Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.13 5	0.09 3	0.08 4	0.07 5	0.04 1	0.06 1	0.04 1	0.14 16	0.05 1	0.10 4	0.03 1	0.13 6	0.06 1	0.04 1	0.24 22	0.26 24	0.20 4	0.18 10	0.20 9	0.11 2	0.24 18	0.15 9	0.05 1	0.06 1	0.22 26	0.20 21	0.23 12	0.15 13
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
MLG-Stereo	0.12 3	0.10 6	0.08 4	0.06 1	0.08 14	0.06 1	0.04 1	0.11 2	0.09 10	0.15 18	0.07 5	0.16 11	0.06 1	0.05 4	0.17 5	0.18 4	0.22 9	0.19 14	0.19 6	0.12 5	0.21 9	0.12 5	0.06 3	0.06 1	0.15 4	0.12 2	0.20 7	0.14 10

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MoCha-V2	0.14 11	0.15 16	0.11 21	0.12 19	0.09 17	0.11 18	0.09 36	0.13 11	0.08 7	0.13 12	0.18 33	0.17 18	0.07 7	0.07 15	0.17 5	0.23 16	0.20 4	0.20 17	0.25 24	0.14 12	0.29 33	0.17 12	0.08 13	0.08 7	0.17 13	0.16 11	0.15 3	0.11 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RYNet	0.27 44	0.23 35	0.18 47	0.15 30	0.17 48	0.19 47	0.13 54	0.25 35	0.31 133	0.17 28	0.20 42	0.19 25	0.14 38	0.13 42	0.80 173	0.28 31	0.27 27	0.41 107	0.28 29	0.19 33	0.27 25	0.21 28	0.29 175	0.18 50	0.27 35	0.76 181	0.34 37	0.23 32

SGD-Stereo	0.29 53	0.24 37	0.17 42	0.16 34	0.15 41	0.22 58	0.08 29	0.29 41	0.22 56	0.29 43	0.15 22	0.45 84	0.20 64	0.10 31	0.71 160	0.45 104	0.46 74	0.27 37	0.47 60	0.22 45	0.41 52	0.36 64	0.19 96	0.19 53	0.28 39	0.32 64	0.46 59	0.40 73

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

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

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

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

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

RAFT + AFF	0.27 44	0.26 42	0.17 42	0.21 52	0.13 28	0.19 47	0.13 54	0.41 54	0.18 41	0.44 69	0.19 37	0.42 72	0.14 38	0.09 28	0.86 191	0.29 36	0.41 62	0.20 17	0.55 92	0.23 50	0.47 84	0.21 28	0.12 39	0.15 37	0.28 39	0.20 21	0.21 9	0.17 21

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

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

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

4D-IteraStereo	0.40 84	0.28 47	0.33 116	0.35 129	0.24 80	0.24 75	0.15 73	0.63 152	0.28 100	0.61 165	0.39 111	0.51 107	0.22 76	0.22 94	0.48 90	0.43 88	0.49 92	0.43 120	0.66 127	0.34 99	0.63 156	0.70 184	0.14 55	0.22 74	0.39 88	0.47 119	0.63 114	0.39 68

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

MMNet	0.29 53	0.29 48	0.22 77	0.26 82	0.26 92	0.26 80	0.18 90	0.33 44	0.23 61	0.24 40	0.28 70	0.35 47	0.15 44	0.32 179	0.39 62	0.31 45	0.36 46	0.34 66	0.41 50	0.27 70	0.32 35	0.21 28	0.17 76	0.23 86	0.32 63	0.30 55	0.46 59	0.32 51

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

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

S2M2_XL	0.33 69	0.30 52	0.30 105	0.17 40	0.19 55	0.23 70	0.21 109	0.53 87	0.26 87	0.47 77	0.25 61	0.48 92	0.18 55	0.22 94	0.38 59	0.36 58	0.54 123	0.29 48	0.41 50	0.28 73	0.50 98	0.31 52	0.21 121	0.21 60	0.34 68	0.32 64	0.45 57	0.51 104

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

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

YMNet	0.30 57	0.31 54	0.23 82	0.27 87	0.23 72	0.26 80	0.25 133	0.36 46	0.37 170	0.25 41	0.19 37	0.40 63	0.27 100	0.29 162	0.38 59	0.47 124	0.37 48	0.28 40	0.43 56	0.19 33	0.35 41	0.33 55	0.16 61	0.19 53	0.36 79	0.29 52	0.39 47	0.35 59

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

DMCA	0.32 64	0.31 54	0.30 105	0.24 72	0.25 82	0.27 85	0.22 115	0.36 46	0.33 146	0.31 46	0.40 114	0.40 63	0.23 82	0.25 134	0.41 70	0.37 62	0.40 59	0.39 90	0.36 42	0.28 73	0.41 52	0.27 44	0.25 155	0.25 105	0.31 58	0.35 74	0.39 47	0.37 63

Former-RAFT_DAM_RVC	0.41 88	0.33 58	0.29 101	0.29 95	0.24 80	0.26 80	0.16 82	0.55 99	0.40 180	0.55 125	0.49 135	0.49 96	0.27 100	0.23 107	0.58 108	0.45 104	0.51 108	0.40 102	0.50 67	0.36 118	0.46 77	0.50 128	0.16 61	0.23 86	0.49 119	0.75 178	0.44 56	0.56 121

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

raftrobust	0.43 106	0.33 58	0.36 130	0.28 90	0.28 107	0.27 85	0.18 90	0.64 159	0.25 77	0.63 181	0.53 153	0.51 107	0.25 90	0.22 94	0.63 131	0.48 130	0.51 108	0.41 107	0.96 178	0.38 128	0.53 121	0.46 111	0.20 112	0.24 95	0.57 146	0.54 142	0.54 84	0.52 106

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

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

HH	0.84 214	0.34 61	0.99 261	0.42 156	0.36 148	0.51 180	0.42 183	0.69 187	0.34 151	0.65 193	0.38 105	1.03 218	0.26 93	0.28 155	0.66 141	1.37 292	0.61 178	0.53 189	2.39 240	0.60 212	3.55 301	1.64 262	0.25 155	0.33 160	0.83 223	1.05 237	1.09 223	1.12 216

HanStereo	0.84 214	0.34 61	0.99 261	0.42 156	0.36 148	0.51 180	0.42 183	0.69 187	0.34 151	0.65 193	0.38 105	1.03 218	0.26 93	0.28 155	0.66 141	1.37 292	0.61 178	0.53 189	2.39 240	0.60 212	3.55 301	1.64 262	0.25 155	0.33 160	0.83 223	1.05 237	1.09 223	1.12 216

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

AnonymousM	0.79 210	0.34 61	0.20 55	0.24 72	0.22 66	0.21 52	0.15 73	0.58 111	0.21 53	0.57 138	0.39 111	0.45 84	0.15 44	0.19 71	0.56 101	0.54 166	0.54 123	0.40 102	0.53 83	0.30 82	0.65 164	0.54 145	0.20 112	0.22 74	0.30 48	0.39 92	1.31 250	11.04 315

test-1	0.84 214	0.34 61	0.50 193	0.37 135	0.40 168	0.60 202	0.37 172	0.73 206	0.38 175	0.68 213	0.71 205	1.08 224	0.40 181	0.25 134	0.79 171	0.91 240	0.63 189	0.58 213	2.22 233	0.58 203	1.17 240	3.78 298	0.22 134	0.36 175	0.81 218	1.15 247	1.10 226	1.59 238

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

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

UPFNet	0.38 78	0.34 61	0.34 122	0.32 111	0.33 131	0.39 137	0.29 151	0.47 74	0.33 146	0.43 62	0.41 116	0.40 63	0.30 117	0.34 184	0.61 123	0.40 73	0.46 74	0.41 107	0.52 75	0.35 116	0.35 41	0.34 58	0.25 155	0.27 114	0.38 85	0.35 74	0.55 85	0.37 63

castereo++	0.44 109	0.35 71	0.33 116	0.43 161	0.23 72	0.21 52	0.17 88	0.59 118	0.30 115	0.63 181	0.37 102	0.73 169	0.22 76	0.22 94	0.44 79	0.53 158	0.58 151	0.41 107	0.66 127	0.34 99	0.81 197	0.69 182	0.20 112	0.28 120	0.48 111	0.56 149	0.76 154	0.48 91

CES	0.46 119	0.35 71	0.30 105	0.27 87	0.27 102	0.29 95	0.12 50	1.05 263	0.27 93	0.54 118	0.66 193	0.53 111	0.25 90	0.23 107	0.62 128	0.65 201	0.58 151	0.37 84	0.54 89	0.34 99	0.84 202	0.53 143	0.23 144	0.23 86	0.56 145	0.44 104	0.57 89	0.69 158

PWCDC_ROB	0.67 176	0.35 71	0.39 145	0.29 95	0.43 180	0.34 119	0.36 170	0.43 61	1.25 273	0.27 42	0.72 210	0.44 80	2.38 280	0.57 251	1.11 237	0.76 221	0.56 138	0.56 203	0.64 121	0.55 191	0.63 156	2.08 274	0.46 219	0.40 187	0.36 79	0.63 155	0.51 68	0.67 152

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

castereo	0.47 121	0.36 74	0.35 124	0.34 119	0.26 92	0.26 80	0.17 88	0.56 105	0.29 107	0.60 161	0.45 125	0.68 156	0.22 76	0.20 82	0.52 96	0.58 179	0.61 178	0.39 90	0.92 171	0.36 118	0.96 221	0.76 195	0.19 96	0.24 95	0.54 137	0.64 158	0.57 89	0.58 125

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

LG-Stereo_Zeroshot	0.66 173	0.37 76	0.23 82	0.51 183	0.74 246	0.89 245	0.49 195	0.62 138	0.26 87	1.60 308	0.31 81	2.57 264	0.26 93	0.22 94	0.46 82	0.48 130	0.58 151	0.45 135	0.93 172	0.37 124	0.63 156	0.71 185	0.19 96	0.23 86	0.58 150	0.49 129	0.89 189	1.91 252

IER	0.41 88	0.37 76	0.31 110	0.30 103	0.28 107	0.35 125	0.24 128	0.47 74	0.28 100	0.44 69	0.59 167	0.77 184	0.29 107	0.35 190	0.63 131	0.42 81	0.47 84	0.42 115	0.44 57	0.34 99	0.42 58	0.36 64	0.28 170	0.26 111	0.40 92	0.47 119	0.52 79	0.52 106

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

test-3	0.55 146	0.37 76	0.37 134	0.34 119	0.33 131	0.33 112	0.22 115	0.65 166	0.27 93	0.61 165	0.34 92	0.90 204	0.31 129	0.21 88	0.60 118	0.44 93	0.55 132	0.42 115	2.59 249	0.38 128	0.56 131	1.37 246	0.16 61	0.29 125	0.48 111	0.38 89	0.69 134	0.54 117

test_1	0.55 146	0.37 76	0.37 134	0.34 119	0.33 131	0.33 112	0.22 115	0.66 170	0.27 93	0.62 175	0.34 92	0.90 204	0.31 129	0.21 88	0.61 123	0.44 93	0.55 132	0.42 115	2.58 248	0.38 128	0.56 131	1.38 248	0.16 61	0.29 125	0.48 111	0.38 89	0.69 134	0.54 117

DMCA-RVC	0.44 109	0.37 76	0.35 124	0.33 117	0.37 155	0.32 105	0.41 182	0.46 72	0.52 207	0.43 62	0.48 131	0.68 156	0.33 144	0.29 162	0.65 140	0.46 113	0.47 84	0.44 125	0.49 65	0.38 128	0.49 94	0.48 122	0.29 175	0.32 146	0.38 85	0.37 85	0.57 89	0.62 139

HITNet	0.38 78	0.37 76	0.28 97	0.34 119	0.29 114	0.26 80	0.19 101	0.58 111	0.32 141	0.57 138	0.45 125	0.55 119	0.30 117	0.22 94	0.51 94	0.35 52	0.44 66	0.39 90	0.41 50	0.29 78	0.41 52	0.38 70	0.20 112	0.25 105	0.39 88	0.37 85	0.70 139	0.52 106
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
test_3	0.56 153	0.38 84	0.36 130	0.34 119	0.33 131	0.33 112	0.21 109	0.68 180	0.29 107	0.65 193	0.33 90	0.92 206	0.35 163	0.21 88	0.60 118	0.44 93	0.56 138	0.45 135	2.68 251	0.39 141	0.55 126	1.35 244	0.15 57	0.32 146	0.51 126	0.47 119	0.67 129	0.50 102

XX-Stereo	9.49 321	0.38 84	0.36 130	0.63 211	0.28 107	0.54 190	0.28 144	0.69 187	0.28 100	0.69 221	6.24 315	1.00 213	0.29 107	0.23 107	0.70 156	1.08 268	0.60 172	0.52 185	1.58 210	0.53 180	0.76 190	0.65 169	0.18 88	0.26 111	233.61 338	0.88 203	1.01 215	1.90 251

HCRNet	0.32 64	0.38 84	0.20 55	0.39 141	0.17 48	0.29 95	0.18 90	0.40 52	0.18 41	0.80 251	0.40 114	0.49 96	0.18 55	0.22 94	0.38 59	0.30 41	0.38 51	0.29 48	0.40 47	0.19 33	0.33 38	0.23 36	0.19 96	0.16 45	0.26 30	0.31 59	0.51 68	0.31 48

ARAFT	0.34 71	0.38 84	0.23 82	0.26 82	0.21 64	0.27 85	0.14 67	0.44 63	0.24 71	0.50 94	0.30 78	0.41 70	0.16 48	0.15 50	0.67 146	0.42 81	0.50 97	0.47 152	0.51 70	0.23 50	0.53 121	0.32 54	0.16 61	0.19 53	0.43 97	0.30 55	0.52 79	0.37 63

FINET	0.40 84	0.38 84	0.39 145	0.43 161	0.30 121	0.34 119	0.35 166	0.44 63	0.36 161	0.47 77	0.32 83	0.47 89	0.30 117	0.28 155	0.66 141	0.50 141	0.48 89	0.36 79	0.60 114	0.33 93	0.46 77	0.37 69	0.30 178	0.30 133	0.43 97	0.35 74	0.56 87	0.42 80

G2L-Stereo	0.42 93	0.39 89	0.28 97	0.35 129	0.40 168	0.34 119	0.22 115	0.54 92	0.34 151	0.52 106	0.61 176	0.50 102	0.38 175	0.26 145	0.61 123	0.44 93	0.50 97	0.40 102	0.46 59	0.33 93	0.43 60	0.39 76	0.28 170	0.27 114	0.49 119	0.54 142	0.69 134	0.49 93

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

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

GMOStereo	0.42 93	0.39 89	0.21 68	0.30 103	0.26 92	0.29 95	0.19 101	0.67 173	0.30 115	0.66 203	0.32 83	0.54 113	0.33 144	0.20 82	0.40 64	0.46 113	0.50 97	0.44 125	0.68 132	0.34 99	0.51 104	0.66 172	0.16 61	0.22 74	0.58 150	0.45 110	0.82 169	0.41 75

error version	0.42 93	0.39 89	0.21 68	0.30 103	0.26 92	0.29 95	0.19 101	0.67 173	0.30 115	0.66 203	0.32 83	0.54 113	0.33 144	0.20 82	0.40 64	0.46 113	0.50 97	0.44 125	0.68 132	0.34 99	0.51 104	0.66 172	0.16 61	0.22 74	0.58 150	0.45 110	0.82 169	0.41 75

test-v	0.42 93	0.39 89	0.21 68	0.30 103	0.26 92	0.29 95	0.19 101	0.67 173	0.30 115	0.66 203	0.32 83	0.54 113	0.33 144	0.20 82	0.40 64	0.46 113	0.50 97	0.44 125	0.68 132	0.34 99	0.51 104	0.66 172	0.16 61	0.22 74	0.58 150	0.45 110	0.82 169	0.41 75

test-2	0.42 93	0.39 89	0.21 68	0.30 103	0.26 92	0.29 95	0.19 101	0.67 173	0.30 115	0.66 203	0.32 83	0.54 113	0.33 144	0.20 82	0.40 64	0.46 113	0.50 97	0.44 125	0.68 132	0.34 99	0.51 104	0.66 172	0.16 61	0.22 74	0.58 150	0.45 110	0.82 169	0.41 75

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

BEATNet_4x	0.53 139	0.40 96	0.34 122	0.39 141	0.36 148	0.32 105	0.27 139	0.64 159	0.41 184	0.66 203	0.45 125	0.62 146	0.39 178	0.24 118	0.83 181	0.63 189	0.58 151	0.58 213	0.57 102	0.36 118	0.90 209	1.52 258	0.25 155	0.36 175	0.46 106	0.44 104	0.77 156	0.60 133

CVANet_RVC	0.31 62	0.40 96	0.30 105	0.40 147	0.29 114	0.37 130	0.23 125	0.41 54	0.23 61	0.31 46	0.49 135	0.37 57	0.26 93	0.19 71	0.29 38	0.33 51	0.34 40	0.32 54	0.32 34	0.25 60	0.34 40	0.25 39	0.18 88	0.25 105	0.30 48	0.25 44	0.34 37	0.30 46

PDISCO_ROB	0.48 125	0.40 96	0.39 145	0.38 138	0.34 140	0.39 137	0.28 144	0.50 79	0.35 157	0.37 54	0.52 149	0.49 96	0.35 163	0.31 172	0.63 131	0.58 179	0.54 123	0.68 243	0.59 107	0.44 160	0.62 153	0.67 177	0.24 152	0.34 164	0.54 137	0.53 139	0.85 180	0.58 125

anonymity	3.27 294	0.41 100	1.09 273	0.58 198	0.41 174	0.47 169	0.30 158	0.79 227	0.33 146	0.61 165	69.49 336	0.85 197	0.30 117	0.24 118	0.59 112	1.02 262	0.60 172	0.43 120	1.35 200	0.60 212	0.73 186	1.82 271	0.24 152	0.29 125	1.00 252	1.24 254	1.08 221	1.47 234

TANstereo	0.55 146	0.41 100	0.35 124	0.40 147	0.39 163	0.45 162	0.21 109	0.52 83	0.30 115	0.54 118	0.37 102	0.38 59	0.38 175	0.41 204	0.84 185	0.73 218	0.66 199	0.78 264	1.10 186	0.89 261	0.62 153	0.54 145	0.93 276	0.32 146	0.34 68	0.45 110	0.99 209	0.53 110

XX-TBD	0.55 146	0.41 100	0.35 124	0.40 147	0.39 163	0.45 162	0.21 109	0.52 83	0.30 115	0.54 118	0.37 102	0.38 59	0.38 175	0.41 204	0.84 185	0.73 218	0.66 199	0.78 264	1.10 186	0.89 261	0.62 153	0.54 145	0.93 276	0.32 146	0.34 68	0.45 110	0.99 209	0.53 110

sAnonymous2	0.58 159	0.41 100	0.31 110	0.29 95	0.29 114	0.45 162	0.29 151	0.71 196	0.41 184	0.48 83	0.53 153	0.51 107	0.43 189	0.23 107	0.86 191	0.84 232	0.70 215	0.67 237	1.34 198	0.60 212	0.83 200	0.98 217	0.30 178	0.35 168	0.62 166	0.72 171	0.72 144	0.73 170

CroCo_RVC	0.58 159	0.41 100	0.31 110	0.29 95	0.29 114	0.45 162	0.29 151	0.71 196	0.41 184	0.48 83	0.53 153	0.51 107	0.43 189	0.23 107	0.86 191	0.84 232	0.70 215	0.67 237	1.34 198	0.60 212	0.83 200	0.98 217	0.30 178	0.35 168	0.62 166	0.72 171	0.72 144	0.73 170

RALAANet	0.41 88	0.41 100	0.37 134	0.28 90	0.28 107	0.33 112	0.24 128	0.54 92	0.27 93	0.48 83	0.48 131	0.43 77	0.25 90	0.20 82	0.57 104	0.41 77	0.49 92	0.50 171	0.71 140	0.40 146	0.52 114	0.46 111	0.21 121	0.29 125	0.46 106	0.45 110	0.70 139	0.47 89

RAFT-Stereo + iAFF	0.35 74	0.41 100	0.32 113	0.24 72	0.19 55	0.28 92	0.13 54	0.58 111	0.24 71	0.46 74	0.35 95	0.49 96	0.19 61	0.15 50	0.34 55	0.35 52	0.41 62	0.28 40	0.65 125	0.28 73	0.44 66	0.33 55	0.19 96	0.22 74	0.51 126	0.37 85	0.58 97	0.44 84

zero-FE	9.08 320	0.42 107	0.28 97	61.19 337	0.56 208	106.36 338	1.24 271	0.72 203	0.30 115	0.66 203	0.56 162	61.54 336	0.66 231	0.25 134	0.59 112	0.53 158	0.60 172	0.47 152	2.54 245	0.38 128	1.35 251	0.96 215	0.25 155	0.24 95	0.45 103	0.44 104	0.91 191	0.66 148

S2M2	0.40 84	0.42 107	0.41 159	0.24 72	0.27 102	0.35 125	0.22 115	0.51 81	0.24 71	0.61 165	0.23 53	0.43 77	0.21 72	0.31 172	0.59 112	0.49 137	0.55 132	0.36 79	0.53 83	0.34 99	0.55 126	0.38 70	0.28 170	0.27 114	0.42 95	0.43 100	0.63 114	0.66 148

CREStereo++_RVC	0.43 106	0.42 107	0.39 145	0.30 103	0.33 131	0.27 85	0.19 101	0.57 107	0.31 133	0.58 150	0.36 96	0.58 128	0.56 217	0.23 107	0.48 90	0.50 141	0.61 178	0.34 66	0.52 75	0.30 82	0.56 131	0.42 89	0.16 61	0.29 125	0.49 119	0.44 104	0.79 162	0.69 158
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
sCroCo_RVC	0.58 159	0.42 107	0.29 101	0.28 90	0.29 114	0.39 137	0.22 115	0.60 124	0.41 184	0.53 117	0.43 119	0.48 92	0.50 205	0.24 118	0.75 165	0.99 258	0.75 227	0.63 225	1.02 181	0.56 195	1.10 236	1.36 245	0.28 170	0.39 184	0.63 170	0.63 155	0.93 195	0.64 145

UNet	0.44 109	0.42 107	0.40 150	0.37 135	0.36 148	0.41 145	0.28 144	0.57 107	0.35 157	0.50 94	0.49 135	0.47 89	0.34 156	0.37 196	0.53 98	0.43 88	0.54 123	0.46 146	0.56 98	0.39 141	0.47 84	0.44 102	0.27 167	0.34 164	0.44 99	0.48 124	0.58 97	0.57 123

coex_refinement	0.45 114	0.43 112	0.33 116	0.35 129	0.35 144	0.44 157	0.22 115	0.55 99	0.50 204	0.50 94	0.60 169	0.54 113	0.27 100	0.28 155	0.58 108	0.45 104	0.50 97	0.44 125	0.54 89	0.33 93	0.45 70	0.39 76	0.28 170	0.31 141	0.52 130	0.53 139	0.67 129	0.78 179

plain	0.31 62	0.43 112	0.20 55	0.20 51	0.16 46	0.20 50	0.10 42	0.41 54	0.18 41	0.48 83	0.19 37	0.34 46	0.17 51	0.10 31	0.41 70	0.44 93	0.45 69	0.40 102	0.55 92	0.24 54	0.41 52	0.34 58	0.14 55	0.21 60	0.32 63	0.33 69	0.39 47	0.48 91

iinet-f	0.52 136	0.43 112	0.36 130	0.34 119	0.25 82	0.47 169	0.25 133	0.43 61	0.27 93	0.52 106	0.94 237	0.61 138	0.44 194	0.25 134	1.06 231	0.57 174	0.52 112	0.39 90	1.51 205	0.50 174	0.58 145	0.75 192	0.26 163	0.25 105	0.52 130	0.38 89	0.76 154	0.53 110

HGLStereo	0.43 106	0.43 112	0.37 134	0.34 119	0.37 155	0.39 137	0.23 125	0.48 76	0.31 133	0.47 77	0.72 210	0.42 72	0.29 107	0.32 179	0.51 94	0.49 137	0.55 132	0.50 171	0.55 92	0.39 141	0.51 104	0.43 96	0.22 134	0.33 160	0.51 126	0.51 135	0.57 89	0.45 86

DN-CSS_ROB	0.52 136	0.43 112	0.46 180	0.41 152	0.40 168	0.34 119	0.22 115	0.69 187	0.34 151	0.59 155	0.79 220	0.66 152	0.47 200	0.24 118	0.63 131	0.40 73	0.58 151	0.43 120	1.74 216	0.38 128	0.63 156	0.38 70	0.31 183	0.47 212	0.53 133	0.43 100	0.66 128	0.54 117

gcap-zeroshot	1.75 265	0.44 117	0.89 254	0.59 201	0.36 148	0.55 192	0.29 151	0.74 211	0.29 107	0.74 234	0.76 217	1.18 233	0.33 144	0.24 118	0.78 167	0.97 251	0.61 178	0.53 189	29.80 321	0.80 251	1.04 229	1.45 251	0.23 144	0.34 164	0.75 201	0.99 226	0.96 202	0.75 173

MIF-Stereo (partial)	0.30 57	0.44 117	0.18 47	0.16 34	0.16 46	0.21 52	0.11 45	0.37 49	0.22 56	0.37 54	0.24 58	0.32 41	0.17 51	0.13 42	0.39 62	0.45 104	0.46 74	0.38 88	0.42 54	0.25 60	0.43 60	0.35 60	0.18 88	0.21 60	0.35 78	0.32 64	0.50 67	0.44 84

LoS	0.55 146	0.44 117	0.29 101	0.36 134	0.37 155	0.40 143	0.20 108	1.37 280	0.31 133	0.86 262	0.78 219	0.68 156	0.37 172	0.24 118	0.58 108	0.72 214	0.59 165	0.40 102	0.75 151	0.35 116	1.03 228	0.65 169	0.21 121	0.24 95	0.79 213	0.64 158	0.64 118	0.68 156
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
raft_robust	0.49 128	0.44 117	0.24 88	0.38 138	0.29 114	0.32 105	0.21 109	0.73 206	0.35 157	0.69 221	0.34 92	0.57 123	0.31 129	0.24 118	0.59 112	0.53 158	0.54 123	0.46 146	0.98 179	0.37 124	0.69 177	0.94 214	0.20 112	0.28 120	0.55 141	0.69 163	0.69 134	0.60 133

CFNet_pseudo	0.51 132	0.44 117	0.43 167	0.54 191	0.43 180	0.53 186	0.34 164	0.62 138	0.36 161	0.61 165	0.64 185	0.57 123	0.52 210	0.35 190	0.90 202	0.50 141	0.50 97	0.47 152	0.67 130	0.36 118	0.47 84	0.42 89	0.26 163	0.33 160	0.57 146	0.60 154	0.68 131	0.73 170

CFNet	0.45 114	0.44 117	0.33 116	0.48 172	0.40 168	0.39 137	0.30 158	0.53 87	0.32 141	0.48 83	0.50 140	0.68 156	0.40 181	0.30 165	0.56 101	0.37 62	0.48 89	0.43 120	0.52 75	0.33 93	0.46 77	0.30 51	0.23 144	0.31 141	0.61 161	0.52 137	0.69 134	0.71 165

DeepPruner_ROB	0.59 165	0.44 117	0.54 203	0.52 186	0.54 204	0.49 173	0.37 172	0.61 131	0.46 200	0.60 161	0.70 204	0.61 138	0.51 209	0.32 179	1.06 231	0.58 179	0.62 184	0.59 218	0.66 127	0.47 171	0.97 224	0.72 189	0.36 197	0.44 202	0.61 161	1.00 228	0.72 144	0.58 125

DISCO	0.45 114	0.44 117	0.29 101	0.40 147	0.38 161	0.49 173	0.43 185	0.45 69	0.43 195	0.50 94	0.57 164	0.40 63	0.29 107	0.30 165	0.61 123	0.43 88	0.55 132	0.46 146	0.69 137	0.41 149	0.48 90	0.43 96	0.26 163	0.32 146	0.47 108	0.50 133	0.62 111	0.50 102

GCAP-BAT	0.76 199	0.45 125	0.20 55	0.22 55	0.25 82	0.22 58	0.13 54	0.62 138	0.25 77	0.57 138	0.29 72	0.75 173	0.20 64	0.19 71	0.47 83	0.51 148	10.38 319	0.39 90	0.59 107	0.34 99	0.93 211	0.50 128	0.17 76	0.21 60	0.34 68	0.36 77	0.51 68	0.49 93

test_for_model	0.76 199	0.45 125	0.20 55	0.22 55	0.25 82	0.22 58	0.13 54	0.62 138	0.25 77	0.57 138	0.29 72	0.75 173	0.20 64	0.19 71	0.47 83	0.51 148	10.38 319	0.39 90	0.59 107	0.34 99	0.93 211	0.50 128	0.17 76	0.21 60	0.34 68	0.36 77	0.51 68	0.49 93

testlalala2	0.76 199	0.45 125	0.20 55	0.22 55	0.25 82	0.22 58	0.13 54	0.62 138	0.25 77	0.57 138	0.29 72	0.75 173	0.20 64	0.19 71	0.47 83	0.51 148	10.38 319	0.39 90	0.59 107	0.34 99	0.93 211	0.50 128	0.17 76	0.21 60	0.34 68	0.36 77	0.51 68	0.49 93

testlalala	0.76 199	0.45 125	0.20 55	0.22 55	0.25 82	0.22 58	0.13 54	0.62 138	0.25 77	0.57 138	0.29 72	0.75 173	0.20 64	0.19 71	0.47 83	0.51 148	10.38 319	0.39 90	0.59 107	0.34 99	0.93 211	0.50 128	0.17 76	0.21 60	0.34 68	0.36 77	0.51 68	0.49 93

testlalala_base	0.76 199	0.45 125	0.20 55	0.22 55	0.25 82	0.22 58	0.13 54	0.62 138	0.25 77	0.57 138	0.29 72	0.75 173	0.20 64	0.19 71	0.47 83	0.51 148	10.38 319	0.39 90	0.59 107	0.34 99	0.93 211	0.50 128	0.17 76	0.21 60	0.34 68	0.36 77	0.51 68	0.49 93

GCAP-Stereo	0.76 199	0.45 125	0.20 55	0.22 55	0.25 82	0.22 58	0.13 54	0.62 138	0.25 77	0.57 138	0.29 72	0.75 173	0.20 64	0.19 71	0.47 83	0.51 148	10.38 319	0.39 90	0.59 107	0.34 99	0.93 211	0.50 128	0.17 76	0.21 60	0.34 68	0.36 77	0.51 68	0.49 93

LoS_RVC	0.42 93	0.45 125	0.43 167	0.19 47	0.25 82	0.24 75	0.16 82	0.44 63	0.28 100	0.51 99	0.48 131	0.42 72	0.31 129	0.22 94	0.60 118	0.45 104	0.46 74	0.41 107	0.71 140	0.30 82	0.67 171	0.51 135	0.19 96	0.32 146	0.61 161	0.44 104	0.58 97	0.61 135

tt_ll	0.42 93	0.45 125	0.43 167	0.19 47	0.25 82	0.24 75	0.16 82	0.44 63	0.28 100	0.51 99	0.48 131	0.42 72	0.31 129	0.22 94	0.60 118	0.45 104	0.46 74	0.41 107	0.71 140	0.30 82	0.67 171	0.51 135	0.19 96	0.32 146	0.61 161	0.44 104	0.58 97	0.61 135

CAS	0.38 78	0.45 125	0.25 90	0.29 95	0.29 114	0.23 70	0.13 54	0.41 54	0.27 93	0.41 58	0.54 159	0.35 47	0.35 163	0.21 88	0.52 96	0.38 65	0.50 97	0.34 66	0.52 75	0.26 67	0.43 60	0.41 82	0.19 96	0.23 86	0.51 126	0.52 137	0.62 111	0.77 176

IPLG	0.47 121	0.45 125	0.32 113	0.28 90	0.27 102	0.32 105	0.21 109	0.63 152	0.22 56	0.51 99	0.38 105	0.56 121	0.29 107	0.31 172	1.64 267	0.44 93	0.56 138	0.48 158	0.56 98	0.41 149	0.45 70	0.75 192	0.18 88	0.28 120	0.45 103	0.59 151	0.65 122	0.51 104

RASNet	0.42 93	0.45 125	0.43 167	0.33 117	0.33 131	0.37 130	0.27 139	0.58 111	0.34 151	0.47 77	0.43 119	0.49 96	0.33 144	0.25 134	0.41 70	0.41 77	0.48 89	0.39 90	0.47 60	0.30 82	0.49 94	0.40 79	0.19 96	0.44 202	0.40 92	0.46 117	0.75 151	0.63 143

iResNetv2_ROB	0.52 136	0.45 125	0.32 113	0.48 172	0.39 163	0.48 171	0.28 144	0.64 159	0.34 151	0.52 106	0.66 193	0.70 162	0.55 215	0.28 155	0.67 146	0.47 124	0.50 97	0.46 146	1.12 189	0.45 162	0.57 141	0.47 116	0.29 175	0.40 187	0.55 141	0.51 135	0.81 166	0.58 125

model_zeroshot	0.80 213	0.46 137	0.42 162	0.42 156	0.39 163	0.43 154	0.27 139	0.72 203	0.36 161	0.64 188	0.66 193	0.97 211	0.29 107	0.24 118	1.05 229	0.92 241	0.69 213	0.54 195	3.03 260	0.73 246	1.21 242	1.20 237	0.22 134	0.38 182	0.84 227	1.14 246	1.08 221	2.21 260

MGS-Stereo	0.37 76	0.46 137	0.21 68	0.22 55	0.19 55	0.22 58	0.15 73	0.45 69	0.17 37	0.36 51	0.26 64	0.29 37	0.19 61	0.23 107	1.37 252	0.40 73	0.52 112	0.45 135	0.55 92	0.33 93	0.50 98	0.41 82	0.21 121	0.22 74	0.33 67	0.30 55	0.47 61	0.45 86

anonymousdsp2	0.38 78	0.46 137	0.30 105	0.25 78	0.23 72	0.32 105	0.18 90	0.58 111	0.23 61	0.47 77	0.38 105	0.48 92	0.23 82	0.18 64	0.40 64	0.39 69	0.44 66	0.33 62	0.88 167	0.31 87	0.48 90	0.52 140	0.17 76	0.23 86	0.41 94	0.33 69	0.61 108	0.42 80

TESTraft	0.37 76	0.46 137	0.21 68	0.21 52	0.23 72	0.21 52	0.16 82	0.54 92	0.31 133	0.51 99	0.23 53	0.36 55	0.36 168	0.11 35	0.85 189	0.48 130	0.45 69	0.32 54	0.48 63	0.24 54	0.46 77	0.65 169	0.12 39	0.23 86	0.37 81	0.43 100	0.57 89	0.39 68

RAFT+CT+SA	0.32 64	0.46 137	0.20 55	0.26 82	0.18 52	0.22 58	0.15 73	0.58 111	0.23 61	0.52 106	0.17 31	0.46 86	0.33 144	0.12 39	0.33 52	0.43 88	0.36 46	0.30 51	0.45 58	0.23 50	0.45 70	0.49 123	0.09 22	0.22 74	0.32 63	0.31 59	0.53 83	0.35 59

LMCR-Stereo	0.50 129	0.46 137	0.33 116	0.32 111	0.33 131	0.42 151	0.24 128	0.57 107	0.37 170	0.55 125	0.46 129	0.65 151	0.40 181	0.26 145	0.69 151	0.49 137	0.62 184	0.49 165	1.11 188	0.57 200	0.66 167	0.64 167	0.25 155	0.32 146	0.48 111	0.49 129	0.63 114	0.65 147

pcwnet_v2	0.62 168	0.46 137	0.50 193	0.62 209	0.49 195	0.61 205	0.46 189	0.66 170	0.45 196	0.65 193	0.79 220	0.64 148	0.86 242	0.53 241	1.15 241	0.55 168	0.59 165	0.51 178	0.83 161	0.41 149	0.55 126	0.47 116	0.34 192	0.43 196	0.75 201	0.76 181	0.85 180	0.95 195

Reg-Stereo(zero)	0.78 208	0.47 144	0.56 207	0.39 141	0.28 107	0.41 145	0.35 166	0.75 215	0.36 161	0.62 175	6.09 311	0.78 185	0.32 138	0.27 152	0.41 70	0.63 189	0.58 151	0.45 135	1.51 205	0.42 155	0.65 164	0.62 161	0.21 121	0.32 146	0.55 141	0.78 185	1.26 245	1.09 209

HI	0.78 208	0.47 144	0.56 207	0.39 141	0.28 107	0.41 145	0.35 166	0.75 215	0.36 161	0.62 175	6.09 311	0.78 185	0.32 138	0.27 152	0.41 70	0.63 189	0.58 151	0.45 135	1.51 205	0.42 155	0.65 164	0.62 161	0.21 121	0.32 146	0.55 141	0.78 185	1.26 245	1.09 209

IGEV_Zeroshot_test	0.95 227	0.47 144	1.24 281	1.15 260	0.46 186	0.60 202	0.65 232	0.81 234	0.36 161	0.66 203	1.86 280	0.94 207	0.30 117	0.26 145	0.66 141	1.14 275	0.60 172	0.48 158	2.56 246	0.63 229	2.23 275	2.36 279	0.21 121	0.37 180	1.00 252	1.03 236	1.17 234	1.48 236

Any-RAFT	0.69 182	0.47 144	0.85 250	0.53 189	0.40 168	0.38 135	0.27 139	0.64 159	0.32 141	0.57 138	0.76 217	0.86 201	0.24 89	0.22 94	0.57 104	0.76 221	0.60 172	0.45 135	2.19 231	0.45 162	1.20 241	0.71 185	0.22 134	0.31 141	0.99 249	1.24 254	0.73 147	1.65 243

Sa-1000	0.48 125	0.47 144	0.21 68	0.26 82	0.26 92	0.31 102	0.15 73	0.65 166	0.36 161	0.63 181	0.33 90	0.50 102	0.26 93	0.30 165	0.94 212	0.49 137	0.59 165	0.45 135	0.90 169	0.32 91	0.52 114	0.75 192	0.17 76	0.27 114	0.72 189	0.53 139	1.00 214	0.49 93

SA	0.42 93	0.47 144	0.21 68	0.25 78	0.23 72	0.31 102	0.13 54	0.64 159	0.32 141	0.61 165	0.26 64	0.54 113	0.21 72	0.16 57	0.63 131	0.47 124	0.52 112	0.41 107	0.60 114	0.29 78	0.46 77	0.61 160	0.15 57	0.27 114	0.45 103	0.58 150	0.96 202	0.47 89

CIPLG	0.42 93	0.47 144	0.24 88	0.32 111	0.22 66	0.32 105	0.19 101	0.63 152	0.24 71	0.55 125	0.50 140	0.60 137	0.30 117	0.41 204	0.93 208	0.44 93	0.52 112	0.37 84	0.56 98	0.38 128	0.56 131	0.45 106	0.19 96	0.24 95	0.44 99	0.31 59	0.57 89	0.38 67

IPLGR_C	0.42 93	0.47 144	0.23 82	0.31 109	0.22 66	0.32 105	0.18 90	0.63 152	0.23 61	0.55 125	0.50 140	0.61 138	0.31 129	0.41 204	0.87 197	0.45 104	0.52 112	0.37 84	0.55 92	0.38 128	0.56 131	0.46 111	0.19 96	0.24 95	0.44 99	0.33 69	0.58 97	0.40 73

ACRE	0.42 93	0.47 144	0.22 77	0.32 111	0.22 66	0.33 112	0.18 90	0.63 152	0.23 61	0.55 125	0.50 140	0.61 138	0.30 117	0.41 204	0.91 203	0.45 104	0.52 112	0.36 79	0.55 92	0.38 128	0.57 141	0.44 102	0.19 96	0.23 86	0.44 99	0.32 64	0.58 97	0.39 68

AACVNet	0.55 146	0.47 144	0.40 150	0.58 198	0.61 217	0.53 186	0.37 172	0.61 131	0.40 180	0.59 155	0.64 185	0.58 128	0.33 144	0.36 192	0.69 151	0.54 166	0.58 151	0.54 195	0.69 137	0.52 179	0.54 124	0.52 140	0.36 197	0.44 202	0.59 157	0.69 163	0.82 169	0.83 184

APVNet	0.56 153	0.47 144	0.38 143	0.46 169	0.50 196	0.57 196	0.53 200	0.60 124	0.42 191	0.46 74	0.65 190	0.50 102	0.30 117	0.36 192	0.74 164	0.71 213	0.71 221	0.64 229	0.95 176	0.53 180	0.57 141	0.77 197	0.34 192	0.46 209	0.59 157	0.46 117	0.82 169	0.58 125

NVstereo2D	0.55 146	0.47 144	0.40 150	0.52 186	0.48 192	0.66 218	0.64 227	0.60 124	0.38 175	0.48 83	0.61 176	0.53 111	0.30 117	0.63 259	1.53 261	0.61 187	0.58 151	0.55 201	0.53 83	0.41 149	0.50 98	0.38 70	0.54 246	0.43 196	0.64 173	0.48 124	0.56 87	0.53 110

AE-Stereo	0.54 144	0.48 156	0.44 175	0.50 177	0.35 144	0.36 128	0.28 144	0.55 99	0.29 107	0.64 188	0.31 81	0.89 203	0.31 129	0.24 118	0.55 99	0.65 201	0.68 207	0.52 185	0.87 166	0.53 180	0.72 183	0.81 202	0.21 121	0.47 212	0.79 213	0.69 163	0.94 197	0.62 139

GMStereo	0.41 88	0.48 156	0.25 90	0.32 111	0.32 130	0.37 130	0.28 144	0.59 118	0.30 115	0.45 71	0.36 96	0.61 138	0.31 129	0.24 118	0.45 80	0.41 77	0.54 123	0.35 75	0.73 144	0.39 141	0.51 104	0.33 55	0.23 144	0.28 120	0.48 111	0.36 77	0.68 131	0.41 75
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PMTNet	0.48 125	0.48 156	0.43 167	0.31 109	0.30 121	0.27 85	0.22 115	0.54 92	0.29 107	0.57 138	0.39 111	0.59 133	0.23 82	0.23 107	0.64 137	0.59 182	0.57 147	0.37 84	1.17 192	0.33 93	0.67 171	0.40 79	0.20 112	0.21 60	0.79 213	0.59 151	0.65 122	0.92 194

AIO-Stereo-zeroshot	1.21 244	0.49 159	1.28 285	0.75 229	0.41 174	1.04 255	0.67 234	0.77 223	0.52 207	0.78 247	5.67 310	1.03 218	0.35 163	0.26 145	0.86 191	1.39 296	0.68 207	0.70 247	2.61 250	0.64 230	2.89 287	2.21 276	0.19 96	0.43 196	1.03 257	1.15 247	1.35 254	2.41 265

MSKI-zero shot	0.84 214	0.49 159	0.43 167	0.41 152	0.35 144	0.46 168	0.32 160	0.76 218	0.30 115	0.65 193	0.92 236	0.83 194	0.32 138	0.22 94	0.62 128	1.08 268	0.64 192	0.47 152	3.14 263	0.61 221	2.23 275	1.58 260	0.20 112	0.38 182	0.96 244	1.47 272	1.24 243	1.60 239

EGLCR-Stereo	0.47 121	0.49 159	0.41 159	0.29 95	0.30 121	0.44 157	0.14 67	0.57 107	0.26 87	0.57 138	0.27 67	0.58 128	0.23 82	0.21 88	0.36 56	0.47 124	0.53 121	0.45 135	0.75 151	0.32 91	0.69 177	0.93 213	0.19 96	0.24 95	0.48 111	0.49 129	1.30 249	0.70 164

TestStereo1	0.38 78	0.49 159	0.19 49	0.22 55	0.23 72	0.23 70	0.15 73	0.55 99	0.30 115	0.52 106	0.21 46	0.35 47	0.39 178	0.11 35	0.80 173	0.50 141	0.46 74	0.32 54	0.53 83	0.25 60	0.52 114	0.67 177	0.15 57	0.22 74	0.37 81	0.42 98	0.60 105	0.39 68

SA-5K	0.38 78	0.49 159	0.19 49	0.22 55	0.23 72	0.23 70	0.15 73	0.55 99	0.30 115	0.52 106	0.21 46	0.35 47	0.39 178	0.11 35	0.80 173	0.50 141	0.46 74	0.32 54	0.53 83	0.25 60	0.52 114	0.67 177	0.15 57	0.22 74	0.37 81	0.42 98	0.60 105	0.39 68

iRaft-Stereo_20w	1.06 237	0.49 159	1.34 288	1.18 262	0.46 186	0.78 237	0.46 189	0.76 218	0.37 170	0.74 234	6.16 314	0.84 196	0.29 107	0.26 145	0.81 176	0.97 251	0.59 165	0.44 125	1.72 215	0.61 221	1.04 229	1.56 259	0.21 121	0.25 105	0.92 236	1.31 263	1.45 266	2.71 271

ICVP	0.58 159	0.49 159	0.67 233	0.50 177	0.48 192	0.52 183	0.36 170	0.60 124	0.45 196	0.61 165	0.58 166	0.61 138	0.56 217	0.30 165	0.67 146	0.64 195	0.58 151	0.51 178	0.72 143	0.51 177	0.58 145	0.74 191	0.59 253	0.47 212	0.60 160	0.75 178	0.74 149	0.72 167
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
EAI-Stereo	0.75 195	0.49 159	0.50 193	0.51 183	0.46 186	0.56 195	0.60 216	0.73 206	0.32 141	0.63 181	0.72 210	0.82 190	0.26 93	0.24 118	1.05 229	0.96 249	0.60 172	0.49 165	3.00 259	0.62 225	0.82 198	1.13 230	0.19 96	0.31 141	0.78 210	0.70 167	1.55 270	1.17 221

AF-Net	0.53 139	0.49 159	0.44 175	0.50 177	0.53 201	0.61 205	0.54 203	0.61 131	0.55 215	0.43 62	0.66 193	0.85 197	0.42 185	0.40 201	0.64 137	0.46 113	0.46 74	0.44 125	0.60 114	0.40 146	0.45 70	0.45 106	0.41 211	0.39 184	0.50 123	0.55 145	0.81 166	0.69 158

Nwc_Net	0.53 139	0.49 159	0.44 175	0.50 177	0.53 201	0.61 205	0.54 203	0.61 131	0.55 215	0.43 62	0.66 193	0.85 197	0.42 185	0.40 201	0.64 137	0.46 113	0.46 74	0.44 125	0.60 114	0.40 146	0.45 70	0.45 106	0.41 211	0.39 184	0.50 123	0.55 145	0.81 166	0.69 158

RTSC	0.73 189	0.49 159	0.46 180	0.47 171	0.51 199	0.55 192	0.56 207	0.67 173	0.68 231	0.54 118	0.79 220	0.57 123	0.57 221	0.41 204	1.92 281	0.77 223	0.96 259	0.58 213	1.36 201	0.56 195	0.85 204	1.11 227	0.31 183	0.53 224	0.58 150	0.65 160	0.95 199	1.26 227

DeepPrunerF	1.22 245	0.49 159	0.39 145	0.58 198	2.86 306	0.49 173	0.55 205	0.52 83	0.58 221	0.43 62	0.67 200	0.43 77	0.32 138	0.42 214	1.64 267	0.75 220	0.58 151	0.46 146	0.93 172	0.46 167	0.61 151	0.53 143	0.40 209	0.35 168	15.32 327	0.82 195	0.65 122	0.62 139

MLCV	0.70 185	0.49 159	0.53 200	0.73 228	0.50 196	0.65 215	0.43 185	0.81 234	0.41 184	0.71 227	0.88 232	1.01 216	0.81 239	0.28 155	0.92 206	0.43 88	0.65 196	0.52 185	2.47 244	0.45 162	0.55 126	0.72 189	0.39 208	0.54 225	0.69 180	0.80 190	0.83 176	0.72 167

HSM	0.54 144	0.49 159	0.47 184	0.48 172	0.47 189	0.41 145	0.37 172	0.71 196	0.37 170	0.61 165	0.65 190	0.59 133	0.48 203	0.31 172	0.70 156	0.48 130	0.64 192	0.47 152	0.75 151	0.48 173	0.63 156	0.49 123	0.26 163	0.42 193	0.62 166	0.72 171	0.87 187	0.67 152

iResNet_ROB	0.50 129	0.49 159	0.42 162	0.42 156	0.30 121	0.42 151	0.32 160	0.60 124	0.33 146	0.52 106	0.59 167	0.47 89	0.56 217	0.25 134	0.81 176	0.46 113	0.57 147	0.49 165	1.19 193	0.36 118	0.48 90	0.36 64	0.25 155	0.37 180	0.57 146	0.54 142	0.75 151	0.61 135

RAFT-Test	0.72 188	0.50 174	0.46 180	0.52 186	0.34 140	0.41 145	0.29 151	0.73 206	0.30 115	0.62 175	0.72 210	0.68 156	0.31 129	0.22 94	0.71 160	1.03 263	0.62 184	0.50 171	2.89 257	0.66 233	1.72 263	1.14 232	0.23 144	0.29 125	0.80 217	0.96 218	0.95 199	0.91 193

RALCasStereoNet	0.42 93	0.50 174	0.35 124	0.35 129	0.30 121	0.31 102	0.24 128	0.60 124	0.25 77	0.56 134	0.49 135	0.58 128	0.26 93	0.18 64	0.57 104	0.46 113	0.54 123	0.49 165	0.51 70	0.34 99	0.51 104	0.41 82	0.21 121	0.31 141	0.53 133	0.49 129	0.48 64	0.58 125

DSFCA	0.45 114	0.50 174	0.40 150	0.40 147	0.37 155	0.44 157	0.34 164	0.46 72	0.39 178	0.40 57	0.57 164	0.49 96	0.29 107	0.24 118	0.61 123	0.44 93	0.49 92	0.49 165	0.64 121	0.39 141	0.50 98	0.51 135	0.33 190	0.35 168	0.49 119	0.50 133	0.57 89	0.58 125

FADNet-RVC	0.58 159	0.50 174	0.37 134	0.51 183	0.42 177	0.39 137	0.56 207	0.68 180	0.36 161	0.64 188	0.50 140	1.13 230	0.45 195	0.34 184	0.91 203	0.53 158	0.54 123	0.45 135	1.20 195	0.51 177	0.54 124	0.52 140	0.33 190	0.51 220	0.57 146	0.75 178	0.64 118	0.81 182

DLCB_ROB	0.53 139	0.50 174	0.48 187	0.41 152	0.45 183	0.43 154	0.39 178	0.55 99	0.45 196	0.57 138	0.61 176	0.70 162	0.52 210	0.41 204	0.60 118	0.47 124	0.57 147	0.48 158	0.52 75	0.43 159	0.55 126	0.47 116	0.38 204	0.42 193	0.96 244	0.79 189	0.70 139	0.62 139

trnet	0.44 109	0.51 179	0.40 150	0.34 119	0.26 92	0.27 85	0.14 67	0.62 138	0.30 115	0.60 161	0.36 96	0.73 169	0.33 144	0.24 118	0.56 101	0.57 174	0.58 151	0.34 66	0.52 75	0.31 87	0.57 141	0.42 89	0.17 76	0.30 133	0.54 137	0.48 124	0.65 122	0.69 158

dd	0.50 129	0.51 179	0.28 97	0.91 245	0.31 129	0.65 215	0.29 151	0.59 118	0.23 61	0.54 118	0.30 78	0.75 173	0.27 100	0.26 145	0.84 185	0.46 113	0.70 215	0.39 90	1.05 182	0.38 128	0.48 90	0.43 96	0.23 144	0.30 133	0.53 133	0.39 92	0.74 149	0.58 125

GLC_STEREO	0.47 121	0.51 179	0.40 150	0.38 138	0.37 155	0.37 130	0.28 144	0.64 159	0.29 107	0.62 175	0.53 153	0.55 119	0.28 105	0.30 165	0.49 93	0.48 130	0.66 199	0.41 107	0.65 125	0.41 149	0.70 180	0.60 155	0.23 144	0.30 133	0.47 108	0.36 77	0.84 178	0.53 110

MIPNet	0.51 132	0.51 179	0.33 116	0.32 111	0.30 121	0.37 130	0.25 133	0.62 138	0.24 71	0.50 94	0.52 149	0.61 138	0.41 184	0.30 165	1.01 227	0.51 148	0.59 165	0.50 171	0.76 154	0.47 171	0.44 66	0.85 205	0.20 112	0.26 111	0.66 176	0.98 224	0.71 143	0.61 135

rafts_anoy	0.41 88	0.51 179	0.35 124	0.29 95	0.30 121	0.33 112	0.22 115	0.59 118	0.25 77	0.51 99	0.50 140	0.48 92	0.23 82	0.17 61	0.57 104	0.46 113	0.51 108	0.50 171	0.58 106	0.34 99	0.50 98	0.43 96	0.19 96	0.28 120	0.50 123	0.47 119	0.52 79	0.53 110

TestStereo	0.45 114	0.51 179	0.38 143	0.42 156	0.30 121	0.44 157	0.26 137	0.71 196	0.28 100	0.76 241	0.32 83	0.64 148	0.32 138	0.24 118	0.47 83	0.35 52	0.54 123	0.33 62	0.78 156	0.38 128	0.63 156	0.42 89	0.24 152	0.30 133	0.53 133	0.43 100	0.75 151	0.55 120

psm_up	0.56 153	0.51 179	0.53 200	0.56 195	0.45 183	0.58 199	0.35 166	0.71 196	0.66 230	0.55 125	0.53 153	0.59 133	0.50 205	0.40 201	0.63 131	0.50 141	0.59 165	0.49 165	0.84 164	0.46 167	0.51 104	0.45 106	0.31 183	0.51 220	0.70 183	0.78 185	0.80 163	0.67 152

CREStereo	0.44 109	0.51 179	0.40 150	0.34 119	0.26 92	0.28 92	0.15 73	0.61 131	0.30 115	0.58 150	0.36 96	0.72 166	0.33 144	0.24 118	0.59 112	0.59 182	0.59 165	0.34 66	0.52 75	0.31 87	0.59 149	0.42 89	0.18 88	0.30 133	0.54 137	0.48 124	0.64 118	0.69 158
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
CFNet_RVC	0.51 132	0.51 179	0.47 184	0.50 177	0.48 192	0.48 171	0.32 160	0.53 87	0.37 170	0.51 99	0.65 190	0.57 123	0.34 156	0.30 165	0.69 151	0.44 93	0.52 112	0.47 152	0.57 102	0.42 155	0.56 131	0.49 123	0.27 167	0.35 168	0.65 175	0.74 174	0.80 163	0.75 173

MyStereo04	0.68 181	0.52 188	0.57 209	0.44 166	0.37 155	0.35 125	0.26 137	0.68 180	0.45 196	0.62 175	0.45 125	0.68 156	0.34 156	0.25 134	1.00 224	0.68 207	0.56 138	0.53 189	3.39 265	0.56 195	0.92 210	0.64 167	0.27 167	0.41 190	0.77 208	0.92 210	0.96 202	0.66 148

CASnet	0.40 84	0.52 188	0.23 82	0.27 87	0.27 102	0.30 101	0.14 67	0.62 138	0.29 107	0.61 165	0.44 122	0.64 148	0.28 105	0.23 107	0.55 99	0.36 58	0.45 69	0.31 53	0.73 144	0.27 70	0.63 156	0.39 76	0.21 121	0.24 95	0.42 95	0.32 64	0.61 108	0.56 121
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GES	0.59 165	0.52 188	0.37 134	0.39 141	0.40 168	0.53 186	0.37 172	0.59 118	0.40 180	0.56 134	0.60 169	0.50 102	0.30 117	0.41 204	0.98 220	0.63 189	0.67 205	0.55 201	2.28 234	0.56 195	0.70 180	0.56 150	0.31 183	0.42 193	0.48 111	0.48 124	0.65 122	0.68 156

FADNet-RVC-Resample	0.57 157	0.52 188	0.42 162	0.46 169	0.39 163	0.41 145	0.40 180	0.72 203	0.42 191	0.68 213	0.51 146	1.04 222	0.43 189	0.43 217	0.96 217	0.48 130	0.56 138	0.61 223	0.85 165	0.55 191	0.52 114	0.63 163	0.34 192	0.60 235	0.58 150	0.71 168	0.55 85	0.77 176

MSMDNet	0.73 189	0.52 188	0.48 187	0.35 129	0.34 140	0.45 162	0.33 163	0.69 187	0.30 115	0.63 181	0.60 169	0.71 164	0.35 163	0.23 107	0.78 167	1.05 265	0.63 189	0.50 171	2.88 256	0.81 255	1.59 258	1.80 270	0.23 144	0.29 125	0.74 196	0.89 205	0.85 180	0.76 175

NLCA_NET_v2_RVC	0.51 132	0.52 188	0.48 187	0.43 161	0.57 211	0.42 151	0.62 224	0.56 105	0.62 225	0.52 106	0.51 146	0.67 154	0.34 156	0.58 254	0.78 167	0.42 81	0.47 84	0.42 115	0.57 102	0.38 128	0.46 77	0.42 89	0.30 178	0.32 146	0.48 111	0.76 181	0.62 111	0.64 145
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
SACVNet	0.62 168	0.53 194	0.51 197	0.55 194	0.57 211	0.52 183	0.60 216	0.69 187	0.56 217	0.67 211	0.54 159	0.59 133	0.37 172	0.41 204	0.71 160	0.60 184	0.64 192	0.57 208	0.95 176	0.64 230	0.67 171	0.78 199	0.36 197	0.47 212	0.75 201	0.77 184	0.84 178	0.84 185

ADLNet	0.46 119	0.53 194	0.37 134	0.41 152	0.41 174	0.44 157	0.40 180	0.54 92	0.35 157	0.45 71	0.53 153	0.76 181	0.36 168	0.62 257	0.58 108	0.42 81	0.49 92	0.42 115	0.50 67	0.37 124	0.43 60	0.44 102	0.34 192	0.25 105	0.47 108	0.55 145	0.57 89	0.45 86

HSM-Net_RVC	0.75 195	0.53 194	0.60 217	0.77 233	0.62 223	0.61 205	0.37 172	0.76 218	0.49 203	0.74 234	1.71 276	1.32 239	0.80 238	0.36 192	0.72 163	0.55 168	0.64 192	0.53 189	0.78 156	0.53 180	0.67 171	0.89 211	0.43 215	0.64 241	0.94 240	1.09 240	1.07 220	1.04 206
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CASS	0.79 210	0.55 197	0.53 200	0.65 216	0.54 204	0.59 200	0.53 200	0.78 226	0.52 207	0.71 227	0.75 216	0.67 154	0.47 200	0.28 155	0.83 181	0.67 204	0.98 260	0.56 203	1.60 212	0.58 203	2.74 283	1.44 249	0.38 204	0.35 168	0.84 227	0.81 192	0.90 190	1.02 204
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
IPLGR	0.57 157	0.55 197	0.37 134	0.43 161	0.38 161	0.36 128	0.23 125	0.62 138	0.30 115	0.56 134	0.68 203	0.61 138	0.32 138	0.29 162	1.73 273	0.47 124	0.56 138	0.56 203	1.09 184	0.54 186	0.53 121	0.81 202	0.20 112	0.32 146	0.71 186	0.97 223	0.73 147	0.57 123

FADNet	0.65 172	0.55 197	0.41 159	0.53 189	0.42 177	0.49 173	0.65 232	0.74 211	0.42 191	0.66 203	0.64 185	0.81 188	0.50 205	0.36 192	1.17 243	0.51 148	0.51 108	0.53 189	1.61 213	0.53 180	0.69 177	0.59 151	0.35 196	0.41 190	0.72 189	0.88 203	0.78 161	1.06 207

R-Stereo Train	0.66 173	0.55 197	0.43 167	0.48 172	0.36 148	0.50 177	0.18 90	0.62 138	0.31 133	0.68 213	0.62 181	0.72 166	0.34 156	0.25 134	0.69 151	0.89 237	0.66 199	0.51 178	2.12 229	0.46 167	0.94 217	1.49 255	0.22 134	0.36 175	0.71 186	0.96 218	0.77 156	1.10 213

RAFT-Stereo	0.66 173	0.55 197	0.43 167	0.48 172	0.36 148	0.50 177	0.18 90	0.62 138	0.31 133	0.68 213	0.62 181	0.72 166	0.34 156	0.25 134	0.69 151	0.89 237	0.66 199	0.51 178	2.12 229	0.46 167	0.94 217	1.49 255	0.22 134	0.36 175	0.71 186	0.96 218	0.77 156	1.10 213
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO-Stereo-zeroshot1	5.67 307	0.56 202	1.25 282	0.75 229	0.69 233	1.17 263	0.81 244	0.82 236	0.80 242	0.81 253	4.78 301	1.00 213	0.37 172	0.27 152	1.13 239	1.54 301	0.70 215	0.60 221	124.50 336	0.54 186	1.43 253	2.64 283	0.22 134	0.36 175	0.91 234	1.13 245	1.13 228	2.18 258

cross-raft	0.73 189	0.56 202	0.46 180	0.43 161	0.33 131	0.40 143	0.27 139	0.73 206	0.33 146	0.65 193	0.60 169	0.74 172	0.30 117	0.23 107	0.76 166	0.96 249	0.63 189	0.48 158	2.91 258	0.59 207	1.81 269	1.31 243	0.22 134	0.32 146	0.82 221	0.94 214	0.93 195	1.01 203

STTStereo	0.53 139	0.56 202	0.54 203	0.44 166	0.52 200	0.43 154	0.59 212	0.52 83	0.46 200	0.47 77	0.55 161	0.71 164	0.42 185	0.56 246	0.87 197	0.44 93	0.49 92	0.51 178	0.54 89	0.37 124	0.51 104	0.40 79	0.32 188	0.35 168	0.52 130	0.66 161	0.68 131	0.99 201

SHD	0.97 232	0.56 202	0.73 239	0.75 229	0.69 233	0.66 218	0.61 221	0.99 256	0.94 260	0.77 243	1.00 243	0.94 207	1.29 259	0.54 242	2.21 294	0.98 254	0.95 257	0.70 247	2.01 226	0.80 251	1.12 237	1.71 266	0.47 220	0.77 259	0.91 234	1.01 231	0.91 191	1.22 226

iResNet	0.92 222	0.56 202	0.62 220	0.72 226	0.68 231	0.96 248	0.55 205	0.95 249	0.57 218	0.67 211	0.82 230	1.41 243	1.51 264	0.31 172	1.49 260	0.66 203	0.75 227	0.67 237	4.08 271	0.68 239	0.72 183	0.63 163	0.41 211	0.83 263	0.72 189	0.91 209	1.02 216	0.87 190

dad	0.89 221	0.57 207	0.37 134	1.42 273	0.65 225	0.75 233	2.23 287	1.43 282	0.36 161	0.93 267	0.38 105	0.85 197	0.76 237	0.32 179	0.97 219	0.52 156	0.78 230	0.45 135	1.87 223	0.41 149	0.74 188	0.41 82	0.30 178	0.47 212	1.15 266	0.47 119	2.64 301	1.96 253

RP	0.58 159	0.57 207	0.72 238	0.62 209	0.56 208	0.57 196	0.64 227	0.63 152	0.61 223	0.42 60	0.81 225	0.78 185	0.53 212	0.43 217	0.68 149	0.48 130	0.53 121	0.44 125	0.64 121	0.45 162	0.51 104	0.54 145	0.37 202	0.44 202	0.62 166	0.59 151	0.83 176	0.77 176

GANet-ADL	0.70 185	0.59 209	0.52 198	0.60 204	0.57 211	0.61 205	0.46 189	0.68 180	0.52 207	0.65 193	0.67 200	0.76 181	0.43 189	0.39 198	1.08 234	0.79 229	0.68 207	0.52 185	1.84 221	0.64 230	0.66 167	0.86 207	0.42 214	0.43 196	0.70 183	0.87 201	0.97 205	0.89 192

GEStereo_RVC	0.71 187	0.59 209	0.40 150	0.54 191	0.50 196	0.61 205	0.51 197	0.71 196	0.41 184	0.59 155	0.51 146	0.76 181	0.46 198	0.39 198	0.96 217	0.92 241	0.78 230	0.75 257	1.94 224	0.62 225	0.80 195	1.37 246	0.31 183	0.52 222	0.61 161	0.63 155	0.86 185	1.12 216

Anonymous3	0.79 210	0.59 209	0.42 162	0.37 135	0.42 177	0.57 196	0.50 196	0.80 229	0.64 227	0.68 213	0.49 135	1.48 244	0.54 213	0.31 172	1.53 261	1.42 298	0.88 248	0.82 269	1.45 203	0.69 242	1.31 248	1.30 242	0.40 209	0.40 187	0.74 196	0.86 198	1.03 218	0.71 165

RTS	1.09 238	0.59 209	0.59 212	0.60 204	0.58 214	0.96 248	0.90 252	0.80 229	0.88 250	0.59 155	0.71 205	1.28 237	0.62 225	0.51 234	2.04 284	0.98 254	1.19 270	0.77 262	2.33 237	0.85 258	0.96 221	1.16 233	0.49 227	0.65 243	1.23 268	4.43 315	1.15 229	1.45 232

RTSA	1.09 238	0.59 209	0.59 212	0.60 204	0.58 214	0.96 248	0.90 252	0.80 229	0.88 250	0.59 155	0.71 205	1.28 237	0.62 225	0.51 234	2.04 284	0.98 254	1.19 270	0.77 262	2.33 237	0.85 258	0.96 221	1.16 233	0.49 227	0.65 243	1.23 268	4.43 315	1.15 229	1.45 232

ADCP+	0.92 222	0.59 209	0.62 220	0.44 166	0.45 183	0.55 192	0.85 248	0.65 166	1.81 290	0.48 83	1.10 251	1.62 252	0.33 144	0.42 214	1.03 228	0.52 156	0.52 112	0.48 158	1.19 193	0.38 128	0.58 145	0.60 155	0.32 188	0.30 133	0.66 176	3.45 312	0.77 156	4.14 292

NaN_ROB	0.73 189	0.59 209	0.61 219	0.64 213	0.78 250	0.53 186	0.48 192	0.87 242	0.63 226	0.73 233	0.61 176	1.96 258	0.62 225	0.45 222	0.84 185	0.55 168	0.56 138	0.54 195	0.73 144	0.55 191	0.52 114	0.51 135	0.38 204	0.64 241	0.83 223	1.11 243	0.94 197	1.64 242

DAS	0.95 227	0.61 216	0.48 187	0.78 235	0.61 217	0.68 221	0.59 212	0.84 239	0.93 257	0.65 193	1.58 271	1.66 253	1.06 246	0.34 184	0.95 214	0.92 241	0.92 254	0.73 253	1.77 217	1.03 272	1.73 264	1.11 227	0.47 220	0.92 269	0.93 237	1.00 228	1.39 258	0.96 196

SepStereo	0.95 227	0.61 216	0.48 187	0.78 235	0.61 217	0.68 221	0.59 212	0.84 239	0.93 257	0.65 193	1.58 271	1.66 253	1.06 246	0.34 184	0.95 214	0.92 241	0.92 254	0.73 253	1.77 217	1.03 272	1.73 264	1.11 227	0.47 220	0.92 269	0.93 237	1.00 228	1.39 258	0.96 196

FCDSN-DC	0.69 182	0.61 216	0.62 220	0.66 218	0.61 217	0.59 200	0.60 216	0.68 180	0.42 191	0.75 238	0.42 118	0.57 123	0.36 168	0.50 232	2.43 306	0.67 204	0.80 235	0.76 260	0.64 121	0.56 195	0.70 180	0.60 155	0.47 220	0.83 263	0.66 176	0.74 174	0.61 108	0.67 152
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PSMNet-ADL	0.96 230	0.62 219	0.66 230	0.67 219	0.70 239	0.66 218	0.58 211	0.74 211	0.60 222	0.85 261	5.03 304	0.95 210	1.26 257	0.45 222	0.89 200	1.03 263	0.68 207	0.54 195	2.03 227	0.68 239	0.84 202	0.79 201	0.54 246	0.47 212	0.73 194	0.95 215	1.32 251	0.63 143

NCC-stereo	0.67 176	0.63 220	0.59 212	0.64 213	0.65 225	0.63 211	0.69 237	0.67 173	0.74 237	0.43 62	0.81 225	0.82 190	0.70 233	0.47 225	0.82 179	0.53 158	0.58 151	0.64 229	0.80 158	0.54 186	0.56 131	0.60 155	0.53 242	0.45 207	0.75 201	0.96 218	0.92 193	0.98 199

Abc-Net	0.67 176	0.63 220	0.59 212	0.64 213	0.65 225	0.63 211	0.69 237	0.67 173	0.74 237	0.43 62	0.81 225	0.82 190	0.70 233	0.47 225	0.82 179	0.53 158	0.58 151	0.64 229	0.80 158	0.54 186	0.56 131	0.60 155	0.53 242	0.45 207	0.75 201	0.96 218	0.92 193	0.98 199
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EKT-Stereo	0.75 195	0.64 222	0.54 203	0.59 201	0.47 189	0.60 202	0.73 239	0.71 196	0.29 107	0.63 181	0.66 193	0.73 169	0.30 117	0.26 145	0.86 191	1.22 284	0.68 207	0.76 260	1.46 204	0.60 212	1.75 266	1.74 268	0.21 121	0.32 146	0.93 237	0.81 192	1.06 219	0.72 167

MaskLacGwcNet_RVC	8.29 316	0.65 223	1.07 271	0.94 250	0.83 252	0.81 238	1.27 272	0.85 241	0.73 234	0.93 267	6.13 313	180.62 338	2.17 274	1.33 291	1.22 245	1.01 260	0.93 256	1.06 287	6.32 286	0.79 250	3.32 299	3.77 297	0.55 248	0.76 256	0.95 242	1.34 268	1.19 236	2.42 266

ADCRef	1.01 234	0.65 223	0.48 187	0.39 141	0.47 189	0.65 215	0.68 236	0.61 131	1.08 266	0.52 106	0.64 185	0.75 173	0.43 189	0.38 197	1.56 263	0.72 214	0.61 178	0.59 218	1.53 208	0.58 203	0.66 167	0.71 185	0.50 231	0.43 196	0.75 201	1.25 257	0.82 169	8.96 313

AnyNet_C32	1.64 260	0.65 223	0.74 240	0.67 219	0.73 242	0.86 243	1.14 265	0.95 249	3.12 312	0.75 238	1.53 270	0.94 207	0.64 229	0.67 264	1.83 278	1.11 273	1.06 267	0.95 280	1.78 219	0.76 247	1.76 267	1.71 266	0.66 258	0.85 266	1.13 264	2.68 301	1.17 234	13.55 318

DCVSM-stereo	1.13 241	0.66 226	0.79 244	0.89 242	0.65 225	1.15 262	0.73 239	0.95 249	0.82 246	1.04 277	4.18 298	3.75 286	1.45 262	0.49 228	0.83 181	0.86 235	0.69 213	0.60 221	2.08 228	0.87 260	1.06 233	0.77 197	0.84 270	0.72 250	0.74 196	0.89 205	0.98 208	1.09 209

UDGNet	0.67 176	0.66 226	0.42 162	1.35 270	1.02 265	1.21 266	0.91 254	0.60 124	0.41 184	0.52 106	0.60 169	0.56 121	0.23 82	1.19 287	0.66 141	0.45 104	0.56 138	0.51 178	0.73 144	0.53 180	0.64 163	0.67 177	0.79 265	0.29 125	0.72 189	0.55 145	0.63 114	0.66 148

stereogan	0.67 176	0.67 228	0.62 220	0.68 222	0.73 242	0.75 233	0.64 227	0.70 193	0.57 218	0.51 99	0.64 185	1.08 224	0.62 225	0.44 220	0.83 181	0.55 168	0.56 138	0.51 178	0.91 170	0.59 207	0.59 149	0.69 182	0.47 220	0.46 209	0.59 157	0.67 162	1.16 232	0.87 190

PA-Net	0.64 171	0.67 228	0.66 230	0.50 177	0.66 230	0.50 177	0.64 227	0.65 166	0.73 234	0.54 118	0.52 149	0.58 128	0.58 223	0.59 256	0.93 208	0.57 174	0.46 74	0.54 195	0.61 118	0.54 186	0.49 94	0.66 172	0.36 197	0.52 222	0.64 173	1.24 254	0.64 118	1.32 229
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
s12784h	0.62 168	0.68 230	0.47 184	0.65 216	0.44 182	0.34 119	0.24 128	0.61 131	0.31 133	0.60 161	0.44 122	0.81 188	0.55 215	0.25 134	0.62 128	0.50 141	0.62 184	0.38 88	0.74 150	0.36 118	1.26 245	0.47 116	0.18 88	0.30 133	0.70 183	0.74 174	1.39 258	2.07 254

FADNet_RVC	0.92 222	0.69 231	0.55 206	0.88 241	0.75 248	0.54 190	0.51 197	0.77 223	0.54 211	0.70 224	0.96 240	1.36 241	1.06 246	0.54 242	1.85 279	0.64 195	0.80 235	0.90 273	3.34 264	0.76 247	1.00 226	1.13 230	0.37 202	0.60 235	0.66 176	0.87 201	0.97 205	1.14 219

DDVS	2.32 274	0.70 232	0.82 248	0.70 223	0.74 246	0.73 228	0.59 212	1.09 268	0.88 250	0.80 251	34.26 332	3.93 288	1.16 253	0.52 238	1.09 236	1.35 289	0.73 224	0.65 233	1.95 225	0.95 264	1.67 262	2.27 278	0.48 225	0.56 228	0.69 180	0.84 197	1.21 238	1.35 230

PWC_ROB	1.18 243	0.70 232	1.06 269	0.60 204	0.71 240	0.70 224	0.98 261	0.83 237	1.55 286	0.76 241	1.40 266	1.00 213	2.46 282	0.57 251	2.17 292	0.99 258	1.15 268	0.90 273	2.37 239	0.95 264	1.63 260	2.05 273	0.44 216	0.98 274	0.81 218	0.80 190	1.24 243	2.15 257

SGM-Forest	0.73 189	0.71 234	0.40 150	1.13 258	0.64 224	0.74 232	0.45 187	0.68 180	0.39 178	0.61 165	0.44 122	1.16 231	1.06 246	0.49 228	0.86 191	0.61 187	0.55 132	0.46 146	0.68 132	0.44 160	0.61 151	0.49 123	0.45 217	0.44 202	0.90 233	0.86 198	1.95 284	1.47 234
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ITSA-stereo	1.12 240	0.72 235	0.59 212	1.20 264	0.84 253	0.64 214	0.64 227	0.95 249	0.78 240	0.84 259	2.54 287	1.39 242	1.23 255	0.81 274	1.20 244	1.01 260	0.83 240	0.67 237	1.56 209	0.62 225	1.08 235	1.46 252	0.56 250	0.71 247	0.95 242	1.27 259	0.99 209	4.08 291

RGC	0.76 199	0.72 235	0.99 261	0.70 223	0.71 240	0.76 236	0.57 210	0.74 211	0.74 237	0.56 134	0.96 240	0.83 194	0.85 241	0.56 246	0.93 208	0.60 184	0.62 184	0.56 203	0.93 172	0.61 221	0.66 167	0.71 185	0.51 239	0.56 228	0.81 218	1.01 231	0.99 209	1.19 223

NCCL2	0.69 182	0.73 237	0.66 230	0.57 197	0.56 208	0.51 180	0.45 187	0.70 193	0.57 218	0.68 213	0.71 205	0.66 152	0.48 203	0.39 198	0.93 208	0.72 214	0.65 196	0.57 208	0.76 154	0.57 200	0.74 188	0.88 209	0.49 227	0.60 235	0.98 246	0.95 215	0.85 180	1.16 220

GANetREF_RVC	0.77 207	0.74 238	0.68 235	0.76 232	0.65 225	0.69 223	0.60 216	0.99 256	0.73 234	0.93 267	0.52 149	1.33 240	0.72 235	0.44 220	0.85 189	0.57 174	0.67 205	0.63 225	1.13 190	0.61 221	0.77 191	0.63 163	0.59 253	0.71 247	0.89 232	0.90 207	1.15 229	0.99 201
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
ADCPNet	2.08 273	0.77 239	0.87 252	0.83 237	1.21 275	0.85 240	1.59 277	1.02 261	1.35 278	0.83 258	1.97 281	1.01 216	7.76 306	0.75 271	2.35 303	1.16 278	0.95 257	0.71 249	4.05 270	0.97 267	1.30 247	1.61 261	0.72 260	0.76 256	1.52 284	1.96 290	1.21 238	16.04 321

XPNet_ROB	0.74 194	0.77 239	0.57 209	0.54 191	0.61 217	0.63 211	0.61 221	0.53 87	0.65 228	0.58 150	0.81 225	2.35 263	0.46 198	0.43 217	0.79 171	0.63 189	0.85 242	0.57 208	0.83 161	0.55 191	0.72 183	1.09 226	0.45 217	0.49 219	0.63 170	0.74 174	1.39 258	0.86 188

FAT-Stereo	1.57 257	0.78 241	1.44 290	1.10 256	1.32 280	1.05 256	0.87 251	1.28 273	0.86 248	1.21 287	5.46 307	3.07 275	1.28 258	0.66 262	1.73 273	1.34 286	0.89 250	0.94 279	1.83 220	1.08 275	2.02 271	3.90 299	0.71 259	0.98 274	0.86 230	1.21 252	1.42 264	3.03 278

UCFNet_RVC	0.56 153	0.78 241	0.45 179	0.59 201	0.55 207	0.52 183	0.39 178	0.58 111	0.40 180	0.59 155	0.60 169	0.82 190	0.45 195	0.32 179	0.70 156	0.42 81	0.50 97	0.50 171	0.67 130	0.45 162	0.56 131	0.47 116	0.38 204	0.41 190	0.77 208	0.71 168	0.65 122	0.86 188

SAMSARA	1.50 253	0.79 243	1.00 265	0.93 248	0.88 255	0.86 243	0.93 256	1.57 288	1.25 273	0.96 272	1.09 249	1.27 235	2.59 283	0.83 275	2.58 308	1.19 282	1.04 263	0.91 276	2.56 246	0.99 270	1.77 268	2.23 277	0.56 250	0.98 274	2.63 297	2.81 302	2.62 300	2.56 269

ccs_rob	1.25 246	0.79 243	0.64 226	0.86 239	0.60 216	0.89 245	0.83 247	0.99 256	0.51 206	0.77 243	6.27 316	5.90 298	1.10 250	0.51 234	1.08 234	1.10 271	0.68 207	0.66 235	1.15 191	0.70 243	1.56 256	1.66 264	0.50 231	0.54 225	0.69 180	0.78 185	0.86 185	1.20 224

CBMV_ROB	1.71 264	0.79 243	0.65 229	1.35 270	1.07 268	1.01 251	0.74 241	1.01 260	0.54 211	0.72 230	0.81 225	9.80 317	5.90 300	0.57 251	1.42 254	0.69 208	0.80 235	0.58 213	5.38 277	1.22 285	0.95 220	0.55 149	0.53 242	0.62 238	1.22 267	1.45 271	2.72 303	2.94 275

pmcnn	1.66 261	0.80 246	0.52 198	1.19 263	1.01 262	1.21 266	0.93 256	0.96 254	0.54 211	0.74 234	2.66 289	3.98 290	5.06 294	0.31 172	1.65 269	1.40 297	1.20 272	0.91 276	3.99 269	0.95 264	4.45 311	1.02 222	0.90 273	0.90 268	1.07 259	1.01 231	2.43 295	3.03 278

S-Stereo	1.54 255	0.81 247	0.83 249	1.15 260	1.16 273	1.29 271	1.56 276	1.02 261	1.09 267	1.25 290	4.20 299	4.10 291	1.10 250	0.66 262	2.16 291	1.63 303	0.90 251	1.05 286	2.20 232	1.10 277	1.26 245	3.12 290	1.31 290	1.17 289	0.84 227	1.18 249	1.21 238	2.18 258

STTRV1_RVC		0.81 247	0.64 226	1.04 254	0.73 242	1.03 253	0.85 248	0.91 247	0.92 255	0.93 267	0.95 239	1.72 256	2.23 275	0.86 278	1.46 258	0.78 226	1.37 276	0.72 250		1.97 307	1.59 258	1.23 238		0.97 272	1.07 259	1.11 243	1.75 279	3.40 284

PS-NSSS	0.60 167	0.81 247	0.44 175	0.89 242	0.54 204	0.71 226	0.63 225	0.64 159	0.38 175	0.64 188	0.41 116	1.52 248	0.47 200	0.41 204	0.59 112	0.42 81	0.52 112	0.45 135	0.94 175	0.42 155	0.44 66	0.29 48	0.36 197	0.34 164	0.63 170	0.69 163	0.70 139	0.80 180

SFCPSM	3.03 290	0.82 250	0.63 224	0.77 233	0.69 233	0.72 227	0.63 225	0.83 237	0.98 263	0.71 227	2.00 282	2.57 264	3.49 288	0.56 246	1.16 242	0.93 245	0.74 225	0.64 229	54.48 333	1.19 284	0.88 205	0.91 212	0.55 248	0.55 227	0.94 240	0.93 213	1.11 227	1.39 231

ADCL	1.27 247	0.82 250	0.64 226	0.60 204	0.53 201	0.73 228	0.91 254	0.75 215	2.78 309	0.68 213	1.01 244	0.86 201	0.50 205	0.50 232	1.27 247	0.64 195	0.66 199	0.57 208	1.20 195	0.60 212	0.98 225	0.88 209	0.50 231	0.47 212	1.60 286	1.50 277	0.88 188	11.30 316

GwcNet-ADL	0.97 232	0.83 252	0.81 246	0.91 245	0.68 231	0.70 224	0.53 200	0.77 223	0.50 204	0.72 230	5.46 307	1.20 234	0.65 230	0.46 224	0.81 176	0.95 246	0.72 223	0.56 203	1.26 197	0.71 244	0.67 171	0.78 199	0.59 253	0.56 228	0.79 213	0.98 224	0.85 180	1.75 247

TRStereo	0.75 195	0.83 252	1.19 276	0.56 195	0.34 140	1.42 275	0.48 192	0.68 180	0.28 100	0.65 193	0.46 129	1.10 227	0.27 100	0.22 94	0.70 156	0.85 234	0.57 147	0.48 158	1.85 222	0.50 174	0.73 186	0.87 208	0.18 88	0.27 114	0.78 210	1.22 253	1.78 280	1.09 209

DPSNet	2.61 280	0.83 252	0.77 243	1.21 265	1.24 276	1.34 273	0.93 256	1.08 267	1.49 284	0.78 247	0.86 231	6.91 304	3.85 289	0.58 254	4.58 316	2.54 313	1.43 280	1.24 297	14.95 312	1.34 290	4.83 315	8.01 320	1.75 294	1.40 297	1.47 281	1.95 289	1.60 274	1.66 244

CSAN	0.93 225	0.83 252	0.75 241	0.86 239	0.82 251	0.73 228	0.61 221	0.97 255	0.94 260	0.94 271	0.73 215	1.96 258	1.56 265	0.49 228	0.98 220	0.63 189	0.74 225	0.66 235	1.09 184	0.71 244	0.78 192	0.63 163	0.53 242	0.76 256	0.98 246	1.49 276	1.21 238	1.63 241

NOSS_ROB	0.76 199	0.84 256	0.50 193	0.72 226	0.61 217	0.75 233	0.52 199	0.80 229	0.54 211	0.70 224	0.62 181	0.62 146	0.86 242	0.62 257	1.14 240	1.10 271	0.78 230	0.69 246	0.73 144	0.60 212	0.88 205	0.67 177	0.50 231	0.71 247	0.86 230	0.95 215	1.38 257	0.85 186

CBMV	1.15 242	0.84 256	0.60 217	0.85 238	0.76 249	0.73 228	0.48 192	0.87 242	0.80 242	0.81 253	0.61 176	2.86 270	0.81 239	0.52 238	1.31 250	1.17 279	0.91 252	0.74 255	2.40 242	0.66 233	1.57 257	0.76 195	0.48 225	1.06 279	0.99 249	1.09 240	2.25 288	4.25 293
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HBP-ISP	1.60 258	0.86 258	0.90 255	0.98 251	0.69 233	0.85 240	0.56 207	0.89 246	0.48 202	0.82 256	0.79 220	0.97 211	0.36 168	0.69 266	11.97 325	5.83 321	0.70 215	0.67 237	0.70 139	0.62 225	1.05 231	5.90 314	0.50 231	0.62 238	0.82 221	1.01 231	2.01 286	1.06 207

MFN_U_SF_DS_RVC	1.33 248	0.90 259	0.63 224	1.27 267	0.90 256	1.21 266	2.21 285	1.27 271	1.18 271	1.00 275	0.91 235	1.80 257	1.16 253	1.07 286	1.48 259	0.77 223	0.70 215	0.58 213	2.75 254	0.67 237	1.39 252	2.93 287	0.85 272	0.73 251	1.47 281	1.68 282	1.33 252	2.96 276

XQC	1.03 236	0.90 259	0.71 237	0.91 245	0.92 257	0.92 247	0.86 250	1.06 266	0.90 254	0.84 259	1.11 254	1.03 218	1.30 261	0.71 268	2.04 284	0.95 246	0.87 244	0.67 237	1.64 214	0.78 249	1.00 226	1.67 265	0.62 256	0.73 251	1.09 261	1.47 272	1.26 245	0.97 198

ETE_ROB	0.87 219	0.90 259	0.58 211	0.67 219	0.69 233	0.85 240	0.60 216	0.66 170	0.89 253	0.64 188	1.09 249	2.63 267	0.54 213	0.54 242	1.00 224	0.72 214	0.91 252	0.63 225	0.99 180	0.66 233	0.88 205	1.08 225	0.50 231	0.59 233	0.78 210	0.92 210	1.48 268	1.17 221

SANet	1.61 259	0.91 262	1.10 274	1.04 254	1.05 266	1.25 269	0.77 242	1.76 297	1.81 290	0.77 243	1.24 255	6.63 302	5.08 295	0.83 275	1.56 263	0.77 223	1.24 274	0.90 273	1.58 210	0.82 256	1.05 231	1.00 220	0.90 273	1.27 292	1.32 275	1.93 287	1.88 282	3.10 280

ADCMid	1.56 256	0.92 263	0.99 261	0.70 223	0.86 254	1.05 256	1.37 274	1.29 274	1.77 289	0.75 238	1.75 277	1.27 235	1.48 263	0.69 266	2.18 293	1.07 267	0.98 260	0.79 266	2.74 253	0.80 251	1.31 248	1.74 268	1.06 280	0.70 246	1.01 254	1.53 278	1.02 216	10.33 314

DGSMNet	2.66 282	0.96 264	1.36 289	1.03 253	0.99 261	1.12 261	1.05 263	1.36 279	0.94 260	2.15 317	13.54 328	1.71 255	1.85 270	0.93 282	2.50 307	3.85 318	5.34 311	1.61 311	5.07 275	1.68 304	7.04 320	8.02 321	0.96 279	1.19 290	1.01 254	1.33 266	1.40 262	1.88 248

FC-DCNN	0.88 220	0.96 264	1.23 280	1.36 272	0.93 258	1.26 270	0.82 245	0.91 247	0.78 240	0.87 263	0.63 184	1.08 224	0.42 185	0.56 246	0.88 199	0.69 208	0.81 238	0.68 243	0.81 160	0.59 207	0.78 192	0.59 151	0.50 231	0.77 259	1.11 262	0.99 226	1.21 238	1.57 237

LALA_ROB	0.86 218	0.97 266	0.67 233	0.63 211	0.69 233	0.83 239	0.67 234	0.70 193	0.80 242	0.68 213	1.10 251	2.61 266	0.58 223	0.51 234	1.11 237	0.67 204	0.86 243	0.72 250	0.89 168	0.67 237	0.80 195	1.00 220	0.49 227	0.59 233	0.73 194	0.92 210	1.16 232	1.10 213

FC-DCNN v2	0.94 226	0.98 267	1.28 285	1.47 276	0.95 260	1.33 272	0.82 245	1.05 263	0.80 242	0.87 263	0.66 193	1.11 229	0.67 232	0.56 246	0.91 203	0.69 208	0.81 238	0.68 243	0.83 161	0.59 207	0.78 192	0.59 151	0.50 231	0.78 261	1.25 273	1.09 240	1.35 254	1.89 249

AMNet	1.02 235	0.98 267	0.95 257	0.98 251	1.01 262	1.03 253	0.96 260	0.87 242	0.93 257	0.97 273	1.02 245	1.10 227	0.74 236	1.06 285	0.99 223	1.09 270	1.17 269	1.04 285	1.08 183	1.05 274	1.13 238	1.04 223	0.82 269	0.98 274	1.01 254	1.07 239	1.20 237	1.27 228

G-Net	1.86 267	1.00 269	1.28 285	0.89 242	0.93 258	1.10 259	0.77 242	1.63 290	2.07 296	0.99 274	2.89 290	7.30 308	1.67 269	0.55 245	1.45 255	1.75 306	1.04 263	0.93 278	2.87 255	2.72 317	1.89 270	1.47 253	0.80 267	1.02 278	1.06 258	1.71 283	2.82 304	5.60 300

ACV-stereo	8.39 318	1.01 270	0.97 259	1.29 268	0.73 242	1.48 277	0.95 259	0.88 245	1.10 268	1.07 278	1.33 263	1.06 223	23.12 320	0.52 238	4.00 314	3.78 316	1.05 265	0.79 266	168.94 337	1.91 306	3.64 303	1.44 249	0.72 260	0.74 254	0.74 196	0.90 207	1.43 265	1.03 205

PVD	1.47 252	1.04 271	1.44 290	1.10 256	1.09 271	1.19 264	1.07 264	1.91 301	2.05 295	0.79 250	1.49 269	1.54 249	1.91 272	0.89 280	2.26 298	1.35 289	1.39 277	1.09 290	2.41 243	1.14 280	1.51 255	1.98 272	0.79 265	1.08 282	1.49 283	1.82 285	1.67 275	2.10 255

MFN_U_SF_RVC	1.68 263	1.06 272	0.88 253	1.25 266	1.01 262	1.53 278	2.07 283	1.38 281	1.17 270	1.51 302	2.95 291	2.00 260	1.57 266	2.05 295	2.38 304	0.98 254	0.87 244	0.82 269	6.78 287	1.11 279	2.21 274	2.38 280	0.65 257	1.11 284	1.23 268	1.33 266	1.28 248	1.69 246

ADCS	1.88 268	1.06 272	0.98 260	0.93 248	1.10 272	1.09 258	1.14 265	1.27 271	2.49 303	0.89 265	1.36 264	1.51 246	2.92 287	0.86 278	3.30 311	2.26 312	1.46 281	1.26 299	3.10 262	1.29 289	2.48 279	2.88 285	0.80 267	1.10 283	1.33 277	4.48 317	1.41 263	6.08 303

AnyNet_C01	2.06 272	1.08 274	1.06 269	1.14 259	1.08 269	1.01 251	2.69 290	1.69 295	2.66 306	1.21 287	1.67 274	2.90 272	2.60 284	0.95 283	3.65 312	4.02 319	2.09 294	2.21 320	3.08 261	1.56 299	3.30 298	2.89 286	1.26 283	1.15 287	1.80 289	1.43 270	1.51 269	3.90 289

LSM0	8.30 317	1.08 274	0.95 257	1.66 280	1.42 283	1.59 280	1.96 281	2.27 305	2.36 299	1.66 309	3.94 297	4.10 291	6.30 304	0.63 259	62.38 337	74.74 337	1.69 286	1.06 287	12.18 306	2.23 310	4.96 316	9.29 324	0.92 275	1.29 293	1.95 293	2.97 305	3.66 313	14.83 320

edge stereo	1.82 266	1.16 276	2.22 302	1.46 275	1.28 277	1.58 279	1.38 275	1.67 294	1.30 275	1.20 286	3.42 295	4.33 293	2.26 278	0.80 273	1.41 253	1.46 299	1.05 265	0.83 272	5.42 278	0.97 267	1.34 250	3.76 296	0.95 278	0.88 267	1.26 274	1.20 250	1.70 277	2.91 274

MADNet+	1.96 271	1.18 277	1.26 283	1.45 274	1.28 277	1.10 259	2.21 285	1.88 299	1.41 281	1.33 295	1.32 261	2.29 262	2.23 275	1.25 290	4.58 316	1.87 309	2.55 302	1.13 294	2.73 252	1.63 302	3.69 304	3.33 293	1.26 283	2.09 316	1.93 291	1.47 272	1.59 272	2.77 272

CC-Net-ROB	0.96 230	1.18 277	0.70 236	1.56 277	1.06 267	1.63 281	1.20 270	0.79 227	0.61 223	0.81 253	0.56 162	3.07 275	0.57 221	0.85 277	0.68 149	0.44 93	0.71 221	0.63 225	1.40 202	0.57 200	0.58 145	0.43 96	1.91 295	0.46 209	0.83 223	0.83 196	0.77 156	1.20 224

MFMNet_re	1.51 254	1.18 277	1.12 275	1.29 268	1.16 273	1.63 281	1.32 273	1.30 276	1.63 287	1.14 283	1.38 265	2.64 268	1.63 268	0.90 281	2.27 299	1.35 289	1.58 282	1.32 304	3.69 266	1.24 287	2.10 272	1.26 241	1.16 281	1.24 291	1.11 262	1.02 235	1.59 272	1.60 239

MSC_U_SF_DS_RVC	1.67 262	1.25 280	1.05 267	1.56 277	1.08 269	1.20 265	3.18 297	1.50 285	2.10 297	1.30 294	0.98 242	1.50 245	1.04 245	1.66 293	1.71 270	1.18 280	0.84 241	1.01 282	6.24 284	1.15 283	1.43 253	3.23 292	1.19 282	1.14 286	1.52 284	1.29 261	1.09 223	2.78 273

SPS-STEREO	1.93 270	1.27 281	1.21 278	1.60 279	1.34 281	1.44 276	1.17 268	1.66 291	1.36 280	1.38 297	3.67 296	3.02 274	1.29 259	1.05 284	1.85 279	1.83 308	1.58 282	1.37 306	8.86 296	1.34 290	3.07 292	1.47 253	1.27 287	1.37 294	1.42 280	1.28 260	2.02 287	1.89 249
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	3.81 298	1.38 282	1.26 283	1.80 282	1.47 285	1.93 285	1.71 279	1.47 284	1.33 276	1.34 296	6.67 319	9.59 316	12.99 314	1.20 288	1.73 273	1.47 300	1.42 279	1.24 297	11.11 304	1.37 292	3.07 292	2.13 275	1.27 287	1.42 300	1.69 287	1.26 258	2.90 305	26.50 327

FBW_ROB	1.34 249	1.42 283	1.08 272	2.01 283	1.42 283	1.37 274	1.63 278	0.99 256	0.70 232	0.72 230	1.02 245	2.05 261	0.91 244	1.47 292	1.24 246	0.60 184	0.88 248	0.65 233	6.08 283	0.59 207	1.06 233	0.81 202	1.48 292	1.12 285	0.99 249	1.20 250	0.99 209	1.66 244

SGM_RVC	2.81 286	1.46 284	0.85 250	1.76 281	1.28 277	1.68 283	1.19 269	1.56 287	1.14 269	0.82 256	1.70 275	7.09 305	2.67 286	0.42 214	0.92 206	0.57 174	0.75 227	0.57 208	11.20 305	0.66 233	0.94 217	0.46 111	0.51 239	0.84 265	1.97 294	1.64 281	5.04 318	26.13 326
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	3.62 297	1.54 285	1.05 267	2.64 285	1.72 287	2.05 286	1.15 267	2.40 307	1.41 281	0.90 266	6.48 317	9.56 315	7.42 305	0.49 228	11.75 323	1.94 310	0.87 244	0.74 255	8.79 294	0.80 251	8.36 321	8.07 322	0.73 262	1.07 280	3.39 307	2.15 295	5.22 319	4.99 296
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
LE_ROB	17.44 324	1.82 286	6.12 326	9.40 315	53.85 338	8.01 326	46.26 334	11.27 330	28.12 331	1.80 313	7.03 320	38.62 330	49.53 332	0.34 184	1.76 276	0.55 168	0.78 230	0.59 218	36.68 326	6.72 324	2.92 288	0.85 205	29.06 333	12.10 331	26.35 328	25.49 331	27.84 332	37.03 333

WAO-7	2.72 285	1.83 287	2.89 313	7.39 314	1.73 288	1.76 284	1.82 280	2.07 302	2.65 305	2.21 318	5.39 306	4.58 295	5.72 299	1.23 289	2.07 288	1.27 285	1.69 286	1.22 296	7.70 290	1.51 294	1.64 261	3.07 289	0.84 270	1.65 307	1.83 290	2.48 299	1.97 285	3.27 282

ELAS_RVC	3.22 292	2.01 288	1.85 297	2.66 286	2.07 290	5.08 316	2.06 282	2.41 308	1.89 292	1.74 312	4.78 301	8.00 309	8.02 307	0.74 270	2.38 304	0.81 230	1.75 288	1.14 295	3.97 268	1.27 288	4.64 314	7.61 318	1.26 283	1.74 310	6.58 319	3.21 308	3.39 308	3.80 288
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDUNet	1.38 251	2.18 289	0.79 244	2.67 287	2.43 296	2.57 288	2.52 288	0.80 229	0.84 247	0.63 181	0.94 237	1.57 251	0.45 195	2.65 301	0.94 212	0.78 226	1.99 293	0.75 257	2.31 235	0.91 263	1.16 239	0.97 216	2.71 299	0.56 228	0.72 189	0.71 168	0.97 205	0.85 186

ELAS	3.38 296	2.19 290	1.79 295	2.99 292	2.37 294	3.32 294	2.09 284	2.60 311	2.85 310	1.28 292	4.85 303	8.61 311	8.02 307	0.76 272	2.90 309	0.81 230	1.80 289	1.10 291	4.19 272	1.10 277	4.53 312	7.86 319	1.26 283	1.63 305	7.08 320	4.79 318	3.66 313	4.87 295
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	1.35 250	2.24 291	0.81 246	2.58 284	2.45 297	2.48 287	2.57 289	0.76 218	0.86 248	0.77 243	1.08 248	1.51 246	0.56 217	2.59 297	1.06 231	0.69 208	1.89 291	0.80 268	2.31 235	0.97 267	1.24 244	0.98 217	1.43 291	0.62 238	0.74 196	0.81 192	0.95 199	0.81 182

WAO-6	2.71 283	2.26 292	1.57 293	3.00 293	2.25 292	3.01 291	3.02 295	1.77 298	2.35 298	1.52 304	1.62 273	3.94 289	5.12 296	2.64 300	2.22 295	1.38 294	2.65 303	1.36 305	4.86 274	1.54 298	2.76 285	4.79 305	2.70 298	1.73 309	2.71 299	2.59 300	2.68 302	5.02 297

MDST_ROB	3.33 295	2.32 293	0.75 241	3.90 305	1.47 285	2.61 289	1.00 262	1.12 270	0.72 233	0.78 247	0.67 200	1.54 249	25.37 322	0.34 184	2.11 290	0.53 158	0.65 196	0.48 158	3.69 266	0.58 203	0.88 205	0.59 151	0.58 252	0.68 245	7.85 322	3.03 306	17.15 327	8.63 312

STStereo	5.29 304	2.47 294	5.20 323	5.20 310	2.80 305	4.72 313	3.42 299	6.23 325	6.52 319	1.51 302	7.61 321	9.53 314	14.86 317	0.63 259	4.09 315	0.64 195	0.87 244	0.62 224	36.67 325	1.02 271	1.23 243	1.05 224	0.78 264	1.63 305	3.46 308	2.43 298	3.53 309	14.15 319

MANE	7.31 311	2.64 295	4.48 322	3.30 299	3.10 312	3.94 307	2.83 293	5.37 324	6.88 320	1.11 279	5.64 309	8.81 312	11.02 310	0.67 264	3.83 313	3.83 317	1.32 275	18.03 330	8.61 292	0.84 257	4.22 307	1.16 233	0.74 263	1.79 314	13.65 326	18.61 327	22.89 329	38.18 334

IMH-64-1	2.92 288	2.70 296	2.36 305	3.23 296	2.71 302	3.70 301	4.05 307	1.66 291	2.48 301	1.13 280	1.26 257	3.60 283	6.29 302	3.59 309	2.28 300	1.15 276	2.20 296	1.31 302	6.02 281	1.52 296	3.03 290	5.48 308	4.83 313	1.40 297	2.83 301	2.02 291	2.34 291	3.64 285

IMH-64	2.92 288	2.70 296	2.36 305	3.23 296	2.71 302	3.70 301	4.05 307	1.66 291	2.48 301	1.13 280	1.26 257	3.60 283	6.29 302	3.59 309	2.28 300	1.15 276	2.20 296	1.31 302	6.02 281	1.52 296	3.03 290	5.48 308	4.83 313	1.40 297	2.83 301	2.02 291	2.34 291	3.64 285

SQANet	1.90 269	2.70 296	1.03 266	3.09 294	2.17 291	3.29 293	2.70 291	0.95 249	0.65 228	1.00 275	0.71 205	2.69 269	1.10 250	2.30 296	0.78 167	0.55 168	1.02 262	0.72 250	9.92 300	0.68 239	2.11 273	1.25 239	3.28 300	0.58 232	0.98 246	1.31 263	1.33 252	2.34 262

ACVNet-4b	2.35 278	2.75 299	1.60 294	3.13 295	2.29 293	3.52 297	3.67 304	1.35 278	1.35 278	1.27 291	0.72 210	3.26 279	2.62 285	3.04 306	0.98 220	0.78 226	2.13 295	1.02 283	9.04 297	1.23 286	2.74 283	3.39 295	4.08 303	0.92 269	1.24 271	1.29 261	1.46 267	2.48 267

IMH	3.24 293	2.76 300	2.37 307	3.26 298	2.74 304	3.73 304	4.10 309	1.72 296	2.58 304	1.17 285	1.24 255	3.92 287	10.58 309	6.80 324	1.57 265	1.11 273	2.25 298	1.30 301	6.28 285	1.56 299	2.97 289	4.14 300	4.90 315	1.45 301	3.01 305	2.36 297	2.47 297	5.19 299

RainbowNet	2.32 274	2.93 301	1.87 298	3.34 300	2.57 300	3.50 295	3.49 301	1.29 274	0.92 255	1.53 305	0.89 233	3.18 277	2.31 279	2.94 304	1.30 249	0.90 239	1.61 285	1.00 281	5.61 279	1.51 294	2.82 286	4.18 301	4.25 305	0.97 272	1.32 275	1.58 279	1.71 278	3.00 277

ACVNet_2	3.17 291	2.98 302	2.25 303	4.72 309	2.88 307	3.50 295	3.48 300	1.58 289	1.33 276	1.29 293	1.10 251	3.22 278	2.45 281	2.67 302	1.29 248	0.86 235	7.26 315	1.02 283	22.14 316	1.37 292	3.22 295	1.25 239	4.24 304	1.37 294	1.93 291	1.92 286	1.83 281	2.36 263

LVE	4.33 302	3.03 303	2.00 300	27.23 328	3.06 311	3.83 306	12.07 327	1.53 286	1.64 288	1.85 314	1.48 268	3.30 280	3.91 290	3.06 307	1.45 255	1.05 265	1.95 292	1.38 307	15.68 313	1.62 301	3.25 297	5.86 311	4.42 308	1.76 311	2.87 303	2.06 293	2.34 291	3.25 281

PWCK	5.04 303	3.03 303	2.21 301	3.61 303	2.60 301	4.41 312	5.09 310	2.45 309	2.76 308	3.31 323	4.34 300	10.15 320	5.13 297	1.74 294	1.99 282	1.38 294	2.41 300	1.45 308	51.59 332	2.35 312	3.70 305	2.69 284	2.65 297	1.78 313	2.97 304	3.21 308	2.43 295	4.77 294

otaku	2.33 277	3.05 305	1.19 276	3.36 301	2.37 294	3.56 298	3.08 296	1.05 263	0.98 263	1.13 280	0.80 224	2.88 271	1.62 267	2.59 297	0.95 214	0.64 195	1.23 273	0.75 257	13.16 308	1.09 276	2.47 278	2.63 282	4.75 310	0.75 255	1.13 264	1.38 269	1.69 276	2.52 268

ktn	8.45 319	3.18 306	2.84 312	6.37 313	3.26 313	4.31 311	10.28 325	2.15 303	10.13 324	2.27 320	1.83 279	42.17 332	55.84 333	3.93 311	2.34 302	2.09 311	9.85 318	2.17 318	33.98 323	2.24 311	3.24 296	3.03 288	4.78 311	2.25 319	2.59 296	2.81 302	3.18 307	5.04 298

DispFullNet	4.17 299	3.20 307	4.34 321	2.72 288	2.46 298	2.92 290	2.70 291	2.79 316	1.90 293	4.51 327	6.62 318	8.91 313	4.83 292	2.59 297	2.00 283	8.18 324	3.24 307	1.98 314	24.96 318	2.93 319	3.99 306	3.36 294	1.71 293	1.15 287	1.36 278	1.32 265	2.36 294	3.65 287

Dean	2.84 287	3.23 308	1.81 296	6.04 312	3.38 316	3.63 300	3.67 304	1.88 299	1.97 294	1.47 299	1.30 259	3.69 285	4.10 291	2.97 305	1.45 255	0.97 251	2.41 300	1.29 300	5.94 280	1.74 305	3.20 294	4.23 302	4.79 312	1.55 302	2.65 298	2.27 296	2.56 298	2.64 270

ACVNet_1	2.47 279	3.23 308	2.35 304	4.40 308	2.93 310	3.77 305	3.96 306	1.34 277	1.18 271	1.21 287	1.02 245	3.31 281	2.07 273	3.09 308	1.31 250	0.70 212	2.26 299	1.10 291	9.52 298	1.14 280	3.45 300	1.18 236	4.50 309	1.07 280	1.39 279	1.75 284	1.36 256	2.10 255

WAO-8	4.25 300	3.34 310	2.80 310	10.32 318	2.92 308	4.17 309	5.89 312	2.66 314	4.45 316	1.69 310	3.41 293	5.94 299	11.31 311	5.29 319	1.71 270	1.34 286	2.69 304	1.51 309	10.78 301	2.48 314	2.63 280	4.50 303	3.44 301	1.58 303	5.12 315	3.31 310	3.60 310	5.76 301

Venus	4.25 300	3.34 310	2.80 310	10.32 318	2.92 308	4.17 309	5.89 312	2.66 314	4.45 316	1.69 310	3.41 293	5.94 299	11.31 311	5.29 319	1.71 270	1.34 286	2.69 304	1.51 309	10.78 301	2.48 314	2.63 280	4.50 303	3.44 301	1.58 303	5.12 315	3.31 310	3.60 310	5.76 301

PSMNet_ROB	2.71 283	3.39 312	1.92 299	2.87 291	2.04 289	4.01 308	3.50 302	1.46 283	1.41 281	1.59 307	3.34 292	3.52 282	4.97 293	4.50 315	1.61 266	0.95 246	1.87 290	1.06 287	8.62 293	1.63 302	2.32 277	1.51 257	5.43 319	1.37 294	1.98 295	1.94 288	1.91 283	2.39 264

Ntro	2.32 274	3.40 313	1.53 292	3.55 302	2.52 299	3.71 303	3.36 298	1.11 269	1.05 265	1.16 284	0.90 234	2.93 273	1.24 256	2.72 303	1.00 224	0.64 195	1.40 278	0.82 269	10.96 303	1.14 280	2.72 282	3.19 291	4.26 306	0.73 251	1.24 271	1.59 280	1.56 271	2.31 261

MADNet++	5.64 306	3.51 314	3.77 320	2.84 290	4.62 319	3.02 292	3.65 303	4.36 319	5.03 318	4.18 326	5.07 305	6.45 301	5.92 301	6.18 323	7.04 319	6.82 322	4.71 310	4.00 324	8.03 291	5.83 323	9.92 325	16.38 329	2.32 296	4.34 325	3.95 313	11.38 324	4.93 317	4.01 290

JetBlue	6.09 309	3.85 315	3.31 318	5.99 311	4.13 318	6.22 322	7.94 317	3.42 317	2.89 311	1.47 299	1.46 267	8.10 310	1.90 271	5.39 321	11.86 324	3.22 315	3.30 308	2.99 321	5.32 276	2.40 313	9.74 324	10.03 327	4.93 316	2.18 318	7.39 321	17.16 326	3.72 315	24.15 324

KSHMR	8.16 315	4.16 316	2.96 314	25.39 327	3.92 317	5.08 316	5.53 311	2.62 312	2.40 300	2.23 319	2.26 284	4.37 294	77.17 337	5.23 318	2.24 296	1.71 304	2.79 306	1.98 314	31.04 322	2.02 308	4.59 313	5.35 306	7.54 326	1.89 315	3.30 306	2.91 304	3.01 306	6.51 306

SGM-ForestM	2.61 280	4.20 317	0.93 256	2.78 289	1.37 282	3.57 299	2.93 294	2.59 310	1.51 285	0.70 224	1.32 261	7.25 306	5.36 298	0.47 225	0.89 200	0.53 158	0.79 234	0.54 195	7.58 289	0.60 212	0.82 198	0.47 116	0.51 239	0.80 262	4.97 314	3.66 313	7.05 322	6.30 304

TorneroNet	8.11 314	4.28 318	2.58 309	27.50 329	3.31 315	5.00 315	6.00 314	2.62 312	10.13 324	1.49 301	2.57 288	11.07 322	68.61 336	4.25 313	1.77 277	1.18 280	5.78 312	1.62 312	23.67 317	2.83 318	4.30 308	5.47 307	5.37 318	1.65 307	3.72 310	3.14 307	2.59 299	6.36 305

TorneroNet-64	6.02 308	4.60 319	2.53 308	15.58 324	3.29 314	4.87 314	7.75 316	2.23 304	10.02 322	1.42 298	1.31 260	7.26 307	29.23 326	4.36 314	2.09 289	1.21 283	8.22 316	1.70 313	17.35 315	2.62 316	4.31 309	5.68 310	5.20 317	1.76 311	3.58 309	3.76 314	2.29 289	8.34 311

UNDER WATER	7.55 312	4.74 320	3.06 315	10.46 320	5.92 323	6.35 323	8.05 318	4.32 318	3.69 315	1.97 315	2.14 283	10.53 321	62.60 335	4.83 316	2.25 297	1.59 302	12.22 326	2.08 316	9.67 299	3.97 320	5.27 317	6.65 315	8.86 329	2.65 322	3.82 311	5.62 319	3.62 312	7.03 308

UNDER WATER-64	6.11 310	5.20 321	3.13 316	12.20 321	5.77 322	6.55 324	8.53 321	4.74 323	3.45 314	2.30 321	2.36 285	12.04 323	12.47 313	5.08 317	3.02 310	1.81 307	12.11 325	2.17 318	8.81 295	4.17 322	5.75 318	7.27 317	8.74 328	2.61 321	3.86 312	8.63 321	4.32 316	7.86 310

JetRed	7.85 313	5.29 322	6.07 325	3.75 304	5.00 320	6.95 325	10.20 324	4.64 322	3.42 313	2.92 322	2.39 286	6.71 303	2.25 277	7.15 325	10.26 321	7.34 323	8.59 317	7.11 325	4.82 273	4.08 321	10.76 328	9.27 323	7.85 327	3.34 323	10.96 323	24.25 330	11.90 324	24.57 325

notaker	5.52 305	5.55 323	3.76 319	13.97 323	5.34 321	5.44 320	7.16 315	2.36 306	2.68 307	2.06 316	1.80 278	12.90 324	23.86 321	3.98 312	2.04 284	1.73 305	3.45 309	2.12 317	17.08 314	2.15 309	6.10 319	5.87 312	6.15 323	2.12 317	1.79 288	2.08 294	2.31 290	3.29 283

DGTPSM_ROB	12.12 322	5.96 324	17.45 330	4.20 306	7.86 324	5.15 318	8.18 319	4.56 320	11.64 326	4.52 328	8.72 323	5.01 296	17.08 318	12.98 328	14.91 327	14.58 328	6.85 313	15.76 328	12.78 307	12.05 328	9.07 322	21.74 330	5.67 320	11.54 329	11.84 324	31.02 333	12.98 325	33.06 330

DPSMNet_ROB	12.40 323	5.97 325	17.46 331	4.21 307	7.87 325	5.15 318	8.18 319	4.56 320	11.65 327	4.54 329	8.87 324	5.17 297	22.69 319	13.00 329	14.98 328	14.62 329	6.90 314	15.82 329	14.07 311	12.05 328	9.09 323	21.75 331	5.68 321	11.54 329	11.87 325	31.03 334	12.99 326	33.06 330

HanzoNet	19.12 329	15.23 326	6.99 327	35.06 332	14.35 330	40.77 333	42.46 333	17.81 332	22.51 330	3.55 324	8.29 322	41.30 331	56.30 334	43.04 336	5.72 318	4.37 320	37.83 335	3.30 322	49.59 331	8.93 327	10.30 327	6.85 316	14.15 332	3.46 324	5.94 318	5.80 320	5.29 320	7.13 309

DPSM_ROB	18.32 326	16.26 327	21.94 332	9.42 316	8.75 326	13.61 327	9.11 322	10.90 328	15.09 328	8.45 330	8.95 325	10.12 318	13.19 315	16.42 330	19.79 330	19.11 330	18.35 329	20.45 331	13.82 309	14.88 330	26.56 332	27.45 332	6.49 324	14.39 332	31.57 333	38.83 335	36.85 334	43.86 335

DPSM	18.32 326	16.26 327	21.94 332	9.42 316	8.75 326	13.61 327	9.11 322	10.90 328	15.09 328	8.45 330	8.95 325	10.12 318	13.19 315	16.42 330	19.79 330	19.11 330	18.35 329	20.45 331	13.82 309	14.88 330	26.56 332	27.45 332	6.49 324	14.39 332	31.57 333	38.83 335	36.85 334	43.86 335

PML	30.82 332	20.91 329	7.15 328	29.65 330	20.81 333	29.11 331	10.50 326	10.87 327	88.32 338	20.03 334	154.19 338	98.60 337	119.55 338	10.53 327	9.19 320	8.69 325	16.72 328	7.27 326	34.57 324	7.35 326	12.77 329	10.86 328	5.72 322	6.17 326	33.11 335	12.83 325	34.30 333	12.33 317

LRCNet_RVC	21.34 330	28.92 330	11.37 329	31.78 331	29.09 334	34.25 332	27.43 330	21.71 334	10.07 323	29.63 335	30.60 331	32.06 328	25.81 323	33.87 334	11.15 322	2.97 314	25.27 332	21.35 333	44.05 329	20.83 332	14.27 330	5.87 312	36.69 334	27.43 334	2.76 300	1.47 272	8.68 323	6.79 307

DPSimNet_ROB	18.93 328	32.01 331	5.97 324	12.40 322	11.35 329	6.13 321	28.07 331	15.03 331	35.64 334	3.96 325	78.33 337	18.15 325	35.00 327	5.44 322	12.19 326	10.36 326	13.57 327	3.64 323	87.52 335	6.87 325	14.36 331	9.97 325	4.40 307	7.14 327	5.17 317	9.85 322	5.93 321	32.56 329

FlowAnything	36.80 334	32.68 332	44.29 338	18.93 326	17.69 332	27.11 329	18.38 329	21.83 335	30.48 333	17.53 333	18.21 330	20.29 327	26.54 325	33.31 333	37.97 332	37.86 333	36.82 333	40.93 334	27.35 319	30.03 334	53.34 337	55.72 338	12.99 331	29.50 336	63.36 336	78.25 338	73.99 338	88.17 338

CasAABBNet	36.73 333	32.73 333	44.18 337	18.81 325	17.45 331	27.29 330	18.12 328	21.69 333	30.40 332	17.52 332	18.08 329	20.27 326	26.53 324	32.96 332	38.28 333	37.42 332	36.82 333	41.12 335	27.47 320	29.86 333	53.56 338	55.70 337	12.93 330	28.91 335	63.44 337	78.07 337	73.93 337	88.05 337

BEATNet-Init1	22.01 331	36.32 334	3.23 317	54.74 336	11.23 328	52.95 337	28.72 332	9.47 326	8.51 321	1.57 306	10.45 327	33.05 329	48.98 331	0.71 268	16.97 329	11.50 327	1.60 284	1.11 293	77.80 334	35.27 335	9.94 326	9.98 326	1.27 287	2.30 320	27.41 329	11.09 323	52.85 336	35.36 332

HaxPig	41.43 335	43.85 335	40.81 334	44.90 333	47.49 336	44.66 334	46.30 335	46.31 336	45.63 336	49.00 336	49.30 333	47.24 333	43.73 329	42.64 335	40.44 335	39.13 335	48.37 336	51.07 336	43.33 327	42.25 336	42.88 334	36.52 334	50.75 336	43.02 338	27.54 330	19.97 328	20.68 328	20.75 323

AVERAGE_ROB	41.98 336	44.82 336	42.27 335	45.98 334	46.88 335	45.60 335	46.56 336	47.04 337	43.89 335	49.19 337	49.91 334	47.25 334	43.00 328	49.19 337	40.14 334	38.38 334	49.01 337	51.31 337	43.98 328	42.43 337	43.31 335	38.64 335	49.42 335	42.83 337	28.65 331	20.44 329	23.41 330	19.88 322

MEDIAN_ROB	44.95 337	47.36 337	44.12 336	48.52 335	49.78 337	48.21 336	49.25 337	49.72 338	46.35 337	52.53 338	53.59 335	50.59 335	45.49 330	49.36 338	43.27 336	41.36 336	51.85 338	54.40 338	47.03 330	45.93 338	45.78 336	40.06 336	52.67 337	45.67 339	31.00 332	26.54 332	25.33 331	27.95 328

DLNR_Zeroshot_test	17.86 325	67.45 338	1.21 278	81.91 338	0.35 144	0.45 162	74.74 338	0.76 218	0.27 93	0.69 221	0.60 169	1.16 231	0.29 107	8.20 326	84.48 338	102.07 338	23.88 331	15.14 327	7.31 288	0.50 174	4.38 310	2.51 281	0.18 88	0.43 196	0.76 207	0.86 198	0.80 163	0.80 180

ASD4																								8.34 328

Low-res two-view benchmark