Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

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

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	1.32 207	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

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

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

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

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	1.63 260	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

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	1.47 216	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	1.47 216	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

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	1.46 215	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

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	2.33 254	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

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	1.79 266	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	1.74 264	0.04 32	0.04 31	0.05 37	0.04 30	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	1.03 185	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

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	2.46 257	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

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	2.28 246	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

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	1.32 207	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

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

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	1.08 239	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

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

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	1.53 255	0.04 32	0.05 36	0.05 37	0.06 40	0.05 36

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	2.19 242	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	2.19 242	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

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

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

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

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

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	2.93 267	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	3.07 268	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

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

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	0.90 173	0.09 46	0.13 59	0.09 45	0.10 49	0.09 46	0.70 207	0.13 59	0.09 46	0.13 57	0.10 47	0.91 207	0.09 46	0.10 44	0.09 45	0.13 58	0.10 46	0.13 59	0.09 45

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

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

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

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
GCAP-BAT	0.17 74	1.25 211	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	1.25 211	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	1.25 211	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	1.25 211	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	1.25 211	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	1.25 211	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

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

castereo++	0.26 100	1.28 217	1.07 225	0.15 68	0.13 83	0.15 69	0.14 83	1.22 227	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

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	1.89 273	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

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)
S2M2_XL	0.24 95	1.32 218	0.86 208	0.17 79	0.11 60	0.17 78	0.11 59	1.05 214	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

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

SFCPSM	0.23 93	0.18 72	0.13 74	0.18 82	0.12 79	0.18 80	0.80 220	0.17 73	0.12 75	0.88 172	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	1.18 230	0.13 83	0.12 75	0.12 77	0.18 81	0.13 82	0.18 80	0.12 76

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

castereo	0.34 124	1.59 223	1.39 243	0.17 79	0.15 87	0.18 80	0.26 116	1.74 242	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

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

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
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
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

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

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
DEFOM-Stereo_RVC	0.40 137	2.14 240	1.91 266	0.20 87	0.18 99	0.19 85	0.17 92	2.23 252	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

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

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

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	2.21 245	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

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	2.02 235	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	2.02 235	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

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

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

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

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

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)
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	1.21 201	0.17 90	0.23 99	0.17 92	0.17 91	0.17 93	0.89 219	0.24 103	0.17 92	0.24 104	0.17 93	1.22 235	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	1.21 201	0.17 90	0.24 105	0.17 92	0.17 91	0.17 93	0.91 223	0.24 103	0.17 92	0.24 104	0.17 93	1.23 237	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	1.20 200	0.17 90	0.23 99	0.17 92	0.17 91	0.18 97	0.90 222	0.24 103	0.17 92	0.25 108	0.17 93	1.24 240	0.17 94	0.17 87	0.17 91	0.24 104	0.17 92	0.24 101	0.17 94

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	1.19 198	0.16 88	0.23 99	0.16 90	0.17 91	0.16 90	0.89 219	0.24 103	0.16 88	0.24 104	0.18 99	1.20 233	0.16 90	0.17 87	0.16 90	0.24 104	0.16 90	0.24 101	0.16 88

AANet_RVC	0.61 177	0.31 109	5.05 293	0.31 120	0.19 103	0.24 105	0.20 104	5.86 289	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

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

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	1.69 222	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

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.
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	5.31 300	4.36 300	0.18 97	0.18 101	0.25 109	0.18 100	0.25 107	0.18 101

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

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	1.59 219	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

TorneroNet-64	0.69 189	0.65 167	0.30 126	0.27 113	0.47 178	0.28 117	0.35 149	0.34 121	0.80 214	7.93 306	0.29 136	0.30 120	0.31 139	0.81 216	0.28 129	0.27 122	0.29 118	0.28 124	0.85 212	0.83 222	0.62 189	0.28 126	0.30 137	0.28 128	0.52 179	0.29 137	0.29 116	0.27 123

DEFOM-Stereo	0.43 143	1.60 225	1.47 246	0.30 118	0.28 125	0.31 120	0.28 127	1.65 240	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

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

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	2.95 272	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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	2.57 261	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

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	2.63 262	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	2.79 265	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

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

IER	0.56 173	2.72 254	2.20 270	0.38 138	0.29 135	0.38 140	0.27 120	2.77 268	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

CFNet_pseudo	1.01 225	9.78 298	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	9.50 306	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	1.01 225	9.73 297	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	9.61 307	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

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

UCFNet_RVC	1.03 230	10.10 301	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	9.62 308	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

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	2.71 263	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

GMOStereo	0.50 154	0.44 132	2.38 276	0.40 150	0.34 149	0.42 157	0.36 153	1.96 247	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	2.38 276	0.40 150	0.34 149	0.42 157	0.36 153	1.96 247	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

test_1	0.65 181	4.37 268	2.38 276	0.40 150	0.34 149	0.42 157	0.36 153	1.96 247	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

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

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

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

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

ccs_rob	1.00 221	10.06 300	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	1.20 237	0.31 139	7.02 305	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

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 133	1.06 196	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

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	1.88 225	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

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	1.90 226	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

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	2.17 241	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

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 191	6.91 281	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

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

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	2.05 237	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

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	1.80 223	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	1.90 226	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

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	1.96 232	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

LL-Strereo2	0.47 151	2.60 253	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

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	1.92 228	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

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	1.95 231	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_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	2.07 238	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

test-3	0.78 201	4.38 269	1.80 258	0.62 196	0.49 187	0.62 194	0.50 191	1.86 243	0.64 204	0.69 154	0.52 192	0.66 191	0.38 157	0.58 190	0.57 200	0.46 169	0.66 192	0.46 174	0.50 179	0.44 175	0.48 164	0.58 197	0.54 189	0.60 204	0.70 196	0.46 174	0.48 166	0.50 186

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

HCRNet	0.71 193	6.06 279	3.15 282	0.50 178	0.22 107	0.21 92	0.15 87	3.04 270	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

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	2.14 240	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

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

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

ktn	0.84 209	1.15 201	0.54 178	1.16 238	1.26 252	0.51 181	0.53 194	0.51 169	0.66 207	4.54 289	0.51 191	0.52 179	0.52 195	0.66 204	0.51 193	0.51 188	1.37 246	1.17 245	0.49 175	0.51 193	1.23 237	0.51 194	0.67 204	0.51 190	0.51 177	0.68 210	0.51 174	0.51 189

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

TorneroNet	1.15 235	1.10 200	0.51 174	0.69 201	0.51 193	1.10 230	0.50 191	0.51 169	0.51 191	13.92 308	1.17 246	0.49 172	0.51 194	0.54 185	0.48 185	0.49 183	0.49 172	0.65 209	0.70 198	0.49 189	0.51 171	0.49 186	0.67 204	1.36 256	0.51 177	0.50 191	0.52 177	1.23 249

iRaftStereo_RVC	0.62 179	1.76 228	2.24 272	0.52 182	0.37 155	0.53 185	0.38 160	2.51 263	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

Occ-G	0.68 188	0.54 154	3.16 283	0.57 190	0.45 173	0.52 184	0.40 167	3.44 274	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

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

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

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

CFNet_RVC	0.93 215	8.54 294	0.41 146	0.56 186	0.37 155	0.56 187	0.37 157	0.50 166	0.40 162	0.56 147	5.24 305	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

CASS	0.58 175	0.89 182	0.55 181	0.56 186	0.55 195	0.60 191	0.57 201	0.57 177	0.56 196	0.55 145	0.56 196	0.56 183	0.50 189	0.63 198	0.56 197	0.56 194	0.62 189	0.62 206	0.59 192	0.56 197	0.56 181	0.48 183	0.60 197	0.56 197	0.57 187	0.60 203	0.57 184	0.59 197
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
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

AEACV	0.74 197	0.52 152	3.10 280	0.60 192	0.48 183	0.56 187	0.48 184	3.02 269	0.83 219	0.61 150	0.62 204	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

LMCR-Stereo	0.61 177	0.61 164	0.61 191	0.61 195	0.61 202	0.67 198	0.61 206	0.61 179	0.61 203	0.61 150	0.61 203	0.61 188	0.61 204	0.61 194	0.61 204	0.61 198	0.61 188	0.61 205	0.61 195	0.61 203	0.61 187	0.61 202	0.61 198	0.61 206	0.61 193	0.61 204	0.61 188	0.61 203

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	1.32 207	0.24 115	1.00 219	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	0.71 212
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MyStereo04	0.76 199	4.78 274	0.62 192	0.63 198	0.54 194	0.65 196	0.56 199	0.61 179	0.58 200	0.61 150	0.56 196	0.63 189	0.57 200	0.63 198	0.60 202	0.60 197	0.64 190	0.56 200	0.63 196	0.58 199	0.63 190	0.62 204	0.55 190	0.60 204	0.63 194	0.57 198	0.64 190	0.58 196

DSFCA	0.66 182	0.73 171	0.74 199	0.68 200	0.65 206	0.64 195	0.65 211	0.65 182	0.65 205	0.66 153	0.65 206	0.65 190	0.64 205	0.65 201	0.65 208	0.65 202	0.65 191	0.65 209	0.65 197	0.65 206	0.65 193	0.65 205	0.65 201	0.65 209	0.66 195	0.66 208	0.65 191	0.65 205

4D-IteraStereo	0.67 186	3.40 259	1.05 222	0.71 205	0.83 220	0.47 169	0.27 120	0.47 155	0.27 122	0.35 101	0.26 121	0.68 195	0.84 220	0.41 158	0.54 194	0.89 219	0.74 200	0.88 224	0.73 201	0.87 224	0.42 149	0.27 120	0.28 123	0.28 128	0.36 128	0.28 124	0.68 192	0.90 222

DMCA-RVC	0.71 193	0.72 169	0.72 195	0.71 205	0.70 210	0.70 199	0.70 216	0.70 186	0.71 209	0.70 155	0.71 211	0.71 198	0.70 210	0.70 208	0.71 213	0.70 207	0.70 194	0.71 214	0.70 198	0.71 211	0.70 194	0.70 212	0.71 212	0.71 215	0.70 196	0.72 214	0.71 193	0.70 210

PA-Net	0.71 193	0.62 165	0.55 181	0.69 201	0.71 211	0.70 199	0.69 213	0.69 184	0.74 212	0.73 158	0.75 214	0.59 185	0.72 213	0.82 217	0.79 218	0.83 216	0.67 193	0.76 217	0.81 210	0.67 208	0.61 187	0.76 215	0.68 208	0.65 209	0.82 207	0.76 217	0.71 193	0.69 209
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ARAFT	0.64 180	0.74 173	0.62 192	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	0.62 205	0.63 200	0.73 198	0.53 196	0.73 201	0.54 194	0.72 195	0.65 205	0.62 199	0.56 197	0.72 198	0.54 194	0.72 195	0.57 194

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 186	0.74 173	0.60 190	0.79 208	0.61 202	0.76 202	0.57 201	0.71 187	0.56 196	0.71 156	0.54 194	0.72 199	0.66 207	0.65 201	0.65 208	0.64 201	0.74 200	0.64 208	0.74 203	0.63 204	0.73 196	0.65 205	0.64 200	0.64 208	0.74 200	0.61 204	0.73 196	0.64 204

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 215	0.77 175	0.82 205	1.16 238	0.75 214	0.99 220	0.92 224	0.91 199	0.99 229	0.94 179	0.91 223	1.15 230	0.88 223	0.92 222	1.00 230	0.67 203	0.98 218	1.00 230	0.75 205	0.91 226	1.18 230	0.87 221	0.89 221	0.90 225	1.08 230	1.07 237	0.74 197	0.89 221

AFF-stereo	0.71 193	0.73 171	0.65 194	0.82 212	0.63 205	0.83 207	0.63 208	0.73 189	0.65 205	0.82 168	0.73 213	0.74 202	0.64 205	0.63 198	0.62 205	0.62 199	0.73 198	0.63 207	0.74 203	0.72 213	0.80 198	0.58 197	0.70 210	0.71 215	0.79 202	0.69 211	0.78 198	0.72 213

G-Net	0.82 207	1.77 229	0.78 201	0.78 207	0.78 215	0.78 203	0.78 218	0.78 191	0.79 213	0.79 163	0.78 216	0.78 205	0.78 215	0.78 213	0.78 217	0.78 212	0.79 202	0.79 218	0.79 207	0.79 216	0.79 197	0.79 216	0.79 216	0.79 218	0.79 202	0.79 218	0.79 199	0.79 216

zero-FE	0.66 182	0.80 176	0.56 184	0.79 208	0.58 199	0.82 206	0.55 195	0.76 190	0.56 196	0.75 160	0.58 200	0.75 203	0.59 202	0.57 189	0.56 197	0.55 191	0.79 202	0.55 197	0.78 206	0.55 195	0.85 204	0.58 197	0.55 190	0.57 201	0.80 204	0.57 198	0.80 200	0.57 194

STTRV1_RVC		1.59 223	0.52 177	0.69 201	0.61 202	0.66 197	0.43 174	0.88 198	0.45 173	0.71 156	0.62 204	0.69 196	0.45 175	0.62 195	0.40 166	0.44 167	0.80 204	0.59 202		0.63 204	0.80 198	0.46 172		0.61 206	0.72 198	0.54 194	0.80 200	0.60 199

NaN_ROB	0.80 202	0.80 176	0.80 203	0.80 210	0.80 217	0.80 204	0.80 220	0.80 192	0.80 214	0.80 165	0.80 218	0.80 208	0.80 216	0.80 214	0.80 219	0.80 214	0.80 204	0.80 220	0.80 208	0.80 219	0.80 198	0.80 217	0.80 217	0.80 219	0.80 204	0.80 219	0.80 200	0.80 217

CSAN	0.80 202	0.80 176	0.80 203	0.80 210	0.80 217	0.80 204	0.80 220	0.80 192	0.80 214	0.80 165	0.80 218	0.80 208	0.80 216	0.80 214	0.80 219	0.80 214	0.80 204	0.80 220	0.80 208	0.80 219	0.80 198	0.80 217	0.80 217	0.80 219	0.80 204	0.80 219	0.80 200	0.80 217

KSHMR	0.85 210	0.72 169	0.51 174	0.49 176	0.49 187	0.51 181	1.07 240	0.50 166	0.48 183	6.04 301	0.52 192	0.66 191	0.98 230	0.49 180	0.77 216	0.49 183	1.17 233	0.51 194	0.49 175	1.06 238	0.51 171	0.49 186	0.49 182	0.51 190	1.04 225	0.49 188	0.81 204	0.72 213

RSM++	0.77 200	0.91 183	0.72 195	0.83 213	0.71 211	0.83 207	0.72 217	0.81 194	0.71 209	0.81 167	0.71 211	0.81 210	0.71 212	0.71 210	0.71 213	0.70 207	0.83 207	0.72 215	0.83 211	0.81 221	0.83 202	0.72 214	0.71 212	0.71 215	0.88 211	0.71 212	0.83 205	0.70 210

LG-Stereo	0.57 174	0.58 161	0.43 152	0.54 183	0.65 206	0.95 218	0.69 213	0.69 184	0.38 153	0.52 142	0.37 156	0.53 180	0.37 154	0.68 207	0.73 215	0.72 210	0.70 194	0.37 153	0.54 187	0.37 156	0.54 179	0.37 150	0.37 152	0.56 197	0.95 218	0.59 201	0.84 206	0.37 154

DDUNet	0.69 189	0.84 180	0.59 189	0.84 214	0.59 200	0.87 212	0.57 201	0.84 195	0.59 202	0.82 168	0.58 200	0.85 212	0.57 200	0.59 193	0.59 201	0.57 195	0.87 209	0.59 202	0.85 212	0.59 202	0.85 204	0.59 200	0.59 195	0.59 202	0.87 209	0.59 201	0.84 206	0.59 197

gcap-zeroshot	0.81 206	1.03 194	0.84 207	0.93 218	0.85 221	0.84 209	0.62 207	1.21 226	0.53 192	0.79 163	0.84 221	0.77 204	0.70 210	0.84 219	0.67 210	0.74 211	1.18 236	0.52 195	0.91 215	0.79 216	0.84 203	0.61 202	0.83 219	0.69 214	0.93 217	0.82 221	0.85 208	0.66 206

UDG	0.70 191	0.87 181	0.56 184	0.87 215	0.59 200	0.84 209	0.59 204	0.85 196	0.57 199	0.84 170	0.59 202	0.84 211	0.60 203	0.58 190	0.60 202	0.59 196	0.85 208	0.59 202	0.87 214	0.58 199	0.87 206	0.60 201	0.57 194	0.59 202	0.87 209	0.58 200	0.86 209	0.60 199

AIO-Stereo	0.82 207	1.06 196	0.73 198	0.97 223	0.74 213	1.06 227	0.60 205	1.04 213	0.90 222	1.00 180	1.01 232	0.78 205	0.85 222	0.74 212	0.62 205	0.67 203	1.12 226	0.55 197	0.70 198	0.65 206	0.93 211	0.66 208	0.67 204	0.67 211	0.82 207	0.74 215	0.92 210	0.83 219

MoCha-V2	1.75 254	27.02 316	0.72 195	0.92 216	0.69 209	0.89 213	0.69 213	0.92 201	0.71 209	0.87 171	0.69 210	0.88 213	0.68 209	0.70 208	0.68 212	0.69 206	0.90 212	0.69 212	0.92 216	0.69 210	0.92 209	0.71 213	0.70 210	0.67 211	0.88 211	0.71 212	0.92 210	0.68 208

DGTPSM_ROB	0.92 213	0.93 187	0.91 209	0.93 218	0.91 222	0.92 214	0.93 226	0.92 201	0.92 223	0.92 174	0.91 223	0.91 214	0.93 227	0.91 220	0.92 227	0.92 226	0.92 213	0.92 225	0.92 216	0.90 225	0.91 207	0.92 225	0.93 223	0.94 229	0.92 215	0.91 223	0.92 210	0.97 227

DPSM_ROB	0.93 215	0.92 184	0.94 212	0.96 221	1.02 231	0.92 214	0.98 227	0.95 205	0.92 223	0.92 174	0.92 225	0.91 214	0.97 228	0.92 222	0.91 225	0.91 223	0.96 216	0.94 227	0.93 219	0.91 226	0.93 211	0.92 225	0.93 223	0.91 226	0.91 213	0.99 226	0.92 210	0.91 223

DPSM	0.93 215	0.92 184	0.94 212	0.96 221	1.02 231	0.92 214	0.98 227	0.95 205	0.92 223	0.92 174	0.92 225	0.91 214	0.97 228	0.92 222	0.91 225	0.91 223	0.96 216	0.94 227	0.93 219	0.91 226	0.93 211	0.92 225	0.93 223	0.91 226	0.91 213	0.99 226	0.92 210	0.91 223

pmcnn	0.92 213	0.92 184	0.92 210	0.92 216	0.92 223	0.92 214	0.92 224	0.92 201	0.92 223	0.92 174	0.92 225	0.92 217	0.92 226	0.92 222	0.92 227	0.92 226	0.92 213	0.92 225	0.92 216	0.92 229	0.92 209	0.92 225	0.92 222	0.92 228	0.92 215	0.92 224	0.92 210	0.92 225

AdaDepth	0.80 202	0.95 188	1.02 218	0.95 220	0.67 208	0.95 218	0.67 212	0.94 204	0.67 208	0.92 174	0.67 207	0.94 218	0.67 208	0.67 205	0.67 210	0.67 203	0.95 215	0.67 211	0.95 221	0.67 208	0.96 214	0.68 211	0.67 204	0.67 211	0.96 219	0.67 209	0.95 216	0.67 207

GANet	1.00 221	1.00 189	1.00 214	1.00 224	1.00 226	1.00 221	1.00 232	1.00 207	1.00 230	1.00 180	1.00 229	1.00 219	1.00 232	1.00 229	1.00 230	1.00 230	1.00 219	1.00 230	1.00 222	1.00 231	1.00 215	1.00 230	1.00 228	1.00 232	1.00 220	1.00 229	1.00 217	1.00 229

TDLM	1.00 221	1.00 189	1.00 214	1.00 224	1.00 226	1.00 221	1.00 232	1.00 207	1.00 230	1.00 180	1.00 229	1.00 219	1.00 232	1.00 229	1.00 230	1.00 230	1.00 219	1.00 230	1.00 222	1.00 231	1.00 215	1.00 230	1.00 228	1.00 232	1.00 220	1.00 229	1.00 217	1.00 229

CVANet_RVC	1.00 221	1.00 189	1.00 214	1.00 224	1.00 226	1.00 221	1.00 232	1.00 207	1.00 230	1.00 180	1.00 229	1.00 219	1.00 232	1.00 229	1.00 230	1.00 230	1.00 219	1.00 230	1.00 222	1.00 231	1.00 215	1.00 230	1.00 228	1.00 232	1.00 220	1.00 229	1.00 217	1.00 229

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 274	2.85 255	1.90 265	2.90 272	2.77 281	2.88 272	2.85 283	2.51 263	2.85 283	2.88 266	1.99 274	2.50 268	2.76 282	2.20 268	1.57 258	2.64 281	2.89 272	2.63 282	5.69 300	1.03 236	2.01 255	2.71 281	2.74 283	2.73 283	2.87 272	1.64 265	1.00 217	1.49 259
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
trnet	1.01 225	1.01 192	1.01 217	1.01 227	1.01 230	1.01 224	1.01 235	1.01 210	1.01 233	1.01 184	1.01 232	1.01 223	1.01 236	1.01 232	1.01 234	1.01 233	1.01 222	1.01 234	1.01 225	1.01 234	1.01 218	1.01 233	1.01 231	1.01 235	1.01 223	1.01 232	1.01 221	1.01 232

AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 197	0.57 159	0.57 187	0.56 186	0.92 223	1.07 228	0.63 208	1.03 211	0.82 218	0.49 137	0.77 215	0.69 196	0.54 196	0.58 190	0.54 194	0.86 218	1.06 223	0.72 215	1.06 226	0.79 216	0.58 184	0.87 221	0.59 195	0.46 175	0.76 201	0.46 174	1.05 222	0.97 227

GLC_STEREO	1.05 231	1.01 192	1.02 218	1.02 228	1.02 231	1.05 226	1.06 237	1.05 214	1.05 235	1.04 187	1.05 235	1.05 225	1.04 237	1.06 236	1.05 236	1.06 237	1.06 223	1.05 237	1.06 226	1.05 237	1.06 221	1.06 236	1.04 233	1.05 237	1.04 225	1.05 235	1.06 223	1.06 234

RP	1.14 233	1.16 203	1.15 230	1.17 240	1.10 239	1.16 233	1.15 242	1.10 216	1.16 244	1.15 191	1.08 237	1.16 231	1.15 243	1.15 243	1.14 243	1.16 242	1.16 231	1.10 239	1.10 228	1.10 241	1.16 226	1.11 239	1.10 237	1.19 249	1.14 234	1.19 248	1.07 224	1.10 237

HH	0.66 182	2.13 235	0.47 158	0.37 134	0.29 135	0.36 132	0.27 120	0.49 162	0.44 171	0.78 161	0.68 208	0.67 193	0.90 224	0.62 195	0.90 223	0.53 189	0.88 210	0.48 185	0.37 132	0.29 135	0.63 190	0.66 208	0.66 202	0.51 190	1.06 227	0.61 204	1.08 225	0.60 199

HanStereo	0.66 182	2.13 235	0.47 158	0.37 134	0.29 135	0.36 132	0.27 120	0.49 162	0.44 171	0.78 161	0.68 208	0.67 193	0.90 224	0.62 195	0.90 223	0.53 189	0.88 210	0.48 185	0.37 132	0.29 135	0.63 190	0.66 208	0.66 202	0.51 190	1.06 227	0.61 204	1.08 225	0.60 199

WAO-8	1.02 228	1.50 222	1.49 247	0.40 150	0.40 164	1.56 251	0.98 227	1.55 238	0.58 200	4.18 285	0.40 167	0.79 207	0.48 183	0.91 220	0.39 165	0.99 229	0.71 196	0.70 213	0.51 182	0.77 215	1.07 222	0.82 220	0.69 209	0.96 231	1.01 223	1.30 253	1.10 227	1.38 256

edge stereo	1.15 235	1.18 207	1.11 228	1.12 234	1.17 246	1.17 238	1.17 244	1.16 221	1.18 248	1.16 194	1.17 246	1.17 233	1.13 242	1.11 239	1.11 240	1.12 239	1.17 233	1.17 245	1.11 230	1.17 247	1.17 228	1.17 244	1.18 243	1.14 245	1.11 232	1.18 246	1.12 228	1.11 238

MLG-Stereo	0.87 212	1.33 219	0.93 211	0.62 196	1.00 226	1.16 233	0.55 195	0.86 197	0.83 219	1.19 198	0.40 167	1.30 241	0.81 218	0.65 201	0.45 175	1.01 233	1.17 233	0.46 174	1.29 242	0.58 199	1.05 220	0.90 224	0.73 215	0.87 224	0.60 191	1.01 232	1.13 229	0.51 189

HSM-Net_RVC	0.93 215	1.09 199	0.79 202	1.10 231	0.78 215	1.09 229	0.79 219	1.16 221	0.80 214	1.14 190	0.79 217	1.17 233	0.77 214	0.73 211	0.83 221	0.78 212	1.19 237	0.79 218	1.18 235	0.72 213	1.19 232	0.80 217	0.72 214	0.80 219	1.18 238	0.74 215	1.14 230	0.73 215
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DPSimNet_ROB	0.93 215	1.04 195	0.83 206	1.05 229	0.82 219	1.04 225	0.83 223	1.03 211	0.89 221	1.03 185	0.84 221	1.03 224	0.84 220	0.83 218	0.84 222	0.83 216	1.14 228	0.84 222	1.12 231	0.84 223	1.04 219	0.88 223	0.83 219	0.84 223	1.07 229	0.83 222	1.15 231	0.88 220

RGC	1.15 235	1.16 203	1.17 233	1.15 236	1.11 241	1.21 239	1.21 253	1.10 216	1.15 242	1.16 194	1.11 239	1.17 233	1.09 239	1.14 242	1.11 240	1.16 242	1.19 237	1.11 242	1.10 228	1.15 246	1.11 223	1.19 245	1.16 241	1.12 244	1.17 236	1.10 240	1.16 232	1.17 242

Nwc_Net	1.15 235	1.15 201	1.15 230	1.09 230	1.19 248	1.16 233	1.17 244	1.15 219	1.16 244	1.16 194	1.16 242	1.08 227	1.16 244	1.11 239	1.15 245	1.18 246	1.11 225	1.10 239	1.16 232	1.17 247	1.16 226	1.13 241	1.18 243	1.20 250	1.11 232	1.15 243	1.16 232	1.20 245

Abc-Net	1.14 233	1.16 203	1.18 234	1.10 231	1.10 239	1.16 233	1.18 246	1.16 221	1.13 241	1.11 188	1.16 242	1.16 231	1.12 241	1.10 237	1.17 246	1.16 242	1.16 231	1.10 239	1.16 232	1.14 244	1.17 228	1.16 242	1.11 238	1.09 242	1.10 231	1.10 240	1.16 232	1.17 242
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCC-stereo	1.15 235	1.17 206	1.12 229	1.10 231	1.15 242	1.14 231	1.15 242	1.15 219	1.12 240	1.17 197	1.17 246	1.11 228	1.17 247	1.11 239	1.10 239	1.16 242	1.12 226	1.11 242	1.16 232	1.13 243	1.23 237	1.16 242	1.19 245	1.11 243	1.18 238	1.17 245	1.17 235	1.13 240

FAT-Stereo	1.22 242	1.23 210	1.19 237	1.21 242	1.24 251	1.24 241	1.19 247	1.25 228	1.24 251	1.25 203	1.19 249	1.20 237	1.24 252	1.20 246	1.21 249	1.25 251	1.22 239	1.21 250	1.25 239	1.23 253	1.22 235	1.19 245	1.19 245	1.24 253	1.25 241	1.20 249	1.19 236	1.25 251

stereogan	1.17 241	1.19 209	1.15 230	1.15 236	1.15 242	1.15 232	1.19 247	1.19 224	1.15 242	1.15 191	1.16 242	1.19 236	1.19 248	1.19 245	1.19 247	1.19 247	1.15 229	1.19 248	1.19 236	1.19 250	1.15 225	1.19 245	1.15 240	1.15 246	1.16 235	1.15 243	1.19 236	1.20 245

AF-Net	2.06 266	25.73 315	1.18 234	1.12 234	1.16 245	1.16 233	1.19 247	1.10 216	1.17 247	1.15 191	1.14 241	1.11 228	1.16 244	1.16 244	1.14 243	1.11 238	1.15 229	1.13 244	1.21 238	1.17 247	1.11 223	1.21 248	1.17 242	1.17 247	1.17 236	1.11 242	1.20 238	1.13 240

S-Stereo	1.22 242	1.18 207	1.19 237	1.20 241	1.23 250	1.23 240	1.19 247	1.19 224	1.18 248	1.27 204	1.20 250	1.20 237	1.20 249	1.23 248	1.22 251	1.23 250	1.23 240	1.23 252	1.20 237	1.25 254	1.20 233	1.22 251	1.25 249	1.24 253	1.20 240	1.22 252	1.26 239	1.24 250

CroCo-Stereo	0.80 202	2.51 248	0.41 146	1.27 243	0.41 166	1.27 242	0.41 168	1.27 229	0.41 165	1.27 204	0.41 169	1.27 240	0.41 167	0.41 158	0.41 168	0.41 161	1.28 241	0.41 166	1.27 240	0.41 167	1.27 241	0.41 166	0.42 168	0.41 167	1.27 243	0.41 166	1.27 240	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
CroCo-Stereo Lap2	0.85 210	2.86 256	0.43 152	1.33 245	0.43 172	1.31 243	0.42 173	1.32 230	0.42 170	1.31 206	0.44 174	1.32 242	0.44 173	0.43 164	0.44 174	0.43 166	1.35 242	0.43 172	1.32 243	0.43 173	1.31 242	0.43 171	0.43 169	0.42 173	1.31 244	0.42 171	1.31 241	0.43 171

PS-NSSS	1.48 248	4.46 271	1.35 241	1.35 246	1.35 253	1.41 248	1.34 255	1.36 231	1.35 255	1.40 212	1.35 253	1.33 243	1.35 253	1.37 250	1.40 254	1.35 253	1.35 242	1.35 255	1.39 246	1.44 260	1.35 243	1.34 253	1.35 250	1.38 259	1.35 245	1.33 254	1.34 242	1.38 256

CC-Net-ROB	1.51 249	4.40 270	1.69 255	1.39 249	1.40 254	1.37 246	1.40 258	1.36 231	1.39 256	1.41 213	1.36 254	1.35 244	1.38 255	1.39 251	1.39 253	1.36 254	1.36 244	1.35 255	1.39 246	1.39 257	1.37 245	1.36 255	1.41 254	1.48 260	1.39 248	1.42 259	1.35 243	1.35 252

RASNet	1.39 246	1.37 220	1.35 241	1.38 248	1.40 254	1.39 247	1.77 267	1.36 231	1.74 266	1.36 210	1.36 254	1.36 245	1.36 254	1.36 249	1.35 252	1.41 257	1.36 244	1.36 257	1.36 244	1.35 256	1.36 244	1.35 254	1.36 251	1.35 255	1.36 246	1.35 255	1.36 244	1.35 252

MM-Stereo_test2	1.15 235	1.90 231	1.10 226	1.37 247	0.94 225	1.36 244	0.98 227	1.48 236	0.98 228	1.37 211	0.98 228	1.37 246	0.98 230	0.95 226	0.94 229	0.95 228	1.37 246	0.95 229	1.38 245	0.95 230	1.38 246	0.95 229	0.95 226	0.95 230	1.37 247	0.95 225	1.37 245	0.95 226

MM-Stereo_test3	1.22 242	1.60 225	1.19 237	1.48 250	1.02 231	1.48 249	0.99 231	1.54 237	1.03 234	1.41 213	1.03 234	1.44 248	1.00 232	1.04 234	1.04 235	1.02 235	1.42 249	1.04 235	1.48 248	1.01 234	1.48 247	1.03 234	1.06 235	1.04 236	1.53 250	1.04 234	1.49 246	1.04 233

SPS-STEREO	1.25 245	1.47 221	1.06 224	1.54 251	1.08 237	1.52 250	1.20 252	1.44 234	1.06 237	1.49 218	1.10 238	1.41 247	1.10 240	0.98 227	1.08 238	1.12 239	1.47 250	1.04 235	1.53 249	1.14 244	1.52 248	1.07 237	1.02 232	1.05 237	1.48 249	1.07 237	1.55 247	1.11 238
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
DPSMNet_ROB	1.62 251	1.60 225	1.59 248	1.61 253	1.69 262	1.66 253	1.61 260	1.70 241	1.65 264	1.62 221	1.60 261	1.61 249	1.60 260	1.60 255	1.59 260	1.62 262	1.60 251	1.63 264	1.62 251	1.68 267	1.70 250	1.60 259	1.64 261	1.60 262	1.61 251	1.60 261	1.60 248	1.59 261

FlowAnything	1.02 228	2.51 248	0.58 188	1.60 252	0.56 197	1.61 252	0.56 199	1.60 239	0.55 194	1.61 220	0.56 196	1.61 249	0.55 197	0.55 186	0.55 196	0.55 191	1.61 252	0.56 200	1.61 250	0.56 197	1.62 249	0.55 195	0.56 193	0.56 197	1.62 252	0.56 197	1.62 249	0.56 193

MFMNet_re	1.77 255	1.89 230	1.72 256	1.88 254	1.69 262	1.89 254	1.67 264	1.91 244	1.70 265	1.87 224	1.67 265	1.89 252	1.68 265	1.67 259	1.67 265	1.70 265	1.88 253	1.68 266	1.88 252	1.67 265	1.89 251	1.68 265	1.70 263	1.71 267	1.87 254	1.68 269	1.87 250	1.68 266

HBP-ISP	1.47 247	1.07 198	1.03 220	1.30 244	1.08 237	1.36 244	1.06 237	1.44 234	1.25 253	1.97 233	1.51 258	1.65 251	1.58 259	0.98 227	1.58 259	1.68 264	1.98 256	1.32 253	2.02 256	1.28 255	2.95 271	1.89 272	0.97 227	1.06 239	1.26 242	0.99 226	1.94 251	1.43 258

R-Stereo Train	1.62 251	2.01 232	1.41 244	1.97 255	1.40 254	1.96 255	1.39 256	1.93 245	1.39 256	1.92 228	1.38 256	1.94 253	1.39 256	1.40 252	1.45 255	1.38 255	1.96 254	1.37 258	1.97 253	1.39 257	1.98 252	1.41 256	1.40 252	1.37 257	1.97 255	1.38 256	1.96 252	1.37 254

RAFT-Stereo	1.62 251	2.01 232	1.41 244	1.97 255	1.40 254	1.96 255	1.39 256	1.93 245	1.39 256	1.92 228	1.38 256	1.94 253	1.39 256	1.40 252	1.45 255	1.38 255	1.96 254	1.37 258	1.97 253	1.39 257	1.98 252	1.41 256	1.40 252	1.37 257	1.97 255	1.38 256	1.96 252	1.37 254
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GANetREF_RVC	1.52 250	2.01 232	1.21 240	1.98 257	1.21 249	1.98 257	1.21 253	1.98 250	1.21 250	1.99 234	1.21 251	1.98 255	1.21 251	1.02 233	1.21 249	1.21 249	1.99 257	1.21 250	1.99 255	1.21 251	1.99 254	1.21 248	1.21 247	1.21 251	1.99 257	1.21 250	1.99 254	1.21 247
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
NCCL2	2.27 272	2.27 241	2.28 275	2.27 259	2.28 279	2.28 259	2.28 280	2.27 253	2.28 280	2.28 246	2.28 278	2.29 259	2.28 279	2.28 274	2.29 280	2.28 280	2.28 259	2.28 281	2.27 258	2.28 282	2.28 262	2.28 280	2.28 279	2.28 278	2.28 263	2.28 281	2.11 255	2.28 282

MM-Stereo_test1	1.85 256	3.50 261	1.61 249	2.12 258	1.47 258	2.14 258	1.47 259	2.33 259	1.53 259	2.12 239	1.54 259	2.19 257	1.53 258	1.54 254	1.53 257	1.53 258	2.20 258	1.54 260	2.24 257	1.57 261	2.21 261	1.49 258	1.59 256	1.49 261	2.15 261	1.52 260	2.15 256	1.54 260

HUF	2.22 268	2.33 242	2.24 272	2.35 263	2.07 273	2.45 266	2.11 277	2.42 261	2.13 277	2.19 242	2.15 276	2.10 256	2.09 275	2.27 273	2.04 276	2.08 273	2.44 265	2.12 277	2.38 264	2.18 278	2.29 263	2.22 276	2.12 276	2.12 275	2.52 267	2.10 277	2.22 257	2.15 278

TRStereo	2.05 263	2.13 235	1.85 260	2.27 259	1.84 267	2.28 259	1.84 270	2.29 255	1.87 270	2.29 249	1.86 269	2.30 260	1.87 270	2.30 275	1.87 271	2.08 273	2.29 260	1.87 270	2.30 259	1.87 271	2.08 256	1.72 266	1.86 269	2.30 280	2.13 258	1.84 272	2.29 258	1.87 271

XX-Stereo	2.05 263	2.13 235	1.85 260	2.27 259	1.84 267	2.28 259	1.84 270	2.29 255	1.87 270	2.29 249	1.86 269	2.30 260	1.87 270	2.30 275	1.87 271	2.08 273	2.29 260	1.87 270	2.30 259	1.87 271	2.08 256	1.72 266	1.86 269	2.30 280	2.13 258	1.84 272	2.29 258	1.87 271

EAI-Stereo	2.05 263	2.13 235	1.85 260	2.27 259	1.84 267	2.28 259	1.84 270	2.29 255	1.87 270	2.29 249	1.86 269	2.30 260	1.87 270	2.30 275	1.87 271	2.08 273	2.29 260	1.87 270	2.30 259	1.87 271	2.08 256	1.72 266	1.86 269	2.30 280	2.13 258	1.84 272	2.29 258	1.87 271

FBW_ROB	2.04 262	2.50 247	1.75 257	2.45 265	1.78 265	2.40 263	1.74 266	2.47 262	1.77 267	2.37 256	1.81 267	2.30 260	1.80 266	1.78 261	1.88 274	1.80 266	2.41 264	1.77 267	2.43 265	1.83 269	2.39 265	1.81 270	1.76 265	1.75 268	2.56 271	1.75 270	2.30 261	1.74 267

STTStereo	2.30 273	2.34 243	2.26 274	2.37 264	2.23 276	2.40 263	2.35 281	2.20 251	2.33 281	2.28 246	2.31 280	2.19 257	2.37 280	2.20 268	2.31 281	2.23 279	2.38 263	2.25 280	2.33 263	2.27 281	2.39 265	2.27 279	2.31 280	2.29 279	2.37 264	2.32 282	2.34 262	2.26 281

AIO_rvc	2.25 271	2.35 244	2.10 268	2.47 267	2.17 275	2.54 267	2.15 278	2.32 258	2.21 278	2.29 249	2.28 278	2.33 265	2.09 275	2.26 272	2.14 277	2.08 273	2.49 267	2.09 276	2.53 267	2.14 277	2.34 264	2.23 277	2.14 277	2.18 276	2.19 262	2.15 278	2.35 263	2.22 279

FC-DCNN	1.10 232	0.81 179	0.77 200	0.63 198	0.42 171	0.86 211	0.64 210	0.91 199	0.96 227	1.11 188	0.80 218	1.07 226	0.81 218	0.67 205	1.75 266	1.30 252	1.41 248	0.85 223	1.28 241	0.71 211	2.12 259	1.32 252	0.52 188	0.81 222	1.64 253	1.40 258	2.39 264	1.75 268

UDGNet	1.97 258	2.43 246	1.67 253	2.46 266	1.70 264	2.44 265	1.69 265	2.34 260	1.63 263	2.35 255	1.67 265	2.37 266	1.67 264	1.68 260	1.64 264	1.67 263	2.44 265	1.64 265	2.43 265	1.67 265	2.43 267	1.66 263	1.67 262	1.63 266	2.43 266	1.66 267	2.42 265	1.66 265

AIO_test	2.22 268	2.36 245	2.10 268	2.47 267	2.15 274	2.54 267	2.06 276	2.27 253	2.09 276	2.29 249	2.13 275	2.30 260	2.09 275	2.25 271	2.15 278	1.95 271	2.52 268	2.08 275	2.32 262	2.21 280	2.20 260	2.26 278	2.05 275	2.06 273	2.40 265	2.16 279	2.52 266	2.05 277

LG-G_1	1.99 259	2.56 251	1.63 251	2.54 269	1.62 260	2.55 270	1.61 260	2.51 263	1.61 260	2.50 259	1.62 263	2.50 268	1.61 261	1.61 256	1.61 261	1.61 259	2.55 269	1.61 261	2.55 269	1.61 262	2.55 269	1.61 260	1.61 257	1.61 263	2.55 269	1.61 262	2.54 267	1.61 262

LG-G	1.99 259	2.56 251	1.63 251	2.54 269	1.62 260	2.55 270	1.61 260	2.51 263	1.61 260	2.50 259	1.62 263	2.50 268	1.61 261	1.61 256	1.61 261	1.61 259	2.55 269	1.61 261	2.55 269	1.61 262	2.55 269	1.61 260	1.61 257	1.61 263	2.55 269	1.61 262	2.54 267	1.61 262

LGtest1	1.99 259	2.55 250	1.62 250	2.54 269	1.61 259	2.54 267	1.61 260	2.51 263	1.61 260	2.49 258	1.61 262	2.49 267	1.61 261	1.61 256	1.61 261	1.61 259	2.55 269	1.62 263	2.54 268	1.61 262	2.54 268	1.61 260	1.61 257	1.61 263	2.54 268	1.61 262	2.54 267	1.61 262

PDISCO_ROB	0.50 154	0.15 62	0.11 59	0.16 76	3.16 283	0.13 59	0.12 77	0.14 59	0.12 75	0.15 51	0.11 59	2.55 271	0.11 60	2.20 268	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	2.75 270	0.09 45

Sa-1000	3.84 283	7.71 286	6.81 303	4.15 287	2.86 282	3.27 276	3.87 298	5.99 290	4.35 302	2.78 264	3.71 291	3.88 280	3.56 292	3.88 293	3.64 290	2.71 283	3.72 277	3.27 288	3.67 276	3.15 288	3.51 274	3.36 288	2.70 282	3.49 288	3.32 274	3.76 294	2.87 271	3.76 294

test-1	4.11 288	7.65 285	4.93 291	3.65 279	3.58 290	4.70 294	3.74 296	4.73 283	4.06 298	3.72 275	4.11 300	3.70 278	3.49 291	3.36 284	3.65 292	4.17 301	3.92 282	4.04 300	4.19 285	3.75 295	4.69 293	4.18 297	3.88 294	3.90 296	4.73 291	3.77 295	3.12 272	3.68 290

plain	1.96 257	3.33 258	1.04 221	3.24 274	1.04 235	3.24 275	1.04 236	3.26 272	1.05 235	3.26 270	1.13 240	3.27 274	1.06 238	1.05 235	1.05 236	1.05 236	3.28 273	1.05 237	3.29 271	1.06 238	3.30 272	1.05 235	1.05 234	1.06 239	3.30 273	1.06 236	3.30 273	1.06 234

MIF-Stereo (partial)	2.52 275	3.41 260	1.05 222	3.29 275	1.05 236	3.29 277	1.06 237	3.30 273	1.06 237	3.31 271	1.06 236	4.97 296	2.72 281	2.72 278	2.71 282	2.70 282	6.57 303	2.19 278	5.08 297	1.08 240	3.36 273	1.07 237	1.07 236	1.07 241	3.35 275	1.07 237	3.36 274	1.07 236

UniTT-Stereo	2.12 267	3.66 263	1.10 226	3.48 277	1.15 242	3.57 278	1.11 241	3.44 274	1.16 244	3.52 272	1.16 242	3.50 275	1.16 244	1.10 237	1.13 242	1.15 241	3.61 274	1.17 245	3.64 272	1.12 242	3.58 275	1.12 240	1.12 239	1.17 247	3.53 276	1.18 246	3.52 275	1.18 244

SA	3.93 287	7.22 282	4.74 290	4.15 287	3.88 298	3.70 281	4.02 301	6.67 298	3.95 296	3.64 273	3.74 292	3.63 276	3.00 284	3.51 285	3.68 296	3.68 293	3.73 278	3.71 294	3.64 272	3.48 289	3.58 275	2.97 283	3.69 291	3.61 289	3.55 278	3.42 287	3.64 276	3.79 295

DPSNet	3.67 281	3.61 262	3.62 288	3.64 278	3.61 292	3.64 279	3.65 292	3.64 276	3.67 291	3.67 274	3.65 290	3.68 277	3.69 296	3.69 290	3.69 297	3.68 293	3.70 276	3.70 293	3.69 277	3.69 294	3.71 278	3.69 290	3.67 290	3.69 294	3.68 279	3.67 290	3.68 277	3.67 287

test_4	4.11 288	8.05 291	6.64 299	4.52 292	3.68 293	3.00 273	3.40 289	6.21 296	3.29 288	4.07 281	3.84 296	4.04 285	3.76 298	3.56 288	3.67 295	3.76 296	4.04 285	3.79 296	4.10 282	3.53 290	3.98 283	3.74 294	3.55 287	3.61 289	3.94 285	3.75 293	3.73 278	3.73 293

RAStereo	2.24 270	3.70 264	1.18 234	3.73 281	1.18 247	3.69 280	1.19 247	3.73 277	1.24 251	3.72 275	1.21 251	3.76 279	1.20 249	1.20 246	1.20 248	1.20 248	3.74 279	1.20 249	3.75 278	1.21 251	3.77 279	1.21 248	1.21 247	1.21 251	3.82 280	1.21 250	3.82 279	1.21 247

TestStereo1	4.11 288	7.79 288	6.72 301	3.93 282	3.81 295	3.96 283	3.58 290	6.96 301	3.74 293	3.90 277	3.76 293	3.89 281	3.57 293	3.70 291	3.66 293	3.34 290	3.80 280	3.62 290	3.66 274	3.68 292	3.91 281	3.70 291	3.65 288	3.67 291	3.88 281	3.53 288	3.89 280	3.68 290

SA-5K	4.11 288	7.79 288	6.72 301	3.93 282	3.81 295	3.96 283	3.58 290	6.96 301	3.74 293	3.90 277	3.76 293	3.89 281	3.57 293	3.70 291	3.66 293	3.34 290	3.80 280	3.62 290	3.66 274	3.68 292	3.91 281	3.70 291	3.65 288	3.67 291	3.88 281	3.53 288	3.89 280	3.68 290

TESTraft	4.16 292	8.03 290	6.81 303	3.99 284	3.68 293	3.93 282	3.70 294	6.86 300	3.69 292	3.93 279	3.88 298	3.93 283	3.59 295	3.65 289	3.64 290	3.68 293	3.92 282	3.72 295	3.92 279	3.57 291	3.84 280	3.70 291	3.71 292	3.67 291	3.91 284	3.74 292	3.92 282	3.67 287

sCroCo_RVC	2.76 276	4.00 265	1.82 259	4.00 285	1.83 266	3.98 285	1.82 268	3.99 278	1.81 268	4.14 282	2.76 281	4.13 287	1.82 268	1.83 262	1.83 267	1.82 267	4.01 284	1.82 269	3.98 281	1.86 270	4.00 284	1.82 271	1.83 267	1.84 269	4.02 286	1.81 271	4.00 283	1.83 270

raft_robust	4.19 293	7.78 287	6.08 296	3.30 276	3.85 297	4.03 286	3.73 295	6.25 297	3.30 289	4.44 288	3.28 287	4.01 284	3.82 299	4.29 298	3.70 298	4.01 298	4.48 292	3.42 289	4.11 283	3.76 296	4.05 285	3.32 285	3.85 293	3.82 295	4.71 290	3.83 296	4.09 284	3.80 296

test_3	4.55 298	10.96 304	7.69 307	4.04 286	3.60 291	4.10 287	3.98 300	7.94 303	4.56 303	3.99 280	4.03 299	4.08 286	3.74 297	3.99 297	3.91 300	4.05 299	4.33 290	3.89 297	4.14 284	4.00 299	4.11 286	4.02 296	4.01 298	3.91 297	3.53 276	3.94 298	4.19 285	4.20 300

RAFT_CTSACE	4.43 294	8.26 293	6.10 297	4.62 293	4.01 300	4.54 293	3.65 292	6.09 292	3.93 295	4.64 291	4.14 301	4.26 290	4.13 301	3.91 294	3.88 299	4.06 300	4.30 289	4.03 299	4.27 288	3.92 297	4.26 287	3.67 289	3.91 295	4.16 299	4.82 292	4.08 300	4.20 286	3.67 287

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	4.43 287	0.19 102

cross-raft	4.43 294	7.31 283	6.46 298	4.47 291	3.95 299	4.46 291	3.95 299	6.70 299	3.97 297	4.41 287	3.82 295	4.38 291	3.94 300	3.95 296	3.95 301	3.95 297	4.45 291	3.95 298	4.46 289	3.95 298	4.46 291	3.95 295	3.95 297	3.94 298	4.40 289	3.95 299	4.45 288	3.95 297

MLG-Stereo_test2	3.86 284	4.96 277	3.13 281	4.65 294	3.27 288	5.17 300	3.07 285	5.01 287	3.01 284	4.93 294	3.03 283	4.56 293	3.32 289	3.26 283	3.33 288	3.30 289	5.17 299	3.19 286	4.86 292	2.96 287	5.04 298	3.25 284	2.67 281	3.15 285	4.98 295	3.05 285	4.59 289	3.30 286

RAFT+CT+SA	4.43 294	7.34 284	6.71 300	5.01 297	4.38 301	4.40 290	3.85 297	6.15 295	4.30 301	4.89 293	3.26 286	4.49 292	3.01 285	4.53 299	3.36 289	3.65 292	3.64 275	4.39 302	3.94 280	4.28 300	4.44 290	4.30 299	4.24 300	4.52 301	3.90 283	3.85 297	4.89 290	4.00 298

Anonymous3	3.36 279	4.93 276	2.20 270	4.92 296	2.23 276	4.90 296	2.23 279	4.89 285	2.24 279	4.95 295	2.21 277	4.91 295	2.21 278	2.18 267	2.22 279	2.22 278	4.86 294	2.20 279	4.90 293	2.20 279	4.96 296	2.21 275	2.21 278	2.21 277	6.30 301	2.21 280	4.90 291	2.23 280

test_5	4.51 297	8.85 296	5.35 295	3.66 280	3.56 289	5.10 299	4.47 303	6.14 293	4.07 299	4.96 296	3.87 297	5.14 300	4.17 303	3.53 286	4.39 302	4.53 302	4.15 286	3.62 290	4.74 291	2.94 284	3.63 277	4.53 301	4.20 299	4.54 302	4.86 293	3.68 291	4.95 292	4.06 299

TestStereo	4.92 300	4.80 275	4.98 292	4.82 295	4.97 303	4.91 297	4.78 304	4.80 284	4.88 304	4.78 292	4.80 303	4.99 297	4.81 304	4.83 300	4.87 304	4.97 304	4.93 295	5.01 304	5.03 296	4.90 303	5.02 297	5.02 302	5.06 301	5.04 303	4.93 294	4.89 302	5.01 293	5.09 302

MLG-Stereo_test1	3.87 285	4.67 273	3.29 285	5.26 300	3.25 287	5.04 298	3.11 286	4.43 281	3.27 287	5.02 297	3.21 285	4.71 294	3.10 286	3.22 281	3.06 285	2.98 286	5.03 298	3.18 285	4.95 295	2.94 284	4.70 294	3.32 285	3.30 285	3.27 286	5.17 296	3.08 286	5.02 294	2.85 284

DISCO	0.59 176	0.29 105	0.22 103	0.27 113	5.05 304	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	5.06 295	0.22 109

MLG-Stereo_test3	3.87 285	4.64 272	3.29 285	5.17 299	3.23 286	4.83 295	3.02 284	4.95 286	3.22 286	4.31 286	3.33 288	5.08 298	3.20 288	3.23 282	2.77 283	3.20 288	4.99 297	3.24 287	4.93 294	2.94 284	4.82 295	3.33 287	3.33 286	3.29 287	5.19 297	3.02 284	5.08 296	2.93 285

StereoVision	3.44 280	10.12 302	1.68 254	5.44 301	2.26 278	5.87 301	1.97 275	5.17 288	1.31 254	5.80 299	1.56 260	5.62 301	1.84 269	1.97 266	1.91 275	1.84 268	4.98 296	1.32 253	5.60 298	1.71 268	5.35 301	1.73 269	1.97 274	1.96 272	5.40 298	1.65 266	5.08 296	1.76 269

sAnonymous2	2.87 277	4.16 266	1.89 263	4.26 289	1.87 270	4.23 288	1.92 273	4.17 279	1.94 274	4.16 283	1.92 272	4.20 288	1.92 273	1.96 264	1.86 269	1.87 269	4.25 287	1.90 273	4.23 286	1.91 274	4.26 287	1.93 273	1.89 272	1.90 270	4.07 287	1.91 275	5.09 298	1.93 275

CroCo_RVC	2.87 277	4.16 266	1.89 263	4.26 289	1.87 270	4.23 288	1.92 273	4.17 279	1.94 274	4.16 283	1.92 272	4.20 288	1.92 273	1.96 264	1.86 269	1.87 269	4.25 287	1.90 273	4.23 286	1.91 274	4.26 287	1.93 273	1.89 272	1.90 270	4.07 287	1.91 275	5.09 298	1.93 275

SGM-Forest	5.07 302	6.74 280	4.17 289	6.46 303	4.68 302	6.21 304	4.38 302	6.00 291	4.14 300	5.84 300	4.44 302	6.28 303	4.16 302	3.92 295	4.56 303	4.60 303	6.15 301	4.27 301	6.12 302	4.31 301	5.99 302	4.27 298	3.92 296	4.27 300	6.13 300	4.10 301	6.18 300	4.49 301
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MaDis-Stereo	3.69 282	10.19 303	2.01 267	6.09 302	2.01 272	5.94 302	1.82 268	6.14 293	1.85 269	6.59 302	1.82 268	6.01 302	1.81 267	1.83 262	1.83 267	2.02 272	5.87 300	1.79 268	5.93 301	2.06 276	4.63 292	1.67 264	1.84 268	2.08 274	5.90 299	1.66 267	6.34 301	1.87 271

RAFT	6.60 305	9.99 299	8.33 308	7.21 306	6.55 306	5.95 303	5.87 306	8.70 308	5.02 305	5.10 298	6.69 306	7.06 306	6.94 308	6.17 304	7.09 308	6.84 306	6.47 302	4.72 303	5.60 298	5.60 305	5.11 299	5.97 304	6.93 307	6.89 307	7.16 303	7.08 308	6.58 302	6.66 305

FC-DCNN v2	4.74 299	3.16 257	3.16 283	3.16 273	3.16 283	3.16 274	3.16 288	3.16 271	3.16 285	3.16 269	3.16 284	3.16 273	3.16 287	3.16 280	3.16 286	3.16 287	6.72 304	6.72 306	6.72 303	6.72 308	6.72 303	6.72 308	6.72 306	6.72 306	6.72 302	6.72 305	6.72 303	6.72 306

test-v	7.17 306	11.53 305	7.63 305	7.17 304	6.87 307	7.48 305	6.90 307	8.14 305	6.88 307	6.93 303	7.42 307	7.05 304	6.14 306	6.05 302	6.86 306	6.99 307	7.60 305	6.75 307	6.90 304	6.66 306	7.83 304	6.36 306	5.89 303	7.34 308	7.19 304	6.75 306	7.52 304	6.77 307

test-2	7.17 306	11.53 305	7.63 305	7.17 304	6.87 307	7.48 305	6.90 307	8.14 305	6.88 307	6.93 303	7.42 307	7.05 304	6.14 306	6.05 302	6.86 306	6.99 307	7.60 305	6.75 307	6.90 304	6.66 306	7.83 304	6.36 306	5.89 303	7.34 308	7.19 304	6.75 306	7.52 304	6.77 307

SGM+DAISY	6.35 304	8.16 292	5.14 294	8.12 307	5.08 305	8.12 307	5.16 305	8.01 304	5.18 306	7.92 305	5.14 304	7.89 307	5.14 305	4.95 301	5.33 305	5.32 305	8.14 307	5.16 305	8.16 306	5.16 304	8.21 306	5.19 303	5.12 302	5.12 304	8.18 306	5.24 303	8.12 306	5.11 303

U	5.23 303	8.71 295	2.75 279	8.64 308	2.76 280	8.65 308	2.79 282	8.67 307	2.79 282	8.70 307	2.79 282	8.70 308	2.79 283	2.79 279	2.80 284	2.80 284	8.84 308	2.82 283	8.82 307	2.89 283	8.84 307	2.83 282	2.83 284	2.82 284	8.87 308	2.83 283	8.84 307	2.83 283

DispFullNet	4.96 301	5.67 278	3.30 287	5.01 297	3.21 285	4.50 292	3.11 286	4.43 281	3.44 290	4.60 290	3.46 289	5.13 299	3.44 290	3.53 286	3.20 287	2.87 285	4.80 293	3.15 284	4.70 290	4.83 302	9.02 308	5.98 305	5.95 305	6.21 305	8.84 307	5.85 304	9.76 308	5.91 304

rafts_anoy	20.00 309	20.00 307	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 308	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 311	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310

raft+_RVC	20.00 309	20.00 307	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 308	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 311	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310

raftrobust	20.00 309	20.00 307	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 308	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 311	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310

CasAABBNet	20.00 309	20.00 307	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 308	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 311	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310

RALCasStereoNet	20.00 309	20.00 307	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 308	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 311	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310

RALAANet	20.00 309	20.00 307	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 308	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 311	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310

MSMDNet	20.00 309	20.00 307	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 308	20.00 310	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 311	20.00 309	20.00 310	20.00 309	20.00 310

MANE	18.41 308	23.00 314	16.00 309	22.00 316	15.00 309	22.00 316	15.00 309	22.00 316	15.00 309	21.00 316	15.00 309	22.00 316	15.00 309	15.00 309	17.00 309	15.00 309	23.00 316	15.00 309	22.00 315	15.00 309	23.00 316	15.00 309	18.00 308	15.00 310	24.00 316	17.00 309	24.00 316	16.00 309

Reg-Stereo(zero)	37.00 316	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 316	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 316	37.00 318	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317

HI	37.00 316	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 316	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 316	37.00 318	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317

CoSv	37.00 316	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 316	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 316	37.00 318	37.00 317	37.00 317	37.00 317	37.00 317

MDST_ROB	61.15 319	72.66 321	46.52 320	70.00 320	44.89 320	64.24 320	43.75 320	73.65 320	48.92 321	72.70 321	42.40 320	60.70 320	50.23 320	50.07 321	67.69 321	68.60 321	83.13 321	47.77 320	82.48 320	46.00 320	95.93 321	53.44 321	50.66 319	45.00 321	84.99 321	53.64 321	79.01 320	52.07 321

CBMV	101.59 320	71.60 320	48.40 321	72.70 321	49.00 321	79.60 321	48.40 321	80.90 321	46.90 320	68.90 320	49.00 321	78.00 321	572.10 329	49.50 320	51.30 320	48.40 320	72.20 320	639.60 329	79.40 319	48.90 321	79.50 320	51.40 320	52.30 320	48.30 322	80.20 320	49.10 320	79.60 321	47.60 320
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 321	131.36 322	140.69 322	151.38 322	151.40 322	150.79 322	151.72 322	149.36 322	159.46 322	146.42 322	150.73 322	149.06 325	176.22 321	143.94 322	133.10 324	133.45 324	153.30 323	154.22 322	154.67 322	153.95 323	156.90 324	156.53 324	160.21 321	162.72 323	154.57 322	160.59 322	153.47 322	163.50 322
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
AE-Stereo	252.48 323	202.00 323	361.00 326	502.00 326	324.00 326	321.00 323	482.00 329	423.00 326	227.00 326	201.00 323	273.00 326	101.00 322	207.00 322	198.00 323	183.00 325	181.00 325	221.00 324	232.00 326	477.00 324	220.00 325	111.00 322	100.00 322	219.00 323	214.00 324	204.00 323	211.00 324	200.00 323	222.00 325

MGS-Stereo	264.93 324	208.00 324	362.00 327	512.00 327	350.00 327	326.00 324	443.00 328	410.00 325	210.00 323	232.00 325	215.00 323	125.00 323	217.00 323	216.00 325	127.00 323	122.00 323	223.00 325	230.00 324	487.00 326	255.00 326	250.00 325	223.00 326	272.00 325	228.00 327	241.00 324	220.00 326	214.00 324	235.00 326

EGLCR-Stereo	276.81 325	209.00 325	366.00 328	514.00 328	354.00 328	336.00 325	422.00 326	440.00 327	220.00 325	231.00 324	245.00 325	135.00 324	237.00 325	218.00 326	197.00 326	222.00 327	223.00 325	230.00 324	487.00 326	255.00 326	250.00 325	273.00 327	272.00 325	228.00 327	241.00 324	220.00 326	214.00 324	235.00 326

NOSS_ROB	248.11 322	409.00 327	288.00 324	412.00 324	280.00 324	411.00 327	288.00 324	356.00 323	275.00 327	379.00 327	303.00 327	415.00 327	278.00 326	260.00 327	104.00 322	103.00 322	126.00 322	108.00 321	118.00 321	98.00 322	126.00 323	104.00 323	268.00 324	216.00 325	279.00 326	201.00 323	288.00 326	206.00 323

DLCB_ROB	280.78 326	376.74 326	215.59 323	376.74 323	215.59 323	376.74 326	215.59 323	366.42 324	218.39 324	366.42 326	218.39 324	366.42 326	218.39 324	209.96 324	219.76 327	219.38 326	376.72 327	216.43 323	376.72 323	216.43 324	376.72 327	216.43 325	216.14 322	216.14 326	376.69 327	217.67 325	376.69 327	217.67 324

LE_ROB	387.11 327	453.07 328	321.39 325	500.23 325	323.05 325	493.99 328	324.56 325	477.63 328	322.28 328	465.51 328	322.97 328	486.37 328	334.17 327	305.26 328	320.63 328	327.66 328	476.08 328	315.70 327	483.76 325	335.15 328	469.64 328	309.74 328	315.90 327	318.85 329	498.41 328	328.85 328	491.00 328	330.08 328

SGM-ForestM	522.49 328	676.08 329	448.56 329	638.17 329	433.15 329	639.59 329	427.03 327	617.52 329	439.90 329	604.63 329	429.02 329	611.68 329	432.74 328	420.18 329	451.96 329	465.85 329	601.06 329	403.73 328	659.15 328	405.50 329	669.64 329	437.21 329	455.85 328	425.66 330	689.82 329	481.65 329	662.43 329	479.61 329

CBMV_ROB	1133.35 329	1280.38 330	976.92 330	1317.57 330	1021.62 330	1282.66 330	1022.22 330	1213.88 330	982.57 330	1194.12 330	975.90 330	1357.87 330	1090.02 330	943.32 330	1021.85 330	1006.47 330	1309.01 330	986.29 330	1499.40 329	986.35 330	1359.35 330	975.96 330	975.21 329	969.30 331	1337.82 330	1042.34 330	1398.25 330	1073.86 330

111111	10000000.00 330	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 330	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 330	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331

SGD-Stereo	10000000.00 330	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 330	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 330	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331

IGEV-Stereo++	10000000.00 330	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 330	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 330	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 330	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 330	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 330	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331

IGEV-Stereo+	10000000.00 330	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 330	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 330	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331

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anonymousdsp	10000000.00 330	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 330	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 330	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331

AMNet	10000000.00 330	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 330	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 330	10000000.00 332	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331	10000000.00 331

ASD4																								0.20 104

Low-res two-view benchmark