Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
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
s12784h	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

TANstereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

XX-TBD	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

CREStereo	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MEDIAN_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

AVERAGE_ROB	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

HITNet	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9
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
STStereo	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

NVstereo2D	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

PWC_ROB	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

PWCDC_ROB	0.01 9	0.02 14	0.02 14	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

PWCK	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

coex_refinement	0.02 15	0.03 23	0.02 14	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.03 24	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 24	0.02 15	0.03 22	0.02 15

G2L-Stereo	0.02 15	0.03 23	0.02 14	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.03 24	0.02 15	0.03 21	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 24	0.02 15	0.03 22	0.02 15

iinet-f	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MFN_U_SF_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MSC_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

MFN_U_SF_DS_RVC	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

RYNet	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 28	0.03 25	0.02 15	0.02 16	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

LSM0	0.02 15	0.02 14	0.02 14	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15

YMNet	0.03 23	0.03 23	0.03 23	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	0.03 21	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.04 32	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

DFGA-Net	0.04 24	0.06 37	0.03 23	0.06 36	0.03 23	0.05 35	0.03 26	0.05 35	0.03 27	0.05 27	0.03 26	0.05 34	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.05 35	0.03 25	0.05 33	0.03 26	0.06 41	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.06 41	0.03 26	0.06 40	0.03 25

AASNet	0.05 25	0.08 41	0.08 39	0.07 39	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 38	0.05 37	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.05 39	0.06 39	0.07 39	0.05 39	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 37	0.05 35	0.05 39	0.04 32	0.05 37	0.05 36	0.05 37	0.05 36	0.05 36

SACVNet	0.05 25	0.08 41	0.08 39	0.07 39	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 38	0.05 37	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.05 39	0.06 39	0.07 39	0.05 39	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 37	0.05 35	0.05 39	0.04 32	0.05 37	0.05 36	0.05 37	0.05 36	0.05 36

AACVNet	0.05 25	0.08 41	0.08 39	0.07 39	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 38	0.05 37	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.05 39	0.06 39	0.07 39	0.05 39	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 37	0.05 35	0.05 39	0.04 32	0.05 37	0.05 36	0.05 37	0.05 36	0.05 36

ADCS	0.06 28	0.02 14	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.03 184	0.02 15	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.02 15	0.01 9	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 30	0.02 15

FINET	0.07 29	0.08 41	0.07 36	0.08 42	0.07 42	0.08 44	0.07 41	0.08 44	0.07 41	0.08 33	0.07 42	0.08 42	0.07 42	0.07 42	0.07 39	0.07 42	0.07 42	0.07 42	0.07 41	0.07 42	0.08 44	0.07 42	0.07 38	0.06 42	0.07 42	0.07 42	0.08 44	0.06 42

BEATNet_4x	0.08 30	0.03 23	0.06 34	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 215	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

ADCL	0.08 30	0.03 23	0.06 34	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 215	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

ADCMid	0.08 30	0.02 14	0.13 74	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 206	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.07 41	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25

AnyNet_C01	0.08 30	0.03 23	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.46 214	0.02 15	0.03 23	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 28	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.03 22	0.03 25

ADCPNet	0.08 30	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.32 206	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.04 30	0.03 25

SepStereo	0.09 35	0.09 45	0.09 42	0.09 45	0.10 47	0.09 45	0.08 44	0.09 45	0.08 44	0.09 34	0.08 43	0.09 45	0.09 45	0.08 45	0.08 45	0.09 45	0.09 45	0.08 45	0.09 45	0.08 43	0.09 45	0.08 45	0.09 41	0.09 45	0.10 45	0.08 45	0.10 45	0.09 45

APVNet	0.09 35	0.06 37	0.04 25	0.06 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.05 35	1.08 238	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

AnonymousM	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

FADNet-RVC-Resample	0.10 37	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 35	0.05 35	0.05 37	0.07 38	0.05 37	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 37	0.05 35	0.04 33	1.53 254	0.04 32	0.05 36	0.05 37	0.06 40	0.05 36

FADNet_RVC	0.10 37	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.03 21	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.04 32	0.03 26	0.03 26	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.03 26	1.63 259	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

PVD	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

SHD	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

SAMSARA	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

XQC	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

RTSC	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

RTS	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

RTSA	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

MADNet+	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

MADNet++	0.10 37	0.10 46	0.10 45	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 46	0.10 47	0.10 35	0.10 48	0.10 46	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 47	0.10 46	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.10 45	0.10 46	0.10 45	0.10 49

LRCNet_RVC	0.11 49	0.12 57	0.09 42	0.12 57	0.09 45	0.12 57	0.09 45	0.12 57	0.09 45	0.12 45	0.09 46	0.11 56	0.09 45	0.09 46	0.09 46	0.09 45	0.12 57	0.16 88	0.21 90	0.09 46	0.12 57	0.09 46	0.09 41	0.09 45	0.12 57	0.28 124	0.12 57	0.09 45

FADNet-RVC	0.11 49	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.04 25	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	1.79 265	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 36

FADNet	0.11 49	0.04 32	0.05 30	0.06 36	0.05 35	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 25	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.05 37	0.05 35	0.04 33	1.74 263	0.04 32	0.04 31	0.05 37	0.04 30	0.05 36

ProNet	0.12 52	0.18 72	0.11 59	0.14 60	0.10 47	0.14 61	0.11 59	0.14 59	0.11 59	0.14 46	0.10 48	0.14 60	0.10 48	0.10 49	0.11 59	0.10 47	0.15 67	0.10 47	0.14 59	0.10 47	0.14 59	0.10 48	0.11 57	0.10 48	0.15 65	0.10 46	0.14 60	0.10 49

IPLG	0.12 52	0.15 62	0.12 65	0.14 60	0.11 60	0.14 61	0.11 59	0.14 59	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.14 60	0.11 60	0.12 74	0.11 59	0.11 59	0.14 60	0.11 62	0.14 59	0.11 60	0.14 59	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.14 60	0.11 60	0.14 60	0.11 61

MIPNet	0.12 52	0.15 62	0.12 65	0.14 60	0.11 60	0.14 61	0.11 59	0.14 59	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.14 60	0.11 60	0.12 74	0.11 59	0.11 59	0.14 60	0.11 62	0.15 67	0.11 60	0.14 59	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.14 60	0.11 60	0.14 60	0.11 61

AnyNet_C32	0.12 52	0.03 23	0.07 36	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 253	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.02 15	0.03 26	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.04 31	0.03 26	0.03 22	0.02 15

ADCP+	0.12 52	0.04 32	0.07 36	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 245	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 37	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

S2M2	0.13 57	0.14 61	0.10 45	0.14 60	0.10 47	0.15 69	0.10 48	0.30 112	0.10 47	0.14 46	0.17 90	0.14 60	0.10 48	0.10 49	0.10 48	0.10 47	0.14 60	0.10 47	0.14 59	0.10 47	0.14 59	0.10 48	0.10 44	0.10 48	0.15 65	0.10 46	0.14 60	0.10 49

CIPLG	0.13 57	0.15 62	0.12 65	0.14 60	0.11 60	0.14 61	0.11 59	0.15 67	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.15 69	0.11 60	0.12 74	0.12 77	0.11 59	0.15 67	0.11 62	0.15 67	0.11 60	0.14 59	0.11 60	0.11 57	0.12 77	0.15 65	0.12 77	0.15 67	0.12 76

IPLGR_C	0.13 57	0.16 67	0.14 78	0.15 68	0.11 60	0.14 61	0.11 59	0.14 59	0.11 59	0.14 46	0.11 59	0.14 60	0.11 60	0.12 74	0.11 59	0.11 59	0.14 60	0.11 62	0.14 59	0.11 60	0.14 59	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.14 60	0.11 60	0.15 67	0.11 61

IPLGR	0.13 57	0.15 62	0.12 65	0.14 60	0.11 60	0.14 61	0.11 59	0.14 59	0.13 81	0.15 51	0.11 59	0.14 60	0.12 80	0.12 74	0.11 59	0.11 59	0.14 60	0.11 62	0.14 59	0.11 60	0.14 59	0.11 60	0.11 57	0.12 77	0.15 65	0.11 60	0.14 60	0.11 61

ACRE	0.13 57	0.16 67	0.12 65	0.14 60	0.11 60	0.14 61	0.11 59	0.15 67	0.11 59	0.14 46	0.11 59	0.14 60	0.11 60	0.12 74	0.11 59	0.11 59	0.14 60	0.11 62	0.14 59	0.11 60	0.14 59	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.14 60	0.11 60	0.14 60	0.11 61

ICVP	0.13 57	0.16 67	0.11 59	0.16 76	0.11 60	0.16 77	0.11 59	0.16 69	0.11 59	0.16 63	0.11 59	0.16 77	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.16 76	0.11 62	0.16 75	0.11 60	0.16 75	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.16 76	0.11 60	0.16 75	0.11 61
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCRef	0.13 57	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 45	0.04 31	0.04 32	2.46 256	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 37	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

GMStereo	0.14 64	0.13 59	0.14 78	0.14 60	0.14 86	0.14 61	0.14 83	0.14 59	0.14 85	0.14 46	0.14 85	0.14 60	0.14 86	0.14 85	0.14 86	0.14 85	0.14 60	0.14 85	0.14 59	0.14 86	0.14 59	0.14 86	0.14 82	0.14 85	0.14 60	0.14 83	0.14 60	0.14 86
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HSM	0.14 64	0.17 71	0.11 59	0.17 79	0.11 60	0.17 78	0.12 77	0.17 73	0.11 59	0.17 67	0.11 59	0.17 81	0.11 60	0.12 74	0.12 77	0.12 75	0.17 79	0.12 79	0.17 77	0.12 79	0.17 78	0.12 78	0.12 75	0.12 77	0.17 78	0.12 77	0.17 78	0.12 76

ELAS_RVC	0.14 64	0.18 72	0.11 59	0.19 85	0.11 60	0.18 80	0.13 81	0.16 69	0.11 59	0.17 67	0.11 59	0.14 60	0.11 60	0.09 46	0.11 59	0.12 75	0.17 79	0.10 47	0.18 81	0.11 60	0.18 80	0.11 60	0.10 44	0.11 62	0.19 84	0.11 60	0.19 82	0.12 76
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 64	0.19 77	0.11 59	0.20 87	0.11 60	0.20 87	0.12 77	0.18 75	0.12 75	0.18 69	0.12 78	0.19 87	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.18 83	0.11 62	0.19 85	0.11 60	0.19 84	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.20 87	0.11 60	0.20 86	0.12 76
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.14 64	0.23 85	0.10 45	0.19 85	0.11 60	0.20 87	0.11 59	0.16 69	0.10 47	0.15 51	0.11 59	0.15 69	0.11 60	0.09 46	0.11 59	0.11 59	0.16 76	0.10 47	0.17 77	0.11 60	0.18 80	0.11 60	0.09 41	0.10 48	0.18 81	0.11 60	0.19 82	0.12 76
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDVS	0.15 69	0.18 72	0.13 74	0.18 82	0.13 83	0.19 85	0.13 81	0.18 75	0.13 81	0.18 69	0.13 84	0.18 84	0.13 85	0.13 81	0.13 82	0.13 81	0.18 83	0.13 82	0.18 81	0.13 85	0.18 80	0.13 83	0.13 80	0.10 48	0.19 84	0.14 83	0.19 82	0.13 84

BEATNet-Init1	0.15 69	0.07 39	0.10 45	0.08 42	0.07 42	0.07 42	0.07 41	0.07 38	0.07 41	2.19 241	0.08 43	0.08 42	0.07 42	0.07 42	0.07 39	0.07 42	0.08 43	0.07 42	0.08 43	0.08 43	0.07 42	0.07 42	0.07 38	0.07 43	0.08 43	0.07 42	0.07 42	0.07 43

DeepPrunerF	0.15 69	0.07 39	0.10 45	0.08 42	0.07 42	0.07 42	0.07 41	0.07 38	0.07 41	2.19 241	0.08 43	0.08 42	0.07 42	0.07 42	0.07 39	0.07 42	0.08 43	0.07 42	0.08 43	0.08 43	0.07 42	0.07 42	0.07 38	0.07 43	0.08 43	0.07 42	0.07 42	0.07 43

DeepPruner_ROB	0.15 69	0.18 72	0.12 65	0.18 82	0.12 79	0.18 80	0.12 77	0.18 75	0.13 81	0.18 69	0.12 78	0.18 84	0.12 80	0.13 81	0.12 77	0.13 81	0.18 83	0.13 82	0.18 81	0.12 79	0.19 84	0.12 78	0.13 80	0.12 77	0.18 81	0.12 77	0.18 80	0.12 76

LALA_ROB	0.15 69	0.21 79	0.12 65	0.21 90	0.12 79	0.20 87	0.14 83	0.20 78	0.12 75	0.22 76	0.12 78	0.16 77	0.12 80	0.10 49	0.12 77	0.12 75	0.21 91	0.11 62	0.22 91	0.12 79	0.20 87	0.12 78	0.11 57	0.12 77	0.21 91	0.14 83	0.21 89	0.13 84

GCAP-BAT	0.17 74	1.25 210	0.20 95	0.15 68	0.11 60	0.15 69	0.11 59	0.21 81	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.15 69	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.15 67	0.11 62	0.15 67	0.11 60	0.15 68	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.15 65	0.11 60	0.15 67	0.11 61

test_for_model	0.17 74	1.25 210	0.20 95	0.15 68	0.11 60	0.15 69	0.11 59	0.21 81	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.15 69	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.15 67	0.11 62	0.15 67	0.11 60	0.15 68	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.15 65	0.11 60	0.15 67	0.11 61

testlalala2	0.17 74	1.25 210	0.20 95	0.15 68	0.11 60	0.15 69	0.11 59	0.21 81	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.15 69	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.15 67	0.11 62	0.15 67	0.11 60	0.15 68	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.15 65	0.11 60	0.15 67	0.11 61

testlalala	0.17 74	1.25 210	0.20 95	0.15 68	0.11 60	0.15 69	0.11 59	0.21 81	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.15 69	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.15 67	0.11 62	0.15 67	0.11 60	0.15 68	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.15 65	0.11 60	0.15 67	0.11 61

testlalala_base	0.17 74	1.25 210	0.20 95	0.15 68	0.11 60	0.15 69	0.11 59	0.21 81	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.15 69	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.15 67	0.11 62	0.15 67	0.11 60	0.15 68	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.15 65	0.11 60	0.15 67	0.11 61

GCAP-Stereo	0.17 74	1.25 210	0.20 95	0.15 68	0.11 60	0.15 69	0.11 59	0.21 81	0.11 59	0.15 51	0.11 59	0.15 69	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.15 67	0.11 62	0.15 67	0.11 60	0.15 68	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.15 65	0.11 60	0.15 67	0.11 61

IGEV_Zeroshot_test	0.18 80	0.22 81	0.18 89	0.21 90	0.18 99	0.20 87	0.17 92	0.20 78	0.16 87	0.25 86	0.16 88	0.21 90	0.17 92	0.16 90	0.18 97	0.15 88	0.20 88	0.16 88	0.20 87	0.18 99	0.21 89	0.17 94	0.17 87	0.17 91	0.20 87	0.17 92	0.20 86	0.16 88

dd	0.18 80	0.22 81	0.16 80	0.22 92	0.15 87	0.22 93	0.15 87	0.21 81	0.15 86	0.21 74	0.15 86	0.21 90	0.15 88	0.15 87	0.15 88	0.15 88	0.22 93	0.14 85	0.22 91	0.14 86	0.22 92	0.15 88	0.16 85	0.15 88	0.23 98	0.15 87	0.22 91	0.16 88

dad	0.18 80	0.23 85	0.16 80	0.22 92	0.15 87	0.22 93	0.15 87	0.22 89	0.16 87	0.21 74	0.15 86	0.22 93	0.15 88	0.15 87	0.16 90	0.17 90	0.23 98	0.17 92	0.23 98	0.15 89	0.22 92	0.15 88	0.15 84	0.15 88	0.22 93	0.15 87	0.22 91	0.16 88

MSKI-zero shot	0.19 83	0.21 79	0.16 80	0.22 92	0.16 90	0.23 101	0.17 92	0.22 89	0.17 92	0.22 76	0.17 90	0.22 93	0.16 90	0.19 101	0.16 90	0.17 90	0.23 98	0.16 88	0.22 91	0.16 90	0.22 92	0.17 94	0.16 85	0.17 91	0.22 93	0.19 102	0.22 91	0.16 88

MIM_Stereo	0.19 83	0.23 85	0.18 89	0.22 92	0.16 90	0.22 93	0.16 90	0.21 81	0.16 87	0.22 76	0.17 90	0.21 90	0.17 92	0.20 102	0.18 97	0.17 90	0.22 93	0.18 101	0.22 91	0.16 90	0.21 89	0.16 90	0.17 87	0.17 91	0.21 91	0.16 90	0.22 91	0.20 104

UNet	0.19 83	0.13 59	0.09 42	0.13 59	0.09 45	0.13 59	0.09 45	0.13 58	0.09 45	0.90 172	0.09 46	0.13 59	0.09 45	0.10 49	0.09 46	0.70 206	0.13 59	0.09 46	0.13 57	0.10 47	0.91 206	0.09 46	0.10 44	0.09 45	0.13 58	0.10 46	0.13 59	0.09 45

iResNet	0.19 83	0.23 85	0.17 84	0.22 92	0.17 93	0.22 93	0.19 102	0.22 89	0.17 92	0.22 76	0.17 90	0.22 93	0.17 92	0.17 91	0.17 93	0.17 90	0.22 93	0.17 92	0.22 91	0.17 93	0.23 98	0.17 94	0.18 97	0.17 91	0.23 98	0.17 92	0.23 99	0.17 94

ACV-stereo	0.20 87	0.23 85	0.17 84	0.23 99	0.17 93	0.23 101	0.17 92	0.23 97	0.17 92	0.23 82	0.17 90	0.23 99	0.17 92	0.17 91	0.17 93	0.17 90	0.24 103	0.17 92	0.23 98	0.17 93	0.24 101	0.17 94	0.17 87	0.17 91	0.23 98	0.17 92	0.23 99	0.17 94

DAS	0.20 87	0.20 78	0.20 95	0.20 87	0.20 105	0.20 87	0.20 104	0.20 78	0.20 103	0.20 73	0.20 104	0.20 89	0.20 103	0.20 102	0.20 105	0.20 99	0.20 88	0.20 107	0.20 87	0.20 106	0.20 87	0.20 105	0.20 102	0.20 104	0.20 87	0.20 103	0.20 86	0.20 104

iResNetv2_ROB	0.20 87	0.22 81	0.19 93	0.23 99	0.19 103	0.22 93	0.17 92	0.22 89	0.17 92	0.22 76	0.17 90	0.22 93	0.17 92	0.18 97	0.18 97	0.19 98	0.22 93	0.17 92	0.23 98	0.17 93	0.25 102	0.18 101	0.17 87	0.18 101	0.23 98	0.17 92	0.25 107	0.17 94

ITSA-stereo	0.21 90	0.16 67	0.12 65	0.16 76	0.13 83	0.18 80	0.14 83	0.16 69	1.89 272	0.16 63	0.12 78	0.17 81	0.12 80	0.13 81	0.13 82	0.13 81	0.17 79	0.13 82	0.17 77	0.12 79	0.16 75	0.12 78	0.12 75	0.12 77	0.17 78	0.12 77	0.16 75	0.12 76

Pointernet	0.22 91	0.41 125	0.38 140	0.22 92	0.17 93	0.22 93	0.17 92	0.41 141	0.17 92	0.22 76	0.17 90	0.22 93	0.17 92	0.18 97	0.18 97	0.18 95	0.23 98	0.18 101	0.23 98	0.18 99	0.23 98	0.18 101	0.17 87	0.17 91	0.22 93	0.18 100	0.22 91	0.17 94

JetRed	0.22 91	0.11 56	0.12 65	0.11 56	0.11 60	0.11 56	0.11 59	0.11 56	0.11 59	2.93 266	0.11 59	0.11 56	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.12 75	0.11 56	0.11 62	0.11 56	0.11 60	0.11 56	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.11 56	0.11 60	0.11 56	0.11 61

JetBlue	0.23 93	0.12 57	0.13 74	0.12 57	0.12 79	0.12 57	0.11 59	0.14 59	0.12 75	3.07 267	0.12 78	0.12 58	0.11 60	0.11 63	0.13 82	0.13 81	0.12 57	0.12 79	0.13 57	0.11 60	0.12 57	0.13 83	0.12 75	0.14 85	0.13 58	0.12 77	0.12 57	0.11 61

SFCPSM	0.23 93	0.18 72	0.13 74	0.18 82	0.12 79	0.18 80	0.80 219	0.17 73	0.12 75	0.88 171	0.12 78	0.17 81	0.12 80	0.13 81	0.12 77	0.12 75	0.18 83	0.12 79	0.18 81	0.12 79	1.18 229	0.13 83	0.12 75	0.12 77	0.18 81	0.13 82	0.18 80	0.12 76

S2M2_XL	0.24 95	1.32 217	0.86 207	0.17 79	0.11 60	0.17 78	0.11 59	1.05 213	0.12 75	0.16 63	0.11 59	0.16 77	0.11 60	0.11 63	0.11 59	0.11 59	0.17 79	0.11 62	0.17 77	0.11 60	0.17 78	0.11 60	0.11 57	0.11 62	0.17 78	0.11 60	0.17 78	0.11 61

LoS_RVC	0.25 96	0.25 97	0.25 110	0.25 107	0.25 114	0.25 110	0.25 114	0.25 102	0.25 113	0.25 86	0.25 117	0.25 107	0.25 115	0.26 117	0.25 117	0.26 113	0.25 108	0.25 116	0.26 111	0.25 117	0.25 102	0.25 113	0.25 112	0.25 116	0.25 109	0.25 115	0.25 107	0.25 115

tt_ll	0.25 96	0.25 97	0.25 110	0.25 107	0.25 114	0.25 110	0.25 114	0.25 102	0.25 113	0.25 86	0.25 117	0.25 107	0.25 115	0.26 117	0.25 117	0.26 113	0.25 108	0.25 116	0.26 111	0.25 117	0.25 102	0.25 113	0.25 112	0.25 116	0.25 109	0.25 115	0.25 107	0.25 115

CAS	0.25 96	0.25 97	0.25 110	0.25 107	0.26 116	0.26 116	0.26 116	0.25 102	0.25 113	0.25 86	0.25 117	0.25 107	0.25 115	0.25 115	0.25 117	0.25 110	0.26 114	0.25 116	0.26 111	0.26 121	0.25 102	0.25 113	0.25 112	0.26 120	0.25 109	0.26 119	0.25 107	0.25 115

LoS	0.25 96	0.25 97	0.27 114	0.27 113	0.26 116	0.25 110	0.26 116	0.26 107	0.25 113	0.26 92	0.25 117	0.25 107	0.25 115	0.26 117	0.25 117	0.25 110	0.25 108	0.25 116	0.25 108	0.25 117	0.27 109	0.25 113	0.26 116	0.26 120	0.26 113	0.25 115	0.25 107	0.25 115
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
castereo++	0.26 100	1.28 216	1.07 224	0.15 68	0.13 83	0.15 69	0.14 83	1.22 226	0.13 81	0.16 63	0.17 90	0.16 77	0.14 86	0.14 85	0.15 88	0.14 85	0.15 67	0.14 85	0.16 75	0.14 86	0.16 75	0.14 86	0.14 82	0.14 85	0.16 76	0.14 83	0.16 75	0.15 87

model_zeroshot	0.27 101	0.30 107	0.19 93	0.36 132	0.23 112	0.25 110	0.27 120	0.33 115	0.21 105	0.35 101	0.22 109	0.25 107	0.27 123	0.26 117	0.23 112	0.26 113	0.35 126	0.22 109	0.36 128	0.23 114	0.25 102	0.27 120	0.27 118	0.23 113	0.36 128	0.22 109	0.25 107	0.27 123

DCVSM-stereo	0.27 101	0.38 119	0.22 103	0.38 138	0.22 107	0.38 140	0.22 108	0.29 110	0.22 108	0.29 94	0.22 109	0.29 118	0.22 109	0.22 107	0.21 106	0.21 101	0.38 137	0.22 109	0.38 136	0.22 109	0.38 130	0.22 107	0.21 103	0.25 116	0.38 135	0.21 106	0.38 133	0.21 107

DLNR_Zeroshot_test	0.27 101	0.30 107	0.23 105	0.30 118	0.22 107	0.31 120	0.24 112	0.29 110	0.23 111	0.38 110	0.23 112	0.29 118	0.23 113	0.22 107	0.23 112	0.23 106	0.30 119	0.34 145	0.29 117	0.23 114	0.29 113	0.29 136	0.22 106	0.23 113	0.30 118	0.23 112	0.30 117	0.23 113

HGLStereo	0.27 101	0.25 97	0.21 102	0.35 128	0.21 106	0.35 127	0.21 106	0.34 121	0.21 105	0.39 113	0.21 106	0.34 124	0.21 107	0.22 107	0.21 106	0.21 101	0.35 126	0.22 109	0.35 125	0.22 109	0.35 121	0.22 107	0.21 103	0.21 107	0.35 126	0.21 106	0.35 125	0.21 107

iResNet_ROB	0.28 105	0.32 111	0.24 109	0.33 122	0.26 116	0.32 122	0.24 112	0.33 115	0.25 113	0.33 96	0.24 115	0.35 127	0.24 114	0.23 111	0.24 116	0.25 110	0.32 121	0.24 115	0.36 128	0.24 116	0.32 115	0.28 126	0.24 111	0.24 115	0.32 120	0.24 114	0.33 119	0.24 114

IMH-64-1	0.29 106	0.23 85	0.23 105	0.23 99	0.22 107	0.22 93	0.23 110	0.22 89	0.22 108	2.02 234	0.23 112	0.23 99	0.22 109	0.23 111	0.23 112	0.23 106	0.23 98	0.22 109	0.23 98	0.22 109	0.22 92	0.22 107	0.22 106	0.22 110	0.22 93	0.22 109	0.22 91	0.22 109

IMH-64	0.29 106	0.23 85	0.23 105	0.23 99	0.22 107	0.22 93	0.23 110	0.22 89	0.22 108	2.02 234	0.23 112	0.23 99	0.22 109	0.23 111	0.23 112	0.23 106	0.23 98	0.22 109	0.23 98	0.22 109	0.22 92	0.22 107	0.22 106	0.22 110	0.22 93	0.22 109	0.22 91	0.22 109

UPFNet	0.29 106	0.24 93	0.16 80	0.24 104	0.16 90	0.24 105	0.16 90	0.23 97	0.16 87	1.19 197	0.16 88	0.23 99	0.16 90	0.17 91	0.16 90	0.89 218	0.24 103	0.16 88	0.24 104	0.18 99	1.20 232	0.16 90	0.17 87	0.16 90	0.24 104	0.16 90	0.24 101	0.16 88

WAO-6	0.30 109	0.22 81	0.23 105	0.22 92	0.23 112	0.23 101	0.22 108	0.22 89	0.23 111	2.21 244	0.22 109	0.22 93	0.22 109	0.22 107	0.22 110	0.23 106	0.22 93	0.23 114	0.22 91	0.22 109	0.22 92	0.22 107	0.22 106	0.22 110	0.23 98	0.23 112	0.22 91	0.22 109

anonymity	0.30 109	0.34 113	0.27 114	0.33 122	0.27 121	0.33 123	0.28 127	0.33 115	0.28 127	0.33 96	0.28 128	0.33 122	0.28 125	0.28 129	0.28 129	0.28 123	0.34 123	0.28 124	0.34 123	0.28 126	0.34 117	0.27 120	0.27 118	0.27 124	0.34 123	0.28 124	0.34 123	0.28 126

iRaft-Stereo_20w	0.30 109	0.46 137	0.27 114	0.34 124	0.26 116	0.35 127	0.28 127	0.34 121	0.26 120	0.34 99	0.26 121	0.34 124	0.26 121	0.26 117	0.26 122	0.26 113	0.34 123	0.26 120	0.34 123	0.26 121	0.34 117	0.26 119	0.26 116	0.26 120	0.34 123	0.26 119	0.34 123	0.26 120

MMNet	0.30 109	0.24 93	0.17 84	0.24 104	0.17 93	0.24 105	0.17 92	0.23 97	0.18 99	1.21 200	0.17 90	0.23 99	0.17 92	0.17 91	0.17 93	0.89 218	0.24 103	0.17 92	0.24 104	0.17 93	1.22 234	0.16 90	0.17 87	0.17 91	0.24 104	0.17 92	0.24 101	0.17 94

delet	0.30 109	0.24 93	0.17 84	0.24 104	0.17 93	0.24 105	0.17 92	0.23 97	0.16 87	1.21 200	0.17 90	0.24 105	0.17 92	0.17 91	0.17 93	0.91 222	0.24 103	0.17 92	0.24 104	0.17 93	1.23 236	0.17 94	0.17 87	0.17 91	0.24 104	0.17 92	0.24 101	0.17 94

psm_up	0.30 109	0.24 93	0.17 84	0.25 107	0.17 93	0.24 105	0.17 92	0.24 101	0.17 92	1.20 199	0.17 90	0.23 99	0.17 92	0.17 91	0.18 97	0.90 221	0.24 103	0.17 92	0.25 108	0.17 93	1.24 239	0.17 94	0.17 87	0.17 91	0.24 104	0.17 92	0.24 101	0.17 94

MLCV	0.30 109	0.33 112	0.28 117	0.34 124	0.28 125	0.33 123	0.28 127	0.33 115	0.29 135	0.33 96	0.27 125	0.33 122	0.28 125	0.26 117	0.29 137	0.28 123	0.33 122	0.28 124	0.33 120	0.28 126	0.33 116	0.27 120	0.28 123	0.28 128	0.33 121	0.28 124	0.33 119	0.28 126

DN-CSS_ROB	0.30 109	0.34 113	0.29 122	0.34 124	0.27 121	0.34 125	0.28 127	0.33 115	0.27 122	0.34 99	0.27 125	0.34 124	0.28 125	0.29 131	0.27 125	0.26 113	0.35 126	0.29 133	0.33 120	0.28 126	0.34 117	0.28 126	0.28 123	0.27 124	0.34 123	0.28 124	0.33 119	0.28 126

UNDER WATER-64	0.31 117	0.25 97	0.25 110	0.26 112	0.26 116	0.25 110	0.26 116	0.25 102	0.26 120	1.69 221	0.26 121	0.25 107	0.25 115	0.25 115	0.26 122	0.26 113	0.25 108	0.26 120	0.26 111	0.26 121	0.25 102	0.25 113	0.25 112	0.25 116	0.26 113	0.26 119	0.25 107	0.26 120

LG-Stereo_L2	0.32 118	0.45 134	0.36 137	0.37 134	0.27 121	0.37 136	0.27 120	0.43 146	0.27 122	0.36 107	0.31 142	0.36 133	0.27 123	0.27 124	0.27 125	0.30 133	0.37 134	0.27 123	0.37 132	0.27 125	0.37 127	0.27 120	0.27 118	0.27 124	0.37 132	0.27 122	0.37 131	0.27 123

CASnet	0.32 118	0.53 153	0.34 134	0.27 113	0.31 143	0.34 125	0.29 140	0.31 113	0.32 140	0.25 86	0.31 142	0.27 115	0.40 166	0.45 166	0.27 125	0.30 133	0.26 114	0.40 164	0.28 116	0.37 156	0.28 111	0.39 162	0.29 129	0.40 166	0.29 117	0.28 124	0.24 101	0.30 141
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.32 118	0.45 134	0.29 122	0.36 132	0.29 135	0.36 132	0.29 140	0.36 128	0.29 135	0.35 101	0.29 136	0.35 127	0.28 125	0.27 124	0.28 129	0.28 123	0.35 126	0.28 124	0.35 125	0.28 126	0.35 121	0.28 126	0.29 129	0.29 136	0.36 128	0.29 137	0.36 128	0.29 135

RSM	0.33 121	0.36 117	0.31 129	0.39 149	0.32 145	0.36 132	0.30 143	0.35 124	0.38 153	0.35 101	0.31 142	0.35 127	0.30 137	0.30 134	0.31 142	0.30 133	0.36 131	0.31 140	0.36 128	0.30 140	0.36 125	0.31 141	0.31 139	0.31 142	0.36 128	0.31 143	0.36 128	0.31 144

SQANet	0.33 121	0.28 104	0.28 117	0.28 117	0.28 125	0.29 118	0.28 127	0.28 108	0.28 127	1.59 218	0.28 128	0.28 117	0.28 125	0.28 129	0.28 129	0.28 123	0.28 117	0.28 124	0.29 117	0.28 126	0.28 111	0.28 126	0.28 123	0.28 128	0.28 116	0.28 124	0.28 115	0.28 126

DGSMNet	0.33 121	0.42 131	0.28 117	0.40 150	0.28 125	0.40 150	0.28 127	0.40 139	0.28 127	0.40 118	0.28 128	0.39 142	0.28 125	0.27 124	0.28 129	0.28 123	0.40 151	0.28 124	0.42 156	0.29 135	0.41 144	0.31 141	0.29 129	0.28 128	0.41 149	0.28 124	0.42 151	0.29 135

castereo	0.34 124	1.59 222	1.39 242	0.17 79	0.15 87	0.18 80	0.26 116	1.74 241	0.17 92	0.19 72	0.18 101	0.18 84	0.20 103	0.20 102	0.22 110	0.21 101	0.18 83	0.17 92	0.19 85	0.16 90	0.18 80	0.20 105	0.17 87	0.21 107	0.19 84	0.17 92	0.19 82	0.16 88

RAFT-Test	0.34 124	0.45 134	0.30 126	0.38 138	0.32 145	0.40 150	0.32 147	0.39 137	0.32 140	0.39 113	0.30 139	0.37 135	0.29 134	0.30 134	0.30 139	0.29 131	0.38 137	0.30 137	0.38 136	0.29 135	0.38 130	0.29 136	0.29 129	0.30 140	0.38 135	0.30 140	0.38 133	0.30 141

RAFT + AFF	0.34 124	0.29 105	0.32 132	0.31 120	0.30 140	0.39 147	0.32 147	0.39 137	0.30 137	0.39 113	0.32 145	0.39 142	0.32 142	0.35 142	0.36 150	0.32 142	0.38 137	0.31 140	0.38 136	0.31 144	0.38 130	0.28 126	0.37 152	0.34 148	0.38 135	0.30 140	0.38 133	0.28 126

ETE_ROB	0.35 127	0.35 116	0.35 135	0.35 128	0.35 152	0.35 127	0.35 149	0.35 124	0.35 148	0.35 101	0.35 150	0.35 127	0.35 148	0.35 142	0.35 147	0.35 147	0.35 126	0.35 149	0.35 125	0.35 151	0.35 121	0.35 147	0.35 147	0.35 152	0.35 126	0.35 149	0.35 125	0.35 150

GREAT-IGEV	0.36 128	0.46 137	0.33 133	0.43 160	0.30 140	0.43 160	0.30 143	0.45 148	0.30 137	0.42 126	0.30 139	0.43 155	0.30 137	0.30 134	0.30 139	0.30 133	0.43 157	0.30 137	0.43 157	0.30 140	0.43 150	0.30 139	0.30 137	0.30 140	0.43 155	0.30 140	0.43 153	0.30 141

EKT-Stereo	0.36 128	0.50 150	0.30 126	0.40 150	0.29 135	0.40 150	0.29 140	0.35 124	0.30 137	0.47 135	0.30 139	0.35 127	0.32 142	0.29 131	0.34 145	0.33 143	0.59 185	0.31 140	0.39 147	0.29 135	0.37 127	0.38 153	0.29 129	0.31 142	0.58 188	0.28 124	0.51 174	0.29 135

GEStereo_RVC	0.36 128	0.23 85	0.18 89	0.23 99	0.18 99	0.23 101	0.19 102	0.22 89	0.19 101	0.24 83	0.20 104	0.24 105	0.18 101	0.18 97	0.18 97	0.21 101	0.25 108	0.18 101	0.22 91	0.18 99	0.23 98	0.18 101	0.19 100	0.20 104	0.23 98	0.20 103	4.43 286	0.19 102

DMCA	0.36 128	0.38 119	0.37 138	0.35 128	0.35 152	0.35 127	0.36 153	0.35 124	0.36 151	0.36 107	0.37 156	0.36 133	0.36 153	0.36 147	0.35 147	0.37 151	0.36 131	0.36 151	0.36 128	0.36 155	0.36 125	0.35 147	0.36 150	0.36 155	0.37 132	0.36 152	0.36 128	0.36 153

XPNet_ROB	0.37 132	0.37 118	0.37 138	0.37 134	0.37 155	0.37 136	0.37 157	0.37 129	0.37 152	0.37 109	0.37 156	0.37 135	0.37 154	0.37 148	0.37 153	0.37 151	0.37 134	0.37 153	0.37 132	0.37 156	0.37 127	0.37 150	0.37 152	0.37 157	0.37 132	0.37 156	0.37 131	0.37 154

GIP-stereo	0.38 133	0.56 157	0.40 144	0.45 163	0.33 147	0.44 162	0.35 149	0.49 162	0.33 143	0.43 127	0.32 145	0.42 151	0.31 139	0.33 137	0.33 144	0.34 144	0.40 151	0.32 144	0.40 148	0.32 145	0.43 150	0.38 153	0.33 142	0.32 144	0.43 155	0.32 145	0.42 151	0.34 149

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 133	1.06 195	0.54 178	0.59 191	0.27 121	0.46 163	0.27 120	0.46 149	0.27 122	0.46 132	0.27 125	0.46 158	0.26 121	0.27 124	0.27 125	0.26 113	0.46 159	0.26 120	0.45 160	0.30 140	0.46 153	0.27 120	0.27 118	0.27 124	0.46 158	0.27 122	0.45 155	0.26 120

CES	0.38 133	0.34 113	0.44 154	0.43 160	0.33 147	0.37 136	0.44 175	0.37 129	0.38 153	0.45 130	0.35 150	0.35 127	0.41 167	0.45 166	0.36 150	0.36 149	0.36 131	0.45 173	0.43 157	0.35 151	0.34 117	0.46 172	0.36 150	0.36 155	0.42 154	0.34 148	0.35 125	0.38 157

PML	0.39 136	0.56 157	0.29 122	0.55 185	0.28 125	0.56 187	0.28 127	0.51 169	0.28 127	0.50 138	0.28 128	0.51 176	0.28 125	0.29 131	0.28 129	0.29 131	0.56 183	0.29 133	0.57 191	0.28 126	0.56 181	0.28 126	0.28 123	0.29 136	0.56 185	0.28 124	0.56 182	0.28 126

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 137	2.14 239	1.91 265	0.20 87	0.18 99	0.19 85	0.17 92	2.23 251	0.19 101	0.24 83	0.21 106	0.19 87	0.21 107	0.20 102	0.18 97	0.20 99	0.20 88	0.18 101	0.20 87	0.19 104	0.19 84	0.17 94	0.18 97	0.17 91	0.20 87	0.20 103	0.21 89	0.19 102

GASTEREO	0.41 138	0.54 154	0.44 154	0.48 173	0.35 152	0.48 175	0.35 149	0.53 172	0.35 148	0.46 132	0.35 150	0.46 158	0.35 148	0.35 142	0.35 147	0.35 147	0.47 163	0.35 149	0.47 165	0.35 151	0.47 157	0.38 153	0.35 147	0.35 152	0.48 169	0.35 149	0.47 160	0.35 150

GwcNet-ADL	0.41 138	0.41 125	0.41 146	0.41 156	0.41 166	0.41 153	0.41 168	0.41 141	0.41 165	0.41 119	0.41 169	0.41 147	0.41 167	0.41 158	0.41 168	0.41 161	0.41 153	0.41 166	0.41 152	0.41 167	0.41 144	0.41 166	0.41 164	0.41 167	0.41 149	0.41 166	0.41 147	0.41 166

PSMNet-ADL	0.41 138	0.41 125	0.41 146	0.41 156	0.41 166	0.41 153	0.41 168	0.41 141	0.41 165	0.41 119	0.41 169	0.41 147	0.41 167	0.41 158	0.41 168	0.41 161	0.41 153	0.41 166	0.41 152	0.41 167	0.41 144	0.41 166	0.41 164	0.41 167	0.41 149	0.41 166	0.41 147	0.41 166

GANet-ADL	0.41 138	0.41 125	0.41 146	0.41 156	0.41 166	0.41 153	0.41 168	0.41 141	0.41 165	0.41 119	0.41 169	0.41 147	0.41 167	0.41 158	0.41 168	0.41 161	0.41 153	0.41 166	0.41 152	0.41 167	0.41 144	0.41 166	0.41 164	0.41 167	0.41 149	0.41 166	0.41 147	0.41 166

ADLNet	0.41 138	0.41 125	0.41 146	0.41 156	0.41 166	0.41 153	0.41 168	0.41 141	0.41 165	0.41 119	0.41 169	0.41 147	0.41 167	0.41 158	0.41 168	0.41 161	0.41 153	0.41 166	0.41 152	0.41 167	0.41 144	0.41 166	0.41 164	0.41 167	0.41 149	0.41 166	0.41 147	0.41 166

DEFOM-Stereo	0.43 143	1.60 224	1.47 245	0.30 118	0.28 125	0.31 120	0.28 127	1.65 239	0.25 113	0.29 94	0.26 121	0.30 120	0.29 134	0.27 124	0.26 122	0.26 113	0.30 119	0.29 133	0.30 119	0.26 121	0.29 113	0.29 136	0.27 118	0.26 120	0.30 118	0.29 137	0.30 117	0.29 135

GES	0.43 143	0.41 125	0.31 129	0.35 128	0.30 140	0.47 169	0.28 127	0.33 115	0.28 127	0.35 101	0.29 136	2.95 271	0.38 157	0.35 142	0.30 139	0.34 144	0.34 123	0.30 137	0.33 120	0.30 140	0.35 121	0.30 139	0.33 142	0.33 146	0.33 121	0.31 143	0.33 119	0.29 135

MSCF	0.44 145	0.60 163	0.47 158	0.50 178	0.40 164	0.50 179	0.38 160	0.57 177	0.38 153	0.48 136	0.38 159	0.48 168	0.38 157	0.38 150	0.38 155	0.38 154	0.49 172	0.38 156	0.49 175	0.39 165	0.50 169	0.38 153	0.38 156	0.38 158	0.49 172	0.38 158	0.49 170	0.38 157

LG-Stereo_L1	0.44 145	0.58 161	0.49 170	0.51 181	0.38 159	0.51 181	0.38 160	0.56 175	0.38 153	0.50 138	0.38 159	0.50 173	0.38 157	0.38 150	0.38 155	0.38 154	0.52 177	0.38 156	0.52 183	0.38 160	0.51 171	0.38 153	0.38 156	0.38 158	0.52 179	0.38 158	0.51 174	0.40 164

FCDSN-DC	0.44 145	0.31 109	0.35 135	0.34 124	0.28 125	0.35 127	0.30 143	0.32 114	0.25 113	1.32 206	0.24 115	1.00 218	0.32 142	0.35 142	0.34 145	0.30 133	0.72 197	0.37 153	0.48 172	0.32 145	0.53 177	0.49 186	0.23 110	0.29 136	0.50 173	0.42 171	0.61 188	0.71 211
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LG-Stereo_Zeroshot	0.45 148	0.57 159	0.45 156	0.54 183	0.37 155	0.53 185	0.37 157	0.56 175	0.40 162	0.53 144	0.38 159	0.53 180	0.37 154	0.37 148	0.37 153	0.37 151	0.55 180	0.38 156	0.53 185	0.37 156	0.53 177	0.37 150	0.37 152	0.39 165	0.54 182	0.37 156	0.54 180	0.37 154

WAO-7	0.46 149	0.38 119	0.38 140	0.38 138	0.38 159	0.38 140	0.38 160	0.38 131	0.38 153	2.57 260	0.38 159	0.38 138	0.38 157	0.38 150	0.38 155	0.38 154	0.38 137	0.38 156	0.38 136	0.38 160	0.38 130	0.38 153	0.38 156	0.38 158	0.38 135	0.38 158	0.38 133	0.38 157

Venus	0.46 149	0.38 119	0.40 144	0.38 138	0.38 159	0.39 147	0.38 160	0.38 131	0.38 153	2.71 262	0.38 159	0.38 138	0.38 157	0.38 150	0.38 155	0.38 154	0.38 137	0.38 156	0.38 136	0.38 160	0.38 130	0.38 153	0.38 156	0.38 158	0.38 135	0.38 158	0.39 143	0.38 157

HanzoNet	0.47 151	0.39 123	0.38 140	0.38 138	0.38 159	0.38 140	0.38 160	0.40 139	0.38 153	2.63 261	0.38 159	0.38 138	0.38 157	0.38 150	0.38 155	0.39 160	0.38 137	0.38 156	0.38 136	0.42 172	0.38 130	0.39 162	0.39 162	0.38 158	0.38 135	0.38 158	0.38 133	0.39 163

IMH	0.47 151	0.40 124	0.39 143	0.38 138	0.38 159	0.38 140	0.38 160	0.38 131	0.40 162	2.79 264	0.38 159	0.38 138	0.38 157	0.38 150	0.38 155	0.38 154	0.39 147	0.38 156	0.38 136	0.40 166	0.38 130	0.38 153	0.38 156	0.38 158	0.38 135	0.38 158	0.38 133	0.38 157

LL-Strereo2	0.47 151	2.60 252	0.51 174	0.38 138	0.28 125	0.37 136	0.28 127	0.55 173	0.35 148	0.44 129	0.34 149	0.44 157	0.34 146	0.34 138	0.36 150	0.36 149	0.47 163	0.36 151	0.47 165	0.35 151	0.47 157	0.35 147	0.35 147	0.35 152	0.46 158	0.35 149	0.47 160	0.35 150

GMOStereo	0.50 154	0.44 132	2.38 275	0.40 150	0.34 149	0.42 157	0.36 153	1.96 246	0.34 144	0.41 119	0.36 153	0.42 151	0.35 148	0.34 138	0.38 155	0.31 138	0.39 147	0.34 145	0.40 148	0.33 148	0.39 139	0.33 144	0.33 142	0.34 148	0.40 145	0.36 152	0.40 144	0.32 146

error version	0.50 154	0.44 132	2.38 275	0.40 150	0.34 149	0.42 157	0.36 153	1.96 246	0.34 144	0.41 119	0.36 153	0.42 151	0.35 148	0.34 138	0.38 155	0.31 138	0.39 147	0.34 145	0.40 148	0.33 148	0.39 139	0.33 144	0.33 142	0.34 148	0.40 145	0.36 152	0.40 144	0.32 146

SANet	0.50 154	0.50 150	0.50 171	0.50 178	0.50 191	0.50 179	0.50 191	0.50 166	0.50 190	0.50 138	0.50 190	0.50 173	0.50 189	0.50 183	0.50 192	0.50 187	0.50 175	0.50 191	0.50 179	0.50 192	0.50 169	0.50 192	0.50 185	0.50 188	0.50 173	0.50 191	0.50 172	0.50 186

PDISCO_ROB	0.50 154	0.15 62	0.11 59	0.16 76	3.16 282	0.13 59	0.12 77	0.14 59	0.12 75	0.15 51	0.11 59	2.55 270	0.11 60	2.20 267	0.13 82	0.12 75	0.16 76	0.10 47	0.14 59	0.12 79	0.15 68	0.12 78	0.12 75	0.12 77	0.15 65	0.10 46	2.75 269	0.09 45

otaku	0.52 158	0.46 137	0.48 164	0.46 164	0.46 174	0.46 163	0.46 176	0.46 149	0.47 179	1.88 224	0.46 176	0.46 158	0.46 176	0.46 168	0.46 176	0.46 169	0.47 163	0.46 174	0.46 161	0.46 176	0.47 157	0.46 172	0.46 171	0.46 175	0.47 164	0.46 174	0.46 156	0.47 176

HaxPig	0.52 158	0.48 146	0.47 158	0.47 169	0.47 178	0.47 169	0.47 180	0.47 155	0.47 179	1.80 222	0.47 180	0.47 163	0.47 179	0.47 172	0.47 180	0.47 176	0.47 163	0.47 181	0.47 165	0.47 181	0.47 157	0.47 180	0.47 177	0.47 179	0.47 164	0.47 181	0.47 160	0.47 176

UNDER WATER	0.52 158	0.47 143	0.47 158	0.47 169	0.47 178	0.47 169	0.47 180	0.47 155	0.47 179	1.90 225	0.47 180	0.47 163	0.47 179	0.47 172	0.47 180	0.47 176	0.46 159	0.47 181	0.47 165	0.47 181	0.46 153	0.47 180	0.47 177	0.48 183	0.47 164	0.47 181	0.47 160	0.47 176

Dean	0.52 158	0.46 137	0.48 164	0.46 164	0.46 174	0.46 163	0.46 176	0.46 149	0.46 174	1.90 225	0.46 176	0.47 163	0.46 176	0.46 168	0.46 176	0.46 169	0.48 168	0.46 174	0.46 161	0.46 176	0.46 153	0.46 172	0.46 171	0.46 175	0.46 158	0.46 174	0.46 156	0.46 173

Ntro	0.53 162	0.47 143	0.50 171	0.46 164	0.48 183	0.47 169	0.47 180	0.46 149	0.46 174	2.05 236	0.47 180	0.47 163	0.49 187	0.47 172	0.47 180	0.46 169	0.48 168	0.46 174	0.49 175	0.46 176	0.47 157	0.46 172	0.46 171	0.47 179	0.46 158	0.46 174	0.47 160	0.47 176

RainbowNet	0.53 162	0.48 146	0.48 164	0.48 173	0.48 183	0.48 175	0.48 184	0.48 158	0.48 183	1.92 227	0.48 185	0.48 168	0.48 183	0.48 177	0.48 185	0.48 179	0.48 168	0.48 185	0.48 172	0.48 185	0.48 164	0.48 183	0.48 180	0.48 183	0.48 169	0.48 185	0.48 166	0.48 182

LVE	0.53 162	0.47 143	0.48 164	0.47 169	0.47 178	0.47 169	0.47 180	0.48 158	0.47 179	1.96 231	0.47 180	0.47 163	0.47 179	0.47 172	0.47 180	0.47 176	0.47 163	0.47 181	0.47 165	0.47 181	0.47 157	0.47 180	0.47 177	0.47 179	0.47 164	0.47 181	0.47 160	0.47 176

ACVNet_1	0.53 162	0.46 137	0.48 164	0.47 169	0.47 178	0.46 163	0.48 184	0.48 158	0.48 183	2.07 237	0.47 180	0.48 168	0.48 183	0.47 172	0.47 180	0.46 169	0.49 172	0.47 181	0.47 165	0.47 181	0.48 164	0.46 172	0.46 171	0.48 183	0.47 164	0.47 181	0.48 166	0.47 176

ACVNet-4b	0.53 162	0.46 137	0.47 158	0.46 164	0.46 174	0.46 163	0.46 176	0.46 149	0.46 174	2.17 240	0.46 176	0.46 158	0.47 179	0.46 168	0.46 176	0.46 169	0.46 159	0.46 174	0.46 161	0.46 176	0.46 153	0.46 172	0.46 171	0.47 179	0.46 158	0.46 174	0.46 156	0.46 173

AIO-test2	0.54 167	0.65 167	0.55 181	0.60 192	0.50 191	0.60 191	0.49 187	0.65 182	0.48 183	0.60 149	0.49 188	0.59 185	0.50 189	0.50 183	0.49 189	0.49 183	0.60 186	0.50 191	0.60 193	0.49 189	0.60 185	0.49 186	0.50 185	0.51 190	0.60 191	0.48 185	0.60 185	0.50 186

AIO-test1	0.54 167	0.64 166	0.54 178	0.60 192	0.49 187	0.61 193	0.49 187	0.64 181	0.49 188	0.59 148	0.48 185	0.60 187	0.50 189	0.48 177	0.48 185	0.48 179	0.60 186	0.48 185	0.60 193	0.48 185	0.60 185	0.49 186	0.49 182	0.49 186	0.59 190	0.49 188	0.60 185	0.49 183

notaker	0.54 167	0.48 146	0.48 164	0.48 173	0.48 183	0.48 175	0.49 187	0.48 158	0.48 183	1.95 230	0.48 185	0.48 168	0.48 183	0.48 177	0.48 185	0.48 179	0.48 168	0.48 185	0.48 172	0.48 185	0.49 167	0.48 183	0.48 180	0.49 186	0.48 169	0.48 185	0.48 166	0.49 183

ACVNet_2	0.55 170	0.49 149	0.50 171	0.49 176	0.49 187	0.49 178	0.49 187	0.49 162	0.49 188	2.14 239	0.49 188	0.50 173	0.49 187	0.49 180	0.49 189	0.49 183	0.50 175	0.49 190	0.50 179	0.49 189	0.49 167	0.49 186	0.49 182	0.50 188	0.50 173	0.49 188	0.50 172	0.49 183

CFNet	0.55 170	0.25 97	0.18 89	0.25 107	0.18 99	0.25 110	0.18 101	0.25 102	0.18 99	0.25 86	0.18 101	0.25 107	0.18 101	0.18 97	0.18 97	0.18 95	0.25 108	0.18 101	0.25 108	0.18 99	5.31 299	4.36 299	0.18 97	0.18 101	0.25 109	0.18 100	0.25 107	0.18 101

PSMNet_ROB	0.55 170	0.55 156	0.56 184	0.56 186	0.55 195	0.56 187	0.55 195	0.55 173	0.55 194	0.55 145	0.55 195	0.55 182	0.55 197	0.55 186	0.56 197	0.55 191	0.55 180	0.55 197	0.55 188	0.55 195	0.55 180	0.55 195	0.55 190	0.55 196	0.55 183	0.55 196	0.55 181	0.55 192

IER	0.56 173	2.72 253	2.20 269	0.38 138	0.29 135	0.38 140	0.27 120	2.77 267	0.27 122	0.38 110	0.28 128	0.37 135	0.25 115	0.26 117	0.25 117	0.26 113	0.38 137	0.29 133	0.38 136	0.25 117	0.39 139	0.25 113	0.29 129	0.29 136	0.40 145	0.25 115	0.38 133	0.25 115

LG-Stereo	0.57 174	0.58 161	0.43 152	0.54 183	0.65 205	0.95 217	0.69 212	0.69 184	0.38 153	0.52 142	0.37 156	0.53 180	0.37 154	0.68 206	0.73 214	0.72 209	0.70 194	0.37 153	0.54 187	0.37 156	0.54 179	0.37 150	0.37 152	0.56 197	0.95 217	0.59 200	0.84 205	0.37 154

CASS	0.58 175	0.89 181	0.55 181	0.56 186	0.55 195	0.60 191	0.57 200	0.57 177	0.56 196	0.55 145	0.56 196	0.56 183	0.50 189	0.63 197	0.56 197	0.56 193	0.62 189	0.62 205	0.59 192	0.56 196	0.56 181	0.48 183	0.60 196	0.56 197	0.57 187	0.60 202	0.57 184	0.59 196
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DISCO	0.59 176	0.29 105	0.22 103	0.27 113	5.05 303	0.30 119	0.21 106	0.28 108	0.21 105	0.27 93	0.21 106	0.27 115	0.20 103	0.21 106	0.21 106	0.21 101	0.27 116	0.21 108	0.27 115	0.21 108	0.27 109	0.23 112	0.21 103	0.21 107	0.27 115	0.21 106	5.06 294	0.22 109

LMCR-Stereo	0.61 177	0.61 164	0.61 190	0.61 195	0.61 201	0.67 198	0.61 205	0.61 179	0.61 202	0.61 150	0.61 202	0.61 188	0.61 203	0.61 193	0.61 203	0.61 197	0.61 188	0.61 204	0.61 195	0.61 202	0.61 187	0.61 201	0.61 197	0.61 205	0.61 193	0.61 203	0.61 188	0.61 202

AANet_RVC	0.61 177	0.31 109	5.05 292	0.31 120	0.19 103	0.24 105	0.20 104	5.86 288	0.20 103	0.24 83	0.18 101	0.25 107	0.20 103	0.23 111	0.21 106	0.18 95	0.37 134	0.18 101	0.24 104	0.19 104	0.25 102	0.19 104	0.19 100	0.19 103	0.24 104	0.15 87	0.24 101	0.20 104

iRaftStereo_RVC	0.62 179	1.76 227	2.24 271	0.52 182	0.37 155	0.53 185	0.38 160	2.51 262	0.38 153	0.51 141	0.38 159	0.51 176	0.38 157	0.38 150	0.38 155	0.38 154	0.52 177	0.38 156	0.52 183	0.38 160	0.52 174	0.38 153	0.38 156	0.38 158	0.52 179	0.39 164	0.52 177	0.38 157

ARAFT	0.64 180	0.74 173	0.62 191	0.70 204	0.56 197	0.72 201	0.55 195	0.72 188	0.54 193	0.73 158	0.56 196	0.72 199	0.56 199	0.56 188	0.62 204	0.63 199	0.73 198	0.53 196	0.73 201	0.54 194	0.72 195	0.65 204	0.62 198	0.56 197	0.72 198	0.54 194	0.72 195	0.57 194

test_1	0.65 181	4.37 267	2.38 275	0.40 150	0.34 149	0.42 157	0.36 153	1.96 246	0.34 144	0.41 119	0.36 153	0.42 151	0.35 148	0.34 138	0.38 155	0.31 138	0.39 147	0.34 145	0.40 148	0.33 148	0.39 139	0.33 144	0.33 142	0.34 148	0.40 145	0.36 152	0.40 144	0.32 146

HH	0.66 182	2.13 234	0.47 158	0.37 134	0.29 135	0.36 132	0.27 120	0.49 162	0.44 171	0.78 160	0.68 207	0.67 193	0.90 223	0.62 194	0.90 222	0.53 189	0.88 209	0.48 185	0.37 132	0.29 135	0.63 190	0.66 207	0.66 201	0.51 190	1.06 226	0.61 203	1.08 224	0.60 198

HanStereo	0.66 182	2.13 234	0.47 158	0.37 134	0.29 135	0.36 132	0.27 120	0.49 162	0.44 171	0.78 160	0.68 207	0.67 193	0.90 223	0.62 194	0.90 222	0.53 189	0.88 209	0.48 185	0.37 132	0.29 135	0.63 190	0.66 207	0.66 201	0.51 190	1.06 226	0.61 203	1.08 224	0.60 198

DSFCA	0.66 182	0.73 171	0.74 198	0.68 200	0.65 205	0.64 195	0.65 210	0.65 182	0.65 204	0.66 153	0.65 205	0.65 190	0.64 204	0.65 200	0.65 207	0.65 201	0.65 191	0.65 208	0.65 197	0.65 205	0.65 193	0.65 204	0.65 200	0.65 208	0.66 195	0.66 207	0.65 191	0.65 204

4D-IteraStereo	0.67 185	3.40 258	1.05 221	0.71 205	0.83 219	0.47 169	0.27 120	0.47 155	0.27 122	0.35 101	0.26 121	0.68 195	0.84 219	0.41 158	0.54 194	0.89 218	0.74 200	0.88 223	0.73 201	0.87 223	0.42 149	0.27 120	0.28 123	0.28 128	0.36 128	0.28 124	0.68 192	0.90 221

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 185	0.74 173	0.60 189	0.79 208	0.61 201	0.76 202	0.57 200	0.71 187	0.56 196	0.71 156	0.54 194	0.72 199	0.66 206	0.65 200	0.65 207	0.64 200	0.74 200	0.64 207	0.74 203	0.63 203	0.73 196	0.65 204	0.64 199	0.64 207	0.74 200	0.61 203	0.73 196	0.64 203

Occ-G	0.68 187	0.54 154	3.16 282	0.57 190	0.45 173	0.52 184	0.40 167	3.44 273	0.46 174	0.52 142	0.45 175	0.51 176	0.44 173	0.44 165	0.40 166	0.45 168	0.55 180	0.41 166	0.53 185	0.43 173	0.52 174	0.40 164	0.44 170	0.45 174	0.55 183	0.44 173	0.53 179	0.44 172

TorneroNet-64	0.69 188	0.65 167	0.30 126	0.27 113	0.47 178	0.28 117	0.35 149	0.34 121	0.80 213	7.93 305	0.29 136	0.30 120	0.31 139	0.81 215	0.28 129	0.27 122	0.29 118	0.28 124	0.85 211	0.83 221	0.62 189	0.28 126	0.30 137	0.28 128	0.52 179	0.29 137	0.29 116	0.27 123

DDUNet	0.69 188	0.84 179	0.59 188	0.84 213	0.59 199	0.87 211	0.57 200	0.84 194	0.59 201	0.82 167	0.58 200	0.85 211	0.57 200	0.59 192	0.59 200	0.57 194	0.87 208	0.59 201	0.85 211	0.59 201	0.85 204	0.59 199	0.59 194	0.59 201	0.87 208	0.59 200	0.84 205	0.59 196

UDG	0.70 190	0.87 180	0.56 184	0.87 214	0.59 199	0.84 208	0.59 203	0.85 195	0.57 198	0.84 169	0.59 201	0.84 210	0.60 202	0.58 189	0.60 201	0.59 195	0.85 207	0.59 201	0.87 213	0.58 198	0.87 205	0.60 200	0.57 193	0.59 201	0.87 208	0.58 199	0.86 208	0.60 198

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 190	6.91 280	0.46 157	0.46 164	0.46 174	0.46 163	0.46 176	0.46 149	0.46 174	0.46 132	0.46 176	0.46 158	0.46 176	0.46 168	0.46 176	0.46 169	0.46 159	0.46 174	0.46 161	0.46 176	0.47 157	0.46 172	0.46 171	0.46 175	0.46 158	0.46 174	0.46 156	0.46 173

HCRNet	0.71 192	6.06 278	3.15 281	0.50 178	0.22 107	0.21 92	0.15 87	3.04 269	0.34 144	0.43 127	0.33 148	0.43 155	0.33 145	0.15 87	0.14 86	0.14 85	0.21 91	0.17 92	0.47 165	0.20 106	0.21 89	0.16 90	0.32 140	0.33 146	0.50 173	0.33 147	0.49 170	0.28 126

AFF-stereo	0.71 192	0.73 171	0.65 193	0.82 211	0.63 204	0.83 206	0.63 207	0.73 189	0.65 204	0.82 167	0.73 212	0.74 202	0.64 204	0.63 197	0.62 204	0.62 198	0.73 198	0.63 206	0.74 203	0.72 212	0.80 198	0.58 197	0.70 209	0.71 214	0.79 202	0.69 210	0.78 198	0.72 212

DMCA-RVC	0.71 192	0.72 169	0.72 194	0.71 205	0.70 209	0.70 199	0.70 215	0.70 186	0.71 208	0.70 155	0.71 210	0.71 198	0.70 209	0.70 207	0.71 212	0.70 206	0.70 194	0.71 213	0.70 198	0.71 210	0.70 194	0.70 211	0.71 211	0.71 214	0.70 196	0.72 213	0.71 193	0.70 209

PA-Net	0.71 192	0.62 165	0.55 181	0.69 201	0.71 210	0.70 199	0.69 212	0.69 184	0.74 211	0.73 158	0.75 213	0.59 185	0.72 212	0.82 216	0.79 217	0.83 215	0.67 193	0.76 216	0.81 209	0.67 207	0.61 187	0.76 214	0.68 207	0.65 208	0.82 206	0.76 216	0.71 193	0.69 208
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 196	0.57 159	0.57 186	0.56 186	0.92 222	1.07 227	0.63 207	1.03 210	0.82 217	0.49 137	0.77 214	0.69 196	0.54 196	0.58 189	0.54 194	0.86 217	1.06 222	0.72 214	1.06 225	0.79 215	0.58 184	0.87 220	0.59 194	0.46 175	0.76 201	0.46 174	1.05 221	0.97 226

AEACV	0.74 196	0.52 152	3.10 279	0.60 192	0.48 183	0.56 187	0.48 184	3.02 268	0.83 218	0.61 150	0.62 203	0.72 199	0.50 189	0.49 180	0.49 189	0.48 179	0.58 184	0.50 191	0.55 188	0.48 185	0.56 181	0.50 192	0.50 185	0.51 190	0.58 188	0.51 193	0.60 185	0.51 189

MyStereo04	0.76 198	4.78 273	0.62 191	0.63 198	0.54 194	0.65 196	0.56 198	0.61 179	0.58 199	0.61 150	0.56 196	0.63 189	0.57 200	0.63 197	0.60 201	0.60 196	0.64 190	0.56 199	0.63 196	0.58 198	0.63 190	0.62 203	0.55 190	0.60 203	0.63 194	0.57 198	0.64 190	0.58 195

RSM++	0.77 199	0.91 182	0.72 194	0.83 212	0.71 210	0.83 206	0.72 216	0.81 193	0.71 208	0.81 166	0.71 210	0.81 209	0.71 211	0.71 209	0.71 212	0.70 206	0.83 206	0.72 214	0.83 210	0.81 220	0.83 202	0.72 213	0.71 211	0.71 214	0.88 210	0.71 211	0.83 204	0.70 209

test-3	0.78 200	4.38 268	1.80 257	0.62 196	0.49 187	0.62 194	0.50 191	1.86 242	0.64 203	0.69 154	0.52 192	0.66 191	0.38 157	0.58 189	0.57 199	0.46 169	0.66 192	0.46 174	0.50 179	0.44 175	0.48 164	0.58 197	0.54 189	0.60 203	0.70 196	0.46 174	0.48 166	0.50 186

AdaDepth	0.80 201	0.95 187	1.02 217	0.95 219	0.67 207	0.95 217	0.67 211	0.94 203	0.67 207	0.92 173	0.67 206	0.94 217	0.67 207	0.67 204	0.67 209	0.67 202	0.95 214	0.67 210	0.95 220	0.67 207	0.96 213	0.68 210	0.67 203	0.67 210	0.96 218	0.67 208	0.95 215	0.67 206

CroCo-Stereo	0.80 201	2.51 247	0.41 146	1.27 242	0.41 166	1.27 241	0.41 168	1.27 228	0.41 165	1.27 203	0.41 169	1.27 239	0.41 167	0.41 158	0.41 168	0.41 161	1.28 240	0.41 166	1.27 239	0.41 167	1.27 240	0.41 166	0.42 168	0.41 167	1.27 242	0.41 166	1.27 239	0.41 166
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
NaN_ROB	0.80 201	0.80 176	0.80 202	0.80 209	0.80 216	0.80 204	0.80 219	0.80 191	0.80 213	0.80 164	0.80 217	0.80 207	0.80 215	0.80 213	0.80 218	0.80 213	0.80 203	0.80 219	0.80 207	0.80 218	0.80 198	0.80 216	0.80 216	0.80 218	0.80 204	0.80 218	0.80 200	0.80 216

CSAN	0.80 201	0.80 176	0.80 202	0.80 209	0.80 216	0.80 204	0.80 219	0.80 191	0.80 213	0.80 164	0.80 217	0.80 207	0.80 215	0.80 213	0.80 218	0.80 213	0.80 203	0.80 219	0.80 207	0.80 218	0.80 198	0.80 216	0.80 216	0.80 218	0.80 204	0.80 218	0.80 200	0.80 216

gcap-zeroshot	0.81 205	1.03 193	0.84 206	0.93 217	0.85 220	0.84 208	0.62 206	1.21 225	0.53 192	0.79 162	0.84 220	0.77 203	0.70 209	0.84 218	0.67 209	0.74 210	1.18 235	0.52 195	0.91 214	0.79 215	0.84 203	0.61 201	0.83 218	0.69 213	0.93 216	0.82 220	0.85 207	0.66 205

AIO-Stereo	0.82 206	1.06 195	0.73 197	0.97 222	0.74 212	1.06 226	0.60 204	1.04 212	0.90 221	1.00 179	1.01 231	0.78 204	0.85 221	0.74 211	0.62 204	0.67 202	1.12 225	0.55 197	0.70 198	0.65 205	0.93 210	0.66 207	0.67 203	0.67 210	0.82 206	0.74 214	0.92 209	0.83 218

G-Net	0.82 206	1.77 228	0.78 200	0.78 207	0.78 214	0.78 203	0.78 217	0.78 190	0.79 212	0.79 162	0.78 215	0.78 204	0.78 214	0.78 212	0.78 216	0.78 211	0.79 202	0.79 217	0.79 206	0.79 215	0.79 197	0.79 215	0.79 215	0.79 217	0.79 202	0.79 217	0.79 199	0.79 215

ktn	0.84 208	1.15 200	0.54 178	1.16 237	1.26 251	0.51 181	0.53 194	0.51 169	0.66 206	4.54 288	0.51 191	0.52 179	0.52 195	0.66 203	0.51 193	0.51 188	1.37 245	1.17 244	0.49 175	0.51 193	1.23 236	0.51 194	0.67 203	0.51 190	0.51 177	0.68 209	0.51 174	0.51 189

KSHMR	0.85 209	0.72 169	0.51 174	0.49 176	0.49 187	0.51 181	1.07 239	0.50 166	0.48 183	6.04 300	0.52 192	0.66 191	0.98 229	0.49 180	0.77 215	0.49 183	1.17 232	0.51 194	0.49 175	1.06 237	0.51 171	0.49 186	0.49 182	0.51 190	1.04 224	0.49 188	0.81 203	0.72 212

CroCo-Stereo Lap2	0.85 209	2.86 255	0.43 152	1.33 244	0.43 172	1.31 242	0.42 173	1.32 229	0.42 170	1.31 205	0.44 174	1.32 241	0.44 173	0.43 164	0.44 174	0.43 166	1.35 241	0.43 172	1.32 242	0.43 173	1.31 241	0.43 171	0.43 169	0.42 173	1.31 243	0.42 171	1.31 240	0.43 171

MLG-Stereo	0.87 211	1.33 218	0.93 210	0.62 196	1.00 225	1.16 232	0.55 195	0.86 196	0.83 218	1.19 197	0.40 167	1.30 240	0.81 217	0.65 200	0.45 175	1.01 232	1.17 232	0.46 174	1.29 241	0.58 198	1.05 219	0.90 223	0.73 214	0.87 223	0.60 191	1.01 231	1.13 228	0.51 189

DGTPSM_ROB	0.92 212	0.93 186	0.91 208	0.93 217	0.91 221	0.92 213	0.93 225	0.92 200	0.92 222	0.92 173	0.91 222	0.91 213	0.93 226	0.91 219	0.92 226	0.92 225	0.92 212	0.92 224	0.92 215	0.90 224	0.91 206	0.92 224	0.93 222	0.94 228	0.92 214	0.91 222	0.92 209	0.97 226

pmcnn	0.92 212	0.92 183	0.92 209	0.92 215	0.92 222	0.92 213	0.92 223	0.92 200	0.92 222	0.92 173	0.92 224	0.92 216	0.92 225	0.92 221	0.92 226	0.92 225	0.92 212	0.92 224	0.92 215	0.92 228	0.92 208	0.92 224	0.92 221	0.92 227	0.92 214	0.92 223	0.92 209	0.92 224

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 214	0.77 175	0.82 204	1.16 237	0.75 213	0.99 219	0.92 223	0.91 198	0.99 228	0.94 178	0.91 222	1.15 229	0.88 222	0.92 221	1.00 229	0.67 202	0.98 217	1.00 229	0.75 205	0.91 225	1.18 229	0.87 220	0.89 220	0.90 224	1.08 229	1.07 236	0.74 197	0.89 220

HSM-Net_RVC	0.93 214	1.09 198	0.79 201	1.10 230	0.78 214	1.09 228	0.79 218	1.16 220	0.80 213	1.14 189	0.79 216	1.17 232	0.77 213	0.73 210	0.83 220	0.78 211	1.19 236	0.79 217	1.18 234	0.72 212	1.19 231	0.80 216	0.72 213	0.80 218	1.18 237	0.74 214	1.14 229	0.73 214
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.93 214	8.54 293	0.41 146	0.56 186	0.37 155	0.56 187	0.37 157	0.50 166	0.40 162	0.56 147	5.24 304	0.56 183	0.34 146	0.40 157	0.41 168	0.34 144	0.53 179	0.40 164	0.56 190	0.38 160	0.52 174	0.40 164	0.40 163	0.41 167	0.56 185	0.40 165	0.56 182	0.40 164

DPSimNet_ROB	0.93 214	1.04 194	0.83 205	1.05 228	0.82 218	1.04 224	0.83 222	1.03 210	0.89 220	1.03 184	0.84 220	1.03 223	0.84 219	0.83 217	0.84 221	0.83 215	1.14 227	0.84 221	1.12 230	0.84 222	1.04 218	0.88 222	0.83 218	0.84 222	1.07 228	0.83 221	1.15 230	0.88 219

DPSM_ROB	0.93 214	0.92 183	0.94 211	0.96 220	1.02 230	0.92 213	0.98 226	0.95 204	0.92 222	0.92 173	0.92 224	0.91 213	0.97 227	0.92 221	0.91 224	0.91 222	0.96 215	0.94 226	0.93 218	0.91 225	0.93 210	0.92 224	0.93 222	0.91 225	0.91 212	0.99 225	0.92 209	0.91 222

DPSM	0.93 214	0.92 183	0.94 211	0.96 220	1.02 230	0.92 213	0.98 226	0.95 204	0.92 222	0.92 173	0.92 224	0.91 213	0.97 227	0.92 221	0.91 224	0.91 222	0.96 215	0.94 226	0.93 218	0.91 225	0.93 210	0.92 224	0.93 222	0.91 225	0.91 212	0.99 225	0.92 209	0.91 222

GANet	1.00 220	1.00 188	1.00 213	1.00 223	1.00 225	1.00 220	1.00 231	1.00 206	1.00 229	1.00 179	1.00 228	1.00 218	1.00 231	1.00 228	1.00 229	1.00 229	1.00 218	1.00 229	1.00 221	1.00 230	1.00 214	1.00 229	1.00 227	1.00 231	1.00 219	1.00 228	1.00 216	1.00 228

TDLM	1.00 220	1.00 188	1.00 213	1.00 223	1.00 225	1.00 220	1.00 231	1.00 206	1.00 229	1.00 179	1.00 228	1.00 218	1.00 231	1.00 228	1.00 229	1.00 229	1.00 218	1.00 229	1.00 221	1.00 230	1.00 214	1.00 229	1.00 227	1.00 231	1.00 219	1.00 228	1.00 216	1.00 228

CVANet_RVC	1.00 220	1.00 188	1.00 213	1.00 223	1.00 225	1.00 220	1.00 231	1.00 206	1.00 229	1.00 179	1.00 228	1.00 218	1.00 231	1.00 228	1.00 229	1.00 229	1.00 218	1.00 229	1.00 221	1.00 230	1.00 214	1.00 229	1.00 227	1.00 231	1.00 219	1.00 228	1.00 216	1.00 228

ccs_rob	1.00 220	10.06 299	0.31 129	0.44 162	0.31 143	0.43 160	0.31 146	0.43 146	0.32 140	0.45 130	0.32 145	1.20 236	0.31 139	7.02 304	0.31 142	0.31 138	0.44 158	0.31 140	0.44 159	0.32 145	0.44 152	0.31 141	0.32 140	0.32 144	0.44 157	0.32 145	0.43 153	0.31 144

trnet	1.01 224	1.01 191	1.01 216	1.01 226	1.01 229	1.01 223	1.01 234	1.01 209	1.01 232	1.01 183	1.01 231	1.01 222	1.01 235	1.01 231	1.01 233	1.01 232	1.01 221	1.01 233	1.01 224	1.01 233	1.01 217	1.01 232	1.01 230	1.01 234	1.01 222	1.01 231	1.01 220	1.01 231

CFNet_pseudo	1.01 224	9.78 297	0.29 122	0.38 138	0.28 125	0.38 140	0.28 127	0.38 131	0.28 127	0.39 113	0.28 128	0.39 142	0.28 125	9.50 305	0.29 137	0.28 123	0.38 137	0.28 124	0.38 136	0.28 126	0.38 130	0.28 126	0.28 123	0.28 128	0.38 135	0.28 124	0.38 133	0.28 126

pcwnet_v2	1.01 224	9.73 296	0.28 117	0.38 138	0.28 125	0.38 140	0.28 127	0.38 131	0.28 127	0.38 110	0.28 128	0.39 142	0.28 125	9.61 306	0.28 129	0.28 123	0.38 137	0.28 124	0.38 136	0.28 126	0.38 130	0.28 126	0.29 129	0.28 128	0.38 135	0.28 124	0.38 133	0.28 126

FlowAnything	1.02 227	2.51 247	0.58 187	1.60 251	0.56 197	1.61 251	0.56 198	1.60 238	0.55 194	1.61 219	0.56 196	1.61 248	0.55 197	0.55 186	0.55 196	0.55 191	1.61 251	0.56 199	1.61 249	0.56 196	1.62 248	0.55 195	0.56 192	0.56 197	1.62 251	0.56 197	1.62 248	0.56 193

WAO-8	1.02 227	1.50 221	1.49 246	0.40 150	0.40 164	1.56 250	0.98 226	1.55 237	0.58 199	4.18 284	0.40 167	0.79 206	0.48 183	0.91 219	0.39 165	0.99 228	0.71 196	0.70 212	0.51 182	0.77 214	1.07 221	0.82 219	0.69 208	0.96 230	1.01 222	1.30 252	1.10 226	1.38 255

UCFNet_RVC	1.03 229	10.10 300	0.28 117	0.38 138	0.28 125	0.39 147	0.28 127	0.38 131	0.28 127	0.39 113	0.28 128	0.39 142	0.29 134	9.62 307	0.28 129	0.28 123	0.38 137	0.28 124	0.38 136	0.28 126	0.39 139	0.28 126	0.29 129	0.28 128	0.39 144	0.28 124	0.38 133	0.29 135

GLC_STEREO	1.05 230	1.01 191	1.02 217	1.02 227	1.02 230	1.05 225	1.06 236	1.05 213	1.05 234	1.04 186	1.05 234	1.05 224	1.04 236	1.06 235	1.05 235	1.06 236	1.06 222	1.05 236	1.06 225	1.05 236	1.06 220	1.06 235	1.04 232	1.05 236	1.04 224	1.05 234	1.06 222	1.06 233

FC-DCNN	1.10 231	0.81 178	0.77 199	0.63 198	0.42 171	0.86 210	0.64 209	0.91 198	0.96 226	1.11 187	0.80 217	1.07 225	0.81 217	0.67 204	1.75 265	1.30 251	1.41 247	0.85 222	1.28 240	0.71 210	2.12 258	1.32 251	0.52 188	0.81 221	1.64 252	1.40 257	2.39 263	1.75 267

RP	1.14 232	1.16 202	1.15 229	1.17 239	1.10 238	1.16 232	1.15 241	1.10 215	1.16 243	1.15 190	1.08 236	1.16 230	1.15 242	1.15 242	1.14 242	1.16 241	1.16 230	1.10 238	1.10 227	1.10 240	1.16 225	1.11 238	1.10 236	1.19 248	1.14 233	1.19 247	1.07 223	1.10 236

Abc-Net	1.14 232	1.16 202	1.18 233	1.10 230	1.10 238	1.16 232	1.18 245	1.16 220	1.13 240	1.11 187	1.16 241	1.16 230	1.12 240	1.10 236	1.17 245	1.16 241	1.16 230	1.10 238	1.16 231	1.14 243	1.17 227	1.16 241	1.11 237	1.09 241	1.10 230	1.10 239	1.16 231	1.17 241
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MM-Stereo_test2	1.15 234	1.90 230	1.10 225	1.37 246	0.94 224	1.36 243	0.98 226	1.48 235	0.98 227	1.37 210	0.98 227	1.37 245	0.98 229	0.95 225	0.94 228	0.95 227	1.37 245	0.95 228	1.38 244	0.95 229	1.38 245	0.95 228	0.95 225	0.95 229	1.37 246	0.95 224	1.37 244	0.95 225

TorneroNet	1.15 234	1.10 199	0.51 174	0.69 201	0.51 193	1.10 229	0.50 191	0.51 169	0.51 191	13.92 307	1.17 245	0.49 172	0.51 194	0.54 185	0.48 185	0.49 183	0.49 172	0.65 208	0.70 198	0.49 189	0.51 171	0.49 186	0.67 203	1.36 255	0.51 177	0.50 191	0.52 177	1.23 248

RGC	1.15 234	1.16 202	1.17 232	1.15 235	1.11 240	1.21 238	1.21 252	1.10 215	1.15 241	1.16 193	1.11 238	1.17 232	1.09 238	1.14 241	1.11 239	1.16 241	1.19 236	1.11 241	1.10 227	1.15 245	1.11 222	1.19 244	1.16 240	1.12 243	1.17 235	1.10 239	1.16 231	1.17 241

NCC-stereo	1.15 234	1.17 205	1.12 228	1.10 230	1.15 241	1.14 230	1.15 241	1.15 218	1.12 239	1.17 196	1.17 245	1.11 227	1.17 246	1.11 238	1.10 238	1.16 241	1.12 225	1.11 241	1.16 231	1.13 242	1.23 236	1.16 241	1.19 244	1.11 242	1.18 237	1.17 244	1.17 234	1.13 239

edge stereo	1.15 234	1.18 206	1.11 227	1.12 233	1.17 245	1.17 237	1.17 243	1.16 220	1.18 247	1.16 193	1.17 245	1.17 232	1.13 241	1.11 238	1.11 239	1.12 238	1.17 232	1.17 244	1.11 229	1.17 246	1.17 227	1.17 243	1.18 242	1.14 244	1.11 231	1.18 245	1.12 227	1.11 237

Nwc_Net	1.15 234	1.15 200	1.15 229	1.09 229	1.19 247	1.16 232	1.17 243	1.15 218	1.16 243	1.16 193	1.16 241	1.08 226	1.16 243	1.11 238	1.15 244	1.18 245	1.11 224	1.10 238	1.16 231	1.17 246	1.16 225	1.13 240	1.18 242	1.20 249	1.11 231	1.15 242	1.16 231	1.20 244

stereogan	1.17 240	1.19 208	1.15 229	1.15 235	1.15 241	1.15 231	1.19 246	1.19 223	1.15 241	1.15 190	1.16 241	1.19 235	1.19 247	1.19 244	1.19 246	1.19 246	1.15 228	1.19 247	1.19 235	1.19 249	1.15 224	1.19 244	1.15 239	1.15 245	1.16 234	1.15 242	1.19 235	1.20 244

MM-Stereo_test3	1.22 241	1.60 224	1.19 236	1.48 249	1.02 230	1.48 248	0.99 230	1.54 236	1.03 233	1.41 212	1.03 233	1.44 247	1.00 231	1.04 233	1.04 234	1.02 234	1.42 248	1.04 234	1.48 247	1.01 233	1.48 246	1.03 233	1.06 234	1.04 235	1.53 249	1.04 233	1.49 245	1.04 232

FAT-Stereo	1.22 241	1.23 209	1.19 236	1.21 241	1.24 250	1.24 240	1.19 246	1.25 227	1.24 250	1.25 202	1.19 248	1.20 236	1.24 251	1.20 245	1.21 248	1.25 250	1.22 238	1.21 249	1.25 238	1.23 252	1.22 234	1.19 244	1.19 244	1.24 252	1.25 240	1.20 248	1.19 235	1.25 250

S-Stereo	1.22 241	1.18 206	1.19 236	1.20 240	1.23 249	1.23 239	1.19 246	1.19 223	1.18 247	1.27 203	1.20 249	1.20 236	1.20 248	1.23 247	1.22 250	1.23 249	1.23 239	1.23 251	1.20 236	1.25 253	1.20 232	1.22 250	1.25 248	1.24 252	1.20 239	1.22 251	1.26 238	1.24 249

SPS-STEREO	1.25 244	1.47 220	1.06 223	1.54 250	1.08 236	1.52 249	1.20 251	1.44 233	1.06 236	1.49 217	1.10 237	1.41 246	1.10 239	0.98 226	1.08 237	1.12 238	1.47 249	1.04 234	1.53 248	1.14 243	1.52 247	1.07 236	1.02 231	1.05 236	1.48 248	1.07 236	1.55 246	1.11 237
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RASNet	1.39 245	1.37 219	1.35 240	1.38 247	1.40 253	1.39 246	1.77 266	1.36 230	1.74 265	1.36 209	1.36 253	1.36 244	1.36 253	1.36 248	1.35 251	1.41 256	1.36 243	1.36 256	1.36 243	1.35 255	1.36 243	1.35 253	1.36 250	1.35 254	1.36 245	1.35 254	1.36 243	1.35 251

HBP-ISP	1.47 246	1.07 197	1.03 219	1.30 243	1.08 236	1.36 243	1.06 236	1.44 233	1.25 252	1.97 232	1.51 257	1.65 250	1.58 258	0.98 226	1.58 258	1.68 263	1.98 255	1.32 252	2.02 255	1.28 254	2.95 270	1.89 271	0.97 226	1.06 238	1.26 241	0.99 225	1.94 250	1.43 257

PS-NSSS	1.48 247	4.46 270	1.35 240	1.35 245	1.35 252	1.41 247	1.34 254	1.36 230	1.35 254	1.40 211	1.35 252	1.33 242	1.35 252	1.37 249	1.40 253	1.35 252	1.35 241	1.35 254	1.39 245	1.44 259	1.35 242	1.34 252	1.35 249	1.38 258	1.35 244	1.33 253	1.34 241	1.38 255

CC-Net-ROB	1.51 248	4.40 269	1.69 254	1.39 248	1.40 253	1.37 245	1.40 257	1.36 230	1.39 255	1.41 212	1.36 253	1.35 243	1.38 254	1.39 250	1.39 252	1.36 253	1.36 243	1.35 254	1.39 245	1.39 256	1.37 244	1.36 254	1.41 253	1.48 259	1.39 247	1.42 258	1.35 242	1.35 251

GANetREF_RVC	1.52 249	2.01 231	1.21 239	1.98 256	1.21 248	1.98 256	1.21 252	1.98 249	1.21 249	1.99 233	1.21 250	1.98 254	1.21 250	1.02 232	1.21 248	1.21 248	1.99 256	1.21 249	1.99 254	1.21 250	1.99 253	1.21 247	1.21 246	1.21 250	1.99 256	1.21 249	1.99 253	1.21 246
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
R-Stereo Train	1.62 250	2.01 231	1.41 243	1.97 254	1.40 253	1.96 254	1.39 255	1.93 244	1.39 255	1.92 227	1.38 255	1.94 252	1.39 255	1.40 251	1.45 254	1.38 254	1.96 253	1.37 257	1.97 252	1.39 256	1.98 251	1.41 255	1.40 251	1.37 256	1.97 254	1.38 255	1.96 251	1.37 253

RAFT-Stereo	1.62 250	2.01 231	1.41 243	1.97 254	1.40 253	1.96 254	1.39 255	1.93 244	1.39 255	1.92 227	1.38 255	1.94 252	1.39 255	1.40 251	1.45 254	1.38 254	1.96 253	1.37 257	1.97 252	1.39 256	1.98 251	1.41 255	1.40 251	1.37 256	1.97 254	1.38 255	1.96 251	1.37 253
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DPSMNet_ROB	1.62 250	1.60 224	1.59 247	1.61 252	1.69 261	1.66 252	1.61 259	1.70 240	1.65 263	1.62 220	1.60 260	1.61 248	1.60 259	1.60 254	1.59 259	1.62 261	1.60 250	1.63 263	1.62 250	1.68 266	1.70 249	1.60 258	1.64 260	1.60 261	1.61 250	1.60 260	1.60 247	1.59 260

MoCha-V2	1.75 253	27.02 315	0.72 194	0.92 215	0.69 208	0.89 212	0.69 212	0.92 200	0.71 208	0.87 170	0.69 209	0.88 212	0.68 208	0.70 207	0.68 211	0.69 205	0.90 211	0.69 211	0.92 215	0.69 209	0.92 208	0.71 212	0.70 209	0.67 210	0.88 210	0.71 211	0.92 209	0.68 207

MFMNet_re	1.77 254	1.89 229	1.72 255	1.88 253	1.69 261	1.89 253	1.67 263	1.91 243	1.70 264	1.87 223	1.67 264	1.89 251	1.68 264	1.67 258	1.67 264	1.70 264	1.88 252	1.68 265	1.88 251	1.67 264	1.89 250	1.68 264	1.70 262	1.71 266	1.87 253	1.68 268	1.87 249	1.68 265

MM-Stereo_test1	1.85 255	3.50 260	1.61 248	2.12 257	1.47 257	2.14 257	1.47 258	2.33 258	1.53 258	2.12 238	1.54 258	2.19 256	1.53 257	1.54 253	1.53 256	1.53 257	2.20 257	1.54 259	2.24 256	1.57 260	2.21 260	1.49 257	1.59 255	1.49 260	2.15 260	1.52 259	2.15 255	1.54 259

plain	1.96 256	3.33 257	1.04 220	3.24 273	1.04 234	3.24 274	1.04 235	3.26 271	1.05 234	3.26 269	1.13 239	3.27 273	1.06 237	1.05 234	1.05 235	1.05 235	3.28 272	1.05 236	3.29 270	1.06 237	3.30 271	1.05 234	1.05 233	1.06 238	3.30 272	1.06 235	3.30 272	1.06 233

UDGNet	1.97 257	2.43 245	1.67 252	2.46 265	1.70 263	2.44 264	1.69 264	2.34 259	1.63 262	2.35 254	1.67 264	2.37 265	1.67 263	1.68 259	1.64 263	1.67 262	2.44 264	1.64 264	2.43 264	1.67 264	2.43 266	1.66 262	1.67 261	1.63 265	2.43 265	1.66 266	2.42 264	1.66 264

LG-G_1	1.99 258	2.56 250	1.63 250	2.54 268	1.62 259	2.55 269	1.61 259	2.51 262	1.61 259	2.50 258	1.62 262	2.50 267	1.61 260	1.61 255	1.61 260	1.61 258	2.55 268	1.61 260	2.55 268	1.61 261	2.55 268	1.61 259	1.61 256	1.61 262	2.55 268	1.61 261	2.54 266	1.61 261

LG-G	1.99 258	2.56 250	1.63 250	2.54 268	1.62 259	2.55 269	1.61 259	2.51 262	1.61 259	2.50 258	1.62 262	2.50 267	1.61 260	1.61 255	1.61 260	1.61 258	2.55 268	1.61 260	2.55 268	1.61 261	2.55 268	1.61 259	1.61 256	1.61 262	2.55 268	1.61 261	2.54 266	1.61 261

LGtest1	1.99 258	2.55 249	1.62 249	2.54 268	1.61 258	2.54 266	1.61 259	2.51 262	1.61 259	2.49 257	1.61 261	2.49 266	1.61 260	1.61 255	1.61 260	1.61 258	2.55 268	1.62 262	2.54 267	1.61 261	2.54 267	1.61 259	1.61 256	1.61 262	2.54 267	1.61 261	2.54 266	1.61 261

FBW_ROB	2.04 261	2.50 246	1.75 256	2.45 264	1.78 264	2.40 262	1.74 265	2.47 261	1.77 266	2.37 255	1.81 266	2.30 259	1.80 265	1.78 260	1.88 273	1.80 265	2.41 263	1.77 266	2.43 264	1.83 268	2.39 264	1.81 269	1.76 264	1.75 267	2.56 270	1.75 269	2.30 260	1.74 266

TRStereo	2.05 262	2.13 234	1.85 259	2.27 258	1.84 266	2.28 258	1.84 269	2.29 254	1.87 269	2.29 248	1.86 268	2.30 259	1.87 269	2.30 274	1.87 270	2.08 272	2.29 259	1.87 269	2.30 258	1.87 270	2.08 255	1.72 265	1.86 268	2.30 279	2.13 257	1.84 271	2.29 257	1.87 270

XX-Stereo	2.05 262	2.13 234	1.85 259	2.27 258	1.84 266	2.28 258	1.84 269	2.29 254	1.87 269	2.29 248	1.86 268	2.30 259	1.87 269	2.30 274	1.87 270	2.08 272	2.29 259	1.87 269	2.30 258	1.87 270	2.08 255	1.72 265	1.86 268	2.30 279	2.13 257	1.84 271	2.29 257	1.87 270

EAI-Stereo	2.05 262	2.13 234	1.85 259	2.27 258	1.84 266	2.28 258	1.84 269	2.29 254	1.87 269	2.29 248	1.86 268	2.30 259	1.87 269	2.30 274	1.87 270	2.08 272	2.29 259	1.87 269	2.30 258	1.87 270	2.08 255	1.72 265	1.86 268	2.30 279	2.13 257	1.84 271	2.29 257	1.87 270

AF-Net	2.06 265	25.73 314	1.18 233	1.12 233	1.16 244	1.16 232	1.19 246	1.10 215	1.17 246	1.15 190	1.14 240	1.11 227	1.16 243	1.16 243	1.14 242	1.11 237	1.15 228	1.13 243	1.21 237	1.17 246	1.11 222	1.21 247	1.17 241	1.17 246	1.17 235	1.11 241	1.20 237	1.13 239

UniTT-Stereo	2.12 266	3.66 262	1.10 225	3.48 276	1.15 241	3.57 277	1.11 240	3.44 273	1.16 243	3.52 271	1.16 241	3.50 274	1.16 243	1.10 236	1.13 241	1.15 240	3.61 273	1.17 244	3.64 271	1.12 241	3.58 274	1.12 239	1.12 238	1.17 246	3.53 275	1.18 245	3.52 274	1.18 243

HUF	2.22 267	2.33 241	2.24 271	2.35 262	2.07 272	2.45 265	2.11 276	2.42 260	2.13 276	2.19 241	2.15 275	2.10 255	2.09 274	2.27 272	2.04 275	2.08 272	2.44 264	2.12 276	2.38 263	2.18 277	2.29 262	2.22 275	2.12 275	2.12 274	2.52 266	2.10 276	2.22 256	2.15 277

AIO_test	2.22 267	2.36 244	2.10 267	2.47 266	2.15 273	2.54 266	2.06 275	2.27 252	2.09 275	2.29 248	2.13 274	2.30 259	2.09 274	2.25 270	2.15 277	1.95 270	2.52 267	2.08 274	2.32 261	2.21 279	2.20 259	2.26 277	2.05 274	2.06 272	2.40 264	2.16 278	2.52 265	2.05 276

RAStereo	2.24 269	3.70 263	1.18 233	3.73 280	1.18 246	3.69 279	1.19 246	3.73 276	1.24 250	3.72 274	1.21 250	3.76 278	1.20 248	1.20 245	1.20 247	1.20 247	3.74 278	1.20 248	3.75 277	1.21 250	3.77 278	1.21 247	1.21 246	1.21 250	3.82 279	1.21 249	3.82 278	1.21 246

AIO_rvc	2.25 270	2.35 243	2.10 267	2.47 266	2.17 274	2.54 266	2.15 277	2.32 257	2.21 277	2.29 248	2.28 277	2.33 264	2.09 274	2.26 271	2.14 276	2.08 272	2.49 266	2.09 275	2.53 266	2.14 276	2.34 263	2.23 276	2.14 276	2.18 275	2.19 261	2.15 277	2.35 262	2.22 278

NCCL2	2.27 271	2.27 240	2.28 274	2.27 258	2.28 278	2.28 258	2.28 279	2.27 252	2.28 279	2.28 245	2.28 277	2.29 258	2.28 278	2.28 273	2.29 279	2.28 279	2.28 258	2.28 280	2.27 257	2.28 281	2.28 261	2.28 279	2.28 278	2.28 277	2.28 262	2.28 280	2.11 254	2.28 281

STTStereo	2.30 272	2.34 242	2.26 273	2.37 263	2.23 275	2.40 262	2.35 280	2.20 250	2.33 280	2.28 245	2.31 279	2.19 256	2.37 279	2.20 267	2.31 280	2.23 278	2.38 262	2.25 279	2.33 262	2.27 280	2.39 264	2.27 278	2.31 279	2.29 278	2.37 263	2.32 281	2.34 261	2.26 280

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 273	2.85 254	1.90 264	2.90 271	2.77 280	2.88 271	2.85 282	2.51 262	2.85 282	2.88 265	1.99 273	2.50 267	2.76 281	2.20 267	1.57 257	2.64 280	2.89 271	2.63 281	5.69 299	1.03 235	2.01 254	2.71 280	2.74 282	2.73 282	2.87 271	1.64 264	1.00 216	1.49 258
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MIF-Stereo (partial)	2.52 274	3.41 259	1.05 221	3.29 274	1.05 235	3.29 276	1.06 236	3.30 272	1.06 236	3.31 270	1.06 235	4.97 295	2.72 280	2.72 277	2.71 281	2.70 281	6.57 302	2.19 277	5.08 296	1.08 239	3.36 272	1.07 236	1.07 235	1.07 240	3.35 274	1.07 236	3.36 273	1.07 235

sCroCo_RVC	2.76 275	4.00 264	1.82 258	4.00 284	1.83 265	3.98 284	1.82 267	3.99 277	1.81 267	4.14 281	2.76 280	4.13 286	1.82 267	1.83 261	1.83 266	1.82 266	4.01 283	1.82 268	3.98 280	1.86 269	4.00 283	1.82 270	1.83 266	1.84 268	4.02 285	1.81 270	4.00 282	1.83 269

sAnonymous2	2.87 276	4.16 265	1.89 262	4.26 288	1.87 269	4.23 287	1.92 272	4.17 278	1.94 273	4.16 282	1.92 271	4.20 287	1.92 272	1.96 263	1.86 268	1.87 268	4.25 286	1.90 272	4.23 285	1.91 273	4.26 286	1.93 272	1.89 271	1.90 269	4.07 286	1.91 274	5.09 297	1.93 274

CroCo_RVC	2.87 276	4.16 265	1.89 262	4.26 288	1.87 269	4.23 287	1.92 272	4.17 278	1.94 273	4.16 282	1.92 271	4.20 287	1.92 272	1.96 263	1.86 268	1.87 268	4.25 286	1.90 272	4.23 285	1.91 273	4.26 286	1.93 272	1.89 271	1.90 269	4.07 286	1.91 274	5.09 297	1.93 274

Anonymous3	3.36 278	4.93 275	2.20 269	4.92 295	2.23 275	4.90 295	2.23 278	4.89 284	2.24 278	4.95 294	2.21 276	4.91 294	2.21 277	2.18 266	2.22 278	2.22 277	4.86 293	2.20 278	4.90 292	2.20 278	4.96 295	2.21 274	2.21 277	2.21 276	6.30 300	2.21 279	4.90 290	2.23 279

StereoVision	3.44 279	10.12 301	1.68 253	5.44 300	2.26 277	5.87 300	1.97 274	5.17 287	1.31 253	5.80 298	1.56 259	5.62 300	1.84 268	1.97 265	1.91 274	1.84 267	4.98 295	1.32 252	5.60 297	1.71 267	5.35 300	1.73 268	1.97 273	1.96 271	5.40 297	1.65 265	5.08 295	1.76 268

DPSNet	3.67 280	3.61 261	3.62 287	3.64 277	3.61 291	3.64 278	3.65 291	3.64 275	3.67 290	3.67 273	3.65 289	3.68 276	3.69 295	3.69 289	3.69 296	3.68 292	3.70 275	3.70 292	3.69 276	3.69 293	3.71 277	3.69 289	3.67 289	3.69 293	3.68 278	3.67 289	3.68 276	3.67 286

MaDis-Stereo	3.69 281	10.19 302	2.01 266	6.09 301	2.01 271	5.94 301	1.82 267	6.14 292	1.85 268	6.59 301	1.82 267	6.01 301	1.81 266	1.83 261	1.83 266	2.02 271	5.87 299	1.79 267	5.93 300	2.06 275	4.63 291	1.67 263	1.84 267	2.08 273	5.90 298	1.66 266	6.34 300	1.87 270

Sa-1000	3.84 282	7.71 285	6.81 302	4.15 286	2.86 281	3.27 275	3.87 297	5.99 289	4.35 301	2.78 263	3.71 290	3.88 279	3.56 291	3.88 292	3.64 289	2.71 282	3.72 276	3.27 287	3.67 275	3.15 287	3.51 273	3.36 287	2.70 281	3.49 287	3.32 273	3.76 293	2.87 270	3.76 293

MLG-Stereo_test2	3.86 283	4.96 276	3.13 280	4.65 293	3.27 287	5.17 299	3.07 284	5.01 286	3.01 283	4.93 293	3.03 282	4.56 292	3.32 288	3.26 282	3.33 287	3.30 288	5.17 298	3.19 285	4.86 291	2.96 286	5.04 297	3.25 283	2.67 280	3.15 284	4.98 294	3.05 284	4.59 288	3.30 285

MLG-Stereo_test3	3.87 284	4.64 271	3.29 284	5.17 298	3.23 285	4.83 294	3.02 283	4.95 285	3.22 285	4.31 285	3.33 287	5.08 297	3.20 287	3.23 281	2.77 282	3.20 287	4.99 296	3.24 286	4.93 293	2.94 283	4.82 294	3.33 286	3.33 285	3.29 286	5.19 296	3.02 283	5.08 295	2.93 284

MLG-Stereo_test1	3.87 284	4.67 272	3.29 284	5.26 299	3.25 286	5.04 297	3.11 285	4.43 280	3.27 286	5.02 296	3.21 284	4.71 293	3.10 285	3.22 280	3.06 284	2.98 285	5.03 297	3.18 284	4.95 294	2.94 283	4.70 293	3.32 284	3.30 284	3.27 285	5.17 295	3.08 285	5.02 293	2.85 283

SA	3.93 286	7.22 281	4.74 289	4.15 286	3.88 297	3.70 280	4.02 300	6.67 297	3.95 295	3.64 272	3.74 291	3.63 275	3.00 283	3.51 284	3.68 295	3.68 292	3.73 277	3.71 293	3.64 271	3.48 288	3.58 274	2.97 282	3.69 290	3.61 288	3.55 277	3.42 286	3.64 275	3.79 294

TestStereo1	4.11 287	7.79 287	6.72 300	3.93 281	3.81 294	3.96 282	3.58 289	6.96 300	3.74 292	3.90 276	3.76 292	3.89 280	3.57 292	3.70 290	3.66 292	3.34 289	3.80 279	3.62 289	3.66 273	3.68 291	3.91 280	3.70 290	3.65 287	3.67 290	3.88 280	3.53 287	3.89 279	3.68 289

SA-5K	4.11 287	7.79 287	6.72 300	3.93 281	3.81 294	3.96 282	3.58 289	6.96 300	3.74 292	3.90 276	3.76 292	3.89 280	3.57 292	3.70 290	3.66 292	3.34 289	3.80 279	3.62 289	3.66 273	3.68 291	3.91 280	3.70 290	3.65 287	3.67 290	3.88 280	3.53 287	3.89 279	3.68 289

test_4	4.11 287	8.05 290	6.64 298	4.52 291	3.68 292	3.00 272	3.40 288	6.21 295	3.29 287	4.07 280	3.84 295	4.04 284	3.76 297	3.56 287	3.67 294	3.76 295	4.04 284	3.79 295	4.10 281	3.53 289	3.98 282	3.74 293	3.55 286	3.61 288	3.94 284	3.75 292	3.73 277	3.73 292

test-1	4.11 287	7.65 284	4.93 290	3.65 278	3.58 289	4.70 293	3.74 295	4.73 282	4.06 297	3.72 274	4.11 299	3.70 277	3.49 290	3.36 283	3.65 291	4.17 300	3.92 281	4.04 299	4.19 284	3.75 294	4.69 292	4.18 296	3.88 293	3.90 295	4.73 290	3.77 294	3.12 271	3.68 289

TESTraft	4.16 291	8.03 289	6.81 302	3.99 283	3.68 292	3.93 281	3.70 293	6.86 299	3.69 291	3.93 278	3.88 297	3.93 282	3.59 294	3.65 288	3.64 289	3.68 292	3.92 281	3.72 294	3.92 278	3.57 290	3.84 279	3.70 290	3.71 291	3.67 290	3.91 283	3.74 291	3.92 281	3.67 286

raft_robust	4.19 292	7.78 286	6.08 295	3.30 275	3.85 296	4.03 285	3.73 294	6.25 296	3.30 288	4.44 287	3.28 286	4.01 283	3.82 298	4.29 297	3.70 297	4.01 297	4.48 291	3.42 288	4.11 282	3.76 295	4.05 284	3.32 284	3.85 292	3.82 294	4.71 289	3.83 295	4.09 283	3.80 295

RAFT_CTSACE	4.43 293	8.26 292	6.10 296	4.62 292	4.01 299	4.54 292	3.65 291	6.09 291	3.93 294	4.64 290	4.14 300	4.26 289	4.13 300	3.91 293	3.88 298	4.06 299	4.30 288	4.03 298	4.27 287	3.92 296	4.26 286	3.67 288	3.91 294	4.16 298	4.82 291	4.08 299	4.20 285	3.67 286

RAFT+CT+SA	4.43 293	7.34 283	6.71 299	5.01 296	4.38 300	4.40 289	3.85 296	6.15 294	4.30 300	4.89 292	3.26 285	4.49 291	3.01 284	4.53 298	3.36 288	3.65 291	3.64 274	4.39 301	3.94 279	4.28 299	4.44 289	4.30 298	4.24 299	4.52 300	3.90 282	3.85 296	4.89 289	4.00 297

cross-raft	4.43 293	7.31 282	6.46 297	4.47 290	3.95 298	4.46 290	3.95 298	6.70 298	3.97 296	4.41 286	3.82 294	4.38 290	3.94 299	3.95 295	3.95 300	3.95 296	4.45 290	3.95 297	4.46 288	3.95 297	4.46 290	3.95 294	3.95 296	3.94 297	4.40 288	3.95 298	4.45 287	3.95 296

test_5	4.51 296	8.85 295	5.35 294	3.66 279	3.56 288	5.10 298	4.47 302	6.14 292	4.07 298	4.96 295	3.87 296	5.14 299	4.17 302	3.53 285	4.39 301	4.53 301	4.15 285	3.62 289	4.74 290	2.94 283	3.63 276	4.53 300	4.20 298	4.54 301	4.86 292	3.68 290	4.95 291	4.06 298

test_3	4.55 297	10.96 303	7.69 306	4.04 285	3.60 290	4.10 286	3.98 299	7.94 302	4.56 302	3.99 279	4.03 298	4.08 285	3.74 296	3.99 296	3.91 299	4.05 298	4.33 289	3.89 296	4.14 283	4.00 298	4.11 285	4.02 295	4.01 297	3.91 296	3.53 275	3.94 297	4.19 284	4.20 299

FC-DCNN v2	4.74 298	3.16 256	3.16 282	3.16 272	3.16 282	3.16 273	3.16 287	3.16 270	3.16 284	3.16 268	3.16 283	3.16 272	3.16 286	3.16 279	3.16 285	3.16 286	6.72 303	6.72 305	6.72 302	6.72 307	6.72 302	6.72 307	6.72 305	6.72 305	6.72 301	6.72 304	6.72 302	6.72 305

TestStereo	4.92 299	4.80 274	4.98 291	4.82 294	4.97 302	4.91 296	4.78 303	4.80 283	4.88 303	4.78 291	4.80 302	4.99 296	4.81 303	4.83 299	4.87 303	4.97 303	4.93 294	5.01 303	5.03 295	4.90 302	5.02 296	5.02 301	5.06 300	5.04 302	4.93 293	4.89 301	5.01 292	5.09 301

DispFullNet	4.96 300	5.67 277	3.30 286	5.01 296	3.21 284	4.50 291	3.11 285	4.43 280	3.44 289	4.60 289	3.46 288	5.13 298	3.44 289	3.53 285	3.20 286	2.87 284	4.80 292	3.15 283	4.70 289	4.83 301	9.02 307	5.98 304	5.95 304	6.21 304	8.84 306	5.85 303	9.76 307	5.91 303

SGM-Forest	5.07 301	6.74 279	4.17 288	6.46 302	4.68 301	6.21 303	4.38 301	6.00 290	4.14 299	5.84 299	4.44 301	6.28 302	4.16 301	3.92 294	4.56 302	4.60 302	6.15 300	4.27 300	6.12 301	4.31 300	5.99 301	4.27 297	3.92 295	4.27 299	6.13 299	4.10 300	6.18 299	4.49 300
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
U	5.23 302	8.71 294	2.75 278	8.64 307	2.76 279	8.65 307	2.79 281	8.67 306	2.79 281	8.70 306	2.79 281	8.70 307	2.79 282	2.79 278	2.80 283	2.80 283	8.84 307	2.82 282	8.82 306	2.89 282	8.84 306	2.83 281	2.83 283	2.82 283	8.87 307	2.83 282	8.84 306	2.83 282

SGM+DAISY	6.35 303	8.16 291	5.14 293	8.12 306	5.08 304	8.12 306	5.16 304	8.01 303	5.18 305	7.92 304	5.14 303	7.89 306	5.14 304	4.95 300	5.33 304	5.32 304	8.14 306	5.16 304	8.16 305	5.16 303	8.21 305	5.19 302	5.12 301	5.12 303	8.18 305	5.24 302	8.12 305	5.11 302

RAFT	6.60 304	9.99 298	8.33 307	7.21 305	6.55 305	5.95 302	5.87 305	8.70 307	5.02 304	5.10 297	6.69 305	7.06 305	6.94 307	6.17 303	7.09 307	6.84 305	6.47 301	4.72 302	5.60 297	5.60 304	5.11 298	5.97 303	6.93 306	6.89 306	7.16 302	7.08 307	6.58 301	6.66 304

test-v	7.17 305	11.53 304	7.63 304	7.17 303	6.87 306	7.48 304	6.90 306	8.14 304	6.88 306	6.93 302	7.42 306	7.05 303	6.14 305	6.05 301	6.86 305	6.99 306	7.60 304	6.75 306	6.90 303	6.66 305	7.83 303	6.36 305	5.89 302	7.34 307	7.19 303	6.75 305	7.52 303	6.77 306

test-2	7.17 305	11.53 304	7.63 304	7.17 303	6.87 306	7.48 304	6.90 306	8.14 304	6.88 306	6.93 302	7.42 306	7.05 303	6.14 305	6.05 301	6.86 305	6.99 306	7.60 304	6.75 306	6.90 303	6.66 305	7.83 303	6.36 305	5.89 302	7.34 307	7.19 303	6.75 305	7.52 303	6.77 306

MANE	18.41 307	23.00 313	16.00 308	22.00 315	15.00 308	22.00 315	15.00 308	22.00 315	15.00 308	21.00 315	15.00 308	22.00 315	15.00 308	15.00 308	17.00 308	15.00 308	23.00 315	15.00 308	22.00 314	15.00 308	23.00 315	15.00 308	18.00 307	15.00 309	24.00 315	17.00 308	24.00 315	16.00 308

rafts_anoy	20.00 308	20.00 306	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 309	20.00 309	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 307	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 310	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309

raft+_RVC	20.00 308	20.00 306	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 309	20.00 309	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 307	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 310	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309

raftrobust	20.00 308	20.00 306	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 309	20.00 309	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 307	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 310	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309

CasAABBNet	20.00 308	20.00 306	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 309	20.00 309	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 307	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 310	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309

RALCasStereoNet	20.00 308	20.00 306	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 309	20.00 309	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 307	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 310	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309

RALAANet	20.00 308	20.00 306	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 309	20.00 309	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 307	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 310	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309

MSMDNet	20.00 308	20.00 306	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 309	20.00 309	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 307	20.00 309	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 310	20.00 308	20.00 309	20.00 308	20.00 309

Reg-Stereo(zero)	37.00 315	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 315	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 315	37.00 317	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316

HI	37.00 315	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 315	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 315	37.00 317	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316

CoSv	37.00 315	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 315	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 315	37.00 317	37.00 316	37.00 316	37.00 316	37.00 316

MDST_ROB	61.15 318	72.66 320	46.52 319	70.00 319	44.89 319	64.24 319	43.75 319	73.65 319	48.92 320	72.70 320	42.40 319	60.70 319	50.23 319	50.07 320	67.69 320	68.60 320	83.13 320	47.77 319	82.48 319	46.00 319	95.93 320	53.44 320	50.66 318	45.00 320	84.99 320	53.64 320	79.01 319	52.07 320

CBMV	101.59 319	71.60 319	48.40 320	72.70 320	49.00 320	79.60 320	48.40 320	80.90 320	46.90 319	68.90 319	49.00 320	78.00 320	572.10 328	49.50 319	51.30 319	48.40 319	72.20 319	639.60 328	79.40 318	48.90 320	79.50 319	51.40 319	52.30 319	48.30 321	80.20 319	49.10 319	79.60 320	47.60 319
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 320	131.36 321	140.69 321	151.38 321	151.40 321	150.79 321	151.72 321	149.36 321	159.46 321	146.42 321	150.73 321	149.06 324	176.22 320	143.94 321	133.10 323	133.45 323	153.30 322	154.22 321	154.67 321	153.95 322	156.90 323	156.53 323	160.21 320	162.72 322	154.57 321	160.59 321	153.47 321	163.50 321
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
NOSS_ROB	248.11 321	409.00 326	288.00 323	412.00 323	280.00 323	411.00 326	288.00 323	356.00 322	275.00 326	379.00 326	303.00 326	415.00 326	278.00 325	260.00 326	104.00 321	103.00 321	126.00 321	108.00 320	118.00 320	98.00 321	126.00 322	104.00 322	268.00 323	216.00 324	279.00 325	201.00 322	288.00 325	206.00 322

AE-Stereo	252.48 322	202.00 322	361.00 325	502.00 325	324.00 325	321.00 322	482.00 328	423.00 325	227.00 325	201.00 322	273.00 325	101.00 321	207.00 321	198.00 322	183.00 324	181.00 324	221.00 323	232.00 325	477.00 323	220.00 324	111.00 321	100.00 321	219.00 322	214.00 323	204.00 322	211.00 323	200.00 322	222.00 324

MGS-Stereo	264.93 323	208.00 323	362.00 326	512.00 326	350.00 326	326.00 323	443.00 327	410.00 324	210.00 322	232.00 324	215.00 322	125.00 322	217.00 322	216.00 324	127.00 322	122.00 322	223.00 324	230.00 323	487.00 325	255.00 325	250.00 324	223.00 325	272.00 324	228.00 326	241.00 323	220.00 325	214.00 323	235.00 325

EGLCR-Stereo	276.81 324	209.00 324	366.00 327	514.00 327	354.00 327	336.00 324	422.00 325	440.00 326	220.00 324	231.00 323	245.00 324	135.00 323	237.00 324	218.00 325	197.00 325	222.00 326	223.00 324	230.00 323	487.00 325	255.00 325	250.00 324	273.00 326	272.00 324	228.00 326	241.00 323	220.00 325	214.00 323	235.00 325

DLCB_ROB	280.78 325	376.74 325	215.59 322	376.74 322	215.59 322	376.74 325	215.59 322	366.42 323	218.39 323	366.42 325	218.39 323	366.42 325	218.39 323	209.96 323	219.76 326	219.38 325	376.72 326	216.43 322	376.72 322	216.43 323	376.72 326	216.43 324	216.14 321	216.14 325	376.69 326	217.67 324	376.69 326	217.67 323

LE_ROB	387.11 326	453.07 327	321.39 324	500.23 324	323.05 324	493.99 327	324.56 324	477.63 327	322.28 327	465.51 327	322.97 327	486.37 327	334.17 326	305.26 327	320.63 327	327.66 327	476.08 327	315.70 326	483.76 324	335.15 327	469.64 327	309.74 327	315.90 326	318.85 328	498.41 327	328.85 327	491.00 327	330.08 327

SGM-ForestM	522.49 327	676.08 328	448.56 328	638.17 328	433.15 328	639.59 328	427.03 326	617.52 328	439.90 328	604.63 328	429.02 328	611.68 328	432.74 327	420.18 328	451.96 328	465.85 328	601.06 328	403.73 327	659.15 327	405.50 328	669.64 328	437.21 328	455.85 327	425.66 329	689.82 328	481.65 328	662.43 328	479.61 328

CBMV_ROB	1133.35 328	1280.38 329	976.92 329	1317.57 329	1021.62 329	1282.66 329	1022.22 329	1213.88 329	982.57 329	1194.12 329	975.90 329	1357.87 329	1090.02 329	943.32 329	1021.85 329	1006.47 329	1309.01 329	986.29 329	1499.40 328	986.35 329	1359.35 329	975.96 329	975.21 328	969.30 330	1337.82 329	1042.34 329	1398.25 329	1073.86 329

111111	10000000.00 329	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 329	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 329	10000000.00 331	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330

SGD-Stereo	10000000.00 329	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 329	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 329	10000000.00 331	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330

IGEV-Stereo++	10000000.00 329	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 329	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 329	10000000.00 331	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 329	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 329	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 329	10000000.00 331	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330

IGEV-Stereo+	10000000.00 329	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 329	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 329	10000000.00 331	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330

anonymousdsp2	10000000.00 329	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 329	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 329	10000000.00 331	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330

anonymousdsp	10000000.00 329	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 329	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 329	10000000.00 331	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330

AMNet	10000000.00 329	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 329	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 329	10000000.00 331	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330	10000000.00 330

ASD4																								0.20 104

STTRV1_RVC		1.59 222	0.52 177	0.69 201	0.61 201	0.66 197	0.43 174	0.88 197	0.45 173	0.71 156	0.62 203	0.69 196	0.45 175	0.62 194	0.40 166	0.44 167	0.80 203	0.59 201		0.63 203	0.80 198	0.46 172		0.61 205	0.72 198	0.54 194	0.80 200	0.60 198

Low-res two-view benchmark