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

111111	0.13 14	0.02 1	0.03 15	0.01 6	0.02 12	0.10 112	0.00 1	0.01 4	0.01 5	0.00 1	0.01 77	0.18 30	0.05 38	0.01 31	0.85 21	0.48 13	0.05 24	0.06 26	0.33 31	0.02 7	0.20 22	0.84 58	0.00 1	0.01 9	0.02 21	0.05 48	0.02 3	0.00 1

AIO-test1	0.08 6	0.03 2	0.03 15	0.01 6	0.07 44	0.05 96	0.00 1	0.01 4	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.04 29	0.00 1	0.68 13	0.55 18	0.02 2	0.00 1	0.11 12	0.19 73	0.12 13	0.15 17	0.00 1	0.01 9	0.01 9	0.01 15	0.01 2	0.00 1

IGEV-Stereo++	0.18 21	0.03 2	0.05 20	0.02 17	0.02 12	0.10 112	0.00 1	0.01 4	0.03 21	0.00 1	0.07 97	0.18 30	0.03 20	0.01 31	0.89 22	0.54 17	0.04 18	0.08 39	0.50 40	0.02 7	0.15 18	0.67 49	0.00 1	0.01 9	0.02 21	0.01 15	1.27 70	0.00 1

ProNet	0.06 1	0.03 2	0.08 28	0.01 6	0.00 1	0.12 125	0.27 182	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.05 3	0.00 1	0.05 102	0.43 4	0.28 3	0.02 2	0.00 1	0.09 9	0.00 1	0.05 2	0.02 1	0.00 1	0.00 1	0.08 63	0.00 1	0.05 8	0.00 1

LG-Stereo	0.13 14	0.04 5	0.02 8	0.02 17	0.07 44	0.12 125	0.00 1	0.02 18	0.04 30	0.00 1	0.55 150	0.43 98	0.00 1	0.00 1	0.78 18	0.59 22	0.02 2	0.06 26	0.45 37	0.04 20	0.14 16	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 68	0.05 8	0.00 1

MM-Stereo_test3	0.07 4	0.04 5	0.02 8	0.00 1	0.01 6	0.02 67	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 14	0.03 20	0.00 1	0.38 3	0.30 4	0.03 11	0.00 1	0.15 16	0.07 34	0.05 2	0.03 2	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.06 52	0.38 45	0.06 60

MM-Stereo_test2	0.13 14	0.04 5	0.07 23	0.00 1	0.02 12	0.02 67	0.00 1	0.01 4	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.17 22	0.02 14	0.00 1	0.76 15	0.59 22	0.07 33	0.05 21	0.18 20	0.28 111	0.29 31	0.53 40	0.01 50	0.01 9	0.08 63	0.20 87	0.04 6	0.00 1

MM-Stereo_test1	0.07 4	0.04 5	0.08 28	0.00 1	0.01 6	0.03 82	0.00 1	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 22	0.03 20	0.00 1	0.55 7	0.45 9	0.04 18	0.00 1	0.18 20	0.06 29	0.07 5	0.04 5	0.00 1	0.00 1	0.03 33	0.08 61	0.05 8	0.00 1

Pointernet	0.06 1	0.04 5	0.01 2	0.00 1	0.00 1	0.07 102	0.18 171	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 97	0.10 10	0.01 4	0.00 1	0.31 2	0.33 6	0.02 2	0.00 1	0.04 3	0.06 29	0.10 9	0.05 8	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 6	0.18 86

AIO-Stereo	0.14 18	0.04 5	0.36 88	0.01 6	0.03 23	0.13 134	0.00 1	0.00 1	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.18 30	0.05 38	0.00 1	0.61 10	0.42 8	0.04 18	0.07 36	1.51 87	0.06 29	0.12 13	0.04 5	0.00 1	0.01 9	0.01 9	0.02 35	0.12 25	0.00 1

RAFT	0.18 21	0.04 5	0.33 68	0.02 17	0.00 1	0.12 125	0.12 159	0.94 114	0.01 5	0.70 135	0.00 1	0.17 22	0.00 1	0.01 31	0.57 8	0.46 10	0.03 11	0.00 1	0.06 6	0.21 84	0.14 16	0.50 35	0.00 1	0.00 1	0.02 21	0.00 1	0.27 41	0.00 1

RAFT + AFF	0.41 55	0.04 5	0.01 2	0.22 87	0.02 12	0.04 90	0.00 1	0.03 29	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.28 64	0.02 14	0.01 31	4.88 220	0.92 50	0.35 97	0.02 13	2.33 114	0.03 13	0.65 58	0.50 35	0.01 50	0.12 105	0.15 98	0.10 68	0.24 38	0.01 29

RYNet	0.45 62	0.04 5	0.00 1	0.02 17	0.03 23	0.00 1	0.00 1	0.01 4	0.04 30	0.07 79	0.00 1	0.05 3	0.12 72	0.00 1	4.77 214	0.60 24	0.10 41	1.00 207	0.35 32	0.01 3	0.21 26	0.04 5	0.00 1	0.02 23	0.08 63	3.06 189	1.39 72	0.13 79

MLG-Stereo_test3	0.31 44	0.05 14	0.34 74	0.11 69	0.15 74	0.17 157	0.01 54	0.06 45	0.04 30	1.15 162	0.00 1	0.18 30	0.08 52	0.01 31	1.50 42	0.89 45	0.04 18	0.17 66	1.19 76	0.08 40	0.57 51	0.82 56	0.02 72	0.05 48	0.03 33	0.02 35	0.75 56	0.01 29

MLG-Stereo_test1	0.09 9	0.05 14	0.01 2	0.01 6	0.00 1	0.17 157	0.00 1	0.02 18	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.01 1	0.05 38	0.00 1	0.75 14	0.56 19	0.03 11	0.04 17	0.17 19	0.03 13	0.10 9	0.31 24	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.01 15	0.07 15	0.00 1

GIP-stereo	0.18 21	0.05 14	0.13 34	0.02 17	0.03 23	0.16 149	0.02 86	0.06 45	0.03 21	0.00 1	0.26 123	0.31 72	0.05 38	0.01 31	1.03 26	0.57 20	0.06 29	0.01 9	0.26 28	0.29 112	0.38 38	0.81 55	0.07 127	0.02 23	0.03 33	0.09 65	0.21 33	0.00 1

RSM++	0.10 11	0.05 14	0.36 88	0.02 17	0.01 6	0.11 116	0.00 1	0.01 4	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.18 30	0.08 52	0.00 1	0.77 16	0.52 16	0.02 2	0.04 17	0.10 11	0.03 13	0.20 22	0.16 18	0.00 1	0.03 31	0.01 9	0.00 1	0.11 22	0.00 1

RSM	0.10 11	0.05 14	0.36 88	0.02 17	0.02 12	0.11 116	0.00 1	0.01 4	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.17 22	0.05 38	0.00 1	0.60 9	0.49 15	0.01 1	0.04 17	0.15 16	0.03 13	0.20 22	0.03 2	0.00 1	0.02 23	0.02 21	0.19 84	0.05 8	0.00 1

AANet_RVC	0.25 37	0.05 14	0.29 56	0.06 50	0.19 95	0.00 1	0.23 179	0.03 29	0.17 102	0.35 113	0.01 77	0.07 6	0.04 29	0.01 31	1.37 39	0.48 13	0.10 41	0.06 26	0.43 35	0.17 64	0.10 9	0.25 21	0.03 93	0.05 48	0.02 21	0.06 52	1.15 64	0.89 137

MLG-Stereo	0.08 6	0.06 20	0.01 2	0.01 6	0.00 1	0.17 157	0.00 1	0.02 18	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.08 7	0.05 38	0.00 1	0.80 19	0.60 24	0.02 2	0.04 17	0.15 16	0.03 13	0.08 6	0.05 8	0.00 1	0.00 1	0.01 9	0.01 15	0.07 15	0.00 1

LGtest1	0.40 54	0.06 20	0.35 79	0.03 28	0.13 65	0.16 149	0.01 54	0.08 54	0.13 88	0.04 75	0.89 174	0.20 48	0.15 82	0.00 1	1.69 57	1.30 91	0.18 62	0.29 96	0.66 49	0.23 91	0.52 47	3.25 166	0.05 114	0.08 83	0.04 45	0.02 35	0.22 34	0.01 29

GREAT-IGEV	0.14 18	0.06 20	0.30 57	0.02 17	0.01 6	0.15 144	0.00 1	0.02 18	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.17 22	0.06 46	0.00 1	0.77 16	0.57 20	0.02 2	0.05 21	0.19 22	0.26 102	0.16 20	0.39 29	0.02 72	0.03 31	0.02 21	0.00 1	0.60 50	0.00 1

MoCha-V2	0.13 14	0.06 20	0.31 59	0.01 6	0.05 35	0.09 109	0.00 1	0.01 4	0.01 5	0.00 1	0.00 1	0.17 22	0.18 98	0.00 1	0.84 20	0.47 12	0.07 33	0.00 1	0.09 9	0.15 58	0.26 28	0.49 34	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.08 61	0.02 3	0.00 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.65 86	0.06 20	0.35 79	0.17 75	0.16 75	0.01 39	0.01 54	1.78 141	0.20 113	0.14 90	0.16 112	0.41 95	0.17 96	0.02 57	2.91 124	1.69 135	0.26 81	0.38 118	1.18 75	0.12 52	1.54 118	2.66 146	0.01 50	0.06 56	0.16 99	2.28 179	0.22 34	0.33 102

GASTEREO	0.18 21	0.07 25	0.35 79	0.03 28	0.01 6	0.14 135	0.00 1	0.03 29	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.18 30	0.13 73	0.01 31	1.05 27	0.70 32	0.07 33	0.07 36	0.11 12	0.21 84	0.08 6	0.44 33	0.10 138	0.03 31	0.02 21	0.75 136	0.15 29	0.00 1

MSCF	0.18 21	0.07 25	0.35 79	0.03 28	0.02 12	0.14 135	0.00 1	0.03 29	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.18 30	0.13 73	0.01 31	1.01 25	0.71 33	0.07 33	0.06 26	0.11 12	0.23 91	0.09 8	0.51 39	0.09 133	0.03 31	0.02 21	0.76 137	0.11 22	0.00 1

CroCo-Stereo	0.18 21	0.07 25	0.02 8	0.05 40	0.06 42	0.00 1	0.00 1	0.04 37	0.04 30	0.00 1	0.00 1	0.05 3	0.02 14	0.00 1	1.54 46	1.07 60	0.04 18	0.03 15	0.65 48	0.04 20	0.32 36	0.73 52	0.00 1	0.02 23	0.03 33	0.01 15	0.08 17	0.00 1
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
delet	0.19 28	0.07 25	0.25 47	0.06 50	0.04 31	0.02 67	0.02 86	0.01 4	0.04 30	0.34 109	0.00 1	0.10 10	0.03 20	0.02 57	1.36 38	0.46 10	0.16 57	0.05 21	0.13 15	0.05 26	0.13 15	0.18 19	0.00 1	0.04 42	0.00 1	0.01 15	1.41 73	0.02 42

TDLM	0.09 9	0.08 29	0.12 33	0.02 17	0.02 12	0.00 1	0.01 54	0.19 67	0.04 30	0.00 1	0.00 1	0.48 106	0.01 4	0.01 31	0.26 1	0.22 1	0.08 37	0.06 26	0.01 1	0.00 1	0.10 9	0.10 14	0.01 50	0.01 9	0.00 1	0.01 15	0.30 44	0.39 107

AIO-test2	0.06 1	0.09 30	0.01 2	0.00 1	0.09 52	0.04 90	0.01 54	0.01 4	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 7	0.04 29	0.00 1	0.45 5	0.25 2	0.02 2	0.00 1	0.03 2	0.03 13	0.05 2	0.06 11	0.00 1	0.16 127	0.05 51	0.01 15	0.00 1	0.00 1

anonymousdsp	0.27 39	0.09 30	0.36 88	0.24 97	0.05 35	0.09 109	0.00 1	0.03 29	0.05 41	0.00 1	0.28 125	0.19 43	0.15 82	0.00 1	1.24 33	0.84 40	0.12 45	0.10 45	0.29 29	0.18 67	0.42 40	1.05 73	0.02 72	0.05 48	0.01 9	0.01 15	1.54 77	0.00 1

CroCo-Stereo Lap2	0.14 18	0.09 30	0.03 15	0.05 40	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.03 29	0.05 41	0.24 101	0.00 1	0.08 7	0.02 14	0.01 31	1.28 35	1.00 55	0.03 11	0.02 13	0.05 4	0.04 20	0.31 35	0.34 27	0.00 1	0.03 31	0.03 33	0.00 1	0.05 8	0.00 1

SGD-Stereo	0.44 59	0.10 33	0.27 50	0.02 17	0.03 23	0.00 1	0.00 1	0.04 37	0.07 55	0.00 1	0.00 1	0.40 94	0.08 52	0.01 31	4.44 195	1.85 146	0.29 87	0.29 96	0.45 37	0.19 73	1.40 108	1.47 88	0.02 72	0.04 42	0.05 51	0.06 52	0.19 30	0.23 88

DEFOM-Stereo_RVC	0.47 65	0.10 33	0.33 68	0.05 40	0.16 75	0.08 105	0.00 1	0.12 60	0.23 126	0.03 72	0.04 88	0.46 103	0.15 82	0.01 31	1.97 67	1.14 73	0.25 76	0.44 129	1.88 96	0.20 81	1.65 122	2.18 121	0.15 161	0.07 63	0.04 45	0.14 76	0.78 57	0.06 60

Occ-G	0.22 33	0.10 33	0.23 44	0.04 35	0.10 56	0.16 149	0.00 1	0.04 37	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.13 15	0.01 4	0.00 1	1.13 30	0.76 37	0.05 24	0.15 60	0.80 55	0.01 3	0.71 64	0.74 54	0.00 1	0.03 31	0.03 33	0.01 15	0.71 54	0.01 29

StereoVision	0.11 13	0.10 33	0.02 8	0.04 35	0.03 23	0.00 1	0.02 86	0.04 37	0.03 21	0.03 72	0.00 1	0.17 22	0.02 14	0.03 76	0.99 24	0.75 36	0.05 24	0.01 9	0.29 29	0.03 13	0.15 18	0.07 12	0.00 1	0.05 48	0.03 33	0.00 1	0.06 13	0.00 1

test_4	0.60 80	0.10 33	0.53 130	0.29 125	0.13 65	0.07 102	0.22 177	0.09 56	0.07 55	0.03 72	0.00 1	0.68 132	0.15 82	0.08 132	2.06 70	1.55 116	0.12 45	0.39 120	1.82 95	0.18 67	1.12 87	2.11 116	0.01 50	0.07 63	0.20 105	0.30 98	3.49 144	0.24 91

CoSv	0.08 6	0.11 38	0.21 40	0.01 6	0.02 12	0.01 39	0.00 1	0.02 18	0.02 12	0.00 1	0.00 1	0.11 13	0.01 4	0.00 1	0.66 12	0.62 27	0.03 11	0.06 26	0.08 7	0.02 7	0.03 1	0.12 16	0.00 1	0.01 9	0.01 9	0.00 1	0.08 17	0.00 1

S2M2_XL	0.41 55	0.12 39	0.39 100	0.04 35	0.11 60	0.00 1	0.02 86	0.24 76	0.37 137	0.00 1	0.00 1	0.29 67	0.51 163	0.00 1	1.87 64	1.58 118	0.27 85	0.42 127	0.43 35	0.16 62	1.56 121	2.24 126	0.08 129	0.05 48	0.04 45	0.08 61	0.03 5	0.25 93

U	0.20 30	0.12 39	0.02 8	0.06 50	0.05 35	0.00 1	0.00 1	0.04 37	0.04 30	0.00 1	0.00 1	0.18 30	0.01 4	0.00 1	1.57 47	1.16 78	0.03 11	0.07 36	0.45 37	0.07 34	0.45 43	0.85 60	0.00 1	0.02 23	0.07 58	0.00 1	0.06 13	0.02 42

MIM_Stereo	0.55 70	0.13 41	0.43 114	0.34 139	0.22 112	0.11 116	0.02 86	2.05 156	0.07 55	0.00 1	0.01 77	0.23 53	0.09 63	0.03 76	2.07 71	1.15 75	0.15 53	0.39 120	2.56 124	0.27 109	1.24 99	0.94 67	0.06 123	0.13 112	0.18 102	0.19 84	1.72 80	0.17 85

MLG-Stereo_test2	0.20 30	0.14 42	0.04 19	0.01 6	0.05 35	0.18 162	0.00 1	0.02 18	0.03 21	0.00 1	0.67 166	0.18 30	0.01 4	0.00 1	1.27 34	0.71 33	0.03 11	0.16 64	1.04 66	0.05 26	0.27 29	0.40 31	0.00 1	0.01 9	0.04 45	0.00 1	0.09 20	0.00 1

S2M2	0.78 98	0.14 42	1.69 219	0.27 113	0.14 70	0.00 1	0.01 54	0.23 74	0.31 133	2.17 207	0.00 1	0.42 96	0.14 79	0.00 1	2.15 80	2.06 164	0.38 108	0.48 137	1.19 76	0.22 89	2.27 139	1.92 104	0.05 114	0.08 83	0.09 72	0.71 133	3.67 150	0.16 83

HUF	0.45 62	0.14 42	0.59 135	0.03 28	0.10 56	0.16 149	0.01 54	0.33 81	0.05 41	0.00 1	0.01 77	0.20 48	0.26 118	0.00 1	2.26 84	2.24 175	0.21 69	0.24 79	2.24 106	0.12 52	1.54 118	1.02 72	0.08 129	0.03 31	0.12 83	0.02 35	0.25 39	0.01 29

FINET	0.37 52	0.14 42	0.45 119	0.18 77	0.08 49	0.02 67	0.01 54	0.34 82	0.17 102	0.01 61	0.30 129	0.56 122	0.19 99	0.02 57	2.46 99	1.20 82	0.26 81	0.09 42	1.10 69	0.14 54	0.72 66	0.31 24	0.04 103	0.14 115	0.03 33	0.10 68	0.84 59	0.05 54

GMOStereo	0.91 113	0.15 46	0.61 142	0.34 139	0.25 120	0.12 125	0.05 120	2.40 170	0.15 94	0.00 1	0.18 115	0.51 110	0.45 148	0.02 57	2.30 86	1.97 156	0.53 121	0.70 167	2.24 106	0.41 132	1.67 123	3.92 180	0.01 50	0.15 119	1.33 174	0.13 72	3.95 172	0.09 66

error version	0.91 113	0.15 46	0.61 142	0.34 139	0.25 120	0.12 125	0.05 120	2.40 170	0.15 94	0.00 1	0.18 115	0.51 110	0.45 148	0.02 57	2.30 86	1.97 156	0.53 121	0.70 167	2.24 106	0.41 132	1.67 123	3.92 180	0.01 50	0.15 119	1.33 174	0.13 72	3.95 172	0.09 66

test-v	0.91 113	0.15 46	0.61 142	0.34 139	0.25 120	0.12 125	0.05 120	2.40 170	0.15 94	0.00 1	0.18 115	0.51 110	0.45 148	0.02 57	2.30 86	1.97 156	0.53 121	0.70 167	2.24 106	0.41 132	1.67 123	3.92 180	0.01 50	0.15 119	1.33 174	0.13 72	3.95 172	0.09 66

test-2	0.91 113	0.15 46	0.61 142	0.34 139	0.25 120	0.12 125	0.05 120	2.40 170	0.15 94	0.00 1	0.18 115	0.51 110	0.45 148	0.02 57	2.30 86	1.97 156	0.53 121	0.70 167	2.24 106	0.41 132	1.67 123	3.92 180	0.01 50	0.15 119	1.33 174	0.13 72	3.95 172	0.09 66

CVANet_RVC	0.21 32	0.15 46	0.61 142	0.42 165	0.06 42	0.06 101	0.01 54	1.53 134	0.05 41	0.08 82	0.04 88	0.62 127	0.04 29	0.03 76	0.46 6	0.32 5	0.14 51	0.09 42	0.05 4	0.01 3	0.19 21	0.07 12	0.00 1	0.03 31	0.00 1	0.01 15	0.55 48	0.08 64

HITNet	0.59 77	0.16 51	0.10 31	0.06 50	0.07 44	0.01 39	0.02 86	1.76 139	0.82 182	0.11 85	0.00 1	0.68 132	0.28 120	0.11 152	2.51 102	1.02 56	0.25 76	0.13 56	0.63 47	0.24 96	1.43 109	1.56 97	0.01 50	0.12 105	0.02 21	0.16 79	3.32 133	0.42 112
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
RAStereo	0.23 35	0.17 52	0.05 20	0.05 40	0.10 56	0.00 1	0.01 54	0.03 29	0.04 30	0.96 151	0.00 1	0.19 43	0.01 4	0.01 31	1.67 52	1.14 73	0.06 29	0.06 26	0.21 24	0.02 7	0.60 55	0.71 51	0.00 1	0.05 48	0.03 33	0.01 15	0.10 21	0.01 29

RASNet	0.63 84	0.18 53	0.57 131	0.41 164	0.28 133	0.10 112	0.05 120	0.94 114	0.14 92	1.07 158	0.09 102	0.48 106	0.34 129	0.02 57	1.28 35	1.47 109	0.35 97	0.21 75	0.99 62	0.02 7	1.15 90	1.53 93	0.10 138	0.34 187	0.22 109	0.30 98	3.55 146	0.73 130

DEFOM-Stereo	0.23 35	0.19 54	0.23 44	0.01 6	0.05 35	0.12 125	0.01 54	0.02 18	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.17 22	0.03 20	0.00 1	1.06 28	0.66 30	0.08 37	0.12 49	0.20 23	0.02 7	0.43 41	0.42 32	0.00 1	0.02 23	0.01 9	0.02 35	2.26 96	0.06 60

CIPLG	0.87 111	0.19 54	0.67 155	0.27 113	0.21 106	0.00 1	0.20 173	0.19 67	0.50 152	0.07 79	0.12 104	1.16 159	0.08 52	0.21 189	4.78 215	1.50 112	0.68 144	0.22 76	1.92 97	0.18 67	2.28 140	2.98 156	0.04 103	0.27 162	0.66 147	0.09 65	3.80 163	0.12 77

iRaftStereo_RVC	0.22 33	0.19 54	0.35 79	0.22 87	0.11 60	0.01 39	0.00 1	0.04 37	0.07 55	0.00 1	0.00 1	0.22 52	0.10 70	0.03 76	1.13 30	0.87 41	0.16 57	0.06 26	0.37 34	0.11 49	0.95 78	0.62 46	0.00 1	0.02 23	0.08 63	0.00 1	0.11 22	0.03 45

ARAFT	0.70 91	0.19 54	0.28 53	0.31 130	0.08 49	0.00 1	0.01 54	0.16 63	0.08 66	1.30 175	0.00 1	0.38 88	0.03 20	0.10 149	3.41 158	1.87 147	0.29 87	0.27 94	2.54 123	0.05 26	1.83 131	1.60 98	0.01 50	0.10 97	0.42 128	0.02 35	3.41 137	0.12 77

IPLGR_C	0.86 106	0.20 58	0.61 142	0.28 118	0.21 106	0.00 1	0.22 177	0.18 65	0.47 147	0.07 79	0.12 104	1.18 160	0.08 52	0.20 184	4.59 204	1.50 112	0.65 137	0.26 85	2.00 100	0.19 73	2.34 145	2.95 153	0.05 114	0.27 162	0.60 142	0.07 58	3.82 165	0.11 74

AnonymousM	1.53 161	0.20 58	0.39 100	0.05 40	0.04 31	0.25 177	0.01 54	2.74 201	0.57 162	0.35 113	1.45 187	0.55 119	0.53 166	0.22 196	2.76 113	2.91 201	0.98 176	1.05 209	2.00 100	1.32 206	3.73 187	3.49 172	0.20 176	0.28 172	0.13 91	0.28 96	5.87 228	9.03 235

MaDis-Stereo	0.33 47	0.21 60	0.36 88	0.06 50	0.13 65	0.01 39	0.03 106	0.06 45	0.06 49	1.25 172	0.00 1	0.20 48	0.02 14	0.02 57	1.52 44	1.15 75	0.12 45	0.24 79	1.27 79	0.10 46	0.71 64	0.90 64	0.00 1	0.07 63	0.17 101	0.15 77	0.13 26	0.04 49

CAS	0.79 99	0.21 60	0.34 74	0.21 83	0.19 95	0.03 82	0.14 165	0.21 70	0.63 166	1.19 168	0.16 112	0.33 78	0.78 196	0.13 161	2.72 112	1.66 128	0.85 163	0.71 172	1.12 70	0.46 144	2.41 150	2.37 131	0.03 93	0.08 83	0.11 79	0.69 129	1.69 79	1.95 166

EGLCR-Stereo	1.26 143	0.21 60	1.76 223	0.07 59	0.25 120	0.08 105	0.02 86	0.49 97	0.55 158	0.11 85	0.45 144	0.58 126	0.67 182	0.03 76	2.32 90	2.67 194	0.93 169	1.20 222	4.21 170	0.19 73	4.10 199	4.78 212	0.05 114	0.13 112	0.64 145	0.67 126	6.56 238	0.32 100

ACRE	0.87 111	0.21 60	0.64 150	0.28 118	0.20 101	0.00 1	0.20 173	0.18 65	0.48 150	0.08 82	0.15 110	1.22 161	0.08 52	0.23 198	4.70 212	1.49 110	0.67 140	0.25 84	1.97 99	0.18 67	2.33 144	2.98 156	0.05 114	0.26 154	0.67 150	0.07 58	3.81 164	0.11 74

CREStereo++_RVC	0.99 123	0.21 60	1.16 191	0.28 118	0.36 157	0.01 39	0.05 120	2.06 159	0.27 128	0.62 130	0.08 100	0.46 103	0.14 79	0.05 102	2.55 105	2.70 195	0.74 152	0.50 143	2.59 125	0.24 96	2.97 166	2.20 122	0.09 133	0.10 97	0.96 156	0.43 113	4.10 186	0.79 133
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
MMNet	0.30 43	0.21 60	0.07 23	0.05 40	0.05 35	0.00 1	0.06 130	0.01 4	0.03 21	0.22 97	0.00 1	0.19 43	0.01 4	0.05 102	2.24 82	0.62 27	0.24 75	0.12 49	0.35 32	0.07 34	0.30 32	0.11 15	0.04 103	0.08 83	0.03 33	0.04 46	2.84 109	0.02 42

LL-Strereo2	0.61 81	0.22 66	0.36 88	0.09 65	0.10 56	0.17 157	0.01 54	2.25 164	0.18 107	0.00 1	0.00 1	0.21 51	0.04 29	0.21 189	1.68 54	1.32 92	0.05 24	0.12 49	2.34 115	0.39 126	1.51 115	2.98 156	0.00 1	0.08 83	0.43 130	0.01 15	1.44 75	0.31 98

LoS	1.87 180	0.22 66	0.38 97	0.22 87	0.14 70	0.02 67	0.06 130	15.85 290	0.90 189	3.42 243	0.71 170	0.95 148	0.83 206	0.21 189	3.22 146	3.63 229	1.18 190	0.90 195	2.95 140	0.64 167	5.08 228	3.80 176	0.22 186	0.17 129	2.26 200	0.82 140	1.23 67	0.52 116
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ICVP	1.32 147	0.22 66	1.47 208	0.40 159	0.35 156	0.44 184	0.10 151	1.27 125	0.65 168	1.74 193	1.26 185	0.66 130	1.37 225	0.24 199	2.88 122	2.65 191	1.33 199	0.99 206	2.36 118	0.91 184	2.59 155	4.11 193	0.10 138	0.36 190	0.57 139	2.21 178	2.92 111	1.59 160
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	1.75 177	0.23 69	0.32 62	0.06 50	0.17 89	0.15 144	0.01 54	0.81 112	1.74 226	1.93 198	0.47 145	1.08 150	0.82 201	0.09 140	3.32 155	4.94 257	2.31 227	1.73 241	5.18 181	2.00 235	5.82 241	5.83 243	0.10 138	0.26 154	0.59 141	1.60 161	4.43 193	1.17 150

CES	1.20 139	0.24 70	0.35 79	0.13 71	0.18 92	0.05 96	0.08 144	5.35 263	0.78 180	0.43 121	0.31 130	0.83 145	0.86 208	0.16 168	3.20 141	3.22 215	1.12 188	1.06 212	1.51 87	1.05 188	4.23 200	3.19 163	0.08 129	0.09 95	0.19 103	0.34 106	1.07 63	2.23 175

AdaDepth	0.19 28	0.25 71	0.07 23	0.01 6	0.01 6	0.16 149	0.00 1	0.01 4	0.05 41	0.00 1	0.00 1	0.18 30	0.01 4	0.01 31	0.98 23	1.10 65	0.06 29	0.05 21	1.07 67	0.07 34	0.30 32	0.30 22	0.00 1	0.01 9	0.00 1	0.04 46	0.29 42	0.00 1

LG-Stereo_L1	0.34 48	0.26 72	0.01 2	0.04 35	0.20 101	0.15 144	0.01 54	0.07 50	0.07 55	0.00 1	0.63 165	0.36 85	0.36 135	0.03 76	1.74 59	1.40 102	0.13 50	0.15 60	1.16 72	0.19 73	0.59 54	1.07 74	0.04 103	0.04 42	0.27 112	0.02 35	0.20 32	0.09 66

test-1	2.99 213	0.26 72	1.52 212	0.33 133	0.21 106	0.22 174	0.38 188	3.16 220	0.85 188	3.36 240	4.21 232	5.45 222	0.78 196	0.20 184	4.02 179	4.67 247	1.40 202	1.31 224	10.46 236	1.58 214	5.30 236	7.01 271	0.04 103	0.34 187	2.98 225	6.37 243	5.39 219	8.95 234

sAnonymous2	1.54 164	0.26 72	0.15 35	0.10 67	0.17 89	0.48 187	0.00 1	1.87 147	0.97 194	0.22 97	0.41 136	1.12 155	0.82 201	0.08 132	4.07 180	3.86 232	1.31 195	1.19 220	7.54 200	0.72 173	4.00 190	4.87 217	0.03 93	0.29 174	0.14 96	2.16 176	2.37 97	2.45 179

CroCo_RVC	1.54 164	0.26 72	0.15 35	0.10 67	0.17 89	0.48 187	0.00 1	1.87 147	0.97 194	0.22 97	0.41 136	1.12 155	0.82 201	0.08 132	4.07 180	3.86 232	1.31 195	1.19 220	7.54 200	0.72 173	4.00 190	4.87 217	0.03 93	0.29 174	0.14 96	2.16 176	2.37 97	2.45 179

anonymousdsp2	0.70 91	0.27 76	0.28 53	0.23 93	0.07 44	0.02 67	0.02 86	1.36 127	0.08 66	0.02 68	0.59 155	0.29 67	0.16 91	0.08 132	1.51 43	1.55 116	0.25 76	0.32 102	3.52 160	0.55 159	1.55 120	3.00 159	0.02 72	0.07 63	0.13 91	0.15 77	2.70 105	0.01 29

Sa-1000	1.25 142	0.27 76	0.51 127	0.28 118	0.23 114	0.00 1	0.00 1	2.78 203	0.10 76	0.01 61	0.01 77	0.34 82	0.50 162	0.59 229	4.62 207	1.70 137	0.69 145	0.83 188	4.47 172	0.43 138	1.38 106	4.54 209	0.01 50	0.24 145	2.01 196	1.81 168	5.02 213	0.39 107

LG-G_1	0.31 44	0.28 78	0.35 79	0.18 77	0.20 101	0.16 149	0.00 1	0.05 43	0.07 55	0.01 61	0.61 159	0.16 18	0.25 115	0.02 57	1.68 54	1.11 67	0.12 45	0.26 85	0.54 42	0.21 84	0.66 60	1.16 79	0.01 50	0.07 63	0.05 51	0.01 15	0.22 34	0.01 29

LG-G	0.31 44	0.28 78	0.35 79	0.18 77	0.20 101	0.16 149	0.00 1	0.05 43	0.07 55	0.01 61	0.61 159	0.16 18	0.25 115	0.02 57	1.68 54	1.11 67	0.12 45	0.26 85	0.54 42	0.21 84	0.66 60	1.16 79	0.01 50	0.07 63	0.05 51	0.01 15	0.22 34	0.01 29

UniTT-Stereo	0.35 49	0.28 78	0.38 97	0.07 59	0.18 92	0.00 1	0.01 54	0.07 50	0.08 66	0.00 1	0.00 1	0.29 67	0.03 20	0.05 102	1.88 66	1.42 103	0.15 53	0.33 110	1.70 93	0.07 34	0.88 76	1.21 81	0.00 1	0.12 105	0.06 56	0.03 44	0.14 28	0.03 45

rafts_anoy	0.62 83	0.28 78	0.70 157	0.37 152	0.21 106	0.04 90	0.00 1	2.53 187	0.14 92	0.01 61	0.00 1	0.10 10	0.04 29	0.02 57	2.50 101	1.45 107	0.32 93	0.36 115	1.92 97	0.17 64	1.38 106	0.99 70	0.00 1	0.18 131	0.53 135	0.73 134	0.73 55	1.01 146

GES	1.43 155	0.28 78	0.41 111	0.57 179	0.37 159	0.27 178	0.07 135	2.06 159	0.93 192	1.20 170	0.58 154	0.39 91	0.23 112	0.02 57	4.91 221	2.49 186	0.91 165	0.66 165	9.59 227	1.37 207	2.97 166	2.53 141	0.16 165	0.41 195	0.20 105	0.17 83	2.57 101	2.20 174

AIO_rvc	0.29 41	0.29 83	0.34 74	0.03 28	0.02 12	0.14 135	0.10 151	0.02 18	0.05 41	0.00 1	0.00 1	0.18 30	0.09 63	0.01 31	1.58 48	1.03 57	0.04 18	0.18 69	1.71 94	0.04 20	0.56 50	0.92 65	0.14 158	0.01 9	0.13 91	0.03 44	0.13 26	0.01 29

trnet	0.99 123	0.29 83	0.72 160	0.22 87	0.13 65	0.01 39	0.02 86	2.55 190	0.37 137	0.62 130	0.48 146	0.70 135	0.59 172	0.04 94	2.80 115	3.02 207	0.66 138	0.57 152	2.14 103	0.60 165	2.82 160	2.17 119	0.03 93	0.09 95	1.26 167	0.51 121	2.42 99	0.91 139

RAFT-Stereo + iAFF	0.65 86	0.29 83	0.60 138	0.37 152	0.27 130	0.03 82	0.02 86	0.96 116	0.11 79	1.34 178	0.00 1	0.28 64	0.08 52	0.01 31	1.83 63	1.32 92	0.26 81	0.11 47	3.40 157	0.24 96	0.79 71	0.89 63	0.00 1	0.19 134	0.38 122	0.22 89	3.31 132	0.15 81

AFF-stereo	0.55 70	0.29 83	0.41 111	0.33 133	0.09 52	0.03 82	0.00 1	0.38 87	0.10 76	1.17 165	0.01 77	0.32 75	0.06 46	0.00 1	1.52 44	1.24 84	0.15 53	0.59 156	3.40 157	0.07 34	0.54 48	0.60 44	0.00 1	0.07 63	0.13 91	0.06 52	3.05 116	0.10 72

UPFNet	0.44 59	0.29 83	0.59 135	0.21 83	0.26 128	0.01 39	0.02 86	0.08 54	0.08 66	0.39 116	0.00 1	0.27 61	0.03 20	0.24 199	3.08 136	0.92 50	0.14 51	0.12 49	0.57 45	0.31 116	0.36 37	0.39 29	0.01 50	0.12 105	0.02 21	0.01 15	3.44 140	0.05 54

4D-IteraStereo	0.83 103	0.30 88	1.14 187	0.28 118	0.31 143	0.01 39	0.02 86	2.15 163	0.11 79	0.00 1	0.20 120	0.25 55	0.22 105	0.16 168	2.28 85	1.65 126	0.11 43	0.37 117	2.84 137	0.41 132	2.82 160	2.87 148	0.02 72	0.21 142	0.08 63	0.22 89	3.10 120	0.35 104

RALCasStereoNet	0.70 91	0.30 88	0.84 170	0.37 152	0.28 133	0.05 96	0.12 159	2.12 161	0.13 88	1.03 155	0.04 88	0.50 109	0.15 82	0.03 76	2.37 93	1.67 131	0.23 73	0.24 79	1.26 78	0.14 54	1.21 93	2.03 113	0.01 50	0.11 104	0.34 119	1.39 156	0.78 57	1.25 151

UNet	0.56 73	0.30 88	0.39 100	0.26 109	0.19 95	0.03 82	0.08 144	0.52 102	0.13 88	1.15 162	0.00 1	0.44 99	0.16 91	0.16 168	2.13 78	1.28 89	0.34 95	0.20 74	1.42 84	0.19 73	0.62 56	0.50 35	0.13 151	0.24 145	0.03 33	0.26 93	3.32 133	0.62 126

HSM	0.97 121	0.30 88	0.87 172	0.54 177	0.46 167	0.00 1	0.01 54	2.93 210	0.30 132	0.13 89	0.56 151	0.65 129	0.13 73	0.05 102	2.97 130	1.08 62	0.66 138	0.17 66	3.26 153	0.35 120	1.78 129	2.03 113	0.04 103	0.33 185	0.38 122	0.81 139	4.16 188	1.10 147

DFGA-Net	0.41 55	0.31 92	0.08 28	0.24 97	0.04 31	0.01 39	0.01 54	0.55 103	0.05 41	1.29 174	0.00 1	0.16 18	0.04 29	0.03 76	1.67 52	1.15 75	0.16 57	0.08 39	0.92 59	0.04 20	0.57 51	0.30 22	0.00 1	0.08 83	0.01 9	0.00 1	3.34 135	0.01 29

AE-Stereo	1.43 155	0.31 92	1.73 221	0.33 133	0.32 148	0.04 90	0.32 185	0.43 92	0.32 134	0.04 75	0.00 1	3.38 191	0.44 147	0.07 118	2.86 120	3.30 218	0.96 172	0.79 179	3.65 162	0.79 178	3.64 182	4.40 202	0.04 103	0.40 194	2.93 223	2.14 175	4.74 202	0.18 86

CREStereo	1.03 127	0.31 92	0.74 161	0.24 97	0.16 75	0.01 39	0.04 114	2.66 197	0.55 158	0.63 132	0.56 151	0.71 136	0.59 172	0.05 102	2.97 130	3.31 219	0.60 129	0.43 128	2.12 102	0.57 161	3.00 169	2.30 129	0.06 123	0.12 105	1.18 165	0.53 123	2.42 99	0.88 134
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
FADNet-RVC	1.64 174	0.31 92	0.64 150	0.33 133	1.19 209	0.01 39	2.53 240	0.57 104	0.22 122	1.03 155	0.32 132	6.04 229	0.29 122	0.32 208	4.47 196	1.90 151	0.62 132	0.78 177	6.45 193	1.80 225	1.85 132	2.02 112	0.19 173	0.52 207	1.78 189	1.74 167	3.10 120	3.15 184

HGLStereo	0.58 75	0.32 96	0.38 97	0.23 93	0.26 128	0.01 39	0.06 130	0.06 45	0.12 85	1.22 171	0.70 169	0.14 17	0.15 82	0.09 140	2.33 92	1.33 95	0.37 104	0.24 79	1.13 71	0.15 58	0.97 80	1.51 92	0.06 123	0.07 63	0.08 63	0.08 61	3.08 118	0.47 113

G2L-Stereo	0.58 75	0.33 97	0.23 44	0.37 152	0.61 180	0.01 39	0.04 114	0.17 64	0.08 66	0.52 128	0.04 88	0.13 15	0.47 156	0.42 217	2.91 124	0.91 48	0.20 67	0.19 70	1.31 82	0.22 89	1.22 96	0.54 41	0.02 72	0.06 56	0.21 107	0.67 126	3.48 143	0.39 107

castereo	1.20 139	0.33 97	0.83 169	0.07 59	0.25 120	0.19 167	0.01 54	0.36 85	0.52 153	0.14 90	0.19 119	1.09 152	0.49 160	0.04 94	2.66 110	2.91 201	1.04 180	0.60 158	4.65 176	0.52 155	4.93 225	4.40 202	0.11 145	0.15 119	1.13 163	2.05 173	1.19 65	1.47 156

LG-Stereo_L2	0.35 49	0.34 99	0.02 8	0.03 28	0.20 101	0.17 157	0.01 54	0.07 50	0.07 55	0.00 1	0.62 162	0.42 96	0.35 130	0.03 76	1.72 58	1.42 103	0.17 60	0.15 60	0.95 61	0.17 64	0.66 60	1.10 76	0.04 103	0.04 42	0.26 111	0.05 48	0.19 30	0.08 64

Reg-Stereo(zero)	2.47 196	0.35 100	2.58 238	0.48 172	0.84 198	0.14 135	0.17 168	3.76 240	0.77 176	3.03 229	8.81 276	2.75 188	0.81 199	1.26 254	2.61 108	3.41 225	1.42 203	0.49 139	7.28 198	1.29 203	4.00 190	4.42 205	0.41 208	0.19 134	1.28 168	3.03 187	5.77 226	5.27 203

HI	2.47 196	0.35 100	2.58 238	0.48 172	0.84 198	0.14 135	0.17 168	3.76 240	0.77 176	3.03 229	8.81 276	2.75 188	0.81 199	1.26 254	2.61 108	3.41 225	1.42 203	0.49 139	7.28 198	1.29 203	4.00 190	4.42 205	0.41 208	0.19 134	1.28 168	3.03 187	5.77 226	5.27 203

RALAANet	0.92 117	0.35 100	0.48 122	0.36 150	0.24 118	0.18 162	0.02 86	1.89 149	0.19 110	0.51 125	0.01 77	0.26 58	0.25 115	0.06 113	2.32 90	1.73 138	0.35 97	0.69 166	3.14 142	0.55 159	2.51 154	2.39 132	0.01 50	0.26 154	0.37 121	1.12 151	4.01 180	0.53 118

MIF-Stereo (partial)	0.47 65	0.36 103	0.44 117	0.07 59	0.18 92	0.01 39	0.00 1	0.07 50	0.11 79	0.01 61	0.01 77	0.38 88	0.09 63	0.03 76	2.00 68	1.58 118	0.22 70	0.50 143	0.75 54	0.06 29	1.09 85	0.94 67	0.00 1	0.19 134	0.08 63	0.26 93	2.83 108	0.39 107

IPLG	1.12 135	0.36 103	0.65 154	0.29 125	0.23 114	0.00 1	0.05 120	2.30 166	0.29 131	0.39 116	0.29 127	0.27 61	0.72 189	0.24 199	5.68 240	1.79 143	1.05 181	0.84 189	2.78 133	0.41 132	0.98 81	4.31 201	0.02 72	0.25 150	0.46 132	1.49 159	3.86 169	0.11 74

HCRNet	0.41 55	0.36 103	0.34 74	0.30 128	0.12 63	0.00 1	0.05 120	0.02 18	0.02 12	1.46 186	0.00 1	0.18 30	0.05 38	0.00 1	2.70 111	0.67 31	0.22 70	0.06 26	0.22 25	0.11 49	0.30 32	0.59 43	0.02 72	0.01 9	0.01 9	0.01 15	3.21 129	0.03 45

plain	0.45 62	0.37 106	0.43 114	0.16 74	0.37 159	0.00 1	0.00 1	0.74 110	0.08 66	0.01 61	0.00 1	0.53 116	0.09 63	0.04 94	2.41 94	1.80 144	0.25 76	0.31 100	0.93 60	0.10 46	1.31 102	1.36 86	0.00 1	0.23 144	0.13 91	0.02 35	0.25 39	0.09 66

DMCA	0.27 39	0.37 106	0.20 38	0.17 75	0.09 52	0.02 67	0.01 54	0.02 18	0.04 30	0.59 129	0.00 1	0.34 82	0.05 38	0.01 31	1.81 62	0.88 43	0.31 91	0.12 49	0.22 25	0.10 46	0.38 38	0.23 20	0.00 1	0.03 31	0.03 33	0.06 52	1.19 65	0.15 81

DeepPruner_ROB	1.57 168	0.37 106	0.71 158	0.50 175	0.55 176	0.37 181	1.60 224	1.74 138	0.84 184	1.37 181	2.40 205	0.49 108	0.51 163	0.10 149	5.38 233	2.16 171	1.10 186	1.08 213	2.28 113	0.40 127	4.83 220	3.42 168	0.66 235	0.34 187	0.57 139	5.04 227	3.07 117	0.53 118

raft+_RVC	0.49 67	0.38 109	0.37 96	0.34 139	0.21 106	0.03 82	0.04 114	2.29 165	0.09 73	0.00 1	0.00 1	0.25 55	0.08 52	0.02 57	1.79 61	1.24 84	0.29 87	0.09 42	2.37 120	0.24 96	0.77 70	1.09 75	0.00 1	0.06 56	0.07 58	0.12 71	0.57 49	0.36 105

YMNet	0.66 89	0.39 110	0.02 8	0.20 82	0.25 120	0.34 179	2.55 241	0.36 85	0.06 49	1.11 160	0.00 1	0.39 91	2.89 234	0.01 31	2.52 103	2.02 161	0.52 120	0.46 132	0.50 40	0.21 84	0.27 29	1.21 81	0.00 1	0.10 97	0.33 116	0.05 48	0.62 51	0.39 107

raftrobust	0.86 106	0.40 111	0.77 164	0.40 159	0.31 143	0.01 39	0.04 114	2.51 185	0.13 88	0.51 125	0.00 1	0.51 110	0.24 113	0.09 140	2.98 132	2.12 167	0.22 70	0.31 100	4.90 179	0.11 49	1.68 127	2.15 117	0.16 165	0.15 119	0.78 152	0.40 110	0.97 61	0.36 105

DMCA-RVC	0.65 86	0.42 112	0.43 114	0.31 130	0.58 178	0.15 144	0.44 190	0.29 80	1.57 220	1.31 176	0.35 133	0.55 119	0.13 73	0.11 152	2.54 104	1.10 65	0.51 119	0.46 132	0.84 57	0.36 122	0.76 69	0.83 57	0.19 173	0.14 115	0.11 79	0.06 52	2.59 104	0.52 116

DSFCA	0.70 91	0.43 113	0.51 127	0.29 125	0.58 178	0.04 90	0.59 195	0.22 71	0.54 155	0.49 124	0.56 151	0.33 78	0.08 52	0.04 94	2.86 120	1.28 89	0.67 140	0.73 174	1.00 63	0.44 141	1.01 84	1.14 78	0.21 178	0.24 145	0.54 136	0.82 140	2.81 107	0.47 113

NVstereo2D	0.83 103	0.43 113	0.07 23	0.23 93	0.36 157	0.41 183	0.08 144	1.61 136	0.59 164	0.84 143	1.11 183	0.36 85	0.21 103	0.07 118	5.88 245	2.16 171	0.62 132	0.45 131	1.50 86	0.19 73	1.20 92	0.94 67	0.02 72	0.32 181	1.30 172	0.24 92	0.95 60	0.24 91

GLC_STEREO	0.76 97	0.44 115	0.48 122	0.22 87	0.24 118	0.00 1	0.00 1	2.40 170	0.19 110	0.15 93	0.04 88	0.27 61	0.14 79	0.02 57	2.55 105	1.82 145	0.46 111	0.24 79	2.26 111	0.30 115	2.66 157	1.47 88	0.05 114	0.08 83	0.05 51	0.07 58	3.59 147	0.32 100

AASNet	0.18 21	0.44 115	0.26 49	0.08 64	0.08 49	0.00 1	0.08 144	0.03 29	0.05 41	0.26 102	0.00 1	0.16 18	0.03 20	0.01 31	1.06 28	0.60 24	0.08 37	0.03 15	0.08 7	0.16 62	0.24 27	0.64 47	0.00 1	0.03 31	0.00 1	0.01 15	0.38 45	0.03 45

FADNet	1.92 182	0.44 115	0.60 138	0.54 177	1.05 202	0.00 1	2.95 246	0.78 111	0.38 139	0.81 141	0.61 159	2.40 182	0.47 156	0.65 231	5.57 237	1.73 138	0.69 145	1.08 213	8.93 220	1.61 216	2.36 146	2.52 140	0.09 133	0.36 190	2.54 211	3.77 205	3.43 139	5.46 208

AIO_test	0.35 49	0.45 118	0.42 113	0.03 28	0.02 12	0.14 135	0.23 179	0.12 60	0.04 30	0.00 1	0.00 1	0.19 43	0.09 63	0.00 1	1.60 51	1.26 87	0.06 29	0.08 39	0.80 55	0.06 29	1.12 87	1.01 71	0.18 171	0.01 9	0.19 103	0.45 114	0.99 62	0.01 29

HH	2.94 210	0.45 118	4.88 261	0.58 181	0.51 170	0.73 198	1.38 218	3.25 224	0.84 184	2.85 224	0.60 157	5.15 217	0.82 201	0.19 179	3.29 152	6.00 275	0.67 140	0.89 193	9.52 225	1.83 226	7.59 272	5.88 246	0.41 208	0.27 162	3.12 227	5.47 235	5.66 222	6.52 218

HanStereo	2.94 210	0.45 118	4.88 261	0.58 181	0.51 170	0.73 198	1.38 218	3.25 224	0.84 184	2.85 224	0.60 157	5.15 217	0.82 201	0.19 179	3.29 152	6.00 275	0.67 140	0.89 193	9.52 225	1.83 226	7.59 272	5.88 246	0.41 208	0.27 162	3.12 227	5.47 235	5.66 222	6.52 218

IER	0.59 77	0.45 118	0.27 50	0.30 128	0.16 75	0.00 1	0.01 54	0.42 89	0.11 79	1.09 159	0.07 97	1.35 165	0.04 29	0.20 184	3.17 140	1.08 62	0.20 67	0.13 56	0.73 51	0.40 127	0.51 46	0.64 47	0.21 178	0.07 63	0.08 63	1.01 149	2.92 111	0.28 95

model_zeroshot	3.10 217	0.46 122	1.69 219	1.87 227	0.56 177	0.23 175	0.00 1	3.03 213	0.44 144	2.48 210	3.95 228	4.58 210	0.55 169	0.15 166	5.31 230	4.57 242	1.45 205	0.88 192	14.88 249	1.15 196	5.62 240	5.52 235	0.03 93	0.19 134	3.71 233	6.21 240	5.26 217	8.89 233

dd	0.93 119	0.46 122	0.32 62	1.70 220	0.04 31	0.21 171	0.11 157	0.46 96	0.06 49	0.11 85	0.01 77	1.91 174	0.06 46	0.16 168	4.29 188	0.96 52	0.81 160	0.34 112	5.67 183	0.37 123	0.58 53	0.68 50	0.15 161	0.26 154	0.07 58	0.09 65	3.26 131	1.96 167

CFNet	0.57 74	0.46 122	0.64 150	0.43 166	0.34 155	0.04 90	0.00 1	0.58 105	0.09 73	0.66 133	0.05 93	0.64 128	0.07 49	0.05 102	2.25 83	0.65 29	0.35 97	0.06 26	0.73 51	0.34 118	0.85 75	0.73 52	0.00 1	0.08 83	0.45 131	0.16 79	3.22 130	1.51 158

castereo++	1.13 136	0.49 125	0.33 68	0.05 40	0.21 106	0.23 175	0.00 1	0.42 89	0.44 144	0.20 95	0.17 114	1.13 158	0.41 143	0.07 118	2.01 69	2.66 192	1.01 178	0.52 145	2.80 136	0.52 155	4.60 206	4.06 191	0.30 193	0.15 119	0.98 158	1.06 150	3.70 154	1.89 164

PWCDC_ROB	2.82 208	0.49 125	0.17 37	0.38 157	0.79 195	0.03 82	0.10 151	1.16 121	8.93 277	0.14 90	2.49 211	0.55 119	31.02 295	0.57 223	5.58 238	3.32 220	1.73 213	0.91 197	2.53 122	0.88 182	2.92 163	7.18 272	0.15 161	0.53 208	0.55 137	0.69 129	1.43 74	0.88 134

XX-Stereo	3.48 224	0.50 127	1.80 224	1.21 207	0.27 130	0.34 179	0.44 190	1.47 131	0.41 142	2.51 211	6.92 259	4.97 213	1.06 217	0.12 155	3.21 144	5.22 264	0.96 172	0.80 184	6.95 195	0.80 179	4.33 203	4.04 190	0.21 178	0.27 162	26.57 297	3.75 203	5.08 214	9.77 239

gcap-zeroshot	3.09 216	0.51 128	3.99 254	1.67 219	0.29 136	1.36 220	1.37 217	3.29 227	0.65 168	2.77 218	4.48 237	6.22 230	0.69 184	0.09 140	3.93 176	4.80 250	0.92 167	0.78 177	16.30 253	2.38 243	5.15 232	5.77 242	1.31 251	0.26 154	2.97 224	4.91 225	4.58 200	2.00 168

CASnet	0.75 96	0.51 128	0.49 126	0.23 93	0.29 136	0.00 1	0.00 1	0.50 98	0.18 107	0.06 78	0.06 94	0.54 117	0.36 135	0.01 31	2.44 96	1.35 96	0.50 116	0.41 125	2.34 115	0.25 100	3.65 183	2.36 130	0.02 72	0.14 115	1.63 185	0.05 48	1.61 78	0.23 88
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GANet-ADL	2.26 188	0.51 128	1.82 226	0.99 202	0.99 201	1.45 221	0.29 183	2.00 153	1.01 197	3.12 233	3.40 220	1.38 167	0.33 128	0.03 76	5.34 231	3.89 234	2.23 224	0.79 179	7.70 202	1.85 228	3.10 170	4.63 211	0.18 171	0.43 200	1.38 179	3.47 199	4.81 204	3.97 192

AF-Net	1.11 133	0.51 128	0.87 172	0.34 139	0.78 193	0.89 207	1.87 228	2.40 170	1.15 204	0.48 122	0.68 167	3.66 193	0.16 91	0.27 203	2.44 96	0.98 53	0.35 97	0.01 9	1.60 89	0.40 127	0.50 44	2.58 143	0.05 114	0.08 83	0.66 147	0.45 114	3.47 141	2.34 176

Nwc_Net	1.11 133	0.51 128	0.87 172	0.34 139	0.78 193	0.89 207	1.87 228	2.40 170	1.15 204	0.48 122	0.68 167	3.66 193	0.16 91	0.27 203	2.44 96	0.98 53	0.35 97	0.01 9	1.60 89	0.40 127	0.50 44	2.58 143	0.05 114	0.08 83	0.66 147	0.45 114	3.47 141	2.34 176

CFNet_pseudo	0.86 106	0.52 133	0.57 131	0.44 168	0.52 175	0.05 96	0.02 86	0.60 106	0.10 76	0.93 148	0.12 104	0.71 136	0.30 124	0.51 220	4.66 209	1.68 133	0.33 94	0.32 102	2.61 127	0.34 118	0.96 79	1.53 93	0.55 226	0.13 112	0.49 133	0.50 120	2.17 94	1.63 162

DN-CSS_ROB	1.45 158	0.52 133	1.11 185	0.81 190	0.69 186	0.00 1	0.03 106	2.86 209	0.35 136	1.50 187	3.76 226	0.73 139	0.36 135	0.07 118	2.89 123	1.44 105	1.08 185	0.79 179	8.61 211	0.23 91	3.25 177	1.97 105	0.02 72	0.66 215	0.10 75	0.52 122	3.12 124	1.56 159

LMCR-Stereo	0.97 121	0.53 135	0.59 135	0.28 118	0.25 120	0.07 102	0.02 86	1.39 128	0.28 129	0.34 109	0.12 104	0.74 140	0.15 82	0.12 155	3.20 141	1.88 150	1.07 184	0.36 115	5.87 188	1.71 219	2.10 138	2.39 132	0.02 72	0.33 185	0.35 120	0.38 108	1.44 75	0.34 103

BEATNet_4x	1.40 148	0.54 136	0.27 50	0.13 71	0.27 130	0.01 39	0.10 151	1.80 143	1.74 226	0.41 120	0.53 147	0.82 144	0.59 172	0.54 221	4.30 189	2.92 203	1.87 218	1.84 247	1.39 83	0.71 172	4.68 209	6.21 260	0.02 72	0.81 221	0.21 107	0.40 110	3.69 151	0.96 142

Anonymous3	3.16 219	0.55 137	0.79 166	0.09 65	1.10 203	0.50 189	0.03 106	3.52 234	1.26 210	1.12 161	0.84 173	10.62 245	1.31 223	0.36 211	7.37 261	6.90 283	3.59 243	3.15 268	10.88 240	2.20 239	6.83 261	9.50 291	0.31 197	0.37 192	1.43 181	3.45 198	5.32 218	1.91 165

PDISCO_ROB	1.03 127	0.55 137	0.06 22	0.67 185	0.28 133	0.00 1	0.21 175	0.71 108	0.49 151	1.28 173	0.99 179	0.25 55	0.32 126	0.19 179	3.02 135	2.03 163	0.69 145	1.42 230	2.26 111	0.58 162	2.32 142	3.22 165	0.14 158	0.27 162	1.36 178	0.37 107	3.84 168	0.23 88

Any-RAFT	2.56 201	0.56 139	3.45 249	0.34 139	0.51 170	0.01 39	0.04 114	2.96 212	0.64 167	0.51 125	3.99 229	3.76 195	0.35 130	0.16 168	2.92 127	3.82 231	0.81 160	0.80 184	8.30 209	0.51 154	5.45 238	3.87 178	0.44 217	0.16 127	4.84 248	7.87 254	3.19 127	8.70 230

AACVNet	0.85 105	0.56 139	0.35 79	0.58 181	0.67 184	0.09 109	0.01 54	0.35 84	0.19 110	0.17 94	0.15 110	0.45 102	0.24 113	0.19 179	2.81 117	1.91 152	0.48 115	0.38 118	1.44 85	0.23 91	1.44 111	1.22 83	0.33 200	0.08 83	0.50 134	1.57 160	4.09 184	2.39 178

GANet	0.29 41	0.56 139	0.39 100	0.27 113	0.11 60	0.88 205	0.14 165	0.27 77	0.06 49	0.02 68	0.28 125	1.85 173	0.04 29	0.03 76	0.62 11	0.39 7	0.37 104	0.14 59	0.24 27	0.01 3	0.20 22	0.05 8	0.06 123	0.02 23	0.06 56	0.01 15	0.48 47	0.16 83

IGEV-BASED-STEREO-	0.54 68	0.58 142	0.31 59	0.07 59	0.14 70	0.16 149	0.00 1	0.11 58	0.18 107	0.04 75	0.54 149	0.47 105	0.42 145	0.02 57	1.77 60	1.93 154	0.27 85	0.46 132	1.01 64	0.27 109	2.04 137	2.17 119	0.09 133	0.07 63	0.02 21	0.16 79	1.26 69	0.07 63

PMTNet	1.28 145	0.58 142	0.96 178	0.28 118	0.22 112	0.01 39	0.16 167	0.50 98	0.57 162	0.72 137	0.35 133	0.54 117	0.48 158	0.09 140	3.27 150	3.32 220	0.72 151	0.39 120	6.17 189	0.35 120	3.67 185	2.41 136	0.09 133	0.12 105	3.12 227	1.00 148	1.23 67	3.32 188

MSKI-zero shot	3.19 220	0.59 144	1.39 204	0.19 81	0.37 159	0.18 162	0.03 106	3.19 221	0.96 193	0.82 142	4.84 240	3.83 196	0.60 176	0.03 76	3.33 156	5.29 266	1.15 189	0.81 186	11.77 244	1.76 223	6.55 254	5.98 254	0.22 186	0.32 181	4.41 242	12.05 276	7.79 253	7.75 226

CFNet_RVC	0.86 106	0.59 144	0.74 161	0.33 133	0.32 148	0.11 116	0.02 86	0.11 58	0.17 102	0.87 146	0.74 171	0.57 125	0.16 91	0.08 132	3.11 137	1.19 81	0.50 116	0.34 112	1.28 80	0.15 58	1.68 127	1.48 91	0.02 72	0.25 150	0.86 154	1.89 171	3.64 149	2.13 172

test_5	0.54 68	0.60 146	0.22 41	0.02 17	0.02 12	0.11 116	0.01 54	2.77 202	0.04 30	0.00 1	1.10 182	0.44 99	0.45 148	0.00 1	1.47 41	1.13 70	0.08 37	0.10 45	1.01 64	0.04 20	0.43 41	1.34 85	0.00 1	0.05 48	0.07 58	0.00 1	2.98 114	0.01 29

psm_up	1.01 126	0.60 146	0.96 178	0.38 157	0.75 191	0.01 39	0.03 106	2.33 168	1.18 206	0.78 138	0.00 1	0.94 146	0.09 63	0.45 218	2.41 94	1.18 79	0.62 132	0.44 129	3.67 164	0.32 117	1.14 89	0.85 60	0.00 1	0.58 212	1.06 161	1.42 158	3.75 159	1.44 155

GCAP-BAT	1.42 149	0.61 148	0.40 105	0.25 101	0.16 75	0.02 67	0.07 135	2.44 177	0.20 113	0.00 1	0.00 1	4.08 201	0.22 105	0.07 118	2.09 72	2.28 176	11.83 284	0.32 102	3.20 143	0.26 102	4.81 214	2.01 106	0.13 151	0.07 63	0.12 83	0.32 100	1.72 80	0.54 120

test_for_model	1.42 149	0.61 148	0.40 105	0.25 101	0.16 75	0.02 67	0.07 135	2.44 177	0.20 113	0.00 1	0.00 1	4.08 201	0.22 105	0.07 118	2.09 72	2.28 176	11.83 284	0.32 102	3.20 143	0.26 102	4.81 214	2.01 106	0.13 151	0.07 63	0.12 83	0.32 100	1.72 80	0.54 120

testlalala2	1.42 149	0.61 148	0.40 105	0.25 101	0.16 75	0.02 67	0.07 135	2.44 177	0.20 113	0.00 1	0.00 1	4.08 201	0.22 105	0.07 118	2.09 72	2.28 176	11.83 284	0.32 102	3.20 143	0.26 102	4.81 214	2.01 106	0.13 151	0.07 63	0.12 83	0.32 100	1.72 80	0.54 120

testlalala	1.42 149	0.61 148	0.40 105	0.25 101	0.16 75	0.02 67	0.07 135	2.44 177	0.20 113	0.00 1	0.00 1	4.08 201	0.22 105	0.07 118	2.09 72	2.28 176	11.83 284	0.32 102	3.20 143	0.26 102	4.81 214	2.01 106	0.13 151	0.07 63	0.12 83	0.32 100	1.72 80	0.54 120

testlalala_base	1.42 149	0.61 148	0.40 105	0.25 101	0.16 75	0.02 67	0.07 135	2.44 177	0.20 113	0.00 1	0.00 1	4.08 201	0.22 105	0.07 118	2.09 72	2.28 176	11.83 284	0.32 102	3.20 143	0.26 102	4.81 214	2.01 106	0.13 151	0.07 63	0.12 83	0.32 100	1.72 80	0.54 120

GCAP-Stereo	1.42 149	0.61 148	0.40 105	0.25 101	0.16 75	0.02 67	0.07 135	2.44 177	0.20 113	0.00 1	0.00 1	4.08 201	0.22 105	0.07 118	2.09 72	2.28 176	11.83 284	0.32 102	3.20 143	0.26 102	4.81 214	2.01 106	0.13 151	0.07 63	0.12 83	0.32 100	1.72 80	0.54 120

MLCV	2.45 195	0.61 148	0.81 167	2.48 235	1.21 210	0.95 209	0.50 194	3.57 236	0.61 165	3.75 253	4.26 234	5.13 216	3.34 238	0.06 113	4.63 208	1.78 142	1.32 198	0.86 190	10.05 232	1.09 191	2.30 141	3.92 180	0.29 192	2.16 246	1.87 190	3.06 189	4.01 180	1.40 154

RAFT-Test	2.40 192	0.62 155	1.45 207	1.07 204	0.41 164	0.21 171	0.21 175	3.19 221	0.77 176	1.05 157	3.09 219	0.94 146	0.92 211	0.17 173	3.47 160	5.18 263	0.97 175	0.56 151	10.36 235	1.38 208	6.37 250	5.29 222	0.38 206	0.25 150	2.80 220	4.66 220	4.56 198	4.51 195

TestStereo	0.55 70	0.62 155	0.47 121	0.22 87	0.09 52	0.00 1	0.01 54	1.90 151	0.22 122	0.30 106	0.00 1	0.28 64	0.08 52	0.01 31	1.58 48	0.87 41	0.34 95	0.19 70	2.65 131	0.08 40	1.43 109	0.55 42	0.02 72	0.07 63	0.10 75	0.42 112	2.09 92	0.13 79

pcwnet_v2	1.73 175	0.62 155	0.78 165	0.73 188	1.15 205	0.59 195	0.23 179	1.77 140	0.68 171	3.36 240	1.85 201	1.23 162	1.01 214	1.61 264	5.43 235	2.08 165	0.92 167	0.62 161	4.07 168	0.37 123	1.82 130	2.39 132	1.01 245	0.41 195	1.32 173	2.11 174	3.98 178	4.53 197

MSMDNet	2.28 189	0.62 155	1.27 196	0.37 152	0.30 141	0.19 167	0.07 135	3.15 219	0.68 171	1.01 154	0.97 176	1.10 154	2.40 231	0.17 173	3.93 176	5.26 265	1.11 187	0.55 149	10.21 233	2.94 253	6.12 246	5.76 241	0.31 197	0.26 154	2.47 206	4.23 211	3.01 115	3.18 185

IPLGR	1.73 175	0.63 159	0.67 155	0.35 148	0.40 163	0.00 1	0.03 106	1.41 129	0.26 127	2.36 208	2.42 207	0.33 78	0.80 198	0.17 173	6.12 252	1.87 147	1.22 192	1.28 223	5.37 182	1.72 221	2.44 151	4.20 196	0.02 72	0.56 211	2.66 215	4.85 223	3.82 165	0.77 131

iResNet_ROB	1.07 130	0.65 160	0.30 57	0.45 170	0.30 141	0.01 39	0.02 86	3.10 217	0.12 85	1.34 178	0.00 1	0.66 130	0.35 130	0.04 94	4.37 192	1.65 126	0.54 125	0.49 139	5.83 187	0.29 112	1.30 101	0.87 62	0.20 176	0.26 154	0.16 99	0.84 142	3.74 156	1.12 148

MyStereo04	2.04 183	0.66 161	0.91 175	0.69 186	0.82 196	0.02 67	0.04 114	2.62 194	0.91 190	2.83 222	0.75 172	1.37 166	0.09 63	0.08 132	5.03 226	3.04 210	0.58 128	0.72 173	10.25 234	1.62 217	4.78 210	3.27 167	0.94 244	0.69 216	2.62 213	4.29 213	4.75 203	0.65 128

anonymity	3.65 226	0.66 161	5.99 273	1.34 211	0.51 170	0.44 184	0.11 157	3.79 242	0.79 181	2.66 215	18.15 303	3.83 196	0.89 209	0.26 202	3.21 144	5.09 261	0.93 169	0.53 146	7.76 206	1.11 194	4.31 202	5.87 245	0.28 191	0.42 198	4.98 251	9.60 269	5.40 220	9.75 238

FADNet-RVC-Resample	1.60 172	0.67 163	0.97 180	0.50 175	0.64 183	0.18 162	1.05 208	1.27 125	0.83 183	0.96 151	0.97 176	5.23 221	0.42 145	1.02 244	4.81 218	1.68 133	1.05 181	1.96 251	3.78 166	1.06 189	1.52 116	2.28 128	0.21 178	1.35 232	0.55 137	3.16 192	2.13 93	2.92 183

MIPNet	1.49 160	0.69 164	0.74 161	0.32 132	0.51 170	0.00 1	0.03 106	1.79 142	0.38 139	2.13 206	0.97 176	0.31 72	0.76 194	0.22 196	5.02 225	1.92 153	1.31 195	0.86 190	3.68 165	1.25 201	1.21 93	4.62 210	0.03 93	0.50 204	1.90 192	4.87 224	3.90 171	0.30 97

raft_robust	1.21 141	0.70 165	0.61 142	0.27 113	0.19 95	0.00 1	0.00 1	3.05 215	0.22 122	1.18 166	0.03 87	0.34 82	0.69 184	0.07 118	2.94 129	1.76 141	0.57 127	0.63 163	4.95 180	0.19 73	2.98 168	4.81 213	0.01 50	0.19 134	0.97 157	1.39 156	2.87 110	0.98 145

cross-raft	2.33 191	0.70 165	1.33 200	0.40 159	0.61 180	0.19 167	0.08 144	3.13 218	0.71 173	0.78 138	1.62 194	1.09 152	0.70 188	0.17 173	3.66 170	4.78 249	0.99 177	0.55 149	10.72 238	1.52 213	6.33 249	5.61 238	0.30 193	0.24 145	2.56 212	4.68 221	4.44 194	5.06 202

DCVSM-stereo	5.01 244	0.71 167	3.03 244	3.15 242	1.12 204	7.80 265	0.89 204	4.62 252	2.36 236	5.22 276	8.35 272	23.33 268	11.95 266	0.62 230	3.74 171	4.04 235	1.81 216	1.40 228	16.15 252	3.33 260	5.11 230	3.97 186	2.55 263	3.56 263	1.98 195	3.62 201	4.91 209	5.83 212

AEACV	0.25 37	0.71 167	0.36 88	0.04 35	0.03 23	0.10 112	0.00 1	0.02 18	0.03 21	0.00 1	0.00 1	0.18 30	0.13 73	0.02 57	1.22 32	0.79 38	0.05 24	0.26 85	0.73 51	0.29 112	0.63 57	0.50 35	0.12 148	0.04 42	0.01 9	0.21 88	0.29 42	0.00 1

EKT-Stereo	2.55 200	0.72 169	1.73 221	0.49 174	0.32 148	0.51 190	1.72 225	3.38 229	1.00 196	1.96 201	2.80 214	1.33 164	0.76 194	0.10 149	4.55 202	5.93 273	1.26 193	3.18 269	8.70 213	2.73 248	6.75 258	5.86 244	0.10 138	0.26 154	3.99 235	1.81 168	5.40 220	1.62 161

DLCB_ROB	0.92 117	0.72 169	0.64 150	0.43 166	0.42 165	0.14 135	0.18 171	0.43 92	0.28 129	0.85 144	0.53 147	1.12 155	0.72 189	0.07 118	2.16 81	1.12 69	0.88 164	0.26 85	0.69 50	0.20 81	1.35 103	1.53 93	0.49 219	0.28 172	4.11 238	2.41 182	2.04 90	0.78 132

iResNetv2_ROB	1.26 143	0.75 171	0.32 62	1.29 209	0.33 152	0.02 67	0.02 86	3.19 221	0.20 113	2.00 202	0.29 127	2.24 179	0.41 143	0.06 113	3.64 168	1.45 107	0.75 153	0.13 56	5.77 185	0.43 138	2.86 162	1.71 100	0.16 165	0.37 192	0.38 122	0.47 117	4.08 183	0.72 129

IGEV_Zeroshot_test	3.61 225	0.78 172	7.78 282	6.84 259	0.33 152	2.04 232	1.78 226	3.97 244	0.92 191	2.12 204	6.05 252	4.60 211	1.01 214	0.08 132	3.44 159	5.73 270	0.76 154	0.61 159	9.25 223	1.49 211	7.12 267	6.47 264	0.31 197	0.27 162	5.02 252	5.44 234	5.95 229	7.38 223

RAFT_CTSACE	0.59 77	0.80 173	0.45 119	0.25 101	0.07 44	0.14 135	0.00 1	2.03 155	0.06 49	0.00 1	0.12 104	0.44 99	0.46 153	0.01 31	1.58 48	1.08 62	0.15 53	0.12 49	0.57 45	0.08 40	0.74 68	2.54 142	0.00 1	0.04 42	0.24 110	0.00 1	3.77 162	0.04 49

SACVNet	1.43 155	0.80 173	0.85 171	0.58 181	1.31 215	0.63 197	0.62 197	2.60 193	0.52 153	1.33 177	0.02 86	0.74 140	0.32 126	0.34 210	2.78 114	2.11 166	1.38 201	0.39 120	4.62 175	0.70 171	2.37 147	3.83 177	0.05 114	0.42 198	1.29 171	1.64 163	3.74 156	2.62 181

PSMNet-ADL	3.15 218	0.80 173	1.49 209	1.54 214	1.63 223	0.88 205	0.30 184	2.50 184	1.91 230	4.43 267	8.13 270	4.06 198	6.80 251	0.07 118	4.23 184	5.16 262	1.83 217	0.91 197	11.85 245	1.86 229	4.02 195	4.02 188	0.70 237	0.51 205	1.61 184	4.33 214	8.01 254	1.36 153

PA-Net	1.61 173	0.81 176	1.43 206	0.27 113	1.99 236	0.12 125	0.34 186	0.19 67	1.90 229	0.85 144	0.41 136	0.24 54	0.20 100	0.78 237	4.61 206	1.44 105	0.17 60	0.26 85	1.08 68	0.53 157	1.44 111	3.18 162	0.65 233	0.44 201	0.99 159	7.71 253	1.78 88	9.78 241
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RAFT+CT+SA	0.64 85	0.82 177	0.25 47	0.15 73	0.03 23	0.00 1	0.00 1	2.49 183	0.08 66	0.08 82	0.00 1	0.74 140	0.39 141	0.01 31	1.39 40	1.38 100	0.11 43	0.15 60	2.23 105	0.18 67	0.84 73	2.50 137	0.01 50	0.06 56	0.11 79	0.01 15	3.34 135	0.04 49

SA	0.95 120	0.82 177	0.44 117	0.21 83	0.23 114	0.01 39	0.00 1	2.73 200	0.12 85	0.02 68	0.00 1	0.39 91	0.39 141	0.36 211	2.49 100	1.61 121	0.31 91	0.47 136	3.23 150	0.20 81	1.23 97	3.19 163	0.01 50	0.18 131	0.41 126	1.70 164	4.81 204	0.10 72

NLCA_NET_v2_RVC	0.99 123	0.82 177	0.34 74	0.18 77	0.43 166	0.03 82	1.10 212	1.20 122	2.50 239	2.06 203	0.11 103	0.69 134	0.07 49	0.54 221	3.65 169	0.91 48	0.19 66	0.22 76	1.65 92	0.15 58	0.73 67	0.92 65	0.08 129	0.18 131	0.11 79	3.29 195	2.58 103	2.09 170
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
EAI-Stereo	2.70 205	0.83 180	2.70 242	0.89 197	1.47 221	0.83 203	1.46 220	3.07 216	1.18 206	0.21 96	3.82 227	3.19 190	0.72 189	0.09 140	5.24 229	4.82 252	0.83 162	0.91 197	9.83 231	1.25 201	4.49 205	5.29 222	0.39 207	0.80 220	1.87 190	3.19 193	7.10 247	6.43 216

FCDSN-DC	1.58 171	0.84 181	2.05 229	1.66 218	1.43 219	1.08 215	0.99 205	0.72 109	0.44 144	1.18 166	0.31 130	1.45 169	0.49 160	0.07 118	6.05 251	1.96 155	2.13 223	1.97 252	1.16 72	0.44 141	2.39 149	2.62 145	0.49 219	3.18 255	1.72 187	3.24 194	1.34 71	1.27 152
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
iResNet	4.14 235	0.84 181	0.71 158	2.34 234	2.59 243	4.58 250	1.07 210	4.67 253	1.21 208	3.72 252	3.61 224	12.28 250	16.06 273	0.03 76	6.64 257	3.14 214	2.35 228	1.89 248	16.43 254	2.53 245	3.76 188	2.90 151	0.17 169	3.88 266	1.66 186	4.23 211	5.19 215	3.23 186

GEStereo_RVC	2.30 190	0.85 183	0.97 180	1.05 203	0.71 189	1.61 223	1.09 211	2.72 199	0.56 161	0.78 138	0.41 136	2.40 182	0.28 120	0.06 113	4.81 218	4.48 239	1.79 214	2.17 254	8.91 219	1.90 231	3.58 181	7.25 274	0.52 221	0.92 222	0.41 126	0.85 143	4.47 195	6.48 217

STTStereo	1.06 129	0.85 183	0.57 131	0.36 150	0.29 136	0.08 105	0.64 198	0.43 92	1.56 219	1.40 184	0.26 123	1.95 176	0.07 49	0.29 205	4.26 185	1.06 59	0.25 76	0.23 78	1.16 72	0.14 54	1.46 113	0.84 58	0.12 148	0.10 97	0.07 58	1.81 168	3.51 145	4.84 201

dad	4.05 232	0.87 185	0.28 53	10.24 271	1.70 225	1.03 213	12.23 280	12.58 285	0.11 79	3.46 246	0.00 1	1.93 175	3.59 240	0.19 179	4.92 222	1.26 87	1.60 209	0.53 146	14.05 248	0.63 166	2.73 159	1.88 103	0.16 165	0.71 217	5.78 257	0.19 84	17.00 282	9.60 237

TESTraft	0.86 106	0.88 186	0.32 62	0.05 40	0.16 75	0.00 1	0.00 1	1.51 133	0.06 49	0.69 134	0.00 1	0.33 78	0.64 179	0.20 184	4.51 199	1.67 131	0.18 62	0.16 64	2.63 129	0.25 100	1.10 86	2.24 126	0.07 127	0.08 83	0.10 75	1.62 162	3.71 155	0.04 49

RTSC	2.56 201	0.89 187	1.50 210	0.47 171	0.76 192	0.87 204	2.29 236	1.56 135	1.91 230	2.12 204	2.86 216	1.23 162	0.97 213	1.03 246	7.27 260	3.36 222	4.68 258	1.74 242	7.73 204	1.11 194	3.95 189	5.39 229	0.21 178	1.11 227	0.40 125	0.95 145	4.56 198	8.26 229

TestStereo1	0.81 101	0.91 188	0.22 41	0.06 50	0.16 75	0.00 1	0.01 54	1.08 119	0.07 55	0.00 1	0.00 1	0.26 58	0.57 170	0.12 155	4.26 185	1.66 128	0.18 62	0.19 70	2.84 137	0.09 44	1.37 104	2.51 138	0.01 50	0.06 56	0.09 72	1.26 153	3.75 159	0.05 54

SA-5K	0.81 101	0.91 188	0.22 41	0.06 50	0.16 75	0.00 1	0.01 54	1.08 119	0.07 55	0.00 1	0.00 1	0.26 58	0.57 170	0.12 155	4.26 185	1.66 128	0.18 62	0.19 70	2.84 137	0.09 44	1.37 104	2.51 138	0.01 50	0.06 56	0.09 72	1.26 153	3.75 159	0.05 54

GMStereo	0.44 59	0.93 190	0.07 23	0.25 101	0.03 23	0.00 1	0.00 1	0.14 62	0.07 55	0.00 1	0.00 1	0.30 71	0.01 4	0.01 31	1.87 64	0.90 46	0.26 81	0.17 66	2.60 126	0.08 40	1.17 91	0.33 26	0.00 1	0.05 48	0.08 63	0.02 35	2.57 101	0.04 49
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DAS	4.09 233	0.94 191	1.15 189	1.82 224	1.27 213	1.15 216	1.11 213	3.48 231	4.23 256	3.34 238	6.52 255	12.55 251	5.36 244	0.05 102	4.66 209	4.57 242	4.02 252	2.27 257	9.63 228	5.33 271	5.93 242	5.39 229	0.52 221	4.30 270	4.09 236	5.06 228	7.48 248	4.17 193

SepStereo	4.09 233	0.94 191	1.15 189	1.82 224	1.27 213	1.15 216	1.11 213	3.48 231	4.23 256	3.34 238	6.52 255	12.55 251	5.36 244	0.05 102	4.66 209	4.57 242	4.02 252	2.27 257	9.63 228	5.33 271	5.93 242	5.39 229	0.52 221	4.30 270	4.09 236	5.06 228	7.48 248	4.17 193

MGS-Stereo	0.61 81	0.95 193	0.61 142	0.26 109	0.16 75	0.01 39	0.02 86	0.06 45	0.15 94	0.00 1	0.00 1	0.29 67	0.15 82	0.01 31	5.46 236	0.88 43	0.30 90	0.27 94	0.86 58	0.38 125	1.25 100	1.76 102	0.03 93	0.14 115	0.29 113	0.26 93	1.72 80	0.25 93

DISCO	0.79 99	0.95 193	0.31 59	0.06 50	0.33 152	0.51 190	0.44 190	0.23 74	0.32 134	1.75 194	0.59 155	0.38 88	0.29 122	0.04 94	2.98 132	1.36 97	0.96 172	0.29 96	3.24 151	0.53 157	0.79 71	1.45 87	0.10 138	0.07 63	0.12 83	0.29 97	2.76 106	0.31 98

ADLNet	0.67 90	0.96 195	0.10 31	0.21 83	0.23 114	0.08 105	0.01 54	1.26 124	0.09 73	0.32 107	0.06 94	2.28 181	0.08 52	0.18 177	3.28 151	1.03 57	0.35 97	0.11 47	0.54 42	0.18 67	0.54 48	1.10 76	0.00 1	0.03 31	0.88 155	0.68 128	3.16 125	0.28 95

UDGNet	2.51 198	1.01 196	0.33 68	10.93 272	5.26 263	8.50 269	3.54 252	1.72 137	0.15 94	0.23 100	0.08 100	0.52 115	0.10 70	10.25 291	3.55 162	1.25 86	0.46 111	0.46 132	2.73 132	0.59 163	2.44 151	4.14 195	2.94 266	0.15 119	1.72 187	0.77 138	2.94 113	1.13 149

SHD	4.34 239	1.02 197	2.50 237	1.71 221	1.33 216	1.46 222	2.01 231	4.90 256	4.30 259	2.63 213	4.99 242	4.39 209	9.41 261	0.58 226	8.20 273	4.81 251	4.43 256	2.44 262	13.01 247	2.95 254	5.61 239	6.88 269	0.30 193	3.26 256	4.11 238	5.16 231	3.88 170	10.98 245

IGEV-Stereo+	0.37 52	1.03 198	0.03 15	0.11 69	0.12 63	0.11 116	0.00 1	0.09 56	0.11 79	0.02 68	0.99 179	0.31 72	0.30 124	0.02 57	1.32 37	1.22 83	0.02 2	0.26 85	1.29 81	0.23 91	0.84 73	1.24 84	0.10 138	0.01 9	0.02 21	0.22 89	0.08 17	0.00 1

test-3	1.53 161	1.03 198	1.25 195	0.40 159	0.31 143	0.11 116	0.06 130	2.79 205	0.17 102	0.35 113	0.44 142	4.06 198	0.35 130	0.03 76	2.84 118	1.63 124	0.37 104	0.57 152	8.86 217	0.46 144	3.20 174	5.38 227	0.02 72	0.27 162	0.61 144	0.95 145	3.95 172	0.88 134

APVNet	1.14 138	1.04 200	0.20 38	0.33 133	0.37 159	0.21 171	0.36 187	0.34 82	0.39 141	0.95 149	0.44 142	0.71 136	0.15 82	0.15 166	3.51 161	2.84 198	1.63 212	0.93 200	4.54 174	0.69 170	1.89 133	4.06 191	0.02 72	0.53 208	0.10 75	0.38 108	3.20 128	0.95 140

CASS	2.68 204	1.05 201	1.93 228	2.07 232	0.98 200	0.45 186	2.15 234	2.82 207	1.03 200	1.83 196	3.58 223	1.38 167	0.53 166	0.02 57	4.01 178	3.03 209	4.89 260	1.34 225	9.14 222	1.47 210	7.05 265	6.20 258	0.03 93	0.27 162	2.76 218	2.80 186	4.30 191	5.36 205
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_1	1.53 161	1.05 201	1.24 194	0.40 159	0.31 143	0.11 116	0.06 130	2.78 203	0.17 102	0.32 107	0.42 140	4.06 198	0.36 135	0.03 76	2.84 118	1.62 123	0.37 104	0.57 152	8.88 218	0.46 144	3.22 176	5.38 227	0.02 72	0.27 162	0.60 142	0.95 145	3.95 172	0.90 138

RP	1.29 146	1.06 203	2.32 235	0.84 192	1.16 206	0.39 182	1.53 221	1.89 149	1.68 223	0.29 105	2.21 203	2.25 180	0.13 73	0.40 214	3.31 154	1.07 60	0.61 130	0.05 21	1.61 91	0.40 127	0.65 58	3.05 160	0.11 145	0.29 174	0.29 113	0.92 144	4.24 190	2.04 169

coex_refinement	0.73 95	1.07 204	0.51 127	0.24 97	0.70 188	0.01 39	0.13 163	0.27 77	1.06 201	0.11 85	1.07 181	0.80 143	0.17 96	0.14 165	2.80 115	0.90 46	0.47 113	0.12 49	2.36 118	0.49 151	0.67 63	0.61 45	0.14 158	0.10 97	0.64 145	0.62 125	3.08 118	0.49 115

R-Stereo Train	2.16 186	1.08 205	1.57 214	0.84 192	0.19 95	0.01 39	0.01 54	2.05 156	1.01 197	1.37 181	2.45 209	1.50 170	0.46 153	0.21 189	3.23 147	4.53 240	1.62 210	1.05 209	7.07 196	1.09 191	4.86 221	5.93 250	0.04 103	0.31 178	2.48 207	4.63 218	3.10 120	5.74 210

RAFT-Stereo	2.16 186	1.08 205	1.57 214	0.84 192	0.19 95	0.01 39	0.01 54	2.05 156	1.01 197	1.37 181	2.45 209	1.50 170	0.46 153	0.21 189	3.23 147	4.53 240	1.62 210	1.05 209	7.07 196	1.09 191	4.86 221	5.93 250	0.04 103	0.31 178	2.48 207	4.63 218	3.10 120	5.74 210
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
LG-Stereo_Zeroshot	2.51 198	1.14 207	0.32 62	1.45 212	2.85 246	4.14 249	1.19 215	2.80 206	0.54 155	6.52 283	1.79 198	7.67 233	0.72 189	0.05 102	2.57 107	2.59 190	0.54 125	0.57 152	4.65 176	0.59 163	3.70 186	3.88 179	0.03 93	0.20 141	0.42 128	1.90 172	4.17 189	10.91 244

iRaft-Stereo_20w	4.18 236	1.14 207	8.05 284	7.32 261	1.81 232	3.33 244	1.55 222	3.45 230	1.28 212	3.63 249	7.12 260	3.54 192	1.33 224	0.11 152	4.16 183	4.85 253	0.93 169	0.61 159	9.28 224	1.22 199	5.08 228	5.56 237	0.43 214	0.53 208	3.85 234	8.64 262	11.20 267	12.91 251

test_3	1.56 167	1.14 207	1.14 187	0.44 168	0.32 148	0.11 116	0.07 135	2.84 208	0.16 101	0.39 116	0.43 141	4.16 207	0.36 135	0.03 76	2.91 124	1.52 115	0.41 109	0.59 156	8.96 221	0.46 144	3.12 173	5.36 226	0.02 72	0.25 150	0.85 153	1.20 152	3.83 167	0.95 140

NaN_ROB	3.01 214	1.16 210	1.13 186	0.86 196	3.03 248	0.59 195	0.75 200	3.25 224	2.58 240	0.98 153	1.32 186	21.10 265	0.59 172	1.15 252	4.15 182	1.58 118	0.80 158	0.70 167	2.38 121	1.30 205	1.52 116	2.15 117	0.46 218	1.07 226	2.50 209	6.25 241	4.54 197	13.27 252

AIO-Stereo-zeroshot	4.31 238	1.17 211	7.69 280	1.88 228	0.63 182	5.37 253	1.86 227	3.49 233	2.61 241	3.69 251	9.28 282	5.22 220	1.87 227	0.04 94	4.47 196	6.37 280	1.46 206	1.46 231	9.75 230	2.23 241	6.73 257	6.20 258	0.25 189	1.56 238	5.23 255	7.70 252	6.43 236	11.78 248

iinet-f	1.47 159	1.20 212	0.32 62	0.82 191	0.13 65	0.14 135	0.10 151	0.42 89	0.21 121	1.93 198	4.19 230	0.19 43	0.21 103	0.08 132	5.12 228	2.54 188	0.23 73	0.30 99	7.71 203	1.00 186	1.95 135	4.30 200	0.21 178	0.17 129	1.25 166	0.16 79	4.11 187	0.62 126

HSM-Net_RVC	2.86 209	1.24 213	1.50 210	2.55 236	1.72 226	0.57 194	0.17 168	3.55 235	1.14 203	3.50 247	6.32 254	7.94 235	2.93 235	0.05 102	3.38 157	2.12 167	1.28 194	0.26 85	3.24 151	1.24 200	3.66 184	3.76 175	0.61 229	2.64 252	4.43 243	6.27 242	5.76 225	5.47 209
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AIO-Stereo-zeroshot1	5.54 252	1.25 214	7.40 277	2.57 237	2.03 238	6.90 259	2.76 243	4.00 245	4.04 254	4.58 270	8.36 273	4.99 215	2.06 229	0.03 76	5.72 241	7.36 289	1.90 219	0.95 202	38.08 292	1.75 222	5.95 244	6.44 262	0.19 173	0.58 212	3.59 231	7.26 248	6.15 231	12.75 250

TANstereo	1.57 168	1.38 215	0.48 122	0.26 109	0.29 136	0.52 192	0.05 120	0.51 100	0.47 147	0.27 103	0.62 162	0.32 75	0.20 100	1.08 249	3.59 163	2.81 196	0.79 156	1.63 239	8.83 215	3.01 255	3.50 179	2.89 149	3.03 269	0.10 97	0.04 45	0.69 129	4.96 211	0.05 54

XX-TBD	1.57 168	1.38 215	0.48 122	0.26 109	0.29 136	0.52 192	0.05 120	0.51 100	0.47 147	0.27 103	0.62 162	0.32 75	0.20 100	1.08 249	3.59 163	2.81 196	0.79 156	1.63 239	8.83 215	3.01 255	3.50 179	2.89 149	3.03 269	0.10 97	0.04 45	0.69 129	4.96 211	0.05 54

RTS	5.53 250	1.46 217	0.94 176	0.90 198	1.73 227	4.08 247	4.63 259	2.53 187	3.41 249	2.79 219	1.70 195	8.18 236	1.27 221	0.72 233	7.83 264	4.87 254	7.37 273	2.34 259	18.33 258	2.92 250	4.78 210	5.88 246	1.04 246	1.31 230	6.74 264	22.88 303	6.66 240	22.00 277

RTSA	5.53 250	1.46 217	0.94 176	0.90 198	1.73 227	4.08 247	4.63 259	2.53 187	3.41 249	2.79 219	1.70 195	8.18 236	1.27 221	0.72 233	7.83 264	4.87 254	7.37 273	2.34 259	18.33 258	2.92 250	4.78 210	5.88 246	1.04 246	1.31 230	6.74 264	22.88 303	6.66 240	22.00 277

ccs_rob	4.75 242	1.46 217	2.39 236	1.96 229	0.68 185	3.13 241	1.58 223	4.94 258	1.36 213	4.31 265	15.82 298	28.46 274	8.43 256	0.38 213	5.65 239	5.42 267	2.23 224	1.60 238	6.31 190	1.98 233	6.14 247	5.97 253	0.35 203	2.33 247	1.28 168	2.40 181	4.09 184	7.49 225

DDVS	5.40 247	1.51 220	2.25 231	1.64 217	2.80 245	1.96 230	1.03 206	5.91 266	4.10 255	3.96 259	19.83 306	26.29 272	6.82 252	1.57 263	5.77 242	6.90 283	2.58 232	1.92 249	10.46 236	4.59 265	6.02 245	7.39 275	0.30 193	1.40 235	1.41 180	3.29 195	6.10 230	8.11 228

LoS_RVC	1.09 131	1.51 220	0.60 138	0.05 40	0.49 168	0.01 39	0.08 144	0.22 71	0.74 174	1.72 190	0.23 121	0.56 122	0.63 177	0.12 155	3.15 138	2.90 199	0.69 145	1.79 243	3.27 154	0.50 152	4.03 196	3.48 170	0.21 178	0.07 63	0.33 116	0.47 117	0.70 52	0.96 142

tt_ll	1.09 131	1.51 220	0.60 138	0.05 40	0.49 168	0.01 39	0.08 144	0.22 71	0.74 174	1.72 190	0.23 121	0.56 122	0.63 177	0.12 155	3.15 138	2.90 199	0.69 145	1.79 243	3.27 154	0.50 152	4.03 196	3.48 170	0.21 178	0.07 63	0.33 116	0.47 117	0.70 52	0.96 142

MaskLacGwcNet_RVC	8.48 264	1.51 220	5.87 271	4.30 251	3.26 249	2.82 238	6.81 267	3.68 238	3.59 252	4.81 272	10.18 284	66.20 314	11.63 265	7.70 287	5.97 247	5.06 260	4.49 257	5.33 284	18.36 260	2.64 247	7.91 274	8.42 285	0.92 243	3.39 261	4.34 241	8.02 257	6.20 232	15.61 261

NCC-stereo	1.86 178	1.63 224	1.33 200	0.95 200	1.22 211	0.80 200	2.29 236	2.62 194	2.93 243	0.34 109	2.87 217	2.16 177	1.17 218	0.21 189	3.63 165	1.13 70	0.63 135	0.96 204	2.79 134	0.75 175	0.98 81	2.96 154	0.36 204	0.32 181	2.31 203	4.50 216	3.69 151	4.78 198

Abc-Net	1.86 178	1.63 224	1.33 200	0.95 200	1.22 211	0.80 200	2.29 236	2.62 194	2.93 243	0.34 109	2.87 217	2.16 177	1.17 218	0.21 189	3.63 165	1.13 70	0.63 135	0.96 204	2.79 134	0.75 175	0.98 81	2.96 154	0.36 204	0.32 181	2.31 203	4.50 216	3.69 151	4.78 198
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DeepPrunerF	2.66 203	1.67 226	0.33 68	3.58 246	9.30 278	1.76 228	3.48 251	0.68 107	3.29 246	0.71 136	1.59 192	0.37 87	0.27 119	0.13 161	5.94 246	3.42 227	1.03 179	0.54 148	4.47 172	0.65 168	2.02 136	2.06 115	0.56 227	0.31 178	15.21 283	3.30 197	3.74 156	1.47 156

GANetREF_RVC	2.43 193	1.69 227	0.81 167	2.04 231	1.16 206	1.02 212	0.10 151	4.72 255	1.44 216	3.62 248	0.06 94	10.03 244	0.69 184	0.09 140	3.63 165	1.36 97	1.06 183	0.94 201	6.44 192	0.46 144	2.32 142	1.74 101	0.17 169	1.35 232	3.41 230	3.75 203	6.55 237	4.82 200
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PWC_ROB	7.15 258	1.85 228	5.57 268	0.85 195	1.17 208	1.95 229	4.77 261	2.56 191	17.27 297	3.83 257	7.66 264	4.97 213	39.20 302	0.81 239	8.35 276	4.96 258	6.51 268	4.27 275	15.99 251	4.39 263	7.48 271	7.59 279	0.53 224	4.79 275	2.74 217	2.63 185	7.01 245	23.26 281

S-Stereo	9.11 265	1.88 229	3.41 248	7.93 264	7.92 274	12.47 276	19.24 287	5.20 261	6.26 267	6.18 282	20.72 308	29.27 275	7.13 253	0.65 231	9.55 286	7.50 291	3.80 248	5.87 288	17.77 256	6.30 275	6.21 248	7.52 278	12.23 291	6.88 285	2.77 219	6.68 245	6.74 242	18.03 267

AnyNet_C32	5.68 253	1.96 230	2.91 243	1.78 223	2.71 244	3.17 242	5.76 264	4.31 248	12.56 282	3.07 231	7.17 261	4.22 208	1.70 226	2.19 267	8.22 274	5.98 274	5.69 264	4.43 278	12.45 246	2.93 252	9.72 286	8.57 286	1.84 257	3.46 262	6.24 261	9.82 271	6.26 233	14.21 255

ADCPNet	6.67 255	1.97 231	3.86 253	2.75 238	6.19 270	3.07 239	7.60 272	5.21 262	8.03 273	3.82 256	7.92 265	5.17 219	13.78 272	2.98 271	8.10 270	6.12 277	4.35 255	2.04 253	18.50 261	4.74 268	7.04 264	7.43 276	2.98 268	1.91 241	8.96 272	14.04 284	7.02 246	14.47 257

RGC	2.44 194	1.98 232	4.87 260	1.54 214	1.65 224	1.74 227	1.05 208	2.02 154	1.43 215	0.88 147	4.42 236	2.52 186	2.42 232	0.58 226	4.33 190	1.63 124	0.91 165	0.48 137	4.28 171	1.08 190	1.94 134	4.01 187	0.15 161	0.72 219	2.19 199	5.22 232	4.90 208	6.96 221

stereogan	1.89 181	2.00 233	1.17 192	1.47 213	2.05 239	1.72 225	0.87 203	1.84 145	1.11 202	1.36 180	1.51 189	5.81 226	0.48 158	0.32 208	3.87 175	1.69 135	0.80 158	0.39 120	3.96 167	0.78 177	1.23 97	4.02 188	0.26 190	0.51 205	0.30 115	1.30 155	6.30 234	3.84 191

SGM-Forest	2.81 207	2.03 234	0.36 88	6.32 258	1.79 231	2.66 236	0.02 86	1.42 130	0.77 176	2.52 212	0.96 175	6.57 232	5.74 247	0.31 206	4.36 191	2.94 205	0.61 130	0.33 110	3.08 141	0.47 149	2.46 153	2.73 147	0.84 241	0.45 202	3.66 232	3.74 202	11.30 268	7.44 224
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ADCP+	3.47 223	2.05 235	2.64 241	1.31 210	1.93 234	1.19 218	3.99 253	1.07 118	9.83 280	1.78 195	5.75 248	8.79 239	0.37 140	0.90 241	5.04 227	2.20 173	0.44 110	0.90 195	5.82 186	0.88 182	2.38 148	3.43 169	0.33 200	0.41 195	3.03 226	12.72 279	3.59 147	10.90 243

FADNet_RVC	3.95 230	2.06 236	1.30 198	3.33 244	3.36 251	0.99 211	2.06 233	2.30 166	1.39 214	1.72 190	4.72 239	9.29 240	5.82 249	1.76 265	8.23 275	3.12 213	2.98 236	4.27 275	16.83 255	3.30 259	4.99 227	5.51 233	0.63 231	1.39 234	1.45 183	3.14 191	4.86 206	5.92 213

FAT-Stereo	7.20 259	2.13 237	8.68 286	7.00 260	11.87 283	5.95 256	3.19 247	7.26 269	3.52 251	5.84 278	13.06 287	18.26 263	8.49 257	1.41 259	8.81 281	6.34 279	3.65 246	4.07 274	15.49 250	6.21 274	6.75 258	6.94 270	0.74 238	4.80 276	2.92 222	7.26 248	7.50 250	16.30 262

ITSA-stereo	5.15 245	2.22 238	1.65 218	8.76 267	3.63 253	0.95 209	1.93 230	4.42 250	3.38 248	4.33 266	7.98 266	9.94 243	12.44 268	3.01 272	6.17 253	5.02 259	3.28 240	1.93 250	8.63 212	1.99 234	5.29 235	5.96 252	1.38 253	3.33 259	4.43 243	7.25 247	4.95 210	14.86 258

NCCL2	2.12 185	2.27 239	1.29 197	1.28 208	1.85 233	0.18 162	0.77 202	1.24 123	1.25 209	1.62 189	2.71 213	1.06 149	0.51 163	0.31 206	4.40 193	2.33 183	1.57 208	0.62 161	2.35 117	0.68 169	2.68 158	4.29 199	1.52 256	1.06 224	4.65 246	4.17 210	4.04 182	6.58 220

s12784h	2.07 184	2.29 240	2.24 230	1.60 216	0.69 186	0.05 96	0.03 106	2.13 162	0.55 158	1.19 168	0.13 109	1.61 172	0.68 183	0.04 94	3.20 141	3.09 211	0.78 155	0.41 125	3.50 159	0.43 138	5.42 237	2.92 152	0.11 145	0.12 105	2.64 214	1.70 164	6.64 239	11.65 247

STTRV1_RVC		2.31 241	1.06 183	5.61 255	1.39 217	5.42 254	2.59 242	3.68 238	3.77 253	4.47 269	4.40 235	16.44 259	20.14 279	1.02 244	9.83 288	3.26 216	18.06 298	0.81 186		11.45 292	18.05 310	6.27 261		4.23 268	6.12 259	7.90 255	11.99 269	28.90 292

CSAN	4.46 240	2.36 242	1.57 214	3.12 241	3.32 250	1.64 224	0.76 201	4.59 251	4.37 260	3.80 255	2.84 215	17.58 262	10.47 264	0.96 243	4.80 217	1.75 140	2.06 221	1.16 218	5.69 184	2.34 242	2.93 164	2.40 135	0.43 214	2.56 250	4.64 245	11.45 275	7.53 251	13.44 254

XPNet_ROB	3.02 215	2.54 243	1.33 200	0.73 188	1.45 220	1.04 214	0.61 196	0.83 113	1.45 217	1.16 164	3.44 222	26.85 273	0.35 130	0.40 214	3.24 149	2.22 174	3.28 240	0.79 179	3.20 143	1.19 197	2.94 165	5.51 233	0.76 239	0.46 203	0.72 151	2.37 180	9.22 258	3.37 189

SAMSARA	19.29 286	2.55 244	5.07 264	4.09 250	3.44 252	3.26 243	4.38 258	15.32 288	9.58 278	4.44 268	5.63 246	8.73 238	24.82 283	3.30 277	10.45 291	6.81 282	5.49 262	3.46 272	21.26 269	4.77 269	17.96 309	24.74 322	0.82 240	4.77 274	80.12 327	91.25 327	77.91 327	76.45 327

UCFNet_RVC	1.13 136	2.65 245	0.57 131	0.57 179	0.74 190	0.19 167	0.01 54	0.28 79	0.22 122	0.95 149	0.39 135	2.41 184	0.89 209	0.06 113	2.99 134	1.18 79	0.50 116	0.49 139	2.19 104	0.44 141	1.50 114	1.54 96	1.06 248	0.19 134	1.43 181	1.73 166	1.86 89	3.39 190

CBMV_ROB	6.09 254	2.65 245	2.29 234	8.35 266	5.74 265	5.08 251	2.76 243	5.03 259	2.35 235	3.78 254	4.70 238	21.22 266	13.56 271	0.09 140	6.04 250	3.70 230	2.84 234	1.39 227	11.35 241	8.80 286	4.92 224	3.11 161	0.43 214	2.10 245	7.06 266	10.12 272	12.96 271	11.93 249

TRStereo	3.24 222	2.66 247	7.45 278	0.35 148	0.14 70	7.79 264	0.13 163	3.04 214	0.42 143	2.75 217	1.46 188	5.69 224	0.65 180	0.09 140	3.75 172	4.23 238	0.70 150	0.63 163	6.77 194	1.21 198	4.05 198	4.81 213	0.12 148	0.24 145	2.72 216	6.73 246	12.83 270	6.09 214

ADCRef	2.96 212	2.78 248	1.02 182	0.70 187	2.21 241	1.96 230	2.42 239	0.96 116	6.10 264	1.94 200	1.15 184	1.08 150	0.74 193	1.32 257	6.01 248	3.38 223	1.34 200	1.15 217	8.41 210	2.09 237	2.59 155	3.60 173	1.88 258	0.71 217	2.81 221	8.00 256	3.42 138	10.24 242

SFCPSM	5.40 247	2.86 249	1.19 193	1.84 226	1.39 217	1.34 219	0.49 193	2.34 169	4.85 263	3.12 233	8.16 271	15.40 257	22.08 281	1.04 247	5.77 242	4.60 245	2.35 228	1.58 237	22.71 273	7.33 279	4.45 204	4.53 207	0.62 230	1.97 244	4.29 240	4.05 209	5.75 224	9.77 239

pmcnn	8.05 262	2.96 250	2.25 231	6.23 256	5.03 261	6.98 260	4.33 257	4.70 254	2.02 233	4.19 262	9.20 281	19.11 264	20.39 280	0.73 235	7.05 258	6.73 281	6.29 267	4.51 279	22.54 272	4.66 267	9.62 284	5.08 221	4.46 277	4.23 268	5.99 258	5.22 232	17.26 283	25.55 287

GwcNet-ADL	3.21 221	2.99 251	3.34 247	3.11 240	2.07 240	0.82 202	0.12 159	2.95 211	0.67 170	3.84 258	7.51 263	7.80 234	1.22 220	0.20 184	3.79 174	4.73 248	2.11 222	0.73 174	7.81 207	2.53 245	3.21 175	3.69 174	0.22 186	1.53 236	2.17 198	4.84 222	4.00 179	8.77 232

PS-NSSS	1.54 164	3.12 252	0.33 68	3.03 239	0.83 197	1.73 226	0.70 199	0.39 88	0.15 94	0.39 116	0.00 1	11.06 246	1.04 216	0.41 216	2.13 78	0.79 38	0.47 113	0.26 85	4.17 169	0.14 54	0.90 77	0.37 28	2.44 261	0.06 56	0.99 159	0.74 135	3.17 126	1.82 163

XQC	4.76 243	3.14 253	1.63 217	3.31 243	3.69 254	3.46 245	2.94 245	6.02 267	3.05 245	2.64 214	5.51 245	5.67 223	7.46 254	1.41 259	8.02 267	4.65 246	3.59 243	1.49 234	10.75 239	2.91 249	4.96 226	6.67 265	0.41 208	1.91 241	7.13 267	10.47 274	11.17 266	4.51 195

DPSNet	14.25 281	3.23 254	1.83 227	7.63 262	7.22 273	10.44 273	4.19 255	5.68 264	8.64 276	4.20 264	3.75 225	72.37 319	26.68 287	4.43 281	10.42 289	10.25 303	10.56 279	8.02 295	58.50 316	8.44 284	11.36 290	8.93 288	16.95 295	10.34 296	18.62 289	15.80 288	14.33 277	21.91 276

HBP-ISP	3.70 227	3.49 255	4.13 255	4.77 252	2.41 242	3.60 246	0.12 159	4.11 246	1.26 210	3.39 242	4.22 233	4.64 212	0.54 168	1.76 265	8.63 278	8.11 293	1.56 207	1.34 225	2.61 127	1.51 212	5.14 231	6.84 268	0.56 227	1.55 237	2.53 210	5.06 228	10.57 264	5.37 206

MFN_U_SF_DS_RVC	7.30 260	3.59 256	1.09 184	9.20 268	3.71 255	7.69 263	7.51 271	10.81 278	8.52 275	4.93 274	4.20 231	16.73 260	9.30 259	5.45 283	8.09 269	3.29 217	1.80 215	1.13 216	18.77 262	2.10 238	6.48 253	7.49 277	3.17 273	1.74 239	12.06 279	14.29 285	9.71 262	14.36 256

ADCL	3.91 229	3.61 257	2.28 233	1.76 222	1.76 230	3.09 240	4.16 254	1.98 152	13.71 287	2.81 221	5.14 243	2.47 185	0.65 180	1.10 251	5.38 233	2.55 189	2.02 220	2.20 255	6.41 191	2.08 236	4.87 223	4.20 196	1.40 254	1.06 224	6.69 263	6.60 244	4.33 192	11.16 246

CBMV	5.52 249	3.65 258	1.32 199	3.46 245	2.86 247	2.04 232	0.41 189	3.64 237	2.63 242	4.09 261	2.36 204	14.13 255	3.70 242	0.57 223	7.16 259	6.19 278	4.26 254	2.36 261	8.76 214	1.44 209	6.43 251	4.53 207	0.54 225	5.62 278	4.85 249	6.08 239	19.41 285	26.62 288
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
NOSS_ROB	2.78 206	3.78 259	0.39 100	2.02 230	1.58 222	2.36 235	0.00 1	2.66 197	1.54 218	3.63 249	1.79 198	2.55 187	3.51 239	0.83 240	5.82 244	5.57 269	2.69 233	1.83 246	2.63 129	0.91 184	4.62 207	4.13 194	0.42 213	2.58 251	2.29 201	4.46 215	7.67 252	2.88 182

AMNet	6.77 256	3.87 260	2.62 240	4.00 249	5.86 266	6.75 258	3.31 250	2.51 185	2.47 237	3.44 244	6.68 257	9.34 241	2.05 228	7.44 285	4.79 216	9.81 300	13.48 291	7.65 294	7.95 208	7.83 281	11.47 292	7.62 280	2.74 265	4.18 267	5.52 256	8.25 259	13.24 272	17.97 266

ETE_ROB	4.62 241	4.04 261	1.52 212	1.14 205	2.02 237	2.70 237	1.28 216	1.50 132	4.25 258	1.89 197	5.88 250	37.95 287	0.84 207	1.42 261	4.94 223	2.66 192	3.81 249	0.95 202	4.84 178	1.63 218	4.01 194	5.32 225	0.67 236	1.14 228	2.03 197	3.84 206	15.25 279	7.23 222

SANet	10.32 269	4.15 262	6.27 274	5.51 253	5.49 264	8.58 270	2.27 235	15.41 289	13.03 286	2.83 222	9.09 279	60.35 310	25.50 286	2.93 270	8.06 268	3.02 207	7.05 269	3.86 273	11.43 242	3.25 258	5.27 234	5.02 220	2.60 264	7.27 289	11.08 277	12.57 278	13.36 273	23.31 282

FC-DCNN	3.82 228	4.38 263	5.67 270	9.61 270	4.14 256	8.01 267	3.26 249	4.21 247	1.69 224	2.95 227	1.54 191	5.87 228	2.09 230	0.13 161	4.40 193	2.15 169	2.54 231	1.11 215	3.38 156	0.82 181	3.11 171	2.20 122	0.65 233	3.29 258	6.33 262	4.91 225	6.98 244	7.80 227

ADCMid	6.83 257	4.46 264	4.95 263	2.16 233	4.31 258	5.71 255	7.29 269	8.83 272	12.78 284	3.11 232	8.10 269	9.83 242	9.65 262	2.84 268	8.51 277	5.42 267	4.68 258	2.83 265	18.87 265	3.22 257	7.09 266	7.70 281	5.37 279	2.33 247	5.12 253	8.71 263	5.21 216	15.24 260

DGSMNet	11.51 274	4.52 265	7.92 283	5.60 254	4.80 260	7.02 261	6.11 265	7.51 270	4.47 261	11.25 296	31.10 314	17.12 261	7.95 255	4.11 280	10.43 290	14.27 307	16.27 295	9.03 299	40.42 296	11.09 291	20.12 314	22.06 316	4.60 278	6.88 285	5.15 254	9.40 266	8.22 255	13.42 253

FC-DCNN v2	4.24 237	4.65 266	5.90 272	11.00 273	4.41 259	8.70 271	3.19 247	5.19 260	2.19 234	2.86 226	1.78 197	6.28 231	2.81 233	0.13 161	4.51 199	2.15 169	2.50 230	1.01 208	3.64 161	0.81 180	3.11 171	2.22 124	0.64 232	3.28 257	7.94 268	5.77 238	8.62 257	9.05 236

LALA_ROB	4.04 231	4.73 267	1.42 205	1.16 206	1.93 234	2.17 234	1.04 207	1.80 143	2.48 238	2.74 216	5.87 249	33.34 280	0.69 184	0.78 237	6.02 249	2.33 183	3.21 239	1.82 245	3.66 163	1.88 230	3.40 178	4.99 219	0.34 202	1.03 223	1.91 193	3.61 200	8.50 256	6.20 215

G-Net	10.87 271	4.96 268	9.71 287	3.77 247	4.24 257	7.37 262	2.01 231	10.08 276	15.80 291	4.95 275	15.59 296	48.52 301	9.05 258	0.58 226	8.11 272	8.67 295	5.49 262	4.42 277	23.80 275	15.66 297	8.01 276	8.23 284	3.06 272	5.14 277	6.15 260	13.92 283	22.56 287	23.75 283

ACV-stereo	8.15 263	5.09 269	4.79 258	8.14 265	1.73 227	11.44 274	4.25 256	3.84 243	6.16 265	5.36 277	6.72 258	5.73 225	25.08 284	1.31 256	9.40 284	10.22 302	5.83 266	2.67 264	51.43 306	14.43 294	8.48 281	6.72 267	0.88 242	2.46 249	1.95 194	3.85 207	6.75 243	5.39 207

ADCS	9.93 266	5.64 270	4.82 259	3.95 248	6.05 268	6.17 257	5.70 263	9.47 274	15.68 289	4.19 262	7.98 266	12.91 253	17.41 274	3.94 279	10.52 292	11.68 304	10.14 278	7.14 293	24.46 277	8.67 285	13.95 302	13.00 307	2.94 266	6.15 282	9.75 275	17.65 293	10.70 265	17.41 263

PVD	12.14 277	5.88 271	8.51 285	7.70 263	6.65 272	10.05 272	6.16 266	21.11 300	19.74 300	3.44 244	8.69 275	16.07 258	27.50 288	2.86 269	8.93 282	7.52 292	11.20 282	6.11 290	24.24 276	6.83 277	11.08 288	11.21 302	1.11 249	5.71 279	15.30 284	21.90 301	17.71 284	34.49 298

LSM0	22.48 294	6.09 272	4.65 257	14.89 275	10.39 281	16.43 280	13.29 282	23.38 302	15.69 290	14.75 302	18.69 304	35.79 284	33.70 298	0.93 242	73.52 325	85.94 325	13.36 290	5.62 286	55.67 314	16.83 300	21.95 315	18.82 313	4.28 276	8.01 290	16.44 285	16.43 290	28.65 293	32.66 297

AnyNet_C01	12.12 276	6.13 273	5.39 265	6.24 257	6.03 267	5.20 252	9.20 275	12.30 282	16.87 294	5.85 279	9.03 278	26.16 271	18.91 277	4.53 282	11.14 296	12.98 305	16.27 295	15.82 311	34.24 286	10.36 289	16.44 306	13.34 309	7.06 281	6.93 287	11.61 278	9.46 267	9.77 263	19.91 272

MFN_U_SF_RVC	10.34 270	6.17 274	3.69 252	9.55 269	5.13 262	12.52 277	10.34 277	12.25 281	7.05 269	12.23 298	14.31 292	22.82 267	13.03 269	8.82 288	11.37 297	4.87 254	3.83 251	3.31 270	39.34 294	5.97 273	8.56 282	8.81 287	1.45 255	6.40 284	9.49 274	8.57 261	9.56 261	19.71 271

edge stereo	11.35 273	6.83 275	10.52 289	14.06 274	12.00 284	16.55 281	12.81 281	12.42 283	7.44 271	6.06 280	15.12 295	38.81 289	17.75 275	1.25 253	7.59 263	7.29 288	5.73 265	3.11 267	25.18 278	4.53 264	6.71 256	8.01 283	4.16 275	3.71 265	8.94 271	7.65 250	13.41 274	28.72 291

MADNet+	19.30 287	7.92 276	15.32 298	17.51 278	11.42 282	8.09 268	18.41 285	28.03 309	17.21 296	12.46 299	12.08 285	33.63 282	30.37 293	9.62 289	18.64 309	14.89 308	25.78 308	10.10 301	40.05 295	16.50 299	17.34 308	12.76 306	9.48 289	18.60 307	35.02 308	20.22 297	21.19 286	38.41 302

CC-Net-ROB	5.26 246	8.36 277	1.81 225	22.68 282	6.07 269	15.19 279	7.74 273	0.45 95	0.84 184	1.53 188	0.00 1	23.78 269	3.00 236	3.15 273	2.92 127	0.74 35	2.29 226	1.51 235	11.50 243	0.48 150	1.21 93	1.47 88	9.41 286	0.22 143	2.30 202	2.51 184	2.25 95	8.72 231

FBW_ROB	7.98 261	9.24 278	5.57 268	20.21 281	8.25 276	12.08 275	8.09 274	4.92 257	1.58 221	3.30 237	5.15 244	13.88 254	3.03 237	7.45 286	6.23 254	1.49 110	2.89 235	0.79 179	33.18 285	1.93 232	5.24 233	4.40 202	9.43 287	8.29 291	4.88 250	7.69 251	4.88 207	21.40 275

MeshStereo	13.21 280	10.28 279	5.53 267	24.29 285	14.71 285	17.26 282	7.30 270	12.03 279	7.47 272	4.66 271	9.13 280	38.56 288	29.80 291	0.45 218	9.43 285	7.37 290	3.76 247	2.44 262	18.85 264	2.41 244	12.93 299	7.18 272	1.21 250	5.79 280	22.04 292	16.38 289	33.15 298	32.34 296
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
SGM_RVC	10.08 267	10.50 280	3.60 251	16.68 276	8.80 277	14.87 278	7.11 268	9.19 273	6.25 266	4.06 260	7.33 262	24.89 270	18.29 276	0.57 223	4.57 203	1.98 160	3.30 242	1.17 219	20.75 268	2.20 239	4.80 213	2.23 125	2.29 260	3.65 264	17.68 288	13.31 282	33.30 300	28.67 290
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MSC_U_SF_DS_RVC	10.98 272	10.59 281	6.33 275	17.49 277	6.29 271	7.85 266	10.69 278	18.03 295	23.43 304	11.13 293	4.86 241	14.66 256	5.81 248	9.65 290	9.78 287	5.91 272	3.18 238	5.17 282	39.06 293	7.03 278	7.92 275	9.81 293	7.04 280	7.22 288	14.77 282	8.85 264	6.40 235	17.43 264

LE_ROB	22.46 293	10.87 282	12.67 293	32.44 287	37.93 298	31.36 289	33.43 294	23.22 301	21.14 303	6.73 284	17.81 302	52.15 305	50.94 317	1.56 262	6.43 256	2.92 203	3.14 237	1.46 231	30.14 280	8.43 283	7.23 268	4.28 198	7.08 282	25.69 312	34.50 307	36.15 319	53.30 320	53.30 316

MFMNet_re	16.26 282	13.95 283	7.70 281	24.27 284	9.34 279	33.99 294	17.43 283	12.42 283	19.62 299	10.23 292	13.58 290	39.02 290	13.47 270	1.40 258	10.73 293	10.12 301	29.43 314	12.22 302	31.31 281	10.07 288	17.19 307	9.15 289	8.44 284	9.02 293	8.97 273	5.68 237	24.08 289	36.04 300

SPS-STEREO	20.13 290	14.92 284	11.88 291	19.84 280	20.39 286	18.24 283	9.27 276	16.06 292	19.74 300	19.91 307	20.06 307	33.66 283	37.68 301	7.23 284	13.17 302	16.66 311	26.75 310	16.01 312	32.30 283	23.65 308	30.25 321	22.84 319	13.67 292	13.47 304	16.56 286	15.26 287	29.55 296	24.45 284
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM-ForestM	11.60 275	15.35 285	4.54 256	19.02 279	8.08 275	18.74 284	10.83 279	12.03 279	7.24 270	3.01 228	6.09 253	36.06 285	23.95 282	0.75 236	4.47 196	1.51 114	3.60 245	0.75 176	20.06 267	1.60 215	4.23 200	1.65 99	1.36 252	3.34 260	25.09 294	20.48 298	34.27 303	25.03 285

SGM+DAISY	20.91 291	16.10 286	12.43 292	22.81 283	21.80 287	24.45 287	18.63 286	17.89 294	12.77 283	18.42 306	19.55 305	30.39 277	40.48 303	11.67 292	12.56 300	15.10 309	25.73 307	12.69 305	34.93 288	21.56 306	26.12 318	22.15 317	21.16 296	12.73 301	17.44 287	13.30 281	33.35 301	28.26 289

MDST_ROB	10.13 268	16.70 287	3.04 245	29.06 286	9.34 279	20.66 285	5.02 262	5.90 265	1.98 232	3.16 235	2.70 212	11.22 247	28.15 289	0.18 177	6.30 255	1.37 99	1.21 191	0.34 112	7.74 205	1.01 187	4.67 208	3.95 185	1.92 259	1.94 243	26.55 296	19.78 296	37.02 305	22.50 280

MANE	19.83 289	17.14 288	15.43 299	34.46 290	23.74 290	25.27 288	17.85 284	19.50 299	17.04 295	6.13 281	12.40 286	41.03 291	35.23 299	3.36 278	7.87 266	8.98 296	7.09 270	29.77 320	21.81 271	3.71 261	9.51 283	5.54 236	2.50 262	8.83 292	34.12 305	27.95 311	51.25 318	47.85 312

DDUNet	12.41 278	19.68 289	3.23 246	36.37 292	24.08 291	34.35 295	31.95 293	1.86 146	1.63 222	1.44 185	3.43 221	12.02 249	3.65 241	83.75 304	4.54 201	2.28 176	8.10 276	3.39 271	18.01 257	4.26 262	6.60 255	4.81 213	16.44 294	0.64 214	1.08 162	0.61 124	4.68 201	2.12 171

ELAS_RVC	19.26 285	19.85 290	14.31 295	33.92 289	22.40 288	33.39 293	19.24 287	15.07 287	10.89 281	8.20 287	17.30 299	54.84 307	32.79 297	3.23 275	8.72 279	3.46 228	11.25 283	6.19 292	19.97 266	7.86 282	12.63 297	12.02 305	9.45 288	10.70 297	30.22 300	22.17 302	41.23 311	38.75 304
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	12.63 279	20.60 291	3.50 250	36.40 293	28.77 294	31.44 290	39.49 297	2.59 192	1.77 228	2.37 209	6.03 251	11.55 248	3.79 243	74.28 301	5.35 232	2.47 185	8.42 277	2.92 266	18.81 263	4.63 266	7.35 270	4.85 216	12.22 290	1.18 229	1.15 164	2.47 183	4.49 196	2.18 173

ELAS	19.48 288	22.90 292	14.50 296	35.26 291	24.25 292	31.48 291	19.80 289	16.72 293	15.91 292	7.71 285	15.62 297	48.88 302	30.47 294	3.20 274	9.19 283	3.39 224	10.97 280	5.79 287	21.49 270	6.53 276	11.69 293	11.90 304	9.30 285	9.63 294	32.86 302	24.17 306	41.19 310	41.31 307
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
STStereo	19.12 284	25.20 293	16.96 302	40.13 295	26.93 293	32.21 292	21.77 290	19.35 298	16.49 293	7.75 286	17.60 300	46.83 299	36.96 300	1.06 248	8.10 270	2.99 206	3.81 249	1.57 236	31.85 282	5.18 270	6.77 260	5.31 224	3.04 271	9.71 295	29.57 298	23.01 305	40.22 307	35.81 299

BEATNet-Init1	23.62 297	27.86 294	13.22 294	44.78 296	23.54 289	38.58 296	23.96 291	18.57 296	18.15 298	9.17 288	13.26 288	47.63 300	48.00 312	3.29 276	12.31 298	9.22 297	7.35 272	5.48 285	48.70 304	19.34 302	12.33 296	11.24 303	7.11 283	11.28 298	33.76 304	21.63 299	60.52 324	47.50 311

JetBlue	32.19 305	30.24 295	35.83 319	39.74 294	34.14 296	43.67 297	35.54 295	29.41 313	45.70 315	14.86 303	8.65 274	79.62 324	19.51 278	25.38 295	15.92 308	16.55 310	38.70 320	25.92 319	35.72 289	25.05 311	29.56 320	23.18 320	32.21 297	26.78 313	30.47 301	28.96 312	48.44 316	49.33 313

WAO-7	27.19 301	31.49 296	25.61 311	33.41 288	34.55 297	21.90 286	27.96 292	47.14 319	47.22 317	29.27 312	38.50 317	41.69 293	40.59 306	12.37 293	31.37 316	17.44 312	15.34 293	8.53 296	46.18 300	20.63 305	9.79 287	10.78 298	3.30 274	33.50 317	22.38 293	21.79 300	23.87 288	37.39 301

SQANet	17.87 283	31.68 297	5.41 266	57.78 298	33.35 295	57.44 299	39.25 296	4.37 249	1.73 225	4.89 273	1.53 190	30.38 276	5.54 246	56.25 298	3.78 173	1.32 92	5.20 261	1.48 233	29.72 279	1.71 219	6.45 252	5.45 232	54.26 303	1.90 240	4.80 247	8.48 260	9.52 260	18.82 270

DispFullNet	26.27 298	39.81 298	17.89 303	52.75 297	38.74 299	45.03 298	55.21 300	13.74 286	12.89 285	13.75 300	9.88 283	43.75 295	32.46 296	86.51 305	11.01 294	13.68 306	29.48 315	16.23 313	51.78 309	14.64 295	13.87 301	10.46 296	14.59 293	6.22 283	8.62 270	8.03 258	16.08 280	32.10 295

Ntro	22.77 295	41.10 299	9.75 288	63.11 306	42.85 302	62.03 307	56.57 301	8.43 271	6.55 268	12.02 297	2.06 202	33.43 281	6.53 250	75.01 302	4.99 224	1.38 100	7.98 275	2.25 256	37.75 291	9.51 287	6.94 262	6.04 256	55.49 305	3.02 254	10.71 276	14.77 286	13.49 276	21.09 274

ACVNet-4b	26.61 299	42.01 300	11.61 290	69.47 315	47.43 305	69.50 317	76.65 315	10.80 277	9.82 279	15.00 304	1.59 192	58.27 308	9.88 263	93.43 312	4.75 213	1.87 147	13.94 292	5.15 281	32.30 283	13.54 293	7.25 269	5.67 240	58.95 309	4.34 272	12.13 280	9.30 265	15.06 278	18.72 269

ACVNet_1	26.74 300	42.56 301	14.81 297	66.86 311	48.56 307	65.11 314	82.56 320	15.95 291	8.17 274	11.16 294	5.65 247	32.31 279	25.19 285	93.82 313	7.38 262	2.02 161	15.91 294	6.16 291	34.50 287	10.98 290	8.17 278	6.10 257	59.12 310	5.79 280	19.06 290	9.75 270	9.37 259	15.02 259

otaku	21.36 292	42.67 302	7.67 279	62.47 304	41.26 301	63.18 309	49.95 298	6.15 268	4.57 262	10.22 291	1.83 200	32.26 278	9.33 260	65.85 300	4.60 205	1.61 121	7.10 271	1.41 229	36.88 290	7.74 280	7.03 263	5.98 254	54.87 304	2.69 253	8.31 269	9.47 268	13.48 275	18.26 268

RainbowNet	27.62 302	45.59 303	16.83 301	69.42 314	46.28 303	68.08 316	69.73 310	9.87 275	3.31 247	17.67 305	2.40 205	45.29 296	28.15 289	91.67 308	11.05 295	3.10 212	10.99 281	5.02 280	43.52 299	16.90 301	8.37 279	6.69 266	58.54 308	4.55 273	13.10 281	12.31 277	16.72 281	20.53 273

WAO-6	36.54 309	46.81 304	19.38 304	60.03 299	52.14 313	58.04 300	63.77 303	27.20 306	42.09 311	33.11 315	17.67 301	42.19 294	50.09 316	89.85 306	29.06 314	18.00 314	22.89 303	12.66 304	41.03 297	25.00 310	19.25 311	17.73 311	34.12 298	17.43 306	42.37 314	25.35 307	36.73 304	42.55 309

ACVNet_2	32.06 304	47.10 305	20.06 305	67.26 313	49.84 312	64.97 312	85.15 323	28.04 310	14.34 288	14.44 301	8.02 268	51.06 304	30.19 292	92.01 311	8.75 280	2.50 187	19.20 299	5.27 283	50.34 305	16.10 298	8.16 277	5.63 239	57.79 306	13.22 303	36.40 309	13.10 280	24.92 290	31.82 294

IMH-64-1	33.95 306	47.85 306	23.39 307	61.17 300	49.33 310	61.76 305	67.81 305	27.05 304	35.73 306	10.03 289	14.78 293	45.47 297	40.48 303	93.88 314	14.40 304	7.26 286	20.70 300	8.75 297	47.06 301	20.52 303	11.86 294	10.05 294	59.37 312	11.73 299	41.46 312	17.26 291	27.54 291	39.89 305

IMH-64	33.95 306	47.85 306	23.39 307	61.17 300	49.33 310	61.76 305	67.81 305	27.05 304	35.73 306	10.03 289	14.78 293	45.47 297	40.48 303	93.88 314	14.40 304	7.26 286	20.70 300	8.75 297	47.06 301	20.52 303	11.86 294	10.05 294	59.37 312	11.73 299	41.46 312	17.26 291	27.54 291	39.89 305

LVE	39.30 312	48.25 308	30.12 314	73.97 321	64.66 318	64.57 311	77.85 316	28.17 311	23.72 305	37.91 317	35.79 315	37.41 286	49.58 313	95.15 324	12.46 299	5.89 271	24.18 304	12.87 307	53.55 311	26.04 313	13.99 303	13.05 308	69.20 321	25.62 311	43.97 315	29.71 314	40.99 309	22.41 279

PSMNet_ROB	31.36 303	48.75 309	16.32 300	64.48 308	46.97 304	60.77 303	61.30 302	19.02 297	20.70 302	27.57 311	24.90 311	41.43 292	42.18 307	83.15 303	13.95 303	4.06 236	17.90 297	5.94 289	42.51 298	15.37 296	11.21 289	9.54 292	57.95 307	14.27 305	29.64 299	19.74 295	29.38 295	17.81 265

IMH	35.14 308	49.00 310	23.80 309	61.52 302	49.14 309	63.04 308	67.99 307	27.86 308	38.05 310	11.18 295	14.22 291	49.01 303	53.30 320	93.93 316	14.60 307	7.08 285	21.66 302	9.65 300	47.64 303	22.22 307	11.39 291	9.32 290	59.41 314	12.98 302	40.95 311	19.12 294	29.12 294	41.73 308

TorneroNet-64	38.80 311	50.14 311	23.16 306	63.45 307	47.59 306	63.57 310	68.85 308	27.44 307	44.99 313	21.03 308	13.47 289	69.75 318	56.51 321	94.74 318	18.85 311	8.54 294	26.03 309	15.59 310	53.93 313	25.94 312	12.81 298	10.53 297	61.35 315	21.98 308	33.37 303	26.73 309	33.93 302	53.30 316

Dean	42.92 314	51.28 312	31.30 315	76.75 322	64.32 317	79.06 326	83.43 322	42.61 315	43.67 312	35.18 316	22.58 310	60.75 311	56.83 322	94.89 321	13.15 301	4.20 237	27.88 311	12.35 303	63.72 319	28.96 316	9.62 284	7.74 282	59.21 311	22.07 309	48.58 318	35.91 318	53.04 319	29.88 293

TorneroNet	39.82 313	53.94 313	26.20 312	66.81 310	49.07 308	65.07 313	70.90 311	26.31 303	46.32 316	24.07 309	20.96 309	67.36 317	52.11 319	94.83 320	18.77 310	9.35 298	24.89 306	16.30 314	53.07 310	24.04 309	13.64 300	11.04 301	61.85 316	22.68 310	36.84 310	25.85 308	42.63 312	50.33 314

DPSimNet_ROB	58.77 322	55.98 314	59.21 325	62.88 305	73.92 325	60.20 302	64.84 304	28.34 312	91.63 327	80.59 325	52.65 320	74.49 322	47.24 311	90.64 307	55.91 322	45.99 323	54.62 324	42.30 323	68.03 322	59.25 325	51.18 325	59.54 325	44.54 299	45.19 322	44.85 316	61.56 324	56.15 321	55.05 318

WAO-8	44.25 315	56.07 315	34.81 317	70.40 317	61.11 314	71.92 320	71.92 312	43.60 316	48.93 318	32.20 313	26.30 312	67.35 315	49.97 314	91.99 309	26.69 312	19.01 317	29.42 312	13.46 308	51.63 307	37.17 319	16.32 304	10.83 299	44.60 300	27.68 314	53.45 322	35.23 316	47.57 314	55.24 319

Venus	44.25 315	56.07 315	34.81 317	70.38 316	61.11 314	71.92 320	71.92 312	43.60 316	48.93 318	32.20 313	26.30 312	67.35 315	49.97 314	91.99 309	26.69 312	19.01 317	29.42 312	13.46 308	51.63 307	37.17 319	16.32 304	10.83 299	44.60 300	27.68 314	53.45 322	35.23 316	47.57 314	55.24 319

UNDER WATER-64	53.24 320	62.47 317	43.72 322	79.20 324	70.94 322	76.00 324	87.61 326	65.70 324	45.62 314	52.26 323	61.76 323	72.47 320	58.44 324	94.91 323	30.75 315	17.95 313	34.62 319	25.80 318	53.84 312	26.41 314	19.77 313	21.35 315	75.52 325	44.10 321	50.84 320	55.27 323	40.93 308	69.21 325

PWCK	38.25 310	63.47 318	23.98 310	73.60 320	41.23 300	60.98 304	51.31 299	54.00 320	35.86 308	26.51 310	39.23 318	62.00 313	46.09 309	26.43 296	14.46 306	9.53 299	30.80 316	12.71 306	83.96 325	28.46 315	23.42 316	13.60 310	47.98 302	30.51 316	34.48 306	27.91 310	31.53 297	38.61 303

notaker	49.83 317	63.78 319	33.18 316	70.81 318	66.40 319	70.73 319	78.98 318	45.33 318	64.15 322	43.75 320	59.49 322	60.26 309	51.62 318	93.99 317	46.45 320	31.86 319	34.38 318	24.64 317	65.77 321	41.22 321	24.40 317	24.26 321	68.58 320	39.92 320	26.43 295	29.62 313	38.96 306	46.51 310

ktn	52.79 319	63.82 320	30.11 313	66.93 312	72.48 324	66.28 315	78.41 317	39.02 314	71.70 324	45.89 322	67.47 324	52.57 306	45.22 308	95.33 325	48.59 321	35.19 320	41.05 322	31.49 321	60.62 317	36.06 318	32.70 323	35.82 323	63.06 317	38.69 318	45.38 317	41.08 320	57.93 322	62.41 322

UNDER WATER	52.38 318	65.77 321	42.25 320	77.68 323	67.77 320	74.59 323	85.69 325	61.52 323	50.72 320	41.81 319	48.33 319	74.09 321	57.87 323	94.82 319	34.80 318	18.86 316	33.89 317	24.15 316	57.03 315	29.54 317	19.73 312	18.75 312	69.48 322	49.19 324	52.93 321	49.45 321	44.09 313	69.45 326

HanzoNet	60.55 324	68.65 322	42.85 321	71.08 319	71.43 323	71.96 322	79.15 319	59.75 322	75.19 325	45.14 321	74.83 326	74.50 323	63.75 325	96.51 326	43.02 319	39.58 321	52.48 323	47.20 324	75.57 323	51.40 323	44.83 324	44.21 324	72.81 323	39.33 319	54.31 324	50.20 322	60.45 323	64.70 324

JetRed	62.68 325	71.30 323	68.71 326	66.70 309	63.10 316	69.94 318	74.63 314	66.20 325	66.87 323	41.55 318	36.99 316	80.77 326	12.41 267	62.44 299	66.90 324	66.45 324	65.00 325	75.57 328	62.84 318	53.56 324	77.95 326	72.78 326	73.29 324	48.99 323	55.75 325	62.99 325	66.04 325	62.58 323

MADNet++	76.54 326	72.15 324	83.11 328	61.53 303	81.21 326	58.42 301	69.47 309	68.24 327	78.58 326	85.63 326	92.37 327	80.60 325	85.04 327	36.71 297	81.19 326	89.82 326	88.15 327	69.64 326	82.54 324	91.39 327	92.32 327	93.48 328	65.75 318	90.26 328	59.09 326	74.29 326	74.25 326	61.32 321

KSHMR	56.45 321	73.76 325	53.18 324	81.77 325	70.47 321	77.94 325	83.01 321	67.07 326	54.37 321	56.94 324	54.51 321	61.36 312	46.54 310	94.90 322	59.43 323	44.62 322	39.11 321	36.00 322	64.69 320	47.55 322	28.73 319	19.90 314	65.78 319	55.97 326	49.71 319	33.30 315	50.13 317	53.27 315

LRCNet_RVC	60.25 323	73.90 326	44.96 323	94.13 326	95.20 327	91.02 327	85.32 324	54.56 321	36.51 309	98.66 327	73.01 325	91.80 329	67.46 326	96.60 327	33.95 317	18.60 315	69.32 326	51.86 325	94.53 326	64.28 326	31.29 322	22.24 318	94.67 326	54.29 325	19.85 291	10.16 273	33.16 299	25.34 286

DLNR_Zeroshot_test	22.90 296	78.82 327	7.01 276	99.97 327	0.31 143	0.15 144	98.85 327	3.30 228	0.54 155	3.17 236	2.43 208	5.81 226	0.93 212	21.74 294	96.26 328	100.00 331	24.75 305	22.56 315	22.80 274	1.79 224	8.42 280	6.44 262	0.04 103	0.30 177	2.39 205	4.03 208	2.05 91	3.31 187

MEDIAN_ROB	97.56 328	99.08 328	98.39 329	100.00 328	99.99 328	100.00 331	100.00 331	99.49 330	98.31 328	100.00 330	99.95 331	97.97 330	96.05 328	99.97 329	99.41 329	98.43 328	98.53 329	98.66 329	99.88 329	97.95 328	93.38 329	96.45 330	100.00 329	97.23 329	86.96 328	92.33 328	89.80 328	95.90 329

DGTPSM_ROB	99.52 331	99.77 329	100.00 332	100.00 328	100.00 329	100.00 331	100.00 331	99.17 328	100.00 331	99.31 328	99.64 330	91.36 327	99.13 329	100.00 330	99.94 332	100.00 331	99.82 330	99.99 331	99.53 327	99.99 330	99.80 333	99.66 332	100.00 329	100.00 332	100.00 332	100.00 332	100.00 331	100.00 332

DPSMNet_ROB	99.53 332	99.78 330	100.00 332	100.00 328	100.00 329	100.00 331	100.00 331	99.17 328	100.00 331	99.31 328	99.63 329	91.42 328	99.14 330	100.00 330	99.94 332	100.00 331	99.82 330	99.99 331	99.62 328	99.99 330	99.79 332	99.66 332	100.00 329	100.00 332	100.00 332	100.00 332	100.00 331	100.00 332

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

HaxPig	98.97 330	100.00 331	98.94 330	100.00 328	100.00 329	99.99 330	100.00 331	99.99 331	99.97 330	100.00 330	99.99 332	100.00 334	99.95 331	100.00 330	99.56 330	99.43 329	99.97 332	99.57 330	100.00 330	100.00 332	97.25 330	96.32 329	99.99 328	99.98 331	89.17 329	99.51 330	94.19 329	98.51 330

PML	96.14 327	100.00 331	82.26 327	100.00 328	100.00 329	100.00 331	99.16 330	100.00 332	98.98 329	100.00 330	95.95 328	99.91 333	100.00 332	98.52 328	94.87 327	92.63 327	90.73 328	73.63 327	100.00 330	98.25 329	92.56 328	85.93 327	97.80 327	98.67 330	96.15 331	99.98 331	100.00 331	99.92 331

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

DPSM_ROB	99.92 333	100.00 331	100.00 332	100.00 328	100.00 329	98.97 328	98.99 328	100.00 332	100.00 331	100.00 330	100.00 333	99.90 331	100.00 332	100.00 330	100.00 334	100.00 331	100.00 333	100.00 333	100.00 330	100.00 332	100.00 334	100.00 334	100.00 329	100.00 332	100.00 332	100.00 332	100.00 331	100.00 332

DPSM	99.92 333	100.00 331	100.00 332	100.00 328	100.00 329	98.97 328	98.99 328	100.00 332	100.00 331	100.00 330	100.00 333	99.90 331	100.00 332	100.00 330	100.00 334	100.00 331	100.00 333	100.00 333	100.00 330	100.00 332	100.00 334	100.00 334	100.00 329	100.00 332	100.00 332	100.00 332	100.00 331	100.00 332

AVERAGE_ROB	98.95 329	100.00 331	99.79 331	100.00 328	100.00 329	100.00 331	100.00 331	100.00 332	100.00 331	100.00 330	100.00 333	100.00 334	100.00 332	100.00 330	99.77 331	99.85 330	100.00 333	100.00 333	100.00 330	100.00 332	98.12 331	99.51 331	100.00 329	100.00 332	93.43 330	93.75 329	94.35 330	93.16 328

ASD4																								86.17 327

Low-res two-view benchmark