1.05 237	1.05 238	1.05 238	3.28 275	1.05 239	3.29 274	1.06 240	3.30 274	1.05 237	1.05 237	1.06 240	3.30 275	1.06 238	3.30 275	1.06 236

UDGNet	1.97 260	2.43 248	1.67 255	2.46 268	1.70 266	2.44 267	1.69 267	2.34 262	1.63 265	2.35 257	1.67 267	2.37 267	1.67 266	1.68 262	1.64 266	1.67 265	2.44 267	1.64 267	2.43 268	1.67 267	2.43 269	1.66 265	1.67 265	1.63 267	2.43 268	1.66 269	2.42 267	1.66 267

LG-G_1	1.99 261	2.56 253	1.63 253	2.54 271	1.62 262	2.55 272	1.61 262	2.51 265	1.61 262	2.50 261	1.62 265	2.50 269	1.61 263	1.61 258	1.61 263	1.61 261	2.55 271	1.61 263	2.55 272	1.61 264	2.55 271	1.61 262	1.61 260	1.61 264	2.55 271	1.61 264	2.54 269	1.61 264

LG-G	1.99 261	2.56 253	1.63 253	2.54 271	1.62 262	2.55 272	1.61 262	2.51 265	1.61 262	2.50 261	1.62 265	2.50 269	1.61 263	1.61 258	1.61 263	1.61 261	2.55 271	1.61 263	2.55 272	1.61 264	2.55 271	1.61 262	1.61 260	1.61 264	2.55 271	1.61 264	2.54 269	1.61 264

LGtest1	1.99 261	2.55 252	1.62 252	2.54 271	1.61 261	2.54 269	1.61 262	2.51 265	1.61 262	2.49 260	1.61 264	2.49 268	1.61 263	1.61 258	1.61 263	1.61 261	2.55 271	1.62 265	2.54 271	1.61 264	2.54 270	1.61 262	1.61 260	1.61 264	2.54 270	1.61 264	2.54 269	1.61 264

FBW_ROB	2.04 264	2.50 249	1.75 259	2.45 267	1.78 267	2.40 265	1.74 268	2.47 264	1.77 269	2.37 258	1.81 269	2.30 261	1.80 268	1.78 263	1.88 276	1.80 268	2.41 266	1.77 269	2.43 268	1.83 271	2.39 267	1.81 272	1.76 268	1.75 269	2.56 273	1.75 272	2.30 263	1.74 269

TRStereo	2.05 265	2.13 237	1.85 262	2.27 261	1.84 269	2.28 261	1.84 272	2.29 257	1.87 272	2.29 251	1.86 271	2.30 261	1.87 272	2.30 277	1.87 273	2.08 275	2.29 262	1.87 272	2.30 262	1.87 273	2.08 258	1.72 268	1.86 272	2.30 281	2.13 260	1.84 274	2.29 260	1.87 273

XX-Stereo	2.05 265	2.13 237	1.85 262	2.27 261	1.84 269	2.28 261	1.84 272	2.29 257	1.87 272	2.29 251	1.86 271	2.30 261	1.87 272	2.30 277	1.87 273	2.08 275	2.29 262	1.87 272	2.30 262	1.87 273	2.08 258	1.72 268	1.86 272	2.30 281	2.13 260	1.84 274	2.29 260	1.87 273

EAI-Stereo	2.05 265	2.13 237	1.85 262	2.27 261	1.84 269	2.28 261	1.84 272	2.29 257	1.87 272	2.29 251	1.86 271	2.30 261	1.87 272	2.30 277	1.87 273	2.08 275	2.29 262	1.87 272	2.30 262	1.87 273	2.08 258	1.72 268	1.86 272	2.30 281	2.13 260	1.84 274	2.29 260	1.87 273

AF-Net	2.06 268	25.73 317	1.18 236	1.12 236	1.16 247	1.16 235	1.19 249	1.10 218	1.17 249	1.15 193	1.14 243	1.11 229	1.16 246	1.16 246	1.14 245	1.11 240	1.15 231	1.13 246	1.21 241	1.17 249	1.11 225	1.21 250	1.17 245	1.17 248	1.17 238	1.11 244	1.20 240	1.13 242

UniTT-Stereo	2.12 269	3.66 265	1.10 228	3.48 279	1.15 244	3.57 280	1.11 243	3.44 276	1.16 246	3.52 274	1.16 244	3.50 276	1.16 246	1.10 239	1.13 244	1.15 243	3.61 276	1.17 247	3.64 275	1.12 244	3.58 277	1.12 242	1.12 242	1.17 248	3.53 278	1.18 248	3.52 277	1.18 246

HUF	2.22 270	2.33 244	2.24 274	2.35 265	2.07 275	2.45 268	2.11 279	2.42 263	2.13 279	2.19 244	2.15 278	2.10 257	2.09 277	2.27 275	2.04 278	2.08 275	2.44 267	2.12 279	2.38 267	2.18 280	2.29 265	2.22 278	2.12 279	2.12 276	2.52 269	2.10 279	2.22 259	2.15 280

AIO_test	2.22 270	2.36 247	2.10 270	2.47 269	2.15 276	2.54 269	2.06 278	2.27 255	2.09 278	2.29 251	2.13 277	2.30 261	2.09 277	2.25 273	2.15 280	1.95 273	2.52 270	2.08 277	2.32 265	2.21 282	2.20 262	2.26 280	2.05 278	2.06 274	2.40 267	2.16 281	2.52 268	2.05 279

RAStereo	2.24 272	3.70 266	1.18 236	3.73 283	1.18 249	3.69 282	1.19 249	3.73 279	1.24 253	3.72 277	1.21 253	3.76 280	1.20 251	1.20 248	1.20 250	1.20 250	3.74 281	1.20 251	3.75 281	1.21 253	3.77 281	1.21 250	1.21 250	1.21 252	3.82 282	1.21 252	3.82 281	1.21 249

AIO_rvc	2.25 273	2.35 246	2.10 270	2.47 269	2.17 277	2.54 269	2.15 280	2.32 260	2.21 280	2.29 251	2.28 280	2.33 266	2.09 277	2.26 274	2.14 279	2.08 275	2.49 269	2.09 278	2.53 270	2.14 279	2.34 266	2.23 279	2.14 280	2.18 277	2.19 264	2.15 280	2.35 265	2.22 281

NCCL2	2.27 274	2.27 243	2.28 277	2.27 261	2.28 281	2.28 261	2.28 282	2.27 255	2.28 282	2.28 248	2.28 280	2.29 260	2.28 281	2.28 276	2.29 282	2.28 282	2.28 261	2.28 283	2.27 261	2.28 284	2.28 264	2.28 282	2.28 282	2.28 279	2.28 265	2.28 283	2.11 257	2.28 284

STTStereo	2.30 275	2.34 245	2.26 276	2.37 266	2.23 278	2.40 265	2.35 283	2.20 253	2.33 283	2.28 248	2.31 282	2.19 258	2.37 282	2.20 270	2.31 283	2.23 281	2.38 265	2.25 282	2.33 266	2.27 283	2.39 267	2.27 281	2.31 283	2.29 280	2.37 266	2.32 284	2.34 264	2.26 283

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 276	2.85 257	1.90 267	2.90 274	2.77 283	2.88 274	2.85 285	2.51 265	2.85 285	2.88 268	1.99 276	2.50 269	2.76 284	2.20 270	1.57 260	2.64 283	2.89 274	2.63 284	5.69 303	1.03 238	2.01 257	2.71 283	2.74 286	2.73 284	2.87 274	1.64 267	1.00 219	1.49 261
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MIF-Stereo (partial)	2.52 277	3.41 262	1.05 224	3.29 277	1.05 238	3.29 279	1.06 239	3.30 275	1.06 239	3.31 273	1.06 238	4.97 297	2.72 283	2.72 280	2.71 284	2.70 284	6.57 305	2.19 280	5.08 300	1.08 242	3.36 275	1.07 239	1.07 239	1.07 242	3.35 277	1.07 239	3.36 276	1.07 238

sCroCo_RVC	2.76 278	4.00 267	1.82 261	4.00 287	1.83 268	3.98 287	1.82 270	3.99 280	1.81 270	4.14 284	2.76 283	4.13 288	1.82 270	1.83 264	1.83 269	1.82 269	4.01 286	1.82 271	3.98 284	1.86 272	4.00 286	1.82 273	1.83 270	1.84 270	4.02 288	1.81 273	4.00 285	1.83 272

sAnonymous2	2.87 279	4.16 268	1.89 265	4.26 291	1.87 272	4.23 290	1.92 275	4.17 281	1.94 276	4.16 285	1.92 274	4.20 289	1.92 275	1.96 266	1.86 271	1.87 271	4.25 289	1.90 275	4.23 289	1.91 276	4.26 289	1.93 275	1.89 275	1.90 271	4.07 289	1.91 277	5.09 300	1.93 277

CroCo_RVC	2.87 279	4.16 268	1.89 265	4.26 291	1.87 272	4.23 290	1.92 275	4.17 281	1.94 276	4.16 285	1.92 274	4.20 289	1.92 275	1.96 266	1.86 271	1.87 271	4.25 289	1.90 275	4.23 289	1.91 276	4.26 289	1.93 275	1.89 275	1.90 271	4.07 289	1.91 277	5.09 300	1.93 277

Anonymous3	3.36 281	4.93 278	2.20 272	4.92 298	2.23 278	4.90 298	2.23 281	4.89 287	2.24 281	4.95 297	2.21 279	4.91 296	2.21 280	2.18 269	2.22 281	2.22 280	4.86 296	2.20 281	4.90 296	2.20 281	4.96 298	2.21 277	2.21 281	2.21 278	6.30 303	2.21 282	4.90 293	2.23 282

StereoVision	3.44 282	10.12 304	1.68 256	5.44 303	2.26 280	5.87 303	1.97 277	5.17 290	1.31 256	5.80 301	1.56 262	5.62 302	1.84 271	1.97 268	1.91 277	1.84 270	4.98 298	1.32 255	5.60 301	1.71 270	5.35 303	1.73 271	1.97 277	1.96 273	5.40 300	1.65 268	5.08 298	1.76 271

DPSNet	3.67 283	3.61 264	3.62 290	3.64 280	3.61 294	3.64 281	3.65 294	3.64 278	3.67 293	3.67 276	3.65 292	3.68 278	3.69 298	3.69 292	3.69 299	3.68 295	3.70 278	3.70 295	3.69 280	3.69 296	3.71 280	3.69 292	3.67 293	3.69 295	3.68 281	3.67 292	3.68 279	3.67 289

MaDis-Stereo	3.69 284	10.19 305	2.01 269	6.09 304	2.01 274	5.94 304	1.82 270	6.14 295	1.85 271	6.59 304	1.82 270	6.01 303	1.81 269	1.83 264	1.83 269	2.02 274	5.87 302	1.79 270	5.93 304	2.06 278	4.63 294	1.67 266	1.84 271	2.08 275	5.90 301	1.66 269	6.34 303	1.87 273

Sa-1000	3.84 285	7.71 288	6.81 305	4.15 289	2.86 284	3.27 278	3.87 300	5.99 292	4.35 304	2.78 266	3.71 293	3.88 281	3.56 294	3.88 295	3.64 292	2.71 285	3.72 279	3.27 290	3.67 279	3.15 290	3.51 276	3.36 290	2.70 285	3.49 289	3.32 276	3.76 296	2.87 273	3.76 296

MLG-Stereo_test2	3.86 286	4.96 279	3.13 283	4.65 296	3.27 290	5.17 302	3.07 287	5.01 289	3.01 286	4.93 296	3.03 285	4.56 294	3.32 291	3.26 285	3.33 290	3.30 291	5.17 301	3.19 288	4.86 295	2.96 289	5.04 300	3.25 286	2.67 284	3.15 286	4.98 297	3.05 287	4.59 291	3.30 288

MLG-Stereo_test3	3.87 287	4.64 274	3.29 287	5.17 301	3.23 288	4.83 297	3.02 286	4.95 288	3.22 288	4.31 288	3.33 290	5.08 299	3.20 290	3.23 284	2.77 285	3.20 290	4.99 299	3.24 289	4.93 297	2.94 286	4.82 297	3.33 289	3.33 289	3.29 288	5.19 299	3.02 286	5.08 298	2.93 287

MLG-Stereo_test1	3.87 287	4.67 275	3.29 287	5.26 302	3.25 289	5.04 300	3.11 288	4.43 283	3.27 289	5.02 299	3.21 287	4.71 295	3.10 288	3.22 283	3.06 287	2.98 288	5.03 300	3.18 287	4.95 298	2.94 286	4.70 296	3.32 287	3.30 288	3.27 287	5.17 298	3.08 288	5.02 296	2.85 286

SA	3.93 289	7.22 284	4.74 292	4.15 289	3.88 300	3.70 283	4.02 303	6.67 300	3.95 298	3.64 275	3.74 294	3.63 277	3.00 286	3.51 287	3.68 298	3.68 295	3.73 280	3.71 296	3.64 275	3.48 291	3.58 277	2.97 285	3.69 294	3.61 290	3.55 280	3.42 289	3.64 278	3.79 297

TestStereo1	4.11 290	7.79 290	6.72 303	3.93 284	3.81 297	3.96 285	3.58 292	6.96 303	3.74 295	3.90 279	3.76 295	3.89 282	3.57 295	3.70 293	3.66 295	3.34 292	3.80 282	3.62 292	3.66 277	3.68 294	3.91 283	3.70 293	3.65 291	3.67 292	3.88 283	3.53 290	3.89 282	3.68 292

SA-5K	4.11 290	7.79 290	6.72 303	3.93 284	3.81 297	3.96 285	3.58 292	6.96 303	3.74 295	3.90 279	3.76 295	3.89 282	3.57 295	3.70 293	3.66 295	3.34 292	3.80 282	3.62 292	3.66 277	3.68 294	3.91 283	3.70 293	3.65 291	3.67 292	3.88 283	3.53 290	3.89 282	3.68 292

test_4	4.11 290	8.05 293	6.64 301	4.52 294	3.68 295	3.00 275	3.40 291	6.21 298	3.29 290	4.07 283	3.84 298	4.04 286	3.76 300	3.56 290	3.67 297	3.76 298	4.04 287	3.79 298	4.10 285	3.53 292	3.98 285	3.74 296	3.55 290	3.61 290	3.94 287	3.75 295	3.73 280	3.73 295

test-1	4.11 290	7.65 287	4.93 293	3.65 281	3.58 292	4.70 296	3.74 298	4.73 285	4.06 300	3.72 277	4.11 302	3.70 279	3.49 293	3.36 286	3.65 294	4.17 303	3.92 284	4.04 302	4.19 288	3.75 297	4.69 295	4.18 299	3.88 297	3.90 297	4.73 293	3.77 297	3.12 274	3.68 292

TESTraft	4.16 294	8.03 292	6.81 305	3.99 286	3.68 295	3.93 284	3.70 296	6.86 302	3.69 294	3.93 281	3.88 300	3.93 284	3.59 297	3.65 291	3.64 292	3.68 295	3.92 284	3.72 297	3.92 282	3.57 293	3.84 282	3.70 293	3.71 295	3.67 292	3.91 286	3.74 294	3.92 284	3.67 289

raft_robust	4.19 295	7.78 289	6.08 298	3.30 278	3.85 299	4.03 288	3.73 297	6.25 299	3.30 291	4.44 290	3.28 289	4.01 285	3.82 301	4.29 300	3.70 300	4.01 300	4.48 294	3.42 291	4.11 286	3.76 298	4.05 287	3.32 287	3.85 296	3.82 296	4.71 292	3.83 298	4.09 286	3.80 298

RAFT_CTSACE	4.43 296	8.26 295	6.10 299	4.62 295	4.01 302	4.54 295	3.65 294	6.09 294	3.93 297	4.64 293	4.14 303	4.26 291	4.13 303	3.91 296	3.88 301	4.06 302	4.30 291	4.03 301	4.27 291	3.92 299	4.26 289	3.67 291	3.91 298	4.16 300	4.82 294	4.08 302	4.20 288	3.67 289

RAFT+CT+SA	4.43 296	7.34 286	6.71 302	5.01 299	4.38 303	4.40 292	3.85 299	6.15 297	4.30 303	4.89 295	3.26 288	4.49 293	3.01 287	4.53 301	3.36 291	3.65 294	3.64 277	4.39 304	3.94 283	4.28 302	4.44 292	4.30 301	4.24 303	4.52 302	3.90 285	3.85 299	4.89 292	4.00 300

cross-raft	4.43 296	7.31 285	6.46 300	4.47 293	3.95 301	4.46 293	3.95 301	6.70 301	3.97 299	4.41 289	3.82 297	4.38 292	3.94 302	3.95 298	3.95 303	3.95 299	4.45 293	3.95 300	4.46 292	3.95 300	4.46 293	3.95 297	3.95 300	3.94 299	4.40 291	3.95 301	4.45 290	3.95 299

test_5	4.51 299	8.85 298	5.35 297	3.66 282	3.56 291	5.10 301	4.47 305	6.14 295	4.07 301	4.96 298	3.87 299	5.14 301	4.17 305	3.53 288	4.39 304	4.53 304	4.15 288	3.62 292	4.74 294	2.94 286	3.63 279	4.53 303	4.20 302	4.54 303	4.86 295	3.68 293	4.95 294	4.06 301

test_3	4.55 300	10.96 306	7.69 309	4.04 288	3.60 293	4.10 289	3.98 302	7.94 305	4.56 305	3.99 282	4.03 301	4.08 287	3.74 299	3.99 299	3.91 302	4.05 301	4.33 292	3.89 299	4.14 287	4.00 301	4.11 288	4.02 298	4.01 301	3.91 298	3.53 278	3.94 300	4.19 287	4.20 302

FC-DCNN v2	4.74 301	3.16 259	3.16 285	3.16 275	3.16 285	3.16 276	3.16 290	3.16 273	3.16 287	3.16 271	3.16 286	3.16 274	3.16 289	3.16 282	3.16 288	3.16 289	6.72 306	6.72 308	6.72 306	6.72 310	6.72 305	6.72 310	6.72 309	6.72 307	6.72 304	6.72 307	6.72 305	6.72 308

TestStereo	4.92 302	4.80 277	4.98 294	4.82 297	4.97 305	4.91 299	4.78 306	4.80 286	4.88 306	4.78 294	4.80 305	4.99 298	4.81 306	4.83 302	4.87 306	4.97 306	4.93 297	5.01 306	5.03 299	4.90 305	5.02 299	5.02 304	5.06 304	5.04 304	4.93 296	4.89 304	5.01 295	5.09 304

DispFullNet	4.96 303	5.67 280	3.30 289	5.01 299	3.21 287	4.50 294	3.11 288	4.43 283	3.44 292	4.60 292	3.46 291	5.13 300	3.44 292	3.53 288	3.20 289	2.87 287	4.80 295	3.15 286	4.70 293	4.83 304	9.02 310	5.98 307	5.95 308	6.21 306	8.84 309	5.85 306	9.76 310	5.91 306

SGM-Forest	5.07 304	6.74 282	4.17 291	6.46 305	4.68 304	6.21 306	4.38 304	6.00 293	4.14 302	5.84 302	4.44 304	6.28 304	4.16 304	3.92 297	4.56 305	4.60 305	6.15 303	4.27 303	6.12 305	4.31 303	5.99 304	4.27 300	3.92 299	4.27 301	6.13 302	4.10 303	6.18 302	4.49 303
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
U	5.23 305	8.71 297	2.75 281	8.64 310	2.76 282	8.65 310	2.79 284	8.67 309	2.79 284	8.70 309	2.79 284	8.70 309	2.79 285	2.79 281	2.80 286	2.80 286	8.84 310	2.82 285	8.82 310	2.89 285	8.84 309	2.83 284	2.83 287	2.82 285	8.87 310	2.83 285	8.84 309	2.83 285

SGM+DAISY	6.35 306	8.16 294	5.14 296	8.12 309	5.08 307	8.12 309	5.16 307	8.01 306	5.18 308	7.92 307	5.14 306	7.89 308	5.14 307	4.95 303	5.33 307	5.32 307	8.14 309	5.16 307	8.16 309	5.16 306	8.21 308	5.19 305	5.12 305	5.12 305	8.18 308	5.24 305	8.12 308	5.11 305

RAFT	6.60 307	9.99 301	8.33 310	7.21 308	6.55 308	5.95 305	5.87 308	8.70 310	5.02 307	5.10 300	6.69 308	7.06 307	6.94 310	6.17 306	7.09 310	6.84 308	6.47 304	4.72 305	5.60 301	5.60 307	5.11 301	5.97 306	6.93 310	6.89 308	7.16 305	7.08 310	6.58 304	6.66 307

test-v	7.17 308	11.53 307	7.63 307	7.17 306	6.87 309	7.48 307	6.90 309	8.14 307	6.88 309	6.93 305	7.42 309	7.05 305	6.14 308	6.05 304	6.86 308	6.99 309	7.60 307	6.75 309	6.90 307	6.66 308	7.83 306	6.36 308	5.89 306	7.34 309	7.19 306	6.75 308	7.52 306	6.77 309

test-2	7.17 308	11.53 307	7.63 307	7.17 306	6.87 309	7.48 307	6.90 309	8.14 307	6.88 309	6.93 305	7.42 309	7.05 305	6.14 308	6.05 304	6.86 308	6.99 309	7.60 307	6.75 309	6.90 307	6.66 308	7.83 306	6.36 308	5.89 306	7.34 309	7.19 306	6.75 308	7.52 306	6.77 309

MANE	18.41 310	23.00 316	16.00 311	22.00 318	15.00 311	22.00 318	15.00 311	22.00 318	15.00 311	21.00 318	15.00 311	22.00 317	15.00 311	15.00 311	17.00 311	15.00 311	23.00 318	15.00 311	22.00 318	15.00 311	23.00 318	15.00 311	18.00 311	15.00 311	24.00 318	17.00 311	24.00 318	16.00 311

rafts_anoy	20.00 311	20.00 309	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 310	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312

raft+_RVC	20.00 311	20.00 309	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 310	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312

raftrobust	20.00 311	20.00 309	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 310	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312

CasAABBNet	20.00 311	20.00 309	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 310	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312

RALCasStereoNet	20.00 311	20.00 309	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 310	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312

RALAANet	20.00 311	20.00 309	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 310	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312

MSMDNet	20.00 311	20.00 309	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 310	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 312	20.00 312	20.00 311	20.00 312	20.00 311	20.00 312

Reg-Stereo(zero)	37.00 318	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 318	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319

HI	37.00 318	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 318	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319

CoSv	37.00 318	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 318	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319	37.00 319

MDST_ROB	61.15 321	72.66 323	46.52 322	70.00 322	44.89 322	64.24 322	43.75 322	73.65 322	48.92 323	72.70 323	42.40 322	60.70 321	50.23 322	50.07 323	67.69 323	68.60 323	83.13 323	47.77 322	82.48 323	46.00 322	95.93 323	53.44 323	50.66 322	45.00 322	84.99 323	53.64 323	79.01 322	52.07 323

CBMV	101.59 322	71.60 322	48.40 323	72.70 323	49.00 323	79.60 323	48.40 323	80.90 323	46.90 322	68.90 322	49.00 323	78.00 322	572.10 331	49.50 322	51.30 322	48.40 322	72.20 322	639.60 331	79.40 322	48.90 323	79.50 322	51.40 322	52.30 323	48.30 323	80.20 322	49.10 322	79.60 323	47.60 322
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 323	131.36 324	140.69 324	151.38 324	151.40 324	150.79 324	151.72 324	149.36 324	159.46 324	146.42 324	150.73 324	149.06 326	176.22 323	143.94 324	133.10 326	133.45 326	153.30 325	154.22 324	154.67 325	153.95 325	156.90 326	156.53 326	160.21 324	162.72 324	154.57 324	160.59 324	153.47 324	163.50 324
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
NOSS_ROB	248.11 324	409.00 329	288.00 326	412.00 326	280.00 326	411.00 329	288.00 326	356.00 325	275.00 329	379.00 329	303.00 329	415.00 328	278.00 328	260.00 329	104.00 324	103.00 324	126.00 324	108.00 323	118.00 324	98.00 324	126.00 325	104.00 325	268.00 327	216.00 326	279.00 328	201.00 325	288.00 328	206.00 325

AE-Stereo	252.48 325	202.00 325	361.00 328	502.00 328	324.00 328	321.00 325	482.00 331	423.00 328	227.00 328	201.00 325	273.00 328	101.00 323	207.00 324	198.00 325	183.00 327	181.00 327	221.00 326	232.00 328	477.00 327	220.00 327	111.00 324	100.00 324	219.00 326	214.00 325	204.00 325	211.00 326	200.00 325	222.00 327

MGS-Stereo	264.93 326	208.00 326	362.00 329	512.00 329	350.00 329	326.00 326	443.00 330	410.00 327	210.00 325	232.00 327	215.00 325	125.00 324	217.00 325	216.00 327	127.00 325	122.00 325	223.00 327	230.00 326	487.00 329	255.00 328	250.00 327	223.00 328	272.00 328	228.00 328	241.00 326	220.00 328	214.00 326	235.00 328

EGLCR-Stereo	276.81 327	209.00 327	366.00 330	514.00 330	354.00 330	336.00 327	422.00 328	440.00 329	220.00 327	231.00 326	245.00 327	135.00 325	237.00 327	218.00 328	197.00 328	222.00 329	223.00 327	230.00 326	487.00 329	255.00 328	250.00 327	273.00 329	272.00 328	228.00 328	241.00 326	220.00 328	214.00 326	235.00 328

DLCB_ROB	280.78 328	376.74 328	215.59 325	376.74 325	215.59 325	376.74 328	215.59 325	366.42 326	218.39 326	366.42 328	218.39 326	366.42 327	218.39 326	209.96 326	219.76 329	219.38 328	376.72 329	216.43 325	376.72 326	216.43 326	376.72 329	216.43 327	216.14 325	216.14 327	376.69 329	217.67 327	376.69 329	217.67 326

LE_ROB	387.11 329	453.07 330	321.39 327	500.23 327	323.05 327	493.99 330	324.56 327	477.63 330	322.28 330	465.51 330	322.97 330	486.37 329	334.17 329	305.26 330	320.63 330	327.66 330	476.08 330	315.70 329	483.76 328	335.15 330	469.64 330	309.74 330	315.90 330	318.85 330	498.41 330	328.85 330	491.00 330	330.08 330

SGM-ForestM	522.49 330	676.08 331	448.56 331	638.17 331	433.15 331	639.59 331	427.03 329	617.52 331	439.90 331	604.63 331	429.02 331	611.68 330	432.74 330	420.18 331	451.96 331	465.85 331	601.06 331	403.73 330	659.15 331	405.50 331	669.64 331	437.21 331	455.85 331	425.66 331	689.82 331	481.65 331	662.43 331	479.61 331

CBMV_ROB	1133.35 331	1280.38 332	976.92 332	1317.57 332	1021.62 332	1282.66 332	1022.22 332	1213.88 332	982.57 332	1194.12 332	975.90 332	1357.87 331	1090.02 332	943.32 332	1021.85 332	1006.47 332	1309.01 332	986.29 332	1499.40 332	986.35 332	1359.35 332	975.96 332	975.21 332	969.30 332	1337.82 332	1042.34 332	1398.25 332	1073.86 332

111111	10000000.00 332	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 332	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333

SGD-Stereo	10000000.00 332	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 332	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333

IGEV-Stereo++	10000000.00 332	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 332	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 332	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 332	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333

IGEV-Stereo+	10000000.00 332	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 332	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333

anonymousdsp2	10000000.00 332	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 332	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333

anonymousdsp	10000000.00 332	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 332	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333

AMNet	10000000.00 332	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 332	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333	10000000.00 333

FADE		0.05 37	0.05 30	0.05 36	0.04 32	0.03 22	0.03 26	0.05 35	0.04 32	0.06 33	0.03 26		0.04 33	0.05 35	0.07 39	0.07 42	0.07 42	0.05 38	0.06 41	0.04 32	0.09 45	0.08 45	0.06 38	0.05 37	0.06 41	0.05 37	0.05 36	0.04 32

Low-res two-view benchmark