Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT + AFF	0.27 44	0.26 42	0.17 42	0.21 52	0.13 28	0.19 47	0.13 54	0.41 54	0.18 41	0.44 69	0.19 37	0.42 72	0.14 38	0.09 28	0.86 190	0.29 36	0.41 62	0.20 17	0.55 92	0.23 50	0.47 84	0.21 28	0.12 39	0.15 37	0.28 39	0.20 21	0.21 9	0.17 21

RYNet	0.27 44	0.23 35	0.18 47	0.15 30	0.17 48	0.19 47	0.13 54	0.25 35	0.31 132	0.17 28	0.20 42	0.19 25	0.14 38	0.13 42	0.80 172	0.28 31	0.27 27	0.41 107	0.28 29	0.19 33	0.27 25	0.21 28	0.29 174	0.18 50	0.27 35	0.76 180	0.34 37	0.23 32

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

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

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

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

SGD-Stereo	0.29 53	0.24 37	0.17 42	0.16 34	0.15 41	0.22 58	0.08 29	0.29 41	0.22 56	0.29 43	0.15 22	0.45 84	0.20 64	0.10 31	0.71 159	0.45 104	0.46 74	0.27 37	0.47 60	0.22 45	0.41 52	0.36 64	0.19 96	0.19 53	0.28 39	0.32 64	0.46 59	0.40 73

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

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

MMNet	0.29 53	0.29 48	0.22 77	0.26 82	0.26 92	0.26 80	0.18 90	0.33 44	0.23 61	0.24 40	0.28 70	0.35 47	0.15 44	0.32 178	0.39 62	0.31 45	0.36 46	0.34 66	0.41 50	0.27 70	0.32 35	0.21 28	0.17 76	0.23 86	0.32 63	0.30 55	0.46 59	0.32 51

YMNet	0.30 57	0.31 54	0.23 82	0.27 87	0.23 72	0.26 80	0.25 133	0.36 46	0.37 169	0.25 41	0.19 37	0.40 63	0.27 100	0.29 161	0.38 59	0.47 124	0.37 48	0.28 40	0.43 56	0.19 33	0.35 41	0.33 55	0.16 61	0.19 53	0.36 79	0.29 52	0.39 47	0.35 59

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

MIF-Stereo (partial)	0.30 57	0.44 116	0.18 47	0.16 34	0.16 46	0.21 52	0.11 45	0.37 49	0.22 56	0.37 54	0.24 58	0.32 41	0.17 51	0.13 42	0.39 62	0.45 104	0.46 74	0.38 88	0.42 54	0.25 60	0.43 60	0.35 60	0.18 88	0.21 60	0.35 78	0.32 64	0.50 67	0.44 84

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

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

plain	0.31 62	0.43 111	0.20 55	0.20 51	0.16 46	0.20 50	0.10 42	0.41 54	0.18 41	0.48 83	0.19 37	0.34 46	0.17 51	0.10 31	0.41 70	0.44 93	0.45 69	0.40 102	0.55 92	0.24 54	0.41 52	0.34 58	0.14 55	0.21 60	0.32 63	0.33 69	0.39 47	0.48 91

CVANet_RVC	0.31 62	0.40 96	0.30 104	0.40 147	0.29 114	0.37 130	0.23 125	0.41 54	0.23 61	0.31 46	0.49 135	0.37 57	0.26 93	0.19 71	0.29 38	0.33 51	0.34 40	0.32 54	0.32 34	0.25 60	0.34 40	0.25 39	0.18 88	0.25 104	0.30 48	0.25 44	0.34 37	0.30 46

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

RAFT+CT+SA	0.32 64	0.46 136	0.20 55	0.26 82	0.18 52	0.22 58	0.15 73	0.58 111	0.23 61	0.52 106	0.17 31	0.46 86	0.33 144	0.12 39	0.33 52	0.43 88	0.36 46	0.30 51	0.45 58	0.23 50	0.45 70	0.49 123	0.09 22	0.22 74	0.32 63	0.31 59	0.53 83	0.35 59

HCRNet	0.32 64	0.38 84	0.20 55	0.39 141	0.17 48	0.29 95	0.18 90	0.40 52	0.18 41	0.80 250	0.40 114	0.49 96	0.18 55	0.22 94	0.38 59	0.30 41	0.38 51	0.29 48	0.40 47	0.19 33	0.33 38	0.23 36	0.19 96	0.16 45	0.26 30	0.31 59	0.51 68	0.31 48

DMCA	0.32 64	0.31 54	0.30 104	0.24 72	0.25 82	0.27 85	0.22 115	0.36 46	0.33 145	0.31 46	0.40 114	0.40 63	0.23 82	0.25 134	0.41 70	0.37 62	0.40 59	0.39 90	0.36 42	0.28 73	0.41 52	0.27 44	0.25 155	0.25 104	0.31 58	0.35 74	0.39 47	0.37 63

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

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

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

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

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

ARAFT	0.34 71	0.38 84	0.23 82	0.26 82	0.21 64	0.27 85	0.14 67	0.44 63	0.24 71	0.50 94	0.30 78	0.41 70	0.16 48	0.15 50	0.67 145	0.42 81	0.50 97	0.47 152	0.51 70	0.23 50	0.53 121	0.32 54	0.16 61	0.19 53	0.43 97	0.30 55	0.52 79	0.37 63

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

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 74	0.41 100	0.32 112	0.24 72	0.19 55	0.28 92	0.13 54	0.58 111	0.24 71	0.46 74	0.35 95	0.49 96	0.19 61	0.15 50	0.34 55	0.35 52	0.41 62	0.28 40	0.65 125	0.28 73	0.44 66	0.33 55	0.19 96	0.22 74	0.51 125	0.37 85	0.58 97	0.44 84

MGS-Stereo	0.37 76	0.46 136	0.21 68	0.22 55	0.19 55	0.22 58	0.15 73	0.45 69	0.17 37	0.36 51	0.26 64	0.29 37	0.19 61	0.23 107	1.37 251	0.40 73	0.52 112	0.45 135	0.55 92	0.33 93	0.50 98	0.41 82	0.21 121	0.22 74	0.33 67	0.30 55	0.47 61	0.45 86

TESTraft	0.37 76	0.46 136	0.21 68	0.21 52	0.23 72	0.21 52	0.16 82	0.54 92	0.31 132	0.51 99	0.23 53	0.36 55	0.36 168	0.11 35	0.85 188	0.48 130	0.45 69	0.32 54	0.48 63	0.24 54	0.46 77	0.65 169	0.12 39	0.23 86	0.37 81	0.43 100	0.57 89	0.39 68

CAS	0.38 78	0.45 124	0.25 90	0.29 95	0.29 114	0.23 70	0.13 54	0.41 54	0.27 93	0.41 58	0.54 159	0.35 47	0.35 163	0.21 88	0.52 96	0.38 65	0.50 97	0.34 66	0.52 75	0.26 67	0.43 60	0.41 82	0.19 96	0.23 86	0.51 125	0.52 136	0.62 111	0.77 175

anonymousdsp2	0.38 78	0.46 136	0.30 104	0.25 78	0.23 72	0.32 105	0.18 90	0.58 111	0.23 61	0.47 77	0.38 105	0.48 92	0.23 82	0.18 64	0.40 64	0.39 69	0.44 66	0.33 62	0.88 167	0.31 87	0.48 90	0.52 140	0.17 76	0.23 86	0.41 94	0.33 69	0.61 108	0.42 80

TestStereo1	0.38 78	0.49 158	0.19 49	0.22 55	0.23 72	0.23 70	0.15 73	0.55 99	0.30 115	0.52 106	0.21 46	0.35 47	0.39 178	0.11 35	0.80 172	0.50 141	0.46 74	0.32 54	0.53 83	0.25 60	0.52 114	0.67 177	0.15 57	0.22 74	0.37 81	0.42 98	0.60 105	0.39 68

SA-5K	0.38 78	0.49 158	0.19 49	0.22 55	0.23 72	0.23 70	0.15 73	0.55 99	0.30 115	0.52 106	0.21 46	0.35 47	0.39 178	0.11 35	0.80 172	0.50 141	0.46 74	0.32 54	0.53 83	0.25 60	0.52 114	0.67 177	0.15 57	0.22 74	0.37 81	0.42 98	0.60 105	0.39 68

UPFNet	0.38 78	0.34 61	0.34 121	0.32 111	0.33 131	0.39 137	0.29 151	0.47 74	0.33 145	0.43 62	0.41 116	0.40 63	0.30 117	0.34 183	0.61 122	0.40 73	0.46 74	0.41 107	0.52 75	0.35 116	0.35 41	0.34 58	0.25 155	0.27 113	0.38 85	0.35 74	0.55 85	0.37 63

HITNet	0.38 78	0.37 76	0.28 97	0.34 119	0.29 114	0.26 80	0.19 101	0.58 111	0.32 140	0.57 138	0.45 125	0.55 119	0.30 117	0.22 94	0.51 94	0.35 52	0.44 66	0.39 90	0.41 50	0.29 78	0.41 52	0.38 70	0.20 112	0.25 104	0.39 88	0.37 85	0.70 139	0.52 106
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
S2M2	0.40 84	0.42 107	0.41 158	0.24 72	0.27 102	0.35 125	0.22 115	0.51 81	0.24 71	0.61 165	0.23 53	0.43 77	0.21 72	0.31 171	0.59 112	0.49 137	0.55 132	0.36 79	0.53 83	0.34 99	0.55 126	0.38 70	0.28 169	0.27 113	0.42 95	0.43 100	0.63 114	0.66 148

CASnet	0.40 84	0.52 187	0.23 82	0.27 87	0.27 102	0.30 101	0.14 67	0.62 138	0.29 107	0.61 165	0.44 122	0.64 148	0.28 105	0.23 107	0.55 99	0.36 58	0.45 69	0.31 53	0.73 144	0.27 70	0.63 156	0.39 76	0.21 121	0.24 95	0.42 95	0.32 64	0.61 108	0.56 121
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
4D-IteraStereo	0.40 84	0.28 47	0.33 115	0.35 129	0.24 80	0.24 75	0.15 73	0.63 152	0.28 100	0.61 165	0.39 111	0.51 107	0.22 76	0.22 94	0.48 90	0.43 88	0.49 92	0.43 120	0.66 127	0.34 99	0.63 156	0.70 184	0.14 55	0.22 74	0.39 88	0.47 118	0.63 114	0.39 68

FINET	0.40 84	0.38 84	0.39 144	0.43 161	0.30 121	0.34 119	0.35 166	0.44 63	0.36 160	0.47 77	0.32 83	0.47 89	0.30 117	0.28 154	0.66 140	0.50 141	0.48 89	0.36 79	0.60 114	0.33 93	0.46 77	0.37 69	0.30 177	0.30 132	0.43 97	0.35 74	0.56 87	0.42 80

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 88	0.33 58	0.29 100	0.29 95	0.24 80	0.26 80	0.16 82	0.55 99	0.40 179	0.55 125	0.49 135	0.49 96	0.27 100	0.23 107	0.58 108	0.45 104	0.51 108	0.40 102	0.50 67	0.36 118	0.46 77	0.50 128	0.16 61	0.23 86	0.49 118	0.75 177	0.44 56	0.56 121

IER	0.41 88	0.37 76	0.31 109	0.30 103	0.28 107	0.35 125	0.24 128	0.47 74	0.28 100	0.44 69	0.59 166	0.77 184	0.29 107	0.35 189	0.63 130	0.42 81	0.47 84	0.42 115	0.44 57	0.34 99	0.42 58	0.36 64	0.28 169	0.26 110	0.40 92	0.47 118	0.52 79	0.52 106

rafts_anoy	0.41 88	0.51 178	0.35 123	0.29 95	0.30 121	0.33 112	0.22 115	0.59 118	0.25 77	0.51 99	0.50 140	0.48 92	0.23 82	0.17 61	0.57 104	0.46 113	0.51 108	0.50 170	0.58 106	0.34 99	0.50 98	0.43 96	0.19 96	0.28 119	0.50 122	0.47 118	0.52 79	0.53 110

RALAANet	0.41 88	0.41 100	0.37 133	0.28 90	0.28 107	0.33 112	0.24 128	0.54 92	0.27 93	0.48 83	0.48 131	0.43 77	0.25 90	0.20 82	0.57 104	0.41 77	0.49 92	0.50 170	0.71 140	0.40 145	0.52 114	0.46 111	0.21 121	0.29 124	0.46 105	0.45 109	0.70 139	0.47 89

GMStereo	0.41 88	0.48 155	0.25 90	0.32 111	0.32 130	0.37 130	0.28 144	0.59 118	0.30 115	0.45 71	0.36 96	0.61 138	0.31 129	0.24 118	0.45 80	0.41 77	0.54 123	0.35 75	0.73 144	0.39 140	0.51 104	0.33 55	0.23 144	0.28 119	0.48 110	0.36 77	0.68 131	0.41 75
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
G2L-Stereo	0.42 93	0.39 89	0.28 97	0.35 129	0.40 168	0.34 119	0.22 115	0.54 92	0.34 150	0.52 106	0.61 175	0.50 102	0.38 175	0.26 144	0.61 122	0.44 93	0.50 97	0.40 102	0.46 59	0.33 93	0.43 60	0.39 76	0.28 169	0.27 113	0.49 118	0.54 141	0.69 134	0.49 93

LoS_RVC	0.42 93	0.45 124	0.43 166	0.19 47	0.25 82	0.24 75	0.16 82	0.44 63	0.28 100	0.51 99	0.48 131	0.42 72	0.31 129	0.22 94	0.60 117	0.45 104	0.46 74	0.41 107	0.71 140	0.30 82	0.67 171	0.51 135	0.19 96	0.32 145	0.61 160	0.44 104	0.58 97	0.61 135

tt_ll	0.42 93	0.45 124	0.43 166	0.19 47	0.25 82	0.24 75	0.16 82	0.44 63	0.28 100	0.51 99	0.48 131	0.42 72	0.31 129	0.22 94	0.60 117	0.45 104	0.46 74	0.41 107	0.71 140	0.30 82	0.67 171	0.51 135	0.19 96	0.32 145	0.61 160	0.44 104	0.58 97	0.61 135

SA	0.42 93	0.47 143	0.21 68	0.25 78	0.23 72	0.31 102	0.13 54	0.64 159	0.32 140	0.61 165	0.26 64	0.54 113	0.21 72	0.16 57	0.63 130	0.47 124	0.52 112	0.41 107	0.60 114	0.29 78	0.46 77	0.61 160	0.15 57	0.27 113	0.45 103	0.58 149	0.96 201	0.47 89

CIPLG	0.42 93	0.47 143	0.24 88	0.32 111	0.22 66	0.32 105	0.19 101	0.63 152	0.24 71	0.55 125	0.50 140	0.60 137	0.30 117	0.41 203	0.93 207	0.44 93	0.52 112	0.37 84	0.56 98	0.38 128	0.56 131	0.45 106	0.19 96	0.24 95	0.44 99	0.31 59	0.57 89	0.38 67

IPLGR_C	0.42 93	0.47 143	0.23 82	0.31 109	0.22 66	0.32 105	0.18 90	0.63 152	0.23 61	0.55 125	0.50 140	0.61 138	0.31 129	0.41 203	0.87 196	0.45 104	0.52 112	0.37 84	0.55 92	0.38 128	0.56 131	0.46 111	0.19 96	0.24 95	0.44 99	0.33 69	0.58 97	0.40 73

GMOStereo	0.42 93	0.39 89	0.21 68	0.30 103	0.26 92	0.29 95	0.19 101	0.67 173	0.30 115	0.66 203	0.32 83	0.54 113	0.33 144	0.20 82	0.40 64	0.46 113	0.50 97	0.44 125	0.68 132	0.34 99	0.51 104	0.66 172	0.16 61	0.22 74	0.58 149	0.45 109	0.82 169	0.41 75

error version	0.42 93	0.39 89	0.21 68	0.30 103	0.26 92	0.29 95	0.19 101	0.67 173	0.30 115	0.66 203	0.32 83	0.54 113	0.33 144	0.20 82	0.40 64	0.46 113	0.50 97	0.44 125	0.68 132	0.34 99	0.51 104	0.66 172	0.16 61	0.22 74	0.58 149	0.45 109	0.82 169	0.41 75

test-v	0.42 93	0.39 89	0.21 68	0.30 103	0.26 92	0.29 95	0.19 101	0.67 173	0.30 115	0.66 203	0.32 83	0.54 113	0.33 144	0.20 82	0.40 64	0.46 113	0.50 97	0.44 125	0.68 132	0.34 99	0.51 104	0.66 172	0.16 61	0.22 74	0.58 149	0.45 109	0.82 169	0.41 75

ACRE	0.42 93	0.47 143	0.22 77	0.32 111	0.22 66	0.33 112	0.18 90	0.63 152	0.23 61	0.55 125	0.50 140	0.61 138	0.30 117	0.41 203	0.91 202	0.45 104	0.52 112	0.36 79	0.55 92	0.38 128	0.57 141	0.44 102	0.19 96	0.23 86	0.44 99	0.32 64	0.58 97	0.39 68

test-2	0.42 93	0.39 89	0.21 68	0.30 103	0.26 92	0.29 95	0.19 101	0.67 173	0.30 115	0.66 203	0.32 83	0.54 113	0.33 144	0.20 82	0.40 64	0.46 113	0.50 97	0.44 125	0.68 132	0.34 99	0.51 104	0.66 172	0.16 61	0.22 74	0.58 149	0.45 109	0.82 169	0.41 75

RALCasStereoNet	0.42 93	0.50 173	0.35 123	0.35 129	0.30 121	0.31 102	0.24 128	0.60 124	0.25 77	0.56 134	0.49 135	0.58 128	0.26 93	0.18 64	0.57 104	0.46 113	0.54 123	0.49 164	0.51 70	0.34 99	0.51 104	0.41 82	0.21 121	0.31 140	0.53 132	0.49 128	0.48 64	0.58 125

RASNet	0.42 93	0.45 124	0.43 166	0.33 117	0.33 131	0.37 130	0.27 139	0.58 111	0.34 150	0.47 77	0.43 119	0.49 96	0.33 144	0.25 134	0.41 70	0.41 77	0.48 89	0.39 90	0.47 60	0.30 82	0.49 94	0.40 79	0.19 96	0.44 201	0.40 92	0.46 116	0.75 151	0.63 143

CREStereo++_RVC	0.43 106	0.42 107	0.39 144	0.30 103	0.33 131	0.27 85	0.19 101	0.57 107	0.31 132	0.58 150	0.36 96	0.58 128	0.56 217	0.23 107	0.48 90	0.50 141	0.61 177	0.34 66	0.52 75	0.30 82	0.56 131	0.42 89	0.16 61	0.29 124	0.49 118	0.44 104	0.79 162	0.69 157
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
raftrobust	0.43 106	0.33 58	0.36 129	0.28 90	0.28 107	0.27 85	0.18 90	0.64 159	0.25 77	0.63 181	0.53 153	0.51 107	0.25 90	0.22 94	0.63 130	0.48 130	0.51 108	0.41 107	0.96 178	0.38 128	0.53 121	0.46 111	0.20 112	0.24 95	0.57 145	0.54 141	0.54 84	0.52 106

HGLStereo	0.43 106	0.43 111	0.37 133	0.34 119	0.37 155	0.39 137	0.23 125	0.48 76	0.31 132	0.47 77	0.72 209	0.42 72	0.29 107	0.32 178	0.51 94	0.49 137	0.55 132	0.50 170	0.55 92	0.39 140	0.51 104	0.43 96	0.22 134	0.33 159	0.51 125	0.51 134	0.57 89	0.45 86

castereo++	0.44 109	0.35 71	0.33 115	0.43 161	0.23 72	0.21 52	0.17 88	0.59 118	0.30 115	0.63 181	0.37 102	0.73 169	0.22 76	0.22 94	0.44 79	0.53 158	0.58 151	0.41 107	0.66 127	0.34 99	0.81 197	0.69 182	0.20 112	0.28 119	0.48 110	0.56 148	0.76 154	0.48 91

trnet	0.44 109	0.51 178	0.40 149	0.34 119	0.26 92	0.27 85	0.14 67	0.62 138	0.30 115	0.60 161	0.36 96	0.73 169	0.33 144	0.24 118	0.56 101	0.57 173	0.58 151	0.34 66	0.52 75	0.31 87	0.57 141	0.42 89	0.17 76	0.30 132	0.54 136	0.48 123	0.65 122	0.69 157

UNet	0.44 109	0.42 107	0.40 149	0.37 135	0.36 148	0.41 145	0.28 144	0.57 107	0.35 156	0.50 94	0.49 135	0.47 89	0.34 156	0.37 195	0.53 98	0.43 88	0.54 123	0.46 146	0.56 98	0.39 140	0.47 84	0.44 102	0.27 166	0.34 163	0.44 99	0.48 123	0.58 97	0.57 123

CREStereo	0.44 109	0.51 178	0.40 149	0.34 119	0.26 92	0.28 92	0.15 73	0.61 131	0.30 115	0.58 150	0.36 96	0.72 166	0.33 144	0.24 118	0.59 112	0.59 181	0.59 165	0.34 66	0.52 75	0.31 87	0.59 149	0.42 89	0.18 88	0.30 132	0.54 136	0.48 123	0.64 118	0.69 157
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DMCA-RVC	0.44 109	0.37 76	0.35 123	0.33 117	0.37 155	0.32 105	0.41 182	0.46 72	0.52 206	0.43 62	0.48 131	0.68 156	0.33 144	0.29 161	0.65 139	0.46 113	0.47 84	0.44 125	0.49 65	0.38 128	0.49 94	0.48 122	0.29 174	0.32 145	0.38 85	0.37 85	0.57 89	0.62 139

coex_refinement	0.45 114	0.43 111	0.33 115	0.35 129	0.35 144	0.44 157	0.22 115	0.55 99	0.50 203	0.50 94	0.60 168	0.54 113	0.27 100	0.28 154	0.58 108	0.45 104	0.50 97	0.44 125	0.54 89	0.33 93	0.45 70	0.39 76	0.28 169	0.31 140	0.52 129	0.53 138	0.67 129	0.78 178

TestStereo	0.45 114	0.51 178	0.38 142	0.42 156	0.30 121	0.44 157	0.26 137	0.71 196	0.28 100	0.76 240	0.32 83	0.64 148	0.32 138	0.24 118	0.47 83	0.35 52	0.54 123	0.33 62	0.78 156	0.38 128	0.63 156	0.42 89	0.24 152	0.30 132	0.53 132	0.43 100	0.75 151	0.55 120

DSFCA	0.45 114	0.50 173	0.40 149	0.40 147	0.37 155	0.44 157	0.34 164	0.46 72	0.39 177	0.40 57	0.57 163	0.49 96	0.29 107	0.24 118	0.61 122	0.44 93	0.49 92	0.49 164	0.64 121	0.39 140	0.50 98	0.51 135	0.33 189	0.35 167	0.49 118	0.50 132	0.57 89	0.58 125

CFNet	0.45 114	0.44 116	0.33 115	0.48 172	0.40 168	0.39 137	0.30 158	0.53 87	0.32 140	0.48 83	0.50 140	0.68 156	0.40 181	0.30 164	0.56 101	0.37 62	0.48 89	0.43 120	0.52 75	0.33 93	0.46 77	0.30 51	0.23 144	0.31 140	0.61 160	0.52 136	0.69 134	0.71 164

DISCO	0.45 114	0.44 116	0.29 100	0.40 147	0.38 161	0.49 173	0.43 185	0.45 69	0.43 194	0.50 94	0.57 163	0.40 63	0.29 107	0.30 164	0.61 122	0.43 88	0.55 132	0.46 146	0.69 137	0.41 148	0.48 90	0.43 96	0.26 162	0.32 145	0.47 107	0.50 132	0.62 111	0.50 102

CES	0.46 119	0.35 71	0.30 104	0.27 87	0.27 102	0.29 95	0.12 50	1.05 262	0.27 93	0.54 118	0.66 192	0.53 111	0.25 90	0.23 107	0.62 127	0.65 200	0.58 151	0.37 84	0.54 89	0.34 99	0.84 202	0.53 143	0.23 144	0.23 86	0.56 144	0.44 104	0.57 89	0.69 157

ADLNet	0.46 119	0.53 193	0.37 133	0.41 152	0.41 174	0.44 157	0.40 180	0.54 92	0.35 156	0.45 71	0.53 153	0.76 181	0.36 168	0.62 256	0.58 108	0.42 81	0.49 92	0.42 115	0.50 67	0.37 124	0.43 60	0.44 102	0.34 191	0.25 104	0.47 107	0.55 144	0.57 89	0.45 86

castereo	0.47 121	0.36 74	0.35 123	0.34 119	0.26 92	0.26 80	0.17 88	0.56 105	0.29 107	0.60 161	0.45 125	0.68 156	0.22 76	0.20 82	0.52 96	0.58 178	0.61 177	0.39 90	0.92 171	0.36 118	0.96 221	0.76 195	0.19 96	0.24 95	0.54 136	0.64 157	0.57 89	0.58 125

EGLCR-Stereo	0.47 121	0.49 158	0.41 158	0.29 95	0.30 121	0.44 157	0.14 67	0.57 107	0.26 87	0.57 138	0.27 67	0.58 128	0.23 82	0.21 88	0.36 56	0.47 124	0.53 121	0.45 135	0.75 151	0.32 91	0.69 177	0.93 213	0.19 96	0.24 95	0.48 110	0.49 128	1.30 248	0.70 163

GLC_STEREO	0.47 121	0.51 178	0.40 149	0.38 138	0.37 155	0.37 130	0.28 144	0.64 159	0.29 107	0.62 175	0.53 153	0.55 119	0.28 105	0.30 164	0.49 93	0.48 130	0.66 198	0.41 107	0.65 125	0.41 148	0.70 180	0.60 155	0.23 144	0.30 132	0.47 107	0.36 77	0.84 178	0.53 110

IPLG	0.47 121	0.45 124	0.32 112	0.28 90	0.27 102	0.32 105	0.21 109	0.63 152	0.22 56	0.51 99	0.38 105	0.56 121	0.29 107	0.31 171	1.64 266	0.44 93	0.56 138	0.48 157	0.56 98	0.41 148	0.45 70	0.75 192	0.18 88	0.28 119	0.45 103	0.59 150	0.65 122	0.51 104

Sa-1000	0.48 125	0.47 143	0.21 68	0.26 82	0.26 92	0.31 102	0.15 73	0.65 166	0.36 160	0.63 181	0.33 90	0.50 102	0.26 93	0.30 164	0.94 211	0.49 137	0.59 165	0.45 135	0.90 169	0.32 91	0.52 114	0.75 192	0.17 76	0.27 113	0.72 188	0.53 138	1.00 213	0.49 93

PMTNet	0.48 125	0.48 155	0.43 166	0.31 109	0.30 121	0.27 85	0.22 115	0.54 92	0.29 107	0.57 138	0.39 111	0.59 133	0.23 82	0.23 107	0.64 136	0.59 181	0.57 147	0.37 84	1.17 192	0.33 93	0.67 171	0.40 79	0.20 112	0.21 60	0.79 212	0.59 150	0.65 122	0.92 193

PDISCO_ROB	0.48 125	0.40 96	0.39 144	0.38 138	0.34 140	0.39 137	0.28 144	0.50 79	0.35 156	0.37 54	0.52 149	0.49 96	0.35 163	0.31 171	0.63 130	0.58 178	0.54 123	0.68 242	0.59 107	0.44 159	0.62 153	0.67 177	0.24 152	0.34 163	0.54 136	0.53 138	0.85 180	0.58 125

raft_robust	0.49 128	0.44 116	0.24 88	0.38 138	0.29 114	0.32 105	0.21 109	0.73 205	0.35 156	0.69 220	0.34 92	0.57 123	0.31 129	0.24 118	0.59 112	0.53 158	0.54 123	0.46 146	0.98 179	0.37 124	0.69 177	0.94 214	0.20 112	0.28 119	0.55 140	0.69 162	0.69 134	0.60 133

dd	0.50 129	0.51 178	0.28 97	0.91 245	0.31 129	0.65 215	0.29 151	0.59 118	0.23 61	0.54 118	0.30 78	0.75 173	0.27 100	0.26 144	0.84 184	0.46 113	0.70 214	0.39 90	1.05 182	0.38 128	0.48 90	0.43 96	0.23 144	0.30 132	0.53 132	0.39 92	0.74 149	0.58 125

LMCR-Stereo	0.50 129	0.46 136	0.33 115	0.32 111	0.33 131	0.42 151	0.24 128	0.57 107	0.37 169	0.55 125	0.46 129	0.65 151	0.40 181	0.26 144	0.69 150	0.49 137	0.62 183	0.49 164	1.11 188	0.57 199	0.66 167	0.64 167	0.25 155	0.32 145	0.48 110	0.49 128	0.63 114	0.65 147

iResNet_ROB	0.50 129	0.49 158	0.42 161	0.42 156	0.30 121	0.42 151	0.32 160	0.60 124	0.33 145	0.52 106	0.59 166	0.47 89	0.56 217	0.25 134	0.81 175	0.46 113	0.57 147	0.49 164	1.19 193	0.36 118	0.48 90	0.36 64	0.25 155	0.37 179	0.57 145	0.54 141	0.75 151	0.61 135

MIPNet	0.51 132	0.51 178	0.33 115	0.32 111	0.30 121	0.37 130	0.25 133	0.62 138	0.24 71	0.50 94	0.52 149	0.61 138	0.41 184	0.30 164	1.01 226	0.51 148	0.59 165	0.50 170	0.76 154	0.47 170	0.44 66	0.85 205	0.20 112	0.26 110	0.66 175	0.98 223	0.71 143	0.61 135

CFNet_pseudo	0.51 132	0.44 116	0.43 166	0.54 191	0.43 180	0.53 186	0.34 164	0.62 138	0.36 160	0.61 165	0.64 184	0.57 123	0.52 210	0.35 189	0.90 201	0.50 141	0.50 97	0.47 152	0.67 130	0.36 118	0.47 84	0.42 89	0.26 162	0.33 159	0.57 145	0.60 153	0.68 131	0.73 169

CFNet_RVC	0.51 132	0.51 178	0.47 183	0.50 177	0.48 192	0.48 171	0.32 160	0.53 87	0.37 169	0.51 99	0.65 189	0.57 123	0.34 156	0.30 164	0.69 150	0.44 93	0.52 112	0.47 152	0.57 102	0.42 154	0.56 131	0.49 123	0.27 166	0.35 167	0.65 174	0.74 173	0.80 163	0.75 172

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 132	0.52 187	0.48 186	0.43 161	0.57 210	0.42 151	0.62 224	0.56 105	0.62 224	0.52 106	0.51 146	0.67 154	0.34 156	0.58 253	0.78 166	0.42 81	0.47 84	0.42 115	0.57 102	0.38 128	0.46 77	0.42 89	0.30 177	0.32 145	0.48 110	0.76 180	0.62 111	0.64 145
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
iinet-f	0.52 136	0.43 111	0.36 129	0.34 119	0.25 82	0.47 169	0.25 133	0.43 61	0.27 93	0.52 106	0.94 236	0.61 138	0.44 194	0.25 134	1.06 230	0.57 173	0.52 112	0.39 90	1.51 205	0.50 173	0.58 145	0.75 192	0.26 162	0.25 104	0.52 129	0.38 89	0.76 154	0.53 110

iResNetv2_ROB	0.52 136	0.45 124	0.32 112	0.48 172	0.39 163	0.48 171	0.28 144	0.64 159	0.34 150	0.52 106	0.66 192	0.70 162	0.55 215	0.28 154	0.67 145	0.47 124	0.50 97	0.46 146	1.12 189	0.45 161	0.57 141	0.47 116	0.29 174	0.40 186	0.55 140	0.51 134	0.81 166	0.58 125

DN-CSS_ROB	0.52 136	0.43 111	0.46 179	0.41 152	0.40 168	0.34 119	0.22 115	0.69 187	0.34 150	0.59 155	0.79 219	0.66 152	0.47 200	0.24 118	0.63 130	0.40 73	0.58 151	0.43 120	1.74 216	0.38 128	0.63 156	0.38 70	0.31 182	0.47 211	0.53 132	0.43 100	0.66 128	0.54 117

STTStereo	0.53 139	0.56 201	0.54 202	0.44 166	0.52 200	0.43 154	0.59 212	0.52 83	0.46 199	0.47 77	0.55 161	0.71 164	0.42 185	0.56 245	0.87 196	0.44 93	0.49 92	0.51 177	0.54 89	0.37 124	0.51 104	0.40 79	0.32 187	0.35 167	0.52 129	0.66 160	0.68 131	0.99 200

BEATNet_4x	0.53 139	0.40 96	0.34 121	0.39 141	0.36 148	0.32 105	0.27 139	0.64 159	0.41 183	0.66 203	0.45 125	0.62 146	0.39 178	0.24 118	0.83 180	0.63 188	0.58 151	0.58 212	0.57 102	0.36 118	0.90 209	1.52 257	0.25 155	0.36 174	0.46 105	0.44 104	0.77 156	0.60 133

AF-Net	0.53 139	0.49 158	0.44 174	0.50 177	0.53 201	0.61 205	0.54 203	0.61 131	0.55 214	0.43 62	0.66 192	0.85 197	0.42 185	0.40 200	0.64 136	0.46 113	0.46 74	0.44 125	0.60 114	0.40 145	0.45 70	0.45 106	0.41 210	0.39 183	0.50 122	0.55 144	0.81 166	0.69 157

Nwc_Net	0.53 139	0.49 158	0.44 174	0.50 177	0.53 201	0.61 205	0.54 203	0.61 131	0.55 214	0.43 62	0.66 192	0.85 197	0.42 185	0.40 200	0.64 136	0.46 113	0.46 74	0.44 125	0.60 114	0.40 145	0.45 70	0.45 106	0.41 210	0.39 183	0.50 122	0.55 144	0.81 166	0.69 157

DLCB_ROB	0.53 139	0.50 173	0.48 186	0.41 152	0.45 183	0.43 154	0.39 178	0.55 99	0.45 195	0.57 138	0.61 175	0.70 162	0.52 210	0.41 203	0.60 117	0.47 124	0.57 147	0.48 157	0.52 75	0.43 158	0.55 126	0.47 116	0.38 203	0.42 192	0.96 243	0.79 188	0.70 139	0.62 139

AE-Stereo	0.54 144	0.48 155	0.44 174	0.50 177	0.35 144	0.36 128	0.28 144	0.55 99	0.29 107	0.64 188	0.31 81	0.89 203	0.31 129	0.24 118	0.55 99	0.65 200	0.68 206	0.52 184	0.87 166	0.53 179	0.72 183	0.81 202	0.21 121	0.47 211	0.79 212	0.69 162	0.94 196	0.62 139

HSM	0.54 144	0.49 158	0.47 183	0.48 172	0.47 189	0.41 145	0.37 172	0.71 196	0.37 169	0.61 165	0.65 189	0.59 133	0.48 203	0.31 171	0.70 155	0.48 130	0.64 191	0.47 152	0.75 151	0.48 172	0.63 156	0.49 123	0.26 162	0.42 192	0.62 165	0.72 170	0.87 187	0.67 151

LoS	0.55 146	0.44 116	0.29 100	0.36 134	0.37 155	0.40 143	0.20 108	1.37 279	0.31 132	0.86 261	0.78 218	0.68 156	0.37 172	0.24 118	0.58 108	0.72 213	0.59 165	0.40 102	0.75 151	0.35 116	1.03 228	0.65 169	0.21 121	0.24 95	0.79 212	0.64 157	0.64 118	0.68 155
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test-3	0.55 146	0.37 76	0.37 133	0.34 119	0.33 131	0.33 112	0.22 115	0.65 166	0.27 93	0.61 165	0.34 92	0.90 204	0.31 129	0.21 88	0.60 117	0.44 93	0.55 132	0.42 115	2.59 248	0.38 128	0.56 131	1.37 245	0.16 61	0.29 124	0.48 110	0.38 89	0.69 134	0.54 117

test_1	0.55 146	0.37 76	0.37 133	0.34 119	0.33 131	0.33 112	0.22 115	0.66 170	0.27 93	0.62 175	0.34 92	0.90 204	0.31 129	0.21 88	0.61 122	0.44 93	0.55 132	0.42 115	2.58 247	0.38 128	0.56 131	1.38 247	0.16 61	0.29 124	0.48 110	0.38 89	0.69 134	0.54 117

AACVNet	0.55 146	0.47 143	0.40 149	0.58 198	0.61 216	0.53 186	0.37 172	0.61 131	0.40 179	0.59 155	0.64 184	0.58 128	0.33 144	0.36 191	0.69 150	0.54 165	0.58 151	0.54 194	0.69 137	0.52 178	0.54 124	0.52 140	0.36 196	0.44 201	0.59 156	0.69 162	0.82 169	0.83 183

TANstereo	0.55 146	0.41 100	0.35 123	0.40 147	0.39 163	0.45 162	0.21 109	0.52 83	0.30 115	0.54 118	0.37 102	0.38 59	0.38 175	0.41 203	0.84 184	0.73 217	0.66 198	0.78 263	1.10 186	0.89 260	0.62 153	0.54 145	0.93 275	0.32 145	0.34 68	0.45 109	0.99 208	0.53 110

XX-TBD	0.55 146	0.41 100	0.35 123	0.40 147	0.39 163	0.45 162	0.21 109	0.52 83	0.30 115	0.54 118	0.37 102	0.38 59	0.38 175	0.41 203	0.84 184	0.73 217	0.66 198	0.78 263	1.10 186	0.89 260	0.62 153	0.54 145	0.93 275	0.32 145	0.34 68	0.45 109	0.99 208	0.53 110

NVstereo2D	0.55 146	0.47 143	0.40 149	0.52 186	0.48 192	0.66 218	0.64 227	0.60 124	0.38 174	0.48 83	0.61 175	0.53 111	0.30 117	0.63 258	1.53 260	0.61 186	0.58 151	0.55 200	0.53 83	0.41 148	0.50 98	0.38 70	0.54 245	0.43 195	0.64 172	0.48 123	0.56 87	0.53 110

test_3	0.56 153	0.38 84	0.36 129	0.34 119	0.33 131	0.33 112	0.21 109	0.68 180	0.29 107	0.65 193	0.33 90	0.92 206	0.35 163	0.21 88	0.60 117	0.44 93	0.56 138	0.45 135	2.68 250	0.39 140	0.55 126	1.35 243	0.15 57	0.32 145	0.51 125	0.47 118	0.67 129	0.50 102

APVNet	0.56 153	0.47 143	0.38 142	0.46 169	0.50 196	0.57 196	0.53 200	0.60 124	0.42 190	0.46 74	0.65 189	0.50 102	0.30 117	0.36 191	0.74 163	0.71 212	0.71 220	0.64 228	0.95 176	0.53 179	0.57 141	0.77 197	0.34 191	0.46 208	0.59 156	0.46 116	0.82 169	0.58 125

psm_up	0.56 153	0.51 178	0.53 199	0.56 195	0.45 183	0.58 199	0.35 166	0.71 196	0.66 229	0.55 125	0.53 153	0.59 133	0.50 205	0.40 200	0.63 130	0.50 141	0.59 165	0.49 164	0.84 164	0.46 166	0.51 104	0.45 106	0.31 182	0.51 219	0.70 182	0.78 184	0.80 163	0.67 151

UCFNet_RVC	0.56 153	0.78 240	0.45 178	0.59 201	0.55 207	0.52 183	0.39 178	0.58 111	0.40 179	0.59 155	0.60 168	0.82 190	0.45 195	0.32 178	0.70 155	0.42 81	0.50 97	0.50 170	0.67 130	0.45 161	0.56 131	0.47 116	0.38 203	0.41 189	0.77 207	0.71 167	0.65 122	0.86 187

IPLGR	0.57 157	0.55 196	0.37 133	0.43 161	0.38 161	0.36 128	0.23 125	0.62 138	0.30 115	0.56 134	0.68 202	0.61 138	0.32 138	0.29 161	1.73 272	0.47 124	0.56 138	0.56 202	1.09 184	0.54 185	0.53 121	0.81 202	0.20 112	0.32 145	0.71 185	0.97 222	0.73 147	0.57 123

FADNet-RVC-Resample	0.57 157	0.52 187	0.42 161	0.46 169	0.39 163	0.41 145	0.40 180	0.72 203	0.42 190	0.68 212	0.51 146	1.04 222	0.43 189	0.43 216	0.96 216	0.48 130	0.56 138	0.61 222	0.85 165	0.55 190	0.52 114	0.63 163	0.34 191	0.60 234	0.58 149	0.71 167	0.55 85	0.77 175

ICVP	0.58 159	0.49 158	0.67 232	0.50 177	0.48 192	0.52 183	0.36 170	0.60 124	0.45 195	0.61 165	0.58 165	0.61 138	0.56 217	0.30 164	0.67 145	0.64 194	0.58 151	0.51 177	0.72 143	0.51 176	0.58 145	0.74 191	0.59 252	0.47 211	0.60 159	0.75 177	0.74 149	0.72 166
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.58 159	0.41 100	0.31 109	0.29 95	0.29 114	0.45 162	0.29 151	0.71 196	0.41 183	0.48 83	0.53 153	0.51 107	0.43 189	0.23 107	0.86 190	0.84 231	0.70 214	0.67 236	1.34 198	0.60 211	0.83 200	0.98 216	0.30 177	0.35 167	0.62 165	0.72 170	0.72 144	0.73 169

CroCo_RVC	0.58 159	0.41 100	0.31 109	0.29 95	0.29 114	0.45 162	0.29 151	0.71 196	0.41 183	0.48 83	0.53 153	0.51 107	0.43 189	0.23 107	0.86 190	0.84 231	0.70 214	0.67 236	1.34 198	0.60 211	0.83 200	0.98 216	0.30 177	0.35 167	0.62 165	0.72 170	0.72 144	0.73 169

sCroCo_RVC	0.58 159	0.42 107	0.29 100	0.28 90	0.29 114	0.39 137	0.22 115	0.60 124	0.41 183	0.53 117	0.43 119	0.48 92	0.50 205	0.24 118	0.75 164	0.99 257	0.75 226	0.63 224	1.02 181	0.56 194	1.10 236	1.36 244	0.28 169	0.39 183	0.63 169	0.63 154	0.93 194	0.64 145

FADNet-RVC	0.58 159	0.50 173	0.37 133	0.51 183	0.42 177	0.39 137	0.56 207	0.68 180	0.36 160	0.64 188	0.50 140	1.13 230	0.45 195	0.34 183	0.91 202	0.53 158	0.54 123	0.45 135	1.20 195	0.51 176	0.54 124	0.52 140	0.33 189	0.51 219	0.57 145	0.75 177	0.64 118	0.81 181

RP	0.58 159	0.57 206	0.72 237	0.62 209	0.56 208	0.57 196	0.64 227	0.63 152	0.61 222	0.42 60	0.81 224	0.78 185	0.53 212	0.43 216	0.68 148	0.48 130	0.53 121	0.44 125	0.64 121	0.45 161	0.51 104	0.54 145	0.37 201	0.44 201	0.62 165	0.59 150	0.83 176	0.77 175

GES	0.59 165	0.52 187	0.37 133	0.39 141	0.40 168	0.53 186	0.37 172	0.59 118	0.40 179	0.56 134	0.60 168	0.50 102	0.30 117	0.41 203	0.98 219	0.63 188	0.67 204	0.55 200	2.28 234	0.56 194	0.70 180	0.56 150	0.31 182	0.42 192	0.48 110	0.48 123	0.65 122	0.68 155

DeepPruner_ROB	0.59 165	0.44 116	0.54 202	0.52 186	0.54 204	0.49 173	0.37 172	0.61 131	0.46 199	0.60 161	0.70 203	0.61 138	0.51 209	0.32 178	1.06 230	0.58 178	0.62 183	0.59 217	0.66 127	0.47 170	0.97 224	0.72 189	0.36 196	0.44 201	0.61 160	1.00 227	0.72 144	0.58 125

PS-NSSS	0.60 167	0.81 246	0.44 174	0.89 242	0.54 204	0.71 226	0.63 225	0.64 159	0.38 174	0.64 188	0.41 116	1.52 248	0.47 200	0.41 203	0.59 112	0.42 81	0.52 112	0.45 135	0.94 175	0.42 154	0.44 66	0.29 48	0.36 196	0.34 163	0.63 169	0.69 162	0.70 139	0.80 179

SACVNet	0.62 168	0.53 193	0.51 196	0.55 194	0.57 210	0.52 183	0.60 216	0.69 187	0.56 216	0.67 210	0.54 159	0.59 133	0.37 172	0.41 203	0.71 159	0.60 183	0.64 191	0.57 207	0.95 176	0.64 229	0.67 171	0.78 199	0.36 196	0.47 211	0.75 200	0.77 183	0.84 178	0.84 184

s12784h	0.62 168	0.68 229	0.47 183	0.65 216	0.44 182	0.34 119	0.24 128	0.61 131	0.31 132	0.60 161	0.44 122	0.81 188	0.55 215	0.25 134	0.62 127	0.50 141	0.62 183	0.38 88	0.74 150	0.36 118	1.26 245	0.47 116	0.18 88	0.30 132	0.70 182	0.74 173	1.39 257	2.07 253

pcwnet_v2	0.62 168	0.46 136	0.50 192	0.62 209	0.49 195	0.61 205	0.46 189	0.66 170	0.45 195	0.65 193	0.79 219	0.64 148	0.86 241	0.53 240	1.15 240	0.55 167	0.59 165	0.51 177	0.83 161	0.41 148	0.55 126	0.47 116	0.34 191	0.43 195	0.75 200	0.76 180	0.85 180	0.95 194

PA-Net	0.64 171	0.67 227	0.66 229	0.50 177	0.66 229	0.50 177	0.64 227	0.65 166	0.73 233	0.54 118	0.52 149	0.58 128	0.58 223	0.59 255	0.93 207	0.57 173	0.46 74	0.54 194	0.61 118	0.54 185	0.49 94	0.66 172	0.36 196	0.52 221	0.64 172	1.24 253	0.64 118	1.32 228
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FADNet	0.65 172	0.55 196	0.41 158	0.53 189	0.42 177	0.49 173	0.65 232	0.74 210	0.42 190	0.66 203	0.64 184	0.81 188	0.50 205	0.36 191	1.17 242	0.51 148	0.51 108	0.53 188	1.61 213	0.53 179	0.69 177	0.59 151	0.35 195	0.41 189	0.72 188	0.88 202	0.78 161	1.06 206

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 173	0.37 76	0.23 82	0.51 183	0.74 245	0.89 245	0.49 195	0.62 138	0.26 87	1.60 307	0.31 81	2.57 264	0.26 93	0.22 94	0.46 82	0.48 130	0.58 151	0.45 135	0.93 172	0.37 124	0.63 156	0.71 185	0.19 96	0.23 86	0.58 149	0.49 128	0.89 189	1.91 251

R-Stereo Train	0.66 173	0.55 196	0.43 166	0.48 172	0.36 148	0.50 177	0.18 90	0.62 138	0.31 132	0.68 212	0.62 180	0.72 166	0.34 156	0.25 134	0.69 150	0.89 236	0.66 198	0.51 177	2.12 229	0.46 166	0.94 217	1.49 254	0.22 134	0.36 174	0.71 185	0.96 217	0.77 156	1.10 212

RAFT-Stereo	0.66 173	0.55 196	0.43 166	0.48 172	0.36 148	0.50 177	0.18 90	0.62 138	0.31 132	0.68 212	0.62 180	0.72 166	0.34 156	0.25 134	0.69 150	0.89 236	0.66 198	0.51 177	2.12 229	0.46 166	0.94 217	1.49 254	0.22 134	0.36 174	0.71 185	0.96 217	0.77 156	1.10 212
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UDGNet	0.67 176	0.66 225	0.42 161	1.35 270	1.02 264	1.21 266	0.91 254	0.60 124	0.41 183	0.52 106	0.60 168	0.56 121	0.23 82	1.19 286	0.66 140	0.45 104	0.56 138	0.51 177	0.73 144	0.53 179	0.64 163	0.67 177	0.79 264	0.29 124	0.72 188	0.55 144	0.63 114	0.66 148

NCC-stereo	0.67 176	0.63 219	0.59 211	0.64 213	0.65 224	0.63 211	0.69 237	0.67 173	0.74 236	0.43 62	0.81 224	0.82 190	0.70 232	0.47 224	0.82 178	0.53 158	0.58 151	0.64 228	0.80 158	0.54 185	0.56 131	0.60 155	0.53 241	0.45 206	0.75 200	0.96 217	0.92 192	0.98 198

stereogan	0.67 176	0.67 227	0.62 219	0.68 222	0.73 241	0.75 233	0.64 227	0.70 193	0.57 217	0.51 99	0.64 184	1.08 224	0.62 225	0.44 219	0.83 180	0.55 167	0.56 138	0.51 177	0.91 170	0.59 206	0.59 149	0.69 182	0.47 219	0.46 208	0.59 156	0.67 161	1.16 231	0.87 189

Abc-Net	0.67 176	0.63 219	0.59 211	0.64 213	0.65 224	0.63 211	0.69 237	0.67 173	0.74 236	0.43 62	0.81 224	0.82 190	0.70 232	0.47 224	0.82 178	0.53 158	0.58 151	0.64 228	0.80 158	0.54 185	0.56 131	0.60 155	0.53 241	0.45 206	0.75 200	0.96 217	0.92 192	0.98 198
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PWCDC_ROB	0.67 176	0.35 71	0.39 144	0.29 95	0.43 180	0.34 119	0.36 170	0.43 61	1.25 272	0.27 42	0.72 209	0.44 80	2.38 279	0.57 250	1.11 236	0.76 220	0.56 138	0.56 202	0.64 121	0.55 190	0.63 156	2.08 273	0.46 218	0.40 186	0.36 79	0.63 154	0.51 68	0.67 151

MyStereo04	0.68 181	0.52 187	0.57 208	0.44 166	0.37 155	0.35 125	0.26 137	0.68 180	0.45 195	0.62 175	0.45 125	0.68 156	0.34 156	0.25 134	1.00 223	0.68 206	0.56 138	0.53 188	3.39 264	0.56 194	0.92 210	0.64 167	0.27 166	0.41 189	0.77 207	0.92 209	0.96 201	0.66 148

Any-RAFT	0.69 182	0.47 143	0.85 249	0.53 189	0.40 168	0.38 135	0.27 139	0.64 159	0.32 140	0.57 138	0.76 216	0.86 201	0.24 89	0.22 94	0.57 104	0.76 220	0.60 172	0.45 135	2.19 231	0.45 161	1.20 241	0.71 185	0.22 134	0.31 140	0.99 248	1.24 253	0.73 147	1.65 242

FCDSN-DC	0.69 182	0.61 215	0.62 219	0.66 218	0.61 216	0.59 200	0.60 216	0.68 180	0.42 190	0.75 237	0.42 118	0.57 123	0.36 168	0.50 231	2.43 305	0.67 203	0.80 234	0.76 259	0.64 121	0.56 194	0.70 180	0.60 155	0.47 219	0.83 262	0.66 175	0.74 173	0.61 108	0.67 151
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NCCL2	0.69 182	0.73 236	0.66 229	0.57 197	0.56 208	0.51 180	0.45 187	0.70 193	0.57 217	0.68 212	0.71 204	0.66 152	0.48 203	0.39 197	0.93 207	0.72 213	0.65 195	0.57 207	0.76 154	0.57 199	0.74 188	0.88 209	0.49 226	0.60 234	0.98 245	0.95 214	0.85 180	1.16 219

GANet-ADL	0.70 185	0.59 208	0.52 197	0.60 204	0.57 210	0.61 205	0.46 189	0.68 180	0.52 206	0.65 193	0.67 199	0.76 181	0.43 189	0.39 197	1.08 233	0.79 228	0.68 206	0.52 184	1.84 221	0.64 229	0.66 167	0.86 207	0.42 213	0.43 195	0.70 182	0.87 200	0.97 204	0.89 191

MLCV	0.70 185	0.49 158	0.53 199	0.73 228	0.50 196	0.65 215	0.43 185	0.81 233	0.41 183	0.71 226	0.88 231	1.01 216	0.81 238	0.28 154	0.92 205	0.43 88	0.65 195	0.52 184	2.47 244	0.45 161	0.55 126	0.72 189	0.39 207	0.54 224	0.69 179	0.80 189	0.83 176	0.72 166

GEStereo_RVC	0.71 187	0.59 208	0.40 149	0.54 191	0.50 196	0.61 205	0.51 197	0.71 196	0.41 183	0.59 155	0.51 146	0.76 181	0.46 198	0.39 197	0.96 216	0.92 240	0.78 229	0.75 256	1.94 224	0.62 224	0.80 195	1.37 245	0.31 182	0.52 221	0.61 160	0.63 154	0.86 185	1.12 215

RAFT-Test	0.72 188	0.50 173	0.46 179	0.52 186	0.34 140	0.41 145	0.29 151	0.73 205	0.30 115	0.62 175	0.72 209	0.68 156	0.31 129	0.22 94	0.71 159	1.03 262	0.62 183	0.50 170	2.89 256	0.66 232	1.72 262	1.14 231	0.23 144	0.29 124	0.80 216	0.96 217	0.95 198	0.91 192

cross-raft	0.73 189	0.56 201	0.46 179	0.43 161	0.33 131	0.40 143	0.27 139	0.73 205	0.33 145	0.65 193	0.60 168	0.74 172	0.30 117	0.23 107	0.76 165	0.96 248	0.63 188	0.48 157	2.91 257	0.59 206	1.81 268	1.31 242	0.22 134	0.32 145	0.82 220	0.94 213	0.93 194	1.01 202

RTSC	0.73 189	0.49 158	0.46 179	0.47 171	0.51 199	0.55 192	0.56 207	0.67 173	0.68 230	0.54 118	0.79 219	0.57 123	0.57 221	0.41 203	1.92 280	0.77 222	0.96 258	0.58 212	1.36 201	0.56 194	0.85 204	1.11 226	0.31 182	0.53 223	0.58 149	0.65 159	0.95 198	1.26 226

MSMDNet	0.73 189	0.52 187	0.48 186	0.35 129	0.34 140	0.45 162	0.33 163	0.69 187	0.30 115	0.63 181	0.60 168	0.71 164	0.35 163	0.23 107	0.78 166	1.05 264	0.63 188	0.50 170	2.88 255	0.81 254	1.59 257	1.80 269	0.23 144	0.29 124	0.74 195	0.89 204	0.85 180	0.76 174

NaN_ROB	0.73 189	0.59 208	0.61 218	0.64 213	0.78 249	0.53 186	0.48 192	0.87 241	0.63 225	0.73 232	0.61 175	1.96 258	0.62 225	0.45 221	0.84 184	0.55 167	0.56 138	0.54 194	0.73 144	0.55 190	0.52 114	0.51 135	0.38 203	0.64 240	0.83 222	1.11 242	0.94 196	1.64 241

SGM-Forest	0.73 189	0.71 233	0.40 149	1.13 258	0.64 223	0.74 232	0.45 187	0.68 180	0.39 177	0.61 165	0.44 122	1.16 231	1.06 245	0.49 227	0.86 190	0.61 186	0.55 132	0.46 146	0.68 132	0.44 159	0.61 151	0.49 123	0.45 216	0.44 201	0.90 232	0.86 197	1.95 283	1.47 233
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XPNet_ROB	0.74 194	0.77 238	0.57 208	0.54 191	0.61 216	0.63 211	0.61 221	0.53 87	0.65 227	0.58 150	0.81 224	2.35 263	0.46 198	0.43 216	0.79 170	0.63 188	0.85 241	0.57 207	0.83 161	0.55 190	0.72 183	1.09 225	0.45 216	0.49 218	0.63 169	0.74 173	1.39 257	0.86 187

EKT-Stereo	0.75 195	0.64 221	0.54 202	0.59 201	0.47 189	0.60 202	0.73 239	0.71 196	0.29 107	0.63 181	0.66 192	0.73 169	0.30 117	0.26 144	0.86 190	1.22 283	0.68 206	0.76 259	1.46 204	0.60 211	1.75 265	1.74 267	0.21 121	0.32 145	0.93 236	0.81 191	1.06 218	0.72 166

TRStereo	0.75 195	0.83 251	1.19 275	0.56 195	0.34 140	1.42 275	0.48 192	0.68 180	0.28 100	0.65 193	0.46 129	1.10 227	0.27 100	0.22 94	0.70 155	0.85 233	0.57 147	0.48 157	1.85 222	0.50 173	0.73 186	0.87 208	0.18 88	0.27 113	0.78 209	1.22 252	1.78 279	1.09 208

EAI-Stereo	0.75 195	0.49 158	0.50 192	0.51 183	0.46 186	0.56 195	0.60 216	0.73 205	0.32 140	0.63 181	0.72 209	0.82 190	0.26 93	0.24 118	1.05 228	0.96 248	0.60 172	0.49 164	3.00 258	0.62 224	0.82 198	1.13 229	0.19 96	0.31 140	0.78 209	0.70 166	1.55 269	1.17 220

HSM-Net_RVC	0.75 195	0.53 193	0.60 216	0.77 233	0.62 222	0.61 205	0.37 172	0.76 217	0.49 202	0.74 233	1.71 275	1.32 239	0.80 237	0.36 191	0.72 162	0.55 167	0.64 191	0.53 188	0.78 156	0.53 179	0.67 171	0.89 211	0.43 214	0.64 240	0.94 239	1.09 239	1.07 219	1.04 205
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GCAP-BAT	0.76 199	0.45 124	0.20 55	0.22 55	0.25 82	0.22 58	0.13 54	0.62 138	0.25 77	0.57 138	0.29 72	0.75 173	0.20 64	0.19 71	0.47 83	0.51 148	10.38 318	0.39 90	0.59 107	0.34 99	0.93 211	0.50 128	0.17 76	0.21 60	0.34 68	0.36 77	0.51 68	0.49 93

test_for_model	0.76 199	0.45 124	0.20 55	0.22 55	0.25 82	0.22 58	0.13 54	0.62 138	0.25 77	0.57 138	0.29 72	0.75 173	0.20 64	0.19 71	0.47 83	0.51 148	10.38 318	0.39 90	0.59 107	0.34 99	0.93 211	0.50 128	0.17 76	0.21 60	0.34 68	0.36 77	0.51 68	0.49 93

testlalala2	0.76 199	0.45 124	0.20 55	0.22 55	0.25 82	0.22 58	0.13 54	0.62 138	0.25 77	0.57 138	0.29 72	0.75 173	0.20 64	0.19 71	0.47 83	0.51 148	10.38 318	0.39 90	0.59 107	0.34 99	0.93 211	0.50 128	0.17 76	0.21 60	0.34 68	0.36 77	0.51 68	0.49 93

testlalala	0.76 199	0.45 124	0.20 55	0.22 55	0.25 82	0.22 58	0.13 54	0.62 138	0.25 77	0.57 138	0.29 72	0.75 173	0.20 64	0.19 71	0.47 83	0.51 148	10.38 318	0.39 90	0.59 107	0.34 99	0.93 211	0.50 128	0.17 76	0.21 60	0.34 68	0.36 77	0.51 68	0.49 93

testlalala_base	0.76 199	0.45 124	0.20 55	0.22 55	0.25 82	0.22 58	0.13 54	0.62 138	0.25 77	0.57 138	0.29 72	0.75 173	0.20 64	0.19 71	0.47 83	0.51 148	10.38 318	0.39 90	0.59 107	0.34 99	0.93 211	0.50 128	0.17 76	0.21 60	0.34 68	0.36 77	0.51 68	0.49 93

GCAP-Stereo	0.76 199	0.45 124	0.20 55	0.22 55	0.25 82	0.22 58	0.13 54	0.62 138	0.25 77	0.57 138	0.29 72	0.75 173	0.20 64	0.19 71	0.47 83	0.51 148	10.38 318	0.39 90	0.59 107	0.34 99	0.93 211	0.50 128	0.17 76	0.21 60	0.34 68	0.36 77	0.51 68	0.49 93

RGC	0.76 199	0.72 234	0.99 260	0.70 223	0.71 239	0.76 236	0.57 210	0.74 210	0.74 236	0.56 134	0.96 239	0.83 194	0.85 240	0.56 245	0.93 207	0.60 183	0.62 183	0.56 202	0.93 172	0.61 220	0.66 167	0.71 185	0.51 238	0.56 227	0.81 217	1.01 230	0.99 208	1.19 222

NOSS_ROB	0.76 199	0.84 255	0.50 192	0.72 226	0.61 216	0.75 233	0.52 199	0.80 228	0.54 210	0.70 223	0.62 180	0.62 146	0.86 241	0.62 256	1.14 239	1.10 270	0.78 229	0.69 245	0.73 144	0.60 211	0.88 205	0.67 177	0.50 230	0.71 246	0.86 229	0.95 214	1.38 256	0.85 185

GANetREF_RVC	0.77 207	0.74 237	0.68 234	0.76 232	0.65 224	0.69 223	0.60 216	0.99 255	0.73 233	0.93 266	0.52 149	1.33 240	0.72 234	0.44 219	0.85 188	0.57 173	0.67 204	0.63 224	1.13 190	0.61 220	0.77 191	0.63 163	0.59 252	0.71 246	0.89 231	0.90 206	1.15 228	0.99 200
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
Reg-Stereo(zero)	0.78 208	0.47 143	0.56 206	0.39 141	0.28 107	0.41 145	0.35 166	0.75 214	0.36 160	0.62 175	6.09 310	0.78 185	0.32 138	0.27 151	0.41 70	0.63 188	0.58 151	0.45 135	1.51 205	0.42 154	0.65 164	0.62 161	0.21 121	0.32 145	0.55 140	0.78 184	1.26 244	1.09 208

HI	0.78 208	0.47 143	0.56 206	0.39 141	0.28 107	0.41 145	0.35 166	0.75 214	0.36 160	0.62 175	6.09 310	0.78 185	0.32 138	0.27 151	0.41 70	0.63 188	0.58 151	0.45 135	1.51 205	0.42 154	0.65 164	0.62 161	0.21 121	0.32 145	0.55 140	0.78 184	1.26 244	1.09 208

CASS	0.79 210	0.55 196	0.53 199	0.65 216	0.54 204	0.59 200	0.53 200	0.78 225	0.52 206	0.71 226	0.75 215	0.67 154	0.47 200	0.28 154	0.83 180	0.67 203	0.98 259	0.56 202	1.60 212	0.58 202	2.74 282	1.44 248	0.38 203	0.35 167	0.84 226	0.81 191	0.90 190	1.02 203
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AnonymousM	0.79 210	0.34 61	0.20 55	0.24 72	0.22 66	0.21 52	0.15 73	0.58 111	0.21 53	0.57 138	0.39 111	0.45 84	0.15 44	0.19 71	0.56 101	0.54 165	0.54 123	0.40 102	0.53 83	0.30 82	0.65 164	0.54 145	0.20 112	0.22 74	0.30 48	0.39 92	1.31 249	11.04 314

Anonymous3	0.79 210	0.59 208	0.42 161	0.37 135	0.42 177	0.57 196	0.50 196	0.80 228	0.64 226	0.68 212	0.49 135	1.48 244	0.54 213	0.31 171	1.53 260	1.42 297	0.88 247	0.82 268	1.45 203	0.69 241	1.31 248	1.30 241	0.40 208	0.40 186	0.74 195	0.86 197	1.03 217	0.71 164

model_zeroshot	0.80 213	0.46 136	0.42 161	0.42 156	0.39 163	0.43 154	0.27 139	0.72 203	0.36 160	0.64 188	0.66 192	0.97 211	0.29 107	0.24 118	1.05 228	0.92 240	0.69 212	0.54 194	3.03 259	0.73 245	1.21 242	1.20 236	0.22 134	0.38 181	0.84 226	1.14 245	1.08 220	2.21 259

MSKI-zero shot	0.84 214	0.49 158	0.43 166	0.41 152	0.35 144	0.46 168	0.32 160	0.76 217	0.30 115	0.65 193	0.92 235	0.83 194	0.32 138	0.22 94	0.62 127	1.08 267	0.64 191	0.47 152	3.14 262	0.61 220	2.23 274	1.58 259	0.20 112	0.38 181	0.96 243	1.47 271	1.24 242	1.60 238

HH	0.84 214	0.34 61	0.99 260	0.42 156	0.36 148	0.51 180	0.42 183	0.69 187	0.34 150	0.65 193	0.38 105	1.03 218	0.26 93	0.28 154	0.66 140	1.37 291	0.61 177	0.53 188	2.39 240	0.60 211	3.55 300	1.64 261	0.25 155	0.33 159	0.83 222	1.05 236	1.09 222	1.12 215

HanStereo	0.84 214	0.34 61	0.99 260	0.42 156	0.36 148	0.51 180	0.42 183	0.69 187	0.34 150	0.65 193	0.38 105	1.03 218	0.26 93	0.28 154	0.66 140	1.37 291	0.61 177	0.53 188	2.39 240	0.60 211	3.55 300	1.64 261	0.25 155	0.33 159	0.83 222	1.05 236	1.09 222	1.12 215

test-1	0.84 214	0.34 61	0.50 192	0.37 135	0.40 168	0.60 202	0.37 172	0.73 205	0.38 174	0.68 212	0.71 204	1.08 224	0.40 181	0.25 134	0.79 170	0.91 239	0.63 188	0.58 212	2.22 233	0.58 202	1.17 240	3.78 297	0.22 134	0.36 174	0.81 217	1.15 246	1.10 225	1.59 237

LALA_ROB	0.86 218	0.97 265	0.67 232	0.63 211	0.69 232	0.83 239	0.67 234	0.70 193	0.80 241	0.68 212	1.10 250	2.61 266	0.58 223	0.51 233	1.11 236	0.67 203	0.86 242	0.72 249	0.89 168	0.67 236	0.80 195	1.00 219	0.49 226	0.59 232	0.73 193	0.92 209	1.16 231	1.10 212

ETE_ROB	0.87 219	0.90 258	0.58 210	0.67 219	0.69 232	0.85 240	0.60 216	0.66 170	0.89 252	0.64 188	1.09 248	2.63 267	0.54 213	0.54 241	1.00 223	0.72 213	0.91 251	0.63 224	0.99 180	0.66 232	0.88 205	1.08 224	0.50 230	0.59 232	0.78 209	0.92 209	1.48 267	1.17 220

FC-DCNN	0.88 220	0.96 263	1.23 279	1.36 272	0.93 257	1.26 270	0.82 245	0.91 246	0.78 239	0.87 262	0.63 183	1.08 224	0.42 185	0.56 245	0.88 198	0.69 207	0.81 237	0.68 242	0.81 160	0.59 206	0.78 192	0.59 151	0.50 230	0.77 258	1.11 261	0.99 225	1.21 237	1.57 236

dad	0.89 221	0.57 206	0.37 133	1.42 273	0.65 224	0.75 233	2.23 286	1.43 281	0.36 160	0.93 266	0.38 105	0.85 197	0.76 236	0.32 178	0.97 218	0.52 156	0.78 229	0.45 135	1.87 223	0.41 148	0.74 188	0.41 82	0.30 177	0.47 211	1.15 265	0.47 118	2.64 300	1.96 252

FADNet_RVC	0.92 222	0.69 230	0.55 205	0.88 241	0.75 247	0.54 190	0.51 197	0.77 222	0.54 210	0.70 223	0.96 239	1.36 241	1.06 245	0.54 241	1.85 278	0.64 194	0.80 234	0.90 272	3.34 263	0.76 246	1.00 226	1.13 229	0.37 201	0.60 234	0.66 175	0.87 200	0.97 204	1.14 218

ADCP+	0.92 222	0.59 208	0.62 219	0.44 166	0.45 183	0.55 192	0.85 248	0.65 166	1.81 289	0.48 83	1.10 250	1.62 252	0.33 144	0.42 213	1.03 227	0.52 156	0.52 112	0.48 157	1.19 193	0.38 128	0.58 145	0.60 155	0.32 187	0.30 132	0.66 175	3.45 311	0.77 156	4.14 291

iResNet	0.92 222	0.56 201	0.62 219	0.72 226	0.68 230	0.96 248	0.55 205	0.95 248	0.57 217	0.67 210	0.82 229	1.41 243	1.51 263	0.31 171	1.49 259	0.66 202	0.75 226	0.67 236	4.08 270	0.68 238	0.72 183	0.63 163	0.41 210	0.83 262	0.72 188	0.91 208	1.02 215	0.87 189

CSAN	0.93 225	0.83 251	0.75 240	0.86 239	0.82 250	0.73 228	0.61 221	0.97 254	0.94 259	0.94 270	0.73 214	1.96 258	1.56 264	0.49 227	0.98 219	0.63 188	0.74 224	0.66 234	1.09 184	0.71 243	0.78 192	0.63 163	0.53 241	0.76 255	0.98 245	1.49 275	1.21 237	1.63 240

FC-DCNN v2	0.94 226	0.98 266	1.28 284	1.47 276	0.95 259	1.33 272	0.82 245	1.05 262	0.80 241	0.87 262	0.66 192	1.11 229	0.67 231	0.56 245	0.91 202	0.69 207	0.81 237	0.68 242	0.83 161	0.59 206	0.78 192	0.59 151	0.50 230	0.78 260	1.25 272	1.09 239	1.35 253	1.89 248

IGEV_Zeroshot_test	0.95 227	0.47 143	1.24 280	1.15 260	0.46 186	0.60 202	0.65 232	0.81 233	0.36 160	0.66 203	1.86 279	0.94 207	0.30 117	0.26 144	0.66 140	1.14 274	0.60 172	0.48 157	2.56 245	0.63 228	2.23 274	2.36 278	0.21 121	0.37 179	1.00 251	1.03 235	1.17 233	1.48 235

DAS	0.95 227	0.61 215	0.48 186	0.78 235	0.61 216	0.68 221	0.59 212	0.84 238	0.93 256	0.65 193	1.58 270	1.66 253	1.06 245	0.34 183	0.95 213	0.92 240	0.92 253	0.73 252	1.77 217	1.03 271	1.73 263	1.11 226	0.47 219	0.92 268	0.93 236	1.00 227	1.39 257	0.96 195

SepStereo	0.95 227	0.61 215	0.48 186	0.78 235	0.61 216	0.68 221	0.59 212	0.84 238	0.93 256	0.65 193	1.58 270	1.66 253	1.06 245	0.34 183	0.95 213	0.92 240	0.92 253	0.73 252	1.77 217	1.03 271	1.73 263	1.11 226	0.47 219	0.92 268	0.93 236	1.00 227	1.39 257	0.96 195

PSMNet-ADL	0.96 230	0.62 218	0.66 229	0.67 219	0.70 238	0.66 218	0.58 211	0.74 210	0.60 221	0.85 260	5.03 303	0.95 210	1.26 256	0.45 221	0.89 199	1.03 262	0.68 206	0.54 194	2.03 227	0.68 238	0.84 202	0.79 201	0.54 245	0.47 211	0.73 193	0.95 214	1.32 250	0.63 143

CC-Net-ROB	0.96 230	1.18 276	0.70 235	1.56 277	1.06 266	1.63 281	1.20 270	0.79 226	0.61 222	0.81 252	0.56 162	3.07 275	0.57 221	0.85 276	0.68 148	0.44 93	0.71 220	0.63 224	1.40 202	0.57 199	0.58 145	0.43 96	1.91 295	0.46 208	0.83 222	0.83 195	0.77 156	1.20 223

GwcNet-ADL	0.97 232	0.83 251	0.81 245	0.91 245	0.68 230	0.70 224	0.53 200	0.77 222	0.50 203	0.72 229	5.46 306	1.20 234	0.65 230	0.46 223	0.81 175	0.95 245	0.72 222	0.56 202	1.26 197	0.71 243	0.67 171	0.78 199	0.59 252	0.56 227	0.79 212	0.98 223	0.85 180	1.75 246

SHD	0.97 232	0.56 201	0.73 238	0.75 229	0.69 232	0.66 218	0.61 221	0.99 255	0.94 259	0.77 242	1.00 242	0.94 207	1.29 258	0.54 241	2.21 293	0.98 253	0.95 256	0.70 246	2.01 226	0.80 250	1.12 237	1.71 265	0.47 219	0.77 258	0.91 233	1.01 230	0.91 191	1.22 225

ADCRef	1.01 234	0.65 222	0.48 186	0.39 141	0.47 189	0.65 215	0.68 236	0.61 131	1.08 265	0.52 106	0.64 184	0.75 173	0.43 189	0.38 196	1.56 262	0.72 213	0.61 177	0.59 217	1.53 208	0.58 202	0.66 167	0.71 185	0.50 230	0.43 195	0.75 200	1.25 256	0.82 169	8.96 312

AMNet	1.02 235	0.98 266	0.95 256	0.98 251	1.01 261	1.03 253	0.96 260	0.87 241	0.93 256	0.97 272	1.02 244	1.10 227	0.74 235	1.06 284	0.99 222	1.09 269	1.17 268	1.04 284	1.08 183	1.05 273	1.13 238	1.04 222	0.82 268	0.98 273	1.01 253	1.07 238	1.20 236	1.27 227

XQC	1.03 236	0.90 258	0.71 236	0.91 245	0.92 256	0.92 247	0.86 250	1.06 265	0.90 253	0.84 258	1.11 253	1.03 218	1.30 260	0.71 267	2.04 283	0.95 245	0.87 243	0.67 236	1.64 214	0.78 248	1.00 226	1.67 264	0.62 255	0.73 250	1.09 260	1.47 271	1.26 244	0.97 197

iRaft-Stereo_20w	1.06 237	0.49 158	1.34 287	1.18 262	0.46 186	0.78 237	0.46 189	0.76 217	0.37 169	0.74 233	6.16 313	0.84 196	0.29 107	0.26 144	0.81 175	0.97 250	0.59 165	0.44 125	1.72 215	0.61 220	1.04 229	1.56 258	0.21 121	0.25 104	0.92 235	1.31 262	1.45 265	2.71 270

RTS	1.09 238	0.59 208	0.59 211	0.60 204	0.58 213	0.96 248	0.90 252	0.80 228	0.88 249	0.59 155	0.71 204	1.28 237	0.62 225	0.51 233	2.04 283	0.98 253	1.19 269	0.77 261	2.33 237	0.85 257	0.96 221	1.16 232	0.49 226	0.65 242	1.23 267	4.43 314	1.15 228	1.45 231

RTSA	1.09 238	0.59 208	0.59 211	0.60 204	0.58 213	0.96 248	0.90 252	0.80 228	0.88 249	0.59 155	0.71 204	1.28 237	0.62 225	0.51 233	2.04 283	0.98 253	1.19 269	0.77 261	2.33 237	0.85 257	0.96 221	1.16 232	0.49 226	0.65 242	1.23 267	4.43 314	1.15 228	1.45 231

ITSA-stereo	1.12 240	0.72 234	0.59 211	1.20 264	0.84 252	0.64 214	0.64 227	0.95 248	0.78 239	0.84 258	2.54 286	1.39 242	1.23 254	0.81 273	1.20 243	1.01 259	0.83 239	0.67 236	1.56 209	0.62 224	1.08 235	1.46 251	0.56 249	0.71 246	0.95 241	1.27 258	0.99 208	4.08 290

DCVSM-stereo	1.13 241	0.66 225	0.79 243	0.89 242	0.65 224	1.15 262	0.73 239	0.95 248	0.82 245	1.04 276	4.18 297	3.75 286	1.45 261	0.49 227	0.83 180	0.86 234	0.69 212	0.60 220	2.08 228	0.87 259	1.06 233	0.77 197	0.84 269	0.72 249	0.74 195	0.89 204	0.98 207	1.09 208

CBMV	1.15 242	0.84 255	0.60 216	0.85 238	0.76 248	0.73 228	0.48 192	0.87 241	0.80 241	0.81 252	0.61 175	2.86 270	0.81 238	0.52 237	1.31 249	1.17 278	0.91 251	0.74 254	2.40 242	0.66 232	1.57 256	0.76 195	0.48 224	1.06 278	0.99 248	1.09 239	2.25 287	4.25 292
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PWC_ROB	1.18 243	0.70 231	1.06 268	0.60 204	0.71 239	0.70 224	0.98 261	0.83 236	1.55 285	0.76 240	1.40 265	1.00 213	2.46 281	0.57 250	2.17 291	0.99 257	1.15 267	0.90 272	2.37 239	0.95 263	1.63 259	2.05 272	0.44 215	0.98 273	0.81 217	0.80 189	1.24 242	2.15 256

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 244	0.49 158	1.28 284	0.75 229	0.41 174	1.04 255	0.67 234	0.77 222	0.52 206	0.78 246	5.67 309	1.03 218	0.35 163	0.26 144	0.86 190	1.39 295	0.68 206	0.70 246	2.61 249	0.64 229	2.89 286	2.21 275	0.19 96	0.43 195	1.03 256	1.15 246	1.35 253	2.41 264

DeepPrunerF	1.22 245	0.49 158	0.39 144	0.58 198	2.86 305	0.49 173	0.55 205	0.52 83	0.58 220	0.43 62	0.67 199	0.43 77	0.32 138	0.42 213	1.64 266	0.75 219	0.58 151	0.46 146	0.93 172	0.46 166	0.61 151	0.53 143	0.40 208	0.35 167	15.32 326	0.82 194	0.65 122	0.62 139

ccs_rob	1.25 246	0.79 242	0.64 225	0.86 239	0.60 215	0.89 245	0.83 247	0.99 255	0.51 205	0.77 242	6.27 315	5.90 298	1.10 249	0.51 233	1.08 233	1.10 270	0.68 206	0.66 234	1.15 191	0.70 242	1.56 255	1.66 263	0.50 230	0.54 224	0.69 179	0.78 184	0.86 185	1.20 223

ADCL	1.27 247	0.82 249	0.64 225	0.60 204	0.53 201	0.73 228	0.91 254	0.75 214	2.78 308	0.68 212	1.01 243	0.86 201	0.50 205	0.50 231	1.27 246	0.64 194	0.66 198	0.57 207	1.20 195	0.60 211	0.98 225	0.88 209	0.50 230	0.47 211	1.60 285	1.50 276	0.88 188	11.30 315

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 248	0.90 258	0.63 223	1.27 267	0.90 255	1.21 266	2.21 284	1.27 270	1.18 270	1.00 274	0.91 234	1.80 257	1.16 252	1.07 285	1.48 258	0.77 222	0.70 214	0.58 212	2.75 253	0.67 236	1.39 251	2.93 286	0.85 271	0.73 250	1.47 280	1.68 281	1.33 251	2.96 275

FBW_ROB	1.34 249	1.42 282	1.08 271	2.01 283	1.42 282	1.37 274	1.63 277	0.99 255	0.70 231	0.72 229	1.02 244	2.05 261	0.91 243	1.47 291	1.24 245	0.60 183	0.88 247	0.65 232	6.08 282	0.59 206	1.06 233	0.81 202	1.48 292	1.12 284	0.99 248	1.20 249	0.99 208	1.66 243

UDG	1.35 250	2.24 290	0.81 245	2.58 284	2.45 296	2.48 287	2.57 288	0.76 217	0.86 247	0.77 242	1.08 247	1.51 246	0.56 217	2.59 296	1.06 230	0.69 207	1.89 290	0.80 267	2.31 235	0.97 266	1.24 244	0.98 216	1.43 291	0.62 237	0.74 195	0.81 191	0.95 198	0.81 181

DDUNet	1.38 251	2.18 288	0.79 243	2.67 287	2.43 295	2.57 288	2.52 287	0.80 228	0.84 246	0.63 181	0.94 236	1.57 251	0.45 195	2.65 300	0.94 211	0.78 225	1.99 292	0.75 256	2.31 235	0.91 262	1.16 239	0.97 215	2.71 299	0.56 227	0.72 188	0.71 167	0.97 204	0.85 185

PVD	1.47 252	1.04 270	1.44 289	1.10 256	1.09 270	1.19 264	1.07 264	1.91 300	2.05 294	0.79 249	1.49 268	1.54 249	1.91 271	0.89 279	2.26 297	1.35 288	1.39 276	1.09 289	2.41 243	1.14 279	1.51 254	1.98 271	0.79 264	1.08 281	1.49 282	1.82 284	1.67 274	2.10 254

SAMSARA	1.50 253	0.79 242	1.00 264	0.93 248	0.88 254	0.86 243	0.93 256	1.57 287	1.25 272	0.96 271	1.09 248	1.27 235	2.59 282	0.83 274	2.58 307	1.19 281	1.04 262	0.91 275	2.56 245	0.99 269	1.77 267	2.23 276	0.56 249	0.98 273	2.63 296	2.81 301	2.62 299	2.56 268

MFMNet_re	1.51 254	1.18 276	1.12 274	1.29 268	1.16 272	1.63 281	1.32 272	1.30 275	1.63 286	1.14 282	1.38 264	2.64 268	1.63 267	0.90 280	2.27 298	1.35 288	1.58 281	1.32 303	3.69 265	1.24 286	2.10 271	1.26 240	1.16 281	1.24 290	1.11 261	1.02 234	1.59 271	1.60 238

S-Stereo	1.54 255	0.81 246	0.83 248	1.15 260	1.16 272	1.29 271	1.56 275	1.02 260	1.09 266	1.25 289	4.20 298	4.10 291	1.10 249	0.66 261	2.16 290	1.63 302	0.90 250	1.05 285	2.20 232	1.10 276	1.26 245	3.12 289	1.31 290	1.17 288	0.84 226	1.18 248	1.21 237	2.18 257

ADCMid	1.56 256	0.92 262	0.99 260	0.70 223	0.86 253	1.05 256	1.37 273	1.29 273	1.77 288	0.75 237	1.75 276	1.27 235	1.48 262	0.69 265	2.18 292	1.07 266	0.98 259	0.79 265	2.74 252	0.80 250	1.31 248	1.74 267	1.06 280	0.70 245	1.01 253	1.53 277	1.02 215	10.33 313

FAT-Stereo	1.57 257	0.78 240	1.44 289	1.10 256	1.32 279	1.05 256	0.87 251	1.28 272	0.86 247	1.21 286	5.46 306	3.07 275	1.28 257	0.66 261	1.73 272	1.34 285	0.89 249	0.94 278	1.83 220	1.08 274	2.02 270	3.90 298	0.71 258	0.98 273	0.86 229	1.21 251	1.42 263	3.03 277

HBP-ISP	1.60 258	0.86 257	0.90 254	0.98 251	0.69 232	0.85 240	0.56 207	0.89 245	0.48 201	0.82 255	0.79 219	0.97 211	0.36 168	0.69 265	11.97 324	5.83 321	0.70 214	0.67 236	0.70 139	0.62 224	1.05 231	5.90 313	0.50 230	0.62 237	0.82 220	1.01 230	2.01 285	1.06 206

SANet	1.61 259	0.91 261	1.10 273	1.04 254	1.05 265	1.25 269	0.77 242	1.76 296	1.81 289	0.77 242	1.24 254	6.63 302	5.08 294	0.83 274	1.56 262	0.77 222	1.24 273	0.90 272	1.58 210	0.82 255	1.05 231	1.00 219	0.90 272	1.27 291	1.32 274	1.93 286	1.88 281	3.10 279

AnyNet_C32	1.64 260	0.65 222	0.74 239	0.67 219	0.73 241	0.86 243	1.14 265	0.95 248	3.12 311	0.75 237	1.53 269	0.94 207	0.64 229	0.67 263	1.83 277	1.11 272	1.06 266	0.95 279	1.78 219	0.76 246	1.76 266	1.71 265	0.66 257	0.85 265	1.13 263	2.68 300	1.17 233	13.55 317

pmcnn	1.66 261	0.80 245	0.52 197	1.19 263	1.01 261	1.21 266	0.93 256	0.96 253	0.54 210	0.74 233	2.66 288	3.98 290	5.06 293	0.31 171	1.65 268	1.40 296	1.20 271	0.91 275	3.99 268	0.95 263	4.45 310	1.02 221	0.90 272	0.90 267	1.07 258	1.01 230	2.43 294	3.03 277

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 262	1.25 279	1.05 266	1.56 277	1.08 268	1.20 265	3.18 296	1.50 284	2.10 296	1.30 293	0.98 241	1.50 245	1.04 244	1.66 292	1.71 269	1.18 279	0.84 240	1.01 281	6.24 283	1.15 282	1.43 252	3.23 291	1.19 282	1.14 285	1.52 283	1.29 260	1.09 222	2.78 272

MFN_U_SF_RVC	1.68 263	1.06 271	0.88 252	1.25 266	1.01 261	1.53 278	2.07 282	1.38 280	1.17 269	1.51 301	2.95 290	2.00 260	1.57 265	2.05 294	2.38 303	0.98 253	0.87 243	0.82 268	6.78 286	1.11 278	2.21 273	2.38 279	0.65 256	1.11 283	1.23 267	1.33 265	1.28 247	1.69 245

CBMV_ROB	1.71 264	0.79 242	0.65 228	1.35 270	1.07 267	1.01 251	0.74 241	1.01 259	0.54 210	0.72 229	0.81 224	9.80 317	5.90 299	0.57 250	1.42 253	0.69 207	0.80 234	0.58 212	5.38 276	1.22 284	0.95 220	0.55 149	0.53 241	0.62 237	1.22 266	1.45 270	2.72 302	2.94 274

gcap-zeroshot	1.75 265	0.44 116	0.89 253	0.59 201	0.36 148	0.55 192	0.29 151	0.74 210	0.29 107	0.74 233	0.76 216	1.18 233	0.33 144	0.24 118	0.78 166	0.97 250	0.61 177	0.53 188	29.80 320	0.80 250	1.04 229	1.45 250	0.23 144	0.34 163	0.75 200	0.99 225	0.96 201	0.75 172

edge stereo	1.82 266	1.16 275	2.22 301	1.46 275	1.28 276	1.58 279	1.38 274	1.67 293	1.30 274	1.20 285	3.42 294	4.33 293	2.26 277	0.80 272	1.41 252	1.46 298	1.05 264	0.83 271	5.42 277	0.97 266	1.34 250	3.76 295	0.95 277	0.88 266	1.26 273	1.20 249	1.70 276	2.91 273

G-Net	1.86 267	1.00 268	1.28 284	0.89 242	0.93 257	1.10 259	0.77 242	1.63 289	2.07 295	0.99 273	2.89 289	7.30 308	1.67 268	0.55 244	1.45 254	1.75 305	1.04 262	0.93 277	2.87 254	2.72 316	1.89 269	1.47 252	0.80 266	1.02 277	1.06 257	1.71 282	2.82 303	5.60 299

ADCS	1.88 268	1.06 271	0.98 259	0.93 248	1.10 271	1.09 258	1.14 265	1.27 270	2.49 302	0.89 264	1.36 263	1.51 246	2.92 286	0.86 277	3.30 310	2.26 311	1.46 280	1.26 298	3.10 261	1.29 288	2.48 278	2.88 284	0.80 266	1.10 282	1.33 276	4.48 316	1.41 262	6.08 302

SQANet	1.90 269	2.70 295	1.03 265	3.09 294	2.17 290	3.29 293	2.70 290	0.95 248	0.65 227	1.00 274	0.71 204	2.69 269	1.10 249	2.30 295	0.78 166	0.55 167	1.02 261	0.72 249	9.92 299	0.68 238	2.11 272	1.25 238	3.28 300	0.58 231	0.98 245	1.31 262	1.33 251	2.34 261

SPS-STEREO	1.93 270	1.27 280	1.21 277	1.60 279	1.34 280	1.44 276	1.17 268	1.66 290	1.36 279	1.38 296	3.67 295	3.02 274	1.29 258	1.05 283	1.85 278	1.83 307	1.58 281	1.37 305	8.86 295	1.34 289	3.07 291	1.47 252	1.27 287	1.37 293	1.42 279	1.28 259	2.02 286	1.89 248
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MADNet+	1.96 271	1.18 276	1.26 282	1.45 274	1.28 276	1.10 259	2.21 284	1.88 298	1.41 280	1.33 294	1.32 260	2.29 262	2.23 274	1.25 289	4.58 315	1.87 308	2.55 301	1.13 293	2.73 251	1.63 301	3.69 303	3.33 292	1.26 283	2.09 315	1.93 290	1.47 271	1.59 271	2.77 271

AnyNet_C01	2.06 272	1.08 273	1.06 268	1.14 259	1.08 268	1.01 251	2.69 289	1.69 294	2.66 305	1.21 286	1.67 273	2.90 272	2.60 283	0.95 282	3.65 311	4.02 319	2.09 293	2.21 319	3.08 260	1.56 298	3.30 297	2.89 285	1.26 283	1.15 286	1.80 288	1.43 269	1.51 268	3.90 288

ADCPNet	2.08 273	0.77 238	0.87 251	0.83 237	1.21 274	0.85 240	1.59 276	1.02 260	1.35 277	0.83 257	1.97 280	1.01 216	7.76 305	0.75 270	2.35 302	1.16 277	0.95 256	0.71 248	4.05 269	0.97 266	1.30 247	1.61 260	0.72 259	0.76 255	1.52 283	1.96 289	1.21 237	16.04 320

DDVS	2.32 274	0.70 231	0.82 247	0.70 223	0.74 245	0.73 228	0.59 212	1.09 267	0.88 249	0.80 250	34.26 331	3.93 288	1.16 252	0.52 237	1.09 235	1.35 288	0.73 223	0.65 232	1.95 225	0.95 263	1.67 261	2.27 277	0.48 224	0.56 227	0.69 179	0.84 196	1.21 237	1.35 229

Ntro	2.32 274	3.40 312	1.53 291	3.55 302	2.52 298	3.71 303	3.36 297	1.11 268	1.05 264	1.16 283	0.90 233	2.93 273	1.24 255	2.72 302	1.00 223	0.64 194	1.40 277	0.82 268	10.96 302	1.14 279	2.72 281	3.19 290	4.26 306	0.73 250	1.24 270	1.59 279	1.56 270	2.31 260

RainbowNet	2.32 274	2.93 300	1.87 297	3.34 300	2.57 299	3.50 295	3.49 300	1.29 273	0.92 254	1.53 304	0.89 232	3.18 277	2.31 278	2.94 303	1.30 248	0.90 238	1.61 284	1.00 280	5.61 278	1.51 293	2.82 285	4.18 300	4.25 305	0.97 271	1.32 274	1.58 278	1.71 277	3.00 276

otaku	2.33 277	3.05 304	1.19 275	3.36 301	2.37 293	3.56 298	3.08 295	1.05 262	0.98 262	1.13 279	0.80 223	2.88 271	1.62 266	2.59 296	0.95 213	0.64 194	1.23 272	0.75 256	13.16 307	1.09 275	2.47 277	2.63 281	4.75 310	0.75 254	1.13 263	1.38 268	1.69 275	2.52 267

ACVNet-4b	2.35 278	2.75 298	1.60 293	3.13 295	2.29 292	3.52 297	3.67 303	1.35 277	1.35 277	1.27 290	0.72 209	3.26 279	2.62 284	3.04 305	0.98 219	0.78 225	2.13 294	1.02 282	9.04 296	1.23 285	2.74 282	3.39 294	4.08 303	0.92 268	1.24 270	1.29 260	1.46 266	2.48 266

STTRV1_RVC	2.36 279	0.81 246	0.64 225	1.04 254	0.73 241	1.03 253	0.85 248	0.91 246	0.92 254	0.93 266	0.95 238	1.72 256	2.23 274	0.86 277	1.46 257	0.78 225	1.37 275	0.72 249	31.78 322	1.97 306	1.59 257	1.23 237	0.98 279	0.97 271	1.07 258	1.11 242	1.75 278	3.40 283

ACVNet_1	2.47 280	3.23 307	2.35 303	4.40 308	2.93 309	3.77 305	3.96 305	1.34 276	1.18 270	1.21 286	1.02 244	3.31 281	2.07 272	3.09 307	1.31 249	0.70 211	2.26 298	1.10 290	9.52 297	1.14 279	3.45 299	1.18 235	4.50 309	1.07 279	1.39 278	1.75 283	1.36 255	2.10 254

SGM-ForestM	2.61 281	4.20 316	0.93 255	2.78 289	1.37 281	3.57 299	2.93 293	2.59 309	1.51 284	0.70 223	1.32 260	7.25 306	5.36 297	0.47 224	0.89 199	0.53 158	0.79 233	0.54 194	7.58 288	0.60 211	0.82 198	0.47 116	0.51 238	0.80 261	4.97 313	3.66 312	7.05 322	6.30 303

DPSNet	2.61 281	0.83 251	0.77 242	1.21 265	1.24 275	1.34 273	0.93 256	1.08 266	1.49 283	0.78 246	0.86 230	6.91 304	3.85 288	0.58 253	4.58 315	2.54 312	1.43 279	1.24 296	14.95 311	1.34 289	4.83 314	8.01 319	1.75 294	1.40 296	1.47 280	1.95 288	1.60 273	1.66 243

DGSMNet	2.66 283	0.96 263	1.36 288	1.03 253	0.99 260	1.12 261	1.05 263	1.36 278	0.94 259	2.15 316	13.54 327	1.71 255	1.85 269	0.93 281	2.50 306	3.85 318	5.34 310	1.61 310	5.07 274	1.68 303	7.04 319	8.02 320	0.96 278	1.19 289	1.01 253	1.33 265	1.40 261	1.88 247

WAO-6	2.71 284	2.26 291	1.57 292	3.00 293	2.25 291	3.01 291	3.02 294	1.77 297	2.35 297	1.52 303	1.62 272	3.94 289	5.12 295	2.64 299	2.22 294	1.38 293	2.65 302	1.36 304	4.86 273	1.54 297	2.76 284	4.79 304	2.70 298	1.73 308	2.71 298	2.59 299	2.68 301	5.02 296

PSMNet_ROB	2.71 284	3.39 311	1.92 298	2.87 291	2.04 288	4.01 308	3.50 301	1.46 282	1.41 280	1.59 306	3.34 291	3.52 282	4.97 292	4.50 314	1.61 265	0.95 245	1.87 289	1.06 286	8.62 292	1.63 301	2.32 276	1.51 256	5.43 319	1.37 293	1.98 294	1.94 287	1.91 282	2.39 263

WAO-7	2.72 286	1.83 286	2.89 312	7.39 314	1.73 287	1.76 284	1.82 279	2.07 301	2.65 304	2.21 317	5.39 305	4.58 295	5.72 298	1.23 288	2.07 287	1.27 284	1.69 285	1.22 295	7.70 289	1.51 293	1.64 260	3.07 288	0.84 269	1.65 306	1.83 289	2.48 298	1.97 284	3.27 281

SGM_RVC	2.81 287	1.46 283	0.85 249	1.76 281	1.28 276	1.68 283	1.19 269	1.56 286	1.14 268	0.82 255	1.70 274	7.09 305	2.67 285	0.42 213	0.92 205	0.57 173	0.75 226	0.57 207	11.20 304	0.66 232	0.94 217	0.46 111	0.51 238	0.84 264	1.97 293	1.64 280	5.04 317	26.13 325
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
Dean	2.84 288	3.23 307	1.81 295	6.04 312	3.38 315	3.63 300	3.67 303	1.88 298	1.97 293	1.47 298	1.30 258	3.69 285	4.10 290	2.97 304	1.45 254	0.97 250	2.41 299	1.29 299	5.94 279	1.74 304	3.20 293	4.23 301	4.79 312	1.55 301	2.65 297	2.27 295	2.56 297	2.64 269

IMH-64-1	2.92 289	2.70 295	2.36 304	3.23 296	2.71 301	3.70 301	4.05 306	1.66 290	2.48 300	1.13 279	1.26 256	3.60 283	6.29 301	3.59 308	2.28 299	1.15 275	2.20 295	1.31 301	6.02 280	1.52 295	3.03 289	5.48 307	4.83 313	1.40 296	2.83 300	2.02 290	2.34 290	3.64 284

IMH-64	2.92 289	2.70 295	2.36 304	3.23 296	2.71 301	3.70 301	4.05 306	1.66 290	2.48 300	1.13 279	1.26 256	3.60 283	6.29 301	3.59 308	2.28 299	1.15 275	2.20 295	1.31 301	6.02 280	1.52 295	3.03 289	5.48 307	4.83 313	1.40 296	2.83 300	2.02 290	2.34 290	3.64 284

SFCPSM	3.03 291	0.82 249	0.63 223	0.77 233	0.69 232	0.72 227	0.63 225	0.83 236	0.98 262	0.71 226	2.00 281	2.57 264	3.49 287	0.56 245	1.16 241	0.93 244	0.74 224	0.64 228	54.48 334	1.19 283	0.88 205	0.91 212	0.55 247	0.55 226	0.94 239	0.93 212	1.11 226	1.39 230

ACVNet_2	3.17 292	2.98 301	2.25 302	4.72 309	2.88 306	3.50 295	3.48 299	1.58 288	1.33 275	1.29 292	1.10 250	3.22 278	2.45 280	2.67 301	1.29 247	0.86 234	7.26 314	1.02 282	22.14 315	1.37 291	3.22 294	1.25 238	4.24 304	1.37 293	1.93 290	1.92 285	1.83 280	2.36 262

ELAS_RVC	3.22 293	2.01 287	1.85 296	2.66 286	2.07 289	5.08 316	2.06 281	2.41 307	1.89 291	1.74 311	4.78 300	8.00 309	8.02 306	0.74 269	2.38 303	0.81 229	1.75 287	1.14 294	3.97 267	1.27 287	4.64 313	7.61 317	1.26 283	1.74 309	6.58 318	3.21 307	3.39 307	3.80 287
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	3.24 294	2.76 299	2.37 306	3.26 298	2.74 303	3.73 304	4.10 308	1.72 295	2.58 303	1.17 284	1.24 254	3.92 287	10.58 308	6.80 323	1.57 264	1.11 272	2.25 297	1.30 300	6.28 284	1.56 298	2.97 288	4.14 299	4.90 315	1.45 300	3.01 304	2.36 296	2.47 296	5.19 298

anonymity	3.27 295	0.41 100	1.09 272	0.58 198	0.41 174	0.47 169	0.30 158	0.79 226	0.33 145	0.61 165	69.49 336	0.85 197	0.30 117	0.24 118	0.59 112	1.02 261	0.60 172	0.43 120	1.35 200	0.60 211	0.73 186	1.82 270	0.24 152	0.29 124	1.00 251	1.24 253	1.08 220	1.47 233

MDST_ROB	3.33 296	2.32 292	0.75 240	3.90 305	1.47 284	2.61 289	1.00 262	1.12 269	0.72 232	0.78 246	0.67 199	1.54 249	25.37 322	0.34 183	2.11 289	0.53 158	0.65 195	0.48 157	3.69 265	0.58 202	0.88 205	0.59 151	0.58 251	0.68 244	7.85 321	3.03 305	17.15 327	8.63 311

ELAS	3.38 297	2.19 289	1.79 294	2.99 292	2.37 293	3.32 294	2.09 283	2.60 310	2.85 309	1.28 291	4.85 302	8.61 311	8.02 306	0.76 271	2.90 308	0.81 229	1.80 288	1.10 290	4.19 271	1.10 276	4.53 311	7.86 318	1.26 283	1.63 304	7.08 319	4.79 317	3.66 312	4.87 294
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MeshStereo	3.62 298	1.54 284	1.05 266	2.64 285	1.72 286	2.05 286	1.15 267	2.40 306	1.41 280	0.90 265	6.48 316	9.56 315	7.42 304	0.49 227	11.75 322	1.94 309	0.87 243	0.74 254	8.79 293	0.80 250	8.36 320	8.07 321	0.73 261	1.07 279	3.39 306	2.15 294	5.22 318	4.99 295
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
SGM+DAISY	3.81 299	1.38 281	1.26 282	1.80 282	1.47 284	1.93 285	1.71 278	1.47 283	1.33 275	1.34 295	6.67 318	9.59 316	12.99 314	1.20 287	1.73 272	1.47 299	1.42 278	1.24 296	11.11 303	1.37 291	3.07 291	2.13 274	1.27 287	1.42 299	1.69 286	1.26 257	2.90 304	26.50 326

DispFullNet	4.17 300	3.20 306	4.34 320	2.72 288	2.46 297	2.92 290	2.70 290	2.79 315	1.90 292	4.51 326	6.62 317	8.91 313	4.83 291	2.59 296	2.00 282	8.18 324	3.24 306	1.98 313	24.96 317	2.93 318	3.99 305	3.36 293	1.71 293	1.15 286	1.36 277	1.32 264	2.36 293	3.65 286

WAO-8	4.25 301	3.34 309	2.80 309	10.32 318	2.92 307	4.17 309	5.89 311	2.66 313	4.45 315	1.69 309	3.41 292	5.94 299	11.31 310	5.29 318	1.71 269	1.34 285	2.69 303	1.51 308	10.78 300	2.48 313	2.63 279	4.50 302	3.44 301	1.58 302	5.12 314	3.31 309	3.60 309	5.76 300

Venus	4.25 301	3.34 309	2.80 309	10.32 318	2.92 307	4.17 309	5.89 311	2.66 313	4.45 315	1.69 309	3.41 292	5.94 299	11.31 310	5.29 318	1.71 269	1.34 285	2.69 303	1.51 308	10.78 300	2.48 313	2.63 279	4.50 302	3.44 301	1.58 302	5.12 314	3.31 309	3.60 309	5.76 300

LVE	4.33 303	3.03 302	2.00 299	27.23 329	3.06 310	3.83 306	12.07 326	1.53 285	1.64 287	1.85 313	1.48 267	3.30 280	3.91 289	3.06 306	1.45 254	1.05 264	1.95 291	1.38 306	15.68 312	1.62 300	3.25 296	5.86 310	4.42 308	1.76 310	2.87 302	2.06 292	2.34 290	3.25 280

PWCK	5.04 304	3.03 302	2.21 300	3.61 303	2.60 300	4.41 312	5.09 309	2.45 308	2.76 307	3.31 322	4.34 299	10.15 320	5.13 296	1.74 293	1.99 281	1.38 293	2.41 299	1.45 307	51.59 333	2.35 311	3.70 304	2.69 283	2.65 297	1.78 312	2.97 303	3.21 307	2.43 294	4.77 293

STStereo	5.29 305	2.47 293	5.20 322	5.20 310	2.80 304	4.72 313	3.42 298	6.23 324	6.52 318	1.51 301	7.61 320	9.53 314	14.86 317	0.63 258	4.09 314	0.64 194	0.87 243	0.62 223	36.67 325	1.02 270	1.23 243	1.05 223	0.78 263	1.63 304	3.46 307	2.43 297	3.53 308	14.15 318

notaker	5.52 306	5.55 322	3.76 318	13.97 323	5.34 320	5.44 320	7.16 314	2.36 305	2.68 306	2.06 315	1.80 277	12.90 324	23.86 321	3.98 311	2.04 283	1.73 304	3.45 308	2.12 316	17.08 313	2.15 308	6.10 318	5.87 311	6.15 323	2.12 316	1.79 287	2.08 293	2.31 289	3.29 282

MADNet++	5.64 307	3.51 313	3.77 319	2.84 290	4.62 318	3.02 292	3.65 302	4.36 318	5.03 317	4.18 325	5.07 304	6.45 301	5.92 300	6.18 322	7.04 318	6.82 322	4.71 309	4.00 323	8.03 290	5.83 322	9.92 324	16.38 329	2.32 296	4.34 324	3.95 312	11.38 323	4.93 316	4.01 289

AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 308	0.56 201	1.25 281	0.75 229	0.69 232	1.17 263	0.81 244	0.82 235	0.80 241	0.81 252	4.78 300	1.00 213	0.37 172	0.27 151	1.13 238	1.54 300	0.70 214	0.60 220	124.50 337	0.54 185	1.43 252	2.64 282	0.22 134	0.36 174	0.91 233	1.13 244	1.13 227	2.18 257

TorneroNet-64	6.02 309	4.60 318	2.53 307	15.58 325	3.29 313	4.87 314	7.75 315	2.23 303	10.02 322	1.42 297	1.31 259	7.26 307	29.23 326	4.36 313	2.09 288	1.21 282	8.22 315	1.70 312	17.35 314	2.62 315	4.31 308	5.68 309	5.20 317	1.76 310	3.58 308	3.76 313	2.29 288	8.34 310

JetBlue	6.09 310	3.85 314	3.31 317	5.99 311	4.13 317	6.22 322	7.94 316	3.42 316	2.89 310	1.47 298	1.46 266	8.10 310	1.90 270	5.39 320	11.86 323	3.22 314	3.30 307	2.99 320	5.32 275	2.40 312	9.74 323	10.03 326	4.93 316	2.18 317	7.39 320	17.16 325	3.72 314	24.15 323

UNDER WATER-64	6.11 311	5.20 320	3.13 315	12.20 321	5.77 321	6.55 324	8.53 320	4.74 322	3.45 313	2.30 320	2.36 284	12.04 323	12.47 313	5.08 316	3.02 309	1.81 306	12.11 324	2.17 317	8.81 294	4.17 321	5.75 317	7.27 316	8.74 329	2.61 320	3.86 311	8.63 320	4.32 315	7.86 309

MANE	7.31 312	2.64 294	4.48 321	3.30 299	3.10 311	3.94 307	2.83 292	5.37 323	6.88 319	1.11 278	5.64 308	8.81 312	11.02 309	0.67 263	3.83 312	3.83 317	1.32 274	18.03 329	8.61 291	0.84 256	4.22 306	1.16 232	0.74 262	1.79 313	13.65 325	18.61 326	22.89 329	38.18 334

UNDER WATER	7.55 313	4.74 319	3.06 314	10.46 320	5.92 322	6.35 323	8.05 317	4.32 317	3.69 314	1.97 314	2.14 282	10.53 321	62.60 335	4.83 315	2.25 296	1.59 301	12.22 325	2.08 315	9.67 298	3.97 319	5.27 316	6.65 314	8.86 330	2.65 321	3.82 310	5.62 318	3.62 311	7.03 307

JetRed	7.85 314	5.29 321	6.07 324	3.75 304	5.00 319	6.95 325	10.20 323	4.64 321	3.42 312	2.92 321	2.39 285	6.71 303	2.25 276	7.15 324	10.26 320	7.34 323	8.59 316	7.11 324	4.82 272	4.08 320	10.76 327	9.27 322	7.85 327	3.34 322	10.96 322	24.25 329	11.90 324	24.57 324

TorneroNet	8.11 315	4.28 317	2.58 308	27.50 330	3.31 314	5.00 315	6.00 313	2.62 311	10.13 324	1.49 300	2.57 287	11.07 322	68.61 336	4.25 312	1.77 276	1.18 279	5.78 311	1.62 311	23.67 316	2.83 317	4.30 307	5.47 306	5.37 318	1.65 306	3.72 309	3.14 306	2.59 298	6.36 304

KSHMR	8.16 316	4.16 315	2.96 313	25.39 328	3.92 316	5.08 316	5.53 310	2.62 311	2.40 299	2.23 318	2.26 283	4.37 294	77.17 337	5.23 317	2.24 295	1.71 303	2.79 305	1.98 313	31.04 321	2.02 307	4.59 312	5.35 305	7.54 326	1.89 314	3.30 305	2.91 303	3.01 305	6.51 305

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 317	0.65 222	1.07 270	0.94 250	0.83 251	0.81 238	1.27 271	0.85 240	0.73 233	0.93 266	6.13 312	180.62 338	2.17 273	1.33 290	1.22 244	1.01 259	0.93 255	1.06 286	6.32 285	0.79 249	3.32 298	3.77 296	0.55 247	0.76 255	0.95 241	1.34 267	1.19 235	2.42 265

LSM0	8.30 318	1.08 273	0.95 256	1.66 280	1.42 282	1.59 280	1.96 280	2.27 304	2.36 298	1.66 308	3.94 296	4.10 291	6.30 303	0.63 258	62.38 337	74.74 338	1.69 285	1.06 286	12.18 305	2.23 309	4.96 315	9.29 323	0.92 274	1.29 292	1.95 292	2.97 304	3.66 312	14.83 319

ACV-stereo	8.39 319	1.01 269	0.97 258	1.29 268	0.73 241	1.48 277	0.95 259	0.88 244	1.10 267	1.07 277	1.33 262	1.06 223	23.12 320	0.52 237	4.00 313	3.78 316	1.05 264	0.79 265	168.94 338	1.91 305	3.64 302	1.44 248	0.72 259	0.74 253	0.74 195	0.90 206	1.43 264	1.03 204

ktn	8.45 320	3.18 305	2.84 311	6.37 313	3.26 312	4.31 311	10.28 324	2.15 302	10.13 324	2.27 319	1.83 278	42.17 333	55.84 333	3.93 310	2.34 301	2.09 310	9.85 317	2.17 317	33.98 323	2.24 310	3.24 295	3.03 287	4.78 311	2.25 318	2.59 295	2.81 301	3.18 306	5.04 297

XX-Stereo	9.49 321	0.38 84	0.36 129	0.63 211	0.28 107	0.54 190	0.28 144	0.69 187	0.28 100	0.69 220	6.24 314	1.00 213	0.29 107	0.23 107	0.70 155	1.08 267	0.60 172	0.52 184	1.58 210	0.53 179	0.76 190	0.65 169	0.18 88	0.26 110	233.61 338	0.88 202	1.01 214	1.90 250

DGTPSM_ROB	12.12 322	5.96 323	17.45 330	4.20 306	7.86 323	5.15 318	8.18 318	4.56 319	11.64 326	4.52 327	8.72 322	5.01 296	17.08 318	12.98 327	14.91 326	14.58 328	6.85 312	15.76 327	12.78 306	12.05 327	9.07 321	21.74 330	5.67 320	11.54 328	11.84 323	31.02 332	12.98 325	33.06 329

DPSMNet_ROB	12.40 323	5.97 324	17.46 331	4.21 307	7.87 324	5.15 318	8.18 318	4.56 319	11.65 327	4.54 328	8.87 323	5.17 297	22.69 319	13.00 328	14.98 327	14.62 329	6.90 313	15.82 328	14.07 310	12.05 327	9.09 322	21.75 331	5.68 321	11.54 328	11.87 324	31.03 333	12.99 326	33.06 329

LE_ROB	17.44 324	1.82 285	6.12 325	9.40 315	53.85 338	8.01 326	46.26 334	11.27 329	28.12 331	1.80 312	7.03 319	38.62 331	49.53 332	0.34 183	1.76 275	0.55 167	0.78 229	0.59 217	36.68 326	6.72 323	2.92 287	0.85 205	29.06 334	12.10 330	26.35 328	25.49 330	27.84 332	37.03 333

DLNR_Zeroshot_test	17.86 325	67.45 338	1.21 277	81.91 338	0.35 144	0.45 162	74.74 338	0.76 217	0.27 93	0.69 220	0.60 168	1.16 231	0.29 107	8.20 325	84.48 338	102.07 339	23.88 330	15.14 326	7.31 287	0.50 173	4.38 309	2.51 280	0.18 88	0.43 195	0.76 206	0.86 197	0.80 163	0.80 179

DPSM_ROB	18.32 326	16.26 326	21.94 332	9.42 316	8.75 325	13.61 327	9.11 321	10.90 327	15.09 328	8.45 329	8.95 324	10.12 318	13.19 315	16.42 330	19.79 329	19.11 331	18.35 328	20.45 330	13.82 308	14.88 329	26.56 332	27.45 332	6.49 324	14.39 331	31.57 333	38.83 335	36.85 335	43.86 335

DPSM	18.32 326	16.26 326	21.94 332	9.42 316	8.75 325	13.61 327	9.11 321	10.90 327	15.09 328	8.45 329	8.95 324	10.12 318	13.19 315	16.42 330	19.79 329	19.11 331	18.35 328	20.45 330	13.82 308	14.88 329	26.56 332	27.45 332	6.49 324	14.39 331	31.57 333	38.83 335	36.85 335	43.86 335

DPSimNet_ROB	18.93 328	32.01 330	5.97 323	12.40 322	11.35 328	6.13 321	28.07 331	15.03 330	35.64 334	3.96 324	78.33 337	18.15 325	35.00 327	5.44 321	12.19 325	10.36 326	13.57 326	3.64 322	87.52 336	6.87 324	14.36 331	9.97 324	4.40 307	7.14 326	5.17 316	9.85 321	5.93 320	32.56 328

HanzoNet	19.12 329	15.23 325	6.99 326	35.06 333	14.35 330	40.77 334	42.46 333	17.81 331	22.51 330	3.55 323	8.29 321	41.30 332	56.30 334	43.04 336	5.72 317	4.37 320	37.83 334	3.30 321	49.59 332	8.93 326	10.30 326	6.85 315	14.15 333	3.46 323	5.94 317	5.80 319	5.29 319	7.13 308

LRCNet_RVC	21.34 330	28.92 329	11.37 328	31.78 332	29.09 334	34.25 333	27.43 330	21.71 334	10.07 323	29.63 334	30.60 330	32.06 329	25.81 323	33.87 334	11.15 321	2.97 313	25.27 331	21.35 332	44.05 329	20.83 331	14.27 330	5.87 311	36.69 335	27.43 333	2.76 299	1.47 271	8.68 323	6.79 306

BEATNet-Init1	22.01 331	36.32 334	3.23 316	54.74 337	11.23 327	52.95 338	28.72 332	9.47 325	8.51 320	1.57 305	10.45 326	33.05 330	48.98 331	0.71 267	16.97 328	11.50 327	1.60 283	1.11 292	77.80 335	35.27 335	9.94 325	9.98 325	1.27 287	2.30 319	27.41 329	11.09 322	52.85 337	35.36 331

ASD4	28.39 332	32.20 331	16.01 329	15.24 324	12.36 329	19.17 329	15.39 327	18.17 332	9.38 321	45.71 335	57.05 335	24.92 328	11.45 312	13.50 329	48.27 336	18.30 330	47.28 335	47.66 335	44.35 330	25.76 332	63.37 339	42.94 337	8.48 328	8.34 327	24.58 327	32.07 334	28.35 333	36.29 332

PML	30.82 333	20.91 328	7.15 327	29.65 331	20.81 333	29.11 332	10.50 325	10.87 326	88.32 338	20.03 333	154.19 338	98.60 337	119.55 338	10.53 326	9.19 319	8.69 325	16.72 327	7.27 325	34.57 324	7.35 325	12.77 328	10.86 327	5.72 322	6.17 325	33.11 335	12.83 324	34.30 334	12.33 316

CasAABBNet	36.73 334	32.73 333	44.18 337	18.81 326	17.45 331	27.29 331	18.12 328	21.69 333	30.40 332	17.52 331	18.08 328	20.27 326	26.53 324	32.96 332	38.28 332	37.42 333	36.82 332	41.12 334	27.47 319	29.86 333	53.56 338	55.70 338	12.93 331	28.91 334	63.44 337	78.07 337	73.93 338	88.05 337

FlowAnything	36.80 335	32.68 332	44.29 338	18.93 327	17.69 332	27.11 330	18.38 329	21.83 335	30.48 333	17.53 332	18.21 329	20.29 327	26.54 325	33.31 333	37.97 331	37.86 334	36.82 332	40.93 333	27.35 318	30.03 334	53.34 337	55.72 339	12.99 332	29.50 335	63.36 336	78.25 338	73.99 339	88.17 338

HaxPig	41.43 336	43.85 335	40.81 334	44.90 334	47.49 336	44.66 335	46.30 335	46.31 336	45.63 336	49.00 336	49.30 332	47.24 334	43.73 329	42.64 335	40.44 334	39.13 336	48.37 336	51.07 336	43.33 327	42.25 336	42.88 334	36.52 334	50.75 337	43.02 337	27.54 330	19.97 327	20.68 328	20.75 322

AVERAGE_ROB	41.98 337	44.82 336	42.27 335	45.98 335	46.88 335	45.60 336	46.56 336	47.04 337	43.89 335	49.19 337	49.91 333	47.25 335	43.00 328	49.19 337	40.14 333	38.38 335	49.01 337	51.31 337	43.98 328	42.43 337	43.31 335	38.64 335	49.42 336	42.83 336	28.65 331	20.44 328	23.41 330	19.88 321

MEDIAN_ROB	44.95 338	47.36 337	44.12 336	48.52 336	49.78 337	48.21 337	49.25 337	49.72 338	46.35 337	52.53 338	53.59 334	50.59 336	45.49 330	49.36 338	43.27 335	41.36 337	51.85 338	54.40 338	47.03 331	45.93 338	45.78 336	40.06 336	52.67 338	45.67 338	31.00 332	26.54 331	25.33 331	27.95 327

FADE																3.75 315					14.18 329	10.90 328					6.83 321

Low-res two-view benchmark