Low-res two-view results

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

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

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

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

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

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

Pointernet	0.03 1	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.03 20	0.04 6	0.02 1	0.03 1	0.03 5	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.06 1	0.07 2	0.05 1	0.03 1	0.05 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.02 3	0.02 1	0.04 2	0.04 1	0.05 4	0.03 1

CoSv	0.04 2	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.03 9	0.05 29	0.03 20	0.05 20	0.04 13	0.04 6	0.02 3	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.08 6	0.07 7	0.04 2	0.08 16	0.04 2	0.06 5	0.04 3	0.02 3	0.02 1	0.07 21	0.05 6	0.07 15	0.04 4

111111	0.05 10	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.04 22	0.03 3	0.03 20	0.04 6	0.05 20	0.03 1	0.04 12	0.05 11	0.03 15	0.02 2	0.09 9	0.08 6	0.06 3	0.05 3	0.07 8	0.04 2	0.07 9	0.08 27	0.03 17	0.03 6	0.05 5	0.05 6	0.04 2	0.03 1

MM-Stereo_test3	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.03 9	0.02 1	0.02 3	0.04 6	0.05 20	0.04 6	0.03 5	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.06 1	0.07 2	0.07 7	0.05 3	0.06 4	0.04 2	0.05 2	0.05 4	0.02 3	0.03 6	0.04 2	0.04 1	0.06 9	0.04 4

MM-Stereo_test1	0.04 2	0.04 10	0.03 4	0.04 17	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 6	0.04 13	0.04 6	0.03 5	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.07 2	0.07 7	0.05 3	0.06 4	0.05 10	0.06 5	0.05 4	0.03 17	0.03 6	0.05 5	0.05 6	0.05 4	0.04 4

GREAT-IGEV	0.05 10	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.04 14	0.02 3	0.04 6	0.03 5	0.04 6	0.05 17	0.08 31	0.02 1	0.02 2	0.11 21	0.09 13	0.07 7	0.05 3	0.07 8	0.05 10	0.06 5	0.10 38	0.03 17	0.03 6	0.06 14	0.06 15	0.08 25	0.04 4

AIO-test2	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.03 8	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.04 6	0.05 20	0.04 6	0.06 26	0.05 11	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.06 1	0.05 1	0.05 3	0.05 1	0.04 2	0.05 2	0.05 4	0.02 3	0.03 6	0.03 1	0.05 6	0.03 1	0.04 4

AIO-test1	0.05 10	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.06 26	0.06 29	0.06 25	0.06 26	0.06 19	0.02 1	0.03 24	0.09 9	0.09 13	0.06 3	0.05 3	0.05 1	0.05 10	0.05 2	0.06 10	0.02 3	0.03 6	0.04 2	0.05 6	0.04 2	0.04 4

ProNet	0.04 2	0.04 10	0.04 17	0.03 8	0.02 1	0.04 14	0.04 38	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.06 26	0.03 1	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.07 2	0.06 3	0.05 3	0.06 4	0.04 2	0.06 5	0.03 1	0.03 17	0.03 6	0.05 5	0.04 1	0.05 4	0.04 4

CroCo-Stereo	0.04 2	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.02 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.03 1	0.01 1	0.03 1	0.02 1	0.01 1	0.12 30	0.10 21	0.06 3	0.05 3	0.06 4	0.04 2	0.07 9	0.05 4	0.01 1	0.02 1	0.06 14	0.05 6	0.05 4	0.04 4
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_test1	0.04 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 9	0.04 14	0.02 3	0.04 6	0.04 13	0.06 25	0.03 5	0.06 19	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.08 6	0.08 17	0.06 11	0.07 8	0.04 2	0.07 9	0.05 4	0.02 3	0.02 1	0.05 5	0.04 1	0.06 9	0.04 4

MLG-Stereo	0.04 2	0.03 1	0.02 1	0.02 1	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.04 6	0.04 13	0.05 18	0.02 3	0.05 11	0.02 1	0.02 2	0.08 3	0.08 6	0.08 17	0.06 11	0.07 8	0.04 2	0.07 9	0.05 4	0.02 3	0.02 1	0.05 5	0.04 1	0.06 9	0.05 14

LG-Stereo	0.05 10	0.04 10	0.03 4	0.03 8	0.04 22	0.04 14	0.02 3	0.06 26	0.05 20	0.06 25	0.06 26	0.08 31	0.03 15	0.02 2	0.10 15	0.08 6	0.08 17	0.06 11	0.07 8	0.05 10	0.09 27	0.06 10	0.02 3	0.03 6	0.06 14	0.06 15	0.07 15	0.05 14

IGEV-Stereo++	0.06 20	0.05 20	0.04 17	0.05 29	0.05 29	0.04 14	0.02 3	0.05 20	0.05 20	0.05 18	0.05 17	0.05 11	0.04 30	0.03 24	0.09 9	0.09 13	0.07 7	0.06 11	0.08 16	0.05 10	0.07 9	0.12 49	0.04 34	0.03 6	0.05 5	0.07 19	0.08 25	0.05 14

AIO-Stereo	0.05 10	0.05 20	0.04 17	0.04 17	0.04 22	0.04 14	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.03 1	0.04 12	0.04 4	0.03 15	0.02 2	0.09 9	0.09 13	0.07 7	0.06 11	0.09 26	0.06 18	0.07 9	0.06 10	0.03 17	0.03 6	0.05 5	0.05 6	0.07 15	0.04 4

RSM	0.05 10	0.05 20	0.04 17	0.04 17	0.04 22	0.05 29	0.03 20	0.04 6	0.03 5	0.04 6	0.05 17	0.06 19	0.03 15	0.02 2	0.10 15	0.09 13	0.07 7	0.06 11	0.07 8	0.06 18	0.08 18	0.06 10	0.02 3	0.04 24	0.06 14	0.06 15	0.07 15	0.05 14

MoCha-V2	0.05 10	0.04 10	0.03 4	0.04 17	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.04 6	0.03 5	0.04 6	0.05 17	0.04 4	0.02 1	0.02 2	0.10 15	0.08 6	0.07 7	0.06 11	0.08 16	0.06 18	0.07 9	0.07 17	0.03 17	0.03 6	0.05 5	0.05 6	0.05 4	0.03 1

RAFT	0.07 29	0.04 10	0.06 39	0.05 29	0.03 9	0.06 37	0.03 20	0.10 41	0.05 20	0.06 25	0.07 36	0.08 31	0.05 36	0.02 2	0.10 15	0.08 6	0.08 17	0.06 11	0.08 16	0.06 18	0.08 18	0.09 34	0.02 3	0.04 24	0.13 65	0.14 76	0.16 66	0.15 76

GASTEREO	0.06 20	0.04 10	0.04 17	0.04 17	0.03 9	0.04 14	0.02 3	0.04 6	0.06 29	0.04 6	0.04 12	0.06 19	0.03 15	0.02 2	0.12 30	0.10 21	0.08 17	0.07 19	0.08 16	0.06 18	0.07 9	0.13 56	0.03 17	0.03 6	0.07 21	0.08 28	0.07 15	0.05 14

MSCF	0.06 20	0.04 10	0.04 17	0.04 17	0.03 9	0.04 14	0.02 3	0.04 6	0.06 29	0.04 6	0.04 12	0.06 19	0.03 15	0.02 2	0.12 30	0.10 21	0.08 17	0.07 19	0.08 16	0.06 18	0.07 9	0.12 49	0.03 17	0.03 6	0.07 21	0.08 28	0.06 9	0.05 14

MLG-Stereo_test2	0.06 20	0.05 20	0.03 4	0.03 8	0.03 9	0.04 14	0.02 3	0.06 26	0.04 13	0.07 33	0.05 17	0.07 28	0.03 15	0.04 35	0.10 15	0.10 21	0.10 33	0.07 19	0.11 33	0.06 18	0.10 31	0.06 10	0.03 17	0.03 6	0.06 14	0.05 6	0.09 31	0.06 25

MM-Stereo_test2	0.05 10	0.05 20	0.04 17	0.04 17	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.04 6	0.04 13	0.05 18	0.03 5	0.04 4	0.02 1	0.03 24	0.09 9	0.09 13	0.07 7	0.07 19	0.07 8	0.06 18	0.08 18	0.10 38	0.04 34	0.03 6	0.05 5	0.09 37	0.06 9	0.05 14

GIP-stereo	0.06 20	0.05 20	0.04 17	0.04 17	0.03 9	0.04 14	0.03 20	0.03 1	0.03 5	0.05 18	0.04 12	0.05 11	0.02 1	0.04 35	0.11 21	0.09 13	0.08 17	0.07 19	0.09 26	0.07 33	0.08 18	0.09 34	0.02 3	0.04 24	0.06 14	0.07 19	0.08 25	0.05 14

U	0.05 10	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.01 1	0.04 6	0.02 1	0.04 6	0.01 1	0.05 11	0.03 15	0.02 2	0.12 30	0.11 29	0.08 17	0.07 19	0.08 16	0.05 10	0.10 31	0.07 17	0.01 1	0.03 6	0.07 21	0.07 19	0.06 9	0.06 25

RSM++	0.06 20	0.05 20	0.05 30	0.05 29	0.05 29	0.04 14	0.03 20	0.06 26	0.05 20	0.05 18	0.05 17	0.07 28	0.04 30	0.02 2	0.11 21	0.10 21	0.08 17	0.07 19	0.08 16	0.06 18	0.09 27	0.07 17	0.03 17	0.04 24	0.08 28	0.07 19	0.07 15	0.05 14

StereoVision	0.07 29	0.05 20	0.05 30	0.04 17	0.04 22	0.05 29	0.03 20	0.07 31	0.11 99	0.05 18	0.06 26	0.05 11	0.06 47	0.02 2	0.13 35	0.13 47	0.09 27	0.07 19	0.10 30	0.08 47	0.08 18	0.07 17	0.03 17	0.05 34	0.11 51	0.10 47	0.13 54	0.13 59

CroCo-Stereo Lap2	0.05 10	0.03 1	0.03 4	0.02 1	0.02 1	0.03 3	0.02 3	0.03 1	0.03 5	0.06 25	0.03 5	0.04 4	0.03 15	0.02 2	0.10 15	0.10 21	0.07 7	0.07 19	0.07 8	0.05 10	0.08 18	0.06 10	0.02 3	0.03 6	0.07 21	0.08 28	0.07 15	0.05 14

RAFT + AFF	0.14 74	0.07 32	0.05 30	0.08 63	0.05 29	0.07 47	0.04 38	0.11 47	0.08 49	0.14 59	0.07 36	0.15 73	0.04 30	0.03 24	1.54 284	0.11 29	0.14 52	0.07 19	0.14 48	0.06 18	0.14 47	0.08 27	0.03 17	0.05 34	0.10 42	0.07 19	0.07 15	0.07 28

AdaDepth	0.06 20	0.06 29	0.04 17	0.04 17	0.05 29	0.04 14	0.03 20	0.05 20	0.06 29	0.04 6	0.05 17	0.05 11	0.03 15	0.03 24	0.11 21	0.11 29	0.09 27	0.08 29	0.09 26	0.06 18	0.08 18	0.07 17	0.02 3	0.04 24	0.07 21	0.07 19	0.09 31	0.07 28

RAStereo	0.06 20	0.05 20	0.04 17	0.03 8	0.03 9	0.03 3	0.02 3	0.05 20	0.03 5	0.10 42	0.03 5	0.07 28	0.03 15	0.02 2	0.14 42	0.11 29	0.09 27	0.08 29	0.09 26	0.05 10	0.12 42	0.07 17	0.02 3	0.03 6	0.09 33	0.07 19	0.07 15	0.07 28

Occ-G	0.06 20	0.07 32	0.05 30	0.05 29	0.04 22	0.05 29	0.03 20	0.05 20	0.04 13	0.04 6	0.08 48	0.06 19	0.03 15	0.03 24	0.11 21	0.11 29	0.08 17	0.08 29	0.13 44	0.06 18	0.09 27	0.07 17	0.04 34	0.05 34	0.06 14	0.06 15	0.08 25	0.06 25

AEACV	0.07 29	0.08 41	0.04 17	0.05 29	0.05 29	0.04 14	0.03 20	0.05 20	0.03 5	0.05 18	0.05 17	0.06 19	0.03 15	0.03 24	0.17 60	0.13 47	0.09 27	0.08 29	0.12 38	0.07 33	0.10 31	0.10 38	0.03 17	0.04 24	0.08 28	0.12 57	0.07 15	0.05 14

LG-Stereo_L2	0.09 38	0.08 41	0.05 30	0.04 17	0.05 29	0.04 14	0.03 20	0.13 56	0.09 63	0.21 89	0.09 61	0.13 54	0.05 36	0.05 42	0.13 35	0.14 53	0.14 52	0.09 33	0.14 48	0.07 33	0.18 74	0.12 49	0.03 17	0.04 24	0.09 33	0.08 28	0.10 34	0.10 44

LG-Stereo_L1	0.09 38	0.08 41	0.05 30	0.05 29	0.05 29	0.05 29	0.03 20	0.13 56	0.09 63	0.21 89	0.09 61	0.11 43	0.05 36	0.05 42	0.13 35	0.14 53	0.14 52	0.09 33	0.14 48	0.07 33	0.18 74	0.11 42	0.03 17	0.04 24	0.09 33	0.08 28	0.10 34	0.10 44

MLG-Stereo_test3	0.08 34	0.06 29	0.04 17	0.05 29	0.06 42	0.06 37	0.04 38	0.07 31	0.06 29	0.09 36	0.07 36	0.13 54	0.03 15	0.05 42	0.13 35	0.11 29	0.12 42	0.09 33	0.29 162	0.06 18	0.12 42	0.13 56	0.03 17	0.05 34	0.07 21	0.08 28	0.10 34	0.08 34

AIO_rvc	0.09 38	0.09 51	0.06 39	0.07 47	0.06 42	0.07 47	0.04 38	0.12 51	0.08 49	0.12 53	0.05 17	0.11 43	0.04 30	0.05 42	0.22 115	0.17 88	0.11 35	0.09 33	0.14 48	0.07 33	0.16 55	0.22 118	0.04 34	0.05 34	0.09 33	0.08 28	0.09 31	0.07 28

AIO_test	0.12 61	0.10 64	0.06 39	0.10 87	0.07 53	0.07 47	0.06 75	0.14 62	0.10 80	0.13 56	0.07 36	0.13 54	0.05 36	0.05 42	0.29 168	0.29 219	0.11 35	0.09 33	0.13 44	0.07 33	0.18 74	0.24 130	0.05 53	0.06 45	0.12 61	0.18 128	0.10 34	0.07 28

DEFOM-Stereo	0.07 29	0.06 29	0.04 17	0.06 41	0.05 29	0.05 29	0.03 20	0.06 26	0.05 20	0.06 25	0.07 36	0.06 19	0.03 15	0.03 24	0.11 21	0.10 21	0.11 35	0.09 33	0.10 30	0.06 18	0.11 35	0.07 17	0.04 34	0.04 24	0.08 28	0.08 28	0.12 48	0.08 34

anonymousdsp	0.08 34	0.07 32	0.06 39	0.06 41	0.05 29	0.06 37	0.04 38	0.10 41	0.06 29	0.11 48	0.10 74	0.08 31	0.04 30	0.05 42	0.13 35	0.12 42	0.11 35	0.09 33	0.13 44	0.08 47	0.14 47	0.15 65	0.04 34	0.05 34	0.08 28	0.07 19	0.11 41	0.07 28

RAFT_CTSACE	0.11 55	0.09 51	0.07 51	0.05 29	0.06 42	0.08 66	0.06 75	0.12 51	0.07 44	0.18 74	0.06 26	0.14 65	0.12 134	0.05 42	0.13 35	0.13 47	0.14 52	0.09 33	0.12 38	0.07 33	0.16 55	0.18 89	0.04 34	0.07 55	0.14 80	0.14 76	0.19 91	0.14 70

RAFT-Stereo + iAFF	0.12 61	0.11 85	0.09 86	0.08 63	0.07 53	0.08 66	0.05 55	0.21 115	0.09 63	0.23 109	0.09 61	0.18 94	0.06 47	0.05 42	0.16 55	0.14 53	0.14 52	0.09 33	0.21 100	0.08 47	0.17 63	0.13 56	0.05 53	0.08 72	0.17 106	0.13 68	0.20 103	0.14 70

AFF-stereo	0.10 46	0.10 64	0.08 69	0.07 47	0.06 42	0.08 66	0.04 38	0.17 79	0.08 49	0.21 89	0.08 48	0.13 54	0.05 36	0.03 24	0.14 42	0.14 53	0.12 42	0.09 33	0.20 87	0.07 33	0.14 47	0.11 42	0.04 34	0.06 45	0.13 65	0.12 57	0.18 84	0.11 49

delet	0.08 34	0.08 41	0.07 51	0.09 78	0.07 53	0.08 66	0.06 75	0.07 31	0.06 29	0.09 36	0.07 36	0.11 43	0.06 47	0.06 60	0.12 30	0.10 21	0.10 33	0.09 33	0.08 16	0.09 58	0.09 27	0.07 17	0.05 53	0.06 45	0.09 33	0.09 37	0.10 34	0.08 34

TDLM	0.07 29	0.08 41	0.07 51	0.07 47	0.07 53	0.07 47	0.05 55	0.07 31	0.06 29	0.06 25	0.10 74	0.08 31	0.06 47	0.05 42	0.09 9	0.09 13	0.09 27	0.09 33	0.08 16	0.06 18	0.08 18	0.06 10	0.05 53	0.07 55	0.08 28	0.07 19	0.08 25	0.08 34

LG-G_1	0.09 38	0.08 41	0.06 39	0.08 63	0.07 53	0.08 66	0.05 55	0.09 37	0.06 29	0.09 36	0.07 36	0.13 54	0.06 47	0.07 69	0.14 42	0.12 42	0.13 47	0.10 45	0.15 54	0.08 47	0.14 47	0.17 81	0.05 53	0.05 34	0.09 33	0.09 37	0.12 48	0.11 49

LG-G	0.09 38	0.08 41	0.06 39	0.08 63	0.07 53	0.08 66	0.05 55	0.09 37	0.06 29	0.09 36	0.07 36	0.13 54	0.06 47	0.07 69	0.14 42	0.12 42	0.13 47	0.10 45	0.15 54	0.08 47	0.14 47	0.17 81	0.05 53	0.05 34	0.09 33	0.09 37	0.12 48	0.11 49

DFGA-Net	0.09 38	0.09 51	0.05 30	0.07 47	0.05 29	0.06 37	0.05 55	0.11 47	0.06 29	0.12 53	0.07 36	0.13 54	0.05 36	0.04 35	0.14 42	0.12 42	0.13 47	0.10 45	0.13 44	0.07 33	0.11 35	0.08 27	0.05 53	0.07 55	0.10 42	0.09 37	0.14 57	0.11 49

SGD-Stereo	0.13 68	0.07 32	0.05 30	0.06 41	0.06 42	0.08 66	0.03 20	0.08 36	0.08 49	0.10 42	0.06 26	0.13 54	0.06 47	0.04 35	0.93 264	0.17 88	0.18 82	0.10 45	0.16 60	0.08 47	0.18 74	0.11 42	0.06 71	0.06 45	0.10 42	0.11 50	0.16 66	0.13 59

HUF	0.13 68	0.09 51	0.07 51	0.08 63	0.08 70	0.07 47	0.04 38	0.15 66	0.08 49	0.18 74	0.07 36	0.12 49	0.07 63	0.06 60	0.43 208	0.45 269	0.15 59	0.10 45	0.20 87	0.09 58	0.21 104	0.21 111	0.06 71	0.06 45	0.11 51	0.08 28	0.11 41	0.08 34

IGEV-Stereo+	0.10 46	0.11 85	0.05 30	0.05 29	0.06 42	0.06 37	0.03 20	0.16 73	0.08 49	0.24 129	0.13 105	0.11 43	0.06 47	0.05 42	0.13 35	0.15 66	0.14 52	0.10 45	0.15 54	0.10 67	0.18 74	0.15 65	0.05 53	0.04 24	0.10 42	0.12 57	0.08 25	0.09 42

RAFT+CT+SA	0.12 61	0.10 64	0.09 86	0.08 63	0.06 42	0.07 47	0.06 75	0.19 97	0.09 63	0.16 60	0.08 48	0.18 94	0.16 181	0.05 42	0.17 60	0.17 88	0.12 42	0.10 45	0.17 67	0.09 58	0.17 63	0.23 122	0.04 34	0.08 72	0.15 89	0.14 76	0.18 84	0.17 86

test_5	0.11 55	0.10 64	0.08 69	0.07 47	0.05 29	0.07 47	0.05 55	0.16 73	0.07 44	0.11 48	0.09 61	0.15 73	0.15 174	0.03 24	0.15 50	0.15 66	0.11 35	0.10 45	0.12 38	0.07 33	0.13 44	0.15 65	0.04 34	0.09 96	0.13 65	0.14 76	0.19 91	0.18 93

iRaftStereo_RVC	0.08 34	0.07 32	0.06 39	0.05 29	0.05 29	0.05 29	0.03 20	0.10 41	0.05 20	0.10 42	0.09 61	0.10 38	0.05 36	0.04 35	0.11 21	0.11 29	0.13 47	0.10 45	0.12 38	0.07 33	0.15 53	0.11 42	0.04 34	0.05 34	0.10 42	0.09 37	0.11 41	0.08 34

HCRNet	0.15 83	0.19 209	0.08 69	0.23 213	0.09 83	0.16 157	0.09 125	0.16 73	0.06 29	0.49 289	0.16 130	0.25 151	0.08 79	0.09 106	0.43 208	0.11 29	0.16 64	0.10 45	0.21 100	0.09 58	0.13 44	0.08 27	0.11 166	0.07 55	0.09 33	0.09 37	0.14 57	0.11 49

LGtest1	0.09 38	0.07 32	0.06 39	0.06 41	0.06 42	0.07 47	0.04 38	0.10 41	0.09 63	0.09 36	0.10 74	0.10 38	0.05 36	0.06 60	0.15 50	0.13 47	0.15 59	0.11 55	0.15 54	0.09 58	0.16 55	0.15 65	0.05 53	0.05 34	0.10 42	0.09 37	0.12 48	0.10 44

CASnet	0.15 83	0.12 101	0.08 69	0.10 87	0.11 116	0.14 137	0.06 75	0.23 136	0.12 124	0.28 179	0.15 120	0.23 135	0.10 97	0.09 106	0.19 76	0.15 66	0.20 103	0.11 55	0.26 137	0.11 79	0.34 172	0.19 103	0.07 87	0.08 72	0.16 94	0.12 57	0.20 103	0.17 86
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.12 61	0.08 41	0.07 51	0.07 47	0.07 53	0.06 37	0.04 38	0.15 66	0.10 80	0.22 98	0.10 74	0.13 54	0.07 63	0.07 69	0.15 50	0.15 66	0.18 82	0.11 55	0.20 87	0.10 67	0.20 95	0.28 156	0.05 53	0.07 55	0.12 61	0.13 68	0.15 60	0.10 44

AASNet	0.10 46	0.10 64	0.07 51	0.10 87	0.10 102	0.11 104	0.08 110	0.11 47	0.06 29	0.10 42	0.11 89	0.10 38	0.06 47	0.07 69	0.14 42	0.11 29	0.13 47	0.11 55	0.11 33	0.09 58	0.11 35	0.12 49	0.06 71	0.08 72	0.11 51	0.10 47	0.10 34	0.08 34

MMNet	0.10 46	0.09 51	0.07 51	0.10 87	0.08 70	0.09 83	0.06 75	0.10 41	0.08 49	0.08 34	0.09 61	0.12 49	0.06 47	0.08 80	0.22 115	0.11 29	0.12 42	0.11 55	0.12 38	0.09 58	0.11 35	0.08 27	0.06 71	0.08 72	0.10 42	0.11 50	0.13 54	0.12 55

CVANet_RVC	0.10 46	0.12 101	0.11 121	0.13 127	0.09 83	0.11 104	0.08 110	0.12 51	0.08 49	0.09 36	0.14 112	0.10 38	0.07 63	0.07 69	0.11 21	0.11 29	0.11 35	0.11 55	0.11 33	0.08 47	0.11 35	0.08 27	0.06 71	0.08 72	0.11 51	0.09 37	0.11 41	0.12 55

YMNet	0.13 68	0.11 85	0.08 69	0.10 87	0.10 102	0.12 119	0.17 187	0.11 47	0.10 80	0.10 42	0.08 48	0.16 82	0.12 134	0.09 106	0.66 243	0.16 78	0.12 42	0.12 61	0.14 48	0.08 47	0.11 35	0.11 42	0.07 87	0.07 55	0.15 89	0.11 50	0.15 60	0.13 59

IGEV-BASED-STEREO-	0.11 55	0.08 41	0.06 39	0.07 47	0.07 53	0.07 47	0.03 20	0.16 73	0.09 63	0.24 129	0.09 61	0.10 38	0.06 47	0.05 42	0.15 50	0.17 88	0.17 71	0.12 61	0.16 60	0.10 67	0.24 130	0.17 81	0.04 34	0.05 34	0.10 42	0.11 50	0.13 54	0.09 42

plain	0.10 46	0.09 51	0.07 51	0.06 41	0.06 42	0.07 47	0.04 38	0.13 56	0.06 29	0.16 60	0.06 26	0.11 43	0.04 30	0.04 35	0.16 55	0.16 78	0.16 64	0.12 61	0.15 54	0.08 47	0.15 53	0.11 42	0.04 34	0.07 55	0.12 61	0.12 57	0.12 48	0.14 70

MaDis-Stereo	0.10 46	0.07 32	0.07 51	0.04 17	0.04 22	0.04 14	0.04 38	0.09 37	0.07 44	0.11 48	0.07 36	0.13 54	0.06 47	0.03 24	0.14 42	0.14 53	0.15 59	0.12 61	0.15 54	0.07 33	0.16 55	0.13 56	0.03 17	0.06 45	0.14 80	0.20 146	0.16 66	0.19 112

UniTT-Stereo	0.11 55	0.07 32	0.06 39	0.05 29	0.05 29	0.06 37	0.04 38	0.10 41	0.07 44	0.13 56	0.06 26	0.12 49	0.12 134	0.08 80	0.18 71	0.14 53	0.16 64	0.12 61	0.19 79	0.09 58	0.17 63	0.12 49	0.07 87	0.06 45	0.12 61	0.19 136	0.10 34	0.13 59

MIM_Stereo	0.11 55	0.09 51	0.07 51	0.08 63	0.07 53	0.09 83	0.04 38	0.13 56	0.06 29	0.19 81	0.08 48	0.11 43	0.05 36	0.05 42	0.16 55	0.15 66	0.17 71	0.12 61	0.20 87	0.10 67	0.18 74	0.15 65	0.04 34	0.07 55	0.11 51	0.10 47	0.15 60	0.10 44

anonymousdsp2	0.13 68	0.12 101	0.09 86	0.09 78	0.08 70	0.10 88	0.07 92	0.18 88	0.08 49	0.20 85	0.16 130	0.15 73	0.07 63	0.07 69	0.15 50	0.15 66	0.17 71	0.12 61	0.23 115	0.11 79	0.19 86	0.21 111	0.07 87	0.08 72	0.13 65	0.11 50	0.18 84	0.12 55

TestStereo1	0.14 74	0.12 101	0.08 69	0.07 47	0.07 53	0.08 66	0.07 92	0.14 62	0.10 80	0.17 67	0.09 61	0.14 65	0.17 192	0.05 42	0.23 126	0.17 88	0.16 64	0.12 61	0.19 79	0.10 67	0.19 86	0.24 130	0.04 34	0.07 55	0.18 120	0.17 112	0.26 150	0.20 118

TESTraft	0.13 68	0.11 85	0.08 69	0.07 47	0.07 53	0.07 47	0.07 92	0.15 66	0.11 99	0.16 60	0.10 74	0.14 65	0.16 181	0.05 42	0.24 142	0.17 88	0.15 59	0.12 61	0.18 70	0.10 67	0.18 74	0.22 118	0.04 34	0.08 72	0.17 106	0.17 112	0.23 119	0.19 112

SA-5K	0.14 74	0.12 101	0.08 69	0.07 47	0.07 53	0.08 66	0.07 92	0.14 62	0.10 80	0.17 67	0.09 61	0.14 65	0.17 192	0.05 42	0.23 126	0.17 88	0.16 64	0.12 61	0.19 79	0.10 67	0.19 86	0.24 130	0.04 34	0.07 55	0.18 120	0.17 112	0.26 150	0.20 118

test_4	0.14 74	0.09 51	0.10 97	0.07 47	0.07 53	0.05 29	0.05 55	0.17 79	0.11 99	0.24 129	0.08 48	0.15 73	0.08 79	0.07 69	0.19 76	0.18 110	0.18 82	0.12 61	0.17 67	0.11 79	0.23 126	0.27 148	0.04 34	0.09 96	0.14 80	0.20 146	0.26 150	0.23 145

CREStereo++_RVC	0.18 123	0.12 101	0.10 97	0.11 105	0.12 130	0.11 104	0.08 110	0.23 136	0.12 124	0.28 179	0.13 105	0.22 131	0.19 211	0.10 124	0.22 115	0.22 170	0.24 155	0.12 61	0.22 109	0.11 79	0.34 172	0.25 136	0.07 87	0.09 96	0.19 127	0.15 91	0.62 272	0.23 145
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
raft+_RVC	0.12 61	0.10 64	0.08 69	0.09 78	0.08 70	0.09 83	0.06 75	0.18 88	0.09 63	0.22 98	0.12 95	0.15 73	0.07 63	0.06 60	0.16 55	0.14 53	0.16 64	0.12 61	0.20 87	0.09 58	0.19 86	0.17 81	0.05 53	0.07 55	0.14 80	0.13 68	0.16 66	0.13 59

AANet_RVC	0.09 38	0.08 41	0.08 69	0.07 47	0.09 83	0.06 37	0.06 75	0.09 37	0.09 63	0.08 34	0.09 61	0.08 31	0.07 63	0.06 60	0.14 42	0.11 29	0.11 35	0.12 61	0.11 33	0.10 67	0.10 31	0.09 34	0.07 87	0.08 72	0.11 51	0.12 57	0.12 48	0.14 70

S2M2_XL	0.15 83	0.10 64	0.11 121	0.08 63	0.08 70	0.11 104	0.09 125	0.22 124	0.09 63	0.22 98	0.10 74	0.24 142	0.08 79	0.08 80	0.18 71	0.19 128	0.24 155	0.13 75	0.19 79	0.11 79	0.36 187	0.21 111	0.09 127	0.08 72	0.14 80	0.12 57	0.18 84	0.20 118

DEFOM-Stereo_RVC	0.12 61	0.09 51	0.06 39	0.06 41	0.07 53	0.06 37	0.04 38	0.17 79	0.08 49	0.24 129	0.08 48	0.14 65	0.06 47	0.06 60	0.17 60	0.14 53	0.18 82	0.13 75	0.18 70	0.10 67	0.23 126	0.23 122	0.06 71	0.06 45	0.10 42	0.13 68	0.14 57	0.16 81

trnet	0.16 99	0.13 120	0.10 97	0.11 105	0.10 102	0.10 88	0.06 75	0.24 152	0.09 63	0.28 179	0.12 95	0.26 163	0.11 121	0.10 124	0.20 90	0.22 170	0.25 168	0.13 75	0.21 100	0.13 105	0.32 161	0.20 108	0.08 113	0.09 96	0.17 106	0.17 112	0.24 130	0.23 145

MIF-Stereo (partial)	0.10 46	0.09 51	0.08 69	0.07 47	0.06 42	0.07 47	0.04 38	0.12 51	0.09 63	0.12 53	0.07 36	0.09 37	0.07 63	0.05 42	0.18 71	0.15 66	0.16 64	0.13 75	0.14 48	0.08 47	0.16 55	0.10 38	0.04 34	0.08 72	0.13 65	0.11 50	0.16 66	0.13 59

iinet-f	0.17 113	0.14 140	0.10 97	0.12 118	0.09 83	0.14 137	0.09 125	0.15 66	0.10 80	0.23 109	0.25 192	0.18 94	0.15 174	0.08 80	0.33 186	0.19 128	0.20 103	0.13 75	0.36 188	0.16 159	0.20 95	0.21 111	0.08 113	0.09 96	0.17 106	0.14 76	0.25 141	0.17 86

s12784h	0.22 165	0.16 169	0.13 153	0.19 190	0.14 159	0.12 119	0.08 110	0.24 152	0.11 99	0.29 195	0.16 130	0.27 173	0.15 174	0.10 124	0.22 115	0.26 205	0.26 183	0.13 75	0.29 162	0.12 88	0.50 243	0.30 164	0.08 113	0.10 124	0.24 184	0.21 156	0.65 277	0.47 235

TestStereo	0.17 113	0.17 181	0.14 161	0.15 154	0.11 116	0.15 150	0.11 145	0.25 169	0.13 144	0.30 198	0.15 120	0.25 151	0.11 121	0.08 80	0.19 76	0.14 53	0.23 144	0.13 75	0.27 145	0.13 105	0.27 148	0.15 65	0.09 127	0.14 183	0.21 148	0.15 91	0.21 109	0.19 112

GMStereo	0.16 99	0.16 169	0.09 86	0.14 139	0.13 143	0.15 150	0.11 145	0.22 124	0.12 124	0.19 81	0.15 120	0.25 151	0.13 152	0.09 106	0.17 60	0.14 53	0.21 119	0.13 75	0.26 137	0.15 144	0.20 95	0.12 49	0.09 127	0.11 138	0.18 120	0.15 91	0.23 119	0.15 76
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CREStereo	0.17 113	0.13 120	0.11 121	0.11 105	0.10 102	0.10 88	0.06 75	0.24 152	0.10 80	0.27 164	0.12 95	0.26 163	0.11 121	0.10 124	0.22 115	0.26 205	0.26 183	0.13 75	0.21 100	0.14 129	0.36 187	0.24 130	0.08 113	0.09 96	0.17 106	0.17 112	0.23 119	0.22 136
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.18 123	0.15 160	0.11 121	0.14 139	0.11 116	0.09 83	0.09 125	0.22 124	0.10 80	0.29 195	0.11 89	0.25 151	0.08 79	0.09 106	0.24 142	0.27 211	0.24 155	0.13 75	0.28 152	0.13 105	0.35 183	0.24 130	0.09 127	0.08 72	0.22 155	0.17 112	0.23 119	0.25 166

RASNet	0.15 83	0.14 140	0.14 161	0.13 127	0.11 116	0.12 119	0.10 136	0.24 152	0.12 124	0.22 98	0.14 112	0.18 94	0.12 134	0.09 106	0.16 55	0.18 110	0.19 94	0.13 75	0.16 60	0.10 67	0.22 114	0.16 74	0.07 87	0.14 183	0.16 94	0.16 104	0.26 150	0.22 136

RYNet	0.15 83	0.07 32	0.06 39	0.05 29	0.06 42	0.06 37	0.04 38	0.07 31	0.13 144	0.06 25	0.06 26	0.06 19	0.05 36	0.04 35	1.96 304	0.11 29	0.09 27	0.13 75	0.10 30	0.07 33	0.08 18	0.07 17	0.13 189	0.06 45	0.09 33	0.22 164	0.11 41	0.08 34

castereo++	0.17 113	0.11 85	0.09 86	0.12 118	0.09 83	0.10 88	0.06 75	0.22 124	0.12 124	0.27 164	0.11 89	0.27 173	0.10 97	0.08 80	0.17 60	0.21 156	0.24 155	0.14 87	0.25 135	0.13 105	0.44 220	0.31 169	0.08 113	0.10 124	0.17 106	0.17 112	0.36 210	0.19 112

castereo	0.17 113	0.12 101	0.10 97	0.10 87	0.10 102	0.11 104	0.06 75	0.22 124	0.13 144	0.26 154	0.14 112	0.23 135	0.08 79	0.07 69	0.19 76	0.22 170	0.25 168	0.14 87	0.28 152	0.13 105	0.45 222	0.34 182	0.07 87	0.09 96	0.19 127	0.20 146	0.19 91	0.20 118

GCAP-BAT	0.18 123	0.10 64	0.07 51	0.08 63	0.09 83	0.07 47	0.05 55	0.20 99	0.11 99	0.25 142	0.08 48	0.25 151	0.07 63	0.08 80	0.17 60	0.19 128	1.29 310	0.14 87	0.24 123	0.13 105	0.38 194	0.18 89	0.07 87	0.07 55	0.13 65	0.14 76	0.16 66	0.18 93

test_for_model	0.18 123	0.10 64	0.07 51	0.08 63	0.09 83	0.07 47	0.05 55	0.20 99	0.11 99	0.25 142	0.08 48	0.25 151	0.07 63	0.08 80	0.17 60	0.19 128	1.29 310	0.14 87	0.24 123	0.13 105	0.38 194	0.18 89	0.07 87	0.07 55	0.13 65	0.14 76	0.16 66	0.18 93

testlalala2	0.18 123	0.10 64	0.07 51	0.08 63	0.09 83	0.07 47	0.05 55	0.20 99	0.11 99	0.25 142	0.08 48	0.25 151	0.07 63	0.08 80	0.17 60	0.19 128	1.29 310	0.14 87	0.24 123	0.13 105	0.38 194	0.18 89	0.07 87	0.07 55	0.13 65	0.14 76	0.16 66	0.18 93

testlalala	0.18 123	0.10 64	0.07 51	0.08 63	0.09 83	0.07 47	0.05 55	0.20 99	0.11 99	0.25 142	0.08 48	0.25 151	0.07 63	0.08 80	0.17 60	0.19 128	1.29 310	0.14 87	0.24 123	0.13 105	0.38 194	0.18 89	0.07 87	0.07 55	0.13 65	0.14 76	0.16 66	0.18 93

testlalala_base	0.18 123	0.10 64	0.07 51	0.08 63	0.09 83	0.07 47	0.05 55	0.20 99	0.11 99	0.25 142	0.08 48	0.25 151	0.07 63	0.08 80	0.17 60	0.19 128	1.29 310	0.14 87	0.24 123	0.13 105	0.38 194	0.18 89	0.07 87	0.07 55	0.13 65	0.14 76	0.16 66	0.18 93

GCAP-Stereo	0.18 123	0.10 64	0.07 51	0.08 63	0.09 83	0.07 47	0.05 55	0.20 99	0.11 99	0.25 142	0.08 48	0.25 151	0.07 63	0.08 80	0.17 60	0.19 128	1.29 310	0.14 87	0.24 123	0.13 105	0.38 194	0.18 89	0.07 87	0.07 55	0.13 65	0.14 76	0.16 66	0.18 93

CAS	0.14 74	0.11 85	0.08 69	0.09 78	0.08 70	0.08 66	0.05 55	0.17 79	0.10 80	0.17 67	0.16 130	0.15 73	0.10 97	0.10 124	0.20 90	0.18 110	0.17 71	0.14 87	0.19 79	0.11 79	0.22 114	0.23 122	0.07 87	0.08 72	0.17 106	0.16 104	0.17 80	0.23 145

IER	0.15 83	0.11 85	0.10 97	0.12 118	0.10 102	0.12 119	0.08 110	0.17 79	0.10 80	0.18 74	0.17 141	0.20 108	0.10 97	0.11 136	0.47 218	0.15 66	0.18 82	0.14 87	0.16 60	0.11 79	0.16 55	0.12 49	0.09 127	0.09 96	0.14 80	0.16 104	0.19 91	0.18 93

CIPLG	0.15 83	0.11 85	0.08 69	0.10 87	0.09 83	0.11 104	0.08 110	0.23 136	0.09 63	0.23 109	0.14 112	0.20 108	0.10 97	0.12 159	0.23 126	0.17 88	0.21 119	0.14 87	0.21 100	0.13 105	0.22 114	0.28 156	0.06 71	0.09 96	0.16 94	0.12 57	0.21 109	0.13 59

dd	0.19 140	0.17 181	0.10 97	0.34 250	0.12 130	0.24 218	0.11 145	0.21 115	0.10 80	0.22 98	0.10 74	0.37 225	0.10 97	0.09 106	0.37 197	0.17 88	0.28 205	0.14 87	0.35 184	0.14 129	0.19 86	0.14 62	0.09 127	0.13 173	0.21 148	0.15 91	0.26 150	0.21 127

IPLGR_C	0.15 83	0.11 85	0.08 69	0.10 87	0.09 83	0.11 104	0.08 110	0.23 136	0.09 63	0.23 109	0.14 112	0.20 108	0.10 97	0.12 159	0.21 102	0.17 88	0.21 119	0.14 87	0.21 100	0.13 105	0.22 114	0.28 156	0.06 71	0.09 96	0.16 94	0.12 57	0.21 109	0.14 70

GMOStereo	0.16 99	0.12 101	0.10 97	0.10 87	0.08 70	0.10 88	0.07 92	0.23 136	0.12 124	0.28 179	0.10 74	0.21 121	0.13 152	0.08 80	0.20 90	0.18 110	0.21 119	0.14 87	0.23 115	0.13 105	0.26 140	0.36 187	0.05 53	0.08 72	0.22 155	0.19 136	0.24 130	0.18 93

error version	0.16 99	0.12 101	0.10 97	0.10 87	0.08 70	0.10 88	0.07 92	0.23 136	0.12 124	0.28 179	0.10 74	0.21 121	0.13 152	0.08 80	0.20 90	0.18 110	0.21 119	0.14 87	0.23 115	0.13 105	0.26 140	0.36 187	0.05 53	0.08 72	0.22 155	0.19 136	0.24 130	0.18 93

test-v	0.16 99	0.12 101	0.10 97	0.10 87	0.08 70	0.10 88	0.07 92	0.23 136	0.12 124	0.28 179	0.10 74	0.21 121	0.13 152	0.08 80	0.20 90	0.18 110	0.21 119	0.14 87	0.23 115	0.13 105	0.26 140	0.36 187	0.05 53	0.08 72	0.22 155	0.19 136	0.24 130	0.18 93

ACRE	0.15 83	0.11 85	0.08 69	0.10 87	0.09 83	0.11 104	0.08 110	0.23 136	0.09 63	0.23 109	0.15 120	0.20 108	0.10 97	0.12 159	0.21 102	0.17 88	0.21 119	0.14 87	0.21 100	0.13 105	0.22 114	0.27 148	0.06 71	0.09 96	0.16 94	0.12 57	0.21 109	0.13 59

AnonymousM	0.19 140	0.09 51	0.07 51	0.09 78	0.07 53	0.08 66	0.05 55	0.20 99	0.09 63	0.23 109	0.14 112	0.16 82	0.07 63	0.09 106	0.23 126	0.23 181	0.23 144	0.14 87	0.20 87	0.15 144	0.32 161	0.26 142	0.07 87	0.08 72	0.11 51	0.17 112	0.54 258	0.97 280

test-2	0.16 99	0.12 101	0.10 97	0.10 87	0.08 70	0.10 88	0.07 92	0.23 136	0.12 124	0.28 179	0.10 74	0.21 121	0.13 152	0.08 80	0.20 90	0.18 110	0.21 119	0.14 87	0.23 115	0.13 105	0.26 140	0.36 187	0.05 53	0.08 72	0.22 155	0.19 136	0.24 130	0.18 93

ADLNet	0.21 160	0.17 181	0.12 141	0.16 164	0.14 159	0.18 173	0.15 180	0.20 99	0.11 99	0.17 67	0.15 120	0.33 215	0.13 152	0.31 263	1.12 274	0.15 66	0.20 103	0.14 87	0.18 70	0.13 105	0.16 55	0.18 89	0.15 205	0.09 96	0.17 106	0.18 128	0.19 91	0.17 86

FINET	0.16 99	0.15 160	0.15 173	0.16 164	0.12 130	0.13 130	0.14 172	0.18 88	0.15 169	0.17 67	0.15 120	0.18 94	0.12 134	0.11 136	0.23 126	0.18 110	0.19 94	0.14 87	0.23 115	0.12 88	0.18 74	0.14 62	0.12 182	0.12 156	0.16 94	0.16 104	0.18 84	0.16 81

DMCA	0.11 55	0.09 51	0.10 97	0.08 63	0.09 83	0.08 66	0.09 125	0.13 56	0.10 80	0.11 48	0.13 105	0.12 49	0.08 79	0.09 106	0.20 90	0.14 53	0.15 59	0.14 87	0.12 38	0.10 67	0.14 47	0.09 34	0.08 113	0.08 72	0.11 51	0.13 68	0.11 41	0.12 55

GANet	0.10 46	0.10 64	0.09 86	0.10 87	0.10 102	0.12 119	0.09 125	0.13 56	0.08 49	0.10 42	0.10 74	0.14 65	0.06 47	0.06 60	0.11 21	0.12 42	0.14 52	0.14 87	0.11 33	0.07 33	0.11 35	0.08 27	0.08 113	0.08 72	0.11 51	0.09 37	0.11 41	0.11 49

HITNet	0.14 74	0.11 85	0.10 97	0.11 105	0.10 102	0.10 88	0.07 92	0.18 88	0.11 99	0.24 129	0.13 105	0.18 94	0.10 97	0.09 106	0.20 90	0.14 53	0.17 71	0.14 87	0.16 60	0.10 67	0.20 95	0.22 118	0.08 113	0.09 96	0.15 89	0.14 76	0.24 130	0.18 93
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
coex_refinement	0.17 113	0.15 160	0.11 121	0.12 118	0.12 130	0.13 130	0.08 110	0.21 115	0.16 182	0.22 98	0.18 144	0.17 87	0.10 97	0.10 124	0.44 212	0.19 128	0.20 103	0.15 111	0.23 115	0.11 79	0.17 63	0.15 65	0.09 127	0.10 124	0.18 120	0.17 112	0.20 103	0.22 136

G2L-Stereo	0.16 99	0.14 140	0.11 121	0.12 118	0.13 143	0.12 119	0.09 125	0.20 99	0.11 99	0.24 129	0.16 130	0.19 102	0.16 181	0.11 136	0.29 168	0.16 78	0.20 103	0.15 111	0.18 70	0.12 88	0.20 95	0.16 74	0.11 166	0.10 124	0.18 120	0.19 136	0.23 119	0.17 86

Reg-Stereo(zero)	0.24 182	0.13 120	0.14 161	0.13 127	0.11 116	0.14 137	0.11 145	0.32 238	0.15 169	0.34 225	0.56 274	0.30 202	0.12 134	0.16 206	0.19 76	0.31 226	0.25 168	0.15 111	0.42 198	0.17 167	0.34 172	0.49 237	0.10 148	0.11 138	0.20 138	0.24 176	0.38 220	0.37 210

HI	0.24 182	0.13 120	0.14 161	0.13 127	0.11 116	0.14 137	0.11 145	0.32 238	0.15 169	0.34 225	0.56 274	0.30 202	0.12 134	0.16 206	0.19 76	0.31 226	0.25 168	0.15 111	0.42 198	0.17 167	0.34 172	0.49 237	0.10 148	0.11 138	0.20 138	0.24 176	0.38 220	0.37 210

MGS-Stereo	0.15 83	0.12 101	0.08 69	0.07 47	0.07 53	0.07 47	0.05 55	0.16 73	0.07 44	0.13 56	0.10 74	0.13 54	0.06 47	0.08 80	0.98 269	0.13 47	0.19 94	0.15 111	0.18 70	0.12 88	0.19 86	0.16 74	0.07 87	0.08 72	0.13 65	0.12 57	0.17 80	0.15 76

Former-RAFT_DAM_RVC	0.15 83	0.11 85	0.10 97	0.11 105	0.08 70	0.09 83	0.05 55	0.18 88	0.17 191	0.23 109	0.18 144	0.18 94	0.10 97	0.09 106	0.19 76	0.17 88	0.19 94	0.15 111	0.18 70	0.12 88	0.19 86	0.26 142	0.07 87	0.09 96	0.16 94	0.22 164	0.16 66	0.21 127

4D-IteraStereo	0.14 74	0.10 64	0.09 86	0.10 87	0.08 70	0.08 66	0.05 55	0.21 115	0.12 124	0.26 154	0.12 95	0.20 108	0.08 79	0.07 69	0.19 76	0.18 110	0.20 103	0.15 111	0.22 109	0.12 88	0.27 148	0.29 161	0.05 53	0.08 72	0.14 80	0.14 76	0.19 91	0.13 59

LoS	0.22 165	0.15 160	0.11 121	0.13 127	0.14 159	0.12 119	0.08 110	0.60 285	0.11 99	0.37 251	0.38 242	0.36 223	0.13 152	0.11 136	0.23 126	0.25 196	0.26 183	0.15 111	0.26 137	0.15 144	0.42 213	0.33 176	0.09 127	0.09 96	0.25 191	0.19 136	0.25 141	0.28 184
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.18 123	0.10 64	0.10 97	0.09 78	0.11 116	0.10 88	0.05 55	0.42 261	0.10 80	0.20 85	0.27 208	0.23 135	0.10 97	0.12 159	0.26 158	0.23 181	0.25 168	0.15 111	0.20 87	0.13 105	0.45 222	0.26 142	0.09 127	0.08 72	0.19 127	0.15 91	0.19 91	0.24 159

SA	0.15 83	0.13 120	0.09 86	0.09 78	0.08 70	0.11 104	0.06 75	0.21 115	0.10 80	0.23 109	0.09 61	0.23 135	0.07 63	0.07 69	0.19 76	0.18 110	0.18 82	0.15 111	0.24 123	0.12 88	0.20 95	0.26 142	0.05 53	0.09 96	0.20 138	0.20 146	0.27 165	0.23 145

GLC_STEREO	0.18 123	0.15 160	0.16 185	0.15 154	0.14 159	0.14 137	0.11 145	0.26 183	0.10 80	0.28 179	0.18 144	0.20 108	0.10 97	0.11 136	0.19 76	0.19 128	0.28 205	0.15 111	0.24 123	0.14 129	0.37 191	0.23 122	0.09 127	0.10 124	0.19 127	0.13 68	0.30 186	0.18 93

test-3	0.18 123	0.11 85	0.09 86	0.11 105	0.12 130	0.10 88	0.07 92	0.25 169	0.10 80	0.27 164	0.11 89	0.29 190	0.11 121	0.08 80	0.23 126	0.19 128	0.23 144	0.15 111	0.47 209	0.15 144	0.33 165	0.46 223	0.06 71	0.09 96	0.16 94	0.14 76	0.25 141	0.23 145

test_1	0.18 123	0.11 85	0.09 86	0.11 105	0.12 130	0.10 88	0.07 92	0.25 169	0.10 80	0.27 164	0.11 89	0.29 190	0.11 121	0.08 80	0.23 126	0.19 128	0.23 144	0.15 111	0.47 209	0.15 144	0.33 165	0.46 223	0.06 71	0.09 96	0.16 94	0.14 76	0.25 141	0.23 145

test_3	0.19 140	0.12 101	0.11 121	0.11 105	0.12 130	0.10 88	0.07 92	0.25 169	0.12 124	0.28 179	0.12 95	0.31 209	0.14 168	0.08 80	0.25 154	0.20 145	0.23 144	0.15 111	0.47 209	0.16 159	0.35 183	0.46 223	0.06 71	0.11 138	0.19 127	0.19 136	0.27 165	0.25 166

raftrobust	0.15 83	0.12 101	0.11 121	0.11 105	0.10 102	0.08 66	0.06 75	0.22 124	0.09 63	0.27 164	0.13 105	0.19 102	0.08 79	0.08 80	0.21 102	0.18 110	0.21 119	0.15 111	0.28 152	0.13 105	0.25 135	0.23 122	0.08 113	0.08 72	0.19 127	0.17 112	0.17 80	0.16 81

ARAFT	0.12 61	0.09 51	0.07 51	0.09 78	0.07 53	0.08 66	0.04 38	0.14 62	0.08 49	0.21 89	0.10 74	0.17 87	0.05 36	0.05 42	0.18 71	0.14 53	0.18 82	0.15 111	0.20 87	0.08 47	0.20 95	0.18 89	0.05 53	0.06 45	0.14 80	0.11 50	0.18 84	0.13 59

UPFNet	0.13 68	0.11 85	0.12 141	0.12 118	0.11 116	0.13 130	0.10 136	0.15 66	0.12 124	0.17 67	0.13 105	0.15 73	0.09 89	0.11 136	0.23 126	0.15 66	0.17 71	0.15 111	0.16 60	0.11 79	0.13 44	0.11 42	0.09 127	0.09 96	0.13 65	0.13 68	0.19 91	0.13 59

iResNetv2_ROB	0.20 149	0.14 140	0.11 121	0.17 173	0.13 143	0.17 168	0.11 145	0.26 183	0.12 124	0.26 154	0.20 161	0.27 173	0.19 211	0.10 124	0.42 206	0.16 78	0.20 103	0.15 111	0.35 184	0.15 144	0.33 165	0.18 89	0.12 182	0.14 183	0.20 138	0.17 112	0.30 186	0.19 112

DISCO	0.16 99	0.15 160	0.11 121	0.14 139	0.13 143	0.16 157	0.14 172	0.15 66	0.13 144	0.21 89	0.17 141	0.16 82	0.10 97	0.10 124	0.25 154	0.16 78	0.20 103	0.15 111	0.23 115	0.14 129	0.17 63	0.18 89	0.09 127	0.11 138	0.17 106	0.16 104	0.21 109	0.16 81

DN-CSS_ROB	0.18 123	0.14 140	0.16 185	0.14 139	0.14 159	0.11 104	0.09 125	0.25 169	0.13 144	0.27 164	0.26 201	0.25 151	0.17 192	0.09 106	0.19 76	0.16 78	0.19 94	0.15 111	0.41 195	0.13 105	0.24 130	0.18 89	0.10 148	0.14 183	0.17 106	0.15 91	0.22 115	0.18 93

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 175	0.17 181	0.08 69	0.22 204	0.21 212	0.29 240	0.17 187	0.25 169	0.11 99	0.42 273	0.19 151	0.43 238	0.09 89	0.11 136	0.19 76	0.25 196	0.25 168	0.16 131	0.28 152	0.14 129	0.41 208	0.39 201	0.07 87	0.09 96	0.20 138	0.18 128	0.27 165	0.49 236

S2M2	0.17 113	0.14 140	0.15 173	0.13 127	0.10 102	0.16 157	0.11 145	0.21 115	0.11 99	0.27 164	0.09 61	0.20 108	0.06 47	0.17 215	0.22 115	0.19 128	0.25 168	0.16 131	0.20 87	0.15 144	0.34 172	0.25 136	0.13 189	0.10 124	0.16 94	0.16 104	0.27 165	0.23 145

LoS_RVC	0.16 99	0.13 120	0.10 97	0.07 47	0.09 83	0.08 66	0.06 75	0.17 79	0.11 99	0.23 109	0.16 130	0.17 87	0.11 121	0.09 106	0.21 102	0.22 170	0.17 71	0.16 131	0.24 123	0.12 88	0.33 165	0.31 169	0.08 113	0.09 96	0.20 138	0.15 91	0.16 66	0.20 118

tt_ll	0.16 99	0.13 120	0.10 97	0.07 47	0.09 83	0.08 66	0.06 75	0.17 79	0.11 99	0.23 109	0.16 130	0.17 87	0.11 121	0.09 106	0.21 102	0.22 170	0.17 71	0.16 131	0.24 123	0.12 88	0.33 165	0.31 169	0.08 113	0.09 96	0.20 138	0.15 91	0.16 66	0.20 118

EGLCR-Stereo	0.20 149	0.12 101	0.10 97	0.11 105	0.11 116	0.13 130	0.06 75	0.23 136	0.11 99	0.27 164	0.09 61	0.24 142	0.09 89	0.09 106	0.18 71	0.21 156	0.24 155	0.16 131	0.29 162	0.12 88	0.36 187	0.46 223	0.07 87	0.09 96	0.15 89	0.25 187	0.93 293	0.25 166

IPLG	0.22 165	0.12 101	0.11 121	0.10 87	0.10 102	0.10 88	0.07 92	0.22 124	0.09 63	0.24 129	0.15 120	0.21 121	0.09 89	0.11 136	1.93 302	0.18 110	0.21 119	0.16 131	0.24 123	0.14 129	0.20 95	0.32 173	0.06 71	0.10 124	0.18 120	0.18 128	0.24 130	0.14 70

RP	0.22 165	0.20 214	0.23 236	0.22 204	0.20 206	0.21 199	0.22 215	0.24 152	0.22 212	0.17 67	0.25 192	0.24 142	0.19 211	0.15 200	0.50 226	0.17 88	0.20 103	0.16 131	0.22 109	0.16 159	0.17 63	0.25 136	0.13 189	0.16 202	0.22 155	0.21 156	0.30 186	0.25 166

CFNet	0.16 99	0.15 160	0.12 141	0.18 180	0.15 174	0.14 137	0.11 145	0.23 136	0.12 124	0.21 89	0.16 130	0.29 190	0.14 168	0.11 136	0.21 102	0.13 47	0.20 103	0.16 131	0.18 70	0.12 88	0.17 63	0.13 56	0.08 113	0.12 156	0.20 138	0.17 112	0.22 115	0.21 127

NLCA_NET_v2_RVC	0.18 123	0.18 196	0.18 205	0.17 173	0.21 212	0.16 157	0.26 237	0.19 97	0.24 222	0.22 98	0.20 161	0.26 163	0.12 134	0.19 226	0.24 142	0.16 78	0.19 94	0.16 131	0.19 79	0.13 105	0.16 55	0.17 81	0.11 166	0.11 138	0.17 106	0.22 164	0.19 91	0.21 127
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HSM	0.20 149	0.17 181	0.14 161	0.18 180	0.17 188	0.15 150	0.13 165	0.26 183	0.14 159	0.26 154	0.22 178	0.24 142	0.17 192	0.11 136	0.33 186	0.17 88	0.26 183	0.16 131	0.27 145	0.17 167	0.27 148	0.19 103	0.10 148	0.13 173	0.22 155	0.22 164	0.27 165	0.24 159

iResNet_ROB	0.17 113	0.14 140	0.12 141	0.15 154	0.11 116	0.15 150	0.11 145	0.25 169	0.12 124	0.25 142	0.16 130	0.19 102	0.21 218	0.09 106	0.25 154	0.16 78	0.22 136	0.16 131	0.29 162	0.12 88	0.23 126	0.16 74	0.09 127	0.12 156	0.20 138	0.17 112	0.26 150	0.21 127

gcap-zeroshot	0.36 231	0.13 120	0.16 185	0.19 190	0.14 159	0.19 183	0.14 172	0.28 208	0.13 144	0.37 251	0.35 232	0.34 218	0.12 134	0.12 159	0.23 126	0.36 249	0.50 275	0.17 142	3.18 305	0.25 224	0.45 222	0.51 246	0.23 239	0.11 138	0.21 148	0.26 201	0.25 141	0.27 178

IGEV_Zeroshot_test	0.29 209	0.13 120	0.22 233	0.29 234	0.17 188	0.21 199	0.22 215	0.28 208	0.14 159	0.35 238	0.43 254	0.33 215	0.11 121	0.14 188	0.23 126	0.37 254	0.26 183	0.17 142	0.48 217	0.24 217	0.52 246	0.61 274	0.11 166	0.11 138	0.33 240	0.27 207	0.62 272	0.45 232

MSKI-zero shot	0.26 197	0.13 120	0.10 97	0.14 139	0.14 159	0.15 150	0.11 145	0.28 208	0.13 144	0.30 198	0.35 232	0.28 181	0.11 121	0.12 159	0.29 168	0.37 254	0.28 205	0.17 142	0.58 243	0.26 233	0.57 254	0.55 259	0.09 127	0.11 138	0.25 191	0.41 254	0.32 196	0.42 226

Any-RAFT	0.24 182	0.13 120	0.16 185	0.16 164	0.13 143	0.15 150	0.10 136	0.25 169	0.14 159	0.28 179	0.35 232	0.28 181	0.11 121	0.12 159	0.22 115	0.25 196	0.28 205	0.17 142	0.50 225	0.16 159	0.63 268	0.40 205	0.10 148	0.10 124	0.28 216	0.29 219	0.26 150	0.42 226

anonymity	0.53 259	0.11 85	0.19 210	0.16 164	0.14 159	0.16 157	0.10 136	0.29 221	0.13 144	0.34 225	7.32 326	0.30 202	0.13 152	0.12 159	0.21 102	0.37 254	0.27 194	0.17 142	0.44 202	0.23 214	0.43 215	0.54 257	0.11 166	0.12 156	0.34 247	0.43 260	0.71 283	0.44 231

raft_robust	0.18 123	0.13 120	0.10 97	0.14 139	0.09 83	0.11 104	0.08 110	0.25 169	0.12 124	0.30 198	0.10 74	0.24 142	0.14 168	0.10 124	0.24 142	0.21 156	0.21 119	0.17 142	0.34 177	0.14 129	0.27 148	0.31 169	0.06 71	0.10 124	0.22 155	0.21 156	0.24 130	0.21 127

Sa-1000	0.17 113	0.13 120	0.09 86	0.09 78	0.09 83	0.11 104	0.05 55	0.22 124	0.11 99	0.24 129	0.11 89	0.24 142	0.09 89	0.10 124	0.22 115	0.18 110	0.21 119	0.17 142	0.28 152	0.12 88	0.25 135	0.33 176	0.06 71	0.09 96	0.24 184	0.20 146	0.26 150	0.22 136

iRaft-Stereo_20w	0.31 218	0.14 140	0.24 244	0.29 234	0.18 197	0.22 208	0.18 191	0.26 183	0.15 169	0.41 271	0.51 267	0.30 202	0.11 121	0.12 159	0.32 182	0.32 231	0.27 194	0.17 142	0.42 198	0.24 217	0.46 228	0.53 254	0.11 166	0.10 124	0.33 240	0.67 286	0.61 270	0.60 244

UDGNet	0.23 175	0.19 209	0.14 161	0.36 254	0.30 250	0.32 248	0.29 244	0.22 124	0.15 169	0.21 89	0.20 161	0.21 121	0.08 79	0.52 281	0.20 90	0.17 88	0.21 119	0.17 142	0.25 135	0.14 129	0.26 140	0.30 164	0.30 265	0.10 124	0.24 184	0.20 146	0.22 115	0.20 118

dad	0.29 209	0.21 217	0.14 161	0.47 265	0.22 219	0.29 240	0.48 271	0.40 255	0.12 124	0.32 212	0.14 112	0.41 235	0.23 225	0.10 124	0.53 230	0.19 128	0.32 231	0.17 142	0.51 226	0.15 144	0.27 148	0.18 89	0.11 166	0.18 220	0.31 234	0.18 128	0.67 279	0.45 232

MIPNet	0.21 160	0.14 140	0.11 121	0.11 105	0.12 130	0.12 119	0.08 110	0.24 152	0.10 80	0.27 164	0.24 190	0.22 131	0.14 168	0.11 136	0.94 265	0.20 145	0.23 144	0.17 142	0.31 168	0.20 183	0.21 104	0.35 186	0.07 87	0.11 138	0.23 172	0.23 171	0.27 165	0.21 127

TRStereo	0.34 228	0.16 169	0.21 226	0.16 164	0.12 130	0.34 253	0.17 187	0.27 198	0.11 99	0.35 238	0.18 144	0.34 218	0.09 89	0.12 159	0.26 158	0.36 249	0.25 168	0.17 142	0.44 202	0.25 224	0.42 213	0.47 229	0.09 127	0.09 96	0.26 196	2.80 322	0.49 248	0.33 199

cross-raft	0.24 182	0.14 140	0.12 141	0.13 127	0.13 143	0.17 168	0.10 136	0.27 198	0.15 169	0.30 198	0.19 151	0.28 181	0.10 97	0.12 159	0.26 158	0.34 236	0.27 194	0.17 142	0.57 241	0.25 224	0.62 266	0.51 246	0.09 127	0.11 138	0.29 222	0.27 207	0.26 150	0.31 195

rafts_anoy	0.14 74	0.14 140	0.11 121	0.11 105	0.11 116	0.10 88	0.07 92	0.21 115	0.08 49	0.21 89	0.15 120	0.17 87	0.07 63	0.06 60	0.20 90	0.17 88	0.20 103	0.17 142	0.22 109	0.12 88	0.21 104	0.18 89	0.06 71	0.09 96	0.16 94	0.15 91	0.15 60	0.17 86

CFNet_pseudo	0.20 149	0.16 169	0.16 185	0.19 190	0.16 179	0.16 157	0.13 165	0.24 152	0.14 159	0.28 179	0.21 170	0.22 131	0.19 211	0.12 159	0.63 238	0.17 88	0.20 103	0.17 142	0.30 167	0.12 88	0.21 104	0.17 81	0.12 182	0.12 156	0.20 138	0.20 146	0.25 141	0.26 175

RALCasStereoNet	0.15 83	0.14 140	0.10 97	0.13 127	0.11 116	0.10 88	0.07 92	0.20 99	0.08 49	0.23 109	0.13 105	0.19 102	0.08 79	0.07 69	0.20 90	0.18 110	0.22 136	0.17 142	0.20 87	0.12 88	0.22 114	0.21 111	0.07 87	0.09 96	0.18 120	0.15 91	0.15 60	0.15 76

RALAANet	0.14 74	0.13 120	0.11 121	0.10 87	0.10 102	0.11 104	0.07 92	0.17 79	0.10 80	0.16 60	0.15 120	0.15 73	0.09 89	0.06 60	0.19 76	0.16 78	0.18 82	0.17 142	0.26 137	0.14 129	0.24 130	0.23 122	0.07 87	0.09 96	0.16 94	0.15 91	0.20 103	0.16 81

UNet	0.15 83	0.13 120	0.13 153	0.14 139	0.12 130	0.14 137	0.10 136	0.20 99	0.12 124	0.21 89	0.15 120	0.17 87	0.12 134	0.13 177	0.21 102	0.15 66	0.20 103	0.17 142	0.18 70	0.13 105	0.17 63	0.14 62	0.10 148	0.12 156	0.15 89	0.17 112	0.20 103	0.17 86

HGLStereo	0.15 83	0.14 140	0.12 141	0.13 127	0.13 143	0.13 130	0.08 110	0.18 88	0.11 99	0.22 98	0.22 178	0.14 65	0.09 89	0.11 136	0.24 142	0.17 88	0.21 119	0.17 142	0.20 87	0.14 129	0.18 74	0.16 74	0.10 148	0.11 138	0.17 106	0.16 104	0.17 80	0.15 76

DSFCA	0.16 99	0.18 196	0.14 161	0.14 139	0.13 143	0.16 157	0.15 180	0.16 73	0.13 144	0.16 60	0.19 151	0.18 94	0.10 97	0.08 80	0.22 115	0.18 110	0.19 94	0.17 142	0.21 100	0.14 129	0.19 86	0.19 103	0.11 166	0.12 156	0.17 106	0.18 128	0.19 91	0.19 112

DMCA-RVC	0.16 99	0.12 101	0.15 173	0.12 118	0.13 143	0.11 104	0.13 165	0.17 79	0.16 182	0.18 74	0.21 170	0.20 108	0.10 97	0.10 124	0.36 195	0.17 88	0.18 82	0.17 142	0.16 60	0.14 129	0.18 74	0.15 65	0.10 148	0.12 156	0.14 80	0.13 68	0.18 84	0.18 93

FADNet-RVC	0.21 160	0.17 181	0.15 173	0.21 200	0.16 179	0.16 157	0.18 191	0.26 183	0.13 144	0.25 142	0.21 170	0.28 181	0.16 181	0.14 188	0.32 182	0.21 156	0.23 144	0.17 142	0.34 177	0.21 194	0.21 104	0.25 136	0.14 199	0.16 202	0.25 191	0.23 171	0.21 109	0.24 159

AF-Net	0.20 149	0.18 196	0.17 198	0.18 180	0.22 219	0.20 189	0.21 209	0.24 152	0.21 205	0.19 81	0.25 192	0.26 163	0.16 181	0.14 188	0.33 186	0.20 145	0.17 71	0.17 142	0.22 109	0.15 144	0.17 63	0.21 111	0.16 210	0.14 183	0.19 127	0.19 136	0.29 179	0.22 136

Nwc_Net	0.20 149	0.18 196	0.17 198	0.18 180	0.22 219	0.20 189	0.21 209	0.24 152	0.21 205	0.19 81	0.25 192	0.26 163	0.16 181	0.14 188	0.33 186	0.20 145	0.17 71	0.17 142	0.22 109	0.15 144	0.17 63	0.21 111	0.16 210	0.14 183	0.19 127	0.19 136	0.29 179	0.22 136

DeepPrunerF	0.29 209	0.16 169	0.14 161	0.23 213	0.44 274	0.17 168	0.21 209	0.20 99	0.26 232	0.16 60	0.22 178	0.15 73	0.12 134	0.12 159	0.97 267	0.21 156	0.18 82	0.17 142	0.26 137	0.16 159	0.21 104	0.17 81	0.12 182	0.12 156	1.97 320	0.25 187	0.22 115	0.20 118

ADCP+	0.31 218	0.17 181	0.17 198	0.15 154	0.14 159	0.17 168	0.19 199	0.21 115	0.33 252	0.26 154	0.26 201	0.37 225	0.12 134	0.13 177	1.87 300	0.18 110	0.20 103	0.17 142	0.33 172	0.18 173	0.22 114	0.22 118	0.12 182	0.11 138	0.23 172	0.69 287	0.33 201	0.99 282

CFNet_RVC	0.18 123	0.18 196	0.15 173	0.18 180	0.16 179	0.18 173	0.12 161	0.21 115	0.13 144	0.23 109	0.20 161	0.24 142	0.12 134	0.12 159	0.22 115	0.19 128	0.23 144	0.17 142	0.26 137	0.15 144	0.24 130	0.19 103	0.09 127	0.13 173	0.22 155	0.20 146	0.25 141	0.23 145

PS-NSSS	0.23 175	0.26 244	0.20 217	0.31 242	0.22 219	0.25 223	0.21 209	0.27 198	0.15 169	0.28 179	0.21 170	0.53 247	0.14 168	0.16 206	0.28 165	0.15 66	0.18 82	0.17 142	0.35 184	0.14 129	0.17 63	0.13 56	0.22 237	0.16 202	0.22 155	0.25 187	0.28 175	0.27 178

MLCV	0.24 182	0.16 169	0.15 173	0.24 220	0.18 197	0.21 199	0.15 180	0.30 225	0.16 182	0.31 205	0.31 222	0.32 212	0.25 232	0.11 136	0.24 142	0.24 188	0.25 168	0.17 142	0.53 234	0.15 144	0.33 165	0.33 176	0.14 199	0.17 212	0.23 172	0.23 171	0.27 165	0.25 166

MDST_ROB	0.81 280	1.11 296	0.24 244	1.30 292	0.42 270	0.81 287	0.32 252	0.45 266	0.25 226	0.36 244	0.32 225	0.47 242	3.62 316	0.14 188	1.77 297	0.22 170	0.27 194	0.17 142	0.84 263	0.19 176	0.57 254	0.51 246	0.20 227	0.21 233	1.56 314	0.86 299	2.88 322	1.74 306

MyStereo04	0.22 165	0.18 196	0.17 198	0.14 139	0.14 159	0.13 130	0.10 136	0.28 208	0.21 205	0.31 205	0.20 161	0.29 190	0.13 152	0.08 80	0.27 163	0.22 170	0.22 136	0.18 172	0.54 235	0.21 194	0.34 172	0.26 142	0.11 166	0.16 202	0.27 209	0.23 171	0.30 186	0.22 136

RAFT-Test	0.24 182	0.13 120	0.11 121	0.16 164	0.14 159	0.18 173	0.11 145	0.27 198	0.14 159	0.32 212	0.26 201	0.26 163	0.12 134	0.14 188	0.24 142	0.35 241	0.27 194	0.18 172	0.56 238	0.24 217	0.58 258	0.49 237	0.09 127	0.11 138	0.27 209	0.29 219	0.27 165	0.35 203

IPLGR	0.26 197	0.16 169	0.13 153	0.15 154	0.15 174	0.12 119	0.09 125	0.24 152	0.13 144	0.28 179	0.25 192	0.23 135	0.12 134	0.11 136	1.91 301	0.20 145	0.22 136	0.18 172	0.34 177	0.20 183	0.25 135	0.33 176	0.07 87	0.12 156	0.23 172	0.23 171	0.28 175	0.21 127

AACVNet	0.19 140	0.17 181	0.14 161	0.19 190	0.19 201	0.19 183	0.13 165	0.23 136	0.15 169	0.25 142	0.23 186	0.20 108	0.13 152	0.13 177	0.21 102	0.18 110	0.24 155	0.18 172	0.24 123	0.17 167	0.22 114	0.20 108	0.14 199	0.15 196	0.22 155	0.21 156	0.25 141	0.25 166

LMCR-Stereo	0.18 123	0.14 140	0.11 121	0.13 127	0.12 130	0.15 150	0.10 136	0.22 124	0.13 144	0.23 109	0.18 144	0.24 142	0.17 192	0.12 159	0.21 102	0.19 128	0.26 183	0.18 172	0.33 172	0.19 176	0.26 140	0.25 136	0.10 148	0.12 156	0.19 127	0.18 128	0.24 130	0.23 145

XX-Stereo	2.24 312	0.10 64	0.10 97	0.17 173	0.10 102	0.21 199	0.11 145	0.25 169	0.12 124	0.36 244	0.53 270	0.29 190	0.10 97	0.11 136	0.24 142	0.35 241	0.27 194	0.18 172	0.47 209	0.18 173	0.41 208	0.37 193	0.10 148	0.10 124	54.05 335	0.25 187	0.34 205	0.51 238

psm_up	0.20 149	0.17 181	0.19 210	0.20 196	0.16 179	0.20 189	0.13 165	0.25 169	0.23 217	0.23 109	0.18 144	0.21 121	0.20 215	0.15 200	0.23 126	0.18 110	0.24 155	0.18 172	0.28 152	0.16 159	0.21 104	0.16 74	0.12 182	0.20 224	0.24 184	0.24 176	0.26 150	0.25 166

MSMDNet	0.25 190	0.14 140	0.11 121	0.13 127	0.14 159	0.16 157	0.11 145	0.26 183	0.14 159	0.31 205	0.17 141	0.26 163	0.29 239	0.14 188	0.24 142	0.35 241	0.28 205	0.18 172	0.54 235	0.28 243	0.58 258	0.60 270	0.10 148	0.11 138	0.26 196	0.25 187	0.26 150	0.30 192

UCFNet_RVC	0.21 160	0.25 241	0.16 185	0.21 200	0.19 201	0.20 189	0.14 172	0.23 136	0.16 182	0.26 154	0.19 151	0.34 218	0.17 192	0.13 177	0.23 126	0.19 128	0.21 119	0.18 172	0.31 168	0.16 159	0.26 140	0.19 103	0.17 214	0.14 183	0.26 196	0.21 156	0.23 119	0.29 188

DLCB_ROB	0.19 140	0.17 181	0.16 185	0.14 139	0.15 174	0.14 137	0.13 165	0.20 99	0.16 182	0.23 109	0.23 186	0.25 151	0.18 205	0.15 200	0.20 90	0.16 78	0.21 119	0.18 172	0.19 79	0.15 144	0.24 130	0.20 108	0.13 189	0.15 196	0.36 252	0.24 176	0.24 130	0.20 118

PWCDC_ROB	0.23 175	0.10 64	0.13 153	0.10 87	0.17 188	0.11 104	0.15 180	0.12 51	0.38 259	0.11 48	0.25 192	0.14 65	0.77 275	0.28 253	0.88 257	0.21 156	0.17 71	0.18 172	0.17 67	0.17 167	0.20 95	0.39 201	0.20 227	0.17 212	0.11 51	0.20 146	0.15 60	0.24 159

model_zeroshot	0.28 207	0.14 140	0.11 121	0.16 164	0.14 159	0.18 173	0.11 145	0.28 208	0.15 169	0.33 221	0.32 225	0.31 209	0.10 97	0.13 177	0.43 208	0.31 226	0.30 219	0.19 183	0.66 250	0.22 202	0.55 250	0.44 218	0.12 182	0.13 173	0.49 274	0.36 245	0.31 193	0.53 239

AE-Stereo	0.20 149	0.14 140	0.13 153	0.16 164	0.12 130	0.12 119	0.09 125	0.23 136	0.15 169	0.28 179	0.12 95	0.29 190	0.13 152	0.09 106	0.21 102	0.25 196	0.28 205	0.19 183	0.28 152	0.19 176	0.35 183	0.42 210	0.07 87	0.14 183	0.22 155	0.24 176	0.26 150	0.21 127

HH	0.25 190	0.10 64	0.17 198	0.15 154	0.14 159	0.20 189	0.14 172	0.27 198	0.13 144	0.36 244	0.12 95	0.28 181	0.10 97	0.13 177	0.23 126	0.40 260	0.26 183	0.19 183	0.49 219	0.21 194	0.68 278	0.52 250	0.11 166	0.11 138	0.23 172	0.25 187	0.36 210	0.38 215

HanStereo	0.25 190	0.10 64	0.17 198	0.15 154	0.14 159	0.20 189	0.14 172	0.27 198	0.13 144	0.36 244	0.12 95	0.28 181	0.10 97	0.13 177	0.23 126	0.40 260	0.26 183	0.19 183	0.49 219	0.21 194	0.68 278	0.52 250	0.11 166	0.11 138	0.23 172	0.25 187	0.36 210	0.38 215

GANet-ADL	0.26 197	0.18 196	0.15 173	0.20 196	0.19 201	0.22 208	0.16 184	0.26 183	0.16 182	0.34 225	0.36 238	0.29 190	0.16 181	0.21 235	0.42 206	0.29 219	0.31 227	0.19 183	0.48 217	0.28 243	0.38 194	0.48 232	0.13 189	0.14 183	0.23 172	0.24 176	0.32 196	0.30 192

pcwnet_v2	0.26 197	0.17 181	0.18 205	0.22 204	0.19 201	0.22 208	0.18 191	0.25 169	0.18 197	0.31 205	0.23 186	0.30 202	0.28 238	0.18 224	0.88 257	0.21 156	0.24 155	0.19 183	0.36 188	0.15 144	0.27 148	0.24 130	0.17 214	0.15 196	0.26 196	0.26 201	0.30 186	0.38 215

GES	0.22 165	0.16 169	0.12 141	0.14 139	0.15 174	0.19 183	0.12 161	0.25 169	0.14 159	0.26 154	0.18 144	0.21 121	0.13 152	0.17 215	0.36 195	0.21 156	0.27 194	0.19 183	0.52 230	0.20 183	0.33 165	0.29 161	0.13 189	0.14 183	0.19 127	0.17 112	0.27 165	0.42 226

STTStereo	0.19 140	0.19 209	0.21 226	0.18 180	0.20 206	0.17 168	0.25 229	0.18 88	0.19 199	0.20 85	0.19 151	0.24 142	0.14 168	0.17 215	0.32 182	0.17 88	0.19 94	0.19 183	0.19 79	0.14 129	0.18 74	0.17 81	0.11 166	0.12 156	0.19 127	0.20 146	0.20 103	0.26 175

stereogan	0.24 182	0.22 220	0.21 226	0.23 213	0.25 236	0.25 223	0.22 215	0.26 183	0.23 217	0.20 85	0.22 178	0.30 202	0.23 225	0.17 215	0.31 179	0.20 145	0.22 136	0.19 183	0.28 152	0.19 176	0.21 104	0.39 201	0.17 214	0.17 212	0.21 148	0.22 164	0.36 210	0.27 178

RTSC	0.27 203	0.16 169	0.16 185	0.16 164	0.17 188	0.18 173	0.19 199	0.23 136	0.21 205	0.25 142	0.25 192	0.20 108	0.18 205	0.14 188	1.57 288	0.23 181	0.30 219	0.19 183	0.39 191	0.18 173	0.30 156	0.32 173	0.11 166	0.17 212	0.21 148	0.22 164	0.31 193	0.43 230

HSM-Net_RVC	0.30 215	0.17 181	0.17 198	0.26 228	0.20 206	0.20 189	0.14 172	0.28 208	0.19 199	0.34 225	0.41 249	1.59 295	0.25 232	0.14 188	0.26 158	0.21 156	0.25 168	0.19 183	0.28 152	0.20 183	0.38 194	0.33 176	0.13 189	0.20 224	0.29 222	0.30 226	0.35 208	0.33 199
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NVstereo2D	0.26 197	0.16 169	0.15 173	0.22 204	0.18 197	0.26 226	0.28 242	0.20 99	0.14 159	0.22 98	0.21 170	0.17 87	0.11 121	0.38 269	1.98 306	0.20 145	0.24 155	0.19 183	0.21 100	0.14 129	0.18 74	0.15 65	0.25 242	0.13 173	0.22 155	0.17 112	0.19 91	0.18 93

CASS	0.25 190	0.18 196	0.16 185	0.21 200	0.17 188	0.21 199	0.21 209	0.28 208	0.20 203	0.33 221	0.24 190	0.28 181	0.18 205	0.11 136	0.25 154	0.23 181	0.37 252	0.20 195	0.43 201	0.17 167	0.57 254	0.42 210	0.11 166	0.13 173	0.30 228	0.22 164	0.32 196	0.32 196
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PSMNet-ADL	0.30 215	0.20 214	0.20 217	0.23 213	0.21 212	0.23 212	0.22 215	0.30 225	0.26 232	0.40 266	0.58 278	0.38 232	0.43 252	0.24 245	0.31 179	0.44 266	0.31 227	0.20 195	0.52 230	0.23 214	0.39 207	0.36 187	0.17 214	0.16 202	0.26 196	0.26 201	0.39 224	0.25 166

test-1	0.27 203	0.10 64	0.12 141	0.14 139	0.13 143	0.25 223	0.18 191	0.29 221	0.17 191	0.37 251	0.42 251	0.30 202	0.16 181	0.14 188	0.29 168	0.36 249	0.27 194	0.20 195	0.52 230	0.25 224	0.57 254	0.66 280	0.10 148	0.13 173	0.28 216	0.29 219	0.30 186	0.36 205

EAI-Stereo	0.28 207	0.13 120	0.12 141	0.18 180	0.16 179	0.66 281	0.20 203	0.27 198	0.18 197	0.27 164	0.27 208	0.29 190	0.10 97	0.11 136	0.35 194	0.32 231	0.26 183	0.20 195	0.65 249	0.22 202	0.44 220	0.44 218	0.10 148	0.14 183	0.28 216	0.31 230	0.39 224	0.42 226

FADNet	0.23 175	0.19 209	0.14 161	0.23 213	0.15 174	0.21 199	0.22 215	0.27 198	0.17 191	0.27 164	0.27 208	0.26 163	0.18 205	0.15 200	0.34 192	0.21 156	0.21 119	0.20 195	0.41 195	0.25 224	0.26 140	0.27 148	0.14 199	0.15 196	0.27 209	0.27 207	0.24 130	0.27 178

R-Stereo Train	0.23 175	0.13 120	0.13 153	0.15 154	0.13 143	0.18 173	0.07 92	0.24 152	0.15 169	0.32 212	0.25 192	0.27 173	0.13 152	0.14 188	0.21 102	0.28 214	0.30 219	0.20 195	0.47 209	0.20 183	0.47 230	0.50 242	0.10 148	0.12 156	0.23 172	0.26 201	0.23 119	0.28 184

ADCRef	0.34 228	0.18 196	0.16 185	0.15 154	0.16 179	0.18 173	0.18 191	0.23 136	0.34 254	0.26 154	0.22 178	0.23 135	0.17 192	0.11 136	2.05 308	0.22 170	0.23 144	0.20 195	0.39 191	0.21 194	0.25 135	0.26 142	0.17 214	0.16 202	0.29 222	0.41 254	0.29 179	1.39 296

RAFT-Stereo	0.23 175	0.13 120	0.13 153	0.15 154	0.13 143	0.18 173	0.07 92	0.24 152	0.15 169	0.32 212	0.25 192	0.27 173	0.13 152	0.14 188	0.21 102	0.28 214	0.30 219	0.20 195	0.47 209	0.20 183	0.47 230	0.50 242	0.10 148	0.12 156	0.23 172	0.26 201	0.23 119	0.28 184
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.29 209	0.17 181	0.16 185	0.23 213	0.22 219	0.28 235	0.18 191	0.31 229	0.20 203	0.32 212	0.29 217	0.49 246	0.50 261	0.11 136	0.44 212	0.35 241	0.27 194	0.20 195	0.73 253	0.24 217	0.43 215	0.27 148	0.15 205	0.24 243	0.25 191	0.25 187	0.33 201	0.28 184

NaN_ROB	0.30 215	0.25 241	0.25 249	0.25 225	0.30 250	0.21 199	0.20 203	0.34 240	0.39 261	0.30 198	0.28 214	0.65 258	0.22 224	0.17 215	0.70 244	0.20 145	0.20 103	0.20 195	0.28 152	0.26 233	0.22 114	0.23 122	0.14 199	0.26 251	0.34 247	0.41 254	0.39 224	0.55 240

AIO-Stereo-zeroshot1	1.24 297	0.15 160	0.23 236	0.22 204	0.20 206	0.33 250	0.24 224	0.28 208	0.33 252	0.38 257	0.52 268	0.35 221	0.15 174	0.13 177	0.29 168	0.49 276	0.30 219	0.21 205	25.47 333	0.27 238	0.49 236	0.60 270	0.10 148	0.12 156	0.32 236	0.45 263	0.37 218	0.60 244

SACVNet	0.22 165	0.20 214	0.18 205	0.21 200	0.19 201	0.19 183	0.19 199	0.25 169	0.22 212	0.25 142	0.21 170	0.20 108	0.12 134	0.17 215	0.23 126	0.21 156	0.25 168	0.21 205	0.32 170	0.19 176	0.27 148	0.34 182	0.15 205	0.17 212	0.28 216	0.25 187	0.29 179	0.26 175

APVNet	0.21 160	0.18 196	0.14 161	0.17 173	0.20 206	0.20 189	0.17 187	0.24 152	0.15 169	0.18 74	0.21 170	0.21 121	0.11 121	0.17 215	0.34 192	0.24 188	0.27 194	0.21 205	0.34 177	0.21 194	0.23 126	0.28 156	0.11 166	0.17 212	0.21 148	0.18 128	0.29 179	0.22 136

RGC	0.27 203	0.24 235	0.28 256	0.25 225	0.26 242	0.27 228	0.20 203	0.28 208	0.30 249	0.22 98	0.31 222	0.29 190	0.31 240	0.20 231	0.51 229	0.24 188	0.23 144	0.21 205	0.29 162	0.22 202	0.25 135	0.30 164	0.17 214	0.20 224	0.28 216	0.32 233	0.34 205	0.36 205

DeepPruner_ROB	0.22 165	0.17 181	0.16 185	0.17 173	0.17 188	0.16 157	0.18 191	0.22 124	0.17 191	0.26 154	0.26 201	0.20 108	0.18 205	0.11 136	0.50 226	0.20 145	0.24 155	0.21 205	0.27 145	0.16 159	0.41 208	0.33 176	0.14 199	0.15 196	0.22 155	0.27 207	0.26 150	0.23 145

XPNet_ROB	0.27 203	0.28 248	0.20 217	0.19 190	0.21 212	0.21 199	0.20 203	0.20 99	0.21 205	0.24 129	0.28 214	0.78 265	0.17 192	0.16 206	0.29 168	0.22 170	0.34 238	0.21 205	0.27 145	0.19 176	0.28 155	0.42 210	0.17 214	0.18 220	0.23 172	0.24 176	0.48 244	0.34 202

SGM-Forest	0.38 238	0.24 235	0.18 205	0.35 252	0.25 236	0.27 228	0.20 203	0.30 225	0.23 217	0.32 212	0.23 186	0.37 225	0.43 252	0.24 245	0.82 254	0.33 234	0.24 155	0.21 205	1.61 281	0.19 176	0.38 194	0.43 215	0.27 249	0.21 233	0.34 247	0.28 212	0.57 264	0.86 273
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
DCVSM-stereo	0.39 241	0.21 217	0.21 226	0.32 246	0.24 228	0.38 258	0.26 237	0.37 250	0.25 226	0.37 251	0.58 278	0.92 269	0.47 259	0.18 224	0.24 142	0.29 219	0.30 219	0.22 212	1.72 283	0.34 265	0.45 222	0.37 193	0.30 265	0.23 240	0.26 196	0.27 207	0.37 218	0.40 223

AIO-Stereo-zeroshot	0.33 225	0.15 160	0.23 236	0.24 220	0.16 179	0.28 235	0.20 203	0.28 208	0.21 205	0.35 238	0.60 282	0.32 212	0.17 192	0.12 159	0.28 165	0.44 266	0.30 219	0.22 212	0.58 243	0.28 243	0.54 247	0.59 268	0.09 127	0.14 183	0.33 240	0.32 233	0.79 286	0.60 244

GwcNet-ADL	0.29 209	0.22 220	0.21 226	0.29 234	0.22 219	0.23 212	0.19 199	0.28 208	0.19 199	0.34 225	0.58 278	0.43 238	0.23 225	0.22 238	0.50 226	0.34 236	0.29 212	0.22 212	0.44 202	0.28 243	0.36 187	0.39 201	0.13 189	0.16 202	0.26 196	0.29 219	0.28 175	0.38 215

sAnonymous2	0.20 149	0.14 140	0.12 141	0.12 118	0.11 116	0.14 137	0.12 161	0.28 208	0.16 182	0.23 109	0.19 151	0.19 102	0.15 174	0.08 80	0.24 142	0.26 205	0.25 168	0.22 212	0.39 191	0.20 183	0.34 172	0.38 196	0.08 113	0.13 173	0.22 155	0.24 176	0.23 119	0.24 159

CroCo_RVC	0.20 149	0.14 140	0.12 141	0.12 118	0.11 116	0.14 137	0.12 161	0.28 208	0.16 182	0.23 109	0.19 151	0.19 102	0.15 174	0.08 80	0.24 142	0.26 205	0.25 168	0.22 212	0.39 191	0.20 183	0.34 172	0.38 196	0.08 113	0.13 173	0.22 155	0.24 176	0.23 119	0.24 159

sCroCo_RVC	0.22 165	0.13 120	0.11 121	0.11 105	0.10 102	0.14 137	0.09 125	0.24 152	0.19 199	0.24 129	0.16 130	0.20 108	0.20 215	0.08 80	0.26 158	0.36 249	0.29 212	0.22 212	0.35 184	0.21 194	0.48 234	0.53 254	0.10 148	0.15 196	0.23 172	0.21 156	0.28 175	0.23 145

MFN_U_SF_DS_RVC	0.42 246	0.34 259	0.25 249	0.42 262	0.31 252	0.36 256	0.47 269	0.48 272	0.40 262	0.42 273	0.31 222	0.60 254	0.53 264	0.40 274	0.57 232	0.27 211	0.24 155	0.22 212	0.67 251	0.22 202	0.60 262	0.56 262	0.33 273	0.28 255	0.47 271	0.48 267	0.48 244	0.70 256

FADNet-RVC-Resample	0.20 149	0.16 169	0.18 205	0.17 173	0.16 179	0.16 157	0.14 172	0.24 152	0.17 191	0.26 154	0.19 151	0.26 163	0.16 181	0.16 206	0.30 178	0.17 88	0.20 103	0.22 212	0.26 137	0.24 217	0.22 114	0.29 161	0.13 189	0.20 224	0.22 155	0.21 156	0.19 91	0.22 136

BEATNet_4x	0.19 140	0.14 140	0.12 141	0.13 127	0.13 143	0.12 119	0.10 136	0.20 99	0.14 159	0.27 164	0.14 112	0.21 121	0.13 152	0.11 136	0.32 182	0.20 145	0.22 136	0.22 212	0.20 87	0.12 88	0.31 158	0.41 208	0.10 148	0.12 156	0.17 106	0.16 104	0.26 150	0.23 145

ADCL	0.37 235	0.23 231	0.19 210	0.20 196	0.18 197	0.23 212	0.23 222	0.26 183	0.53 282	0.32 212	0.29 217	0.29 190	0.17 192	0.15 200	1.60 289	0.21 156	0.24 155	0.22 212	0.34 177	0.22 202	0.32 161	0.28 156	0.17 214	0.17 212	0.52 279	0.53 271	0.47 242	1.56 301

PA-Net	0.25 190	0.28 248	0.29 258	0.18 180	0.26 242	0.21 199	0.25 229	0.26 183	0.25 226	0.22 98	0.19 151	0.22 131	0.24 229	0.28 253	0.40 203	0.24 188	0.18 82	0.22 212	0.20 87	0.22 202	0.19 86	0.32 173	0.17 214	0.20 224	0.24 184	0.38 249	0.23 119	0.55 240
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CC-Net-ROB	0.36 231	0.47 275	0.32 266	0.65 279	0.49 281	0.54 271	0.46 266	0.35 244	0.24 222	0.37 251	0.28 214	0.92 269	0.21 218	0.37 268	0.28 165	0.17 88	0.23 144	0.22 212	0.67 251	0.22 202	0.22 114	0.16 74	0.44 284	0.24 243	0.29 222	0.28 212	0.27 165	0.40 223

ccs_rob	0.41 244	0.24 235	0.19 210	0.33 247	0.21 212	0.33 250	0.28 242	0.34 240	0.21 205	0.47 284	1.62 314	1.59 295	0.39 246	0.22 238	0.31 179	0.36 249	0.29 212	0.22 212	0.47 209	0.27 238	0.55 250	0.57 264	0.17 214	0.20 224	0.26 196	0.25 187	0.29 179	0.36 205

NCCL2	0.26 197	0.23 231	0.22 233	0.19 190	0.20 206	0.18 173	0.16 184	0.26 183	0.22 212	0.29 195	0.22 178	0.27 173	0.17 192	0.15 200	0.60 236	0.24 188	0.25 168	0.22 212	0.27 145	0.22 202	0.31 158	0.34 182	0.18 224	0.21 233	0.33 240	0.33 235	0.36 210	0.35 203

SGM-ForestM	0.64 270	0.80 290	0.39 278	0.70 282	0.40 268	0.77 285	0.67 283	0.62 287	0.41 266	0.35 238	0.42 251	1.68 298	1.08 287	0.24 245	0.33 186	0.21 156	0.44 265	0.23 226	1.27 271	0.24 217	0.43 215	0.30 164	0.28 253	0.26 251	1.04 296	0.90 303	1.53 315	1.35 294

FBW_ROB	0.46 252	0.42 270	0.36 276	0.60 277	0.44 274	0.47 268	0.44 265	0.31 229	0.25 226	0.34 225	0.34 231	0.64 257	0.48 260	0.56 285	1.05 273	0.25 196	0.35 243	0.23 226	1.39 274	0.22 202	0.49 236	0.36 187	0.43 282	0.40 282	0.31 234	0.33 235	0.42 234	0.65 251

PDISCO_ROB	0.17 113	0.16 169	0.16 185	0.14 139	0.12 130	0.13 130	0.11 145	0.15 66	0.12 124	0.16 60	0.16 130	0.12 49	0.10 97	0.09 106	0.19 76	0.20 145	0.19 94	0.23 226	0.18 70	0.15 144	0.22 114	0.23 122	0.07 87	0.11 138	0.21 148	0.24 176	0.39 224	0.23 145

ICVP	0.22 165	0.18 196	0.20 217	0.18 180	0.17 188	0.18 173	0.13 165	0.22 124	0.16 182	0.24 129	0.20 161	0.23 135	0.18 205	0.12 159	0.22 115	0.23 181	0.25 168	0.24 229	0.26 137	0.20 183	0.30 156	0.46 223	0.26 244	0.16 202	0.23 172	0.25 187	0.25 141	0.24 159
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.24 182	0.19 209	0.15 173	0.18 180	0.17 188	0.19 183	0.18 191	0.26 183	0.17 191	0.27 164	0.20 161	0.27 173	0.16 181	0.12 159	0.27 163	0.26 205	0.28 205	0.24 229	0.47 209	0.21 194	0.32 161	0.50 242	0.11 166	0.17 212	0.24 184	0.21 156	0.26 150	0.32 196

SFCPSM	0.64 270	0.24 235	0.19 210	0.28 232	0.23 225	0.27 228	0.24 224	0.30 225	0.30 249	0.34 225	0.50 265	0.63 256	1.06 286	0.19 226	0.37 197	0.34 236	0.31 227	0.24 229	8.10 321	0.39 269	0.45 222	0.43 215	0.20 227	0.19 222	0.30 228	0.31 230	0.36 210	0.45 232

NCC-stereo	0.25 190	0.22 220	0.21 226	0.22 204	0.23 225	0.23 212	0.25 229	0.26 183	0.28 239	0.18 74	0.27 208	0.28 181	0.26 236	0.17 215	0.48 221	0.22 170	0.22 136	0.24 229	0.27 145	0.20 183	0.21 104	0.27 148	0.20 227	0.16 202	0.26 196	0.29 219	0.33 201	0.29 188

Abc-Net	0.25 190	0.22 220	0.21 226	0.22 204	0.23 225	0.23 212	0.25 229	0.26 183	0.28 239	0.18 74	0.27 208	0.28 181	0.26 236	0.17 215	0.48 221	0.22 170	0.22 136	0.24 229	0.27 145	0.20 183	0.21 104	0.27 148	0.20 227	0.16 202	0.26 196	0.29 219	0.33 201	0.29 188
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.36 231	0.22 220	0.28 256	0.25 225	0.24 228	0.24 218	0.27 241	0.35 244	0.28 239	0.35 238	0.33 228	0.32 212	0.45 257	0.21 235	1.38 278	0.26 205	0.30 219	0.24 229	0.56 238	0.27 238	0.38 194	0.43 215	0.20 227	0.25 247	0.33 240	0.36 245	0.35 208	0.50 237

RTS	0.38 238	0.22 220	0.20 217	0.22 204	0.21 212	0.31 245	0.29 244	0.31 229	0.34 254	0.23 109	0.22 178	0.29 190	0.25 232	0.16 206	1.65 292	0.29 219	0.36 249	0.24 229	0.63 246	0.31 259	0.38 194	0.38 196	0.15 205	0.22 237	0.39 255	0.95 304	0.40 229	0.63 247

RTSA	0.38 238	0.22 220	0.20 217	0.22 204	0.21 212	0.31 245	0.29 244	0.31 229	0.34 254	0.23 109	0.22 178	0.29 190	0.25 232	0.16 206	1.65 292	0.29 219	0.36 249	0.24 229	0.63 246	0.31 259	0.38 194	0.38 196	0.15 205	0.22 237	0.39 255	0.95 304	0.40 229	0.63 247

ADCPNet	0.56 262	0.26 244	0.30 262	0.29 234	0.36 262	0.29 240	0.50 273	0.41 257	0.40 262	0.38 257	0.55 272	0.38 232	1.12 289	0.26 251	2.02 307	0.42 265	0.34 238	0.24 229	1.25 270	0.39 269	0.47 230	0.45 221	0.33 273	0.28 255	0.48 272	0.56 275	0.46 241	1.88 311

ETE_ROB	0.32 220	0.32 256	0.20 217	0.26 228	0.24 228	0.28 235	0.23 222	0.24 152	0.29 244	0.27 164	0.35 232	0.99 275	0.21 218	0.20 231	0.41 205	0.23 181	0.41 263	0.24 229	0.37 190	0.25 224	0.37 191	0.40 205	0.20 227	0.20 224	0.28 216	0.35 241	0.54 258	0.37 210

ITSA-stereo	0.37 235	0.23 231	0.19 210	0.39 259	0.26 242	0.24 218	0.26 237	0.35 244	0.26 232	0.39 263	0.55 272	0.46 241	0.41 251	0.23 243	0.53 230	0.38 257	0.31 227	0.25 239	0.49 219	0.24 217	0.43 215	0.49 237	0.23 239	0.22 237	0.33 240	0.40 252	0.72 284	0.75 263

EKT-Stereo	0.33 225	0.17 181	0.13 153	0.20 196	0.17 188	0.22 208	0.25 229	0.27 198	0.14 159	0.30 198	0.26 201	0.27 173	0.13 152	0.13 177	1.64 291	0.53 279	0.29 212	0.25 239	0.46 207	0.30 256	0.82 294	0.54 257	0.09 127	0.12 156	0.30 228	0.25 187	0.31 193	0.25 166

DDUNet	0.43 248	0.54 279	0.23 236	0.86 287	0.68 288	0.83 289	0.82 288	0.26 183	0.24 222	0.23 109	0.33 228	0.37 225	0.15 174	1.63 302	0.43 208	0.24 188	0.39 257	0.25 239	0.54 235	0.28 243	0.31 158	0.30 164	0.49 288	0.20 224	0.24 184	0.25 187	0.32 196	0.29 188

DAS	0.32 220	0.18 196	0.15 173	0.29 234	0.24 228	0.24 218	0.25 229	0.31 229	0.29 244	0.32 212	0.39 245	0.53 247	0.34 243	0.11 136	0.29 168	0.40 260	0.35 243	0.25 239	0.49 219	0.29 251	0.63 268	0.48 232	0.21 235	0.25 247	0.30 228	0.28 212	0.38 220	0.37 210

SepStereo	0.32 220	0.18 196	0.15 173	0.29 234	0.24 228	0.24 218	0.25 229	0.31 229	0.29 244	0.32 212	0.39 245	0.53 247	0.34 243	0.11 136	0.29 168	0.40 260	0.35 243	0.25 239	0.49 219	0.29 251	0.63 268	0.48 232	0.21 235	0.25 247	0.30 228	0.28 212	0.38 220	0.37 210

TANstereo	0.19 140	0.12 101	0.10 97	0.14 139	0.13 143	0.14 137	0.08 110	0.18 88	0.11 99	0.24 129	0.12 95	0.16 82	0.12 134	0.13 177	0.29 168	0.28 214	0.26 183	0.25 239	0.34 177	0.22 202	0.34 172	0.27 148	0.29 263	0.10 124	0.13 65	0.15 91	0.36 210	0.18 93

XX-TBD	0.19 140	0.12 101	0.10 97	0.14 139	0.13 143	0.14 137	0.08 110	0.18 88	0.11 99	0.24 129	0.12 95	0.16 82	0.12 134	0.13 177	0.29 168	0.28 214	0.26 183	0.25 239	0.34 177	0.22 202	0.34 172	0.27 148	0.29 263	0.10 124	0.13 65	0.15 91	0.36 210	0.18 93

GANetREF_RVC	0.32 220	0.30 254	0.32 266	0.28 232	0.27 245	0.27 228	0.26 237	0.42 261	0.35 257	0.38 257	0.21 170	0.56 250	0.39 246	0.16 206	0.33 186	0.23 181	0.29 212	0.25 239	0.44 202	0.25 224	0.35 183	0.25 136	0.25 242	0.32 262	0.34 247	0.29 219	0.45 237	0.38 215
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
CBMV_ROB	0.48 256	0.22 220	0.24 244	0.39 259	0.32 256	0.32 248	0.29 244	0.44 265	0.23 217	0.38 257	0.45 259	1.42 292	0.88 280	0.28 253	0.91 261	0.34 236	0.37 252	0.25 239	0.81 260	0.36 267	0.54 247	0.51 246	0.28 253	0.26 251	0.44 264	0.62 280	0.62 272	0.91 276

SGM_RVC	0.72 275	0.45 273	0.32 266	0.59 276	0.43 272	0.56 273	0.43 263	0.70 295	0.41 266	0.43 276	0.57 276	1.16 282	1.20 291	0.22 238	0.37 197	0.28 214	0.44 265	0.25 239	2.26 293	0.33 262	0.49 236	0.38 196	0.27 249	0.31 261	0.80 291	0.62 280	1.69 317	3.41 321
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDVS	0.53 259	0.22 220	0.24 244	0.24 220	0.25 236	0.27 228	0.24 224	0.39 254	0.26 232	0.35 238	4.72 324	1.02 277	0.40 248	0.20 231	0.40 203	0.39 259	0.33 235	0.26 249	0.75 255	0.34 265	0.58 258	0.63 276	0.16 210	0.20 224	0.25 191	0.25 187	0.55 262	0.40 223

STStereo	1.28 299	0.74 288	0.83 307	2.32 308	0.84 295	2.27 316	0.98 293	1.04 312	0.96 305	0.51 292	1.19 307	3.30 315	2.84 312	0.25 249	2.59 321	0.45 269	0.38 255	0.26 249	4.54 311	0.33 262	0.51 245	0.47 229	0.28 253	0.56 294	1.24 306	0.96 306	1.38 311	2.45 316

CSAN	0.39 241	0.37 267	0.34 273	0.33 247	0.32 256	0.27 228	0.25 229	0.36 247	0.64 293	0.43 276	0.43 254	0.73 263	0.44 255	0.20 231	0.63 238	0.25 196	0.27 194	0.26 249	0.41 195	0.43 280	0.38 194	0.34 182	0.22 237	0.33 264	0.40 257	0.47 265	0.48 244	0.55 240

SQANet	0.68 274	0.89 292	0.29 258	1.65 299	0.77 291	1.39 296	1.15 294	0.37 250	0.29 244	0.40 266	0.30 220	0.88 268	0.32 241	1.26 296	0.39 202	0.21 156	0.44 265	0.27 252	2.24 291	0.28 243	0.49 236	0.50 242	1.59 302	0.23 240	0.32 236	0.34 239	0.42 234	0.71 258

HBP-ISP	0.45 250	0.24 235	0.26 252	0.35 252	0.29 247	0.30 244	0.24 224	0.38 252	0.23 217	0.38 257	0.44 258	0.31 209	0.17 192	0.55 283	2.33 315	0.99 315	0.32 231	0.27 252	0.33 172	0.28 243	0.64 271	0.89 302	0.27 249	0.29 258	0.33 240	0.35 241	0.47 242	0.38 215

UDG	0.46 252	0.56 281	0.24 244	0.85 286	0.78 292	0.79 286	0.97 292	0.27 198	0.25 226	0.28 179	0.36 238	0.37 225	0.17 192	1.43 298	0.92 263	0.25 196	0.44 265	0.27 252	0.57 241	0.29 251	0.41 208	0.37 193	0.39 278	0.19 222	0.27 209	0.28 212	0.32 196	0.27 178

Anonymous3	0.29 209	0.21 217	0.15 173	0.17 173	0.16 179	0.20 189	0.16 184	0.31 229	0.25 226	0.30 198	0.20 161	0.45 240	0.20 215	0.16 206	0.45 215	0.53 279	0.32 231	0.27 252	0.49 219	0.26 233	0.49 236	0.55 259	0.13 189	0.14 183	0.27 209	0.28 212	0.34 205	0.27 178

XQC	0.42 246	0.37 267	0.31 264	0.41 261	0.35 259	0.41 261	0.42 261	0.45 266	0.38 259	0.40 266	0.33 228	0.48 244	0.44 255	0.34 266	1.54 284	0.29 219	0.29 212	0.27 252	0.52 230	0.30 256	0.37 191	0.44 218	0.26 244	0.30 259	0.41 260	0.41 254	0.53 256	0.38 215

ADCMid	0.46 252	0.29 252	0.29 258	0.26 228	0.31 252	0.33 250	0.35 257	0.41 257	0.46 277	0.31 205	0.38 242	0.48 244	0.40 248	0.21 235	1.82 298	0.35 241	0.34 238	0.27 252	0.78 258	0.28 243	0.45 222	0.46 223	0.30 265	0.24 243	0.36 252	0.53 271	0.45 237	1.42 297

STTRV1_RVC		0.32 256	0.26 252	0.42 262	0.32 256	0.40 260	0.34 255	0.41 257	0.40 262	0.36 244	0.35 232	0.59 252	0.67 268	0.48 279	0.48 221	0.27 211	0.85 296	0.27 252		0.66 295	0.88 302	0.52 250		0.48 289	0.37 254	0.56 275	0.54 258	0.96 279

CBMV	0.43 248	0.25 241	0.23 236	0.30 241	0.28 246	0.27 228	0.21 209	0.40 255	0.28 239	0.37 251	0.27 208	0.67 260	0.35 245	0.32 264	0.49 224	0.53 279	0.34 238	0.27 252	0.56 238	0.27 238	0.55 250	0.62 275	0.26 244	0.33 264	0.35 251	0.33 235	0.64 275	1.79 308
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
LALA_ROB	0.32 220	0.34 259	0.23 236	0.24 220	0.24 228	0.29 240	0.22 215	0.24 152	0.28 239	0.31 205	0.35 232	0.94 272	0.21 218	0.19 226	0.64 241	0.24 188	0.33 235	0.28 260	0.33 172	0.25 224	0.34 172	0.40 205	0.18 224	0.21 233	0.26 196	0.31 230	0.50 251	0.36 205

ACV-stereo	2.24 312	1.03 294	0.23 236	0.38 257	0.24 228	0.70 283	0.48 271	0.45 266	0.32 251	0.36 244	0.41 249	0.47 242	2.93 314	0.35 267	1.93 302	0.86 308	0.44 265	0.29 261	44.47 336	0.55 288	0.82 294	0.90 304	0.33 273	0.26 251	0.26 196	0.28 212	0.41 232	0.39 222

otaku	0.82 281	1.17 300	0.41 280	1.90 306	0.99 297	1.68 301	1.39 296	0.46 270	0.41 266	0.46 283	0.36 238	0.93 271	0.43 252	1.51 299	0.45 215	0.30 225	0.44 265	0.29 261	2.65 298	0.40 273	0.60 262	0.58 265	2.09 304	0.34 268	0.42 262	0.35 241	0.49 248	0.74 260

LE_ROB	3.57 321	0.92 293	1.49 321	2.33 309	9.96 331	1.83 310	7.73 329	2.31 324	3.13 324	0.47 284	1.49 313	9.10 328	13.79 331	0.47 278	0.63 238	0.25 196	0.44 265	0.29 261	6.00 317	1.38 321	0.66 275	0.52 250	2.47 311	2.28 324	5.36 326	4.46 326	6.14 326	10.46 329

NOSS_ROB	0.34 228	0.22 220	0.20 217	0.27 231	0.25 236	0.26 226	0.24 224	0.41 257	0.24 222	0.36 244	0.30 220	0.36 223	0.23 225	0.39 272	0.47 218	0.57 285	0.33 235	0.29 261	0.32 170	0.23 214	0.64 271	0.67 282	0.28 253	0.30 259	0.32 236	0.30 226	0.42 234	0.32 196

PWC_ROB	0.37 235	0.27 246	0.25 249	0.23 213	0.24 228	0.23 212	0.31 251	0.29 221	0.47 278	0.25 142	0.39 245	0.37 225	0.89 281	0.19 226	0.58 234	0.32 231	0.39 257	0.29 261	0.62 245	0.29 251	0.48 234	0.48 232	0.19 226	0.33 264	0.27 209	0.26 201	0.39 224	0.67 253

MeshStereo	0.83 282	0.44 271	0.33 270	0.78 285	0.54 283	0.61 279	0.40 260	0.68 292	0.54 283	0.45 282	0.80 292	2.32 304	1.56 298	0.24 245	2.31 314	0.71 299	0.42 264	0.29 261	1.58 279	0.30 256	1.23 316	1.10 315	0.32 271	0.34 268	0.87 294	0.60 277	1.29 308	1.36 295
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FC-DCNN v2	0.41 244	0.36 266	0.45 286	0.51 269	0.36 262	0.46 267	0.46 266	0.45 266	0.29 244	0.34 225	0.26 201	0.38 232	0.24 229	0.30 259	0.60 236	0.35 241	0.39 257	0.30 267	0.46 207	0.26 233	0.49 236	0.42 210	0.28 253	0.35 271	0.50 275	0.43 260	0.59 266	0.79 267

Ntro	0.87 284	1.36 307	0.44 283	1.82 304	1.04 300	1.67 300	1.60 301	0.52 276	0.44 274	0.48 288	0.42 251	0.98 274	0.40 248	1.61 301	0.64 241	0.31 226	0.49 274	0.30 267	2.69 300	0.44 281	0.68 278	0.60 270	2.13 305	0.36 276	0.45 266	0.45 263	0.52 255	0.71 258

edge stereo	0.61 269	0.35 262	0.44 283	0.53 273	0.47 279	0.57 277	0.54 275	0.57 281	0.41 266	0.52 294	0.69 287	1.31 287	1.03 285	0.38 269	0.44 212	0.60 290	0.40 261	0.30 267	1.76 287	0.81 308	0.47 230	0.86 301	0.41 280	0.32 262	0.41 260	0.37 248	0.57 264	0.91 276

FC-DCNN	0.40 243	0.35 262	0.43 282	0.49 268	0.35 259	0.44 262	0.46 266	0.43 264	0.27 237	0.34 225	0.26 201	0.37 225	0.21 218	0.30 259	0.58 234	0.35 241	0.39 257	0.31 270	0.45 206	0.26 233	0.49 236	0.42 210	0.28 253	0.35 271	0.44 264	0.38 249	0.51 253	0.77 266

SANet	0.57 264	0.32 256	0.33 270	0.36 254	0.35 259	0.44 262	0.33 254	0.55 277	0.85 301	0.33 221	0.57 276	2.42 305	1.17 290	0.32 264	0.88 257	0.24 188	0.47 272	0.31 270	0.51 226	0.31 259	0.50 243	0.45 221	0.37 277	0.37 277	0.46 269	0.54 273	0.55 262	0.98 281

FCDSN-DC	0.36 231	0.28 248	0.33 270	0.31 242	0.29 247	0.28 235	0.39 259	0.31 229	0.22 212	0.28 179	0.20 161	0.26 163	0.16 181	0.29 256	1.96 304	0.35 241	0.34 238	0.32 272	0.33 172	0.25 224	0.41 208	0.48 232	0.27 249	0.37 277	0.29 222	0.30 226	0.30 186	0.30 192
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FADNet_RVC	0.33 225	0.22 220	0.22 233	0.29 234	0.25 236	0.19 183	0.22 215	0.31 229	0.22 212	0.31 205	0.29 217	0.41 235	0.33 242	0.22 238	0.72 246	0.25 196	0.29 212	0.32 272	0.73 253	0.27 238	0.43 215	0.47 229	0.16 210	0.23 240	0.27 209	0.30 226	0.51 253	0.36 205

pmcnn	0.45 250	0.24 235	0.19 210	0.33 247	0.29 247	0.34 253	0.42 261	0.34 240	0.26 232	0.34 225	0.50 265	0.80 266	1.10 288	0.19 226	0.38 200	0.57 285	0.40 261	0.32 272	0.83 262	0.37 268	0.80 290	0.49 237	0.28 253	0.24 243	0.32 236	0.34 239	0.66 278	0.82 268

AnyNet_C32	0.49 257	0.23 231	0.23 236	0.24 220	0.25 236	0.28 235	0.30 248	0.34 240	0.58 284	0.34 225	0.45 259	0.35 221	0.24 229	0.22 238	2.28 312	0.38 257	0.38 255	0.33 275	0.51 226	0.29 251	0.55 250	0.55 259	0.23 239	0.28 255	0.43 263	0.73 291	0.45 237	1.65 304

ACVNet-4b	1.08 291	1.48 311	0.48 288	2.91 314	1.12 301	1.82 309	2.71 313	0.46 270	0.44 274	0.51 292	0.43 254	1.66 297	1.85 304	2.08 308	0.46 217	0.40 260	0.82 294	0.34 276	2.68 299	0.50 284	0.65 273	0.71 284	2.24 306	0.35 271	0.45 266	0.42 258	0.53 256	0.70 256

FAT-Stereo	0.47 255	0.27 246	0.34 273	0.45 264	0.48 280	0.39 259	0.32 252	0.42 261	0.27 237	0.41 271	0.90 297	0.77 264	0.58 265	0.30 259	0.57 232	0.56 283	0.35 243	0.34 276	0.64 248	0.42 276	0.67 277	0.66 280	0.28 253	0.34 268	0.29 222	0.36 245	0.45 237	0.74 260

MFN_U_SF_RVC	0.60 268	0.55 280	0.41 280	0.56 275	0.46 277	0.57 277	0.63 280	0.56 279	0.43 273	0.86 309	0.93 298	0.72 262	0.52 262	0.53 282	0.97 267	0.49 276	0.32 231	0.34 276	1.73 284	0.44 281	0.62 266	0.58 265	0.30 265	0.56 294	0.45 266	0.44 262	0.49 248	0.68 254

G-Net	0.59 266	0.35 262	0.35 275	0.31 242	0.31 252	0.44 262	0.30 248	0.50 274	0.63 292	0.43 276	0.64 285	2.00 300	0.52 262	0.23 243	0.76 249	0.52 278	0.37 252	0.35 279	0.80 259	0.67 296	0.60 262	0.59 268	0.26 244	0.33 264	0.40 257	0.82 296	0.81 288	1.59 302

PVD	0.56 262	0.44 271	0.36 276	0.51 269	0.43 272	0.55 272	0.47 269	0.62 287	0.59 286	0.33 221	0.48 262	0.61 255	0.74 274	0.50 280	1.52 283	0.34 236	0.51 276	0.37 280	0.76 256	0.41 275	0.61 265	0.64 278	0.30 265	0.37 277	0.56 282	0.71 289	0.61 270	0.86 273

SAMSARA	0.65 272	0.30 254	0.44 283	0.31 242	0.31 252	0.31 245	0.34 255	0.56 279	0.48 279	0.40 266	0.37 241	0.42 237	0.90 282	0.27 252	1.62 290	0.45 269	0.36 249	0.38 281	0.76 256	0.39 269	0.70 282	0.80 298	0.20 227	0.40 282	1.50 311	1.62 316	1.49 314	1.46 299

ADCS	0.59 266	0.34 259	0.31 264	0.34 250	0.36 262	0.36 256	0.37 258	0.48 272	0.60 288	0.34 225	0.43 254	0.58 251	0.87 279	0.29 256	2.30 313	0.66 294	0.47 272	0.38 281	0.82 261	0.42 276	0.76 287	0.69 283	0.28 253	0.35 271	0.46 269	0.88 300	0.59 266	1.26 290

LSM0	3.53 320	0.37 267	0.30 262	0.55 274	0.45 276	0.56 273	0.63 280	0.74 297	0.61 289	0.60 301	0.87 296	1.16 282	1.39 292	0.25 249	28.52 336	45.56 336	0.55 279	0.38 281	3.16 304	0.62 290	1.14 311	1.40 321	0.31 270	0.42 284	0.59 284	0.81 295	0.98 297	2.52 318

S-Stereo	0.53 259	0.29 252	0.27 255	0.48 266	0.46 277	0.50 269	0.60 279	0.38 252	0.37 258	0.39 263	1.16 304	1.01 276	0.45 257	0.29 256	0.91 261	0.67 296	0.35 243	0.39 284	0.84 263	0.70 299	0.46 228	0.71 284	0.61 294	0.37 277	0.30 228	0.33 235	0.40 229	0.63 247

RainbowNet	0.93 286	1.16 299	0.62 292	1.83 305	1.16 304	1.69 302	1.70 302	0.51 275	0.44 274	0.59 298	0.38 242	1.19 284	0.79 276	2.02 306	0.74 248	0.57 285	0.54 278	0.40 285	1.50 277	0.76 305	0.66 275	0.65 279	2.28 308	0.46 287	0.50 275	0.49 269	0.60 268	0.84 271

ACVNet_2	1.13 292	1.26 305	0.75 302	2.58 311	1.30 309	1.73 306	1.87 306	0.75 299	0.52 281	0.59 298	0.53 270	1.29 286	0.90 282	1.85 304	0.70 244	0.48 275	1.14 306	0.40 285	4.70 312	0.54 287	0.71 285	0.60 270	2.05 303	0.61 300	0.81 293	0.47 265	0.70 281	0.82 268

ACVNet_1	0.97 288	1.21 303	0.62 292	2.28 307	1.27 307	1.81 308	2.12 311	0.63 289	0.41 266	0.50 291	0.49 263	1.06 280	0.73 273	2.46 311	0.47 218	0.31 226	0.80 293	0.40 285	2.04 290	0.42 276	0.76 287	0.56 262	2.26 307	0.43 285	0.54 281	0.42 258	0.48 244	0.58 243

MSC_U_SF_DS_RVC	0.57 264	0.64 283	0.47 287	0.65 279	0.41 269	0.44 262	0.57 277	0.61 286	0.68 294	0.58 295	0.39 245	0.59 252	0.58 265	0.65 291	0.76 249	0.44 266	0.35 243	0.40 285	1.53 278	0.50 284	0.54 247	0.63 276	0.46 287	0.47 288	0.51 278	0.40 252	0.41 232	0.75 263

DPSNet	0.76 278	0.28 248	0.26 252	0.38 257	0.38 265	0.44 262	0.30 248	0.36 247	0.41 266	0.27 164	0.32 225	2.73 309	0.95 284	0.38 269	0.80 251	0.66 294	0.53 277	0.46 289	4.94 313	0.56 289	0.83 298	0.97 306	0.57 292	0.44 286	0.56 282	0.48 267	0.54 258	0.63 247

WAO-7	0.99 289	0.85 291	0.88 310	1.81 303	0.83 294	0.71 284	0.92 290	1.01 311	1.13 310	0.96 314	1.28 312	1.37 291	1.65 300	0.63 289	1.55 287	0.76 303	0.73 288	0.47 290	2.44 296	0.73 303	0.72 286	0.76 291	0.26 244	0.88 315	0.71 288	0.85 297	0.74 285	1.09 285

IMH-64-1	1.18 294	1.19 301	0.74 300	1.63 297	1.26 305	1.69 302	1.85 304	0.84 302	0.90 302	0.44 280	0.62 283	1.36 289	1.74 302	2.49 312	2.46 318	0.60 290	0.72 286	0.47 290	1.73 284	0.64 292	0.70 282	0.79 294	2.49 312	0.58 296	1.08 298	0.63 282	0.97 295	1.31 292

IMH-64	1.18 294	1.19 301	0.74 300	1.63 297	1.26 305	1.69 302	1.85 304	0.84 302	0.90 302	0.44 280	0.62 283	1.36 289	1.74 302	2.49 312	2.46 318	0.60 290	0.72 286	0.47 290	1.73 284	0.64 292	0.70 282	0.79 294	2.49 312	0.58 296	1.08 298	0.63 282	0.97 295	1.31 292

IMH	1.30 300	1.22 304	0.76 303	1.65 299	1.27 307	1.73 306	1.88 307	0.86 304	0.93 304	0.47 284	0.65 286	1.48 293	2.97 315	3.97 328	1.50 281	0.59 288	0.76 289	0.49 293	2.25 292	0.70 299	0.69 281	0.79 294	2.64 314	0.61 300	1.16 304	0.76 292	0.89 292	1.49 300

PSMNet_ROB	1.30 300	1.36 307	0.71 299	1.48 295	1.00 298	1.69 302	1.56 300	0.64 290	0.74 298	1.47 323	3.99 322	2.77 311	1.51 295	2.54 314	0.73 247	0.47 274	0.70 285	0.49 293	2.51 297	0.71 301	0.81 292	0.58 265	3.05 320	0.58 296	0.80 291	0.64 284	0.88 290	0.69 255

MADNet+	0.75 277	0.45 273	0.65 296	0.63 278	0.58 284	0.50 269	0.64 282	0.75 299	0.59 286	0.62 302	0.52 268	0.94 272	0.85 277	0.46 277	2.17 310	0.74 301	0.79 292	0.53 295	1.00 267	0.65 294	0.93 305	0.75 288	0.57 292	0.67 303	0.88 295	0.72 290	0.70 281	1.05 284

ELAS	0.94 287	0.70 286	0.59 291	0.97 289	0.73 290	0.96 291	0.72 285	0.74 297	0.62 291	0.47 284	1.17 305	2.44 306	1.62 299	0.44 275	1.40 279	0.45 269	0.63 282	0.54 296	0.99 266	0.39 269	0.88 302	1.07 313	0.43 282	0.52 291	1.56 314	1.47 315	1.33 310	1.60 303
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	1.14 293	1.08 295	0.68 298	1.50 296	1.15 302	1.39 296	1.55 299	0.88 305	0.96 305	0.77 306	0.72 290	1.28 285	1.96 307	1.91 305	2.45 317	0.71 299	1.18 308	0.55 297	1.42 275	0.69 298	0.97 306	0.99 308	0.91 295	0.67 303	1.13 302	0.88 300	1.02 300	1.43 298

ELAS_RVC	0.92 285	0.65 284	0.62 292	0.92 288	0.67 287	1.21 294	0.71 284	0.72 296	0.50 280	0.49 289	1.20 309	2.45 307	1.89 306	0.44 275	1.31 276	0.46 273	0.62 281	0.55 297	1.02 268	0.42 276	0.91 304	1.06 312	0.44 284	0.54 292	1.50 311	1.22 314	1.15 302	1.19 288
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.58 307	1.40 309	0.79 305	1.70 301	1.03 299	1.55 298	1.42 297	1.11 315	0.98 307	1.00 315	1.23 311	2.78 313	1.53 297	0.82 293	0.88 257	0.55 282	0.99 299	0.57 299	13.43 326	0.90 310	1.12 310	0.75 288	1.15 297	0.82 312	1.04 296	0.88 300	0.93 293	1.27 291

AMNet	0.51 258	0.50 278	0.48 288	0.51 269	0.50 282	0.56 273	0.52 274	0.36 247	0.42 272	0.39 263	0.59 281	0.65 258	0.21 218	0.58 286	0.49 224	0.59 288	0.60 280	0.58 300	0.51 226	0.51 286	0.59 261	0.53 254	0.32 271	0.51 290	0.48 272	0.54 273	0.60 268	0.65 251

DispFullNet	1.20 296	1.15 298	0.77 304	1.20 291	0.97 296	1.12 293	1.34 295	0.66 291	0.58 284	0.74 305	0.82 293	3.72 319	1.48 294	1.65 303	1.03 272	1.32 320	1.00 302	0.58 300	6.30 319	1.09 319	0.84 299	0.76 291	0.42 281	0.35 271	0.50 275	0.35 241	0.68 280	1.00 283

WAO-8	1.55 305	1.53 312	1.00 313	2.82 312	1.43 311	1.91 312	2.01 308	1.05 313	1.38 314	1.44 321	1.87 316	2.25 301	2.76 309	2.68 315	1.01 270	0.83 306	0.99 299	0.59 302	3.35 307	1.08 315	0.82 294	0.85 299	1.36 300	0.82 312	1.60 316	1.12 310	1.27 305	1.93 312

TorneroNet-64	1.85 309	1.56 314	0.93 312	3.34 319	1.31 310	2.18 315	2.65 312	0.91 306	2.21 320	0.66 304	0.83 295	2.72 308	7.56 319	3.04 318	1.76 296	0.67 296	1.35 318	0.59 302	4.05 309	1.02 312	0.98 307	0.96 305	2.67 315	0.69 307	1.24 306	1.15 312	0.88 290	2.15 314

Venus	1.55 305	1.53 312	1.00 313	2.82 312	1.43 311	1.91 312	2.01 308	1.05 313	1.38 314	1.44 321	1.87 316	2.25 301	2.76 309	2.68 315	1.01 270	0.83 306	0.99 299	0.59 302	3.35 307	1.08 315	0.82 294	0.85 299	1.36 300	0.82 312	1.60 316	1.12 310	1.27 305	1.93 312

LVE	1.38 302	1.30 306	0.82 306	4.62 322	1.50 313	1.89 311	3.66 320	0.82 301	0.73 297	0.88 310	0.82 293	1.12 281	1.52 296	2.14 309	0.81 253	0.56 283	0.84 295	0.59 302	3.33 306	0.72 302	0.84 299	0.89 302	2.40 310	0.80 311	1.12 300	0.70 288	1.00 299	0.90 275

AnyNet_C01	0.66 273	0.35 262	0.32 266	0.37 256	0.38 265	0.35 255	0.54 275	0.55 277	0.70 296	0.40 266	0.49 263	0.83 267	0.70 271	0.30 259	2.63 322	0.87 309	0.65 283	0.59 302	0.98 265	0.48 283	0.80 290	0.78 293	0.39 278	0.38 281	0.60 286	0.49 269	0.64 275	1.16 286

Dean	1.27 298	1.44 310	0.85 308	2.93 315	1.62 314	1.95 314	2.03 310	0.96 308	1.00 308	0.91 312	0.75 291	1.51 294	1.65 300	2.05 307	0.80 251	0.64 293	1.01 303	0.60 307	1.86 289	0.85 309	0.85 301	0.75 288	2.35 309	0.79 310	1.15 303	0.85 297	1.19 303	0.85 272

TorneroNet	2.33 315	1.60 315	0.88 310	5.64 325	1.76 315	2.56 318	2.94 315	0.97 309	2.29 322	0.79 307	1.98 318	4.07 321	12.24 326	3.12 320	1.29 275	0.67 296	1.30 316	0.61 308	5.93 316	1.00 311	1.04 308	0.98 307	2.79 318	0.70 308	1.86 319	1.04 307	1.02 300	1.87 310

DGSMNet	0.85 283	0.47 275	0.39 278	0.51 269	0.39 267	0.56 273	0.43 263	0.59 283	0.40 262	0.84 308	4.01 323	0.67 260	0.85 277	0.85 294	0.85 256	0.90 311	1.17 307	0.66 309	1.64 282	0.62 290	1.35 320	1.36 320	0.51 289	0.54 292	0.40 257	0.66 285	0.50 251	0.74 260

SGM+DAISY	1.04 290	0.66 285	0.62 292	0.75 283	0.68 288	0.82 288	0.74 286	0.69 293	0.75 300	0.64 303	1.09 302	1.35 288	1.44 293	0.60 288	1.43 280	1.04 318	0.77 290	0.68 310	2.40 295	0.80 307	1.22 314	1.15 318	0.51 289	0.67 303	1.12 300	1.05 308	1.65 316	2.69 320

SPS-STEREO	0.80 279	0.60 282	0.56 290	0.67 281	0.62 285	0.67 282	0.58 278	0.57 281	0.61 289	0.59 298	0.96 300	1.03 279	0.67 268	0.55 283	0.83 255	0.87 309	0.78 291	0.69 311	2.74 301	0.74 304	1.23 316	1.05 310	0.45 286	0.62 302	0.61 287	0.61 279	0.83 289	0.75 263
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
notaker	1.84 308	1.90 319	1.02 315	3.19 318	2.19 320	2.44 317	2.77 314	1.11 315	1.57 317	0.91 312	1.09 302	3.37 317	5.56 317	3.13 321	1.35 277	0.81 305	1.34 317	0.71 312	4.26 310	1.08 315	1.22 314	0.99 308	2.96 319	0.93 316	0.74 290	0.77 293	0.98 297	1.18 287

MFMNet_re	0.74 276	0.73 287	0.66 297	0.76 284	0.64 286	0.88 290	0.74 286	0.59 283	0.68 294	0.58 295	0.69 287	1.02 277	0.61 267	0.58 286	0.96 266	0.78 304	0.87 297	0.72 313	1.08 269	0.68 297	1.07 309	0.74 287	0.54 291	0.60 299	0.59 284	0.60 277	0.80 287	0.91 276

UNDER WATER	2.15 311	1.92 321	1.13 317	3.36 320	2.59 322	2.77 322	3.73 321	1.63 318	1.36 313	1.02 317	1.02 301	3.30 315	7.25 318	3.39 323	1.54 284	0.91 313	1.80 321	0.75 314	3.15 303	1.08 315	1.27 319	1.14 317	3.84 326	1.20 322	1.46 310	1.78 318	1.26 304	2.46 317

UNDER WATER-64	1.98 310	1.91 320	1.15 318	3.52 321	2.32 321	2.83 323	3.30 317	1.72 320	1.25 312	1.12 318	1.19 307	3.41 318	2.89 313	3.11 319	2.13 309	0.90 311	1.77 320	0.77 315	2.32 294	1.05 314	1.17 312	1.23 319	3.96 327	1.06 318	1.41 309	2.13 320	1.31 309	2.65 319

JetBlue	1.43 303	1.11 296	1.03 316	1.46 294	1.15 302	1.66 299	1.51 298	0.92 307	1.14 311	0.58 295	0.47 261	3.28 314	0.71 272	1.15 295	2.51 320	1.00 316	1.09 304	0.86 316	1.32 272	0.78 306	1.48 321	1.53 322	1.15 297	0.78 309	1.31 308	2.14 321	1.44 312	5.15 323

ktn	2.52 318	1.71 317	3.02 324	2.41 310	1.88 316	2.62 320	3.04 316	1.69 319	4.13 325	1.01 316	1.21 310	8.17 327	10.18 323	2.80 317	1.51 282	0.93 314	1.72 319	0.87 317	6.22 318	1.56 322	1.20 313	1.09 314	2.75 317	0.93 316	1.19 305	1.07 309	1.46 313	1.74 306

KSHMR	2.37 316	1.84 318	1.23 320	6.67 327	1.97 318	2.73 321	3.45 319	1.31 317	1.69 318	1.18 320	1.18 306	1.71 299	11.63 325	3.21 322	1.67 294	1.07 319	1.11 305	0.92 318	5.58 315	1.04 313	1.23 316	1.05 310	3.26 321	1.06 318	1.99 321	1.18 313	1.28 307	1.85 309

BEATNet-Init1	4.26 322	5.23 326	1.17 319	9.10 329	2.61 323	8.41 330	4.21 322	2.29 323	1.73 319	0.88 310	2.38 319	6.02 323	9.23 322	0.65 291	2.70 323	2.20 323	1.24 309	0.94 319	17.87 327	4.86 327	2.04 322	1.87 324	1.10 296	1.14 320	4.62 325	2.07 319	11.53 332	6.94 326

MaskLacGwcNet_RVC	2.53 319	0.48 277	0.29 258	0.48 266	0.42 270	0.63 280	0.86 289	0.69 293	0.74 298	0.42 273	1.69 315	46.80 337	1.87 305	0.64 290	0.38 200	0.33 234	0.97 298	0.98 320	1.59 280	0.33 262	0.81 292	0.79 294	0.28 253	0.25 247	0.52 279	0.78 294	3.35 323	0.83 270

HanzoNet	4.54 323	4.29 325	3.74 328	6.10 326	3.77 324	7.50 329	8.23 330	3.94 327	4.82 326	1.56 324	2.42 320	11.35 329	12.90 329	10.81 333	1.84 299	1.89 321	4.65 327	1.35 321	10.71 324	3.05 324	2.04 322	1.81 323	5.00 330	1.14 320	1.80 318	1.67 317	1.81 319	2.33 315

MADNet++	2.28 314	1.66 316	1.91 322	1.39 293	2.03 319	1.38 295	1.73 303	1.80 321	2.24 321	2.07 325	2.44 321	2.76 310	2.81 311	1.52 300	2.18 311	2.45 324	2.29 322	1.71 322	2.86 302	2.56 323	4.03 326	5.19 328	1.23 299	2.35 325	1.50 311	3.83 325	2.07 320	1.70 305

DPSimNet_ROB	5.23 324	7.46 327	3.48 327	6.82 328	6.53 329	4.88 326	5.29 327	5.03 328	6.96 327	3.68 328	10.30 330	6.62 324	7.58 320	4.15 329	3.41 324	2.75 325	5.59 328	2.26 323	12.16 325	3.45 325	5.93 328	2.70 325	3.37 322	3.75 326	3.16 324	3.16 324	4.52 324	6.28 324

DLNR_Zeroshot_test	9.91 327	28.72 336	0.20 217	46.90 337	0.13 143	0.20 189	45.01 337	0.29 221	0.11 99	0.38 257	0.19 151	0.33 215	0.10 97	1.29 297	61.34 337	71.85 337	3.99 324	2.49 324	1.36 273	0.22 202	0.65 273	0.41 208	0.09 127	0.13 173	0.26 196	0.24 176	0.29 179	0.33 199

MANE	1.47 304	0.77 289	0.87 309	1.01 290	0.81 293	0.96 291	0.93 291	1.00 310	1.05 309	0.43 276	0.69 287	2.28 303	2.16 308	0.39 272	1.68 295	1.01 317	0.65 283	2.72 325	1.45 276	0.40 273	0.77 289	0.73 286	0.34 276	0.67 303	2.42 322	2.81 323	4.52 324	6.28 324

PML	11.09 329	9.28 330	3.40 326	11.88 332	6.99 330	11.60 331	5.97 328	7.04 330	24.50 336	8.92 331	28.99 336	32.63 336	39.39 337	6.18 330	5.69 326	4.14 326	8.31 329	2.99 326	18.83 330	4.50 326	4.70 327	4.40 327	3.75 325	3.98 327	10.54 331	5.17 327	18.60 333	7.08 327

JetRed	2.50 317	2.16 322	2.32 323	1.72 302	1.88 316	2.59 319	3.38 318	1.86 322	1.53 316	1.15 319	0.93 298	2.77 311	0.67 268	2.39 310	3.50 325	2.17 322	2.74 323	3.15 327	1.82 288	1.37 320	3.39 325	2.94 326	2.72 316	1.27 323	2.55 323	6.99 328	2.85 321	4.69 322

LRCNet_RVC	10.22 328	14.24 331	3.26 325	20.74 333	17.71 334	19.88 334	15.89 333	6.49 329	2.47 323	19.87 334	12.97 331	19.40 332	8.44 321	26.62 335	2.33 315	0.74 301	10.08 330	5.54 328	23.31 332	6.95 328	2.43 324	1.11 316	22.86 333	8.58 329	0.73 289	0.39 251	1.72 318	1.19 288

DGTPSM_ROB	8.76 325	3.83 323	10.08 329	3.08 316	5.50 325	3.48 324	5.02 325	3.60 325	8.96 328	3.18 326	7.06 325	3.95 320	10.56 324	3.59 324	11.06 327	10.70 327	4.35 325	10.50 329	5.45 314	9.91 329	5.93 328	14.37 330	4.39 328	8.90 330	9.99 328	27.43 332	11.00 330	30.59 332

DPSMNet_ROB	8.99 326	3.86 324	10.11 330	3.11 317	5.51 326	3.54 325	5.03 326	3.60 325	9.04 329	3.27 327	7.95 327	4.19 322	13.43 330	3.66 325	11.12 328	10.86 328	4.47 326	10.71 330	6.43 320	9.92 330	5.99 330	14.50 331	4.39 328	8.90 330	10.15 329	27.43 332	11.02 331	30.59 332

DPSM_ROB	13.12 330	7.70 328	11.86 331	4.97 323	5.71 327	6.03 327	4.61 323	8.36 331	10.82 330	6.72 329	8.03 328	8.12 325	12.29 327	3.81 326	13.89 329	13.57 329	10.28 331	13.36 331	9.07 322	11.67 331	16.11 332	18.73 334	3.51 323	10.91 332	27.70 333	35.86 334	31.04 334	39.53 334

DPSM	13.12 330	7.70 328	11.86 331	4.97 323	5.71 327	6.03 327	4.61 323	8.36 331	10.82 330	6.72 329	8.03 328	8.12 325	12.29 327	3.81 326	13.89 329	13.57 329	10.28 331	13.36 331	9.07 322	11.67 331	16.11 332	18.73 334	3.51 323	10.91 332	27.70 333	35.86 334	31.04 334	39.53 334

HaxPig	19.43 332	21.64 334	18.72 333	23.90 334	23.72 335	22.99 335	25.27 334	20.59 335	18.36 332	26.33 335	23.18 334	22.04 333	16.59 332	24.59 334	21.93 331	18.51 331	20.93 335	19.75 333	22.56 331	20.41 333	14.06 331	11.69 329	27.14 334	18.65 334	6.94 327	12.03 331	7.78 327	14.26 331

MEDIAN_ROB	22.61 333	26.37 335	23.42 334	27.86 335	27.01 336	26.90 336	28.47 335	24.00 336	21.42 333	31.43 336	26.90 335	25.65 334	19.56 333	27.54 336	23.81 332	20.10 332	25.89 336	23.65 334	27.64 334	24.33 336	18.71 334	15.27 332	29.65 335	20.16 335	10.22 330	11.12 330	10.11 329	13.24 330

AVERAGE_ROB	25.62 334	30.03 337	26.88 337	31.96 336	30.85 337	31.13 337	32.49 336	28.35 337	25.87 337	34.56 337	30.30 337	30.39 335	23.71 334	31.94 337	27.62 333	24.45 333	28.60 337	25.76 335	30.73 335	27.87 337	22.22 335	18.68 333	33.77 336	25.40 338	10.86 332	8.77 329	9.34 328	9.16 328

FlowAnything	26.42 336	15.50 333	23.88 336	9.99 331	11.54 333	12.07 333	9.28 332	16.89 334	21.87 335	13.68 333	16.26 333	16.42 330	24.79 335	7.69 332	27.93 334	27.24 335	20.55 334	26.80 336	18.20 329	23.53 335	32.22 336	37.62 337	7.05 332	22.05 337	55.78 336	72.50 337	62.44 337	79.62 337

CasAABBNet	26.35 335	15.49 332	23.85 335	9.95 330	11.46 332	12.03 332	9.23 331	16.79 333	21.84 334	13.64 332	16.11 332	16.45 331	24.90 336	7.58 331	27.95 335	27.14 334	20.53 333	26.83 337	18.10 328	23.37 334	32.22 336	37.28 336	6.99 331	21.98 336	55.78 336	72.24 336	62.39 336	79.48 336

ASD4																								5.70 328

Low-res two-view benchmark