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	0.21 1	0.16 1	0.11 1	0.09 1	0.11 2	0.16 5	0.12 20	0.23 7	0.15 12	0.18 8	0.19 18	0.42 31	0.14 7	0.12 3	0.34 1	0.42 2	0.32 1	0.25 3	0.30 1	0.18 1	0.29 1	0.32 8	0.11 2	0.15 14	0.20 1	0.20 1	0.23 1	0.19 2

AIO-test1	0.25 3	0.19 2	0.14 2	0.12 6	0.14 8	0.18 11	0.15 34	0.33 19	0.16 15	0.25 17	0.24 27	0.35 19	0.14 7	0.19 22	0.56 10	0.59 11	0.35 2	0.30 8	0.35 2	0.27 13	0.33 2	0.31 6	0.13 6	0.13 7	0.23 2	0.23 7	0.31 2	0.18 1

CroCo-Stereo	0.35 19	0.20 3	0.15 7	0.11 2	0.10 1	0.18 11	0.06 1	0.33 19	0.14 6	0.31 26	0.05 1	0.36 21	0.13 5	0.15 11	1.64 51	1.05 62	0.35 2	0.37 20	0.45 18	0.20 4	0.62 35	0.79 50	0.16 9	0.13 7	0.38 24	0.31 25	0.45 8	0.26 18
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
Pointernet	0.24 2	0.21 4	0.14 2	0.14 9	0.12 3	0.19 14	0.16 36	0.28 11	0.10 1	0.17 7	0.14 13	0.23 3	0.14 7	0.12 3	0.47 4	0.42 2	0.37 6	0.23 1	0.35 2	0.19 2	0.35 4	0.25 3	0.14 7	0.14 13	0.23 2	0.21 4	0.67 31	0.22 6

MLG-Stereo_test1	0.26 5	0.22 5	0.14 2	0.13 7	0.22 26	0.11 1	0.08 5	0.22 6	0.12 3	0.20 10	0.12 8	0.33 16	0.11 2	0.21 30	0.66 14	0.64 17	0.37 6	0.35 15	0.50 20	0.22 6	0.39 8	0.30 5	0.12 4	0.10 2	0.26 5	0.22 5	0.53 14	0.27 19

CroCo-Stereo Lap2	0.33 16	0.22 5	0.15 7	0.11 2	0.12 3	0.16 5	0.08 5	0.35 24	0.15 12	0.47 41	0.10 4	0.31 14	0.14 7	0.14 7	1.26 36	1.00 55	0.36 4	0.36 19	0.44 16	0.20 4	0.53 25	0.55 25	0.17 11	0.13 7	0.39 28	0.35 36	0.40 6	0.27 19

RAFT	0.35 19	0.22 5	0.19 13	0.27 28	0.13 6	0.30 40	0.08 5	0.97 113	0.18 25	0.92 141	0.19 18	0.27 5	0.16 15	0.18 19	0.51 6	0.47 4	0.38 9	0.26 4	0.54 24	0.25 11	0.43 12	0.34 10	0.19 20	0.15 14	0.38 24	0.34 34	0.90 51	0.27 19

MLG-Stereo	0.25 3	0.25 8	0.14 2	0.11 2	0.20 21	0.12 2	0.07 3	0.21 4	0.12 3	0.19 9	0.11 6	0.29 11	0.10 1	0.21 30	0.61 11	0.65 19	0.36 4	0.35 15	0.44 16	0.23 8	0.35 4	0.32 8	0.11 2	0.09 1	0.26 5	0.22 5	0.48 10	0.25 15

LG-Stereo	0.28 8	0.26 9	0.17 11	0.17 14	0.16 14	0.23 23	0.13 26	0.30 13	0.15 12	0.23 13	0.19 18	0.52 41	0.14 7	0.18 19	0.55 8	0.58 9	0.39 11	0.30 8	0.54 24	0.22 6	0.44 14	0.31 6	0.12 4	0.12 4	0.28 8	0.24 9	0.46 9	0.24 9

StereoVision	0.34 18	0.27 10	0.21 21	0.13 7	0.18 18	0.21 17	0.14 30	0.30 13	0.23 35	0.35 30	0.18 16	0.34 18	0.17 19	0.16 13	0.98 24	0.78 33	0.44 20	0.35 15	0.43 15	0.23 8	0.40 10	0.48 17	0.16 9	0.21 30	0.40 29	0.40 45	0.71 35	0.37 32

ProNet	0.30 10	0.27 10	0.31 35	0.26 25	0.15 11	0.27 33	0.27 73	0.38 27	0.13 5	0.15 4	0.49 74	0.29 11	0.13 5	0.16 13	0.73 17	0.49 6	0.43 18	0.32 10	0.35 2	0.27 13	0.38 7	0.22 1	0.38 56	0.22 32	0.32 14	0.20 1	0.38 5	0.27 19

U	0.41 27	0.28 12	0.16 10	0.11 2	0.13 6	0.16 5	0.06 1	0.45 35	0.14 6	0.49 42	0.07 2	0.36 21	0.16 15	0.20 27	1.71 57	1.14 84	0.44 20	0.41 30	0.59 30	0.32 21	0.66 39	0.92 63	0.17 11	0.17 21	0.50 51	0.36 38	0.49 11	0.35 30

RSM	0.30 10	0.30 13	0.22 23	0.32 43	0.15 11	0.21 17	0.10 14	0.17 1	0.16 15	0.14 2	0.26 30	0.22 2	0.19 25	0.14 7	0.64 13	0.60 13	0.39 11	0.37 20	0.35 2	0.33 23	0.46 17	0.54 24	0.19 20	0.16 16	0.30 12	0.26 16	0.58 18	0.24 9

MoCha-V2	0.30 10	0.31 14	0.23 26	0.21 16	0.17 17	0.17 10	0.14 30	0.23 7	0.11 2	0.26 20	0.28 34	0.32 15	0.16 15	0.19 22	0.62 12	0.61 15	0.39 11	0.38 22	0.35 2	0.42 42	0.61 32	0.51 22	0.15 8	0.16 16	0.35 18	0.26 16	0.34 3	0.19 2

AIO-Stereo	0.31 13	0.33 15	0.22 23	0.35 49	0.16 14	0.20 16	0.10 14	0.17 1	0.14 6	0.14 2	0.20 22	0.21 1	0.16 15	0.14 7	0.55 8	0.55 7	0.41 14	0.39 25	1.18 81	0.36 28	0.39 8	0.43 16	0.17 11	0.16 16	0.32 14	0.24 9	0.61 23	0.19 2

RSM++	0.33 16	0.33 15	0.23 26	0.36 54	0.20 21	0.24 26	0.10 14	0.21 4	0.16 15	0.16 5	0.26 30	0.26 4	0.19 25	0.16 13	0.83 22	0.65 19	0.41 14	0.38 22	0.50 20	0.39 32	0.50 20	0.59 30	0.25 33	0.16 16	0.41 31	0.26 16	0.54 15	0.30 26

MM-Stereo_test3	0.27 7	0.36 17	0.14 2	0.25 23	0.15 11	0.15 3	0.08 5	0.48 36	0.18 25	0.25 17	0.10 4	0.41 30	0.12 4	0.11 2	0.36 2	0.40 1	0.42 16	0.26 4	0.37 8	0.25 11	0.33 2	0.25 3	0.24 30	0.12 4	0.29 10	0.20 1	0.77 45	0.23 7

111111	0.31 13	0.37 18	0.19 13	0.25 23	0.29 38	0.22 22	0.09 10	0.19 3	0.16 15	0.10 1	0.17 15	0.27 5	0.17 19	0.18 19	0.79 20	0.56 8	0.46 27	0.28 6	0.76 46	0.24 10	0.53 25	0.61 33	0.21 22	0.11 3	0.25 4	0.25 11	0.41 7	0.19 2

GREAT-IGEV	0.32 15	0.37 18	0.21 21	0.15 10	0.12 3	0.16 5	0.09 10	0.30 13	0.16 15	0.33 27	0.18 16	0.44 33	0.19 25	0.20 27	0.74 18	0.61 15	0.45 23	0.29 7	0.42 12	0.28 17	0.43 12	0.52 23	0.21 22	0.17 21	0.27 7	0.25 11	0.88 50	0.23 7

CoSv	0.26 5	0.38 20	0.20 16	0.18 15	0.14 8	0.35 55	0.09 10	0.38 27	0.16 15	0.20 10	0.08 3	0.28 9	0.14 7	0.09 1	0.47 4	0.59 11	0.42 16	0.23 1	0.39 10	0.19 2	0.40 10	0.23 2	0.10 1	0.13 7	0.40 29	0.25 11	0.36 4	0.24 9

RAStereo	0.46 32	0.38 20	0.19 13	0.15 10	0.16 14	0.19 14	0.11 17	0.44 33	0.18 25	0.99 151	0.12 8	0.45 34	0.18 23	0.15 11	1.85 78	1.10 77	0.52 35	0.47 37	0.68 35	0.27 13	0.77 52	0.80 52	0.27 34	0.17 21	0.47 44	0.34 34	0.51 12	0.41 36

anonymousdsp	0.50 34	0.38 20	0.36 44	0.28 30	0.32 46	0.28 35	0.15 34	0.56 41	0.26 38	0.42 35	0.33 44	0.53 44	0.19 25	0.27 43	1.47 40	0.87 38	0.54 39	0.52 47	0.62 31	0.48 58	0.71 43	1.04 73	0.36 50	0.30 44	0.46 38	0.29 23	1.13 74	0.33 28

IGEV-Stereo++	0.36 22	0.40 23	0.20 16	0.22 18	0.25 30	0.21 17	0.09 10	0.25 10	0.17 22	0.20 10	0.34 46	0.29 11	0.20 31	0.19 22	0.78 19	0.60 13	0.44 20	0.33 12	0.75 43	0.34 25	0.53 25	0.64 37	0.22 24	0.13 7	0.28 8	0.27 20	1.09 69	0.28 23

RYNet	2.42 198	0.40 23	0.35 43	0.29 34	0.32 46	0.40 69	0.25 63	0.61 47	0.55 129	0.33 27	0.36 54	0.40 29	0.26 38	0.27 43	52.29 319	0.69 24	0.47 29	1.00 207	0.54 24	0.29 19	0.50 20	0.37 12	0.38 56	0.32 51	0.57 67	1.24 176	1.31 85	0.50 48

AdaDepth	0.41 27	0.41 25	0.20 16	0.24 20	0.28 37	0.23 23	0.16 36	0.32 18	0.20 30	0.23 13	0.29 35	0.27 5	0.21 32	0.23 36	0.97 23	1.09 74	0.49 31	0.41 30	1.08 73	0.34 25	0.54 29	0.59 30	0.18 17	0.21 30	0.29 10	0.28 21	0.75 41	0.43 37

MSCF	0.37 23	0.41 25	0.20 16	0.34 45	0.19 20	0.23 23	0.14 30	0.30 13	0.20 30	0.67 71	0.13 11	0.27 5	0.17 19	0.14 7	1.02 25	0.77 32	0.37 6	0.34 14	0.36 7	0.28 17	0.45 16	0.50 21	0.22 24	0.20 27	0.35 18	0.90 129	0.70 33	0.25 15

GASTEREO	0.38 25	0.42 27	0.20 16	0.34 45	0.18 18	0.24 26	0.14 30	0.30 13	0.19 29	0.73 86	0.12 8	0.28 9	0.17 19	0.13 6	1.05 27	0.74 29	0.38 9	0.33 12	0.37 8	0.30 20	0.44 14	0.56 27	0.23 27	0.20 27	0.35 18	0.87 122	0.73 39	0.24 9

UniTT-Stereo	0.60 49	0.44 28	0.32 37	0.21 16	0.25 30	0.34 51	0.17 43	0.61 47	0.31 52	0.75 90	0.27 32	0.62 59	0.34 50	0.21 30	1.77 67	1.44 138	0.57 48	0.61 75	1.53 104	0.44 50	0.91 75	1.14 80	0.37 54	0.29 43	0.50 51	0.54 69	0.52 13	0.58 59

AANet_RVC	0.54 40	0.45 29	0.40 52	0.33 44	0.61 135	0.28 35	0.31 85	0.61 47	0.58 140	0.44 37	0.41 61	0.39 25	0.48 86	0.33 69	1.16 30	0.79 34	0.55 41	0.53 56	0.56 28	0.52 65	0.46 17	0.49 19	0.34 42	0.38 67	0.57 67	0.57 74	1.05 66	0.97 133

MaDis-Stereo	0.57 43	0.47 30	0.30 32	0.16 12	0.26 34	0.21 17	0.17 43	0.44 33	0.32 56	1.08 161	0.22 24	0.51 40	0.22 35	0.19 22	1.83 75	1.19 94	0.62 57	0.59 69	1.09 75	0.45 52	0.81 59	0.94 65	0.37 54	0.25 39	0.63 78	0.67 89	0.60 20	0.82 106

MLG-Stereo_test3	0.52 37	0.48 31	0.27 29	0.29 34	0.38 67	0.24 26	0.12 20	0.34 23	0.20 30	1.12 163	0.30 37	0.54 45	0.19 25	0.31 61	1.85 78	0.92 42	0.52 35	0.52 47	1.17 79	0.39 32	0.70 41	0.75 46	0.18 17	0.24 37	0.38 24	0.31 25	0.90 51	0.44 39

RAFT + AFF	1.96 185	0.49 32	0.42 59	0.41 75	0.20 21	0.41 74	0.19 47	0.65 56	0.23 35	0.56 47	0.27 32	0.77 105	0.21 32	0.29 50	39.69 279	0.90 41	0.62 57	0.35 15	1.92 120	0.38 31	0.77 52	0.57 28	0.32 38	0.27 40	0.71 97	0.33 32	0.58 18	0.29 25

S2M2_XL	0.85 72	0.50 33	0.64 107	0.24 20	0.30 40	0.35 55	0.28 76	0.61 47	0.43 86	0.56 47	0.35 52	0.65 67	0.59 118	0.34 74	2.56 157	1.65 173	0.69 72	0.47 37	0.72 38	0.54 67	4.94 185	2.28 119	0.48 100	0.30 44	0.55 65	0.51 64	0.74 40	0.74 89

SGD-Stereo	1.69 174	0.50 33	0.36 44	0.28 30	0.30 40	0.30 40	0.17 43	0.57 42	0.28 47	0.44 37	0.21 23	0.69 77	0.39 63	0.25 39	31.04 275	1.51 154	0.73 89	0.52 47	0.68 35	0.45 52	1.43 121	1.32 90	0.41 66	0.30 44	0.45 37	0.46 56	0.87 49	0.63 74

MLG-Stereo_test2	0.39 26	0.54 35	0.17 11	0.16 12	0.24 29	0.15 3	0.08 5	0.33 19	0.14 6	0.24 15	0.13 11	0.39 25	0.14 7	0.17 17	1.52 45	0.76 31	0.45 23	0.44 34	1.04 67	0.42 42	0.48 19	0.48 17	0.18 17	0.12 4	0.34 16	0.25 11	0.66 29	0.38 33

DEFOM-Stereo	0.45 31	0.55 36	0.28 30	0.26 25	0.30 40	0.32 44	0.13 26	0.35 24	0.17 22	0.25 17	0.32 40	0.38 23	0.19 25	0.22 34	1.10 29	0.73 27	0.59 54	0.52 47	0.51 23	0.44 50	0.73 48	0.69 40	0.42 72	0.28 42	0.44 35	0.32 31	1.28 82	0.46 42

GIP-stereo	0.37 23	0.56 37	0.32 37	0.29 34	0.23 28	0.21 17	0.11 17	0.24 9	0.17 22	0.30 24	0.19 18	0.38 23	0.18 23	0.21 30	1.05 27	0.64 17	0.46 27	0.39 25	0.42 12	0.41 38	0.52 24	0.82 53	0.17 11	0.17 21	0.35 18	0.31 25	0.76 42	0.24 9

iRaftStereo_RVC	0.51 35	0.56 37	0.40 52	0.28 30	0.31 44	0.32 44	0.19 47	0.68 60	0.25 37	0.46 40	0.57 95	0.58 49	0.29 42	0.25 39	1.17 33	0.89 40	0.56 45	0.45 35	0.72 38	0.41 38	0.97 78	0.79 50	0.35 45	0.34 56	0.44 35	0.41 50	0.76 42	0.48 44

MMNet	0.59 47	0.58 39	0.44 63	0.38 59	0.55 122	0.42 76	0.29 79	0.60 45	0.40 76	0.38 32	0.55 91	0.63 60	0.32 48	0.51 162	1.51 44	0.75 30	0.72 84	0.58 66	0.76 46	0.55 74	0.62 35	0.41 15	0.40 62	0.52 127	0.51 54	0.49 59	1.49 101	0.50 48

delet	0.51 35	0.58 39	0.47 72	0.35 49	0.50 108	0.50 103	0.30 81	0.49 37	0.29 49	0.56 47	0.44 66	0.45 34	0.34 50	0.48 150	1.16 30	0.68 23	0.55 41	0.46 36	0.47 19	0.41 38	0.58 30	0.39 13	0.39 58	0.41 81	0.48 47	0.36 38	1.09 69	0.50 48

Occ-G	0.43 29	0.59 41	0.29 31	0.34 45	0.31 44	0.26 32	0.12 20	0.38 27	0.18 25	0.16 5	0.32 40	0.33 16	0.24 36	0.16 13	1.16 30	0.84 36	0.45 23	0.39 25	0.71 37	0.32 21	0.87 67	0.78 49	0.22 24	0.19 26	0.36 23	0.26 16	0.94 57	0.31 27

TDLM	0.49 33	0.59 41	0.60 100	0.39 70	0.48 96	0.46 87	0.43 133	0.72 63	0.35 63	0.30 24	0.65 111	0.76 101	0.41 71	0.35 79	0.54 7	0.58 9	0.55 41	0.49 40	0.50 20	0.43 45	0.50 20	0.39 13	0.41 66	0.39 74	0.38 24	0.31 25	0.61 23	0.66 81

4D-IteraStereo	1.32 134	0.61 43	1.07 195	0.49 95	0.43 82	0.40 69	0.25 63	1.44 181	0.37 66	0.75 90	0.56 92	0.75 97	0.43 73	0.43 124	2.29 136	1.38 122	0.68 67	0.66 97	2.70 160	0.59 87	3.21 164	10.86 258	0.46 88	0.40 79	0.69 92	0.83 111	2.34 177	0.64 75

DFGA-Net	0.65 55	0.64 44	0.36 44	0.51 102	0.33 53	0.43 78	0.29 79	0.88 102	0.34 60	2.05 223	0.38 56	0.52 41	0.29 42	0.22 34	1.35 37	1.07 66	0.76 97	0.49 40	0.96 60	0.35 27	0.71 43	0.71 42	0.36 50	0.41 81	0.57 67	0.38 41	1.81 127	0.43 37

Former-RAFT_DAM_RVC	0.87 79	0.64 44	0.54 92	0.44 86	0.41 78	0.38 63	0.26 70	1.26 149	0.49 105	0.85 123	0.62 104	0.75 97	0.54 102	0.34 74	1.75 64	1.50 153	0.68 67	0.70 108	1.17 79	0.56 76	1.52 122	3.83 138	0.39 58	0.37 63	0.75 106	1.18 171	0.68 32	0.77 96

AnonymousM	2.27 194	0.64 44	0.44 63	0.51 102	0.32 46	0.49 100	0.24 60	1.70 212	0.48 101	0.75 90	2.06 228	0.70 81	0.47 83	0.39 99	2.47 148	3.26 232	0.99 173	1.03 212	1.88 118	2.37 271	4.85 184	6.68 189	0.57 153	0.47 100	0.53 59	0.65 88	11.71 306	14.52 298

HGLStereo	0.83 71	0.64 44	0.75 127	0.52 106	0.67 152	0.56 126	0.45 139	0.66 59	0.50 110	1.72 205	0.96 172	0.64 64	0.56 109	0.54 164	1.65 54	1.18 91	0.80 110	0.76 129	1.05 68	0.66 119	0.99 80	1.36 94	0.49 111	0.54 137	0.71 97	0.76 99	1.59 115	0.82 106

LL-Strereo2	1.08 107	0.65 48	0.59 97	0.40 71	0.34 56	0.31 43	0.23 57	1.48 183	0.38 67	0.68 73	0.58 99	0.63 60	0.32 48	0.64 198	1.65 54	1.13 82	0.63 59	0.53 56	1.32 90	0.66 119	1.35 113	11.05 263	0.44 80	0.34 56	0.64 80	0.60 76	1.05 66	0.56 55

raftrobust	1.11 108	0.65 48	0.92 164	0.55 115	0.49 99	0.44 80	0.33 100	1.55 199	0.47 95	0.94 145	0.72 133	0.82 116	0.53 97	0.36 88	2.91 181	1.71 178	0.71 79	0.70 108	4.37 205	0.65 114	1.69 136	3.95 143	0.59 166	0.42 89	0.95 155	0.85 118	0.99 61	0.85 115

FINET	0.69 58	0.65 48	0.67 113	0.65 141	0.49 99	0.48 98	0.45 139	0.75 68	0.59 142	0.61 58	0.48 71	0.82 116	0.57 113	0.43 124	1.71 57	1.08 72	0.77 100	0.57 63	1.07 72	0.56 76	0.88 68	0.65 38	0.43 77	0.50 120	0.62 77	0.56 73	0.96 59	0.64 75

HITNet	0.90 85	0.65 48	0.62 103	0.68 149	0.50 108	0.39 66	0.32 96	1.26 149	0.89 184	0.70 75	0.70 128	0.91 136	0.49 89	0.39 99	1.96 93	1.02 56	0.66 65	0.64 91	0.79 50	0.61 100	1.53 123	3.85 139	0.46 88	0.52 127	0.58 71	0.64 81	1.81 127	0.81 104
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-1	3.02 223	0.66 52	1.14 213	0.60 129	0.58 126	0.75 174	0.63 173	1.96 235	0.82 176	4.00 286	5.48 268	2.18 231	0.80 181	0.41 109	4.00 225	7.32 285	1.18 204	1.19 240	6.72 250	7.57 307	10.78 273	12.94 308	0.54 140	0.60 159	1.40 224	1.78 234	2.89 227	2.52 231

HH	2.75 209	0.67 53	1.42 238	0.80 176	0.71 159	0.88 194	1.09 218	1.86 227	0.87 180	5.19 313	0.66 113	1.91 215	0.86 193	0.57 176	2.65 165	8.48 293	0.87 134	0.94 187	6.36 235	1.39 220	13.52 298	12.32 288	0.79 218	0.58 150	1.38 218	1.63 224	3.81 262	2.06 217

HanStereo	2.75 209	0.67 53	1.42 238	0.80 176	0.71 159	0.88 194	1.09 218	1.86 227	0.87 180	5.19 313	0.66 113	1.91 215	0.86 193	0.57 176	2.65 165	8.48 293	0.87 134	0.94 187	6.36 235	1.39 220	13.52 298	12.32 288	0.79 218	0.58 150	1.38 218	1.63 224	3.81 262	2.06 217

sCroCo_RVC	1.85 181	0.67 53	0.55 93	0.37 57	0.49 99	0.75 174	0.41 124	0.94 111	1.56 243	1.51 192	0.78 145	1.04 157	0.94 207	0.48 150	2.49 149	5.07 267	1.26 213	1.22 244	2.53 144	1.37 217	7.95 236	11.14 264	0.45 86	0.60 159	0.94 151	1.12 162	2.34 177	1.05 150

GANet	0.64 53	0.67 53	0.63 104	0.57 120	0.58 126	0.95 201	0.55 157	0.78 76	0.46 93	0.57 50	0.61 102	1.83 212	0.36 60	0.41 109	0.81 21	0.69 24	0.76 97	0.73 120	0.58 29	0.40 36	0.53 25	0.49 19	0.47 97	0.48 113	0.56 66	0.41 50	0.83 47	0.69 84

CVANet_RVC	0.60 49	0.67 53	0.81 139	0.81 179	0.53 118	0.66 156	0.55 157	1.15 132	0.39 69	0.44 37	0.79 147	0.80 110	0.44 81	0.43 124	0.69 15	0.67 22	0.55 41	0.53 56	0.55 27	0.57 79	0.63 37	0.57 28	0.40 62	0.41 81	0.46 38	0.40 45	0.72 36	0.55 53

LG-Stereo_L2	0.58 45	0.69 58	0.43 62	0.28 30	0.35 60	0.24 26	0.13 26	0.62 52	0.26 38	0.70 75	0.39 58	0.71 85	0.34 50	0.28 47	1.83 75	1.32 113	0.57 48	0.51 45	0.96 60	0.41 38	0.74 50	1.06 75	0.32 38	0.27 40	0.52 57	0.38 41	0.62 26	0.64 75

LG-Stereo_L1	0.58 45	0.69 58	0.41 56	0.24 20	0.35 60	0.25 30	0.12 20	0.62 52	0.27 45	0.72 81	0.32 40	0.69 77	0.34 50	0.29 50	1.82 72	1.36 119	0.57 48	0.52 47	1.14 78	0.42 42	0.70 41	1.11 78	0.29 35	0.30 44	0.51 54	0.33 32	0.66 29	0.65 79

G2L-Stereo	0.81 70	0.69 58	0.60 100	0.57 120	0.78 175	0.50 103	0.37 111	0.77 70	0.53 121	0.69 74	0.78 145	0.70 81	0.63 130	0.54 164	2.08 109	0.96 49	0.73 89	0.63 88	1.23 84	0.61 100	1.22 102	0.66 39	0.57 153	0.48 113	0.77 110	0.89 124	1.98 142	0.80 102

MM-Stereo_test1	0.29 9	0.69 58	0.15 7	0.23 19	0.14 8	0.16 5	0.07 3	0.37 26	0.14 6	0.27 21	0.11 6	0.43 32	0.11 2	0.12 3	0.45 3	0.48 5	0.45 23	0.32 10	0.42 12	0.27 13	0.35 4	0.35 11	0.23 27	0.13 7	0.31 13	0.23 7	0.63 27	0.24 9

AFF-stereo	0.76 65	0.69 58	0.59 97	0.30 38	0.32 46	0.52 111	0.18 46	0.86 95	0.41 78	1.37 183	0.43 64	0.60 55	0.34 50	0.24 38	1.76 66	1.13 82	0.57 48	0.62 79	2.81 163	0.43 45	0.77 52	0.63 35	0.41 66	0.32 51	0.70 94	0.67 89	2.38 185	0.56 55

UPFNet	0.73 62	0.69 58	0.79 134	0.54 113	0.65 146	0.58 135	0.54 153	0.72 63	0.54 127	0.59 55	0.57 95	0.61 56	0.47 83	0.62 194	1.80 70	0.96 49	0.72 84	0.68 104	0.91 56	0.72 136	0.64 38	0.55 25	0.53 134	0.52 127	0.58 71	0.51 64	2.19 160	0.59 65

LG-G_1	0.54 40	0.70 64	0.32 37	0.36 54	0.39 69	0.32 44	0.16 36	0.41 30	0.21 33	0.29 22	0.34 46	0.50 36	0.35 56	0.32 64	2.09 113	1.07 66	0.51 33	0.58 66	0.75 43	0.59 87	0.78 55	1.24 86	0.17 11	0.22 32	0.46 38	0.39 43	0.60 20	0.48 44

LG-G	0.54 40	0.70 64	0.32 37	0.36 54	0.39 69	0.32 44	0.16 36	0.41 30	0.21 33	0.29 22	0.34 46	0.50 36	0.35 56	0.32 64	2.09 113	1.07 66	0.51 33	0.58 66	0.75 43	0.59 87	0.78 55	1.24 86	0.17 11	0.22 32	0.46 38	0.39 43	0.60 20	0.48 44

HUF	2.12 188	0.70 64	0.53 89	0.35 49	0.25 30	0.29 38	0.16 36	0.81 83	0.29 49	0.49 42	0.24 27	0.61 56	0.43 73	0.27 43	21.42 267	21.17 326	0.56 45	0.52 47	2.25 133	0.54 67	1.58 128	1.03 72	0.42 72	0.34 56	0.51 54	0.30 24	0.76 42	0.47 43

CIPLG	1.32 134	0.70 64	0.69 115	0.57 120	0.46 86	0.52 111	0.33 100	0.81 83	0.55 129	0.76 94	0.69 121	1.03 153	0.53 97	0.59 183	2.91 181	1.33 116	0.89 140	0.62 79	3.23 178	0.62 107	1.62 130	10.69 250	0.55 143	0.53 133	0.90 147	0.54 69	2.37 184	0.61 68

ACRE	1.31 131	0.70 64	0.66 112	0.58 126	0.47 90	0.52 111	0.32 96	0.81 83	0.53 121	0.76 94	0.69 121	1.04 157	0.52 96	0.59 183	2.66 167	1.32 113	0.89 140	0.63 88	3.25 184	0.61 100	1.62 130	10.69 250	0.55 143	0.52 127	0.92 150	0.55 71	2.40 187	0.62 70

RALAANet	1.14 111	0.70 64	0.84 146	0.53 110	0.53 118	0.60 142	0.41 124	1.30 157	0.50 110	0.94 145	0.65 111	0.72 88	0.59 118	0.33 69	1.97 96	1.32 113	0.75 96	0.89 173	1.96 122	0.85 165	3.07 162	5.37 171	0.53 134	0.62 166	0.82 118	1.03 151	2.08 149	0.78 98

PWCDC_ROB	2.78 212	0.70 64	0.65 110	0.61 131	0.87 186	0.63 149	0.57 161	1.04 121	1.59 244	0.65 66	1.88 218	0.80 110	3.28 266	0.73 211	41.04 283	2.18 205	1.23 209	0.98 199	1.52 103	0.97 185	2.56 155	5.26 170	0.68 195	0.81 205	0.74 105	0.94 136	1.13 74	0.97 133

AIO_rvc	0.53 38	0.71 71	0.38 48	0.34 45	0.22 26	0.34 51	0.16 36	0.57 42	0.28 47	0.38 32	0.22 24	0.56 46	0.24 36	0.27 43	1.96 93	1.04 59	0.48 30	0.40 29	1.28 87	0.47 57	0.79 58	0.95 69	0.39 58	0.22 32	0.46 38	0.28 21	0.72 36	0.33 28

IPLGR_C	1.31 131	0.71 71	0.68 114	0.57 120	0.46 86	0.52 111	0.31 85	0.81 83	0.53 121	0.76 94	0.69 121	1.03 153	0.53 97	0.59 183	2.62 162	1.33 116	0.88 138	0.63 88	3.25 184	0.61 100	1.64 133	10.69 250	0.55 143	0.53 133	0.89 143	0.57 74	2.40 187	0.62 70

FADNet-RVC	1.38 140	0.71 71	0.88 155	0.77 169	1.09 212	0.58 135	2.16 261	0.92 107	0.57 138	1.03 154	0.72 133	1.48 195	0.64 133	0.61 189	5.02 233	1.56 163	0.85 128	0.90 176	2.24 132	1.52 238	2.20 149	4.08 145	0.51 125	0.77 198	1.48 234	1.14 167	1.43 94	1.35 182

XX-Stereo	11.10 300	0.72 74	1.24 229	1.04 205	0.52 112	0.80 181	0.84 190	1.13 129	0.51 114	4.53 295	6.79 289	1.54 202	1.06 220	0.42 119	2.78 176	5.82 278	0.96 166	0.94 187	6.43 238	0.91 173	6.26 207	8.36 211	0.58 162	0.43 90	237.38 338	1.38 190	2.64 214	3.61 252

ARAFT	0.89 84	0.72 74	0.47 72	0.35 49	0.34 56	0.42 76	0.24 60	0.64 55	0.34 60	2.25 235	0.57 95	0.58 49	0.29 42	0.39 99	2.14 116	1.42 132	0.71 79	0.74 124	2.68 159	0.54 67	1.86 143	1.93 108	0.42 72	0.33 54	0.83 121	0.40 45	1.98 142	0.56 55

RAFT-Stereo + iAFF	0.86 75	0.72 74	0.84 146	0.41 75	0.39 69	0.54 117	0.21 54	0.99 116	0.52 116	1.54 193	0.57 95	0.73 89	0.39 63	0.26 41	2.15 117	1.17 89	0.64 62	0.50 42	2.66 157	0.57 79	0.88 68	0.90 60	0.47 97	0.39 74	0.86 130	0.72 94	2.54 206	0.66 81

RASNet	0.85 72	0.72 74	0.89 160	0.61 131	0.62 142	0.66 156	0.41 124	0.98 115	0.61 147	1.21 169	0.64 109	0.74 90	0.67 144	0.40 103	1.23 34	1.31 111	0.72 84	0.66 97	1.00 62	0.70 132	1.09 89	1.43 97	0.43 77	0.75 194	0.68 90	0.79 103	2.17 156	0.93 128

raft+_RVC	0.71 61	0.73 78	0.70 118	0.41 75	0.34 56	0.49 100	0.30 81	1.48 183	0.43 86	0.62 61	0.62 104	0.65 67	0.39 63	0.26 41	1.74 62	1.16 87	0.69 72	0.53 56	1.57 110	0.51 61	0.85 64	1.06 75	0.44 80	0.38 67	0.68 90	0.62 78	0.85 48	0.69 84

GES	1.40 142	0.73 78	0.79 134	0.78 171	0.71 159	0.80 181	0.59 167	1.37 174	0.97 192	1.66 201	0.94 168	0.74 90	0.65 138	0.63 196	2.40 142	1.55 161	0.98 171	0.89 173	5.45 221	1.14 202	3.99 173	3.85 139	0.65 185	0.83 211	0.75 106	0.81 107	1.52 104	1.72 203

DMCA	0.63 52	0.73 78	0.63 104	0.40 71	0.49 99	0.52 111	0.33 100	0.59 44	0.52 116	0.80 112	0.63 108	0.70 81	0.40 68	0.47 144	1.48 41	0.92 42	0.69 72	0.67 100	0.67 33	0.51 61	0.67 40	0.59 30	0.48 100	0.45 96	0.48 47	0.52 67	1.04 65	0.62 70

test_4	1.13 110	0.74 81	0.77 130	0.42 81	0.32 46	0.34 51	0.26 70	0.78 76	0.33 58	0.75 90	0.40 59	0.87 125	0.35 56	0.40 103	2.10 115	1.55 161	0.65 63	0.69 106	1.50 101	0.51 61	1.12 94	10.25 237	0.41 66	0.37 63	0.58 71	0.70 91	2.73 219	0.62 70

AASNet	0.53 38	0.74 81	0.46 70	0.35 49	0.61 135	0.51 108	0.42 130	0.65 56	0.26 38	0.41 34	0.50 76	0.39 25	0.31 47	0.41 109	1.02 25	0.69 24	0.53 38	0.60 70	0.67 33	0.51 61	0.60 31	0.87 58	0.41 66	0.41 81	0.50 51	0.40 45	0.70 33	0.45 41

GMOStereo	1.28 124	0.74 81	0.45 65	0.62 134	0.52 112	0.46 87	0.39 114	1.54 195	0.47 95	0.87 126	0.47 67	0.74 90	0.59 118	0.35 79	2.01 99	1.45 140	0.80 110	0.87 163	2.92 168	0.69 125	1.78 137	10.98 259	0.46 88	0.41 81	1.09 176	0.72 94	1.56 106	0.58 59

error version	1.28 124	0.74 81	0.45 65	0.62 134	0.52 112	0.46 87	0.39 114	1.54 195	0.47 95	0.87 126	0.47 67	0.74 90	0.59 118	0.35 79	2.01 99	1.45 140	0.80 110	0.87 163	2.92 168	0.69 125	1.78 137	10.98 259	0.46 88	0.41 81	1.09 176	0.72 94	1.56 106	0.58 59

test-v	1.28 124	0.74 81	0.45 65	0.62 134	0.52 112	0.46 87	0.39 114	1.54 195	0.47 95	0.87 126	0.47 67	0.74 90	0.59 118	0.35 79	2.01 99	1.45 140	0.80 110	0.87 163	2.92 168	0.69 125	1.78 137	10.98 259	0.46 88	0.41 81	1.09 176	0.72 94	1.56 106	0.58 59

test-2	1.28 124	0.74 81	0.45 65	0.62 134	0.52 112	0.46 87	0.39 114	1.54 195	0.47 95	0.87 126	0.47 67	0.74 90	0.59 118	0.35 79	2.01 99	1.45 140	0.80 110	0.87 163	2.92 168	0.69 125	1.78 137	10.98 259	0.46 88	0.41 81	1.09 176	0.72 94	1.56 106	0.58 59

ICVP	1.51 156	0.74 81	1.07 195	0.75 160	0.75 166	0.84 184	0.54 153	1.10 125	0.86 179	1.37 183	1.15 188	0.88 130	1.08 222	0.53 163	1.90 85	1.91 188	1.22 207	0.99 202	1.56 109	0.96 184	3.89 171	10.50 244	0.68 195	0.77 198	0.91 149	1.19 173	1.42 93	1.14 159
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
DMCA-RVC	0.86 75	0.74 81	0.73 121	0.61 131	0.77 171	0.56 126	0.70 177	0.77 70	1.43 232	1.38 185	0.69 121	0.87 125	0.54 102	0.55 170	1.66 56	1.05 62	0.81 119	0.74 124	0.95 59	0.73 139	0.89 72	0.93 64	0.51 125	0.58 150	0.59 74	0.62 78	1.82 130	0.91 125

DEFOM-Stereo_RVC	0.80 68	0.75 89	0.48 76	0.38 59	0.33 53	0.25 30	0.16 36	0.68 60	0.30 51	0.72 81	0.42 63	0.77 105	0.35 56	0.30 53	1.81 71	1.08 72	0.65 63	0.56 61	1.71 114	0.48 58	1.60 129	4.30 147	0.49 111	0.39 74	0.60 76	0.49 59	0.95 58	0.65 79

model_zeroshot	2.99 220	0.75 89	1.18 220	1.86 258	0.74 164	0.59 138	0.56 159	1.94 233	0.63 154	3.88 284	6.88 296	1.41 190	0.66 141	0.68 203	5.34 236	4.82 263	1.18 204	0.96 195	7.09 261	1.03 190	12.99 291	9.02 221	0.54 140	0.65 177	5.42 294	1.66 226	2.16 155	6.22 277

Sa-1000	1.14 111	0.75 89	0.47 72	0.49 95	0.61 135	0.50 103	0.27 73	1.70 212	0.52 116	0.73 86	0.48 71	0.66 70	0.67 144	0.79 222	2.17 121	1.43 136	0.92 155	0.93 184	3.23 178	0.58 83	1.55 125	4.86 155	0.35 45	0.59 157	1.14 186	1.24 176	2.35 179	0.76 95

IPLG	3.01 221	0.75 89	0.63 104	0.42 81	0.52 112	0.54 117	0.51 149	1.63 207	0.35 63	0.62 61	0.59 100	0.77 105	0.66 141	0.46 139	51.49 313	1.67 177	1.02 181	0.92 180	3.51 192	0.63 112	0.99 80	5.97 182	0.49 111	0.48 113	0.80 114	1.16 169	2.86 225	0.71 87

DeepPruner_ROB	1.64 166	0.75 89	0.91 162	0.85 183	0.88 188	0.75 174	1.75 248	1.26 149	0.91 187	1.49 191	1.65 213	0.85 122	0.81 182	0.56 171	3.12 199	1.49 151	1.02 181	1.02 209	2.33 136	0.75 145	7.42 224	6.70 190	0.81 227	0.69 184	0.88 139	1.45 200	2.17 156	0.87 119

HSM	1.07 104	0.75 89	0.97 174	0.78 171	0.77 171	0.54 117	0.54 153	1.87 229	0.60 143	0.76 94	0.85 159	0.87 125	0.67 144	0.56 171	2.24 130	1.05 62	0.92 155	0.71 111	2.57 145	0.71 134	1.80 141	2.08 116	0.56 150	0.72 192	0.90 147	0.97 141	2.08 149	1.03 147

castereo++	1.62 162	0.76 95	0.78 133	0.59 127	0.41 78	0.34 51	0.25 63	0.85 93	0.43 86	0.81 115	0.62 104	1.02 149	0.51 94	0.38 95	1.86 80	2.57 216	1.01 178	0.73 120	3.23 178	0.62 107	7.09 220	6.35 185	0.63 178	0.58 150	0.99 158	1.01 150	7.61 294	1.63 199

MIF-Stereo (partial)	0.69 58	0.76 95	0.33 41	0.27 28	0.37 65	0.35 55	0.31 85	0.53 39	0.40 76	0.62 61	0.32 40	0.50 36	0.39 63	0.23 36	2.08 109	1.51 154	0.68 67	0.71 111	0.77 48	0.43 45	1.10 91	0.94 65	0.39 58	0.32 51	0.57 67	0.71 92	2.25 170	0.87 119

sAnonymous2	1.42 143	0.76 95	0.52 86	0.41 75	0.47 90	0.71 166	0.41 124	1.28 154	0.98 195	0.65 66	0.89 164	1.08 162	0.95 209	0.37 90	2.20 124	2.28 207	1.10 190	1.04 215	3.71 194	0.92 176	4.94 185	6.73 192	0.62 173	0.55 143	0.83 121	1.39 192	1.25 80	1.24 171

CroCo_RVC	1.42 143	0.76 95	0.52 86	0.41 75	0.47 90	0.71 166	0.41 124	1.28 154	0.98 195	0.65 66	0.89 164	1.08 162	0.95 209	0.37 90	2.20 124	2.28 207	1.10 190	1.04 215	3.71 194	0.92 176	4.94 185	6.73 192	0.62 173	0.55 143	0.83 121	1.39 192	1.25 80	1.24 171

UNet	0.85 72	0.76 95	0.74 124	0.60 129	0.60 131	0.61 145	0.53 151	0.90 104	0.58 140	1.21 169	0.68 118	0.71 85	0.56 109	0.67 202	1.72 61	1.11 80	0.79 107	0.72 118	1.13 77	0.82 162	0.84 62	0.69 40	0.62 173	0.58 150	0.64 80	0.77 100	2.48 194	0.95 130

AIO_test	0.59 47	0.77 100	0.45 65	0.44 86	0.25 30	0.35 55	0.20 51	0.61 47	0.27 45	0.43 36	0.30 37	0.57 47	0.28 41	0.29 50	2.01 99	1.46 145	0.49 31	0.42 32	0.86 52	0.49 60	1.02 85	1.01 71	0.40 62	0.24 37	0.47 44	0.49 59	1.00 62	0.35 30

MIM_Stereo	0.78 67	0.77 100	0.53 89	0.43 83	0.38 67	0.46 87	0.22 56	1.50 186	0.31 52	0.55 45	0.38 56	0.64 64	0.27 40	0.32 64	1.77 67	1.09 74	0.63 59	0.73 120	3.30 188	0.57 79	1.19 100	0.91 62	0.34 42	0.36 62	0.49 49	0.41 50	1.95 139	0.58 59

CES	1.27 123	0.77 100	0.56 95	0.45 89	0.56 123	0.51 108	0.21 54	1.50 186	0.70 166	0.78 101	0.80 151	0.84 120	0.90 198	0.33 69	3.45 208	2.96 224	1.14 198	1.04 215	1.32 90	1.08 196	4.63 180	4.87 156	0.63 178	0.38 67	0.85 127	0.83 111	1.02 63	1.16 162

BEATNet_4x	1.53 158	0.77 100	0.77 130	0.75 160	0.67 152	0.47 93	0.40 120	1.23 143	1.32 225	0.83 117	0.77 140	0.95 141	0.74 165	0.59 183	5.02 233	2.40 214	1.64 236	1.43 261	1.27 85	0.85 165	4.54 177	8.28 209	0.48 100	0.91 221	0.70 94	0.77 100	1.85 131	0.99 141

MM-Stereo_test2	0.35 19	0.78 104	0.22 23	0.30 38	0.21 25	0.18 11	0.11 17	0.33 19	0.16 15	0.36 31	0.15 14	0.39 25	0.15 14	0.17 17	0.69 15	0.66 21	0.43 18	0.39 25	0.41 11	0.37 29	0.50 20	0.85 56	0.24 30	0.16 16	0.35 18	0.25 11	0.54 15	0.25 15

gcap-zeroshot	3.80 239	0.78 104	1.44 240	1.88 259	0.67 152	1.15 223	1.31 229	2.09 251	0.65 157	5.43 319	7.00 299	2.87 252	0.70 149	0.31 61	2.44 145	5.25 270	0.94 160	0.91 179	36.08 308	1.25 211	8.46 250	10.60 247	4.00 294	0.62 166	1.44 230	1.49 205	1.34 86	1.53 191

CFNet_pseudo	1.65 167	0.78 104	0.82 142	0.82 181	0.79 178	0.69 163	0.42 130	0.93 108	0.53 121	0.95 148	0.81 153	0.88 130	0.81 182	0.81 226	15.70 259	1.39 124	0.74 94	0.71 111	7.24 262	0.77 148	0.97 78	1.50 99	0.69 198	0.57 146	0.88 139	0.89 124	1.47 99	1.12 158

HCRNet	0.66 56	0.78 104	0.41 56	0.54 113	0.27 36	0.41 74	0.39 114	0.63 54	0.31 52	1.62 198	0.59 100	0.67 73	0.29 42	0.41 109	1.99 97	0.73 27	0.60 56	0.47 37	0.65 32	0.43 45	0.78 55	0.62 34	0.36 50	0.34 56	0.42 34	0.43 55	2.14 151	0.50 48

YMNet	1.44 148	0.79 108	0.41 56	0.51 102	0.61 135	0.59 138	1.36 232	0.77 70	0.56 134	1.28 176	0.36 54	0.67 73	2.20 245	0.56 171	19.21 264	1.49 151	0.77 100	0.65 94	0.74 41	0.39 32	0.61 32	1.27 89	0.23 27	0.38 67	0.69 92	0.46 56	0.81 46	0.66 81

LoS	1.51 156	0.79 108	0.59 97	0.52 106	0.56 123	0.65 154	0.38 113	2.56 275	0.88 182	1.21 169	0.94 168	0.97 144	0.88 195	0.35 79	3.04 189	3.41 236	1.24 210	0.93 184	2.19 129	0.68 124	5.96 200	7.00 197	0.62 173	0.47 100	1.14 186	0.98 145	1.06 68	0.87 119
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Reg-Stereo(zero)	2.60 203	0.80 110	1.38 235	0.70 152	0.75 166	0.56 126	0.62 171	3.07 287	0.68 162	3.56 274	6.85 294	1.50 197	0.84 189	1.38 268	2.08 109	5.28 271	1.28 214	0.83 153	6.55 240	1.51 236	5.18 194	13.34 311	0.60 168	0.60 159	1.08 172	1.44 197	4.02 268	3.66 253

HI	2.60 203	0.80 110	1.38 235	0.70 152	0.75 166	0.56 126	0.62 171	3.07 287	0.68 162	3.56 274	6.85 294	1.50 197	0.84 189	1.38 268	2.08 109	5.28 271	1.28 214	0.83 153	6.55 240	1.51 236	5.18 194	13.34 311	0.60 168	0.60 159	1.08 172	1.44 197	4.02 268	3.66 253

MSKI-zero shot	2.77 211	0.80 110	1.10 202	0.74 159	0.59 128	0.67 159	0.54 153	1.87 229	0.97 192	0.88 132	6.73 286	1.60 203	0.72 155	0.43 124	3.38 205	7.92 291	1.20 206	0.87 163	6.85 255	4.65 293	10.45 272	12.15 283	0.55 143	0.71 189	1.49 236	1.96 247	1.85 131	3.12 246

CAS	1.05 99	0.80 110	0.40 52	0.50 101	0.48 96	0.37 60	0.30 81	0.55 40	0.44 90	1.13 165	0.77 140	0.64 64	0.95 209	0.31 61	2.68 170	1.79 183	0.96 166	0.82 151	1.08 73	0.61 100	2.91 160	5.06 163	0.44 80	0.30 44	0.81 115	0.92 132	1.18 77	1.16 162

anonymity	6.71 281	0.80 110	1.73 257	1.09 210	0.88 188	0.79 180	0.68 175	2.17 255	0.90 185	3.78 283	97.20 334	1.95 217	0.93 204	0.44 134	2.57 158	7.16 284	0.95 164	0.83 153	6.70 248	1.07 195	7.93 235	12.47 295	0.67 191	0.57 146	1.51 240	1.60 221	20.99 320	2.80 236

dd	0.86 75	0.80 110	0.51 79	1.05 207	0.44 84	0.85 187	0.44 137	0.85 93	0.39 69	0.83 117	0.40 59	1.23 178	0.39 63	0.47 144	2.21 129	0.98 52	0.97 169	0.71 111	2.00 125	0.61 100	0.84 62	0.77 48	0.49 111	0.64 175	0.70 94	0.53 68	1.73 123	1.47 188

LGtest1	0.57 43	0.81 116	0.46 70	0.26 25	0.30 40	0.28 35	0.12 20	0.43 32	0.26 38	0.34 29	0.56 92	0.50 36	0.30 46	0.28 47	2.04 106	1.24 102	0.57 48	0.65 94	0.74 41	0.46 56	0.72 45	1.41 96	0.29 35	0.30 44	0.54 60	0.35 36	0.65 28	0.52 52

rafts_anoy	0.88 82	0.81 116	0.86 152	0.44 86	0.49 99	0.51 108	0.46 143	1.58 202	0.48 101	0.61 58	0.70 128	0.70 81	0.47 83	0.30 53	2.51 154	1.38 122	0.76 97	0.78 136	2.36 137	0.61 100	1.28 107	0.99 70	0.49 111	0.49 117	0.85 127	0.90 129	0.93 56	1.00 146

pcwnet_v2	3.22 225	0.81 116	0.94 166	0.92 191	1.12 216	0.94 200	0.70 177	1.17 134	0.88 182	2.04 222	1.10 184	1.09 165	1.00 214	1.27 264	47.63 299	1.56 163	0.96 166	0.87 163	6.63 246	0.81 159	2.45 152	3.52 137	1.01 246	0.75 194	1.04 167	1.16 169	2.44 190	2.23 226

IER	0.88 82	0.82 119	0.55 93	0.49 95	0.51 110	0.56 126	0.45 139	0.80 81	0.49 105	1.15 166	0.77 140	1.03 153	0.50 92	0.79 222	3.66 213	1.04 59	0.73 89	0.64 91	0.87 53	0.78 152	0.73 48	0.82 53	0.60 168	0.53 133	0.63 78	1.00 148	2.05 147	0.74 89

RALCasStereoNet	0.93 86	0.82 119	0.93 165	0.53 110	0.53 118	0.60 142	0.45 139	1.48 183	0.44 90	1.03 154	0.75 137	0.89 135	0.49 89	0.32 64	2.31 137	1.43 136	0.78 103	0.75 126	1.50 101	0.58 83	1.18 99	2.21 118	0.49 111	0.57 146	0.86 130	1.13 165	0.90 51	1.16 162

NVstereo2D	2.81 215	0.82 119	0.74 124	0.69 150	0.78 175	0.92 199	0.81 189	1.18 138	0.76 171	0.91 138	1.06 182	0.80 110	0.55 108	0.71 210	52.63 321	1.47 148	0.86 131	0.83 153	1.42 95	0.69 125	1.12 94	0.94 65	0.76 208	0.83 211	1.08 172	0.78 102	0.98 60	0.74 89

IGEV_Zeroshot_test	3.38 227	0.83 122	1.84 262	2.82 278	0.69 157	2.37 272	1.26 228	2.23 261	0.94 190	4.40 291	6.76 287	2.28 236	1.01 215	0.45 135	2.83 179	7.72 290	0.87 134	0.77 132	5.93 230	1.87 254	8.49 251	12.88 307	0.58 162	0.69 184	1.40 224	1.57 216	14.84 316	2.99 241

LMCR-Stereo	1.06 102	0.83 122	0.84 146	0.53 110	0.62 142	0.64 152	0.33 100	1.12 127	0.60 143	0.83 117	0.79 147	0.91 136	0.49 89	0.41 109	2.53 155	1.54 160	1.03 184	0.75 126	2.16 128	1.42 222	1.68 134	3.87 141	0.49 111	0.65 177	0.75 106	0.83 111	1.10 73	0.88 122

FADNet	1.44 148	0.83 122	0.83 145	0.82 181	1.03 202	0.61 145	1.88 255	0.97 113	0.73 170	0.93 143	0.92 167	1.16 172	0.76 174	0.74 213	3.69 217	1.34 118	0.91 149	1.03 212	2.63 153	1.49 231	2.87 159	4.93 157	0.49 111	0.65 177	1.54 243	1.70 230	1.51 103	1.83 206

AF-Net	1.05 99	0.83 122	0.94 166	0.76 164	0.91 192	0.98 207	1.68 244	1.52 193	1.06 205	0.57 50	0.96 172	1.34 184	0.64 133	0.74 213	1.71 57	0.99 53	0.80 110	0.60 70	1.64 112	0.72 136	0.72 45	2.35 120	0.63 178	0.62 166	0.89 143	0.82 109	1.57 111	1.25 173

Nwc_Net	1.05 99	0.83 122	0.94 166	0.76 164	0.91 192	0.98 207	1.68 244	1.52 193	1.06 205	0.57 50	0.96 172	1.34 184	0.64 133	0.74 213	1.71 57	0.99 53	0.80 110	0.60 70	1.64 112	0.72 136	0.72 45	2.35 120	0.63 178	0.62 166	0.89 143	0.82 109	1.57 111	1.25 173

iResNet_ROB	1.16 115	0.83 122	0.82 142	0.65 141	0.59 128	0.67 159	0.58 164	2.65 279	0.53 121	1.73 206	0.76 139	0.87 125	0.78 179	0.47 144	3.77 221	1.45 140	0.87 134	0.86 161	2.81 163	0.65 114	1.26 105	0.87 58	0.57 153	0.73 193	0.81 115	0.95 137	2.65 216	1.03 147

DN-CSS_ROB	1.32 134	0.83 122	1.03 185	0.87 185	0.86 185	0.47 93	0.36 109	2.00 243	0.57 138	1.56 195	1.81 216	0.96 143	0.77 177	0.38 95	2.15 117	1.40 126	1.03 184	0.93 184	5.27 215	0.66 119	2.56 155	2.82 128	0.54 140	0.86 216	0.79 113	0.81 107	2.07 148	1.33 181

anonymousdsp2	0.86 75	0.84 129	0.84 146	0.43 83	0.44 84	0.56 126	0.32 96	1.17 134	0.36 65	0.66 69	0.67 115	0.69 77	0.40 68	0.49 155	1.46 39	1.36 119	0.67 66	0.62 79	2.12 127	0.60 97	1.36 115	2.66 127	0.36 50	0.44 94	0.71 97	0.51 64	1.86 133	0.64 75

DSFCA	0.87 79	0.84 129	0.73 121	0.65 141	0.77 171	0.61 145	0.78 182	0.75 68	0.78 173	0.77 98	0.83 156	0.75 97	0.48 86	0.43 124	1.89 83	1.14 84	0.85 128	0.87 163	1.00 62	0.74 141	1.00 84	1.05 74	0.72 206	0.63 172	0.83 121	0.95 137	1.88 135	0.85 115

CFNet	0.80 68	0.84 129	0.79 134	0.76 164	0.70 158	0.60 142	0.46 143	0.84 92	0.48 101	0.66 69	0.71 130	0.92 138	0.61 127	0.43 124	1.75 64	0.84 36	0.70 75	0.64 91	0.90 55	0.78 152	0.89 72	0.72 43	0.45 86	0.51 122	0.87 135	0.83 111	1.67 119	1.15 161

CFNet_RVC	0.94 89	0.84 129	0.89 160	0.76 164	0.80 180	0.71 166	0.49 145	0.74 67	0.63 154	0.88 132	0.94 168	0.87 125	0.57 113	0.50 156	1.96 93	1.12 81	0.79 107	0.79 140	1.27 85	0.73 139	1.26 105	1.52 100	0.48 100	0.64 175	0.98 157	1.11 159	1.92 138	1.23 170

AE-Stereo	1.61 161	0.85 133	1.23 228	0.81 179	0.51 110	0.57 132	0.75 181	0.83 89	0.49 105	0.79 108	0.54 88	1.29 180	0.72 155	0.47 144	2.05 108	2.96 224	0.99 173	0.92 180	2.63 153	0.86 168	4.61 178	11.92 281	0.50 123	0.80 201	1.26 205	1.34 186	1.95 139	0.86 117

RAFT-Test	2.37 197	0.85 133	1.14 213	1.02 203	0.65 146	0.58 135	0.51 149	2.18 257	0.70 166	1.12 163	5.37 267	0.97 144	0.92 202	0.45 135	2.50 152	5.29 273	0.99 173	0.80 145	6.96 257	1.11 197	10.85 275	10.83 257	0.67 191	0.58 150	1.51 240	1.82 237	1.38 90	2.18 223

Anonymous3	2.32 196	0.85 133	0.88 155	0.56 117	1.10 213	0.89 197	0.70 177	2.45 270	1.12 213	1.05 158	0.98 177	2.57 246	1.14 225	0.56 171	4.14 228	9.30 295	1.50 231	1.47 262	5.33 216	1.49 231	6.83 214	10.10 231	0.71 201	0.67 181	1.08 172	1.38 190	2.32 174	1.35 182

IGEV-BASED-STEREO-	0.73 62	0.86 136	0.36 44	0.43 83	0.32 46	0.30 40	0.19 47	0.71 62	0.32 56	0.70 75	0.33 44	0.63 60	0.57 113	0.41 109	2.03 105	1.91 188	0.63 59	0.68 104	1.00 62	0.45 52	1.86 143	1.87 107	0.40 62	0.23 36	0.49 49	0.37 40	1.09 69	0.55 53

psm_up	0.99 95	0.86 136	0.99 179	0.78 171	0.89 190	0.75 174	0.58 164	1.33 168	1.03 202	0.88 132	0.69 121	0.99 148	0.72 155	0.76 218	1.89 83	1.10 77	0.91 149	0.81 148	1.93 121	0.81 159	1.08 87	0.90 60	0.49 111	0.85 214	1.01 162	1.06 153	1.62 116	1.10 154

S2M2	1.14 111	0.87 138	1.13 210	0.46 92	0.37 65	0.43 78	0.28 76	0.60 45	0.52 116	1.85 214	0.34 46	0.63 60	0.40 68	0.43 124	2.36 139	1.91 188	0.70 75	0.60 70	1.06 71	0.58 83	4.38 174	4.69 150	0.49 111	0.37 63	0.64 80	0.89 124	3.07 234	0.79 99

plain	0.67 57	0.87 138	0.33 41	0.31 40	0.59 128	0.33 48	0.30 81	0.89 103	0.34 60	0.72 81	0.24 27	0.65 67	0.34 50	0.19 22	1.95 86	1.57 165	0.71 79	0.69 106	0.94 58	0.39 32	1.28 107	1.20 84	0.33 41	0.33 54	0.59 74	0.60 76	0.72 36	0.74 89

EGLCR-Stereo	2.26 192	0.87 138	1.17 219	0.45 89	0.48 96	0.61 145	0.23 57	0.83 89	0.55 129	0.72 81	0.53 86	0.80 110	0.66 141	0.41 109	2.36 139	2.92 223	0.90 148	1.10 223	3.35 189	0.60 97	5.09 190	12.56 299	0.47 97	0.45 96	0.89 143	0.91 131	20.21 318	0.86 117

AACVNet	0.95 91	0.87 138	0.69 115	0.91 189	0.91 192	0.72 170	0.59 167	0.87 99	0.60 143	0.73 86	0.88 163	0.79 109	0.64 133	0.60 187	1.77 67	1.37 121	0.84 126	0.83 153	1.12 76	0.77 148	1.36 115	1.13 79	0.70 199	0.65 177	0.87 135	1.12 162	1.90 136	1.31 178

FADNet-RVC-Resample	1.37 138	0.87 138	0.99 179	0.72 154	0.81 182	0.63 149	1.02 209	1.06 123	0.91 187	0.99 151	0.99 178	1.69 208	0.73 160	1.02 247	4.06 226	1.41 129	1.02 181	1.62 267	1.55 108	1.04 191	1.37 117	5.03 161	0.57 153	1.14 235	0.88 139	1.99 248	1.45 97	1.54 192

MSMDNet	2.69 208	0.87 138	1.07 195	0.57 120	0.65 146	0.59 138	0.49 145	2.03 245	0.62 153	1.03 154	0.97 176	1.05 160	12.04 298	0.50 156	2.60 160	5.56 276	1.05 187	0.80 145	6.93 256	1.42 222	11.49 277	12.49 296	0.67 191	0.58 150	1.48 234	1.83 238	1.28 82	1.97 215

iResNetv2_ROB	1.57 159	0.87 138	0.70 118	1.13 215	0.65 146	0.72 170	0.49 145	2.63 278	0.64 156	1.77 209	0.87 162	1.30 183	0.75 169	0.40 103	4.81 232	1.26 105	0.91 149	0.71 111	4.58 208	0.81 159	7.66 227	1.62 101	0.58 162	0.80 201	0.81 115	0.83 111	3.12 238	0.91 125

MLCV	1.91 184	0.87 138	0.97 174	1.33 236	1.13 219	0.99 209	0.74 180	2.14 252	0.77 172	2.02 220	4.44 256	1.60 203	1.56 235	0.45 135	2.63 164	1.79 183	1.11 194	0.96 195	6.71 249	1.05 193	4.69 183	5.60 175	0.66 188	1.60 250	1.14 186	1.35 187	2.31 173	1.06 152

PDISCO_ROB	1.06 102	0.87 138	0.60 100	0.80 176	0.68 155	0.53 116	0.59 167	0.93 108	0.69 164	1.80 210	1.00 180	0.74 90	0.63 130	0.66 200	1.87 81	1.44 138	0.89 140	1.10 223	1.53 104	0.80 156	1.56 126	2.40 123	0.52 132	0.63 172	1.19 190	0.79 103	2.56 207	0.81 104

castereo	1.44 148	0.88 147	0.96 173	0.46 92	0.47 90	0.33 48	0.27 73	0.77 70	0.50 110	0.80 112	0.64 109	1.04 157	0.48 86	0.38 95	2.25 131	2.81 219	1.03 184	0.76 129	2.67 158	0.62 107	7.90 234	7.11 199	0.57 153	0.52 127	1.04 167	1.25 178	1.03 64	1.21 168

cross-raft	2.26 192	0.88 147	1.08 198	0.73 157	0.68 155	0.64 152	0.44 137	2.04 247	0.61 147	0.95 148	1.30 198	1.03 153	0.76 174	0.43 124	2.58 159	5.15 268	0.99 173	0.78 136	7.00 258	1.80 251	12.15 278	10.30 241	0.65 185	0.60 159	1.60 248	1.92 242	1.66 118	2.36 229

GLC_STEREO	0.97 93	0.89 149	0.85 150	0.56 117	0.60 131	0.48 98	0.40 120	1.70 212	0.47 95	0.77 98	0.67 115	0.78 108	0.63 130	0.61 189	2.53 155	1.65 173	0.88 138	0.60 70	1.57 110	0.70 132	2.48 153	1.17 81	0.44 80	0.43 90	0.67 83	0.55 71	2.36 181	0.88 122

IPLGR	3.25 226	0.89 149	0.81 139	0.65 141	0.66 151	0.50 103	0.42 130	1.14 131	0.44 90	2.02 220	1.30 198	0.86 123	0.74 165	0.47 144	50.44 308	1.86 186	1.15 202	1.11 227	3.23 178	1.37 217	1.41 119	7.71 203	0.56 150	0.70 188	1.39 221	1.55 215	3.46 251	0.92 127

GANet-ADL	2.79 213	0.89 149	1.20 226	1.00 202	1.00 201	1.20 231	0.80 188	1.20 139	1.00 197	3.59 276	6.59 283	1.06 161	0.76 174	0.48 150	12.27 250	4.90 265	1.57 234	0.92 180	6.59 245	1.66 245	6.93 218	11.51 274	0.68 195	0.80 201	1.09 176	1.40 194	2.47 193	1.85 207

MyStereo04	1.58 160	0.90 152	0.97 174	0.78 171	0.89 190	0.57 132	0.40 120	1.57 201	0.97 192	2.23 234	0.89 164	1.34 184	0.54 102	0.41 109	2.94 184	2.47 215	0.86 131	0.92 180	5.37 217	1.50 234	4.62 179	3.51 136	0.92 241	0.81 205	1.21 192	1.61 223	2.58 209	0.95 130

SA	1.07 104	0.90 152	0.42 59	0.55 115	0.53 118	0.49 100	0.24 60	1.60 203	0.46 93	0.71 80	0.41 61	0.69 77	0.58 117	0.62 194	1.74 62	1.41 129	0.78 103	0.79 140	3.17 177	0.65 114	1.24 103	4.73 152	0.34 42	0.51 122	0.75 106	1.12 162	2.64 214	0.72 88

EAI-Stereo	2.60 203	0.90 152	1.57 248	0.90 187	1.31 234	0.84 184	1.31 229	2.22 260	1.34 227	0.81 115	5.69 270	1.37 188	0.83 188	0.50 156	4.76 231	5.32 274	0.91 149	0.94 187	7.45 264	1.11 197	9.07 255	10.78 256	0.62 173	0.85 214	1.45 233	2.06 250	3.36 247	1.90 210

DLCB_ROB	0.94 89	0.90 152	0.88 155	0.73 157	0.80 180	0.69 163	0.69 176	0.87 99	0.72 169	0.94 145	0.86 160	1.02 149	0.91 199	0.69 209	1.48 41	1.06 65	0.97 169	0.72 118	0.88 54	0.74 141	1.21 101	1.21 85	0.78 215	0.71 189	1.26 205	1.26 179	1.49 101	0.95 130

trnet	1.20 117	0.91 156	0.94 166	0.52 106	0.42 80	0.47 93	0.25 63	1.41 178	0.61 147	0.88 132	0.75 137	0.97 144	0.72 155	0.37 90	2.66 167	3.31 234	0.86 131	0.61 75	2.41 139	0.60 97	3.93 172	3.14 131	0.50 123	0.47 100	1.03 166	0.86 121	1.72 121	0.99 141

CASnet	1.15 114	0.91 156	0.49 77	0.40 71	0.43 82	0.38 63	0.20 51	0.91 106	0.49 105	0.77 98	0.56 92	0.88 130	0.53 97	0.35 79	2.15 117	1.24 102	0.72 84	0.50 42	1.34 92	0.54 67	7.12 221	5.37 171	0.41 66	0.38 67	1.21 192	0.49 59	1.45 97	0.79 99
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
test_5	0.69 58	0.91 156	0.30 32	0.38 59	0.26 34	0.35 55	0.19 47	1.79 220	0.31 52	0.58 53	1.20 192	0.75 97	0.73 160	0.32 64	1.36 38	1.10 77	0.54 39	0.54 60	1.01 65	0.37 29	0.61 32	1.37 95	0.29 35	0.34 56	0.41 31	0.40 45	1.72 121	0.44 39

MIPNet	2.89 216	0.91 156	0.77 130	0.49 95	0.65 146	0.55 120	0.57 161	1.34 171	0.53 121	2.05 223	0.99 178	0.80 110	0.77 177	0.48 150	40.89 282	1.61 169	1.15 202	0.94 187	3.25 184	1.19 207	1.15 97	9.31 224	0.57 153	0.62 166	1.24 201	1.51 209	2.90 228	0.82 106

CREStereo++_RVC	1.73 175	0.91 156	1.03 185	0.51 102	0.56 123	0.40 69	0.28 76	1.37 174	0.51 114	0.83 117	0.61 102	0.76 101	0.85 192	0.34 74	2.78 176	3.07 227	0.92 155	0.61 75	2.72 162	0.55 74	5.01 188	5.69 177	0.53 134	0.38 67	0.94 151	0.84 116	12.80 310	0.98 135
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
CREStereo	1.37 138	0.91 156	0.94 166	0.52 106	0.42 80	0.47 93	0.26 70	1.43 180	0.66 159	0.87 126	0.83 156	0.95 141	0.73 160	0.36 88	2.98 185	4.38 259	0.85 128	0.56 61	2.41 139	0.62 107	5.52 198	4.71 151	0.53 134	0.47 100	1.02 164	0.87 122	1.73 123	0.98 135
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
GCAP-BAT	1.68 168	0.92 162	0.51 79	0.38 59	0.40 72	0.45 81	0.31 85	1.31 160	0.41 78	0.78 101	0.51 78	2.09 222	0.43 73	0.30 53	1.95 86	1.95 193	13.44 314	0.62 79	2.57 145	0.59 87	8.07 238	1.98 109	0.48 100	0.47 100	0.67 83	0.64 81	2.20 162	0.83 109

DCVSM-stereo	2.89 216	0.92 162	1.57 248	1.31 235	1.04 203	1.53 248	0.99 204	2.96 285	1.33 226	3.46 271	6.20 277	6.77 289	2.59 253	0.87 230	2.25 131	4.01 253	1.37 226	1.11 227	7.05 260	4.27 288	6.91 215	6.70 190	1.25 254	2.64 294	1.30 211	1.73 232	3.46 251	2.47 230

test_for_model	1.68 168	0.92 162	0.51 79	0.38 59	0.40 72	0.45 81	0.31 85	1.31 160	0.41 78	0.78 101	0.51 78	2.09 222	0.43 73	0.30 53	1.95 86	1.95 193	13.44 314	0.62 79	2.57 145	0.59 87	8.07 238	1.98 109	0.48 100	0.47 100	0.67 83	0.64 81	2.20 162	0.83 109

testlalala2	1.68 168	0.92 162	0.51 79	0.38 59	0.40 72	0.45 81	0.31 85	1.31 160	0.41 78	0.78 101	0.51 78	2.09 222	0.43 73	0.30 53	1.95 86	1.95 193	13.44 314	0.62 79	2.57 145	0.59 87	8.07 238	1.98 109	0.48 100	0.47 100	0.67 83	0.64 81	2.20 162	0.83 109

testlalala	1.68 168	0.92 162	0.51 79	0.38 59	0.40 72	0.45 81	0.31 85	1.31 160	0.41 78	0.78 101	0.51 78	2.09 222	0.43 73	0.30 53	1.95 86	1.95 193	13.44 314	0.62 79	2.57 145	0.59 87	8.07 238	1.98 109	0.48 100	0.47 100	0.67 83	0.64 81	2.20 162	0.83 109

testlalala_base	1.68 168	0.92 162	0.51 79	0.38 59	0.40 72	0.45 81	0.31 85	1.31 160	0.41 78	0.78 101	0.51 78	2.09 222	0.43 73	0.30 53	1.95 86	1.95 193	13.44 314	0.62 79	2.57 145	0.59 87	8.07 238	1.98 109	0.48 100	0.47 100	0.67 83	0.64 81	2.20 162	0.83 109

GCAP-Stereo	1.68 168	0.92 162	0.51 79	0.38 59	0.40 72	0.45 81	0.31 85	1.31 160	0.41 78	0.78 101	0.51 78	2.09 222	0.43 73	0.30 53	1.95 86	1.95 193	13.44 314	0.62 79	2.57 145	0.59 87	8.07 238	1.98 109	0.48 100	0.47 100	0.67 83	0.64 81	2.20 162	0.83 109

raft_robust	1.30 130	0.93 169	0.53 89	0.59 127	0.47 90	0.57 132	0.37 111	2.06 249	0.52 116	1.69 204	0.53 86	0.76 101	0.82 187	0.47 144	2.16 120	1.52 158	0.84 126	0.84 159	5.71 227	0.59 87	2.50 154	5.04 162	0.46 88	0.51 122	0.99 158	1.05 152	1.58 113	0.99 141

TestStereo	0.77 66	0.93 169	0.79 134	0.56 117	0.46 86	0.66 156	0.33 100	1.22 141	0.42 85	0.90 137	0.52 84	0.84 120	0.54 102	0.39 99	1.50 43	0.92 42	0.73 89	0.51 45	1.38 94	0.56 76	1.25 104	0.82 53	0.44 80	0.44 94	0.77 110	0.79 103	1.34 86	0.79 99

NLCA_NET_v2_RVC	1.02 97	0.93 169	0.80 138	0.72 154	0.79 178	0.65 154	1.02 209	1.07 124	2.31 271	2.00 219	0.74 135	0.97 144	0.56 109	0.94 241	1.82 72	0.96 49	0.68 67	0.67 100	1.31 88	0.65 114	0.88 68	0.94 65	0.57 153	0.57 146	0.73 103	1.60 221	1.43 94	1.27 176
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AEACV	0.43 29	0.94 172	0.30 32	0.29 34	0.20 21	0.27 33	0.12 20	0.28 11	0.14 6	0.24 15	0.23 26	0.35 19	0.21 32	0.20 27	1.24 35	0.83 35	0.57 48	0.38 22	0.78 49	0.45 52	0.81 59	0.73 44	0.24 30	0.18 25	0.34 16	0.31 25	0.61 23	0.28 23

Any-RAFT	2.54 201	0.94 172	1.27 232	0.75 160	0.75 166	0.50 103	0.40 120	1.99 239	0.56 134	0.87 126	6.98 298	1.50 197	0.51 94	0.40 103	2.50 152	3.41 236	0.91 149	0.90 176	6.78 253	0.75 145	14.26 311	10.61 248	0.67 191	0.59 157	1.63 249	1.83 238	2.17 156	4.22 259

RAFT_CTSACE	0.64 53	0.94 172	0.31 35	0.37 57	0.34 56	0.33 48	0.23 57	1.23 143	0.26 38	0.64 65	0.29 35	0.71 85	0.57 113	0.34 74	1.57 49	1.07 66	0.52 35	0.43 33	0.72 38	0.33 23	0.85 64	1.72 104	0.42 72	0.30 44	0.46 38	0.41 50	1.58 113	0.39 34

SACVNet	1.31 131	0.94 172	0.95 171	0.90 187	1.10 213	0.87 190	0.92 201	1.50 186	0.81 174	1.23 174	0.71 130	0.94 139	0.69 147	0.68 203	1.83 75	1.40 126	1.12 197	0.83 153	2.20 130	0.94 179	2.13 148	5.87 181	0.65 185	0.82 208	1.04 167	1.06 153	2.02 145	1.30 177

FCDSN-DC	3.63 235	0.94 172	2.84 292	1.29 233	1.30 233	1.03 215	1.00 205	0.90 104	0.91 187	1.04 157	0.74 135	1.21 176	0.74 165	0.58 179	52.59 320	2.04 200	1.24 210	1.13 231	1.05 68	0.79 154	6.62 210	10.01 229	0.78 215	2.18 274	1.20 191	1.67 229	1.20 78	1.05 150
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PMTNet	1.39 141	0.94 172	0.99 179	0.48 94	0.49 99	0.47 93	0.32 96	0.83 89	0.66 159	0.83 117	0.62 104	0.88 130	0.50 92	0.35 79	2.72 173	4.30 256	0.91 149	0.57 63	2.40 138	0.54 67	6.12 204	5.45 174	0.57 153	0.38 67	1.99 267	1.00 148	1.09 69	1.19 167

PSMNet-ADL	2.61 206	0.95 178	1.12 208	1.14 220	1.18 224	0.97 205	0.85 193	1.78 219	1.26 220	3.49 273	6.09 276	1.43 191	2.78 258	0.56 171	2.93 183	10.59 298	1.31 217	0.96 195	5.96 231	1.20 208	6.66 211	9.11 223	0.86 237	0.82 208	1.10 181	1.44 197	2.85 224	1.10 154

STTStereo	0.99 95	0.95 178	0.82 142	0.77 169	0.77 171	0.69 163	0.87 195	0.86 95	1.53 241	1.27 175	0.79 147	1.13 169	0.69 147	0.93 239	2.19 123	1.03 58	0.72 84	0.70 108	1.05 68	0.63 112	1.15 97	0.86 57	0.58 162	0.56 145	0.73 103	1.21 175	1.74 125	1.41 186

RTSC	3.08 224	0.95 178	1.25 231	0.76 164	0.91 192	0.96 202	1.84 253	1.15 132	1.34 227	2.37 239	2.12 229	1.11 166	0.99 213	1.02 247	41.50 285	1.94 192	1.88 248	1.22 244	4.09 203	1.06 194	2.76 157	4.02 144	0.63 178	1.03 226	0.83 121	0.99 147	2.44 190	1.98 216

PA-Net	1.22 119	0.95 178	1.13 210	0.75 160	1.31 234	0.68 161	0.84 190	0.82 88	1.18 218	0.83 117	0.77 140	0.76 101	0.78 179	0.91 236	3.00 186	1.21 98	0.68 67	0.77 132	1.02 66	0.82 162	1.13 96	4.67 149	0.66 188	0.82 208	1.00 160	2.10 255	1.24 79	2.13 219
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
iResNet	2.79 213	0.95 178	0.91 162	1.35 238	1.69 254	1.41 242	1.02 209	1.81 224	1.09 209	2.62 247	5.14 264	1.80 211	2.38 247	0.46 139	10.35 246	7.64 289	1.36 224	1.23 247	6.83 254	1.78 250	10.05 265	4.09 146	0.61 171	2.02 270	1.10 181	1.50 208	2.80 222	1.39 185

TESTraft	0.98 94	0.96 183	0.42 59	0.41 75	0.33 53	0.40 69	0.25 63	1.13 129	0.39 69	0.97 150	0.35 52	0.61 56	0.75 169	0.54 164	3.18 200	1.42 132	0.70 75	0.50 42	2.86 165	0.53 66	1.08 87	3.15 132	0.35 45	0.40 79	0.52 57	1.18 171	2.52 200	0.61 68

GEStereo_RVC	1.80 179	0.96 183	0.99 179	1.02 203	0.87 186	1.12 220	1.03 212	1.66 210	0.82 176	0.91 138	0.79 147	1.34 184	0.75 169	0.61 189	2.25 131	2.14 204	1.14 198	1.23 247	4.06 202	1.22 209	4.66 181	11.41 271	0.71 201	0.95 223	0.88 139	0.97 141	2.49 197	1.65 200

EKT-Stereo	5.41 263	0.97 185	1.10 202	0.72 154	0.74 164	0.87 190	1.17 222	2.02 244	1.00 197	1.41 188	2.92 237	1.11 166	0.81 182	0.46 139	72.33 335	14.74 311	1.14 198	1.37 258	5.61 224	7.76 308	9.80 259	10.61 248	0.53 134	0.61 165	1.39 221	1.11 159	2.56 207	1.08 153

RAFT+CT+SA	0.87 79	0.97 185	0.40 52	0.45 89	0.29 38	0.38 63	0.20 51	1.64 209	0.33 58	0.72 81	0.30 37	0.88 130	0.65 138	0.40 103	1.56 48	1.21 98	0.56 45	0.57 63	2.08 126	0.40 36	0.83 61	5.00 160	0.32 38	0.37 63	0.47 44	0.42 54	1.56 106	0.49 47

dad	1.63 163	0.97 185	0.65 110	2.18 268	1.19 226	1.01 213	3.99 281	1.66 210	0.55 129	1.21 169	0.50 76	1.12 168	2.01 241	0.58 179	3.09 195	1.16 87	1.11 194	0.76 129	2.70 160	0.77 148	1.34 110	1.48 98	0.71 201	0.88 218	2.48 276	0.71 92	5.52 280	3.80 256

TestStereo1	0.93 86	0.98 188	0.39 49	0.38 59	0.36 63	0.39 66	0.25 63	1.02 118	0.39 69	0.79 108	0.34 46	0.58 49	0.73 160	0.54 164	3.06 190	1.47 148	0.71 79	0.52 47	2.91 166	0.54 67	1.34 110	1.84 105	0.35 45	0.39 74	0.54 60	1.06 153	2.53 204	0.60 66

SA-5K	0.93 86	0.98 188	0.39 49	0.38 59	0.36 63	0.39 66	0.25 63	1.02 118	0.39 69	0.79 108	0.34 46	0.58 49	0.73 160	0.54 164	3.06 190	1.47 148	0.71 79	0.52 47	2.91 166	0.54 67	1.34 110	1.84 105	0.35 45	0.39 74	0.54 60	1.06 153	2.53 204	0.60 66

DISCO	0.96 92	0.98 188	0.56 95	0.57 120	0.61 135	0.81 183	0.79 185	0.77 70	0.81 174	2.06 226	0.86 160	0.66 70	0.70 149	0.42 119	1.87 81	1.27 106	0.99 173	0.80 145	1.80 116	0.80 156	0.92 76	1.33 91	0.57 153	0.51 122	0.72 100	0.84 116	2.02 145	0.80 102

MGS-Stereo	1.48 152	0.99 191	0.47 72	0.40 71	0.35 60	0.40 69	0.36 109	0.65 56	0.26 38	0.52 44	0.43 64	0.52 41	0.38 61	0.43 124	23.31 272	0.93 46	0.73 89	0.79 140	0.93 57	0.65 114	1.10 91	1.25 88	0.44 80	0.48 113	0.72 100	0.49 59	1.29 84	0.77 96

DAS	2.93 218	0.99 191	1.06 193	1.13 215	1.05 205	1.03 215	1.04 213	1.74 217	1.81 256	3.32 268	5.70 271	2.61 247	3.08 263	0.50 156	3.19 201	7.47 286	1.83 244	1.23 247	5.90 228	1.83 252	12.92 288	10.26 238	0.76 208	1.94 265	1.32 213	1.51 209	2.60 210	1.31 178

SepStereo	2.93 218	0.99 191	1.06 193	1.13 215	1.05 205	1.03 215	1.04 213	1.74 217	1.81 256	3.32 268	5.70 271	2.61 247	3.08 263	0.50 156	3.19 201	7.47 286	1.83 244	1.23 247	5.90 228	1.83 252	12.92 288	10.26 238	0.76 208	1.94 265	1.32 213	1.51 209	2.60 210	1.31 178

ADLNet	2.50 200	0.99 191	0.73 121	0.62 134	0.75 166	0.63 149	0.53 151	1.12 127	0.61 147	0.58 53	0.71 130	1.61 205	0.61 127	0.87 230	46.09 296	1.02 56	0.70 75	0.67 100	0.85 51	0.74 141	0.75 51	1.07 77	0.51 125	0.47 100	0.94 151	0.93 133	1.63 117	0.70 86

GMStereo	0.73 62	0.99 191	0.39 49	0.49 95	0.47 90	0.55 120	0.41 124	0.77 70	0.43 86	0.55 45	0.48 71	0.81 115	0.38 61	0.34 74	1.60 50	0.95 47	0.74 94	0.52 47	1.88 118	0.57 79	1.07 86	0.73 44	0.42 72	0.51 122	0.72 100	0.47 58	1.87 134	0.57 58
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UDGNet	1.34 137	1.00 196	0.76 128	1.64 251	1.38 239	1.69 255	1.25 226	1.22 141	0.69 164	0.63 64	0.84 158	0.83 118	0.41 71	1.62 272	2.02 104	1.19 94	0.81 119	0.87 163	1.98 123	0.92 176	1.68 134	5.69 177	1.26 257	0.47 100	1.21 192	0.95 137	2.15 153	1.03 147

test-3	1.73 175	1.00 196	1.08 198	0.63 139	0.60 131	0.55 120	0.43 133	1.99 239	0.39 69	0.86 124	0.54 88	1.45 192	0.53 97	0.41 109	2.20 124	1.41 129	0.81 119	0.79 140	6.57 243	0.69 125	5.20 196	11.52 275	0.46 88	0.54 137	0.86 130	0.97 141	3.11 235	0.98 135

test_1	1.73 175	1.01 198	1.08 198	0.63 139	0.60 131	0.55 120	0.43 133	1.99 239	0.39 69	0.86 124	0.54 88	1.45 192	0.54 102	0.41 109	2.20 124	1.42 132	0.80 110	0.79 140	6.57 243	0.69 125	5.20 196	11.52 275	0.46 88	0.54 137	0.87 135	0.97 141	3.11 235	0.98 135

R-Stereo Train	2.23 189	1.01 198	1.14 213	0.96 195	0.63 144	0.73 172	0.31 85	1.30 157	1.01 199	1.68 202	4.49 257	1.29 180	0.70 149	0.42 119	2.49 149	3.99 251	1.66 237	1.02 209	6.77 251	1.11 197	7.83 230	12.24 286	0.49 111	0.54 137	1.42 226	1.66 226	1.34 86	1.93 212

SHD	3.38 227	1.01 198	1.68 254	1.14 220	1.07 210	1.14 222	1.78 250	1.61 206	1.66 247	2.40 242	3.05 240	1.63 207	2.43 249	0.84 228	40.11 280	2.04 200	1.74 239	1.40 259	4.17 204	1.88 255	3.81 170	5.43 173	0.70 199	1.67 253	1.86 263	1.46 201	1.97 141	1.59 195

RAFT-Stereo	2.23 189	1.01 198	1.14 213	0.96 195	0.63 144	0.73 172	0.31 85	1.30 157	1.01 199	1.68 202	4.49 257	1.29 180	0.70 149	0.42 119	2.49 149	3.99 251	1.66 237	1.02 209	6.77 251	1.11 197	7.83 230	12.24 286	0.49 111	0.54 137	1.42 226	1.66 226	1.34 86	1.93 212
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
coex_refinement	1.02 97	1.02 202	0.76 128	0.66 146	0.85 184	0.71 166	0.50 148	0.81 83	1.04 203	0.67 71	1.01 181	0.94 139	0.44 81	0.46 139	3.49 209	0.95 47	0.78 103	0.71 111	3.74 197	0.77 148	0.85 64	0.75 46	0.63 178	0.52 127	0.87 135	0.93 133	1.75 126	0.94 129

CASS	2.08 187	1.02 202	1.16 218	1.28 231	0.99 200	0.88 194	3.39 276	1.42 179	1.02 201	1.30 179	2.46 235	1.14 170	0.81 182	0.46 139	2.70 171	2.38 213	3.41 273	1.10 223	3.40 190	1.18 206	8.01 237	8.63 213	0.66 188	0.69 184	1.49 236	1.27 180	2.52 200	1.41 186
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_3	1.73 175	1.02 202	1.05 189	0.65 141	0.61 135	0.55 120	0.43 133	1.96 235	0.38 67	0.88 132	0.52 84	1.45 192	0.54 102	0.40 103	2.20 124	1.40 126	0.81 119	0.81 148	6.56 242	0.71 134	5.08 189	11.49 272	0.43 77	0.49 117	0.96 156	1.09 158	3.23 240	0.98 135

APVNet	1.21 118	1.02 202	0.64 107	0.69 150	0.78 175	0.86 188	0.84 190	0.78 76	0.71 168	0.92 141	0.82 154	0.86 123	0.59 118	0.58 179	2.67 169	1.65 173	1.11 194	0.98 199	3.23 178	0.85 165	1.62 130	4.73 152	0.55 143	0.84 213	0.77 110	0.80 106	1.90 136	0.98 135

RP	1.18 116	1.02 202	1.24 229	0.94 193	1.08 211	0.84 184	1.17 222	1.25 147	1.31 224	0.61 58	1.16 189	1.21 176	0.75 169	0.68 203	3.34 204	1.04 59	0.89 140	0.67 100	1.20 83	0.79 154	0.88 68	2.85 129	0.59 166	0.71 189	0.86 130	0.98 145	2.51 199	1.21 168

LG-Stereo_Zeroshot	2.31 195	1.03 207	0.50 78	1.41 240	2.53 279	3.20 284	1.05 215	1.71 215	0.49 105	4.85 299	3.84 251	4.79 277	0.65 138	0.42 119	2.38 141	3.97 249	0.82 123	0.78 136	2.26 134	0.74 141	7.86 232	8.88 220	0.53 134	0.34 56	0.85 127	1.42 196	1.98 142	2.99 241

IGEV-Stereo+	0.60 49	1.04 208	0.24 28	0.49 95	0.32 46	0.29 38	0.13 26	0.51 38	0.26 38	0.79 108	0.94 168	0.57 47	0.26 38	0.28 47	1.64 51	1.19 94	0.59 54	0.61 75	1.19 82	0.43 45	0.90 74	1.17 81	0.48 100	0.20 27	0.41 31	0.31 25	0.56 17	0.40 35

TANstereo	1.49 154	1.06 209	0.88 155	0.67 147	0.73 162	0.87 190	0.33 100	0.86 95	0.61 147	0.70 75	0.69 121	0.59 53	0.59 118	1.02 247	2.75 174	2.89 221	0.94 160	1.13 231	1.43 97	1.28 212	5.13 192	5.06 163	1.35 263	0.46 98	0.54 60	0.89 124	5.92 281	0.74 89

XX-TBD	1.49 154	1.06 209	0.88 155	0.67 147	0.73 162	0.87 190	0.33 100	0.86 95	0.61 147	0.70 75	0.69 121	0.59 53	0.59 118	1.02 247	2.75 174	2.89 221	0.94 160	1.13 231	1.43 97	1.28 212	5.13 192	5.06 163	1.35 263	0.46 98	0.54 60	0.89 124	5.92 281	0.74 89

HSM-Net_RVC	3.49 231	1.07 211	1.10 202	1.70 253	1.17 223	0.90 198	0.61 170	2.29 267	1.07 207	2.77 252	5.82 273	41.08 324	1.35 233	0.50 156	2.40 142	1.74 180	1.10 190	0.77 132	1.99 124	1.13 201	6.78 213	6.90 195	0.80 223	2.23 279	1.64 251	1.49 205	2.14 151	1.75 204
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iinet-f	1.22 119	1.08 212	0.64 107	0.93 192	0.46 86	0.68 161	0.57 161	0.79 80	0.48 101	2.11 231	1.35 204	0.83 118	0.64 133	0.35 79	3.95 224	1.80 185	0.77 100	0.66 97	2.93 172	1.00 187	1.53 123	3.24 133	0.64 184	0.53 133	1.10 181	0.63 80	2.23 169	0.90 124

ccs_rob	4.23 246	1.10 213	1.53 245	1.14 220	0.92 198	1.19 230	1.05 215	2.86 284	1.27 221	4.20 288	35.77 325	8.95 300	1.29 229	0.73 211	3.10 197	6.47 279	1.50 231	1.17 235	5.98 232	1.44 226	10.44 271	11.78 278	0.74 207	2.24 280	1.07 171	1.30 184	2.65 216	2.20 224

NaN_ROB	1.84 180	1.11 214	1.04 188	0.95 194	1.77 259	0.86 188	0.91 200	1.32 167	10.70 318	1.00 153	1.38 207	2.45 241	0.89 196	1.12 256	4.34 229	1.29 108	0.92 155	0.88 172	1.49 100	1.14 202	1.42 120	2.02 115	0.76 208	1.03 226	1.30 211	2.01 249	2.38 185	3.27 249

s12784h	2.23 189	1.12 215	1.32 234	1.12 213	0.91 192	0.59 138	0.39 114	1.37 174	0.65 157	1.05 158	0.82 154	1.08 162	0.95 209	0.37 90	2.80 178	4.82 263	0.93 159	0.71 111	3.28 187	0.58 83	7.80 229	8.40 212	0.51 125	0.54 137	1.50 238	1.13 165	11.58 304	3.94 257

AMNet	1.29 129	1.12 215	1.05 189	1.13 215	1.12 216	1.24 234	1.08 217	1.36 172	1.13 214	1.10 162	1.11 186	1.51 200	1.26 228	1.20 261	1.52 45	1.57 165	1.35 223	1.21 243	1.37 93	1.22 209	1.35 113	1.19 83	1.25 254	1.19 238	1.23 200	1.72 231	1.54 105	1.65 200

iRaft-Stereo_20w	4.16 244	1.13 217	2.10 275	2.66 274	1.55 248	1.55 249	1.17 222	1.96 235	1.27 221	5.53 320	6.77 288	1.52 201	1.34 232	0.43 124	3.03 187	5.32 274	0.95 164	0.77 132	5.49 222	1.46 229	8.20 245	12.75 302	0.61 171	0.60 159	1.63 249	25.36 322	11.64 305	5.58 273

AIO-Stereo-zeroshot1	8.38 288	1.15 218	1.98 269	1.25 229	1.24 227	1.74 256	1.31 229	2.17 255	7.44 311	3.47 272	7.09 302	2.38 240	2.08 243	0.37 90	3.49 209	11.36 301	1.39 227	0.99 202	136.53 333	6.21 303	8.35 247	12.33 290	0.55 143	0.88 218	1.22 197	1.95 245	2.35 179	4.96 263

S-Stereo	4.68 253	1.15 218	1.74 258	1.75 254	1.63 250	1.65 252	2.24 263	2.75 283	2.15 266	3.32 268	11.59 317	5.97 282	1.74 239	0.88 233	19.04 263	16.28 318	1.81 242	2.39 298	5.64 226	9.35 321	7.13 222	12.52 297	1.61 272	2.64 294	1.24 201	2.08 253	2.88 226	3.26 248

RTS	3.53 232	1.15 218	0.98 177	0.97 198	1.26 228	1.33 238	3.31 273	1.33 168	1.50 239	2.37 239	1.20 192	1.75 209	1.12 223	0.88 233	42.78 288	2.37 211	1.94 252	1.33 256	3.94 198	1.62 242	3.62 166	5.21 168	1.02 247	1.09 232	1.83 261	5.05 287	2.33 175	2.13 219

RTSA	3.53 232	1.15 218	0.98 177	0.97 198	1.26 228	1.33 238	3.31 273	1.33 168	1.50 239	2.37 239	1.20 192	1.75 209	1.12 223	0.88 233	42.78 288	2.37 211	1.94 252	1.33 256	3.94 198	1.62 242	3.62 166	5.21 168	1.02 247	1.09 232	1.83 261	5.05 287	2.33 175	2.13 219

AIO-Stereo-zeroshot	3.88 240	1.16 222	2.03 272	1.15 224	0.83 183	1.77 258	1.13 221	2.03 245	3.32 288	2.90 257	7.02 300	2.32 238	2.01 241	0.38 95	3.61 211	9.96 296	1.34 220	1.07 221	6.67 247	6.11 302	8.45 249	12.70 300	0.56 150	1.27 242	1.76 258	1.48 202	16.62 317	5.17 267

DDVS	6.06 274	1.18 223	1.31 233	1.12 213	1.54 246	1.18 228	1.01 206	2.45 270	1.75 250	3.31 267	80.70 333	6.22 285	1.76 240	1.15 259	3.67 216	6.50 280	2.01 257	1.29 253	5.56 223	4.99 296	10.09 267	12.94 308	0.81 227	1.16 236	1.11 184	1.53 212	4.71 275	2.62 232

FAT-Stereo	4.35 249	1.18 223	2.25 278	1.48 247	1.81 265	1.42 243	1.49 237	3.57 295	1.84 259	3.66 279	6.22 278	6.70 288	2.76 257	1.07 255	6.82 241	15.24 316	2.03 258	2.49 301	5.43 219	8.81 316	13.23 294	12.34 292	0.95 243	2.79 302	1.26 205	2.25 259	2.96 231	5.48 270

ADCPNet	7.09 282	1.18 223	3.04 296	1.33 236	3.12 295	1.36 240	8.88 301	2.15 253	3.24 286	4.23 289	7.84 308	1.96 218	15.92 309	1.71 276	49.61 304	3.53 242	1.89 249	1.25 251	19.14 293	3.03 283	5.96 200	4.75 154	4.72 296	1.29 243	3.95 289	5.33 289	3.87 264	27.01 318

GANetREF_RVC	1.28 124	1.18 223	0.95 171	1.18 226	1.04 203	1.00 212	0.79 185	1.25 147	1.10 210	1.29 177	0.77 140	2.28 236	0.91 199	0.63 196	2.00 98	1.14 84	1.01 178	0.98 199	2.44 141	0.82 162	1.98 147	1.33 91	0.78 215	1.05 229	1.28 210	1.27 180	2.63 213	1.49 189
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
PWC_ROB	2.61 206	1.20 227	1.48 242	0.96 195	1.05 205	1.21 232	1.79 251	1.24 146	1.94 261	1.81 211	3.61 249	2.12 228	2.96 261	0.91 236	9.88 245	4.30 256	1.97 255	1.95 280	3.72 196	1.62 242	5.58 199	7.59 202	0.81 227	1.98 269	1.35 216	1.27 180	3.11 235	3.07 244

FADNet_RVC	3.44 229	1.21 228	1.19 223	1.40 239	1.78 262	0.99 209	1.75 248	1.50 186	1.19 219	1.35 181	2.01 226	1.96 218	1.63 236	1.66 274	22.11 268	3.36 235	1.83 244	2.82 310	5.63 225	1.76 249	6.35 208	9.50 225	0.77 213	1.39 247	1.21 192	1.48 202	12.05 307	2.87 238

GwcNet-ADL	2.54 201	1.23 229	1.55 247	1.22 228	1.26 228	0.97 205	0.78 182	1.50 186	0.84 178	3.20 266	6.67 284	1.86 213	1.05 219	0.79 222	4.58 230	4.90 265	1.47 230	0.90 176	5.20 214	1.95 259	6.39 209	10.33 242	0.91 240	1.12 234	1.22 197	1.93 243	2.15 153	2.70 234

NCC-stereo	1.25 121	1.24 230	1.10 202	0.99 200	1.05 205	0.96 202	1.53 238	1.79 220	1.59 244	0.60 56	1.34 201	1.17 173	1.03 216	0.74 213	2.44 145	1.07 66	0.89 140	0.99 202	1.54 106	0.91 173	0.99 80	2.46 124	0.80 223	0.76 196	1.26 205	1.59 218	1.39 91	1.61 196

Abc-Net	1.25 121	1.24 230	1.10 202	0.99 200	1.05 205	0.96 202	1.53 238	1.79 220	1.59 244	0.60 56	1.34 201	1.17 173	1.03 216	0.74 213	2.44 145	1.07 66	0.89 140	0.99 202	1.54 106	0.91 173	0.99 80	2.46 124	0.80 223	0.76 196	1.26 205	1.59 218	1.39 91	1.61 196
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-Forest	4.18 245	1.24 230	0.74 124	2.12 266	1.35 237	1.42 243	0.56 159	1.36 172	0.90 185	4.89 302	0.96 172	2.51 245	12.92 301	0.61 189	16.38 260	3.12 229	0.79 107	0.65 94	7.04 259	0.76 147	6.77 212	10.03 230	0.84 234	0.81 205	1.66 253	1.78 234	4.79 278	25.96 317
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
LoS_RVC	1.42 143	1.25 233	0.86 152	0.31 40	0.49 99	0.37 60	0.33 100	0.73 65	0.56 134	2.10 229	0.68 118	0.67 73	0.70 149	0.33 69	3.08 193	3.79 246	0.89 140	2.10 287	3.01 175	0.66 119	4.40 175	6.44 186	0.51 125	0.43 90	0.82 118	0.85 118	0.90 51	0.99 141

tt_ll	1.42 143	1.25 233	0.86 152	0.31 40	0.49 99	0.37 60	0.33 100	0.73 65	0.56 134	2.10 229	0.68 118	0.67 73	0.70 149	0.33 69	3.08 193	3.79 246	0.89 140	2.10 287	3.01 175	0.66 119	4.40 175	6.44 186	0.51 125	0.43 90	0.82 118	0.85 118	0.90 51	0.99 141

TRStereo	6.31 276	1.25 233	1.93 266	0.85 183	0.61 135	2.29 270	0.86 194	2.21 259	0.54 127	4.40 291	1.34 201	2.24 234	0.75 169	0.45 135	4.08 227	6.55 281	0.80 110	0.85 160	6.04 233	1.45 228	7.60 226	12.13 282	0.55 143	0.49 117	1.44 230	103.74 338	3.24 242	1.61 196

ITSA-stereo	4.40 250	1.26 236	1.18 220	1.64 251	1.64 251	0.99 209	1.38 234	1.99 239	1.47 237	3.68 281	6.79 289	2.16 230	1.42 234	1.36 267	8.32 243	6.93 282	2.19 261	1.94 279	6.40 237	5.42 297	7.43 225	10.74 255	1.29 258	2.39 286	1.53 242	5.02 286	23.63 321	8.74 284

STTRV1_RVC		1.26 236	1.01 183	1.62 250	1.11 215	1.76 257	1.25 226	1.50 186	1.40 230	1.75 208	1.60 212	2.72 250	3.31 267	1.00 245	2.61 161	1.77 182	11.19 303	0.96 195		9.01 318	9.10 256	8.68 215		1.66 252	1.68 254	1.59 218	3.90 266	5.32 269

UCFNet_RVC	1.11 108	1.26 236	0.85 150	0.88 186	0.93 199	0.77 178	0.58 164	0.78 76	0.67 161	0.93 143	0.80 151	1.25 179	0.93 204	0.48 150	2.17 121	1.09 74	0.78 103	0.82 151	2.60 152	0.80 156	1.32 109	1.66 102	1.31 261	0.67 181	1.05 170	1.11 159	1.44 96	2.13 219

CSAN	2.48 199	1.26 236	1.12 208	1.46 246	1.78 262	1.13 221	0.90 198	1.50 186	10.52 317	2.40 242	3.81 250	4.12 268	2.51 251	0.96 243	3.83 222	1.27 106	1.29 216	1.05 219	3.24 183	1.70 247	3.71 169	4.45 148	0.79 218	1.38 245	1.39 221	3.93 281	2.43 189	2.96 240

NCCL2	1.48 152	1.28 240	1.10 202	1.11 211	1.43 242	0.78 179	0.90 198	1.05 122	1.14 216	1.86 216	1.27 197	1.02 149	0.81 182	0.80 225	3.43 206	1.42 132	1.14 198	0.87 163	1.31 88	0.89 172	1.94 146	3.37 135	1.48 269	1.02 225	1.50 238	1.35 187	3.80 261	1.85 207

XQC	3.58 234	1.29 241	1.21 227	1.28 231	1.43 242	1.29 237	1.93 256	1.60 203	1.45 233	2.47 244	3.06 241	1.48 195	4.17 269	1.23 263	44.68 294	2.35 209	1.60 235	1.18 238	3.95 201	1.43 224	3.22 165	4.97 158	0.84 234	1.24 240	1.43 229	2.09 254	2.30 171	1.52 190

RGC	1.43 147	1.30 242	1.99 271	1.14 220	1.18 224	1.16 225	1.01 206	1.20 139	1.08 208	0.91 138	1.70 215	1.18 175	1.24 227	0.87 230	3.10 197	1.18 91	0.98 171	0.86 161	1.81 117	1.02 189	1.39 118	3.87 141	0.76 208	0.90 220	1.14 186	1.53 212	2.17 156	1.85 207

MaskLacGwcNet_RVC	21.23 321	1.32 243	1.63 251	1.89 260	1.69 254	1.93 261	3.75 280	2.27 265	2.66 276	5.02 307	29.10 323	216.12 338	51.87 327	5.44 303	3.66 213	4.09 254	5.59 287	13.75 324	28.77 302	1.47 230	14.44 317	12.86 305	0.98 245	2.33 285	1.88 265	7.40 297	145.78 338	5.57 272

SAMSARA	4.13 243	1.32 243	1.53 245	1.48 247	1.35 237	1.47 246	2.74 267	2.23 261	1.83 258	2.26 236	3.47 248	2.01 221	8.60 282	1.76 278	38.24 277	2.88 220	1.82 243	1.41 260	4.99 211	1.91 256	5.10 191	5.71 179	0.94 242	1.80 260	3.33 286	3.84 279	4.16 270	3.30 251

HBP-ISP	6.40 277	1.33 245	2.30 281	1.91 262	1.51 244	1.65 252	0.79 185	2.50 274	1.29 223	4.91 303	6.80 291	1.37 188	0.74 165	14.59 319	52.98 322	19.59 322	1.24 210	1.10 223	6.08 234	8.03 311	12.73 284	16.75 321	0.79 218	1.19 238	1.81 259	2.06 250	3.90 266	2.87 238

stereogan	1.44 148	1.33 245	1.05 189	1.11 211	1.28 232	1.11 219	0.97 203	1.26 149	1.05 204	1.22 173	1.10 184	1.62 206	0.89 196	0.66 200	2.34 138	1.31 111	0.94 160	0.81 148	1.72 115	0.95 181	1.10 91	8.04 207	0.71 201	0.77 198	0.83 121	1.06 153	2.36 181	1.38 184

SFCPSM	8.92 290	1.34 247	1.05 189	1.13 215	1.12 216	1.10 218	0.89 197	1.28 154	1.79 253	2.71 251	5.63 269	4.32 272	7.90 279	1.01 246	5.47 237	5.23 269	1.80 240	1.19 240	162.18 335	4.49 290	7.79 228	9.52 226	0.81 227	1.64 251	1.33 215	1.76 233	3.30 244	3.06 243

NOSS_ROB	3.67 237	1.38 248	0.81 139	1.15 224	1.16 222	1.15 223	0.65 174	2.25 263	1.41 231	4.85 299	6.68 285	6.78 290	1.06 220	0.82 227	11.52 249	14.58 310	1.34 220	1.17 235	2.93 172	0.98 186	14.13 306	12.82 303	0.79 218	1.48 248	1.13 185	1.48 202	3.41 248	1.25 173

MFMNet_re	3.01 221	1.41 249	1.48 242	1.53 249	1.87 267	1.96 263	2.01 258	2.67 281	2.16 267	1.60 196	1.98 222	3.57 259	2.65 255	1.02 247	6.96 242	4.19 255	2.67 265	1.96 281	6.48 239	2.40 273	14.04 305	4.97 158	1.86 277	1.97 267	1.38 218	1.33 185	3.31 245	1.94 214

CBMV_ROB	6.60 279	1.41 249	1.59 250	2.38 270	1.74 257	1.90 260	1.86 254	6.44 312	1.69 248	5.02 307	7.03 301	9.95 309	11.26 293	0.65 199	38.55 278	7.04 283	2.78 267	1.12 230	9.67 276	2.45 274	9.46 258	11.60 277	0.80 223	1.37 244	4.92 292	12.01 309	4.73 276	18.79 306

CBMV	5.08 259	1.41 249	1.15 217	1.44 245	1.42 241	1.24 234	0.78 182	2.27 265	1.47 237	3.04 262	6.44 281	7.74 293	9.07 285	0.60 187	12.81 252	13.79 307	1.99 256	1.29 253	9.56 274	1.15 204	9.82 260	12.54 298	0.82 231	1.84 262	1.44 230	1.83 238	4.39 272	25.76 316
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ADCRef	4.84 255	1.42 252	1.01 183	0.78 171	1.77 259	1.21 232	1.62 242	0.99 116	5.58 305	1.85 214	1.08 183	1.02 149	0.91 199	1.17 260	54.35 325	1.92 191	1.10 190	1.04 215	3.49 191	1.32 216	1.80 141	3.27 134	2.13 280	0.87 217	2.30 270	4.60 283	2.48 194	29.71 322

AnyNet_C32	6.05 273	1.43 253	1.39 237	1.26 230	1.64 251	1.36 240	2.92 269	1.55 199	5.28 304	2.67 250	4.61 259	1.90 214	1.29 229	1.29 266	55.18 327	3.43 238	1.96 254	2.08 286	3.65 193	1.91 256	6.94 219	8.77 218	1.20 251	1.68 254	6.02 297	14.92 314	6.12 284	20.86 308

PVD	4.10 242	1.44 254	2.12 276	1.41 240	1.58 249	1.68 254	2.10 260	3.06 286	2.66 276	2.85 254	4.32 254	2.46 242	3.63 268	1.27 264	40.43 281	2.72 218	2.19 261	2.11 289	4.71 209	2.46 275	6.18 205	6.10 184	1.02 247	1.74 258	2.32 272	2.44 264	2.90 228	2.66 233

PS-NSSS	1.07 104	1.44 254	0.69 115	1.20 227	0.91 192	1.16 225	0.93 202	0.80 81	0.55 129	0.74 89	0.49 74	1.98 220	1.03 216	0.91 236	1.54 47	0.92 42	0.83 124	0.73 120	1.45 99	0.62 107	0.94 77	0.63 35	1.68 273	0.50 120	1.00 160	0.95 137	3.21 239	1.11 157

MFN_U_SF_DS_RVC	3.64 236	1.48 256	1.03 185	1.98 263	1.75 258	2.09 266	5.14 288	2.15 253	2.23 268	1.73 206	1.57 211	2.49 243	4.83 272	5.73 304	12.78 251	1.73 179	1.22 207	1.06 220	5.43 219	1.54 239	12.24 281	9.06 222	1.52 270	1.16 236	2.29 269	3.46 277	3.05 233	7.63 282

DeepPrunerF	4.30 247	1.53 257	0.72 120	2.93 282	5.08 312	2.43 275	3.38 275	0.87 99	4.11 296	0.80 112	1.17 190	0.66 70	0.56 109	0.61 189	45.12 295	2.02 199	1.01 178	0.78 136	2.32 135	0.88 170	1.56 126	1.70 103	0.84 234	0.67 181	29.00 325	1.78 234	2.48 194	1.17 166

ADCP+	5.07 258	1.54 258	1.72 255	1.08 209	1.54 246	1.18 228	2.02 259	1.02 118	2.72 279	4.05 287	2.23 233	2.24 234	0.61 127	0.94 241	54.46 326	1.52 158	0.83 124	0.95 193	3.94 198	0.87 169	2.22 151	2.57 126	0.71 201	0.62 166	2.48 276	11.25 306	7.85 295	23.66 313

DPSNet	5.60 265	1.54 258	1.19 223	1.76 255	2.44 278	2.08 265	1.81 252	1.95 234	2.93 281	2.09 228	5.15 265	9.82 303	6.09 275	8.98 309	14.30 255	12.14 304	4.12 282	3.60 313	17.82 291	8.28 312	12.18 279	14.58 315	3.71 292	3.09 308	2.30 270	2.42 263	2.52 200	2.24 227

pmcnn	5.52 264	1.54 258	1.51 244	2.64 273	3.13 296	2.07 264	10.40 304	2.61 277	2.65 275	2.55 246	6.41 280	6.23 286	15.93 310	0.58 179	6.75 240	14.92 313	3.87 278	3.34 312	7.45 264	7.76 308	13.60 301	10.19 234	6.30 305	2.29 283	1.57 246	3.30 275	4.69 274	4.80 261

XPNet_ROB	1.63 163	1.57 261	1.09 201	0.91 189	1.13 219	1.01 213	0.88 196	0.95 112	1.14 216	1.07 160	1.82 217	4.03 267	0.72 155	0.78 219	1.82 72	1.51 154	1.52 233	0.94 187	1.42 95	1.04 191	2.20 149	7.75 204	0.86 237	0.80 201	0.94 151	1.29 183	3.34 246	1.56 193

FC-DCNN	3.48 230	1.59 262	4.19 306	2.76 277	2.30 271	3.10 283	1.73 247	2.57 276	1.72 249	2.88 256	1.36 205	2.15 229	1.21 226	0.68 203	6.32 238	1.61 169	1.31 217	1.03 212	7.90 268	0.95 181	8.85 253	8.73 216	0.82 231	1.69 257	3.19 284	2.50 266	4.67 273	16.15 302

FC-DCNN v2	3.76 238	1.64 263	4.17 305	2.93 282	2.32 273	3.38 285	1.67 243	2.65 279	2.92 280	2.86 255	1.36 205	2.62 249	1.33 231	0.68 203	6.35 239	1.65 173	1.31 217	1.00 207	8.25 269	0.94 179	8.74 252	8.73 216	0.82 231	1.68 254	4.68 291	3.34 276	7.40 292	15.96 301

G-Net	6.29 275	1.69 264	1.86 263	1.42 243	1.70 256	1.45 245	1.19 225	4.71 307	8.56 313	3.16 264	4.70 260	7.94 294	6.89 277	0.85 229	15.45 258	8.15 292	1.92 251	2.75 306	5.41 218	6.49 305	9.16 257	11.23 268	1.46 268	2.81 303	1.81 259	19.84 318	6.51 289	30.80 323

zero-FE	23.86 324	1.70 265	0.52 86	141.89 337	8.72 322	147.65 338	77.27 334	1.26 149	0.60 143	1.15 166	4.12 253	136.19 335	11.59 295	0.57 176	2.27 134	3.52 241	1.06 188	2.52 302	5.18 213	0.95 181	81.26 337	7.98 206	0.52 132	0.47 100	0.86 130	1.54 214	1.68 120	1.14 159

LSM0	11.61 303	1.70 265	2.94 294	2.71 276	2.41 277	2.76 278	6.88 295	4.22 303	4.26 298	3.67 280	7.57 303	7.41 291	9.43 288	0.98 244	64.90 334	78.60 337	3.43 274	2.37 297	20.39 296	4.80 294	14.29 314	16.21 320	1.30 260	3.06 307	3.29 285	12.44 310	6.06 283	25.31 315

SPS-STEREO	5.78 269	1.73 267	1.86 263	2.48 272	1.67 253	2.19 267	1.60 241	2.72 282	1.76 251	3.63 278	6.80 291	4.12 268	2.19 244	1.21 262	13.01 253	12.86 305	2.91 269	2.01 283	47.66 320	2.04 265	14.17 308	13.06 310	1.43 266	2.27 282	2.40 274	1.94 244	3.66 258	2.80 236
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
CC-Net-ROB	1.63 163	1.81 268	1.19 223	1.85 257	1.77 259	2.27 268	1.56 240	0.93 108	0.96 191	1.29 177	0.67 115	5.48 281	2.51 251	1.43 270	1.64 51	0.87 38	1.34 220	1.17 235	2.46 142	0.88 170	1.09 89	1.35 93	3.34 289	0.63 172	1.22 197	1.15 168	1.47 99	1.57 194

edge stereo	5.88 271	1.88 269	3.14 297	2.14 267	1.80 264	2.47 277	2.43 264	4.51 306	3.45 290	3.97 285	4.84 261	6.45 287	17.40 311	1.04 253	5.09 235	14.91 312	1.80 240	1.66 269	37.39 310	6.28 304	5.99 202	12.74 301	1.44 267	2.02 270	2.12 268	2.11 256	3.75 259	5.99 275

ADCL	5.69 267	1.88 269	1.63 251	1.29 233	1.40 240	1.59 251	2.22 262	1.23 143	5.20 303	3.04 262	2.01 226	1.14 170	0.84 189	1.04 253	50.40 307	1.63 172	1.45 229	1.79 273	2.94 174	1.38 219	3.19 163	2.35 120	1.23 253	1.07 231	9.47 310	11.74 308	11.34 303	29.10 321

ACV-stereo	13.36 311	1.90 271	1.63 251	2.10 265	1.15 221	2.97 279	1.36 232	1.72 216	1.86 260	2.96 260	4.89 263	3.67 264	43.88 322	1.13 257	54.14 324	17.43 319	2.38 263	1.31 255	170.74 336	4.64 292	12.73 284	14.68 316	0.97 244	1.83 261	1.25 204	1.49 205	3.53 255	2.32 228

MFN_U_SF_RVC	4.44 251	1.91 272	1.83 261	2.19 269	1.82 266	2.38 274	4.61 285	2.39 269	1.94 261	4.48 293	11.47 316	3.74 265	2.50 250	4.72 299	20.32 266	3.66 243	1.91 250	1.83 275	11.50 281	3.25 284	7.86 232	6.73 192	1.25 254	3.20 311	1.86 263	3.84 279	2.83 223	3.94 257

ETE_ROB	1.85 181	1.93 273	1.18 220	1.04 205	1.33 236	1.26 236	1.12 220	1.11 126	2.30 270	1.36 182	3.26 244	3.18 255	0.94 207	1.14 258	2.62 162	1.51 154	2.14 260	0.99 202	2.50 143	1.15 204	3.67 168	5.74 180	0.86 237	1.03 226	1.21 192	1.36 189	2.30 171	1.68 202

ADCS	6.69 280	1.97 274	1.94 267	1.41 240	2.24 270	1.84 259	3.00 270	2.08 250	3.97 293	2.66 248	3.26 244	3.01 254	11.48 294	2.01 280	53.18 323	11.65 302	2.72 266	2.59 303	5.10 212	2.24 269	10.43 270	8.65 214	1.76 275	1.97 267	2.57 278	10.58 304	7.51 293	18.68 305

DGSMNet	11.16 301	1.98 275	1.98 269	1.90 261	1.52 245	2.46 276	1.47 236	3.07 287	2.11 265	12.67 327	102.10 335	3.59 261	18.94 314	18.97 324	16.50 261	15.09 314	12.73 309	10.36 323	13.79 285	4.57 291	12.99 291	14.32 314	7.77 313	3.43 312	1.75 257	6.25 296	3.48 254	5.53 271

MADNet+	4.78 254	2.02 276	1.87 265	2.01 264	2.36 275	1.47 246	4.28 283	2.47 272	1.99 263	2.66 248	2.13 230	3.56 258	2.85 260	2.34 281	41.14 284	5.66 277	3.48 275	1.53 264	4.54 207	3.38 286	13.07 293	7.34 201	1.72 274	3.48 313	2.93 280	2.17 257	3.24 242	3.29 250

LALA_ROB	1.85 181	2.17 277	1.13 210	1.05 207	1.26 228	1.16 225	1.01 206	1.17 134	1.46 235	2.06 226	2.82 236	3.47 257	0.92 202	0.93 239	3.90 223	1.46 145	1.36 224	1.18 238	2.20 130	1.31 215	2.84 158	5.10 166	0.77 213	1.01 224	1.24 201	1.41 195	3.89 265	1.77 205

SANet	5.69 267	2.22 278	1.77 259	1.84 256	2.37 276	2.28 269	1.43 235	4.49 305	7.61 312	2.05 223	4.86 262	8.34 299	11.81 297	1.70 275	43.86 292	1.62 171	5.96 288	1.51 263	4.43 206	1.70 247	8.97 254	8.28 209	1.20 251	2.60 292	1.94 266	6.02 295	3.42 250	9.29 287

ADCMid	5.63 266	2.23 279	2.63 287	1.42 243	2.89 289	2.37 272	3.73 279	1.92 231	2.97 282	1.91 218	3.16 242	2.33 239	2.31 246	1.48 271	50.97 312	3.74 244	1.84 247	1.86 277	7.38 263	1.99 263	4.66 181	5.18 167	2.70 284	1.38 245	2.33 273	8.75 302	6.81 291	21.02 309

AnyNet_C01	7.20 285	2.24 280	2.27 279	2.95 284	1.92 268	1.58 250	5.39 289	3.73 300	5.63 306	3.17 265	4.41 255	4.59 275	6.09 275	1.88 279	58.66 329	14.24 308	5.46 285	3.69 314	4.79 210	3.02 282	8.40 248	10.33 242	2.45 281	2.24 280	5.77 295	2.65 268	8.81 299	17.99 304

MSC_U_SF_DS_RVC	4.33 248	2.25 281	1.45 241	2.41 271	1.94 269	1.93 261	4.82 287	1.96 235	2.59 274	2.96 260	1.96 220	2.49 243	8.10 280	9.76 312	14.02 254	3.47 239	2.04 259	1.98 282	14.27 286	3.33 285	7.23 223	7.20 200	2.89 288	1.85 263	2.43 275	2.85 271	2.19 160	6.62 279

FBW_ROB	4.93 257	2.40 282	2.44 284	2.67 275	2.86 288	2.30 271	4.71 286	1.79 220	1.10 210	2.54 245	2.92 237	4.12 268	5.31 273	6.61 305	50.17 305	1.18 91	1.44 228	0.95 193	8.76 272	1.43 224	8.26 246	5.68 176	4.20 295	1.75 259	1.42 226	1.95 245	1.81 127	2.20 224

MeshStereo	9.30 295	2.68 283	2.31 282	4.19 289	2.81 287	4.05 290	1.96 257	8.24 323	9.28 314	5.13 310	8.64 310	11.19 312	12.84 300	0.78 219	52.26 318	15.80 317	4.59 283	1.92 278	22.33 300	1.58 240	15.40 323	19.41 325	1.06 250	2.12 272	8.69 308	5.55 290	10.68 301	15.59 300
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
DDUNet	2.05 186	2.73 284	2.03 272	2.92 280	2.66 284	3.04 281	2.76 268	1.17 134	1.11 212	1.60 196	1.21 195	2.23 233	1.69 238	2.81 285	2.04 106	1.25 104	2.78 267	2.42 300	2.63 153	2.90 280	1.92 145	2.11 117	2.77 287	0.92 222	1.01 162	0.93 133	2.50 198	1.10 154

UDG	3.91 241	2.76 285	2.09 274	2.92 280	2.64 282	2.99 280	2.71 266	1.31 160	1.13 214	1.65 200	1.96 220	2.20 232	1.68 237	2.77 284	48.81 303	1.57 165	3.02 271	2.26 290	2.65 156	2.91 281	3.00 161	3.09 130	2.64 282	1.05 229	1.02 164	1.19 173	2.36 181	1.16 162

SGM_RVC	8.49 289	2.77 286	1.77 259	2.88 279	2.31 272	3.42 286	2.70 265	7.78 321	3.92 292	5.57 321	8.42 309	9.89 305	12.92 301	0.68 203	3.72 218	2.10 202	6.63 295	1.11 227	40.78 311	5.93 301	9.99 263	10.27 240	1.97 278	2.17 273	8.79 309	2.97 273	27.36 323	40.51 329
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WAO-6	7.36 286	2.83 287	2.64 288	8.38 304	2.78 286	3.59 288	8.61 299	3.51 292	3.36 289	1.84 212	2.45 234	5.99 283	8.70 284	3.06 288	50.70 309	2.35 209	13.44 314	1.82 274	8.79 273	2.15 268	14.26 311	12.40 294	3.35 290	2.64 294	7.87 304	5.84 292	4.30 271	11.17 294

WAO-7	8.11 287	2.98 288	5.46 315	29.83 320	2.32 273	3.09 282	9.23 302	2.48 273	4.20 297	4.67 297	7.60 304	7.98 295	11.78 296	1.64 273	22.32 269	2.11 203	12.00 306	2.79 309	44.95 317	2.13 267	10.06 266	10.12 232	1.37 265	2.49 290	2.97 282	4.35 282	2.94 230	5.06 266

SGM+DAISY	11.81 305	3.22 289	3.47 298	3.83 287	3.15 297	4.25 292	3.52 277	7.70 319	10.88 320	5.57 321	9.00 314	9.94 308	13.12 303	1.74 277	22.71 271	18.99 321	3.23 272	2.28 293	15.35 290	8.91 317	15.05 321	17.02 322	1.32 262	4.58 318	24.50 323	31.01 328	32.60 329	41.83 332

IMH-64-1	7.17 283	3.27 290	3.53 300	4.69 294	3.29 298	4.58 294	5.71 290	3.51 292	3.09 283	1.39 186	1.98 222	4.90 278	10.92 289	4.82 300	52.00 314	4.78 261	3.66 276	2.27 291	12.32 282	1.96 260	6.91 215	10.55 245	7.77 313	2.22 276	6.05 298	4.73 284	13.45 312	9.13 285

IMH-64	7.17 283	3.27 290	3.53 300	4.69 294	3.29 298	4.58 294	5.71 290	3.51 292	3.09 283	1.39 186	1.98 222	4.90 278	10.92 289	4.82 300	52.00 314	4.78 261	3.66 276	2.27 291	12.32 282	1.96 260	6.91 215	10.55 245	7.77 313	2.22 276	6.05 298	4.73 284	13.45 312	9.13 285

ELAS_RVC	9.07 291	3.30 292	5.65 316	4.08 288	3.41 302	7.21 312	4.01 282	7.69 318	3.75 291	4.97 305	7.74 305	9.89 305	11.00 291	3.00 286	47.69 300	4.33 258	6.53 293	9.70 322	9.64 275	2.89 279	13.54 300	15.79 318	2.75 285	4.07 316	18.38 319	23.86 320	4.94 279	5.18 268
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	9.11 292	3.31 293	3.55 302	4.46 291	3.30 300	4.60 296	6.29 293	3.48 290	3.12 285	1.42 189	1.88 218	5.38 280	15.63 308	51.61 333	52.03 316	3.06 226	3.92 279	2.32 294	20.77 297	2.01 264	6.25 206	9.58 227	8.07 317	2.21 275	7.69 303	5.96 294	3.77 260	10.35 292

STStereo	16.49 315	3.48 294	5.91 317	44.25 326	5.60 314	39.03 330	13.11 315	7.74 320	10.72 319	5.19 313	8.92 311	24.73 321	30.22 317	1.03 252	59.92 332	11.74 303	2.59 264	1.26 252	40.79 312	2.25 270	10.02 264	8.79 219	2.06 279	11.31 324	22.61 321	16.05 315	20.57 319	35.39 326

ACVNet_2	5.79 270	3.52 295	2.90 293	21.94 317	3.38 301	4.55 293	8.18 298	1.84 225	1.76 251	1.84 212	1.98 222	3.88 266	3.20 265	3.03 287	2.85 180	1.46 145	12.77 310	1.56 266	33.59 306	1.68 246	10.81 274	7.91 205	6.79 306	2.68 300	3.13 283	2.65 268	3.23 240	3.11 245

ELAS	10.16 296	3.54 296	5.12 314	4.49 292	4.32 311	5.01 301	4.33 284	6.88 314	4.09 295	4.97 305	7.74 305	9.90 307	11.01 292	3.51 295	52.19 317	4.52 260	7.15 298	9.65 321	8.69 271	2.38 272	13.33 296	14.95 317	2.75 285	3.64 315	17.76 318	27.24 325	13.13 311	21.93 310
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	15.85 313	3.61 297	5.00 312	3.30 285	2.93 293	3.51 287	3.20 271	6.49 313	2.71 278	5.17 311	6.80 291	90.79 332	15.55 307	2.73 282	28.89 274	23.38 327	4.02 280	3.86 315	138.92 334	28.91 328	12.60 283	11.86 280	2.69 283	2.31 284	4.30 290	2.71 270	6.80 290	5.05 265

LVE	10.96 299	3.63 298	2.68 289	55.15 331	4.03 310	7.50 313	88.91 336	1.93 232	2.44 273	2.26 236	1.69 214	4.48 274	4.75 270	3.42 294	3.44 207	2.21 206	6.03 290	1.84 276	50.68 323	1.97 262	10.14 268	12.19 285	5.54 297	3.12 309	3.75 288	2.46 265	2.99 232	6.76 281

Dean	5.89 272	3.71 299	2.59 285	34.77 322	3.99 307	4.60 296	10.86 307	2.26 264	2.39 272	2.16 232	1.55 210	4.68 276	4.76 271	3.30 292	3.03 187	1.76 181	12.09 307	1.65 268	9.86 277	2.04 265	14.16 307	9.89 228	7.35 308	2.66 299	3.36 287	2.91 272	3.53 255	3.13 247

RainbowNet	4.65 252	3.75 300	2.70 290	4.56 293	2.98 294	4.16 291	8.75 300	2.05 248	2.01 264	1.90 217	1.12 187	3.61 263	3.00 262	3.60 296	2.70 171	1.89 187	2.97 270	1.54 265	15.27 289	8.73 315	11.07 276	11.30 270	10.70 320	2.22 276	1.73 255	2.30 260	2.76 220	6.13 276

PWCK	9.19 293	3.84 301	2.76 291	4.81 298	3.48 303	7.14 311	7.79 296	3.92 301	4.66 302	4.66 296	5.84 274	24.68 320	8.47 281	3.24 291	10.95 248	3.27 233	9.48 301	2.36 296	72.75 327	4.94 295	14.76 319	6.95 196	3.68 291	2.40 287	8.01 305	7.55 298	6.35 285	9.51 289

ACVNet_1	5.24 261	3.87 302	3.60 303	13.80 307	3.48 303	6.00 307	10.57 305	1.60 203	1.79 253	1.55 194	1.30 198	4.40 273	2.80 259	5.43 302	2.42 144	1.39 124	11.59 304	1.72 272	20.91 299	1.50 234	14.41 316	8.16 208	7.22 307	2.84 304	1.73 255	2.19 258	2.61 212	2.72 235

ktn	26.84 327	3.99 303	95.18 338	14.39 308	5.44 313	18.02 324	17.50 321	19.69 328	67.27 336	2.84 253	5.30 266	171.03 337	80.75 332	7.72 306	10.93 247	3.48 240	20.95 327	2.71 304	90.26 329	29.10 330	15.05 321	10.23 236	7.60 312	2.93 305	5.12 293	5.83 291	4.73 276	6.62 279

ACVNet-4b	11.58 302	3.99 303	2.60 286	44.40 327	2.71 285	4.98 299	62.31 331	1.85 226	1.79 253	1.63 199	1.25 196	4.22 271	58.75 329	3.34 293	2.27 134	1.21 98	13.33 313	1.70 271	49.50 321	1.93 258	14.47 318	13.72 313	7.40 309	3.13 310	1.55 244	1.89 241	2.20 162	4.61 260

MADNet++	9.22 294	4.13 305	6.16 318	4.32 290	5.78 316	3.96 289	8.14 297	7.09 315	6.83 310	5.28 316	7.83 307	7.65 292	8.62 283	12.90 314	19.42 265	21.00 325	7.04 297	6.27 317	10.40 278	7.97 310	14.29 314	18.67 324	3.96 293	5.12 320	5.80 296	22.29 319	9.32 300	8.69 283

SQANet	4.87 256	4.55 306	2.13 277	19.76 313	2.63 280	4.99 300	3.29 272	1.63 207	1.45 233	1.20 168	1.40 208	3.22 256	2.40 248	2.76 283	3.09 195	1.20 97	5.19 284	1.07 221	19.89 294	1.28 212	12.48 282	10.73 253	11.37 323	1.49 249	1.57 246	2.32 262	2.66 218	5.86 274

otaku	5.09 260	5.20 307	2.27 279	18.45 311	2.89 289	5.73 302	3.63 278	1.44 181	1.46 235	1.31 180	1.42 209	3.59 261	2.63 254	3.22 290	3.07 192	1.30 109	5.55 286	1.14 234	20.28 295	1.49 231	13.81 302	11.25 269	11.85 325	1.91 264	1.56 245	2.06 250	2.52 200	6.49 278

WAO-8	12.07 307	5.33 308	4.83 307	26.48 318	4.01 308	6.22 308	11.73 313	3.65 297	6.39 308	28.97 332	41.01 327	8.08 296	18.91 312	20.68 327	3.75 219	3.24 230	9.46 299	2.01 283	53.81 324	5.76 299	9.83 261	11.16 265	6.04 303	2.43 288	8.05 306	7.74 299	6.36 286	9.95 290

Venus	12.07 307	5.33 308	4.83 307	26.48 318	4.01 308	6.22 308	11.73 313	3.65 297	6.39 308	28.97 332	41.01 327	8.08 296	18.91 312	20.68 327	3.75 219	3.24 230	9.46 299	2.01 283	53.81 324	5.76 299	9.83 261	11.16 265	6.04 303	2.43 288	8.05 306	7.74 299	6.36 286	9.95 290

PSMNet_ROB	16.63 316	5.59 310	2.97 295	3.47 286	2.63 280	5.86 305	6.18 292	2.20 258	2.29 269	5.39 318	141.45 336	97.59 333	6.02 274	33.78 329	3.23 203	1.58 168	4.09 281	1.69 270	20.81 298	2.75 276	12.93 290	7.08 198	63.80 336	2.60 292	2.95 281	3.67 278	2.77 221	3.66 253

TorneroNet	24.73 325	6.18 311	3.52 299	95.34 334	3.93 306	27.05 326	29.02 323	4.44 304	18.13 327	2.20 233	37.99 326	77.85 331	72.31 330	18.15 323	41.78 287	3.07 227	13.11 311	2.35 295	87.85 328	9.06 319	15.44 324	12.17 284	5.94 300	2.64 294	52.32 332	8.18 301	3.59 257	14.11 297

Ntro	5.35 262	6.19 312	2.38 283	8.06 302	2.91 291	4.88 298	6.70 294	1.40 177	1.53 241	1.44 190	1.19 191	3.58 260	2.73 256	3.12 289	3.66 213	1.17 89	6.56 294	1.19 240	32.62 305	1.60 241	14.27 313	11.82 279	11.41 324	2.54 291	1.64 251	2.30 260	2.45 192	5.00 264

TorneroNet-64	13.24 310	6.25 313	5.07 313	34.05 321	3.72 305	9.38 319	16.75 320	3.49 291	12.26 323	2.27 238	5.98 275	17.67 314	34.24 318	14.37 317	47.92 301	3.76 245	13.18 312	2.40 299	36.34 309	9.15 320	13.85 304	12.35 293	5.65 298	2.64 294	14.28 317	14.51 313	3.41 248	12.48 295

DGTPSM_ROB	17.21 317	6.49 314	18.05 325	4.91 299	8.87 323	5.73 302	11.48 310	5.02 308	12.05 321	5.03 309	9.34 315	12.62 313	56.51 328	15.29 320	43.82 291	20.47 323	19.26 325	16.28 325	24.70 301	20.05 325	13.50 297	22.25 326	6.00 301	12.55 326	12.71 315	32.01 330	14.20 314	35.61 328

DPSMNet_ROB	22.61 322	6.50 315	18.06 326	4.95 301	8.88 324	5.76 304	11.54 312	5.02 308	12.08 322	5.17 311	28.67 322	19.69 317	163.24 338	15.38 321	43.87 293	20.66 324	19.56 326	16.59 326	35.50 307	20.17 326	13.82 303	22.26 327	6.02 302	12.56 327	12.82 316	32.01 330	14.23 315	35.60 327

KSHMR	20.05 318	6.71 316	4.01 304	99.31 335	5.91 317	17.09 323	71.12 333	3.62 296	9.75 315	3.59 276	3.39 247	6.07 284	84.38 333	17.14 322	22.70 270	3.97 249	6.29 291	2.76 308	90.60 330	2.83 277	12.73 284	10.14 233	9.05 319	2.74 301	21.08 320	5.85 293	8.10 296	10.46 293

JetRed	12.50 309	6.96 317	7.76 322	4.77 297	6.78 318	9.35 318	10.92 308	5.31 311	4.54 300	5.85 323	3.28 246	8.17 298	7.48 278	9.74 311	50.80 310	15.21 315	10.30 302	7.93 318	7.83 267	5.44 298	18.10 326	24.48 328	11.12 322	4.60 319	11.97 314	25.85 323	24.78 322	28.17 319

UNDER WATER-64	11.75 304	7.29 318	4.90 310	17.03 310	7.40 321	8.44 316	16.49 319	8.25 324	4.32 299	4.51 294	3.21 243	17.72 315	15.23 306	8.81 308	46.52 298	10.69 299	13.57 321	3.01 311	12.74 284	8.66 314	14.20 309	12.82 303	11.01 321	4.40 317	6.45 301	18.67 317	8.71 298	22.29 311

UNDER WATER	16.39 314	7.86 319	4.99 311	15.68 309	10.73 327	8.76 317	38.30 326	8.07 322	6.02 307	4.25 290	2.98 239	18.63 316	96.18 334	14.44 318	32.70 276	10.29 297	13.91 322	2.75 306	43.73 315	8.62 313	16.83 325	12.33 290	17.08 328	5.55 321	6.06 300	14.49 312	6.37 288	15.05 299

JetBlue	10.90 298	9.40 320	6.23 319	8.34 303	6.82 319	10.07 320	10.58 306	5.04 310	3.97 293	2.95 259	4.09 252	9.83 304	9.32 286	8.12 307	48.65 302	14.50 309	6.76 296	5.08 316	7.66 266	3.76 287	13.23 294	17.58 323	8.19 318	3.58 314	11.41 313	18.49 316	12.08 309	28.49 320

MANE	14.22 312	9.62 321	6.93 320	4.94 300	5.72 315	7.88 314	11.48 310	7.38 317	9.90 316	4.92 304	6.89 297	8.98 301	12.13 299	3.67 297	50.37 306	17.85 320	11.82 305	20.17 328	10.46 279	6.55 306	12.22 280	12.86 305	1.77 276	11.33 325	24.83 324	30.99 327	31.42 327	40.73 330

SGM-ForestM	6.44 278	10.17 322	6.98 321	4.69 294	2.91 291	6.90 310	9.70 303	7.26 316	4.59 301	4.81 298	6.31 279	9.50 302	9.35 287	0.78 219	3.65 212	1.30 109	6.50 292	0.89 173	11.21 280	1.44 226	6.08 203	6.02 183	1.58 271	1.68 254	9.47 310	11.34 307	12.07 308	16.58 303

notaker	10.31 297	13.11 323	4.84 309	18.55 312	6.95 320	7.98 315	14.39 316	3.69 299	3.28 287	2.90 257	2.15 231	30.28 322	43.63 321	4.40 298	9.01 244	2.66 217	12.71 308	2.73 305	42.35 313	2.87 278	14.87 320	10.21 235	7.77 313	3.03 306	2.66 279	2.98 274	3.46 251	4.84 262

DPSM_ROB	21.05 319	17.19 324	22.69 327	10.13 305	9.29 325	13.96 321	14.50 317	11.66 325	15.25 325	9.00 324	8.97 312	10.35 310	13.24 304	19.90 325	59.73 330	26.35 328	18.76 323	21.26 329	14.74 287	15.50 323	28.56 329	27.85 330	7.42 310	16.13 328	34.05 328	39.30 333	37.97 331	44.48 333

DPSM	21.05 319	17.19 324	22.69 327	10.13 305	9.29 325	13.96 321	14.50 317	11.66 325	15.25 325	9.00 324	8.97 312	10.35 310	13.24 304	19.90 325	59.73 330	26.35 328	18.76 323	21.26 329	14.74 287	15.50 323	28.56 329	27.85 330	7.42 310	16.13 328	34.05 328	39.30 333	37.97 331	44.48 333

LE_ROB	28.97 328	25.29 326	36.16 330	34.90 323	56.86 337	18.61 325	58.99 330	32.08 332	41.72 331	5.37 317	27.57 321	46.00 325	49.67 325	13.72 316	14.83 256	3.84 248	5.96 288	1.22 244	46.43 318	36.35 333	10.19 269	11.19 267	48.45 332	22.49 330	30.18 326	31.59 329	31.60 328	40.87 331

LRCNet_RVC	25.94 326	30.78 327	14.74 324	35.18 324	31.16 331	36.52 329	29.93 325	23.08 329	12.70 324	36.15 334	33.37 324	37.24 323	28.56 316	37.11 330	17.47 262	7.61 288	31.06 328	26.75 332	67.49 326	29.07 329	23.47 328	10.73 253	39.23 331	30.61 332	7.37 302	2.53 267	11.22 302	9.31 288

MDST_ROB	12.03 306	32.81 328	1.72 255	20.74 316	2.64 282	5.90 306	1.72 246	4.06 302	1.35 229	3.76 282	6.53 282	2.75 251	42.83 320	0.54 164	50.83 311	1.22 101	1.08 189	0.75 126	18.95 292	1.00 187	12.75 287	11.49 272	1.29 258	1.26 241	22.72 322	11.17 305	31.24 326	31.81 325

CasAABBNet	42.72 331	34.60 329	45.66 331	20.17 314	18.55 328	28.05 327	29.13 324	23.25 330	30.69 328	18.73 329	18.11 318	20.72 318	37.90 319	39.93 332	120.54 338	52.80 336	37.72 333	42.56 334	29.30 304	30.56 331	57.58 336	56.66 337	14.58 327	32.34 333	68.46 336	79.09 337	76.31 335	89.48 336

FlowAnything	42.31 330	34.65 330	45.90 332	20.47 315	18.91 329	28.11 328	28.64 322	23.30 331	30.84 329	18.76 330	18.33 319	20.84 319	27.00 315	39.89 331	119.49 337	52.59 335	37.35 332	42.63 335	29.06 303	31.53 332	57.38 335	56.78 338	14.49 326	32.64 334	68.29 335	78.93 336	76.07 334	89.56 337

PML	39.07 329	38.06 331	12.06 323	39.32 325	29.04 330	40.62 331	11.06 309	14.14 327	100.08 337	27.87 331	166.26 338	107.74 334	159.39 337	13.53 315	15.41 257	10.75 300	35.75 331	8.64 319	42.84 314	10.61 322	14.22 310	16.14 319	5.89 299	7.21 323	53.08 333	13.95 311	42.26 333	19.02 307

HanzoNet	47.37 334	45.54 332	75.64 337	62.53 332	47.97 332	62.03 335	90.57 337	55.02 337	58.34 335	15.60 328	22.00 320	75.72 330	107.47 335	172.14 338	23.65 273	13.02 306	62.42 337	9.26 320	134.39 332	22.45 327	19.74 327	25.78 329	31.84 330	5.57 322	9.72 312	9.49 303	8.54 297	12.61 296

HaxPig	44.53 332	46.75 333	47.32 333	47.72 328	48.79 333	47.60 332	48.40 327	49.50 333	47.10 332	49.76 335	50.31 329	49.00 326	45.26 323	54.49 334	41.50 285	40.24 331	50.15 334	52.05 336	44.74 316	43.04 334	46.61 332	44.38 335	51.78 333	45.43 335	33.92 327	25.30 321	28.66 324	22.43 312

AVERAGE_ROB	46.12 333	48.49 334	48.31 334	49.34 329	50.25 334	48.63 333	49.80 328	50.74 335	48.67 333	51.68 336	52.55 330	50.28 327	47.20 324	55.70 335	43.00 290	40.99 332	52.42 335	54.59 337	47.27 319	45.45 335	48.77 333	44.06 334	52.90 334	46.98 336	35.80 330	26.72 324	30.77 325	23.81 314

MEDIAN_ROB	49.56 335	51.66 335	50.91 335	52.80 330	53.76 335	52.08 334	53.35 329	54.28 336	52.25 334	54.89 337	55.89 331	53.59 328	50.09 326	58.85 336	46.45 297	44.55 333	55.81 336	57.90 338	50.55 322	48.85 336	52.07 334	46.79 336	56.69 335	50.01 337	39.10 331	30.23 326	33.56 330	31.26 324

BEATNet-Init1	52.60 336	76.96 336	24.06 329	87.02 333	56.48 336	86.86 336	68.77 332	49.65 334	34.71 330	11.93 326	56.24 332	64.63 329	78.72 331	9.65 310	58.40 328	51.35 334	32.72 329	23.00 331	101.24 331	71.98 338	46.49 331	39.72 333	28.67 329	24.23 331	59.12 334	38.23 332	77.99 336	61.49 335

DLNR_Zeroshot_test	23.11 323	81.98 337	1.97 268	102.16 336	0.49 99	0.55 120	81.36 335	2.30 268	0.50 110	4.87 301	2.22 232	2.99 253	0.93 204	12.17 313	96.90 336	144.02 338	34.28 330	19.61 327	8.60 270	4.35 289	8.08 244	6.53 188	0.51 125	0.69 184	1.37 217	1.57 216	1.16 76	1.90 210

DPSimNet_ROB	111.84 337	179.62 338	74.81 336	195.40 338	165.93 338	136.63 337	98.05 338	126.48 338	138.79 338	82.31 338	148.57 337	159.77 336	157.57 336	78.29 337	64.65 333	40.10 330	142.61 338	34.98 333	195.20 337	69.76 337	154.10 338	32.63 332	82.12 337	98.24 338	71.10 337	51.68 335	117.83 337	122.56 338

ASD4																								105.89 339

Low-res two-view benchmark