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 37	0.03 23	0.06 37	0.03 23	0.05 35	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 41	0.08 40	0.07 40	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 39	0.05 37	0.05 27	0.05 35	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 41	0.08 40	0.07 40	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 39	0.05 37	0.05 27	0.05 35	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 41	0.08 40	0.07 40	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 39	0.05 37	0.05 27	0.05 35	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	1.03 186	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 41	0.07 37	0.08 43	0.07 42	0.08 44	0.07 41	0.08 45	0.07 41	0.08 34	0.07 42	0.08 42	0.07 43	0.07 43	0.07 39	0.07 42	0.07 42	0.07 43	0.07 41	0.07 43	0.08 44	0.07 42	0.07 39	0.06 43	0.07 43	0.07 42	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	1.47 217	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	1.47 217	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	1.32 208	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 41	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	1.46 216	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	1.32 208	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 45	0.09 43	0.09 46	0.10 47	0.09 45	0.08 44	0.09 46	0.08 44	0.09 35	0.08 43	0.09 45	0.09 46	0.08 46	0.08 46	0.09 46	0.09 46	0.08 46	0.09 45	0.08 44	0.09 45	0.08 45	0.09 42	0.09 46	0.10 46	0.08 45	0.10 46	0.09 46

APVNet	0.09 35	0.06 37	0.04 25	0.06 37	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.05 35	1.08 239	0.05 27	0.05 35	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 46	0.10 46	0.10 47	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 47	0.10 47	0.10 36	0.10 48	0.10 46	0.10 49	0.10 50	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 47	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.10 46	0.10 46	0.10 46	0.10 50

FADNet-RVC-Resample	0.10 37	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 39	0.05 37	0.05 27	0.05 35	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	1.53 257	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 35	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.03 21	0.04 31	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	1.63 262	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LRCNet_RVC	0.11 49	0.12 57	0.09 43	0.12 58	0.09 45	0.12 57	0.09 45	0.12 58	0.09 45	0.12 46	0.09 46	0.11 56	0.09 46	0.09 47	0.09 47	0.09 46	0.12 58	0.16 89	0.21 91	0.09 47	0.12 58	0.09 47	0.09 42	0.09 46	0.12 58	0.28 125	0.12 58	0.09 46

FADNet-RVC	0.11 49	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 25	0.04 31	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	1.79 268	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 35	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 25	0.05 35	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	1.74 266	0.04 32	0.04 31	0.05 37	0.04 30	0.05 37

ProNet	0.12 52	0.18 72	0.11 60	0.14 61	0.10 47	0.14 61	0.11 59	0.14 60	0.11 59	0.14 47	0.10 48	0.14 60	0.10 49	0.10 50	0.11 60	0.10 48	0.15 68	0.10 48	0.14 59	0.10 48	0.14 60	0.10 49	0.11 58	0.10 49	0.15 66	0.10 46	0.14 61	0.10 50

IPLG	0.12 52	0.15 62	0.12 66	0.14 61	0.11 60	0.14 61	0.11 59	0.14 60	0.11 59	0.15 52	0.11 59	0.14 60	0.11 61	0.12 75	0.11 60	0.11 60	0.14 61	0.11 63	0.14 59	0.11 61	0.14 60	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.14 61	0.11 60	0.14 61	0.11 62

MIPNet	0.12 52	0.15 62	0.12 66	0.14 61	0.11 60	0.14 61	0.11 59	0.14 60	0.11 59	0.15 52	0.11 59	0.14 60	0.11 61	0.12 75	0.11 60	0.11 60	0.14 61	0.11 63	0.15 67	0.11 61	0.14 60	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.14 61	0.11 60	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	2.33 255	0.04 31	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 35	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 247	0.05 35	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 61	0.10 46	0.14 61	0.10 47	0.15 69	0.10 48	0.30 114	0.10 47	0.14 47	0.17 90	0.14 60	0.10 49	0.10 50	0.10 49	0.10 48	0.14 61	0.10 48	0.14 59	0.10 48	0.14 60	0.10 49	0.10 45	0.10 49	0.15 66	0.10 46	0.14 61	0.10 50

CIPLG	0.13 57	0.15 62	0.12 66	0.14 61	0.11 60	0.14 61	0.11 59	0.15 68	0.11 59	0.15 52	0.11 59	0.15 69	0.11 61	0.12 75	0.12 78	0.11 60	0.15 68	0.11 63	0.15 67	0.11 61	0.14 60	0.11 61	0.11 58	0.12 78	0.15 66	0.12 77	0.15 68	0.12 77

IPLGR_C	0.13 57	0.16 67	0.14 79	0.15 69	0.11 60	0.14 61	0.11 59	0.14 60	0.11 59	0.14 47	0.11 59	0.14 60	0.11 61	0.12 75	0.11 60	0.11 60	0.14 61	0.11 63	0.14 59	0.11 61	0.14 60	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.14 61	0.11 60	0.15 68	0.11 62

IPLGR	0.13 57	0.15 62	0.12 66	0.14 61	0.11 60	0.14 61	0.11 59	0.14 60	0.13 81	0.15 52	0.11 59	0.14 60	0.12 81	0.12 75	0.11 60	0.11 60	0.14 61	0.11 63	0.14 59	0.11 61	0.14 60	0.11 61	0.11 58	0.12 78	0.15 66	0.11 60	0.14 61	0.11 62

ACRE	0.13 57	0.16 67	0.12 66	0.14 61	0.11 60	0.14 61	0.11 59	0.15 68	0.11 59	0.14 47	0.11 59	0.14 60	0.11 61	0.12 75	0.11 60	0.11 60	0.14 61	0.11 63	0.14 59	0.11 61	0.14 60	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.14 61	0.11 60	0.14 61	0.11 62

ICVP	0.13 57	0.16 67	0.11 60	0.16 77	0.11 60	0.16 77	0.11 59	0.16 70	0.11 59	0.16 64	0.11 59	0.16 77	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.16 77	0.11 63	0.16 75	0.11 61	0.16 76	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.16 77	0.11 60	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 31	0.09 45	0.04 31	0.04 32	2.46 258	0.04 31	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 59	0.14 79	0.14 61	0.14 86	0.14 61	0.14 83	0.14 60	0.14 85	0.14 47	0.14 85	0.14 60	0.14 87	0.14 86	0.14 87	0.14 86	0.14 61	0.14 86	0.14 59	0.14 87	0.14 60	0.14 87	0.14 83	0.14 86	0.14 61	0.14 83	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 71	0.11 60	0.17 80	0.11 60	0.17 78	0.12 77	0.17 74	0.11 59	0.17 68	0.11 59	0.17 81	0.11 61	0.12 75	0.12 78	0.12 76	0.17 80	0.12 80	0.17 77	0.12 80	0.17 79	0.12 79	0.12 76	0.12 78	0.17 79	0.12 77	0.17 79	0.12 77

ELAS_RVC	0.14 64	0.18 72	0.11 60	0.19 86	0.11 60	0.18 80	0.13 81	0.16 70	0.11 59	0.17 68	0.11 59	0.14 60	0.11 61	0.09 47	0.11 60	0.12 76	0.17 80	0.10 48	0.18 81	0.11 61	0.18 81	0.11 61	0.10 45	0.11 63	0.19 85	0.11 60	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 77	0.11 60	0.20 88	0.11 60	0.20 87	0.12 77	0.18 76	0.12 75	0.18 70	0.12 78	0.19 87	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.18 84	0.11 63	0.19 85	0.11 61	0.19 85	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.20 88	0.11 60	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 86	0.10 46	0.19 86	0.11 60	0.20 87	0.11 59	0.16 70	0.10 47	0.15 52	0.11 59	0.15 69	0.11 61	0.09 47	0.11 60	0.11 60	0.16 77	0.10 48	0.17 77	0.11 61	0.18 81	0.11 61	0.09 42	0.10 49	0.18 82	0.11 60	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 72	0.13 75	0.18 83	0.13 83	0.19 85	0.13 81	0.18 76	0.13 81	0.18 70	0.13 84	0.18 84	0.13 86	0.13 82	0.13 83	0.13 82	0.18 84	0.13 83	0.18 81	0.13 86	0.18 81	0.13 84	0.13 81	0.10 49	0.19 85	0.14 83	0.19 83	0.13 85

BEATNet-Init1	0.15 69	0.07 39	0.10 46	0.08 43	0.07 42	0.07 42	0.07 41	0.07 39	0.07 41	2.19 243	0.08 43	0.08 42	0.07 43	0.07 43	0.07 39	0.07 42	0.08 44	0.07 43	0.08 43	0.08 44	0.07 42	0.07 42	0.07 39	0.07 44	0.08 44	0.07 42	0.07 43	0.07 44

DeepPrunerF	0.15 69	0.07 39	0.10 46	0.08 43	0.07 42	0.07 42	0.07 41	0.07 39	0.07 41	2.19 243	0.08 43	0.08 42	0.07 43	0.07 43	0.07 39	0.07 42	0.08 44	0.07 43	0.08 43	0.08 44	0.07 42	0.07 42	0.07 39	0.07 44	0.08 44	0.07 42	0.07 43	0.07 44

DeepPruner_ROB	0.15 69	0.18 72	0.12 66	0.18 83	0.12 79	0.18 80	0.12 77	0.18 76	0.13 81	0.18 70	0.12 78	0.18 84	0.12 81	0.13 82	0.12 78	0.13 82	0.18 84	0.13 83	0.18 81	0.12 80	0.19 85	0.12 79	0.13 81	0.12 78	0.18 82	0.12 77	0.18 81	0.12 77

LALA_ROB	0.15 69	0.21 80	0.12 66	0.21 92	0.12 79	0.20 87	0.14 83	0.20 79	0.12 75	0.22 78	0.12 78	0.16 77	0.12 81	0.10 50	0.12 78	0.12 76	0.21 93	0.11 63	0.22 92	0.12 80	0.20 88	0.12 79	0.11 58	0.12 78	0.21 93	0.14 83	0.21 91	0.13 85

GCAP-BAT	0.17 74	1.25 211	0.20 96	0.15 69	0.11 60	0.15 69	0.11 59	0.21 83	0.11 59	0.15 52	0.11 59	0.15 69	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.15 68	0.11 63	0.15 67	0.11 61	0.15 69	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.15 66	0.11 60	0.15 68	0.11 62

test_for_model	0.17 74	1.25 211	0.20 96	0.15 69	0.11 60	0.15 69	0.11 59	0.21 83	0.11 59	0.15 52	0.11 59	0.15 69	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.15 68	0.11 63	0.15 67	0.11 61	0.15 69	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.15 66	0.11 60	0.15 68	0.11 62

testlalala2	0.17 74	1.25 211	0.20 96	0.15 69	0.11 60	0.15 69	0.11 59	0.21 83	0.11 59	0.15 52	0.11 59	0.15 69	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.15 68	0.11 63	0.15 67	0.11 61	0.15 69	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.15 66	0.11 60	0.15 68	0.11 62

testlalala	0.17 74	1.25 211	0.20 96	0.15 69	0.11 60	0.15 69	0.11 59	0.21 83	0.11 59	0.15 52	0.11 59	0.15 69	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.15 68	0.11 63	0.15 67	0.11 61	0.15 69	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.15 66	0.11 60	0.15 68	0.11 62

testlalala_base	0.17 74	1.25 211	0.20 96	0.15 69	0.11 60	0.15 69	0.11 59	0.21 83	0.11 59	0.15 52	0.11 59	0.15 69	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.15 68	0.11 63	0.15 67	0.11 61	0.15 69	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.15 66	0.11 60	0.15 68	0.11 62

GCAP-Stereo	0.17 74	1.25 211	0.20 96	0.15 69	0.11 60	0.15 69	0.11 59	0.21 83	0.11 59	0.15 52	0.11 59	0.15 69	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.15 68	0.11 63	0.15 67	0.11 61	0.15 69	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.15 66	0.11 60	0.15 68	0.11 62

IGEV_Zeroshot_test	0.18 80	0.22 82	0.18 90	0.21 92	0.18 99	0.20 87	0.17 92	0.20 79	0.16 87	0.25 88	0.16 88	0.21 91	0.17 93	0.16 91	0.18 98	0.15 89	0.20 89	0.16 89	0.20 87	0.18 100	0.21 91	0.17 95	0.17 88	0.17 92	0.20 88	0.17 92	0.20 87	0.16 89

dd	0.18 80	0.22 82	0.16 81	0.22 94	0.15 87	0.22 94	0.15 87	0.21 83	0.15 86	0.21 76	0.15 86	0.21 91	0.15 89	0.15 88	0.15 89	0.15 89	0.22 95	0.14 86	0.22 92	0.14 87	0.22 94	0.15 89	0.16 86	0.15 89	0.23 100	0.15 87	0.22 93	0.16 89

dad	0.18 80	0.23 86	0.16 81	0.22 94	0.15 87	0.22 94	0.15 87	0.22 91	0.16 87	0.21 76	0.15 86	0.22 94	0.15 89	0.15 88	0.16 91	0.17 91	0.23 100	0.17 93	0.23 99	0.15 90	0.22 94	0.15 89	0.15 85	0.15 89	0.22 95	0.15 87	0.22 93	0.16 89

MSKI-zero shot	0.19 83	0.21 80	0.16 81	0.22 94	0.16 90	0.23 102	0.17 92	0.22 91	0.17 92	0.22 78	0.17 90	0.22 94	0.16 91	0.19 102	0.16 91	0.17 91	0.23 100	0.16 89	0.22 92	0.16 91	0.22 94	0.17 95	0.16 86	0.17 92	0.22 95	0.19 102	0.22 93	0.16 89

MIM_Stereo	0.19 83	0.23 86	0.18 90	0.22 94	0.16 90	0.22 94	0.16 90	0.21 83	0.16 87	0.22 78	0.17 90	0.21 91	0.17 93	0.20 103	0.18 98	0.17 91	0.22 95	0.18 102	0.22 92	0.16 91	0.21 91	0.16 91	0.17 88	0.17 92	0.21 93	0.16 90	0.22 93	0.20 105

UNet	0.19 83	0.13 59	0.09 43	0.13 60	0.09 45	0.13 59	0.09 45	0.13 59	0.09 45	0.90 174	0.09 46	0.13 59	0.09 46	0.10 50	0.09 47	0.70 208	0.13 60	0.09 47	0.13 57	0.10 48	0.91 208	0.09 47	0.10 45	0.09 46	0.13 59	0.10 46	0.13 60	0.09 46

iResNet	0.19 83	0.23 86	0.17 85	0.22 94	0.17 93	0.22 94	0.19 102	0.22 91	0.17 92	0.22 78	0.17 90	0.22 94	0.17 93	0.17 92	0.17 94	0.17 91	0.22 95	0.17 93	0.22 92	0.17 94	0.23 100	0.17 95	0.18 98	0.17 92	0.23 100	0.17 92	0.23 101	0.17 95

ACV-stereo	0.20 87	0.23 86	0.17 85	0.23 101	0.17 93	0.23 102	0.17 92	0.23 99	0.17 92	0.23 84	0.17 90	0.23 100	0.17 93	0.17 92	0.17 94	0.17 91	0.24 105	0.17 93	0.23 99	0.17 94	0.24 103	0.17 95	0.17 88	0.17 92	0.23 100	0.17 92	0.23 101	0.17 95

DAS	0.20 87	0.20 78	0.20 96	0.20 88	0.20 105	0.20 87	0.20 104	0.20 79	0.20 103	0.20 74	0.20 104	0.20 89	0.20 104	0.20 103	0.20 106	0.20 100	0.20 89	0.20 108	0.20 87	0.20 107	0.20 88	0.20 106	0.20 103	0.20 105	0.20 88	0.20 103	0.20 87	0.20 105

ASD4	0.20 87	0.20 78	0.20 96	0.20 88	0.20 105	0.20 87	0.20 104	0.20 79	0.20 103	0.20 74	0.20 104	0.20 89	0.20 104	0.20 103	0.20 106	0.20 100	0.20 89	0.20 108	0.20 87	0.20 107	0.20 88	0.20 106	0.20 103	0.20 105	0.20 88	0.20 103	0.20 87	0.20 105

iResNetv2_ROB	0.20 87	0.22 82	0.19 94	0.23 101	0.19 103	0.22 94	0.17 92	0.22 91	0.17 92	0.22 78	0.17 90	0.22 94	0.17 93	0.18 98	0.18 98	0.19 99	0.22 95	0.17 93	0.23 99	0.17 94	0.25 104	0.18 102	0.17 88	0.18 102	0.23 100	0.17 92	0.25 109	0.17 95

ITSA-stereo	0.21 91	0.16 67	0.12 66	0.16 77	0.13 83	0.18 80	0.14 83	0.16 70	1.89 273	0.16 64	0.12 78	0.17 81	0.12 81	0.13 82	0.13 83	0.13 82	0.17 80	0.13 83	0.17 77	0.12 80	0.16 76	0.12 79	0.12 76	0.12 78	0.17 79	0.12 77	0.16 76	0.12 77

Pointernet	0.22 92	0.41 126	0.38 142	0.22 94	0.17 93	0.22 94	0.17 92	0.41 143	0.17 92	0.22 78	0.17 90	0.22 94	0.17 93	0.18 98	0.18 98	0.18 96	0.23 100	0.18 102	0.23 99	0.18 100	0.23 100	0.18 102	0.17 88	0.17 92	0.22 95	0.18 100	0.22 93	0.17 95

JetRed	0.22 92	0.11 56	0.12 66	0.11 57	0.11 60	0.11 56	0.11 59	0.11 57	0.11 59	2.93 268	0.11 59	0.11 56	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.12 76	0.11 57	0.11 63	0.11 56	0.11 61	0.11 57	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.11 57	0.11 60	0.11 57	0.11 62

JetBlue	0.23 94	0.12 57	0.13 75	0.12 58	0.12 79	0.12 57	0.11 59	0.14 60	0.12 75	3.07 269	0.12 78	0.12 58	0.11 61	0.11 64	0.13 83	0.13 82	0.12 58	0.12 80	0.13 57	0.11 61	0.12 58	0.13 84	0.12 76	0.14 86	0.13 59	0.12 77	0.12 58	0.11 62

SFCPSM	0.23 94	0.18 72	0.13 75	0.18 83	0.12 79	0.18 80	0.80 220	0.17 74	0.12 75	0.88 173	0.12 78	0.17 81	0.12 81	0.13 82	0.12 78	0.12 76	0.18 84	0.12 80	0.18 81	0.12 80	1.18 231	0.13 84	0.12 76	0.12 78	0.18 82	0.13 82	0.18 81	0.12 77

S2M2_XL	0.24 96	1.32 218	0.86 209	0.17 80	0.11 60	0.17 78	0.11 59	1.05 215	0.12 75	0.16 64	0.11 59	0.16 77	0.11 61	0.11 64	0.11 60	0.11 60	0.17 80	0.11 63	0.17 77	0.11 61	0.17 79	0.11 61	0.11 58	0.11 63	0.17 79	0.11 60	0.17 79	0.11 62

LoS_RVC	0.25 97	0.25 98	0.25 112	0.25 109	0.25 115	0.25 111	0.25 115	0.25 104	0.25 114	0.25 88	0.25 118	0.25 108	0.25 117	0.26 119	0.25 119	0.26 115	0.25 110	0.25 118	0.26 112	0.25 119	0.25 104	0.25 115	0.25 114	0.25 117	0.25 111	0.25 116	0.25 109	0.25 117

tt_ll	0.25 97	0.25 98	0.25 112	0.25 109	0.25 115	0.25 111	0.25 115	0.25 104	0.25 114	0.25 88	0.25 118	0.25 108	0.25 117	0.26 119	0.25 119	0.26 115	0.25 110	0.25 118	0.26 112	0.25 119	0.25 104	0.25 115	0.25 114	0.25 117	0.25 111	0.25 116	0.25 109	0.25 117

CAS	0.25 97	0.25 98	0.25 112	0.25 109	0.26 117	0.26 117	0.26 117	0.25 104	0.25 114	0.25 88	0.25 118	0.25 108	0.25 117	0.25 117	0.25 119	0.25 112	0.26 116	0.25 118	0.26 112	0.26 123	0.25 104	0.25 115	0.25 114	0.26 121	0.25 111	0.26 120	0.25 109	0.25 117

LoS	0.25 97	0.25 98	0.27 116	0.27 115	0.26 117	0.25 111	0.26 117	0.26 109	0.25 114	0.26 94	0.25 118	0.25 108	0.25 117	0.26 119	0.25 119	0.25 112	0.25 110	0.25 118	0.25 109	0.25 119	0.27 111	0.25 115	0.26 118	0.26 121	0.26 115	0.25 116	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	1.28 217	1.07 226	0.15 69	0.13 83	0.15 69	0.14 83	1.22 228	0.13 81	0.16 64	0.17 90	0.16 77	0.14 87	0.14 86	0.15 89	0.14 86	0.15 68	0.14 86	0.16 75	0.14 87	0.16 76	0.14 87	0.14 83	0.14 86	0.16 77	0.14 83	0.16 76	0.15 88

model_zeroshot	0.27 102	0.30 108	0.19 94	0.36 134	0.23 113	0.25 111	0.27 121	0.33 117	0.21 106	0.35 103	0.22 110	0.25 108	0.27 125	0.26 119	0.23 114	0.26 115	0.35 128	0.22 111	0.36 129	0.23 116	0.25 104	0.27 122	0.27 120	0.23 114	0.36 130	0.22 110	0.25 109	0.27 125

DCVSM-stereo	0.27 102	0.38 120	0.22 105	0.38 140	0.22 108	0.38 141	0.22 109	0.29 112	0.22 109	0.29 96	0.22 110	0.29 119	0.22 111	0.22 109	0.21 108	0.21 103	0.38 139	0.22 111	0.38 137	0.22 111	0.38 132	0.22 109	0.21 105	0.25 117	0.38 137	0.21 107	0.38 135	0.21 109

DLNR_Zeroshot_test	0.27 102	0.30 108	0.23 107	0.30 120	0.22 108	0.31 121	0.24 113	0.29 112	0.23 112	0.38 112	0.23 113	0.29 119	0.23 115	0.22 109	0.23 114	0.23 108	0.30 121	0.34 147	0.29 118	0.23 116	0.29 115	0.29 138	0.22 108	0.23 114	0.30 120	0.23 113	0.30 119	0.23 115

HGLStereo	0.27 102	0.25 98	0.21 104	0.35 130	0.21 107	0.35 128	0.21 107	0.34 123	0.21 106	0.39 115	0.21 107	0.34 125	0.21 109	0.22 109	0.21 108	0.21 103	0.35 128	0.22 111	0.35 126	0.22 111	0.35 123	0.22 109	0.21 105	0.21 108	0.35 128	0.21 107	0.35 127	0.21 109

iResNet_ROB	0.28 106	0.32 112	0.24 111	0.33 124	0.26 117	0.32 123	0.24 113	0.33 117	0.25 114	0.33 98	0.24 116	0.35 128	0.24 116	0.23 113	0.24 118	0.25 112	0.32 123	0.24 117	0.36 129	0.24 118	0.32 117	0.28 128	0.24 113	0.24 116	0.32 122	0.24 115	0.33 121	0.24 116

IMH-64-1	0.29 107	0.23 86	0.23 107	0.23 101	0.22 108	0.22 94	0.23 111	0.22 91	0.22 109	2.02 236	0.23 113	0.23 100	0.22 111	0.23 113	0.23 114	0.23 108	0.23 100	0.22 111	0.23 99	0.22 111	0.22 94	0.22 109	0.22 108	0.22 111	0.22 95	0.22 110	0.22 93	0.22 111

IMH-64	0.29 107	0.23 86	0.23 107	0.23 101	0.22 108	0.22 94	0.23 111	0.22 91	0.22 109	2.02 236	0.23 113	0.23 100	0.22 111	0.23 113	0.23 114	0.23 108	0.23 100	0.22 111	0.23 99	0.22 111	0.22 94	0.22 109	0.22 108	0.22 111	0.22 95	0.22 110	0.22 93	0.22 111

UPFNet	0.29 107	0.24 94	0.16 81	0.24 106	0.16 90	0.24 106	0.16 90	0.23 99	0.16 87	1.19 199	0.16 88	0.23 100	0.16 91	0.17 92	0.16 91	0.89 220	0.24 105	0.16 89	0.24 105	0.18 100	1.20 234	0.16 91	0.17 88	0.16 91	0.24 106	0.16 90	0.24 103	0.16 89

WAO-6	0.30 110	0.22 82	0.23 107	0.22 94	0.23 113	0.23 102	0.22 109	0.22 91	0.23 112	2.21 246	0.22 110	0.22 94	0.22 111	0.22 109	0.22 112	0.23 108	0.22 95	0.23 116	0.22 92	0.22 111	0.22 94	0.22 109	0.22 108	0.22 111	0.23 100	0.23 113	0.22 93	0.22 111

anonymity	0.30 110	0.34 114	0.27 116	0.33 124	0.27 122	0.33 124	0.28 128	0.33 117	0.28 128	0.33 98	0.28 129	0.33 123	0.28 127	0.28 131	0.28 131	0.28 125	0.34 125	0.28 126	0.34 124	0.28 128	0.34 119	0.27 122	0.27 120	0.27 125	0.34 125	0.28 125	0.34 125	0.28 128

iRaft-Stereo_20w	0.30 110	0.46 138	0.27 116	0.34 126	0.26 117	0.35 128	0.28 128	0.34 123	0.26 121	0.34 101	0.26 122	0.34 125	0.26 123	0.26 119	0.26 124	0.26 115	0.34 125	0.26 122	0.34 124	0.26 123	0.34 119	0.26 121	0.26 118	0.26 121	0.34 125	0.26 120	0.34 125	0.26 122

MMNet	0.30 110	0.24 94	0.17 85	0.24 106	0.17 93	0.24 106	0.17 92	0.23 99	0.18 99	1.21 202	0.17 90	0.23 100	0.17 93	0.17 92	0.17 94	0.89 220	0.24 105	0.17 93	0.24 105	0.17 94	1.22 236	0.16 91	0.17 88	0.17 92	0.24 106	0.17 92	0.24 103	0.17 95

delet	0.30 110	0.24 94	0.17 85	0.24 106	0.17 93	0.24 106	0.17 92	0.23 99	0.16 87	1.21 202	0.17 90	0.24 106	0.17 93	0.17 92	0.17 94	0.91 224	0.24 105	0.17 93	0.24 105	0.17 94	1.23 238	0.17 95	0.17 88	0.17 92	0.24 106	0.17 92	0.24 103	0.17 95

psm_up	0.30 110	0.24 94	0.17 85	0.25 109	0.17 93	0.24 106	0.17 92	0.24 103	0.17 92	1.20 201	0.17 90	0.23 100	0.17 93	0.17 92	0.18 98	0.90 223	0.24 105	0.17 93	0.25 109	0.17 94	1.24 241	0.17 95	0.17 88	0.17 92	0.24 106	0.17 92	0.24 103	0.17 95

MLCV	0.30 110	0.33 113	0.28 119	0.34 126	0.28 126	0.33 124	0.28 128	0.33 117	0.29 136	0.33 98	0.27 126	0.33 123	0.28 127	0.26 119	0.29 139	0.28 125	0.33 124	0.28 126	0.33 121	0.28 128	0.33 118	0.27 122	0.28 125	0.28 129	0.33 123	0.28 125	0.33 121	0.28 128

DN-CSS_ROB	0.30 110	0.34 114	0.29 124	0.34 126	0.27 122	0.34 126	0.28 128	0.33 117	0.27 123	0.34 101	0.27 126	0.34 125	0.28 127	0.29 133	0.27 127	0.26 115	0.35 128	0.29 135	0.33 121	0.28 128	0.34 119	0.28 128	0.28 125	0.27 125	0.34 125	0.28 125	0.33 121	0.28 128

UNDER WATER-64	0.31 118	0.25 98	0.25 112	0.26 114	0.26 117	0.25 111	0.26 117	0.25 104	0.26 121	1.69 223	0.26 122	0.25 108	0.25 117	0.25 117	0.26 124	0.26 115	0.25 110	0.26 122	0.26 112	0.26 123	0.25 104	0.25 115	0.25 114	0.25 117	0.26 115	0.26 120	0.25 109	0.26 122

LG-Stereo_L2	0.32 119	0.45 135	0.36 139	0.37 136	0.27 122	0.37 137	0.27 121	0.43 148	0.27 123	0.36 109	0.31 143	0.36 134	0.27 125	0.27 126	0.27 127	0.30 135	0.37 136	0.27 125	0.37 133	0.27 127	0.37 129	0.27 122	0.27 120	0.27 125	0.37 134	0.27 123	0.37 133	0.27 125

CASnet	0.32 119	0.53 154	0.34 136	0.27 115	0.31 144	0.34 126	0.29 141	0.31 115	0.32 141	0.25 88	0.31 143	0.27 116	0.40 168	0.45 168	0.27 127	0.30 135	0.26 116	0.40 166	0.28 117	0.37 158	0.28 113	0.39 164	0.29 131	0.40 167	0.29 119	0.28 125	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	0.45 135	0.29 124	0.36 134	0.29 136	0.36 133	0.29 141	0.36 130	0.29 136	0.35 103	0.29 137	0.35 128	0.28 127	0.27 126	0.28 131	0.28 125	0.35 128	0.28 126	0.35 126	0.28 128	0.35 123	0.28 128	0.29 131	0.29 137	0.36 130	0.29 138	0.36 130	0.29 137

RSM	0.33 122	0.36 118	0.31 131	0.39 151	0.32 146	0.36 133	0.30 144	0.35 126	0.38 154	0.35 103	0.31 143	0.35 128	0.30 139	0.30 136	0.31 144	0.30 135	0.36 133	0.31 142	0.36 129	0.30 142	0.36 127	0.31 143	0.31 141	0.31 143	0.36 130	0.31 144	0.36 130	0.31 146

SQANet	0.33 122	0.28 105	0.28 119	0.28 119	0.28 126	0.29 119	0.28 128	0.28 110	0.28 128	1.59 220	0.28 129	0.28 118	0.28 127	0.28 131	0.28 131	0.28 125	0.28 119	0.28 126	0.29 118	0.28 128	0.28 113	0.28 128	0.28 125	0.28 129	0.28 118	0.28 125	0.28 117	0.28 128

DGSMNet	0.33 122	0.42 132	0.28 119	0.40 152	0.28 126	0.40 151	0.28 128	0.40 141	0.28 128	0.40 120	0.28 129	0.39 143	0.28 127	0.27 126	0.28 131	0.28 125	0.40 153	0.28 126	0.42 157	0.29 137	0.41 146	0.31 143	0.29 131	0.28 129	0.41 151	0.28 125	0.42 153	0.29 137

castereo	0.34 125	1.59 223	1.39 244	0.17 80	0.15 87	0.18 80	0.26 117	1.74 243	0.17 92	0.19 73	0.18 101	0.18 84	0.20 104	0.20 103	0.22 112	0.21 103	0.18 84	0.17 93	0.19 85	0.16 91	0.18 81	0.20 106	0.17 88	0.21 108	0.19 85	0.17 92	0.19 83	0.16 89

RAFT-Test	0.34 125	0.45 135	0.30 128	0.38 140	0.32 146	0.40 151	0.32 148	0.39 139	0.32 141	0.39 115	0.30 140	0.37 136	0.29 136	0.30 136	0.30 141	0.29 133	0.38 139	0.30 139	0.38 137	0.29 137	0.38 132	0.29 138	0.29 131	0.30 141	0.38 137	0.30 141	0.38 135	0.30 143

RAFT + AFF	0.34 125	0.29 106	0.32 134	0.31 122	0.30 141	0.39 148	0.32 148	0.39 139	0.30 138	0.39 115	0.32 146	0.39 143	0.32 144	0.35 144	0.36 152	0.32 144	0.38 139	0.31 142	0.38 137	0.31 146	0.38 132	0.28 128	0.37 154	0.34 149	0.38 137	0.30 141	0.38 135	0.28 128

ETE_ROB	0.35 128	0.35 117	0.35 137	0.35 130	0.35 153	0.35 128	0.35 150	0.35 126	0.35 149	0.35 103	0.35 151	0.35 128	0.35 150	0.35 144	0.35 149	0.35 149	0.35 128	0.35 151	0.35 126	0.35 153	0.35 123	0.35 149	0.35 149	0.35 153	0.35 128	0.35 150	0.35 127	0.35 152

GREAT-IGEV	0.36 129	0.46 138	0.33 135	0.43 162	0.30 141	0.43 161	0.30 144	0.45 150	0.30 138	0.42 128	0.30 140	0.43 156	0.30 139	0.30 136	0.30 141	0.30 135	0.43 159	0.30 139	0.43 158	0.30 142	0.43 152	0.30 141	0.30 139	0.30 141	0.43 157	0.30 141	0.43 155	0.30 143

EKT-Stereo	0.36 129	0.50 151	0.30 128	0.40 152	0.29 136	0.40 151	0.29 141	0.35 126	0.30 138	0.47 137	0.30 140	0.35 128	0.32 144	0.29 133	0.34 147	0.33 145	0.59 187	0.31 142	0.39 148	0.29 137	0.37 129	0.38 155	0.29 131	0.31 143	0.58 190	0.28 125	0.51 176	0.29 137

GEStereo_RVC	0.36 129	0.23 86	0.18 90	0.23 101	0.18 99	0.23 102	0.19 102	0.22 91	0.19 101	0.24 85	0.20 104	0.24 106	0.18 102	0.18 98	0.18 98	0.21 103	0.25 110	0.18 102	0.22 92	0.18 100	0.23 100	0.18 102	0.19 101	0.20 105	0.23 100	0.20 103	4.43 288	0.19 103

DMCA	0.36 129	0.38 120	0.37 140	0.35 130	0.35 153	0.35 128	0.36 154	0.35 126	0.36 152	0.36 109	0.37 157	0.36 134	0.36 155	0.36 149	0.35 149	0.37 153	0.36 133	0.36 153	0.36 129	0.36 157	0.36 127	0.35 149	0.36 152	0.36 156	0.37 134	0.36 153	0.36 130	0.36 155

XPNet_ROB	0.37 133	0.37 119	0.37 140	0.37 136	0.37 156	0.37 137	0.37 158	0.37 131	0.37 153	0.37 111	0.37 157	0.37 136	0.37 156	0.37 150	0.37 155	0.37 153	0.37 136	0.37 155	0.37 133	0.37 158	0.37 129	0.37 152	0.37 154	0.37 158	0.37 134	0.37 157	0.37 133	0.37 156

GIP-stereo	0.38 134	0.56 158	0.40 146	0.45 165	0.33 148	0.44 163	0.35 150	0.49 164	0.33 144	0.43 129	0.32 146	0.42 152	0.31 141	0.33 139	0.33 146	0.34 146	0.40 153	0.32 146	0.40 149	0.32 147	0.43 152	0.38 155	0.33 144	0.32 145	0.43 157	0.32 146	0.42 153	0.34 151

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 134	1.06 196	0.54 180	0.59 193	0.27 122	0.46 164	0.27 121	0.46 151	0.27 123	0.46 134	0.27 126	0.46 159	0.26 123	0.27 126	0.27 127	0.26 115	0.46 161	0.26 122	0.45 161	0.30 142	0.46 155	0.27 122	0.27 120	0.27 125	0.46 160	0.27 123	0.45 157	0.26 122

CES	0.38 134	0.34 114	0.44 156	0.43 162	0.33 148	0.37 137	0.44 176	0.37 131	0.38 154	0.45 132	0.35 151	0.35 128	0.41 169	0.45 168	0.36 152	0.36 151	0.36 133	0.45 175	0.43 158	0.35 153	0.34 119	0.46 174	0.36 152	0.36 156	0.42 156	0.34 149	0.35 127	0.38 159

PML	0.39 137	0.56 158	0.29 124	0.55 187	0.28 126	0.56 188	0.28 128	0.51 171	0.28 128	0.50 140	0.28 129	0.51 177	0.28 127	0.29 133	0.28 131	0.29 133	0.56 185	0.29 135	0.57 192	0.28 128	0.56 183	0.28 128	0.28 125	0.29 137	0.56 187	0.28 125	0.56 184	0.28 128

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 138	2.14 240	1.91 267	0.20 88	0.18 99	0.19 85	0.17 92	2.23 253	0.19 101	0.24 85	0.21 107	0.19 87	0.21 109	0.20 103	0.18 98	0.20 100	0.20 89	0.18 102	0.20 87	0.19 105	0.19 85	0.17 95	0.18 98	0.17 92	0.20 88	0.20 103	0.21 91	0.19 103

GASTEREO	0.41 139	0.54 155	0.44 156	0.48 175	0.35 153	0.48 176	0.35 150	0.53 174	0.35 149	0.46 134	0.35 151	0.46 159	0.35 150	0.35 144	0.35 149	0.35 149	0.47 165	0.35 151	0.47 166	0.35 153	0.47 159	0.38 155	0.35 149	0.35 153	0.48 171	0.35 150	0.47 162	0.35 152

GwcNet-ADL	0.41 139	0.41 126	0.41 148	0.41 158	0.41 167	0.41 154	0.41 169	0.41 143	0.41 166	0.41 121	0.41 170	0.41 148	0.41 169	0.41 160	0.41 170	0.41 163	0.41 155	0.41 168	0.41 153	0.41 169	0.41 146	0.41 168	0.41 166	0.41 168	0.41 151	0.41 167	0.41 149	0.41 168

PSMNet-ADL	0.41 139	0.41 126	0.41 148	0.41 158	0.41 167	0.41 154	0.41 169	0.41 143	0.41 166	0.41 121	0.41 170	0.41 148	0.41 169	0.41 160	0.41 170	0.41 163	0.41 155	0.41 168	0.41 153	0.41 169	0.41 146	0.41 168	0.41 166	0.41 168	0.41 151	0.41 167	0.41 149	0.41 168

GANet-ADL	0.41 139	0.41 126	0.41 148	0.41 158	0.41 167	0.41 154	0.41 169	0.41 143	0.41 166	0.41 121	0.41 170	0.41 148	0.41 169	0.41 160	0.41 170	0.41 163	0.41 155	0.41 168	0.41 153	0.41 169	0.41 146	0.41 168	0.41 166	0.41 168	0.41 151	0.41 167	0.41 149	0.41 168

ADLNet	0.41 139	0.41 126	0.41 148	0.41 158	0.41 167	0.41 154	0.41 169	0.41 143	0.41 166	0.41 121	0.41 170	0.41 148	0.41 169	0.41 160	0.41 170	0.41 163	0.41 155	0.41 168	0.41 153	0.41 169	0.41 146	0.41 168	0.41 166	0.41 168	0.41 151	0.41 167	0.41 149	0.41 168

DEFOM-Stereo	0.43 144	1.60 225	1.47 247	0.30 120	0.28 126	0.31 121	0.28 128	1.65 241	0.25 114	0.29 96	0.26 122	0.30 121	0.29 136	0.27 126	0.26 124	0.26 115	0.30 121	0.29 135	0.30 120	0.26 123	0.29 115	0.29 138	0.27 120	0.26 121	0.30 120	0.29 138	0.30 119	0.29 137

GES	0.43 144	0.41 126	0.31 131	0.35 130	0.30 141	0.47 170	0.28 128	0.33 117	0.28 128	0.35 103	0.29 137	2.95 272	0.38 159	0.35 144	0.30 141	0.34 146	0.34 125	0.30 139	0.33 121	0.30 142	0.35 123	0.30 141	0.33 144	0.33 147	0.33 123	0.31 144	0.33 121	0.29 137

MSCF	0.44 146	0.60 164	0.47 160	0.50 180	0.40 165	0.50 180	0.38 161	0.57 179	0.38 154	0.48 138	0.38 160	0.48 169	0.38 159	0.38 152	0.38 157	0.38 156	0.49 174	0.38 158	0.49 176	0.39 167	0.50 171	0.38 155	0.38 158	0.38 159	0.49 174	0.38 159	0.49 172	0.38 159

LG-Stereo_L1	0.44 146	0.58 162	0.49 172	0.51 183	0.38 160	0.51 182	0.38 161	0.56 177	0.38 154	0.50 140	0.38 160	0.50 174	0.38 159	0.38 152	0.38 157	0.38 156	0.52 179	0.38 158	0.52 184	0.38 162	0.51 173	0.38 155	0.38 158	0.38 159	0.52 181	0.38 159	0.51 176	0.40 166

FCDSN-DC	0.44 146	0.31 110	0.35 137	0.34 126	0.28 126	0.35 128	0.30 144	0.32 116	0.25 114	1.32 208	0.24 116	1.00 219	0.32 144	0.35 144	0.34 147	0.30 135	0.72 199	0.37 155	0.48 173	0.32 147	0.53 179	0.49 188	0.23 112	0.29 137	0.50 175	0.42 172	0.61 190	0.71 213
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	0.57 160	0.45 158	0.54 185	0.37 156	0.53 186	0.37 158	0.56 177	0.40 163	0.53 146	0.38 160	0.53 181	0.37 156	0.37 150	0.37 155	0.37 153	0.55 182	0.38 158	0.53 186	0.37 158	0.53 179	0.37 152	0.37 154	0.39 166	0.54 184	0.37 157	0.54 182	0.37 156

WAO-7	0.46 150	0.38 120	0.38 142	0.38 140	0.38 160	0.38 141	0.38 161	0.38 133	0.38 154	2.57 262	0.38 160	0.38 139	0.38 159	0.38 152	0.38 157	0.38 156	0.38 139	0.38 158	0.38 137	0.38 162	0.38 132	0.38 155	0.38 158	0.38 159	0.38 137	0.38 159	0.38 135	0.38 159

Venus	0.46 150	0.38 120	0.40 146	0.38 140	0.38 160	0.39 148	0.38 161	0.38 133	0.38 154	2.71 264	0.38 160	0.38 139	0.38 159	0.38 152	0.38 157	0.38 156	0.38 139	0.38 158	0.38 137	0.38 162	0.38 132	0.38 155	0.38 158	0.38 159	0.38 137	0.38 159	0.39 145	0.38 159

HanzoNet	0.47 152	0.39 124	0.38 142	0.38 140	0.38 160	0.38 141	0.38 161	0.40 141	0.38 154	2.63 263	0.38 160	0.38 139	0.38 159	0.38 152	0.38 157	0.39 162	0.38 139	0.38 158	0.38 137	0.42 174	0.38 132	0.39 164	0.39 164	0.38 159	0.38 137	0.38 159	0.38 135	0.39 165

IMH	0.47 152	0.40 125	0.39 145	0.38 140	0.38 160	0.38 141	0.38 161	0.38 133	0.40 163	2.79 266	0.38 160	0.38 139	0.38 159	0.38 152	0.38 157	0.38 156	0.39 149	0.38 158	0.38 137	0.40 168	0.38 132	0.38 155	0.38 158	0.38 159	0.38 137	0.38 159	0.38 135	0.38 159

LL-Strereo2	0.47 152	2.60 253	0.51 176	0.38 140	0.28 126	0.37 137	0.28 128	0.55 175	0.35 149	0.44 131	0.34 150	0.44 158	0.34 148	0.34 140	0.36 152	0.36 151	0.47 165	0.36 153	0.47 166	0.35 153	0.47 159	0.35 149	0.35 149	0.35 153	0.46 160	0.35 150	0.47 162	0.35 152

GMOStereo	0.50 155	0.44 133	2.38 277	0.40 152	0.34 150	0.42 158	0.36 154	1.96 248	0.34 145	0.41 121	0.36 154	0.42 152	0.35 150	0.34 140	0.38 157	0.31 140	0.39 149	0.34 147	0.40 149	0.33 150	0.39 141	0.33 146	0.33 144	0.34 149	0.40 147	0.36 153	0.40 146	0.32 148

error version	0.50 155	0.44 133	2.38 277	0.40 152	0.34 150	0.42 158	0.36 154	1.96 248	0.34 145	0.41 121	0.36 154	0.42 152	0.35 150	0.34 140	0.38 157	0.31 140	0.39 149	0.34 147	0.40 149	0.33 150	0.39 141	0.33 146	0.33 144	0.34 149	0.40 147	0.36 153	0.40 146	0.32 148

SANet	0.50 155	0.50 151	0.50 173	0.50 180	0.50 192	0.50 180	0.50 192	0.50 168	0.50 191	0.50 140	0.50 191	0.50 174	0.50 191	0.50 185	0.50 194	0.50 189	0.50 177	0.50 193	0.50 180	0.50 194	0.50 171	0.50 194	0.50 187	0.50 189	0.50 175	0.50 192	0.50 174	0.50 188

PDISCO_ROB	0.50 155	0.15 62	0.11 60	0.16 77	3.16 283	0.13 59	0.12 77	0.14 60	0.12 75	0.15 52	0.11 59	2.55 271	0.11 61	2.20 269	0.13 83	0.12 76	0.16 77	0.10 48	0.14 59	0.12 80	0.15 69	0.12 79	0.12 76	0.12 78	0.15 66	0.10 46	2.75 271	0.09 46

otaku	0.52 159	0.46 138	0.48 166	0.46 166	0.46 175	0.46 164	0.46 177	0.46 151	0.47 180	1.88 226	0.46 177	0.46 159	0.46 178	0.46 170	0.46 178	0.46 171	0.47 165	0.46 176	0.46 162	0.46 178	0.47 159	0.46 174	0.46 173	0.46 176	0.47 166	0.46 175	0.46 158	0.47 178

HaxPig	0.52 159	0.48 147	0.47 160	0.47 171	0.47 179	0.47 170	0.47 181	0.47 157	0.47 180	1.80 224	0.47 181	0.47 164	0.47 181	0.47 174	0.47 182	0.47 178	0.47 165	0.47 183	0.47 166	0.47 183	0.47 159	0.47 182	0.47 179	0.47 180	0.47 166	0.47 182	0.47 162	0.47 178

UNDER WATER	0.52 159	0.47 144	0.47 160	0.47 171	0.47 179	0.47 170	0.47 181	0.47 157	0.47 180	1.90 227	0.47 181	0.47 164	0.47 181	0.47 174	0.47 182	0.47 178	0.46 161	0.47 183	0.47 166	0.47 183	0.46 155	0.47 182	0.47 179	0.48 184	0.47 166	0.47 182	0.47 162	0.47 178

Dean	0.52 159	0.46 138	0.48 166	0.46 166	0.46 175	0.46 164	0.46 177	0.46 151	0.46 175	1.90 227	0.46 177	0.47 164	0.46 178	0.46 170	0.46 178	0.46 171	0.48 170	0.46 176	0.46 162	0.46 178	0.46 155	0.46 174	0.46 173	0.46 176	0.46 160	0.46 175	0.46 158	0.46 175

Ntro	0.53 163	0.47 144	0.50 173	0.46 166	0.48 184	0.47 170	0.47 181	0.46 151	0.46 175	2.05 238	0.47 181	0.47 164	0.49 189	0.47 174	0.47 182	0.46 171	0.48 170	0.46 176	0.49 176	0.46 178	0.47 159	0.46 174	0.46 173	0.47 180	0.46 160	0.46 175	0.47 162	0.47 178

RainbowNet	0.53 163	0.48 147	0.48 166	0.48 175	0.48 184	0.48 176	0.48 185	0.48 160	0.48 184	1.92 229	0.48 186	0.48 169	0.48 185	0.48 179	0.48 187	0.48 181	0.48 170	0.48 187	0.48 173	0.48 187	0.48 166	0.48 185	0.48 182	0.48 184	0.48 171	0.48 186	0.48 168	0.48 184

LVE	0.53 163	0.47 144	0.48 166	0.47 171	0.47 179	0.47 170	0.47 181	0.48 160	0.47 180	1.96 233	0.47 181	0.47 164	0.47 181	0.47 174	0.47 182	0.47 178	0.47 165	0.47 183	0.47 166	0.47 183	0.47 159	0.47 182	0.47 179	0.47 180	0.47 166	0.47 182	0.47 162	0.47 178

ACVNet_1	0.53 163	0.46 138	0.48 166	0.47 171	0.47 179	0.46 164	0.48 185	0.48 160	0.48 184	2.07 239	0.47 181	0.48 169	0.48 185	0.47 174	0.47 182	0.46 171	0.49 174	0.47 183	0.47 166	0.47 183	0.48 166	0.46 174	0.46 173	0.48 184	0.47 166	0.47 182	0.48 168	0.47 178

ACVNet-4b	0.53 163	0.46 138	0.47 160	0.46 166	0.46 175	0.46 164	0.46 177	0.46 151	0.46 175	2.17 242	0.46 177	0.46 159	0.47 181	0.46 170	0.46 178	0.46 171	0.46 161	0.46 176	0.46 162	0.46 178	0.46 155	0.46 174	0.46 173	0.47 180	0.46 160	0.46 175	0.46 158	0.46 175

AIO-test2	0.54 168	0.65 168	0.55 183	0.60 194	0.50 192	0.60 192	0.49 188	0.65 184	0.48 184	0.60 151	0.49 189	0.59 186	0.50 191	0.50 185	0.49 191	0.49 185	0.60 188	0.50 193	0.60 194	0.49 191	0.60 187	0.49 188	0.50 187	0.51 191	0.60 193	0.48 186	0.60 187	0.50 188

AIO-test1	0.54 168	0.64 167	0.54 180	0.60 194	0.49 188	0.61 194	0.49 188	0.64 183	0.49 189	0.59 150	0.48 186	0.60 188	0.50 191	0.48 179	0.48 187	0.48 181	0.60 188	0.48 187	0.60 194	0.48 187	0.60 187	0.49 188	0.49 184	0.49 187	0.59 192	0.49 189	0.60 187	0.49 185

notaker	0.54 168	0.48 147	0.48 166	0.48 175	0.48 184	0.48 176	0.49 188	0.48 160	0.48 184	1.95 232	0.48 186	0.48 169	0.48 185	0.48 179	0.48 187	0.48 181	0.48 170	0.48 187	0.48 173	0.48 187	0.49 169	0.48 185	0.48 182	0.49 187	0.48 171	0.48 186	0.48 168	0.49 185

ACVNet_2	0.55 171	0.49 150	0.50 173	0.49 178	0.49 188	0.49 179	0.49 188	0.49 164	0.49 189	2.14 241	0.49 189	0.50 174	0.49 189	0.49 182	0.49 191	0.49 185	0.50 177	0.49 192	0.50 180	0.49 191	0.49 169	0.49 188	0.49 184	0.50 189	0.50 175	0.49 189	0.50 174	0.49 185

CFNet	0.55 171	0.25 98	0.18 90	0.25 109	0.18 99	0.25 111	0.18 101	0.25 104	0.18 99	0.25 88	0.18 101	0.25 108	0.18 102	0.18 98	0.18 98	0.18 96	0.25 110	0.18 102	0.25 109	0.18 100	5.31 301	4.36 301	0.18 98	0.18 102	0.25 111	0.18 100	0.25 109	0.18 102

PSMNet_ROB	0.55 171	0.55 157	0.56 186	0.56 188	0.55 196	0.56 188	0.55 196	0.55 175	0.55 195	0.55 147	0.55 196	0.55 183	0.55 199	0.55 188	0.56 199	0.55 193	0.55 182	0.55 199	0.55 189	0.55 197	0.55 182	0.55 197	0.55 192	0.55 197	0.55 185	0.55 197	0.55 183	0.55 194

IER	0.56 174	2.72 254	2.20 271	0.38 140	0.29 136	0.38 141	0.27 121	2.77 269	0.27 123	0.38 112	0.28 129	0.37 136	0.25 117	0.26 119	0.25 119	0.26 115	0.38 139	0.29 135	0.38 137	0.25 119	0.39 141	0.25 115	0.29 131	0.29 137	0.40 147	0.25 116	0.38 135	0.25 117

LG-Stereo	0.57 175	0.58 162	0.43 154	0.54 185	0.65 206	0.95 218	0.69 213	0.69 186	0.38 154	0.52 144	0.37 157	0.53 181	0.37 156	0.68 208	0.73 216	0.72 211	0.70 196	0.37 155	0.54 188	0.37 158	0.54 181	0.37 152	0.37 154	0.56 198	0.95 219	0.59 201	0.84 207	0.37 156

CASS	0.58 176	0.89 182	0.55 183	0.56 188	0.55 196	0.60 192	0.57 201	0.57 179	0.56 197	0.55 147	0.56 197	0.56 184	0.50 191	0.63 199	0.56 199	0.56 195	0.62 191	0.62 207	0.59 193	0.56 198	0.56 183	0.48 185	0.60 198	0.56 198	0.57 189	0.60 203	0.57 186	0.59 198
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DISCO	0.59 177	0.29 106	0.22 105	0.27 115	5.05 304	0.30 120	0.21 107	0.28 110	0.21 106	0.27 95	0.21 107	0.27 116	0.20 104	0.21 108	0.21 108	0.21 103	0.27 118	0.21 110	0.27 116	0.21 110	0.27 111	0.23 114	0.21 105	0.21 108	0.27 117	0.21 107	5.06 296	0.22 111

LMCR-Stereo	0.61 178	0.61 165	0.61 192	0.61 197	0.61 202	0.67 199	0.61 206	0.61 181	0.61 203	0.61 152	0.61 203	0.61 189	0.61 205	0.61 195	0.61 205	0.61 199	0.61 190	0.61 206	0.61 196	0.61 204	0.61 189	0.61 203	0.61 199	0.61 206	0.61 195	0.61 204	0.61 190	0.61 204

AANet_RVC	0.61 178	0.31 110	5.05 294	0.31 122	0.19 103	0.24 106	0.20 104	5.86 290	0.20 103	0.24 85	0.18 101	0.25 108	0.20 104	0.23 113	0.21 108	0.18 96	0.37 136	0.18 102	0.24 105	0.19 105	0.25 104	0.19 105	0.19 101	0.19 104	0.24 106	0.15 87	0.24 103	0.20 105

iRaftStereo_RVC	0.62 180	1.76 228	2.24 273	0.52 184	0.37 156	0.53 186	0.38 161	2.51 264	0.38 154	0.51 143	0.38 160	0.51 177	0.38 159	0.38 152	0.38 157	0.38 156	0.52 179	0.38 158	0.52 184	0.38 162	0.52 176	0.38 155	0.38 158	0.38 159	0.52 181	0.39 165	0.52 179	0.38 159

ARAFT	0.64 181	0.74 174	0.62 193	0.70 206	0.56 198	0.72 202	0.55 196	0.72 190	0.54 194	0.73 160	0.56 197	0.72 200	0.56 201	0.56 190	0.62 206	0.63 201	0.73 200	0.53 198	0.73 202	0.54 196	0.72 197	0.65 206	0.62 200	0.56 198	0.72 200	0.54 195	0.72 197	0.57 196

test_1	0.65 182	4.37 268	2.38 277	0.40 152	0.34 150	0.42 158	0.36 154	1.96 248	0.34 145	0.41 121	0.36 154	0.42 152	0.35 150	0.34 140	0.38 157	0.31 140	0.39 149	0.34 147	0.40 149	0.33 150	0.39 141	0.33 146	0.33 144	0.34 149	0.40 147	0.36 153	0.40 146	0.32 148

HH	0.66 183	2.13 235	0.47 160	0.37 136	0.29 136	0.36 133	0.27 121	0.49 164	0.44 172	0.78 162	0.68 208	0.67 194	0.90 225	0.62 196	0.90 224	0.53 191	0.88 211	0.48 187	0.37 133	0.29 137	0.63 192	0.66 209	0.66 204	0.51 191	1.06 228	0.61 204	1.08 226	0.60 200

HanStereo	0.66 183	2.13 235	0.47 160	0.37 136	0.29 136	0.36 133	0.27 121	0.49 164	0.44 172	0.78 162	0.68 208	0.67 194	0.90 225	0.62 196	0.90 224	0.53 191	0.88 211	0.48 187	0.37 133	0.29 137	0.63 192	0.66 209	0.66 204	0.51 191	1.06 228	0.61 204	1.08 226	0.60 200

DSFCA	0.66 183	0.73 172	0.74 200	0.68 202	0.65 206	0.64 196	0.65 211	0.65 184	0.65 205	0.66 155	0.65 206	0.65 191	0.64 206	0.65 202	0.65 209	0.65 203	0.65 193	0.65 210	0.65 198	0.65 207	0.65 195	0.65 206	0.65 203	0.65 209	0.66 197	0.66 208	0.65 193	0.65 206

STTRV1_RVC	0.66 183	1.59 223	0.52 179	0.69 203	0.61 202	0.66 198	0.43 175	0.88 199	0.45 174	0.71 158	0.62 204	0.69 197	0.45 177	0.62 196	0.40 168	0.44 169	0.80 205	0.59 203	0.76 207	0.63 205	0.80 200	0.46 174	0.64 201	0.61 206	0.72 200	0.54 195	0.80 202	0.60 200

4D-IteraStereo	0.67 187	3.40 259	1.05 223	0.71 207	0.83 220	0.47 170	0.27 121	0.47 157	0.27 123	0.35 103	0.26 122	0.68 196	0.84 221	0.41 160	0.54 196	0.89 220	0.74 202	0.88 225	0.73 202	0.87 225	0.42 151	0.27 122	0.28 125	0.28 129	0.36 130	0.28 125	0.68 194	0.90 223

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 187	0.74 174	0.60 191	0.79 210	0.61 202	0.76 203	0.57 201	0.71 189	0.56 197	0.71 158	0.54 195	0.72 200	0.66 208	0.65 202	0.65 209	0.64 202	0.74 202	0.64 209	0.74 204	0.63 205	0.73 198	0.65 206	0.64 201	0.64 208	0.74 202	0.61 204	0.73 198	0.64 205

Occ-G	0.68 189	0.54 155	3.16 284	0.57 192	0.45 174	0.52 185	0.40 168	3.44 275	0.46 175	0.52 144	0.45 176	0.51 177	0.44 175	0.44 167	0.40 168	0.45 170	0.55 182	0.41 168	0.53 186	0.43 175	0.52 176	0.40 166	0.44 172	0.45 175	0.55 185	0.44 174	0.53 181	0.44 174

TorneroNet-64	0.69 190	0.65 168	0.30 128	0.27 115	0.47 179	0.28 118	0.35 150	0.34 123	0.80 214	7.93 307	0.29 137	0.30 121	0.31 141	0.81 217	0.28 131	0.27 124	0.29 120	0.28 126	0.85 213	0.83 223	0.62 191	0.28 128	0.30 139	0.28 129	0.52 181	0.29 138	0.29 118	0.27 125

DDUNet	0.69 190	0.84 180	0.59 190	0.84 215	0.59 200	0.87 212	0.57 201	0.84 196	0.59 202	0.82 169	0.58 201	0.85 212	0.57 202	0.59 194	0.59 202	0.57 196	0.87 210	0.59 203	0.85 213	0.59 203	0.85 206	0.59 201	0.59 196	0.59 202	0.87 210	0.59 201	0.84 207	0.59 198

UDG	0.70 192	0.87 181	0.56 186	0.87 216	0.59 200	0.84 209	0.59 204	0.85 197	0.57 199	0.84 171	0.59 202	0.84 211	0.60 204	0.58 191	0.60 203	0.59 197	0.85 209	0.59 203	0.87 215	0.58 200	0.87 207	0.60 202	0.57 195	0.59 202	0.87 210	0.58 200	0.86 210	0.60 200

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 192	6.91 281	0.46 159	0.46 166	0.46 175	0.46 164	0.46 177	0.46 151	0.46 175	0.46 134	0.46 177	0.46 159	0.46 178	0.46 170	0.46 178	0.46 171	0.46 161	0.46 176	0.46 162	0.46 178	0.47 159	0.46 174	0.46 173	0.46 176	0.46 160	0.46 175	0.46 158	0.46 175

HCRNet	0.71 194	6.06 279	3.15 283	0.50 180	0.22 108	0.21 93	0.15 87	3.04 271	0.34 145	0.43 129	0.33 149	0.43 156	0.33 147	0.15 88	0.14 87	0.14 86	0.21 93	0.17 93	0.47 166	0.20 107	0.21 91	0.16 91	0.32 142	0.33 147	0.50 175	0.33 148	0.49 172	0.28 128

AFF-stereo	0.71 194	0.73 172	0.65 195	0.82 213	0.63 205	0.83 207	0.63 208	0.73 191	0.65 205	0.82 169	0.73 213	0.74 203	0.64 206	0.63 199	0.62 206	0.62 200	0.73 200	0.63 208	0.74 204	0.72 214	0.80 200	0.58 199	0.70 212	0.71 215	0.79 204	0.69 211	0.78 200	0.72 214

DMCA-RVC	0.71 194	0.72 170	0.72 196	0.71 207	0.70 210	0.70 200	0.70 216	0.70 188	0.71 209	0.70 157	0.71 211	0.71 199	0.70 211	0.70 209	0.71 214	0.70 208	0.70 196	0.71 215	0.70 199	0.71 212	0.70 196	0.70 213	0.71 214	0.71 215	0.70 198	0.72 214	0.71 195	0.70 211

PA-Net	0.71 194	0.62 166	0.55 183	0.69 203	0.71 211	0.70 200	0.69 213	0.69 186	0.74 212	0.73 160	0.75 214	0.59 186	0.72 214	0.82 218	0.79 219	0.83 217	0.67 195	0.76 218	0.81 211	0.67 209	0.61 189	0.76 216	0.68 210	0.65 209	0.82 208	0.76 217	0.71 195	0.69 210
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 198	0.57 160	0.57 188	0.56 188	0.92 223	1.07 228	0.63 208	1.03 212	0.82 218	0.49 139	0.77 215	0.69 197	0.54 198	0.58 191	0.54 196	0.86 219	1.06 224	0.72 216	1.06 227	0.79 217	0.58 186	0.87 222	0.59 196	0.46 176	0.76 203	0.46 175	1.05 223	0.97 228

AEACV	0.74 198	0.52 153	3.10 281	0.60 194	0.48 184	0.56 188	0.48 185	3.02 270	0.83 219	0.61 152	0.62 204	0.72 200	0.50 191	0.49 182	0.49 191	0.48 181	0.58 186	0.50 193	0.55 189	0.48 187	0.56 183	0.50 194	0.50 187	0.51 191	0.58 190	0.51 194	0.60 187	0.51 191

MyStereo04	0.76 200	4.78 274	0.62 193	0.63 200	0.54 195	0.65 197	0.56 199	0.61 181	0.58 200	0.61 152	0.56 197	0.63 190	0.57 202	0.63 199	0.60 203	0.60 198	0.64 192	0.56 201	0.63 197	0.58 200	0.63 192	0.62 205	0.55 192	0.60 204	0.63 196	0.57 199	0.64 192	0.58 197

RSM++	0.77 201	0.91 183	0.72 196	0.83 214	0.71 211	0.83 207	0.72 217	0.81 195	0.71 209	0.81 168	0.71 211	0.81 210	0.71 213	0.71 211	0.71 214	0.70 208	0.83 208	0.72 216	0.83 212	0.81 222	0.83 204	0.72 215	0.71 214	0.71 215	0.88 212	0.71 212	0.83 206	0.70 211

test-3	0.78 202	4.38 269	1.80 259	0.62 198	0.49 188	0.62 195	0.50 192	1.86 244	0.64 204	0.69 156	0.52 193	0.66 192	0.38 159	0.58 191	0.57 201	0.46 171	0.66 194	0.46 176	0.50 180	0.44 177	0.48 166	0.58 199	0.54 191	0.60 204	0.70 198	0.46 175	0.48 168	0.50 188

AdaDepth	0.80 203	0.95 188	1.02 219	0.95 221	0.67 208	0.95 218	0.67 212	0.94 205	0.67 208	0.92 175	0.67 207	0.94 218	0.67 209	0.67 206	0.67 211	0.67 204	0.95 216	0.67 212	0.95 222	0.67 209	0.96 215	0.68 212	0.67 206	0.67 211	0.96 220	0.67 209	0.95 217	0.67 208

CroCo-Stereo	0.80 203	2.51 248	0.41 148	1.27 244	0.41 167	1.27 242	0.41 169	1.27 230	0.41 166	1.27 205	0.41 170	1.27 240	0.41 169	0.41 160	0.41 170	0.41 163	1.28 242	0.41 168	1.27 241	0.41 169	1.27 242	0.41 168	0.42 170	0.41 168	1.27 244	0.41 167	1.27 241	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	0.80 203	0.80 177	0.80 204	0.80 211	0.80 217	0.80 205	0.80 220	0.80 193	0.80 214	0.80 166	0.80 218	0.80 208	0.80 217	0.80 215	0.80 220	0.80 215	0.80 205	0.80 221	0.80 209	0.80 220	0.80 200	0.80 218	0.80 219	0.80 219	0.80 206	0.80 219	0.80 202	0.80 218

CSAN	0.80 203	0.80 177	0.80 204	0.80 211	0.80 217	0.80 205	0.80 220	0.80 193	0.80 214	0.80 166	0.80 218	0.80 208	0.80 217	0.80 215	0.80 220	0.80 215	0.80 205	0.80 221	0.80 209	0.80 220	0.80 200	0.80 218	0.80 219	0.80 219	0.80 206	0.80 219	0.80 202	0.80 218

gcap-zeroshot	0.81 207	1.03 194	0.84 208	0.93 219	0.85 221	0.84 209	0.62 207	1.21 227	0.53 193	0.79 164	0.84 221	0.77 204	0.70 211	0.84 220	0.67 211	0.74 212	1.18 237	0.52 197	0.91 216	0.79 217	0.84 205	0.61 203	0.83 221	0.69 214	0.93 218	0.82 221	0.85 209	0.66 207

AIO-Stereo	0.82 208	1.06 196	0.73 199	0.97 224	0.74 213	1.06 227	0.60 205	1.04 214	0.90 222	1.00 181	1.01 232	0.78 205	0.85 223	0.74 213	0.62 206	0.67 204	1.12 227	0.55 199	0.70 199	0.65 207	0.93 212	0.66 209	0.67 206	0.67 211	0.82 208	0.74 215	0.92 211	0.83 220

G-Net	0.82 208	1.77 229	0.78 202	0.78 209	0.78 215	0.78 204	0.78 218	0.78 192	0.79 213	0.79 164	0.78 216	0.78 205	0.78 216	0.78 214	0.78 218	0.78 213	0.79 204	0.79 219	0.79 208	0.79 217	0.79 199	0.79 217	0.79 218	0.79 218	0.79 204	0.79 218	0.79 201	0.79 217

ktn	0.84 210	1.15 201	0.54 180	1.16 239	1.26 252	0.51 182	0.53 195	0.51 171	0.66 207	4.54 290	0.51 192	0.52 180	0.52 197	0.66 205	0.51 195	0.51 190	1.37 247	1.17 246	0.49 176	0.51 195	1.23 238	0.51 196	0.67 206	0.51 191	0.51 179	0.68 210	0.51 176	0.51 191

KSHMR	0.85 211	0.72 170	0.51 176	0.49 178	0.49 188	0.51 182	1.07 240	0.50 168	0.48 184	6.04 302	0.52 193	0.66 192	0.98 231	0.49 182	0.77 217	0.49 185	1.17 234	0.51 196	0.49 176	1.06 239	0.51 173	0.49 188	0.49 184	0.51 191	1.04 226	0.49 189	0.81 205	0.72 214

CroCo-Stereo Lap2	0.85 211	2.86 256	0.43 154	1.33 246	0.43 173	1.31 243	0.42 174	1.32 231	0.42 171	1.31 207	0.44 175	1.32 242	0.44 175	0.43 166	0.44 176	0.43 168	1.35 243	0.43 174	1.32 244	0.43 175	1.31 243	0.43 173	0.43 171	0.42 174	1.31 245	0.42 172	1.31 242	0.43 173

MLG-Stereo	0.87 213	1.33 219	0.93 212	0.62 198	1.00 226	1.16 233	0.55 196	0.86 198	0.83 219	1.19 199	0.40 168	1.30 241	0.81 219	0.65 202	0.45 177	1.01 234	1.17 234	0.46 176	1.29 243	0.58 200	1.05 221	0.90 225	0.73 217	0.87 224	0.60 193	1.01 232	1.13 230	0.51 191

DGTPSM_ROB	0.92 214	0.93 187	0.91 210	0.93 219	0.91 222	0.92 214	0.93 226	0.92 202	0.92 223	0.92 175	0.91 223	0.91 214	0.93 228	0.91 221	0.92 228	0.92 227	0.92 214	0.92 226	0.92 217	0.90 226	0.91 208	0.92 226	0.93 225	0.94 229	0.92 216	0.91 223	0.92 211	0.97 228

pmcnn	0.92 214	0.92 184	0.92 211	0.92 217	0.92 223	0.92 214	0.92 224	0.92 202	0.92 223	0.92 175	0.92 225	0.92 217	0.92 227	0.92 223	0.92 228	0.92 227	0.92 214	0.92 226	0.92 217	0.92 230	0.92 210	0.92 226	0.92 224	0.92 228	0.92 216	0.92 224	0.92 211	0.92 226

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 216	0.77 176	0.82 206	1.16 239	0.75 214	0.99 220	0.92 224	0.91 200	0.99 229	0.94 180	0.91 223	1.15 230	0.88 224	0.92 223	1.00 231	0.67 204	0.98 219	1.00 231	0.75 206	0.91 227	1.18 231	0.87 222	0.89 223	0.90 225	1.08 231	1.07 237	0.74 199	0.89 222

HSM-Net_RVC	0.93 216	1.09 199	0.79 203	1.10 232	0.78 215	1.09 229	0.79 219	1.16 222	0.80 214	1.14 191	0.79 217	1.17 233	0.77 215	0.73 212	0.83 222	0.78 213	1.19 238	0.79 219	1.18 236	0.72 214	1.19 233	0.80 218	0.72 216	0.80 219	1.18 239	0.74 215	1.14 231	0.73 216
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.93 216	8.54 294	0.41 148	0.56 188	0.37 156	0.56 188	0.37 158	0.50 168	0.40 163	0.56 149	5.24 305	0.56 184	0.34 148	0.40 159	0.41 170	0.34 146	0.53 181	0.40 166	0.56 191	0.38 162	0.52 176	0.40 166	0.40 165	0.41 168	0.56 187	0.40 166	0.56 184	0.40 166

DPSimNet_ROB	0.93 216	1.04 195	0.83 207	1.05 230	0.82 219	1.04 225	0.83 223	1.03 212	0.89 221	1.03 186	0.84 221	1.03 224	0.84 221	0.83 219	0.84 223	0.83 217	1.14 229	0.84 223	1.12 232	0.84 224	1.04 220	0.88 224	0.83 221	0.84 223	1.07 230	0.83 222	1.15 232	0.88 221

DPSM_ROB	0.93 216	0.92 184	0.94 213	0.96 222	1.02 231	0.92 214	0.98 227	0.95 206	0.92 223	0.92 175	0.92 225	0.91 214	0.97 229	0.92 223	0.91 226	0.91 224	0.96 217	0.94 228	0.93 220	0.91 227	0.93 212	0.92 226	0.93 225	0.91 226	0.91 214	0.99 226	0.92 211	0.91 224

DPSM	0.93 216	0.92 184	0.94 213	0.96 222	1.02 231	0.92 214	0.98 227	0.95 206	0.92 223	0.92 175	0.92 225	0.91 214	0.97 229	0.92 223	0.91 226	0.91 224	0.96 217	0.94 228	0.93 220	0.91 227	0.93 212	0.92 226	0.93 225	0.91 226	0.91 214	0.99 226	0.92 211	0.91 224

GANet	1.00 222	1.00 189	1.00 215	1.00 225	1.00 226	1.00 221	1.00 232	1.00 208	1.00 230	1.00 181	1.00 229	1.00 219	1.00 233	1.00 230	1.00 231	1.00 231	1.00 220	1.00 231	1.00 223	1.00 232	1.00 216	1.00 231	1.00 230	1.00 232	1.00 221	1.00 229	1.00 218	1.00 230

TDLM	1.00 222	1.00 189	1.00 215	1.00 225	1.00 226	1.00 221	1.00 232	1.00 208	1.00 230	1.00 181	1.00 229	1.00 219	1.00 233	1.00 230	1.00 231	1.00 231	1.00 220	1.00 231	1.00 223	1.00 232	1.00 216	1.00 231	1.00 230	1.00 232	1.00 221	1.00 229	1.00 218	1.00 230

CVANet_RVC	1.00 222	1.00 189	1.00 215	1.00 225	1.00 226	1.00 221	1.00 232	1.00 208	1.00 230	1.00 181	1.00 229	1.00 219	1.00 233	1.00 230	1.00 231	1.00 231	1.00 220	1.00 231	1.00 223	1.00 232	1.00 216	1.00 231	1.00 230	1.00 232	1.00 221	1.00 229	1.00 218	1.00 230

ccs_rob	1.00 222	10.06 300	0.31 131	0.44 164	0.31 144	0.43 161	0.31 147	0.43 148	0.32 141	0.45 132	0.32 146	1.20 237	0.31 141	7.02 306	0.31 144	0.31 140	0.44 160	0.31 142	0.44 160	0.32 147	0.44 154	0.31 143	0.32 142	0.32 145	0.44 159	0.32 146	0.43 155	0.31 146

trnet	1.01 226	1.01 192	1.01 218	1.01 228	1.01 230	1.01 224	1.01 235	1.01 211	1.01 233	1.01 185	1.01 232	1.01 223	1.01 237	1.01 233	1.01 235	1.01 234	1.01 223	1.01 235	1.01 226	1.01 235	1.01 219	1.01 234	1.01 233	1.01 235	1.01 224	1.01 232	1.01 222	1.01 233

CFNet_pseudo	1.01 226	9.78 298	0.29 124	0.38 140	0.28 126	0.38 141	0.28 128	0.38 133	0.28 128	0.39 115	0.28 129	0.39 143	0.28 127	9.50 307	0.29 139	0.28 125	0.38 139	0.28 126	0.38 137	0.28 128	0.38 132	0.28 128	0.28 125	0.28 129	0.38 137	0.28 125	0.38 135	0.28 128

pcwnet_v2	1.01 226	9.73 297	0.28 119	0.38 140	0.28 126	0.38 141	0.28 128	0.38 133	0.28 128	0.38 112	0.28 129	0.39 143	0.28 127	9.61 308	0.28 131	0.28 125	0.38 139	0.28 126	0.38 137	0.28 128	0.38 132	0.28 128	0.29 131	0.28 129	0.38 137	0.28 125	0.38 135	0.28 128

FlowAnything	1.02 229	2.51 248	0.58 189	1.60 253	0.56 198	1.61 252	0.56 199	1.60 240	0.55 195	1.61 221	0.56 197	1.61 249	0.55 199	0.55 188	0.55 198	0.55 193	1.61 253	0.56 201	1.61 251	0.56 198	1.62 250	0.55 197	0.56 194	0.56 198	1.62 253	0.56 198	1.62 250	0.56 195

WAO-8	1.02 229	1.50 222	1.49 248	0.40 152	0.40 165	1.56 251	0.98 227	1.55 239	0.58 200	4.18 286	0.40 168	0.79 207	0.48 185	0.91 221	0.39 167	0.99 230	0.71 198	0.70 214	0.51 183	0.77 216	1.07 223	0.82 221	0.69 211	0.96 231	1.01 224	1.30 253	1.10 228	1.38 257

UCFNet_RVC	1.03 231	10.10 301	0.28 119	0.38 140	0.28 126	0.39 148	0.28 128	0.38 133	0.28 128	0.39 115	0.28 129	0.39 143	0.29 136	9.62 309	0.28 131	0.28 125	0.38 139	0.28 126	0.38 137	0.28 128	0.39 141	0.28 128	0.29 131	0.28 129	0.39 146	0.28 125	0.38 135	0.29 137

GLC_STEREO	1.05 232	1.01 192	1.02 219	1.02 229	1.02 231	1.05 226	1.06 237	1.05 215	1.05 235	1.04 188	1.05 235	1.05 225	1.04 238	1.06 237	1.05 237	1.06 238	1.06 224	1.05 238	1.06 227	1.05 238	1.06 222	1.06 237	1.04 235	1.05 237	1.04 226	1.05 235	1.06 224	1.06 235

FC-DCNN	1.10 233	0.81 179	0.77 201	0.63 200	0.42 172	0.86 211	0.64 210	0.91 200	0.96 227	1.11 189	0.80 218	1.07 226	0.81 219	0.67 206	1.75 267	1.30 253	1.41 249	0.85 224	1.28 242	0.71 212	2.12 260	1.32 253	0.52 190	0.81 222	1.64 254	1.40 258	2.39 265	1.75 269

RP	1.14 234	1.16 203	1.15 231	1.17 241	1.10 239	1.16 233	1.15 242	1.10 217	1.16 244	1.15 192	1.08 237	1.16 231	1.15 244	1.15 244	1.14 244	1.16 243	1.16 232	1.10 240	1.10 229	1.10 242	1.16 227	1.11 240	1.10 239	1.19 249	1.14 235	1.19 248	1.07 225	1.10 238

Abc-Net	1.14 234	1.16 203	1.18 235	1.10 232	1.10 239	1.16 233	1.18 246	1.16 222	1.13 241	1.11 189	1.16 242	1.16 231	1.12 242	1.10 238	1.17 247	1.16 243	1.16 232	1.10 240	1.16 233	1.14 245	1.17 229	1.16 243	1.11 240	1.09 242	1.10 232	1.10 240	1.16 233	1.17 243
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	1.15 236	1.90 231	1.10 227	1.37 248	0.94 225	1.36 244	0.98 227	1.48 237	0.98 228	1.37 212	0.98 228	1.37 246	0.98 231	0.95 227	0.94 230	0.95 229	1.37 247	0.95 230	1.38 246	0.95 231	1.38 247	0.95 230	0.95 228	0.95 230	1.37 248	0.95 225	1.37 246	0.95 227

TorneroNet	1.15 236	1.10 200	0.51 176	0.69 203	0.51 194	1.10 230	0.50 192	0.51 171	0.51 192	13.92 309	1.17 246	0.49 173	0.51 196	0.54 187	0.48 187	0.49 185	0.49 174	0.65 210	0.70 199	0.49 191	0.51 173	0.49 188	0.67 206	1.36 256	0.51 179	0.50 192	0.52 179	1.23 250

RGC	1.15 236	1.16 203	1.17 234	1.15 237	1.11 241	1.21 239	1.21 253	1.10 217	1.15 242	1.16 195	1.11 239	1.17 233	1.09 240	1.14 243	1.11 241	1.16 243	1.19 238	1.11 243	1.10 229	1.15 247	1.11 224	1.19 246	1.16 243	1.12 244	1.17 237	1.10 240	1.16 233	1.17 243

NCC-stereo	1.15 236	1.17 206	1.12 230	1.10 232	1.15 242	1.14 231	1.15 242	1.15 220	1.12 240	1.17 198	1.17 246	1.11 228	1.17 248	1.11 240	1.10 240	1.16 243	1.12 227	1.11 243	1.16 233	1.13 244	1.23 238	1.16 243	1.19 247	1.11 243	1.18 239	1.17 245	1.17 236	1.13 241

edge stereo	1.15 236	1.18 207	1.11 229	1.12 235	1.17 246	1.17 238	1.17 244	1.16 222	1.18 248	1.16 195	1.17 246	1.17 233	1.13 243	1.11 240	1.11 241	1.12 240	1.17 234	1.17 246	1.11 231	1.17 248	1.17 229	1.17 245	1.18 245	1.14 245	1.11 233	1.18 246	1.12 229	1.11 239

Nwc_Net	1.15 236	1.15 201	1.15 231	1.09 231	1.19 248	1.16 233	1.17 244	1.15 220	1.16 244	1.16 195	1.16 242	1.08 227	1.16 245	1.11 240	1.15 246	1.18 247	1.11 226	1.10 240	1.16 233	1.17 248	1.16 227	1.13 242	1.18 245	1.20 250	1.11 233	1.15 243	1.16 233	1.20 246

stereogan	1.17 242	1.19 209	1.15 231	1.15 237	1.15 242	1.15 232	1.19 247	1.19 225	1.15 242	1.15 192	1.16 242	1.19 236	1.19 249	1.19 246	1.19 248	1.19 248	1.15 230	1.19 249	1.19 237	1.19 251	1.15 226	1.19 246	1.15 242	1.15 246	1.16 236	1.15 243	1.19 237	1.20 246

MM-Stereo_test3	1.22 243	1.60 225	1.19 238	1.48 251	1.02 231	1.48 249	0.99 231	1.54 238	1.03 234	1.41 214	1.03 234	1.44 248	1.00 233	1.04 235	1.04 236	1.02 236	1.42 250	1.04 236	1.48 249	1.01 235	1.48 248	1.03 235	1.06 237	1.04 236	1.53 251	1.04 234	1.49 247	1.04 234

FAT-Stereo	1.22 243	1.23 210	1.19 238	1.21 243	1.24 251	1.24 241	1.19 247	1.25 229	1.24 251	1.25 204	1.19 249	1.20 237	1.24 253	1.20 247	1.21 250	1.25 252	1.22 240	1.21 251	1.25 240	1.23 254	1.22 236	1.19 246	1.19 247	1.24 253	1.25 242	1.20 249	1.19 237	1.25 252

S-Stereo	1.22 243	1.18 207	1.19 238	1.20 242	1.23 250	1.23 240	1.19 247	1.19 225	1.18 248	1.27 205	1.20 250	1.20 237	1.20 250	1.23 249	1.22 252	1.23 251	1.23 241	1.23 253	1.20 238	1.25 255	1.20 234	1.22 252	1.25 251	1.24 253	1.20 241	1.22 252	1.26 240	1.24 251

SPS-STEREO	1.25 246	1.47 221	1.06 225	1.54 252	1.08 237	1.52 250	1.20 252	1.44 235	1.06 237	1.49 219	1.10 238	1.41 247	1.10 241	0.98 228	1.08 239	1.12 240	1.47 251	1.04 236	1.53 250	1.14 245	1.52 249	1.07 238	1.02 234	1.05 237	1.48 250	1.07 237	1.55 248	1.11 239
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RASNet	1.39 247	1.37 220	1.35 242	1.38 249	1.40 254	1.39 247	1.77 267	1.36 232	1.74 266	1.36 211	1.36 254	1.36 245	1.36 255	1.36 250	1.35 253	1.41 258	1.36 245	1.36 258	1.36 245	1.35 257	1.36 245	1.35 255	1.36 253	1.35 255	1.36 247	1.35 255	1.36 245	1.35 253

HBP-ISP	1.47 248	1.07 198	1.03 221	1.30 245	1.08 237	1.36 244	1.06 237	1.44 235	1.25 253	1.97 234	1.51 258	1.65 251	1.58 260	0.98 228	1.58 260	1.68 265	1.98 257	1.32 254	2.02 257	1.28 256	2.95 272	1.89 273	0.97 229	1.06 239	1.26 243	0.99 226	1.94 252	1.43 259

PS-NSSS	1.48 249	4.46 271	1.35 242	1.35 247	1.35 253	1.41 248	1.34 255	1.36 232	1.35 255	1.40 213	1.35 253	1.33 243	1.35 254	1.37 251	1.40 255	1.35 254	1.35 243	1.35 256	1.39 247	1.44 261	1.35 244	1.34 254	1.35 252	1.38 259	1.35 246	1.33 254	1.34 243	1.38 257

CC-Net-ROB	1.51 250	4.40 270	1.69 256	1.39 250	1.40 254	1.37 246	1.40 258	1.36 232	1.39 256	1.41 214	1.36 254	1.35 244	1.38 256	1.39 252	1.39 254	1.36 255	1.36 245	1.35 256	1.39 247	1.39 258	1.37 246	1.36 256	1.41 256	1.48 260	1.39 249	1.42 259	1.35 244	1.35 253

GANetREF_RVC	1.52 251	2.01 232	1.21 241	1.98 258	1.21 249	1.98 257	1.21 253	1.98 251	1.21 250	1.99 235	1.21 251	1.98 255	1.21 252	1.02 234	1.21 250	1.21 250	1.99 258	1.21 251	1.99 256	1.21 252	1.99 255	1.21 249	1.21 249	1.21 251	1.99 258	1.21 250	1.99 255	1.21 248
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	1.62 252	2.01 232	1.41 245	1.97 256	1.40 254	1.96 255	1.39 256	1.93 246	1.39 256	1.92 229	1.38 256	1.94 253	1.39 257	1.40 253	1.45 256	1.38 256	1.96 255	1.37 259	1.97 254	1.39 258	1.98 253	1.41 257	1.40 254	1.37 257	1.97 256	1.38 256	1.96 253	1.37 255

RAFT-Stereo	1.62 252	2.01 232	1.41 245	1.97 256	1.40 254	1.96 255	1.39 256	1.93 246	1.39 256	1.92 229	1.38 256	1.94 253	1.39 257	1.40 253	1.45 256	1.38 256	1.96 255	1.37 259	1.97 254	1.39 258	1.98 253	1.41 257	1.40 254	1.37 257	1.97 256	1.38 256	1.96 253	1.37 255
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DPSMNet_ROB	1.62 252	1.60 225	1.59 249	1.61 254	1.69 262	1.66 253	1.61 260	1.70 242	1.65 264	1.62 222	1.60 261	1.61 249	1.60 261	1.60 256	1.59 261	1.62 263	1.60 252	1.63 265	1.62 252	1.68 268	1.70 251	1.60 260	1.64 263	1.60 262	1.61 252	1.60 261	1.60 249	1.59 262

MoCha-V2	1.75 255	27.02 316	0.72 196	0.92 217	0.69 209	0.89 213	0.69 213	0.92 202	0.71 209	0.87 172	0.69 210	0.88 213	0.68 210	0.70 209	0.68 213	0.69 207	0.90 213	0.69 213	0.92 217	0.69 211	0.92 210	0.71 214	0.70 212	0.67 211	0.88 212	0.71 212	0.92 211	0.68 209

MFMNet_re	1.77 256	1.89 230	1.72 257	1.88 255	1.69 262	1.89 254	1.67 264	1.91 245	1.70 265	1.87 225	1.67 265	1.89 252	1.68 266	1.67 260	1.67 266	1.70 266	1.88 254	1.68 267	1.88 253	1.67 266	1.89 252	1.68 266	1.70 265	1.71 267	1.87 255	1.68 269	1.87 251	1.68 267

MM-Stereo_test1	1.85 257	3.50 261	1.61 250	2.12 259	1.47 258	2.14 258	1.47 259	2.33 260	1.53 259	2.12 240	1.54 259	2.19 257	1.53 259	1.54 255	1.53 258	1.53 259	2.20 259	1.54 261	2.24 258	1.57 262	2.21 262	1.49 259	1.59 258	1.49 261	2.15 262	1.52 260	2.15 257	1.54 261

plain	1.96 258	3.33 258	1.04 222	3.24 275	1.04 235	3.24 275	1.04 236	3.26 273	1.05 235	3.26 271	1.13 240	3.27 274	1.06 239	1.05 236	1.05 237	1.05 237	3.28 274	1.05 238	3.29 272	1.06 239	3.30 273	1.05 236	1.05 236	1.06 239	3.30 274	1.06 236	3.30 274	1.06 235

UDGNet	1.97 259	2.43 246	1.67 254	2.46 267	1.70 264	2.44 265	1.69 265	2.34 261	1.63 263	2.35 256	1.67 265	2.37 266	1.67 265	1.68 261	1.64 265	1.67 264	2.44 266	1.64 266	2.43 266	1.67 266	2.43 268	1.66 264	1.67 264	1.63 266	2.43 267	1.66 267	2.42 266	1.66 266

LG-G_1	1.99 260	2.56 251	1.63 252	2.54 270	1.62 260	2.55 270	1.61 260	2.51 264	1.61 260	2.50 260	1.62 263	2.50 268	1.61 262	1.61 257	1.61 262	1.61 260	2.55 270	1.61 262	2.55 270	1.61 263	2.55 270	1.61 261	1.61 259	1.61 263	2.55 270	1.61 262	2.54 268	1.61 263

LG-G	1.99 260	2.56 251	1.63 252	2.54 270	1.62 260	2.55 270	1.61 260	2.51 264	1.61 260	2.50 260	1.62 263	2.50 268	1.61 262	1.61 257	1.61 262	1.61 260	2.55 270	1.61 262	2.55 270	1.61 263	2.55 270	1.61 261	1.61 259	1.61 263	2.55 270	1.61 262	2.54 268	1.61 263

LGtest1	1.99 260	2.55 250	1.62 251	2.54 270	1.61 259	2.54 267	1.61 260	2.51 264	1.61 260	2.49 259	1.61 262	2.49 267	1.61 262	1.61 257	1.61 262	1.61 260	2.55 270	1.62 264	2.54 269	1.61 263	2.54 269	1.61 261	1.61 259	1.61 263	2.54 269	1.61 262	2.54 268	1.61 263

FBW_ROB	2.04 263	2.50 247	1.75 258	2.45 266	1.78 265	2.40 263	1.74 266	2.47 263	1.77 267	2.37 257	1.81 267	2.30 260	1.80 267	1.78 262	1.88 275	1.80 267	2.41 265	1.77 268	2.43 266	1.83 270	2.39 266	1.81 271	1.76 267	1.75 268	2.56 272	1.75 270	2.30 262	1.74 268

TRStereo	2.05 264	2.13 235	1.85 261	2.27 260	1.84 267	2.28 259	1.84 270	2.29 256	1.87 270	2.29 250	1.86 269	2.30 260	1.87 271	2.30 276	1.87 272	2.08 274	2.29 261	1.87 271	2.30 260	1.87 272	2.08 257	1.72 267	1.86 271	2.30 280	2.13 259	1.84 272	2.29 259	1.87 272

XX-Stereo	2.05 264	2.13 235	1.85 261	2.27 260	1.84 267	2.28 259	1.84 270	2.29 256	1.87 270	2.29 250	1.86 269	2.30 260	1.87 271	2.30 276	1.87 272	2.08 274	2.29 261	1.87 271	2.30 260	1.87 272	2.08 257	1.72 267	1.86 271	2.30 280	2.13 259	1.84 272	2.29 259	1.87 272

EAI-Stereo	2.05 264	2.13 235	1.85 261	2.27 260	1.84 267	2.28 259	1.84 270	2.29 256	1.87 270	2.29 250	1.86 269	2.30 260	1.87 271	2.30 276	1.87 272	2.08 274	2.29 261	1.87 271	2.30 260	1.87 272	2.08 257	1.72 267	1.86 271	2.30 280	2.13 259	1.84 272	2.29 259	1.87 272

AF-Net	2.06 267	25.73 315	1.18 235	1.12 235	1.16 245	1.16 233	1.19 247	1.10 217	1.17 247	1.15 192	1.14 241	1.11 228	1.16 245	1.16 245	1.14 244	1.11 239	1.15 230	1.13 245	1.21 239	1.17 248	1.11 224	1.21 249	1.17 244	1.17 247	1.17 237	1.11 242	1.20 239	1.13 241

UniTT-Stereo	2.12 268	3.66 263	1.10 227	3.48 278	1.15 242	3.57 278	1.11 241	3.44 275	1.16 244	3.52 273	1.16 242	3.50 275	1.16 245	1.10 238	1.13 243	1.15 242	3.61 275	1.17 246	3.64 273	1.12 243	3.58 276	1.12 241	1.12 241	1.17 247	3.53 277	1.18 246	3.52 276	1.18 245

HUF	2.22 269	2.33 242	2.24 273	2.35 264	2.07 273	2.45 266	2.11 277	2.42 262	2.13 277	2.19 243	2.15 276	2.10 256	2.09 276	2.27 274	2.04 277	2.08 274	2.44 266	2.12 278	2.38 265	2.18 279	2.29 264	2.22 277	2.12 278	2.12 275	2.52 268	2.10 277	2.22 258	2.15 279

AIO_test	2.22 269	2.36 245	2.10 269	2.47 268	2.15 274	2.54 267	2.06 276	2.27 254	2.09 276	2.29 250	2.13 275	2.30 260	2.09 276	2.25 272	2.15 279	1.95 272	2.52 269	2.08 276	2.32 263	2.21 281	2.20 261	2.26 279	2.05 277	2.06 273	2.40 266	2.16 279	2.52 267	2.05 278

RAStereo	2.24 271	3.70 264	1.18 235	3.73 282	1.18 247	3.69 280	1.19 247	3.73 278	1.24 251	3.72 276	1.21 251	3.76 279	1.20 250	1.20 247	1.20 249	1.20 249	3.74 280	1.20 250	3.75 279	1.21 252	3.77 280	1.21 249	1.21 249	1.21 251	3.82 281	1.21 250	3.82 280	1.21 248

AIO_rvc	2.25 272	2.35 244	2.10 269	2.47 268	2.17 275	2.54 267	2.15 278	2.32 259	2.21 278	2.29 250	2.28 278	2.33 265	2.09 276	2.26 273	2.14 278	2.08 274	2.49 268	2.09 277	2.53 268	2.14 278	2.34 265	2.23 278	2.14 279	2.18 276	2.19 263	2.15 278	2.35 264	2.22 280

NCCL2	2.27 273	2.27 241	2.28 276	2.27 260	2.28 279	2.28 259	2.28 280	2.27 254	2.28 280	2.28 247	2.28 278	2.29 259	2.28 280	2.28 275	2.29 281	2.28 281	2.28 260	2.28 282	2.27 259	2.28 283	2.28 263	2.28 281	2.28 281	2.28 278	2.28 264	2.28 281	2.11 256	2.28 283

STTStereo	2.30 274	2.34 243	2.26 275	2.37 265	2.23 276	2.40 263	2.35 281	2.20 252	2.33 281	2.28 247	2.31 280	2.19 257	2.37 281	2.20 269	2.31 282	2.23 280	2.38 264	2.25 281	2.33 264	2.27 282	2.39 266	2.27 280	2.31 282	2.29 279	2.37 265	2.32 282	2.34 263	2.26 282

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 275	2.85 255	1.90 266	2.90 273	2.77 281	2.88 272	2.85 283	2.51 264	2.85 283	2.88 267	1.99 274	2.50 268	2.76 283	2.20 269	1.57 259	2.64 282	2.89 273	2.63 283	5.69 301	1.03 237	2.01 256	2.71 282	2.74 285	2.73 283	2.87 273	1.64 265	1.00 218	1.49 260
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)	2.52 276	3.41 260	1.05 223	3.29 276	1.05 236	3.29 277	1.06 237	3.30 274	1.06 237	3.31 272	1.06 236	4.97 296	2.72 282	2.72 279	2.71 283	2.70 283	6.57 304	2.19 279	5.08 298	1.08 241	3.36 274	1.07 238	1.07 238	1.07 241	3.35 276	1.07 237	3.36 275	1.07 237

sCroCo_RVC	2.76 277	4.00 265	1.82 260	4.00 286	1.83 266	3.98 285	1.82 268	3.99 279	1.81 268	4.14 283	2.76 281	4.13 287	1.82 269	1.83 263	1.83 268	1.82 268	4.01 285	1.82 270	3.98 282	1.86 271	4.00 285	1.82 272	1.83 269	1.84 269	4.02 287	1.81 271	4.00 284	1.83 271

sAnonymous2	2.87 278	4.16 266	1.89 264	4.26 290	1.87 270	4.23 288	1.92 273	4.17 280	1.94 274	4.16 284	1.92 272	4.20 288	1.92 274	1.96 265	1.86 270	1.87 270	4.25 288	1.90 274	4.23 287	1.91 275	4.26 288	1.93 274	1.89 274	1.90 270	4.07 288	1.91 275	5.09 299	1.93 276

CroCo_RVC	2.87 278	4.16 266	1.89 264	4.26 290	1.87 270	4.23 288	1.92 273	4.17 280	1.94 274	4.16 284	1.92 272	4.20 288	1.92 274	1.96 265	1.86 270	1.87 270	4.25 288	1.90 274	4.23 287	1.91 275	4.26 288	1.93 274	1.89 274	1.90 270	4.07 288	1.91 275	5.09 299	1.93 276

Anonymous3	3.36 280	4.93 276	2.20 271	4.92 297	2.23 276	4.90 296	2.23 279	4.89 286	2.24 279	4.95 296	2.21 277	4.91 295	2.21 279	2.18 268	2.22 280	2.22 279	4.86 295	2.20 280	4.90 294	2.20 280	4.96 297	2.21 276	2.21 280	2.21 277	6.30 302	2.21 280	4.90 292	2.23 281

StereoVision	3.44 281	10.12 302	1.68 255	5.44 302	2.26 278	5.87 301	1.97 275	5.17 289	1.31 254	5.80 300	1.56 260	5.62 301	1.84 270	1.97 267	1.91 276	1.84 269	4.98 297	1.32 254	5.60 299	1.71 269	5.35 302	1.73 270	1.97 276	1.96 272	5.40 299	1.65 266	5.08 297	1.76 270

DPSNet	3.67 282	3.61 262	3.62 289	3.64 279	3.61 292	3.64 279	3.65 292	3.64 277	3.67 291	3.67 275	3.65 290	3.68 277	3.69 297	3.69 291	3.69 298	3.68 294	3.70 277	3.70 294	3.69 278	3.69 295	3.71 279	3.69 291	3.67 292	3.69 294	3.68 280	3.67 290	3.68 278	3.67 288

MaDis-Stereo	3.69 283	10.19 303	2.01 268	6.09 303	2.01 272	5.94 302	1.82 268	6.14 294	1.85 269	6.59 303	1.82 268	6.01 302	1.81 268	1.83 263	1.83 268	2.02 273	5.87 301	1.79 269	5.93 302	2.06 277	4.63 293	1.67 265	1.84 270	2.08 274	5.90 300	1.66 267	6.34 302	1.87 272

Sa-1000	3.84 284	7.71 286	6.81 304	4.15 288	2.86 282	3.27 276	3.87 298	5.99 291	4.35 302	2.78 265	3.71 291	3.88 280	3.56 293	3.88 294	3.64 291	2.71 284	3.72 278	3.27 289	3.67 277	3.15 289	3.51 275	3.36 289	2.70 284	3.49 288	3.32 275	3.76 294	2.87 272	3.76 295

MLG-Stereo_test2	3.86 285	4.96 277	3.13 282	4.65 295	3.27 288	5.17 300	3.07 285	5.01 288	3.01 284	4.93 295	3.03 283	4.56 293	3.32 290	3.26 284	3.33 289	3.30 290	5.17 300	3.19 287	4.86 293	2.96 288	5.04 299	3.25 285	2.67 283	3.15 285	4.98 296	3.05 285	4.59 290	3.30 287

MLG-Stereo_test3	3.87 286	4.64 272	3.29 286	5.17 300	3.23 286	4.83 295	3.02 284	4.95 287	3.22 286	4.31 287	3.33 288	5.08 298	3.20 289	3.23 283	2.77 284	3.20 289	4.99 298	3.24 288	4.93 295	2.94 285	4.82 296	3.33 288	3.33 288	3.29 287	5.19 298	3.02 284	5.08 297	2.93 286

MLG-Stereo_test1	3.87 286	4.67 273	3.29 286	5.26 301	3.25 287	5.04 298	3.11 286	4.43 282	3.27 287	5.02 298	3.21 285	4.71 294	3.10 287	3.22 282	3.06 286	2.98 287	5.03 299	3.18 286	4.95 296	2.94 285	4.70 295	3.32 286	3.30 287	3.27 286	5.17 297	3.08 286	5.02 295	2.85 285

SA	3.93 288	7.22 282	4.74 291	4.15 288	3.88 298	3.70 281	4.02 301	6.67 299	3.95 296	3.64 274	3.74 292	3.63 276	3.00 285	3.51 286	3.68 297	3.68 294	3.73 279	3.71 295	3.64 273	3.48 290	3.58 276	2.97 284	3.69 293	3.61 289	3.55 279	3.42 287	3.64 277	3.79 296

TestStereo1	4.11 289	7.79 288	6.72 302	3.93 283	3.81 295	3.96 283	3.58 290	6.96 302	3.74 293	3.90 278	3.76 293	3.89 281	3.57 294	3.70 292	3.66 294	3.34 291	3.80 281	3.62 291	3.66 275	3.68 293	3.91 282	3.70 292	3.65 290	3.67 291	3.88 282	3.53 288	3.89 281	3.68 291

SA-5K	4.11 289	7.79 288	6.72 302	3.93 283	3.81 295	3.96 283	3.58 290	6.96 302	3.74 293	3.90 278	3.76 293	3.89 281	3.57 294	3.70 292	3.66 294	3.34 291	3.80 281	3.62 291	3.66 275	3.68 293	3.91 282	3.70 292	3.65 290	3.67 291	3.88 282	3.53 288	3.89 281	3.68 291

test_4	4.11 289	8.05 291	6.64 300	4.52 293	3.68 293	3.00 273	3.40 289	6.21 297	3.29 288	4.07 282	3.84 296	4.04 285	3.76 299	3.56 289	3.67 296	3.76 297	4.04 286	3.79 297	4.10 283	3.53 291	3.98 284	3.74 295	3.55 289	3.61 289	3.94 286	3.75 293	3.73 279	3.73 294

test-1	4.11 289	7.65 285	4.93 292	3.65 280	3.58 290	4.70 294	3.74 296	4.73 284	4.06 298	3.72 276	4.11 300	3.70 278	3.49 292	3.36 285	3.65 293	4.17 302	3.92 283	4.04 301	4.19 286	3.75 296	4.69 294	4.18 298	3.88 296	3.90 296	4.73 292	3.77 295	3.12 273	3.68 291

TESTraft	4.16 293	8.03 290	6.81 304	3.99 285	3.68 293	3.93 282	3.70 294	6.86 301	3.69 292	3.93 280	3.88 298	3.93 283	3.59 296	3.65 290	3.64 291	3.68 294	3.92 283	3.72 296	3.92 280	3.57 292	3.84 281	3.70 292	3.71 294	3.67 291	3.91 285	3.74 292	3.92 283	3.67 288

raft_robust	4.19 294	7.78 287	6.08 297	3.30 277	3.85 297	4.03 286	3.73 295	6.25 298	3.30 289	4.44 289	3.28 287	4.01 284	3.82 300	4.29 299	3.70 299	4.01 299	4.48 293	3.42 290	4.11 284	3.76 297	4.05 286	3.32 286	3.85 295	3.82 295	4.71 291	3.83 296	4.09 285	3.80 297

RAFT_CTSACE	4.43 295	8.26 293	6.10 298	4.62 294	4.01 300	4.54 293	3.65 292	6.09 293	3.93 295	4.64 292	4.14 301	4.26 290	4.13 302	3.91 295	3.88 300	4.06 301	4.30 290	4.03 300	4.27 289	3.92 298	4.26 288	3.67 290	3.91 297	4.16 299	4.82 293	4.08 300	4.20 287	3.67 288

RAFT+CT+SA	4.43 295	7.34 284	6.71 301	5.01 298	4.38 301	4.40 290	3.85 297	6.15 296	4.30 301	4.89 294	3.26 286	4.49 292	3.01 286	4.53 300	3.36 290	3.65 293	3.64 276	4.39 303	3.94 281	4.28 301	4.44 291	4.30 300	4.24 302	4.52 301	3.90 284	3.85 297	4.89 291	4.00 299

cross-raft	4.43 295	7.31 283	6.46 299	4.47 292	3.95 299	4.46 291	3.95 299	6.70 300	3.97 297	4.41 288	3.82 295	4.38 291	3.94 301	3.95 297	3.95 302	3.95 298	4.45 292	3.95 299	4.46 290	3.95 299	4.46 292	3.95 296	3.95 299	3.94 298	4.40 290	3.95 299	4.45 289	3.95 298

test_5	4.51 298	8.85 296	5.35 296	3.66 281	3.56 289	5.10 299	4.47 303	6.14 294	4.07 299	4.96 297	3.87 297	5.14 300	4.17 304	3.53 287	4.39 303	4.53 303	4.15 287	3.62 291	4.74 292	2.94 285	3.63 278	4.53 302	4.20 301	4.54 302	4.86 294	3.68 291	4.95 293	4.06 300

test_3	4.55 299	10.96 304	7.69 308	4.04 287	3.60 291	4.10 287	3.98 300	7.94 304	4.56 303	3.99 281	4.03 299	4.08 286	3.74 298	3.99 298	3.91 301	4.05 300	4.33 291	3.89 298	4.14 285	4.00 300	4.11 287	4.02 297	4.01 300	3.91 297	3.53 277	3.94 298	4.19 286	4.20 301

FC-DCNN v2	4.74 300	3.16 257	3.16 284	3.16 274	3.16 283	3.16 274	3.16 288	3.16 272	3.16 285	3.16 270	3.16 284	3.16 273	3.16 288	3.16 281	3.16 287	3.16 288	6.72 305	6.72 307	6.72 304	6.72 309	6.72 304	6.72 309	6.72 308	6.72 306	6.72 303	6.72 305	6.72 304	6.72 307

TestStereo	4.92 301	4.80 275	4.98 293	4.82 296	4.97 303	4.91 297	4.78 304	4.80 285	4.88 304	4.78 293	4.80 303	4.99 297	4.81 305	4.83 301	4.87 305	4.97 305	4.93 296	5.01 305	5.03 297	4.90 304	5.02 298	5.02 303	5.06 303	5.04 303	4.93 295	4.89 302	5.01 294	5.09 303

DispFullNet	4.96 302	5.67 278	3.30 288	5.01 298	3.21 285	4.50 292	3.11 286	4.43 282	3.44 290	4.60 291	3.46 289	5.13 299	3.44 291	3.53 287	3.20 288	2.87 286	4.80 294	3.15 285	4.70 291	4.83 303	9.02 309	5.98 306	5.95 307	6.21 305	8.84 308	5.85 304	9.76 309	5.91 305

SGM-Forest	5.07 303	6.74 280	4.17 290	6.46 304	4.68 302	6.21 304	4.38 302	6.00 292	4.14 300	5.84 301	4.44 302	6.28 303	4.16 303	3.92 296	4.56 304	4.60 304	6.15 302	4.27 302	6.12 303	4.31 302	5.99 303	4.27 299	3.92 298	4.27 300	6.13 301	4.10 301	6.18 301	4.49 302
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
U	5.23 304	8.71 295	2.75 280	8.64 309	2.76 280	8.65 308	2.79 282	8.67 308	2.79 282	8.70 308	2.79 282	8.70 308	2.79 284	2.79 280	2.80 285	2.80 285	8.84 309	2.82 284	8.82 308	2.89 284	8.84 308	2.83 283	2.83 286	2.82 284	8.87 309	2.83 283	8.84 308	2.83 284

SGM+DAISY	6.35 305	8.16 292	5.14 295	8.12 308	5.08 305	8.12 307	5.16 305	8.01 305	5.18 306	7.92 306	5.14 304	7.89 307	5.14 306	4.95 302	5.33 306	5.32 306	8.14 308	5.16 306	8.16 307	5.16 305	8.21 307	5.19 304	5.12 304	5.12 304	8.18 307	5.24 303	8.12 307	5.11 304

RAFT	6.60 306	9.99 299	8.33 309	7.21 307	6.55 306	5.95 303	5.87 306	8.70 309	5.02 305	5.10 299	6.69 306	7.06 306	6.94 309	6.17 305	7.09 309	6.84 307	6.47 303	4.72 304	5.60 299	5.60 306	5.11 300	5.97 305	6.93 309	6.89 307	7.16 304	7.08 308	6.58 303	6.66 306

test-v	7.17 307	11.53 305	7.63 306	7.17 305	6.87 307	7.48 305	6.90 307	8.14 306	6.88 307	6.93 304	7.42 307	7.05 304	6.14 307	6.05 303	6.86 307	6.99 308	7.60 306	6.75 308	6.90 305	6.66 307	7.83 305	6.36 307	5.89 305	7.34 308	7.19 305	6.75 306	7.52 305	6.77 308

test-2	7.17 307	11.53 305	7.63 306	7.17 305	6.87 307	7.48 305	6.90 307	8.14 306	6.88 307	6.93 304	7.42 307	7.05 304	6.14 307	6.05 303	6.86 307	6.99 308	7.60 306	6.75 308	6.90 305	6.66 307	7.83 305	6.36 307	5.89 305	7.34 308	7.19 305	6.75 306	7.52 305	6.77 308

MANE	18.41 309	23.00 314	16.00 310	22.00 317	15.00 309	22.00 316	15.00 309	22.00 317	15.00 309	21.00 317	15.00 309	22.00 316	15.00 310	15.00 310	17.00 310	15.00 310	23.00 317	15.00 310	22.00 316	15.00 310	23.00 317	15.00 310	18.00 310	15.00 310	24.00 317	17.00 309	24.00 317	16.00 310

rafts_anoy	20.00 310	20.00 307	20.00 311	20.00 310	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 309	20.00 311	20.00 311	20.00 311	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 309	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 311	20.00 311	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 311

raft+_RVC	20.00 310	20.00 307	20.00 311	20.00 310	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 309	20.00 311	20.00 311	20.00 311	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 309	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 311	20.00 311	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 311

raftrobust	20.00 310	20.00 307	20.00 311	20.00 310	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 309	20.00 311	20.00 311	20.00 311	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 309	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 311	20.00 311	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 311

CasAABBNet	20.00 310	20.00 307	20.00 311	20.00 310	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 309	20.00 311	20.00 311	20.00 311	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 309	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 311	20.00 311	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 311

RALCasStereoNet	20.00 310	20.00 307	20.00 311	20.00 310	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 309	20.00 311	20.00 311	20.00 311	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 309	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 311	20.00 311	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 311

RALAANet	20.00 310	20.00 307	20.00 311	20.00 310	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 309	20.00 311	20.00 311	20.00 311	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 309	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 311	20.00 311	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 311

MSMDNet	20.00 310	20.00 307	20.00 311	20.00 310	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 309	20.00 311	20.00 311	20.00 311	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 309	20.00 311	20.00 310	20.00 311	20.00 311	20.00 311	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 311

Reg-Stereo(zero)	37.00 317	37.00 317	37.00 318	37.00 318	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 318	37.00 317	37.00 318	37.00 317	37.00 317	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 317	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 317	37.00 318	37.00 318

HI	37.00 317	37.00 317	37.00 318	37.00 318	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 318	37.00 317	37.00 318	37.00 317	37.00 317	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 317	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 317	37.00 318	37.00 318

CoSv	37.00 317	37.00 317	37.00 318	37.00 318	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 318	37.00 317	37.00 318	37.00 317	37.00 317	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 317	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 318	37.00 317	37.00 318	37.00 318

MDST_ROB	61.15 320	72.66 321	46.52 321	70.00 321	44.89 320	64.24 320	43.75 320	73.65 321	48.92 321	72.70 322	42.40 320	60.70 320	50.23 321	50.07 322	67.69 322	68.60 322	83.13 322	47.77 321	82.48 321	46.00 321	95.93 322	53.44 322	50.66 321	45.00 321	84.99 322	53.64 321	79.01 321	52.07 322

CBMV	101.59 321	71.60 320	48.40 322	72.70 322	49.00 321	79.60 321	48.40 321	80.90 322	46.90 320	68.90 321	49.00 321	78.00 321	572.10 330	49.50 321	51.30 321	48.40 321	72.20 321	639.60 330	79.40 320	48.90 322	79.50 321	51.40 321	52.30 322	48.30 322	80.20 321	49.10 320	79.60 322	47.60 321
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 322	131.36 322	140.69 323	151.38 323	151.40 322	150.79 322	151.72 322	149.36 323	159.46 322	146.42 323	150.73 322	149.06 325	176.22 322	143.94 323	133.10 325	133.45 325	153.30 324	154.22 323	154.67 323	153.95 324	156.90 325	156.53 325	160.21 323	162.72 323	154.57 323	160.59 322	153.47 323	163.50 323
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	248.11 323	409.00 327	288.00 325	412.00 325	280.00 324	411.00 327	288.00 324	356.00 324	275.00 327	379.00 328	303.00 327	415.00 327	278.00 327	260.00 328	104.00 323	103.00 323	126.00 323	108.00 322	118.00 322	98.00 323	126.00 324	104.00 324	268.00 326	216.00 325	279.00 327	201.00 323	288.00 327	206.00 324

AE-Stereo	252.48 324	202.00 323	361.00 327	502.00 327	324.00 326	321.00 323	482.00 329	423.00 327	227.00 326	201.00 324	273.00 326	101.00 322	207.00 323	198.00 324	183.00 326	181.00 326	221.00 325	232.00 327	477.00 325	220.00 326	111.00 323	100.00 323	219.00 325	214.00 324	204.00 324	211.00 324	200.00 324	222.00 326

MGS-Stereo	264.93 325	208.00 324	362.00 328	512.00 328	350.00 327	326.00 324	443.00 328	410.00 326	210.00 323	232.00 326	215.00 323	125.00 323	217.00 324	216.00 326	127.00 324	122.00 324	223.00 326	230.00 325	487.00 327	255.00 327	250.00 326	223.00 327	272.00 327	228.00 327	241.00 325	220.00 326	214.00 325	235.00 327

EGLCR-Stereo	276.81 326	209.00 325	366.00 329	514.00 329	354.00 328	336.00 325	422.00 326	440.00 328	220.00 325	231.00 325	245.00 325	135.00 324	237.00 326	218.00 327	197.00 327	222.00 328	223.00 326	230.00 325	487.00 327	255.00 327	250.00 326	273.00 328	272.00 327	228.00 327	241.00 325	220.00 326	214.00 325	235.00 327

DLCB_ROB	280.78 327	376.74 326	215.59 324	376.74 324	215.59 323	376.74 326	215.59 323	366.42 325	218.39 324	366.42 327	218.39 324	366.42 326	218.39 325	209.96 325	219.76 328	219.38 327	376.72 328	216.43 324	376.72 324	216.43 325	376.72 328	216.43 326	216.14 324	216.14 326	376.69 328	217.67 325	376.69 328	217.67 325

LE_ROB	387.11 328	453.07 328	321.39 326	500.23 326	323.05 325	493.99 328	324.56 325	477.63 329	322.28 328	465.51 329	322.97 328	486.37 328	334.17 328	305.26 329	320.63 329	327.66 329	476.08 329	315.70 328	483.76 326	335.15 329	469.64 329	309.74 329	315.90 329	318.85 329	498.41 329	328.85 328	491.00 329	330.08 329

SGM-ForestM	522.49 329	676.08 329	448.56 330	638.17 330	433.15 329	639.59 329	427.03 327	617.52 330	439.90 329	604.63 330	429.02 329	611.68 329	432.74 329	420.18 330	451.96 330	465.85 330	601.06 330	403.73 329	659.15 329	405.50 330	669.64 330	437.21 330	455.85 330	425.66 330	689.82 330	481.65 329	662.43 330	479.61 330

CBMV_ROB	1133.35 330	1280.38 330	976.92 331	1317.57 331	1021.62 330	1282.66 330	1022.22 330	1213.88 331	982.57 330	1194.12 331	975.90 330	1357.87 330	1090.02 331	943.32 331	1021.85 331	1006.47 331	1309.01 331	986.29 331	1499.40 330	986.35 331	1359.35 331	975.96 331	975.21 331	969.30 331	1337.82 331	1042.34 330	1398.25 331	1073.86 331

111111	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332

SGD-Stereo	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332

IGEV-Stereo++	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332

IGEV-Stereo+	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332

anonymousdsp2	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332

anonymousdsp	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332

AMNet	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 332	10000000.00 332

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

Low-res two-view benchmark