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

Pointernet	0.27 4	0.12 2	0.41 23	0.12 31	0.01 2	0.14 19	0.19 90	0.05 8	0.04 6	0.00 1	0.15 42	0.19 2	0.06 7	0.03 28	0.88 4	0.69 1	0.42 14	0.02 1	0.25 1	0.08 3	0.23 2	0.45 10	0.00 1	0.01 3	0.03 1	0.00 1	2.40 30	0.21 31

GREAT-IGEV	0.47 18	0.48 18	0.45 28	0.08 21	0.05 12	0.17 25	0.02 29	0.18 20	0.07 13	0.00 1	0.00 1	0.41 24	0.11 22	0.01 12	1.47 16	1.34 15	0.71 25	0.11 7	0.83 16	0.50 38	0.81 16	1.05 23	0.03 22	0.05 19	0.15 12	0.01 2	3.50 49	0.01 4

AIO-test2	0.17 1	0.17 4	0.03 1	0.01 1	0.10 25	0.04 6	0.07 58	0.02 1	0.02 2	0.00 1	0.00 1	0.56 30	0.06 7	0.00 1	0.64 1	0.80 3	0.08 1	0.12 8	0.25 1	0.25 17	0.19 1	0.36 7	0.01 10	0.37 65	0.16 13	0.01 2	0.17 1	0.00 1

ProNet	0.34 8	0.17 4	0.37 16	0.02 3	0.00 1	0.19 32	0.38 114	0.31 29	0.03 4	0.00 1	0.96 76	0.20 5	0.01 1	0.12 46	1.98 23	0.97 6	0.66 22	0.07 4	0.38 6	0.05 1	0.48 7	0.19 2	0.61 64	0.07 23	0.44 30	0.01 2	0.49 5	0.00 1

CoSv	0.27 4	0.49 19	0.37 16	0.15 33	0.05 12	0.48 78	0.00 1	0.19 21	0.07 13	0.00 1	0.00 1	0.32 19	0.04 3	0.00 1	0.95 5	1.23 10	0.43 15	0.15 9	0.40 7	0.05 1	0.54 9	0.24 3	0.00 1	0.03 11	0.29 19	0.02 5	0.60 7	0.08 23

AIO-test1	0.22 2	0.14 3	0.31 15	0.02 3	0.09 24	0.15 22	0.01 17	0.10 13	0.05 9	0.00 1	0.00 1	0.26 15	0.08 14	0.00 1	1.09 7	1.28 12	0.10 2	0.07 4	0.70 11	0.34 27	0.41 5	0.28 6	0.00 1	0.10 33	0.04 2	0.03 6	0.37 2	0.01 4

anonymousdsp	1.11 38	0.53 20	0.70 46	0.35 52	0.24 40	0.19 32	0.01 17	2.12 47	0.12 30	0.28 31	0.32 53	1.24 44	0.24 36	0.12 46	2.76 44	2.27 44	1.37 39	1.14 51	1.99 37	0.91 60	3.63 71	2.61 65	0.46 55	0.19 49	0.73 40	0.03 6	5.14 70	0.16 26

IGEV-Stereo++	0.50 20	0.61 25	0.18 11	0.09 24	0.05 12	0.14 19	0.02 29	0.05 8	0.08 17	0.00 1	0.46 57	0.20 5	0.08 14	0.02 21	1.36 15	1.27 11	0.59 20	0.45 26	2.00 38	0.37 29	1.13 26	1.21 27	0.02 17	0.03 11	0.08 7	0.04 8	2.79 37	0.06 20

AIO-Stereo	0.35 9	0.44 17	0.44 25	0.03 8	0.04 9	0.14 19	0.00 1	0.02 1	0.10 23	0.00 1	0.00 1	0.19 2	0.08 14	0.01 12	1.13 10	1.22 9	0.28 4	0.30 19	1.75 35	0.29 22	0.57 10	0.62 14	0.02 17	0.01 3	0.26 18	0.05 9	1.52 19	0.03 15

RAFT	0.51 22	0.10 1	0.40 21	0.09 24	0.01 2	0.21 38	0.15 86	2.74 53	0.06 10	1.09 44	0.00 1	0.21 8	0.05 6	0.02 21	1.05 6	0.90 4	0.35 10	0.05 2	1.39 28	0.30 24	0.74 13	0.58 13	0.00 1	0.09 27	0.14 11	0.05 9	2.94 43	0.01 4

MLG-Stereo_test2	0.56 23	1.22 36	0.30 14	0.08 21	0.25 44	0.24 47	0.00 1	0.06 11	0.06 10	0.01 22	0.72 65	0.25 14	0.07 10	0.02 21	1.78 20	1.63 24	0.53 18	0.65 34	1.72 33	0.59 42	0.91 19	0.94 18	0.01 10	0.03 11	0.25 16	0.08 11	2.05 26	0.59 39

Occ-G	0.67 29	1.52 43	0.56 41	0.22 41	0.22 39	0.26 54	0.01 17	0.39 33	0.07 13	0.00 1	0.00 1	0.24 11	0.06 7	0.00 1	2.12 27	2.02 34	0.70 24	0.57 33	1.46 29	0.15 12	1.89 38	1.80 46	0.10 30	0.07 23	0.25 16	0.08 11	3.27 47	0.16 26

MLG-Stereo_test3	1.12 39	0.84 31	0.45 28	0.27 45	0.62 83	0.28 59	0.01 17	0.17 19	0.12 30	1.19 45	0.00 1	1.35 45	0.18 29	0.09 40	3.05 48	1.96 32	1.17 35	1.11 47	6.73 109	0.65 47	1.85 37	4.26 106	0.04 25	0.10 33	0.41 28	0.09 13	2.56 34	0.59 39

MM-Stereo_test3	0.32 7	0.36 14	0.04 2	0.10 28	0.02 4	0.03 3	0.00 1	0.87 36	0.01 1	0.00 1	0.00 1	0.55 28	0.10 21	0.00 1	0.71 2	0.76 2	0.49 16	0.06 3	0.63 9	0.15 12	0.23 2	0.05 1	0.03 22	0.00 1	0.10 9	0.09 13	3.17 45	0.09 24

HUF	1.64 55	2.58 71	1.08 87	0.06 13	0.15 32	0.38 70	0.02 29	5.18 81	0.13 33	0.81 40	0.01 34	2.39 64	0.78 82	0.08 38	3.21 53	3.05 60	1.62 46	1.13 50	5.33 75	1.59 81	5.53 117	3.45 78	0.67 73	0.16 44	1.09 55	0.10 15	2.95 44	0.86 45

MLG-Stereo	0.25 3	0.23 8	0.04 2	0.03 8	0.07 16	0.18 30	0.00 1	0.04 5	0.04 6	0.00 1	0.00 1	0.22 10	0.08 14	0.00 1	1.15 11	1.31 13	0.30 6	0.26 16	0.87 18	0.08 3	0.42 6	0.26 4	0.00 1	0.01 3	0.06 3	0.11 16	0.88 10	0.01 4

LG-Stereo	0.35 9	0.22 6	0.09 8	0.14 32	0.12 29	0.32 66	0.00 1	0.12 16	0.08 17	0.00 1	0.58 60	1.11 41	0.07 10	0.00 1	1.12 8	1.17 8	0.41 13	0.18 13	1.25 25	0.30 24	0.79 15	0.38 8	0.02 17	0.02 8	0.06 3	0.12 17	0.67 8	0.02 12

AIO_rvc	1.10 37	2.88 78	0.85 63	0.09 24	0.18 34	0.35 67	0.11 74	2.60 51	0.11 26	0.10 26	0.00 1	1.64 50	0.16 28	0.04 29	2.55 39	1.82 28	0.83 29	0.56 32	2.94 51	0.73 54	3.29 60	3.65 86	0.61 64	0.03 11	0.78 43	0.12 17	2.61 36	0.19 29

CroCo-Stereo Lap2	0.41 15	0.26 10	0.06 6	0.06 13	0.08 21	0.01 2	0.01 17	0.26 25	0.13 33	0.94 43	0.00 1	0.34 22	0.04 3	0.01 12	1.90 21	2.20 41	0.23 3	0.29 17	0.72 13	0.09 7	1.14 27	1.10 24	0.01 10	0.05 19	0.40 27	0.12 17	0.56 6	0.03 15

DFGA-Net	1.48 51	2.55 70	0.77 51	1.08 104	0.31 54	0.44 74	0.06 52	3.18 58	0.15 42	2.41 62	0.18 44	1.14 42	0.23 35	0.12 46	4.32 75	3.28 68	2.89 63	0.96 41	3.40 55	0.23 15	2.22 44	1.78 44	0.45 53	0.47 75	1.61 70	0.13 20	5.07 68	0.52 37

MLG-Stereo_test1	0.28 6	0.22 6	0.04 2	0.03 8	0.07 16	0.17 25	0.00 1	0.03 3	0.04 6	0.00 1	0.00 1	0.21 8	0.09 19	0.00 1	1.21 13	1.32 14	0.29 5	0.31 20	0.99 21	0.08 3	0.50 8	0.51 12	0.00 1	0.01 3	0.06 3	0.16 21	1.23 15	0.01 4

GIP-stereo	0.62 28	1.36 37	0.68 45	0.05 11	0.07 16	0.27 55	0.04 46	0.11 15	0.11 26	0.28 31	0.36 54	0.55 28	0.11 22	0.06 35	2.36 35	1.50 19	0.68 23	0.53 29	0.78 14	0.55 40	1.09 24	1.58 38	0.13 33	0.08 25	0.38 25	0.16 21	2.79 37	0.02 12

U	0.60 26	0.37 15	0.06 6	0.07 17	0.08 21	0.00 1	0.00 1	0.53 35	0.16 44	0.87 42	0.00 1	0.63 33	0.08 14	0.01 12	2.33 34	2.47 49	0.89 30	0.42 25	1.36 27	0.13 10	1.62 34	1.80 46	0.00 1	0.08 25	1.01 51	0.16 21	0.96 11	0.19 29

AdaDepth	0.60 26	0.70 28	0.37 16	0.37 54	0.24 40	0.18 30	0.03 35	0.07 12	0.12 30	0.00 1	0.00 1	0.33 21	0.28 40	0.17 57	1.95 22	2.02 34	0.93 32	0.50 28	1.74 34	0.27 19	1.19 28	1.25 28	0.01 10	0.04 17	0.08 7	0.19 24	2.83 40	0.44 36

TDLM	1.02 34	1.64 44	1.38 102	0.37 54	0.90 97	0.67 93	0.76 142	2.31 49	0.18 47	0.25 30	2.96 119	2.21 59	0.64 71	0.31 77	1.15 11	1.45 18	1.52 45	0.93 40	0.98 20	0.67 50	0.98 20	0.42 9	0.64 70	0.39 67	0.23 15	0.19 24	1.76 22	1.68 59

111111	0.37 12	0.31 13	0.16 10	0.02 3	0.04 9	0.12 12	0.00 1	0.03 3	0.06 10	0.00 1	0.06 39	0.24 11	0.07 10	0.01 12	1.56 18	1.14 7	0.73 27	0.17 10	1.93 36	0.21 14	1.10 25	1.37 31	0.01 10	0.01 3	0.07 6	0.20 26	0.42 3	0.00 1

test_5	1.60 53	3.48 98	0.54 39	0.18 39	0.06 15	0.23 44	0.03 35	5.33 82	0.27 54	1.64 53	1.35 89	3.71 85	1.93 137	0.23 61	4.32 75	3.32 69	1.42 42	1.29 59	2.63 46	0.35 28	1.40 30	2.80 67	0.08 28	0.39 67	0.54 33	0.20 26	5.14 70	0.43 35

CroCo-Stereo	0.46 17	0.29 12	0.05 5	0.07 17	0.11 28	0.03 3	0.00 1	0.20 22	0.14 36	0.11 27	0.00 1	0.44 25	0.03 2	0.01 12	2.56 41	2.20 41	0.34 8	0.29 17	0.88 19	0.09 7	1.53 31	1.58 38	0.01 10	0.06 22	0.36 23	0.20 26	0.68 9	0.03 15
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
RAStereo	0.85 32	0.54 21	0.42 24	0.09 24	0.17 33	0.25 51	0.02 29	0.35 32	0.15 42	4.02 85	0.00 1	0.70 35	0.07 10	0.02 21	2.53 38	2.27 44	1.17 35	0.85 38	2.72 47	0.13 10	2.17 41	1.74 43	0.03 22	0.09 27	0.76 42	0.21 29	1.06 12	0.54 38

MoCha-V2	0.40 14	0.55 22	0.47 33	0.02 3	0.07 16	0.13 15	0.00 1	0.04 5	0.03 4	0.00 1	0.00 1	0.20 5	0.25 38	0.01 12	1.12 8	1.41 16	0.50 17	0.17 10	0.29 3	0.58 41	3.02 55	1.01 22	0.00 1	0.05 19	0.33 21	0.21 29	0.47 4	0.01 4

RSM++	0.45 16	0.28 11	0.49 37	0.18 39	0.03 6	0.22 41	0.01 17	0.05 8	0.10 23	0.01 22	0.00 1	0.19 2	0.14 27	0.01 12	2.22 30	1.56 21	0.34 8	0.36 23	0.99 21	0.29 22	1.01 22	1.42 36	0.31 44	0.04 17	0.51 32	0.22 31	1.22 14	0.04 19

iRaftStereo_RVC	1.19 40	1.36 37	0.77 51	0.41 58	0.28 51	0.28 59	0.01 17	3.64 64	0.21 49	0.42 34	1.74 98	1.58 48	0.30 44	0.16 56	2.24 31	2.10 39	1.62 46	0.70 35	2.00 38	0.42 33	2.95 53	2.78 66	0.39 50	0.26 55	0.74 41	0.22 31	3.64 51	0.86 45

delet	1.00 33	1.38 39	0.86 64	0.34 51	0.99 106	1.00 106	0.38 114	0.91 37	0.18 47	1.23 46	0.46 57	0.68 34	0.37 52	0.79 146	3.35 56	1.81 27	1.37 39	0.77 36	0.86 17	0.53 39	1.57 33	0.48 11	0.46 55	0.62 91	0.84 46	0.22 31	3.65 52	1.02 49

LGtest1	1.32 43	1.92 48	0.79 61	0.47 63	0.42 62	0.30 64	0.01 17	0.31 29	0.32 59	0.17 29	1.27 88	1.00 36	0.54 61	0.13 51	2.60 42	2.56 50	1.74 50	2.13 82	4.62 64	0.81 56	3.30 61	4.35 111	0.14 34	0.16 44	1.32 64	0.23 34	2.87 41	1.08 52

MM-Stereo_test2	0.49 19	2.00 52	0.26 13	0.02 3	0.03 6	0.12 12	0.00 1	0.28 27	0.07 13	0.00 1	0.00 1	0.57 31	0.18 29	0.00 1	1.30 14	1.53 20	0.55 19	0.32 21	0.81 15	0.59 42	0.99 21	1.49 37	0.08 28	0.02 8	0.43 29	0.23 34	1.25 16	0.06 20

DEFOM-Stereo	0.82 31	1.14 35	0.48 35	0.05 11	0.21 38	0.25 51	0.01 17	0.32 31	0.13 33	0.00 1	0.00 1	0.26 15	0.12 24	0.09 40	2.06 24	2.00 33	1.62 46	1.08 45	1.08 23	0.39 32	2.18 42	1.58 38	0.63 67	0.09 27	0.58 35	0.23 34	4.78 65	0.80 44

StereoVision	0.50 20	0.56 23	0.24 12	0.07 17	0.07 16	0.13 15	0.05 50	0.26 25	0.26 53	0.51 36	0.00 1	0.24 11	0.04 3	0.04 29	2.09 25	1.78 26	0.64 21	0.17 10	0.71 12	0.12 9	0.62 11	0.91 17	0.00 1	0.10 33	0.33 21	0.23 34	3.30 48	0.16 26

RSM	0.36 11	0.24 9	0.44 25	0.10 28	0.03 6	0.12 12	0.01 17	0.04 5	0.10 23	0.00 1	0.00 1	0.18 1	0.09 19	0.00 1	1.53 17	1.44 17	0.33 7	0.35 22	0.37 5	0.23 15	0.82 17	1.14 25	0.01 10	0.03 11	0.29 19	0.24 38	1.41 18	0.03 15

LG-Stereo_L1	1.45 47	1.97 50	0.47 33	0.16 37	0.60 75	0.17 25	0.03 35	3.16 57	0.14 36	4.35 91	0.75 70	2.67 70	0.73 74	0.12 46	2.83 46	3.27 67	1.83 52	1.11 47	2.75 49	0.48 37	3.42 63	1.84 48	0.15 35	0.14 41	1.09 55	0.25 39	2.45 32	2.32 70

AEACV	0.75 30	2.37 64	0.78 59	0.15 33	0.13 30	0.15 22	0.06 52	0.10 13	0.09 21	0.00 1	0.00 1	0.54 27	0.28 40	0.05 32	2.24 31	1.86 29	1.67 49	0.48 27	2.18 42	0.72 53	2.19 43	1.85 49	0.15 35	0.09 27	0.20 14	0.27 40	1.73 21	0.02 12

ARAFT	2.39 69	3.85 110	0.89 65	0.42 60	0.20 36	0.19 32	0.02 29	3.46 61	0.27 54	4.75 94	1.66 97	2.06 56	0.39 53	0.50 107	6.13 130	4.10 104	4.82 97	4.26 156	5.12 71	1.32 71	5.68 119	3.03 72	0.61 64	0.21 51	3.58 99	0.29 41	5.21 73	1.60 57

MM-Stereo_test1	0.38 13	1.46 42	0.10 9	0.01 1	0.02 4	0.05 7	0.00 1	0.28 27	0.02 2	0.00 1	0.00 1	0.60 32	0.13 25	0.00 1	0.85 3	0.95 5	0.71 25	0.10 6	0.65 10	0.28 21	0.38 4	0.85 16	0.02 17	0.00 1	0.11 10	0.31 42	2.33 29	0.07 22

RAFT + AFF	1.46 48	0.92 32	0.53 38	0.40 57	0.04 9	0.51 84	0.02 29	3.71 65	0.11 26	2.77 66	0.00 1	3.68 83	0.34 49	0.12 46	5.69 104	2.03 36	2.88 62	0.36 23	5.48 78	0.27 19	4.19 86	1.25 28	0.21 39	0.18 48	1.91 83	0.31 42	1.40 17	0.12 25

RAFT_CTSACE	1.80 59	3.98 114	0.77 51	0.63 74	0.30 52	0.28 59	0.03 35	5.40 84	0.17 46	8.06 140	0.26 51	3.50 81	1.29 107	0.27 73	2.19 29	2.25 43	1.31 38	0.55 31	2.14 41	0.25 17	2.51 46	4.48 115	0.64 70	0.28 59	0.82 44	0.32 44	5.60 84	0.28 33

AASNet	1.22 41	2.00 52	0.89 65	0.43 61	1.99 148	1.14 108	0.48 123	2.04 46	0.14 36	0.51 36	0.89 74	0.50 26	0.20 31	0.40 93	3.90 63	1.95 31	1.29 37	1.75 74	1.62 32	1.12 64	1.97 39	1.71 41	0.72 80	0.51 77	1.03 53	0.32 44	2.81 39	0.65 41

RAFT+CT+SA	2.12 67	4.55 145	0.77 51	0.68 82	0.20 36	0.11 11	0.03 35	6.05 94	0.25 52	6.05 112	0.01 34	4.53 96	1.70 129	0.35 87	2.99 47	3.98 95	1.76 51	1.41 63	4.23 60	0.66 49	4.06 81	4.89 127	0.26 41	0.39 67	0.88 48	0.33 46	5.32 81	0.92 47

IGEV-BASED-STEREO-	2.11 66	2.28 63	0.76 49	0.77 93	0.53 68	0.23 44	0.03 35	4.83 78	0.37 62	7.42 133	0.72 65	2.00 55	1.13 97	0.21 60	2.69 43	3.58 76	3.17 67	2.15 84	4.98 67	0.70 52	6.31 132	4.63 122	0.68 75	0.12 36	0.90 49	0.35 47	4.06 58	1.23 53

CVANet_RVC	1.68 56	2.90 79	2.47 130	2.89 157	1.15 120	2.50 147	1.35 153	3.81 67	0.39 65	0.59 38	4.79 137	2.85 73	0.62 68	0.52 111	1.71 19	2.12 40	1.49 43	1.21 53	1.54 30	1.42 74	1.98 40	1.37 31	0.60 63	0.46 73	0.61 36	0.35 47	2.29 28	1.34 54

LG-G_1	1.07 35	1.78 46	0.45 28	0.27 45	0.40 59	0.20 36	0.01 17	0.14 17	0.14 36	0.02 24	0.73 68	1.02 37	0.55 63	0.10 42	3.06 49	2.31 46	1.16 33	1.54 67	5.12 71	1.16 66	2.76 50	2.10 50	0.07 26	0.12 36	0.71 38	0.36 49	1.95 24	0.76 42

LG-G	1.07 35	1.78 46	0.45 28	0.27 45	0.40 59	0.20 36	0.01 17	0.14 17	0.14 36	0.02 24	0.73 68	1.02 37	0.55 63	0.10 42	3.06 49	2.31 46	1.16 33	1.54 67	5.12 71	1.16 66	2.76 50	2.10 50	0.07 26	0.12 36	0.71 38	0.36 49	1.95 24	0.76 42

IGEV-Stereo+	1.69 57	3.01 83	0.37 16	0.91 95	0.26 47	0.29 63	0.06 52	1.05 38	0.21 49	7.82 135	1.19 86	2.36 60	0.46 57	0.10 42	2.28 33	2.68 51	2.30 56	2.13 82	4.56 62	0.61 44	3.77 75	5.28 139	0.95 110	0.03 11	0.45 31	0.36 49	1.65 20	0.39 34

HCRNet	2.91 81	3.19 90	0.80 62	1.42 118	0.27 48	0.41 73	0.63 133	2.61 52	0.08 17	37.79 293	2.40 105	4.61 98	0.20 31	0.27 73	4.32 75	1.94 30	1.87 54	0.78 37	2.43 45	0.63 45	2.71 48	1.37 31	0.49 57	0.26 55	0.56 34	0.41 52	5.09 69	1.03 51

GANet	1.82 61	1.64 44	1.45 104	1.64 123	1.59 132	3.29 161	1.37 154	3.97 70	0.80 94	1.49 51	1.65 96	4.25 91	0.33 47	0.55 115	2.45 37	2.07 38	3.11 66	3.41 124	1.60 31	0.45 34	1.32 29	0.94 18	0.87 97	0.89 114	1.39 65	0.46 53	3.70 53	2.40 75

LG-Stereo_L2	1.40 46	2.11 56	0.62 43	0.15 33	0.54 70	0.21 38	0.03 35	2.89 55	0.14 36	4.10 86	0.72 65	2.79 71	0.73 74	0.11 45	2.79 45	3.23 65	1.85 53	1.08 45	2.80 50	0.45 34	2.63 47	2.12 52	0.15 35	0.09 27	1.11 57	0.48 54	1.85 23	2.14 68

MIM_Stereo	1.95 63	4.20 126	1.15 90	0.66 76	0.48 65	0.54 85	0.10 69	4.26 75	0.35 61	3.18 75	0.24 48	2.64 69	0.33 47	0.37 89	3.71 58	3.67 81	3.04 64	2.25 89	4.58 63	1.35 72	4.11 83	2.85 69	0.49 57	0.44 71	0.97 50	0.59 55	4.57 61	1.60 57

GMStereo	3.35 86	4.62 148	0.54 39	0.92 96	0.78 89	1.72 130	0.13 81	8.79 145	0.44 67	2.60 64	0.80 72	12.77 180	0.24 36	0.08 38	4.35 81	3.21 64	7.17 146	1.21 53	13.22 169	1.85 96	5.24 109	2.17 55	0.63 67	1.06 124	4.50 114	0.66 56	8.59 132	2.08 66
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
YMNet	1.98 64	2.40 66	0.74 47	1.03 102	1.28 123	1.32 115	3.58 184	2.57 50	1.71 151	1.54 52	0.55 59	2.62 68	3.42 185	1.58 182	3.80 61	4.67 132	2.66 59	1.52 65	3.20 54	0.65 47	1.56 32	2.31 60	0.02 17	0.59 89	2.27 86	0.75 57	3.23 46	1.91 61

SGD-Stereo	1.60 53	1.00 34	0.39 20	0.07 17	0.10 25	0.03 3	0.03 35	1.61 40	0.16 44	0.29 33	0.01 34	3.17 79	0.51 60	0.15 55	5.70 105	4.40 116	3.96 84	1.14 51	3.70 57	0.85 57	3.14 58	4.02 98	0.57 61	0.09 27	0.69 37	0.76 58	3.90 55	2.68 80

CASnet	3.99 117	5.08 180	0.97 77	0.66 76	0.61 82	0.50 79	0.10 69	9.21 150	0.93 104	15.01 233	2.63 111	13.58 189	1.27 105	0.28 75	5.49 99	3.06 61	3.54 72	1.02 44	12.15 165	1.35 72	6.94 150	3.55 82	0.66 72	0.44 71	3.95 104	0.88 59	7.01 111	6.82 123
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AIO_test	1.31 42	3.68 102	0.89 65	0.24 42	0.14 31	0.23 44	0.27 107	3.10 56	0.11 26	0.16 28	0.00 1	1.91 53	0.21 34	0.07 36	2.55 39	2.05 37	0.89 30	0.54 30	2.23 44	0.90 59	4.72 95	3.76 90	0.63 67	0.02 8	0.85 47	0.91 60	3.92 56	0.24 32

DEFOM-Stereo_RVC	2.41 71	3.66 100	0.91 69	0.26 44	0.30 52	0.24 47	0.00 1	4.50 77	0.49 71	8.28 142	0.24 48	3.12 78	0.36 50	0.19 58	4.67 90	2.89 55	3.84 78	1.37 62	5.11 69	0.86 58	4.94 100	4.07 100	0.98 123	0.19 49	1.52 68	0.92 61	4.62 62	6.43 119

MGS-Stereo	2.39 69	4.74 161	0.91 69	0.57 71	0.42 62	0.24 47	0.13 81	3.39 59	0.30 57	1.24 47	0.43 56	1.17 43	0.59 66	0.69 135	6.94 157	3.65 80	5.59 113	3.79 136	6.31 103	1.86 97	4.88 99	3.88 93	0.70 78	0.93 116	1.90 82	0.92 61	4.53 60	3.69 86

MMNet	1.47 49	1.42 41	0.77 51	0.38 56	1.31 126	0.40 71	0.41 116	2.03 45	0.60 85	0.59 38	1.41 91	1.71 52	0.29 43	1.11 162	4.13 72	2.32 48	2.38 57	1.85 76	2.96 52	1.59 81	1.76 36	0.67 15	0.69 76	1.09 126	1.07 54	0.92 61	4.71 64	1.02 49

S2M2_XL	2.20 68	0.96 33	2.17 118	0.08 21	0.25 44	0.05 7	0.09 67	7.60 122	0.70 89	2.86 69	0.00 1	3.70 84	1.27 105	0.13 51	3.26 54	3.33 70	7.37 151	0.89 39	2.19 43	1.21 69	4.94 100	2.87 70	0.93 106	0.12 36	1.41 66	1.06 64	4.43 59	5.43 106

anonymousdsp2	2.91 81	4.21 127	2.42 128	0.57 71	0.53 68	1.58 125	0.08 64	6.62 102	0.27 54	4.15 88	2.56 108	4.45 93	0.45 56	0.97 155	4.05 71	3.34 71	3.04 64	1.87 77	11.24 157	1.50 78	4.44 91	5.29 140	0.50 59	0.69 95	3.16 97	1.06 64	6.44 105	3.20 84

UPFNet	2.49 72	1.99 51	2.37 127	1.34 116	2.02 151	2.42 145	1.28 152	4.05 72	1.40 135	2.80 67	2.31 104	1.94 54	0.62 68	1.73 188	6.03 121	3.15 63	3.86 80	3.15 119	5.50 82	3.22 150	1.74 35	1.29 30	1.15 139	1.10 127	2.08 85	1.13 66	5.67 86	1.81 60

CIPLG	3.61 93	4.41 138	1.23 96	1.34 116	0.89 94	1.20 112	0.47 121	10.05 166	1.17 125	6.95 125	4.93 141	7.61 126	1.19 101	2.50 197	6.60 151	4.23 109	5.99 118	1.94 78	6.22 100	2.59 134	6.28 131	4.55 118	1.21 146	1.12 133	3.89 102	1.19 67	5.66 85	1.93 62

DMCA	1.74 58	2.24 61	1.84 110	0.49 65	0.92 99	1.14 108	0.13 81	1.67 41	1.22 128	1.86 55	2.71 113	2.80 72	0.32 45	0.80 147	3.91 64	3.06 61	2.68 60	2.46 98	2.04 40	1.09 62	2.71 48	1.41 35	0.88 99	0.76 98	0.83 45	1.23 68	3.78 54	2.08 66

ACRE	3.62 94	4.42 139	1.19 94	1.43 119	0.89 94	1.26 114	0.47 121	10.01 165	1.14 122	7.17 130	4.96 142	7.60 125	1.21 102	2.50 197	6.59 148	4.37 113	5.99 118	1.95 79	5.99 92	2.46 131	6.37 136	4.38 112	1.22 150	1.10 127	3.95 104	1.36 69	5.72 88	1.98 63

dd	6.36 154	5.34 190	1.03 85	23.89 260	0.57 72	11.85 224	0.76 142	8.17 130	0.31 58	7.87 137	0.08 40	25.57 239	0.36 50	0.83 149	7.60 174	4.16 108	14.92 234	2.61 100	19.55 217	2.15 112	4.54 93	2.55 64	0.96 119	1.60 159	6.25 142	1.43 70	10.32 166	6.48 120

AANet_RVC	1.37 45	0.66 27	0.62 43	0.25 43	1.74 135	0.10 10	0.67 139	1.93 44	1.51 143	0.84 41	0.26 51	0.38 23	0.91 87	0.19 58	4.34 80	2.69 52	1.41 41	1.28 57	1.30 26	1.13 65	0.73 12	0.94 18	0.25 40	0.51 77	1.68 73	1.46 71	3.94 57	5.33 105

IPLGR_C	3.64 96	4.47 143	1.21 95	1.32 114	0.89 94	1.21 113	0.44 119	10.00 164	1.13 121	7.19 131	4.86 138	7.67 127	1.22 104	2.60 200	6.55 144	4.38 115	5.99 118	2.00 80	6.05 95	2.52 132	6.35 134	4.56 120	1.21 146	1.13 134	3.93 103	1.54 72	5.76 92	1.99 64

LL-Strereo2	2.73 77	2.07 55	1.31 99	0.41 58	0.33 56	0.40 71	0.04 46	7.25 113	0.46 70	11.56 185	1.61 95	3.45 80	0.40 54	1.65 184	3.89 62	3.61 78	3.85 79	1.35 61	8.89 137	1.66 87	4.46 92	3.90 94	0.74 82	0.28 59	1.80 74	1.56 73	5.15 72	1.47 56

FINET	2.77 78	2.20 58	2.22 121	3.13 159	0.96 103	0.85 99	0.44 119	2.83 54	1.89 157	3.86 82	0.87 73	4.06 89	1.56 124	0.53 112	7.78 180	4.97 144	4.37 91	1.53 66	8.10 126	1.44 75	3.94 78	2.47 62	0.43 51	1.02 121	2.68 91	1.59 74	6.19 100	2.93 81

plain	2.08 65	4.58 146	0.78 59	0.45 62	1.13 118	0.30 64	0.09 67	3.41 60	0.38 64	3.93 84	0.01 34	1.70 51	0.40 54	0.07 36	4.24 74	4.24 110	3.66 75	2.76 104	5.86 88	0.31 26	3.28 59	3.58 85	0.15 35	0.47 75	1.63 72	1.64 75	2.57 35	4.57 91

UniTT-Stereo	1.58 52	0.76 29	0.60 42	0.11 30	0.32 55	0.19 32	0.03 35	2.21 48	0.34 60	4.40 92	0.00 1	2.37 61	0.32 45	0.05 32	3.96 70	3.80 86	2.25 55	1.61 69	6.17 98	0.64 46	3.66 72	2.14 53	0.45 53	0.39 67	1.01 51	1.65 76	1.17 13	2.06 65

GLC_STEREO	5.29 140	5.26 188	3.54 158	1.72 130	2.01 150	0.76 95	0.07 58	9.53 155	0.76 92	13.31 211	6.35 161	8.74 136	1.57 125	2.03 193	4.82 92	4.71 134	11.99 216	2.19 85	8.79 136	2.88 143	17.78 261	8.08 186	0.80 87	0.64 94	3.96 106	1.70 77	12.99 194	5.85 116

MIF-Stereo (partial)	1.81 60	4.50 144	0.75 48	0.33 50	0.68 86	0.27 55	0.12 79	1.52 39	0.53 75	1.31 50	0.03 38	1.02 37	0.50 59	0.13 51	3.75 60	4.15 106	3.64 74	2.41 97	2.72 47	0.67 50	3.40 62	2.87 70	0.44 52	0.46 73	1.62 71	1.84 78	5.04 67	4.09 88

GCAP-BAT	3.90 105	4.68 151	1.01 79	0.70 85	0.60 75	0.61 86	0.21 95	7.35 114	0.57 76	10.07 161	1.11 79	10.44 148	0.77 76	0.34 80	4.61 83	5.08 148	16.22 243	2.35 91	7.34 113	2.32 122	8.18 167	5.07 129	0.95 110	0.82 103	1.87 75	1.97 79	5.24 75	4.76 94

test_for_model	3.90 105	4.68 151	1.01 79	0.70 85	0.60 75	0.61 86	0.21 95	7.35 114	0.57 76	10.07 161	1.11 79	10.44 148	0.77 76	0.34 80	4.61 83	5.08 148	16.22 243	2.35 91	7.34 113	2.32 122	8.18 167	5.07 129	0.95 110	0.82 103	1.87 75	1.97 79	5.24 75	4.76 94

testlalala2	3.90 105	4.68 151	1.01 79	0.70 85	0.60 75	0.61 86	0.21 95	7.35 114	0.57 76	10.07 161	1.11 79	10.44 148	0.77 76	0.34 80	4.61 83	5.08 148	16.22 243	2.35 91	7.34 113	2.32 122	8.18 167	5.07 129	0.95 110	0.82 103	1.87 75	1.97 79	5.24 75	4.76 94

testlalala	3.90 105	4.68 151	1.01 79	0.70 85	0.60 75	0.61 86	0.21 95	7.35 114	0.57 76	10.07 161	1.11 79	10.44 148	0.77 76	0.34 80	4.61 83	5.08 148	16.22 243	2.35 91	7.34 113	2.32 122	8.18 167	5.07 129	0.95 110	0.82 103	1.87 75	1.97 79	5.24 75	4.76 94

testlalala_base	3.90 105	4.68 151	1.01 79	0.70 85	0.60 75	0.61 86	0.21 95	7.35 114	0.57 76	10.07 161	1.11 79	10.44 148	0.77 76	0.34 80	4.61 83	5.08 148	16.22 243	2.35 91	7.34 113	2.32 122	8.18 167	5.07 129	0.95 110	0.82 103	1.87 75	1.97 79	5.24 75	4.76 94

GCAP-Stereo	3.90 105	4.68 151	1.01 79	0.70 85	0.60 75	0.61 86	0.21 95	7.35 114	0.57 76	10.07 161	1.11 79	10.44 148	0.77 76	0.34 80	4.61 83	5.08 148	16.22 243	2.35 91	7.34 113	2.32 122	8.18 167	5.07 129	0.95 110	0.82 103	1.87 75	1.97 79	5.24 75	4.76 94

GASTEREO	0.59 25	0.61 25	0.45 28	0.06 13	0.08 21	0.17 25	0.00 1	0.21 24	0.08 17	1.29 48	0.00 1	0.26 15	0.26 39	0.02 21	2.13 28	1.58 22	0.40 12	0.22 14	0.54 8	0.38 30	0.77 14	1.18 26	0.12 32	0.16 44	0.39 26	1.98 85	2.47 33	0.01 4

DMCA-RVC	3.69 98	2.69 73	2.18 119	1.93 135	2.43 159	1.44 121	2.89 178	3.94 69	5.33 208	3.34 76	4.21 132	11.38 157	1.29 107	1.28 172	7.23 162	4.15 106	4.25 88	3.53 128	4.86 66	2.77 139	4.84 97	4.43 113	1.06 130	1.47 150	1.95 84	1.99 86	5.75 91	7.13 125

MSCF	0.57 24	0.58 24	0.44 25	0.06 13	0.10 25	0.17 25	0.00 1	0.20 22	0.09 21	1.29 48	0.00 1	0.26 15	0.28 40	0.02 21	2.09 25	1.60 23	0.37 11	0.24 15	0.31 4	0.38 30	0.82 17	1.00 21	0.11 31	0.16 44	0.37 24	2.01 87	2.43 31	0.01 4

HITNet	3.05 83	1.95 49	1.39 103	2.31 142	0.99 106	0.27 55	0.10 69	6.94 106	1.94 161	9.64 155	3.77 127	6.82 117	0.95 89	0.42 94	5.11 94	2.84 54	3.36 69	2.24 88	3.02 53	1.84 95	3.48 65	3.17 75	0.83 93	1.10 127	1.87 75	2.18 88	7.99 127	5.68 109
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
iinet-f	5.03 135	3.97 113	2.00 112	2.22 141	0.72 87	4.42 171	1.39 155	3.78 66	0.83 97	5.79 108	16.26 248	7.84 129	3.16 183	0.39 91	6.73 153	5.80 174	5.81 115	2.96 113	18.68 211	4.96 174	6.63 144	6.26 151	1.62 178	1.13 134	5.70 133	2.23 89	8.85 137	5.76 115

test_4	2.66 75	2.69 73	2.24 122	0.64 75	0.43 64	0.45 76	0.29 110	7.08 109	0.21 49	13.81 216	0.17 43	5.08 103	0.55 63	0.25 67	3.14 51	3.74 83	3.62 73	2.05 81	3.70 57	1.04 61	3.58 69	3.56 83	0.67 73	0.36 64	1.58 69	2.25 90	5.99 97	2.50 77

MaDis-Stereo	1.47 49	0.79 30	0.48 35	0.15 33	0.38 57	0.08 9	0.06 52	0.40 34	0.41 66	1.99 56	0.00 1	1.07 40	0.13 25	0.02 21	3.18 52	2.92 56	2.53 58	1.79 75	5.43 77	0.76 55	2.42 45	2.23 57	0.31 44	0.26 55	2.60 90	2.33 91	2.20 27	4.80 100

raft+_RVC	2.50 73	2.50 69	1.82 109	0.62 73	0.39 58	0.94 101	0.12 79	6.00 92	0.51 72	6.37 117	2.93 118	3.97 88	0.61 67	0.13 51	3.95 65	3.26 66	3.23 68	1.33 60	6.64 108	1.09 62	3.07 56	2.53 63	0.72 80	0.37 65	2.72 93	2.42 92	6.25 101	3.14 83

RAFT-Stereo + iAFF	2.66 75	3.98 114	2.74 134	0.66 76	0.54 70	1.38 117	0.08 64	8.29 132	1.10 119	2.81 68	1.79 99	4.55 97	0.62 68	0.05 32	3.26 54	3.00 58	2.86 61	1.01 42	7.25 112	1.55 80	3.90 77	2.28 58	0.86 94	0.54 80	5.14 126	2.58 93	5.87 95	3.12 82

AnonymousM	3.65 97	2.19 57	0.90 68	1.07 103	0.18 34	0.94 101	0.04 46	6.87 105	0.97 108	7.98 139	2.55 107	3.83 86	0.95 89	0.57 117	5.52 100	5.43 161	6.84 135	3.37 123	5.62 84	2.07 108	7.93 164	5.27 138	1.21 146	0.87 110	1.22 59	2.60 94	9.70 152	11.77 165

AFF-stereo	1.82 61	2.26 62	1.46 105	0.48 64	0.25 44	1.34 116	0.06 52	5.02 80	0.67 88	2.94 70	0.38 55	2.43 65	0.54 61	0.04 29	2.36 35	2.98 57	1.50 44	1.28 57	6.14 97	0.46 36	2.84 52	1.37 31	0.59 62	0.24 54	2.68 91	2.72 95	4.81 66	1.35 55

TESTraft	2.52 74	4.45 140	0.77 51	0.55 68	0.24 40	0.15 22	0.10 69	5.57 85	0.37 62	5.42 102	0.24 48	1.63 49	2.10 153	1.16 166	6.48 141	4.71 134	3.39 70	1.01 42	4.62 64	1.20 68	3.66 72	7.30 168	0.36 47	0.61 90	1.11 57	2.78 96	5.69 87	2.43 76

test-3	4.72 126	3.18 88	3.66 162	1.86 133	1.74 135	1.44 121	0.59 131	9.78 159	0.51 72	10.97 178	1.51 93	16.42 208	1.15 98	0.64 126	6.55 144	4.09 103	6.92 138	3.09 118	14.37 179	1.92 100	6.27 130	8.30 193	0.89 100	1.11 130	4.71 120	2.88 97	7.22 116	5.72 114

test_1	4.72 126	3.18 88	3.66 162	1.86 133	1.75 139	1.44 121	0.59 131	9.79 160	0.51 72	11.07 179	1.49 92	16.42 208	1.16 99	0.64 126	6.53 143	4.08 101	6.87 136	3.07 116	14.39 180	1.91 99	6.26 129	8.28 192	0.87 97	1.11 130	4.69 118	2.89 98	7.26 119	5.71 113

TestStereo1	2.77 78	4.95 173	0.77 51	0.49 65	0.27 48	0.13 15	0.11 74	5.74 89	0.44 67	6.03 110	0.19 45	1.51 46	2.08 149	1.12 163	6.37 136	4.90 140	3.76 76	1.25 55	5.48 78	1.44 75	5.77 121	7.77 175	0.37 48	0.57 86	1.26 60	2.93 99	6.36 103	2.59 78

SA-5K	2.77 78	4.95 173	0.77 51	0.49 65	0.27 48	0.13 15	0.11 74	5.74 89	0.44 67	6.03 110	0.19 45	1.51 46	2.08 149	1.12 163	6.37 136	4.90 140	3.76 76	1.25 55	5.48 78	1.44 75	5.77 121	7.77 175	0.37 48	0.57 86	1.26 60	2.93 99	6.36 103	2.59 78

TestStereo	5.06 136	5.12 182	3.29 150	2.13 140	0.66 85	3.22 159	0.07 58	12.34 203	0.61 86	21.17 267	1.07 78	11.86 163	1.49 121	0.34 80	4.60 82	2.79 53	6.67 132	1.12 49	13.94 173	1.75 91	11.50 217	3.17 75	0.80 87	0.63 92	6.03 138	3.31 101	10.14 164	6.81 122

LoS_RVC	3.70 99	4.34 135	4.10 169	0.30 48	0.99 106	0.22 41	0.28 108	3.52 62	1.08 117	5.34 100	4.08 129	2.90 74	2.49 173	0.25 67	6.07 125	4.58 126	4.11 86	3.75 134	8.01 124	2.21 117	7.12 154	5.11 135	1.03 127	0.14 41	8.95 168	3.32 102	7.11 113	8.66 138

tt_ll	3.70 99	4.34 135	4.10 169	0.30 48	0.99 106	0.22 41	0.28 108	3.52 62	1.08 117	5.34 100	4.08 129	2.90 74	2.49 173	0.25 67	6.07 125	4.58 126	4.11 86	3.75 134	8.01 124	2.21 117	7.12 154	5.11 135	1.03 127	0.14 41	8.95 168	3.32 102	7.11 113	8.66 138

GMOStereo	3.91 111	3.72 103	0.92 72	1.64 123	1.12 114	0.50 79	0.63 133	8.76 141	0.91 100	15.01 233	0.71 61	6.30 112	1.33 109	0.23 61	3.95 65	4.42 117	5.04 101	3.85 137	8.60 130	1.98 102	5.17 104	7.78 178	0.82 89	0.56 81	6.49 143	3.33 104	9.48 145	2.37 71

error version	3.91 111	3.72 103	0.92 72	1.64 123	1.12 114	0.50 79	0.63 133	8.76 141	0.91 100	15.01 233	0.71 61	6.30 112	1.33 109	0.23 61	3.95 65	4.42 117	5.04 101	3.85 137	8.60 130	1.98 102	5.17 104	7.78 178	0.82 89	0.56 81	6.49 143	3.33 104	9.48 145	2.37 71

test-v	3.91 111	3.72 103	0.92 72	1.64 123	1.12 114	0.50 79	0.63 133	8.76 141	0.91 100	15.01 233	0.71 61	6.30 112	1.33 109	0.23 61	3.95 65	4.42 117	5.04 101	3.85 137	8.60 130	1.98 102	5.17 104	7.78 178	0.82 89	0.56 81	6.49 143	3.33 104	9.48 145	2.37 71

test-2	3.91 111	3.72 103	0.92 72	1.64 123	1.12 114	0.50 79	0.63 133	8.76 141	0.91 100	15.01 233	0.71 61	6.30 112	1.33 109	0.23 61	3.95 65	4.42 117	5.04 101	3.85 137	8.60 130	1.98 102	5.17 104	7.78 178	0.82 89	0.56 81	6.49 143	3.33 104	9.48 145	2.37 71

DN-CSS_ROB	5.28 138	3.87 111	4.38 178	2.33 144	3.00 173	0.63 92	0.22 102	10.51 182	1.48 140	10.35 170	11.92 223	14.00 193	4.14 199	0.49 106	6.33 134	3.51 74	7.12 145	3.41 124	14.86 184	2.28 120	6.55 141	3.37 77	1.33 159	4.19 212	5.66 132	3.49 108	7.31 120	5.92 117

BEATNet_4x	5.29 140	3.00 81	2.25 123	3.27 162	2.19 156	0.79 97	0.43 118	8.36 133	3.67 194	16.72 250	3.62 124	9.42 141	2.83 179	1.19 168	7.64 175	6.41 184	6.68 133	6.54 203	6.26 102	2.71 137	8.94 181	9.57 212	0.86 94	2.72 184	3.78 100	3.50 109	10.49 172	8.93 142

S2M2	3.63 95	4.17 124	4.42 180	0.76 92	0.40 59	0.35 67	0.07 58	5.73 88	1.10 119	12.00 188	0.00 1	2.43 65	0.70 72	0.46 100	6.08 127	4.81 138	8.83 173	1.69 72	5.97 91	1.54 79	6.61 142	3.75 89	0.90 102	0.21 51	2.83 95	3.76 110	8.35 130	10.11 150

CES	5.95 152	2.93 80	1.36 101	0.66 76	1.36 127	1.18 111	0.21 95	31.02 273	1.50 141	6.36 116	12.72 229	8.42 133	1.98 144	0.32 79	6.05 122	6.73 187	8.14 160	2.77 105	6.00 93	2.30 121	23.59 282	5.42 143	1.63 180	0.32 62	6.88 149	3.82 111	6.83 110	10.13 151

CREStereo++_RVC	4.28 120	4.68 151	4.25 173	1.08 104	1.43 129	0.25 51	0.11 74	7.12 110	1.06 115	8.41 143	2.65 112	8.74 136	7.06 223	0.37 89	4.85 93	5.04 147	8.52 167	1.71 73	5.48 78	1.62 85	6.08 125	3.73 88	1.10 134	0.52 79	4.73 121	3.85 112	10.36 168	10.81 160
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
RASNet	3.53 90	3.37 95	3.79 165	1.55 120	1.82 140	2.49 146	0.49 125	8.15 129	2.25 171	3.47 77	3.22 121	4.35 92	2.16 158	0.31 77	3.74 59	3.52 75	4.32 89	2.23 87	4.31 61	2.32 122	4.60 94	3.57 84	0.74 82	3.60 202	2.49 88	3.92 113	9.56 150	8.84 141

TANstereo	7.47 178	4.26 130	3.29 150	2.79 154	2.87 171	3.88 166	0.13 81	5.71 86	1.55 145	6.86 123	2.72 115	2.17 57	2.24 160	4.18 226	12.57 243	12.99 268	10.89 202	18.94 279	22.19 228	17.84 270	7.39 158	5.50 145	29.21 292	0.71 96	1.27 62	3.98 114	9.84 156	5.70 111

XX-TBD	7.47 178	4.26 130	3.29 150	2.79 154	2.87 171	3.88 166	0.13 81	5.71 86	1.55 145	6.86 123	2.72 115	2.17 57	2.24 160	4.18 226	12.57 243	12.99 268	10.89 202	18.94 279	22.19 228	17.84 270	7.39 158	5.50 145	29.21 292	0.71 96	1.27 62	3.98 114	9.84 156	5.70 111

APVNet	6.75 166	4.23 129	2.36 126	4.05 169	5.00 197	8.19 204	5.50 200	10.42 175	2.99 185	3.74 78	11.48 220	5.09 104	1.52 122	1.53 181	8.48 194	9.23 221	12.54 218	9.16 229	15.66 190	6.55 199	6.98 151	6.77 162	1.47 170	4.01 210	8.58 163	4.04 116	14.92 209	7.68 129

dad	13.38 233	7.58 218	1.49 106	31.22 265	8.43 219	16.14 242	21.04 265	25.65 264	1.53 144	24.43 274	1.06 77	37.14 252	11.36 236	1.70 186	8.35 190	5.36 159	22.07 275	3.72 132	32.83 257	2.57 133	13.11 235	3.50 79	2.20 192	4.41 216	12.90 208	4.07 117	33.22 267	24.21 231

test_3	5.18 137	3.24 92	3.52 156	1.97 137	1.82 140	1.38 117	0.57 129	10.49 180	0.58 82	15.72 243	1.14 85	20.47 230	1.21 102	0.59 119	6.11 129	3.99 96	7.17 146	3.73 133	14.43 181	2.01 107	6.36 135	10.05 228	0.79 86	0.97 119	5.22 127	4.31 118	7.31 120	4.84 102

UNet	3.74 101	3.26 93	3.07 143	1.82 132	1.90 144	2.72 150	1.23 151	6.67 103	1.74 153	5.15 97	4.59 135	3.93 87	1.34 113	2.73 203	5.38 98	3.97 94	6.35 124	4.01 145	6.20 99	3.83 160	4.23 87	3.13 73	1.49 171	1.68 165	3.36 98	4.36 119	6.04 98	6.85 124

zero-FE	8.76 199	3.81 109	1.17 92	23.39 258	5.69 202	29.42 266	20.80 263	12.93 210	1.18 127	10.74 175	6.56 162	16.44 212	6.89 222	1.19 168	5.86 112	5.28 157	9.71 189	4.42 161	17.12 198	3.27 151	12.39 230	7.82 183	1.07 131	0.87 110	3.79 101	4.37 120	9.66 151	10.76 157

rafts_anoy	3.60 92	5.19 186	2.96 139	0.71 91	0.94 101	1.15 110	0.58 130	7.80 124	0.85 98	5.74 106	5.15 145	4.46 94	0.80 84	0.30 76	5.99 120	4.47 121	5.17 107	4.92 171	6.42 105	2.15 112	4.87 98	4.03 99	0.96 119	0.94 118	4.99 123	4.39 121	5.59 83	5.69 110

RALAANet	3.52 89	3.11 86	2.97 140	1.15 108	1.20 121	1.71 129	0.23 103	6.04 93	1.02 113	4.47 93	4.42 134	3.09 77	1.43 118	0.26 70	6.06 123	3.85 87	4.78 96	5.01 176	8.94 138	3.58 154	5.33 114	4.51 117	1.10 134	1.59 156	3.98 107	4.39 121	6.63 106	4.21 90

NVstereo2D	7.07 174	4.11 122	2.84 135	6.07 193	4.20 187	14.23 232	16.14 251	8.04 128	2.36 176	3.80 79	7.36 176	6.35 116	1.34 113	27.27 285	10.21 224	6.95 190	8.32 165	6.49 201	5.84 87	2.62 135	5.05 102	2.83 68	6.83 252	3.65 204	10.99 188	4.40 123	6.12 99	6.36 118

IER	3.28 85	3.00 81	1.18 93	0.96 99	1.10 111	1.73 131	0.69 140	4.33 76	0.93 104	2.94 70	8.22 187	10.19 145	0.95 89	2.88 205	6.34 135	3.77 85	4.10 85	2.77 105	3.58 56	3.17 148	2.98 54	2.43 61	1.42 166	1.15 136	2.40 87	4.50 124	5.36 82	5.45 107

4D-IteraStereo	3.57 91	1.40 40	3.26 147	0.93 97	0.64 84	0.21 38	0.15 86	8.38 134	0.58 82	13.21 209	1.95 101	5.52 110	0.78 82	0.70 136	4.77 91	4.00 97	4.72 94	3.05 115	7.65 119	1.59 81	7.94 165	6.96 163	0.86 94	0.56 81	2.75 94	4.52 125	7.16 115	2.15 69

trnet	4.72 126	5.07 179	3.82 166	1.23 111	0.52 66	0.77 96	0.08 64	9.70 158	1.63 147	12.26 191	2.71 113	12.63 177	2.41 170	0.47 102	5.53 101	5.69 167	8.60 168	1.65 71	5.73 86	2.07 108	7.20 157	4.13 102	1.01 124	0.81 102	6.09 140	4.55 126	9.78 154	11.22 163

CREStereo	4.65 125	5.05 177	3.91 167	1.23 111	0.52 66	0.79 97	0.10 69	9.62 157	1.76 154	10.00 158	2.78 117	11.95 167	2.45 172	0.47 102	5.77 111	5.85 176	9.05 175	1.48 64	5.89 89	2.21 117	7.71 162	4.21 103	1.12 137	0.83 109	6.05 139	4.56 127	9.33 143	10.79 158
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
GES	6.26 153	5.53 193	2.66 132	2.38 145	2.84 169	5.88 186	2.06 168	7.47 120	3.11 186	9.19 152	7.05 167	4.90 102	1.68 127	3.18 215	9.10 201	7.18 195	11.91 215	6.77 208	21.06 223	6.50 196	9.84 195	6.26 151	1.97 190	3.63 203	4.43 111	4.60 128	8.49 131	9.43 148

LMCR-Stereo	5.39 143	4.30 133	2.89 136	1.13 106	1.91 145	2.74 151	0.11 74	7.55 121	2.14 165	6.83 121	4.10 131	10.39 147	0.87 85	0.60 121	6.86 156	4.92 142	10.03 193	4.62 167	17.39 201	6.52 197	8.52 176	7.79 182	0.95 110	2.04 171	4.45 112	4.62 129	10.48 171	10.75 156

RALCasStereoNet	3.91 111	4.92 171	3.22 145	1.25 113	1.26 122	1.64 127	0.65 138	7.99 127	0.65 87	8.76 148	4.87 140	7.31 120	0.94 88	0.26 70	5.95 119	4.30 111	6.48 127	4.60 165	5.27 74	1.90 98	5.25 112	3.80 91	0.91 104	1.48 153	5.91 134	4.81 130	4.62 62	6.52 121

EGLCR-Stereo	4.86 131	4.87 164	4.24 172	0.66 76	0.92 99	3.38 163	0.04 46	8.65 139	1.15 123	8.90 149	1.19 86	8.78 138	2.32 168	0.67 132	3.49 57	4.65 131	6.35 124	4.19 153	8.22 127	1.79 93	8.98 183	8.12 188	0.90 102	0.78 100	4.37 110	4.84 131	14.60 207	14.17 185

LG-Stereo_Zeroshot	6.72 164	3.40 96	1.00 78	5.25 183	10.15 230	14.83 237	4.71 195	9.45 151	0.97 108	13.44 212	2.15 103	13.40 188	1.65 126	0.44 96	4.62 89	4.69 133	7.97 159	3.95 142	10.75 150	1.97 101	7.61 161	7.82 183	1.09 133	0.31 61	7.20 152	4.85 132	12.53 192	25.31 236

DSFCA	4.04 118	5.03 176	2.21 120	2.54 148	2.56 165	2.90 154	2.32 177	3.90 68	2.54 179	3.07 73	7.06 170	4.70 100	0.88 86	0.60 121	6.08 127	4.01 98	4.71 93	4.61 166	8.45 129	3.20 149	5.06 103	5.33 141	2.28 198	2.37 179	4.53 116	4.90 133	5.72 88	7.60 128

DISCO	3.96 116	3.91 112	1.34 100	1.96 136	2.17 155	4.70 175	3.66 186	4.01 71	3.78 197	5.05 96	6.84 164	2.38 62	2.08 149	0.35 87	6.06 123	3.90 89	6.57 129	4.25 155	8.62 134	3.32 152	4.39 89	4.01 96	1.40 164	1.11 130	4.06 109	4.93 134	7.01 111	5.11 103

iResNetv2_ROB	5.61 146	4.07 120	1.96 111	4.69 176	2.20 158	4.60 174	0.94 147	8.50 136	2.09 164	6.20 114	12.67 228	13.31 186	6.49 219	0.50 107	6.25 132	4.56 125	5.13 105	4.03 148	14.34 178	3.94 165	6.24 127	4.48 115	1.50 172	3.20 194	6.68 147	5.25 135	9.83 155	7.92 131

HGLStereo	3.76 102	2.76 75	2.94 137	1.14 107	2.09 153	2.07 138	0.84 144	4.17 74	0.94 107	3.87 83	12.55 226	2.53 67	1.36 115	1.33 177	5.16 95	4.75 136	6.97 140	5.00 175	6.08 96	3.00 144	5.28 113	3.98 95	0.94 107	1.33 142	5.42 129	5.41 136	5.83 94	3.80 87

CAS	3.22 84	4.04 118	0.76 49	1.00 101	0.90 97	0.36 69	0.26 105	1.77 43	0.93 104	2.66 65	6.08 156	2.38 62	3.02 182	0.26 70	5.25 97	3.46 73	4.96 98	2.19 85	5.65 85	1.83 94	4.13 85	3.84 92	0.69 76	0.13 40	5.29 128	5.48 137	7.23 117	12.33 169

CFNet	4.33 122	3.98 114	2.01 115	4.38 172	2.45 160	2.25 144	0.54 127	6.78 104	0.88 99	4.20 90	5.09 144	17.09 215	2.33 169	0.48 104	5.67 103	3.01 59	4.34 90	2.87 110	5.36 76	2.39 129	4.04 79	1.79 45	0.77 84	1.05 123	8.67 164	5.50 138	8.59 132	10.37 152

coex_refinement	4.31 121	3.78 107	2.00 112	2.11 139	2.61 166	3.36 162	1.00 148	7.00 107	5.00 204	4.99 95	7.18 173	5.99 111	0.71 73	0.71 137	5.94 118	4.03 100	4.99 99	3.23 120	5.91 90	2.73 138	3.78 76	2.21 56	1.62 178	1.22 137	5.54 130	5.57 139	7.81 126	15.29 191

Sa-1000	4.52 124	4.36 137	0.94 76	0.95 98	1.37 128	0.99 105	0.19 90	9.48 152	1.23 129	13.79 215	0.78 71	5.33 108	1.84 132	1.70 186	7.36 167	4.84 139	7.91 158	3.69 131	10.07 143	1.73 90	5.79 123	7.50 172	0.33 46	1.39 146	8.06 157	5.66 140	10.24 165	4.58 92

G2L-Stereo	3.48 88	2.86 77	1.51 107	1.59 122	2.75 167	0.98 104	0.42 117	6.25 98	1.34 134	5.62 104	8.39 188	5.15 105	1.80 130	1.13 165	5.88 113	4.10 104	5.17 107	2.65 101	4.09 59	1.64 86	3.43 64	2.15 54	1.39 163	0.88 113	4.70 119	6.01 141	7.34 122	4.83 101

raftrobust	4.09 119	2.00 52	3.23 146	1.32 114	0.96 103	0.44 74	0.15 86	9.53 155	0.71 90	13.29 210	5.73 153	5.50 109	1.07 96	0.39 91	6.70 152	4.77 137	5.29 109	2.88 111	7.88 121	2.18 116	5.75 120	4.31 107	1.37 162	0.57 86	6.87 148	6.05 142	5.91 96	5.47 108

IPLG	3.82 103	4.08 121	1.77 108	0.66 76	1.10 111	1.40 119	1.06 150	7.97 126	0.58 82	5.71 105	2.09 102	7.34 121	1.94 140	0.68 134	6.96 158	3.94 92	6.95 139	4.42 161	6.44 106	2.11 111	3.66 72	8.25 190	0.97 121	0.91 115	4.05 108	6.06 143	6.79 108	5.17 104

iResNet_ROB	4.93 133	4.72 160	3.53 157	2.88 156	1.64 133	2.62 149	1.84 164	7.85 125	1.17 125	6.17 113	7.61 178	4.17 90	8.58 227	0.75 140	6.46 139	4.48 122	7.24 149	4.88 170	11.20 156	3.00 144	4.43 90	2.29 59	1.28 154	3.11 192	7.39 154	6.06 143	9.14 138	8.50 137

SA	3.89 104	4.31 134	0.91 69	1.17 109	1.14 119	0.89 100	0.17 89	8.93 146	0.74 91	13.98 218	0.19 45	7.57 124	1.40 116	1.37 178	6.47 140	4.55 124	5.81 115	2.80 109	6.32 104	1.59 81	4.12 84	6.35 153	0.26 41	1.04 122	2.93 96	6.10 145	9.85 158	4.12 89

castereo++	4.78 130	2.21 59	3.04 141	2.43 146	0.59 74	0.28 59	0.07 58	10.36 172	0.79 93	14.07 219	2.48 106	17.49 220	1.03 94	0.43 95	4.18 73	5.31 158	7.70 154	3.04 114	8.41 128	1.71 88	8.44 175	7.29 167	1.42 166	1.47 150	4.60 117	6.12 146	9.51 149	4.66 93

ADLNet	4.36 123	5.79 196	2.34 125	2.31 142	3.04 174	3.06 157	1.41 156	6.28 99	1.71 151	3.10 74	5.71 152	16.87 214	2.06 148	10.00 257	5.74 107	3.62 79	4.57 92	3.32 122	5.11 69	2.82 140	3.10 57	4.01 96	1.10 134	0.79 101	4.46 113	6.15 147	5.79 93	3.43 85

PDISCO_ROB	4.91 132	3.21 91	2.14 116	2.74 151	2.11 154	1.51 124	1.48 161	4.94 79	2.29 172	2.49 63	5.41 150	4.86 101	2.09 152	1.83 189	6.55 144	6.61 186	6.04 121	10.49 246	6.22 100	4.15 170	7.50 160	7.17 166	1.15 139	1.81 168	6.10 141	6.17 148	17.36 224	8.08 134

UDGNet	10.26 218	8.45 221	3.50 155	23.52 259	22.01 267	19.33 251	17.38 254	8.53 137	3.15 187	6.28 115	8.15 185	7.27 119	0.49 58	45.27 288	5.89 115	4.08 101	7.49 152	5.36 184	10.11 144	5.48 180	9.04 184	6.61 157	14.31 270	0.77 99	11.67 196	6.19 149	7.72 125	8.93 142

AF-Net	5.68 147	4.87 164	3.58 159	5.01 179	6.35 208	7.34 197	5.88 203	7.21 111	6.61 216	2.00 57	9.35 197	12.65 178	2.84 180	2.93 206	7.30 165	3.90 89	3.88 81	2.77 105	7.90 122	2.87 141	3.53 67	4.34 109	2.43 203	2.29 177	5.03 124	6.54 150	14.92 209	8.95 144

Nwc_Net	5.68 147	4.87 164	3.58 159	5.01 179	6.35 208	7.34 197	5.88 203	7.21 111	6.61 216	2.00 57	9.35 197	12.65 178	2.84 180	2.93 206	7.30 165	3.90 89	3.88 81	2.77 105	7.90 122	2.87 141	3.53 67	4.34 109	2.43 203	2.29 177	5.03 124	6.54 150	14.92 209	8.95 144

PMTNet	4.94 134	4.88 168	4.33 176	0.87 94	0.95 102	0.75 94	0.24 104	7.00 107	1.68 148	9.89 157	3.04 120	11.43 158	0.99 93	0.44 96	6.15 131	5.72 169	8.20 161	1.62 70	10.98 152	1.31 70	7.98 166	4.24 105	1.21 146	0.27 58	9.00 170	6.68 152	9.35 144	14.21 186

castereo	4.75 129	3.67 101	3.58 159	0.69 84	0.87 93	0.27 55	0.07 58	8.75 140	1.00 111	13.17 203	3.69 125	10.74 154	0.96 92	0.51 110	5.21 96	5.81 175	8.80 172	2.58 99	10.68 149	2.10 110	9.16 185	7.11 165	1.27 153	1.22 137	5.98 137	6.89 153	6.34 102	7.25 126

RP	7.25 176	7.42 213	9.24 228	9.13 212	6.89 212	7.70 200	8.79 224	8.38 134	7.87 226	2.24 59	14.27 240	12.61 176	6.13 217	3.08 212	7.46 168	4.61 128	6.04 121	3.25 121	9.49 141	3.91 163	5.24 109	5.64 147	1.57 175	3.25 196	9.67 179	7.42 154	11.28 180	13.10 174

FADNet-RVC-Resample	6.37 155	5.32 189	3.05 142	3.36 165	2.81 168	2.60 148	3.63 185	11.26 193	3.30 189	15.15 239	5.22 147	10.74 154	2.75 178	3.27 217	8.23 187	4.64 130	6.41 126	7.30 216	11.56 158	6.67 200	5.47 116	8.56 197	1.55 174	7.75 239	7.40 155	7.54 155	5.73 90	10.79 158

sCroCo_RVC	6.73 165	3.16 87	1.16 91	0.36 53	0.96 103	3.01 155	0.48 123	9.86 161	3.55 193	5.96 109	3.53 122	4.46 94	4.94 206	0.90 153	8.47 193	12.80 267	12.41 217	8.74 226	18.16 206	6.11 190	16.64 256	13.91 258	0.77 84	2.27 176	9.25 172	7.62 156	13.29 200	9.02 146

CFNet_pseudo	5.91 150	3.52 99	3.34 153	6.20 194	3.32 177	5.95 188	0.34 113	10.37 173	1.25 132	14.57 229	11.14 216	7.98 131	5.93 215	2.55 199	8.18 186	5.00 145	5.14 106	3.96 143	8.63 135	3.16 147	4.10 82	3.53 81	1.45 168	1.42 147	7.02 151	8.12 157	11.12 177	12.25 167

EAI-Stereo	8.01 190	4.87 164	4.99 194	5.25 183	4.23 188	7.18 196	6.95 209	13.19 214	2.31 173	10.61 173	6.86 165	13.29 185	1.93 137	1.00 159	9.61 211	9.46 229	9.57 187	4.69 169	18.16 206	8.69 226	8.96 182	8.64 199	1.41 165	2.04 171	11.59 193	8.24 158	13.03 195	19.52 212

STTStereo	5.68 147	6.69 207	6.57 209	3.38 166	5.86 203	3.08 158	9.13 229	5.39 83	4.13 200	4.12 87	7.05 167	10.29 146	3.43 186	6.41 246	9.30 205	3.89 88	4.74 95	5.33 181	6.03 94	2.17 114	5.24 109	3.16 74	1.54 173	1.57 155	5.56 131	8.28 159	7.44 123	13.60 177

raft_robust	5.58 145	4.22 128	1.07 86	1.67 129	0.73 88	1.66 128	0.33 112	10.68 184	1.24 131	28.57 283	1.40 90	8.69 134	2.30 167	0.92 154	5.75 110	5.47 163	6.87 136	4.05 149	12.01 161	2.00 106	7.75 163	8.62 198	0.71 79	1.06 124	6.91 150	8.32 160	9.75 153	7.96 132

Reg-Stereo(zero)	6.44 156	4.46 141	5.66 203	2.61 149	1.30 124	2.20 141	2.23 173	12.33 201	1.93 159	13.00 200	11.23 217	12.22 170	2.25 162	1.85 190	4.33 78	6.19 179	7.10 143	4.01 145	17.22 199	3.60 155	6.43 137	7.36 169	1.29 156	1.59 156	5.94 135	8.40 161	11.22 178	16.02 195

HI	6.44 156	4.46 141	5.66 203	2.61 149	1.30 124	2.20 141	2.23 173	12.33 201	1.93 159	13.00 200	11.23 217	12.22 170	2.25 162	1.85 190	4.33 78	6.19 179	7.10 143	4.01 145	17.22 199	3.60 155	6.43 137	7.36 169	1.29 156	1.59 156	5.94 135	8.40 161	11.22 178	16.02 195

AE-Stereo	6.49 158	4.68 151	4.46 184	4.91 178	1.05 110	1.61 126	2.27 176	9.12 149	0.98 110	14.13 221	1.59 94	15.96 206	2.04 146	0.88 152	5.74 107	6.79 188	10.74 198	5.71 189	12.14 163	5.55 181	9.80 194	10.03 226	0.97 121	4.34 213	10.30 185	8.50 163	11.70 185	9.14 147

PS-NSSS	8.92 203	10.56 234	2.94 137	20.23 249	6.01 205	13.21 231	7.92 215	14.92 230	1.45 138	18.68 258	0.90 75	43.30 259	4.22 200	3.63 221	6.76 155	3.35 72	5.53 112	3.52 126	19.94 219	2.70 136	3.62 70	1.71 41	3.48 220	0.97 119	8.91 167	8.81 164	8.63 134	14.97 189

GEStereo_RVC	8.92 203	7.37 212	3.35 154	5.88 191	5.00 197	7.40 199	5.10 197	10.85 186	3.40 190	10.37 171	5.21 146	15.43 202	3.62 194	2.63 201	10.94 231	9.98 242	14.57 232	12.40 260	23.99 235	8.16 222	11.89 222	9.29 209	1.70 181	5.38 222	9.32 175	8.88 165	9.92 161	18.79 207

LoS	8.88 202	4.05 119	1.28 97	1.18 110	1.51 130	2.83 152	0.20 92	49.84 298	2.23 168	25.23 276	30.02 290	14.66 199	2.13 157	0.53 112	5.74 107	7.35 199	7.89 157	3.07 116	10.61 147	2.17 114	10.65 201	6.56 155	1.57 175	0.87 110	14.16 219	9.04 166	9.21 139	15.09 190
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
NLCA_NET_v2_RVC	5.52 144	5.54 194	4.48 185	3.34 164	8.15 217	2.84 153	11.81 242	6.36 100	7.66 224	5.78 107	5.33 149	13.38 187	1.43 118	6.77 249	8.35 190	3.58 76	3.89 83	2.73 103	6.50 107	2.45 130	4.05 80	3.51 80	1.46 169	1.47 150	4.50 114	9.14 167	6.65 107	7.99 133
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MSMDNet	7.75 183	5.40 191	4.83 192	1.65 128	1.97 147	2.23 143	0.86 146	10.39 174	1.50 141	11.53 184	7.49 177	11.66 160	3.58 193	0.99 158	8.04 184	10.34 249	10.85 201	5.13 177	22.46 231	13.04 254	11.51 218	10.76 239	1.81 187	1.63 162	11.41 192	9.18 168	13.28 199	15.81 194

PWCDC_ROB	7.98 189	2.58 71	2.16 117	1.57 121	3.59 180	2.05 136	1.50 162	4.07 73	26.78 275	1.69 54	12.22 224	3.64 82	46.61 290	9.30 254	10.12 222	8.17 210	6.16 123	6.56 204	7.10 111	5.79 184	6.75 148	12.25 249	3.12 213	3.16 193	2.54 89	9.33 169	5.21 73	11.52 164

IPLGR	5.92 151	6.24 203	3.26 147	2.76 152	1.94 146	1.03 107	0.52 126	10.26 170	0.82 95	8.09 141	9.29 196	11.67 161	2.41 170	0.71 137	8.16 185	4.48 122	6.52 128	6.34 200	15.32 189	5.98 188	5.58 118	9.27 208	1.28 154	2.20 173	9.24 171	9.44 170	9.23 140	7.80 130

UCFNet_RVC	7.31 177	10.90 239	3.72 164	8.53 209	6.34 207	5.70 185	1.88 165	9.50 153	2.87 183	10.61 173	9.09 192	24.45 235	3.50 191	0.83 149	7.65 177	3.74 83	5.02 100	4.98 173	9.22 140	4.07 169	7.02 152	4.58 121	2.97 210	2.88 188	14.87 221	9.76 171	9.23 140	13.60 177

stereogan	9.22 209	9.08 228	8.33 222	11.15 222	11.62 242	12.54 228	9.08 228	11.06 189	7.59 223	5.21 99	9.53 201	16.86 213	9.57 231	3.28 218	9.65 213	6.22 181	7.24 149	5.22 179	14.15 174	7.10 208	7.16 156	7.07 164	3.96 223	3.76 207	8.32 159	9.81 172	20.71 239	13.60 177

CFNet_RVC	5.36 142	5.40 191	4.21 171	5.04 181	4.49 192	4.48 172	0.85 145	6.16 96	2.33 174	5.54 103	9.67 202	7.72 128	1.53 123	1.01 160	7.47 170	3.94 92	5.67 114	4.23 154	6.87 110	3.53 153	6.63 144	4.83 125	0.92 105	2.24 175	9.70 180	9.81 172	9.91 160	10.56 154

RTSC	9.00 206	4.69 159	4.25 173	4.13 171	5.35 199	6.44 194	5.81 202	10.10 167	9.46 232	6.42 119	13.24 232	6.89 118	6.43 218	3.16 214	11.63 239	8.85 219	14.64 233	6.92 209	19.46 216	6.05 189	11.17 210	9.70 218	1.75 182	5.64 225	8.31 158	9.85 174	13.85 204	28.94 250

AACVNet	6.57 160	4.28 132	2.00 112	6.89 199	8.25 218	5.89 187	2.06 168	9.02 148	2.20 167	10.00 158	10.55 209	8.16 132	1.92 136	1.66 185	7.56 173	5.64 166	8.28 163	6.20 198	11.08 153	5.61 182	6.11 126	5.44 144	2.48 206	3.25 196	8.55 162	9.98 175	10.12 162	14.15 184

RYNet	1.33 44	0.39 16	0.40 21	0.17 38	0.24 40	0.47 77	0.05 50	1.74 42	1.23 129	0.44 35	0.14 41	0.32 19	0.20 31	0.01 12	5.64 102	1.64 25	0.82 28	3.63 129	1.17 24	0.08 3	1.02 23	0.26 4	0.26 41	0.23 53	1.45 67	10.04 176	2.88 42	0.99 48

DeepPrunerF	6.67 163	4.91 170	2.71 133	5.81 189	14.61 252	4.84 176	5.92 205	6.05 94	5.90 213	3.01 72	11.37 219	3.03 76	1.93 137	2.43 195	7.67 178	8.08 208	7.06 141	4.09 150	11.97 160	3.91 163	6.91 149	5.40 142	3.22 214	2.23 174	21.61 255	10.08 177	6.82 109	8.42 136

MIPNet	5.28 138	5.21 187	2.42 128	0.96 99	1.54 131	1.77 132	1.43 159	9.99 163	1.07 116	5.20 98	5.32 148	11.54 159	3.41 184	0.66 129	7.23 162	5.18 155	8.25 162	4.96 172	10.27 145	4.20 171	3.48 65	8.54 196	1.33 159	1.45 148	8.47 161	10.14 178	7.62 124	10.87 161

DLNR_Zeroshot_test	27.74 274	81.73 318	12.63 251	100.00 328	0.86 90	2.07 138	98.97 328	12.75 208	1.01 112	13.19 206	6.22 159	12.59 175	2.29 166	24.24 283	96.65 328	100.00 332	32.51 287	28.96 294	28.74 243	5.03 176	12.27 229	9.76 219	1.02 125	3.30 199	13.96 218	10.23 179	18.30 227	19.61 214

RAFT-Test	7.86 184	5.10 181	4.59 186	5.48 187	1.88 142	2.05 136	1.04 149	11.43 194	1.47 139	12.34 193	8.89 191	12.35 173	2.27 164	0.87 151	7.69 179	10.14 247	10.49 197	4.98 173	21.48 224	9.21 230	12.20 226	10.06 229	1.80 184	1.68 165	12.76 205	10.30 180	13.47 202	16.31 198

Former-RAFT_DAM_RVC	3.43 87	2.37 64	1.28 97	0.68 82	0.58 73	0.24 47	0.06 52	6.44 101	0.82 95	6.37 117	4.72 136	4.67 99	1.17 100	0.24 66	5.91 117	4.37 113	5.47 111	2.70 102	5.05 68	1.77 92	4.30 88	5.04 128	0.50 59	0.35 63	4.79 122	10.48 181	3.57 50	8.71 140

s12784h	7.05 171	6.53 205	4.78 191	8.33 208	4.14 186	1.42 120	0.26 105	9.52 154	1.68 148	10.88 176	3.99 128	15.69 203	5.75 212	0.46 100	5.88 113	5.02 146	9.11 176	2.34 90	10.63 148	1.72 89	10.37 198	4.63 122	1.02 125	1.24 141	10.41 186	10.56 182	16.24 220	27.67 244

FADNet-RVC	6.53 159	5.05 177	2.54 131	5.38 185	3.47 179	2.08 140	5.59 201	11.63 195	1.70 150	11.49 182	4.99 143	13.15 183	3.46 187	1.64 183	10.47 225	5.41 160	6.66 131	3.92 141	18.29 208	5.47 179	5.85 124	5.74 148	1.05 129	5.25 220	7.53 156	10.60 183	7.25 118	10.68 155

sAnonymous2	6.75 166	3.01 83	1.09 88	0.56 69	0.86 90	3.69 164	0.20 92	13.79 220	3.54 191	3.81 80	5.80 154	5.21 106	3.97 197	0.45 98	9.32 207	9.91 238	11.13 206	9.66 234	19.38 213	7.15 209	10.98 207	11.72 246	1.80 184	1.62 160	9.87 182	10.73 184	10.41 169	12.62 171

CroCo_RVC	6.75 166	3.01 83	1.09 88	0.56 69	0.86 90	3.69 164	0.20 92	13.79 220	3.54 191	3.81 80	5.80 154	5.21 106	3.97 197	0.45 98	9.32 207	9.91 238	11.13 206	9.66 234	19.38 213	7.15 209	10.98 207	11.72 246	1.80 184	1.62 160	9.87 182	10.73 184	10.41 169	12.62 171

XPNet_ROB	11.67 224	13.20 249	6.63 210	6.03 192	7.57 215	9.37 210	7.79 214	5.83 91	8.72 229	8.51 145	13.75 235	49.51 268	3.49 190	3.24 216	10.60 226	7.51 202	19.13 258	6.96 211	14.33 177	6.24 194	11.17 210	15.75 270	3.65 222	4.83 219	9.30 174	11.04 186	31.52 263	19.58 213

gcap-zeroshot	8.63 198	3.80 108	9.84 233	6.96 200	2.19 156	6.36 193	2.19 172	12.60 206	1.44 137	15.10 238	8.45 189	15.33 201	1.97 141	0.48 104	8.25 188	9.98 242	9.50 186	5.57 187	30.94 252	12.03 251	11.22 212	10.47 235	2.43 203	2.00 170	8.32 159	11.08 187	11.00 176	13.62 180

CASS	10.12 215	5.79 196	5.47 200	7.96 205	5.68 201	8.59 207	5.39 199	16.39 237	5.43 210	21.03 266	10.04 205	14.11 195	3.94 196	0.77 142	8.68 196	6.97 191	15.85 242	6.06 196	24.19 236	6.68 201	12.18 225	10.22 231	2.57 207	2.37 179	16.93 231	11.40 188	17.21 223	21.46 222
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
XX-Stereo	8.40 192	2.85 76	3.92 168	7.47 204	1.11 113	6.30 192	2.23 173	12.78 209	1.03 114	11.47 181	9.17 194	13.26 184	2.17 159	0.59 119	7.84 181	9.52 230	9.36 181	5.44 185	14.15 174	5.72 183	8.92 180	6.58 156	1.26 151	0.63 92	32.29 276	11.47 189	12.55 193	26.75 241

DDVS	15.10 237	11.04 240	13.88 263	10.28 218	9.99 228	14.56 235	8.32 218	20.54 251	12.80 242	12.69 194	28.28 285	42.28 257	27.73 259	5.35 238	12.91 250	11.70 254	14.06 229	9.42 232	26.47 240	15.17 262	11.64 220	10.93 240	4.50 226	6.28 230	12.04 198	11.56 190	19.60 231	23.71 228

SGM-Forest	8.97 205	9.25 231	2.31 124	18.42 244	9.53 227	10.54 220	2.93 180	12.39 205	1.78 155	8.99 150	3.73 126	18.11 222	11.34 235	4.22 228	7.99 182	6.38 182	6.62 130	2.95 112	9.10 139	3.77 159	8.28 173	4.80 124	3.31 215	3.31 200	16.01 228	11.58 191	25.32 252	19.29 210
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HSM	6.59 161	4.79 163	4.59 186	4.39 173	4.12 185	1.77 132	1.59 163	13.37 216	1.89 157	10.07 161	10.56 210	9.18 140	4.34 201	1.32 176	7.55 172	4.62 129	11.19 209	4.14 152	10.06 142	4.43 173	9.64 191	4.84 126	1.32 158	3.28 198	9.26 173	11.65 192	11.34 182	12.56 170

MLCV	8.52 194	4.65 149	5.49 201	11.94 225	4.96 196	9.67 212	3.19 182	14.68 228	2.93 184	9.54 154	12.61 227	17.15 217	12.38 238	0.58 118	8.02 183	4.02 99	9.45 184	5.57 187	20.86 222	4.00 166	6.25 128	8.11 187	2.35 200	5.67 226	10.58 187	11.87 193	11.44 184	12.14 166

HH	7.89 185	2.46 67	10.75 239	3.19 160	2.51 162	5.20 181	4.37 190	11.24 191	2.24 169	12.85 197	2.59 109	11.89 164	2.11 154	1.29 173	6.59 148	9.43 227	9.29 178	5.91 193	16.06 193	6.96 205	14.02 241	9.66 216	2.23 193	1.34 143	9.53 176	11.90 194	13.93 205	23.53 226

HanStereo	7.89 185	2.46 67	10.75 239	3.19 160	2.51 162	5.20 181	4.37 190	11.24 191	2.24 169	12.85 197	2.59 109	11.89 164	2.11 154	1.29 173	6.59 148	9.43 227	9.29 178	5.91 193	16.06 193	6.96 205	14.02 241	9.66 216	2.23 193	1.34 143	9.53 176	11.90 194	13.93 205	23.53 226

ICVP	7.52 180	4.60 147	8.97 227	5.16 182	4.46 191	5.66 183	1.41 156	8.26 131	4.13 200	7.86 136	7.69 181	9.43 142	5.99 216	1.18 167	7.22 161	6.97 191	7.58 153	5.27 180	10.96 151	5.33 177	7.09 153	12.60 251	16.70 273	4.49 218	8.80 166	12.28 196	10.58 173	12.26 168
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
cross-raft	7.92 187	5.83 199	4.66 190	3.42 167	1.99 148	3.02 156	0.56 128	12.35 204	1.29 133	13.91 217	6.87 166	13.98 192	1.84 132	0.75 140	7.47 170	9.69 234	10.47 196	4.26 156	22.05 227	7.48 216	12.08 223	13.17 256	1.78 183	1.64 164	12.98 209	12.29 197	13.04 196	14.82 188

TRStereo	8.83 201	8.80 227	13.01 256	6.34 195	1.88 142	16.53 245	4.61 193	10.15 169	1.16 124	10.57 172	4.38 133	15.04 200	1.84 132	0.72 139	6.57 147	8.36 215	8.62 169	4.39 160	11.80 159	4.99 175	10.38 199	8.45 195	1.16 142	0.93 116	12.57 204	12.31 198	30.08 260	22.69 224

MyStereo04	7.01 170	5.80 198	6.23 208	3.28 163	2.46 161	1.87 134	0.29 110	10.65 183	3.72 195	10.06 160	3.60 123	14.64 198	1.45 120	0.55 115	10.04 220	7.24 197	7.08 142	5.80 191	16.47 195	5.91 186	9.44 189	7.77 175	1.92 189	2.84 186	11.34 191	12.60 199	15.95 217	10.38 153

DLCB_ROB	6.64 162	4.98 175	4.42 180	2.78 153	3.88 183	3.23 160	2.91 179	6.23 97	3.75 196	7.92 138	9.28 195	12.04 169	5.57 211	3.10 213	6.52 142	4.32 112	7.17 146	4.49 163	5.54 83	3.76 158	6.52 140	4.47 114	2.84 208	3.00 191	26.87 268	12.78 200	12.52 191	8.36 135

ccs_rob	15.15 238	14.72 253	7.44 220	22.32 254	9.33 225	22.95 257	17.29 253	14.27 225	5.28 207	14.81 231	23.21 275	55.94 277	30.81 263	5.40 239	12.59 245	10.12 246	11.59 212	9.34 231	19.31 212	11.79 249	13.71 239	11.01 241	5.04 235	5.61 224	12.12 200	12.86 201	12.00 186	18.08 204

iResNet	12.61 230	6.71 208	7.79 221	11.09 221	9.16 224	16.35 243	6.20 206	16.82 239	6.96 219	9.88 156	11.60 221	36.53 251	36.96 277	0.60 121	11.02 233	7.50 201	11.26 210	8.35 225	30.61 250	8.24 223	8.37 174	7.68 174	2.25 196	10.72 252	12.41 203	13.01 202	15.81 215	16.57 200

GANet-ADL	9.10 208	7.28 211	5.18 198	7.24 203	6.79 211	8.88 208	3.94 187	10.88 187	5.35 209	13.12 202	9.94 204	18.49 224	3.48 189	0.67 132	9.63 212	7.42 200	11.69 214	5.51 186	17.72 204	10.52 243	9.26 187	7.40 171	2.98 211	3.73 206	11.03 189	13.06 203	15.27 212	19.21 209

FCDSN-DC	11.37 221	11.42 241	11.08 243	12.74 228	10.46 235	10.13 216	13.47 245	14.12 222	2.60 180	14.56 228	1.86 100	7.49 122	2.11 154	4.52 230	18.19 279	16.02 281	19.95 263	17.16 276	12.89 167	8.51 224	16.38 254	9.96 224	3.61 221	17.93 271	12.17 201	13.27 204	11.29 181	13.14 175
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
pcwnet_v2	8.61 195	4.00 117	5.13 196	8.89 211	4.68 195	8.06 202	3.37 183	10.49 180	4.03 199	13.78 214	13.40 233	9.95 144	20.61 247	5.41 240	9.26 204	5.78 173	8.28 163	5.18 178	11.11 154	3.63 157	6.31 132	4.55 118	2.42 202	3.34 201	13.64 215	13.45 205	13.60 203	20.23 217

SACVNet	8.62 196	5.97 201	5.15 197	6.88 198	6.74 210	5.68 184	7.59 213	11.19 190	8.65 228	10.96 177	7.05 167	7.94 130	2.49 173	2.67 202	8.38 192	6.92 189	9.83 190	7.65 221	15.12 188	9.30 233	10.70 202	8.06 185	2.25 196	4.43 217	18.03 235	13.51 206	15.43 214	14.21 186

model_zeroshot	8.79 200	4.12 123	4.32 175	4.09 170	2.53 164	2.03 135	1.42 158	12.06 198	2.78 181	11.50 183	7.30 175	17.22 218	1.68 127	1.46 179	9.56 210	9.97 241	13.75 227	6.02 195	29.32 244	10.75 244	10.87 206	9.59 213	1.15 139	2.51 181	13.79 216	13.62 207	10.78 174	23.13 225

IGEV_Zeroshot_test	9.84 212	4.19 125	14.24 264	14.55 234	3.97 184	6.77 195	8.88 225	13.23 215	2.33 174	12.89 199	11.00 214	14.00 193	2.57 177	0.78 145	6.41 138	9.61 233	9.97 192	4.56 164	16.98 197	8.01 220	11.37 216	9.81 220	1.26 151	2.77 185	20.84 251	13.68 208	19.70 232	21.20 221

R-Stereo Train	7.06 172	5.17 183	4.44 182	4.55 174	1.74 135	5.01 177	0.03 35	10.47 178	2.45 177	13.20 207	7.65 179	12.96 181	1.97 141	0.66 129	7.02 159	8.24 212	11.06 204	5.33 181	15.01 186	3.87 161	10.24 196	9.64 214	0.94 107	1.23 139	11.65 194	13.69 209	8.71 135	13.64 181

RAFT-Stereo	7.06 172	5.17 183	4.44 182	4.55 174	1.74 135	5.01 177	0.03 35	10.47 178	2.45 177	13.20 207	7.65 179	12.96 181	1.97 141	0.66 129	7.02 159	8.24 212	11.06 204	5.33 181	15.01 186	3.87 161	10.24 196	9.64 214	0.94 107	1.23 139	11.65 194	13.69 209	8.71 135	13.64 181
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PWC_ROB	18.14 254	12.26 246	12.99 255	8.59 210	12.83 249	10.82 223	17.67 257	17.38 240	31.50 286	8.59 147	16.91 251	21.14 231	53.99 299	6.59 248	13.63 256	10.19 248	23.63 280	13.26 262	37.72 269	14.50 257	19.05 271	14.89 263	3.38 217	15.79 263	14.66 220	13.71 211	19.36 230	44.89 277

psm_up	6.89 169	5.17 183	5.69 205	7.08 201	3.86 182	8.14 203	1.89 166	10.11 168	10.23 233	6.61 120	6.17 158	7.50 123	5.04 208	3.00 208	7.28 164	4.96 143	8.33 166	4.62 167	12.14 163	4.06 168	5.17 104	3.67 87	0.89 100	5.31 221	12.09 199	13.82 212	12.09 187	11.20 162

FADNet	8.23 191	5.99 202	3.09 144	5.83 190	3.63 181	4.34 169	8.43 220	15.97 234	2.81 182	15.51 241	12.42 225	13.91 191	5.01 207	1.96 192	9.98 218	5.15 154	5.42 110	5.73 190	22.84 232	5.93 187	8.77 178	6.73 160	0.95 110	2.69 183	12.22 202	13.83 213	9.29 142	13.73 183

CC-Net-ROB	21.26 261	37.17 286	18.21 278	53.24 286	41.87 285	43.35 283	32.25 277	28.26 269	7.15 220	35.79 290	8.18 186	67.30 299	6.82 221	17.02 272	9.70 214	3.67 81	10.84 200	8.97 227	38.52 272	7.29 215	6.46 139	4.21 103	12.31 265	2.88 188	17.19 233	13.90 214	13.06 197	28.51 249

Anonymous3	11.53 223	7.69 219	3.27 149	1.73 131	2.85 170	7.82 201	5.00 196	14.29 226	10.32 234	14.16 222	4.86 138	24.64 236	5.75 212	1.19 168	17.24 277	14.45 274	17.03 250	12.98 261	29.47 245	10.30 240	19.88 274	20.00 282	2.84 208	2.89 190	14.98 223	13.96 215	18.36 228	13.25 176

PSMNet-ADL	12.39 227	8.76 224	8.74 225	10.89 220	9.42 226	10.75 222	8.02 216	14.92 230	7.72 225	22.73 271	14.98 244	26.26 240	26.16 255	2.48 196	10.16 223	9.33 224	11.52 211	6.30 199	25.52 239	10.03 238	11.60 219	8.36 194	6.21 245	4.37 215	13.15 211	14.31 216	22.08 245	9.86 149

test-1	8.48 193	2.23 60	4.98 193	2.04 138	2.03 152	10.12 215	1.99 167	15.82 233	2.06 163	13.18 205	7.18 173	12.57 174	2.54 176	0.64 126	7.64 175	7.87 206	9.96 191	7.03 212	24.35 237	7.18 214	11.13 209	12.94 254	1.20 145	1.91 169	13.93 217	14.53 217	12.14 188	19.78 216

DDUNet	22.09 264	28.93 280	10.71 238	44.13 279	38.12 283	44.55 286	45.65 287	10.93 188	12.67 241	9.01 151	19.31 265	20.40 229	4.73 204	90.87 302	15.39 269	11.80 258	19.61 261	9.59 233	29.64 246	11.01 245	17.32 258	15.62 268	18.79 276	6.18 229	13.56 214	14.63 218	15.99 219	17.27 202

ACV-stereo	21.00 260	16.71 256	10.82 241	22.70 256	12.30 245	32.34 269	20.96 264	20.12 247	17.44 258	17.02 251	18.16 260	24.42 234	40.56 285	5.62 241	14.22 258	15.37 279	29.61 284	12.36 258	61.69 293	28.65 287	22.28 280	15.15 266	23.10 287	12.11 256	13.07 210	14.86 219	19.87 233	25.61 238

DeepPruner_ROB	7.23 175	3.43 97	5.83 206	5.40 186	5.92 204	4.54 173	3.14 181	7.68 123	3.99 198	10.10 169	11.71 222	8.69 134	5.30 209	1.52 180	11.36 236	6.40 183	8.96 174	7.60 220	10.41 146	4.28 172	12.74 232	8.68 200	2.39 201	3.23 195	8.74 165	14.91 220	10.83 175	7.52 127

DCVSM-stereo	16.53 245	10.58 235	9.66 231	18.85 246	10.83 238	26.03 260	13.81 246	20.34 248	13.17 244	15.98 244	18.12 259	49.21 267	31.19 265	4.73 232	9.00 200	9.87 235	13.12 223	7.11 213	28.30 241	16.44 267	11.28 214	10.72 238	19.15 277	8.36 242	12.89 207	14.92 221	18.66 229	24.08 230

EKT-Stereo	9.40 210	6.93 209	5.29 199	9.99 215	4.49 192	9.39 211	10.24 230	10.33 171	1.86 156	10.09 168	7.09 172	14.17 196	2.04 146	0.82 148	8.66 195	10.08 244	12.72 220	10.67 248	19.67 218	6.85 204	18.66 268	11.56 244	1.08 132	1.76 167	18.60 237	15.03 222	13.09 198	12.67 173

ADCL	10.50 220	10.03 233	7.04 216	7.18 202	5.54 200	10.26 219	10.81 235	14.24 223	19.32 261	14.16 222	15.22 245	14.41 197	4.88 205	4.92 233	8.29 189	7.34 198	9.11 176	6.50 202	15.94 191	6.52 197	12.93 234	10.39 234	5.04 235	4.34 213	12.79 206	15.31 223	12.40 190	18.55 205

Any-RAFT	7.56 181	4.67 150	10.19 235	5.61 188	3.24 176	0.94 101	0.71 141	9.86 161	1.40 135	8.52 146	11.08 215	12.26 172	1.05 95	0.54 114	5.73 106	7.53 203	9.41 182	3.96 143	18.38 210	4.03 167	11.34 215	8.27 191	1.60 177	1.55 154	15.63 226	15.41 224	10.13 163	20.95 220

NOSS_ROB	12.25 226	9.52 232	5.01 195	12.85 230	10.79 237	10.64 221	6.79 208	21.16 253	5.63 212	11.90 187	7.79 182	9.69 143	7.49 224	12.87 264	13.04 252	11.80 258	15.65 240	12.11 256	14.27 176	8.78 229	17.59 260	10.04 227	5.16 238	10.72 252	21.20 253	15.54 225	23.28 248	19.43 211

GANetREF_RVC	17.96 253	13.78 250	16.85 271	13.13 233	10.91 239	12.94 230	11.29 238	33.74 275	20.83 263	27.66 281	6.09 157	50.53 271	26.27 256	3.04 210	15.18 267	7.13 194	11.68 213	10.53 247	31.57 254	10.46 241	18.21 266	9.24 207	8.91 254	18.25 272	23.10 259	15.87 226	29.33 257	28.45 248
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
DAS	14.01 234	7.50 214	4.63 188	15.17 235	9.04 222	12.00 225	8.70 222	16.36 235	14.09 249	7.12 128	17.14 253	37.20 253	13.71 242	0.98 156	10.73 228	9.30 222	20.85 266	10.44 242	21.80 225	14.68 259	12.26 227	14.17 260	3.43 218	12.61 257	19.28 241	16.51 227	20.40 237	28.09 246

SepStereo	14.01 234	7.50 214	4.63 188	15.17 235	9.04 222	12.00 225	8.70 222	16.36 235	14.09 249	7.12 128	17.14 253	37.20 253	13.71 242	0.98 156	10.73 228	9.30 222	20.85 266	10.44 242	21.80 225	14.68 259	12.26 227	14.17 260	3.43 218	12.61 257	19.28 241	16.51 227	20.40 237	28.09 246

FC-DCNN	16.94 249	19.98 265	17.50 275	30.21 264	19.17 262	26.56 261	24.08 271	25.48 263	6.76 218	19.19 259	6.28 160	18.52 225	4.41 203	11.03 261	15.54 271	14.98 278	21.04 269	14.06 266	18.07 205	9.67 237	19.16 272	9.99 225	4.83 230	16.43 267	23.36 260	16.73 229	22.02 244	22.31 223

MaskLacGwcNet_RVC	18.89 256	10.58 235	13.21 258	21.10 251	12.82 248	17.68 248	22.41 268	14.66 227	9.25 231	11.76 186	19.72 267	78.32 309	24.76 252	20.31 278	11.52 237	9.88 237	26.15 281	16.66 274	32.71 256	11.68 247	16.68 257	13.08 255	5.93 243	8.18 241	19.39 243	16.85 230	17.65 226	27.14 242

iRaft-Stereo_20w	9.64 211	4.92 171	13.83 261	15.20 237	4.25 189	9.14 209	4.64 194	12.08 199	3.15 187	12.31 192	9.46 200	13.76 190	2.27 164	0.77 142	8.70 197	8.19 211	9.42 183	3.52 126	14.49 182	7.92 219	9.66 192	6.74 161	1.33 159	1.34 143	17.96 234	16.99 231	22.98 246	25.32 237

NCC-stereo	10.18 216	8.77 225	7.25 217	9.61 213	10.25 232	9.82 213	10.40 232	10.44 176	14.05 247	2.32 60	13.76 236	15.72 204	12.69 240	4.10 223	11.13 234	5.74 170	7.76 155	10.24 240	13.60 171	6.21 192	6.74 146	6.62 158	6.26 247	3.79 208	13.26 212	17.07 232	21.78 242	15.57 192

Abc-Net	10.18 216	8.77 225	7.25 217	9.61 213	10.25 232	9.82 213	10.40 232	10.44 176	14.05 247	2.32 60	13.76 236	15.72 204	12.69 240	4.10 223	11.13 234	5.74 170	7.76 155	10.24 240	13.60 171	6.21 192	6.74 146	6.62 158	6.26 247	3.79 208	13.26 212	17.07 232	21.78 242	15.57 192
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NaN_ROB	12.48 228	8.41 220	8.83 226	10.77 219	16.22 255	6.08 190	4.38 192	22.86 256	8.85 230	19.93 264	9.44 199	47.25 265	9.13 228	4.11 225	9.34 209	5.76 172	6.80 134	6.17 197	12.06 162	7.16 212	5.46 115	5.12 137	3.04 212	9.64 245	20.81 250	17.39 234	20.34 236	31.73 253

pmcnn	17.48 251	12.24 245	5.49 201	16.43 241	12.67 246	20.37 252	13.45 244	15.73 232	6.53 215	9.33 153	16.08 247	36.41 250	31.77 268	1.19 168	10.64 227	11.94 260	17.58 253	11.13 250	33.67 260	13.41 255	18.13 265	11.69 245	10.16 258	10.62 251	20.15 248	17.79 235	41.23 281	46.08 279

FC-DCNN v2	17.61 252	20.56 267	17.94 276	31.78 266	19.76 264	27.51 262	24.30 272	26.84 267	7.41 222	19.43 261	6.75 163	19.23 227	5.90 214	11.12 262	15.60 272	14.94 277	21.03 268	13.86 264	18.35 209	9.62 235	19.21 273	9.93 223	4.85 231	16.40 266	25.95 264	18.11 236	24.75 250	24.42 232

GwcNet-ADL	12.05 225	11.91 244	9.54 230	18.75 245	10.20 231	12.14 227	6.27 207	13.65 218	5.02 205	12.11 189	17.59 255	29.93 244	9.22 229	4.00 222	8.92 199	9.34 225	13.38 225	6.69 207	23.76 234	9.21 230	9.40 188	10.34 233	6.62 250	6.01 228	14.99 224	18.15 237	11.36 183	16.95 201

UDG	23.27 268	29.32 281	11.18 244	43.83 278	40.37 284	44.05 284	50.45 291	13.10 213	13.02 243	14.19 224	22.69 274	21.71 232	5.53 210	87.32 300	14.53 261	9.94 240	21.35 272	14.28 267	31.51 253	11.75 248	18.79 269	19.17 280	14.52 271	7.66 237	16.22 229	18.20 238	17.11 222	16.42 199

ADCRef	8.62 196	6.53 205	4.38 178	2.47 147	4.66 194	8.28 205	7.51 212	8.58 138	14.10 251	6.83 121	10.63 211	11.91 166	3.53 192	3.06 211	8.72 198	7.72 205	8.71 170	7.39 217	17.63 203	6.13 191	9.53 190	9.33 210	4.93 233	3.70 205	9.63 178	18.39 239	9.86 159	18.66 206

FADNet_RVC	12.83 231	9.18 230	6.00 207	17.32 242	8.43 219	6.02 189	5.16 198	16.68 238	6.01 214	18.67 257	14.01 239	24.78 237	19.64 246	5.79 242	14.83 262	6.97 191	15.41 239	11.47 252	34.21 262	10.48 242	12.80 233	16.02 271	2.14 191	7.31 232	10.14 184	18.66 240	10.33 167	18.00 203

ADCP+	7.57 182	5.95 200	6.65 212	4.01 168	4.41 190	6.21 191	8.21 217	8.97 147	15.76 253	4.18 89	12.91 230	16.38 207	1.42 117	3.62 220	6.73 153	5.20 156	5.84 117	4.36 159	13.27 170	3.05 146	6.62 143	6.20 150	2.24 195	1.63 162	7.32 153	18.78 241	8.33 129	16.03 197

CBMV	15.50 241	10.69 237	8.40 223	16.02 239	11.11 240	12.89 229	4.24 189	21.34 254	15.36 252	19.49 263	7.06 170	28.50 242	9.40 230	6.42 247	13.21 253	12.10 261	15.07 237	12.37 259	16.04 192	9.27 232	15.69 250	9.92 222	4.30 225	15.37 262	22.30 257	18.82 242	39.12 277	44.05 275
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
HSM-Net_RVC	10.31 219	5.58 195	6.64 211	12.79 229	7.83 216	8.37 206	2.17 171	12.08 199	4.75 203	14.71 230	13.23 231	25.19 238	12.41 239	1.01 160	7.46 168	5.69 167	9.68 188	5.80 191	12.33 166	5.37 178	8.78 179	8.95 204	3.34 216	7.42 234	16.51 230	19.09 243	21.38 241	19.75 215
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
LALA_ROB	15.83 242	18.32 261	10.45 237	10.22 217	10.00 229	17.62 247	10.32 231	11.67 197	16.15 255	13.58 213	18.48 262	59.62 281	7.63 225	5.28 234	16.96 275	8.57 216	19.42 260	13.90 265	17.46 202	9.65 236	15.04 244	14.91 264	4.56 227	7.33 233	11.88 197	19.34 244	34.58 271	24.50 233

DispFullNet	39.75 291	49.92 293	23.96 287	64.91 296	46.52 290	59.62 295	70.39 297	31.47 274	26.91 276	20.82 265	19.96 268	67.89 300	48.82 293	93.71 304	18.90 280	20.26 289	49.49 303	34.84 299	69.36 301	28.05 286	25.61 286	21.10 286	20.01 282	20.31 277	28.35 271	19.38 245	35.57 273	56.98 294

S-Stereo	27.72 273	17.16 257	13.86 262	39.92 274	37.96 282	40.17 278	37.41 281	22.71 255	22.92 270	17.38 253	45.47 297	52.74 274	36.13 274	14.44 270	15.19 268	13.69 271	19.68 262	25.76 290	37.88 270	24.35 280	16.58 255	17.35 275	54.72 298	21.07 281	19.57 245	19.47 246	23.45 249	41.49 268

AIO-Stereo-zeroshot1	12.94 232	6.48 204	14.29 265	11.47 223	8.54 221	23.20 259	13.19 243	13.63 217	8.04 227	17.21 252	10.63 211	17.65 221	3.63 195	0.60 121	9.93 217	12.28 263	13.21 224	7.85 223	43.19 273	5.88 185	10.83 205	8.16 189	1.16 142	2.87 187	18.97 239	19.48 247	15.95 217	31.05 251

NCCL2	10.07 214	9.13 229	9.31 229	6.66 197	6.18 206	5.15 180	3.99 188	12.65 207	7.21 221	14.91 232	8.82 190	11.82 162	4.37 202	3.00 208	11.71 240	9.00 220	9.29 178	7.48 219	12.90 168	7.01 207	13.16 236	11.18 243	4.88 232	7.81 240	19.45 244	19.58 248	14.82 208	20.54 219

FBW_ROB	22.68 267	25.59 272	17.06 272	42.36 277	25.78 272	32.64 270	18.79 261	14.74 229	11.55 237	14.37 225	14.63 242	43.96 261	27.95 260	19.91 277	12.86 249	7.21 196	19.18 259	10.97 249	50.42 284	7.16 212	14.33 243	8.94 203	19.37 278	27.40 288	19.63 246	19.58 248	32.74 265	53.34 290

ITSA-stereo	15.36 239	11.88 243	7.27 219	26.81 262	13.63 250	10.18 217	8.62 221	20.49 249	10.58 235	21.85 269	16.53 250	31.24 245	30.96 264	9.01 253	11.99 241	9.60 232	15.24 238	9.66 234	23.63 233	6.47 195	10.73 203	10.52 236	5.87 242	7.73 238	21.08 252	19.76 250	15.91 216	27.42 243

SFCPSM	16.40 244	13.16 247	8.61 224	16.26 240	11.35 241	16.02 241	10.72 234	18.80 242	13.84 246	13.17 203	20.92 269	35.30 248	37.96 279	6.05 244	10.85 230	9.55 231	12.68 219	9.16 229	36.45 265	20.65 276	13.76 240	12.33 250	7.58 253	5.97 227	19.12 240	19.85 251	16.70 221	26.05 239

SQANet	32.80 282	51.98 294	17.38 273	71.36 298	50.98 294	73.19 299	74.73 298	25.86 265	12.19 239	32.41 288	14.38 241	59.07 279	14.65 244	90.80 301	9.98 218	6.17 178	17.16 251	15.73 270	43.94 275	12.07 252	9.77 193	8.88 202	57.35 299	7.60 235	21.20 253	20.05 252	25.86 253	40.75 267

ADCMid	18.65 255	13.18 248	12.39 249	11.76 224	14.19 251	18.49 250	14.99 248	26.29 266	26.32 273	12.79 196	16.33 249	36.18 249	23.39 251	7.98 252	15.52 270	12.49 265	21.07 270	12.21 257	38.30 271	12.13 253	20.69 275	18.31 277	12.50 266	10.20 249	22.89 258	20.15 253	20.27 235	32.52 255

MSKI-zero shot	7.94 188	4.90 169	4.34 177	3.10 158	1.70 134	4.00 168	1.44 160	12.93 210	2.03 162	12.15 190	7.79 182	12.00 168	1.80 130	0.61 125	6.29 133	8.66 217	10.45 195	4.09 150	20.51 221	7.15 209	10.78 204	9.52 211	1.14 138	2.63 182	9.80 181	20.32 254	15.32 213	18.86 208

RGC	12.52 229	11.48 242	13.33 259	12.10 226	11.73 244	14.58 236	6.96 210	14.26 224	16.09 254	7.33 132	19.17 264	17.09 215	21.08 248	7.05 251	13.55 255	8.10 209	9.45 184	7.13 214	14.73 183	7.59 218	8.75 177	7.63 173	5.32 240	6.63 231	15.73 227	20.65 255	20.04 234	20.44 218

ETE_ROB	15.85 243	17.19 258	6.97 215	12.39 227	10.54 236	16.82 246	8.40 219	10.76 185	13.32 245	11.19 180	18.44 261	58.51 278	6.50 220	6.01 243	12.65 246	9.41 226	23.07 277	9.86 238	20.40 220	10.14 239	15.50 249	13.68 257	5.13 237	7.65 236	14.90 222	21.29 256	42.78 283	24.50 233

AIO-Stereo-zeroshot	11.45 222	4.75 162	12.72 252	13.00 231	3.08 175	15.95 240	7.30 211	11.65 196	5.18 206	15.56 242	10.86 213	18.28 223	3.46 187	0.50 107	9.21 203	10.61 250	12.90 221	9.82 237	25.14 238	8.72 227	10.57 200	8.99 205	1.17 144	4.04 211	18.39 236	21.60 257	13.33 201	32.44 254

AnyNet_C32	17.17 250	8.67 223	9.73 232	10.14 216	10.45 234	14.52 234	11.69 241	22.97 257	22.78 269	18.32 255	22.52 273	23.72 233	10.02 234	9.41 255	17.12 276	14.49 275	23.62 279	17.24 277	30.57 249	11.59 246	24.77 283	23.05 289	8.94 255	14.39 260	17.12 232	21.73 258	17.43 225	26.54 240

anonymity	9.08 207	3.30 94	11.90 247	6.36 196	3.32 177	4.38 170	2.11 170	13.09 212	2.14 165	12.78 195	24.99 276	10.78 156	2.01 145	0.77 142	5.90 116	8.78 218	8.79 171	3.64 130	16.50 196	8.09 221	9.18 186	8.86 201	1.82 188	1.45 148	15.23 225	21.82 259	12.38 189	24.87 235

LRCNet_RVC	69.01 313	78.86 313	51.62 302	95.98 326	97.20 328	94.61 327	90.00 311	72.51 310	49.01 302	99.86 330	79.80 321	96.18 330	77.08 317	97.92 326	43.52 297	32.40 296	79.98 326	65.71 323	96.30 327	73.11 320	47.12 312	37.90 306	95.96 327	64.87 314	37.53 284	21.86 260	46.23 286	40.21 263

MSC_U_SF_DS_RVC	33.27 283	37.24 287	37.63 295	47.28 282	27.52 275	29.08 265	26.75 274	50.43 299	47.48 301	40.30 296	26.00 277	38.55 255	32.85 270	28.45 286	32.67 295	26.35 293	15.78 241	21.22 283	61.04 291	33.35 293	22.55 281	27.54 294	26.33 289	35.86 297	34.90 280	22.12 261	28.39 256	40.68 266

SHD	16.57 246	6.93 209	12.56 250	13.09 232	12.68 247	10.19 218	8.95 226	23.05 258	17.16 257	19.45 262	15.91 246	18.72 226	31.71 267	6.26 245	15.16 266	11.59 252	17.18 252	10.05 239	33.55 259	11.88 250	15.80 251	14.38 262	3.97 224	10.59 250	20.10 247	22.14 262	21.26 240	43.14 274

FAT-Stereo	22.66 266	14.10 252	18.12 277	36.51 270	36.45 279	28.44 263	18.28 258	23.24 260	12.64 240	19.19 259	29.53 288	34.98 247	34.03 272	13.01 266	15.02 263	12.25 262	18.18 255	19.93 281	34.98 264	19.35 273	17.89 263	12.07 248	13.56 267	16.39 265	18.75 238	22.16 263	29.92 259	42.72 271

otaku	41.47 293	59.93 298	23.77 286	85.43 313	70.24 303	84.12 315	93.39 317	37.75 287	32.63 289	39.34 295	19.49 266	59.42 280	25.11 253	95.21 305	19.99 282	11.68 253	18.98 256	16.34 271	64.80 295	27.36 284	13.65 238	10.63 237	58.26 300	19.35 276	33.80 278	22.23 264	34.11 268	42.76 272

HBP-ISP	14.42 236	10.82 238	12.34 248	22.60 255	14.88 253	14.98 238	15.15 249	20.50 250	4.48 202	16.38 248	10.15 206	17.25 219	1.84 132	19.47 276	11.57 238	13.28 270	14.29 230	9.08 228	11.15 155	9.30 233	17.96 264	15.05 265	5.03 234	12.00 255	20.48 249	22.38 265	22.99 247	24.00 229

edge stereo	29.25 278	20.44 266	19.28 281	41.04 276	37.14 281	43.08 282	39.81 282	38.54 288	21.86 264	16.30 247	39.05 296	60.91 283	36.52 276	25.09 284	13.84 257	13.95 272	26.34 282	15.54 269	44.48 277	19.15 272	18.84 270	16.15 272	21.96 285	17.87 270	27.90 270	22.43 266	39.03 276	53.23 289

PA-Net	9.95 213	17.79 260	13.14 257	4.86 177	11.72 243	5.03 179	11.63 240	13.76 219	10.83 236	7.45 134	5.67 151	9.12 139	8.54 226	9.52 256	10.98 232	6.60 185	3.46 71	6.66 206	7.76 120	6.80 203	4.83 96	9.05 206	2.30 199	5.54 223	11.20 190	23.05 267	8.19 128	33.08 257
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MFN_U_SF_RVC	28.82 276	28.11 278	16.40 270	33.64 269	25.89 273	32.81 271	27.70 275	37.42 284	22.10 265	45.99 305	28.32 286	49.91 269	32.35 269	21.67 282	23.87 288	16.93 283	13.84 228	15.41 268	53.47 285	24.58 281	22.24 279	24.24 290	11.62 264	24.71 284	33.63 277	24.09 268	37.01 275	50.20 284

DGSMNet	31.95 281	26.17 275	20.72 284	37.26 271	28.74 276	34.52 273	34.10 278	24.17 261	19.22 260	24.54 275	49.93 302	45.93 263	27.51 258	21.47 281	22.14 284	20.16 288	51.49 304	29.68 296	61.18 292	33.45 294	39.09 301	39.36 309	24.02 288	29.07 292	25.54 263	24.21 269	30.84 261	38.20 261

CBMV_ROB	15.45 240	8.52 222	10.06 234	22.29 253	17.04 257	16.35 243	11.36 239	19.65 243	5.48 211	14.50 227	9.14 193	31.73 246	16.37 245	10.55 259	10.08 221	7.96 207	15.06 236	7.46 218	19.43 215	21.06 277	13.40 237	6.45 154	6.05 244	8.81 243	21.63 256	24.29 270	29.88 258	32.55 256

CSAN	20.20 258	25.94 273	18.99 280	19.75 248	16.53 256	14.47 233	8.99 227	25.29 262	28.05 277	34.09 289	13.71 234	50.93 272	26.34 257	4.65 231	12.99 251	8.24 212	13.54 226	11.67 254	22.32 230	16.30 266	15.15 246	10.21 230	6.23 246	17.35 269	26.80 267	25.06 271	34.30 269	37.46 260

ACVNet_1	48.34 297	63.93 301	38.22 297	86.47 315	72.30 305	85.13 318	94.95 320	58.28 304	29.71 282	43.49 301	48.57 300	65.41 296	56.74 303	95.77 308	26.81 291	14.51 276	35.45 293	27.56 291	56.62 287	30.44 290	25.82 287	18.59 279	63.35 310	28.26 289	42.57 290	25.15 272	35.26 272	35.90 259

XQC	23.79 269	26.07 274	15.10 268	32.24 267	23.60 269	33.61 272	31.06 276	36.95 283	28.94 280	28.36 282	13.76 236	41.71 256	22.97 250	18.81 275	15.02 263	11.76 255	14.98 235	11.67 254	32.12 255	15.72 265	17.84 262	17.68 276	11.06 261	14.53 261	30.59 273	25.39 273	42.82 284	27.90 245

SANet	26.20 270	17.46 259	19.39 282	23.31 257	19.54 263	30.21 267	17.62 256	34.21 278	29.84 283	16.57 249	29.14 287	78.44 310	41.28 286	17.70 274	14.47 260	9.87 235	21.24 271	16.39 272	30.80 251	14.78 261	18.51 267	16.48 274	28.56 290	18.55 274	32.02 275	26.21 274	36.14 274	48.65 282

MFN_U_SF_DS_RVC	22.03 263	20.71 268	11.36 245	29.18 263	18.08 260	22.91 256	18.43 260	37.55 285	24.02 271	32.04 287	14.86 243	46.12 264	35.56 273	14.85 271	15.04 265	10.88 251	10.38 194	7.76 222	33.34 258	8.77 228	15.08 245	15.67 269	15.43 272	13.32 259	31.89 274	26.93 275	32.93 266	31.67 252

ADCPNet	19.39 257	13.87 251	11.68 246	15.69 238	17.32 258	15.71 239	16.26 252	23.07 259	20.67 262	18.57 256	18.76 263	20.18 228	29.47 261	10.00 257	14.34 259	14.05 273	18.99 257	11.55 253	34.43 263	20.26 275	20.72 276	18.42 278	11.08 262	16.03 264	25.16 262	27.30 276	25.24 251	34.64 258

SGM_RVC	22.30 265	26.60 276	13.45 260	40.22 275	26.52 274	36.56 276	24.02 270	27.37 268	17.51 259	17.98 254	18.03 256	43.52 260	37.60 278	2.18 194	9.83 215	5.94 177	13.03 222	6.93 210	30.45 248	8.54 225	12.39 230	4.12 101	5.16 238	11.77 254	36.42 283	27.38 277	52.67 292	45.94 278
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_2	58.27 303	74.04 304	56.98 309	88.59 316	81.05 315	87.05 322	96.06 322	66.05 308	43.49 299	52.82 306	46.78 299	78.54 311	69.96 309	96.60 313	50.76 302	40.75 299	40.15 296	28.24 292	76.92 310	42.75 298	31.31 290	21.70 288	61.62 302	53.19 305	55.03 303	28.06 278	51.48 289	53.37 291

ACVNet-4b	45.05 295	60.08 299	30.77 291	90.02 319	75.84 312	84.32 316	96.58 324	33.86 276	33.30 291	41.42 300	17.10 252	79.70 312	30.67 262	96.27 312	28.98 293	27.35 294	31.43 286	19.93 281	54.55 286	37.33 297	11.23 213	9.86 221	62.73 309	18.46 273	35.28 281	28.09 279	40.93 280	40.39 264

DPSNet	28.84 277	15.01 254	14.59 266	24.53 261	22.59 268	32.15 268	14.89 247	20.11 246	22.50 266	8.42 144	9.93 203	89.34 326	44.91 289	5.30 235	16.79 274	17.05 284	33.42 288	28.86 293	68.85 299	19.87 274	21.86 278	20.14 283	40.60 294	25.82 287	42.58 291	28.31 280	39.91 279	50.48 285

AnyNet_C01	29.84 279	19.89 264	14.82 267	20.44 250	24.83 270	21.98 253	21.35 266	35.82 279	38.87 298	21.30 268	27.69 284	49.03 266	34.01 271	14.21 269	25.95 290	21.84 291	38.69 295	34.70 298	58.02 289	30.27 289	38.97 300	31.02 299	21.95 284	20.80 279	34.15 279	28.69 281	32.34 264	44.08 276

G-Net	26.39 271	20.83 269	18.69 279	18.14 243	16.15 254	35.72 274	15.59 250	28.39 270	32.97 290	27.04 280	33.44 294	63.95 291	25.70 254	6.89 250	17.98 278	16.18 282	23.13 278	17.60 278	44.66 278	34.02 295	25.13 284	20.14 283	11.41 263	16.88 268	27.61 269	29.30 282	42.48 282	42.59 270

ADCS	26.80 272	19.40 262	15.99 269	21.47 252	20.26 265	22.98 258	18.29 259	35.82 279	32.21 287	16.06 245	26.49 278	45.49 262	36.28 275	13.17 267	20.46 283	19.03 285	30.07 285	22.20 284	48.35 281	27.42 285	35.57 294	28.75 295	13.83 268	20.87 280	29.72 272	30.23 283	30.90 262	42.38 269

SGM-ForestM	21.76 262	26.76 277	12.74 254	38.92 272	21.53 266	35.95 275	23.82 269	28.41 271	16.51 256	14.11 220	18.08 258	50.37 270	31.58 266	3.29 219	9.31 206	5.58 165	14.41 231	6.57 205	28.33 242	7.58 217	12.09 224	4.33 108	5.42 241	9.98 248	40.14 288	30.48 284	50.62 288	40.54 265

Ntro	43.91 294	60.52 300	25.10 288	85.23 312	71.11 304	83.99 313	93.99 318	47.62 297	36.91 296	40.53 297	31.94 292	64.60 293	21.97 249	95.55 307	22.72 287	12.49 265	21.79 273	16.54 273	65.59 296	31.28 292	15.15 246	11.03 242	59.53 301	20.73 278	36.26 282	30.56 285	39.66 278	43.06 273

MeshStereo	28.39 275	28.64 279	17.49 274	49.25 284	36.94 280	38.63 277	25.84 273	34.17 277	25.10 272	21.94 270	21.87 270	55.23 275	48.16 292	4.50 229	13.52 254	12.28 263	18.04 254	11.23 251	30.39 247	14.62 258	25.20 285	20.27 285	21.38 283	18.82 275	39.99 287	31.23 286	52.09 291	49.59 283
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
MDST_ROB	20.31 259	32.64 282	11.05 242	48.15 283	25.03 271	40.35 279	19.18 262	18.66 241	11.72 238	16.23 246	7.89 184	29.18 243	38.42 280	1.31 175	9.90 216	5.45 162	10.74 198	4.30 158	14.90 185	6.70 202	11.78 221	5.78 149	6.44 249	8.89 244	40.87 289	31.29 287	52.88 293	38.56 262

LSM0	41.44 292	24.61 270	12.72 252	39.36 273	29.64 277	40.63 280	36.02 279	50.44 300	34.27 293	45.33 302	46.68 298	62.96 288	54.33 300	10.70 260	82.82 323	89.58 325	35.18 291	23.00 287	69.90 302	35.16 296	44.19 307	35.05 303	17.16 274	25.30 285	38.79 285	32.56 288	51.88 290	50.73 286

RainbowNet	53.63 298	66.91 302	44.07 298	91.23 320	74.92 310	90.37 325	95.07 321	39.32 290	33.34 292	45.45 303	29.92 289	71.99 304	56.83 304	96.98 320	68.70 311	46.94 304	34.42 289	29.67 295	77.69 313	55.56 305	21.47 277	14.04 259	64.62 311	33.19 296	39.92 286	32.77 289	44.50 285	48.08 281

RTS	16.64 247	7.53 216	6.93 213	8.17 206	7.37 213	22.56 254	10.89 236	19.94 244	22.55 267	7.08 126	10.54 207	16.42 208	10.00 232	5.31 236	12.77 247	11.76 255	20.70 264	10.48 244	37.62 267	17.58 268	15.87 252	12.66 252	4.67 228	9.96 246	26.64 265	33.09 290	26.24 254	54.03 292

RTSA	16.64 247	7.53 216	6.93 213	8.17 206	7.37 213	22.56 254	10.89 236	19.94 244	22.55 267	7.08 126	10.54 207	16.42 208	10.00 232	5.31 236	12.77 247	11.76 255	20.70 264	10.48 244	37.62 267	17.58 268	15.87 252	12.66 252	4.67 228	9.96 246	26.64 265	33.09 290	26.24 254	54.03 292

IMH-64-1	60.28 304	74.69 305	50.42 300	80.31 301	73.97 307	79.70 305	84.33 303	77.04 312	64.71 307	37.08 291	59.46 304	61.44 284	80.06 320	96.76 317	49.65 300	41.24 300	48.02 300	35.18 300	71.95 303	54.63 303	37.85 296	30.42 297	61.88 303	50.63 303	66.91 311	36.03 292	57.39 295	65.70 308

IMH-64	60.28 304	74.69 305	50.42 300	80.31 301	73.97 307	79.70 305	84.33 303	77.04 312	64.71 307	37.08 291	59.46 304	61.44 284	80.06 320	96.76 317	49.65 300	41.24 300	48.02 300	35.18 300	71.95 303	54.63 303	37.85 296	30.42 297	61.88 303	50.63 303	66.91 311	36.03 292	57.39 295	65.70 308

BEATNet-Init1	37.96 287	44.56 289	27.41 289	61.43 293	43.01 286	54.12 289	44.65 286	41.12 294	30.83 285	31.66 286	22.08 272	61.84 287	55.93 302	12.97 265	24.90 289	21.55 290	21.99 274	16.73 275	57.95 288	30.86 291	27.04 288	21.23 287	18.58 275	28.82 291	49.15 295	37.94 294	73.47 318	62.96 303

PSMNet_ROB	62.69 308	80.61 316	59.91 311	81.85 306	75.39 311	85.28 319	87.50 310	55.22 303	75.12 315	70.87 317	63.54 309	73.03 306	71.52 313	95.40 306	54.18 307	37.32 297	51.73 305	39.45 303	72.02 305	65.27 315	40.03 302	26.72 293	62.70 308	47.90 301	62.18 309	38.75 295	73.13 316	46.14 280

ELAS_RVC	38.71 290	44.08 288	36.14 294	58.34 291	44.80 287	56.14 293	49.04 289	39.16 289	28.27 278	25.76 279	32.54 293	72.51 305	41.64 288	21.11 280	22.30 286	19.61 287	35.30 292	23.00 287	43.53 274	23.57 279	35.09 293	26.25 292	19.66 279	32.53 295	49.82 297	40.38 296	64.26 305	60.37 296
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	33.82 284	46.03 291	33.92 292	62.03 295	49.51 293	54.29 290	44.39 285	36.14 281	32.39 288	25.36 277	27.16 281	63.64 290	51.30 296	11.18 263	12.51 242	7.64 204	16.36 249	8.19 224	46.40 279	15.25 263	17.50 259	15.24 267	9.85 257	23.07 282	49.16 296	40.60 297	62.23 302	51.79 288

LE_ROB	30.18 280	25.29 271	22.53 285	44.68 280	47.30 292	42.05 281	47.63 288	37.72 286	26.38 274	14.44 226	27.01 280	63.45 289	53.67 298	2.76 204	9.16 202	5.54 164	11.17 208	7.21 215	33.90 261	14.21 256	15.25 248	10.29 232	10.82 260	29.62 293	43.65 293	41.44 298	61.77 301	65.95 310

PWCK	67.12 311	90.16 327	61.80 313	92.78 323	74.34 309	85.07 317	75.96 299	74.55 311	64.36 306	71.63 318	71.49 314	81.09 313	70.46 311	70.64 298	37.90 296	37.63 298	67.71 321	46.24 306	93.61 326	64.94 313	56.13 317	41.76 312	79.34 318	69.81 318	64.94 310	41.69 299	63.04 303	63.13 304

MANE	35.56 285	36.32 285	30.27 290	57.13 289	45.60 288	45.77 287	44.19 284	42.38 295	28.54 279	22.99 272	27.28 282	55.78 276	38.47 281	17.15 273	19.38 281	22.05 292	28.66 283	42.73 304	37.10 266	15.31 264	28.48 289	16.47 273	9.03 256	25.43 286	52.81 301	42.23 300	66.17 307	62.49 302

ELAS	38.52 289	44.92 290	35.73 293	58.67 292	45.67 289	54.34 291	49.79 290	39.79 291	30.51 284	25.44 278	30.07 291	65.85 298	41.53 287	20.67 279	22.24 285	19.55 286	34.81 290	22.44 286	44.42 276	23.13 278	34.09 292	25.77 291	19.79 281	30.94 294	52.44 300	42.30 301	63.40 304	61.61 299
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	67.55 312	78.30 311	59.14 310	81.25 304	79.91 314	77.57 302	86.13 308	81.41 318	68.11 311	68.43 316	70.17 313	60.57 282	84.88 324	96.09 309	78.63 321	61.94 313	52.44 306	47.97 307	67.63 297	57.85 307	55.31 316	51.06 317	49.29 296	58.07 311	71.80 316	43.75 302	67.99 309	68.15 312

JetBlue	56.35 300	54.44 295	61.38 312	61.95 294	57.67 298	61.95 296	60.94 294	51.18 301	73.59 314	45.81 304	26.60 279	88.52 323	40.01 283	51.49 291	43.77 298	43.40 302	60.04 314	52.20 313	59.95 290	50.68 300	52.42 315	57.10 319	68.83 313	54.93 308	53.92 302	44.48 303	72.22 314	72.13 315

IMH	62.37 307	75.88 308	52.64 304	80.91 303	73.71 306	82.21 309	84.46 305	77.43 314	66.45 310	38.17 294	59.49 306	65.18 295	82.27 323	96.74 316	54.05 305	45.28 303	49.25 302	36.35 302	75.11 308	59.08 309	37.91 298	30.39 296	61.98 305	54.51 307	70.73 315	45.19 304	61.21 300	67.54 311

LVE	69.55 314	79.12 314	67.17 318	92.96 324	87.79 320	82.46 310	96.73 326	83.91 322	66.42 309	72.92 319	76.51 318	61.80 286	87.71 327	97.59 325	54.04 304	47.00 305	55.01 308	53.49 314	80.57 319	61.93 311	44.39 308	38.35 307	79.72 319	70.54 320	68.62 314	46.65 305	72.75 315	51.61 287

TorneroNet	66.23 310	77.53 309	63.32 315	85.97 314	69.14 300	77.06 301	86.80 309	62.89 307	70.48 313	65.63 314	55.43 303	86.42 318	67.47 307	96.85 319	67.92 310	52.32 308	47.97 299	50.55 310	78.21 314	62.59 312	38.95 299	41.32 311	76.55 317	56.42 310	60.86 307	48.15 306	69.78 312	71.65 314

TorneroNet-64	63.19 309	75.15 307	55.88 308	82.69 308	63.23 299	74.55 300	83.40 302	60.19 305	69.74 312	56.51 309	48.87 301	86.61 319	70.59 312	96.70 314	63.73 309	51.45 307	46.73 298	46.07 305	76.66 309	58.77 308	33.57 291	34.51 302	74.14 315	55.02 309	59.06 306	48.57 307	61.16 299	72.46 316

notaker	71.38 316	78.65 312	54.69 307	84.72 311	82.95 316	82.06 308	91.48 314	87.48 325	82.07 323	60.48 312	85.97 323	70.68 303	79.79 319	96.70 314	77.03 317	61.97 314	61.31 316	49.23 308	81.82 320	67.63 317	52.22 314	46.81 313	73.73 314	68.68 317	58.07 305	51.33 308	68.53 311	71.08 313

AMNet	47.82 296	49.81 292	47.75 299	49.90 285	46.59 291	58.94 294	54.48 292	20.74 252	35.99 294	31.17 285	68.62 311	69.95 302	11.91 237	54.47 293	44.89 299	55.58 310	56.46 309	57.26 318	48.53 282	48.42 299	57.22 318	47.88 315	10.80 259	47.38 300	44.55 294	51.78 309	57.59 297	62.43 301

SGM+DAISY	56.40 302	55.60 297	53.01 306	57.87 290	54.17 297	66.57 298	61.59 295	40.71 293	45.76 300	41.21 299	73.61 317	65.02 294	54.97 301	55.73 295	54.11 306	55.49 309	65.18 318	59.21 320	64.31 294	60.11 310	65.62 321	58.39 320	28.82 291	49.97 302	51.62 298	52.77 310	67.11 308	64.35 306

Dean	77.48 322	83.82 323	77.11 323	97.28 327	96.37 327	97.16 328	97.23 327	85.86 324	81.96 322	88.94 325	77.88 320	89.24 325	86.33 325	98.31 328	75.93 316	66.54 318	57.80 311	57.32 319	91.12 324	80.41 326	44.18 306	32.55 301	80.01 320	75.39 324	73.99 317	53.83 311	85.46 326	59.93 295

SPS-STEREO	56.37 301	55.26 296	52.00 303	54.83 287	53.74 296	62.64 297	54.55 293	36.65 282	52.61 304	41.02 298	72.82 316	68.83 301	51.37 297	54.23 292	54.01 303	56.16 312	65.48 319	61.21 321	67.80 298	65.19 314	71.89 325	61.36 323	22.00 286	53.23 306	52.28 299	54.66 312	64.70 306	61.46 298
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
STTRV1_RVC		19.69 263	10.23 236	32.93 268	18.42 261	28.73 264	21.65 267	30.21 272	29.18 281	24.35 273	21.99 271	42.54 258	40.31 284	46.58 289	29.61 294	10.10 245	57.30 310	13.57 263		28.69 288	58.70 319	19.89 281		41.61 298	24.70 261	55.51 313	34.55 270	61.08 297

PVD	36.94 286	35.53 283	20.19 283	46.53 281	34.00 278	49.81 288	37.38 280	39.85 292	38.08 297	15.29 240	27.60 283	51.81 273	50.55 294	49.21 290	16.55 273	15.85 280	37.91 294	22.29 285	49.12 283	26.18 282	37.77 295	38.78 308	19.75 280	24.11 283	43.49 292	58.18 314	46.46 287	65.23 307

ktn	73.77 317	79.75 315	53.00 305	81.45 305	88.63 321	78.92 303	90.62 313	90.90 327	91.37 325	57.04 310	91.77 327	64.56 292	68.03 308	97.29 322	75.00 315	65.54 316	66.33 320	56.23 317	78.86 316	65.83 316	61.55 320	59.89 322	67.39 312	66.10 315	75.18 322	60.13 315	78.23 323	82.16 324

WAO-7	61.44 306	71.70 303	62.21 314	65.81 297	69.25 301	55.85 292	62.17 296	81.48 319	77.86 319	59.25 311	69.56 312	65.46 297	70.40 310	54.87 294	84.64 325	76.82 322	43.20 297	34.36 297	80.12 318	68.99 319	41.89 303	31.49 300	14.04 269	80.25 326	55.37 304	63.81 316	56.11 294	61.87 300

MFMNet_re	70.53 315	82.36 319	77.16 324	78.14 299	69.48 302	83.12 312	76.90 300	52.18 302	55.55 305	54.56 308	72.65 315	73.90 307	50.72 295	65.86 296	81.62 322	83.89 324	81.27 327	78.63 326	72.62 306	68.87 318	75.27 326	74.56 325	46.78 295	60.04 312	61.18 308	66.38 317	73.44 317	87.29 327

WAO-8	73.90 318	83.69 321	72.64 321	89.62 317	89.28 323	88.99 323	92.48 315	80.57 316	77.83 317	76.08 320	62.52 307	82.88 314	72.27 314	96.23 310	77.30 318	69.40 319	59.94 312	52.15 311	77.08 311	76.97 323	46.88 309	35.80 304	62.13 306	73.39 322	75.03 319	68.35 318	77.93 321	77.76 317

Venus	73.90 318	83.69 321	72.64 321	89.67 318	89.28 323	88.99 323	92.48 315	80.57 316	77.83 317	76.08 320	62.52 307	82.88 314	72.27 314	96.23 310	77.30 318	69.40 319	59.94 312	52.15 311	77.08 311	76.97 323	46.88 309	35.80 304	62.13 306	73.39 322	75.03 319	68.35 318	77.93 321	77.76 317

MADNet+	53.95 299	35.82 284	65.49 317	55.03 288	52.23 295	44.42 285	40.28 283	60.67 306	51.63 303	54.06 307	38.36 295	76.38 308	64.35 306	32.92 287	60.20 308	48.58 306	53.78 307	50.30 309	69.19 300	51.45 301	47.07 311	40.09 310	52.15 297	46.49 299	75.06 321	69.31 320	57.65 298	63.58 305

HanzoNet	79.15 324	82.61 320	63.39 316	84.63 310	87.76 319	82.84 311	90.52 312	93.48 328	91.71 326	61.49 313	89.74 325	83.24 316	86.75 326	97.92 326	73.08 313	66.32 317	74.85 322	72.80 324	87.43 322	75.21 321	70.67 323	70.02 324	75.14 316	68.22 316	77.26 324	70.29 321	79.78 324	79.93 323

KSHMR	85.05 326	95.39 328	87.70 327	95.47 325	93.32 325	92.81 326	96.30 323	88.71 326	80.58 321	87.28 324	90.38 326	84.49 317	80.26 322	97.55 324	94.11 326	90.49 326	74.98 323	77.89 325	88.64 323	85.83 327	67.64 322	58.51 321	91.11 325	86.08 327	81.21 327	75.30 322	75.75 319	78.54 320

UNDER WATER	75.88 321	84.51 324	71.98 320	92.01 322	84.19 317	85.60 321	94.87 319	80.27 315	77.93 320	76.18 322	76.67 319	88.04 321	77.89 318	97.19 321	78.13 320	63.60 315	61.10 315	55.58 315	78.49 315	56.97 306	43.63 304	47.72 314	87.87 323	76.39 325	77.17 323	78.76 323	70.88 313	85.11 326

JetRed	79.56 325	85.37 325	84.59 326	83.21 309	79.47 313	84.04 314	85.88 307	83.64 321	82.41 324	68.18 315	64.26 310	91.36 327	39.61 282	78.40 299	83.29 324	82.43 323	79.11 325	86.69 329	79.88 317	75.28 322	89.69 327	86.94 327	87.50 322	70.30 319	74.65 318	79.37 324	82.70 325	79.91 322

UNDER WATER-64	75.67 320	81.70 317	71.33 319	91.75 321	87.21 318	85.53 320	96.64 325	83.38 320	76.42 316	79.20 323	85.55 322	86.85 320	76.63 316	97.41 323	72.40 312	55.82 311	61.54 317	55.65 316	74.02 307	53.26 302	44.03 305	50.98 316	90.58 324	73.26 321	78.01 325	80.76 325	68.27 310	84.86 325

DPSimNet_ROB	78.97 323	77.62 310	80.17 325	79.15 300	89.15 322	80.21 307	80.58 301	70.37 309	95.41 328	96.15 326	87.26 324	88.83 324	59.22 305	93.19 303	74.77 314	69.80 321	75.14 324	65.07 322	82.98 321	77.91 325	71.40 324	78.66 326	91.28 326	61.75 313	68.55 313	82.24 326	77.44 320	77.82 319

MADNet++	89.66 327	89.04 326	93.96 329	82.44 307	93.36 326	79.42 304	85.59 306	83.91 322	91.80 327	96.72 327	97.56 328	88.26 322	93.28 328	68.16 297	96.48 327	98.97 328	95.25 329	85.92 328	92.58 325	98.11 328	96.75 330	98.43 330	84.35 321	96.89 329	80.50 326	86.67 327	86.59 327	79.77 321

MEDIAN_ROB	98.39 329	99.52 329	99.12 330	100.00 328	100.00 329	100.00 329	100.00 330	99.70 331	99.00 329	100.00 331	99.99 332	98.80 331	97.65 329	99.97 330	99.66 330	99.00 329	99.10 330	99.18 330	99.95 330	98.83 329	95.51 328	97.85 329	100.00 329	98.41 330	90.71 328	94.33 328	93.03 328	97.15 330

AVERAGE_ROB	99.48 330	100.00 332	99.90 332	100.00 328	100.00 329	100.00 329	100.00 330	100.00 332	100.00 332	100.00 331	100.00 333	100.00 333	100.00 333	100.00 331	99.89 332	99.92 331	100.00 334	100.00 334	100.00 331	100.00 331	99.09 332	99.77 332	100.00 329	100.00 333	96.69 331	96.89 329	97.18 331	96.57 329

SAMSARA	38.30 288	15.47 255	38.14 296	18.86 247	17.33 259	18.42 249	17.45 255	44.16 296	36.06 295	28.66 284	18.06 257	28.26 241	47.25 291	13.90 268	27.47 292	29.04 295	22.15 276	25.56 289	46.84 280	26.27 283	47.87 313	51.36 318	6.64 251	28.47 290	96.29 330	97.75 330	95.23 329	91.23 328

HaxPig	99.50 331	100.00 332	99.58 331	100.00 328	100.00 329	100.00 329	100.00 330	100.00 332	99.99 331	100.00 331	100.00 333	100.00 333	99.98 332	100.00 331	99.75 331	99.76 330	99.99 333	99.80 331	100.00 331	100.00 331	98.86 331	98.48 331	100.00 329	99.99 332	94.78 329	99.70 331	96.75 330	99.23 331

PML	98.00 328	100.00 332	89.41 328	100.00 328	100.00 329	100.00 329	99.52 329	100.00 332	99.67 330	100.00 331	98.18 329	99.94 332	100.00 333	99.58 329	97.81 329	96.93 327	93.39 328	85.77 327	100.00 331	99.15 330	96.63 329	92.95 328	99.24 328	99.73 331	98.06 332	99.99 332	100.00 332	99.98 332

FlowAnything	100.00 334	100.00 332	100.00 333	100.00 328	100.00 329	100.00 329	100.00 330	100.00 332	100.00 332	100.00 331	100.00 333	100.00 333	100.00 333	100.00 331	100.00 335	100.00 332	100.00 334	100.00 334	100.00 331	100.00 331	100.00 335	100.00 335	100.00 329	100.00 333	100.00 333	100.00 333	100.00 332	100.00 333

CasAABBNet	100.00 334	100.00 332	100.00 333	100.00 328	100.00 329	100.00 329	100.00 330	100.00 332	100.00 332	100.00 331	100.00 333	100.00 333	100.00 333	100.00 331	100.00 335	100.00 332	100.00 334	100.00 334	100.00 331	100.00 331	100.00 335	100.00 335	100.00 329	100.00 333	100.00 333	100.00 333	100.00 332	100.00 333

DPSMNet_ROB	99.77 333	99.92 330	100.00 333	100.00 328	100.00 329	100.00 329	100.00 330	99.67 329	100.00 332	99.54 328	99.82 330	95.70 329	99.57 331	100.00 331	99.97 333	100.00 332	99.97 331	99.99 332	99.88 329	100.00 331	99.88 333	99.80 333	100.00 329	100.00 333	100.00 333	100.00 333	100.00 332	100.00 333

DGTPSM_ROB	99.76 332	99.92 330	100.00 333	100.00 328	100.00 329	100.00 329	100.00 330	99.67 329	100.00 332	99.54 328	99.82 330	95.69 328	99.56 330	100.00 331	99.97 333	100.00 332	99.97 331	99.99 332	99.84 328	100.00 331	99.88 333	99.80 333	100.00 329	100.00 333	100.00 333	100.00 333	100.00 332	100.00 333

DPSM_ROB	100.00 334	100.00 332	100.00 333	100.00 328	100.00 329	100.00 329	100.00 330	100.00 332	100.00 332	100.00 331	100.00 333	100.00 333	100.00 333	100.00 331	100.00 335	100.00 332	100.00 334	100.00 334	100.00 331	100.00 331	100.00 335	100.00 335	100.00 329	100.00 333	100.00 333	100.00 333	100.00 332	100.00 333

DPSM	100.00 334	100.00 332	100.00 333	100.00 328	100.00 329	100.00 329	100.00 330	100.00 332	100.00 332	100.00 331	100.00 333	100.00 333	100.00 333	100.00 331	100.00 335	100.00 332	100.00 334	100.00 334	100.00 331	100.00 331	100.00 335	100.00 335	100.00 329	100.00 333	100.00 333	100.00 333	100.00 332	100.00 333

ASD4																								93.56 328

Low-res two-view benchmark