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 42	0.03 23	0.06 41	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 46	0.03 26	0.03 25	0.03 25	0.06 45	0.03 26	0.06 47	0.03 25

AASNet	0.05 25	0.08 54	0.08 51	0.07 44	0.05 47	0.05 35	0.05 49	0.07 45	0.05 42	0.05 27	0.05 46	0.05 34	0.05 51	0.06 52	0.07 57	0.05 50	0.05 35	0.05 49	0.05 33	0.05 49	0.05 35	0.05 50	0.04 32	0.05 48	0.05 36	0.05 48	0.05 36	0.05 47

SACVNet	0.05 25	0.08 54	0.08 51	0.07 44	0.05 47	0.05 35	0.05 49	0.07 45	0.05 42	0.05 27	0.05 46	0.05 34	0.05 51	0.06 52	0.07 57	0.05 50	0.05 35	0.05 49	0.05 33	0.05 49	0.05 35	0.05 50	0.04 32	0.05 48	0.05 36	0.05 48	0.05 36	0.05 47

AACVNet	0.05 25	0.08 54	0.08 51	0.07 44	0.05 47	0.05 35	0.05 49	0.07 45	0.05 42	0.05 27	0.05 46	0.05 34	0.05 51	0.06 52	0.07 57	0.05 50	0.05 35	0.05 49	0.05 33	0.05 49	0.05 35	0.05 50	0.04 32	0.05 48	0.05 36	0.05 48	0.05 36	0.05 47

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	1.03 294	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 59	0.07 44	0.08 49	0.05 47	0.08 58	0.05 49	0.08 52	0.07 51	0.07 37	0.05 46	0.07 55	0.05 51	0.07 55	0.05 50	0.05 50	0.08 56	0.05 49	0.08 56	0.05 49	0.08 59	0.05 50	0.05 49	0.05 48	0.08 57	0.05 48	0.08 59	0.05 47

BridgeDepth_RVC	0.07 29	0.11 75	0.10 58	0.08 49	0.05 47	0.08 58	0.05 49	0.11 70	0.05 42	0.07 37	0.05 46	0.07 55	0.05 51	0.10 63	0.05 50	0.05 50	0.08 56	0.05 49	0.08 56	0.05 49	0.08 59	0.05 50	0.05 49	0.05 48	0.08 57	0.05 48	0.08 59	0.05 47
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 75	0.10 58	0.08 49	0.05 47	0.08 58	0.05 49	0.11 70	0.05 42	0.07 37	0.05 46	0.07 55	0.05 51	0.10 63	0.05 50	0.05 50	0.08 56	0.05 49	0.08 56	0.05 49	0.07 54	0.05 50	0.05 49	0.05 48	0.08 57	0.07 59	0.08 59	0.06 57
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 54	0.07 44	0.08 49	0.07 60	0.08 58	0.07 59	0.08 52	0.07 51	0.08 42	0.07 59	0.08 59	0.07 60	0.07 55	0.07 57	0.07 59	0.07 53	0.07 60	0.07 53	0.07 60	0.08 59	0.07 60	0.07 56	0.06 58	0.07 54	0.07 59	0.08 59	0.06 57

TS	0.08 33	0.08 54	0.16 112	0.08 49	0.06 59	0.08 58	0.06 58	0.15 93	0.06 50	0.08 42	0.06 58	0.08 59	0.06 59	0.14 113	0.06 56	0.06 58	0.08 56	0.06 58	0.08 56	0.06 59	0.08 59	0.06 58	0.06 54	0.06 58	0.08 57	0.06 58	0.08 59	0.06 57

BEATNet_4x	0.08 33	0.03 23	0.06 42	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 331	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 42	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.03 27	1.47 331	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 95	0.03 23	0.02 15	0.03 22	0.02 15	0.02 15	0.02 15	1.32 320	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 53	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	1.46 330	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	1.32 320	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

arf4	0.09 39	0.06 42	0.04 25	1.12 341	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.15 136	0.14 80	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.05 48	0.06 47	0.04 32

arf3	0.09 39	0.06 42	0.04 25	1.07 334	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.16 143	0.14 80	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.06 47	0.04 32

arf1	0.09 39	0.06 42	0.04 25	1.09 335	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.15 136	0.14 80	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.06 47	0.04 32

AROF2	0.09 39	0.06 42	0.04 25	0.91 309	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.15 136	0.14 80	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.06 47	0.04 32

valid	0.09 39	0.06 42	0.04 25	1.06 333	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.15 136	0.14 80	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.06 47	0.04 32

ACC-I	0.09 39	0.13 81	0.11 77	0.10 58	0.08 68	0.10 65	0.08 68	0.13 75	0.08 60	0.10 46	0.08 65	0.10 68	0.08 69	0.12 93	0.08 68	0.08 68	0.10 65	0.08 68	0.10 64	0.08 66	0.10 66	0.08 68	0.08 63	0.08 69	0.10 64	0.08 68	0.10 65	0.08 66

ACC	0.09 39	0.13 81	0.12 85	0.10 58	0.08 68	0.10 65	0.08 68	0.12 73	0.08 60	0.10 46	0.08 65	0.10 68	0.08 69	0.11 82	0.08 68	0.08 68	0.10 65	0.08 68	0.10 64	0.08 66	0.10 66	0.08 68	0.08 63	0.08 69	0.10 64	0.08 68	0.10 65	0.08 66

anonymous	0.09 39	0.14 85	0.13 95	0.09 56	0.07 60	0.09 63	0.07 59	0.14 77	0.07 51	0.09 44	0.07 59	0.09 63	0.07 60	0.13 102	0.07 57	0.07 59	0.09 63	0.07 60	0.09 62	0.07 60	0.09 63	0.07 60	0.07 56	0.07 60	0.09 63	0.07 59	0.09 64	0.07 60

ManiGeoR	0.09 39	0.05 37	0.60 268	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 266	0.04 32	0.05 27	0.04 31	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	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

HLF11	0.09 39	0.05 37	0.61 273	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.75 275	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.06 52	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

HLf10	0.09 39	0.05 37	0.60 268	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.70 266	0.04 32	0.05 27	0.04 31	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	0.05 35	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.05 36	0.04 32	0.05 36	0.04 32

TestStereo_HLe17	0.09 39	0.05 37	0.60 268	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.71 270	0.04 32	0.05 27	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.05 50	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

SepStereo	0.09 39	0.09 59	0.09 55	0.09 56	0.10 74	0.09 63	0.08 68	0.09 54	0.08 60	0.09 44	0.08 65	0.09 63	0.09 71	0.08 59	0.08 68	0.09 72	0.09 63	0.08 68	0.09 62	0.08 66	0.09 63	0.08 68	0.09 65	0.09 72	0.10 64	0.08 68	0.10 65	0.09 70

APVNet	0.09 39	0.06 42	0.04 25	0.06 41	0.04 32	0.05 35	0.04 32	0.05 35	1.08 346	0.05 27	0.05 46	0.05 34	0.04 33	0.05 47	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

AROF3	0.10 53	0.06 42	0.04 25	1.11 340	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.16 143	0.14 80	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.06 47	0.08 66

AnonymousM	0.10 53	0.10 61	0.10 58	0.10 58	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 57	0.10 68	0.10 46	0.10 76	0.10 68	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 74	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 66	0.10 76	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 65	0.10 76

FADNet-RVC-Resample	0.10 53	0.04 32	0.05 37	0.04 32	0.05 47	0.05 35	0.05 49	0.07 45	0.05 42	0.05 27	0.05 46	0.05 34	0.04 33	0.05 47	0.04 33	0.04 32	0.05 35	0.05 49	0.05 33	0.05 49	0.05 35	0.04 33	1.53 379	0.04 32	0.05 36	0.05 48	0.06 47	0.05 47

FADNet_RVC	0.10 53	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	1.63 384	0.03 25	0.03 24	0.04 32	0.03 22	0.04 32

PVD	0.10 53	0.10 61	0.10 58	0.10 58	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 57	0.10 68	0.10 46	0.10 76	0.10 68	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 74	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 66	0.10 76	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 65	0.10 76

SHD	0.10 53	0.10 61	0.10 58	0.10 58	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 57	0.10 68	0.10 46	0.10 76	0.10 68	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 74	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 66	0.10 76	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 65	0.10 76

SAMSARA	0.10 53	0.10 61	0.10 58	0.10 58	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 57	0.10 68	0.10 46	0.10 76	0.10 68	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 74	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 66	0.10 76	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 65	0.10 76

XQC	0.10 53	0.10 61	0.10 58	0.10 58	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 57	0.10 68	0.10 46	0.10 76	0.10 68	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 74	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 66	0.10 76	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 65	0.10 76

RTSC	0.10 53	0.10 61	0.10 58	0.10 58	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 57	0.10 68	0.10 46	0.10 76	0.10 68	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 74	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 66	0.10 76	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 65	0.10 76

RTS	0.10 53	0.10 61	0.10 58	0.10 58	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 57	0.10 68	0.10 46	0.10 76	0.10 68	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 74	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 66	0.10 76	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 65	0.10 76

RTSA	0.10 53	0.10 61	0.10 58	0.10 58	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 57	0.10 68	0.10 46	0.10 76	0.10 68	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 74	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 66	0.10 76	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 65	0.10 76

MADNet+	0.10 53	0.10 61	0.10 58	0.10 58	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 57	0.10 68	0.10 46	0.10 76	0.10 68	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 74	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 66	0.10 76	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 65	0.10 76

MADNet++	0.10 53	0.10 61	0.10 58	0.10 58	0.10 74	0.10 65	0.10 76	0.10 57	0.10 68	0.10 46	0.10 76	0.10 68	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 74	0.10 65	0.10 72	0.10 64	0.10 74	0.10 66	0.10 76	0.10 70	0.10 78	0.10 64	0.10 73	0.10 65	0.10 76

AROF-Stereo-S	0.11 66	0.07 51	0.05 37	0.07 44	0.05 47	0.07 54	0.05 49	0.07 45	0.05 42	0.13 64	0.05 46	0.07 55	0.05 51	1.26 357	0.05 50	0.05 50	0.07 53	0.05 49	0.13 83	0.05 49	0.07 54	0.05 50	0.05 49	0.05 48	0.07 54	0.05 48	0.07 55	0.05 47

arf2	0.11 66	0.06 42	0.04 25	1.14 344	0.04 32	0.06 47	0.04 32	0.05 35	0.62 297	0.14 80	0.04 31	0.05 34	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.04 32	0.06 46	0.04 31	0.06 46	0.04 32	0.06 46	0.04 33	0.04 32	0.04 32	0.06 45	0.04 32	0.05 36	0.04 32

over-6	0.11 66	0.14 85	0.14 101	0.11 74	0.10 74	0.11 82	0.10 76	0.14 77	0.10 68	0.11 58	0.10 76	0.11 83	0.10 76	0.13 102	0.10 75	0.10 74	0.11 82	0.10 72	0.11 76	0.10 74	0.11 81	0.10 76	0.10 70	0.10 78	0.11 82	0.10 73	0.11 83	0.10 76

over v1	0.11 66	0.14 85	0.14 101	0.11 74	0.10 74	0.11 82	0.10 76	0.14 77	0.10 68	0.11 58	0.09 71	0.11 83	0.10 76	0.13 102	0.10 75	0.10 74	0.11 82	0.10 72	0.11 76	0.09 71	0.11 81	0.09 72	0.09 65	0.09 72	0.11 82	0.09 71	0.11 83	0.09 70

over-8	0.11 66	0.14 85	0.14 101	0.11 74	0.09 70	0.11 82	0.10 76	0.14 77	0.10 68	0.11 58	0.10 76	0.11 83	0.10 76	0.13 102	0.10 75	0.10 74	0.11 82	0.10 72	0.11 76	0.10 74	0.11 81	0.10 76	0.10 70	0.10 78	0.11 82	0.10 73	0.11 83	0.10 76

over-9	0.11 66	0.14 85	0.14 101	0.11 74	0.09 70	0.11 82	0.09 72	0.14 77	0.09 63	0.11 58	0.09 71	0.11 83	0.09 71	0.13 102	0.09 72	0.10 74	0.11 82	0.10 72	0.11 76	0.09 71	0.11 81	0.09 72	0.09 65	0.09 72	0.11 82	0.09 71	0.11 83	0.09 70

HLf8	0.11 66	0.05 37	0.61 273	0.05 36	0.04 32	0.05 35	0.04 32	1.03 305	0.04 32	0.07 37	0.07 59	0.06 52	0.04 33	0.04 32	0.04 33	0.07 59	0.08 56	0.06 58	0.05 33	0.04 32	0.05 35	0.07 60	0.06 54	0.07 60	0.06 45	0.04 32	0.05 36	0.04 32

LRCNet_RVC	0.11 66	0.12 79	0.09 55	0.12 81	0.09 70	0.12 87	0.09 72	0.12 73	0.09 63	0.12 62	0.09 71	0.11 83	0.09 71	0.09 60	0.09 72	0.09 72	0.12 87	0.16 156	0.21 154	0.09 71	0.12 86	0.09 72	0.09 65	0.09 72	0.12 87	0.28 201	0.12 88	0.09 70

FADNet-RVC	0.11 66	0.04 32	0.05 37	0.04 32	0.05 47	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 47	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.05 33	0.04 32	0.04 31	0.04 33	1.79 391	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.05 47

FADNet	0.11 66	0.04 32	0.05 37	0.06 41	0.05 47	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	0.04 25	0.05 46	0.05 34	0.04 33	0.05 47	0.04 33	0.04 32	0.04 28	0.04 31	0.04 30	0.05 49	0.05 35	0.04 33	1.74 388	0.04 32	0.04 31	0.05 48	0.04 30	0.05 47

GIO	0.12 76	1.37 321	0.22 158	0.07 44	0.05 47	0.07 54	0.05 49	0.22 141	0.05 42	0.07 37	0.05 46	0.06 52	0.05 51	0.05 47	0.05 50	0.05 50	0.07 53	0.05 49	0.07 53	0.05 49	0.07 54	0.05 50	0.05 49	0.05 48	0.07 54	0.05 48	0.07 55	0.05 47

F4.4	0.12 76	0.17 107	0.16 112	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.18 115	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.17 140	0.11 94	0.11 96	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 89	0.11 94	0.10 70	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 90	0.11 95

FORCE_4.6	0.12 76	0.18 116	0.17 123	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.18 115	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 96	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 89	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.10 73	0.13 90	0.10 76

F5.5	0.12 76	0.17 107	0.16 112	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.17 100	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 96	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 89	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 90	0.11 95

F8.5	0.12 76	0.17 107	0.17 123	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.17 100	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 96	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 89	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 90	0.11 95

F7	0.12 76	0.18 116	0.17 123	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.17 100	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 96	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 89	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 90	0.11 95

FORCE_4.5	0.12 76	0.17 107	0.16 112	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.17 100	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.15 119	0.11 94	0.11 96	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 89	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 90	0.11 95

FORCE_4	0.12 76	0.17 107	0.16 112	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.17 100	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 96	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 89	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 90	0.11 95

FORCE_5	0.12 76	0.17 107	0.16 112	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.17 100	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 96	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 89	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 90	0.11 95

FORCE_6	0.12 76	0.17 107	0.16 112	0.13 84	0.10 74	0.13 89	0.11 96	0.17 100	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 96	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 89	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 90	0.11 95

ProNet	0.12 76	0.18 116	0.11 77	0.14 102	0.10 74	0.14 107	0.11 96	0.14 77	0.11 85	0.14 80	0.10 76	0.14 111	0.10 76	0.10 63	0.11 94	0.10 74	0.15 124	0.10 72	0.14 103	0.10 74	0.14 106	0.10 76	0.11 92	0.10 78	0.15 120	0.10 73	0.14 109	0.10 76

IPLG	0.12 76	0.15 95	0.12 85	0.14 102	0.11 91	0.14 107	0.11 96	0.14 77	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.14 111	0.11 98	0.12 93	0.11 94	0.11 96	0.14 109	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.14 106	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.14 108	0.11 97	0.14 109	0.11 95

MIPNet	0.12 76	0.15 95	0.12 85	0.14 102	0.11 91	0.14 107	0.11 96	0.14 77	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.14 111	0.11 98	0.12 93	0.11 94	0.11 96	0.14 109	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.14 106	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.14 108	0.11 97	0.14 109	0.11 95

AnyNet_C32	0.12 76	0.03 23	0.07 44	0.03 23	0.03 23	0.03 22	0.03 26	0.03 24	0.02 15	2.33 377	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 76	0.04 32	0.07 44	0.04 32	0.05 47	0.04 31	0.04 32	0.04 31	0.04 32	2.28 369	0.05 46	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 48	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

AROF-Stereo_1	0.13 91	0.10 61	0.07 44	0.10 58	0.07 60	0.10 65	0.07 59	0.09 54	0.07 51	0.15 104	0.07 59	0.09 63	0.07 60	1.25 356	0.07 57	0.07 59	0.10 65	0.07 60	0.15 121	0.07 60	0.10 66	0.07 60	0.07 56	0.07 60	0.10 64	0.07 59	0.10 65	0.07 60

base_500_lr5e5	0.13 91	0.10 61	0.07 44	0.10 58	0.07 60	0.10 65	0.07 59	0.09 54	0.07 51	0.15 104	0.07 59	0.09 63	0.07 60	1.27 358	0.07 57	0.07 59	0.10 65	0.07 60	0.15 121	0.07 60	0.10 66	0.07 60	0.07 56	0.07 60	0.10 64	0.07 59	0.10 65	0.07 60

base_1k_lr1e5	0.13 91	0.10 61	0.07 44	0.10 58	0.07 60	0.10 65	0.07 59	0.10 57	0.07 51	0.15 104	0.07 59	0.10 68	0.07 60	1.27 358	0.07 57	0.07 59	0.10 65	0.07 60	0.15 121	0.07 60	0.10 66	0.07 60	0.07 56	0.07 60	0.10 64	0.07 59	0.10 65	0.07 60

Cross2Single Stereo	0.13 91	0.18 116	0.14 101	0.16 130	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.17 100	0.12 117	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.14 113	0.11 94	0.11 96	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 121	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.14 108	0.11 97	0.15 126	0.11 95

WiStereo	0.13 91	0.19 130	0.17 123	0.14 102	0.11 91	0.15 118	0.10 76	0.17 100	0.12 117	0.14 80	0.12 129	0.13 90	0.10 76	0.17 140	0.12 128	0.10 74	0.14 109	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.15 121	0.11 94	0.12 125	0.12 129	0.13 90	0.10 73	0.14 109	0.13 139

tt3	0.13 91	0.19 130	0.17 123	0.14 102	0.11 91	0.13 89	0.12 133	0.18 115	0.10 68	0.14 80	0.10 76	0.14 111	0.11 98	0.17 140	0.11 94	0.11 96	0.13 89	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.14 106	0.11 94	0.12 125	0.10 78	0.14 108	0.11 97	0.14 109	0.12 126

tt4	0.13 91	0.19 130	0.18 142	0.14 102	0.12 131	0.15 118	0.11 96	0.18 115	0.11 85	0.14 80	0.12 129	0.13 90	0.12 135	0.16 127	0.10 75	0.11 96	0.14 109	0.10 72	0.13 83	0.12 135	0.13 89	0.12 132	0.10 70	0.11 98	0.15 120	0.12 130	0.15 126	0.11 95

tt5	0.13 91	0.17 107	0.17 123	0.13 84	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.18 115	0.12 117	0.14 80	0.12 129	0.14 111	0.12 135	0.15 119	0.10 75	0.12 128	0.13 89	0.12 134	0.15 121	0.12 135	0.15 121	0.10 76	0.12 125	0.12 129	0.15 120	0.12 130	0.14 109	0.12 126

tt6	0.13 91	0.19 130	0.17 123	0.14 102	0.11 91	0.15 118	0.10 76	0.17 100	0.12 117	0.14 80	0.12 129	0.13 90	0.10 76	0.17 140	0.12 128	0.10 74	0.14 109	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.15 121	0.11 94	0.12 125	0.12 129	0.13 90	0.10 73	0.14 109	0.13 139

tt7	0.13 91	0.19 130	0.17 123	0.13 84	0.12 131	0.15 118	0.11 96	0.18 115	0.11 85	0.13 64	0.12 129	0.15 126	0.10 76	0.16 127	0.12 128	0.12 128	0.15 124	0.12 134	0.14 103	0.12 135	0.15 121	0.12 132	0.12 125	0.11 98	0.13 90	0.12 130	0.14 109	0.12 126

tt8	0.13 91	0.20 137	0.15 109	0.15 118	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.19 128	0.10 68	0.14 80	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.15 119	0.12 128	0.12 128	0.14 109	0.10 72	0.14 103	0.11 93	0.15 121	0.11 94	0.11 92	0.12 129	0.15 120	0.10 73	0.13 90	0.11 95

tt9	0.13 91	0.18 116	0.17 123	0.13 84	0.10 74	0.14 107	0.12 133	0.17 100	0.11 85	0.14 80	0.11 93	0.14 111	0.12 135	0.15 119	0.11 94	0.10 74	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.14 106	0.11 94	0.10 70	0.12 129	0.14 108	0.12 130	0.14 109	0.11 95

TYNG	0.13 91	0.19 130	0.17 123	0.12 81	0.11 91	0.15 118	0.10 76	0.17 100	0.11 85	0.12 62	0.11 93	0.14 111	0.10 76	0.17 140	0.11 94	0.12 128	0.14 109	0.10 72	0.14 103	0.11 93	0.14 106	0.11 94	0.12 125	0.12 129	0.15 120	0.11 97	0.15 126	0.10 76

GFORCE	0.13 91	0.18 116	0.17 123	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.18 115	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 96	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 89	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 90	0.11 95

FORCE_4.7	0.13 91	0.18 116	0.17 123	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.18 115	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.17 140	0.11 94	0.11 96	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 89	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 90	0.11 95

FORCE_9	0.13 91	0.18 116	0.17 123	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.18 115	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.16 127	0.11 94	0.11 96	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 89	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 90	0.11 95

FORCE_8	0.13 91	0.18 116	0.17 123	0.13 84	0.11 91	0.13 89	0.11 96	0.18 115	0.11 85	0.13 64	0.11 93	0.13 90	0.11 98	0.18 153	0.11 94	0.11 96	0.13 89	0.11 98	0.13 83	0.11 93	0.13 89	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.13 90	0.11 97	0.13 90	0.11 95

MatchAttention (ZS)	0.13 91	0.14 85	0.13 95	0.14 102	0.14 147	0.14 107	0.14 144	0.14 77	0.13 127	0.14 80	0.13 140	0.14 111	0.14 148	0.13 102	0.14 147	0.13 138	0.13 89	0.13 140	0.13 83	0.13 144	0.12 86	0.13 142	0.12 125	0.13 144	0.12 87	0.14 144	0.13 90	0.14 147
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
S2M2_L	0.13 91	0.14 85	0.10 58	0.14 102	0.10 74	0.15 118	0.10 76	0.30 169	0.10 68	0.14 80	0.17 155	0.14 111	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 74	0.14 109	0.10 72	0.14 103	0.10 74	0.14 106	0.10 76	0.10 70	0.10 78	0.15 120	0.10 73	0.14 109	0.10 76
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
CIPLG	0.13 91	0.15 95	0.12 85	0.14 102	0.11 91	0.14 107	0.11 96	0.15 93	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.12 93	0.12 128	0.11 96	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.14 106	0.11 94	0.11 92	0.12 129	0.15 120	0.12 130	0.15 126	0.12 126

IPLGR_C	0.13 91	0.16 102	0.14 101	0.15 118	0.11 91	0.14 107	0.11 96	0.14 77	0.11 85	0.14 80	0.11 93	0.14 111	0.11 98	0.12 93	0.11 94	0.11 96	0.14 109	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.14 106	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.14 108	0.11 97	0.15 126	0.11 95

IPLGR	0.13 91	0.15 95	0.12 85	0.14 102	0.11 91	0.14 107	0.11 96	0.14 77	0.13 127	0.15 104	0.11 93	0.14 111	0.12 135	0.12 93	0.11 94	0.11 96	0.14 109	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.14 106	0.11 94	0.11 92	0.12 129	0.15 120	0.11 97	0.14 109	0.11 95

ACRE	0.13 91	0.16 102	0.12 85	0.14 102	0.11 91	0.14 107	0.11 96	0.15 93	0.11 85	0.14 80	0.11 93	0.14 111	0.11 98	0.12 93	0.11 94	0.11 96	0.14 109	0.11 98	0.14 103	0.11 93	0.14 106	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.14 108	0.11 97	0.14 109	0.11 95

ICVP	0.13 91	0.16 102	0.11 77	0.16 130	0.11 91	0.16 134	0.11 96	0.16 96	0.11 85	0.16 122	0.11 93	0.16 137	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 96	0.16 137	0.11 98	0.16 136	0.11 93	0.16 138	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.16 138	0.11 97	0.16 137	0.11 95
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADCRef	0.13 91	0.04 32	0.05 37	0.04 32	0.04 32	0.04 31	0.09 72	0.04 31	0.04 32	2.46 380	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 48	0.04 31	0.04 32	0.04 30	0.04 32

GMStereo	0.14 116	0.13 81	0.14 101	0.14 102	0.14 147	0.14 107	0.14 144	0.14 77	0.14 133	0.14 80	0.14 144	0.14 111	0.14 148	0.14 113	0.14 147	0.14 146	0.14 109	0.14 149	0.14 103	0.14 148	0.14 106	0.14 148	0.14 144	0.14 147	0.14 108	0.14 144	0.14 109	0.14 147
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HSM	0.14 116	0.17 107	0.11 77	0.17 136	0.11 91	0.17 136	0.12 133	0.17 100	0.11 85	0.17 128	0.11 93	0.17 141	0.11 98	0.12 93	0.12 128	0.12 128	0.17 144	0.12 134	0.17 139	0.12 135	0.17 142	0.12 132	0.12 125	0.12 129	0.17 141	0.12 130	0.17 141	0.12 126

ELAS_RVC	0.14 116	0.18 116	0.11 77	0.19 143	0.11 91	0.18 140	0.13 140	0.16 96	0.11 85	0.17 128	0.11 93	0.14 111	0.11 98	0.09 60	0.11 94	0.12 128	0.17 144	0.10 72	0.18 143	0.11 93	0.18 144	0.11 94	0.10 70	0.11 98	0.19 148	0.11 97	0.19 146	0.12 126
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SGM_RVC	0.14 116	0.19 130	0.11 77	0.20 146	0.11 91	0.20 154	0.12 133	0.18 115	0.12 117	0.18 131	0.12 129	0.19 151	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 96	0.18 148	0.11 98	0.19 147	0.11 93	0.19 148	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.20 153	0.11 97	0.20 151	0.12 126
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ELAS	0.14 116	0.23 147	0.10 58	0.19 143	0.11 91	0.20 154	0.11 96	0.16 96	0.10 68	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.09 60	0.11 94	0.11 96	0.16 137	0.10 72	0.17 139	0.11 93	0.18 144	0.11 94	0.09 65	0.10 78	0.18 144	0.11 97	0.19 146	0.12 126
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DDVS	0.15 121	0.18 116	0.13 95	0.18 140	0.13 140	0.19 148	0.13 140	0.18 115	0.13 127	0.18 131	0.13 140	0.18 146	0.13 144	0.13 102	0.13 140	0.13 138	0.18 148	0.13 140	0.18 143	0.13 144	0.18 144	0.13 142	0.13 139	0.10 78	0.19 148	0.14 144	0.19 146	0.13 139

CCAANet	0.15 121	0.14 85	0.14 101	0.14 102	0.14 147	0.14 107	0.16 158	0.14 77	0.21 170	0.14 80	0.23 184	0.14 111	0.14 148	0.14 113	0.14 147	0.14 146	0.14 109	0.14 149	0.14 103	0.14 148	0.14 106	0.14 148	0.14 144	0.14 147	0.14 108	0.14 144	0.14 109	0.16 154

BEATNet-Init1	0.15 121	0.07 51	0.10 58	0.08 49	0.07 60	0.07 54	0.07 59	0.07 45	0.07 51	2.19 365	0.08 65	0.08 59	0.07 60	0.07 55	0.07 57	0.07 59	0.08 56	0.07 60	0.08 56	0.08 66	0.07 54	0.07 60	0.07 56	0.07 60	0.08 57	0.07 59	0.07 55	0.07 60

DeepPrunerF	0.15 121	0.07 51	0.10 58	0.08 49	0.07 60	0.07 54	0.07 59	0.07 45	0.07 51	2.19 365	0.08 65	0.08 59	0.07 60	0.07 55	0.07 57	0.07 59	0.08 56	0.07 60	0.08 56	0.08 66	0.07 54	0.07 60	0.07 56	0.07 60	0.08 57	0.07 59	0.07 55	0.07 60

DeepPruner_ROB	0.15 121	0.18 116	0.12 85	0.18 140	0.12 131	0.18 140	0.12 133	0.18 115	0.13 127	0.18 131	0.12 129	0.18 146	0.12 135	0.13 102	0.12 128	0.13 138	0.18 148	0.13 140	0.18 143	0.12 135	0.19 148	0.12 132	0.13 139	0.12 129	0.18 144	0.12 130	0.18 143	0.12 126

LALA_ROB	0.15 121	0.21 140	0.12 85	0.21 151	0.12 131	0.20 154	0.14 144	0.20 129	0.12 117	0.22 145	0.12 129	0.16 137	0.12 135	0.10 63	0.12 128	0.12 128	0.21 158	0.11 98	0.22 156	0.12 135	0.20 152	0.12 132	0.11 92	0.12 129	0.21 158	0.14 144	0.21 155	0.13 139

GOStereo-base	0.17 127	0.14 85	0.10 58	0.14 102	0.11 91	0.18 140	0.10 76	0.14 77	1.50 370	0.14 80	0.10 76	0.17 141	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 74	0.14 109	0.10 72	0.15 121	0.10 74	0.15 121	0.10 76	0.10 70	0.10 78	0.14 108	0.10 73	0.14 109	0.10 76

test_for_model	0.17 127	1.25 305	0.20 150	0.15 118	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.21 133	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 96	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 121	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.15 120	0.11 97	0.15 126	0.11 95

GCAPDPT-zeroshot4090	0.17 127	1.25 305	0.20 150	0.15 118	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.21 133	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 96	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 121	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.15 120	0.11 97	0.15 126	0.11 95

testlalala	0.17 127	1.25 305	0.20 150	0.15 118	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.21 133	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 96	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 121	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.15 120	0.11 97	0.15 126	0.11 95

GCAPDPT-zeroshot	0.17 127	1.25 305	0.20 150	0.15 118	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.21 133	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 96	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 121	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.15 120	0.11 97	0.15 126	0.11 95

GCAP-Stereo	0.17 127	1.25 305	0.20 150	0.15 118	0.11 91	0.15 118	0.11 96	0.21 133	0.11 85	0.15 104	0.11 93	0.15 126	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 96	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 121	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.15 120	0.11 97	0.15 126	0.11 95

G3	0.18 133	0.15 95	0.10 58	0.15 118	0.11 91	0.18 140	0.10 76	0.30 169	1.53 372	0.14 80	0.10 76	0.17 141	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 74	0.15 124	0.10 72	0.15 121	0.10 74	0.15 121	0.10 76	0.10 70	0.10 78	0.15 120	0.10 73	0.14 109	0.10 76

G2	0.18 133	0.14 85	0.10 58	0.15 118	0.12 131	0.19 148	0.10 76	0.30 169	1.49 369	0.14 80	0.10 76	0.18 146	0.10 76	0.10 63	0.10 75	0.10 74	0.15 124	0.10 72	0.14 103	0.10 74	0.14 106	0.10 76	0.10 70	0.10 78	0.14 108	0.10 73	0.14 109	0.10 76

DepthFocus	0.18 133	0.22 142	0.15 109	0.22 154	0.15 153	0.22 162	0.15 152	0.21 133	0.15 136	0.21 141	0.15 149	0.21 157	0.15 153	0.15 119	0.15 153	0.15 154	0.21 158	0.15 154	0.22 156	0.15 155	0.22 160	0.15 154	0.15 147	0.15 152	0.22 161	0.15 153	0.22 159	0.15 151

IGEV_Zeroshot_test	0.18 133	0.22 142	0.18 142	0.21 151	0.18 172	0.20 154	0.17 161	0.20 129	0.16 143	0.25 158	0.16 153	0.21 157	0.17 160	0.16 127	0.18 168	0.15 154	0.20 154	0.16 156	0.20 150	0.18 171	0.21 156	0.17 163	0.17 154	0.17 156	0.20 153	0.17 160	0.20 151	0.16 154

dd	0.18 133	0.22 142	0.16 112	0.22 154	0.15 153	0.22 162	0.15 152	0.21 133	0.15 136	0.21 141	0.15 149	0.21 157	0.15 153	0.15 119	0.15 153	0.15 154	0.22 162	0.14 149	0.22 156	0.14 148	0.22 160	0.15 154	0.16 151	0.15 152	0.23 167	0.15 153	0.22 159	0.16 154

dad	0.18 133	0.23 147	0.16 112	0.22 154	0.15 153	0.22 162	0.15 152	0.22 141	0.16 143	0.21 141	0.15 149	0.22 161	0.15 153	0.15 119	0.16 156	0.17 158	0.23 167	0.17 160	0.23 166	0.15 155	0.22 160	0.15 154	0.15 147	0.15 152	0.22 161	0.15 153	0.22 159	0.16 154

G4	0.19 139	0.15 95	0.11 77	0.15 118	0.11 91	0.18 140	0.11 96	0.33 174	1.50 370	0.15 104	0.11 93	0.19 151	0.11 98	0.12 93	0.12 128	0.11 96	0.15 124	0.11 98	0.15 121	0.11 93	0.15 121	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.15 120	0.11 97	0.15 126	0.11 95

depth_test_26	0.19 139	0.36 184	0.26 175	0.21 151	0.14 147	0.21 160	0.14 144	0.36 189	0.14 133	0.20 137	0.14 144	0.24 174	0.14 148	0.14 113	0.14 147	0.14 146	0.21 158	0.14 149	0.21 154	0.14 148	0.21 156	0.14 148	0.26 190	0.14 147	0.21 158	0.14 144	0.21 155	0.14 147

MSKI-zero shot	0.19 139	0.21 140	0.16 112	0.22 154	0.16 158	0.23 171	0.17 161	0.22 141	0.17 151	0.22 145	0.17 155	0.22 161	0.16 156	0.19 158	0.16 156	0.17 158	0.23 167	0.16 156	0.22 156	0.16 157	0.22 160	0.17 163	0.16 151	0.17 156	0.22 161	0.19 174	0.22 159	0.16 154

MIM_Stereo	0.19 139	0.23 147	0.18 142	0.22 154	0.16 158	0.22 162	0.16 158	0.21 133	0.16 143	0.22 145	0.17 155	0.21 157	0.17 160	0.20 159	0.18 168	0.17 158	0.22 162	0.18 173	0.22 156	0.16 157	0.21 156	0.16 158	0.17 154	0.17 156	0.21 158	0.16 158	0.22 159	0.20 175

UNet	0.19 139	0.13 81	0.09 55	0.13 84	0.09 70	0.13 89	0.09 72	0.13 75	0.09 63	0.90 274	0.09 71	0.13 90	0.09 71	0.10 63	0.09 72	0.70 316	0.13 89	0.09 71	0.13 83	0.10 74	0.91 309	0.09 72	0.10 70	0.09 72	0.13 90	0.10 73	0.13 90	0.09 70

iResNet	0.19 139	0.23 147	0.17 123	0.22 154	0.17 162	0.22 162	0.19 175	0.22 141	0.17 151	0.22 145	0.17 155	0.22 161	0.17 160	0.17 140	0.17 160	0.17 158	0.22 162	0.17 160	0.22 156	0.17 161	0.23 167	0.17 163	0.18 168	0.17 156	0.23 167	0.17 160	0.23 168	0.17 161

LACA2	0.20 145	0.27 166	0.22 158	0.24 167	0.17 162	0.24 175	0.17 161	0.26 160	0.17 151	0.24 152	0.17 155	0.24 174	0.17 160	0.21 164	0.17 160	0.17 158	0.24 172	0.17 160	0.24 172	0.17 161	0.24 170	0.17 163	0.17 154	0.17 156	0.24 173	0.17 160	0.24 170	0.17 161

LACA1	0.20 145	0.27 166	0.22 158	0.24 167	0.17 162	0.24 175	0.17 161	0.27 163	0.17 151	0.24 152	0.17 155	0.24 174	0.17 160	0.21 164	0.17 160	0.17 158	0.24 172	0.17 160	0.24 172	0.17 161	0.24 170	0.17 163	0.17 154	0.17 156	0.24 173	0.17 160	0.24 170	0.17 161

ACV-stereo	0.20 145	0.23 147	0.17 123	0.23 162	0.17 162	0.23 171	0.17 161	0.23 150	0.17 151	0.23 151	0.17 155	0.23 167	0.17 160	0.17 140	0.17 160	0.17 158	0.24 172	0.17 160	0.23 166	0.17 161	0.24 170	0.17 163	0.17 154	0.17 156	0.23 167	0.17 160	0.23 168	0.17 161

DAS	0.20 145	0.20 137	0.20 150	0.20 146	0.20 178	0.20 154	0.20 177	0.20 129	0.20 167	0.20 137	0.20 175	0.20 155	0.20 175	0.20 159	0.20 177	0.20 171	0.20 154	0.20 179	0.20 150	0.20 178	0.20 152	0.20 178	0.20 173	0.20 175	0.20 153	0.20 175	0.20 151	0.20 175

ASD4	0.20 145	0.20 137	0.20 150	0.20 146	0.20 178	0.20 154	0.20 177	0.20 129	0.20 167	0.20 137	0.20 175	0.20 155	0.20 175	0.20 159	0.20 177	0.20 171	0.20 154	0.20 179	0.20 150	0.20 178	0.20 152	0.20 178	0.20 173	0.20 175	0.20 153	0.20 175	0.20 151	0.20 175

iResNetv2_ROB	0.20 145	0.22 142	0.19 148	0.23 162	0.19 176	0.22 162	0.17 161	0.22 141	0.17 151	0.22 145	0.17 155	0.22 161	0.17 160	0.18 153	0.18 168	0.19 170	0.22 162	0.17 160	0.23 166	0.17 161	0.25 175	0.18 174	0.17 154	0.18 170	0.23 167	0.17 160	0.25 180	0.17 161

AROF-Stereo	0.21 151	0.10 61	0.15 109	0.14 102	0.07 60	0.10 65	0.11 96	0.17 100	0.09 63	0.21 141	0.08 65	0.18 146	0.11 98	2.25 392	0.12 128	0.08 68	0.13 89	0.07 60	0.24 172	0.11 93	0.20 152	0.12 132	0.13 139	0.18 170	0.19 148	0.07 59	0.10 65	0.14 147

arf5	0.21 151	0.18 116	0.08 51	0.10 58	0.12 131	0.10 65	0.07 59	0.10 57	0.07 51	0.16 122	0.13 140	0.10 68	0.07 60	2.50 401	0.07 57	0.14 146	0.10 65	0.13 140	0.22 156	0.11 93	0.15 121	0.12 132	0.11 92	0.07 60	0.10 64	0.14 144	0.21 155	0.13 139

LACA3	0.21 151	0.27 166	0.23 164	0.25 172	0.17 162	0.25 183	0.17 161	0.28 164	0.17 151	0.25 158	0.17 155	0.25 179	0.17 160	0.22 167	0.17 160	0.17 158	0.25 180	0.17 160	0.25 180	0.17 161	0.25 175	0.17 163	0.17 154	0.17 156	0.25 181	0.17 160	0.25 180	0.17 161

ITSA-stereo	0.21 151	0.16 102	0.12 85	0.16 130	0.13 140	0.18 140	0.14 144	0.16 96	1.89 389	0.16 122	0.12 129	0.17 141	0.12 135	0.13 102	0.13 140	0.13 138	0.17 144	0.13 140	0.17 139	0.12 135	0.16 138	0.12 132	0.12 125	0.12 129	0.17 141	0.12 130	0.16 137	0.12 126

AROF-StereoT2	0.22 155	0.11 75	0.18 142	0.11 74	0.13 140	0.19 148	0.07 59	0.10 57	0.09 63	0.16 122	0.18 170	0.10 68	0.07 60	2.58 402	0.08 68	0.13 138	0.10 65	0.13 140	0.22 156	0.07 60	0.24 170	0.13 142	0.16 151	0.07 60	0.10 64	0.12 130	0.24 170	0.08 66

Pointernet	0.22 155	0.41 195	0.38 207	0.22 154	0.17 162	0.22 162	0.17 161	0.41 208	0.17 151	0.22 145	0.17 155	0.22 161	0.17 160	0.18 153	0.18 168	0.18 167	0.23 167	0.18 173	0.23 166	0.18 171	0.23 167	0.18 174	0.17 154	0.17 156	0.22 161	0.18 172	0.22 159	0.17 161

JetRed	0.22 155	0.11 75	0.12 85	0.11 74	0.11 91	0.11 82	0.11 96	0.11 70	0.11 85	2.93 391	0.11 93	0.11 83	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.12 128	0.11 82	0.11 98	0.11 76	0.11 93	0.11 81	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.11 82	0.11 97	0.11 83	0.11 95

JetBlue	0.23 158	0.12 79	0.13 95	0.12 81	0.12 131	0.12 87	0.11 96	0.14 77	0.12 117	3.07 392	0.12 129	0.12 89	0.11 98	0.11 82	0.13 140	0.13 138	0.12 87	0.12 134	0.13 83	0.11 93	0.12 86	0.13 142	0.12 125	0.14 147	0.13 90	0.12 130	0.12 88	0.11 95

SFCPSM	0.23 158	0.18 116	0.13 95	0.18 140	0.12 131	0.18 140	0.80 328	0.17 100	0.12 117	0.88 273	0.12 129	0.17 141	0.12 135	0.13 102	0.12 128	0.12 128	0.18 148	0.12 134	0.18 143	0.12 135	1.18 340	0.13 142	0.12 125	0.12 129	0.18 144	0.13 141	0.18 143	0.12 126

S2M2_XL	0.24 160	1.32 319	0.86 302	0.17 136	0.11 91	0.17 136	0.11 96	1.05 309	0.12 117	0.16 122	0.11 93	0.16 137	0.11 98	0.11 82	0.11 94	0.11 96	0.17 144	0.11 98	0.17 139	0.11 93	0.17 142	0.11 94	0.11 92	0.11 98	0.17 141	0.11 97	0.17 141	0.11 95
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DF	0.25 161	1.16 295	1.02 316	0.16 130	0.13 140	0.16 134	0.13 140	1.16 316	0.13 127	0.15 104	0.13 140	0.15 126	0.13 144	0.13 102	0.13 140	0.13 138	0.16 137	0.13 140	0.16 136	0.13 144	0.16 138	0.13 142	0.13 139	0.13 144	0.16 138	0.13 141	0.16 137	0.13 139

LoS_RVC	0.25 161	0.25 159	0.25 170	0.25 172	0.25 190	0.25 183	0.25 190	0.25 155	0.25 183	0.25 158	0.25 192	0.25 179	0.25 190	0.26 180	0.25 192	0.26 189	0.25 180	0.25 191	0.26 184	0.25 192	0.25 175	0.25 189	0.25 186	0.25 190	0.25 181	0.25 190	0.25 180	0.25 189

tt_ll	0.25 161	0.25 159	0.25 170	0.25 172	0.25 190	0.25 183	0.25 190	0.25 155	0.25 183	0.25 158	0.25 192	0.25 179	0.25 190	0.26 180	0.25 192	0.26 189	0.25 180	0.25 191	0.26 184	0.25 192	0.25 175	0.25 189	0.25 186	0.25 190	0.25 181	0.25 190	0.25 180	0.25 189

CAS	0.25 161	0.25 159	0.25 170	0.25 172	0.26 192	0.26 190	0.26 192	0.25 155	0.25 183	0.25 158	0.25 192	0.25 179	0.25 190	0.25 177	0.25 192	0.25 186	0.26 187	0.25 191	0.26 184	0.26 196	0.25 175	0.25 189	0.25 186	0.26 194	0.25 181	0.26 194	0.25 180	0.25 189

LoS	0.25 161	0.25 159	0.27 178	0.27 181	0.26 192	0.25 183	0.26 192	0.26 160	0.25 183	0.26 165	0.25 192	0.25 179	0.25 190	0.26 180	0.25 192	0.25 186	0.25 180	0.25 191	0.25 180	0.25 192	0.27 184	0.25 189	0.26 190	0.26 194	0.26 186	0.25 190	0.25 180	0.25 189
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GeoAtt-L-single (ZS)	0.26 166	0.31 175	0.25 170	0.31 188	0.22 181	0.30 194	0.20 177	0.34 181	0.22 175	0.32 170	0.23 184	0.30 194	0.21 180	0.24 176	0.22 183	0.21 175	0.30 193	0.22 182	0.29 191	0.21 181	0.31 190	0.21 181	0.21 175	0.22 182	0.33 195	0.23 185	0.32 194	0.25 189

castereo++	0.26 166	1.28 316	1.07 326	0.15 118	0.13 140	0.15 118	0.14 144	1.22 323	0.13 127	0.16 122	0.17 155	0.16 137	0.14 148	0.14 113	0.15 153	0.14 146	0.15 124	0.14 149	0.16 136	0.14 148	0.16 138	0.14 148	0.14 144	0.14 147	0.16 138	0.14 144	0.16 137	0.15 151

small-0shot	0.27 168	0.27 166	0.26 175	0.26 178	0.27 197	0.27 191	0.27 196	0.26 160	0.26 190	0.27 166	0.27 200	0.26 188	0.26 196	0.26 180	0.26 197	0.27 198	0.27 189	0.26 195	0.27 188	0.27 200	0.26 183	0.27 196	0.26 190	0.26 194	0.27 188	0.27 197	0.27 189	0.26 195

model_zeroshot	0.27 168	0.30 173	0.19 148	0.36 202	0.23 187	0.25 183	0.27 196	0.33 174	0.21 170	0.35 176	0.22 181	0.25 179	0.27 199	0.26 180	0.23 186	0.26 189	0.35 201	0.22 182	0.36 204	0.23 188	0.25 175	0.27 196	0.27 194	0.23 186	0.36 204	0.22 182	0.25 180	0.27 199

DCVSM-stereo	0.27 168	0.38 188	0.22 158	0.38 208	0.22 181	0.38 218	0.22 183	0.29 167	0.22 175	0.29 168	0.22 181	0.29 192	0.22 183	0.22 167	0.21 179	0.21 175	0.38 213	0.22 182	0.38 213	0.22 183	0.38 207	0.22 182	0.21 175	0.25 190	0.38 211	0.21 179	0.38 210	0.21 179

DLNR_Zeroshot_test	0.27 168	0.30 173	0.23 164	0.30 186	0.22 181	0.31 196	0.24 188	0.29 167	0.23 179	0.38 188	0.23 184	0.29 192	0.23 187	0.22 167	0.23 186	0.23 181	0.30 193	0.34 233	0.29 191	0.23 188	0.29 188	0.29 220	0.22 179	0.23 186	0.30 192	0.23 185	0.30 192	0.23 186

HGLStereo	0.27 168	0.25 159	0.21 157	0.35 197	0.21 180	0.35 203	0.21 181	0.34 181	0.21 170	0.39 193	0.21 178	0.34 199	0.21 180	0.22 167	0.21 179	0.21 175	0.35 201	0.22 182	0.35 200	0.22 183	0.35 197	0.22 182	0.21 175	0.21 179	0.35 201	0.21 179	0.35 201	0.21 179

Cross2Single-S	0.28 173	0.37 186	0.26 175	0.35 197	0.23 187	0.35 203	0.23 185	0.37 191	0.23 179	0.35 176	0.23 184	0.35 202	0.23 187	0.25 177	0.23 186	0.23 181	0.35 201	0.23 188	0.35 200	0.23 188	0.35 197	0.23 187	0.23 183	0.23 186	0.35 201	0.23 185	0.35 201	0.23 186

iResNet_ROB	0.28 173	0.32 178	0.24 169	0.33 191	0.26 192	0.32 198	0.24 188	0.33 174	0.25 183	0.33 171	0.24 190	0.35 202	0.24 189	0.23 172	0.24 191	0.25 186	0.32 196	0.24 190	0.36 204	0.24 191	0.32 191	0.28 204	0.24 185	0.24 189	0.32 194	0.24 189	0.33 195	0.24 188

IGEV-FE	0.29 175	2.85 373	0.36 203	0.20 146	0.17 162	0.19 148	0.17 161	0.37 191	0.17 151	0.19 134	0.17 155	0.19 151	0.17 160	0.17 140	0.17 160	0.17 158	0.19 153	0.17 160	0.19 147	0.17 161	0.19 148	0.17 163	0.17 154	0.17 156	0.19 148	0.17 160	0.19 146	0.17 161

IMH-64-1	0.29 175	0.23 147	0.23 164	0.23 162	0.22 181	0.22 162	0.23 185	0.22 141	0.22 175	2.02 357	0.23 184	0.23 167	0.22 183	0.23 172	0.23 186	0.23 181	0.23 167	0.22 182	0.23 166	0.22 183	0.22 160	0.22 182	0.22 179	0.22 182	0.22 161	0.22 182	0.22 159	0.22 182

IMH-64	0.29 175	0.23 147	0.23 164	0.23 162	0.22 181	0.22 162	0.23 185	0.22 141	0.22 175	2.02 357	0.23 184	0.23 167	0.22 183	0.23 172	0.23 186	0.23 181	0.23 167	0.22 182	0.23 166	0.22 183	0.22 160	0.22 182	0.22 179	0.22 182	0.22 161	0.22 182	0.22 159	0.22 182

UPFNet	0.29 175	0.24 155	0.16 112	0.24 167	0.16 158	0.24 175	0.16 158	0.23 150	0.16 143	1.19 307	0.16 153	0.23 167	0.16 156	0.17 140	0.16 156	0.89 330	0.24 172	0.16 156	0.24 172	0.18 171	1.20 343	0.16 158	0.17 154	0.16 155	0.24 173	0.16 158	0.24 170	0.16 154

WAO-6	0.30 179	0.22 142	0.23 164	0.22 154	0.23 187	0.23 171	0.22 183	0.22 141	0.23 179	2.21 368	0.22 181	0.22 161	0.22 183	0.22 167	0.22 183	0.23 181	0.22 162	0.23 188	0.22 156	0.22 183	0.22 160	0.22 182	0.22 179	0.22 182	0.23 167	0.23 185	0.22 159	0.22 182

anonymity	0.30 179	0.34 180	0.27 178	0.33 191	0.27 197	0.33 199	0.28 204	0.33 174	0.28 199	0.33 171	0.28 205	0.33 197	0.28 202	0.28 194	0.28 206	0.28 201	0.34 198	0.28 201	0.34 198	0.28 203	0.34 193	0.27 196	0.27 194	0.27 199	0.34 198	0.28 201	0.34 199	0.28 203

iRaft-Stereo_20w	0.30 179	0.46 214	0.27 178	0.34 193	0.26 192	0.35 203	0.28 204	0.34 181	0.26 190	0.34 174	0.26 196	0.34 199	0.26 196	0.26 180	0.26 197	0.26 189	0.34 198	0.26 195	0.34 198	0.26 196	0.34 193	0.26 195	0.26 190	0.26 194	0.34 198	0.26 194	0.34 199	0.26 195

MMNet	0.30 179	0.24 155	0.17 123	0.24 167	0.17 162	0.24 175	0.17 161	0.23 150	0.18 162	1.21 311	0.17 155	0.23 167	0.17 160	0.17 140	0.17 160	0.89 330	0.24 172	0.17 160	0.24 172	0.17 161	1.22 345	0.16 158	0.17 154	0.17 156	0.24 173	0.17 160	0.24 170	0.17 161

delet	0.30 179	0.24 155	0.17 123	0.24 167	0.17 162	0.24 175	0.17 161	0.23 150	0.16 143	1.21 311	0.17 155	0.24 174	0.17 160	0.17 140	0.17 160	0.91 334	0.24 172	0.17 160	0.24 172	0.17 161	1.23 347	0.17 163	0.17 154	0.17 156	0.24 173	0.17 160	0.24 170	0.17 161

psm_up	0.30 179	0.24 155	0.17 123	0.25 172	0.17 162	0.24 175	0.17 161	0.24 154	0.17 151	1.20 309	0.17 155	0.23 167	0.17 160	0.17 140	0.18 168	0.90 333	0.24 172	0.17 160	0.25 180	0.17 161	1.24 350	0.17 163	0.17 154	0.17 156	0.24 173	0.17 160	0.24 170	0.17 161

MLCV	0.30 179	0.33 179	0.28 181	0.34 193	0.28 202	0.33 199	0.28 204	0.33 174	0.29 207	0.33 171	0.27 200	0.33 197	0.28 202	0.26 180	0.29 217	0.28 201	0.33 197	0.28 201	0.33 195	0.28 203	0.33 192	0.27 196	0.28 200	0.28 204	0.33 195	0.28 201	0.33 195	0.28 203

DN-CSS_ROB	0.30 179	0.34 180	0.29 186	0.34 193	0.27 197	0.34 201	0.28 204	0.33 174	0.27 193	0.34 174	0.27 200	0.34 199	0.28 202	0.29 199	0.27 201	0.26 189	0.35 201	0.29 214	0.33 195	0.28 203	0.34 193	0.28 204	0.28 200	0.27 199	0.34 198	0.28 201	0.33 195	0.28 203

SCION-MonSter(vits)	0.31 187	0.76 265	0.22 158	0.19 143	0.15 153	0.19 148	0.15 152	0.41 208	0.27 193	0.38 188	0.27 200	0.38 216	0.27 199	0.27 188	0.27 201	0.27 198	0.40 230	0.27 199	0.39 225	0.27 200	0.39 218	0.27 196	0.27 194	0.27 199	0.39 222	0.27 197	0.39 222	0.27 199

UNDER WATER-64	0.31 187	0.25 159	0.25 170	0.26 178	0.26 192	0.25 183	0.26 192	0.25 155	0.26 190	1.69 341	0.26 196	0.25 179	0.25 190	0.25 177	0.26 197	0.26 189	0.25 180	0.26 195	0.26 184	0.26 196	0.25 175	0.25 189	0.25 186	0.25 190	0.26 186	0.26 194	0.25 180	0.26 195

LG-Stereo_L2	0.32 189	0.45 210	0.36 203	0.37 204	0.27 197	0.37 213	0.27 196	0.43 214	0.27 193	0.36 183	0.31 227	0.36 209	0.27 199	0.27 188	0.27 201	0.30 219	0.37 210	0.27 199	0.37 208	0.27 200	0.37 204	0.27 196	0.27 194	0.27 199	0.37 208	0.27 197	0.37 208	0.27 199

CASnet	0.32 189	0.53 230	0.34 200	0.27 181	0.31 228	0.34 201	0.29 221	0.31 172	0.32 219	0.25 158	0.31 227	0.27 189	0.40 257	0.45 250	0.27 201	0.30 219	0.26 187	0.40 256	0.28 190	0.37 246	0.28 186	0.39 255	0.29 211	0.40 259	0.29 191	0.28 201	0.24 170	0.30 225
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.32 189	0.45 210	0.29 186	0.36 202	0.29 216	0.36 209	0.29 221	0.36 189	0.29 207	0.35 176	0.29 215	0.35 202	0.28 202	0.27 188	0.28 206	0.28 201	0.35 201	0.28 201	0.35 200	0.28 203	0.35 197	0.28 204	0.29 211	0.29 218	0.36 204	0.29 220	0.36 205	0.29 218

TS12	0.33 192	0.16 102	1.86 376	0.16 130	0.14 147	0.15 118	0.14 144	1.78 349	0.21 170	0.15 104	0.14 144	0.15 126	0.16 156	1.83 379	0.18 168	0.20 171	0.14 109	0.11 98	0.12 81	0.11 93	0.15 121	0.14 148	0.12 125	0.09 72	0.15 120	0.10 73	0.10 65	0.13 139

RSM	0.33 192	0.36 184	0.31 195	0.39 222	0.32 232	0.36 209	0.30 228	0.35 185	0.38 240	0.35 176	0.31 227	0.35 202	0.30 222	0.30 205	0.31 227	0.30 219	0.36 207	0.31 225	0.36 204	0.30 224	0.36 202	0.31 227	0.31 224	0.31 226	0.36 204	0.31 228	0.36 205	0.31 229

SQANet	0.33 192	0.28 170	0.28 181	0.28 185	0.28 202	0.29 193	0.28 204	0.28 164	0.28 199	1.59 336	0.28 205	0.28 191	0.28 202	0.28 194	0.28 206	0.28 201	0.28 191	0.28 201	0.29 191	0.28 203	0.28 186	0.28 204	0.28 200	0.28 204	0.28 190	0.28 201	0.28 190	0.28 203

DGSMNet	0.33 192	0.42 205	0.28 181	0.40 223	0.28 202	0.40 230	0.28 204	0.40 206	0.28 199	0.40 201	0.28 205	0.39 222	0.28 202	0.27 188	0.28 206	0.28 201	0.40 230	0.28 201	0.42 242	0.29 216	0.41 226	0.31 227	0.29 211	0.28 204	0.41 230	0.28 201	0.42 241	0.29 218

gcap_with_dpt	0.34 196	0.42 205	0.29 186	0.42 234	0.29 216	0.42 243	0.29 221	0.39 202	0.29 207	0.39 193	0.29 215	0.39 222	0.29 214	0.29 199	0.29 217	0.28 201	0.42 239	0.29 214	0.42 242	0.29 216	0.42 237	0.28 204	0.28 200	0.28 204	0.41 230	0.28 201	0.41 229	0.28 203

castereo	0.34 196	1.59 327	1.39 349	0.17 136	0.15 153	0.18 140	0.26 192	1.74 348	0.17 151	0.19 134	0.18 170	0.18 146	0.20 175	0.20 159	0.22 183	0.21 175	0.18 148	0.17 160	0.19 147	0.16 157	0.18 144	0.20 178	0.17 154	0.21 179	0.19 148	0.17 160	0.19 146	0.16 154

GCAP-BAT	0.34 196	0.42 205	0.29 186	0.42 234	0.29 216	0.42 243	0.29 221	0.39 202	0.29 207	0.39 193	0.29 215	0.39 222	0.29 214	0.29 199	0.29 217	0.28 201	0.42 239	0.29 214	0.42 242	0.29 216	0.42 237	0.28 204	0.28 200	0.28 204	0.41 230	0.28 201	0.41 229	0.28 203

RAFT-Test	0.34 196	0.45 210	0.30 192	0.38 208	0.32 232	0.40 230	0.32 234	0.39 202	0.32 219	0.39 193	0.30 223	0.37 211	0.29 214	0.30 205	0.30 223	0.29 214	0.38 213	0.30 221	0.38 213	0.29 216	0.38 207	0.29 220	0.29 211	0.30 224	0.38 211	0.30 225	0.38 210	0.30 225

RAFT + AFF	0.34 196	0.29 171	0.32 198	0.31 188	0.30 224	0.39 227	0.32 234	0.39 202	0.30 211	0.39 193	0.32 230	0.39 222	0.32 227	0.35 218	0.36 239	0.32 228	0.38 213	0.31 225	0.38 213	0.31 229	0.38 207	0.28 204	0.37 244	0.34 235	0.38 211	0.30 225	0.38 210	0.28 203

test_c	0.35 201	1.71 334	1.73 367	0.11 74	0.13 140	0.13 89	0.08 68	1.69 344	0.15 136	0.13 64	0.09 71	0.09 63	0.09 71	1.70 375	0.12 128	0.08 68	0.16 137	0.10 72	0.12 81	0.10 74	0.14 106	0.06 58	0.10 70	0.08 69	0.12 87	0.11 97	0.13 90	0.12 126

ETE_ROB	0.35 201	0.35 183	0.35 201	0.35 197	0.35 240	0.35 203	0.35 237	0.35 185	0.35 231	0.35 176	0.35 238	0.35 202	0.35 236	0.35 218	0.35 235	0.35 236	0.35 201	0.35 237	0.35 200	0.35 239	0.35 197	0.35 236	0.35 235	0.35 239	0.35 201	0.35 237	0.35 201	0.35 238

VIP-Stereo	0.36 203	2.00 345	1.11 330	0.26 178	0.16 158	0.24 175	0.15 152	2.00 364	0.23 179	0.24 152	0.15 149	0.23 167	0.16 156	0.16 127	0.16 156	0.15 154	0.24 172	0.15 154	0.24 172	0.16 157	0.24 170	0.15 154	0.15 147	0.20 175	0.24 173	0.15 153	0.24 170	0.15 151

GREAT-IGEV	0.36 203	0.46 214	0.33 199	0.43 237	0.30 224	0.43 249	0.30 228	0.45 217	0.30 211	0.42 213	0.30 223	0.43 244	0.30 222	0.30 205	0.30 223	0.30 219	0.43 245	0.30 221	0.43 246	0.30 224	0.43 240	0.30 224	0.30 221	0.30 224	0.43 244	0.30 225	0.43 243	0.30 225
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	0.36 203	0.50 227	0.30 192	0.40 223	0.29 216	0.40 230	0.29 221	0.35 185	0.30 211	0.47 225	0.30 223	0.35 202	0.32 227	0.29 199	0.34 233	0.33 232	0.59 279	0.31 225	0.39 225	0.29 216	0.37 204	0.38 246	0.29 211	0.31 226	0.58 283	0.28 201	0.51 269	0.29 218

GEStereo_RVC	0.36 203	0.23 147	0.18 142	0.23 162	0.18 172	0.23 171	0.19 175	0.22 141	0.19 164	0.24 152	0.20 175	0.24 174	0.18 173	0.18 153	0.18 168	0.21 175	0.25 180	0.18 173	0.22 156	0.18 171	0.23 167	0.18 174	0.19 171	0.20 175	0.23 167	0.20 175	4.43 415	0.19 173

DMCA	0.36 203	0.38 188	0.37 205	0.35 197	0.35 240	0.35 203	0.36 243	0.35 185	0.36 236	0.36 183	0.37 248	0.36 209	0.36 241	0.36 223	0.35 235	0.37 241	0.36 207	0.36 239	0.36 204	0.36 243	0.36 202	0.35 236	0.36 240	0.36 242	0.37 208	0.36 241	0.36 205	0.36 243

NBS	0.37 208	0.38 188	0.38 207	0.38 208	0.39 255	0.37 213	0.36 243	0.37 191	0.37 238	0.37 185	0.35 238	0.37 211	0.39 255	0.37 225	0.38 244	0.39 252	0.38 213	0.36 239	0.37 208	0.36 243	0.38 207	0.37 242	0.39 254	0.37 248	0.38 211	0.35 237	0.38 210	0.39 255

LACA_dic	0.37 208	1.72 335	1.69 364	0.13 84	0.12 131	0.15 118	0.12 133	1.69 344	0.16 143	0.17 128	0.19 174	0.13 90	0.12 135	1.70 375	0.13 140	0.13 138	0.16 137	0.12 134	0.14 103	0.14 148	0.13 89	0.12 132	0.12 125	0.12 129	0.14 108	0.12 130	0.13 90	0.12 126

GREATEN-IGEV_RVC	0.37 208	0.64 249	0.59 266	0.38 208	0.31 228	0.38 218	0.31 231	0.65 257	0.32 219	0.38 188	0.32 230	0.38 216	0.32 227	0.32 209	0.32 229	0.32 228	0.38 213	0.32 229	0.39 225	0.32 230	0.39 218	0.32 230	0.32 225	0.32 228	0.39 222	0.32 230	0.39 222	0.32 231

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.37 208	0.65 251	0.60 268	0.38 208	0.31 228	0.38 218	0.31 231	0.65 257	0.32 219	0.37 185	0.32 230	0.37 211	0.32 227	0.32 209	0.32 229	0.32 228	0.38 213	0.32 229	0.38 213	0.32 230	0.38 207	0.32 230	0.32 225	0.32 228	0.38 211	0.32 230	0.38 210	0.32 231

DDF-Stereo	0.37 208	0.57 240	0.50 246	0.40 223	0.32 232	0.40 230	0.32 234	0.53 241	0.32 219	0.39 193	0.32 230	0.39 222	0.32 227	0.32 209	0.32 229	0.32 228	0.40 230	0.32 229	0.40 228	0.32 230	0.40 225	0.32 230	0.32 225	0.32 228	0.40 225	0.32 230	0.40 225	0.32 231

XPNet_ROB	0.37 208	0.37 186	0.37 205	0.37 204	0.37 246	0.37 213	0.37 249	0.37 191	0.37 238	0.37 185	0.37 248	0.37 211	0.37 243	0.37 225	0.37 242	0.37 241	0.37 210	0.37 245	0.37 208	0.37 246	0.37 204	0.37 242	0.37 244	0.37 248	0.37 208	0.37 247	0.37 208	0.37 246

GIP-stereo	0.38 214	0.56 237	0.40 212	0.45 245	0.33 235	0.44 251	0.35 237	0.49 231	0.33 225	0.43 216	0.32 230	0.42 240	0.31 224	0.33 213	0.33 232	0.34 233	0.40 230	0.32 229	0.40 228	0.32 230	0.43 240	0.38 246	0.33 230	0.32 228	0.43 244	0.32 230	0.42 241	0.34 237

Former-RAFT_DAM_RVC	0.38 214	1.06 288	0.54 255	0.59 278	0.27 197	0.46 253	0.27 196	0.46 218	0.27 193	0.46 222	0.27 200	0.46 248	0.26 196	0.27 188	0.27 201	0.26 189	0.46 249	0.26 195	0.45 249	0.30 224	0.46 244	0.27 196	0.27 194	0.27 199	0.46 248	0.27 197	0.45 246	0.26 195

CES	0.38 214	0.34 180	0.44 224	0.43 237	0.33 235	0.37 213	0.44 270	0.37 191	0.38 240	0.45 219	0.35 238	0.35 202	0.41 258	0.45 250	0.36 239	0.36 238	0.36 207	0.45 269	0.43 246	0.35 239	0.34 193	0.46 269	0.36 240	0.36 242	0.42 243	0.34 236	0.35 201	0.38 249

PML	0.39 217	0.56 237	0.29 186	0.55 272	0.28 202	0.56 281	0.28 204	0.51 238	0.28 199	0.50 231	0.28 205	0.51 269	0.28 202	0.29 199	0.28 206	0.29 214	0.56 277	0.29 214	0.57 284	0.28 203	0.56 276	0.28 204	0.28 200	0.29 218	0.56 280	0.28 201	0.56 278	0.28 203

CR-RVC	0.40 218	1.89 340	1.85 372	0.15 118	0.13 140	0.17 136	0.14 144	1.84 350	0.14 133	0.20 137	0.14 144	0.13 90	0.13 144	1.86 384	0.14 147	0.14 146	0.13 89	0.13 140	0.13 83	0.13 144	0.13 89	0.14 148	0.13 139	0.19 173	0.18 144	0.13 141	0.13 90	0.21 179

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 218	2.14 355	1.91 380	0.20 146	0.18 172	0.19 148	0.17 161	2.23 367	0.19 164	0.24 152	0.21 178	0.19 151	0.21 180	0.20 159	0.18 168	0.20 171	0.20 154	0.18 173	0.20 150	0.19 176	0.19 148	0.17 163	0.18 168	0.17 156	0.20 153	0.20 175	0.21 155	0.19 173

CR-Stereo	0.41 220	1.91 343	1.92 381	0.17 136	0.14 147	0.17 136	0.13 140	1.89 353	0.19 164	0.19 134	0.14 144	0.13 90	0.13 144	1.85 382	0.13 140	0.14 146	0.16 137	0.13 140	0.14 103	0.14 148	0.13 89	0.16 158	0.15 147	0.13 144	0.15 120	0.14 144	0.18 143	0.13 139

quiztm	0.41 220	0.45 210	0.40 212	0.44 240	0.39 255	0.45 252	0.39 259	0.44 216	0.40 249	0.45 219	0.39 259	0.45 247	0.39 255	0.39 237	0.40 258	0.39 252	0.45 248	0.40 256	0.45 249	0.39 257	0.44 242	0.39 255	0.39 254	0.39 257	0.44 246	0.39 257	0.44 245	0.39 255

GASTEREO	0.41 220	0.54 231	0.44 224	0.48 256	0.35 240	0.48 265	0.35 237	0.53 241	0.35 231	0.46 222	0.35 238	0.46 248	0.35 236	0.35 218	0.35 235	0.35 236	0.47 253	0.35 237	0.47 255	0.35 239	0.47 248	0.38 246	0.35 235	0.35 239	0.48 259	0.35 237	0.47 251	0.35 238

GwcNet-ADL	0.41 220	0.41 195	0.41 215	0.41 230	0.41 259	0.41 234	0.41 261	0.41 208	0.41 253	0.41 202	0.41 262	0.41 235	0.41 258	0.41 239	0.41 261	0.41 255	0.41 234	0.41 259	0.41 233	0.41 260	0.41 226	0.41 260	0.41 258	0.41 260	0.41 230	0.41 260	0.41 229	0.41 260

PSMNet-ADL	0.41 220	0.41 195	0.41 215	0.41 230	0.41 259	0.41 234	0.41 261	0.41 208	0.41 253	0.41 202	0.41 262	0.41 235	0.41 258	0.41 239	0.41 261	0.41 255	0.41 234	0.41 259	0.41 233	0.41 260	0.41 226	0.41 260	0.41 258	0.41 260	0.41 230	0.41 260	0.41 229	0.41 260

GANet-ADL	0.41 220	0.41 195	0.41 215	0.41 230	0.41 259	0.41 234	0.41 261	0.41 208	0.41 253	0.41 202	0.41 262	0.41 235	0.41 258	0.41 239	0.41 261	0.41 255	0.41 234	0.41 259	0.41 233	0.41 260	0.41 226	0.41 260	0.41 258	0.41 260	0.41 230	0.41 260	0.41 229	0.41 260

ADLNet	0.41 220	0.41 195	0.41 215	0.41 230	0.41 259	0.41 234	0.41 261	0.41 208	0.41 253	0.41 202	0.41 262	0.41 235	0.41 258	0.41 239	0.41 261	0.41 255	0.41 234	0.41 259	0.41 233	0.41 260	0.41 226	0.41 260	0.41 258	0.41 260	0.41 230	0.41 260	0.41 229	0.41 260

GEAStereo	0.42 227	0.55 233	0.44 224	0.48 256	0.35 240	0.48 265	0.35 237	0.54 243	0.35 231	0.47 225	0.36 242	0.47 253	0.41 258	0.38 228	0.38 244	0.38 244	0.51 268	0.36 239	0.51 273	0.38 250	0.48 255	0.35 236	0.35 235	0.36 242	0.52 271	0.37 247	0.48 257	0.36 243

GSStereo	0.42 227	0.56 237	0.44 224	0.48 256	0.36 245	0.48 265	0.36 243	0.54 243	0.36 236	0.47 225	0.36 242	0.47 253	0.36 241	0.36 223	0.35 235	0.36 238	0.48 258	0.36 239	0.48 262	0.36 243	0.48 255	0.36 241	0.36 240	0.36 242	0.48 259	0.36 241	0.48 257	0.35 238

gasm-f	0.42 227	0.55 233	0.44 224	0.48 256	0.35 240	0.48 265	0.35 237	0.54 243	0.35 231	0.47 225	0.36 242	0.47 253	0.41 258	0.38 228	0.38 244	0.38 244	0.51 268	0.36 239	0.51 273	0.38 250	0.48 255	0.35 236	0.35 235	0.36 242	0.52 271	0.37 247	0.48 257	0.36 243

DEFOM-Stereo	0.43 230	1.60 329	1.47 354	0.30 186	0.28 202	0.31 196	0.28 204	1.65 343	0.25 183	0.29 168	0.26 196	0.30 194	0.29 214	0.27 188	0.26 197	0.26 189	0.30 193	0.29 214	0.30 194	0.26 196	0.29 188	0.29 220	0.27 194	0.26 194	0.30 192	0.29 220	0.30 192	0.29 218

GES	0.43 230	0.41 195	0.31 195	0.35 197	0.30 224	0.47 259	0.28 204	0.33 174	0.28 199	0.35 176	0.29 215	2.95 396	0.38 246	0.35 218	0.30 223	0.34 233	0.34 198	0.30 221	0.33 195	0.30 224	0.35 197	0.30 224	0.33 230	0.33 233	0.33 195	0.31 228	0.33 195	0.29 218

MSCF	0.44 232	0.60 246	0.47 232	0.50 264	0.40 257	0.50 272	0.38 252	0.57 251	0.38 240	0.48 229	0.38 251	0.48 261	0.38 246	0.38 228	0.38 244	0.38 244	0.49 263	0.38 248	0.49 266	0.39 257	0.50 263	0.38 246	0.38 248	0.38 250	0.49 264	0.38 251	0.49 265	0.38 249

LG-Stereo_L1	0.44 232	0.58 243	0.49 245	0.51 267	0.38 250	0.51 274	0.38 252	0.56 249	0.38 240	0.50 231	0.38 251	0.50 266	0.38 246	0.38 228	0.38 244	0.38 244	0.52 270	0.38 248	0.52 276	0.38 250	0.51 265	0.38 246	0.38 248	0.38 250	0.52 271	0.38 251	0.51 269	0.40 258

FCDSN-DC	0.44 232	0.31 175	0.35 201	0.34 193	0.28 202	0.35 203	0.30 228	0.32 173	0.25 183	1.32 320	0.24 190	1.00 327	0.32 227	0.35 218	0.34 233	0.30 219	0.72 298	0.37 245	0.48 262	0.32 230	0.53 271	0.49 285	0.23 183	0.29 218	0.50 265	0.42 265	0.61 286	0.71 321
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	0.45 235	0.57 240	0.45 230	0.54 269	0.37 246	0.53 278	0.37 249	0.56 249	0.40 249	0.53 237	0.38 251	0.53 273	0.37 243	0.37 225	0.37 242	0.37 241	0.55 273	0.38 248	0.53 278	0.37 246	0.53 271	0.37 242	0.37 244	0.39 257	0.54 276	0.37 247	0.54 275	0.37 246

WAO-7	0.46 236	0.38 188	0.38 207	0.38 208	0.38 250	0.38 218	0.38 252	0.38 196	0.38 240	2.57 385	0.38 251	0.38 216	0.38 246	0.38 228	0.38 244	0.38 244	0.38 213	0.38 248	0.38 213	0.38 250	0.38 207	0.38 246	0.38 248	0.38 250	0.38 211	0.38 251	0.38 210	0.38 249

Venus	0.46 236	0.38 188	0.40 212	0.38 208	0.38 250	0.39 227	0.38 252	0.38 196	0.38 240	2.71 387	0.38 251	0.38 216	0.38 246	0.38 228	0.38 244	0.38 244	0.38 213	0.38 248	0.38 213	0.38 250	0.38 207	0.38 246	0.38 248	0.38 250	0.38 211	0.38 251	0.39 222	0.38 249

HanzoNet	0.47 238	0.39 193	0.38 207	0.38 208	0.38 250	0.38 218	0.38 252	0.40 206	0.38 240	2.63 386	0.38 251	0.38 216	0.38 246	0.38 228	0.38 244	0.39 252	0.38 213	0.38 248	0.38 213	0.42 265	0.38 207	0.39 255	0.39 254	0.38 250	0.38 211	0.38 251	0.38 210	0.39 255

IMH	0.47 238	0.40 194	0.39 211	0.38 208	0.38 250	0.38 218	0.38 252	0.38 196	0.40 249	2.79 389	0.38 251	0.38 216	0.38 246	0.38 228	0.38 244	0.38 244	0.39 226	0.38 248	0.38 213	0.40 259	0.38 207	0.38 246	0.38 248	0.38 250	0.38 211	0.38 251	0.38 210	0.38 249

LL-Strereo2	0.47 238	2.60 369	0.51 251	0.38 208	0.28 202	0.37 213	0.28 204	0.55 247	0.35 231	0.44 218	0.34 237	0.44 246	0.34 234	0.34 214	0.36 239	0.36 238	0.47 253	0.36 239	0.47 255	0.35 239	0.47 248	0.35 236	0.35 235	0.35 239	0.46 248	0.35 237	0.47 251	0.35 238

DN	0.50 241	0.59 245	0.44 224	0.59 278	0.44 268	0.59 285	0.44 270	0.57 251	0.44 261	0.57 241	0.44 269	0.57 279	0.44 267	0.44 248	0.44 269	0.44 263	0.59 279	0.44 268	0.59 285	0.44 269	0.59 280	0.44 268	0.44 266	0.44 268	0.59 285	0.44 269	0.59 281	0.44 267

GMOStereo	0.50 241	0.44 208	2.38 391	0.40 223	0.34 237	0.42 243	0.36 243	1.96 358	0.34 226	0.41 202	0.36 242	0.42 240	0.35 236	0.34 214	0.38 244	0.31 224	0.39 226	0.34 233	0.40 228	0.33 236	0.39 218	0.33 233	0.33 230	0.34 235	0.40 225	0.36 241	0.40 225	0.32 231

error version	0.50 241	0.44 208	2.38 391	0.40 223	0.34 237	0.42 243	0.36 243	1.96 358	0.34 226	0.41 202	0.36 242	0.42 240	0.35 236	0.34 214	0.38 244	0.31 224	0.39 226	0.34 233	0.40 228	0.33 236	0.39 218	0.33 233	0.33 230	0.34 235	0.40 225	0.36 241	0.40 225	0.32 231

SANet	0.50 241	0.50 227	0.50 246	0.50 264	0.50 289	0.50 272	0.50 289	0.50 235	0.50 283	0.50 231	0.50 288	0.50 266	0.50 287	0.50 269	0.50 290	0.50 286	0.50 266	0.50 289	0.50 270	0.50 290	0.50 263	0.50 291	0.50 284	0.50 286	0.50 265	0.50 290	0.50 267	0.50 284

PDISCO_ROB	0.50 241	0.15 95	0.11 77	0.16 130	3.16 408	0.13 89	0.12 133	0.14 77	0.12 117	0.15 104	0.11 93	2.55 394	0.11 98	2.20 389	0.13 140	0.12 128	0.16 137	0.10 72	0.14 103	0.12 135	0.15 121	0.12 132	0.12 125	0.12 129	0.15 120	0.10 73	2.75 396	0.09 70

otaku	0.52 246	0.46 214	0.48 239	0.46 247	0.46 270	0.46 253	0.46 272	0.46 218	0.47 271	1.88 345	0.46 272	0.46 248	0.46 272	0.46 252	0.46 272	0.46 266	0.47 253	0.46 270	0.46 251	0.46 272	0.47 248	0.46 269	0.46 268	0.46 271	0.47 254	0.46 271	0.46 247	0.47 273

HaxPig	0.52 246	0.48 223	0.47 232	0.47 252	0.47 274	0.47 259	0.47 277	0.47 224	0.47 271	1.80 342	0.47 277	0.47 253	0.47 276	0.47 256	0.47 277	0.47 273	0.47 253	0.47 278	0.47 255	0.47 278	0.47 248	0.47 278	0.47 274	0.47 275	0.47 254	0.47 279	0.47 251	0.47 273

UNDER WATER	0.52 246	0.47 220	0.47 232	0.47 252	0.47 274	0.47 259	0.47 277	0.47 224	0.47 271	1.90 346	0.47 277	0.47 253	0.47 276	0.47 256	0.47 277	0.47 273	0.46 249	0.47 278	0.47 255	0.47 278	0.46 244	0.47 278	0.47 274	0.48 280	0.47 254	0.47 279	0.47 251	0.47 273

Dean	0.52 246	0.46 214	0.48 239	0.46 247	0.46 270	0.46 253	0.46 272	0.46 218	0.46 265	1.90 346	0.46 272	0.47 253	0.46 272	0.46 252	0.46 272	0.46 266	0.48 258	0.46 270	0.46 251	0.46 272	0.46 244	0.46 269	0.46 268	0.46 271	0.46 248	0.46 271	0.46 247	0.46 269

Ntro	0.53 250	0.47 220	0.50 246	0.46 247	0.48 280	0.47 259	0.47 277	0.46 218	0.46 265	2.05 359	0.47 277	0.47 253	0.49 285	0.47 256	0.47 277	0.46 266	0.48 258	0.46 270	0.49 266	0.46 272	0.47 248	0.46 269	0.46 268	0.47 275	0.46 248	0.46 271	0.47 251	0.47 273

RainbowNet	0.53 250	0.48 223	0.48 239	0.48 256	0.48 280	0.48 265	0.48 282	0.48 227	0.48 276	1.92 348	0.48 283	0.48 261	0.48 280	0.48 262	0.48 283	0.48 277	0.48 258	0.48 282	0.48 262	0.48 282	0.48 255	0.48 281	0.48 278	0.48 280	0.48 259	0.48 283	0.48 257	0.48 280

LVE	0.53 250	0.47 220	0.48 239	0.47 252	0.47 274	0.47 259	0.47 277	0.48 227	0.47 271	1.96 353	0.47 277	0.47 253	0.47 276	0.47 256	0.47 277	0.47 273	0.47 253	0.47 278	0.47 255	0.47 278	0.47 248	0.47 278	0.47 274	0.47 275	0.47 254	0.47 279	0.47 251	0.47 273

ACVNet_1	0.53 250	0.46 214	0.48 239	0.47 252	0.47 274	0.46 253	0.48 282	0.48 227	0.48 276	2.07 361	0.47 277	0.48 261	0.48 280	0.47 256	0.47 277	0.46 266	0.49 263	0.47 278	0.47 255	0.47 278	0.48 255	0.46 269	0.46 268	0.48 280	0.47 254	0.47 279	0.48 257	0.47 273

ACVNet-4b	0.53 250	0.46 214	0.47 232	0.46 247	0.46 270	0.46 253	0.46 272	0.46 218	0.46 265	2.17 364	0.46 272	0.46 248	0.47 276	0.46 252	0.46 272	0.46 266	0.46 249	0.46 270	0.46 251	0.46 272	0.46 244	0.46 269	0.46 268	0.47 275	0.46 248	0.46 271	0.46 247	0.46 269

AIO-test2	0.54 255	0.65 251	0.55 258	0.60 281	0.50 289	0.60 287	0.49 285	0.65 257	0.48 276	0.60 245	0.49 286	0.59 281	0.50 287	0.50 269	0.49 287	0.49 282	0.60 282	0.50 289	0.60 288	0.49 287	0.60 282	0.49 285	0.50 284	0.51 288	0.60 288	0.48 283	0.60 283	0.50 284

AIO-test1	0.54 255	0.64 249	0.54 255	0.60 281	0.49 285	0.61 289	0.49 285	0.64 256	0.49 281	0.59 243	0.48 283	0.60 283	0.50 287	0.48 262	0.48 283	0.48 277	0.60 282	0.48 282	0.60 288	0.48 282	0.60 282	0.49 285	0.49 281	0.49 284	0.59 285	0.49 287	0.60 283	0.49 281

notaker	0.54 255	0.48 223	0.48 239	0.48 256	0.48 280	0.48 265	0.49 285	0.48 227	0.48 276	1.95 352	0.48 283	0.48 261	0.48 280	0.48 262	0.48 283	0.48 277	0.48 258	0.48 282	0.48 262	0.48 282	0.49 261	0.48 281	0.48 278	0.49 284	0.48 259	0.48 283	0.48 257	0.49 281

FSD	0.55 258	0.55 233	0.42 221	0.54 269	0.42 264	0.55 280	0.43 268	0.54 243	0.42 258	0.59 243	0.42 267	0.54 275	0.44 267	0.43 246	0.42 267	0.42 260	0.55 273	0.42 265	2.46 390	0.44 269	0.55 274	0.43 266	0.42 262	0.44 268	0.55 277	0.43 268	0.55 276	0.53 290

ACVNet_2	0.55 258	0.49 226	0.50 246	0.49 262	0.49 285	0.49 271	0.49 285	0.49 231	0.49 281	2.14 363	0.49 286	0.50 266	0.49 285	0.49 266	0.49 287	0.49 282	0.50 266	0.49 288	0.50 270	0.49 287	0.49 261	0.49 285	0.49 281	0.50 286	0.50 265	0.49 287	0.50 267	0.49 281

CFNet	0.55 258	0.25 159	0.18 142	0.25 172	0.18 172	0.25 183	0.18 174	0.25 155	0.18 162	0.25 158	0.18 170	0.25 179	0.18 173	0.18 153	0.18 168	0.18 167	0.25 180	0.18 173	0.25 180	0.18 171	5.31 427	4.36 427	0.18 168	0.18 170	0.25 181	0.18 172	0.25 180	0.18 172

PSMNet_ROB	0.55 258	0.55 233	0.56 261	0.56 273	0.55 293	0.56 281	0.55 293	0.55 247	0.55 287	0.55 238	0.55 293	0.55 276	0.55 295	0.55 272	0.56 295	0.55 290	0.55 273	0.55 295	0.55 281	0.55 293	0.55 274	0.55 294	0.55 289	0.55 294	0.55 277	0.55 295	0.55 276	0.55 291

PointNet	0.56 262	0.69 255	0.47 232	0.69 290	0.47 274	0.69 295	0.47 277	0.70 266	0.47 271	0.69 251	0.47 277	0.69 293	0.48 280	0.47 256	0.47 277	0.47 273	0.70 293	0.48 282	0.70 296	0.48 282	0.69 292	0.48 281	0.47 274	0.48 280	0.70 296	0.48 283	0.69 292	0.47 273

IER	0.56 262	2.72 372	2.20 385	0.38 208	0.29 216	0.38 218	0.27 196	2.77 383	0.27 193	0.38 188	0.28 205	0.37 211	0.25 190	0.26 180	0.25 192	0.26 189	0.38 213	0.29 214	0.38 213	0.25 192	0.39 218	0.25 189	0.29 211	0.29 218	0.40 225	0.25 190	0.38 210	0.25 189

GeoAtt-L (ZS)	0.57 264	0.73 260	0.50 246	0.70 296	0.48 280	0.70 298	0.46 272	0.74 274	0.46 265	0.69 251	0.46 272	0.69 293	0.46 272	0.48 262	0.46 272	0.48 277	0.71 296	0.46 270	0.70 296	0.46 272	0.70 295	0.46 269	0.48 278	0.47 275	0.70 296	0.46 271	0.70 295	0.46 269

LG-Stereo	0.57 264	0.58 243	0.43 222	0.54 269	0.65 304	0.95 319	0.69 318	0.69 262	0.38 240	0.52 235	0.37 248	0.53 273	0.37 243	0.68 300	0.73 323	0.72 319	0.70 293	0.37 245	0.54 280	0.37 246	0.54 273	0.37 242	0.37 244	0.56 295	0.95 320	0.59 300	0.84 309	0.37 246

CASS	0.58 266	0.89 273	0.55 258	0.56 273	0.55 293	0.60 287	0.57 299	0.57 251	0.56 289	0.55 238	0.56 294	0.56 277	0.50 287	0.63 284	0.56 295	0.56 293	0.62 285	0.62 304	0.59 285	0.56 295	0.56 276	0.48 281	0.60 296	0.56 295	0.57 282	0.60 302	0.57 280	0.59 296
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
DISCO	0.59 267	0.29 171	0.22 158	0.27 181	5.05 430	0.30 194	0.21 181	0.28 164	0.21 170	0.27 166	0.21 178	0.27 189	0.20 175	0.21 164	0.21 179	0.21 175	0.27 189	0.21 181	0.27 188	0.21 181	0.27 184	0.23 187	0.21 175	0.21 179	0.27 188	0.21 179	5.06 423	0.22 182

LMCR-Stereo	0.61 268	0.61 247	0.61 273	0.61 284	0.61 300	0.67 294	0.61 304	0.61 254	0.61 296	0.61 246	0.61 301	0.61 284	0.61 302	0.61 280	0.61 302	0.61 297	0.61 284	0.61 303	0.61 290	0.61 301	0.61 284	0.61 301	0.61 297	0.61 304	0.61 290	0.61 303	0.61 286	0.61 302

AANet_RVC	0.61 268	0.31 175	5.05 413	0.31 188	0.19 176	0.24 175	0.20 177	5.86 409	0.20 167	0.24 152	0.18 170	0.25 179	0.20 175	0.23 172	0.21 179	0.18 167	0.37 210	0.18 173	0.24 172	0.19 176	0.25 175	0.19 177	0.19 171	0.19 173	0.24 173	0.15 153	0.24 170	0.20 175

iRaftStereo_RVC	0.62 270	1.76 338	2.24 387	0.52 268	0.37 246	0.53 278	0.38 252	2.51 378	0.38 240	0.51 234	0.38 251	0.51 269	0.38 246	0.38 228	0.38 244	0.38 244	0.52 270	0.38 248	0.52 276	0.38 250	0.52 268	0.38 246	0.38 248	0.38 250	0.52 271	0.39 257	0.52 272	0.38 249

DNS	0.64 271	2.00 345	1.58 356	0.59 278	0.42 264	0.59 285	0.42 266	1.99 362	0.42 258	0.57 241	0.42 267	0.57 279	0.42 266	0.42 245	0.42 267	0.42 260	0.59 279	0.42 265	0.59 285	0.42 265	0.59 280	0.42 265	0.42 262	0.42 266	0.59 285	0.42 265	0.59 281	0.42 265

ARAFT	0.64 271	0.74 263	0.62 276	0.70 296	0.56 295	0.72 301	0.55 293	0.72 272	0.54 286	0.73 259	0.56 294	0.72 300	0.56 297	0.56 274	0.62 303	0.63 299	0.73 299	0.53 294	0.73 301	0.54 292	0.72 297	0.65 304	0.62 298	0.56 295	0.72 300	0.54 293	0.72 298	0.57 293

test_1	0.65 273	4.37 391	2.38 391	0.40 223	0.34 237	0.42 243	0.36 243	1.96 358	0.34 226	0.41 202	0.36 242	0.42 240	0.35 236	0.34 214	0.38 244	0.31 224	0.39 226	0.34 233	0.40 228	0.33 236	0.39 218	0.33 233	0.33 230	0.34 235	0.40 225	0.36 241	0.40 225	0.32 231

zero-FE	0.66 274	0.80 267	0.56 261	0.79 301	0.58 297	0.82 306	0.55 293	0.76 276	0.56 289	0.75 261	0.58 298	0.75 304	0.59 300	0.57 275	0.56 295	0.55 290	0.79 303	0.55 295	0.78 307	0.55 293	0.85 306	0.58 296	0.55 289	0.57 299	0.80 306	0.57 297	0.80 303	0.57 293

HH	0.66 274	2.13 350	0.47 232	0.37 204	0.29 216	0.36 209	0.27 196	0.49 231	0.44 261	0.78 262	0.68 313	0.67 289	0.90 334	0.62 281	0.90 333	0.53 288	0.88 311	0.48 282	0.37 208	0.29 216	0.63 287	0.66 307	0.66 302	0.51 288	1.06 337	0.61 303	1.08 336	0.60 298

HanStereo	0.66 274	2.13 350	0.47 232	0.37 204	0.29 216	0.36 209	0.27 196	0.49 231	0.44 261	0.78 262	0.68 313	0.67 289	0.90 334	0.62 281	0.90 333	0.53 288	0.88 311	0.48 282	0.37 208	0.29 216	0.63 287	0.66 307	0.66 302	0.51 288	1.06 337	0.61 303	1.08 336	0.60 298

DSFCA	0.66 274	0.73 260	0.74 287	0.68 289	0.65 304	0.64 291	0.65 309	0.65 257	0.65 299	0.66 249	0.65 304	0.65 286	0.64 303	0.65 287	0.65 306	0.65 301	0.65 287	0.65 307	0.65 292	0.65 304	0.65 290	0.65 304	0.65 301	0.65 307	0.66 292	0.66 307	0.65 289	0.65 304

STTRV1_RVC	0.66 274	1.59 327	0.52 254	0.69 290	0.61 300	0.66 293	0.43 268	0.88 284	0.45 264	0.71 257	0.62 302	0.69 293	0.45 271	0.62 281	0.40 258	0.44 263	0.80 305	0.59 300	0.76 306	0.63 302	0.80 300	0.46 269	0.64 299	0.61 304	0.72 300	0.54 293	0.80 303	0.60 298

4D-IteraStereo	0.67 279	3.40 378	1.05 323	0.71 298	0.83 327	0.47 259	0.27 196	0.47 224	0.27 193	0.35 176	0.26 196	0.68 292	0.84 328	0.41 239	0.54 292	0.89 330	0.74 301	0.88 334	0.73 301	0.87 333	0.42 237	0.27 196	0.28 200	0.28 204	0.36 204	0.28 201	0.68 291	0.90 333

RAFT-Stereo + iAFF	0.67 279	0.74 263	0.60 268	0.79 301	0.61 300	0.76 302	0.57 299	0.71 270	0.56 289	0.71 257	0.54 292	0.72 300	0.66 306	0.65 287	0.65 306	0.64 300	0.74 301	0.64 306	0.74 303	0.63 302	0.73 298	0.65 304	0.64 299	0.64 306	0.74 302	0.61 303	0.73 299	0.64 303

Occ-G	0.68 281	0.54 231	3.16 402	0.57 277	0.45 269	0.52 277	0.40 260	3.44 391	0.46 265	0.52 235	0.45 271	0.51 269	0.44 267	0.44 248	0.40 258	0.45 265	0.55 273	0.41 259	0.53 278	0.43 267	0.52 268	0.40 258	0.44 266	0.45 270	0.55 277	0.44 269	0.53 274	0.44 267

mm2	0.69 282	0.69 255	0.69 280	0.69 290	0.69 314	0.69 295	0.69 318	0.69 262	0.69 311	0.69 251	0.69 316	0.69 293	0.69 316	0.69 302	0.69 319	0.69 313	0.69 291	0.69 318	0.69 294	0.69 316	0.69 292	0.69 318	0.69 316	0.69 320	0.69 294	0.69 318	0.69 292	0.69 316

mm1	0.69 282	0.69 255	0.69 280	0.69 290	0.69 314	0.69 295	0.69 318	0.69 262	0.69 311	0.69 251	0.69 316	0.69 293	0.69 316	0.69 302	0.69 319	0.69 313	0.69 291	0.69 318	0.69 294	0.69 316	0.69 292	0.69 318	0.69 316	0.69 320	0.69 294	0.69 318	0.69 292	0.69 316

TorneroNet-64	0.69 282	0.65 251	0.30 192	0.27 181	0.47 274	0.28 192	0.35 237	0.34 181	0.80 318	7.93 432	0.29 215	0.30 194	0.31 224	0.81 312	0.28 206	0.27 198	0.29 192	0.28 201	0.85 313	0.83 330	0.62 286	0.28 204	0.30 221	0.28 204	0.52 271	0.29 220	0.29 191	0.27 199

DDUNet	0.69 282	0.84 271	0.59 266	0.84 307	0.59 298	0.87 312	0.57 299	0.84 281	0.59 295	0.82 269	0.58 298	0.85 313	0.57 298	0.59 279	0.59 299	0.57 294	0.87 310	0.59 300	0.85 313	0.59 300	0.85 306	0.59 299	0.59 294	0.59 300	0.87 311	0.59 300	0.84 309	0.59 296

WAFT-Stereo (ZS)	0.70 286	0.67 254	0.67 279	0.92 310	0.92 333	0.91 314	0.76 325	0.67 261	0.67 307	0.66 249	0.67 309	0.67 289	0.67 312	0.67 295	0.67 313	0.68 312	0.66 288	0.67 312	0.68 293	0.67 311	0.68 291	0.68 315	0.68 313	0.68 318	0.67 293	0.68 316	0.67 290	0.67 310

UDG	0.70 286	0.87 272	0.56 261	0.87 308	0.59 298	0.84 309	0.59 302	0.85 282	0.57 292	0.84 271	0.59 300	0.84 312	0.60 301	0.58 276	0.60 300	0.59 295	0.85 309	0.59 300	0.87 315	0.58 297	0.87 308	0.60 300	0.57 293	0.59 300	0.87 311	0.58 299	0.86 312	0.60 298

MaskLacGwcNet_RVC	0.70 286	6.91 405	0.46 231	0.46 247	0.46 270	0.46 253	0.46 272	0.46 218	0.46 265	0.46 222	0.46 272	0.46 248	0.46 272	0.46 252	0.46 272	0.46 266	0.46 249	0.46 270	0.46 251	0.46 272	0.47 248	0.46 269	0.46 268	0.46 271	0.46 248	0.46 271	0.46 247	0.46 269

HCRNet	0.71 289	6.06 403	3.15 401	0.50 264	0.22 181	0.21 160	0.15 152	3.04 385	0.34 226	0.43 216	0.33 236	0.43 244	0.33 233	0.15 119	0.14 147	0.14 146	0.21 158	0.17 160	0.47 255	0.20 178	0.21 156	0.16 158	0.32 225	0.33 233	0.50 265	0.33 235	0.49 265	0.28 203

AFF-stereo	0.71 289	0.73 260	0.65 278	0.82 305	0.63 303	0.83 307	0.63 306	0.73 273	0.65 299	0.82 269	0.73 321	0.74 303	0.64 303	0.63 284	0.62 303	0.62 298	0.73 299	0.63 305	0.74 303	0.72 321	0.80 300	0.58 296	0.70 319	0.71 323	0.79 304	0.69 318	0.78 301	0.72 322

DMCA-RVC	0.71 289	0.72 258	0.72 282	0.71 298	0.70 317	0.70 298	0.70 323	0.70 266	0.71 313	0.70 256	0.71 319	0.71 299	0.70 318	0.70 304	0.71 321	0.70 316	0.70 293	0.71 322	0.70 296	0.71 319	0.70 295	0.70 320	0.71 321	0.71 323	0.70 296	0.72 323	0.71 296	0.70 319

PA-Net	0.71 289	0.62 248	0.55 258	0.69 290	0.71 318	0.70 298	0.69 318	0.69 262	0.74 316	0.73 259	0.75 322	0.59 281	0.72 321	0.82 313	0.79 326	0.83 325	0.67 290	0.76 325	0.81 311	0.67 311	0.61 284	0.76 324	0.68 313	0.65 307	0.82 309	0.76 326	0.71 296	0.69 316
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
AIO-Stereo-zeroshot1	0.74 293	0.57 240	0.57 264	0.56 273	0.92 333	1.07 337	0.63 306	1.03 305	0.82 322	0.49 230	0.77 323	0.69 293	0.54 294	0.58 276	0.54 292	0.86 327	1.06 332	0.72 323	1.06 335	0.79 324	0.58 279	0.87 332	0.59 294	0.46 271	0.76 303	0.46 271	1.05 333	0.97 340

AEACV	0.74 293	0.52 229	3.10 398	0.60 281	0.48 280	0.56 281	0.48 282	3.02 384	0.83 323	0.61 246	0.62 302	0.72 300	0.50 287	0.49 266	0.49 287	0.48 277	0.58 278	0.50 289	0.55 281	0.48 282	0.56 276	0.50 291	0.50 284	0.51 288	0.58 283	0.51 292	0.60 283	0.51 287

MyStereo04	0.76 295	4.78 397	0.62 276	0.63 287	0.54 292	0.65 292	0.56 297	0.61 254	0.58 293	0.61 246	0.56 294	0.63 285	0.57 298	0.63 284	0.60 300	0.60 296	0.64 286	0.56 298	0.63 291	0.58 297	0.63 287	0.62 303	0.55 289	0.60 302	0.63 291	0.57 297	0.64 288	0.58 295

RSM++	0.77 296	0.91 274	0.72 282	0.83 306	0.71 318	0.83 307	0.72 324	0.81 280	0.71 313	0.81 268	0.71 319	0.81 311	0.71 320	0.71 306	0.71 321	0.70 316	0.83 308	0.72 323	0.83 312	0.81 329	0.83 304	0.72 323	0.71 321	0.71 323	0.88 313	0.71 321	0.83 308	0.70 319

test-3	0.78 297	4.38 392	1.80 370	0.62 285	0.49 285	0.62 290	0.50 289	1.86 351	0.64 298	0.69 251	0.52 290	0.66 287	0.38 246	0.58 276	0.57 298	0.46 266	0.66 288	0.46 270	0.50 270	0.44 269	0.48 255	0.58 296	0.54 288	0.60 302	0.70 296	0.46 271	0.48 257	0.50 284

WQFJA1++	0.80 298	1.24 304	0.73 285	0.97 318	0.65 304	0.97 321	0.65 309	0.97 293	0.65 299	0.94 280	0.66 305	0.94 319	0.65 305	0.66 290	0.65 306	0.66 302	0.98 319	0.66 309	0.98 323	0.66 306	0.98 317	0.66 307	0.66 302	0.66 309	0.98 322	0.66 307	0.98 320	0.66 305

NLMM	0.80 298	1.26 310	0.75 291	0.98 320	0.66 307	0.97 321	0.66 311	0.97 293	0.66 302	0.94 280	0.66 305	0.96 326	0.66 306	0.66 290	0.68 317	0.67 307	0.99 321	0.68 317	0.98 323	0.66 306	0.99 318	0.66 307	0.66 302	0.66 309	1.00 328	0.66 307	0.99 321	0.66 305

AdaDepth	0.80 298	0.95 279	1.02 316	0.95 315	0.67 312	0.95 319	0.67 315	0.94 290	0.67 307	0.92 275	0.67 309	0.94 319	0.67 312	0.67 295	0.67 313	0.67 307	0.95 316	0.67 312	0.95 322	0.67 311	0.96 316	0.68 315	0.67 308	0.67 313	0.96 321	0.67 311	0.95 319	0.67 310

CroCo-Stereo	0.80 298	2.51 364	0.41 215	1.27 355	0.41 259	1.27 354	0.41 261	1.27 326	0.41 253	1.27 316	0.41 262	1.27 352	0.41 258	0.41 239	0.41 261	0.41 255	1.28 353	0.41 259	1.27 351	0.41 260	1.27 353	0.41 260	0.42 262	0.41 260	1.27 355	0.41 260	1.27 354	0.41 260
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	0.80 298	0.80 267	0.80 297	0.80 303	0.80 324	0.80 304	0.80 328	0.80 278	0.80 318	0.80 266	0.80 326	0.80 309	0.80 324	0.80 310	0.80 327	0.80 323	0.80 305	0.80 328	0.80 309	0.80 327	0.80 300	0.80 326	0.80 327	0.80 327	0.80 306	0.80 328	0.80 303	0.80 326

CSAN	0.80 298	0.80 267	0.80 297	0.80 303	0.80 324	0.80 304	0.80 328	0.80 278	0.80 318	0.80 266	0.80 326	0.80 309	0.80 324	0.80 310	0.80 327	0.80 323	0.80 305	0.80 328	0.80 309	0.80 327	0.80 300	0.80 326	0.80 327	0.80 327	0.80 306	0.80 328	0.80 303	0.80 326

WQFJX1	0.81 304	1.27 312	0.74 287	0.98 320	0.67 312	0.98 323	0.67 315	0.97 293	0.67 307	0.94 280	0.67 309	0.95 322	0.66 306	0.66 290	0.66 309	0.67 307	0.99 321	0.67 312	0.98 323	0.68 315	0.99 318	0.66 307	0.66 302	0.66 309	0.99 323	0.66 307	1.00 323	0.66 305

WQFJX	0.81 304	1.27 312	0.74 287	0.99 322	0.66 307	0.99 325	0.66 311	0.99 299	0.66 302	0.95 285	0.66 305	0.95 322	0.67 312	0.67 295	0.66 309	0.66 302	0.99 321	0.66 309	1.00 327	0.66 306	0.99 318	0.67 313	0.68 313	0.67 313	0.99 323	0.67 311	0.99 321	0.67 310

NLMM1	0.81 304	1.26 310	0.74 287	1.00 324	0.66 307	0.99 325	0.67 315	0.98 296	0.66 302	0.94 280	0.67 309	0.94 319	0.66 306	0.66 290	0.66 309	0.66 302	1.00 325	0.67 312	1.00 327	0.66 306	0.99 318	0.71 321	0.73 324	0.67 313	0.99 323	0.67 311	1.00 323	0.66 305

NLSM3	0.81 304	1.27 312	0.75 291	0.99 322	0.66 307	0.99 325	0.66 311	0.98 296	0.67 307	0.95 285	0.66 305	0.95 322	0.66 306	0.67 295	0.67 313	0.66 302	0.99 321	0.66 309	0.99 326	0.66 306	0.99 318	0.67 313	0.66 302	0.66 309	0.99 323	0.67 311	1.00 323	0.67 310

gcap-zeroshot	0.81 304	1.03 286	0.84 301	0.93 313	0.85 328	0.84 309	0.62 305	1.21 322	0.53 285	0.79 264	0.84 329	0.77 305	0.70 318	0.84 315	0.67 313	0.74 320	1.18 345	0.52 293	0.91 316	0.79 324	0.84 305	0.61 301	0.83 329	0.69 320	0.93 319	0.82 330	0.85 311	0.66 305

WQFJA1	0.82 309	1.52 325	0.76 293	1.01 329	0.66 307	0.98 323	0.66 311	0.98 296	0.66 302	0.95 285	0.68 313	0.95 322	0.66 306	0.68 300	0.66 309	0.66 302	1.00 325	0.67 312	1.00 327	0.67 311	0.99 318	0.68 315	0.67 308	0.68 318	0.99 323	0.67 311	1.00 323	0.67 310

AIO-Stereo	0.82 309	1.06 288	0.73 285	0.97 318	0.74 320	1.06 336	0.60 303	1.04 308	0.90 328	1.00 288	1.01 346	0.78 306	0.85 330	0.74 308	0.62 303	0.67 307	1.12 335	0.55 295	0.70 296	0.65 304	0.93 313	0.66 307	0.67 308	0.67 313	0.82 309	0.74 324	0.92 313	0.83 328

G-Net	0.82 309	1.77 339	0.78 295	0.78 300	0.78 322	0.78 303	0.78 326	0.78 277	0.79 317	0.79 264	0.78 324	0.78 306	0.78 323	0.78 309	0.78 325	0.78 321	0.79 303	0.79 326	0.79 308	0.79 324	0.79 299	0.79 325	0.79 326	0.79 326	0.79 304	0.79 327	0.79 302	0.79 325

ktn	0.84 312	1.15 293	0.54 255	1.16 347	1.26 371	0.51 274	0.53 292	0.51 238	0.66 302	4.54 415	0.51 289	0.52 272	0.52 293	0.66 290	0.51 291	0.51 287	1.37 359	1.17 363	0.49 266	0.51 291	1.23 347	0.51 293	0.67 308	0.51 288	0.51 269	0.68 316	0.51 269	0.51 287

KSHMR	0.85 313	0.72 258	0.51 251	0.49 262	0.49 285	0.51 274	1.07 355	0.50 235	0.48 276	6.04 427	0.52 290	0.66 287	0.98 340	0.49 266	0.77 324	0.49 282	1.17 342	0.51 292	0.49 266	1.06 353	0.51 265	0.49 285	0.49 281	0.51 288	1.04 335	0.49 287	0.81 307	0.72 322

CroCo-Stereo Lap2	0.85 313	2.86 375	0.43 222	1.33 358	0.43 267	1.31 355	0.42 266	1.32 327	0.42 258	1.31 318	0.44 269	1.32 354	0.44 267	0.43 246	0.44 269	0.43 262	1.35 354	0.43 267	1.32 355	0.43 267	1.31 355	0.43 266	0.43 265	0.42 266	1.31 357	0.42 265	1.31 355	0.43 266

MLG-Stereo	0.87 315	1.33 320	0.93 305	0.62 285	1.00 337	1.16 342	0.55 293	0.86 283	0.83 323	1.19 307	0.40 260	1.30 353	0.81 326	0.65 287	0.45 271	1.01 347	1.17 342	0.46 270	1.29 354	0.58 297	1.05 330	0.90 336	0.73 324	0.87 334	0.60 288	1.01 346	1.13 340	0.51 287

DGTPSM_ROB	0.92 316	0.93 278	0.91 303	0.93 313	0.91 332	0.92 315	0.93 337	0.92 287	0.92 329	0.92 275	0.91 333	0.91 315	0.93 337	0.91 318	0.92 337	0.92 337	0.92 314	0.92 335	0.92 317	0.90 335	0.91 309	0.92 337	0.93 335	0.94 341	0.92 317	0.91 335	0.92 313	0.97 340

pmcnn	0.92 316	0.92 275	0.92 304	0.92 310	0.92 333	0.92 315	0.92 334	0.92 287	0.92 329	0.92 275	0.92 335	0.92 318	0.92 336	0.92 321	0.92 337	0.92 337	0.92 314	0.92 335	0.92 317	0.92 339	0.92 311	0.92 337	0.92 334	0.92 339	0.92 317	0.92 336	0.92 313	0.92 337

AIO-Stereo-zeroshot	0.93 318	0.77 266	0.82 299	1.16 347	0.75 321	0.99 325	0.92 334	0.91 285	0.99 335	0.94 280	0.91 333	1.15 339	0.88 332	0.92 321	1.00 342	0.67 307	0.98 319	1.00 343	0.75 305	0.91 336	1.18 340	0.87 332	0.89 333	0.90 335	1.08 340	1.07 353	0.74 300	0.89 332

HSM-Net_RVC	0.93 318	1.09 291	0.79 296	1.10 337	0.78 322	1.09 338	0.79 327	1.16 316	0.80 318	1.14 299	0.79 325	1.17 342	0.77 322	0.73 307	0.83 329	0.78 321	1.19 346	0.79 326	1.18 344	0.72 321	1.19 342	0.80 326	0.72 323	0.80 327	1.18 348	0.74 324	1.14 341	0.73 324
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet_RVC	0.93 318	8.54 418	0.41 215	0.56 273	0.37 246	0.56 281	0.37 249	0.50 235	0.40 249	0.56 240	5.24 431	0.56 277	0.34 234	0.40 238	0.41 261	0.34 233	0.53 272	0.40 256	0.56 283	0.38 250	0.52 268	0.40 258	0.40 257	0.41 260	0.56 280	0.40 259	0.56 278	0.40 258

DPSimNet_ROB	0.93 318	1.04 287	0.83 300	1.05 332	0.82 326	1.04 334	0.83 331	1.03 305	0.89 327	1.03 294	0.84 329	1.03 333	0.84 328	0.83 314	0.84 330	0.83 325	1.14 337	0.84 330	1.12 340	0.84 331	1.04 329	0.88 334	0.83 329	0.84 331	1.07 339	0.83 331	1.15 342	0.88 331

DPSM_ROB	0.93 318	0.92 275	0.94 306	0.96 316	1.02 343	0.92 315	0.98 339	0.95 291	0.92 329	0.92 275	0.92 335	0.91 315	0.97 338	0.92 321	0.91 335	0.91 334	0.96 317	0.94 338	0.93 320	0.91 336	0.93 313	0.92 337	0.93 335	0.91 337	0.91 315	0.99 339	0.92 313	0.91 334

DPSM	0.93 318	0.92 275	0.94 306	0.96 316	1.02 343	0.92 315	0.98 339	0.95 291	0.92 329	0.92 275	0.92 335	0.91 315	0.97 338	0.92 321	0.91 335	0.91 334	0.96 317	0.94 338	0.93 320	0.91 336	0.93 313	0.92 337	0.93 335	0.91 337	0.91 315	0.99 339	0.92 313	0.91 334

LGCAT	1.00 324	1.00 280	1.00 310	1.00 324	1.00 337	1.00 329	1.00 344	1.00 300	1.00 336	1.00 288	1.00 342	1.00 327	1.00 342	1.00 329	1.00 342	1.00 341	1.00 325	1.00 343	1.00 327	1.00 343	1.00 324	1.00 343	1.00 341	1.00 345	1.00 328	1.00 342	1.00 323	1.00 342

GANet	1.00 324	1.00 280	1.00 310	1.00 324	1.00 337	1.00 329	1.00 344	1.00 300	1.00 336	1.00 288	1.00 342	1.00 327	1.00 342	1.00 329	1.00 342	1.00 341	1.00 325	1.00 343	1.00 327	1.00 343	1.00 324	1.00 343	1.00 341	1.00 345	1.00 328	1.00 342	1.00 323	1.00 342

TDLM	1.00 324	1.00 280	1.00 310	1.00 324	1.00 337	1.00 329	1.00 344	1.00 300	1.00 336	1.00 288	1.00 342	1.00 327	1.00 342	1.00 329	1.00 342	1.00 341	1.00 325	1.00 343	1.00 327	1.00 343	1.00 324	1.00 343	1.00 341	1.00 345	1.00 328	1.00 342	1.00 323	1.00 342

CVANet_RVC	1.00 324	1.00 280	1.00 310	1.00 324	1.00 337	1.00 329	1.00 344	1.00 300	1.00 336	1.00 288	1.00 342	1.00 327	1.00 342	1.00 329	1.00 342	1.00 341	1.00 325	1.00 343	1.00 327	1.00 343	1.00 324	1.00 343	1.00 341	1.00 345	1.00 328	1.00 342	1.00 323	1.00 342

ccs_rob	1.00 324	10.06 426	0.31 195	0.44 240	0.31 228	0.43 249	0.31 231	0.43 214	0.32 219	0.45 219	0.32 230	1.20 346	0.31 224	7.02 431	0.31 227	0.31 224	0.44 247	0.31 225	0.44 248	0.32 230	0.44 242	0.31 227	0.32 225	0.32 228	0.44 246	0.32 230	0.43 243	0.31 229

trnet	1.01 329	1.01 284	1.01 315	1.01 329	1.01 342	1.01 333	1.01 348	1.01 304	1.01 340	1.01 293	1.01 346	1.01 332	1.01 349	1.01 333	1.01 348	1.01 347	1.01 331	1.01 348	1.01 334	1.01 347	1.01 328	1.01 347	1.01 346	1.01 349	1.01 333	1.01 346	1.01 332	1.01 347

CFNet_pseudo	1.01 329	9.78 424	0.29 186	0.38 208	0.28 202	0.38 218	0.28 204	0.38 196	0.28 199	0.39 193	0.28 205	0.39 222	0.28 202	9.50 432	0.29 217	0.28 201	0.38 213	0.28 201	0.38 213	0.28 203	0.38 207	0.28 204	0.28 200	0.28 204	0.38 211	0.28 201	0.38 210	0.28 203

pcwnet_v2	1.01 329	9.73 423	0.28 181	0.38 208	0.28 202	0.38 218	0.28 204	0.38 196	0.28 199	0.38 188	0.28 205	0.39 222	0.28 202	9.61 433	0.28 206	0.28 201	0.38 213	0.28 201	0.38 213	0.28 203	0.38 207	0.28 204	0.29 211	0.28 204	0.38 211	0.28 201	0.38 210	0.28 203

FlowAnything	1.02 332	2.51 364	0.58 265	1.60 367	0.56 295	1.61 366	0.56 297	1.60 340	0.55 287	1.61 338	0.56 294	1.61 365	0.55 295	0.55 272	0.55 294	0.55 290	1.61 367	0.56 298	1.61 364	0.56 295	1.62 365	0.55 294	0.56 292	0.56 295	1.62 368	0.56 296	1.62 366	0.56 292

WAO-8	1.02 332	1.50 324	1.49 355	0.40 223	0.40 257	1.56 365	0.98 339	1.55 338	0.58 293	4.18 411	0.40 260	0.79 308	0.48 280	0.91 318	0.39 257	0.99 340	0.71 296	0.70 321	0.51 273	0.77 323	1.07 332	0.82 329	0.69 316	0.96 343	1.01 333	1.30 373	1.10 338	1.38 378

UCFNet_RVC	1.03 334	10.10 427	0.28 181	0.38 208	0.28 202	0.39 227	0.28 204	0.38 196	0.28 199	0.39 193	0.28 205	0.39 222	0.29 214	9.62 434	0.28 206	0.28 201	0.38 213	0.28 201	0.38 213	0.28 203	0.39 218	0.28 204	0.29 211	0.28 204	0.39 222	0.28 201	0.38 210	0.29 218

GLC_STEREO	1.05 335	1.01 284	1.02 316	1.02 331	1.02 343	1.05 335	1.06 352	1.05 309	1.05 342	1.04 296	1.05 352	1.05 334	1.04 351	1.06 339	1.05 350	1.06 353	1.06 332	1.05 352	1.06 335	1.05 352	1.06 331	1.06 352	1.04 349	1.05 352	1.04 335	1.05 349	1.06 334	1.06 351

FC-DCNN	1.10 336	0.81 270	0.77 294	0.63 287	0.42 264	0.86 311	0.64 308	0.91 285	0.96 333	1.11 297	0.80 326	1.07 335	0.81 326	0.67 295	1.75 389	1.30 372	1.41 361	0.85 331	1.28 353	0.71 319	2.12 382	1.32 372	0.52 287	0.81 330	1.64 369	1.40 381	2.39 389	1.75 392

RP	1.14 337	1.16 295	1.15 333	1.17 349	1.10 357	1.16 342	1.15 359	1.10 311	1.16 352	1.15 300	1.08 354	1.16 340	1.15 362	1.15 350	1.14 360	1.16 360	1.16 340	1.10 354	1.10 337	1.10 356	1.16 336	1.11 356	1.10 354	1.19 368	1.14 344	1.19 365	1.07 335	1.10 354

Abc-Net	1.14 337	1.16 295	1.18 338	1.10 337	1.10 357	1.16 342	1.18 363	1.16 316	1.13 349	1.11 297	1.16 361	1.16 340	1.12 359	1.10 341	1.17 364	1.16 360	1.16 340	1.10 354	1.16 341	1.14 362	1.17 338	1.16 359	1.11 356	1.09 359	1.10 341	1.10 356	1.16 343	1.17 362
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	1.15 339	1.90 342	1.10 327	1.37 360	0.94 336	1.36 356	0.98 339	1.48 335	0.98 334	1.37 325	0.98 340	1.37 358	0.98 340	0.95 325	0.94 339	0.95 339	1.37 359	0.95 340	1.38 357	0.95 340	1.38 359	0.95 342	0.95 338	0.95 342	1.37 360	0.95 338	1.37 361	0.95 339

TorneroNet	1.15 339	1.10 292	0.51 251	0.69 290	0.51 291	1.10 339	0.50 289	0.51 238	0.51 284	13.92 434	1.17 365	0.49 265	0.51 292	0.54 271	0.48 283	0.49 282	0.49 263	0.65 307	0.70 296	0.49 287	0.51 265	0.49 285	0.67 308	1.36 376	0.51 269	0.50 290	0.52 272	1.23 369

RGC	1.15 339	1.16 295	1.17 337	1.15 345	1.11 359	1.21 348	1.21 372	1.10 311	1.15 350	1.16 303	1.11 357	1.17 342	1.09 355	1.14 349	1.11 357	1.16 360	1.19 346	1.11 357	1.10 337	1.15 364	1.11 333	1.19 363	1.16 361	1.12 362	1.17 346	1.10 356	1.16 343	1.17 362

NCC-stereo	1.15 339	1.17 299	1.12 332	1.10 337	1.15 360	1.14 340	1.15 359	1.15 314	1.12 348	1.17 306	1.17 365	1.11 337	1.17 366	1.11 344	1.10 355	1.16 360	1.12 335	1.11 357	1.16 341	1.13 361	1.23 347	1.16 359	1.19 365	1.11 360	1.18 348	1.17 362	1.17 346	1.13 360

edge stereo	1.15 339	1.18 300	1.11 330	1.12 341	1.17 364	1.17 347	1.17 361	1.16 316	1.18 356	1.16 303	1.17 365	1.17 342	1.13 360	1.11 344	1.11 357	1.12 357	1.17 342	1.17 363	1.11 339	1.17 365	1.17 338	1.17 361	1.18 363	1.14 364	1.11 342	1.18 363	1.12 339	1.11 356

Nwc_Net	1.15 339	1.15 293	1.15 333	1.09 335	1.19 367	1.16 342	1.17 361	1.15 314	1.16 352	1.16 303	1.16 361	1.08 336	1.16 363	1.11 344	1.15 362	1.18 364	1.11 334	1.10 354	1.16 341	1.17 365	1.16 336	1.13 358	1.18 363	1.20 369	1.11 342	1.15 360	1.16 343	1.20 365

qqai	1.17 345	1.27 312	1.10 327	1.26 354	1.09 356	1.23 349	1.11 356	1.26 325	1.11 347	1.26 315	1.08 354	1.25 351	1.11 358	1.11 344	1.10 355	1.09 354	1.27 352	1.11 357	1.27 351	1.11 358	1.27 353	1.10 355	1.10 354	1.11 360	1.27 355	1.10 356	1.24 350	1.11 356

stereogan	1.17 345	1.19 302	1.15 333	1.15 345	1.15 360	1.15 341	1.19 364	1.19 320	1.15 350	1.15 300	1.16 361	1.19 345	1.19 367	1.19 352	1.19 365	1.19 365	1.15 338	1.19 366	1.19 345	1.19 369	1.15 335	1.19 363	1.15 359	1.15 365	1.16 345	1.15 360	1.19 347	1.20 365

TestStereo_HL3	1.20 347	0.41 195	10.53 431	0.44 240	0.28 202	0.41 234	0.28 204	13.40 432	0.30 211	0.41 202	0.28 205	0.40 230	0.28 202	0.28 194	0.28 206	0.28 201	0.42 239	0.28 201	0.41 233	0.28 203	0.41 226	0.28 204	0.28 200	0.28 204	0.41 230	0.28 201	0.41 229	0.28 203

TestStereo-Hl	1.20 347	0.41 195	10.60 432	0.44 240	0.28 202	0.41 234	0.28 204	13.37 431	0.30 211	0.41 202	0.28 205	0.40 230	0.28 202	0.28 194	0.28 206	0.28 201	0.42 239	0.28 201	0.41 233	0.28 203	0.41 226	0.28 204	0.28 200	0.28 204	0.41 230	0.28 201	0.41 229	0.28 203

TestStereo_HL2	1.22 349	0.41 195	10.61 433	0.44 240	0.28 202	0.41 234	0.28 204	13.91 434	0.30 211	0.41 202	0.29 215	0.40 230	0.28 202	0.29 199	0.28 206	0.28 201	0.42 239	0.28 201	0.41 233	0.28 203	0.41 226	0.28 204	0.28 200	0.28 204	0.41 230	0.28 201	0.41 229	0.28 203

MCSU-Stereo	1.22 349	8.85 420	7.17 426	0.42 234	0.29 216	0.41 234	0.29 221	8.80 429	0.30 211	0.42 213	0.29 215	0.40 230	0.29 214	0.30 205	0.29 217	0.29 214	0.41 234	0.29 214	0.41 233	0.29 216	0.41 226	0.29 220	0.29 211	0.29 218	0.41 230	0.29 220	0.41 229	0.30 225

MM-Stereo_test3	1.22 349	1.60 329	1.19 342	1.48 364	1.02 343	1.48 363	0.99 343	1.54 337	1.03 341	1.41 327	1.03 348	1.44 362	1.00 342	1.04 336	1.04 349	1.02 349	1.42 362	1.04 350	1.48 362	1.01 347	1.48 362	1.03 348	1.06 352	1.04 350	1.53 366	1.04 348	1.49 362	1.04 349

FAT-Stereo	1.22 349	1.23 303	1.19 342	1.21 351	1.24 370	1.24 351	1.19 364	1.25 324	1.24 359	1.25 314	1.19 368	1.20 346	1.24 371	1.20 353	1.21 368	1.25 371	1.22 348	1.21 369	1.25 348	1.23 372	1.22 345	1.19 363	1.19 365	1.24 372	1.25 351	1.20 366	1.19 347	1.25 371

S-Stereo	1.22 349	1.18 300	1.19 342	1.20 350	1.23 369	1.23 349	1.19 364	1.19 320	1.18 356	1.27 316	1.20 369	1.20 346	1.20 368	1.23 355	1.22 370	1.23 370	1.23 349	1.23 371	1.20 346	1.25 373	1.20 343	1.22 371	1.25 370	1.24 372	1.20 350	1.22 372	1.26 352	1.24 370

testmc14	1.23 354	8.86 422	7.15 425	0.43 237	0.30 224	0.41 234	0.29 221	9.05 430	0.34 226	0.42 213	0.30 223	0.41 235	0.29 214	0.32 209	0.30 223	0.29 214	0.42 239	0.30 221	0.42 242	0.30 224	0.41 226	0.30 224	0.30 221	0.29 218	0.41 230	0.29 220	0.41 229	0.29 218

GGDA	1.23 354	0.41 195	11.21 434	0.45 245	0.28 202	0.42 243	0.28 204	13.66 433	0.30 211	0.41 202	0.29 215	0.40 230	0.29 214	0.28 194	0.29 217	0.29 214	0.43 245	0.28 201	0.41 233	0.28 203	0.41 226	0.28 204	0.29 211	0.28 204	0.41 230	0.28 201	0.41 229	0.28 203

L400	1.24 356	1.31 318	0.99 309	1.38 361	0.90 331	1.41 361	0.93 337	1.34 328	4.17 423	1.31 318	0.92 335	1.37 358	1.00 342	0.98 326	0.94 339	1.00 341	1.35 354	0.92 335	1.39 358	0.97 341	1.39 360	0.89 335	1.00 341	0.93 340	1.39 361	0.92 336	1.36 358	0.91 334

L500	1.24 356	1.29 317	0.97 308	1.28 356	1.02 343	1.40 360	0.92 334	1.34 328	4.11 420	1.35 323	0.93 339	1.37 358	1.01 349	0.91 318	1.00 342	1.03 350	1.42 362	0.95 340	1.42 361	0.99 342	1.42 361	0.93 341	0.98 340	0.90 335	1.39 361	0.90 334	1.36 358	0.93 338

SPS-STEREO	1.25 358	1.47 323	1.06 325	1.54 365	1.08 353	1.52 364	1.20 370	1.44 333	1.06 344	1.49 333	1.10 356	1.41 361	1.10 357	0.98 326	1.08 354	1.12 357	1.47 364	1.04 350	1.53 363	1.14 362	1.52 363	1.07 353	1.02 347	1.05 352	1.48 364	1.07 353	1.55 363	1.11 356
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
test12345	1.26 359	3.94 386	2.55 394	1.25 352	0.87 329	1.25 352	0.87 332	3.34 390	0.85 325	1.20 309	0.87 332	1.24 350	0.89 333	0.86 316	0.87 331	0.87 329	1.26 350	0.87 333	1.26 349	0.87 333	1.26 351	0.86 331	0.86 332	0.86 333	1.26 353	0.87 333	1.25 351	0.87 329

vfmstereo	1.26 359	3.86 385	2.59 396	1.25 352	0.87 329	1.25 352	0.87 332	3.44 391	0.87 326	1.22 313	0.86 331	1.21 349	0.86 331	0.89 317	0.87 331	0.86 327	1.26 350	0.86 332	1.26 349	0.86 332	1.26 351	0.85 330	0.85 331	0.85 332	1.25 351	0.86 332	1.26 352	0.87 329

L4000	1.37 361	1.53 326	1.16 336	1.55 366	1.17 364	1.67 368	1.14 358	1.48 335	3.12 402	1.43 329	1.04 349	1.61 365	1.14 361	1.10 341	1.05 350	1.09 354	1.54 365	1.16 362	1.72 370	1.10 356	1.57 364	1.18 362	1.15 359	1.04 350	1.51 365	1.05 349	1.55 363	1.10 354

RASNet	1.39 362	1.37 321	1.35 346	1.38 361	1.40 375	1.39 359	1.77 390	1.36 330	1.74 381	1.36 324	1.36 374	1.36 357	1.36 375	1.36 362	1.35 372	1.41 380	1.36 357	1.36 378	1.36 356	1.35 376	1.36 357	1.35 376	1.36 374	1.35 375	1.36 359	1.35 376	1.36 358	1.35 374

HNOStereo	1.42 363	1.73 336	1.00 310	1.68 370	1.04 350	1.86 369	1.20 370	1.55 338	3.73 412	1.61 338	1.12 358	1.62 369	1.00 342	1.03 335	1.20 366	1.00 341	1.73 370	0.99 342	1.68 368	1.03 349	1.73 367	1.03 348	1.19 365	1.08 358	1.64 369	1.20 366	1.72 367	1.03 348

FETCStereo	1.45 364	1.64 332	1.18 338	1.67 369	1.03 348	1.90 371	1.01 348	1.73 347	4.26 426	1.57 334	1.04 349	1.54 363	1.06 352	1.06 339	0.98 341	1.04 351	1.74 371	1.20 367	1.66 366	1.17 365	1.73 367	1.20 367	1.11 356	0.96 343	1.73 372	1.05 349	1.77 369	1.11 356

FETStereo	1.46 365	1.73 336	1.04 321	1.70 372	1.03 348	1.96 372	1.19 364	1.60 340	4.25 425	1.60 337	0.99 341	1.61 365	1.06 352	1.11 344	1.15 362	1.20 366	1.68 369	1.03 349	1.71 369	1.03 349	1.75 369	1.05 350	1.02 347	1.12 362	1.72 371	1.20 366	1.76 368	1.05 350

CGFBStereo	1.46 365	1.70 333	1.02 316	1.68 370	1.08 353	2.01 378	1.04 350	1.63 342	4.13 421	1.58 335	1.04 349	1.57 364	1.09 355	1.04 336	1.05 350	1.21 368	1.65 368	1.13 360	1.66 366	1.12 359	1.86 370	1.19 363	1.05 350	1.06 354	1.75 373	1.20 366	1.83 370	1.00 342

HBP-ISP	1.47 367	1.07 290	1.03 320	1.30 357	1.08 353	1.36 356	1.06 352	1.44 333	1.25 361	1.97 354	1.51 380	1.65 370	1.58 381	0.98 326	1.58 381	1.68 387	1.98 377	1.32 372	2.02 377	1.28 374	2.95 396	1.89 397	0.97 339	1.06 354	1.26 353	0.99 339	1.94 373	1.43 381

PS-NSSS	1.48 368	4.46 394	1.35 346	1.35 359	1.35 374	1.41 361	1.34 374	1.36 330	1.35 364	1.40 326	1.35 373	1.33 355	1.35 374	1.37 363	1.40 375	1.35 373	1.35 354	1.35 376	1.39 358	1.44 382	1.35 356	1.34 375	1.35 373	1.38 380	1.35 358	1.33 375	1.34 356	1.38 378

CC-Net-ROB	1.51 369	4.40 393	1.69 364	1.39 363	1.40 375	1.37 358	1.40 380	1.36 330	1.39 365	1.41 327	1.36 374	1.35 356	1.38 377	1.39 365	1.39 373	1.36 374	1.36 357	1.35 376	1.39 358	1.39 378	1.37 358	1.36 377	1.41 378	1.48 382	1.39 361	1.42 382	1.35 357	1.35 374

GANetREF_RVC	1.52 370	2.01 347	1.21 345	1.98 377	1.21 368	1.98 375	1.21 372	1.98 361	1.21 358	1.99 356	1.21 370	1.98 377	1.21 370	1.02 334	1.21 368	1.21 368	1.99 378	1.21 369	1.99 376	1.21 370	1.99 376	1.21 368	1.21 368	1.21 370	1.99 378	1.21 370	1.99 376	1.21 367
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	1.60 371	2.69 371	1.46 352	1.99 378	1.31 372	1.99 377	1.36 375	1.99 362	1.31 362	1.84 343	1.32 372	1.89 371	1.31 372	1.32 361	1.30 371	1.36 374	1.94 373	1.33 375	1.93 372	1.30 375	1.92 373	1.33 373	1.31 371	1.31 374	1.94 375	1.31 374	1.93 372	1.31 373

R-Stereo Train	1.62 372	2.01 347	1.41 350	1.97 374	1.40 375	1.96 372	1.39 377	1.93 355	1.39 365	1.92 348	1.38 376	1.94 374	1.39 378	1.40 366	1.45 376	1.38 376	1.96 375	1.37 379	1.97 373	1.39 378	1.98 374	1.41 379	1.40 376	1.37 378	1.97 376	1.38 378	1.96 374	1.37 376

RAFT-Stereo	1.62 372	2.01 347	1.41 350	1.97 374	1.40 375	1.96 372	1.39 377	1.93 355	1.39 365	1.92 348	1.38 376	1.94 374	1.39 378	1.40 366	1.45 376	1.38 376	1.96 375	1.37 379	1.97 373	1.39 378	1.98 374	1.41 379	1.40 376	1.37 378	1.97 376	1.38 378	1.96 374	1.37 376
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
DPSMNet_ROB	1.62 372	1.60 329	1.59 357	1.61 368	1.69 384	1.66 367	1.61 382	1.70 346	1.65 378	1.62 340	1.60 383	1.61 365	1.60 382	1.60 369	1.59 382	1.62 385	1.60 366	1.63 386	1.62 365	1.68 389	1.70 366	1.60 382	1.64 385	1.60 384	1.61 367	1.60 384	1.60 365	1.59 384

MonStereo	1.66 375	2.63 370	1.46 352	1.99 378	1.41 379	2.03 379	1.39 377	2.04 365	1.43 368	1.94 351	1.40 378	1.92 373	1.37 376	1.38 364	1.39 373	1.39 378	1.99 378	1.38 381	2.04 378	1.41 381	2.02 378	1.37 378	1.39 375	1.38 380	1.99 378	1.38 378	2.01 378	1.39 380

MoCha-V2	1.75 376	27.02 442	0.72 282	0.92 310	0.69 314	0.89 313	0.69 318	0.92 287	0.71 313	0.87 272	0.69 316	0.88 314	0.68 315	0.70 304	0.68 317	0.69 313	0.90 313	0.69 318	0.92 317	0.69 316	0.92 311	0.71 321	0.70 319	0.67 313	0.88 313	0.71 321	0.92 313	0.68 315

MFMNet_re	1.77 377	1.89 340	1.72 366	1.88 373	1.69 384	1.89 370	1.67 386	1.91 354	1.70 379	1.87 344	1.67 387	1.89 371	1.68 387	1.67 373	1.67 387	1.70 388	1.88 372	1.68 388	1.88 371	1.67 387	1.89 371	1.68 388	1.70 387	1.71 389	1.87 374	1.68 392	1.87 371	1.68 389

CEFStereo	1.78 378	2.15 356	1.35 346	2.21 381	1.34 373	2.27 381	1.38 376	1.87 352	4.24 424	2.05 359	1.49 379	2.02 378	1.31 372	1.31 360	1.51 378	1.39 378	2.14 380	1.32 372	2.11 379	1.36 377	2.15 383	1.33 373	1.33 372	1.36 376	2.11 381	1.37 377	2.17 381	1.30 372

derf	1.84 379	1.93 344	1.73 367	1.97 374	1.77 387	1.98 375	1.76 389	1.94 357	1.73 380	1.97 354	1.78 389	1.97 376	1.76 388	1.76 377	1.71 388	1.79 389	1.94 373	1.77 389	1.98 375	1.75 391	1.89 371	1.71 389	1.77 390	1.77 391	2.01 380	1.74 393	2.00 377	1.71 390

MM-Stereo_test1	1.85 380	3.50 380	1.61 358	2.12 380	1.47 380	2.14 380	1.47 381	2.33 374	1.53 372	2.12 362	1.54 381	2.19 380	1.53 380	1.54 368	1.53 379	1.53 381	2.20 381	1.54 382	2.24 380	1.57 383	2.21 385	1.49 381	1.59 380	1.49 383	2.15 385	1.52 383	2.15 380	1.54 383

plain	1.96 381	3.33 377	1.04 321	3.24 399	1.04 350	3.24 399	1.04 350	3.26 387	1.05 342	3.26 395	1.13 359	3.27 399	1.06 352	1.05 338	1.05 350	1.05 352	3.28 397	1.05 352	3.29 397	1.06 353	3.30 398	1.05 350	1.05 350	1.06 354	3.30 399	1.06 352	3.30 399	1.06 351

UDGNet	1.97 382	2.43 362	1.67 362	2.46 389	1.70 386	2.44 388	1.69 387	2.34 375	1.63 377	2.35 378	1.67 387	2.37 389	1.67 386	1.68 374	1.64 386	1.67 386	2.44 388	1.64 387	2.43 388	1.67 387	2.43 391	1.66 386	1.67 386	1.63 388	2.43 390	1.66 390	2.42 390	1.66 388

LG-G_1	1.99 383	2.56 367	1.63 360	2.54 392	1.62 382	2.55 393	1.61 382	2.51 378	1.61 374	2.50 382	1.62 385	2.50 391	1.61 383	1.61 370	1.61 383	1.61 382	2.55 392	1.61 383	2.55 393	1.61 384	2.55 393	1.61 383	1.61 381	1.61 385	2.55 393	1.61 385	2.54 392	1.61 385

LG-G	1.99 383	2.56 367	1.63 360	2.54 392	1.62 382	2.55 393	1.61 382	2.51 378	1.61 374	2.50 382	1.62 385	2.50 391	1.61 383	1.61 370	1.61 383	1.61 382	2.55 392	1.61 383	2.55 393	1.61 384	2.55 393	1.61 383	1.61 381	1.61 385	2.55 393	1.61 385	2.54 392	1.61 385

LGtest1	1.99 383	2.55 366	1.62 359	2.54 392	1.61 381	2.54 390	1.61 382	2.51 378	1.61 374	2.49 381	1.61 384	2.49 390	1.61 383	1.61 370	1.61 383	1.61 382	2.55 392	1.62 385	2.54 392	1.61 384	2.54 392	1.61 383	1.61 381	1.61 385	2.54 392	1.61 385	2.54 392	1.61 385

FBW_ROB	2.04 386	2.50 363	1.75 369	2.45 388	1.78 388	2.40 386	1.74 388	2.47 377	1.77 382	2.37 379	1.81 390	2.30 383	1.80 389	1.78 378	1.88 398	1.80 390	2.41 387	1.77 389	2.43 388	1.83 392	2.39 389	1.81 394	1.76 389	1.75 390	2.56 395	1.75 394	2.30 386	1.74 391

TRStereo	2.05 387	2.13 350	1.85 372	2.27 382	1.84 390	2.28 382	1.84 393	2.29 370	1.87 386	2.29 372	1.86 393	2.30 383	1.87 394	2.30 397	1.87 395	2.08 398	2.29 383	1.87 394	2.30 382	1.87 395	2.08 379	1.72 390	1.86 395	2.30 404	2.13 382	1.84 396	2.29 383	1.87 396

XX-Stereo	2.05 387	2.13 350	1.85 372	2.27 382	1.84 390	2.28 382	1.84 393	2.29 370	1.87 386	2.29 372	1.86 393	2.30 383	1.87 394	2.30 397	1.87 395	2.08 398	2.29 383	1.87 394	2.30 382	1.87 395	2.08 379	1.72 390	1.86 395	2.30 404	2.13 382	1.84 396	2.29 383	1.87 396

EAI-Stereo	2.05 387	2.13 350	1.85 372	2.27 382	1.84 390	2.28 382	1.84 393	2.29 370	1.87 386	2.29 372	1.86 393	2.30 383	1.87 394	2.30 397	1.87 395	2.08 398	2.29 383	1.87 394	2.30 382	1.87 395	2.08 379	1.72 390	1.86 395	2.30 404	2.13 382	1.84 396	2.29 383	1.87 396

AF-Net	2.06 390	25.73 441	1.18 338	1.12 341	1.16 363	1.16 342	1.19 364	1.10 311	1.17 355	1.15 300	1.14 360	1.11 337	1.16 363	1.16 351	1.14 360	1.11 356	1.15 338	1.13 360	1.21 347	1.17 365	1.11 333	1.21 368	1.17 362	1.17 366	1.17 346	1.11 359	1.20 349	1.13 360

UniTT-Stereo	2.12 391	3.66 382	1.10 327	3.48 402	1.15 360	3.57 403	1.11 356	3.44 391	1.16 352	3.52 397	1.16 361	3.50 400	1.16 363	1.10 341	1.13 359	1.15 359	3.61 399	1.17 363	3.64 398	1.12 359	3.58 401	1.12 357	1.12 358	1.17 366	3.53 402	1.18 363	3.52 402	1.18 364

HUF	2.22 392	2.33 358	2.24 387	2.35 386	2.07 397	2.45 389	2.11 401	2.42 376	2.13 393	2.19 365	2.15 400	2.10 379	2.09 399	2.27 395	2.04 400	2.08 398	2.44 388	2.12 401	2.38 387	2.18 402	2.29 387	2.22 401	2.12 402	2.12 399	2.52 391	2.10 402	2.22 382	2.15 403

AIO_test	2.22 392	2.36 361	2.10 383	2.47 390	2.15 398	2.54 390	2.06 400	2.27 368	2.09 392	2.29 372	2.13 399	2.30 383	2.09 399	2.25 392	2.15 402	1.95 396	2.52 391	2.08 399	2.32 385	2.21 404	2.20 384	2.26 403	2.05 401	2.06 397	2.40 389	2.16 404	2.52 391	2.05 402

RAStereo	2.24 394	3.70 383	1.18 338	3.73 406	1.18 366	3.69 405	1.19 364	3.73 395	1.24 359	3.72 400	1.21 370	3.76 404	1.20 368	1.20 353	1.20 366	1.20 366	3.74 404	1.20 367	3.75 404	1.21 370	3.77 405	1.21 368	1.21 368	1.21 370	3.82 406	1.21 370	3.82 406	1.21 367

AIO_rvc	2.25 395	2.35 360	2.10 383	2.47 390	2.17 399	2.54 390	2.15 402	2.32 373	2.21 394	2.29 372	2.28 402	2.33 388	2.09 399	2.26 394	2.14 401	2.08 398	2.49 390	2.09 400	2.53 391	2.14 401	2.34 388	2.23 402	2.14 403	2.18 400	2.19 386	2.15 403	2.35 388	2.22 404

NCCL2	2.27 396	2.27 357	2.28 390	2.27 382	2.28 403	2.28 382	2.28 404	2.27 368	2.28 396	2.28 369	2.28 402	2.29 382	2.28 403	2.28 396	2.29 404	2.28 405	2.28 382	2.28 405	2.27 381	2.28 406	2.28 386	2.28 405	2.28 405	2.28 402	2.28 387	2.28 406	2.11 379	2.28 407

STTStereo	2.30 397	2.34 359	2.26 389	2.37 387	2.23 400	2.40 386	2.35 405	2.20 366	2.33 397	2.28 369	2.31 404	2.19 380	2.37 404	2.20 389	2.31 405	2.23 404	2.38 386	2.25 404	2.33 386	2.27 405	2.39 389	2.27 404	2.31 406	2.29 403	2.37 388	2.32 407	2.34 387	2.26 406

DNSM	2.31 398	4.05 388	3.13 399	2.62 395	1.85 393	2.62 395	1.85 396	3.98 396	1.85 384	2.55 384	1.85 392	2.55 394	1.85 393	1.85 382	1.85 392	1.85 393	2.62 395	1.85 393	2.62 395	1.85 393	2.62 395	1.85 396	1.85 394	1.85 393	2.63 396	1.85 399	2.63 395	1.85 395

NLCA_NET_v2_RVC	2.50 399	2.85 373	1.90 379	2.90 396	2.77 406	2.88 396	2.85 408	2.51 378	2.85 400	2.88 390	1.99 398	2.50 391	2.76 407	2.20 389	1.57 380	2.64 407	2.89 396	2.63 407	5.69 427	1.03 349	2.01 377	2.71 407	2.74 410	2.73 408	2.87 397	1.64 388	1.00 323	1.49 382
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)	2.52 400	3.41 379	1.05 323	3.29 400	1.05 352	3.29 402	1.06 352	3.30 389	1.06 344	3.31 396	1.06 353	4.97 422	2.72 406	2.72 403	2.71 407	2.70 408	6.57 429	2.19 402	5.08 424	1.08 355	3.36 399	1.07 353	1.07 353	1.07 357	3.35 401	1.07 353	3.36 401	1.07 353

sCroCo_RVC	2.76 401	4.00 387	1.82 371	4.00 410	1.83 389	3.98 411	1.82 391	3.99 398	1.81 383	4.14 408	2.76 406	4.13 413	1.82 391	1.83 379	1.83 390	1.82 391	4.01 409	1.82 392	3.98 407	1.86 394	4.00 410	1.82 395	1.83 392	1.84 392	4.02 412	1.81 395	4.00 410	1.83 394

NLSM1	2.82 402	3.85 384	2.57 395	3.19 398	2.46 404	3.28 401	2.38 406	3.29 388	2.42 398	3.20 394	2.64 405	3.14 397	2.62 405	2.46 400	2.44 406	2.51 406	3.31 398	2.53 406	3.17 396	2.47 407	3.27 397	2.33 406	2.65 407	2.61 407	3.22 398	2.55 408	3.31 400	2.39 408

sAnonymous2	2.87 403	4.16 389	1.89 377	4.26 415	1.87 394	4.23 414	1.92 397	4.17 399	1.94 390	4.16 409	1.92 396	4.20 414	1.92 397	1.96 385	1.86 393	1.87 394	4.25 413	1.90 397	4.23 413	1.91 398	4.26 413	1.93 398	1.89 398	1.90 394	4.07 414	1.91 400	5.09 426	1.93 400

CroCo_RVC	2.87 403	4.16 389	1.89 377	4.26 415	1.87 394	4.23 414	1.92 397	4.17 399	1.94 390	4.16 409	1.92 396	4.20 414	1.92 397	1.96 385	1.86 393	1.87 394	4.25 413	1.90 397	4.23 413	1.91 398	4.26 413	1.93 398	1.89 398	1.90 394	4.07 414	1.91 400	5.09 426	1.93 400

Anonymous3	3.36 405	4.93 399	2.20 385	4.92 422	2.23 400	4.90 422	2.23 403	4.89 405	2.24 395	4.95 421	2.21 401	4.91 421	2.21 402	2.18 388	2.22 403	2.22 403	4.86 420	2.20 403	4.90 420	2.20 403	4.96 423	2.21 400	2.21 404	2.21 401	6.30 428	2.21 405	4.90 419	2.23 405

StereoVision	3.44 406	10.12 428	1.68 363	5.44 427	2.26 402	5.87 427	1.97 399	5.17 408	1.31 362	5.80 425	1.56 382	5.62 427	1.84 392	1.97 387	1.91 399	1.84 392	4.98 422	1.32 372	5.60 425	1.71 390	5.35 428	1.73 393	1.97 400	1.96 396	5.40 425	1.65 389	5.08 424	1.76 393

NLCSM	3.61 407	5.05 401	3.36 407	4.13 412	3.31 414	3.91 407	3.26 414	3.98 396	3.24 405	4.08 407	3.06 409	3.95 409	3.25 414	3.25 408	3.10 411	3.17 414	4.20 412	3.08 409	4.16 411	3.24 414	4.26 413	3.46 415	3.14 412	3.19 411	4.02 412	3.24 413	4.21 414	3.17 412

DPSNet	3.67 408	3.61 381	3.62 408	3.64 403	3.61 418	3.64 404	3.65 418	3.64 394	3.67 410	3.67 399	3.65 416	3.68 402	3.69 422	3.69 416	3.69 423	3.68 420	3.70 401	3.70 419	3.69 403	3.69 420	3.71 404	3.69 417	3.67 418	3.69 420	3.68 405	3.67 417	3.68 404	3.67 414

MaDis-Stereo	3.69 409	10.19 429	2.01 382	6.09 428	2.01 396	5.94 428	1.82 391	6.14 413	1.85 384	6.59 428	1.82 391	6.01 428	1.81 390	1.83 379	1.83 390	2.02 397	5.87 426	1.79 391	5.93 428	2.06 400	4.63 419	1.67 387	1.84 393	2.08 398	5.90 426	1.66 390	6.34 429	1.87 396

Sa-1000	3.84 410	7.71 410	6.81 423	4.15 413	2.86 407	3.27 400	3.87 424	5.99 410	4.35 428	2.78 388	3.71 417	3.88 405	3.56 418	3.88 419	3.64 416	2.71 409	3.72 402	3.27 414	3.67 402	3.15 413	3.51 400	3.36 414	2.70 409	3.49 414	3.32 400	3.76 421	2.87 397	3.76 421

MLG-Stereo_test2	3.86 411	4.96 400	3.13 399	4.65 420	3.27 413	5.17 426	3.07 410	5.01 407	3.01 401	4.93 420	3.03 408	4.56 419	3.32 415	3.26 409	3.33 414	3.30 416	5.17 425	3.19 412	4.86 419	2.96 412	5.04 425	3.25 410	2.67 408	3.15 410	4.98 422	3.05 411	4.59 417	3.30 413

MLG-Stereo_test3	3.87 412	4.64 395	3.29 404	5.17 425	3.23 411	4.83 421	3.02 409	4.95 406	3.22 404	4.31 412	3.33 414	5.08 424	3.20 413	3.23 407	2.77 408	3.20 415	4.99 423	3.24 413	4.93 421	2.94 409	4.82 422	3.33 413	3.33 414	3.29 413	5.19 424	3.02 410	5.08 424	2.93 411

MLG-Stereo_test1	3.87 412	4.67 396	3.29 404	5.26 426	3.25 412	5.04 424	3.11 411	4.43 401	3.27 406	5.02 423	3.21 411	4.71 420	3.10 411	3.22 406	3.06 410	2.98 412	5.03 424	3.18 411	4.95 422	2.94 409	4.70 421	3.32 411	3.30 413	3.27 412	5.17 423	3.08 412	5.02 422	2.85 410

SA	3.93 414	7.22 406	4.74 410	4.15 413	3.88 424	3.70 406	4.02 427	6.67 418	3.95 416	3.64 398	3.74 418	3.63 401	3.00 409	3.51 411	3.68 422	3.68 420	3.73 403	3.71 420	3.64 398	3.48 415	3.58 401	2.97 409	3.69 419	3.61 415	3.55 404	3.42 414	3.64 403	3.79 422

TestStereo1	4.11 415	7.79 412	6.72 421	3.93 407	3.81 421	3.96 409	3.58 416	6.96 421	3.74 413	3.90 402	3.76 419	3.89 406	3.57 419	3.70 417	3.66 419	3.34 417	3.80 405	3.62 416	3.66 400	3.68 418	3.91 407	3.70 418	3.65 416	3.67 417	3.88 407	3.53 415	3.89 407	3.68 417

SA-5K	4.11 415	7.79 412	6.72 421	3.93 407	3.81 421	3.96 409	3.58 416	6.96 421	3.74 413	3.90 402	3.76 419	3.89 406	3.57 419	3.70 417	3.66 419	3.34 417	3.80 405	3.62 416	3.66 400	3.68 418	3.91 407	3.70 418	3.65 416	3.67 417	3.88 407	3.53 415	3.89 407	3.68 417

test_4	4.11 415	8.05 415	6.64 419	4.52 418	3.68 419	3.00 397	3.40 415	6.21 416	3.29 407	4.07 406	3.84 422	4.04 411	3.76 424	3.56 414	3.67 421	3.76 423	4.04 410	3.79 422	4.10 408	3.53 416	3.98 409	3.74 421	3.55 415	3.61 415	3.94 411	3.75 420	3.73 405	3.73 420

test-1	4.11 415	7.65 409	4.93 411	3.65 404	3.58 416	4.70 420	3.74 422	4.73 403	4.06 418	3.72 400	4.11 426	3.70 403	3.49 417	3.36 410	3.65 418	4.17 428	3.92 407	4.04 426	4.19 412	3.75 421	4.69 420	4.18 424	3.88 422	3.90 422	4.73 418	3.77 422	3.12 398	3.68 417

TESTraft	4.16 419	8.03 414	6.81 423	3.99 409	3.68 419	3.93 408	3.70 420	6.86 420	3.69 411	3.93 404	3.88 424	3.93 408	3.59 421	3.65 415	3.64 416	3.68 420	3.92 407	3.72 421	3.92 405	3.57 417	3.84 406	3.70 418	3.71 420	3.67 417	3.91 410	3.74 419	3.92 409	3.67 414

raft_robust	4.19 420	7.78 411	6.08 416	3.30 401	3.85 423	4.03 412	3.73 421	6.25 417	3.30 408	4.44 414	3.28 413	4.01 410	3.82 425	4.29 424	3.70 424	4.01 425	4.48 418	3.42 415	4.11 409	3.76 422	4.05 411	3.32 411	3.85 421	3.82 421	4.71 417	3.83 423	4.09 411	3.80 423

RAFT_CTSACE	4.43 421	8.26 417	6.10 417	4.62 419	4.01 426	4.54 419	3.65 418	6.09 412	3.93 415	4.64 417	4.14 427	4.26 416	4.13 427	3.91 420	3.88 425	4.06 427	4.30 415	4.03 425	4.27 415	3.92 423	4.26 413	3.67 416	3.91 423	4.16 425	4.82 419	4.08 427	4.20 413	3.67 414

RAFT+CT+SA	4.43 421	7.34 408	6.71 420	5.01 423	4.38 427	4.40 416	3.85 423	6.15 415	4.30 427	4.89 419	3.26 412	4.49 418	3.01 410	4.53 425	3.36 415	3.65 419	3.64 400	4.39 428	3.94 406	4.28 426	4.44 417	4.30 426	4.24 428	4.52 427	3.90 409	3.85 424	4.89 418	4.00 425

cross-raft	4.43 421	7.31 407	6.46 418	4.47 417	3.95 425	4.46 417	3.95 425	6.70 419	3.97 417	4.41 413	3.82 421	4.38 417	3.94 426	3.95 422	3.95 427	3.95 424	4.45 417	3.95 424	4.46 416	3.95 424	4.46 418	3.95 422	3.95 425	3.94 424	4.40 416	3.95 426	4.45 416	3.95 424

test_5	4.51 424	8.85 420	5.35 415	3.66 405	3.56 415	5.10 425	4.47 429	6.14 413	4.07 419	4.96 422	3.87 423	5.14 426	4.17 429	3.53 412	4.39 428	4.53 429	4.15 411	3.62 416	4.74 418	2.94 409	3.63 403	4.53 428	4.20 427	4.54 428	4.86 420	3.68 418	4.95 420	4.06 426

test_3	4.55 425	10.96 430	7.69 429	4.04 411	3.60 417	4.10 413	3.98 426	7.94 423	4.56 429	3.99 405	4.03 425	4.08 412	3.74 423	3.99 423	3.91 426	4.05 426	4.33 416	3.89 423	4.14 410	4.00 425	4.11 412	4.02 423	4.01 426	3.91 423	3.53 402	3.94 425	4.19 412	4.20 427

FC-DCNN v2	4.74 426	3.16 376	3.16 402	3.16 397	3.16 408	3.16 398	3.16 413	3.16 386	3.16 403	3.16 393	3.16 410	3.16 398	3.16 412	3.16 405	3.16 412	3.16 413	6.72 430	6.72 432	6.72 430	6.72 434	6.72 430	6.72 435	6.72 434	6.72 432	6.72 429	6.72 432	6.72 431	6.72 433

TestStereo	4.92 427	4.80 398	4.98 412	4.82 421	4.97 429	4.91 423	4.78 430	4.80 404	4.88 430	4.78 418	4.80 429	4.99 423	4.81 430	4.83 426	4.87 430	4.97 431	4.93 421	5.01 430	5.03 423	4.90 429	5.02 424	5.02 429	5.06 429	5.04 429	4.93 421	4.89 429	5.01 421	5.09 429

DispFullNet	4.96 428	5.67 402	3.30 406	5.01 423	3.21 410	4.50 418	3.11 411	4.43 401	3.44 409	4.60 416	3.46 415	5.13 425	3.44 416	3.53 412	3.20 413	2.87 411	4.80 419	3.15 410	4.70 417	4.83 428	9.02 435	5.98 432	5.95 433	6.21 431	8.84 434	5.85 431	9.76 436	5.91 431

SGM-Forest	5.07 429	6.74 404	4.17 409	6.46 429	4.68 428	6.21 430	4.38 428	6.00 411	4.14 422	5.84 426	4.44 428	6.28 429	4.16 428	3.92 421	4.56 429	4.60 430	6.15 427	4.27 427	6.12 429	4.31 427	5.99 429	4.27 425	3.92 424	4.27 426	6.13 427	4.10 428	6.18 428	4.49 428
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
U	5.23 430	8.71 419	2.75 397	8.64 434	2.76 405	8.65 434	2.79 407	8.67 427	2.79 399	8.70 433	2.79 407	8.70 434	2.79 408	2.79 404	2.80 409	2.80 410	8.84 434	2.82 408	8.82 434	2.89 408	8.84 434	2.83 408	2.83 411	2.82 409	8.87 435	2.83 409	8.84 435	2.83 409

SGM+DAISY	6.35 431	8.16 416	5.14 414	8.12 433	5.08 431	8.12 433	5.16 431	8.01 424	5.18 432	7.92 431	5.14 430	7.89 433	5.14 431	4.95 427	5.33 431	5.32 432	8.14 433	5.16 431	8.16 433	5.16 430	8.21 433	5.19 430	5.12 430	5.12 430	8.18 433	5.24 430	8.12 434	5.11 430

RAFT	6.60 432	9.99 425	8.33 430	7.21 432	6.55 432	5.95 429	5.87 432	8.70 428	5.02 431	5.10 424	6.69 432	7.06 432	6.94 434	6.17 430	7.09 434	6.84 433	6.47 428	4.72 429	5.60 425	5.60 431	5.11 426	5.97 431	6.93 435	6.89 433	7.16 430	7.08 435	6.58 430	6.66 432

test-v	7.17 433	11.53 431	7.63 427	7.17 430	6.87 433	7.48 431	6.90 433	8.14 425	6.88 433	6.93 429	7.42 433	7.05 430	6.14 432	6.05 428	6.86 432	6.99 434	7.60 431	6.75 433	6.90 431	6.66 432	7.83 431	6.36 433	5.89 431	7.34 434	7.19 431	6.75 433	7.52 432	6.77 434

test-2	7.17 433	11.53 431	7.63 427	7.17 430	6.87 433	7.48 431	6.90 433	8.14 425	6.88 433	6.93 429	7.42 433	7.05 430	6.14 432	6.05 428	6.86 432	6.99 434	7.60 431	6.75 433	6.90 431	6.66 432	7.83 431	6.36 433	5.89 431	7.34 434	7.19 431	6.75 433	7.52 432	6.77 434

MANE	18.41 435	23.00 440	16.00 435	22.00 442	15.00 435	22.00 442	15.00 435	22.00 442	15.00 435	21.00 442	15.00 435	22.00 442	15.00 435	15.00 435	17.00 435	15.00 436	23.00 442	15.00 435	22.00 442	15.00 435	23.00 443	15.00 436	18.00 436	15.00 436	24.00 443	17.00 436	24.00 444	16.00 436

rafts_anoy	20.00 436	20.00 433	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 436	20.00 436	20.00 437	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 436	20.00 437	20.00 437	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 437	20.00 437

raft+_RVC	20.00 436	20.00 433	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 436	20.00 436	20.00 437	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 436	20.00 437	20.00 437	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 437	20.00 437

raftrobust	20.00 436	20.00 433	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 436	20.00 436	20.00 437	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 436	20.00 437	20.00 437	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 437	20.00 437

CasAABBNet	20.00 436	20.00 433	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 436	20.00 436	20.00 437	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 436	20.00 437	20.00 437	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 437	20.00 437

RALCasStereoNet	20.00 436	20.00 433	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 436	20.00 436	20.00 437	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 436	20.00 437	20.00 437	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 437	20.00 437

RALAANet	20.00 436	20.00 433	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 436	20.00 436	20.00 437	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 436	20.00 437	20.00 437	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 437	20.00 437

MSMDNet	20.00 436	20.00 433	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 436	20.00 436	20.00 437	20.00 435	20.00 436	20.00 435	20.00 436	20.00 436	20.00 437	20.00 437	20.00 437	20.00 436	20.00 437	20.00 437	20.00 437

fast-reg	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 444	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 445	37.00 444

Reg-Stereo(zero)	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 444	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 445	37.00 444

FLISNet	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 444	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 445	37.00 444

CoSv	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 444	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 443	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 444	37.00 445	37.00 444

MDST_ROB	61.15 447	72.66 448	46.52 447	70.00 447	44.89 447	64.24 447	43.75 447	73.65 447	48.92 448	72.70 448	42.40 447	60.70 447	50.23 447	50.07 448	67.69 448	68.60 449	83.13 448	47.77 447	82.48 448	46.00 447	95.93 449	53.44 449	50.66 448	45.00 448	84.99 449	53.64 449	79.01 449	52.07 449

CBMV	101.59 448	71.60 447	48.40 448	72.70 448	49.00 448	79.60 448	48.40 448	80.90 448	46.90 447	68.90 447	49.00 448	78.00 448	572.10 457	49.50 447	51.30 447	48.40 448	72.20 447	639.60 457	79.40 447	48.90 448	79.50 448	51.40 448	52.30 449	48.30 449	80.20 448	49.10 448	79.60 450	47.60 448
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	151.99 449	131.36 449	140.69 449	151.38 449	151.40 450	150.79 449	151.72 450	149.36 449	159.46 450	146.42 449	150.73 450	149.06 452	176.22 449	143.94 450	133.10 451	133.45 452	153.30 450	154.22 450	154.67 450	153.95 451	156.90 452	156.53 453	160.21 451	162.72 451	154.57 450	160.59 451	153.47 451	163.50 451
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
DF_test	168.38 450	396.55 454	180.19 450	193.64 450	133.63 449	193.53 450	141.18 449	219.97 450	133.80 449	188.12 450	133.62 449	187.99 453	133.61 448	133.68 449	133.47 452	133.49 453	193.64 451	133.70 449	193.74 451	133.73 450	193.58 453	133.90 452	133.51 450	133.58 450	193.57 451	133.62 450	193.54 452	139.69 450

NOSS_ROB	248.11 451	409.00 455	288.00 452	412.00 452	280.00 452	411.00 455	288.00 452	356.00 451	275.00 455	379.00 455	303.00 455	415.00 455	278.00 454	260.00 455	104.00 449	103.00 450	126.00 449	108.00 448	118.00 449	98.00 449	126.00 451	104.00 451	268.00 454	216.00 453	279.00 455	201.00 452	288.00 456	206.00 452

AE-Stereo	252.48 452	202.00 450	361.00 454	502.00 454	324.00 454	321.00 451	482.00 457	423.00 454	227.00 454	201.00 451	273.00 454	101.00 449	207.00 450	198.00 451	183.00 453	181.00 454	221.00 452	232.00 454	477.00 453	220.00 453	111.00 450	100.00 450	219.00 453	214.00 452	204.00 452	211.00 453	200.00 453	222.00 454

MGS-Stereo	264.93 453	208.00 451	362.00 455	512.00 455	350.00 455	326.00 452	443.00 456	410.00 453	210.00 451	232.00 453	215.00 451	125.00 450	217.00 451	216.00 453	127.00 450	122.00 451	223.00 453	230.00 452	487.00 455	255.00 454	250.00 454	223.00 455	272.00 455	228.00 455	241.00 453	220.00 455	214.00 454	235.00 455

EGLCR-Stereo	276.81 454	209.00 452	366.00 456	514.00 456	354.00 456	336.00 453	422.00 454	440.00 455	220.00 453	231.00 452	245.00 453	135.00 451	237.00 453	218.00 454	197.00 454	222.00 456	223.00 453	230.00 452	487.00 455	255.00 454	250.00 454	273.00 456	272.00 455	228.00 455	241.00 453	220.00 455	214.00 454	235.00 455

DLCB_ROB	280.78 455	376.74 453	215.59 451	376.74 451	215.59 451	376.74 454	215.59 451	366.42 452	218.39 452	366.42 454	218.39 452	366.42 454	218.39 452	209.96 452	219.76 455	219.38 455	376.72 455	216.43 451	376.72 452	216.43 452	376.72 456	216.43 454	216.14 452	216.14 454	376.69 456	217.67 454	376.69 457	217.67 453

LE_ROB	387.11 456	453.07 456	321.39 453	500.23 453	323.05 453	493.99 456	324.56 453	477.63 456	322.28 456	465.51 456	322.97 456	486.37 456	334.17 455	305.26 456	320.63 456	327.66 457	476.08 456	315.70 455	483.76 454	335.15 456	469.64 457	309.74 457	315.90 457	318.85 457	498.41 457	328.85 457	491.00 458	330.08 457

SGM-ForestM	522.49 457	676.08 457	448.56 457	638.17 457	433.15 457	639.59 457	427.03 455	617.52 457	439.90 457	604.63 457	429.02 457	611.68 457	432.74 456	420.18 457	451.96 457	465.85 458	601.06 457	403.73 456	659.15 457	405.50 457	669.64 458	437.21 458	455.85 458	425.66 458	689.82 458	481.65 458	662.43 459	479.61 458

CBMV_ROB	1133.35 458	1280.38 458	976.92 458	1317.57 458	1021.62 458	1282.66 458	1022.22 458	1213.88 458	982.57 458	1194.12 458	975.90 458	1357.87 458	1090.02 458	943.32 458	1021.85 458	1006.47 459	1309.01 458	986.29 458	1499.40 458	986.35 458	1359.35 459	975.96 459	975.21 459	969.30 459	1337.82 459	1042.34 459	1398.25 460	1073.86 459

111111	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 460	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 461	10000000.00 460

SGD-Stereo	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 460	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 461	10000000.00 460

IGEV-Stereo++	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 460	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 461	10000000.00 460

IGEV-BASED-STEREO-	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 460	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 461	10000000.00 460

IGEV-Stereo+	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 460	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 461	10000000.00 460

anonymousdsp2	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 460	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 461	10000000.00 460

anonymousdsp	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 460	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 461	10000000.00 460

AMNet	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 460	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 459	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 460	10000000.00 461	10000000.00 460

GS-Stereo																							0.36 240	0.36 242	0.48 259	0.36 241	0.48 257	0.35 238

FADE																0.07 59					0.09 63	0.08 68					0.05 36

Low-res two-view benchmark