Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

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

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

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

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

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

HITNet	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
STStereo	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9	0.01 9

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AASNet	0.05 25	0.08 41	0.08 40	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 44	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 40	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 44	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 40	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 44	0.05 39	0.05 35	0.05 38	0.05 33	0.05 37	0.05 35	0.05 39	0.04 32	0.05 37	0.05 36	0.05 37	0.05 36	0.05 36

ADCS	0.06 28	0.02 14	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.03 219	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

DispViT+	0.07 29	0.09 46	0.07 36	0.08 42	0.05 35	0.08 44	0.05 37	0.08 44	0.07 45	0.07 33	0.05 35	0.07 42	0.05 39	0.07 42	0.05 39	0.05 39	0.08 43	0.05 38	0.08 43	0.05 37	0.08 45	0.05 39	0.05 38	0.05 37	0.08 43	0.05 37	0.08 45	0.05 36

BridgeDepth_RVC	0.07 29	0.11 58	0.10 46	0.08 42	0.05 35	0.08 44	0.05 37	0.11 57	0.05 37	0.07 33	0.05 35	0.07 42	0.05 39	0.10 51	0.05 39	0.05 39	0.08 43	0.05 38	0.08 43	0.05 37	0.08 45	0.05 39	0.05 38	0.05 37	0.08 43	0.05 37	0.08 45	0.05 36
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.07 29	0.11 58	0.10 46	0.08 42	0.05 35	0.08 44	0.05 37	0.11 57	0.05 37	0.07 33	0.05 35	0.07 42	0.05 39	0.10 51	0.05 39	0.05 39	0.08 43	0.05 38	0.08 43	0.05 37	0.07 42	0.05 39	0.05 38	0.05 37	0.08 43	0.07 46	0.08 45	0.06 44
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FINET	0.07 29	0.08 41	0.07 36	0.08 42	0.07 47	0.08 44	0.07 46	0.08 44	0.07 45	0.08 36	0.07 47	0.08 45	0.07 47	0.07 42	0.07 44	0.07 47	0.07 42	0.07 47	0.07 41	0.07 47	0.08 45	0.07 47	0.07 43	0.06 45	0.07 42	0.07 46	0.08 45	0.06 44

TS12	0.08 33	0.16 73	0.14 81	0.08 42	0.06 45	0.08 44	0.06 44	0.15 71	0.06 43	0.08 36	0.06 45	0.08 45	0.06 45	0.14 89	0.06 42	0.06 45	0.08 43	0.06 45	0.08 43	0.06 45	0.08 45	0.06 45	0.06 41	0.06 45	0.08 43	0.06 44	0.08 45	0.06 44

TS	0.08 33	0.08 41	0.16 86	0.08 42	0.06 45	0.08 44	0.06 44	0.15 71	0.06 43	0.08 36	0.06 45	0.08 45	0.06 45	0.14 89	0.06 42	0.06 45	0.08 43	0.06 45	0.08 43	0.06 45	0.08 45	0.06 45	0.06 41	0.06 45	0.08 43	0.06 44	0.08 45	0.06 44

BEATNet_4x	0.08 33	0.03 23	0.06 34	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 251	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 33	0.03 23	0.06 34	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 251	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.03 22	0.03 25

ADCMid	0.08 33	0.02 14	0.13 77	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 242	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 20	0.02 15	0.07 41	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25

AnyNet_C01	0.08 33	0.03 23	0.04 25	0.02 15	0.03 23	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.46 250	0.02 15	0.03 23	0.03 23	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.04 28	0.02 15	0.03 22	0.02 16	0.02 15	0.02 15	0.02 15	0.03 25	0.02 15	0.02 15	0.03 22	0.03 25

ADCPNet	0.08 33	0.03 23	0.04 25	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.32 242	0.03 26	0.03 23	0.03 23	0.03 27	0.03 26	0.03 26	0.03 20	0.03 25	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.03 24	0.03 26	0.04 30	0.03 25

SepStereo	0.09 40	0.09 46	0.09 43	0.09 50	0.10 52	0.09 50	0.08 49	0.09 46	0.08 49	0.09 39	0.08 48	0.09 51	0.09 51	0.08 47	0.08 50	0.09 52	0.09 50	0.08 51	0.09 50	0.08 49	0.09 50	0.08 51	0.09 47	0.09 51	0.10 51	0.08 50	0.10 52	0.09 51

APVNet	0.09 40	0.06 37	0.04 25	0.06 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.05 35	1.08 273	0.05 27	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

AnonymousM	0.10 42	0.10 48	0.10 46	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 47	0.10 53	0.10 41	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 51	0.10 54	0.10 54	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 53	0.10 55	0.10 50	0.10 54	0.10 51	0.10 52	0.10 52	0.10 55

FADNet-RVC-Resample	0.10 42	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	1.53 294	0.04 32	0.05 36	0.05 37	0.06 41	0.05 36

FADNet_RVC	0.10 42	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	1.63 299	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

PVD	0.10 42	0.10 48	0.10 46	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 47	0.10 53	0.10 41	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 51	0.10 54	0.10 54	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 53	0.10 55	0.10 50	0.10 54	0.10 51	0.10 52	0.10 52	0.10 55

SHD	0.10 42	0.10 48	0.10 46	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 47	0.10 53	0.10 41	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 51	0.10 54	0.10 54	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 53	0.10 55	0.10 50	0.10 54	0.10 51	0.10 52	0.10 52	0.10 55

SAMSARA	0.10 42	0.10 48	0.10 46	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 47	0.10 53	0.10 41	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 51	0.10 54	0.10 54	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 53	0.10 55	0.10 50	0.10 54	0.10 51	0.10 52	0.10 52	0.10 55

XQC	0.10 42	0.10 48	0.10 46	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 47	0.10 53	0.10 41	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 51	0.10 54	0.10 54	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 53	0.10 55	0.10 50	0.10 54	0.10 51	0.10 52	0.10 52	0.10 55

RTSC	0.10 42	0.10 48	0.10 46	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 47	0.10 53	0.10 41	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 51	0.10 54	0.10 54	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 53	0.10 55	0.10 50	0.10 54	0.10 51	0.10 52	0.10 52	0.10 55

RTS	0.10 42	0.10 48	0.10 46	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 47	0.10 53	0.10 41	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 51	0.10 54	0.10 54	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 53	0.10 55	0.10 50	0.10 54	0.10 51	0.10 52	0.10 52	0.10 55

RTSA	0.10 42	0.10 48	0.10 46	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 47	0.10 53	0.10 41	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 51	0.10 54	0.10 54	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 53	0.10 55	0.10 50	0.10 54	0.10 51	0.10 52	0.10 52	0.10 55

MADNet+	0.10 42	0.10 48	0.10 46	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 47	0.10 53	0.10 41	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 51	0.10 54	0.10 54	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 53	0.10 55	0.10 50	0.10 54	0.10 51	0.10 52	0.10 52	0.10 55

MADNet++	0.10 42	0.10 48	0.10 46	0.10 51	0.10 52	0.10 51	0.10 53	0.10 47	0.10 53	0.10 41	0.10 54	0.10 52	0.10 54	0.10 51	0.10 54	0.10 54	0.10 52	0.10 53	0.10 52	0.10 53	0.10 53	0.10 55	0.10 50	0.10 54	0.10 51	0.10 52	0.10 52	0.10 55

LRCNet_RVC	0.11 54	0.12 61	0.09 43	0.12 62	0.09 50	0.12 62	0.09 50	0.12 60	0.09 51	0.12 51	0.09 52	0.11 62	0.09 51	0.09 48	0.09 51	0.09 52	0.12 63	0.16 97	0.21 99	0.09 52	0.12 64	0.09 53	0.09 47	0.09 51	0.12 63	0.28 138	0.12 64	0.09 51

FADNet-RVC	0.11 54	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	1.79 305	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 36

FADNet	0.11 54	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	1.74 303	0.04 32	0.04 31	0.05 37	0.04 30	0.05 36

ProNet	0.12 57	0.18 79	0.11 62	0.14 66	0.10 52	0.14 67	0.11 64	0.14 62	0.11 65	0.14 52	0.10 54	0.14 66	0.10 54	0.10 51	0.11 65	0.10 54	0.15 74	0.10 53	0.14 65	0.10 53	0.14 66	0.10 55	0.11 63	0.10 54	0.15 72	0.10 52	0.14 67	0.10 55

IPLG	0.12 57	0.15 68	0.12 68	0.14 66	0.11 65	0.14 67	0.11 64	0.14 62	0.11 65	0.15 58	0.11 65	0.14 66	0.11 66	0.12 77	0.11 65	0.11 66	0.14 66	0.11 68	0.14 65	0.11 66	0.14 66	0.11 67	0.11 63	0.11 68	0.14 66	0.11 66	0.14 67	0.11 67

MIPNet	0.12 57	0.15 68	0.12 68	0.14 66	0.11 65	0.14 67	0.11 64	0.14 62	0.11 65	0.15 58	0.11 65	0.14 66	0.11 66	0.12 77	0.11 65	0.11 66	0.14 66	0.11 68	0.15 74	0.11 66	0.14 66	0.11 67	0.11 63	0.11 68	0.14 66	0.11 66	0.14 67	0.11 67

AnyNet_C32	0.12 57	0.03 23	0.07 36	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 291	0.04 31	0.04 30	0.03 23	0.02 15	0.03 26	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.03 22	0.03 26	0.03 23	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.04 31	0.03 26	0.03 22	0.02 15

ADCP+	0.12 57	0.04 32	0.07 36	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 283	0.05 35	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 37	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

S2M2_L	0.13 62	0.14 66	0.10 46	0.14 66	0.10 52	0.15 76	0.10 53	0.30 122	0.10 53	0.14 52	0.17 99	0.14 66	0.10 54	0.10 51	0.10 54	0.10 54	0.14 66	0.10 53	0.14 65	0.10 53	0.14 66	0.10 55	0.10 50	0.10 54	0.15 72	0.10 52	0.14 67	0.10 55
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CIPLG	0.13 62	0.15 68	0.12 68	0.14 66	0.11 65	0.14 67	0.11 64	0.15 71	0.11 65	0.15 58	0.11 65	0.15 76	0.11 66	0.12 77	0.12 82	0.11 66	0.15 74	0.11 68	0.15 74	0.11 66	0.14 66	0.11 67	0.11 63	0.12 82	0.15 72	0.12 82	0.15 75	0.12 81

IPLGR_C	0.13 62	0.16 73	0.14 81	0.15 75	0.11 65	0.14 67	0.11 64	0.14 62	0.11 65	0.14 52	0.11 65	0.14 66	0.11 66	0.12 77	0.11 65	0.11 66	0.14 66	0.11 68	0.14 65	0.11 66	0.14 66	0.11 67	0.11 63	0.11 68	0.14 66	0.11 66	0.15 75	0.11 67

IPLGR	0.13 62	0.15 68	0.12 68	0.14 66	0.11 65	0.14 67	0.11 64	0.14 62	0.13 86	0.15 58	0.11 65	0.14 66	0.12 85	0.12 77	0.11 65	0.11 66	0.14 66	0.11 68	0.14 65	0.11 66	0.14 66	0.11 67	0.11 63	0.12 82	0.15 72	0.11 66	0.14 67	0.11 67

ACRE	0.13 62	0.16 73	0.12 68	0.14 66	0.11 65	0.14 67	0.11 64	0.15 71	0.11 65	0.14 52	0.11 65	0.14 66	0.11 66	0.12 77	0.11 65	0.11 66	0.14 66	0.11 68	0.14 65	0.11 66	0.14 66	0.11 67	0.11 63	0.11 68	0.14 66	0.11 66	0.14 67	0.11 67

ICVP	0.13 62	0.16 73	0.11 62	0.16 82	0.11 65	0.16 83	0.11 64	0.16 75	0.11 65	0.16 70	0.11 65	0.16 84	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.11 66	0.16 82	0.11 68	0.16 81	0.11 66	0.16 82	0.11 67	0.11 63	0.11 68	0.16 82	0.11 66	0.16 82	0.11 67
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCRef	0.13 62	0.04 32	0.05 30	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 50	0.04 31	0.04 32	2.46 294	0.04 31	0.04 30	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.04 32	0.04 31	0.04 33	0.04 32	0.05 37	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

GMStereo	0.14 69	0.13 64	0.14 81	0.14 66	0.14 92	0.14 67	0.14 89	0.14 62	0.14 91	0.14 52	0.14 91	0.14 66	0.14 92	0.14 89	0.14 92	0.14 92	0.14 66	0.14 91	0.14 65	0.14 92	0.14 66	0.14 93	0.14 88	0.14 91	0.14 66	0.14 89	0.14 67	0.14 92
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CCAANet	0.14 69	0.14 66	0.14 81	0.14 66	0.14 92	0.14 67	0.14 89	0.14 62	0.14 91	0.14 52	0.14 91	0.14 66	0.14 92	0.14 89	0.14 92	0.14 92	0.14 66	0.14 91	0.14 65	0.14 92	0.14 66	0.14 93	0.14 88	0.14 91	0.14 66	0.14 89	0.14 67	0.18 113

HSM	0.14 69	0.17 78	0.11 62	0.17 86	0.11 65	0.17 85	0.12 82	0.17 79	0.11 65	0.17 74	0.11 65	0.17 88	0.11 66	0.12 77	0.12 82	0.12 81	0.17 86	0.12 84	0.17 84	0.12 84	0.17 86	0.12 84	0.12 80	0.12 82	0.17 85	0.12 82	0.17 86	0.12 81

ELAS_RVC	0.14 69	0.18 79	0.11 62	0.19 92	0.11 65	0.18 87	0.13 86	0.16 75	0.11 65	0.17 74	0.11 65	0.14 66	0.11 66	0.09 48	0.11 65	0.12 81	0.17 86	0.10 53	0.18 88	0.11 66	0.18 88	0.11 67	0.10 50	0.11 68	0.19 91	0.11 66	0.19 90	0.12 81
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 69	0.19 84	0.11 62	0.20 94	0.11 65	0.20 95	0.12 82	0.18 81	0.12 80	0.18 76	0.12 83	0.19 94	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.11 66	0.18 90	0.11 68	0.19 92	0.11 66	0.19 92	0.11 67	0.11 63	0.11 68	0.20 95	0.11 66	0.20 95	0.12 81
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.14 69	0.23 94	0.10 46	0.19 92	0.11 65	0.20 95	0.11 64	0.16 75	0.10 53	0.15 58	0.11 65	0.15 76	0.11 66	0.09 48	0.11 65	0.11 66	0.16 82	0.10 53	0.17 84	0.11 66	0.18 88	0.11 67	0.09 47	0.10 54	0.18 88	0.11 66	0.19 90	0.12 81
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDVS	0.15 75	0.18 79	0.13 77	0.18 89	0.13 88	0.19 92	0.13 86	0.18 81	0.13 86	0.18 76	0.13 89	0.18 91	0.13 90	0.13 84	0.13 87	0.13 87	0.18 90	0.13 87	0.18 88	0.13 90	0.18 88	0.13 89	0.13 85	0.10 54	0.19 91	0.14 89	0.19 90	0.13 89

BEATNet-Init1	0.15 75	0.07 39	0.10 46	0.08 42	0.07 47	0.07 42	0.07 46	0.07 38	0.07 45	2.19 279	0.08 48	0.08 45	0.07 47	0.07 42	0.07 44	0.07 47	0.08 43	0.07 47	0.08 43	0.08 49	0.07 42	0.07 47	0.07 43	0.07 48	0.08 43	0.07 46	0.07 43	0.07 48

DeepPrunerF	0.15 75	0.07 39	0.10 46	0.08 42	0.07 47	0.07 42	0.07 46	0.07 38	0.07 45	2.19 279	0.08 48	0.08 45	0.07 47	0.07 42	0.07 44	0.07 47	0.08 43	0.07 47	0.08 43	0.08 49	0.07 42	0.07 47	0.07 43	0.07 48	0.08 43	0.07 46	0.07 43	0.07 48

DeepPruner_ROB	0.15 75	0.18 79	0.12 68	0.18 89	0.12 84	0.18 87	0.12 82	0.18 81	0.13 86	0.18 76	0.12 83	0.18 91	0.12 85	0.13 84	0.12 82	0.13 87	0.18 90	0.13 87	0.18 88	0.12 84	0.19 92	0.12 84	0.13 85	0.12 82	0.18 88	0.12 82	0.18 88	0.12 81

LALA_ROB	0.15 75	0.21 87	0.12 68	0.21 99	0.12 84	0.20 95	0.14 89	0.20 84	0.12 80	0.22 86	0.12 83	0.16 84	0.12 85	0.10 51	0.12 82	0.12 81	0.21 100	0.11 68	0.22 100	0.12 84	0.20 96	0.12 84	0.11 63	0.12 82	0.21 100	0.14 89	0.21 99	0.13 89

test_for_model	0.17 80	1.25 238	0.20 102	0.15 75	0.11 65	0.15 76	0.11 64	0.21 88	0.11 65	0.15 58	0.11 65	0.15 76	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.11 66	0.15 74	0.11 68	0.15 74	0.11 66	0.15 76	0.11 67	0.11 63	0.11 68	0.15 72	0.11 66	0.15 75	0.11 67

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 80	1.25 238	0.20 102	0.15 75	0.11 65	0.15 76	0.11 64	0.21 88	0.11 65	0.15 58	0.11 65	0.15 76	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.11 66	0.15 74	0.11 68	0.15 74	0.11 66	0.15 76	0.11 67	0.11 63	0.11 68	0.15 72	0.11 66	0.15 75	0.11 67

testlalala	0.17 80	1.25 238	0.20 102	0.15 75	0.11 65	0.15 76	0.11 64	0.21 88	0.11 65	0.15 58	0.11 65	0.15 76	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.11 66	0.15 74	0.11 68	0.15 74	0.11 66	0.15 76	0.11 67	0.11 63	0.11 68	0.15 72	0.11 66	0.15 75	0.11 67

GCAPDPT-zeroshot	0.17 80	1.25 238	0.20 102	0.15 75	0.11 65	0.15 76	0.11 64	0.21 88	0.11 65	0.15 58	0.11 65	0.15 76	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.11 66	0.15 74	0.11 68	0.15 74	0.11 66	0.15 76	0.11 67	0.11 63	0.11 68	0.15 72	0.11 66	0.15 75	0.11 67

GCAP-Stereo	0.17 80	1.25 238	0.20 102	0.15 75	0.11 65	0.15 76	0.11 64	0.21 88	0.11 65	0.15 58	0.11 65	0.15 76	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.11 66	0.15 74	0.11 68	0.15 74	0.11 66	0.15 76	0.11 67	0.11 63	0.11 68	0.15 72	0.11 66	0.15 75	0.11 67

DepthFocus	0.18 85	0.22 89	0.15 85	0.22 101	0.15 94	0.22 102	0.15 94	0.21 88	0.15 93	0.21 83	0.15 93	0.21 99	0.15 95	0.15 94	0.15 95	0.15 96	0.21 100	0.15 95	0.22 100	0.15 96	0.22 102	0.15 96	0.15 91	0.15 95	0.22 102	0.15 94	0.22 101	0.15 93

IGEV_Zeroshot_test	0.18 85	0.22 89	0.18 96	0.21 99	0.18 112	0.20 95	0.17 101	0.20 84	0.16 95	0.25 99	0.16 97	0.21 99	0.17 101	0.16 98	0.18 110	0.15 96	0.20 96	0.16 97	0.20 95	0.18 112	0.21 99	0.17 104	0.17 96	0.17 99	0.20 95	0.17 101	0.20 95	0.16 96

dd	0.18 85	0.22 89	0.16 86	0.22 101	0.15 94	0.22 102	0.15 94	0.21 88	0.15 93	0.21 83	0.15 93	0.21 99	0.15 95	0.15 94	0.15 95	0.15 96	0.22 103	0.14 91	0.22 100	0.14 92	0.22 102	0.15 96	0.16 94	0.15 95	0.23 108	0.15 94	0.22 101	0.16 96

dad	0.18 85	0.23 94	0.16 86	0.22 101	0.15 94	0.22 102	0.15 94	0.22 96	0.16 95	0.21 83	0.15 93	0.22 103	0.15 95	0.15 94	0.16 98	0.17 100	0.23 108	0.17 101	0.23 108	0.15 96	0.22 102	0.15 96	0.15 91	0.15 95	0.22 102	0.15 94	0.22 101	0.16 96

MSKI-zero shot	0.19 89	0.21 87	0.16 86	0.22 101	0.16 98	0.23 111	0.17 101	0.22 96	0.17 100	0.22 86	0.17 99	0.22 103	0.16 98	0.19 111	0.16 98	0.17 100	0.23 108	0.16 97	0.22 100	0.16 98	0.22 102	0.17 104	0.16 94	0.17 99	0.22 102	0.19 115	0.22 101	0.16 96

MIM_Stereo	0.19 89	0.23 94	0.18 96	0.22 101	0.16 98	0.22 102	0.16 99	0.21 88	0.16 95	0.22 86	0.17 99	0.21 99	0.17 101	0.20 112	0.18 110	0.17 100	0.22 103	0.18 114	0.22 100	0.16 98	0.21 99	0.16 100	0.17 96	0.17 99	0.21 100	0.16 99	0.22 101	0.20 117

UNet	0.19 89	0.13 64	0.09 43	0.13 65	0.09 50	0.13 65	0.09 50	0.13 61	0.09 51	0.90 200	0.09 52	0.13 65	0.09 51	0.10 51	0.09 51	0.70 242	0.13 65	0.09 52	0.13 63	0.10 53	0.91 235	0.09 53	0.10 50	0.09 51	0.13 64	0.10 52	0.13 66	0.09 51

iResNet	0.19 89	0.23 94	0.17 91	0.22 101	0.17 102	0.22 102	0.19 115	0.22 96	0.17 100	0.22 86	0.17 99	0.22 103	0.17 101	0.17 100	0.17 102	0.17 100	0.22 103	0.17 101	0.22 100	0.17 102	0.23 109	0.17 104	0.18 110	0.17 99	0.23 108	0.17 101	0.23 110	0.17 102

LACA2	0.20 93	0.27 113	0.22 110	0.24 114	0.17 102	0.24 115	0.17 101	0.26 114	0.17 100	0.24 93	0.17 99	0.24 116	0.17 101	0.21 117	0.17 102	0.17 100	0.24 113	0.17 101	0.24 114	0.17 102	0.24 112	0.17 104	0.17 96	0.17 99	0.24 114	0.17 101	0.24 112	0.17 102

LACA1	0.20 93	0.27 113	0.22 110	0.24 114	0.17 102	0.24 115	0.17 101	0.27 116	0.17 100	0.24 93	0.17 99	0.24 116	0.17 101	0.21 117	0.17 102	0.17 100	0.24 113	0.17 101	0.24 114	0.17 102	0.24 112	0.17 104	0.17 96	0.17 99	0.24 114	0.17 101	0.24 112	0.17 102

ACV-stereo	0.20 93	0.23 94	0.17 91	0.23 109	0.17 102	0.23 111	0.17 101	0.23 104	0.17 100	0.23 92	0.17 99	0.23 109	0.17 101	0.17 100	0.17 102	0.17 100	0.24 113	0.17 101	0.23 108	0.17 102	0.24 112	0.17 104	0.17 96	0.17 99	0.23 108	0.17 101	0.23 110	0.17 102

DAS	0.20 93	0.20 85	0.20 102	0.20 94	0.20 118	0.20 95	0.20 117	0.20 84	0.20 115	0.20 81	0.20 117	0.20 97	0.20 116	0.20 112	0.20 118	0.20 113	0.20 96	0.20 120	0.20 95	0.20 119	0.20 96	0.20 119	0.20 115	0.20 116	0.20 95	0.20 116	0.20 95	0.20 117

ASD4	0.20 93	0.20 85	0.20 102	0.20 94	0.20 118	0.20 95	0.20 117	0.20 84	0.20 115	0.20 81	0.20 117	0.20 97	0.20 116	0.20 112	0.20 118	0.20 113	0.20 96	0.20 120	0.20 95	0.20 119	0.20 96	0.20 119	0.20 115	0.20 116	0.20 95	0.20 116	0.20 95	0.20 117

iResNetv2_ROB	0.20 93	0.22 89	0.19 100	0.23 109	0.19 116	0.22 102	0.17 101	0.22 96	0.17 100	0.22 86	0.17 99	0.22 103	0.17 101	0.18 107	0.18 110	0.19 112	0.22 103	0.17 101	0.23 108	0.17 102	0.25 116	0.18 115	0.17 96	0.18 113	0.23 108	0.17 101	0.25 121	0.17 102

LACA3	0.21 99	0.27 113	0.23 114	0.25 119	0.17 102	0.25 123	0.17 101	0.28 117	0.17 100	0.25 99	0.17 99	0.25 120	0.17 101	0.22 120	0.17 102	0.17 100	0.25 121	0.17 101	0.25 121	0.17 102	0.25 116	0.17 104	0.17 96	0.17 99	0.25 122	0.17 101	0.25 121	0.17 102

ITSA-stereo	0.21 99	0.16 73	0.12 68	0.16 82	0.13 88	0.18 87	0.14 89	0.16 75	1.89 310	0.16 70	0.12 83	0.17 88	0.12 85	0.13 84	0.13 87	0.13 87	0.17 86	0.13 87	0.17 84	0.12 84	0.16 82	0.12 84	0.12 80	0.12 82	0.17 85	0.12 82	0.16 82	0.12 81

Pointernet	0.22 101	0.41 137	0.38 153	0.22 101	0.17 102	0.22 102	0.17 101	0.41 154	0.17 100	0.22 86	0.17 99	0.22 103	0.17 101	0.18 107	0.18 110	0.18 109	0.23 108	0.18 114	0.23 108	0.18 112	0.23 109	0.18 115	0.17 96	0.17 99	0.22 102	0.18 113	0.22 101	0.17 102

JetRed	0.22 101	0.11 58	0.12 68	0.11 61	0.11 65	0.11 61	0.11 64	0.11 57	0.11 65	2.93 304	0.11 65	0.11 62	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.12 81	0.11 62	0.11 68	0.11 62	0.11 66	0.11 63	0.11 67	0.11 63	0.11 68	0.11 62	0.11 66	0.11 63	0.11 67

JetBlue	0.23 103	0.12 61	0.13 77	0.12 62	0.12 84	0.12 62	0.11 64	0.14 62	0.12 80	3.07 305	0.12 83	0.12 64	0.11 66	0.11 67	0.13 87	0.13 87	0.12 63	0.12 84	0.13 63	0.11 66	0.12 64	0.13 89	0.12 80	0.14 91	0.13 64	0.12 82	0.12 64	0.11 67

SFCPSM	0.23 103	0.18 79	0.13 77	0.18 89	0.12 84	0.18 87	0.80 254	0.17 79	0.12 80	0.88 199	0.12 83	0.17 88	0.12 85	0.13 84	0.12 82	0.12 81	0.18 90	0.12 84	0.18 88	0.12 84	1.18 265	0.13 89	0.12 80	0.12 82	0.18 88	0.13 87	0.18 88	0.12 81

S2M2_XL	0.24 105	1.32 250	0.86 239	0.17 86	0.11 65	0.17 85	0.11 64	1.05 245	0.12 80	0.16 70	0.11 65	0.16 84	0.11 66	0.11 67	0.11 65	0.11 66	0.17 86	0.11 68	0.17 84	0.11 66	0.17 86	0.11 67	0.11 63	0.11 68	0.17 85	0.11 66	0.17 86	0.11 67
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DF	0.25 106	1.16 228	1.02 249	0.16 82	0.13 88	0.16 83	0.13 86	1.16 252	0.13 86	0.15 58	0.13 89	0.15 76	0.13 90	0.13 84	0.13 87	0.13 87	0.16 82	0.13 87	0.16 81	0.13 90	0.16 82	0.13 89	0.13 85	0.13 90	0.16 82	0.13 87	0.16 82	0.13 89

LoS_RVC	0.25 106	0.25 106	0.25 120	0.25 119	0.25 128	0.25 123	0.25 128	0.25 109	0.25 127	0.25 99	0.25 131	0.25 120	0.25 129	0.26 131	0.25 131	0.26 128	0.25 121	0.25 130	0.26 125	0.25 131	0.25 116	0.25 128	0.25 126	0.25 129	0.25 122	0.25 129	0.25 121	0.25 129

tt_ll	0.25 106	0.25 106	0.25 120	0.25 119	0.25 128	0.25 123	0.25 128	0.25 109	0.25 127	0.25 99	0.25 131	0.25 120	0.25 129	0.26 131	0.25 131	0.26 128	0.25 121	0.25 130	0.26 125	0.25 131	0.25 116	0.25 128	0.25 126	0.25 129	0.25 122	0.25 129	0.25 121	0.25 129

CAS	0.25 106	0.25 106	0.25 120	0.25 119	0.26 130	0.26 130	0.26 130	0.25 109	0.25 127	0.25 99	0.25 131	0.25 120	0.25 129	0.25 129	0.25 131	0.25 125	0.26 128	0.25 130	0.26 125	0.26 135	0.25 116	0.25 128	0.25 126	0.26 133	0.25 122	0.26 133	0.25 121	0.25 129

LoS	0.25 106	0.25 106	0.27 124	0.27 127	0.26 130	0.25 123	0.26 130	0.26 114	0.25 127	0.26 106	0.25 131	0.25 120	0.25 129	0.26 131	0.25 131	0.25 125	0.25 121	0.25 130	0.25 121	0.25 131	0.27 124	0.25 128	0.26 130	0.26 133	0.26 127	0.25 129	0.25 121	0.25 129
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
castereo++	0.26 111	1.28 249	1.07 257	0.15 75	0.13 88	0.15 76	0.14 89	1.22 259	0.13 86	0.16 70	0.17 99	0.16 84	0.14 92	0.14 89	0.15 95	0.14 92	0.15 74	0.14 91	0.16 81	0.14 92	0.16 82	0.14 93	0.14 88	0.14 91	0.16 82	0.14 89	0.16 82	0.15 93

MatchStereo	0.27 112	0.12 61	2.51 315	0.12 62	0.11 65	0.12 62	0.11 64	2.54 304	0.08 49	0.09 39	0.08 48	0.08 45	0.07 47	0.07 42	0.09 51	0.07 47	0.09 50	0.07 47	0.09 50	0.07 47	0.09 50	0.07 47	0.08 46	0.07 48	0.08 43	0.08 50	0.09 51	0.08 50
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
model_zeroshot	0.27 112	0.30 119	0.19 100	0.36 146	0.23 126	0.25 123	0.27 134	0.33 125	0.21 118	0.35 115	0.22 123	0.25 120	0.27 137	0.26 131	0.23 126	0.26 128	0.35 140	0.22 123	0.36 142	0.23 128	0.25 116	0.27 135	0.27 132	0.23 126	0.36 142	0.22 123	0.25 121	0.27 137

DCVSM-stereo	0.27 112	0.38 131	0.22 110	0.38 152	0.22 121	0.38 154	0.22 122	0.29 120	0.22 121	0.29 108	0.22 123	0.29 132	0.22 123	0.22 120	0.21 120	0.21 116	0.38 151	0.22 123	0.38 150	0.22 123	0.38 145	0.22 122	0.21 117	0.25 129	0.38 149	0.21 120	0.38 148	0.21 121

DLNR_Zeroshot_test	0.27 112	0.30 119	0.23 114	0.30 132	0.22 121	0.31 134	0.24 126	0.29 120	0.23 124	0.38 124	0.23 126	0.29 132	0.23 127	0.22 120	0.23 126	0.23 121	0.30 133	0.34 162	0.29 131	0.23 128	0.29 128	0.29 153	0.22 120	0.23 126	0.30 132	0.23 126	0.30 132	0.23 127

HGLStereo	0.27 112	0.25 106	0.21 109	0.35 142	0.21 120	0.35 141	0.21 120	0.34 131	0.21 118	0.39 127	0.21 120	0.34 138	0.21 121	0.22 120	0.21 120	0.21 116	0.35 140	0.22 123	0.35 139	0.22 123	0.35 136	0.22 122	0.21 117	0.21 120	0.35 140	0.21 120	0.35 140	0.21 121

iResNet_ROB	0.28 117	0.32 123	0.24 119	0.33 136	0.26 130	0.32 136	0.24 126	0.33 125	0.25 127	0.33 110	0.24 129	0.35 141	0.24 128	0.23 125	0.24 130	0.25 125	0.32 135	0.24 129	0.36 142	0.24 130	0.32 130	0.28 141	0.24 125	0.24 128	0.32 134	0.24 128	0.33 134	0.24 128

IGEV-FE	0.29 118	2.85 291	0.36 149	0.20 94	0.17 102	0.19 92	0.17 101	0.37 139	0.17 100	0.19 79	0.17 99	0.19 94	0.17 101	0.17 100	0.17 102	0.17 100	0.19 95	0.17 101	0.19 92	0.17 102	0.19 92	0.17 104	0.17 96	0.17 99	0.19 91	0.17 101	0.19 90	0.17 102

IMH-64-1	0.29 118	0.23 94	0.23 114	0.23 109	0.22 121	0.22 102	0.23 124	0.22 96	0.22 121	2.02 272	0.23 126	0.23 109	0.22 123	0.23 125	0.23 126	0.23 121	0.23 108	0.22 123	0.23 108	0.22 123	0.22 102	0.22 122	0.22 120	0.22 123	0.22 102	0.22 123	0.22 101	0.22 123

IMH-64	0.29 118	0.23 94	0.23 114	0.23 109	0.22 121	0.22 102	0.23 124	0.22 96	0.22 121	2.02 272	0.23 126	0.23 109	0.22 123	0.23 125	0.23 126	0.23 121	0.23 108	0.22 123	0.23 108	0.22 123	0.22 102	0.22 122	0.22 120	0.22 123	0.22 102	0.22 123	0.22 101	0.22 123

UPFNet	0.29 118	0.24 102	0.16 86	0.24 114	0.16 98	0.24 115	0.16 99	0.23 104	0.16 95	1.19 232	0.16 97	0.23 109	0.16 98	0.17 100	0.16 98	0.89 254	0.24 113	0.16 97	0.24 114	0.18 112	1.20 268	0.16 100	0.17 96	0.16 98	0.24 114	0.16 99	0.24 112	0.16 96

WAO-6	0.30 122	0.22 89	0.23 114	0.22 101	0.23 126	0.23 111	0.22 122	0.22 96	0.23 124	2.21 282	0.22 123	0.22 103	0.22 123	0.22 120	0.22 124	0.23 121	0.22 103	0.23 128	0.22 100	0.22 123	0.22 102	0.22 122	0.22 120	0.22 123	0.23 108	0.23 126	0.22 101	0.22 123

anonymity	0.30 122	0.34 125	0.27 124	0.33 136	0.27 135	0.33 137	0.28 141	0.33 125	0.28 141	0.33 110	0.28 142	0.33 136	0.28 139	0.28 143	0.28 143	0.28 138	0.34 137	0.28 138	0.34 137	0.28 140	0.34 132	0.27 135	0.27 132	0.27 137	0.34 137	0.28 138	0.34 138	0.28 140

iRaft-Stereo_20w	0.30 122	0.46 152	0.27 124	0.34 138	0.26 130	0.35 141	0.28 141	0.34 131	0.26 134	0.34 113	0.26 135	0.34 138	0.26 135	0.26 131	0.26 136	0.26 128	0.34 137	0.26 134	0.34 137	0.26 135	0.34 132	0.26 134	0.26 130	0.26 133	0.34 137	0.26 133	0.34 138	0.26 134

MMNet	0.30 122	0.24 102	0.17 91	0.24 114	0.17 102	0.24 115	0.17 101	0.23 104	0.18 111	1.21 235	0.17 99	0.23 109	0.17 101	0.17 100	0.17 102	0.89 254	0.24 113	0.17 101	0.24 114	0.17 102	1.22 270	0.16 100	0.17 96	0.17 99	0.24 114	0.17 101	0.24 112	0.17 102

delet	0.30 122	0.24 102	0.17 91	0.24 114	0.17 102	0.24 115	0.17 101	0.23 104	0.16 95	1.21 235	0.17 99	0.24 116	0.17 101	0.17 100	0.17 102	0.91 258	0.24 113	0.17 101	0.24 114	0.17 102	1.23 272	0.17 104	0.17 96	0.17 99	0.24 114	0.17 101	0.24 112	0.17 102

psm_up	0.30 122	0.24 102	0.17 91	0.25 119	0.17 102	0.24 115	0.17 101	0.24 108	0.17 100	1.20 234	0.17 99	0.23 109	0.17 101	0.17 100	0.18 110	0.90 257	0.24 113	0.17 101	0.25 121	0.17 102	1.24 275	0.17 104	0.17 96	0.17 99	0.24 114	0.17 101	0.24 112	0.17 102

MLCV	0.30 122	0.33 124	0.28 127	0.34 138	0.28 139	0.33 137	0.28 141	0.33 125	0.29 149	0.33 110	0.27 139	0.33 136	0.28 139	0.26 131	0.29 151	0.28 138	0.33 136	0.28 138	0.33 134	0.28 140	0.33 131	0.27 135	0.28 137	0.28 141	0.33 135	0.28 138	0.33 134	0.28 140

DN-CSS_ROB	0.30 122	0.34 125	0.29 132	0.34 138	0.27 135	0.34 139	0.28 141	0.33 125	0.27 136	0.34 113	0.27 139	0.34 138	0.28 139	0.29 145	0.27 139	0.26 128	0.35 140	0.29 147	0.33 134	0.28 140	0.34 132	0.28 141	0.28 137	0.27 137	0.34 137	0.28 138	0.33 134	0.28 140

UNDER WATER-64	0.31 130	0.25 106	0.25 120	0.26 125	0.26 130	0.25 123	0.26 130	0.25 109	0.26 134	1.69 257	0.26 135	0.25 120	0.25 129	0.25 129	0.26 136	0.26 128	0.25 121	0.26 134	0.26 125	0.26 135	0.25 116	0.25 128	0.25 126	0.25 129	0.26 127	0.26 133	0.25 121	0.26 134

LG-Stereo_L2	0.32 131	0.45 148	0.36 149	0.37 148	0.27 135	0.37 150	0.27 134	0.43 159	0.27 136	0.36 121	0.31 158	0.36 147	0.27 137	0.27 138	0.27 139	0.30 150	0.37 148	0.27 137	0.37 146	0.27 139	0.37 142	0.27 135	0.27 132	0.27 137	0.37 146	0.27 136	0.37 146	0.27 137

CASnet	0.32 131	0.53 168	0.34 146	0.27 127	0.31 159	0.34 139	0.29 154	0.31 123	0.32 156	0.25 99	0.31 158	0.27 129	0.40 185	0.45 189	0.27 139	0.30 150	0.26 128	0.40 184	0.28 130	0.37 174	0.28 126	0.39 183	0.29 145	0.40 187	0.29 131	0.28 138	0.24 112	0.30 157
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.32 131	0.45 148	0.29 132	0.36 146	0.29 149	0.36 146	0.29 154	0.36 138	0.29 149	0.35 115	0.29 150	0.35 141	0.28 139	0.27 138	0.28 143	0.28 138	0.35 140	0.28 138	0.35 139	0.28 140	0.35 136	0.28 141	0.29 145	0.29 151	0.36 142	0.29 153	0.36 143	0.29 151

RSM	0.33 134	0.36 129	0.31 141	0.39 163	0.32 161	0.36 146	0.30 159	0.35 134	0.38 173	0.35 115	0.31 158	0.35 141	0.30 153	0.30 150	0.31 158	0.30 150	0.36 145	0.31 156	0.36 142	0.30 156	0.36 140	0.31 158	0.31 155	0.31 157	0.36 142	0.31 159	0.36 143	0.31 160

SQANet	0.33 134	0.28 116	0.28 127	0.28 131	0.28 139	0.29 132	0.28 141	0.28 117	0.28 141	1.59 254	0.28 142	0.28 131	0.28 139	0.28 143	0.28 143	0.28 138	0.28 131	0.28 138	0.29 131	0.28 140	0.28 126	0.28 141	0.28 137	0.28 141	0.28 130	0.28 138	0.28 130	0.28 140

DGSMNet	0.33 134	0.42 143	0.28 127	0.40 164	0.28 139	0.40 164	0.28 141	0.40 152	0.28 141	0.40 135	0.28 142	0.39 156	0.28 139	0.27 138	0.28 143	0.28 138	0.40 165	0.28 138	0.42 171	0.29 149	0.41 160	0.31 158	0.29 145	0.28 141	0.41 164	0.28 138	0.42 169	0.29 151

gcap_with_dpt	0.34 137	0.42 143	0.29 132	0.42 175	0.29 149	0.42 172	0.29 154	0.39 148	0.29 149	0.39 127	0.29 150	0.39 156	0.29 148	0.29 145	0.29 151	0.28 138	0.42 172	0.29 147	0.42 171	0.29 149	0.42 165	0.28 141	0.28 137	0.28 141	0.41 164	0.28 138	0.41 163	0.28 140

castereo	0.34 137	1.59 256	1.39 277	0.17 86	0.15 94	0.18 87	0.26 130	1.74 275	0.17 100	0.19 79	0.18 114	0.18 91	0.20 116	0.20 112	0.22 124	0.21 116	0.18 90	0.17 101	0.19 92	0.16 98	0.18 88	0.20 119	0.17 96	0.21 120	0.19 91	0.17 101	0.19 90	0.16 96

GCAP-BAT	0.34 137	0.42 143	0.29 132	0.42 175	0.29 149	0.42 172	0.29 154	0.39 148	0.29 149	0.39 127	0.29 150	0.39 156	0.29 148	0.29 145	0.29 151	0.28 138	0.42 172	0.29 147	0.42 171	0.29 149	0.42 165	0.28 141	0.28 137	0.28 141	0.41 164	0.28 138	0.41 163	0.28 140

RAFT-Test	0.34 137	0.45 148	0.30 138	0.38 152	0.32 161	0.40 164	0.32 163	0.39 148	0.32 156	0.39 127	0.30 155	0.37 149	0.29 148	0.30 150	0.30 155	0.29 148	0.38 151	0.30 153	0.38 150	0.29 149	0.38 145	0.29 153	0.29 145	0.30 155	0.38 149	0.30 156	0.38 148	0.30 157

RAFT + AFF	0.34 137	0.29 117	0.32 144	0.31 134	0.30 156	0.39 161	0.32 163	0.39 148	0.30 153	0.39 127	0.32 161	0.39 156	0.32 158	0.35 159	0.36 168	0.32 159	0.38 151	0.31 156	0.38 150	0.31 160	0.38 145	0.28 141	0.37 173	0.34 164	0.38 149	0.30 156	0.38 148	0.28 140

ETE_ROB	0.35 142	0.35 128	0.35 147	0.35 142	0.35 169	0.35 141	0.35 166	0.35 134	0.35 165	0.35 115	0.35 167	0.35 141	0.35 165	0.35 159	0.35 164	0.35 165	0.35 140	0.35 166	0.35 139	0.35 168	0.35 136	0.35 165	0.35 164	0.35 168	0.35 140	0.35 166	0.35 140	0.35 167

VIP-Stereo	0.36 143	2.00 265	1.11 261	0.26 125	0.16 98	0.24 115	0.15 94	2.00 285	0.23 124	0.24 93	0.15 93	0.23 109	0.16 98	0.16 98	0.16 98	0.15 96	0.24 113	0.15 95	0.24 114	0.16 98	0.24 112	0.15 96	0.15 91	0.20 116	0.24 114	0.15 94	0.24 112	0.15 93

GREAT-IGEV	0.36 143	0.46 152	0.33 145	0.43 177	0.30 156	0.43 177	0.30 159	0.45 162	0.30 153	0.42 143	0.30 155	0.43 172	0.30 153	0.30 150	0.30 155	0.30 150	0.43 174	0.30 153	0.43 174	0.30 156	0.43 168	0.30 156	0.30 153	0.30 155	0.43 172	0.30 156	0.43 171	0.30 157
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
EKT-Stereo	0.36 143	0.50 165	0.30 138	0.40 164	0.29 149	0.40 164	0.29 154	0.35 134	0.30 153	0.47 153	0.30 155	0.35 141	0.32 158	0.29 145	0.34 162	0.33 161	0.59 207	0.31 156	0.39 161	0.29 149	0.37 142	0.38 174	0.29 145	0.31 157	0.58 211	0.28 138	0.51 197	0.29 151

GEStereo_RVC	0.36 143	0.23 94	0.18 96	0.23 109	0.18 112	0.23 111	0.19 115	0.22 96	0.19 113	0.24 93	0.20 117	0.24 116	0.18 114	0.18 107	0.18 110	0.21 116	0.25 121	0.18 114	0.22 100	0.18 112	0.23 109	0.18 115	0.19 113	0.20 116	0.23 108	0.20 116	4.43 328	0.19 115

DMCA	0.36 143	0.38 131	0.37 151	0.35 142	0.35 169	0.35 141	0.36 172	0.35 134	0.36 170	0.36 121	0.37 176	0.36 147	0.36 170	0.36 164	0.35 164	0.37 170	0.36 145	0.36 168	0.36 142	0.36 172	0.36 140	0.35 165	0.36 169	0.36 171	0.37 146	0.36 169	0.36 143	0.36 172

DDF-Stereo	0.37 148	0.57 178	0.50 191	0.40 164	0.32 161	0.40 164	0.32 163	0.53 186	0.32 156	0.39 127	0.32 161	0.39 156	0.32 158	0.32 153	0.32 160	0.32 159	0.40 165	0.32 160	0.40 162	0.32 161	0.40 159	0.32 161	0.32 156	0.32 159	0.40 159	0.32 161	0.40 159	0.32 162

XPNet_ROB	0.37 148	0.37 130	0.37 151	0.37 148	0.37 175	0.37 150	0.37 177	0.37 139	0.37 172	0.37 123	0.37 176	0.37 149	0.37 172	0.37 166	0.37 171	0.37 170	0.37 148	0.37 173	0.37 146	0.37 174	0.37 142	0.37 171	0.37 173	0.37 177	0.37 146	0.37 175	0.37 146	0.37 175

GIP-stereo	0.38 150	0.56 175	0.40 157	0.45 181	0.33 164	0.44 179	0.35 166	0.49 176	0.33 160	0.43 144	0.32 161	0.42 168	0.31 155	0.33 154	0.33 161	0.34 162	0.40 165	0.32 160	0.40 162	0.32 161	0.43 168	0.38 174	0.33 159	0.32 159	0.43 172	0.32 161	0.42 169	0.34 166

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 150	1.06 221	0.54 199	0.59 213	0.27 135	0.46 181	0.27 134	0.46 163	0.27 136	0.46 150	0.27 139	0.46 176	0.26 135	0.27 138	0.27 139	0.26 128	0.46 177	0.26 134	0.45 177	0.30 156	0.46 172	0.27 135	0.27 132	0.27 137	0.46 176	0.27 136	0.45 174	0.26 134

CES	0.38 150	0.34 125	0.44 169	0.43 177	0.33 164	0.37 150	0.44 197	0.37 139	0.38 173	0.45 147	0.35 167	0.35 141	0.41 186	0.45 189	0.36 168	0.36 167	0.36 145	0.45 196	0.43 174	0.35 168	0.34 132	0.46 196	0.36 169	0.36 171	0.42 171	0.34 165	0.35 140	0.38 178

PML	0.39 153	0.56 175	0.29 132	0.55 207	0.28 139	0.56 209	0.28 141	0.51 183	0.28 141	0.50 159	0.28 142	0.51 197	0.28 139	0.29 145	0.28 143	0.29 148	0.56 205	0.29 147	0.57 212	0.28 140	0.56 204	0.28 141	0.28 137	0.29 151	0.56 208	0.28 138	0.56 206	0.28 140

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 154	2.14 274	1.91 302	0.20 94	0.18 112	0.19 92	0.17 101	2.23 288	0.19 113	0.24 93	0.21 120	0.19 94	0.21 121	0.20 112	0.18 110	0.20 113	0.20 96	0.18 114	0.20 95	0.19 117	0.19 92	0.17 104	0.18 110	0.17 99	0.20 95	0.20 116	0.21 99	0.19 115

quiztm	0.41 155	0.45 148	0.40 157	0.44 179	0.39 184	0.45 180	0.39 187	0.44 161	0.40 182	0.45 147	0.39 187	0.45 175	0.39 184	0.39 177	0.40 186	0.39 181	0.45 176	0.40 184	0.45 177	0.39 185	0.44 170	0.39 183	0.39 183	0.39 185	0.44 174	0.39 185	0.44 173	0.39 184

GASTEREO	0.41 155	0.54 169	0.44 169	0.48 191	0.35 169	0.48 193	0.35 166	0.53 186	0.35 165	0.46 150	0.35 167	0.46 176	0.35 165	0.35 159	0.35 164	0.35 165	0.47 181	0.35 166	0.47 183	0.35 168	0.47 176	0.38 174	0.35 164	0.35 168	0.48 187	0.35 166	0.47 179	0.35 167

GwcNet-ADL	0.41 155	0.41 137	0.41 160	0.41 171	0.41 187	0.41 168	0.41 189	0.41 154	0.41 186	0.41 136	0.41 190	0.41 164	0.41 186	0.41 179	0.41 189	0.41 183	0.41 168	0.41 187	0.41 167	0.41 188	0.41 160	0.41 188	0.41 186	0.41 188	0.41 164	0.41 188	0.41 163	0.41 188

PSMNet-ADL	0.41 155	0.41 137	0.41 160	0.41 171	0.41 187	0.41 168	0.41 189	0.41 154	0.41 186	0.41 136	0.41 190	0.41 164	0.41 186	0.41 179	0.41 189	0.41 183	0.41 168	0.41 187	0.41 167	0.41 188	0.41 160	0.41 188	0.41 186	0.41 188	0.41 164	0.41 188	0.41 163	0.41 188

GANet-ADL	0.41 155	0.41 137	0.41 160	0.41 171	0.41 187	0.41 168	0.41 189	0.41 154	0.41 186	0.41 136	0.41 190	0.41 164	0.41 186	0.41 179	0.41 189	0.41 183	0.41 168	0.41 187	0.41 167	0.41 188	0.41 160	0.41 188	0.41 186	0.41 188	0.41 164	0.41 188	0.41 163	0.41 188

ADLNet	0.41 155	0.41 137	0.41 160	0.41 171	0.41 187	0.41 168	0.41 189	0.41 154	0.41 186	0.41 136	0.41 190	0.41 164	0.41 186	0.41 179	0.41 189	0.41 183	0.41 168	0.41 187	0.41 167	0.41 188	0.41 160	0.41 188	0.41 186	0.41 188	0.41 164	0.41 188	0.41 163	0.41 188

GEAStereo	0.42 161	0.55 171	0.44 169	0.48 191	0.35 169	0.48 193	0.35 166	0.54 188	0.35 165	0.47 153	0.36 170	0.47 181	0.41 186	0.38 168	0.38 173	0.38 173	0.51 196	0.36 168	0.51 201	0.38 178	0.48 183	0.35 165	0.35 164	0.36 171	0.52 199	0.37 175	0.48 185	0.36 172

GSStereo	0.42 161	0.56 175	0.44 169	0.48 191	0.36 174	0.48 193	0.36 172	0.54 188	0.36 170	0.47 153	0.36 170	0.47 181	0.36 170	0.36 164	0.35 164	0.36 167	0.48 186	0.36 168	0.48 190	0.36 172	0.48 183	0.36 170	0.36 169	0.36 171	0.48 187	0.36 169	0.48 185	0.35 167

gasm-f	0.42 161	0.55 171	0.44 169	0.48 191	0.35 169	0.48 193	0.35 166	0.54 188	0.35 165	0.47 153	0.36 170	0.47 181	0.41 186	0.38 168	0.38 173	0.38 173	0.51 196	0.36 168	0.51 201	0.38 178	0.48 183	0.35 165	0.35 164	0.36 171	0.52 199	0.37 175	0.48 185	0.36 172

DEFOM-Stereo	0.43 164	1.60 258	1.47 282	0.30 132	0.28 139	0.31 134	0.28 141	1.65 273	0.25 127	0.29 108	0.26 135	0.30 134	0.29 148	0.27 138	0.26 136	0.26 128	0.30 133	0.29 147	0.30 133	0.26 135	0.29 128	0.29 153	0.27 132	0.26 133	0.30 132	0.29 153	0.30 132	0.29 151

GES	0.43 164	0.41 137	0.31 141	0.35 142	0.30 156	0.47 187	0.28 141	0.33 125	0.28 141	0.35 115	0.29 150	2.95 309	0.38 175	0.35 159	0.30 155	0.34 162	0.34 137	0.30 153	0.33 134	0.30 156	0.35 136	0.30 156	0.33 159	0.33 162	0.33 135	0.31 159	0.33 134	0.29 151

MSCF	0.44 166	0.60 184	0.47 177	0.50 199	0.40 185	0.50 200	0.38 180	0.57 196	0.38 173	0.48 157	0.38 179	0.48 189	0.38 175	0.38 168	0.38 173	0.38 173	0.49 191	0.38 176	0.49 194	0.39 185	0.50 191	0.38 174	0.38 177	0.38 178	0.49 192	0.38 179	0.49 193	0.38 178

LG-Stereo_L1	0.44 166	0.58 181	0.49 190	0.51 202	0.38 179	0.51 202	0.38 180	0.56 194	0.38 173	0.50 159	0.38 179	0.50 194	0.38 175	0.38 168	0.38 173	0.38 173	0.52 198	0.38 176	0.52 204	0.38 178	0.51 193	0.38 174	0.38 177	0.38 178	0.52 199	0.38 179	0.51 197	0.40 186

FCDSN-DC	0.44 166	0.31 121	0.35 147	0.34 138	0.28 139	0.35 141	0.30 159	0.32 124	0.25 127	1.32 242	0.24 129	1.00 253	0.32 158	0.35 159	0.34 162	0.30 150	0.72 223	0.37 173	0.48 190	0.32 161	0.53 199	0.49 211	0.23 124	0.29 151	0.50 193	0.42 193	0.61 213	0.71 247
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
LG-Stereo_Zeroshot	0.45 169	0.57 178	0.45 175	0.54 204	0.37 175	0.53 206	0.37 177	0.56 194	0.40 182	0.53 165	0.38 179	0.53 201	0.37 172	0.37 166	0.37 171	0.37 170	0.55 201	0.38 176	0.53 206	0.37 174	0.53 199	0.37 171	0.37 173	0.39 185	0.54 204	0.37 175	0.54 203	0.37 175

WAO-7	0.46 170	0.38 131	0.38 153	0.38 152	0.38 179	0.38 154	0.38 180	0.38 142	0.38 173	2.57 298	0.38 179	0.38 152	0.38 175	0.38 168	0.38 173	0.38 173	0.38 151	0.38 176	0.38 150	0.38 178	0.38 145	0.38 174	0.38 177	0.38 178	0.38 149	0.38 179	0.38 148	0.38 178

Venus	0.46 170	0.38 131	0.40 157	0.38 152	0.38 179	0.39 161	0.38 180	0.38 142	0.38 173	2.71 300	0.38 179	0.38 152	0.38 175	0.38 168	0.38 173	0.38 173	0.38 151	0.38 176	0.38 150	0.38 178	0.38 145	0.38 174	0.38 177	0.38 178	0.38 149	0.38 179	0.39 158	0.38 178

HanzoNet	0.47 172	0.39 135	0.38 153	0.38 152	0.38 179	0.38 154	0.38 180	0.40 152	0.38 173	2.63 299	0.38 179	0.38 152	0.38 175	0.38 168	0.38 173	0.39 181	0.38 151	0.38 176	0.38 150	0.42 193	0.38 145	0.39 183	0.39 183	0.38 178	0.38 149	0.38 179	0.38 148	0.39 184

IMH	0.47 172	0.40 136	0.39 156	0.38 152	0.38 179	0.38 154	0.38 180	0.38 142	0.40 182	2.79 302	0.38 179	0.38 152	0.38 175	0.38 168	0.38 173	0.38 173	0.39 161	0.38 176	0.38 150	0.40 187	0.38 145	0.38 174	0.38 177	0.38 178	0.38 149	0.38 179	0.38 148	0.38 178

LL-Strereo2	0.47 172	2.60 287	0.51 195	0.38 152	0.28 139	0.37 150	0.28 141	0.55 192	0.35 165	0.44 146	0.34 166	0.44 174	0.34 163	0.34 155	0.36 168	0.36 167	0.47 181	0.36 168	0.47 183	0.35 168	0.47 176	0.35 165	0.35 164	0.35 168	0.46 176	0.35 166	0.47 179	0.35 167

DN	0.50 175	0.59 183	0.44 169	0.59 213	0.44 195	0.59 213	0.44 197	0.57 196	0.44 193	0.57 169	0.44 196	0.57 207	0.44 194	0.44 187	0.44 196	0.44 190	0.59 207	0.44 195	0.59 213	0.44 196	0.59 208	0.44 195	0.44 193	0.44 195	0.59 213	0.44 196	0.59 209	0.44 194

GMOStereo	0.50 175	0.44 146	2.38 312	0.40 164	0.34 166	0.42 172	0.36 172	1.96 280	0.34 161	0.41 136	0.36 170	0.42 168	0.35 165	0.34 155	0.38 173	0.31 155	0.39 161	0.34 162	0.40 162	0.33 165	0.39 154	0.33 162	0.33 159	0.34 164	0.40 159	0.36 169	0.40 159	0.32 162

error version	0.50 175	0.44 146	2.38 312	0.40 164	0.34 166	0.42 172	0.36 172	1.96 280	0.34 161	0.41 136	0.36 170	0.42 168	0.35 165	0.34 155	0.38 173	0.31 155	0.39 161	0.34 162	0.40 162	0.33 165	0.39 154	0.33 162	0.33 159	0.34 164	0.40 159	0.36 169	0.40 159	0.32 162

SANet	0.50 175	0.50 165	0.50 191	0.50 199	0.50 215	0.50 200	0.50 215	0.50 180	0.50 214	0.50 159	0.50 214	0.50 194	0.50 213	0.50 207	0.50 216	0.50 212	0.50 194	0.50 215	0.50 198	0.50 216	0.50 191	0.50 217	0.50 210	0.50 212	0.50 193	0.50 216	0.50 195	0.50 210

PDISCO_ROB	0.50 175	0.15 68	0.11 62	0.16 82	3.16 321	0.13 65	0.12 82	0.14 62	0.12 80	0.15 58	0.11 65	2.55 308	0.11 66	2.20 305	0.13 87	0.12 81	0.16 82	0.10 53	0.14 65	0.12 84	0.15 76	0.12 84	0.12 80	0.12 82	0.15 72	0.10 52	2.75 309	0.09 51

otaku	0.52 180	0.46 152	0.48 184	0.46 182	0.46 197	0.46 181	0.46 199	0.46 163	0.47 202	1.88 261	0.46 199	0.46 176	0.46 199	0.46 191	0.46 199	0.46 193	0.47 181	0.46 197	0.46 179	0.46 199	0.47 176	0.46 196	0.46 195	0.46 198	0.47 182	0.46 198	0.46 175	0.47 199

HaxPig	0.52 180	0.48 161	0.47 177	0.47 187	0.47 201	0.47 187	0.47 203	0.47 169	0.47 202	1.80 258	0.47 203	0.47 181	0.47 202	0.47 195	0.47 203	0.47 200	0.47 181	0.47 204	0.47 183	0.47 204	0.47 176	0.47 204	0.47 201	0.47 202	0.47 182	0.47 205	0.47 179	0.47 199

UNDER WATER	0.52 180	0.47 158	0.47 177	0.47 187	0.47 201	0.47 187	0.47 203	0.47 169	0.47 202	1.90 262	0.47 203	0.47 181	0.47 202	0.47 195	0.47 203	0.47 200	0.46 177	0.47 204	0.47 183	0.47 204	0.46 172	0.47 204	0.47 201	0.48 206	0.47 182	0.47 205	0.47 179	0.47 199

Dean	0.52 180	0.46 152	0.48 184	0.46 182	0.46 197	0.46 181	0.46 199	0.46 163	0.46 197	1.90 262	0.46 199	0.47 181	0.46 199	0.46 191	0.46 199	0.46 193	0.48 186	0.46 197	0.46 179	0.46 199	0.46 172	0.46 196	0.46 195	0.46 198	0.46 176	0.46 198	0.46 175	0.46 196

Ntro	0.53 184	0.47 158	0.50 191	0.46 182	0.48 207	0.47 187	0.47 203	0.46 163	0.46 197	2.05 274	0.47 203	0.47 181	0.49 211	0.47 195	0.47 203	0.46 193	0.48 186	0.46 197	0.49 194	0.46 199	0.47 176	0.46 196	0.46 195	0.47 202	0.46 176	0.46 198	0.47 179	0.47 199

RainbowNet	0.53 184	0.48 161	0.48 184	0.48 191	0.48 207	0.48 193	0.48 208	0.48 172	0.48 207	1.92 264	0.48 209	0.48 189	0.48 206	0.48 201	0.48 209	0.48 204	0.48 186	0.48 208	0.48 190	0.48 208	0.48 183	0.48 207	0.48 205	0.48 206	0.48 187	0.48 209	0.48 185	0.48 206

LVE	0.53 184	0.47 158	0.48 184	0.47 187	0.47 201	0.47 187	0.47 203	0.48 172	0.47 202	1.96 269	0.47 203	0.47 181	0.47 202	0.47 195	0.47 203	0.47 200	0.47 181	0.47 204	0.47 183	0.47 204	0.47 176	0.47 204	0.47 201	0.47 202	0.47 182	0.47 205	0.47 179	0.47 199

ACVNet_1	0.53 184	0.46 152	0.48 184	0.47 187	0.47 201	0.46 181	0.48 208	0.48 172	0.48 207	2.07 275	0.47 203	0.48 189	0.48 206	0.47 195	0.47 203	0.46 193	0.49 191	0.47 204	0.47 183	0.47 204	0.48 183	0.46 196	0.46 195	0.48 206	0.47 182	0.47 205	0.48 185	0.47 199

ACVNet-4b	0.53 184	0.46 152	0.47 177	0.46 182	0.46 197	0.46 181	0.46 199	0.46 163	0.46 197	2.17 278	0.46 199	0.46 176	0.47 202	0.46 191	0.46 199	0.46 193	0.46 177	0.46 197	0.46 179	0.46 199	0.46 172	0.46 196	0.46 195	0.47 202	0.46 176	0.46 198	0.46 175	0.46 196

AIO-test2	0.54 189	0.65 188	0.55 202	0.60 215	0.50 215	0.60 214	0.49 211	0.65 202	0.48 207	0.60 172	0.49 212	0.59 208	0.50 213	0.50 207	0.49 213	0.49 208	0.60 209	0.50 215	0.60 215	0.49 213	0.60 209	0.49 211	0.50 210	0.51 214	0.60 215	0.48 209	0.60 210	0.50 210

AIO-test1	0.54 189	0.64 187	0.54 199	0.60 215	0.49 211	0.61 216	0.49 211	0.64 201	0.49 212	0.59 170	0.48 209	0.60 210	0.50 213	0.48 201	0.48 209	0.48 204	0.60 209	0.48 208	0.60 215	0.48 208	0.60 209	0.49 211	0.49 207	0.49 210	0.59 213	0.49 213	0.60 210	0.49 207

notaker	0.54 189	0.48 161	0.48 184	0.48 191	0.48 207	0.48 193	0.49 211	0.48 172	0.48 207	1.95 268	0.48 209	0.48 189	0.48 206	0.48 201	0.48 209	0.48 204	0.48 186	0.48 208	0.48 190	0.48 208	0.49 189	0.48 207	0.48 205	0.49 210	0.48 187	0.48 209	0.48 185	0.49 207

FSD	0.55 192	0.55 171	0.42 166	0.54 204	0.42 192	0.55 208	0.43 195	0.54 188	0.42 191	0.59 170	0.42 195	0.54 203	0.44 194	0.43 185	0.42 195	0.42 188	0.55 201	0.42 193	2.46 304	0.44 196	0.55 202	0.43 193	0.42 190	0.44 195	0.55 205	0.43 195	0.55 204	0.53 216

ACVNet_2	0.55 192	0.49 164	0.50 191	0.49 197	0.49 211	0.49 199	0.49 211	0.49 176	0.49 212	2.14 277	0.49 212	0.50 194	0.49 211	0.49 204	0.49 213	0.49 208	0.50 194	0.49 214	0.50 198	0.49 213	0.49 189	0.49 211	0.49 207	0.50 212	0.50 193	0.49 213	0.50 195	0.49 207

CFNet	0.55 192	0.25 106	0.18 96	0.25 119	0.18 112	0.25 123	0.18 114	0.25 109	0.18 111	0.25 99	0.18 114	0.25 120	0.18 114	0.18 107	0.18 110	0.18 109	0.25 121	0.18 114	0.25 121	0.18 112	5.31 340	4.36 340	0.18 110	0.18 113	0.25 122	0.18 113	0.25 121	0.18 113

PSMNet_ROB	0.55 192	0.55 171	0.56 205	0.56 208	0.55 219	0.56 209	0.55 219	0.55 192	0.55 218	0.55 166	0.55 219	0.55 204	0.55 221	0.55 210	0.56 221	0.55 216	0.55 201	0.55 221	0.55 209	0.55 219	0.55 202	0.55 220	0.55 215	0.55 220	0.55 205	0.55 221	0.55 204	0.55 217

PointNet	0.56 196	0.69 190	0.47 177	0.69 224	0.47 201	0.69 222	0.47 203	0.70 208	0.47 202	0.69 177	0.47 203	0.69 219	0.48 206	0.47 195	0.47 203	0.47 200	0.70 219	0.48 208	0.70 222	0.48 208	0.69 218	0.48 207	0.47 201	0.48 206	0.70 222	0.48 209	0.69 218	0.47 199

IER	0.56 196	2.72 290	2.20 306	0.38 152	0.29 149	0.38 154	0.27 134	2.77 305	0.27 136	0.38 124	0.28 142	0.37 149	0.25 129	0.26 131	0.25 131	0.26 128	0.38 151	0.29 147	0.38 150	0.25 131	0.39 154	0.25 128	0.29 145	0.29 151	0.40 159	0.25 129	0.38 148	0.25 129

LG-Stereo	0.57 198	0.58 181	0.43 167	0.54 204	0.65 231	0.95 245	0.69 245	0.69 204	0.38 173	0.52 163	0.37 176	0.53 201	0.37 172	0.68 238	0.73 249	0.72 245	0.70 219	0.37 173	0.54 208	0.37 174	0.54 201	0.37 171	0.37 173	0.56 221	0.95 246	0.59 226	0.84 234	0.37 175

CASS	0.58 199	0.89 207	0.55 202	0.56 208	0.55 219	0.60 214	0.57 225	0.57 196	0.56 220	0.55 166	0.56 220	0.56 205	0.50 213	0.63 222	0.56 221	0.56 219	0.62 212	0.62 230	0.59 213	0.56 221	0.56 204	0.48 207	0.60 222	0.56 221	0.57 210	0.60 228	0.57 208	0.59 222
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DISCO	0.59 200	0.29 117	0.22 110	0.27 127	5.05 343	0.30 133	0.21 120	0.28 117	0.21 118	0.27 107	0.21 120	0.27 129	0.20 116	0.21 117	0.21 120	0.21 116	0.27 130	0.21 122	0.27 129	0.21 122	0.27 124	0.23 127	0.21 117	0.21 120	0.27 129	0.21 120	5.06 336	0.22 123

LMCR-Stereo	0.61 201	0.61 185	0.61 212	0.61 218	0.61 226	0.67 221	0.61 230	0.61 199	0.61 227	0.61 173	0.61 227	0.61 211	0.61 228	0.61 218	0.61 228	0.61 223	0.61 211	0.61 229	0.61 217	0.61 227	0.61 211	0.61 227	0.61 223	0.61 230	0.61 217	0.61 229	0.61 213	0.61 228

AANet_RVC	0.61 201	0.31 121	5.05 332	0.31 134	0.19 116	0.24 115	0.20 117	5.86 328	0.20 115	0.24 93	0.18 114	0.25 120	0.20 116	0.23 125	0.21 120	0.18 109	0.37 148	0.18 114	0.24 114	0.19 117	0.25 116	0.19 118	0.19 113	0.19 115	0.24 114	0.15 94	0.24 112	0.20 117

iRaftStereo_RVC	0.62 203	1.76 261	2.24 308	0.52 203	0.37 175	0.53 206	0.38 180	2.51 299	0.38 173	0.51 162	0.38 179	0.51 197	0.38 175	0.38 168	0.38 173	0.38 173	0.52 198	0.38 176	0.52 204	0.38 178	0.52 196	0.38 174	0.38 177	0.38 178	0.52 199	0.39 185	0.52 200	0.38 178

ARAFT	0.64 204	0.74 197	0.62 213	0.70 230	0.56 221	0.72 227	0.55 219	0.72 211	0.54 217	0.73 184	0.56 220	0.72 225	0.56 223	0.56 212	0.62 229	0.63 225	0.73 224	0.53 220	0.73 226	0.54 218	0.72 222	0.65 231	0.62 224	0.56 221	0.72 225	0.54 219	0.72 223	0.57 219

test_1	0.65 205	4.37 306	2.38 312	0.40 164	0.34 166	0.42 172	0.36 172	1.96 280	0.34 161	0.41 136	0.36 170	0.42 168	0.35 165	0.34 155	0.38 173	0.31 155	0.39 161	0.34 162	0.40 162	0.33 165	0.39 154	0.33 162	0.33 159	0.34 164	0.40 159	0.36 169	0.40 159	0.32 162

zero-FE	0.66 206	0.80 200	0.56 205	0.79 234	0.58 223	0.82 232	0.55 219	0.76 213	0.56 220	0.75 186	0.58 224	0.75 229	0.59 226	0.57 213	0.56 221	0.55 216	0.79 228	0.55 221	0.78 232	0.55 219	0.85 231	0.58 222	0.55 215	0.57 225	0.80 231	0.57 223	0.80 228	0.57 219

HH	0.66 206	2.13 269	0.47 177	0.37 148	0.29 149	0.36 146	0.27 134	0.49 176	0.44 193	0.78 187	0.68 239	0.67 216	0.90 258	0.62 219	0.90 257	0.53 214	0.88 236	0.48 208	0.37 146	0.29 149	0.63 214	0.66 234	0.66 229	0.51 214	1.06 262	0.61 229	1.08 261	0.60 224

HanStereo	0.66 206	2.13 269	0.47 177	0.37 148	0.29 149	0.36 146	0.27 134	0.49 176	0.44 193	0.78 187	0.68 239	0.67 216	0.90 258	0.62 219	0.90 257	0.53 214	0.88 236	0.48 208	0.37 146	0.29 149	0.63 214	0.66 234	0.66 229	0.51 214	1.06 262	0.61 229	1.08 261	0.60 224

DSFCA	0.66 206	0.73 195	0.74 224	0.68 223	0.65 231	0.64 218	0.65 236	0.65 202	0.65 230	0.66 176	0.65 231	0.65 213	0.64 230	0.65 226	0.65 233	0.65 228	0.65 214	0.65 234	0.65 219	0.65 231	0.65 217	0.65 231	0.65 228	0.65 234	0.66 219	0.66 234	0.65 216	0.65 231

STTRV1_RVC	0.66 206	1.59 256	0.52 198	0.69 224	0.61 226	0.66 220	0.43 195	0.88 222	0.45 196	0.71 182	0.62 228	0.69 219	0.45 198	0.62 219	0.40 186	0.44 190	0.80 230	0.59 226	0.76 231	0.63 228	0.80 225	0.46 196	0.64 225	0.61 230	0.72 225	0.54 219	0.80 228	0.60 224

4D-IteraStereo	0.67 211	3.40 296	1.05 254	0.71 231	0.83 254	0.47 187	0.27 134	0.47 169	0.27 136	0.35 115	0.26 135	0.68 218	0.84 254	0.41 179	0.54 218	0.89 254	0.74 226	0.88 258	0.73 226	0.87 258	0.42 165	0.27 135	0.28 137	0.28 141	0.36 142	0.28 138	0.68 217	0.90 257

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 211	0.74 197	0.60 211	0.79 234	0.61 226	0.76 228	0.57 225	0.71 210	0.56 220	0.71 182	0.54 218	0.72 225	0.66 233	0.65 226	0.65 233	0.64 226	0.74 226	0.64 232	0.74 228	0.63 228	0.73 223	0.65 231	0.64 225	0.64 232	0.74 227	0.61 229	0.73 224	0.64 229

Occ-G	0.68 213	0.54 169	3.16 321	0.57 212	0.45 196	0.52 205	0.40 188	3.44 312	0.46 197	0.52 163	0.45 198	0.51 197	0.44 194	0.44 187	0.40 186	0.45 192	0.55 201	0.41 187	0.53 206	0.43 194	0.52 196	0.40 186	0.44 193	0.45 197	0.55 205	0.44 196	0.53 202	0.44 194

mm2	0.69 214	0.69 190	0.69 217	0.69 224	0.69 241	0.69 222	0.69 245	0.69 204	0.69 241	0.69 177	0.69 242	0.69 219	0.69 242	0.69 240	0.69 245	0.69 239	0.69 217	0.69 244	0.69 220	0.69 242	0.69 218	0.69 244	0.69 242	0.69 246	0.69 220	0.69 244	0.69 218	0.69 242

mm1	0.69 214	0.69 190	0.69 217	0.69 224	0.69 241	0.69 222	0.69 245	0.69 204	0.69 241	0.69 177	0.69 242	0.69 219	0.69 242	0.69 240	0.69 245	0.69 239	0.69 217	0.69 244	0.69 220	0.69 242	0.69 218	0.69 244	0.69 242	0.69 246	0.69 220	0.69 244	0.69 218	0.69 242

TorneroNet-64	0.69 214	0.65 188	0.30 138	0.27 127	0.47 201	0.28 131	0.35 166	0.34 131	0.80 248	7.93 345	0.29 150	0.30 134	0.31 155	0.81 250	0.28 143	0.27 137	0.29 132	0.28 138	0.85 238	0.83 256	0.62 213	0.28 141	0.30 153	0.28 141	0.52 199	0.29 153	0.29 131	0.27 137

DDUNet	0.69 214	0.84 204	0.59 210	0.84 240	0.59 224	0.87 238	0.57 225	0.84 218	0.59 226	0.82 194	0.58 224	0.85 238	0.57 224	0.59 217	0.59 225	0.57 220	0.87 235	0.59 226	0.85 238	0.59 226	0.85 231	0.59 225	0.59 220	0.59 226	0.87 236	0.59 226	0.84 234	0.59 222

UDG	0.70 218	0.87 205	0.56 205	0.87 241	0.59 224	0.84 235	0.59 228	0.85 219	0.57 223	0.84 196	0.59 226	0.84 237	0.60 227	0.58 214	0.60 226	0.59 221	0.85 234	0.59 226	0.87 240	0.58 223	0.87 233	0.60 226	0.57 219	0.59 226	0.87 236	0.58 225	0.86 237	0.60 224

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 218	6.91 320	0.46 176	0.46 182	0.46 197	0.46 181	0.46 199	0.46 163	0.46 197	0.46 150	0.46 199	0.46 176	0.46 199	0.46 191	0.46 199	0.46 193	0.46 177	0.46 197	0.46 179	0.46 199	0.47 176	0.46 196	0.46 195	0.46 198	0.46 176	0.46 198	0.46 175	0.46 196

HCRNet	0.71 220	6.06 318	3.15 320	0.50 199	0.22 121	0.21 101	0.15 94	3.04 307	0.34 161	0.43 144	0.33 165	0.43 172	0.33 162	0.15 94	0.14 92	0.14 92	0.21 100	0.17 101	0.47 183	0.20 119	0.21 99	0.16 100	0.32 156	0.33 162	0.50 193	0.33 164	0.49 193	0.28 140

AFF-stereo	0.71 220	0.73 195	0.65 216	0.82 238	0.63 229	0.83 233	0.63 232	0.73 212	0.65 230	0.82 194	0.73 247	0.74 228	0.64 230	0.63 222	0.62 229	0.62 224	0.73 224	0.63 231	0.74 228	0.72 247	0.80 225	0.58 222	0.70 245	0.71 249	0.79 229	0.69 244	0.78 226	0.72 248

DMCA-RVC	0.71 220	0.72 193	0.72 219	0.71 231	0.70 244	0.70 225	0.70 250	0.70 208	0.71 243	0.70 181	0.71 245	0.71 224	0.70 244	0.70 242	0.71 247	0.70 242	0.70 219	0.71 248	0.70 222	0.71 245	0.70 221	0.70 246	0.71 247	0.71 249	0.70 222	0.72 249	0.71 221	0.70 245

PA-Net	0.71 220	0.62 186	0.55 202	0.69 224	0.71 245	0.70 225	0.69 245	0.69 204	0.74 246	0.73 184	0.75 248	0.59 208	0.72 247	0.82 251	0.79 252	0.83 251	0.67 216	0.76 251	0.81 236	0.67 238	0.61 211	0.76 250	0.68 240	0.65 234	0.82 234	0.76 252	0.71 221	0.69 242
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DNS	0.73 224	0.88 206	0.64 215	0.88 242	0.64 230	0.88 239	0.64 234	0.85 219	0.63 228	0.85 197	0.63 230	0.85 238	0.63 229	0.63 222	0.63 232	0.64 226	0.88 236	0.64 232	0.88 241	0.64 230	0.88 234	0.64 230	0.64 225	0.64 232	0.88 238	0.64 233	0.88 238	0.64 229

AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 225	0.57 178	0.57 208	0.56 208	0.92 257	1.07 262	0.63 232	1.03 242	0.82 252	0.49 158	0.77 249	0.69 219	0.54 220	0.58 214	0.54 218	0.86 253	1.06 257	0.72 249	1.06 260	0.79 250	0.58 207	0.87 256	0.59 220	0.46 198	0.76 228	0.46 198	1.05 258	0.97 262

AEACV	0.74 225	0.52 167	3.10 318	0.60 215	0.48 207	0.56 209	0.48 208	3.02 306	0.83 253	0.61 173	0.62 228	0.72 225	0.50 213	0.49 204	0.49 213	0.48 204	0.58 206	0.50 215	0.55 209	0.48 208	0.56 204	0.50 217	0.50 210	0.51 214	0.58 211	0.51 218	0.60 210	0.51 213

MyStereo04	0.76 227	4.78 312	0.62 213	0.63 221	0.54 218	0.65 219	0.56 223	0.61 199	0.58 224	0.61 173	0.56 220	0.63 212	0.57 224	0.63 222	0.60 226	0.60 222	0.64 213	0.56 224	0.63 218	0.58 223	0.63 214	0.62 229	0.55 215	0.60 228	0.63 218	0.57 223	0.64 215	0.58 221

RSM++	0.77 228	0.91 208	0.72 219	0.83 239	0.71 245	0.83 233	0.72 251	0.81 217	0.71 243	0.81 193	0.71 245	0.81 236	0.71 246	0.71 244	0.71 247	0.70 242	0.83 233	0.72 249	0.83 237	0.81 255	0.83 229	0.72 249	0.71 247	0.71 249	0.88 238	0.71 247	0.83 233	0.70 245

test-3	0.78 229	4.38 307	1.80 294	0.62 219	0.49 211	0.62 217	0.50 215	1.86 276	0.64 229	0.69 177	0.52 216	0.66 214	0.38 175	0.58 214	0.57 224	0.46 193	0.66 215	0.46 197	0.50 198	0.44 196	0.48 183	0.58 222	0.54 214	0.60 228	0.70 222	0.46 198	0.48 185	0.50 210

WQFJA1++	0.80 230	1.24 237	0.73 222	0.97 250	0.65 231	0.97 247	0.65 236	0.97 231	0.65 230	0.94 206	0.66 232	0.94 245	0.65 232	0.66 229	0.65 233	0.66 229	0.98 245	0.66 236	0.98 249	0.66 233	0.98 243	0.66 234	0.66 229	0.66 236	0.98 248	0.66 234	0.98 246	0.66 232

NLMM	0.80 230	1.26 243	0.75 228	0.98 252	0.66 234	0.97 247	0.66 238	0.97 231	0.66 233	0.94 206	0.66 232	0.96 252	0.66 233	0.66 229	0.68 243	0.67 234	0.99 247	0.68 243	0.98 249	0.66 233	0.99 244	0.66 234	0.66 229	0.66 236	1.00 254	0.66 234	0.99 247	0.66 232

AdaDepth	0.80 230	0.95 213	1.02 249	0.95 247	0.67 239	0.95 245	0.67 242	0.94 228	0.67 238	0.92 201	0.67 236	0.94 245	0.67 239	0.67 234	0.67 240	0.67 234	0.95 242	0.67 239	0.95 248	0.67 238	0.96 242	0.68 242	0.67 235	0.67 240	0.96 247	0.67 238	0.95 245	0.67 237

CroCo-Stereo	0.80 230	2.51 282	0.41 160	1.27 278	0.41 187	1.27 277	0.41 189	1.27 262	0.41 186	1.27 239	0.41 190	1.27 275	0.41 186	0.41 179	0.41 189	0.41 183	1.28 276	0.41 187	1.27 274	0.41 188	1.27 276	0.41 188	0.42 190	0.41 188	1.27 278	0.41 188	1.27 277	0.41 188
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
NaN_ROB	0.80 230	0.80 200	0.80 234	0.80 236	0.80 251	0.80 230	0.80 254	0.80 215	0.80 248	0.80 191	0.80 252	0.80 234	0.80 250	0.80 248	0.80 253	0.80 249	0.80 230	0.80 254	0.80 234	0.80 253	0.80 225	0.80 252	0.80 253	0.80 253	0.80 231	0.80 254	0.80 228	0.80 252

CSAN	0.80 230	0.80 200	0.80 234	0.80 236	0.80 251	0.80 230	0.80 254	0.80 215	0.80 248	0.80 191	0.80 252	0.80 234	0.80 250	0.80 248	0.80 253	0.80 249	0.80 230	0.80 254	0.80 234	0.80 253	0.80 225	0.80 252	0.80 253	0.80 253	0.80 231	0.80 254	0.80 228	0.80 252

WQFJX1	0.81 236	1.27 245	0.74 224	0.98 252	0.67 239	0.98 249	0.67 242	0.97 231	0.67 238	0.94 206	0.67 236	0.95 248	0.66 233	0.66 229	0.66 236	0.67 234	0.99 247	0.67 239	0.98 249	0.68 241	0.99 244	0.66 234	0.66 229	0.66 236	0.99 249	0.66 234	1.00 249	0.66 232

WQFJX	0.81 236	1.27 245	0.74 224	0.99 254	0.66 234	0.99 251	0.66 238	0.99 237	0.66 233	0.95 211	0.66 232	0.95 248	0.67 239	0.67 234	0.66 236	0.66 229	0.99 247	0.66 236	1.00 253	0.66 233	0.99 244	0.67 240	0.68 240	0.67 240	0.99 249	0.67 238	0.99 247	0.67 237

NLMM1	0.81 236	1.26 243	0.74 224	1.00 256	0.66 234	0.99 251	0.67 242	0.98 234	0.66 233	0.94 206	0.67 236	0.94 245	0.66 233	0.66 229	0.66 236	0.66 229	1.00 251	0.67 239	1.00 253	0.66 233	0.99 244	0.71 247	0.73 250	0.67 240	0.99 249	0.67 238	1.00 249	0.66 232

NLSM3	0.81 236	1.27 245	0.75 228	0.99 254	0.66 234	0.99 251	0.66 238	0.98 234	0.67 238	0.95 211	0.66 232	0.95 248	0.66 233	0.67 234	0.67 240	0.66 229	0.99 247	0.66 236	0.99 252	0.66 233	0.99 244	0.67 240	0.66 229	0.66 236	0.99 249	0.67 238	1.00 249	0.67 237

gcap-zeroshot	0.81 236	1.03 219	0.84 238	0.93 245	0.85 255	0.84 235	0.62 231	1.21 258	0.53 216	0.79 189	0.84 255	0.77 230	0.70 244	0.84 253	0.67 240	0.74 246	1.18 270	0.52 219	0.91 242	0.79 250	0.84 230	0.61 227	0.83 255	0.69 246	0.93 245	0.82 256	0.85 236	0.66 232

WQFJA1	0.82 241	1.52 255	0.76 230	1.01 260	0.66 234	0.98 249	0.66 238	0.98 234	0.66 233	0.95 211	0.68 239	0.95 248	0.66 233	0.68 238	0.66 236	0.66 229	1.00 251	0.67 239	1.00 253	0.67 238	0.99 244	0.68 242	0.67 235	0.68 245	0.99 249	0.67 238	1.00 249	0.67 237

AIO-Stereo	0.82 241	1.06 221	0.73 222	0.97 250	0.74 247	1.06 261	0.60 229	1.04 244	0.90 256	1.00 214	1.01 266	0.78 231	0.85 256	0.74 246	0.62 229	0.67 234	1.12 260	0.55 221	0.70 222	0.65 231	0.93 239	0.66 234	0.67 235	0.67 240	0.82 234	0.74 250	0.92 239	0.83 254

G-Net	0.82 241	1.77 262	0.78 232	0.78 233	0.78 249	0.78 229	0.78 252	0.78 214	0.79 247	0.79 189	0.78 250	0.78 231	0.78 249	0.78 247	0.78 251	0.78 247	0.79 228	0.79 252	0.79 233	0.79 250	0.79 224	0.79 251	0.79 252	0.79 252	0.79 229	0.79 253	0.79 227	0.79 251

ktn	0.84 244	1.15 226	0.54 199	1.16 272	1.26 287	0.51 202	0.53 218	0.51 183	0.66 233	4.54 328	0.51 215	0.52 200	0.52 219	0.66 229	0.51 217	0.51 213	1.37 281	1.17 280	0.49 194	0.51 217	1.23 272	0.51 219	0.67 235	0.51 214	0.51 197	0.68 243	0.51 197	0.51 213

KSHMR	0.85 245	0.72 193	0.51 195	0.49 197	0.49 211	0.51 202	1.07 274	0.50 180	0.48 207	6.04 340	0.52 216	0.66 214	0.98 264	0.49 204	0.77 250	0.49 208	1.17 267	0.51 218	0.49 194	1.06 272	0.51 193	0.49 211	0.49 207	0.51 214	1.04 260	0.49 213	0.81 232	0.72 248

CroCo-Stereo Lap2	0.85 245	2.86 293	0.43 167	1.33 280	0.43 194	1.31 278	0.42 194	1.32 263	0.42 191	1.31 241	0.44 196	1.32 277	0.44 194	0.43 185	0.44 196	0.43 189	1.35 277	0.43 194	1.32 278	0.43 194	1.31 278	0.43 193	0.43 192	0.42 194	1.31 280	0.42 193	1.31 278	0.43 193

MLG-Stereo	0.87 247	1.33 251	0.93 242	0.62 219	1.00 260	1.16 267	0.55 219	0.86 221	0.83 253	1.19 232	0.40 188	1.30 276	0.81 252	0.65 226	0.45 198	1.01 268	1.17 267	0.46 197	1.29 277	0.58 223	1.05 255	0.90 259	0.73 250	0.87 258	0.60 215	1.01 267	1.13 265	0.51 213

DGTPSM_ROB	0.92 248	0.93 212	0.91 240	0.93 245	0.91 256	0.92 241	0.93 260	0.92 225	0.92 257	0.92 201	0.91 257	0.91 241	0.93 261	0.91 254	0.92 261	0.92 261	0.92 240	0.92 259	0.92 243	0.90 259	0.91 235	0.92 260	0.93 259	0.94 263	0.92 243	0.91 258	0.92 239	0.97 262

pmcnn	0.92 248	0.92 209	0.92 241	0.92 243	0.92 257	0.92 241	0.92 258	0.92 225	0.92 257	0.92 201	0.92 259	0.92 244	0.92 260	0.92 256	0.92 261	0.92 261	0.92 240	0.92 259	0.92 243	0.92 263	0.92 237	0.92 260	0.92 258	0.92 262	0.92 243	0.92 259	0.92 239	0.92 260

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 250	0.77 199	0.82 236	1.16 272	0.75 248	0.99 251	0.92 258	0.91 223	0.99 263	0.94 206	0.91 257	1.15 264	0.88 257	0.92 256	1.00 264	0.67 234	0.98 245	1.00 264	0.75 230	0.91 260	1.18 265	0.87 256	0.89 257	0.90 259	1.08 265	1.07 272	0.74 225	0.89 256

HSM-Net_RVC	0.93 250	1.09 224	0.79 233	1.10 265	0.78 249	1.09 263	0.79 253	1.16 252	0.80 248	1.14 224	0.79 251	1.17 267	0.77 248	0.73 245	0.83 255	0.78 247	1.19 271	0.79 252	1.18 269	0.72 247	1.19 267	0.80 252	0.72 249	0.80 253	1.18 273	0.74 250	1.14 266	0.73 250
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.93 250	8.54 333	0.41 160	0.56 208	0.37 175	0.56 209	0.37 177	0.50 180	0.40 182	0.56 168	5.24 344	0.56 205	0.34 163	0.40 178	0.41 189	0.34 162	0.53 200	0.40 184	0.56 211	0.38 178	0.52 196	0.40 186	0.40 185	0.41 188	0.56 208	0.40 187	0.56 206	0.40 186

DPSimNet_ROB	0.93 250	1.04 220	0.83 237	1.05 263	0.82 253	1.04 259	0.83 257	1.03 242	0.89 255	1.03 219	0.84 255	1.03 258	0.84 254	0.83 252	0.84 256	0.83 251	1.14 262	0.84 256	1.12 265	0.84 257	1.04 254	0.88 258	0.83 255	0.84 257	1.07 264	0.83 257	1.15 267	0.88 255

DPSM_ROB	0.93 250	0.92 209	0.94 243	0.96 248	1.02 265	0.92 241	0.98 261	0.95 229	0.92 257	0.92 201	0.92 259	0.91 241	0.97 262	0.92 256	0.91 259	0.91 258	0.96 243	0.94 261	0.93 246	0.91 260	0.93 239	0.92 260	0.93 259	0.91 260	0.91 241	0.99 261	0.92 239	0.91 258

DPSM	0.93 250	0.92 209	0.94 243	0.96 248	1.02 265	0.92 241	0.98 261	0.95 229	0.92 257	0.92 201	0.92 259	0.91 241	0.97 262	0.92 256	0.91 259	0.91 258	0.96 243	0.94 261	0.93 246	0.91 260	0.93 239	0.92 260	0.93 259	0.91 260	0.91 241	0.99 261	0.92 239	0.91 258

GANet	1.00 256	1.00 214	1.00 245	1.00 256	1.00 260	1.00 255	1.00 266	1.00 238	1.00 264	1.00 214	1.00 263	1.00 253	1.00 266	1.00 263	1.00 264	1.00 265	1.00 251	1.00 264	1.00 253	1.00 265	1.00 250	1.00 265	1.00 264	1.00 266	1.00 254	1.00 264	1.00 249	1.00 264

TDLM	1.00 256	1.00 214	1.00 245	1.00 256	1.00 260	1.00 255	1.00 266	1.00 238	1.00 264	1.00 214	1.00 263	1.00 253	1.00 266	1.00 263	1.00 264	1.00 265	1.00 251	1.00 264	1.00 253	1.00 265	1.00 250	1.00 265	1.00 264	1.00 266	1.00 254	1.00 264	1.00 249	1.00 264

CVANet_RVC	1.00 256	1.00 214	1.00 245	1.00 256	1.00 260	1.00 255	1.00 266	1.00 238	1.00 264	1.00 214	1.00 263	1.00 253	1.00 266	1.00 263	1.00 264	1.00 265	1.00 251	1.00 264	1.00 253	1.00 265	1.00 250	1.00 265	1.00 264	1.00 266	1.00 254	1.00 264	1.00 249	1.00 264

ccs_rob	1.00 256	10.06 339	0.31 141	0.44 179	0.31 159	0.43 177	0.31 162	0.43 159	0.32 156	0.45 147	0.32 161	1.20 271	0.31 155	7.02 344	0.31 158	0.31 155	0.44 175	0.31 156	0.44 176	0.32 161	0.44 170	0.31 158	0.32 156	0.32 159	0.44 174	0.32 161	0.43 171	0.31 160

trnet	1.01 260	1.01 217	1.01 248	1.01 260	1.01 264	1.01 258	1.01 269	1.01 241	1.01 267	1.01 218	1.01 266	1.01 257	1.01 270	1.01 266	1.01 268	1.01 268	1.01 256	1.01 268	1.01 259	1.01 268	1.01 253	1.01 268	1.01 267	1.01 269	1.01 258	1.01 267	1.01 257	1.01 267

CFNet_pseudo	1.01 260	9.78 337	0.29 132	0.38 152	0.28 139	0.38 154	0.28 141	0.38 142	0.28 141	0.39 127	0.28 142	0.39 156	0.28 139	9.50 345	0.29 151	0.28 138	0.38 151	0.28 138	0.38 150	0.28 140	0.38 145	0.28 141	0.28 137	0.28 141	0.38 149	0.28 138	0.38 148	0.28 140

pcwnet_v2	1.01 260	9.73 336	0.28 127	0.38 152	0.28 139	0.38 154	0.28 141	0.38 142	0.28 141	0.38 124	0.28 142	0.39 156	0.28 139	9.61 346	0.28 143	0.28 138	0.38 151	0.28 138	0.38 150	0.28 140	0.38 145	0.28 141	0.29 145	0.28 141	0.38 149	0.28 138	0.38 148	0.28 140

FlowAnything	1.02 263	2.51 282	0.58 209	1.60 287	0.56 221	1.61 287	0.56 223	1.60 272	0.55 218	1.61 255	0.56 220	1.61 284	0.55 221	0.55 210	0.55 220	0.55 216	1.61 287	0.56 224	1.61 285	0.56 221	1.62 285	0.55 220	0.56 218	0.56 221	1.62 288	0.56 222	1.62 286	0.56 218

WAO-8	1.02 263	1.50 254	1.49 283	0.40 164	0.40 185	1.56 286	0.98 261	1.55 271	0.58 224	4.18 324	0.40 188	0.79 233	0.48 206	0.91 254	0.39 185	0.99 264	0.71 222	0.70 247	0.51 201	0.77 249	1.07 257	0.82 255	0.69 242	0.96 265	1.01 258	1.30 289	1.10 263	1.38 293

UCFNet_RVC	1.03 265	10.10 340	0.28 127	0.38 152	0.28 139	0.39 161	0.28 141	0.38 142	0.28 141	0.39 127	0.28 142	0.39 156	0.29 148	9.62 347	0.28 143	0.28 138	0.38 151	0.28 138	0.38 150	0.28 140	0.39 154	0.28 141	0.29 145	0.28 141	0.39 158	0.28 138	0.38 148	0.29 151

GLC_STEREO	1.05 266	1.01 217	1.02 249	1.02 262	1.02 265	1.05 260	1.06 271	1.05 245	1.05 269	1.04 221	1.05 269	1.05 259	1.04 271	1.06 270	1.05 270	1.06 272	1.06 257	1.05 271	1.06 260	1.05 271	1.06 256	1.06 271	1.04 269	1.05 271	1.04 260	1.05 270	1.06 259	1.06 269

FC-DCNN	1.10 267	0.81 203	0.77 231	0.63 221	0.42 192	0.86 237	0.64 234	0.91 223	0.96 261	1.11 222	0.80 252	1.07 260	0.81 252	0.67 234	1.75 303	1.30 288	1.41 283	0.85 257	1.28 276	0.71 245	2.12 297	1.32 288	0.52 213	0.81 256	1.64 289	1.40 296	2.39 303	1.75 306

RP	1.14 268	1.16 228	1.15 264	1.17 274	1.10 274	1.16 267	1.15 277	1.10 247	1.16 279	1.15 225	1.08 271	1.16 265	1.15 278	1.15 278	1.14 278	1.16 278	1.16 265	1.10 273	1.10 262	1.10 275	1.16 261	1.11 275	1.10 273	1.19 284	1.14 269	1.19 284	1.07 260	1.10 272

Abc-Net	1.14 268	1.16 228	1.18 268	1.10 265	1.10 274	1.16 267	1.18 281	1.16 252	1.13 276	1.11 222	1.16 277	1.16 265	1.12 276	1.10 271	1.17 281	1.16 278	1.16 265	1.10 273	1.16 266	1.14 279	1.17 263	1.16 278	1.11 275	1.09 276	1.10 266	1.10 275	1.16 268	1.17 278
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MM-Stereo_test2	1.15 270	1.90 264	1.10 258	1.37 282	0.94 259	1.36 279	0.98 261	1.48 269	0.98 262	1.37 246	0.98 262	1.37 281	0.98 264	0.95 260	0.94 263	0.95 263	1.37 281	0.95 263	1.38 280	0.95 264	1.38 282	0.95 264	0.95 262	0.95 264	1.37 283	0.95 260	1.37 282	0.95 261

TorneroNet	1.15 270	1.10 225	0.51 195	0.69 224	0.51 217	1.10 264	0.50 215	0.51 183	0.51 215	13.92 347	1.17 281	0.49 193	0.51 218	0.54 209	0.48 209	0.49 208	0.49 191	0.65 234	0.70 222	0.49 213	0.51 193	0.49 211	0.67 235	1.36 292	0.51 197	0.50 216	0.52 200	1.23 285

RGC	1.15 270	1.16 228	1.17 267	1.15 270	1.11 276	1.21 273	1.21 288	1.10 247	1.15 277	1.16 228	1.11 274	1.17 267	1.09 273	1.14 277	1.11 275	1.16 278	1.19 271	1.11 276	1.10 262	1.15 281	1.11 258	1.19 281	1.16 278	1.12 279	1.17 271	1.10 275	1.16 268	1.17 278

NCC-stereo	1.15 270	1.17 232	1.12 263	1.10 265	1.15 277	1.14 265	1.15 277	1.15 250	1.12 275	1.17 231	1.17 281	1.11 262	1.17 282	1.11 273	1.10 273	1.16 278	1.12 260	1.11 276	1.16 266	1.13 278	1.23 272	1.16 278	1.19 282	1.11 277	1.18 273	1.17 281	1.17 271	1.13 276

edge stereo	1.15 270	1.18 233	1.11 261	1.12 268	1.17 281	1.17 272	1.17 279	1.16 252	1.18 283	1.16 228	1.17 281	1.17 267	1.13 277	1.11 273	1.11 275	1.12 275	1.17 267	1.17 280	1.11 264	1.17 282	1.17 263	1.17 280	1.18 280	1.14 280	1.11 267	1.18 282	1.12 264	1.11 273

Nwc_Net	1.15 270	1.15 226	1.15 264	1.09 264	1.19 283	1.16 267	1.17 279	1.15 250	1.16 279	1.16 228	1.16 277	1.08 261	1.16 279	1.11 273	1.15 280	1.18 282	1.11 259	1.10 273	1.16 266	1.17 282	1.16 261	1.13 277	1.18 280	1.20 285	1.11 267	1.15 279	1.16 268	1.20 281

qqai	1.17 276	1.27 245	1.10 258	1.26 277	1.09 273	1.23 274	1.11 275	1.26 261	1.11 274	1.26 238	1.08 271	1.25 274	1.11 275	1.11 273	1.10 273	1.09 273	1.27 275	1.11 276	1.27 274	1.11 276	1.27 276	1.10 274	1.10 273	1.11 277	1.27 278	1.10 275	1.24 275	1.11 273

stereogan	1.17 276	1.19 235	1.15 264	1.15 270	1.15 277	1.15 266	1.19 282	1.19 256	1.15 277	1.15 225	1.16 277	1.19 270	1.19 283	1.19 280	1.19 282	1.19 283	1.15 263	1.19 283	1.19 270	1.19 285	1.15 260	1.19 281	1.15 277	1.15 281	1.16 270	1.15 279	1.19 272	1.20 281

MM-Stereo_test3	1.22 278	1.60 258	1.19 271	1.48 285	1.02 265	1.48 284	0.99 265	1.54 270	1.03 268	1.41 248	1.03 268	1.44 283	1.00 266	1.04 268	1.04 269	1.02 270	1.42 284	1.04 269	1.48 283	1.01 268	1.48 283	1.03 269	1.06 271	1.04 270	1.53 286	1.04 269	1.49 283	1.04 268

FAT-Stereo	1.22 278	1.23 236	1.19 271	1.21 276	1.24 286	1.24 276	1.19 282	1.25 260	1.24 286	1.25 237	1.19 284	1.20 271	1.24 287	1.20 281	1.21 284	1.25 287	1.22 273	1.21 285	1.25 273	1.23 288	1.22 270	1.19 281	1.19 282	1.24 288	1.25 276	1.20 285	1.19 272	1.25 287

S-Stereo	1.22 278	1.18 233	1.19 271	1.20 275	1.23 285	1.23 274	1.19 282	1.19 256	1.18 283	1.27 239	1.20 285	1.20 271	1.20 284	1.23 283	1.22 286	1.23 286	1.23 274	1.23 287	1.20 271	1.25 289	1.20 268	1.22 287	1.25 286	1.24 288	1.20 275	1.22 288	1.26 276	1.24 286

SPS-STEREO	1.25 281	1.47 253	1.06 256	1.54 286	1.08 271	1.52 285	1.20 287	1.44 267	1.06 271	1.49 253	1.10 273	1.41 282	1.10 274	0.98 261	1.08 272	1.12 275	1.47 285	1.04 269	1.53 284	1.14 279	1.52 284	1.07 272	1.02 268	1.05 271	1.48 285	1.07 272	1.55 284	1.11 273
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RASNet	1.39 282	1.37 252	1.35 275	1.38 283	1.40 290	1.39 282	1.77 304	1.36 264	1.74 303	1.36 245	1.36 290	1.36 280	1.36 290	1.36 285	1.35 288	1.41 295	1.36 279	1.36 293	1.36 279	1.35 292	1.36 280	1.35 291	1.36 289	1.35 291	1.36 282	1.35 292	1.36 281	1.35 289

HBP-ISP	1.47 283	1.07 223	1.03 252	1.30 279	1.08 271	1.36 279	1.06 271	1.44 267	1.25 288	1.97 270	1.51 295	1.65 286	1.58 296	0.98 261	1.58 296	1.68 302	1.98 292	1.32 288	2.02 292	1.28 290	2.95 309	1.89 310	0.97 263	1.06 273	1.26 277	0.99 261	1.94 289	1.43 296

PS-NSSS	1.48 284	4.46 309	1.35 275	1.35 281	1.35 289	1.41 283	1.34 290	1.36 264	1.35 291	1.40 247	1.35 289	1.33 278	1.35 289	1.37 286	1.40 291	1.35 289	1.35 277	1.35 291	1.39 281	1.44 297	1.35 279	1.34 290	1.35 288	1.38 295	1.35 281	1.33 291	1.34 279	1.38 293

CC-Net-ROB	1.51 285	4.40 308	1.69 291	1.39 284	1.40 290	1.37 281	1.40 295	1.36 264	1.39 292	1.41 248	1.36 290	1.35 279	1.38 292	1.39 288	1.39 289	1.36 290	1.36 279	1.35 291	1.39 281	1.39 293	1.37 281	1.36 292	1.41 293	1.48 297	1.39 284	1.42 297	1.35 280	1.35 289

GANetREF_RVC	1.52 286	2.01 266	1.21 274	1.98 292	1.21 284	1.98 292	1.21 288	1.98 283	1.21 285	1.99 271	1.21 286	1.98 292	1.21 286	1.02 267	1.21 284	1.21 285	1.99 293	1.21 285	1.99 291	1.21 286	1.99 291	1.21 284	1.21 284	1.21 286	1.99 294	1.21 286	1.99 292	1.21 283
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
MonStereo1	1.60 287	2.69 289	1.46 280	1.99 293	1.31 288	1.99 293	1.36 291	1.99 284	1.31 289	1.84 259	1.32 288	1.89 287	1.31 288	1.32 284	1.30 287	1.36 290	1.94 289	1.33 290	1.93 288	1.30 291	1.92 288	1.33 289	1.31 287	1.31 290	1.94 291	1.31 290	1.93 288	1.31 288

R-Stereo Train	1.62 288	2.01 266	1.41 278	1.97 290	1.40 290	1.96 290	1.39 292	1.93 278	1.39 292	1.92 264	1.38 292	1.94 290	1.39 293	1.40 289	1.45 292	1.38 292	1.96 290	1.37 294	1.97 289	1.39 293	1.98 289	1.41 294	1.40 291	1.37 293	1.97 292	1.38 293	1.96 290	1.37 291

RAFT-Stereo	1.62 288	2.01 266	1.41 278	1.97 290	1.40 290	1.96 290	1.39 292	1.93 278	1.39 292	1.92 264	1.38 292	1.94 290	1.39 293	1.40 289	1.45 292	1.38 292	1.96 290	1.37 294	1.97 289	1.39 293	1.98 289	1.41 294	1.40 291	1.37 293	1.97 292	1.38 293	1.96 290	1.37 291
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DPSMNet_ROB	1.62 288	1.60 258	1.59 284	1.61 288	1.69 299	1.66 288	1.61 297	1.70 274	1.65 301	1.62 256	1.60 298	1.61 284	1.60 297	1.60 292	1.59 297	1.62 300	1.60 286	1.63 301	1.62 286	1.68 304	1.70 286	1.60 297	1.64 300	1.60 299	1.61 287	1.60 299	1.60 285	1.59 299

MonStereo	1.66 291	2.63 288	1.46 280	1.99 293	1.41 294	2.03 294	1.39 292	2.04 286	1.43 295	1.94 267	1.40 294	1.92 289	1.37 291	1.38 287	1.39 289	1.39 294	1.99 293	1.38 296	2.04 293	1.41 296	2.02 293	1.37 293	1.39 290	1.38 295	1.99 294	1.38 293	2.01 293	1.39 295

MoCha-V2	1.75 292	27.02 355	0.72 219	0.92 243	0.69 241	0.89 240	0.69 245	0.92 225	0.71 243	0.87 198	0.69 242	0.88 240	0.68 241	0.70 242	0.68 243	0.69 239	0.90 239	0.69 244	0.92 243	0.69 242	0.92 237	0.71 247	0.70 245	0.67 240	0.88 238	0.71 247	0.92 239	0.68 241

MFMNet_re	1.77 293	1.89 263	1.72 292	1.88 289	1.69 299	1.89 289	1.67 301	1.91 277	1.70 302	1.87 260	1.67 302	1.89 287	1.68 302	1.67 296	1.67 302	1.70 303	1.88 288	1.68 303	1.88 287	1.67 302	1.89 287	1.68 303	1.70 302	1.71 304	1.87 290	1.68 307	1.87 287	1.68 304

MM-Stereo_test1	1.85 294	3.50 298	1.61 285	2.12 295	1.47 295	2.14 295	1.47 296	2.33 295	1.53 296	2.12 276	1.54 296	2.19 294	1.53 295	1.54 291	1.53 294	1.53 296	2.20 295	1.54 297	2.24 294	1.57 298	2.21 299	1.49 296	1.59 295	1.49 298	2.15 299	1.52 298	2.15 295	1.54 298

plain	1.96 295	3.33 295	1.04 253	3.24 312	1.04 269	3.24 312	1.04 270	3.26 309	1.05 269	3.26 308	1.13 275	3.27 312	1.06 272	1.05 269	1.05 270	1.05 271	3.28 310	1.05 271	3.29 310	1.06 272	3.30 311	1.05 270	1.05 270	1.06 273	3.30 312	1.06 271	3.30 312	1.06 269

UDGNet	1.97 296	2.43 280	1.67 289	2.46 303	1.70 301	2.44 302	1.69 302	2.34 296	1.63 300	2.35 292	1.67 302	2.37 303	1.67 301	1.68 297	1.64 301	1.67 301	2.44 302	1.64 302	2.43 302	1.67 302	2.43 305	1.66 301	1.67 301	1.63 303	2.43 304	1.66 305	2.42 304	1.66 303

LG-G_1	1.99 297	2.56 285	1.63 287	2.54 306	1.62 297	2.55 307	1.61 297	2.51 299	1.61 297	2.50 296	1.62 300	2.50 305	1.61 298	1.61 293	1.61 298	1.61 297	2.55 306	1.61 298	2.55 307	1.61 299	2.55 307	1.61 298	1.61 296	1.61 300	2.55 307	1.61 300	2.54 306	1.61 300

LG-G	1.99 297	2.56 285	1.63 287	2.54 306	1.62 297	2.55 307	1.61 297	2.51 299	1.61 297	2.50 296	1.62 300	2.50 305	1.61 298	1.61 293	1.61 298	1.61 297	2.55 306	1.61 298	2.55 307	1.61 299	2.55 307	1.61 298	1.61 296	1.61 300	2.55 307	1.61 300	2.54 306	1.61 300

LGtest1	1.99 297	2.55 284	1.62 286	2.54 306	1.61 296	2.54 304	1.61 297	2.51 299	1.61 297	2.49 295	1.61 299	2.49 304	1.61 298	1.61 293	1.61 298	1.61 297	2.55 306	1.62 300	2.54 306	1.61 299	2.54 306	1.61 298	1.61 296	1.61 300	2.54 306	1.61 300	2.54 306	1.61 300

FBW_ROB	2.04 300	2.50 281	1.75 293	2.45 302	1.78 302	2.40 300	1.74 303	2.47 298	1.77 304	2.37 293	1.81 304	2.30 297	1.80 303	1.78 298	1.88 311	1.80 304	2.41 301	1.77 304	2.43 302	1.83 306	2.39 303	1.81 308	1.76 304	1.75 305	2.56 309	1.75 308	2.30 300	1.74 305

TRStereo	2.05 301	2.13 269	1.85 296	2.27 296	1.84 304	2.28 296	1.84 307	2.29 291	1.87 307	2.29 286	1.86 306	2.30 297	1.87 307	2.30 312	1.87 308	2.08 311	2.29 297	1.87 307	2.30 296	1.87 308	2.08 294	1.72 304	1.86 308	2.30 317	2.13 296	1.84 310	2.29 297	1.87 309

XX-Stereo	2.05 301	2.13 269	1.85 296	2.27 296	1.84 304	2.28 296	1.84 307	2.29 291	1.87 307	2.29 286	1.86 306	2.30 297	1.87 307	2.30 312	1.87 308	2.08 311	2.29 297	1.87 307	2.30 296	1.87 308	2.08 294	1.72 304	1.86 308	2.30 317	2.13 296	1.84 310	2.29 297	1.87 309

EAI-Stereo	2.05 301	2.13 269	1.85 296	2.27 296	1.84 304	2.28 296	1.84 307	2.29 291	1.87 307	2.29 286	1.86 306	2.30 297	1.87 307	2.30 312	1.87 308	2.08 311	2.29 297	1.87 307	2.30 296	1.87 308	2.08 294	1.72 304	1.86 308	2.30 317	2.13 296	1.84 310	2.29 297	1.87 309

AF-Net	2.06 304	25.73 354	1.18 268	1.12 268	1.16 280	1.16 267	1.19 282	1.10 247	1.17 282	1.15 225	1.14 276	1.11 262	1.16 279	1.16 279	1.14 278	1.11 274	1.15 263	1.13 279	1.21 272	1.17 282	1.11 258	1.21 284	1.17 279	1.17 282	1.17 271	1.11 278	1.20 274	1.13 276

UniTT-Stereo	2.12 305	3.66 300	1.10 258	3.48 315	1.15 277	3.57 316	1.11 275	3.44 312	1.16 279	3.52 310	1.16 277	3.50 313	1.16 279	1.10 271	1.13 277	1.15 277	3.61 312	1.17 280	3.64 311	1.12 277	3.58 314	1.12 276	1.12 276	1.17 282	3.53 315	1.18 282	3.52 315	1.18 280

HUF	2.22 306	2.33 276	2.24 308	2.35 300	2.07 310	2.45 303	2.11 314	2.42 297	2.13 314	2.19 279	2.15 313	2.10 293	2.09 312	2.27 310	2.04 313	2.08 311	2.44 302	2.12 314	2.38 301	2.18 315	2.29 301	2.22 314	2.12 315	2.12 312	2.52 305	2.10 315	2.22 296	2.15 316

AIO_test	2.22 306	2.36 279	2.10 304	2.47 304	2.15 311	2.54 304	2.06 313	2.27 289	2.09 313	2.29 286	2.13 312	2.30 297	2.09 312	2.25 308	2.15 315	1.95 309	2.52 305	2.08 312	2.32 299	2.21 317	2.20 298	2.26 316	2.05 314	2.06 310	2.40 303	2.16 317	2.52 305	2.05 315

RAStereo	2.24 308	3.70 301	1.18 268	3.73 319	1.18 282	3.69 318	1.19 282	3.73 315	1.24 286	3.72 313	1.21 286	3.76 317	1.20 284	1.20 281	1.20 283	1.20 284	3.74 317	1.20 284	3.75 317	1.21 286	3.77 318	1.21 284	1.21 284	1.21 286	3.82 319	1.21 286	3.82 319	1.21 283

AIO_rvc	2.25 309	2.35 278	2.10 304	2.47 304	2.17 312	2.54 304	2.15 315	2.32 294	2.21 315	2.29 286	2.28 315	2.33 302	2.09 312	2.26 309	2.14 314	2.08 311	2.49 304	2.09 313	2.53 305	2.14 314	2.34 302	2.23 315	2.14 316	2.18 313	2.19 300	2.15 316	2.35 302	2.22 317

NCCL2	2.27 310	2.27 275	2.28 311	2.27 296	2.28 316	2.28 296	2.28 317	2.27 289	2.28 317	2.28 283	2.28 315	2.29 296	2.28 316	2.28 311	2.29 317	2.28 318	2.28 296	2.28 318	2.27 295	2.28 319	2.28 300	2.28 318	2.28 318	2.28 315	2.28 301	2.28 319	2.11 294	2.28 320

STTStereo	2.30 311	2.34 277	2.26 310	2.37 301	2.23 313	2.40 300	2.35 318	2.20 287	2.33 318	2.28 283	2.31 317	2.19 294	2.37 317	2.20 305	2.31 318	2.23 317	2.38 300	2.25 317	2.33 300	2.27 318	2.39 303	2.27 317	2.31 319	2.29 316	2.37 302	2.32 320	2.34 301	2.26 319

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 312	2.85 291	1.90 301	2.90 309	2.77 319	2.88 309	2.85 321	2.51 299	2.85 321	2.88 303	1.99 311	2.50 305	2.76 320	2.20 305	1.57 295	2.64 320	2.89 309	2.63 320	5.69 340	1.03 270	2.01 292	2.71 320	2.74 323	2.73 321	2.87 310	1.64 303	1.00 249	1.49 297
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MIF-Stereo (partial)	2.52 313	3.41 297	1.05 254	3.29 313	1.05 270	3.29 315	1.06 271	3.30 311	1.06 271	3.31 309	1.06 270	4.97 335	2.72 319	2.72 316	2.71 320	2.70 321	6.57 342	2.19 315	5.08 337	1.08 274	3.36 312	1.07 272	1.07 272	1.07 275	3.35 314	1.07 272	3.36 314	1.07 271

sCroCo_RVC	2.76 314	4.00 303	1.82 295	4.00 323	1.83 303	3.98 324	1.82 305	3.99 317	1.81 305	4.14 321	2.76 319	4.13 326	1.82 305	1.83 299	1.83 304	1.82 305	4.01 322	1.82 306	3.98 320	1.86 307	4.00 323	1.82 309	1.83 306	1.84 306	4.02 325	1.81 309	4.00 323	1.83 308

NLSM1	2.82 315	3.85 302	2.57 316	3.19 311	2.46 317	3.28 314	2.38 319	3.29 310	2.42 319	3.20 307	2.64 318	3.14 310	2.62 318	2.46 315	2.44 319	2.51 319	3.31 311	2.53 319	3.17 309	2.47 320	3.27 310	2.33 319	2.65 320	2.61 320	3.22 311	2.55 321	3.31 313	2.39 321

sAnonymous2	2.87 316	4.16 304	1.89 299	4.26 328	1.87 307	4.23 327	1.92 310	4.17 318	1.94 311	4.16 322	1.92 309	4.20 327	1.92 310	1.96 301	1.86 306	1.87 307	4.25 326	1.90 310	4.23 326	1.91 311	4.26 326	1.93 311	1.89 311	1.90 307	4.07 327	1.91 313	5.09 339	1.93 313

CroCo_RVC	2.87 316	4.16 304	1.89 299	4.26 328	1.87 307	4.23 327	1.92 310	4.17 318	1.94 311	4.16 322	1.92 309	4.20 327	1.92 310	1.96 301	1.86 306	1.87 307	4.25 326	1.90 310	4.23 326	1.91 311	4.26 326	1.93 311	1.89 311	1.90 307	4.07 327	1.91 313	5.09 339	1.93 313

Anonymous3	3.36 318	4.93 314	2.20 306	4.92 335	2.23 313	4.90 335	2.23 316	4.89 324	2.24 316	4.95 334	2.21 314	4.91 334	2.21 315	2.18 304	2.22 316	2.22 316	4.86 333	2.20 316	4.90 333	2.20 316	4.96 336	2.21 313	2.21 317	2.21 314	6.30 341	2.21 318	4.90 332	2.23 318

StereoVision	3.44 319	10.12 341	1.68 290	5.44 340	2.26 315	5.87 340	1.97 312	5.17 327	1.31 289	5.80 338	1.56 297	5.62 340	1.84 306	1.97 303	1.91 312	1.84 306	4.98 335	1.32 288	5.60 338	1.71 305	5.35 341	1.73 307	1.97 313	1.96 309	5.40 338	1.65 304	5.08 337	1.76 307

NLCSM	3.61 320	5.05 316	3.36 326	4.13 325	3.31 327	3.91 320	3.26 327	3.98 316	3.24 325	4.08 320	3.06 322	3.95 322	3.25 327	3.25 321	3.10 324	3.17 327	4.20 325	3.08 322	4.16 324	3.24 327	4.26 326	3.46 328	3.14 325	3.19 324	4.02 325	3.24 326	4.21 327	3.17 325

DPSNet	3.67 321	3.61 299	3.62 327	3.64 316	3.61 331	3.64 317	3.65 331	3.64 314	3.67 330	3.67 312	3.65 329	3.68 315	3.69 335	3.69 329	3.69 336	3.68 333	3.70 314	3.70 332	3.69 316	3.69 333	3.71 317	3.69 330	3.67 331	3.69 333	3.68 318	3.67 330	3.68 317	3.67 327

MaDis-Stereo	3.69 322	10.19 342	2.01 303	6.09 341	2.01 309	5.94 341	1.82 305	6.14 332	1.85 306	6.59 341	1.82 305	6.01 341	1.81 304	1.83 299	1.83 304	2.02 310	5.87 339	1.79 305	5.93 341	2.06 313	4.63 332	1.67 302	1.84 307	2.08 311	5.90 339	1.66 305	6.34 342	1.87 309

Sa-1000	3.84 323	7.71 325	6.81 342	4.15 326	2.86 320	3.27 313	3.87 337	5.99 329	4.35 341	2.78 301	3.71 330	3.88 318	3.56 331	3.88 332	3.64 329	2.71 322	3.72 315	3.27 327	3.67 315	3.15 326	3.51 313	3.36 327	2.70 322	3.49 327	3.32 313	3.76 334	2.87 310	3.76 334

MLG-Stereo_test2	3.86 324	4.96 315	3.13 319	4.65 333	3.27 326	5.17 339	3.07 323	5.01 326	3.01 322	4.93 333	3.03 321	4.56 332	3.32 328	3.26 322	3.33 327	3.30 329	5.17 338	3.19 325	4.86 332	2.96 325	5.04 338	3.25 323	2.67 321	3.15 323	4.98 335	3.05 324	4.59 330	3.30 326

MLG-Stereo_test3	3.87 325	4.64 310	3.29 323	5.17 338	3.23 324	4.83 334	3.02 322	4.95 325	3.22 324	4.31 325	3.33 327	5.08 337	3.20 326	3.23 320	2.77 321	3.20 328	4.99 336	3.24 326	4.93 334	2.94 322	4.82 335	3.33 326	3.33 327	3.29 326	5.19 337	3.02 323	5.08 337	2.93 324

MLG-Stereo_test1	3.87 325	4.67 311	3.29 323	5.26 339	3.25 325	5.04 337	3.11 324	4.43 320	3.27 326	5.02 336	3.21 324	4.71 333	3.10 324	3.22 319	3.06 323	2.98 325	5.03 337	3.18 324	4.95 335	2.94 322	4.70 334	3.32 324	3.30 326	3.27 325	5.17 336	3.08 325	5.02 335	2.85 323

SA	3.93 327	7.22 321	4.74 329	4.15 326	3.88 337	3.70 319	4.02 340	6.67 337	3.95 335	3.64 311	3.74 331	3.63 314	3.00 322	3.51 324	3.68 335	3.68 333	3.73 316	3.71 333	3.64 311	3.48 328	3.58 314	2.97 322	3.69 332	3.61 328	3.55 317	3.42 327	3.64 316	3.79 335

TestStereo1	4.11 328	7.79 327	6.72 340	3.93 320	3.81 334	3.96 322	3.58 329	6.96 340	3.74 332	3.90 315	3.76 332	3.89 319	3.57 332	3.70 330	3.66 332	3.34 330	3.80 318	3.62 329	3.66 313	3.68 331	3.91 320	3.70 331	3.65 329	3.67 330	3.88 320	3.53 328	3.89 320	3.68 330

SA-5K	4.11 328	7.79 327	6.72 340	3.93 320	3.81 334	3.96 322	3.58 329	6.96 340	3.74 332	3.90 315	3.76 332	3.89 319	3.57 332	3.70 330	3.66 332	3.34 330	3.80 318	3.62 329	3.66 313	3.68 331	3.91 320	3.70 331	3.65 329	3.67 330	3.88 320	3.53 328	3.89 320	3.68 330

test_4	4.11 328	8.05 330	6.64 338	4.52 331	3.68 332	3.00 310	3.40 328	6.21 335	3.29 327	4.07 319	3.84 335	4.04 324	3.76 337	3.56 327	3.67 334	3.76 336	4.04 323	3.79 335	4.10 321	3.53 329	3.98 322	3.74 334	3.55 328	3.61 328	3.94 324	3.75 333	3.73 318	3.73 333

test-1	4.11 328	7.65 324	4.93 330	3.65 317	3.58 329	4.70 333	3.74 335	4.73 322	4.06 337	3.72 313	4.11 339	3.70 316	3.49 330	3.36 323	3.65 331	4.17 341	3.92 320	4.04 339	4.19 325	3.75 334	4.69 333	4.18 337	3.88 335	3.90 335	4.73 331	3.77 335	3.12 311	3.68 330

TESTraft	4.16 332	8.03 329	6.81 342	3.99 322	3.68 332	3.93 321	3.70 333	6.86 339	3.69 331	3.93 317	3.88 337	3.93 321	3.59 334	3.65 328	3.64 329	3.68 333	3.92 320	3.72 334	3.92 318	3.57 330	3.84 319	3.70 331	3.71 333	3.67 330	3.91 323	3.74 332	3.92 322	3.67 327

raft_robust	4.19 333	7.78 326	6.08 335	3.30 314	3.85 336	4.03 325	3.73 334	6.25 336	3.30 328	4.44 327	3.28 326	4.01 323	3.82 338	4.29 337	3.70 337	4.01 338	4.48 331	3.42 328	4.11 322	3.76 335	4.05 324	3.32 324	3.85 334	3.82 334	4.71 330	3.83 336	4.09 324	3.80 336

RAFT_CTSACE	4.43 334	8.26 332	6.10 336	4.62 332	4.01 339	4.54 332	3.65 331	6.09 331	3.93 334	4.64 330	4.14 340	4.26 329	4.13 340	3.91 333	3.88 338	4.06 340	4.30 328	4.03 338	4.27 328	3.92 336	4.26 326	3.67 329	3.91 336	4.16 338	4.82 332	4.08 340	4.20 326	3.67 327

RAFT+CT+SA	4.43 334	7.34 323	6.71 339	5.01 336	4.38 340	4.40 329	3.85 336	6.15 334	4.30 340	4.89 332	3.26 325	4.49 331	3.01 323	4.53 338	3.36 328	3.65 332	3.64 313	4.39 341	3.94 319	4.28 339	4.44 330	4.30 339	4.24 341	4.52 340	3.90 322	3.85 337	4.89 331	4.00 338

cross-raft	4.43 334	7.31 322	6.46 337	4.47 330	3.95 338	4.46 330	3.95 338	6.70 338	3.97 336	4.41 326	3.82 334	4.38 330	3.94 339	3.95 335	3.95 340	3.95 337	4.45 330	3.95 337	4.46 329	3.95 337	4.46 331	3.95 335	3.95 338	3.94 337	4.40 329	3.95 339	4.45 329	3.95 337

test_5	4.51 337	8.85 335	5.35 334	3.66 318	3.56 328	5.10 338	4.47 342	6.14 332	4.07 338	4.96 335	3.87 336	5.14 339	4.17 342	3.53 325	4.39 341	4.53 342	4.15 324	3.62 329	4.74 331	2.94 322	3.63 316	4.53 341	4.20 340	4.54 341	4.86 333	3.68 331	4.95 333	4.06 339

test_3	4.55 338	10.96 343	7.69 346	4.04 324	3.60 330	4.10 326	3.98 339	7.94 342	4.56 342	3.99 318	4.03 338	4.08 325	3.74 336	3.99 336	3.91 339	4.05 339	4.33 329	3.89 336	4.14 323	4.00 338	4.11 325	4.02 336	4.01 339	3.91 336	3.53 315	3.94 338	4.19 325	4.20 340

FC-DCNN v2	4.74 339	3.16 294	3.16 321	3.16 310	3.16 321	3.16 311	3.16 326	3.16 308	3.16 323	3.16 306	3.16 323	3.16 311	3.16 325	3.16 318	3.16 325	3.16 326	6.72 343	6.72 345	6.72 343	6.72 347	6.72 343	6.72 348	6.72 347	6.72 345	6.72 342	6.72 345	6.72 344	6.72 346

TestStereo	4.92 340	4.80 313	4.98 331	4.82 334	4.97 342	4.91 336	4.78 343	4.80 323	4.88 343	4.78 331	4.80 342	4.99 336	4.81 343	4.83 339	4.87 343	4.97 344	4.93 334	5.01 343	5.03 336	4.90 342	5.02 337	5.02 342	5.06 342	5.04 342	4.93 334	4.89 342	5.01 334	5.09 342

DispFullNet	4.96 341	5.67 317	3.30 325	5.01 336	3.21 323	4.50 331	3.11 324	4.43 320	3.44 329	4.60 329	3.46 328	5.13 338	3.44 329	3.53 325	3.20 326	2.87 324	4.80 332	3.15 323	4.70 330	4.83 341	9.02 348	5.98 345	5.95 346	6.21 344	8.84 347	5.85 344	9.76 349	5.91 344

SGM-Forest	5.07 342	6.74 319	4.17 328	6.46 342	4.68 341	6.21 343	4.38 341	6.00 330	4.14 339	5.84 339	4.44 341	6.28 342	4.16 341	3.92 334	4.56 342	4.60 343	6.15 340	4.27 340	6.12 342	4.31 340	5.99 342	4.27 338	3.92 337	4.27 339	6.13 340	4.10 341	6.18 341	4.49 341
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
U	5.23 343	8.71 334	2.75 317	8.64 347	2.76 318	8.65 347	2.79 320	8.67 346	2.79 320	8.70 346	2.79 320	8.70 347	2.79 321	2.79 317	2.80 322	2.80 323	8.84 347	2.82 321	8.82 347	2.89 321	8.84 347	2.83 321	2.83 324	2.82 322	8.87 348	2.83 322	8.84 348	2.83 322

SGM+DAISY	6.35 344	8.16 331	5.14 333	8.12 346	5.08 344	8.12 346	5.16 344	8.01 343	5.18 345	7.92 344	5.14 343	7.89 346	5.14 344	4.95 340	5.33 344	5.32 345	8.14 346	5.16 344	8.16 346	5.16 343	8.21 346	5.19 343	5.12 343	5.12 343	8.18 346	5.24 343	8.12 347	5.11 343

RAFT	6.60 345	9.99 338	8.33 347	7.21 345	6.55 345	5.95 342	5.87 345	8.70 347	5.02 344	5.10 337	6.69 345	7.06 345	6.94 347	6.17 343	7.09 347	6.84 346	6.47 341	4.72 342	5.60 338	5.60 344	5.11 339	5.97 344	6.93 348	6.89 346	7.16 343	7.08 348	6.58 343	6.66 345

test-v	7.17 346	11.53 344	7.63 344	7.17 343	6.87 346	7.48 344	6.90 346	8.14 344	6.88 346	6.93 342	7.42 346	7.05 343	6.14 345	6.05 341	6.86 345	6.99 347	7.60 344	6.75 346	6.90 344	6.66 345	7.83 344	6.36 346	5.89 344	7.34 347	7.19 344	6.75 346	7.52 345	6.77 347

test-2	7.17 346	11.53 344	7.63 344	7.17 343	6.87 346	7.48 344	6.90 346	8.14 344	6.88 346	6.93 342	7.42 346	7.05 343	6.14 345	6.05 341	6.86 345	6.99 347	7.60 344	6.75 346	6.90 344	6.66 345	7.83 344	6.36 346	5.89 344	7.34 347	7.19 344	6.75 346	7.52 345	6.77 347

MANE	18.41 348	23.00 353	16.00 348	22.00 355	15.00 348	22.00 355	15.00 348	22.00 355	15.00 348	21.00 355	15.00 348	22.00 355	15.00 348	15.00 348	17.00 348	15.00 349	23.00 355	15.00 348	22.00 355	15.00 348	23.00 356	15.00 349	18.00 349	15.00 349	24.00 356	17.00 349	24.00 357	16.00 349

rafts_anoy	20.00 349	20.00 346	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 349	20.00 349	20.00 350	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 349	20.00 350	20.00 350	20.00 350	20.00 349	20.00 350	20.00 350	20.00 350

raft+_RVC	20.00 349	20.00 346	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 349	20.00 349	20.00 350	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 349	20.00 350	20.00 350	20.00 350	20.00 349	20.00 350	20.00 350	20.00 350

raftrobust	20.00 349	20.00 346	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 349	20.00 349	20.00 350	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 349	20.00 350	20.00 350	20.00 350	20.00 349	20.00 350	20.00 350	20.00 350

CasAABBNet	20.00 349	20.00 346	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 349	20.00 349	20.00 350	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 349	20.00 350	20.00 350	20.00 350	20.00 349	20.00 350	20.00 350	20.00 350

RALCasStereoNet	20.00 349	20.00 346	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 349	20.00 349	20.00 350	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 349	20.00 350	20.00 350	20.00 350	20.00 349	20.00 350	20.00 350	20.00 350

RALAANet	20.00 349	20.00 346	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 349	20.00 349	20.00 350	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 349	20.00 350	20.00 350	20.00 350	20.00 349	20.00 350	20.00 350	20.00 350

MSMDNet	20.00 349	20.00 346	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 349	20.00 349	20.00 350	20.00 348	20.00 349	20.00 348	20.00 349	20.00 349	20.00 350	20.00 350	20.00 350	20.00 349	20.00 350	20.00 350	20.00 350

Reg-Stereo(zero)	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 357	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 357	37.00 357	37.00 357	37.00 357	37.00 357	37.00 357	37.00 358	37.00 357

HI	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 357	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 357	37.00 357	37.00 357	37.00 357	37.00 357	37.00 357	37.00 358	37.00 357

CoSv	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 357	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 356	37.00 357	37.00 357	37.00 357	37.00 357	37.00 357	37.00 357	37.00 358	37.00 357

MDST_ROB	61.15 359	72.66 360	46.52 359	70.00 359	44.89 359	64.24 359	43.75 359	73.65 359	48.92 360	72.70 360	42.40 359	60.70 359	50.23 359	50.07 360	67.69 360	68.60 361	83.13 360	47.77 359	82.48 360	46.00 359	95.93 361	53.44 361	50.66 360	45.00 360	84.99 361	53.64 361	79.01 361	52.07 361

CBMV	101.59 360	71.60 359	48.40 360	72.70 360	49.00 360	79.60 360	48.40 360	80.90 360	46.90 359	68.90 359	49.00 360	78.00 360	572.10 368	49.50 359	51.30 359	48.40 360	72.20 359	639.60 368	79.40 359	48.90 360	79.50 360	51.40 360	52.30 361	48.30 361	80.20 360	49.10 360	79.60 362	47.60 360
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 361	131.36 361	140.69 361	151.38 361	151.40 361	150.79 361	151.72 361	149.36 361	159.46 361	146.42 361	150.73 361	149.06 364	176.22 360	143.94 361	133.10 363	133.45 364	153.30 362	154.22 361	154.67 362	153.95 362	156.90 364	156.53 364	160.21 362	162.72 362	154.57 362	160.59 362	153.47 363	163.50 362
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
NOSS_ROB	248.11 362	409.00 366	288.00 363	412.00 363	280.00 363	411.00 366	288.00 363	356.00 362	275.00 366	379.00 366	303.00 366	415.00 366	278.00 365	260.00 366	104.00 361	103.00 362	126.00 361	108.00 360	118.00 361	98.00 361	126.00 363	104.00 363	268.00 365	216.00 364	279.00 366	201.00 363	288.00 367	206.00 363

AE-Stereo	252.48 363	202.00 362	361.00 365	502.00 365	324.00 365	321.00 362	482.00 368	423.00 365	227.00 365	201.00 362	273.00 365	101.00 361	207.00 361	198.00 362	183.00 364	181.00 365	221.00 363	232.00 365	477.00 364	220.00 364	111.00 362	100.00 362	219.00 364	214.00 363	204.00 363	211.00 364	200.00 364	222.00 365

MGS-Stereo	264.93 364	208.00 363	362.00 366	512.00 366	350.00 366	326.00 363	443.00 367	410.00 364	210.00 362	232.00 364	215.00 362	125.00 362	217.00 362	216.00 364	127.00 362	122.00 363	223.00 364	230.00 363	487.00 366	255.00 365	250.00 365	223.00 366	272.00 366	228.00 366	241.00 364	220.00 366	214.00 365	235.00 366

EGLCR-Stereo	276.81 365	209.00 364	366.00 367	514.00 367	354.00 367	336.00 364	422.00 365	440.00 366	220.00 364	231.00 363	245.00 364	135.00 363	237.00 364	218.00 365	197.00 365	222.00 367	223.00 364	230.00 363	487.00 366	255.00 365	250.00 365	273.00 367	272.00 366	228.00 366	241.00 364	220.00 366	214.00 365	235.00 366

DLCB_ROB	280.78 366	376.74 365	215.59 362	376.74 362	215.59 362	376.74 365	215.59 362	366.42 363	218.39 363	366.42 365	218.39 363	366.42 365	218.39 363	209.96 363	219.76 366	219.38 366	376.72 366	216.43 362	376.72 363	216.43 363	376.72 367	216.43 365	216.14 363	216.14 365	376.69 367	217.67 365	376.69 368	217.67 364

LE_ROB	387.11 367	453.07 367	321.39 364	500.23 364	323.05 364	493.99 367	324.56 364	477.63 367	322.28 367	465.51 367	322.97 367	486.37 367	334.17 366	305.26 367	320.63 367	327.66 368	476.08 367	315.70 366	483.76 365	335.15 367	469.64 368	309.74 368	315.90 368	318.85 368	498.41 368	328.85 368	491.00 369	330.08 368

SGM-ForestM	522.49 368	676.08 368	448.56 368	638.17 368	433.15 368	639.59 368	427.03 366	617.52 368	439.90 368	604.63 368	429.02 368	611.68 368	432.74 367	420.18 368	451.96 368	465.85 369	601.06 368	403.73 367	659.15 368	405.50 368	669.64 369	437.21 369	455.85 369	425.66 369	689.82 369	481.65 369	662.43 370	479.61 369

CBMV_ROB	1133.35 369	1280.38 369	976.92 369	1317.57 369	1021.62 369	1282.66 369	1022.22 369	1213.88 369	982.57 369	1194.12 369	975.90 369	1357.87 369	1090.02 369	943.32 369	1021.85 369	1006.47 370	1309.01 369	986.29 369	1499.40 369	986.35 369	1359.35 370	975.96 370	975.21 370	969.30 370	1337.82 370	1042.34 370	1398.25 371	1073.86 370

111111	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 371	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 372	10000000.00 371

SGD-Stereo	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 371	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 372	10000000.00 371

IGEV-Stereo++	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 371	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 372	10000000.00 371

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 371	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 372	10000000.00 371

IGEV-Stereo+	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 371	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 372	10000000.00 371

anonymousdsp2	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 371	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 372	10000000.00 371

anonymousdsp	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 371	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 372	10000000.00 371

AMNet	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 371	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 370	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 371	10000000.00 372	10000000.00 371

GS-Stereo																							0.36 169	0.36 171	0.48 187	0.36 169	0.48 185	0.35 167

FADE																0.07 47					0.09 50	0.08 51					0.05 36

Low-res two-view benchmark