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

MLG-Stereo_test1	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.02 17	0.03 14	0.04 21	0.04 24	0.02 3	0.04 22	0.02 11	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.06 24	0.04 8	0.05 17	0.03 5	0.05 18	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.03 12	0.03 9

MLG-Stereo	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.02 8	0.02 8	0.01 1	0.01 1	0.03 14	0.03 12	0.04 24	0.02 3	0.04 22	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.06 24	0.03 2	0.04 7	0.03 5	0.05 18	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.03 12	0.03 9

CoSv	0.03 6	0.02 3	0.01 1	0.02 8	0.02 8	0.03 27	0.02 17	0.03 14	0.03 12	0.03 11	0.02 3	0.02 5	0.02 11	0.01 2	0.04 2	0.05 8	0.05 15	0.03 2	0.06 28	0.02 1	0.04 10	0.02 2	0.01 2	0.01 1	0.05 21	0.03 1	0.04 23	0.03 9

Pointernet	0.02 1	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.03 1	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.01 2	0.01 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

AdaDepth	0.04 25	0.04 35	0.02 5	0.03 25	0.03 24	0.02 5	0.02 17	0.03 14	0.04 21	0.03 11	0.04 24	0.03 13	0.02 11	0.01 2	0.06 30	0.06 24	0.06 24	0.05 21	0.05 17	0.03 5	0.05 18	0.03 7	0.01 2	0.03 23	0.05 21	0.05 23	0.04 23	0.03 9

111111	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.02 17	0.03 14	0.04 21	0.02 3	0.03 14	0.03 13	0.02 11	0.01 2	0.04 2	0.05 8	0.04 4	0.03 2	0.04 7	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.02 23	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MLG-Stereo_test3	0.05 32	0.03 23	0.02 5	0.03 25	0.04 37	0.05 63	0.03 38	0.05 33	0.06 57	0.06 40	0.06 60	0.09 58	0.02 11	0.03 37	0.06 30	0.06 24	0.08 37	0.06 32	0.06 28	0.04 20	0.08 43	0.04 25	0.02 23	0.03 23	0.05 21	0.06 34	0.05 30	0.05 31

MLG-Stereo_test2	0.04 25	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.04 24	0.03 12	0.05 34	0.03 14	0.05 33	0.02 11	0.03 37	0.05 13	0.05 8	0.08 37	0.04 8	0.06 28	0.04 20	0.07 34	0.03 7	0.02 23	0.02 7	0.04 14	0.04 11	0.05 30	0.03 9

LG-Stereo	0.03 6	0.03 23	0.02 5	0.02 8	0.03 24	0.02 5	0.01 1	0.04 24	0.05 36	0.04 24	0.02 3	0.05 33	0.02 11	0.01 2	0.04 2	0.05 8	0.05 15	0.04 8	0.05 17	0.04 20	0.07 34	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.05 21	0.04 11	0.04 23	0.04 23

MM-Stereo_test3	0.02 1	0.01 1	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.03 12	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.04 4	0.03 2	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

MM-Stereo_test2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.03 14	0.02 3	0.03 11	0.03 14	0.01 1	0.01 1	0.02 19	0.05 13	0.05 8	0.04 4	0.05 21	0.04 7	0.03 5	0.04 10	0.04 25	0.03 48	0.03 23	0.03 2	0.04 11	0.03 12	0.04 23

MM-Stereo_test1	0.02 1	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 3	0.03 12	0.03 11	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.04 4	0.04 8	0.04 7	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.02 23	0.03 23	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

GREAT-IGEV	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.03 11	0.04 24	0.04 22	0.01 1	0.01 2	0.05 13	0.05 8	0.04 4	0.04 8	0.04 7	0.03 5	0.04 10	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.04 14	0.04 11	0.03 12	0.03 9

AIO-test2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.03 14	0.04 21	0.03 11	0.06 60	0.03 13	0.01 1	0.02 19	0.04 2	0.04 2	0.03 1	0.04 8	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.02 1	0.04 11	0.02 1	0.03 9

AIO-test1	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.05 33	0.05 36	0.04 24	0.04 24	0.04 22	0.02 11	0.03 37	0.05 13	0.06 24	0.04 4	0.04 8	0.03 1	0.03 5	0.03 2	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.04 11	0.02 1	0.03 9

GIP-stereo	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.02 17	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 3	0.02 5	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.05 8	0.06 24	0.04 8	0.06 28	0.03 5	0.05 18	0.03 7	0.01 2	0.03 23	0.04 14	0.05 23	0.03 12	0.03 9

DEFOM-Stereo	0.04 25	0.03 23	0.02 5	0.04 38	0.03 24	0.03 27	0.02 17	0.04 24	0.04 21	0.04 24	0.04 24	0.03 13	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.05 8	0.07 31	0.06 32	0.06 28	0.04 20	0.06 27	0.03 7	0.02 23	0.02 7	0.06 31	0.06 34	0.05 30	0.04 23

IGEV-Stereo++	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.03 25	0.03 24	0.03 27	0.02 17	0.04 24	0.04 21	0.04 24	0.03 14	0.03 13	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.05 8	0.04 4	0.04 8	0.04 7	0.04 20	0.04 10	0.04 25	0.03 48	0.03 23	0.03 2	0.05 23	0.03 12	0.03 9

RAStereo	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.03 14	0.02 3	0.03 11	0.02 3	0.04 22	0.03 36	0.02 19	0.05 13	0.05 8	0.05 15	0.05 21	0.04 7	0.03 5	0.06 27	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.06 31	0.05 23	0.04 23	0.04 23

U	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.02 11	0.01 2	0.05 13	0.05 8	0.05 15	0.04 8	0.04 7	0.03 5	0.05 18	0.03 7	0.01 2	0.01 1	0.04 14	0.04 11	0.02 1	0.03 9

MoCha-V2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.03 11	0.03 14	0.02 5	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.05 8	0.04 4	0.04 8	0.04 7	0.03 5	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

AEACV	0.04 25	0.03 23	0.02 5	0.04 38	0.03 24	0.02 5	0.02 17	0.03 14	0.03 12	0.03 11	0.03 14	0.03 13	0.02 11	0.01 2	0.05 13	0.06 24	0.05 15	0.05 21	0.07 34	0.04 20	0.06 27	0.03 7	0.01 2	0.02 7	0.06 31	0.06 34	0.04 23	0.03 9

ProNet	0.02 1	0.02 3	0.02 5	0.02 8	0.02 8	0.02 5	0.02 17	0.01 1	0.01 1	0.02 3	0.02 3	0.01 1	0.01 1	0.01 2	0.04 2	0.04 2	0.03 1	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 2	0.01 2	0.02 7	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1

CroCo-Stereo Lap2	0.03 6	0.02 3	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.02 5	0.02 17	0.02 3	0.02 3	0.03 11	0.02 3	0.02 5	0.03 36	0.01 2	0.05 13	0.05 8	0.04 4	0.05 21	0.04 7	0.04 20	0.04 10	0.04 25	0.01 2	0.02 7	0.05 21	0.05 23	0.05 30	0.03 9

CroCo-Stereo	0.02 1	0.01 1	0.02 5	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.01 1	0.00 1	0.04 2	0.05 8	0.04 4	0.03 2	0.03 1	0.02 1	0.03 2	0.02 2	0.00 1	0.01 1	0.04 14	0.03 1	0.02 1	0.02 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
GASTEREO	0.03 6	0.02 3	0.03 26	0.02 8	0.03 24	0.02 5	0.01 1	0.02 3	0.05 36	0.02 3	0.03 14	0.04 22	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.06 24	0.05 15	0.05 21	0.05 17	0.04 20	0.04 10	0.04 25	0.02 23	0.02 7	0.05 21	0.04 11	0.03 12	0.04 23

MSCF	0.03 6	0.02 3	0.03 26	0.03 25	0.02 8	0.02 5	0.01 1	0.02 3	0.05 36	0.02 3	0.04 24	0.04 22	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.06 24	0.05 15	0.05 21	0.05 17	0.04 20	0.04 10	0.04 25	0.02 23	0.02 7	0.05 21	0.04 11	0.02 1	0.04 23

LG-Stereo_L2	0.06 38	0.04 35	0.03 26	0.03 25	0.04 37	0.02 5	0.02 17	0.08 57	0.08 99	0.21 141	0.06 60	0.08 52	0.03 36	0.03 37	0.06 30	0.07 41	0.10 53	0.06 32	0.07 34	0.04 20	0.13 94	0.05 40	0.02 23	0.03 23	0.05 21	0.06 34	0.05 30	0.05 31

LG-Stereo_L1	0.06 38	0.04 35	0.03 26	0.04 38	0.03 24	0.02 5	0.02 17	0.08 57	0.09 130	0.21 141	0.05 40	0.05 33	0.03 36	0.03 37	0.06 30	0.07 41	0.10 53	0.06 32	0.07 34	0.04 20	0.14 110	0.05 40	0.01 2	0.03 23	0.06 31	0.06 34	0.05 30	0.05 31

DFGA-Net	0.05 32	0.05 51	0.03 26	0.04 38	0.03 24	0.04 39	0.03 38	0.05 33	0.04 21	0.06 40	0.05 40	0.10 66	0.04 53	0.03 37	0.06 30	0.07 41	0.08 37	0.07 49	0.07 34	0.05 38	0.07 34	0.04 25	0.03 48	0.04 40	0.07 42	0.06 34	0.06 44	0.09 62

LGtest1	0.06 38	0.04 35	0.03 26	0.04 38	0.04 37	0.04 39	0.03 38	0.08 57	0.08 99	0.07 49	0.04 24	0.06 44	0.03 36	0.05 77	0.07 47	0.07 41	0.12 72	0.07 49	0.10 73	0.07 70	0.12 75	0.06 58	0.04 70	0.03 23	0.07 42	0.06 34	0.08 57	0.06 46

SGD-Stereo	0.06 38	0.04 35	0.03 26	0.05 54	0.04 37	0.06 79	0.03 38	0.04 24	0.06 57	0.08 52	0.05 40	0.05 33	0.03 36	0.03 37	0.07 47	0.08 56	0.14 90	0.06 32	0.09 62	0.05 38	0.12 75	0.05 40	0.03 48	0.04 40	0.08 52	0.08 53	0.12 102	0.09 62

DEFOM-Stereo_RVC	0.07 58	0.05 51	0.03 26	0.03 25	0.05 55	0.05 63	0.03 38	0.12 80	0.05 36	0.22 149	0.05 40	0.08 52	0.03 36	0.05 77	0.07 47	0.09 73	0.13 76	0.09 82	0.10 73	0.06 54	0.16 145	0.06 58	0.04 70	0.04 40	0.07 42	0.09 60	0.08 57	0.10 77

AIO_rvc	0.06 38	0.06 74	0.03 26	0.05 54	0.04 37	0.04 39	0.03 38	0.08 57	0.06 57	0.10 64	0.04 24	0.08 52	0.02 11	0.03 37	0.06 30	0.07 41	0.08 37	0.06 32	0.07 34	0.05 38	0.12 75	0.05 40	0.02 23	0.03 23	0.06 31	0.06 34	0.05 30	0.05 31

Occ-G	0.04 25	0.04 35	0.03 26	0.04 38	0.02 8	0.03 27	0.02 17	0.04 24	0.03 12	0.03 11	0.05 40	0.03 13	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.06 24	0.06 24	0.06 32	0.07 34	0.04 20	0.05 18	0.03 7	0.04 70	0.03 23	0.04 14	0.04 11	0.03 12	0.05 31

IGEV-BASED-STEREO-	0.07 58	0.05 51	0.03 26	0.04 38	0.05 55	0.04 39	0.02 17	0.11 75	0.06 57	0.22 149	0.05 40	0.05 33	0.02 11	0.03 37	0.07 47	0.08 56	0.12 72	0.08 56	0.09 62	0.07 70	0.16 145	0.06 58	0.02 23	0.03 23	0.07 42	0.07 47	0.07 51	0.05 31

IGEV-Stereo+	0.06 38	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.04 37	0.03 27	0.03 38	0.16 123	0.06 57	0.20 131	0.06 60	0.06 44	0.03 36	0.04 61	0.07 47	0.08 56	0.10 53	0.06 32	0.09 62	0.06 54	0.12 75	0.06 58	0.03 48	0.03 23	0.07 42	0.06 34	0.03 12	0.07 49

AIO-Stereo	0.03 6	0.03 23	0.03 26	0.02 8	0.03 24	0.03 27	0.02 17	0.02 3	0.03 12	0.03 11	0.03 14	0.02 5	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.05 8	0.04 4	0.04 8	0.05 17	0.03 5	0.04 10	0.03 7	0.02 23	0.02 7	0.03 2	0.04 11	0.03 12	0.02 1

RSM++	0.04 25	0.03 23	0.03 26	0.02 8	0.04 37	0.02 5	0.03 38	0.05 33	0.04 21	0.04 24	0.04 24	0.05 33	0.02 11	0.02 19	0.06 30	0.06 24	0.05 15	0.05 21	0.05 17	0.04 20	0.07 34	0.04 25	0.02 23	0.03 23	0.06 31	0.05 23	0.04 23	0.04 23

RSM	0.03 6	0.03 23	0.03 26	0.02 8	0.03 24	0.03 27	0.02 17	0.03 14	0.02 3	0.03 11	0.04 24	0.04 22	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.06 24	0.05 15	0.04 8	0.05 17	0.04 20	0.05 18	0.03 7	0.01 2	0.03 23	0.04 14	0.04 11	0.03 12	0.03 9

MIM_Stereo	0.06 38	0.04 35	0.03 26	0.05 54	0.05 55	0.05 63	0.03 38	0.06 39	0.04 21	0.14 75	0.06 60	0.04 22	0.02 11	0.03 37	0.07 47	0.08 56	0.13 76	0.07 49	0.09 62	0.06 54	0.11 61	0.06 58	0.02 23	0.04 40	0.08 52	0.07 47	0.07 51	0.05 31

LL-Strereo2	0.07 58	0.03 23	0.03 26	0.04 38	0.05 55	0.04 39	0.03 38	0.06 39	0.07 80	0.14 75	0.07 76	0.08 52	0.05 74	0.04 61	0.07 47	0.08 56	0.14 90	0.07 49	0.10 73	0.06 54	0.10 55	0.06 58	0.03 48	0.04 40	0.08 52	0.09 60	0.08 57	0.05 31

anonymousdsp	0.05 32	0.04 35	0.03 26	0.03 25	0.04 37	0.04 39	0.04 68	0.06 39	0.05 36	0.06 40	0.04 24	0.03 13	0.02 11	0.03 37	0.06 30	0.07 41	0.08 37	0.06 32	0.08 47	0.05 38	0.09 47	0.05 40	0.03 48	0.03 23	0.05 21	0.05 23	0.05 30	0.05 31

iRaftStereo_RVC	0.05 32	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 24	0.03 27	0.02 17	0.05 33	0.04 21	0.06 40	0.05 40	0.05 33	0.03 36	0.02 19	0.06 30	0.06 24	0.10 53	0.07 49	0.07 34	0.05 38	0.09 47	0.04 25	0.02 23	0.03 23	0.07 42	0.06 34	0.05 30	0.05 31

RAFT + AFF	0.05 32	0.04 35	0.03 26	0.05 54	0.04 37	0.04 39	0.03 38	0.06 39	0.08 99	0.09 56	0.05 40	0.09 58	0.02 11	0.02 19	0.05 13	0.05 8	0.09 49	0.06 32	0.06 28	0.04 20	0.07 34	0.05 40	0.02 23	0.04 40	0.07 42	0.05 23	0.05 30	0.05 31

LG-G_1	0.06 38	0.05 51	0.04 46	0.05 54	0.05 55	0.06 79	0.03 38	0.06 39	0.06 57	0.08 52	0.03 14	0.10 66	0.04 53	0.06 94	0.06 30	0.06 24	0.10 53	0.06 32	0.08 47	0.05 38	0.10 55	0.04 25	0.05 97	0.04 40	0.06 31	0.06 34	0.08 57	0.07 49

LG-G	0.06 38	0.05 51	0.04 46	0.05 54	0.05 55	0.06 79	0.03 38	0.06 39	0.06 57	0.08 52	0.03 14	0.10 66	0.04 53	0.06 94	0.06 30	0.06 24	0.10 53	0.06 32	0.08 47	0.05 38	0.10 55	0.04 25	0.05 97	0.04 40	0.06 31	0.06 34	0.08 57	0.07 49

LG-Stereo_Zeroshot	0.12 141	0.07 97	0.04 46	0.09 127	0.09 139	0.11 156	0.10 175	0.18 168	0.08 99	0.24 183	0.09 117	0.16 137	0.04 53	0.09 164	0.09 111	0.11 147	0.21 195	0.10 102	0.17 163	0.09 118	0.20 211	0.10 161	0.05 97	0.06 87	0.15 147	0.13 124	0.16 152	0.27 234

HUF	0.07 58	0.05 51	0.04 46	0.07 97	0.06 79	0.04 39	0.03 38	0.09 64	0.07 80	0.16 88	0.05 40	0.09 58	0.04 53	0.03 37	0.06 30	0.07 41	0.08 37	0.06 32	0.09 62	0.06 54	0.14 110	0.06 58	0.03 48	0.04 40	0.08 52	0.05 23	0.06 44	0.05 31

AIO_test	0.06 38	0.05 51	0.04 46	0.07 97	0.05 55	0.04 39	0.04 68	0.10 71	0.09 130	0.12 67	0.05 40	0.11 78	0.04 53	0.03 37	0.06 30	0.07 41	0.07 31	0.06 32	0.08 47	0.05 38	0.13 94	0.05 40	0.04 70	0.04 40	0.09 61	0.07 47	0.05 30	0.05 31

GCAP-BAT	0.09 75	0.05 51	0.04 46	0.05 54	0.07 95	0.04 39	0.03 38	0.12 80	0.08 99	0.24 183	0.05 40	0.15 117	0.05 74	0.06 94	0.07 47	0.09 73	0.18 144	0.10 102	0.12 92	0.08 92	0.14 110	0.07 75	0.04 70	0.05 62	0.09 61	0.10 73	0.08 57	0.09 62

test_for_model	0.09 75	0.05 51	0.04 46	0.05 54	0.07 95	0.04 39	0.03 38	0.12 80	0.08 99	0.24 183	0.05 40	0.15 117	0.05 74	0.06 94	0.07 47	0.09 73	0.18 144	0.10 102	0.12 92	0.08 92	0.14 110	0.07 75	0.04 70	0.05 62	0.09 61	0.10 73	0.08 57	0.09 62

testlalala2	0.09 75	0.05 51	0.04 46	0.05 54	0.07 95	0.04 39	0.03 38	0.12 80	0.08 99	0.24 183	0.05 40	0.15 117	0.05 74	0.06 94	0.07 47	0.09 73	0.18 144	0.10 102	0.12 92	0.08 92	0.14 110	0.07 75	0.04 70	0.05 62	0.09 61	0.10 73	0.08 57	0.09 62

MGS-Stereo	0.08 69	0.06 74	0.04 46	0.05 54	0.05 55	0.04 39	0.03 38	0.12 80	0.05 36	0.09 56	0.07 76	0.10 66	0.04 53	0.05 77	0.07 47	0.08 56	0.15 97	0.11 119	0.12 92	0.09 118	0.12 75	0.07 75	0.05 97	0.05 62	0.10 77	0.09 60	0.11 92	0.10 77

plain	0.06 38	0.04 35	0.04 46	0.04 38	0.04 37	0.05 63	0.03 38	0.08 57	0.04 21	0.09 56	0.05 40	0.06 44	0.02 11	0.02 19	0.07 47	0.08 56	0.12 72	0.08 56	0.08 47	0.06 54	0.08 43	0.04 25	0.02 23	0.05 62	0.09 61	0.09 60	0.08 57	0.09 62

StereoVision	0.06 38	0.03 23	0.04 46	0.03 25	0.03 24	0.03 27	0.02 17	0.06 39	0.11 169	0.02 3	0.05 40	0.03 13	0.06 101	0.01 2	0.08 76	0.10 102	0.06 24	0.05 21	0.08 47	0.07 70	0.06 27	0.05 40	0.02 23	0.04 40	0.10 77	0.08 53	0.10 78	0.12 99

UniTT-Stereo	0.07 58	0.04 35	0.04 46	0.04 38	0.03 24	0.05 63	0.03 38	0.06 39	0.05 36	0.06 40	0.04 24	0.07 48	0.12 187	0.07 125	0.08 76	0.07 41	0.11 63	0.08 56	0.08 47	0.07 70	0.09 47	0.08 92	0.08 164	0.04 40	0.09 61	0.16 192	0.06 44	0.09 62

testlalala	0.09 75	0.05 51	0.04 46	0.05 54	0.07 95	0.04 39	0.03 38	0.12 80	0.08 99	0.24 183	0.05 40	0.15 117	0.05 74	0.06 94	0.07 47	0.09 73	0.18 144	0.10 102	0.12 92	0.08 92	0.14 110	0.07 75	0.04 70	0.05 62	0.09 61	0.10 73	0.08 57	0.09 62

testlalala_base	0.09 75	0.05 51	0.04 46	0.05 54	0.07 95	0.04 39	0.03 38	0.12 80	0.08 99	0.24 183	0.05 40	0.15 117	0.05 74	0.06 94	0.07 47	0.09 73	0.18 144	0.10 102	0.12 92	0.08 92	0.14 110	0.07 75	0.04 70	0.05 62	0.09 61	0.10 73	0.08 57	0.09 62

GCAP-Stereo	0.09 75	0.05 51	0.04 46	0.05 54	0.07 95	0.04 39	0.03 38	0.12 80	0.08 99	0.24 183	0.05 40	0.15 117	0.05 74	0.06 94	0.07 47	0.09 73	0.18 144	0.10 102	0.12 92	0.08 92	0.14 110	0.07 75	0.04 70	0.05 62	0.09 61	0.10 73	0.08 57	0.09 62

EGLCR-Stereo	0.11 114	0.06 74	0.04 46	0.08 108	0.08 117	0.07 97	0.05 78	0.17 134	0.09 130	0.27 246	0.06 60	0.19 171	0.06 101	0.08 147	0.08 76	0.10 102	0.20 180	0.10 102	0.16 154	0.07 70	0.17 166	0.07 75	0.04 70	0.06 87	0.10 77	0.12 107	0.18 184	0.18 171

AASNet	0.06 38	0.06 74	0.04 46	0.09 127	0.07 95	0.08 107	0.05 78	0.08 57	0.04 21	0.07 49	0.07 76	0.07 48	0.04 53	0.04 61	0.06 30	0.07 41	0.10 53	0.08 56	0.08 47	0.06 54	0.07 34	0.06 58	0.04 70	0.06 87	0.08 52	0.07 47	0.06 44	0.06 46

test-3	0.10 100	0.06 74	0.04 46	0.06 76	0.08 117	0.05 63	0.05 78	0.17 134	0.07 80	0.24 183	0.07 76	0.19 171	0.07 126	0.06 94	0.10 150	0.10 102	0.21 195	0.09 82	0.15 138	0.10 144	0.16 145	0.09 128	0.05 97	0.06 87	0.09 61	0.10 73	0.12 102	0.11 87

test_1	0.10 100	0.06 74	0.04 46	0.06 76	0.08 117	0.05 63	0.05 78	0.17 134	0.07 80	0.24 183	0.07 76	0.19 171	0.07 126	0.06 94	0.10 150	0.10 102	0.21 195	0.09 82	0.15 138	0.10 144	0.16 145	0.09 128	0.05 97	0.06 87	0.09 61	0.10 73	0.12 102	0.11 87

AnonymousM	0.08 69	0.05 51	0.04 46	0.06 76	0.05 55	0.04 39	0.04 68	0.13 99	0.05 36	0.20 131	0.06 60	0.11 78	0.03 36	0.06 94	0.09 111	0.09 73	0.19 164	0.08 56	0.12 92	0.07 70	0.16 145	0.06 58	0.04 70	0.04 40	0.08 52	0.11 97	0.10 78	0.09 62

raft+_RVC	0.08 69	0.06 74	0.04 46	0.06 76	0.06 79	0.07 97	0.04 68	0.10 71	0.08 99	0.17 98	0.08 99	0.09 58	0.04 53	0.04 61	0.08 76	0.07 41	0.13 76	0.09 82	0.11 81	0.06 54	0.13 94	0.05 40	0.03 48	0.05 62	0.10 77	0.09 60	0.09 72	0.08 55

ARAFT	0.07 58	0.04 35	0.04 46	0.05 54	0.05 55	0.05 63	0.02 17	0.09 64	0.06 57	0.12 67	0.06 60	0.12 85	0.03 36	0.03 37	0.07 47	0.07 41	0.12 72	0.09 82	0.09 62	0.05 38	0.11 61	0.07 75	0.03 48	0.04 40	0.09 61	0.09 60	0.09 72	0.09 62

EAI-Stereo	0.13 152	0.07 97	0.04 46	0.10 146	0.10 157	0.10 145	0.09 158	0.17 134	0.10 154	0.26 232	0.11 150	0.20 185	0.05 74	0.10 179	0.10 150	0.11 147	0.23 218	0.12 149	0.18 178	0.12 185	0.19 191	0.08 92	0.08 164	0.08 147	0.16 160	0.14 149	0.15 142	0.20 194

MMNet	0.06 38	0.06 74	0.04 46	0.08 108	0.06 79	0.06 79	0.05 78	0.07 51	0.05 36	0.05 34	0.05 40	0.09 58	0.04 53	0.04 61	0.07 47	0.07 41	0.08 37	0.08 56	0.07 34	0.06 54	0.06 27	0.05 40	0.04 70	0.05 62	0.07 42	0.08 53	0.07 51	0.10 77

delet	0.05 32	0.05 51	0.04 46	0.06 76	0.05 55	0.05 63	0.05 78	0.04 24	0.04 21	0.06 40	0.05 40	0.10 66	0.05 74	0.03 37	0.07 47	0.06 24	0.07 31	0.06 32	0.05 17	0.06 54	0.06 27	0.04 25	0.03 48	0.04 40	0.06 31	0.06 34	0.04 23	0.04 23

RYNet	0.06 38	0.04 35	0.04 46	0.04 38	0.04 37	0.04 39	0.03 38	0.04 24	0.11 169	0.05 34	0.04 24	0.04 22	0.03 36	0.03 37	0.07 47	0.06 24	0.07 31	0.08 56	0.07 34	0.05 38	0.05 18	0.04 25	0.11 208	0.04 40	0.06 31	0.13 124	0.06 44	0.05 31

TDLM	0.04 25	0.04 35	0.04 46	0.04 38	0.04 37	0.04 39	0.03 38	0.04 24	0.03 12	0.04 24	0.06 60	0.04 22	0.03 36	0.03 37	0.06 30	0.06 24	0.06 24	0.06 32	0.05 17	0.04 20	0.05 18	0.04 25	0.03 48	0.04 40	0.05 21	0.05 23	0.05 30	0.05 31

castereo++	0.10 100	0.07 97	0.05 73	0.07 97	0.07 95	0.06 79	0.05 78	0.17 134	0.09 130	0.24 183	0.08 99	0.17 143	0.06 101	0.05 77	0.09 111	0.10 102	0.19 164	0.09 82	0.13 113	0.07 70	0.20 211	0.07 75	0.05 97	0.07 124	0.12 101	0.12 107	0.12 102	0.11 87

AIO-Stereo-zeroshot1	0.15 197	0.07 97	0.05 73	0.12 173	0.12 188	0.15 194	0.09 158	0.17 134	0.12 185	0.29 275	0.09 117	0.22 216	0.05 74	0.12 210	0.11 187	0.11 147	0.26 257	0.12 149	0.33 262	0.11 164	0.20 211	0.12 201	0.08 164	0.06 87	0.21 232	0.18 223	0.20 208	0.32 252

AIO-Stereo-zeroshot	0.15 197	0.07 97	0.05 73	0.14 192	0.12 188	0.15 194	0.10 175	0.18 168	0.08 99	0.26 232	0.08 99	0.19 171	0.08 144	0.11 191	0.10 150	0.12 188	0.26 257	0.13 176	0.26 241	0.11 164	0.20 211	0.10 161	0.08 164	0.07 124	0.20 219	0.18 223	0.19 196	0.31 248

gcap-zeroshot	0.13 152	0.08 131	0.05 73	0.08 108	0.10 157	0.11 156	0.09 158	0.18 168	0.09 130	0.28 262	0.08 99	0.20 185	0.06 101	0.10 179	0.09 111	0.12 188	0.23 218	0.11 119	0.27 246	0.12 185	0.20 211	0.11 182	0.07 140	0.08 147	0.12 101	0.17 210	0.17 165	0.18 171

trnet	0.11 114	0.08 131	0.05 73	0.07 97	0.07 95	0.07 97	0.05 78	0.18 168	0.05 36	0.27 246	0.07 76	0.18 159	0.06 101	0.08 147	0.08 76	0.10 102	0.22 208	0.08 56	0.12 92	0.07 70	0.20 211	0.08 92	0.06 118	0.05 62	0.11 92	0.13 124	0.17 165	0.16 142

MaDis-Stereo	0.07 58	0.04 35	0.05 73	0.03 25	0.02 8	0.03 27	0.03 38	0.06 39	0.06 57	0.04 24	0.06 60	0.10 66	0.05 74	0.02 19	0.07 47	0.08 56	0.10 53	0.09 82	0.07 34	0.05 38	0.10 55	0.10 161	0.01 2	0.05 62	0.11 92	0.18 223	0.13 116	0.16 142

IGEV_Zeroshot_test	0.14 177	0.07 97	0.05 73	0.13 185	0.13 200	0.10 145	0.11 188	0.17 134	0.09 130	0.28 262	0.09 117	0.23 219	0.05 74	0.12 210	0.09 111	0.11 147	0.23 218	0.11 119	0.16 154	0.12 185	0.20 211	0.09 128	0.09 184	0.06 87	0.19 207	0.14 149	0.23 228	0.27 234

MSKI-zero shot	0.13 152	0.08 131	0.05 73	0.09 127	0.11 174	0.09 122	0.07 128	0.19 191	0.09 130	0.28 262	0.10 139	0.19 171	0.06 101	0.11 191	0.10 150	0.11 147	0.24 233	0.11 119	0.17 163	0.11 164	0.21 232	0.10 161	0.07 140	0.08 147	0.14 134	0.17 210	0.18 184	0.18 171

DLNR_Zeroshot_test	10.12 329	32.06 337	0.05 73	54.44 337	0.09 139	0.18 220	50.47 337	0.19 191	0.08 99	0.27 246	0.07 76	0.20 185	0.04 53	0.14 229	62.26 337	70.60 337	0.33 284	0.18 250	0.25 236	0.11 164	0.20 211	0.08 92	0.07 140	0.09 170	0.18 193	0.15 167	0.20 208	0.26 230

CASnet	0.10 100	0.06 74	0.05 73	0.08 108	0.09 139	0.11 156	0.05 78	0.18 168	0.10 154	0.23 167	0.11 150	0.13 101	0.06 101	0.07 125	0.09 111	0.10 102	0.16 111	0.08 56	0.18 178	0.07 70	0.14 110	0.06 58	0.06 118	0.06 87	0.12 101	0.10 73	0.14 129	0.10 77
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.13 152	0.07 97	0.05 73	0.10 146	0.09 139	0.12 165	0.08 141	0.17 134	0.10 154	0.26 232	0.09 117	0.20 185	0.08 144	0.10 179	0.09 111	0.10 102	0.22 208	0.11 119	0.20 197	0.10 144	0.21 232	0.09 128	0.08 164	0.06 87	0.16 160	0.15 167	0.17 165	0.17 154

HH	0.13 152	0.06 74	0.05 73	0.11 162	0.11 174	0.16 203	0.08 141	0.19 191	0.07 80	0.28 262	0.08 99	0.18 159	0.05 74	0.12 210	0.10 150	0.10 102	0.23 218	0.12 149	0.15 138	0.10 144	0.20 211	0.08 92	0.07 140	0.08 147	0.13 112	0.14 149	0.19 196	0.23 216

HanStereo	0.13 152	0.06 74	0.05 73	0.11 162	0.11 174	0.16 203	0.08 141	0.19 191	0.07 80	0.28 262	0.08 99	0.18 159	0.05 74	0.12 210	0.10 150	0.10 102	0.23 218	0.12 149	0.15 138	0.10 144	0.20 211	0.08 92	0.07 140	0.08 147	0.13 112	0.14 149	0.19 196	0.23 216

4D-IteraStereo	0.09 75	0.06 74	0.05 73	0.06 76	0.06 79	0.06 79	0.04 68	0.15 114	0.10 154	0.22 149	0.08 99	0.14 112	0.06 101	0.03 37	0.08 76	0.10 102	0.17 125	0.09 82	0.11 81	0.07 70	0.15 128	0.05 40	0.03 48	0.05 62	0.10 77	0.10 73	0.08 57	0.08 55

LoS_RVC	0.09 75	0.07 97	0.05 73	0.05 54	0.06 79	0.06 79	0.05 78	0.13 99	0.08 99	0.18 110	0.11 150	0.12 85	0.06 101	0.07 125	0.08 76	0.09 73	0.10 53	0.08 56	0.12 92	0.08 92	0.16 145	0.09 128	0.05 97	0.06 87	0.14 134	0.10 73	0.10 78	0.13 107

tt_ll	0.09 75	0.07 97	0.05 73	0.05 54	0.06 79	0.06 79	0.05 78	0.13 99	0.08 99	0.18 110	0.11 150	0.12 85	0.06 101	0.07 125	0.08 76	0.09 73	0.10 53	0.08 56	0.12 92	0.08 92	0.16 145	0.09 128	0.05 97	0.06 87	0.14 134	0.10 73	0.10 78	0.13 107

CAS	0.09 75	0.07 97	0.05 73	0.06 76	0.05 55	0.05 63	0.04 68	0.14 109	0.05 36	0.11 65	0.10 139	0.11 78	0.05 74	0.07 125	0.08 76	0.09 73	0.11 63	0.10 102	0.14 126	0.07 70	0.12 75	0.07 75	0.05 97	0.05 62	0.13 112	0.11 97	0.09 72	0.14 117

anonymousdsp2	0.08 69	0.07 97	0.05 73	0.06 76	0.05 55	0.06 79	0.05 78	0.12 80	0.06 57	0.17 98	0.06 60	0.08 52	0.04 53	0.05 77	0.07 47	0.08 56	0.13 76	0.08 56	0.10 73	0.07 70	0.12 75	0.06 58	0.05 97	0.06 87	0.09 61	0.08 53	0.08 57	0.07 49

anonymity	0.13 152	0.06 74	0.05 73	0.09 127	0.10 157	0.09 122	0.07 128	0.18 168	0.08 99	0.28 262	0.12 161	0.19 171	0.06 101	0.09 164	0.09 111	0.13 209	0.23 218	0.12 149	0.17 163	0.15 228	0.19 191	0.10 161	0.09 184	0.07 124	0.19 207	0.18 223	0.19 196	0.19 186

CIPLG	0.09 75	0.06 74	0.05 73	0.06 76	0.06 79	0.09 122	0.06 111	0.18 168	0.06 57	0.20 131	0.08 99	0.12 85	0.06 101	0.06 94	0.08 76	0.10 102	0.17 125	0.11 119	0.11 81	0.09 118	0.13 94	0.06 58	0.04 70	0.06 87	0.10 77	0.09 60	0.10 78	0.10 77

iRaft-Stereo_20w	0.13 152	0.07 97	0.05 73	0.12 173	0.12 188	0.12 165	0.09 158	0.16 123	0.10 154	0.28 262	0.09 117	0.19 171	0.04 53	0.10 179	0.09 111	0.11 147	0.24 233	0.11 119	0.15 138	0.13 203	0.20 211	0.08 92	0.09 184	0.06 87	0.17 172	0.13 124	0.20 208	0.25 226

IPLGR_C	0.09 75	0.06 74	0.05 73	0.06 76	0.06 79	0.09 122	0.06 111	0.18 168	0.06 57	0.20 131	0.08 99	0.12 85	0.07 126	0.06 94	0.08 76	0.10 102	0.17 125	0.11 119	0.11 81	0.09 118	0.13 94	0.06 58	0.04 70	0.06 87	0.10 77	0.09 60	0.10 78	0.10 77

ACRE	0.09 75	0.06 74	0.05 73	0.06 76	0.06 79	0.09 122	0.06 111	0.18 168	0.06 57	0.20 131	0.08 99	0.12 85	0.07 126	0.06 94	0.08 76	0.10 102	0.17 125	0.11 119	0.11 81	0.09 118	0.13 94	0.06 58	0.04 70	0.06 87	0.10 77	0.10 73	0.10 78	0.10 77

TRStereo	0.13 152	0.07 97	0.05 73	0.09 127	0.08 117	0.17 212	0.13 203	0.18 168	0.07 80	0.25 215	0.09 117	0.20 185	0.04 53	0.10 179	0.09 111	0.10 102	0.22 208	0.11 119	0.22 215	0.13 203	0.19 191	0.09 128	0.09 184	0.07 124	0.16 160	0.15 167	0.24 236	0.20 194

RAFT	0.06 38	0.03 23	0.05 73	0.03 25	0.02 8	0.03 27	0.02 17	0.07 51	0.04 21	0.04 24	0.06 60	0.07 48	0.05 74	0.01 2	0.06 30	0.06 24	0.07 31	0.05 21	0.05 17	0.04 20	0.06 27	0.07 75	0.01 2	0.04 40	0.13 112	0.14 149	0.13 116	0.15 128

CREStereo++_RVC	0.11 114	0.07 97	0.05 73	0.08 108	0.08 117	0.08 107	0.07 128	0.16 123	0.09 130	0.26 232	0.09 117	0.17 143	0.13 200	0.08 147	0.08 76	0.10 102	0.20 180	0.08 56	0.13 113	0.07 70	0.19 191	0.08 92	0.06 118	0.06 87	0.14 134	0.11 97	0.16 152	0.15 128
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
XX-Stereo	0.14 177	0.05 51	0.05 73	0.10 146	0.08 117	0.17 212	0.07 128	0.18 168	0.10 154	0.27 246	0.09 117	0.20 185	0.03 36	0.09 164	0.10 150	0.12 188	0.23 218	0.11 119	0.20 197	0.11 164	0.20 211	0.08 92	0.08 164	0.07 124	0.22 242	0.16 192	0.17 165	0.36 259

RAFT-Stereo + iAFF	0.08 69	0.06 74	0.05 73	0.05 54	0.04 37	0.04 39	0.04 68	0.14 109	0.07 80	0.21 141	0.04 24	0.12 85	0.04 53	0.03 37	0.07 47	0.09 73	0.09 49	0.06 32	0.10 73	0.05 38	0.11 61	0.05 40	0.03 48	0.05 62	0.12 101	0.09 60	0.09 72	0.09 62

AFF-stereo	0.06 38	0.05 51	0.05 73	0.05 54	0.04 37	0.04 39	0.03 38	0.11 75	0.06 57	0.16 88	0.04 24	0.08 52	0.03 36	0.02 19	0.06 30	0.08 56	0.08 37	0.05 21	0.09 62	0.04 20	0.09 47	0.05 40	0.02 23	0.04 40	0.10 77	0.08 53	0.07 51	0.07 49

YMNet	0.07 58	0.08 131	0.06 102	0.08 108	0.08 117	0.08 107	0.07 128	0.07 51	0.07 80	0.05 34	0.07 76	0.13 101	0.05 74	0.07 125	0.07 47	0.07 41	0.08 37	0.08 56	0.09 62	0.05 38	0.07 34	0.06 58	0.06 118	0.05 62	0.09 61	0.08 53	0.09 72	0.09 62

Reg-Stereo(zero)	0.11 114	0.08 131	0.06 102	0.08 108	0.07 95	0.10 145	0.07 128	0.17 134	0.10 154	0.25 215	0.09 117	0.20 185	0.06 101	0.07 125	0.09 111	0.11 147	0.19 164	0.10 102	0.15 138	0.09 118	0.15 128	0.08 92	0.07 140	0.07 124	0.13 112	0.13 124	0.18 184	0.17 154

HI	0.11 114	0.08 131	0.06 102	0.08 108	0.07 95	0.10 145	0.07 128	0.17 134	0.10 154	0.25 215	0.09 117	0.20 185	0.06 101	0.07 125	0.09 111	0.11 147	0.19 164	0.10 102	0.15 138	0.09 118	0.15 128	0.08 92	0.07 140	0.07 124	0.13 112	0.13 124	0.18 184	0.17 154

castereo	0.10 100	0.07 97	0.06 102	0.06 76	0.07 95	0.08 107	0.05 78	0.16 123	0.11 169	0.24 183	0.10 139	0.15 117	0.04 53	0.05 77	0.08 76	0.10 102	0.20 180	0.09 82	0.14 126	0.07 70	0.19 191	0.07 75	0.04 70	0.07 124	0.13 112	0.12 107	0.12 102	0.12 99

model_zeroshot	0.14 177	0.09 148	0.06 102	0.10 146	0.10 157	0.14 182	0.08 141	0.20 209	0.12 185	0.28 262	0.08 99	0.21 203	0.06 101	0.11 191	0.09 111	0.12 188	0.26 257	0.13 176	0.27 246	0.11 164	0.20 211	0.13 218	0.11 208	0.09 170	0.17 172	0.17 210	0.18 184	0.18 171

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 100	0.07 97	0.06 102	0.08 108	0.05 55	0.07 97	0.03 38	0.11 75	0.15 211	0.20 131	0.15 199	0.11 78	0.07 126	0.08 147	0.08 76	0.09 73	0.16 111	0.11 119	0.12 92	0.08 92	0.12 75	0.11 182	0.06 118	0.07 124	0.12 101	0.14 149	0.12 102	0.16 142

MIF-Stereo (partial)	0.06 38	0.05 51	0.06 102	0.05 54	0.04 37	0.05 63	0.03 38	0.08 57	0.07 80	0.07 49	0.04 24	0.05 33	0.06 101	0.04 61	0.08 76	0.08 56	0.11 63	0.08 56	0.08 47	0.05 38	0.09 47	0.05 40	0.02 23	0.06 87	0.10 77	0.08 53	0.07 51	0.08 55

RAFT-Test	0.13 152	0.07 97	0.06 102	0.09 127	0.11 174	0.13 174	0.09 158	0.17 134	0.11 169	0.27 246	0.10 139	0.20 185	0.05 74	0.12 210	0.10 150	0.11 147	0.23 218	0.12 149	0.21 208	0.14 214	0.21 232	0.11 182	0.06 118	0.08 147	0.17 172	0.15 167	0.17 165	0.17 154

iinet-f	0.10 100	0.09 148	0.06 102	0.08 108	0.06 79	0.09 122	0.06 111	0.09 64	0.07 80	0.18 110	0.11 150	0.10 66	0.10 169	0.06 94	0.08 76	0.09 73	0.14 90	0.09 82	0.18 178	0.09 118	0.11 61	0.06 58	0.05 97	0.06 87	0.11 92	0.10 73	0.15 142	0.12 99

CES	0.11 114	0.06 74	0.06 102	0.06 76	0.08 117	0.07 97	0.05 78	0.35 276	0.05 36	0.15 82	0.23 264	0.13 101	0.04 53	0.08 147	0.08 76	0.10 102	0.19 164	0.08 56	0.14 126	0.08 92	0.28 285	0.08 92	0.07 140	0.04 40	0.14 134	0.11 97	0.13 116	0.16 142

TestStereo1	0.09 75	0.07 97	0.06 102	0.04 38	0.05 55	0.06 79	0.06 111	0.07 51	0.07 80	0.09 56	0.07 76	0.11 78	0.14 215	0.04 61	0.09 111	0.10 102	0.11 63	0.09 82	0.09 62	0.08 92	0.13 94	0.12 201	0.02 23	0.04 40	0.15 147	0.13 124	0.16 152	0.20 194

TESTraft	0.09 75	0.06 74	0.06 102	0.04 38	0.04 37	0.05 63	0.06 111	0.09 64	0.08 99	0.09 56	0.08 99	0.12 85	0.13 200	0.03 37	0.09 111	0.10 102	0.11 63	0.09 82	0.08 47	0.07 70	0.13 94	0.12 201	0.02 23	0.05 62	0.14 134	0.12 107	0.14 129	0.20 194

RAFT_CTSACE	0.07 58	0.04 35	0.06 102	0.03 25	0.04 37	0.05 63	0.05 78	0.06 39	0.06 57	0.09 56	0.04 24	0.10 66	0.09 156	0.03 37	0.07 47	0.08 56	0.11 63	0.07 49	0.07 34	0.05 38	0.12 75	0.08 92	0.03 48	0.06 87	0.12 101	0.13 124	0.12 102	0.15 128

SA-5K	0.09 75	0.07 97	0.06 102	0.04 38	0.05 55	0.06 79	0.06 111	0.07 51	0.07 80	0.09 56	0.07 76	0.11 78	0.14 215	0.04 61	0.09 111	0.10 102	0.11 63	0.09 82	0.09 62	0.08 92	0.13 94	0.12 201	0.02 23	0.04 40	0.15 147	0.13 124	0.16 152	0.20 194

SA	0.10 100	0.07 97	0.06 102	0.06 76	0.05 55	0.08 107	0.04 68	0.12 80	0.05 36	0.16 88	0.07 76	0.16 137	0.03 36	0.04 61	0.09 111	0.09 73	0.13 76	0.11 119	0.12 92	0.09 118	0.14 110	0.10 161	0.03 48	0.06 87	0.16 160	0.14 149	0.13 116	0.20 194

MIPNet	0.11 114	0.09 148	0.06 102	0.07 97	0.08 117	0.07 97	0.05 78	0.17 134	0.06 57	0.23 167	0.07 76	0.15 117	0.08 144	0.05 77	0.09 111	0.10 102	0.17 125	0.11 119	0.20 197	0.12 185	0.13 94	0.10 161	0.05 97	0.07 124	0.15 147	0.13 124	0.11 92	0.13 107

s12784h	0.12 141	0.09 148	0.06 102	0.11 162	0.09 139	0.08 107	0.06 111	0.18 168	0.07 80	0.27 246	0.11 150	0.19 171	0.08 144	0.07 125	0.08 76	0.09 73	0.21 195	0.08 56	0.15 138	0.07 70	0.20 211	0.08 92	0.05 97	0.07 124	0.16 160	0.14 149	0.18 184	0.21 209

TANstereo	0.11 114	0.06 74	0.06 102	0.10 146	0.09 139	0.09 122	0.06 111	0.12 80	0.08 99	0.22 149	0.08 99	0.13 101	0.07 126	0.08 147	0.10 150	0.13 209	0.20 180	0.13 176	0.18 178	0.08 92	0.18 179	0.09 128	0.06 118	0.06 87	0.10 77	0.10 73	0.15 142	0.14 117

XX-TBD	0.11 114	0.06 74	0.06 102	0.10 146	0.09 139	0.09 122	0.06 111	0.12 80	0.08 99	0.22 149	0.08 99	0.13 101	0.07 126	0.08 147	0.10 150	0.13 209	0.20 180	0.13 176	0.18 178	0.08 92	0.18 179	0.09 128	0.06 118	0.06 87	0.10 77	0.10 73	0.15 142	0.14 117

raftrobust	0.10 100	0.08 131	0.06 102	0.08 108	0.07 95	0.05 63	0.04 68	0.14 109	0.06 57	0.25 215	0.07 76	0.12 85	0.05 74	0.05 77	0.08 76	0.09 73	0.18 144	0.11 119	0.11 81	0.09 118	0.17 166	0.08 92	0.05 97	0.05 62	0.13 112	0.12 107	0.10 78	0.10 77

RALCasStereoNet	0.09 75	0.08 131	0.06 102	0.09 127	0.07 95	0.06 79	0.05 78	0.12 80	0.05 36	0.18 110	0.07 76	0.12 85	0.05 74	0.04 61	0.09 111	0.10 102	0.18 144	0.12 149	0.13 113	0.08 92	0.15 128	0.08 92	0.05 97	0.06 87	0.12 101	0.09 60	0.10 78	0.08 55

RALAANet	0.09 75	0.08 131	0.06 102	0.07 97	0.05 55	0.08 107	0.05 78	0.10 71	0.07 80	0.12 67	0.09 117	0.10 66	0.06 101	0.03 37	0.08 76	0.09 73	0.13 76	0.11 119	0.15 138	0.08 92	0.12 75	0.07 75	0.04 70	0.06 87	0.11 92	0.10 73	0.11 92	0.11 87

HCRNet	0.11 114	0.17 238	0.06 102	0.22 238	0.08 117	0.15 194	0.08 141	0.13 99	0.04 21	0.46 301	0.12 161	0.24 227	0.07 126	0.07 125	0.08 76	0.06 24	0.14 90	0.08 56	0.20 197	0.08 92	0.09 47	0.05 40	0.11 208	0.06 87	0.06 31	0.05 23	0.05 30	0.08 55

CREStereo	0.11 114	0.08 131	0.06 102	0.08 108	0.08 117	0.07 97	0.05 78	0.18 168	0.05 36	0.26 232	0.08 99	0.18 159	0.06 101	0.08 147	0.08 76	0.10 102	0.22 208	0.09 82	0.13 113	0.08 92	0.20 211	0.09 128	0.06 118	0.05 62	0.11 92	0.13 124	0.17 165	0.15 128
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	0.11 114	0.10 161	0.06 102	0.12 173	0.09 139	0.07 97	0.06 111	0.18 168	0.06 57	0.28 262	0.06 60	0.18 159	0.04 53	0.07 125	0.09 111	0.11 147	0.19 164	0.09 82	0.14 126	0.08 92	0.17 166	0.09 128	0.07 140	0.05 62	0.13 112	0.12 107	0.17 165	0.15 128

MSMDNet	0.13 152	0.08 131	0.06 102	0.09 127	0.12 188	0.10 145	0.08 141	0.17 134	0.11 169	0.27 246	0.09 117	0.20 185	0.06 101	0.12 210	0.10 150	0.11 147	0.24 233	0.12 149	0.19 191	0.16 240	0.21 232	0.11 182	0.07 140	0.08 147	0.17 172	0.14 149	0.17 165	0.18 171

GANet	0.06 38	0.07 97	0.06 102	0.06 76	0.06 79	0.07 97	0.06 111	0.07 51	0.05 36	0.06 40	0.07 76	0.05 33	0.04 53	0.04 61	0.07 47	0.08 56	0.08 37	0.10 102	0.07 34	0.05 38	0.07 34	0.05 40	0.05 97	0.05 62	0.08 52	0.07 47	0.06 44	0.06 46

AANet_RVC	0.06 38	0.05 51	0.06 102	0.05 54	0.06 79	0.04 39	0.05 78	0.05 33	0.06 57	0.05 34	0.06 60	0.05 33	0.04 53	0.04 61	0.07 47	0.07 41	0.08 37	0.08 56	0.07 34	0.07 70	0.07 34	0.06 58	0.05 97	0.05 62	0.07 42	0.09 60	0.06 44	0.08 55

HITNet	0.09 75	0.07 97	0.06 102	0.08 108	0.08 117	0.08 107	0.05 78	0.11 75	0.07 80	0.19 123	0.08 99	0.12 85	0.06 101	0.07 125	0.08 76	0.08 56	0.13 76	0.11 119	0.10 73	0.06 54	0.10 55	0.09 128	0.06 118	0.06 87	0.12 101	0.11 97	0.16 152	0.13 107
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
coex_refinement	0.10 100	0.10 161	0.07 131	0.09 127	0.08 117	0.09 122	0.06 111	0.17 134	0.10 154	0.20 131	0.11 150	0.11 78	0.07 126	0.07 125	0.11 187	0.14 230	0.15 97	0.11 119	0.12 92	0.06 54	0.12 75	0.08 92	0.06 118	0.07 124	0.12 101	0.12 107	0.11 92	0.13 107

EKT-Stereo	0.15 197	0.10 161	0.07 131	0.13 185	0.12 188	0.16 203	0.17 228	0.18 168	0.11 169	0.26 232	0.17 219	0.17 143	0.07 126	0.11 191	0.09 111	0.11 147	0.24 233	0.15 215	0.23 225	0.12 185	0.24 266	0.10 161	0.07 140	0.08 147	0.20 219	0.15 167	0.17 165	0.18 171

IER	0.09 75	0.07 97	0.07 131	0.09 127	0.07 95	0.08 107	0.06 111	0.12 80	0.07 80	0.14 75	0.11 150	0.10 66	0.07 126	0.06 94	0.08 76	0.09 73	0.15 97	0.11 119	0.11 81	0.07 70	0.11 61	0.07 75	0.06 118	0.06 87	0.10 77	0.10 73	0.11 92	0.14 117

RAFT+CT+SA	0.09 75	0.05 51	0.07 131	0.05 54	0.05 55	0.04 39	0.05 78	0.13 99	0.08 99	0.08 52	0.07 76	0.15 117	0.13 200	0.04 61	0.10 150	0.10 102	0.09 49	0.08 56	0.08 47	0.06 54	0.12 75	0.11 182	0.02 23	0.06 87	0.13 112	0.12 107	0.11 92	0.17 154

test_5	0.08 69	0.05 51	0.07 131	0.04 38	0.04 37	0.04 39	0.04 68	0.09 64	0.05 36	0.05 34	0.07 76	0.12 85	0.12 187	0.02 19	0.07 47	0.09 73	0.07 31	0.07 49	0.08 47	0.06 54	0.10 55	0.09 128	0.02 23	0.07 124	0.10 77	0.13 124	0.13 116	0.18 171

Sa-1000	0.10 100	0.07 97	0.07 131	0.07 97	0.05 55	0.09 122	0.03 38	0.12 80	0.06 57	0.18 110	0.08 99	0.19 171	0.05 74	0.05 77	0.10 150	0.10 102	0.16 111	0.12 149	0.14 126	0.09 118	0.16 145	0.10 161	0.04 70	0.05 62	0.19 207	0.15 167	0.13 116	0.20 194

test_4	0.09 75	0.05 51	0.07 131	0.05 54	0.06 79	0.03 27	0.02 17	0.11 75	0.09 130	0.17 98	0.06 60	0.09 58	0.06 101	0.03 37	0.09 111	0.09 73	0.15 97	0.08 56	0.10 73	0.07 70	0.16 145	0.08 92	0.02 23	0.07 124	0.09 61	0.15 167	0.12 102	0.18 171

dd	0.14 177	0.12 188	0.07 131	0.25 251	0.10 157	0.19 231	0.09 158	0.17 134	0.08 99	0.17 98	0.08 99	0.33 243	0.08 144	0.06 94	0.10 150	0.11 147	0.24 233	0.11 119	0.25 236	0.09 118	0.15 128	0.09 128	0.06 118	0.09 170	0.17 172	0.13 124	0.18 184	0.15 128

IPLG	0.09 75	0.07 97	0.07 131	0.07 97	0.07 95	0.06 79	0.05 78	0.15 114	0.06 57	0.22 149	0.06 60	0.15 117	0.05 74	0.04 61	0.08 76	0.10 102	0.16 111	0.10 102	0.14 126	0.09 118	0.13 94	0.08 92	0.04 70	0.07 124	0.13 112	0.11 97	0.11 92	0.08 55

test_3	0.11 114	0.07 97	0.07 131	0.06 76	0.08 117	0.05 63	0.05 78	0.17 134	0.09 130	0.24 183	0.09 117	0.21 203	0.11 179	0.06 94	0.13 223	0.13 209	0.20 180	0.09 82	0.14 126	0.10 144	0.18 179	0.08 92	0.04 70	0.08 147	0.13 112	0.15 167	0.13 116	0.14 117

cross-raft	0.14 177	0.08 131	0.07 131	0.08 108	0.10 157	0.12 165	0.08 141	0.17 134	0.13 194	0.27 246	0.11 150	0.21 203	0.05 74	0.11 191	0.13 223	0.14 230	0.22 208	0.11 119	0.23 225	0.13 203	0.23 259	0.09 128	0.06 118	0.08 147	0.22 242	0.17 210	0.14 129	0.15 128

test-1	0.14 177	0.06 74	0.07 131	0.11 162	0.10 157	0.18 220	0.14 209	0.19 191	0.13 194	0.28 262	0.10 139	0.19 171	0.11 179	0.12 210	0.12 203	0.13 209	0.22 208	0.12 149	0.22 215	0.10 144	0.24 266	0.08 92	0.09 184	0.08 147	0.21 232	0.18 223	0.15 142	0.17 154

LMCR-Stereo	0.13 152	0.09 148	0.07 131	0.11 162	0.08 117	0.11 156	0.09 158	0.18 168	0.09 130	0.19 123	0.14 186	0.19 171	0.14 215	0.10 179	0.09 111	0.11 147	0.20 180	0.13 176	0.19 191	0.10 144	0.18 179	0.10 161	0.08 164	0.08 147	0.15 147	0.13 124	0.18 184	0.17 154

rafts_anoy	0.09 75	0.08 131	0.07 131	0.07 97	0.07 95	0.06 79	0.05 78	0.13 99	0.05 36	0.17 98	0.09 117	0.12 85	0.05 74	0.03 37	0.09 111	0.10 102	0.15 97	0.12 149	0.13 113	0.07 70	0.14 110	0.08 92	0.03 48	0.06 87	0.11 92	0.10 73	0.09 72	0.11 87

GES	0.14 177	0.11 175	0.07 131	0.09 127	0.11 174	0.15 194	0.09 158	0.20 209	0.09 130	0.23 167	0.12 161	0.17 143	0.11 179	0.14 229	0.10 150	0.10 102	0.23 218	0.14 201	0.24 231	0.14 214	0.17 166	0.17 249	0.11 208	0.09 170	0.15 147	0.14 149	0.21 222	0.20 194

GMStereo	0.12 141	0.12 188	0.07 131	0.11 162	0.11 174	0.13 174	0.09 158	0.17 134	0.10 154	0.17 98	0.13 173	0.21 203	0.11 179	0.07 125	0.10 150	0.09 73	0.17 125	0.10 102	0.17 163	0.12 185	0.14 110	0.09 128	0.07 140	0.09 170	0.14 134	0.13 124	0.15 142	0.12 99
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DMCA	0.07 58	0.05 51	0.07 131	0.06 76	0.06 79	0.05 63	0.07 128	0.09 64	0.06 57	0.06 40	0.09 117	0.07 48	0.06 101	0.06 94	0.07 47	0.08 56	0.11 63	0.10 102	0.08 47	0.07 70	0.09 47	0.05 40	0.06 118	0.05 62	0.08 52	0.10 73	0.05 30	0.07 49

R-Stereo Train	0.13 152	0.07 97	0.07 131	0.09 127	0.10 157	0.15 194	0.05 78	0.16 123	0.12 185	0.28 262	0.12 161	0.20 185	0.08 144	0.11 191	0.09 111	0.11 147	0.24 233	0.12 149	0.16 154	0.11 164	0.21 232	0.11 182	0.08 164	0.07 124	0.15 147	0.15 167	0.16 152	0.15 128

RAFT-Stereo	0.13 152	0.07 97	0.07 131	0.09 127	0.10 157	0.15 194	0.05 78	0.16 123	0.12 185	0.28 262	0.12 161	0.20 185	0.08 144	0.11 191	0.09 111	0.11 147	0.24 233	0.12 149	0.16 154	0.11 164	0.21 232	0.11 182	0.08 164	0.07 124	0.15 147	0.15 167	0.16 152	0.15 128
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CVANet_RVC	0.07 58	0.07 97	0.07 131	0.08 108	0.06 79	0.07 97	0.05 78	0.06 39	0.05 36	0.06 40	0.09 117	0.05 33	0.04 53	0.04 61	0.08 76	0.08 56	0.08 37	0.08 56	0.08 47	0.06 54	0.08 43	0.05 40	0.04 70	0.05 62	0.08 52	0.07 47	0.07 51	0.09 62

iResNetv2_ROB	0.12 141	0.08 131	0.07 131	0.12 173	0.09 139	0.12 165	0.08 141	0.17 134	0.08 99	0.22 149	0.12 161	0.20 185	0.15 223	0.06 94	0.08 76	0.08 56	0.16 111	0.11 119	0.17 163	0.10 144	0.14 110	0.09 128	0.09 184	0.10 186	0.14 134	0.12 107	0.19 196	0.12 99

iResNet_ROB	0.11 114	0.08 131	0.07 131	0.11 162	0.08 117	0.12 165	0.07 128	0.15 114	0.08 99	0.23 167	0.10 139	0.15 117	0.15 223	0.06 94	0.07 47	0.09 73	0.17 125	0.12 149	0.13 113	0.09 118	0.14 110	0.09 128	0.07 140	0.08 147	0.14 134	0.12 107	0.15 142	0.15 128

S2M2_XL	0.11 114	0.07 97	0.08 153	0.07 97	0.07 95	0.10 145	0.08 141	0.18 168	0.06 57	0.21 141	0.09 117	0.22 216	0.05 74	0.06 94	0.08 76	0.10 102	0.20 180	0.09 82	0.17 163	0.09 118	0.20 211	0.08 92	0.08 164	0.06 87	0.11 92	0.09 60	0.14 129	0.16 142

G2L-Stereo	0.11 114	0.10 161	0.08 153	0.09 127	0.09 139	0.08 107	0.07 128	0.17 134	0.08 99	0.22 149	0.09 117	0.16 137	0.13 200	0.07 125	0.08 76	0.11 147	0.16 111	0.11 119	0.11 81	0.09 118	0.14 110	0.09 128	0.09 184	0.07 124	0.13 112	0.14 149	0.14 129	0.11 87

AE-Stereo	0.12 141	0.09 148	0.08 153	0.11 162	0.09 139	0.08 107	0.05 78	0.17 134	0.14 203	0.24 183	0.09 117	0.19 171	0.10 169	0.07 125	0.10 150	0.12 188	0.24 233	0.13 176	0.16 154	0.11 164	0.18 179	0.09 128	0.05 97	0.09 170	0.13 112	0.14 149	0.15 142	0.15 128

LoS	0.15 197	0.10 161	0.08 153	0.10 146	0.11 174	0.09 122	0.07 128	0.50 297	0.05 36	0.32 280	0.36 292	0.36 249	0.06 101	0.09 164	0.09 111	0.10 102	0.20 180	0.09 82	0.14 126	0.11 164	0.21 232	0.09 128	0.07 140	0.07 124	0.17 172	0.11 97	0.20 208	0.21 209
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ADLNet	0.12 141	0.11 175	0.08 153	0.12 173	0.10 157	0.16 203	0.12 198	0.14 109	0.07 80	0.13 72	0.10 139	0.25 228	0.10 169	0.28 273	0.09 111	0.10 102	0.17 125	0.09 82	0.13 113	0.09 118	0.11 61	0.08 92	0.13 226	0.06 87	0.13 112	0.12 107	0.12 102	0.14 117

UNet	0.10 100	0.09 148	0.08 153	0.10 146	0.08 117	0.09 122	0.08 141	0.15 114	0.08 99	0.17 98	0.09 117	0.13 101	0.09 156	0.07 125	0.09 111	0.10 102	0.16 111	0.13 176	0.12 92	0.08 92	0.11 61	0.09 128	0.08 164	0.09 170	0.11 92	0.13 124	0.10 78	0.11 87

UPFNet	0.09 75	0.08 131	0.08 153	0.09 127	0.07 95	0.09 122	0.06 111	0.12 80	0.09 130	0.14 75	0.09 117	0.12 85	0.06 101	0.07 125	0.08 76	0.10 102	0.13 76	0.11 119	0.10 73	0.07 70	0.09 47	0.07 75	0.06 118	0.06 87	0.09 61	0.10 73	0.10 78	0.10 77

HGLStereo	0.11 114	0.10 161	0.08 153	0.09 127	0.10 157	0.09 122	0.06 111	0.14 109	0.08 99	0.18 110	0.15 199	0.09 58	0.06 101	0.08 147	0.09 111	0.10 102	0.17 125	0.13 176	0.14 126	0.10 144	0.11 61	0.09 128	0.08 164	0.08 147	0.13 112	0.12 107	0.10 78	0.11 87

BEATNet_4x	0.11 114	0.10 161	0.08 153	0.09 127	0.09 139	0.09 122	0.08 141	0.12 80	0.08 99	0.21 141	0.09 117	0.15 117	0.09 156	0.07 125	0.10 150	0.09 73	0.13 76	0.13 176	0.11 81	0.08 92	0.13 94	0.11 182	0.08 164	0.07 124	0.13 112	0.13 124	0.18 184	0.18 171

ADCP+	0.11 114	0.10 161	0.08 153	0.09 127	0.07 95	0.09 122	0.08 141	0.13 99	0.11 169	0.16 88	0.12 161	0.18 159	0.08 144	0.07 125	0.10 150	0.09 73	0.16 111	0.11 119	0.14 126	0.09 118	0.12 75	0.09 128	0.08 164	0.08 147	0.11 92	0.15 167	0.11 92	0.11 87

CFNet	0.12 141	0.11 175	0.08 153	0.14 192	0.12 188	0.11 156	0.09 158	0.19 191	0.10 154	0.18 110	0.12 161	0.25 228	0.10 169	0.08 147	0.08 76	0.09 73	0.17 125	0.12 149	0.12 92	0.09 118	0.11 61	0.08 92	0.06 118	0.09 170	0.15 147	0.12 107	0.13 116	0.13 107

DISCO	0.10 100	0.10 161	0.08 153	0.10 146	0.09 139	0.11 156	0.09 158	0.10 71	0.08 99	0.15 82	0.10 139	0.12 85	0.07 126	0.06 94	0.09 111	0.11 147	0.15 97	0.10 102	0.14 126	0.10 144	0.12 75	0.10 161	0.06 118	0.09 170	0.14 134	0.11 97	0.13 116	0.11 87

S2M2	0.13 152	0.10 161	0.09 165	0.12 173	0.08 117	0.13 174	0.10 175	0.16 123	0.08 99	0.21 141	0.07 76	0.17 143	0.03 36	0.17 242	0.11 187	0.09 73	0.22 208	0.12 149	0.16 154	0.11 164	0.18 179	0.09 128	0.12 219	0.08 147	0.13 112	0.12 107	0.15 142	0.20 194

raft_robust	0.12 141	0.09 148	0.09 165	0.11 162	0.06 79	0.09 122	0.06 111	0.15 114	0.08 99	0.23 167	0.07 76	0.20 185	0.11 179	0.09 164	0.11 187	0.12 188	0.16 111	0.12 149	0.13 113	0.10 144	0.15 128	0.11 182	0.03 48	0.07 124	0.18 193	0.16 192	0.15 142	0.14 117

UDGNet	0.15 197	0.13 201	0.09 165	0.18 221	0.17 229	0.16 203	0.19 238	0.15 114	0.11 169	0.16 88	0.14 186	0.15 117	0.05 74	0.45 287	0.09 111	0.10 102	0.17 125	0.12 149	0.14 126	0.09 118	0.17 166	0.09 128	0.28 288	0.07 124	0.17 172	0.15 167	0.12 102	0.13 107

DAS	0.19 228	0.11 175	0.09 165	0.24 248	0.19 243	0.18 220	0.20 240	0.23 237	0.18 232	0.24 183	0.14 186	0.38 252	0.21 241	0.09 164	0.12 203	0.11 147	0.25 249	0.16 226	0.22 215	0.15 228	0.20 211	0.14 225	0.18 245	0.13 224	0.19 207	0.17 210	0.23 228	0.29 240

SepStereo	0.19 228	0.11 175	0.09 165	0.24 248	0.19 243	0.18 220	0.20 240	0.23 237	0.18 232	0.24 183	0.14 186	0.38 252	0.21 241	0.09 164	0.12 203	0.11 147	0.25 249	0.16 226	0.22 215	0.15 228	0.20 211	0.14 225	0.18 245	0.13 224	0.19 207	0.17 210	0.23 228	0.29 240

IPLGR	0.12 141	0.09 148	0.09 165	0.09 127	0.10 157	0.09 122	0.07 128	0.18 168	0.09 130	0.22 149	0.10 139	0.15 117	0.07 126	0.06 94	0.09 111	0.11 147	0.17 125	0.11 119	0.20 197	0.12 185	0.15 128	0.08 92	0.04 70	0.08 147	0.16 160	0.13 124	0.14 129	0.16 142

GMOStereo	0.11 114	0.07 97	0.09 165	0.06 76	0.05 55	0.06 79	0.05 78	0.17 134	0.09 130	0.24 183	0.07 76	0.17 143	0.09 156	0.05 77	0.10 150	0.11 147	0.17 125	0.08 56	0.12 92	0.08 92	0.19 191	0.08 92	0.03 48	0.06 87	0.18 193	0.16 192	0.14 129	0.17 154

error version	0.11 114	0.07 97	0.09 165	0.06 76	0.05 55	0.06 79	0.05 78	0.17 134	0.09 130	0.24 183	0.07 76	0.17 143	0.09 156	0.05 77	0.10 150	0.11 147	0.17 125	0.08 56	0.12 92	0.08 92	0.19 191	0.08 92	0.03 48	0.06 87	0.18 193	0.16 192	0.14 129	0.17 154

test-v	0.11 114	0.07 97	0.09 165	0.06 76	0.05 55	0.06 79	0.05 78	0.17 134	0.09 130	0.24 183	0.07 76	0.17 143	0.09 156	0.05 77	0.10 150	0.11 147	0.17 125	0.08 56	0.12 92	0.08 92	0.19 191	0.08 92	0.03 48	0.06 87	0.18 193	0.16 192	0.14 129	0.17 154

GANet-ADL	0.15 197	0.12 188	0.09 165	0.14 192	0.12 188	0.16 203	0.12 198	0.20 209	0.10 154	0.25 215	0.15 199	0.22 216	0.12 187	0.21 259	0.09 111	0.11 147	0.25 249	0.14 201	0.20 197	0.14 214	0.19 191	0.09 128	0.08 164	0.10 186	0.17 172	0.15 167	0.20 208	0.17 154

test-2	0.11 114	0.07 97	0.09 165	0.06 76	0.05 55	0.06 79	0.05 78	0.17 134	0.09 130	0.24 183	0.07 76	0.17 143	0.09 156	0.05 77	0.10 150	0.11 147	0.17 125	0.08 56	0.12 92	0.08 92	0.19 191	0.08 92	0.03 48	0.06 87	0.18 193	0.16 192	0.14 129	0.17 154

sCroCo_RVC	0.14 177	0.09 148	0.09 165	0.08 108	0.07 95	0.10 145	0.07 128	0.19 191	0.14 203	0.18 110	0.12 161	0.13 101	0.14 215	0.06 94	0.13 223	0.15 247	0.22 208	0.15 215	0.22 215	0.13 203	0.21 232	0.16 245	0.06 118	0.12 214	0.17 172	0.16 192	0.17 165	0.17 154

DSFCA	0.11 114	0.13 201	0.09 165	0.10 146	0.08 117	0.11 156	0.11 188	0.12 80	0.09 130	0.12 67	0.13 173	0.14 112	0.07 126	0.05 77	0.09 111	0.11 147	0.15 97	0.13 176	0.16 154	0.10 144	0.13 94	0.12 201	0.07 140	0.09 170	0.12 101	0.13 124	0.10 78	0.13 107

ADCRef	0.13 152	0.10 161	0.09 165	0.10 146	0.08 117	0.09 122	0.08 141	0.17 134	0.14 203	0.21 141	0.15 199	0.15 117	0.13 200	0.05 77	0.10 150	0.11 147	0.16 111	0.14 201	0.19 191	0.12 185	0.15 128	0.12 201	0.09 184	0.11 198	0.13 112	0.18 223	0.13 116	0.18 171

RASNet	0.11 114	0.10 161	0.09 165	0.10 146	0.07 95	0.08 107	0.08 141	0.19 191	0.09 130	0.17 98	0.10 139	0.13 101	0.08 144	0.06 94	0.08 76	0.10 102	0.15 97	0.09 82	0.12 92	0.06 54	0.15 128	0.09 128	0.05 97	0.10 186	0.13 112	0.11 97	0.17 165	0.17 154

MLCV	0.14 177	0.11 175	0.09 165	0.16 208	0.12 188	0.14 182	0.11 188	0.21 220	0.10 154	0.24 183	0.13 173	0.21 203	0.14 215	0.08 147	0.09 111	0.10 102	0.19 164	0.11 119	0.19 191	0.09 118	0.17 166	0.08 92	0.10 198	0.09 170	0.16 160	0.13 124	0.16 152	0.19 186

HSM	0.14 177	0.12 188	0.09 165	0.14 192	0.13 200	0.12 165	0.10 175	0.18 168	0.10 154	0.23 167	0.15 199	0.18 159	0.14 215	0.08 147	0.10 150	0.10 102	0.21 195	0.12 149	0.17 163	0.12 185	0.18 179	0.10 161	0.07 140	0.08 147	0.17 172	0.15 167	0.17 165	0.18 171

iResNet	0.16 214	0.11 175	0.09 165	0.15 204	0.13 200	0.17 212	0.12 198	0.21 220	0.14 203	0.25 215	0.13 173	0.35 247	0.32 272	0.08 147	0.10 150	0.11 147	0.20 180	0.12 149	0.25 236	0.14 214	0.18 179	0.11 182	0.12 219	0.13 224	0.18 193	0.14 149	0.20 208	0.18 171

PWCDC_ROB	0.13 152	0.06 74	0.09 165	0.07 97	0.13 200	0.08 107	0.13 203	0.06 39	0.24 261	0.09 56	0.15 199	0.09 58	0.43 287	0.26 267	0.10 150	0.10 102	0.09 49	0.12 149	0.08 47	0.11 164	0.08 43	0.11 182	0.19 250	0.13 224	0.07 42	0.13 124	0.08 57	0.18 171

MyStereo04	0.14 177	0.12 188	0.10 184	0.08 108	0.09 139	0.10 145	0.08 141	0.22 229	0.19 240	0.24 183	0.16 210	0.23 219	0.11 179	0.04 61	0.10 150	0.11 147	0.17 125	0.12 149	0.21 208	0.12 185	0.16 145	0.11 182	0.06 118	0.11 198	0.21 232	0.12 107	0.16 152	0.15 128

CASS	0.15 197	0.12 188	0.10 184	0.14 192	0.12 188	0.16 203	0.10 175	0.19 191	0.15 211	0.26 232	0.12 161	0.20 185	0.12 187	0.09 164	0.11 187	0.12 188	0.23 218	0.12 149	0.23 225	0.09 118	0.19 191	0.10 161	0.07 140	0.09 170	0.23 249	0.14 149	0.19 196	0.22 212
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AACVNet	0.14 177	0.13 201	0.10 184	0.13 185	0.13 200	0.14 182	0.10 175	0.19 191	0.11 169	0.22 149	0.17 219	0.13 101	0.10 169	0.09 164	0.11 187	0.11 147	0.21 195	0.13 176	0.17 163	0.12 185	0.16 145	0.11 182	0.11 208	0.11 198	0.17 172	0.13 124	0.14 129	0.16 142

GEStereo_RVC	0.14 177	0.13 201	0.10 184	0.11 162	0.12 188	0.12 165	0.11 188	0.18 168	0.13 194	0.24 183	0.16 210	0.18 159	0.10 169	0.06 94	0.12 203	0.11 147	0.20 180	0.17 239	0.23 225	0.13 203	0.15 128	0.13 218	0.07 140	0.11 198	0.20 219	0.14 149	0.13 116	0.19 186

TestStereo	0.13 152	0.12 188	0.10 184	0.11 162	0.08 117	0.11 156	0.10 175	0.18 168	0.11 169	0.24 183	0.13 173	0.20 185	0.08 144	0.06 94	0.11 187	0.10 102	0.20 180	0.11 119	0.20 197	0.10 144	0.21 232	0.10 161	0.06 118	0.12 214	0.19 207	0.11 97	0.12 102	0.13 107

sAnonymous2	0.14 177	0.09 148	0.10 184	0.10 146	0.09 139	0.09 122	0.11 188	0.22 229	0.11 169	0.23 167	0.16 210	0.15 117	0.10 169	0.06 94	0.12 203	0.13 209	0.18 144	0.15 215	0.21 208	0.14 214	0.16 145	0.14 225	0.04 70	0.10 186	0.17 172	0.17 210	0.17 165	0.16 142

CroCo_RVC	0.14 177	0.09 148	0.10 184	0.10 146	0.09 139	0.09 122	0.11 188	0.22 229	0.11 169	0.23 167	0.16 210	0.15 117	0.10 169	0.06 94	0.12 203	0.13 209	0.18 144	0.15 215	0.21 208	0.14 214	0.16 145	0.14 225	0.04 70	0.10 186	0.17 172	0.17 210	0.17 165	0.16 142

FADNet-RVC	0.14 177	0.13 201	0.10 184	0.18 221	0.11 174	0.14 182	0.09 158	0.21 220	0.09 130	0.19 123	0.17 219	0.17 143	0.12 187	0.11 191	0.14 238	0.15 247	0.18 144	0.13 176	0.18 178	0.15 228	0.12 75	0.12 201	0.12 219	0.11 198	0.20 219	0.16 192	0.14 129	0.14 117

FADNet	0.16 214	0.15 222	0.10 184	0.20 232	0.10 157	0.19 231	0.13 203	0.20 209	0.13 194	0.22 149	0.24 267	0.17 143	0.14 215	0.12 210	0.17 259	0.16 255	0.16 111	0.14 201	0.23 225	0.20 260	0.16 145	0.12 201	0.11 208	0.11 198	0.21 232	0.18 223	0.16 152	0.15 128

RTSC	0.14 177	0.11 175	0.10 184	0.12 173	0.11 174	0.12 165	0.10 175	0.16 123	0.13 194	0.18 110	0.13 173	0.15 117	0.13 200	0.08 147	0.11 187	0.13 209	0.20 180	0.13 176	0.21 208	0.12 185	0.16 145	0.12 201	0.07 140	0.10 186	0.16 160	0.16 192	0.21 222	0.32 252

DeepPrunerF	0.11 114	0.10 161	0.10 184	0.13 185	0.13 200	0.09 122	0.09 158	0.15 114	0.11 169	0.12 67	0.14 186	0.10 66	0.09 156	0.07 125	0.12 203	0.11 147	0.11 63	0.13 176	0.13 113	0.11 164	0.13 94	0.08 92	0.08 164	0.08 147	0.17 172	0.14 149	0.11 92	0.14 117

HSM-Net_RVC	0.15 197	0.12 188	0.10 184	0.17 216	0.13 200	0.14 182	0.10 175	0.18 168	0.14 203	0.25 215	0.18 233	0.28 233	0.16 228	0.11 191	0.11 187	0.11 147	0.19 164	0.13 176	0.16 154	0.11 164	0.17 166	0.11 182	0.08 164	0.11 198	0.19 207	0.16 192	0.23 228	0.24 220
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.13 152	0.12 188	0.10 184	0.14 192	0.11 174	0.14 182	0.09 158	0.17 134	0.09 130	0.19 123	0.13 173	0.21 203	0.09 156	0.09 164	0.10 150	0.13 209	0.18 144	0.13 176	0.15 138	0.11 164	0.16 145	0.08 92	0.06 118	0.09 170	0.15 147	0.12 107	0.16 152	0.17 154

DCVSM-stereo	0.20 236	0.15 222	0.11 197	0.24 248	0.18 236	0.26 258	0.21 251	0.23 237	0.16 216	0.24 183	0.19 242	0.49 265	0.27 260	0.13 223	0.10 150	0.12 188	0.24 233	0.16 226	0.24 231	0.15 228	0.19 191	0.14 225	0.22 257	0.11 198	0.18 193	0.15 167	0.24 236	0.28 238

ITSA-stereo	0.18 222	0.14 214	0.11 197	0.26 253	0.16 221	0.18 220	0.16 219	0.25 247	0.17 226	0.25 215	0.17 219	0.33 243	0.24 249	0.16 240	0.11 187	0.11 147	0.21 195	0.15 215	0.22 215	0.10 144	0.19 191	0.11 182	0.15 233	0.11 198	0.22 242	0.15 167	0.20 208	0.23 216

dad	0.18 222	0.16 230	0.11 197	0.36 265	0.16 221	0.24 255	0.21 251	0.24 243	0.09 130	0.22 149	0.11 150	0.38 252	0.11 179	0.08 147	0.12 203	0.10 102	0.27 268	0.12 149	0.29 252	0.10 144	0.19 191	0.12 201	0.08 164	0.13 224	0.18 193	0.14 149	0.31 259	0.22 212

GwcNet-ADL	0.17 217	0.12 188	0.11 197	0.19 228	0.14 210	0.17 212	0.14 209	0.21 220	0.14 203	0.24 183	0.17 219	0.32 242	0.16 228	0.19 252	0.11 187	0.14 230	0.22 208	0.15 215	0.23 225	0.13 203	0.18 179	0.11 182	0.05 97	0.10 186	0.18 193	0.15 167	0.19 196	0.21 209

Anonymous3	0.18 222	0.15 222	0.11 197	0.15 204	0.10 157	0.14 182	0.11 188	0.22 229	0.19 240	0.27 246	0.15 199	0.27 231	0.12 187	0.13 223	0.25 278	0.17 262	0.23 218	0.18 250	0.26 241	0.17 245	0.24 266	0.20 270	0.09 184	0.10 186	0.21 232	0.20 240	0.22 226	0.20 194

CFNet_pseudo	0.13 152	0.11 175	0.11 197	0.14 192	0.11 174	0.12 165	0.11 188	0.19 191	0.12 185	0.24 183	0.14 186	0.16 137	0.15 223	0.08 147	0.09 111	0.10 102	0.16 111	0.13 176	0.13 113	0.08 92	0.15 128	0.08 92	0.08 164	0.09 170	0.15 147	0.14 149	0.19 196	0.20 194

APVNet	0.15 197	0.13 201	0.11 197	0.14 192	0.16 221	0.14 182	0.13 203	0.19 191	0.11 169	0.14 75	0.13 173	0.17 143	0.09 156	0.16 240	0.15 248	0.15 247	0.21 195	0.14 201	0.22 215	0.15 228	0.15 128	0.12 201	0.07 140	0.12 214	0.16 160	0.15 167	0.19 196	0.17 154

DMCA-RVC	0.10 100	0.08 131	0.11 197	0.08 108	0.09 139	0.08 107	0.08 141	0.12 80	0.09 130	0.13 72	0.13 173	0.13 101	0.07 126	0.06 94	0.13 223	0.12 188	0.14 90	0.13 176	0.11 81	0.10 144	0.12 75	0.09 128	0.07 140	0.09 170	0.10 77	0.10 73	0.10 78	0.11 87

ADCL	0.14 177	0.12 188	0.11 197	0.13 185	0.11 174	0.14 182	0.10 175	0.17 134	0.15 211	0.22 149	0.16 210	0.21 203	0.12 187	0.09 164	0.10 150	0.11 147	0.16 111	0.13 176	0.17 163	0.12 185	0.18 179	0.13 218	0.11 208	0.11 198	0.16 160	0.15 167	0.16 152	0.16 142

ccs_rob	0.20 236	0.15 222	0.11 197	0.26 253	0.16 221	0.26 258	0.20 240	0.22 229	0.16 216	0.25 215	0.24 267	0.57 274	0.24 249	0.17 242	0.12 203	0.13 209	0.23 218	0.15 215	0.21 208	0.15 228	0.21 232	0.11 182	0.12 219	0.11 198	0.20 219	0.16 192	0.18 184	0.24 220

NVstereo2D	0.15 197	0.11 175	0.11 197	0.19 228	0.14 210	0.21 246	0.24 260	0.13 99	0.11 169	0.16 88	0.14 186	0.10 66	0.07 126	0.39 286	0.11 187	0.11 147	0.21 195	0.14 201	0.15 138	0.10 144	0.12 75	0.08 92	0.24 266	0.08 147	0.14 134	0.12 107	0.14 129	0.12 99

DeepPruner_ROB	0.14 177	0.13 201	0.11 197	0.12 173	0.11 174	0.10 145	0.09 158	0.17 134	0.12 185	0.21 141	0.18 233	0.15 117	0.13 200	0.08 147	0.12 203	0.11 147	0.19 164	0.15 215	0.19 191	0.11 164	0.17 166	0.14 225	0.10 198	0.11 198	0.17 172	0.16 192	0.17 165	0.19 186

DLCB_ROB	0.13 152	0.12 188	0.11 197	0.10 146	0.10 157	0.10 145	0.09 158	0.16 123	0.11 169	0.18 110	0.17 219	0.19 171	0.13 200	0.11 191	0.11 187	0.10 102	0.17 125	0.13 176	0.13 113	0.10 144	0.17 166	0.10 161	0.09 184	0.12 214	0.27 261	0.16 192	0.16 152	0.13 107

DN-CSS_ROB	0.11 114	0.09 148	0.11 197	0.08 108	0.09 139	0.08 107	0.08 141	0.16 123	0.10 154	0.23 167	0.17 219	0.18 159	0.14 215	0.05 77	0.08 76	0.09 73	0.13 76	0.10 102	0.18 178	0.09 118	0.11 61	0.08 92	0.07 140	0.08 147	0.13 112	0.10 73	0.12 102	0.10 77

pmcnn	0.19 228	0.14 214	0.11 197	0.18 221	0.13 200	0.19 231	0.16 219	0.20 209	0.18 232	0.26 232	0.14 186	0.35 247	0.25 252	0.09 164	0.09 111	0.11 147	0.25 249	0.14 201	0.24 231	0.14 214	0.22 248	0.14 225	0.11 208	0.11 198	0.21 232	0.18 223	0.39 277	0.45 278

HBP-ISP	0.21 242	0.16 230	0.12 212	0.26 253	0.22 254	0.22 249	0.17 228	0.29 262	0.18 232	0.27 246	0.18 233	0.21 203	0.12 187	0.28 273	0.10 150	0.14 230	0.26 257	0.19 255	0.20 197	0.12 185	0.22 248	0.23 281	0.26 273	0.23 263	0.24 251	0.24 265	0.23 228	0.26 230

DDUNet	0.26 258	0.20 250	0.12 212	0.37 267	0.30 276	0.40 281	0.47 287	0.20 209	0.16 216	0.16 88	0.25 273	0.16 137	0.08 144	1.63 304	0.13 223	0.14 230	0.21 195	0.14 201	0.25 236	0.13 203	0.18 179	0.12 201	0.25 268	0.15 237	0.17 172	0.18 223	0.18 184	0.22 212

GLC_STEREO	0.13 152	0.11 175	0.12 212	0.12 173	0.11 174	0.10 145	0.10 175	0.19 191	0.07 80	0.25 215	0.13 173	0.12 85	0.07 126	0.07 125	0.08 76	0.12 188	0.24 233	0.11 119	0.17 163	0.09 118	0.27 280	0.15 237	0.07 140	0.07 124	0.15 147	0.09 60	0.20 208	0.12 99

pcwnet_v2	0.15 197	0.12 188	0.12 212	0.16 208	0.14 210	0.17 212	0.14 209	0.20 209	0.13 194	0.22 149	0.14 186	0.19 171	0.18 234	0.12 210	0.10 150	0.12 188	0.18 144	0.13 176	0.17 163	0.12 185	0.16 145	0.11 182	0.09 184	0.10 186	0.19 207	0.20 240	0.19 196	0.27 234

FINET	0.12 141	0.11 175	0.12 212	0.12 173	0.10 157	0.11 156	0.13 203	0.15 114	0.12 185	0.13 72	0.12 161	0.13 101	0.09 156	0.09 164	0.15 248	0.13 209	0.15 97	0.11 119	0.16 154	0.09 118	0.13 94	0.10 161	0.10 198	0.10 186	0.12 101	0.10 73	0.13 116	0.12 99

SFCPSM	0.20 236	0.15 222	0.12 212	0.22 238	0.16 221	0.20 237	0.18 231	0.22 229	0.20 251	0.26 232	0.24 267	0.34 246	0.33 275	0.14 229	0.12 203	0.12 188	0.24 233	0.16 226	0.32 259	0.19 256	0.19 191	0.13 218	0.14 231	0.12 214	0.21 232	0.17 210	0.20 208	0.25 226

FADNet-RVC-Resample	0.13 152	0.10 161	0.12 212	0.12 173	0.10 157	0.13 174	0.10 175	0.16 123	0.13 194	0.18 110	0.13 173	0.17 143	0.11 179	0.10 179	0.10 150	0.09 73	0.13 76	0.15 215	0.15 138	0.17 245	0.15 128	0.12 201	0.10 198	0.13 224	0.17 172	0.13 124	0.12 102	0.11 87

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 278	0.16 230	0.12 212	0.26 253	0.22 254	0.22 249	0.27 268	0.24 243	0.15 211	0.24 183	0.16 210	4.24 327	0.22 248	0.19 252	0.13 223	0.13 209	0.34 286	0.22 271	0.31 257	0.20 260	0.23 259	0.18 258	0.22 257	0.14 233	0.20 219	0.19 236	0.21 222	0.24 220

UCFNet_RVC	0.15 197	0.17 238	0.12 212	0.16 208	0.14 210	0.17 212	0.11 188	0.17 134	0.12 185	0.20 131	0.13 173	0.28 233	0.12 187	0.10 179	0.11 187	0.13 209	0.18 144	0.13 176	0.17 163	0.12 185	0.16 145	0.09 128	0.10 198	0.11 198	0.18 193	0.15 167	0.17 165	0.19 186

DDVS	0.19 228	0.15 222	0.13 221	0.18 221	0.18 236	0.19 231	0.20 240	0.20 209	0.16 216	0.25 215	0.21 252	0.39 255	0.27 260	0.13 223	0.12 203	0.14 230	0.26 257	0.19 255	0.28 250	0.15 228	0.18 179	0.16 245	0.10 198	0.14 233	0.19 207	0.15 167	0.22 226	0.25 226

ACV-stereo	0.25 254	0.15 222	0.13 221	0.22 238	0.17 229	0.28 261	0.24 260	0.21 220	0.20 251	0.24 183	0.21 252	0.28 233	0.36 279	0.18 247	0.13 223	0.12 188	0.34 286	0.20 261	1.12 310	0.25 275	0.26 278	0.17 249	0.29 291	0.18 253	0.19 207	0.16 192	0.25 242	0.29 240

UDG	0.26 258	0.20 250	0.13 221	0.38 272	0.31 277	0.38 279	0.51 290	0.19 191	0.16 216	0.19 123	0.23 264	0.17 143	0.09 156	1.45 300	0.14 238	0.13 209	0.27 268	0.16 226	0.26 241	0.13 203	0.21 232	0.13 218	0.25 268	0.12 214	0.20 219	0.20 240	0.20 208	0.19 186

SACVNet	0.15 197	0.14 214	0.13 221	0.16 208	0.13 200	0.14 182	0.12 198	0.19 191	0.17 226	0.19 123	0.17 219	0.14 112	0.07 126	0.14 229	0.13 223	0.13 209	0.19 164	0.16 226	0.20 197	0.13 203	0.16 145	0.14 225	0.12 219	0.13 224	0.20 219	0.18 223	0.19 196	0.17 154

PSMNet-ADL	0.18 222	0.13 201	0.13 221	0.16 208	0.14 210	0.17 212	0.16 219	0.20 209	0.21 257	0.27 246	0.19 242	0.29 239	0.25 252	0.18 247	0.14 238	0.14 230	0.23 218	0.14 201	0.22 215	0.14 214	0.19 191	0.11 182	0.10 198	0.11 198	0.20 219	0.15 167	0.23 228	0.19 186

psm_up	0.14 177	0.11 175	0.13 221	0.15 204	0.12 188	0.14 182	0.11 188	0.20 209	0.16 216	0.19 123	0.12 161	0.15 117	0.17 232	0.10 179	0.12 203	0.12 188	0.19 164	0.13 176	0.17 163	0.11 164	0.15 128	0.09 128	0.10 198	0.16 245	0.18 193	0.16 192	0.17 165	0.20 194

FADNet_RVC	0.18 222	0.14 214	0.13 221	0.20 232	0.15 218	0.14 182	0.13 203	0.24 243	0.14 203	0.24 183	0.17 219	0.27 231	0.21 241	0.14 229	0.14 238	0.12 188	0.19 164	0.17 239	0.31 257	0.15 228	0.19 191	0.14 225	0.11 208	0.14 233	0.20 219	0.21 245	0.18 184	0.22 212

AF-Net	0.15 197	0.13 201	0.13 221	0.14 192	0.18 236	0.15 194	0.14 209	0.17 134	0.16 216	0.17 98	0.21 252	0.18 159	0.12 187	0.10 179	0.17 259	0.16 255	0.13 76	0.14 201	0.15 138	0.11 164	0.11 61	0.10 161	0.13 226	0.10 186	0.14 134	0.15 167	0.20 208	0.14 117

Nwc_Net	0.15 197	0.13 201	0.13 221	0.14 192	0.18 236	0.15 194	0.14 209	0.17 134	0.16 216	0.17 98	0.21 252	0.18 159	0.12 187	0.10 179	0.17 259	0.16 255	0.13 76	0.14 201	0.15 138	0.11 164	0.11 61	0.10 161	0.13 226	0.10 186	0.14 134	0.15 167	0.20 208	0.14 117

NLCA_NET_v2_RVC	0.13 152	0.13 201	0.13 221	0.14 192	0.15 218	0.13 174	0.20 240	0.13 99	0.15 211	0.16 88	0.16 210	0.21 203	0.09 156	0.15 237	0.10 150	0.12 188	0.15 97	0.12 149	0.11 81	0.09 118	0.11 61	0.09 128	0.08 164	0.08 147	0.13 112	0.13 124	0.11 92	0.15 128
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PDISCO_ROB	0.12 141	0.13 201	0.13 221	0.10 146	0.08 117	0.09 122	0.09 158	0.09 64	0.08 99	0.11 65	0.10 139	0.06 44	0.05 74	0.05 77	0.09 111	0.11 147	0.14 90	0.16 226	0.09 62	0.10 144	0.14 110	0.12 201	0.04 70	0.08 147	0.16 160	0.21 245	0.32 261	0.19 186

SQANet	0.45 286	0.54 293	0.14 232	1.41 300	0.51 293	1.23 300	0.83 297	0.30 265	0.24 261	0.34 288	0.24 267	0.64 276	0.19 238	1.12 298	0.17 259	0.14 230	0.24 233	0.20 261	0.40 273	0.22 269	0.16 145	0.14 225	1.58 304	0.17 250	0.20 219	0.16 192	0.26 247	0.39 265

ICVP	0.15 197	0.13 201	0.14 232	0.12 173	0.12 188	0.13 174	0.10 175	0.17 134	0.12 185	0.17 98	0.13 173	0.18 159	0.12 187	0.09 164	0.12 203	0.13 209	0.18 144	0.15 215	0.15 138	0.14 214	0.17 166	0.13 218	0.20 253	0.11 198	0.19 207	0.19 236	0.17 165	0.16 142
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RTS	0.20 236	0.16 230	0.14 232	0.17 216	0.14 210	0.20 237	0.15 214	0.23 237	0.26 271	0.15 82	0.14 186	0.14 112	0.20 239	0.11 191	0.13 223	0.15 247	0.24 233	0.17 239	0.34 265	0.24 273	0.22 248	0.15 237	0.09 184	0.15 237	0.28 267	0.27 282	0.28 252	0.55 288

RTSA	0.20 236	0.16 230	0.14 232	0.17 216	0.14 210	0.20 237	0.15 214	0.23 237	0.26 271	0.15 82	0.14 186	0.14 112	0.20 239	0.11 191	0.13 223	0.15 247	0.24 233	0.17 239	0.34 265	0.24 273	0.22 248	0.15 237	0.09 184	0.15 237	0.28 267	0.27 282	0.28 252	0.55 288

MDST_ROB	0.22 247	0.27 274	0.14 232	0.47 281	0.24 261	0.36 275	0.20 240	0.24 243	0.16 216	0.26 232	0.14 186	0.28 233	0.25 252	0.11 191	0.11 187	0.12 188	0.21 195	0.12 149	0.17 163	0.12 185	0.19 191	0.10 161	0.11 208	0.12 214	0.34 283	0.23 260	0.56 292	0.31 248

XPNet_ROB	0.18 222	0.21 255	0.14 232	0.15 204	0.16 221	0.15 194	0.15 214	0.15 114	0.14 203	0.19 123	0.18 233	0.49 265	0.13 200	0.11 191	0.13 223	0.14 230	0.25 249	0.16 226	0.18 178	0.14 214	0.17 166	0.18 258	0.13 226	0.13 224	0.17 172	0.17 210	0.31 259	0.29 240

PWC_ROB	0.22 247	0.20 250	0.14 232	0.18 221	0.17 229	0.16 203	0.20 240	0.21 220	0.26 271	0.15 82	0.20 247	0.28 233	0.62 299	0.13 223	0.12 203	0.13 209	0.27 268	0.18 250	0.36 269	0.18 252	0.22 248	0.17 249	0.16 237	0.24 271	0.19 207	0.18 223	0.24 236	0.43 274

RP	0.15 197	0.14 214	0.15 239	0.17 216	0.14 210	0.17 212	0.16 219	0.19 191	0.17 226	0.14 75	0.16 210	0.16 137	0.15 223	0.11 191	0.13 223	0.12 188	0.15 97	0.12 149	0.15 138	0.12 185	0.12 75	0.12 201	0.10 198	0.12 214	0.17 172	0.15 167	0.20 208	0.18 171

stereogan	0.16 214	0.15 222	0.15 239	0.16 208	0.18 236	0.18 220	0.16 219	0.20 209	0.19 240	0.14 75	0.16 210	0.20 185	0.18 234	0.13 223	0.14 238	0.13 209	0.16 111	0.14 201	0.17 163	0.14 214	0.14 110	0.12 201	0.13 226	0.13 224	0.16 160	0.16 192	0.23 228	0.18 171

AnyNet_C32	0.20 236	0.16 230	0.15 239	0.17 216	0.17 229	0.19 231	0.16 219	0.25 247	0.22 258	0.25 215	0.23 264	0.23 219	0.18 234	0.14 229	0.19 268	0.18 269	0.28 275	0.22 271	0.29 252	0.18 252	0.27 280	0.21 275	0.16 237	0.17 250	0.22 242	0.20 240	0.21 222	0.23 216

CBMV_ROB	0.21 242	0.14 214	0.15 239	0.26 253	0.22 254	0.21 246	0.22 253	0.28 256	0.17 226	0.26 232	0.17 219	0.28 233	0.17 232	0.26 267	0.11 187	0.12 188	0.26 257	0.17 239	0.18 178	0.16 240	0.21 232	0.19 266	0.26 273	0.20 256	0.24 251	0.25 271	0.25 242	0.33 255

NOSS_ROB	0.21 242	0.14 214	0.15 239	0.20 232	0.19 243	0.20 237	0.22 253	0.29 262	0.18 232	0.25 215	0.15 199	0.21 203	0.13 200	0.27 272	0.13 223	0.14 230	0.26 257	0.21 265	0.22 215	0.17 245	0.23 259	0.22 278	0.26 273	0.24 271	0.26 258	0.22 253	0.24 236	0.26 230

ETE_ROB	0.22 247	0.23 262	0.15 239	0.20 232	0.16 221	0.19 231	0.17 228	0.18 168	0.19 240	0.22 149	0.22 259	0.65 278	0.16 228	0.14 229	0.14 238	0.14 230	0.30 279	0.19 255	0.24 231	0.19 256	0.21 232	0.18 258	0.16 237	0.15 237	0.22 242	0.28 284	0.41 282	0.26 230

NCC-stereo	0.17 217	0.16 230	0.16 245	0.16 208	0.17 229	0.18 220	0.18 231	0.19 191	0.20 251	0.16 88	0.19 242	0.21 203	0.21 241	0.12 210	0.20 271	0.18 269	0.18 144	0.19 255	0.18 178	0.15 228	0.15 128	0.15 237	0.15 233	0.12 214	0.18 193	0.17 210	0.24 236	0.20 194

Abc-Net	0.17 217	0.16 230	0.16 245	0.16 208	0.17 229	0.18 220	0.18 231	0.19 191	0.20 251	0.16 88	0.19 242	0.21 203	0.21 241	0.12 210	0.20 271	0.18 269	0.18 144	0.19 255	0.18 178	0.15 228	0.15 128	0.15 237	0.15 233	0.12 214	0.18 193	0.17 210	0.24 236	0.20 194
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
ADCPNet	0.22 247	0.17 238	0.16 245	0.20 232	0.19 243	0.20 237	0.18 231	0.27 253	0.23 260	0.26 232	0.22 259	0.26 230	0.28 262	0.15 237	0.16 253	0.17 262	0.24 233	0.17 239	0.32 259	0.23 270	0.24 266	0.19 266	0.17 243	0.21 259	0.25 255	0.22 253	0.27 250	0.33 255

SGM-ForestM	0.24 253	0.22 258	0.16 245	0.37 267	0.24 261	0.32 267	0.24 260	0.28 256	0.20 251	0.23 167	0.17 219	0.51 270	0.25 252	0.20 257	0.12 203	0.13 209	0.23 218	0.16 226	0.24 231	0.14 214	0.19 191	0.16 245	0.21 256	0.16 245	0.35 284	0.24 265	0.51 287	0.35 257

NCCL2	0.17 217	0.17 238	0.16 245	0.13 185	0.13 200	0.13 174	0.12 198	0.21 220	0.17 226	0.22 149	0.15 199	0.23 219	0.13 200	0.09 164	0.15 248	0.16 255	0.18 144	0.17 239	0.19 191	0.17 245	0.21 232	0.17 249	0.11 208	0.16 245	0.25 255	0.26 278	0.20 208	0.24 220

LE_ROB	0.40 282	0.20 250	0.16 245	0.41 277	0.43 286	0.33 272	0.44 284	0.34 275	0.29 281	0.32 280	0.21 252	1.25 309	1.40 323	0.11 191	0.10 150	0.11 147	0.21 195	0.13 176	0.20 197	0.13 203	0.22 248	0.12 201	0.12 219	0.14 233	0.36 286	0.31 288	1.39 323	1.32 321

LALA_ROB	0.22 247	0.25 267	0.16 245	0.19 228	0.17 229	0.22 249	0.16 219	0.17 134	0.19 240	0.24 183	0.21 252	0.64 276	0.15 223	0.13 223	0.23 275	0.17 262	0.27 268	0.22 271	0.22 215	0.18 252	0.20 211	0.20 270	0.14 231	0.15 237	0.20 219	0.22 253	0.35 268	0.25 226

SGM-Forest	0.19 228	0.18 244	0.16 245	0.23 242	0.18 236	0.20 237	0.18 231	0.23 237	0.17 226	0.20 131	0.15 199	0.23 219	0.18 234	0.22 260	0.17 259	0.18 269	0.19 164	0.17 239	0.18 178	0.15 228	0.17 166	0.18 258	0.25 268	0.18 253	0.22 242	0.18 223	0.25 242	0.24 220
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FAT-Stereo	0.26 258	0.19 247	0.17 253	0.38 272	0.36 281	0.30 263	0.25 265	0.26 250	0.18 232	0.27 246	0.25 273	0.33 243	0.36 279	0.26 267	0.16 253	0.15 247	0.26 257	0.23 274	0.33 262	0.21 262	0.22 248	0.19 266	0.22 257	0.22 261	0.21 232	0.22 253	0.32 261	0.42 271

S-Stereo	0.30 270	0.22 258	0.17 253	0.41 277	0.39 283	0.41 282	0.37 274	0.25 247	0.25 266	0.26 232	0.44 296	0.54 273	0.36 279	0.24 262	0.16 253	0.14 230	0.27 268	0.27 283	0.34 265	0.28 281	0.23 259	0.22 278	0.53 297	0.23 263	0.22 242	0.19 236	0.27 250	0.38 261

STTStereo	0.13 152	0.14 214	0.17 253	0.13 185	0.15 218	0.13 174	0.20 240	0.13 99	0.13 194	0.15 82	0.15 199	0.17 143	0.10 169	0.11 191	0.12 203	0.12 188	0.15 97	0.14 201	0.13 113	0.11 164	0.12 75	0.10 161	0.07 140	0.09 170	0.15 147	0.13 124	0.12 102	0.16 142

RGC	0.19 228	0.17 238	0.17 253	0.19 228	0.20 248	0.20 237	0.15 214	0.22 229	0.26 271	0.17 98	0.20 247	0.21 203	0.24 249	0.15 237	0.23 275	0.18 269	0.18 144	0.16 226	0.18 178	0.16 240	0.17 166	0.13 218	0.12 219	0.15 237	0.20 219	0.21 245	0.23 228	0.24 220

ADCMid	0.21 242	0.18 244	0.17 253	0.18 221	0.19 243	0.20 237	0.16 219	0.29 262	0.25 266	0.24 183	0.19 242	0.36 249	0.21 241	0.12 210	0.16 253	0.16 255	0.25 249	0.18 250	0.37 270	0.19 256	0.24 266	0.18 258	0.17 243	0.15 237	0.24 251	0.20 240	0.25 242	0.29 240

PS-NSSS	0.17 217	0.19 247	0.17 253	0.23 242	0.18 236	0.18 220	0.16 219	0.22 229	0.13 194	0.23 167	0.20 247	0.44 258	0.08 144	0.11 191	0.12 203	0.10 102	0.13 76	0.13 176	0.26 241	0.11 164	0.11 61	0.07 75	0.18 245	0.15 237	0.17 172	0.21 245	0.13 116	0.20 194

DPSNet	0.39 281	0.19 247	0.17 253	0.27 260	0.25 264	0.29 262	0.19 238	0.26 250	0.24 261	0.18 110	0.17 219	2.16 321	0.43 287	0.10 179	0.17 259	0.15 247	0.35 289	0.28 287	2.04 322	0.27 280	0.25 274	0.16 245	0.28 288	0.25 275	0.38 289	0.24 265	0.39 277	0.51 284

SGM_RVC	0.25 254	0.24 265	0.17 253	0.39 275	0.27 268	0.34 273	0.26 266	0.28 256	0.19 240	0.25 215	0.18 233	0.42 256	0.30 266	0.17 242	0.12 203	0.13 209	0.23 218	0.15 215	0.25 236	0.13 203	0.19 191	0.15 237	0.19 250	0.17 250	0.33 280	0.22 253	0.55 291	0.43 274
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.22 247	0.18 244	0.17 253	0.23 242	0.21 251	0.20 237	0.18 231	0.27 253	0.19 240	0.28 262	0.11 150	0.29 239	0.13 200	0.24 262	0.13 223	0.14 230	0.24 233	0.18 250	0.20 197	0.16 240	0.21 232	0.18 258	0.24 266	0.23 263	0.26 258	0.22 253	0.35 268	0.40 268
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LSM0	3.45 324	0.27 274	0.18 262	0.38 272	0.29 275	0.39 280	0.36 273	0.51 299	0.31 286	0.45 300	0.47 297	0.71 283	0.57 296	0.19 252	23.17 332	59.79 336	0.36 290	0.26 281	1.29 316	0.33 293	0.44 305	0.32 298	0.23 262	0.27 277	0.36 286	0.29 287	0.53 289	0.51 284

G-Net	0.29 269	0.24 265	0.19 263	0.23 242	0.21 251	0.36 275	0.23 257	0.30 265	0.27 276	0.33 284	0.32 290	0.93 301	0.25 252	0.18 247	0.18 266	0.18 269	0.26 257	0.21 265	0.43 276	0.31 288	0.26 278	0.17 249	0.18 245	0.18 253	0.27 261	0.23 260	0.40 281	0.42 271

NaN_ROB	0.19 228	0.20 250	0.19 263	0.20 232	0.20 248	0.16 203	0.15 214	0.27 253	0.19 240	0.23 167	0.18 233	0.47 264	0.16 228	0.11 191	0.13 223	0.12 188	0.15 97	0.14 201	0.21 208	0.19 256	0.13 94	0.10 161	0.09 184	0.20 256	0.24 251	0.21 245	0.26 247	0.28 238

DispFullNet	0.48 287	0.50 291	0.19 263	1.14 297	0.40 284	0.77 296	1.22 302	0.32 269	0.24 261	0.24 183	0.27 278	0.84 296	0.48 292	1.62 303	0.15 248	0.15 247	0.49 301	0.34 297	1.08 308	0.26 277	0.24 266	0.18 258	0.20 253	0.21 259	0.27 261	0.17 210	0.35 268	0.59 293

MFN_U_SF_DS_RVC	0.25 254	0.25 267	0.20 266	0.29 262	0.22 254	0.22 249	0.23 257	0.36 279	0.27 276	0.36 292	0.22 259	0.45 259	0.32 272	0.19 252	0.17 259	0.17 262	0.17 125	0.16 226	0.29 252	0.14 214	0.20 211	0.18 258	0.27 286	0.23 263	0.29 269	0.25 271	0.33 264	0.31 248

edge stereo	0.31 273	0.23 262	0.20 266	0.41 277	0.35 279	0.42 284	0.39 281	0.38 284	0.22 258	0.23 167	0.38 293	0.69 282	0.33 275	0.30 278	0.15 248	0.16 255	0.31 280	0.21 265	0.42 274	0.21 262	0.23 259	0.17 249	0.25 268	0.22 261	0.27 261	0.23 260	0.39 277	0.55 288

PVD	0.38 280	0.38 285	0.20 266	0.47 281	0.35 279	0.50 287	0.40 282	0.38 284	0.34 291	0.23 167	0.28 281	0.52 272	0.51 293	0.50 289	0.16 253	0.17 262	0.41 295	0.26 281	0.49 282	0.28 281	0.39 295	0.40 308	0.23 262	0.27 277	0.44 292	0.57 313	0.46 286	0.72 301

SHD	0.21 242	0.17 238	0.20 266	0.18 221	0.16 221	0.18 220	0.20 240	0.26 250	0.16 216	0.27 246	0.18 233	0.23 219	0.31 269	0.17 242	0.14 238	0.14 230	0.19 164	0.17 239	0.32 259	0.17 245	0.20 211	0.17 249	0.16 237	0.16 245	0.23 249	0.28 284	0.25 242	0.43 274

AnyNet_C01	0.31 273	0.22 258	0.20 266	0.22 238	0.26 266	0.25 256	0.24 260	0.37 282	0.37 294	0.26 232	0.28 281	0.49 265	0.33 275	0.18 247	0.28 284	0.21 280	0.38 293	0.32 292	0.64 287	0.32 291	0.39 295	0.31 297	0.26 273	0.25 275	0.33 280	0.32 289	0.34 266	0.44 277

MeshStereo	0.30 270	0.26 270	0.20 266	0.49 283	0.36 281	0.35 274	0.26 266	0.32 269	0.28 279	0.30 277	0.27 278	0.61 275	0.47 290	0.18 247	0.12 203	0.14 230	0.26 257	0.17 239	0.27 246	0.17 245	0.27 280	0.21 275	0.25 268	0.20 256	0.36 286	0.28 284	0.54 290	0.49 282
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
MFN_U_SF_RVC	0.31 273	0.29 279	0.21 272	0.33 263	0.28 269	0.31 265	0.29 270	0.37 282	0.24 261	0.46 301	0.30 286	0.50 268	0.32 272	0.25 264	0.27 282	0.24 281	0.18 144	0.23 274	0.58 285	0.28 281	0.24 266	0.27 289	0.22 257	0.27 277	0.31 274	0.25 271	0.37 273	0.50 283

ADCS	0.28 266	0.22 258	0.21 272	0.26 253	0.24 261	0.25 256	0.23 257	0.36 279	0.30 283	0.23 167	0.27 278	0.46 263	0.35 278	0.20 257	0.19 268	0.18 269	0.32 281	0.24 277	0.48 280	0.28 281	0.36 293	0.28 290	0.19 250	0.23 263	0.31 274	0.25 271	0.30 256	0.41 270

SANet	0.30 270	0.21 255	0.21 272	0.25 251	0.21 251	0.31 265	0.22 253	0.30 265	0.31 286	0.27 246	0.26 275	1.39 311	0.38 283	0.22 260	0.14 238	0.14 230	0.26 257	0.21 265	0.30 256	0.21 262	0.24 266	0.20 270	0.31 293	0.23 263	0.33 280	0.24 265	0.35 268	0.48 280

STTRV1_RVC		0.26 270	0.22 275	0.35 264	0.28 269	0.32 267	0.29 270	0.36 279	0.33 289	0.27 246	0.26 275	0.42 256	0.41 286	0.47 288	0.32 288	0.18 269	0.59 309	0.20 261		0.30 286	0.59 317	0.22 278		0.43 297	0.25 255	0.54 310	0.34 266	0.64 296

DGSMNet	0.34 276	0.28 276	0.23 276	0.40 276	0.33 278	0.37 277	0.37 274	0.28 256	0.25 266	0.25 215	0.50 301	0.45 259	0.31 269	0.25 264	0.23 275	0.19 278	0.51 303	0.32 292	0.72 293	0.35 294	0.37 294	0.38 306	0.28 288	0.31 285	0.27 261	0.23 260	0.32 261	0.38 261

FCDSN-DC	0.25 254	0.25 267	0.25 277	0.28 261	0.26 266	0.26 258	0.34 272	0.28 256	0.18 232	0.20 131	0.17 219	0.20 185	0.12 187	0.29 275	0.26 279	0.26 284	0.29 276	0.28 287	0.27 246	0.21 262	0.25 274	0.25 284	0.26 273	0.32 288	0.26 258	0.24 265	0.26 247	0.27 234
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PA-Net	0.19 228	0.21 255	0.25 277	0.14 192	0.20 248	0.18 220	0.20 240	0.21 220	0.19 240	0.18 110	0.14 186	0.17 143	0.21 241	0.26 267	0.16 253	0.18 269	0.15 97	0.19 255	0.13 113	0.17 245	0.14 110	0.15 237	0.10 198	0.16 245	0.17 172	0.25 271	0.17 165	0.35 257
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
FBW_ROB	0.26 258	0.26 270	0.25 277	0.37 267	0.25 264	0.32 267	0.20 240	0.21 220	0.18 232	0.27 246	0.20 247	0.45 259	0.31 269	0.26 267	0.20 271	0.20 279	0.27 268	0.17 239	0.51 283	0.14 214	0.21 232	0.14 225	0.16 237	0.28 281	0.21 232	0.19 236	0.33 264	0.55 288

XQC	0.28 266	0.30 280	0.26 280	0.37 267	0.28 269	0.37 277	0.37 274	0.40 288	0.30 283	0.32 280	0.20 247	0.45 259	0.28 262	0.31 280	0.14 238	0.14 230	0.20 180	0.21 265	0.33 262	0.23 270	0.22 248	0.20 270	0.23 262	0.24 271	0.32 278	0.25 271	0.44 284	0.32 252

FC-DCNN	0.27 264	0.28 276	0.26 280	0.36 265	0.28 269	0.32 267	0.37 274	0.32 269	0.19 240	0.22 149	0.18 233	0.23 219	0.13 200	0.29 275	0.26 279	0.26 284	0.29 276	0.27 283	0.28 250	0.21 262	0.25 274	0.25 284	0.26 273	0.31 285	0.30 272	0.25 271	0.29 254	0.30 246

FC-DCNN v2	0.27 264	0.28 276	0.27 282	0.37 267	0.28 269	0.32 267	0.38 278	0.33 273	0.19 240	0.22 149	0.18 233	0.23 219	0.13 200	0.29 275	0.26 279	0.26 284	0.29 276	0.27 283	0.29 252	0.21 262	0.25 274	0.25 284	0.26 273	0.31 285	0.31 274	0.26 278	0.30 256	0.30 246

BEATNet-Init1	0.49 289	0.42 287	0.28 283	0.79 296	0.40 284	0.60 291	0.45 285	0.41 291	0.27 276	0.30 277	0.22 259	0.89 299	0.84 307	0.25 264	0.27 282	0.26 284	0.27 268	0.25 280	0.84 298	0.28 281	0.27 280	0.26 287	0.26 273	0.32 288	0.49 294	0.35 295	2.05 327	0.88 311

CC-Net-ROB	0.28 266	0.40 286	0.28 283	0.56 286	0.44 287	0.41 282	0.38 278	0.32 269	0.20 251	0.33 284	0.28 281	0.68 281	0.10 169	0.32 284	0.19 268	0.13 209	0.14 90	0.16 226	0.39 272	0.18 252	0.15 128	0.09 128	0.23 262	0.24 271	0.21 232	0.21 245	0.19 196	0.29 240

otaku	0.58 292	0.71 297	0.29 285	1.70 311	0.84 300	1.49 305	1.00 298	0.40 288	0.34 291	0.38 295	0.31 289	0.65 278	0.26 257	1.35 299	0.33 291	0.25 282	0.20 180	0.23 274	0.69 289	0.30 286	0.22 248	0.17 249	2.24 307	0.28 281	0.29 269	0.18 223	0.30 256	0.39 265

Ntro	0.63 295	0.72 298	0.30 286	1.78 313	0.84 300	1.55 306	1.09 300	0.48 296	0.37 294	0.38 295	0.38 293	0.72 285	0.26 257	1.51 302	0.35 292	0.27 289	0.22 208	0.24 277	0.69 289	0.31 288	0.22 248	0.17 249	2.49 310	0.30 284	0.31 274	0.22 253	0.37 273	0.42 271

GANetREF_RVC	0.26 258	0.26 270	0.30 286	0.23 242	0.23 258	0.23 254	0.24 260	0.35 276	0.33 289	0.32 280	0.17 219	0.50 268	0.38 283	0.12 210	0.20 271	0.17 262	0.19 164	0.21 265	0.35 268	0.21 262	0.23 259	0.15 237	0.22 257	0.29 283	0.27 261	0.21 245	0.36 272	0.31 248
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
CSAN	0.26 258	0.31 281	0.30 286	0.26 253	0.23 258	0.21 246	0.18 231	0.28 256	0.36 293	0.35 291	0.24 267	0.51 270	0.26 257	0.14 229	0.18 266	0.17 262	0.19 164	0.20 261	0.26 241	0.25 275	0.22 248	0.20 270	0.18 245	0.27 277	0.30 272	0.23 260	0.38 276	0.38 261

STStereo	0.37 279	0.44 290	0.31 289	0.75 294	0.49 292	0.57 288	0.43 283	0.35 276	0.30 283	0.34 288	0.24 267	0.85 298	0.53 295	0.19 252	0.14 238	0.16 255	0.25 249	0.16 226	0.45 278	0.16 240	0.23 259	0.19 266	0.20 253	0.23 263	0.49 294	0.37 297	0.75 304	0.54 287

ACVNet-4b	0.69 298	0.75 300	0.33 290	1.72 312	0.94 306	1.61 311	1.42 305	0.33 273	0.32 288	0.38 295	0.26 275	1.20 307	0.29 265	2.16 313	0.39 295	0.37 295	0.33 284	0.24 277	0.57 284	0.38 296	0.16 145	0.14 225	2.71 312	0.23 263	0.29 269	0.32 289	0.39 277	0.40 268

MANE	0.41 283	0.36 282	0.33 290	0.61 289	0.44 287	0.44 285	0.46 286	0.42 292	0.25 266	0.23 167	0.22 259	0.65 278	0.28 262	0.30 278	0.28 284	0.29 293	0.32 281	0.42 303	0.37 270	0.23 270	0.30 287	0.26 287	0.26 273	0.34 292	0.54 299	0.40 299	1.07 319	0.87 309

ELAS_RVC	0.43 285	0.43 288	0.36 292	0.64 290	0.44 287	0.62 293	0.50 288	0.39 286	0.25 266	0.25 215	0.30 286	1.23 308	0.30 266	0.31 280	0.28 284	0.27 289	0.37 292	0.30 289	0.42 274	0.26 277	0.34 290	0.32 298	0.26 273	0.37 293	0.50 296	0.38 298	0.78 308	0.70 299
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 284	0.43 288	0.36 292	0.64 290	0.44 287	0.58 290	0.50 288	0.40 288	0.26 271	0.25 215	0.28 281	0.94 302	0.30 266	0.31 280	0.28 284	0.27 289	0.36 290	0.30 289	0.43 276	0.26 277	0.33 288	0.32 298	0.26 273	0.37 293	0.54 299	0.40 299	0.77 307	0.74 304
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MSC_U_SF_DS_RVC	0.35 277	0.36 282	0.39 294	0.46 280	0.28 269	0.30 263	0.28 269	0.50 297	0.46 300	0.39 298	0.30 286	0.37 251	0.36 279	0.31 280	0.35 292	0.26 284	0.21 195	0.27 283	0.71 291	0.37 295	0.27 280	0.29 291	0.30 292	0.38 295	0.32 278	0.24 265	0.29 254	0.39 265

SAMSARA	0.48 287	0.23 262	0.39 294	0.23 242	0.23 258	0.22 249	0.22 253	0.44 295	0.38 296	0.31 279	0.21 252	0.30 241	0.47 290	0.17 242	0.32 288	0.34 294	0.25 249	0.32 292	0.46 279	0.32 291	0.47 309	0.52 317	0.15 233	0.33 290	1.39 327	1.54 325	1.41 324	1.46 323

ACVNet_1	0.74 300	0.79 302	0.40 296	2.04 319	0.96 307	1.88 317	1.51 307	0.59 303	0.28 279	0.43 299	0.49 299	0.71 283	0.61 298	2.21 315	0.32 288	0.25 282	0.32 281	0.31 291	0.60 286	0.31 288	0.29 286	0.21 275	2.72 313	0.33 290	0.40 290	0.26 278	0.37 273	0.38 261

RainbowNet	0.77 301	0.87 303	0.46 297	1.83 314	0.91 305	1.59 309	1.47 306	0.42 292	0.38 296	0.47 304	0.34 291	0.90 300	0.60 297	1.97 308	0.62 308	0.48 303	0.34 286	0.33 295	0.90 300	0.58 304	0.33 288	0.23 281	2.82 316	0.39 296	0.40 290	0.34 292	0.44 284	0.48 280

AMNet	0.49 289	0.50 291	0.47 298	0.50 284	0.47 291	0.61 292	0.52 291	0.31 268	0.29 281	0.29 275	0.69 310	0.72 285	0.13 200	0.53 291	0.44 297	0.55 308	0.57 307	0.58 317	0.48 280	0.48 298	0.59 317	0.48 314	0.26 273	0.48 299	0.44 292	0.52 307	0.58 294	0.63 295

IMH-64-1	0.90 306	0.95 305	0.51 299	1.59 304	0.98 310	1.58 307	1.73 314	0.75 309	0.74 308	0.33 284	0.61 303	0.83 294	0.94 309	2.59 317	0.50 299	0.42 297	0.48 298	0.36 299	0.92 301	0.55 302	0.39 295	0.30 292	3.14 317	0.50 301	0.81 310	0.34 292	0.60 296	0.80 306

IMH-64	0.90 306	0.95 305	0.51 299	1.59 304	0.98 310	1.58 307	1.73 314	0.75 309	0.74 308	0.33 284	0.61 303	0.83 294	0.94 309	2.59 317	0.50 299	0.42 297	0.48 298	0.36 299	0.92 301	0.55 302	0.39 295	0.30 292	3.14 317	0.50 301	0.81 310	0.34 292	0.60 296	0.80 306

SPS-STEREO	0.59 294	0.57 295	0.52 301	0.55 285	0.54 295	0.65 294	0.52 291	0.39 286	0.66 305	0.37 293	0.78 315	0.78 290	0.64 300	0.53 291	0.55 305	0.57 311	0.68 314	0.64 320	0.74 294	0.72 316	0.77 323	0.66 322	0.26 273	0.53 304	0.53 298	0.56 312	0.70 301	0.65 297
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH	0.93 308	0.98 310	0.53 302	1.61 306	0.97 309	1.64 312	1.76 316	0.75 309	0.77 310	0.34 288	0.61 303	0.96 303	1.05 317	2.67 319	0.54 304	0.46 302	0.49 301	0.38 301	0.94 303	0.60 305	0.39 295	0.30 292	3.14 317	0.53 304	0.82 312	0.45 304	0.65 298	0.79 305

SGM+DAISY	0.58 292	0.57 295	0.54 303	0.59 288	0.55 296	0.68 295	0.56 293	0.42 292	0.38 296	0.37 293	0.77 314	0.75 289	0.65 301	0.54 293	0.55 305	0.56 309	0.68 314	0.61 319	0.71 291	0.64 311	0.69 320	0.62 320	0.27 286	0.50 301	0.52 297	0.53 309	0.74 302	0.68 298

ktn	1.24 316	1.39 319	0.55 304	1.62 309	1.59 321	1.68 313	2.12 319	0.86 314	1.75 325	0.90 321	1.11 323	1.11 305	0.95 312	2.57 316	0.97 321	0.73 320	0.80 320	0.59 318	1.41 318	0.76 318	0.68 319	0.67 323	3.69 323	0.73 314	0.92 317	0.75 319	1.19 321	1.28 320

ACVNet_2	0.83 304	0.92 304	0.56 305	1.99 318	0.99 312	1.84 316	1.55 310	0.68 307	0.40 299	0.53 305	0.47 297	1.02 304	0.67 303	1.93 306	0.51 301	0.45 301	0.38 293	0.33 295	1.01 305	0.42 297	0.34 290	0.24 283	2.58 311	0.53 304	0.60 304	0.26 278	0.52 288	0.55 288

TorneroNet-64	1.07 313	1.00 311	0.57 306	1.94 316	0.88 303	1.98 320	2.01 317	0.63 304	0.88 312	0.58 308	0.49 299	1.83 318	1.71 324	2.88 324	0.62 308	0.51 306	0.46 297	0.46 304	1.17 313	0.61 308	0.34 290	0.37 303	3.40 320	0.56 307	0.64 306	0.48 305	0.68 299	1.11 316

notaker	1.27 317	1.41 320	0.58 307	2.37 323	1.48 319	2.34 323	2.27 322	0.94 318	1.62 323	0.79 313	1.07 322	1.66 314	1.08 318	3.06 328	0.94 320	0.69 318	0.68 314	0.49 307	1.62 321	0.84 321	0.53 313	0.45 312	3.70 324	0.80 319	0.61 305	0.52 307	0.80 309	0.92 312

WAO-6	0.82 303	0.95 305	0.59 308	1.30 299	1.05 313	1.25 301	1.39 304	0.77 312	0.84 311	0.79 313	0.69 310	0.74 288	1.00 313	1.94 307	0.78 316	0.61 313	0.53 305	0.48 306	0.78 296	0.60 305	0.55 315	0.51 315	0.49 295	0.57 310	0.83 314	0.42 301	0.76 305	0.85 308

LRCNet_RVC	9.85 328	16.31 333	0.59 308	24.99 334	21.12 335	23.54 335	20.75 333	1.45 325	0.48 301	21.31 335	13.10 332	22.63 335	3.34 326	28.36 336	0.38 294	0.27 289	7.74 330	1.15 325	23.52 334	3.99 327	0.46 308	0.30 292	27.02 334	1.72 326	0.35 284	0.21 245	0.42 283	0.37 260

PSMNet_ROB	0.78 302	0.97 308	0.60 310	1.62 309	0.90 304	1.47 304	1.19 301	0.56 302	0.73 307	0.74 312	0.62 306	0.84 296	0.82 305	1.49 301	0.53 302	0.42 297	0.52 304	0.40 302	0.84 298	0.62 309	0.40 301	0.30 292	1.85 305	0.48 299	0.67 307	0.32 289	0.76 305	0.46 279

PWCK	0.88 305	1.24 317	0.61 311	1.53 302	0.85 302	1.21 299	1.03 299	1.08 320	0.72 306	0.70 311	0.83 317	1.48 313	0.87 308	0.69 296	0.40 296	0.41 296	0.73 319	0.47 305	3.04 325	0.67 315	0.56 316	0.43 309	0.94 302	0.74 316	0.72 309	0.36 296	0.69 300	0.73 303

MADNet+	0.55 291	0.36 282	0.63 312	0.56 286	0.52 294	0.45 286	0.38 278	0.63 304	0.52 302	0.53 305	0.41 295	0.81 293	0.67 303	0.33 285	0.57 307	0.49 305	0.56 306	0.50 308	0.82 297	0.52 300	0.47 309	0.43 309	0.51 296	0.47 298	0.82 312	0.70 316	0.58 294	0.72 301

WAO-7	0.66 296	0.75 300	0.65 313	0.72 292	0.78 299	0.57 288	0.66 294	0.97 319	0.96 317	0.63 309	0.78 315	0.79 291	0.83 306	0.55 294	0.83 317	0.71 319	0.42 296	0.35 298	0.94 303	0.66 314	0.43 303	0.34 301	0.16 237	0.83 320	0.56 302	0.64 315	0.57 293	0.70 299

MFMNet_re	0.66 296	0.73 299	0.65 313	0.77 295	0.62 298	0.82 298	0.70 296	0.52 300	0.54 303	0.54 307	0.65 307	0.80 292	0.51 293	0.59 295	0.66 312	0.67 315	0.82 321	0.69 321	0.74 294	0.62 309	0.70 321	0.64 321	0.45 294	0.56 307	0.59 303	0.63 314	0.74 302	0.87 309

TorneroNet	1.08 314	1.09 313	0.66 315	1.94 316	0.96 307	2.16 321	2.02 318	0.65 306	0.91 313	0.67 310	0.56 302	1.67 317	1.15 319	2.94 326	0.65 311	0.52 307	0.48 298	0.51 309	1.12 310	0.65 313	0.39 295	0.43 309	3.52 321	0.57 310	0.68 308	0.48 305	0.84 311	1.01 314

JetBlue	0.70 299	0.56 294	0.69 316	0.73 293	0.61 297	0.78 297	0.68 295	0.52 300	0.91 313	0.46 301	0.29 285	3.18 324	0.38 283	0.52 290	0.44 297	0.43 300	0.70 318	0.53 312	0.66 288	0.51 299	0.54 314	0.58 318	0.75 298	0.56 307	0.55 301	0.42 301	0.96 316	0.99 313

LVE	0.95 309	0.97 308	0.71 317	1.84 315	1.35 317	1.59 309	1.52 308	0.78 313	0.64 304	0.81 315	0.91 318	0.72 285	1.00 313	2.18 314	0.53 302	0.48 303	0.57 307	0.53 312	1.09 309	0.64 311	0.45 306	0.38 306	2.74 315	0.69 312	0.83 314	0.44 303	0.84 311	0.52 286

WAO-8	1.00 310	1.11 314	0.76 318	1.61 306	1.24 314	1.74 314	1.55 310	0.93 316	0.98 318	0.81 315	0.67 308	1.66 314	1.00 313	2.08 310	0.77 314	0.68 316	0.63 311	0.52 310	1.05 306	0.81 319	0.47 309	0.37 303	0.78 299	0.75 317	1.10 322	0.73 317	0.95 314	1.16 318

Venus	1.00 310	1.11 314	0.76 318	1.61 306	1.24 314	1.74 314	1.55 310	0.93 316	0.98 318	0.81 315	0.67 308	1.66 314	1.00 313	2.08 310	0.77 314	0.68 316	0.63 311	0.52 310	1.05 306	0.81 319	0.47 309	0.37 303	0.78 299	0.75 317	1.10 322	0.73 317	0.95 314	1.16 318

Dean	1.06 312	1.03 312	0.79 320	2.27 321	1.31 316	1.96 318	1.56 313	0.92 315	0.94 316	0.88 319	0.76 313	1.19 306	1.17 320	2.09 312	0.64 310	0.60 312	0.60 310	0.56 314	1.23 315	0.73 317	0.45 306	0.36 302	2.73 314	0.71 313	0.95 318	0.55 311	1.05 318	0.62 294

HanzoNet	1.74 322	1.62 324	0.80 321	2.26 320	1.70 323	2.72 324	2.54 323	1.25 322	1.85 326	0.92 322	1.28 325	4.37 328	3.81 327	3.36 330	0.88 319	0.78 321	1.06 323	0.94 324	2.54 324	1.03 323	0.89 324	0.88 324	3.79 325	0.73 314	1.12 324	1.00 322	1.29 322	1.57 324

UNDER WATER	1.40 319	1.42 321	0.86 322	2.83 324	1.92 325	2.74 325	2.57 324	1.28 323	1.01 320	0.88 319	0.97 319	1.88 319	1.26 321	3.09 329	0.83 317	0.62 314	0.66 313	0.56 314	1.20 314	0.60 305	0.42 302	0.47 313	4.04 327	0.98 324	1.08 321	0.99 321	0.87 313	1.67 327

UNDER WATER-64	1.40 319	1.36 318	0.88 323	2.85 325	1.93 326	2.78 326	2.66 325	1.36 324	0.92 315	1.04 323	1.17 324	1.88 319	1.30 322	3.03 327	0.75 313	0.56 309	0.68 314	0.57 316	1.13 312	0.54 301	0.43 303	0.51 315	4.08 328	0.91 322	1.02 320	1.10 323	0.80 309	1.60 325

KSHMR	1.33 318	1.42 321	1.04 324	2.27 321	1.44 318	2.23 322	2.12 319	1.21 321	1.06 321	1.13 324	1.06 321	1.27 310	0.94 309	2.89 325	1.08 322	0.95 323	0.85 322	0.83 323	1.32 317	0.97 322	0.72 322	0.58 318	3.52 321	1.07 325	0.99 319	0.77 320	1.00 317	1.07 315

DPSimNet_ROB	1.21 315	1.20 316	1.29 325	1.47 301	1.59 321	1.30 303	1.35 303	0.68 307	1.69 324	1.67 325	1.03 320	1.45 312	0.66 302	2.04 309	1.20 323	0.89 322	1.16 324	0.79 322	1.61 320	1.38 325	1.04 325	1.24 325	0.79 301	0.84 321	0.87 316	1.20 324	1.17 320	1.12 317

JetRed	1.62 321	1.82 325	1.71 326	1.58 303	1.50 320	1.97 319	2.21 321	1.51 326	1.47 322	0.82 318	0.74 312	2.63 323	0.43 287	1.73 305	1.48 325	1.54 324	1.67 325	2.94 328	1.42 319	1.08 324	2.30 326	2.07 326	1.99 306	0.97 323	1.16 325	1.70 326	1.57 325	1.60 325

MADNet++	1.86 323	1.58 323	1.74 327	1.27 298	1.74 324	1.26 302	1.53 309	1.62 327	2.07 327	1.84 326	2.22 326	2.60 322	2.72 325	0.75 297	1.39 324	1.54 324	2.01 326	1.47 326	2.12 323	2.13 326	3.35 327	3.26 327	1.23 303	2.21 327	1.21 326	2.25 327	1.76 326	1.32 321

PML	8.20 325	7.62 330	3.39 328	9.64 332	5.14 327	9.56 333	5.20 330	6.48 330	18.29 333	6.44 329	3.30 327	16.82 331	29.20 337	5.41 331	6.10 326	3.93 326	7.39 329	2.64 327	20.47 333	4.70 328	3.50 328	3.87 328	3.98 326	4.21 329	6.16 329	4.40 328	16.76 333	6.85 328

DGTPSM_ROB	8.63 326	3.68 326	8.73 329	2.98 326	5.70 328	3.37 327	4.41 328	3.70 328	9.03 328	3.00 327	6.85 328	3.53 325	10.07 328	2.70 320	10.47 327	10.76 327	3.81 327	12.91 330	4.74 326	10.22 329	5.98 329	13.86 331	4.49 331	8.50 330	10.06 332	27.81 332	11.04 331	30.59 332

DPSMNet_ROB	8.63 326	3.69 327	8.74 330	2.98 326	5.70 328	3.37 327	4.41 328	3.70 328	9.03 328	3.00 327	6.88 329	3.53 325	10.11 329	2.70 320	10.47 327	10.76 327	3.81 327	12.92 331	4.77 327	10.22 329	5.99 330	13.86 331	4.50 332	8.50 330	10.06 332	27.81 332	11.04 331	30.59 332

DPSM_ROB	13.01 330	6.29 328	9.52 331	4.44 328	6.37 330	4.34 329	3.59 326	8.20 331	10.79 330	6.64 330	7.87 330	9.69 329	12.99 331	2.80 322	12.81 329	13.68 329	9.16 331	16.58 333	9.87 328	12.33 331	16.73 333	17.95 334	2.26 308	10.56 332	28.34 334	36.91 334	31.06 334	39.57 334

DPSM	13.01 330	6.29 328	9.52 331	4.44 328	6.37 330	4.34 329	3.59 326	8.20 331	10.79 330	6.64 330	7.87 330	9.69 329	12.99 331	2.80 322	12.81 329	13.68 329	9.16 331	16.58 333	9.87 328	12.33 331	16.73 333	17.95 334	2.26 308	10.56 332	28.34 334	36.91 334	31.06 334	39.57 334

HaxPig	16.02 332	19.59 334	18.75 333	21.25 333	20.52 334	21.33 334	22.30 334	17.00 335	14.71 332	19.29 334	17.19 335	17.46 332	12.16 330	22.51 334	17.80 331	14.90 331	17.75 333	9.40 329	18.97 330	15.48 333	9.47 331	7.16 329	23.74 333	15.28 334	4.31 328	12.19 331	6.81 328	15.11 331

CasAABBNet	26.14 335	12.60 332	19.00 334	8.89 330	12.76 333	8.55 331	7.26 332	16.43 333	21.86 335	13.67 333	15.79 333	19.63 334	26.13 335	5.53 332	25.80 334	27.48 334	18.01 334	33.35 336	20.00 332	24.70 335	33.62 336	35.57 336	4.48 330	21.32 337	57.07 336	74.41 336	62.39 336	79.48 336

FlowAnything	26.21 336	12.44 331	19.19 335	8.91 331	12.70 332	8.63 332	7.25 331	16.56 334	21.86 335	13.65 332	15.98 334	19.56 333	26.21 336	5.60 333	25.80 334	27.50 335	18.26 335	33.39 337	19.71 331	24.80 336	33.87 337	36.07 337	4.44 329	21.31 336	57.14 337	74.69 337	62.48 337	79.62 337

MEDIAN_ROB	20.47 333	25.88 335	24.03 336	26.51 335	25.55 336	25.88 336	26.99 335	21.23 336	19.72 334	28.73 336	22.19 336	24.61 336	16.74 333	26.47 335	23.75 333	18.44 332	22.03 336	14.75 332	26.69 335	23.31 334	15.11 332	11.56 330	27.65 335	18.39 335	7.22 330	9.33 330	8.28 330	11.75 330

AVERAGE_ROB	24.43 334	29.85 336	27.27 337	31.30 336	29.70 337	30.00 337	31.47 336	26.59 337	24.68 337	34.31 337	27.39 337	31.23 337	21.35 334	30.69 337	28.19 336	24.02 333	26.74 337	21.17 335	30.34 336	27.38 337	20.48 335	16.18 333	32.28 336	24.32 338	8.51 331	7.76 329	7.92 329	8.46 329

ASD4																								2.43 328

Low-res two-view benchmark